モデル生成装置で実行されるモデル生成方法であって、ユーザによる商品の購入履歴を説明変数として該ユーザのロイヤルティである目的変数を求めるモデルである既存モデルに対して、前記説明変数を前記購入履歴以外の他の履歴情報に置き換えたモデルである代替モデルを複数生成するモデル生成工程と、前記モデル生成工程によって生成された代替モデル毎に、該代替モデルに対する前記他の履歴情報の適合度を示す評価値を算出する評価値算出工程と、使用可能な説明変数である使用可能変数の入力を受け付ける受付工程と、前記モデル生成工程によって生成された複数の代替モデルから前記受付工程によって受け付けられた使用可能変数に前記他の履歴情報が含まれる代替モデルを抽出し、抽出した代替モデルのうち前記評価値算出工程によって算出された評価値が最も高い代替モデルを提示するモデル提示工程とを含んだことを特徴とするモデル生成方法。前記評価値算出工程は、前記既存モデルに対する前記購入履歴の適合度を示す評価値を算出し、前記モデル提示工程は、前記評価値算出工程によって算出された前記既存モデルの評価値をさらに提示することを特徴とする請求項1に記載のモデル生成方法。ユーザによる商品の購入履歴を説明変数として該ユーザのロイヤルティである目的変数を求めるモデルである既存モデルに対して、前記説明変数を前記購入履歴以外の他の履歴情報に置き換えたモデルである代替モデルを複数生成するモデル生成部と、前記モデル生成部によって生成された代替モデル毎に、該代替モデルに対する前記他の履歴情報の適合度を示す評価値を算出する評価値算出部と、使用可能な説明変数である使用可能変数の入力を受け付ける受付部と、前記モデル生成部によって生成された複数の代替モデルから前記受付部によって受け付けられた使用可能変数に前記他の履歴情報が含まれる代替モデルを抽出し、抽出した代替モデルのうち前記評価値算出部によって算出された評価値が最も高い代替モデルを提示するモデル提示部とを備えたことを特徴とするモデル生成装置。前記評価値算出部は、前記既存モデルに対する前記購入履歴の適合度を示す評価値を算出し、前記モデル提示部は、前記評価値算出部によって算出された前記既存モデルの評価値をさらに提示することを特徴とする請求項3に記載のモデル生成装置。しかしながら、上記の従来技術には、購入履歴のないユーザのロイヤルティを計測することが困難である。具体的には、従来のRFM分析等におけるロイヤルティ計測手法は、上記の通り、R、F及びM等の購入履歴を用いてロイヤルティを計測するので、商品を購入したことがないユーザのロイヤルティについては計測することが困難である。本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、購入履歴のないユーザのロイヤルティを計測可能にするモデル生成方法及びモデル生成装置を提供することを目的とする。実施形態に係るモデル生成方法は、モデル生成装置で実行されるモデル生成方法であって、ユーザによる商品の購入履歴を説明変数として該ユーザのロイヤルティである目的変数を求めるモデルである既存モデルに対して、前記説明変数を前記購入履歴以外の他の履歴情報に置き換えたモデルである代替モデルを複数生成するモデル生成工程と、前記モデル生成工程によって生成された代替モデル毎に、該代替モデルに対する前記他の履歴情報の適合度を示す評価値を算出する評価値算出工程と、使用可能な説明変数である使用可能変数の入力を受け付ける受付工程と、前記モデル生成工程によって生成された複数の代替モデルから前記受付工程によって受け付けられた使用可能変数に前記他の履歴情報が含まれる代替モデルを抽出し、抽出した代替モデルのうち前記評価値算出工程によって算出された評価値が最も高い代替モデルを提示するモデル提示工程とを含んだことを特徴とする。実施形態に係るモデル生成方法及びモデル生成装置は、購入履歴のないユーザのロイヤルティを計測可能にすることができるという効果を奏する。以下に、本発明に係るモデル生成方法及びモデル生成装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例により本発明が限定されるものではない。以下の実施例では、インターネットを介して商品の販売を行うショッピングサイトを利用する各ユーザのロイヤルティを計測する例について説明する。また、以下の実施例で説明するモデルとは、目的変数であるロイヤルティを計測するための関数計算式を示す。[モデル生成装置の処理例]まず、図1を用いて、実施例1に係るモデル生成装置による処理について説明する。図1は、実施例1に係るモデル生成装置による処理の一例を示す図である。図1に示した例において、分析者P1は、ショッピングサイトを利用するユーザの企業ブランドに対するロイヤルティを計測する。ここで、上記ショッピングサイトを利用するユーザは、ショッピングサイトにアクセスすることで、商品の紹介ページを閲覧したり、商品を購入したりする。このようなユーザの中には、商品の閲覧及び購入をしたことがあるユーザも存在すれば、商品を閲覧したことはあるものの商品を購入したことがないユーザも存在する。図1に示した分析者P1は、ショッピングサイトにおいて過去に商品を購入したことのないユーザについてもロイヤルティの計測対象とする。すなわち、RFM分析等において用いられる既存のモデル以下、既存モデルと表記する場合があるはユーザの購入履歴R:直近の購入日、F:購入頻度、M:累計購入金額などを説明変数とするので、分析者P1は、既存モデルを用いて各ユーザのロイヤルティを計測することが困難である。そこで、実施例1に係るモデル生成装置100は、購入履歴のないユーザのロイヤルティを計測するためのモデル以下、代替モデルと表記する場合があるを分析者P1に提示することで、各ユーザのロイヤルティを計測可能にする。この点について簡単に説明すると、分析者P1は、情報処理装置1を用いて、モデル生成装置100に対して、使用可能な説明変数以下、使用可能変数と表記する場合があるを送信する。例えば、分析者P1は、ロイヤルティの計測対象とするユーザが商品の閲覧のみをしたことがある場合には、閲覧履歴直近の閲覧日、閲覧頻度等をモデル生成装置100に送信する。かかる場合に、実施例1に係るモデル生成装置100は、情報処理装置1から受け付けた使用可能変数を説明変数とする代替モデルを情報処理装置1に送信する。これにより、分析者P1は、モデル生成装置100から提供された代替モデルを用いて、購入履歴のないユーザのロイヤルティを計測することが可能になる。このようなモデル生成装置100による処理について、図1を用いて説明する。実施例1に係るモデル生成装置100は、図1に示すように、学習データ10aと正解データ10bとを保持する。学習データ10aは、上記ショッピングサイトを利用する各ユーザによる商品の購入に関する購入情報や商品の閲覧に関する閲覧情報等を含む履歴情報である。また、正解データ10bは、各ユーザが実際に商品を購入したか否かを示す購入有無情報である。なお、実施例1において、学習データ10aは、正解データ10bよりも過去の情報である。例えば、学習データ10aが、2010年4月、5月及び6月における購入情報や閲覧情報等である場合に、正解データ10bは、2010年7月における購入有無情報となる。モデル生成装置100がこのような学習データ10a及び正解データ10bを保持する理由については以下に説明する。モデル生成装置100は、学習データ10aに含まれる購入情報と正解データ10bとを用いて、既存モデル21の評価値を算出する。ここでいう評価値とは、学習データ10aに含まれる購入情報R:直近の購入日、F:購入頻度、M:累計購入金額等のデータの既存モデル21に対する適合度当てはまりの良さとも呼ばれる等を示す指標であり、例えばAIC赤池情報量規準である。なお、実施例1における既存モデルは、上記の通り、RFM分析等において用いられる既存の分析モデルあり、購入情報R:直近の購入日、F:購入頻度、M:累計購入金額等のデータを説明変数とする所定の関数等によって表されるものとする。具体的には、モデル生成装置100は、学習データ10aの購入情報を既存モデル21に適用することで、各ユーザのロイヤルティを計測する。そして、モデル生成装置100は、計測したロイヤルティと正解データ10bとを比較する。これにより、モデル生成装置100は、計測したロイヤルティがどの程度正しいかを判定することができ、このロイヤルティの正しさを評価値として算出する。上記例を用いて説明すると、モデル生成装置100は、例えば、2010年4月、5月及び6月における学習データ10a購入情報を既存モデル21に適用することで各ユーザのロイヤルティを計測する。そして、モデル生成装置100は、計測したロイヤルティの確度を評価するために、2010年7月における正解データ10bを用いて各ユーザが実際に商品を購入したか否かを判定する。すなわち、モデル生成装置100は、学習データ10aを用いてロイヤルティを計測し、計測したロイヤルティの確度を判定するために、学習データ10aよりも未来の情報である正解データ10bを用いる。なお、過去に商品の購入を行ったことがあるユーザの場合には、学習データ10aに購入情報が含まれるが、過去に商品の購入を行ったことがなく閲覧等のみを行ったことがあるユーザの場合には、学習データ10aに購入情報が含まれない。したがって、モデル生成装置100は、過去に商品を購入したことがあるユーザの購入情報を用いて、既存モデル21の評価値を算出することになる。続いて、実施例1に係るモデル生成装置100は、学習データ10aに含まれる閲覧情報等を用いて、説明変数R直近の購入日、F購入頻度又はM累計購入金額以外の説明変数により表される代替モデル群30を生成する。具体的には、モデル生成装置100は、既存モデル21に含まれる説明変数R、F及びM等を、閲覧情報等直近の閲覧日、閲覧頻度等の説明変数に置き換えた代替モデル群30を生成する。ここで、R、F又はMの代替となる閲覧情報等のパターンは複数存在するので、モデル生成装置100は、R、F又はMの代替が可能な閲覧情報等のパターン毎に代替モデルを生成することで、複数の代替モデルを生成する。なお、図1では、モデル生成装置100が、代替モデル31及び32を生成する例を示しているが、モデル生成装置100は、3個以上の代替モデルを生成してもよい。そして、モデル生成装置100は、学習データ10aに含まれる閲覧情報と、正解データ10bとを用いて、代替モデル毎に評価値AIC等を算出する。このとき、モデル生成装置100は、既存モデル21の評価値を算出する手法と同様に、代替モデル群30の評価値を算出する。このように、モデル生成装置100は、購入情報R、F及びMを説明変数とする既存モデル21の評価値を算出するとともに、閲覧情報等を説明変数とする代替モデル群30を生成し、かかる代替モデル群30の評価値を算出する。そして、モデル生成装置100は、情報処理装置1から使用可能変数を受け付けた場合に、代替モデル群30のうち、使用可能変数に全ての説明変数が含まれ、かつ、評価値が最も高い代替モデルを抽出する。図1に示した例では、モデル生成装置100は、代替モデル群30のうち、代替モデル31を抽出するものとする。そして、モデル生成装置100は、代替モデル31及び代替モデル31の評価値と、既存モデル21及び既存モデル21の評価値とを情報処理装置1に送信する。これにより、分析者P1は、代替モデル31に使用可能変数を適用することにより、過去に商品を購入したことのないユーザについてもロイヤルティを計測することができる。なお、モデル生成装置100によって生成される代替モデル31は、既存モデル21に含まれる購入情報R:直近の購入日、F:購入頻度、M:累計購入金額の説明変数が閲覧情報等に代替されたものであるので、既存モデル21よりも確度の低いロイヤルティを計測する可能性がある。しかし、モデル生成装置100は、代替モデル31の評価値とともに、既存モデル21の評価値を情報処理装置1に送信する。このため、分析者P1は、代替モデル31が既存モデル21と比較して、どの程度の確度でロイヤルティを計測できるかを把握することができる。以下に、上述したモデル生成装置100について詳細に説明する。以下では、最初に、実施例1に係るモデル生成装置100の構成例について説明し、次に、実施例1に係るモデル生成装置100による処理手順について説明し、最後に、実施例1に係るモデル生成装置100による効果について説明する。[モデル生成装置の構成例]図2を用いて、実施例1に係るモデル生成装置100の構成例について説明する。図2は、実施例1に係るモデル生成装置100の構成例を示すブロック図である。図2に例示するように、実施例1に係るモデル生成装置100は、学習データ10と、モデル生成部110と、受付部120と、モデル提示部130とを有する。学習データ10は、各ユーザによる商品の購入に関する購入情報や、各ユーザによる商品の閲覧に関する閲覧情報等を含む履歴情報である。なお、図2に示した学習データ10は、履歴情報だけでなく、図1に示した正解データ10bも含む。すなわち、図2に示した学習データ10は、図1に示した学習データ10aと正解データ10bとが統合されたデータである。ここで、図3を用いて、学習データ10について説明する。図3は、実施例1における学習データ10の一例を示す図である。図3には、学習データ10に含まれる項目例を示す。図3に例示するように、実施例1における学習データ10には、ユーザ識別子ID、購入回数x、購入日数t、初購入日数T、購入生存確率life、閲覧回数view_x、閲覧日数view_t、初閲覧日数view_T、閲覧生存確率view_life、カート使用回数cart_x、カート使用日数cart_t、初カート使用日数cart_T、カート使用生存確率cart_life、購入周期buy_cycle、購入有無real_life等が含まれる。ユーザ識別子IDは、ショッピングサイトを利用するユーザを識別するための識別子であり、例えばID11といった情報を取り得る。学習データ10には、ショッピングサイトに登録されているユーザのうち、商品の閲覧や購入等を行ったことがあるユーザのユーザ識別子IDが格納される。購入回数xは、商品を購入した回数を示し、例えば10回といった情報を取り得る。購入日数tは、最初に商品を購入した日付から最後に商品を購入した日付までの経過日数を示し、例えば20日といった情報を取り得る。初購入日数Tは、最初に商品を購入した日付から現在日付までの経過日数を示し、例えば30日といった情報を取り得る。購入生存確率lifeは、ユーザが商品を購入し続けるか否かを示すロイヤルティであり、例えば20といった情報を取り得る。この購入生存確率lifeは、商品購入に関するロイヤルティを計測するための既存モデルであり、購入回数x、購入日数t、初購入日数Tを説明変数とするモデル関数によって表される。すなわち、購入生存確率lifeは、lifex、t、Tと表すことができる。閲覧回数view_xは、商品を閲覧した回数を示し、例えば120回といった情報を取り得る。閲覧日数view_tは、最初に商品を閲覧した日付から最後に商品を閲覧した日付までの経過日数を示し、例えば10日といった情報を取り得る。初閲覧日数view_Tは、最初に商品を閲覧した日付から現在日付までの経過日数を示し、例えば20日といった情報を取り得る。閲覧生存確率view_lifeは、ユーザが商品を閲覧し続けるか否かを示し、例えば50といった情報を取り得る。この閲覧生存確率view_lifeは、閲覧回数view_x、閲覧日数view_t、初閲覧日数view_Tを説明変数とするモデル関数によって表される。具体的には、閲覧生存確率view_lifeは、上記lifex、t、Tのx、t、Tをそれぞれ閲覧回数view_x、閲覧日数view_t、初閲覧日数view_Tに置き換えたモデルである。すなわち、閲覧生存確率view_lifeは、lifeview_x、view_t、view_Tと表すことができる。カート使用回数cart_xは、カートに商品を投入した回数を示し、例えば60回といった情報を取り得る。なお、本実施例におけるカートとは、ショッピングサイトにおいて用いられるショッピングカートを示し、ユーザが購入予定の商品を一時的に管理するための機能を有する。カート使用日数cart_tは、最初に商品をカートに投入した日付から最後に商品をカートに投入した日付までの経過日数を示し、例えば15日といった情報を取り得る。初カート使用日数cart_Tは、最初に商品をカートに投入した日付から現在日付までの経過日数を示し、例えば22日といった情報を取り得る。カート使用生存確率cart_lifeは、ユーザが商品をカートに投入し続けるか否かを示し、例えば40といった情報を取り得る。このカート使用生存確率cart_lifeは、カート使用回数cart_x、カート使用日数cart_t、初カート使用日数cart_Tを説明変数とするモデルによって表される。具体的には、カート使用生存確率cart_lifeは、上記lifex、t、Tのx、t、Tをそれぞれカート使用回数cart_x、カート使用日数cart_t、初カート使用日数cart_Tに置き換えたモデルである。すなわち、カート使用生存確率cart_lifeは、lifecart_x、cart_t、cart_Tと表すことができる。購入周期buy_cycleは、ユーザが商品を購入する周期を示し、例えば10日/回といった情報を取り得る。この例の場合、10日間に1回の割合で商品を購入することを示している。ここまでの購入回数x~購入周期buy_cycleは、図1に示した学習データ10aに対応する。購入有無real_lifeは、ユーザが商品を購入したか否かを示す。以下では、購入有無real_life=1である場合には、ユーザが商品を購入したことを示し、購入有無real_life=0である場合には、ユーザが商品を購入していないことを示すものとする。かかる購入有無real_lifeは、図1に示した正解データ10bに対応する。すなわち、学習データ10のうち、購入回数x~購入周期buy_cycleは、購入有無real_lifeよりも過去の情報となる。例えば、購入回数x~購入周期buy_cycleは、2010年4月、5月及び6月における情報であり、購入有無real_lifeは、例えば2010年7月における情報となる。なお、図3に例示した各種項目は一例であって、学習データ10は、図3に示した情報以外の項目を有してもよい。図2の説明に戻って、モデル生成部110は、学習データ10を用いて、既存モデルの評価値を算出し、さらに、複数の代替モデルを生成するとともに、かかる代替モデルの評価値を算出する。以下に、モデル生成部110による処理について、A既存モデルの評価値算出処理と、B代替モデルの生成処理及び代替モデルの評価値算出処理とに分けて説明する。Aモデル生成部110による既存モデルの評価値算出処理について説明する。モデル生成部110は、学習データ10に含まれる各種データのうち、既存モデルである購入生存確率lifeを用いて、既存モデルの評価値を算出する。上記図3では、購入生存確率lifeをlifex、t、Tと表すことができることを説明したが、実施例1におけるモデル生成部110は、以下の式1によって表される購入生存確率lifex、t、T、λ、μを用いるものとする。上記式1のうち、xは、図3に示した購入回数xを示し、tは、図3に示した購入日数tを示し、Tは、初購入日数Tを示す。また、λ及びμは、変数である。また、モデル生成部110は、かかるλ及びμを決定するために、以下の式2によって表される尤度関数Fx、t、T、λ、μを用いるものとする。なお、上記式1及び2のうち、^はべき乗を示し、eは自然対数の底を示す。また、上記式1の購入生存確率lifex、t、T、λ、μは、0~1の値を取り得る。まず、モデル生成部110は、学習データ10から、所定ユーザの購入回数x、購入日数t及び初購入日数Tを取得し、取得した購入回数x、購入日数t及び初購入日数Tを上記式1に代入することにより、未知数がλ及びμとなるlifeλ、μを求める。続いて、モデル生成部110は、学習データ10から取得した購入回数x、購入日数t及び初購入日数Tを上記式2に代入した上で、λ及びμを0~1の範囲で予め設定されている所定の値毎に変動させながら、尤度関数Fx、t、T、λ、μを算出する。そして、モデル生成部110は、尤度関数Fx、t、T、λ、μが最大値となるλ及びμを特定する。そして、モデル生成部110は、特定したλ及びμをそれぞれλ_max、μ_maxとし、かかるλ_max、μ_maxをlifeλ、μに代入した値をlife_maxとする。モデル生成部110は、学習データ10に購入回数x、購入日数t及び初購入日数Tが含まれる全てのユーザについて、life_maxを算出する。これにより、モデル生成部110は、かかる全てのユーザについて、λ_max、μ_max及びlife_maxの組合せを得る。続いて、モデル生成部110は、学習データ10から購入有無real_lifeを取得する。そして、モデル生成部110は、各ユーザに対応するlife_maxと購入有無real_lifeとを用いて、評価値AIC等を算出する。なお、評価値がAICである場合には、モデル生成部110は、-2最大尤度の対数-自由パラメータ数によってAICを算出することができる。このようにして、モデル生成部110は、既存モデルの評価値を算出する。次に、Bモデル生成部110による代替モデルの生成処理及び代替モデルの評価値算出処理について説明する。まず、モデル生成部110は、上記式1によって表される既存モデルであるlifex、t、T、λ、μに含まれるパラメータx、t、T、λ、μのうち、所定数以上ここでは、3個以上とするのパラメータの組合せパターン以下、代替パターンと表記する場合があるを決定する。例えば、モデル生成部110は、代替パターン1=x、t、T、代替パターン2=x、t、λ、代替パターン3=x、t、μ、、代替パターンm=x、t、T、λ、μ等を決定する。続いて、モデル生成部110は、学習データ10に記憶されている各種データを用いた回帰分析重回帰分析、ロジスティック回帰等により、各代替パターンの各パラメータを閲覧情報やカート投入情報等view_t、cart_x等により表した代替式を求める。具体的には、モデル生成部110は、回帰分析により、代替パターンの各パラメータx、t、T等の代替として最適な閲覧情報等view_x等を選択し、各パラメータを選択した閲覧情報等に置き換えた代替式を求める。例えば、代替パターン1の場合には、パラメータがx、t、Tであるので、モデル生成部110は、xを閲覧情報等view_t等で表した代替式alt_x閲覧情報等を求め、tを閲覧情報等で表した代替式alt_t閲覧情報等を求め、Tを閲覧情報等で表した代替式alt_T閲覧情報等を求める。なお、モデル生成部110は、学習データ10の購入有無real_life=1購入有りに対応する各種データの重み付けを高くし、購入有無real_life=0購入無しに対応する各種データの重みを低くして、回帰分析を行ってもよい。続いて、モデル生成部110は、このようにして求めた代替式を上記式1に示したlifex、t、T、λ、μに代入することで、各代替パターンに対応する代替モデルを生成する。例えば、代替パターン1の場合には、lifex、t、T、λ、μに対して、x、t及びTを閲覧情報等で表した式上記のalt_t閲覧情報等等が代入されるので、代替モデルはlife閲覧情報等、λ、μとなる。また、例えば、代替パターン2の場合には、lifex、t、T、λ、μに対して、x、t及びλを閲覧情報等で表した式が代入されるので、代替モデルはlife閲覧情報、T、μとなる。続いて、モデル生成部110は、学習データ10から、上記の代替式に用いられた閲覧情報等を取得し、取得した閲覧情報等を代替モデルに代入する。例えば、代替パターン1の場合には、モデル生成部110は、代替モデルlife閲覧情報等、λ、μに閲覧情報等を代入することで、未知数がλ及びμとなるlifeλ、μを求める。また、例えば、代替パターン2の場合には、モデル生成部110は、代替モデル代替モデルlife閲覧情報、T、μに閲覧情報等を代入することで、未知数がT及びμとなるlifeT、μを求める。また、モデル生成部110は、代替式と、学習データ10から取得した閲覧情報等とを上記式2に代入する。例えば、代替パターン1の場合には、モデル生成部110は、上記式2に示した尤度関数Fx、t、T、λ、μに代替式及び閲覧情報等を代入することで、未知数がλ及びμとなるFλ、μを求める。また、例えば、代替パターン2の場合には、モデル生成部110は、尤度関数Fx、t、T、λ、μに代替式及び閲覧情報等を代入することで、未知数がT及びμとなるFT、μを求める。続いて、モデル生成部110は、尤度関数Fの未知数代替パターン1の場合には、λ及びμを0~1の範囲で予め設定されている所定の値毎に変動させながら、尤度関数Fの値を算出する。そして、モデル生成部110は、尤度関数Fが最大値となる未知数を特定し、特定した未知数を代替モデル代替パターン1の場合には、lifeλ、μに代入したlife_maxを求める。モデル生成部110は、全てのユーザについて、かかるlife_maxを算出し、算出したlife_maxと購入有無real_lifeとを用いて、評価値AIC等を算出する。すなわち、モデル生成部110は、上記Aにおいて説明した手法と同様にして、代替モデルの評価値AIC等を算出する。このようにして、モデル生成部110は、代替パターンの数だけ代替モデルを生成し、かかる代替モデル毎に評価値を算出する。ここで、図4に、実施例1における代替モデル群30の一例を示す。図4に示すように、モデル生成部110は、学習データ10に含まれる各種データ図3参照を用いて、代替モデル群30を生成し、各代替モデルの評価値を算出する。図4に例示した代替モデル群30のうち、モデルMmは上記の代替パターンmに対応する代替モデルに該当する。例えば、モデルM1は代替パターン1に対応する代替モデルに該当し、モデルM2は代替パターン2に対応する代替モデルに該当する。例えば、モデルM1は、代替パターン1=x、t、Tであるので、既存モデルのうち、購入回数xが代替式alt_x閲覧情報等で表され、購入日数tが代替式alt_t閲覧情報等で表され、初購入日数Tが代替式alt_T閲覧情報等で表されたモデルとなる。なお、ここでは、モデル生成部110は、代替モデルM1の評価値を示すAICとして5を算出している。また、モデルM2は、代替パターン2=x、t、λであるので、既存モデルのうち、購入回数xが代替式alt_x閲覧情報等で表され、購入日数tが代替式alt_t閲覧情報等で表され、λが代替式alt_λ閲覧情報等で表されたモデルとなる。なお、ここでは、モデル生成部110は、既存モデルM2の評価値を示すAICとして5.5を算出している。図2の説明に戻って、受付部120は、分析者P1が操作する情報処理装置1から、使用可能変数を受け付ける。例えば、受付部120は、図3の例示した閲覧回数view_x等を使用可能変数として受け付ける。モデル提示部130は、モデル生成部110によって生成された代替モデル群30のうち、受付部120によって受け付けられた使用可能変数により表される代替モデルであり、かつ、評価値が高い代替モデルを選択し、選択した代替モデルを情報処理装置1に送信する。具体的には、モデル生成部110によって生成される代替モデル群30は、図4を用いて説明したように、購入回数x、購入日数t、初購入日数T、購入生存確率lifeだけでなく、閲覧回数view_x等を説明変数とする。そこで、モデル提示部130は、代替モデル群30の中から、受付部120によって受け付けられた使用可能変数に含まれるパラメータのみを説明変数とする代替モデルを抽出する。そして、モデル提示部130は、抽出した代替モデルの中から評価値が最も高い代替モデルを選択し、選択した代替モデルを情報処理装置1に送信する。ここで、図5を用いて、モデル提示部130による処理について説明する。図5は、実施例1におけるモデル提示部130による処理の一例を示す図である。図5に示した例において、受付部120は、情報処理装置1から、閲覧回数view_x、閲覧日数view_t、初閲覧日数view_T、閲覧生存確率view_life、カート使用回数cart_x、カート使用日数cart_t、初カート使用日数cart_T、カート使用生存確率cart_life及び購入周期buy_cycleを使用可能変数として受け付けたものとする。かかる場合に、モデル提示部130は、代替モデル群30のうち、情報処理装置1から受け付けた使用可能変数に説明変数が含まれる代替モデルを抽出する。ここでは、モデル提示部130は、代替モデルM1~M4を抽出するものとする。モデル提示部130は、代替モデルM1~M4の中から評価値が最も高い代替モデルを選択する。図5に示した例のように、評価値としてAICを用いる場合には、AICが小さい値ほど評価が高いので、モデル提示部130は、代替モデルM1~M4の中から代替モデルM1を選択し、選択した代替モデルM1と、代替モデルM1の評価値を情報処理装置1に送信する。このとき、モデル提示部130は、上記Aにおいて算出した既存モデルの評価値についても情報処理装置1に送信する。[モデル生成装置による処理手順]次に、図6~図8を用いて、実施例1に係るモデル生成装置100によるモデル生成処理の手順について説明する。図6及び図7は、実施例1に係るモデル生成装置100によるモデル生成処理手順を示すフローチャートである。なお、図6は、モデル生成装置100による既存モデルの評価値算出処理を示し、図7は、モデル生成装置100による代替モデル生成処理、及び、代替モデルの評価値算出処理を示す。また、図8は、実施例1に係るモデル生成装置100による代替モデル提示処理手順を示すフローチャートである。モデル生成装置100のモデル生成部110は、既存モデルの評価値を算出する場合に、過去に商品を購入したことがあるユーザ1~nの購入情報を用いる。モデル生成部110は、まずn=1とするステップS101。続いて、モデル生成部110は、学習データ10からユーザnの購入情報購入回数x、購入日数t、初購入日数T等を取得するステップS102。続いて、モデル生成部110は、取得した購入情報を既存モデル上記式1を参照に代入することにより、未知数がλ及びμとなるlifeλ、μを求める。続いて、モデル生成部110は、学習データ10から取得した購入情報を尤度関数F上記式2を参照に代入した上で、かかる尤度関数Fの値が最大値となるλ及びμをlifeλ、μに代入することで、ユーザnのロイヤルティを算出するステップS103。続いて、モデル生成部110は、nをインクリメントしステップS104、インクリメント後のnと購入情報が存在するユーザの数とを比較するステップS105。そして、モデル生成部110は、nよりも購入情報が存在するユーザの数が小さくない場合にはステップS105否定、ステップS102~S104における処理手順を行う。すなわち、モデル生成部110は、購入情報が存在する全ユーザについて、ステップS102~S104における処理手順を行う。一方、モデル生成部110は、nよりも購入情報が存在するユーザの数が小さい場合にはステップS105肯定、ステップS103において算出した各ユーザのロイヤルティと、各ユーザに対応する正解データ購入有無real_lifeとを用いて、AIC等の評価値を算出するステップS106。また、図7に示すように、モデル生成装置100のモデル生成部110は、既存モデルに含まれるパラメータから、所定数以上のパラメータの組合せである代替パターンを決定するステップS201。ここでは、モデル生成部110は、代替パターン1~m計m種類の代替パターンを決定するものとする。かかる場合に、モデル生成部110は、まずm=1とするステップS202。続いて、モデル生成部110は、代替パターンmの各パラメータを閲覧情報等により表した代替式を求めるステップS203。このとき、モデル生成部110は、学習データ10に記憶されている各種データを用いた回帰分析により、各パラメータの代替として最適な閲覧情報等を選択し、各パラメータを選択した閲覧情報等に置き換えることで代替式を求める。続いて、モデル生成部110は、代替式を既存モデル上記式1を参照に代入することで、代替パターンmに対応する代替モデルを生成するステップS204。続いて、モデル生成部110は、学習データ10に各種情報が存在するユーザ1~nの各種情報を用いてロイヤルティを算出する。具体的には、モデル生成部110は、まずn=1としステップS205、学習データ10から、ユーザnの閲覧情報等を取得するステップS206。このとき、モデル生成部110は、上記ステップS203で求めた代替式において変数となった閲覧情報等を取得する。続いて、モデル生成部110は、取得した閲覧情報等を上記ステップS204で生成した代替モデル及び尤度関数Fに代入する。かかる代替モデル及び尤度関数Fには同様の未知数が存在するので、モデル生成部110は、尤度関数Fの値が最大値になるときの未知数を代替モデルに代入して、ユーザnのロイヤルティを算出するステップS207。続いて、モデル生成部110は、nをインクリメントしステップS208、インクリメント後のnと、学習データ10に各種情報が存在する全ユーザの数とを比較するステップS209。そして、モデル生成部110は、nよりも全ユーザ数が小さくない場合にはステップS209否定、ステップS205~S208における処理手順を行う。すなわち、モデル生成部110は、全ユーザについて、ステップS205~S208における処理手順を行う。一方、モデル生成部110は、nよりも全ユーザ数が小さい場合にはステップS209肯定、ステップS207において算出した各ユーザのロイヤルティと、各ユーザに対応する正解データ購入有無real_lifeとを用いて、AIC等の評価値を算出するステップS210。続いて、モデル生成部110は、mをインクリメントしステップS211、上記ステップS201で決定したm種類の全代替パターンについて処理を行ったか否かを判定するステップS212。そして、モデル生成部110は、全代替パターンについて処理を行っていない場合にはステップS212否定、上記ステップS203~S211における処理手順を行う。一方、モデル生成部110は、全代替パターンについて処理を行った場合にはステップS212肯定、処理を終了する。また、図8に示すように、モデル生成装置100の受付部120は、使用可能変数を受け付けたか否かを監視するステップS301。ここで、受付部120は、使用可能変数を受け付けない場合にはステップS301否定、使用可能変数を受け付けるまで待機する。一方、受付部120によって使用可能変数が受け付けられた場合にはステップS301肯定、モデル提示部130は、モデル生成部110によって生成された代替モデルから、使用可能変数に含まれるパラメータを説明変数とする代替モデルを抽出するステップS302。続いて、モデル提示部130は、抽出した代替モデルの中から評価値が最も高い代替モデルを選択するステップS303。そして、モデル提示部130は、選択した代替モデルと、上記ステップS210において算出された代替モデルの評価値と、上記ステップS106において算出された既存モデルの評価値とを情報処理装置1に送信するステップS304。[実施例1の効果]上述してきたように、実施例1に係るモデル生成装置100は、ユーザによる商品の購入履歴を説明変数としてユーザのロイヤルティである目的変数を求める既存モデルに対して、説明変数を購入履歴以外の他の履歴情報に置き換えたモデルである代替モデルを複数生成する。そして、モデル生成装置100は、生成した代替モデル毎に、かかる代替モデルに対する前述の他の履歴情報の適合度を示す評価値を算出する。そして、モデル生成装置100は、使用可能な説明変数である使用可能変数の入力を受け付け、複数の代替モデルから使用可能変数に前述の他の履歴情報が含まれる代替モデルを抽出し、抽出した代替モデルのうち評価値が最も高い代替モデルを提示する。これにより、実施例1に係るモデル生成装置100は、購入履歴以外の履歴情報閲覧情報等を説明変数とする代替モデルを分析者P1に提示することができる。この結果、分析者P1は、過去に商品を購入したことのないユーザについてもロイヤルティを計測することができる。また、実施例1に係るモデル生成装置100は、既存モデルの評価値を算出し、算出した既存モデルの評価値についても提示する。これにより、実施例1に係るモデル生成装置100は、代替モデルの評価値の比較対象となる既存モデルの評価値を分析者P1に提供することができる。この結果、分析者P1は、代替モデルが既存モデルと比較して、どの程度の確度でロイヤルティを計測できるかを把握することができる。ところで、本発明に係るモデル生成方法及びモデル生成装置は、上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、実施例2では、本発明に係るモデル生成方法及びモデル生成装置の他の実施例について説明する。[既存モデルの評価値]上記実施例1では、モデル生成装置100が、代替モデルと、代替モデルの評価値と、既存モデルの評価値とを提示する例を示した。しかし、モデル生成装置100は、代替モデルだけを提示してもよいし、代替モデルと代替モデルの評価値とだけを提示してもよい。[処理対象]また、上記実施例1では、モデル生成装置100が、既存モデルの評価値を算出する場合に、過去に商品を購入したことがある全ユーザの購入情報を用いる例を示した。しかし、モデル生成装置100は、全ユーザの購入情報を用いずに、予め決められたユーザ数の購入情報を用いて既存モデルの評価値を算出してもよい。同様に、上記実施例1では、モデル生成装置100が、代替モデルの評価値を算出する場合に、全ユーザの閲覧情報等を用いる例を示した。しかし、モデル生成装置100は、全ユーザの閲覧情報等を用いずに、予め決められたユーザ数の閲覧情報等を用いて代替モデルの評価値を算出してもよい。[代替パターン]また、上記実施例1では、モデル生成装置100が、パラメータの組合せパターンである代替パターンを決定する例を示した。このとき、モデル生成装置100は、既存モデルに含まれるパラメータのうち、所定数以上のパラメータの全ての組合せパターンを代替パターンとしてもよいし、相関が高いパラメータ例えば、view_life、view_life、t、Tなどの組合せについてのみ代替パターンとしてもよい。[ロイヤルティの計測]また、上記実施例1では、モデル生成装置100が、代替モデルを情報処理装置1に送信する例を示した。しかし、モデル生成装置100は、ロイヤルティの計測対象となるユーザの各種情報使用可能変数を受け付けた場合には、代替モデルを用いてロイヤルティを計測し、計測結果を情報処理装置1に送信してもよい。[実施態様]また、上記実施例1では、モデル生成装置100が、ショッピングサイトを利用する利用者のロイヤルティを計測するための代替モデルを生成する例を示した。しかし、モデル生成装置100が適用されるシステムは、ショッピングサイトに限られない。例えば、モデル生成装置100は、小売店等の顧客のロイヤルティを計測するための代替モデルを生成する場合にも適用することができる。[システム構成]また、上記実施例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、図3~図5等に例示した各種情報は、あくまで一例であって任意の情報に変更することができる。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。例えば、図1及び図2に示した例では、モデル生成装置100が学習データ10を有する例を示したが、学習データ10は、モデル生成装置100以外の他の装置が保持してもよい。かかる場合には、モデル生成装置100は、他の装置から学習データ10を取得する。[プログラム]また、上記実施例1及び2において説明したモデル生成装置100が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述したプログラムを作成することもできる。例えば、実施例1に係るモデル生成装置100が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述したモデル生成プログラムを作成することもできる。この場合、コンピュータがモデル生成プログラムを実行することにより、上記実施例1と同様の効果を得ることができる。さらに、かかるモデル生成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モデル生成プログラムをコンピュータに読み込ませて実行することにより上記実施例1と同様の処理を実現してもよい。以下に、図2に示したモデル生成装置100と同様の機能を実現するモデル生成プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図9は、モデル生成プログラムを実行するコンピュータ1000を示す図である。図9に例示するように、コンピュータ1000は、例えば、メモリ1010と、CPU1020と、ハードディスクドライブインタフェース1030と、ディスクドライブインタフェース1040と、シリアルポートインタフェース1050と、ビデオアダプタ1060と、ネットワークインタフェース1070とを有し、これらの各部はバス1080によって接続される。メモリ1010は、図9に例示するように、ROMReadOnlyMemory1011及びRAMRandomAccessMemory1012を含む。ROM1011は、例えば、BIOSBasicInputOutputSystem等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース1030は、図9に例示するように、ハードディスクドライブ1031に接続される。ディスクドライブインタフェース1040は、図9に例示するように、ディスクドライブ1041に接続される。例えば磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が、ディスクドライブに挿入される。シリアルポートインタフェース1050は、図9に例示するように、例えばマウス1051、キーボード1052に接続される。ビデオアダプタ1060は、図9に例示するように、例えばディスプレイ1061に接続される。ここで、図9に例示するように、ハードディスクドライブ1031は、例えば、OS1091、アプリケーションプログラム1092、プログラムモジュール1093、プログラムデータ1094を記憶する。すなわち、上記のモデル生成プログラムは、コンピュータ1000によって実行される指令が記述されたプログラムモジュールとして、例えばハードディスクドライブ1031に記憶される。例えば、図2に例示したモデル生成部110と同様の情報処理を実行するモデル生成手順と、受付部120と同様の情報処理を実行する受付手順と、モデル提示部130と同様の情報処理を実行するモデル提示手順とが記述されたプログラムモジュール1093が、ハードディスクドライブ1031に記憶される。また、上記実施例で説明したモデル生成装置100が保持する各種データは、プログラムデータとして、例えばメモリ1010やハードディスクドライブ1031に記憶される。そして、CPU1020が、メモリ1010やハードディスクドライブ1031に記憶されたプログラムモジュール1093やプログラムデータ1094を必要に応じてRAM1012に読み出し、モデル生成手順、受付手順、モデル提示手順を実行する。なお、モデル生成プログラムに係るプログラムモジュール1093やプログラムデータ1094は、ハードディスクドライブ1031に記憶される場合に限られず、例えば着脱可能な記憶媒体に記憶され、ディスクドライブ等を介してCPU1020によって読み出されてもよい。あるいは、モデル生成プログラムに係るプログラムモジュール1093やプログラムデータ1094は、ネットワークLANLocalAreaNetwork、WANWideAreaNetwork等を介して接続された他のコンピュータに記憶され、ネットワークインタフェース1070を介してCPU1020によって読み出されてもよい。