"文に記述されたユーザの行動イベントに起因して、当該ユーザに将来的に生ずるであろう結果イベントを予測するように、装置に搭載されたコンピュータを機能させる予測プログラムであって、ユーザによって記述された行動文及び記述時刻を蓄積している行動文集合蓄積手段と、前記行動文集合蓄積手段に蓄積された行動文の中から、イベント表現を抽出し、該イベント表現とその記述時刻との組からなるイベントの集合を抽出するイベント集合抽出手段と、所定期間内に複数の同一のイベント表現が出現している場合、そのイベントを習慣イベントとして抽出する習慣イベント抽出手段と、多数のイベント表現を要素とした特徴ベクトルの要素が予め設定されており、前記習慣イベント毎に、該当する要素の有無を指定した特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、学習用の多数の行動文に基づく特徴ベクトルから、結果イベント毎に学習された特徴ベクトル群を予め蓄積した予測モデル蓄積手段と、前記特徴ベクトル生成手段から出力された前記特徴ベクトルが、前記予測モデル蓄積手段に蓄積された結果イベント毎の特徴ベクトル群のいずれに属するか否かを判定する予測判定手段とを有し、前記予測判定手段によって判定された結果イベントが、当該ユーザに将来生ずるであろうと予測するようにコンピュータを機能させることを特徴とする予測プログラム。多数のユーザによって記述された学習用の行動文及び記述時刻を蓄積している学習行動文集合蓄積手段と、前記学習行動文集合蓄積手段に蓄積された行動文の中から、イベント表現を抽出し、該イベント表現とその記述時刻との組からなるイベントの集合を抽出する学習イベント集合抽出手段と、結果イベント表現を予め蓄積した結果イベント表現蓄積手段と、前記学習行動文の中で、前記結果イベント蓄積手段に蓄積された結果イベント表現を検出する結果イベント検出手段と、検出された結果イベント表現の記述時刻から過去の所定期間内に、複数の同一のイベント表現が出現している場合、そのイベントを習慣イベントとして抽出する学習習慣イベント抽出手段と、前記習慣イベント毎に、該当する要素の有無を指定した学習特徴ベクトルを生成する学習特徴ベクトル生成手段とを更に有し、前記予測モデル蓄積手段に、前記学習特徴ベクトルを、前記結果イベント毎に蓄積させるようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項1に記載の予測プログラム。前記予測判定手段は、前記予測モデル蓄積手段と一体的に構成された、サポートベクタマシンの2値分類方式、又は、CRFの系列ラベリング方式に基づくエンジンであるようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項1又は2に記載の予測プログラム。前記習慣イベント抽出手段について、前記行動文に記述された表現を、上位下位関係や含意関係などを含むオントロジを用いて抽象化し、抽象化された上位概念表現について、所定期間内に複数の同一のイベント表現の出現している場合、それらイベントを習慣イベント群として抽出するようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の予測プログラム。ブログサーバ又はミニブログサーバから、前記行動文を取得するコメント文収集手段を更に有するようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の予測プログラム。文に記述されたユーザの行動イベントに起因して、当該ユーザに将来的に生ずるであろう結果イベントを予測する予測装置であって、ユーザによって記述された行動文及び記述時刻を蓄積している行動文集合蓄積手段と、前記行動文集合蓄積手段に蓄積された行動文の中から、イベント表現を抽出し、該イベント表現とその記述時刻との組からなるイベントの集合を抽出するイベント集合抽出手段と、所定期間内に複数の同一のイベント表現が出現している場合、そのイベントを習慣イベントとして抽出する習慣イベント抽出手段と、多数のイベント表現を要素とした特徴ベクトルの要素が予め設定されており、前記習慣イベント毎に、該当する要素の有無を指定した特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、学習用の多数の行動文に基づく特徴ベクトルから、結果イベント毎に学習された特徴ベクトル群を予め蓄積した予測モデル蓄積手段と、前記特徴ベクトル生成手段から出力された前記特徴ベクトルが、前記予測モデル蓄積手段に蓄積された結果イベント毎の特徴ベクトル群のいずれに属するか否かを判定する予測判定手段とを有し、前記予測判定手段によって判定された結果イベントが、当該ユーザに将来生ずるであろうと予測することを特徴とする予測装置。多数のユーザによって記述された学習用の行動文及び記述時刻を蓄積している学習行動文集合蓄積手段と、前記学習行動文集合蓄積手段に蓄積された行動文の中から、イベント表現を抽出し、該イベント表現とその記述時刻との組からなるイベントの集合を抽出する学習イベント集合抽出手段と、結果イベント表現を予め蓄積した結果イベント表現蓄積手段と、前記行動文の中で、前記結果イベント蓄積手段に蓄積された結果イベント表現を検出する結果イベント検出手段と、検出された結果イベント表現の記述時刻から過去の所定期間内に、複数の同一のイベント表現が出現している場合、そのイベントを習慣イベントとして抽出する学習習慣イベント抽出手段と、前記習慣イベント毎に、該当する要素の有無を指定した学習特徴ベクトルを生成する学習特徴ベクトル生成手段とを更に有し、前記予測モデル蓄積手段に、前記学習特徴ベクトルを、前記結果イベント毎に蓄積させることを特徴とする請求項6に記載の予測装置。文に記述されたユーザの行動イベントに起因して、当該ユーザに将来的に生ずるであろう結果イベントを予測するように、装置を用いた予測方法であって、ユーザによって記述された行動文及び記述時刻を蓄積している行動文集合蓄積部と、多数のイベント表現を要素とした特徴ベクトルの要素が予め設定されており、学習用の多数の行動文に基づく特徴ベクトルから、結果イベント毎に学習された特徴ベクトル群を予め蓄積した予測モデル蓄積部とを有し、前記行動文集合蓄積部に蓄積された行動文の中から、イベント表現を抽出し、該イベント表現とその記述時刻との組からなるイベントの集合を抽出する第1のステップと、所定期間内に複数の同一のイベント表現が出現している場合、そのイベントを習慣イベントとして抽出する第2のステップと、前記習慣イベント毎に、該当する要素の有無を指定した特徴ベクトルを生成する第3のステップと、前記特徴ベクトルが、前記予測モデル蓄積部に蓄積された結果イベント毎の特徴ベクトル群のいずれに属するか否かを判定する第4のステップとを有し、前記予測判定手段によって判定された結果イベントが、当該ユーザに将来生ずるであろうと予測することを特徴とする予測方法。多数のユーザによって記述された学習用の行動文及び記述時刻を蓄積している学習行動文集合蓄積部と、結果イベント表現を予め蓄積した結果イベント表現蓄積部とを有し、前記学習行動文集合蓄積手段に蓄積された行動文の中から、イベント表現を抽出し、該イベント表現とその記述時刻との組からなるイベントの集合を抽出するステップと、前記行動文の中で、前記結果イベント蓄積手段に蓄積された結果イベント表現を検出するステップと、検出された結果イベント表現の記述時刻から過去の所定期間内に、複数の同一のイベント表現が出現している場合、そのイベントを習慣イベントとして抽出するステップと、前記習慣イベント毎に、該当する要素の有無を指定した学習特徴ベクトルを生成するステップとを更に有し、前記予測モデル蓄積手段に、前記学習特徴ベクトルを、前記結果イベント毎に蓄積させることを特徴とする請求項8に記載の予測方法。特許文献1及び3に記載された技術によれば、トラブル情報を登録したデータベースを予め備える必要がある。データベースの構築には、個人の習慣に起因するトラブルを予測するために、その個人の行動分析が必要となる。しかし、個人の習慣には、無自覚な行動も存在する。そのため、人手によるデータベースの構築作業が必要となり、高コストとならざるを得ない。従って、トラブルの原因となる習慣を検出し、それによってトラブルを予測することは困難である。また、特許文献2に記載された技術によれば、トラブルの発生時の状況を示すプロジェクトの報告文を必要としており、対象となる文が特定されている。また、表現パターンから得られた単語毎に、トラブル時にのみ顕著に記述されるであろう出現可能性の重みを付与する。しかしながら、単語毎に重みを付与するために、単語の表現の揺れ違いまでは、吸収することができない。更に、特許文献1から3に記載された技術によれば、予測結果はトラブル、即ち悪い結果イベントに限られており、良い結果イベントを予測結果とすることについては対象としていない。また、いずれの技術も、プロジェクトやシステム構成を、トラブルの予測対象としている。そこで、本発明は、文に記述されたユーザの日常的な行動イベントに起因して、当該ユーザの習慣に起因する将来的に生ずるであろう結果イベントを予測する予測プログラム、予測装置及び方法を提供することを目的とする。本発明によれば、文に記述されたユーザの行動イベントに起因して、当該ユーザに将来的に生ずるであろう結果イベントを予測するように、装置に搭載されたコンピュータを機能させる予測プログラムであって、ユーザによって記述された行動文及び記述時刻を蓄積している行動文集合蓄積手段と、行動文集合蓄積手段に蓄積された行動文の中から、イベント表現を抽出し、該イベント表現とその記述時刻との組からなるイベントの集合を抽出するイベント集合抽出手段と、所定期間内に複数の同一のイベント表現が出現している場合、そのイベントを習慣イベントとして抽出する習慣イベント抽出手段と、多数のイベント表現を要素とした特徴ベクトルの要素が予め設定されており、習慣イベント毎に、該当する要素の有無を指定した特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、学習用の多数の行動文に基づく特徴ベクトルから、結果イベント毎に学習された特徴ベクトル群を予め蓄積した予測モデル蓄積手段と、特徴ベクトル生成手段から出力された特徴ベクトルが、予測モデル蓄積手段に蓄積された結果イベント毎の特徴ベクトル群のいずれに属するか否かを判定する予測判定手段とを有し、予測判定手段によって判定された結果イベントが、当該ユーザに将来生ずるであろうと予測するようにコンピュータを機能させることを特徴とする。本発明の予測プログラムにおける他の実施形態によれば、多数のユーザによって記述された学習用の行動文及び記述時刻を蓄積している学習行動文集合蓄積手段と、学習行動文集合蓄積手段に蓄積された行動文の中から、イベント表現を抽出し、該イベント表現とその記述時刻との組からなるイベントの集合を抽出する学習イベント集合抽出手段と、結果イベント表現を予め蓄積した結果イベント表現蓄積手段と、学習行動文の中で、結果イベント蓄積手段に蓄積された結果イベント表現を検出する結果イベント検出手段と、検出された結果イベント表現の記述時刻から過去の所定期間内に、複数の同一のイベント表現が出現している場合、そのイベントを習慣イベントとして抽出する学習習慣イベント抽出手段と、習慣イベント毎に、該当する要素の有無を指定した学習特徴ベクトルを生成する学習特徴ベクトル生成手段とを更に有し、予測モデル蓄積手段は、学習特徴ベクトルを、結果イベント毎に蓄積しているようにコンピュータを機能させることも好ましい。本発明の予測プログラムにおける他の実施形態によれば、予測判定手段は、予測モデル蓄積手段と一体的に構成された、サポートベクタマシンの2値分類方式、又は、CRFの系列ラベリング方式に基づくエンジンであるようにコンピュータを機能させることも好ましい。本発明の予測プログラムにおける他の実施形態によれば、習慣イベント抽出手段について、行動文に記述された表現を、上位下位関係や含意関係などを含むオントロジを用いて抽象化し、抽象化された上位概念表現について、所定期間内に複数の同一のイベント表現の出現している場合、それらイベントを習慣イベント群として抽出するようにコンピュータを機能させることも好ましい。本発明の予測プログラムにおける他の実施形態によれば、ブログサーバ又はミニブログサーバから、行動文を取得するコメント文収集手段を更に有するようにコンピュータを機能させることも好ましい。本発明によれば、文に記述されたユーザの行動イベントに起因して、当該ユーザに将来的に生ずるであろう結果イベントを予測する予測装置であって、ユーザによって記述された行動文及び記述時刻を蓄積している行動文集合蓄積手段と、行動文集合蓄積手段に蓄積された行動文の中から、イベント表現を抽出し、該イベント表現とその記述時刻との組からなるイベントの集合を抽出するイベント集合抽出手段と、所定期間内に複数の同一のイベント表現が出現している場合、そのイベントを習慣イベントとして抽出する習慣イベント抽出手段と、多数のイベント表現を要素とした特徴ベクトルの要素が予め設定されており、習慣イベント毎に、該当する要素の有無を指定した特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、学習用の多数の行動文に基づく特徴ベクトルから、結果イベント毎に学習された特徴ベクトル群を予め蓄積した予測モデル蓄積手段と、特徴ベクトル生成手段から出力された特徴ベクトルが、予測モデル蓄積手段に蓄積された結果イベント毎の特徴ベクトル群のいずれに属するか否かを判定する予測判定手段とを有し、予測判定手段によって判定された結果イベントが、当該ユーザに将来生ずるであろうと予測することを特徴とする。本発明の予測装置における他の実施形態によれば、多数のユーザによって記述された学習用の行動文及び記述時刻を蓄積している学習行動文集合蓄積手段と、学習行動文集合蓄積手段に蓄積された行動文の中から、イベント表現を抽出し、該イベント表現とその記述時刻との組からなるイベントの集合を抽出する学習イベント集合抽出手段と、結果イベント表現を予め蓄積した結果イベント表現蓄積手段と、行動文の中で、結果イベント蓄積手段に蓄積された結果イベント表現を検出する結果イベント検出手段と、検出された結果イベント表現の記述時刻から過去の所定期間内に、複数の同一のイベント表現が出現している場合、そのイベントを習慣イベントとして抽出する学習習慣イベント抽出手段と、習慣イベント毎に、該当する要素の有無を指定した学習特徴ベクトルを生成する学習特徴ベクトル生成手段とを更に有し、予測モデル蓄積手段は、学習特徴ベクトルを、結果イベント毎に蓄積していることも好ましい。本発明の予測装置における他の実施形態によれば、予測判定手段は、予測モデル蓄積手段と一体的に構成された、サポートベクタマシンの2値分類方式、又は、CRFの系列ラベリング方式に基づくエンジンであるようにコンピュータを機能させることも好ましい。本発明によれば、文に記述されたユーザの行動イベントに起因して、当該ユーザに将来的に生ずるであろう結果イベントを予測するように、装置を用いた予測方法であって、ユーザによって記述された行動文及び記述時刻を蓄積している行動文集合蓄積部と、多数のイベント表現を要素とした特徴ベクトルの要素が予め設定されており、学習用の多数の行動文に基づく特徴ベクトルから、結果イベント毎に学習された特徴ベクトル群を予め蓄積した予測モデル蓄積部とを有し、行動文集合蓄積部に蓄積された行動文の中から、イベント表現を抽出し、該イベント表現とその記述時刻との組からなるイベントの集合を抽出する第1のステップと、所定期間内に複数の同一のイベント表現が出現している場合、そのイベントを習慣イベントとして抽出する第2のステップと、習慣イベント毎に、該当する要素の有無を指定した特徴ベクトルを生成する第3のステップと、特徴ベクトルが、予測モデル蓄積部に蓄積された結果イベント毎の特徴ベクトル群のいずれに属するか否かを判定する第4のステップとを有し、予測判定手段によって判定された結果イベントが、当該ユーザに将来生ずるであろうと予測することを特徴とする。本発明の予測プログラム、予測装置及び方法によれば、文に記述されたユーザの日常的な行動イベントに起因して、当該ユーザの習慣に起因する将来的に生ずるであろう結果イベントを予測することができる。以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。図1は、行動イベントに対して予測された結果イベントの例を表す説明図である。本発明の予測プログラムによれば、個人ユーザの行動イベントから、その個人ユーザの習慣に起因する結果イベントを予測する。行動イベントが記述された行動文は、例えば、インターネットに接続されたブログやミニブログ例えばtwitter登録商標のようなサイトから収集することができる。このような文には、日記のように、個人ユーザにおける日常的な行動が記述されている。例えば、以下のような、個人ユーザの行動イベントの習慣から、結果イベントが予測できる。行動カレーや牛丼を毎日食べる->結果高血圧塩分や脂質が多い食生活習慣行動毎日煙草を吸う->結果高血圧行動夜更かし->結果遅刻行動勉強不足->結果追試落第ここで、本発明によって予測される結果イベントは、例えば高血圧のように、あくまで、個人の行動の習慣に起因する結果に限定する。一方、地震洪水のような偶発的なイベントや、戦争難民のような社会的なイベントは、本発明では対象としない。また、本発明については、習慣的定期的な行動イベントを習慣イベントとして検出する。また、類似した習慣イベントは、上位概念的に同一の習慣イベントとして検出される。例えばお昼にラーメンを駅前で食べると牛丼をお昼に食べるとは、塩分脂質の多い食生活としては同一の行動イベントと見ることが好ましい。図2は、本発明における予測プログラムの機能構成図である。図2の予測プログラムによれば、コメント文収集部100と、行動文集合蓄積部101と、イベント集合抽出部102と、習慣イベント抽出部103と、特徴ベクトル生成部104と、予測モデル蓄積部105と、予測判定部106とを有する。これら機能部は、装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって実現できる。また、これら機能構成部の処理の流れは、装置における予測方法としても理解される。コメント文収集部100は、ブログサーバ又はミニブログサーバから、ユーザによって記述された日常的な行動のコメント文を取得する。取得されたコメント文は、行動文情報蓄積部101に出力される。例えばtwitterサイトサーバよれば、指定したユーザ名に基づくコメント文tweetを検索することができる。また、日付を指定することによって、最大1週間分のtweetを検索することもできる。これらAPI仕様については、例えば非特許文献1及び2に記載されている。行動文集合蓄積部101は、コメント文収集部100によって収集された、当該ユーザの行動文コメント文及び記述時刻を蓄積している。図3は、行動文集合蓄積部に蓄積された行動文を表す説明図である。図3によれば、行動文集合蓄積部101は、特定の個人ユーザAによって記述された行動文及び記述時刻を蓄積している。イベント集合抽出部102は、行動文集合蓄積部101に蓄積された行動文の中から、イベント表現を抽出する。図4は、図3の行動文から抽出されたイベント表現を表す説明図である。図4によれば、イベント集合抽出部102によって抽出されたイベント表現が、記述時刻に対応付けられている。抽出されたイベント表現は、記述時刻の時系列順にソートされる。文は、複数の語からなる。語とは、言語の構成単位であり、1以上の形態素からなる。形態素とは、ある言語について意味を持つ最小の単位をいい、それ以上分解したら意味をなさなくなる単位まで分解された音素の集合の1つ1つを指す。語には、1つの形態素からなる単純語例えば山と、複数の形態素からなる複合語例えば山登りとがある。ここで、語というときは、単純語及び複合語のいずれも対象とする。語が集まることにより、句、節、文及び文章が構成される。これは、構文解析器を用いて、係り受け関係にある名詞と動詞又は形容詞との対をイベント表現として抽出する。例えば、弁当を注文という文は、弁当を注文の3語から構成される。また、語は、文法的な役割を持つ機能語をと、それ以外の一般的な意味を持つ内容語弁当注文とに大別できる。ここで、イベント表現とは、少なくとも名詞と動詞等とからなる内容語を含む文をいう。尚、動詞又は形容詞が無い場合には、名詞が連続している表現を、イベント表現として抽出する。イベント表現は、特定のイベントを表す表現であって、その記述には特に制限はない。ここで、図4によれば、記述時刻の修正が表されている。イベント表現例えば10年前今年又は機能語例えばだったを用いて、記述時刻を、イベント発生時刻に修正する。例えば、3日前は、完徹したの記述時刻は、2010年10月5日1:00である。ここで、3日前に基づき、記述時刻は3日分戻され、イベント発生時刻2010年10月6日9:00に修正される。そして、イベント集合抽出部102は、イベント表現と記述時刻との組からなるイベントの集合を、習慣イベント抽出部103へ出力する。習慣イベント抽出部103は、当該ユーザにおけるイベント表現の集合を入力し、所定期間内に複数の同一のイベント表現が出現している場合、そのイベントを習慣イベントとして抽出する。抽出された習慣イベントは、特徴ベクトル生成部104へ出力される。図5は、本発明における習慣イベントの抽出を表す第1の説明図である。図5によれば、習慣イベント抽出部103は、イベント表現s毎に、その記述時刻tから過去の所定期間内に、同一のイベント表現が出現している場合、そのイベントは、学習習慣イベントE’として抽出される。ここで、所定期間とは、例えば24時間や3日間のような、習慣性を有する程度の期間である。過去に他のイベント表現と全く一致しなかった場合、1つのイベントE’とみなす例えば、牛丼駅前2010年10月2日12:00から見て、過去24時間以内に、ラーメン駅前2010年10月1日19:00のイベントがある。これらは、習慣イベントE’として抽出される。また、例えば、3日前は貫徹した2010年10月5日1:00から見て、過去3日以内に、夜更かしをする2010年10月2日0:30のイベントがある。これらは、習慣イベントE’として抽出される。図6は、本発明における習慣イベントの抽出を表す第2の説明図である。図6によれば、習慣イベント抽出部103は、行動文に記述された表現を、上位下位関係や含意関係などを含むオントロジを用いて抽象化している。そして、抽象化された上位概念表現について、所定期間内に複数の同一のイベント表現の出現している場合、それらイベントを習慣イベント群として抽出する。抽象化したイベント表現同士を比較することによって、学習習慣イベントE’が抽出される。これによって、行動イベントの表現の揺れを解消することができる。オントロジとは、人工知能技術分野について概念化の明示的な仕様と定義されるものである。従来、テキスト検索技術によれば、単語単位の一致又は類似によってのみ検索することができた。これに対し、オントロジとは、当該文の内容を説明する意味情報メタデータを記述する用語を定義する構造をいう。この意味情報は、当該文に付加される。この意味情報を検索対象として文を検索することができる。オントロジを導入することによって、検索対象となる文が単なる単語の集まりとしてではなく、文全体で大きな意味を持ったデータとして扱われる。本発明によれば、行動文のイベント表現を、オントロジを用いて抽象化意味情報化することによって、上位概念表現として習慣性を検出することができる。また、オントロジではなく、自然言語処理に対する言い換え技術を用いることもできる例えば非特許文献3参照。また、抽象化されたイベント表現について、パターン検出技術を用いて、イベント集合の中で特徴的に表れるイベントの列を自動的に識別し、得られたイベントの列を学習習慣イベントE’として抽出してもよい。パターン検出技術には、例えば、系列パターンマイニングアルゴリズムであるPrefixSpanがある例えば非特許文献4参照。特徴ベクトル生成部104は、習慣イベントを入力し、習慣イベント毎に、該当する要素の有無を指定した特徴ベクトルを生成する。ここで、多数のイベント表現を要素とした特徴ベクトルの要素が予め設定されている。そして、特徴ベクトル生成部104は、生成した特徴ベクトルを、予測判定部106へ出力する。図7は、本発明における特徴ベクトルの生成を表す説明図である。図7によれば、習慣イベントE’の集合毎に、特徴ベクトルを生成する。特徴ベクトルとは、予め規定されたイベント表現を要素として、各要素次元にその有無を割り当てたものである。特徴ベクトルの各要素の初期値は、0である。習慣イベントE’毎に、イベント表現に相当する各要素を1に設定する。この特徴ベクトルの各要素は、システムとして予め規定されたものである。図7によれば、例えばラーメン駅前及び牛丼駅前の習慣イベントE’では、イベント表現4.ラーメン駅前及びイベント表現9.牛丼駅前の要素が1となる。予測モデル蓄積部105は、学習用の多数の行動文に基づく特徴ベクトルから、結果イベント毎に学習された特徴ベクトル群を予め蓄積している。また、予測モデル蓄積部105は、学習特徴ベクトルを、結果イベント毎に蓄積しているものであってもよい。予測モデル蓄積部105に蓄積されている学習特徴ベクトルの構築については、後述する。予測判定部106は、特徴ベクトル生成手部104から入力した特徴ベクトルが、予測モデル蓄積部105に蓄積された結果イベント毎の特徴ベクトル群のいずれに属するか否かを判定する。予測判定部106は、結果イベントを、当該ユーザに将来生ずるであろうイベントであるイベントとして出力する。予測判定部106は、予測モデル蓄積部105と一体的に構成された、サポートベクタマシンの2値分類方式、又は、CRFの系列ラベリング方式に基づくエンジンであってもよい。サポートベクタマシンとは、線形2値分類器であり、クラスが2つある場合に用いられる。2つのクラスは、それぞれ正クラス及び負クラスと呼ばれ、通常は、分析対象のクラスを正クラスとし、正クラスに属する事例は正例、負クラスに属する事例は負例と呼ばれる。ここでは、特徴ベクトルが正例、学習特徴ベクトルが負例となる。また、CRFとは、確率的な分類器である対数線形モデルを、系列ラベリングに適用した方式である例えば非特許文献5参照。次に、予測モデル蓄積部105に蓄積された学習特徴ベクトルの生成について説明する。学習段階では、結果イベントを予測するため、結果イベントの発生より前に出現した学習行動イベントから特徴ベクトルを抽出する。そして、結果イベントの原因となりやすい学習習慣イベントを統計的に算出する。予測プログラムは、学習行動文集合蓄積部111と、学習イベント集合抽出部112と、学習習慣イベント抽出部113と、学習特徴ベクトル生成部114と、結果イベント表現蓄積部121と、結果イベント検出部122とを更に有する。これら機能構成部も、装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって実現できる。学習行動文集合蓄積部111は、多数のユーザによって記述された、学習用の行動文及び記述時刻を蓄積している。行動文集合蓄積部101は、予測対象となるユーザの行動文集合を蓄積しているのに対し、学習行動文集合蓄積部111は、多数のユーザの行動文集合を蓄積している。それ以外は、行動文集合蓄積部101と全く同様である。学習行動文集合:DTDT={du1,du2,,dun}dui:ユーザiの行動文、n:ユーザの人数学習イベント集合抽出部112は、学習行動文集合蓄積部111に蓄積された学習行動文の中から、イベント表現を抽出し、抽出されたイベント表現とその記述時刻との組からなるイベントの集合を抽出する。イベント集合抽出部102は、予測対象となるユーザのイベント文集合を抽出しているのに対し、学習イベント集合抽出部112は、多数のユーザについてユーザ毎のイベント文集合を抽出している。それ以外は、イベント集合抽出部102と全く同様である。結果イベント表現蓄積部121は、結果イベント表現を予め蓄積している。結果イベント表現とは、例えば高血圧息切れ追試のように否定的なトラブルの用語であってもよいし、血圧低下体調改善進級のように肯定的な用語であってもよい。結果イベント検出部122は、学習行動文集合蓄積部111に蓄積された学習行動文の中で、結果イベント蓄積部121に蓄積された結果イベント表現を検出する。検出された結果イベント表現は、学習習慣イベント抽出部113へ出力される。図8は、本発明における結果イベントの検出を表す説明図である。図8によれば、学習イベント集合Eについて、結果イベントの発生又は未発生に分類される。尚、結果イベント表現の周辺の単語及びその品詞等に基づいて、サポートベクタマシンの2値分類方式、又は、CRFの系列ラベリング方式に基づくエンジン用いて、結果イベントを検出するものであってもよい。学習習慣イベント抽出部113は、イベントの集合と、結果イベント表現とを入力する。学習習慣イベント抽出部113は、検出された結果イベント表現の記述時刻から過去の所定期間内に、複数の同一のイベント表現が出現している場合、そのイベントを習慣イベントとして抽出する。尚、学習習慣イベント抽出部113は、習慣イベント抽出部103と同様に、上位下位関係や含意関係などを含むオントロジを用いて抽象化するものであってもよい図6参照。学習習慣イベント抽出部113は、習慣イベント抽出部103の処理内容と同様である。抽出された習慣イベントは、学習特徴ベクトル生成部114へ出力される。学習特徴ベクトル生成部114は、習慣イベント毎に、該当する要素の有無を指定した学習特徴ベクトルを生成する。学習特徴ベクトル生成部114は、特徴ベクトル生成部104の処理内容と同様である図7参照。学習特徴ベクトル生成部114は、学習特徴ベクトルを、予測モデル蓄積部105へ出力する。予測モデル蓄積部105は、学習特徴ベクトルを、結果イベント毎に蓄積している。図9は、本発明における学習特徴ベクトルの生成を表す説明図である。結果イベント表現から過去に習慣的に発生する学習習慣イベントE’は、結果イベントに起因している可能性があると考えられる。学習習慣イベント中で、結果イベントの発生時刻よりも閾値時間前の学習習慣イベントについて、要素次元のベクトルの値を1、それ以外を0とする。尚、生成された学習特徴ベクトルに対して、ベクトル毎に重み付けてもよい。重み付けにも、サポートベクタマシンの2値分類方式、又は、CRFの系列ラベリング方式に基づくエンジンを用いることもできる。例えば、結果イベントの重要度に応じて、その結果イベントが発生した閾値時間前の学習習慣イベントに対しては、高い重み付けをすることもできる。単語ごとに重み付けをするのではなく、習慣イベントごとに重み付けすることによって、単語の表現の揺れを吸収することができる。サポートベクタマシンを用いる場合、結果イベントよりも閾値時間前に発生した学習習慣イベントに対する特徴ベクトルを結合し、それを入力とするものであってもよい。また、CRFの系列ラベリング方式を用いる場合、特徴ベクトルとラベルの対の集合とを入力し、前後の習慣イベントに関する特徴ベクトルに基づいて、各特徴ベクトルに対する重みを計算した結果を出力するものであってもよい。以上、詳細に説明したように、本発明の予測プログラム、予測装置及び方法によれば、文に記述されたユーザの日常的な行動イベントに起因して、当該ユーザの習慣に起因する将来的に生ずるであろう結果イベントを予測することができる。本発明は、健康管理システムや受験支援システムに適用可能であって、個人の習慣に起因する結果失敗又は成功を予測することにより、ユーザの生活習慣を改善させることができる。本発明によれば、専用のデータベースを構築することなく、個人が日常的に記述している日記やブログなどのコメント文に基づいて、結果イベント例えばトラブルを予測できる。即ち、結果イベントが発生した状況が明確に記述された文を必要としない。前述した本発明の種々の実施形態について、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。"