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技術 推定装置

出願人 株式会社NTTドコモ
発明者 佐藤弘之青柳禎矩山口高康
出願日 2018年6月22日 (2年6ヶ月経過) 出願番号 2018-119181
公開日 2019年12月26日 (1年0ヶ月経過) 公開番号 2019-220100
状態 未査定
技術分野
  • -
主要キーワード モデル生成モジュール リコメンド情報 収納状況 特徴量群 高齢者向け 各入力情報 ライフイベント 特徴量生成
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2019年12月26日)のものです。
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図面 (10)

課題

ユーザのライフイベントの発生の推定を、精度向上を図りつつ容易に取得可能な情報に基づいて実施できる推定装置を提供する。

解決手段

推定装置10は、ユーザのライフイベントを推定する装置であって、少なくとも携帯端末契約に関する契約情報を含むユーザごとの入力情報を取得する取得部11と、入力情報に基づいて、ユーザのライフイベントの推定のためのライフイベント推定モデルに入力するための特徴量を生成する特徴量生成部12と、特徴量に基づいて、特徴量を入力として、所定のライフイベントの発生に関する推定値を出力とするライフイベント推定モデルを生成するモデル生成部13と、ライフイベント推定モデルを出力するモデル出力部14とを備える。

概要

背景

顧客の行動履歴購買履歴等の情報に基づいて、商品及びサービスを顧客にリコメンドする技術が知られている。例えば、特許文献1には、顧客によるアンケート回答及び商品の購入情報等に基づいてユーザの生活における出来事推定し、推定された出来事に関連した広告情報を顧客に送付する技術が開示されている。

概要

ユーザのライフイベントの発生の推定を、精度向上をりつつ容易に取得可能な情報に基づいて実施できる推定装置を提供する。推定装置10は、ユーザのライフイベントを推定する装置であって、少なくとも携帯端末契約に関する契約情報を含むユーザごとの入力情報を取得する取得部11と、入力情報に基づいて、ユーザのライフイベントの推定のためのライフイベント推定モデルに入力するための特徴量を生成する特徴量生成部12と、特徴量に基づいて、特徴量を入力として、所定のライフイベントの発生に関する推定値を出力とするライフイベント推定モデルを生成するモデル生成部13と、ライフイベント推定モデルを出力するモデル出力部14とを備える。

目的

本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、ユーザのライフイベントの発生の推定を、精度向上を図りつつ容易に取得可能な情報に基づいて実施できる推定装置を提供する

効果

実績

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請求項1

ユーザのライフイベント推定する推定装置であって、少なくとも携帯端末契約に関する契約情報を含むユーザごとの入力情報を取得する取得部と、前記入力情報に基づいて、ユーザのライフイベントの推定のためのライフイベント推定モデルに入力するための特徴量を生成する特徴量生成部と、前記特徴量に基づいて、前記特徴量を入力として、所定のライフイベントの発生に関する推定値を出力とする前記ライフイベント推定モデルを生成するモデル生成部と、生成された前記ライフイベント推定モデルを出力するモデル出力部と、を備える推定装置。

請求項2

前記特徴量生成部は、前記入力情報に基づいて、時系列における一の時点または所定の期間における前記契約情報の数値、前記数値を集計した集計値及び属性を示す情報のうちの少なくとも一つを含む情報、並びに、時系列における第1の時点または第1の期間における前記契約情報の数値、前記集計値または属性を示す情報と、前記第1の時点より前の第2の時点または前記第1の期間より前の第2の期間における前記数値、前記集計値または前記属性を示す情報との変化を示す情報、の少なくともいずれか一方を含む情報を前記特徴量として生成する、請求項1に記載の推定装置。

請求項3

前記特徴量生成部は、前記入力情報に基づいてユーザが属するグループを推定し、前記グループを示す情報、及び、同じグループに属する他ユーザに関する所定の入力情報のうちの少なくともいずれかを、前記ユーザの特徴量の一部として生成する、請求項1または2に記載の推定装置。

請求項4

前記取得部は、前記ライフイベントにより区切られる生活環境における段階であるライフステージを示すライフステージ情報を、前記入力情報及びユーザに関連付けて取得し、前記モデル生成部は、前記ライフイベント推定モデルとして、前記特徴量及び前記ライフステージ情報に基づいて、ユーザの前記特徴量を入力として、所定の前記ライフステージに前記ユーザが属するか否かに関する推定値を出力とする、ライフステージ推定モデルを生成し、前記特徴量に基づいて、所定のライフステージに属するユーザの特徴量を入力として、所定のライフイベントの発生に関する推定値を出力とする第1の条件付きライフイベント推定モデルを生成し、前記特徴量に基づいて、前記所定のライフステージに属さないユーザの特徴量を入力として、前記所定のライフイベントの発生に関する推定値を出力とする第2の条件付きライフイベント推定モデルを生成する、請求項1〜3のいずれか一項に記載の推定装置。

請求項5

前記取得部は、前記入力情報に関連付けられた情報であって、ある時点において発生した前記ユーザに関する事象であるイベント情報を取得し、前記モデル生成部は、前記イベント情報を正解の情報とする教師あり学習により、前記特徴量及び前記イベント情報に基づいて、前記ライフイベント推定モデルを生成する、請求項1〜4のいずれか一項に記載の推定装置。

請求項6

ユーザのライフイベントを推定する推定装置であって、少なくとも携帯端末の契約に関する契約情報を含む入力情報であって、ライフイベントの推定の対象のユーザに関する入力情報を取得する取得部と、前記入力情報に基づいて、ユーザのライフイベントの推定のためのライフイベント推定モデルに入力するための特徴量を生成する特徴量生成部と、前記特徴量を入力として所定のライフイベントの発生に関する推定値を出力とするライフイベント推定モデルを用いて、前記特徴量生成部により生成された前記特徴量に基づいて、前記ユーザに関する所定のライフイベントの発生に関する推定値を出力する推定部と、を備える推定装置。

請求項7

前記ライフイベント推定モデルは、前記特徴量を入力として、前記ライフイベントにより区切られる生活環境における段階を表すライフステージに前記ユーザが属するか否かに関する推定値を出力とするライフステージ推定モデル、所定のライフステージに属するユーザの特徴量を入力として、所定のライフイベントの発生に関する第1の推定値を出力とする第1の条件付きライフイベント推定モデル、及び、前記所定のライフステージに属さないユーザの特徴量を入力として、前記所定のライフイベントの発生に関する第2の推定値を出力とする第2の条件付きライフイベント推定モデル、を含み、前記推定部は、前記ライフステージ推定モデルを用いて、前記ユーザの特徴量に基づいて、前記ユーザが前記所定のライフステージに属するか否かに関する推定値を出力し、前記第1の条件付きライフイベント推定モデルを用いて、前記ユーザの特徴量に基づいて、前記ユーザに関する前記第1の推定値を算出し、前記第2の条件付きライフイベント推定モデルを用いて、前記ユーザの特徴量に基づいて、前記ユーザに関する前記第2の推定値を算出し、前記ユーザが前記所定のライフステージに属するか否かに関する推定値、前記ユーザに関する前記第1の推定値及び前記第2の推定値に基づいて、前記ユーザに関する前記所定のライフイベントの発生に関する推定値を出力する、請求項6に記載の推定装置。

請求項8

予め記憶されたライフイベントと所定の商品またはサービスとの関連付けに基づいて、前記推定部により推定された所定のライフイベントの発生に関する推定値に応じて、前記ユーザに対して提案する商品またはサービスに関する情報を出力する、提案部を更に備える、請求項6または7に記載の推定装置。

技術分野

0001

本発明は、ライフイベント推定装置に関する。

背景技術

0002

顧客の行動履歴購買履歴等の情報に基づいて、商品及びサービスを顧客にリコメンドする技術が知られている。例えば、特許文献1には、顧客によるアンケート回答及び商品の購入情報等に基づいてユーザの生活における出来事推定し、推定された出来事に関連した広告情報を顧客に送付する技術が開示されている。

先行技術

0003

特開2004−206161号公報

発明が解決しようとする課題

0004

従来、ユーザの生涯における出来事であるライフイベントの推定は、ユーザのアンケートの回答及びユーザの商品の購入履歴等の情報に基づいて行われていた。即ち、ユーザの能動的な行動に基づく情報が用いられていたので、それらの情報の取得は容易ではなかった。また、ユーザに対して特定の情報の提供等を強いることなく、ライフイベントの推定の精度を向上させることが求められていた。

0005

そこで、本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、ユーザのライフイベントの発生の推定を、精度向上を図りつつ容易に取得可能な情報に基づいて実施できる推定装置を提供することを目的とする。

課題を解決するための手段

0006

上記課題を解決するために、本発明の一形態に係る推定装置は、ユーザのライフイベントを推定する推定装置であって、少なくとも携帯端末契約に関する契約情報を含むユーザごとの入力情報を取得する取得部と、入力情報に基づいて、ユーザのライフイベントの推定のためのライフイベント推定モデルに入力するための特徴量を生成する特徴量生成部と、特徴量に基づいて、特徴量を入力として、所定のライフイベントの発生に関する推定値を出力とするライフイベント推定モデルを生成するモデル生成部と、生成されたライフイベント推定モデルを出力するモデル出力部と、を備える。

0007

上記の形態によれば、携帯端末の契約に関する情報が特徴量の生成に用いられるので、容易に取得可能な情報に基づいて、ライフイベント推定モデルに入力するための特徴量を得ることができる。そして、携帯端末の契約に関する情報は、ユーザの生活の態様が反映された情報であるので、そのような情報に基づき生成された特徴量を入力としてライフイベントの発生に関する推定値を出力するモデルを生成することにより、ユーザのライフイベントを精度良く推定することが可能となる。

発明の効果

0008

ユーザのライフイベントの発生の推定を、精度向上を図りつつ容易に取得可能な情報に基づいて実施できる。

図面の簡単な説明

0009

本実施形態に係る推定装置の機能的構成を示す図である。
推定装置のハードブロック図である。
ライフイベント推定モデルに入力するための特徴量の例を示す図である。
ライフイベント推定モデルの生成処理を示すフローチャートである。
出力されたライフイベントの発生確率の例を示す図である。
ライフイベント推定モデルを用いた所定のライフイベントの発生確率を推定する処理を示すフローチャートである。
ライフステージを加味したライフイベントの発生確率の推定のためのモデルの生成を説明する図である。
ライフステージを加味したライフイベントの発生確率の推定の処理を説明する図である。
推定プログラムの構成を示す図である。

実施例

0010

本発明に係る推定装置の実施形態について図面を参照して説明する。なお、可能な場合には、同一の部分には同一の符号を付して、重複する説明を省略する。

0011

図1は、本実施形態に係る推定装置10の機能的構成を示す図である。推定装置10は、ユーザのライフイベントを推定する装置である。ライフイベントは、人(ユーザ)の一生涯において節目となる出来事である。また、推定装置10は、推定されたライフイベントの発生に関する推定値に基づいて、ユーザに対して商品及びサービス等のリコメンドを実施してもよい。

0012

図1に示す例では、推定装置10は、取得部11、特徴量生成部12、モデル生成部13、モデル出力部14、推定部15及び提案部16を含む。本実施形態の推定装置10が備える各機能部は、1つの装置に構成されてもよいし、複数の装置に分散されて構成されてもよい。

0013

また、推定装置10は、入力情報記憶部20、モデル記憶部30、提案情報記憶部40といった記憶手段を含む。本実施形態の推定装置10が備える各記憶部は、推定装置10に構成されてもよいし、推定装置10と通信可能な他の装置に構成されてもよい。

0014

また、推定装置10は、モデルの生成のための最小限の機能部により構成されることとしてもよい。即ち、推定装置10は、取得部11、特徴量生成部12、モデル生成部13及びモデル出力部14を含んで構成されることとしてもよい。

0015

また、推定装置10は、生成済みのモデルを用いてライフイベントの発生に関する推定値を出力するための最小限の機能部により構成されることとしてもよい。即ち、推定装置10は、取得部11、特徴量生成部12及び推定部15を含んで構成されることとしてもよい。

0016

なお、図1に示したブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック(構成部)は、ハードウェア及び/又はソフトウェアの任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現手段は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的及び/又は論理的に結合した1つの装置により実現されてもよいし、物理的及び/又は論理的に分離した2つ以上の装置を直接的及び/又は間接的に(例えば、有線及び/又は無線)で接続し、これら複数の装置により実現されてもよい。

0017

例えば、本発明の一実施の形態における推定装置10は、コンピュータとして機能してもよい。図2は、本実施形態に係る推定装置10のハードウェア構成の一例を示す図である。推定装置10は、物理的には、プロセッサ1001、メモリ1002、ストレージ1003、通信装置1004、入力装置1005、出力装置1006、バス1007などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。

0018

なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路デバイスユニットなどに読み替えることができる。推定装置10のハードウェア構成は、図2に示した各装置を1つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。

0019

推定装置10における各機能は、プロセッサ1001、メモリ1002などのハードウェア上に所定のソフトウェア(プログラム)を読み込ませることで、プロセッサ1001が演算を行い、通信装置1004による通信や、メモリ1002及びストレージ1003におけるデータの読み出し及び/又は書き込みを制御することで実現される。

0020

プロセッサ1001は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ1001は、周辺装置とのインターフェース制御装置演算装置レジスタなどを含む中央処理装置(CPU:Central Processing Unit)で構成されてもよい。また、プロセッサ1001は、GPU(Graphics Processing Unit)を含んで構成されてもよい。例えば、図1に示した各機能部11〜16などは、プロセッサ1001で実現されてもよい。

0021

また、プロセッサ1001は、プログラム(プログラムコード)、ソフトウェアモジュールやデータを、ストレージ1003及び/又は通信装置1004からメモリ1002に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施の形態で説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、推定装置10の各機能部11〜16は、メモリ1002に格納され、プロセッサ1001で動作する制御プログラムによって実現されてもよい。上述の各種処理は、1つのプロセッサ1001で実行される旨を説明してきたが、2以上のプロセッサ1001により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ1001は、1以上のチップ実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されても良い。

0022

メモリ1002は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ROM(Read Only Memory)、EPROM(Erasable Programmable ROM)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM)、RAM(Random Access Memory)などの少なくとも1つで構成されてもよい。メモリ1002は、レジスタ、キャッシュメインメモリ主記憶装置)などと呼ばれてもよい。メモリ1002は、本発明の一実施の形態に係る棚割情報生成方法を実施するために実行可能なプログラム(プログラムコード)、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。

0023

ストレージ1003は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、CD−ROM(Compact Disc ROM)などの光ディスクハードディスクドライブフレキシブルディスク光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスクデジタル多用途ディスク、Blu−ray(登録商標)ディスク)、スマートカードフラッシュメモリ(例えば、カードスティックキードライブ)、フロッピー(登録商標)ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも1つで構成されてもよい。ストレージ1003は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。上述の記憶媒体は、例えば、メモリ1002及び/又はストレージ1003を含むデータベースサーバその他の適切な媒体であってもよい。

0024

通信装置1004は、有線及び/又は無線ネットワークを介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア(送受信デバイス)であり、例えばネットワークデバイスネットワークコントローラネットワークカード通信モジュールなどともいう。

0025

入力装置1005は、外部からの入力を受け付け入力デバイス(例えば、キーボードマウスマイクロフォン、スイッチ、ボタンセンサなど)である。出力装置1006は、外部への出力を実施する出力デバイス(例えば、ディスプレイスピーカーLEDランプなど)である。なお、入力装置1005及び出力装置1006は、一体となった構成(例えば、タッチパネル)であってもよい。

0026

また、プロセッサ1001やメモリ1002などの各装置は、情報を通信するためのバス1007で接続される。バス1007は、単一のバスで構成されてもよいし、装置間で異なるバスで構成されてもよい。

0027

また、推定装置10は、マイクロプロセッサデジタル信号プロセッサ(DSP:Digital Signal Processor)、ASIC(Application Specific IntegratedCircuit)、PLD(Programmable Logic Device)、FPGA(Field Programmable Gate Array)などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ1001は、これらのハードウェアの少なくとも1つで実装されてもよい。

0028

再び図1を参照して、推定装置10の各機能部について説明する。取得部11は、ユーザごとの入力情報を取得する。入力情報は、モデルの生成のために取得される。本実施形態の推定装置10では、ユーザのライフイベントの推定のためのライフイベント推定モデルが生成される。ライフイベント推定モデルは、入力情報に基づいて生成された特徴量を入力として、所定のライフイベントの発生に関する推定値を出力とする。ライフイベント推定モデルにより出力される推定値は、所定のライフイベントの発生に関する値であれば限定されないが、本実施形態では、ライフイベント推定モデルが、所定のライフイベントの発生確率を出力する例を説明する。

0029

また、ライフイベント推定モデルが教師あり学習により生成される場合には、取得部11は、入力情報及び入力情報に関連付けられたイベント情報を取得する。イベント情報は、教師あり学習における正解の情報として用いられる。

0030

入力情報は、あるユーザのある時点における特徴を表す情報群であって、少なくとも携帯端末の契約に関する契約情報を含む。このような契約情報は、ユーザに対して特段の情報の提供のための行動等を強いることなく、容易に取得可能な情報である。イベント情報は、ある時点において発生したユーザに関する事象であって、例えば、ライフイベント情報及びその他のライフイベントとして解釈出来る情報を含む。ライフイベント情報は、ある時点において当該ユーザにおいて発生したライフイベントを示す情報である。また、ライフイベントとして解釈できる情報は、例えば、ユーザにおける所定(携帯端末の契約情報等)の名義変更の手続き等である。本実施形態では、イベント情報がライフイベント情報である場合の例を説明する。

0031

入力情報記憶部20は、入力情報を記憶している記憶手段である。また、入力情報記憶部20は、入力情報に関連付けられたライフイベント情報等の、モデルの学習に供されるデータを記憶していてもよい。

0032

入力情報は、前述のとおり、携帯端末の契約に関する契約情報を含み、例えば、料金プラン契約内容における顧客同士の関係性端末の種類、請求金額及び料金の収納状況等の情報を含む。また、入力情報は、子供向け高齢者向け等の年代に合わせたサービスや、動画像等のコンテンツを配信するサービスといった各種サービスの契約状況の情報を含んでもよい。また、入力情報は、位置情報から推定される出勤日数旅行日数及び各種施設での滞在時間等の情報を含んでもよい。また、入力情報は、ユーザに固有の情報の他に、国勢調査等に基づく統計情報を含んでもよい。

0033

ライフイベント情報は、関連付けられた入力情報が対応付けられる時点における、当該ユーザにおけるライフイベントの発生の有無を示す情報である。ライフイベントは、前述のとおり、人(ユーザ)の一生涯において節目となる出来事であって、例えば、結婚、子供の誕生及び住宅の購入等のイベントである。

0034

特徴量生成部12は、入力情報に基づいて特徴量を生成する。具体的には、特徴量生成部12は、ライフイベント推定モデルを生成するためにモデルに入力するデータであり各入力情報の特徴を示す特徴量を、入力情報の加工により生成する。

0035

特徴量生成部12による特徴量の生成の例を以下に示す。特徴量生成部12は、入力情報に基づいて、時系列における一の時点または所定の期間における、入力情報に含まれる契約情報等の数値、数値を集計した集計値または属性を示す情報を特徴量として生成する。具体的には、特徴量生成部12は、例えば、直近の所定期間における数値、集計値(平均値最大値及び最小値等)及び属性値を特徴量として生成してもよい。

0036

また、特徴量生成部12は、入力情報に基づいて、時系列における第1の時点または第1の期間における入力情報に含まれる契約情報等の数値、集計値または属性を示す情報と、第1の時点より前の第2の時点または第1の期間より前の第2の期間における数値、集計値または属性を示す情報との変化を示す情報を、特徴量として生成してもよい。具体的には、特徴量生成部12は、直近の2時点の間及び2期間の間における、数値、集計値(平均値、最大値及び最小値等)及び属性値等の変化を示す情報を特徴量として生成してもよい。

0037

図3は、特徴量生成部12により生成された特徴量の例を示す図である。図3にしめすように、特徴量生成部12は、ユーザA,B,C,・・・,Mのそれぞれの特徴量X1(請求金額),X2(端末種別),X3(利用期間),・・・,Xnを生成する。これらの特徴量X1〜Xnは、ライフイベント推定モデルに入力されるデータであって、説明変数を構成する。また、各ユーザの特徴量には、各特徴量に対応する正解情報としてのライフイベント情報Yが関連付けられている。ライフイベント情報Yは、目的変数を構成する。

0038

また、特徴量生成部12は、入力情報に基づいてユーザが属するグループを推定し、グループを示す情報、及び、同じグループに属する他ユーザに関する所定の入力情報のうちの少なくともいずれかを、ユーザの特徴量の一部として生成してもよい。

0039

具体的には、特徴量生成部12は、入力情報に基づいて、ユーザが属するグループを表す識別情報を抽出して、抽出した識別情報を特徴量の一部として生成してもよい。また、特徴量生成部12は、一のユーザと同じグループに属する他ユーザの入力情報を、当該一のユーザの特徴量の一部として出力してもよい。

0040

ライフイベントの発生は、ユーザが属するグループ及びグループ内の他ユーザの影響を受ける場合があるので、このように特徴量を生成することにより、グループに関する情報及び同グループ内の他ユーザに関する情報が特徴量に含められるので、ライフイベントの発生の推定精度が高いモデルの生成が可能となる。

0041

モデル生成部13は、特徴量生成部12により生成された特徴量に基づいて、特徴量を入力として、所定のライフイベントの発生に関する推定値を出力とするライフイベント推定モデルを生成する。ライフイベント推定モデルが教師あり学習により生成される場合には、モデル生成部13は、特徴量及びイベント情報に基づいて、ライフイベント推定モデルを生成する。本実施形態では、前述のとおり、モデル生成部13が、ユーザ毎の特徴量及び各特徴量に関連付けられたライフイベント情報に基づいて、特徴量を入力(説明変数)として、所定のライフイベントの発生に関する推定値を出力するライフイベント推定モデルを教師あり学習により生成する場合について説明する。ライフイベント推定モデルは、例えば、算出式及びその他のロジックにより表され、周知のモデル生成のための学習手法により生成される。本実施形態では、モデル生成部13は、特徴量を説明変数、ライフイベント情報を目的変数として、機械学習によりライフイベント推定モデルを生成する例を説明するが、学習の手法は機械学習に限定されない。なお、モデル生成部13は、教師なし学習によりライフイベント推定モデルを生成してもよい。この場合には、モデル生成部13は、特徴量生成部12により生成された特徴量に基づいてライフイベント推定モデルを生成するので、取得部11によりイベント情報の取得を要さない。

0042

なお、ライフイベント推定モデルの生成は、一定の機械学習による手法に限定されない。例えば、ライフイベント推定モデルは、機械学習によらずに生成されてもよいし、教師あり及び教師なしのいずれの機械学習により生成されてもよい。例えば、教師ありの機械学習によるライフイベント推定モデルが生成される場合には、モデル生成部13は、回帰分類及びクラスタリング等の手法を適用してライフイベント推定モデルを生成する。より具体的には、モデル生成部13は、図3に示される説明変数及び目的変数をそれぞれ入力及び出力として、例えば、決定木線形回帰ロジスティック回帰サポートベクターマシンランダムフォレストニューラルネットワーク及び勾配ブースティング等の手法により、ライフイベント推定モデルを生成してもよい。

0043

モデル出力部14は、モデル生成部13により生成されたライフイベント推定モデルを出力する。具体的には、モデル出力部14は、例えば、ライフイベント推定モデルをモデル記憶部30に記憶させる。推定装置10においてライフイベントの発生に関する推定値の出力を実施する場合には、その推定処理に供するために、モデル出力部14は、ライフイベント推定モデルをモデル記憶部30に記憶させる。また、モデル出力部14は、ライフイベントの発生に関する推定値の推定を実施する装置に出力してもよい。

0044

図4は、本実施形態のライフイベント推定モデルの生成処理を示すフローチャートである。ステップS1において、取得部11は、ユーザごとの入力情報及び入力情報に関連付けられたライフイベント情報を取得する。なお、教師なし学習によりライフイベント推定モデルを生成する場合には、ステップS1において、取得部11は、入力情報を取得する。

0045

ステップS2において、特徴量生成部12は、ステップ1において取得された入力情報に基づいて、モデルの生成のための特徴量を生成する。

0046

ステップS3において、モデル生成部13は、特徴量生成部12により生成された特徴量及びユーザごとの特徴量に関連付けられたライフイベント情報に基づいて、特徴量を入力として、所定のライフイベントの発生確率を出力とするライフイベント推定モデルを機械学習により生成する。なお、教師なし学習によりライフイベント推定モデルを生成する場合には、ステップS3において、モデル生成部13は、ライフイベント情報を用いずに、特徴量に基づいて、ライフイベント推定モデルを生成する。

0047

ステップS4において、モデル出力部14は、モデル生成部13により生成されたライフイベント推定モデルを出力する。

0048

続いて、推定装置10における、ライフイベント推定モデルを用いたライフイベントの発生確率の推定の局面における各機能部の機能について説明する。

0049

取得部11は、ライフイベントの発生確率の推定の対象のユーザに関する入力情報を取得する。入力情報の内容は、モデル生成の局面において取得された入力情報と同様である。

0050

特徴量生成部12は、取得部11により取得された入力情報に基づいて、ライフイベント推定モデルに入力するための特徴量を生成する。即ち、特徴量生成部12は、入力情報をライフイベント推定モデルに入力するための形式に加工する。

0051

推定部15は、モデル生成部13により生成されたライフイベント推定モデルを用いて、特徴量生成部12により生成された特徴量に基づいて、ユーザに関する所定のライフイベントの発生に関する推定値を出力する。本実施形態では、推定部15は、一例として、ユーザに関する所定のライフイベントの発生確率を推定する。図5は、推定部15により推定されたライフイベントの発生確率の例を示す図である。図5に示すように、推定部15は、ユーザAの特徴量に基づいて、ユーザAにおいてイベント「結婚」が発生する確率「0.2」、イベント「子供の誕生」が発生する確率「0.8」、及びイベント「住宅の購入」が発生する確率「0.1」を推定する。同様に、推定部15は、ユーザBの特徴量に基づいて、ユーザBにおいてイベント「結婚」が発生する確率「0.9」、イベント「子供の誕生」が発生する確率「0.3」、及びイベント「住宅の購入」が発生する確率「0.2」を推定する。

0052

なお、モデル生成部13により生成されたライフイベント推定モデルがモデル記憶部30に記憶されている場合には、推定部15は、モデル記憶部30を参照して、推定に用いるライフイベント推定モデルを取得する。

0053

提案部16は、予め記憶されたライフイベントと所定の商品またはサービスとの関連付けに基づいて、推定部15により推定された所定のライフイベントの発生確率に応じて、ユーザに対して提案する商品またはサービスに関する情報を出力する。

0054

本実施形態では、例えば、提案情報記憶部40は、所定のイベント及びそのイベントの発生確率に、ユーザに対して提案する商品等に関する情報を関連付けた情報である提案情報を予め記憶している。提案部16は、提案情報記憶部40に記憶された提案情報を参照して、推定部15により推定された、あるユーザの所定のライフイベントの発生確率(例えば、図5を参照)に対応する商品等に関する情報を抽出する。そして、提案部16は、抽出した商品等に関する情報を、当該ユーザ(ユーザの端末等)にレコメンド情報として送信する。このような推定部15の処理により、推定されたライフイベントの発生確率に応じた、ユーザに対する商品等の適切なリコメンドが可能となる。

0055

図6は、ライフイベント推定モデルを用いたライフイベントの発生確率の推定処理を示すフローチャートである。ステップS11において、取得部11は、ライフイベントの発生確率の推定の対象のユーザに関する入力情報を取得する。

0056

ステップS12において、特徴量生成部12は、ステップS11において取得された入力情報に基づいて、モデルに入力するための特徴量を生成する。

0057

ステップS13において、推定部15は、モデル生成部13により生成されたライフイベント推定モデルを用いて、ステップS12において生成された特徴量に基づいて、ユーザに関する所定のライフイベントの発生確率を推定する。

0058

ステップS14において、推定部15は、ステップS14において推定された、ユーザごとのライフイベントの発生確率を出力する。ライフイベントの発生確率の出力は、例えば、所定の記憶手段への記憶、所定の表示装置による表示、及び提案部16によるリコメンド情報の出力等であってもよい。

0059

次に、図7及び図8を参照して、ユーザが属するライフステージの情報を加味したライフイベント推定モデルの生成、及び、ライフイベントの発生確率の推定の例について説明する。ライフステージは、ライフイベントによって区分される生活環境の段階である。例えば、「結婚」というライフイベントにより区切られる前段階は、「未婚」というライフステージであり、「結婚」の後段階は、「既婚」というライフステージである。

0060

まず、ライフステージを加味したライフイベント推定モデルの生成について説明する。図7は、ライフステージを加味したライフイベントの発生に関する推定値の出力のためのライフイベント推定モデルの生成を説明する図である。

0061

まず、モデル生成部13によるモデルの生成に先立って、取得部11は、ユーザごとの入力情報と共に、入力情報に関連付けられたライフステージ情報を取得する。ライフステージ情報は、当該ライフステージ情報に対応するユーザが属するライフステージを示す情報であって、後述するライフステージ推定モデルの生成において、正解情報(目的変数)として用いられる。

0062

ライフステージを加味したライフイベントの発生に関する推定値の出力では、モデル生成部13は、ライフステージ推定モデル、第1の条件付きライフイベント推定モデル及び第2の条件付きライフイベント推定モデルを、ライフイベント推定モデルとして生成する。

0063

ライフステージ推定モデルは、ユーザの特徴量を入力として、所定のライフステージにユーザが属するか否かに関する推定値を出力とするモデルである。本実施形態では、ライフステージ推定モデルは、ユーザが所定のライフステージに属する確率を出力する。なお、ライフステージにユーザが属するか否かに関する推定値は、ユーザが所定のライフステージに属する確率に限定されず、例えば、ユーザが所定のライフステージに属すること及び属さないことのそれぞれを二値で示す値であってもよい。

0064

具体的には、モデル生成部13は、入力情報に基づいて生成されたユーザごとの特徴量群F1を説明変数として、正解情報としてのライフステージ情報LSを目的変数として、所定の手法により、ライフステージ推定モデルM10を生成する。ライフステージ推定モデルM10を生成する手法は限定されないが、モデル生成部13は、例えば、所定の機械学習によりライフステージ推定モデルM10を生成する。

0065

より具体的には、例えば、モデル生成部13は、ユーザが「未婚」であるか「既婚」であるかを示す正解情報としてのライフステージ情報LSを用いることにより、ユーザが「未婚」である確率を出力する算出式からなるライフステージ推定モデルM10を生成できる。

0066

一方、第1/第2の条件付きライフイベント推定モデルM11,M12の生成においては、まず、モデル生成部13は、ユーザごとの特徴量群F1を、ライフステージ情報LSに基づいて、判定対象の所定のライフステージに属するユーザの特徴量群F11と、判定対象の所定のライフステージに属するユーザの特徴量群F12とのいずれかに判定する(D1)。

0067

より具体的には、例えば、モデル生成部13は、ユーザが「未婚」であるか「既婚」であるかを示す正解情報としてのライフステージ情報LSを用いることにより、特徴量群F1を、「未婚」のユーザの特徴量群F11と、「既婚」のユーザの特徴量群F12とのいずれかに判別できる。

0068

続いて、モデル生成部13は、対象の所定のライフステージに属するユーザの特徴量群F11を説明変数として、正解情報としてのライフイベント情報LIを目的変数として、所定の機械学習等の周知の手法により、対象のライフステージに属する場合の所定のライフイベントの発生に関する推定値を出力する第1の条件付きライフイベント推定モデルM11を生成する。本実施形態では、第1の条件付きライフイベント推定モデルM11は、対象のライフステージに属する場合における所定のライフイベントの発生確率を出力する。

0069

また、モデル生成部13は、対象の所定のライフステージに属さないユーザの特徴量群F12を説明変数として、正解情報としてのライフイベント情報LIを目的変数として、所定の機械学習等の周知の手法により、対象のライフステージに属さない場合の所定のライフイベントの発生に関する推定値を出力する第2の条件付きライフイベント推定モデルM12を生成する。本実施形態では、第2の条件付きライフイベント推定モデルM12は、対象のライフステージに属さない場合における所定のライフイベントの発生確率を出力する。

0070

より具体的には、例えば、モデル生成部13は、「未婚」のユーザの特徴量群F11、及び、ユーザにおいて「住宅購入」というライフイベントが発生したか否かを示す正解情報としてのライフイベント情報LIに基づいて、「未婚」のユーザにおける「住宅購入」というライフイベントの発生確率を出力する算出式からなる第1の条件付きライフイベント推定モデルM11を生成できる。また、モデル生成部13は、「既婚」のユーザの特徴量群F12、及び、ユーザにおいて「住宅購入」というライフイベントが発生したか否かを示す正解情報としてのライフイベント情報LIに基づいて、「既婚」のユーザにおける「住宅購入」というライフイベントの発生確率を出力する算出式からなる第2の条件付きライフイベント推定モデルM12を生成できる。

0071

このように、ライフイベントの発生が、ユーザが属するライフステージに大きな影響を受けることに鑑みて、ユーザが属するライフステージが推定され、所定のライフステージに属する場合と、属さない場合のそれぞれにおけるライフイベント推定モデルが生成されるので、ユーザが属するライフステージが加味された適切なライフイベントの発生の推定が可能となる。

0072

次に、ライフステージを加味したライフイベントの発生に関する推定値出力について説明する。図8は、ライフステージを加味したライフイベントの発生確率の算出を説明する図である。

0073

まず、推定部15は、ライフイベント推定の対象のユーザの入力情報に基づいて生成された特徴量群F2を取得する。そして、推定部15は、対象のライフステージに属する確率を出力するライフステージ推定モデルM10を用いて、ユーザの特徴量群F2に基づいて、ユーザが所定の対象とするライフステージに属する確率p(S)を推定する(P10)。

0074

より具体的には、例えば、推定部15は、対象とするユーザの特徴量群F2に基づいて、ユーザが「未婚」というライフステージに属する確率を出力する算出式からなるライフステージ推定モデルM10を用いて、ユーザが「未婚」である確率p(S)を推定できる。

0075

また、推定部15は、対象のライフステージに属する場合における所定のライフイベントの発生確率を出力する第1の条件付きライフイベント推定モデルM11を用いて、ユーザの特徴量群F2に基づいて、ユーザが対象のライフステージに属する場合における所定のライフイベントの第1の発生確率p(E|S)を推定する(P11)。

0076

より具体的には、推定部15は、対象とするユーザの特徴量群F2に基づいて、「未婚」のユーザにおける「住宅購入」というライフイベントの発生確率を出力する算出式からなる第1の条件付きライフイベント推定モデルM11を用いて、「未婚」のユーザにおける「住宅購入」というライフイベントの発生確率p(E|S)を推定できる。

0077

また、推定部15は、対象のライフステージに属さない場合における所定のライフイベントの発生確率を出力する第2の条件付きライフイベント推定モデルM12を用いて、ユーザの特徴量群F2に基づいて、ユーザが対象のライフステージに属する場合における所定のライフイベントの第2の発生確率p(E|¬S)を推定する(P12)。

0078

より具体的には、推定部15は、対象とするユーザの特徴量群F2に基づいて、「既婚」のユーザにおける「住宅購入」というライフイベントの発生確率を出力する算出式からなる第2の条件付きライフイベント推定モデルM12を用いて、「既婚」のユーザにおける「住宅購入」というライフイベントの発生確率p(E|¬S)を推定できる。

0079

続いて、推定部15は、ユーザが所定のライフステージに属する確率p(S)、第1の発生確率p(E|S)及び第2の発生確率p(E|¬S)に基づいて、ユーザにおける所定のライフイベントの発生確率p(E)を推定する(P20)。具体的には、発生確率p(E)は、以下の式(1)により算出される。
p(E)=p(E|S)*p(S)+p(E|¬S)*p(¬S) …(1)
そして、推定部15は、推定した発生確率p(E)を出力する(P30)。

0080

より具体的には、推定部15は、「未婚」のユーザにおける「住宅購入」というライフイベントの発生確率p(E|S)とユーザが「未婚」である確率p(S)との積の値に、「既婚」のユーザにおける「住宅購入」というライフイベントの発生確率p(E|¬S)とユーザが「既婚」である確率p(¬S)との積の値を加えた値を、対象のユーザにおける「住宅購入」というライフイベントの発生確率p(E)として算出できる。

0081

このように、ライフイベントの発生は、ユーザが属するライフステージに大きな影響を受けることに鑑みて、ユーザが所定のライフステージに属する確率が推定されると共に、所定のライフステージに属する場合と、属さない場合のそれぞれのライフイベント推定モデルに基づいて、所定のライフイベントの発生確率が推定されるので、ユーザが属するライフステージが加味された適切なライフイベントの発生確率の推定が可能となる。

0082

なお、図7及び図8を参照して説明した例において、対象とするライフステージが推定対象のライフイベントによって区切られる物である場合には、図7における、特徴量群F12及びライフイベント情報LIに基づく第2の条件付きライフイベント推定モデルM12の生成、並びに、図8における、第2の条件付きライフイベント推定モデルM12を用いた第2の発生確率P12の算出、及び、ライフイベントの発生確率の算出P20における発生確率p(E)の算出式(1)の第2項(p(E|¬S)*p(¬S))を省略することが可能である。

0083

より具体的には、例えば、推定の対象のライフイベントが「結婚」であり、推定に用いるライフステージが「未婚」/「既婚」である場合には、ライフステージが「既婚」である場合における、「結婚」というライフイベントの発生確率をゼロに近似できるので、上記のような省略が可能となる。

0084

次に、コンピュータを、本実施形態の推定装置10として機能させるための推定プログラムについて説明する。図9は、推定プログラムP1の構成を示す図である。

0085

推定プログラムP1は、推定装置10における推定処理を統括的に制御するメインモジュールm10、取得モジュールm11、特徴量生成モジュールm12、モデル生成モジュールm13、モデル出力モジュールm14、推定モジュールm15及び提案モジュールm16を備えて構成される。そして、各モジュールm11〜m16により、推定装置10における取得部11、特徴量生成部12、モデル生成部13、モデル出力部14、推定部15及び提案部16のための各機能が実現される。なお、推定プログラムP1は、通信回線等の伝送媒体を介して伝送される態様であってもよいし、図9に示されるように、記録媒体M1に記憶される態様であってもよい。

0086

以上説明した本実施形態の推定装置10では、携帯端末の契約に関する情報が特徴量の生成に用いられるので、容易に取得可能な情報に基づいて、モデルに入力するための特徴量を得ることができる。そして、携帯端末の契約に関する情報は、ユーザの生活の態様が反映された情報であるので、そのような情報に基づき生成された特徴量を入力としてライフイベントの発生に関する推定値を出力するモデルを生成することにより、ユーザのライフイベントを精度良く推定することが可能となる。

0087

また、別の形態に係る推定装置では、特徴量生成部は、特徴量生成部は、入力情報に基づいて、時系列における一の時点または所定の期間における契約情報の数値、数値を集計した集計値及び属性を示す情報のうちの少なくとも一つを含む情報、並びに、時系列における第1の時点または第1の期間における契約情報の数値、集計値または属性を示す情報と、第1の時点より前の第2の時点または第1の期間より前の第2の期間における数値、集計値または属性を示す情報との変化を示す情報、の少なくともいずれか一方を含む情報を特徴量として生成することとしてもよい。

0088

上記形態によれば、ある時点またはある期間における契約情報に含まれる値、及び、2つの時点または2つの期間の間の契約情報に含まれる値の変化を示す情報が、モデルに入力する特徴量として用いられる。従って、ユーザの生活の態様及び態様の変化が適切に反映された特徴量を得ることができる。

0089

また、別の形態に係る推定装置では、特徴量生成部は、入力情報に基づいてユーザが属するグループを推定し、グループを示す情報、及び、同じグループに属する他ユーザに関する所定の入力情報のうちの少なくともいずれかを、ユーザの特徴量の一部として生成することとしてもよい。

0090

ライフイベントの発生は、ユーザが属するグループ及びグループ内の他ユーザの影響を受ける場合がある。上記形態によれば、ユーザが属するグループが推定され、グループに関する情報及び同グループ内の他ユーザに関する情報が特徴量に含められるので、ライフイベントの発生の推定精度が高いモデルの生成が可能となる。

0091

また、別の形態に係る推定装置では、取得部は、ライフイベントにより区切られる生活環境における段階であるライフステージを示すライフステージ情報を、入力情報及びユーザに関連付けて取得し、モデル生成部は、ライフイベント推定モデルとして、特徴量及びライフステージ情報に基づいて、ユーザの特徴量を入力として、所定のライフステージにユーザが属するか否かに関する推定値を出力とする、ライフステージ推定モデルを生成し、特徴量に基づいて、所定のライフステージに属するユーザの特徴量を入力として、所定のライフイベントの発生に関する推定値を出力とする第1の条件付きライフイベント推定モデルを生成し、特徴量に基づいて、所定のライフステージに属さないユーザの特徴量を入力として、所定のライフイベントの発生に関する推定値を出力とする第2の条件付きライフイベント推定モデルを生成することとしてもよい。

0092

ライフイベントの発生は、ユーザが属するライフステージに大きな影響を受ける。上記形態によれば、ユーザが属するライフステージが推定され、所定のライフステージに属する場合と、属さない場合のそれぞれにおけるライフイベント推定モデルが生成されるので、ユーザが属するライフステージが加味された適切なライフイベントの発生の推定が可能となる。

0093

また、別の形態に係る推定装置では、取得部は、入力情報に関連付けられた情報であって、ある時点において発生したユーザに関する事象であるイベント情報を取得し、モデル生成部は、イベント情報を正解の情報とする教師あり学習により、特徴量及びイベント情報に基づいて、ライフイベント推定モデルを生成することとしてもよい。

0094

上記形態によれば、ライフイベントの発生に関する的確な推定値を出力するライフイベント推定モデルを生成することができる。

0095

また、本発明の一形態に係る推定装置は、ユーザのライフイベントを推定する推定装置であって、少なくとも携帯端末の契約に関する契約情報を含む入力情報であって、ライフイベントの推定の対象のユーザに関する入力情報を取得する取得部と、入力情報に基づいて、ユーザのライフイベントの推定のためのライフイベント推定モデルに入力するための特徴量を生成する特徴量生成部と、特徴量を入力として所定のライフイベントの発生に関する推定値を出力とするライフイベント推定モデルを用いて、特徴量生成部により生成された特徴量に基づいて、ユーザに関する所定のライフイベントの発生に関する推定値を出力する推定部と、を備える。

0096

上記形態によれば、携帯端末の契約に関する情報が特徴量の生成に用いられるので、容易に取得可能な情報に基づいて、ライフイベント推定モデルに入力するための特徴量を得ることができる。そして、携帯端末の契約に関する情報は、ユーザの生活の態様が反映された情報であるので、そのような情報に基づき生成された特徴量を入力とするモデルを用いることにより、ユーザのライフイベントの発生確率を精度良く推定することが可能となる。

0097

また、別の形態に係る推定装置では、ライフイベント推定モデルは、特徴量を入力として、ライフイベントにより区切られる生活環境における段階を表すライフステージにユーザが属するか否かに関する推定値を出力とするライフステージ推定モデル、所定のライフステージに属するユーザの特徴量を入力として、所定のライフイベントの発生に関する第1の推定値を出力とする第1の条件付きライフイベント推定モデル、及び、所定のライフステージに属さないユーザの特徴量を入力として、所定のライフイベントの発生に関する第2の推定値を出力とする第2の条件付きライフイベント推定モデル、を含み、推定部は、ライフステージ推定モデルを用いて、ユーザの特徴量に基づいて、ユーザが所定のライフステージに属するか否かに関する推定値を出力し、第1の条件付きライフイベント推定モデルを用いて、ユーザの特徴量に基づいて、ユーザに関する第1の推定値を算出し、第2の条件付きライフイベント推定モデルを用いて、ユーザの特徴量に基づいて、ユーザに関する第2の推定値を算出し、ユーザが所定のライフステージに属するか否かに関する推定値、ユーザに関する第1の推定値及び第2の推定値に基づいて、ユーザに関する所定のライフイベントの発生に関する推定値を出力することとしてもよい。

0098

ライフイベントの発生は、ユーザが属するライフステージに大きな影響を受ける。上記形態によれば、ユーザが所定のライフステージに属する確率が推定されると共に、所定のライフステージに属する場合と、属さない場合のそれぞれのライフイベント推定モデルに基づいて、所定のライフイベントの発生確率が推定されるので、ユーザが属するライフステージが加味された適切なライフイベントの発生確率の推定が可能となる。

0099

また、別の形態に係る推定装置は、予め記憶されたライフイベントと所定の商品またはサービスとの関連付けに基づいて、推定部により推定された所定のライフイベントの発生に関する推定値に応じて、ユーザに対して提案する商品またはサービスに関する情報を出力する、提案部を更に備えることとしてもよい。

0100

上記形態によれば、推定されたライフイベントの発生確率に応じて、ユーザに対する商品等の適切なリコメンドが可能となる。

0101

以上、本実施形態について詳細に説明したが、当業者にとっては、本実施形態が本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本実施形態は、特許請求の範囲の記載により定まる本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本明細書の記載は、例示説明を目的とするものであり、本実施形態に対して何ら制限的な意味を有するものではない。

0102

本明細書で説明した各態様/実施形態の処理手順シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序入れ替えてもよい。例えば、本明細書で説明した方法については、例示的な順序で様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。

0103

情報等は、上位レイヤ(または下位レイヤ)から下位レイヤ(または上位レイヤ)へ出力され得る。複数のネットワークノードを介して入出力されてもよい。

0104

入出力された情報等は特定の場所(例えば、メモリ)に保存されてもよいし、管理テーブルで管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、または追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。

0105

判定は、1ビットで表される値(0か1か)によって行われてもよいし、真偽値(Boolean:trueまたはfalse)によって行われてもよいし、数値の比較(例えば、所定の値との比較)によって行われてもよい。

0106

本明細書で説明した各態様/実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知(例えば、「Xであること」の通知)は、明示的に行うものに限られず、暗黙的(例えば、当該所定の情報の通知を行わない)ことによって行われてもよい。

0107

ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェアミドルウェアマイクロコードハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーションソフトウェアアプリケーションソフトウェアパッケージルーチンサブルーチンオブジェクト実行可能ファイル実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。

0108

また、ソフトウェア、命令などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、同軸ケーブル光ファイバケーブルツイストペア及びデジタル加入者回線(DSL)などの有線技術及び/又は赤外線、無線及びマイクロ波などの無線技術を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び/又は無線技術は、伝送媒体の定義内に含まれる。

0109

本明細書で説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧電流電磁波、磁界若しくは磁性粒子光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。

0110

なお、本明細書で説明した用語及び/又は本明細書の理解に必要な用語については、同一の又は類似する意味を有する用語と置き換えてもよい。

0111

本明細書で使用する「システム」および「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。

0112

また、本明細書で説明した情報、パラメータなどは、絶対値で表されてもよいし、所定の値からの相対値で表されてもよいし、対応する別の情報で表されてもよい。

0113

本明細書で使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。

0114

本明細書で「第1の」、「第2の」などの呼称を使用した場合においては、その要素へのいかなる参照も、それらの要素の量または順序を全般的に限定するものではない。これらの呼称は、2つ以上の要素間を区別する便利な方法として本明細書で使用され得る。したがって、第1および第2の要素への参照は、2つの要素のみがそこで採用され得ること、または何らかの形で第1の要素が第2の要素に先行しなければならないことを意味しない。

0115

「含む(include)」、「含んでいる(including)」、およびそれらの変形が、本明細書あるいは特許請求の範囲で使用されている限り、これら用語は、用語「備える(comprising)」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本明細書あるいは特許請求の範囲において使用されている用語「または(or)」は、排他的論理和ではないことが意図される。

0116

本明細書において、文脈または技術的に明らかに1つのみしか存在しない装置である場合以外は、複数の装置をも含むものとする。

0117

本開示の全体において、文脈から明らかに単数を示したものではなければ、複数のものを含むものとする。

0118

10…推定装置、11…取得部、12…特徴量生成部、13…モデル生成部、14…モデル出力部、15…推定部、16…提案部、20…入力情報記憶部、30…モデル記憶部、40…提案情報記憶部、M1…記録媒体、m10…メインモジュール、m11…取得モジュール、m12…特徴量生成モジュール、m13…モデル生成モジュール、m14…モデル出力モジュール、m15…推定モジュール、m16…提案モジュール。

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