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公開番号2025040162
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-03-24
出願番号2023146902
出願日2023-09-11
発明の名称情報処理装置および情報処理方法
出願人株式会社日立製作所
代理人弁理士法人ウィルフォート国際特許事務所
主分類G06Q 50/26 20240101AFI20250314BHJP(計算;計数)
要約【課題】合意の形成をより効果的に支援する技術を提供する。
【解決手段】複数の参加者による合意の形成を支援する情報処理装置において、メモリは、参加者の属性と、当該属性に整合する、評価指標間の因果関係および因果関係の強さを表す因果関係強度を可視化した因果ループ図とを対応づけて蓄積した因果ループ図データベース、を記憶し、プロセッサは、複数の参加者の属性に関する入力情報に基づいて、複数の参加者を複数のクラスに分類し、複数のクラスのクラス属性を生成し、複数のクラス属性に基づいて因果ループ図データベースを参照して、クラス毎の因果ループ図であるクラス因果ループ図を作成し、複数のクラス因果ループ図同士の因果関係および因果関係強度についての差異を抽出し、その差異を示す差異情報を生成し、差異情報に基づいて、合意を形成するために議論すべき論点を特定し、論点を参加者に提示する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
プロセッサとメモリとを有し、複数の参加者による合意の形成を支援する情報処理装置であって、
前記メモリは、
参加者の属性と、当該属性に整合する、評価指標間の因果関係および前記因果関係の強さを表す因果関係強度を可視化した因果ループ図とを対応づけて蓄積した因果ループ図データベース、
を記憶し、
前記プロセッサは、
複数の参加者の属性に関する入力情報に基づいて、前記複数の参加者を複数のクラスに分類し、前記複数のクラスの各々の属性を示すクラス属性を生成し、
前記複数のクラスのクラス属性に基づいて前記因果ループ図データベースを参照して、前記クラス毎の因果ループ図であるクラス因果ループ図を作成し、
複数の前記クラス因果ループ図同士の因果関係および因果関係強度についての差異を抽出し、該差異を示す差異情報を生成し、
前記差異情報に基づいて、前記合意を形成するために議論すべき論点を特定し、
前記論点を前記参加者に提示する、
情報処理装置。
続きを表示（約 1,700 文字）【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置において、
前記プロセッサは、
前記入力情報に基づく前記参加者のクラスタリングにより、前記複数の参加者を前記複数のクラスに分類する、
情報処理装置。
【請求項３】
請求項１に記載の情報処理装置において、
前記メモリは、差異情報と当該差異情報が表す差異が生じた論点および議論内容を含む事例とを対応づけて蓄積した事例データベースを更に記憶し、
前記プロセッサは、
抽出した前記差異情報に基づいて前記事例データベースを参照して、前記差異情報が表す差異に適合する事例を抽出し、
前記事例の論点および議論内容を前記参加者に提示する、
情報処理装置。
【請求項４】
請求項１に記載の情報処理装置において、
前記属性には、性別、年齢、年齢層、職業、居住地、勤務地、収入の１つ以上の含まれている、
情報処理装置。
【請求項５】
請求項１に記載の情報処理装置において、
前記プロセッサは、
前記クラス因果ループ図を前記参加者に提示し、
前記参加者からの前記クラス因果ループ図における因果関係の追加および削除と前記因果関係の因果関係強度の変更とを可能にする、
情報処理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の情報処理装置において、
前記プロセッサは、
前記クラス因果ループ図に対応するクラスに属する参加者のみに、前記クラス因果ループ図を提示する、
情報処理装置。
【請求項７】
請求項１に記載の情報処理装置において、
前記プロセッサは、
前記因果ループ図データベースを参照して、前記因果ループ図に対応づけられている属性の項目を抽出し、
抽出した前記項目に基づいて、前記参加者から取得すべき属性の項目を決定し、
決定された前記項目の情報を尋ねる質問を前記参加者に送信する、
情報処理装置。
【請求項８】
請求項１に記載の情報処理装置において、
前記プロセッサは、
前記因果ループ図データベースを検索して前記クラス属性に該当する因果ループ図を特定し、
特定された前記因果ループ図を合成することにより前記クラス因果ループ図を作成する、
情報処理装置。
【請求項９】
請求項１に記載の情報処理装置において、
前記プロセッサは、
前記クラス因果ループ図に対する修正を当該クラスに属する参加者から受け付け、
前記クラス因果ループ図を修正し、
修正後のクラス因果ループ図を、前記クラスのクラス属性と対応付けて前記因果ループ図データベースに登録する、
情報処理装置。
【請求項１０】
プロセッサとメモリとを有するコンピュータによって複数の参加者による合意の形成を支援するための情報処理方法であって、
前記メモリが、
参加者の属性と、当該属性に整合する、評価指標間の因果関係および前記因果関係の強さを表す因果関係強度を可視化した因果ループ図とを対応づけて蓄積した因果ループ図データベース、
を記憶し、
前記プロセッサが、
複数の参加者の属性に関する入力情報に基づいて、前記複数の参加者を複数のクラスに分類し、前記複数のクラスの各々の属性を示すクラス属性を生成し、
前記複数のクラスのクラス属性に基づいて前記因果ループ図データベースを参照して、前記クラス毎の因果ループ図であるクラス因果ループ図を作成し、
複数の前記クラス因果ループ図同士の因果関係および因果関係強度についての差異を抽出し、該差異を示す差異情報を生成し、
前記差異情報に基づいて、前記合意を形成するために議論すべき論点を特定し、
前記論点を前記参加者に提示する、
情報処理方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、複数の参加者による合意の形成を支援する技術に関する。
続きを表示（約 2,200 文字）【背景技術】
【０００２】
インフラ設備の維持および管理、都市計画の策定および実行、公共サービスの提供などを含む都市の運営においては、国の成熟度が進むと少子高齢化および／またはインフラの老朽化の影響が顕著になっていく。限られた予算および限られた人的リソースの範囲内で、どのサービスを選択してそのサービスにリソースを集中的に配分するかということが、日本を含めた先進国を中心とする国々において、大きな課題となっている。
【０００３】
また、政府または自治体が主導する従来からの都市を運営する方法から、エリアという運営の地理的単位を構成し、住民を含めた構成員がエリアの運営に関与するような方法に移行している。エリアには、都市、街、地域、地区など様々な単位のものがある。住民などのステークホルダが都市の運営において、運営主体全体の意思を決定するのに主体的に関与する進め方が重要視されている。近年では、例えばリビングラボまたはワークショップなどの活動および場を介して、これまでは受動的であった住民が都市の運営における意思の決定に参画したり、公共サービスのデザインに関与したりする試みが増えてきている。これは住民が自らの生活の場を自らの意思で決定していくことが、施策および公共サービスの持続性と、都市の環境および公共サービスの継続的な更新とに有効に作用すると考えられているためである。
【０００４】
一般的にエリアの運営主体を構成する構成員であるステークホルダとして、例えば、そのエリアに居住する人、そのエリアで商売をする人など複数のステークホルダが存在し、ステークホルダ毎に多種多様な利害関係が存在する。あるステークホルダと他のステークホルダの利害関係が対立する場合、あるいは議論の前提となる条件が複数のステークホルダ間でそろわない場合には、運営主体全体の意思が決定されるまでに相当な時間を要したり、あるいはステークホルダ同士の合意が得られず、施策または計画が頓挫するということが起こりうる。これらのようなステークホルダ同士の対立を軽減するために、施策の策定に関係する様々な効果を評価するための評価値としてＫＰＩ（ｋｅｙｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｎｄｉｃａｔｏｒ：重要業績評価指標）を策定し、ＫＰＩの数値を算出することで、施策を実施する前の現状を把握し、また施策を実施した場合の状態を予測し、施策の効果を検証しながら、都市の運営を推進することが効果的である。
【０００５】
例えば街あるいは都市などのエリアには複数のＫＰＩが存在し、それら複数のＫＰＩが相互に因果関係で結ばれる形で複雑に相関している。これら複数のＫＰＩおよび因果関係を可視化し、街あるいは都市を運営するための方針を策定することを効果的に補助または強化するツールが提案されている。例えば特許文献１には、ＫＰＩ間の関係性を可視化する手法としてＣＬＤ（ＣａｕｓａｌＬｏｏｐＤｉａｇｒａｍ：因果ループ図）が提案されている。本ツールは、着目すべき課題および論点に合わせてＫＰＩ間の因果関係を視覚的に表示することが可能である。さらに、本ツールは、利用者がその因果関係を修正することを可能にする入力機能も備えており、修正後の因果関係を用いてＫＰＩを算出し、ＫＰＩを仮想的に変化させながら施策の効果を予測することが可能となっている。その際、複数のステークホルダは、本ツールによって、議論の前提を互いに共有したり、ＫＰＩの関係性を捉えて互いの利害関係を共有したりすることが可能となり、複数のステークホルダが効率的に合意に至ることが可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
特開２０２３－００３４８８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１のツールを利用すれば、ＫＰＩ間の因果関係をＣＬＤによって可視化し、その因果関係を修正して施策の効果を仮想的に予測しながら、施策の策定の議論を進めることが可能となる。このツールは単一のＣＬＤを可視化するものであり、複数の参加者がその単一のＣＬＤを参照したり修正したりしながら議論を進めることが想定されている。
【０００８】
しかしながら、本ツールは、複数の参加者が共通に合意できるＣＬＤを得る過程で複数の参加者の利害関係の対立や議論の前提となる条件のずれを解消するためには十分とは言えないものであった。
【０００９】
通常、施策を策定するために設定されるＫＰＩの中には、例えば、生活の質（ＱｏＬ：ＱｕａｌｉｔｙｏｆＬｉｆｅ）、幸福度、経済短観などの主観的な指標が含まれる。主観的な指標は、周囲の状態が同じであっても立場が異なれば感じ方が異なるため、その数値が立場によって異なる可能性がある。
【００１０】
施策を策定するためのＫＰＩから主観的な指標を除外すれば、立場によらない普遍的なＣＬＤを作成することが可能となる。しかし、そもそも、例えば、都市の施策や公共サービスはＱｏＬの改善および幸福度の向上といった主観的な指標の向上が主要なゴールのひとつである。したがって、施策を策定するためのＫＰＩから主観的な指標を除外することには、必ずしも主要なゴールに向かった合意の形成に効果的に貢献しない可能性がある。
（【００１１】以降は省略されています）

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