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公開番号2025072947
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-05-12
出願番号2023183445
出願日2023-10-25
発明の名称モデル生成プログラム、モデル生成方法および情報処理装置
出願人富士通株式会社
代理人弁理士法人扶桑国際特許事務所
主分類G06Q 10/04 20230101AFI20250501BHJP(計算;計数)
要約【課題】人の選択行動を予測するモデルの精度を向上させる。
【解決手段】コンピュータは、複数の選択肢に対応する複数の第1の特徴量を示す第1の特徴量データと、人の属性の値と人の選択結果とを対応付けた履歴データとを取得する。コンピュータは、複数の選択肢の中から指定される基準選択肢が異なる複数のクラスそれぞれに対して、基準選択肢に対応する第1の特徴量を用いて変換された複数の第2の特徴量を示す第2の特徴量データを生成する。コンピュータは、選択行動を予測した予測結果を算出する第1のモデルであって、複数のクラスに対応する複数の第1のモデルと、属性の値に基づいて複数のクラスへの分類結果を算出する第2のモデルとを含む予測モデルを、履歴データと複数のクラスそれぞれの第2の特徴量データとを用いて生成する。
【選択図】図6
特許請求の範囲【請求項１】
複数の選択肢に対応する複数の第１の特徴量を示す第１の特徴量データと、人の属性の値と前記複数の選択肢に対する前記人の選択結果とを対応付けた履歴データとを取得し、
前記複数の選択肢の中から指定される基準選択肢が異なる複数のクラスそれぞれに対して、前記基準選択肢に対応する第１の特徴量を用いて前記複数の第１の特徴量から変換された複数の第２の特徴量を示す第２の特徴量データを生成し、
前記複数の選択肢に対する選択行動を予測した予測結果を算出する第１のモデルであって、前記複数のクラスに対応する複数の第１のモデルと、前記属性の値に基づいて前記複数のクラスへの分類結果を算出する第２のモデルとを含む予測モデルを、前記履歴データと前記複数のクラスそれぞれの前記第２の特徴量データとを用いて生成する、
処理をコンピュータに実行させるモデル生成プログラム。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
前記分類結果は、前記複数のクラスに対応する複数のクラス確率を含み、
前記予測モデルは、前記複数の第１のモデルによって算出される複数の予測結果を、前記複数のクラス確率を用いて合成する、
請求項１記載のモデル生成プログラム。
【請求項３】
前記予測モデルを生成する処理は、前記複数の第１のモデルそれぞれに含まれる第１のパラメータの値と、前記第２のモデルに含まれる第２のパラメータの値とを、前記履歴データを用いて決定する処理を含む、
請求項１記載のモデル生成プログラム。
【請求項４】
前記予測モデルを生成する処理は、前記複数の第１のモデルそれぞれに含まれるパラメータの値を、当該第１のモデルに対応する前記第２の特徴量データから算出される前記予測結果と前記選択結果とに基づいて更新する処理を含む、
請求項１記載のモデル生成プログラム。
【請求項５】
前記第２のモデルは、前記属性の値から前記複数のクラスに対応する複数のクラス確率を算出するニューラルネットワークである、
請求項１記載のモデル生成プログラム。
【請求項６】
複数の選択肢に対応する複数の第１の特徴量を示す第１の特徴量データと、人の属性の値と前記複数の選択肢に対する前記人の選択結果とを対応付けた履歴データとを取得し、
前記複数の選択肢の中から指定される基準選択肢が異なる複数のクラスそれぞれに対して、前記基準選択肢に対応する第１の特徴量を用いて前記複数の第１の特徴量から変換された複数の第２の特徴量を示す第２の特徴量データを生成し、
前記複数の選択肢に対する選択行動を予測した予測結果を算出する第１のモデルであって、前記複数のクラスに対応する複数の第１のモデルと、前記属性の値に基づいて前記複数のクラスへの分類結果を算出する第２のモデルとを含む予測モデルを、前記履歴データと前記複数のクラスそれぞれの前記第２の特徴量データとを用いて生成する、
処理をコンピュータが実行するモデル生成方法。
【請求項７】
複数の選択肢に対応する複数の第１の特徴量を示す第１の特徴量データと、人の属性の値と前記複数の選択肢に対する前記人の選択結果とを対応付けた履歴データとを記憶する記憶部と、
前記複数の選択肢の中から指定される基準選択肢が異なる複数のクラスそれぞれに対して、前記基準選択肢に対応する第１の特徴量を用いて前記複数の第１の特徴量から変換された複数の第２の特徴量を示す第２の特徴量データを生成し、前記複数の選択肢に対する選択行動を予測した予測結果を算出する第１のモデルであって、前記複数のクラスに対応する複数の第１のモデルと、前記属性の値に基づいて前記複数のクラスへの分類結果を算出する第２のモデルとを含む予測モデルを、前記履歴データと前記複数のクラスそれぞれの前記第２の特徴量データとを用いて生成する処理部と、
を有する情報処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明はモデル生成プログラム、モデル生成方法および情報処理装置に関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
コンピュータは、現実世界から収集されたデータを用いて、人の選択行動を予測するモデルを生成することがある。生成されるモデルは、複数の選択肢の中から何れかの選択肢を選択する選択行動を予測する離散選択モデルであることがある。予測結果は、複数の選択肢それぞれの選択確率を示すことがある。
【０００３】
選択行動は、複数の選択肢それぞれに付与された特徴量の影響を受ける。例えば、複数の交通機関の中から何れかの交通機関を選択する選択行動は、それら複数の交通機関それぞれの料金の影響を受ける。コンピュータは、生成されたモデルを用いて、特定の状況下における人々の選択行動をシミュレートする人間行動シミュレーションを実行することがある。例えば、コンピュータは、特定の料金設定のもとで、複数の交通機関それぞれの利用者数を予測することが考えられる。
【０００４】
なお、基地局の通信ログに基づいて、通信サービスの解約に影響を与える特徴量を算出し、算出された特徴量を説明変数として用いて、ユーザの解約行動を予測するモデルを訓練する行動特性予測システムが提案されている。また、広告情報に接した人が何れかの商品を選択して購入する行動を示すモデルであって、複数の商品それぞれの選択確率を算出するモデルを生成するモデル推定方法が提案されている。
【０００５】
また、人が何れかの交通機関を選択する毎に、交通費や移動時間などの要因それぞれに対する当該人にとっての重みを更新し、更新された重みを用いて、次回移動時に満足度が高くなる選択肢を提示する行動選択学習装置が提案されている。また、様々な人の行動ログに基づいて、店舗の存在が知られている既知確率と、店舗を知っている人が当該店舗を選択する選択確率とを予測する予測モデルを訓練し、既知確率が低く選択確率が高い店舗を推薦する推薦システムが提案されている。
【０００６】
また、人の行動ログを第１の特徴量に変換し、人のバイタルデータを第２の特徴量に変換し、２種類の特徴量を用いて生活改善策それぞれの効果を予測する予測モデルを生成する情報処理システムが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
国際公開第２０１６／０１７０８６号
特開２０１７－１６２７３号公報
国際公開第２０１８／１９８３２３号
特開２０２１－２２２４３号公報
特開２０２２－１２２５８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
人の選択行動は、選択肢がもつ客観的な特徴量に加えて、その人がもつ主観的な基準特徴量の影響を受けることがある。基準特徴量は、参照点と呼ばれることがある。例えば、行動経済学におけるプロスペクト理論は、参照点より有利な利得よりも、参照点より不利な損失の方が、主観的な価値に大きな影響を与えるという損失回避性を提示する。そこで、コンピュータは、基準特徴量を考慮したモデルを生成することも考えられる。
【０００９】
しかし、基準特徴量は人によって異なるものであり、外部から直接的には観測されない潜在的変数であることが多い。そのため、基準特徴量を説明変数としてもつモデルを直接的に生成することは容易でない。そこで、１つの側面では、本発明は、人の選択行動を予測するモデルの精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
１つの態様では、コンピュータに以下の処理を実行させるモデル生成プログラムが提供される。複数の選択肢に対応する複数の第１の特徴量を示す第１の特徴量データと、人の属性の値と複数の選択肢に対する人の選択結果とを対応付けた履歴データとを取得する。複数の選択肢の中から指定される基準選択肢が異なる複数のクラスそれぞれに対して、基準選択肢に対応する第１の特徴量を用いて複数の第１の特徴量から変換された複数の第２の特徴量を示す第２の特徴量データを生成する。複数の選択肢に対する選択行動を予測した予測結果を算出する第１のモデルであって、複数のクラスに対応する複数の第１のモデルと、属性の値に基づいて複数のクラスへの分類結果を算出する第２のモデルとを含む予測モデルを、履歴データと複数のクラスそれぞれの第２の特徴量データとを用いて生成する。
（【００１１】以降は省略されています）

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