JP7366763B2 - データ信頼度算出装置、データ信頼度算出方法およびデータ信頼度算出プログラム - Google Patents

Description

本発明は、データ信頼度算出装置、データ信頼度算出方法およびデータ信頼度算出プログラムに係り、特に、データを外部から取り込むデータ連携システムに関して、ユーザにデータ信頼性を即時に提示し、データの流通を促進するのに好適なデータ信頼度算出装置、データ信頼度算出方法およびデータ信頼度算出プログラムに関する。

近年、オープンデータやビッグデータなどのデータ活用に関する期待の高まりに伴い、データの流通、取引、連携に関する枠組みや情報処理システムによりデータを取り扱う技術の整備が進んでいる。また、インターネットの急速な普及に伴って公開されるデータの種類や量も年々増加している。

データ流通においては、データを提供するデータ提供者、提供されるデータを利用するデータ利用者と、それらのデータ利用者とデータ提供者のやり取りを支援するデータ連携システムからなる仕組みが考えられている。

このようなデータ連携システムの仕組みにおいて、データ利用者は、データを利用する前にデータを選定する。このとき、開発しようとしているアプリケーション等の要件に合致するかなどの基準に基づいて、データ提供者が公開しているデータ項目やデータ来歴などの品質について確認する。

情報処理システムにより、データ選定を支援する従来技術としては、例えば、特許文献１がある。この特許文献１によると、データフロ制御装置が、デバイスが提供するデータの来歴を示したデバイス側メタデータと、アプリケーションが要求するデータの来歴を示したアプリ側メタデータをマッチングすることによって、複数のデバイスのなかからアプリケーションの要求する仕様としてデータを提供した来歴を有するデータを提供可能なデバイスを抽出し、これにより利用者が要求するデータの精度やデータ品質を保証することができるとしている。

特開２０１７－１１１５０１号公報

特許文献１に記載した従来技術は、ＩｏＴ（Internet of Things）などの潮流を背景に、複数のセンサから出力されるセンシングデータを、アプリケーション側で最適なデータを選出するということに着目している。

しかしながら、特許文献１では、データ利用者は、アプリ側メタデータとして、データ項目だけでなく、アプリケーションが要求するデータの来歴も含めて設定する必要があり、これを実行しようとすると、データの統計手法や加工手法、データのドメイン知識などの専門知識が必要になり、容易にデータを探索できない可能性がある。

また、特許文献１は、データ利用者があるデータについてどの程度の信頼度をもって、データを利用してよいかという定量的な指標を示すことについて開示されていない。

本発明の目的は、専門知識が少なくデータ来歴を記入できない、または提供データのデータ来歴の理解が難しいデータ利用者においても、使用しようとするデータがどの程度信頼できるかという定量的な指標を提示することできるデータ信頼度算出装置、データ信頼度算出方法およびデータ信頼度算出プログラムを提供することにある。

本発明のデータ信頼度算出装置の構成は、好ましくは、データを利用するにあたってのデータ信頼度を算出するデータ信頼度算出装置であって、データのデータ利用者ごとのデータ利用者スコアと、データのデータ提供者ごとのデータ提供者スコアと、データごとのデータ信頼度とを保持し、あるデータのデータ信頼度を算出する際に、そのデータを利用したデータ利用者のデータ利用者スコアと、そのデータのデータ提供者のデータ提供者スコアと、そのデータの元データのデータ信頼度に基づいて、そのデータのデータ信頼度を算出するようにしたものである。

本発明によれば、専門知識が少なくデータ来歴を記入できない、または提供データのデータ来歴の理解が難しいデータ利用者においても、使用しようとするデータがどの程度信頼できるかという定量的な指標を提示できるデータ信頼度算出装置、データ信頼度算出方法およびデータ信頼度算出プログラムを提供することができる。

データ信頼度算出システムの全体構成図である。 データ信頼度算出装置の機能構成図である。 データ連携装置の機能構成図である。 データ信頼度算出装置のハードウェア・ソフトウェア構成図である。 データ連携装置のハードウェア・ソフトウェア構成図である。 データカタログの一例を示す図である。 来歴者情報テーブルの一例を示す図である。 データ連携記録テーブルの一例を示す図である。 利用者情報テーブルの一例を示す図である。 データ信頼算出システムがデータ信頼度を算出し、表示する一連の処理を示すシーケンスである。 データ信頼度算出の処理を示すフローチャートである。 データ信頼度算出処理の際に算出のデータ関連モデルを示すグラフである（その一）。 データ信頼度算出処理の際に算出のデータ関連モデルを示すグラフである（その二）。

本実施形態では、データの利用履歴やデータの来歴を利用してデータの信頼度を算出し、データ利用者に提示するシステムを説明する。
先ず、図１ないし図５を用いてデータ信頼度算出システムの構成を説明する。

データ信頼度算出システムは、図１に示されるように、インターネット等のネットワーク１０５に接続された、複数台の端末装置１０１と、データ信頼度算出装置１００と、データ連携装置１０３と、複数台のデータ提供装置１０４から構成されるサービスシステムである。

端末装置１０１（図では、端末装置１０１_１…ｎと表記）は、データ利用者が、使用可能なデータを探索したり、他のサーバ装置のデータをアプリケーションソフトウェアで利用するための装置である。端末装置１０１では、データ利用者が、端末装置１０１にインストールされたＷｅｂブラウザ等を用いて使用可能なデータを探索したり、データ連携装置１０３または、データ提供装置１０４から取得したデータを、クライアントサイドまたはサーバサイドにおけるアプリケーションソフトウェアで利用することができる。端末装置１０１は、一般的なパーソナルコンピュータなどの情報処理装置により実現することができる。

データ信頼度算出装置１００は、データ連携装置１０３からの要請に基づいてデータの信頼度を算出する装置である。

データ連携装置１０３は、データ提供者とデータ利用者の連携を支援する装置である。

データ提供装置１０４（図１では、データ提供装置１０４_１…ｍと表記）は、データ利用者の端末装置１０１からの要求に応じてデータを提供する装置である。

データ信頼度算出装置１００、データ連携装置１０３、データ提供装置１０４は、共に、サーバ装置などの一般的な情報処理装置により実現することができる。

また、端末装置１０１、データ信頼度算出装置１００、データ連携装置１０３、データ提供装置１０４は、複数の装置の機能を一つのサーバ上に構築することも実現可能であり、また、それぞれの装置が保有する機能の一部を他の装置が担うことも可能である。例えば、データ信頼度算出装置１００と、データ連携装置１０３は同一のサーバ上に構築してもよく、データ連携装置１０３のデータ連携機能部３０７のデータの送受信に関わる機能を、端末装置１０１およびデータ提供装置１０４に実現することもできる。

次に、図２を用いてデータ信頼度算出装置の機能構成について説明する。
データ信頼度算出装置１００は、図２に示されるように、機能構成として、データ処理部２０１、記憶部２０２、通信部２０３、入出力部２０４からなる。

データ処理部２０１は、データ信頼度算出装置１００で取扱うデータの演算や各種処理を行う機能部である。データ処理部２０１は、サブコンポーネントして、連携結果取得部２０５、データカタログ取得部２０６、利用者情報取得部２０７、データ信頼度算出部２０８、データ信頼度登録部２０９を備える。

連携結果取得部２０５は、データ連携装置１０３から、データの連携結果を取得する機能部である。データカタログ取得部２０６は、データカタログ（後述）を取得する機能部である。利用者情報取得部２０７は、データ提供者およびデータ利用者の情報を取得する機能部である。データ信頼度算出部２０８は、外部から取得したデータに基づいてデータ信頼度を算出する機能部である。データ信頼度登録部２０９は、算出したデータ信頼度をデータ連携装置１０３のデータカタログに登録する機能部である。

記憶部２０２は、データ信頼度算出装置１００で取扱うデータを記憶する機能部である。記憶部２０２は、データカタログ４０１、データ来歴情報テーブル４０２、データ連携記録テーブル４０３、利用者情報テーブル４０４を保持する。なお、各種テーブルの詳細は、後述する。

通信部２０３は、ネットワーク１０５を介して、データ連携装置１０３と通信を行う機能部である。入出力部２０４は、入出力装置により、管理者からデータやコマンドを外部から入力したり、管理者に情報の出力を行う機能部である。

次に、図３を用いてデータ連携装置の機能構成について説明する。
データ連携装置１０３は、図２に示されるように、機能構成として、データ処理部３０１、記憶部３０２、通信部３０３、入出力部３０４からなる。

データ処理部３０１は、サブコンポーネントとして、利用者管理部３０５、データカタログ管理部３０６、データ連携機能部３０７を備える。

利用者管理部３０５は、データ提供者やデータ利用者などのアカウントの登録、更新、削除したり、パスワードや電子証明書等の認証情報の管理を行う機能部である。データカタログ管理部３０６は、データの識別子、タイトル、作成者、来歴情報等の情報を管理する機能部である。データ連携機能部３０７は、データ利用者とデータ提供者とのデータのやり取りを支援する機能部である。

記憶部３０２は、データ連携装置１０３で取扱うデータを記憶する機能部である。記憶部３０２は、データカタログ４０１、データ来歴情報テーブル４０２、データ連携記録テーブル４０３、利用者情報テーブル４０４を保持する。なお、各種テーブルの詳細は、後述する。

通信部３０３は、ネットワーク１０５を介して、端末装置１０１、データ提供装置１０４、データ信頼度算出装置１００と通信を行う機能部である。入出力部２０４は、入出力装置により、管理者からデータやコマンドを外部から入力したり、管理者に情報の出力を行う機能部である。

データ利用者とデータ提供者とのデータのやり取りの際には、データ連携装置１０３を経由してデータのやり取りを行う場合と、データ連携装置１０３を経由せずに、データ利用者とデータ提供者とが直接データのやり取りを行う場合とが考えられる。いずれの場合も、データ連携の結果は、データ連携装置１０３に記録される。例えば、データ連携装置１０３を経由する場合、データ連携機能部３０７は、データ利用者のデータ要求に応じてデータ提供した結果を、データ連携記録テーブル４０３として、記憶部３０２に記録する。データ連携装置１０３を経由しない場合は、端末装置１０１にインストールされたアプリケーションまたはデータ提供装置１０４にインストールされたアプリケーションから、データ連携装置１０３に対して、データの連携結果が送信され、データ連携結果を受信したデータ連携装置１０３は、データ連携記録テーブル４０３に連携結果を登録する。

次に、図４を用いてデータ信頼度算出装置のハードウェア・ソフトウェア構成について説明する。
データ信頼度算出装置１００のハードウェア構成としては、例えば、図４に示されるサーバ装置のような一般的な情報処理装置で実現される。

データ信頼度算出装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５０２、主記憶装置５０４、ネットワークＩ／Ｆ（InterFace）５０６、表示Ｉ／Ｆ５０８、入出力Ｉ／Ｆ５１０、補助記憶Ｉ／Ｆ５１２がバスにより結合された形態になっている。

ＣＰＵ５０２は、データ信頼度算出装置１００の各部を制御し、主記憶装置５０４に必要なプログラムをロードして実行する。

主記憶装置５０４は、通常、ＲＡＭなどの揮発メモリで構成され、ＣＰＵ５０２が実行するプログラム、参照するデータが記憶される。

ネットワークＩ／Ｆ５０６は、ネットワーク１０５と接続するためのインタフェースである。

表示Ｉ／Ｆ５０８は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などの表示装置５２０を接続するためのインタフェースである。

入出力Ｉ／Ｆ５１０は、入出力装置を接続するためのインタフェースである。図４の例では、キーボード５３０とポインティングデバイスのマウス５３２が接続されている。

補助記憶Ｉ／Ｆ５１２は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）５５０やＳＳＤ（Solid State Drive）などの補助記憶装置を接続するためのインタフェースである。

ＨＤＤ５５０は、大容量の記憶容量を有しており、本実施形態を実行するためのプログラムが格納されている。データ信頼度算出装置１００のＨＤＤ５５０には、連携結果取得プログラム５６０、データカタログ取得プログラム５６１、利用者情報取得プログラム５６２、データ信頼度算出プログラム５６３、データ信頼度登録プログラム５６４がインストールされている。

連携結果取得プログラム５６０、データカタログ取得プログラム５６１、利用者情報取得プログラム５６２、データ信頼度算出プログラム５６３、データ信頼度登録プログラム５６４は、それぞれ、連携結果取得部２０５、データカタログ取得部２０６、利用者情報取得部２０７、データ信頼度算出部２０８、データ信頼度登録部２０９の各機能を実現するプログラムである。

また、データ信頼度算出装置１００のＨＤＤ５５０には、データカタログ４０１、データ来歴情報テーブル４０２、データ連携記録テーブル４０３、利用者情報テーブル４０４が格納されている。

次に、図５を用いてデータ信頼度算出装置のハードウェア・ソフトウェア構成について説明する。
データ連携装置１０３も、データ信頼度算出装置１００と同様に、ハードウェア構成としては、例えば、図５に示されるサーバ装置のような一般的な情報処理装置で実現され、そのハードウェア構成も同様である。

データ連携装置１０３のＨＤＤ６５０には、利用者管理プログラム６６０、データカタログ管理プログラム６６１、データ連携機能プログラム６６２がインストールされている。

利用者管理プログラム６６０、データカタログ管理プログラム６６１、データ連携機能プログラム６６２は、それぞれ利用者管理部３０５、データカタログ管理部３０６、データ連携機能部３０７の各機能を実現するプログラムである。

また、データ連携装置１０３のＨＤＤ６５０には、データカタログ４０１、データ来歴情報テーブル４０２、データ連携記録テーブル４０３、利用者情報テーブル４０４が格納されている。

次に、図６ないし図９を用いて本実施形態のデータ信頼算出システムで用いられるデータ構造について説明する。

データカタログ４０１は、データに関するデータに関する基本的な情報を保持するテーブルであり、図６示されるように、［ＤａｔａＩＤ］４０１ａ、［Ｔｉｔｌｅ]４０１ｂ、［Ｔｒｕｓｔ＿Ｓｃｏｒｅ]４０１ｃ、［Ｓｕｂ＿Ｓｃｏｒｅ]４０１ｄ、［Ｐｒｏｖｉｄｅｒ]４０１ｆの各項目を保持する。

［ＤａｔａＩＤ］４０１ａは、データの一意的な識別子が格納される項目である。［Ｔｉｔｌｅ］４０１ｂは、データ提供者がデータにつけた名称が格納される項目である。例えば、［ＤａｔａＩＤ］４０１ａに感応されるデータＩＤとして、Ｄ００１、Ｄ００２、Ｄ００３などシリアル番号を使うことが考えられるが、［Ｔｉｔｌｅ］４０１ｂに格納されるデータにつけた名称としては、利用者がデータの中身を想像できるものが望ましく、例えば、図６に示されるように、Ｗｅａｔｈｅｒ、Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ、Ｔｒａｆｆｉｃ ｊａｍなどの値が一例として挙げられる。

［Ｔｒｕｓｔ＿Ｓｃｏｒｅ］４０１ｃには、データ信頼度算出装置により算出されたデータの信頼度であり定量的な値が格納される。データ信頼度の算出処理は、後に詳述する。［Ｓｕｂ＿Ｓｃｏｒｅ］４０１ｄには、［Ｔｒｕｓｔ＿Ｓｃｏｒｅ］４０１ｃに対しての補助的なデータ信頼度が格納される。例えば、［Ｓｕｂ＿Ｓｃｏｒｅ］４０１ｄとして、当該データのデータ提供者のスコア、データの来歴をもとにした前データのスコア、データの使用頻度等を設定することができる。また、［Ｓｕｂ＿Ｓｃｏｒｅ］４０１ｄの補助的なデータ信頼度としては、Ｗｅｂで情報公開を行ったときのそのデータに関する評価などを参酌して定めてもよい。

［Ｐｒｏｖｉｄｅｒ］４０１ｅには、当該データを提供しているデータ提供者の情報を保持する。例えば、データ提供者のＵｓｅｒＩＤが設定される。

なお、データカタログ４０１の項目としては、上記に限定されず、データの作成者、データの更新頻度、データの精度、最終更新日、権利などの項目を有してもよく、それらについても、データ信頼度の算出に用いることができる。

次に、データ来歴情報テーブル４０２は、データの来歴を保持するテーブルとあり、図７に示されるように、［ＤａｔａＩＤ］４０２ａ、［Ｉｎｐｕｔ＿Ｄａｔａ＿Ｉｎｆｏ］４０２ｂ、［Ｒｅｌａｔｉｏｎ］４０２ｃの項目を保持する。

［ＤａｔａＩＤ］４０２ａは、データの一意的な識別子が格納される項目である。［Ｉｎｐｕｔ＿Ｄａｔａ＿Ｉｎｆｏ］４０２ｂは、該当するデータの加工前のデータあるいは由来となるデータとなるデータＩＤが保持される。［Ｒｅｌａｔｉｏｎ］４０２ｃには、［Ｉｎｐｕｔ＿Ｄａｔａ＿Ｉｎｆｏ］４０２ｂのデータＩＤの示すデータと、［ＤａｔａＩＤ］４０２ａの示すデータとの関係が示される。

データ来歴情報テーブル４０２に保持される来歴情報としては、データを作成する際に使用したデータの情報や、センサ情報、加工方法を管理することが考えられる。例えば、図７ではＤ００４で示されるデータは、作成する際に、Ｄ００３で示されるデータが使用され、加工処理としては分析処理１（Ａｎｌｙｓｉｓ１）の処理が行われたことが例示されている。また、Ｄ００５で示されるデータは、作成する際に、Ｄ００３で示されるデータが使用され、加工処理としては抜粋処理（Ｅｘｔｒａｃｔ）が行われたことが例示されている。

次に、データ連携記録テーブル４０３は、データの提供・使用に関する情報を保持するテーブルであり、図８に示されるように、［ＤａｔａＩＤ］４０３ａ、［ＵｓｅｒＩＤ］４０３ｂ、［Ｒｅｌａｔｉｏｎ］４０３ｄ、［Ｄａｔｅ］４０３ｅの項目を保持する。

［ＤａｔａＩＤ］４０３ａは、データの一意的な識別子が格納される項目である。［ＵｓｅｒＩＤ］４０３ｂは、そのデータを提供または利用したユーザの一意的な識別子が格納される項目である。［Ｒｅｌａｔｉｏｎ］４０３ｄには、そのデータを提供か使用したかを示す情報が格納される。［Ｄａｔｅ］４０３ｅには、そのデータを提供または使用した日付を示す情報が格納される。

これらの情報により、［ＤａｔａＩＤ］４０３ａのデータＩＤで示されるデータが、［ＵｓｅｒＩＤ］４０３のユーザＩＤで示される利用者によって、提供された、または利用されたことが示される。例えば、図８では、Ｄ００１で示されるデータが、Ｐ００１で示されるユーザ（提供者）によって、２０１９－９－１に提供されたこと。および、Ｄ００１で示されるデータが、Ｕ００２で示されるユーザ（利用者）によって、２０１９－９－４に利用されたことが例示されている。

次に、利用者情報テーブル４０４は、データ提供者およびデータ利用者に関する基本的な情報を保持するテーブルであり、図８に示されるように、［ＵｓｅｒＩＤ］４０２ａ、［Ｎａｍｅ］４０２ｂ、［Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ］４０２ｃの項目を保持する。［ＵｓｅｒＩＤ］４０２ａは、そのデータを利用したユーザの一意的な識別子が格納される項目である。［Ｎａｍｅ］４０２ｂは、そのデータを利用したユーザの名前が格納される。なお、［Ｎａｍｅ］４０２ｂには、利用者個人の名前が設定される場合、部署名等が設定される場合などが考えられる。［Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ］４０２ｃには、［Ｎａｍｅ］４０２ｂに格納された個人の属する機関の情報、また、［Ｎａｍｅ］４０２ｂに格納された部署名等が属する会社名などの情報が格納される。

次に、図１０を用いて、データ信頼算出システムがデータ信頼度を算出し、表示する一連の処理について説明する。
この処理は大きく、三つのフェーズに分割することができる。具体的には、（Ｉ）データ提供者がデータカタログを登録するフェーズ、（ＩＩ）データ利用者がデータを利用するフェーズ、（ＩＩＩ）データ信頼度が算出され、表示されるフェーズである。

（Ｉ）データ提供者がデータカタログを登録するフェーズ
先ず、データ利用者が、データ提供装置１０４とデータ連携装置１０３に利用者情報の登録を行う（Ｓ５００ａ、Ｓ５００ｂ）。

次に、データ提供装置１０４は、データ連携装置１０３にデータカタログの情報および来歴情報を登録し（Ｓ５０１）、データ連携装置１０３は、データ提供者の情報とそれらを合わせて記録する。

次に、データ信頼度算出装置１００は、データ連携装置１０３のデータカタログが登録されたタイミングまたは日次などの所定のタイミングでデータ連携装置１０３からデータカタログを取得する（Ｓ５０２）。

（ＩＩ）データ利用者がデータを利用するフェーズ
次に、データ利用者は、自身が利用したいデータを保持するデータ提供者を特定し、データ信頼度を確認したうえで、データ提供装置１０４からデータを取得する（Ｓ５０３）。データを取得した端末装置１０１は、データの取得結果をデータ連携装置１０３に送信する（Ｓ５０４）。一方で、データを提供したデータ提供装置１０４もデータの提供結果をデータ連携装置１０３に送信する（Ｓ５０５）。データ連携装置１０３は、端末装置１０１と、データ提供装置１０４から受信したデータをもとに、データの連携結果を記録する（Ｓ５０６）。データ信頼度算出装置１００は、データ連携結果が記録されたタイミングまたは定められた日時などの所定のタイミングで、データ連携装置１０３からデータ連携記録を取得する（Ｓ５０７）。

なお、データ利用者がデータを取得する場合に、端末装置１０１がデータ提供装置１０４から直接データを取得する以外にも、データ提供者がデータ提供装置１０４からデータ連携装置１０３にデータを送信し、データ連携装置１０３からデータを取得するような場合も考えられる。なお、端末装置１０１にデータ連携の結果を送信するアプリケーションがインストールされていない場合は、データ連携装置１０３は、データ提供装置１０４から受信した情報を用いてデータ連携記録を作成する。

（ＩＩＩ）データ信頼度が算出され、表示されるフェーズ
次に、データ信頼度算出装置１００は、取得済みのデータカタログと、データの連携結果とをもとに、データ信頼度を算出し（Ｓ５０８）、算出したデータ信頼度をデータ連携装置１０３に登録する（Ｓ５０９）。データ利用者は、端末装置１０１を用いてデータ連携装置１０３からデータカタログの情報を表示し、それぞれのデータのデータ信頼度を確認する。（Ｓ５０９）。

次に、図１１ないし図１２Ｂを用いて、データ信頼度算出装置が、データ信頼度を算出する処理について説明する。

データ信頼度算出の処理は、図１０に示したように、データ信頼度算出装置１００が、各種テーブルを参照して行う処理であり、図１０のＳ５０８に該当する処理である。

本実施形態では、データ信頼度を算出するために、データ信頼度に関する以下の前提を設ける。
１）多くの利用者に使用されているデータは信頼性が高い。
２）信頼性が高いデータを作成したデータ提供者が提供する他のデータは、ある程度信頼性が高い。
３）信頼性が高いデータから加工されたデータは、ある程度信頼性が高い。

データ信頼度を算出する処理は、データ提供者およびデータ利用者のスコア算出にデータの信頼度を用い、データの信頼度の算出にデータ利用者およびデータ提供者のスコアを用いるため、データの相互参照が再帰的に行われる処理である。処理の終了の判定には、データ更新前とデータ更新後のデータ信頼度、および、それに関連するデータ提供者スコア、データ利用者スコアを比較し、一定の閾値以下になった場合に、それらの値が収束したと判定し、処理を終了する。

先ず、データ信頼度算出装置は、記憶部２０２に記憶されたデータを取得し（Ｓ６０１）、図１２Ａに示すような、データ関連グラフ７００を作成する（Ｓ６０２）。具体的には、データカタログ４０１からデータの一覧と、利用者情報テーブル４０４から取得したデータ利用者およびデータ提供者一覧とから、データに対応するノード、データ利用者に対応するノード、データ提供者に対応するノードを配置する。図１２ＡのＤＸＸＸとしたノード（Ｄノード）がデータに対応するノードであり、ＰＸＸＸとしたノードがデータ提供者に対応するノード（Ｐノード）であり、ＵＸＸＸとしたノード（Ｕノード）がデータ利用者に対応するノードである。各々のノードの外周に記載した数値は、それぞれ、データ信頼度、データ提供者スコア、データ利用者スコアである。また、以下ではノードＤＸＸＸのノードが表すデータを単に、「データＤＸＸＸ」のように表現する。

次に、データ連携記録テーブル４０３の情報に基づいて、データを利用したデータ利用者と当該データとを全てエッジでつなぐ。例えば、データＤ００１を使用しているデータ利用者Ｕ００１をつなぐ。次に、データを提供したデータ提供者と当該データを全てエッジでつなぐ。例えば、データＤ００１を提供したデータ提供者Ｐ００１とを全てエッジでつなぐ。次に、データ来歴情報テーブル４０２の記録をもとに、あるデータの元データと当該データとを全てエッジでつなぐ。例えば、あるデータＤ００４とその元となったデータＤ００３をエッジでつなぐ。

次に、全てのノードについて、Ｓ６０４～Ｓ６０６の処理を繰り返す（Ｓ６０３～Ｓ６０７）
ループでは、先ず、作成したデータ関連グラフ７００に基づきデータ利用者スコアを算出する（Ｓ６０４）。

データ利用者スコアの例としては、利用している全データのデータ信頼度の相加平均とすることが考えられる。

次に、データ提供者スコアを算出する（Ｓ６０５）。データ提供者スコアの例としては、データ提供者が作成した全データのデータ信頼度の平均とすることが考えられる。

次に、データの信頼度を算出する（Ｓ６０６）。データの信頼度の例としては、当該データを利用しているデータ利用者のデータ利用者スコアの総和と、当該データのデータ提供者のデータ提供者スコアと、来歴から取得した元データの信頼度の相加平均とを足し合わせることが考えられる。

すなわち、データｄの信頼度は、以下の（式１）で表される。

ここで、Ｓｕ_ｉ（ｄ）（ｉ＝１，…，ｎ）は、データｄを利用しているデータ利用者のデータ利用者スコアであり、Ｓｐ（ｄ）は、データｄの提供者のデータ提供者スコア、ｄ_ｉ（ｉ＝１，…，ｍ）は、データｄの元データ、Ｔ（ｄ_ｉ）は、データｄの元データのデータ信頼度である。これは、そのデータを利用した者が多いデータには、データ信頼度が高い、また、信頼度が高い（データ提供者スコアが高い）データ提供者のデータには、そのデータ信頼度が高いとみなせるということを参酌したものである。また、元データのデータ信頼度が高いデータは、そのデータ信頼度が高いとみなせるということを参酌したものである。なお、元データが複数ある場合があること（データをマージして一つのデータとすることなど）を考慮して、ここでは、元データのデータ信頼度の相加平均をとっている。

このとき、来歴情報として加工履歴がない、初めて作られたデータの場合には、所定の初期値を設定する。また、加工方法が信頼度に影響すると考え、加工方法ごとに異なる係数ａ_ｉ（０＜ａ_ｉ＜１）を、元データの信頼度に乗算する。例えば、データをマージした場合には、それぞれの係数をａ_ｉ＝０．９とし、データにほとんど手を加えず抜粋処理のみ場合には、その係数をａ_ｉ＝０．８とし、データを何らかの統計手法で変更した結果には、その係数をａ_ｉ＝０．３とするなどが考えられる。

次に、Ｓ６０３ないしＳ６０７で得られたそれぞれのデータ利用者スコア、データ提供者スコアおよびデータ信頼度について、データ利用者スコア、データ提供者スコアおよびデータ信頼度ごとに正規化する（Ｓ６０８）。

ここで、正規化とは、各々の足し合わせた数を１になるように、各々の値を配分することであり、以下の（式２）～（式４）で表される。

ここで、Ｔ’（ｄ）は、正規化後のデータｄのデータ信頼度、Ｔ（ｄ）は、正規化前のデータｄのデータ信頼度であり、（式２）の分母のΣは、全てのＤノードに対して和をとることを意味する。同様に、Ｓｕ’（ｕ）は、正規化後のデータ利用者ｕのデータ利用者スコア、Ｓｕ（ｕ）は、正規化前のデータ利用者ｕのデータ利用者スコアであり、（式３）の分母のΣは、全てのＵノードに対して和をとることを意味する。また同様に、Ｓｐ’（ｐ）は、正規化後のデータ提供者ｐのデータ提供者スコア、Ｓｐ（ｐ）は、正規化前のデータ提供者ｐのデータ提供者スコアであり、（式４）の分母のΣは、全てのＰノードに対して和をとることを意味する。

次に、全てのデータ利用者スコア、データ提供者スコアおよびデータ信頼度について、更新前（前回の更新時の値）と更新後の差分を計算し、全ての差分が閾値未満であるとき（Ｓ６０９：ＹＥＳ）。データ利用者スコア、データ提供者スコアおよびデータ信頼度を、データカタログ４０１に記録して終了する（Ｓ６１０）。

なお、Ｓ６０９で一つのデータ利用者スコア、データ提供者スコアおよびデータ信頼度の差分でも閾値以上である場合には（Ｓ６０９：ＮＯ）、各々のノードにおけるデータ利用者スコア、データ提供者スコアおよびデータ信頼度を更新し（Ｓ６１１）、ステップ６０３に戻る。

図１２Ｂの各ノードＩＤの外周に、全ての差分が閾値未満であったときのそれぞれのデータ利用者スコア、データ提供者スコアおよびデータ信頼度が記載されている。例えば、データＤ００１のデータ信頼度は０．４２８と算出され、データＤ００２のデータ信頼度は０．１６８となる。Ｄ００２とＤ００４は、共にデータ利用者がいないが、データＤ００２は、Ｐ００１を介してＤ００１とつながっており、信頼度の高いデータＤ００１を提供しているＰ００１が同じく提供しているＤ００２も信頼度を高くなっている。

なお、Ｓ６０６においてデータの信頼度を算出する際に、データ連携記録テーブル４０３を用い、データの使用日によって、ユーザスコアを増減することが考えられる。例えば、データの使用日が一年以上前の場合にデータ信頼度に加算するユーザのスコアを半減することなどが考えられる。

また、Ｓ６０４、Ｓ６０４のデータ利用者スコアを算出する処理、データ提供者スコアを算出する処理において、データ利用者またはデータ提供者の所属を考慮することが考えられる。例えば、利用者情報テーブル４０４において、ＡｌｉｃｅはＡＡＡ Ｌｔｄ．に所属していることに基づいて、ＡＡＡ Ｌｔｄ．がどの程度信頼できるかをデータ利用者スコアに反映するなどとすることができる。データ提供者の所属する情報を示すテーブルは、図示しなかったが、利用者情報テーブル４０４と同様のデータ提供者情報テーブルを用意し、データ提供者ごとに所属を示せばよい。

以上、本実施形態によれば、全てのデータ利用者は、データの利用頻度やデータとデータ提供者の関係、データとデータ利用者との関係を模したグラフに基づいて算出されたデータ信頼度によって、データがどの程度信頼できるかを簡易に判断することができる。

１００…データ信頼度算出装置、１０１…端末装置、１０３…データ連携装置、１０４…データ提供装置、１０５…ネットワーク、２０１…データ処理部、２０２…記憶部、２０３…通信部、２０４…入出力部、２０５…連携結果取得部、２０６…データカタログ取得部、２０７…利用者情報取得部、２０８…データ信頼度算出部、２０９…データ信頼度登録部、
３０１…データ処理部、３０２…記憶部、３０３…通信部、３０４…入出力部、３０５…利用者管理部、３０６…データカタログ管理部、３０７…データ連携機能部、４０１…データカタログ、４０２…データ来歴情報テーブル、４０３…データ連携記録テーブル、４０４…利用者情報テーブル、７００…データ関連グラフ

Claims (8)

1. データを利用するにあたってのデータ信頼度を算出するデータ信頼度算出装置であって、
   データのデータ利用者ごとのデータ利用者スコアと、
   データのデータ提供者ごとのデータ提供者スコアと、
   データごとのデータ信頼度とを保持し、
   あるデータのデータ信頼度を算出する際に、そのデータを利用したデータ利用者のデータ利用者スコアと、そのデータのデータ提供者のデータ提供者スコアと、そのデータの元データのデータ信頼度に基づいて、そのデータのデータ信頼度を算出することを特徴とするデータ信頼度算出装置。
2. あるデータのデータ信頼度を算出する際に、そのデータを利用しているデータ利用者のデータ利用者スコアの総和と、そのデータのデータ提供者のデータ提供者スコアと、元データの信頼度の相加平均とを足し合わせた値を、そのデータのデータ信頼度として算出とすることを特徴とする請求項１記載のデータ信頼度算出装置。
3. 元データのデータＩＤと、加工後データのデータＩＤと、データ加工の種別とを含むデータの来歴情報を保持し、
   前記データ加工の種別ごと定まる係数を、各々の元データの信頼度に乗じて、元データの信頼度の相加平均をとることを特徴とする請求項２記載のデータ信頼度算出装置。
4. 前記データ提供者スコアは、データ提供者が作成した全データのデータ信頼度の相加平均とし、
   前記データ利用者スコアは、利用している全データのデータ信頼度の相加平均とし、
   データ信頼度として、データごとに初期値を与え、
   与えられたデータのデータ信頼度からデータ利用者スコアを求める処理と、
   与えられたデータのデータ信頼度からデータ提供者スコアを求める処理と、
   前記データ利用者スコアと前記データ提供者スコアと前記元データの信頼度とに基づいて、データ信頼度を求める処理とを、
   前記データ利用者スコアと前記データ提供者スコアと前記データ信頼度の全ての変化が一定の閾値に収まるまで、繰り返し行なうことを特徴とする請求項２記載のデータ信頼度算出装置。
5. さらに、データ利用者の所属情報、または、データ提供者の所属情報を保持し、
   前記データ利用者の所属情報に基づいて、前記データ利用者スコアを、データ提供者の所属情報に基づいて、前記データ提供者スコアをそれぞれ定めることを特徴とする請求項１記載のデータ信頼度算出装置。
6. さらに、データが利用された日付情報、または、データが提供された日付情報を保持し、
   前記データが利用された日付情報、または、データが提供された日付情報に基づいて、データ信頼度を定めることを特徴とする請求項１記載のデータ信頼度算出装置。
7. データ信頼度算出装置により、データを利用するにあたってのデータ信頼度を算出するデータ信頼度算出方法であって、
   前記データ信頼度算出装置は、
   データのデータ利用者ごとのデータ利用者スコアと、
   データのデータ提供者ごとのデータ提供者スコアと、
   データごとのデータ信頼度とを保持し、
   あるデータのデータ信頼度を算出する際に、そのデータを利用しているデータ利用者のデータ利用者スコアの総和と、そのデータのデータ提供者のデータ提供者スコアと、元データの信頼度の相加平均とを足し合わせた値を、そのデータのデータ信頼度として算出するステップを有することを特徴とするデータ信頼度算出方法。
8. データ信頼度算出装置により実行され、データを利用するにあたってのデータ信頼度を算出するデータ信頼度算出プログラムであって、
   前記データ信頼度算出装置は、
   データのデータ利用者ごとのデータ利用者スコアと、
   データのデータ提供者ごとのデータ提供者スコアと、
   データごとのデータ信頼度とを保持し、
   あるデータのデータ信頼度を算出する際に、そのデータを利用しているデータ利用者のデータ利用者スコアの総和と、そのデータのデータ提供者のデータ提供者スコアと、元データの信頼度の相加平均とを足し合わせた値を、そのデータのデータ信頼度として算出するステップを実行することを特徴とするデータ信頼度算出プログラム。

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