(57)【要約】【課題】分析データが異なる種類のデータを含んでいる場合や、これら分析データを構成する各変数の内容を分析者が理解していない場合でも、好適な相関条件を自動抽出する。【解決手段】相関性抽出プログラムは、分析データを構成する複数の変数のうち２変数の指定を受け付ける工程、これら２変数の散布図において分析データの重心を通る各直線を算出する工程、各直線からの偏差が閾値を超えない各データを抽出する工程、各データから各相関係数を算出する工程、単一変数または／および変数の組合せの各条件付き確率を算出する工程、各相関係数と各条件付き確率に基づき、単一変数または／および変数の組合せを表示部に表示する工程をコンピュータに実施させる。【選択図】図２
2020154890.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータが、
分析データを構成する複数の変数のうち２変数の指定を受け付けるステップと、
前記２変数の散布図において前記分析データの重心を通る各回帰直線を算出するステップと、
各前記回帰直線からの偏差が閾値を超えない各データを抽出するステップと、
各前記データから各相関係数を算出するステップと、
単一変数または／および変数の組合せの各条件付き確率を算出するステップと、
各前記相関係数と各前記条件付き確率に基づき、前記単一変数または／および前記変数の組合せを表示部に表示するステップと、
を実施することを特徴とする相関性抽出方法。
【請求項２】
前記コンピュータは、
各前記回帰直線を算出するステップにおいて、重心を通る直線を所定の角度ごとに回転させて各回帰直線とする、
ことを特徴とする請求項１に記載の相関性抽出方法。
【請求項３】
前記コンピュータが、
前記分析データをクラスタ化するステップを実施したのちに、分析データを構成する複数の変数のうち２変数を指定するステップを実施し、
各前記回帰直線は、前記２変数の散布図において、前記分析データの各クラスタの重心を通るものである、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の相関性抽出方法。
【請求項４】
前記コンピュータは、
前記単一変数または／および前記変数の組合せを表示部に表示するステップにおいて、前記単一変数または／および前記変数の組合せを、各前記相関係数と各前記条件付き確率の積の降順で表示する、
ための請求項１から３のうち何れか１項に記載の相関性抽出方法。
【請求項５】
前記コンピュータは、
前記単一変数または／および前記変数の組合せを表示部に表示するステップにおいて、前記単一変数または／および前記変数の組合せを、各前記相関係数の降順表示する、
ための請求項１から３のうち何れか１項に記載の相関性抽出方法。
【請求項６】
前記コンピュータは、
前記分析データのうち所定割合が抽出されるように前記閾値を設定する、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の相関性抽出方法。
【請求項７】
前記コンピュータは、
条件付き確率の算出対象である前記単一変数または／および前記変数の組合せを抽出するにあたり、前記単一変数または／および前記変数の組合せの最頻値の範囲における前記データの出現比率が所定値以上ならば、更に他の変数を組み合わせるステップ、
を実施することを特徴とする請求項１から６のうち何れか１項に記載の相関性抽出方法。
【請求項８】
前記コンピュータは、
条件付き確率の算出対象である前記単一変数を抽出するにあたり、前記単一変数の最頻値の範囲における前記データの出現比率が所定値未満ならば、前記範囲を拡げるステップ、
を実施することを特徴とする請求項１から７のうち何れか１項に記載の相関性抽出方法。
【請求項９】
コンピュータに、
分析データを構成する複数の変数のうち２変数の指定を受け付ける工程、
前記２変数の散布図において前記分析データの重心を通る各回帰直線を算出する工程、
各前記回帰直線からの偏差が閾値を超えない各データを抽出する工程、
各前記データから相関係数を算出する工程、
単一変数または／および変数の組合せの各条件付き確率を算出する工程、
各前記相関係数と各前記条件付き確率に基づき、前記単一変数または／および前記変数の組合せを表示部に表示する工程、
を実行させるための相関性抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、相関性抽出方法および相関性抽出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
データ分析においては、目的変数に対して相関が認められる変数を抽出することが重要となる。現状は、多種多様なデータが混在しているため分析者が可視化などの手作業を行い、条件を指定して傾向を見ている。この手作業において、過去の経験則や統計的手法などが用いられる。手作業によるデータ分析において、コンピュータは相関係数を算出し、分析者がデータの傾向を確認している。しかし、上手く条件を指定していない場合、例えば、他の種類までデータに含まれている場合などは、上手く相関性を有する変数が抽出されないおそれがある。
【０００３】
そこで、分析者の負担を減らすために、データの相関性を自動算出する技術が開示されている。例えば特許文献１の解決手段には、「目的変数の異常値を除去する。目的変数と複数の説明変数の間の関連度を計算し、関連度の高い複数の説明変数を抽出し、それらの間の独立度を計算する。関連度および独立度に基づいて、目的変数に大きな影響を与える可能性の高い説明変数の複数の候補を選択する。累積寄与率に基づいて、説明変数の候補の中から目的変数に対する寄与率の高い説明変数を選択し、回帰式を計算して、目的変数の予測値を求める。目的変数の予測値と実測値との差分を新たな目的変数とし、かつこの差分を求める際に用いた説明変数を除いた残りの説明変数を新たな説明変数として、同様の処理を繰り返す。」と記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−３２９４１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載されている発明は、一定の条件下で製造しているデータには有効である。しかし、様々なデータが混入している場合には、通常の現象による影響であるか、又はデータ混入による影響であるか判断がつかないため、適用が困難である。
例えば機械の使用時間と部品交換の回数を分析する場合に、異なる部品のデータが混入した状態では、データの特徴が埋もれてしまい、目的変数に大きな影響を与える説明変数を正しく抽出できない可能性がある。更に目的変数に大きな影響を与える説明変数を取り出すだけでは、データの中に隠された知見、例えば、説明変数がある範囲の場合に目的変数に対する影響が大きい等の条件を抽出することができない。
また、データを手作業で分析する場合、分析者がこれらデータを構成する各変数の内容を理解する必要があった。
【０００６】
そこで、本発明は、分析データが異なる種類のデータを含んでいる場合や、これら分析データを構成する各変数の内容を分析者が理解していない場合でも、好適な相関条件を自動抽出することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記した課題を解決するため、本発明の相関性抽出方法は、コンピュータが、分析データを構成する複数の変数のうち２変数の指定を受け付けるステップと、前記２変数の散布図において前記分析データの重心を通る各回帰直線を算出するステップと、各前記回帰直線からの偏差が閾値を超えない各データを抽出するステップと、各前記データから各相関係数を算出するステップと、単一変数または／および変数の組合せの各条件付き確率を算出するステップと、各前記相関係数と各前記条件付き確率に基づき、前記単一変数または／および前記変数の組合せを表示部に表示するステップと、を実施することを特徴とする。
【０００８】
本発明の相関性抽出プログラムは、コンピュータに、分析データを構成する複数の変数のうち２変数の指定を受け付ける工程、前記２変数の散布図において前記分析データの重心を通る各回帰直線を算出する工程、各前記回帰直線からの偏差が閾値を超えない各データを抽出する工程、各前記データから相関係数を算出する工程、単一変数または／および変数の組合せの各条件付き確率を算出する工程、各前記相関係数と各前記条件付き確率に基づき、前記単一変数または／および前記変数の組合せを表示部に表示する工程、を実行させる。
その他の手段については、発明を実施するための形態のなかで説明する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、分析データが異なる種類のデータを含んでいる場合や、これら分析データを構成する各変数の内容を分析者が理解していない場合でも、好適な相関条件を自動抽出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】相関性抽出方法を実行するコンピュータの構成図である。
【図２】相関性抽出処理を示すフローチャートである。
【図３】選択した２変数の散布図の重心を特定する動作を説明する図である。
【図４】選択した２変数の散布図の重心を通る回帰直線を引く動作を説明する図である。
【図５】回帰直線との偏差が閾値を超えないデータを抽出する動作を説明する図である。
【図６】抽出したデータから、条件を満たすものに絞り込む動作を説明する図である。
【図７Ａ】条件を満たす単一変数または／および変数の組合せと、その条件付き確率を抽出する動作を示すフローチャート（その１）である。
【図７Ｂ】条件を満たす単一変数または／および変数の組合せと、その条件付き確率を抽出する動作を示すフローチャート（その２）である。
【図８Ａ】変数Ａのヒストグラムである。
【図８Ｂ】変数Ａの範囲を拡げる動作を示す図である。
【図９Ａ】変数Ａの最頻値により、この変数Ａの出現比率を決定する図である。
【図９Ｂ】変数Ｚの最頻値により、この変数Ｚの出現比率を決定する図である。
【図１０】相関性抽出のための初期設定画面である。
【図１１】相関性を抽出した結果を示す図である。
【図１２】クラスタ化した分析データの相関性抽出処理を示すフローチャートである。
【図１３】選択した２変数の散布図を説明する図である。
【図１４】選択した２変数の散布図において分析データをクラスタ化し、各クラスタの重心を特定する動作を説明する図である。
【図１５】選択した２変数の散布図の各クラスタにおける回帰直線を特定する動作を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以降、本発明を実施するための形態を、各図を参照して詳細に説明する。
図１は、相関性抽出方法を実行するコンピュータの構成図である。
コンピュータ１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１３と、記憶部１６とを備えている。このコンピュータ１は、後記する第１、第２の実施形態に共通するものである。
【００１２】
ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２やＲＡＭ１３や記憶部１６に格納されたプログラムを実行し、ＲＯＭ１２やＲＡＭ１３や記憶部１６に格納されたデータを処理するものである。
ＲＯＭ１２は、不揮発性メモリで構成されており、例えばＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）を格納する。ＲＡＭ１３は、揮発性メモリで構成されており、プログラムが一時的に格納する変数等に用いられる。記憶部１６は、例えばハードディスクやＳＳＤ（Solid State Drive）などの大容量記憶装置で構成されており、内部に分析データ１６１と相関性抽出プログラム１６２を格納している。
【００１３】
コンピュータ１は更に、入力部１４と、表示部１５とを備えている。
入力部１４は、例えばキーボードやマウスなどであり、このコンピュータ１に各種情報を入力するために用いられる。
表示部１５は、例えば液晶ディスプレイなどであり、このコンピュータ１が処理結果などを表示するために用いられる。
【００１４】
《第１の実施形態》
以下、図２から図１１により、第１の実施形態の相関性抽出プログラム１６２について説明する。この相関性抽出プログラム１６２によれば、分析データ１６１が異なる種類のデータを含んでいる場合や、これら分析データ１６１を構成する各変数の内容を分析者が理解していない場合でも、好適な相関条件を自動抽出することができる。
【００１５】
図２は、相関性抽出処理を示すフローチャートである。このフローチャートを、以下の図３から図６までの各グラフとともに説明する。
ＣＰＵ１１が相関性抽出プログラム１６２を読み込んで実行することにより、以下の各ステップが実行される。
ＣＰＵ１１は、表示部１５に、目的変数のメニューと説明変数のメニューを含む初期設定画面を表示する。この初期設定画面は、後記する図１０で説明する。ユーザは、表示部１５にメニュー表示された目的変数と説明変数を、入力部１４により選択する。これにより、ＣＰＵ１１は、分析データを構成する複数の変数のうち２つの変数を目的変数および説明変数とする指定を受け付けて（Ｓ１０）、ステップＳ１１〜Ｓ１９の一連の動作を開始する。
【００１６】
ステップＳ１１において、ＣＰＵ１１は、入力された２変数で構成される散布図における分析データ１６１の重心２１（図３参照）を算出する。この重心２１について、図３のグラフを用いて説明する。
【００１７】
図３は、分析データ１６１の機械使用時間と部品交換回数の散布図における重心２１を特定する動作を説明する図である。この散布図の横軸は、機械使用時間である。散布図の縦軸は、部品交換回数である。
【００１８】
具体的にいうと、ＣＰＵ１１は、分析データ１６１の機械使用時間の平均を算出する。これにより重心２１の横軸座標が算出される。次にＣＰＵ１１は、分析データ１６１の部品交換回数の平均を算出する。これにより重心２１の縦軸座標が算出される。
【００１９】
ステップＳ１２において、ＣＰＵ１１は、重心２１を通る線を引き、これを回帰直線３とする。これにより、ＣＰＵ１１は、機械使用時間と部品交換回数の散布図における重心を通る各回帰直線を算出する。次にＣＰＵ１１は、ステップＳ１３〜Ｓ１６において、回帰直線３の回転処理を行う。この線について、図４のグラフを用いて説明する。
【００２０】
図４は、選択した２変数の散布図の重心２１を通る回帰直線３を引く動作を説明する図である。具体的にいうと、ＣＰＵ１１は、重心２１を通る回帰直線３を引く。更にＣＰＵ１１は、この回帰直線３を０度から１度ずつ回転させ、１８０度になるまで繰り返す。但し、回転角は１度ごとに限定されず、所定の角度ごとに回転させてもよい。
【００２１】
この回転処理ごとに、ＣＰＵ１１は、全ての分析データ１６１のうち回帰直線３に結びつくデータ２が所定割合（例えば２５％）になるように抽出する（Ｓ１３）。このデータ２の抽出処理について、図５のグラフを用いて説明する。
【００２２】
図５は、回帰直線３との偏差が閾値を超えないデータ２を抽出する動作を説明する図である。ＣＰＵ１１は、各データ２と回帰直線３との偏差を算出し、この偏差が閾値を超えないデータ２の数が、例えば分析データ１６１に含まれるデータ２の数の２５％になるよう閾値を設定し、データ２を抽出する。具体的にいうと、ＣＰＵ１１は、各データ２に、このデータ２と回帰直線３との偏差とを対応付ける。更にＣＰＵ１１は、回帰直線３との偏差の昇順で各データ２を並べ替え、偏差が小さいものから順に２５％分のデータ２を抽出すればよい。
【００２３】
ＣＰＵ１１は、ステップＳ１３で抽出したデータ２から、出現比率の大きい単一変数または／および変数の組合せ、およびその範囲と、その条件付き確率とを算出する（Ｓ１４）。このステップＳ１４の処理は、後記する図７Ａと図７Ｂで詳細に説明する。これにより、図６に示すように、抽出したデータ２が、所定条件を満たすものに更に絞り込まれる。
【００２４】
具体的にいうと、ステップＳ１４において、ＣＰＵ１１は、回帰直線３との偏差が閾値を超えないデータ２を抽出し、そのときのデータ２に共通する条件や特徴などを抽出する。ここで共通する条件や特徴とは、例えば生産地域が同一であることや、生産地域および使用地域が同一であること等である。抽出されるデータ数が多いほど、信頼性の高い相関が導出される。よって、信頼性の高い相関が導出される条件を用いることで、必要な条件を自動で抽出可能である。
【００２５】
ＣＰＵ１１は、回帰直線３を更に１度回転させ（Ｓ１５）、１８０度まで回転し終えたか否かを判定する（Ｓ１６）。ＣＰＵ１１は、回帰直線３を１８０度まで回転し終えていないならば（Ｎｏ）、ステップＳ１３に戻り、回帰直線３を１８０度まで回転し終えたならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ１７に進む。即ちＣＰＵ１１は、ステップＳ１３〜Ｓ１６において、重心を通る直線を１度ごとに回転させて各回帰直線３としている。
【００２６】
ステップＳ１７において、ＣＰＵ１１は、データ２から相関係数を算出し、この相関係数と条件付確率により、単一変数または／および変数の組合せの評価数値を算出する。
ＣＰＵ１１は、単一変数または／および変数の組合せを評価数値により降順に並べ替え（Ｓ１８）、並べ替えた単一変数または／および変数の組合せを含む分析結果（図１１参照）を表示部１５に表示すると（Ｓ１９）、図２の処理を終了する。
【００２７】
図７Ａと図７Ｂは、条件を満たす単一変数または／および変数の組合せと、その条件付き確率を抽出する動作を示すフローチャートである。このフローチャートに示した処理は、図２のステップＳ１４の処理に対応する。
【００２８】
ＣＰＵ１１は、回帰直線３の周りのデータを抽出する（Ｓ３０）。次にＣＰＵ１１は、抽出したデータについて変数毎の出現比率を算出する（Ｓ３１）。ここで変数の出現比率とは、この変数の最頻値の比率、または、この変数のヒストグラムのうち個数が多いデータの比率のことをいう。
【００２９】
ＣＰＵ１１は、各変数について、ステップＳ３２〜Ｓ４６の処理を繰り返す。
最初、ＣＰＵ１１は、各変数のうち一つを１個目として選択する（Ｓ３２）。ＣＰＵ１１は、この変数の出現比率が５０％を超えるか否かを判定する（Ｓ３３）。ＣＰＵ１１は、この変数の出現比率が５０％を超えないならば（Ｎｏ）、ステップＳ３４の処理に進み、この変数の出現比率が５０％を超えるならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ３６の処理に進む。但し、変数の出現比率の閾値については、あらかじめ定めた任意の所定の値でもよい。
【００３０】
ステップＳ３４において、ＣＰＵ１１は、指定回数よりも範囲を拡げた回数が大きいか否かを判定する。ＣＰＵ１１は、指定回数よりも範囲を拡げた回数が大きくないならば（Ｎｏ）、この変数の範囲を拡げて（Ｓ３５）、ステップＳ３３の処理に戻る。ＣＰＵ１１は、指定回数よりも範囲を拡げた回数が大きいならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ３６の処理に進む。
【００３１】
ステップＳ３４の変数の範囲を拡げる処理を、図８Ａと図８Ｂを用いて説明する。この図８Ａは、変数Ａのヒストグラムを示している。変数Ａの値の範囲は、式（１）に示すスタージェスの公式を使用することで、好適に範囲を設定することができる。
【数１】
2020154890.tif 000003
【００３２】
データ６３は、変数Ａの最頻値であり、変数Ａが１０〜２０の範囲のデータである。ここではデータ６３の出現比率は５０％以下なので、変数の範囲が拡げられる。
【００３３】
図８Ｂは、変数Ａのデータ６３に加えて、次に多いデータ６４も範囲に加えられたことを示している。なお、この範囲を拡げる処理は、量的データも質的データも同様である。このように単一変数であっても、範囲を拡げることで出現比率を閾値以上にすることができる。
【００３４】
図７Ａに戻り説明を続ける。ステップＳ３６において、ＣＰＵ１１は、該変数の出現比率を条件付き確率として記録する。また、ＣＰＵ１１は、該変数の相関係数を記録し（Ｓ３７）、図７ＢのステップＳ３８の処理に進む。
ＣＰＵ１１は、該変数を除く、その他の変数について、ステップＳ３８〜Ｓ４４の処理を繰り返す。最初、ＣＰＵ１１は、該変数を除く、その他の変数のうち一つを２個目として選択し（Ｓ３８）、１個目に選択した該変数と２個目に選択したその他の変数の組合せの出現比率を算出する（Ｓ３９）。
【００３５】
ＣＰＵ１１は、変数の組合せの出現比率が４０％を超えるか否かを判定する（Ｓ４０）。ＣＰＵ１１は、変数の組合せの出現比率が４０％を超えないならば（Ｎｏ）、ステップＳ４３の処理に進み、変数の組合せの出現比率が４０％を超えるならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ４１の処理に進む。但し、変数の組合せの出現比率の閾値については、あらかじめ定めた任意の所定の値でもよい。
【００３６】
ステップＳ４１において、ＣＰＵ１１は、該変数の出現比率を条件付き確率として記録する。また、ＣＰＵ１１は、該変数の相関係数を記録し（Ｓ４２）、ステップＳ４３の処理に進む。
【００３７】
ステップＳ４３において、ＣＰＵ１１は、該変数を除く、次の変数を２個目として選択する。次にＣＰＵ１１は、該変数を除く、その他の全ての変数について処理を終了したか否か、即ち該変数を除く、次の変数の選択に失敗したか否かを判定する（Ｓ４４）。ＣＰＵ１１は、該変数を除く、その他の全ての変数について処理を終了していないならば（Ｎｏ）、ステップＳ３９に戻り、該変数を除く、その他の全ての変数について処理を終了したならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ４５に進む。
【００３８】
ステップＳ４５において、ＣＰＵ１１は、１個目として次の変数を選択する。次にＣＰＵ１１は、全ての変数について処理を終了したか否か、即ち１個目として次の変数の選択に失敗したか否かを判定する（Ｓ４６）。ＣＰＵ１１は、全ての変数について処理を終了していないならば（Ｎｏ）、図７ＡのステップＳ３３に戻り、全ての変数について処理を終了したならば（Ｙｅｓ）、図７Ｂの処理を終了する。但し、変数の最大選択個数は２個に限定されず、任意の所定の値でもよい。
【００３９】
ステップＳ３９〜Ｓ４０の変数の組合せの抽出処理を、図９Ａと図９Ｂを用いて説明する。この図９Ａは、変数Ａのヒストグラムを示している。データ６１は、変数Ａの最頻値であり、変数Ａが１０〜２０の範囲のデータである。
【００４０】
図９Ｂは、変数Ｚのヒストグラムを示している。データ６２は、変数Ｚの最頻値であり、変数Ｚが２０〜３０の範囲のデータである。
【００４１】
ＣＰＵ１１は、変数Ａの最頻値であるデータ６１を算出して、データ６１の出現比率が５０％を超えるか否かを判定する。ここでは５０％を超えているので、ステップＳ３６に進み、変数の組合せの抽出処理を行う。
【００４２】
次にＣＰＵ１１は、データ６１に係る他の変数Ｂ〜Ｚの最頻値を算出し、変数の組合せの出現比率を算出する。具体的にいうと、変数Ａが１０〜２０の範囲かつ変数Ｂが２０〜３０の範囲の出現比率は４５％である。変数Ａが１０〜２０の範囲かつ変数Ｃが３０〜４０の範囲の出現比率は３０％である。以下同様に、変数Ａが１０〜２０の範囲かつ変数Ｚが２０〜３０の範囲の出現比率は８０％である。このようにＣＰＵ１１は、変数と他の変数との組合せの出現比率を算出する。以下、変数Ｂと変数Ａ，Ｃ〜Ｚとの組み合わせも同様である。ＣＰＵ１１は、これら２つの変数の組合せを評価数値により降順に並べ替えて、表示部に表示する。これによりＣＰＵは、異なる種類の変数であっても、それらの組合せのうち最も出現比率の高いものを機械的に抽出して表示することができる。
【００４３】
図１０は、相関性抽出のための初期設定画面４である。
初期設定画面４は、データ選択コンボボックス４１、目的変数コンボボックス４２、説明変数コンボボックス４３、ＯＫボタン４４、キャンセルボタン４５を含んで構成される。
【００４４】
データ選択コンボボックス４１は、相関性を抽出する対象となる分析データ１６１を選択するコンボボックス（メニュー）であり、ここでは「Ａ装置の稼働ログ」が選択されている。
目的変数コンボボックス４２は、分析データ１６１に含まれる各変数から、目的変数を選択するコンボボックスであり、ここでは「部品交換回数」が選択されている。
【００４５】
説明変数コンボボックス４３は、分析データ１６１に含まれる各変数から、説明変数を選択するコンボボックスであり、ここでは「機械使用時間」が選択されている。
ＯＫボタン４４は、データ選択コンボボックス４１によって選択された分析データ１６１の相関性抽出を実行するためのボタンである。
【００４６】
キャンセルボタン４５は、各コンボボックスで選択された内容をキャンセルして、この初期設定画面４を閉じるためのボタンである。
ユーザがこの初期設定画面４を操作することで、分析データ、目的変数および説明変数を設定することができる。
【００４７】
図１１は、相関性を抽出した分析結果５を示す図である。この分析結果５は、図２のステップＳ１９の処理にて表示される。
この分析結果５は、番号欄と、対象変数欄と、回帰式欄と、評価数値欄と、変数名#1欄および範囲欄#1、変数名#2欄および範囲欄#2を含んでいる。なお、更に右側の変数名#n欄および範囲欄は記載を省略している。
【００４８】
番号欄は、相関性のランキング番号を示している。
対象変数欄は、目的変数名と説明変数名とを示しており、ここでは「部品交換回数×機械使用時間」が示されている。
【００４９】
回帰式欄は、回帰直線の定数と傾き（一次定数）が示されている。ここでは「ｙ＝ａｘ＋ｂ」と記載されているが、実際にはａとｂに具体的な数値が示されている。
評価数値欄は、単一変数または／および変数の組合せの評価数値が示されている。ここで評価数値とは、相関係数と条件付き確率の積である。
【００５０】
各変数名欄には、このランキングに係る単一変数または／および変数の組合せが示されている。この変数名の右側の各範囲欄には、この変数に係る最頻値を与える範囲が示されている。このように、データを構成する各変数の内容を分析者が理解していない場合でも、好適な相関条件となる単一変数または／および変数の組合せを、評価数値の降順のランキング形式で自動抽出できる。
このことにより、様々なデータが混在している場合でもデータの特徴が埋もれることなく、好適な条件を抽出できる。更に、データの中に隠された知見、例えば説明変数がある範囲の時に目的変数に対する影響が大きい等の条件を抽出することができる。本実施形態の場合、図１１に示すように部品交換回数と機械使用時間に関しては、部品番号Ａ０１と湿度が２０〜３０の範囲の条件である時に相関関係が一番高いことがわかる。
【００５１】
《第２の実施形態》
第２の実施形態は、分析データをクラスタ化したのち、各クラスタにおいて重心を求めて、好適な相関条件となる単一変数または／および変数の組合せを抽出するというものである。
【００５２】
図１２は、クラスタ化した分析データの相関性抽出処理を示すフローチャートである。
ＣＰＵ１１は、表示部１５に、目的変数のメニューと説明変数のメニューを選択可能に表示する。ユーザは、表示部１５にメニュー表示された目的変数と説明変数を、入力部１４により選択する（Ｓ５０）。これにより、ＣＰＵ１１は、ステップＳ５１〜Ｓ５９の一連の動作を開始する。
目的変数と説明変数を選択することにより、図１３の２変数の散布図が決定する。分析データ１６１に含まれる各データ２は、この散布図にプロットされている。なお、図１３から図１５までのグラフの横軸は、機械使用時間である。グラフの縦軸は、部品交換回数である。
【００５３】
ＣＰＵ１１は、クラスタ数のｋに２の初期値を設定すると（Ｓ５１）、ステップＳ５２に進み、ｋ−ｍｅａｎｓによりクラスタリングを実施する。
【００５４】
ＣＰＵ１１は、データ個数が３０未満のクラスタ２２が有るか否かを判定する（Ｓ５３）。ここでデータ個数の閾値の３０は一例であり、サンプルに必要な数であればよい。サンプルに必要な数は、分析データ１６１や変数によって可変であってもよい。
【００５５】
ＣＰＵ１１は、クラスタ２２のデータ個数が何れも３０個以上ならば（Ｎｏ）、クラスタ数のｋを一つ増加させて（Ｓ５４）、ステップＳ５２に戻る。ＣＰＵ１１は、クラスタ２２のデータ個数が３０未満のものが有れば（Ｙｅｓ）、ステップＳ５５の処理に進み、その１つ前の（ｋ−１）個のクラスタ２２を処理の対象とする。
【００５６】
クラスタリングを実施した結果の一例を図１４に示す。図１４は、３つのクラスタ２２ａ，２２ｂ，２２ｃに分けられている。各クラスタ２２ａ，２２ｂ，２２ｃは、重心２１ａ，２１ｂ，２１ｃを含んでいる。以下、各クラスタを区別しないときには、単にクラスタ２２と記載する。
ＣＰＵ１１は、各クラスタ２２ａ，２２ｂ，２２ｃの重心２１ａ，２１ｂ，２１ｃから、それぞれ回帰直線３ａ，３ｂ，３ｃを引く。ＣＰＵ１１は、これら回帰直線３ａ，３ｂ，３ｃを同時に回転させながら単一変数または／および変数の組合せの相関係数と条件付確率を求める（Ｓ５６）。これら回帰直線３ａ，３ｂ，３ｃは、後記する図１５に示されている。このステップＳ５６の処理は、図２のステップＳ１３〜Ｓ１６の処理に対応する。
【００５７】
次にＣＰＵ１１は、相関係数と条件付確率により、単一変数または／および変数の組合せの評価数値を算出する（Ｓ５７）。ＣＰＵ１１は、単一変数または／および変数の組合せを評価数値により降順に並べ替え（Ｓ５８）、並べ替えた単一変数または／および変数の組合せを表示部１５に表示し（Ｓ５９）、図１２の処理を終了する。これらステップＳ５７〜Ｓ５９の処理は、図２のステップＳ１７〜Ｓ１９の処理に対応する。
【００５８】
（変形例）
本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば上記した実施形態は、本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることも可能である。
【００５９】
上記の各構成、機能、処理部、処理手段などは、それらの一部または全部を、例えば集積回路などのハードウェアで実現してもよい。上記の各構成、機能などは、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈して実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイルなどの情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（SolidStateDrive）などの記録装置、または、フラッシュメモリカード、ＤＶＤ（DigitalVersatileDisk）などの記録媒体に置くことができる。
【００６０】
各実施形態に於いて、制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
本発明の変形例として、例えば、次の（ａ）〜（ｈ）のようなものがある。
【００６１】
（ａ）  第１の実施形態では、回帰直線を引く点を重心の１点としているが、第２の実施形態のように複数の点から複数の回帰直線を引いてもよく、限定されない。
（ｂ）  クラスタリングの方法は、ｋ−ｍｅａｎｓに限定されず、任意の方法であってもよい。
（ｃ）  抽出する変数の組合せは任意個数でよいが、経験的に３個までが好適である。
（ｄ）  回帰直線の近傍のデータを抽出したのちの条件抽出の方法は、図７Ａと図７Ｂの処理に限定されず、相関ルール抽出手法を使用して、目的変数および説明変数に相関があるものを抽出してもよい。
（ｅ）  回帰直線を回転させるステップは、１度ごとの回転角に限定されず、所定の角度ごとに回転させてもよい。
（ｆ）  回帰直線との偏差が閾値を超えないデータを２５％だけ抽出しているが、２５％に限定されず、任意の割合だけ抽出すればよい。
（ｇ）  相関関数と条件付き確率の積の降順で、単一変数または／および変数の組合せを並び替えてランキング表示しているが、これに限られず、単一変数または／および変数の組合せを相関関数で並び替えてランキング表示してもよい。
（ｈ）  コンピュータは、分析データを構成する複数の変数のうち２つの変数を目的変数および説明変数とする指定を受け付ける。しかし、これに限られず、コンピュータが、分析データを構成する複数の変数のうち２つの変数を目的変数および説明変数として選択してもよい。
【符号の説明】
【００６２】
１  コンピュータ
１１  ＣＰＵ
１２  ＲＯＭ
１３  ＲＡＭ
１４  入力部
１５  表示部
１６  記憶部
１６１  分析データ
１６２  相関性抽出プログラム
２  データ
２１，２１ａ〜２１ｃ  重心
２２ａ〜２２ｃ  クラスタ
３，３ａ〜３ｃ  回帰直線
４  初期設定画面
４１  データ選択コンボボックス
４２  目的変数コンボボックス
４３  説明変数コンボボックス
４４  ＯＫボタン
４５  キャンセルボタン
５  分析結果
【図１】
2020154890.tif 000004
【図２】
2020154890.tif 000005
【図３】
2020154890.tif 000006
【図４】
2020154890.tif 000007
【図５】
2020154890.tif 000008
【図６】
2020154890.tif 000009
【図７Ａ】
2020154890.tif 000010
【図７Ｂ】
2020154890.tif 000011
【図８Ａ】
2020154890.tif 000012
【図８Ｂ】
2020154890.tif 000013
【図９Ａ】
2020154890.tif 000014
【図９Ｂ】
2020154890.tif 000015
【図１０】
2020154890.tif 000016
【図１１】
2020154890.tif 000017
【図１２】
2020154890.tif 000018
【図１３】
2020154890.tif 000019
【図１４】
2020154890.tif 000020
【図１５】
2020154890.tif 000021
【手続補正書】
【提出日】令和1年8月15日(2019.8.15)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータが、
分析データを構成する複数の変数のうち２変数の指定を受け付けるステップと、
前記２変数の散布図において前記分析データの重心を通る各直線を算出するステップと、
各前記直線からの偏差が閾値を超えない各データを抽出するステップと、
各前記データから各相関係数を算出するステップと、
抽出した各前記データから出現比率が所定値よりも大きい単一変数または／および変数の組合せを取り出すステップと、
各前記相関係数と各前記出現比率に基づき、前記単一変数または／および前記変数の組合せを表示部に表示するステップと、
を実施することを特徴とする相関性抽出方法。
【請求項２】
前記コンピュータは、
各前記直線を算出するステップにおいて、重心を通る直線を所定の角度ごとに回転させる、
ことを特徴とする請求項１に記載の相関性抽出方法。
【請求項３】
前記コンピュータが、
前記分析データをクラスタ化するステップを実施したのちに、前記分析データを構成する複数の変数のうち２変数を指定するステップを実施し、
各前記直線は、前記２変数の散布図において、前記分析データの各クラスタの重心を通るものである、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の相関性抽出方法。
【請求項４】
前記コンピュータは、
前記単一変数または／および前記変数の組合せを表示部に表示するステップにおいて、前記単一変数または／および前記変数の組合せを、各前記相関係数と各前記出現比率の積の降順で表示する、
ための請求項１から３のうち何れか１項に記載の相関性抽出方法。
【請求項５】
前記コンピュータは、
前記単一変数または／および前記変数の組合せを表示部に表示するステップにおいて、前記単一変数または／および前記変数の組合せを、各前記相関係数の降順で表示する、
ための請求項１から３のうち何れか１項に記載の相関性抽出方法。
【請求項６】
前記コンピュータは、
前記単一変数または／および前記変数の組合せを取り出すにあたり、前記単一変数または／および前記変数の組合せのデータが所定の階級数に分けられるように設定された各範囲のうち最頻値の範囲における前記データの出現比率が所定値以上ならば、更に他の変数を組み合わせるステップ、
を実施することを特徴とする請求項１から５のうち何れか１項に記載の相関性抽出方法。
【請求項７】
前記コンピュータは、
前記単一変数を取り出すにあたり、前記単一変数のデータが所定の階級数に分けられるように設定された各範囲のうち最頻値の範囲における前記データの出現比率が所定値未満ならば、前記範囲を拡げるステップ、
を実施することを特徴とする請求項１から６のうち何れか１項に記載の相関性抽出方法。
【請求項８】
コンピュータが、
分析データを構成する複数の変数のうち２変数を選択するステップと、
前記２変数の散布図において前記分析データの重心を通る各直線を算出するステップと、
各前記直線からの偏差が閾値を超えない各データを抽出するステップと、
各前記データから各相関係数を算出するステップと、
抽出した各前記データから出現比率が所定値よりも大きい単一変数または／および変数の組合せを取り出すステップと、
各前記相関係数と各前記出現比率に基づき、前記単一変数または／および前記変数の組合せを表示部に表示するステップと、
を実施することを特徴とする相関性抽出方法。
【請求項９】
コンピュータに、
分析データを構成する複数の変数のうち２変数の指定を受け付ける工程、
前記２変数の散布図において前記分析データの重心を通る各直線を算出する工程、
各前記直線からの偏差が閾値を超えない各データを抽出する工程、
各前記データから相関係数を算出する工程、
抽出した各前記データから出現比率が所定値よりも大きい単一変数または／および変数の組合せを取り出す工程、
各前記相関係数と各前記出現比率に基づき、前記単一変数または／および前記変数の組合せを表示部に表示する工程、
を実行させるための相関性抽出プログラム。
【請求項１０】
コンピュータに、
分析データを構成する複数の変数のうち２変数を選択する工程、
前記２変数の散布図において前記分析データの重心を通る各直線を算出する工程、
各前記直線からの偏差が閾値を超えない各データを抽出する工程、
各前記データから相関係数を算出する工程、
抽出した各前記データから出現比率が所定値よりも大きい単一変数または／および変数の組合せを取り出す工程、
各前記相関係数と各前記出現比率に基づき、前記単一変数または／および前記変数の組合せを表示部に表示する工程、
を実行させるための相関性抽出プログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
前記した課題を解決するため、本発明の相関性抽出方法は、コンピュータが、分析データを構成する複数の変数のうち２変数の指定を受け付けるステップと、前記２変数の散布図において前記分析データの重心を通る各直線を算出するステップと、各前記直線からの偏差が閾値を超えない各データを抽出するステップと、各前記データから各相関係数を算出するステップと、抽出した各前記データから出現比率が所定値よりも大きい単一変数または／および変数の組合せを取り出すステップと、各前記相関係数と各前記出現比率に基づき、前記単一変数または／および前記変数の組合せを表示部に表示するステップと、を実施することを特徴とする。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
本発明の相関性抽出プログラムは、コンピュータに、分析データを構成する複数の変数のうち２変数の指定を受け付ける工程、前記２変数の散布図において前記分析データの重心を通る各直線を算出する工程、各前記直線からの偏差が閾値を超えない各データを抽出する工程、各前記データから相関係数を算出する工程、抽出した各前記データから出現比率が所定値よりも大きい単一変数または／および変数の組合せを取り出す工程、各前記相関係数と各前記出現比率に基づき、前記単一変数または／および前記変数の組合せを表示部に表示する工程、を実行させる。
その他の手段については、発明を実施するための形態のなかで説明する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
【図１】相関性抽出方法を実行するコンピュータの構成図である。
【図２】相関性抽出処理を示すフローチャートである。
【図３】選択した２変数の散布図の重心を特定する動作を説明する図である。
【図４】選択した２変数の散布図の重心を通る直線を引く動作を説明する図である。
【図５】直線との偏差が閾値を超えないデータを抽出する動作を説明する図である。
【図６】抽出したデータから、条件を満たすものに絞り込む動作を説明する図である。
【図７Ａ】条件を満たす単一変数または／および変数の組合せと、その条件付き確率を抽出する動作を示すフローチャート（その１）である。
【図７Ｂ】条件を満たす単一変数または／および変数の組合せと、その条件付き確率を抽出する動作を示すフローチャート（その２）である。
【図８Ａ】変数Ａのヒストグラムである。
【図８Ｂ】変数Ａの範囲を拡げる動作を示す図である。
【図９Ａ】変数Ａの最頻値により、この変数Ａの出現比率を決定する図である。
【図９Ｂ】変数Ｚの最頻値により、この変数Ｚの出現比率を決定する図である。
【図１０】相関性抽出のための初期設定画面である。
【図１１】相関性を抽出した結果を示す図である。
【図１２】クラスタ化した分析データの相関性抽出処理を示すフローチャートである。
【図１３】選択した２変数の散布図を説明する図である。
【図１４】選択した２変数の散布図において分析データをクラスタ化し、各クラスタの重心を特定する動作を説明する図である。
【図１５】選択した２変数の散布図の各クラスタにおける直線を特定する動作を説明する図である。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１９】
ステップＳ１２において、ＣＰＵ１１は、重心２１を通る線を引き、これを直線３とする。これにより、ＣＰＵ１１は、機械使用時間と部品交換回数の散布図における重心を通る各直線を算出する。次にＣＰＵ１１は、ステップＳ１３〜Ｓ１６において、直線３の回転処理を行う。この線について、図４のグラフを用いて説明する。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２０】
図４は、選択した２変数の散布図の重心２１を通る直線３を引く動作を説明する図である。具体的にいうと、ＣＰＵ１１は、重心２１を通る直線３を引く。更にＣＰＵ１１は、この直線３を０度から１度ずつ回転させ、１８０度になるまで繰り返す。但し、回転角は１度ごとに限定されず、所定の角度ごとに回転させてもよい。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２１】
この回転処理ごとに、ＣＰＵ１１は、全ての分析データ１６１のうち直線３に結びつくデータ２が所定割合（例えば２５％）になるように抽出する（Ｓ１３）。このデータ２の抽出処理について、図５のグラフを用いて説明する。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２２】
図５は、直線３との偏差が閾値を超えないデータ２を抽出する動作を説明する図である。ＣＰＵ１１は、各データ２と直線３との偏差を算出し、この偏差が閾値を超えないデータ２の数が、例えば分析データ１６１に含まれるデータ２の数の２５％になるよう閾値を設定し、データ２を抽出する。具体的にいうと、ＣＰＵ１１は、各データ２に、このデータ２と直線３との偏差とを対応付ける。更にＣＰＵ１１は、直線３との偏差の昇順で各データ２を並べ替え、偏差が小さいものから順に２５％分のデータ２を抽出すればよい。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２４】
具体的にいうと、ステップＳ１４において、ＣＰＵ１１は、直線３との偏差が閾値を超えないデータ２を抽出し、そのときのデータ２に共通する条件や特徴などを抽出する。ここで共通する条件や特徴とは、例えば生産地域が同一であることや、生産地域および使用地域が同一であること等である。抽出されるデータ数が多いほど、信頼性の高い相関が導出される。よって、信頼性の高い相関が導出される条件を用いることで、必要な条件を自動で抽出可能である。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２５】
ＣＰＵ１１は、直線３を更に１度回転させ（Ｓ１５）、１８０度まで回転し終えたか否かを判定する（Ｓ１６）。ＣＰＵ１１は、直線３を１８０度まで回転し終えていないならば（Ｎｏ）、ステップＳ１３に戻り、直線３を１８０度まで回転し終えたならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ１７に進む。即ちＣＰＵ１１は、ステップＳ１３〜Ｓ１６において、重心を通る直線を１度ごとに回転させて各直線３としている。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２８】
ＣＰＵ１１は、直線３の周りのデータを抽出する（Ｓ３０）。次にＣＰＵ１１は、抽出したデータについて変数毎の出現比率を算出する（Ｓ３１）。ここで変数の出現比率とは、この変数の最頻値の比率、または、この変数のヒストグラムのうち個数が多いデータの比率のことをいう。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４７】
図１１は、相関性を抽出した分析結果５を示す図である。この分析結果５は、図２のステップＳ１９の処理にて表示される。
この分析結果５は、番号欄と、対象変数欄と、直線式欄と、評価数値欄と、変数名#1欄および範囲欄#1、変数名#2欄および範囲欄#2を含んでいる。なお、更に右側の変数名#n欄および範囲欄は記載を省略している。
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４９】
直線式欄は、直線の定数と傾き（一次定数）が示されている。ここでは「ｙ＝ａｘ＋ｂ」と記載されているが、実際にはａとｂに具体的な数値が示されている。
評価数値欄は、単一変数または／および変数の組合せの評価数値が示されている。ここで評価数値とは、相関係数と条件付き確率の積である。
【手続補正１４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５６】
クラスタリングを実施した結果の一例を図１４に示す。図１４は、３つのクラスタ２２ａ，２２ｂ，２２ｃに分けられている。各クラスタ２２ａ，２２ｂ，２２ｃは、重心２１ａ，２１ｂ，２１ｃを含んでいる。以下、各クラスタを区別しないときには、単にクラスタ２２と記載する。
ＣＰＵ１１は、各クラスタ２２ａ，２２ｂ，２２ｃの重心２１ａ，２１ｂ，２１ｃから、それぞれ直線３ａ，３ｂ，３ｃを引く。ＣＰＵ１１は、これら直線３ａ，３ｂ，３ｃを同時に回転させながら単一変数または／および変数の組合せの相関係数と条件付確率を求める（Ｓ５６）。これら直線３ａ，３ｂ，３ｃは、後記する図１５に示されている。このステップＳ５６の処理は、図２のステップＳ１３〜Ｓ１６の処理に対応する。
【手続補正１５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６１】
（ａ）  第１の実施形態では、直線を引く点を重心の１点としているが、第２の実施形態のように複数の点から複数の直線を引いてもよく、限定されない。
（ｂ）  クラスタリングの方法は、ｋ−ｍｅａｎｓに限定されず、任意の方法であってもよい。
（ｃ）  抽出する変数の組合せは任意個数でよいが、経験的に３個までが好適である。
（ｄ）  直線の近傍のデータを抽出したのちの条件抽出の方法は、図７Ａと図７Ｂの処理に限定されず、相関ルール抽出手法を使用して、目的変数および説明変数に相関があるものを抽出してもよい。
（ｅ）  直線を回転させるステップは、１度ごとの回転角に限定されず、所定の角度ごとに回転させてもよい。
（ｆ）  直線との偏差が閾値を超えないデータを２５％だけ抽出しているが、２５％に限定されず、任意の割合だけ抽出すればよい。
（ｇ）  相関係数と条件付き確率の積の降順で、単一変数または／および変数の組合せを並び替えてランキング表示しているが、これに限られず、単一変数または／および変数の組合せを相関係数で並び替えてランキング表示してもよい。
（ｈ）  コンピュータは、分析データを構成する複数の変数のうち２つの変数を目的変数および説明変数とする指定を受け付ける。しかし、これに限られず、コンピュータが、分析データを構成する複数の変数のうち２つの変数を目的変数および説明変数として選択してもよい。
【手続補正１６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６２】
１  コンピュータ
１１  ＣＰＵ
１２  ＲＯＭ
１３  ＲＡＭ
１４  入力部
１５  表示部
１６  記憶部
１６１  分析データ
１６２  相関性抽出プログラム
２  データ
２１，２１ａ〜２１ｃ  重心
２２ａ〜２２ｃ  クラスタ
３，３ａ〜３ｃ  直線
４  初期設定画面
４１  データ選択コンボボックス
４２  目的変数コンボボックス
４３  説明変数コンボボックス
４４  ＯＫボタン
４５  キャンセルボタン
５  分析結果
【手続補正１８】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図７Ａ
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図７Ａ】
2020154890.tif 000022
【手続補正１９】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１１】
2020154890.tif 000023
【手続補正２０】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１２】
2020154890.tif 000024