(57)【要約】【課題】データセットに含まれるパラメータの次元が異なる場合でも、有効なダミーデータを生成して追加することができるデータ生成装置等を提供する。【解決手段】複数のパラメータのそれぞれに１個以上のデータを含み、１個以上のデータを識別するためのデータＩＤが割り当てられたデータセットに対し、１以上の数のデータＩＤを新たに生成し（Ｓ１０１）、複数のパラメータのそれぞれについての新たなデータとなるダミーデータを、１個以上のデータに基づいて、新たに生成したデータＩＤの数だけ生成し（Ｓ１０２）、複数のパラメータのそれぞれについて、新たに生成したデータＩＤの数だけ、乱数を発生させ（Ｓ１０３）、複数のパラメータのそれぞれについて、発生させた乱数をソートすることで、乱数に対応づけられていたダミーデータを並び替え（Ｓ１０４）、並び替えた前記ダミーデータに、新たに生成したデータＩＤを割り当てる（Ｓ１０５）。【選択図】図９
2020135700.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセッサと、
メモリと、を備え、
前記プロセッサは、前記メモリを用いて、
複数のパラメータのそれぞれに１個以上のデータを含み、前記１個以上のデータを識別するためのデータＩＤが割り当てられたデータセットに対し、１以上の数のデータＩＤを新たに生成し、
前記複数のパラメータのそれぞれについての新たなデータとなるダミーデータを、前記１個以上のデータに基づいて、前記１以上の数だけ生成し、
前記複数のパラメータのそれぞれについて、前記１以上の数だけ、乱数を発生させ、
前記複数のパラメータのそれぞれについて、発生させた前記乱数をソートすることで、前記乱数に対応づけられていた前記ダミーデータを並び替え、
並び替えた前記ダミーデータに、新たに生成した前記１以上の数のデータＩＤを割り当てる、
データ生成装置。
【請求項２】
前記プロセッサは、
前記ダミーデータを生成する場合、前記１個以上のデータにより示される値を含む所定範囲にあるデータ範囲を、前記１以上の数で均等に分割することにより、前記ダミーデータを、前記１以上の数だけ生成する、
請求項１に記載のデータ生成装置。
【請求項３】
前記データセットは、前記複数のパラメータのそれぞれについて、２個以上のデータを含み、
前記プロセッサは、
前記ダミーデータを生成する場合、前記２個以上のデータにより示される上限値及び下限値により定められるデータ範囲を、前記１以上の数で均等に分割することにより、前記ダミーデータを、前記１以上の数だけ生成する、
請求項１に記載のデータ生成装置。
【請求項４】
前記データセットは、前記複数のパラメータのそれぞれについて、２個以上のデータを含み、
前記プロセッサは、
前記ダミーデータを生成する場合、前記２個以上のデータにより示される値により算出される所定の確率分布に従って決定される値を割り振ることにより、前記ダミーデータを、前記１以上の数だけ生成する、
請求項１に記載のデータ生成装置。
【請求項５】
前記プロセッサは、
さらに、前記複数のパラメータの数が前記１個以上のデータの数を超えるか否かを判定し、
前記１以上の数のデータＩＤを新たに生成する際、前記複数のパラメータの数が前記１個以上のデータの数を超えると判定した場合、前記複数のパラメータの数と前記１個以上のデータの数の差以上の数のデータＩＤを新たに生成し、
前記１以上の数のデータＩＤを割り当てる際、並び替えた前記ダミーデータに、新たに生成した前記差以上の数のデータＩＤを割り当てることにより、前記差以上の数のデータＩＤが割り当てられた当該ダミーデータを含む前記データセットを、マハラノビス解析の単位空間を生成するための単位データとする、
請求項１〜４のいずれか１項に記載のデータ生成装置。
【請求項６】
前記プロセッサは、
さらに、前記１以上の数のデータＩＤが割り当てられた当該ダミーデータを含む前記データセットを用いて、所定の評価関数により、精度の改善率を示す評価値を算出し、
前記評価値が閾値より小さい場合、当該データセットに対し、さらに、前記１以上の数のデータＩＤを新たに生成する処理から、並び替えた前記ダミーデータに、新たに生成した前記１以上の数のデータＩＤを割り当てる処理を行い、前記所定の評価関数により、前記精度の改善率を示す評価値を算出する、
請求項１〜４のいずれか１項に記載のデータ生成装置。
【請求項７】
複数のパラメータのそれぞれに１個以上のデータを含み、前記１個以上のデータを識別するためのデータＩＤが割り当てられたデータセットに対し、１以上の数のデータＩＤを新たに生成し、
前記複数のパラメータのそれぞれについての新たなデータとなるダミーデータを、前記１個以上のデータに基づいて、前記１以上の数だけ生成し、
前記複数のパラメータのそれぞれについて、前記１以上の数だけ、乱数を発生させ、
前記複数のパラメータのそれぞれについて、発生させた前記乱数をソートすることで、前記乱数に対応づけられていた前記ダミーデータを並び替え、
並び替えた前記ダミーデータに、新たに生成した前記１以上の数のデータＩＤを割り当てる、
データ生成方法。
【請求項８】
複数のパラメータのそれぞれに１個以上のデータを含み、前記１個以上のデータを識別するためのデータＩＤが割り当てられたデータセットに対し、１以上の数のデータＩＤを新たに生成し、
前記複数のパラメータのそれぞれについての新たなデータとなるダミーデータを、前記１個以上のデータに基づいて、前記１以上の数だけ生成し、
前記複数のパラメータのそれぞれについて、前記１以上の数だけ、乱数を発生させ、
前記複数のパラメータのそれぞれについて、発生させた前記乱数をソートすることで、前記乱数に対応づけられていた前記ダミーデータを並び替え、
並び替えた前記ダミーデータに、新たに生成した前記１以上の数のデータＩＤを割り当てる、
ことをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、データ生成装置、データ生成方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば特許文献１には、データセットに含まれる特徴量データの個数が特徴量の個数に満たない場合に、新しい特徴量データを生成し、データセットに追加する技術が提案されている。これにより、特徴量データの個数が特徴量の個数に満たなかったデータセットから、データ項目となる特徴量の数に応じた逆行列計算を行うことができるので、マハラノビス距離の計算を行うことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−３３４７５５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に開示されている技術では、データセットに含まれる複数の特徴量を入れ替えてダミーデータを生成するため、複数の特徴量の次元が同じか無次元である必要がある。つまり、特許文献１に開示されている技術では、複数の特徴量すなわちデータ項目を示すパラメータにおいて次元が異なる場合、有効なダミーデータを生成できないという課題がある。
【０００５】
本開示は、上述の事情を鑑みてなされたもので、データセットに含まれるパラメータの次元が異なる場合でも、有効なダミーデータを生成して追加することができるデータ生成装置等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、本開示の一形態に係るデータ生成装置は、プロセッサと、メモリと、を備え、前記プロセッサは、前記メモリを用いて、複数のパラメータのそれぞれに１個以上のデータを含み、前記１個以上のデータを識別するためのデータＩＤが割り当てられたデータセットに対し、１以上の数のデータＩＤを新たに生成し、前記複数のパラメータのそれぞれについての新たなデータとなるダミーデータを、前記１個以上のデータに基づいて、前記１以上の数だけ生成し、前記複数のパラメータのそれぞれについて、前記１以上の数だけ、乱数を発生させ、前記複数のパラメータのそれぞれについて、発生させた前記乱数をソートすることで、前記乱数に対応づけられていた前記ダミーデータを並び替え、並び替えた前記ダミーデータに、新たに生成した前記１以上の数のデータＩＤを割り当てる。
【０００７】
なお、これらの全般的または具体的な態様は、装置、方法、システム、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータで読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、装置、方法、システム、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
【発明の効果】
【０００８】
本開示のデータ生成装置等によれば、データセットに含まれるパラメータの次元が異なる場合でも、有効なダミーデータを生成して追加することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施の形態におけるデータ生成装置の一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、実施の形態におけるデータセットの一例を示す図である。
【図３】図３は、図１に示す演算部の詳細機能構成の一例を示すブロック図である。
【図４】図４は、実施の形態におけるデータセットに設定される、新たに生成されたデータＩＤの一例を示す図である。
【図５】図５は、実施の形態におけるデータセットに追加するために生成したダミーデータの一例を示す図である。
【図６】図６は、実施の形態における乱数発生部により発生される乱数の一例を示す図である。
【図７】図７は、図６に示す表に含まれる乱数をソートすることでダミーデータが並び替えられることを説明するための図である。
【図８】図８は、実施の形態におけるダミーデータが追加されたデータセットの一例を示す図である。
【図９】図９は、実施の形態におけるデータ生成装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、実施例２におけるデータセットの一例を示す図である。
【図１１】図１１は、実施例２におけるデータセットに設定される、新たに生成されたデータＩＤの一例を示す図である。
【図１２】図１２は、実施例２におけるデータセットに追加するために生成したダミーデータの一例を示す図である。
【図１３】図１３は、実施例２における発生された乱数の一例を示す図である。
【図１４】図１４は、図１３に示す表に含まれる乱数をソートすることでダミーデータが並び替えられることを説明するための図である。
【図１５】図１５は、実施例２におけるダミーデータが追加されたデータセットの一例を示す図である。
【図１６】図１６は、実施例２におけるダミーデータが追加されたデータセットの別の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
（本開示の基礎となった知見）
マハラノビス距離に基づいて、正常または異常の判定を行うことができる方法としてＭＴ法（マハラノビス・タグチ法）が知られている。ＭＴ法では、基準とみなすデータの群である単位空間として、正常で均質な状態のデータを用意し、その状態が持つパターンからのズレをマハラノビス距離として数値化する。そして、判定対象のデータのマハラノビス距離を計算し、単位空間からの離れ具合から、判定対象のデータが正常または異常であるかを判定する。なお、ＭＴ法はＭＴシステムとも称される。
【００１１】
マハラノビス距離は、相関性も考慮した多次元の距離であり、マハラノビス距離の計算を行うためには、単位空間のデータの群のデータ項目となる特徴量の数に応じた逆行列計算等が必要になる。このため、マハラノビス距離の計算を行うためには、データセットに含まれる特徴量それぞれについてのデータの個数が、特徴量の個数以上である必要がある。
【００１２】
ところで、上述した特許文献１に開示されている技術では、データセットに含まれる特徴量データの個数が特徴量の個数に満たない場合に、新しい特徴量データを生成し、追加する技術が提案されている。より具体的には、特許文献１では、特徴量データの個数が特徴量の個数に満たない場合に、特徴量の順序をランダムに並び替えることで、当該特徴量についての既存の特徴量データが並び替えられた新しい特徴量データを生成する。そして、生成した新しい特徴量データをデータセットに追加する。
【００１３】
しかしながら、特許文献１に開示されている技術では、データセットに含まれる複数の特徴量を入れ替えてダミーデータを生成するため、複数の特徴量の次元が同じか無次元である必要がある。つまり、特許文献１に開示されている技術では、複数の特徴量すなわちデータ項目を示すパラメータにおいて次元が異なる場合、有効なダミーデータを生成できないという課題がある。
【００１４】
そこで、本開示は、データセットに含まれるパラメータの次元が異なる場合でも、有効なダミーデータを生成して追加することができるデータ生成装置等を提供することを目的とする。
【００１５】
すなわち、本開示の一形態に係るデータ生成装置は、プロセッサと、メモリと、を備え、前記プロセッサは、前記メモリを用いて、複数のパラメータのそれぞれに１個以上のデータを含み、前記１個以上のデータを識別するためのデータＩＤが割り当てられたデータセットに対し、１以上の数のデータＩＤを新たに生成し、前記複数のパラメータのそれぞれについての新たなデータとなるダミーデータを、前記１個以上のデータに基づいて、前記１以上の数だけ生成し、前記複数のパラメータのそれぞれについて、前記１以上の数だけ、乱数を発生させ、前記複数のパラメータのそれぞれについて、発生させた前記乱数をソートすることで、前記乱数に対応づけられていた前記ダミーデータを並び替え、並び替えた前記ダミーデータに、新たに生成した前記１以上の数のデータＩＤを割り当てる。
【００１６】
この構成により、データセットに含まれるパラメータごとに、必要数のダミーデータを既存のデータに基づき新たに生成し、生成したダミーデータに並行して生成した乱数を紐づけ、乱数をパラメータごとにソートさせることでダミーデータを並び替える。ソートした乱数に基づき並び替えることで、ランダムで均一なダミーデータをデータセットに追加することができる。このように、データセットに含まれる既存のデータに基づき新たに生成したダミーデータを、データセットに追加するので、データセットに含まれるパラメータの次元が異なる場合でも、有効なダミーデータを生成して追加することができる。
【００１７】
また、例えば、前記プロセッサは、前記ダミーデータを生成する場合、前記１個以上のデータにより示される値を含む所定範囲にあるデータ範囲を、前記１以上の数で均等に分割することにより、前記ダミーデータを、前記１以上の数だけ生成するとしてもよい。
【００１８】
このように、データセットに含まれる既存のデータに基づくデータ範囲を、均等に分割してダミーデータを生成するので、ランダムで均一なダミーデータを生成できる。
【００１９】
また、例えば、前記データセットは、前記複数のパラメータのそれぞれについて、２個以上のデータを含み、前記プロセッサは、前記ダミーデータを生成する場合、前記２個以上のデータにより示される上限値及び下限値により定められるデータ範囲を、前記１以上の数で均等に分割することにより、前記ダミーデータを、前記１以上の数だけ生成するとしてもよい。
【００２０】
このように、データセットに含まれる既存のデータに基づくデータ範囲を、均等に分割してダミーデータを生成するので、ランダムで均一なダミーデータを生成できる。
【００２１】
また、例えば、前記データセットは、前記複数のパラメータのそれぞれについて、２個以上のデータを含み、前記プロセッサは、前記ダミーデータを生成する場合、前記２個以上のデータにより示される値により算出される所定の確率分布に従って決定される値を割り振ることにより、前記ダミーデータを、前記１以上の数だけ生成するとしてもよい。
【００２２】
このように、データセットに含まれる既存のデータに基づくデータ範囲を、確率分布に従い分割してダミーデータを生成するので、既存のデータの分布に近似するダミーデータを生成できる。
【００２３】
また、例えば、前記プロセッサは、さらに、前記複数のパラメータの数が前記１個以上のデータの数を超えるか否かを判定し、前記１以上の数のデータＩＤを新たに生成する際、前記複数のパラメータの数が前記１個以上のデータの数を超えると判定した場合、前記複数のパラメータの数と前記１個以上のデータの数の差以上の数のデータＩＤを新たに生成し、前記１以上の数のデータＩＤを割り当てる際、並び替えた前記ダミーデータに、新たに生成した前記差以上の数のデータＩＤを割り当てることにより、前記差以上の数のデータＩＤが割り当てられた当該ダミーデータを含む前記データセットを、マハラノビス解析の単位空間を生成するための単位データとするとしてもよい。
【００２４】
これにより、データセットに含まれるパラメータそれぞれについてのデータの数を、パラメータの数以上とすることができるので、ダミーデータを生成して追加したデータセットをマハラノビス距離の計算を行うための単位データとすることができる。
【００２５】
また、例えば、前記プロセッサは、さらに、前記１以上の数のデータＩＤが割り当てられた当該ダミーデータを含む前記データセットを用いて、所定の評価関数により、精度の改善率を示す評価値を算出し、前記評価値が閾値より小さい場合、当該データセットに対し、さらに、前記１以上の数のデータＩＤを新たに生成する処理から、並び替えた前記ダミーデータに、新たに生成した前記１以上の数のデータＩＤを割り当てる処理を行い、前記所定の評価関数により、前記精度の改善率を示す評価値を算出するとしてもよい。
【００２６】
これにより、評価関数による評価値を用いて、必要数のダミーデータを生成してデータセットに追加することができる。
【００２７】
また、本開示の一形態に係るデータ生成方法は、複数のパラメータのそれぞれに１個以上のデータを含み、前記１個以上のデータを識別するためのデータＩＤが割り当てられたデータセットに対し、１以上の数のデータＩＤを新たに生成し、前記複数のパラメータのそれぞれについての新たなデータとなるダミーデータを、前記１個以上のデータに基づいて、前記１以上の数だけ生成し、前記複数のパラメータのそれぞれについて、前記１以上の数だけ、乱数を発生させ、前記複数のパラメータのそれぞれについて、発生させた前記乱数をソートすることで、前記乱数に対応づけられていた前記ダミーデータを並び替え、並び替えた前記ダミーデータに、新たに生成した前記１以上の数のデータＩＤを割り当てる。
【００２８】
また、本開示の一形態に係るプログラムは、複数のパラメータのそれぞれに１個以上のデータを含み、前記１個以上のデータを識別するためのデータＩＤが割り当てられたデータセットに対し、１以上の数のデータＩＤを新たに生成し、前記複数のパラメータのそれぞれについての新たなデータとなるダミーデータを、前記１個以上のデータに基づいて、前記１以上の数だけ生成し、前記複数のパラメータのそれぞれについて、前記１以上の数だけ、乱数を発生させ、前記複数のパラメータのそれぞれについて、発生させた前記乱数をソートすることで、前記乱数に対応づけられていた前記ダミーデータを並び替え、並び替えた前記ダミーデータに、新たに生成した前記１以上の数のデータＩＤを割り当てる、ことをコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００２９】
以下で説明する実施の形態は、いずれも本開示の一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、構成要素、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。また全ての実施の形態において、各々の内容を組み合わせることもできる。
【００３０】
（実施の形態）
以下では、図面を参照しながら、実施の形態におけるデータ生成装置等の説明を行う。
【００３１】
［データ生成装置１］
図１は、本実施の形態におけるデータ生成装置１の一例を示すブロック図である。
【００３２】
データ生成装置１は、複数のパラメータのそれぞれに１個以上のデータを含み、当該１個以上のデータを識別するためのデータＩＤが割り当てられたデータセットに対して、ダミーデータを生成して追加するためのものである。データ生成装置１は、ＣＰＵなどのプロセッサ（マイクロプロセッサ）、メモリ等を備えるコンピュータで実現される。より具体的には、データ生成装置１は、例えば図１に示すように、演算部１０と、メモリ１１と、入力部１２と、出力部１３とを備える。なお、データ生成装置１が入力部１２及び出力部１３を備えることは必須ではない。
【００３３】
ここで、データセットの配列の一例としては、表形式に配列されていることが挙げられる。この場合、表の列ラベルまたはカラムを示すデータ項目名がパラメータに対応し、表の行ラベルまたはレコードを示す名称がデータＩＤに対応する。表のセルまたはフィールドがデータに対応する。
【００３４】
図２は、本実施の形態におけるデータセット３００の一例を示す図である。図２に示す例では、データセット３００は、表の列ラベルとして示される説明１〜説明４及び目的からなる複数のパラメータと、複数のパラメータそれぞれについて、表のセルとして示される１００からなる１個以上のデータ（サンプルデータと称する）とを含む。また、データセット３００は、さらに、１００からなる１個以上のサンプルデータを識別するためのデータＩＤであって表の行ラベルとして示されるサンプルという名称を含んでいる。図２では、表の列ラベルとして示される複数のパラメータである説明１〜説明４、目的の一例として、温度、時間、速度、粘度、膜厚が示されている。また、説明１〜説明４におけるサンプルデータと目的におけるサンプルデータとは、次元が異なっている。
【００３５】
［入力部１２］
入力部１２は、複数のパラメータのそれぞれに１個以上のデータを含み、前記１個以上のデータを識別するためのデータＩＤが割り当てられたデータセットが入力される。
【００３６】
［メモリ１１］
メモリ１１は、記憶媒体の一例であり、例えば、ハードディスクドライブまたはソリッドステートドライブ等の書き換え可能な不揮発性のメモリで構成される。本実施の形態では、メモリ１１は、入力部１２に入力されたデータセットを記憶する。
【００３７】
また、メモリ１１は、後述する本実施におけるデータ生成方法のプログラム、データ生成の際に演算した演算結果等が記憶されていてもよい。
【００３８】
［演算部１０］
図３は、図１に示す演算部１０の詳細機能構成の一例を示すブロック図である。
【００３９】
演算部１０は、例えば、ＣＰＵなどのプロセッサ（マイクロプロセッサ）である。演算部１０は、メモリ１１などを用いて、入力されたデータセットに基づきダミーデータを新たに生成し、乱数を利用して配列したダミーデータをデータセットに追加する。本実施の形態では、演算部１０は、図３に示すように生成部１０１と、乱数発生部１０２と、配列部１０３とを備える。
【００４０】
＜生成部１０１＞
生成部１０１は、入力されたデータセットに対し、１以上の数のデータＩＤを新たに生成するとともに、入力されたデータセットに基づいて、生成したデータＩＤの数と同じ数のサンプルデータを、複数のパラメータそれぞれについて生成する。本実施の形態では、生成部１０１は、図２に示すように、データＩＤ生成部１０１１と、ダミーデータ生成部１０１２とを備える。
【００４１】
≪データＩＤ生成部１０１１≫
データＩＤ生成部１０１１は、複数のパラメータのそれぞれに１個以上のデータを含み、前記１個以上のデータを識別するためのデータＩＤが割り当てられたデータセットに対し、１以上の数のデータＩＤを新たに生成する。
【００４２】
なお、データ生成装置１が、データセットから、マハラノビス解析の単位空間を生成するための単位データを生成する場合には、データＩＤ生成部１０１１は、次のように動作してもよい。すなわち、データＩＤ生成部１０１１は、当該データセットに含まれる複数のパラメータの数が、当該データセットに含まれる１個以上のデータの数を超えるか否かを判定してもよい。そして、データＩＤ生成部１０１１は、複数のパラメータの数が当該１個以上のデータの数を超えると判定した場合、複数のパラメータの数と当該１個以上のデータの数の差以上の数のデータＩＤを新たに生成してもよい。
【００４３】
ここで、図２及び図４を用いて具体例について説明する。図４は、本実施の形態におけるデータセット３００に設定される、新たに生成されたデータＩＤの一例を示す図である。図４では、４つのデータＩＤが新たに生成された場合の例が示されている。
【００４４】
データＩＤ生成部１０１１は、図２に示すデータセット３００にダミーデータを追加するため、ダミー１〜４（行ラベル）と称する４つのデータＩＤを新たに生成する。そして、データＩＤ生成部１０１１は、図４に示す表３０１のように、新たに生成したダミー１〜４（行ラベル）を、サンプル（行ラベル）の下位置に設定する。データＩＤ生成部１０１１は、ダミー１〜４における複数のパラメータそれぞれにおいて、データを含めるための空のセルを設定してもよい。
【００４５】
なお、図４に示す例では、図２に示すデータセット３００に含まれるパラメータの数（５つ）と、サンプルと称するデータＩＤの数（１つ）との差以上の数（４つ）のデータＩＤすなわちダミー１〜４を生成しているが、これに限らない。マハラノビス解析の単位空間を生成するための単位データを生成する場合には、４以上のデータＩＤを生成する必要があるが、新たに生成するデータＩＤの数は、１以上であれば、２または３であっても、５以上であってもよい。つまり、新たに生成するデータＩＤの数は、ダミーデータを生成する目的に応じて適宜決定すればよい。
【００４６】
≪ダミーデータ生成部１０１２≫
ダミーデータ生成部１０１２は、データセットに含まれる複数のパラメータのそれぞれについての新たなデータとなるダミーデータを、データセットに含まれる１個以上のデータに基づいて、新たに生成されたデータＩＤの数である当該１以上の数だけ生成する。
【００４７】
ここで、ダミーデータ生成部１０１２は、データセットに含まれる１個以上のデータにより示される値を含む所定範囲にあるデータ範囲を、新たに生成されたデータＩＤの数である当該１以上の数で均等に分割することにより、ダミーデータを、当該１以上の数だけ生成してもよい。また、ダミーデータ生成部１０１２は、当該データセットに含まれる２個以上のデータにより示される上限値及び下限値により定められるデータ範囲を、新たに生成されたデータＩＤの数である当該１以上の数で均等に分割することにより、ダミーデータを、当該１以上の数だけ生成してもよい。データセットにおいて、複数のパラメータのそれぞれについて２個以上のデータが含まれる場合、ダミーデータ生成部１０１２は、上記のいずれの方法でダミーデータを生成してもよい。
【００４８】
なお、ダミーデータ生成部１０１２がダミーデータを生成する方法は、上記のように、データ範囲を均等に分割する方法に限らず、正規分布などの所定の確率分布に従ってデータ範囲を分割する方法でもよい。すなわち、ダミーデータ生成部１０１２は、データセットに含まれる２個以上のデータにより示される値により算出される所定の確率分布に従って決定される値を割り振ることにより、ダミーデータを、新たに生成されたデータＩＤの数である当該１以上の数だけ生成してもよい。
【００４９】
また、異常値などデータセットに含めることが不適当なデータがある場合、ダミーデータ生成部１０１２は、不適当なデータを除外したデータ範囲を用いて、ダミーデータを新たに生成すればよい。さらに、このような場合、サンプルデータの中心値を用いて、不適当なデータを除外したデータ範囲から、ダミーデータを新たに生成してもよい。
【００５０】
以下、ダミーデータ生成部１０１２により生成されるダミーデータについて、図５を用いて説明する。
【００５１】
図５は、本実施の形態におけるデータセット３００に追加するために生成したダミーデータの一例を示す図である。図５では、図２に示すデータセット３００に含まれる５つのパラメータそれぞれについて４つのダミーデータが新たに生成された場合の例が示されている。
【００５２】
ダミーデータ生成部１０１２は、図５の表３０２に示されるように、図２に示すデータセット３００の５つのパラメータそれぞれについて、４つのダミーデータを新たに生成する。図５に示す例では、ダミーデータ生成部１０１２は、図２に示すデータセット３００の５つのパラメータそれぞれについて含まれる１つのサンプルデータにより示される値に基づき、点線枠内に示されるダミーデータを新たに生成している。
【００５３】
より具体的には、例えば温度である説明１で示されるパラメータに含まれるサンプルデータの値が１００である。したがって、温度である説明１で示されるパラメータでは、ダミーデータ生成部１０１２は、１００を除く１００の前後の値を含む所定範囲を均等に分割した値９８、９９、１０１、１０２を４つのダミーデータとして生成している。また、例えば時間である説明２で示されるパラメータでは、ダミーデータ生成部１０１２は、サンプルデータの値１００を除く１００の前後の値を含む所定範囲を均等に分割した値９６、９８、１０２、１０４を４つのダミーデータとして生成している。また、例えば速度である説明３で示されるパラメータでは、ダミーデータ生成部１０１２は、サンプルデータの値１００を除く１００の前後の値を含む所定範囲を均等に分割した値９０、９５、１０５、１１０を４つのダミーデータとして生成している。また、例えば粘度である説明４で示されるパラメータでは、ダミーデータ生成部１０１２は、サンプルデータの値１００を除く１００の前後の値を含む所定範囲を均等に分割した値８０、９０、１１０、１２０を４つのダミーデータとして生成している。同様に、例えば膜厚である目的で示されるパラメータでは、ダミーデータ生成部１０１２は、サンプルデータの値１００を除く１００の前後の値を含む所定範囲を均等に分割した値９４、９７、１０３、１０６を４つのダミーデータとして生成している。
【００５４】
なお、図５に示す例では、ダミーデータ生成部１０１２は、データセット３００に含まれる当該サンプルデータの値の前後の値を含む所定範囲を均等に分割することで、ダミーデータを生成するとして説明したが、これに限らない。ダミーデータ生成部１０１２は、データセット３００に含まれる１つのサンプルデータの値により算出される所定の確率分布に従って決定される値を割り振ることにより、ダミーデータを生成してもよい。
【００５５】
＜乱数発生部１０２＞
乱数発生部１０２は、当該データセットに含まれる複数のパラメータのそれぞれについて、前記１以上の数だけ、乱数を発生させる。
【００５６】
以下、乱数発生部１０２が発生させる乱数について、図６を用いて説明する。図６は、本実施の形態における乱数発生部１０２により発生される乱数の一例を示す図である。図６では、図２に示すデータセット３００に含まれる５つのパラメータそれぞれについて、４つの乱数が発生されて、図５に示されるダミーデータと対応づけられている場合の例が示されている。
【００５７】
乱数発生部１０２は、まず、図２に示すデータセット３００の５つのパラメータそれぞれについて、４つの乱数を発生させる。そして、乱数発生部１０２は、図６の表３０３に示されるように、発生させた乱数を図５に示す表３０２に追加することで、図６の表３０３の点線枠に示されるように、発生させた乱数と図５に示されるダミーデータとを対応づけている。
【００５８】
＜配列部１０３＞
配列部１０３は、生成されたダミーデータを、乱数を利用して配列する。より具体的には、配列部１０３は、生成部１０１で生成されたダミーデータを、乱数発生部１０２で発生させた乱数を利用して並び替えて、並び替えたダミーデータに生成部１０１で生成されたデータＩＤを割り当てることで、データセットにダミーデータを追加する。本実施の形態では、配列部１０３は、図２に示すように、並び替え部１０３１と、ＩＤ割り当て部１０３２とを備える。
【００５９】
≪並び替え部１０３１≫
並び替え部１０３１は、当該データセットに含まれる複数のパラメータのそれぞれについて、発生された乱数をソートすることで、当該乱数に対応づけられていたダミーデータを並び替える。
【００６０】
この具体例について、図７を用いて説明する。図７は、図６に示す表３０３に含まれる乱数をソートすることでダミーデータが並び替えられることを説明するための図である。
【００６１】
並び替え部１０３１は、まず、図６に示す表３０３に含まれる乱数を、複数のパラメータのそれぞれにおいて昇順となるようにソートすることで、当該乱数に対応づけられていたダミーデータを並び替える。これにより、図７に示されるように、複数のパラメータのそれぞれにおいて均等に割り当てられて昇順に配列していたダミーデータの値が、乱数に基づいてばらばらに並び替えられる（ばらばらに再配列される）。なお、図７に示す例では、並び替え部１０３１は、表３０３に含まれる乱数を、複数のパラメータのそれぞれで昇順となるようにソートしているが、降順となるようにソートしてもよい。
【００６２】
≪ＩＤ割り当て部１０３２≫
ＩＤ割り当て部１０３２は、並び替え部１０３１が並び替えたダミーデータに、生成部１０１により新たに生成された当該１以上の数のデータＩＤを割り当てる。
【００６３】
この具体例について、図８を用いて説明する。図８は、本実施の形態におけるダミーデータが追加されたデータセット３００Ａの一例を示す図である。図８では、図７の表３０４に含まれる、並び替えられたダミーデータに、新たに生成されたデータＩＤが割り当てられている。
【００６４】
ＩＤ割り当て部１０３２は、まず、図７の表３０４に含まれる、並び替えられたダミーデータに、生成部１０１で新たに生成されたデータＩＤを割り当てる。そして、ＩＤ割り当て部１０３２は、ソートされた乱数を削除する。これにより、図８に示されるように、図２に示すデータセット３００に、複数のパラメータそれぞれについて４つのデータＩＤが割り当てられたダミーデータが追加された、データセット３００Ａを得ることができる。
【００６５】
［出力部１３］
出力部１３は、演算部１０により生成され、追加されたダミーデータを含むデータセットを出力する。例えば、出力部１３は、入力部１２に入力された図２に示すデータセット３００に対して、演算部１０によりダミーデータが追加された図８に示すデータセット３００Ａを出力する。
【００６６】
なお、図８に示すデータセット３００Ａでは、データセットに含まれるパラメータそれぞれについてのデータの数が、パラメータの数以上となっている。このため、出力部１３は、図８に示すデータセット３００Ａをマハラノビス距離の計算を行うための単位データとして出力してもよい。
【００６７】
［データ生成装置１の動作］
上述のように構成されたデータ生成装置１の動作の一例について以下説明する。
【００６８】
図９は、本実施の形態におけるデータ生成装置１の動作の一例を示すフローチャートである。
【００６９】
データ生成装置１は、プロセッサとメモリとを用いて、以下のステップＳ１０１〜ステップＳ１０５の処理を行う。より具体的には、まず、データ生成装置１は、データセットに対し、１以上の数のデータＩＤを新たに生成する（Ｓ１０１）。より具体的には、データ生成装置１は、複数のパラメータのそれぞれに１個以上のデータを含み、１個以上のデータを識別するためのデータＩＤが割り当てられたデータセットに対し、１以上の数のデータＩＤを新たに生成する。
【００７０】
次に、データ生成装置１は、ダミーデータを、データセットにおける複数のパラメータのそれぞれについての１個以上のデータに基づいて、ステップＳ１０１で新たに生成したデータＩＤの数である当該１以上の数だけ生成する（Ｓ１０２）。より具体的には、データ生成装置１は、複数のパラメータのそれぞれについての新たなデータとなるダミーデータを、複数のパラメータのそれぞれについての１個以上のデータに基づいて、ステップＳ１０１で新たに生成したデータＩＤの数である当該１以上の数だけ生成する。
【００７１】
次に、データ生成装置１は、データセットにおける複数のパラメータのそれぞれについて、ステップＳ１０１で新たに生成したデータＩＤの数である当該１以上の数だけ、乱数を発生させる（Ｓ１０３）。より具体的には、データ生成装置１は、複数のパラメータのそれぞれについて、ステップＳ１０１で新たに生成したデータＩＤの数である当該１以上の数だけ、乱数を発生させる。
【００７２】
次に、データ生成装置１は、データセットにおける複数のパラメータのそれぞれについて、発生させた乱数をソートすることで、乱数に対応づけられていたダミーデータを並び替える（Ｓ１０４）。より具体的には、データ生成装置１は、複数のパラメータのそれぞれについて、発生させた乱数をソートすることで、当該乱数に対応づけられていたダミーデータを並び替える。
【００７３】
次に、データ生成装置１は、ステップＳ１０４において並び替えたダミーデータに、新たに生成した１以上の数のデータＩＤを割り当てる（Ｓ１０５）。より具体的には、データ生成装置１は、ステップＳ１０４において並び替えたダミーデータに、ステップＳ１０１において新たに生成したデータＩＤを割り当てる。
【００７４】
このようにして、データ生成装置１は、既存のデータに基づき新たに生成し、乱数を利用して配列したダミーデータを、データセットに追加することができる。
【００７５】
［効果等］
以上のように、データ生成装置１は、データセットに含まれるパラメータごとに、必要数のダミーデータを既存のデータに基づき新たに生成し、生成したダミーデータに並行して生成した乱数を紐づけ、乱数をパラメータごとにソートさせることでダミーデータを並び替える。そして、データ生成装置１は、ソートした乱数に基づき並び替えることで、ランダムで均一なダミーデータをデータセットに追加する。つまり、データ生成装置１は、データセットに含まれる既存のデータに基づき新たに生成し、乱数を利用して配列したダミーデータを、データセットに追加することができる。これにより、データ生成装置１は、データセットに含まれるパラメータの次元が異なる場合でも、有効なダミーデータを生成して追加することができる。
【００７６】
また、データ生成装置１は、データセットに含まれる既存のデータに基づくデータ範囲を、均等に分割してダミーデータを生成してもよく、既存のデータの確率分布に従い、（不均一に）分割してダミーデータを生成してもよい。これにより、データ生成装置１は、均一または既存のデータの確率分布に近似する、ランダムで有効なダミーデータを生成できる。
【００７７】
また、データ生成装置１は、データセットにおいて複数のパラメータの数がデータの数を超える場合、複数のパラメータの数と１個以上のデータの数の差以上の数のデータＩＤを新たに生成してもよい。そして、データ生成装置１は、並び替えたダミーデータに、新たに生成した当該差以上の数のデータＩＤを割り当ててもよい。これにより、当該差以上の数のデータＩＤが割り当てられた当該ダミーデータを含むデータセットを、マハラノビス解析の単位空間を生成するための単位データとすることができる。つまり、データ生成装置１は、データセットに含まれるパラメータそれぞれについてのデータの数を、パラメータの数以上とすることができるので、ダミーデータを生成して追加したデータセットをマハラノビス距離の計算を行うための単位データとすることができる。
【００７８】
なお、設計または開発における実験の場合、少数のサンプルで実験を実施したデータを解析して、設計、製造、設備、材料の問題点を分析する。この場合、パラメータ数（＝設計変数）≧（設計・開発の場合は設計変数の中心値の組合せ実験、あるいは、スペックを満足する実験の）実験データ数の状況となる。また、技術試作の場合、少数の技術試作を実施したデータを解析して、設計、製造、設備、材料の問題点を分析し対策する。この場合、パラメータ数（＝設計変数）≧技術試作の中でスペックを満足する技術試作のサンプル数の状況となる。また、量産試作の場合、多数の試作品を製造するものの、なるべく少数の試作品を製造して、試作時の製造データを解析して、設計、製造、設備、材料の問題点を抽出し対策する。この場合においても、項目数≧良品の試作サンプル数の状況になることが想定される。さらに、ＩｏＴ化が進んでいる工場等のように、製造工程全体では非常に多数の管理項目を収集する場合、パラメータ数（量産条件、設備条件等）≧良品のサンプル数の状況になることが想定される。つまり、設計または開発における実験、技術試作、量産試作、または製造工程全体で多数の管理項目を収集する場合においても、取得可能なデータセットは、複数のパラメータの数がデータの数を超えていることが想定される。
【００７９】
そして、これらの場合でも、本実施の形態のデータ生成装置１は、データセットに含まれる既存のデータに基づき新たに生成したダミーデータを、データセットに追加することができる。さらに、本実施の形態のデータ生成装置１は、データセットに含まれるパラメータそれぞれについてのデータの数を、パラメータの数以上とすることができるので、ダミーデータを生成して追加したデータセットをマハラノビス解析（ＭＴ解析）の単位空間を生成するための単位データとすることができる。このように、本実施の形態のデータ生成装置１が行うデータ生成処理は、ＭＴシステムにおけるＭＴ解析の前処理に用いることもできる。
【００８０】
（実施例１）
本実施の形態のデータ生成装置１が行うデータ生成処理は、ＭＴ解析の前処理に用いる場合に限らない。他のデータ解析手法の前処理にも用いることができる。
【００８１】
例えば、機械学習では、学習データを基にモデルを作成し、モデルに未知データを適用して答えを得る技術である。機械学習の精度を保証するには多量の学習データが必要である。
【００８２】
このような場合でも、本実施の形態のデータ生成装置１は、データセットに含まれる既存のデータに基づき新たに生成したダミーデータを、データセットに追加することができる。
【００８３】
ただし、新たに生成すべきダミーデータの数は、パラメータの数以上とするだけでは不足することが考えられる。
【００８４】
そこで、本実施例では、データ生成装置１により新たに生成されて追加されたダミーデータを含むデータセットを用いて、機械学習させたときの学習精度を評価する。ここで、学習精度とは、例えば正解率または正解率の改善率であり、学習精度の評価とは、正解率または正解率の改善率を評価できる所定の評価関数が示す値（評価値）を算出することである。そして、学習精度を示す評価値が閾値より小さい場合には、データ生成装置１に、データセットに含まれる既存のデータに基づき新たに生成したダミーデータを、データセットに追加させるデータ生成処理を再度行わせる。
【００８５】
より具体的には、データ生成装置１のプロセッサは、１以上の数のデータＩＤが割り当てられた当該ダミーデータを含むデータセットを用いて、所定の評価関数により、精度の改善率を示す評価値を算出してもよい。そして、算出した評価値が閾値より小さい場合、当該データセットに対し、さらに、当該１以上の数のデータＩＤを新たに生成する処理から、並び替えたダミーデータに、新たに生成した当該１以上の数のデータＩＤを割り当てる処理を行い、所定の評価関数により、当該精度の改善率を示す評価値を算出すればよい。
【００８６】
なお、所定の評価関数による機械学習させたときの学習精度の評価は、データ生成装置１の演算部１０が行ってもよいし、データ生成装置１がさらに備える評価部（不図示）が行うとしてもよい。
【００８７】
また、実施例１では、他のデータ解析手法の前処理の一例として機械学習に用いる学習データに対して、本実施の形態で説明したデータ生成処理を適用する場合について説明したが、これに限らない。
【００８８】
例えば、深層学習（Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）などのニューラルネットワーク技術を応用したＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）技術では、ＭＴシステム以上に膨大な学習データが必要となる。しかし、現実の世界では、ＡＩが必要とする学習データが少ないか、ほとんど無い場合が想定される。また、統計、データ解析では、一定量のサンプル（標本）を統計理論、データ解析式を適用して答えを得る技術であるので、一定量のサンプル（標本）が必要である。また、ＭＴシステムも、サンプル数が多いほど、一般に、精度の良いモデルを獲得できる。つまり、ＡＩ技術、統計、データ解析及びＭＴシステムにおいても、サンプル数が多いほど、判定・予測・推論等の精度も向上する。
【００８９】
したがって、ＡＩ技術、統計、データ解析及びＭＴシステムにおいても、所定の評価関数により、判定・予測・推論等の精度を評価する評価値を算出してもよい。そして、算出した評価値が閾値より小さい場合、データ生成装置１に、データセットに含まれる既存のデータに基づき新たに生成したダミーデータを、データセットに追加させるデータ生成処理を再度行わせればよい。
【００９０】
以上のように、本実施例によれば、データ生成装置１は、他のデータ解析手法の前処理として、評価関数による評価値を用いて、必要数のダミーデータを生成してデータセットに追加することができる。
【００９１】
（実施例２）
上記の実施の形態では、データセットの一例として、複数のパラメータそれぞれについて１つのサンプルデータのみが含まれているものについて説明した。本実施例では、複数のパラメータそれぞれについて２つのサンプルデータが含まれているデータセットを例に挙げて説明する。なお、本実施例では、データセットに、２つのサンプルデータ以外に比較データが含まれている場合において定められるデータ範囲と均等に分割する方法の一例について説明する。
【００９２】
図１０は、本実施例におけるデータセット４００の一例を示す図である。図１０に示すデータセット４００は、説明変数１〜説明変数４、目的変数と示される５つのパラメータと、５つのパラメータのそれぞれについて、サンプル１、２と称するデータＩＤが割り当てられた２つのサンプルデータとを含んでいる。図１０でも、複数のパラメータである説明変数１〜目的変数１の一例として、温度、時間、速度、粘度、膜厚が示されており、説明変数１〜説明変数４におけるサンプルデータと目的変数におけるサンプルデータとは、次元が異なっている。また、図１０に示すデータセット４００では、さらに、５つのパラメータのそれぞれについて、比較１、２と称するデータＩＤが割り当てられた２つの比較データを含んでいる。例えば、サンプルデータは、設計または開発における実験などで得られた正常値のデータであり、２つの比較データは、例えば、当該実験などで得られた異常値のデータである。この場合、比較データは、ダミーデータを生成する際に用いるデータ範囲から除外される。
【００９３】
図１１は、本実施例におけるデータセット４００に設定される、新たに生成されたデータＩＤの一例を示す図である。図１２は、本実施例におけるデータセット４００に追加するために生成したダミーデータの一例を示す図である。図１１では、図１０に示すデータセット４００に含まれる５つのパラメータそれぞれについて３つのデータＩＤが新たに生成されている場合の例が示されている。図１２では、図１０に示すデータセット４００に含まれる５つのパラメータそれぞれについて３つのダミーデータが新たに生成されている場合の例が示されている。
【００９４】
データ生成装置１は、図１０に示すデータセット４００にダミーデータを追加するため、まず、ダミー１〜３（行ラベル）と称する３つのデータＩＤを新たに生成する。次に、データ生成装置１は、図１１に示す表４０１の点線枠に示されるように、３つのデータＩＤとして新たに生成したダミー１〜３（行ラベル）を、サンプル（行ラベル）の下位置に設定する。なお、データ生成装置１は、ダミー１〜３における複数のパラメータそれぞれにデータを含めるための空のセルを設定してもよい。また、データ生成装置１は、図１０に示すデータセット４００に含まれるパラメータの数（５つ）が、サンプル１、２と称するデータＩＤに対応づけられるサンプルデータの数（２つ）を超えることを判定してもよい。そして、データ生成装置１は、それらの差以上の数（３つ以上）のデータＩＤを生成したとしてもよい。
【００９５】
次に、データ生成装置１は、図１２の表４０２の点線枠に示されるように、図１０に示すデータセット４００の５つのパラメータそれぞれについて、３つのダミーデータを新たに生成する。
【００９６】
ここで、データ生成装置１は、図１０に示す比較１、２で示される比較データの値または範囲を除外し、かつ、サンプル１、２で示されるサンプルデータの値の間の値となるような、３つのダミーデータを新たに生成する。図１２に示す例では、温度である説明変数１で示されるパラメータにおける３つのダミーデータは、比較データを除外した上でサンプルデータを除くサンプルデータの前後の値を含む所定範囲を均等に分割した値９５.５、９９．５及び１０３．５として生成されている。また、時間である説明変数２で示されるパラメータにおける３つのダミーデータは、比較データを除外した上でサンプルデータを除くサンプルデータの前後の値を含む所定範囲を均等に分割した値９６.２５、９９及び１０１．７５として生成されている。またに、速度である説明変数３で示されるパラメータにおける３つのダミーデータは、比較データを除外した上でサンプルデータを除くサンプルデータの前後の値を含む所定範囲を均等に分割した値１００.４、９８.８及び９７．２として生成されている。また、粘度である説明変数４で示されるパラメータにおける３つのダミーデータは、比較データを除外した上でサンプルデータを除くサンプルデータの前後の値を含む所定範囲を均等に分割した値１０３.６、１０１.２及び９８．８として生成されている。同様に、膜厚である目的変数１で示されるパラメータにおける３つのダミーデータは、比較データを除外した上でサンプルデータを除くサンプルデータの前後の値を含む所定範囲を均等に分割した値１０３.６、１０１.２及び９８．８として生成されている。
【００９７】
図１３は、本実施例における発生された乱数の一例を示す図である。図１３では、図１０に示すデータセット４００に含まれる５つのパラメータそれぞれについて３つの乱数が発生され、図１２に示されるダミーデータと対応づけられている場合の例が示されている。
【００９８】
すなわち、データ生成装置１は、まず、図１０に示すデータセット４００の５つのパラメータそれぞれについて、３つの乱数を発生させる。次に、データ生成装置１は、図１３の表４０３に示されるように、発生させた乱数を図１２に示す表４０２に追加する。これにより、図１３の表４０３の点線枠に示されるように図１２に示されるダミーデータと発生させた乱数とを対応づけている。
【００９９】
図１４は、図１３に示す表４０３に含まれる乱数をソートすることでダミーデータが並び替えられることを説明するための図である。
【０１００】
すなわち、データ生成装置１は、まず、図１３に示す表４０３に含まれる乱数を、複数のパラメータのそれぞれで昇順となるようにソートすることで、当該乱数に対応づけられていたダミーデータを並び替える。なお、乱数を降順となるようにソートしてもよい。これにより、図１４に示されるように、複数のパラメータのそれぞれにおいて均等に割り当てられて配列していたダミーデータの値が、乱数に基づいてばらばらに並び替えられる。
【０１０１】
図１５は、本実施例におけるダミーデータが追加されたデータセットの一例を示す図である。図１６は、本実施例におけるダミーデータが追加されたデータセットの別の一例を示す図である。
【０１０２】
すなわち、データ生成装置１は、まず、図１４の表４０４に含まれる、並び替えられたダミーデータに、新たに生成されたデータＩＤを割り当て、ソートされた乱数を削除する。これにより、図１５に示されるように、図１０に示すデータセット４００に、複数のパラメータそれぞれについて３つのデータＩＤが割り当てられたダミーデータが追加された、データセット４００Ａを得ることができる。
【０１０３】
なお、データセット４００Ａをマハラノビス解析の単位空間を生成するための単位データとして用いる場合、データ生成装置１は、図１６に示されるように、比較データを削除したデータセット４００Ｂを生成してもよい。
【０１０４】
（他の実施態様の可能性）
以上、実施の形態において本開示のデータ生成装置、データ生成方法及びプログラムについて説明したが、各処理が実施される主体や装置に関しては特に限定しない。ローカルに配置された特定の装置内に組み込まれたプロセッサなど（以下に説明）によって処理されてもよい。またローカルの装置と異なる場所に配置されているクラウドサーバなどによって処理されてもよい。
【０１０５】
なお、本開示は、上記実施の形態に限定されるものではない。例えば、本明細書において記載した構成要素を任意に組み合わせて、また、構成要素のいくつかを除外して実現される別の実施の形態を本開示の実施の形態としてもよい。また、上記実施の形態に対して本開示の主旨、すなわち、請求の範囲に記載される文言が示す意味を逸脱しない範囲で当業者が思いつく各種変形を施して得られる変形例も本開示に含まれる。
【０１０６】
また、本開示は、さらに、以下のような場合も含まれる。
【０１０７】
（１）上記の装置は、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクユニット、ディスプレイユニット、キーボード、マウスなどから構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＡＭまたはハードディスクユニットには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、各装置は、その機能を達成する。ここでコンピュータプログラムは、所定の機能を達成するために、コンピュータに対する指令を示す命令コードが複数個組み合わされて構成されたものである。
【０１０８】
（２）上記の装置を構成する構成要素の一部または全部は、１個のシステムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ：大規模集積回路）から構成されているとしてもよい。システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＡＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。
【０１０９】
（３）上記の装置を構成する構成要素の一部または全部は、各装置に脱着可能なＩＣカードまたは単体のモジュールから構成されているとしてもよい。前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどから構成されるコンピュータシステムである。前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、上記の超多機能ＬＳＩを含むとしてもよい。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、その機能を達成する。このＩＣカードまたはこのモジュールは、耐タンパ性を有するとしてもよい。
【０１１０】
（４）また、本開示は、上記に示す方法であるとしてもよい。また、これらの方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラムであるとしてもよいし、前記コンピュータプログラムからなるデジタル信号であるとしてもよい。
【０１１１】
（５）また、本開示は、前記コンピュータプログラムまたは前記デジタル信号をコンピュータで読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＢＤ（Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）  Ｄｉｓｃ）、半導体メモリなどに記録したものとしてもよい。また、これらの記録媒体に記録されている前記デジタル信号であるとしてもよい。
【０１１２】
また、本開示は、前記コンピュータプログラムまたは前記デジタル信号を、電気通信回線、無線または有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送するものとしてもよい。
【０１１３】
また、本開示は、マイクロプロセッサとメモリを備えたコンピュータシステムであって、前記メモリは、上記コンピュータプログラムを記憶しており、前記マイクロプロセッサは、前記コンピュータプログラムにしたがって動作するとしてもよい。
【０１１４】
また、前記プログラムまたは前記デジタル信号を前記記録媒体に記録して移送することにより、または前記プログラムまたは前記デジタル信号を、前記ネットワーク等を経由して移送することにより、独立した他のコンピュータシステムにより実施するとしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１１５】
本開示は、ＭＴシステムで用いる単位データ、ＡＩもしくは機械学習で用いる学習データ、または、統計解析もしくはデータ解析に用いるデータセットに有効なダミーデータを生成して追加することができるデータ生成装置、データ生成方法及びプログラムに利用できる。
【符号の説明】
【０１１６】
１    データ生成装置
１０    演算部
１１    メモリ
１２    入力部
１３    出力部
１０１    生成部
１０２    乱数発生部
１０３    配列部
１０１１    データＩＤ生成部
１０１２    ダミーデータ生成部
１０３１    並び替え部
１０３２    ＩＤ割り当て部
３００、３００Ａ、４００、４００Ａ、４００Ｂ    データセット
３０１、３０２、３０３、３０４、４０１、４０２、４０３、４０４    表
【図１】
2020135700.tif 000003
【図２】
2020135700.tif 000004
【図３】
2020135700.tif 000005
【図４】
2020135700.tif 000006
【図５】
2020135700.tif 000007
【図６】
2020135700.tif 000008
【図７】
2020135700.tif 000009
【図８】
2020135700.tif 000010
【図９】
2020135700.tif 000011
【図１０】
2020135700.tif 000012
【図１１】
2020135700.tif 000013
【図１２】
2020135700.tif 000014
【図１３】
2020135700.tif 000015
【図１４】
2020135700.tif 000016
【図１５】
2020135700.tif 000017
【図１６】
2020135700.tif 000018