(57)【要約】      （修正有）【課題】機械学習自動化ツールにインプットするデータファイルの生成を、データサイエンスに関する知識を有しないユーザであっても簡便に実行できる技術を提供する。【解決手段】システム１００において、データラングリング作業支援装置は、自動機械学習装置と連携し、自動機械学習装置が取り込み可能なデータファイルサイズの上限に関する情報を取得する制約条件取得手段と、ユーザ端末で指定された一つ以上のデータ格納エリアに接続する接続手段と、データ格納エリアに格納されたデータから分析項目を識別して抽出するカラム抽出手段と、制約条件取得手段が取得した情報及びカラム抽出手段で抽出した分析項目をユーザ端末の画面に表示させる表示手段と、画面で指定された一つ以上の分析項目及び前記上限に基づいてデータのサンプリング条件を算出する算出手段と、算出手段で算出されたサンプリング条件に基づいてデータを抽出する抽出手段と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザ端末からのリクエストに応じて自動機械学習機能を提供する分析装置と接続可能な装置であって、
前記分析装置に関する情報であって、少なくとも前記分析装置が一回で取り込み可能なデータファイルサイズの上限を含む前記情報を取得する制約条件取得手段と、
前記ユーザ端末の画面で指定された一つ以上のデータ格納エリアに接続する接続手段と、
前記データ格納エリアに格納されたデータから分析項目を識別して抽出するカラム抽出手段と、
前記制約条件取得手段が取得した情報および前記カラム抽出手段で抽出した分析項目を前記ユーザ端末の画面に表示させる表示手段と、
前記画面で指定された一つ以上の分析項目および前記上限に基づいてデータのサンプリング条件を算出する算出手段と、
前記算出手段で算出されたサンプリング条件に基づいてデータを抽出する抽出手段と、を備える、
ことを特徴とするデータラングリング作業支援装置。
【請求項２】
ユーザ端末からのリクエストに応じて自動機械学習機能を提供する分析装置と接続してデータラングリング作業を支援する方法であって、
前記分析装置に関する情報であって、少なくとも前記分析装置が一回で取り込み可能なデータファイルサイズの上限を含む前記情報を取得する制約条件取得ステップと、
前記ユーザ端末の画面で指定された一つ以上のデータ格納エリアに接続する接続ステップと、
前記データ格納エリアに格納されたデータから分析項目を識別して抽出するカラム抽出ステップと、
前記制約条件取得ステップで取得した情報および前記カラム抽出ステップで抽出した分析項目を前記ユーザ端末の画面に表示する表示ステップと、
前記画面で指定された一つ以上の分析項目および前記上限に基づいてデータのサンプリング条件を算出する算出ステップと、
前記算出ステップで算出されたサンプリング条件に基づいてデータを抽出する抽出ステップと、
を含む、
データラングリング作業支援方法。
【請求項３】
請求項２に記載のデータラングリング作業支援方法をコンピュータに実行させることを特徴とする、
データラングリング作業支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機械学習自動化ツールに投入するデータのラングリング作業（Ｄａｔａ Ｗｒａｎｇｌｉｎｇ）を効率化するデータラングリング作業支援装置に係り、特に、分析用データに容量制限等の制約が課された機械学習自動化ツールに投入可能なデータファイルの生成を、データサイエンスに関する知識を有しないユーザであっても直感的かつ簡便に実行させることを可能とする技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
情報技術の発展及び普及に伴い、企業が保有するデータベースなどに蓄積された大量のデータを分析するという需要は増加している。特に近年では、高度な分析手法として、機械学習を利用する事例が増加し、新製品の需要予測や在庫管理等に活用されつつある。
【０００３】
機械学習は、コンピュータによって、蓄積された大量の既存データから規則性を見出し、判断または予測を行う技術である。具体的には、教師データ（サンプルデータ）を分析して要因（説明変数）と結果（目的変数）との間の関係を一般化した学習済みモデルを生成して用いることで、例えば、過去の商品売上データから将来の商品売上を予測するモデルを生成することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特表２０１７−５２００６８号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Ｆｏｓｔｅｒ Ｐｒｏｖｏｓｔ， Ｄａｖｉｄ Ｊｅｎｓｅｎ ａｎｄ  Ｔｉｍ Ｏａｔｅｓ， “Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ Ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｖｅ Ｓａｍｐｌｉｎｇ”， ｉｎ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｆｉｆｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ ａｎｄ Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ， ｐｐ． ２３−３２， Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ Ｍａｃｈｉｎｅｒｙ （ＡＣＭ）， １９９９．
【非特許文献２】ＤａｔａＲｏｂｏｔ  “機械学習の自動化がＡＩの民主化を加速する”、  ［ｏｎｌｉｎｅ］、［平成３１年１月２４日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｄａｔａｒｏｂｏｔ．ｃｏｍ／ｊｐ／＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
機械学習における予測の精度は、学習に用いるデータ量が大きいほど高くなるが、コンピュータが処理結果を出力するまでの時間も長くなってしまうデメリットがある。そこで、非特許文献１で開示されるＰｒｏｇｒｅｓｓｉｖｅ Ｓａｍｐｌｉｎｇの手法によって、予測精度が十分に高くなるまで徐々にデータサイズを大きくして機械学習処理を繰り返すことでデータサイズの抑制を図る解決方法が提案されている。しかし本願の発明者は、次のような課題があると考える。
【０００７】
一つの問題として、Ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｖｅ Ｓａｍｐｌｉｎｇの手法は、異なるデータサイズで学習する毎に予測性能を評価して、その都度に予測性能を評価したうえでデータサイズの変更要否を判断するため、最適なデータサイズを特定するまでに試行錯誤を繰り返さなければならない。
【０００８】
また別の問題として、前記Ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｖｅ Ｓａｍｐｌｉｎｇの手法あるいは別の専門的な手法に基づいてデータ処理を行う作業は、データサイエンスに関する知識を有しないユーザにとっては困難であり、専門的な知識やスキルを有する技術者や企業に作業を依頼しなければならないことが多い。
【０００９】
近年、例えば特許文献１で開示される技術を取り入れてより手軽に機械学習を事業に適用できるように開発された機械学習自動化ツールや、機械学習処理を自動化する技術を取り入れた自動機械学習プラットフォーム（例えば非特許文献２に記載の機械学習プラットフォーム）等の普及によって、統計学や機械学習に関して専門的な知識を有しないユーザであっても、データ分析を自社事業等に活用できるようになってきた。しかし、これらの製品またはサービスは、短い時間で予測結果をユーザに応答するように設定されていることが多く、そのための制約として、機械学習に用いる入力データファイルのサイズを予め制限する等の制約条件を設けることが多い。そのため、データ量が膨大である場合や、あるいは分析対象のデータが複数のデータベースに分散されている場合、ユーザ側で前処理として制約条件をクリアしたデータファイルを用意する必要がある場合がある。例えば、利用しようとする機械学習自動化ツールが取り込めるデータファイルの容量が最大５Ｇｂｙｔｅの場合、ユーザは５Ｇｂｙｔｅを目標値として、データファイルの容量を目標値まで小さくする前処理が求められる。前処理においては、単に無造作にデータの一部を削除すればよいのではなく、分析処理した際に統計学上の正しさを維持できることが求められるため、適切な手法に基づいたデータのサンプリングが求められる。また、分析対象としたいデータが一つのデータ格納エリア（例えば一つのデータベース）のみでなく、複数のデータ格納エリアに点在している場合（例えば複数のデータベースサーバに分散管理されている場合やＡＳＰ−Ｉ／Ｆサーバ等のインターフェイスサーバからデータを取得する必要がある場合等）は、必要なデータを複数のデータ格納エリアから抽出して結合する等の処理が必要となる。しかし、これらに代表されるデータラングリング処理は、データサイエンスに関する知識を有しないユーザにとっては困難であり、専門的な知識やスキルを有する技術者や企業に依頼しなければならない問題を解決できていない。また、専門的な知識やスキルを有する技術者であっても、これらの作業を手作業で行うことがある。
【００１０】
本発明はこうした課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、データのインプット条件に容量制限等の制約が課された機械学習自動化ツールに投入可能なデータファイルの生成を、データサイエンスに関する知識を有しないユーザであっても直感的かつ簡便に実行させることを可能とする技術を提供することにある。
【００１１】
本発明の前記ならびにその他の目的と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
かかる目的を達成するために、請求項１に記載のデータラングリング作業支援装置は、ユーザ端末からのリクエストに応じて自動機械学習機能を提供する分析装置と接続可能な装置であって、前記分析装置に関する情報であって少なくとも前記分析装置が一回で取り込み可能なデータファイルサイズの上限を含む前記情報を取得する制約条件取得手段と、前記ユーザ端末の画面で指定された一つ以上のデータ格納エリアに接続する接続手段と、前記データ格納エリアに格納されたデータから分析項目を識別して抽出するカラム抽出手段と、前記制約条件取得手段が取得した情報および前記カラム抽出手段で抽出した分析項目を前記ユーザ端末の画面に表示させる表示手段と、前記画面で指定された一つ以上の分析項目および前記上限に基づいてデータのサンプリング条件を算出する算出手段と、前記算出手段で算出されたサンプリング条件に基づいてデータを抽出する抽出手段とを備えることを特徴とする。
【００１３】
請求項２に記載のデータラングリング作業支援方法は、ユーザ端末からのリクエストに応じて自動機械学習機能を提供する分析装置と接続してデータラングリング作業を支援する方法であって、前記分析装置に関する情報であって少なくとも前記分析装置が一回で取り込み可能なデータファイルサイズの上限を含む前記情報を取得する制約条件取得ステップと、前記ユーザ端末の画面で指定された一つ以上のデータ格納エリアに接続する接続ステップと、前記データ格納エリアに格納されたデータから分析項目を識別して抽出するカラム抽出ステップと、前記制約条件取得ステップで取得した情報および前記カラム抽出ステップで抽出した分析項目を前記ユーザ端末の画面に表示する表示ステップと、前記画面で指定された一つ以上の分析項目および前記上限に基づいてデータのサンプリング条件を算出する算出ステップと、前記算出ステップで算出されたサンプリング条件に基づいてデータを抽出する抽出ステップとを含むことを特徴とする。
【００１４】
請求項３に記載のデータラングリング作業支援プログラムは、請求項２に記載のデータラングリング作業支援方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１５】
なお、以上の構成要素の任意の組み合わせや、本発明の構成要素や表現を装置、方法、
システム、コンピュータプログラム、コンピュータプログラムを格納した記録媒体などの
間で相互に置換したものもまた、本発明の態様として有効である。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、データのインプット条件に容量制限等の制約が課された自動機械学習システムに投入可能なデータファイルの生成を、データサイエンスに関する知識を有しないユーザであっても直感的かつ簡便に実行できる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の一実施の形態であるデータラングリング作業支援装置を備えたシ              ステムの構成例について概要を示す図である。
【図２】データアップロード画面の代表画面図である。
【図３】接続先設定画面の代表画面図である。
【図４】分析用項目選択画面の代表画面図である。
【図５】サンプリング実行設定画面の代表画面図である。
【図６】ファイルサイズを縮小化する処理の一例を示す概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一部には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。また、各図面において説明上重要ではない部材の一部は省略して表示する。なお、本発明は多くの異なる形態で実施可能であり、以下に開示する記載内容のみに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることは言うまでもない。
【００１９】
図１は、本実施の形態を適用できるシステムの構成例を示している。同図に示すように、システム１００は、データラングリング作業支援装置１０および自動機械学習装置２０を備える。同図において、データ格納エリアの一例としてデータベース３０ａ、データベース３０ｂ、データベース３０ｃを図示し、データラングリング作業支援装置１０に接続する構成を示しているが、データ格納エリアの種類はデータベースに限らず、またその数と接続先も限定されない。どのような形態でどのようなデータ格納エリアへアクセスを行い、どのような処理を行うかは、プログラムに依存するところであり、一般的な情報処理で実施されているいかなる形態も適用範囲である。また、データラングリング作業支援装置１０は、図示しないサーバ上で動作するＧＵＩ（グラフィカルユーザインタフェース）を持つアプリケーションであってもよい。
【００２０】
ユーザ端末１（１ａ、１ｂ、１ｃ・・・１ｎ、以下単にユーザ端末１とする）は、自動機械学習装置２０の機能により提供される自動機械学習サービスを利用するユーザが操作する端末であり、例えばパーソナルコンピュータや専用端末装置、携帯端末、スマートフォン、ウェアラブル端末等であり、図示しない通信処理手段と、入出力手段とを有する。通信処理手段は、データラングリング作業支援装置１０と通信を行う。例えば、通信処理手段は、データラングリング作業支援装置１０にアクセスするためのアクセス情報を送信し、本発明に係るデータラングリング作業支援装置１０で提供される機能を実行するリクエストを送信することができる。入出力手段は、ユーザインタフェースを実現するための入出力装置であり、ＧＵＩ画面を表示する機能及びユーザからの入力を受け付ける機能を有する。入出力手段は、例えば、液晶ディスプレイ及びタッチセンサを有するタッチパネル、あるいはディスプレイとポインティングデバイスでもよい。但し、このような実施の形態に限られず、例えば、ユーザ端末１を単なるビューア（ブラウザ）として機能させるのではなく、ユーザ端末１の一部としてデータラングリング作業支援装置１０を構成するようにしてもよい。例えば、ユーザ端末１がデータラングリング作業支援アプリケーションを有し、前記アプリケーションは、所定のコンピュータプログラムが、ユーザ端末装置１を構成するハードウェアにより実行されることで、データラングリング作業支援装置１０に示す個々の構成要素がユーザ端末装置１上に構築されるようにしてもよい。ユーザ端末装置１は前記アプリケーションのインストールプログラムを図示しない所定のサーバから取得することができる。
【００２１】
ユーザは、ユーザ端末１に表示されるデータアップロード画面で操作し、分析対象データを任意に指定できる。例えば、図２に示すようなデータアップロード画面５１において、ユーザは、データアップロード領域５１ｄにデータファイルをドラッグ・アンド・ドロップする操作を実施することができる。ユーザ操作によって指定されたデータファイルを、データラングリング作業支援装置１０の図示しない入力受付手段が受け付ける。なお、データのアップロード方法は、前記ドラッグ・アンド・ドロップの操作に限らず、図２に一例として示すローカルファイルアイコン５１ａ、ＵＲＬアイコン５１ｂ、ＤＢ接続アイコン５１ｃを操作することで分析対象のデータファイルを指定することができる。なお、図２に示す前記アイコンの種類はあくまで例示であり、ユーザがデータファイルをアップロードする方法はこれに限らない。
【００２２】
自動機械学習装置２０は、例えば機械学習サーバであり、データラングリング作業支援装置１０から取り込んだ分析対象のデータファイルを教師データとして機械学習を行って分析モデルを構築する処理を自動的に行う。機械学習の機能については、公知の一般に利用可能な機械学習エンジンや機械学習サービス等を適宜用いることができる。
【００２３】
データラングリング作業支援装置１０は、ユーザ端末１から指定された条件に基づいて分析対象のデータファイルを取り込み、自動機械学習装置２０に連携する分析用データファイルの作成を自動的に行う。データラングリング作業支援装置１０は、図１に示すとおり、制約条件取得手段１１と、接続手段１２と、カラム抽出手段１３と、表示手段１４と、算出手段１５と、抽出手段１６とを備え、例えば一又は二以上のサーバコンピュータや、クラウドコンピューティングサービス上に構成された一又は二以上の仮想サーバからなるサーバシステム等の情報処理装置によって構成することができる。また、データラングリング作業支援装置１０をユーザ端末１の一部として構成してもよいし、自動機械学習装置２０に備わる機能の一部として構成するようにしてもよい。また、データラングリング作業支援装置１０は、図示しないサーバ上で動作するＧＵＩを持つアプリケーションであってもよい。
【００２４】
ＤＢ３０（３０ａ、３０ｂ、３０ｃ・・・３０ｎ、以下単にＤＢ３０とする）は、分析対象データを保持するデータ格納エリアの一例であり、図１に示す構成に限らない。例えば、データ格納エリアは、ユーザ端末１に備わる図示しない記憶部や図示しない情報格納部であってもよいし、図示しないクラウド上のデータベースやオンラインストレージ等であってもよく、その種類は問わない。ユーザはユーザ端末１において、一つ以上のデータ格納エリアを指定してできるが、この利点として、ユーザが保持する大量のデータが単一のデータベースサーバではなく、複数のデータベースサーバによって分散管理されている場合に、分散されたデータを再結合する処理を行うことなく分析対象とすることができる。
【００２５】
以下、各図を参照しつつ、図１に示したデータラングリング装置１０が有する機能について説明する。なお、図１において、様々な処理を行う機能ブロックとして記載される各要素は、ハードウェア的には、コンピュータのＣＰＵ（ｃｅｎｔｒａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ）・メモリをはじめとする素子や機械装置で実現でき、ソフトウェア的にはコンピュータプログラム等によって実現されるが、これらの機能ブロックがハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろな形で実現できることは当業者には理解されるところであり、いずれかに限定されるものではない。例えばソフトウェアによって構成する場合、上記各機能１１〜１６は、実際にはコンピュータのＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどを備えて構成され、ＲＡＭやＲＯＭ、ハードディスクまたは半導体メモリ等の記録媒体に記憶されたプログラムが動作することによって実現される。
【００２６】
制約条件取得手段１１は、自動機械学習装置２０に関する情報を取得する。前記情報は、データラングリング作業支援装置１０と接続する自動機械学習装置２０が処理可能な条件に関する情報を含み、少なくとも自動機械学習装置２０が一回の処理で取り込み可能なデータファイルの容量の上限に関する情報を含む。
【００２７】
接続手段１２は、ユーザ端末１でユーザが所定の操作で指定する一つ以上のデータ格納エリアに接続する機能を有する。データ格納エリアは、例えばユーザ端末１に備わる図示しない記憶部や図示しない情報格納部などであり、図示しないクラウド上のデータベースやオンラインストレージであってもよい。また、接続手段１２が一度に接続可能なデータ格納エリアは一つに限らず、複数のデータ格納エリアへの接続や、ＡＳＰ−Ｉ／Ｆサーバ等のインターフェイスサーバとの接続に対応できるように構成してもよい。接続の一形態として、例えばユーザ端末１でユーザが接続先であるデータベースサーバのＩＰアドレス及び接続に必要な認証情報を入力し、データラングリング作業支援装置１０の図示しない認証手段が前記接続先及び認証情報を受信すると、これをチェックし、認証が成功すれば前記接続先に対するアクセスやデータ取得を許可する。図３は、ユーザ端末１の画面に表示される接続先設定画面の一例であり、ユーザが接続先であるデータベースサーバのＩＰアドレス及び接続に必要な認証情報を入力する画面の一例である。また、図示しないオンラインストレージに格納されたデータを、ダウンロードＵＲＬから読み取る方式を採用してもよい。
【００２８】
カラム抽出手段１３は、データ格納エリアに格納されたデータから分析項目を識別して抽出する機能を有する。具体的には、接続手段１２によって接続した一つ以上のデータ格納エリアに格納されているデータから分析に用いることができる分析項目を自動的に抽出する機能を有する。例えば、カラム抽出手段１３は、図４に示すように、データ格納エリアに格納されているデータから「Ｎａｍｅ」や「Ｐａｙ ａｍｏｕｎｔ」等の分析項目を抽出することができる。分析項目の抽出方法は、公知技術を適宜用いることができ、例えば、機械学習を用いたテキストのカテゴリ分類技術、形態素解析、一般的な項目抽出アルゴリズム等を適用することができるが、これらに限定されない。また、カラム抽出手段１３は、後述する分析用項目選択画面５３でユーザが選択した分析項目に対応するデータを抽出する機能を有する。
【００２９】
表示手段１４は、制約条件取得手段１１が取得した情報およびカラム抽出手段１３で抽出した分析項目をユーザ端末１の画面に表示させる機能を有する。ユーザ端末１の画面に表示する形態の一例として、例えば図４と図５に示す画面構成であってもよい。また、カラム抽出手段１３が抽出した、後述する分析用項目選択画面５３でユーザが選択した分析項目に対応するデータをユーザ端末１の画面に表示させる機能を有する。
【００３０】
図４は、図３で例示した画面から遷移した画面の一例であり、分析用項目選択画面５３を示す。例えば図３に示した接続先ＤＢ設定画面５２において、ユーザが接続先として５３ａに示すようにＤＢサーバＩＰアドレス「１９２．１６８．１３８．２０」、「１０．２０．３０．４」、「１０．２０．３０．１００」を入力した場合、分析用項目選択画面５３には、接続手段１２によって接続した前記３つのデータ格納エリアに関する情報（例えば接続先のＩＰアドレス）と、カラム抽出手段１３によって前記接続された３つのデータ格納エリア内のデータから抽出した分析に用いることができる分析項目が表示される。図４に示す例では、接続先ＤＢサーバ「１９２．１６８．１３８．２０」に格納されたデータからカラム抽出手段１３が抽出した分析に適用可能な項目は「Ｎａｍｅ」、「Ｐａｙ  ａｍｏｕｎｔ」、「Ａｄｄｒｅｓｓ」であり、同様に「１０．２０．３０．４」から４つの項目を、「１０．２０．３０．１００」から３つの項目を抽出した結果を示し、接続手段１２によって接続したデータ接続エリアと各データ接続エリアから抽出手段１３が抽出した分析項目を対応付けて表示している。また、分析用項目選択画面５３において、ユーザは分析対象にしたい分析項目を任意に選択することができ、例えば５３ｃに例示するチェックボックスを設けて、ユーザが選択した分析項目の数を自動的にカウントして、５３ｄに示すように選択された分析項目の数を画面に表示することができる。なお、制約条件取得手段１１が取得した自動機械学習装置２０に関する情報に基づいて、ユーザが選択できる項目の数を自動的に制限するようにしてもよい。
【００３１】
図５は、図４で例示した画面から遷移した画面の一例であり、サンプリング実行設定画面５４を示す。例えば図４に示した分析用項目選択画面５３において、ユーザが分析項目を「Ｎａｍｅ」（データ格納エリア「１９２．１６８．１３８．２０」から抽出）および「Ｒｏｌｅ」（データ格納エリア「１０．２０．３０．１００」から抽出）で選択した場合、表示手段１４は、これら２つの分析項目にそれぞれ対応するデータを、図５に示すサンプリング実行設定画面５４に表示する。図５に示す例では、「選択項目１」が前記「Ｎａｍｅ」、「選択項目２」が前記「Ｒｏｌｅ」であり、「選択項目１」に対応するデータとしてカラム抽出手段１３が抽出した「山田 太郎」「山田 花子」「海野 浜辺」「海野 家」「空 青井」が画面５４に表示され、「選択項目２」も同様の処理がされて対応するデータが表示される。なお、各選択項目に対応する全てのデータを表示しても良いし、所定の順番で先頭から一定範囲のデータのみ（例えば先頭から２００行までのデータのみ）を表示するようにしてもよい。また、カラム抽出手段１３が抽出した前記データの総容量について、図示しない処理手段が計算した容量も表示手段１４によって画面に表示される。例えば、５４ｂに示すように、分析用項目「Ｎａｍｅ」、「Ｒｏｌｅ」に対応するデータの総容量は１００Ｇｂｙｔｅである。
【００３２】
一方、制約条件取得手段１１が取得した、自動機械学習装置２０が取り込み可能なデータの容量の上限は５Ｇｂｙｔｅであり、これは図５に示すように、サンプリング実行設定画面５４に縮小目標５４ｃとして表示される。
【００３３】
算出手段１５は、データ縮小化のキー項目としてユーザ端末１で指定された一つ以上の分析項目および制約条件取得手段１１が取得した制約条件（例えばデータファイルのサイズの上限）に基づいてデータのサンプリング条件を算出する機能を有する。図５に示す例では、ユーザがサンプリング実行設定画面５４において分析項目（図５の画面例では「選択項目」として表示）として「選択項目２」（分析用項目選択画面５３で選択した分析項目「Ｒｏｌｅ」）をデータ縮小化のキーとして選択している。
【００３４】
図５に例示するサンプリング実行設定画面５４において、ユーザはデータ縮小化のキーを指定するほかに、サンプリング戦略とファイル出力先を任意に指定することができる。データラングリング作業支援装置１０の図示しない記憶手段は、統計学の手法に関する情報やアルゴリズムが記憶され、ユーザが画面５４で選択した任意のサンプリング戦略に対応するアルゴリズムと制約条件取得手段１１が取得した条件に基づいて、算出手段１５が計算処理を実行し、最適なサンプリング条件を算出する。例えば、サンプリング戦略として、クラスタリング手法すなわちカテゴリ（データ縮小化キー）ごとに所定の割合でデータをランダムに抽出（例えば各カテゴリからランダムに９０％のデータを抽出）し、データの総容量が目標値を下回るまで抽出の割合を少しずつ小さくする（例えば１０％ずつ抽出割合を小さくする）処理方法を選択した場合、算出手段１５は、「Ｒｏｌｅ」が「主任」に該当するデータからランダムに９０％のデータ、「副主任」に該当するデータからランダムに９０％のデータを抽出した場合のデータサイズを試算する。前記試算の結果、データサイズが縮小目標５Ｇｂｙｔｅを超過する場合、算出手段１５は抽出の割合を例えば８０％に変更した場合のサイズ値を試算する。算出手段１５は、データの総容量が目標値を下回るまで抽出の割合を少しずつ小さくしながらデータサイズを試算し、縮小目標５Ｇｂｙｔｅ以下になるような抽出の割合を算出する。これをサンプリング条件として抽出手段１６に連携する。
【００３５】
抽出手段１６は、算出手段１５で算出されたサンプリング条件に基づいてデータを抽出する機能を有する。抽出手段１６が抽出したデータを、図示しないデータ出力部が、ユーザが任意に指定できる図５で例示のファイル出力先に出力する。
【００３６】
図６は、算出手段１５と抽出手段１６が実施する処理の一例を示す概念図である。サンプリング戦略として、クラスタリング手法すなわちカテゴリごとに所定の割合でデータをランダムに抽出し、データの総容量が目標値を下回るまで抽出の割合を少しずつ小さくする処理方法を選択したと仮定する場合の処理内容を示す。
【００３７】
以上に説明したように、本発明の一実施の形態であるデータラングリング作業支援装置１０によれば、自動機械学習装置２０に適用可能なデータファイルの作成を、人手を介さずに行うことができる。これにより、機械学習やデータサイエンスに関する知識を有しないユーザであっても、インプット条件に制約が課された自動機械学習装置２０に適合するデータファイルの生成に関する一連の処理を、簡便に実行させることを可能とする。
【００３８】
以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は上記の実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。例えば、上記の実施の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。また、上記の実施の形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である
【産業上の利用可能性】
【００３９】
本発明は、機械学習自動化ツールに投入するデータのラングリング作業を効率化する業務に提供できる。
【符号の説明】
【００４０】
１０  データラングリング作業支援装置
１１  制約条件取得手段
１２  接続手段
１３  カラム抽出手段
１４  表示手段
１５  算出手段
１６  抽出手段
２０  自動機械学習装置
５１  データアップロード画面
５２  接続先ＤＢ設定画面
５３  分析用項目選択画面
５４  サンプリング実行設定画面
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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