(57)【要約】【課題】構成体に関するデータの欠測を補完して、より利便性の高いデータを提供すること。【解決手段】本開示の一側面に係るデータ管理システムは、少なくとも一つのプロセッサを備える。少なくとも一つのプロセッサは、実績値が既知である１以上のサンプル構成体のそれぞれについての構成体属性および該実績値を示す第１データと、実績値が未知である１以上の欠測構成体のそれぞれについての構成体属性を示す第２データとを第１データベースから取得し、第１データを用いた学習を実行することで、実績値を推定するための計算モデルを生成し、第２データを計算モデルに入力することで、１以上の欠測構成体のそれぞれの推定実績値を取得し、１以上のサンプル構成体の既知の実績値を示すデータと、１以上の欠測構成体の推定実績値を示すデータとが統合された構成体データを第２データベースに格納する。【選択図】図１
2020129224.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも一つのプロセッサを備え、
前記少なくとも一つのプロセッサが、
実績値が既知である１以上のサンプル構成体のそれぞれについての構成体属性および該実績値を示す第１データと、実績値が未知である１以上の欠測構成体のそれぞれについての構成体属性を示す第２データとを第１データベースから取得し、
前記第１データを用いた学習を実行することで、前記実績値を推定するための計算モデルを生成し、
前記第２データを前記計算モデルに入力することで、前記１以上の欠測構成体のそれぞれの推定実績値を取得し、
前記１以上のサンプル構成体の前記既知の実績値を示すデータと、前記１以上の欠測構成体の前記推定実績値を示すデータとが統合された構成体データを第２データベースに格納する、
データ管理システム。
【請求項２】
前記少なくとも一つのプロセッサが、
前記１以上のサンプル構成体のそれぞれと前記１以上の欠測構成体のそれぞれとについて特徴量を算出し、ここで、該特徴量が、構成体固有の値と、構成体の地理的属性に関連する値と、構成体の地理的空間に関連する値と、構成体での消費者の消費行動のうちの少なくとも一つに基づいて算出され、
前記第１データと前記１以上のサンプル構成体の特徴量とを用いた前記学習を実行することで前記計算モデルを生成し、
前記第２データと前記１以上の欠測構成体の特徴量とを前記計算モデルに入力することで、前記１以上の欠測構成体のそれぞれの推定実績値を取得する、
請求項１に記載のデータ管理システム。
【請求項３】
前記少なくとも一つのプロセッサが、前記推定実績値が得られた前記１以上の欠測構成体のそれぞれについて、
該欠測構成体と前記１以上のサンプル構成体のそれぞれとの間の類似度を算出し、
１以上の前記類似度に基づいて、該欠測構成体と少なくとも一つの前記サンプル構成体とを関連付け、
前記サンプル構成体および前記欠測構成体の関連付けを示す構成体対応データを前記第２データベースに格納する、
請求項１または２に記載のデータ管理システム。
【請求項４】
前記少なくとも一つのプロセッサが、
前記１以上のサンプル構成体のそれぞれと前記１以上の欠測構成体のそれぞれとについて前記構成体属性を変数に変換することでベクトルを生成し、
前記欠測構成体の前記ベクトルと前記サンプル構成体の前記ベクトルとに基づいて、これら二つの構成体の間の前記類似度を算出する、
請求項３に記載のデータ管理システム。
【請求項５】
前記少なくとも一つのプロセッサが、前記１以上の欠測構成体のそれぞれについて、
前記１以上のサンプル構成体が前記類似度の高い順にソートされた候補リストを生成し、
前記候補リストの先頭から前記サンプル構成体を探索することで、該欠測構成体と前記少なくとも一つの前記サンプル構成体とを関連付ける、
請求項３または４に記載のデータ管理システム。
【請求項６】
前記少なくとも一つのサンプル構成体のそれぞれについて、前記欠測構成体と関連付けられる回数の最大値である最大使用回数が予め設定されており、
前記少なくとも一つのプロセッサが、前記少なくとも一つのサンプル構成体のそれぞれについて、該サンプル構成体と既に関連付けられている前記欠測構成体の個数を現在の使用回数としてカウントし、
前記少なくとも一つのプロセッサが、前記１以上の欠測構成体のそれぞれについて、
前記候補リストの第ｎ番目のサンプル構成体について前記現在の使用回数が前記最大使用回数未満である場合には、該欠測構成体と該サンプル構成体とを関連付け、
前記候補リストの第ｎ番目のサンプル構成体について前記現在の使用回数が前記最大使用回数に達している場合には、前記候補リストの第ｎ＋１番目のサンプル構成体について前記第ｎ番目のサンプル構成体と同様の処理を実行する、
請求項５に記載のデータ管理システム。
【請求項７】
前記少なくとも一つのプロセッサが、前記候補リスト内の前記サンプル構成体と関連付けられなかった前記欠測構成体が存在する場合に、該欠測構成体と関連付ける該サンプル構成体を該候補リストからランダムに決定する、
請求項６に記載のデータ管理システム。
【請求項８】
前記少なくとも一つのプロセッサが、前記１以上の欠測構成体のそれぞれについて、前記構成体属性に基づく関連付けの制約を満たす前記１以上のサンプル構成体のみを前記候補リストに含める、
請求項５〜７のいずれか一項に記載のデータ管理システム。
【請求項９】
前記少なくとも一つのプロセッサが、互いに関連付けられた欠測構成体およびサンプル構成体の実績値および推定実績値に基づいて、該実績値と該推定実績値との和を該推定実績値を用いることなく求めるためのウェイトを算出し、該ウェイトを示すウェイトデータを前記第２データベースに格納する、
請求項３〜８のいずれか一項に記載のデータ管理システム。
【請求項１０】
前記実績値が商品の取引に関する値であり、
前記サンプル構成体が、前記実績値が既知である欠測店舗であり、
前記欠測構成体が、前記実績値が未知である欠測店舗である、
請求項１〜９のいずれか一項に記載のデータ管理システム。
【請求項１１】
少なくとも一つのプロセッサを備えるデータ管理システムにより実行されるデータ管理方法であって、
実績値が既知である１以上のサンプル構成体のそれぞれについての構成体属性および該実績値を示す第１データと、実績値が未知である１以上の欠測構成体のそれぞれについての構成体属性を示す第２データとを第１データベースから取得するステップと、
前記第１データを用いた学習を実行することで、前記実績値を推定するための計算モデルを生成するステップと、
前記第２データを前記計算モデルに入力することで、前記１以上の欠測構成体のそれぞれの推定実績値を取得するステップと、
前記１以上のサンプル構成体の前記既知の実績値を示すデータと、前記１以上の欠測構成体の前記推定実績値を示すデータとが統合された構成体データを第２データベースに格納するステップと
を含むデータ管理方法。
【請求項１２】
実績値が既知である１以上のサンプル構成体のそれぞれについての構成体属性および該実績値を示す第１データと、実績値が未知である１以上の欠測構成体のそれぞれについての構成体属性を示す第２データとを第１データベースから取得するステップと、
前記第１データを用いた学習を実行することで、前記実績値を推定するための計算モデルを生成するステップと、
前記第２データを前記計算モデルに入力することで、前記１以上の欠測構成体のそれぞれの推定実績値を取得するステップと、
前記１以上のサンプル構成体の前記既知の実績値を示すデータと、前記１以上の欠測構成体の前記推定実績値を示すデータとが統合された構成体データを第２データベースに格納するステップと
をコンピュータに実行させるデータ管理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示の一側面は、データ管理システム、データ管理方法、およびデータ管理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現実世界の構成体に関するデータを管理する仕組みが知られている。例えば、特許文献１には、優良顧客の商品購買傾向を把握可能な購入商品分析システムが記載されている。この購入商品分析システムはＷＥＢサーバ、ＤＢサーバ、およびＰＯＳサーバを含む。ＰＯＳサーバは、商品識別情報、商品売上日、および店舗識別情報を含むＰＯＳデータと優良顧客判定データとから優良顧客を特定する。ＤＢサーバは、ＰＯＳサーバから取得した優良顧客識別情報、ＰＯＳデータ、および日別店舗別単品実績データを記憶する。ＷＥＢサーバは、ＤＢサーバから取得した優良顧客識別情報およびＰＯＳデータから優良顧客のＰＯＳデータを特定し、商品識別情報、商品売上日、および店舗識別情報の単位で該ＰＯＳデータを集計し、優良顧客のＰＯＳ関連データとして記憶する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−９６９９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
処理対象のすべての構成体についてデータが揃うとは限らず、一部の構成体の実績値が欠測する場合がある。例えば、企業や調査機関などの複数のデータ所有者から収集したデータを結合する場合には、管理対象の構成体の範囲がデータ所有者ごとに異なったり、サンプリング方式の採用によって一部の構成体のみについてデータが収集されたりするなどの事情により、一部の構成体の実績値が欠測することがある。そのため、構成体に関するデータの欠測を補完して、より利便性の高いデータを提供することが望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示の一側面に係るデータ管理システムは、少なくとも一つのプロセッサを備える。少なくとも一つのプロセッサは、実績値が既知である１以上のサンプル構成体のそれぞれについての構成体属性および該実績値を示す第１データと、実績値が未知である１以上の欠測構成体のそれぞれについての構成体属性を示す第２データとを第１データベースから取得し、第１データを用いた学習を実行することで、実績値を推定するための計算モデルを生成し、第２データを計算モデルに入力することで、１以上の欠測構成体のそれぞれの推定実績値を取得し、１以上のサンプル構成体の既知の実績値を示すデータと、１以上の欠測構成体の推定実績値を示すデータとが統合された構成体データを第２データベースに格納する。
【０００６】
本開示の一側面に係るデータ管理方法は、少なくとも一つのプロセッサを備えるデータ管理システムにより実行される。データ管理方法は、実績値が既知である１以上のサンプル構成体のそれぞれについての構成体属性および該実績値を示す第１データと、実績値が未知である１以上の欠測構成体のそれぞれについての構成体属性を示す第２データとを第１データベースから取得するステップと、第１データを用いた学習を実行することで、実績値を推定するための計算モデルを生成するステップと、第２データを計算モデルに入力することで、１以上の欠測構成体のそれぞれの推定実績値を取得するステップと、１以上のサンプル構成体の既知の実績値を示すデータと、１以上の欠測構成体の推定実績値を示すデータとが統合された構成体データを第２データベースに格納するステップとを含む。
【０００７】
本開示の一側面に係るデータ管理プログラムは、実績値が既知である１以上のサンプル構成体のそれぞれについての構成体属性および該実績値を示す第１データと、実績値が未知である１以上の欠測構成体のそれぞれについての構成体属性を示す第２データとを第１データベースから取得するステップと、第１データを用いた学習を実行することで、実績値を推定するための計算モデルを生成するステップと、第２データを計算モデルに入力することで、１以上の欠測構成体のそれぞれの推定実績値を取得するステップと、１以上のサンプル構成体の既知の実績値を示すデータと、１以上の欠測構成体の推定実績値を示すデータとが統合された構成体データを第２データベースに格納するステップとをコンピュータに実行させる。
【０００８】
このような側面においては、実績値が既知であるサンプル構成体のデータを用いて学習が実行されることで、実績値を推定するための計算モデルが生成される。さらに、その計算モデルを用いて、実績値が未知である欠測構成体の実績値が推定される。そして、サンプル構成体のデータと、実績値が推定された欠測構成体のデータとが統合されて、この統合されたデータ（構成体データ）がデータベースに格納される。この一連のデータ操作により、構成体に関するデータの欠測を補完して、より利便性の高いデータを提供することができる。
【発明の効果】
【０００９】
本開示の一側面によれば、構成体に関するデータの欠測を補完して、より利便性の高いデータを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態に係るデータ管理システムの機能構成の一例を示す図である。
【図２】実施形態に係るデータ管理システムとして機能し得るコンピュータの一般的なハードウェア構成を示す図である。
【図３】実施形態に係るデータ管理システムでの一連の処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】構成体データの基となるデータのいくつかの例を示す図である。
【図５】構成体データの一例を示す図である。
【図６】学習フェーズの詳細の一例を示すフローチャートである。
【図７】構成体同士の関連付けの詳細の一例を示すフローチャートである。
【図８】構成体同士の関連付けのために用いられるデータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、添付図面を参照しながら本開示での実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一または同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１２】
［システムの概要］
実施形態に係るデータ管理システム１０は、構成体に関するデータを管理するコンピュータシステムである。より具体的には、データ管理システム１０は、１以上のデータ所有者から提供されたデータを統合すると共に、データ中の欠測部分（値が欠けている部分）の少なくとも一部を推定および補完する。これにより、データ管理システム１０は、構成体に関する分析のために利用可能なデータを提供することができる。
【００１３】
構成体とは、現実世界に存在する構成要素のことをいう。構成体は限定されず、例えば、組織、団体、法人、自然人、または場所であってもよい。より具体的には、構成体は、商品が取引される市場の構成体であってもよく、例えば店舗であってもよい。本開示では、「店舗」は、現実世界に物理的に存在する店舗、すなわち実店舗のことをいう。商品とは、有償または無償で取引される任意の有体物または無体物のことをいい、したがって、サービスの提供を含む概念である。商品の種類は何ら限定されない。「商品の取引」とは、二者間で商品をやり取りすることをいう。取引の例として、売買、貸借、および交換が挙げられる。
【００１４】
１以上のデータ所有者から提供されるデータを収集する際には、処理対象のすべての構成体についてデータが揃うとは限らず、一部の構成体の実績値が欠測する場合がある。すなわち、構成体には、実績値が既知であるサンプル構成体と、実績値が未知である欠測構成体との２種類がある。サンプル構成体は実績値が記録された構成体であり、欠測構成体は実績値が記録されなかった構成体であると言い換えることができる。例えば、企業や調査機関などの複数のデータ所有者から収集したデータを結合する場合には、管理対象の構成体の範囲がデータ所有者ごとに異なったり、サンプリング方式の採用によって一部の構成体のみについてデータが収集されたりするなどの事情により、一部の構成体の実績値が欠測することがある。ここで、実績値とは、実際に発生した値である。実績値が示す意味は何ら限定されず、例えば、実績値は任意の対象についての個数、金額、または比率を示してもよい。具体例として、実績値は売上金額、利益、利益率、在庫金額、客数などのような、商品の取引に関する値を示してもよい。
【００１５】
本実施形態では、構成体の例として店舗を示し、実績値の例として売上金額を示す。売上データは一般的に、店舗を管理する企業がＰＯＳ（販売時点情報管理）端末から収集する。一般に、ＰＯＳデータは、バーコードなどから得られる商品関連情報、ＰＯＳ端末から得られる店舗関連情報、商品者のポイントカードなどから得られる会員情報などの他の情報と関連付けられてデータベースに格納される。このようなデータベースは個々のデータ所有者ごとに用意され得る。
【００１６】
売上の分析は、ある一つのデータ所有者により管理されるデータだけではなく、複数のデータ所有者を用いて実施されることがある。例えば、競合し合う複数の企業のデータや、２業種以上の企業のデータを分析する場合がある。この場合、市場のすべての店舗のＰＯＳデータを収集して保持するコストは非常に高く、現実的ではないことが多い。そのため、公的な統計調査または社会調査で用いられるサンプリング方式を採用し、データを部分的に収集してこのサンプリングデータを基に市場の全体を推定および表現する。しかし、サンプリング方式には、表現しようとする母集団構成から大きく乖離するような構成の変化をもたらす設計ができないという短所がある。
【００１７】
一方、或る特定の企業の全店舗のデータだけを管理および利用する場合には、当然ながら、管理外の店舗（例えば、他の企業の店舗）のデータが存在しないので、データの分布が偏るという欠点がある。ただし、管理下の店舗については、サンプリングデータに比べて圧倒的な精度と多様な分析とが可能であり、この点ではサンプリングデータより優れていえる。管理下のデータが全部存在する場合をセンサスデータという。
【００１８】
このように、構成体の実績値（例えば、店舗の売上金額）に関するデータには、管理下の構成体の一部についてのみデータが存在するサンプリングデータと、管理下の構成体のすべてについてデータが存在するセンサスデータとがある。一般に、サンプリングデータおよびセンサスデータを同じフレームワークで分析することができない。サンプリングデータの観点から見ると、センサスデータは或る群が過度にサンプリングされたデータ、すなわち過度なバイアスが掛かったデータであるといえる。一方、センサスデータの観点から見ると、サンプリングデータはデータ量が絶対的に少ないために通常の分析に耐えないデータであるといえる。
【００１９】
データ管理システム１０は、このようなサンプリングデータおよびセンサスデータを統合することで、これら２種類のデータの双方を用いて構成体を分析することを可能にする。これは、構成体に関するデータの欠測を補完して、より利便性の高いデータを提供することの一例である。
【００２０】
［システムの構成］
図１を参照しながら、データ管理システム１０の機能構成の一例を説明する。図１はデータ管理システム１０の機能構成の一例を示す図である。
【００２１】
データ管理システム１０は機能要素としてデータ収集部１１、特徴量算出部１２、学習部１３、推定部１４、較正部１５、および関連付け部１６を備える。
【００２２】
データ収集部１１は複数のデータ所有者のデータを収集する機能要素である。収集されるデータは、実績値が既知であるサンプル構成体に関する第１データと、実績値が未知である欠測構成体に関する第２データとを含む。第１データはサンプル構成体の構成体属性および実績値を含む。一方、第２データは欠測構成体の構成体属性を含むが、推定の対象となる実績値を含まない。構成体属性とは、構成体の性質または特徴を示す任意のデータ項目のことをいう。
【００２３】
特徴量算出部１２は個々の構成体について特徴量を算出する機能要素である。特徴量とは、計算モデルに入力されるデータの少なくとも一部を構成する変数である。
【００２４】
学習部１３は、サンプル構成体のデータを用いた学習により、実績値を推定するための計算モデルを生成する機能要素である。計算モデルとは、入力データからパターンを抽出して目的変数を推定し、その推定値を出力するアルゴリズムのことをいう。学習とは、コンピュータがデータを反復的に処理することでパターンまたは法則を見つけ出す処理のことをいう。学習部１３により生成された計算モデルを「学習済みモデル」ともいう。この学習済みモデルは最適な計算モデルであるということができる。ただし、この最適な計算モデルは、実際に最適であるとは限らず、あくまでも最適であると推定される計算モデル（より具体的には、最も正確な推定値を出力すると期待できる計算モデル）であることに留意されたい。
【００２５】
推定部１４は生成された計算モデルを用いて、データ中の欠測部分の少なくとも一部を推定および補完する機能要素である。補完とは、データ中の欠測部分に推定値を設定する処理のことをいう。具体的には、推定部１４は、欠測構成体の実績値を推定し、該欠測構成体のデータにその実績値（推定実績値）を設定する。
【００２６】
較正部１５は、推定された実績値を修正する処理である較正を実行する機能要素である。
【００２７】
関連付け部１６は構成体同士を関連付ける機能要素である。より具体的には、関連付け部１６は、推定実績値が得られた欠測構成体に、該欠測構成体と類似する少なくとも一つのサンプル構成体を関連付ける。元々は未知である実績値が推定された構成体と、実績値が既知である構成体とを関連付けることで、より柔軟なデータ解析が可能になる。
【００２８】
図２は、データ管理システム１０として機能し得るコンピュータ１００の一般的なハードウェア構成を示す図である。例えば、コンピュータ１００はプロセッサ１０１、主記憶部１０２、補助記憶部１０３、通信制御部１０４、入力装置１０５、および出力装置１０６を備える。プロセッサ１０１はオペレーティングシステムおよびアプリケーションプログラムを実行する。主記憶部１０２は例えばＲＯＭおよびＲＡＭで構成される。補助記憶部１０３は例えばハードディスクまたはフラッシュメモリで構成され、一般に主記憶部１０２よりも大量のデータを記憶する。補助記憶部１０３は、少なくとも１台のコンピュータをデータ管理システム１０として機能させるためのプログラム１１０を記憶する。通信制御部１０４は例えばネットワークカードまたは無線通信モジュールで構成される。入力装置１０５は例えばキーボード、マウス、タッチパネルなどで構成される。出力装置１０６は例えばモニタおよびスピーカで構成される。
【００２９】
データ管理システム１０の各機能要素は、プロセッサ１０１または主記憶部１０２の上にプログラム１１０を読み込ませてそのプログラムを実行させることで実現される。プログラム１１０は、データ管理システム１０の各機能要素を実現するためのコードを含む。プロセッサ１０１はプログラム１１０に従って、通信制御部１０４、入力装置１０５、または出力装置１０６を動作させ、主記憶部１０２または補助記憶部１０３におけるデータの読み出しおよび書き込みを行う。この処理によりデータ管理システム１０の各機能要素が実現される。処理に必要なデータまたはデータベースは主記憶部１０２または補助記憶部１０３内に格納されてもよい。
【００３０】
プログラム１１０はデータ管理プログラムに相当する。プログラム１１０は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリなどの有形の記録媒体に固定的に記録された上で提供されてもよい。あるいは、プログラム１１０は、搬送波に重畳されたデータ信号として通信ネットワークを介して提供されてもよい。
【００３１】
データ管理システム１０は一つまたは複数のコンピュータにより構成され得る。複数のコンピュータが用いられる場合には、通信ネットワークを介してこれらのコンピュータが互いに接続されることでデータ管理システム１０が構成される。
【００３２】
図１に戻って、データ管理システム１０は通信ネットワークを介して元データベース群（第１データベース）２０および統合データベース（第２データベース）３０と通信接続することができる。データ管理システム１０はこれらのデータベースにアクセスしてデータを読み出したり書き出したりすることができる。通信ネットワークの構成および種類は何ら限定されず、任意の方針で設計されてよい。例えば、通信ネットワークはインターネット、イントラネット、またはこれらの組合せによって構築されてもよい。また、通信ネットワークは有線ネットワーク、無線ネットワーク、またはこれらの組合せによって構築されてもよい。
【００３３】
元データベース群２０は、データ所有者のデータベースの集合である。元データベース群２０を構成する複数のデータベースは複数のデータ所有者から提供され得る。データ所有者の例として、店舗を管理する企業、公的機関、私的機関、営利団体、非営利団体などが挙げられるが、これに限定されない。データ管理システム１０の管理者または運営者がデータ所有者の役割を持ってもよく、この場合には、データは該管理者または運営者が独自に収集したものであるといえる。個々のデータベースに格納されるデータの例として、ＰＯＳ（販売時点情報管理）データ、統計データ、地理データ、国勢調査、商業動態統計などが挙げられるが、これに限定されない。
【００３４】
統合データベース３０は、データ管理システム１０によって処理されたデータを記憶するデータベースである。任意のコンピュータシステムのユーザは、統合データベース３０内のデータを用いて、統計、調査、計画、検証、推定などの様々な作業を行うことができる。本実施形態では、統合データベース３０は構成体データ３１、構成体対応データ３２、およびウェイトデータ３３を記憶する。構成体データ３１は、元データベース群２０のデータを統合することで生成されたデータである。より具体的には、構成体データ３１は、１以上のサンプル構成体の既知の実績値を示すデータと、１以上の欠測構成体の推定実績値を示すデータとが統合されたデータである。或るデータと別のデータを統合するとは、該２種類のデータに対して共通の処理を実行することができるように、該２種類のデータを一または複数の記憶領域に記憶して管理することをいう。構成体対応データ３２は、欠測構成体とサンプル構成体との対応を示すデータである。ウェイトデータ３３は、互いに関連付けられたサンプル構成体の実績値と欠測構成体の推定実績値との和を、該推定実績値を用いることなく求めるためのウェイトを示すデータである。本実施形態では、構成体データ３１、構成体対応データ３２、およびウェイトデータ３３を区別して示すが、これら３種類のデータの少なくとも二つのデータが非正規化などによって一つのデータテーブル上で表現されてもよい。
【００３５】
［システムの動作］
図３〜図８を参照しながら、データ管理システム１０の動作を説明するとともに本実施形態に係るデータ管理方法について説明する。図３はデータ管理システム１０での一連の処理の一例を示すフローチャートである。図４は、データ管理システム１０により処理されるデータの例を示す図である。図５は構成体データ３１の一例を示す図である。図６は、図３に示す学習フェーズの詳細の一例を示すフローチャートである。図７は、図３に示す構成体同士の関連付けの詳細の一例を示すフローチャートである。図８は構成体同士の関連付けのために用いられるデータの一例を示す図である。
【００３６】
図３に示すように、ステップＳ１１では、データ収集部１１が元データベース群２０からデータを収集し、そのデータに基づいて構成体データ３１を生成し、その構成体データ３１を統合データベース３０に格納する。ただし、ステップＳ１１では、欠測構成体の実績値は未だ空値である。元データベース群２０からのデータの収集は、データ提供者とデータ管理システム１０の管理者との間の契約またはそれに準ずるものに従って実行される。例えば、データ収集部１１は定期的に（例えば毎日）データを収集および格納してもよい。
【００３７】
構成体データ３１は、構成体を一意に特定する識別子である構成体ＩＤと、該構成体の属性（構成体属性）を示すデータ項目と、該構成体の実績値を示すデータ項目とが関連付けられたデータ構造を有する。構成体データ３１は、構成体のすべての属性が構成体ＩＤと関連付けられた一元的なデータである。したがって、構成体ＩＤを検索キーとして用いて統合データベース３０を検索することで、対応する構成体に関する情報をすべて得ることができる。構成体ＩＤから構成体の他のデータ項目を辿ることができる限り、統合データベース３０内での構成体データ３１のデータ構造は限定されない。例えば、構成体データ３１の個々のレコードは、構成体ＩＤと、構成体の他のすべてのデータ項目とを含んでもよい（すなわち、１レコードが一つの構成体に関するすべての情報を含んでもよい。）。あるいは、構成体データ３１は、それぞれが構成体ＩＤを主キーとする複数のテーブルに分割されてもよい。
【００３８】
図４は、構成体データ３１の基となるデータのいくつかの例を示す。これらのデータは、元データベース群２０から収集することで、または、そのデータを集計することで得られる。基データ４１は、構成体の一例である店舗の日別売上合計金額を示し、これはＰＯＳデータを店舗ごとに集計することで得られる、基データ４２は店舗情報を示す。基データ４３は、実績値の一例である売上金額を推定すべきか否かを示す。「Ｔｒｕｅ」は、売上金額が未知なので推定が必要であることを意味し、「Ｆａｌｓｅ」は、売上金額が既知なので売上推定が必要ないことを意味する。基データ４３は、基データ４１に売上金額が存在するか否かに対応する。基データ４４は店舗の周辺環境を示し、このデータは、国勢調査、商業動態統計などの公的統計情報と、店舗の住所、緯度経度などの地理情報とに基づいて生成することができる。基データ４１〜４４のデータ構造は一例であり、他のデータ項目が用いられてもよいし、図４に示すデータ項目の一部が省略されてもよい。例えば、基データ４１〜４４のいずれかが、店舗別または地域別の消費者の店舗訪問回数、１訪問ごとの購入金額または購入品目などの他のデータ項目を含んでもよい。
【００３９】
図５は、構成体データ３１の一例を示す図であり、具体的には、図４に示す基データ４１〜４４に基づいて生成される構成体データ３１を示す。この例は、１レコードが一つの構成体に関するすべての情報を含むデータ構造であるが、上述したように、構成体データ３１は複数のテーブルに分かれて格納されてもよい。図４および図５の例では、「Ｓ０００３」および「Ｔ１００２」の２店舗の売上金額が未知であるので、構成体データ３１の売上金額欄では、これら２店舗の売上金額が空値である。後述の処理によりこの空値が推定実績値で補完される。図５の例では、「Ｓ０００１」、「Ｓ０００２」、「Ｔ０００１」、「Ｔ０００３」の４店舗がサンプル構成体（サンプル店舗）であり、「Ｓ０００３」および「Ｔ１００２」の２店舗が欠測構成体（欠測店舗）である。
【００４０】
図３に戻って、ステップＳ１２では、特徴量算出部１２が個々の構成体について特徴量を算出し、その特徴量を構成体と関連付けて保持する。特徴量で示される値、および特徴量の種類の数は共に限定されず、いずれも任意に設定されてよい。例えば、データ管理システム１０の管理者は、カイ二乗検定、フィッシャー情報量などの統計的手法を用いて特定の変数を特徴量として選択してもよい。あるいは、管理者は、特徴量の選択と計算モデルの推定値とを比較して、変数に対する計算モデルの感度を経験則的に推定し、その推定結果に基づいて特定の変数を特徴量として選択してもよい。
【００４１】
特徴量は、構成体固有の値（例えば、売り場面積、駐車場面積など）、構成体の地理的属性に関連する集計値（例えば、半径５００ｍ以内の競合店舗の個数など）、構成体の地理的空間に関連する値（例えば、最寄りの交通機関までの距離、最寄り駅の乗降客数など）、および構成体での消費者の消費行動のうちの少なくとも一つに基づいて算出されてもよい。あるいは、特徴量はそれらの値の統計値（例えば、最小値、最大値、分散、標準偏差、平均、中央値、尖度など）を含んでもよい。あるいは、特徴量は、予め定められた条件を満たすか否かを示す変数（例えば、売り場面積が２００ｍ２未満であるという条件を満たすか否かを示す変数）を含んでもよい。あるいは、特徴量は、クラスタ中心までの距離、ｋ最近傍法によって得られる周辺のサンプルデータに関する値、および、所与の他の計算モデルを用いて得られる推定値またはクラス所属確率のうちの少なくとも一つを含んでもよい。
【００４２】
ステップＳ１３では、学習部１３が、サンプル構成体の構成体データ３１（これは第１データに対応する。）を用いて最適な計算モデル（すなわち、学習済みモデル）を生成する。これは学習フェーズであるといえる。計算モデルの構成は限定されず、例えば、計算モデルは、線形モデル、正則化項付き線形モデル、決定木モデル、サポートベクトルマシン、勾配ブースティングモデル、またはニューラルネットワークで構成されてもよい。図６を参照しながらステップＳ１３の詳細を説明する。
【００４３】
ステップＳ１３１では、学習部１３は、サンプル構成体の構成体データ３１を統合データベース３０から読み出し、その構成体データ３１を、最適な計算モデルを生成するための学習用データと、生成された計算モデルの性能を検証するための検証用データとに分割する。分割方法は限定されず、任意の手法が採用されてよい。例えば、学習部１３は、取得した構成体データ３１をシャッフルした上で、そのデータを複数のセットの学習用データと複数のセットの検証用データとに分割してもよい（ｋ−ｆｏｌｄ交差検証）。学習部１３は、特徴量算出部１２により算出された各構成体の特徴量を学習用データおよび検証データに含める。
【００４４】
ステップＳ１３２では、学習部１３は学習用データを計算モデルに入力することで学習を実行する。学習部１３は１セット分の学習データを構成するそれぞれのサンプル構成体のデータ（このデータは各サンプル構成体の特徴量を含む。）を入力して該構成体の実績値を推定し、この推定実績値と実際の値（すなわち正解）との誤差に基づいて、計算モデルを構成するパラメータを更新する。
【００４５】
ステップＳ１３３では、学習部１３は処理された計算モデルに検証用データを入力することで該計算モデルの性能を算出する。学習部１３は１セット分の検証用データを構成するそれぞれのサンプル構成体のデータ（このデータは各サンプル構成体の特徴量を含む。）を入力して該構成体の実績値を推定し、この推定実績値と実際の値（すなわち正解）との誤差に基づいて、計算モデルの性能を示すスコアを算出する。スコアの算出方法は限定されない。例えば、推定実績値（目的変数）が売上金額のような連続値であれば、学習部１３は推定実績値と正解との間の平均絶対誤差、平均平方二乗誤差、平均二乗誤差、または平均絶対誤差率をスコアとして求めてもよい。推定実績値（目的変数）が離散値であれば（言い換えると、分類問題の場合には）、学習部１３は交差エントロピーまたはＲＯＣ曲線下面積をスコアとして求めてもよい。
【００４６】
ステップＳ１３４では、学習部１３は計算モデルの性能が基準を満たすか否かを判定する。学習部１３は算出したスコアと予め定められた基準とを比較することで、計算モデルの性能が該基準を満たすか否かを判定する。計算モデルの性能を判定するための基準の設定方法は限定されない。例えば、基準は、スコアが閾値に達していることであってもよいし、算出された複数のスコアの分散が閾値未満であること（すなわち、スコアが安定していること）であってもよい。
【００４７】
計算モデルの性能が基準を満たさない場合には（ステップＳ１３４においてＮＯ）、処理はステップＳ１３２に戻る。この場合、学習部１３は次の学習用データのセットおよび次の検証用データのセットを用いてステップＳ１３２〜Ｓ１３４の処理を実行する。
【００４８】
計算モデルの性能が基準を満たす場合には（ステップＳ１３４においてＹＥＳ）、処理はステップＳ１３５に進み、学習部１３は最適な計算モデル（学習済みモデル）を取得する。
【００４９】
図３に戻り、ステップＳ１４では、推定部１４が学習済みモデルを用いて、欠測構成体の構成体データ３１の欠測部分を推定および補完する。これは推定フェーズまたは運用フェーズであるといえる。推定部１４は、欠測構成体の構成体データ３１（これは第２データに対応する。）を統合データベース３０から読み出す。そして、推定部１４はそれぞれの欠測構成体について、構成体データ３１と特徴量とを学習済みモデルに入力し、学習済みモデルの出力を該構成体の推定実績値として得る。そして、推定部１４はその推定実績値を構成体データ３１の対応するデータ項目に設定する。この処理により、統合データベース３０に記憶されている構成体データ３１の欠測部分が補完され、統合データベース３０上ではすべての構成体について実績値が存在することになる。すなわち、推定部１４は、１以上のサンプル構成体の既知の実績値を示すデータと、１以上の欠測構成体の推定実績値を示すデータとが統合された構成体データ３１を統合データベース３０に格納する。
【００５０】
ステップＳ１５では、較正部１５が推定実績値を較正する。サンプル構成体のみに基づいて生成された学習済みモデルには、サンプル構成体に固有の偏り、サンプリング誤差などの要因によって、すべての構成体を網羅する範囲の推定に用いるには情報が不足する可能性がある。例えば、既知の実績値と推定実績値との総和が、元データベース群２０から得られる総和と大きく異なる可能性がある。より具体的には、市場における既知の売上金額と推定された売上金額との総和が、元データベース群２０から得られる該市場の合計売上金額と大きく異なる可能性がある。そこで、較正部１５は較正係数を算出し、推定実績値にその較正係数を適用することで統合データベース３０内の推定実績値を修正する。
【００５１】
較正係数の算出方法は限定されない。例えば、較正部１５は構成体の属性に基づいて複数の構成体をグループ（セル）毎に分割し、充足度またはサンプリング確率の逆数を較正係数として設定してもよい。あるいは、較正部１５はレイキング法により較正係数を設定してもよい。あるいは、較正部１５は過去の時間幅（例えば、数カ月、数年など）における実績値の変化率をＡＲＩＭＡ、Ｘ１１、Ｘ１３などの時系列分析を用いて求め、その変化率を過去の特定の時点での実績値に乗ずることで、該時系列分析に基づく推定実績値を求める。さらに、較正部１５は学習済みモデルを用いて、該特定の時点での推定実績値を求める。そして、較正部１５これら二つの推定実績値の比の逆数を較正係数として求めてもよい。
【００５２】
ステップＳ１６では、関連付け部１６が、欠測構成体とサンプル構成体とを関連付ける。関連付け部１６は欠測構成体とサンプル構成体との対応関係を示す構成体対応データ３２を統合データベース３０に格納する。図７を参照しながらステップＳ１６の詳細を説明する。
【００５３】
ステップＳ１６１では、関連付け部１６は、個々の欠測構成体のそれぞれと個々のサンプル構成体のそれぞれとについて、構成体間の類似度を求めるためのベクトルを生成する。ベクトルの生成方法は限定されないが、例えば、関連付け部１６は個々の構成体の少なくとも一部の構成体属性を変数（例えば、バイナリ変数）に変換することでベクトルを生成してもよい。図８は、図４に示す店舗（構成体）が位置する都道府県をバイナリ変数に変換した例を示す。
【００５４】
ステップＳ１６２では、関連付け部１６は、生成された個々の構成体のベクトルに基づいて、構成体間の類似度を算出する。類似度は、二つの構成体がどの程度似ているかを示す指標である。本開示では、二つの構成体間の類似度が高いほど、該二つの構成体がよく似ていることとする。関連付け部１６は欠測構成体とサンプル構成体とのすべての組合せについて類似度を算出する。用いる類似度は限定されず、例えば、関連付け部１６は、コサイン類似度、ユークリッド距離、マハラノビス距離、またはペアワイズ類似度を求めてもよい。
【００５５】
関連付け部１６は、類似度を求める前提として、構成体同士を関連付ける際の制約を適用してもよい。この制約は構成体属性に基づいて予め設定される。例えば、構成体が店舗であれば、制約は店舗の地理的位置、種類、規模、取扱商品のうちの少なくとも一つに基づいて設定されてもよい。具体例として、関連付け部１６は、所与の地理的範囲に位置する欠測構成体は該地理的範囲内のサンプル構成体とのみ関連付けられるという制約を用いてもよい。この場合、例えば、東京の都心部に位置する欠測構成体は、東京の都心部に位置するサンプル構成体とのみ関連付けられ、大阪市中心部に位置する欠測構成体は、大阪市中心部に位置するサンプル構成体とのみ関連付けられる。
【００５６】
ステップＳ１６３では、関連付け部１６は、類似度の算出結果に基づいて、欠測構成体のそれぞれについて、サンプル構成体が類似度の高い順にソートされた候補リストを生成する。例えば、三つの欠測構成体Ｐ，Ｑ，Ｒと、サンプル構成体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈ，Ｉ，Ｊ，Ｋ，Ｌ，Ｍ，Ｎとが存在するとして、関連付け部１６は以下のような候補リストを生成する。
【００５７】
・Ｐについて、｛Ｄ，Ｇ，Ｃ，Ｇ，Ｋ，Ｉ，Ｈ｝
・Ｑについて、｛Ｂ，Ｅ，Ｆ，Ｊ，Ｉ，Ｈ，Ｍ，Ｎ，Ｋ，Ｌ｝
・Ｒについて、｛Ｄ，Ａ，Ｂ，Ｆ，Ｍ｝
【００５８】
欠測構成体Ｐ，Ｑ，Ｒの間でサンプル構成体の個数が異なるのは、構成体属性に基づく関連付けの制約を満たすサンプル構成体のみがそれぞれの欠測構成体で異なるためである。欠測構成体Ｐについては、サンプル構成体Ｄとの類似度がいちばん高く、サンプル構成体Ｈとの類似度がいちばん低い。欠測構成体Ｑについては、サンプル構成体Ｂとの類似度がいちばん高く、サンプル構成体Ｌとの類似度がいちばん低い。欠測構成体Ｒについては、サンプル構成体Ｄとの類似度がいちばん高く、サンプル構成体Ｍとの類似度がいちばん低い。
【００５９】
ステップＳ１６４では、関連付け部１６はそれぞれの欠測構成体の候補リストに基づいて、それぞれの欠測構成体に一つのサンプル構成体を関連付け、その対応関係を示す構成体対応データ３２を統合データベース３０に格納する。具体的には、関連付け部１６は候補リストの先頭からサンプル構成体を探索することで、欠測構成体と関連付けるサンプル構成体を決定する。この処理において、関連付け部１６は、それぞれのサンプル構成体について使用回数の上限（すなわち、最大使用回数）を予め設定してもよい。最大使用回数はすべてのサンプル構成体について同じでもよいし、サンプル構成体ごとに異なってもよい。
【００６０】
或る一つの欠測構成体ｑのサンプル構成体を探索する処理の一例を説明する。欠測構成体ｑの候補リスト｛ｓ１，ｓ２，…，ｓｍ｝の先頭に位置するサンプル構成体ｓ１の現在の使用回数が該サンプル構成体ｓ１の最大使用回数未満である場合には、関連付け部１６は欠測構成体ｑとサンプル構成体ｓ１とを関連付ける。そして、関連付け部１６はサンプル構成体ｓ１の現在の使用回数を１だけ増分する。これは、サンプル構成体ｓ１と既に関連付けられている欠測構成体の個数を現在の使用回数としてカウントすることを意味する。一方、サンプル構成体ｓ１の現在の使用回数が該サンプル構成体ｓ１の最大使用回数に既に達している場合には、関連付け部１６は候補リスト内で次に位置するサンプル構成体ｓ２について、サンプル構成体ｓ１と同様に処理する。すなわち、サンプル構成体ｓ２の現在の使用回数が該サンプル構成体ｓ２の最大使用回数未満である場合には、関連付け部１６は欠測構成体ｑとサンプル構成体ｓ２とを関連付ける。そして、関連付け部１６はサンプル構成体ｓ２の現在の使用回数を１だけ増分する。サンプル構成体ｓ２の現在の使用回数が該サンプル構成体ｓ２の最大使用回数に既に達している場合には、関連付け部１６は候補リスト内で次に位置するサンプル構成体ｓ３について、サンプル構成体ｓ１，ｓ２と同様に処理する。
【００６１】
欠測構成体Ｐ，Ｑ，Ｒに関する上記の候補リストの例で、サンプル構成体Ｄの最大使用回数が１である場合には、欠測構成体Ｐ，Ｒのうち一方のみがサンプル構成体Ｄと関連付けられ、他方は候補リスト内の２番目のサンプル構成体と関連付けられる。サンプル構成体Ｄの最大使用回数が２以上であれば、欠測構成体Ｐ，Ｒの双方がサンプル構成体Ｄと関連付けられる。
【００６２】
ステップＳ１６５では、関連付け部１６は、サンプル構成体と未だ関連付けられていない欠測構成体が存在する場合に、該欠測構成体と関連付けるサンプル構成体を、該欠測構成体の候補リスト内からランダムに決定する。そして、関連付け部１６はその欠測構成体と決定されたサンプル構成体とを関連付け、その対応関係を示す構成体対応データ３２を統合データベース３０に格納する。
【００６３】
ステップＳ１６６では、関連付け部１６は、データ管理システム１０の管理者による関連付けの変更を受け付ける。管理者の入力を受け付けた場合には、関連付け部１６はその入力に従って、欠測構成体とサンプル構成体との関連付けを変更する。
【００６４】
ステップＳ１６７では、関連付け部１６は、欠測構成体およびサンプル構成体のペアのそれぞれについてサンプル構成体の実績値のウェイトを算出する。関連付け部１６は算出したウェイトを示すウェイトデータ３３を統合データベース３０内に格納する。或る一つのサンプル構成体のウェイトは、１と、サンプル構成体の実績値に対する欠測構成体の推定実績値の比との和である。例えば、サンプル構成体Ａの実績値が２００００であり、これに対応する欠測構成体Ｐの推定実績値が１００００であるとすると、サンプル構成体Ａのウェイトは、１＋（１００００／２００００）＝１．５である。サンプル構成体Ｂの実績値が１５０００であり、これに対応する欠測構成体Ｑの推定実績値が２００００であるとすると、サンプル構成体Ｂのウェイトは、１＋（２００００／１５０００）≒２．３である。このウェイトは、サンプル構成体の実績値と、対応する欠測構成体の実績値との和を、欠測構成体の推定実績値を用いることなく求めるための値である。このウェイトを用いることで、推定実績値を用いることなく任意の母集団の実績値を推定することができる。
【００６５】
［効果］
以上説明したように、本開示の一側面に係るデータ管理システムは、少なくとも一つのプロセッサを備える。少なくとも一つのプロセッサは、実績値が既知である１以上のサンプル構成体のそれぞれについての構成体属性および該実績値を示す第１データと、実績値が未知である１以上の欠測構成体のそれぞれについての構成体属性を示す第２データとを第１データベースから取得し、第１データを用いた学習を実行することで、実績値を推定するための計算モデルを生成し、第２データを計算モデルに入力することで、１以上の欠測構成体のそれぞれの推定実績値を取得し、１以上のサンプル構成体の既知の実績値を示すデータと、１以上の欠測構成体の推定実績値を示すデータとが統合された構成体データを第２データベースに格納する。
【００６６】
本開示の一側面に係るデータ管理方法は、少なくとも一つのプロセッサを備えるデータ管理システムにより実行される。データ管理方法は、実績値が既知である１以上のサンプル構成体のそれぞれについての構成体属性および該実績値を示す第１データと、実績値が未知である１以上の欠測構成体のそれぞれについての構成体属性を示す第２データとを第１データベースから取得するステップと、第１データを用いた学習を実行することで、実績値を推定するための計算モデルを生成するステップと、第２データを計算モデルに入力することで、１以上の欠測構成体のそれぞれの推定実績値を取得するステップと、１以上のサンプル構成体の既知の実績値を示すデータと、１以上の欠測構成体の推定実績値を示すデータとが統合された構成体データを第２データベースに格納するステップとを含む。
【００６７】
本開示の一側面に係るデータ管理プログラムは、実績値が既知である１以上のサンプル構成体のそれぞれについての構成体属性および該実績値を示す第１データと、実績値が未知である１以上の欠測構成体のそれぞれについての構成体属性を示す第２データとを第１データベースから取得するステップと、第１データを用いた学習を実行することで、実績値を推定するための計算モデルを生成するステップと、第２データを計算モデルに入力することで、１以上の欠測構成体のそれぞれの推定実績値を取得するステップと、１以上のサンプル構成体の既知の実績値を示すデータと、１以上の欠測構成体の推定実績値を示すデータとが統合された構成体データを第２データベースに格納するステップとをコンピュータに実行させる。
【００６８】
このような側面においては、実績値が既知であるサンプル構成体のデータを用いて学習が実行されることで、実績値を推定するための計算モデルが生成される。さらに、その計算モデルを用いて、実績値が未知である欠測構成体の実績値が推定される。そして、サンプル構成体のデータと、実績値が推定された欠測構成体のデータとが統合されて、この統合されたデータ（構成体データ）がデータベースに格納される。この一連のデータ操作により、構成体に関するデータの欠測を補完して、より利便性の高いデータを提供することができる。
【００６９】
他の側面に係るデータ管理システムでは、少なくとも一つのプロセッサが、１以上のサンプル構成体のそれぞれと１以上の欠測構成体のそれぞれとについて特徴量を算出し、ここで、該特徴量が、構成体固有の値と、構成体の地理的属性に関連する値と、構成体の地理的空間に関連する値と、構成体での消費者の消費行動のうちの少なくとも一つに基づいて算出され、第１データと１以上のサンプル構成体の特徴量とを用いた学習を実行することで計算モデルを生成し、第２データと１以上の欠測構成体の特徴量とを計算モデルに入力することで、１以上の欠測構成体のそれぞれの推定実績値を取得してもよい。このような特徴値を用いて計算モデルを生成および利用することで、構成体に関するデータの欠測をより正確に保管することができる。
【００７０】
他の側面に係るデータ管理システムでは、少なくとも一つのプロセッサが、推定実績値が得られた１以上の欠測構成体のそれぞれについて、（ｉ）該欠測構成体と１以上のサンプル構成体のそれぞれとの間の類似度を算出し、（ｉｉ）１以上の類似度に基づいて、該欠測構成体と少なくとも一つのサンプル構成体とを関連付け、（ｉｉｉ）サンプル構成体および欠測構成体の関連付けを示す構成体対応データを第２データベースに格納してもよい。サンプル構成体と欠測構成体とが両者間の類似度に基づいて関連付けられるので、実績値が未知である構成体であっても、実績値が既知であるサンプル構成体群のうちどの構成体と類似するかが特定可能になる。したがって、第２データベースの利用者はその類似性も考慮した分析を行うことができる。
【００７１】
他の側面に係るデータ管理システムでは、少なくとも一つのプロセッサが、１以上のサンプル構成体のそれぞれと１以上の欠測構成体のそれぞれとについて構成体属性を変数に変換することでベクトルを生成し、欠測構成体のベクトルとサンプル構成体のベクトルとに基づいて、これら二つの構成体の間の類似度を算出してもよい。このような変数を含むベクトルに基づいて類似度を求めることで、該類似度をより簡易に且つ正確に求めることができる。
【００７２】
他の側面に係るデータ管理システムでは、少なくとも一つのプロセッサが、１以上の欠測構成体のそれぞれについて、１以上のサンプル構成体が類似度の高い順にソートされた候補リストを生成し、候補リストの先頭からサンプル構成体を探索することで、該欠測構成体と少なくとも一つのサンプル構成体とを関連付けてもよい。候補リストを用いることで、処理対象の欠測構成体のすべてについて、類似度に基づいてサンプル構成体を関連付けることが可能になる。
【００７３】
他の側面に係るデータ管理システムでは、少なくとも一つのサンプル構成体のそれぞれについて、欠測構成体と関連付けられる回数の最大値である最大使用回数が予め設定されてもよい。少なくとも一つのプロセッサは、少なくとも一つのサンプル構成体のそれぞれについて、該サンプル構成体と既に関連付けられている欠測構成体の個数を現在の使用回数としてカウントしてもよい。少なくとも一つのプロセッサは、１以上の欠測構成体のそれぞれについて、（ｉ）候補リストの第ｎ番目のサンプル構成体について現在の使用回数が最大使用回数未満である場合には、該欠測構成体と該サンプル構成体とを関連付け、（ｉｉ）候補リストの第ｎ番目のサンプル構成体について現在の使用回数が最大使用回数に達している場合には、候補リストの第ｎ＋１番目のサンプル構成体について第ｎ番目のサンプル構成体と同様の処理を実行してもよい。それぞれのサンプル構成体について、欠測構成体と関連付けられる回数を制限することで、関連付けが一部のサンプル構成体に集中する現象を避けることができる。
【００７４】
他の側面に係るデータ管理システムでは、少なくとも一つのプロセッサが、候補リスト内のサンプル構成体と関連付けられなかった欠測構成体が存在する場合に、該欠測構成体と関連付ける該サンプル構成体を該候補リストからランダムに決定してもよい。この構成により、すべての欠測構成体にサンプル構成体を関連付けることができる。
【００７５】
他の側面に係るデータ管理システムでは、少なくとも一つのプロセッサが、１以上の欠測構成体のそれぞれについて、構成体属性に基づく関連付けの制約を満たす１以上のサンプル構成体のみを候補リストに含めてもよい。この構成により、欠測構成体とサンプル構成体とをこれらの属性にも基づいてより適切に関連付けることができる。
【００７６】
他の側面に係るデータ管理システムでは、少なくとも一つのプロセッサが、互いに関連付けられた欠測構成体およびサンプル構成体の実績値および推定実績値に基づいて、該実績値と該推定実績値との和を該推定実績値を用いることなく求めるためのウェイトを算出し、該ウェイトを示すウェイトデータを第２データベースに格納してもよい。このウェイトを用いることで、第２データベースの利用者は推定実績値を用いることなく任意の母集団の実績値を推定することができる。
【００７７】
他の側面に係るデータ管理システムでは、実績値が商品の取引に関する値であり、サンプル構成体が、実績値が既知である欠測店舗であり、欠測構成体が、実績値が未知である欠測店舗であってもよい。この場合には、商品の取引に関する値の欠測を補完して、より利便性の高い店舗関連のデータを提供することができる。
【００７８】
［変形例］
以上、本開示の実施形態に基づいて詳細に説明した。しかし、本開示は上記実施形態に限定されるものではない。本開示は、その要旨を逸脱しない範囲で様々な変形が可能である。
【００７９】
上記実施形態では、第２データベースの一例である統合データベース３０が構成体データ３１、構成体対応データ３２、およびウェイトデータ３３を記憶するが、第２データベースの構成はこれに限定されない。例えば、第２データベースは複数のデータベースの集合で実現されてもよく、例えば、構成体データのデータベースと、構成体対応データのデータベースと、ウェイトデータのデータベースとの集合であってもよい。
【００８０】
上記実施形態では、データ収集部１１が元データベース群２０のデータを収集および処理して統合データベース３０に格納するが、元データベース群２０からのデータの収集は必須ではない。例えば、データ管理システム１０は、既に元データベース群２０から収集された構成体データ（ただし、欠測構成体の実績値は空値である。）を記憶する中間データベースから該構成体データを取得して後続の処理を実行してもよい。
【００８１】
データ管理システム内で二つの数値の大小関係を比較する際には、「以上」および「よりも大きい」という二つの基準のどちらを用いてもよく、「以下」および「未満」という二つの基準のうちのどちらを用いてもよい。このような基準の選択は、二つの数値の大小関係を比較する処理についての技術的意義を変更するものではない。
【００８２】
少なくとも一つのプロセッサにより実行されるデータ管理方法の処理手順は上記実施形態での例に限定されない。例えば、上述したステップ（処理）の一部が省略されてもよいし、別の順序で各ステップが実行されてもよい。また、上述したステップのうちの任意の２以上のステップが組み合わされてもよいし、ステップの一部が修正又は削除されてもよい。あるいは、上記の各ステップに加えて他のステップが実行されてもよい。例えば、図３に示すステップＳ１２，Ｓ１５，Ｓ１６のうちの少なくとも一つが省略されてもよい。ステップＳ１６が実行される場合において、ステップＳ１６５，Ｓ１６６，Ｓ１６７のうちの少なくとも一つが省略されてもよい。
【符号の説明】
【００８３】
１０…データ管理システム、１１…データ収集部、１２…特徴量算出部、１３…学習部、１４…推定部、１５…較正部、１６…関連付け部、２０…元データベース群、３０…統合データベース、３１…構成体データ、３２…構成体対応データ、３３…ウェイトデータ。
【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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【図７】
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【図８】
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