(57)【要約】      （修正有）【課題】目的変数の係数を予め設定することなく、複数又は単一の目的変数に対して影響を与えている説明変数を抽出し、目的変数を高くする条件を特定するためのシステム、方法及びプログラムを提供する。【解決手段】説明変数抽出システム１は、複数の目的変数に対して共有である複数の説明変数の一部を抽出するため、説明変数指標値生成部２と、説明変数抽出部３と、を備える。説明変数指標値生成部２は、複数の目的変数に対する複数の説明変数それぞれの影響度合いを定量化する指標値種別ラベルを受け付けて、それにしたがって抽出すべき説明変数の一部を抽出対象に指定する説明変数指標値を算出する。説明変数抽出部３は、説明変数指標値で定められた抽出条件に基づいて複数の説明変数から一部の説明変数を抽出対象として抽出する。説明変数抽出部３は、抽出条件を受け付けて、それに基づいて複数の説明変数の一部を選択する。【選択図】図１
2020160692.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の目的変数に対して共有である複数の説明変数のうちの一部の説明変数を抽出対象に指定するための説明変数指標値を生成する説明変数指標値生成部と、
前記説明変数指標値で定められた抽出条件に基づいて前記複数の説明変数から一部の説明変数を抽出対象として抽出する説明変数抽出部と、
を備え、
前記説明変数指標値生成部は、
前記複数の目的変数に対する前記複数の説明変数それぞれの影響度合いを定量化する指標値種別ラベルを受け付けて、
前記指標値種別ラベルにしたがって前記説明変数指標値を生成する、
説明変数抽出システム。
【請求項２】
前記説明変数抽出部は、
前記目的変数のうちの２つを軸とする二次元平面上に前記説明変数指標値の散布図を全ての前記目的変数の組合せについて作成するグラフ生成部と、
前記説明変数指標値に関する条件として、前記散布図のそれぞれについて単一又は複数の座標あるいは閉曲線である抽出対象領域を規定する抽出対象領域設定部と、
前記説明変数指標値が前記抽出対象領域に一致あるいは含まれるかを判定する説明変数包含判定部と、
を備えている、
請求項１に記載の説明変数抽出システム。
【請求項３】
前記抽出対象領域設定部は、
抽出対象を指定するための抽出条件パラメータの入力を受け付け、
前記抽出条件パラメータに基づいて前記抽出対象領域を設定する、
請求項２に記載の説明変数抽出システム。
【請求項４】
前記説明変数抽出部は、
抽出対象を指定するための抽出条件パラメータの入力を受け付け、
前記目的変数のうちの２つを軸とする二次元平面上に前記説明変数指標値の散布図から下記のうちの少なくとも一つを抽出する、
・パレート最適となる説明変数群、
・前記抽出条件パラメータで指定された軸から所定の範囲内にある説明変数群、
・前記抽出条件パラメータで指定された逆パレート最適となる説明変数群、
請求項１に記載の説明変数抽出システム。
【請求項５】
前記説明変数抽出部は、前記散布図から下記のうちの少なくとも一つを抽出する、
・パレート最適となる前記説明変数について前記抽出条件パラメータで指定された対象から所定の範囲にある説明変数群と、
・逆パレート最適となる前記説明変数について前記抽出条件パラメータで指定された範囲から所定の範囲にある説明変数群と、
請求項４に記載の説明変数抽出システム。
【請求項６】
前記説明変数包含判定部は、
前記散布図のそれぞれについて設定される前記抽出対象領域に前記説明変数指標値が含まれるか否かを判定し、
前記グラフ生成部が生成する全ての前記散布図についての包含判定結果を統合し、
重複を排除した説明変数抽出結果を書き出す、
請求項２に記載の説明変数抽出システム。
【請求項７】
前記説明変数包含判定部は、
前記散布図のそれぞれについて設定される前記抽出対象領域に含まれる前記説明変数指標値を有する前記説明変数のリストを生成し、
前記グラフ生成部が生成する全ての前記散布図について前記リストを生成し、
前記複数の前記リストに重複した説明変数を前記複数の前記リストから排除する重複排除を行い、
前記重複排除後の複数の前記リストを下記のうちの少なくとも一つの集合に統合した説明変数抽出リストを生成する、
・和集合、
・積集合、
・抽出対象を指定するための抽出条件パラメータに従う任意の条件に合致する集合、
請求項６に記載の説明変数抽出システム。
【請求項８】
複数の目的変数に対して共有である複数の説明変数それぞれに関する影響度合いを定量化する指標値種別ラベルを受け付け、
前記指標値種別ラベルにしたがって、前記複数の説明変数のうちの一部の説明変数を抽出対象に指定する説明変数指標値を生成し、
前記説明変数指標値で定められた抽出条件に基づいて前記複数の説明変数から一部の説明変数を抽出対象として抽出する、
説明変数抽出方法。
【請求項９】
複数の目的変数に対して共有である複数の説明変数それぞれに関する影響度合いを定量化する指標値種別ラベルを受け付け、
前記指標値種別ラベルにしたがって、前記複数の説明変数のうちの一部の説明変数を抽出対象に指定する説明変数指標値を生成し、
前記説明変数指標値で定められた抽出条件に基づいて前記複数の説明変数から一部の説明変数を抽出対象として抽出する、
ことをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、説明変数抽出システム、その方法、及びそのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ビッグデータ分析によって業績を改善しようというデジタルトランスフォーメーションが加速しており、業績改善施策（アクション）の策定をデータマイニング技術によって支援するシステムの開発が進められている。目的変数に重みを付けた線形和として表現される合成目的変数に対して重回帰分析をする手法が広く使われている。例えば、コレスポンデンス分析を用いた特許文献１のような方法が公知である。
【０００３】
特許文献１では、複数の目的変数それぞれに対して求めた重回帰式における各説明変数の係数を、目的変数に対する影響度合いとして定義しており、説明変数から受ける影響の度合いを説明変数と目的変数との距離に変換し二次元平面上に図示することで可視化する。複数の目的変数が存在するケースでは、説明変数から受ける影響度合いの近い目的変数ほど両者の距離が近くなるように配置される。
【０００４】
目的変数と説明変数との関係性を可視化することは、ＫＰＩ（Key Performance Index）とその向上要因との関係性を認識するうえで有効である。特に目的変数と説明変数が複数ずつ存在する場合、分析対象となるデータは多次元データであり、一般に次元数の増大にしたがって可視化の難易度も増す。こうした多次元データを効率よく分析するための可視化手段としては、多次元データから得られる複数の二次元散布図を格子状に配置する、特許文献２の図９に見られるような方法が知られている。
【０００５】
ＫＰＩに影響を与えている要因を特定し、対応する説明変数を抽出したあとは、ＫＰＩを向上させるための施策を策定する。例えば、データマイニングの結果、「夏季営業期間では店舗フロアの室温が18℃から20℃の間に設定されているとき売り上げが高くなる」という知見が獲得されたとする。この場合「営業時間内の空調は18℃から2０℃の間で設定する」という業績改善施策（アクション）が策定される。
【０００６】
また、特許文献３には、説明変数を生成する部分について記載されている。さらに、特許文献４では、特許文献３で生成された説明変数を組み合わせてさらに生成する部分について記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】国際公開２０１７／３８４０７号公報
【特許文献２】国際公開２０１３／１１４５１０号公報
【特許文献３】国際公開２０１５／０２５３８６号公報
【特許文献４】国際公開２０１６／００２０６２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
目的変数の数をｍとしたとき、合成目的変数はｙ０＝ｗ１ｙ１＋ｗ２ｙ２＋…＋ｗｍｙｍとして表される。ここで目的変数の係数であるｗｉは目的変数と対応するＫＰＩの重みを決めており、ｗ０＝ｗ１＋ｗ２＋…＋ｗｍによって正規化すれば、その係数はＫＰＩの比率を表している。合成目的変数を用いる場合、この係数を予め決めなければならないが、係数を決めるということは、すなわち、どのＫＰＩを重視するかを決めるということである。ＫＰＩは、目的変数の一例である。
【０００９】
ところが、特にＫＰＩがトレードオフしている場合や、組織、部署又は個人毎にどのＫＰＩを重視するかが異なる場合では、係数を決定することが困難である。「トレードオフ」とは、一方を追求すれば他方を犠牲にせざるを得ないという状態、又は関係のことである。トレードオフのある状況では具体的な選択肢の長所と短所を全て考慮したうえで決定を行うことが求められる。
【００１０】
さらに、どのＫＰＩを重視すべきかというノウハウを、当事者又は分析者が有しているとは限らないため、最適な係数比（重み付け）は、分析前に分かっていないことが多い。その場合、トレードオフしている場合と同様に、目的変数の係数その他の補助データ等がなければ、係数を決定することが困難である。
【００１１】
本発明は、かかる課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、目的変数の係数を予め設定することなく、複数又は単一の目的変数に対して影響を与えている説明変数を抽出し、目的変数が高くなりうる条件を特定することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記課題を解決する本発明の一例としてのシステムは、複数の目的変数に対して共有である複数の説明変数のうちの一部の説明変数を抽出対象に指定するための説明変数指標値を生成する説明変数指標値生成部と、前記説明変数指標値で定められた抽出条件に基づいて前記複数の説明変数から一部の説明変数を抽出対象として抽出する説明変数抽出部と、を備え、前記説明変数指標値生成部は、前記複数の目的変数に対する前記複数の説明変数それぞれの影響度合いを定量化する指標値種別ラベルを受け付けて、前記指標値種別ラベルにしたがって前記説明変数指標値を生成する、ものである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、目的変数の係数を予め設定することなく、複数又は単一の目的変数に対して影響を与えている説明変数を抽出し、目的変数が高くなりうる条件を特定できる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施例１に係る説明変数抽出システムの全体構成を説明するブロック図である。
【図２】説明変数指標値生成部の動作手順を説明するフローチャートである。
【図３】説明変数抽出部の構成を説明するブロック図である。
【図４】実施例１で用いられる目的変数テーブル、説明変数テーブル及び相関係数テーブルを説明する図である。
【図５】相関係数値の組（Ｒ（ｙ１），Ｒ（ｙ２））をプロットした散布図（以下、単に「散布図」ともいう）を説明する図である。
【図６】散布図を格子状に配置した散布図行列を説明する図である。
【図７】散布図行列に対し、全ての散布図について共通に説明変数抽出対象領域を設定した場合の表示例を説明する図である。
【図８】散布図に対して、パレート最適解の抽出方法を説明する図である。
【図９】散布図に対して、パレート最適近傍解の抽出方法を説明する図である。
【図１０】散布図に対して、パレート独立解の抽出方法を説明する図である。
【図１１】散布図に対して、説明変数包含判定の例を説明する図である。
【図１２】説明変数包含判定部における包含判定処理の手順を説明するフローチャートである。
【図１３】アクショナブル説明変数抽出部の構成を説明するブロック図である。
【図１４】レイヤー分割部の動作手順を説明するフローチャートである。
【図１５】クラスタリング部の動作手順を説明するフローチャートである。
【図１６】パレート解抽出部の動作手順を説明するフローチャートである。
【図１７】アクショナブル説明変数部分集合統合部の動作手順を説明するフローチャートである。
【図１８】実施例２に係る説明変数抽出システムにおいて、図１のＤ６に示した説明変数メタデータを例示する表である。
【図１９】実施例２における抽出処理０１の結果をプロットした散布図である。
【図２０】実施例２における抽出処理０２の結果をプロットした散布図である。
【図２１】実施例１及び実施例２の総括の一例に係る説明変数抽出方法の概略を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下の実施の形態においては、便宜上その必要があるときは、複数のセクション又は実施の形態に分割して説明するが、特に明示した場合を除き、それらは互いに無関係なものではなく、一方は他方の一部又は全部の変形例、詳細、補足説明等の関係にある。また、以下の実施の形態において、要素の数等（個数、数値、量、範囲等を含む）に言及する場合、特に明示した場合及び原理的に明らかに特定の数に限定される場合等を除き、その特定の数に限定されるものではなく、特定の数以上でも以下でも良い。また、以下の説明では、説明変数抽出システムを「本システム」と略記する。
【００１６】
以下、図１〜図１７を用いて本発明の実施例を説明した後、図１８〜図２０を用いて本発明の実施例２を説明する。なお、実施例１と実施例２は、目的変数（例えば得るべき良い結果）に対し、複数の説明変数（例えば施策）それぞれの影響を計算して最善策、又は良策となり得るものを抽出すること、すなわち説明変数（施策）の抽出により、最終的に意思決定する人を支援できる点で共通する。
【００１７】
［実施例１］
実施例１は、物流倉庫の集荷業務における商品ピックアップ作業を例示している。この実施例１において、業務効率改善に寄与しうる要因を特定することが目的である。なお、商品ピックアップ作業とは、作業従事者が指示書にしたがって倉庫内の陳列棚から商品を集荷する作業である。指示書に書かれた商品を一とおり集荷したところで一つの作業が終わり、作業従事者は次の指示書にしたがって同様の作業を行う。ここで分析対象となるデータは、指示書毎に取られたログデータに基づくものである。
【００１８】
実施例１では、上述した物品倉庫における商品ピックアップ作業の効率化が取り扱い対象である。
【００１９】
図１は、実施例１に係る本システムの全体構成を説明するブロック図である。図１に示すように、本システム１は、説明変数指標値生成部２と、説明変数抽出部３と、アクショナブル説明変数抽出部２１と、を備える。本システム１は、目的変数データＤ１と、説明変数データＤ２と、指標種別ラベルＧと、抽出領域パラメータＤ４と、説明変数メタデータＤ６とアクションフィルタパラメータＤ７と、を用いて、最終的にアクショナブル説明変数抽出結果データＤ８を出力する。
【００２０】
ここで、メタデータ（メタ情報）について定義しておく。メタデータは、分析対象とする生データに直接含まれてはいないが、その生データを説明するために付属する補助データであり、それがあって、初めて生データを分析できることが多い。また、説明変数メタデータとは、その説明変数に関連して付属する補助データをいう。すなわち、説明変数メタデータとは、現実味があって実行可能なアクションを策定するために、抽出された説明変数と結びつくアクションに関する種々の条件をいう。なお、こうしたメタデータまで含めた総合的な意思決定支援技術は存在しなかった。しかし、課題解決のための現実的な意思決定において、各施策、すなわち説明変数に付属する上述のメタデータを評価して総合的に判断する必要がある。
【００２１】
図示は省略するが、本システム１は、物理的な計算機システム（一つ以上の物理的な計算機）でもよいし、クラウド基盤のような計算リソース群（複数の計算リソース）上に構築されたシステムでもよい。計算機システムあるいは計算リソース群は、インタフェース装置（例えば一つ以上のインタフェースデバイス）、記憶装置（例えば、メモリ及び記憶デバイス）、及び、プロセッサを含む。説明変数指標値生成部２、説明変数抽出部３及びアクショナブル説明変数抽出部２１といった複数の機能のうちの少なくとも一つは、一つ以上のコンピュータプログラムがプロセッサによって実行されることで実現されてもよいし、一つ以上のハードウェア回路（例えばＦＰＧＡまたはＡＳＩＣ）によって実現されてもよい。
【００２２】
プログラムがプロセッサによって実行されることで機能が実現される場合、定められた処理が、適宜に記憶装置及び／又はインタフェース装置等を用いながら行われるため、機能はプロセッサの少なくとも一部とされてもよい。機能を主語として説明された処理は、プロセッサあるいはそのプロセッサを有するシステムが行う処理としてもよい。プログラムは、プログラムソースからインストールされてもよい。プログラムソースは、例えば、プログラム配布計算機または計算機が読み取り可能な記録媒体（例えば非一時的な記録媒体）であってもよい。各機能の説明は一例であり、複数の機能が一つの機能にまとめられたり、一つの機能が複数の機能に分割されたりしてもよい。
【００２３】
説明変数指標値生成部２は、説明変数データＤ２が目的変数データＤ１に与える影響度合いを定量化するために指標値を計算し、説明変数指標値データＤ３を出力する。このとき計算される指標値は、説明変数の目的変数に対する影響度合いを定量化することができれば、その手段は問わない。さらに、予めどの指標値を使って定量化するか決定しても良いし、ユーザ設定変数である指標値種別ラベルＧによって指標値種別を都度選択するようにしても良い。
【００２４】
なお、「相関度、類似度、傾き」を択一するために付与される「選択肢の名称」のことをプログラム専門用語でラベルと呼ぶ。また、本システム１は、目的変数データＤ１と説明変数データＤ２との相関係数値を指標値の例として採用するが、目的変数に関する説明変数の単回帰直線の傾きや、目的変数に関する重回帰式の係数値であっても良い。
【００２５】
説明変数抽出部３は、説明変数指標値データＤ３と、説明変数を抽出するための条件となる抽出領域パラメータＤ４と、を受け付け、抽出領域パラメータＤ４により課された条件に合致する説明変数指標値をもつ説明変数群Ｘ（不図示の符号）を抽出し、説明変数抽出結果データＤ５として書き出す。なお、この説明変数抽出部３における処理の詳細については、図３を用いて後述する。
【００２６】
アクショナブル説明変数抽出部２１は、説明変数抽出結果データＤ５と、説明変数メタデータＤ６と、アクションフィルタパラメータＤ７と、を用いて、アクショナブル説明変数抽出結果データＤ８を出力する。なお、このアクショナブル説明変数抽出部２１における処理の詳細については、図１３を用いて後述する。
【００２７】
また、ここでいうアクションフィルタパラメータＤ７は、下記（１）〜（３）をまとめたデータを指すものである。
（１）図１４のＳ４６で用いられる分割数
（２）図１５のＳ５３で用いられる閾値θsh
（３）図１６のＳ６３ならびにＳ６４で実行される説明変数抽出プロセスの抽出時に必要となるパラメータ。ただし、この（３）については、図１の「抽出領域パラメータＤ４」と同等の働きをするものである。
【００２８】
図２は、説明変数指標値生成部２の動作手順を説明するフローチャートである。図２に示すように、説明変数指標値生成部２での処理は、指標種別ラベル読込みステップＳ１と、目的変数データ読込みステップＳ２と、説明変数データ読込みステップＳ３と、指標値演算ステップＳ４と、指標値データ書出しステップＳ５と、を有する。
【００２９】
まず、指標種別ラベル読込みステップＳ１は、指標種別ラベルＧを読み込むことを含む。指標種別ラベルＧは、説明変数が目的変数に与える影響度合いを定量化する指標値の種類を指定するラベルである。実施例１では、指標種別ラベルＧによって、相関係数を定量化指標として用いることにする。また、ステップＳ２以降については、図４も交えて後述する。
【００３０】
図３は、説明変数抽出部３の構成を説明するブロック図である。図３に示すように、グラフ生成部８は、説明変数指標値データＤ３に格納された指標値の散布図を単一又は複数生成する。なお、各種の散布図を図５〜図１１を用いて詳細に後述する。また、図１及び図３に示した説明変数抽出部３を用いた説明変数抽出方法について、図４以降も用いてより詳細に説明する。
【００３１】
図４は、実施例１で用いるテーブルであり、図４（ａ）は目的変数テーブル、図４（ｂ）は説明変数テーブル、図４（ｃ）は相関係数テーブル、をそれぞれ示している。まず、図４（ａ）の目的変数テーブルに示すように、目的変数データＤ１（図１）はテーブルとして付与される。このテーブルに付属する指示書には、それぞれ識別子Ｔ１Ｃ０が割り振られている。この識別子Ｔ１Ｃ０が特定するＡ〜Ｚ毎にデータが格納されている。
【００３２】
図４（ａ）の目的変数テーブルに示すカラムは、作業効率に関するＫＰＩを定量化したもので、ｙ１（作業時間）Ｔ１Ｋ１、ｙ２（移動距離）Ｔ１Ｋ２、ｙ３（作業回数）Ｔ１Ｋ３、ｙ４（渋滞時間）Ｔ１Ｋ４である。作業効率を向上させるためには、ｙ１（作業時間）Ｔ１Ｋ１の値が小さく、ｙ２（移動距離）Ｔ１Ｋ２の値が小さく、ｙ３（作業回数）Ｔ１Ｋ３の回数が大きく、ｙ４（渋滞時間）Ｔ１Ｋ４の値が小さくなれば良い。なお、表中の符号ｙ１〜ｙ６は、図５〜図１１に示す散布図において、座標軸に用いられ、各目的変数を異なるベクトルで表示する。
【００３３】
なお、ｙ３（作業回数）Ｔ１Ｋ３とは、ピックアップ作業のために移動を停止した回数をいう。この回数には、移動途中に一時停止した場合等は含まない。また、ｙ４（渋滞時間）Ｔ１Ｋ４とは、移動経路が他の作業従事者によって占有される等の理由により、移動を停止していた時間をいう。
【００３４】
つぎに、図４（ｂ）の説明変数テーブルに示すとおりに、説明変数データＤ２（図１）は、説明変数が８つあるテーブルとして付与される。このテーブルも、図４（ａ）の目的変数テーブルと同様であり、指示書に基づいた識別子Ｔ２Ｃ０が特定するＡ〜Ｚ毎にデータが格納されている。カラムは、それぞれの指示書又は作業時の行動を特徴づける８つの説明変数である。図４（ｂ）の符号ｘ１〜ｘ８以下に、説明変数名Ｔ２Ｃ１１〜Ｔ２Ｃ３３で示される説明変数について、具体的内容は図示するとおりであり、さらなる説明は省略する。なお、表中の符号ｘ１〜ｘ８は、図５〜図１１に示す散布図において、プロット点の傍に付記して説明変数を特定する。
【００３５】
図４（ａ）の目的変数データＤ１と、図４（ｂ）の説明変数データＤ２と、により具体的なテーブルを示したが、入力データはここで示したテーブル構造に限定されるものではない。目的変数データＤ１と、説明変数データＤ２と、それぞれがテーブル形式で与えられるときは、両者の行数は一致する。この場合、両者が１つのテーブルとして与えられていても良い。識別子Ｔ１Ｃ０とＴ２Ｃ０とによって共通に特定されるＡ〜Ｚ毎に結び付けられるような、共通のレコード数を有するデータ同士であれば、他のデータ構造でも良い。
【００３６】
他にも、単一の目的変数の回帰式を単一の説明変数によって求めた際の傾きや、単一の目的変数に関して複数の説明変数を用いて求めた重回帰式における説明変数の係数を用いても良く、分析者によって考えられる全ての改変を許容する。ここで、図２のフローチャートも交えて図４の説明を続ける。目的変数データ読込みステップＳ２は、図４（ａ）のテーブルに示す目的変数データＤ１を読み込むことを含む。説明変数データ読込みステップＳ３は、図４（ｂ）のテーブルに示す説明変数データＤ２を読み込むことを含む。
【００３７】
指標値演算ステップＳ４は、図４（ａ）における各目的変数と図４（ｂ）における各説明変数との相関係数を計算することを含む。最後に、指標値データ書出しステップＳ５は、求めた説明変数指標値を指標値データＤ３（図１、図３）として出力することを含む。また、図４（ｃ）の相関係数テーブルに明示するように、この実施例１では、行が目的変数、列が説明変数となるテーブル形式で求めた相関係数値を書き出すものとする。
【００３８】
ただし、このステップＳ５では、説明変数指標値生成部２は、指標値データを可視化した際に、直観的理解を得られ易くするために、指標値の正負を適宜に反転してからテーブルに書き出している。指標値における正負の値を反転させる必要のある場合とは、つぎのような場合である。すなわち説明変数指標値生成部２、値の減少することがＫＰＩの向上を意味する目的変数については、負の相関係数値を正に反転させ、正の相関係数値を負の値となるように正負の値を反転させる。
【００３９】
この実施例１では、直観的理解を容易にするため、少ないほど良好なｙ１（作業時間）と、ｙ２（移動距離）、ｙ４（渋滞時間）と、は負の相関係数値がＫＰＩの向上を意味させるように、正負の値を反転させている。一方、多いほど良好なｙ３（アイテム数）は、そのままの方が直観的理解も容易なので、相関係数値の正負を反転させていない。このｙ３（アイテム数）とは、商品の種類数であり、業務効率を向上させるためには、なるべく多くの種類数に及ぶ商品を一度にピックアップした方が良いからである。
【００４０】
図３のグラフ生成部８で生成される散布図（図５〜図１１）の座標軸は、目的変数の組（ｙｉ，ｙｊ）によって決まる。プロットされる点ｘ１〜ｘ８は、説明変数を意味している。すなわち、目的変数ｙｉに対する指標値をＲ（ｙｉ）と書くことにすれば、説明変数はそれぞれ座標（ｘ，ｙ）＝（Ｒ（ｙｉ），Ｒ（ｙｊ））で指定される位置にプロットされる。また、抽出対象領域設定部９は、各目的変数及び目的変数の任意の組に関して、その指標値に対する抽出対象領域を設定する。なお、抽出対象領域Ｒ０１については、図７を用いて後述する。
【００４１】
図５〜図１１に示す散布図は、目的変数データＤ１に含まれる全ての目的変数を対象に、取りうる全ての２つの組合せについて生成される。したがって、目的変数がｍ個ある場合、生成される散布図はｍＣ２個である。例えば、相関係数値が格納されている図４（ｃ）について、ｙ１（作業時間）Ｔ３Ｋ１と、ｙ２（移動距離）Ｔ３Ｋ２と、を軸とする散布図は、図６のとおりである。
【００４２】
図５は、図３のグラフ生成部８で生成され、相関係数値の組（Ｒ（ｙ１），Ｒ（ｙ２））をプロットした散布図である。散布図にはプロット点の他、ユーザの理解を促進するための付加的情報を同時に表示しても良い。この実施例１では、プロット点と対応する説明変数が何かを明示するために、各点と対応する説明変数識別子ｘ１〜ｘ８をプロットされる座標の近くに表示しているが、表示内容や表示形態は必ずしもこの形態に限らなくて良い。
【００４３】
図３の表示部１１は、散布図を端末装置１２に表示する。図６、図７及び図１１のように、表示する散布図が複数ある場合は、縦軸に同じ目的変数の指標値を示している散布図を横に、横軸に同じ目的変数の指標値を示している散布図を縦に、格子状に並べて表示する。これを散布図行列と呼ぶ。散布図行列内で表示される全ての散布図は、表示される各軸の範囲と、プロットされる説明変数と、を共有する。なお、端末装置１２は、入力装置と表示装置のうちの少なくとも表示装置の一例でよい。端末装置１２は、タブレット型のパーソナルコンピュータのように入力装置と表示装置とを含んだ装置でもよい。
【００４４】
図４（ｃ）の相関係数テーブルに基づいて生成された散布図は、図６に示すように、散布図行列として表示される。すなわち、図６は、図５で説明した散布図を格子状に配置した散布図行列である。また、図３に戻って、表示部１１は、入力受付部１３、及び抽出対象領域設定部９から出力された入力情報を受け付けることにより、端末装置１２に表示する内容を変更することができる。入力受付部１３は、端末装置１２に表示された散布図行列に対してユーザが行った操作結果を入力情報として受け付ける。
【００４５】
このユーザによる入力操作は、本システム１に対し、ユーザがインタラクティブな分析支援を目的とする。この操作は、注視対象となる説明変数と、描画領域と、の少なくとも何れかを特定し、可視化するために行われる入力形態であれば、どのような形態でも構わない。
【００４６】
このユーザによる入力操作の結果、端末装置１２へ表示する内容が変更される。また、このユーザによる入力操作の形態として、マウス操作によって描画領域内の任意の閉曲線内部を領域として選択する操作形態と、単一又は複数の任意の座標点をマウス操作によって選択する操作形態と、を例示列挙することができる。
【００４７】
このユーザ操作の結果は、図３において、表示部１１へ入力されると、その操作内容に応じて端末装置１２で表示される内容に反映される。具体的には、選択領域や選択されたプロット点について、形状、色彩、明度等のデザイン変更と、選択されたプロット点に対応する情報が散布図行列に加えて表示されるデザイン変更と、を例示列挙することができる。
【００４８】
図７は、図６で説明した散布図行列に対し、全ての散布図について共通に説明変数抽出対象領域を設定した場合の表示例である。図７の表示例の特徴は、つぎの第１〜第３に示すとおりである。第１に、選択領域Ｒ０１が全ての散布図に対して共有されている。第２に、選択領域Ｒ０１が閉曲線からなる図形によって表示されている。第３に、選択領域Ｒ０１に内包されているプロット点が三角形で示されている。
【００４９】
さらに、上述した選択領域Ｒ０１に内包されているプロット点が三角形のデザインであることに対し、それら以外のプロット点が丸形のデザインであるように、両者が異なっている。その結果、説明変数が選択領域Ｒ０１に包含されているか否かについて、一目瞭然に判別できることが一つの特徴である。
【００５０】
その他の表示例として、図示を省略するが、全ての散布図について、選択領域Ｒ０１以外の個別に選択領域を表示することもできる。また、一部の散布図については、共通の選択領域Ｒ０１を表示し、それ以外の散布図については個別の選択領域を表示することもできる。
【００５１】
また、表示部１１が端末装置１２に表示させる内容の変更について制限はない。すなわち、選択領域Ｒ０１自体の形状表示に関するデザインと、選択領域Ｒ０１に包含されている説明変数に関するデザインと、については、任意の変更がなされても構わない。つまり、これらについて、表示される内容の可視化によって分析者の分析行為を支援する目的のものであれば、本システム１のユーザ又は管理者によって、任意の変更がなされても構わない。さらに、その変更には追加も含まれる。
【００５２】
つぎに、パレート最適解と、パレート独立解と、について詳述する前に、ここで簡単に定義しておく。パレート最適解とは、多目的最適化問題において、何れの目的関数値も下げずに、何れかの目的関数値を上げることができない解をいう。また、このパレート最適解は複数存在しうるため解集合である。さらに、このパレート最適解は、有効なアクションを決定するための要因分析では、重要な示唆となる場合が多い。そのため、パレート最適解となっている説明変数を抽出することがＫＰＩ向上要因の特定では有効となる。また、アクションの策定で有効な場合もある。
【００５３】
また、パレート独立解は、ある目的変数についてのみ従属し、その他の目的変数については独立な説明変数と対応する要因に対応する説明変数群Ｘを意味する。すなわち、パレート独立解に対応する要因は、あるＫＰＩに対しては非常に強い影響を及ぼしているが、その他のＫＰＩにはほとんど影響を及ぼしていない要因である。なお、従来のコレスポンデンス分析では、パレート最適解と、パレート独立解と、何れの概念もなく、適用できないため、これらの解を抽出することが出来ない。
【００５４】
抽出対象領域は、分析の目的に応じて決定されるべきものである。すなわち、抽出対象領域は、ＫＰＩ向上施策の策定のために有効となるパレート最適解やパレート独立解、そのほか分析者が定めた意味ある領域に含まれる説明変数を抽出するための領域である。また、抽出対象領域を設定することは、例えば下記のうちの少なくとも一つの場合に行われる。
・第１の場合：領域を定義するための座標情報である抽出領域パラメータＤ４によって入力された数値を用いる場合。
・第２の場合：入力受付部１３を介して入力された選択領域を抽出対象領域とする場合。
・第３の場合：散布図内の説明変数分布に応じた抽出対象領域を決定する場合。
【００５５】
例えば、説明変数抽出部３は、４点の座標をパラメータとして受け付けた場合、４点の座標によって規定される矩形領域を抽出対象領域として設定する。閉じた平面図形の定義の方法は、上記のような頂点の座標を定義する場合や、方程式によって定義する場合等多岐にわたるが、何らかのパラメータによって定義されるものであれば、抽出領域の定義方法を限定しない。
【００５６】
この方法は、パレート独立解の抽出に有効である。具体的には、例えば、後述する図１０の領域Ｒ１１のような領域を設定することにより、Ｒ（ｙ１）の値は大きく、Ｒ（ｙ２）の値が小さい、パレート独立解を抽出することが可能となる。逆に、図１０の領域Ｒ１２のような領域を設定することで、Ｒ（ｙ２）の値は大きく、Ｒ（ｙ１）の値が小さい、パレート独立解を抽出することが可能となる。
【００５７】
なお、パレート最適解だけでは、抽出される説明変数の数が少なく、アクションの策定には不十分な場合もある。そこで現実的には、パレート最適解の近傍にある説明変数を抽出することもある。これも同様に重要である。
【００５８】
ところが、パレート近傍解は、実際の散布図の分布形状によって変化する。したがって、パレート最適解の近傍から説明変数を抽出するための領域は、予め決定することができない。この点について、まず、パレート最適解の判定方法を説明してから、パレート最適解の近傍にある説明変数の抽出方法を後述する。
【００５９】
図３において、抽出対象領域設定部９は、抽出対象領域を設定し、領域情報を表示部１１に渡す。表示部１１は、どの部分が抽出対象領域になっているかをユーザが認識できるように、端末装置１２に表示させる。本システム１において、ユーザは、端末装置１２に表示された抽出対象領域に対し、入力受付部１３を操作して修正を加えることができる。
【００６０】
図３において、抽出対象領域設定部９は、適宜修正された抽出対象領域について、それぞれの散布図について設定するため、抽出対象領域を示した情報と、抽出領域パラメータＤ４の入力情報とを、説明変数包含判定部１０へと、最終的に出力する。ここで、実施例１におけるパレート最適解について図８を用いて説明する。
【００６１】
図８は、散布図に対して、パレート最適解の抽出方法を説明する図である。図８にはｙ１とｙ２の相関係数値をプロットした散布図が図示されている。この相関係数値は、直観的理解を容易にするため、適宜に正負反転することによって、相関係数値がより大きい方がＫＰＩの向上に寄与しうるように表示された説明変数である。ここでパレート最適解は、Ｒ（ｙ１）について、より高い値をもつ説明変数を選ぼうとすると、どの説明変数を選んだとしてもＲ（ｙ２）の値が下がってしまう説明変数のことである。
【００６２】
図８において、説明変数ｘ４より大きいＲ（ｙ１）をもつのは、説明変数ｘ６、ｘ７、ｘ８である。それら説明変数ｘ６，ｘ７，ｘ８のどれを選択してもｘ４自身よりもＲ（ｙ２）の値が小さくなってしまう。したがって、ｘ４はパレート最適解である。一方、ｘ８は、Ｒ（ｙ１）とＲ（ｙ２）の両方についてより高い値を有するｘ７が存在している。したがって、最高値でないｘ８は、パレート最適解ではない。このように、ｘ７もパレート最適解であるから、図８の散布図におけるパレート最適解集合は、最終的に｛ｘ４，ｘ７｝と求まる。
【００６３】
図９は、散布図に対して、パレート最適近傍解の抽出方法を説明する図である。図９（ａ）はパレート最適解から、図９（ｂ）はパレート最適解の近似曲線から、それぞれ一定距離範囲内にある説明変数を近傍解として抽出する場合の抽出対象領域の表示例である。
【００６４】
第１の方法は、各パレート最適解を重心とする矩形範囲、又は図９（ａ）に例示する各パレート最適解から同心円状の範囲を抽出領域として設定する方法である。これによって、一定距離範囲内にある説明変数を近傍解として抽出することが出来る。ここで、不図示の矩形領域を抽出領域とするならば、それを決めるために必要な情報は、縦・横、それぞれの辺の長さ等が与えられる。
【００６５】
また、円形領域を抽出領域とするならば、図９（ａ）のパレート最適解ｘ４を中心とした領域Ｒ２２と、パレート最適解ｘ７を中心とした領域Ｒ２１がパレート最適解の近傍を抽出する抽出対象領域となる。このとき、抽出領域を規定するための抽出領域パラメータＤ４として、円形領域の大きさを定めるために必要な情報、例えば半径の長さ等が与えられる。
【００６６】
図９（ｂ）に示すとおり、第２の方法は、パレート最適解｛ｘ４，ｘ７｝に対して回帰曲線Ｌ３０を求め、この曲線Ｌ３０までの垂直距離が等しくなる範囲Ｒ３１を抽出対象領域とする方法である。このとき、抽出領域を規定するための抽出領域パラメータＤ４として、回帰曲線を求めるための情報と、抽出領域の大きさを定めるために必要な情報、例えば、回帰曲線からの距離等が与えられる。
【００６７】
上述した第１の方法、及び第２の方法は、１枚の散布図に対して説明変数の抽出対象領域を定める方法であるが、１枚の散布図に限定するものではない。すなわち、複数の散布図について共通の抽出領域パラメータＤ４を適用することもできる。また、個別に抽出領域パラメータＤ４を設定することもできる。
【００６８】
図１０は、散布図に対して、パレート独立解の抽出方法を説明する図であって、パレート独立解を抽出する際の抽出対象領域の表示例である。図１０の領域Ｒ１１、又は領域Ｒ１２は、図１及び図３に示す抽出領域パラメータＤ４により、座標閾値が与えられることにより決定される。この抽出領域パラメータＤ４は、ユーザ操作により設定された選択領域Ｒ０１（例えば、図７）を設定する入力情報が、入力受付部１３に受け付けられて、抽出対象領域設定部９が選択領域Ｒ０１を抽出対象領域に設定することができる。
【００６９】
図１１は、散布図に対して、説明変数包含判定の処理を説明する図である。すなわち、図１１は、実施例１のデータについて、図１２を用いて後述するステップＳ３０〜Ｓ３１で読み込んだ情報を途中出力として表示した散布図行列の例である。
【００７０】
図１１に示す、散布図行列の例は、相関係数値の組をプロットした散布図行列に対して、個別に抽出対象領域を定めた場合の表示例である。しかも、この表示例は、抽出対象となる説明変数と、それ以外の説明変数と、グラフ上のデザインを変更した場合も表示している。
【００７１】
散布図の中には、抽出対象領域設定部９の出力である抽出対象領域Ｒ４１〜Ｒ４６が同時に描画されている。ここで、Ｒ４５はパレート最適解からの等距離範囲を抽出対象領域に設定したものを例示している。Ｒ４５以外の領域Ｒ４１〜Ｒ４４，Ｒ４６は、パレート最適解の回帰直線からの等距離範囲を抽出対象領域に設定したものを例示している。ただし、目的変数に対してより良い相関をもつ説明変数のみを抽出する目的のため、第１象限の範囲に収まるよう対象領域にさらに条件を付している。
【００７２】
図１２は、図３に示した説明変数包含判定部における包含判定処理の手順を説明するフローチャートである。図１２に示すように、包含判定処理は、ステップＳ３０〜Ｓ３７を有する。まず、指標値データ(散布図)読込みステップＳ３０では、グラフ生成部８の出力である複数の散布図を読み込む。つぎに、抽出対象領域読込みステップＳ３１では、抽出対象領域設定部９の出力である散布図毎の抽出対象領域と、抽出領域パラメータＤ４の情報と、を入力情報として受け付ける。
【００７３】
続くステップＳ３２では、まだ包含判定をしていない散布図の中から、包含判定処理対象を選択する。例えば、Ｒ（ｙ１）とＲ（ｙ２）を軸にもつ散布図Ｆ４１が選択されたとする。つぎに、包含判定ステップＳ３３では、選択した散布図Ｆ４１について、抽出対象領域Ｒ４１内部に包含されている説明変数を抽出する。つぎに、散布図別説明変数リスト書出しステップＳ３４では、散布図別説明変数リストＬ４１を書き出す。実施例１で書き出される散布図別説明変数リストＬ４１は、｛ｘ８，ｘ７，ｘ５，ｘ４｝である。
【００７４】
全ての散布図についてステップＳ３３〜Ｓ３４の処理を施すため、ステップＳ３５で未処理の散布図がないか判定する。実施例１において、Ｆ４２〜Ｆ４６について未処理である場合（Ｓ３５でＮｏ）、ステップＳ３２に戻ってＦ４２〜Ｆ４６の中から１つを選択し、繰り返しＳ３３〜Ｓ３４の処理を行う。全ての散布図Ｆ４１〜Ｆ４６について、包含判定を実施した場合（Ｓ３５でＹｅｓ）、リスト統合処理Ｓ３６に進む。
【００７５】
リスト統合処理Ｓ３６では、各散布図に対して包含判定をし、その結果が出力される散布図別説明変数リストＬ４１〜Ｌ４６を統合する。例えば、実施例１でリストＬ４１〜Ｌ４６が次の結果が得られているとする。
Ｌ４１＝｛ｘ８，ｘ７，ｘ５，ｘ４｝
Ｌ４２＝｛ｘ３，ｘ５｝
Ｌ４３＝｛ｘ７，ｘ６｝
Ｌ４４＝｛ｘ５｝
Ｌ４５＝｛ｘ４｝
Ｌ４６＝｛ｘ２｝
【００７６】
本システム１は、何らかのＫＰＩを１つでも向上させるために有効と考えられる要因を抽出することが目的である。その目的が達成できるように、Ｌ４１〜Ｌ４６の重複を排除した和集合リストＬ５０に統合することができる。さらに後述する和集合リストＬ５１は、少なくとも１つの目的変数と良い相関をもつ説明変数を抽出している。
Ｌ５０＝｛ｘ２，ｘ３，ｘ４，ｘ５，ｘ６，ｘ７，ｘ８｝
【００７７】
例えば、ＫＰＩが非常に多数存在した場合、和集合リストＬ５０の条件は緩和されていて多数の（例えば極めて多数の）説明変数が抽出され、ＫＰＩ向上要因の特定には非効率となる場合がある。この場合、少なくとも２つのリストに含まれている説明変数のみのリストＬ５１に統合することもできる。和集合リストＬ５１は、少なくとも２つの目的変数と良い相関をもつ説明変数を抽出している。
Ｌ５１＝｛ｘ４，ｘ５，ｘ７｝
【００７８】
例えば、全てのＫＰＩに対して有効な説明変数を抽出したい場合は、リストＬ４１〜Ｌ４６の重複を排除した積集合リストＬ５２に統合することも出来る。ただし、ＫＰＩが複数存在する場合、特にＫＰＩの少なくとも一部がトレードオフしているような場合では、積集合リストＬ５２は空集合となることもある。実施例１における積集合リストＬ５２も空集合である。
【００７９】
このリスト統合処理Ｓ３６は、ＫＰＩを向上させるための要因特定のために有効な、あるいはユーザが着目した相関値をもつ説明変数を効率よく抽出するための処理であり、複数のリストをユーザの設定にしたがって統合する処理であれば良い。続くステップＳ３７では、説明変数を統合した和集合リストＬ５０のほか、適宜に和集合リストＬ５１も説明変数抽出結果データＤ５として書き出す。
【００８０】
［補助機能］
図１３は、図１の下段で示したアクショナブル説明変数抽出部２１の構成を説明するブロック図である。図１３に示すように、アクショナブル説明変数抽出部２１は、レイヤー分割部２２と、クラスタリング部２３と、パレート解抽出部２４と、アクショナブル説明変数部分集合統合部２５と、を備えて構成され、基本的に、この順番でデータ処理が進行する。
【００８１】
また、アクショナブル説明変数抽出部２１は、説明変数抽出結果データＤ５と、説明変数メタデータＤ６と、アクションフィルタパラメータＤ７と、を入力して、アクショナブル説明変数抽出結果データＤ８を出力する。より詳しくは、説明変数メタデータＤ６、及びアクションフィルタパラメータＤ７が、レイヤー分割部２２、クラスタリング部２３、及びパレート解抽出部２４へ入力される。また、最上流のレイヤー分割部２２には、説明変数抽出結果データＤ５も入力される。最下流のアクショナブル説明変数部分集合統合部２５は、パレート解抽出部２４からの出力データを入力してアクショナブル説明変数抽出結果データＤ８を出力する。
【００８２】
図１４は、図１３におけるレイヤー分割部２２の動作手順を説明するフローチャートである。ここで、図１４のステップＳ４０〜Ｓ４７に示す動作手順は、以下のとおりである。まず前半部に、説明変数抽出結果データ読込みステップＳ４０と、つぎの説明変数メタデータ読込みステップＳ４１と、つぎのアクションフィルタパラメータ読込みステップＳ４２と、つぎのメタデータ属性のデータ型を判別するステップＳ４３と、を有する。
【００８３】
続く後半部は、ステップＳ４３で、メタデータ属性のデータ型が、カテゴリ型と判別されたならば、説明変数抽出結果データをカテゴリ毎に分離するステップＳ４４を経て、メタデータ属性名、レイヤー名とレイヤードテーブルのセットをクラスタリング部へ出力するステップＳ４５により、一連の処理が終了する。
【００８４】
一方、ステップＳ４３で、メタデータ属性のデータ型が、数値型と判別されたならば、パラメータ入力された分割数にしたがって値を分割するステップＳ４６、説明変数抽出結果データを分割区間毎に分離するステップＳ４７と、ステップＳ４５と、を経て、一連の処理が終了する。
【００８５】
図１５は、図１３におけるクラスタリング部２３の動作手順を説明するフローチャートである。図１５のステップＳ５０〜Ｓ５６に示す処理は、以下のとおりである。まず、メタデータ属性名、レイヤー名とレイヤードテーブルのセットを読込むステップＳ５０と、それに続いて、同一メタデータ属性名を有するレイヤードテーブルに含まれる説明変数の数ＮlayeredsumをカウントするステップＳ５１と、それに続いて、アクションフィルタパラメータ読込みステップＳ５２と、それに続いて、説明変数の数Ｎlayeredsumが閾値θsh以上か否かを判断するステップＳ５３と、を有する。
【００８６】
このステップＳ５３で、数Ｎlayeredsumが閾値θsh以上と判別された（Ｙｅｓ）ならば、レイヤードテーブル毎にクラスタリング処理するステップＳ５４と、それに続いて、クラスタ内のパレート解のみ抽出しレイヤードテーブルを更新するステップＳ５５と、それに続いて、メタデータ属性名、レイヤー名とレイヤードテーブルのセットをパレート解抽出部へ出力ステップＳ５６と、を経て、一連の処理が終了する。
【００８７】
一方、ステップＳ５３で、数Ｎlayeredsumが閾値θsh未満と判別された（Ｎｏ）ならば、ステップＳ５４，Ｓ５５を飛び越して、直接にステップＳ５６を実行することにより一連の処理が終了する。
【００８８】
図１６は、図１３におけるパレート解抽出部２４の動作手順を説明するフローチャートである。図１６のステップＳ６０〜Ｓ６６に示す処理は、以下のとおりである。まず、メタデータ属性名、レイヤー名とレイヤードテーブルのセットを読込むステップＳ６０と、それに続いて、アクションフィルタパラメータ読込みステップＳ６１と、それに続いて、除外対象レイヤーであるか否かを判断するステップＳ６２と、を有する。
【００８９】
このステップＳ６２で、除外対象レイヤーでない（Ｎｏ）と判別されたならば、レイヤードテーブル毎にパレート解を抽出するステップＳ６３を経て、抽出された解と対応する説明変数データとレイヤー名のセットをアクション候補部分集合リストとしてアクショナブル説明変数部分集合統合部２５に出力するステップＳ６４により、一連の処理が終了する。
【００９０】
一方、ステップＳ６２で、除外対象レイヤーでない（Ｙｅｓ）と判別されたならば、除外対象レイヤーに含まれている説明変数を抽出するステップＳ６５と、抽出された説明変数データとレイヤー名のセットを除外アクション部分集合リストとしてアクショナブル説明変数部分集合統合部に出力するステップＳ６６と、を実行して一連の処理が終了する。
【００９１】
図１７は、図１３におけるアクショナブル説明変数部分集合統合部２５の動作手順を説明するフローチャートである。図１７のステップＳ７０〜Ｓ７３に示す処理は、以下のとおりである。まず、処理開始直後から２方向へ分岐した一方において、アクション候補部分集合リスト読込みステップＳ７０と、それに続いて、アクション候補部分集合リストの和集合「アクション集合」を算出ステップＳ７１と、それに続いて、アクション集合から除外集合を差し引いた差集合を算出ステップＳ７２と、それに続いて、算出された差集合に含まれる説明変数に関するデータを「アクショナブル説明変数抽出結果データ」として書出しステップＳ７３と、を実行して一連の処理が終了する。
【００９２】
これに対し、処理開始直後から２方向へ分岐した他方において、ステップＳ７０，Ｓ７１の代わりに、除外アクション部分集合リスト読込みステップＳ７４と、それに続いて、除外アクション部分集合リストの和集合「除外集合」を算出ステップＳ７５と、を実行する。そのステップＳ７５の後に、２方向へ分岐した一方と合流するように、ステップＳ７２，Ｓ７３を実行して一連の処理が終了する。
【００９３】
［実施例２］
つぎに、図１８〜図２０を用いて本発明の実施例２について説明する。実施例２でも、実施例１で用いた説明変数抽出システム（本システム１）を構成するコンピュータが、そのメモリに記憶されたプログラムを、中央処理装置（ＣＰＵ Central Processing Unit）で実行することにより実現される機能の大半を用いることが可能である。したがって、実施例２も、その主体は本システム１である。
【００９４】
また、実施例１と、実施例２と、の相違点は、取り扱う対象が異なる点である。取り扱い対象として、上述の実施例１は、物品倉庫における商品ピックアップ作業の効率化であり、実施例２は、設備のメンテナンスに対する効率化である。このように、取り扱い対象の違いに対し、本システム１は、基本構成をそのままにして、取り扱うデータと、表示内容を適切に変えることにより対応できる。そのため、メモリに記憶されたプログラム、入出力されるデータ、及び表示画面のデザインを使い分けるが、それらの詳細は、図１８〜図２０を用いて後述するとおりである。
【００９５】
図１８は、実施例２に係る本システム１において、図１のＤ６に示した説明変数メタデータを例示する表である。これに示されるデータは、実施例１の図４で示したテーブルにおいて、図４（ｂ）に示した説明変数テーブルのデータＤ２の内容に相当する。また、図１８に示す説明変数メタデータは、jsonやxmlによってテキストベースで付与されてもよいし、図１８に示すようにテーブル形式で与えられてもよい。なお、説明変数メタデータの読み込みは、図１４のＳ４１で実行される。
【００９６】
図１８の１行目に説明変数名として、ｆ１:メンテ頻度差、ｆ２:保守人員数、ｆ３:保守人員配置転換、ｆ４:応急処置、ｆ５:応急処置、ｆ６:応急処置、ｆ７:部品交換、ｆ８:部品交換、ｆ９:新大型設備、が列挙され、それぞれの列に説明変数毎の関連情報が記載されている。なお、各枠内に括弧書きされたＩＤ等は、コンピュータにおけるプログラム上の記載事項であり、ここでの説明は省略する。
【００９７】
また、図１８の下方の３行に、説明変数毎のＫＰＩ１障害発生率、ＫＰＩ２コスト、ＫＰＩ３障害影響範囲が列挙されている。以下、それらの相関係数値を説明する。一例として、説明変数名ｆ９:新大型設備において、ＫＰＩ１障害発生率は０．６０であり、ＫＰＩ２コストは０．１１である。本システム１では、これらのデータを図１９の散布図にプロットして表示する。
【００９８】
なお、図１１を用いて上述したように、本システム１は、目的変数に対してより良い相関をもつ説明変数のみを抽出する目的のため、基本的に第１象限の範囲に収まるよう対象領域に条件を付している。その第１象限の範囲においても、より右上にプロットされた説明変数が、より良い施策と判定される。
【００９９】
図１９は、実施例２における抽出処理０１の結果をプロットした散布図である。この抽出処理０１では、「難易度」メタ情報によるレイヤー処理を施している。図１９（ａ）は、横軸のコストと、縦軸の障害発生率と、により散布図が形成されている。この図１９（ａ）には、図１８における説明変数名ｆ９が、障害発生率０．６０、及びコスト０．１１であることを、抽出処理０１の結果としてプロットされている。他の説明変数名ｆ１〜ｆ８についても、同様にプロットされている。
【０１００】
図１９（ｅ）は、横軸の障害影響範囲と、縦軸の障害発生率と、により散布図が形成されている。この図１９（ｅ）には、図１８における説明変数名ｆ９が、障害影響範囲０．１２、及び障害発生率０．６０であることを、抽出処理０１の結果としてプロットされている。他の説明変数名ｆ１〜ｆ８についても、同様にプロットされている。
【０１０１】
図１９（ａ），（ｅ）に対し、施策が実施される難易度の観点から、図１９（ｂ），（ｆ）難易度〇良好と、図１９（ｃ），（ｇ）難易度△中程度と、図１９（ｄ），（ｈ）難易度×除外レベルと、に区別して、異なるパレート解を抽出する処理が実行される。その結果、図１９（ｂ），（ｆ）難易度〇良好、すなわちコストパーフォーマンスの良好なｆ４，ｆ５，ｆ６が抽出される。
【０１０２】
図１９（ｃ），（ｇ）難易度△中程度として、ｆ１,ｆ３が抽出される。図１９（ｄ），（ｈ）難易度×除外レベル、すなわち障害発生率を下げる効果は認められるが、そのためのコストが高過ぎるので、現実性に乏しいｆ２,ｆ９が抽出される。これらｆ２,ｆ９の施策は、除外リスト(ブラックリスト)に登録されることにより、無益な議論等を避ける効果もある。
【０１０３】
このようにして、本システム１は、多数の施策を入力し、それらが目的に対してどのような影響を及ぼすのかについて、指定された観点から合理的判断して、最善策と、除外レベルと、それらの中間レベル等と、区別して出力できる。出力結果は、視覚的に理解容易な散布図である。
【０１０４】
図２０は、実施例２における抽出処理０２の結果をプロットした散布図である。この抽出処理０２では、「投資効果」メタ情報によるレイヤー処理を施している。すなわち、図２０の抽出処理０２は「投資効果」の観点から説明変数の抽出処理している点で、図１９の抽出処理０１が「難易度」の観点による抽出処理であった点、に対して異なっている。
【０１０５】
図２０（ａ）は図１９（ａ）と同じである。また、図２０（ｅ）も図１９（ｅ）と同じである。これらに対し、図２０（ｂ），（ｆ）は、投資効果が良好なＡのパレート解として、説明変数（施策）ｆ２，ｆ９の抽出を示す。ここでは、ｆ２，ｆ９が投資効果の良好な施策として抽出される。図２０（ｃ），（ｇ）は、投資効果が中程度のＢのパレート解として、説明変数（施策）ｆ１,ｆ３,ｆ５,ｆ８の抽出を示す。図２０（ｄ），（ｈ）は、投資効果が除外レベルＣのパレート解として、説明変数（施策）ｆ４,ｆ６,ｆ７の抽出を示す。ここでは、ｆ４,ｆ６,ｆ７が投資効果の劣悪な施策として抽出される。
【０１０６】
図１９（ｂ），（ｆ）に示すｆ４，ｆ５，ｆ６に絞り込まれた施策と、図２０（ｂ），（ｆ）に示すｆ２，ｆ９に絞り込まれた施策と、は一致しない。そこで、図１９（ｃ），（ｇ）に示すｆ１,ｆ３に絞り込まれた施策と、図２０（ｃ），（ｇ）に示すｆ１,ｆ３,ｆ５,ｆ８に絞り込まれた施策と、において、ｆ１,ｆ３が一致することから、妥協案としてｆ１,ｆ３の施策を人が選択することも考えられる。このように、本システム１により少数に絞られた説明変数（施策）ｆ１,ｆ３のみを、それらの利害得失について、人が最善の意思決定するために、存分な議論を尽くせば有益である。
【０１０７】
［補足］
以上のように、本システム１によれば、目的変数の係数を予め設定することなく、複数又は単一の主要業績評価指標（ＫＰＩ）に対して影響を与えている説明変数を抽出し、ＫＰＩを高くする条件を特定できる。つぎに、本システム１によって解決できる他の課題、及びそれに応じた効果について、補足説明する。
【０１０８】
目的に対する有効なアクションを決めるためには、どのような事象（施策）が主要業績評価指標（ＫＰＩ）に影響を及ぼしているのかをまず初めに特定しなくてはならない。
【０１０９】
例えば、小売業等の分野では、売り上げの向上を図るために業務や顧客に関する種々のデータを収集し、売り上げに影響を与える要因を分析し、ＫＰＩを向上させうる条件を明らかにしている。実際の企業活動ではＫＰＩとして売り上げだけを考慮すれば良いわけではなく、コストや事業による環境への影響等といった複数のＫＰＩが存在しうる。それらはトレードオフ関係にあったりする等、複雑な関係性を有し、複数のＫＰＩを総合的に評価・判断することが求められる。
【０１１０】
ＫＰＩを向上させたい場合、売り上げ等のＫＰＩを目的変数ｙ、要因となりうる顧客ログデータ等を説明変数ｘｉとして、目的変数をモデル化した目的関数ｆ（ｘ１，ｘ２，…，ｘｎ）を定め、目的関数値を最大(あるいは最小)にする解（すなわち説明変数の組）を、ＫＰＩ向上の条件とみなす手段が知られている。この問題は複数のＫＰＩをもつ多目的最適化問題の一種である。
【０１１１】
多目的最適化問題において、何れの目的関数値も下げずに何れかの目的関数値を上げることができない解を、パレート最適解と呼ぶ。このパレート最適解は複数存在しうるため解集合である。有効なアクションを決定するための要因分析では、パレート最適解が重要な示唆となる場合が多いため、パレート最適解となっている説明変数を抽出することがＫＰＩ向上要因の特定では有効となる。
【０１１２】
合成目的変数を使わずに複数の要因が複数のＫＰＩに与える影響を分析する手段には、先に述べたとおり特許文献１の手法が存在する。この手法はコレスポンデンス分析を基盤とした技術であり、多目的最適化問題で登場するパレート最適解の概念は有しておらず、したがってそれらの解を抽出することは困難である。
【０１１３】
他にも、あるＫＰＩに対しては非常に強い影響を及ぼしているが、その他のＫＰＩにはほとんど影響を及ぼしていない要因を特定することが、アクションの策定で有効な場合もある。このような要因は、ある目的変数についてのみ従属し、その他の目的変数については独立な説明変数と対応する。本明細書では、このような説明変数群Ｘを「パレート独立解」と称する。コレスポンデンス分析では、パレート最適解と同様にこのパレート独立解という概念が適用できないため抽出することが出来ない。
【０１１４】
業績改善施策を考えるうえでは、必ずしもＫＰＩを向上させるための要因だけではなく、ＫＰＩを低減させる要因に注目することも場合によっては有効となる。ＫＰＩを低減させる要因やその条件が特定できれば、ＫＰＩを下げるリスクを回避するための意思決定を支援することが出来る。さらに、ＫＰＩを上げるために行っている施策が逆効果になるようなリスクも予め回避することに役立つ。本発明では、このような要因と説明変数を関連づけるために、パレート最適解と正反対の概念という意味で、何れの目的関数値も上げずに何れかの目的関数値を下げることができない説明変数群Ｘを、「逆パレート解」と呼ぶこととする。
【０１１５】
このように、ＫＰＩについてどのような影響度合いを有する要因に着目するかは、顧客の要望あるいは分析者の意向や注視対象によっても左右されるため、パレート最適解等のように一意に定まるものだけではない。したがって、ユーザの判断や操作による任意の条件によって説明変数を抽出することが求められる。
【０１１６】
さらに、こうした分析結果をフィードバックして業績改善策を策定する業務まで考慮すれば、ＫＰＩ向上要因と結びつく業績改善策の実施難易度まで含めて考えなくてはならず、パレート最適解が必ずしも最良の選択肢になるとは限らない。例えば、こうしたケースではパレート最適解の近傍にある説明変数を抽出することで、パレート最適解に準ずるＫＰＩ向上効果をもたらす要因を提示することが有効である。
【０１１７】
したがって、本システム１は、業績改善施策の策定をより効率よく支援するために、複数の目的変数に対するパレート最適解やパレート独立解や逆パレート解と対応する説明変数群Ｘと、あるいはパレート最適解や逆パレート解の近傍にある説明変数群Ｘと、あるいは分析者が指定した影響度合いを有する説明変数群Ｘを抽出し、業績改善施策の策定を支援することができる。
【０１１８】
本システム１は、業績改善施策の策定に有効である、具体的には、例えば、下記のうちの少なくとも一つを抽出することができる。
・複数の目的変数に対するパレート最適解やパレート独立解や逆パレート解と対応する説明変数群Ｘ。
・パレート最適解や逆パレート解の近傍にある説明変数群Ｘ。
・分析者が指定した影響度合いを有する説明変数群Ｘ。
【０１１９】
本システム１は、データ分析技術、及びデータマイニング技術に応用可能であり、複数の目的変数に関連のある説明変数群Ｘを抽出するものである。このような本システム１を以下のように総括することができる。
【０１２０】
［１］本システム１は、複数の目的変数ｙに対して共有である複数の説明変数ｘの一部を抽出するものであり、説明変数指標値生成部２と、説明変数抽出部３と、を備える。説明変数指標値生成部２は、抽出すべき説明変数ｘの一部を抽出対象に指定するための説明変数指標値を生成する。この説明変数指標値生成部２は、複数の目的変数に対する複数の説明変数ｘそれぞれの影響度合いを定量化する指標値種別ラベルＧを受け付けて、指標値種別ラベルＧにしたがって説明変数指標値を算出する。説明変数抽出部３は、説明変数指標値で定められた抽出条件に基づいて複数の説明変数から一部の説明変数を抽出対象として抽出する。この説明変数抽出部３は、抽出条件を受け付けて、複数の説明変数の一部を抽出条件に基づいて選択する。
【０１２１】
上述のように、本システム１は、説明変数指標値生成部２が、複数の目的変数ｙに対する複数の説明変数ｘそれぞれの影響度合いを定量化する指標値種別ラベルＧを受け付けて、その指標値種別ラベルＧにしたがって説明変数指標値を算出するようにした。また、説明変数抽出部３が、算出された説明変数指標値で定められた抽出条件に基づいて抽出対象を抽出する。このような本システム１によれば、目的変数の係数を予め設定することなく、複数又は単一の主要業績評価指標（ＫＰＩ）に対して影響を与えている説明変数を抽出し、ＫＰＩを高くする条件を特定できる。
【０１２２】
［２］上記［１］に記載の本システム１において、説明変数抽出部３は、グラフ生成部８と、抽出対象領域設定部９と、説明変数包含判定部１０と、を備えている。グラフ生成部８は、目的変数ｙのうちの２つを軸とする二次元平面上に説明変数指標値の散布図を全ての目的変数ｙの組合せについて作成する。
【０１２３】
抽出対象領域設定部９は、抽出対象を指定するための説明変数指標値に関する条件として、散布図のそれぞれについて単一又は複数の座標あるいは閉曲線を抽出対象領域として規定する。説明変数包含判定部１０は、抽出対象を指定するための説明変数指標値に関する条件として、説明変数指標値が抽出対象領域に一致あるいは含まれるかを判定する。
【０１２４】
［３］上記［２］に記載の本システム１において、抽出対象領域設定部９は、抽出対象を指定するための抽出条件パラメータの入力を受け付け、この抽出条件パラメータに基づいて抽出対象領域を設定する。このように、抽出条件パラメータの代わりに、端末装置１２を介したユーザからのパラメータ入力を受け付けて、その受け付けたパラメータ入力に基づいて抽出対象領域を設定しても良い。
【０１２５】
［４］上記［１］に記載の本システム１において、説明変数抽出部３は、抽出対象を指定するための抽出条件パラメータの入力を受け付け、目的変数のうちの２つを軸とする二次元平面上に説明変数指標値の散布図から下記のうちの少なくとも一つを抽出する、
・パレート最適となる説明変数群Ｘ、
・抽出条件パラメータで指定された軸から所定の範囲内にある説明変数群Ｘ、
・抽出条件パラメータで指定された逆パレート最適となる説明変数群Ｘ。
【０１２６】
［５］上記［４］に記載の本システム１において、説明変数抽出部３は、目的変数ｙのうちの２つを軸とする二次元平面上に説明変数指標値の散布図から、下記のうちの少なくとも一つを抽出する。
・パレート最適となる説明変数について抽出条件パラメータで指定された対象から所定の範囲にある説明変数群と、
・逆パレート最適となる説明変数について抽出条件パラメータで指定された範囲から所定の範囲にある説明変数群。
【０１２７】
［６］上記［２］に記載の本システム１において、説明変数包含判定部１０は、次のような３つの機能を備えることが好ましい。第１機能は、散布図のそれぞれについて設定される抽出対象領域に、説明変数指標値が含まれるかを判定する。第２機能は、グラフ生成部８が生成する全ての散布図についての包含判定結果を統合する。第３機能は、重複を排除した説明変数抽出結果を書き出す。
【０１２８】
［７］上記［６］に記載の本システム１において、説明変数包含判定部１０は、グラフ生成部８が生成する全ての散布図から、説明変数抽出リストを生成するため、つぎのような４つの機能を備えることが好ましい。第１機能は、散布図のそれぞれについて設定される抽出対象領域に含まれる説明変数指標値を有する説明変数ｘのリストを生成する。第２機能は、グラフ生成部８が生成する全ての散布図についてリストを生成する。
【０１２９】
第３機能は、作成された複数のリストに含まれる説明変数ｘについて、その重複を排除する。第４機能は、そのように重複排除後の複数のリストを下記のうちの少なくとも一つの集合に統合した説明変数抽出リストを生成する。
・和集合、
・積集合、
・抽出対象を指定するための抽出条件パラメータに従う任意の条件に合致する集合。
【０１３０】
本方法は、図２１を参照しながら、つぎのように総括できる。図２１は、本方法の概略を説明するフローチャートである。
［８］本方法は、複数の目的変数ｙに対して共有である複数の説明変数ｘの一部を抽出する方法であり、指標値生成ステップＳ１０と、対象抽出ステップＳ２０と、を備える。指標値生成ステップＳ１０は、説明変数指標値生成部２が説明変数ｘの一部を抽出対象に指定する説明変数指標値を生成する。対象抽出ステップＳ２０は、説明変数抽出部３が説明変数指標値で定められた抽出条件に基づいて抽出対象を抽出する。
【０１３１】
指標値生成ステップＳ１０はさらに、ラベル受付ステップＳ１１と、指標値算出ステップＳ１２と、を有する。ラベル受付ステップＳ１１は、複数の目的変数ｙに対して共有である複数の説明変数ｘそれぞれに関する影響度合いを定量化する指標値種別ラベルＧを受け付ける。指標値算出ステップＳ１２は、指標値種別ラベルＧにしたがって説明変数指標値を算出する。
【０１３２】
対象抽出ステップＳ２０は、さらに、抽出条件受付ステップＳ２１と、説明変数選択ステップＳ２２と、を有する。抽出条件受付ステップＳ２１は、抽出条件を受け付ける。説明変数選択ステップＳ２２は、複数の説明変数ｘの一部を抽出条件に基づいて選択する。
【０１３３】
［９］上述した本方法は、コンピュータプログラムをコンピュータに実行させることで実現する。
【符号の説明】
【０１３４】
１…説明変数抽出システム、２…説明変数指標値生成部、３…説明変数抽出部、８…グラフ生成部、９…抽出対象領域設定部、１０…説明変数包含判定部、１１…表示部、１２…端末装置、１３…入力受付部、Ｄ５…説明変数抽出結果データ
【図１】
2020160692.tif 000003
【図２】
2020160692.tif 000004
【図３】
2020160692.tif 000005
【図４】
2020160692.tif 000006
【図５】
2020160692.tif 000007
【図６】
2020160692.tif 000008
【図７】
2020160692.tif 000009
【図８】
2020160692.tif 000010
【図９】
2020160692.tif 000011
【図１０】
2020160692.tif 000012
【図１１】
2020160692.tif 000013
【図１２】
2020160692.tif 000014
【図１３】
2020160692.tif 000015
【図１４】
2020160692.tif 000016
【図１５】
2020160692.tif 000017
【図１６】
2020160692.tif 000018
【図１７】
2020160692.tif 000019
【図１８】
2020160692.tif 000020
【図１９】
2020160692.tif 000021
【図２０】
2020160692.tif 000022
【図２１】
2020160692.tif 000023