(57)【要約】【課題】分析対象データが異常データである場合に、その理由を特定し、出力する。【解決手段】コンピュータは、複数のデータに対する学習処理により生成された、異常データを判別する複数の判別条件を含む分析モデルに基づいて、分析対象データを分析する。コンピュータは、分析対象データが複数の判別条件のうち所定の判別条件を満たす場合、複数の判別条件それぞれに関連付けられた異常理由を含む判別情報に基づいて、所定の判別条件に関連付けられた異常理由を特定し、その異常理由を示す情報を出力する。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のデータに対する学習処理により生成された、異常データを判別する複数の判別条件を含む分析モデルに基づいて、分析対象データを分析し、
前記分析対象データが前記複数の判別条件のうち所定の判別条件を満たす場合、前記複数の判別条件それぞれに関連付けられた異常理由を含む判別情報に基づいて、前記所定の判別条件に関連付けられた異常理由を特定し、
前記所定の判別条件に関連付けられた異常理由を示す情報を出力する、
処理をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。
【請求項２】
前記情報処理プログラムは、前記複数のデータに対する学習処理により生成された分類モデルに基づいて、処理対象データを正常データ又は異常データに分類する処理を、前記コンピュータにさらに実行させ、
前記コンピュータは、前記処理対象データが異常データに分類された場合、前記処理対象データを前記分析対象データとして用いることを特徴とする請求項１記載の情報処理プログラム。
【請求項３】
前記情報処理プログラムは、前記複数のデータに対する学習処理により前記分類モデルを生成する処理を、前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする請求項２記載の情報処理プログラム。
【請求項４】
前記情報処理プログラムは、
前記複数のデータに対する学習処理により前記分析モデルを生成し、
前記複数のデータに含まれる異常データに対する異常理由を記録した理由情報に基づいて、前記複数のデータに含まれる異常データが前記複数の判別条件のうち特定の判別条件を満たす場合、前記理由情報に記録された異常理由を前記特定の判別条件に関連付けることで、前記判別情報を生成する、
処理を前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理プログラム。
【請求項５】
前記コンピュータは、決定木に基づく学習処理により前記分析モデルを生成し、前記複数の判別条件各々を、前記決定木が有する複数の葉ノード各々に対応付け、前記理由情報に記録された異常理由を、前記特定の判別条件に対応する葉ノードに関連付けることを特徴とする請求項４記載の情報処理プログラム。
【請求項６】
複数のデータに対する学習処理により生成された、異常データを判別する複数の判別条件を含む分析モデルと、前記複数の判別条件それぞれに関連付けられた異常理由を含む判別情報とを記憶する記憶部と、
前記分析モデルに基づいて分析対象データを分析し、前記分析対象データが前記複数の判別条件のうち所定の判別条件を満たす場合、前記判別情報に基づいて、前記所定の判別条件に関連付けられた異常理由を特定する分析部と、
前記所定の判別条件に関連付けられた異常理由を示す情報を出力する出力部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項７】
コンピュータによって実行される情報処理方法であって、
前記コンピュータが、
複数のデータに対する学習処理により生成された、異常データを判別する複数の判別条件を含む分析モデルに基づいて、分析対象データを分析し、
前記分析対象データが前記複数の判別条件のうち所定の判別条件を満たす場合、前記複数の判別条件それぞれに関連付けられた異常理由を含む判別情報に基づいて、前記所定の判別条件に関連付けられた異常理由を特定し、
前記所定の判別条件に関連付けられた異常理由を示す情報を出力する、
ことを特徴とする情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理プログラム、情報処理装置、及び情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
福祉サービス等を提供するサービス事業者に対して、指導監督業務を行う自治体等の監督機関は、サービス事業者から社会保障給付費が請求された場合、請求内容が適正か否かをチェックする。そして、監督機関は、請求内容に過誤等が発見された場合、そのサービス事業者に対して請求内容を修正するように指導する。
【０００３】
機械学習に関連して、決定木による判断プロセスを人間に理解させるための説明文を生成する説明文生成装置、及びデータマイニングによる知識抽出法が知られている（例えば、特許文献１及び特許文献２を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−１６２２７６号公報
【特許文献２】特開２００５−７８２４０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来の監督機関において、社会保障給付費の請求内容のチェックは人手によって実施されている。請求内容の適正性のチェックは、各種法令及び各種記録と照合しながら綿密に実施することが望ましく、チェック結果が担当者の能力又は経験に左右されることが多い。この場合、担当者の判断の根拠を、別の担当者が客観的に認識することは難しい。
【０００６】
なお、かかる問題は、社会保障給付費の請求内容をチェックする業務に限らず、データを分析する様々な作業において生ずるものである。
【０００７】
１つの側面において、本発明は、分析対象データが異常データである場合に、その理由を特定し、出力することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
１つの案では、情報処理プログラムは、以下の処理をコンピュータに実行させる。
（１）コンピュータは、複数のデータに対する学習処理により生成された、異常データを判別する複数の判別条件を含む分析モデルに基づいて、分析対象データを分析する。
（２）コンピュータは、分析対象データが複数の判別条件のうち所定の判別条件を満たす場合、複数の判別条件それぞれに関連付けられた異常理由を含む判別情報に基づいて、所定の判別条件に関連付けられた異常理由を特定する。
（３）コンピュータは、所定の判別条件に関連付けられた異常理由を示す情報を出力する。
【発明の効果】
【０００９】
１つの側面において、分析対象データが異常データである場合に、その理由を特定し、出力することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】情報処理装置の機能的構成図である。
【図２】データ処理のフローチャートである。
【図３】情報処理装置の具体例を示す機能的構成図である。
【図４】学習データを示す図である。
【図５】理由情報を示す図である。
【図６】処理対象データを示す図である。
【図７】判別情報を示す図である。
【図８】分析結果を示す図である。
【図９】分析モデルの木構造を示す図である。
【図１０】木構造の分析モデルに対する判別情報を示す図である。
【図１１】モデル生成処理のフローチャートである。
【図１２】モデル適用処理のフローチャートである。
【図１３】情報処理装置のハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照しながら、実施形態を詳細に説明する。
【００１２】
図１は、実施形態の情報処理装置（コンピュータ）の機能的構成例を示している。図１の情報処理装置１０１は、記憶部１１１、分析部１１２、及び出力部１１３を含む。記憶部１１１は、複数のデータに対する学習処理により生成された、異常データを判別する複数の判別条件を含む分析モデル１２１と、それぞれの判別条件に関連付けられた異常理由を含む判別情報１２２とを記憶する。分析部１１２及び出力部１１３は、分析モデル１２１及び判別情報１２２を用いてデータ処理を行う。
【００１３】
図２は、図１の情報処理装置１０１が行うデータ処理の例を示すフローチャートである。分析部１１２は、分析モデル１２１に基づいて分析対象データを分析し（ステップ２０１）、分析対象データが所定の判別条件を満たす場合、判別情報１２２に基づいて、所定の判別条件に関連付けられた異常理由を特定する（ステップ２０２）。そして、出力部１１３は、所定の判別条件に関連付けられた異常理由を示す情報を出力する（ステップ２０３）。
【００１４】
図１の情報処理装置１０１によれば、分析対象データが異常データである場合に、その理由を特定することができる。
【００１５】
図３は、図１の情報処理装置１０１の具体例を示している。図３の情報処理装置３０１は、記憶部３１１、分類学習部３１２、分析学習部３１３、分類部３１４、分析部３１５、及び出力部３１６を含む。記憶部３１１、分析部３１５、及び出力部３１６は、図１の記憶部１１１、分析部１１２、及び出力部１１３にそれぞれ対応する。
【００１６】
例えば、情報処理装置３０１は、人工知能を利用して、サービス事業者から社会保障給付費が請求された場合に、請求内容が適正か否かをチェックするためのデータ処理を行う。サービス事業者が提供するサービスは、以下のようなサービスであってもよい。
（ａ）介護保険に関する各種サービス：訪問介護、通所介護、地域密着通所介護、居宅介護支援等
（ｂ）障害福祉、障害児支援に関する各種サービス：居宅介護、生活介護、施設入所支援等
（ｃ）医療保険に関するサービス：診療報酬レセプト
情報処理装置３０１は、監督機関に設置されたサーバであってもよく、クラウド上に設けられたサーバであってもよい。
【００１７】
記憶部３１１は、学習データ３２１、理由情報３２２、及び処理対象データ３２６を記憶する。学習データ３２１は、学習処理に入力される過去のデータ群であり、複数のデータを含む。処理対象データ３２６は、分類及び分析の対象となるデータである。学習データ３２１及び処理対象データ３２６は、サービス事業者から監督機関に提出された、社会保障給付費の請求明細であってもよい。
【００１８】
理由情報３２２は、学習データ３２１に含まれる過去の異常データに対する異常理由を記録した情報である。例えば、学習データ３２１が社会保障給付費の請求明細である場合、サービス事業者に対する指導記録等が理由情報３２２として用いられる。
【００１９】
分類学習部３１２は、学習データ３２１に対する学習処理により分類モデル３２３を生成して、記憶部３１１に格納する。分類モデル３２３を生成することで、処理対象データ３２６を正常データ又は異常データに分類することが可能になる。
【００２０】
例えば、分類学習部３１２は、ブラックボックスアルゴリズムに基づく学習処理により、分類モデル３２３を生成する。ブラックボックスアルゴリズムは、論理構造が明示されておらず、特定の処理結果が得られた過程を理解しにくいアルゴリズムである。ブラックボックスアルゴリズムとしては、サポートベクタマシン、ランダムフォレスト、ロジスティック回帰、ディープラーニング等を用いることができる。
【００２１】
分析学習部３１３は、学習データ３２１に対する学習処理により、異常データを判別する複数の判別条件を含む分析モデル３２４を生成して、記憶部３１１に格納する。分析モデル３２４を生成することで、処理対象データ３２６を分析することが可能になる。分析モデル３２４は、図１の分析モデル１２１に対応する。
【００２２】
例えば、分析学習部３１３は、ホワイトボックスアルゴリズムに基づく学習処理により、分析モデル３２４を生成する。ホワイトボックスアルゴリズムは、論理構造が明示されており、特定の処理結果が得られた過程を理解しやすいアルゴリズムである。ホワイトボックスアルゴリズムとしては、決定木等を用いることができる。
【００２３】
分析学習部３１３は、学習データ３２１に含まれる異常データが、分析モデル３２４に含まれる特定の判別条件を満たす場合、理由情報３２２に記録された異常理由を特定の判別条件に関連付けることで、判別情報３２５を生成する。判別情報３２５を生成することで、処理対象データ３２６の分析処理において、処理対象データ３２６がいずれかの判別条件を満たす場合、その処理対象データ３２６の異常理由を特定することが可能になる。判別情報３２５は、図１の判別情報１２２に対応する。
【００２４】
分類部３１４は、分類モデル３２３に基づいて、処理対象データ３２６を正常データ又は異常データに分類し、処理対象データ３２６が異常データに分類された場合、その処理対象データ３２６を、分析対象データ３２７として記憶部３１１に格納する。
【００２５】
分析部３１５は、分析モデル３２４に基づいて分析対象データ３２７を分析し、分析対象データ３２７が所定の判別条件を満たす場合、判別情報３２５に基づいて、所定の判別条件に関連付けられた異常理由を特定する。そして、分析部３１５は、所定の判別条件に関連付けられた異常理由を示す分析結果３２８を生成して、記憶部３１１に格納し、出力部３１６は、分析結果３２８を出力する。
【００２６】
ブラックボックスアルゴリズムにより生成された分類モデル３２３は、ホワイトボックスアルゴリズムにより生成された分析モデル３２４よりも高い精度で、分類結果を生成することができる。したがって、分類モデル３２３を用いて処理対象データ３２６を正常データ又は異常データに分類することで、複数の処理対象データ３２６の中から異常データを精度良く絞り込むことができる。絞り込まれた異常データを分析対象データ３２７として用いることで、分析モデル３２４を用いた分析処理が効率化され、分析結果３２８の精度が向上する。
【００２７】
なお、分析対象データ３２７に対する分類モデル３２３と分析モデル３２４の判定結果は、必ずしも一致するとは限らず、分類モデル３２３によって異常データに分類された分析対象データ３２７が、分析モデル３２４によって正常データと判定されることもある。分析モデル３２４によって分析対象データ３２７が異常データと判定された場合のみ、その分析対象データ３２７に対する異常理由が特定される。
【００２８】
図４は、図３の学習データ３２１に含まれる１つのデータの例を示している。図４の学習データ３２１は、介護保険に関するサービスにおける過去の介護給付費の請求明細を表し、以下のような項目を含む。
【００２９】
ＩＤ：データの識別情報
事業者番号：サービス事業者の識別情報
被保険者番号：被保険者の識別情報
サービス提供年月：サービスが提供された年及び月
サービス種類コード：提供されたサービスの種類
サービス項目コード：提供されたサービスの項目
請求単位数：サービスの合成単位数（点数）
利用回数：サービスの利用回数
点数合計：請求単位数に利用回数を乗算した値
項目Ａ：訪問介護員数
項目Ｂ：利用日数
項目Ｃ：利用者負担額
フラグ：異常データであるか否かを示すフラグ
【００３０】
図４の例では、サービス提供年月は、２０１８年４月であり、サービス種類コードは、訪問介護であり、サービス項目コードは、身体介護１である。フラグの値は論理“１”であり、異常データであることを示している。正常データである場合は、フラグの値が論理“０”に設定される。
【００３１】
図５は、図３の理由情報３２２の例を示している。図５の理由情報３２２は、介護保険に関するサービスを提供しているサービス事業者に対する過去の指導記録を表し、サービス提供年月、事業者番号、被保険者番号、サービス種類コード、及び指導理由を含む。
【００３２】
指導理由は、学習データ３２１に含まれるデータのうち、サービス提供年月、事業者番号、被保険者番号、及びサービス種類コードによって特定されるデータの異常理由に対応する。指導理由としては、例えば、「計画に定められていないサービスを提供」、「請求誤りによる取り下げ」等の理由が記録される。また、「計画未作成」、「標準時間超過」等の理由が、指導理由として記録されることもある。
【００３３】
図６は、図３の処理対象データ３２６の例を示している。図６の処理対象データ３２６は、図４の学習データ３２１と同様の項目を含む。ただし、フラグの値はＮｕｌｌに設定されている。Ｎｕｌｌは、異常データであるか否かが未定であることを示す。図３の分析対象データ３２７も、図６の処理対象データ３２６と同様の項目を含む。
【００３４】
図７は、図３の判別情報３２５の例を示している。図７の判別情報３２５は、判別パターン、指導理由、及び判別条件を含む。判別パターンは、判別条件の識別情報であり、指導理由は、判別条件に関連付けられた指導理由である。
【００３５】
例えば、判別パターンＰ１の指導理由は、「計画に定められていないサービスを提供」であり、その判別条件は、“項目Ａ＜＝１００  ａｎｄ  項目Ｂ＜＝５．５  ａｎｄ  項目Ａ＞５０”である。判別パターンＰ２の指導理由は、「請求誤りによる取り下げ」であり、その判別条件は、“項目Ａ＜＝１００  ａｎｄ  項目Ｂ＞５．５  ａｎｄ  項目Ｃ＜＝１００”である。
【００３６】
図８は、図３の分析結果３２８の例を示している。図８の分析結果３２８は、事業者番号、サービス提供年月、及び被保険者番号が共通する、７個の処理対象データ３２６それぞれに対する分析データを含む。各分析データは、Ｎｏ、事業者番号、サービス提供年月、被保険者番号、判別パターン、指導理由、サービス種類コード、サービス項目コード、請求単位数、利用回数、及び点数合計を含む。Ｎｏは、分析結果３２８における各分析データの識別情報である。
【００３７】
例えば、監督機関の担当者は、図８の分析結果３２８を参照して、処理対象データ３２６に対する指導理由を認識し、サービス事業者に対する実地指導において確認すべき内容を、検討することができる。さらに、実地指導に基づいてサービス事業者が請求明細を修正した場合、修正前後の分析結果３２８を比較して、サービス項目コード、利用回数等が変更されたか否かを確認することもできる。
【００３８】
上述したように、分析学習部３１３は、決定木に基づく学習処理により分析モデル３２４を生成することができる。この場合、分析学習部３１３は、異常データを判別する複数の判別条件各々を、決定木が有する複数の葉ノード各々に対応付ける。そして、分析学習部３１３は、理由情報３２２に記録された異常理由を、特定の判別条件に対応する葉ノードに関連付けることで、判別情報３２５を生成する。
【００３９】
図９は、決定木に基づく学習処理により生成された分析モデル３２４の木構造の例を示している。図９の木構造は、ノード９０１〜ノード９１５を含む。ノード９０１は、ルートノードであり、ノード９０７〜ノード９１１及びノード９１３〜ノード９１５は、葉ノード（終端ノード）である。
【００４０】
項目Ａ〜項目Ｆは、学習データ３２１に含まれる項目であり、ノード９０１〜ノード９０６及びノード９１２には、項目Ａ〜項目Ｆの値に対する、以下のような分岐条件が設定されている。
【００４１】
ノード９０１  項目Ａ＜＝１００
ノード９０２  項目Ｂ＜＝５．５
ノード９０３  項目Ｃ＜＝８８
ノード９０４  項目Ａ＜＝５０
ノード９０５  項目Ｄ＜＝９９０
ノード９０６  項目Ｅ＜＝１．２
ノード９１２  項目Ｆ＜＝５．２
【００４２】
各ノードの分岐条件は、分析対象データ３２７の各項目に対する閾値を含む。Ｔ（True）が付加されたエッジは、分岐条件が満たされる場合の遷移先ノードを示し、Ｆ（False）が付加されたエッジは、分岐条件が満たされない場合の遷移先ノードを示す。
【００４３】
また、８個の葉ノードのうち、ノード９０８、ノード９１１、ノード９１３、及びノード９１５には、正常を示す論理“０”が設定されている。一方、ノード９０７、ノード９０９、ノード９１０、及びノード９１４には、異常を示す論理“１”と、判別条件を識別する判別パターンとが設定されている。これらのノードの判別パターンは、以下の通りである。
【００４４】
ノード９０７  Ｐ１４
ノード９０９  Ｐ１１
ノード９１０  Ｐ１３
ノード９１４  Ｐ１２
【００４５】
図１０は、図９の分析モデル３２４に対して生成された判別情報３２５の例を示している。判別パターンＰ１１〜判別パターンＰ１４の指導理由は、それぞれ、Ｒ１〜Ｒ４である。
【００４６】
判別パターンＰ１１の判別条件は、ノード９０１、ノード９０２、及びノード９０４の分岐条件を用いて表され、“項目Ａ＜＝１００  ａｎｄ  項目Ｂ＜＝５．５  ａｎｄ  項目Ａ＞５０”である。判別パターンＰ１２の判別条件は、ノード９０１、ノード９０２、ノード９０５、及びノード９１２の分岐条件を用いて表され、“項目Ａ＜＝１００  ａｎｄ  項目Ｂ＞５．５  ａｎｄ  項目Ｄ＜＝９９０  ａｎｄ  項目Ｆ＜＝５．２”である。
【００４７】
判別パターンＰ１３の判別条件は、ノード９０１、ノード９０３、及びノード９０６の分岐条件を用いて表され、“項目Ａ＞１００  ａｎｄ  項目Ｃ＜＝８８  ａｎｄ  項目Ｅ＜＝１．２”である。判別パターンＰ１４の判別条件は、ノード９０１及びノード９０３の分岐条件を用いて表され、“項目Ａ＞１００  ａｎｄ  項目Ｃ＞８８”である。
【００４８】
このように、図９の分析モデル３２４では、判別パターンＰ１１〜判別パターンＰ１４それぞれの判別条件が、異常を示す葉ノードに対応付けられている。さらに、判別パターンＰ１１〜判別パターンＰ１４を用いて、図１０の判別情報３２５に含まれる指導理由が、それらの葉ノードに関連付けられている。
【００４９】
分析学習部３１３は、学習データ３２１に含まれる複数のデータの中から、分析モデル３２４の各判別条件を満たす異常データを抽出し、その異常データに対する指導理由を、理由情報３２２から取得する。そして、分析学習部３１３は、取得した指導理由を、異常データが満たす判別条件に関連付けることで、判別情報３２５を生成する。
【００５０】
分析部３１５は、入力された分析対象データ３２７に含まれる各項目の値が、図９の各ノードに設定された分岐条件を満たすか否かを判定する。そして、分析部３１５は、分岐条件が満たされる場合、Ｔが付加されたエッジが示す次のノードの分岐条件を判定し、分岐条件が満たされない場合、Ｆが付加されたエッジが示す次のノードの分岐条件を判定する。
【００５１】
次のノードが葉ノードである場合、分析部３１５は、その葉ノードに設定された論理“１”又は論理“０”を、分析対象データ３２７に対する判別結果として取得する。判別結果が論理“１”である場合、分析部３１５は、その葉ノードに設定された判別パターンが示す指導理由を、図１０の判別情報３２５から取得し、その判別パターンと指導理由を含む分析結果３２８を生成する。分析結果３２８には、図１０の判別条件が含まれていてもよい。
【００５２】
決定木に基づいて分析モデル３２４を生成することで、分析対象データ３２７の複数の項目それぞれに対する閾値を含む判別条件が木構造で表され、特定の判別結果が得られた過程を容易に理解することが可能になる。また、葉ノードに判別パターンを設定することで、異常データに対応する判別条件と異常理由とを容易に関連付けることができる。
【００５３】
図１１は、図３の情報処理装置３０１が行うモデル生成処理の例を示すフローチャートである。モデル生成処理の開始時において、学習データ３２１に含まれる各データのフラグの値は、Ｎｕｌｌに設定されている。
【００５４】
まず、分類学習部３１２は、理由情報３２２を参照して、学習データ３２１に含まれる各データに、フラグを設定する（ステップ１１０１）。理由情報３２２に異常理由が記録されているデータのフラグには、論理“１”が設定され、異常理由が記録されていないデータのフラグには、論理“０”が設定される。そして、分類学習部３１２は、フラグが設定された学習データ３２１に対する学習処理を行って、分類モデル３２３を生成する（ステップ１１０２）。
【００５５】
次に、分析学習部３１３は、学習データ３２１に対する学習処理を行って、分析モデル３２４を生成する（ステップ１１０３）。そして、分析学習部３１３は、理由情報３２２に記録された異常理由を、分析モデル３２４に含まれる各判別条件に関連付けることで、判別情報３２５を生成する（ステップ１１０４）。
【００５６】
図１２は、図３の情報処理装置３０１が行うモデル適用処理の例を示すフローチャートである。まず、分類部３１４は、分類モデル３２３を用いて、処理対象データ３２６を正常データ又は異常データのいずれかに分類し（ステップ１２０１）、分類結果をチェックする（ステップ１２０２）。
【００５７】
処理対象データ３２６が異常データに分類された場合（ステップ１２０２，ＹＥＳ）、分析部３１５は、その処理対象データ３２６を分析対象データ３２７として用いて、分析モデル３２４により分析対象データ３２７を分析する（ステップ１２０３）。そして、分析部３１５は、分析対象データ３２７の判別結果が異常を示しているか否かをチェックする（ステップ１２０４）。
【００５８】
分析対象データ３２７が分析モデル３２４のいずれかの判別条件を満たす場合、判別結果は異常を示しており、いずれの判別条件も満たさない場合、判別結果は正常を示している。
【００５９】
判別結果が異常を示している場合（ステップ１２０４，ＹＥＳ）、分析部３１５は、判別情報３２５を参照して、分析対象データ３２７が満たす判別条件に関連付けられた異常理由を特定し、その異常理由を含む分析結果３２８を生成する（ステップ１２０５）。
【００６０】
処理対象データ３２６が正常データに分類された場合（ステップ１２０２，ＮＯ）、又は判別結果が正常を示している場合（ステップ１２０４，ＮＯ）、情報処理装置３０１は、処理を終了する。
【００６１】
例えば、学習データ３２１には含まれておらず、分析対象データ３２７にのみ含まれている異常値は、いずれの判別条件も満たさないため、その判別結果が正常を示すことがある。また、分類モデル３２３と分析モデル３２４の判別精度の違いにより、異常値を含む分析対象データ３２７の判別結果が正常を示すこともある。
【００６２】
図１の情報処理装置１０１及び図３の情報処理装置３０１の構成は一例に過ぎず、情報処理装置の用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略又は変更してもよい。例えば、図３の情報処理装置３０１において、モデル生成処理が外部の装置によって行われる場合は、分類学習部３１２及び分析学習部３１３を省略することができる。分類モデル３２３による分類処理を行わない場合は、分類学習部３１２及び分類部３１４を省略することができる。この場合、処理対象データ３２６が分析対象データ３２７として用いられる。
【００６３】
図２、図１１、及び図１２のフローチャートは一例に過ぎず、情報処理装置の構成又は条件に応じて一部の処理を省略又は変更してもよい。例えば、モデル生成処理が外部の装置によって行われる場合は、図１１のモデル生成処理を省略することができる。分類モデル３２３による分類処理を行わない場合は、図１１のステップ１１０２、図１２のステップ１２０１及びステップ１２０２の処理を省略することができる。
【００６４】
図４〜図１０に示した学習データ３２１、理由情報３２２、処理対象データ３２６、判別情報３２５、分析結果３２８、及び分析モデル３２４は一例に過ぎず、これらの情報は、処理対象のサービス及びデータに応じて変化する。
【００６５】
学習データ３２１及び処理対象データ３２６は、社会保障給付費の請求明細には限られず、適正性チェックの対象となる他のデータであってもよい。例えば、商取引における取引データ、各種センサから取得される測定データ、回路シミュレーションの結果を示すシミュレーションデータ等も、適正性チェックの対象となるデータである。
【００６６】
図１３は、図１の情報処理装置１０１及び図３の情報処理装置３０１のハードウェア構成例を示している。図１３の情報処理装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１３０１、メモリ１３０２、入力装置１３０３、出力装置１３０４、補助記憶装置１３０５、媒体駆動装置１３０６、及びネットワーク接続装置１３０７を含む。これらの構成要素はバス１３０８により互いに接続されている。
【００６７】
メモリ１３０２は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリであり、処理に用いられるプログラム及びデータを格納する。メモリ１３０２は、図１の記憶部１１１又は図３の記憶部３１１として用いることができる。
【００６８】
ＣＰＵ１３０１（プロセッサ）は、例えば、メモリ１３０２を利用してプログラムを実行することにより、図１の分析部１１２として動作する。ＣＰＵ１３０１は、メモリ１３０２を利用してプログラムを実行することにより、図３の分類学習部３１２、分析学習部３１３、分類部３１４、及び分析部３１５としても動作する。
【００６９】
入力装置１３０３は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス等であり、オペレータ又はユーザからの指示又は情報の入力に用いられる。出力装置１３０４は、例えば、表示装置、プリンタ、スピーカ等であり、オペレータ又はユーザへの問い合わせ又は指示、及び処理結果の出力に用いられる。処理結果は、分析結果３２８であってもよい。出力装置１３０４は、図１の出力部１１３又は図３の出力部３１６として用いることができる。
【００７０】
補助記憶装置１３０５は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク装置、テープ装置等である。補助記憶装置１３０５は、ハードディスクドライブ又はフラッシュメモリであってもよい。情報処理装置は、補助記憶装置１３０５にプログラム及びデータを格納しておき、それらをメモリ１３０２にロードして使用することができる。補助記憶装置１３０５は、図１の記憶部１１１又は図３の記憶部３１１として用いることができる。
【００７１】
媒体駆動装置１３０６は、可搬型記録媒体１３０９を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬型記録媒体１３０９は、メモリデバイス、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク等である。可搬型記録媒体１３０９は、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等であってもよい。オペレータ又はユーザは、この可搬型記録媒体１３０９にプログラム及びデータを格納しておき、それらをメモリ１３０２にロードして使用することができる。
【００７２】
このように、処理に用いられるプログラム及びデータを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、メモリ１３０２、補助記憶装置１３０５、又は可搬型記録媒体１３０９のような、物理的な（非一時的な）記録媒体である。
【００７３】
ネットワーク接続装置１３０７は、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等の通信ネットワークに接続され、通信に伴うデータ変換を行う通信インタフェース回路である。情報処理装置は、プログラム及びデータを外部の装置からネットワーク接続装置１３０７を介して受信し、それらをメモリ１３０２にロードして使用することができる。ネットワーク接続装置１３０７は、図１の出力部１１３又は図３の出力部３１６として用いることができる。
【００７４】
なお、情報処理装置が図１３のすべての構成要素を含む必要はなく、用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略することも可能である。例えば、オペレータ又はユーザとのインタフェースが不要な場合は、入力装置１３０３及び出力装置１３０４を省略してもよい。可搬型記録媒体１３０９又は通信ネットワークを使用しない場合は、媒体駆動装置１３０６又はネットワーク接続装置１３０７を省略してもよい。
【００７５】
開示の実施形態とその利点について詳しく説明したが、当業者は、特許請求の範囲に明確に記載した本発明の範囲から逸脱することなく、様々な変更、追加、省略をすることができるであろう。
【００７６】
図１乃至図１３を参照しながら説明した実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
複数のデータに対する学習処理により生成された、異常データを判別する複数の判別条件を含む分析モデルに基づいて、分析対象データを分析し、
前記分析対象データが前記複数の判別条件のうち所定の判別条件を満たす場合、前記複数の判別条件それぞれに関連付けられた異常理由を含む判別情報に基づいて、前記所定の判別条件に関連付けられた異常理由を特定し、
前記所定の判別条件に関連付けられた異常理由を示す情報を出力する、
処理をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。
（付記２）
前記情報処理プログラムは、前記複数のデータに対する学習処理により生成された分類モデルに基づいて、処理対象データを正常データ又は異常データに分類する処理を、前記コンピュータにさらに実行させ、
前記コンピュータは、前記処理対象データが異常データに分類された場合、前記処理対象データを前記分析対象データとして用いることを特徴とする付記１記載の情報処理プログラム。
（付記３）
前記情報処理プログラムは、前記複数のデータに対する学習処理により前記分類モデルを生成する処理を、前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする付記２記載の情報処理プログラム。
（付記４）
前記コンピュータは、ブラックボックスアルゴリズムに基づく学習処理により、前記分類モデルを生成することを特徴とする付記３記載の情報処理プログラム。
（付記５）
前記情報処理プログラムは、
前記複数のデータに対する学習処理により前記分析モデルを生成し、
前記複数のデータに含まれる異常データに対する異常理由を記録した理由情報に基づいて、前記複数のデータに含まれる異常データが前記複数の判別条件のうち特定の判別条件を満たす場合、前記理由情報に記録された異常理由を前記特定の判別条件に関連付けることで、前記判別情報を生成する、
処理を前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする付記１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理プログラム。
（付記６）
前記コンピュータは、ホワイトボックスアルゴリズムに基づく学習処理により、前記分析モデルを生成することを特徴とする付記５記載の情報処理プログラム。
（付記７）
前記コンピュータは、決定木に基づく学習処理により前記分析モデルを生成し、前記複数の判別条件各々を、前記決定木が有する複数の葉ノード各々に対応付け、前記理由情報に記録された異常理由を、前記特定の判別条件に対応する葉ノードに関連付けることを特徴とする付記５記載の情報処理プログラム。
（付記８）
複数のデータに対する学習処理により生成された、異常データを判別する複数の判別条件を含む分析モデルと、前記複数の判別条件それぞれに関連付けられた異常理由を含む判別情報とを記憶する記憶部と、
前記分析モデルに基づいて分析対象データを分析し、前記分析対象データが前記複数の判別条件のうち所定の判別条件を満たす場合、前記判別情報に基づいて、前記所定の判別条件に関連付けられた異常理由を特定する分析部と、
前記所定の判別条件に関連付けられた異常理由を示す情報を出力する出力部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
（付記９）
前記情報処理装置は、前記複数のデータに対する学習処理により生成された分類モデルに基づいて、処理対象データを正常データ又は異常データに分類する分類部をさらに備え、
前記分析部は、前記処理対象データが異常データに分類された場合、前記処理対象データを前記分析対象データとして用いることを特徴とする付記８記載の情報処理装置。
（付記１０）
前記複数のデータに対する学習処理により前記分類モデルを生成する分類学習部をさらに備えることを特徴とする付記９記載の情報処理装置。
（付記１１）
前記情報処理装置は、前記複数のデータに対する学習処理により前記分析モデルを生成する分析学習部をさらに備え、
前記記憶部は、前記複数のデータに含まれる異常データに対する異常理由を記録した理由情報をさらに記憶し、
前記分析学習部は、前記複数のデータに含まれる異常データが前記複数の判別条件のうち特定の判別条件を満たす場合、前記理由情報に記録された異常理由を前記特定の判別条件に関連付けることで、前記判別情報を生成することを特徴とする付記８乃至１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（付記１２）
前記分析学習部は、決定木に基づく学習処理により前記分析モデルを生成し、前記複数の判別条件各々を、前記決定木が有する複数の葉ノード各々に対応付け、前記理由情報に記録された異常理由を、前記特定の判別条件に対応する葉ノードに関連付けることを特徴とする付記１１記載の情報処理装置。
（付記１３）
コンピュータによって実行される情報処理方法であって、
前記コンピュータが、
複数のデータに対する学習処理により生成された、異常データを判別する複数の判別条件を含む分析モデルに基づいて、分析対象データを分析し、
前記分析対象データが前記複数の判別条件のうち所定の判別条件を満たす場合、前記複数の判別条件それぞれに関連付けられた異常理由を含む判別情報に基づいて、前記所定の判別条件に関連付けられた異常理由を特定し、
前記所定の判別条件に関連付けられた異常理由を示す情報を出力する、
ことを特徴とする情報処理方法。
（付記１４）
前記コンピュータは、前記複数のデータに対する学習処理により生成された分類モデルに基づいて、処理対象データを正常データ又は異常データに分類し、前記処理対象データが異常データに分類された場合、前記処理対象データを前記分析対象データとして用いることを特徴とする付記１３記載の情報処理方法。
【符号の説明】
【００７７】
１０１、３０１  情報処理装置
１１１、３１１  記憶部
１１２、３１５  分析部
１１３、３１６  出力部
１２１、３２４  分析モデル
１２２、３２５  判別情報
３１２  分類学習部
３１３  分析学習部
３１４  分類部
３２１  学習データ
３２２  理由情報
３２３  分類モデル
３２６  処理対象データ
３２７  分析対象データ
３２８  分析結果
９０１〜９１５  ノード
１３０１  ＣＰＵ
１３０２  メモリ
１３０３  入力装置
１３０４  出力装置
１３０５  補助記憶装置
１３０６  媒体駆動装置
１３０７  ネットワーク接続装置
１３０８  バス
１３０９  可搬型記録媒体
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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