(57)【要約】【課題】施策の立案及び実施を効率化すること。【解決手段】配分装置２０は、目的変数と目的変数に対応する１つ以上の説明変数を含むデータの一部を学習データとして、データの説明変数から目的変数を予測するモデルの学習を行う。配分装置２０は、データから学習データを除いたテストデータを、データの説明変数の少なくとも一部に関する分類条件によりグループに分類する。配分装置２０は、グループごとに、学習済みのモデルを用いて、テストデータの説明変数から目的変数を予測する。配分装置２０は、予測する処理によって予測されたグループごとの目的変数に基づき、グループのそれぞれに分配される所定のリソースの量を計算する。【選択図】図２１
2020140572.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
目的変数と前記目的変数に対応する１つ以上の説明変数を含むデータの一部を学習データとして、前記データの説明変数から目的変数を予測するモデルの学習を行い、
前記データから前記学習データを除いたテストデータを、前記データの説明変数の少なくとも一部に関する分類条件によりグループに分類し、
前記分類する処理によって分類されたグループごとに、学習済みの前記モデルを用いて、前記テストデータの説明変数から目的変数を予測し、
前記予測する処理によって予測された前記グループごとの目的変数に基づき、前記グループのそれぞれに分配される所定のリソースの量を計算する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする配分プログラム。
【請求項２】
前記計算する処理は、前記予測する処理によって予測された前記グループごとの目的変数の大きさの順位が高いほど、分配される前記リソースの量が大きくなるように計算することを特徴とする請求項１に記載の配分プログラム。
【請求項３】
データに含まれる複数の項目値に関する条件の組み合わせを生成し、
前記データを学習したモデルを用いて、前記組み合わせごとの、前記データにおける共起性の度合いである重要度を計算し、
前記条件又は前記重要度に基づいて、前記組み合わせの中から特定の組み合わせを、前記条件の少なくとも一部である分類条件により分類したグループごとに抽出する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする抽出プログラム。
【請求項４】
前記生成する処理によって生成された組み合わせに基づき、前記分類条件を更新する
処理を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３に記載の抽出プログラム。
【請求項５】
前記更新する処理は、前記生成する処理によって生成された組み合わせに含まれ、前記分類条件に含まれない条件を、前記分類条件に追加することを特徴とする請求項４に記載の抽出プログラム。
【請求項６】
目的変数と前記目的変数に対応する１つ以上の説明変数を含むデータの一部を学習データとして、前記データの説明変数から目的変数を予測するモデルの学習を行い、
前記データから前記学習データを除いたテストデータを、前記データの説明変数の少なくとも一部に関する分類条件によりグループに分類し、
前記分類する処理によって分類されたグループごとに、学習済みの前記モデルを用いて、前記テストデータの説明変数から目的変数を予測し、
前記予測する処理によって予測された前記グループごとの目的変数に基づき、前記グループのそれぞれに分配される所定のリソースの量を計算する
処理をコンピュータが実行することを特徴とする配分方法。
【請求項７】
データに含まれる複数の項目値に関する条件の組み合わせを生成し、
前記データを学習したモデルを用いて、前記組み合わせごとの、前記データにおける共起性の度合いである重要度を計算し、
前記条件又は前記重要度に基づいて、前記組み合わせの中から特定の組み合わせを、前記条件の少なくとも一部である分類条件により分類したグループごとに抽出する
処理をコンピュータが実行することを特徴とする抽出方法。
【請求項８】
目的変数と前記目的変数に対応する１つ以上の説明変数を含むデータの一部を学習データとして、前記データの説明変数から目的変数を予測するモデルの学習を行う学習部と、
前記データから前記学習データを除いたテストデータを、前記データの説明変数の少なくとも一部に関する分類条件によりグループに分類する分類部と、
前記分類部によって分類されたグループごとに、学習済みの前記モデルを用いて、前記テストデータの説明変数から目的変数を予測する予測部と、
前記予測部によって予測された前記グループごとの目的変数に基づき、前記グループのそれぞれに分配される所定のリソースの量を計算する計算部と、
を有することを特徴とする配分装置。
【請求項９】
データに含まれる複数の項目値に関する条件の組み合わせを生成する生成部と、
前記データを学習したモデルを用いて、前記組み合わせごとの、前記データにおける共起性の度合いである重要度を計算する計算部と、
前記条件又は前記重要度に基づいて、前記組み合わせの中から特定の組み合わせを、前記条件の少なくとも一部である分類条件により分類したグループごとに抽出する抽出部と、
を有することを特徴とする抽出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、配分方法、抽出方法、配分プログラム、抽出プログラム、配分装置及び抽出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、広告出稿の最適化を図る技術が知られている。特にデジタルマーケティングにおいては、ログデータの分析結果に基づき、最適化のための施策の立案や実施が行われる場合がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−０２８７３２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、上記の技術では、施策の立案及び実施を効率化することが困難な場合があるという問題がある。例えば、ログデータの項目値それぞれの重要度をロジスティクス回帰等の手法で計算し、さらに重要度に基づき複数の項目値を組み合わせて分析を行う場合を考える。この場合、組み合わせの数は膨大になるため、従来の技術では、全ての組み合わせを考慮した分析を行うことは難しい。このため、従来の技術では、ログデータの分析結果を、施策の立案及び実施の効率化につなげることが困難な場合がある。
【０００５】
１つの側面では、施策の立案及び実施を効率化することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
１つの態様において、配分プログラムは、目的変数と目的変数に対応する１つ以上の説明変数を含むデータの一部を学習データとして、データの説明変数から目的変数を予測するモデルの学習を行う処理をコンピュータに実行させる。また、配分プログラムは、データから学習データを除いたテストデータを、データの説明変数の少なくとも一部に関する分類条件によりグループに分類する処理をコンピュータに実行させる。また、配分プログラムは、分類する処理によって分類されたグループごとに、学習済みのモデルを用いて、テストデータの説明変数から目的変数を予測する処理をコンピュータに実行させる。また、配分プログラムは、予測する処理によって予測されたグループごとの目的変数に基づき、グループのそれぞれに分配される所定のリソースの量を計算する処理をコンピュータに実行させる。
【０００７】
１つの態様において、抽出プログラムは、データに含まれる複数の項目値に関する条件の組み合わせを生成する処理をコンピュータに実行させる。また、抽出プログラムは、データを学習したモデルを用いて、組み合わせごとの、データにおける共起性の度合いである重要度を計算する処理をコンピュータに実行させる。また、抽出プログラムは、条件又は重要度に基づいて、組み合わせの中から特定の組み合わせを、条件の少なくとも一部である分類条件により分類したグループごとに抽出する処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【０００８】
１つの側面では、施策の立案及び実施を効率化することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施例１に係る抽出装置の機能構成の一例を示す図である。
【図２】図２は、ログデータの一例を示す図である。
【図３】図３は、仮説情報の一例を示す図である。
【図４】図４は、変数情報の一例を示す図である。
【図５】図５は、学習手法を説明する説明図である。
【図６】図６は、学習手法を説明する説明図である。
【図７】図７は、変数とデータの関係を説明する説明図である。
【図８】図８は、仮説の生成を説明する説明図である。
【図９】図９は、仮説の生成を説明する説明図である。
【図１０】図１０は、仮説の生成を説明する説明図である。
【図１１】図１１は、生成された仮説の一例を示す説明図である。
【図１２】図１２は、ロジスティック回帰による重要度の計算を説明する説明図である。
【図１３】図１３は、実施例１に係る抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】図１４は、実施例２に係る抽出装置の機能構成の一例を示す図である。
【図１５】図１５は、ログデータの一例を示す図である。
【図１６】図１６は、仮説情報の一例を示す図である。
【図１７】図１７は、グループ情報の一例を示す図である。
【図１８】図１８は、グループごとの仮説の表示を説明する説明図である。
【図１９】図１９は、実施例２に係る抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【図２０】図２０は、予算配分の周期について説明する説明図である。
【図２１】図２１は、実施例３に係る配分装置の機能構成の一例を示す図である。
【図２２】図２２は、予算配分の最適化について説明する説明図である。
【図２３】図２３は、データの分類について説明する説明図である。
【図２４】図２４は、ＣＶスコアについて説明する説明図である。
【図２５】図２５は、ランキングについて説明する説明図である。
【図２６】図２６は、実施例３に係る配分処理の流れを示すフローチャートである。
【図２７】図２７は、ハードウェア構成例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本発明に係る配分方法、抽出方法、配分プログラム、抽出プログラム、配分装置及び抽出装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例により本発明が限定されるものではない。また、各実施例は、矛盾のない範囲内で適宜組み合わせることができる。
【実施例１】
【００１１】
［機能構成］
図１を用いて、実施例１に係る抽出装置の機能構成について説明する。図１は、実施例１に係る抽出装置の機能構成の一例を示す図である。図１に示すように、抽出装置１０は、通信部１１、入力部１２、出力部１３、記憶部１４及び制御部１５を有する。
【００１２】
通信部１１は、他の装置との間でデータの通信を行うためのインタフェースである。例えば、通信部１１はＮＩＣ（Network  Interface  Card）であり、インターネットを介してデータの通信を行う。
【００１３】
入力部１２は、ユーザが情報を入力するための装置である。例えば、入力部１２は、マウス及びキーボードである。また、出力部１３は、画面を表示するディスプレイ等である。また、入力部１２及び出力部１３は、タッチパネルディスプレイであってもよい。
【００１４】
記憶部１４は、データや制御部１５が実行するプログラム等を記憶する記憶装置の一例であり、例えばハードディスクやメモリ等である。記憶部１４は、ログデータ１４１、仮説情報１４２及び変数情報１４３を記憶する。
【００１５】
ログデータ１４１は、項目値として、目的変数及び目的変数に対する複数の説明変数を持つデータである。図２は、ログデータの一例を示す図である。図２に示すように、ログデータ１４１は、キーとして日時を持つ。このように、ログデータ１４１は、キーとして日時を持ち、さらに時間の経過にともないデータが増加していく時系列データであってもよい。
【００１６】
実施例１において、ログデータ１４１は、所定の日時に収集された、Ｗｅｂ上に出稿した広告に関する情報と、当該情報に対して行われた施策とを対応付けたデータであるものとする。
【００１７】
ログデータ１４１は、有効な施策を導出するためのモデルを訓練するための訓練データとして利用される場合がある。このため、例えば、ログデータ１４１における施策は、熟練した立案者によって立案されたものであってもよい。また、ログデータ１４１は、実施した施策が成功したケースのデータを集めたものであってもよい。
【００１８】
図２に示すように、ログデータ１４１は、説明変数として「クリック数」、「曜日」、「時間帯」、「直前」、「残予算」を有する。また、ログデータ１４１は、目的変数として「広告価格」を有する。目的変数「広告価格」は、施策が、広告価格を上げるものであるか、広告価格を維持するものであるか、広告価格を下げるものであるかを表す。
【００１９】
例えば、図２の１行目には、休日の午後に、ある広告のクリック数が100回であり、当該広告の残予算が10,000円であったという情報が、2019/6/5の10:00に収集されたことが示されている。さらに、図２の１行目には、当該広告に対しては、広告価格を下げる施策が行われたことが示されている。
【００２０】
仮説情報１４２は、目的変数と目的変数に対応する１つ以上の説明変数に関する条件との組み合わせと、重要度とを対応付けた情報である。図３は、仮説情報の一例を示す図である。以降の説明では、仮説情報１４２における組み合わせを、仮説と呼ぶ場合がある。また、重要度の計算方法については後に説明する。
【００２１】
例えば、図３の１行目には、「残り予算が存在∧クリック数≧１００∧曜日＝休日である場合に、広告価格を上げる」という仮説の重要度が0.85であることが示されている。
【００２２】
また、仮説は、説明変数と目的変数とを区別せずに、複数の項目値に関する条件の組み合わせということができる。その場合、図３の１行目の仮説は、「残り予算が存在∧クリック数≧１００∧曜日＝休日∧広告価格が上げ」のように表されてもよい。
【００２３】
変数情報１４３は、変数ごとの重要度である。図４は、変数情報の一例を示す図である。例えば、図４の１行目には、変数「残予算」の重要度が0.91であることが示されている。変数ごとの重要度は、仮説の重要度と同じ方法で計算されたものであってもよいし、仮説の重要度とは異なる方法で計算されたものであってもよい。例えば、変数ごとの重要度は、ロジスティック回帰等の既知の手法により計算されたものであってもよい。
【００２４】
制御部１５は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）、ＧＰＵ（Graphics  Processing  Unit）等によって、内部の記憶装置に記憶されているプログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１５は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現されるようにしてもよい。制御部１５は、生成部１５１、計算部１５２及び抽出部１５３を有する。
【００２５】
生成部１５１は、データに含まれる複数の項目値に関する条件の組み合わせ、すなわち仮説を生成する。生成部１５１は、ログデータ１４１のような、説明変数と目的変数を持つデータから仮説を生成することができる。この場合、生成部１５１は、目的変数と目的変数に対応する１つ以上の説明変数に関する条件との組み合わせを仮説として生成する。
【００２６】
また、生成部１５１は、時間経過により増加するデータに含まれる複数の項目値に関する条件の組み合わせを生成する。例えば、生成部１５１は、ログデータ１４１のような、時間経過とともにデータが追加されていく時系列データから組み合わせを生成することができる。
【００２７】
ここで、抽出装置１０の学習手法の一例を説明する。抽出装置１０は、学習により、仮説と重要度とを組み合わせたモデルを生成する。図５と図６は、学習手法を説明する図である。一般的に、深層学習（Deep  Learning）は、人間の脳の神経回路の構造を模倣したニューラルネットワークを何層にも重ね、１つのモデルを洗練化することで精度向上を実現するので、人間が理解できない複雑なモデルである。一方、図５に示すように、抽出装置１０は、データ項目を組み合わせて大量の仮説を抽出し、仮説（ナレッジチャンク（以下では、単に「チャンク」と記載する場合がある））の重要度を調整し高精度な分類モデルを構築する機械学習（例えば、Wide  Learning）を実行する。ナレッジチャンクとは、人間が理解できる単純なモデルであり、入出力の関係として成立する可能性のある仮説を論理的な表現で記載したモデルである。
【００２８】
具体的には、抽出装置１０は、入力データの全てのデータ項目の組み合わせパターンを仮説（チャンク）とし、各仮説に対する分類ラベルのヒット率で、その仮説の重要度を判断する。そして、抽出装置１０は、抽出した複数のナレッジチャンクとラベル（目的変数）に基づきモデルを構築する。この際に、抽出装置１０は、ナレッジチャンクを構成する項目が他のナレッジチャンクを構成する項目と重複が多い場合に、重要度が小さくなるように制御する。
【００２９】
図６を用いて具体例を説明する。ここでは、ある商品やサービスを購入する顧客を判断したい時の例を考える。顧客データには、「性別」、「免許の有無」、「婚姻」、「年齢」、「年収」等様々な項目がある。これらの項目の全ての組み合わせを仮説とし、各仮説の重要度を考える。例えば、「「男」、「所有」、「既婚」」という項目を組み合わせた仮説に当てはまる顧客がデータの中に１０人いる。この１０人のうち、９人が商品等を購入していれば、「「男」、「所有」、「既婚」の人は購入」というヒット率の高い仮説とし、これをナレッジチャンクとして抽出する。なお、ここでは、例として、商品を購入したか否かを二値で表したものをラベル、すなわち目的変数としている。
【００３０】
一方、「「男」、「所有」」という項目を組み合わせた仮説に当てはまる顧客がデータの中に１００人いる。この１００人のうち６０人しか商品等を購入してない場合、購入するヒット率が６０％となり、閾値（例えば８０）未満であることから、「「男」、「所有」の人は購入」というヒット率の低い仮説とし、ナレッジチャンクとして抽出しない。
【００３１】
また、「「男」、「未所有」、「未婚」」という項目を組み合わせた仮説に当てはまる顧客がデータの中に２０人いる。この２０人のうち１８人が商品等を未購入の場合、未購入であるヒット率が９０％となり、閾値（例えば８０）以上であることから、「「男」、「未所有」、「未婚」の人は未購入」というヒット率の高い仮説とし、ナレッジチャンクとして抽出する。
【００３２】
このようにして、抽出装置１０は、購入を支持するナレッジチャンクや未購入を支持するナレッジチャンクを数千万や数億個取り出し、モデルの学習を実行する。このように学習されたモデルは、特徴の組み合わせを仮説（チャンク）として列挙し、各仮説には確からしさを示す尤度の一例である重要度が付加され、入力データに出現する仮説の重要度の総和がスコアとなり、スコアが閾値以上であれば正例と出力する。
【００３３】
すなわち、スコアとは、その状態の確からしさを示す指標であり、各モデル生成されるチャンク（仮説）のうち、属する特徴をすべて満たすチャンクの重要度の合算値である。例えば、チャンクＡに「重要度：２０，特徴（Ａ１、Ａ２）」、チャンクＢに「重要度：５，特徴（Ｂ１）」、チャンクＣに「重要度：１０，特徴（Ｃ１、Ｃ２）」が対応付けられている状態で、ユーザログに行動（Ａ１、Ａ２、Ｂ１、Ｃ１）が存在したとする。このとき、チャンクＡとチャンクＢの特徴がすべて出現していることになるので、スコアは「２０＋５＝２５」となる。また、ここでの特徴とは、ユーザの行動等が該当する。
【００３４】
図７から図１１を用いて、生成部１５１による具体的なモデルの生成方法を説明する。図７は、変数とデータの関係を説明する説明図である。ここで、図７に示すように、ログデータ１４１の各説明変数に関する条件には、Ａ、Ｂ、Ｃ及びＤの４つがあるものとする。また、Ａの否定を−Ａ（Ａの直上に−）のように表す。例えば、Ａが「残り予算が存在」という条件を表している場合、−Ａは、「残り予算が存在しない」という条件を表す。また、例えば、Ｂが「クリック数≧100」という条件を表している場合、−Ｂは、「クリック数＜100」という条件を表す。
【００３５】
また、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｎ１、Ｎ２、Ｎ３は、ログデータ１４１に含まれるデータであって、目的変数と説明変数の条件とを対応付けたデータを表す。ここでは、Ｐｉは目的変数の値が「上げ」であるデータを表し、Ｐｊは目的変数の値が「下げ」であるデータを表すものとする（ただし、ｉ及びｊは任意の整数）。なお、図２に示すように、ログデータ１４１において、目的変数の値には「上げ」、「下げ」の他に「価格維持」が存在するが、ここでは、目的変数の値が「上げ」又は「下げ」の２種類であるものとして説明する。また、以降説明では、「上げ」を＋、「下げ」を−と表現する場合がある。
【００３６】
まず、図８に示すように、生成部１５１は、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｎ１、Ｎ２、Ｎ３に含まれる説明変数のそれぞれについて、取り得る値の組み合わせを網羅的に列挙する。図８は、仮説の生成を説明する説明図である。ここで、取り得る値は、＊（使用しない）、１（使用する）、０（条件の否定を使用する）である。
【００３７】
なお、生成部１５１は、組み合わせる説明変数の数が所定の数以下となるように制限してもよい。例えば、生成部１５１は、Ａ〜Ｄの４つの説明変数の場合、組み合わせる説明変数の数を２以下とするように制限してもよい。この場合、生成部１５１は、４つの説明変数のうち＊（使用しない）とするものを少なくとも２つ組み合わせる。説明変数の数が増加すると（例えば1000個）、組み合わせの数は爆発的に増加する。このため、制限により、列挙する組み合わせの数の増加を事前に抑止できる。
【００３８】
そして、生成部１５１は、列挙した組み合わせがＰ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｎ１、Ｎ２、Ｎ３のいずれであるかを分類し、また、特定の条件を満たす有効な組み合わせであるか否かを判定する。例えば、特定の条件は、説明変数の条件が、ログデータ１４１のデータに合致する回数が所定値以上であることである。この場合、生成部１５１は、条件のうち、データと合致する回数が所定値以上である条件の組み合わせを生成することができる。
【００３９】
図８の例では、生成部１５１は、Ａ〜Ｄの４つの説明変数の全てが＊である組み合わせＣ０１、−Ｃである組み合わせＣ０４、ＣＤ（Ｃ及びＤが１、かつＡ及びＢが＊）である組み合わせＣ０９等を列挙する。
【００４０】
図８に示すように、生成部１５１は、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｎ１、Ｎ２、Ｎ３の説明変数を基に、組み合わせＣ０１〜Ｃ０９のそれぞれに該当するデータを列挙する。例えば、生成部１５１は、組み合わせＣ０２に該当するデータとして、Ｐ２、Ｎ１、Ｎ２を列挙する。この場合、組み合わせＣ０２について列挙されたデータには、目的変数が＋であるデータ（Ｐ２）と目的変数が−であるデータ（Ｎ１、Ｎ２）とが混在している。このため、組み合わせＣ０２は、目的変数が＋であるか−であるかを正しく説明する仮説としての可能性が低い。その結果、生成部１５１は、組み合わせＣ０２を有効な仮説として採用しない。
【００４１】
一方、生成部１５１は、組み合わせＣ０８に該当するデータとして、Ｎ１、Ｎ２を列挙する。この場合、組み合わせＣ０８について列挙されたデータには、目的変数が−であるデータ（Ｎ１、Ｎ２）のみが存在する。このため、生成部１５１は、組み合わせＣ０８を有効な仮説として採用する。
【００４２】
また、生成部１５１は、異なる目的変数が混在している場合であっても、混在の割り合いに応じて組み合わせを有効な仮説として採用してもよい。例えば、ある組み合わせに対応するデータの例えば８０％以上の目的変数が＋であれば、生成部１５１は当該組み合わせを有効な仮説として採用するようにしてもよい。
【００４３】
また、生成部１５１は、ある組み合わせの特殊ケースに該当する組み合わせを仮説から除外する。例えば、図８の組み合わせＣ０５及びＣ０６は、組み合わせＣ０４の特殊ケースである。これは、組み合わせＣ０５及びＣ０６が、組み合わせＣ０４にリテラルを付加したものに過ぎないからである。
【００４４】
そして、生成部１５１は、図９に示す組み合わせを仮説として採用する。すなわち、生成部１５１は、組み合わせＣ０１、Ｃ０２、Ｃ０３、Ｃ０４ａ、Ｃ０７、Ｃ０８、Ｃ０９を仮説として採用する。なお、組み合わせＣ０４ａは、−Ｃを満たす組み合わせのうち、Ｃ０４の特殊ケースを省略したものである。
【００４５】
図９は、仮説の生成を説明する説明図である。図９は、図７及び図８の内容をカルノー図で表したものである。図９に示すように、生成部１５１は、Ａ（Ｂ、Ｃ、Ｄは＊（使用しない））の組み合わせ（Ｓ３１）、−Ａ（Ｂ、Ｃ、Ｄは＊（使用しない））の組み合わせ（Ｓ３２）…の順に組み合わせを変更して有効な組み合わせを検討する（Ｓ３１〜Ｓ３５…）。
【００４６】
ここで、Ｓ３３の−Ｃの組み合わせには、目的変数が＋であるデータ（Ｐ１、Ｐ３、Ｐ４）が該当する。すなわち、Ｓ３３では、＋のクラスに分類されるデータ（Ｐ１、Ｐ３、Ｐ４）の数又は割合が所定の値以上である。よって、生成部１５１は、Ｓ３３の−Ｃの組み合わせを＋のクラスに分類する有効な組み合わせ（仮説）と判定する。なお、以下の処理では、−Ｃにリテラルを加える組み合わせは除外する。
【００４７】
次に、生成部１５１は、３つの説明変数を＊（使用しない）とする全ての組み合わせの検討後に、２つの説明変数を＊（使用しない）とする組み合わせの検討を開始する（Ｓ３４）。ここで、Ｓ３５のＡ−Ｂの組み合わせでは、目的変数が＋である訓練データ（Ｐ１、Ｐ２）が該当する。すなわち、Ｓ３５では、＋のクラスに分類される訓練データ（Ｐ１、Ｐ２）の数又は割合が所定の値以上である。よって、生成部１５１は、Ｓ３５のＡ−Ｂの組み合わせを＋のクラスに分類する有効な組み合わせ（仮説）と判定する。
【００４８】
図１０は、生成された仮説の一例を示す説明図である。図１１に示すように、生成部１５１は、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｎ１、Ｎ２、Ｎ３から、分類結果が＋又は−となる仮説Ｈ１〜Ｈ１１を生成し、生成した仮説を仮説情報１４２として記憶部１４に格納する。
【００４９】
仮説Ｈ１〜Ｈ１１のそれぞれは、各データの分類結果が＋又は−となることについて正しく説明していることを要件とする独立した仮説である。よって、仮説Ｈ２と、仮説Ｈ６のように、相互には矛盾した仮説が存在する場合がある。
【００５０】
計算部１５２は、データを学習したモデルを用いて、組み合わせごとの、データにおける共起性の度合いである重要度を計算する。例えば、計算部１５２は、各仮説の重要度をロジスティック回帰により計算する。図１２は、ロジスティック回帰による重要度の計算を説明する説明図である。計算部１５２は、図１２に示すモデル式にログデータ１４１を適用し、最適な係数β１〜β１１を計算する。計算部１５２は、仮説情報１４２の重要度を計算した係数で更新する。
【００５１】
このとき、各仮説の重要度は、ログデータ１４１における共起性が大きいほど大きくなる。また、重要度は、各説明変数の条件が満たされるときの目的変数の尤もらしさということができる。このため、計算部１５２は、組み合わせごとに、条件が満たされることに対する目的変数の尤度を、重要度として計算する。
【００５２】
抽出部１５３は、条件又は重要度に基づいて、組み合わせの中から特定の組み合わせを抽出する。つまり、抽出部１５３は、重要度を基に、特に重要と考えられる仮説を仮説情報１４２から抽出する。例えば、抽出部１５３は、組み合わせの中から、重要度が所定値以上である組み合わせを抽出する。
【００５３】
また、抽出部１５３によって抽出された仮説及び各仮説の重要度は、ディスプレイ等の表示装置として機能する出力部１３によって一覧で表示される。このとき、出力部１３は、変数単独では重要ではないが、他の変数と組み合わせた場合に重要になるような変数に関する条件を強調して表示する。
【００５４】
出力部１３は、第１の条件と他の条件との組み合わせである第１の組み合わせの重要度が第１の基準を超え、第１の条件のみの重要度が第２の基準を超えない場合、第１の組み合わせを他の組み合わせと比べて強調表示する。
【００５５】
例えば、第１の基準が「仮説の重要度が0.5以上」であるとする。また、第２の基準が「変数の重要度が0.1以下」であるとする。このとき、図３より、「残り予算なし∧時間帯＝午前の場合に価格を下げる」という仮説の重要度は0.78であり、第１の基準を超えている。また、図４より、変数「時間帯」の重要度は0.03であり、第２の基準を超えていない。このため、例えば、出力部１３は、「時間帯＝午前」の部分を、フォントやスタイルの変更、及びマーキング等により強調して表示する。
【００５６】
図１３を用いて、抽出装置１０による処理の流れを説明する。図１３は、実施例１に係る抽出処理の流れを示すフローチャートである。図１３に示すように、まず、抽出装置１０は、目的変数及び所定数の説明変数の条件の組み合わせを列挙し、仮説を生成する（ステップＳ１１）。例えば、抽出装置１０は、列挙した組み合わせのうち、特定の条件を満たさない組み合わせや、ある組み合わせの特殊ケースである組み合わせを仮説に含めないようにする。
【００５７】
次に、抽出装置１０は、仮説ごとの重要度を計算する（ステップＳ１２）。そして、抽出装置１０は、仮説と重要度を一覧表示するとともに、単独での重要度が所定値以下である変数についての条件を強調表示する（ステップＳ１３）。
【００５８】
［効果］
これまで説明してきたように、抽出装置１０は、データに含まれる複数の項目値に関する条件の組み合わせを生成する。抽出装置１０は、データを学習したモデルを用いて、組み合わせごとの、データにおける共起性の度合いである重要度を計算する。抽出装置１０は、条件又は重要度に基づいて、組み合わせの中から特定の組み合わせを抽出する。このように、抽出装置１０は、複数の項目値を組み合わせた条件ごとの重要度の評価を行うことができる。このため、実施例によれば、項目値の組み合わせにより発生する膨大な数の仮説を評価し、施策の立案及び実施を効率化することができる。
【００５９】
抽出装置１０は、目的変数と目的変数に対応する１つ以上の説明変数に関する条件との組み合わせを生成する。抽出装置１０は、組み合わせごとに、条件が満たされることに対する目的変数の尤度を、重要度として計算する。このため、実施例によれば、説明変数から目的変数を推定するためのモデルに基づく仮説の評価が可能になる。
【００６０】
抽出装置１０は、組み合わせの中から、重要度が所定値以上である組み合わせを抽出する。このように、抽出装置１０は、各組み合わせについて網羅的に重要度を計算した上で、重要と考えられる組み合わせを抽出する。これにより、抽出装置１０は、施策立案において特に重要な仮説を提供することができる。
【００６１】
抽出装置１０は、抽出部によって抽出された組み合わせのうち、第１の条件と他の条件との組み合わせである第１の組み合わせの重要度が第１の基準を超え、第１の条件のみの重要度が第２の基準を超えない場合、第１の組み合わせを他の組み合わせと比べて強調した上で、抽出部によって抽出された組み合わせの一覧を表示する。単独での重要度が大きくない変数を含む仮説は、人間にとっては特に発見が困難である。実施例によれば、そのような仮説を、発見が困難なものであることを示しつつ提示することができる。
【００６２】
抽出装置１０は、条件のうち、データと合致する回数が所定値以上である条件の組み合わせを生成する。このように、抽出装置１０は、あらかじめ重要でないと考えられる条件を除外しておくことで、計算を効率化することができる。
【００６３】
抽出装置１０は、時間経過により増加するデータに含まれる複数の項目値に関する条件の組み合わせを生成する。このため、抽出装置１０は、データが少ないうちから仮説の抽出を行うことができる。
【００６４】
なお、上記の実施例では、目的変数が、広告価格を上げるか、現状維持にするか、又は下げるか、を表すものである場合について説明した。一方で、目的変数は、各広告のＣＶ（conversion：コンバージョン）が発生したか否かを表すものであってもよい。この場合、図８等の例と同様に、目的変数を二値で表すことができる。
【実施例２】
【００６５】
抽出装置１０は、抽出した仮説を所定のグループに分類してもよい。実施例２として、抽出装置１０が、分類条件にしたがって仮説を分類する場合の例を説明する。また、実施例２の説明においては、実施例１との共通事項については適宜説明を省略する。
【００６６】
［機能構成］
図１４を用いて、実施例２に係る抽出装置の機能構成について説明する。図１４は、実施例２に係る抽出装置の機能構成の一例を示す図である。図１４に示すように、抽出装置１０は、通信部１１、入力部１２、出力部１３、記憶部１４及び制御部１５を有する。
【００６７】
記憶部１４は、ログデータ１４１、仮説情報１４２、変数情報１４３及びグループ情報１４４を記憶する。実施例２では、実施例１と異なり、記憶部１４は、グループ情報１４４を記憶する。実施例２におけるログデータ１４１、仮説情報１４２及び変数情報１４３は、実施例１と同様の用途で使用されるデータである。
【００６８】
図１５は、ログデータの一例を示す図である。図１５に示すように、ログデータ１４１は、説明変数として「ユーザＩＤ」、「性別」、「年代」、「アクセス回数」、「広告配信時間帯」、「居住地」を有する。また、ログデータ１４１は、目的変数として「ＣＶ」を有する。目的変数「ＣＶ」は、当該広告のＣＶが発生したか否かを表すものである。例えば、当該広告に対応する製品が購入された場合、又は当該広告に対応する製品の購入ページに遷移した場合にＣＶが発生したとみなされる。
【００６９】
例えば、図１５の１行目には、ユーザＩＤが「Ｕ００１」であるユーザの性別が「女性」、年代が「若者」、居住地が「首都圏」であり、広告配信時間帯が「午前」であり、アクセス回数が１０回であり、かつＣＶが発生しなかったことが示されている。また、例えば、図１５の２行目には、ユーザＩＤが「Ｕ００２」であるユーザの性別が「男性」、年代が「中年」、居住地が「北海道」であり、広告配信時間帯が「午後」であり、アクセス回数が２０回であり、かつＣＶが発生したことが示されている。
【００７０】
図１６は、仮説情報の一例を示す図である。実施例２においても、仮説は、実施例１と同様の方法でログデータを基に生成される。例えば、図１６の１行目には、「性別＝男性∧アクセス回数≧２０回∧居住地＝北海道」の場合にＣＶが発生するという仮説の重要度が２０であることが示されている。なお、実施例２の仮説に対する重要度は、ＣＶが発生する可能性が高いほど大きくなる。
【００７１】
グループ情報１４４は、仮説をグループに分類するための分類条件である。図１７は、グループ情報の一例を示す図である。図１７に示すように、グループ情報１４４には、「グループＩＤ」及び「分類条件」が含まれる。
【００７２】
制御部１５は、生成部１５１、計算部１５２、抽出部１５３及び更新部１５４を有する。生成部１５１及び計算部１５２は、実施例１と同様の処理を行う。生成部１５１は、データに含まれる複数の項目値に関する条件の組み合わせ、すなわち仮説を生成する。また、計算部１５２は、データを学習したモデルを用いて、組み合わせごとの、データにおける共起性の度合いである重要度を計算する。生成部１５１によって生成された仮説及び計算部１５２によって計算された重要度は、仮説情報１４２として記憶部１４に格納される。
【００７３】
抽出部１５３は、条件又は重要度に基づいて、組み合わせの中から特定の組み合わせを、条件の少なくとも一部である分類条件により分類したグループごとに抽出する。抽出部１５３は、グループ情報１４４を参照し、仮説情報１４２の各仮説をグループに分類する。
【００７４】
図１８は、グループごとの仮説の表示を説明する説明図である。出力部１３は、抽出部１５３が抽出し、グループに分類した仮説を図１８のように表示することができる。例えば、グループＩＤが「Ｇ００１」であるグループの分類条件は、「性別＝女性∧居住地＝北海道」である。このため、図１８に示すように、抽出部１５３は、「性別＝女性∧居住地＝北海道」である仮説をグループＩＤが「Ｇ００１」であるグループに分類する。
【００７５】
更新部１５４は、生成部１５１によって生成された仮説に基づき、分類条件を更新する。例えば、更新部１５４は、生成部１５１によって生成された仮説に含まれ、分類条件に含まれない条件を、分類条件に追加する。
【００７６】
例えば、「居住地＝関西」という条件を含む分類条件が存在しないものとする。このとき、「性別＝男性∧アクセス回数≧２０回∧居住地＝関西」という仮説が生成された場合、更新部１５４は、「居住地＝関西」という条件を含む分類条件を追加する。例えば、更新部１５４は、既存の分類条件を流用し、「性別＝女性∧居住地＝関西」、「性別＝男性∧居住地＝関西」のような分類条件を追加することができる。
【００７７】
図１９を用いて、抽出装置１０による処理の流れを説明する。図１９は、実施例２に係る抽出処理の流れを示すフローチャートである。図１９に示すように、まず、抽出装置１０は、目的変数及び所定数の説明変数の条件の組み合わせを列挙し、仮説を生成する（ステップＳ２１）。例えば、抽出装置１０は、列挙した組み合わせのうち、特定の条件を満たさない組み合わせや、ある組み合わせの特殊ケースである組み合わせを仮説に含めないようにする。
【００７８】
次に、抽出装置１０は、仮説ごとの重要度を計算する（ステップＳ２２）。そして、抽出装置１０は、抽出した仮説を分類条件にしたがいグループに分類した上で一覧表示する（ステップＳ２３）。
【００７９】
［効果］
これまで説明してきたように、抽出装置１０は、データに含まれる複数の項目値に関する条件の組み合わせを生成する。抽出装置１０は、データを学習したモデルを用いて、組み合わせごとの、データにおける共起性の度合いである重要度を計算する。抽出装置１０は、条件又は重要度に基づいて、組み合わせの中から特定の組み合わせを、条件の少なくとも一部である分類条件により分類したグループごとに抽出する。このように、抽出装置１０は、複数の項目値を組み合わせた条件ごとの重要度の評価を行い、さらに各組み合わせをグループに分類することができる。このため、実施例によれば、項目値の組み合わせにより発生する膨大な数の仮説を評価し、かつグループ単位での仮説の有効性を把握しやすくすることができるため、施策の立案及び実施を効率化することができる。
【００８０】
抽出装置１０は、生成された組み合わせに基づき、分類条件を更新する。これにより、ログデータの蓄積及び新たな仮説の生成に応じて、分類条件を最適化し、より施策立案に寄与するグループの分類が可能になる。
【００８１】
更新部１５４は、生成部１５１によって生成された組み合わせに含まれ、分類条件に含まれない条件を、分類条件に追加する。これにより、これまでになかった仮説が新たに生成されるようになった場合であっても、分類条件を追加していくことが可能になる。
【実施例３】
【００８２】
これまでの実施例では、重要度に基づく仮説の抽出について説明した。一方で、計算した重要度は、目的変数を最適化するような施策立案のために利用することができる。
【００８３】
例えば、図２０に示すように、広告出稿の場合、施策者は、よりＣＶが発生しやすくなるように、所定の周期で各広告への予算配分を調整する場合がある。図２０は、予算配分の周期について説明する説明図である。
【００８４】
特に初めの方の周期では、限られたＣＶの実績データを基に、より効果的な予算配分を行う必要がある。そこで、既知のＣＶの実績データを学習したモデルを使って、データのＣＶを精度良く予測する方法を実施例３として説明する。ここで、既知のＣＶの実績データとは、実施例１の方法で抽出される仮説及び仮説ごとの重要度である。
【００８５】
［機能構成］
図２１を用いて、実施例３に係る配分装置の機能構成について説明する。図２１は、実施例３に係る配分装置の機能構成の一例を示す図である。図２１に示すように、配分装置２０は、通信部２１、入力部２２、出力部２３、記憶部２４及び制御部２５を有する。
【００８６】
通信部２１は、他の装置との間でデータの通信を行うためのインタフェースである。例えば、通信部２１はＮＩＣであり、インターネットを介してデータの通信を行う。
【００８７】
入力部２２は、ユーザが情報を入力するための装置である。例えば、入力部２２は、マウス及びキーボードである。また、出力部２３は、画面を表示するディスプレイ等である。また、入力部２２及び出力部２３は、タッチパネルディスプレイであってもよい。
【００８８】
記憶部２４は、データや制御部２５が実行するプログラム等を記憶する記憶装置の一例であり、例えばハードディスクやメモリ等である。記憶部２４は、モデル情報２４１及びグループ情報２４２を記憶する。
【００８９】
モデル情報２４１は、説明変数を基に目的変数を予測するためのモデルを構築可能な情報である。例えば、実施例２における重要度は、ＣＶが発生しやすいほど大きくなる。このため、モデル情報２４１によって構築されるモデルは、図１６に示す説明変数の条件から重要度を計算するものであってもよい。また、実施例３では、モデルによって計算される重要度をＣＶスコアと呼ぶ。
【００９０】
グループ情報２４２は、仮説をグループに分類するための分類条件である。グループ情報２４２は、実施例２のグループ情報１４４と同様の情報である。
【００９１】
制御部２５は、例えば、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ等によって、内部の記憶装置に記憶されているプログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部２５は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現されるようにしてもよい。制御部２５は、学習部２５１、予測部２５２及び計算部２５３を有する。
【００９２】
ここで、学習部２５１、予測部２５２及び計算部２５３は、予算配分の最適化に関する処理を行う。図２２は、予算配分の最適化について説明する説明図である。図２２に示すように、広告の配信前は、グループごとに予算が等分に配分される。そして、例えば、実施例２の抽出装置は、得られたログデータから仮説情報を生成する。
【００９３】
学習部２５１は、モデルの学習を行う。予測部２５２は、学習済みのモデルを用いて未知のデータの説明変数からＣＶスコアの予測を行う。そして、計算部２５３は、予測されたＣＶスコアから、配分する予算の額を計算する。以下、各部の処理について説明する。
【００９４】
学習部２５１は、目的変数と目的変数に対応する１つ以上の説明変数を含むデータの一部を学習データとして、データの説明変数から目的変数を予測するモデルの学習を行う。例えば、学習部２５１は、前述のWide  Learningの手法によりモデルの学習行う。
【００９５】
図２３に示すように、学習部２５１は、データ全体のうち一部を学習データとして用いる。図２３は、データの分類について説明する説明図である。学習部２５１は、抽出装置によって生成された仮説情報の例えば８割を学習データとして用いる。なお、予測部２５２は、分類部としても機能する。
【００９６】
予測部２５２は、データから学習データを除いたテストデータを、データの説明変数の少なくとも一部に関する分類条件によりグループに分類する。予測部２５２は、抽出装置によって生成された仮説情報の例えば２割をテストデータとして用いる。また、予測部２５２は、グループ情報２４２の分類条件にしたがい仮説をグループに分類する。
【００９７】
予測部２５２は、グループごとに、学習済みのモデルを用いて、テストデータの説明変数から目的変数、すなわちＣＶスコアを予測する。図２４は、ＣＶスコアについて説明する説明図である。ここで、予測スコアがプラスであることは、ＣＶが発生する可能性が高いこと（ＣＶ）を意味している。一方、予測スコアがマイナスであることは、ＣＶが発生しない可能性が高いこと（ｎｏｔ  ＣＶ）を意味している。
【００９８】
また、予測部２５２は、グループ単位でのＣＶスコアの平均を計算する。さらに、図２５に示すように、予測部２５２は、ＣＶスコアの平均のグループ間でのランキングを計算する。図２５は、ランキングについて説明する説明図である。
【００９９】
計算部２５３は、予測する処理によって予測されたグループごとの目的変数に基づき、グループのそれぞれに分配される予算の額を計算する。なお、予算の額はリソースの量の一例である。リソース量は、担当する人員の数、配信時間等であってもよい。
【０１００】
計算部２５３は、予測部２５２によって予測されたグループごとの目的変数の大きさの順位が高いほど、分配されるリソースの量が大きくなるように計算する。計算部２５３は、例えば（１）式により配分する予算を計算する。なお、haibunはあるグループの配分額、rankはグループのランク、yosanは総予算、ｅはあらかじめ設定される定数である。ここでは、例としてe=3とする。
haibun(rank,  yosan,  e)  =  (e-1)  ×  yosan  /  erank・・・（１）
【０１０１】
（１）式は、ランクが１位のグループに総予算の２／３を配分し、ランクが２位のグループに残り予算の２／３を配分し、同様にランクが下がるごとに残り予算の２／３が配分されていくことを意味している。この結果、図２５に示すように、ランクが１位のグループ２に総予算１００万円の約２／３である６６万円が配分されている。また、ランクが２位のグループ１に残り予算３４万円の約２／３である２２万円が配分されている。
【０１０２】
図２６を用いて、配分装置２０による処理の流れを説明する。図２６は、実施例３に係る配分処理の流れを示すフローチャートである。図２６に示すように、まず、配分装置２０は、データの一部を学習データとしてＣＶ予測モデルを学習する（ステップＳ５１）。次に、配分装置２０は、データのうち学習データを除いたデータであるテストデータをグループに分類する（ステップＳ５２）。
【０１０３】
配分装置２０は、テストデータをグループごとにＣＶ予測モデルに入力し、ＣＶスコアを予測する（ステップＳ５３）。そして、配分装置２０は、グループのＣＶスコアのランキングを基に配分する予算を計算する（ステップＳ５４）。
【０１０４】
［効果］
これまで説明してきたように、配分装置２０は、目的変数と目的変数に対応する１つ以上の説明変数を含むデータの一部を学習データとして、データの説明変数から目的変数を予測するモデルの学習を行う。配分装置２０は、データから学習データを除いたテストデータを、データの説明変数の少なくとも一部に関する分類条件によりグループに分類する。配分装置２０は、グループごとに、学習済みのモデルを用いて、テストデータの説明変数から目的変数を予測する。配分装置２０は、予測する処理によって予測されたグループごとの目的変数に基づき、グループのそれぞれに分配される所定のリソースの量を計算する。このように、配分装置２０は、実績データを基にした仮説を利用して、目的変数を予測することができる。このため、実施例によれば、実績データが限られている場合であっても、仮説に対する結果を予測し、効果的な施策立案を行うことが可能になる。
【０１０５】
配分装置２０は、予測部２５２によって予測されたグループごとの目的変数の大きさの順位が高いほど、分配されるリソースの量が大きくなるように計算する。これにより、例えばＣＶの発生等、施策上の最終的な目的を目的変数に設定しておくことで、当該目的達成に適した予算配分を直接計算することが可能になる。
【０１０６】
［システム］
上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。また、実施例で説明した具体例、分布、数値等は、あくまで一例であり、任意に変更することができる。
【０１０７】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散や統合の具体的形態は図示のものに限られない。つまり、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、ＣＰＵ及び当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【０１０８】
［ハードウェア］
図２７は、ハードウェア構成例を説明する図である。図２７に示すように、抽出装置１０は、通信インタフェース１０ａ、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）１０ｂ、メモリ１０ｃ、プロセッサ１０ｄを有する。また、図２７に示した各部は、バス等で相互に接続される。なお、配分装置２０についても、図２７に示すハードウェア構成を有する装置によって実現される。
【０１０９】
通信インタフェース１０ａは、ネットワークインタフェースカード等であり、他のサーバとの通信を行う。ＨＤＤ１０ｂは、図１に示した機能を動作させるプログラムやＤＢを記憶する。
【０１１０】
プロセッサ１０ｄは、図１４に示した各処理部と同様の処理を実行するプログラムをＨＤＤ１０ｂ等から読み出してメモリ１０ｃに展開することで、図１等で説明した各機能を実行するプロセスを動作させる。すなわち、このプロセスは、抽出装置１０が有する各処理部と同様の機能を実行する。具体的には、プロセッサ１０ｄは、生成部１５１、計算部１５２、抽出部１５３及び更新部１５４と同様の機能を有するプログラムをＨＤＤ１０ｂ等から読み出す。そして、プロセッサ１０ｄは、生成部１５１、計算部１５２、抽出部１５３及び更新部１５４等と同様の処理を実行するプロセスを実行する。プロセッサ１０ｄは、例えば、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＡＳＩＣ等のハードウェア回路である。
【０１１１】
このように抽出装置１０は、プログラムを読み出して実行することで分類方法を実行する情報処理装置として動作する。また、抽出装置１０は、媒体読取装置によって記録媒体から上記プログラムを読み出し、読み出された上記プログラムを実行することで上記した実施例と同様の機能を実現することもできる。なお、この他の実施例でいうプログラムは、抽出装置１０によって実行されることに限定されるものではない。例えば、他のコンピュータ又はサーバがプログラムを実行する場合や、これらが協働してプログラムを実行するような場合にも、本発明を同様に適用することができる。
【０１１２】
このプログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することができる。また、このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ（Magneto−Optical  disk）、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することができる。
【符号の説明】
【０１１３】
１０  抽出装置
１１、２１  通信部
１２、２２  入力部
１３、２３  出力部
１４、２４  記憶部
１５、２５  制御部
２０  配分装置
１４１  ログデータ
１４２  仮説情報
１４３  変数情報
１４４、２４２  グループ情報
１５１  生成部
１５２  計算部
１５３  抽出部
１５４  更新部
２４１  モデル情報
２５１  学習部
２５２  予測部
２５３  計算部
【図１】
2020140572.tif 000003
【図２】
2020140572.tif 000004
【図３】
2020140572.tif 000005
【図４】
2020140572.tif 000006
【図５】
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【図６】
2020140572.tif 000008
【図７】
2020140572.tif 000009
【図８】
2020140572.tif 000010
【図９】
2020140572.tif 000011
【図１０】
2020140572.tif 000012
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
2020140572.tif 000015
【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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