(57)【要約】【課題】予測精度を向上させた人的判断の予測装置を提供する。【解決手段】プロセッサと、プロセッサがアクセス可能なメモリを有し、プロセッサは、（ａ）複数の説明変数の値に対応して目的変数の値をそれぞれ有する複数の事例データについて、複数の領域を有する変数域に基づき前記説明変数の値を前記複数の領域の識別番号に置換した複数の学習データに基づいて、分類型予測モデルと、回帰型予測モデルを生成し、（ｂ）予測対象事例の学習データを前記分類型予測モデルに適用して、前記予測対象事例の学習データの目的変数のレベルを予測し、（ｃ）予測対象事例の学習データを、前記予測したレベルに対応する前記回帰直線に適用して、前記予測対象事例の学習データの目的変数の値を予測する、予測装置。【選択図】図２
2020140521.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセッサと、
前記プロセッサがアクセス可能なメモリを有し、
前記プロセッサは、
（ａ）複数の説明変数の値に対応して目的変数の値をそれぞれ有する複数の事例データについて、複数の領域を有する変数域に基づき前記説明変数の値を前記複数の領域の識別番号に置換した複数の学習データに基づいて、分類型予測モデルと、回帰型予測モデルを生成し、
前記分類型予測モデルは、前記複数の学習データの前記目的変数の値を大きさに応じた複数のレベルに置換した複数の分類型学習データを有し、前記複数の分類型学習データのうち、予測対象事例の学習データと、前記説明変数の値のノルム距離が最も短い前記分類型学習データが持つ目的変数のレベルを、前記予測対象事例の学習データの目的変数のレベルと判定し、
前記回帰型予測モデルは、前記複数の学習データのうち、前記目的変数の前記レベル別に分けられたレベル別複数の学習データの説明変数の座標点に近接する回帰直線を前記レベル別に有し、前記分類型予測モデルで判定されたレベルに対応する前記回帰直線により、前記予測対象事例の学習データが持つ目的変数の値を算出し、
更に、（ｂ）予測対象事例の学習データを前記分類型予測モデルに適用して、前記予測対象事例の学習データの目的変数のレベルを予測し、
（ｃ）予測対象事例の学習データを、前記予測したレベルに対応する前記回帰直線に適用して、前記予測対象事例の学習データの目的変数の値を予測する、予測装置。
【請求項２】
前記プロセッサは、
前記複数の説明変数と少なくとも１つの説明変数に設定した複数の変数域候補とを有する集合の部分集合である部分変数を複数生成し、
前記複数の学習データから、前記複数の部分変数それぞれに含まれる説明変数及び変数域候補の値を抽出した前記複数の部分変数の学習データについて、前記部分変数別に前記分類型予測モデルの予測精度を算出し、
前記予測精度が高いＮ個の部分変数に最も多く含まれる変数域候補を、前記分類型予測モデルの変数域と決定し、前記Ｎ個は正の整数であり、
前記分類型予測モデルの変数域が決定した後、前記分類型予測モデルの生成を行う、請求項１に記載の予測装置。
【請求項３】
前記プロセッサは、
（ｄ）前記レベル別複数の学習データから、前記複数の部分変数それぞれに含まれる説明変数及び変数域候補の値を抽出した前記複数の部分変数の学習データについて、前記部分変数別に前記回帰型予測モデルの予測精度を算出し、
（ｅ）前記予測精度が高いＭ個の部分変数に最も多く含まれる変数域候補を、前記回帰型予測モデルの変数域と決定し、前記Ｍ個は正の整数であり、
前記処理（ｄ）（ｅ）を、前記複数のレベルについて繰り返し、
前記回帰型予測モデルの変数域が決定した後、前記回帰型予測モデルの生成を行う、請求項２に記載の予測装置。
【請求項４】
前記複数の変数域候補は、各変数域候補の複数の領域の少なくとも最大領域が、それぞれ異なる、請求項２または３に記載の予測装置。
【請求項５】
前記部分変数別の前記分類型予測モデルの予測精度の算出では、
前記プロセッサは、
前記部分変数の学習データのうち、評価対象の事例を除いた残りの事例の学習データを有する分類型予測モデルで、前記評価対象の事例の学習データの目的変数のレベルを予測し、前記予測したレベルと前記評価対象の事例の学習データのレベルとの一致または不一致で前記評価対象の事例の予測の成否を判定することを、全事例を評価対象の事例にして繰り返し、全事例に対する前記成否の比率を予測精度として出力する、請求項２に記載の予測装置。
【請求項６】
前記部分変数別の前記回帰型予測モデルの予測精度の算出では、
前記プロセッサは、
（ｆ）前記部分変数の学習データを前記目的変数の前記レベル別に分けたレベル別部分変数の学習データのうち、評価対象の事例を除いた残りの事例の学習データについて生成した回帰型予測モデルで、前記評価対象の事例の学習データの目的変数の値を予測し、前記予測した値と前記評価対象の事例の学習データの目的変数の値との比率を求めることを、全事例を評価対象の事例にして繰り返し、
（ｇ）前記全事例に対する前記比率の平均値を予測精度として出力し、
前記処理（ｆ）（ｇ）を、前記複数のレベルについて繰り返す、請求項３に記載の予測装置。
【請求項７】
前記回帰型予測モデルを使用して予測された予測対象事例の学習データの目的変数の値を、新規事例の学習データの目的変数の確定値と比較して得た予測精度が、基準精度より低下した場合、
前記プロセッサは、
前記複数の説明変数と少なくとも１つの説明変数に設定した複数の変数域候補とを有する集合の部分集合である部分変数を複数生成し、
（ｈ）前記複数の学習データに前記新規事例の学習データを加えた新規の複数の学習データを前記レベル別に分けたレベル別新規複数の学習データから、前記複数の部分変数それぞれに含まれる説明変数及び変数域候補の値を抽出した前記複数の部分変数の学習データについて、前記部分変数別に前記回帰型予測モデルの予測精度を算出し、
（ｉ）前記予測精度が相対的に高い部分変数に含まれる変数域候補で、前記回帰型予測モデルの変数域を更新し、
前記処理（ｈ）（ｉ）を、前記複数のレベルについて繰り返す、請求項１に記載の予測装置。
【請求項８】
前記複数の変数域候補は、各変数域候補の少なくとも最大領域がそれぞれ異なり、
前記複数の変数域候補は、前記予測精度が最大になる変数候補の前記最大領域より大きい第１の最大領域を有する第１の変数域候補と、小さい第２の最大領域を有する第２の変数域候補と、前記第１の変数域候補及び前記第２の変数域候補の合成変数域を有する第３の変数域候補とを有し、
前記プロセッサは、
前記処理（ｈ）において、
第１の世代の探索処理で、
前記第１の変数域候補を有する第１の部分変数の前記回帰型予測モデルの第１の予測精度と、前記第２の変数域候補を有する第２の部分変数の前記回帰型予測モデルの第２の予測精度と、前記第３の変数域候補を有する第３の部分変数の前記回帰型予測モデルの第３の予測精度とを比較し、
前記第３の予測精度が前記第１及び第２の予測精度より高い場合、第２の世代の変数域の探索処理で、
前記第１の最大領域と前記第２の最大領域の中間の第３の最大領域を有する変数域を、前記第１の変数域候補とし、
前記第３の最大領域と前記第１の最大領域の間の第４の最大領域を有する変数域か、または、前記第３の最大領域と前記第２の最大領域の間の第５の最大領域を有する変数域を、前記第２の変数域候補として、
前記第１の世代の探索処理を実行する、請求項７に記載の予測装置。
【請求項９】
コンピュータに予測処理を実行させるコンピュータ読み取り可能な予測プログラムであって、
前記予測処理は、
（ａ）複数の説明変数の値に対応して目的変数の値をそれぞれ有する複数の事例データについて、複数の領域を有する変数域に基づき前記説明変数の値を前記複数の領域の識別番号に置換した複数の学習データに基づいて、分類型予測モデルと、回帰型予測モデルを生成し、
前記分類型予測モデルは、前記複数の学習データの前記目的変数の値を大きさに応じた複数のレベルに置換した複数の分類型学習データを有し、前記複数の分類型学習データのうち、予測対象事例の学習データと、前記説明変数の値のノルム距離が最も短い前記分類型学習データが持つ目的変数のレベルを、前記予測対象事例の学習データの目的変数のレベルと判定し、
前記回帰型予測モデルは、前記複数の学習データのうち、前記目的変数の前記レベル別に分けられたレベル別複数の学習データの説明変数の座標点に近接する回帰直線を前記レベル別に有し、前記分類型予測モデルで判定されたレベルに対応する前記回帰直線により、前記予測対象事例の学習データが持つ目的変数の値を算出し、
更に、（ｂ）予測対象事例の学習データを前記分類型予測モデルに適用して、前記予測対象事例の学習データの目的変数のレベルを予測し、
（ｃ）予測対象事例の学習データを、前記予測したレベルに対応する前記回帰直線に適用して、前記予測対象事例の学習データの目的変数の値を予測する、予測プログラム。
【請求項１０】
プロセッサが、
（ａ）複数の説明変数の値に対応して目的変数の値をそれぞれ有する複数の事例データについて、複数の領域を有する変数域に基づき前記説明変数の値を前記複数の領域の識別番号に置換した複数の学習データに基づいて、分類型予測モデルと、回帰型予測モデルを生成し、
前記分類型予測モデルは、前記複数の学習データの前記目的変数の値を大きさに応じた複数のレベルに置換した複数の分類型学習データを有し、前記複数の分類型学習データのうち、予測対象事例の学習データと、前記説明変数の値のノルム距離が最も短い前記分類型学習データが持つ目的変数のレベルを、前記予測対象事例の学習データの目的変数のレベルと判定し、
前記回帰型予測モデルは、前記複数の学習データのうち、前記目的変数の前記レベル別に分けられたレベル別複数の学習データの説明変数の座標点に近接する回帰直線を前記レベル別に有し、前記分類型予測モデルで判定されたレベルに対応する前記回帰直線により、前記予測対象事例の学習データが持つ目的変数の値を算出し、
更に、（ｂ）予測対象事例の学習データを前記分類型予測モデルに適用して、前記予測対象事例の学習データの目的変数のレベルを予測し、
（ｃ）予測対象事例の学習データを、前記予測したレベルに対応する前記回帰直線に適用して、前記予測対象事例の学習データの目的変数の値を予測する、予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，人的判断の予測装置、予測プログラム及び予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
人的判断、例えば、法令違反に対する行政機関による判断、体操競技やフィギアスケート競技における審判員による判定などは、明確でない判断フローチャートやチェックリストに基づく判断が含まれる。以下、法令違反に対する判断を例にして説明する。
【０００３】
例えば、情報処理技術の発展に伴い、情報システムへの攻撃や情報漏えいのリスクが多様化してきている。それに対応して、多くの企業はセキュリティシステムのアップデートに困難な対応を要求されている。その理由として、各国の個人情報保護法の遵守を担当する行政機関は、個人情報に関する規制をより厳しくする傾向にあり、各企業に課される個人情報保護の義務違反に対する罰則は厳罰化している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−２５２０１１号公報
【特許文献２】特開２０１８−１５３９０１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、情報セキュリティのインシデントと政府機関から課せられる罰則や制裁金の関係性は不透明であり、機械学習や人工知能を用いて予測することは困難である。特に、制裁金が課せられた事例数が少ないため、十分な学習データが得られず、機械学習による分析モデルの予測精度が高くならない。また、個人情報保護法の違反行為による影響の規模が過去の事例と比較して拡大するたびに、政府当局は、公開されない新たな判断指標により罰則や制裁金を決定することがある。そのため、多くの企業は、政府機関からの過度な罰則や制裁金を避けるため、セキュリティシステムへの多大な投資を強いられている。
【０００６】
上記のとおり、現実的には政府当局の判断を予測することは困難であるため、多くの企業はリスクを負いながら、セキュリティシステムの投資の優先度を定めている。  
【０００７】
そこで，本実施の形態の第1の側面の目的は，予測精度を向上させた人的判断の予測装置、予測プログラム及び予測方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本実施の形態の第１の側面は，プロセッサと、前記プロセッサがアクセス可能なメモリを有し、
前記プロセッサは、
（ａ）複数の説明変数の値に対応して目的変数の値をそれぞれ有する複数の事例データについて、複数の領域を有する変数域に基づき前記説明変数の値を前記複数の領域の識別番号に置換した複数の学習データに基づいて、分類型予測モデルと、回帰型予測モデルを生成し、
前記分類型予測モデルは、前記複数の学習データの前記目的変数の値を大きさに応じた複数のレベルに置換した複数の分類型学習データを有し、前記複数の分類型学習データのうち、予測対象事例の学習データと、前記説明変数の値のノルム距離が最も短い前記分類型学習データが持つ目的変数のレベルを、前記予測対象事例の学習データの目的変数のレベルと判定し、
前記回帰型予測モデルは、前記複数の学習データのうち、前記目的変数の前記レベル別に分けられたレベル別複数の学習データの説明変数の座標点に近接する回帰直線を前記レベル別に有し、前記分類型予測モデルで判定されたレベルに対応する前記回帰直線により、前記予測対象事例の学習データが持つ目的変数の値を算出し、
更に、（ｂ）予測対象事例の学習データを前記分類型予測モデルに適用して、前記予測対象事例の学習データの目的変数のレベルを予測し、
（ｃ）予測対象事例の学習データを、前記予測したレベルに対応する前記回帰直線に適用して、前記予測対象事例の学習データの目的変数の値を予測する、予測装置である。
【発明の効果】
【０００９】
第１の側面によれば，予測装置の予測精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】決定行為または判定行為の一例を説明する図である。
【図２】図１の判定行為に対応した予測モデルの例を示す図である。
【図３】本実施の形態における予測モデルの生成、予測、更新の概略を示すフローチャートを示す図である。
【図４】本実施の形態における予測装置の構成例を示す図である。
【図５】既存事例の学習データマスタの生成処理のフローチャートを示す図である。
【図６】事例データの一例を示す図である。
【図７】説明変数の変数域のリストと学習データマスタの例を示す図である。
【図８】変数探索プログラムの処理のフローチャートを示す図である。
【図９】変数探索プログラムの処理のフローチャートを示す図である。
【図１０】部分変数リストの例を示す図である。
【図１１】分類型分析モデルの予測精度を算出する処理S23のフローチャートを示す図である。
【図１２】分類型分析モデルの予測精度の算出を説明する図である。
【図１３】分類型分析モデルによる未知の事例の予測方法を示す図である。
【図１４】分類型分析モデルの予測精度の算出方法を示す図である。
【図１５】分類型分析モデルの最適な部分変数の決定方法を示す図である。
【図１６】回帰型分析モデルの予測精度の算出S34の処理のフローチャート図である。
【図１７】回帰型分析モデルの予測精度の算出を説明する図である。
【図１８】回帰型分析モデルの生成方法を示す図である。
【図１９】回帰型分析モデルの部分変数を予測精度でソートした例を示す図である。
【図２０】回帰型分析モデルの最適な変数域の決定方法を示す図である。
【図２１】予測モデルの生成及び予測対象の事例について予測モデルで予測する処理C,Dのフローチャート図である。
【図２２】説明変数の変数域を更新する処理Fのフローチャート図である。
【図２３】探索対象の変数域リストと探索対象の部分変数リストの一例を示す図である。
【図２４】処理S52で算出した各部分変数SSV_UP_1〜SSV_UP_5の分析モデルの予測精度の例を示す図である。
【図２５】第１世代及び第２世代の探索における変数域リストと部分変数リストとを示す図である。
【図２６】予測精度の比較結果とその判定例を示す図である。
【図２７】第１世代と第２世代の探索それぞれの３つの部分変数の関係を示す図である。
【図２８】第１世代の探索の変数域リスト内の第１〜第３の変数域の変数Yに適用される値を示す図である。
【図２９】第２世代の探索の変数域リスト内の第１〜第３の変数域の変数Yに適用される値を示す図である。
【図３０】第２世代の探索の変数域リスト内の第１〜第３の変数域の変数Yに適用される値を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
［用語定義集］
以下は、本実施の形態における用語の簡単な定義である。
【００１２】
分析モデル：事例内の複数の説明変数から目的変数を予測するモデル。本実施の形態では、分類型の分析モデルと回帰型の分析モデルを併用する。分析モデルを予測モデルと称することもある。
【００１３】
事例：事例は、複数の説明変数と予測対象の目的変数を有する。
【００１４】
学習データマスタ：複数の既存の事例について、変数の定数化と定量化を行い、複数の事例それぞれを説明変数の定量化された値（領域識別番号）と目的変数の値またはレベルとした、データの集合。
【００１５】
変数の定数化：事例内の変数を数値化すること。
【００１６】
変数の定量化：変数の値を複数の領域を有する変数域（定量化基準）に基づいて領域の識別番号（１，２，３等）（定量値）に変換すること。
【００１７】
変数域：説明変数の値を領域の識別番号に変換するときの基準となる複数の領域。説明変数に最適な変数域を設定することで、分析モデルの予測精度を高くできる。例えば、変数Yに対して異なる変数域Y1,Y2,Y3等を割り当てることにより、同じ説明変数Yについて、異なる説明変数Y1,Y2,Y3等を定義できる。以下の説明では、変数域が異なる変数Yの符号を、変数域Y1〜と同じ符号で称する。変数Y1は、変数域Y1の変数Yを意味する。
【００１８】
変数域の探索：説明変数Yに対して適用される複数の変数域候補それぞれ及び組み合わせについて分析モデルの予測精度を算出し、高い予測精度が得られる変数域を見つけること。変数域の探索は、説明変数の初期化工程で行われる。
【００１９】
部分変数：異なる変数域を持つ説明変数及び単一の変数域を持つ説明変数の部分集合である説明変数の組み合わせ。部分変数毎に分析モデルが決定される。
【００２０】
分析モデルによる予測処理：探索工程で選ばれた変数域で既存事例の説明変数を定量化した学習データに基づき分析モデルを生成し、予測対象事例についてその分析モデルで予測すること。
【００２１】
変数域の更新：一旦生成した分析モデルの予測精度が低下した場合、新たな事例に対応して判定基準が変更されたとみなし、予測精度が高いと推定できる複数の変数域候補をそれぞれ有する複数の部分変数について分析モデルの予測精度を算出し、既存の分析モデルより予測精度が高くなる変数域に変数域を更新し、分析モデルを更新すること。
【００２２】
本実施の形態では、第１に、実社会に存在する、定性的な人的判断と、定量的なチェックリストやフローチャートなどによる判断が混在することで、その判断結果を予測することが困難な決定行為または判定行為について、既に決定または判定された既存事例に基づき分析モデルを決定する。
【００２３】
第２に、分析モデルは、分類型の分析モデルと、回帰型の分析モデルとで構成される。
【００２４】
第３に、初期化工程で、両分析モデルそれぞれの説明変数の最適な変数域を探索する。
【００２５】
第４に、新たな事例が出されたことで既存の分析モデルの予測精度が低下した場合、説明変数の変数域を更新し、予測精度を改善した分析モデルを決定する。以下、上記の特徴それぞれについて説明する。
【００２６】
決定行為または判定行為は、例えば、（１）企業が法令違反を起こした場合に行政当局による罰金や制裁金の判定行為、（２）巨大プロジェクトの入札金額の決定行為、（３）面接試験と筆記試験の両方による合格判定、（４）犯罪行為に対する刑期の決定行為、などである。上記以外の決定行為または判定行為についても、本実施の形態を適用できる場合がある。
【００２７】
［判定行為と予測モデル］
図１は、決定行為または判定行為の一例を説明する図である。図１の例は、法令違反に対する制裁金の判定を行う例である。例えば、企業１は、個人情報を活用するシステムを構築し運用している。このシステムに対する内部不正や外部侵入または攻撃により個人情報の漏洩などのトラブルが発生する（S1）。そのトラブルが行政当局２に通報されると（S2）、当局２は、企業や顧客にヒヤリングを行いトラブルの状況を確認する（S3）。そして、当局２は、トラブルの状況に法律を適用して法令違反の判定を行う（S4）。当局２は、最終的に、判定にしたがって決定した懲罰や制裁金を企業１に通知し（S5）、判定した事例３を公開する（S6）。企業に対してリスクアセスメントを行う企業は、過去の事例を学習データにして判定を予測する予測モデル４を生成し、予測モデル４により未知の事例の判定を予測する（S7）。企業１は、この予測した判定を参考にしてシステムの改善を実行する。
【００２８】
図２は、図１の判定行為に対応した予測モデルの例を示す図である。既存事例３は、行政当局が公開した複数の判定事例を含む。事例３は、例えば個人情報の漏洩事例である。まず、既存事例３それぞれについて、説明変数ｘ，ｙ，ｚと目的変数SA（Sanction）からなる学習データ５が生成される。既存の事例から人為的に事例に含まれる変数が定数化され、変数の変数域が設定され、事例の各変数の値が変数域のどの領域に該当するかを示す識別番号に変換される。
【００２９】
図２の事例の学習データ５は、説明変数として情報種類ｘ、影響人数ｙ、漏洩期間ｚを含み、目的変数として制裁金SAを含む。学習データ５を機械学習させることで目的変数が未知の事例の予測モデル４が生成される。
【００３０】
例えば、説明変数ｘは情報種類であり、その変数域は、個人情報が住所、氏名、年齢のうち１種類を含む場合は「１」、２種類を含む場合は「２」、３種類を含む場合は「３」の３つの領域の識別番号である。説明変数ｙは漏洩した個人情報の人数を示す影響人数であり、その変数域は、１００人未満は「１」、１０００人未満は「２」、１０００人以上は「３」の３つの領域の識別番号である。そして、説明変数ｚは漏洩期間であり、その変数域は、５年未満が「１」、１０年未満が「２」、１０年以上が「３」の３つの領域の識別番号である。目的変数SAは制裁金である。
【００３１】
予測モデル４は、所定の機械学習アルゴリズム６に基づくモデルである。機械学習アルゴリズム６は、例えば、線形回帰分析や多項式回帰分析である。図２には、予測モデル４の一例として、複数の変数ｘ，ｙ，ｚの線形関数により目的変数SAを算出する重回帰分析モデルが示される。
【００３２】
一旦予測モデル４が生成されると、その後、目的変数が未知の事例７の説明変数ｘ，ｙ，ｚが予測モデル４に入力され、予測モデルの関数を計算し、目的変数SAの予測値８が出力される。
【００３３】
上記の例では、人間による定性的な判断と定量的なチェックリストやフローチャートによる判断など複数の判断指標が混在する判定事例から、予測モデルを生成し、未知の目的変数を有する事例の目的変数を予測する。このような予測モデルを構築する場合、つぎのような課題がある。
【００３４】
第１に、既存事例での判定に用いられるチェックリストやフローチャートなどの判定メカニズムが公開されていない。例えば、事例では、複数人で複数の判定手法により非連続的な判断が行われ、制裁金が決定されることがある。また、一般的な安全基準は公開されているが、その基準の組み合わせや詳細についての説明は非公表である。
【００３５】
第２に、過去に制裁金が課された事例は公開されているが、事例数が非常に少なく、機械学習に利用可能な数の学習データが準備できない。少ない学習データによる機械学習では、探索空間が広すぎて有意な予測モデルを生成することが困難である。
【００３６】
第３に、既存事例での判断に用いられた定性的、定量的な判断基準は、時間の経過とともに変化する可能性がある。例えば、史上最大の被害が発生した場合、過去の事例の定量化が無意味になり、将来の事例の予測精度が低下することがある。
【００３７】
［本実施の形態における予測モデルの生成、予測、更新の概略］
図３は、本実施の形態における予測モデルの生成、予測、更新の概略を示すフローチャートを示す図である。
【００３８】
予測モデルの生成では、既存事例の学習データマスタを生成し（A）、事例の説明変数の最適な変数域を探索し（B）、探索で選出した変数域の変数の組み合わせである部分変数の予測モデルを生成する（C）。
【００３９】
予測モデルによる未知の事例の予測では、予測対象の事例について、工程Cで生成した予測モデルにより目的変数の値が予測される（D）。未知の事例の予測精度が低下しない間は（EのNO）、工程Cで決定した予測モデルによる予測Dを繰り返す。
【００４０】
そして、未知の事例の予測値がその後公表された制裁事例の制裁金と大きく異なるなど、予測モデルの予測精度が低下してきた場合（EのYES）、既存の事例と新たに公表された事例に基づいて、説明変数の変数域をより適切なものに更新する（F）。そして、更新した変数域の説明変数の部分変数の予測モデルを再決定し（C）、その後の未知の事例の予測に使用する（D）。
【００４１】
学習データマスタの生成Aでは、複数の既存事例について、変数の定数化と定量化を行い、事例それぞれを、説明変数の定量化された値（領域識別番号）と目的変数の値またはレベルを有するデータとする。変数の定数化と定量化は、定義集に記載したとおりである。
【００４２】
変数域の探索Bでは、説明変数Yに対して適用される複数の変数域候補それぞれ及び組み合わせについて予測モデルの予測精度を算出し、高い予測精度が得られる変数域を抽出する。変数域の探索Bは、予測モデルを決定する処理Cより前に行われる、説明変数の初期化工程で行われる。
【００４３】
予測モデルの生成工程Cと予測モデルによる予測処理Dでは、探索工程Bで抽出さた変数域で既存事例の説明変数を定量化した学習データに基づき、予測モデルを生成し（C）、予測対象事例の目的変数の値をその分析モデルで予測する（D）。
【００４４】
変数域の更新Fでは、一旦生成した分析モデルの予測精度が低下した場合、新たな事例に対応して判定基準が変更されたとみなし、予測精度が高いと推定できる複数の変数域候補をそれぞれ有する複数の部分変数について分析モデルの予測精度を算出し、既存の分析モデルより予測精度が高くなる変数域に変数域を更新し、分析モデルを更新する。
【００４５】
図４は、本実施の形態における予測装置の構成例を示す図である。予測装置１０は、サーバやパーソナルコンピュータなどの情報処理装置またはコンピュータである。予測装置１０は、CPUなどのプロセッサ１１と、RAM（Random Access Memory）などのメインメモリ１２と、ネットワークインタフェース１３と、バス１４と、HDDやSDD（Hard Disk Drive, Solid State Drive）などの大容量の補助記憶装置２０、３０とを有する。ネットワークインタフェース１３には、インターネットなどを介して、クライアントの端末装置４０，４１からアクセス可能である。
【００４６】
補助記憶装置２０には、変数域探索プログラム２１、予測モデル生成プログラム２２、予測モデルプログラム２３、変数域更新プログラム２４などの各種のプログラムが格納される。補助記憶装置３０には、事例データ３１、学習データマスタ３２、変数域リスト及び部分変数リスト３３、分類用の学習データ３４、回帰用の学習データ（１）３５＿１、回帰用の学習データ（２）３５＿２などの各種データが格納される。
【００４７】
コンピュータ１０のプロセッサ１１が、変数域探索プログラム２１を実行して、変数域探索処理Bを実行する。同様に、プロセッサ１１が、予測モデル生成プログラム２２を実行して、予測プログラム生成処理Cを実行する。また、プロセッサ１１が、予測モデルプログラム２３を実行して予測モデルによる未知の事例の予測処理Dを実行する。そして、プロセッサ１１が変数域更新プログラム２４を実行して変数域の更新処理Fを実行する。
【００４８】
［学習データマスタの生成A］
図５は、既存事例の学習データマスタの生成処理のフローチャートを示す図である。既存の事例から定数化可能な値が説明変数として抽出される（S10）。この抽出処理は、プロセッサ１１が、図２で示した説明変数抽出プログラムを実行し、事例のレポートを文言解析して説明変数を抽出してもよい。または、人為的に事例のレポートから説明変数を抽出してもよい。
【００４９】
図６は、事例データの一例を示す図である。図６の事例は、前述と同様に個人情報漏洩事例である。図６では、事例１〜５について、定数化可能な説明変数X,Y,Zとして、情報種類X、漏洩人数Y、漏洩期間Zが抽出されている。情報種類Xは、漏洩データにどのような個人情報の種類が含まれていたかを示す。漏洩人数Yは、漏洩したデータに含まれていた個人情報の人数を示す。漏洩期間Zは、データが漏洩した期間を示す。
【００５０】
図５に戻り、プロセッサ１１が、図２に示した説明変数の変数域候補決定プログラムを実行して、抽出した説明変数の値の範囲に基づいて、所定の範囲の領域を所定の数（粒度）で分割した変数域の候補を単数または複数決定する（S11）。または、抽出した説明変数の変数域の候補を人為的に決定してもよい。
【００５１】
図７は、説明変数の変数域のリストと学習データマスタの例を示す図である。説明変数の変数域候補の決定S11では、後で実行される変数域探索処理の探索候補である複数の変数域候補が決定される。できるだけ多くの変数域候補を決定するのが好ましい。その後、プロセッサは、変数域探索プログラム２１を実行して、予測モデルの予測精度が高くなるような変数域を変数域候補から探し出す。
【００５２】
図７では、説明変数である情報種類Xには、個人情報が１種類含まれる、２種類含まれる、３種類含まれる、の３つの領域を有する変数域が決定されている。また、漏洩期間Zには、図示される４つの領域を有する変数域が決定される。
【００５３】
そして、一例として、漏洩人数Yの変数域として変数域Y1,Y2,Y3,Y4,Y5が候補として決定されている。これら変数域Y1,Y2,Y3,Y4,Y5は、図示されるとおり、変数域の最大領域（キャップ領域）が順に多くなるように決定されている。図６の事例データベースによれば、漏洩人数Yのデータの範囲が５００人以上１００００人以下であることを考慮して、変数域Y1,Y2,Y3は、キャップ領域がそれぞれ１００人以上、１０００人以上、１００００人以上とそれぞれ異なっている。さらに、将来の変数域の更新で候補に追加する可能性のある変数域Y4,Y5（キャップ領域が５万人以上、１０万人以上）が、変数域候補に加えられている。将来の漏れの規模を予測して、これらの変数域が候補に追加される。
【００５４】
説明変数である漏洩人数Yは、変数域Y1〜Y5がそれぞれ適用されると、それぞれ異なる説明変数Y1〜Y5となる。この変数域を最適に設定することで、予測モデルの予測精度をより高くできる。例えば、事例の漏洩人数が千人以上と１万人以上とで異なる制裁金が判定されていた場合、変数域Y2よりもY3を選択したほうが、異なる制裁金を予測することができる。
【００５５】
図５に戻り、プロセッサ１１は、説明変数の変数域候補を決定する際に、所定の説明変数に複数の変数域を割り当てる。図７例では、説明変数Y（漏洩人数）に５種類の変数域Y1〜Y5が割り当てられている。
【００５６】
次に、プロセッサ１１は、図示してない説明変数の定量化プログラムを実行して、説明変数の変数域を基準にして、事例の説明変数を定量化する（S13）。図７内の学習データマスタ３２には、事例１〜５の説明変数XとY1〜Y5とZそれぞれについて、事例のデータを変数域候補XとY1〜Y5とZを基準にして、定量化したデータが示される。例えば、事例１の漏洩人数が１０００人であるので、変数域Y1〜Y5の定量化データはすべて「２」である。一方、事例２の漏洩人数が１００００人であるので、変数域Y1〜Y5の定量化データは２，３，４，４，４となる。
【００５７】
図５に戻り、プロセッサ１１は、目的変数の定量化プログラムを実行して、目的変数SAのアナログの値を複数のレベル（目的変数の値の大きさに応じた複数のレベル）に置換して、新目的変数SAL（Sanction Level）を生成する（S14）。図７の例では、制裁金SAが１０万未満をレベルA、１０万以上をレベルBの制裁レベルSALに置き換えられている。後述する分析モデル（または予測モデル）は、学習データが少ないことを考慮して、分類型の分析モデルと回帰型の分析モデルを組合せたモデルにより、未知の事例について目的変数の値（制裁金）を予測する。新目的変数SALは、この分類型の分析モデルで使用される。
【００５８】
以上の処理により、事例の内容から学習データの集合を有する学習データマスタが生成される。
【００５９】
［説明変数の最適な変数域の探索B］
次に、プロセッサ１１は、変数域探索プログラム２１を実行して、変数域候補から最適な変数域を探索する。この変数域探索処理では、前述した分類型分析モデルに適した変数域と、回帰型分析モデルに適した変数域をそれぞれ探し出す。
【００６０】
図８及び図９は、変数探索プログラムの処理のフローチャートを示す図である。図８は、分類型分析モデルに適した変数域の探索処理を、図９は、回帰型分析モデルに適した変数域の探索処理を、それぞれ示す。分類型分析モデルと回帰型分析モデルそれぞれの変数域の探索処理について以下説明する。
【００６１】
［分類型分析モデルの変数域の探索］
図８において、プロセッサ１１は、変数域探索プログラム２１を実行し、複数の変数域候補（Y1〜Y5）を対応する説明変数（Y）に設定し、複数の説明変数（X,Y1〜Y5，Z）の集合の部分集合である部分変数を、望ましくは、全て有する部分変数リスト３３を生成する（S21）。
【００６２】
図１０は、部分変数リストの例を示す図である。リスト内の部分変数SSV（SubSet Variable）は、複数の説明変数（X,Y1〜Y5，Z）の集合の部分集合である。例えば、部分変数SSV7は、７つの変数すべてを含む部分集合であり、部分変数SSV6-1は、説明変数Zを除く説明変数X,Y1〜Y5を含む部分集合である。他の部分変数も同様である。
【００６３】
そこで、図８に示すとおり、プロセッサ１１は、部分変数リスト３３から一つの部分変数を抽出し（S22）、抽出した部分変数に対応する学習データを学習データマスタから抽出し、分類型分析モデルの予測精度を算出する（S23）。プロセッサ１１は、分類型分析モデルの予測精度の算出処理S23を、部分変数リスト内の全部分変数について繰り返す（S24）。
【００６４】
図１１は、分類型分析モデルの予測精度を算出する処理S23のフローチャートを示す図である。図１２は、分類型分析モデルの予測精度の算出を説明する図である。図１３は、分類型分析モデルによる未知の事例の予測方法を示す図である。図１４は、分類型分析モデルの予測精度の算出方法を示す図である。そして、図１５は、分類型分析モデルの最適な部分変数の決定方法を示す図である。これらの図を参照して、分類型分析モデルの予測精度を算出する処理を説明する。
【００６５】
プロセッサ１１は、分類型分析モデルの予測精度の算出を、図１２に示す交差検証法により行う。以下、図１２を参照して、図１１の予測精度算出の処理について説明する。
【００６６】
図１１に記載されるとおり、プロセッサ１１は、学習データマスタ３２内の一つの事例（例えば事例１）を評価対象の事例として選択し（S231）、評価対象の事例（事例１）を除いた残りの事例（事例２−５）の学習データによる分類型予測モデルで、評価対象の事例（事例１）の目的変数の制裁レベル（AまたはB）を予測する（S232）。
【００６７】
更に、プロセッサは、評価対象の事例（事例１）の予測レベルと、その事例（事例１）の真のレベルとの一致・不一致により、予測の成功か失敗（成否）を判定する（S233）。
【００６８】
プロセッサは、学習データマスタ内の残りすべての事例（事例２〜５）についても、処理S232とS233を繰り返す（S234）。この結果、残りの評価対象の事例（事例２〜５）について、予測レベルと事例の真のレベルとの一致・不一致による成否が判定される。そして、最後に、プロセッサは、全評価対象の事例における成否の正解率（予測成功の割合）を、抽出した部分変数の予測精度とする（S235）。例えば、予測レベルと真値とが一致した回数を事例数で除算して、正解率が算出される。
【００６９】
図１２において、プロセッサは、抽出した部分変数（例えば、図１０内のいずれかの部分変数SSV）に対応する変数値の値を、学習データマスタ３２から全事例１〜５について抽出し、抽出した部分変数の学習データを生成する。
【００７０】
そして、プロセッサは、評価対象の事例（例えば事例１）を除いた残りの事例２〜５の学習データによる予測モデルにより、分類型の予測アルゴリズムで、評価対象の事例（事例１）の制裁レベルを予測する。
【００７１】
図１３を参照して分類型分析モデルによる未知の事例の予測方法を説明する。図１３には部分変数SSV7（変数x, Y1〜Y5, Z）の学習データが示される。部分変数SSV7は、全ての説明変数X, Y1〜Y5, Zを有するので、その学習データは、学習データマスタ３２と同じになる。そして、予測対象事例E1の制裁レベルが学習データに基づいて次の方法で予測される。
【００７２】
図１３の下半分には、部分変数の変数を座標軸とする座標空間が示され、その座標空間内に、学習データ内の事例１〜５がプロットされている。このような座標空間内に予測対象事例E1をプロットした場合、予測対象事例E1とL2ノルム距離L2_NDが最小の事例を事例１〜５から選択する。そして、選択した事例の制裁レベルを、予測対象事例E1の予測制裁レベルとする。
【００７３】
L2ノルム距離は、２つの事例間の座標空間内の距離である。この座標空間内の距離L2_NDは、同じ座標軸の値の差分をそれぞれ二乗して加算し、加算値の平方根を算出することで求められる。したがって、プロセッサ１１は、分類型の予測モデルプログラム２３を実行し、予測対象事例E1と全事例１〜５とのノルム距離を算出し、最小距離の事例を事例１〜５から検出する。
【００７４】
図１３の例によれば、事例E1に最短距離の事例は事例４であるので、事例E1の予測制裁レベルは、事例４の真の予測レベルAと同じと判定される。
【００７５】
分類型予測モデルの予測方法が理解できたところで、続けて、分類型予測モデルの予測精度の算出方法S23を説明する。図１２に示される例の中で、評価対象の事例３を、残りの事例１，２，４，５に基づいて、制裁レベルを予測する方法を、図１４を参照して説明する。
【００７６】
図１４の下半分には、図１３と同様に事例１〜５が座標空間内にプロットされている。そこで、プロセッサは、評価対象の事例３に対し最短のL2ノルム距離を持つ事例を、残りの事例１，２，４，５から検出する。図１４に示されるとおり、評価対象の事例３は、事例２が最短のL2ノルム距離L2_ND_2である。したがって、プロセッサは、評価対象の事例３の予測制裁レベルを、検出した事例２の制裁レベルBと判定する（S232）。そして、プロセッサは、評価対象の事例３の予測制裁レベルBと事例３の真の制裁レベルAとを比較し、不一致であることから、予測制裁レベルは不正解と判定する（S233）。
【００７７】
図１２に示すとおり、プロセッサは、全事例１〜５それぞれについて、残りの事例に基づく分類型予測モデルによる制裁レベルの予測を行い、それぞれの予測レベルが真の制裁レベルと一致するか否か、つまり予測が正解か否か（成否）を判定する。図１２の右下には結果検証の表が示され、それによれば、事例１，２，４，５で正解となり、事例３で不正解となっている。その結果、プロセッサは、図８のS22で抽出した部分変数の分類型予測モデルの予測精度を、結果検証の表の正解率（０．８８）と求める（S235）。
【００７８】
図８に戻り、プロセッサは、全部分変数SSVについて（S24）、それに対応する分類型予測モデルの予測精度を算出する（S23）。図１５には、全部分変数SSVに対する予測精度（正解率）でソートした結果が示される。プロセッサは、予測精度の高い上位N個（例えば上位５個）の部分変数SSVから最適な変数域を決定する（S25）。図１５の例では、予測精度の高い順にソートされた上位N個（上位５個）の部分変数SSVに最も多く含まれる変数域Y3を、最適な変数域と決定する。そして、分類型の予測モデルの部分変数をX，Y3,Zと決定する（図１５のS25）。図１５には、最適な変数域Y3を変数Yとする部分変数SSV3_#（説明変数X，Y3,Zを有する部分変数）が決定されている。
【００７９】
さらに、プロセッサは、決定した分類型の部分変数に基づき、学習データマスタから部分変数のデータを抽出し、分類型の学習データを生成する（S26）。
【００８０】
［回帰型分析モデルの変数域の探索］
次に、回帰型分析モデルの変数域の探索について説明する。図９が、回帰型分析モデルの変数域の探索の処理のフローチャート図である。また、図１６は、回帰型分析モデルの予測精度の算出S34の処理のフローチャート図である。図１７は、回帰型分析モデルの予測精度の算出を説明する図である。図１８は、回帰型分析モデルの生成方法を示す図である。図１９は、回帰型分析モデルの部分変数を予測精度でソートした例を示す図である。そして、図２０は、回帰型分析モデルの最適な変数域の決定方法を示す図である。これらの図を参照して、回帰型分析モデルの予測精度を算出する処理を説明する。
【００８１】
図９において、プロセッサ１１は、変数域探索プログラム２１を実行し、目的変数のレベルを選択する（S31）。回帰型分析モデルの変数域の探索は、目的変数のレベル毎に行われる。目的変数のレベルはAとBがあり、ここではレベルAを選択したとする。
【００８２】
次に、プロセッサは、選択したレベルAに属する事例の学習データを学習データマスタから抽出する（S32）。ここで抽出したレベルAに属する事例の学習データは、レベルAに属する学習データマスタとなる。図１７に示すとおり、学習データマスタ内のレベルAに属する事例１，３，４が評価対象として抽出される。
【００８３】
次に、プロセッサは、図８のS21で生成した部分変数リスト３３（図１０）内の全部分変数について、レベルAに属する事例１，３，４に基づき、回帰型分析モデルの生成と、その予測精度を算出する（S33-S35）。即ち、プロセッサは、部分変数リスト３３（図１０）から一つの部分変数を抽出し（S33）、抽出した部分変数に対応する学習データを前述のレベルAの学習データマスタから抽出し、回帰型分析モデルを生成し、その予測精度を算出する（S34）。プロセッサ１１は、回帰型分析モデルの予測精度の算出処理S34を、部分変数リスト内の全部分変数について繰り返す（S35）。
【００８４】
プロセッサ１１は、回帰型分析モデルの予測精度の算出S34を、図１７に示す交差検証法により行う。以下、図１７を参照して、図１６の予測精度算出の処理について説明する。
【００８５】
図１６及び図１７に記載されるとおり、プロセッサ１１は、レベルAの学習データマスタ内の一つの事例（例えば事例１）を評価対象の事例として選択する（S341）。さらに、プロセッサは、評価対象の事例（事例１）を除いた残りの事例（事例３，４）の学習データにより、回帰型予測モデルPmodel_1を生成する（S342）。さらに、プロセッサは、回帰型予測モデルPmodel_1により評価対象の事例（事例１）の目的変数の予測値、制裁値を予測する（S342）。
【００８６】
そして、プロセッサは、評価対象の事例１の予測値40000と真値60000の絶対比を求める（S343）。両値の絶対比は、小さい値を大きい値で除算して求められる。上記処理S341、S342、S343が、評価対象の全事例（事例１，３，４）について繰り返される（S344）。最後に、プロセッサは、評価対象の全事例の絶対比の平均を、部分変数の予測精度として出力する（S345）。図１７の例では、レベルAの予測精度（平均絶対比）が０．７１となる。
【００８７】
図１７のレベルAでは、評価対象の事例１について、残りの事例３，４の学習データから回帰型予測モデルPmodel_1が生成され、予測値40000が算出され、事例１の予測値と真の値の絶対比0.67が算出されている。評価対象の事例３，４も同様にして回帰型予測モデルPmodel_3, Pmodel_4が生成され、予測値100000、12000が算出され、絶対比0.7,0.75が算出されている。
【００８８】
プロセッサは、残りのレベルBの事例２，５についても、予測モデルPmodel_2, Pmodel_5の生成と予測値の算出、及び上記の予測精度（平均絶対比）の算出（S342,S343）を、実行する。その結果、図１７の例では、レベルBの予測精度（平均絶対比）が０．６７となる。
【００８９】
図１８は、回帰型の分析モデルの生成方法を示す。図１８には、選択された部分変数SSV7の学習データが示される。この学習データのうち、目的変数である制裁金のレベルAの事例１，３，４に基づいて、二乗和誤差を最小化する最尤推定である最小二乗法によりレベルAの７次元の重回帰型分析モデルRG_ANL_Aが生成される。この重回帰型分析モデルRG_ANL_Aは、図１７の回帰型予測モデルPmodelに対応する。同様に、学習データのうち、目的変数である制裁金のレベルBの事例２，５に基づいて、最小二乗法によりレベルBの７次元の重回帰型分析モデルRG_ANL_Bが生成される。図１８の座標空間では、重回帰型分析モデルの説明変数の軸が簡略化して示される。
【００９０】
図１７の回帰型の交差検証法では、評価対象の事例１について、残りの事例３，４に基づいて回帰型分析モデルが生成されている。この点は、図１８の例の事例１，３，４に基づいてレベルAの回帰型分析モデルが生成されていることと異なる。
【００９１】
図１９は、部分変数を示し、各部分変数に対する回帰型分析モデルの予測式の例と、図９，図１６により算出した各部分変数に対する予測精度を示す。この部分変数リストを予測精度でソートすると、図２０のソート後の部分変数リストになる。
【００９２】
図９に戻り、プロセッサは、図２０のソート後の部分変数リスト、つまり予測精度が高い上位N個の部分変数の変数Yの変数域Y1〜Y5から、最適な変数域を決定する（S36）。図２０の例では、例えば、上位５個の部分変数SSV4-#〜SSC6-4の変数Yの変数域Y1〜Y5のうち、最も多く出現した変数域Y3が最適な変数域と決定されている。その結果、プロセッサは、レベルAの重回帰型分析モデルの部分変数36_Aを、SSV3-#（変数X,Y3,Z）と決定する。レベルBの重回帰型分析モデルの部分変数36_Bも同様の方法で決定する。
【００９３】
さらに、レベルA、Bの変数Yの変数域が決定し、それぞれの部分変数が決定したことに伴い、プロセッサは、決定した回帰型の部分変数に基づき、学習データマスタ３２から、レベルAとBそれぞれの学習データ35_A, 35_Bを抽出する（S37）。図９の処理は、全レベルについて繰り返される（S38）。
【００９４】
以上で、説明変数Yの変数域候補Y1〜Y5から最適な変数域が決定される。最適な変数域は、分類型分析モデルと各レベル（A,B）の回帰型分析モデルそれぞれについて決定される。この変数域を最適化することで、最適な変数域を有する部分変数に対応する予測モデルの予測精度を高くすることができる。
【００９５】
［予測モデルの生成及び予測対象の事例について予測モデルで予測C,D］
次に、図３に示すとおり、プロセッサは、予測モデル生成プログラム２２、予測モデルプログラム２３を実行して、予測モデルの生成及び予測対象事例について予測モデルによる目的変数の予測を行う。
【００９６】
図２１は、予測モデルの生成及び予測対象の事例について予測モデルで予測する処理C,Dのフローチャート図である。プロセッサは、予測モデル生成プログラム２２を実行して、分類型の学習データ２６から分類型予測モデルを生成する（S41）。分類型予測モデルの生成は、図１３で説明したとおり、分類型の学習データ２６を取得することで完了する。また、プロセッサは、予測モデル生成プログラム２２を実行して、回帰型の学習データ35_A, 35_BそれぞれからレベルAの回帰型予測モデルと、レベルBの回帰型予測モデルを生成する（S42, S43）。回帰型予測モデルの生成は、図１８で説明したとおりである。
【００９７】
これで、過去の事例に基づく３種類の予測モデルの生成が完了する。つまり、分類型予測モデルと、レベルAの回帰型予測モデルと、レベルBの回帰型予測モデルである。プロセッサは、これらの予測モデルを使って、予測対象の事例について、目的変数の制裁金を予測する（D）。
【００９８】
図２１に示されるとおり、プロセッサは、予測対象事例の学習データを入力し（S44）、予測対象事例の学習データを分類型予測モデルに適用し、目的変数の制裁レベル（レベルAまたはB）を予測する（S45）。分類型予測モデルによる予測方法は、図１３で説明した。
【００９９】
次に、プロセッサは、予測した制裁レベルに対応する回帰型予測モデルを選択する（S46）。そして、プロセッサは、予測対象事例の学習データを選択した回帰型予測モデルに適用し、目的変数である制裁金の値を予測する（S47）。回帰型予測モデルによる事例の制裁金の予測では、予測対象事例の学習データの変数の値を、回帰型予測モデルの重回帰直線RG_ANL_AまたはRG_ANL_B（図１８）に入力し、目的変数である制裁金SAを算出する。
【０１００】
本実施の形態では、既存事例の数が少ないので、分類型予測モデル（分類型分析モデル）で制裁金のレベル（レベルA,B）を予測し、レベルA,Bそれぞれの既存事例の学習データで生成したレベルAの回帰型予測モデルまたはレベルBの回帰型予測モデルで目的変数が未知の事例の目的変数の値を予測する。図１８に示したとおり、各レベルに対応した回帰型予測モデルは、各レベルの複数の事例の学習データによる最小二乗法などにより生成される。すなわち、少ない事例数でも比較的予測精度が高い分類型予測モデルで制裁レベルを予測する。そして、予測した制裁レベル毎に生成された回帰型予測モデルで、予測対象事例の制裁値を予測する。回帰型予測モデルは、予測した制裁レベルに基づいて分けられた事例の学習データからそれぞれ生成されるので、回帰型予測モデルの予測精度は高くなる。したがって、制裁値の予測精度を高くすることができる。このように、分離型予測モデルと回帰型予測モデルを組合せたモデルで未知の事例の制裁値を予測することにより、その予測精度を高くできる。
【０１０１】
［説明変数の変数域を更新F］
図３に示されるとおり、本実施の形態では、プロセッサは、予測済み事例の予測精度が低下すると（EのYES）、その予測に用いてきた分類型分析モデルと、回帰型分析モデルの所定の説明変数の変数域をそれぞれ更新して、各分析モデルの予測精度を向上する（F）。予測済み事例の予測精度の低下は、予測モデルで予測した事例の予測結果と新たに政府当局が発表した制裁事例の制裁結果とを比較することで検出することができる。
【０１０２】
変数域の更新Fでは、既存の学習データマスタに新たな事例のデータを加えた学習データマスタで、図３，図８で説明した最適な変数域の探索処理Bを実行してもよい。
【０１０３】
別の変数域の更新方法Fとしては、分類型分析モデルと回帰型分析モデルそれぞれについて、新たな変数域候補を有する部分変数の分析モデル候補の予測精度を、既存分析モデルの予測精度と比較し、分析モデル候補の予測精度が高い場合、既存の変数域を変数域候補に更新するようにしても良い。この場合の予測精度は、既存事例に新たな事例を加えた学習データマスタに基づき算出される。
【０１０４】
さらに、予測精度が高い２つ変数域候補の間の最も予測精度が高い変数域を探索するようにすると、最も高い予測精度を得られる変数域を、少ない工数で検出できる。例えば、キャップ変数域が異なる２つの（第１及び第２の）変数域候補間の第１及び第２の分析モデルと、第１及び第２の変数域候補の合成変数域を有する第３の分析モデル、それぞれの予測精度を比較し、２つの変数域候補の間のどちら側に高い予測精度の変数域があるかを判定することを繰り返す。
【０１０５】
例えば、各探索フェーズで、これら３つの分析モデル間の予測精度の順位に基づいて、次の探索フェーズの探索範囲を画定する第１及び第２の変数域を決定し、上記と同じ比較及び判定を繰り返し、最高の予測精度の変数域をドリルダウンで見つける。第１及び第２の変数域候補の合成変数域を有する第３の分析モデルとは、後述するとおり、部分変数が、第１の変数域候補Y_oldと第２の変数域候補Y_new両方を有することを意味する。
【０１０６】
予測精度が低下する最も典型的な例は、例えば、新たな制裁事例の影響人数の変数Yが、既存の事例にないほど大規模な人数になった場合である。このように既存の事例では想定されてなかった大規模な人数になると、初期化処理で決定した変数域（Y1〜Y5のいずれか）では、予測モデルの予測精度が低下する場合がある。そのような場合、プロセッサは、予測モデルを作成した後に公表された新しい事例を、既存の事例に加えた学習データマスタから、最適な変数Yの変数域を検出し、予測モデルの変数域を更新する。
【０１０７】
図２２は、説明変数の変数域を更新する処理Fのフローチャート図である。図２２以下で説明する変数域の更新は、回帰型分析モデルに適用した例である。但し、分類型分析モデルに適用することもできる。
【０１０８】
図２２の変数域の更新処理Fは、目的変数（制裁金）の全てのレベルについて繰り返される。つまり、目的変数のレベルそれぞれに対応する回帰型分析モデルの変数域が更新される。
【０１０９】
まず、プロセッサは、変数域更新プログラム２４を実行し、目的変数（制裁金）のレベルを選択し、S51〜S61の処理を、全レベルについて繰り返す（S51,S62）。
【０１１０】
レベルを選択した後、プロセッサは、より予測精度の高い変数域を探索するための変数域を選択する（S52）。ここでは、プロセッサは、予測モデルの部分変数の更新対象の変数の複数の変数域候補について、前述した説明変数の最適な変数域の探索Bで行った分析モデルの予測精度の算出を行い、最も高い予測精度の変数域を間に有すると予測される第１及び第２の変数域候補を選択する。
【０１１１】
図２３は、探索対象の変数域リストと探索対象の部分変数リストの一例を示す図である。図２３中、探索対象の変数域リストには、複数の探索対象の変数域Y_UP_1〜Y_UP_5が含まれる。複数の探索対象の変数域には、既存の分析モデルの変数域と同じ最大キャップ領域が「１万人以上」の変数域Y_UP_1を有する。つまり、新たな事例の制裁金が高額であったため、変数Y「漏洩人数」の最大キャップ領域が既存の「１万人以上」より大きくなったという推定に基づき、既存分析モデルの変数域Y3の最大キャップ領域「１万人以上」（図２０及び図７参照）を、「５万人以上」「１０万人以上」「２０万人以上」「５０万人以上」とした変数域候補Y_UP_2〜Y_UP_5が選択される。
【０１１２】
図２３には、上記の探索対象の変数域Y_UP_1〜Y_UP_5の変数Yを有する部分変数SSV_UP_1〜SSV_UP_5が探索対象として示される。上記処理S52では、前述の新たな事例を加えた学習データマスタ32_UPに基づき、部分変数SSV_UP_1〜SSV_UP_5の各分析モデルの予測精度を、最適な変数域の探索処理Fと同じ回帰型の交差検証法で算出する。
【０１１３】
図２４は、処理S52で算出した各部分変数SSV_UP_1〜SSV_UP_5の分析モデルの予測精度の例が示される。これによれば、予測精度の順位は、以下のとおりである。
SSV_UP_3 ＞ SSV_UP_1 ＞ SSV_UP_2 ＞ SSV_UP_4 ＞ SSV_UP_5
Y_UP_3 ＞ Y _UP_1 ＞ Y _UP_2 ＞ Y _UP_4 ＞ Y _UP_5
100,000 ＞ 50,000 ＞ 10,000 ＞ 200,000 ＞ 500,000
【０１１４】
この場合、最高予測精度を有する変数域は、100,000と200,000の間に存在すると予測できる。もちろん、50,000と100,000との間に存在する可能性は否定できないが、変数域候補間の予測精度の増加率などから上記のように予測できたとする。この場合、プロセッサは、探索する変数域として変数域Y_UP_3と変数域Y_UP_4を選択し（S52）、以下に説明する二分法で、第１の変数域Y_UP_3と第２の変数域Y_UP_4の間に存在する最大予測精度の変数域を探索する。この探索する変数域の選択処理S52は、変数域の粗い探索処理に対応する。
【０１１５】
図２２に戻り、プロセッサは、選択した第１及び第２の変数域Y_UP_3とY_UP_4に基づいて、第１世代の探索における部分変数リストを生成する（S53）。ここから、変数域の密な探索処理が開始される。
【０１１６】
図２５は、第１世代及び第２世代の探索における変数域リストと部分変数リストとを示す図である。ここで、第１世代の探索では、第１の変数域Y_I_oldの部分変数SS_I_oldと、第２の変数域Y_I_newの部分変数SS_I_newと、第１及び第２の変数域を有する部分変数（合成変数域の部分変数）SS_I_midそれぞれの予測精度を算出する。そして、３つの予測精度の大小関係から、第１の変数域と第２の変数域の間の中間より第１の変数域側か、中間より第２の変数域側か、中間の変数域かのいずれに最高の予測精度があるかの判定を行う。
【０１１７】
続く第２世代の探索では、第１及び第２の変数域間の中間より第１の変数域側か、または、同中間より第２の変数域かのいずれかについて、第１世代の探索と同じことを行う。このように、二分法により探索領域を徐々に狭くして、少ない工数で最高予測精度の変数域を検出する。
【０１１８】
図２５の例では、第１世代の探索における変数域候補リスト33_I(VR)には、前述の第１の変数域Y_I_oldと第２の変数域Y_I_newと第３の変数域Y_I_midが含まれる。第１の変数域Y_I_oldは、最大キャップ領域が１０万人以上の変数域であり、第２の変数域Y_I_newは、同領域が２０万人以上の変数域である。また、第３の変数域Y_I_midは、第１、第２の変数域を両方有する合成変数域である。
【０１１９】
そして、第１世代の探索における部分変数リスト33_I(SSV)は、第１の変数域Y_I_old(=Yo)と変数X,Yを有する第１の部分変数SS_I_oldと、第２の変数域Y_I_new(=Yn)と変数X,Yを有する第２の部分変数SS_I_newと、第１及び第２の変数域と変数X,Zを有する第３の部分変数SS_I_midとを有する。
【０１２０】
図２２にあるとおり、プロセッサは、次に、部分変数リスト33_UP（図２５内の33_I(SSV)）内の１つの部分変数を選択し、S51で選択したレベル及び前記選択した部分変数の学習データを、学習データマスタ32_UPから抽出し、回帰型分析モデルの生成と予測精度の算出を実行する（S54）。この処理S54は、図１６及び図１７で説明した交差検証法と同じ処理である。プロセッサは、図２５の部分変数リストSS_I(SSV)内の３つの部分変数（第１〜第３の部分変数SS_I_old, SS_I_new, SS_I_mid）全てについて、処理S54を繰り返す（S55）。
【０１２１】
更に、プロセッサは、全３つの部分変数の分析モデルの予測精度を評価し（S56）、処理S57, S59の予測精度の比較に基づく判定を行う。プロセッサは、第１世代の探索で、合成変数域の部分変数SS_I_midの予測精度が最も高いと判断すると（S57のYES）、更に、予測精度の比較結果に基づいて新たな変数域と新たな部分変数を選択し（S58）、処理S53に戻り、第２世代の変数域の探索（S53以下の処理）を行う。第２世代の探索を行うことで、より予測精度の高い変数域及び部分変数を探索する。
【０１２２】
一方、プロセッサは、変数域Y_I_newの部分変数SS_I_newの分析モデルの予測精度が最も高い場合（S59のYES）、変数域Y_I_newを新しい変数域に決定する（S61）。逆に、プロセッサは、変数域Y_I_oldの部分変数SS_I_oldの分析モデルの予測精度が最も高い場合（S59のNO）、変数域Y_I_oldを新しい変数域に決定する(S60)。
【０１２３】
図２８は、第１世代の探索の変数域リスト内の第１〜第３の変数域の変数Yに適用される値を示す図である。第１の変数域Y_I_oldは、最大キャップの領域が１０万人であり、漏れ人数が１０万以上の事例では、変数Yの値が３から４に増加する。一方、第２の変数域Y_I_newは、最大キャップの領域が２０万人であり、漏れ人数が２０万人以上の事例では、変数Yの値が３から４に増加する。そして、第３の変数域I_I_midは、第１及び第２の変数域を有する部分変数になるので、実質的には、最大キャップの領域が１５万人の変数域を有する部分変数と同等になる。
【０１２４】
上記のように異なる変数域の変数を有する分析モデルは、事例の漏れ人数の規模に応じて異なる定量値を有することになり、予測される制裁金の値も異なる。したがって、政府当局が過去にない最大漏れ人数の事例について過去にない制裁金を課した場合、漏れ人数の変数Yの変数域が変更された可能性がある。
【０１２５】
図２５には、第１世代の探索の部分変数リスト33_I(SSV)に、予測モデルの予測式の例と、算出された予測精度の例が示される。部分変数リスト33_I(SSV)に示された予測精度の例は、以下の２つの例である。
SS_I_mid (=0.85) ＞ SS_I_old (=0.75) ＞ SS_I_new (=0.70)：C>A>B（Y_I_old〜Y_I_mid側）
SS_I_mid (=0.85) ＞ SS_I_new (=0.75) ＞ SS_I_old (=0.70)：C>B>A（Y_I_mid〜Y_I_new側）
ここで、AはSS_I_old、BはSS_I_new、CはSS_I_midの意味である。
【０１２６】
図２６は、予測精度の比較結果とその判定例を示す図である。また、図２７は、第１世代と第２世代の探索それぞれの３つの部分変数の関係を示す図である。図２７は、横軸を説明変数の軸とし、縦軸を目的変数の軸とする、分析モデルの関数を概念的に示すものである。
【０１２７】
図２５に示した予測精度の２つの比較例は、上記の通り、C>A>BとC>B>Aである。そして、C>A>BとC>B>Aとは、合成変数域の部分変数Cが最も予測精度が高い場合（S57のYES）である。
【０１２８】
そして、図２６の予測精度比較C>A>BとC>B>Aに対応する判定内容は、次のとおりである。C>A>B（ケースa）の場合、A:SS_I_oldとB:SS_I_newの間の１０％〜５０％の領域を新たな変数域探索の範囲とする。また、C>B>A（ケースb）の場合、A:SS_I_oldとB:SS_I_newの間の５０％〜９０％の領域を新たな変数域探索の範囲とする。この判定内容について、以下説明する。
【０１２９】
図２７には、第１世代の探索での第１、第２、第３の部分変数SS_I_old(=A), SS_I_new(=B), SS_I_mid(=C)の関数の概念的な関係が示される。
【０１３０】
そして、C>A>B（ケースa）の場合、第２世代で探索(a)する変数域を含む部分変数の予測モデルは、SS_II_old_a(=SS_I_mid)とSS_II_new_aの間となる。この場合、最高の予測精度の部分変数（変数域）は、第１世代のSS_I_mid(Y_mid)に近いSS_I_old（Y_old）側のどこかにあると推測される。
【０１３１】
図２５には、第２世代で探索する第１、第２の変数域のリスト33_II(VR)が示され、C>A>Bの場合には第１変数域がY_II_old_a、第２の変数域がY_II_new_aとなる。また、C>A>Bの場合の第２世代で探索(a)する第２、第１、第３の部分変数は、部分変数リスト33_II_a(SSV)内のSS_II_new_a, SS_II_old_a, SS_II_mid_aとなる。
【０１３２】
一方、C>B>A（ケースb）の場合、第２世代で探索(b)する第１及び第２の変数域は、SS_II_old_b(=SS_I_mid)とSS_II_new_bの間となる。この場合、最高の予測精度の変数域は、第１世代のSS_I_mid(Y_mid)に近いSS_I_new（Y_new）側のどこかにあると推測される。
【０１３３】
図２５内の、第２世代で探索する第１、第２の変数域のリスト33_II(VR)において、C>B>Aの場合には第１変数域がY_II_old_b、第２の変数域がY_II_new_bとなる。また、C>B>Aの場合の第２世代で探索(b)する第１、第２、第３の部分変数は、部分変数リスト33_II_b(SSV)内のSS_II_old_b, SS_II_new_b, SS_II_mid_bとなる。
【０１３４】
図２７には、C>A>B（ケースa）の場合の第２世代の探索（a）における第１〜第３の部分変数SS_II_old_a, SS_II_mid_a, SS_II_new_aが示される。第２世代の探索の領域は、第１世代の探索の第３の部分変数SS_I_midに近く、第１の部分変数SS_I_old側の領域内にある。
【０１３５】
また、図２７には、C>B>A（ケースb）の場合の第２世代の探索（b）における第１〜第３の部分変数SS_II_old_b, SS_II_mid_b, SS_II_new_bが示される。第２世代の探索の領域は、第１世代の探索の第３の部分変数SS_I_midに近く、第２の部分変数SS_I_new側の領域内にある。
【０１３６】
図２９は、第２世代の探索の変数域リスト内の第１〜第３の変数域の変数Yに適用される値を示す図である。図２９は、C>A>B（ケースa）の場合の例である。第１の変数域Y_II_old_aは、最大キャップの領域が１５万人であり、漏れ人数が１５万以上の事例で、変数Yの値が３から４に増加する。一方、第２の変数域Y_II_new_aは、最大キャップの領域が１２万人であり、漏れ人数が１２万人以上の事例では、変数Yの値が３から４に増加する。そして、第３の変数域Y_II_mid_aは、第１及び第２の変数域を有する部分変数になるので、実質的には、最大キャップの領域が１２万と１５万人の間の変数域を有する部分変数と同等になる。
【０１３７】
図３０は、第２世代の探索の変数域リスト内の第１〜第３の変数域の変数Yに適用される値を示す図である。図２９は、C>B>A（ケースb）の場合の例である。第１の変数域Y_II_old_bは、最大キャップの領域が１５万人である。一方、第２の変数域Y_II_new_bは、最大キャップの領域が１７万人である。そして、第３の変数域Y_II_mid_bは、第１及び第２の変数域を有する部分変数になるので、実質的には、最大キャップの領域が１５万と１７万人の間の変数域を有する部分変数と同等になる。
【０１３８】
図２６の残った第１世代の探索での４つの予測精度比較A>B>C, A>C>B, B>A>C, B>C>Aに対応する判定内容は、次のとおりである。
【０１３９】
A>B>Cの場合、Aの第１の部分変数SS_I_old（第１の変数域Y_I_old）の予測精度が最も高いので、プロセッサは、第１の変数域Y_I_oldに変更し（S60）、変数域の更新処理を終了する。
【０１４０】
A>C>Bの場合、Aの第１の部分変数SS_I_old（第１の変数域Y_I_old）の予測精度が最も高いが、Cの第３の部分変数SS_I_mid（第３の変数域Y_I_mid）も高いので、プロセッサは、微調整した第１の変数域Y_I_oldに変更し、変数域の更新処理を終了する。
【０１４１】
B>A>Cの場合、Bの第２の部分変数SS_I_new（第２の変数域Y_I_new）の予測精度が最も高いので、プロセッサは、第２の変数域Y_I_newに変更し（S61）、変数域の更新処理を終了する。
【０１４２】
B>C>Aの場合、Bの第２の部分変数SS_I_new（第２の変数域Y_I_new）の予測精度が最も高いが、Cの第３の部分変数SS_I_mid（第３の変数域Y_I_mid）も高いので、プロセッサは、微調整した第２の変数域Y_I_newに変更し、変数域の更新処理を終了する。
【０１４３】
そして、C>A>B, C>B>Aの場合は、プロセッサは、第２世代の変数域の探索を続ける。各探索世代で、予測精度比較がA>B>C, A>C>B, B>A>C, B>C>Aになると、プロセッサは、上記の第１世代と同様に、第１の変数域または第２の変数域に変更し、変数域の更新処理を終了する。
【０１４４】
さらに、第２世代以降において、C>A>B, C>B>Aの場合、所定の世代まで探索を継続していたら、その次点でCの変数域に変更し、探索処理を終了する。探索工数が長くなるデメリットが、予測精度が高くなるメリットに勝ることになるからである。
【０１４５】
上記の図２２に示した説明変数の変数域を更新する処理Fによれば、粗い変数域探索S52と密な変数域探索S53〜S61を組み合わせることで、変数域の更新処理の工数を少なくできる。もちろん、説明変数の変数域を更新処理Fを、初期化時の説明変数の最適な変数域の探索処理Bと同様に、多数の変数域候補を設定して、網羅的に分析モデルの予測精度を算出し、最も良い予測精度の変数域に更新してもよい。
【符号の説明】
【０１４６】
１０：予測装置、コンピュータ
２１：変数域探索プログラム
２２：予測モデル生成プログラム
２３：予測プログラム
２４：変数域更新プログラム
３１：事例データ
３２：学習データマスタ
３３：変数域リスト及部分変数リスト
３４：分類用学習データ
３５：回帰用学習データ
X,Y,Z：説明変数
Y1〜Y5：変数域、変数域候補
SA：目的変数
【図１】
2020140521.tif 000003
【図２】
2020140521.tif 000004
【図３】
2020140521.tif 000005
【図４】
2020140521.tif 000006
【図５】
2020140521.tif 000007
【図６】
2020140521.tif 000008
【図７】
2020140521.tif 000009
【図８】
2020140521.tif 000010
【図９】
2020140521.tif 000011
【図１０】
2020140521.tif 000012
【図１１】
2020140521.tif 000013
【図１２】
2020140521.tif 000014
【図１３】
2020140521.tif 000015
【図１４】
2020140521.tif 000016
【図１５】
2020140521.tif 000017
【図１６】
2020140521.tif 000018
【図１７】
2020140521.tif 000019
【図１８】
2020140521.tif 000020
【図１９】
2020140521.tif 000021
【図２０】
2020140521.tif 000022
【図２１】
2020140521.tif 000023
【図２２】
2020140521.tif 000024
【図２３】
2020140521.tif 000025
【図２４】
2020140521.tif 000026
【図２５】
2020140521.tif 000027
【図２６】
2020140521.tif 000028
【図２７】
2020140521.tif 000029
【図２８】
2020140521.tif 000030
【図２９】
2020140521.tif 000031
【図３０】
2020140521.tif 000032