(57)【要約】      （修正有）【課題】複数の機関各々により個別に管理されているデータを共有せずに統合して解析する特徴量選択支援装置、特徴量選択支援プログラム及び特徴量選択支援方法を提供する。【解決手段】特徴量選択支援装置２０において、取得部２１０は、複数のサーバ１１〜１ｎに共通して配布されているデータであるアンカーデータに抽象化処理を施すことにより生成された第一抽象化データ及びサーバに固有のデータである元データに抽象化処理を施すことにより生成された第二抽象化データを複数のサーバ各々から取得する。生成部２２０は、複数の第一抽象化データ各々を使用して複数の第二抽象化データを統合することにより統合データを生成し、統合データを使用して抽象化処理を更新するよう指示する更新指示データを生成する。送信部２３０は、更新指示データを複数のサーバの少なくとも一つに送信する。【選択図】図１
2020197966.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のサーバに共通して配布されているデータであるアンカーデータに抽象化処理を施すことにより生成された第一抽象化データ及び前記サーバに固有のデータである元データに前記抽象化処理を施すことにより生成された第二抽象化データを複数の前記サーバ各々から取得する取得部と、
複数の前記第一抽象化データ各々を使用して複数の前記第二抽象化データを統合することにより統合データを生成し、前記統合データを使用して前記抽象化処理を更新するよう指示する更新指示データを生成する生成部と、
前記更新指示データを複数の前記サーバの少なくとも一つに送信する送信部と、
を備える特徴量選択支援装置。
【請求項２】
前記生成部は、仮統合用関数を使用して前記第一抽象化データを仮統合データに変換し、仮統合データ相互の差が小さくなる前記仮統合用関数を統合用関数として算出し、前記統合用関数を使用することにより前記第二抽象化データから前記統合データを生成し、前記統合データと前記第二抽象化データとを比較した結果を使用して前記更新指示データを生成する、
請求項１に記載の特徴量選択支援装置。
【請求項３】
前記生成部は、基準元データから基準抽象化データを生成するように前記抽象化処理を更新するよう指示する前記更新指示データを生成する、
請求項１又は請求項２に記載の特徴量選択支援装置。
【請求項４】
前記生成部は、前記サーバごとに前記第一抽象化データ及び前記第二抽象化データの少なくとも一方に重み付けを実行した後、前記統合データを生成する、
請求項１から請求項３のいずれか一つに記載の特徴量選択支援装置。
【請求項５】
前記取得部は、複数の前記サーバ各々から同じタイミングで前記第一抽象化データ及び前記第二抽象化データの少なくとも一方を取得する、
請求項１から請求項４のいずれか一つに記載の特徴量選択支援装置。
【請求項６】
前記取得部は、複数の前記サーバ各々から異なるタイミングで前記第一抽象化データ及び前記第二抽象化データの少なくとも一方を取得する、
請求項１から請求項４のいずれか一つに記載の特徴量選択支援装置。
【請求項７】
前記送信部は、前記第一抽象化データ及び前記第二抽象化データの少なくとも一方が前記取得部により取得されなかった前記サーバに前記更新指示データを送信する、
請求項１から請求項６のいずれか一つに記載の特徴量選択支援装置。
【請求項８】
前記送信部は、前記第一抽象化データ及び前記第二抽象化データの少なくとも一方が前記取得部により取得されなかった前記サーバへの前記更新指示データの送信を停止する、
請求項１から請求項６のいずれか一つに記載の特徴量選択支援装置。
【請求項９】
コンピュータに
複数のサーバに共通して配布されているデータであるアンカーデータに抽象化処理を施すことにより生成された第一抽象化データ及び前記サーバに固有のデータである元データに前記抽象化処理を施すことにより生成された第二抽象化データを複数の前記サーバ各々から取得する取得機能と、
複数の前記第一抽象化データ各々を使用して複数の前記第二抽象化データを統合することにより統合データを生成し、前記統合データを使用して前記抽象化処理を更新するよう指示する更新指示データを生成する生成機能と、
前記更新指示データを複数の前記サーバの少なくとも一つに送信する送信機能と、
を実現させる特徴量選択支援プログラム。
【請求項１０】
複数のサーバに共通して配布されているデータであるアンカーデータに抽象化処理を施すことにより生成された第一抽象化データ及び前記サーバに固有のデータである元データに前記抽象化処理を施すことにより生成された第二抽象化データを複数の前記サーバ各々から取得する取得ステップと、
複数の前記第一抽象化データ各々を使用して複数の前記第二抽象化データを統合することにより統合データを生成し、前記統合データを使用して前記抽象化処理を更新するよう指示する更新指示データを生成する生成ステップと、
前記更新指示データを複数の前記サーバの少なくとも一つに送信する送信ステップと、
を含む特徴量選択支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特徴量選択支援装置、特徴量選択支援プログラム及び特徴量選択支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、複数の機関からデータを収集して解析する技術及び個人情報、営業秘密等を保護する技術の両方の重要性が高まっていることに伴い、複数の機関からデータを収集しつつ、データの漏洩を回避する技術の開発が進展している。
【０００３】
例えば、特許文献１には、記憶部と制御部を備えた、複数のデータ解析装置を互いに通信可能に接続したデータ通信システムが開示されている。記憶部は、データを記憶するデータベースを備えている。制御部は、付与されたアクセスレベルで上記データベースに対してアクセスするデータアクセス手段と、上記データアクセス手段を介して上記データベースより取得した上記データに基づいて、アプリケーションプログラムを実行してデータ解析を行うプログラム実行手段と、上記プログラム実行手段によるデータ解析結果を、上記アクセスレベルの異なる他の上記データ解析装置と送受信可能に通信制御する通信制御手段と、を備えている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−０９５９３１号公報
【０００５】
しかし、上述したデータ通信システムは、付与されたアクセスレベルでデータにアクセスしてデータ解析を行うため、データ解析装置同士でデータを共有することを避けることができない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、複数の機関各々により個別に管理されているデータを共有せずに統合して解析することができる特徴量選択支援装置、特徴量選択支援プログラム及び特徴量選択支援方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様は、複数のサーバに共通して配布されているデータであるアンカーデータに抽象化処理を施すことにより生成された第一抽象化データ及び前記サーバに固有のデータである元データに前記抽象化処理を施すことにより生成された第二抽象化データを複数の前記サーバ各々から取得する取得部と、複数の前記第一抽象化データ各々を使用して複数の前記第二抽象化データを統合することにより統合データを生成し、前記統合データを使用して前記抽象化処理を更新するよう指示する更新指示データを生成する生成部と、前記更新指示データを複数の前記サーバの少なくとも一つに送信する送信部と、を備える特徴量選択支援装置である。
【０００８】
また、上述した特徴量選択支援装置において、前記生成部は、仮統合用関数を使用して前記第一抽象化データを仮統合データに変換し、仮統合データ相互の差が小さくなる前記仮統合用関数を統合用関数として算出し、前記統合用関数を使用することにより前記第二抽象化データから前記統合データを生成し、前記統合データと前記第二抽象化データとを比較した結果を使用して前記更新指示データを生成する。
【０００９】
また、上述した特徴量選択支援装置において、前記生成部は、基準元データから基準抽象化データを生成するように前記抽象化処理を更新するよう指示する前記更新指示データを生成する。
【００１０】
また、上述した特徴量選択支援装置において、前記生成部は、前記サーバごとに前記第一抽象化データ及び前記第二抽象化データの少なくとも一方に重み付けを実行した後、前記統合データを生成する。
【００１１】
また、上述した特徴量選択支援装置において、前記取得部は、複数の前記サーバ各々から同じタイミングで前記第一抽象化データ及び前記第二抽象化データの少なくとも一方を取得する。
【００１２】
また、上述した特徴量選択支援装置において、前記取得部は、複数の前記サーバ各々から異なるタイミングで前記第一抽象化データ及び前記第二抽象化データの少なくとも一方を取得する。
【００１３】
また、上述した特徴量選択支援装置において、前記送信部は、前記第一抽象化データ及び前記第二抽象化データの少なくとも一方が前記取得部により取得されなかった前記サーバに前記更新指示データを送信する。
【００１４】
また、上述した特徴量選択支援装置において、前記送信部は、前記第一抽象化データ及び前記第二抽象化データの少なくとも一方が前記取得部により取得されなかった前記サーバへの前記更新指示データの送信を停止する。
【００１５】
本発明の一態様は、コンピュータに、複数のサーバに共通して配布されているデータであるアンカーデータに抽象化処理を施すことにより生成された第一抽象化データ及び前記サーバに固有のデータである元データに前記抽象化処理を施すことにより生成された第二抽象化データを複数の前記サーバ各々から取得する取得機能と、複数の前記第一抽象化データ各々を使用して複数の前記第二抽象化データを統合することにより統合データを生成し、前記統合データを使用して前記抽象化処理を更新するよう指示する更新指示データを生成する生成機能と、前記更新指示データを複数の前記サーバの少なくとも一つに送信する送信機能と、を実現させる特徴量選択支援プログラムである。
【００１６】
本発明の一態様は、複数のサーバに共通して配布されているデータであるアンカーデータに抽象化処理を施すことにより生成された第一抽象化データ及び前記サーバに固有のデータである元データに前記抽象化処理を施すことにより生成された第二抽象化データを複数の前記サーバ各々から取得する取得ステップと、複数の前記第一抽象化データ各々を使用して複数の前記第二抽象化データを統合することにより統合データを生成し、前記統合データを使用して前記抽象化処理を更新するよう指示する更新指示データを生成する生成ステップと、前記更新指示データを複数の前記サーバの少なくとも一つに送信する送信ステップと、を含む特徴量選択支援方法である。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、複数の機関各々により個別に管理されているデータを共有せずに統合して解析することができる特徴量選択支援装置、特徴量選択支援プログラム及び特徴量選択支援方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の実施形態に係るサーバ及び特徴量選択支援装置の一例を示す図である。
【図２】本発明の実施形態に係る特徴量選択支援装置が実行する処理の一例を示すシーケンス図である。
【図３】本発明の実施形態に係る手書き数字画像の一例を示す図である。
【図４】本発明の実施形態に係る統合データを生成すること無く選択された特徴量の一例を示す図である。
【図５】本発明の実施形態に係る更新指示データにより更新された抽象化処理により選択された特徴量の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
［実施形態］
図１を参照しながら、実施形態に係るサーバ及び特徴量選択支援装置の一例について説明する。図１は、本発明の実施形態に係るサーバ及び特徴量選択支援装置の一例を示す図である。図１に示すように、ネットワークＮＷには、サーバ１１と、…、サーバ１ｎ（ｎ：２以上の自然数）と、特徴量選択支援装置２０とが他の機器と通信可能に接続されている。ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、イントラネットである。
【００２０】
サーバ１１、…、サーバ１ｎは、互いに異なる組織、機関等により管理されているサーバである。ここで言う機関は、例えば、医療機関である。図１に示すように、サーバ１１は、記憶部１１１、抽象化部１２１及び通信部１３１を備える。同様に、サーバ１２と、…、サーバ１ｎとは、それぞれ記憶部１１２、抽象化部１２２及び通信部１３２と、…、記憶部１１ｎ、抽象化部１２ｎ及び通信部１３ｎとを備える。
【００２１】
記憶部１１１は、アンカーデータＡ及び元データＤ１が格納されている記憶媒体である。同様に、記憶部１１２、…、記憶部１１ｎは、それぞれアンカーデータＡ及び元データＤ２、…、アンカーデータＡ及び元データＤｎが格納されている記憶媒体である。なお、記憶部１１１、…、記憶部１１ｎの少なくとも一つは、複数の元データが格納されていてもよい。また、記憶部１１１は、サーバ１１からアクセス可能であればよく、サーバ１１に含まれていなくてもよい。これは、記憶部１１２、…、記憶部１１ｎについても同様である。
【００２２】
アンカーデータＡは、サーバ１１、…、サーバ１ｎに共通して配布されているデータであり、秘匿すべき情報を示していないデータである。後述する統合データを使用した抽象化処理の更新の精度を考慮すると、アンカーデータＡは、元データＤ１、…、元データＤｎに近いデータであることが好ましい。また、アンカーデータＡが元データＤ１、…、元データＤｎに近いデータであるとは、アンカーデータＡに含まれる数値がとり得る範囲と、元データＤ１、…、元データＤｎに含まれる数値がとり得る範囲とが近いことを意味する。或いは、アンカーデータＡが元データＤ１、…、元データＤｎに近いデータであるとは、アンカーデータＡに含まれる属性と、元データＤ１、…、元データＤｎに含まれる属性とが近いことを意味する。ただし、アンカーデータＡは、無作為に生成されたデータであってもよい。
【００２３】
また、アンカーデータは、例えば、比較的明瞭に書かれている手書きの数字を描出している手書き数字画像、所定の疾病に特有の病変を描出している医用画像、所定の検査により取得された医用データである。また、ここで言う医用画像は、例えば、Ｘ線画像、ＣＴ（Computed  Tomography）画像、ＭＲＩ（Magnetic  Resonance  Imaging）画像、ＰＥＴ（Positron  Emission  Tomography）画像、超音波画像である。また、ここで言う医用データは、例えば、血液検査により取得された中性脂肪の値を示す数値である。
【００２４】
元データＤ１、…、元データＤｎは、サーバ１１、…、サーバ１ｎ各々に固有のデータである。すなわち、元データＤ１、…、元データＤｎは、互いに異なるデータである。また、元データＤ１、…、元データＤｎは、例えば、手書きの数字を描出している手書き数字画像、所定の疾病に特有の病変を描出している可能性を有する医用画像、所定の検査により取得された数値である。
【００２５】
抽象化部１２１は、記憶部１１１からアンカーデータＡを取得し、当該アンカーデータＡに独自の抽象化処理を施すことにより第一抽象化データＢ１１を生成する。同様に、抽象化部１２２、…、抽象化部１２ｎは、それぞれ記憶部１１２、…、記憶部１１ｎからアンカーデータＡを取得し、当該アンカーデータＡに独自の抽象化処理を施すことにより第一抽象化データＢ１２、…、第一抽象化データＢ１ｎを生成する。
【００２６】
これらの抽象化処理は、アンカーデータＡ、元データＤ１、…又は元データＤｎに含まれる特徴量を線形結合させて新しい特徴量を生成する処理である。ここで言うアンカーデータＡ、元データＤ１、…又は元データＤｎが示す特徴は、例えば、アンカーデータＡ、元データＤ１、…及び元データＤｎが上述した手書き数字画像又は医用画像である場合、手書き数字画像に描出されている数字又は医用画像に描出されている病変である。また、この場合、特徴量は、手書き数字画像に含まれる画素又は医用画像に含まれる画素である。或いは、ここで言うアンカーデータＡ、元データＤ１、…又は元データＤｎが示す特徴は、アンカーデータＡ、元データＤ１、…及び元データＤｎが上述した医用データである場合、正常な範囲から外れた値である。また、この場合、特徴量は、医用データに含まれる数値である。
【００２７】
第一抽象化データＢ１１は、抽象化部１２１が実行する独自の抽象化処理によりアンカーデータＡに含まれている特徴量の中から選択された特徴量である。例えば、第一抽象化データＢ１１は、アンカーデータＡが上述した手書き数字画像又は医用画像である場合、アンカーデータＡに含まれている画素の中から選択された画素により形成される手書き数字画像又は医用画像である。また、例えば、第一抽象化データＢ１１は、アンカーデータＡが上述した医用データである場合、アンカーデータＡに含まれている数値の中から選択された数値である。同様に、第一抽象化データＢ１２、…、第一抽象化データＢ１ｎは、それぞれ抽象化部１２２、…、抽象化部１２ｎが実行する独自の抽象化処理によりアンカーデータＡに含まれている特徴量の中から選択された特徴量である。
【００２８】
また、これらの抽象化処理は、目的関数を使用する線形次元削減法を使用する。線形次元削減法は、教師あり次元削減法と教師なし次元削減法とに大別される。教師あり次元削減法の例としては、線形判別分析（Linear  Discriminant  Analysis）、局所フィッシャー判別分析（Local  Fisher  Discriminant  Analysis）が挙げられる。教師なし次元削減法の例としては、主成分分析（Principal  Component  Analysis）、局所線形埋め込み（Local  Linear  Embedding）、局所接線空間アラインメント（Local  Tangent  Space  Alignment）、局所性保存射影（Locality  Preserving  Projections）が挙げられる。
【００２９】
また、抽象化部１２１は、記憶部１１１から元データＤ１を取得し、第一抽象化データＢ１１を生成する際に使用した抽象化処理と同様の抽象化処理を元データＤ１に施すことにより第二抽象化データＢ２１を生成する。同様に、抽象化部１２２、…、抽象化部１２ｎは、それぞれ第一抽象化データＢ１２、…、第一抽象化データＢ１ｎを生成する際に使用した抽象化処理と同様の抽象化処理を元データＤ２、…、元データＤｎに施すことにより第二抽象化データＢ２２、…、第二抽象化データＢ２ｎを生成する。
【００３０】
第二抽象化データＢ２１は、抽象化部１２１が実行する独自の抽象化処理により元データＤ１に含まれている特徴量の中から選択された特徴量である。例えば、第二抽象化データＢ２１は、元データＤ１が上述した手書き数字画像又は医用画像である場合、元データＤ１に含まれている画素の中から選択された画素により形成される手書き数字画像又は医用画像である。また、例えば、第二抽象化データＢ２１は、元データＤ１が上述した医用データである場合、元データＤ１に含まれている数値の中から選択された数値である。同様に、第二抽象化データＢ２２、…、第二抽象化データＢ２ｎは、それぞれ抽象化部１２２、…、抽象化部１２ｎ各々が実行する独自の抽象化処理により元データＤ２、…、元データＤｎに含まれている特徴量の中から選択された特徴量である。
【００３１】
また、抽象化部１２１は、後述する更新指示データを参照し、自身が実行する抽象化処理の内容を更新する。同様に、抽象化部１２２、…、抽象化部１２ｎは、後述する更新指示データを参照し、自身が実行する抽象化処理の内容を更新する。
【００３２】
さらに、抽象化部１２１は、自身が実行する抽象化処理を更新した後、特徴量選択を実行する。同様に、抽象化部１２２、…、抽象化部１２ｎは、自身が実行する抽象化処理を更新した後、特徴量選択を実行する。ここで言う特徴量選択は、抽象化処理を実行する上で重要な特徴量を選択する処理をいう。
【００３３】
通信部１３１は、第一抽象化データＢ１１及び第二抽象化データＢ２１をネットワークＮＷ経由で特徴量選択支援装置２０に送信する。同様に、通信部１３２、…、通信部１３ｎは、それぞれ第一抽象化データＢ１２及び第二抽象化データＢ２２、…、第一抽象化データＢ１ｎ及び第二抽象化データＢ２ｎをネットワークＮＷ経由で特徴量選択支援装置２０に送信する。また、通信部１３１、…、通信部１３ｎは、それぞれ後述する更新指示データを特徴量選択支援装置２０から受信する。
【００３４】
図１に示すように、特徴量選択支援装置２０は、取得部２１０と、生成部２２０と、送信部２３０とを備える。
【００３５】
取得部２１０は、サーバ１１、…、サーバ１ｎに共通して配布されているデータであるアンカーデータＡ各々に独自の抽象化処理を施すことにより生成された第一抽象化データＢ１１、…、第一抽象化データＢ１ｎを取得する。また、取得部２１０は、サーバ１１、…、サーバ１ｎ各々に固有のデータである元データＤ１、…、元データＤｎに独自の抽象化処理を施すことにより生成された第二抽象化データＢ２１、…、第二抽象化データＢ２ｎをサーバ１１、…、サーバ１ｎ各々から取得する。
【００３６】
生成部２２０は、第一抽象化データＢ１１、…、第一抽象化データＢ１ｎを使用して第二抽象化データＢ２１、…、第二抽象化データＢ２ｎを統合することにより統合データを生成する。
【００３７】
具体的には、生成部２２０は、仮統合用関数ｆ１を使用して第一抽象化データＢ１１を仮統合データＰ１１に変換する。同様に、生成部２２０は、仮統合用関数ｆ２、…、仮統合用関数ｆｎを使用して第一抽象化データＢ１２、…、第一抽象化データＢ１ｎをそれぞれ仮統合データＰ１２、…、仮統合データＰ１ｎに変換する。仮統合用関数ｆ１、…、仮統合用関数ｆｎは、線形又は非線形の関数である。
【００３８】
次に、生成部２２０は、仮統合データＰ１１、…、仮統合データＰ１ｎ相互の差が小さくなる仮統合用関数ｆ１、…、仮統合用関数ｆｎを統合用関数ｇ１、…、統合用関数ｇｎとして算出する。また、生成部２２０は、仮統合データＰ１１、…、仮統合データＰ１ｎ相互の差が最小となる仮統合用関数ｆ１、…、仮統合用関数ｆｎを統合用関数ｇ１、…、統合用関数ｇｎとして算出することが好ましい。このような統合用関数ｇ１、…、統合用関数ｇｎを算出する問題は、例えば、最小化問題に帰着する。特に、仮統合用関数が線形の関数である場合、この問題は、一般化された総最小二乗法（ＴＬＳ：Total  Least  Squares）問題に帰着する。
【００３９】
そして、生成部２２０は、統合用関数ｇ１、…、統合用関数ｇｎを使用することにより第二抽象化データＢ２１、…、第二抽象化データＢ２ｎから統合データＵ１、…、統合データＵｎを生成する。
【００４０】
また、生成部２２０は、統合データＵ１、…、統合データＵｎを使用して抽象化処理を更新するよう指示する更新指示データを生成する。更新指示データは、統合データＵ１、…及び統合データＵｎの少なくとも一つと、第二抽象化データＢ２１、…又は第二抽象化データＢ２ｎとを比較した結果を使用して抽象化処理を更新するよう指示するデータである。例えば、サーバ１１に送信される更新指示データは、統合データＵ１、…及び統合データＵｎの少なくとも一つと、第二抽象化データＢ２１とを比較した結果を使用して抽象化処理を更新するよう指示するデータである。
【００４１】
或いは、生成部２２０は、基準元データから基準抽象化データを生成するように抽象化処理を更新するよう指示する更新指示データを生成する。ここで言う基準元データは、例えば、比較的明瞭に書かれている手書きの数字を描出している手書き数字画像、所定の疾病に特有の病変を描出している医用画像、所定の疾病を発症している患者に所定の検査を行った場合に取得される数値である。また、ここで言う基準抽象化データは、例えば、抽象化部１２１、…、抽象化部１２ｎ各々が実行する独自の抽象化処理により基準元データに含まれている画素の中から選択された画素により形成される手書き数字画像又は医用画像である。或いは、ここで言う基準抽象化データは、例えば、抽象化部１２１、…、抽象化部１２ｎ各々が実行する独自の抽象化処理により基準元データに含まれている数値の中から選択された数値である。
【００４２】
送信部２３０は、更新指示データをサーバ１１、…、サーバ１ｎの少なくとも一つに送信する。例えば、送信部２３０は、統合データＵ１、…及び統合データＵｎの少なくとも一つと、第二抽象化データＢ２１とを比較した結果を使用して抽象化処理を更新するよう指示する更新指示データをサーバ１１に送信する。
【００４３】
次に、図２を参照しながら、サーバ１１及び特徴量選択支援装置２０が実行する処理の一例を説明する。図２は、本発明の実施形態に係る特徴量選択支援装置が実行する処理の一例を示すシーケンス図である。図２を使用した説明では、サーバ１１を例に挙げるが、サーバ１２、…、サーバ１ｎについても同様である。
【００４４】
ステップＳ１０において、抽象化部１２１は、アンカーデータＡを取得し、当該アンカーデータＡに独自の抽象化処理を施すことにより第一抽象化データＢ１１を生成する。
【００４５】
ステップＳ２０において、抽象化部１２１は、元データＤ１を取得し、ステップＳ１０で使用した抽象化処理と同様の抽象化処理を元データＤ１に施すことにより第二抽象化データＢ２１を生成する。
【００４６】
ステップＳ３０において、通信部１３１は、第一抽象化データＢ１１及び第二抽象化データＢ２１をネットワークＮＷ経由で送信する。
【００４７】
ステップＳ４０において、取得部２１０は、第一抽象化データＢ１１及び第二抽象化データＢ２１等を取得する。すなわち、取得部２１０は、第一抽象化データＢ１１、…、第一抽象化データＢ１ｎ、第二抽象化データＢ２１、…、第二抽象化データＢ２ｎを取得する。
【００４８】
ステップＳ５０において、生成部２２０は、第一抽象化データＢ１１等を使用して第二抽象化データＢ２１等を統合することにより統合データＵ１、…、統合データＵｎを生成する。すなわち、生成部２２０は、第一抽象化データＢ１１、第一抽象化データＢ１ｎを使用して第二抽象化データＢ２１、…、第二抽象化データＢ２ｎを統合することにより統合データＵ１、…、統合データＵｎを生成する。
【００４９】
ステップＳ６０において、生成部２２０は、統合データＵ１、…、統合データＵｎを
使用して抽象化処理を更新するよう指示する更新指示データを生成する。
【００５０】
ステップＳ７０において、送信部２３０は、更新指示データを送信する。
【００５１】
ステップＳ８０において、抽象化部１２１は、更新指示データを参照し、自身が実行する抽象化処理の内容を更新する。
【００５２】
なお、上述したステップＳ１０とステップＳ２０とは順番が入れ替わってもよい。
【００５３】
以上、実施形態に係る特徴量選択支援装置２０について説明した。特徴量選択支援装置２０は、アンカーデータに抽象化処理を施すことにより生成された第一抽象化データＢ１１、…、第一抽象化データＢ１ｎを使用して元データＤ１、…、元データＤｎに当該抽象化処理を施すことにより生成された第二抽象化データＢ２１、…、第二抽象化データＢ２ｎを統合して統合データをＵ１、…、統合データＵｎを生成する。そして、特徴量選択支援装置２０は、統合データをＵ１、…、統合データＵｎを使用して抽象化処理を更新するよう指示する更新指示データを生成し、サーバ１１、…、サーバ１ｎの少なくとも一つに送信する。
【００５４】
したがって、特徴量選択支援装置２０は、複数の機関各々により個別に管理されているデータを共有せずに統合し、サーバ１１、…、サーバ１ｎ各々が独自の抽象化処理により実行する特徴量の選択に活かすことができる。例えば、特徴量選択支援装置２０は、アクセス可能な元データの数が少ないために十分な精度で特徴量の選択を実行し得ない機関でも十分な精度で特徴量の選択を実行することを可能にする。また、特徴量選択支援装置２０は、更新指示データにより抽象化処理の内容を更新させるため、特徴量の選択の精度を向上させることができる。
【００５５】
次に、図３から図５を参照しながら、特徴量選択支援装置２０が奏する効果の具体例について説明する。図３は、本発明の実施形態に係る手書き数字画像の一例を示す図である。図３（ａ）、図３（ｂ）、図３（ｃ）及び図３（ｄ）は、それぞれ「１」、「０」、「２」及び「３」の手書き数字画像であり、縦方向及び横方向に２８列、すなわち合計７８４個の画素を有する。
【００５６】
図４は、本発明の実施形態に係る統合データを生成すること無く選択された特徴量の一例を示す図である。図４（ａ）、図４（ｂ）、図４（ｃ）及び図４（ｄ）は、それぞれ図３（ａ）、図３（ｂ）、図３（ｃ）及び図３（ｄ）に統合データをＵ１、…、統合データＵｎを生成すること無く選択された１００個の画素を含む手書き数字画像であり、縦方向及び横方向に２８列、すなわち合計７８４個の画素を有する。
【００５７】
一方、図５は、本発明の実施形態に係る更新指示データにより更新された抽象化処理により選択された特徴量の一例を示す図である。図５（ａ）、図５（ｂ）、図５（ｃ）及び図５（ｄ）は、それぞれ図３（ａ）、図３（ｂ）、図３（ｃ）及び図３（ｄ）に上述した更新指示データにより更新された抽象化処理を施して選択された１００個の画素を有する手書き数字画像であり、縦方向及び横方向に２８列、すなわち合計７８４個の画素を有する。
【００５８】
図３（ａ）、図４（ａ）及図５（ａ）を比較すると、図４（ａ）及び図５（ａ）は、いずれも図３（ａ）により描出されている数字「１」を適切に再現していることが分かる。
【００５９】
一方、図３（ｂ）、図４（ｂ）及図５（ｂ）を比較すると、図４（ｂ）が図３（ａ）により描出されている数字「０」を適切に再現していないのに対し、図５（ｂ）は、図３（ａ）により描出されている数字「０」を適切に再現していることが分かる。同様に、図３（ｃ）、図４（ｃ）及図５（ｃ）を比較すると、図４（ｃ）が図３（ａ）により描出されている数字「２」を適切に再現していないのに対し、図５（ｃ）は、図３（ａ）により描出されている数字「２」を適切に再現していることが分かる。また、図３（ｄ）、図４（ｄ）及図５（ｄ）を比較すると、図４（ｄ）が図３（ａ）により描出されている数字「３」を適切に再現していないのに対し、図５（ｄ）は、図３（ａ）により描出されている数字「３」を適切に再現していることが分かる。
【００６０】
つまり、図３、図４及び図５を比較すると、特徴量選択支援装置２０が上述した効果を奏することが分かる。
【００６１】
また、特徴量選択支援装置２０は、仮統合用関数ｆ１、…、仮統合用関数ｆｎを使用して第一抽象化データＢ１１、…、第一抽象化データＢ１ｎをそれぞれ仮統合データＰ１１、…、仮統合データＰ１ｎに変換する。次に、特徴量選択支援装置２０は、仮統合データＰ１１、…、仮統合データＰ１ｎ相互の差が小さくなる仮統合用関数ｆ１、…、仮統合用関数ｆｎを統合用関数ｇ１、…、統合用関数ｇｎとして算出する。次に、特徴量選択支援装置２０は、統合用関数ｇ１、…、統合用関数ｇｎを使用することにより第二抽象化データＢ２１、…、第二抽象化データＢ２ｎから統合データＵ１、…、統合データＵｎを生成する。そして、特徴量選択支援装置２０は、統合データＵ１、…及び統合データＵｎの少なくとも一つと、第二抽象化データＢ２１とを比較した結果を使用して抽象化処理を更新するよう指示する更新指示データを生成する。
【００６２】
したがって、特徴量選択支援装置２０は、より適切な統合用関数ｇ１、…、統合用関数ｇｎを算出することができる。また、特徴量選択支援装置２０は、抽象化部１２１、…、抽象化部１２ｎ各々が独自に実行する抽象化処理に合わせた更新指示データを生成することができる。
【００６３】
また、特徴量選択支援装置２０は、基準元データから基準抽象化データを生成するように抽象化処理を更新するよう指示する更新指示データを生成する。したがって、特徴量選択支援装置２０は、抽象化部１２１、…及び抽象化部１２ｎがいずれも一定の基準を満たす抽象化処理を実行するように促すことができる。
【００６４】
なお、生成部２２０は、サーバ１１、…、サーバ１ｎごとに第一抽象化データＢ１１、第一抽象化データＢ１ｎ、第二抽象化データＢ２１、…、第二抽象化データＢ２ｎの少なくとも一つに重み付けを実行した後、統合データを生成してもよい。
【００６５】
例えば、生成部２２０は、元データを十分な数だけ保有している、特徴量の選択を適切に実行するノウハウを有する等の理由から特徴量の選択を適切に実行し得る機関により管理されているサーバ１１で生成された第一抽象化データＢ１１及び第二抽象化データＢ２１の少なくとも一方の重みを相対的に大きくしてもよい。或いは、生成部２２０は、元データを十分な数だけ保有していない、特徴量の選択を適切に実行するノウハウを有しない等の理由から特徴量の選択を適切に実行し得ない機関により管理されているサーバ１ｎで生成された第一抽象化データＢ１ｎ及び第二抽象化データＢ２ｎの少なくとも一方の重みを相対的に小さくしてもよい。
【００６６】
これにより、特徴量選択支援装置２０は、特徴量の選択を適切に実行し得る機関から取得した第一抽象化データ及び第二抽象化データを統合データにより強く反映させ、特徴量の選択の精度を更に向上させることができる。
【００６７】
また、取得部２１０は、サーバ１１、…、サーバ１ｎ各々から同じタイミングで第一抽象化データＢ１１、…、第一抽象化データＢ１ｎを取得してもよい。また、取得部２１０は、サーバ１１、…、サーバ１ｎ各々から同じタイミングで第二抽象化データＢ２１、…、第二抽象化データＢ２ｎを取得してもよい。或いは、取得部２１０は、サーバ１１、…、サーバ１ｎ各々から同じタイミングで第一抽象化データＢ１１及び第二抽象化データＢ２１、…、第一抽象化データＢ１ｎ及び第二抽象化データＢ２ｎを取得してもよい。
【００６８】
これにより、特徴量選択支援装置２０は、同様の処理同じタイミングで実行することにより、上述した処理を実行するためのプログラムを簡略化することができる。
【００６９】
或いは、取得部２１０は、サーバ１１、…、サーバ１ｎ各々から異なるタイミングで第一抽象化データＢ１１、…、第一抽象化データＢ１ｎを取得してもよい。また、取得部２１０は、サーバ１１、…、サーバ１ｎ各々から異なるタイミングで第二抽象化データＢ２１、…、第二抽象化データＢ２ｎを取得してもよい。或いは、取得部２１０は、サーバ１１、…、サーバ１ｎ各々から異なるタイミングで第一抽象化データＢ１１及び第二抽象化データＢ２１、…、第一抽象化データＢ１ｎ及び第二抽象化データＢ２ｎを取得してもよい。
【００７０】
これにより、特徴量選択支援装置２０は、同様の処理を異なるタイミングで実行することにより、ネットワークＮＷが混雑している状況でも確実に第一抽象化データＢ１１、第二抽象化データＢ２１等を取得することができる。
【００７１】
また、送信部２３０は、第一抽象化データ及び第二抽象化データの少なくとも一方が取得部２１０により取得されなかったサーバに更新指示データを送信してもよい。例えば、送信部２３０は、第一抽象化データＢ１１及び第二抽象化データＢ２１の少なくとも一方が取得されなかったサーバ１１に更新指示データを送信してもよい。
【００７２】
これにより、特徴量選択支援装置２０は、何らかの原因で第一抽象化データ及び第二抽象化データの少なくとも一方を送信し得なかったサーバが実行する抽象化処理の内容を更新させることができる。
【００７３】
或いは、送信部２３０は、第一抽象化データ及び第二抽象化データの少なくとも一方が取得部により取得されなかったサーバへの更新指示データの送信を停止してもよい。例えば、送信部２３０は、第一抽象化データＢ１ｎ及び第二抽象化データＢ２ｎの少なくとも一方が取得されなかったサーバ１ｎへの更新指示データの送信を停止してもよい。
【００７４】
これにより、特徴量選択支援装置２０は、サーバ１１、…、サーバ１ｎ各々に第一抽象化データＢ１１及び第二抽象化データＢ２１、…、第一抽象化データＢ１ｎ及び第二抽象化データＢ２ｎの提供を促すことができる。
【００７５】
また、サーバ１１、…、サーバ１ｎ、特徴量選択支援装置２０が有する機能の少なくとも一部は、回路部（circuitry）を含むハードウェアがプログラムを実行することにより実現されてもよい。ここで言うハードウェアは、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＬＳＩ（Large  Scale  Integration）、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable  Gate  Array）、ＧＰＵ（Graphics  Processing  Unit）である。また、上述したプログラムは、記憶媒体を備える記憶装置に格納されている。ここで言う記憶媒体は、例えば、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）、フラッシュメモリ、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）である。さらに、上述したプログラムは、サーバ１１、…、サーバ１ｎ、特徴量選択支援装置２０が有する機能の一部を実現する差分プログラムであってもよい。
【００７６】
また、上述した実施形態では、手書き数字画像、医用画像及び医用データを例に挙げたが、これに限定されない。サーバ１１、…、サーバ１ｎが実行する処理及び特徴量選択支援装置２０が実行する処理は、様々な産業に応用することができる。例えば、製品の製造ラインに多数のセンサが設置されている場合、上述した実施形態で説明した処理を応用することにより、これらのセンサの中から最低限必要なセンサを特定することができる。
【００７７】
以上、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明した。ただし、サーバ１１、…、サーバ１ｎ、特徴量選択支援装置２０は、上述した実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形、置換、組み合わせ又は設計変更を加えることができる。
【符号の説明】
【００７８】
２０…特徴量選択支援装置、２１０…取得部、２２０…生成部、２３０…送信部
【図１】
2020197966.tif 000003
【図２】
2020197966.tif 000004
【図３】
2020197966.tif 000005
【図４】
2020197966.tif 000006
【図５】
2020197966.tif 000007