(57)【要約】【課題】時系列データを適切にクラスタリングすること。【解決手段】本開示のクラスタリング装置（１００）は、所定期間における対象物の対象値の時系列変化を示す時系列データを複数生成する生成部（１０１）と、複数の時系列データの各々を正規化する正規化部（１０２）と、複数の正規化後の時系列データをグループ分けするクラスタリング部（１０３）と、を備える。クラスタリング部（１０３）は、複数の正規化後の時系列データのうち、時系列変化の態様が類似する時系列データ同士を同一グループに分類することを繰り返し行うことで、複数の正規化後の時系列データについて、Ｍ個のグループを生成する。【選択図】図１７
2020004328.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定期間における対象物の対象値の時系列変化を示す時系列データを複数生成する生成部と、
複数の時系列データの各々を正規化する正規化部と、
複数の正規化後の時系列データをグループ分けするクラスタリング部と、
を備え、
前記クラスタリング部は、
複数の正規化後の時系列データのうち、時系列変化の態様が類似する時系列データ同士を同一グループに分類することを繰り返し行うことで、複数の正規化後の時系列データについて、Ｍ（Ｍは２以上の自然数）個のグループを生成する、
クラスタリング装置。
【請求項２】
前記生成部は、
複数の時系列データを、ｎ（ｎは２以上の自然数）セット分、生成し、
前記正規化部は、
ｎセット毎に、複数の時系列データを正規化し、
前記クラスタリング部は、
ｎセット毎に、複数の正規化後の時系列データについて、Ｍ個のグループを生成し、
ｎ×Ｍ個のグループのうち、グループに属する時系列データ同士で時系列変化の態様が類似するグループ同士を１つのグループにまとめることを繰り返し行うことで、Ｍ個のグループを生成する、
請求項１に記載のクラスタリング装置。
【請求項３】
前記正規化部は、
時系列データの対象値の中央値を基準として、対象値をパーセント表記に変換することで、時系列データを正規化する、
請求項１又は２に記載のクラスタリング装置。
【請求項４】
前記所定期間における対象物の対象値を、前記所定期間を分割した時間区間毎に集計する集計部をさらに備え、
前記生成部は、
前記所定期間における対象物の時間区間毎に集計された対象値を基に、時系列データを生成する、
請求項１から３のいずれか１項に記載のクラスタリング装置。
【請求項５】
前記所定期間における対象値の総数が閾値未満である対象物を、クラスタリングの対象から除外する除外部をさらに備え、
前記集計部は、
前記除外部により除外された対象物については、対象値を集計せず、
前記生成部は、
前記除外部により除外された対象物については、時系列データを生成しない、
請求項４に記載のクラスタリング装置。
【請求項６】
前記所定期間は、当年１月から１２月までの１年間であり、
前記時間区間は、１週間であり、
前記対象物は、商品であり、
前記対象値は、商品の出荷数である、
請求項４又は５に記載のクラスタリング装置。
【請求項７】
前記所定期間は、当年４月から翌年３月までの１年間であり、
前記時間区間は、１週間であり、
前記対象物は、商品であり、
前記対象値は、商品の出荷数である、
請求項４又は５に記載のクラスタリング装置。
【請求項８】
クラスタリング装置によるクラスタリング方法であって、
所定期間における対象物の対象値の時系列変化を示す時系列データを複数生成するステップと、
複数の時系列データの各々を正規化するステップと、
複数の正規化後の時系列データをグループ分けするクラスタリングステップと、
を含み、
前記クラスタリングステップでは、
複数の正規化後の時系列データのうち、時系列変化の態様が類似する時系列データ同士を同一グループに分類することを繰り返し行うことで、複数の正規化後の時系列データについて、Ｍ（Ｍは２以上の自然数）個のグループを生成する、
クラスタリング方法。
【請求項９】
コンピュータを、
所定期間における対象物の対象値の時系列変化を示す時系列データを複数生成する生成手段と、
複数の時系列データの各々を正規化する正規化手段と、
複数の正規化後の時系列データをグループ分けするクラスタリング手段と、
として機能させるためのプログラムであって、
前記クラスタリング手段は、
複数の正規化後の時系列データのうち、時系列変化の態様が類似する時系列データ同士を同一グループに分類することを繰り返し行うことで、複数の正規化後の時系列データについて、Ｍ（Ｍは２以上の自然数）個のグループを生成する、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、クラスタリング装置、クラスタリング方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ＡＩ（Artificial Intelligence）による機械学習のアルゴリズムの１つとして、クラスタリングが知られている。クラスタリングとは、データを類似度に基づきグループ分けをする手法である。例えば、特許文献１，２には、クラスタリングに関する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第６１７２７８８号公報
【特許文献２】国際公開第２００８／１０２４１０号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、物流センター等における商品の在庫管理の分野においては、商品の発注タイミングや発注数等に発注ミスがあると、商品の在庫数が不足して、品切れや欠品が発生することがある。
【０００５】
ここで、商品の中には、季節商品と呼ばれる商品があるように、例えば、夏に出荷が集中する商品、冬に出荷が集中する商品等がある。また、商品の中には、年間を通じて一定の出荷がある商品等もある。
【０００６】
そのため、年間における商品の出荷数の時系列データを、幾つかのグループに分類することができれば、商品が属するグループの時系列変化を考慮して、商品を発注することが可能となり、発注ミスの軽減にもつながると考えられる。
【０００７】
しかし、特許文献１，２に開示された技術は、時系列データのクラスタリングに係る技術ではないため、時系列データを適切にグループ分けすることができない。
【０００８】
そこで、本開示の目的は、上述した課題を解決し、時系列データを適切にグループ分けすることができるクラスタリング装置、クラスタリング方法、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
一態様によるクラスタリング装置は、
所定期間における対象物の対象値の時系列変化を示す時系列データを複数生成する生成部と、
複数の時系列データの各々を正規化する正規化部と、
複数の正規化後の時系列データをグループ分けするクラスタリング部と、
を備え、
前記クラスタリング部は、
複数の正規化後の時系列データのうち、時系列変化の態様が類似する時系列データ同士を同一グループに分類することを繰り返し行うことで、複数の正規化後の時系列データについて、Ｍ（Ｍは２以上の自然数）個のグループを生成する。
【００１０】
一態様によるクラスタリング方法は、
クラスタリング装置によるクラスタリング方法であって、
所定期間における対象物の対象値の時系列変化を示す時系列データを複数生成するステップと、
複数の時系列データの各々を正規化するステップと、
複数の正規化後の時系列データをグループ分けするクラスタリングステップと、
を含み、
前記クラスタリングステップでは、
複数の正規化後の時系列データのうち、時系列変化の態様が類似する時系列データ同士を同一グループに分類することを繰り返し行うことで、複数の正規化後の時系列データについて、Ｍ（Ｍは２以上の自然数）個のグループを生成する。
【００１１】
一態様によるプログラムは、
コンピュータを、
所定期間における対象物の対象値の時系列変化を示す時系列データを複数生成する生成手段と、
複数の時系列データの各々を正規化する正規化手段と、
複数の正規化後の時系列データをグループ分けするクラスタリング手段と、
として機能させるためのプログラムであって、
前記クラスタリング手段は、
複数の正規化後の時系列データのうち、時系列変化の態様が類似する時系列データ同士を同一グループに分類することを繰り返し行うことで、複数の正規化後の時系列データについて、Ｍ（Ｍは２以上の自然数）個のグループを生成する。
【発明の効果】
【００１２】
上記の態様によれば、時系列データを適切にグループ分けすることができるクラスタリング装置、クラスタリング方法、及びプログラムを提供できるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】実施の形態に係るクラスタリング装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】実施の形態に係る正規化部による正規化前の時系列データの例を示す図である。
【図３】実施の形態に係る正規化部による図２の時系列データの正規化後の時系列データの例を示す図である。
【図４】実施の形態に係る正規化部による正規化前の時系列データの例を示す図である。
【図５】実施の形態に係る正規化部による図４の時系列データの正規化後の時系列データの例を示す図である。
【図６】実施の形態に係るクラスタリング装置によるクラスタリング方法の例を示すフロー図である。
【図７】実施の形態に係るクラスタリング装置により生成されたグループの例を示す図である。
【図８】実施の形態に係るクラスタリング装置により生成されたグループの例を示す図である。
【図９】実施の形態に係るクラスタリング装置により生成されたグループの例を示す図である。
【図１０】実施の形態に係るクラスタリング装置により生成されたグループの例を示す図である。
【図１１】実施の形態に係るクラスタリング装置により生成されたグループの例を示す図である。
【図１２】実施の形態に係るクラスタリング装置により生成されたグループの例を示す図である。
【図１３】実施の形態に係るクラスタリング装置により生成されたグループの例を示す図である。
【図１４】実施の形態に係るクラスタリング装置により生成されたグループの例を示す図である。
【図１５】実施の形態に係るクラスタリング装置により生成されたグループの例を示す図である。
【図１６】実施の形態に係るクラスタリング装置により生成されたグループの例を示す図である。
【図１７】実施の形態に係るクラスタリング装置を概念的に示したクラスタリング装置の構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照して本開示の実施の形態について説明する。なお、以下の記載及び図面は、説明の明確化のため、適宜、省略及び簡略化がなされている。また、以下の各図面において、同一の要素には同一の符号が付されており、必要に応じて重複説明は省略されている。また、以下で示す具体的な数値等は、本開示の理解を容易とするための例示にすぎず、これに限定されるものではない。
【００１５】
＜実施の形態＞
本実施の形態においては、物流センター等での１年間における商品の出荷数の時系列変化を示す時系列データをクラスタリングするものとする。
【００１６】
まず、図１を参照して、本実施の形態に係るクラスタリング装置１０の構成について説明する。図１は、本実施の形態に係るクラスタリング装置１０の構成例を示すブロック図である。
図１に示されるように、本実施の形態に係るクラスタリング装置１０は、入力部１１、除外部１２、集計部１３、生成部１４、正規化部１５、及びクラスタリング部１６を備えている。
【００１７】
入力部１１は、ユーザにより各種入力が行われる部分である。本実施の形態では、入力部１１には、例えば、複数の商品の各々の出荷数を示す出荷データが入力される。
【００１８】
除外部１２は、入力部１１に入力された出荷データを基に、複数の商品のうち、１年間の出荷数が閾値未満（例えば、１０個）の商品を、後述するクラスタリング部１６により行われるクラスタリングの対象から除外する。
【００１９】
集計部１３は、除外部１２が除外しなかった複数の商品毎に、１年間における商品の出荷数を、１年を分割した時間期間（例えば、１週間）毎に集計する。これにより、商品の出荷日のずれを補正することができる。なお、ある商品について、ｎ（ｎは２以上の自然数）年分の出荷データがある場合は、集計部１３は、ｎ年分の出荷データを年毎に区切り、年毎に、１年間における商品の出荷数を上記のように集計する。
【００２０】
生成部１４は、集計部１３が出荷数を集計した複数の商品毎に、その集計結果を基に、１年間における商品の出荷数の時系列変化を示す時系列データを生成する。なお、ある商品について、ｎ年分の出荷データがある場合は、生成部１４は、年毎に、上記のようにして、時系列データを生成する。後述するクラスタリング部１６によるクラスタリングを行う際には、生成部１４は、複数の時系列データを生成する。
【００２１】
正規化部１５は、生成部１４が生成した複数の時系列データの各々を正規化する。具体的には、正規化部１５は、時系列データの出荷数の中央値を基準（例えば、Ｃ％）として、出荷数をパーセント表記に変換することで、時系列データを正規化する。出荷数のパーセント表記とは、中央値を基準とした、みなし最大出荷数に対する割合を示す。みなし最大出荷数とは、突発的な出荷増などの外れ値を除いた時に想定される、単位時間（例えば、１週間単位）当たりの最大出荷数である。
【００２２】
ここで、正規化部１５において、時系列データの出荷数をパーセント表記に変換することで、時系列データを正規化する方法について説明する。
まず、正規化部１５は、時系列データの出荷数のデータのうち、出荷数が０のデータを、１つを除いて削除したリストを作成する。これは、出荷数が０のデータが多いと中央値も０になるためである。
続いて、正規化部１５は、上記リストにおける要素（出荷数）の中央値を算出する。リストの要素数が偶数の場合は、中央の前後の２要素の平均値を中央値とする。
その後、正規化部１５は、上記中央値をＣ％（例えば、５０％）として、時系列データの出荷数のデータの各々を、次式のように、パーセント表記に正規化する。
【数１】
2020004328.tif 000003
【００２３】
このような正規化により、後述するクラスタリング部１６により行われるクラスタリングにおいて、出荷数は異なるが、時系列変化の態様が類似する時系列データ同士が別々のグループに分類されてしまうことを防ぐことができる。
【００２４】
クラスタリング部１６は、正規化部１５が正規化した複数の正規化後の時系列データをグループ分けする。具体的には、クラスタリング部１６は、複数の正規化後の時系列データのうち、時系列変化の態様が類似する時系列データ同士を同一グループに分類する。クラスタリング部１６は、このように分類する処理を繰り返し行うことで、複数の正規化後の時系列データについて、Ｍ（Ｍは２以上の自然数）個のグループを生成する。
【００２５】
なお、複数の商品の各々について、ｎ年分の出荷データがある場合、まず、年毎にクラスタリングして、Ｍ個のグループを生成し、その後、ｎ年分のｎ×Ｍ個のグループをさらにクラスタリングして、Ｍ個のグループを生成しても良い。この動作の詳細は、後述する。
【００２６】
ここで、図２〜図５を参照して、正規化部１５による正規化前後の時系列データについて説明する。図２は、本実施の形態に係る正規化部１５による正規化前の時系列データの例を示す図であり、図３は、本実施の形態に係る正規化部１５による図２の時系列データの正規化後の時系列データの例を示す図である。また、図４及び図５の関係は、図２及び図３の関係と同様である。
【００２７】
上述のように、正規化部１５は、時系列データの出荷数の中央値を基準として、出荷数をパーセント表記に変換することで、時系列データを正規化する。以下で説明する図３及び図５は、中央値を５０％とした例である。
図２は、周期的に出荷数が著しく増加する傾向にある時系列データの例である。図２の例の場合、出荷数の中央値は、データ全体で下寄りになる。そのため、この中央値を５０％として正規化した時系列データは、図３に示されるように、中央値よりも上寄りになる。
【００２８】
一方、図４は、周期的に出荷数が著しく減少する傾向にある時系列データの例である。図４の例の場合、出荷数の中央値は、データ全体で上寄りになる。そのため、この中央値を５０％として正規化した時系列データは、図５に示されるように、中央値よりも下寄りになる。
【００２９】
以下では、図６を参照して、本実施の形態に係るクラスタリング装置１０によるクラスタリング方法について説明する。図６は、本実施の形態に係るクラスタリング装置１０によるクラスタリング方法の例を示すフロー図である。なお、図６は、複数の商品の各々について、ｎ年分の出荷データがある場合の例である。
【００３０】
図６に示されるように、まず、除外部１２は、複数の商品のうち、１年間の出荷数が閾値未満の商品を、クラスタリングの対象から除外する（ステップＳ１０１）。
続いて、集計部１３は、除外部１２が除外しなかった複数の商品毎かつ年毎に、１年間における商品の出荷数を、１週間毎に集計する（ステップＳ１０２）。
【００３１】
続いて、生成部１４は、集計部１３が出荷数を集計した複数の商品毎かつ年毎に、１年間における商品の出荷数の時系列変化を示す時系列データを生成する（ステップＳ１０３）。これにより、年毎に、集計部１３が出荷数を集計した複数の商品の出荷数の時系列変化をそれぞれ示す複数の時系列データが生成されることになる。
続いて、正規化部１５は、年毎に、複数の時系列データの各々を正規化する（ステップＳ１０４）。
【００３２】
続いて、クラスタリング部１６は、年毎に、複数の正規化後の時系列データについて、クラスタリングを行い、Ｍ個のグループを生成する（ステップＳ１０５）。具体的には、クラスタリング部１６は、年毎に、複数の正規化後の時系列データのうち、時系列変化の態様が類似する時系列データ同士を同一グループに分類する処理を繰り返し行うことで、Ｍ個のグループを生成する。これにより、ｎ年分のｎ×Ｍ個のグループが生成されることになる。
【００３３】
その後、クラスタリング部１６は、ｎ×Ｍ個のグループについて、クラスタリングを行い、Ｍ個のグループを生成する（ステップＳ１０６）。具体的には、クラスタリング部１６は、ｎ×Ｍ個のグループのうち、グループに属する時系列データ同士で時系列変化の態様が類似するグループ同士を１つのグループにまとめる処理を繰り返し行うことで、Ｍ個のグループを生成する。
【００３４】
なお、図６の例では、ｎ年分の出荷データがある場合、まず、年毎にクラスタリングを行って、Ｍ個のグループを生成し、その後、ｎ×Ｍ個のグループについて、クラスタリングを行う、という２ステップのクラスタリングで、Ｍ個のグループを生成していたが、これには限定されない。
【００３５】
例えば、同じ商品の時系列データを年別に異なる商品データとみなし（例えば、商品Ａ−２０１５、商品Ａ−２０１６、商品Ａ−２０１７、…）、シングルステップのクラスタリングでＭ個のグループを生成しても良い。なお、年別の商品データは、当年１月から１２月までの１年間における商品データであっても良いし、当年４月から翌年３月までの１年間における商品データであっても良い。
【００３６】
以下では、本実施の形態に係るクラスタリング装置１０によるクラスタリング方法の具体例について説明する。本具体例は、複数の商品の各々について、３年分の出荷データがあり（すなわち、ｎが３）、最終的に１０個のグループを生成する（すなわち、Ｍが１０）場合の例である。
【００３７】
まず、ステップＳ１０１において、除外部１２は、３年間の出荷数が３０個未満（すなわち、平均で１年間の出荷数が１０個未満）の商品を、クラスタリングの対象から除外する。
続いて、ステップＳ１０２において、集計部１３は、除外部１２が除外しなかった複数の商品毎かつ年毎に、１年間における商品の出荷数を、１週間毎に集計する。
【００３８】
続いて、ステップＳ１０３において、生成部１４は、集計部１３が出荷数を集計した複数の商品毎かつ年毎に、１年間における商品の出荷数の時系列変化を示す時系列データを生成する。これにより、年毎に、集計部１３が出荷数を集計した複数の商品の出荷数の時系列変化をそれぞれ示す複数の時系列データが生成されることになる。
続いて、ステップＳ１０４において、正規化部１５は、年毎に、複数の時系列データの各々を正規化する。
【００３９】
続いて、ステップＳ１０５において、クラスタリング部１６は、年毎に、複数の正規化後の時系列データについて、クラスタリングを行い、１０個のグループを生成する。これにより、３年分の３０（＝３×１０）個のグループが生成されることになる。
その後、ステップＳ１０６において、クラスタリング部１６は、３０個のグループについて、クラスタリングを行い、１０個のグループを生成する。
【００４０】
図７〜図１６に、本具体例で生成される１０個のグループ１〜１０の例をそれぞれ示す。なお、図７〜図１６は、各グループに属する時系列データを近似した近似曲線を示している。
【００４１】
図７に示されるグループ１に属する時系列データは、１月〜３月に出荷が集中している。
図８に示されるグループ２に属する時系列データは、夏場をピークとして、穏やかな凸型の出荷パターンになっている。しかし、グループ２に属する時系列データは、１２月の出荷数において、凸型とは異なる変化が見られる。
【００４２】
図９に示されるグループ３に属する時系列データは、夏場に出荷数が減少している。
図１０に示されるグループ４に属する時系列データは、年間を通じて出荷数がほぼ一定であるが、１２月だけ出荷数が減少している。
【００４３】
図１１に示されるグループ５に属する時系列データは、グループ２に属する時系列データと同様に、夏場をピークとして、穏やかな凸型の出荷パターンになっているが、グループ２に属する時系列データよりも下寄りになっている。これは、図２〜図５を参照して説明したように、グループ２に属する時系列データは、周期的に出荷数が著しく増加する傾向があるに対し、グループ５に属する時系列データは、周期的に出荷数が著しく減少する傾向があることに起因していると考えられる。
【００４４】
図１２に示されるグループ６に属する時系列データは、秋から冬に掛けて出荷が集中している。
図１３に示されるグループ７に属する時系列データは、夏場に出荷が集中している。
図１４に示されるグループ８に属する時系列データは、年間を通じて出荷数がほぼ一定である。
図１５に示されるグループ９に属する時系列データは、５月〜１１月に出荷が集中している。
図１６に示されるグループ１０に属する時系列データは、１０月〜１２月に出荷が集中している。
【００４５】
上述したように本実施の形態によれば、クラスタリング装置１０は、１年間における商品の出荷数の時系列変化を示す時系列データを複数生成し、複数の時系列データの各々を正規化し、複数の正規化後の時系列データをグループ分けするクラスタリングを行う。また、クラスタリング装置１０は、上記のクラスタリングにおいて、複数の正規化後の時系列データのうち、時系列変化の態様が類似する時系列データ同士を同一グループに分類することを繰り返し行うことで、複数の正規化後の時系列データについて、Ｍ個のグループを生成する。そのため、１年間における商品の出荷数の時系列変化を示す時系列データを適切にグループ分けすることができる。
【００４６】
そのため、ある商品を発注するに際しては、その商品が属するグループの時系列変化を考慮して、その商品を発注することが可能となり、発注ミスの軽減につながる。これにより、商品の在庫数が不足して、品切れや欠品が発生することを防ぐことに寄与し得る。
【００４７】
＜実施の形態の変形例＞
上記の実施の形態では、１年間における商品の出荷数の時系列変化を示す時系列データをクラスタリングし、図７〜図１６に示される１０個のグループ１〜１０を生成する例（すなわち、Ｍが１０の例）について説明したが、本開示はこれには限定されない。本開示では、Ｍは、２以上の自然数であれば良く、１０以外でも良い。例えば、Ｍが６である場合、グループ１，６，７，９，１０と、これら以外のグループと、の合計６個のグループを生成しても良い。
【００４８】
また、上記の実施の形態では、当年１月から１２月までの１年間における商品の出荷数の時系列データをクラスタリングする例についてした説明したが、本開示はこれには限定されない。本開示では、当年４月から翌年３月までの１年間における商品の出荷数の時系列データをクラスタリングしても良い。例えば、日本の場合は会計年度が４月から開始される。そのため、当年４月から翌年３月までの時系列データをクラスタリングする構成は、季節性のパターンを可視化するために有利である。
【００４９】
また、上記の実施の形態では、クラスタリングの対象となる時系列データが、物流センター等における１年間の商品の出荷数の時系列変化を示す時系列データである例について説明したが、本開示はこれには限定されない。本開示では、時系列データを集計する期間は、１年間でなくても良いし、時系列データは、物流センター等における在庫管理の分野以外の他分野の時系列データであっても良い。例えば、時系列データは、１年間における家庭の電力消費量の時系列データであっても良いし、１日における道路の交通量の時系列データであっても良い。
【００５０】
＜実施の形態の概念＞
続いて、図１７を参照して、上記の実施の形態に係るクラスタリング装置１０を概念的に示した構成について説明する。図１７は、上記の実施の形態に係るクラスタリング装置１０を概念的に示したクラスタリング装置１００の構成例を示すブロック図である。
【００５１】
図１７に示されるように、クラスタリング装置１００は、生成部１０１、正規化部１０２、及びクラスタリング部１０３を備えている。生成部１０１は、生成部１４に相当し、正規化部１０２は、正規化部１５に相当し、クラスタリング部１０３は、クラスタリング部１６に相当する。
【００５２】
生成部１０１は、所定期間における対象物の対象値の時系列変化を示す時系列データを複数生成する。上記の実施の形態は、所定期間が１年間、対象物が商品、対象値が在庫数である例である。
【００５３】
正規化部１０２は、複数の時系列データの各々を正規化する。例えば、正規化部１０２は、時系列データの対象値の中央値を基準として、対象値をパーセント表記に変換することで、時系列データを正規化する。
【００５４】
クラスタリング部１０３は、複数の正規化後の時系列データをグループ分けする。具体的には、クラスタリング部１０３は、複数の正規化後の時系列データのうち、時系列変化の態様が類似する時系列データ同士を同一グループに分類することを繰り返し行うことで、複数の正規化後の時系列データについて、Ｍ個のグループを生成する。
【００５５】
なお、生成部１０１は、複数の時系列データを、ｎセット分、生成しても良い。この場合、正規化部１０２は、ｎセット毎に、複数の時系列データを正規化し、クラスタリング部１０３は、ｎセット毎に、複数の正規化後の時系列データについて、Ｍ個のグループを生成する。そして、クラスタリング部１０３は、ｎ×Ｍ個のグループのうち、グループに属する時系列データ同士で時系列変化の態様が類似するグループ同士を１つのグループにまとめることを繰り返し行うことで、Ｍ個のグループを生成する。
【００５６】
また、クラスタリング装置１００は、所定期間における対象物の対象値を、その所定期間を分割した時間区間毎に集計する集計部をさらに備えても良い。この集計部は、集計部１３に相当する。上記の実施の形態は、時間区間が１週間である例である。この場合、生成部１０１は、所定期間における対象物の時間区間毎に集計された対象値を基に、時系列データを生成する。
【００５７】
また、クラスタリング装置１００は、所定期間における対象値の総数が閾値未満である対象物を、クラスタリングの対象から除外する除外部をさらに備えても良い。この除外部は、除外部１２に相当する。上記の実施の形態は、閾値が１０個である例である。この場合、集計部は、除外部により除外された対象物については、対象値を集計せず、生成部１０１は、除外部により除外された対象物については、時系列データを生成しない。
【００５８】
以上、実施の形態を参照して本開示を説明したが、本開示は上記の実施の形態に限定されるものではない。本開示の構成や詳細には、本開示のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【００５９】
例えば、上記の実施の形態では、本開示のクラスタリング装置をハードウェアの構成として説明したが、本開示は、これに限定されるものではない。本開示は、クラスタリング装置が、プロセッサ及びメモリを内蔵し、プロセッサが、メモリに格納されたコンピュータプログラムを読み出し実行することにより、クラスタリング装置の任意の処理を、実現することも可能である。
【００６０】
上記の例において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ（CD-Recordable）、ＣＤ−Ｒ／Ｗ（CD-ReWritable）、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されても良い。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【符号の説明】
【００６１】
１０  クラスタリング装置
１１  入力部
１２  除外部
１３  集計部
１４  生成部
１５  正規化部
１６  クラスタリング部
１００  クラスタリング装置
１０１  生成部
１０２  正規化部
１０３  クラスタリング部
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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