(57)【要約】【課題】多くの特徴量のデータを含む母集団データから、注目すべき特徴量組み合わせを抽出する。【解決手段】分析システムは、母集団データを参照して、第１の特徴量組み合わせのデータを取得する。第１の特徴量組み合わせのデータは、複数の区分組み合わせそれぞれに対する、目標指標のスコアを含む。複数の区分組み合わせの各区分組み合わせは、第１の特徴量組み合わせの複数の特徴量それぞれの区分から構成される。分析システムは、第１の特徴量組み合わせの複数の特徴量それぞれを軸とする空間において、複数の区分組み合わせにそれぞれに対応する座標におけるスコアを決定する。分析システムは、空間におけるスコアについての勾配を表す勾配特徴ベクトルを計算する。分析システムは、勾配特徴ベクトルに基づいて、第１の特徴量組み合わせを母集団データから抽出する特徴量組み合わせに含めるか判定する。【選択図】図９
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の特徴量のデータを含む母集団データから、特徴量組み合わせを抽出する分析システムであって、
１以上のプロセッサと、
１以上の記憶装置と、を含み、
前記１以上の記憶装置は、前記母集団データを格納し、
前記１以上のプロセッサは、前記母集団データを参照して、第１の特徴量組み合わせのデータを取得し、
前記第１の特徴量組み合わせのデータは、複数の区分組み合わせそれぞれに対する、目標指標のスコアを含み、
前記複数の区分組み合わせの各区分組み合わせは、前記第１の特徴量組み合わせの複数の特徴量それぞれの区分から構成され、
前記１以上のプロセッサは、
前記第１の特徴量組み合わせの複数の特徴量それぞれを軸とする空間において、前記複数の区分組み合わせにそれぞれに対応する座標におけるスコアを決定し、
前記空間における前記スコアについての勾配を表す勾配特徴ベクトルを計算し、
前記勾配特徴ベクトルに基づいて、前記第１の特徴量組み合わせを前記母集団データから抽出する特徴量組み合わせに含めるか判定する、分析システム。
【請求項２】
請求項１に記載の分析システムであって、
前記１以上のプロセッサが、前記勾配特徴ベクトルの大きさに基づいて、前記第１の特徴量組み合わせを前記母集団データから抽出する特徴量組み合わせに含めるか判定する、分析システム。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の分析システムであって、
前記１以上のプロセッサが、前記勾配特徴ベクトルの角度に基づいて、前記第１の特徴量組み合わせを前記母集団データから抽出する特徴量組み合わせに含めるか判定する、分析システム。
【請求項４】
請求項１に記載の分析システムであって、
前記１以上のプロセッサは、前記空間における前記スコアの分布に基づいて、前記勾配特徴ベクトルの計算方法を決定する、分析システム。
【請求項５】
請求項１に記載の分析システムであって、
前記１以上にプロセッサは、前記勾配特徴ベクトルと異なる予め設定された条件に該当する特徴量組み合わせを、前記母集団データから抽出する特徴量組み合わせから除外する、分析システム。
【請求項６】
請求項５に記載の分析システムであって、
前記条件は、人為的に値を変更することができない特徴量を含む特徴量組み合わせ、独立して値を変更することができない特徴量を含む特徴量組み合わせ、又は前記スコアが計算された区分組み合わせ数が閾値未満の特徴量組み合わせ、の少なくとも一つを、前記母集団データから抽出を禁止する特徴量組み合わせに含めている、分析システム。
【請求項７】
請求項１に記載の分析システムであって、
前記プロセッサは、
前記第１の特徴量組み合わせを前記母集団データから抽出する特徴量組み合わせと決定し、
前記空間の画像を生成して出力デバイスによって提示し、
前記空間の画像は、前記複数の区分組み合わせにそれぞれに対応する座標において前記スコアを示すオブジェクトを含む、分析システム。
【請求項８】
請求項７に記載の分析システムであって、
前記オブジェクトは、前記スコアそれぞれに応じた模様又は色を示す、分析システム。
【請求項９】
請求項８に記載の分析システムであって、
前記１以上のプロセッサは、さらに、前記出力デバイスによって、前記オブジェクトの前記スコアに応じた色又は模様を示すスケールを提示する、分析システム。
【請求項１０】
請求項７に記載の分析システムであって、
前記オブジェクトは、さらにサンプル数を表す、分析システム。
【請求項１１】
請求項１０に記載の分析システムであって、
前記オブジェクトは、前記サンプル数に応じたサイズを有する、分析システム。
【請求項１２】
請求項１１に記載の分析システムであって、
前記１以上のプロセッサは、さらに、前記出力デバイスによって、前記オブジェクトの前記サンプル数に応じたサイズのスケールを提示する、分析システム。
【請求項１３】
分析システムが、複数の特徴量のデータを含む母集団データから、特徴量組み合わせを抽出する方法であって、
前記分析システムは、１以上のプロセッサと１以上の記憶装置とを含み、
前記１以上の記憶装置は、前記母集団データを格納し、
前記１以上のプロセッサが、
前記母集団データを参照して、第１の特徴量組み合わせのデータを取得し、
前記第１の特徴量組み合わせのデータは、複数の区分組み合わせそれぞれに対する、目標指標に関連付けられているスコアを含み、
前記複数の区分組み合わせの各区分組み合わせは、前記第１の特徴量組み合わせの複数の特徴量それぞれの区分から構成され、
前記第１の特徴量組み合わせの複数の特徴量それぞれを軸とする空間において、前記複数の区分組み合わせにそれぞれに対応する座標におけるスコアを決定し、
前記空間における前記スコアについての勾配を表す勾配特徴ベクトルを計算し、
前記勾配特徴ベクトルに基づいて、前記第１の特徴量組み合わせを前記母集団データから抽出する特徴量組み合わせに含めるか判定する、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の特徴量のデータを含む母集団データからの特徴量組み合わせの抽出に関する。
【背景技術】
【０００２】
本願の背景技術として、例えば、特許文献１がある。特許文献１において、「本発明は、多数の要素の値から構成されるデータの母集団において、その部分集合が複数の要素に関して相関を有する場合に、全体の中でその部分集合を抽出し相関要素を発見する方法である。具体的には、個々のデータを構成するすべての要素の値を基にデータをベクトルモデル化し、母集団に含まれる全てのデータがプロットされた多次元空間において、プロットの密度の粗密から、多次元相関を持つ部分集合を抽出し、併せてその部分集合において相関を持つ特徴的要素を発見する方法である。」（要約）と開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−１０４３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
多くの特徴量のデータを含むビッグデータ（例えば操業プロセスデータ）の分析において、特定の指標（例えば品質又は歩留まり）を効果的に改善することができる特徴量（例えば製造プロセスにおけるパラメータ）の組み合わせを、オペレータが手動で抽出することは困難である。
【０００５】
例えば、特許文献１は、多くの項目数を有する製造ラインの稼動データや品質検査データの中から、相関関係のある要素（特徴量）を発見する技術を開示している。しかし、特許文献１は、歩留まりを改善するために注目すべき要素の組み合わせを抽出することについては開示していない。従って、多くの特徴量のデータを含む母集団データから、注目すべき特徴量組み合わせを自動的に抽出できる技術が望まれる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一態様は、複数の特徴量のデータを含む母集団データから、特徴量組み合わせを抽出する分析システムであって、１以上のプロセッサと、１以上の記憶装置と、を含む。前記１以上の記憶装置は、前記母集団データを格納する。前記１以上のプロセッサは、前記母集団データを参照して、第１の特徴量組み合わせのデータを取得する。前記第１の特徴量組み合わせのデータは、複数の区分組み合わせそれぞれに対する、目標指標のスコアを含む。前記複数の区分組み合わせの各区分組み合わせは、前記第１の特徴量組み合わせの複数の特徴量それぞれの区分から構成される。前記１以上のプロセッサは、前記第１の特徴量組み合わせの複数の特徴量それぞれを軸とする空間において、前記複数の区分組み合わせにそれぞれに対応する座標におけるスコアを決定する。前記１以上のプロセッサは、前記空間における前記スコアについての勾配を表す勾配特徴ベクトルを計算する。前記１以上のプロセッサは、前記勾配特徴ベクトルに基づいて、前記第１の特徴量組み合わせを前記母集団データから抽出する特徴量組み合わせに含めるか判定する。
【発明の効果】
【０００７】
本開示の一態様によれば、多くの特徴量のデータを含む母集団データから、注目すべき特徴量組み合わせを抽出できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】操業プロセスにおける、二つのパラメータからなるパラメータ組み合わせと、ＫＰＩに対する影響の指標と、の間の関係を可視化する画像の例である。
【図２】空間画像におけるＫＰＩ影響指標の勾配（ｇｒａｄ ｆ）を模式的に示している。
【図３Ａ】勾配特徴ベクトルを有する空間画像の例を示す。
【図３Ｂ】勾配特徴ベクトルを有する空間画像の例を示す。
【図３Ｃ】勾配特徴ベクトルを有する空間画像の例を示す。
【図４】分析システムの例を示す。
【図５】特徴量情報テーブルの構成例を示す。
【図６】特徴量傾向情報テーブルの構成例を示す。
【図７】制約条件テーブルの構成例を示す。
【図８】描画条件テーブルの構成例を示す。
【図９】情報統合計算プログラムの処理例のフローチャートを示す。
【図１０】情報統合処理及び指標値計算処理の例のフローチャートを示す。
【図１１】行列畳み込み処理Ｓ１４１の例のフローチャートを示す。
【図１２】変化傾向算出処理Ｓ１４２の例のフローチャートを示す。
【図１３】勾配特徴抽出処理Ｓ１４３の例のフローチャートを示す。
【図１４】ＫＰＩ行列から勾配特徴ベクトルを生成するより具体的な例を示す。
【図１５】描画情報生成プログラム１２２による処理例のフローチャートを示す。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、添付図面を参照して本発明の実施形態を説明する。本実施形態は本発明を実現するための一例に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではないことに注意すべきである。
【００１０】
本実施形態は、多くの特徴量のデータを含む母集団データから、特定の指標に対して重要な特徴量組み合わせを自動的に抽出する技術を開示する。本実施形態は、また、抽出した特徴量組み合わせについての情報を、ユーザによる分析に適した態様で提示する方法を開示する。以下において、母集団データの例として、ビッグデータである操業プロセスデータが説明される。特定の指標の例は、例えば、操業プロセスにおける品質又は歩留まりである。
【００１１】
本実施形態の一例の計算機システムは、多くのパラメータ値を含む操業プロセスの実績データから、指標（例えば品質又は歩留まり）の改善に重要なパラメータ組み合わせを抽出する。計算機システムは、抽出したパラメータ組み合わせの値と指標との実績データにおける関係を示す画像を、出力デバイスによってユーザに提示する。
【００１２】
このように、本実施形態は、工場の稼動情報のような膨大なデータ（ビッグデータ）の中から、歩留まりの安定化のような目的意識に合わせて注目すべき要素（特徴量）の組み合わせを抽出し、その情報を可視化する。これにより、ユーザは、歩留まり安定化のような目的を達成するための指針を得ることができる。
【００１３】
図１は、操業プロセスにおける、二つのパラメータからなるパラメータ組み合わせと、ＫＰＩ（Ｋｅｙ  Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ  Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）に対する影響の指標と、の間の関係を可視化する画像の例である。画像は、パラメータ組み合わせの値（ベクトル値）に対するＫＰＩ影響指標（目標指標）を、ユーザに提示する。パラメータ組み合わせのＫＰＩ影響指標は、当該パラメータ組み合わせとＫＰＩとの関係を示し、具体的には、ＫＰＩに対して正又は負の方向に、どの程度の影響を与えるかを示す。
【００１４】
図１の例において、パラメータ組み合わせを構成する一つのパラメータは昇温ペースであり、他の一つは冷却時間である。図１の画像例は、パラメータ組み合わせに対して定義される空間の画像（グラフ）１０を含む。空間画像１０は、パラメータの組み合わせとＫＰＩ影響指標との関係を、グラフィカル効果により表わす。これにより、ユーザは視覚的かつ直観的に、パラメータの組み合わせとＫＰＩ影響指標との関係を知ることができる。
【００１５】
図１の例において、空間画像１０の横軸１１は昇温ペースを示し、縦軸１２は冷却時間を示す。図１の例において、横軸１１と縦軸１２とは垂直であるが、これらの間の角度は直角でなくてもよい。本例において、空間画像１０は、複数のセルに分割されており、各セルにおいて画像オブジェクト１３が配置されている。画像オブジェクト１３は、ＫＰＩ影響指標のスコア及びサンプル数をグラフィック効果により表わす。画像オブジェクト１３が存在しないセルは、当該セルが規定する条件のサンプルが存在しないことを意味する。
【００１６】
図１の例において、横軸１１及び縦軸１２の数字は、区分の境界値を示す。横軸１１の区分と縦軸１２の区分の組み合わせによりセルが定義される。例えば、空間画像１０における最下行の左から二番目のセルは、６．５℃／ｈより大きく８．５℃／ｈ以下の昇温ペース区分と、８５より大きく９５秒以下の冷却時間区分で定義される。このように、図１に示す例では、パラメータ値はパラメータの区分により表わされる。区分を小さくすることで実測値と区分とを一致させることができる。以下に説明する例においては、同様に、パラメータ値はパラメータの区分により表わされる。
【００１７】
この区分組み合わせにおいて製造されたサンプルの情報が、当該セルの画像オブジェクト１３で示されている。図１の例において、画像オブジェクト１３が示すＫＰＩ影響指標は、区分組み合わせのサンプルについての統計値を示す。例えば、ＫＰＩ影響指標は、セルが示す条件のサンプルのＫＰＩ平均値と、当該条件に該当しない（他のセルの）サンプルのＫＰＩ平均値の差を示す。ＫＰＩは、例えば、歩留り（製品合格率）である。したがって、一例において、あるセルのＫＰＩ影響指標のスコアが高いことは、その合格率が他のセルの平均的な合格率と比較して高いことを意味する。
【００１８】
図１の例において、画像オブジェクト１３は、その模様又は色によってＫＰＩ影響指標を表し、サイズによってサンプル数を表す。画像オブジェクト１３は、対応するセルの中央に配置されており、その位置が当該画像オブジェクト１３の空間画像１０における座標である。
【００１９】
図１の例において、より大きいサイズの画像オブジェクト１３は、より多いサンプル数を示す。図１の例において、画像オブジェクト１３は円形であるため、大きな半径は多いサンプル数を意味する。また、図１の例において、白に近い画像オブジェクト１３は、より小さいＫＰＩ指標のスコアを示し、黒に近い画像オブジェクト１３は、より大きいＫＰＩ指標のスコアを示す。
【００２０】
画像オブジェクト１３は、例えば、色勾配（白黒を含む）、クロスハッチングまたは輝度勾配などによって、ＫＰＩ影響指標を表してもよい。また、画像オブジェクト１３のサイズがＫＰＩ影響指標を表し、模様又は色がサンプル数を表してもよい。画像オブジェクト１３はＫＰＩ影響指標のみを表してもよい。画像オブジェクト１３は、円と異なる形状を有していてもよい。画像オブジェクト１３は、本例と異なる任意のグラフィカル効果によって、ＫＰＩ影響指標又はサンプル数を表すことができる。パラメータ組み合わせを構成するパラメータの数、つまり、空間の次元数は、２より大きくともよい。
【００２１】
図１が示す画像は、さらに、空間画像１０に対するスケール（画像）１５及び１６を含む。スケール１５は、パラメータ組み合わせのＫＰＩ影響指標のスケールである。スケール１６は、パラメータ組み合わせのサンプル数（本例においてロット数）のサンプル数スケールである。
【００２２】
ＫＰＩ影響指標スケール１５は、ＫＰＩ影響指標スコア（数値）と、画像オブジェクト１３の模様（色）との対応関係を示す。本例において、ＫＰＩ影響指標スケール１５は、縦の延びる帯状であり、ＫＰＩ影響指標スコアの増加に応じて、下から上に向かってその模様（色）が変化している。サンプル数スケール１６は、異なるサンプル数に対応する画像オブジェクト１３の異なるサイズの円を示す。画像オブジェクト１３がグラフィカル効果によって示す値のスケール１５及び１６を、空間画像１０と共に表示することで、ユーザは、画像オブジェクト１３が表わす数値を推定しやすくなる。
【００２３】
図１に示すように、空間画像１０は、パラメータ組み合わせにより定義される空間内に配置されたＫＰＩ影響指標スコアを表示する。これにより、ユーザは、複数のパラメータからなるパラメータ組み合わせの変化により、ＫＰＩ影響指標がどのように変化するかを、容易に知ることができる。
【００２４】
例えば、ユーザは、ＫＰＩ影響指標が、パラメータの一方又は双方に依存するか、容易に認識することができる。図１の空間画像１０は、ＫＰＩ影響指標は、昇温ペースと冷却時間の双方に依存していることを示唆している。ユーザは、ＫＰＩ影響指標の改善のために冷却時間と昇温ペースの双方を制御すべきであるとの観点を得ることができる。
【００２５】
空間画像１０は、冷却時間が１００秒よりも１５秒以上短くなると、ＫＰＩ影響指標５％程度悪化する傾向があることを示している。このことから、ユーザは、プロセス条件／管理規格の見直しを検討できる。また、空間画像１０は、冷却時間が９５秒以下で昇温ペースが１２℃／ｈを超えると合格率が６％程度も低下する傾向を示唆している。この点から、ユーザは、アラート条件や対策の立案を検討できる。また、空間画像１０は、冷却時間が８５秒以下、昇温ペースが１２〜１５℃／ｈの領域において、ＫＰＩ影響指標が小さくサンプル数が多いことを示す。この点から、ユーザは、当該領域の条件の変更が即時の大きな改善につながることを認識できる。
【００２６】
上述のように、ユーザは、図１に示す画像を参照しながら、効率的に操業プロセスの改善方針をディスカッションすることができる。操業プロセスの改善方針を効果的に示唆する画像を生成するために、多くのパラメータの中から、画像を生成するための適切なパラメータ組み合わせを選択することが重要である。本実施形態は、パラメータ組み合わせの空間におけるＫＰＩ指標の勾配に基づいて、母集団データからパラメータ組み合わせを選択する。
【００２７】
図２は、空間画像１０におけるＫＰＩ影響指標の勾配（ｇｒａｄ ｆ）を模式的に示している。勾配はベクトルで表わすことができ、図２の例において、ＫＰＩ影響指標の勾配は、右下から左上に向かう。パラメータ組み合わせの空間におけるＫＰＩ影響指標の勾配を表す特徴ベクトルを、勾配特徴ベクトルと呼ぶことにする。勾配特徴ベクトルの計算方法の例は後述する。
【００２８】
以下に説明する例は、パラメータ組み合わせ（特徴量組み合わせ）の空間におけるＫＰＩ影響指標の勾配特徴ベクトルを計算し、勾配特徴ベクトルに基づき母集団データから抽出するパラメータ組み合わせ決定する。勾配特徴ベクトルは、大きさＬ及び角度（方向）θを有している。ユーザに提示するパラメータ組み合わせは、勾配特徴ベクトルの大きさＬ及び／又は角度θに基づいて抽出される。以下において、Ｌ及びθに双方に基づいてパラメータ組み合わせを抽出するか否か判定する方法の例を説明する。
【００２９】
図３Ａ、３Ｂ及び３Ｃは、異なる勾配特徴ベクトルを有する空間画像１０の例を示す。図３Ａの空間画像１０において、勾配特徴ベクトルの大きさＬは大きく、その角度θは４５°である。角度は、左から右に延びる横軸を基準として決定されている。図３Ｂの空間画像１０において、勾配特徴ベクトルの大きさＬは大きく、その角度θは９０°である。図３Ｃの空間画像１０において、勾配特徴ベクトルの大きさＬは小さい。
【００３０】
勾配特徴ベクトルの大きさＬは、ＫＰＩ影響指標の変化の一様性（多様性）を表す。Ｌの値が大きいことは、ＫＰＩ影響指標が特定の方向に単調に増加又は減少していることを意味する。Ｌの値が小さいことは、ＫＰＩ影響指標の変化の方向が一定ではなく、ＫＰＩ影響指標がいずれの方向においても増加及び減少の双方の変化を示すことを意味する。
【００３１】
従って、図３Ｃに示すように、ＫＰＩ影響指標の大きさＬが小さい場合、ＫＰＩ影響指標を改善するためのパラメータの変化の方向が特定しづらい。また、ＫＰＩ影響指標の改善を目的としたパラメータの変更が、実際にはＫＰＩ影響指標を悪化させることもあり得る。従って、Ｌが小さいパラメータ組み合わせの抽出の優先度は小さく、他のパラメータ組み合わせよりも優先して抽出すべきとは言えない。
【００３２】
勾配特徴ベクトルの角度θは、ＫＰＩ影響指標のパラメータに対する依存度の間の関係を示す。図３Ｂに示すように、勾配特徴ベクトルが、パラメータ組み合わせの空間の特定の軸に近い場合、ＫＰＩ影響指標が当該特定のパラメータに強く依存し、他のパラメータへの依存度が小さいことを意味する。ＫＰＩ影響指標が単一パラメータにのみ強く依存する場合、当該パラメータと他のパラメータとの組み合わせについての情報を提示することの有意性は低い。
【００３３】
図３Ａにように、勾配特徴ベクトルがパラメータの軸それぞれから離れている場合、つまり、勾配特徴ベクトルが空間の軸間の中央付近に存在する場合、ＫＰＩ影響指標は二つのパラメータの双方に依存している。図３Ａの例において、勾配特徴ベクトルの大きさＬが大きく、ＫＰＩ影響指標を改善するための改善施策（パラメータ組み合わせの変化）が分かりやすい。
【００３４】
以上の考察から、以下に説明する例は、勾配特徴ベクトルの大きさＬ及び／又は角度θに基づいて、表示する（抽出する）パラメータ組み合わせを決定する。一例の方法は、勾配特徴ベクトルの大きさＬが予め定められた閾値より大きい、パラメータ組み合わせを抽出する。大きさＬが閾値以下のパラメータ組み合わせは除外される。他例の方法は、大きさＬの上位の所定数の特徴量組み合わせを抽出してもよい。
【００３５】
他例の方法は、勾配特徴ベクトルの角度θが予め設定された範囲内にある、パラメータ組み合わせを抽出する。角度θが予め定められた範囲外のパラメータ組み合わせは除外される。角度θの範囲は、パラメータ組み合わせ空間の全ての軸から同一の角度にある基準軸を含み、空間を定義する軸を除外する。他例の方法は、角度θが空間における基準軸に近い上位所定数の特徴量組み合わせを抽出してもよい。
【００３６】
好ましくは、勾配特徴ベクトルの大きさＬ及び角度θに基づいて抽出するパラメータ組み合わせを決定する一例の方法は、勾配特徴ベクトルの大きさＬが予め定められた閾値より大きく、角度θが予め設定された範囲内にある、パラメータ組み合わせを抽出する。大きさＬが閾値以下のパラメータ組み合わせは除外され、角度θが予め定められた範囲外のパラメータ組み合わせは除外される。
【００３７】
他の例の方法は、勾配特徴ベクトルの角度θが予め設定された範囲内にあり、大きさＬの上位の所定数の特徴量組み合わせを抽出してもよい。他の例の方法は、勾配特徴ベクトルの大きさＬが予め定められた閾値より大きく、角度θが空間における基準軸に近い上位所定数の特徴量組み合わせを抽出してもよい。
【００３８】
以下において、操業プロセスの実績データ（母集団データ）を分析し、ＫＰＩ影響指標に対して重要なパラメータ組み合わせを自動的に抽出し、画像を表示する分析システムの例を説明する。図４は、分析システムの例１００を示す。分析システム１００は、一つの計算機で構成されている。
【００３９】
分析システム１００は、プロセッサ１１０、メモリ１２０、補助記憶装置１３０、入力デバイス１４１、出力デバイス１４２、及びネットワーク（ＮＷ）インタフェース１４５を含む。上記構成要素は、バスによって互いに接続されている。メモリ１２０、補助記憶装置１３０又はこれらの組み合わせは記憶装置である。
【００４０】
メモリ１２０は、例えば半導体メモリから構成され、主に実行中のプログラムやデータを保持するために利用される。メモリ１２０が格納しているプログラムは、情報統合計算プログラム１２１及び描画情報生成プログラム１２２を含む。
【００４１】
プロセッサ１１０は、メモリ１２０に格納されているプログラムに従って、様々な処理を実行する。プロセッサ１１０がプログラムに従って動作することで、様々な機能部が実現される。例えば、プロセッサ１１０は、上記プログラムそれぞれに従って、情報統合計算部及び描画情報生成部として動作する。
【００４２】
プロセッサ１１０は、単一の処理ユニットまたは複数の処理ユニットで構成することができ、単一もしくは複数の演算ユニット、又は複数の処理コアを含むことができる。プロセッサ１１０、１又は複数の中央処理装置、マイクロプロセッサ、マイクロ計算機、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ、ステートマシン、ロジック回路、グラフィック処理装置、チップオンシステム、及び／又は制御指示に基づき信号を操作する任意の装置として実装することができる。
【００４３】
補助記憶装置１３０は、特徴量情報テーブル１３１、特徴量傾向情報テーブル１３２、制約条件テーブル１３３、及び描画条件テーブル１３４を格納している。補助記憶装置１３０は、例えばハードディスクドライブやソリッドステートドライブなどの大容量の記憶装置から構成され、プログラムやデータを長期間保持するために利用される。
【００４４】
補助記憶装置１３０に格納されたプログラム及びデータが起動時又は必要時にメモリ１２０にロードされ、プログラムをプロセッサ１１０が実行することにより、分析システム１００の各種処理が実行される。したがって、以下においてプログラムにより実行される処理は、プロセッサ１１０又は分析システム１００による処理である。
【００４５】
入力デバイス１４１は、ユーザが分析システム１００に指示や情報などを入力するためのハードウェアデバイスである。出力デバイス１４２は、入出力用の各種画像を提示するするハードウェアデバイスであり、例えば、表示デバイス又は印刷デバイスである。ネットワークインタフェース１４５は、ネットワークとの接続のためのインタフェースである。
【００４６】
分析システム１００は、１以上のプロセッサ及び非一過性の記憶媒体を含む１以上の記憶装置を含む１以上の計算機で構成することができる。複数の計算機はネットワークを介して通信する。例えば、分析システム１００の複数の機能の一部が一つの計算機に実装され、他の一部が他の計算機に実装されてもよい。分析処理を実行する機能と、ユーザ・インタフェース機能が異なる計算機に実装されていてもよい。ユーザは、クライアント計算機の入力デバイス及び出力デバイスを使用し、ネットワークを介して、分析システム１００の主な機能を有するサーバにアクセスしてもよい。
【００４７】
図５は、特徴量情報テーブル１３１の構成例を示す。特徴量情報テーブル１３１は、分析システム１００が重要な特徴量組み合わせを抽出する母集団データを格納している。特徴量情報テーブル１３１は、特徴量１カラム３１１、特徴量１の区分カラム３１２、特徴量２カラム３１３、特徴量２の区分カラム３１４、ＫＰＩ影響指標カラム３１５、及び該当サンプル数カラム３１６を有する。
【００４８】
図５の例は、二つの特徴量（パラメータ）からなる特徴量組み合わせ（パラメータ組み合わせ）の母集団データの例を示す。特徴量１カラム３１１は、特徴量組み合わせの一つの特徴量を示し、特徴量２カラム３１３は、特徴量組み合わせの他の一つの特徴量を示す。特徴量１の区分カラム３１２は、特徴量１を分割した区分それぞれを示す。特徴量２の区分カラム３１４は、特徴量２を分割した区分それぞれを示す。
【００４９】
ＫＰＩ影響指標カラム３１５は、特徴量１の区分と特徴量２の区分の組み合わせ（区分組み合わせ）に該当するサンプルのＫＰＩ影響指標スコアを示す。サンプル数カラム３１６は、区分組み合わせに該当するサンプルの数を示す。特徴量情報テーブル１３１の一つのレコードが、特徴量１と特徴量２によって定義されるベクトル空間における、一つの座標でのＫＰＩ影響指標及びサンプル数の情報を示す。
【００５０】
本例において、予め用意されている特徴量情報テーブル１３１は、生データから抽出された特徴量組み合わせのＫＰＩ影響指標スコア及びサンプル数を示す。他の例においては、特徴量情報テーブル１３１が示す各レコードを、生データ（母集団データの例）から随時抽出してもよい。
【００５１】
図６は、特徴量傾向情報テーブル１３２の構成例を示す。特徴量傾向情報テーブル１３２は、情報統合計算プログラム１２１によって、特徴量情報テーブル１３１から生成される。特徴量傾向情報テーブル１３２は、特徴量組み合わせの空間における区分組み合わせそれぞれのＫＰＩ影響指標及びサンプル数、並びに、特徴量組み合わせの勾配特徴ベクトルの情報を格納している。各レコードが、各特徴量組み合わせの情報を示す。
【００５２】
具体的には、特徴量傾向情報テーブル１３２は、特徴量１カラム３２１、特徴量２カラム３２２、勾配大きさカラム３２３、勾配方向カラム３２４、特徴量１の境界カラム３２５、特徴量２の境界カラム３２６、ＫＰＩ影響指標カラム３２７、サンプル数カラム３２８及び分布タイプカラム３２９を有する。
【００５３】
特徴量１カラム３２１及び特徴量２カラム３２２は、それぞれ、特徴量組み合わせの各特徴量を示す。勾配大きさカラム３２３及び勾配方向カラム３２４は、それぞれ、特徴量組み合わせの勾配特徴ベクトルの大きさ及び方向を示す。特徴量１の境界カラム３２５及び特徴量２の境界カラム３２６は、それぞれ、特徴量１及び特徴量２の区分の境界を示す。
【００５４】
ＫＰＩ影響指標カラム３２７は、区分組み合わせそれぞれのＫＰＩ影響指標スコアを示す。図６の例で、ＫＰＩ影響指標カラム３２７は、各特徴組み合わせの複数のＫＰＩ影響指標スコアを一次元配列で示すが、各ＫＰＩ影響指標スコアは、二つの特徴量の区分の組み合わせに対応し、各特徴組み合わせの複数のＫＰＩ影響指標スコアは、図１を参照して説明したように行列形式で表わされる。サンプル数カラム３２８は、区分組み合わせそれぞれのサンプル数を示す。分布タイプカラム３２９は、特徴量組み合わせの空間におけるＫＰＩ影響指標の分布タイプを示す。ＫＰＩ影響指標の分布タイプの詳細は後述する。
【００５５】
図７は、制約条件テーブル１３３の構成例を示す。制約条件テーブル１３３は予め設定されており、ユーザに提示する特徴量組み合わせの抽出における、特徴量についての制約条件を示す。本例において、制約条件テーブル１３３は、抽出される特徴組み合わせから除外する特徴量又は特徴量組み合わせを示す。
【００５６】
具体的には、制約条件テーブル１３３は、制約対象特徴量カラム３３１、制約タイプカラム３３２、及び組み合わせ対象カラム３３３を有する。制約対象特徴量カラム３３１は、制約を受ける特徴量を示す。制約タイプカラム３３２は、制約のタイプを示す。組み合わせ対象カラム３３３は、制約タイプカラム３３２が特定のタイプを示す場合に、制約対象特徴量カラム３３１と組み合わせられる特徴量を示す。
【００５７】
図７の例において、「制御不可」の制約タイプは、気象値のように、該当する特徴量が運用上人為的に制御できないことを意味する。制御できない特徴量を抽出することは無意味であるため、このタイプの特徴量を含む特徴量組み合わせは、抽出する特徴量組み合わせから除外される（抽出が禁止される）。
【００５８】
「組み合わせ運用」の制約タイプは、運用上決まった設定やルール等の理由から、制約対象特徴量と組み合わせ対象特徴量と相互依存している、つまり、制約対象特徴量は、組み合わせ対象特徴量から独立して制御できないことを意味する。このタイプの特徴量の組み合わせは、ＫＰＩ影響指標の改善のための制御の自由度が低いため、抽出する特徴量組み合わせの優先度が低い。そのため、本例において、このタイプの特徴量の特徴量組み合わせは、抽出する特徴量組み合わせから除外される（抽出が禁止される）。制約タイプは、母集団データに応じて設定され、例えば、他の例として、工程の前後関係や人的な要因による制約が存在し得る。
【００５９】
図８は、描画条件テーブル１３４の構成例を示す。描画条件テーブル１３４は予め設定されており、画像を提示するための抽出する特徴量組み合わせの勾配特徴ベクトルの条件に加え、他の抽出する特徴量組み合わせの条件（抽出する特徴量組み合わせから除外する条件）を示す。本例においては、描画条件テーブル１３４は、勾配特徴ベクトルの条件に加え、ＫＰＩ影響指標の分布の条件、具体的には、分布タイプ及びサンプルが存在する区分組み合わせ数を示す。
【００６０】
具体的には、描画条件テーブル１３４は、描画条件カラム３４１及び条件値カラム３４２を有する。描画条件カラム３４１は、画像表示のための抽出する特徴量組み合わせの条件の種類を示す。条件値カラム３４２は、特徴量組み合わせが抽出されるために、描画条件カラム３４１が示す条件において満たすべき条件値を示す。
【００６１】
描画条件カラム３４１において、「分布タイプ」は、特徴ベクトル組み合わせの空間におけるＫＰＩ影響指標の分布のタイプを示す。後述するように、ＫＰＩ影響指標の分布のタイプは、凹型分布、凸型分布、及びこれら以外の通常分布を有する。図８の例において、描画条件テーブル１３４は、凹型分布及び凸型分布の特徴量組み合わせを抽出する特徴量組み合わせから除外することを指示する。分布タイプを指定することで、ユーザが着目する特定の特徴量組み合わせを抽出できる。
【００６２】
図８の例において、描画条件テーブル１３４は、勾配特徴量ベクトルの角度θが３０°〜７０°及び２１０°〜２５０°からなる範囲にあることを、特徴量組み合わせの抽出条件の一つとして示す。また、描画条件テーブル１３４は、勾配特徴ベクトルの大きさＬの上位１０の特徴ベクトル組み合わせを抽出し、画像を表示することを指示する。本例と異なり、描画条件テーブル１３４は、勾配特徴ベクトルの大きさＬの閾値を規定し、その閾値より以下の大きさＬの勾配特徴ベクトルを有する特徴量組み合わせを除外するようにしてもよい。
【００６３】
描画条件テーブル１３４は、さらに、抽出条件に、サンプル（データ）が存在してＫＰＩ影響指標が決定される区分組み合わせの数の下限値を含めている。サンプルが存在しない区分組み合わせが多い場合、データ不足の理由から運用への反映を検討することが困難である。そのため、データが存在する区分組み合わせの数が条件値より小さい特徴量組み合わせが除外される。
【００６４】
以下において、分析システム１００による処理の例を説明する。分析システム１００は、各特徴量組み合わせの複数の特徴量それぞれを軸とする空間において、複数の区分組み合わせにそれぞれに対応する座標におけるＫＰＩ影響スコアを決定し、当該空間におけるＫＰＩ影響スコアについての勾配を表す勾配特徴ベクトルを計算する。分析システム１００は、勾配特徴ベクトルに基づいて、特徴量組み合わせを母集団データから抽出する特徴量組み合わせに含めるか判定する。上述のように、分析システム１００は、勾配特徴ベクトルの大きさＬ及び／又は角度（方向）θに基づいて、特徴量組み合わせを母集団データから抽出する特徴量組み合わせに含めるか判定する。
【００６５】
図９は、情報統合計算プログラム１２１の処理例のフローチャートを示す。図９のフローチャートに従って、情報統合計算プログラム１２１は、特徴量情報テーブル１３１から特徴量傾向情報テーブル１３２を生成する。情報統合計算プログラム１２１は、特徴量情報テーブル１３１を取得し、情報整形処理を実行する（Ｓ１０１）。具体的には、情報統合計算プログラム１２１は、制約条件テーブル１３３を参照し、特徴量情報テーブル１３１から、制約条件テーブル１３３が示す特徴量又は特徴量組み合わせに対応する特徴量組み合わせを除外する。
【００６６】
次に、情報統合計算プログラム１２１は、情報統合処理を実行する（Ｓ１０２）。具体的には、情報統合計算プログラム１２１は、選択した一つの特徴量組み合わせのデータを、勾配特徴ベクトルを計算することが可能なＮ×Ｍ行列形式において統合し、ＫＰＩ行列（Ｎ×Ｍ）を形成する。Ｎ及びＭは、それぞれ、特徴量情報テーブル１３１における特徴量の区分の数であり、ＫＰＩ行列（Ｎ×Ｍ）の各要素は、特徴量情報テーブル１３１における一つのレコードのＫＰＩ影響指標スコアである。
【００６７】
さらに、情報統合計算プログラム１２１は、指標値計算処理を実行する（Ｓ１０３）。具体的には、情報統合計算プログラム１２１は、Ｎ×Ｍ行列形式の特徴量情報から、勾配特徴ベクトル（大きさ及び方向（角度））を計算する。情報統合計算プログラム１２１は、特徴量組み合わせの統合した情報及び勾配特徴ベクトルの情報を含むレコードを、特徴量傾向情報テーブル１３２に追加する。
【００６８】
次に、情報統合計算プログラム１２１は、全ての特徴量組み合わせの勾配特徴ベクトルを算出したか判定する（Ｓ１０４）。未選択の特徴量組み合わせが存在する場合（Ｓ１０４：ＮＯ）、情報統合計算プログラム１２１は、ステップＳ１０２に戻って新たな特徴量組み合わせを選択する。全ての特徴量組み合わせの勾配特徴ベクトルを算出されている場合（Ｓ１０４：ＹＥＳ）、情報統合計算プログラム１２１は、生成された特徴量傾向情報テーブル１３２を補助記憶装置１３０に出力して、終了する。
【００６９】
次に、図９を参照して説明した情報統合計算プログラム１２１による処理のステップそれぞれの詳細を説明する。図１０は、情報統合処理Ｓ１０２及び指標値計算処理Ｓ１０３の例のフローチャートを示す。本例のＫＰＩ行列において、Ｎ＝Ｍとする。まず、情報統合処理Ｓ１０２の詳細を説明する。
【００７０】
情報統合計算プログラム１２１は、情報統合処理Ｓ１０２で生成したＫＰＩ行列（Ｎ×Ｎ）の行列畳み込み演算を実行し（Ｓ１４１）、単純化行列（ｎ×ｎ）を生成する。ｎは予め設定されている自然数であり、Ｎの値に応じて変化し得る。次に、情報統合計算プログラム１２１は、単純化行列（ｎ×ｎ）において、変化傾向算出する（Ｓ１４２）。ｘ方向の変化傾向はｘ方向の勾配行列（ｎ×ｎ）５０３Ｘで表わされ、ｙ方向の変化傾向はｙ方向の勾配行列（ｎ×ｎ）５０３Ｙで表わされる。
【００７１】
次に、指標値計算処理Ｓ１０３の詳細を説明する。情報統合計算プログラム１２１は、ｘ方向の勾配行列（ｎ×ｎ）５０３Ｘ及びｙ方向の変化傾向はｙ方向の勾配行列（ｎ×ｎ）５０３Ｙから勾配特徴を抽出し（Ｓ１４３）、勾配特徴ベクトルｇ５０４を生成する。勾配特徴ベクトルｇ５０４は、処理対象の特徴量組み合わせの空間における、ＫＰＩ影響指標の勾配特徴ベクトルである。情報統合計算プログラム１２１は、勾配特徴ベクトルｇ５０４から、指標値５０５を決定する（Ｓ１４４）。指標値５０５は、勾配特徴ベクトルｇ５０４の大きさＬ及び方向（角度）θである。
【００７２】
次に、情報統合処理Ｓ１０２におけるステップそれぞれの詳細を説明する。図１１は、行列畳み込み処理Ｓ１４１の例のフローチャートを示す。行列畳み込み処理Ｓ１４１は、Ｎ×Ｎの大きな行列をｎ×ｎの小さな行列に単純化する。
【００７３】
情報統合計算プログラム１２１は、情報統合処理Ｓ１０２で生成したＫＰＩ行列（Ｎ×Ｎ）のＮが、ｎに等しいか判定する（Ｓ１６１）。それらが等しくない場合（Ｓ１６１：ＮＯ）、情報統合計算プログラム１２１は、ＫＰＩ行列の平滑化マスク演算を実行し（Ｓ１６２）、ステップＳ１６１に戻る。情報統合計算プログラム１２１は、平滑化マスク演算Ｓ１６２において、ｎ×ｎのサイズの特定のカーネルＫを使用する。
【００７４】
図１２は、変化傾向算出処理Ｓ１４２の例のフローチャートを示す。変化傾向算出処理Ｓ１４２は、ｎ×ｎの小さな行列の勾配を計算する。また、変化傾向算出処理Ｓ１４２は、特徴量組み合わせの空間におけるＫＰＩ影響指標（スコア）の分布に基づいて、勾配特徴ベクトルの計算方法を決定する。より具体的には、中央が一番高い凸型分布や、その逆の凹型分布の場合は、特殊な方法により勾配特徴ベクトルを計算する。これにより、分布に応じて適切な勾配特徴ベクトルを計算できる。
【００７５】
情報統合計算プログラム１２１は、入力された単純化行列（ｎ×ｎ）が、凸型分布であるか判定する（Ｓ１８１）。設計により、凸型分布と判定する様々な基準が設定され得る。例えば、単純化行列が３×３の行列である場合、情報統合計算プログラム１２１は、単純化行列の中心の値が最大値である場合に、当該単純化行列が凸型分布であると判定してもよい。情報統合計算プログラム１２１は、単純化行列が３×３の行列である場合、単純化行列の中心の値が正であり、他の要素の値が全て負である場合に、当該単純化行列が凸型分布であると判定してもよい。
【００７６】
他の例において、情報統合計算プログラム１２１は、ｎが３以上の奇数であり、最外周の各要素から中心要素への数列が単調増加である場合に、当該単純化行列が凸型分布であると判定してもよい。各数列を構成する要素（の位置）は、設計により定義される。また、情報統合計算プログラム１２１は、ｎが４以上の偶数であり、最外周の各要素から中央の４要素の一つの要素への数列が単調増加である場合に、当該単純化行列が凸型分布であると判定してもよい。各数列を構成する要素（の位置）は、設計により定義される。
【００７７】
単純化行列が凸型分布である場合（Ｓ１８１：ＹＥＳ）、情報統合計算プログラム１２１は、凸型勾配演算を実行する（Ｓ１８５）。凸型勾配演算による指標５０５Ｃにおいて、勾配特徴ベクトルの大きさＬは凸度であり、方向（角度）θは凸型の分布タイプを表すために予め定義されている値である。凸度は、凸型分布の程度を示し、設計に応じて任意に定義できる。例えば、情報統合計算プログラム１２１は、中心要素の値と他の要素の平均との差を算出してもよい。他の例において、情報統合計算プログラム１２１は、中心要素の値と他の要素における最大値／最小値と差又は中心要素の値自体を凸度と決定してもよい。上述のように、方向（角度）は、凸型分布であることを示すために使用されており、凸型分布の勾配特徴（勾配特徴ベクトル）はその分布タイプと凸度で示される。
【００７８】
単純化行列が凸型分布ではない場合（Ｓ１８１：ＮＯ）、情報統合計算プログラム１２１は、入力された単純化行列（ｎ×ｎ）が、凹型分布であるか判定する（Ｓ１８２）。設計により、凹型分布と判定する様々な基準が設定され得る。例えば、単純化行列が３×３の行列である場合、情報統合計算プログラム１２１は、単純化行列の中心の値が最小値である場合に、当該単純化行列が凹型分布であると判定してもよい。情報統合計算プログラム１２１は、単純化行列が３×３の行列である場合、単純化行列の中心の値が負であり、他の要素の値が全て正である場合に、当該単純化行列が凹型分布であると判定してもよい。
【００７９】
他の例において、情報統合計算プログラム１２１は、ｎが３以上の奇数であり、最外周の各要素から中心要素への数列が単調減少である場合に、当該単純化行列が凹型分布であると判定してもよい。各数列を構成する要素（の位置）は、設計により定義される。また、情報統合計算プログラム１２１は、ｎが４以上の偶数であり、最外周の各要素から中央の４要素の一つの要素への数列が単調減少である場合に、当該単純化行列が凹型分布であると判定してもよい。各数列を構成する要素（の位置）は、設計により定義される。
【００８０】
単純化行列が凹型分布である場合（Ｓ１８２：ＹＥＳ）、情報統合計算プログラム１２１は、凹型勾配演算を実行する（Ｓ１８４）。凹型勾配演算による指標５０５Ｃにおいて、勾配特徴ベクトルの大きさＬは凹度であり、方向（角度）θは凹型の分布タイプを表すために予め定義されている値である。凹度は、凹型分布の程度を示し、設計に応じて任意に定義できる。例えば、情報統合計算プログラム１２１は、中心要素の値と他の要素の平均との差を算出してもよい。他の例において、情報統合計算プログラム１２１は、中心要素の値と他の要素における最大値／最小値と差又は中心要素の値自体を凹度と決定してもよい。上述のように、方向（角度）は、凹型分布であることを示すために使用されており、凹型分布の勾配特徴（勾配特徴ベクトル）は、その分布タイプと凹度で示される。
【００８１】
単純化行列が凹型分布でない場合（Ｓ１８２：ＮＯ）、情報統合計算プログラム１２１は、行列勾配演算を実行して（Ｓ１８３）、ｘ方向の勾配行列５０３Ｘ及びｙ方向の勾配行列５０３Ｙを生成する。
【００８２】
次に、指標値計算処理Ｓ１０３における勾配特徴抽出処理Ｓ１４３の詳細を説明する。勾配特徴抽出処理Ｓ１４３は、ｘ方向の勾配行列５０３Ｘ及びｙ方向の勾配行列５０３Ｙを、それぞれ、一つのスカラ値（それぞれ〔ｘ〕、〔ｙ〕と表わす）に変換し、それぞれを要素にもつ特徴ベクトルｇ＝（〔ｘ〕、〔ｙ〕）を導き出す。〔ｘ〕及び〔ｙ〕は、それぞれ、Ｘ方向及びＹ方向勾配の傾向（増加／減少／変化なし）を表す値である。
【００８３】
図１３は、勾配特徴抽出処理Ｓ１４３の例のフローチャートを示す。情報統合計算プログラム１２１は、ｘ方向の勾配行列５０３Ｘに対して勾配特徴量演算を実行する（Ｓ１９１）。さらに、情報統合計算プログラム１２１は、ｙ方向の勾配行列５０３Ｙに対して勾配特徴量演算を実行する（Ｓ１９２）。勾配特徴量演算も方法は設計に依存し、例えば、勾配行列の平均値を特徴量として出力する。他の例において、勾配行列の中間値を特徴量として出力してもよい。
【００８４】
情報統合計算プログラム１２１は、算出したｘ方向の勾配特徴量及びｙ方向の勾配特徴量を入力としてベクトル化演算を実行し（Ｓ１９３）、勾配特徴ベクトルｇ５０４を生成する。本例において、勾配特徴ベクトルｇ５０４のｘ成分がｘ方向の勾配特徴量であり、ｙ成分がｙ方向の勾配特徴量である。図１０を参照して説明したように、情報統合計算プログラム１２１は、勾配特徴ベクトルｇ５０４から、その大きさＬ及び角度（方向）θからなる指標値５０５を決定する。
【００８５】
上述のように、情報統合計算プログラム１２１は、特徴量組み合わせのＫＰＩ行列から勾配特徴ベクトルを生成することができる。以下において、ＫＰＩ行列から勾配特徴ベクトルを生成するより具体的な例を説明する。図１４は、当該処理の具体例を示す。図１４に示す例において、ＫＰＩ行列５０１は、５×５の行列である。つまり、特徴量それぞれの区分数は５である。ＫＰＩ行列５０１の各要素が、特徴量情報テーブル１３１におけるＫＰＩ影響指標カラム３１５のスコアである。
【００８６】
ＫＰＩ行列５０１から、カーネルＫによる行列畳み込み処理Ｓ１４１により、単純化行列５０２が生成される。本例において、カーネルＫ及び単純化行列５０２は３×３の行列である。カーネルＫは、係数が１／９（＝３２）の、全ての要素が１である３×３の行列である。
【００８７】
単純化行列５０２を入力とする変化傾向算出処理Ｓ１４２により、ｘ方向の勾配行列５０３Ｘ及びｙ方向の勾配行列５０３Ｙが生成される。本例において、ＫＰＩ行列５０１の分布は、凹凸型分布と異なる通常分布であり、ｘ方向の勾配行列５０３Ｘ及びｙ方向の勾配行列５０３Ｙが計算される。計算は、図１３を参照して説明したように、所定の勾配演算を、単純化行列５０２におけるｘ方向及びｙ方向それぞれに適用する。
【００８８】
勾配特徴抽出Ｓ１４３により、ｘ方向の勾配行列５０３Ｘ及びｙ方向の勾配行列５０３Ｙのそれぞれから、ｘ方向の勾配特徴量及びｙ方向の勾配特徴量が計算される。本例は、ｘ方向の勾配行列５０３Ｘ及びｙ方向の勾配行列５０３の平均値を、ｘ方向の特徴量〔ｘ〕及びｙ方向の特徴量〔ｙ〕として出力する。本例において、ｘ方向の特徴量〔ｘ〕は２．６であり、ｙ方向の特徴量〔ｙ〕は３．７である。ｘ方向の特徴量〔ｘ〕及びｙ方向の特徴量〔ｙ〕から、勾配特徴ベクトル５０４が生成される。本例において、勾配特徴ベクトル５０４の指標値５０５の大きさＬは４．５、角度θは５４．９°である。
【００８９】
次に、描画情報生成プログラム１２２の処理を説明する。描画情報生成プログラム１２２は、特徴量傾向情報テーブル１３２に格納されているレコードから特定条件を満たすレコードを抽出し、それらの画像を生成及び表示する。特徴量組み合わせの画像例は、図１に示されている。
【００９０】
図１５は、描画情報生成プログラム１２２による処理例のフローチャートを示す。まず、描画情報生成プログラム１２２は、条件解釈処理を実行する（Ｓ１２１）。具体的には、描画情報生成プログラム１２２は、特徴量傾向情報テーブル１３２から、描画条件テーブル１３４が定義する条件に合致する特徴量組み合わせ（レコード）を抽出する。
【００９１】
次に、描画情報生成プログラム１２２は、描画情報統合処理を実行する（Ｓ１２２）。具体的には、描画情報生成プログラム１２２は、抽出した特徴量組合せそれぞれの情報から、特徴量組み合わせの空間画像（グラフ）を含む画像の情報６０１を生成し、表示する。例えば、描画情報生成プログラム１２２は、勾配特徴ベクトルの大きさが大きい順で抽出した特徴量組み合わせをソートし、その順で特徴量組み合わせの画像を表示してもよい。
【００９２】
上述にように、本実施形態は、操業プロセスの多量のデータを分析し、操業プロセスのＫＰＩ改善に向けた原因究明や方針検討に適切なパラメータ組み合わせ（特徴量組み合わせ）を抽出することができる。本実施形態は、ＫＰＩ影響指標の変化の大きさと方向を示す勾配特徴ベクトルを計算し参照することで、並び方が有意で施策検討に資する特徴量組み合わせ、例えば、双方のパラメータがＫＰＩに影響を与えかつ改善施策が分かりやすい特徴量組み合わせを自動的に抽出することができる。
【００９３】
上記例は、画像表示のために特徴量組み合わせを抽出するが、本実施形態の他の例において、画像表示と異なる目的のための抽出に適用してもよい。上記例においては、特徴量情報テーブル１３１から情報統合計算プログラム１２１及び描画情報生成プログラム１２２のそれぞれによって、予め設定されている抽出ルールを満たす特徴量組み合わせが抽出されるが、いずれか一方のみによって抽出されてもよい。制約条件テーブル１３３及び描画条件テーブル１３４の双方にマッチする特徴量組み合わせが抽出されてもよい。
【００９４】
制約条件テーブル１３３及び描画条件テーブル１３４により、ＫＰＩ改善のために特有有効な特徴量組み合わせを抽出することができる。他の例において、制約条件テーブル１３３及び描画条件テーブル１３４が規定する抽出条件の一部は省略されてもよい。例えば、制約条件テーブル１３３は省略されてもよい。描画条件テーブル１３４における分布タイプや区分組み合わせ数は省略されてもよく、勾配特徴ベクトルの指標の一方が省略されてもよい。
【００９５】
なお、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【００９６】
また、上記の各構成・機能・処理部等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード等の記録媒体に置くことができる。また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆どすべての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【符号の説明】
【００９７】
１０  空間画像（グラフ）
１１  横軸
１２  縦軸
１３  画像オブジェクト
１５  影響指標スケール
１６  サンプル数スケール
１００  分析システム
１１０  プロセッサ
１２０  メモリ
１２１  情報統合計算プログラム
１２２  描画情報生成プログラム
１３０  補助記憶装置
１３１  特徴量情報テーブル
１３２  特徴量傾向情報テーブル
１３３  制約条件テーブル
１３４  描画条件テーブル
１４１  入力デバイス
１４２  出力デバイス
１４５  ネットワークインタフェース
５０１  ＫＰＩ行列
５０２  単純化行列
５０３  勾配行列
５０４  勾配特徴ベクトル
５０５  勾配特徴ベクトルの指標値
６０１  画像情報
【図１】
2020126454.tif 000003
【図２】
2020126454.tif 000004
【図３Ａ】
2020126454.tif 000005
【図３Ｂ】
2020126454.tif 000006
【図３Ｃ】
2020126454.tif 000007
【図４】
2020126454.tif 000008
【図５】
2020126454.tif 000009
【図６】
2020126454.tif 000010
【図７】
2020126454.tif 000011
【図８】
2020126454.tif 000012
【図９】
2020126454.tif 000013
【図１０】
2020126454.tif 000014
【図１１】
2020126454.tif 000015
【図１２】
2020126454.tif 000016
【図１３】
2020126454.tif 000017
【図１４】
2020126454.tif 000018
【図１５】
2020126454.tif 000019
【手続補正書】
【提出日】令和1年8月23日(2019.8.23)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４２】
プロセッサ１１０は、単一の処理ユニットまたは複数の処理ユニットで構成することができ、単一もしくは複数の演算ユニット、又は複数の処理コアを含むことができる。プロセッサ１１０は、１又は複数の中央処理装置、マイクロプロセッサ、マイクロ計算機、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ、ステートマシン、ロジック回路、グラフィック処理装置、チップオンシステム、及び／又は制御指示に基づき信号を操作する任意の装置として実装することができる。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６４】
以下において、分析システム１００による処理の例を説明する。分析システム１００は、各特徴量組み合わせの複数の特徴量それぞれを軸とする空間において、複数の区分組み合わせにそれぞれに対応する座標におけるＫＰＩ影響指標スコアを決定し、当該空間におけるＫＰＩ影響スコアについての勾配を表す勾配特徴ベクトルを計算する。分析システム１００は、勾配特徴ベクトルに基づいて、特徴量組み合わせを母集団データから抽出する特徴量組み合わせに含めるか判定する。上述のように、分析システム１００は、勾配特徴ベクトルの大きさＬ及び／又は角度（方向）θに基づいて、特徴量組み合わせを母集団データから抽出する特徴量組み合わせに含めるか判定する。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７１】
次に、指標値計算処理Ｓ１０３の詳細を説明する。情報統合計算プログラム１２１は、ｘ方向の勾配行列（ｎ×ｎ）５０３Ｘ及びｙ方向の勾配行列（ｎ×ｎ）５０３Ｙから勾配特徴を抽出し（Ｓ１４３）、勾配特徴ベクトルｇ５０４を生成する。勾配特徴ベクトルｇ５０４は、処理対象の特徴量組み合わせの空間における、ＫＰＩ影響指標の勾配特徴ベクトルである。情報統合計算プログラム１２１は、勾配特徴ベクトルｇ５０４から、指標値５０５を決定する（Ｓ１４４）。指標値５０５は、勾配特徴ベクトルｇ５０４の大きさＬ及び方向（角度）θである。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８８】
勾配特徴抽出処理ステップＳ１４３により、ｘ方向の勾配行列５０３Ｘ及びｙ方向の勾配行列５０３Ｙのそれぞれから、ｘ方向の勾配特徴量及びｙ方向の勾配特徴量が計算される。本例は、ｘ方向の勾配行列５０３Ｘ及びｙ方向の勾配行列５０３の平均値を、ｘ方向の特徴量〔ｘ〕及びｙ方向の特徴量〔ｙ〕として出力する。本例において、ｘ方向の特徴量〔ｘ〕は２．６であり、ｙ方向の特徴量〔ｙ〕は３．７である。ｘ方向の特徴量〔ｘ〕及びｙ方向の特徴量〔ｙ〕から、勾配特徴ベクトル５０４が生成される。本例において、勾配特徴ベクトル５０４の指標値５０５の大きさＬは４．５、角度θは５４．９°である。