(57)【要約】【課題】データ間の顕著な特徴や統計的有意差、相関関係を効率的に抽出すること。【解決手段】分割後における目的変数の種類別のグラフにおいて、横軸は割当レコード番号であり縦軸は目的変数（温度Ｔ１）である。また、第１階層で分割されたグループを太点線の楕円で示す。このように、回帰木分析では、集合を２分割することにより目的変数の値に最も影響を与える説明変数とその範囲が自動的に抽出される。ここでは、説明変数は目的変数の大きさ順にソートされた場合の割当レコード番号Ｅのみであるから、目的変数を大小の２レコード群に分割した場合、どの割当レコード番号Ｅで分けると最も明確に分けられるかが示される。すなわち、図９−１のようなグループ分けが温度Ｔ１に最も大きな有意差が生じる集合分岐となる。【選択図】図９−１
2010153588.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータを、
説明変数となる順序番号と当該順序番号に対応する目的変数とをレコードとする解析対象データを取得する取得手段、
前記取得手段によって取得された解析対象データのレコードを前記目的変数の昇順または降順にソートするソート手段、
前記ソート手段によるソート後のレコードに対してあらたな順序番号を割り当てる割当手段、
回帰木分析に基づいて前記割当手段によって割り当てられた順序番号（以下、「割当順序番号」という）から選ばれた特定の番号を境界として、前記ソート後のレコードを２つの分割グループに分割する分割手段、
前記分割手段によって分割された２つの分割グループを出力する出力手段、
として機能させることを特徴とするデータ解析プログラム。
【請求項２】
前記コンピュータを、
前記各分割グループを構成する目的変数に対応する前記順序番号を特定する特定手段として機能させ、
前記出力手段は、
前記解析対象データと前記特定手段によって特定された順序番号および当該順序番号に対応する目的変数とを特徴付ける情報とを出力することを特徴とする請求項１に記載のデータ解析プログラム。
【請求項３】
前記コンピュータを、
前記説明変数を共通にする複数種類の解析対象データの中から２種類の解析対象データを選択する選択手段、
前記選択手段によって選択された２種類の解析対象データの各々の目的変数のうち、前記特定手段によって特定された順序番号および当該順序番号に対応する目的変数どうしの相関関係をあらわす情報を算出する相関関係情報算出手段として機能させ、
前記出力手段は、
前記相関関係情報算出手段によって算出された算出結果を出力することを特徴とする請求項２に記載のデータ解析プログラム。
【請求項４】
前記コンピュータを、
前記説明変数を共通にする複数種類の解析対象データごとに、前記目的変数の平方和および前記２つの分割グループを構成する各目的変数の平方和に基づいて、前記２つの分割グループの集合分割の明確さをあらわすまとまり度を算出するまとまり度算出手段、
前記まとまり度算出手段によって算出された各まとまり度に基づいて、前記複数種類の解析対象データの中から出力対象を決定する決定手段として機能させ、
前記出力手段は、
前記決定手段によって前記出力対象に決定された解析対象データと前記特定手段によって特定された順序番号および当該順序番号に対応する目的変数とを特徴付ける情報とを出力することを特徴とする請求項２に記載のデータ解析プログラム。
【請求項５】
前記コンピュータを、
前記複数種類の解析対象データの中から２種類の解析対象データを選択する選択手段、
前記選択手段によって選択された２種類の解析対象データの各々の目的変数のうち、前記特定手段によって特定された順序番号および当該順序番号に対応する目的変数どうしの相関関係をあらわす情報を算出する相関関係情報算出手段として機能させ、
前記出力手段は、
前記相関関係情報算出手段によって算出された算出結果を出力することを特徴とする請求項４に記載のデータ解析プログラム。
【請求項６】
説明変数となる順序番号と当該順序番号に対応する目的変数とをレコードとする解析対象データを取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された解析対象データのレコードを前記目的変数の昇順または降順にソートするソート手段と、
前記ソート手段によるソート後のレコードに対してあらたな順序番号を割り当てる割当手段と、
回帰木分析に基づいて前記割当手段によって割り当てられた順序番号（以下、「割当順序番号」という）から選ばれた特定の番号を境界として、前記ソート後のレコードを２つの分割グループに分割する分割手段と、
前記分割手段によって分割された２つの分割グループを出力する出力手段と、
を備えることを特徴とするデータ解析装置。
【請求項７】
コンピュータが、
説明変数となる順序番号と当該順序番号に対応する目的変数とをレコードとする解析対象データを取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された解析対象データのレコードを前記目的変数の昇順または降順にソートするソート工程と、
前記ソート工程によるソート後のレコードに対してあらたな順序番号を割り当てる割当工程と、
回帰木分析に基づいて前記割当工程によって割り当てられた順序番号（以下、「割当順序番号」という）から選ばれた特定の番号を境界として、前記ソート後のレコードを２つの分割グループに分割する分割工程と、
前記分割工程によって分割された２つの分割グループを出力する出力工程と、
を実行することを特徴とするデータ解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、広く産業界で取り扱われるデータ間の関連を解析するデータ解析プログラム、データ解析装置およびデータ解析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、半導体プロセスをはじめとして、多くのサイトで多種大量のデータが計算機システムに蓄積されている。これらのデータはただ蓄積されるだけでは、収益をもたらさない。そこで、これらの多種大量のデータに潜む規則性、特徴を効率的に見出すデータ解析技術の一つがデータマイニングであり、産業界でよく活用されている。
【０００３】
データマイニングは、金融、流通等の分野では従来からよく活用され成果をあげてきたが、近年では半導体をはじめとするプロセスデータ解析の分野でも適用されるようになってきている。
【０００４】
データマイニングの手法として、相関分析（Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）、クラスタリング分析（Ｃｌｕｓｔｅｒ）、判別木分析、ニューラルネット分析（Ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔ）、ＭＢＲ（Ｍｅｍｏｒｙ  Ｂａｓｅｄ  Ｒｅａｓｏｎｉｎｇ）分析等がある。
【０００５】
たとえば、対象とする全データを一括して解析するデータ解析（従来例１）がある。また、全レコードをいくつかのレコード群に分割して解析を行い、各レコード群について存在している相関関係を抽出するデータ解析（従来例２）がある（たとえば、下記特許文献１，２を参照。）。
【０００６】
また、条件の異なっているレコード群に分割して解析を行い、各レコード群について存在している相関関係を抽出するデータ解析（従来例３）もある。たとえば、製造工程における使用装置をはじめとする条件別にデータを解析する。
【０００７】
【特許文献１】特開２００６−０８６４０３号公報
【特許文献２】特開２００６−３３８２６５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上述した従来例１のデータ解析では、各種の条件で収集されたデータが混じり合い互いが雑音となり、本来存在している特徴が抽出されないという問題があった。また、上述した従来例２のデータ解析では、ある変数でソーティングしてレコード順を変更することもできるが、原則的にはレコードの存在順にレコード群が作成されるが、レコード群を構成するレコード数が固定であり、デ−タ内容に応じた柔軟なものではない。したがって、顕著な相関関係が抽出されない場合も多いという問題があった。
【０００９】
さらに、説明変数が工程の使用装置のような名義変数の属性値である場合は、集合分割基準が明確であるので有効である。しかしながら、上述した従来例３のデータ解析のように、数値変数である説明変数でグループ分けする場合、すべての数値についての組み合わせでグループ分けしていくのは、分割パターンが多くなり非効率であるという問題があった。
【００１０】
この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するため、データ間の顕著な特徴や統計的有意差、相関関係を効率的に抽出することができるデータ解析プログラム、データ解析装置およびデータ解析方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、このデータ解析プログラム、データ解析装置、およびデータ解析方法は、説明変数となる順序番号と当該順序番号に対応する目的変数とをレコードとする解析対象データを取得し、取得された解析対象データのレコードを前記目的変数の昇順または降順にソートし、ソート後のレコードに対してあらたな順序番号を割り当て、回帰木分析に基づいて、割り当てられた順序番号（以下、「割当順序番号」という）から選ばれた特定の番号を境界として、前記ソート後のレコードを２つの分割グループに分割し、分割された２つの分割グループを出力することを要件とする。
【００１２】
このデータ解析プログラム、データ解析装置およびデータ解析方法によれば、割当順序番号を唯一の説明変数とすることで目的変数が大きく変動している箇所を境界としてグループ化することができる。
【発明の効果】
【００１３】
このデータ解析プログラム、データ解析装置、およびデータ解析方法によれば、データ間の顕著な特徴や統計的有意差、相関関係を効率的に抽出することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下に添付図面を参照して、このデータ解析プログラム、データ解析装置およびデータ解析方法の好適な実施の形態を詳細に説明する。
【００１５】
図１は、解析対象データの一例を示す説明図である。解析対象データは説明変数と複数種類の目的変数を有する。説明変数は順序をあらわすレコード番号（順序番号）である。たとえば、同種の製造装置に割り振られた一連の番号である。ここでは、レコード番号をｅとし、ｅ＝１，２，３，…，２５とする。すなわち、１番から２５番までの同種の製造装置を示していることとなる。
【００１６】
また、目的変数は、各レコード番号において得られたパラメータである。本例では、４種類の目的変数を用意している。これら目的変数は、たとえば、製造装置ごとの異なる条件下（時間帯別など）での温度ｔ１〜ｔ４を示している。ここでは、説明変数であるレコード番号とその目的変数の組み合わせをレコードと称す。したがって、目的変数の種別ごとのレコードの集合が解析対象データとなる。図１では、温度ｔ１〜ｔ４の４種類の解析対象データがまとめられている。
【００１７】
図２−１〜図２−４は、目的変数の種類別のグラフを示す説明図である。図２−１は温度ｔ１、図２−２は温度ｔ２、図２−３は温度ｔ３、図２−４は温度ｔ４についてグラフ化している。図２−１〜図２−４のグラフにおいて横軸はレコード番号、縦軸は温度を示している。
【００１８】
図３−１〜図３−６は、全レコード番号についての目的変数の組み合わせごとの相関図を示す説明図である。図３−１は温度ｔ１と温度ｔ２との相関図、図３−２は温度ｔ１と温度ｔ３との相関図、図３−３は温度ｔ１と温度ｔ４との相関図、図３−４は温度ｔ２と温度ｔ３との相関図、図３−５は温度ｔ２と温度ｔ４との相関図、図３−６は温度ｔ３と温度ｔ４との相関図である。図３−１〜図３−６内の直線は一次回帰式であり、Ｒ2は寄与率である。図２−１〜図２−４および図３−１〜図３−６のいずれのグラフにおいても顕著な相関関係は見られないことがわかる。
【００１９】
（データ解析装置のハードウェア構成）
図４は、本実施の形態にかかるデータ解析装置のハードウェア構成を示すブロック図である。図４において、データ解析装置は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）４０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ‐Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）４０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）４０３と、磁気ディスクドライブ４０４と、磁気ディスク４０５と、光ディスクドライブ４０６と、光ディスク４０７と、ディスプレイ４０８と、Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）４０９と、キーボード４１０と、マウス４１１と、スキャナ４１２と、プリンタ４１３と、を備えている。また、各構成部はバス４００によってそれぞれ接続されている。
【００２０】
ここで、ＣＰＵ４０１は、データ解析装置の全体の制御を司る。ＲＯＭ４０２は、ブートプログラムなどのプログラムを記憶している。ＲＡＭ４０３は、ＣＰＵ４０１のワークエリアとして使用される。磁気ディスクドライブ４０４は、ＣＰＵ４０１の制御にしたがって磁気ディスク４０５に対するデータのリード／ライトを制御する。磁気ディスク４０５は、磁気ディスクドライブ４０４の制御で書き込まれたデータを記憶する。
【００２１】
光ディスクドライブ４０６は、ＣＰＵ４０１の制御にしたがって光ディスク４０７に対するデータのリード／ライトを制御する。光ディスク４０７は、光ディスクドライブ４０６の制御で書き込まれたデータを記憶したり、光ディスク４０７に記憶されたデータをコンピュータに読み取らせたりする。
【００２２】
ディスプレイ４０８は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。このディスプレイ４０８は、たとえば、ＣＲＴ、ＴＦＴ液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどを採用することができる。
【００２３】
インターフェース（以下、「Ｉ／Ｆ」と略する。）４０９は、通信回線を通じてＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどのネットワーク４１４に接続され、このネットワーク４１４を介して他の装置に接続される。そして、Ｉ／Ｆ４０９は、ネットワーク４１４と内部のインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する。Ｉ／Ｆ４０９には、たとえばモデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。
【００２４】
キーボード４１０は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを備え、データの入力をおこなう。また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。マウス４１１は、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウィンドウの移動やサイズの変更などをおこなう。ポインティングデバイスとして同様に機能を備えるものであれば、トラックボールやジョイスティックなどであってもよい。
【００２５】
スキャナ４１２は、画像を光学的に読み取り、データ解析装置内に画像データを取り込む。なお、スキャナ４１２は、ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅａｄｅｒ）機能を持たせてもよい。また、プリンタ４１３は、画像データや文書データを印刷する。プリンタ４１３には、たとえば、レーザプリンタやインクジェットプリンタを採用することができる。
【００２６】
（データ解析装置の機能的構成）
図５は、データ解析装置の機能的構成を示すブロック図である。データ解析装置５００は、取得部５０１と、ソート部５０２と、割当部５０３と、分割部５０４と、特定部５０５と、選択部５０６と、相関関係情報算出部５０７と、まとまり度算出部５０８と、決定部５０９と、出力部５１０とを含む構成である。これら各機能は、具体的には、たとえば、図４に示したＲＯＭ４０２、ＲＡＭ４０３、磁気ディスク４０５、光ディスク４０７などの記憶領域に記憶されたプログラムをＣＰＵ４０１に実行させることにより、または、Ｉ／Ｆ４０９により、その機能を実現する。また、各機能は、その前段の機能で生成されたデータをＲＯＭ４０２、ＲＡＭ４０３、磁気ディスク４０５などの記憶装置から読み出し、当該機能で生成した情報を記憶装置に記憶する。
【００２７】
取得部５０１は、説明変数となる順序番号と当該順序番号に対応する目的変数とをレコードとする解析対象データを取得する機能を有する。具体的には、たとえば、図１に示した解析対象データを取得する。より具体的には、外部から解析対象データを受信したり、ＲＯＭ４０２、ＲＡＭ４０３、磁気ディスク４０５などの記憶装置に記憶されている解析対象データを読み出す。
【００２８】
ソート部５０２は、解析対象データのレコードを目的変数の昇順または降順にソートする機能を有する。図６−１〜図６−４は、目的変数の種類別のソート結果を示す説明図である。図６−１〜図６−４において、温度Ｔ１〜Ｔ４は、温度ｔ１〜ｔ４を昇順にソートしたデータ列である。このソートにしたがって、説明変数であるレコード番号ｅも並び替えられている。
【００２９】
割当部５０３は、ソート部５０２によるソート後のレコードに対してあらたな順序番号を割り当てる機能を有する。ソート部５０２により並び替えられたレコード番号は、シーケンシャルではないため、図６−１〜図６−４に示すように、あらたに順序をあらわすレコード番号をＥとし、Ｅ＝１，２，３，…，２５とする。このレコード番号Ｅを割当レコード番号と称す。割当レコード番号は、Ｅ＝１から順に昇順の目的変数が割り当てられることとなる。これにより、元のレコード番号ｅ、割当レコード番号Ｅ、および目的変数の組み合わせが１つのレコードとなる。
【００３０】
図７−１〜図７−４は、ソート後における目的変数の種類別のグラフを示す説明図である。横軸は割当レコード番号Ｅであり縦軸は目的変数（温度Ｔ１〜Ｔ４）である。
【００３１】
図５において、分割部５０４は、回帰木分析に基づいて割当レコード番号から選ばれた特定の番号を境界として、ソート後の目的変数を２つの分割グループに分割する機能を有する。すなわち、割当前のレコード番号ｅではなく、割当レコード番号Ｅを基準に分割をするために、割当レコード番号Ｅを説明変数として回帰木分析を実行する。回帰木分析では、分割前の目的変数の集合の平方和をＳ０、分割後の一方の目的変数の集合の平方和をＳ１、分割後の他方の目的変数の集合の平方和をＳ２とした場合、ΔＳが最大となるように、Ｓ１とＳ２に分割する。
【００３２】
ΔＳ＝Ｓ０−（Ｓ１＋Ｓ２）・・・・・・・（１）
【００３３】
具体的には、たとえば、図６−１における割当レコード番号Ｅ＝１〜２５の温度Ｔ１の集合をグループＧ０、割当レコード番号Ｅ＝１〜ｉの温度Ｔ１の集合をグループＧ１（ｉは１≦ｉ≦２５）、割当レコード番号Ｅ＝ｉ＋１〜２５の温度Ｔ１の集合をグループＧ２とし、それぞれの平方和Ｓ０〜Ｓ２を算出する。
【００３４】
そして、ΔＳが最大となるようにグループ分けをする。すなわち、その境界となる割当レコード番号Ｅ＝ｉを特定することで、２つのグループに分割することができる。この分割処理は分割されたグループを分割元として再帰的に実行する。これにより、回帰木が生成されることとなる。
【００３５】
図８−１〜図８−４は、目的変数別に生成された回帰木を示す説明図である。どの階層まで分割するかは、あらかじめ設定しておく。たとえば、ｋ番目の階層まで分割したり、ΔＳの最大値がしきい値以下となるまで分割したりするなど、ユーザが解析目的に応じて設定することができる。なお、回帰木のルート（グループＧ）を第０階層とすると、図８−１〜図８−４に示した回帰木は第２階層まで分割されている。
【００３６】
また、図８−１において、第１階層に着目すると、割当レコード番号Ｅ＝１〜２５の目的変数のグループＧは、グループＧ１０−１とグループＧ１０−２に分割される。グループＧ１０−１は、割当レコード番号Ｅ＝１〜１５までの目的変数の集合であり、グループＧ１０−２は、割当レコード番号Ｅ＝１６〜２５までの目的変数の集合である。
【００３７】
また、図８−２において、第１階層に着目すると、割当レコード番号Ｅ＝１〜２５の目的変数のグループＧは、グループＧ２０−１とグループＧ２０−２に分割される。グループＧ２０−１は、割当レコード番号Ｅ＝１〜１５までの目的変数の集合であり、グループＧ２０−２は、割当レコード番号Ｅ＝１６〜２５までの目的変数の集合である。
【００３８】
また、図８−３において、第１階層に着目すると、割当レコード番号Ｅ＝１〜２５の目的変数のグループＧは、グループＧ３０−１とグループＧ３０−２に分割される。グループＧ３０−１は、割当レコード番号Ｅ＝１〜２０までの目的変数の集合であり、グループＧ３０−２は、割当レコード番号Ｅ＝２１〜２５までの目的変数の集合である。
【００３９】
また、図８−４において、第１階層に着目すると、割当レコード番号Ｅ＝１〜２５の目的変数のグループＧは、グループＧ４０−１とグループＧ４０−２に分割される。グループＧ４０−１は、割当レコード番号Ｅ＝１〜１４までの目的変数の集合であり、グループＧ４０−２は、割当レコード番号Ｅ＝１５〜２５までの目的変数の集合である。
【００４０】
図９−１〜図９−４は、分割後における目的変数の種類別のグラフを示す説明図である。横軸は割当レコード番号であり縦軸は目的変数（温度Ｔ１〜Ｔ４）である。また、各グラフにおいて、第１階層で分割されたグループを太点線の楕円で示す。
【００４１】
このように、回帰木分析では、集合を２分割することにより目的変数の値に最も影響を与える説明変数とその範囲が自動的に抽出される。ここでは、説明変数は目的変数の大きさ順にソートされた場合の割当レコード番号Ｅのみであるから、目的変数を大小の２レコード群に分割した場合、どの割当レコード番号Ｅで分けると最も明確に分けられるかが示される。すなわち、図９−１〜図９−４のようなグループ分けが各温度Ｔ１〜Ｔ４に最も大きな有意差が生じる集合分岐となる。
【００４２】
また、図５において、特定部５０５は、各分割グループを構成する目的変数に対応する順序番号を特定する機能を有する。具体的には、図６−１〜図６−４に示した各レコードにおいて、温度Ｔ１〜Ｔ４に対応する元の順序番号ｅを読み出す。このように、元の順序番号ｅを特定することで、図２−１〜図２−４に示したグラフに対し、分割グループを特徴付ける情報を与える。
【００４３】
図１０−１〜図１０−４は、分割グループを割り当てた目的変数の種類別のグラフを示す説明図である。図１０−１〜図１０−４では、第１階層で分割されたグループを太点線の楕円で示す。この楕円が分割グループを特徴付けている情報である。
【００４４】
図１０−１を例に挙げると、割当レコード番号Ｅ＝１〜１５に対応する元のレコード番号ｅ＝１〜５，１６〜２５の温度ｔ１が分割グループＧ１０−１に相当する。同様に、割当レコード番号Ｅ＝１６〜２５に対応する元のレコード番号ｅ＝６〜１５の温度ｔ１が分割グループＧ１０−２に相当する。
【００４５】
この２つの分割グループＧ１０−１，Ｇ１０−２間には何らかの差があり、他の変数値に影響をおよぼし合い、同時に解析すると本来存在していた顕著な相関関係が隠れてしまったことが考えられる。この場合、後述する選択部および相関関係情報算出部により、分割グループＧ１０−１，Ｇ１０−２のレコード群の各々について、顕著な相関関係の検出をおこなう。
【００４６】
図５において、選択部５０６は、説明変数を共通にする複数種類の解析対象データの中から２種類の解析対象データを選択する機能を有する。具体的には、たとえば、温度ｔ１を目的変数とする解析対象データと温度ｔ２を目的変数とする解析対象データを選択する。組み合わせは目的変数の種別の総当りで選択することとなる。
【００４７】
相関関係情報算出部５０７は、選択部５０６によって選択された２種類の解析対象データの各々の目的変数のうち、特定部５０５によって特定された順序番号および当該順序番号に対応する目的変数どうしの相関関係をあらわす情報を算出する機能を有する。具体的には、たとえば、分割グループに対応する元のレコード番号に共通する目的変数を、選択された２種類の解析対象データから取り出し、一次回帰式や相関係数Ｒ、寄与率Ｒ2といった相関関係情報を算出する。
【００４８】
図１１−１は、レコード番号ｅ＝６〜１５についての温度ｔ１，ｔ２の相関図を示す説明図である。図１１−２は、レコード番号ｅ＝６〜１５についての温度ｔ１，ｔ３の相関図を示す説明図である。図１１−３は、レコード番号ｅ＝６〜１５についての温度ｔ１，ｔ４の相関図を示す説明図である。図１１−４は、レコード番号ｅ＝６〜１５についての温度ｔ２，ｔ３の相関図を示す説明図である。図１１−５は、レコード番号ｅ＝６〜１５についての温度ｔ２，ｔ４の相関図を示す説明図である。図１１−６は、レコード番号ｅ＝６〜１５についての温度ｔ３，ｔ４の相関図を示す説明図である。これらは、レコード番号ｅ＝６〜１５に対応する分割グループＧ１０−２に特化した相関図である。
【００４９】
図１２−１は、レコード番号ｅ＝１〜５，１６〜２５についての温度ｔ１，ｔ２の相関図を示す説明図である。図１２−２は、レコード番号ｅ＝１〜５，１６〜２５についての温度ｔ１，ｔ３の相関図を示す説明図である。図１２−３は、レコード番号ｅ＝１〜５，１６〜２５についての温度ｔ１，ｔ４の相関図を示す説明図である。図１２−４は、レコード番号ｅ＝１〜５，１６〜２５についての温度ｔ２，ｔ３の相関図を示す説明図である。図１２−５は、レコード番号ｅ＝１〜５，１６〜２５についての温度ｔ２，ｔ４の相関図を示す説明図である。図１２−６は、レコード番号ｅ＝１〜５，１６〜２５についての温度ｔ３，ｔ４の相関図を示す説明図である。これらは、レコード番号ｅ＝１〜５，１６〜２５に対応する分割グループＧ１０−１に特化した相関図である。
【００５０】
図１１−１〜図１１−６および図１２−１〜図１２−６の相関図のうち、図１１−４の相関図では、一次回帰式がｙ＝ｘ、寄与率Ｒ2＝１となるため、レコード番号ｅ＝６〜１５についての温度ｔ２，ｔ３には顕著な相関関係があることがわかる。このように、すべての温度の組み合わせについて相関関係を求め、顕著な相関関係を取り出すこととしてもよい。
【００５１】
また、図５において、まとまり度算出部５０８は、説明変数を共通にする複数種類の解析対象データごとに、２つの分割グループの集合分割の明確さをあらわすまとまり度を算出する機能を有する。具体的には、たとえば、分割元となる目的変数の集合について平方和Ｓ０を算出する。また、一方の分割グループを構成する目的変数の集合について平方和Ｓ１を算出する。さらに、他方の分割グループを構成する目的変数の集合について平方和Ｓ２を算出する。まとまり度Ｕは、下記式（２）により算出する。
【００５２】
Ｕ＝［｛Ｓ０−（Ｓ１＋Ｓ２）｝／（Ｓ１＋Ｓ２）］×１００・・・（２）
【００５３】
まとまり度Ｕの範囲は０≦Ｕ≦１００であり、値が大きいほど明確に集合分割が行われたことを示す。ここで、図８−１〜８−４に示した第１階層の分割グループでは、図８−３に示した分割グループＧ３０−１，Ｇ３０−２に分割したときのまとまり度が最大値（Ｕ＝８６．７８１３）となる。
【００５４】
また、図５において、決定部５０９は、まとまり度算出部５０８によって算出された各まとまり度に基づいて、複数種類の解析対象データの中から出力対象を決定する機能を有する。具体的には、複数種類の解析対象データにおいて、回帰木のある特定の階層における分割のうち、どの解析対象データの集合分割が明確であるかを決定する。たとえば、算出されたまとまり度のうち最大値の集合分割がおこなわれた分割グループを出力対象とする。より具体的には、まとまり度が最大となる集合分割がおこなわれた分割グループに対して、出力対象を識別するフラグを設定する。
【００５５】
図７−１〜図７−４に示した回帰木を例に挙げると、第１階層において温度ｔ３の値により全レコードを２分割した場合（図７−３）が、最も明確に大小に分かれるので、その要因も明確に存在する可能性が高い。言い換えれば、明確に異なった条件が存在しているため、全データで解析することはノイズの多い状態を解析することになる。したがって、分割して解析することにより、潜んでいた相関関係が抽出されやすくなる。
【００５６】
また、相関関係情報算出部５０７は、決定部５０９によって出力対象に決定された分割グループについて相関関係情報を算出することとしてもよい。これにより、出力対象以外の相関関係情報を算出する必要がなく、計算処理の効率化を図ることができる。また、必要な情報のみ得られるため、データ解析の効率化も図ることができる。
【００５７】
図１３−１は、レコード番号ｅ＝１〜５，１１〜２５についての温度ｔ１，ｔ２の相関図を示す説明図である。図１３−２は、レコード番号ｅ＝１〜５，１１〜２５についての温度ｔ１，ｔ３の相関図を示す説明図である。図１３−３は、レコード番号ｅ＝１〜５，１１〜２５についての温度ｔ１，ｔ４の相関図を示す説明図である。図１３−４は、レコード番号ｅ＝１〜５，１１〜２５についての温度ｔ２，ｔ３の相関図を示す説明図である。図１３−５は、レコード番号ｅ＝１〜５，１１〜２５についての温度ｔ２，ｔ４の相関図を示す説明図である。図１３−６は、レコード番号ｅ＝１〜５，１１〜２５についての温度ｔ３，ｔ４の相関図を示す説明図である。これらは、レコード番号ｅ＝１〜５，１１〜２５に対応する分割グループＧ３０−１に特化した相関図である。
【００５８】
図１４−１は、レコード番号ｅ＝６〜１０についての温度ｔ１，ｔ２の相関図を示す説明図である。図１４−２は、レコード番号ｅ＝６〜１０についての温度ｔ１，ｔ３の相関図を示す説明図である。図１４−３は、レコード番号ｅ＝６〜１０についての温度ｔ１，ｔ４の相関図を示す説明図である。図１４−４は、レコード番号ｅ＝６〜１０についての温度ｔ２，ｔ３の相関図を示す説明図である。図１４−５は、レコード番号ｅ＝６〜１０についての温度ｔ２，ｔ４の相関図を示す説明図である。図１４−６は、レコード番号ｅ＝６〜１０についての温度ｔ３，ｔ４の相関図を示す説明図である。これらは、レコード番号ｅ＝６〜１０に対応する分割グループＧ３０−２に特化した相関図である。
【００５９】
また、図５において、出力部５１０は、各種データを出力する機能を有する。出力部５１０はディスプレイやプリンタ、Ｉ／Ｆに出力する。出力されるデータとしては、たとえば、図１に示した解析対象データ、図２−１〜図２−４に示した解析前のグラフ、図３−１〜図３−６に示した解析前の相関図、図６−１〜図６−４に示したソートおよび割当後の解析対象データ、図７−１〜図７−４に示した割当レコード番号の温度特性グラフ、図８−１〜図８−４に示した回帰木やまとまり度、図９−１〜図９−４に示した分割後における割当レコード番号の温度特性グラフ、図１０−１〜図１０−４に示した分割グループが特徴付けられたレコード番号の温度特性グラフ、図１１―１〜図１１−６、図１２−１〜図１２−６、図１３−１〜図１３−６、図１４−１〜図１４−６に示した相関図を出力する。
【００６０】
（データ解析処理手順）
図１５は、本実施の形態にかかるデータ解析装置５００によるデータ解析処理手順を示すフローチャートである。まず、取得部５０１により解析対象データの取得処理を実行し（ステップＳ１５０１）、解析処理を実行する（ステップＳ１５０２）。つぎに、決定部５０９による決定処理を実行し（ステップＳ１５０３）、相関関係分析処理を実行する（ステップＳ１５０４）。そして、出力部５１０により出力処理を実行して（ステップＳ１５０５）、一連の処理を終了する。
【００６１】
図１６は、図１５に示した解析処理（ステップＳ１５０２）の詳細な処理手順を示すフローチャートである。まず、ソート部５０２により、解析対象データのレコード群を、目的変数の昇順（または降順）にソートする（ステップＳ１６０１）。つぎに、割当部５０３により、ソートされたレコード群に対し、割当レコード番号をソート順に割り当てる（ステップＳ１６０２）。そして、分割部５０４により分割処理を実行して（ステップＳ１６０３）、ステップＳ１５０３に移行する。
【００６２】
図１７は、図１６に示した分割処理（ステップＳ１６０３）の詳細な処理手順を示すフローチャートである。まず、未処理の解析対象データがあるか否かを判断する（ステップＳ１７０１）。たとえば、図１に示した解析対象データについて未処理の目的変数群があるか否かを判断する。未処理の解析対象データがある場合（ステップＳ１７０１：Ｙｅｓ）、未処理の解析対象データを取得する（ステップＳ１７０２）。
【００６３】
つぎに、分割可能な未処理の目的変数群があるか否かを判断する（ステップＳ１７０３）。未処理の目的変数群がある場合（ステップＳ１７０３：Ｙｅｓ）、分割可能な未処理の目的変数群を１つ選択する（ステップＳ１７０４）。たとえば、初回（第０階層）の分割の場合、温度Ｔ１の割当レコード番号Ｅ＝１〜２５のデータ群を選択する（ステップＳ１７０４）。そして、選択目的変数群の平方和Ｓ０を算出する（ステップＳ１７０５）。ここで、割当レコード番号Ｅの変数をｉとし、ｉ＝ｍとする（ステップＳ１７０６）。ｍは、選択目的変数群の先頭のレコード番号である。温度Ｔ１の割当レコード番号Ｅ＝１〜２５のデータ群の場合は、ｍ＝１である。
【００６４】
そして、割当レコード番号Ｅ＝ｍ〜ｉまでの第１の分割グループの平方和Ｓ１を算出する（ステップＳ１７０７）。また、割当レコード番号Ｅ＝ｉ＋１〜ｎまでの第２の分割グループの平方和Ｓ２を算出する（ステップＳ１７０８）。ここで、ｎは選択目的変数群の末尾のレコード番号である。たとえば、温度Ｔ１の割当レコード番号Ｅ＝１〜２５のデータ群の場合は、ｎ＝２５である。このあと、ΔＳを算出して記憶装置に保持させ（ステップＳ１７０９）、ステップＳ１７０３に戻る。
【００６５】
ステップＳ１７０３において、分割可能な未処理のレコード群がない場合（ステップＳ１７０３：Ｎｏ）、これまでに算出されたΔＳが最大となる分割グループを特定する（ステップＳ１７１０）。温度Ｔ１の割当レコード番号Ｅ＝１〜２５のデータ群の場合は、図８−１や図９−１に示したようにグループＧ１０−１とグループＧ１０−２に分割される。そして、特定された分割グループを構成する目的変数に対応するソート前のレコード番号を特定して（ステップＳ１７１１）、ステップＳ１７０１にもどる。
【００６６】
図１８は、図１５に示した決定処理（ステップＳ１５０３）の詳細な処理手順を示すフローチャートである。まず、回帰木の階層指定を待ちうけ（ステップＳ１８０１：Ｎｏ）、階層指定があった場合（ステップＳ１８０１：Ｙｅｓ）、未処理の解析対象データがあるか否かを判断する（ステップＳ１８０２）。
【００６７】
未処理の解析対象データがある場合（ステップＳ１８０３：Ｙｅｓ）、その指定階層の分割グループを選択する（ステップＳ１８０３）。そして、まとまり度を算出して（ステップＳ１８０４）、ステップＳ１８０２に戻る。一方、ステップＳ１８０２において、未処理の解析対象データがない場合（ステップＳ１８０２：Ｎｏ）、出力対象となる分割グループをまとまり度から決定する（ステップＳ１８０５）。そして、ステップＳ１５０４に移行する。
【００６８】
図１９は、図１５に示した相関関係分析処理（ステップＳ１５０４）の詳細な処理手順を示すフローチャートである。まず、出力対象に決定された分割グループのうち、未処理の分割グループがあるか否かを判断し（ステップＳ１９０１）、未処理の分割グループがある場合（ステップＳ１９０１：Ｙｅｓ）、未処理の分割グループを選択する（ステップＳ１９０２）。つぎに、選択分割グループのソート前のレコード番号を特定する（ステップＳ１９０３）。
【００６９】
そして、特定されたレコード番号について、目的変数の未処理の組み合わせがあるか否かを判断する（ステップＳ１９０４）。未処理の組み合わせがある場合（ステップＳ１９０４：Ｙｅｓ）、１次回帰式、相関係数および寄与率を算出して（ステップＳ１９０５）、ステップＳ１９０４に戻る。一方、ステップＳ１９０４において、未処理の組み合わせがない場合（ステップＳ１９０４：Ｎｏ）、ステップＳ１９０１に戻る。ステップＳ１９０１において、未処理の分割グループがない場合（ステップＳ１９０１：Ｎｏ）、出力処理（ステップＳ１５０５）に移行する。
【００７０】
このように、本実施の形態によれば、目的変数である各数値変数をその値により昇順にソートして、そのソート結果の各々のレコードに対しあらたな順序となるレコード番号（割当レコード番号）を割り当てることで、その割当レコード番号を唯一の説明変数として回帰木分析を実行する。回帰木分析は、目的変数の大きさに対する説明変数の影響を抽出する処理であるため、１つのレコードの構成要素としての説明変数と目的変数の組み合わせを変更する。
【００７１】
これにより、本実施の形態のデータ解析では、目的変数の値が大きな区間、小さな区間を抽出するのではなく、目的変数の値を高いグループ、低いグループに分ける場合、どこで分けるのが最も明確であるかを求めることができる。したがって、顕著な相関関係がないかをチェックすることができる。
【００７２】
また、データから有用な情報を抽出するのに有効な手法の一つとして、できるだけ多くの情報をグラフ等で可視化することである。特に、データ間の相関に関する情報を抽出するには、縦軸、横軸に該当変数を表示して、その関連を把握する。この２次元の分布から、相関係数の値やデータの分布の偏りの有無に関する情報を得ている。このためには、データをあえてバラバラにする必要はなくそのまま使えばよく、レコード名を新たに作成する必要はない。
【００７３】
一方で、目的変数の値でレコードをソートし、横軸をその新たに作成された変数として表示すると、そのグラフは１変数についてのみの情報となり、他の変数との関連性は無視され情報量は圧倒的に減少する。本実施の形態では、このような１変数のみに関するグラフを基に複数変数間に存在する相関を抽出することができる。
【００７４】
回帰木分析の因果関係の分析を行う場合、原因となる説明変数と結果となる目的変数とを明確に区別して分析する。この区別を間違えると、因果関係を見ていることにならなくなってしまい、無意味な分析となる。よって、目的変数を使って目的変数自身を分析（分割）するようなことは、因果関係を分析しようという目的において無意味と考えられる。本実施の形態では、あえてその無意味と思われている分析、すなわち、説明変数（原因）と目的変数（結果）の区別が不要な相関関係の強い変数どうしを抽出する。
【００７５】
すなわち、目的変数自身をどのように分割すれば、目的変数の分布が明確に分かれるかを抽出することである。そのため、ソートして割当レコード番号が割り当てられた目的変数群を回帰木分析することで、横軸（割当レコード番号）に対して、目的変数の値は大きさ順に並ぶ。したがって、説明変数のどこで集合二分割をすれば、目的変数の大小が最も明確にされるか、すなわち目的変数の値が近いものがグループ化されるかが抽出されることとなる。
【００７６】
また、部分的に発生している相関関係を見つけるためには、解析対象データを様々なパターンで分割する必要があるが、その分割パターンは非常に多く、すべてを網羅することは困難である。また、あらゆる分割パターンを作って、強い相関関係を抽出できても、その分割パターンが何を意味するのかが分からない場合は、何を改善してよいか分からない。
【００７７】
そのため、何らかの意味のある分割を用いるために、従来手法として、ある変数を用いてその値の順番に並べて任意の間隔で区切るなどの方法がある。その分割パターンの作成に回帰木分析を用いることも従来技術の組み合わせで可能であるが、そのまま回帰木分析を用いた場合は、できる分割パターンは目的変数を明確に分ける説明変数の２分割パターンに限定されている。
【００７８】
これに対し本実施の形態では、目的変数自身を用いて分割パターンを作ることで、従来は作ることが困難であった目的変数の値が近いと言う意味を持った分割パターンを作ることができるようになる。したがって、従来見つけることが困難であった意味の分かる分割での相関関係を検出することができる。
【００７９】
また、説明変数自身を用いた説明変数の分割パターンを新たな説明変数の値を用いて分析することで、特徴が強調されたより明確な分析も可能となる。またその変数自身を用いた分割パターン作成に回帰木分析等のデータマイニング技術等を用いることにより、効率よく分割パターンを作ることができる。このように目的が異なることによって、従来は無意味と思われるような分析方法の活用方法及び組み合わせ方法も有効になる。
【００８０】
以上説明したように、本実施の形態によれば、データ間の顕著な特徴や統計的有意差、相関関係を効率的に抽出することができるという効果を奏する。
【００８１】
なお、本実施の形態で説明したデータ解析方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。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、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ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される。またこのプログラムは、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としてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００８２】
【図１】解析対象データの一例を示す説明図である。
【図２−１】目的変数の種類別のグラフを示す説明図（その１）である。
【図２−２】目的変数の種類別のグラフを示す説明図（その２）である。
【図２−３】目的変数の種類別のグラフを示す説明図（その３）である。
【図２−４】目的変数の種類別のグラフを示す説明図（その４）である。
【図３−１】全レコード番号についての目的変数の組み合わせごとの相関図を示す説明図（その１）である。
【図３−２】全レコード番号についての目的変数の組み合わせごとの相関図を示す説明図（その２）である。
【図３−３】全レコード番号についての目的変数の組み合わせごとの相関図を示す説明図（その３）である。
【図３−４】全レコード番号についての目的変数の組み合わせごとの相関図を示す説明図（その４）である。
【図３−５】全レコード番号についての目的変数の組み合わせごとの相関図を示す説明図（その５）である。
【図３−６】全レコード番号についての目的変数の組み合わせごとの相関図を示す説明図（その６）である。
【図４】本実施の形態にかかるデータ解析装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図５】データ解析装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図６−１】目的変数の種類別のソート結果を示す説明図（その１）である。
【図６−２】目的変数の種類別のソート結果を示す説明図（その２）である。
【図６−３】目的変数の種類別のソート結果を示す説明図（その３）である。
【図６−４】目的変数の種類別のソート結果を示す説明図（その４）である。
【図７−１】ソート後における目的変数の種類別のグラフを示す説明図（その１）である。
【図７−２】ソート後における目的変数の種類別のグラフを示す説明図（その２）である。
【図７−３】ソート後における目的変数の種類別のグラフを示す説明図（その３）である。
【図７−４】ソート後における目的変数の種類別のグラフを示す説明図（その４）である。
【図８−１】目的変数別に生成された回帰木を示す説明図（その１）である。
【図８−２】目的変数別に生成された回帰木を示す説明図（その２）である。
【図８−３】目的変数別に生成された回帰木を示す説明図（その３）である。
【図８−４】目的変数別に生成された回帰木を示す説明図（その４）である。
【図９−１】分割後における目的変数の種類別のグラフを示す説明図（その１）である。
【図９−２】分割後における目的変数の種類別のグラフを示す説明図（その２）である。
【図９−３】分割後における目的変数の種類別のグラフを示す説明図（その３）である。
【図９−４】分割後における目的変数の種類別のグラフを示す説明図（その４）である。
【図１０−１】分割グループを割り当てた目的変数の種類別のグラフを示す説明図（その１）である。
【図１０−２】分割グループを割り当てた目的変数の種類別のグラフを示す説明図（その２）である。
【図１０−３】分割グループを割り当てた目的変数の種類別のグラフを示す説明図（その３）である。
【図１０−４】分割グループを割り当てた目的変数の種類別のグラフを示す説明図（その４）である。
【図１１−１】レコード番号ｅ＝６〜１５についての温度ｔ１，ｔ２の相関図を示す説明図である。
【図１１−２】レコード番号ｅ＝６〜１５についての温度ｔ１，ｔ３の相関図を示す説明図である。
【図１１−３】レコード番号ｅ＝６〜１５についての温度ｔ１，ｔ４の相関図を示す説明図である。
【図１１−４】レコード番号ｅ＝６〜１５についての温度ｔ２，ｔ３の相関図を示す説明図である。
【図１１−５】レコード番号ｅ＝６〜１５についての温度ｔ２，ｔ４の相関図を示す説明図である。
【図１１−６】レコード番号ｅ＝６〜１５についての温度ｔ３，ｔ４の相関図を示す説明図である。
【図１２−１】レコード番号ｅ＝１〜５，１６〜２５についての温度ｔ１，ｔ２の相関図を示す説明図である。
【図１２−２】レコード番号ｅ＝１〜５，１６〜２５についての温度ｔ１，ｔ３の相関図を示す説明図である。
【図１２−３】レコード番号ｅ＝１〜５，１６〜２５についての温度ｔ１，ｔ４の相関図を示す説明図である。
【図１２−４】レコード番号ｅ＝１〜５，１６〜２５についての温度ｔ２，ｔ３の相関図を示す説明図である。
【図１２−５】レコード番号ｅ＝１〜５，１６〜２５についての温度ｔ２，ｔ４の相関図を示す説明図である。
【図１２−６】レコード番号ｅ＝１〜５，１６〜２５についての温度ｔ３，ｔ４の相関図を示す説明図である。
【図１３−１】レコード番号ｅ＝１〜５，１１〜２５についての温度ｔ１，ｔ２の相関図を示す説明図である。
【図１３−２】レコード番号ｅ＝１〜５，１１〜２５についての温度ｔ１，ｔ３の相関図を示す説明図である。
【図１３−３】レコード番号ｅ＝１〜５，１１〜２５についての温度ｔ１，ｔ４の相関図を示す説明図である。
【図１３−４】レコード番号ｅ＝１〜５，１１〜２５についての温度ｔ２，ｔ３の相関図を示す説明図である。
【図１３−５】レコード番号ｅ＝１〜５，１１〜２５についての温度ｔ２，ｔ４の相関図を示す説明図である。
【図１３−６】レコード番号ｅ＝１〜５，１１〜２５についての温度ｔ３，ｔ４の相関図を示す説明図である。
【図１４−１】レコード番号ｅ＝６〜１０についての温度ｔ１，ｔ２の相関図を示す説明図である。
【図１４−２】レコード番号ｅ＝６〜１０についての温度ｔ１，ｔ３の相関図を示す説明図である。
【図１４−３】レコード番号ｅ＝６〜１０についての温度ｔ１，ｔ４の相関図を示す説明図である。
【図１４−４】レコード番号ｅ＝６〜１０についての温度ｔ２，ｔ３の相関図を示す説明図である。
【図１４−５】レコード番号ｅ＝６〜１０についての温度ｔ２，ｔ４の相関図を示す説明図である。
【図１４−６】レコード番号ｅ＝６〜１０についての温度ｔ３，ｔ４の相関図を示す説明図である。
【図１５】本実施の形態にかかるデータ解析装置５００によるデータ解析処理手順を示すフローチャートである。
【図１６】図１５に示した解析処理（ステップＳ１５０２）の詳細な処理手順を示すフローチャートである。
【図１７】図１６に示した分割処理（ステップＳ１６０３）の詳細な処理手順を示すフローチャートである。
【図１８】図１５に示した決定処理（ステップＳ１５０３）の詳細な処理手順を示すフローチャートである。
【図１９】図１５に示した相関関係分析処理（ステップＳ１５０４）の詳細な処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００８３】
５００  データ解析装置
５０１  取得部
５０２  ソート部
５０３  割当部
５０４  分割部
５０５  特定部
５０６  選択部
５０７  相関関係情報算出部
５０８  まとまり度算出部
５０９  決定部
５１０  出力部
【図１】
2010153588.tif 000003
【図２−１】
2010153588.tif 000004
【図２−２】
2010153588.tif 000005
【図２−３】
2010153588.tif 000006
【図２−４】
2010153588.tif 000007
【図３−１】
2010153588.tif 000008
【図３−２】
2010153588.tif 000009
【図３−３】
2010153588.tif 000010
【図３−４】
2010153588.tif 000011
【図３−５】
2010153588.tif 000012
【図３−６】
2010153588.tif 000013
【図４】
2010153588.tif 000014
【図５】
2010153588.tif 000015
【図６−１】
2010153588.tif 000016
【図６−２】
2010153588.tif 000017
【図６−３】
2010153588.tif 000018
【図６−４】
2010153588.tif 000019
【図７−１】
2010153588.tif 000020
【図７−２】
2010153588.tif 000021
【図７−３】
2010153588.tif 000022
【図７−４】
2010153588.tif 000023
【図８−１】
2010153588.tif 000024
【図８−２】
2010153588.tif 000025
【図８−３】
2010153588.tif 000026
【図８−４】
2010153588.tif 000027
【図９−１】
2010153588.tif 000028
【図９−２】
2010153588.tif 000029
【図９−３】
2010153588.tif 000030
【図９−４】
2010153588.tif 000031
【図１０−１】
2010153588.tif 000032
【図１０−２】
2010153588.tif 000033
【図１０−３】
2010153588.tif 000034
【図１０−４】
2010153588.tif 000035
【図１１−１】
2010153588.tif 000036
【図１１−２】
2010153588.tif 000037
【図１１−３】
2010153588.tif 000038
【図１１−４】
2010153588.tif 000039
【図１１−５】
2010153588.tif 000040
【図１１−６】
2010153588.tif 000041
【図１２−１】
2010153588.tif 000042
【図１２−２】
2010153588.tif 000043
【図１２−３】
2010153588.tif 000044
【図１２−４】
2010153588.tif 000045
【図１２−５】
2010153588.tif 000046
【図１２−６】
2010153588.tif 000047
【図１３−１】
2010153588.tif 000048
【図１３−２】
2010153588.tif 000049
【図１３−３】
2010153588.tif 000050
【図１３−４】
2010153588.tif 000051
【図１３−５】
2010153588.tif 000052
【図１３−６】
2010153588.tif 000053
【図１４−１】
2010153588.tif 000054
【図１４−２】
2010153588.tif 000055
【図１４−３】
2010153588.tif 000056
【図１４−４】
2010153588.tif 000057
【図１４−５】
2010153588.tif 000058
【図１４−６】
2010153588.tif 000059
【図１５】
2010153588.tif 000060
【図１６】
2010153588.tif 000061
【図１７】
2010153588.tif 000062
【図１８】
2010153588.tif 000063
【図１９】
2010153588.tif 000064