(57)【要約】【課題】分析パラメータと入力データ形式との最適な組み合わせを利用できると同時に、入力データの傾向が変化しても精度を維持する。【解決手段】実施形態のデータ分析装置は、前記第１記憶手段に記憶されていない形式バリエーション、分析アルゴリズム名及び分析パラメータを生成し、分析を実行する。前記データ分析装置は、運用精度が知識モデル精度よりも低下したか否かを判定する。前記データ分析装置は、この判定の結果、前記低下していない場合、前記形式バリエーション生成手段及び前記分析パラメータ生成手段を再起動する。前記データ分析装置は、前記判定の結果、前記低下した場合には、前記第１記憶手段内で最高の優先順位に関連付けられた形式バリエーション及び知識モデル名を読み出し、分析を実行する。【選択図】図１
2014071493.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
形式バリエーション、分析アルゴリズム名、分析パラメータ、知識モデル名及び知識モデル精度を互いに関連付けて記憶する第１記憶手段と、
所定の複数の形式バリエーション候補に基づいて、前記第１記憶手段に記憶されていない組合せの形式バリエーションを生成する形式バリエーション生成手段と、
前記生成された形式バリエーションに基づいて、入力データの形式を加工して分析対象データを生成する入力データ加工手段と、
所定の分析アルゴリズム名候補、及び分析パラメータの範囲に基づいて、前記第１記憶手段に記憶されていない組合せの分析アルゴリズム名及び分析パラメータを生成する分析パラメータ生成手段と、
前記生成された形式バリエーションと、前記生成された分析アルゴリズム名及び分析パラメータとを前記第１記憶手段に書込む第１書込手段と、
前記書込まれた形式バリエーション、前記分析アルゴリズム名及び前記分析パラメータに基づいて、前記分析対象データの分析を実行する第１分析実行手段と、
前記分析の実行結果である知識モデルを評価して知識モデル精度を算出する分析結果評価手段と、
前記書込まれた前記形式バリエーション、前記分析アルゴリズム名及び前記分析パラメータに関連付けて、前記評価した知識モデルの知識モデル精度及び知識モデル名を前記第１記憶手段に書込む第２書込手段と、
当該書込みの後、前記第１記憶手段内で最高の知識モデル精度に関連付けられた知識モデル名の知識モデルに基づいて、新規の入力データの運用を実行する運用実行手段と、
前記運用の実行結果を評価して運用精度を算出する運用結果評価手段と、
前記算出された運用精度が前記最高の知識モデル精度よりも低下したか否かを判定する第１判定手段と、
この判定の結果、前記低下していない場合、前記形式バリエーション生成手段及び前記分析パラメータ生成手段を再起動する再起動手段と、
前記判定の結果、前記低下した場合には、前記最高の知識モデル精度に関連付けられた形式バリエーションを前記入力データ加工手段に指定することにより、前記入力データ加工手段から新規の分析対象データを得る指定手段と、
前記新規の分析対象データと、前記運用時の知識モデル名とに基づいて分析を実行し、当該分析の実行結果である知識モデルを前記分析結果評価手段に送出する第２分析実行手段と、
を備えたことを特徴とするデータ分析装置。
【請求項２】
目的変数と前記目的変数に対する説明変数の候補である各変数とを有する入力データの形式を加工して分析対象データを生成し、前記分析対象データを分析して前記目的変数を各変数に基づいて示す知識モデルを生成し、前記知識モデルを新規の入力データの各変数に運用して新規の目的変数を得るためのデータ分析装置であって、
前記知識モデルの生成時の精度の順位を示す優先順位、前記加工された形式を示す形式バリエーション、前記分析に用いた分析アルゴリズム名、前記分析に用いた分析パラメータ、前記知識モデルを識別する知識モデル名、前記知識モデルの生成時の精度を示す知識モデル精度、及び前記知識モデルの運用時の精度を示す運用精度、を互いに関連付けて記憶する第１記憶手段と、
前記形式バリエーションの候補である複数の形式バリエーション候補を記憶した第２記憶手段と、
前記各形式バリエーション候補に基づいて、前記第１記憶手段に記憶されていない組合せの形式バリエーションを生成する形式バリエーション生成手段と、
前記生成された形式バリエーションを指定する第１指定手段と、
前記指定された形式バリエーションに基づいて前記加工を実行することにより、前記入力データから前記分析対象データを生成する入力データ加工手段と、
前記分析アルゴリズム名の候補である分析アルゴリズム名候補、前記分析パラメータの候補である分析パラメータの範囲、を互いに関連付けて記憶した第３記憶手段と、
前記分析アルゴリズム名候補及び前記分析パラメータの範囲に基づいて、前記第１記憶手段に記憶されていない組合せの分析アルゴリズム名及び分析パラメータを生成する分析パラメータ生成手段と、
前記生成された形式バリエーションと、前記生成された分析アルゴリズム名及び分析パラメータとを前記第１記憶手段に書込む第１書込手段と、
前記生成された分析対象データ、前記第１書込手段により書込まれた形式バリエーション、前記分析アルゴリズム名及び前記分析パラメータを含む第１分析実行情報を通知する第１通知手段と、
前記第１分析実行情報に基づいて前記分析を実行する第１分析実行手段と、
前記分析の実行結果である知識モデルを評価し、当該知識モデルの精度を示す知識モデル精度を算出する分析結果評価手段と、
前記第１書込手段により書込まれた前記形式バリエーション、前記分析アルゴリズム名及び前記分析パラメータに関連付けて、前記評価した知識モデルの知識モデル精度及び知識モデル名を前記第１記憶手段に書込む第２書込手段と、
前記第２書込手段により書込まれた知識モデル精度に基づいて、前記第１記憶手段内の優先順位の値を更新する優先順位更新手段と、
前記更新の後、前記第１記憶手段内で最高の優先順位に関連付けられた知識モデル名を読み出し、当該知識モデル名を含む運用実行情報を通知する第１読出手段と、
前記運用実行情報内の知識モデル名の知識モデルに基づいて、前記運用を実行する運用実行手段と、
前記運用の実行結果である目的変数を評価し、当該運用時の知識モデルの精度を示す運用精度を算出する運用結果評価手段と、
前記算出された運用精度を、前記運用時の知識モデルの知識モデル名に関連付けて前記第１記憶手段に書込む第３書込手段と、
前記第３書込手段により書込まれた運用精度が、前記第１記憶手段内で当該運用精度に関連付けられた知識モデル精度よりも低下したか否かを判定する第１判定手段と、
この判定の結果、前記低下していない場合、前記形式バリエーション生成手段、前記第１指定手段、入力データ加工手段、前記分析パラメータ生成手段、前記第１書込手段、前記第１通知手段、前記第１分析実行手段、前記分析結果評価手段、前記第２書込手段及び前記優先順位更新手段を再実行するように、前記形式バリエーション生成手段及び前記分析パラメータ生成手段を再起動する再起動手段と、
前記判定の結果、前記低下した場合には、前記第１記憶手段内で最高の優先順位に関連付けられた形式バリエーション及び知識モデル名を読み出す第２読出手段と、
前記第２読出手段に読み出された形式バリエーションを前記入力データ加工手段に指定することにより、前記入力データ加工手段から新規の分析対象データを得る第２指定手段と、
前記新規の分析対象データと、前記第２読出手段に読み出された知識モデル名とを含む第２分析実行情報を通知する第２通知手段と、
前記第２分析実行情報に基づいて分析を実行し、当該分析の実行結果である知識モデルを前記分析結果評価手段に送出する第２分析実行手段と、
を備えたことを特徴とするデータ分析装置。
【請求項３】
請求項２に記載のデータ分析装置において、
前記入力データ加工手段、前記第１分析実行手段、前記運用実行手段及び前記第２分析実行手段と同一の入力データ加工手段、第１分析実行手段、前記運用実行手段及び前記第２分析実行手段を備えた複数の計算機に通信可能な通信手段と、
前記知識モデル精度の下限値を示す知識モデル精度下限値、及び前記運用精度の下限値を示す運用精度下限値を記憶した第４記憶手段と、
前記各計算機を識別するマシン名、前記各計算機の利用状況、前記各計算機の利用方式種別、及び前記各計算機が利用している知識モデル名を互いに関連付けて記憶する第５記憶手段と、
前記第３書込手段により書込まれた運用精度に関連付けられた知識モデル精度を前記第１記憶手段から読出す第３読出手段と、
前記第３書込手段により書込まれた運用精度が前記運用精度下限値よりも低いか否かを判定する第２判定手段と、
前記第３読出手段に読み出された知識モデル精度が前記知識モデル精度下限値よりも低いか否かを判定する第３判定手段と、
前記第２判定手段の判定結果が低い場合で、前記第３判定手段の判定結果が否の場合には、前記各計算機の前記利用方式種別のうち、前記入力データ加工手段、前記第２分析実行手段及び前記運用実行手段に関する既存方式種別の設定を可能な限り増加させるように更新する第１更新手段と、
前記第２判定手段の判定結果が低い場合で、前記第３判定手段の判定結果が低い場合には、前記各計算機の前記利用方式種別のうち、前記入力データ加工手段、前記第１分析実行手段及び前記運用実行手段に関する新規方式種別の設定を増加させるように更新する第２更新手段と、
前記第２判定手段の判定結果が否の場合で、前記第３判定手段の判定結果が否の場合には、前記各計算機の前記利用方式種別のうち、前記既存方式種別の設定を増加させるように更新する第３更新手段と、
前記第２判定手段の判定結果が否の場合で、前記第３判定手段の判定結果が低い場合には、前記各計算機の前記利用方式種別のうち、前記新規方式種別の設定を増加させるように更新する第４更新手段と、
前記設定の更新後、前記第５記憶手段内の利用方式種別に関する各手段の実行指示を前記通信手段により前記各計算機に送出する実行指示手段と、
を備えたことを特徴とするデータ分析装置。
【請求項４】
目的変数と前記目的変数に対する説明変数の候補である各変数とを有する入力データの形式を加工して分析対象データを生成し、前記分析対象データを分析して前記目的変数を各変数に基づいて示す知識モデルを生成し、前記知識モデルを新規の入力データの各変数に運用して新規の目的変数を得るための第１記憶手段、第２記憶手段及び第３記憶手段を備えたデータ分析装置に用いられるプログラムであって、
前記データ分析装置を、
前記知識モデルの生成時の精度の順位を示す優先順位、前記加工された形式を示す形式バリエーション、前記分析に用いた分析アルゴリズム名、前記分析に用いた分析パラメータ、前記知識モデルを識別する知識モデル名、前記知識モデルの生成時の精度を示す知識モデル精度、及び前記知識モデルの運用時の精度を示す運用精度、を互いに関連付けて前記第１記憶手段に書込む手段、
前記形式バリエーションの候補である複数の形式バリエーション候補を前記第２記憶手段に書込む手段、
前記各形式バリエーション候補に基づいて、前記第１記憶手段に記憶されていない形式バリエーションを生成する形式バリエーション生成手段、
前記生成された形式バリエーションを指定する第１指定手段、
前記指定された形式バリエーションに基づいて前記加工を実行することにより、前記入力データから前記分析対象データを生成する入力データ加工手段、
前記分析アルゴリズム名の候補である分析アルゴリズム名候補、前記分析パラメータの候補である分析パラメータの範囲、を互いに関連付けて前記第３記憶手段に書込む手段、
前記分析アルゴリズム名候補及び前記分析パラメータの範囲に基づいて、前記第１記憶手段に記憶されていない組合せの分析アルゴリズム名及び分析パラメータを生成する分析パラメータ生成手段、
前記生成された形式バリエーションと、前記生成された分析アルゴリズム名及び分析パラメータとを前記第１記憶手段に書込む第１書込手段、
前記第１書込手段により書込まれた形式バリエーション、前記分析アルゴリズム名及び前記分析パラメータを含む第１分析実行情報を通知する第１通知手段、
前記第１分析実行情報に基づいて前記分析を実行する第１分析実行手段、
前記分析の実行結果である知識モデルを評価し、当該知識モデルの精度を示す知識モデル精度を算出する分析結果評価手段、
前記第１書込手段により書込まれた前記形式バリエーション、前記分析アルゴリズム名及び前記分析パラメータに関連付けて、前記評価した知識モデルの知識モデル精度及び知識モデル名を前記第１記憶手段に書込む第２書込手段、
前記第２書込手段により書込まれた知識モデル精度に基づいて、前記第１記憶手段内の優先順位の値を更新する優先順位更新手段、
前記更新の後、前記第１記憶手段内で最高の優先順位に関連付けられた知識モデル名を読み出し、当該知識モデル名を含む運用実行情報を通知する第１読出手段、
前記運用実行情報内の知識モデル名の知識モデルに基づいて、前記運用を実行する運用実行手段、
前記運用の実行結果である目的変数を評価し、当該運用時の知識モデルの精度を示す運用精度を算出する運用結果評価手段、
前記算出された運用精度を、前記運用時の知識モデルの知識モデル名に関連付けて前記第１記憶手段に書込む第３書込手段、
前記第３書込手段により書込まれた運用精度が、前記第１記憶手段内で当該運用精度に関連付けられた知識モデル精度よりも低下したか否かを判定する第１判定手段、
この判定の結果、前記低下していない場合、前記形式バリエーション生成手段、前記第１指定手段、入力データ加工手段、前記分析パラメータ生成手段、前記第１書込手段、前記第１通知手段、前記第１分析実行手段、前記分析結果評価手段、前記第２書込手段及び前記優先順位更新手段を再実行するように、前記形式バリエーション生成手段及び前記分析パラメータ生成手段を再起動する再起動手段、
前記判定の結果、前記低下した場合には、前記第１記憶手段内で最高の優先順位に関連付けられた形式バリエーション及び知識モデル名を読み出す第２読出手段、
前記第２読出手段に読み出された形式バリエーションを前記形式バリエーション生成手段に指定することにより、前記形式バリエーション生成手段から新規の分析対象データを得る第２指定手段、
前記新規の分析対象データと、前記第２読出手段に読み出された知識モデル名とを含む第２分析実行情報を通知する第２通知手段、
前記第２分析実行情報に基づいて分析を実行し、当該分析の実行結果である知識モデルを前記分析結果評価手段に送出する第２分析実行手段、
として機能させるためのプログラム。
【請求項５】
請求項４に記載のプログラムにおいて、
前記データ分析装置は、
前記入力データ加工手段、前記第１分析実行手段、前記運用実行手段及び前記第２分析実行手段と同一の入力データ加工手段、第１分析実行手段、前記運用実行手段及び前記第２分析実行手段を備えた複数の計算機に通信可能な通信手段と、
前記知識モデル精度の下限値を示す知識モデル精度下限値、及び前記運用精度の下限値を示す運用精度下限値を記憶した第４記憶手段と、
前記各計算機を識別するマシン名、前記各計算機の利用状況、前記各計算機の利用方式種別、及び前記各計算機が利用している知識モデル名を互いに関連付けて記憶する第５記憶手段と、
を更に備えており、
前記データ分析装置を、
前記第３書込手段により書込まれた運用精度に関連付けられた知識モデル精度を前記第１記憶手段から読出す第３読出手段、
前記第３書込手段により書込まれた運用精度が前記運用精度下限値よりも低いか否かを判定する第２判定手段、
前記第３読出手段に読み出された知識モデル精度が前記知識モデル精度下限値よりも低いか否かを判定する第３判定手段、
前記第２判定手段の判定結果が低い場合で、前記第３判定手段の判定結果が否の場合には、前記各計算機の前記利用方式種別のうち、前記入力データ加工手段、前記第２分析実行手段及び前記運用実行手段に関する既存方式種別の設定を可能な限り増加させるように更新する第１更新手段、
前記第２判定手段の判定結果が低い場合で、前記第３判定手段の判定結果が低い場合には、前記各計算機の前記利用方式種別のうち、前記入力データ加工手段、前記第１分析実行手段及び前記運用実行手段に関する新規方式種別の設定を増加させるように更新する第２更新手段、
前記第２判定手段の判定結果が否の場合で、前記第３判定手段の判定結果が否の場合には、前記各計算機の前記利用方式種別のうち、前記既存方式種別の設定を増加させるように更新する第３更新手段、
前記第２判定手段の判定結果が否の場合で、前記第３判定手段の判定結果が低い場合には、前記各計算機の前記利用方式種別のうち、前記新規方式種別の設定を増加させるように更新する第４更新手段、
前記設定の更新後、前記第５記憶手段内の利用方式種別に関する各手段の実行指示を前記通信手段により前記各計算機に送出する実行指示手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、データ分析装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、データ分析装置では、ビッグデータの分析について、３つの課題［１］〜［３］が存在する。第１の課題［１］は、分析パラメータと入力データ形式との最適な組み合わせを利用できないことである。第２の課題［２］は、入力データの傾向の変化に応じて精度が低下することである。第３の課題［３］は、第１及び第２の課題［１］,［２］を同時に解決できないことである。以下、これらの課題［１］〜［３］を詳細に述べる。
【０００３】
［１］データ分析（例えば機械学習）を行う場合、使用する入力データとして原データだけを用いた分析よりも、原データを用いた加工データ（例、週平均）の方が分析結果の精度に強い影響を及ぼしていることがわかってきている。
【０００４】
しかしながら、加工データの用意し得る種類数は、特にビッグデータでは半無限にとり得る。そのため、例えば、特許文献１，２記載の技術では、半無限のバリエーションから最適なバリエーションを利用することが不可能であり、割り切りでとり得るバリエーションを使用している。
【０００５】
また同様に、機械学習等の分析に使用する分析パラメータと、上述した入力データ形式のバリエーションの組み合わせ（分析方式）は半無限にとり得る。
【０００６】
従って、特許文献１，２記載の技術では、半無限の分析方式の組み合わせから最適な組み合わせを利用することが不可能であり、割り切りでとり得るバリエーションを使用している。
【０００７】
［２］入力データの傾向（トレンド）が変化した場合、抽出した知識モデルを運用していくと精度が下がってしまう。
【０００８】
以前と同じパラメータを用いて直近の入力データで機械学習して知識モデルを抽出しており、新たな入力属性が影響しはじめている場合に対応できない。
【０００９】
［３］  課題［１］と課題［２］を同時に自動的に解決することは困難である。
【００１０】
例えば、特許文献１は、課題［１］に関連して、ユーザからのリクエスト時の作成処理時の処理時間、負荷の対応考慮などが示されていない。
【００１１】
そして、特許文献１は、課題［１］,［２］に関連して、精度結果に基づく分析方式をストックしない方式であり、向上化を維持しにくい。
【００１２】
そして、特許文献１では、実施形態内に「ログを用いて予め必要なデータを作成しておいてもよいし、レコメンドパターン決定のタイミングでデータを生成しても良い」と記述しているのみであり、実現方法や起り得る課題に関する記述がない。
【００１３】
一方、特許文献２に記載の技術は、課題［１］,［２］における入力データがストリームデータに限定されており、その他の入力データ形式には対応できていない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１４】
【特許文献１】特開２０１２−１４６５９号公報
【特許文献２】特開２００９−８７１９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
以上、説明したように、従来のデータ分析装置は、３つの課題［１］〜［３］が存在する。従って、データ分析装置においては、分析パラメータと入力データ形式との最適な組み合わせを利用できると同時に、入力データの傾向が変化しても精度を維持し得ることが望まれている。
【００１６】
本発明が解決しようとする課題は、分析パラメータと入力データ形式との最適な組み合わせを利用できると同時に、入力データの傾向が変化しても精度を維持し得るデータ分析装置及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
実施形態のデータ分析装置は、第１記憶手段、形式バリエーション生成手段、入力データ加工手段、分析パラメータ生成手段、第１書込手段、第１分析実行手段、分析結果評価手段、第２書込手段、運用実行手段、運用結果評価手段、第１判定手段、再起動手段、指定手段及び第２分析実行手段を備えている。
【００１８】
前記第１記憶手段は、形式バリエーション、分析アルゴリズム名、分析パラメータ、知識モデル名及び知識モデル精度を互いに関連付けて記憶する。
【００１９】
前記形式バリエーション生成手段は、所定の複数の形式バリエーション候補に基づいて、前記第１記憶手段に記憶されていない組合せの形式バリエーションを生成する。
【００２０】
前記入力データ加工手段は、前記生成された形式バリエーションに基づいて、入力データの形式を加工して分析対象データを生成する。
【００２１】
前記分析パラメータ生成手段は、所定の分析アルゴリズム名候補、及び分析パラメータの範囲に基づいて、前記第１記憶手段に記憶されていない組合せの分析アルゴリズム名及び分析パラメータを生成する。
【００２２】
前記第１書込手段は、前記生成された形式バリエーションと、前記生成された分析アルゴリズム名及び分析パラメータとを前記第１記憶手段に書込む。
【００２３】
前記第１分析実行手段は、前記生成された形式バリエーション、前記生成された分析アルゴリズム名及び分析パラメータに基づいて、前記分析対象データの分析を実行する。
【００２４】
前記分析結果評価手段は、前記分析の実行結果である知識モデルを評価して知識モデル精度を算出する。
【００２５】
前記第２書込手段は、前記書込まれた前記形式バリエーション、前記分析アルゴリズム名及び前記分析パラメータに関連付けて、前記評価した知識モデルの知識モデル精度及び知識モデル名を前記第１記憶手段に書込む。
【００２６】
前記運用実行手段は、当該書込みの後、前記第１記憶手段内で最高の知識モデル精度に関連付けられた知識モデル名の知識モデルに基づいて、前記運用を実行する。
【００２７】
前記運用結果評価手段は、前記運用の実行結果を評価して運用精度を算出する。
【００２８】
前記第１判定手段は、前記算出された運用精度が前記最高の知識モデル精度よりも低下したか否かを判定する。
【００２９】
前記再起動手段は、この判定の結果、前記低下していない場合、前記形式バリエーション生成手段及び前記分析パラメータ生成手段を再起動する。
【００３０】
前記指定手段は、前記判定の結果、前記低下した場合には、前記最高の知識モデル精度に関連付けられた形式バリエーションを前記入力データ加工手段に指定することにより、前記入力データ加工手段から新規の分析対象データを得る。
【００３１】
前記第２分析実行手段は、前記新規の分析対象データと、前記運用時の知識モデル名とに基づいて分析を実行し、当該分析の実行結果である知識モデルを前記分析結果評価手段に送出する。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】第１の実施形態に係るデータ分析装置の構成を示す模式図である。
【図２】同実施形態における分析方式リストテーブルの構成を示す模式図である。
【図３】同実施形態における形式バリエーション候補設定リストの構成を示す模式図である。
【図４】同実施形態における分析パラメータ方式設定リストの構成を示す模式図である。
【図５】同実施形態における動作を説明するためのフローチャートである。
【図６】第２の実施形態に係るデータ分析システムの構成を示す模式図である。
【図７】同実施形態におけるユーザ設定閾値テーブルの構成を示す模式図である。
【図８】同実施形態における並列実行関連情報テーブルの構成を示す模式図である。
【図９】同実施形態における動作を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
以下、各実施形態について図面を用いて説明するが、その前に、各実施形態の概要を述べる。
【００３４】
第１の実施形態は、処理Ｃ系、処理Ｂ系、処理Ｓ系を実行可能なデータ分析装置に関する。
【００３５】
処理Ｃ系においては、生成した新たな入力データ形式バリエーションと、分析パラメータとを使いながら、より適切な組み合わせの分析方式を評価結果から抽出する。また、その分析方式をデータベースにて管理して更新管理しながら、運用に必要な最低限度の分析方式を見つけつつ、他のより最適な分析方式を見つけて結果をデータベースに登録し、より適切な知識モデルを抽出する。
【００３６】
処理Ｂ系においては、入力データトレンドの変更が精度評価結果から確認され始めた場合に、分析方式を登録データベースから選択し直して適切な知識モデルを抽出して、知識モデルの運用に反映させる。
【００３７】
処理Ｓ系においては、精度評価結果をもとに処理Ｃ系と処理Ｂ系とを切り替える。
【００３８】
第２の実施形態は、処理Ｃ系、処理Ｂ系及び処理Ｓ系を実行可能な並列分散環境を有するデータ分析システムに関する。このデータ分析システムは、処理Ｂ系及び処理Ｃ系を選択的に実行可能な複数の計算機を有し、前述したデータ分析装置が各計算機を制御する。すなわち、第２の実施形態のデータ分析装置は、精度評価結果に基づき、処理Ｃ系と処理Ｂ系との実行比率を動的に変更するように各計算機を制御し、より高精度な分析運用を実現する。
【００３９】
以上が各実施形態の概要である。続いて、各実施形態を具体的に説明する。なお、以下の各装置は、それぞれハードウェア構成、又はハードウェア資源とソフトウェアとの組合せ構成のいずれでも実施可能となっている。組合せ構成のソフトウェアとしては、予めネットワーク又は記憶媒体から各コンピュータにインストールされ、対応する装置の機能を実現させるためのプログラムが用いられる。
【００４０】
＜第１の実施形態＞
図１は第１の実施形態に係るデータ分析装置の構成を示す模式図である。このデータ分析装置は、目的変数と目的変数に対する説明変数の候補である各変数とを有する入力データの形式を加工して分析対象データを生成し、分析対象データを分析して目的変数を各変数に基づいて示す知識モデルを生成し、知識モデルを新規の入力データの各変数に運用して新規の目的変数を得るための装置である。
【００４１】
データ分析装置は、具体的には、入力データ記憶部１、方式リスト記憶部２、形式バリエーション生成部３、分析パラメータ方式生成部４、入力データ加工部５、分析方式及び知識モデル管理部６、分析実行管理部７、分析実行部８、分析結果評価部９、運用実行管理部１０、運用実行部１１及び運用結果評価部１２を備えている。
【００４２】
ここで、入力データ記憶部１は、分析対象データを一時的に記憶する。分析対象データは、例えば、ＣＳＶ（comma-separated value）形やキーバリュー（Key Value）形式等々の特定の形式に依存しない。
【００４３】
方式リスト記憶部２は、分析方式に関する情報を記憶している。分析方式に関する情報は、図２乃至図４に示すように、例えば、分析方式リストテーブルＴ１、形式バリエーション候補設定リストＬ１及び分析パラメータ方式設定リストＬ２がある。但し、各設定リストＬ１，Ｌ２は、必須ではなく、省略してもよい。例えば、各設定リストＬ１，Ｌ２は、各リストＬ１，Ｌ２の設定内容が各生成部３，４に予め定められる変形例により、省略可能となっている。
【００４４】
分析方式リストテーブルＴ１は、図２に示すように、優先順位、分析方式ＩＤ、入力データの形式バリエーション、入力データ期間、分析アルゴリズム名、分析パラメータ、知識モデル名、知識モデル精度、知識モデル精度取得日時、運用精度、及び運用精度取得日時を互いに関連付けて記述している。但し、例えば、優先順位、分析方式ＩＤ、入力データ期間、知識モデル精度取得日時、運用精度及び運用精度取得日は、必須ではなく、省略してもよい。詳しくは、分析方式ＩＤ、入力データ期間、知識モデル精度取得日時及び運用精度取得日は、分析実行による知識モデルの生成、分析結果評価による知識モデル精度の算出、運用実行による運用実行結果の生成、運用結果評価による運用精度の算出に直接用いないことから、省略可能となっている。優先順位は、知識モデル精度の順位で代用される変形例により、省略可能となっている。運用精度は、分析方式リストテーブルＴ１に記述せず、算出した運用精度を用いて処理Ｓ４，Ｙ２を実行する変形例により、分析方式リストテーブルＴ１から省略可能となっている。
【００４５】
優先順位は、運用実行部１１にて利用する分析方式の優先順位を示しており、知識モデル精度に基づいて更新される。補足すると、優先順位は、知識モデルの生成時の精度の順位を示している。
【００４６】
入力データの形式バリエーションは、分析用の入力データの組み合わせ要素を示している。組み合わせ要素は、外部から入力されたデータの他に、新たに用意する要素（例、週平均）も含まれる。補足すると、入力データの形式バリエーションは、入力データ加工部５により加工された形式を示している。
【００４７】
入力データ期間は、分析実行部８にて分析に利用するデータの生成期間を示している。
【００４８】
分析アルゴリズム名（分析パラメータグループ）は、分析実行部８にて分析実行する際に用いられる分析アルゴリズムの名称を示している。
【００４９】
分析パラメータ（分析パラメータグループ）は、分析実行部８にて分析アルゴリズムを使用して分析する際に用いられるパラメータを示している。分析パラメータとしては、例えば、アソシエーション分析における深さ及び閾値などが適宜、使用可能となっている。
【００５０】
知識モデル名は、分析実行部８にて生成した知識モデルを識別する名前を示している。
【００５１】
知識モデル精度は、知識モデルの生成時の精度を示しており、分析結果評価部９にて得られる。
【００５２】
知識モデル精度取得日時は、知識モデル精度を取得（生成）した日時を示している。
【００５３】
運用精度は、分析実行部８にて生成した知識モデルを運用実行部１１にて運用した結果を、運用結果評価部１２にて評価した結果を示している。補足すると、運用精度は、知識モデルの運用時の精度を示している。
【００５４】
運用精度取得日時は、運用精度を取得した日時を示している。
【００５５】
形式バリエーション候補設定リストＬ１は、図３に示すように、入力データの形式バリエーションの候補を示す項目と、値とを互いに関連付けて設定している。この例では、項目のグループを示す列毎に、バリエーションの方式が設定される。この例では、時、場所の２グループの項目の場合を示している。組み合わせに用いる方式は、各列のグループ毎に１つを基本とする。例えば、“時”グループの“３日平均”と、“場所”グループの“国平均”とは組み合わせに用いてもよい。これに対し、“時”グループの“３日平均”と“週平均”とは、基本的に、組み合わせに用いない。補足すると、形式バリエーション候補設定リストＬ１は、形式バリエーションの候補である複数の形式バリエーション候補が記述されている。
【００５６】
分析パラメータ方式設定リストＬ２は、図４に示すように、分析アルゴリズム名、項目及び値を互いに関連付けて記述している。
【００５７】
分析アルゴリズム名は、ユーザが設定する分析アルゴリズムの名称を示している。補足すると、分析パラメータ方式設定リストＬ２内の分析アルゴリズム名は、（分析方式リストテーブルＴ１内の分析アルゴリズム名の候補である）分析アルゴリズム名候補である。
【００５８】
項目は、設定した分析アルゴリズム名の分析アルゴリズムに用いるパラメータ項目の名称を示している。
【００５９】
値は、設定したパラメータ項目のパラメータのふり幅（範囲）を示している。補足すると、この値（範囲）は、（分析方式リストテーブルＴ１内の分析パラメータの候補である）分析パラメータの範囲である。
【００６０】
形式バリエーション生成部３は、形式バリエーション候補設定リストＬ１に基づいて、方式リスト記憶部２の分析方式リストテーブルＴ１にない組み合わせの入力データ形式バリエーションを生成する。生成する際、方式リスト記憶部２の形式バリエーション候補設定リストＬ１を加工処理用に参照する。詳しくは、形式バリエーション生成部３は、入力データ記憶部１内の元データと形式バリエーション候補設定リストＬ１に基づいて加工生成されたデータを組み合わせて生成する。例えば、加工処理を含み、昇順の初期設定がされ、外部からの素の入力データの項目と、加工形式の項目の数が計ｍ個存在して組み合わせ数の制限がｎ個の場合は、ｍ個以下の項目のうち、ｎ個以下の組み合わせを生成する。
【００６１】
分析パラメータ方式生成部４は、分析パラメータ方式設定リストＬ２に基づいて、方式リスト記憶部２の分析方式リストテーブルＴ１には存在しない組み合わせの新たな分析パラメータと分析アルゴリズム名を生成する。
【００６２】
分析パラメータ方式生成部４は、例えば、昇順に初期設定され、且つアソシエーション分析アルゴリズムで深さ１、２、３の場合までが分析方式リストテーブルＴ１に存在している場合、次の深さ４を抽出するように生成していく。
【００６３】
入力データ加工部５は、分析方式及び知識モデル管理部６から指定された入力データバリエーション生成情報をもとに入力データを加工し、入力データから（指定された形式バリエーションの）分析対象データを生成する。形式バリエーションの分析対象データの例としては、入力データを一週間平均の形式に加工した分析対象データや、一ヶ月平均の形式に加工した分析対象データがある。
【００６４】
分析方式及び知識モデル管理部６は、本システムの中央管理機能部である。分析方式及び知識モデル管理部６は、入力データ加工部５から出力された分析対象データと、方式リスト管理から出力された優先順位の高い分析方式を取得して分析実行管理部７に送る。そして、分析方式及び知識モデル管理部６は、分析結果評価部９や運用結果評価部１２から出力された評価結果を取得して、方式リスト記憶部２に記憶する。
【００６５】
また、分析方式及び知識モデル管理部６は、新規分析方式抽出のために、形式バリエーション生成部３と分析パラメータ方式生成部４を使用して方式リスト記憶部２の分析方式リストテーブルＴ１にはない方式を抽出し（形式バリエーション生成部３の抽出内容と分析パラメータ方式生成部４の抽出内容のどちらを優先して扱うかはシステムの初期設定で指定する）、結果を方式リスト記憶部２に記憶するとともに、入力データ加工部５に送る。
【００６６】
このような分析方式及び知識モデル管理部６は、具体的には、以下の各機能(f6-1)〜(f6-12)をもっている。
【００６７】
(f6-1)  形式バリエーション生成部３により生成された形式バリエーションを入力データ加工部５に指定する第１指定機能。但し、第１指定機能は、必須ではなく、省略してもよい。例えば、第１指定機能は、形式バリエーション生成部３が形式バリエーションを、分析方式及び知識モデル管理部６を介さずに、入力データ加工部５に指定する変形例により、省略可能となっている。
【００６８】
(f6-2)  形式バリエーション生成部３により生成された形式バリエーションと、分析パラメータ方式生成部４により生成された分析アルゴリズム名及び分析パラメータとを分析方式リストテーブルＴ１に書込む第１書込機能。
【００６９】
(f6-3)  第１書込機能により書込まれた形式バリエーション、分析アルゴリズム名及び分析パラメータを含む第１分析実行情報を分析実行管理部７に通知する第１通知機能。なお、第１通知機能は、必須ではなく、省略してもよい。例えば、第１通知機能は、第１書込機能が形式バリエーション、分析アルゴリズム名及び分析パラメータを、第１分析実行情報を用いずに、分析実行管理部７又は分析実行部８に送出する変形例により、省略可能となっている。
【００７０】
(f6-4)  第１書込機能により書込まれた形式バリエーション、分析アルゴリズム名及び分析パラメータに関連付けて、分析結果評価部９により評価した知識モデルの知識モデル精度及び知識モデル名を分析方式リストテーブルＴ１に書込む第２書込機能。
【００７１】
(f6-5)  第２書込機能により書込まれた知識モデル精度に基づいて、分析方式リストテーブルＴ１内の優先順位の値を更新する優先順位更新機能。但し、優先順位更新機能は、前述同様に、優先順位が省略可能なことから、省略可能となっている。
【００７２】
(f6-6)  更新の後、分析方式リストテーブルＴ１内で最高の優先順位に関連付けられた知識モデル名を読み出し、当該知識モデル名を含む運用実行情報を運用実行管理部１０に通知する第１読出機能。第１読出機能は、最高の優先順位や運用実行情報を省略した変形例により、省略可能となっている。
【００７３】
(f6-7)  運用結果評価部１２により算出された運用精度を、運用時の知識モデルの知識モデル名に関連付けて分析方式リストテーブルＴ１に書込む第３書込機能。第３書込機能は、前述同様に、分析方式リストテーブルＴ１に運用精度を記述しない変形例により、省略可能となっている。
【００７４】
(f6-8)  第３書込機能により書込まれた運用精度が、分析方式リストテーブルＴ１内で当該運用精度に関連付けられた知識モデル精度よりも低下したか否かを判定する第１判定機能。第１判定機能は、分析方式リストテーブルＴ１に優先順位と運用精度を記述しない変形例の場合、「運用結果評価部１２により算出された運用精度が最高の知識モデル精度よりも低下したか否かを判定する機能」と変形可能となっている。
【００７５】
(f6-9)  この判定の結果、低下していない場合、形式バリエーション生成部３、第１指定機能(f6-1)、入力データ加工部５、分析パラメータ方式生成部４、第１書込機能(f6-2)、第１通知機能(f6-3)、第１分析実行手段、分析結果評価部９、第２書込機能(f6-4)及び優先順位更新機能(f6-5)を再実行するように、形式バリエーション生成部３及び分析パラメータ方式生成部４を再起動する再起動機能。再起動機能は、形式バリエーション生成部３及び分析パラメータ方式生成部４を再起動すればよいので、「形式バリエーション生成部３、第１指定機能(f6-1)、入力データ加工部５、分析パラメータ方式生成部４、第１書込機能(f6-2)、第１通知機能(f6-3)、第１分析実行手段、分析結果評価部９、第２書込機能(f6-4)及び優先順位更新機能(f6-5)を再実行するように、」を省略してもよい。
【００７６】
(f6-10)  判定の結果、低下した場合には、分析方式リストテーブルＴ１内で最高の優先順位に関連付けられた形式バリエーション及び知識モデル名を読み出す第２読出機能。第１判定機能は、分析方式リストテーブルＴ１に優先順位を記述しない変形例の場合、「最高の知識モデル精度に関連付けられた形式バリエーションを読み出す機能」と変形可能となっている。なお、知識モデル名は、必ずしも分析リストテーブルＴ１から読み出す必要はない。
【００７７】
(f6-11)  第２読出機能に読み出された形式バリエーションを入力データ加工部５に指定することにより、入力データ加工部５から新規の分析対象データを得る第２指定機能。第２指定機能は、第１指定機能を省略する変形例に伴い、指定機能と読替えてもよい。
【００７８】
(f6-12)  この新規の分析対象データと、第２読出機能に読み出された知識モデル名とを含む第２分析実行情報を分析実行管理部７に通知する第２通知機能。なお、第２通知機能は、必須ではなく、省略してもよい。例えば、第２通知機能は、第２読出機能が知識モデル名を読み出さず、第２指定機能が新規の分析対象データを、第２通知機能を用いずに分析実行管理部７又は分析実行部８に送出する変形例により、省略可能となっている。
【００７９】
分析実行管理部７は、分析方式及び知識モデル管理部６から出力された分析対象データ、分析方式をもとに、分析実行部８に対する分析実行を管理する。なお、分析実行管理部７は、分析実行部８に対してエラー時のリトライ等の管理をしない場合、省略可能となっている。
【００８０】
分析実行部８は、分析実行管理部７から出力されたデータをもとに分析処理する。補足すると、分析実行管理部７及び分析実行部８は、分析対象データ、形式バリエーション、分析アルゴリズム名及び分析パラメータを含む第１分析実行情報に基づいて、当該分析対象データの分析を実行する第１分析実行手段を構成している。また、分析実行管理部７及び分析実行部８は、新規の分析対象データと、知識モデル名とを含む第２分析実行情報に基づいて分析を実行し、当該分析の実行結果である知識モデルを分析結果評価部９に送出する第２分析実行手段を構成している。第２分析実行手段は、第２読出機能が知識モデル名を読み出さず、また、第２分析実行情報を省略した変形例の場合、「新規の分析対象データと、運用時の知識モデル名とに基づいて分析を実行し、当該分析の実行結果である知識モデルを分析結果評価部９に送出する第２分析実行手段」と変形可能となっている。
【００８１】
分析結果評価部９は、分析実行部８から出力された分析結果を評価する。補足すると、分析結果評価部９は、分析の実行結果である知識モデルを評価し、当該知識モデルの精度を示す知識モデル精度を算出する。
【００８２】
運用実行管理部１０は、分析方式及び知識モデル管理部６から出力された情報をもとに運用実行部１１の実行を管理する。なお、運用実行管理部１０は、運用実行部１１に対してエラー時のリトライ等の管理をしない場合、省略可能となっている。
【００８３】
運用実行部１１は、運用実行管理部１０から指定された知識モデルを使用して知識処理する。運用実行部１１としては、例えば、ＣＥＰ（Complex Event Processing：複合イベント処理）の機能部などが相当する。補足すると、運用実行管理部１０及び運用実行部１１は、分析方式及び知識モデル管理部６から通知された運用実行情報内の知識モデル名の知識モデルに基づいて、運用を実行する運用実行手段を構成している。運用実行手段は、優先順位や運用実行情報を省略した変形例の場合、「第２書込機能による書込みの後、分析方式リストテーブルＴ１内で最高の知識モデル精度に関連付けられた知識モデル名の知識モデルに基づいて、新規の入力データの運用を実行する運用実行手段」と変形可能となっている。
【００８４】
運用結果評価部１２は、運用実行部１１から出力された結果をもとに、運用結果を評価する。補足すると、運用結果評価部１２は、運用の実行結果である目的変数を評価し、当該運用時の知識モデルの精度を示す運用精度を算出する。
【００８５】
次に、以上のように構成されたデータ分析装置の動作を図５のフローチャートを用いて説明する。このデータ分析装置は、処理Ａ系（入力受付処理）、処理Ｃ系（新規方式生成処理）及び処理Ｓ系（切替え処理）を順次、実行する。その後、データ分析装置は、処理Ｓ系の結果に応じた処理Ｃ系又は処理Ｂ系（既存方式改良処理）と、処理Ｓ系とを繰り返し実行する。
【００８６】
始めに、データ分析装置は、処理Ａ１〜Ａ２からなる処理Ａ系を実行する。
【００８７】
処理Ａ１において、例えば、図示しない通信インターフェースは、外部のデータ収集装置から入力データを受信し、当該入力データを入力データ記憶部１に書込む。
【００８８】
処理Ａ２において、入力データ加工部５は、入力データ記憶部１内の入力データを読み出す。
【００８９】
これにより、データ分析装置は、処理Ａ系の実行を終了する。
【００９０】
続いて、データ分析装置は、処理Ｃ１〜Ｃ５からなる処理Ｃ系を実行する。
【００９１】
処理Ｃ１において、分析方式及び知識モデル管理部６は、形式バリエーション生成部３を起動する。形式バリエーション生成部３は、方式リスト記憶部２内の分析方式リストテーブルＴ１にはない入力データ形式バリエーションを形式バリエーション候補設定リストＬ１から生成し、生成結果を分析方式及び知識モデル管理部６に送出する。
【００９２】
同様に、分析方式及び知識モデル管理部６は、分析パラメータ方式生成部４を起動する。分析パラメータ方式生成部４は、方式リスト記憶部２内の分析方式リストテーブルＴ１にはない組合せの分析アルゴリズム名及び分析パラメータを分析パラメータ方式設定リストＬ２から生成し、生成結果を分析方式及び知識モデル管理部６に送出する。
【００９３】
分析方式及び知識モデル管理部６は、生成した入力データ形式バリエーション、分析アルゴリズム名及び分析パラメータを方式リスト記憶部２内の分析方式リストテーブルＴ１に書込むと共に、当該入力データ形式バリエーションを示すバリエーション生成情報を入力データ加工部５に送出する。
【００９４】
処理Ｃ２において、入力データ加工部５は、このバリエーション生成情報に基づいて分析対象データを加工し、当該加工した分析対象データを分析方式及び知識モデル管理部６に送出する。
【００９５】
処理Ｃ３において、分析方式及び知識モデル管理部６は、処理Ｃ２にて加工された分析対象データと、処理Ｃ１にて書き込んだ分析方式リストテーブルＴ１内の分析アルゴリズム名及び分析パラメータとを含む分析実行情報を分析実行管理部７に通知する。
【００９６】
処理Ｃ４において、分析実行管理部７は、この分析実行情報を分析実行部８に送出し、分析実行部８による分析実行を管理する。分析実行部８は、送出された分析実行情報に基づいて、分析対象データの分析を実行し、分析によって得られた知識モデルを分析結果評価部９に送出する。
【００９７】
処理Ｃ５において、分析結果評価部９は、この知識モデルの精度を評価し、得られた知識モデル精度及び知識モデル精度取得日時を分析方式及び知識モデル管理部６に送出する。分析方式及び知識モデル管理部６は、この知識モデル精度及び知識モデル精度取得日時を方式リスト部２の分析方式リストテーブルＴ１に書込む。ここで、知識モデル精度としては、例えば、適合率又は再現率が使用可能となっている。
【００９８】
これにより、データ分析装置は、処理Ｃ系の実行を終了する。
【００９９】
続いて、データ分析装置は、処理Ｓ１〜Ｓ４からなる処理Ｓ系を実行する。
【０１００】
処理Ｓ１において、分析方式及び知識モデル管理部６は、方式リスト記憶部２内の分析方式リストテーブルＴ１から１位を示す優先順位に関連付けられた知識モデル名を読出し、当該知識モデル名を含む運用実行情報を運用実行管理部１０に通知する。
【０１０１】
処理Ｓ２において、運用実行管理部１０は、この運用実行情報を運用実行部１１に送出し、運用実行部１１による運用実行を管理する。運用実行部１１は、送出された運用実行情報に基づいて入力データの運用を実行し、運用実行結果を分析結果評価部９に送出する。
【０１０２】
処理Ｓ３において、運用結果評価部１２は、この運用実行結果の精度を評価し、得られた運用精度及び運用精度取得日時を分析方式及び知識モデル管理部６に送出する。分析方式及び知識モデル管理部６は、運用結果評価部１２から受けた運用精度及び運用精度取得日時を方式リスト部２の分析方式リストテーブルＴ１に書込む。ここで、運用精度としては、例えば、適合率又は再現率が使用可能となっている。
【０１０３】
処理Ｓ４において、分析方式及び知識モデル管理部６は、処理Ｓ３にて書込んだ運用精度が分析方式リストテーブルＴ１内の知識モデル精度よりも低下したか否かを判定する。
【０１０４】
この判定の結果、運用精度が知識モデル精度よりも低下した場合、例えば、入力データの傾向が知識モデル取得時から変化したことにより、以前の知識モデルによる運用に支障が生じている状況である。この状況では早急に、現在運用中の知識モデルをより精度の高い知識モデルに切り替える必要がある。従って、早急に既存方式の精度を高めるための処理Ｂ系を選択する。
【０１０５】
一方、処理Ｓ４の判定の結果、運用精度が知識モデル精度よりも低下しない場合（同値の場合を含む）、例えば、以前の知識モデルによる運用に支障がない状況である。この状況では、早急な対応が不要であることから、より高い精度の知識モデルを新規に生成するための時間の余裕がある。従って、処理Ｂ系よりも時間を要するものの、より精度の高い新規方式生成のための処理Ｃ系を選択する。
【０１０６】
これにより、データ分析装置は、処理Ｓ系の実行を終了する。
【０１０７】
以下、データ分析装置は、処理Ｓ系の結果に応じた処理Ｃ系又は処理Ｂ系と、処理Ｓ系とを繰り返し実行する。
【０１０８】
なお、処理Ｃ系を実行する場合の動作は前述したので、以下に、処理Ｂ系を実行する場合の動作を述べる。
【０１０９】
データ分析装置は、処理Ｂ１〜Ｂ３からなる処理Ｂ系を実行する。
【０１１０】
処理Ｂ１において、分析方式及び知識モデル管理部６は、方式リスト記憶部２内の分析方式リストテーブルＴ１から１位を示す優先順位に関連付けられた入力データ形式バリエーション及び知識モデル名を読出す。
【０１１１】
分析方式及び知識モデル管理部６は、当該入力データ形式バリエーションを示すバリエーション生成情報を入力データ加工部５に送出する。
【０１１２】
入力データ加工部５は、このバリエーション生成情報に基づいて分析対象データを加工し、当該加工した分析対象データを分析方式及び知識モデル管理部６に送出する。ここで、加工した分析対象データは、新規に取得した入力データが加工されたものであり、入力データの傾向の変化を反映している。
【０１１３】
分析方式及び知識モデル管理部６は、当該加工された分析対象データと、当該読み出した知識モデル名とを分析実行管理部７に通知する。これは、傾向が変化した分析対象データに対し、既存の知識モデル名が示す知識モデルを修正するための通知である。
【０１１４】
分析実行管理部７は、この分析対象データ及び知識モデル名を分析実行部８に送出し、分析実行部８による分析実行を管理する。分析実行部８は、送出された分析対象データ及び知識モデル名に基づいて、分析対象データの分析を実行し、分析によって得られた知識モデルを分析結果評価部９に送出する。
【０１１５】
処理Ｂ２において、分析結果評価部９は、この知識モデルの精度を評価し、得られた知識モデル精度及び知識モデル精度取得日時を分析方式及び知識モデル管理部６に送出する。ここで、知識モデル精度としては、例えば、適合率又は再現率が使用可能となっている。
【０１１６】
処理Ｂ３において、分析方式及び知識モデル管理部６は、この知識モデル精度及び知識モデル精度取得日時を方式リスト部２の分析方式リストテーブルＴ１に書込む。
【０１１７】
これにより、データ分析装置は、処理Ｂ系の実行を終了する。
【０１１８】
続いて、データ分析装置は、処理Ｓ系を実行する。しかる後、データ分析装置は、処理Ｓ系の結果に応じた処理Ｃ系又は処理Ｂ系と、処理Ｓ系とを繰り返し実行する。
【０１１９】
上述したように本実施形態によれば、分析パラメータと入力データ形式とを組み合わせた方式に基づく知識モデルを運用し、運用精度が低い場合には、入力データと既存の方式に基づいて知識モデルを生成し直し、運用精度が低くない場合には、入力データと新規の方式に基づいて知識モデルを生成する構成により、分析パラメータと入力データ形式との最適な組み合わせを利用できると同時に、入力データの傾向が変化しても精度を維持することができる。
【０１２０】
すなわち、従来の３つの課題を同時解決でき、既存方式を改良する処理Ｂ系と新規方式を生成する処理Ｃ系とを相互作用させて精度向上させ、様々な組み合わせを考慮した高精度な知識モデルを抽出することができる。
【０１２１】
また、分析結果を利用した運用を早急に開始でき、かつ、運用結果の精度を継続的・自動的に向上させることができる。
【０１２２】
なお、本実施形態は、前述したように、各設定リストＬ１，Ｌ２を省略し、テーブルＴ１内の優先順位や運用精度等を省略し、分析方式及び知識モデル管理部６内の第１指定機能と各通知機能と各読出機能、分析実行管理部７、運用実行管理部１０を省略した変形例とすることも可能である。このような変形例は、以下のように動作する。
【０１２３】
方式リスト記憶部２は、分析方式リストテーブルＴ１を記憶している。分析方式リストテーブルＴ１は、形式バリエーション、分析アルゴリズム名、分析パラメータ、知識モデル名及び知識モデル精度を互いに関連付けて記述する。
【０１２４】
形式バリエーション生成部３は、所定の複数の形式バリエーション候補に基づいて、分析方式リストテーブルＴ１に記憶されていない組合せの形式バリエーションを生成する。
【０１２５】
入力データ加工部５は、生成された形式バリエーションに基づいて、入力データの形式を加工して分析対象データを生成する。
【０１２６】
分析パラメータ方式生成部４は、所定の分析アルゴリズム名候補、及び分析パラメータの範囲に基づいて、分析方式リストテーブルＴ１に記憶されていない組合せの分析アルゴリズム名及び分析パラメータを生成する。
【０１２７】
分析方式及び知識モデル管理部６は、生成された形式バリエーションと、生成された分析アルゴリズム名及び分析パラメータとを分析方式リストテーブルＴ１に書込む。
【０１２８】
分析実行部８は、書込まれた形式バリエーション、分析アルゴリズム名及び分析パラメータに基づいて、分析対象データの分析を実行する。
【０１２９】
分析結果評価部９は、分析の実行結果である知識モデルを評価して知識モデル精度を算出する。
【０１３０】
分析方式及び知識モデル管理部６は、書込まれた形式バリエーション、分析アルゴリズム名及び分析パラメータに関連付けて、評価した知識モデルの知識モデル精度及び知識モデル名を分析方式リストテーブルＴ１に書込む。
【０１３１】
運用実行部１１は、当該書込みの後、分析方式リストテーブルＴ１内で最高の知識モデル精度に関連付けられた知識モデル名の知識モデルに基づいて、新規の入力データの運用を実行する。
【０１３２】
運用結果評価部１２は、運用の実行結果を評価して運用精度を算出する。
【０１３３】
分析方式及び知識モデル管理部６は、算出された運用精度が最高の知識モデル精度よりも低下したか否かを判定する。
【０１３４】
この判定の結果、低下していない場合、分析方式及び知識モデル管理部６は、形式バリエーション生成部３及び分析パラメータ方式生成部４を再起動する。
【０１３５】
一方、判定の結果、低下した場合には、分析方式及び知識モデル管理部６は、最高の知識モデル精度に関連付けられた形式バリエーションを入力データ加工部５に指定することにより、入力データ加工部５から新規の分析対象データを得る。
【０１３６】
分析実行部８は、新規の分析対象データと、運用時の知識モデル名とに基づいて分析を実行し、当該分析の実行結果である知識モデルを分析結果評価部９に送出する。
【０１３７】
このような変形例としても、第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。また、この変形例は、以下の第２の実施形態についても同様に適用することができる。
【０１３８】
＜第２の実施形態＞
図６は第２の実施形態に係るデータ分析装置を備えたデータ分析システムの構成を示す模式図であり、図１と略同一部分には同一符号を付して重複した説明を省略し、ここでは異なる部分について主に述べる。
【０１３９】
第２の実施形態は、第１の実施形態の変形例であり、運用精度に応じて処理Ｂ系と処理Ｃ系との実行比率を調整しつつ、処理Ｂ系と処理Ｃ系とを並列に実行する構成となっている。
【０１４０】
具体的には、データ分析装置は、図１に示した構成に対し、処理Ｂ系と処理Ｃ系との実行比率を調整するための並列実行関連情報記憶部１３及び並列実行管理部１４を更に備えている。データ分析システムは、図６に示したデータ分析装置と、図６の破線ｐ１，ｐ２で示した入力データ加工部５、分析実行管理部７、分析実行部８、運用実行管理部１０及び運用実行部１１を有する複数の計算機とを更に備えている。各計算機は、並列実行管理部１４に管理され、処理Ｂ系又は処理Ｃ系に関する各部５，７，８と、処理Ｓ１，Ｓ２に関する各部１０，１１とを選択的に実行可能となっている。
【０１４１】
これに伴い、方式リスト記憶部２はユーザ設定閾値テーブルＴ２を更に記憶している。
【０１４２】
ユーザ設定閾値テーブルＴ２は、知識モデル精度下限値及び運用精度下限値を互いに関連付けて記述している。
【０１４３】
知識モデル精度下限値は、ユーザが設定する知識モデル精度の下限値を示している。
【０１４４】
運用精度下限値は、ユーザが設定する運用精度の下限値を示している。
【０１４５】
並列実行関連情報記憶部１３は、並列実行比率を調整しながら知識モデル生成、運用をするための情報が記憶されている。この例では、並列実行関連情報記憶部１３内の情報は、並列実行関連情報テーブルＴ３である。
【０１４６】
並列実行関連情報テーブルＴ３は、マシン名、利用状況、利用方式種別、分析方式ＩＤ及び知識モデル名を互いに関連付けて記述している。
【０１４７】
マシン名は、並列処理を実行する計算機（マシン）を識別する名称を示している。
【０１４８】
利用状況は、計算機の現在の利用状況を示している。利用状況は、ジョブ投入されている場合には“利用中”となり、ジョブ投入されていない場合には“空き”となる。
【０１４９】
利用方法種別は、「既存方式を用いた知識モデル生成」（処理Ｂ系）又は「新規方式を用いた知識モデル生成」（処理Ｃ系）といった各計算機の利用方式の種別を示している。
【０１５０】
分析方式ＩＤは、当該計算機のジョブで利用されている分析方式ＩＤを示している。
【０１５１】
知識モデル名は、当該計算機のジョブで利用されている知識モデル名を示している。
【０１５２】
これに伴い、分析方式及び知識モデル管理部６は、前述した機能(f6-1)〜(f6-12)に加え、以下の各機能(f6-13)〜(f6-15)を更に備えている。
【０１５３】
(f6-13)  第３書込機能(f6-7)により書込まれた運用精度に関連付けられた知識モデル精度を分析方式リストテーブルＴ１から読出す第３読出機能。
【０１５４】
(f6-14)  第３書込機能(f6-7)により書込まれた運用精度が運用精度下限値よりも低いか否かを判定する第２判定機能。
【０１５５】
(f6-15)  第３読出機能に読み出された知識モデル精度が知識モデル精度下限値よりも低いか否かを判定する第３判定機能。
【０１５６】
一方、並列実行管理部１４は、並列実行関連情報記憶部１３内の並列実行関連情報テーブルＴ３を参照し、各計算機の並列処理を管理する。
【０１５７】
補足すると、並列実行管理部１４は、以下の各機能(f14-1)〜(f14-6)をもっている。
【０１５８】
(f14-1)  各部５，７，８，１０，１１と同一の各部５，７，８，１０，１１を備えた複数の計算機に通信可能な通信機能。
【０１５９】
(f14-2)  第２判定機能(f6-14)の判定結果が低い場合で、第３判定機能(f6-15)の判定結果が否の場合には、各計算機の利用方式種別のうち、入力データ加工部５、第２分析実行手段及び運用実行手段に関する既存方式種別の設定を可能な限り増加させるように更新する第１更新手段と、
(f14-3)  第２判定機能(f6-14)の判定結果が低い場合で、第３判定機能(f6-15)の判定結果が低い場合には、各計算機の利用方式種別のうち、入力データ加工部５、第１分析実行手段及び運用実行手段に関する新規方式種別の設定を増加させるように更新する第２更新手段と、
(f14-4)  第２判定機能(f6-14)の判定結果が否の場合で、第３判定機能(f6-15)の判定結果が否の場合には、各計算機の利用方式種別のうち、既存方式種別の設定を増加させるように更新する第３更新手段と、
(f14-5)  第２判定機能(f6-14)の判定結果が否の場合で、第３判定機能(f6-15)の判定結果が低い場合には、各計算機の利用方式種別のうち、新規方式種別の設定を増加させるように更新する第４更新手段と、
(f14-6)  設定の更新後、並列実行関連情報テーブルＴ３内の利用方式種別に関する各手段の実行指示を通信機能(f14-1)により各計算機に送出する実行指示機能。
【０１６０】
次に、以上のように構成されたデータ分析システムの動作を図９のフローチャートを用いて説明する。なお、第１実施形態で述べた動作については説明を省略する。
【０１６１】
いま、データ分析装置は、前述同様に、処理Ａ系、処理Ｃ系、処理Ｓ１，Ｓ２を実行したとする。
【０１６２】
図９に示す処理Ｓ３’において、運用結果評価部１２は、処理Ｓ２により送出された運用実行結果の精度を評価し、得られた運用精度及び運用精度取得日時を分析方式及び知識モデル管理部６に送出する。分析方式及び知識モデル管理部６は、運用結果評価部１２から受けた運用精度及び運用精度取得日時を方式リスト部２の分析方式リストテーブルＴ１に書込む。
【０１６３】
処理Ｙ１において、分析方式及び知識モデル管理部６は、方式リスト記憶部２内のユーザ設定閾値テーブルＴ２から運用精度下限値及び知識モデル精度下限値を読み出す。また、分析方式及び知識モデル管理部６は、方式リスト記憶部２内の分析方式リストテーブルＴ１から知識モデル精度を読み出す。
【０１６４】
処理Ｙ２において、分析方式及び知識モデル管理部６は、処理Ｓ３’により受けた運用精度が運用精度下限値より低いか否かを判定する。
【０１６５】
処理Ｙ３において、Ｙ２の判定の結果が低い場合には、分析方式及び知識モデル管理部６は、知識モデル精度が知識モデル精度下限値より低いか否かを判定する。
【０１６６】
処理Ｙ４において、Ｙ３の判定の結果が否の場合（高い又は同値の場合）には、分析方式及び知識モデル管理部６は、利用種別“既存方式を用いた知識モデル生成”及び実行比率“最大に増加”を並列実行管理部１４に送出する。並列実行管理部１４は、この利用種別及び実行比率に基づいて、例えば、利用状況“利用中”、利用方式種別“既存方式を用いた知識モデル生成”、分析方式ＩＤ“M008”及び知識モデル名“B_20110301”の設定を“最大に増加”させるように、並列実行関連情報テーブルＴ３の設定を更新する。なお、利用方式種別“既存…”の実行比率は、利用方式種別“既存…”の行数（マシン台数）／（利用方式種別“既存…”の行数＋利用方式種別“新規…”の行数）で表される。
【０１６７】
処理Ｙ５において、Ｙ３の判定の結果が低い場合には、分析方式及び知識モデル管理部６は、利用種別“新規方式を用いた知識モデル生成”及び実行比率“増加”を並列実行管理部１４に送出する。並列実行管理部１４は、この利用種別及び実行比率に基づいて、例えば、利用状況“利用中”及び利用方式種別“新規方式を用いた知識モデル生成”、分析方式ＩＤ“空欄”及び知識モデル名“空欄”の設定を“増加”するように、並列実行関連情報テーブルＴ３の設定を更新する。なお、利用方式種別“新規…”の実行比率は、利用方式種別“新規…”の行数（マシン台数）／（利用方式種別“既存…”の行数＋利用方式種別“新規…”の行数）で表される。
【０１６８】
一方、処理Ｙ６において、Ｙ２の判定の結果が否の場合（高い又は同値の場合）には、分析方式及び知識モデル管理部６は、知識モデル精度が知識モデル精度下限値より低いか否かを判定する。
【０１６９】
処理Ｙ７において、Ｙ６の判定の結果が否の場合（高い又は同値の場合）には、処理Ｙ４と同様の処理を実行する。但し、実行比率は“増加”であり、並列実行関連情報テーブルＴ３の設定も“増加”させるように更新する。
【０１７０】
処理Ｙ８において、Ｙ３の判定の結果が低い場合には、処理Ｙ５と同様の処理を実行する。
【０１７１】
処理Ｙ９において、並列実行管理部１４は、更新後の並列実行関連情報テーブルＴ３に基づいて、処理Ｂ系又は処理Ｃ系の並列実行を各計算機に指示する。
【０１７２】
しかる後、処理Ｓ１’において、分析方式及び知識モデル管理部６は、方式リスト記憶部２内の分析方式リストテーブルＴ１から１位を示す優先順位に関連付けられた知識モデル名を読出し、当該知識モデル名を含む運用実行情報を運用実行管理部１０に通知する。
【０１７３】
処理Ｓ２’において、運用実行管理部１０は、この運用実行情報を運用実行部１１に送出し、運用実行部１１による運用実行を管理する。運用実行部１１は、送出された運用実行情報に基づいて入力データの運用を実行し、運用実行結果を分析結果評価部９に送出する。
【０１７４】
続いて、データ分析装置は、図５に述べた処理Ｓ３へ移行する。処理Ｓ３の後、データ分析装置は、図５に述べた処理Ｓ１の結果に応じた処理Ｃ系又は処理Ｂ系と、処理Ｓ１，Ｓ２系とを実行する。図５に述べた処理Ｓ２の後、本実施形態の処理Ｓ３’に戻り、前述同様に処理を実行する。すなわち、第２の実施形態では、図５に述べた処理と、図９に述べた処理とを交互に繰り返し実行する。
【０１７５】
上述したように本実施形態によれば、運用精度が運用精度下限値よりも低いか否かを判定し、知識モデル精度が知識モデル精度下限値よりも低いか否かを判定し、これらの判定結果に基づいて、各計算機の利用方式種別のうち、新規方式種別又は既存方式種別の設定を増加する構成により、第１の実施形態の効果に加え、並列計算機環境にて新規方式種別及び既存方式種別の実行比率を自動的に変更しながら、より短時間、より高精度に高精度の知識モデルを抽出し、運用結果の精度を上げていくことができる。
【０１７６】
以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、分析パラメータと入力データ形式とを組み合わせた方式に基づく知識モデルを運用し、運用精度が低い場合には、入力データと既存の方式に基づいて知識モデルを生成し直し、運用精度が低くない場合には、入力データと新規の方式に基づいて知識モデルを生成する構成により、分析パラメータと入力データ形式との最適な組み合わせを利用できると同時に、入力データの傾向が変化しても精度を維持することができる。
【０１７７】
なお、上記の各実施形態に記載した手法は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、光磁気ディスク（ＭＯ）、半導体メモリなどの記憶媒体に格納して頒布することもできる。
【０１７８】
また、この記憶媒体としては、プログラムを記憶でき、かつコンピュータが読み取り可能な記憶媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であっても良い。
【０１７９】
また、記憶媒体からコンピュータにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）や、データベース管理ソフト、ネットワークソフト等のＭＷ（ミドルウェア）等が上記実施形態を実現するための各処理の一部を実行しても良い。
【０１８０】
さらに、各実施形態における記憶媒体は、コンピュータと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインターネット等により伝送されたプログラムをダウンロードして記憶または一時記憶した記憶媒体も含まれる。
【０１８１】
また、記憶媒体は１つに限らず、複数の媒体から上記の各実施形態における処理が実行される場合も本発明における記憶媒体に含まれ、媒体構成は何れの構成であっても良い。
【０１８２】
なお、各実施形態におけるコンピュータは、記憶媒体に記憶されたプログラムに基づき、上記の各実施形態における各処理を実行するものであって、パソコン等の１つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であっても良い。
【０１８３】
また、各実施形態におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって本発明の機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。
【０１８４】
なお、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【０１８５】
１…入力データ記憶部、２…方式リスト記憶部、３…形式バリエーション生成部、４…分析パラメータ方式生成部、５…入力データ加工部、６…分析方式及び知識モデル管理部、７…分析実行管理部、８…分析実行部、９…分析結果評価部、１０…運用実行管理部、１１…運用実行部、１２…運用結果評価部、１３…並列実行関連情報管理部、１４…並列実行管理部、Ｔ１…分析方式リストテーブル、Ｔ２…ユーザ設定閾値テーブル、Ｔ３…並列実行関連情報テーブル、Ｌ１…形式バリエーション候補設定リスト、Ｌ２…分析パラメータ方式設定リスト。
【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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