(57)【要約】  コントローラは、複数の参照データから第１の構成要素を抽出し、第１の構成要素を評価し、この評価に基づいて、第２の構成要素を複数の対象データの少なくとも一つから抽出し、第２の構成要素を評価し、第１の構成要素の評価結果と、第２の構成要素の評価結果と、に基づいて指標を生成し、生成された指標に基づいて、複数の対象データと所定の事案との関連性を評価する。
2016189605.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データを分析するデータ分析システムであって、
メモリと、入力制御装置と、コントローラと、を備え、
前記コントローラは、複数の対象データを序列化する指標を生成し、当該指標は、各対象データと所定の事案との関連性に対応するものであって、ユーザが前記入力制御装置を介して与えた入力に基づいて変化するものであり、
前記メモリは、前記複数の対象データを少なくとも一時的に記憶し、
前記入力制御装置は、
前記対象データに対するサンプルデータをユーザに提示し、
分類情報の入力を前記ユーザから受け付け、当該分類情報は、前記サンプルデータを分類するために前記入力に基づいて当該サンプルデータに対応付けられるものであり、
前記サンプルデータと前記ユーザから受け付けた分類情報との組み合わせを、参照データとして前記コントローラに提供し、
前記コントローラは、
複数の前記参照データを取得し、
当該複数の参照データから第１の構成要素を抽出し、当該第１の構成要素は、当該参照データの少なくとも一部を構成するものであり、
前記第１の構成要素が前記組み合わせに寄与する度合いを評価し、
当該評価された第１の構成要素と関連性を有する第２の構成要素を前記複数の対象データの少なくとも一つから抽出し、当該第２の構成要素は、当該対象データの少なくとも一部を構成するものであり、
当該第２の構成要素を評価し、
前記第２の構成要素の評価結果に基づいて前記指標を生成することによって、前記複数の対象データと前記所定の事案との関連性を評価する、
データ分析システム。
【請求項２】
前記コントローラは、前記第２の構成要素を前記参照データに含まれていない構成要素から設定する、請求項１記載のデータ分析システム。
【請求項３】
前記コントローラは、前記参照データに含まれる複数の構成要素夫々の前記評価の優劣に基づいて、当該複数の構成要素の中から前記第１の構成要素を決定する、請求項２記載のデータ分析システム。
【請求項４】
前記前記コントローラは、前記対象データに含まれる複数の構成要素の中から前記評価が最も高い構成要素を前記第１の構成要素として決定する、請求項３記載のデータ分析システム。
【請求項５】
前記コントローラは、前記第２の構成要素と前記第１の構成要素との間の前記関連性を所定の基準に基づいて設定し、当該基準に基づいて前記第２の構成要素を前記複数の対象データから抽出する、請求項１記載のデータ分析システム。
【請求項６】
前記コントローラは、前記第２の構成要素が前記第１の構成要素に対して共起関係にあること、類似語の関係にあること、及び、メタ情報を共通にする関係にあることの少なくとも一つに基づいて、当該第２の構成要素を抽出する、請求項５記載のデータ分析システム。
【請求項７】
前記コントローラは、前記複数の対象データに対して前記第２の構成要素が前記所定の関連性を有しながら存在する頻度に応じて当該第２の構成要素を評価し、前記複数の対象データを当該第２の構成要素の評価結果に基づいて評価する、請求項５記載のデータ分析システム。
【請求項８】
前記コントローラは、前記第１の構成要素の評価結果にさらに基づいて前記指標を生成する、請求項１記載のデータ分析システム。
【請求項９】
前記コントローラは、前記第１の構成要素の評価結果に基づいて前記指標を生成して前記複数の対象データを評価した後、前記第１の構成要素の評価結果と前記第２の構成要素の評価結果とに基づいて前記指標を生成し、前記複数の対象データを評価する、請求項８記載のデータ分析システム。
【請求項１０】
データを分析するデータ分析システムの制御方法であって、
複数の対象データを序列化する指標を生成し、当該指標は、各対象データと所定の事案との関連性に対応するものであって、ユーザからの入力に基づいて変化するものである第１のステップと、
前記複数の対象データを少なくとも一時的に記憶する第２のステップと、
前記対象データに対するサンプルデータをユーザに提示する第３のステップと、
分類情報の入力を前記ユーザから受け付け、当該分類情報は、前記サンプルデータを分類するために前記入力に基づいて当該サンプルデータに対応付けられるものである第４のステップと、
前記サンプルデータと前記ユーザから受け付けた分類情報との組み合わせを、参照データとして提供する第５のステップと、
複数の前記参照データを取得する第６のステップと、
当該複数の参照データから第１の構成要素を抽出し、当該第１の構成要素は、当該参照データの少なくとも一部を構成するものである第７のステップと、
前記第１の構成要素が前記組み合わせに寄与する度合いを評価する第８のステップと、
当該評価された第１の構成要素と関連性を有する第２の構成要素を前記複数の対象データの少なくとも一つから抽出し、当該第２の構成要素は、当該対象データの少なくとも一部を構成するものである第９のステップと、
当該第２の構成要素を評価する第１０のステップと、
前記第２の構成要素の評価結果に基づいて前記指標を生成することによって、前記複数の対象データと前記所定の事案との関連性を評価する第１１のステップと、
を含むデータ分析システムの制御方法。
【請求項１１】
請求項１０記載のデータ分析システムの制御方法に含まれる各ステップを、コンピュータに実行させるデータ分析システムの制御プログラム。
【請求項１２】
請求項１１記載のデータ分析システムの制御プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データを分析するデータ分析システム等に関し、例えば、ビックデータを分析する人工知能システムに応用可能なものである。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータの急速な発展により社会の情報化が進んだ結果、企業・個人の活動に、膨大な量の情報（ビッグデータ）が、広範に、かつ、密接に関係するようになってきている。そのため、最近では、特に、ビッグデータの中から、所望の情報を的確に分別する必要性が重要視されている。【０００３】
ビッグデータから所望の情報を抽出するためのアプローチとして、データ群からサンプリングされた一部のデータに対して、レビューワに依るデータ分析を適用し、この分析結果を利用して、残りのデータを自動分析可能なシステムが知られている（例えば、特開２０１３−１８２３３８号公報）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３―１８２３３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記データ分析システムでは、データ群からサンプリングされる一部データのデータ数が少ないと、残りの多数データの分析に必要な情報が不足して、データ群を正確に分析できない問題があり、反面、一部データのデータ数を多くしようとすると、レビューワに対する負荷が過大となって、データ分析のために要する期間やコストが増加してしまう等の弊害を無視できないことになる。【０００６】
そこで、本発明は、係る問題点に鑑みてなされたものであり、データ群に対する、前記一部データの多少に拘わらず、データ群の分析を正確に行うことができるデータ分析技術システム、及び、その関連技術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】
【０００７】
前記目的を達成するために、第１の発明に係るデータ分析システムは、データを分析するデータ分析システムであって、メモリと、入力制御装置と、コントローラと、を備え、前記コントローラは、複数の対象データを序列化する指標を生成し、当該指標は、各対象データと所定の事案との関連性に対応するものであって、ユーザが前記入力制御装置を介して与えた入力に基づいて変化するものであり、前記メモリは、前記複数の対象データを少なくとも一時的に記憶し、前記入力制御装置は、前記対象データに対するサンプルデータをユーザに提示し、分類情報の入力を前記ユーザから受け付け、当該分類情報は、前記サンプルデータを分類するために前記入力に基づいて当該サンプルデータに対応付けられるものであり、前記サンプルデータと前記ユーザから受け付けた分類情報との組み合わせを、参照データとして前記コントローラに提供し、前記コントローラは、複数の前記参照データを取得し、当該複数の参照データから第１の構成要素を抽出し、当該第１の構成要素は、当該参照データの少なくとも一部を構成するものであり、前記第１の構成要素が前記組み合わせに寄与する度合いを評価し、当該評価された第１の構成要素と関連性を有する第２の構成要素を前記複数の対象データの少なくとも一つから抽出し、当該第２の構成要素は、当該対象データの少なくとも一部を構成するものであり、当該第２の構成要素を評価し、前記第２の構成要素の評価結果に基づいて前記指標を生成することによって、前記複数の対象データと前記所定の事案との関連性を評価する、ことを特徴とするものである。【０００８】
前記目的を達成するために、第２の発明に係る、データを分析するデータ分析システムの制御方法は、複数の対象データを序列化する指標を生成し、当該指標は、各対象データと所定の事案との関連性に対応するものであって、ユーザからの入力に基づいて変化するものである第１のステップと、前記複数の対象データを少なくとも一時的に記憶する第２のステップと、前記対象データに対するサンプルデータをユーザに提示する第３のステップと、分類情報の入力を前記ユーザから受け付け、当該分類情報は、前記サンプルデータを分類するために前記入力に基づいて当該サンプルデータに対応付けられるものである第４のステップと、前記サンプルデータと前記ユーザから受け付けた分類情報との組み合わせを、参照データとして提供する第５のステップと、複数の前記参照データを取得する第６のステップと、当該複数の参照データから第１の構成要素を抽出し、当該第１の構成要素は、当該参照データの少なくとも一部を構成するものである第７のステップと、前記第１の構成要素が前記組み合わせに寄与する度合いを評価する第８のステップと、当該評価された第１の構成要素と関連性を有する第２の構成要素を前記複数の対象データの少なくとも一つから抽出し、当該第２の構成要素は、当該対象データの少なくとも一部を構成するものである第９のステップと、当該第２の構成要素を評価する第１０のステップと、前記第２の構成要素の評価結果に基づいて前記指標を生成することによって、前記複数の対象データと前記所定の事案との関連性を評価する第１１のステップと、含むことを特徴とするものである。【０００９】
さらに、前記目的を達成するために、第３の発明は、前記データ分析システムの制御方法に含まれる各ステップを、コンピュータに実行させるデータ分析システムの制御プログラムであることを特徴とし、第４の発明は前記データ分析システムの制御プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の一態様に係るデータ分析システム、制御方法、制御プログラム、および記録媒体は、データ群に対する、前記一部データの多少に拘わらず、データ群の分析を正確に行うことができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の一態様に係るデータ分析システムのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図２】上記データ分析システムが備えた予測コーディング機能の一例を示す機能ブロック図である。
【図３】上記データ分析システムが備えた予測コーディング部が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】上記データ分析システムが備えた予測コーディング部が実行する追加処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
次に本発明の実施形態を添付図面に基づいて説明する。
〔データ分析システムの構成〕
図１は、本実施の形態に係るデータ分析システム（以下、単に「システム」と略記することがある。）のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。当該システムは、例えば、データ（デジタルデータおよびアナログデータを含む。）を格納可能な任意の記録媒体（例えば、メモリ、ハードディスクなど。）と、当該記録媒体に格納された制御プログラムを実行可能なコントローラ（例えば、ＣＰＵ：Central Processing Unit）とを備え、当該記録媒体に少なくとも一時的に格納されたデータを分析するコンピュータ（例えば、パーソナルコンピュータ、サーバ装置、クライアント装置、ワークステーション、メインフレームなど）またはコンピュータシステム（例えば、データ分析のための主要処理を実行するサーバ装置、ユーザが使用するクライアント装置、分析対象となるデータを格納するファイルサーバなど、複数のコンピュータが統合的に動作することによってデータ分析を実現するシステム）として実現され得る。本実施の形態は、上記システムが後者によって実現される例（図１）を主として説明している。
【００１３】
なお、本実施の形態において、「データ」は、上記コンピュータによって処理可能となる形式で表現される、任意のものでよい。上記データは、例えば、少なくとも一部において構造定義が不完全な非構造化データであってよく、自然言語によって記述された文章を少なくとも一部に含む文書データ（例えば、電子メール（添付ファイル・ヘッダ情報を含む）、技術文書（例えば、学術論文、特許公報、製品仕様書、設計図など、技術的事項を説明する文書を広く含む）、プレゼンテーション資料、表計算資料、決算報告書、打ち合わせ資料、報告書、営業資料、契約書、組織図、事業計画書、企業分析情報、電子カルテ、ウェブページ、ブログ、ソーシャルネットワークサービスに投稿されたコメントなど）、音声データ（例えば、会話・音楽などを録音したデータ）、画像データ（例えば、複数の画素またはベクター情報から構成されるデータ）、映像データ（例えば、複数のフレーム画像から構成されるデータ）などを広く含む。
【００１４】
また、本実施の形態において、「参照データ」（reference data）は、例えば、ユーザによって分類情報が対応付けられたデータ（データと分類情報との組み合わされた、分類済みのデータ）であってよい。一方、「対象データ」（target data）は、当該分類情報が対応付けられていないデータ（参照データとしてユーザに提示されておらず、ユーザにとっては分類されていない未分類のデータ）であってよい。ここで、上記「分類情報」は、参照データを分類するために用いる識別ラベルであってよく、例えば、参照データと所定の事案とが関係していることを示す「Related」ラベル、両者が特に関係していることを示す「High」ラベル、および、両者が関係しないことを示す「Non-Related」ラベルのように、当該参照データを３つに分類する情報であったり、「良い」、「やや良い」、「普通」、「やや悪い」、および「悪い」のように、当該参照データを５つに分類する情報であったりしてよい。
【００１５】
また、上記「所定の事案」は、上記システムがデータとの関連性を評価される対象を広く含み、その範囲は制限されない。例えば、所定の事案は、当該システムがディスカバリ支援システムとして実現される場合、ディスカバリ手続きが要求される本件訴訟であってよいし、犯罪捜査支援システムとして実現される場合、捜査対象となる犯罪であってよいし、電子メール監視システムとして実現される場合、不正行為（例えば、情報漏えい、談合など）であってよいし、医療応用システム（例えば、ファーマコビジランス支援システム、治験効率化システム、医療リスクヘッジシステム、転倒予測（転倒防止）システム、予後予測システム、診断支援システムなど）として実現される場合、医薬に関する事例・事案であってよいし、インターネット応用システム（例えば、スマートメールシステム、情報アグリゲーション（キュレーション）システム、ユーザ監視システム、ソーシャルメディア運営システムなど）として実現される場合、インターネットに関する事例・事案であってよいし、プロジェクト評価システムとして実現される場合、過去に遂行したプロジェクトであってよいし、マーケティング支援システムとして実現される場合、マーケティング対象となる商品・サービスであってよいし、知財評価システムとして実現される場合、評価対象となる知的財産であってよいし、不正取引監視システムとして実現される場合、不正な金融取引であってよいし、コールセンターエスカレーションシステムとして実現される場合、過去の対応事例であってよいし、信用調査システムとして実現される場合、信用調査する対象であってよいし、ドライビング支援システムとして実現される場合、車両の運転に関することであってよいし、営業支援システムとして実現される場合、営業成績であってよい。
【００１６】
図１に例示されるように、本実施の形態に係るデータ分析システム１は、例えば、データ分析の主要処理を実行可能なサーバ装置２と、当該データ分析の関連処理を実行可能な一つ又は複数のクライアント装置３と、データおよび当該データに対する評価結果を記録するデータベース４を備えるストレージシステム５と、クライアント装置３およびサーバ装置２に対して、データ分析のための管理機能を提供する管理計算機６とを備えてよい。
【００１７】
クライアント装置３は、複数の対象データの一部を、分類前のサンプルデータとしてユーザに提示可能である。これにより、当該ユーザは、クライアント装置３を介してサンプルデータに対する評価・分類のための入力を行うことができる。サーバ装置２は、複数の対象データをランダムサンプリングして、所定数のサンプルデータを抽出し、これを所定のクライアント装置に提供することができる。サンプルデータとしては、分析対象である対象データには含まれないが、所定事案を対象データと同一又は類似とするデータ群に属するデータでもよい。クライアント装置３は、ハードウェア資源として、例えば、メモリと、コントローラと、バスと、入出力インターフェース（例えば、キーボード、ディスプレイなど）と、通信インターフェース（所定のネットワークを用いた通信手段によって、クライアント装置３とサーバ装置２および管理計算機６とを通信可能に接続する）とを備えてよい。
【００１８】
サーバ装置２は、分類情報が付されたサンプルデータ、即ち、サンプルデータと分類情報との組み合わせ（これを「参照データ」という。）に基づいて、当該参照データからパターン（例えば、データに含まれる抽象的な規則、意味、概念、様式、分布、サンプルなどを広く指し、いわゆる「特定のパターン」に限定されない）を学習し、当該パターンに基づいて、対象データと所定の事案との関連性を評価する。すなわち、サーバ装置２は、上記学習したパターンに基づいて、対象データと訴訟との関連性を評価することもできるし、対象データと犯罪捜査との関連性を評価することもできるし、対象データとユーザの嗜好との関連性を評価することもできるし、対象データとその他の任意の事象との関連性を評価することもできる。サーバ装置２は、クライアント装置３と同様に、ハードウェア資源として、例えば、メモリと、コントローラと、バスと、入出力インターフェースと、通信インターフェースとを備えてよい。
【００１９】
管理計算機６は、クライアント装置３、サーバ装置２、およびストレージシステム５に対して、所定の管理処理を実行する。管理計算機６は、クライアント装置３と同様に、ハードウェア資源として、例えば、メモリと、コントローラと、バスと、入出力インターフェースと、通信インターフェースとを備えてよい。なお、クライアント装置３、サーバ装置２、管理計算機６がそれぞれ備えたメモリには、各装置を制御可能なアプリケーションプログラムが記憶されており、各コントローラが当該アプリケーションプログラムをそれぞれ実行することにより、当該アプリケーションプログラム（ソフトウェア資源）とハードウェア資源とが協働し、各装置が動作する。
【００２０】
ストレージシステム５は、例えば、ディスクアレイシステムから構成され、データと当該データに対する評価・分類の結果とを記録するデータベース４を備えてよい。サーバ装置２とストレージシステム５とは、ＤＡＳ（Direct Attached Storage）方式、またはＳＡＮ（Storage Area Network）によって接続されている。
【００２１】
なお、図１に示されるハードウェア構成はあくまで例示に過ぎず、上記システムは、他のハードウェア構成によっても実現され得る。例えば、サーバ装置２において実行される処理の一部または全部がクライアント装置３において実行される構成であってもよいし、当該処理の一部または全部がサーバ装置２において実行される構成であってもよいし、ストレージシステム５がサーバ装置２に内蔵される構成であってもよい。当該システムを実現可能なハードウェア構成が多様に存在し得ることは、当業者に理解されるところであり、特定の１つの構成（例えば、図１に例示されるような構成）に限定されない。
【００２２】
〔データ分析システム１が備える予測コーディング機能〕
図２は、本実施の形態に係るデータ分析システムによって実現される、予測コーディング機能の一例を示す機能ブロック図である。
【００２３】
（予測コーディング機能の基本構成）
図２に例示されるように、上記システムは、予測コーディング部１０を備えることができる。予測コーディング（Predictive Coding）部１０は、人手で分類された少数のデータ（既述の参照データのことである。）に基づいて、多数のデータ（分類情報が対応付けられていない対象データであり、例えば、ビッグデータである。）から有意な情報を抽出できるように、当該対象データを評価する。
【００２４】
予測コーディング部１０は、例えば、データ取得部１１、分類情報取得部１２、データ分類部１３、構成要素抽出部１４、構成要素評価部1５、構成要素格納部１６、およびデータ評価部１７を備えることができる。
【００２５】
データ取得部１１は、任意の記憶資源（例えば、データベース４、インターネット上のウェブサーバ、イントラネット上のメールサーバなど）からデータを取得する。データ取得部１１は、データ分析の対象とする全データを対象データとして構成要素抽出部１４に提供すると共に、対象データをランダムサンプリングして、所定数のサンプルデータを取得して、これをデータ分類部１３に提供する。
【００２６】
分類情報取得部１２は、各サンプルデータに対して、ユーザによって入力された分類情報を、任意の入力装置（例えば、クライアント装置３）から取得し、当該分類情報をデータ分類部１３に出力する。
【００２７】
データ分類部１３は、データ取得部１１から送られた複数のサンプルデータと、分類情報取得部１２から、各サンプルデータに対して入力された分類情報とを組み合わせ、当該組み合わせを、複数の参照データとして構成要素抽出部１４に出力する。
【００２８】
構成要素抽出部１４は、データ分類部１３から受領した複数の参照データから、当該参照データを構成する構成要素を抽出する。ここで、「構成要素」は、データの少なくとも一部を構成する部分データであってよく、例えば、文書を構成する形態素、キーワード、センテンス、段落、および／またはメタデータ（例えば、電子メールのヘッダ情報）であったり、音声を構成する部分音声、ボリューム（ゲイン）情報、および／または音色情報であったり、画像を構成する部分画像、部分画素、および／または輝度情報であったり、映像を構成するフレーム画像、モーション情報、および／または３次元情報であったりしてよい。構成要素抽出部１４は、抽出した構成要素と当該構成要素に対応する分類情報とを構成要素評価部１５に出力する。さらに、構成要素抽出部１４は、データ取得部１１から入力された対象データから、当該対象データを構成する構成要素を抽出し、当該構成要素をデータ評価部１７に出力する。
【００２９】
構成要素評価部１５は、構成要素抽出部１４から入力された構成要素を評価する。構成要素評価部１５は、例えば、夫々、参照データの少なくとも一部を構成する複数の構成要素が、上記組み合わせに寄与する度合い（言い換えれば、当該構成要素が分類情報に応じて出現する分布）をそれぞれ評価する。より具体的には、構成要素評価部１５は、例えば、伝達情報量（例えば、構成要素の出現確率と分類情報の出現確率とを用いて、所定の定義式から算出される情報量）を用いて構成要素を評価することによって、当該構成要素の評価値を算出する。これにより、構成要素評価部１５は、当該参照データに含まれるパターンを学習することができる。構成要素評価部１５は、構成要素と当該構成要素の評価値とを構成要素格納部１６に出力する。
【００３０】
構成要素格納部１６は、構成要素評価部１５から入力された構成要素および評価値を対応付け、両者を任意のメモリ（例えば、ストレージシステム５）に格納する。
【００３１】
データ評価部１７は、構成要素抽出部１４から入力された構成要素に対応付けられた評価値を任意のメモリ（例えば、ストレージシステム５のデータベース４）から読み出し、当該評価値に基づいて対象データを評価する。より具体的には、データ評価部１７は、例えば、対象データの少なくとも一部を構成する構成要素に対応付けられた評価値を合算することによって、当該対象データの指標（例えば、対象データを序列化可能にする数値、文字、および／または記号であってよい）を導出することができる。当該指標として好適な形態は、前記評価値を合算したスコアである。データ評価部１７は、当該対象データと当該指標とを対応付け、両者を任意のメモリ（例えば、ストレージシステム５）に格納する。
【００３２】
構成要素評価部１５は、「Related」または「High」のラベルが設定されたデータの評価が、これらのラベルが設定されないデータの評価よりも大きくなるまで、構成要素を選定するとともに、当該構成要素を繰り返し評価し、当該構成要素の評価値を修正することができる。これによって、構成要素評価部１５は、「Related」または「High」の分類情報が付された複数の参照データに出現し、参照データとラベルとの組み合わせに影響がある構成要素を見つけ出すことができる。構成要素評価部１５は、例えば、以下の式を用いて構成要素の評価値ｗｇｔを算出する。
【００３３】
【数１】
2016189605.tif 000003
ここで、ｗｇｔは、評価前のｉ番目の構成要素の評価値の初期値を示す。また、ｗｇｔは、Ｌ回目の評価後のｉ番目の構成要素の評価値を示す。γはＬ回目の評価における評価パラメータを意味し、θは評価の際の閾値を意味する。これにより、構成要素評価部１５は、例えば、算出した伝達情報量の値が大きいほど、構成要素が所定の分類情報の特徴を表すものとして評価することができる。なお、構成要素評価部１５は、「Related」が設定された参照データの指標の最低値と、「Non-Related」が設定された参照データの指標の最高値との中間値を、対象データに対して「Related」の設定の有無を自動判定する際の閾値（所定の基準値）とすることができる。
【００３４】
そして、データ評価部１７は、構成要素の評価値によって、例えば、以下の式から、複数の対象データの夫々と複数の参照データの夫々のスコアを算出する。スコアとは、これらデータの分類別符号に対する結びつきの強さを定量的に評価する指標である。
【数２】
2016189605.tif 000004
ｍｊ：ｉ番目の構成要素の出現頻度
wgtｉ：ｉ番目の構成要素の評価値
【００３５】
なお、上記において、＊＊＊部と表記した構成は、データ分析システムが備えたコントローラが、プログラム（データ分析プログラム）を実行することによって実現する機能構成であるため、＊＊＊部を、＊＊＊処理または＊＊＊機能と言い換えてもよい。また、＊＊＊部をハードウェア資源によって代替することもできるため、これらの機能ブロックがハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、またはそれらの組み合わせによって多様な形で実現できることは当業者には理解されるところであり、いずれかに限定されるものではない。
【００３６】
〔予測コーディング部１０が実行する処理〕
図３は、本実施の形態に係るデータ分析システムが備えた予測コーディング部１０が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
【００３７】
まず、データ取得部１１が、任意のメモリからサンプルデータを取得する（ステップ１０、以下「ステップ」を「Ｓ」と略記する）。次に、分類情報取得部１２が、ユーザによって入力された分類情報を、任意の入力装置から取得する（Ｓ１１）。次に、データ分類部１３が、当該データと分類情報とを組み合わせることによって当該データを分類して、参照データを構成し（Ｓ１２）、構成要素抽出部１４が、当該参照データを構成する構成要素を当該参照データから抽出する（Ｓ１３）。そして、構成要素評価部１５が、当該構成要素を評価し（Ｓ１４）、構成要素格納部１６が、当該構成要素と評価値とを対応付け、両者を任意のメモリに格納する（Ｓ１５）。なお、上記Ｓ１０〜Ｓ１５の処理を、「学習フェーズ」（上記システムがパターンを学習するフェーズ）と称する。
【００３８】
データ取得部１１が、任意のメモリから対象データを取得する（Ｓ１６）。構成要素抽出部１４が、当該対象データを構成する構成要素を当該対象データから抽出する（Ｓ１７）。データ評価部１７は、当該構成要素に対応付けられた評価値を任意のメモリから読み出し、当該評価値に基づいて対象データを評価する（Ｓ１８）。なお、上記Ｓ１６〜Ｓ１８の処理を、「評価フェーズ」（上記システムが上記パターンに基づいて対象データを評価する）と称する。
【００３９】
なお、上記学習フェーズに含まれる各処理は、いずれも上記システムにおいて必須の処理ではないことに注意する。例えば、構成要素と当該構成要素の評価値とを対応付けて記憶するメモリが予め与えられており、予測コーディング部１０が、当該メモリに格納された当該構成要素および評価値に基づいて、対象データを評価することもできる。
【００４０】
〔予測コーディング部１０が実行する特別処理（構成要素の追加処理）〕
既述の予測コーディング機能は、参照データから抽出された構成要素の評価結果に基づいて対象データを評価するため、当該構成要素を対象データが含まない限り、当該対象データを評価できないことになる。これは、往々にして、対象データ数(対象データ量)に対して参照データ数（参照データ量）が少ないと、その分、参照データから抽出される構成要素も不足することによって、生じ得るものである。そして、参照データから抽出された構成要素の数が不足していると、対象データにスコアを付けることが出来たとしても、スコア付された対象データ数の分布が偏ったものになる等、多数の対象データを正確に評価することが難しくなる。
【００４１】
そこで、参照データ数を増やすことによって、参照データから抽出される構成要素の種類を増やせばよいが、対象データ数に対して参照データ数が十分に足りているか否かは、そもそも、判断が付き難いものであり、一方、むやみに、参照データ数を増やすとレビューワの負荷が過大になって時間や労力が嵩みコストの増加を招く等、予測コーディングのメリットが却って損なわれることにもなり兼ねない。
【００４２】
そのために、本実施形態に係るデータ分析システムは、対象データ数に対する参照データ数の割合の多少に拘わらず、或いは、参照データ数が不足している場合であっても、多数の対象データを正確に評価できるようにするために、参照データに対する評価結果に応じて、参照データから抽出された当初の構成要素とは別な新たな構成要素を対象データの評価のために補うことができるようにしたものである。
【００４３】
データ分析システムは、新たな構成要素を参照データから抽出された構成要素に基づいて設定することにより、参照データに対する分類の方針を維持しながら、新たな構成要素を補って対象データを正確に評価できるようにした。以下の説明において、参照データから抽出された構成要素と、前記新たな構成要素と、を区別するために、前者を基準構成要素と、後者を関連構成要素と、夫々便宜上区別して表記することとする。
【００４４】
関連構成要素は、参照データに含まれてなく、対象データに含まれ、基準構成要素に関連する属性を持った構成要素であり、その結果、対象データを所定事案との関係で評価（対象データのスコアを決定）する上で効果的なものである。「関連する属性」とは、基準構成要素に対して関連構成要素が有する特徴のことであり、例えば、関連構成要素（形態素）が基準構成要素（形態素）とが共起の関係にあること、前者と後者とが類義語の関係にあること、前者のメタ情報と後者のメタ情報とが共通すること等である。例えば、「価格」を基準構成素とすると、「価格を調整する」、或いは、「価格を決定する」、「価格を相談する」等、「価格」と同一文脈で同時に存在する「調整」、「決定」、及び、「相談」が夫々「価格」に対する共起語、即ち、関連構成要素ということになる。また、「調整」、「決定」、及び、「相談」を、データベース等に基づいて、「価格」の類義語として決定されてもよい。
【００４５】
次に、関連構成要素を追加して対象データの評価を行うための処理（以後、追加処理、という。）の一例について説明する。サーバ装置１２は、図３のデータ分析プログラムのステップＳＰ１８に続いて追加処理の制御プログラムを実行する。図４に追加処理のフローチャートの一例を示す。
【００４６】
先ず、構成要素評価部１５は、追加処理の要否を判定する（Ｓ４０）。サーバ装置１２のデータ分析プログラムは、データ分析の運用責任者がデータ検索の運用環境を設定する際に、追加処理の運用態様（運用ポリシー）を選択させることができる。この運用態様には、例えば、（１）追加処理を行う、（２）追加処理を行わない、又は、（３）状況に応じて追加処理を行う、というパターンがある。「状況」とは、例えば、対象データ数に比較して参照データ数が不足傾向にある状態であり、構成要素評価部１５は、複数の対象データのスコアの分布に偏りがあること、対象データの評価に使用される基準構成要素数が相対的に少ない場合に、前記状況が生じていると判定することができる。なお、追加処理制御プログラムは、追加処理の要否判定ステップを無くして、データ分析の際に常に追加処理を行うようにしてもよい。また、データ分析プログラムは追加処理が行われるのをオペレータに通知するかしないかを、選択できるように構成されてもよい。
【００４７】
構成要素評価部１５は、追加処理の要否判定を否定すると、追加処理を行うことなくフローを終了し、要否判定を肯定すると、関連構成要素を参照データの評価結果に基づいて設定する処理に移行する。そこで、構成要素評価部１５は、関連構成要素の設定のために、参照データから抽出された構成要素（基準構成要素）の中から、関連構成要素を決定するための基となる特定基準構成要素を決定する（Ｓ４１）。
【００４８】
特定基準構成要素は、参照データから抽出された複数の基準構成要素の一つ、又は、複数、あるいは、全てであってよい。特定基準構成要素がどのように決定されるかは、データ分析の運用環境に対する設定された構成情報に基づくようにしてもよい。好適な態様では、特定基準構成要素は、評価の優劣（特に、評価値が高い順に所定数の基準構成要素から選定される（例えば、最も評価値が高い基準構成要素である。））。これは、評価値が高い基準構成要素であるほど、当該基準構成要素に応じて関連構成要素の既述の所定事案に対する関連度も高くなるからである。特定基準構成要素数が最適値より多いと、対象データの評価が参照データにおける分類に即しない傾向となる懸念があり、一方、特定基準構成要素の数が最適値より少ないと、対象データの評価が十分でない懸念があるため、「所定数」はシステムによって適宜決定されてもよい。
【００４９】
構成要素評価部１５は、特定基準構成要素を決定すると、特定基準構成要素に基づいて関連構成要素を決定する（Ｓ４２）。構成要素評価部１５は、参照データには存在せず、特定基準構成要素と共起関係にある構成要素を全ての対象データ、又は、一部の対象データから抽出し、当該抽出された構成要素を関連形態素として設定する。例えば、「価格」が特定基準構成要素とすると、例えば、「価格を調整する」、「価格を決定する」、「価格を相談する」のように、「価格」と共起する「調整」、「決定」、「相談」が抽出され、そして、これらが関連構成要素として設定される。したがって、関連構成要素が、参照データを増やすことなく、対象データの評価（スコア付け）のためにシステムにユーザ入力を介さず自動的に追加された情報である。なお、関連構成要素が対象データに存在しない場合には、構成要素評価部１５は、関連構成要素が対象データから抽出できるようになるまで、特定基準要素を新たに追加すればよい。
【００５０】
続いて、構成要素評価部１５は、関連構成要素の属性（例えば、情報伝達量）に応じてその評価を行う（Ｓ４３）。例えば、構成要素評価部１５は、「調整」、「決定」、「相談」等の関連構成要素が特定基準構成要素（「価格」）と共起状態を持ちながら存在する対象データを検出し、当該検出された対象データの数（ｎ）を特定する。追加処理制御プログラムは、当該検出された対象データを、所定事案に対して関連性ありと見做して（即ち、所定事案に対して「Relative」、或いは、「High」の分類情報が該当するとして）、全対象データに於ける、関連構成要素の出現確率と分類情報の出現確率とに基づく所定の定義式から、情報伝達量を算出して各関連構成要素に対応する評価値を見積る。例えば、関連構成要素のうち、第１の要素（調整）、第２の要素（決定）、第３の要素(相談)・・・・の夫々共起状態を持ちながら存在する対象データ数（ｎ）がこの順小さくなっていくとすると、夫々の評価値は、第１の要素（調整）＞第２の要素（決定）＞第３の要素(相談)＞・・・というようになる。具体的には、構成要素評価部１５は、以下の式にしたがって関連構成要素の評価値（重み）を評価することができる。
【数３】
2016189605.tif 000005
または、構成要素評価部は、以下の式にしたがって関連構成要素の評価値を評価してもよい。
【数４】
2016189605.tif 000006
ここで、ＣＦは、ｊ０番目の基準構成要素ｍｊ０と、ｊ１番目の関連構成要素ｍｊ１とが同一のセンテンスで共起する頻度（共起頻度：collocation frequency）を表し、ＤＦは、両者が同一のデータ内で共起する頻度を表し、ｗは、基準構成要素ｍｊ０の重み（評価結果）を表す。また、ｆは任意の関数を表し、例えば、
【数５】
2016189605.tif 000007
であってもよいし、
【数６】
2016189605.tif 000008
であってもよい。なお、構成要素評価部１５は、関連構成要素の評価を、関連構成要素を含む対象データが、基準構成要素の評価に基づいて、「Relative」、又は、「Non-Relative」であるか、そして、対象データの評価結果（スコア値）（Ｓ１８）に基づいて行ってもよい。
【００５１】
次いで、データ評価部１７は、基準構成要素の評価値と関連構成要素の評価値に基づいて全対象データの再評価（スコアのを再計算）を行う（Ｓ４４）。さらに、データ評価部１７は、全対象データの評価結果に応じて、全対象データを序列化して全対象のランキングの情報を作成するとともに、データ評価部１７は、各対象データの評価を所定の閾値情報と比較して、当該各対象データに分類情報を設定する。データ評価部１７は、分類情報を含めた既述のランキング情報をクライアント装置３に出力することができる。
【００５２】
以上説明したように、本実施形態に係るデータ分析システムによれば、参照データに含まれる構成要素と関連性を有する構成要素を、新たな構成要として対象データの評価に追加できるために、対象データ数に対する参照データ数の割合の多少に拘わらず、或いは、参照データ数が不足している場合であっても、多数の対象データを正確に評価することができる。なお、構成要素評価部１５は、関連構成要素を、特定基準構成要素の類義語であって、参照データに含まれてなく、対象データに含まれている構成要素から決定してもよい。この際、構成要素評価部１５は、特定基準構成要素の類義語の選定にデータベース４の検索テーブルを利用してもよい。類義語とは、二つの異なる形態素が、例えば、上位概念の形態素によって一致する関係にあることをいう。また、構成要素評価部１５は、関連構成要素を、当該類義語、及び、特定基準構成要素と共起関係を持った既述の形態素とから設定してもよい。さらにまた、構成要素評価部１５は、関連構成要素を、当該類義語に対して共起関係を有する形態素から設定してもよい。またさらに、構成要素評価部１５は、特定基準構成要素の類義語が対象データに存在しない場合には、当該類義語に対して類似の意義を有する他の類義語を関連構成要素の候補としてもよい。
【００５３】
既述の実施形態では、基準構成要素に基づく対象データの評価（点数化）の後に、関連構成要素と基準構成要素とに基づいて対象データの評価を実行することにより、両者の差分をユーザに提示することができたり、前者の評価結果を関連構成要素の決定や評価に応用することができるが、基準構成要素に基づく対象データの評価を行うことなく、関連構成要素と基準構成要素とに基づいて対象データの評価を実行してもよい。
【００５４】
さらにまた、既述のデータ分析システムにおいて、追加処理をユーザに通知するように運用環境が設定されている場合には、サーバ装置１２は、クライント装置３に、特定基準構成要素、及び、関連構成要素の候補を夫々の評価値順に表示して、ユーザに、各要素をデータ分析に採用するかしないかを選択させることができる。
【００５５】
（パターン更新機能）
予測コーディング部１０は、例えば、以下（１）〜（３）のように、所与の参照データ、および／または新たに得られた参照データに基づいて、構成要素の評価値を最適化することができる。
【００５６】
（１）評価値の最適化
構成要素評価部１５は、対象データを評価した結果に基づいて再現率または適合率を算出し、当該再現率または適合率が上昇するように、構成要素がデータと分類情報との組み合わせに寄与する度合いを繰り返し評価することによって、上記学習したパターンを更新することができる。
【００５７】
ここで、上記「再現率」（Recall Rate）は、所定数のデータに対して発見すべきデータが占める割合（網羅性）を示す指標である。例えば、「全データの３０％に対して再現率が８０％」と表現した場合、発見すべきデータの８０％が、指標の上位３０％のデータの中に含まれていることを示す（データ分析システムを用いず、データに総当たり（リニアレビュー）した場合、発見すべきデータの量はレビューした量に比例するため、当該比例からの乖離が大きいほどシステムの性能が良いことを示す。）。また、上記「適合率」（Precision Rate）は、上記システムによって発見されたデータに対して、真に発見すべきデータが占める割合（正確性）を示す指標である。例えば、「全データを３０％処理した時点で、適合率が８０％」と表現した場合、指標の上位３０％のデータに対して、発見すべきデータの占める割合が８０％であることを示す。
【００５８】
構成要素抽出部１４は、データ評価部１７によって評価された結果に基づいて再現率または適合率を算出し、当該再現率または適合率が目標値を下回っていた場合、再現率または適合率が目標値を上回るまで、構成要素をデータから再抽出する。このとき、構成要素抽出部１４は、前回抽出した構成要素を除いた構成要素を抽出するようにしてもよいし、前回抽出した構成要素の一部を新たな構成要素に置き換えてもよい。また、データ評価部１７が、再抽出された構成要素で対象データの指標を導出する場合、再抽出された構成要素とその評価値とを用いて各データの指標（第２指標）を導出し、構成要素を再抽出する前に得られた第１指標と第２指標とから、再現率または適合率を導出し直してもよい。これにより、データ分析システムは、データ分析の精度を向上させることができるという付加的な効果をさらに奏する。
【００５９】
（２）畳み込み手法に基づく構成要素の評価
構成要素評価部１５は、参照データに含まれる構成要素を評価した後、当該構成要素以外の他の構成要素の評価値を畳み込むことによって、当該構成要素の評価値に当該他の構成要素の評価値を反映させるように、当該構成要素を再評価することができる。これにより、構成要素と他の構成要素との関連性が、当該構成要素の評価値として評価されるため、データ分析システムは、データ分析の精度を向上させることができるという付加的な効果をさらに奏する。
【００６０】
（３）最適化のタイミング
構成要素評価部１５は、任意のタイミングでパターン（例えば、構成要素と当該構成要素の評価値との組み合わせ）を更新することができる。すなわち、構成要素評価部１５は、例えば、（ａ）上記システムを管理する管理ユーザから更新リクエストを受け付けたタイミングで、（ｂ）予め設定された日時が到来したタイミングで、および／または（ｃ）ユーザから追加レビューに関する入力を受け付けたタイミングで、上記パターンを更新することができる。
【００６１】
ユーザは、データ評価部１７によって指標が導出された対象データの内容を確認（確認レビュー）し、当該対象データに対する分類情報を新たに入力することができる。このとき、分類情報取得部１２は、新たに入力された分類情報を取得し、データ分類部１３は、上記対象データと当該分類情報とを組み合わせ、当該組み合わせを新たな参照データとしてもよい。当該新たな参照データは、任意のメモリに蓄積され、例えば、上記（ａ）〜（ｃ）のタイミングで上記システムにフィードバックされる。
【００６２】
これにより、構成要素抽出部１４は、上記新たな参照データから構成要素を抽出し、構成要素評価部１５は、当該構成要素を評価する。当該構成要素が以前に評価され、当該構成要素とその評価値とがメモリに格納されている場合、構成要素格納部１６は、当該評価値を新たな評価結果（評価値）と置き換え、格納されていない場合、当該構成要素とその評価値とを対応付けて、当該メモリに新たに格納する。
【００６３】
すなわち、予測コーディング部１０は、任意のタイミング（例えば、上記（ａ）〜（ｂ）のタイミング）で、当該分類情報に対応するデータの少なくとも一部を構成する複数の構成要素が、当該データと当該分類情報との組み合わせに寄与する度合いを再評価することによって、上記学習したパターンを更新することができる。これにより、データ分析システムは、データ分析の精度を向上させることができるという付加的な効果をさらに奏する。
【００６４】
（管理機能）
予測コーディング部１０は、管理部１８をさらに備えることができる（。管理部１８は、例えば、以下（１）〜（５）の機能を有する。
【００６５】
（１）レビュー・ヒートマップ（Review Heat Map）
データ評価部１７が、複数の対象データに対してそれぞれ指標を導出し、（例えば、当該指標によって当該対象データと所定の事案との関連性が高いことが示された順に）ユーザが、当該複数の対象データをそれぞれ確認して分類情報を付与した（確認レビューした）場合を一例として考える。このとき、管理部１８は、分類情報が対応付けられた対象データが、すべての対象データに対して占める割合に応じたグラデーションを用いて、複数の対象データをそれぞれ評価した結果に対する当該割合の分布を視認可能に表示することができる。
【００６６】
例えば、データ評価部１７が、０〜１００００の値域をとる数値を上記指標として導出する場合、管理部１８は、例えば、当該指標を１０００ごとに区切った範囲（すなわち、０〜１０００を第１区間、１００１〜２０００を第２区間、２００１〜３０００を第３区間・・・とする）に対象データをそれぞれ分類し（例えば、指標が２５００である対象データを第３区間に分類する）、ある範囲に分類された対象データの総数に対して、所定の分類情報（例えば、「Related」）が付与された対象データが占める割合が視認可能となるように、例えば、当該範囲の色調を変化させて（例えば、当該割合が高いほど暖色系に近づき、低いほど寒色系に近づく）、当該範囲を表示させることができる。管理部１８は、他の範囲についても、同様に当該他の範囲を表示させる。
【００６７】
これにより、管理部１８は、各範囲における上記割合の分布を、グラデーションを用いて表示することができるため、例えば、上記指標によって対象データと所定の事案との関連性が高いことが示されている範囲（例えば、当該指標が８００１〜９０００である第９区間）にもかかわらず、当該範囲における上記割合が寒色系の色調で示されている場合、ユーザによる確認レビューが間違っているおそれがあることを示唆することができる。すなわち、データ分析システムは、ユーザに当該分布を一目で把握させることができるという付加的な効果をさらに奏する。
【００６８】
（２）セントラル・リンケージ（Central Linkage）
管理部１８は、複数の主体（例えば、人、組織、コンピュータなど）間の相互関係（例えば、上下関係、系列関係、データ送受信の多寡など）を可視化することができる。例えば、第１コンピュータから第２コンピュータに電子メールが送信された場合、管理部１８は、当該第１コンピュータを表す第１の円と当該第２コンピュータを表す第２の円とを、当該第１の円から当該第２の円に向かう矢印（例えば、電子メールの多寡に応じた太さを有してよい）で結んだダイアグラムを、所定の表示装置（例えば、クライアント装置１０が備えたディスプレイ）に表示させることができる。
【００６９】
また、管理部１８は、データ評価部１７によって評価された結果に応じて、上記相互関係を可視化することができる。例えば、データ評価部１７が、０〜１００００の値域をとる数値を上記指標として導出する場合、管理部１８は、例えば、指定された区間に属する指標が対応付けられた対象データ（例えば、第１コンピュータから第２コンピュータに送信された電子メール）のみに基づいて、上記ダイアグラムを上記所定の表示装置に表示させることができる。これにより、データ分析システムは、複数の主体間の相互関係をユーザに一目で把握させることができるという付加的な効果をさらに奏する。
【００７０】
（３）行動抽出（Behavior Extractor）
管理部１８は、所定の動作を表す第１の構成要素が対象データに含まれるか否かを判定し、含まれると判定する場合、当該所定の動作の対象を表す第２の構成要素を特定することができる。
【００７１】
例えば、「仕様を確定する」という文章が上記対象データに含まれる場合、当該文章から「仕様」および「確定する」という構成要素を抽出し、「確定する」という所定の動作を表す構成要素（動詞）の対象である「仕様」という他の構成要素（目的語）を特定する。次に、管理部１８は、上記構成要素および他の構成要素を含む対象データの属性（性質・特徴）を示すメタ情報（属性情報）と、当該構成要素および第他の構成要素とを関連付ける。ここで、上記メタ情報とは、データが有する所定の属性を示す情報であり、例えば、上記対象データが電子メールである場合、当該電子メールを送信した人物の名前、受信した人物の名前、メールアドレス、送受信された日時などであってよい。
【００７２】
そして、管理部１８は、２つの構成要素とメタ情報とを対応付けて、所定の表示装置（例えば、クライアント装置３が備えたディスプレイ）に表示させる。例えば、管理部１８は、第１の構成要素を表す円と第２の構成要素を表す円とを、当該第１の円から当該第２の円に向かう矢印で結んだダイアグラムを、上記所定の表示装置に表示させることができる。これにより、データ分析システムは、上記所定の動作とその対象とをユーザに一目で把握させることができるという付加的な効果をさらに奏する。
【００７３】
（４）生成的概念抽出に基づく自動要約
管理部１８は、予め選定された概念の下位概念に対応する構成要素を含むデータを複数の対象データからそれぞれ抽出し、当該複数の対象データを要約可能なコンテンツ（例えば、文章、グラフ、表など）を生成することができる。
【００７４】
まず、ユーザが、対象データから検出したいトピックに応じたいくつかの概念を選定し、当該選定した概念を予め管理部１８に登録する。例えば、検出すべきトピックが「不正」または「不満」である場合、概念のカテゴリを「行動」、「感情」、「性質・状態」、「リスク」、および「金銭」の５つに分け、例えば「行動」については「復讐する」、「軽蔑する」など、「感情」については「苦しむこと」、「腹を立てること」など、「性質・状態」については「鈍重であること」、「態度が悪いこと」など、「リスク」については「脅す」、「だます」など、「金銭」については「人の労働に対して支払われるお金」などの概念を、ユーザが管理部１８にそれぞれ登録する。
【００７５】
管理部１８は、登録された概念ごとに、当該概念の下位概念に対応する構成要素を参照データから検索し、当該検索された構成要素を当該概念に対応付けて、任意のメモリ（例えば、ストレージシステム１８）に格納する。そして、管理部１８は、当該格納された構成要素を対象データから抽出し、当該構成要素に対応付けられた概念を特定し、当該概念を用いた要約を出力する。
【００７６】
例えば、管理部１８は、ある電子メールに含まれる「監視システム受注」というテキストから「システム」、「販売」、および「する」という概念を抽出し、他の電子メールに含まれる「会計システム導入」というテキストから「システム」、「販売」、および「する」という概念を抽出し、これら電子メールの要約として「システムを販売する」を出力する。このとき、管理部１８は、例えば、「システムを販売する」の概念を含む対象データが、すべての対象データに対して占める割合を示すグラフ（例えば、円グラフ）を示すことができる。これにより、データ分析システムは、対象データの全体像をユーザに把握させることができるという付加的な効果をさらに奏する。
【００７７】
（５）トピッククラスタリング（Topic Clustering）
管理部１８は、複数の対象データに含まれるトピック（主題）に応じて、当該複数の対象データをクラスタリングすることができる。例えば、管理部１８は、任意の分類モデル（例えば、Ｋ平均法、サポートベクターマシン、球面クラスタリングなど）を用いて、複数の対象データをクラスタリングすることができる。これにより、データ分析システムは、対象データの全体像をユーザに把握させることができるという付加的な効果をさらに奏する。
【００７８】
（フェーズ分析機能）
予測コーディング部１０は、フェーズ分析部１９をさらに備えることができる（図２において図示されていない）。フェーズ分析部１９は、例えば、以下（１）〜（３）の機能を有する。
【００７９】
（１）フェーズ分析
フェーズ分析部１９は、所定の事案が進展する各段階を示すフェーズを分析することができる。ここで、上記システムが犯罪捜査支援システムとして実現され、所定の事案が「談合行為」である例に基づいて、フェーズ分析部１９がフェーズを分析する流れを説明する。
【００８０】
談合行為は、関係構築フェーズ（競合他社と関係を構築する段階）、準備フェーズ（競合他社と競合に関する情報を交換する段階）、競合フェーズ（顧客へ価格を提示し、フィードバックを得て、競合他社とコミュニケーションを取る段階）の順に進展することが知られている。そこで、上記システムの管理者は、フェーズ分析部１９に上記３つのフェーズを設定する。上記システムは、予め設定された複数のフェーズに対してそれぞれ準備される複数種類の参照データから、当該複数のフェーズに対応する複数のパターンをそれぞれ学習し、当該複数のフェーズにそれぞれ基づいて対象データを分析することによって、例えば「分析対象である組織が、現在どのフェーズにあるか」を特定することができる。
【００８１】
すなわち、構成要素評価部１５は、予め設定された複数のフェーズに対してそれぞれ準備される複数種類の参照データを参照し、当該複数種類の参照データにそれぞれ含まれる構成要素を評価し、当該構成要素と当該構成要素を評価した結果（評価値）とを対応付けて、フェーズごとにメモリに格納する（すなわち、当該複数のフェーズに対応する複数のパターンをそれぞれ学習する）。次に、データ評価部１７は、上記フェーズごとに学習されたパターンに基づいて対象データを分析することにより、複数のフェーズに対してそれぞれ指標を導出する。
【００８２】
そして、フェーズ分析部１９は、当該指標が各フェーズに対して予め設定された所定の判定基準（例えば、閾値）を満たしているか否か（例えば、当該指標が当該閾値を超過しているか否か）を判定し、満たしていると判定する場合、当該フェーズに対応するカウント値を増加させる。最後に、フェーズ分析部１９は、当該カウント値に基づいて現在のフェーズを特定する（例えば、最大のカウント値を有するフェーズを、現在のフェーズとする）。または、フェーズごとに導出された指標が、当該フェーズに設定された所定の判定基準を満たしていると判定した場合、フェーズ分析部１９は、当該フェーズを現在のフェーズとして特定することもできる。これにより、データ分析システムは、所定の事案が進展する各段階を示すフェーズを、ユーザに示唆することができるという付加的な効果をさらに奏する。
【００８３】
（２）予測モデルに基づくフェーズ進展予測
フェーズ分析部１９は、所定の事案に関係する所定の行為の進展を予測可能なモデルに基づいて、複数の対象データを評価することによって導出した指標から、次の行為を予測・提示することができる。
【００８４】
すなわち、フェーズ分析部１９は、例えば、第１フェーズ（例えば、関係構築フェーズ）に対して導出された指標と、第２フェーズ（例えば、準備フェーズ）に対して導出された指標とを変数とする回帰モデル（上記進展を予測可能なモデル）を仮定し、予め最適化した回帰係数に基づいて、第３フェーズ（例えば、競合フェーズ）に進む可能性（例えば、確率）を予測することができる。これにより、データ分析システムは、所定の事案に関係する所定の行為の進展を予測した結果を、ユーザに示唆することができるという付加的な効果をさらに奏する。
【００８５】
（３）判定基準の最適化
フェーズ分析部１９は、データ評価部１７によって導出された指標に基づいてフェーズを特定するための上記判定基準（各フェーズに対して予め設定された所定の判定基準、例えば、閾値）を、所与のデータに応じて最適化することができる。管理部１８は、例えば、複数の対象データに対してそれぞれ導出された指標と当該指標のランキング（すなわち、指標を昇順で並べた場合における順位）との関係に対して回帰分析を行い、当該回帰分析の結果に基づいて上記判定基準を再設定（例えば、上記閾値を変更）することができる。
【００８６】
まず、上記システムの管理者は、上記ランキングに対して予めランキング閾値を設定しておく。フェーズ分析部１９は、データ評価部17によって導出された指標と当該指標のランキングとの関係に対して、例えば、指数型分布族に属する関数（ｙ＝ｅαｘ＋β（ｅは自然対数の底、αおよびβは実数値をとるパラメータである））を用いた回帰分析を行い（例えば、最小自乗法により上記関数の上記パラメータを決定する）、当該関数において上記ランキング閾値に対応する指標を、新たな判定基準（変更後の閾値）として設定する。これにより、データ分析システムは、所与のデータに応じて判定基準を最適化することができるため、データ分析の精度を向上させることができるという付加的な効果をさらに奏する。
【００８７】
（補助機能）
予測コーディング部１０が備えた各部は、例えば、以下（１）〜（６）の補助機能を有することができる。
【００８８】
（１）高解像度評価
データ評価部１７は、高い解像度で対象データを評価することができる。すなわち、データ評価部１７は、対象データに対して指標を導出するだけでなく、例えば、対象データを複数のパーツ（例えば、当該対象データに含まれるセンテンスまたは段落（部分対象データ））に分割し、学習したパターンに基づいて当該複数の部分対象データをそれぞれ評価（部分対象データに対して指標を導出）することができる。
【００８９】
そして、データ評価部１７は、複数の部分対象データに対してそれぞれ導出した複数の指標を統合し、当該統合指標を対象データの評価結果とすることもできる（例えば、各指標が数値として導出される場合、当該指標の最大値を抽出して当該対象データに対する統合指標としたり、当該指標の平均を当該対象データに対する統合指標としたり、当該指標を大きい順から所定数合算して当該対象データの統合指標としたりすることができる）。これにより、データ分析システムは、データ分析の精度を向上させることができるという付加的な効果をさらに奏する。
【００９０】
（２）時系列評価
時間の経過とともにその性質が変化するデータ（例えば、時間の経過とともに進行する病状を記録した電子カルテなど）を分析する場合、構成要素評価部１５は、所定時間ごとに区切られた参照データ（例えば、第１区間の参照データ、第２区間の参照データ・・・）からそれぞれパターンを学習し（すなわち、当該所定時間ごとに構成要素と当該構成要素を評価した結果とを取得し）、データ評価部１７は、当該パターンにそれぞれ基づいて対象データを評価することができる。すなわち、データ評価部１７は、時系列に沿って対象データに対する指標を導出することができる。これにより、データ分析システムは、データ分析の精度を向上させることができるという付加的な効果をさらに奏する。
【００９１】
このとき、データ評価部１７は、上記指標の時間的変化に基づいて、将来の指標を予測することができる。例えば、データ評価部１７は、新たに対象データが得られる前に、時系列分析のためのモデル（例えば、自己回帰モデル、移動平均モデルなど）と、所定の期間内（例えば、過去１ヶ月）において導出された指標とに基づいて、当該新たな対象データを評価した場合に得られる次の指標を予測することができる。これにより、データ分析システムは、将来起こり得る事象（例えば、好ましくない事態が起こるリスク）をユーザに提示できるという付加的な効果をさらに奏する。
【００９２】
（３）案件別評価
案件の種類に応じてその性質が変化するデータ（例えば、訴訟の種類（例えば、独占禁止法違反、情報漏洩、特許権侵害など）に応じて内容が変化する訴訟関連文書など）を分析する場合、構成要素評価部１５は、案件ごとに準備された参照データ（例えば、独占禁止法違反に関する参照データ、情報漏洩に関する参照データ・・・）からそれぞれパターンを学習し（すなわち、当該案件ごとに構成要素と当該構成要素を評価した結果とを取得し）、データ評価部１７は、当該パターンにそれぞれ基づいて対象データを評価することができる。これにより、データ分析システムは、データ分析の精度を向上させることができるという付加的な効果をさらに奏する。
【００９３】
（４）構文解析
データ評価部１７は、対象データが有する構造を解析し、当該解析した結果を当該対象データの評価に反映させることができる。例えば、対象データが少なくとも一部に文章（テキスト）を含む場合、データ評価部１７は、当該文章に含まれる各センテンスの表現形態（例えば、当該センテンスが肯定形であるか、否定形であるか、消極形であるかなど）を解析し、当該解析した結果を対象データに対して導出する指標に反映させることができる。ここで、肯定形は、主題を肯定する表現（例えば、「料理が美味しい」）であり、否定形は、主題を否定する表現（例えば、「料理が不味い」または「料理が美味しくない」）であり、消極形は、主題を婉曲に肯定または否定する表現（例えば、「料理が美味しいとはいえなかった」または「料理が不味いとはいえかった」）であってよい。
【００９４】
データ評価部１７は、上記表現形態に応じて指標を調整することができる。例えば、データ評価部１７が所定の値域をとる数値を上記指標として導出する場合、データ評価部１７は、例えば、肯定形に「＋α」を加算し、否定形に「−β」を加算し、消極形に「＋θ」を加算することによって(α、β、およびθは、それぞれ任意の数値であってよい)、上記指標を調整することができる。また、データ評価部１７は、対象データに含まれるセンテンスが否定型であることを検知した場合、例えば、当該センテンスをキャンセルすることにより、当該センテンスに含まれる構成要素を指標導出の基礎にしない（当該構成要素を考慮しない）ことができる。
【００９５】
さらに、構成要素評価部１５は、例えば、ある形態素（構成要素）がセンテンスの主語、目的語、および述語のいずれかに応じて、当該構成要素の評価値を増減させることができる。これにより、データ分析システムは、データ分析の精度を向上させることができるという付加的な効果をさらに奏する。
【００９６】
（５）構成要素間の相関（共起）を考慮した評価
データ評価部１７は、対象データに含まれる第１構成要素と、当該対象データに含まれる第２構成要素との相関（共起、例えば、両者が同時に出現する頻度）を考慮して、当該対象データに対する指標を導出することができる。
【００９７】
例えば、対象データが少なくとも一部に文章（テキスト）を含む場合において、当該文章に「価格」という第１キーワード（第１構成要素）が出現するとき、データ評価部１７は、当該第１キーワードが出現した第１位置の近傍にある第２位置（例えば、当該第１位置を含む所定の範囲に含まれる位置）に、第２キーワード（第２構成要素）が出現する数に基づいて、上記指標を導出することができる。これにより、データ分析システムは、データ分析の精度を向上させることができるという付加的な効果をさらに奏する。
【００９８】
（６）感情分析
対象データが所定の事案に対するユーザの評価情報を含む場合、データ評価部１７は、当該対象データを生成したユーザの感情であって、当該評価情報に基づいて生じた当該所定の事案に対する感情を、当該対象データから抽出する（当該対象データに含まれる感情を評価する）ことができる。
【００９９】
例えば、商品・サービスを紹介するウェブサイト（例えば、オンライン商品サイト、レストランガイドなど）に含まれるデータを分析対象とする場合、データ評価部１７は、当該商品・サービスに対するコメント（レビュー）に含まれる構成要素（例えば、「良かった」、「楽しかった」、「悪かった」、「つまらなった」などのキーワード）と、当該商品・サービスに対する評価（例えば、「とても良い」、「良い」、「普通」、「悪い」、「とても悪い」の５段階評価）との組み合わせ（参照データ）に基づいて、対象データ（例えば、他のウェブサイトに含まれるデータ）を評価することができる。このとき、データ評価部１７は、例えば、誇張表現（例えば、「とても」、「非常に」など）に応じて当該評価結果を増減させることができる。これにより、データ分析システムは、データ分析の精度を向上させることができるという付加的な効果をさらに奏する。
【０１００】
〔データ分析システムが文書データ以外のデータを処理する例〕
本実施の形態においては、データ分析システムが文書データを分析する場合を主に想定し、当該想定に基づく一例を説明したが、当該システムは、文書データ以外のデータ（例えば、音声データ、画像データ、映像データなど）を分析することもできる。
【０１０１】
例えば、音声データを分析する場合、上記システムは、当該音声データ自体を分析の対象としてもよいし、音声認識により当該音声データを文書データに変換し、変換後の文書データを分析の対象としてもよい。前者の場合、上記システムは、例えば、音声データを所定の長さの部分音声に分割して構成要素とし、任意の音声分析手法（例えば、隠れマルコフモデル、カルマンフィルタなど）を用いて当該部分音声を識別することによって、当該音声データを分析できる。後者の場合、任意の音声認識アルゴリズム（例えば、隠れマルコフモデルを用いた認識方法など）を用いて音声を認識し、認識後のデータに対して、実施の形態において説明した手順と同様の手順で分析できる。
【０１０２】
また、画像データを分析する場合、上記システムは、例えば、画像データを所定の大きさの部分画像に分割して構成要素とし、任意の画像認識手法（例えば、パターンマッチング、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークなど）を用いて当該部分画像を識別することによって、当該画像データを分析できる。
【０１０３】
さらに、映像データを分析する場合、上記システムは、例えば、映像データに含まれる複数のフレーム画像を所定の大きさの部分画像にそれぞれ分割して構成要素とし、任意の画像認識手法（例えば、パターンマッチング、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークなど）を用いて当該部分画像を識別することによって、当該映像データを分析できる。
【０１０４】
〔ソフトウェア・ハードウェアによる実現例〕
データ分析システムの制御ブロックは、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ＣＰＵを用いてソフトウェアによって実現してもよい。後者の場合、上記システムは、各機能を実現するソフトウェアであるプログラム（データ分析システムの制御プログラム）を実行するＣＰＵ、当該プログラムおよび各種データがコンピュータ（またはＣＰＵ）で読み取り可能に記録されたＲＯＭ（Read Only Memory）または記憶装置（これらを「記録媒体」と称する）、当該プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などを備えている。そして、コンピュータ（またはＣＰＵ）が上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムは、当該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。本発明は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。なお、上記プログラムは、任意のプログラミング言語によって実装可能であり、例えば、Python、ActionScript、JavaScript（登録商標）などのスクリプト言語、Objective-C、Java（登録商標）などのオブジェクト指向プログラミング言語、HTML5などのマークアップ言語などを用いて実装され得る。また、上記プログラムを記録した任意の記録媒体も、本発明の範疇に入る。
【０１０５】
〔他のアプリケーション例〕
上記した実施の形態においては、上記システムが参照データに含まれる構成要素と関連性を有する関連構成要素を対象データの評価に利用することによって、たとえ、参照データの数が少なくても対象データを正確に評価可能なシステムとして実現される例を説明したが、当該システムは、例えば、ディスカバリ支援システム、フォレンジックシステム、電子メール監視システム、医療応用システム（例えば、ファーマコビジランス支援システム、治験効率化システム、医療リスクヘッジシステム、転倒予測（転倒防止）システム、予後予測システム、診断支援システムなど）、インターネット応用システム（例えば、スマートメールシステム、情報アグリゲーション（キュレーション）システム、ユーザ監視システム、ソーシャルメディア運営システムなど）、情報漏洩検知システム、プロジェクト評価システム、マーケティング支援システム、知財評価システム、不正取引監視システム、コールセンターエスカレーションシステム、信用調査システムなど、任意のシステムとしても実現され得る。
【０１０６】
例えば、本発明のデータ分析システムがディスカバリ支援システムとして実現される場合、当該データ分析システムは、対象データ（例えば、ドキュメント、電子メール、表計算データなど）を所定の評価基準（例えば、本件訴訟におけるディスカバリ手続きにおいて当該データを提出すべきか否かなど）に基づいて評価する際に、参照データに含まれる構成要素と関連性を有する関連構成要素を対象データの評価に利用することによって、たとえ、参照データの数が少なくても対象データを正確に評価して、本件訴訟に関連する文書のみを法廷に効率良く確実に提出することができる。
【０１０７】
また、本発明のデータ分析システムがフォレンジックシステムとして実現される場合、当該データ分析システムは、対象データ（例えば、ドキュメント、電子メール、表計算データなど）を所定の評価基準（例えば、当該データが犯罪行為を立証可能な証拠であるか否かなど）に基づいて評価する際に、参照データに含まれる構成要素と関連性を有する関連構成要素を対象データの評価に利用することによって、たとえ、参照データの数が少なくても対象データを正確に評価して、当該犯罪行為を立証する証拠を効率良く確実に抽出することができる。
【０１０８】
また、本発明のデータ分析システムが電子メール監視システムとして実現される場合、当該データ分析システムは、対象データ（例えば、電子メール、添付ファイルなど）を所定の評価基準（例えば、当該電子メールを送受信したユーザが不正行為を行おうとしているか否かなど）に基づいて評価する際に、参照データに含まれる構成要素と関連性を有する関連構成要素を対象データの評価に利用することによって、たとえ、参照データの数が少なくても対象データを正確に評価して、情報漏洩・談合などの不正行為の予兆を効率良く確実に発見することができる。
【０１０９】
また、本発明のデータ分析システムが医療応用システム（例えば、ファーマコビジランス支援システム、治験効率化システム、医療リスクヘッジシステム、転倒予測（転倒防止）システム予後予測システム、診断支援システムなど）として実現される場合、当該データ分析システムは、対象データ（例えば、電子カルテ、看護記録、患者の日記など）を所定の評価基準（例えば、患者の特定の危険行動を取るか否か、ある薬剤が病気に対して効能を発揮したか否かなど）に基づいて評価する際に、参照データに含まれる構成要素と関連性を有する関連構成要素を対象データの評価に利用することによって、たとえ、参照データの数が少なくても対象データを正確に評価して、例えば、患者が危険な状態（例えば、転倒するなど）に陥ることの予測や薬剤の効能を、効率良く確実に、客観的評価することができる。
【０１１０】
また、本発明のデータ分析システムがインターネット応用システム（例えば、スマートメールシステム、情報アグリゲーション（キュレーション）システム、ユーザ監視システム、ソーシャルメディア運営システムなど）として実現される場合、当該データ分析システムは、対象データ（例えば、ユーザがＳＮＳに投稿したメッセージ、ウェブサイトに掲載されたお勧め情報、ユーザまたは団体のプロフィールなど）を所定の評価基準（例えば、当該ユーザの嗜好と他のユーザの嗜好とが類似しているか否か、当該ユーザの嗜好とレストランの属性とが一致しているか否かなど）に基づいて評価する際に、参照データに含まれる構成要素と関連性を有する関連構成要素を対象データの評価に利用することによって、たとえ、参照データの数が少なくても対象データを正確に評価して、当該ユーザと気の合いそうな他のユーザを一覧表示させたり、当該ユーザの嗜好に合ったレストランの情報を提示したり、当該ユーザに危害を与えかねない団体を警告したりすること等を効率良く確実に実行することができる。
【０１１１】
また、本発明のデータ分析システムが情報漏洩検知システムとして実現される場合、当該データ分析システムは、対象データ（例えば、電子メール、データベースへのアクセスログ情報など）を所定の評価基準（例えば、当該電子メールを送受信したユーザが不正行為を行おうとしているか否かなど）に基づいて評価する際に、参照データに含まれる構成要素と関連性を有する関連構成要素を対象データの評価に利用することによって、たとえ、参照データの数が少なくても対象データを正確に評価して、情報漏洩の予兆を効率良く確実に発見することができる。
【０１１２】
また、本発明のデータ分析システムが情報資産活用システム（プロジェクト評価システム）として実現され場合、当該データ分析システムは、プロジェクトのための有効な情報を、企業・熟練者が有する情報資産(対象データ)から、プロジェクトの状況に応じて動的に抽出する際に、参照データに含まれる構成要素と関連性を有する関連構成要素を対象データの評価に利用することによって、たとえ、参照データの数が少なくても対象データを正確に評価して、例えば、（１）開発期間の短縮化が望まれる開発現場を効率化するために、過去に開発した製品に関する情報を当該開発の要件に応じて再利用する、（２）熟練技術者が有する専門知識に基づいて、有用な情報資産を特定したりすることを効率良く確実に実行することができる。
【０１１３】
また、本発明のデータ分析システムがマーケティング支援システムとして実現される場合、当該データ分析システムは、対象データ（例えば、企業・個人のプロフィール、製品情報など）を所定の評価基準（例えば、当該個人は男性か女性か、消費者は製品に対して好感を抱いているか否かなど）に基づいて評価する際に、参照データに含まれる構成要素と関連性を有する関連構成要素を対象データの評価に利用することによって、たとえ、参照データの数が少なくても対象データを正確に評価して、例えば、ある製品に対する市場の評価を抽出することが効率良く確実に達成される。
【０１１４】
また、本発明のデータ分析システムが知財評価システムとして実現される場合、当該データ分析システムは、対象データ（例えば、特許公報、発明を要約した文書、学術論文など）を所定の評価基準（例えば、当該特許公報は所与の特許を拒絶・無効にする証拠となり得るか否かなど）に基づいて評価する際に、参照データに含まれる構成要素と関連性を有する関連構成要素を対象データの評価に利用することによって、たとえ、参照データの数が少なくても対象データを正確に評価して、例えば、多数の文献（例えば、特許公報、学術論文、インターネットに掲載された文章）の中から無効資料の抽出を効率良く確実に達成する。このとき、データ分析システムは、例えば、無効対象となる特許の各請求項と「Related」ラベル（分類情報）との組み合わせ、および、当該特許とは異なる無関係な特許の各請求項と「Non-Related」ラベル（分類情報）との組み合わせを参照データとして取得し、当該参照データからパターンを学習し、多数の文献（対象データ）に対して指標を算出する（例えば、特許公報の段落ごとに指標を算出し、当該指標の上位から所定数分を合算することによって、当該特許公報の指標とする。）ことによって、当該対象データを評価することができる。
【０１１５】
また、本発明のデータ分析システムが不正取引監視システムとして実現される場合、当該データ分析システムは、対象データ（例えば、電子メール、金融取引情報、入札情報など）を所定の評価基準（例えば、当該電子メールを送受信したユーザが不正取引を行おうとしているか否かなど）に基づいて評価する際に、参照データに含まれる構成要素と関連性を有する関連構成要素を対象データの評価に利用することによって、たとえ、参照データの数が少なくても対象データを正確に評価して、カルテル・談合などの不正行為の予兆を効率良く確実に発見することができる。
【０１１６】
また、本発明のデータ分析システムがコールセンターエスカレーションシステムとして実現される場合、当該データ分析システムは、対象データ（例えば、電話の通話履歴、録音された音声など）を所定の評価基準（例えば、過去の対応事例と類似するか否かなど）に基づいて評価する際に、参照データに含まれる構成要素と関連性を有する関連構成要素を対象データの評価に利用することによって、たとえ、参照データの数が少なくても対象データを正確に評価して、例えば、過去の対応事例の中から現在の状況に最適な対応方法を抽出することを効率良く確実に達成することができる。
【０１１７】
また、本発明のデータ分析システムが信用調査システムとして実現される場合、当該データ分析システムは、対象データ（例えば、企業のプロフィール、企業の業績に関する情報、株価に関する情報、プレスリリースなど）を所定の評価基準（例えば、当該企業が倒産するか否か、当該企業が成長するか否かなど）に基づいて評価する際に、参照データに含まれる構成要素と関連性を有する関連構成要素を対象データの評価に利用することによって、たとえ、参照データの数が少なくても対象データを正確に評価して、例えば、企業の成長・倒産の予測を効率良く確実に達成することができる。
【０１１８】
また、本発明のデータ分析システムがドライビング支援システムとして実現される場合、当該データ分析システムは、対象データ（例えば、車載センサ・カメラ・マイクなどから取得されるデータ）を所定の評価基準（例えば、熟練ドライバによる運転中に、当該熟練ドライバが着目した情報か否かなど）に基づいて評価する際に、参照データに含まれる構成要素と関連性を有する関連構成要素を対象データの評価に利用することによって、たとえ、参照データの数が少なくても対象データを正確に評価して、例えば、運転を安全・快適にし得る有用な情報の自動的抽出を効率良く確実に達成することができる。
【０１１９】
さらに、本発明のデータ分析システムが営業支援システムとして実現される場合、当該データ分析システムは、対象データ（例えば、企業・個人のプロフィール、製品情報など）を所定の評価基準（例えば、当該個人は男性か女性か、消費者は製品に対して好感を抱いているか否かなど）に基づいて評価する際に、参照データに含まれる構成要素と関連性を有する関連構成要素を対象データの評価に利用することによって、たとえ、参照データの数が少なくても対象データを正確に評価して、例えば、ある製品に対する市場の評価の抽出を効率良く確実に達成することができる。
【０１２０】
さらに、本発明のデータ分析システムが、金融システム（例えば、株価予測システムなど）として実現され場合、当該データ分析システムは、対象データ（例えば、株価の時価など）を所定の評価基準（例えば、株価が上昇するか否かなど）に基づいて評価する際に、参照データに含まれる構成要素と関連性を有する関連構成要素を対象データの評価に利用することによって、たとえ、参照データの数が少なくても対象データを正確に評価して、例えば、将来の株価の予測を効率良く確実に達成することができる。
【０１２１】
なお、本発明のデータ分析システムが応用される分野によっては、当該分野に特有の事情を考慮して、例えば、データに前処理（例えば、当該データから重要箇所を抜き出し、当該重要箇所のみをデータ分析の対象とするなど）を施したり、データ分析の結果を表示する態様を変化させたりしてよい。こうした変形例が多様に存在し得ることは、当業者に理解されるところであり、すべての変形例が本発明の範疇に入る。
【０１２２】
〔まとめ〕
本発明の一態様に係るデータ分析システムは、メモリと、入力制御装置と、コントローラと、を備え、前記コントローラは、複数の対象データを序列化する指標を生成し、当該指標は、各対象データと所定の事案との関連性に対応するものであって、ユーザが前記入力制御装置を介して与えた入力に基づいて変化するものであり、前記メモリは、前記複数の対象データを少なくとも一時的に記憶し、前記入力制御装置は、前記対象データに対するサンプルデータをユーザに提示し、分類情報の入力を前記ユーザから受け付け、当該分類情報は、前記サンプルデータを分類するために前記入力に基づいて当該サンプルデータに対応付けられるものであり、前記サンプルデータと前記ユーザから受け付けた分類情報との組み合わせを、参照データとして前記コントローラに提供し、前記コントローラは、複数の前記参照データを取得し、当該複数の参照データから第１の構成要素を抽出し、当該第１の構成要素は、当該参照データの少なくとも一部を構成するものであり、前記第１の構成要素が前記組み合わせに寄与する度合いを評価し、当該評価された第１の構成要素と関連性を有する第２の構成要素を前記複数の対象データの少なくとも一つから抽出し、当該第２の構成要素は、当該対象データの少なくとも一部を構成するものであり、当該第２の構成要素を評価し、前記第２の構成要素の評価結果に基づいて前記指標を生成することによって、前記複数の対象データと前記所定の事案との関連性を評価する、ことを特徴とする。したがって、当該データ分析システムによれば、第２の構成要素を対象データの評価のために補うことができるので、データ群に対する、前記一部データの多少に拘わらず、データ群の分析を正確に行うことができる。
【０１２３】
本発明の他の態様に係るデータ分析システムでは、前記コントローラは、前記参照データに含まれる複数の構成要素夫々の前記評価の優劣に基づいて、当該複数の構成要素の中から前記第１の構成要素を決定することにより、第２の構成要素が第１の構成要素と関連しながら、容易かつ迅速に設定されるという付加的な効果が達成される。
【０１２４】
本発明の他の態様に係るデータ分析システムでは、前記コントローラは、前記参照データに含まれる複数の構成要素夫々の前記評価の優劣に基づいて、当該複数の構成要素の中から前記第１の構成要素を決定することにより、第２の構成要素が第１の構成要素の評価結果に関連しながら、適切かつ容易迅速に設定されるという付加的な効果が達成される。
【０１２５】
本発明の他の態様に係るデータ分析システムでは、前記コントローラは、前記対象データに含まれる複数の構成要素の中から前記評価が最も高い構成要素を前記第１の構成要素として決定することにより、第２の構成要素として評価値が高い構成要素を選択し得るという付加的な効果が達成される。
【０１２６】
本発明の他の態様に係るデータ分析システムでは、前記コントローラは、前記第２の構成要素と前記第１の構成要素との間の前記関連性を所定の基準に基づいて設定し、当該基準に基づいて前記第２の構成要素を前記複数の対象データから抽出することにより、第１の構成要素に関連した第２の構成要素を対象データの分析に有効なものとして自動的に補うことができ、この結果、対象データの評価を正確に行うことができるという付加的な効果が達成される。
【０１２７】
本発明の他の態様に係るデータ分析システムでは、前記コントローラは、前記第２の構成要素が前記第１の構成要素に対して共起関係にあること、類似語の関係にあること、及び、メタ情報を共通にする関係にあることの少なくとも一つに基づいて、当該第２の構成要素を抽出することにより、当該第１の構成要素に関連した前記第２の構成要素を対象データの分析に有効なものとして自動的に補うことができ、この結果、対象データの評価を正確に行うことができるという付加的な効果が達成される。
【０１２８】
本発明の他の態様に係るデータ分析システムでは、前記コントローラは、前記複数の対象データに対して前記第２の構成要素が前記所定の関連性を有しながら存在する頻度に応じて当該第２の構成要素を評価し、前記複数の対象データを当該第２の構成要素の評価結果に基づいて評価することにより、前記第２の構成要素の評価を、正確かつ確実におこなうことができるという付加的な効果が達成される。
【０１２９】
本発明の他の態様に係るデータ分析システムの制御方法は、データを分析するデータ分析システムの制御方法であって、複数の対象データを序列化する指標を生成し、当該指標は、各対象データと所定の事案との関連性に対応するものであって、ユーザからの入力に基づいて変化するものである第１のステップと、前記複数の対象データを少なくとも一時的に記憶する第２のステップと、前記対象データに対するサンプルデータをユーザに提示する第３のステップと、分類情報の入力を前記ユーザから受け付け、当該分類情報は、前記サンプルデータを分類するために前記入力に基づいて当該サンプルデータに対応付けられるものである第４のステップと、前記サンプルデータと前記ユーザから受け付けた分類情報との組み合わせを、参照データとして提供する第５のステップと、複数の前記参照データを取得する第６のステップと、当該複数の参照データから第１の構成要素を抽出し、当該第１の構成要素は、当該参照データの少なくとも一部を構成するものである第７のステップと、前記第１の構成要素が前記組み合わせに寄与する度合いを評価する第８のステップと、当該評価された第１の構成要素と関連性を有する第２の構成要素を前記複数の対象データの少なくとも一つから抽出し、当該第２の構成要素は、当該対象データの少なくとも一部を構成するものである第９のステップと、当該第２の構成要素を評価する第１０のステップと、前記第２の構成要素の評価結果に基づいて前記指標を生成することによって、前記複数の対象データと前記所定の事案との関連性を評価する第１１のステップと、を含むことを特徴とする。したがって、当該データ分析システムの制御方法によれば、第２の構成要素を対象データの評価のために補うことができるので、データ群に対する、前記一部データの多少に拘わらず、データ群の分析を正確に行うことができる。
【０１３０】
さらに、本発明の他の態様に係るデータ分析システムの制御プログラムは、前記データ分析システムの制御方法の発明に含まれる各ステップを、コンピュータに実行させるデータ分析システムの制御プログラムであることを特徴とし、本発明のさらに他の態様に係る記録媒体は、当該データ分析システムの制御プログラムを記録した記録媒体であることを特徴とする。したがって、当該データ分析システムの制御プログラムおよび記録媒体によれば、第２の構成要素を対象データの評価のために補うことができるので、データ群に対する、前記一部データの多少に拘わらず、データ群の分析を正確に行うことができる。
【０１３１】
本発明の別態様に係るデータ分析システムは、例えば、対象データを評価するデータ分析システムであって、前記システムは、メモリと、入力制御装置と、コントローラとを備え、前記コントローラは、複数の対象データを評価し、当該評価は、例えば、各対象データと所定の事案との関連性に対応するものであり、前記複数の対象データの序列化を可能とする指標を、前記評価により生成し、ユーザが前記入力制御装置を介して与えた入力に基づいて前記指標を変化させることができ、前記メモリは、例えば、前記コントローラが評価する前記複数の対象データを少なくとも一時的に記憶し、前記入力制御装置は、例えば、前記コントローラが前記複数の対象データを序列化するための入力を前記ユーザに許容し、当該複数の対象データの序列は、例えば、前記入力に基づいて変化する前記指標に応じて変化するものであり、前記入力は、例えば、前記複数の対象データとは異なる参照データを、当該参照データと前記所定の事案との関連性に基づいて分類するものであり、当該分類は、例えば、前記参照データの内容に応じて複数の分類情報に分けられたものであり、前記複数の分類情報のうちの少なくとも１つは、前記入力によって前記参照データに付与されるものであり、前記参照データを前記ユーザに提示し、前記ユーザの入力により、前記提示された参照データに対して与えられた前記少なくとも１つの分類情報と当該参照データとの組み合わせを、前記コントローラに提供し、前記コントローラは、例えば、前記参照データに含まれる複数の構成要素が、前記入力制御装置から提供された組み合わせにそれぞれ寄与する度合いを評価することによって、前記入力により付与された分類情報に応じて当該参照データが特徴付けられるパターンを当該参照データから抽出し、前記抽出したパターンに基づいて、前記対象データと前記所定の事案との関連性を評価して前記指標を決定し、前記決定した指標を前記対象データに設定し、前記指標に応じて前記複数の対象データを序列化し、前記序列化した複数の対象データをユーザに報知する。
【０１３２】
〔付記事項〕
本発明は上述したそれぞれの実施の形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施の形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施の形態についても、本発明の技術的範囲に含まれる。さらに、各実施の形態にそれぞれ開示された技術的手段を組み合わせることにより、新しい技術的特徴を形成できる。
【産業上の利用可能性】
【０１３３】
本発明は、例えば、パーソナルコンピュータ、サーバ装置、ワークステーション、メインフレームなど、任意のコンピュータに広く適用することができ、特に、人工知能システムに適用可能である。
【符号の説明】
【０１３４】
１……データ分析システム、２……サーバ装置、３……クライアント装置、４……データベース、５……ストレージシステム、６……管理計算機、１０……予測コーディング部、１１……データ取得部、１２……分類情報取得部、１３……データ分類部、１４……構成要素抽出部、１５……構成要素評価部、１６……構成要素格納部、１７……データ評価部、１８……管理部、１９……フェーズ分析部。
【図１】
2016189605.tif 000009
【図２】
2016189605.tif 000010
【図３】
2016189605.tif 000011
【図４】
2016189605.tif 000012
【国際調査報告】
2016189605.tif 000013
2016189605.tif 000014