(57)【要約】  多変量解析により将来の目的変数を好適に予測すること。本発明の一態様に係る情報処理装置は、データを取得する取得部と、前記データから、目的変数と、１つ以上の説明変数候補と、を選択する選択部と、各説明変数候補の時系列モデルを構築する構築部と、を有し、前記構築部は、前記時系列モデルによる各説明変数候補の予測精度に基づいて前記説明変数候補から選択した１つ以上の説明変数を用いて、前記目的変数の多変量モデルを構築することを特徴とする。
2017203601.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データを取得する取得部と、
前記データから、目的変数と、１つ以上の説明変数候補と、を選択する選択部と、
各説明変数候補の時系列モデルを構築する構築部と、を有し、
前記構築部は、前記時系列モデルによる各説明変数候補の予測精度に基づいて前記説明変数候補から選択した１つ以上の説明変数を用いて、前記目的変数の多変量モデルを構築することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記構築部は、所定の説明変数候補の時系列モデルの予測精度を、テストデータを用いて算出し、当該予測精度が所定の閾値より悪い場合、当該所定の説明変数候補を、前記多変量モデルの説明変数には用いないことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記予測精度は、平均絶対パーセント誤差（ＭＡＰＥ：Mean  Absolute  Percentage  Error）で表され、
前記構築部は、ＭＡＰＥが前記所定の閾値を超える場合、前記所定の説明変数候補を、前記多変量モデルの説明変数には用いないことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記選択部は、前記説明変数候補を、前記目的変数に対応するデータとの間で所定の値以上の相関係数の絶対値を有するデータから選択することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記選択部は、前記説明変数候補に対応するデータを、前記目的変数に対応するデータに比べて時間方向にスライドさせ、相関を求めることを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記時系列モデルは、一次指数平滑、二次指数平滑、三次指数平滑（加法）、三次指数平滑（乗法）、自己回帰和分移動平均（ＡＲＩＭＡ：AutoRegressive  Integrated  Moving  Average）又は季節性自己回帰和分移動平均（ＳＡＲＩＭＡ：Seasonal  ARIMA）の少なくとも１つであることを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記多変量モデルは、重回帰モデルであることを特徴とする請求項１から請求項６のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記構築部は、赤池情報量規準（ＡＩＣ：Akaike’s  Information  Criterion）に基づいて前記多変量モデルを構築することを特徴とする請求項１から請求項７のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記構築部は、ＡＩＣに基づいて一旦前記多変量モデルを構築した後、分散拡大要因（ＶＩＦ：Variance  Inflation  Factor）が所定のＶＩＦ値以上となる説明変数の組み合わせの少なくとも一方を除外して前記多変量モデルを再構築することを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
データを取得する工程と、
前記データから、目的変数と、１つ以上の説明変数候補と、を選択する工程と、
各説明変数候補の時系列モデルを構築する工程と、を有し、
前記時系列モデルによる各説明変数候補の予測精度に基づいて前記説明変数候補から選択した１つ以上の説明変数を用いて、前記目的変数の多変量モデルを構築することを特徴とする情報処理方法。
【請求項１１】
情報処理装置を含む情報処理システムであって、
前記情報処理装置は、データを取得する取得部と、
前記データから、目的変数と、１つ以上の説明変数候補と、を選択する選択部と、
各説明変数候補の時系列モデルを構築する構築部と、を有し、
前記構築部は、前記時系列モデルによる各説明変数候補の予測精度に基づいて前記説明変数候補から選択した１つ以上の説明変数を用いて、前記目的変数の多変量モデルを構築することを特徴とする情報処理システム。
【請求項１２】
コンピュータに、
データを取得する手順と、
前記データから、目的変数と、１つ以上の説明変数候補と、を選択する手順と、
各説明変数候補の時系列モデルを構築する手順と、
前記時系列モデルによる各説明変数候補の予測精度に基づいて前記説明変数候補から選択した１つ以上の説明変数を用いて、前記目的変数の多変量モデルを構築する手順と、を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データの予測に係る情報処理装置、情報処理方法、情報処理システム及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
多数のデータを収集し、データの時間変化に伴う変動傾向を解析し、ビジネスに活かす取り組みが行われている。このような解析には、多変量解析（例えば、重回帰分析）が広く用いられる。【０００３】
例えば、時間の経過に従って変化する時系列データ（目的変数などとも呼ばれる）を、別の時系列データ（説明変数などとも呼ばれる）を利用して予測するための予測モデルを構築する技術が提案されている（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−１５２６５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、将来の目的変数を予測するためには、将来の説明変数を考慮する必要があるが、将来の説明変数は、その時点にならないと取得することができない。このため、従来の多変量解析方法では、将来の目的変数の予測を好適に行うことができない。【０００６】
本発明はかかる点に鑑みてなされたものであり、多変量解析により将来の目的変数を好適に予測することができる情報処理装置、情報処理方法、情報処理システム及びプログラムを提供することを目的の１つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様に係る情報処理装置は、データを取得する取得部と、前記データから、目的変数と、１つ以上の説明変数候補と、を選択する選択部と、各説明変数候補の時系列モデルを構築する構築部と、を有し、前記構築部は、前記時系列モデルによる各説明変数候補の予測精度に基づいて前記説明変数候補から選択した１つ以上の説明変数を用いて、前記目的変数の多変量モデルを構築することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、多変量解析により将来の目的変数を好適に予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の一実施形態に係る情報処理システムの概略構成の一例を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る目的変数予測方法の概念説明図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る目的変数予測方法のフローチャートの一例を示す図である。
【図４】図３のステップＳ１２に係る説明変数候補の選択画面の一例を示す図である。
【図５】図３のステップＳ１８に係る説明変数及び目的変数に関するグラフの表示画面の一例を示す図である。
【図６】本発明の一実施形態に係るサーバの機能構成の一例を示す図である。
【図７】本発明の一実施形態に係るサーバ及びデバイスのハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本発明者は、目的変数と説明変数との関係を多変量モデルで解析するとともに、各説明変数を時系列モデルで予測することを着想した。そして、時系列モデルによる説明変数の予測精度に基づいて、多変量モデルで採用する説明変数の選択を適切に行うことを見出した。
【００１１】
これにより、予測精度の悪い説明変数を目的変数の予測に利用しないように制限することができ、目的変数の予測精度が大きく劣化する事態を抑制することができる。
【００１２】
以下、本発明の実施形態について添付図面を参照して詳細に説明する。
【００１３】
（情報処理システム）
まず、本発明が適用される情報処理システムについて説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理システムの概略構成の一例を示す図である。図１に示す情報処理システム１は、サーバ１０と、デバイス２０と、を含む。
【００１４】
本発明の一実施形態では、図１に示した情報処理システムの構成において、サーバ１０が、デバイス２０からの指示に基づいて、データに対して多変量解析を実施し、解析結果をデバイス２０に送信する。
【００１５】
サーバ１０は、デバイス２０からの指示に基づいてデータの解析を行う機能を有する情報処理装置である。サーバ１０は、複数のサーバから構成されてもよい。
【００１６】
デバイス２０は、ユーザの操作によりブラウザなどのアプリケーションを実行し、サーバ２０と通信する情報処理装置である。デバイス１０は、携帯電話、スマートフォン、タブレット型端末などの携帯端末（移動通信端末）であってもよいし、パソコン（ＰＣ：Personal  Computer）などの固定通信端末であってもよい。
【００１７】
デバイス１０、サーバ２０など、各装置の機能構成及びハードウェア構成の一例については、後述する。
【００１８】
なお、当該システム構成は一例であり、これに限られない。例えば、各装置は、図１ではそれぞれ１つずつ含まれる構成としたが、各機器の数はこれに限られず、複数存在してもよい。また、情報処理システム１では、所定の装置の機能が複数の装置により実現される構成としてもよい。
【００１９】
（情報処理方法）
本発明の実施形態に係る情報処理方法（目的変数予測方法）について、以下で説明する。各情報処理方法は、上述の情報処理システムに適用されてもよい。
【００２０】
図２は、本発明の一実施形態に係る目的変数予測方法の概念説明図である。前提として、図１に示したサーバ１０（以下、単に「サーバ」と記載する）は、予測したいデータ（目的変数）の実績値と、当該データに影響を与えていると想定される時系列データ（説明変数）の実績値と、を保持しているものとする。
【００２１】
サーバは、目的変数の実績値と、１つ以上の説明変数の実績値と、に基づいて、多変量モデルを構築する（各データの関係性を定量化する）。多変量モデルは、目的変数と説明変数との関係を定式化（モデル化）したものであり、例えば、重回帰分析、判別分析、ロジスティック回帰分析、非線型解析などによりモデルを構築することができる。以下、本明細書では多変量モデルとして重回帰モデルを例に説明するが、他のモデルに対しても本発明を適用することができる（つまり、重回帰モデルという文言は多変量モデルと読み替えられてもよい）。
【００２２】
重回帰モデルは、例えば以下の式１で表される。
（式１）
目的変数＝Ａｘ１＋Ｂｘ２＋Ｃｘ３＋…＋Ｚ
ここで、Ａ、Ｂ及びＣは重回帰分析により求められる係数であり、ｘ１、ｘ２、及びｘ３は説明変数であり、Ｚは重回帰分析により求められる切片（定数）である。
【００２３】
なお、図２では３つの説明変数が与えられるものとしているが、利用する説明変数の数はこれに限られない。また、説明変数が１つだけ選択される場合には、単回帰モデルを用いてもよい。
【００２４】
また、サーバは、各説明変数の実績値に基づいて、それぞれの説明変数の時系列モデルを構築する。時系列モデルは、過去のパターンや傾向から将来の動きを予測可能なモデルであり、詳しくは後述する。
【００２５】
本実施形態において、時系列モデルの構築は、上述の重回帰モデルの構築と関連している。具体的には、サーバは、構築された時系列モデルに基づいて、重回帰モデルに用いる説明変数の絞りこみを行う。このため、サーバは、適宜重回帰モデルを再構築（更新）してもよい。
【００２６】
サーバは、時系列モデル及び重回帰モデルが確定したら、各時系列モデルに基づいて各説明変数予測値を算出し、これらを重回帰モデルに入力して目的変数予測値を算出する。
【００２７】
以下、図３を参照して、具体的な処理の流れについて説明する。図３は、本発明の一実施形態に係る目的変数予測方法のフローチャートの一例を示す図である。
【００２８】
サーバは、処理に用いるデータを準備する（ステップＳ１１）。サーバは、所定のデータ（ソースデータともいう）を、デバイス１０からアップロードされてもよいし、別途取得する（例えば、図示しない所定のサーバからダウンロードする）ものとしてもよい。例えば、ソースデータは、ＣＳＶ（Comma-Separated  Values）フォーマットで表されるものであってもよい。
【００２９】
サーバは、取得したソースデータに基づいて、変数を作成する（ソースデータの加工を行う）。各変数は、目的変数として用いられてもよいし、説明変数として用いられてもよい。例えば、サーバは、ソースデータが日ごとのデータ（日次データ）となっている場合、年次データに変換してもよい。また、複数のデータ（変数）をマージしてもよい。
【００３０】
次に、サーバは、各モデル構築に用いる環境（条件）を設定する（ステップＳ１２）。例えば、サーバは、予測対象とする目的変数を、ステップＳ１１で作成された変数の中から選択する。また、サーバは、選択した目的変数の予測に用いる説明変数候補を選択する。例えば、サーバは、ステップＳ１１において、各変数同士の関連付け（紐付け）を行ってもよく、この場合、ステップＳ１２において、目的変数の予測に用いる説明変数を、当該目的変数に関連付けられた変数から選択することができる。
【００３１】
また、ステップＳ１２において、サーバは、予測基準日、学習期間、評価期間及び予測期間の設定を行う。予測基準日は、モデル構築及び予測に関する基準日である。また、学習期間は、モデル構築に利用するデータ（学習データ、トレーニングデータ）を含む期間である。評価期間は、構築したモデルを用いて精度評価を行う対象の期間である。つまり、評価期間に属するデータは、テストデータとして用いられる。予測期間は、構築したモデルを用いて実際に予測したい対象の期間である。
【００３２】
学習期間は、予測基準日から遡る期間とすることができ、評価期間は、予測基準日以後の期間とすることができる。例えば、予測基準日を２０１４年４月、学習期間を６０か月、そして評価期間を１２か月とした場合、学習期間は２００９年３月から２０１４年３月に相当し、評価期間は２０１４年４月から２０１５年４月となる。なお、これらの期間は以上の定義とは異なる期間として定義されてもよい。
【００３３】
また、ステップＳ１２において、サーバは、説明変数候補を予測する時系列モデルの構築に係るアルゴリズムの候補を選択する。当該候補は、例えば、一次指数平滑、二次指数平滑、三次指数平滑（加法）、三次指数平滑（乗法）、自己回帰和分移動平均（ＡＲＩＭＡ：AutoRegressive  Integrated  Moving  Average）、季節性自己回帰和分移動平均（ＳＡＲＩＭＡ：Seasonal  ARIMA）の６種類としてもよい。なお、これらのアルゴリズムのうち少なくとも１つを含まない構成としてもよい。また、他のアルゴリズムを含む構成としてもよい。
【００３４】
また、サーバは、説明変数及び目的変数のモデル構築に係る基準パラメータを設定する。当該基準パラメータは、例えば以下の（１）−（６）であってもよいが、これらに限られない：
（１）説明変数候補評価時の予測精度に関する情報の閾値（例えば、平均絶対パーセント誤差（ＭＡＰＥ：Mean  Absolute  Percentage  Error）の閾値）、
（２）説明変数候補評価時の相関係数の閾値、
（３）選択する説明変数の数の上限値、
（４）多重共線性検査の有無（有の場合には、多重共線性検査に用いる分散拡大要因（ＶＩＦ：Variance  Inflation  Factor）値を指定する）、
（５）ラグ相関（後述）の考慮の有無（有の場合には、ラグ相関を導出する場合の最大スライド期間（例えば、月数）を指定する）、
（６）データ定常化の有無（有の場合には、さらに混合、一次階差、二次階差などの定常化処理を指定）。
【００３５】
これらの基準パラメータは、デフォルト値が設定されていてもよく、例えば上記（２）の閾値は０．２であってもよいし、上記（４）のＶＩＦ値は１０であってもよいし、上記（５）の最大スライド期間は１２か月であってもよい。なお、デフォルト値は、これらの値に限られるものではない。また、上記（４）−（６）は、デフォルトで有無のいずれかが指定されてもよい。
【００３６】
なお、説明変数候補及び／又は目的変数のデータ（実績値）に、学習期間及び／又は評価期間に関する欠損がある場合、サーバは、補完処理を行うようにすることが好ましい。例えば、補完の方法としては、時系列予測、最小二乗法などを用いてもよい。また、サーバは、上記（６）でデータ定常化が有効に設定された場合、目的変数及び説明変数候補の少なくとも１つに定常化処理を適用しておく。
【００３７】
サーバは、ステップＳ１２で選択した目的変数と説明変数候補との間で、学習期間における相関（具体的には、相関係数）を求める（ステップＳ１３）。ここで、ラグ相関を導出する設定がされている場合、サーバは、説明変数候補を時間方向（例えば、マイナス方向（過去方向））に所定のスライド期間だけスライド（シフト）させ、相関をチェックする。ラグ相関は、説明変数の値が変動してから一定の期間（ラグ）を空けて、目的変数の値が変動するような関係がある場合に好適である。なお、相関は学習期間に加えて／又は学習期間でなく、評価期間を用いて求められてもよい。
【００３８】
サーバは、ラグ相関を導出する場合、１つの説明変数候補に対して、０か月（スライドなし）からステップＳ１２で設定された最大スライド期間までスライドさせてそれぞれ相関を算出する。例えば、選択された説明変数候補の数が８０かつ最大スライド期間が１２か月であり、月ごとのデータを有する場合、ステップＳ１３の相関チェックは、８０×（１２＋１）＝１０４０回実施される。スライドが適用された説明変数候補は、もともとのスライドが適用されていない説明変数候補と異なる変数として以降のモデル化に用いられてもよい。
【００３９】
サーバは、算出された相関係数の絶対値がステップＳ１２で設定された閾値以上（又はより大きい）場合、当該相関係数に対応する説明変数候補について、ステップＳ１４の処理を実施する。つまり、相関係数の絶対値が閾値未満（以下）の場合、対応する説明変数候補を重回帰モデルの構築に用いないように除外する。
【００４０】
次に、サーバは、ステップＳ１３の相関チェックをパスした説明変数候補に対して、ステップＳ１２で選択されたアルゴリズムをそれぞれ用いて、学習期間のデータを用いて時系列モデルを構築し、評価期間についての予測及び精度評価を行う（ステップＳ１４）。例えば、ステップＳ１２で６種類のアルゴリズムが選択され、ステップＳ１３で３０個の説明変数候補が相関チェックをパスした場合、３０×６＝１８０回の予測計算が行われる。予測結果と、評価期間の実績値（テストデータ）と、に基づいて、予測精度に関する情報（例えば、予測の誤差率）を算出することができる。
【００４１】
サーバは、説明変数候補ごとに、最も精度の良い（例えば、誤差率の低い）アルゴリズムを判断し、当該アルゴリズムで構築された時系列モデルを、当該説明変数候補の予測モデルとして決定（選択）する。各説明変数候補について、それぞれ異なるアルゴリズムを用いた時系列モデルが選択されてもよい。ここで、誤差率は、ＭＡＰＥであるものとするが、他の指標が用いられてもよく、その場合ステップＳ１２にて当該指標の閾値が設定されてもよい。
【００４２】
ただし、ある説明変数候補について、各アルゴリズムによる予測精度が全て、ステップＳ１２で設定された予測精度に関する情報の閾値より悪い（例えば、誤差率がステップＳ１２で設定された閾値を超える）場合には、当該説明変数候補を重回帰モデルの構築に用いないように除外する。つまり、ステップＳ１３及びＳ１４により、時系列モデルによる説明変数候補の予測精度に基づいて、重回帰モデルで採用する説明変数の取捨選択が行われる。
【００４３】
サーバは、これまでのステップで除外されていない説明変数候補を用いて、目的変数の重回帰モデルを構築する（ステップＳ１５）。重回帰モデルは、ステップワイズ法、変数増加法（前進選択法）、変数減少法（後退消去法）、総あたり法などの手法を用いて、所定の基準（例えば、赤池情報量規準（ＡＩＣ：Akaike’s  Information  Criterion）が最小となる説明変数の組み合わせを決定することで構築できる。例えば、ＡＩＣを用いてモデル構築を行う処理（つまり、予測に用いられる説明変数を選択する処理）は、ＡＩＣチェックと呼ばれてもよい。
【００４４】
なお、所定の基準（説明変数の有用性を表す指標）としては、Ｆ値（F  value）、ＢＩＣ（Bayesian  Information  Criterion）などが用いられてもよい。
【００４５】
サーバは、ステップＳ１５で構築された重回帰モデルに対して、ＶＩＦを算出し、説明変数間の相関性をチェック（ＶＩＦチェック）する（ステップＳ１６）。そして、ある２つの説明変数について算出されたＶＩＦがステップＳ１２で設定されたＶＩＦ値（例えば、１０）以上となった場合、片方の説明変数を除外する。これにより、多重共線性の問題が生じることを抑制できる。なお、ステップＳ１２で多重共線性検査が無に設定される場合には、ステップＳ１６はスキップすることができる。
【００４６】
サーバは、ステップＳ１５で決定された重回帰モデルを規定する説明変数の組み合わせから、ステップＳ１６で除外された説明変数を除いて、再度所定の基準が最小となる説明変数の組み合わせを決定して、重回帰モデルを再構築する（ステップＳ１７）。例えば、ステップＳ１６にてＶＩＦチェックをパスしなかった２つの説明変数の組に関して、一方を説明変数から除去した場合のモデルと、他方を説明変数から除去した場合のモデルと、をそれぞれＡＩＣチェックし、ＡＩＣが最小となる方のモデルを採用してもよい。
【００４７】
ステップＳ１３−Ｓ１７の順番で処理を行うことによって、説明変数候補の数を逐次減らすことができるため、モデル構築に必要な計算量を好適に低減しつつ、予測精度を担保することができる。
【００４８】
サーバは、ステップＳ１７で完成した重回帰モデルに、ステップＳ１４で構築した各説明変数の時系列モデルにより算出された予測値を入力し、予測期間についての目的変数の予測値を算出する（ステップＳ１８）。
【００４９】
サーバは、ステップＳ１７で完成した重回帰モデル、ステップＳ１４で作成した各説明変数（候補）の時系列モデル、ステップＳ１８で算出された説明変数及び／又は目的変数の予測値に関する情報を、デバイス１０に送信してもよい。例えば、サーバは、説明変数（候補）及び／又は目的変数の予測値に関するＣＳＶファイルを、デバイス１０に送信してもよい。
【００５０】
また、サーバは、説明変数（説明変数候補でもよい）及び／又は目的変数に関して、実績値及び予測値を表示するグラフを生成して、デバイス１０に送信して表示させてもよい。なお、データ定常化を有効にして以上の予測処理が実行された場合には、定常化されたデータを元々のデータとして表示させてもよいし、定常化されたデータのまま表示させてもよい。
【００５１】
なお、サーバは、ステップＳ１５−Ｓ１７において、重回帰モデルを複数構築してもよく、この場合、ステップＳ１８において各モデルを用いた場合の予測結果を求めてもよい。
【００５２】
サーバは、デバイス１０に、図３のフローに関する操作画面を表示するように通信し、デバイス１０におけるユーザの入力などを受けて各処理の制御を行うようにしてもよい。図４は、図３のステップＳ１２に係る説明変数候補の選択画面の一例を示す図である。図４には、デバイス１０に表示される表示画面４００が示されている。
【００５３】
表示画面４００には、画面切り替え用のタブ部４０１が示されてもよい。ユーザの操作により、所定のタブが選択されると、情報表示／操作用の領域４１１が対応する内容に切り替わるように構成されてもよい。図４では、説明変数選択のタブが指定されている。
【００５４】
領域４１１には、目的変数（ここでは、商品先物Ａというデータ）の予測に用いる説明変数候補（パラメータ）が列挙されている。ユーザの操作により、これらの候補が全てモデル構築の候補として考慮されるように選択されてもよいし、一部の候補は最初から除外されるように選択されなくてもよい。
【００５５】
図５は、図３のステップＳ１８に係る説明変数及び目的変数に関するグラフの表示画面の一例を示す図である。タブ部４０１では、予測結果のタブが指定されている。
【００５６】
領域４２１は、説明変数（Ｅ）及び目的変数（Ｏ）の実績値及び予測値を縮小表示するために用いられる。ユーザの操作により、１つ以上の変数について、領域４２２に拡大表示させることができる。図５では、目的変数である商品先物Ａのチェックボックスがチェックされており、領域４２２には商品先物Ａの予測値及び実績値が示されている。
【００５７】
以上説明した情報処理方法の実施形態によれば、予測精度の悪い説明変数を目的変数の予測に利用しないように制限することができ、目的変数の予測精度が大きく劣化する事態を抑制することができる。
【００５８】
なお、サーバは、本実施形態に係る目的変数予測方法（時系列モデル＋重回帰モデル）以外の方法での予測モデル構築を行ってもよい。例えば、状態空間モデル、ニューラルネットワーク（例えば、再起型（リカレント）ニューラルネットワーク）モデルなどに基づく予測モデル構築を設定してもよい。
【００５９】
（機器の構成）
図６は、本発明の一実施形態に係るサーバの機能構成の一例を示す図である。サーバ１０は、制御部１１と、記憶部１２と、通信部１３と、入力部１４と、出力部１５と、を有する。なお、本例では、本実施形態における特徴部分の機能ブロックを主に示しており、サーバ１０は、他の処理に必要な他の機能ブロックも有してもよい。また、一部の機能ブロックを含まない構成としてもよい。
【００６０】
制御部１１は、サーバ１０の制御を実施する。制御部１１は、本発明に係る技術分野での共通認識に基づいて説明されるコントローラ、制御回路又は制御装置により構成することができる。制御部１１は、本発明の一実施形態に係る取得部、選択部、構築部などを構成することができる。
【００６１】
例えば、制御部１１は、記憶部１２、通信部１３、入力部１４などを介して、データを取得する取得部として機能する制御を行ってもよい。また、制御部１１は、取得したデータから、目的変数と、１つ以上の説明変数候補と、を選択する選択部として機能する制御を行ってもよい。また、制御部１１は、各説明変数候補の時系列モデルを構築する構築部として機能する制御を行ってもよい。
【００６２】
制御部（構築部）１１は、時系列モデルによる各説明変数候補の予測精度に基づいて説明変数候補から選択した１つ以上の説明変数を用いて、目的変数の多変量モデルを構築するように制御してもよい。
【００６３】
制御部（構築部）１１は、所定の説明変数候補の時系列モデルの予測精度を、テストデータを用いて算出し、当該予測精度が所定の閾値より悪い場合、当該所定の説明変数候補を、多変量モデルの説明変数には用いないように制御してもよい。
【００６４】
制御部（構築部）１１は、予測精度に関する所定の情報（例えば、ＭＡＰＥ）が所定の閾値を超える場合、対応する所定の説明変数候補を、多変量モデルの説明変数には用いないように制御してもよい。
【００６５】
また、制御部（選択部）１１は、説明変数候補を、目的変数に対応するデータとの間で所定の値以上の相関係数の絶対値を有するデータから選択するように制御してもよい。
【００６６】
また、制御部（選択部）１１は、説明変数候補に対応するデータを、目的変数に対応するデータに比べて時間方向にスライドさせ、相関を求めるように制御してもよい。
【００６７】
制御部（構築部）１１は、所定の基準（例えば、ＡＩＣ）に基づいて多変量モデルを構築するように制御してもよい。
【００６８】
制御部（構築部）１１は、所定の基準（例えば、ＡＩＣ）に基づいて一旦多変量モデルを構築した後、ＶＩＦが所定のＶＩＦ値以上となる説明変数の組み合わせの少なくとも一方を除外して、多変量モデルを再構築するように制御してもよい。
【００６９】
制御部１１は、トランザクションデータ処理及び／又は分析データ処理（オンライン分析）をリアルタイムに実施できることが好ましく、例えばインメモリデータ処理を行うように制御することが好ましい。
【００７０】
記憶部１２は、サーバ１０で利用する情報を記憶（保持）する。例えば、記憶部１２は、目的変数／説明変数のもととなるデータを逐次記憶する。記憶部１２は、例えば、本発明に係る技術分野での共通認識に基づいて説明されるメモリ、ストレージ、記憶装置などにより構成することができる。
【００７１】
通信部１３は、デバイス２０との間で種々の情報を通信する。通信部１３は、本発明に係る技術分野での共通認識に基づいて説明されるトランスミッター／レシーバー、送受信回路又は送受信装置により構成することができる。なお、通信部１３は、送信部及び受信部から構成されてもよい。
【００７２】
入力部１４は、ユーザからの操作により入力を受け付ける。また、入力部１４は、所定の機器や記憶媒体と接続され、データの入力を受け付けてもよい。入力部１４は、入力結果を例えば制御部１１に出力してもよい。
【００７３】
入力部１４は、本発明に係る技術分野での共通認識に基づいて説明されるキーボード、マウス、ボタンなどの入力装置や、入出力端子、入出力回路などにより構成することができる。また、入力部１４は、表示部と一体となった構成（例えば、タッチパネル）としてもよい。
【００７４】
出力部１５は、種々の情報をユーザが認識できるように出力する。例えば、出力部１５は、画像を表示する表示部、音声を出力する音声出力部などを含んで構成されてもよい。表示部は、例えば、本発明に係る技術分野での共通認識に基づいて説明されるディスプレイ、モニタなどの表示装置により構成することができる。また、音声出力部は、本発明に係る技術分野での共通認識に基づいて説明されるスピーカーなどの出力装置により構成することができる。
【００７５】
出力部１５は、例えば、本発明に係る技術分野での共通認識に基づいて説明される演算器、演算回路、演算装置、プレイヤー、画像／映像／音声処理回路、画像／映像／音声処理装置、アンプなどを含んで構成することができる。
【００７６】
デバイス２０についても、図６と同様の構成を有してもよい。なお、サーバ１０は、クラウドプラットフォームで実現されるものであってもよいし、ＳａａＳ（Software  as  a  Service）、ＰａａＳ（Platform  as  a  Service）、ＩａａＳ（Infrastructure  as  a  Service）などと呼ばれるサービスを提供してもよい。
【００７７】
（ハードウェア構成）
なお、上記実施形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェア及び／又はソフトウェアの任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現手段は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的に結合した１つの装置により実現されてもよいし、物理的に分離した２つ以上の装置を有線又は無線で接続し、これら複数の装置により実現されてもよい。
【００７８】
例えば、本発明の一実施形態におけるサーバ１０などは、本発明の情報通信方法の処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図７は、本発明の一実施形態に係るサーバ及びデバイスのハードウェア構成の一例を示す図である。上述のサーバ１０、デバイス２０などは、物理的には、プロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６、バス１００７などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。
【００７９】
なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。サーバ１０、デバイス２０などのハードウェア構成は、図に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。
【００８０】
例えば、プロセッサ１００１は１つだけ図示されているが、複数のプロセッサがあってもよい。また、処理は、１のプロセッサで実行されてもよいし、処理が同時に、逐次に、又はその他の手法で、１以上のプロセッサで実行されてもよい。
【００８１】
サーバ１０、デバイス２０などにおける各機能は、プロセッサ１００１、メモリ１００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることで、プロセッサ１００１が演算を行い、通信装置１００４による通信や、メモリ１００２及びストレージ１００３におけるデータの読み出し及び／又は書き込みを制御することで実現される。
【００８２】
プロセッサ１００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１００１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central  Processing  Unit）で構成されてもよい。なお、上述の制御部１１などの各部は、プロセッサ１００１で実現されてもよい。プロセッサ１００１は、１以上のチップで実装されてもよい。
【００８３】
また、プロセッサ１００１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールやデータを、ストレージ１００３及び／又は通信装置１００４からメモリ１００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施形態で説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、制御部１１は、メモリ１００２に格納され、プロセッサ１００１で動作する制御プログラムによって実現されてもよく、他の機能ブロックについても同様に実現されてもよい。
【００８４】
メモリ１００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable  Programmable  ROM）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically  EPROM）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、その他の適切な記憶媒体の少なくとも１つで構成されてもよい。メモリ１００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）などと呼ばれてもよい。メモリ１００２は、本発明の一実施形態に係る情報処理方法を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。
【００８５】
ストレージ１００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、フレキシブルディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、光磁気ディスク（例えば、コンパクトディスク（ＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disc  ROM）など）、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスク）、リムーバブルディスク、ハードディスクドライブ、スマートカード、フラッシュメモリデバイス（例えば、カード、スティック、キードライブ）、磁気ストライプ、データベース、サーバ、その他の適切な記憶媒体の少なくとも１つで構成されてもよい。ストレージ１００３は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。なお、上述の記憶部１２は、メモリ１００２及び／又はストレージ１００３で実現されてもよい。
【００８６】
通信装置１００４は、有線及び／又は無線ネットワークを介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。なお、上述の通信部１３は、通信装置１００４で実現されてもよい。
【００８７】
入力装置１００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウスなど）である。出力装置１００６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカーなど）である。なお、入力装置１００５及び出力装置１００６は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。なお、上述の入力部１４及び出力部１５は、それぞれ入力装置１００５及び出力装置１００６で実現されてもよい。
【００８８】
また、プロセッサ１００１やメモリ１００２などの各装置は、情報を通信するためのバス１００７で接続される。バス１００７は、単一のバスで構成されてもよいし、装置間で異なるバスで構成されてもよい。
【００８９】
また、テレビ１０、デバイス２０、マッチングサーバ４０などは、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital  Signal  Processor）、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、ＰＬＤ（Programmable  Logic  Device）、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ１００１は、これらのハードウェアの少なくとも１つで実装されてもよい。
【００９０】
（変形例）
なお、本明細書で説明した用語及び／又は本明細書の理解に必要な用語については、同一の又は類似する意味を有する用語と置き換えてもよい。
【００９１】
本明細書で説明した情報、パラメータなどは、絶対値で表されてもよいし、所定の値からの相対値で表されてもよいし、対応する別の情報で表されてもよい。また、本明細書においてパラメータなどに使用する名称は、いかなる点においても限定的なものではない。
【００９２】
本明細書で説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。
【００９３】
情報、信号などは、複数のネットワークノードを介して入出力されてもよい。入出力された情報、信号などは、特定の場所（例えば、メモリ）に保存されてもよいし、テーブルで管理してもよい。入出力される情報、信号などは、上書き、更新又は追記をされ得る。出力された情報、信号などは、削除されてもよい。入力された情報、信号などは、他の装置へ送信されてもよい。
【００９４】
また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗示的に（例えば、当該所定の情報の通知を行わないことによって）行われてもよい。
【００９５】
ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。
【００９６】
また、ソフトウェア、命令、情報などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、有線技術（同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア及びデジタル加入者回線（ＤＳＬ）など）及び／又は無線技術（赤外線、マイクロ波など）を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び／又は無線技術は、伝送媒体の定義内に含まれる。
【００９７】
本明細書で使用する「システム」及び「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。
【００９８】
本明細書で説明した各態様／実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、本明細書で説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本明細書で説明した方法については、例示的な順序で様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。
【００９９】
本明細書で使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。
【０１００】
以上、本発明について詳細に説明したが、当業者にとっては、本発明が本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本発明は、特許請求の範囲の記載により定まる本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本明細書の記載は、例示説明を目的とするものであり、本発明に対して何ら制限的な意味を有するものではない。
【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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【手続補正書】
【提出日】平成28年12月16日(2016.12.16)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データを取得する取得部と、
前記データから、目的変数と、１つ以上の説明変数候補と、を選択する選択部と、
前記データのうち第１の期間のデータを用いて各説明変数候補の時系列モデルを構築し、前記データのうち第２の期間のデータを用いて各説明変数候補の時系列モデルの予測精度を算出する構築部と、を有し、
前記構築部は、各説明変数候補の時系列モデルの予測精度に基づいて各説明変数候補から選択した１つ以上の説明変数を用いて、前記目的変数の多変量モデルを構築することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記１つ以上の説明変数として、各説明変数の時系列モデルにより算出された予測値を前記多変量モデルに入力し、前記目的変数の予測値を算出する制御部を有することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記構築部は、所定の説明変数候補の時系列モデルの予測精度が所定の閾値より悪い場合、当該所定の説明変数候補を、前記多変量モデルの説明変数には用いないことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記選択部は、各説明変数候補を、前記目的変数に対応するデータとの間で所定の値以上の相関係数の絶対値を有するデータから選択することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記選択部は、各説明変数候補に対応するデータを、前記目的変数に対応するデータに比べて時間方向にスライドさせ、相関を求めることを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記時系列モデルは、一次指数平滑、二次指数平滑、三次指数平滑（加法）、三次指数平滑（乗法）、自己回帰和分移動平均（ＡＲＩＭＡ：AutoRegressive  Integrated  Moving  Average）又は季節性自己回帰和分移動平均（ＳＡＲＩＭＡ：Seasonal  ARIMA）の少なくとも１つであることを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記多変量モデルは、重回帰モデルであることを特徴とする請求項１から請求項６のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記構築部は、赤池情報量規準（ＡＩＣ：Akaike’s  Information  Criterion）に基づいて前記多変量モデルを構築することを特徴とする請求項１から請求項７のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記構築部は、ＡＩＣに基づいて一旦前記多変量モデルを構築した後、分散拡大要因（ＶＩＦ：Variance  Inflation  Factor）が所定のＶＩＦ値以上となる説明変数の組み合わせの少なくとも一方を除外して前記多変量モデルを再構築することを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
データを取得する工程と、
前記データから、目的変数と、１つ以上の説明変数候補と、を選択する工程と、
前記データのうち第１の期間のデータを用いて各説明変数候補の時系列モデルを構築し、前記データのうち第２の期間のデータを用いて各説明変数候補の時系列モデルの予測精度を算出する工程と、を有し、
各説明変数候補の時系列モデルの予測精度に基づいて各説明変数候補から選択した１つ以上の説明変数を用いて、前記目的変数の多変量モデルを構築することを特徴とする情報処理方法。
【請求項１１】
情報処理装置を含む情報処理システムであって、
前記情報処理装置は、データを取得する取得部と、
前記データから、目的変数と、１つ以上の説明変数候補と、を選択する選択部と、
前記データのうち第１の期間のデータを用いて各説明変数候補の時系列モデルを構築し、前記データのうち第２の期間のデータを用いて各説明変数候補の時系列モデルの予測精度を算出する構築部と、を有し、
前記構築部は、各説明変数候補の時系列モデルの予測精度に基づいて各説明変数候補から選択した１つ以上の説明変数を用いて、前記目的変数の多変量モデルを構築することを特徴とする情報処理システム。
【請求項１２】
コンピュータに、
データを取得する手順と、
前記データから、目的変数と、１つ以上の説明変数候補と、を選択する手順と、
前記データのうち第１の期間のデータを用いて各説明変数候補の時系列モデルを構築し、前記データのうち第２の期間のデータを用いて各説明変数候補の時系列モデルの予測精度を算出する手順と、
各説明変数候補の時系列モデルの予測精度に基づいて各説明変数候補から選択した１つ以上の説明変数を用いて、前記目的変数の多変量モデルを構築する手順と、を実行させるためのプログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
本発明の一態様に係る情報処理装置は、データを取得する取得部と、前記データから、目的変数と、１つ以上の説明変数候補と、を選択する選択部と、前記データのうち第１の期間のデータを用いて各説明変数候補の時系列モデルを構築し、前記データのうち第２の期間のデータを用いて各説明変数候補の時系列モデルの予測精度を算出する構築部と、を有し、前記構築部は、各説明変数候補の時系列モデルの予測精度に基づいて各説明変数候補から選択した１つ以上の説明変数を用いて、前記目的変数の多変量モデルを構築することを特徴とする。
【国際調査報告】
2017203601.tif 000010
2017203601.tif 000011
2017203601.tif 000012
2017203601.tif 000013