(57)【要約】  情報処理装置１００は、分析対象と分析対象に関する変数とを受け付ける、受付部１０と、変数が分析対象に与える影響の度合いを正と負とに分けて特定し、特定した正の影響の度合い及び負の影響の度合いを変数と分析対象との距離として示すグラフを生成する、グラフ生成部２０と、を備えている。
2017038407.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
分析対象、前記分析対象に関する変数を受け付ける、受付部と、
前記変数が前記分析対象に与える影響の度合いを正と負とに分けて特定し、特定した前記正の影響の度合い及び前記負の影響の度合いを前記変数と前記分析対象との距離として示すグラフを生成する、グラフ生成部と、
を備えていることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記受付部が、前記分析対象と前記変数とを含み、且つ前記影響の度合いを特定する重回帰式を受け付けている、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記グラフ生成部が、特定した前記正の影響の度合いと前記負の影響の度合いとに対してコレスポンデンス分析を実行し、実行結果に基づいて、前記変数と前記分析対象とを２次元座標系に配置することによって、前記グラフを生成する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記グラフ生成部は、前記分析対象が複数の場合に、前記変数からうける影響の度合いが近い分析対象同士ほど、両者の距離が近くなるように、前記グラフを生成する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記グラフ生成部が、前記変数を示す第１のオブジェクトと、前記分析対象を示す第２のオブジェクトとを、前記２次元座標系に配置して、前記グラフを生成する、
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記グラフ生成部が、前記第２のオブジェクトとして円形のオブジェクトを前記２次元座標系に配置し、前記分析対象のボリュームを前記円形のオブジェクトの大きさで表現し、更に、前記オブジェクトに扇形の領域を設けることによって、前記分析対象に関するデータの内容を表現する、
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
（ａ）分析対象と前記分析対象に関する変数とを受け付ける、ステップと、
（ｂ）前記変数が前記分析対象に与える影響の度合いを正と負とに分けて特定し、特定した前記正の影響の度合い及び前記負の影響の度合いを前記変数と前記分析対象との距離として示すグラフを生成する、ステップと、
を有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項８】
前記（ａ）のステップにおいて、前記分析対象と前記変数とを含み、且つ前記影響の度合いを特定する回帰式を受け付けている、
請求項７に記載の情報処理方法
【請求項９】
前記（ｂ）のステップにおいて、特定した前記正の影響の度合いと前記負の影響の度合いとに対してコレスポンデンス分析を実行し、実行結果に基づいて、前記変数と前記分析対象とを２次元座標系に配置することによって、前記グラフを生成する、
請求項７に記載の情報処理方法。
【請求項１０】
前記（ｂ）のステップにおいて、前記分析対象が複数の場合に、前記変数からうける影響の度合いが近い分析対象同士ほど、両者の距離が近くなるように、前記グラフを生成する、
請求項７に記載の情報処理方法。
【請求項１１】
前記（ｂ）のステップにおいて、前記変数を示す第１のオブジェクトと、前記分析対象を示す第２のオブジェクトとを、前記２次元座標系に配置して、前記グラフを生成する、
請求項１０に記載の情報処理方法。
【請求項１２】
前記（ｂ）のステップにおいて、前記第２のオブジェクトとして円形のオブジェクトを前記２次元座標系に配置し、前記分析対象のボリュームを前記円形のオブジェクトの大きさで表現し、更に、前記オブジェクトに扇形の領域を設けることによって、前記分析対象に関するデータの内容を表現する、
請求項１１に記載の情報処理方法。
【請求項１３】
コンピュータに、
（ａ）分析対象と前記分析対象に関する変数とを受け付ける、ステップと、
（ｂ）前記変数が前記分析対象に与える影響の度合いを正と負とに分けて特定し、特定した前記正の影響の度合い及び前記負の影響の度合いを前記変数と前記分析対象との距離として示すグラフを生成する、ステップと、
を実行させる命令を含む、プログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１４】
前記（ａ）のステップにおいて、前記分析対象と前記変数とを含み、且つ前記影響の度合いを特定する回帰式を受け付けている、
請求項１３に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１５】
前記（ｂ）のステップにおいて、特定した前記正の影響の度合いと前記負の影響の度合いとに対してコレスポンデンス分析を実行し、実行結果に基づいて、前記変数と前記分析対象とを２次元座標系に配置することによって、前記グラフを生成する、
請求項１３に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１６】
前記（ｂ）のステップにおいて、前記分析対象が複数の場合に、前記変数からうける影響の度合いが近い分析対象同士ほど、両者の距離が近くなるように、前記グラフを生成する、
請求項１３に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１７】
前記（ｂ）のステップにおいて、前記変数を示す第１のオブジェクトと、前記分析対象を示す第２のオブジェクトとを、前記２次元座標系に配置して、前記グラフを生成する、
請求項１６に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１８】
前記（ｂ）のステップにおいて、前記第２のオブジェクトとして円形のオブジェクトを前記２次元座標系に配置し、前記分析対象のボリュームを前記円形のオブジェクトの大きさで表現し、更に、前記オブジェクトに扇形の領域を設けることによって、前記分析対象に関するデータの内容を表現する、
請求項１７に記載の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、複数の要因が複数の対象に与える影響の分析を支援する、情報処理装置、情報処理方法、及びこれらを実現するための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に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、小売業等の分野においては、売上げの向上を図るため、種々の分析が行なわれている。例えば、非特許文献１は、コンビニエンスストアにおける商品の売上に影響を与えている要因を、重回帰分析を用いて分析することによって、店舗の売上げの改善を支援する技術を開示している。【０００３】
具体的には、非特許文献１に開示された技術では、まず、売上高に影響を与えている要因の候補として、接客、品揃え、面積および立地の４つの要素が仮定される。続いて、非特許文献１に開示された技術では、店舗ごとに、売上高を目的変数とし、接客、品揃え、面積および立地を説明変数の候補として、目的変数と説明変数との間の関係性が、重回帰分析を用いて分析される。【０００４】
そして、非特許文献１に開示された技術では、重回帰分析の結果得られた重回帰式に基づいて、コンビニエンスストアの売上に影響を与えている要因が分析される。従って、例えば、コンビニエンスストアの店長等の管理者は、この分析結果を、改善すべき要因の優先順位を決定する判断材料とし、優先順位の高い要因を改善する施策を実行することにより、店舗の売上の改善を図ることが出来る。【０００５】
また、実際には、コンビニエンスストアの管理者は、この分析結果だけではなく、コンビニエンスストアを運営する上での様々な制約、施策の実現にかかるコスト等を考慮しつつ、この分析結果を一つの参考情報として、どのような施策を実行するかを検討する。【０００６】
加えて、非特許文献２は、セグメント毎に分類された予測対象について、セグメント毎に異なる予測式を用いて予測を行う技術を開示している。具体的には、非特許文献２には、コンビニエンスストア、食品スーパーなどの小売業において、商品の需要量を予測するソリューションが開示されている。非特許文献２に開示されたソリューションは、店舗ごと、又は商品ごと（すなわちセグメントごと）に、それぞれ異なる予測式を作成し、作成した予測式を用いて、商品の需要量を予測する。【０００７】
具体的には、非特許文献２に開示された技術によれば、例えば、商品毎に、店舗の温度、店舗の湿度、店舗の照明の明るさ等をパラメータとして用いた予測式が作成される。このため、店舗の管理者は、商品毎に、対応する予測式を用いて、その需要量を予測することができるので、商品の仕入れを効率的に行なうことができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】末吉正成著、「売上にもっとも影響を与えているのは接客、立地、品揃え？重回帰分析で改善の優先順位を決める」、［online］、２０１２年９月２１日、株式会社翔泳社、［平成２７年８月１日検索］、インターネット<http://markezine.jp/article/detail/16294>
【非特許文献２】「ＮＥＣ、ビッグデータ分析技術を用いて適正な発注を実現する小売業向けソリューションを発売」、［online］、２０１５年４月１０日、日本電気株式会社、［平成２７年８月１日検索］、インターネット<http://jpn.nec.com/press/201504/20150410_01.html>
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
従って、ある店舗の管理者は、上記非特許文献２に開示された技術によって、店舗の商品Ａ、商品Ｂ、商品Ｃの予測式を作成して、これらの需要量を予測すると共に、上記非特許文献１に開示された技術を用いて、これら商品の売り上げの改善を図ることができる。【００１０】
しかしながら、上記非特許文献１及び２に開示されている技術それぞれを用いて、店舗の管理者が適切な施策を立案することは、実際には困難な作業となっている。その理由を以下に説明する。【００１１】
まず、管理者が、例えば、商品Ａ、商品Ｂおよび商品Ｃの３つの商品の売り上げの向上を計画しているとする。次に、管理者が、商品Ａ、商品Ｂおよび商品Ｃ、それぞれに対して、上記非特許文献２に開示され技術を用いて予測式を作成し、予測式を用いて、売り上げの向上に貢献する要因を特定する。続いて、管理者が、特定した要因を要素として、上記非特許文献１に開示された重回帰分析を実行し、その結果から要因分析を行ったところ、下記の（ａ）から（ｃ）の結果が得られたとする。【００１２】
（ａ）商品Ａの売り上げには、店舗の温度の高さが強い正の影響を与え、店舗の照明の明るさも強い正の影響を与える。
（ｂ）商品Ｂの売り上げには、店舗の温度の高さが強い正の影響を与える。
（ｃ）商品Ｃの売り上げには、店舗の湿度の高さが正の影響を与え、店舗の照明の明るさが強い負の影響を与える。【００１３】
上記（ａ）〜（ｃ）の結果を考慮すると、例えば、管理者が店舗の照明が明るくなるように調整する施策を実行した場合、商品Ａの売り上げには好影響を与えるが、商品Ｃの売り上げには悪影響を与えてしまう、結果となる。また、管理者が店舗の湿度を高くするように調整する施策を実行したとすると、商品Ｃの売り上げには好影響を与えるが、商品Ａや商品Ｂの売り上げにはほとんど効果がない、結果となる。【００１４】
このように、複数の要因が、複数の商品の売り上げにそれぞれ異なる影響を与えるという状況において、管理者が適切な施策を立案することは、管理者にとって困難な作業である。このため、上記の例では、管理者が、複数の要因と複数の商品の売り上げとの関係性を一目で把握できるようにすることが重要であると考えられる。【００１５】
本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、分析者が、複数の要因が複数の対象に与える影響を容易に把握できるようにし得る、情報処理装置、情報処理方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
上記目的を達成するため、本発明の一側面における第１の情報処理装置は、
分析対象と前記分析対象に関する変数とを受け付ける、受付部と、
前記変数が前記分析対象に与える影響の度合いを正と負とに分けて特定し、特定した前記正の影響の度合い及び前記負の影響の度合いを前記変数と前記分析対象との距離として示すグラフを生成する、グラフ生成部と、
を備えていることを特徴とする。【００１７】
上記目的を達成するため、本発明の一側面における第２の情報処理装置は、
分析対象、前記分析対象に関する変数、前記変数が前記分析対象に与える正の影響の度合い、及び前記変数が前記分析対象に与える負の影響の度合いを受け付ける、受付部と、
前記正の影響の度合い及び前記負の影響の度合いを前記変数と前記分析対象との距離として示すグラフを生成する、グラフ生成部と、
を備えていることを特徴とする。【００１８】
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における第１の情報処理方法は、
（ａ）分析対象と前記分析対象に関する変数とを受け付ける、ステップと、
（ｂ）前記変数が前記分析対象に与える影響の度合いを正と負とに分けて特定し、特定した前記正の影響の度合い及び前記負の影響の度合いを前記変数と前記分析対象との距離として示すグラフを生成する、ステップと、
を有することを特徴とする。【００１９】
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における第２の情報処理方法は、
（ａ）分析対象、前記分析対象に関する変数、前記変数が前記分析対象に与える正の影響の度合い、及び前記変数が前記分析対象に与える負の影響の度合いを受け付ける、ステップと、
（ｂ）前記正の影響の度合い及び前記負の影響の度合いを前記変数と前記分析対象との距離として示すグラフを生成する、ステップと、
を有することを特徴とする。【００２０】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面における第１のコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、
コンピュータに、
（ａ）分析対象と前記分析対象に関する変数とを受け付ける、ステップと、
（ｂ）前記変数が前記分析対象に与える影響の度合いを正と負とに分けて特定し、特定した前記正の影響の度合い及び前記負の影響の度合いを前記変数と前記分析対象との距離として示すグラフを生成する、ステップと、
を実行させる命令を含む、プログラムを記録していることを特徴とする。【００２１】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面における第２のコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、
コンピュータに、
（ａ）分析対象、前記分析対象に関する変数、前記変数が前記分析対象に与える正の影響の度合い、及び前記変数が前記分析対象に与える負の影響の度合いを受け付ける、ステップと、
（ｂ）前記正の影響の度合い及び前記負の影響の度合いを前記変数と前記分析対象との距離として示すグラフを生成する、ステップと、
を実行させる命令を含む、プログラムを記録していることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２２】
以上のように、本発明によれば、分析者が、複数の要因が複数の対象に与える影響を容易に把握できるようにすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】図１は、本発明の実施の形態における情報処理装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の実施の形態における情報処理装置の具体的構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、本発明の実施の形態における影響度合を特定する処理の結果の一例を示す図である。
【図４】図４は、本発明の実施の形態において生成されるグラフの一例を示す図である。
【図５】図５は、本発明の実施の形態における情報処理装置の動作を示すフロー図である。
【図６】図６は、発明の実施の形態の具体例における影響度合を特定する処理の結果を示す図である。
【図７】図７は、本発明の実施の形態の具体例において生成されるグラフの一例を示す図である。
【図８】図８は、本発明の実施の形態の具体例において生成されるグラフの他の例を示す図である。
【図９】図９は、本発明の実施の形態における情報処理装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
（実施の形態）
以下、本発明の実施の形態における情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムについて、図１〜図９を参照しながら説明する。
【００２５】
［装置構成］
最初に、本実施の形態における情報処理装置の構成について説明する。図１は、本発明の実施の形態における情報処理装置の概略構成を示すブロック図である。
【００２６】
図１に示すように、本実施の形態における情報処理装置１００は、受付部１０と、グラフ生成部２０とを備えている。受付部１０は、分析対象と分析対象に関する変数とを受け付ける。
【００２７】
グラフ生成部２０は、まず、変数が分析対象に与える影響の度合いを正と負とに分けて特定する。続いて、グラフ生成部２０は、特定した正の影響の度合い及び負の影響の度合いを変数と分析対象との距離として示すグラフを生成する。
【００２８】
このように、情報処理装置１００によれば、分析対象が、変数で表された要因によって受ける影響が、グラフ上に視覚的に表現される。そして、このとき、分析対象が受けた影響が正及び負のいずれであるのかも表現される。このため、分析者は、複数の要因が複数の対象に与える影響を容易に把握することができる。
【００２９】
続いて、本実施の形態における情報処理装置の構成について更に具体的に説明する。図２は、本発明の実施の形態における情報処理装置の具体的構成を示すブロック図である。
【００３０】
まず、本実施の形態における情報処理装置１００は、例えば、小売業において、特定の商品の売り上げに与える要因を分析する場合に用いることができる。また、情報処理装置１００は、分析者の端末装置２００に接続されている。
【００３１】
また、本実施の形態では、受付部１０は、分析者の端末装置２００から、複数の分析対象と、分析対象に関する変数との入力を受け付ける。分析対象としては、例えば、「特定の商品（商品Ａ、商品Ｂ等）の売り上げ」が挙げられる。また、分析対象に関する変数としては、売上に影響を及ぼす変数、たとえば、気温、照明の明るさ、湿度等が挙げられる。
【００３２】
更に、受付部１０は、分析対象及び変数を示すデータそのものではなく、分析対象と変数との関係を示す情報を受け付けても良い。具体的には、受付部１０は、下記の数１及び数２に示す重回帰式（推定式）を受け付けることもできる。重回帰式は、分析対象と変数とを含み、且つ影響の度合いを特定する式である。
【００３３】
（数１）
ｙ１＝ａ１＊ｘ１＋ａ２＊ｘ２＋・・・・・
【００３４】
（数２）
ｙ２＝ｂ１＊ｘ１＋ｂ２＊ｘ２＋・・・・・
【００３５】
また、分析対象が、上述した特定の商品の売り上げであるとすると、上記数１及び数２において、例えば、ｙ１は「商品Ａの売り上げ」、ｙ２は「商品Ｂの売り上げ」、ｘ１は「店舗の室温」、ｘ２は「店舗の室温」となる。また、ａ１，ａ２，ｂ１，ｂ２は、係数であり、上記非特許文献１に開示された技術等を用いて予め設定される。
【００３６】
また、本実施の形態では、グラフ生成部２０は、影響度合特定部２１と、コレスポンデンス処理部２２と、グラフ化処理部２３とを備えている。このうち、影響度合い特定部２１は、変数が分析対象に与える影響の度合いを正と負とに分けて特定する。コレスポンデンス処理部２２は、正の影響の度合いと負の影響の度合いとに対して、コレスポンデンス分析を実行する。
【００３７】
なお、本実施の形態において、コレスポンデンス分析は、例えば、下記の参照文献に開示された既存の手法によって行なうことができる。
（参照文献）Nenadic, Oleg, and Michael Greenacre. "Correspondence analysis in R, with two-and three-dimensional graphics: The ca package." (2007).
【００３８】
グラフ化処理部２３は、コレスポンデンス分析の実行結果に基づいて、変数と分析対象とを２次元座標系に配置することによって、グラフを生成する。このとき、グラフ化処理部２３は、変数を示す第１のオブジェクトと、分析対象を示す第２のオブジェクトとを、２次元座標系に配置して、グラフを生成することができる。更に、このとき、グラフ化処理部２３は、変数から受ける影響の度合いが近い分析対象同士ほど、両者の距離が近くなるように、グラフを生成する。
【００３９】
具体的には、影響度合特定部２１は、受け付けた重回帰式（数１及び数２）において、変数（例えばｘ１）を正の係数を持つ場合（ｘ１’）と負の係数を持つ場合（ｘ１”）とに分ける。
【００４０】
例えば、受け付けた重回帰式が下記の数３及び数４であるならば（ａ１＝−４、ａ２＝−５、ｂ１＝−４０、ｂ２＝６）、影響度合特定部２１は、下記の数３及び数４を下記の数５及び数６に書き換える。この結果、図３に示すテーブルが生成される。図３は、本発明の実施の形態における影響度合を特定する処理の結果の一例を示す図である。
【００４１】
（数３）
ｙ１＝−４＊ｘ１−５＊ｘ２＋・・・・・
【００４２】
（数４）
ｙ２＝−４０＊ｘ１＋６＊ｘ２＋・・・・・
【００４３】
（数５）
ｙ１＝０＊ｘ１’−４＊ｘ１”＋０＊ｘ２’＋５＊ｘ２”
【００４４】
（数６）
ｙ２＝０＊ｘ１’−４０＊ｘ１”＋６＊ｘ２’＋０＊ｘ２”
【００４５】
また、コレスポンデンス処理部２２は、影響度合特定部２１によって特定された正の影響の度合いと負の影響の度合い、即ち、図３に示したテーブルに対して、コレスポンデンス分析を実行する。そして、図３の例であれば、コレスポンデンス処理部２２は、２次元座標系において、ｙ１、ｙ２、ｘ１’、ｘ１”、ｘ２’、およびｘ２”の位置（座標）を算出する。
【００４６】
グラフ化処理部２３は、図４に示すように、２次元座標系における、コレスポンデンス処理部２２によって算出された各位置に、対応するオブジェクトを配置して、グラフを生成する。図４は、本発明の実施の形態において生成されるグラフの一例を示す図である。
【００４７】
また、本実施の形態では、情報処理装置１００は、表示部３０を備えている。表示部３０は、グラフ化処理部２３によって生成されたグラフの画像データを作成し、作成した画像データを端末装置２００に送信する。これにより、端末装置２００の画面には、図４に示すグラフが表示される。
【００４８】
図４の例では、上述したように、ｙ１が「商品Ａの売り上げ」、ｙ２が「商品Ｂの売り上げ」、ｘ１が「店舗の室温」、ｘ２が「店舗の室温」であるとすると、分析者は、グラフから、以下のことを一目で把握する。１つは、「ｘ１”（店舗の室温）は、ｙ２（商品Ｂの売り上げ）に強い負の影響を与え、ｙ１（商品Ａの売り上げ）に弱い負の影響を与える」点である。また、１つは、「ｘ２’（店舗の湿度）は、ｙ２（商品Ｂの売り上げ）に弱い正の影響を与える」点である。更に、１つは、「ｘ２”（店舗の湿度）は、ｙ１（商品Ａの売り上げ）に弱い負の影響を与える」点である。
【００４９】
また、本実施の形態では、グラフ化処理部２３は、グラフの２次元座標系において、分析対象（ｙ１、ｙ２）を示すオブジェクトとして円形のオブジェクトを配置することもできる。この場合、グラフ化処理部２３は、分析対象のボリューム（商品の売上高）を円形のオブジェクトの大きさで表現することもできる。更に、グラフ化処理部２３は、この円形のオブジェクトに扇形の領域を設けることによって、分析対象に関するデータの内容（例えば、商品全体に対する商品Ａの割合等）を表現することもできる。
【００５０】
［装置動作］
次に、本発明の実施の形態における情報処理装置１００の動作について図５を用いて説明する。図５は、本発明の実施の形態における情報処理装置の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図１を参酌する。また、本実施の形態では、情報処理装置１００を動作させることによって、情報処理方法が実施される。よって、本実施の形態における情報処理方法の説明は、以下の情報処理装置の動作説明に代える。
【００５１】
図５に示すように、最初に、受付部１０は、分析者の端末装置２００から、分析対象と、分析対象に関する変数との入力を受け付ける（ステップＡ１）。具体的には、ステップＡ１では、端末装置２０は、分析対象及び変数を重回帰式（数１及び数２参照）によって出力してくるため、受付部１０は、重回帰式の入力を受け付ける。
【００５２】
次に、影響度合い特定部２１は、変数が分析対象に与える影響の度合いを正と負とに分けて特定する（ステップＡ２）。具体的には、ステップＡ２では、影響度合特定部２１は、受け付けた重回帰式において、各変数を、正の係数を持つ変数と負の係数を持つ変数とに分けて、重回帰式の書き換えを実行する。
【００５３】
次に、コレスポンデンス処理部２２は、正の影響の度合いと負の影響の度合いとに対して、コレスポンデンス分析を実行する（ステップＡ３）。ステップＡ３の実行により、分析対象及び変数の２次元座標上での位置が特定される。
【００５４】
次に、グラフ化処理部２３は、ステップＡ３のコレスポンデンス分析によって特定された各位置に、対応するオブジェクトを配置して、グラフを生成する（ステップＡ４）。その後、表示部３０は、ステップＡ４によって生成されたグラフの画像データを作成し、作成した画像データを端末装置２００に送信する（ステップＡ５）。これにより、端末装置２００の画面には、図４に示すグラフが表示される。
【００５５】
［実施の形態による効果］
以上のように、本実施の形態によれば、分析者は、生成されたグラフを視認するだけで、例えば、特定の商品とその売上に関わる要因とを理解することができる。特に、本実施の形態では、変数が分析対象に与える影響の度合いが、正と負とに分けてグラフ上で表現され、更に、変数から受ける影響の度合いが近い分析対象同士ほど、両者の距離は近くなる。よって、分析者は、例えば、店舗の温度が、特定の商品の売上の向上に影響するのか、それとも、売上の低下に影響するのかを、更に、近い関係にある商品がいずれであるのかを、視認によって把握することができる。このため、分析者は、簡単に、特定の商品の重要度及び店舗等にかかるコスト等を考慮しつつ、特定の商品の売上の向上を図るための施策を検討することができる。
【００５６】
［具体例］
続いて、本実施の形態の具体例について、図６〜図８を用いて説明する。図６は、発明の実施の形態の具体例における影響度合を特定する処理の結果を示す図である。図７は、本発明の実施の形態の具体例において生成されるグラフの一例を示す図である。図８は、本発明の実施の形態の具体例において生成されるグラフの他の例を示す図である。
【００５７】
まず、本例では、分析者は、分析対象（セグメント）として、高校生男性、大学生男性、社会人男性、高校生女性、大学性女性、社会人女性の６つのセグメントを設定する。更に、分析者は、セグメント毎に、オンラインゲームに対する不満（ｙ＝１：不満、ｙ＝０：満足）についての予測を実行する。
【００５８】
また、このとき、オンラインゲームの満足度を左右する要因として、チャット回数、ゲーム進行度、アイテム購入、キャラクターＡの使用が抽出されたとする。なお、キャラクターＡの使用は、プレイヤーによって操作されるキャラクターであり、キャラクターＡの出来不出来は、プレイヤーの満足度に大きく影響する。
【００５９】
続いて、分析者は、セグメント毎に、抽出した要因を変数として、重回帰式（ｙ＝ｌｏｇｉｔ（係数＊特徴量））を作成し、端末装置２００を介して、作成した重回帰式を情報処理装置１００へと出力する。これにより、情報処理装置１００では、受付部１０によって重回帰式の入力が受け付けられ、影響度合い特定部２１による処理が行なわれる。その結果、図６に示すテーブルが生成される。
【００６０】
続いて、コレスポンデンス処理部２２は、図６に示すテーブルを用いて、行列を作成して、コレスポンデンス分析を実行する。この結果、下記に示すように、２次元座標上における各セグメント及び各変数の位置（座標）が特定される。
【００６１】
チャット回数（正）：( 0.400474946871 , -0.166813198132 )
ゲーム進行度（正）：( -1.03563976512 , -0.438361452553 )
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アイテム購入（負）：( -0.832791552746 , 1.06921016533 )
キャラクターＡ（負）：( -0.970098356813 , -0.483364974301 )
高校生男性：( -1.10224041402 , 0.61935846618 )
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社会人男性：( -0.34326156105 , -0.666880223891 )
高校生女性：( 0.337151574693 , 0.275859377135 )
大学性女性：( 0.937948192664 , -0.00935822885785 )
社会人女性：( 0.988535598791 , 0.0276238270489 )
【００６２】
次に、グラフ化処理部２３は、特定された各セグメント及び各変数の位置に、対応するオブジェクトを配置する。この結果、図７に示すグラフが作成され、表示部３０は、作成されたグラフを端末装置２００の画面に表示させる。
【００６３】
図７に示すグラフが表示されると、分析者は、まず、グラフの視認により、社会人女性の満足度の要因と大学生女性の満足度の要因とは、社会人女性と大学生女性との距離が近いことから、似ていると判断する。更に、分析者は、グラフの視認により、社会人女性と大学生女性との満足度の要因はゲームの進行度であり、両者の満足度には、ゲームの進行度合いが強い負の影響をもたらしていると判断する。このため、分析者は、例えば、社会人女性と大学生女性は、共に、ゲームを少しプレイするとすぐ飽きてしまう傾向にあると考える。従って、仮に、社会人女性と大学生女性とが重要な顧客であるとするならば、分析者は、例えば、ゲームの進行が進んで行ってもユーザに飽きさせないような工夫（新しいストーリーの追加等）を盛り込むことを、開発者に提案する。
【００６４】
また、図８に示すように、グラフ化処理部２３は、グラフの２次元座標系において、各セグメントを示すオブジェクトとして円形のオブジェクトを配置することもできる。また、図８の例では、グラフ化処理部２３は、各セグメントを構成する人数を円形のオブジェクトの大きさで表現している。更に、グラフ化処理部２３は、この円形のオブジェクトに扇形の領域（図８において斜線で示した領域）を設けることによって、各セグメントにおけるゲームに不満をもっている人数の割合を表現することもできる。
【００６５】
［プログラム］
本発明の実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図５に示すステップＡ１〜Ａ５を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態における情報処理装置と情報処理方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、受付部１０、グラフ生成部２０、及び表示部３０として機能し、処理を行なう。
【００６６】
また、本実施の形態におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されても良い。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、受付部１０、グラフ生成部２０、及び表示部３０のいずれかとして機能しても良い。
【００６７】
ここで、本実施の形態におけるプログラムを実行することによって、情報処理装置１００を実現するコンピュータについて図９を用いて説明する。図９は、本発明の実施の形態における情報処理装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【００６８】
図９に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。
【００６９】
ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。
【００７０】
また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。
【００７１】
データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
【００７２】
また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記憶媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記憶媒体が挙げられる。
【００７３】
なお、本実施の形態における情報処理装置１００は、プログラムがインストールされたコンピュータではなく、各部に対応したハードウェアを用いることによっても実現可能である。更に、情報処理装置１００は、一部がプログラムで実現され、残りの部分がハードウェアで実現されていてもよい。
【００７４】
以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【００７５】
この出願は、２０１５年８月３１日に出願された米国仮出願６２／２１２０８４を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用可能性】
【００７６】
以上のように、本発明によれば、分析者が、複数の要因が複数の対象に与える影響を容易に把握できるようにすることができる。本発明は、小売、マーケティング、コンサルティングといった種々の分野に有用である。
【符号の説明】
【００７７】
１０  受付部
２０  グラフ生成部
２１  影響度合特定部
２２  コレスポンデンス処理部
２３  グラフ化処理部
３０  表示部
１００  情報処理装置
１１０  コンピュータ
１１１  ＣＰＵ
１１２  メインメモリ
１１３  記憶装置
１１４  入力インターフェイス
１１５  表示コントローラ
１１６  データリーダ／ライタ
１１７  通信インターフェイス
１１８  入力機器
１１９  ディスプレイ装置
１２０  記録媒体
１２１  バス
２００  端末装置
【図１】
2017038407.tif 000003
【図２】
2017038407.tif 000004
【図３】
2017038407.tif 000005
【図４】
2017038407.tif 000006
【図５】
2017038407.tif 000007
【図６】
2017038407.tif 000008
【図７】
2017038407.tif 000009
【図８】
2017038407.tif 000010
【図９】
2017038407.tif 000011
【手続補正書】
【提出日】平成30年2月19日(2018.2.19)
【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】
分析対象、前記分析対象に関する変数を受け付ける、受付部と、
前記変数が前記分析対象に与える影響の度合いを正と負とに分けて特定し、特定した前記正の影響の度合い及び前記負の影響の度合いを前記変数と前記分析対象との距離として示すグラフを生成する、グラフ生成部と、
を備えていることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記受付部が、前記分析対象と前記変数とを含み、且つ前記影響の度合いを特定する重回帰式を受け付けている、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記グラフ生成部が、特定した前記正の影響の度合いと前記負の影響の度合いとに対してコレスポンデンス分析を実行し、実行結果に基づいて、前記変数と前記分析対象とを２次元座標系に配置することによって、前記グラフを生成する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記グラフ生成部は、前記分析対象が複数の場合に、前記変数からうける影響の度合いが近い分析対象同士ほど、両者の距離が近くなるように、前記グラフを生成する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記グラフ生成部が、前記変数を示す第１のオブジェクトと、前記分析対象を示す第２のオブジェクトとを、前記２次元座標系に配置して、前記グラフを生成する、
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記グラフ生成部が、前記第２のオブジェクトとして円形のオブジェクトを前記２次元座標系に配置し、前記分析対象のボリュームを前記円形のオブジェクトの大きさで表現し、更に、前記オブジェクトに扇形の領域を設けることによって、前記分析対象に関するデータの内容を表現する、
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
（ａ）分析対象と前記分析対象に関する変数とを受け付ける、ステップと、
（ｂ）前記変数が前記分析対象に与える影響の度合いを正と負とに分けて特定し、特定した前記正の影響の度合い及び前記負の影響の度合いを前記変数と前記分析対象との距離として示すグラフを生成する、ステップと、
を有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項８】
前記（ａ）のステップにおいて、前記分析対象と前記変数とを含み、且つ前記影響の度合いを特定する重回帰式を受け付けている、
請求項７に記載の情報処理方法
【請求項９】
前記（ｂ）のステップにおいて、特定した前記正の影響の度合いと前記負の影響の度合いとに対してコレスポンデンス分析を実行し、実行結果に基づいて、前記変数と前記分析対象とを２次元座標系に配置することによって、前記グラフを生成する、
請求項７に記載の情報処理方法。
【請求項１０】
前記（ｂ）のステップにおいて、前記分析対象が複数の場合に、前記変数からうける影響の度合いが近い分析対象同士ほど、両者の距離が近くなるように、前記グラフを生成する、
請求項７に記載の情報処理方法。
【請求項１１】
前記（ｂ）のステップにおいて、前記変数を示す第１のオブジェクトと、前記分析対象を示す第２のオブジェクトとを、前記２次元座標系に配置して、前記グラフを生成する、
請求項１０に記載の情報処理方法。
【請求項１２】
前記（ｂ）のステップにおいて、前記第２のオブジェクトとして円形のオブジェクトを前記２次元座標系に配置し、前記分析対象のボリュームを前記円形のオブジェクトの大きさで表現し、更に、前記オブジェクトに扇形の領域を設けることによって、前記分析対象に関するデータの内容を表現する、
請求項１１に記載の情報処理方法。
【請求項１３】
コンピュータに、
（ａ）分析対象と前記分析対象に関する変数とを受け付ける、ステップと、
（ｂ）前記変数が前記分析対象に与える影響の度合いを正と負とに分けて特定し、特定した前記正の影響の度合い及び前記負の影響の度合いを前記変数と前記分析対象との距離として示すグラフを生成する、ステップと、
を実行させる命令を含む、プログラム。
【請求項１４】
前記（ａ）のステップにおいて、前記分析対象と前記変数とを含み、且つ前記影響の度合いを特定する重回帰式を受け付けている、
請求項１３に記載のプログラム。
【請求項１５】
前記（ｂ）のステップにおいて、特定した前記正の影響の度合いと前記負の影響の度合いとに対してコレスポンデンス分析を実行し、実行結果に基づいて、前記変数と前記分析対象とを２次元座標系に配置することによって、前記グラフを生成する、
請求項１３に記載のプログラム。
【請求項１６】
前記（ｂ）のステップにおいて、前記分析対象が複数の場合に、前記変数からうける影響の度合いが近い分析対象同士ほど、両者の距離が近くなるように、前記グラフを生成する、
請求項１３に記載のプログラム。
【請求項１７】
前記（ｂ）のステップにおいて、前記変数を示す第１のオブジェクトと、前記分析対象を示す第２のオブジェクトとを、前記２次元座標系に配置して、前記グラフを生成する、
請求項１６に記載のプログラム。
【請求項１８】
前記（ｂ）のステップにおいて、前記第２のオブジェクトとして円形のオブジェクトを前記２次元座標系に配置し、前記分析対象のボリュームを前記円形のオブジェクトの大きさで表現し、更に、前記オブジェクトに扇形の領域を設けることによって、前記分析対象に関するデータの内容を表現する、
請求項１７に記載のプログラム。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、複数の要因が複数の対象に与える影響の分析を支援する、情報処理装置、情報処理方法、及びこれらを実現するためのプログラムに関する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１５】
本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、分析者が、複数の要因が複数の対象に与える影響を容易に把握できるようにし得る、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提供することにある。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２０】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面における第１のコンピュータに、
（ａ）分析対象と前記分析対象に関する変数とを受け付ける、ステップと、
（ｂ）前記変数が前記分析対象に与える影響の度合いを正と負とに分けて特定し、特定した前記正の影響の度合い及び前記負の影響の度合いを前記変数と前記分析対象との距離として示すグラフを生成する、ステップと、
を実行させることを特徴とする。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２１】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面における第２のコンピュータに、
（ａ）分析対象、前記分析対象に関する変数、前記変数が前記分析対象に与える正の影響の度合い、及び前記変数が前記分析対象に与える負の影響の度合いを受け付ける、ステップと、
（ｂ）前記正の影響の度合い及び前記負の影響の度合いを前記変数と前記分析対象との距離として示すグラフを生成する、ステップと、
を実行させることを特徴とする。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３５】
また、分析対象が、上述した特定の商品の売り上げであるとすると、上記数１及び数２において、例えば、ｙ１は「商品Ａの売り上げ」、ｙ２は「商品Ｂの売り上げ」、ｘ１は「店舗の室温」、ｘ２は「店舗の湿度」となる。また、ａ１，ａ２，ｂ１，ｂ２は、係数であり、上記非特許文献１に開示された技術等を用いて予め設定される。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４８】
図４の例では、上述したように、ｙ１が「商品Ａの売り上げ」、ｙ２が「商品Ｂの売り上げ」、ｘ１が「店舗の室温」、ｘ２が「店舗の湿度」であるとすると、分析者は、グラフから、以下のことを一目で把握する。１つは、「ｘ１”（店舗の室温）は、ｙ２（商品Ｂの売り上げ）に強い負の影響を与え、ｙ１（商品Ａの売り上げ）に弱い負の影響を与える」点である。また、１つは、「ｘ２’（店舗の湿度）は、ｙ２（商品Ｂの売り上げ）に弱い正の影響を与える」点である。更に、１つは、「ｘ２”（店舗の湿度）は、ｙ１（商品Ａの売り上げ）に弱い負の影響を与える」点である。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５１】
図５に示すように、最初に、受付部１０は、分析者の端末装置２００から、分析対象と、分析対象に関する変数との入力を受け付ける（ステップＡ１）。具体的には、ステップＡ１では、端末装置２００は、分析対象及び変数を重回帰式（数１及び数２参照）によって出力してくるため、受付部１０は、重回帰式の入力を受け付ける。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５３】
次に、コレスポンデンス処理部２２は、正の影響の度合いと負の影響の度合いとに対して、コレスポンデンス分析を実行する（ステップＡ３）。ステップＡ３の実行により、分析対象及び変数の２次元座標系上での位置が特定される。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６０】
続いて、コレスポンデンス処理部２２は、図６に示すテーブルを用いて、行列を作成して、コレスポンデンス分析を実行する。この結果、下記に示すように、２次元座標系上における各セグメント及び各変数の位置（座標）が特定される。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１】
2017038407.tif 000012
【手続補正１３】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図２】
2017038407.tif 000013
【国際調査報告】
2017038407.tif 000014
2017038407.tif 000015
2017038407.tif 000016
2017038407.tif 000017