(57)【要約】  予測対象が、複数の部分予測対象の和により表現される場合において、部分予測対象を複数のグループに纏める方法の指定を受け付ける受付部８１と、少なくとも１つ以上のグループについて、そのグループに含まれる部分予測対象の和を目的変数とするモデルを学習する学習部８２と、モデルを構成するパラメータを表示装置に表示させる第一表示制御部８３とを備えている。
2019003376.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予測対象が、複数の部分予測対象の和により表現される場合において、
前記部分予測対象を複数のグループに纏める方法の指定を受け付ける受付部と、
少なくとも１つ以上の前記グループについて、当該グループに含まれる前記部分予測対象の和を目的変数とするモデルを学習する学習部と、
前記モデルを構成するパラメータを表示装置に表示させる第一表示制御部とを備えた
ことを特徴とする可視化システム。
【請求項２】
学習部は、線形重回帰モデルを学習し、
第一表示制御部は、前記線形重回帰モデルを構成する係数および説明変数を表示装置に表示させる
請求項１記載の可視化システム。
【請求項３】
ある時刻における予測対象が、同じ時刻における複数の部分予測対象の和により表現される
請求項１または請求項２記載の可視化システム。
【請求項４】
予測用データをモデルに適用して予測値を算出し、グループごとの予測値の和を予測対象の予測結果として算出する予測結果算出部と、
前記予測結果の内訳として、グループごとの各予測値を区別可能な態様で表示装置に表示させる第二表示制御部とを備えた
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の可視化システム。
【請求項５】
予測結果算出部は、予測データをモデルに適用することにより一部のグループの予測値を算出し、予め推定された予測値を残りのグループの予測値に用いる
請求項４記載の可視化システム。
【請求項６】
実績データに基づいて、グループごとに予測対象の実績値を集計する実績算出部を備え、
第二表示制御部は、集計されたグループごとの実績値を区別可能な態様で表示装置に表示させる
請求項４または請求項５記載の可視化システム。
【請求項７】
第二表示制御部は、一方の軸を時間軸とし他方の軸を予測対象とするグラフを表示装置に表示させる
請求項４から請求項６のうちのいずれか１項に記載の可視化システム。
【請求項８】
ポインティングデバイスを介して操作可能なオブジェクトを表示装置に表示させる第三表示制御部を備え、
前記第三表示制御部は、グラフの近傍に受付部を表示させる
請求項７記載の可視化システム。
【請求項９】
予測対象が、複数の部分予測対象の和により表現される場合において、
前記部分予測対象を複数のグループに纏める方法の指定を受け付け、
少なくとも１つ以上の前記グループについて、当該グループに含まれる前記部分予測対象の和を目的変数とするモデルを学習し、
前記モデルを構成するパラメータを表示装置に表示させる
ことを特徴とする可視化方法。
【請求項１０】
予測対象が、複数の部分予測対象の和により表現される場合において、
コンピュータに、
前記部分予測対象を複数のグループに纏める方法の指定を受け付ける受付処理、
少なくとも１つ以上の前記グループについて、当該グループに含まれる前記部分予測対象の和を目的変数とするモデルを学習する学習処理、および、
前記モデルを構成するパラメータを表示装置に表示させる第一表示制御処理
を実行させるための可視化プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の予測対象をグループ化した予測結果データを可視化する可視化システム、可視化方法および可視化プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
全体としての予測結果を得ようとする場合、個々の対象ごとに予測モデルを作成する代わりに、複数の対象をグループ化し、そのグループ毎に予測を行う場合がある。【０００３】
例えば、特許文献１には、需要を予測するためのモデルを構築する方法が記載されている。特許文献１に記載された方法では、契約単位の需要に影響を及ぼし得る要素のそれぞれに対応する、その需要の時系列に変化する特徴に基づいて、複数の契約単位を任意の数のグループに分別する。そして、グループ毎に需要のモデルである予測モデルを構築し、構築した予測モデルおよび各グループに対する予測モデルをリストにした予測モデルリストを出力する。そして、予測モデルリストに含まれる予測モデルのそれぞれに基づいて、その予測モデルにおける需要を予測し、予測された全ての需要を合算して総需要予測を算出して出力する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】国際公開第２０１６／０８８３７０号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載された方法のように、グループ化して総需要予測を行うことで、異なる需要傾向を持つ複数の需要家が存在する場合であっても、適切な予測モデルを構築することは可能である。しかし、特許文献１には、各グループに対する予測モデルを可視化することや、予測の根拠を可視化することの示唆はない。そのため、予測モデルを単に予測結果を得るために用いるだけでは、得られた結果が適切か否かを分析者や、管理者が判断することは困難である。【０００６】
このように、所望の予測対象が複数の予測対象の和によって表現される場合に、ユーザが認識できる態様でそれらの予測の根拠を可視化できることが好ましい。【０００７】
そこで、本発明は、所望の予測対象が複数の予測対象の和によって表現される場合に、それらの予測の根拠を可視化できる可視化システム、可視化方法および可視化プログラム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】
【０００８】
本発明による可視化システムは、予測対象が、複数の部分予測対象の和により表現される場合において、部分予測対象を複数のグループに纏める方法の指定を受け付ける受付部と、少なくとも１つ以上のグループについて、そのグループに含まれる部分予測対象の和を目的変数とするモデルを学習する学習部と、モデルを構成するパラメータを表示装置に表示させる第一表示制御部とを備えたことを特徴とする。【０００９】
本発明による可視化方法は、予測対象が、複数の部分予測対象の和により表現される場合において、部分予測対象を複数のグループに纏める方法の指定を受け付け、少なくとも１つ以上のグループについて、そのグループに含まれる部分予測対象の和を目的変数とするモデルを学習し、モデルを構成するパラメータを表示装置に表示させることを特徴とする。【００１０】
本発明による可視化プログラムは、予測対象が、複数の部分予測対象の和により表現される場合において、コンピュータに、部分予測対象を複数のグループに纏める方法の指定を受け付ける受付処理、少なくとも１つ以上のグループについて、そのグループに含まれる部分予測対象の和を目的変数とするモデルを学習する学習処理、および、モデルを構成するパラメータを表示装置に表示させる第一表示制御処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、所望の予測対象が複数の予測対象の和によって表現される場合に、それらの予測の根拠を可視化できるという技術的効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明による可視化システムの一実施形態を示すブロック図である。
【図２】部分予測対象の候補の例を示す説明図である。
【図３】実績データの例を示す説明図である。
【図４】実績データを集計した例を示す説明図である。
【図５】部分予測対象の候補を分類した例を示す説明図である。
【図６】グループごとに過去の実績データを集計した例を示す説明図である。
【図７】予測用データに基づいてグループの予測値を算出する方法の例を示す説明図である。
【図８】予測結果および実績値の表示例を示す説明図である。
【図９】表示装置に表示される内容の例を示す説明図である。
【図１０】典型的なデータ分析の例を示す説明図である。
【図１１】可視化システムの動作例を示すフローチャートである。
【図１２】本発明による可視化システムの概要を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。図１は、本発明による可視化システムの一実施形態を示すブロック図である。なお、本実施形態の可視化システムの構成については後述される。
【００１４】
本発明では、ある時間における予測対象Ｙの値（予測結果）が、同じ時間における複数の予測対象ｙ１，ｙ２，…，ｙｎの足し合わせにより構成されるものとする。すなわち、ある時刻における予測対象が、同じ時刻における複数の部分予測対象の和により表現される。具体的には、Ｙ＝ｙ１＋ｙ２＋…＋ｙｎである。
【００１５】
なお、複数の予測対象ｙ１，ｙ２，…，ｙｎの足し合わせにより所望の予測対象Ｙが構成されることから、以下の説明では、個々の予測対象ｙ１，ｙ２，…，ｙｎのことを、部分予測対象と記す。したがって、ある時間における予測対象Ｙの値は、同じ時間における部分予測対象ｙ１，ｙ２，…，ｙｎの総和で算出される。例えば、予測対象Ｙが、サーバの需要総数（受注総数）とした場合、部分予測対象ｙｎは、個々の取引先のサーバ需要数（受注数）である。
【００１６】
また、本発明では、部分予測対象を複数のグループ（Ｙ１，Ｙ２，…，ＹＮ）に纏め、グループごとに予測モデルの学習、予測対象の予測値や実績値の算出を行う。
【００１７】
以下、具体例を用いて、予測対象と部分予測対象との関係を説明する。以下、サーバを組み立てて納品する工場があると想定し、この工場の生産管理部門の立場に立って、過去の受注履歴等に基づいて未来のサーバの需要（受注数）を予測するとする。
【００１８】
図２は、部分予測対象の候補の例を示す説明図である。図２に示す例では、自工場が図２に例示するＡ社からＡＦ社までの３２社と取引があることを示す。また、図３は、実績データとして、月ごと及び取引先ごとのサーバの受注台数の例を示す説明図である。また、図３に例示する表には、その月の３ヶ月前の月末の日経平均、上場企業数および４ヶ月前のサーバ修理台数が含まれる。以下の説明では、図３に例示するような実際に取得された過去データ（実績データ）のことを、評価用データと記すこともある。
【００１９】
このような情報が存在する場合に翌月のサーバの受注数を予測する状況を想定する。例えば、一般的な方法の場合、各月の各社のサーバ受注数の総数を目的変数に設定し、図３に例示する表に含まれるような日経平均、上場企業数、サーバ修理台数などを説明変数に設定して予測モデルを学習することが考えられる。
【００２０】
図４は、図３に例示する実績データを集計した例を示す説明図である。図４に例示するデータを用いて学習を行うことで、サーバの受注数を予測する予測モデルを生成することは可能である。しかし、例えば３２社の取引先の中に、他と著しく異なる性質を有する取引先（例えば、大口取引先、突発的な発注先）が含まれている場合も存在する。このような異なる性質を有する取引先を一まとめにして学習を行っても、高い予測精度が得られない可能性が高い。
【００２１】
一方で、このような複数の取引先を一定の観点で分類することが可能である。例えば、この場合、大口取引先からの毎月の受注台数と、それ以外の取引先からの毎月の受注台数とを一旦分けて、それぞれ別々に学習・予測を行った方が、高い予測精度が得られる場合があり得る。本具体例では、このような観点から、大口取引先からの毎月の受注予測値と、それ以外の取引先からの毎月の受注予測値とを、それぞれ別個に予測し、最後に両社を足し合わせて、毎月の受注予測値とする。
【００２２】
図５は、部分予測対象の候補を分類した例を示す説明図である。図５に示す例では、図３に例示する取引先のうち、業種が卸売業である取引先（大口取引先）としてＡ社、Ｄ社およびＦ社をグループＹ１に分類し、それ以外の取引先をグループＹ２に分類している。
【００２３】
以下の説明では、説明を簡略化するため、部分予測対象を２つのグループに纏める方法を説明する。ただし、部分予測対象を纏めるグループの数は、２つに限定されず、３つ以上であってもよい。以下、上述する具体例を適宜使用しながら、本実施形態の可視化システムの構成を説明する。
【００２４】
図１に例示する可視化システム１００は、受付部１０と、学習部２０と、表示制御部３０と、記憶部４０とを備えている。
【００２５】
記憶部４０は、部分予測対象に関する情報を記憶する。記憶部４０は、例えば、図２に例示する取引先のような、部分予測対象を記憶していてもよい。他にも、記憶部４０は、図３に例示するような、部分予測対象に関する実績データを記憶していてもよい。また、記憶部４０は、後述するモデルを用いた予測値ではなく、部分予測対象について予め推定される予測値を記憶していてもよい。この推定される予測値には、例えば、他のシステム等により算出された値が利用される。
【００２６】
ただし、記憶部４０が記憶する内容は、上述する内容に限定されない。記憶部４０は、例えば、後述する学習部２０が学習した結果生成されるモデルを記憶してもよい。記憶部４０は、例えば、磁気ディスク装置により実現される。
【００２７】
受付部１０は、部分予測対象を複数のグループに纏める方法の指定を受け付ける。纏める方法の指定内容は任意である。受付部１０は、例えば、グループを分割するために、評価項目の閾値の指定を受け付けてもよい。この場合、部分予測対象は、その閾値に応じてグループに分割されればよい。また、受付部１０は、ある評価項目の値の指定を受け付けてもよい。この場合、部分予測対象は、指定された値に合致する部分予測対象と、それ以外の部分予測対象に分割されればよい。
【００２８】
他にも、受付部１０は、グループ化する部分予測対象の指定を直接受け付けてもよい。ただし、受付部１０が、受け付ける指定の内容は、上記内容に限定されない。部分予測対象をグループに分ける方法が特定できれば、その内容は任意である。
【００２９】
また、受付部１０は、後述する学習部２０が行う学習方法の指定を受け付けてもよい。このとき、受付部１０は、グループごとに異なる学習方法の指定を受け付けてもよく、学習部２０がグループに共通して行う学習方法の指定を受け付けてもよい。
【００３０】
なお、受付部１０は、後述する表示装置１１０を介してユーザから入力される操作や情報に応じて、複数のグループに纏める方法の指定を判断してもよい。表示装置１１０を介して入力される内容については、後述される。
【００３１】
学習部２０は、受付部１０が受け付けた指定により纏められた部分予測対象のグループを対象に、そのグループに含まれる部分予測対象の和を目的変数とするモデルを学習する。例えば、図５に例示するように、部分予測対象が２つのグループＹ１，Ｙ２に分類されたとする。Ｙ２には、Ａ社、Ｄ社およびＦ社以外が分類されるため、学習部２０は、Ａ社、Ｄ社およびＦ社以外の取引先のサーバの需要数の和を目的変数とするモデルを学習する。
【００３２】
学習部２０は、分割されたグループの実績データを集計して評価用データを作成する。図６は、グループごとに過去の実績データを集計した例を示す説明図である。図６に示す例では、各月のグループＹ１，Ｙ２それぞれの実績値を集計して評価用データを作成していることを示す。
【００３３】
例えば、グループＹ２についてサーバの需要を予測するモデルを学習する場合、学習部２０は、作成された評価用データＤ２を用いてモデルを学習する。この評価データＤ２を用いてグループＹ２についてのモデルを学習した結果、例えば、以下に例示する式１が生成される。
【００３４】
月ごとの売り上げ＝日経平均＿月末終値＿３ヶ月ずらし×０．００５５
＋日本の上場企業数＿３ヶ月ずらし×０．００２
＋前月の修理台数＿３ヶ月ずらし×３  −１０  （式１）
【００３５】
学習部２０が、学習を行う方法は任意である。学習部２０は、予め定められた学習方法に基づいて、モデルを学習してもよい。具体的には、学習部２０は、線形重回帰モデルを学習してもよい。線形重回帰モデルで予測モデルを学習することにより、各説明変数の影響が判断し易く、ユーザの解釈性を向上させることが可能になる。また、学習部２０は、上述する受付部１０により指定された学習方法に基づいてモデルを学習してもよい。
【００３６】
一方、グループに含まれる部分予測対象の予測値が、別の方法等により予め推定されている場合、学習部２０は、部分予測対象のグループを対象とするモデルを学習しなくてもよい。例えば、図５に例示するグループＹ１に含まれる取引先の受注数が、過去の経験則等から把握でき、このグループＹ１については、機械学習を行わなくてもよい。例えば、グループＹ１に含まれる会社のうち、Ａ社は毎回１００台、Ｄ社は毎回５００台、Ｆ社は毎回３００台のサーバ需要があることが分かっている場合などが該当する。例えば、グループに含まれる部分予測対象について予め推定される予測値が記憶部４０に記憶されている場合、学習部２０は、モデルを学習する必要がないと判断してもよい。
【００３７】
また、学習部２０は、一種類の学習方法だけでなく、複数の種類の学習方法に基づいてモデルを生成し、生成されたモデルの中から、所定の基準に基づいてモデルを選択してもよい。所定の基準として、例えば、予測精度、学習時間などが挙げられる。
【００３８】
表示制御部３０は、予測結果算出部３１と、実績算出部３２と、第一表示制御部３３と、第二表示制御部３４と、第三表示制御部３５とを含む。
【００３９】
予測結果算出部３１は、グループごとに算出される予測値の和を予測対象の予測結果として算出する。具体的には、予測結果算出部３１は、予測用データをモデルに適用して予測値を算出し、グループごとの予測値の和を予測対象の予測結果として算出する。
【００４０】
図７は、予測用データに基づいてグループの予測値を算出する方法の例を示す説明図である。図７に示す例では、グループＹ２について生成されたモデルに、図７に例示する予測用データＤ３を適用して、予測値を算出する。例えば、２０ｘｙ年１月について、予測用データを上記式１に例示するモデルに適用することで、グループＹ２のサーバ需要が、２１２．０５台と予測される。
【００４１】
なお、モデルを使用せず、予め定めた推定値を予測値として用いるグループの場合、予測結果算出部３１は、その推定値を用いて予測値を算出すればよい。図７に示す例では、グループＹ１の推定値が分かっているため、それぞれの月に予測値が設定されていることを示す。
【００４２】
実績算出部３２は、過去の実績データに基づいて、グループごとに予測対象の実績値を集計する。実績算出部３２は、例えば、図３に例示する実績データをグループごとに集計して、実績値を算出してもよい。
【００４３】
第一表示制御部３３は、グループごとに、モデルを構成するパラメータを表示装置１１０に表示させる。例えば、モデルが線形重回帰モデルとして学習されている場合、第一表示制御部３３は、線形重回帰モデルを構成する係数および説明変数を表示装置１１０に表示させてもよい。
【００４４】
また、モデルを使用せず、予め定めた推定値を予測値として用いるグループの場合、第一表示制御部３３は、そのモデルが予め定めた推定値を予測値として用いる旨を表示装置１１０に表示させてもよい。
【００４５】
第二表示制御部３４は、予測結果算出部３１によって算出された予測結果を表示装置１１０に表示させる。その際、第二表示制御部３４は、予測結果の内訳として、グループごとの各予測値を区別可能な態様で表示装置１１０に表示させる。各予測値を区別するための態様は任意である。第二表示制御部３４は、例えば、各グループの予測値を積み上げ棒グラフの形式で表示してもよく、折れ線グラフの形式で表示してもよい。
【００４６】
さらに、第二表示制御部３４は、予測結果だけでなく、実績算出部３２によって集計されたグループごとの実績値を区別可能な態様で表示装置１１０に表示させてもよい。
【００４７】
なお、本実施形態では、ある時刻における予測対象は、同じ時刻における複数の部分予測対象の和により表現される。そこで、第二表示制御部３４は、一方の軸（例えば、ｘ軸）を時間軸とし他方の軸（例えば、ｙ軸）を予測対象とするグラフを表示装置１１０に表示させてもよい。
【００４８】
図８は、予測結果および実績値の表示例を示す説明図である。図８に示す例では、２０ｘｙ年１月以降に、サーバの需要を予測した結果を示し、２０ｘｘ年１２月以前に、過去の実績値および予測値を示している。また、図８に示す例では、グループごとの内訳が区別できるように、それぞれのグループＹ１，Ｙ２の実績値を異なる棒グラフの模様で示し、予測値を異なる折れ線の態様で表現している。
【００４９】
第三表示制御部３５は、グループに纏める方法の指定をユーザから受け付けるため、受付部１０を表示装置１１０に表示させる。第三表示制御部３５は、例えば、受付部１０の一態様として、マウスなどのポインティングデバイスを介して操作可能なオブジェクトを表示装置１１０に表示してもよい。なお、ユーザが受付部１０とグラフの両方が一度に参照できるように、第三表示制御部３５は、ユーザがグラフとオブジェクトとを視認できる程度の近傍に受付部１０を表示することが好ましい。
【００５０】
図９は、表示装置１１０に表示される内容の例を示す説明図である。図９に示す例では、図８に例示するグラフの近傍に、部分予測対象を分割する閾値の指定を受け付ける受付部１０が表示されていることを示す。図９に例示する受付部１０は、サーバ需要数多い上位Ｎ％の取引先をグループＹ１に分類し、それ以外のグループをＹ２に分類するための閾値の指定を受け付けている。スライドバーで表される受付部１０を用いてＮの値を調整することで、リアルタイムにグループＹ１，Ｙ２が定義され、グラフが更新される。
【００５１】
また、図９に示す例では、モデルを構成するパラメータの例として、グループＹ２のモデルの内容が線形回帰式で表示されていることを示す。
【００５２】
図８に例示するグラフからも明らかなように、本願発明が想定する状況は、典型的なデータ分析の状況とは異なる。図１０は、典型的なデータ分析の例を示す説明図である。典型的なデータ分析の予測処理で用いられる学習モデルは、時系列に変化する特徴に基づいて選択される。例えば、予測対象Ｙが、ある特徴を示す変数（説明変数）Ｘを含む式で表されるものとし、Ｘ＞Ａを満たす場合、予測式としてＹ＝ｆ１（Ｘ）が選択され、Ｘ≦Ａを満たす場合、予測式としてＹ＝ｆ２（Ｘ）が選択されるとする。
【００５３】
この場合、図１０に例示するように、時系列の各区間において予測式が特定され、その予測式に基づいて予測が行われる。一方、本願発明では、ある時刻における予測対象Ｙの値が、同じ時刻における部分予測対象ｙ１，ｙ２，…，ｙｎの足し合わせにより表現される。そのため、図８に例示するように、ある時刻に着目したグラフ（例えば、棒グラフ）により、予測対象の値を表すことができる。
【００５４】
受付部１０と、学習部２０と、表示制御部３０（より詳細には、予測結果算出部３１と、実績算出部３２と、第一表示制御部３３と、第二表示制御部３４と、第三表示制御部３５）とは、プログラム（可視化プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。
【００５５】
例えば、プログラムは、記憶部４０に記憶され、ＣＰＵは、そのプログラムを読み込み、プログラムに従って、受付部１０、学習部２０および表示制御部３０（より詳細には、予測結果算出部３１と、実績算出部３２と、第一表示制御部３３と、第二表示制御部３４と、第三表示制御部３５）として動作してもよい。また、可視化システムの機能がＳａａＳ（Software as a Service ）形式で提供されてもよい。
【００５６】
また、受付部１０と、学習部２０と、表示制御部３０（より詳細には、予測結果算出部３１と、実績算出部３２と、第一表示制御部３３と、第二表示制御部３４と、第三表示制御部３５）とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。また、各装置の各構成要素の一部又は全部は、汎用または専用の回路（circuitry ）、プロセッサ等やこれらの組合せによって実現されもよい。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。各装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組合せによって実現されてもよい。
【００５７】
また、各装置の各構成要素の一部又は全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントアンドサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。
【００５８】
次に、本実施形態の可視化システムの動作を説明する。図１１は、本実施形態の可視化システムの動作例を示すフローチャートである。
【００５９】
受付部１０は、部分予測対象を複数のグループに纏める方法の指定を受け付ける（ステップＳ１１）。学習部２０は、指定に基づいて分割されたグループの実績データを集計して評価用データを作成する（ステップＳ１２）。そして、学習部２０は、少なくとも１つ以上のグループについて、そのグループに含まれる部分予測対象の和を目的変数とするモデルを学習する（ステップＳ１３）。
【００６０】
第一表示制御部３３は、モデルを構成するパラメータを表示装置１１０に表示させる（ステップＳ１４）。このとき、予測結果算出部３１は、グループごとに算出される予測値の和を予測対象の予測結果として算出してもよい（ステップＳ１５）。また、実績算出部３２は、過去の実績データに基づいて、グループごとに予測対象の実績値を集計してもよい（ステップＳ１６）。そして、第二表示制御部３４は、予測結果算出部によって算出された予測結果および実績算出部３２によって集計されたグループごとの実績値を表示装置１１０に表示させてもよい（ステップＳ１７）。
【００６１】
以上のように、本実施形態では、受付部１０が、部分予測対象を複数のグループに纏める方法の指定を受け付け、学習部２０が、少なくとも１つ以上のグループについて、そのグループに含まれる部分予測対象の和を目的変数とするモデルを学習する。そして、第一表示制御部３３が、モデルを構成するパラメータを表示装置１１０に表示させる。よって、所望の予測対象が複数の予測対象の和によって表現される場合に、それらの予測の根拠を可視化できる。
【００６２】
すなわち、本実施形態の可視化システムを用いることで、データ分析者は、部分予測対象をどのように組み合わせると納得性が高い予測モデルが得られるのかを、操作性良く試行錯誤することが可能になる。
【００６３】
なお、本実施形態では、受付部１０が部分予測対象を複数のグループに纏める方法の指定を受け付けた後、学習部２０がモデルを学習する方法を説明した。ただし、学習部２０は、予め想定されるグループに基づいて予めモデルを学習し、その結果を記憶部４０に保持していてもよい。このような構成によれば、モデルを構成するパラメータを表示装置１１０に表示させるまでの時間を短縮することが可能になる。
【００６４】
次に、本発明の概要を説明する。図１２は、本発明による可視化システムの概要を示すブロック図である。本発明による可視化システム８０は、予測対象（例えば、予測対象Ｙ）が、複数の部分予測対象（例えば、部分予測対象ｙ１，ｙ２，…，ｙｎ）の和により表現される場合において、部分予測対象を複数のグループ（例えば、グループＹ１，Ｙ２）に纏める方法の指定を受け付ける受付部８１（例えば、受付部１０）と、少なくとも１つ以上のグループについて、そのグループに含まれる部分予測対象の和を目的変数とするモデルを学習する学習部８２（例えば、学習部２０）と、モデルを構成するパラメータを表示装置（例えば、表示装置１１０）に表示させる第一表示制御部８３（例えば、第一表示制御部３３）とを備えている。
【００６５】
そのような構成により、所望の予測対象が複数の予測対象の和によって表現される場合に、それらの予測の根拠を可視化できる。
【００６６】
また、学習部８２は、線形重回帰モデルを学習してもよい。そして、第一表示制御部８３は、線形重回帰モデルを構成する係数および説明変数を表示装置に表示させてもよい。
【００６７】
また、具体的には、ある時刻における予測対象が、同じ時刻における複数の部分予測対象の和（例えば、Ｙ＝ｙ１＋ｙ２＋…＋ｙｎ）により表現される。
【００６８】
また、可視化システム８０は、予測用データをモデルに適用して予測値を算出し、グループごとの予測値の和を予測対象の予測結果として算出する予測結果算出部（例えば、予測結果算出部３１）と、予測結果の内訳として、グループごとの各予測値を区別可能な態様で表示装置に表示させる第二表示制御部（例えば、第二表示制御部３４）とを備えていてもよい。そのような構成により、部分予測対象の組み合わせの納得性を向上できる。
【００６９】
このとき、予測結果算出部は、予測データをモデルに適用することにより一部のグループの予測値を算出し、予め推定された予測値を残りのグループの予測値に用いてもよい。
【００７０】
また、可視化システム８０は、実績データに基づいて、グループごとに予測対象の実績値を集計する実績算出部（例えば、実績算出部３２）を備えていてもよい。そして、第二表示制御部は、集計されたグループごとの実績値を区別可能な態様で表示装置に表示させてもよい。そのような構成によれば、分類したグループの実績値の推移とともに予測結果を認識できる。
【００７１】
そして、第二表示制御部は、一方の軸を時間軸とし他方の軸を予測対象とするグラフを表示装置に表示させてもよい。そのような構成によれば、時系列の予測結果を容易に把握することが可能になる。
【００７２】
また、可視化システム８０は、ポインティングデバイス（例えば、マウス）を介して操作可能なオブジェクトを表示装置に表示させる第三表示制御部（例えば、第三表示制御部３５）を備えていてもよい。そして、第三表示制御部は、グラフの近傍に受付部８１を表示させてもよい。
【００７３】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【００７４】
（付記１）予測対象が、複数の部分予測対象の和により表現される場合において、前記部分予測対象を複数のグループに纏める方法の指定を受け付ける受付部と、少なくとも１つ以上の前記グループについて、当該グループに含まれる前記部分予測対象の和を目的変数とするモデルを学習する学習部と、前記モデルを構成するパラメータを表示装置に表示させる第一表示制御部とを備えたことを特徴とする可視化システム。
【００７５】
（付記２）学習部は、線形重回帰モデルを学習し、第一表示制御部は、前記線形重回帰モデルを構成する係数および説明変数を表示装置に表示させる付記１記載の可視化システム。
【００７６】
（付記３）ある時刻における予測対象が、同じ時刻における複数の部分予測対象の和により表現される付記１または付記２記載の可視化システム。
【００７７】
（付記４）予測用データをモデルに適用して予測値を算出し、グループごとの予測値の和を予測対象の予測結果として算出する予測結果算出部と、前記予測結果の内訳として、グループごとの各予測値を区別可能な態様で表示装置に表示させる第二表示制御部とを備えた付記１から付記３のうちのいずれか１つに記載の可視化システム。
【００７８】
（付記５）予測結果算出部は、予測データをモデルに適用することにより一部のグループの予測値を算出し、予め推定された予測値を残りのグループの予測値に用いる付記４記載の可視化システム。
【００７９】
（付記６）実績データに基づいて、グループごとに予測対象の実績値を集計する実績算出部を備え、第二表示制御部は、集計されたグループごとの実績値を区別可能な態様で表示装置に表示させる付記４または付記５記載の可視化システム。
【００８０】
（付記７）第二表示制御部は、一方の軸を時間軸とし他方の軸を予測対象とするグラフを表示装置に表示させる付記４から付記６のうちのいずれか１つに記載の可視化システム。
【００８１】
（付記８）ポインティングデバイスを介して操作可能なオブジェクトを表示装置に表示させる第三表示制御部を備え、前記第三表示制御部は、グラフの近傍に受付部を表示させる付記７記載の可視化システム。
【００８２】
（付記９）予測対象が、複数の部分予測対象の和により表現される場合において、前記部分予測対象を複数のグループに纏める方法の指定を受け付け、少なくとも１つ以上の前記グループについて、当該グループに含まれる前記部分予測対象の和を目的変数とするモデルを学習し、前記モデルを構成するパラメータを表示装置に表示させることを特徴とする可視化方法。
【００８３】
（付記１０）予測対象が、複数の部分予測対象の和により表現される場合において、コンピュータに、前記部分予測対象を複数のグループに纏める方法の指定を受け付ける受付処理、少なくとも１つ以上の前記グループについて、当該グループに含まれる前記部分予測対象の和を目的変数とするモデルを学習する学習処理、および、前記モデルを構成するパラメータを表示装置に表示させる第一表示制御処理を実行させるための可視化システム。
【符号の説明】
【００８４】
１０  受付部
２０  学習部
３０  表示制御部
３１  予測結果算出部
３２  実績算出部
３３  第一表示制御部
３４  第二表示制御部
３５  第三表示制御部
４０  記憶部
１００  可視化システム
１１０  表示装置
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【国際調査報告】
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