(57)【要約】  単位モデル生成部８１は、部分予測対象ごとに学習モデルを生成する。推定誤差算出部８２は、学習モデルを用いて部分予測対象の値を推定した場合の推定誤差を時間軸に沿って算出する。集合生成部８３は、推定誤差を入力として、一の学習モデルについての推定誤差と他の学習モデルについての推定誤差との時間軸上における類似性に基づいて、一の学習モデルに対応する部分予測対象と他の学習モデルに対応する部分予測対象とをグループに纏めることによりグループの集合を生成する。部分和モデル生成部８４は、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学習モデルを生成する。予測対象算出部８５は、学習モデルを用いて算出されるグループの予測値から予測対象の値を算出する。
2019053827.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、
前記部分予測対象ごとに学習モデルを生成する単位モデル生成部と、
前記学習モデルを用いて前記部分予測対象の値を推定した場合の推定誤差を時間軸に沿って算出する推定誤差算出部と、
前記推定誤差を入力として、一の学習モデルについての推定誤差と他の学習モデルについての推定誤差との時間軸上における類似性に基づいて、前記一の学習モデルに対応する部分予測対象と前記他の学習モデルに対応する部分予測対象とをグループに纏めることによりグループの集合を生成する集合生成部と、
前記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学習モデルを生成する部分和モデル生成部と、
前記学習モデルを用いて算出されるグループの予測値から前記予測対象の値を算出する予測対象算出部とを備えた
ことを特徴とする情報分析装置。
【請求項２】
算出された予測対象の値と予測対象の実績値との差分に基づいてグループの集合を評価する評価部と、
すでに生成されたグループの集合とは異なる構成のグループの集合を生成するように集合生成部を制御する制御部とを備え、
集合生成部は、前記制御部の制御に応じてグループの集合を生成し、
前記評価部は、生成された各グループの集合を評価する
請求項１記載の情報分析装置。
【請求項３】
制御部は、部分和モデル生成部が生成した学習モデルについての推定誤差が算出されるように前記推定誤差算出部を制御し、
推定誤差算出部は、部分和モデル生成部が生成した学習モデルを用いて部分予測対象の値を推定した場合の推定誤差を時間軸に沿って算出し、
制御部は、集合生成部を制御する際に、部分和モデル生成部が生成した学習モデルについての推定誤差を、集合生成部に入力し、
集合生成部は、部分和モデル生成部が生成した学習モデルについての推定誤差を入力としてグループの集合を生成する
請求項２に記載の情報分析装置。
【請求項４】
評価部の評価に応じてグループの集合を出力する出力部を備え、
評価部は、算出された予測対象の値と予測対象の実績値との差分が小さいほど良い評価となるように設計された評価関数を用いてグループの集合を評価し、
前記出力部は、前記評価がより良いグループの集合を出力する
請求項２または請求項３記載の情報分析装置。
【請求項５】
評価部は、算出された予測対象の値と予測対象の実績値との差分が小さいほど良い評価となるように、且つ、グループの集合を構成するグループの数が少ないほど良い評価となるように設計された評価関数を用いてグループの集合を評価する
請求項４記載の情報分析装置。
【請求項６】
評価部は、算出された予測対象の値と予測対象の実績値との差分が小さいほど良い評価となるように、且つ、各グループに対応する各学習モデルについて、当該各学習モデルに含まれる非ゼロ係数を有する説明変数の個数の総和が少ないほど良い評価となるように設計された評価関数を用いてグループの集合を評価する
請求項４記載の情報分析装置。
【請求項７】
推定誤差算出部は、各部分予測対象の推定誤差を標準化し、
集合生成部は、標準化された推定誤差を入力としてグループの集合を生成する
請求項１から請求項６のうちのいずれか１項に記載の情報分析装置。
【請求項８】
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、
前記部分予測対象ごとに学習モデルを生成する単位モデル生成部と、
前記学習モデルを用いて前記部分予測対象の値を推定した場合の推定誤差を時間軸に沿って算出する推定誤差算出部と、
前記推定誤差を入力として、一の学習モデルについての推定誤差と他の学習モデルについての推定誤差との時間軸上における類似性に基づいて、前記一の学習モデルに対応する部分予測対象と前記他の学習モデルに対応する部分予測対象とをグループに纏めることにより、前記グループの集合の構成が互いに異なる第１のグループの集合と第２のグループの集合とをそれぞれ生成する集合生成部と、
前記第１のグループの集合と前記第２のグループの集合のそれぞれに対して、前記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学習モデルを生成する部分和モデル生成部と、
前記第１のグループの集合と前記第２のグループの集合のそれぞれに対して、前記学習モデルを用いて算出されるグループの予測値から前記予測対象の値を算出する予測対象算出部と、
前記第１のグループの集合と前記第２のグループの集合のそれぞれに対して、前記予測対象の値と前記予測対象の実績値との差分に基づいて前記グループの集合を評価する評価部とを備えた
ことを特徴とする情報分析システム。
【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、
前記部分予測対象ごとに学習モデルを生成し、
前記学習モデルを用いて前記部分予測対象の値を推定した場合の推定誤差を時間軸に沿って算出し、
前記推定誤差を入力として、一の学習モデルについての推定誤差と他の学習モデルについての推定誤差との時間軸上における類似性に基づいて、前記一の学習モデルに対応する部分予測対象と前記他の学習モデルに対応する部分予測対象とをグループに纏めることによりグループの集合を生成し、
前記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学習モデルを生成し、
前記学習モデルを用いて算出されるグループの予測値から前記予測対象の値を算出する
ことを特徴とする情報分析方法。
【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、
前記部分予測対象ごとに学習モデルを生成し、
前記学習モデルを用いて前記部分予測対象の値を推定した場合の推定誤差を時間軸に沿って算出し、
前記推定誤差を入力として、一の学習モデルについての推定誤差と他の学習モデルについての推定誤差との時間軸上における類似性に基づいて、前記一の学習モデルに対応する部分予測対象と前記他の学習モデルに対応する部分予測対象とをグループに纏めることにより、前記グループの集合の構成が互いに異なる第１のグループの集合と第２のグループの集合とをそれぞれ生成し、
前記第１のグループの集合と前記第２のグループの集合のそれぞれに対して、前記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学習モデルを生成し、
前記第１のグループの集合と前記第２のグループの集合のそれぞれに対して、前記学習モデルを用いて算出されるグループの予測値から前記予測対象の値を算出し、
前記第１のグループの集合と前記第２のグループの集合のそれぞれに対して、前記予測対象の値と前記予測対象の実績値との差分に基づいて前記グループの集合を評価する
ことを特徴とする情報分析方法。
【請求項１１】
コンピュータに、
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、
前記部分予測対象ごとに学習モデルを生成する単位モデル生成処理、
前記学習モデルを用いて前記部分予測対象の値を推定した場合の推定誤差を時間軸に沿って算出する推定誤差算出処理、
前記推定誤差を入力として、一の学習モデルについての推定誤差と他の学習モデルについての推定誤差との時間軸上における類似性に基づいて、前記一の学習モデルに対応する部分予測対象と前記他の学習モデルに対応する部分予測対象とをグループに纏めることによりグループの集合を生成する集合生成処理、
前記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学習モデルを生成する部分和モデル生成処理、および、
前記学習モデルを用いて算出されるグループの予測値から前記予測対象の値を算出する予測対象算出処理
を実行させるための情報分析プログラム。
【請求項１２】
コンピュータに、
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、
前記部分予測対象ごとに学習モデルを生成する単位モデル生成処理、
前記学習モデルを用いて前記部分予測対象の値を推定した場合の推定誤差を時間軸に沿って算出する推定誤差算出処理、
前記推定誤差を入力として、一の学習モデルについての推定誤差と他の学習モデルについての推定誤差との時間軸上における類似性に基づいて、前記一の学習モデルに対応する部分予測対象と前記他の学習モデルに対応する部分予測対象とをグループに纏めることにより、前記グループの集合の構成が互いに異なる第１のグループの集合と第２のグループの集合とをそれぞれ生成する集合生成処理、
前記第１のグループの集合と前記第２のグループの集合のそれぞれに対して、前記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学習モデルを生成する部分和モデル生成処理、
前記第１のグループの集合と前記第２のグループの集合のそれぞれに対して、前記学習モデルを用いて算出されるグループの予測値から前記予測対象の値を算出する予測対象算出処理、および、
前記第１のグループの集合と前記第２のグループの集合のそれぞれに対して、前記予測対象の値と前記予測対象の実績値との差分に基づいて前記グループの集合を評価する評価処理
を実行させるための情報分析プログラム。
【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て情報を分析する情報分析装置、情報分析方法および情報分析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、電力系統に接続された多数の需要家からなるエネルギーコミュニティに係る電力需要調整システムが記載されている。具体的には、特許文献１には、需要数が増加するほど、すなわち需要家グループの規模が大きくなるほど、その需要家グループの需要予測精度が高くなり、分散が小さくなることが記載されている。また、特許文献１には、需要家グループの規模とその需要家グループの需要電力の総量とがほぼ比例し、このような状況において、需要家グループの規模が或る値になるときに予測と実績との差が最小になり、それより需要家数が増加および減少すると、その差が増加することが記載されている。特許文献１に記載された電力需要調整システムは、このような需要家グループの規模と予測と実績との関係を利用して、需要家グループの規模を決定し、その需要家グループの電力需要を予測する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】国際公開第２０１６／０８４３１３号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、特許文献１に記載された電力需要調整システムは、個々の需要家が互いに異なる性質を有していることを考慮していない。具体的には、特許文献１に記載された電力需要調整システムは、「需要家グループの規模」と「推定精度・分散・需要電力総量・予測と実績との差」との間に、上述する関係が成立することを前提とする。しかし、個々の需要家が互いに異なる性質を有している場合、グループ化する需要家に応じて、上述する関係は変化する。【０００６】
すなわち、特許文献１に記載された電力需要調整システムは、予測精度の観点からどの需要家同士を同じグループにするのか考慮されていないため、グループ化することによって必ずしも予測精度を向上できるとは言い難い。【０００７】
そこで、本発明は、複数の予測対象のそれぞれが互いに異なる性質を有している場合であっても、その複数の予測対象の和によって所望の予測対象が表現される場合に、所望の予測対象の予測精度を向上させるような予測対象のグループ化を実現できる情報分析装置、情報分析方法および情報分析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】
本発明による情報分析装置は、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、部分予測対象ごとに学習モデルを生成する単位モデル生成部と、学習モデルを用いて部分予測対象の値を推定した場合の推定誤差を時間軸に沿って算出する推定誤差算出部と、推定誤差を入力として、一の学習モデルについての推定誤差と他の学習モデルについての推定誤差との時間軸上における類似性に基づいて、一の学習モデルに対応する部分予測対象と他の学習モデルに対応する部分予測対象とをグループに纏めることによりグループの集合を生成する集合生成部と、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学習モデルを生成する部分和モデル生成部と、学習モデルを用いて算出されるグループの予測値から予測対象の値を算出する予測対象算出部とを備えたことを特徴とする。【０００９】
本発明による情報分析システムは、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、部分予測対象ごとに学習モデルを生成する単位モデル生成部と、学習モデルを用いて部分予測対象の値を推定した場合の推定誤差を時間軸に沿って算出する推定誤差算出部と、推定誤差を入力として、一の学習モデルについての推定誤差と他の学習モデルについての推定誤差との時間軸上における類似性に基づいて、一の学習モデルに対応する部分予測対象と他の学習モデルに対応する部分予測対象とをグループに纏めることにより、グループの集合の構成が互いに異なる第１のグループの集合と第２のグループの集合とをそれぞれ生成する集合生成部と、第１のグループの集合と第２のグループの集合のそれぞれに対して、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学習モデルを生成する部分和モデル生成部と、第１のグループの集合と第２のグループの集合のそれぞれに対して、学習モデルを用いて算出されるグループの予測値から予測対象の値を算出する予測対象算出部と、第１のグループの集合と第２のグループの集合のそれぞれに対して、予測対象の値と予測対象の実績値との差分に基づいてグループの集合を評価する評価部とを備えたことを特徴とする。【００１０】
本発明による情報分析方法は、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、部分予測対象ごとに学習モデルを生成し、学習モデルを用いて部分予測対象の値を推定した場合の推定誤差を時間軸に沿って算出し、推定誤差を入力として、一の学習モデルについての推定誤差と他の学習モデルについての推定誤差との時間軸上における類似性に基づいて、一の学習モデルに対応する部分予測対象と他の学習モデルに対応する部分予測対象とをグループに纏めることによりグループの集合を生成し、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学習モデルを生成し、学習モデルを用いて算出されるグループの予測値から前記予測対象の値を算出することを特徴とする。【００１１】
本発明による他の情報分析方法は、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、部分予測対象ごとに学習モデルを生成し、学習モデルを用いて部分予測対象の値を推定した場合の推定誤差を時間軸に沿って算出し、推定誤差を入力として、一の学習モデルについての推定誤差と他の学習モデルについての推定誤差との時間軸上における類似性に基づいて、一の学習モデルに対応する部分予測対象と他の学習モデルに対応する部分予測対象とをグループに纏めることにより、グループの集合の構成が互いに異なる第１のグループの集合と第２のグループの集合とをそれぞれ生成し、第１のグループの集合と第２のグループの集合のそれぞれに対して、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学習モデルを生成し、第１のグループの集合と第２のグループの集合のそれぞれに対して、学習モデルを用いて算出されるグループの予測値から予測対象の値を算出し、第１のグループの集合と第２のグループの集合のそれぞれに対して、予測対象の値と予測対象の実績値との差分に基づいてグループの集合を評価することを特徴とする。【００１２】
本発明による情報分析プログラムは、コンピュータに、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、部分予測対象ごとに学習モデルを生成する単位モデル生成処理、学習モデルを用いて部分予測対象の値を推定した場合の推定誤差を時間軸に沿って算出する推定誤差算出処理、推定誤差を入力として、一の学習モデルについての推定誤差と他の学習モデルについての推定誤差との時間軸上における類似性に基づいて、一の学習モデルに対応する部分予測対象と他の学習モデルに対応する部分予測対象とをグループに纏めることによりグループの集合を生成する集合生成処理、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学習モデルを生成する部分和モデル生成処理、および、学習モデルを用いて算出されるグループの予測値から予測対象の値を算出する予測対象算出処理を実行させることを特徴とする。【００１３】
本発明による他の情報分析プログラムは、コンピュータに、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、部分予測対象ごとに学習モデルを生成する単位モデル生成処理、学習モデルを用いて部分予測対象の値を推定した場合の推定誤差を時間軸に沿って算出する推定誤差算出処理、推定誤差を入力として、一の学習モデルについての推定誤差と他の学習モデルについての推定誤差との時間軸上における類似性に基づいて、一の学習モデルに対応する部分予測対象と他の学習モデルに対応する部分予測対象とをグループに纏めることにより、グループの集合の構成が互いに異なる第１のグループの集合と第２のグループの集合とをそれぞれ生成する集合生成処理、第１のグループの集合と第２のグループの集合のそれぞれに対して、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学習モデルを生成する部分和モデル生成処理、第１のグループの集合と第２のグループの集合のそれぞれに対して、学習モデルを用いて算出されるグループの予測値から予測対象の値を算出する予測対象算出処理、および、第１のグループの集合と第２のグループの集合のそれぞれに対して、予測対象の値と予測対象の実績値との差分に基づいてグループの集合を評価する評価処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、複数の予測対象のそれぞれが互いに異なる性質を有している場合であっても、その複数の予測対象の和によって所望の予測対象が表現される場合に、所望の予測対象の予測精度を向上させるような予測対象のグループ化を実現できるという技術的効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明による情報分析装置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】部分予測対象単位で生成した学習モデルの例を示す説明図である。
【図５】推定誤差を算出する処理の例を示す説明図である。
【図６】時間軸に沿って算出した推定誤差の例を示す説明図である。
【図７】時間軸に沿って算出した推定誤差をグラフ化した例を示す説明図である。
【図８】部分予測対象をグループ化する処理の例を示す説明図である。
【図９】グループの集合を生成する処理の例を示す説明図である。
【図１０】グループの集合を生成する処理の例を示す説明図である。
【図１１】情報分析装置の動作例を示すフローチャートである。
【図１２】本発明による情報分析システムの構成例を示すブロック図である。
【図１３】本発明による情報分析装置の概要を示すブロック図である。
【図１４】本発明による情報分析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】
【００１６】
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、本発明による情報分析装置の一実施形態を示すブロック図である。なお、本実施形態の情報分析装置の構成については後述される。
【００１７】
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。
【００１８】
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、工場が製造する商品の需要総数（受注総数）とした場合、部分予測対象ｙｎは、個々の店舗の商品需要数（受注数）である。
【００１９】
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。
【００２０】
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、ある商品を製造して各店舗に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、過去の実績データに基づいて未来の商品需要（受注数）を予測するとする。
【００２１】
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２００店舗（店舗コード：Ｃ−００１〜Ｃ−２００）へ商品を納品することを示す。また、図３は、実績データとして、日ごと及び店舗ごとの商品の売上数の例を示す説明図である。また、図３に例示する表には、前日の最高気温および最低気温が含まれる。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。
【００２２】
このような情報が存在する場合に翌日の商品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、各日の各店舗の売上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最高気温、最低気温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。
【００２３】
しかし、例えば２００店舗の中に、他と著しく異なる性質を有する店舗（例えば、売上規模、発注の増減が大きい店舗など）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店舗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。そこで、このような複数の店舗を、同様の性質を有する店舗ごとに分類して予測を行うことが考えられる。
【００２４】
しかし、対象とする商品の売上が、必ずしも図２に例示するような各店舗の所在地や売場面積、昨年売上高だけで分類できるとは限らない。例えば、同じ所在地の店舗であっても、ビルの中の店舗と路面店とでは売上の傾向が異なると考えられるし、同程度の売り場面積を有する店舗であっても、近隣の環境に応じて商品の需要傾向が異なることも考えられる。
【００２５】
そこで、以下の実施形態では、推定誤差の傾向が類似する店舗（部分予測対象）をグループ化して予測を行うことで、所望の予測対象の実績値に対する予測値の推定誤差を小さくする方法を説明する。以下、上述する具体例を適宜使用しながら、本発明の情報分析装置を説明する。
【００２６】
図１に例示する情報分析装置１００は、受付部１０と、単位モデル生成部１２と、推定誤差算出部１３と、集合生成部１４と、部分和モデル生成部１６と、予測対象算出部１８と、評価部２０と、出力部２２と、制御部２４と、記憶部３０とを備えている。
【００２７】
記憶部３０は、部分予測対象に関する情報を記憶する。記憶部３０は、例えば、図２に例示する店舗のような、部分予測対象を記憶していてもよい。他にも、記憶部３０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。
【００２８】
実績データは、後述する単位モデル生成部１２および部分和モデル生成部１６が学習モデルを生成する際のデータとして用いられる。他にも、実績データは、後述する評価部２０が予測モデルを評価する際のデータとして用いられる。例えば、実績データのうち、一定の割合のデータを学習用データとして用い、残りのデータを評価用データとして用いてもよい。
【００２９】
ただし、記憶部３０が記憶するデータは、これらのデータに限定されない。記憶部３０は、例えば、後述する単位モデル生成部１２および部分和モデル生成部１６が生成した学習モデルを記憶してもよい。記憶部３０は、例えば、磁気ディスク装置により実現される。
【００３０】
受付部１０は、所望の予測対象の指定を受け付ける。また、受付部１０は、所望の予測対象を構成する複数の部分予測対象の指定を受け付けてもよい。
【００３１】
単位モデル生成部１２は、部分予測対象単位に学習モデルを生成する。具体的には、単位モデル生成部１２は、部分予測対象ｙ１，ｙ２，…，ｙｎのそれぞれについて学習モデルを生成する。
【００３２】
例えば、図２に例示する各店舗が部分予測対象である場合、単位モデル生成部１２は、店舗ごとに学習モデルを生成する。予測対象に影響する要因の類似性を判断できるように、単位モデル生成部１２は、説明変数の重みで予測対象を予測可能な学習モデル（例えば、線形重回帰モデル）を生成してもよい。ただし、単位モデル生成部１２が生成する学習モデルは線形重回帰モデルに限られない。単位モデル生成部１２は、任意の方法で学習モデルを生成すればよい。
【００３３】
図４は、単位モデル生成部１２が部分予測対象単位で生成した学習モデルの例を示す説明図である。図４に示す例では、店舗コード「Ｃ−００１」で特定される店舗の商品の売上予測ｙ００１が、前日の最高気温（説明変数ｘ１）、一週間前の売上（説明変数ｘ２）、および、売り場面積（説明変数ｘ３）と正の相関があることを示す。一方、図４に示す例では、店舗コード「Ｃ−２００」で特定される店舗の商品の売上予測ｙ２００が、一週間前の売上（説明変数ｘ２）、および、売り場面積（説明変数ｘ３）と正の相関がある一方、週末（説明変数ｘ４）と負の相関があることを示す。
【００３４】
推定誤差算出部１３は、学習モデルを用いて、部分予測対象の値を推定した場合の推定誤差を時間軸に沿って算出する。具体的には、推定誤差算出部１３は、単位モデル生成部１２によって生成された学習モデルを用いて、部分予測対象の値を推定した場合の推定誤差を時間軸に沿って算出する。
【００３５】
なお、推定誤差算出部１３は、後述する部分和モデル生成部１６によって生成された学習モデルを用いて、同様に、部分予測対象の値を推定した場合の推定誤差を時間軸に沿って算出する。部分和モデル生成部１６によって生成された学習モデルを用いる処理については後述される。
【００３６】
図５は、推定誤差を算出する処理の例を示す説明図である。例えば、図３に例示する２０１７年の６月の実績データが評価用データとして用いられ、対応する学習モデルが図４に例示する予測式で表されているとする。
【００３７】
まず、推定誤差算出部１３は、部分予測対象である店舗コード「Ｃ−００１」で特定される店舗の売上の推定値を、図４に例示する予測式（ｙ００１＝０．１ｘ１＋０．１８ｘ２＋０．０６ｘ３＋１．６）を用いて算出する。例えば、２０１７年６月２日の売上の推定値を算出するとする場合、店舗の売り場面積は１２０ｍ２であり、前日の最高気温は２６度である。また、一週間前の売上数が２０であったとすると、売上の推定値はｙ＾００１＝０．１×２６＋０．１８×１０＋０．０６×１２０＋１．６＝１３．２と算出される。
【００３８】
そして、推定誤差算出部１３は、２０１７年６月２日の売上の実績値である１５と、推定値である１３．２の誤差（推定誤差）を、１５−１３．２＝１．８と算出する。推定誤差算出部１３は、以下の日付についても同様に推定誤差を算出することで、時間軸に沿った（時系列の）推定誤差を算出する。また、推定誤差算出部１３は、他の部分予測対象（店舗）についても、同様に時間軸に沿った推定誤差を算出する。
【００３９】
図６は、時間軸に沿って算出した推定誤差の例を示す説明図である。図６に示す例は、図３に例示するデータを用いて、店舗ごと及び日ごとに推定誤差を算出した結果を示す。また、図７は、時間軸に沿って算出した推定誤差をグラフ化した例を示す説明図である。図７に示す例は、図６に例示する時間軸に沿った推定誤差を、店舗ごとに折れ線グラフで表している。
【００４０】
なお、売上規模の差異に応じ、推定誤差算出部１３は、各部分予測対象の推定誤差を標準化してもよい。具体的には、推定誤差算出部１３は、各部分予測対象の推定誤差の平均および分散に基づいて推定誤差を標準化してもよい。このような標準化を行うことで、時間軸に沿った推定誤差の傾向を、同じ尺度で判断できる。
【００４１】
集合生成部１４は、部分予測対象を複数のグループに纏めることにより、グループの集合を生成する。なお、集合生成部１４は、後述する制御部２４の制御に応じてグループの集合を生成する。
【００４２】
まず、集合生成部１４は、推定誤差算出部１３が算出した推定誤差を入力する。そして、集合生成部１４は、入力された一の学習モデルについての推定誤差と、他の学習モデルについての推定誤差との時間軸上における類似性に基づいて、一の学習モデルに対応する部分予測対象と他の学習モデルに対応する部分予測対象とをグループに纏めることによりグループの集合を生成する。
【００４３】
なお、集合生成部１４は、後述する部分和モデル生成部１６によって生成された学習モデルによる推定誤差の時間軸上における類似性に基づいて、同様に、グループの集合を生成する。なお、部分和モデル生成部１６によって生成された学習モデルによる推定誤差を用いる処理については後述される。
【００４４】
集合生成部１４が、推定誤差の時間軸上における類似性を判断する方法は任意である。集合生成部１４は、例えば、時間軸方向の各区間の推定誤差の変化をベクトル（推定誤差ベクトル）で表し、比較する他の学習モデルによる推定誤差ベクトルとの内積の各区間における総和が、より大きいほど類似性が高いと判断してもよい。また、集合生成部１４は、図７に例示するグラフの形状が類似しているほど、時間軸上における推定誤差がより類似すると判断してもよい。
【００４５】
また、集合生成部１４が纏めるグループの数も任意である。図８は、部分予測対象をグループ化する処理の例を示す説明図である。集合生成部１４は、推定誤差の類似性が高い学習モデルに対応する部分予測対象を順次グループ化し、グループ化された部分予測対象を除外しながらグループ化を繰り返してもよい。具体的には、集合生成部１４は、図８（ａ）に例示するように、推定誤差の類似性が高い部分予測対象をグループ化したグループＧ１を生成し、その後、グループＧ１に含まれる部分予測対象を除いて、次に推定誤差の類似性が高い部分予測対象をグループ化したグループＧ２を生成してもよい。例えば、推定誤差の類似する学習モデルのペアをそれぞれ抽出してグループを生成する場合、図２に例示する２００の部分予測対象から、１００のグループの集合が生成される。
【００４６】
また。集合生成部１４は、推定誤差の類似性が高い学習モデルに対応する部分予測対象を順次グループ化し、グループ化された部分予測対象を除外せずにグループ化を繰り返してもよい。具体的には、集合生成部１４は、図８（ｂ）に例示するように、推定誤差の類似性が高い部分予測対象をグループ化したグループＧ１を生成し、その後、グループＧ１に含まれる部分予測対象も含めて、次に推定誤差の類似性が高い部分予測対象をグループ化したグループＧ３を生成してもよい。
【００４７】
また、集合生成部１４は、すでに生成されたグループの集合とは異なる構成のグループの集合を、別途生成してもよい。具体的には、集合生成部１４は、グループの集合を構成するグループの数が、すでに生成されたグループの集合を構成するグループの数と変わるようにグループの集合を生成してもよい。例えば、図２に例示する２００の部分予測対象が存在する場合、集合生成部１４は、２つの部分予測対象を纏めた１００のグループの集合を生成し、さらに、４つの部分予測対象を纏めた５０のグループの集合を生成してもよい。
【００４８】
なお、集合生成部１４が生成する各グループに含まれる部分予測対象の数は、同数であってもよく、異なっていてもよい。
【００４９】
図９は、グループの集合を生成する処理の例を示す説明図である。図７に例示する推定誤差が算出されている場合、例えば、店舗コード「Ｃ−００１」で特定される店舗の推定誤差の傾向と、店舗コード「Ｃ−００３」で特定される店舗の推定誤差の傾向とは、その推定誤差の傾向（変化度合）が類似すると言える。そこで、集合生成部１４は、店舗コード「Ｃ−００１」で特定される店舗と、店舗コード「Ｃ−００３」で特定される店舗とをまとめて１つのグループを生成する。集合生成部１４は、このグループ化を他の店舗についても繰り返し行う。
【００５０】
部分和モデル生成部１６は、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学習モデルを生成する。すなわち、部分和モデル生成部１６は、グループ化された複数の部分予測対象のグループ（Ｙ１，Ｙ２，…，ＹＮ）ごとに学習モデルを生成する。なお、部分和モデル生成部１６が学習モデルを生成する方法は、集合生成部１４が学習モデルを生成する方法と同様である。
【００５１】
例えば、図９に例示するように、店舗コード「Ｃ−００１」で特定される店舗と、店舗コード「Ｃ−００３」で特定される店舗とをまとめて１つのグループを生成したとする。この場合、部分和モデル生成部１６は、この２つの店舗の商品の売上の和を目的変数とする学習モデルを生成する。
【００５２】
予測対象算出部１８は、学習モデルを用いて算出されるグループの予測値から予測対象の値を算出する。具体的には、予測対象算出部１８は、単位モデル生成部１２によって生成された学習モデルを用いて算出されるグループの予測値を合計して予測対象の値を算出する。さらに、予測対象算出部１８は、部分和モデル生成部１６によって生成された学習モデルを用いて算出されるグループの予測値を合計して予測対象の値を算出する。
【００５３】
評価部２０は、算出された予測対象の値と予測対象の実績値との差分に基づいて、グループの集合を評価する。予測対象の実績値は、例えば、予め記憶部３０に記憶されている。評価部２０は、例えば、グループの集合の良さを評価するための評価関数を用いてもよい。
【００５４】
具体的には、評価部２０は、算出された予測対象の値と予測対象の実績値との差分が小さいほど良い評価となるように設計された評価関数を用いてグループの集合を評価してもよい。予測値と実測値の誤差が小さいほど、適切なグループ化ができていると言えるからである。この場合の評価関数は、例えば、以下に例示する式１で設計されていてもよい。評価関数Ｗは、値が小さいほど、よりよい評価を示す。式１に例示する予測対象Ｙの誤差とは、部分予測対象の和である全体の誤差である。
【００５５】
評価関数Ｗ＝β・（予測対象Ｙの誤差）    （式１）
【００５６】
また、評価部２０は、上述する評価に加え、グループの集合を構成するグループの数が少ないほど良い評価となるように設計された評価関数を用いてグループの集合を評価してもよい。グループの数が少ないほど、生成されるモデルの数も少なくなるため、人間の解釈性を高めることができるからである。この場合の評価関数は、例えば、以下に例示する式２で設計されていてもよい。
【００５７】
評価関数Ｗ＝α・モデル数＋β・（予測対象Ｙの誤差）    （式２）
【００５８】
また、評価部２０は、グループの集合を構成するグループの数の評価に代えて、各グループに対応する各学習モデルに含まれる非ゼロ係数を有する説明変数の個数の総和が少ないほど良い評価となるように設計された評価関数を用いてグループの集合を評価してもよい。非ゼロ係数を有する説明変数の個数が少ないほど、人間の解釈性を高めることができるからである。
【００５９】
さらに、非ゼロ係数を有する説明変数の個数が少ないほど、モデルの複雑性を回避できる。モデルが複雑になるほど、そのモデルにうまく当てはまる評価データが見つかりやすいため、適切な評価ができないおそれがある。一方、モデルを単純化できるほど、上述するおそれを避けられるため、モデル評価時には精度が良いにもかかわらず、運用中に精度が悪くなるといった現象が起こることを抑制できる。この場合の評価関数は、例えば、以下に例示する式３で設計されていてもよい。
【００６０】
評価関数Ｗ＝α・（Σ各モデルの非ゼロ係数の数）＋β・（予測対象Ｙの誤差）（式３）
【００６１】
制御部２４は、集合生成部１４がグループの集合を生成する際の動作を制御する。具体的には、制御部２４は、個々の部分予測対象を、予め定めた数のグループに纏めるように集合生成部１４を制御する。図１０は、グループの集合を生成する処理の例を示す説明図である。
【００６２】
例えば、図２に例示する２００の部分予測対象が存在する場合、制御部２４は、２つの部分予測対象を纏めた１００のグループの集合を生成するよう、集合生成部１４を制御してもよい（図１０におけるステップＳ１）。
【００６３】
さらに、制御部２４は、グループの集合を構成するグループの数が、すでに生成されたグループの集合を構成するグループの数と変わるように、集合生成部１４を制御してもよい。このとき、制御部２４は、個々の部分予測対象を対象としてグループ化するよう、集合生成部１４を制御してもよいし、集合生成部１４がすでに生成したグループをさらにグループに纏めることによりグループの集合を生成するよう制御してもよい。
【００６４】
集合生成部１４がすでに生成したグループをさらにグループに纏める方法を、より具体的に説明する。まず、制御部２４は、部分和モデル生成部１６が生成した学習モデルについての推定誤差が算出されるように推定誤差算出部１３を制御する。この制御に応じ、推定誤差算出部１３は、部分和モデル生成部１６が生成した学習モデルを用いて部分予測対象の値を推定した場合の推定誤差を時間軸に沿って算出する。
【００６５】
さらに、制御部２４は、集合生成部１４を制御する際に、部分和モデル生成部１６により生成された学習モデルについての推定誤差を集合生成部１４に入力する。この制御に応じ、集合生成部１４は、部分和モデル生成部１６により生成された学習モデルについての推定誤差を入力として、グループの集合を生成する。
【００６６】
例えば、集合生成部１４が、すでに２つの部分予測対象を纏めた１００のグループの集合を生成している場合、制御部２４は、この１００のグループをさらにグループに纏めることにより、例えば、５０のグループの集合を生成するように制御してもよい（図１０におけるステップＳ２）。また、制御部２４は、初めの２００の部分予測対象を対象として、４つの部分予測対象を纏めた５０のグループの集合を生成するよう、集合生成部１４を制御してもよい（図１０におけるステップＳ３）。
【００６７】
このように、制御部２４は、すでに生成されたグループの集合とは異なる構成のグループの集合を生成するように集合生成部１４を制御する。制御部２４の制御により複数の構成のグループの集合が生成されると、部分和モデル生成部１６は、それぞれ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学習モデルを生成する。そして、予測対象算出部１８は、生成された学習モデルを用いて算出されるグループの予測値から予測対象の値を算出し、評価部２０は、算出された予測対象の値と予測対象の実績値との差分に基づいてグループの集合を評価する。
【００６８】
出力部２２は、評価部２０の評価に応じてグループの集合を出力する。具体的には、出力部２２は、より良い評価のグループの集合を出力する。このとき、出力部２２は、グループの集合だけでなく、その集合を構成するグループごとに生成された学習モデルを出力してもよい。
【００６９】
受付部１０と、単位モデル生成部１２と、推定誤差算出部１３と、集合生成部１４と、部分和モデル生成部１６と、予測対象算出部１８と、評価部２０と、出力部２２と、制御部２４とは、プログラム（情報分析プログラム）に従って動作するコンピュータのプロセッサ（例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit ）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＦＰＧＡ（field-programmable gate array ））によって実現される。
【００７０】
例えば、プログラムは、記憶部３０に記憶され、プロセッサは、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、単位モデル生成部１２、推定誤差算出部１３、集合生成部１４、部分和モデル生成部１６、予測対象算出部１８、評価部２０、出力部２２および制御部２４として動作してもよい。また、情報分析装置の機能がＳａａＳ（Software as a Service ）形式で提供されてもよい。
【００７１】
受付部１０と、単位モデル生成部１２と、推定誤差算出部１３と、集合生成部１４と、部分和モデル生成部１６と、予測対象算出部１８と、評価部２０と、出力部２２と、制御部２４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。
【００７２】
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。
【００７３】
次に、本実施形態の情報分析装置の動作を説明する。図１１は、本実施形態の情報分析装置の動作例を示すフローチャートである。
【００７４】
単位モデル生成部１２は、部分予測対象単位に学習モデルを生成する（ステップＳ１１）。予測対象算出部１８は、学習モデルを用いて算出されるグループの予測値から予測対象の値を算出する（ステップＳ１２）。そして、評価部２０は、算出された予測対象の値と予測対象の実績値との差分に基づいて、グループの集合を評価する（ステップＳ１３）。ここでは、評価部２０は、個々の部分予測対象について学習モデルを生成した場合について評価する。
【００７５】
制御部２４は、すでに生成されたグループの集合とは異なる構成のグループの集合を生成するか否か判断する（ステップＳ１４）。グループの集合を生成すると判断した場合（ステップＳ１４におけるＹｅｓ）、制御部２４は、推定誤差算出部１３を制御することにより、学習モデルを用いて部分予測対象の値を推定した場合の推定誤差を時間軸に沿って算出する（ステップＳ２１）。そして、制御部２４は、集合生成部１４を制御することにより、部分予測対象を複数のグループに纏めてグループの集合を生成する（ステップＳ１５）。具体的には、集合生成部１４は、算出された推定誤差の時間軸上における類似性に基づいて部分予測対象をグループに纏めることにより、グループの集合を生成する。
【００７６】
部分和モデル生成部１６は、生成された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学習モデルを生成する（ステップＳ１６）。学習モデルが生成されると、予測対象算出部１８が予測対象の値を算出し、評価部２０がグループの集合を評価するステップＳ１２およびステップＳ１３の処理が繰り返される。
【００７７】
一方、ステップＳ１４において、グループの集合を生成しないと判断した場合（ステップＳ１４におけるＮｏ）、出力部２２は、最も評価の良いグループの集合を出力する（ステップＳ１７）。
【００７８】
以上のように、本実施形態では、単位モデル生成部１２が、部分予測対象ごとに学習モデルを生成し、推定誤差算出部１３が、学習モデルを用いて部分予測対象の値を推定した場合の推定誤差を時間軸に沿って算出する。また、集合生成部１４が、推定誤差を入力として、一の学習モデルについての推定誤差と他の学習モデルについての推定誤差との時間軸上における類似性に基づいて、一の学習モデルに対応する部分予測対象と他の学習モデルに対応する部分予測対象とをグループに纏めることによりグループの集合を生成する。そして、部分和モデル生成部１６が、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学習モデルを生成し、予測対象算出部１８が、学習モデルを用いて算出されるグループの予測値から予測対象の値を算出する。
【００７９】
よって、複数の予測対象のそれぞれが互いに異なる性質を有している場合であっても、その複数の予測対象の和によって所望の予測対象が表現される場合に、所望の予測対象の予測精度を向上させるような予測対象のグループ化を実現できる。
【００８０】
すなわち、本実施形態では、時間軸に対する推定誤差の傾向が類似する部分予測対象をグループ化して学習モデルが生成される。このように傾向の類似する部分予測対象をまとめることで、大数の法則により推定誤差が小さくなり、結果、予測精度をより向上させることが可能になる。
【００８１】
次に、上記実施形態の変形例を説明する。上記実施形態では、制御部２４が異なる構成のグループの集合を生成するように集合生成部１４を制御することで、生成されたグループをさらに纏めて順次グループ化する方法を説明した。
【００８２】
一方、グループ化する粒度を変更して評価を行うことも効果的である。例えば、ｋ−ｍｅａｎｓによるグルーピングを、ｋの値を変更しつつ何度も行うことが考えられる。また、学習処理には多くの時間がかかることが想定されるため、複数のサーバを並列に動作させて、評価を行うことも好ましい。
【００８３】
例えば、部分予測対象が２００存在するとする。このとき、ｋ＝５０のグルーピング処理とｋ＝１００のグルーピング処理とを、別のサーバが並列に実行し、それぞれのグループの集合に対して、学習処理、予測処理および評価処理を行ったうえで、最も評価の良いグループを出力してもよい。
【００８４】
図１２は、本発明による情報分析システムの構成例を示すブロック図である。図１２に例示する情報分析システム２００は、受付部１０と、単位モデル生成部１２と、推定誤差算出部１３と、集合生成部１４ａと、部分和モデル生成部１６ａと、予測対象算出部１８ａと、評価部２０ａと、出力部２２と、記憶部３０とを備えている。受付部１０、単位モデル生成部１２、推定誤差算出部１３、出力部２２および記憶部３０の構成は、情報分析装置１００が備える構成と同様である。
【００８５】
本変形例の集合生成部１４ａも、集合生成部１４と同様、一の学習モデルについての推定誤差と他の学習モデルについての推定誤差との時間軸上における類似性に基づいて、部分予測対象を複数のグループに纏めることにより、グループの集合を生成する。具体的には、集合生成部１４ａは、推定誤差算出部１３が算出した推定誤差を入力する。そして、集合生成部１４ａは、一の学習モデルに対応する部分予測対象と他の学習モデルに対応する部分予測対象とをグループに纏めることにより、グループの集合の構成が互いに異なる第１のグループの集合と第２のグループの集合とをそれぞれ生成する。なお、集合生成部１４ａがグループの集合を生成する方法は、情報分析装置１００における集合生成部１４がグループの集合を生成する方法と同様である。
【００８６】
なお、図１２に示す例では集合生成部１４ａを１つのみ示しているが、複数のサーバで処理が実行される場合、情報分析システム２００は、サーバごとに集合生成部１４ａを備えていてもよい。また、集合生成部１４ａが生成するグループの集合の種類は、２種類に限定されず、３種類以上であってもよい。
【００８７】
部分和モデル生成部１６ａは、第１のグループの集合と第２のグループの集合のそれぞれに対して、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学習モデルを生成する。部分和モデル生成部１６ａが学習モデルを生成する方法は、情報分析装置１００における部分和モデル生成部１６が学習モデルを生成する方法と同様である。
【００８８】
なお、図１２に示す例では部分和モデル生成部１６ａを１つのみ示しているが、複数のサーバで処理が実行される場合、情報分析システム２００は、サーバごとに部分和モデル生成部１６ａを備えていてもよい。
【００８９】
予測対象算出部１８ａは、第１のグループの集合と第２のグループの集合とのそれぞれに対して、学習モデルを用いて算出されるグループの予測値から予測対象の値を算出する。予測対象算出部１８ａが予測対象の値を算出する方法は、情報分析装置１００における予測対象算出部１８が予測対象の値を算出する方法と同様である。
【００９０】
なお、図１２に示す例では予測対象算出部１８ａを１つのみ示しているが、複数のサーバで処理が実行される場合、情報分析システム２００は、サーバごとに予測対象算出部１８ａを備えていてもよい。
【００９１】
評価部２０ａは、第１のグループの集合と第２のグループの集合のそれぞれに対して、算出された予測対象の値と予測対象の実績値との差分に基づいてグループの集合を評価する。評価部２０ａがグループの集合を評価する方法は、情報分析装置１００における評価部２０がグループの集合を評価する方法と同様である。
【００９２】
なお、図１２に示す例では評価部２０ａを１つのみ示しているが、複数のサーバで処理が実行される場合、情報分析システム２００は、サーバごとに評価部２０ａを備えていてもよい。
【００９３】
以上のように、本変形例では、集合生成部１４ａが、部分予測対象を複数のグループに纏めることにより、グループの集合の構成が互いに異なる複数のグループ（第１のグループの集合と第２のグループの集合）をそれぞれ生成する。そのため、上記実施形態の効果に加え、より適切に部分予測対象をグループ化できる。
【００９４】
次に、本発明の概要を説明する。図１３は、本発明による情報分析装置の概要を示すブロック図である。本発明による情報分析装置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、部分予測対象ごとに学習モデルを生成する単位モデル生成部８１（例えば、単位モデル生成部１２）と、学習モデルを用いて部分予測対象の値を推定した場合の推定誤差を時間軸に沿って算出する推定誤差算出部８２（例えば、推定誤差算出部１３）と、推定誤差を入力として、一の学習モデルについての推定誤差と他の学習モデルについての推定誤差との時間軸上における類似性に基づいて、一の学習モデルに対応する部分予測対象と他の学習モデルに対応する部分予測対象とをグループに纏めることによりグループの集合を生成する集合生成部８３（例えば、集合生成部１４）と、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学習モデルを生成する部分和モデル生成部８４（例えば、部分和モデル生成部１６）と、学習モデルを用いて算出されるグループの予測値から予測対象の値を算出する予測対象算出部８５（例えば、予測対象算出部１８）とを備えている。
【００９５】
そのような構成により、複数の予測対象のそれぞれが互いに異なる性質を有している場合であっても、その複数の予測対象の和によって所望の予測対象が表現される場合に、所望の予測対象の予測精度を向上させるような予測対象のグループ化を実現できる。
【００９６】
また、情報分析装置８０は、算出された予測対象の値と予測対象の実績値との差分に基づいてグループの集合を評価する評価部（例えば、評価部２０）と、すでに生成されたグループの集合とは異なる構成のグループの集合を生成するように集合生成部８３を制御する制御部（例えば、制御部２４）とを備えていてもよい。そして、集合生成部８３は、制御部の制御に応じてグループの集合を生成し、評価部は、生成された各グループの集合を評価してもよい。
【００９７】
さらに、制御部は、部分和モデル生成部８４が生成した学習モデルについての推定誤差が算出されるように推定誤差算出部８２を制御してもよい。このとき、推定誤差算出部８２は、部分和モデル生成部８４が生成した学習モデルを用いて部分予測対象の値を推定した場合の推定誤差を時間軸に沿って算出する。また、制御部は、集合生成部８３を制御する際に、部分和モデル生成部８４が生成した学習モデルについての推定誤差を、集合生成部８３に入力してもよい。このとき、集合生成部８３は、部分和モデル生成部８４が生成した学習モデルについての推定誤差を入力としてグループの集合を生成する。そのような構成により、グループの集合を順次少なくしていくことが可能になる。
【００９８】
また、情報分析装置８０は、評価部の評価に応じてグループの集合を出力する出力部（例えば、出力部２２）を備えていてもよい。このとき、評価部は、算出された予測対象の値と予測対象の実績値との差分が小さいほど良い評価となるように設計された評価関数（例えば、上記式１に示す評価関数Ｗ）を用いてグループの集合を評価し、出力部は、評価がより良いグループの集合を出力してもよい。
【００９９】
また、評価部は、算出された予測対象の値と予測対象の実績値との差分が小さいほど良い評価となるように、且つ、グループの集合を構成するグループの数が少ないほど良い評価となるように設計された評価関数（例えば、上記式２に示す評価関数Ｗ）を用いてグループの集合を評価してもよい。
【０１００】
また、評価部は、算出された予測対象の値と予測対象の実績値との差分が小さいほど良い評価となるように、且つ、各グループに対応する各学習モデルについて、各学習モデルに含まれる非ゼロ係数を有する説明変数の個数の総和が少ないほど良い評価となるように設計された評価関数（例えば、上記式３に示す評価関数Ｗ）を用いてグループの集合を評価してもよい。
【０１０１】
図１４は、本発明による情報分析システムの概要を示すブロック図である。本発明による情報分析システム９０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、部分予測対象ごとに学習モデルを生成する単位モデル生成部９１（例えば、単位モデル生成部１２）と、学習モデルを用いて部分予測対象の値を推定した場合の推定誤差を時間軸に沿って算出する推定誤差算出部９２（例えば、推定誤差算出部１３）と、推定誤差を入力として、一の学習モデルについての推定誤差と他の学習モデルについての推定誤差との時間軸上における類似性に基づいて、一の学習モデルに対応する部分予測対象と他の学習モデルに対応する部分予測対象とをグループに纏めることにより、グループの集合の構成が互いに異なる第１のグループの集合と第２のグループの集合とをそれぞれ生成する集合生成部９３（例えば、集合生成部１４ａ）と、第１のグループの集合と第２のグループの集合とのそれぞれに対して、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学習モデルを生成する部分和モデル生成部９４（例えば、部分和モデル生成部１６ａ）と、第１のグループの集合と第２のグループの集合のそれぞれに対して、学習モデルを用いて算出されるグループの予測値から予測対象の値を算出する予測対象算出部９５（例えば、予測対象算出部１８ａ）と、第１のグループの集合と第２のグループの集合とのそれぞれに対して、予測対象の値と予測対象の実績値との差分に基づいてグループの集合を評価する評価部９６（例えば、評価部２０ａ）とを備えている。
【０１０２】
そのような構成によっても、複数の予測対象のそれぞれが互いに異なる性質を有している場合であっても、その複数の予測対象の和によって所望の予測対象が表現される場合に、所望の予測対象の予測精度を向上させるような予測対象のグループ化を実現できる。
【０１０３】
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。
【０１０４】
（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、前記部分予測対象ごとに学習モデルを生成する単位モデル生成部と、前記学習モデルを用いて前記部分予測対象の値を推定した場合の推定誤差を時間軸に沿って算出する推定誤差算出部と、前記推定誤差を入力として、一の学習モデルについての推定誤差と他の学習モデルについての推定誤差との時間軸上における類似性に基づいて、前記一の学習モデルに対応する部分予測対象と前記他の学習モデルに対応する部分予測対象とをグループに纏めることによりグループの集合を生成する集合生成部と、前記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学習モデルを生成する部分和モデル生成部と、前記学習モデルを用いて算出されるグループの予測値から前記予測対象の値を算出する予測対象算出部とを備えたことを特徴とする情報分析装置。
【０１０５】
（付記２）算出された予測対象の値と予測対象の実績値との差分に基づいてグループの集合を評価する評価部と、すでに生成されたグループの集合とは異なる構成のグループの集合を生成するように集合生成部を制御する制御部とを備え、集合生成部は、前記制御部の制御に応じてグループの集合を生成し、前記評価部は、生成された各グループの集合を評価する付記１記載の情報分析装置。
【０１０６】
（付記３）制御部は、部分和モデル生成部が生成した学習モデルについての推定誤差が算出されるように前記推定誤差算出部を制御し、推定誤差算出部は、部分和モデル生成部が生成した学習モデルを用いて部分予測対象の値を推定した場合の推定誤差を時間軸に沿って算出し、制御部は、集合生成部を制御する際に、部分和モデル生成部が生成した学習モデルについての推定誤差を、集合生成部に入力し、集合生成部は、部分和モデル生成部が生成した学習モデルについての推定誤差を入力としてグループの集合を生成する付記２に記載の情報分析装置。
【０１０７】
（付記４）評価部の評価に応じてグループの集合を出力する出力部を備え、評価部は、算出された予測対象の値と予測対象の実績値との差分が小さいほど良い評価となるように設計された評価関数を用いてグループの集合を評価し、前記出力部は、前記評価がより良いグループの集合を出力する付記２または付記３記載の情報分析装置。
【０１０８】
（付記５）評価部は、算出された予測対象の値と予測対象の実績値との差分が小さいほど良い評価となるように、且つ、グループの集合を構成するグループの数が少ないほど良い評価となるように設計された評価関数を用いてグループの集合を評価する付記４記載の情報分析装置。
【０１０９】
（付記６）評価部は、算出された予測対象の値と予測対象の実績値との差分が小さいほど良い評価となるように、且つ、各グループに対応する各学習モデルについて、当該各学習モデルに含まれる非ゼロ係数を有する説明変数の個数の総和が少ないほど良い評価となるように設計された評価関数を用いてグループの集合を評価する付記４記載の情報分析装置。
【０１１０】
（付記７）推定誤差算出部は、各部分予測対象の推定誤差を標準化し、集合生成部は、標準化された推定誤差を入力としてグループの集合を生成する付記１から付記６のうちのいずれか１つに記載の情報分析装置。
【０１１１】
（付記８）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、前記部分予測対象ごとに学習モデルを生成する単位モデル生成部と、前記学習モデルを用いて前記部分予測対象の値を推定した場合の推定誤差を時間軸に沿って算出する推定誤差算出部と、前記推定誤差を入力として、一の学習モデルについての推定誤差と他の学習モデルについての推定誤差との時間軸上における類似性に基づいて、前記一の学習モデルに対応する部分予測対象と前記他の学習モデルに対応する部分予測対象とをグループに纏めることにより、前記グループの集合の構成が互いに異なる第１のグループの集合と第２のグループの集合とをそれぞれ生成する集合生成部と、前記第１のグループの集合と前記第２のグループの集合のそれぞれに対して、前記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学習モデルを生成する部分和モデル生成部と、前記第１のグループの集合と前記第２のグループの集合のそれぞれに対して、前記学習モデルを用いて算出されるグループの予測値から前記予測対象の値を算出する予測対象算出部と、前記第１のグループの集合と前記第２のグループの集合のそれぞれに対して、前記予測対象の値と前記予測対象の実績値との差分に基づいて前記グループの集合を評価する評価部とを備えたことを特徴とする情報分析システム。
【０１１２】
（付記９）評価部の評価に応じてグループの集合を出力する出力部を備え、評価部は、算出された予測対象の値と予測対象の実績値との差分が小さいほど良い評価となるように設計された評価関数を用いてグループの集合を評価し、前記出力部は、前記評価がより良いグループの集合を出力する付記８記載の情報分析システム。
【０１１３】
（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、前記部分予測対象ごとに学習モデルを生成し、前記学習モデルを用いて前記部分予測対象の値を推定した場合の推定誤差を時間軸に沿って算出し、前記推定誤差を入力として、一の学習モデルについての推定誤差と他の学習モデルについての推定誤差との時間軸上における類似性に基づいて、前記一の学習モデルに対応する部分予測対象と前記他の学習モデルに対応する部分予測対象とをグループに纏めることによりグループの集合を生成し、前記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学習モデルを生成し、前記学習モデルを用いて算出されるグループの予測値から前記予測対象の値を算出することを特徴とする情報分析方法。
【０１１４】
（付記１１）すでに生成されたグループの集合とは異なる構成のグループの集合を１つ以上生成し、算出された予測対象の値と予測対象の実績値との差分に基づいて各グループの集合を評価する付記１０記載の情報分析方法。
【０１１５】
（付記１２）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、前記部分予測対象ごとに学習モデルを生成し、前記学習モデルを用いて前記部分予測対象の値を推定した場合の推定誤差を時間軸に沿って算出し、前記推定誤差を入力として、一の学習モデルについての推定誤差と他の学習モデルについての推定誤差との時間軸上における類似性に基づいて、前記一の学習モデルに対応する部分予測対象と前記他の学習モデルに対応する部分予測対象とをグループに纏めることにより、前記グループの集合の構成が互いに異なる第１のグループの集合と第２のグループの集合とをそれぞれ生成し、前記第１のグループの集合と前記第２のグループの集合のそれぞれに対して、前記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学習モデルを生成し、前記第１のグループの集合と前記第２のグループの集合のそれぞれに対して、前記学習モデルを用いて算出されるグループの予測値から前記予測対象の値を算出し、前記第１のグループの集合と前記第２のグループの集合のそれぞれに対して、前記予測対象の値と前記予測対象の実績値との差分に基づいて前記グループの集合を評価することを特徴とする情報分析方法。
【０１１６】
（付記１３）算出された予測対象の値と予測対象の実績値との差分が小さいほど良い評価となるように設計された評価関数を用いてグループの集合を評価し、前記評価がより良いグループの集合を出力する付記１２記載の情報分析方法。
【０１１７】
（付記１４）コンピュータに、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、前記部分予測対象ごとに学習モデルを生成する単位モデル生成処理、前記学習モデルを用いて前記部分予測対象の値を推定した場合の推定誤差を時間軸に沿って算出する推定誤差算出処理、前記推定誤差を入力として、一の学習モデルについての推定誤差と他の学習モデルについての推定誤差との時間軸上における類似性に基づいて、前記一の学習モデルに対応する部分予測対象と前記他の学習モデルに対応する部分予測対象とをグループに纏めることによりグループの集合を生成する集合生成処理、前記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学習モデルを生成する部分和モデル生成処理、および、前記学習モデルを用いて算出されるグループの予測値から前記予測対象の値を算出する予測対象算出処理を実行させるための情報分析プログラム。
【０１１８】
（付記１５）コンピュータに、算出された予測対象の値と予測対象の実績値との差分に基づいてグループの集合を評価する評価処理、および、すでに生成されたグループの集合とは異なる構成のグループの集合を生成するように集合生成処理を制御する制御処理を実行させ、集合生成処理で、前記制御処理による制御に応じてグループの集合を生成させ、前記評価処理で、生成された各グループの集合を評価させる付記１４記載の情報分析プログラム。
【０１１９】
（付記１６）コンピュータに、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、前記部分予測対象ごとに学習モデルを生成する単位モデル生成処理、前記学習モデルを用いて前記部分予測対象の値を推定した場合の推定誤差を時間軸に沿って算出する推定誤差算出処理、前記推定誤差を入力として、一の学習モデルについての推定誤差と他の学習モデルについての推定誤差との時間軸上における類似性に基づいて、前記一の学習モデルに対応する部分予測対象と前記他の学習モデルに対応する部分予測対象とをグループに纏めることにより、前記グループの集合の構成が互いに異なる第１のグループの集合と第２のグループの集合とをそれぞれ生成する集合生成処理、前記第１のグループの集合と前記第２のグループの集合のそれぞれに対して、前記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学習モデルを生成する部分和モデル生成処理、前記第１のグループの集合と前記第２のグループの集合のそれぞれに対して、前記学習モデルを用いて算出されるグループの予測値から前記予測対象の値を算出する予測対象算出処理、および、前記第１のグループの集合と前記第２のグループの集合のそれぞれに対して、前記予測対象の値と前記予測対象の実績値との差分に基づいて前記グループの集合を評価する評価処理を実行させるための情報分析プログラム。
【０１２０】
（付記１７）コンピュータに、評価処理での評価に応じてグループの集合を出力する出力処理を実行させ、評価処理で、算出された予測対象の値と予測対象の実績値との差分が小さいほど良い評価となるように設計された評価関数を用いてグループの集合を評価させ、前記出力処理で、前記評価がより良いグループの集合を出力させる付記１６記載の情報分析プログラム。
【符号の説明】
【０１２１】
１０  受付部
１２  単位モデル生成部
１３  推定誤差算出部
１４，１４ａ  集合生成部
１６，１６ａ  部分和モデル生成部
１８，１８ａ  予測対象算出部
２０，２０ａ  評価部
２２  出力部
２４  制御部
３０  記憶部
１００  情報分析装置
２００  情報分析システム
【図１】
2019053827.tif 000003
【図２】
2019053827.tif 000004
【図３】
2019053827.tif 000005
【図４】
2019053827.tif 000006
【図５】
2019053827.tif 000007
【図６】
2019053827.tif 000008
【図７】
2019053827.tif 000009
【図８】
2019053827.tif 000010
【図９】
2019053827.tif 000011
【図１０】
2019053827.tif 000012
【図１１】
2019053827.tif 000013
【図１２】
2019053827.tif 000014
【図１３】
2019053827.tif 000015
【図１４】
2019053827.tif 000016
【手続補正書】
【提出日】令和1年12月4日(2019.12.4)
【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】
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、
前記部分予測対象ごとに学習モデルを生成する単位モデル生成部と、
前記学習モデルを用いて前記部分予測対象の値を推定した場合の推定誤差を時間軸に沿って算出する推定誤差算出部と、
前記推定誤差を入力として、一の学習モデルについての推定誤差と他の学習モデルについての推定誤差との時間軸上における類似性に基づいて、前記一の学習モデルに対応する部分予測対象と前記他の学習モデルに対応する部分予測対象とをグループに纏めることによりグループの集合を生成する集合生成部と、
前記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学習モデルを生成する部分和モデル生成部と、
前記学習モデルを用いて算出されるグループの予測値から前記予測対象の値を算出する予測対象算出部とを備えた
ことを特徴とする情報分析装置。
【請求項２】
算出された予測対象の値と予測対象の実績値との差分に基づいてグループの集合を評価する評価部と、
すでに生成されたグループの集合とは異なる構成のグループの集合を生成するように集合生成部を制御する制御部とを備え、
集合生成部は、前記制御部の制御に応じてグループの集合を生成し、
前記評価部は、生成された各グループの集合を評価する
請求項１記載の情報分析装置。
【請求項３】
制御部は、部分和モデル生成部が生成した学習モデルについての推定誤差が算出されるように前記推定誤差算出部を制御し、
推定誤差算出部は、部分和モデル生成部が生成した学習モデルを用いて部分予測対象の値を推定した場合の推定誤差を時間軸に沿って算出し、
制御部は、集合生成部を制御する際に、部分和モデル生成部が生成した学習モデルについての推定誤差を、集合生成部に入力し、
集合生成部は、部分和モデル生成部が生成した学習モデルについての推定誤差を入力としてグループの集合を生成する
請求項２に記載の情報分析装置。
【請求項４】
評価部の評価に応じてグループの集合を出力する出力部を備え、
評価部は、算出された予測対象の値と予測対象の実績値との差分が小さいほど良い評価となるように設計された評価関数を用いてグループの集合を評価し、
前記出力部は、前記評価がより良いグループの集合を出力する
請求項２または請求項３記載の情報分析装置。
【請求項５】
評価部は、算出された予測対象の値と予測対象の実績値との差分が小さいほど良い評価となるように、且つ、グループの集合を構成するグループの数が少ないほど良い評価となるように設計された評価関数を用いてグループの集合を評価する
請求項４記載の情報分析装置。
【請求項６】
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、
前記部分予測対象ごとに学習モデルを生成する単位モデル生成部と、
前記学習モデルを用いて前記部分予測対象の値を推定した場合の推定誤差を時間軸に沿って算出する推定誤差算出部と、
前記推定誤差を入力として、一の学習モデルについての推定誤差と他の学習モデルについての推定誤差との時間軸上における類似性に基づいて、前記一の学習モデルに対応する部分予測対象と前記他の学習モデルに対応する部分予測対象とをグループに纏めることにより、前記グループの集合の構成が互いに異なる第１のグループの集合と第２のグループの集合とをそれぞれ生成する集合生成部と、
前記第１のグループの集合と前記第２のグループの集合のそれぞれに対して、前記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学習モデルを生成する部分和モデル生成部と、
前記第１のグループの集合と前記第２のグループの集合のそれぞれに対して、前記学習モデルを用いて算出されるグループの予測値から前記予測対象の値を算出する予測対象算出部と、
前記第１のグループの集合と前記第２のグループの集合のそれぞれに対して、前記予測対象の値と前記予測対象の実績値との差分に基づいて前記グループの集合を評価する評価部とを備えた
ことを特徴とする情報分析システム。
【請求項７】
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、
前記部分予測対象ごとに学習モデルを生成し、
前記学習モデルを用いて前記部分予測対象の値を推定した場合の推定誤差を時間軸に沿って算出し、
前記推定誤差を入力として、一の学習モデルについての推定誤差と他の学習モデルについての推定誤差との時間軸上における類似性に基づいて、前記一の学習モデルに対応する部分予測対象と前記他の学習モデルに対応する部分予測対象とをグループに纏めることによりグループの集合を生成し、
前記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学習モデルを生成し、
前記学習モデルを用いて算出されるグループの予測値から前記予測対象の値を算出する
ことを特徴とする情報分析方法。
【請求項８】
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、
前記部分予測対象ごとに学習モデルを生成し、
前記学習モデルを用いて前記部分予測対象の値を推定した場合の推定誤差を時間軸に沿って算出し、
前記推定誤差を入力として、一の学習モデルについての推定誤差と他の学習モデルについての推定誤差との時間軸上における類似性に基づいて、前記一の学習モデルに対応する部分予測対象と前記他の学習モデルに対応する部分予測対象とをグループに纏めることにより、前記グループの集合の構成が互いに異なる第１のグループの集合と第２のグループの集合とをそれぞれ生成し、
前記第１のグループの集合と前記第２のグループの集合のそれぞれに対して、前記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学習モデルを生成し、
前記第１のグループの集合と前記第２のグループの集合のそれぞれに対して、前記学習モデルを用いて算出されるグループの予測値から前記予測対象の値を算出し、
前記第１のグループの集合と前記第２のグループの集合のそれぞれに対して、前記予測対象の値と前記予測対象の実績値との差分に基づいて前記グループの集合を評価する
ことを特徴とする情報分析方法。
【請求項９】
コンピュータに、
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、
前記部分予測対象ごとに学習モデルを生成する単位モデル生成処理、
前記学習モデルを用いて前記部分予測対象の値を推定した場合の推定誤差を時間軸に沿って算出する推定誤差算出処理、
前記推定誤差を入力として、一の学習モデルについての推定誤差と他の学習モデルについての推定誤差との時間軸上における類似性に基づいて、前記一の学習モデルに対応する部分予測対象と前記他の学習モデルに対応する部分予測対象とをグループに纏めることによりグループの集合を生成する集合生成処理、
前記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学習モデルを生成する部分和モデル生成処理、および、
前記学習モデルを用いて算出されるグループの予測値から前記予測対象の値を算出する予測対象算出処理
を実行させるための情報分析プログラム。
【請求項１０】
コンピュータに、
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、
前記部分予測対象ごとに学習モデルを生成する単位モデル生成処理、
前記学習モデルを用いて前記部分予測対象の値を推定した場合の推定誤差を時間軸に沿って算出する推定誤差算出処理、
前記推定誤差を入力として、一の学習モデルについての推定誤差と他の学習モデルについての推定誤差との時間軸上における類似性に基づいて、前記一の学習モデルに対応する部分予測対象と前記他の学習モデルに対応する部分予測対象とをグループに纏めることにより、前記グループの集合の構成が互いに異なる第１のグループの集合と第２のグループの集合とをそれぞれ生成する集合生成処理、
前記第１のグループの集合と前記第２のグループの集合のそれぞれに対して、前記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学習モデルを生成する部分和モデル生成処理、
前記第１のグループの集合と前記第２のグループの集合のそれぞれに対して、前記学習モデルを用いて算出されるグループの予測値から前記予測対象の値を算出する予測対象算出処理、および、
前記第１のグループの集合と前記第２のグループの集合のそれぞれに対して、前記予測対象の値と前記予測対象の実績値との差分に基づいて前記グループの集合を評価する評価処理
を実行させるための情報分析プログラム。
【国際調査報告】
2019053827.tif 000017
2019053827.tif 000018
2019053827.tif 000019