(57)【要約】  分析対象データのデータ項目名と、標準化されたデータ項目名とが対応付けられた第１のデータと、前記標準化されたデータ項目名と、分析プロセスに関する情報とが対応付けられた第２のデータと、が記憶される記憶部と、分析対象データが入力されると、該入力された分析対象データの項目名を用いて前記第１のデータを検索して前記標準化されたデータ項目名を抽出し、該抽出された標準化されたデータ項目名を用いて前記第２のデータを検索して前記分析プロセスに関する情報を抽出し、該抽出された分析プロセスに関する情報を提示部に提示させる制御部と、を備える情報分析支援装置。
2013145230.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
分析対象データのデータ項目名と、標準化されたデータ項目名とが対応付けられた第１のデータと、
前記標準化されたデータ項目名と、分析プロセスに関する情報とが対応付けられた第２のデータと、が記憶される記憶部と、
分析対象データが入力されると、該入力された分析対象データのデータ項目名を用いて前記第１のデータを検索して前記標準化されたデータ項目名を抽出し、該抽出された標準化されたデータ項目名を用いて前記第２のデータを検索して前記分析プロセスに関する情報を抽出し、該抽出された分析プロセスに関する情報を提示部に提示させる制御部と、
を備える情報分析支援装置。
【請求項２】
請求項１記載の情報分析支援装置であって、
前記制御部は、前記入力された分析対象データのデータ項目名を用いて前記第１のデータを検索することにより抽出された標準化されたデータ項目名が、前記分析プロセスに関する情報に対応付けられた前記標準化されたデータ項目名の一部と一致する場合、該一部が一致した分析プロセスに関する情報と共に、不足する標準化されたデータ項目名に関する情報を前記提示部に提示させることを特徴とする情報分析支援装置。
【請求項３】
請求項２記載の情報分析支援装置であって、
前記制御部は、前記入力された分析対象データのデータ項目名を用いて前記第１のデータを検索することにより抽出された標準化されたデータ項目名と、前記不足する標準化されたデータ項目名とを異なる態様で前記提示部に提示させることを特徴とする情報分析支援装置。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれか１項記載の情報分析支援装置であって、
前記制御部は、前記入力された分析対象データの項目名を用いて前記第１のデータを検索することにより抽出された標準化されたデータ項目名が複数存在する場合、前記入力された分析対象データの他の項目名を用いて前記第１のデータを検索することにより抽出された標準化された項目名との関係に基づいて、前記複数存在する標準化されたデータ項目名を絞り込む処理を行うことを特徴とする情報分析支援装置。
【請求項５】
請求項４記載の情報分析支援装置であって、
前記第１のデータは、複数の標準化されたデータ項目名がデータジャンル毎にグループ化された構造を有し、
前記制御部は、前記入力された分析対象データのデータ項目名を用いて前記第１のデータを検索することにより抽出された標準化された項目名が複数存在する場合、前記入力された分析対象データの他のデータ項目名を用いて前記第１のデータを検索することにより抽出された標準化されたデータ項目名がいずれのグループに属するかに基づいて、前記複数存在する標準化されたデータ項目名を絞り込む処理を行うことを特徴とする情報分析支援装置。
【請求項６】
コンピュータが、
分析対象データが入力されると、該入力された分析対象データのデータ項目名を用いて、分析対象データのデータ項目名と標準化されたデータ項目名とが対応付けられた第１のデータを検索して前記標準化されたデータ項目名を抽出し、
前記抽出された標準化されたデータ項目名を用いて、前記標準化されたデータ項目名と分析プロセスに関する情報とが対応付けられた第２のデータを検索して前記分析プロセスに関する情報を抽出し、
前記抽出された分析プロセスに関する情報を提示部に提示させる、
情報分析支援方法。
【請求項７】
請求項６記載の情報分析支援方法であって、
前記分析プロセスに関する情報を抽出する処理において、前記入力された分析対象データのデータ項目名を用いて前記第１のデータを検索することにより抽出された標準化されたデータ項目名が、前記分析プロセスに関する情報に対応付けられた前記標準化されたデータ項目名の一部と一致する場合、該一部が一致した分析プロセスに関する情報と共に、不足する標準化されたデータ項目名に関する情報を前記提示部に提示させることを特徴とする情報分析支援方法。
【請求項８】
請求項７記載の情報分析支援方法であって、
前記入力された分析対象データのデータ項目名を用いて前記第１のデータを検索することにより抽出された標準化されたデータ項目名と、前記不足する標準化されたデータ項目名とを異なる態様で前記提示部に提示させることを特徴とする情報分析支援方法。
【請求項９】
請求項６ないし８のいずれか１項記載の情報分析支援方法であって、
前記標準化されたデータ項目名を抽出する処理において、前記入力された分析対象データの項目名を用いて前記第１のデータを検索することにより抽出された標準化されたデータ項目名が複数存在する場合、前記入力された分析対象データの他の項目名を用いて前記第１のデータを検索することにより抽出された標準化された項目名との関係に基づいて、前記複数存在する標準化されたデータ項目名を絞り込む処理を行うことを特徴とする情報分析支援方法。
【請求項１０】
請求項９記載の情報分析支援方法であって、
前記第１のデータは、複数の標準化されたデータ項目名がデータジャンル毎にグループ化された構造を有し、
前記標準化されたデータ項目名を抽出する処理において、前記入力された分析対象データのデータ項目名を用いて前記第１のデータを検索することにより抽出された標準化された項目名が複数存在する場合、前記入力された分析対象データの他のデータ項目名を用いて前記第１のデータを検索することにより抽出された標準化されたデータ項目名がいずれのグループに属するかに基づいて、前記複数存在する標準化されたデータ項目名を絞り込む処理を行うことを特徴とする情報分析支援方法。
【請求項１１】
コンピュータに、
分析対象データが入力されると、該入力された分析対象データのデータ項目名を用いて、分析対象データのデータ項目名と標準化されたデータ項目名とが対応付けられた第１のデータを検索して前記標準化されたデータ項目名を抽出させ、
前記抽出された標準化されたデータ項目名を用いて、前記標準化されたデータ項目名と分析プロセスに関する情報とが対応付けられた第２のデータを検索して前記分析プロセスに関する情報を抽出させ、
前記抽出された分析プロセスに関する情報を提示部に提示させる、
情報分析支援プログラム。
【請求項１２】
請求項１１記載の情報分析支援プログラムであって、
前記分析プロセスに関する情報を抽出させる処理において、前記入力された分析対象データのデータ項目名を用いて前記第１のデータを検索することにより抽出された標準化されたデータ項目名が、前記分析プロセスに関する情報に対応付けられた前記標準化されたデータ項目名の一部と一致する場合、該一部が一致した分析プロセスに関する情報と共に、不足する標準化されたデータ項目名に関する情報を前記提示部に提示させることを特徴とする情報分析支援プログラム。
【請求項１３】
請求項１２記載の情報分析支援プログラムであって、
前記入力された分析対象データのデータ項目名を用いて前記第１のデータを検索することにより抽出された標準化されたデータ項目名と、前記不足する標準化されたデータ項目名とを異なる態様で前記提示部に提示させることを特徴とする情報分析支援プログラム。
【請求項１４】
請求項１１ないし１３のいずれか１項記載の情報分析支援プログラムであって、
前記標準化されたデータ項目名を抽出させる処理において、前記入力された分析対象データの項目名を用いて前記第１のデータを検索することにより抽出された標準化されたデータ項目名が複数存在する場合、前記入力された分析対象データの他の項目名を用いて前記第１のデータを検索することにより抽出された標準化された項目名との関係に基づいて、前記複数存在する標準化されたデータ項目名を絞り込む処理を行わせることを特徴とする情報分析支援プログラム。
【請求項１５】
請求項１４記載の情報分析支援プログラムであって、
前記第１のデータは、複数の標準化されたデータ項目名がデータジャンル毎にグループ化された構造を有し、
前記標準化されたデータ項目名を抽出させる処理において、前記入力された分析対象データのデータ項目名を用いて前記第１のデータを検索することにより抽出された標準化された項目名が複数存在する場合、前記入力された分析対象データの他のデータ項目名を用いて前記第１のデータを検索することにより抽出された標準化されたデータ項目名がいずれのグループに属するかに基づいて、前記複数存在する標準化されたデータ項目名を絞り込む処理を行わせることを特徴とする情報分析支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報分析支援装置、情報分析支援方法、及び情報分析支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、コンピュータによって種々のデータを分析し、データの傾向等を解析したり、将来の予測を行ったりする技術が、幅広く活用されている。こうした技術においては、分析の目的や手法等（分析の過程；以下、分析プロセスと称する）を適切に選択することが重要な要素となる。分析目的としては、例えば、商品選択に影響する商品属性の分析、ブランド選好の構造分析、店舗別の売上予測等が挙げられる。また、分析手法としては、例えば、因子分析、コレスポンデンス分析、クラスター分析等が挙げられる。【０００３】
ところで、関連する関係にある開発成果物（ソフトウェア）と開発プロセス知識とをメタデータとして蓄積し、入力された開発プロセス実行情報又は開発プロセス知識に基づいて開発プロセス知識の作成・編集を支援する開発成果物管理装置が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−３１０４６１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、上記従来の開発成果物管理装置は、情報分析を支援するものではないため、適切な情報分析の目的や手法等を、ユーザに選択させることができない。【０００６】
情報分析の分野において、分析課題を解決する過程で作成されたスクリプトやフロー図を蓄積しておき、蓄積された分析プロセス（スクリプトやフロー図）を有効に再利用することができれば、新たな分析課題を解決するプロセスを効率化することができる。【０００７】
図１は、分析課題を解決する過程で作成されるフロー図の一例である。本フロー図は、過去のリコール情報とクレーム情報からリコールを予測する予測モデルを作成し、最新のクレーム情報に対して上記予測モデルを適用してリコールを予測する分析処理を表現した図である。図１において、ｆ１〜ｆ９は、分析部品等と称され、特定の処理を表している。ｆ１は、過去のリコール情報を読み込む処理を示し、ｆ２は、過去のクレーム情報を読み込む処理を示す。そして、ｆ３は、クレーム情報にリコール発生の有無を追加する処理を示す。ｆ３で行われるのは、例えば、リコール情報とクレーム情報の双方に含まれている製品名と日付の情報を用いて、クレーム発生から一定期間内（例えば６か月間以内）に同一製品でリコールが発生したかどうかの情報を、クレーム情報に追加する処理である。また、ｆ４は、過去のリコール情報が追加された過去のクレーム情報のクレーム内容のテキスト情報から、例えば形態素解析の技術を用いてキーワードを抽出する処理を示す。ｆ５は、ｆ４で得られたキーワードとｆ３で得られたリコール発生の有無の情報を用いて、キーワードからリコール発生の有無を予測する分類ルールを、例えば機械学習技術を用いて学習する予測モデルの学習処理を示す。キーワードは説明変数として扱われ、リコール発生の有無は目的変数として扱われる。【０００８】
一方、ｆ６は、最新のクレーム情報（例えば直近１か月）を読み込む処理を示し、ｆ７は、読み込んだ最新のクレーム情報のテキスト情報からキーワードを抽出する処理を示す。ｆ８は、予測モデルの適用処理を示す。より具体的には、ｆ８で行われるのは、ｆ５の結果として得られる予測モデルとｆ７で得られたキーワードを用いて、最新のクレーム情報に対するリコール発生の有無を予測する処理である。そして、ｆ９は、ｆ８で得られたリコール発生の予測結果を表示する処理を示す。【０００９】
このように、分析プロセスは、例えば分析部品群＋フロー図によって表され、ある程度の分析知識を有しているユーザであれば、複雑な分析プロセスをコンピュータ支援によって比較的容易に進めることができる。この際に、過去に分析課題を解決する過程で作成されたスクリプトやフロー図を蓄積しておき、再利用することによって効率性を向上させることも可能である。【００１０】
しかしながら、ユーザが分析に関する高度な知識を有していない場合、スクリプトやフロー図の内容を理解することができず、分析課題に適合する分析の過程を見つけることができない場合がある。係る課題は、蓄積された分析の過程の数が増加するのに応じて検索が困難になるため、より深いものとなる。【００１１】
一つの側面では、本発明は、分析対象データの内容に応じて、適切な分析プロセスをユーザに選択させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の一態様は、分析対象データのデータ項目名と標準化されたデータ項目名とが対応付けられた第１のデータと、前記標準化されたデータ項目名と分析プロセスに関する情報とが対応付けられた第２のデータと、が記憶される記憶部と、分析対象データが入力されると、該入力された分析対象データの項目名を用いて前記第１のデータを検索して前記標準化されたデータ項目名を抽出し、該抽出された標準化されたデータ項目名を用いて前記第２のデータを検索して前記分析プロセスに関する情報を抽出し、該抽出された分析プロセスに関する情報を提示部に提示させる制御部と、を備える情報分析支援装置である。
【発明の効果】
【００１３】
一実施態様によれば、分析対象データの内容に応じて、適切な分析プロセスをユーザに選択させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】分析課題を解決する過程で作成されるフロー図の一例である。
【図２】本発明の第１実施例に係る情報分析支援装置１のハードウェア構成例である。
【図３】本発明の第１実施例に係る情報分析支援装置１の機能構成例である。
【図４】表示装置２４によって表示されるデータ指定画面２４Ａの一例である。
【図５】分析テンプレート作成処理の流れを示すフローチャートの一例である。
【図６】表示装置２４によって表示される分析テンプレート作成画面２４Ｂの一例である。
【図７】意味種別判定表４２として記憶されるデータの一例である。
【図８】分析テンプレート対応表４３として記憶されるデータの一例である。
【図９】分析テンプレート検索処理部５０により実行される処理の流れを示すフローチャートの一例である。
【図１０】分析テンプレート検索処理部５０により実行される処理の流れを示すフローチャートの一例である。
【図１１】分析テンプレート検索処理部５０により実行される処理の流れを示すフローチャートの一例である。
【図１２】表示装置２４によって表示される初期画面２４Ｃの一例である。
【図１３】表示装置２４によって表示される検索結果表示画面２４Ｄの一例である。
【図１４】表示装置２４によって表示される検索結果表示画面２４Ｅの一例である。
【図１５】分析テンプレート検索処理部５０により実行される処理の流れを示すフローチャートの他の例である。
【図１６】第２実施例の情報分析支援装置２が補助記憶装置１６に記憶させる意味種別判定表４２のデータ構造例である。
【図１７】分析テンプレート検索処理部５０により実行される処理の流れを示すフローチャートの一部である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明を実施するための形態について、添付図面を参照しながら実施例を挙げて説明する。
【実施例】
【００１６】
＜第１実施例＞
以下、図面を参照し、本発明の第１実施例に係る情報分析支援装置、情報分析支援方法、及び情報分析支援プログラムについて説明する。【００１７】
［構成］
図２は、本発明の第１実施例に係る情報分析支援装置１のハードウェア構成例である。情報分析支援装置１は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１０と、ドライブ装置１２と、補助記憶装置１６と、メモリ装置１８と、インターフェース装置２０と、入力装置２２と、表示装置２４と、を備える。これらの構成要素は、バスやシリアル回線等を介して接続されている。【００１８】
ＣＰＵ１０は、例えば、プログラムカウンタや命令デコーダ、各種演算器、ＬＳＵ（Load  Store  Unit）、汎用レジスタ等を有する演算処理装置としてのプロセッサである。【００１９】
ドライブ装置１２は、記憶媒体１４からプログラムやデータを読み込み可能な装置である。プログラムを記録した記憶媒体１４がドライブ装置１２に装着されると、プログラムが記憶媒体１４からドライブ装置１２を介して補助記憶装置１６にインストールされる。記憶媒体１４は、例えば、ＣＤ（Compact  Disc）、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）メモリ等の可搬型の記憶媒体である。また、補助記憶装置１６は、例えば、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）やフラッシュメモリである。【００２０】
プログラムのインストールは、上記のように記憶媒体１４を用いる他、インターフェース装置２０がネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードし、補助記憶装置１６にインストールすることによって行うこともできる。ネットワークは、インターネット、ＬＡＮ（Local  Area  Network）、無線ネットワーク等である。また、プログラムは、情報分析支援装置１の出荷時に、予め補助記憶装置１６やＲＯＭ（Read  Only  Memory）等に記憶されていてもよい。【００２１】
このようにしてインストール又は予め記憶されたプログラムをＣＰＵ１０が実行することにより、図２に示す態様の情報処理装置が、本実施例の情報分析支援装置１として機能することができる。【００２２】
メモリ装置１８は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically  Erasable  and  Programmable  Read  Only  Memory）やフラッシュメモリ等である。インターフェース装置２０は、上記ネットワークとの接続等を制御する。【００２３】
入力装置２２は、例えば、キーボード、マウス、ボタン、タッチパッド、タッチパネル、マイク等である。また、表示装置２４は、例えば、ＬＣＤ（Liquid  Crystal  Display）やＣＲＴ（Cathode  Ray  Tube）等の表示装置である。情報分析支援装置１は、表示装置２４の他、プリンタ、スピーカ等の他の種類の出力装置を備えてもよい。【００２４】
図３は、本発明の第１実施例に係る情報分析支援装置１の機能構成例である。情報分析支援装置１は、情報分析支援装置１は、ＣＰＵ１０が補助記憶装置１６等に記憶されたプログラムを実行することにより機能する機能ブロックとして、分析フロー作成処理部３０と、分析テンプレート作成処理部４０と、分析テンプレート検索処理部５０とを備える。  ［分析フロー作成処理］
分析フロー作成処理部３０は、ユーザＡが新規に分析フローを作成するのを支援すると共に、その過程で得られた情報に基づきデータ項目名情報３５を生成する。ユーザＡが作成した分析フローは、分析対象データと分析プロセスの組み合わせとして認識され、後述する分析テンプレート作成処理や分析テンプレート検索処理において利用される。【００２５】
分析フロー作成処理部３０は、分析対象データ受付部３１と、データ項目名取得部３２と、分析フロー作成支援部３３とを備える。【００２６】
分析対象データ受付部３１は、ユーザＡによるデータ入力を受け付け、分析対象データ３４として例えばメモリ装置１８に記憶させる。【００２７】
データ項目名取得部３２は、分析対象データ３４の中からデータ項目名を抽出し、データ項目名情報３５として例えば補助記憶装置１６又はメモリ装置１８に記憶させる。【００２８】
図４は、ユーザＡが分析対象データ３４を指定し、データ項目名取得部３２がデータ項目名を抽出する処理が行われる際に、表示装置２４によって表示されるデータ指定画面２４Ａの一例である。ユーザＡが参照ボタン２４Ａａをクリックすると、例えば分析対象データ３４の一覧画面が表示され、ユーザＡが特定の分析対象データ３４を選択して読込ボタン２４Ａｂをクリックすると、分析対象データ３４の内容が表示領域２４Ａｃに表示される。図４の例では、ウィンドウ２４Ａｄにおいてヘッダーすなわちデータ項目名が１行目と指定されているため、分析対象データ３４の一行目がデータ項目名取得部３２により選択され、データ項目名情報３５として記憶される。【００２９】
データ項目名取得部３２は、図４に示すように、何行目（或いは何列目）がデータ項目名であるかをユーザＡに入力させてもよいし、入力データのフォーマットに従った規則によってどのデータがデータ項目名であるかを推定してもよい。例えば、データ項目名取得部３２は、同じデータ項目に属するデータが列方向に並べられている場合は、分析対象データ３４におけるデータ開始行に並ぶデータを、データ項目名として抽出する。逆に、データ項目名取得部３２は、同じデータ項目に属するデータが行方向に並べられている場合は、分析対象データ３４におけるデータ開始列に並ぶデータを、データ項目名として抽出する。【００３０】
分析フロー作成支援部３３は、例えば、ユーザＡの操作に応じて、図１に例示したような分析部品が接続されたフロー図を作成し、表示装置２４に表示させる処理等を行う。分析フロー作成支援部３３は、作成した分析フローに関する情報を、分析フロー情報３６として例えば補助記憶装置１６又はメモリ装置１８に記憶させる。分析フロー情報３６は、分析対象データ３４（及びデータ項目名情報３５）と、分析フローに含まれる分析プロセスとが対応付けられた情報である。【００３１】
［分析テンプレート作成処理］
分析テンプレート作成処理部４０は、情報分析支援装置１の設定等を行う利用者（ここでは、オペレータＢと称する）が、分析フロー情報３６と、予め用意された意味種別情報４１との対応付けを行うのを支援するための処理を行う。【００３２】
図５は、分析テンプレート作成処理の流れを示すフローチャートの一例である。本フローチャートは、例えばオペレータＢが任意のタイミングで開始操作をすることによって開始される。【００３３】
まず、分析テンプレート作成処理部４０は、オペレータＢが、今回処理対象となる分析対象データ３４についてのデータ項目名情報３５と、意味種別情報４１との対応付けを行うのを、受け付ける処理を行う（Ｓ１００）。【００３４】
図６は、オペレータＢが、今回処理対象となる分析対象データ３４についてのデータ項目名情報３５と、意味種別情報４１との対応付けを行う際に表示装置２４によって表示される分析テンプレート作成画面２４Ｂの一例である。画面中、表示領域２４Ｂａには、分析対象データ名、データ項目名、型（データ形式）が表示される。また、表示領域２４Ｂｂには、選択項目としての意味種別が列挙されている。オペレータＢが、表示領域２４Ｂｂにおいて意味種別を一つドラッグし、データ項目名に対応付けられた表示領域２４Ｂｃにドロップすることにより、データ項目名と意味種別が対応付けられる。【００３５】
ここで、意味種別とは、予め設定された標準化されたデータ項目名である。例えば、「完了日」が意味種別とすると、分析対象データ３４によっては「完了日」、「日付」、「完了年月日」等、色々なデータ項目名が付けられている可能性がある。従って、本実施例の情報分析支援装置１では、実質的には同じデータ項目名であるにも拘わらず、異なるデータ項目名で表現されている可能性が高いデータ項目名の群を、標準化されたデータ項目名を代表名として同じデータ項目名として扱う。【００３６】
オペレータＢは、自己の判断によって、データ項目名情報３５に含まれる各データ項目名が、いずれの意味種別と同種のものであるかを判断し、各データ項目名に意味種別を対応付ける。意味種別情報４１、意味種別判定表４２、分析テンプレート対応表４３、分析テンプレート情報４４は、例えば補助記憶装置１６に記憶される情報である。【００３７】
次に、分析テンプレート作成処理部４０は、Ｓ１００における対応付けの結果を、意味種別判定表４２と分析テンプレート対応表４３に反映させる処理を行う（Ｓ１０２）。【００３８】
図７は、意味種別判定表４２として記憶されるデータの一例である。図示するように、意味種別判定表４２は、一つの意味種別に対して、複数のデータ項目名が対応付けられた情報である。また、図８は、分析テンプレート対応表４３として記憶されるデータの一例である。図示するように、分析テンプレート対応表４３は、後述する分析テンプレート情報４４のラベルとして機能するテンプレート番号に、分析対象データ３４のデータ項目名が意味種別に置き換えられたものが、対応付けられたデータである。【００３９】
次に、分析テンプレート作成処理部４０は、分析対象データ３４に対して行われた分析フローに関する情報に、テンプレート番号をラベルとして付与したデータを、分析テンプレート情報４４に反映させる（Ｓ１０４）。【００４０】
そして、分析テンプレート作成処理部４０は、全ての分析対象データ３４についてＳ１００〜Ｓ１０４の処理を実行したか否かを判定し（Ｓ１０６）、実行していない場合はＳ１００に戻り、実行した場合は本フローチャートの処理を終了する。【００４１】
［分析テンプレート検索処理］
分析フロー作成処理、及び分析テンプレート作成処理が行われた結果、意味種別判定表４２、分析テンプレート対応表４３、及び分析テンプレート情報４４が更新される。分析テンプレート対応表４３と分析テンプレート情報４４を合わせると、意味種別（標準化されたデータ項目名）と、意味種別で内容が示される分析対象データ３４を分析するのに適した分析プロセスに関する情報が対応付けられたデータとなる。【００４２】
従って、ユーザＣによって新たな分析対象データ５５が入力されると、これに含まれるデータ項目名を、意味種別判定表を用いて意味種別に変換すれば、意味種別から、新たな分析対象データ３４分析するのに適した分析プロセスに関する情報が得られる。分析テンプレート検索処理部５０は、予め用意された意味種別判定表４２、分析テンプレート対応表４３、及び分析テンプレート情報４４を用いて、新たな分析対象データ５５を分析するのに適した分析プロセスに関する情報を取得してユーザＣに提示する。分析テンプレート検索処理部５０は、分析対象データ受付部５１と、データ項目名取得部５２と、分析テンプレート検索部５３と、検索結果提示部５４とを備える。【００４３】
図９〜１１は、分析テンプレート検索処理部５０により実行される処理の流れを示すフローチャートの一例である。【００４４】
まず、分析対象データ受付部５１が、ユーザＣによるデータ入力を受け付け、分析対象データ５５として例えばメモリ装置１８に記憶させる（Ｓ２００）。ここで、ユーザＣとユーザＡは異なる人物であってもよいし、同一人物であってもよい。【００４５】
次に、データ項目名取得部５２が、分析対象データ５５の中からデータ項目名を抽出し、データ項目名情報５６としてとして例えば補助記憶装置１６又はメモリ装置１８に記憶させる（Ｓ２０２）。データ項目名取得部５２の処理は、データ項目名取得部３２と同様であってよい。【００４６】
次に、分析テンプレート検索部５３が、Ｓ２０２で抽出されたデータ項目名を用いて意味種別判定表４２を検索し、該当する意味種別を抽出する（Ｓ２０４〜Ｓ２１４）。【００４７】
図１０を用いてＳ２０４〜Ｓ２１４の処理を説明する。まず、分析テンプレート検索部５３は、データ項目名情報５６からデータ項目名を一つ取り出す（Ｓ２０４）。【００４８】
次に、分析テンプレート検索部５３は、意味種別判定表４２から、意味種別を一つ、及びこれに対応するデータ項目名を全て取り出す（Ｓ２０６）。【００４９】
次に、分析テンプレート検索部５３は、Ｓ２０４で取り出したデータ項目名が、Ｓ２０６で取り出したデータ項目名のうち一つと一致するか否かを判定する（Ｓ２０８）。分析テンプレート検索部５３は、データ項目名同士が完全に一致している場合にのみ、「一致する」と判定してもよいし、部分的に一致する場合も「一致する」と判定してもよい。部分的に一致する場合を含めるのは、例えば、意味種別判定表４２に「購入年月日」が記憶されている場合、「購入月日」を一致するとみなしても実質上の不都合は生じないからである。部分的に一致する場合を含める場合、分析テンプレート検索部５３は、例えばデータ項目名を構成するそれぞれの語に対して重み付け等を予め行っておき、相違点が許容できる範囲内であるか否かを判定するとよい。【００５０】
Ｓ２０４で取り出したデータ項目名が、Ｓ２０６で取り出したデータ項目名のうち一つと一致する場合、分析テンプレート検索部５３は、データ項目名に対応する意味種別を、例えばメモリ装置１８に保存する（Ｓ２１０）。【００５１】
次に、分析テンプレート検索部５３は、意味種別判定表４２から全ての意味種別、及び
これに対応する全てのデータ項目名を取り出したか否かを判定する（Ｓ２１２）。意味種別判定表４２から全ての意味種別等を取り出していない場合、分析テンプレート検索部５３は、Ｓ２０６に戻り、次の意味種別等を取り出す。【００５２】
意味種別判定表４２から全ての意味種別等を取り出した場合、分析テンプレート検索部５３は、データ項目名情報５６から全てのデータ項目名を取り出したか否かを判定する（Ｓ２１４）。データ項目名情報５６から全てのデータ項目名を取り出していない場合、分析テンプレート検索部５３は、Ｓ２０４に戻り、次のデータ項目名を取り出す。【００５３】
データ項目名情報５６から全てのデータ項目名を取り出した場合、分析テンプレート検索部５３は、Ｓ２１６に進み、処理を実行する（図９参照）。【００５４】
Ｓ２０４〜Ｓ２１４の処理を終了すると、分析テンプレート検索部５３は、抽出された（メモリ装置１８に格納された）意味種別を用いて分析テンプレート対応表４３を検索し、適合するテンプレート番号を抽出する（Ｓ２１６〜Ｓ２３０）。【００５５】
図１１を用いてＳ２１６〜Ｓ２３０の処理について説明する。まず、分析テンプレート検索部５３は、分析テンプレート対応表４３から、テンプレート番号一つ分の情報を取り出す（Ｓ２１６）。【００５６】
次に、分析テンプレート検索部５３は、Ｓ２１６で取得した情報から、「使用している意味種別」を一つ取り出す（Ｓ２１８）。【００５７】
次に、分析テンプレート検索部５３は、Ｓ２１６で保存した意味種別から、意味種別を一つ取り出す（Ｓ２２０）。【００５８】
そして、分析テンプレート検索部５３は、Ｓ２１８及びＳ２２０で取り出した意味種別同士が一致するか否かを判定する（Ｓ２２２）。分析テンプレート検索部５３は、意味種別同士が一致する場合、テンプレート番号に意味種別を対応付けて、例えばメモリ装置１８に保存する（Ｓ２２４）。【００５９】
次に、分析テンプレート検索部５３は、Ｓ２２０で全ての意味種別を取り出したか否かを判定する（Ｓ２２６）。Ｓ２２０で全ての意味種別を取り出していない場合、分析テンプレート検索部５３は、Ｓ２２０に戻り、次の意味種別を一つ取り出す。【００６０】
Ｓ２２０で全ての意味種別を取り出した場合、分析テンプレート検索部５３は、Ｓ２１８で全ての意味種別を取り出したか否かを判定する（Ｓ２２８）。Ｓ２１８で全ての意味種別を取り出していない場合、分析テンプレート検索部５３は、Ｓ２１８に戻り、次の意味種別を一つ取り出す。【００６１】
Ｓ２１８で全ての意味種別を取り出した場合、分析テンプレート検索部５３は、Ｓ２１６で全ての情報を取り出したか否かを判定する（Ｓ２３０）。Ｓ２１６で全ての意味種別を取り出していない場合、分析テンプレート検索部５３は、Ｓ２１６に戻り、次のテンプレート番号分の情報を取り出す。【００６２】
Ｓ２１６で全ての意味種別を取り出した場合、Ｓ２３２に進み、検索結果提示部５４が処理を実行する（図９参照）。【００６３】
検索結果提示部５４は、Ｓ２２４で保存されたテンプレート番号と、対応付けられた意味種別、及びテンプレート番号に対応付けられた分析プロセスを、表示装置２４を用いてユーザＣに提示する（Ｓ２３２）。【００６４】
ここで、分析テンプレート検索処理が行われる際に、表示装置２４によって表示される表示画面について説明する。図１２は、分析テンプレート検索処理が開始される際に、表示装置２４によって表示される初期画面２４Ｃの一例である。初期画面２４Ｃのメイン表示部２４Ｃａでは、その時点で蓄積されている分析テンプレート情報４４に含まれる全てのテンプレート情報が表示されている。各テンプレート情報の左端の数字は、テンプレート番号を示す。また、各テンプレート情報について、対応付けられた「意味種別」や「手法」が表示され、「アウトプット」欄の「全て表示」ボタン２４Ｃａａがクリックされると、そのテンプレート情報に対応するフロー図等が表示される。【００６５】
図１３は、分析対象データが選択され、該当するテンプレート情報が表示される検索結果表示画面２４Ｄの一例である。図１２の画面において、ファイル追加ボタン２４Ｃｂがクリックされると、分析対象データの一覧が表示される。そして、ユーザＣが分析対象データを選択して承認操作等を行うと、ウィンドウ２４Ｄａに該当する分析対象データが表示されると共に図９〜図１１の処理が実行され、検索結果がメイン表示部２４Ｄｃに表示される。【００６６】
図１３では、チェックボックス２４ＤｂがユーザＣによりチェックされているため、分析対象データから抽出された意味種別が、分析対象テンプレート対応表４３に格納されている意味種別の全てを含むテンプレート情報のみがメイン表示部２４Ｄｃ表示される。【００６７】
図１４は、分析対象データが選択され、図１３とは異なる条件により検索された場合に、該当するテンプレート情報が表示される検索結果表示画面２４Ｅの一例である。本図は、チェックボックス２４ＥｂがユーザＣによりチェックされなかった場合の検索結果を示している。この場合、検索結果表示画面２４Ｅには、分析対象データから抽出された意味種別が、分析対象テンプレート対応表４３に格納されている意味種別の一部のみ含むテンプレート情報も表示される。そして、分析対象テンプレート対応表４３に格納されている意味種別のうち、分析対象データから抽出された意味種別には存在しないもの、すなわち不足する情報については、異なる色で表示する等し（図中、２４Ｅｄ）、ユーザＣが認識できるようにしている。これによって、ユーザＣは、どのようなデータ項目を分析対象データに追加すれば、該当するテンプレート情報が示す分析プロセスを適切に実行できるのかを知ることができる。従って、本実施例の情報分析支援装置は、ユーザＣの情報分析を適切に支援することができる。【００６８】
以上説明した本実施例の情報分析支援装置１は、分析対象データの内容に応じて、適切な分析プロセスをユーザに選択させることができる。【００６９】
ここで、分析プロセスの構成要素は、大別すると、分析対象データ、分析手法、分析目的の三つである。このため、分析目的や業種、業務により分析プロセスを絞り込んで検索する方法、分析手法により分析プロセスを絞り込んで検索する方法、分析対象データにより分析プロセスを絞り込んで検索する方法が考えられる。【００７０】
しかしながら、分析目的や業種、業務により分析プロセスを絞り込んで検索する方法は、分析目的が明確になっていないケースには適用できない。また、分析手法により分析プロセスを絞り込んで検索する方法は、分析者であるユーザが、分析手法についての高度な知識を有していることを必要とする。【００７１】
この点、分析対象データにより分析プロセスを絞り込んで検索する方法は、分析対象データを準備することさえできれば実行することができる。しかし、前述のように、分析対象データは、色々なデータ項目名が付けられている可能性があるため、分析対象データのデータ項目名をそのまま用いて検索を行うのは困難な場合がある。【００７２】
これに対し、本実施例の情報分析支援装置１は、実質的には同じデータ項目名であるにも拘わらず、異なるデータ項目名で表現されている可能性が高いデータ項目名の群を、標準化された意味種別の形式で保持している。この結果、本実施例の情報分析支援装置１は、データ項目名の相違により分析プロセスの検索が困難になるという課題を解消することができる。従って、本実施例の情報分析支援装置１は、分析者であるユーザが、分析手法についての高度な知識を有していない場合でも、分析対象データの内容に応じて、適切な分析プロセスをユーザに選択させることができる。【００７３】
なお、図１０の処理において、データ項目名を用いて該当する意味種別を抽出する際に、一度でも該当する意味種別が抽出された後は、当該データ項目名についての検索を中止する流れとしてもよい。図１５は、分析テンプレート検索処理部５０により実行される処理の流れを示すフローチャートの他の例である。分析テンプレート検索部５３は、Ｓ２０４で取り出したデータ項目名が、Ｓ２０６で取り出したデータ項目名のうち一つと一致する場合、データ項目名に対応する意味種別を、例えばメモリ装置１８に保存し（Ｓ２１０）、Ｓ２１４に進む。この場合、ヒット率の高い意味種別が上位にランクする等、予め、意味種別の検索順位を適切に決定しておくと良い。【００７４】
＜第２実施例＞
以下、図面を参照し、本発明の第２実施例に係る情報分析支援装置、情報分析支援方法、及び情報分析支援プログラムについて説明する。【００７５】
第２実施例に係る情報分析支援装置２は、意味種別情報４１の構造及び意味種別の扱い方が第１実施例と異なるため、第２実施例では、係る相違点を中心に説明する。【００７６】
図１６は、第２実施例の情報分析支援装置２が補助記憶装置１６に記憶させる意味種別判定表４２のデータ構造例である。図示するように、第２実施例では、意味種別が多階層になっており、複数の意味種別が、データジャンル（上位階層）毎にグループ化された構造となっている。これによって、第２実施例の情報分析支援装置２では、データ項目から複数の意味種別が抽出された場合に、分析テンプレート検索処理部５０が、いずれの意味種別が適切であるかを判定することができる。【００７７】
例えば、データ項目名が「日付」、「障害内容」を含む場合、「日付」のみでは「トラブル発生日」なのか「売上日」なのかは分からない。しかしながら、「障害内容」から「トラブル内容」及び上位階層の「トラブルレポート」のみが抽出されたとすると、「日付」に対応する適切な意味種別は、「トラブルレポート」に属する「トラブル発生日」であることが推定される。このように、本実施例の分析テンプレート検索部５３は、複数の意味種別が抽出されたデータ項目名について、他のデータ項目名から抽出される上位階層の意味種別に基づいて、絞り込みを行う。【００７８】
図１７は、上記の構造を有する意味種別判定表４２を利用して分析テンプレート検索処理部５０により実行される処理の流れを示すフローチャートの一部である。図９及び図１１の処理は、第１実施例と共通するため、ここでは、図１０に相当する処理についてのみ説明する。【００７９】
まず、第２実施例に係る分析テンプレート検索部５３は、データ項目名情報５６からデータ項目名を一つ取り出す（Ｓ２０４）。次に、分析テンプレート検索部５３は、意味種別判定表４２から、意味種別を一つ、及びこれに対応するデータ項目名を全て取り出す（Ｓ２０６）。次に、分析テンプレート検索部５３は、Ｓ２０４で取り出したデータ項目名が、Ｓ２０６で取り出したデータ項目名のうち一つと一致するか否かを判定する（Ｓ２０８）。分析テンプレート検索部５３は、データ項目名同士が完全に一致している場合にのみ、「一致する」と判定してもよいし、部分的に一致する場合も「一致する」と判定してもよい。部分的に一致する場合を含めるのは、例えば、意味種別判定表４２に「購入年月日」が記憶されている場合、「購入月日」を一致するとみなしても実質上の不都合は生じないからである。部分的に一致する場合を含める場合、分析テンプレート検索部５３は、例えばデータ項目名を構成するそれぞれの語に対して重み付け等を予め行っておき、相違点が許容できる範囲内であるか否かを判定するとよい。【００８０】
Ｓ２０４で取り出したデータ項目名が、Ｓ２０６で取り出したデータ項目名のうち一つと一致する場合、分析テンプレート検索部５３は、データ項目名に対応する意味種別を、例えばメモリ装置１８に保存する（Ｓ２１０）。【００８１】
次に、分析テンプレート検索部５３は、意味種別判定表４２から全ての意味種別、及び
これに対応する全てのデータ項目名を取り出したか否かを判定する（Ｓ２１２）。意味種別判定表４２から全ての意味種別等を取り出していない場合、分析テンプレート検索部５３は、Ｓ２０６に戻り、次の意味種別等を取り出す。【００８２】
意味種別判定表４２から全ての意味種別等を取り出した場合、分析テンプレート検索部５３は、データ項目名情報５６から全てのデータ項目名を取り出したか否かを判定する（Ｓ２１４）。データ項目名情報５６から全てのデータ項目名を取り出していない場合、分析テンプレート検索部５３は、Ｓ２０４に戻り、次のデータ項目名を取り出す。【００８３】
データ項目名情報５６から全てのデータ項目名を取り出した場合、分析テンプレート検索部５３は、複数の意味種別が対応するデータ項目について、他のデータ項目に対応する意味種別（上位階層）から絞り込みを行う（Ｓ２１５）。そして、分析テンプレート検索部５３は、Ｓ２１６に進み、処理を実行する（図９参照）。【００８４】
係る処理によって、適切な意味種別が抽出されることになり、ひいては適切なテンプレート情報が抽出されることになる。この結果、第２実施例の情報分析支援装置２は、分析者であるユーザが、分析手法についての高度な知識を有していない場合でも、分析対象データの内容に応じて、より適切な分析プロセスをユーザに選択させることができる。【００８５】
＜その他＞
特許請求の範囲における「第１のデータ」は、例えば意味種別判定表４２に対応し、「第２のデータ」は、例えば分析テンプレート対応表４３及び分析テンプレート情報４４に対応し、「制御部」は、例えば分析テンプレート検索処理部５０に対応する。【００８６】
以上、本発明を実施するための最良の形態について実施例を用いて説明したが、本発明はこうした実施例に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。
【産業上の利用可能性】
【００８７】
本発明は、コンピュータ製造業、コンピュータソフトウェア産業、コンピュータサービス産業等に利用することができる。
【符号の説明】
【００８８】
１    情報分析支援装置
１６  補助記憶装置
１８  メモリ装置
３０  分析フロー作成処理部
３１  分析対象データ受付部
３２  データ項目名取得部
３３  分析フロー作成支援部
３４、５５  分析対象データ
３５  データ項目名情報
３６  分析フロー情報
４０  分析テンプレート作成処理部
４１  意味種別情報
４２  意味種別判定表
４３  分析テンプレート対応表
４４  分析テンプレート情報
５０  分析テンプレート検索処理部
５１  分析対象データ受付部
５２  データ項目名取得部
５３  分析テンプレート検索部
５４  検索結果提示部
５６  データ項目名情報
【図１】
2013145230.tif 000003
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【手続補正書】
【提出日】平成26年9月22日(2014.9.22)
【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】
分析対象データのデータ項目名と、標準化されたデータ項目名とが対応付けられた第１のデータと、
前記標準化されたデータ項目名と、分析プロセスに関する情報とが対応付けられた第２のデータと、が記憶される記憶部と、
分析対象データが入力されると、該入力された分析対象データのデータ項目名を用いて前記第１のデータを検索して前記標準化されたデータ項目名を抽出し、該抽出された標準化されたデータ項目名を用いて前記第２のデータを検索して前記分析プロセスに関する情報を抽出し、該抽出された分析プロセスに関する情報を提示部に提示させる制御部と、
を備える情報分析支援装置。
【請求項２】
請求項１記載の情報分析支援装置であって、
前記制御部は、前記入力された分析対象データのデータ項目名を用いて前記第１のデータを検索することにより抽出された標準化されたデータ項目名が、前記分析プロセスに関する情報に対応付けられた前記標準化されたデータ項目名の一部と一致する場合、該一部が一致した分析プロセスに関する情報と共に、不足する標準化されたデータ項目名に関する情報を前記提示部に提示させることを特徴とする情報分析支援装置。
【請求項３】
請求項２記載の情報分析支援装置であって、
前記制御部は、前記入力された分析対象データのデータ項目名を用いて前記第１のデータを検索することにより抽出された標準化されたデータ項目名と、前記不足する標準化されたデータ項目名とを異なる態様で前記提示部に提示させることを特徴とする情報分析支援装置。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれか１項記載の情報分析支援装置であって、
前記制御部は、前記入力された分析対象データの項目名を用いて前記第１のデータを検索することにより抽出された標準化されたデータ項目名が複数存在する場合、前記入力された分析対象データの他の項目名を用いて前記第１のデータを検索することにより抽出された標準化された項目名との関係に基づいて、前記複数存在する標準化されたデータ項目名を絞り込む処理を行うことを特徴とする情報分析支援装置。
【請求項５】
請求項４記載の情報分析支援装置であって、
前記第１のデータは、複数の標準化されたデータ項目名がデータジャンル毎にグループ化された構造を有し、
前記制御部は、前記入力された分析対象データのデータ項目名を用いて前記第１のデータを検索することにより抽出された標準化された項目名が複数存在する場合、前記入力された分析対象データの他のデータ項目名を用いて前記第１のデータを検索することにより抽出された標準化されたデータ項目名がいずれのグループに属するかに基づいて、前記複数存在する標準化されたデータ項目名を絞り込む処理を行うことを特徴とする情報分析支援装置。
【請求項６】
コンピュータが、
分析対象データが入力されると、該入力された分析対象データのデータ項目名を用いて、分析対象データのデータ項目名と標準化されたデータ項目名とが対応付けられた第１のデータを検索して前記標準化されたデータ項目名を抽出し、
前記抽出された標準化されたデータ項目名を用いて、前記標準化されたデータ項目名と分析プロセスに関する情報とが対応付けられた第２のデータを検索して前記分析プロセスに関する情報を抽出し、
前記抽出された分析プロセスに関する情報を提示部に提示させる、
情報分析支援方法。
【請求項７】
コンピュータに、
分析対象データが入力されると、該入力された分析対象データのデータ項目名を用いて、分析対象データのデータ項目名と標準化されたデータ項目名とが対応付けられた第１のデータを検索して前記標準化されたデータ項目名を抽出させ、
前記抽出された標準化されたデータ項目名を用いて、前記標準化されたデータ項目名と分析プロセスに関する情報とが対応付けられた第２のデータを検索して前記分析プロセスに関する情報を抽出させ、
前記抽出された分析プロセスに関する情報を提示部に提示させる、
情報分析支援プログラム。
【国際調査報告】
2013145230.tif 000020
2013145230.tif 000021
2013145230.tif 000022
2013145230.tif 000023