(57)【要約】【課題】  時系列データなど、ある規則に従って並べられた系列データのデータマイニングにおいて、データの分散、集中度合いを反映したルール生成を実現する装置および方法を提供する。【解決手段】  時系列データなど、ある規則に従って並べられた系列データのデータマイニングにおいて、系列データの特徴抽出処理として、特定の類似データが集中して出現するか、分散して出現するか等の観点で解析を行い、定期的なデータ解析を行うことなく、解析結果を数値化して系列データに対する新しい属性、すなわち系列データに含まれる項目の集中、分散を反映した指標値としての属性を抽出し、この属性に基づくデータ解析を行なう。すなわち、系列データの項目の集中、分散度合いを反映した指標値としての属性値を含むデータ解析によってルール作成を行なう。【選択図】  図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
解析処理対象の系列データを入力し、系列データに含まれる項目の分散集中度合いを反映した指標値としての属性値を算出する属性算出部と、
前記属性算出部の算出した属性値を含む属性情報に基づいて、前記系列データに対応するルールの生成処理を実行する命題論理学習処理実行部と、
を有することを特徴とするデータ解析装置。
【請求項２】
前記属性算出部は、
系列データに含まれる項目シーケンスを解析し、異なる項目が隣接する組み合わせの発生数をカウントし、該カウント値を系列データに含まれる項目の分散集中度合いを反映した指標値としての属性値として算出する処理を実行する構成であることを特徴とする請求項１に記載のデータ解析装置。
【請求項３】
前記命題論理学習処理実行部は、
前記系列データに含まれる項目の分散集中度合いを反映した指標値としての属性値と、その他の異なる属性値を入力し、前記系列データに対応するルールの生成処理を実行する構成であることを特徴とする請求項１に記載のデータ解析装置。
【請求項４】
前記命題論理学習処理実行部は、
入力データに基づいて分類木を構築し、該分類木に基づく命題論理式ルールを取得する構成であることを特徴とする請求項１に記載のデータ解析装置。
【請求項５】
解析処理対象の系列データを入力し、系列データに含まれる項目の分散集中度合いを反映した指標値としての属性値を算出する属性算出ステップと、
前記属性算出ステップにおいて算出した属性値を含む属性情報に基づいて、前記系列データに対応するルールの生成処理を実行する命題論理学習処理実行ステップと、
を有することを特徴とするデータ解析方法。
【請求項６】
前記属性算出ステップは、
系列データに含まれる項目シーケンスを解析し、異なる項目が隣接する組み合わせの発生数をカウントし、該カウント値を系列データに含まれる項目の分散集中度合いを反映した指標値としての属性値として算出する処理を実行するステップであることを特徴とする請求項５に記載のデータ解析方法。
【請求項７】
前記命題論理学習処理実行ステップは、
前記系列データに含まれる項目の分散集中度合いを反映した指標値としての属性値と、その他の異なる属性値を入力し、前記系列データに対応するルールの生成処理を実行するステップであることを特徴とする請求項５に記載のデータ解析方法。
【請求項８】
前記命題論理学習処理実行ステップは、
入力データに基づいて分類木を構築し、該分類木に基づく命題論理式ルールを取得するステップであることを特徴とする請求項５に記載のデータ解析方法。
【請求項９】
データ解析処理をコンピュータ上で実行させるコンピュータ・プログラムであり、
解析処理対象の系列データを入力し、系列データに含まれる項目の分散集中度合いを反映した指標値としての属性値を算出する属性算出ステップと、
前記属性算出ステップにおいて算出した属性値を含む属性情報に基づいて、前記系列データに対応するルールの生成処理を実行する命題論理学習処理実行ステップと、
を有することを特徴とするコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データマイニングを実行するデータ解析装置、およびデータ解析方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。特に時系列データなど、ある規則に従って並べられた系列データのデータマイニングを実行するデータ解析装置、およびデータ解析方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えばコピー機など定期的な保守が行なわれる機器においては、保守点検記録データは点検を行なった日時情報とともに記録される。すなわち、保守点検記録データが時系列データとして記録されることになる。
【０００３】
この記録データには、例えば、「故障の箇所」、「故障の原因」、「故障によって生じた現象」、「故障に対して実行した処置」などの各種情報が含まれる。機器の品質向上のためにこれらの保守点検記録データの解析が行われることが多いが、一般的に行なわれる作業としては、特定の機種にどのような故障が多いか、どのような処置が有効かなどの漠然としたデータ解析に過ぎず、時系列データの特徴を生かした有効なデータ解析が行われていないというのが現状である。
【０００４】
データの解析処理、すなわちデータマイニング処理として、例えばデータベースに蓄積された文書データの分類処理、重要単語の抽出、単語間の関連抽出など、様々なテキストデータの解析を行なうテキストマイニング技術が知られている。例えば、非特許文献１および非特許文献２には、テキストデータを解析処理の対象とし、市場調査などに有効利用可能なテキストマイニング技術を開示している。また、非特許文献３には、文章を単語に分解するソフトウェアを開示している。また、非特許文献４には、文章に含まれる単語の相関関係を示す規則（相関規則；相関ルール）を求める方法が開示されている。
【０００５】
このようなテキストマイニングは、例えば、コンピュータやＯＡ機器のメーカー・商社などに設けられたユーザの相談を受け付ける部門として設けられるコールセンターの受領した相談内容解析処理などにおいて適用されている。コールセンターの受領するユーザの相談には、製品開発のためのヒントが多く含まれるが、ユーザと製品開発者との間で、文章に用いる言葉が違うことがある。従って、コールセンターが受け付けた相談をデータベース化しても、製品開発者が、ユーザが相談に用いる言葉を知らなければ、有用な情報を上手く引き出すことができない。このような問題点に対し、コールセンターで受け付けられたテキストに対して、単語間の相関の抽出を行うテキストマイニング処理により、テキストに基づく有用な知識を得ることができる。
【０００６】
一般的なテキストマイニング処理においては、解析処理対象となるテキストデータを構成する文章（センテンス）に基づいて生成する係り受け関係を考慮した構文木から係り受け関係にある単語の組（タームペア）の抽出を実行し、この単語の組を入力として意味ある相関ルールの発見・抽出を行っている。
【０００７】
また、時系列データの解析に基づくルール作成処理を開示した従来技術として、特許文献１がある。特許文献１は、時系列データに対して定期的なデータマイニングを行なうことで、時間的に変化するデータの特徴解析を実現する構成を開示している。
【０００８】
しかし、特許文献５に記載の手法では、定期的なデータ解析（マイニング）が必須となり、蓄積されたデータを１回の解析で時系列の特徴、例えばデータの集中や分散などを解析することが可能とならないという問題点を有する。
【特許文献１】特開２００１−２２７７６号
【非特許文献１】特集「テキストマイニング」，人工知能学会誌  ｖｏｌ．１６，  Ｎｏ．２，  ２００１
【非特許文献２】特集「ナレッジ・マネージメントとその支援技術」，人工知能学会誌  ｖｏｌ．１６，  Ｎｏ．１，  ２００１
【非特許文献３】ｈｔｔｐ：／／ｃｈａｓｅｎ．ａｉｓｔ−ｎａｒａ．ａｃ．ｊｐ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ．ｊａ
【非特許文献４】データマイニング（データサイエンス・シリーズ３，福田他、共立出版社（２００１年９月１日初版第１刷），ＩＳＢＮ−４−３２０−１２００２−７）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、時系列データなど、ある規則に従って並べられた系列データのデータマイニングを実行するデータ解析装置、およびデータ解析方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することを目的とする。
【００１０】
本発明は、特に、系列データの特徴を特定の類似データが集中して出現するか、分散して出現するか等の観点で解析を行い、定期的なデータ解析を行うことなく、１回の解析によって得られる解析結果を数値化して系列データに対する新しい属性、すなわち系列データに含まれる項目の集中、分散を反映した指標値としての属性を抽出し、この属性に基づくデータ解析を可能としたデータ解析装置、およびデータ解析方法、並びにコンピュータ・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】
【００１１】
本発明の第１の側面は、解析処理対象の系列データを入力し、系列データに含まれる項目の分散集中度合いを反映した指標値としての属性値を算出する属性算出部と、前記属性算出部の算出した属性値を含む属性情報に基づいて、前記系列データに対応するルールの生成処理を実行する命題論理学習処理実行部とを有することを特徴とするデータ解析装置にある。
【００１２】
本発明の構成によれば、系列データに含まれる項目の集中、分散を反映した指標値としての属性を算出し、該属性に基づくデータ解析が可能となり、定期的なデータ解析を行うことなく、時系列データの項目の集中、分散を反映したルール生成、データ解析が実現される。
【００１３】
さらに、本発明のデータ解析装置の一実施態様において、前記属性算出部は、系列データに含まれる項目シーケンスを解析し、異なる項目が隣接する組み合わせの発生数をカウントし、該カウント値を系列データに含まれる項目の分散集中度合いを反映した指標値としての属性値として算出する処理を実行する構成であることを特徴とする。
【００１４】
本構成によれば、異なる項目が隣接する組み合わせの発生数カウント値を属性値として適用したので、この属性値は、項目の集中、分散を反映した指標値となり、時系列データの項目の集中、分散を反映したルール生成、データ解析が実現される。
【００１５】
さらに、本発明のデータ解析装置の一実施態様において、前記命題論理学習処理実行部は、前記系列データに含まれる項目の分散集中度合いを反映した指標値としての属性値と、その他の異なる属性値を入力し、前記系列データに対応するルールの生成処理を実行する構成であることを特徴とする。
【００１６】
本構成によれば、例えばテキストデータの形態素解析などに基づく解析結果から取得される属性値と、項目の分散集中度合いを反映した属性値とを併用したルール生成が可能となる。
【００１７】
さらに、本発明のデータ解析装置の一実施態様において、前記命題論理学習処理実行部は、入力データに基づいて分類木を構築し、該分類木に基づく命題論理式ルールを取得する構成であることを特徴とする。
【００１８】
本構成によれば、系列データに含まれる項目の集中、分散を反映した指標値としての属性を適用した分類木に基づく命題論理式ルールの取得が可能となる。
【００１９】
さらに、本発明の第２の側面は、解析処理対象の系列データを入力し、系列データに含まれる項目の分散集中度合いを反映した指標値としての属性値を算出する属性算出ステップと、前記属性算出ステップにおいて算出した属性値を含む属性情報に基づいて、前記系列データに対応するルールの生成処理を実行する命題論理学習処理実行ステップとを有することを特徴とするデータ解析方法にある。
【００２０】
本構成によれば、系列データに含まれる項目の集中、分散を反映した指標値としての属性を算出し、該属性に基づくデータ解析が可能となり、定期的なデータ解析を行うことなく、時系列データの項目の集中、分散を反映したルール生成、データ解析が実現される。
【００２１】
さらに、本発明のデータ解析方法の一実施態様において、前記属性算出ステップは、系列データに含まれる項目シーケンスを解析し、異なる項目が隣接する組み合わせの発生数をカウントし、該カウント値を系列データに含まれる項目の分散集中度合いを反映した指標値としての属性値として算出する処理を実行するステップであることを特徴とする。
【００２２】
本構成によれば、異なる項目が隣接する組み合わせの発生数カウント値を属性値として適用したので、この属性値は、項目の集中、分散を反映した指標値となり、時系列データの項目の集中、分散を反映したルール生成、データ解析が実現される。
【００２３】
さらに、本発明のデータ解析方法の一実施態様において、前記命題論理学習処理実行ステップは、前記系列データに含まれる項目の分散集中度合いを反映した指標値としての属性値と、その他の異なる属性値を入力し、前記系列データに対応するルールの生成処理を実行するステップであることを特徴とする。
【００２４】
本構成によれば、例えばテキストデータの形態素解析などに基づく解析結果から取得される属性値と、項目の分散集中度合いを反映した属性値とを併用したルール生成が可能となる。
【００２５】
さらに、本発明のデータ解析方法の一実施態様において、前記命題論理学習処理実行ステップは、入力データに基づいて分類木を構築し、該分類木に基づく命題論理式ルールを取得するステップであることを特徴とする。
【００２６】
本構成によれば、系列データに含まれる項目の集中、分散を反映した指標値としての属性を適用した分類木に基づく命題論理式ルールの取得が可能となる。
【００２７】
さらに、本発明の第３の側面は、データ解析処理をコンピュータ上で実行させるコンピュータ・プログラムであり、解析処理対象の系列データを入力し、系列データに含まれる項目の分散集中度合いを反映した指標値としての属性値を算出する属性算出ステップと、前記属性算出ステップにおいて算出した属性値を含む属性情報に基づいて、前記系列データに対応するルールの生成処理を実行する命題論理学習処理実行ステップと有することを特徴とするコンピュータ・プログラムにある。
【００２８】
本構成によれば、系列データに含まれる項目の集中、分散を反映した指標値としての属性を算出し、該属性に基づくデータ解析が可能となり、定期的なデータ解析を行うことなく、時系列データの項目の集中、分散を反映したルール生成、データ解析が実現される。
【００２９】
なお、本発明のコンピュータ・プログラムは、例えば、様々なプログラム・コードを実行可能なコンピュータシステムに対して、コンピュータ可読な形式で提供する記憶媒体、通信媒体、例えば、ＣＤやＦＤ、ＭＯなどの記録媒体、あるいは、ネットワークなどの通信媒体によって提供可能なコンピュータ・プログラムである。このようなプログラムをコンピュータ可読な形式で提供することにより、コンピュータシステム上でプログラムに応じた処理が実現される。
【００３０】
本発明のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する本発明の実施例や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。なお、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。
【発明の効果】
【００３１】
本発明の構成によれば、時系列データなど、ある規則に従って並べられた系列データのデータマイニングにおいて、系列データの特徴抽出処理として、特定の類似データが集中して出現するか、分散して出現するか等の観点で解析を行い、定期的なデータ解析を行うことなく、解析結果を数値化して系列データに対する新しい属性、すなわち系列データに含まれる項目の集中、分散を反映した指標値としての属性を抽出し、この属性に基づくデータ解析が可能となる。すなわち、系列データの項目の集中、分散度合いを反映した指標値としての属性値を含むデータ解析によってルール作成が行われることになり、コピー機の保守点検データなどの時系列データなどの解析において、特定故障箇所の発生の集中情報など、実体を反映したデータ解析を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
以下、図面を参照しながら本発明のデータ解析装置、およびデータ解析方法、並びにコンピュータ・プログラムの詳細について説明する。
【００３３】
まず、図１を参照して、本発明のデータ解析手法の概要について説明する。本発明のデータ解析処理においては、時系列データなど、ある規則に従って並べられた系列データのデータマイニングを実行する。
【００３４】
例えばコピー機など定期的な保守が行なわれる機器において記録される保守点検記録データは点検を行なった日時情報とともに記録され、時系列データとして記録されることになる。記録データには、例えば、「故障の箇所」、「故障の原因」、「故障によって生じた現象」、「故障に対して実行した処置」などの各種情報が含まれる。
【００３５】
本発明のデータ解析では、このような系列データの特徴を特定の類似データが集中して出現するか、分散して出現するか等の観点で解析を行い、解析結果を数値化して系列データに対する新しい属性の付与を行なう。
【００３６】
図１には、例えば時系列に沿った項目データの出現状況を示す系列レコード１１０，１２０を示している。図１（１）は、特定の項目が集中して出現する例、図１（２）は、分散して出現する例を示している。図において、左から右に時間が経過している。この時系列レコード１１０，１２０中に示される（Ａ），（Ｂ）は、データ項目１３１〜１３４，１４１〜１４４である。例えば、系列レコード１１０，１２０が、コピー機などの保守点検記録データである場合、データ項目（Ａ）（Ｂ）はそれぞれ異なるコピー機の故障箇所を示すデータ項目などに相当する。
【００３７】
図１（１）に示す時系列レコード１１０は、（Ａ）（Ａ）（Ｂ）（Ｂ）のシーケンスでデータ項目１３１〜１３４が並べられて記録されており、図１（２）に示す時系列レコード１１０は、（Ａ）（Ｂ）（Ａ）（Ｂ）のシーケンスでデータ項目１４１〜１４４が並べられて記録されている。
【００３８】
図１（１）は、特定の項目が集中して出現する系列データであり、図１（２）は、特定の項目が分散して出現する系列データである。本発明のデータ解析では、このような系列データにおいて、特定の項目が集中して出現する系列データであるか、特定の項目が分散して出現する系列データであるかの指標値としての属性を設定可能とした。
【００３９】
まず、系列データの解析処理として、従来から行なわれている手法について、図２を参照して説明する。図２（１）〜（３）は、図１に示すと同様の時系列データを示している。左から右に時間（ｔ）が進行し、各時間において記録された保守点検データなどの系列データ（１）〜（３）を示している。
【００４０】
従来、これらの系列データにおいて、項目のシーケンスの特徴を解析する処理の１つの手法として、例えば項目（Ａ）の後に発生する項目（Ｂ）の数をカウントする手法がある。この特徴値［ｎ］を、
ｎ＝Ａ＊Ｂ
と示すものとする。
【００４１】
図２（１）の系列データにおいて、項目（Ａ）の後に項目（Ｂ）の発生している場合は、図に示すように、ｐ１，ｑ１，ｒ１，ｓ１の４個である。従って、図２（１）の系列データにおける特徴値［ｎ１］は、
ｎ１＝Ａ＊Ｂ＝４
となる。
【００４２】
また、図２（２）の系列データにおいて、項目（Ａ）の後に項目（Ｂ）の発生している場合は、図に示すように、ｐ２，ｑ２，ｒ２の３個である。従って、図２（２）の系列データにおける特徴値［ｎ２］は、
ｎ２＝Ａ＊Ｂ＝３
となる。
【００４３】
さらに、図２（３）の系列データにおいて、項目（Ａ）の後に項目（Ｂ）の発生している場合は、図に示すように、ｐ３，ｑ３，ｒ３，ｓ３，ｍ３の５個である。従って、図２（３）の系列データにおける特徴値［ｎ３］は、
ｎ３＝Ａ＊Ｂ＝５
となる。
【００４４】
しかし、これらの特徴値算出データは、系列データにおれる項目の集中、分散度合いを反映した指標値とはなっていない。図２（１）はデータシーケンスが（Ａ）（Ａ）（Ｂ）（Ｂ）であり、項目の集中度合いが最も高く、図２（２）は、データシーケンスが（Ａ）（Ｂ）（Ａ）（Ｂ）であり、項目の集中度合いが最も低い。図２（３）は、データシーケンスが（Ａ）（Ｂ）（Ａ）（Ｂ）（Ｂ）であり、項目の集中度合いは、（１）と（２）の間にある。
【００４５】
しかし、上述した指標値［ｎ］は、
ｎ３＞ｎ１＞ｎ２
の関係にあり、項目の集中度合い、分散度合いを反映していない値となっている。
【００４６】
本発明のデータ解析手法では、系列データを構成する項目の集中度合い、分散度合いを反映した指標値を系列データの属性として取得することを可能とした。本発明の属性算出処理について、図３を参照して説明する。図３（１）〜（３）は、図２に示すと同様の時系列データを示している。左から右に時間（ｔ）が進行し、各時間において記録された保守点検データなどの系列データ（１）〜（３）を示している。
【００４７】
本発明のデータ解析処理においては、これらの系列データにおいて、異なる項目が隣接する項目データの組み合わせをカウントする。すなわち、項目（Ａ）と項目（Ｂ）とが隣接するデータの組数をカウントする。このカウント値を系列データの属性値［ＦＮ］として、
Ｆｎ＝（ＡＢ）
と示すものとする。
【００４８】
図３（１）の系列データにおいて、項目（Ａ）と項目（Ｂ）とが隣接している場合は、図に示すように、Ｐ１のみの１個である。従って、図３（１）の系列データにおける属性値［Ｆｎ１］は、
Ｆｎ１＝（ＡＢ）＝１
となる。
【００４９】
また、図３（２）の系列データにおいて、項目（Ａ）と項目（Ｂ）とが隣接している場合は、図に示すように、Ｐ２，Ｑ２，Ｒ２の３個である。従って、図３（２）の系列データにおける属性値［Ｆｎ２］は、
Ｆｎ２＝（ＡＢ）＝３
となる。
【００５０】
さらに、図３（３）の系列データにおいて、項目（Ａ）と項目（Ｂ）とが隣接している場合は、図に示すように、Ｐ３，Ｑ３，Ｒ３の３個である。従って、図３（３）の系列データにおける属性値［Ｆｎ３］は、
Ｆｎ３＝（ＡＢ）＝３
となる。
【００５１】
これらの属性値算出データは、系列データにおれる項目の集中、分散度合いをほぼ反映した指標値となっている。すなわち、図２（１）はデータシーケンスが（Ａ）（Ａ）（Ｂ）（Ｂ）であり、項目の集中度合いが最も高く、図２（２）は、データシーケンスが（Ａ）（Ｂ）（Ａ）（Ｂ）であり、項目の集中度合いが最も低い。図２（３）は、データシーケンスが（Ａ）（Ｂ）（Ａ）（Ｂ）（Ｂ）であり、項目の集中度合いは、（１）と（２）の間にある。
【００５２】
上述した属性値［Ｆｎ］は、
Ｆｎ２≧Ｆｎ３≧Ｆｎ１
の関係にあり、項目の分散度合いが大きいほど、属性値［Ｆｎ］が大となり、項目の分散度合いが低下し、集中度合いが高くなるにつれて属性値［Ｆｎ］は小となる傾向を示す。このように、属性値［Ｆｎ］に基づいて、系列データの項目集中度、分散度を判断することが可能となる。
【００５３】
図４に、従来手法によって算出した特徴値［ｎ］と、本発明の手法を適用した属性値［Ｆｎ］の算出結果の比較データを示す。図４に示す（１）〜（３）の系列データは、図２、図３に示す系列データと同様のデータである。図４に示す３つの系列データ（１）〜（３）の項目データの分散度合いは、
（２）＞（３）＞（１）
の順である。
【００５４】
従来手法によって算出した特徴値［ｎ］は、
ｎ３＞ｎ２＞ｎ１
であり、本発明の手法を適用して算出した属性値［Ｆｎ］は、
Ｆｎ２≧Ｆｎ３≧Ｆｎ１
である。
【００５５】
３つの系列データ（１）〜（３）の項目データの分散度合い：（２）＞（３）＞（１）
本発明の手法を適用して算出した属性値［Ｆｎ］：Ｆｎ２≧Ｆｎ３≧Ｆｎ１
であり、属性値［Ｆｎ］と、各系列データの項目の分散度合いには相関が存在する。
【００５６】
本発明のデータ解析処理では、このように系列データの項目の集中、分散度合いに対応する属性値を系列データに基づいて算出し、この属性値を適用したデータ解析を実行することで、項目の集中、分散度合いを反映したデータ解析を行うことを可能とした。
【００５７】
図５を参照して、データ解析装置の構成例について説明する。図５は本発明のデータ解析装置の構成を示す図である。図５に示すように、データ解析装置２００は、データベース２０１、属性算出部２０２、属性結合処理実行部２０３、命題論理学習処理実行部２０４を有する。
【００５８】
本発明のデータ解析装置２００は、データベース２０１から抽出した時系列データなどの系列データ２１１に基づいて、属性算出部２０１において、上述した系列データに含まれる項目の集中、分散度合いを反映した指標値としての属性値を算出する。さらに、属性結合処理実行部２０２において、その他の属性値との結合処理を実行する。その他の属性値としては、系列データに含まれるテキストデータ、あるいは日時情報などに基づく解析の結果として取得する属性値がある。
【００５９】
例えば、属性結合処理実行部２０２は、系列データに含まれるテキストデータの解析結果と、上述の系列データに含まれる項目の集中、分散度合いを反映した指標値としての属性値との結合処理を行なう。系列データに含まれるテキストデータの解析処理としては、系列データに含まれるテキストデータ、例えば「故障の箇所」、「故障の原因」、「故障によって生じた現象」、「故障に対して実行した処置」などを示すテキストデータに含まれる単語の解析、相関関係算出などの処理を実行し、これらの解析結果に基づいて、系列データの特徴を示す様々な属性値が算出される。
【００６０】
なお、テキストデータ解析においては、例えば形態素解析やｎグラム解析が適用可能である。形態素解析は、解析対象となるテキストを入力し、テキスト２０１を構成するセンテンス（文書）を最小有意ユニットに分割する処理として実行される。ｎグラム解析は、解析対象の文章（センテンス）の開始文字から終了文字までをｎ文字ずつに区切り、区切られたｎ文字毎に出現頻度の高いものを単語として識別する処理である。
【００６１】
属性結合処理実行部２０２は、このような様々なデータ解析の結果取得した系列データに対応する複数の属性値を命題論理学習処理実行部２０３に出力する。命題論理学習処理実行部２０３は、属性結合処理実行部２０２から入力する属性値に基づいて、ルール作成処理を行なう。例えば入力属性情報に基づいて分類木データを作成し、分類木に基づいてルール作成処理を行なう。
【００６２】
命題論理学習処理実行部２０３は、入力データに基づいて分類木を構築し、該分類木に基づく命題論理式ルールを取得する。例えばＩＤ３アルゴリズムやＣ４．５アルゴリズムを実装したデータマイニングツールＷＥＫＡの分類木作成モジュールとして実現される。
【００６３】
なお、ＷＥＫＡは、［ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｓ．ｗａｉｋａｔｏ．ａｃ．ｎｚ／ｍｌ／ｗｅｋａ／］から入手可能である。ＷＥＫＡの分類木作成モジュールは、たとえば以下のコマンドを実行することで起動できる。
% java -Xmx1024m -Xss1024m weka.classifiers.j48.J48 -t （入力データファイル名）
【００６４】
命題論理学習処理実行部２０３におけるルール２１２の作成処理は、例えば以下の手順によって行なわれる。
Ａ．属性結合処理実行部から入力する系列データ対応の属性データから分類木を作成する。
Ｂ．作成した分類木から、予め設定した条件を満たすノードの集合を得る。
Ｃ．Ｂで得た集合中のノードごとに、以下の処理を行う
Ｃ１）ノードに対応する条件を満たすデータを特定する
Ｃ２）特定データに対応する条件をルールとして出力する。
【００６５】
以上のような処理によって系列データの属性を適用したルール生成処理が行なわれる。なお、本発明の処理においては、ルール生成に適用する属性値として、上述したように系列データの項目の集中、分散度合いを反映した指標値としての属性値を含むデータ解析によってルール作成が行われることになり、例えば時系列データなどの解析において、より実体を反映したデータ解析を行うことができる。
【００６６】
図６に本発明のデータ解析装置の系列データ解析処理シーケンスを説明するフローチャートを示す。フローチャートの各ステップの処理について説明する。ステップＳ１０１は、データベースから抽出した時系列データなどの系列データに基づく属性抽出処理である。この属性抽出処理において抽出する属性には、従来から実行されているいわゆるテキストマイニングに基づく属性データの他、上述した系列データに含まれる項目の分散、集中度合いを反映した指標値としての属性値を含むものである。
【００６７】
ステップＳ１０２においては、ステップＳ１０１において抽出した系列データ対応の複数の属性値の結合処理を行なう。この結合処理は、系列データ対応の複数の属性値の関連付け処理である。次に、ステップＳ１０３において、複数の属性値に基づく命題論理学習処理を実行する。命題論理学習処理においては、前述したように、入力データに基づいて分類木を構築し、該分類木に基づく命題論理式ルールを取得する。例えばＩＤ３アルゴリズムやＣ４．５アルゴリズムを実装したデータマイニングツールＷＥＫＡの分類木作成処理を行い、作成した分類木から、予め設定した条件を満たすノード集合を設定し、ノードに対応する条件を満たすデータを特定して、特定データに対応する条件をルールとする処理を実行する。ステップＳ１０４では、生成したルールを出力する。
【００６８】
以上の処理によって、系列データの項目の集中、分散度合いを反映した指標値としての属性値を含むデータ解析によってルール作成が行われることになり、コピー機の保守点検データなどの時系列データなどの解析において、特定故障箇所の発生の集中情報など、実体を反映したデータ解析を行うことができる。
【００６９】
次に、上述したデータ解析装置のハードウェア構成例について、図７を参照して説明する。
【００７０】
ＣＰＵ（Central Processing Unit）５０１は、オペレーティングシステムとしてのＯＳ（Operating System)や、データ転送制御、図６を参照して説明した処理フローに従ったデータ処理を実行する制御部である。
【００７１】
ＲＯＭ（Read Only Memory）５０２は、ＣＰＵ５０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を格納する。ＲＡＭ（Random Access Memory）５０３は、ＣＰＵ５０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を格納する。これらはＣＰＵバスなどから構成されるホストバス５０４により相互に接続されている。
【００７２】
ホストバス５０４は、ブリッジ５０５を介して、ＰＣＩ(Peripheral Component Interconnect/Interface)バスなどの外部バス５０６に接続されている。
【００７３】
キーボード５０８、ポインティングデバイス５０９は、ユーザにより操作される入力デバイスである。ディスプレイ５１０は、液晶表示装置またはＣＲＴ（Cathode Ray Tube）などから成り、各種情報をテキストやイメージで表示する。
【００７４】
ＨＤＤ（Hard Disk Drive）５１１は、ハードディスクを内蔵し、ハードディスクを駆動し、ＣＰＵ５０１によって実行するプログラムや情報を記録または再生させる。ハードディスクは、処理対象となるデータ、例えばテキストデータ、具体的には、時系列データなどの処理対象データが格納される。また、データ処理を実行するプログラム等、各種コンピュータ・プログラムが格納される。
【００７５】
ドライブ５１２は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体５２１に記録されているデータまたはプログラムを読み出して、そのデータまたはプログラムを、インタフェース５０７、外部バス５０６、ブリッジ５０５、およびホストバス５０４を介して接続されているＲＡＭ５０３に供給する。
【００７６】
接続ポート５１４は、外部接続機器５２２を接続するポートであり、ＵＳＢ，ＩＥＥＥ１３９４等の接続部を持つ。接続ポート５１４は、インタフェース５０７、および外部バス５０６、ブリッジ５０５、ホストバス５０４等を介してＣＰＵ５０１等に接続されている。通信部５１５は、ネットワークに接続され、ＣＰＵ５０１、またはＨＤＤ５１１等からの供給データの送信、データ受信を実行する。
【００７７】
なお、図７に示すデータ解析装置のハードウェア構成例は、例えばＰＣを適用して構成した装置の一例であり、本発明のデータ解析装置は、図７に示す構成に限らず、図５に示す処理ブロックに対応する構成が実現され、図６に示すフローチャートに従った処理を実行可能な構成であればよい。
【００７８】
以上、特定の実施例を参照しながら、本発明について詳解してきた。しかしながら、本発明の要旨を逸脱しない範囲で当業者が該実施例の修正や代用を成し得ることは自明である。すなわち、例示という形態で本発明を開示してきたのであり、限定的に解釈されるべきではない。本発明の要旨を判断するためには、冒頭に記載した特許請求の範囲の欄を参酌すべきである。
【００７９】
なお、明細書中において説明した一連の処理はハードウェア、またはソフトウェア、あるいは両者の複合構成によって実行することが可能である。ソフトウェアによる処理を実行する場合は、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれたコンピュータ内のメモリにインストールして実行させるか、あるいは、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。
【００８０】
例えば、プログラムは記録媒体としてのハードディスクやＲＯＭ（Read Only Memory)に予め記録しておくことができる。あるいは、プログラムはフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ(Compact Disc Read Only Memory)，ＭＯ(Magneto optical)ディスク，ＤＶＤ(Digital Versatile Disc)、磁気ディスク、半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体に、一時的あるいは永続的に格納（記録）しておくことができる。このようなリムーバブル記録媒体は、いわゆるパッケージソフトウエアとして提供することができる。
【００８１】
なお、プログラムは、上述したようなリムーバブル記録媒体からコンピュータにインストールする他、ダウンロードサイトから、コンピュータに無線転送したり、ＬＡＮ(Local Area Network)、インターネットといったネットワークを介して、コンピュータに有線で転送し、コンピュータでは、そのようにして転送されてくるプログラムを受信し、内蔵するハードディスク等の記録媒体にインストールすることができる。
【００８２】
なお、明細書に記載された各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。また、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。
【産業上の利用可能性】
【００８３】
以上、説明したように、本発明の構成によれば、時系列データなど、ある規則に従って並べられた系列データのデータマイニングにおいて、系列データの特徴抽出処理として、特定の類似データが集中して出現するか、分散して出現するか等の観点で解析を行い、定期的なデータ解析を行うことなく、解析結果を数値化して系列データに対する新しい属性、すなわち系列データに含まれる項目の集中、分散を反映した指標値としての属性を抽出し、この属性に基づくデータ解析が可能となる。すなわち、系列データの項目の集中、分散度合いを反映した指標値としての属性値を含むデータ解析によってルール作成が行われることになり、コピー機の保守点検データなどの時系列データなどの解析において、特定故障箇所の発生の集中情報など、実体を反映したデータ解析を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００８４】
【図１】時系列データのデータ項目について説明する図である。
【図２】時系列データのデータ解析処理における特徴値算出処理について説明する図である。
【図３】本発明を適用した時系列データのデータ解析処理における属性値算出処理について説明する図である。
【図４】時系列データのデータ解析処理における従来の算出特徴値と、本発明の処理に基づく算出属性値の対比データを示す図である。
【図５】本発明のデータ解析装置の構成を示す図である。
【図６】本発明のデータ解析装置の処理シーケンスを説明するフローチャートを示す図である。
【図７】本発明のデータ解析装置のハードウェア構成例について説明する図である。
【符号の説明】
【００８５】
１１０，１２０  レコード
１３１〜１３４，１４１〜１４４  項目
２０１  データベース
２０２  属性算出部
２０３  属性結合処理実行部
２０４  命題論理学習処理実行部
２１１  系列データ
２１２  ルール
５０１  ＣＰＵ(Central processing Unit)
５０２  ＲＯＭ（Read-Only-Memory）
５０３  ＲＡＭ（Random Access Memory）
５０４  ホストバス
５０５  ブリッジ
５０６  外部バス
５０７  インタフェース
５０８  キーボード
５０９  ポインティングデバイス
５１０  ディスプレイ
５１１  ＨＤＤ（Hard Disk Drive）
５１２  ドライブ
５１４  接続ポート
５１５  通信部
５２１  リムーバブル記録媒体
５２２  外部接続機器
【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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