(57)【要約】【課題】所定データ間の因果関係に関し、当該データ間の非線形性を考慮して高精度且つ容易に推定可能とする。【解決手段】業務改善支援装置１００において、業務データ群５における各業務データ４に関して非線形値を計算し、当該非線形値を業務データ群５に追加する非線形項追加部１１１と、業務データ４それぞれに関する回帰式を線形重回帰により算出する重回帰分析部１１２と、ここで算出した回帰式において線形項の有無を判定し、当該線形項を構成する所定データと回帰式の目的変数とを同一のグループに設定するデータグループ設定部１１３と、前記所定データを除く業務データ４を、線形重回帰分析の説明変数候補として選別する説明変数候補選別部１１４を含む構成とする。【選択図】図１Ｃ
2018156346.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の業務データに基づいて当該業務データの間の因果構造モデルを推定する装置であって、
前記業務データに関して非線形値を計算し、当該非線形値を前記業務データに追加する非線形項追加部と、前記業務データそれぞれに関する回帰式を線形重回帰により算出する重回帰分析部と、前記算出した回帰式において線形項の有無を判定し、当該線形項を構成する所定データと回帰式の目的変数とを同一のグループに設定するデータグループ設定部と、前記所定データを除く業務データを、線形重回帰分析の説明変数候補として選別する説明変数候補選別部と、を備えるものであることを特徴とする業務改善支援装置。
【請求項２】
前記推定された因果構造モデルを表示するユーザインターフェイスにおいて、前記業務データそれぞれに対し、前記同一のグループに属する業務データの情報を表示するグループ情報表示部を備えるものであることを特徴とする請求項１に記載の業務改善支援装置。
【請求項３】
前記業務データの１つ以上の組合せに関して相関係数を計算する相関係数計算部を更に備え、前記データグループ設定部は、前記計算した相関係数が予め設定した閾値を超える業務データ同士を同の一グループに設定し、前記説明変数候補選別部は、前記線形重回帰分析の説明変数候補として、前記相関係数が予め設定した閾値を超える業務データ同士を含むグループそれぞれから任意の業務データを１つずつ選別するものであり、
前記ユーザインターフェイスの前記グループ情報表示部は、前記業務データそれぞれに対し、前記同一のグループに属する業務データの情報を表示するものである、
ことを特徴とする請求項２に記載の業務改善支援装置。
【請求項４】
前記業務データの各間について、当該業務データ間の距離を設定するデータ距離設定部を更に備え、前記説明変数候補選別部は、目的変数よりも長い距離を備える業務データを、前記線形重回帰分析の説明変数候補として選別するものである、
ことを特徴とする請求項２に記載の業務改善支援装置。
【請求項５】
前記データ距離設定部は、前記業務データの各間の距離を、前記業務データのデータテーブル構造に基づいて決定するものであることを特徴とする請求項４に記載の業務改善支援装置。
【請求項６】
前記データ距離設定部は、互いに類似または同一のグループと判断されるキーワード群を当該グループ毎に記述した類似語表と、前記業務データの名称に前記類似語表に記載のキーワードが含まれるか判定するキーワード判定部と、前記判定により前記業務データに含まれることが判明した前記キーワードの所属テーブル毎に当該業務データを分類するデータ分類部とを備え、前記分類の結果に基づいて業務データの各間の距離を決定するものである、
ことを特徴とする請求項４に記載の業務改善支援装置。
【請求項７】
前記グループ情報表示部は、前記業務データそれぞれに対し、前記同一のグループに属する業務データの情報を表示し、前記選別した１つの業務データに代えて、当該グループに属する他の業務データを前記選別の対象とするユーザ指示を受け付けるものであることを特徴とする請求項３に記載の業務改善支援装置。
【請求項８】
前記グループ情報表示部は、前記業務データそれぞれに対し、前記同一のグループに属する業務データの情報を表示するに際し、因果構造モデルにおける、前記選別した１つの業務データに対応したノードと、当該グループに属する他の業務データに対応したノードとを、合わせて表示するものであることを特徴とする請求項７に記載の業務改善支援装置
。
【請求項９】
前記グループ情報表示部は、前記業務データそれぞれに対し、前記同一のグループに属する業務データの情報を表示するに際し、前記ユーザインターフェイスにおける所定の指示手段が、前記選別した１つの業務データに対応したノードと所定距離範囲に接近した場合に、当該グループに属する他の業務データに対応したノードを表示するものであることを特徴とする請求項８に記載の業務改善支援装置。
【請求項１０】
前記グループ情報表示部は、前記業務データそれぞれに対し、前記同一のグループに属する業務データの情報を表示するに際し、因果構造モデルにおける、前記選別した１つの業務データに対応したノードと、当該グループに属する他の業務データに対応したノードとを、合わせて表示し、前記他の業務データに対応したノードを、前記選別した１つの業務データに対応したノードの表示位置に移動させるユーザ指示を受け、前記１つの業務データに対応したノードを前記他の業務データに対応したノードから離間させるユーザ指示を受け付けた場合、前記選別した１つの業務データに代えて前記他の業務データを前記選別の対象とするものであることを特徴とする請求項７に記載の業務改善支援装置。
【請求項１１】
前記グループ情報表示部は、ユーザ指示を受けた所定の業務データに関して、因果構造モデルにおいてエッジで直接結ばれた他の業務データに対応したノードを所定形態で表示するものであることを特徴とする請求項３に記載の業務改善支援装置。
【請求項１２】
前記グループ情報表示部は、前記推定された因果構造モデルを表示するに際し、当該因果構造モデルにおける各業務データに対応したノードの間に、対応する業務データの間に関する回帰式の情報を示すノードを更に配置するものであることを特徴とする請求項２に記載の業務改善支援装置。
【請求項１３】
所定の業務データに基づいて当該業務データの間の因果構造モデルを推定する業務改善支援装置が、
前記業務データに関して非線形値を計算し、当該非線形値を前記業務データに追加する処理と、  前記業務データそれぞれに関する回帰式を線形重回帰により算出する処理と、
前記算出した回帰式において線形項の有無を判定し、当該線形項を構成する所定データと回帰式の目的変数とを同一のグループに設定する処理と、
前記所定データを除く業務データを、線形重回帰分析の説明変数候補として選別する処理と、
を実行することを特徴とする業務改善支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、業務改善支援装置および業務改善支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
鉄道、上下水道、都市交通といった社会インフラの業務管理システムは、複数のサブシステムで構成される。例えば、鉄道の業務管理システムは１００以上のサブシステムで構成されている（非特許文献１参照）。
【０００３】
こうした社会インフラには、継続的な業務改善が求められる。例えば、鉄道の保守に着目すると、設備の老朽化に伴って保守費用が増加傾向にある一方で、人口減少による輸送収入の減少が予想されている。そのため、輸送の安全性を損なうことなく保守費用を低減する、業務改善の施策立案が求められている。
【０００４】
業務改善の施策立案には、各サブシステムが蓄積した業務データを統合、分析し、ＫＰＩ（鉄道の保守を例にすれば、保守費などが該当）改善のキーとなる業務を抽出する必要がある。このＫＰＩ改善のキーとなる業務の抽出には、業務データ間の因果関係を有指向グラフで表現した因果構造モデル（因果図）が有用である。
【０００５】
この因果構造モデルを用いると、ある業務に対して改善施策を投じた際の、ＫＰＩの変化を定量的にシミュレーション可能となる（非特許文献２参照）。従って、ＫＰＩ改善のキーとなる業務の抽出や、適切な改善施策の立案が可能となる。
【０００６】
なお、多量のデータから上述の因果構造モデルを推定する際には、線形重回帰分析が用いられる事が多い。線形重回帰分析では、ＫＰＩに相当するデータＹを目的変数、その他のデータＸ１、Ｘ２・・・Ｘｎを説明変数とすることで、Ｙの回帰式が算出される。因果構造モデルの推定では、更に回帰式に含まれる説明変数を新たな目的変数とし、重回帰分析を逐次的に繰り返すことで、データ全体の因果構造モデルが推定される。
【０００７】
上述の線形重回帰分析は、ＹとＸ１、Ｘ２、・・・Ｘｎとの相関関係を定量的に分析する手法であり、本来、因果関係の自動推定は困難である。なぜなら、線形重回帰分析では、目的変数Ｙの回帰式は説明変数の線形結合で表わされるためである。
【０００８】
例えば、ある業務データＹが、別のデータＸと以下の因果関係を持っていたとする。ここで、ａは定数である。
【０００９】
Ｙ＝ａ・Ｘ
上述の式において、左辺のＸが原因、右辺のＹが結果を示す。ところが、データＸを目的変数とすれば、線形重回帰分析では以下の式が同様に導出される。
【００１０】
Ｘ＝ａ＾−１・Ｙ
従って、重回帰分析では目的変数をどう選択するかによって、因果関係が逆転しうる。目的変数の設定には、作業者の知見が求められる。
【００１１】
このような課題に対し、従来技術においては、生産ラインの工程順序といった時間先行性情報を新たに利用することで、データ間の前後関係を明らかにし、線形重回帰に基づくデータ分析においても、因果関係の自動推定を可能としている（特許文献１参照）。
【００１２】
また、線形重回帰分析によって導出される回帰式の精度向上に関する従来技術も開示されている（特許文献２参照）。線形重回帰分析において、Ｙの回帰式はＸ１、Ｘ２、・・・Ｘｎの線形結合で導出される。従って、各データが時系列情報を持ち、Ｙの真の回帰式がＸ１、Ｘ２、・・・Ｘｎの時間微分を含む場合には、正確な回帰式の導出は困難となる。こうした従来技術では、説明変数の時間微分をデータに基づいて計算し、新たに説明変数として加えることで、線形重回帰に基づくデータ分析においても、時間微分項を含む回帰式の導出を可能としている。
【００１３】
また、データが多重共線性を持つ場合の、線形重回帰に関する従来技術も開示されている（特許文献３参照）。線形重回帰分析では、説明変数が多重共線性を持つ場合、当該説明変数同士を区別できず、正しく回帰式を導出できない。従来技術では、事前に説明変数間で単回帰分析を実施し、相関係数が一定以上の値となるデータ同士をグループ化する。各グループの中からデータを１つだけ選択し説明変数に加えることで、データが多重共線性を持つ場合でも線形重回帰に基づくデータ分析を可能としている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１４】
【特許文献１】特開２００６−６５５９８号公報
【特許文献２】特開２０１６−３１７１４号公報
【特許文献３】特開平５−２３３０１１号公報
【非特許文献】
【００１５】
【非特許文献１】Ｒａｉｌ  Ｓａｆｅｔｙ  ａｎｄ  Ｓｔａｎｄａｒｄｓ  Ｂｏａｒｄ，  ”Ｔｈｅ  Ｒａｉｌｗａｙ  Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｓｔｒａｔｅｇｙ  ２０１２”，  Ｒａｉｌ  Ｓａｆｅｔｙ  ａｎｄ  Ｓｔａｎｄａｒｄｓ  Ｂｏａｒｄ，  Ｔｅｃｈ．  Ｒｅｐ．，  ２０１２．  ［Ｏｎｌｉｎｅ］．  Ａｖａｉｌａｂｌｅ：  ｈｔｔｐ：／／ｆｕｔｕｒｅｒａｉｌｗａｙ．ｏｒｇ／ＲＴＳ／
【非特許文献２】Ｊ．  Ｗ．  Ｆｏｒｒｅｓｔｅｒ，  ”Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ  Ｄｙｎａｍｉｃｓ”，  ＭＩＴ  Ｐｒｅｓｓ，  （１９６１）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
社会インフラの業務データを分析するに際し、当該業務データの間の時間先行性、順序関係が必ずしも明確にされているとは限らない。従って、線形重回帰を用いたデータ分析では、従来技術（例：特許文献１に示す手法）を適用しても、因果関係の自動推定は困難との課題がある。
【００１７】
また、上述の業務データの分析に際し、あるデータＹを目的変数、その他のデータＸ１、Ｘ２、・・・Ｘｎを説明変数としたとき、Ｙの回帰式が説明変数に対し多様な非線形性を示す事が多い。非線形性の例としては、説明変数の時間微分に加えて、時間積分がある。また、説明変数の２乗、説明変数同士の積が代表的である。一方、説明変数の平方根に関しては、経験的にほとんど見られない。このような場合、線形重回帰を用いたデータ分析では、従来技術（例：特許文献２に示す手法）を適用しても、正確な回帰式の推定は困難と考えられる。
【００１８】
また、互いに多重共線性を示すデータ群の中から、分析に使用すべきデータを自動的に選択する事は困難である。どの変数を選択すべきかは、一般的に、作業者の知見や判断を必要とする。従って、従来技術（例：特許文献３に示す手法）を適用した場合でも、正確な因果構造モデルを自動推定することは困難との課題がある。
【００１９】
そこで本発明の目的は、所定データ間の因果関係に関し、当該データ間の非線形性を考慮して高精度且つ容易に推定可能とする技術を提供する事にある。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
上記課題を解決する本発明の業務改善支援装置は、所定の業務データに基づいて当該業務データの間の因果構造モデルを推定する装置であって、前記業務データに関して非線形値を計算し、当該非線形値を前記業務データに追加する非線形項追加部と、前記業務データそれぞれに関する回帰式を線形重回帰により算出する重回帰分析部と、前記算出した回帰式において線形項の有無を判定し、当該線形項を構成する所定データと回帰式の目的変数とを同一のグループに設定するデータグループ設定部と、前記所定データを除く業務データを、線形重回帰分析の説明変数候補として選別する説明変数候補選別部と、を備えるものであることを特徴とする。
【００２１】
また、本発明の業務改善支援方法は、所定の業務データに基づいて当該業務データの間の因果構造モデルを推定する業務改善支援装置が、前記業務データに関して非線形値を計算し、当該非線形値を前記業務データに追加する処理と、  前記業務データそれぞれに関する回帰式を線形重回帰により算出する処理と、前記算出した回帰式において線形項の有無を判定し、当該線形項を構成する所定データと回帰式の目的変数とを同一のグループに設定する処理と、前記所定データを除く業務データを、線形重回帰分析の説明変数候補として選別する処理と、を実行することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、所定データ間の因果関係に関し、当該データ間の非線形性を考慮して高精度且つ容易に推定可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１Ａ】第１実施例における業務改善支援装置の構成を示す図である。
【図１Ｂ】第１実施例における業務データ群の構成例を示す図である。
【図１Ｃ】第１実施例における機能部の構成例を示す図である。
【図２】第１実施例における業務改善支援方法のフロー例１を示す図である。
【図３】多重共線性を備えたデータをグループ化し、説明変数候補を自動選択する方法を示す説明図である。
【図４】第１実施例における業務改善支援方法のフロー例２を示す図である。
【図５】第１実施例における因果構造モデルの表示画面例１を示す図である。
【図６】第１実施例における因果構造モデルの表示画面例２を示す図である。
【図７】第１実施例における因果構造モデルの表示画面例３を示す図である。
【図８】第１実施例における因果構造モデルでのユーザ操作例１を示す図である。
【図９】第１実施例における因果構造モデルでのユーザ操作例２を示す図である。
【図１０】第１実施例における因果構造モデルでのユーザ操作例３を示す図である。
【図１１Ａ】第１実施例における因果構造モデルの表示形態例１を示す図である。
【図１１Ｂ】第１実施例における因果構造モデルの表示形態例２を示す図である。
【図１１Ｃ】第１実施例における因果構造モデルの表示形態例３を示す図である。
【図１２】第２実施例におけるデータ距離の定義方法を示す説明図である。
【図１３】第３実施例における類似語表登録画面の表示例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
−−−第１実施例−−−
以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１Ａは、本実施形態の業務改善支援装置１００を含むネットワーク構成図である。図１に示す業務改善支援装置１００は、所定データ間の因果関係に関し、当該データ間の非線形性を考慮して高精度
且つ容易に推定可能とするコンピュータ装置である。
【００２５】
図１Ａに例示する業務改善支援装置１００は、所定のネットワーク１を介して、業務データ５を蓄積したデータベース（以下、業務管理システム）２０と通信可能に接続されている。この業務管理システム２０は、複数のサブシステム３０を備えた社会インフラシステムにおける業務データ４を収集し、業務データ群５として管理するものである。第１実施例における業務データ群５とこれを構成する業務データ４の例を図１Ｂに示す。図示するように、業務データ群５は、各サブシステム３０から得た複数種類の業務データ４の集合体となっている。
【００２６】
当該業務管理システム２０は、各サブシステム３０と接続して、各サブシステム３０にて保持されている業務データ４を収集、記録することとなる。なお、業務改善支援装置１００が、上述の業務管理システム２０の構成、機能も含むとしてもよい。
【００２７】
なお、業務改善支援装置１００は、ＳＳＤやハードディスクドライブや或いはメモリなどで構成される記憶デバイス１０１、この記憶デバイス１０１からプログラム１０２を読み出して実行するＣＰＵ等のプロセッサ１０３、プロセッサ１０３での処理結果を表示するディスプレイ等の表示装置１０４、ユーザからの指示を受け付けるキーボードやマウス等の入力インターフェイス１０５、および、上述のネットワーク１にアクセスして通信処理を実行する通信装置１０６、を含むハードウェア構成となっている。なお、これらはバス等の内部配線によって相互に接続されているものとする。
【００２８】
また、上述の業務改善支援装置１００は、そのプログラム１０２をプロセッサ１０３において実行することで、図１Ｃに示す各機能部を実装することとなる。業務改善支援装置１００が実装する機能部のうち、情報取得部１１０は、入力インターフェイス１０５で受けた操作者からの指示に応じて、業務データ群５を業務管理システム２０から取得し、全ての業務データ４の一覧情報を表示装置１０４で表示させると共に、当該一覧情報に示された各業務データ４の中から、ＫＰＩデータたる１つの業務データ４に関する操作者の選択を受けて、当該ＫＰＩデータと関連性のある業務データを、所定のアルゴリズムで自動抽出し、記憶デバイス１０１に保存するものである。
【００２９】
また、非線形項追加部１１１は、業務管理システム２０から得た業務データ群５における各業務データに関して、その非線形値を計算し、当該非線形値を、上述の業務データ群５に追加するものである。ここで言う業務データ群５は、各サブシステム３０から得られる各種の業務データ４の集合体である。
【００３０】
また、重回帰分析部１１２は、業務データ群５が含む業務データ４それぞれに関する回帰式を線形重回帰により算出するものである。この算出の具体的内容については後述する。
【００３１】
また、データグループ設定部１１３は、上述の重回帰分析部１１２が算出した回帰式において線形項の有無を判定し、当該線形項を構成する所定データと回帰式の目的変数とを同一のグループに設定するものである。
【００３２】
また、説明変数候補選別部１１４は、データグループ設定部１１３で取り扱った上述の所定データを除く業務データ４を、線形重回帰分析の説明変数候補として選別するものである。
【００３３】
また、相関係数計算部１１５は、上述の業務データ４の１つ以上の組合せに関して相関係数を計算するものである。この場合、データグループ設定部１１３は、相関係数計算部
１１５にて計算した相関係数が予め設定した閾値を超える業務データ同士を同の一グループに設定することとなる。また、説明変数候補選別部１１４は、線形重回帰分析の説明変数候補として、上述の相関係数が予め設定した閾値を超える業務データ同士を含むグループそれぞれから任意の業務データ４を１つずつ選別することとなる。
【００３４】
また、データ距離設定部１１６は、業務データ４の各間について、当該業務データ間の距離を設定するものである。この場合、説明変数候補選別部１１４は、目的変数よりも長い距離を備える業務データ４を、線形重回帰分析の説明変数候補として選別することとなる。なお、データ距離設定部１１６は、業務データ４の各間の距離を、各種の業務データ４それぞれのＥＲ図などデータテーブルの構造に基づいて決定するとしてよい。
【００３５】
また、データ距離設定部１１６は、互いに類似または同一のグループと判断されるキーワード群を当該グループ毎に記述した類似語表１１６１を備えるとしてもよい。この場合のデータ距離設定部１１６は、業務データ４の名称に類似語表１１６１に記載のキーワードが含まれるか判定するキーワード判定部１１６２と、この判定により業務データ４に含まれることが判明したキーワードの所属テーブル毎に当該業務データ４を分類するデータ分類部１１６３とを備えて、当該分類の結果に基づいて業務データ４の各間の距離を決定することとなる。
【００３６】
また、グループ情報表示部１１７は、推定した因果構造モデルを表示装置１０４にて表示するユーザインターフェイスにおいて、業務データ４それぞれに対し、上述のデータグループ設定部１１３により設定された同一のグループに属する業務データ４の情報を表示するものである。
【００３７】
なお、上述のグループ情報表示部１１７は、業務データ４それぞれに対し、上述の同一のグループに属する業務データ４の情報を表示し、選別した１つの業務データ４に代えて、当該グループに属する他の業務データ４を、選別対象とするユーザ指示を受け付けるものとすれば好適である。
【００３８】
また、上述のグループ情報表示部１１７は、業務データ４それぞれに対し、上述の同一のグループに属する業務データ４の情報を表示するに際し、因果構造モデルにおける、選別した１つの業務データ４に対応したノードと、当該グループに属する他の業務データ４に対応したノードとを、合わせて表示するとしても好適である。
【００３９】
また、上述のグループ情報表示部１１７は、業務データ４それぞれに対し、上述の同一のグループに属する業務データ４の情報を表示するに際し、表示装置１０４で出力したユーザインターフェイスにおける所定の指示手段（例：カーソル等）が、上述の選別した１つの業務データ４に対応したノードと所定距離範囲に接近した場合に、当該グループに属する他の業務データ４に対応したノードを表示するとしても好適である。
【００４０】
また、上述のグループ情報表示部１１７は、業務データ４それぞれに対し、上述の同一のグループに属する業務データ４の情報を表示するに際し、因果構造モデルにおける、上述の選別した１つの業務データ４に対応したノードと、当該グループに属する他の業務データ４に対応したノードとを、合わせて表示し、上述の他の業務データ４に対応したノードを、上述の選別した１つの業務データ４に対応したノードの表示位置に移動させるユーザ指示を受け、上述の１つの業務データ４に対応したノードを上述の他の業務データ４に対応したノードから離間させるユーザ指示を受け付けた場合、上述の選別した１つの業務データに代えて上述の他の業務データ４を選別対象とするとしても好適である。
【００４１】
また、上述のグループ情報表示部１１７は、ユーザ指示を受けた所定の業務データ４に
関して、因果構造モデルにおいてエッジで直接結ばれた他の業務データ４に対応したノードを所定形態で表示するとしても好適である。
【００４２】
また、上述のグループ情報表示部１１７は、推定された因果構造モデルを表示するに際し、当該因果構造モデルにおける各業務データ４に対応したノードの間に、対応する業務データ４の間に関する回帰式の情報を示すノードを更に配置するとしても好適である。
【００４３】
以下、第１実施例における業務改善支援方法の実際手順について図に基づき説明する。以下で説明する業務改善支援方法に対応する各種動作は、上述の業務改善支援装置１００が実行するプログラム１０２によって実現される。そして、このプログラム１０２は、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。
【００４４】
図２は、本実施形態における業務改善支援方法のフロー例１を示す図である。ここでは、因果構造モデルの自動推定に関する一連のフローについて示し、本発明の第１実施例における業務改善支援装置１００の処理を説明するものとする。
【００４５】
この場合、業務改善支援装置１００の操作者は、業務改善支援装置１００における所定プログラムを起動し、業務データ群５における各業務データ４の間の因果関係を分析し、所定ＫＰＩの改善に資するキー業務の抽出と、適切な業務改善施策の立案を図ろうとしている。この時、業務改善支援装置１００の情報取得部１１０は、所定画面を表示装置１０４に表示させているものとする。
【００４６】
一方、当該操作者は、上述の画面を表示装置１０４で閲覧し、入力インターフェイス１０５を操作して当該画面上の所定ボタンを押下し、全ての業務データ４の一覧を表示させたとする。業務改善支援装置１００の情報取得部１１０は、上述の押下に応じて、業務データ群５を業務管理システム２０から取得し、全ての業務データ４の一覧情報を表示装置１０４で表示させる（ステップ２０１）。
【００４７】
上述の操作者は、表示装置１０４にて業務データ４の一覧情報を閲覧し、入力インターフェイス１０５を操作して、当該一覧情報に示された各業務データ４の中から、ＫＰＩ（鉄道保守を例にすれば、保守費など）となるもの（以下、ＫＰＩデータ）を１つ選択する。
【００４８】
この時、業務改善支援装置１００の情報取得部１１０は、上述の操作者によるＫＰＩデータの選択内容を受け付ける（ステップ２０２）。
【００４９】
上述のように、操作者によるＫＰＩデータの選択を受け付けた業務改善支援装置１００の情報取得部１１０は、ステップ２０１で得ている全ての業務データ４から、ＫＰＩデータと関連性のある業務データ（以下、関連データ）を、所定のアルゴリズムで自動抽出し、記憶デバイス１０１に保存する（ステップ２０３）。なお、情報取得部１１０は、上述で自動抽出した関連データを、後述の分析に適したデータ形式に修正、加工するとしてもよい。
【００５０】
ここで、関連性のある業務データすなわち関連データとは、例えば、同一のテーブル（例：保線費用の業務データを格納したテーブル）に記録された業務データ４を想定できる。また、異なるテーブル（例：保線費用の業務データを格納したテーブルと、作業員数の業務データを格納したテーブル）であっても、共通キー（例えば、データ取得日時など）を含むテーブルに記録された業務データ４も想定できる。また、複数のサブシステム３０を備えた社会インフラシステムにおいては、同一のサブシステム３０で得られた業務データ４も想定できる。
【００５１】
この第１実施例では、ｎ個の関連データ（Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、・・・Ｘｎ）が業務管理システム２０から抽出されたと仮定する。こうした関連データが記憶デバイス１０１に保存されると、業務改善支援装置１００の非線形項追加部１１１は、当該関連データに関して非線形値Ｘ’を計算する（ステップ２０４）。ここでは、非線形値の一例として以下に示すデータの二乗を考える。
2018156346.tif 000003
−−−−−（式１）
【００５２】
非線形項追加部１１１は、計算した非線形値Ｘ’を、新たな関連データ（Ｘｎ＋１、・・・Ｘｍ）として記憶デバイス１０１に保存する。第１実施例において、ｎ＋１≦ｉ≦ｍのとき、関連データＸｉは、業務管理システム２０から抽出されたオリジナルデータの非線形値を示す。
【００５３】
なお、第１実施例では、上述の非線形値としてデータの二乗（式１）を例に上げたが、着目する社会インフラに応じて任意の非線形値を計算し、関連データに追加するとしてよい。例えば、非線形値の他例として、以下に示す２つのデータの積が考えられる。
2018156346.tif 000004
−−−−−（式２）
【００５４】
また、データが時刻ｔ１から時刻ｔ２までの時系列情報を持っている場合には、
2018156346.tif 000005
−−−−−（式３）
といったデータの時間積分が考えられる。
【００５５】
その後、上述の操作者が入力インターフェイス１０５を用いて、表示装置１０４の画面上に表示された所定ボタン（例：因果構造モデル推定の開始ボタン）を押下したとする。これに応じ、業務改善支援装置１００は、上述のＫＰＩデータに関する因果構造モデルの推定を開始する。
【００５６】
そこで業務改善支援装置１００は、上述のＫＰＩデータを目的変数Ｙ、関連データ（Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、・・・Ｘｎ、・・・Ｘｍ）の所定数を説明変数候補として、例えば記憶デバイス１０１に設定する。（ステップ２０５）
図３には、上述のステップ２０５における説明変数候補の詳細な選択方法を示している。この場合の業務改善支援装置１００相関係数計算部１１５は、関連データ（Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、・・・Ｘｍ）の間の単回帰分析を、全ての関連データの組合せで実施する（ステップ３０１）。
【００５７】
また、データグループ設定部１１３は、上述の単回帰分析で得た相関係数が一定以上となる関連データ群を、同一の共線性グループとしてグループ化する（ステップ３０２）。
さらに、説明変数候補選別部１１４は、上述のステップ３０２で得たグループ毎に１つの関連データを任意に選択し、説明変数候補として記憶デバイス１０１に情報を格納する。また、説明変数候補選別部１１４は、ここで選択されなかった関連データの情報を、各説明変数候補に紐づいた共線性グループとして記憶デバイス１０１に記録する（ステップ３）。図３を例にすれば、「Ｘ１」の共線性グループには「Ｘｍ」と「Ｘｉ＋１」が含ま
れる、との情報が記憶デバイス１０１に記録されることとなる。
【００５８】
次に、業務改善支援装置１００の重回帰分析部１１２は、上述の関連データそれぞれに関する重回帰分析を実行し（ステップ２０６）、目的変数Ｙの回帰式を算出する（ステップ２０７）。この線形重回帰分析の結果、説明変数として「ＸＡ」、「ＸＢ」、「ＸＣ」が抽出されたと仮定すると、目的変数Ｙの回帰式は以下の式４で示される。ここで、ａＡ、ａＢ、ａＣは、各説明変数の係数、Ｃは定数を示す。なお、第１実施例の表記では、右辺を原因、左辺を結果と定義する。
2018156346.tif 000006
−−−−−（式４）
【００５９】
次に、業務改善支援装置１００は、上述のステップ２０７で算出した回帰式が予め設定した完了条件を満たしているかを判定する（ステップ２０８）。
【００６０】
この判定の結果、該当回帰式が完了条件（例：操作者が予め設定した関連データが説明変数として抽出される、等）を満たしていない場合（ステップ２０８：Ｎｏ）、業務改善支援装置１００は、説明変数ＸＡ、ＸＢ、ＸＣを新たな目的変数Ｙとし、関連データ（Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、・・・Ｘｎ、・・・Ｘｍ、ただし、目的変数自身を除く）を、説明変数候補として、線形重回帰分析により各々の回帰式を推定する（ステップ２０５）。このように重回帰分析を逐次的に繰り返すことで、ＫＰＩデータに関する因果構造モデルの全体が自動推定される。
【００６１】
他方、上述の判定の結果、技術回帰式が完了条件を満たしている場合（ステップ２０８：Ｙｅｓ）、業務改善支援装置１００は、業務データの重回帰分析を終了し、推定した因果構造モデル（つまり、各データの回帰式）を記憶デバイス１０１に保存し（ステップ２０９）、処理を終了する。
【００６２】
上述のように、従来の線形重回帰分析では、目的変数Ｙの回帰式は説明変数の線形結合で表わされる。従って、仮に真の因果関係が以下の式５で示される（即ち、右辺のＹが原因で、左辺のＸＡが結果である）としても、データＹを目的変数として計算すれば、式４が導出される。言い換えると、相関関係の評価は可能だが、因果関係の自動推定は困難である。
2018156346.tif 000007
−−−−−（式５）
【００６３】
一方、第１実施例では、ＸＡ、ＸＢ、ＸＣが、業務管理システム２０から抽出したオリジナルデータＸａ、Ｘｂ、ＸＣ（Ｘ１、・・・Ｘａ、・・・Ｘｂ、・・・Ｘｃ、・・・Ｘｎ）の非線形値である場合、式４は以下の式６で示される。
2018156346.tif 000008
−−−−−（式６）
【００６４】
ここで、式６をＸａについて解くと、以下に示す式７が得られる。
2018156346.tif 000009
−−−−−（式７）
【００６５】
式７の右辺は平方根を含み、社会インフラの業務管理において経験的に見られない形をとる。また、業務改善支援装置１００を用いたとしても、線形重回帰分析によって式７を導く事はできない（業務改善支援装置１００では式６のみを線形重回帰分析で導出可能である）。つまり、業務改善支援装置１００は、目的変数Ｙと説明変数Ｘａ、Ｘｂ、Ｘｃとの因果関係を一意に特定可能である。従って、第１実施例においては、データ間の因果関係を正確に自動推定することができる。また、第１実施例においては、このように非線形の回帰式を線形重回帰分析に基づいて計算できるため、業務データ間の因果構造モデルを高精度且つ容易に推定可能となる。
【００６６】
また、第１実施例においても、回帰式に線形項が含まれる場合には、因果関係の自動推定は困難となる。例えば、式８と式９に関して、どちらの因果関係が正しいか（即ち、ＹとＸａのどちらが原因、結果であるか）を自動推定することは困難であり、操作者の業務知識に基づいた判断が必須となる。
2018156346.tif 000010
−−−−−（式８）
2018156346.tif 000011
−−−−−（式９）
【００６７】
そこで第１実施例では、このようなケースに対し、業務改善支援装置１００が自動推定した因果構造グラフを、操作者の業務知識に基づき容易に修正、更新可能な機能を提供する。図２のフローにおけるステップ２０６の詳細について、図４のフローを用いて以下に説明する。
【００６８】
この場合、業務改善支援装置１００の重回帰分析部１１２は、ステップ２０５で設定された説明変数候補を用いて、重回帰分析を実施し（ステップ４０１）、目的変数Ｙの仮の回帰式を算出する（ステップ４０２）。第１実施例では、重回帰分析のアルゴリズムとして変数増減法を採用するが、同アルゴリズムだけに依るものではない。
【００６９】
次に、業務改善支援装置１００のデータグループ設定部１１３は、仮の回帰式に線形項が含まれるか否かを判定する（ステップ４０３）。
【００７０】
この判定の結果、仮の回帰式に線形項が含まれることが判明した場合（ステップ４０３：Ｙｅｓ）、データグループ設定部１１３は、目的変数Ｙと当該線形項を構成する説明変数（式８を例に挙げれば、Ｘａ）とを同一の因果グループと定義し、説明変数候補からＸｉを取り除き（ステップ４０４）、処理をステップ４０１に遷移させる。
【００７１】
また、データグループ設定部１１３は、ステップ４０４で取り除かれたデータの履歴を、目的変数Ｙの因果グループとして記憶デバイス１０１に保存する（ステップ４０５）。式８を例にすれば、Ｙの因果グループにはＸａが含まれる、との情報が記憶デバイス１０１に記録される。
【００７２】
式８を例に挙げれば、線形重回帰によって目的変数Ｙの回帰式として式１０が最終的に導出される。
2018156346.tif 000012
−−−−−（式１０）
【００７３】
ここで、Ｘａの真の回帰式を以下に示す式１１で仮定している。
2018156346.tif 000013
−−−−−（式１１）
【００７４】
Ｘｄ、Ｘｅは、業務管理システム２０から抽出したオリジナルデータ（Ｘ１、・・・Ｘｄ、・・・Ｘｅ、・・・Ｘｎ）である。式６と同様に、式１０の逆関数は、いずれの説明変数に関しても右辺（原因）に平方根を含み、社会インフラの業務管理において経験的に見られない形をとる。また、業務改善支援装置１００を用いたとしても、線形重回帰分析によって式１０の逆関数を導く事はできない。業務改善支援装置１００では、式１０のみを線形重回帰分析で導出可能である。従って、導出した回帰式（式１０）にはデータＸｉの情報が含まれないものの、業務改善支援装置１００においては、データ間の因果関係を正しく自動推定することができる。
【００７５】
このように業務改善支援装置１００は、線形重回帰分析で得た回帰式について線形項の有無を判定する。線形項が含まれる場合は、目的変数Ｙと、線形項を構成する説明変数（式８を例に挙げれば、Ｘａ）とを同一の因果グループと定義し、説明変数候補から同説明変数を取り除く。説明変数候補の再選択と重回帰分析を逐次的に繰り返すことで、線形項を含まない目的変数Ｙの回帰式を導出する。目的変数Ｙと同一の因果グループに属するデータ（式８を例に挙げれば、Ｘａ）の情報は回帰式には含まれないものの、業務改善支援装置１００においては、データ間の因果関係を正しく自動推定することができる。
【００７６】
上述の各手順に基づいて因果構造モデルの自動推定が完了すると、業務改善支援装置１００は、記憶デバイス１０１に保存された情報に基づいて、推定した因果構造モデルを表示装置１０４に表示することとなる。
【００７７】
業務改善支援装置１００の記憶デバイス１０１においては、各業務データ４に紐づいて因果式と説明変数が記録されている。そこで業務改善支援装置１００は、ＫＰＩデータを開始地点として因果関係を逆にたどることで、当該因果構造モデル全体を、表示装置１０４で表示する。
【００７８】
図５に、因果構造モデル６０１の表示例を示す。因果構造モデル６０１において、各頂点６０２（ノード）は、上述の重回帰分析に用いた業務データ４を表わしている。また、各業務データ４と因果関係にあるデータ（つまり、目的変数と説明変数の関係）が矢印等の記号６０３（エッジ）によって接続されている。この矢印６０３の向きは、説明変数（原因）から目的変数（結果）の方向を示す。
【００７９】
業務改善支援装置１００は、こうした因果構造モデル６０１に対する操作者の理解を助けるため、各業務データ４に紐づいて記憶デバイス１０１に保存された情報に基づき、各頂点６０２には該当する業務データ４の名称を表示可能である。また、業務改善支援装置１００は、各矢印６０３の近傍に、該当する回帰式の係数６０４を表示することができる。
【００８０】
因果構造モデル６０１を閲覧している操作者が、入力インターフェイス１０５を用いて任意の頂点６０２、即ち業務データ４を選択したとする。すると、業務改善支援装置１００のグループ情報表示部１１７は、操作者に選択された業務データ４に紐づいて記憶デバイス１０１に保存された情報に基づき、当該業務データ４の詳細６０５を、因果構造モデル６０１の表示欄と合わせて表示する。
【００８１】
このデータの詳細６０５には、操作者に選択された業務データ４を示す業務データ名称
６０６と、その回帰式の表示６０７が含まれる。さらに、回帰式の表示６０７には、係数の表示６０８と、説明変数の表示６０９とが含まれる。
【００８２】
上述の操作者は、表示された因果構造モデル６０１と業務データ毎の回帰式６０７を確認することで、ＫＰＩの決定に最も支配的なキー業務を抽出することができる（例えば、係数６０４の値が大きな説明変数は、ＫＰＩに大きな影響を与えるものと判断出来るため、その説明変数すなわち業務データに対応した業務をキー業務と判断可能）。
【００８３】
なお、業務改善支援装置１００は、上述のデータの詳細６０５において、操作者に選択された業務データ４に紐づいて記憶デバイス１０１に保存された情報に基づき、同一の因果グループに属する業務データの一覧６１０を表示する。また、業務改善支援装置１００は、データの詳細６０５において、同一の共線性グループに属する業務データの一覧６１１を表示する。
【００８４】
なお、データの詳細６０５の表示形態については、図５に示した例に限定せず、各頂点６０２の近傍に併記する形態や、タブ等を用いて別画面に一覧表示する形態を採用しても良い。以下、こうした別の表示形態の例について図面を用いて示す。
【００８５】
図６の因果構造モデル６０１においては、操作者が入力インターフェイス１０５を用いて因果構造モデル６０１中の任意の頂点６０２を選択した際に、因果グループ表示６１０及び共線性グループ表示６１１がポップアップ６１２で明示される表示形態となっている。
【００８６】
この場合、操作者が各グループ表示６１０、６１１内に記載されたデータ名称６１３をさらに選択することで、この選択操作を受けた業務改善支援装置１００は、頂点６０２とのデータの入れ替えや因果構造モデル６０１へのデータの追加を実行する。
【００８７】
なお、図６の因果構造モデル６０１では、因果グループ表示６１０と共線性グループ表示６１１のみがポップアップ６１２中に表示されているが、選択された業務データ４に紐づいて記憶デバイス１０１に保存された情報に基づき、図５で示したデータの詳細表示６０５を全てポップアップ６１３上に表示させるとしてもよい。これにより、操作者が頂点６０２を選択していないときは詳細な情報が表示されないため、因果構造モデル６０１を同一の画面上に大きく表示することができ、因果構造モデル６０１を容易に理解することができる。
【００８８】
また、図７の因果構造モデル６０１では、各頂点６０２の周辺に同一の因果グループ及び共線性グループに属する業務データ（以下、グループデータ）７０１を併記した表示形態となっている。
【００８９】
図７の因果構造モデル６０１においては、グループデータ７０１と各頂点６０２とを色と大きさで区別しているが、必ずしもこれに限定されるものではない。ある頂点６０２が多くのグループデータ７０１を内包する場合、その頂点６０２周辺の因果構造は手作業での修正を必要とする可能性が高い。従って、図７で示す表示形態においては、業務改善支援装置１００が頂点６０２の周辺に全て、又は一部のグループデータ７０１を併記することで、これを閲覧する操作者は、修正が必要と推測される箇所を一目で確認する事ができる。操作者が入力インターフェイス１０５を用いて各グループデータ７０１を選択した場合、業務改善支援装置１００は、データの名称等の詳細情報をポップアップ７０２で表示させる。また、当該操作者は、頂点６０２とのデータの入れ替えや、因果構造モデル６０１へのデータの追加を、当該ポップアップ７０２にて選択することができる。
【００９０】
また、図８は、図７で示した表示形態の類似例に関する動作例を示すものである。この場合、図７の場合と同様に、業務改善支援装置１００が、各頂点６０２の周辺にグループデータ７０１を併記する処理を示す。
【００９１】
この場合、業務改善支援装置１００のグループ情報表示部１１７は、各頂点６０２のいずれかの周辺に、操作者が入力インターフェイス１０５を介して操作するカーソル８０４が、予め設定された所定距離の範囲８０５にあるか所定時間毎に判定する。通常時、すなわち、操作者が入力インターフェイス１０５を介して操作するカーソル８０４が、ある頂点６０２から離れている状態である場合（ステップ８０１）、業務改善支援装置１００のグループ情報表示部１１７は、表示形態を変更せず、各頂点６０２を通常通り表示し、各頂点６０２の周辺には何も併記しない。
【００９２】
一方、カーソル８０４が或る頂点６０２に近づき、予め設定された所定距離の範囲８０５に侵入した場合、業務改善支援装置１００のグループ情報表示部１１７は、該当頂点６０２の周辺に、グループデータ７０１を表示させる（ステップ８０２）。
【００９３】
さらに、操作者がカーソル８０４を用いてグループデータ７０１を選択した場合、業務改善支援装置１００のグループ情報表示部１１７は、図７と同様に、データの名称等の詳細情報をポップアップ７０２で表示させる。
【００９４】
業務改善支援装置１００がこうした表示形態と表示制御を行う場合、操作者は、頂点６０２と該当グループの他の業務データの頂点との入れ替えや、因果構造モデル６０１へのデータの追加を選択することができる。業務データ４が多量であり、業務改善支援装置１００が複雑な因果構造モデル６０１を生成する場合、図７に示すように各頂点６０２の周辺に常にグループデータ７０１を表示すると、表示が煩雑となる。この場合、操作者による因果構造モデル６０１の理解を妨げる可能性がある。
【００９５】
図８の例では、通常時はグループデータ７０１を画面上に表示しない事で、複雑な因果構造モデル６０１に関しても操作者の理解を容易なものとする。且つ、修正が必要と考えられる箇所を操作者が容易に確認することができる。なお、図８に示す例では、因果グループと共線性グループの何れのグループに属するかに基づいてグループデータ７０１の色を変更し、操作者の理解をサポートしているが、必ずしもこれに限定するものではない。
【００９６】
図９は、図７及び図８に示すグループデータ７０１の表示例において、頂点６０２とグループデータ７０１とのデータの入れ替え、及び因果構造モデル６０１へのグループデータ７０１の追加に関して、直感的な操作を可能とするステップの一例を示す。
【００９７】
ここでまず、頂点６０２とグループデータ７０１とのデータの入れ替えのステップを説明する。操作者が入力インターフェイス１０５介してカーソル８０４を操作し、頂点６０２の近傍に併記されたグループデータ７０１を選択、ドラッグし、頂点６０２上にドロップしたとする。
【００９８】
業務改善支援装置１００のグループ情報表示部１１７は、この操作事象を検知し（ステップ９０１）、操作者が選択したグループデータ７０１と頂点６０２とを交換する（ステップ９０２）。データを交換すると、因果構造モデル６０１には、交換した頂点６０２の周辺の因果構造の調整が必要となる。つまり操作者は、交換した頂点６０２を目的変数とする回帰式と、頂点６０２を説明変数とする回帰式の係数と、を調整する必要がある。この調整の方法としては、操作者が係数を決定し、入力インターフェイス１０５を介して入力する方法や、業務改善支援装置１００の重回帰分析機能（ステップ４０１）を用いて係数を更新する方法がある。
【００９９】
さらに、因果構造モデル６０１へのグループデータ７０１の追加のステップを説明する。操作者が入力インターフェイス１０５介してカーソル８０４を操作し、頂点６０２の近傍に併記されたグループデータ７０１を選択、ドラッグし、頂点６０２から引き離すように移動させたとする。業務改善支援装置１００は、これを感知し（ステップ９０３）、操作者が選択したグループデータ７０１と頂点６０２との距離が予め設定した値に達したか判定し、当該距離が予め設定した値に達すると、頂点６０２とグループデータ７０１とを視覚的に接続している線９０５を切断し、選択したグループデータ７０１を因果構造モデル６０１に追加する。
【０１００】
上述のように、グループデータ７０１を新たに因果構造モデル６０１に追加すると、因果構造モデル６０１には、追加した頂点６０２の周辺の因果構造の調整が必要となる。つまり、操作者は、追加した頂点６０２の説明変数と、頂点６０２を説明変数とする目的変数と、を設定する。さらに操作者は、追加した頂点６０２を目的変数とする回帰式と、頂点６０２を説明変数とする回帰式の係数とを調整する。この調整の方法としては、操作者が係数を決定し、入力インターフェイス１０５を介して入力する方法や、業務改善支援装置１００の重回帰分析機能（ステップ４０１）を用いて係数を更新する方法がある。
【０１０１】
このように、図９によれば、より直感的な操作により、因果構造モデル６０１の容易な修正が可能となる。
【０１０２】
また、図１０に示す因果構造モデル６０１のごとく、操作者の操作によるカーソル１００４の接近対象となった頂点６０２に関して、業務改善支援装置１００のグループ情報表示部１１７が、当該頂点６０２とエッジ６０４で直接結ばれた他の頂点６０２、すなわち目的変数および説明変数の少なくともいずれかに関してのみ情報を明示する表示制御を行うとしてもよい。図１０の例では、頂点６０２およびエッジ６０４のうち、明示するもののみ実線表示とし、他のものについては破線での表示としている。
【０１０３】
こうした表示制御を行うことで、操作者が選択した頂点６０２（ノード）における前後関係、すなわち当該頂点６０２に対する説明変数や目的変数のみを因果構造モデル６０１にて強調する効果を奏することとなり、操作者においては、複雑な因果構造モデル６０１の視認性が向上することになる。
【０１０４】
また、グループ情報表示部１１７は、図１１Ａ〜図１１Ｃに示すごとく、各頂点６０２の間の関係性、すなわち該当データの間を規定する回帰式の情報を、新たな頂点６５０として該当頂点６０２の間に配置する表示制御を行うとしてもよい。
【０１０５】
グループ情報表示部１１７がこうした表示制御を行うことで、操作者においては、因果構造モデル６０１における非線形の構成について容易に理解可能となる。もし、こうした頂点６５０を表示する形態としない場合、操作者は、例えば、頂点６０２に対応した業務データ「Ｘ１」が、エッジ６０４で結ばれた業務データの「Ｘ２」、「Ｘ３」とどのような関にあるか視覚的に理解することは出来ない。例えば、「Ｘ１＝ｄＸ２／ｄｔ＋ｄＸ３／ｄｔ」の関係にあるのか、または、「Ｘ１＝Ｘ２×Ｘ３」の関係にあるのか、或いは、「Ｘ１＝Ｘ２２＋Ｘ３２、・・・」の関係にあるのか、区別できない。
【０１０６】
以上示した第１実施例によれば、業務データ間の非線形な関係を利用することで、業務データ間の時間先行性情報が明確ではない場合においても、線形重回帰分析により因果構造モデルを自動推定可能となる。
【０１０７】
また、回帰式に線形項を含むために線形重回帰分析による因果関係の推定が困難な業務
データに対しても、当該業務データと、線形項を構成する他業務データ（説明変数）とを同一の因果グループと定義し、当該説明変数を説明変数候補から取り除くことで、線形重回帰分析による正確な因果構造モデルの自動推定が可能となる。また、当該業務データと同一の因果グループに属する他業務データを操作者に明示することで、一部の限定されたデータにのみ注目し、自動推定された因果構造モデルを容易且つより正確に修正、更新することができる。
【０１０８】
また、業務データ間に多重共線性があるために、線形重回帰分析による因果構造モデルの推定が困難なケースに対しても、業務データ間の単回帰分析を全ての組合せで実施し、相関係数が一定以上となるデータ群を同一の共線性グループと定義し、グループ毎に１つのデータを任意に選択して説明変数候補に加えることで、線形重回帰分析による因果構造モデルの自動推定が可能となる。
【０１０９】
また、選択された各データと同一の共線性グループに属する他業務データを操作者に明示することで、真に選択すべきデータが別に存在していた場合に容易に気づく事ができ、自動推定された因果構造モデルをより正確に修正・更新することができる。
【０１１０】
上述した各効果により、社会インフラにおいて、業務データ間の因果構造モデルを高精度且つ容易に推定することが可能となり、的確かつ容易な業務の改善施策立案が可能となる。
【０１１１】
−−−第２実施例−−−
以下に示す第２実施例は、業務管理システム２０が蓄積した業務データ４の各間の因果関係を、当該業務データ４を格納している各データテーブルの構造に基づき、高精度且つ容易に推定可能とするものである。ただし、業務改善支援装置１００の装置構成は、第１実施例と同様であり、その説明は省略する。
【０１１２】
以下、第１実施例と同様に、業務改善支援装置１００における因果構造モデルの自動推定フロー（図２）を用いて、第２実施例について説明する。
【０１１３】
この場合の操作者は、業務管理システム２０が蓄積した各業務データ４の間の因果関係を分析し、ＫＰＩ改善に資するキー業務の抽出と、適切な業務の改善施策立案を図ろうとしている。
【０１１４】
こうした操作者が、表示装置１０４の画面上の所定ボタン（例：業務データの一覧表示用のボタン）を、入力インターフェイス１０５を操作して押下したとする。この場合、業務改善支援装置１００の情報取得部１１０は、業務管理システム２０に保存された全ての業務データ４を取得し、その一覧情報を表示装置１０４で表示させる（ステップ２０１）。  一方、上述の操作者は、表示された業務データ４の一覧から、ＫＰＩ（鉄道保守を例にすれば、保守費など）となるデータ（以下、ＫＰＩデータ）を１つ選択する。この時、業務改善支援装置１００の情報取得部１１０は、ＫＰＩデータの選択を受け付ける（ステップ２０２）。
【０１１５】
上述のようにＫＰＩデータが操作者により選択されると、業務改善支援装置１００の情報取得部１１０は、業務管理システム２０に保存された全ての業務データ４から、ＫＰＩデータと関連性のある業務データ（以下、関連データ）を所定アルゴリズムで自動抽出し、記憶デバイス１０１に保存する（ステップ２０３）。第２実施例では、ｎ個の関連データ（Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、・・・Ｘｎ）が業務管理システム２０から抽出されたと仮定する。
【０１１６】
また、第２実施例における業務改善支援装置１００のデータ距離設定部１１６は、ステップ２０３において、各関連データに対しＫＰＩデータからの距離（データ距離）を算出し、記憶デバイス１０１に保存する。
【０１１７】
図１２を用いて、第２実施例におけるデータ距離の定義方法を説明する。図１２は、業務管理システム２０が蓄積した業務データ４のＥＲ図を示す。一般的に業務データ４は、複数のデータテーブルに格納されている。第２実施例における業務改善支援装置１００は、ＫＰＩデータと同一のデータテーブル（テーブル１）に含まれる関連データを距離「１」、テーブル１と共通のキー（例えば、日時など）を含むテーブル（テーブル２）に含まれる関連データを距離「２」、テーブル２と共通のキーを含むテーブル（テーブル３）に含まれる関連データを距離「３」、などと定義する。
【０１１８】
ステップ２０４は第１実施例と同様であるため、説明は省略する。続いて、業務改善支援装置１００は、第１実施例と同様に、ＫＰＩデータを目的変数Ｙ、関連データ（Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、・・・Ｘｎ、・・・Ｘｍ）を説明変数候補として設定する（ステップ２０５）。
【０１１９】
図３に示すように、このステップ２０５における業務改善支援装置１００は、関連データ（Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、・・・Ｘｍ）の間の単回帰分析を、全ての関連データの組合せで実行し（ステップ３０１）、相関係数が一定以上となるデータ群は同一の共線性グループとしてグループ化する（ステップ３０２）。さらに、業務改善支援装置１００は、グループ毎に１つのデータを任意に選択し、説明変数候補に加える。また、業務改善支援装置１００は、上述で選択されなかったデータについて、各説明変数候補に紐づいた共線性グループとして記憶デバイス１０１に記録する（ステップ３０３）。
【０１２０】
また、業務改善支援装置１００の説明変数候補選別部１１４は、記憶デバイス１０１に保存された各データの距離情報に基づき、目的変数Ｙの持つ距離よりも短い距離を持ったデータを、説明変数候補から取り除く。つまり、目的変数Ｙの原因（距離が長く、ＫＰＩデータとの関連性が低いと推定）には成り得るが、結果（距離が短く、ＫＰＩデータとの関連性が高いと推定）とは成らない、と推定されるデータを取り除く。
【０１２１】
このように、第２実施例の業務改善支援装置１００は、目的変数Ｙの原因となりうる業務データのみを説明変数候補として線形重回帰分析に使用する。従って、図４に示すステップ４０３、４０４及び４０５が不要となり、より短い時間で因果構造グラフを自動抽出することができる。また、操作者による因果構造グラフの修正・更新の手間を低減することができる。
【０１２２】
−−−第３実施例−−−
第３実施例においては、業務管理システム２０が蓄積した業務データ４の各間の因果関係を、当該業務データ４の名称に基づき、高精度且つ容易に推定可能とする技術について示す。なお、第３実施例における業務改善支援装置１００の装置構成等は、第１実施例のものと同様であり、その説明は省略する。
【０１２３】
第２実施例と同様、第３実施例における業務改善支援装置１００の説明変数候補選別部１１４は、記憶デバイス１０１に保存された各データの距離情報に基づき、図２のフローに示すステップ２０５において、目的変数Ｙの持つ距離よりも短い距離を持ったデータを説明変数候補から取り除く。
【０１２４】
つまり、目的変数Ｙの原因（距離が長く、ＫＰＩデータとの関連性が低いと推定）には成り得るが、結果（距離が短く、ＫＰＩデータとの関連性が高いと推定）とは成らない、
と推定されるデータを取り除く。なお、第２実施例では、業務管理システム２０が持つデータテーブルの構造に基づき、ＫＰＩデータからの関連データの距離を定義したが、第３実施例では、データの名称に基づいてデータの距離を定義する。
【０１２５】
なお、操作者が、業務改善支援装置１００に対し、類似語表１１６１の登録を事前に行う必要がある。図１３に、類似語表１１６１の登録画面１１００の例を示す。
【０１２６】
操作者は、この登録画面１１００において、入力インターフェイス１０５を用いて類似語表１１６１を作成し、登録ボタン１１１０を押下することで、業務改善支援装置１００に対する登録操作を行う。これを受けた業務改善支援装置１００は、類似語表１１６１を記憶デバイス１０１に保存する。
【０１２７】
操作者は、各キーワードグループ１１０２に対し、類似または同質と判断したキーワード１１０３を追加する操作を行うこととなる。また操作者は、新規グループ作成ボタン１１１１を押下することで、新たなグループの追加、作成も可能である。
【０１２８】
さらに操作者は、その判断に基づき、各グループの間の距離を、例えば、プルダウンメニュー１１１５、１１１６等の適宜なインターフェイスの選択操作にて設定する。図１３を例にすれば、操作者は、グループ１とグループ２、グループ１とグループ３の距離を、それぞれ「２」、「３」と設定している。
【０１２９】
以下、上述の第１、第２の各実施例と同様、業務改善支援装置１００による、因果構造モデルの自動推定フローについて図２を用いて説明する。
【０１３０】
この場合の操作者は、業務管理システム２０が蓄積した業務データ４の各間の因果関係を分析し、ＫＰＩ改善のキー業務の抽出と、適切な業務の改善施策立案を図ろうとしている。
【０１３１】
そこで上述の操作者が入力インターフェイス１０５を用いて、表示装置１０４の画面上の所定ボタン（例：業務データの覧表示用のボタン）を押下したとする。これを受けた業務改善支援装置１００の情報取得部１１０は、業務管理システム２０に保存された全ての業務データ４の情報を取得し、その一覧情報を表示装置１０４に表示する（ステップ２０１）。一方、上述の操作者は、表示装置１０４にて業務データの一覧情報を閲覧し、その一覧中から、ＫＰＩ（鉄道保守を例にすれば、保守費など）となるデータ（以下、ＫＰＩデータ）を１つ選択する。業務改善支援装置１００の情報取得部１１０は、この選択を受け付ける（ステップ２０２）。
【０１３２】
業務改善支援装置１００の情報取得部１１０は、上述のように操作者によってＫＰＩデータが選択されると、業務管理システム２０に保存された全ての業務データ４から、ＫＰＩデータと関連性のある業務データ（以下、関連データ）を、所定アルゴリズムにて自動抽出し、記憶デバイス１０１に保存する（ステップ２０３）。第３実施例では、ｎ個の関連データ（Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、・・・Ｘｎ）が業務管理システム２０から抽出されたと仮定する。
【０１３３】
第２実施例と同様に、ステップ２０３において、業務改善支援装置１００のデータ距離設定部１１６は、各関連データ４に対しＫＰＩデータからの距離（データ距離）を算出し、この値を記憶デバイス１０１に保存する。
【０１３４】
以下、第３実施例におけるデータ距離の算出方法を説明する。業務改善支援装置１００のキーワード判定部１１６２は、自然言語処理等を用いてＫＰＩデータ及び各関連データ
の名称（カラム名）に、類似語表１１６１の何れのキーワード１１０３が含まれているかを判定する。
【０１３５】
さらに、業務改善支援装置１００のデータ分類部１１６３は、該当キーワード１１０３が属するグループ１１０２毎に、関連データを分類する。業務改善支援装置１００のデータ分類部１１６３は、ＫＰＩデータと同一のキーワードグループ１１０２に属する関連データを距離「１」、距離「２」のキーワードグループ１１０２に属する関連データを距離「２」、距離「３」のキーワードグループ１１０２に属する関連データを距離「３」、とする。なお、ステップ２０４は第１実施例と同様であり、その説明は省略する。
【０１３６】
続いて、第１実施例と同様に、業務改善支援装置１００の説明変数候補選別部１１４は、ＫＰＩデータを目的変数Ｙ、関連データ（Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、・・・Ｘｎ、・・・Ｘｍ）を説明変数候補として設定する。（ステップ２０５）
図３に示したように、上述のステップ２０５において、業務改善支援装置１００の説明変数候補選別部１１４は、関連データ（Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、・・・Ｘｍ）の各間の単回帰分析を、全ての関連データの組合せで実行し（ステップ３０１）、相関係数が一定以上となるデータ群を同一の共線性グループとしてグループ化する（ステップ３０２）。
【０１３７】
さらに説明変数候補選別部１１４は、グループ毎に１つのデータを任意に選択し、残りを説明変数候補から取り除く。また、説明変数候補選別部１１４は、選択されなかったデータを、各説明変数候補に紐づいた共線性グループとして記憶デバイス１０１に記録する（ステップ３０３）。
【０１３８】
さらに、業務改善支援装置１００の説明変数候補選別部１１４は、記憶デバイス１０１に保存した各関連データに関する距離情報に基づき、目的変数Ｙの持つ距離よりも短い距離を持った関連データを、説明変数候補から取り除く。つまり、目的変数Ｙの原因（距離が長く、ＫＰＩデータとの関連性が低いと推定）には成り得るが、結果（距離が短く、ＫＰＩデータとの関連性が高いと推定）とは成らない、と推定される関連データを取り除く。
【０１３９】
このように、第３実施例における業務改善支援装置１００は、目的変数Ｙの原因となりうる業務データのみを説明変数候補として線形重回帰分析に使用する。従って、図４に示すステップ４０３、４０４及び４０５が不要となり、より短い時間で因果構造グラフを自動抽出することができる。また、操作者による因果構造グラフの修正・更新の手間を低減することができる。
【０１４０】
また、第３実施例によれば、業務管理システム２０が業務データ４を１テーブルで管理していた場合でも、図４に示すステップ４０３、４０４及び４０５が不要となり、より短い時間で因果構造グラフを自動抽出することができる。また、操作者による因果構造グラフの修正、更新の手間を低減することができる。
【０１４１】
以上、本発明を実施するための最良の形態などについて具体的に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
【０１４２】
こうした本実施形態によれば、所定データ間の因果関係に関し、当該データ間の非線形性を考慮して高精度且つ容易に推定可能となる。
【０１４３】
本明細書の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。すなわち、本実施形態の業務改善支援装置において、前記推定された因果構造モデルを表示するユーザインターフェイスにおいて、前記業務データそれぞれに対し、前記同一のグループに属する業務デ
ータの情報を表示するグループ情報表示部を備えるものであるとしてもよい。
【０１４４】
これによれば、業務改善の担当者等のユーザが、上述のようにグループ化されたデータをユーザインターフェイス上で確認し、説明変数の選定など所定作業を適宜な精度とすることが可能となる。
【０１４５】
また、本実施形態の業務改善支援装置において、前記業務データの１つ以上の組合せに関して相関係数を計算する相関係数計算部を更に備え、前記データグループ設定部は、前記計算した相関係数が予め設定した閾値を超える業務データ同士を同の一グループに設定し、前記説明変数候補選別部は、前記線形重回帰分析の説明変数候補として、前記相関係数が予め設定した閾値を超える業務データ同士を含むグループそれぞれから任意の業務データを１つずつ選別するものであり、前記ユーザインターフェイスの前記グループ情報表示部は、前記業務データそれぞれに対し、前記同一のグループに属する業務データの情報を表示するものである、としてもよい。
【０１４６】
これによれば、いわゆる多重共線性を踏まえて排除したデータに関しても、その情報を当該グループに含めてユーザに提示し、そのユーザの判断対象とすることが出来る。
【０１４７】
また、本実施形態の業務改善支援装置において、前記業務データの各間について、当該業務データ間の距離を設定するデータ距離設定部を更に備え、前記説明変数候補選別部は、目的変数よりも長い距離を備える業務データを、前記線形重回帰分析の説明変数候補として選別するものである、としてもよい。
【０１４８】
これによれば、目的変数の原因となりうる業務データのみを説明変数候補として線形重回帰分析に使用することとなり、効率良く因果構造グラフを自動抽出することができる。また、ユーザによる因果構造グラフの修正、更新の手間を低減することができる。
【０１４９】
また、本実施形態の業務改善支援装置において、前記データ距離設定部は、前記業務データの各間の距離を、前記業務データのデータテーブル構造に基づいて決定するものであるとしてもよい。
【０１５０】
これによれば、目的変数の原因となりうる業務データのみを説明変数候補として線形重回帰分析に使用することとなり、効率良く因果構造グラフを自動抽出することができる。
【０１５１】
また、本実施形態の業務改善支援装置において、前記データ距離設定部は、互いに類似または同一のグループと判断されるキーワード群を当該グループ毎に記述した類似語表と、前記業務データの名称に前記類似語表に記載のキーワードが含まれるか判定するキーワード判定部と、前記判定により前記業務データに含まれることが判明した前記キーワードの所属テーブル毎に当該業務データを分類するデータ分類部とを備え、前記分類の結果に基づいて業務データの各間の距離を決定するものである、としてもよい。
【０１５２】
これによれば、目的変数の原因となりうる業務データのみを説明変数候補として線形重回帰分析に使用することとなり、効率良く因果構造グラフを自動抽出することができる。
【０１５３】
また、本実施形態の業務改善支援装置において、前記グループ情報表示部は、前記業務データそれぞれに対し、前記同一のグループに属する業務データの情報を表示し、前記選別した１つの業務データに代えて、当該グループに属する他の業務データを前記選別の対象とするユーザ指示を受け付けるものであるとしてもよい。
【０１５４】
これによれば、知見を有するユーザ等の判断によって、説明変数として適切な業務デー
タを業務改善支援装置側で選定したものと容易に入れ替え可能となる。
【０１５５】
また、本実施形態の業務改善支援装置において、前記グループ情報表示部は、前記業務データそれぞれに対し、前記同一のグループに属する業務データの情報を表示するに際し、因果構造モデルにおける、前記選別した１つの業務データに対応したノードと、当該グループに属する他の業務データに対応したノードとを、合わせて表示するものであるとしてもよい。
【０１５６】
これによれば、因果構造モデルにおける各ノードのうち、同じグループに属するものについて、特段のユーザ操作なく視覚的に確認可能となる。
【０１５７】
また、本実施形態の業務改善支援装置において、前記グループ情報表示部は、前記業務データそれぞれに対し、前記同一のグループに属する業務データの情報を表示するに際し、前記ユーザインターフェイスにおける所定の指示手段が、前記選別した１つの業務データに対応したノードと所定距離範囲に接近した場合に、当該グループに属する他の業務データに対応したノードを表示するものであるとしてもよい。
【０１５８】
これによれば、ノード数が多いなど構成が複雑な因果構造モデルにおいて、通常時はグループ所属の各業務データの情報を表示させず、ユーザ所望の時にのみ該当情報を表示させるといった制御が可能となり、因果構造モデルの視覚的な認識容易性を良好に維持出来る。
【０１５９】
また、本実施形態の業務改善支援装置において、前記グループ情報表示部は、前記業務データそれぞれに対し、前記同一のグループに属する業務データの情報を表示するに際し、因果構造モデルにおける、前記選別した１つの業務データに対応したノードと、当該グループに属する他の業務データに対応したノードとを、合わせて表示し、前記他の業務データに対応したノードを、前記選別した１つの業務データに対応したノードの表示位置に移動させるユーザ指示を受け、前記１つの業務データに対応したノードを前記他の業務データに対応したノードから離間させるユーザ指示を受け付けた場合、前記選別した１つの業務データに代えて前記他の業務データを前記選別の対象とするものであるとしてもよい。
【０１６０】
これによれば、ユーザによる、説明変数たる業務データの選択／非選択を、ユーザインターフェイスのＧＵＩ上の操作で簡便に行うことが可能となる。
【０１６１】
また、本実施形態の業務改善支援装置において、前記グループ情報表示部は、ユーザ指示を受けた所定の業務データに関して、因果構造モデルにおいてエッジで直接結ばれた他の業務データに対応したノードを所定形態で表示するものであるとしてもよい。
【０１６２】
これによれば、ノード数が多いなど構成が複雑な因果構造モデルにおいて、ユーザ所望のノードに関してのみ、所定の因果関係を有する他ノードすなわち業務データに関する情報を表示させる制御が可能となり、因果構造モデルの視覚的な認識容易性を良好に維持出来る。
【０１６３】
また、本実施形態の業務改善支援装置において、前記グループ情報表示部は、前記推定された因果構造モデルを表示するに際し、当該因果構造モデルにおける各業務データに対応したノードの間に、対応する業務データの間に関する回帰式の情報を示すノードを更に配置するものであるとしてもよい。
【０１６４】
これによれば、各ノードすなわち業務データの間について特定できた回帰式の情報を、
ユーザに対して明示することが可能となる。ユーザとしては、各ノードの間の関係について当該回帰式を参照して検討を行うことが出来る。
【符号の説明】
【０１６５】
１    ネットワーク
４    業務データ
５    業務データ群
２０  業務管理システム
３０  サブシステム
１００  業務改善支援装置
１０１  記憶デバイス
１０２  プログラム
１０３  プロセッサ
１０４  表示装置
１０５  入力インターフェイス
１０６  通信装置
１１０  情報取得部
１１１  非線形項追加部
１１２  重回帰分析部
１１３  データグループ設定部
１１４  説明変数候補選別部
１１５  相関係数計算部
１１６  データ距離設定部
１１６１  類似語表
１１６２  キーワード判定部
１１６３  データ分類部
１１７  グループ情報表示部
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図１Ｃ】
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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】
2018156346.tif 000024
【図１０】
2018156346.tif 000025
【図１１Ａ】
2018156346.tif 000026
【図１１Ｂ】
2018156346.tif 000027
【図１１Ｃ】
2018156346.tif 000028
【図１２】
2018156346.tif 000029
【図１３】
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