(57)【要約】【課題】人工知能にインプットする説明変数の選定精度を好適なものとし、要因分析の効率化を図る。【解決手段】要因分析支援装置１００において、記憶装置１０１と、直近、過去の所定長の期間内、および、過去の複数期間中の同時期各々、の各グループに関して相関値の平均値を算定し、グループ間での平均値の割合に応じて各グループにおける説明変数の採用数を特定し、各グループに関する説明変数のうち、採用数に応じて相関値の大きいものから順に抽出して説明変数リスト１４０を生成し、説明変数リスト１４０が示す各説明変数と目的変数との相関値を算定し、これを以後の採用数の特定に用いるとして記憶装置１０１に格納する演算装置１０４を含む構成とする。【選択図】図１
2018032151.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定事象に関する情報が含む各キーワードたる説明変数と、前記事象について生じた現象を示す情報たる目的変数と、前記説明変数と前記目的変数との相関値と、を記憶する記憶装置と、
直近、過去の所定長の期間内、および、過去の複数期間中の同時期各々、の各グループに関して前記説明変数に対応する前記相関値を前記記憶装置より読み出し、前記各グループごとに前記相関値の平均値を算定し、前記グループ間での前記平均値の割合に応じて、前記各グループにおける説明変数の採用数を特定する処理と、
前記各グループに関して読み出している前記説明変数のうち、当該グループの前記採用数に応じて相関値の大きいものから順に抽出して説明変数リストを生成し、当該説明変数リストが示す各説明変数と前記目的変数との相関値を算定し、当該算定の結果を、以後の前記採用数の特定に用いるものとして前記記憶装置に格納する処理とを実行する演算装置と、
を含むことを特徴とする要因分析支援装置。
【請求項２】
前記演算装置は、
前記相関値の平均値を算定するに際し、前記各グループに関して、前記説明変数に対応する前記相関値のうち、所定基準以上の相関値で、かつ、対応する説明変数の出現確率が所定基準以上、のものを前記記憶装置より読み出し、当該読み出した相関値に基づいて前記各グループごとに前記相関値の平均値を算定するものである、
ことを特徴とする請求項１に記載の要因分析支援装置。
【請求項３】
前記演算装置は、
前記説明変数リストの生成に際し、前記各グループに関して読み出している前記説明変数のうち、当該グループの前記採用数に応じて相関値の大きいものから順に、グループ間での重複無く抽出して説明変数リストを生成するものである、
ことを特徴とする請求項１に記載の要因分析支援装置。
【請求項４】
前記記憶装置は、
前記説明変数として、株式銘柄に関するテキスト情報が含む各キーワードを記憶し、前記目的変数として、前記株式銘柄における株価騰落率の情報を記憶し、前記相関値として、前記キーワードと前記株価騰落率との相関値を記憶するものであり、
前記演算装置は、
前記各グループに関して前記キーワードに対応する前記相関値を前記記憶装置より読み出し、前記各グループごとに前記相関値の平均値を算定し、前記グループ間での前記平均値の割合に応じて、前記各グループにおけるキーワードの採用数を特定し、
前記各グループに関して読み出している前記キーワードのうち、当該グループの前記採用数に応じて相関値の大きいものから順に抽出して説明変数リストを生成し、当該説明変数リストが示す各キーワードと前記株価騰落率との相関値を算定し、当該算定の結果を、以後の前記採用数の特定に用いるものとして前記記憶装置に格納する処理とを実行するものである、
ことを特徴とする請求項１に記載の要因分析支援装置。
【請求項５】
所定事象に関する情報が含む各キーワードたる説明変数と、前記事象について生じた現象を示す情報たる目的変数と、前記説明変数と前記目的変数との相関値と、を記憶する記憶装置を備えた情報処理装置が、
直近、過去の所定長の期間内、および、過去の複数期間中の同時期各々、の各グループに関して前記説明変数に対応する前記相関値を前記記憶装置より読み出し、前記各グループごとに前記相関値の平均値を算定し、前記グループ間での前記平均値の割合に応じて、
前記各グループにおける説明変数の採用数を特定する処理と、
前記各グループに関して読み出している前記説明変数のうち、当該グループの前記採用数に応じて相関値の大きいものから順に抽出して説明変数リストを生成し、当該説明変数リストが示す各説明変数と前記目的変数との相関値を算定し、当該算定の結果を、以後の前記採用数の特定に用いるものとして前記記憶装置に格納する処理と、
を実行することを特徴とする要因分析支援方法。
【請求項６】
前記情報処理装置が、
前記相関値の平均値を算定するに際し、前記各グループに関して、前記説明変数に対応する前記相関値のうち、所定基準以上の相関値で、かつ、対応する説明変数の出現確率が所定基準以上、のものを前記記憶装置より読み出し、当該読み出した相関値に基づいて前記各グループごとに前記相関値の平均値を算定する、
ことを特徴とする請求項５に記載の要因分析支援方法。
【請求項７】
前記情報処理装置が、
前記説明変数リストの生成に際し、前記各グループに関して読み出している前記説明変数のうち、当該グループの前記採用数に応じて相関値の大きいものから順に、グループ間での重複無く抽出して説明変数リストを生成する、
ことを特徴とする請求項５に記載の要因分析支援方法。
【請求項８】
前記情報処理装置が、
前記記憶装置において、
前記説明変数として、株式銘柄に関するテキスト情報が含む各キーワードを記憶し、前記目的変数として、前記株式銘柄における株価騰落率の情報を記憶し、前記相関値として、前記キーワードと前記株価騰落率との相関値を記憶し、
前記各グループに関して前記キーワードに対応する前記相関値を前記記憶装置より読み出し、前記各グループごとに前記相関値の平均値を算定し、前記グループ間での前記平均値の割合に応じて、前記各グループにおけるキーワードの採用数を特定し、
前記各グループに関して読み出している前記キーワードのうち、当該グループの前記採用数に応じて相関値の大きいものから順に抽出して説明変数リストを生成し、当該説明変数リストが示す各キーワードと前記株価騰落率との相関値を算定し、当該算定の結果を、以後の前記採用数の特定に用いるものとして前記記憶装置に格納する処理とを実行する、
ことを特徴とする請求項５に記載の要因分析支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、要因分析支援装置および要因分析支援方法に関するものであり、具体的には、人工知能にインプットする説明変数の選定精度を好適なものとし、要因分析の効率化を図る技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
或る事象の要因について解析する技術が提案されている。このような解析に関する従来技術としては、例えば、通信ネットワーク経由で通信対象となる顧客のクライアントシステムに対し、取引対象となる各銘柄の相場変動要因を判定し通知する情報提供システムにおいて、前記クライアントシステムから前記通信ネットワーク経由で対象銘柄の指定を受け付ける手段と、業種又はテーマの少なくとも一方に対応してグループ分けされた各銘柄を記憶するグループ記憶手段と、取引対象の値動きの時系列データを外部から受信し所定の値動き記憶手段に現在値と前日終値とを含めて記憶させる手段と、前記対象銘柄について、前記値動き記憶手段に記憶された前記現在値と前記前日終値とを随時比較することにより所定値以上の変動を検出する検出手段と、検出した前記変動の要因を判定する要因判定手段と、判定された前記要因を前記クライアントシステムへ通知する手段と、をコンピュータ又は電子回路が実現し、前記要因判定手段は、対象銘柄と同じ市場の各銘柄について前記値動き記憶手段から時系列データを読み出して騰落率を計算することにより、前記対象銘柄に対し、同じ市場で同方向に所定値以上騰落した銘柄が第１の割合以上となった事象である市場連動の存否を判断し、市場連動が存在すれば前記変動の要因は市場要因と判定し、前記要因が市場要因でない場合、前記グループ記憶手段を参照して前記対象銘柄と同じ前記業種又はテーマのグループに属する各銘柄を特定し、これら各銘柄のうち対象銘柄と同方向に所定値以上騰落した銘柄が、その業種又はテーマに対応付けられた所定割合以上となった事象である業種連動又はテーマ連動の存否を計算し、業種連動又はテーマ連動が存在すれば前記変動の要因は業種要因又はテーマ要因と判定し、前記変動の要因が前記市場要因、前記業種要因、前記テーマ要因のいずれでもない場合、対象銘柄の騰落要因はその個別銘柄特有要因と判定するように構成され、また、この情報提供システムでは、記事データを蓄積記憶する記事記憶手段と、前記市場、業種又はテーマの少なくとも一方、及び銘柄ごとに、対応する一以上の関連語句を記憶する要因：語句記憶手段と、判定された前記要因に対応する語句を前記要因：語句記憶手段から読み出し、その語句を含む記事を前記記事記憶手段からキーワード検索により読み出し前記クライアントシステムへ提供する手段と、を前記コンピュータ又は電子回路が実現する情報提供システム（特許文献１参照）などが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第３８０７６２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、膨大なデータから所定の現象に影響を与える要因を、人手により分析し特定することは、従来困難であった。そこで出願人は、そうした分析を可能にし、人の経験や人手での分析作業では導けなかった、現象（例：ＫＰＩ等の目的関数）と要因たる説明変数との複雑な関係を発見出来る人工知能（http://www.hitachihyoron.com/jp/archive/2010s/2016/04.html）を開発している。
【０００５】
この人工知能によれば、人手で作る仮説に依存しない分析（膨大なデータから最適化条
件、対象を発見）、人手では処理しきれない膨大なデータの分析、跳躍学習（説明変数の複合組合せを生成し、目的変数との関連度合いを自動計算）、といった処理が可能となる。しかしながら、当該人工知能にインプットする説明変数の選定は、人手で行う必要があり、選定範囲が限定的となりやすい上、効率改善の余地があった。また、当該人工知能に一度にインプットできる説明変数数には上限（例：１００個）があり、その分析処理も１回のみの実行という制約が存在した。
【０００６】
こうした状況によれば、人手による選定のため限られた説明変数を対象に１度の跳躍学習分析のみで目的変数を導くことになる。そのため、インプットする説明変数が分析結果に大きく影響する結果となる。
【０００７】
そこで本発明の目的は、人工知能にインプットする説明変数の選定精度を好適なものとし、要因分析の効率化を図る技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決する本発明の要因分析支援装置は、所定事象に関する情報が含む各キーワードたる説明変数と、前記事象について生じた現象を示す情報たる目的変数と、前記説明変数と前記目的変数との相関値と、を記憶する記憶装置と、直近、過去の所定長の期間内、および、過去の複数期間中の同時期各々、の各グループに関して前記説明変数に対応する前記相関値を前記記憶装置より読み出し、前記各グループごとに前記相関値の平均値を算定し、前記グループ間での前記平均値の割合に応じて、前記各グループにおける説明変数の採用数を特定する処理と、前記各グループに関して読み出している前記説明変数のうち、当該グループの前記採用数に応じて相関値の大きいものから順に抽出して説明変数リストを生成し、当該説明変数リストが示す各説明変数と前記目的変数との相関値を算定し、当該算定の結果を、以後の前記採用数の特定に用いるものとして前記記憶装置に格納する処理とを実行する演算装置と、を含むことを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の要因分析支援方法は、所定事象に関する情報が含む各キーワードたる説明変数と、前記事象について生じた現象を示す情報たる目的変数と、前記説明変数と前記目的変数との相関値と、を記憶する記憶装置を備えた情報処理装置が、直近、過去の所定長の期間内、および、過去の複数期間中の同時期各々、の各グループに関して前記説明変数に対応する前記相関値を前記記憶装置より読み出し、前記各グループごとに前記相関値の平均値を算定し、前記グループ間での前記平均値の割合に応じて、前記各グループにおける説明変数の採用数を特定する処理と、前記各グループに関して読み出している前記説明変数のうち、当該グループの前記採用数に応じて相関値の大きいものから順に抽出して説明変数リストを生成し、当該説明変数リストが示す各説明変数と前記目的変数との相関値を算定し、当該算定の結果を、以後の前記採用数の特定に用いるものとして前記記憶装置に格納する処理と、を実行することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、人工知能にインプットする説明変数の選定精度を好適なものとし、要因分析の効率化を図ることが出来る。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本実施形態における要因分析支援装置の構成例を示す図である。
【図２】本実施形態の企業レポートテーブルのデータ構成例を示す図である。
【図３】本実施形態の新聞記事テーブルのデータ構成例を示す図である。
【図４】本実施形態の株価騰落率テーブルのデータ構成例を示す図である。
【図５】本実施形態の過去データテーブルのデータ構成例を示す図である。
【図６】本実施形態における要因分析支援方法のフロー例１を示す図である。
【図７】本実施形態における相関値テーブル（短期）を示す図である。
【図８】本実施形態における相関値テーブル（中期）を示す図である。
【図９】本実施形態における相関値テーブル（長期）を示す図である。
【図１０】本実施形態における相関値の平均値算定結果例を示す図である。
【図１１】本実施形態における要因分析支援方法のフロー例２を示す図である。
【図１２】本実施形態における説明変数リスト例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
−−−装置構成−−−
【００１３】
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１は、本実施形態における要因分析支援装置１００の構成例を示す図である。図１に示す要因分析支援装置１００は、人工知能にインプットする説明変数の選定精度を好適なものとし、要因分析の効率化を図るコンピュータ装置である。
【００１４】
本実施形態では、一例として、株式銘柄に関連した各種テキスト情報に含まれるキーワードを説明変数、また、上述の株式銘柄における株価騰落率の情報を目的変数、として説明を行うものとする（勿論、この形態に発明の適用対象を限定しない）。また、この場合のテキスト情報は、証券会社等が上場企業に関して作成した企業レポートや、経済情報を掲載した新聞記事などを想定する。
【００１５】
図１にて例示するように、当該要因分析支援装置１００は、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）やハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される記憶装置１０１、ＲＡＭなど揮発性記憶素子で構成されるメモリ１０３、記憶装置１０１に保持されるプログラム１０２をメモリ１０３に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうＣＰＵなどの演算装置１０４、ユーザからのキー入力や音声入力を受け付ける入力装置１０５、および、処理データの表示を行うディスプレイ等の出力装置１０６、を備える。
【００１６】
なお、上述のプログラム１０２には、出願人が開発済みである、いわゆる運転判断型人工知能１０２１が含まれるものとする。この運転判断型人工知能１０２１は、既に述べたように、膨大なデータから所定の現象に影響を与える要因の分析を可能としたものとなる。従って本実施形態の場合、上述の企業レポートや新聞記事等が含む膨大なキーワード中から、所定の株式銘柄の株価騰落率の増減に影響を与えるものを分析可能としたものとなる。
【００１７】
また、プログラム１０２には、上述の運転判断型人工知能１０２１に加え、相関分析アルゴリズム１０２２も含んでいるものとする。この相関分析アルゴリズム１０２２は、既存の相関分析用のプログラムとなる。
【００１８】
また、記憶装置１０１内には、上述の運転判断型人工知能１０２１を含むプログラム１０２に加えて、企業レポートテーブル１２５、新聞記事テーブル１２６、株価騰落率テーブル１２７、過去データテーブル１２８、相関値テーブル（短期）１３０、相関値テーブル（中期）１３１、相関値テーブル（長期）１３２、および説明変数リスト１４０が少なくとも記憶されている。これらデータ類の詳細については後述する。
−−−データ構造例−−−
【００１９】
続いて、本実施形態の要因分析支援装置１００が用いるデータ類について説明する。図２に、本実施形態における企業レポートテーブル１２５の一例を示す。
【００２０】
企業レポートテーブル１２５は、証券会社等が投資家向けに定期的に作成した企業レポートを蓄積したテーブルである。そのデータ構造は、企業レポートの発行日をキーとして、該当企業レポートのファイルを対応付けたレコードの集合体となっている。企業レポートは、例えば或る上場企業に関して証券会社等が分析を行った、事業状況や財務状況などの現状と見通し、それに基づく投資適格性、当該企業の特色といった情報がテキスト形式で記載されているものとなる。
【００２１】
また、図３に、本実施形態における新聞記事テーブル１２６の一例を示す。本実施形態の新聞記事テーブル１２６は、例えば経済情報を含む各種の記事が掲載された新聞の電子データを蓄積したテーブルである。そのデータ構造は、新聞の発行日をキーとして、当該新聞の記事データを対応付けたレコードの集合体となっている。
【００２２】
また、図４に、本実施形態における株価騰落率テーブル１２７の一例を示す。本実施形態の株価騰落率テーブル１２７は、所定の株式銘柄の株価騰落率のデータを所定期間に関して蓄積したテーブルである。そのデータ構造は、日付をキーとして、当該日付の当該株式銘柄の株価、および、前日比での株価の騰落率といったデータから成るレコードの集合体である。
【００２３】
また、図５に、本実施形態における過去データテーブル１２８の一例を示す。この過去データテーブル１２８は、本実施形態の要因分析手法によって上述の所定株式銘柄に関して過去算定した、説明変数リストが含む各キーワードと株価騰落率との相関値、を蓄積したテーブルである。
【００２４】
そのデータ構造は、対象時期をキーとして、キーワード、相関値、および、出現確率といったデータから成るレコードの集合体である。このうち出現確率の値は、例えば、単位期間中に、当該キーワードが上述の企業レポートや新聞記事に出現する頻度である。
−−−フロー例−−−
【００２５】
以下、本実施形態における要因分析支援方法の実際手順について図に基づき説明する。以下で説明する要因分析支援方法に対応する各種動作は、要因分析支援装置１００がメモリ等に読み出して実行するプログラムによって実現される。そして、このプログラムは、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。
【００２６】
図６は、本実施形態における要因分析支援方法のフロー例１を示す図である。当該フローにおいて、要因分析支援装置１００は、企業レポートテーブル１２５および新聞記事テーブル１２６のそれぞれから、所定企業の企業名や銘柄コード、証券コードといった識別情報をキーに、例えば、直近１ヶ月分（例えば、２０１６年７月分とする。以下同様）の企業レポートおよび新聞記事の各データを読み出す（ｓ１００）。
【００２７】
続いて要因分析支援装置１００は、ｓ１００で得た企業レポートおよび新聞記事の各データが含むキーワードを抽出する（ｓ１０１）。この抽出に際し、上述した直近１ヶ月間である２０１６年７月分における各データ中での出現確率が一定レベル以上のキーワードを抽出するとすれば好適である。
【００２８】
次に要因分析支援装置１００は、上述のｓ１０１で抽出したキーワードの出現日、すなわち企業レポートや新聞記事に当該キーワードが掲載された日付における、当該企業の株式銘柄の株価騰落率の値を、株価騰落率テーブル１２７で特定する（ｓ１０２）。
【００２９】
また、要因分析支援装置１００は、上述のｓ１０１で抽出したキーワードと、ｓ１０２で特定した株価騰落率の値を、相関分析アルゴリズム１０２２に入力して、キーワードご
との株価騰落率との相関値を算定する（ｓ１０３）。
【００３０】
要因分析支援装置１００は、この算定により、図７で例示するような、キーワードと相関値とを対応付けた相関値テーブル（短期）１３０を生成し、これを記憶装置１０１に保持する（ｓ１０４）。
【００３１】
なお、上述のように直近分のキーワードとその相関値の算定を、このフローの実行の都度行う例の他、該当期間ごとに自動実行しておき、過去データテーブル１２８に相関値テーブル（短期）１３０の内容を格納しているとしてもよい。この場合の要因分析支援装置１００は、上述のｓ１００〜ｓ１０４の一連のステップに代えて、直近１ヶ月の相関値テーブル（短期）１３０の値を読み出すのみとなる。
【００３２】
続いて、要因分析支援装置１００は、過去の所定長の期間内、例えば、上述の２０１６年７月から過去１年間の相関値のデータを過去データテーブル１２８より読み出す（ｓ１０５）。
【００３３】
この場合、要因分析支援装置１００は、過去１年間に関して登録されている各キーワードの相関値の平均、すなわち平均相関値を上回る値を示す相関値で、かつ、対応するキーワードの出現確率（過去１年間での出現確率）が所定基準以上、のものを読み出すものとする。
【００３４】
要因分析支援装置１００は、上述のｓ１０５の処理により、図８で例示するような、キーワードと相関値とを対応付けた相関値テーブル（長期）１３２を生成し、これを記憶装置１０１に保持する（ｓ１０６）。
【００３５】
続いて、要因分析支援装置１００は、過去の複数期間中の同時期各々、例えば１年前、２年前、および３年前の各７月の相関値のデータを過去データテーブル１２８より読み出す（ｓ１０７）。この場合、要因分析支援装置１００は、１年前、２年前、および３年前の各７月に関して登録されている各キーワードの相関値の平均値を上回る値を示す相関値で、かつ、対応するキーワードの出現確率（各年の７月での出現確率）が所定基準以上、のものを読み出すものとする。
【００３６】
要因分析支援装置１００は、上述のｓ１０７の処理により、図９で例示するような、キーワードと相関値とを対応付けた相関値テーブル（中期）１３１を生成し、これを記憶装置１０１に保持する（ｓ１０８）。
【００３７】
次に、要因分析支援装置１００は、ｓ１０４、ｓ１０６、ｓ１０８で記憶装置１０１に保持した、相関値テーブル（短期）１３０、相関値テーブル（中期）１３１、相関値テーブル（長期）１３２、に基づき、各テーブルごと、すなわち期間のグループごとの平均相関値を算定する（ｓ１０９）。ここで算定した平均相関値の例を、図１０に示す。この例では、「短期」の平均相関値は「０．２３」、「中期」の平均相関値は「０．１７」、「長期」の平均相関値は「０．４４」となっている。
【００３８】
続いて、要因分析支援装置１００は、上述のｓ１０９で算定した平均相関値に基づき、上述の「短期」、「中期」、および「長期」のグループ間での平均相関値の割合に応じて、各グループにおけるキーワードの採用数を特定する（ｓ１１０）。この採用数の決定手順について、図１１のフローに基づき説明する。
【００３９】
図１１は、本実施形態における要因分析支援方法のフロー例２を示す図である。ここで、各グループにおけるキーワードの採用数を合計した値の上限は、「１００」であるとす
る。また、「短期」、「中期」、および「長期」の各グループにおけるキーワード採用数を、Ｚ１、Ｚ２、Ｚ３、平均相関値をＸ１、Ｘ２、Ｘ３、とする。また各グループにキーワード採用数の最低必要数を「１０」とする。
【００４０】
当該フローにおいて、要因分析支援装置１００は、下記の式に従って、各グループのキーワード採用数、Ｚ１、Ｚ２、Ｚ３を算定する（ｓ１１０１）。
【００４１】
・Ｚ１＝Ｘ１×１００／（Ｘ１＋Ｘ２＋Ｘ３）−−−−−−式１
【００４２】
・Ｚ２＝Ｘ２×１００／（Ｘ１＋Ｘ２＋Ｘ３）−−−−−−式２
【００４３】
・Ｚ３＝Ｘ３×１００／（Ｘ１＋Ｘ２＋Ｘ３）−−−−−−式３
【００４４】
上述で算定したように、「短期」の平均相関値「０．２３」、「中期」の平均相関値「０．１７」、「長期」の平均相関値「０．４４」を上述の各式に代入すれば、Ｚ１＝２３、Ｚ２＝２０、Ｚ３＝５２、と算定出来る。
【００４５】
次に要因分析支援装置１００は、上述のｓ１１０１で算定した各グループの採用数が、最低必要数以上となっているか判定する（ｓ１１０２）。
【００４６】
上述の判定の結果、各グループの採用数のいずれもが最低必要数以上であった場合（ｓ１１０２：成立数３）、要因分析支援装置１００は、ｓ１１０１で算定した各採用数で問題ないと特定して当該フローを終了し、図６のフローにおけるｓ１１１に処理を遷移する。
【００４７】
他方、上述の判定の結果、各グループの採用数のいずれか２つが最低必要数以上であった場合（ｓ１１０２：成立数２）、要因分析支援装置１００は、ｓ１１０１で算定した採用数が最低必要数を下回ったグループ（例えば「短期」グループだったとする）の採用数Ｚ１を、最低必要数の「１０」と決定し、その他のグループの採用数を下記の式により修正（ｓ１１０３）して当該フローを終了し、図６のフローにおけるｓ１１１に処理を遷移する。
【００４８】
・Ｚ２＝Ｘ２×（１００−Ｚ１）／（Ｘ２＋Ｘ３）−−−−式４
【００４９】
・Ｚ３＝Ｘ３×（１００−Ｚ１）／（Ｘ２＋Ｘ３）−−−−式５
【００５０】
他方、上述の判定の結果、各グループの採用数のいずれか１つのみが最低必要数以上であった場合（ｓ１１０２：成立数１）、要因分析支援装置１００は、ｓ１１０１で算定した採用数が最低必要数を下回ったグループ（例えば「短期」、「中期」の各グループとだったとする）の採用数Ｚ１、Ｚ２を、最低必要数の「１０」と決定し、その他のグループの採用数を下記の式により修正（ｓ１１０４）して当該フローを終了し、図６のフローにおけるｓ１１１に処理を遷移する。
【００５１】
・Ｚ３＝１００−Ｙ１−Ｙ２−−−−−−−−−−−−−−式６
【００５２】
ここで図６のフローの説明に戻る。続いて、要因分析支援装置１００は、各グループに関して得ている相関値テーブルが含むキーワードのうち、当該グループに関してｓ１１０で算定した採用数に応じて相関値の大きいものから順に抽出して説明変数リスト１４０（図１２）を生成する（ｓ１１１）。
【００５３】
フロー例２のステップｓ１１０１で示したように、「短期」グループの採用数Ｚ１＝２３、「中期」グループの採用数Ｚ２＝２０、「長期」グループの採用数Ｚ３＝５２、であった場合、要因分析支援装置１００は、相関値テーブル（短期）１３０におけるキーワードのリスト中から、相関値の大きい順に２３個、また、相関値テーブル（中期）１３１におけるキーワードのリスト中から、相関値の大きい順に２０個、また、相関値テーブル（長期）１３２におけるキーワードのリスト中から、相関値の大きい順に５２個、を抽出する。
【００５４】
但し、上述したキーワードの抽出は、「長期」、「中期」、「短期」のグループ順で行うものとし、かつ、グループ間での重複が無いよう抽出を行うものとする。例えば、「長期」の相関値テーブル（長期）１３２から「経常利益」というキーワードを抽出した場合、「中期」の相関値テーブル（中期）１３１で同じく「経常利益」が抽出対象となってもこれを抽出せず、相関値の大きさが次点のものを抽出する。
【００５５】
こうした処理を行うことで、過去のある時点では、所定の季節のみに登場して株価騰落率と相関を示したキーワードが、その後のある時点では、季節に関係なく登場して株価騰落率と相関を示すようになった、といったキーワードの影響力の変化をとらえて、要因分析に反映させることにつながる。
【００５６】
上述のｓ１００〜ｓ１１１の処理は、例えば数ヶ月に１度といったタイムスパンで実行するものとする。こうして説明変数リスト１４０を定期的にリフレッシュする。
【００５７】
説明変数リスト１４０の生成後、要因分析支援装置１００は、当該説明変数リスト１４０が示す各キーワードと、株価騰落率テーブル１２７から得た最新の株価騰落率との相関値を、ｓ１０３と同様、相関分析アルゴリズム１０２２によって算定する（ｓ１１２）。ここで用いる最新の株価騰落率のデータは、ｓ１０２で得たものより新しい最新データであるとする。
【００５８】
また、要因分析支援装置１００は、上述のｓ１１２で得た、説明変数リスト１４０の各キーワードと株価騰落率との相関値のデータを、以後の採用数の特定に用いるものとして、過去データテーブル１２８に格納し（ｓ１１３）、フローを終了する。
【００５９】
こうしてメンテナンスされ続ける説明変数リスト１４０は、株価騰落率の要因分析を行う運転判断型人工知能１０２１のインプットとなる。
【００６０】
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。
【００６１】
こうした本実施形態によれば、人工知能にインプットする説明変数の選定精度を好適なものとし、要因分析の効率化を図ることが可能となる。
【００６２】
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、本実施形態の要因分析支援装置において、前記演算装置は、前記相関値の平均値を算定するに際し、前記各グループに関して、前記説明変数に対応する前記相関値のうち、所定基準以上の相関値で、かつ、対応する説明変数の出現確率が所定基準以上、のものを前記記憶装置より読み出し、当該読み出した相関値に基づいて前記各グループごとに前記相関値の平均値を算定するものである、としてもよい。
【００６３】
これによれば、各グループにおいて例えば平均以上の大きさの相関値で、相応に有意と認められる出現確率を示す説明変数に対応した相関値、を各グループの相関値平均の算定
用データとして用いることが出来る。ひいては、説明変数が目的変数に与える影響の大きさを精度良く反映した形で、説明変数の採用数を特定することにつながり、人工知能にインプットする説明変数の選定精度を更に好適なものとし、要因分析の効率化を図ることが可能となる。
【００６４】
また、本実施形態の要因分析支援装置において、前記演算装置は、前記説明変数リストの生成に際し、前記各グループに関して読み出している前記説明変数のうち、当該グループの前記採用数に応じて相関値の大きいものから順に、グループ間での重複無く抽出して説明変数リストを生成するものである、としてもよい。
【００６５】
これによれば、或る説明変数が、例えば直近（例：過去１日）のグループと過去の所定長の期間内（例：過去１年間）の各グループに関して読み出されたとしても、該当グループ間で相関値がより大きい方、すなわち、目的変数の要因として有意な方のグループに関する説明変数として特定し、説明変数リストを構成することが出来る。
【００６６】
例えば、スポット的に出現する程度のキーワード（説明変数）であったものが、或る時期からは、１年を通じて平均的に高い出現確率で出現し、その相関値も大きいものとなった場合、当該キーワードは、当然ながら「直近」の期間にも出現するが、「過去の所定長の期間内」（１年間）においてこそ、「直近」の場合よりも大きな相関値を示すことになる。よって、該当キーワードは、これまで採用されていた「直近」グループではなく、「過去の所定長の期間内」のグループに関して採用されることになる。
【００６７】
ひいては、説明変数が目的変数に与える影響の大きさを精度良く反映した形で、説明変数の採用数を特定することにつながり、人工知能にインプットする説明変数の選定精度を更に好適なものとし、要因分析の効率化を図ることが可能となる。
【００６８】
また、本実施形態の要因分析支援装置において、前記記憶装置は、前記説明変数として、株式銘柄に関するテキスト情報が含む各キーワードを記憶し、前記目的変数として、前記株式銘柄における株価騰落率の情報を記憶し、前記相関値として、前記キーワードと前記株価騰落率との相関値を記憶するものであり、前記演算装置は、前記各グループに関して前記キーワードに対応する前記相関値を前記記憶装置より読み出し、前記各グループごとに前記相関値の平均値を算定し、前記グループ間での前記平均値の割合に応じて、前記各グループにおけるキーワードの採用数を特定し、前記各グループに関して読み出している前記キーワードのうち、当該グループの前記採用数に応じて相関値の大きいものから順に抽出して説明変数リストを生成し、当該説明変数リストが示す各キーワードと前記株価騰落率との相関値を算定し、当該算定の結果を、以後の前記採用数の特定に用いるものとして前記記憶装置に格納する処理とを実行するものである、としてもよい。
【００６９】
これによれば、株価騰落率に影響を与えているキーワードについて精度良く特定し、人工知能による要因分析の効率化を図ることが可能となる。
【００７０】
また、本実施形態の要因分析支援方法において、前記情報処理装置が、前記相関値の平均値を算定するに際し、前記各グループに関して、前記説明変数に対応する前記相関値のうち、所定基準以上の相関値で、かつ、対応する説明変数の出現確率が所定基準以上、のものを前記記憶装置より読み出し、当該読み出した相関値に基づいて前記各グループごとに前記相関値の平均値を算定する、としてもよい。
【００７１】
また、本実施形態の要因分析支援方法において、前記情報処理装置が、前記説明変数リストの生成に際し、前記各グループに関して読み出している前記説明変数のうち、当該グループの前記採用数に応じて相関値の大きいものから順に、グループ間での重複無く抽出
して説明変数リストを生成する、としてもよい。
【００７２】
また、本実施形態の要因分析支援方法において、前記情報処理装置が、前記記憶装置において、前記説明変数として、株式銘柄に関するテキスト情報が含む各キーワードを記憶し、前記目的変数として、前記株式銘柄における株価騰落率の情報を記憶し、前記相関値として、前記キーワードと前記株価騰落率との相関値を記憶し、前記各グループに関して前記キーワードに対応する前記相関値を前記記憶装置より読み出し、前記各グループごとに前記相関値の平均値を算定し、前記グループ間での前記平均値の割合に応じて、前記各グループにおけるキーワードの採用数を特定し、前記各グループに関して読み出している前記キーワードのうち、当該グループの前記採用数に応じて相関値の大きいものから順に抽出して説明変数リストを生成し、当該説明変数リストが示す各キーワードと前記株価騰落率との相関値を算定し、当該算定の結果を、以後の前記採用数の特定に用いるものとして前記記憶装置に格納する処理とを実行する、としてもよい。
【符号の説明】
【００７３】
１００  要因分析支援装置
１０１  記憶装置
１０２  プログラム
１０２１  運転判断型人工知能
１０２２  相関分析アルゴリズム
１０３  メモリ
１０４  演算装置
１０５  入力装置
１０６  出力装置
１２５  企業レポートテーブル
１２６  新聞記事テーブル
１２７  株価騰落率テーブル
１２８  過去データテーブル
１３０  相関値テーブル（短期）
１３１  相関値テーブル（中期）
１３２  相関値テーブル（長期）
１４０  説明変数リスト
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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