(57)【要約】【課題】事象アイテム群と属性アイテム群との多次元分布データから、意味の理解を容易に把握することを可能にする。【解決手段】事象アイテム群と属性アイテム群との多次元分布データを機械学習により情報圧縮し、事象アイテム群と属性アイテム群に同一多次元空間として座標を与え、事象アイテム群と属性アイテム群の表示子を同一多次元空間に布置し、意味が１元化尺度となるように多次元コサイン距離によりクラスタリングし、クラスタプロファイリングを行う。【選択図】図３
2019046423.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｎ（≧３）個の事象アイテムとＭ（≧３）個の属性アイテムとの組合せの関係を示すデータを分析して表示する方法であって、
前記事象アイテムと前記属性アイテムとの関係の度合いを示すＮＸＭ個の数値データＡとおよび前記事象アイテムを示すＮ個の識別子と前記属性アイテムを示すＭ個の識別子を関係付けられたデータを処理部がメモリー部から取得する第１のステップと、
ＮとＭのいずれをも超えないＫ（≧２）次元の１の直交空間上に、所定の次元圧縮法で前記各アイテムの座標を定める計算を処理部が実行する第２のステップと、
前記事象アイテムおよびまたは属性アイテムの座標の前記Ｋ以下のＬ（≧２）次元空間の座標を使って前記事象アイテムと前記属性アイテムをコサイン距離でクラスタリングする処理を処理部が実行する第３のステップと、
クラスタごとに前記事象アイテムの識別子そして／または属性アイテムの識別子を前記各クラスタごとに区別して２次元以上の１の直交空間上に表現する処理を操作部が受けた指示を処理部が指示しディスプレイ部が実行する第４のステップ
をコンピュータが実行するデータ分析法。
【請求項２】
前記第２のステップの前記所定の方法が、前記行列データＡを使って固有値分解またはシンギュラー・バリュー・デコンポジション（ＳＶＤ）またはゼネラライズド・シンギュラー・バリュー・デコンポジション（ＧＳＶＤ）または交互代入最小２乗法（ＡＬＳ：Ａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅ  Ｌｅａｓｔ  Ｓｑｕａｒｅｓ）を使って、事象アイテムおよびまたは属性アイテムの座標の計算を処理部が実行する方法として、
コンピュータが実行する請求項１に記載のデータ分析法。
【請求項３】
選んだ２本の軸からなる２次元平面上に原点を通過する２本の互いに直交する直線を表示し、原点からの一定の距離の線を結んだ処理を処理部およびディスプレイ部が実行するステップを請求項２に記載のステップに加えた処理、
をコンピュータが実行するデータ分析法。
【請求項４】
直交する２次元空間を選択し、前記各クラスタからプロファイリングするクラスタを選択し、前記アイテムの座標の各一番外側を凸に結んで、前記クラスタのアイテムの識別子または、前記クラスタのゾーンを色分けする処理を処理部が指示しディスプレイ部が実行するステップを請求項２または請求項３に記載のステップに加えた処理
をコンピュータが実行するデータ分析法。
【請求項５】
前記クラスタをさらに階層的にクラスタする処理を操作部からの指示により親クラスタを指定し、前記コサイン距離でさらにサブクラスタリングを前記処理部が処理するステップを請求項２または請求項３に記載のステップに加えた処理
をコンピュータが実行するデータ分析法。
【請求項６】
Ｎ（≧３）個の事象アイテムとＭ（≧３）個の属性アイテムとの組合せの関係を示すデータを分析して表示する分析システムであって、
前記分析システムは、外部からの指示を受け取る操作部と記憶するメモリー部とデスプレイ部と操作部からの指示を処理部が処理し結果をメモリー部に記憶させディスプレイにディスプレイの指示を出す処理部からなり、
前記事象アイテムと前記属性アイテムとの関係の度合いを示すＮＸＭ個の数値データＡおよび前記事象アイテムを示すＮ個の識別子と前記属性アイテムを示すＭ個の識別子を関係付けられたデータを処理部がメモリー部から取得する第１の手段と、
ＮとＭのいずれをも超えないＫ（≧２）次元の１の直交空間上に、所定の次元圧縮法で前記各アイテムの座標を定める計算を処理部が実行する第２の手段と、
前記事象アイテムおよびまたは属性アイテムの座標の前記Ｋ以下のＬ（≧２）次元空間の座標を使って前記事象アイテムそして／または前記属性アイテムをコサイン距離でクラスタリングする処理を処理部が実行する第３の手段と、
選んだ２本の軸からなる２次元平面上に原点を通過する２本の互いに直交する直線を表示し、原点からの一定の距離の線を結んでマップとして表示し、事象アイテムの表示子または同時に属性アイテムの表示子を表示または非表示の処理を処理部およびディスプレイが実行する第４の手段と、
前記第２の前記所定の手段が、前記行列データＡを使って固有値分解またはシンギュラー・バリュー・デコンポジション（ＳＶＤ）またはゼネラライズド・シンギュラー・バリュー・デコンポジション（ＧＳＶＤ）、または交互代入最小２乗法（ＡＬＳ：Ａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅ  Ｌｅａｓｔ  Ｓｑｕａｒｅｓ）を使って事象アイテムおよびまたは属性アイテムの座標の計算を処理部が実行する手段
をコンピュータが実行するデータ分析装置。
【請求項７】
Ｎ（≧３）個の事象アイテムとＭ（≧３）個の属性アイテムとの組合せの関係を示すデータを分析して表示する分析プログラムであって、
外部からの指示を受け取る操作部と記憶するメモリー部とデスプレイ部と操作部からの指示を処理し演算処理を行い結果をメモリー部に記憶させディスプレイ部にディスプレイの指示を出す処理部からなるシステムで、
前記事象アイテムと前記属性アイテムとの関係の度合いを示すＮＸＭ個の数値データＡおよび前記事象アイテムを示すＮ個の識別子と前記属性アイテムを示すＭ個の識別子を関係付けられたデータを処理部がメモリー部から取得する第１のステップと、
ＮとＭのいずれをも超えないＫ（≧２）次元の１の直交空間上に、所定の次元圧縮法で前記各アイテムの座標を定める計算を処理部が実行する第２のステップと、
前記事象アイテムおよびまたは属性アイテムの座標の前記Ｋ以下のＬ（≧２）次元空間の座標を使って前記事象アイテムそして／または前記属性アイテムをコサイン距離でクラスタリングする処理を処理部が実行する第３のステップと、
所定の方法でクラスタごとに前記事象アイテムの識別子そして／または属性アイテムの識別子を前記各クラスタごとに区別して２次元以上の１の直交空間上に表現する処理を処理部が指示しディスプレイ部が実行する第４のステップと、
前記第２のステップの前記所定の方法が、前記行列データＡを使って固有値分解またはシンギュラー・バリュー・デコンポジション（ＳＶＤ）またはゼネラライズド・シンギュラー・バリュー・デコンポジション（ＧＳＶＤ）、または交互代入最小２乗法（ＡＬＳ：Ａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅ  Ｌｅａｓｔ  Ｓｑｕａｒｅｓ）を使って事象アイテムおよびまたは属性アイテムの座標の計算を処理部が実行するステップであって、
前記クラスタを階層的にクラスタするため、操作部からの指示により親クラスタを指定し、前記コサイン距離でさらにサブクラスタリングを前記処理部が処理するステップ
をコンピュータが実行するデータ分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  多種多様で多数の属性アイテムを持った事象アイテムのデータは、プロファイルデータとしてＩｏＴ時代では大量に出現するが、多数の属性アイテム（多次元な属性アイテム）があっても相関性が高くなるため互いに似た属性の値を持った事象アイテムや離散的属性やゼロの値を多く持つため区別でき難い事象アイテムが多くなり、データ量が多くても情報量としては乏しい場合が少なくない。しかしそうした壁を超えて、事象アイテム全体の分布状況や特徴を俯瞰して大局的な意味空間を理解したいという要求がある。本発明は、ボリュームが多くても相関がありスパース性が高い多次元事象アイテム分布を集約して俯瞰し、データ全体が示す意味（ｓｅｍａｎｔｉｃ）の構造や意味要素の関係を示すことやコンセプトの解釈を容易にするために、コンピュータに処理させるデータの分析方法、システムおよびプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】  複数の事象アイテムが複数の属性アイテムとの各アイテムとの関係の度合いを数値とするクロス型（Ｃｒｏｓｓ  Ｔａｂｕｌａｔｉｏｎ，２−Ｗａｙ  Ａｒｒａｙ）のデータ構造で多くの多次元の事象の様相が整理できることが知られている。こうした多次元データについて、事象を構成する事象アイテム群や属性アイテム群の関係を少数の次元空間に集約して分布としてマップ化して布置する技術が開発されてきた。【０００３】
【特許文献１】特開２００７−３３４８７１
【０００４】  例えば、ある家電メーカのある半年間に起きた身体や財産を毀損した重大事故事象に関する１４５件のリストがあり、各事故事象アイテムごとにその現象や原因や責任部門などの３７属性アイテムに関する該当／非該当等を整理したプロファイルデータのクロス表があるとする〔表５〕。
メーカとしては、どのような製品のどのような部材から、またような原因で起きているかその全体的状況を理解したいという要求がある。この場合、事象アイテムは３７次元空間において１４４本のベクトルで表現でき、逆に属性アイテムは１４４次元空間において３７本のベクトルで表現できる。例えば電気コンロや石油ストーブ等の製品ジャンルと、起因部位が電源かスイッチかコードか等の起因部材ジャンル間の共起問題は、事故対策上重要な知識となる。さらに責任が設計か製造かユーザかなど他の責任者ジャンルの関係まで拡張できれば重要な知識獲得ができる。さらに属性アイテムとして、季節や地域や世帯特性等と組み合わせた多元的相関関係まで要約できれば、経営資源をマネジメントするためのビジネス・インテリジェンスの極めて有用な手段となる。
しかし、こうした表示属性データを持った場合では、事象アイテムと属性アイテムの同時布置と１元化された意味尺度で同時クラスタリングすることが有効であるが、従来の主成分分析や対応分析やＮＭＦ法やバイプロット法やバイクラスタリング法などではまだ限界がある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとしている課題】
【０００５】  解決しようとする問題点は、個別のプロファイルの集合データに関し、エクスプリシットに、多様な言葉意味空間をＭＥＣＥ（Ｍｕｔｕａｌｌｙ  Ｅｘｃｌｕｓｉｖｅ  ａｎｄ  Ｃｏｌｌｅｃｔｉｖｅｌｙ  Ｅｘｈａｕｓｔｉｖｅ）に「相互に排他的な項目」による「完全な全体集合」として、「再組み立てを可能」とする形で理解することが望ましいが、これを実現することは困難であった。特にデータが対象となる現象をほぼ捉えている場合でも、事象アイテムと属性アイテムの関係を示す１元化尺度で意味空間を構成し全貌を俯瞰することやその階層構造まで俯瞰できるコンパス・チャートを生成しクラスタリングを行うことが難しかった。
【０００６】  例えば結びつきの度合いが計量値の場合の情報圧縮法としては、主成分析が使わる場合が多く、事象アイテムと属性アイテムは別々の２種の空間マップとして処理されその対応関係を人間が解釈することが多い。主成分分析では、同一空間に事象アイテムと属性アイテムを同時布置することはできない。また、主成分となる数個の軸の意味を、それぞれ軸の数だけ独立に読み取り、いわゆる軸足コーディングと呼ばれる作業が必要であった。また、クラスタリングをしても、クラスタの特徴を軸の組合せから読取りいわゆるクラスタのオープンコーディングという作業も大変であった。一方、同時布置（ｂｉ−ｐｌｏｔ）の研究や同時クラスタリング（ｂｉ−ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）の研究も進んでいるが、事象アイテムと属性アイテムの関係性の理解の助けになる方法の開発はあまり進んでいない。
【０００７】
【非特許文献１】Ｄａｎｉｅｌ  Ｔｏｒｒｅｓ−Ｓａｌｉｎａｓ  ｅｔ  ａｌ．“Ｏｎ  ｔｈｅ  ｕｓｅ  ｏｆ  Ｂｉｐｌｏｔ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｆｏｒ  ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ  ｂｉｂｌｉｏｍｅｔｒｉｃ  ａｎｄ  ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ  ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ”，Ａｃｃｅｐｔｅｄ  ｆｏｒ  ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｓｏｃｉｅｔｙ  ｆｏｒ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｃｉｅｎｃｅ  ａｎｄ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
【非特許文献２】Ａｍｏｓ  Ｔａｎａｙ  ｅｔ  ａｌ．“Ｂｉｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ：Ａ  Ｓｕｒｖｅｙ”，Ｍａｙ  ２０００４
【０００８】  また、属性アイテム変数がアンケート調査等に良く現れる表示変数の場合は、特異値分解を使った対応分析法等で、事象アイテムと属性アイテムを同一空間に座標を定め、同時布置が行われている。
しかし、主成分分析と同様、集約された数個の軸の意味を、それぞれ軸の数だけ独立に読み取り、いわゆる軸足コーディングと呼ばれる作業が必要であった。また、クラスタリングをしても、クラスタの特徴を軸の組合せから読取りいわゆるクラスタのオープンコーディングという作業も大変であった。また、属性アイテム変数のジャンルが複数となる場合は、事象アイテムの個別のプロファイルデータを捨象した「クロス集計表」の形とするため、事象アイテムの情報は捨象され、クラスタリングによって事象アイテム群の規模や密度等のビジネス上有用な特徴を説明することはできなかった。
また、プロファイルデータを使っている場合でも、原点からの多次元コサイン距離を使って同時クラスタリングまでは、なされなかった。
【０００９】
【特許文献２】特開２００４−７０６８３
【００１０】  属性アイテム変数が計数値や順序値やノミナル値のような非負変数の場合は、ＮＮＦ法やその改良型が使われている。ただ、スパース性が高い場合は、効果的でない場合があるとの指摘もある。また、クラスタリングを行う場合でも、事象アイテムと属性アイテムを同一多次元空間に対応付けて配置し、かつクラスタリングをすることを、企図していないか、クラスタリングを行う場合でも、非コサイン距離で行う場合は、空間を構成する何本かの主な座標軸を組み合わせ、原点からのクラスタごとに、各軸の組合せと方向の意味と各軸に写像された原点からの距離を読んで、クラスタのプロファイリングを行うため理解が難しいという問題がある。またクラスタとの位置関係を理解する場合も、各軸毎に対応するクラスタの位置関係を読んで理解するため、説明も複雑になるという問題がある。
【００１１】
【特許文献３】特開２０１６−１７７４８５
【特許文献４】特開２０１７−４４９３（Ｐ２０１７−４４９３Ａ）
【００１２】
【非特許文献３】Ｐａｎａｇｉｏｔｉｓ  Ｓｙｍｅｏｎｉｄｉｓ，ｅｔ  ａｌ．，“Ｎｅａｒｅｓｔ−Ｂｉｃｌｕｓｔｅｒｓ  Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ  Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ  ｗｉｔｈ  Ｃｏｎｓｔａｎｔ  Ｖａｌｕｅｓ”，
【課題を解決するための手段】
【０００１３】  本発明は上述した問題点を解決するために、どのような変数タイプであれ、多次元事象アイテムと多次元属性アイテムとの全ての接続関係（連環度：Ｄｅｇｒｅｅ  ｏｆ  Ｃｏｍｂｉｎｅ）のデータを基に、１個の縮小次元空間を構成し、そこに事象アイテム群と属性アイテム群を、同一空間に事象アイテムと属性アイテムを同時布置し、任意の２つのアイテムの関係が意味を一つの中心からの角度で繋ぐようないわゆるコンパス・チャートを生成する。これにより正逆の判断が可能で有界な１元化された意味尺度分布を得ることと、原点からの多次元コサイン距離でクラスタリングすることで、事象アイテム群と属性アイテム群がどのような関係の特徴をもって分布しているかの全体像を把握することを可能にし、アイテム間の意味の解釈や説明を容易にする。これにより、特にデータが対象となる現象をほぼ捉えている場合には、個別のプロファイルの集合データに関し、エクスプリシットに、多様な言葉意味空間をＭＥＣＥ（Ｍｕｔｕａｌｌｙ  Ｅｘｃｌｕｓｉｖｅ  ａｎｄ  Ｃｏｌｌｅｃｔｉｖｅｌｙ  Ｅｘｈａｕｓｔｉｖｅ）に「相互に排他的な項目」による「完全な全体集合」として、「再組み立てを可能」となる。また、多様な言葉意味空間を一貫した有界な１元化意味尺度を保ったままその階層構造まで俯瞰できるコンパス・チャートを生成しクラスタリングを行う。また、例えばコンパス・チャート上での２個の属性アイテムの隣接関係が共起する事象アイテムの相対的頻度が高いほど強くなり、近くなるように多次元座標を計算することで、原点からの属性アイテムや事象アイテムの方向の意味が明確になる。クラスタのプロファイリングを支援し、また事象アイテムクラスタと属性アイテムを同時クラスタリングし、規模や密度等のビジネス上有用な特徴が読み取り易いコンパス・チャートを生成する。図１０、図１１、図１２は、コンパス・チャートのイメージである。
【０００１４】  第１の発明の観点では、コンピュータが、Ｎ（≧３）個のサブジェクトアイテムとＭ（≧３）個の属性アイテムとの組合せの関係を示すデータを分析して表示する方法であって、前記属性アイテムの関係の度合いを示すＮＸＭ個の数値データＡと前記事象アイテムを示すＮ個の識別子と前記属性アイテムを示すＭ個の識別子を関係付けて取得する第１のステップと、ＮとＭのいずれをも超えないＫ（≧２）次元の１の直交空間上に所定の次元圧縮法で前記各アイテムの座標を定める第２のステップと、前記事象アイテムおよびまたは属性アイテムの座標の前記Ｋ以下のＬ（≧２）次元空間の座標を使って前記事象アイテムそして／または前記属性アイテムをコサイン距離でクラスタリングする第３のステップと、所定の方法でクラスタごとに前記事象アイテムの識別子そして／または属性アイテムの識別子を前記各クラスタごとに区別して２次元以上の１の直交空間上に表現する第４のステップを実行する方法である。
【０００１５】  第２の観点では、システムが、Ｎ（≧３）個の事象アイテムとＭ（≧３）個の属性アイテムとの組合せの関係を示すデータを分析して表示するシステムであって、前記属性アイテムの関係の度合いを示すＮＸＭ個の数値データＡと前記事象アイテムを示すＮ個の識別子と前記属性アイテムを示すＭ個の識別子を関係付けてメモリ部２４から取得する第１の手段と、ＮとＭのいずれをも超えないＫ（≧２）次元の１の直交空間上に所定の次元圧縮法で前記各アイテムの座標を定める第２の手段と、前記事象アイテムおよびまたは属性アイテムの座標の前記Ｋ以下のＬ（≧２）次元空間の座標を使って前記事象アイテムそして／または前記属性アイテムをコサイン距離でクラスタリングする第３の手段とをシステムがプログラムファイルから呼び出しプログラムが処理部２５を使って計算し、所定の方法でクラスタごとに前記事象アイテムの識別子そして／または属性アイテムの識別子を前記各クラスタごとに区別して２次元以上の１の直交空間上に、画像を異なるタイミングでディスプレイ部２２にする表現する第４の手段を実行するシステムである。
【０００１６】  第３の観点の発明のプログラムは、システムが、Ｎ（≧３）個の事象アイテムとＭ（≧３）個の属性アイテムとの組合せの関係を示すデータを分析して表示するプログラムであって、前記属性アイテムの関係の度合いを示すＮＸＭ個の数値データＡと前記事象アイテムを示すＮ個の識別子と前記属性アイテムを示すＭ個の識別子を関係付けてメモリ部２４から取得する第１のステップと、ＮとＭのいずれをも超えないＫ（≧２）次元の１の直交空間上に所定の次元圧縮法で前記各アイテムの座標を定める第２のステップと、前記事象アイテムおよびまたは属性アイテムの座標の前記Ｋ以下のＬ（≧２）次元空間の座標を使って前記事象アイテムそして／または前記属性アイテムをコサイン距離でクラスタリングする第３のステップとをシステムがプログラムファイルから呼び出しプログラムが処理部２５を使って計算し、所定の方法でクラスタごとに前記事象アイテムの識別子そして／または属性アイテムの識別子を前記各クラスタごとに区別して２次元以上の１の直交空間上に、画像を異なるタイミングで表示装置にする表現する第４のステップの処理をコンピュータに実行させるプログラムである。
【発明の効果】
【００１７】  本発明によれば、複雑な多次元事象でもクロス表に整理すれば、少数次元に集約し、原点を中心とする１極型で原点からの角度（コサイン距離）で関連する事象アイテムとその属性アイテムの全ての関係を１元化尺度として連続的に説明し、ＭＥＣＥ（Ｍｕｔｕａｌｌｙ  Ｅｘｃｌｕｓｉｖｅ  ａｎｄ  Ｃｏｌｌｅｃｔｉｖｅｌｙ  Ｅｘｈａｕｓｔｉｖｅ）にクラスタ化でき、さらに一貫性をもって多段階にクラスタリングを行い、多次元事象の意味を深く理解でき、属性アイテム間の相関関係からの類型化による属性アイテムの類似性や、上位のクラスタに対する下位の属性アイテムの共通する特徴から、データが持つ集団の意味の構造をコンパス・チャートとしての事象全体のコンセプト理解を容易とすることを実現する。
例えば、利用者と提供製品／サービスと顧客の満足度の関係理解や、トラブル事象と原因系の頻度関係の理解や、ＤＮＡと薬品との症状の発現関係理解や文章とキーワードの関係理解や、特許技術の問題領域と解決策等の関係理解等多方面への効果的な応用が期待され大局観をもって事象の全貌を把握できビジネスに有用な知識を獲得を可能とするツールとしてのデータ分析方法、システムおよびプログラムを提供できる。
【００１８】  例えば、サービスビジネスにおける顧客満足度の多面的質問データから、顧客とサービスの関係の意味の構造を分析するための調査データの例を表６に示す。これらを個々の事象アイテムを個別に見て役に立つ意味や知識を抽出することは極めて困難である。
ハード製品は機能やデザイン等の明示的特徴をもつが、サービスブランドは、顧客満足の要素は極めて多様で、捉えにくい。例えば、ファストフード店ブランドは、どのような価値要素が反映されているか、味か、雰囲気か、単なる有名度か、なじみ度か等である。
サービスブランドを事象アイテムとし、属性アイテムを各種の評価尺度の属性とした調査を実施したとする。これを情報圧縮して、意味が一貫したいわゆるコンパス・チャートに布置し、クラスタリングすることで、いわゆるＭＥＣＥな分解ができる。それらを類型化し、その頻度を含め、全望を把握できる。これにより何処にどのようなマネジメント資源やコミュニケーション要因に経営資源を集中すべきか等のビジネスに必要な知見を得ることが可能になる。
このケースのコンパス・チャートを図１２、図１３、図１４に示す。
【００１９】  例えば、ある家電企業の重大事故事象〔表５〕では、各事象アイテムにつき、製品種別、事故の起因部署別、責任部署別、原因別など多数があり、かつその中が幾つかの属性アイテムとなっている。これらを個々の事象アイテムを個別に見て役に立つ意味や知識を抽出することは極めて困難である。これらの事象アイテムや属性アイテムをすべて、情報圧縮して、意味が一貫したいわゆるコンパス・チャートに布置し、クラスタリングすることで、いわゆるＭＥＣＥな分解ができる。この半年間で、重大事故はどのような製品群が、どのような箇所群から事故を発現し、その原因群や、責任部署群から発生したか、それらを類型化し、その頻度を含め、全望を把握できる。これにより何処にどのような経営資源を配置すべきか等の知見を得ることが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】  以下、本発明の実施形態に係わるデータ分析システムについて説明する。
まず、本実施形態の構成要素と、本発明の構成要素との対応関係を説明する。
図３に示すステップＳＴ１に示す処理が、本発明の第１のステップの１例である。
また、図３に示すステップＳＴ２および図４が第２のステップの１例である。
また、図３に示すステップＳＴ３および図５が第３のステップの１例である。
また、図３に示すステップＳＴ４および図６が第４のステップの１例である。
また、図３に示すステップＳＴ５および図７が第５のステップの１例である。
また、図３に示すステップＳＴ６および図８が第６のステップの１例である。【００２１】  また、表１．の行が本発明の事象アイテムであり、最初の列には本発明のＮ（≧３）個の事象アイテムの表示子が記載されている（ここでは「Ｓｕｂｊ＿１」等）。列が本発明の属性アイテムであり、最初の行には、本発明のＭ（≧３）個の属性アイテムの識別子が記載されている（ここでは「Ａｔｔｒｉ＿１」等）。表の中の数値は、本発明のＮ個の事象アイテムとＭ個の属性アイテムを繋ぐ強度のＮ行Ｍ列からなるデータＡの一例である。ここで、表の中の数値（ａｉｊ）は、ｉ行目の事象アイテムとｊ列目の属性アイテムの結びつきの強さが強いほど大きな値を示す実数である。【００２２】  また、表２および表３は、それぞれデータＡから圧縮された同一の少数次元空間（ここではＫ次元の例）で計算された事象アイテムと属性アイテムの直交座標の値を、事象アイテムの表示子と属性アイテムの表示子に対応させたデータの一例である。
（ＣＰ＿１，ＣＰ＿２，，，ＣＰ＿Ｋと次元数を表現している）【００２３】  図１．は、本発明の実施形態に係わるデータ分析システムＳ１の構成図である。
図１．に示すように、システムＳ１は、例えば、複数のデータサーバ４、検索サーバ６．および分析装置１０を有し、これらがネットワーク９を介して通信する。【００２４】  情報提供サーバ４は、ネットワークに接続されたコンピュータからの要求に応じて様々な情報を提供する、例えばデータベースサーバである。【００２５】  検索サーバ６は、ネットワークに接続された分析装置１０からの要求に応じて、当該要求に含まれる特定のクラスタに属する事象アイテムや属性アイテムの識別子などを含む情報を、情報提供サーバ４が提供する情報のアドレスを、要求元に送信する。【００２６】  分析装置１０は、検索サーバ６に検索要求を出し、それによって得た情報を基に、情報提供サーバ４が提供する情報内における分析対象のアイテムの位置づけを分析する処理を行う。【００２７】  図２は、図１に示す分析装置１０の構成図である。
図２に示すように、分析装置１０は、例えば、インターフェース部２１、ディスプレイ部２２、操作部２３、メモリ部２４および処理部２５を有し、これらがデータ線２０を介して接続されている。【００２８】  インターフェース部２１は、外部からのデータを入力する。インターフェース部２１は、例えば、インターネットやＬＡＮ等の通信網に接続され、これらを介して外部の装置からデータを入力する。
ディスプレイ部２２は、処理部２５からの表示信号に応じた画面を表示する。
操作部２３は、キーボード、マウス、タッチパネル等であり、ユーザの操作に応じた操作信号を処理部２５に出力する。【００２９】  メモリ部２４は、処理部２５によって実行されるプログラムＰＲＧ，並びに処理部２５の処理に用いられるデータを記録する。
処理部２５は、メモリ部２４から読み出したプログラムＰＲＧを実行して、以下に示すデータ処理装置Ｓ１の動作を統括的に制御する。
プログラムＰＲＧは、例えば、半導体メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ，またはクラウドサーバなどに記憶される。【００３０】  まず、本実施形態で用いられるデータの一例を説明する。【００３１】  ［事象アイテム］
事象アイテムは、例えば、表１に示すようにＮ（≧３）個の行に区別されており、マトリックスのＮ個の行に割り当てられている。【００３２】  ［事象アイテムの識別子］
処理部２５がメモリ部２４から、例えば事象アイテムの識別子Ｓ＿ｉｔｅｍを、表１の行の左側のＮ（≧３）個の行に区別された（Ｓｕｂｊ＿１、Ｓｕｂｊ＿２、、、Ｓｕｂｊ＿Ｎ）を、データＡの表側に対応して処理部２５で処理し、メモリ部２４記憶し、メモリ部２４から呼び出す。【００３３】  ［属性アイテム］
属性アイテムは、例えば、表１に示すようにＭ（≧３）個に区別されており、マトリックスのＭ個の列に割り当てられている。【００３４】  ［属性アイテムの識別子］
処理部２５がメモリ部２４から、例えば属性アイテムの識別子Ａ＿ｉｔｅｍを、表１の行先頭のＭ（≧３）個に区別された（Ａｔｔｒｉ＿１、Ａｔｔｒｉ＿２、、、Ａｔｔｒｉ＿Ｍ）で示され、データＡの表頭に対応して処理部２５で処理し、メモリ部２４記憶し、メモリ部２４から呼び出す。【００３５】［データＡ］：
表１の形式のＮ行Ｍ列データＡをコンピュータが読み込む例である。Ａは行列形式でもリスト配列形式でも良い。
Ａを〔式１〕に例示する。データＡの構成要素ａｉｊは、事象アイテムｉと属性アイテムｊとの繋がる強さの数値である。
データＡの処理部２５で処理されメモリ部２４記憶され、メモリ部２４から呼び出される。【００３６】  データＡの最良の形態について述べる。
１）データＡを構成する事象アイテムと属性アイテムは、意味や役割も相対的であり、数式的にも相対的で、いわば対称であって、絶対的に決まっている訳ではないことに注意されたい。
２）データＡの事象アイテムは、対象の母集団や対象のカテゴリーを代表するように採取されているのが望ましい。（属性アイテムにつても同様）
３）データＡは、好ましくは、属性アイテムごとに平均を”０”とし標準偏差も”１”となるように正規標準化処理をし、場合によっては、事象アイテムごとに正規標準化をした後に、属性アイテムごとにさらに正規標準化をする２重正規標準化をすることで好ましい結果を得ることが可能である。
４）正規標準化に変わって、データの累積度数分布から経験的もしくは論理的分布関数を使って、ある閉区間例えば［０，１］の単調な増加または現象変数に変換することでも良い。またこうした単調な変数閉区間に２重に変換することでも、好ましい結果を得ることが可能である。
５）多くの多変量解析や多次元データ分析が、データタイプを計量値、非負値の計量値、計数値、順序値、表示値等細分化されて発達してきたが、本発明では、全ての実数タイプに適応される。
６）データＡは、属性アイテムが規定するデータタイプの種類により、また事象アイテムが代表する母集団やカテゴリーとのサンプル構造により、意味を変えないで結果の理解がし易いように、事前処理を行うことが望ましい。
７）データＡの意味の理解易さへの事前処理だけでなく、同等な変換を”一般化された特異値分解”による対応することも望ましい。【００３７】  Ｎ次元またはＭ次元ベクトルの集合として表現された元データＡを、低次元で近似する形式に分解してコンピュータの処理部２５で処理されメモリ部２４記憶され、メモリ部２４から呼び出される形態に着いて一例を述べる。
〔式５〕は、元データＡを、例えば特異値分解で３個の行列の積に分解した結果を示している。
行列Ｘは、Ｎ行Ｋ列の左特異ベクトル群で、事象アイテムのＫ次元空間の座標である。
行列Ｙは、Ｍ行Ｋ列の右特異ベクトル群で、属性アイテムのＫ次元空間の座標である。【００３８】  Ｋは、ユーザが操作部２３から入力し、行列Ｘは、例えば行列Ａを特異値分解した結果として得られ、〔表２〕と〔式２〕でＮ個の事象アイテムのＫ次元空間の座標として記述している。【００３９】  行列Ｙは、例えば行列Ａを特異値分解した結果として得られ、〔表３〕と〔式３〕でＭ個の属性アイテムのＫ次元空間の座標記述している。ＹＴは、Ｙの転置行列である。【００４０】  行列Ｓは、例えば行列Ａを特異値分解した結果として得られ、〔表４〕と〔式４〕で、Ｋ個の正の特異値を降順に対角にもつ対角行列として記述している。【００４１】  元データＡの近似分解による座標は、低次元圧縮法として、特異値分解（ｓｉｎｇｕｌａｒ  ｖａｌｕｅ  ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）でも、元データの前処理を含む一般化特異値分解（ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ  ｓｉｎｇｕｌａｒ  ｖａｌｕｅ  ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）でも、ＡｔＡとＡＡｔの固有値分解を使って解いて得ても良い。
または、相互最小２乗法で座標を計算する処理プロセスは、〔図４〕に示す。
なお、Ａｔは、行列Ａの転置行列である。【００４２】  Ｋ次元空間の座標行列Ｘおよび行列Ｙは、事後変換として意味を取りやすいように、それぞれアフィン変換をしてもよい。例えば、Ｘ，Ｙを構成する列ベクトルの平均が０で正規直交する形が望ましい。【００４３】  例えば、Ｋ次元空間の座標行列Ｘと行列Ｙの事後変換の例として、〔式６〕に示す。Ｘ＋，Ｙ＋は、それぞれＸおよびＹの事後変換の値である。【００４４】  以下、〔図３〕に示す各ステップについて、説明する。
具体的な実施例として、〔表６〕に示すファストフード店ブランドの顧客満足度のデータに基づいて説明する。【００４５】  当該実施例では、属性アイテムが順序変数（ｏｒｄｉｎａｌ  ｖａｒｉａｂｌｅ）であり、データＡが各顧客満足度のランキングデータで、ランキング度が高いほど大きな値の数値で示されるが、本発明はこれに限定されない。【００４６】  例えば、事象アイテムの表示子Ｓ＿ｉｔｅｍは、クロス表の行頭に記録された「モスバーガ」、「木曽路」、「ケンタッキーフライドチキン」，，，，等である。
例えば、事象アイテムの表示子Ａ＿ｉｔｅｍは、クロス表の列頭に記録された「顧客期待」、「知覚品質」、「知覚評価」、「推奨意向」等である。【００４７】ステップＳＴ１：
図２に示す操作部２３をユーザが操作して、表６に示す事象アイテムの表示子Ｓ＿ｉｔｅｍと属性アイテムの表示子Ａ＿ｉｔｅｍとそれらを結ぶ強度データＡがあるファイルを指定し検索要求を入力する。
処理部２５は、上記指定された要求を、インターフェース部２１からネットワーク９を介して検索サーバ６に送信する。
検索サーバ６は、受信した上記要求を基に、元データＡと事象アイテムの表示子Ｓ＿ｉｔｅｍと属性アイテム表示子Ａ＿ｉｔｅｍと元データＡを含む情報のアドレスを分析装置１０に送信する。
処理部２５は、検索サーバ６から受信した上記アドレスを基に、データＡをメモリ部２４に書き込む。【００４８】ステップＳＴ２：
操作部２３から圧縮すべき次元数Ｋの入力を得て処理部２５に送り、処理部２５は、これをメモリ部２４に記憶する。【００４９】  ステップＳＴ２で、操作部２３からの指示を受け、処理部が特異値分解を使う場合は、処理部は、〔式５〕に示す処理を行う。処理部２５は、メモリ部２４からデータＡとＫを読出し、処理部２５は、〔表２〕および〔式２〕に示すＮ行Ｋ列の左特異値ベクトル群マトリックス（ｒｉｇｈｔ  ｓｉｎｇｕｌａｒ  ｖｅｃｔｏｒｓ  ｍａｔｒｉｘ）Ｘ、および〔表３〕および〔式３〕に示すＭ行Ｋ列の右特異値ベクトル群マトリックス（ｌｅｆｔ  ｓｉｎｇｕｌａｒ  ｖｅｃｔｏｒ  ｍａｔｒｉｘ）のＹ、および〔表４〕および〔式３〕に示すＫ行Ｋ列の特異値マトリックス（ｓｉｎｇｕｌａｒ  ｍａｔｒｉｘ）Ｓを得て、メモリ部２４に書き込む。【００５０】  ステップＳＴ２で、操作部からの指示を受け、処理部が交互最小２乗法（Ａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅ  Ｌｅａｓｔ  Ｓｑｕａｒｅｓ）を使っても良い。以下交互最小２乗法の処理の例を説明する。
１）ＳＴ２１では、属性アイテム座標Ｙに乱数などで、初期値を与える。または、初期値として、上記特異値分解で得られた左特異値ベクトル群マトリックスＸ、および右特異値ベクトル群マトリックスＹを使っても良い。
２）ＳＴ２２では、事象アイテム座標Ｘを、データＡとＹのマトリックスを変数とする適切な関数として計算する。
３）ＳＴ２３では、Ｘを正規直交化等のリファイン処理を行い、Ｘ自身を置き換える。正規直交化は、例えば修正グラムシュミット法などを使う
４）ＳＴ２４では、属性アイテム座標Ｙを、データＡを転置したＡｔとＸを変数とする適切な関数として推定する。
５）ＳＴ２５では、Ｙが収束したかを調べ、収束したら終了し、収束していなければ、ＳＴ２２へ戻る。【００５１】  ステップＳＴ３：
〔図５〕に示すように、ＳＴ３１で、ユーザからの指示を、操作部２３がクラスタ化する次元数Ｌ、およびクラスタの個数Ｇを受け取り、また事象アイテムをクラスタ化するか、属性アイテムをクラスタかするか、または同時にクラスタ化するかの選択の指示を、処理部２５に送る。【００５２】  ステップＳＴ３２で、クラスタリングする方法は、例えばｋ−ｍｅａｎｓ  ｍｅｔｈｏｄ，ｎｅａｒｅｓｔ  ｎｅｉｇｈｂｏｒ  ｍｅｔｈｏｄ，ｆｕｒｔｈｅｓｔ  ｎｅｉｇｈｂｏｒ  ｍｅｔｈｏｄ，ｇｒｏｕｐ  ａｖｅｒａｇｅ  ｍｅｔｈｏｄ，Ｗａｒｄ’ｓ  ｍｅｔｈｏｄ等を使う。【００５３】  ステップＳＴ３２で使うクラスタリングに使う距離は、多次元コサイン距離〔式７〕とする。Ｘ，およびＹの行列からクラスタ化するために選ばれた次元数Ｌの事象アイテムまたは／そして属性アイテムのベクトルである。【００５４】  〔図５〕のＳＴ３１示すように最初に事象アイテムについてＧ個にクラスタリングし、続いて属性アイテムをＧ個のクラスタに振り分けるか、逆に最初に属性アイテムについてＧ個にクラスタリングし、続いて事象アイテムをＧ個のクラスタに振り分けるか、全てを同時にクラスタリングするかを選択する。【００５５】  クラスタの振分けは、事前に計算されたＧ個のクラスタのアイテムのＬ次元空間のユークリッド重心または、コサイン平均ベクトルでも良い。【００５６】  ＳＴ３３に示すように、残りのアイテムがあれば、クラスタリングの振分けをし、無ければ、ステップＳＴ３を終了する。【００５７】  ステップＳＴ４：
ステップＳＴ４は、〔図６〕に示すように、意味付けに関し１元化尺度を持った、いわば意味やコンセプトを明示的に表現するコンパス・チャートの基礎マップを構成するステップである。最初に手順を示し、その後で、使い方や意味を説明する。【００５８】  処理部２５は、操作部からの指示を受け、その指示をメモリ部２４に記憶させ、またタイミングによってデータと指示をメモリ部２４から読出し、処理して、ディスプレイ部２２に指示を出す。【００５９】  ＳＴ４１で、ユーザが操作部２３で２次元を構成するため、処理部２５は、直行する２本の直線を構成するデータを生成し、ディスプレイ部２２に送り、ディスプレイ部２２は、２次元空間を構成しこれを〔図９〕の２軸を描画する。【００６０】  ＳＴ４２では、処理部２５が対応する事象アイテムのそれぞれの軸に対応するＸおよびＹの座標を抽出し、半径が１、２、３、４、５、６等の分布の範囲を示す等高線を表現する処理を行い、結果をメモリ部２４に送り、処理部２５はこれを読み出してディスプレイ部２２に送り、ディスプレイ部２２は、〔図９〕に示すように、これを描画する。【００６１】  好ましくは、半径の値は、事象アイテムと属性アイテムの分布の標準偏差である。【００６２】  また、ＳＴ４３は、操作部２３から選択された２本の軸の座標の指示を、処理部２５が受け、対応する事象アイテム表示子と対応するＸの２次元の座標、および属性アイテムの表示子と対応するＹの２次元の座標をメモリ部２４に送る。【００６３】  また、ＳＴ４４では、処理部２５はこれを読み出してディスプレイ部２２に送り、ディスプレイ部２２は事象アイテム表示子をＸの２次元の座標の位置、および／または属性アイテムの表示子をＹの２次元の座標の位置に描画する。【００６４】  上記、表示する事象アイテムの表示子と属性アイテム表示子は、〔図１１〕に示すように同時に布置しても、そのどちらかを、操作部２３からの情報に従って選択し、処理部２５が処理してもよい。【００６５】  ステップＳＴ４では、事象アイテムと属性アイテムの関係性の全体の意味空間を俯瞰するため、クラスタを区別し、意味付けを方向として１元化尺度として、例えばある意味の基準を主軸か主軸と直交する軸とした時、そこからのコサイン距離で表現することを可能となる。〔図１０〕の意味を持った〔図１１〕に示すような基準ベクトルからの１元化尺度としてのコサイン距離で構成する。これは、意味を方向性で示すコンセプトを示すコンパス・チャートを構成する。【００６６】  ステップＳＴ４では、コサイン距離は、〔図１０〕では１元化尺度の意味を説明し、具体的な例で対応するイメージを〔図１１〕で示す。類似度に関し、［最大＋１．０〜最小−１．０］までの１元化尺度となっている。類似度は、意味の類似度でもあり、＋１．０は全く同じ意味ということで、−１．０は、逆に反対の意味ということになる。つまりこれは、南北の方角を示すコンパスと同じ構成となっている。２次元では、平面を指すコンパスであるが、立体でも、３次元以上の超空間上の全てのアイテムを、ある基準ベクトルからの１元化尺度で、その類似度と逆の意味を持った非類似度として表現できる。【００６７】  また、ステップＳＴ４では、〔図���２〕に示す様に、従来のユークリッドの距離や、マンハッタンの距離等の非コサイン距離では、ある基準となるクラスタと他のクラスタとの関係を理解するには、困難性があるがこれを容易にする。例えばＣｌｕｓｔｅｒ１を基準として、Ｃｌｕｓｔｅｒ２との意味の違いを説明するには、第１軸の差とその方向の意味（Ｘ１）、そして第２軸の差とその方向の意味（Ｙ１）を説明し、さらにＣｌｕｓｔｅｒ３との意味の違いを説明するには、第１軸の差とその方向の意味（Ｘ２）、そして第２軸の差とその方向の意味（Ｙ２）を説明しなければならないがこれを容易にする。【００６８】  例えば、ＳＴ４では、コサイン距離とし、〔図１３〕に示す様に、ある基準となるクラスタと他のクラスタとの関係を理解するには、非常に簡単となる。例えばＣｌｕｓｔｅｒ１を基準として、Ｃｌｕｓｔｅｒ２との意味の違いを説明するには、ｃｏｓｉｎｅ（θ１）、Ｃｌｕｓｔｅｒ３との意味の類似性を説明するには、ｃｏｓｉｎｅ（θ２）の値だけで良い。【００６９】  また、ステップＳＴ４では、クラスタのプロファイリングとして、非類似性を使って〔図１３〕に示す様に、基準ベクトルについて、反対の意味から説明することも可能である。【００７０】  また、ＳＴ４では、クラスタのプロファイリングとして、意味の基準ベクトルは、例えばあるクラスタ中心ベクトルであってもよい。その場合は、例えばクラスタを構成するアイテムの多次元の重心をクラスタのセンターとし、そこからのコサイン距離とする。重心は多次元空間の座標でユークリッド距離に基づくものであっても良く、またベクトルの平均であっても良い。【００７１】  また、クラスタのプロファイリング処理に係るＳＴ４では、意味の基準ベクトルは、主軸や特定のクラスタだけでなく、事象アイテムがキーワードを属性アイテムとする場合に、分析者にとって重要な属性アイテムやキーワードベクトルであっても良い。【００７２】  ＳＴ５：
ＳＴ５では、〔図７〕に示すように、クラスタの範囲を明確にするステップである。【００７３】  ステップＳＴ５１では、〔図７〕に示すように、２次元を構成する２本の軸の選択の指示を、処理部２５に送る。【００７４】  好ましくは、２本の軸は、〔表２〕、〔表３〕に示す様に、特異値の大きさの順に対応する第１軸と第２軸が好ましいが、アイテムの分布状況で、第２軸と第３軸の組合せでもよい。
特異値は、通常のソフトでは〔式４〕の形式で、降順に並べられて出力される。【００７５】  ステップＳＴ５２では、プロファイリングするクラスタを選択する。【００７６】  ステップＳＴ５３では、前記選んだクラスタの事象アイテムか属性アイテムについて、表示するか非表示とするかを、ユーザが操作部２３からの指示または処理部２５からの指示によるディスプレイ部２２が実行する。【００７７】  ステップＳＴ５４では、〔図７〕に示すように、そのクラスタに属する事象アイテムについてプロファイリングを行うため、そのクラスタを囲む外包点を選んで結び、外包圏を生成する。具体的には、例えば最初にクラスタ中心からコサイン距離で最も遠いアイテムの点を選び、その点を起点とし、コサイン距離の大きな順（近い順）に各アイテムが外点の条件に合うかのフィルターで選別し、最後のアイテムまで知れて外包線を結ぶことで外包圏が生成する。外点の条件は、当該候補点が直前の外点と次の候補点と比べ当該クラスタセンターからのユークリッド距離で凸を形成できたかできなかったかで、採用か非採用かを判定する。【００７８】  ステップＳＴ５５では、プロファイリングとして、当該クラスタの外包線、もしくは外包圏、もしくは事象アイテムの表示子または属性アイテムを彩色しても良い。【００７９】  ステップＳＴ５６では、プロファイリングをする処理が残ったクラスタがあるか、処理を終了するかを判断する。Ｎｏなら続ける。【００８０】  ステップＳＴ５７では、プロファイリングの結果を記録して、当該ステップを終了する。【００８１】  ステップＳＴ６：
サブクラスタリングの処理のステップＳＴ６について説明する。
サブクラスタ化処理ＳＴ６を行うかを操作部２３より指示がある場合、処理部２５は、階層クラスタリングを行うサブクラスタリングについて〔図８〕に示す処理を実行する。【００８２】  まず、ＳＴ６１では、サブクラスタする空間を形成するため、ユーザから指示のある主な軸の数と軸を操作部２３が受け取り、処理部２５はこれを受け取りメモリ部２４に記憶させる。【００８３】  ＳＴ６２では、ユーザから指示で、サブクラスタする選択された親クラスタを操作部２３が受け取り、処理部２５はこれを受け取りメモリ部２４に記憶させる。【００８４】  ＳＴ６３では、ユーザから指示で、サブクラスタリングの対象を事象アイテムとするか属性アイテムとするかを操作部２３が受け取り、処理部２５はこれを受け取りメモリ部２４に記憶させる。またユーザから指示で、サブクラスタリングの個数も操作部２３が受け取り、同様にメモリ部２４に記憶する。【００８５】  ＳＴ６４では、処理部２５がメモリ部２４から必要なデータを得て、事象アイテムか属性アイテム、または同時にサブクラスタリング処理し、結果を記憶する。【００８６】  ＳＴ７５では、処理部２５は、操作部２３からの指示に従い、最初に事象アイテムをサブクラスタリングした場合は属性アイテムをサブクラスタに振分け、最初に属性アイテムをサブクラスタリングした場合は事象アイテムをサブクラスタに振分け、または同時にサブクラスタリング処理した場合はそのまま、以上の結果をメモリ部２４に記憶する。【００８７】  ＳＴ７６では、引き続きサブクラスタリング処理をする親クラスタがあるかどうかを判断し、あればＳＴ６２へ戻り、無ければ次に進む。【００８８】  ＳＴ６７では、処理部２５がサブクラスタリングの結果をメモリ部２４から呼び出し、ディスプレイ部２２に指示を出し、マップ上に表示する。
【産業上の利用可能性】
【００８９】  事象アイテムと属性アイテムが関係しあって分布する多次元データは、事象アイテムが不特定多数の無限母集団や無限要素からなるカテゴリーであれ、代表的なビッグデータである特定多数の事象アイテムに関する問題の分析に利用可能である。例えばカスタマー事象と製品やサービス属性との相性や、製品やサービスへの要求事象とそれらの機能等の属性との相性や、事故事象と環境や原因系属性との相性等の診断や分析等の用途にも適用できる。
【表１】
2019046423.tif 000003
【式１】
2019046423.tif 000004
【表２】
2019046423.tif 000005
【式２】
2019046423.tif 000006
【表３】
2019046423.tif 000007
【式３】
2019046423.tif 000008
【表４】
2019046423.tif 000009
【式４】
2019046423.tif 000010
【式５】
2019046423.tif 000011
【式６】
2019046423.tif 000012
【表５】
2019046423.tif 000013
【式７】
2019046423.tif 000014
【表６】
2019046423.tif 000015
【図１】
2019046423.tif 000016
【図２】
2019046423.tif 000017
【図３】
2019046423.tif 000018
【図４】
2019046423.tif 000019
【図５】
2019046423.tif 000020
【図６】
2019046423.tif 000021
【図７】
2019046423.tif 000022
【図８】
2019046423.tif 000023
【図９】
2019046423.tif 000024
【図１０】
2019046423.tif 000025
【図１１】
2019046423.tif 000026
【図１２】
2019046423.tif 000027
【図１３】
2019046423.tif 000028
【手続補正書】
【提出日】平成29年12月11日(2017.12.11)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
多種多様で多数の属性アイテムを持った事象アイテムのデータは、プロファイルデータとしてＩｏＴ時代では大量に出現するが、多数の属性アイテム（多次元な属性アイテム）があっても相関性が高くなるため互いに似た属性の値を持った事象アイテムや離散的属性やゼロの値を多く持つため区別でき難い事象アイテムが多くなり、データ量が多くても情報量としては乏しい場合が少なくない。しかしそうした壁を超えて、事象アイテム全体の分布状況や特徴を俯瞰して大局的な意味空間を理解したいという要求がある。本発明は、ボリュームが多くても相関がありスパース性が高い多次元事象アイテム分布を集約して俯瞰し、データ全体が示す意味（semantic）の構造や意味要素の関係を示すことやコンセプトの解釈を容易にするために、コンピュータに処理させるデータの分析方法、システムおよびプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
複数の事象アイテムが複数の属性アイテムとの各アイテムとの関係の度合いを数値とするクロス型（Cross Tabulation, 2-Way Array）のデータ構造で多くの多次元の事象の様相が整理できることが知られている。こうした多次元データについて、事象を構成する事象アイテム群や属性アイテム群の関係を少数の次元空間に集約して分布としてマップ化して布置する技術が開発されてきた。
【０００３】
例えば、ある家電メーカのある半年間に起きた身体や財産を毀損した重大事故事象に関する145件のリストがあり、各事故事象アイテムごとにその現象や原因や責任部門などの37属性アイテムに関する該当/非該当等を整理したプロファイルデータのクロス表があるとする「表１」。
メーカとしては、どのような製品のどのような部材から、またような原因で起きているかその全体的状況を理解したいという要求がある。この場合、事象アイテムは37次元空間において144本のベクトルで表現でき、逆に属性アイテムは144次元空間において37本のベクトルで表現できる。例えば電気コンロや石油ストーブ等の製品ジャンルと、起因部位が電源かスイッチかコードか等の起因部材ジャンル間の共起問題は、事故対策上重要な知識となる。さらに責任が設計か製造かユーザかなど他の責任者ジャンルの関係まで拡張できれば重要な知識獲得ができる。さらに属性アイテムとして、季節や地域や世帯特性等と組み合わせた多元的相関関係まで要約できれば、経営資源をマネジメントするためのビジネス・インテリジェンスの極めて有用な手段となる。
しかし、こうした表示属性データを持った場合では、事象アイテムと属性アイテムの同時布置と１元化された意味尺度で同時クラスタリングすることが有効であるが、従来の主成分分析や対応分析やＮＭＦ法やバイプロット法やバイクラスタリング法などではまだ限界がある。
【０００４】
【表１】
2019046423.tif 000029
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開2007-334871
【特許文献２】特開2004-70683
【特許文献３】特開2016-177485
【特許文献４】特開2017-4493（P2017-4493A）
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Daniel Torres-Salinas et al. "On the use of Biplot analysis for multivariate bibliometric and scientific indicators", Accepted for publication in Journal of the American Society for information Science and Technology
【非特許文献２】Amos Tanay et al. " Biclustering Algorithms: A Survey ", May 20004
【非特許文献３】Panagiotis Symeonidis, et al., "Nearest-Biclusters Collaborative Filtering with Constant Values",
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
解決しようとする問題点は、個別のプロファイルの集合データに関し、エクスプリシットに、多様な言葉意味空間をMECE（Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive）に「相互に排他的な項目」による「完全な全体集合」として、「再組み立てを可能」とする形で理解することが望ましいが、これを実現することは困難であった。特にデータが対象となる現象をほぼ捉えている場合でも、事象アイテムと属性アイテムの関係を示す1元化尺度で意味空間を構成し全貌を俯瞰することやその階層構造まで俯瞰できるコンパス・チャートを生成しクラスタリングを行うことが難しかった。
【０００８】
例えば結びつきの度合いが計量値の場合の情報圧縮法としては、主成分析が使わる場合が多く、事象アイテムと属性アイテムは別々の２種の空間マップとして処理されその対応関係を人間が解釈することが多い。主成分分析では、同一空間に事象アイテムと属性アイテムを同時布置することはできない。また、主成分となる数個の軸の意味を、それぞれ軸の数だけ独立に読み取り、いわゆる軸足コーディングと呼ばれる作業が必要であった。また、クラスタリングをしても、クラスタの特徴を軸の組合せから読取りいわゆるクラスタのオープンコーディングという作業も大変であった。一方、同時布置（bi-plot）の研究や同時クラスタリング（bi-clustering）の研究も進んでいるが、事象アイテムと属性アイテムの関係性の理解の助けになる方法の開発はあまり進んでいない。
【０００９】
また、属性アイテム変数がアンケート調査等に良く現れる表示変数の場合は、特異値分解を使った対応分析法等で、事象アイテムと属性アイテムを同一空間に座標を定め、同時布置が行われている。
しかし、主成分分析と同様、集約された数個の軸の意味を、それぞれ軸の数だけ独立に読み取り、いわゆる軸足コーディングと呼ばれる作業が必要であった。また、クラスタリングをしても、クラスタの特徴を軸の組合せから読取りいわゆるクラスタのオープンコーディングという作業も大変であった。また、属性アイテム変数のジャンルが複数となる場合は、事象アイテムの個別のプロファイルデータを捨象した「クロス集計表」の形とするため、事象アイテムの情報は捨象され、クラスタリングによって事象アイテム群の規模や密度等のビジネス上有用な特徴を説明することはできなかった。
また、プロファイルデータを使っている場合でも、原点からの多次元コサイン距離を使って同時クラスタリングまでは、なされなかった。
【００１０】
属性アイテム変数が計数値や順序値やノミナル値のような非負変数の場合は、ＮＮＦ法やその改良型が使われている。ただ、スパース性が高い場合は、効果的でない場合があるとの指摘もある。また、クラスタリングを行う場合でも、事象アイテムと属性アイテムを同一多次元空間に対応付けて配置し、かつクラスタリングをすることを、企図していないか、クラスタリングを行う場合でも、非コサイン距離で行う場合は、空間を構成する何本かの主な座標軸を組み合わせ、原点からのクラスタごとに、各軸の組合せと方向の意味と各軸に写像された原点からの距離を読んで、クラスタのプロファイリングを行うため理解が難しいという問題がある。またクラスタとの位置関係を理解する場合も、各軸毎に対応するクラスタの位置関係を読んで理解するため、説明も複雑になるという問題がある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は上述した問題点を解決するために、どのような変数タイプであれ、多次元事象アイテムと多次元属性アイテムとの全ての接続関係（連環度：Degree of Combine）のデータを基に、1個の縮小次元空間を構成し、そこに事象アイテム群と属性アイテム群を、同一空間に事象アイテムと属性アイテムを同時布置し、任意の２つのアイテムの関係が意味を一つの中心からの角度で繋ぐようないわゆるコンパス・チャートを生成する。これにより正逆の判断が可能で有界な１元化された意味尺度分布を得ることと、原点からの多次元コサイン距離でクラスタリングすることで、事象アイテム群と属性アイテム群がどのような関係の特徴をもって分布しているかの全体像を把握することを可能にし、アイテム間の意味の解釈や説明を容易にする。これにより、特にデータが対象となる現象をほぼ捉えている場合には、個別のプロファイルの集合データに関し、エクスプリシットに、多様な言葉意味空間をMECE（Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive）に「相互に排他的な項目」による「完全な全体集合」として、「再組み立てを可能」となる。また、多様な言葉意味空間を一貫した有界な１元化意味尺度を保ったままその階層構造まで俯瞰できるコンパス・チャートを生成しクラスタリングを行う。また、例えばコンパス・チャート上での２個の属性アイテムの隣接関係が共起する事象アイテムの相対的頻度が高いほど強くなり、近くなるように多次元座標を計算することで、原点からの属性アイテムや事象アイテムの方向の意味が明確になる。クラスタのプロファイリングを支援し、また事象アイテムクラスタと属性アイテムを同時クラスタリングし、規模や密度等のビジネス上有用な特徴が読み取り易いコンパス・チャートを生成する。「図１０」、「図１１」、「図１２」は、コンパス・チャートのイメージである。
【００１２】
第１の発明の観点では、コンピュータが、N（≧3）個のサブジェクトアイテムとM（≧3）個の属性アイテムとの組合せの関係を示すデータを分析して表示する方法であって、前記属性アイテムの関係の度合いを示すＮＸＭ個の数値データAと前記事象アイテムを示すＮ個の識別子と前記属性アイテムを示すＭ個の識別子を関係付けて取得する第1のステップと、NとMのいずれをも超えないK（≧2）次元の1の直交空間上に所定の次元圧縮法で前記各アイテムの座標を定める第2のステップと、前記事象アイテムおよびまたは属性アイテムの座標の前記K以下のL（≧2）次元空間の座標を使って前記事象アイテムそして/または前記属性アイテムをコサイン距離でクラスタリングする第3のステップと、所定の方法でクラスタごとに前記事象アイテムの識別子そして/または属性アイテムの識別子を前記各クラスタごとに区別して2次元以上の1の直交空間上に表現する第4のステップを実行する方法である。
【００１３】
第2の観点では、システムが、N（≧3）個の事象アイテムとM（≧3）個の属性アイテムとの組合せの関係を示すデータを分析して表示するシステムであって、前記属性アイテムの関係の度合いを示すＮＸＭ個の数値データAと前記事象アイテムを示すＮ個の識別子と前記属性アイテムを示すＭ個の識別子を関係付けてメモリ部２４から取得する第1の手段と、NとMのいずれをも超えないK（≧2）次元の1の直交空間上に所定の次元圧縮法で前記各アイテムの座標を定める第2の手段と、前記事象アイテムおよびまたは属性アイテムの座標の前記K以下のL（≧2）次元空間の座標を使って前記事象アイテムそして/または前記属性アイテムをコサイン距離でクラスタリングする第3の手段とをシステムがプログラムファイルから呼び出しプログラムが処理部25を使って計算し、所定の方法でクラスタごとに前記事象アイテムの識別子そして/または属性アイテムの識別子を前記各クラスタごとに区別して2次元以上の1の直交空間上に、画像を異なるタイミングでディスプレイ部２２にする表現する第4の手段を実行するシステムである。
【００１４】
第3の観点の発明のプログラムは、システムが、N（≧3）個の事象アイテムとM（≧3）個の属性アイテムとの組合せの関係を示すデータを分析して表示するプログラムであって、前記属性アイテムの関係の度合いを示すＮＸＭ個の数値データAと前記事象アイテムを示すＮ個の識別子と前記属性アイテムを示すＭ個の識別子を関係付けてメモリ部２４から取得する第1のステップと、NとMのいずれをも超えないK（≧2）次元の1の直交空間上に所定の次元圧縮法で前記各アイテムの座標を定める第2のステップと、前記事象アイテムおよびまたは属性アイテムの座標の前記K以下のL（≧2）次元空間の座標を使って前記事象アイテムそして/または前記属性アイテムをコサイン距離でクラスタリングする第3のステップとをシステムがプログラムファイルから呼び出しプログラムが処理部25を使って計算し、所定の方法でクラスタごとに前記事象アイテムの識別子そして/または属性アイテムの識別子を前記各クラスタごとに区別して2次元以上の1の直交空間上に、画像を異なるタイミングで表示装置にする表現する第4のステップの処理をコンピュータに実行させるプログラムである。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、複雑な多次元事象でもクロス表に整理すれば、少数次元に集約し、原点を中心とする１極型で原点からの角度（コサイン距離）で関連する事象アイテムとその属性アイテムの全ての関係を１元化尺度として連続的に説明し、MECE（Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive）にクラスタ化でき、さらに一貫性をもって多段階にクラスタリングを行い、多次元事象の意味を深く理解でき、属性アイテム間の相関関係からの類型化による属性アイテムの類似性や、上位のクラスタに対する下位の属性アイテムの共通する特徴から、データが持つ集団の意味の構造をコンパス・チャートとしての事象全体のコンセプト理解を容易とすることを実現する。
例えば、利用者と提供製品/サービスと顧客の満足度の関係理解や、トラブル事象と原因系の頻度関係の理解や、ＤＮＡと薬品との症状の発現関係理解や文章とキーワードの関係理解や、特許技術の問題領域と解決策等の関係理解等多方面への効果的な応用が期待され大局観をもって事象の全貌を把握できビジネスに有用な知識を獲得を可能とするツールとしてのデータ分析方法、システムおよびプログラムを提供できる。
【００１６】
例えば、サービスビジネスにおける顧客満足度の多面的質問データから、顧客とサービスの関係の意味の構造を分析するための調査データの例を「表２」に示す。これらを個々の事象アイテムを個別に見て役に立つ意味や知識を抽出することは極めて困難である。
ハード製品は機能やデザイン等の明示的特徴をもつが、サービスブランドは、顧客満足の要素は極めて多様で、捉えにくい。例えば、ファストフード店ブランドは、どのような価値要素が反映されているか、味か、雰囲気か、単なる有名度か、なじみ度か等である。
サービスブランドを事象アイテムとし、属性アイテムを各種の評価尺度の属性とした調査を実施したとする。これを情報圧縮して、意味が一貫したいわゆるコンパス・チャートに布置し、クラスタリングすることで、いわゆるMECEな分解ができる。それらを類型化し、その頻度を含め、全望を把握できる。これにより何処にどのようなマネジメント資源やコミュニケーション要因に経営資源を集中すべきか等のビジネスに必要な知見を得ることが可能になる。
【００１７】
【表２】
2019046423.tif 000030
【００１８】
例えば、ある家電企業の重大事故事象「表１」では、各事象アイテムにつき、製品種別、事故の起因部署別、責任部署別、原因別など多数があり、かつその中が幾つかの属性アイテムとなっている。これらを個々の事象アイテムを個別に見て役に立つ意味や知識を抽出することは極めて困難である。これらの事象アイテムや属性アイテムをすべて、情報圧縮して、意味が一貫したいわゆるコンパス・チャートに布置し、クラスタリングすることで、いわゆるMECEな分解ができる。この半年間で、重大事故はどのような製品群が、どのような箇所群から事故を発現し、その原因群や、責任部署群から発生したか、それらを類型化し、その頻度を含め、全望を把握できる。これにより何処にどのような経営資源を配置すべきか等の知見を得ることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明のデータ分析システムＳ１の構成図である．
【図２】データ分析システムにおける分析装置１０の構成図である．
【図３】本発明の処理手順を示すフローチャートである．また本発明の第１のデータ取得のステップを示している．
【図４】データを情報圧縮してアイテムの座標を計算する第２のステップである．
【図５】アイテムを多次元座標上でクラスタリングする第３のステップである．
【図６】アイテムの識別子を座標上にマップ化して表示する第4のステップである．
【図７】クラスタをプロファイリングする第5のステップである．
【図８】クラスタをさらにサブクラスタに分類するステップである．
【図９】コンパス・チャートを表現する基礎的なマップを構成図の1例である．
【図１０】コンパス・チャートがある方向を基準とした時、意味が１元化尺度となるイメージを説明している．（通常のコンパス・チャートでは、方向性に意味を持たせない）
【図１１】事象と属性アイテムの特徴が読み取り易いコンパス・チャートの一例である．
【図１２】従来のユークリッド距離による読取がやや面倒なクラスタリングの例である．
【図１３】基準ベクトルから１元化尺度で説明できるコンパス・チャートの一例である．
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、本発明の実施形態に係わるデータ分析システムについて説明する。
まず、本実施形態の構成要素と、本発明の構成要素との対応関係を説明する。
図3に示すステップＳＴ１に示す処理が、本発明の第1のステップの１例である。
また、図３に示すステップＳＴ２および図４が第２のステップの１例である。
また、図３に示すステップＳＴ３および図５が第３のステップの１例である。
また、図３に示すステップＳＴ４および図６が第４のステップの１例である。
また、図３に示すステップＳＴ５および図７が第５のステップの１例である。
また、図３に示すステップＳＴ６および図8が第６のステップの１例である。
【符号の説明】
【００２１】
Ｓ１：データ分析システム、４：情報提供サーバ、６：検索サーバ、９：インターネット等の通信網、１０：分析装置．
２０：バス、２１：インターフェース部、２２：ディスプレイ部、２３：外部からの指令を処理する操作部、２４：データや識別子データやプログラム等を格納するメモリ部、操作部やメモリー部からのデータの取得やデータ分析やクラスタリングやディスプレイ部に表示させる処理部である．
A,AI, BI, AB,BA,Cは、情報提供サーバ、検索サーバ、インターネット等の通信網などから呼び出されメモリ部に格納されたデータや処理部で直交座標を決める処理をするために、処理部が操作部からの指令やプログラムPGMによって処理しメモリ部に格納しまた、処理部がメモリ部から呼び出すデータであり、AおよびBは元データ行列でAIおよびBIはAおよびBを処理部が前処理をしたデータ行列であり、ABおよびBAは、行列データAおよびBの結合または積によって変換されたデータ行列であり、CはAI,BI,AB.BA等の別名のデータ行列である．
Y,Xは、直交座標を決定するデータであるA,AI, BI, AB,BA,Cを、処理部によりメモリ部から呼び出されたプログラムPRGによって処理部によって処理された結果をメモリ部に格納された座標である．S_item, A_itemは、それぞれ、情報提供サーバ、検索サーバ、インターネット等の通信網などから呼び出されメモリ部に格納された事象アイテムと属性アイテムの識別子（「Subj_1」等と「Attri_1」等）であり、操作部の指示を処理部が解釈しディプレイ部に表示処理をする対象であり、これらのデータは、バックアップされてメモリ部に格納されても良い．
【００２２】
また、「表３」の行が本発明の事象アイテムであり、最初の列には本発明のN（≧3）個の事象アイテムの表示子が記載されている（ここでは「Subj_1」等）。列が本発明の属性アイテムであり、最初の行には、本発明のM（≧3）個の属性アイテムの識別子が記載されている（ここでは「Attri_1」等）。表の中の数値は、本発明のＮ個の事象アイテムとＭ個の属性アイテムを繋ぐ強度のＮ行Ｍ列からなるデータＡの一例である。ここで、表の中の数値(aij)は、i行目の事象アイテムとj列目の属性アイテムの結びつきの強さが強いほど例えば大きな値を示す実数である。
【００２３】
【表３】
2019046423.tif 000031
【００２４】
また、「表４」は事象アイテムの表示子とＫ次元空間に集約され計算された座標であり、「表５」は属性アイテムの表示子とＫ次元空間に集約され計算された座標で、それぞれデータＡから圧縮された同一の少数次元空間（ここではK次元の例）で計算された事象アイテムと属性アイテムの直交座標の値を、事象アイテムの表示子と属性アイテムの表示子に対応させたデータの一例である。（CP_1,CP_2,,,CP_K と次元数を表現している）
【００２５】
【表４】
2019046423.tif 000032
【００２６】
【表５】
2019046423.tif 000033
【００２７】
「図1」は、本発明の実施形態に係わるデータ分析システムＳ１の構成図である。
「図1」に示すように、システムＳ１は、例えば、複数のデータサーバ４、検索サーバ６.および分析装置１０を有し、これらがネットワーク９を介して通信する。
【００２８】
情報提供サーバ４は、ネットワークに接続されたコンピュータからの要求に応じて様々な情報を提供する、例えばデータベースサーバである。
【００２９】
検索サーバ６は、ネットワークに接続された分析装置１０からの要求に応じて、当該要求に含まれる特定のクラスタに属する事象アイテムや属性アイテムの識別子などを含む情報を、情報提供サーバ4が提供する情報のアドレスを、要求元に送信する。
【００３０】
分析装置１０は、検索サーバ６に検索要求を出し、それによって得た情報を基に、情報提供サーバ４が提供する情報内における分析対象のアイテムの位置づけを分析する処理を行う。
【００３１】
「図２」は、「図１」に示す分析装置１０の構成図である。
「図２」に示すように、分析装置１０は、例えば、インターフェース部２１、ディスプレイ部２２、操作部２３、メモリ部２４および処理部２５を有し、これらがデータ線２０を介して接続されている。
【００３２】
インターフェース部２１は、外部からのデータを入力する。インターフェース部２１は、例えば、インターネットやLAN等の通信網に接続され、これらを介して外部の装置からデータを入力する。
ディスプレイ部２２は、処理部２５からの表示信号に応じた画面を表示する。
操作部２３は、キーボード、マウス、タッチパネル等であり、ユーザの操作に応じた操作信号を処理部２５に出力する。
【００３３】
メモリ部２４は、処理部２５によって実行されるプログラムPRG ,並びに処理部２５の処理に用いられるデータを記録する。
処理部２５は、メモリ部２４から読み出したプログラムPRGを実行して、以下に示すデータ処理装置S1の動作を統括的に制御する。
プログラムPRGは、例えば、半導体メモリ、CD−ROM,またはクラウドサーバなどに記憶される。
【００３４】
まず、本実施形態で用いられるデータの一例を説明する。
【００３５】
「事象アイテム」
事象アイテムは、例えば、「表３」に示すようにN（≧3）個の行に区別されており、マトリックスのN個の行に割り当てられており、属性アイテムは列に割り当てられている。事象アイテムと属性アイテムと両者の関係を繋ぐ強度を示す数値をもって行列の形式で整理したとき、Ｎ行Ｍ列のデータA、表側は事象アイテムの表示子、および表頭は属性アイテムの表示子で記述できる例である。表現法は行列形式を挙げているが、リスト形式で記述されてもよく、また２項関係で記述しても良い。
【００３６】
「事象アイテムの識別子」
処理部25がメモリ部２４から、例えば事象アイテムの識別子S_itemを、「表３」の行の左側のN（≧3）個の行に区別された（Subj_1、Subj_2、、、Subj_N）を、データAの表側に対応して処理部２５で処理し、メモリ部２４記憶し、メモリ部２４から呼び出す。
【００３７】
「属性アイテム」
属性アイテムは、例えば、「表３」に示すようにM（≧3）個に区別されており、マトリックスのM個の列に割り当てられている。意味としては、事象と属性は対称関係であり、入れ替えても本質的な相互の機能は変わらない。
【００３８】
「属性アイテムの識別子」
処理部25がメモリ部２４から、例えば属性アイテムの識別子A_itemを、「表３」の行先頭のM（≧3）個に区別された（Attri_1、Attri_2、、、Attri_M）で示され、データAの表頭に対応して処理部２５で処理し、メモリ部２４記憶し、メモリ部２４から呼び出す。
【００３９】
「データA」：
「表３」の形式のN行M列データAをコンピュータが読み込む例である。Aを「数1」に例示する。データAの構成要素aijは、事象アイテムiと属性アイテムjとの繋がる強さの数値である。処理部２５はデータAを処理しメモリ部２４記憶させる。
【００４０】
【数１】
2019046423.tif 000034
【００４１】
データAの最良の形態について述べる。
1）データAを構成する事象アイテムと属性アイテムは、意味や役割も相対的であり、数式的にも相対的で、いわば対称であって、絶対的に決まっている訳ではないことに注意されたい。
2）データAの事象アイテムは、対象の母集団や対象のカテゴリーを代表するように採取されているのが望ましい。（属性アイテムにつても同様）
3）データAは、好ましくは、属性アイテムごとに平均を”0”とし標準偏差も”1”となるように正規標準化処理をし、場合によっては、事象アイテムごとに正規標準化をした後に、属性アイテムごとにさらに正規標準化をする２重正規標準化をすることで好ましい結果を得ることが可能である。
4）正規標準化に変わって、データの累積度数分布から経験的もしくは論理的分布関数を使って、ある閉区間例えば[0,1]の単調な増加または現象変数に変換することでも良い。またこうした単調な変数閉区間に２重に変換することでも、好ましい結果を得ることが可能である。
5）多くの多変量解析や多次元データ分析が、データタイプを計量値、非負値の計量値、計数値、順序値、表示値等細分化されて発達してきたが、本発明では、全ての実数タイプに適応される。
6）データAは、属性アイテムが規定するデータタイプの種類により、また事象アイテムが代表する母集団やカテゴリーとのサンプル構造により、意味を変えないで結果の理解がし易いように、事前処理を行うことが望ましい。
7）データAの意味の理解易さへの事前処理だけでなく、同等な変換を”一般化された特異値分解”による対応することも望ましい。
【００４２】
N次元またはM次元ベクトルの集合として表現された元データAを、低次元で近似する形式に分解してコンピュータの処理部２５で処理されメモリ部２４記憶され、メモリ部２４から呼び出される形態に着いて一例を述べる。
「数5」は、元データAを、例えば特異値分解で３個の行列の積に分解した結果を示している。
行列Xは、N行K列の左特異ベクトル群で、事象アイテムのK次元空間の座標である。
行列Yは、M行K列の右特異ベクトル群で、属性アイテムのK次元空間の座標である。
【００４３】
【数５】
2019046423.tif 000035
【００４４】
Kは、ユーザが操作部２３から入力し、行列Xは、例えば行列Aを特異値分解した結果として得られ、「表４」と「数2」でN個の事象アイテムのK次元空間の座標として記述している。
【００４５】
【数２】
2019046423.tif 000036
【００４６】
行列Yは、例えば行列Aを特異値分解した結果として得られ、「表５」と「数3」でM個の属性アイテムのK次元空間の座標記述している。
2019046423.tif 000037
は、Yの転置行列である。
【００４７】
【数３】
2019046423.tif 000038
【００４８】
行列Sは、例えば行列Aを特異値分解した結果として得られ、「表６」と「数4」で、K個の正の特異値を降順に対角にもつ対角行列として記述している。
【００４９】
【表６】
2019046423.tif 000039
【００５０】
【数４】
2019046423.tif 000040
【００５１】
元データAの近似分解による座標は、低次元圧縮法として、特異値分解（singular value decomposition）でも、元データの前処理を含む一般化特異値分解（generalized singular value decomposition）でも、AtAとAAｔの固有値分解を使って解いて得ても良い。
または、相互最小２乗法で座標を計算する処理プロセスは、「図４」に示す。
なお、Atは、行列Aの転置行列である。
【００５２】
K次元空間の座標行列Xおよび行列Yは、事後変換として意味を取りやすいように、それぞれアフィン変換をしてもよい。例えば、X,Yを構成する列ベクトルの平均が0で正規直交する形が望ましい。
【００５３】
例えば、K次元空間の座標行列Xと行列Yの事後変換の例として、「数6」に示す。
2019046423.tif 000041
は、それぞれXおよびYの事後変換の値である。
【００５４】
【数６】
2019046423.tif 000042
【００５５】
以下、「図3」に示す各ステップについて、説明する。
具体的な実施例として、「表２」に示すファストフード店ブランドの顧客満足度のデータに基づいて説明する。
【００５６】
当該実施例では、属性アイテムが順序変数（ordinal variable）であり、データAが各顧客満足度のランキングデータで、ランキング度が高いほど大きな値の数値で示されるが、本発明はこれに限定されない。
【００５７】
例えば、事象アイテムの表示子S_itemは、クロス表の行頭に記録された「モスバーガ」、「木曽路」、「ケンタッキーフライドチキン」,,,,等である。
例えば、事象アイテムの表示子A_itemは、クロス表の列頭に記録された「顧客期待」、「知覚品質」、「知覚評価」、「推奨意向」等である。
【００５８】
ステップST1:
図2に示す操作部２３をユーザが操作して、表６に示す事象アイテムの表示子S_itemと属性アイテムの表示子A_itemとそれらを結ぶ強度データAがあるファイルを指定し検索要求を入力する。
処理部２５は、上記指定された要求を、インターフェース部２１からネットワーク9を介して検索サーバ６に送信する。
検索サーバ6は、受信した上記要求を基に、元データAと事象アイテムの表示子S_itemと属性アイテム表示子A_itemと元データAを含む情報のアドレスを分析装置１０に送信する。
処理部２５は、検索サーバ６から受信した上記アドレスを基に、データAをメモリ部２４に書き込む。
【００５９】
ステップST２：
操作部２３から圧縮すべき次元数Kの入力を得て処理部２５に送り、処理部２５は、これをメモリ部２４に記憶する。
【００６０】
ステップST２で、操作部２３からの指示を受け、処理部が特異値分解を使う場合は、処理部は、「数5」に示す処理を行う。処理部２５は、メモリ部２４からデータAとKを読出し、処理部２５は、「表2」および「数2」に示すN行K列の左特異値ベクトル群マトリックス（right singular vectors matrix）X、および「表3」および「数3」に示すM行K列の右特異値ベクトル群マトリックス(left singular vector matrix)のY、および「表4」および「数3」に示すK行K列の特異値マトリックス（singular matrix）Sを得て、メモリ部24に書き込む。
【００６１】
ステップST２で、操作部からの指示を受け、処理部が交互最小２乗法（Alternative Least Squares）を使っても良い。以下交互最小２乗法の処理の例を説明する。
1）ST21では、属性アイテム座標Yに乱数などで、初期値を与える。または、初期値として、上記特異値分解で得られた左特異値ベクトル群マトリックスX、および右特異値ベクトル群マトリックスYを使っても良い。
2）ST22では、事象アイテム座標Xを、データAとYのマトリックスを変数とする適切な関数として計算する。
3）ST23では、Xを正規直交化等のリファイン処理を行い、X自身を置き換える。正規直交化は、例えば修正グラムシュミット法などを使う
4）ST24では、属性アイテム座標Yを、データAを転置したAtとXを変数とする適切な関数として推定する。
5）ST25では、Yが収束したかを調べ、収束したら終了し、収束していなければ、ST22へ戻る。
【００６２】
ステップST３：
「図５」に示すように、ST３１で、ユーザからの指示を、操作部２３がクラスタ化する次元数L、およびクラスタの個数Gを受け取り、また事象アイテムをクラスタ化するか、属性アイテムをクラスタかするか、または同時にクラスタ化するかの選択の指示を、処理部２５に送る。
【００６３】
ステップST３２で、クラスタリングする方法は、例えばk-means method, nearest neighbor method, furthest neighbor method, group average method, Ward’s method等を使う。
【００６４】
ステップST３２で使うクラスタリングに使う距離は、多次元コサイン距離「数７」とする。X,およびYの行列からクラスタ化するために選ばれた次元数Lの事象アイテムまたは/そして属性アイテムのベクトルである。
【００６５】
【数７】
2019046423.tif 000043
【００６６】
「図５」のST３１ に示すように最初に事象アイテムについてG個にクラスタリングし、続いて属性アイテムをG個のクラスタに振り分けるか、逆に最初に属性アイテムについてG個にクラスタリングし、続いて事象アイテムをG個のクラスタに振り分けるか、全てを同時にクラスタリングするかを選択する。
【００６７】
クラスタの振分けは、事前に計算されたG個のクラスタのアイテムのL次元空間のユークリッド重心または、コサイン平均ベクトルでも良い。
【００６８】
ST３３に示すように、残りのアイテムがあれば、クラスタリングの振分けをし、無ければ、ステップST３を終了する。
【００６９】
ステップST４：
ステップST４は、「図６」に示すように、意味付けに関し１元化尺度を持った、いわば意味やコンセプトを明示的に表現するコンパス・チャートの基礎マップを構成するステップである。最初に手順を示し、その後で、使い方や意味を説明する。
【００７０】
処理部25は、操作部からの指示を受け、その指示をメモリ部24に記憶させ、またタイミングによってデータと指示をメモリ部２４から読出し、処理して、ディスプレイ部22に指示を出す。
【００７１】
ST４１で、ユーザが操作部23で２次元を構成するため、処理部２５は、直行する２本の直線を構成するデータを生成し、ディスプレイ部２２に送り、ディスプレイ部２２は、２次元空間を構成しこれを「図9」の２軸を描画する。
【００７２】
ST４２では、処理部２５が対応する事象アイテムのそれぞれの軸に対応するXおよびYの座標を抽出し、半径が1、2、3、４、５、６等の分布の範囲を示す等高線を表現する処理を行い、結果をメモリ部２４に送り、処理部２５はこれを読み出してディスプレイ部２２に送り、ディスプレイ部２２は、「図9」に示すように、これを描画する。
【００７３】
好ましくは、半径の値は、事象アイテムと属性アイテムの分布の標準偏差である。
【００７４】
また、ST４３は、操作部２３から選択された２本の軸の座標の指示を、処理部２５が受け、対応する事象アイテム表示子と対応するXの２次元の座標、および属性アイテムの表示子と対応するYの２次元の座標をメモリ部２４に送る。
【００７５】
また、ST４４では、処理部２５はこれを読み出してディスプレイ部２２に送り、ディスプレイ部２２は事象アイテム表示子をXの２次元の座標の位置、および/または属性アイテムの表示子をYの２次元の座標の位置に描画する。
【００７６】
上記、表示する事象アイテムの表示子と属性アイテム表示子は、「図１１」に示すように同時に布置しても、そのどちらかを、操作部２３からの情報に従って選択し、処理部２５が処理してもよい。
【００７７】
ステップST４では、事象アイテムと属性アイテムの関係性の全体の意味空間を俯瞰するため、クラスタを区別し、意味付けを方向として１元化尺度として、例えばある意味の基準を主軸か主軸と直交する軸とした時、そこからのコサイン距離で表現することを可能となる。「図１０」の意味を持った「図１１」に示すような基準ベクトルからの1元化尺度としてのコサイン距離で構成する。これは、意味を方向性で示すコンセプトを示すコンパス・チャートを構成する。
【００７８】
ステップST4では、コサイン距離は、「図１０」では１元化尺度の意味を説明し、具体的な例で対応するイメージを「図１１」で示す。類似度に関し、[最大+1.0〜最小-1.0]までの１元化尺度となっている。類似度は、意味の類似度でもあり、+1.0は全く同じ意味ということで、-1.0は、逆に反対の意味ということになる。つまりこれは、南北の方角を示すコンパスと同じ構成となっている。２次元では、平面を指すコンパスであるが、立体でも、３次元以上の超空間上の全てのアイテムを、ある基準ベクトルからの１元化尺度で、その類似度と逆の意味を持った非類似度として表現できる。
【００７９】
また、ステップST4では、「図１２」に示す様に、従来のユークリッドの距離や、マンハッタンの距離等の非コサイン距離では、ある基準となるクラスタと他のクラスタとの関係を理解するには、困難性があるがこれを容易にする。例えばCluster1を基準として、Cluster2との意味の違いを説明するには、第１軸の差とその方向の意味（X1）、そして第２軸の差とその方向の意味（Y1）を説明し、さらにCluster3との意味の違いを説明するには、第１軸の差とその方向の意味（X2）、そして第２軸の差とその方向の意味（Y2）を説明しなければならないがこれを容易にする。
【００８０】
例えば、ST４では、コサイン距離とし、「図１３」に示す様に、ある基準となるクラスタと他のクラスタとの関係を理解するには、非常に簡単となる。例えばCluster1を基準として、Cluster2との意味の違いを説明するには、cosine(θ1)、Cluster3との意味の類似性を説明するには、cosine(θ2)の値だけで良い。
【００８１】
また、ステップST４では、クラスタのプロファイリングとして、非類似性を使って「図１３」に示す様に、基準ベクトルについて、反対の意味から説明することも可能である。
【００８２】
また、ST４では、クラスタのプロファイリングとして、意味の基準ベクトルは、例えばあるクラスタ中心ベクトルであってもよい。その場合は、例えばクラスタを構成するアイテムの多次元の重心をクラスタのセンターとし、そこからのコサイン距離とする。重心は多次元空間の座標でユークリッド距離に基づくものであっても良く、またベクトルの平均であっても良い。
【００８３】
また、クラスタのプロファイリング処理に係るST4では、意味の基準ベクトルは、主軸や特定のクラスタだけでなく、事象アイテムがキーワードを属性アイテムとする場合に、分析者にとって重要な属性アイテムやキーワードベクトルであっても良い。
【００８４】
ステップST5では、「図７」に示すように、クラスタの範囲を明確にするステップである。
【００８５】
ステップST51では、「図７」に示すように、２次元を構成する２本の軸の選択の指示を、処理部２５に送る。
【００８６】
好ましくは、２本の軸は、「表４」、「表５」に示す様に、特異値の大きさの順に対応する第１軸と第２軸が好ましいが、アイテムの分布状況で、第２軸と第３軸の組合せでもよい。
特異値は、通常のソフトでは「数４」の形式で、降順に並べられて出力される。
【００８７】
ステップST52では、プロファイリングするクラスタを選択する。
【００８８】
ステップST53では、前記選んだクラスタの事象アイテムか属性アイテムについて、表示するか非表示とするかを、ユーザが操作部23からの指示または処理部25からの指示によるディスプレイ部22が実行する。
【００８９】
ステップST54では、「図７」に示すように、そのクラスタに属する事象アイテムについてプロファイリングを行うため、そのクラスタを囲む外包点を選んで結び、外包圏を生成する。具体的には、例えば最初にクラスタ中心からコサイン距離で最も遠いアイテムの点を選び、その点を起点とし、コサイン距離の大きな順（近い順）に各アイテムが外点の条件に合うかのフィルターで選別し、最後のアイテムまで知れて外包線を結ぶことで外包圏が生成する。外点の条件は、当該候補点が直前の外点と次の候補点と比べ当該クラスタセンターからのユークリッド距離で凸を形成できたかできなかったかで、採用か非採用かを判定する。
【００９０】
ステップST55では、プロファイリングとして、当該クラスタの外包線、もしくは外包圏、もしくは事象アイテムの表示子または属性アイテムを彩色しても良い。
【００９１】
ステップST56では、プロファイリングをする処理が残ったクラスタがあるか、処理を終了するかを判断する。Noなら続ける。
【００９２】
ステップST57では、プロファイリングの結果を記録して、当該ステップを終了する。
【００９３】
ステップST６：
サブクラスタリングの処理のステップST6について説明する。
サブクラスタ化処理ST6を行うかを操作部23より指示がある場合、処理部25は、階層クラスタリングを行うサブクラスタリングについて「図８」に示す処理を実行する。
【００９４】
まず、ST61では、サブクラスタする空間を形成するため、ユーザから指示のある主な軸の数と軸を操作部23が受け取り、処理部25はこれを受け取りメモリ部24に記憶させる。
【００９５】
ST62では、ユーザから指示で、サブクラスタする選択された親クラスタを操作部23が受け取り、処理部25はこれを受け取りメモリ部24に記憶させる。
【００９６】
ST63では、ユーザから指示で、サブクラスタリングの対象を事象アイテムとするか属性アイテムとするかを操作部23が受け取り、処理部25はこれを受け取りメモリ部24に記憶させる。またユーザから指示で、サブクラスタリングの個数も操作部23が受け取り、同様にメモリ部２４に記憶する。
【００９７】
ST64では、処理部25がメモリ部２４から必要なデータを得て、事象アイテムか属性アイテム、または同時にサブクラスタリング処理し、結果を記憶する。
【００９８】
ST75では、処理部25は、操作部23からの指示に従い、最初に事象アイテムをサブクラスタリングした場合は属性アイテムをサブクラスタに振分け、最初に属性アイテムをサブクラスタリングした場合は事象アイテムをサブクラスタに振分け、または同時にサブクラスタリング処理した場合はそのまま、以上の結果をメモリ部２４に記憶する。
【００９９】
ST76では、引き続きサブクラスタリング処理をする親クラスタがあるかどうかを判断し、あればST62へ戻り、無ければ次に進む。
【０１００】
ST67では、処理部25がサブクラスタリングの結果をメモリ部２４から呼び出し、ディスプレイ部２２に指示を出し、マップ上に表示する。
【産業上の利用可能性】
【０１０１】
事象アイテムと属性アイテムが関係しあって分布する多次元データは、事象アイテムが不特定多数の無限母集団や無限要素からなるカテゴリーであれ、代表的なビッグデータである特定多数の事象アイテムに関する問題の分析に利用可能である。例えばカスタマー事象と製品やサービス属性との相性や、製品やサービスへの要求事象とそれらの機能等の属性との相性や、事故事象と環境や原因系属性との相性等の診断や分析等の用途にも適用できる．