(57)【要約】【課題】ビッグデータから、結果に影響を与える変容可能な要因を抽出することができるプログラム、分析装置及び方法を提供する。【解決手段】帰属識別子毎に対応付けられた、値を含む「要因要素」及び「結果要素」を用いて、結果要素に影響を与える要因要素を抽出する装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムであって、複数の要因要素を、時系列で値が変容しにくい「不変要因要素」群と、時系列で値が変容しやすい「変容要因要素」群とに分類する要因要素群分類手段と、帰属識別子の集合を、帰属識別子毎の各不変要因要素の値の類似度に基づいて複数のクラスタに分類するクラスタリング手段と、クラスタ毎に、各変容要因要素について結果要素に影響を与える評価値を算出する評価値算出手段と、結果要素の評価値に応じて、変容要因要素を抽出する要因要素抽出手段として機能させる。【選択図】図２
2019003525.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
帰属識別子毎に対応付けられた、値を含む「要因要素」及び「結果要素」を用いて、結果要素に影響を与える要因要素を抽出する装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムであって、
複数の要因要素を、時系列で値が変容しにくい「不変要因要素」群と、時系列で値が変容しやすい「変容要因要素」群とに分類する要因要素群分類手段と、
帰属識別子の集合を、帰属識別子毎の各不変要因要素の値の類似度に基づいて複数のクラスタに分類するクラスタリング手段と、
前記クラスタ毎に、各変容要因要素について前記結果要素に影響を与える評価値を算出する評価値算出手段と、
前記結果要素の評価値に応じて、変容要因要素を抽出する要因要素抽出手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項２】
前記要因要素群分類手段は、
各要因要素について、帰属識別子毎に、値が所定時間範囲で変容したか否かを検出し、
各要因要素について、所定の帰属識別子数に対して、値が変容した帰属識別子数の割合が、第１の閾値以上となる場合に、当該要因要素を「変容要因要素」とし、それ以外を「不変要因要素」とする
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１に記載のプログラム。
【請求項３】
前記要因要素群分類手段は、
各要因要素について、帰属識別子毎に、値が所定時間範囲で変容した変容頻度を計数し、
各要因要素について、所定の帰属識別子数に対して、前記変容頻度が第２の閾値以上となる帰属識別子数の割合が、第３の閾値以上である場合に、当該要因要素を「変容要因要素」とし、それ以外を「不変要因要素」とする
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１に記載のプログラム。
【請求項４】
前記評価値算出手段は、以下のように、各クラスタについて、変容要因要素i毎に、各結果要素に対応する帰属識別子の数に基づいて、評価値Ｖiを算出する
n11：変容要因要素が第１値であり、且つ、結果要素が第１値である帰属識別子の数
n12：変容要因要素が第１値であり、且つ、結果要素が第２値である帰属識別子の数
n21：変容要因要素が第２値であり、且つ、結果要素が第１値である帰属識別子の数
n22：変容要因要素が第２値であり、且つ、結果要素が第２値である帰属識別子の数
n11＋n12＋n21＋n22＝クラスタの全帰属識別子の数N
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項５】
前記評価値算出手段は、各クラスタについて、以下のように、結果要素に対する変容要因要素毎の評価値Ｖ1又はＶ2を、前記評価値Ｖiとして算出する
変容要因要素の第１値における結果要素の第１値の評価値：Ｐ11＝n11／(n11＋n12)
変容要因要素の第１値における結果要素の第２値の評価値：Ｐ12＝n12／(n11＋n12)
変容要因要素の第２値における結果要素の第１値の評価値：Ｐ21＝n21／(n21＋n22)
変容要因要素の第２値における結果要素の第２値の評価値：Ｐ22＝n22／(n21＋n22)
当該変容要因要素に対する当該結果要素の第１値へ影響する評価値：Ｖ1＝Ｐ11−Ｐ21
当該変容要因要素に対する当該結果要素の第２値へ影響する評価値：Ｖ2＝Ｐ22−Ｐ12
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項４に記載のプログラム。
【請求項６】
前記評価値算出手段は、クラスタ毎に、以下のように、赤池情報量規準(ＡＩＣ：Akaike's Information Criterion)を用いた、変容要因要素sが結果要素Cに偏って出現する影響割合Ｖ(s,C)を、変容要因要素に対する結果要素の評価値Ｖiとして算出する
MLL_IM(s,C)＝(n11+n12) log(n11+n12)
＋(n11+n21) log(n11+n21)
＋(n21+n22) log(n21+n22)
＋(n12+n22) log(n12+n22)−2N log N
MLL_DM(s,C)＝n11 log n11＋n12 log n12＋n21 log n21＋n22 log n22−N log N
但し、N＝n11＋n12＋n21＋n22
AIC_IM(s,C)＝-2 × MLL_IM(s,C) ＋ 2×2
AIC_IM(s,C)：変容要因要素sと結果要素Cとの組の従属AIC
AIC_DM(s,C)＝-2 × MLL_DM(s,C) ＋ 2×3
AIC_DM(s,C)：変容要因要素sと結果要素Cとの組の独立AIC
Ｖ(s,C)＝AIC_IM(s, C) − AIC_DM(s,C)
Ｖ(s,C)：変容要因要素sと結果要素Cとの組の影響割合
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項４に記載のプログラム。
【請求項７】
前記要因要素抽出手段は、各クラスタにおける結果要素に対する変容要因要素i毎の評価値Ｖiの中で、最大値max(Ｖi)となる変容要因要素iを抽出する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項８】
前記帰属識別子は、ユーザ識別子であり、
前記要因要素は、ユーザから収集可能な情報に基づくものであり、
前記結果要素は、ユーザ行動の有無に基づくものである
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項９】
前記要因要素は、ユーザの日常行動としての利用料金、通信量、利用プラン、推奨度、通信品質、端末品質の組み合わせであり、
前記結果要素は、ユーザの購買行動としての契約の継続／解除である
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項８に記載のプログラム。
【請求項１０】
前記帰属識別子は、センサ識別子であり、
前記要因要素は、センサから収集可能な情報に基づくものであり、
前記結果要素は、工程成果の有無に基づくものである
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項１１】
帰属識別子毎に対応付けられた、値を含む「要因要素」及び「結果要素」を用いて、結果要素に影響を与える要因要素を抽出する分析装置であって、
複数の要因要素を、時系列で値が変容しにくい「不変要因要素」群と、時系列で値が変容しやすい「変容要因要素」群とに分類する要因要素群分類手段と、
帰属識別子の集合を、帰属識別子毎の各不変要因要素の値の類似度に基づいて複数のクラスタに分類するクラスタリング手段と、
前記クラスタ毎に、各変容要因要素について前記結果要素に影響を与える評価値を算出する評価値算出手段と、
前記結果要素の評価値に応じて、変容要因要素を抽出する要因要素抽出手段と
を有することを特徴とする分析装置。
【請求項１２】
帰属識別子毎に対応付けられた、値を含む「要因要素」及び「結果要素」を用いて、結果要素に影響を与える要因要素を抽出する装置の分析方法であって、
前記装置は、
複数の要因要素を、時系列で値が変容しにくい「不変要因要素」群と、時系列で値が変容しやすい「変容要因要素」群とに分類する第１のステップと、
帰属識別子の集合を、帰属識別子毎の各不変要因要素の値の類似度に基づいて複数のクラスタに分類する第２のステップと、
前記クラスタ毎に、各変容要因要素について前記結果要素に影響を与える評価値を算出する第３のステップと、
前記結果要素の評価値に応じて、変容要因要素を抽出する第４のステップと
を実行することを特徴とする装置の分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ビッグデータから、結果に影響を与える要因を抽出する要因分析の技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、満足度のようなユーザ評価に基づいて、サービスにおける改善要因を抽出する技術がある（例えば特許文献１参照）。この技術によれば、複数の要因の中で、ユーザ毎に異なる満足度に対する影響力を算出し、改善要因を優先度順に抽出することができる。具体的には、サービス提供者の所望するユーザの購買行動（結果）を得るための主要因を、推定することができる。
【０００３】
図１は、従来技術における要因分析の説明図である。
【０００４】
図１によれば、ビッグデータとして、ユーザ毎に、当該サービスの各要因要素に対する満足度を記述したアンケートと、結果要素としてのそのユーザの購買行動とを予め収集する。そして、それら大量の要因要素及び結果要素を分析することによって、その結果要素に影響を与える要因要素を分析することができる。
尚、アンケートとして、ユーザに記述されたテキストを収集した場合、複数のカテゴリにクラスタリングし（例えば特許文献２参照）、各クラスタを要因要素とすることもできる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許５９４８２９２号公報
【特許文献２】特開２０１７−０２７４９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、推定された要因要素が、サービス提供者側で変容可能なものでなければ、結果要素に影響を与えることはできない。即ち、要因分析の結果を何ら生かすことはできない。
例えば通信サービスについて、要因要素「端末品質」を高めることによって、結果要素「契約解除」を減らすことができると分析したとする。しかしながら、サービス提供者としては、ユーザ所持の端末品質を容易に高めることはできない。そのように考えると、単に、結果要素に影響を与える要因要素を抽出することは、何ら解決策を提案することにはならない。
【０００７】
ここで、本願の発明者らは、結果要素に影響を与える要因要素であっても、サービス提供者にとって変容可能なものである必要があるのではないか、と考えた。
【０００８】
そこで、本発明は、ビッグデータから、結果に影響を与える変容可能な要因を抽出することができるプログラム、分析装置及び方法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】
【０００９】
本発明によれば、帰属識別子毎に対応付けられた、値を含む「要因要素」及び「結果要素」を用いて、結果要素に影響を与える要因要素を抽出する装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムであって、
複数の要因要素を、時系列で値が変容しにくい「不変要因要素」群と、時系列で値が変容しやすい「変容要因要素」群とに分類する要因要素群分類手段と、
帰属識別子の集合を、帰属識別子毎の各不変要因要素の値の類似度に基づいて複数のクラスタに分類するクラスタリング手段と、
クラスタ毎に、各変容要因要素について結果要素に影響を与える評価値を算出する評価値算出手段と、
結果要素の評価値に応じて、変容要因要素を抽出する要因要素抽出手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする。
【００１０】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
要因要素群分類手段は、
各要因要素について、帰属識別子毎に、値が所定時間範囲で変容したか否かを検出し、
各要因要素について、所定の帰属識別子数に対して、値が変容した帰属識別子数の割合が、第１の閾値以上となる場合に、当該要因要素を「変容要因要素」とし、それ以外を「不変要因要素」とする
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１１】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
要因要素群分類手段は、
各要因要素について、帰属識別子毎に、値が所定時間範囲で変容した変容頻度を計数し、
各要因要素について、所定の帰属識別子数に対して、変容頻度が第２の閾値以上となる帰属識別子数の割合が、第３の閾値以上である場合に、当該要因要素を「変容要因要素」とし、それ以外を「不変要因要素」とする
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１２】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
評価値算出手段は、以下のように、各クラスタについて、変容要因要素i毎に、各結果要素に対応する帰属識別子の数に基づいて、評価値Ｖiを算出する
n11：変容要因要素が第１値であり、且つ、結果要素が第１値である帰属識別子の数
n12：変容要因要素が第１値であり、且つ、結果要素が第２値である帰属識別子の数
n21：変容要因要素が第２値であり、且つ、結果要素が第１値である帰属識別子の数
n22：変容要因要素が第２値であり、且つ、結果要素が第２値である帰属識別子の数
n11＋n12＋n21＋n22＝クラスタの全帰属識別子の数N
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１３】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
評価値算出手段は、各クラスタについて、以下のように、結果要素に対する変容要因要素毎の評価値Ｖ1又はＶ2を、評価値Ｖiとして算出する
変容要因要素の第１値における結果要素の第１値の評価値：Ｐ11＝n11／(n11＋n12)
変容要因要素の第１値における結果要素の第２値の評価値：Ｐ12＝n12／(n11＋n12)
変容要因要素の第２値における結果要素の第１値の評価値：Ｐ21＝n21／(n21＋n22)
変容要因要素の第２値における結果要素の第２値の評価値：Ｐ22＝n22／(n21＋n22)
当該変容要因要素に対する当該結果要素の第１値へ影響する評価値：Ｖ1＝Ｐ11−Ｐ21
当該変容要因要素に対する当該結果要素の第２値へ影響する評価値：Ｖ2＝Ｐ22−Ｐ12
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１４】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
評価値算出手段は、クラスタ毎に、以下のように、赤池情報量規準(ＡＩＣ：Akaike's Information Criterion)を用いて、変容要因要素sが結果要素Cに偏って出現する影響割合Ｖ(s,C)を、変容要因要素に対する結果要素の評価値Ｖiとして算出する。
MLL_IM(s,C)＝(n11+n12) log(n11+n12)
＋(n11+n21) log(n11+n21)
＋(n21+n22) log(n21+n22)
＋(n12+n22) log(n12+n22)−2N log N
MLL_DM(s,C)＝n11 log n11＋n12 log n12＋n21 log n21＋n22 log n22−N log N
但し、N＝n11＋n12＋n21＋n22
AIC_IM(s,C)＝-2 × MLL_IM(s,C) ＋ 2×2
AIC_IM(s,C)：変容要因要素sと結果要素Cとの組の従属AIC
AIC_DM(s,C)＝-2 × MLL_DM(s,C) ＋ 2×3
AIC_DM(s,C)：変容要因要素sと結果要素Cとの組の独立AIC
Ｖ(s,C)＝AIC_IM(s, C) − AIC_DM(s,C)
Ｖ(s,C)：変容要因要素sと結果要素Cとの組の影響割合
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１５】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
要因要素抽出手段は、各クラスタにおける結果要素に対する変容要因要素i毎の評価値Ｖiの中で、最大値max(Ｖi)となる変容要因要素iを抽出する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１６】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
帰属識別子は、ユーザ識別子であり、
要因要素は、ユーザから収集可能な情報に基づくものであり、
結果要素は、ユーザ行動の有無に基づくものである
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１７】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
要因要素は、ユーザの日常行動としての利用料金、通信量、利用プラン、推奨度、通信品質、端末品質の組み合わせであり、
結果要素は、ユーザの購買行動としての契約の継続／解除である
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１８】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
帰属識別子は、センサ識別子であり、
要因要素は、センサから収集可能な情報に基づくものであり、
結果要素は、工程成果の有無に基づくものである
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１９】
本発明によれば、帰属識別子毎に対応付けられた、値を含む「要因要素」及び「結果要素」を用いて、結果要素に影響を与える要因要素を抽出する分析装置であって、
複数の要因要素を、時系列で値が変容しにくい「不変要因要素」群と、時系列で値が変容しやすい「変容要因要素」群とに分類する要因要素群分類手段と、
帰属識別子の集合を、帰属識別子毎の各不変要因要素の値の類似度に基づいて複数のクラスタに分類するクラスタリング手段と、
クラスタ毎に、各変容要因要素について結果要素に影響を与える評価値を算出する評価値算出手段と、
結果要素の評価値に応じて、変容要因要素を抽出する要因要素抽出手段と
を有することを特徴とする。
【００２０】
本発明によれば、帰属識別子毎に対応付けられた、値を含む「要因要素」及び「結果要素」を用いて、結果要素に影響を与える要因要素を抽出する装置の分析方法であって、
装置は、
複数の要因要素を、時系列で値が変容しにくい「不変要因要素」群と、時系列で値が変容しやすい「変容要因要素」群とに分類する第１のステップと、
帰属識別子の集合を、帰属識別子毎の各不変要因要素の値の類似度に基づいて複数のクラスタに分類する第２のステップと、
クラスタ毎に、各変容要因要素について結果要素に影響を与える評価値を算出する第３のステップと、
結果要素の評価値に応じて、変容要因要素を抽出する第４のステップと
を実行することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２１】
本発明のプログラム、分析装置及び方法によれば、ビッグデータから、結果に影響を与える変容可能な要因を抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】従来技術における要因分析の説明図である。
【図２】本発明における分析装置の機能構成図である。
【図３】本発明における要素情報蓄積部の説明図である。
【図４】本発明における要因要素群分類部の説明図である。
【図５】本発明におけるクラスタリング部の説明図である。
【図６】本発明における評価値算出部の説明図である。
【図７】変容要因要素の離散二値と、結果要素の離散二値との組における集計数を表す説明図である。
【図８】本発明における要因分析の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。
【００２４】
図２は、本発明における分析装置の機能構成図である。
【００２５】
本発明の分析装置１は、帰属識別子毎に対応付けられた、値を含む「要因要素」及び「結果要素」を用いて、結果要素に影響を与える要因要素を抽出する。
図２によれば、分析装置１は、要素情報蓄積部１０と、要因要素群分類部１１と、クラスタリング部１２と、評価値算出部１３と、要因要素抽出部１４とを有する。これら機能構成部は、装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって実現される。また、これら機能構成部の処理の流れは、要因分析方法としても理解できる。
【００２６】
［要素情報蓄積部１０］
要素情報蓄積部１０は、帰属識別子毎に、複数の要因要素及び結果要素を対応付けて記憶する。帰属識別子がユーザ識別子である場合、例えば以下のようになる。
要因要素：ユーザから収集可能な情報に基づく要素
結果要素：ユーザ行動の有無に基づく要素
【００２７】
図３は、本発明における要素情報蓄積部の説明図である。
【００２８】
図３によれば、通信サービスとして、時系列に、ユーザ識別子（帰属識別子）毎に、アンケートや契約情報に基づく「要因要素」と、そのユーザの購買行動に基づく「結果要素」とが対応付けられている。要因要素の値は、二値であってもよいし、例えば０〜１０点で表された数値であってもよい。要因要素及び結果要素の数値を二値化する場合、分散が最も小さくなるようにすることが好ましい。
通信サービスの場合、要因要素は、ユーザの日常行動としての例えば利用料金、通信量、利用プラン、顧客への推奨度（ＮＰＳ(Net Promoter Score)）、通信品質、端末品質のようなものである。また、結果要素は、ユーザの購買行動としての例えば契約の継続／解除のようなものである。
【００２９】
本発明は、図３のようなユーザにおける要因分析以外にも、工場の生産工程のような様々な要因分析に利用することができる。
例えば、工場の生産工程として、帰属識別子がセンサ識別子である場合、例えば以下のようになる。
要因要素：センサから収集可能な情報に基づく要素
結果要素：工程成果の有無に基づく要素
この場合、例えば生産物に対する正常／異常（結果要素）に影響を与える、様々なセンサ（要因要素）から収集された値を分析することができる。
【００３０】
［要因要素群分類部１１］
要因要素群分類部１１は、複数の要因要素を、以下の群に分類する。
時系列で値が変容しにくい「不変要因要素」群
時系列で値が変容しやすい「変容要因要素」群
要因要素群分類部１１は、具体的には以下ように、複数の要因要素を分類する。
【００３１】
図４は、本発明における要因要素群分類部の説明図である。
【００３２】
（分類１）最初に、各要因要素について、帰属識別子毎に、値が所定時間範囲で変容したか否かを検出する。
図４（ａ）によれば、例えば要因要素「利用料金」について、ユーザＤは、所定時間範囲（2017年1月〜5月）で異なる値が含まれているために、その要因要素「利用料金」は、「変容」（図中では○で表す）とする。
また、図４（ａ）によれば、例えば要因要素「利用プラン」について、ユーザＤは、所定時間範囲で異なる値が含まれていないために、その要因要素「利用プラン」は、「不変」（図中では＝で表す）とする。
【００３３】
次に、各要因要素について、例えば全ての帰属識別子を分類対象とした場合、値が変容した帰属識別子数の割合が、第１の閾値以上となる場合に、当該要因要素を「変容要因要素」とし、それ以外を「不変要因要素」とする。
値が変容したユーザ数／全ユーザ数  ≧  第１の閾値
図４（ｂ）によれば、例えば要因要素「利用料金」について、全てのユーザ数５に対して、値が変容したユーザ数３の割合（０．６）が、第１の閾値（０．５）以上であるので、当該要因要素「利用料金」を「変容要因要素」とする。
また、図４（ｂ）によれば、例えば要因要素「利用プラン」について、全てのユーザ数５に対して、値が変容したユーザ数１の割合（０．２）が、第１の閾値（０．５）よりも小さいので、当該要因要素「利用プラン」を「不変要因要素」とする。
【００３４】
（分類２）最初に、各要因要素について、帰属識別子毎に、値が所定時間範囲で変容した変容頻度を計数する。
次に、各要因要素について、例えば全ての帰属識別子を分類対象とした場合、変容頻度が第２の閾値以上となる帰属識別子数の割合が、第３の閾値以上である場合に、当該要因要素を「変容要因要素」とし、それ以外を「不変要因要素」とする。
変容頻度が第２の閾値以上のユーザ数／全ユーザ数  ≧  第３の閾値
【００３５】
図４（ｃ）によれば、最終的に、複数の要因要素が、以下のように分類されている。
変容要因要素：利用料金、通信量、推奨度
不変要因要素：利用プラン、通信品質、端末品質
【００３６】
他の第１の実施形態として、要素ｘの値が、カテゴリカルなものである場合の分類方法がある。例えばN個の値（Ａ1、Ａ2、〜、ＡN）の中でいずれか１つの値をとるとする。ここで、異なる時刻ｔ0、t1、〜、ｔnについて、あるユーザ（帰属識別子）iのカテゴリカルな要素ｘi(t)を観測した際に、ｘi(t0)、ｘi(t1)、〜、ｘi(tn)を得たとする。
m／n  ＞  所定閾値
Ａm：ｘi(t0)、ｘi(t1)、〜、ｘi(tn)の間で最も多く取られた値
m：Ａmの出現回数
この場合、t0、t1、〜、tnの間、ｘiの値はＡmが支配的であり、値は変容していないと言える。そのために、ユーザiについて、要素ｘは「不変要因要素」とする。
【００３７】
他の第２の実施形態として、要素ｘの取りうる値の範囲を比較する場合の分類方法もある。例えば、要素ｘが上限値ｘmaxと下限値ｘminとなる場合、異なる時刻t0、t1、〜、tnについて、あるユーザ（帰属識別子）iの連続的な要素ｘi(t)を観測した際に得られた、ｘi(t0)、ｘi(t1)、〜、ｘi(tn)の分散ρiを算出する。
ρi／(ｘmax−ｘmin)  ＜  所定閾値
この場合、ユーザiについて、要素ｘは「不変要因要素」とする。
【００３８】
［クラスタリング部１２］
クラスタリング部１２は、帰属識別子の集合を、帰属識別子毎の各不変要因要素の値の類似度に基づいて複数のクラスタに分類する。例えば、帰属識別子毎に、各不変要因要素の値をベクトルとして、類似度に応じてクラスタリングすることができる。即ち、類似度とは、不変要因要素の値の列を比較したものとなる。
【００３９】
図５は、本発明におけるクラスタリング部の説明図である。
【００４０】
クラスタリングには、ハードクラスタリング又はソフトクラスタリングのいずれであってもよい。また、クラスタリングとして、要因要素の値の最小単位毎に細かく分類してもよいし、k-means（k平均法）を用いてもよい。k-meansとは、非階層型クラスタリングであって、クラスタの平均を用いてk個のクラスタに分類するものである。
また、他の実施形態として、ウォード法のような階層的分類を用いてもよい。
【００４１】
具体的には、不変要因要素を例えば「通信品質」とした場合、単純に「通信品質が良い」と考えるユーザ識別子群と、「通信品質が悪い」と考えるユーザ識別子群とに分類することができる。これによって、不変要因要素「通信品質が良い」、「通信品質が悪い」と考えるユーザ識別子群毎に、後述するように、利用料金、通信量、推奨度等の各変容要因要素と、結果要素「契約の継続」「契約の解除」とのそれぞれの関連度を評価することができる。
【００４２】
［評価値算出部１３］
評価値算出部１３は、クラスタ毎に、各変容要因要素について結果要素に影響を与える評価値を算出する。
【００４３】
図６は、本発明における評価値算出部の説明図である。
【００４４】
図６によれば、クラスタ毎に、結果要素に対する各変容要因要素の評価値を算出している。評価値算出部１３は、各クラスタについて、変容要因要素i毎に、結果要素に対応する帰属識別子の数に基づいた評価値Ｖiを算出する。
【００４５】
図７は、変容要因要素の離散二値と、結果要素の離散二値との組における集計数を表す説明図である。
n11：変容要因要素が第１値であり、且つ、結果要素が第１値である帰属識別子の数
n12：変容要因要素が第１値であり、且つ、結果要素が第２値である帰属識別子の数
n21：変容要因要素が第２値であり、且つ、結果要素が第１値である帰属識別子の数
n22：変容要因要素が第２値であり、且つ、結果要素が第２値である帰属識別子の数
n11＋n12＋n21＋n22＝クラスタの全帰属識別子の数N
【００４６】
評価値算出部１３は、具体的には、以下のような評価方法を用いることができる。
【００４７】
（評価方法１）各クラスタについて、以下のように、結果要素に対する変容要因要素毎の評価値Ｖ1又はＶ2を、評価値Ｖiとして算出する。
変容要因要素の第１値における結果要素の第１値の評価値：Ｐ11＝n11／(n11＋n12)
変容要因要素の第１値における結果要素の第２値の評価値：Ｐ12＝n12／(n11＋n12)
変容要因要素の第２値における結果要素の第１値の評価値：Ｐ21＝n21／(n21＋n22)
変容要因要素の第２値における結果要素の第２値の評価値：Ｐ22＝n22／(n21＋n22)
当該変容要因要素に対する当該結果要素の第１値へ影響する評価値：Ｖ1＝Ｐ11−Ｐ21
当該変容要因要素に対する当該結果要素の第２値へ影響する評価値：Ｖ2＝Ｐ22−Ｐ12
【００４８】
例えば、変容要因要素について、第１値＝「低」、第２値＝「高」とし、結果要素について、第１値＝「解除」、第２値＝「継続」とした場合、評価値算出部１３は、その集計数を用いて、以下のように評価値Ｖiを算出する。
変容要因要素「低」における契約「解除」の割合：Ｐl＝n11／(n11＋n12)
変容要因要素「高」における契約「解除」の割合：Ｐh＝n21／(n21＋n22)
当該クラスタにおける当該変容要因要素の評価値：Ｖi＝Ｐl−Ｐh
【００４９】
（評価方法２）クラスタ毎に、以下のように、赤池情報量規準(ＡＩＣ：Akaike's Information Criterion)を用いた、変容要因要素sが結果要素Cに偏って出現する影響割合Ｖ(s,C)を、変容要因要素に対する結果要素の評価値Ｖiとして算出する。
MLL_IM(s,C)＝(n11+n12) log(n11+n12)
＋(n11+n21) log(n11+n21)
＋(n21+n22) log(n21+n22)
＋(n12+n22) log(n12+n22)−2N log N
MLL_DM(s,C)＝n11 log n11＋n12 log n12＋n21 log n21＋n22 log n22−N log N
但し、N＝n11＋n12＋n21＋n22
AIC_IM(s,C)＝-2 × MLL_IM(s,C) ＋ 2×2
AIC_IM(s,C)：変容要因要素sと結果要素Cとの組の従属AIC
AIC_DM(s,C)＝-2 × MLL_DM(s,C) ＋ 2×3
AIC_DM(s,C)：変容要因要素sと結果要素Cとの組の独立AIC
Ｖ(s,C)＝AIC_IM(s, C) − AIC_DM(s,C)
Ｖ(s,C)：変容要因要素sと結果要素Cとの組の影響割合
【００５０】
前述したように、クラスタ毎に、変容要因要素と結果要素との関連度が高いほど、評価値も高くなる。
【００５１】
クラスタ毎の不変要因要素の分散が小さい場合、結果要素と不変要因要素とは独立となり、前述した評価方法１及び２で評価することができる。
一方で、クラスタ毎の不変要因要素の内で、変容困難な要素の分散が大きい場合、結果要素と不変要因要素とが強く関係する可能性がある。
そこで、結果要素と各不変要因要素jについても、前述の評価方法１と同様にＶjを算出することが好ましい。
【００５２】
この場合、例えば以下のように評価値Ｖ'を算出する。
Ｖ'＝max(Ｖi)−max(Ｖj)
又は、
Ｖ'＝  ｛max(Ｖi)、max(Ｖj)＜所定閾値｝
｛０、max(Ｖj)＞所定閾値｝
【００５３】
［要因要素抽出部１４］
要因要素抽出部１４は、結果要素の評価値に応じて、変容要因要素を抽出する。例えば以下のように変容要因要素を抽出することができる。
【００５４】
（抽出１）クラスタ毎に、変容要因要素を抽出する。当該クラスタに対して、結果要素に対する変容要因要素i毎の評価値Ｖiの中で、最大値max(Ｖi)となる変容要因要素iを抽出する。これによって、クラスタに含まれるユーザ識別子に応じて、結果要素に影響を与える変容要因要素を認識することができる。
抽出１は、オペレータの要求が、施策効果が高いクラスタはどれか？、そのクラスタに効く要素は何か？の場合に適する。
【００５５】
（抽出２）全てのクラスタに対して、１つの変容要因要素を抽出する。クラスタ毎に抽出された変容要因要素i毎の評価値Ｖiの中で、最大値max(Ｖi)となる変容要因要素iを抽出する。これによって、クラスタに拘わらず、結果要素に影響を与える変容要因要素を抽出することができる。
抽出２は、全ユーザに渡って最も効果が高い施策は何か？、どの要素を変更するのが良いのか？の場合に適する。
【００５６】
本発明の他の実施形態として、結果要素「契約の解除」の場合、対象となるクラスタを抽出しても、施策対象としたいユーザは「契約の解除」済みのため、結果要素（契約行動）が得られていないユーザに対して評価値を算出したいとする需要がある。
具体的には、図２のように「顧客情報」「アンケート」が観測できているが、結果要素が得られていないユーザiに対して、どのクラスタに該当するかを判別する。ユーザiがどのクラスタに所属するかは、要素の値が全て観測できていれば、クラスタの定義から一意に決定できる。
これによって、例えば未だ契約を解除していない（結果要素が得られていない）ユーザのうち、行動が変容しうる顧客を抽出するこができる。
一方で、「顧客情報」「アンケート」の要素の中で、一部の要素の値を観測できないユーザも存在する。
ｙ：検出できた要素
ｚ：検出できない要素
ｙ及びｚの両方とも観測できたユーザの要素の値を用いて、ｚを目的変数として、ｙを説明変数として、例えばＳＶＭ(Support Vector Machine)のような機械学習の推定器を用いることもできる。
【００５７】
図８は、本発明における要因分析の説明図である。
【００５８】
図８によれば、例えば任意のクラスタに含まれるユーザ群に対する通信サービスについて、「契約の継続（結果要素）」に対して、変容要因要素の評価値が算出されている。
推奨度  ＞  通信量  ＞  利用料金
この場合、「契約の継続」と「推奨度」との間で関連性が高いと認められる。この場合、通信サービスの提供者としては、「契約の継続」のために、「推奨度」を高めることが必要であると考えることができる。
【００５９】
以上、詳細に説明したように、本発明のプログラム、分析装置及び方法によれば、ビッグデータから、結果に影響を与える変容可能な要因を抽出することができる。
特に、本発明によれば、結果要素に対して、時系列で変容しにくい不変要因要素との関連度を評価せず、時系列で変容しやすい変容要因要素との関連度のみを評価する。そのために、サービス提供者としては、高い評価値の変容要因要素に対する対策をとることによって、結果要素を改善することができる。
【００６０】
前述した本発明の種々の実施形態について、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変容、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。
【符号の説明】
【００６１】
１  分析装置
１０  要素情報蓄積部
１１  要因要素群分類部
１２  クラスタリング部
１３  評価値算出部
１４  要因要素抽出部
【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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