(57)【要約】      （修正有）【課題】解析対象から特定の組合せを効率的に除外することができるようにしたデータ解析支援システムおよび方法を提供する。【解決手段】データ解析支援システム１の演算処理部（ＣＰＵ１１）において、多変量解析プログラムＰ１５は、解析対象として入力される複数の第１変数と指定された第２変数との関係を解析し、除外条件推定プログラムＰ１７は、ユーザ端末２から取得した、解析対象から除外される第１変数を選定する除外選定条件情報に基づき、除外組合せ情報を出力する。【選択図】図１
2019159645.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データ解析を支援するデータ解析支援システムであって、
演算処理部は、
解析対象として入力される複数の第１変数と指定された第２変数との関係をデータ解析部により解析させ、
除外条件処理部により、前記第１変数のうち前記解析対象から除外される前記第１変数を選定する除外選定条件を含む除外選定条件情報をユーザ端末から取得させる、
データ解析支援システム。
【請求項２】
前記除外条件処理部は、前記除外選定条件の候補を前記ユーザ端末へ提供し、
前記ユーザ端末は、前記除外選定条件の候補の中から選択される除外選定条件を含む除外選定条件情報を前記除外条件処理部へ送信する、
請求項１に記載のデータ解析支援システム。
【請求項３】
前記演算処理部は、さらに、前記データ解析部による解析結果と前記解析結果に対する評価とを対応づけて前記ユーザ端末へ提供する、
請求項２に記載のデータ解析支援システム。
【請求項４】
前記除外条件処理部は、前記解析結果および評価に基づく除外候補情報を前記ユーザ端末から取得し、前記除外候補情報に基づいて前記除外選定条件の候補を生成して前記ユーザ端末へ提供する、
請求項３に記載のデータ解析支援システム。
【請求項５】
前記演算処理部は、前記ユーザ端末から取得される探索条件および前記除外選定条件に基づいて、取り得る変数成型の設定を複数用意し、前記複数の設定により成型される各データを前記データ解析部に入力させることにより、評価関数が最大値となる出力結果を得る変数成形型の設定を探索する、
請求項２に記載のデータ解析支援システム。
【請求項６】
前記除外条件処理部は、前記ユーザ端末から取得される前記除外選定条件が持つ変数集約についてのツリー構造の特徴と、変数成型の際の集計方法の特徴とに基づいて、前記除外選定条件の候補を推定する、
請求項５に記載のデータ解析支援システム。
【請求項７】
前記除外条件処理部は、前記ユーザ端末から取得される前記除外選定条件情報に含まれる前記除外選定条件に基づいて、前記第１変数のうち前記除外選定条件に合致する変数組合せを除外対象変数組合せとして抽出し、抽出された前記除外対象変数組合せを一括して前記解析対象から除外させる、
請求項６に記載のデータ解析支援システム。
【請求項８】
前記除外条件処理部は、前記ユーザ端末側で前記除外選定条件を定義するための入力画面を提供し、前記入力画面に入力された情報を追加条件として、前記除外対象変数組合せを絞り込む、
請求項７に記載のデータ解析支援システム。
【請求項９】
前記除外条件処理部は、前記変数集約についてのツリー構造のうち、前記除外対象の変数が属する階層の情報と前記除外対象の変数が共有する根の情報とに基づいて、前記除外選定条件の候補を推定する、
請求項６に記載のデータ解析支援システム。
【請求項１０】
計算機を用いたデータ解析を支援するデータ解析支援方法であって、
前記計算機は、
解析対象として入力される複数の第１変数と指定された第２変数との関係をデータ解析部により解析させ、
除外条件処理部により、前記第１変数のうち前記解析対象から除外される前記第１変数を選定する除外選定条件を含む除外選定条件情報をユーザ端末から取得させる、
データ解析支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ解析支援システムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、多変量解析エンジンを用いて、目的変数と相関の高い説明変数の組合せを発見するような、ユーザが満足する評価軸を発見するデータ解析（データ分析とも呼ぶ）が行われる。従来技術では、ユーザのドメイン知識と矛盾のない評価軸を発見すべく、無数の組合せの中から変数成型設定を選択する効率的な探索と試行錯誤とが必要だった。
【０００３】
特許文献１では、データ解析の開始前に、入力されたデータに対して、さまざまな粒度で変数集約を試み、それぞれの入力データを成型する。特許文献１では、入力データ自体の統計値とともに、その一部のサンプルデータを用いた解析結果を提供する。一部分のサンプルデータであるため、最終的に全体のデータを用いた解析結果とは異なる可能性はあるが、求めたい解析結果に結び付く解析が可能となる変数集約の設定を簡易的に行うことができる。
【０００４】
なお、概念ツリー情報の作成に関しては、特許文献２に記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１２−０７３８１２号公報
【特許文献２】特許第６１７４８０２号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
個々の変数は、組合せ相手によって最適な変数成型設定が異なる。しかし、変数ごとに成型設定の組合せは無数にあるため、全設定の下で変数を展開してその中から最適な設定選択を行うことができない。そのために、従来技術では、部分的にデータ解析を実行し、実行するごとに組合せの除外を行う必要があるため、解析対象から特定の組合せを除外する作業を効率的に行うことができない。
【０００７】
本発明は上記の課題に鑑みてなされたもので、その目的は、解析対象から特定の組合せを効率的に除外することができるようにしたデータ解析支援システムおよび方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決すべく、本発明の一つの観点に従うデータ解析支援システムは、データ解析を支援するシステムであって、演算処理部は、解析対象として入力される複数の第１変数と指定された第２変数との関係をデータ解析部により解析させ、除外条件処理部により、第１変数のうち解析対象から除外される第１変数を選定する除外選定条件を含む除外選定条件情報をユーザ端末から取得させる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、第１変数のうち解析対象から除外される第１変数を選定する除外選定条件を含む除外選定条件情報をユーザ端末から取得することにより、データ解析部の解析範囲を小さくすることができ、データ解析効率が向上する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】データ解析支援システムの構成図である。
【図２】データ解析支援方法の全体処理を示すシーケンス図である。
【図３】解析対象の元データの構成例を示す説明図である。
【図４】元データの一つから生成される概念ツリー情報の説明図である。
【図５】元データの他の一つから生成される概念ツリー情報の説明図である。
【図６】図４および図５に示す概念ツリー情報をテーブル形式で示す図である。
【図７】集計情報の構成例を示す説明図である。
【図８】図４に示す概念ツリー情報を図７の集計情報を用いて集計した際の変数集約情報の例を示す説明図である。
【図９】図５に示す概念ツリー情報を図７の集計情報を用いて集計した際の変数集約情報の例を示す説明図である。
【図１０】メインプログラムの処理を示すフローチャートである。
【図１１】図１０に続くフローチャートである。
【図１２】変数集約設定情報の構成例を示す説明図である。
【図１３】前処理プログラムの処理を示すフローチャートである。
【図１４】解析用入力データの構成例を示す説明図である。
【図１５】除外組合せ情報の構成例を示す説明図である。
【図１６】多変量解析プログラムの処理を示すフローチャートである。
【図１７】重要特徴量ランキングの構成例を示す説明図である。
【図１８】除外条件推定プログラムの処理を示すプログラムである。
【図１９】除外条件および条件詳細数値を入力する画面例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面に基づいて、本発明の実施の形態を説明する。図１の全体概要を参照して、本実施形態を説明する。
【００１２】
本実施形態に係るデータ解析支援システは、例えば、解析装置（データ解析部）に入力する変数成型の設定を最適化するデータ解析支援システムであって、暫定的な変数成型の設定に基づいて出力された結果に対して、ユーザが不要な変数組合せを選択することが可能な機構と、ユーザが選択した除外組合せの上位概念から除外条件を推定し、除外条件の候補をユーザに提示する機構と、ユーザが選択した除外条件から、他の除外対象も一括して解析対象から除外する機構と、ユーザが設定する条件の中で、出力される解析結果に対して評価を行い、最適な変数成型の設定を探索する機構と、を備える。
【００１３】
これにより本実施形態では、変数成型設定を選択する効率的な探索を実現するとともに、ユーザのドメイン知識を反映した除外組合せの指定を効率化することができ、使い勝手も高まる。
【００１４】
本実施形態に係るデータ解析システムは、解析装置に入力する変数の成型を行う設定を、最適化する解析支援システムであって、解析対象から除外する変数または２つ以上の変数からなる組合せをユーザが選択できる手段を持つ。
【００１５】
前記手段はさらに、ユーザへ、除外する変数組合せの条件の候補を提示し、ユーザが指定する、除外する変数組合せの条件を指定する入力を受付ける入出力手段を有することもできる。
【００１６】
前記手段はさらに、ユーザの指定した探索条件および除外する変数組合せの条件に基づいて、取り得る変数成型の設定を複数用意し、その設定により成型されるそれぞれのデータを解析装置に投入し、評価関数が最大の値をとる出力結果を得る変数成型の設定を探索する手段を有することもできる。
【００１７】
前記候補を、ユーザが入力した、解析から除外する組合せが持つ、変数集約についてのツリー構造における特徴と、変数成型の際の集計方法における特徴とから推定し、この中からユーザが指定した条件に基づき、その条件に合致する他の組合せを一括して除外することもできる。
【実施例１】
【００１８】
図１〜図１９を用いて第１実施例を説明する。図１は、本実施例に係るデータ解析支援システム１の全体構成を示すブロック図である。データ解析支援システム１は、例えば、マイクロプロセッサ（図中、ＣＰＵ）１１と、メモリ１２と、通信インターフェース（図中、通信ＩＦ）１３とを備える計算機として構成される。
【００１９】
データ解析支援システム１は、通信ネットワークＣＮを介して、一つ以上のユーザ端末２と双方向通信可能に接続されている。データ解析支援システム１は、いわゆるクラウドサービスとして、同一または異なる組織に属する複数のユーザ端末２に対してデータ解析サービスを提供することができる。あるいは、データ解析支援システム１は、いわゆるオンプレミスでサービスを提供することもできる。
【００２０】
通信ネットワークＣＮは、例えばＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、インターネット、のような公衆回線あるいは専用回線として構成することができる。
【００２１】
ユーザ端末２は、例えば、ノート型、タブレット型などのパーソナルコンピュータとして構成される。ユーザ端末２は、例えば、携帯情報端末または携帯電話（いわゆるスマートフォンを含む）のように構成されてもよい。
【００２２】
ユーザ端末２は、例えば、マイクロプロセッサ２１と、メモリ２２と、通信インターフェース２３と、ユーザインターフェース装置（図中、ＵＩ装置）２４とを備える。
【００２３】
ユーザインターフェース装置２４は、情報入力装置と情報出力装置（いずれも図示せず）とを含む。情報入力装置としては、例えば、キーボード、音声入力装置、マウス等のポインティングデバイスがある。情報出力装置としては、例えば、ディスプレイ、プリンタ、音声合成装置等がある。
【００２４】
メモリ１２，２２は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）およびＲＡＭ（Random Access Memory）のみならず、補助記憶装置を含む。
【００２５】
データ解析支援システム１のメモリ１２の記憶する内容の例を説明する。データ解析支援システム１は、コンピュータプログラムＰ１１〜Ｐ１７と、情報Ｔ１１〜Ｔ１９とを記憶する。「演算処理部」の一例としてのマイクロプロセッサ１１は、コンピュータプログラムＰ１１〜Ｐ１７を読み込んで実行することにより、後述するようにデータ解析支援システム１としての各機能を実現する。
【００２６】
以下の説明では、多変量解析プログラムＰ１５を多変量解析機能Ｐ１５と呼ぶことができるように、プログラムを機能と呼びかえることもできる。また、元データ情報を元データと、概念ツリー情報を概念ツリーと呼ぶことができるように、「情報」を省略して呼ぶこともできる。
【００２７】
概念ツリー生成プログラムＰ１１は、元データ情報Ｔ１１の構造を解析することにより、概念ツリー情報Ｔ１２を生成するプログラムである。変数集約ツリー生成プログラムＰ１２は、概念ツリー情報Ｔ１２とユーザ端末２から受領した集計情報Ｔ１３とに基づいて、変数集約ツリー情報Ｔ１４を生成する。
【００２８】
メインプログラムＰ１３は、データ解析処理を支援するプログラムであり、前処理プログラムＰ１４と多変量解析プログラムＰ１５と評価プログラムＰ１６と除外条件推定プログラムＰ１７の実行を制御する。詳細は図１０および図１１で後述する。
【００２９】
前処理プログラムＰ１４は、元データＴ１１と変数集約設定情報Ｔ１６と集計情報Ｔ１３とに基づいて、多変量解析プログラムＰ１５へ入力するための解析用入力データＴ１７を生成するプログラムである。詳細は図１３で後述する。
【００３０】
多変量解析プログラムＰ１５は、ユーザ端末２から入力されるＫＰＩ（Key Performance Indicator）情報と解析用入力データＴ１７と除外組合せ情報Ｔ１８とに基づいて、重要特徴量ランキングＴ１９を出力するプログラムである。詳細は図１６で後述する。
【００３１】
評価プログラムＰ１６は、重要特徴量ランキングＴ１９を評価し、その評価値を出力するプログラムである。
【００３２】
除外条件推定プログラムＰ１７は、ユーザ端末２から入力される除外組合せ候補情報に基づいて、除外組合せ情報を生成するプログラムである。詳細は図１８で後述する。
【００３３】
データ解析支援システム１では、多変量解析プログラムＰ１５へ入力されるデータを解析用入力データＴ１７と、解析用入力データＴ１７にどの変数を取り入れるか定義した情報を変数集約設定情報Ｔ１６とする。本実施例では、多変量解析プログラムＰ１５の解析の結果得られる出力を、重要特徴量ランキングＴ１９とする。データ解析支援システム１は、ユーザからの入力を反映した中で最高の評価値を取る重要特徴量ランキングＴ１９を得るために、多数の組合せがある変数集約設定情報Ｔ１６の最適化を支援する。
【００３４】
図２は、データ解析支援システム１とユーザ端末２とのやり取りをまとめたシーケンス図である。このシーケンスは、例えば「概念ツリー作成過程（Ｓ１０）」、「変数集約ツリー作成過程（Ｓ２０）」、「探索条件の登録過程（Ｓ３０）」、「実行過程（Ｓ４０）」、「再実行過程（Ｓ５０）」の５つの過程に分類することができる。
【００３５】
「概念ツリー作成過程（Ｓ１０）」について説明する。ユーザは、ユーザ端末２を介して、解析対象とする元データＴ１１を指定する（Ｓ１１）。この際、ユーザ端末２の画面には、元Ｔ１１のテーブルリストが表示される。ユーザは、端末画面に表示されたテーブルリストの中から所望の元データを選択することにより、解析対象とする元データＴ１１を指定することができる。
【００３６】
システム１は、指定された元データＴ１１のそれぞれから概念ツリー情報Ｔ１２を自動生成する（Ｓ１２）。システム１は、ユーザ端末２の画面に概念ツリー情報Ｔ１２を表示させる（Ｓ１３）。
【００３７】
ユーザは、概念ツリー情報Ｔ１２の不足部分を、ユーザ端末２から入力することにより補うことができる（Ｓ１４）。システム１は、ユーザ端末２から入力された補正情報に応じて、概念ツリー情報Ｔ１２を修正する（Ｓ１５）。修正された概念ツリー情報Ｔ１２は逐次更新され、ユーザ端末２の画面に表示される（Ｓ１６）。
【００３８】
図３は、解析対象とする元データＴ１１情報の一例である。本実施例では、食品注文履歴テーブルＴ１１ａと従業員情報テーブルＴ１１ｂを例に挙げて説明する。本実施例では、スーパーマーケット等の店舗の売上向上を目的として、関連するさまざまな情報を用いて多変量解析を行う事例を説明する。
【００３９】
食品注文履歴テーブルＴ１１ａは、例えば、「店舗」、「大分類」、「品目」、「品種」、「産地」、「入荷日」、「仕入担当者」、「仕入れ価格」、「仕入れ個数」といった項目により、食品の注文履歴を管理する。「大分類」には、例えば、果物、食肉、魚介、総菜等がある。
【００４０】
従業員情報テーブルＴ１１ｂは、例えば「従業員ＩＤ」、「勤務店舗」、「業務形態」、「課」、「担当」、「年齢」、「勤続年数」といった項目により、従業員の情報を管理する。「業務形態」には、例えば「正社員」または「パート」といった値を設定することができる。「課」には、例えば「仕入れ担当」、「レジ担当」、「加工担当」、「食肉担当」といった値を設定することができる。「担当」には、例えば「青果仕入れ担当」、「無人レジ担当」、「魚介加工担当」、「食肉加工担当」、「食肉仕入れ担当」、「総菜加工担当」、「贈答コーナー担当」等の値を設定することができる。
【００４１】
図４は、食品注文履歴テーブルＴ１１ａ由来の概念ツリー情報Ｔ１２ａを示す。図３に示した食品注文履歴テーブルＴ１１ａのカラムごとの情報量を計算し、それぞれのカラムの値における包含関係を推定することで、概念ツリー情報Ｔ１２ａを自動的に生成することができる。
【００４２】
自動生成された概念ツリー情報Ｔ１２に対して、ユーザは、不足部分を補う入力をシステム１へ与えることができる。これにより、本実施例では、ユーザの持つドメイン知識と矛盾無い概念ツリー情報Ｔ１２を生成することができる。すなわち、本実施例によれば、ユーザのドメイン知識（データ解析対象分野についての知識）を反映させた概念ツリー情報Ｔ１２を自動的（半自動的）に生成することができる。
【００４３】
図５には、従業員情報テーブル由来の概念ツリー情報Ｔ１２ｂを示す。
【００４４】
図６は、図４および図５に示した概念ツリー情報Ｔ１２ａ，Ｔ１２ｂを記憶する際のテーブル構造を示す。特に区別しない場合は、概念ツリー情報Ｔ１２ａ，Ｔ１２ｂを概念ツリー情報Ｔ１２と呼ぶ。
【００４５】
図２に戻り、変数集約ツリー作成過程（Ｓ２０）について説明する。ユーザは、ユーザ端末２を用いることにより、ＫＰＩ情報と解析を行う単位とをデータ解析支援システム１に対して指定する。本実施例では、ＫＰＩ情報として「店舗ごとの売上情報」を用い、解析を行う単位として「店舗」を用いる。ユーザは、ユーザ端末２を用いて元データＴ１１の中から必要な情報（項目）を指定する。
【００４６】
図３に示した食品注文履歴テーブルＴ１１ａおよび従業員情報テーブルＴ１１ｂでは、「店舗」カラム（Ｔ１１ａ）と「勤務店舗」カラム（Ｔ１１ｂ）が、ユーザにより指定される。
【００４７】
ユーザは、概念ツリーごとに（概念ツリー情報Ｔ１２の示す概念ツリーごとに）、集計に用いるカラムとその集計方法とを、ユーザ端末２を用いて指定する（Ｓ２１）。さらにユーザは、概念ツリーごとに、条件検索に用いるカラムとその集計方法を、ユーザ端末２を用いて指定する（Ｓ２１）。
【００４８】
集計に用いるカラム、または条件検索に用いるカラムとして対象となりえるのは、概念ツリーＴ１２の形成に用いたカラム以外の他のカラムすべてである。データ解析支援システム１は、ユーザ端末２から入力された集計情報Ｔ１３と、元データＴ１１情報と、概念ツリー情報Ｔ１２とを元に、変数集約ツリー情報Ｔ１４を作成する（Ｓ２２）。作成された変数集約ツリー情報Ｔ１４は、システム１からユーザ端末２へ送信され、端末画面に表示される（Ｓ２３）。
【００４９】
図７に、集計情報Ｔ１３の一例を示す。図示する集計情報Ｔ１３の各行が、１つの解析対象についての集計用方法、あるいは条件検索用方法である。
【００５０】
集計情報Ｔ１３の１行目について説明する。「テーブル」カラムの「食品注文履歴テーブル」は、食品注文履歴テーブルＴ１１ａを対象としていることを示す。「解析単位」カラムの「店舗」は、ユーザによって指定された、解析を行う単位が食品注文履歴テーブルＴ１１ａにおける「店舗」カラムであることを示す。「概念ツリーカラム」カラムの「［大分類］」、「［品目］」、「［品種］」は、概念ツリー情報Ｔ１２を自動生成する際に使用された食品注文履歴テーブルＴ１１ａであることを示す。
【００５１】
「解析対象集計用／条件検索用」カラムの「解析対象集計用」は、この１行目が解析対象の集計情報Ｔ１３であることを示す。「対象カラム」カラムの「［仕入れ単価］」および「［仕入れ個数］」は、集計情報Ｔ１３として、食品注文履歴テーブルＴ１１ａの「仕入れ単価」カラムおよび「仕入れ個数」カラムを用いることを示す。「計算方法」カラムの「１＊２」は、食品注文履歴テーブルＴ１１ａの「仕入れ単価」カラムに格納されている値と「仕入れ個数」カラムに格納されている値の乗算した結果を集計対象とすることを示す。「集計名」カラムの「食品仕入金額」は、この１行目の集計名を食品仕入金額とすることを示す。なお、計算方法としては、図７の他の行に示すように、最大値（ｍａｘ）、最小値（ｍｉｎ）、平均値（ａｖｅ）、計数（ｃｏｕｎｔ）、ヒストグラム等を採用可能である。
【００５２】
図８に、変数集約ツリー情報Ｔ１４の一例として、食品系変数集約ツリー情報Ｔ１４ａを示す。
【００５３】
食品系変数集約ツリー情報Ｔ１４ａは、図４および図６に示した食品系概念ツリー情報Ｔ１２ａにおけるそれぞれのノードに対して、図７に示した集計情報Ｔ１３の１行目に記載の集計方法（集計名：食品仕入金額）によって元データＴ１１から集計を行った結果を示す。
【００５４】
例えば、食品系概念ツリー情報Ｔ１２ａにおける「つがる」において、この集計方法を適用する場合を説明する。「つがる」は、食品系概念ツリー情報Ｔ１２ａ内において、「品種」カラムの情報である。したがって、食品注文履歴テーブルＴ１１ａにおいて、「品種」カラム＝「つがる」となる行を抜き出し、解析単位である「店舗」カラムの値ごとに分類する。その後、前述の計算方法に従い、「仕入れ単価」カラムに格納されている値と「仕入れ個数」カラムに格納されている値とを乗算した結果を合計し、各店舗の「つがる仕入金額」として計上する。上記の計算を概念ツリー情報Ｔ１２ａにおけるそれぞれのノードに対して行う。
【００５５】
図９に、変数集約ツリー情報Ｔ１４の一例として、従業員系変数集約ツリー情報Ｔ１４ｂを示す。
【００５６】
図２に戻り、探索条件の登録過程（Ｓ３０）について説明する。ユーザは、ユーザ端末２を介して、探索条件指定情報Ｔ１５と除外組合せ情報Ｔ１８とをデータ解析支援システム１へ入力する（Ｓ３１）。
【００５７】
ここで、探索条件指定情報Ｔ１５は例えば「変数集約ツリーの範囲」、「初期位置」、「探索範囲の順番」、「同時探索範囲」の４つである。
【００５８】
探索条件指定情報Ｔ１５の「変数集約ツリーの範囲」を説明する。ユーザは、システム１が最適な変数集約設定情報Ｔ１６を探索する際の、変数集約ツリー情報Ｔ１４の範囲をユーザ端末２を用いて指定する。
【００５９】
図８に示す食品系変数集約ツリー情報Ｔ１４ａを例に取ると、「りんご」に関する変数を広く見る場合には、（品目階層＝｛りんご仕入金額｝、品種階層＝｛つがる仕入金額、ふじ仕入金額、紅玉仕入金額｝）という範囲を指定する。
【００６０】
一方ユーザが、「梨」に関する変数を“梨仕入金額”という粒度で解析したいと希望する場合は、（品目階層＝｛梨仕入金額｝）という範囲を指定する。また、「ぶどう」に関する変数では、「“シャインマスカット仕入金額”を除きたい」とユーザが考えている場合には、（品目階層＝｛ぶどう仕入金額｝、品種階層＝｛巨峰仕入金額、デラウエア仕入金額｝）という範囲を指定する。
【００６１】
探索条件指定情報Ｔ１５の「初期位置」を説明する。ユーザは、システム１が最適な変数集約設定情報Ｔ１６を探索する際の、各範囲における初期位置をユーザ端末２を用いて指定する。
【００６２】
例えば、初期位置を［りんご仕入金額、梨仕入金額、ぶどう仕入金額、メロン仕入金額、ねぎ仕入金額、・・・］のように、「変数集約ツリーの範囲」で指定した範囲ごとに１つのノードを指定する。
【００６３】
探索条件指定情報Ｔ１５の「探索範囲の順番」を説明する。ユーザは、システム１が最適な変数集約設定情報Ｔ１６を探索する際に、探索を行う範囲の順番をユーザ端末２を用いて指定する。
【００６４】
例えば、ユーザが（品目階層＝｛りんご仕入金額｝、品種階層＝｛つがる仕入金額、ふじ仕入金額、紅玉仕入金額｝）という「変数集約ツリーの範囲」で指定した範囲の順番を１番に、 （品目階層＝｛梨仕入金額｝）という範囲の順番を２番に、 （品目階層＝｛ぶどう仕入金額｝、品種＝｛巨峰仕入金額、デラウエア仕入金額｝）という範囲の順番を３番に指定する。このように、すべての範囲に固有の順番をひとつ割り振る。この例では、変数集約ツリーの範囲が全部でＭ個あるとし、割り振る順番の最大値をＭとする。
【００６５】
探索条件指定情報Ｔ１５の「同時探索範囲」を説明する。ユーザは、システム１が最適な変数集約設定情報Ｔ１６を探索する際に、同時に探索を行う範囲をユーザ端末２を用いて指定する。
【００６６】
例えば、｛つがる仕入金額｝と｛巨峰仕入金額｝という変数は、それぞれ片方が解析対象に含まれる場合は他方も解析対象に含めて解析を行いたいとユーザが考える場合には〔｛つがる仕入金額｝ ｛巨峰仕入金額｝〕のように同時探索範囲を指定する。探索条件指定情報Ｔ１５をユーザが指定する作業は、ユーザ端末２を介して行われ、ユーザの入力した情報がその都度端末画面に反映される。
【００６７】
図２に戻り、実行過程（Ｓ４０）について説明する。ユーザは、ユーザ端末２を介して、データ解析処理の実行を命じる実行命令を入力する（Ｓ４１）。データ解析支援システム１は、ユーザ端末２からの実行命令を受け付けると、図１０に示したメインプログラムＰ１３を実行する（Ｓ４２）。
【００６８】
メインプログラムＰ１３が終了すると、データ解析支援システム１は、ユーザに変数集約設定情報Ｔ１６と重要特徴量ランキングＴ１９とをユーザ端末２に送信して、表示させる（Ｓ４３）。
【００６９】
図１０および図１１は、メインプログラムＰ１３の処理を示すフローチャートである。メイン処理は、探索条件指定情報Ｔ１５の下で、重要特徴量ランキングＴ１９および変数集約設定情報Ｔ１６を最適化する。
【００７０】
はじめに、メインプログラムＰ１３は、変数集約ツリー情報Ｔ１４と探索条件指定情報Ｔ１５とを取得する（Ｓ４０１）。メインプログラムＰ１３は、評価値および順番のそれぞれの値を初期化し（Ｓ４０２)、順番＝１番の探索範囲へ移動する（Ｓ４０３)。
【００７１】
ここでは初回の実行なので、変数集約設定情報Ｔ１６の更新では、初期位置［りんご仕入金額、梨仕入金額、ぶどう仕入金額、メロン仕入金額、ねぎ仕入金額、・・・］を変数集約設定情報Ｔ１６とする（Ｓ４０４)。このとき、同時探索範囲に含まれる変数が変数集約設定情報Ｔ１６に含まれるか確認する。現在の変数集約設定情報Ｔ１６には、同時探索範囲〔｛つがる仕入金額｝ ｛巨峰仕入金額｝〕は含まれていないので、ここでの変数集約設定情報Ｔ１６の更新は行われない（Ｓ４０４)。同時探索範囲の対象である変数が含まれている場合は、残りの変数も変数集約設定情報Ｔ１６に反映させる（Ｓ４０５）。
【００７２】
メインプログラムＰ１３は、前処理プログラムＰ１４、多変量解析プログラムＰ１５、評価プログラムＰ１６にそれぞれ値を渡して、重要特徴量ランキングＴ１９、評価値を取得する（Ｓ４０６〜Ｓ４１１)。
【００７３】
すなわち、メインプログラムＰ１３は、前処理プログラムＰ１４に変数集約設定情報Ｔ１６を渡して実行させ（Ｓ４０６）、前処理プログラムＰ１４から戻値として解析用入力データＴ１７を取得する（Ｓ４０７）。
【００７４】
メインプログラムＰ１３は、多変量解析プログラムＰ１５に解析用入力データＴ１７を渡して実行させ（Ｓ４０８）、多変量解析プログラムＰ１５から戻値として重要特徴量ランキングＴ１９を取得する（Ｓ４０９）。
【００７５】
メインプログラムＰ１３は、評価プログラムＰ１６に重要特徴量ランキングＴ１９を渡して実行させ（Ｓ４１０）、評価プログラムＰ１６から戻値として評価値を取得する（ｓ４１１）。結合子を介して図１１へ移る。
【００７６】
ここまでの最高の評価値および、現在の探索範囲の中での最高の評価値は、未だ何も記憶されていないので、メインプログラムＰ１３は、ここでの評価値と重要特徴量ランキングＴ１９と変数集約設定情報Ｔ１６とを記憶する（Ｓ４１２，Ｓ４１３)。
【００７７】
一例を説明する。順番＝１番に該当する現在の探索範囲は、（品目階層＝｛りんご仕入金額｝、品種階層＝｛つがる仕入金額、ふじ仕入金額、紅玉仕入金額｝）である。この中での探索組合せは、４種から１種以上の群を抽出する場合の数、すなわち（｛りんご仕入金額｝｛つがる仕入金額｝｛ふじ仕入金額｝｛紅玉仕入金額｝｛りんご仕入金額、つがる仕入金額｝｛りんご仕入金額、ふじ仕入金額｝｛りんご仕入金額、紅玉仕入金額｝｛つがる仕入金額、ふじ仕入金額｝｛つがる仕入金額、紅玉仕入金額｝｛ふじ仕入金額、紅玉仕入金額｝｛りんご仕入金額、つがる仕入金額、ふじ仕入金額｝｛りんご仕入金額、つがる仕入金額、紅玉仕入金額｝｛りんご仕入金額、ふじ仕入金額、紅玉仕入金額｝｛つがる仕入金額、ふじ仕入金額、紅玉仕入金額｝｛りんご仕入金額、つがる仕入金額、ふじ仕入金額、紅玉仕入金額｝）の１５通りである。メインプログラムＰ１３は、これら全組合せに［梨仕入金額、ぶどう仕入金額、メロン仕入金額、ねぎ仕入金額、・・・］を乗算して形成される変数集約設定情報Ｔ１６に対して評価が行われたか確認する（Ｓ４１４）。
【００７８】
メインプログラムＰ１３は、ここまでの処理（Ｓ４０３〜Ｓ４１３）をこの１５通りの組合せに対して行う。ただし、メモリや実行時間の関係からすべてを試すことが難しい場合は、この中からランダムに抽出したＮ個の組合せを対象とする。
【００７９】
この処理の途中で、例えば｛りんご仕入金額、つがる仕入金額｝が選択されたときには、同時探索範囲〔｛つがる仕入金額｝ ｛巨峰仕入金額｝〕の「つがる仕入金額」が含まれるので、変数集約設定情報Ｔ１６は、［りんご仕入金額、つがる仕入金額、梨仕入金額、ぶどう仕入金額、巨峰仕入金額、メロン仕入金額、ねぎ仕入金額、・・・］となる（Ｓ４０５）。
【００８０】
順番＝１番の探索範囲がすべて終了したのち、評価値がこの１５通りの中でもっとも高かった探索組合せを、この範囲における暫定値とする（Ｓ４１５）。ここでは｛りんご仕入金額、ふじ仕入金額｝とする。メインプログラムＰ１３は、全探索範囲について探索したか判定する（Ｓ４１６）。ここでは順番を割り振ったＭ個の探索範囲の順番に対して探索を行っていないので（Ｓ４１６：ＮＯ）、メインプログラムＰ１３はステップＳ４０３へ戻る。
【００８１】
メインプログラムＰ１３は、順番＝２番の探索範囲に移動する（Ｓ４０３）。今回の探索範囲は（品目階層＝｛梨仕入金額｝）のみである。順番＝１番の探索範囲の探索組合せの暫定値が｛りんご仕入金額、ふじ仕入金額｝である。メインプログラムＰ１３は、評価対象となる変数集約設定情報Ｔ１６が ［りんご仕入金額、ふじ仕入金額、梨仕入金額、ぶどう仕入金額、メロン仕入金額、ねぎ仕入金額、・・・］の１通りである、という上記の処理（Ｓ４０３〜Ｓ４１６）をＭ個の探索範囲すべてに対して行い、最高の評価値を取った変数集約設定情報Ｔ１６と重要特徴量ランキングＴ１９を出力する（Ｓ４１７）。この例では変数集約設定情報Ｔ１６として、［りんご仕入金額、ふじ仕入金額、梨仕入金額、デラウエア仕入金額、メロン仕入金額、夕張メロン仕入金額、九条ねぎ仕入金額、・・・］を出力する。
【００８２】
図１２に、メインプログラムＰ１３の出力結果として得られる変数集約設定情報Ｔ１６の一例を示す。図１２では、変数集約設定情報Ｔ１６：［りんご仕入金額、ふじ仕入金額、梨仕入金額、デラウエア仕入金額、メロン仕入金額、夕張メロン仕入金額、九条ねぎ仕入金額、・・・］を記憶する際のテーブル構造を示している。
【００８３】
図１３は、前処理プログラムＰ１４での処理を示すフローチャートである。上述の通り、前処理プログラムＰ１６は、図１０のステップＳ４０６，Ｓ４０７において、変数集約設定情報Ｔ１６を入力として与えられると、解析用入力データＴ１７を出力する。
【００８４】
はじめに、評価プログラムＰ１６は、元データ情報Ｔ１１と変数集約設定情報Ｔ１６と集計情報Ｔ１３とを取得する（Ｓ４２１）。評価プログラムＰ１６は、対象行を初期化する（Ｓ４２２）。評価プログラムＰ１６は、対象行を更新し、ｎ＝１行目を対象とする（Ｓ４２３）。
【００８５】
評価プログラムＰ１６は、変数集約設定情報Ｔ１６の１行目を参照し、（元データＴ１１：食品注文履歴テーブルＴ１１ａ、階層：品目、該当値：りんご、集計名：食品仕入金額）を取得する。
【００８６】
ここで、集計名：食品仕入金額なので、評価プログラムＰ１６は、集計情報Ｔ１３の「集計名」カラムが「食品仕入金額」となっている１行目を参照し、（解析単位：店舗、テーブル：食品注文テーブル、概念ツリーカラム：［大分類］［品目］［品種］、解析対象集計用／条件検索用：解析対象集計用、対象カラム：［仕入れ単価］［仕入れ個数］、計算方法：１＊２、集計名：食品仕入金額）を取得する（Ｓ４２４）。
【００８７】
評価プログラムＰ１６は、変数集約設定情報Ｔ１６の「階層：品目、該当値：りんご」を集計情報Ｔ１３の「解析単位：店舗、テーブル：食品注文テーブル、概念ツリーカラム：［大分類］［品目］［品種］、解析対象集計用／条件検索用：解析対象集計用、対象カラム：［仕入れ単価］［仕入れ個数］、計算方法：１＊２」の集計方法に基づいて、元データＴ１１情報から「りんご仕入金額」を算出する（Ｓ４２５）。
【００８８】
評価プログラムＰ１６は、変数集約設定情報Ｔ１６の全行について集計したか判定する（Ｓ４２６）。ここでは未だ変数集約設定情報Ｔ１６全行に対して集計を行っていないので（Ｓ４２６：ＮＯ）、評価プログラムＰ１６は、ステップＳ４２３へ戻る。
【００８９】
評価プログラムＰ１６は、ステップＳ４２３〜Ｓ４２６の処理を変数集約設定情報Ｔ１６の全行に対して行った後（Ｓ４２６：ＹＥＳ）、集計結果をまとめて、解析用入力データＴ１７として出力する（Ｓ４２７）。
【００９０】
図１４に、前処理プログラムＰ１４の出力結果として得られる解析用入力データＴ１７の一例を示す。前処理プログラムＰ１４の処理（Ｓ４２３〜Ｓ４２６）が１回行われるごとに、解析用入力データＴ１７の１列に対応するデータが形成される。
【００９１】
図１５に、除外組合せ情報Ｔ１８の一例を示す。除外組合せ情報Ｔ１８は、図２に示した、探索条件の登録過程（Ｓ３０）においてユーザに指定される。あるいは、除外組合せ情報Ｔ１８は、図２に示す再実行過程（Ｓ５０）においてシステム１によって追加指定される。除外組合せ情報Ｔ１８は、後述の多変量解析プログラムＰ１５において、解析対象から除く組合せを指定する情報である。
【００９２】
図１６は、多変量解析プログラムＰ１５の処理を示すフローチャートである。多変量解析プログラムＰ１５は、図１０のステップＳ４０８，Ｓ４０９において、解析用入力データＴ１７を入力として与えられと、重要特徴量ランキングＴ１９を出力する。
【００９３】
本実施例では、多変量解析アルゴリズムを、説明変数を３つ取る重回帰解析として説明するが、対象とする多変量解析アルゴリズムはどのようなアルゴリズムでもよい。解析用入力データＴ１７の列数をＮとする。説明変数は３つであるので、説明変数の取り方はＮ−Combination−３通りの組合せがある。
【００９４】
多変量解析プログラムＰ１５は、解析用入力データＴ１７とＫＰＩ情報と除外組合せ情報Ｔ１８とを取得する（Ｓ４３１）。多変量解析プログラムＰ１５は、変数の組合せの中から一つの組合せを選択する（Ｓ４３２）。
【００９５】
多変量解析プログラムＰ１５は、選択した組合せが、除外組合せ情報Ｔ１８に該当していないか確認する（Ｓ４３３）。選択した組合せが除外組合せ情報Ｔ１８に該当する場合（Ｓ４３３：ＮＯ）、ステップＳ４３２へ戻る。
【００９６】
該当していなければ（Ｓ４３３：ＹＥＳ）、多変量解析プログラムＰ１５は、選択された３つの変数を説明変数とし、ＫＰＩ情報（店舗ごとの「売り上げ金額」）を目的変数として、重回帰解析を行う（Ｓ４３４）。多変量解析プログラムＰ１５は、Ｎ−Combination−３通りの全組合せについて以上の処理（Ｓ４３２〜Ｓ４３４）を行ったかを確認する（Ｓ４３５）。
【００９７】
未処理の組合せが残っている場合（Ｓ４３５：ＮＯ）、多変量解析プログラムＰ１５は、ステップＳ４３２へ戻る。全組合せについて処理（Ｓ４３２〜Ｓ４３４）を行った場合（Ｓ４３５：ＹＥＳ）、多変量解析プログラムＰ１５は、それぞれの組合せにおいて得られる結果の回帰式の平均二乗誤差を計算する（Ｓ４３６）。多変量解析プログラムＰ１５は、その平均二乗誤差の昇順でソートしたものを、重要特徴量ランキングＴ１９として出力する（Ｓ４３７）。
【００９８】
図１６に示した例のように、多変量解析アルゴリズムの内容が既知であって、計算対象を一つ一つ選択できる場合は、上述の処理方式を取る。
【００９９】
しかし、解析用パッケージソフトを使用する際には、解析用入力データＴ１７の投入から重要特徴量リストの出力まで制御できない場合がある。このような場合には、除外組合せ情報Ｔ１８に応じて、解析用入力データＴ１７を複数作成する必要がある。例えば、もともとの解析用入力データＴ１７に、｛Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ｝ という４つの変数があり、除外組合せ情報Ｔ１８に〔Ｂ，Ｄ〕という組合せがあったとき、｛Ａ，Ｂ，Ｃ｝と｛Ａ，Ｃ，Ｄ｝の、３つの変数を持つ解析用入力データＴ１７をそれぞれ作成し、それぞれの出力結果として重要特徴量ランキングＴ１９を得て、統合する。
【０１００】
図１７に、多変量解析プログラムＰ１５の出力結果として得られる重要特徴量ランキングＴ１９の一例を示す。重要特徴量ランキングＴ１９の持つ各レコードは、例えば、平均二乗誤差法を用いた評価値と、変数のセットとから構成される。
【０１０１】
評価プログラムＰ１６の処理手順を説明する。評価プログラムＰ１６は、図１０のステップＳ４１０，ｓ４１１において、重要特徴量ランキングＴ１９を入力として与えられると、評価値を出力する。
【０１０２】
評価プログラムＰ１６は、例えば、重要特徴量ランキングＴ１９の上位１００件に対して、誤差合計を計算し、誤差合計の逆数を評価値とする。この方法以外に、例えば、重要特徴量ランキングＴ１９の上位１０パーセントに対して誤差平均を計算し、その誤差平均の逆数を評価値とする方法を採用してもよい。本実施例では、評価プログラムＰ１６の実施する評価手法を限定しない。
【０１０３】
図２に戻り、再実行過程（Ｓ５０）について説明する。まず、ユーザは、システム１から提示された重要特徴量ランキングＴ１９に対して、除外組合せ候補情報をユーザ端末２に入力する（Ｓ５１）。システム１は、ユーザがユーザ端末２に入力した除外組合せ候補情報に基づいて、除外条件推定プログラムＰ１７を実行させる（Ｓ５２）。これにより、システム１は、除外選定条件候補を作成し、ユーザ端末２を介してユーザへ提示する（Ｓ５３）。
【０１０４】
システム１から提示された除外選定条件候補の中から、ユーザは、自らの意図に沿う除外選定条件と条件詳細数値とを、ユーザ端末２を介して選択する。データ解析支援システム１は、ユーザにより選択された除外選定条件と条件詳細数値とに基づいて、除外組合せ情報Ｔ１８を更新する。
【０１０５】
図１８は、ユーザが入力した除外組合せ候補情報から、除外組合せ情報Ｔ１８を更新する除外条件推定プログラムＰ１７の処理手順を説明するフローチャートである。ユーザの入力した除外組合せ候補情報を、ここでは一例として、〔｛りんご仕入金額｝ ｛レジ担当（正）人数｝〕、〔｛ねぎ仕入金額｝ ｛青果仕入れ担当（パ）人数｝〕とする。
【０１０６】
除外条件推定プログラムＰ１７は、除外組合せ候補情報を取得し（Ｓ４４１）、除外組合せ候補情報の中から一つを選択する（Ｓ４４２）。ここでは例として、 〔｛りんご仕入金額｝｛レジ担当（正）人数｝〕が選択されたとする。
【０１０７】
除外条件推定プログラムＰ１７は、選択された除外組合せ候補情報から、以下に述べる「第１の条件候補生成処理」および「第２の条件候補生成処理」に示す２つの方式により、除外選定条件候補のリストを作成する（Ｓ４４３）。データ解析支援システム１は、ユーザ端末２を介して、除外選定条件候補のリストをユーザへ提示する（４４４）。
【０１０８】
ユーザは、システム１から提示された除外選定条件候補のリストの中から、〔｛りんご仕入金額｝ ｛レジ担当（正）人数｝〕を除外組合せとして選択した意図に沿う除外選定条件候補を選択する。システム１は、ユーザの選択を受け付ける（Ｓ４４５）。
【０１０９】
データ解析支援システム１は、ユーザにより選択された除外選定条件候補に応じて、第１の詳細数値設定処理と第２の詳細数値設定処理とに示す条件詳細数値の入力フォームをユーザに提示（Ｓ４４６）。
【０１１０】
ユーザは、〔｛りんご仕入金額｝ ｛レジ担当（正）人数｝〕を除外組合せとして選択した意図に沿う条件詳細数値をユーザ端末２へ入力する。システム１は、ユーザの入力した条件詳細数値を受け付ける（Ｓ４４７）。データ解析支援システム１は、ユーザにより選択された除外選定条件と条件詳細数値とに応じて、第１の詳細数値設定処理および第２の詳細数値設定処理に示す処理によって作成される組合せを、除外組合せ情報Ｔ１８に追加する（Ｓ４４８）。除外条件推定プログラムＰ１７は、以上の処理（Ｓ４４２〜Ｓ４４８）を、除外組合せ候補情報のすべてに対して行ったか確認する（Ｓ４４９）。
【０１１１】
未処理の除外組合せ候補情報が残っている場合（Ｓ４４９：ＮＯ）、ステップＳ４４２へ戻る。除外組合せ候補情報のすべてに対して処理済みの場合（Ｓ４４９：ＹＥＳ）、除外条件推定プログラムＰ１７は、除外組合せ情報Ｔ１８を出力する（Ｓ４５０）。
【０１１２】
「第１の条件候補生成処理」
【０１１３】
変数集約ツリー情報Ｔ１４から除外選定条件候補を生成する方法について説明する。第１の条件候補生成処理で作成された除外選定条件候補と、第１の詳細数値設定処理で説明する条件詳細数値との２つを用いて抽出された、ノード群とノード群の組合せを、除外組合せとする。除外選定条件候補の作成方法には、大別して以下２通りがある。ここでは〔｛りんご仕入金額｝ ｛レジ担当（正）人数｝〕が除外組合せ候補情報として選択された場合を例とする。
【０１１４】
＜方法１「同階層抽出」＞
【０１１５】
一つの方法は同階層抽出法である。同階層抽出法は、ｎ階層上の親を同じくする同階層に属するノードを抽出する方法である。
【０１１６】
｛りんご仕入金額｝を例にとると、ｎ＝０なら｛りんご仕入金額｝、ｎ＝１なら｛りんご仕入金額、梨仕入金額、ぶどう仕入金額、メロン仕入金額｝、ｎ＝２なら食品系変数集約ツリー情報Ｔ１４ａの「品目」階層に該当する全変数＝｛りんご仕入金額、梨仕入金額、ぶどう仕入金額、メロン仕入金額、ねぎ仕入金額、・・・｝と抽出される。
【０１１７】
＜方法２「同系列抽出」＞
【０１１８】
他の方法は、同系列抽出法である。同系列抽出法は、ｎ階層上の親を同じくする同系列に属するノードを抽出する方法である。
【０１１９】
｛りんご仕入金額｝を例にとると、ｎ＝０なら｛りんご仕入金額、つがる仕入金額、ふじ仕入金額、紅玉仕入金額｝、ｎ＝１なら食品系変数集約ツリー情報Ｔ１４ａの「果物仕入金額」階層以下に該当する全変数＝｛果物仕入金額、りんご仕入金額、つがる仕入金額、ふじ仕入金額、紅玉仕入金額、梨仕入金額、・・・｝と抽出される。
【０１２０】
本実施例では、同階層抽出法と同系列抽出法との組合せを用いて、除外選定条件候補を作成することができる。選択された除外組合せ候補情報が〔｛りんご仕入金額｝ ｛レジ担当（正）人数｝〕を例とした場合、以下４つの除外選定条件候補が作成可能である。
【０１２１】
（１）食品系変数集約ツリー情報Ｔ１４ａからの同階層抽出と従業員系変数集約ツリー情報Ｔ１４ｂからの同階層抽出とにより作成される除外選定条件
【０１２２】
（２）食品系変数集約ツリー情報Ｔ１４ａからの同階層抽出と従業員系変数集約ツリー情報Ｔ１４ｂからの同系列抽出とにより作成される除外選定条件
【０１２３】
（３）食品系変数集約ツリー情報Ｔ１４ａからの同系列抽出と従業員系変数集約ツリー情報Ｔ１４ｂからの同階層抽出とにより作成される除外選定条件
【０１２４】
（４）食品系変数集約ツリー情報Ｔ１４ａからの同系列抽出と従業員系変数集約ツリー情報Ｔ１４ｂからの同系列抽出とにより作成される除外選定条件
【０１２５】
「第１の詳細数値設定処理」
【０１２６】
変数集約ツリー情報Ｔ１４から生成された除外選定条件候補がユーザによって選択された場合、同階層抽出法および同系列抽出法でのｎの値を、ユーザが条件詳細数値として指定する。以下、〔｛りんご仕入金額｝ ｛レジ担当（正）人数｝〕が除外組合せ候補情報として選択された場合を例とする。第１の条件候補生成処理に示した、「（２）食品系変数集約ツリー情報Ｔ１４ａからの同階層抽出と従業員系変数集約ツリー情報Ｔ１４ｂからの同系列抽出とにより作成される除外選定条件」がユーザによって除外選定条件として選択された場合を例として説明する。
【０１２７】
このとき、ユーザに条件詳細数値として、システム１が入力を求めるのは、＜方法１「同階層抽出」＞におけるｎ（以後ｎ１と表記）および、＜方法２「同系列抽出」＞におけるｎ（以後ｎ２と表記）の２つの値である。ここではユーザがｎ１＝１，ｎ２＝０を入力した場合を考える。ｎ１＝１のとき、抽出されるノードは｛りんご仕入金額、梨仕入金額、ぶどう仕入金額、メロン仕入金額｝である。ｎ２＝０のとき、抽出されるノードは｛レジ担当（正）人数、有人レジ担当（正）人数、無人レジ担当（正）人数、贈答レジ担当（正）人数｝である。このとき、作成される除外組合せはこの２群の組合せ、つまり４＊４＝１６組合せである。
【０１２８】
「第２の条件候補生成処理」
【０１２９】
次に、解析対象集計用／条件検索用情報を用いて除外選定条件候補を作成する方法を説明する。第２の条件候補生成処理で作成された除外選定条件候補と、第２の詳細数値設定処理で説明する条件詳細数値との２つを用いて抽出された、ノード群とノード群の組合せを、除外組合せとする。
【０１３０】
集計情報Ｔ１３を参照し、選択された除外組合せ候補情報における変数と、「テーブル」カラムの値を同じくする集計方法の組合せによって除外選定条件候補を作成する。選択された除外組合せ候補情報が〔｛りんご仕入金額｝ ｛レジ担当（正）人数｝〕を例とした場合を説明する。
【０１３１】
｛りんご仕入金額｝は、図７に示した集計情報Ｔ１３の１行目によって集計された変数である。集計情報Ｔ１３の１行目に記載の情報：「テーブル」カラムの値「食品注文履歴テーブルＴ１１ａ」を同じくする、解析対象集計用方法、条件検索用方法は４つ（解析対象集計用：食品仕入金額、条件検索用：食品産地数、食品仕入れ回数、食品仕入れヒストグラム）抽出できる。同様に｛レジ担当（正）人数｝から抽出できる解析対象集計用方法、条件検索用方法は５つ（解析対象集計用：従業員担当人数、条件検索用：従業員平均年齢、従業員最高年齢、従業員最低年齢、従業員平均勤続年数）である。これらの集計方法の組合せを用いて、除外選定条件候補を作成する。このとき、組合せは４＊５＝２０通りである。この例では作成される除外選定条件候補は、以下のようになる。
【０１３２】
条件１｛食品仕入金額｝と条件２｛従業員担当人数｝より作成される除外選定条件
【０１３３】
条件１｛食品仕入金額｝と条件２｛従業員平均年齢｝より作成される除外選定条件
【０１３４】
条件１｛食品仕入金額｝と条件２｛従業員最高年齢｝より作成される除外選定条件
【０１３５】
条件１｛食品仕入金額｝と条件２｛従業員最低年齢｝より作成される除外選定条件
【０１３６】
条件１｛食品仕入金額｝と条件２｛従業員平均勤続年数｝より作成される除外選定条件
【０１３７】
条件１｛食品産地数｝と条件２｛従業員担当人数｝より作成される除外選定条件
【０１３８】
条件１｛食品産地数｝と条件２｛従業員平均年齢｝より作成される除外選定条件
【０１３９】
条件１｛食品産地数｝と条件２｛従業員最高年齢｝より作成される除外選定条件
【０１４０】
条件１｛食品産地数｝と条件２｛従業員最低年齢｝より作成される除外選定条件
【０１４１】
条件１｛食品産地数｝と条件２｛従業員平均勤続年数｝より作成される除外選定条件
【０１４２】
「第２の詳細数値設定処理」
【０１４３】
解析対象集計用／条件検索用情報を用いて作成された除外選定条件候補が選択された場合には、各々の集計方法において、条件算出方法・条件範囲・階層範囲をユーザが条件詳細数値として指定する。以下、〔｛りんご仕入金額｝ ｛レジ担当（正）人数｝〕が除外組合せ候補情報として選択された場合を例とする。
【０１４４】
第２の条件候補生成処理に示した、「条件１｛食品産地数｝と条件２｛従業員平均年齢｝より作成される除外選定条件」がユーザによって除外選定条件として選択された場合を例として説明する。
【０１４５】
図１９に、ユーザが条件詳細数値を入力する画面の例を示す。図１９の画面は、システム１によりユーザ端末２に提供される。図１９は、上述の例に従っている。図１９では、集計方法：食品産地数において、（条件算出方法：ave、条件範囲：（LowerLimit＝２，UpperLimit＝５）、階層範囲：｛品目、品種｝）を条件詳細数値として入力した例を示している。
【０１４６】
ユーザは、「集計方法：食品産地数」において、（条件算出方法：ave、条件範囲：（LowerLimit＝２，UpperLimit＝５）、階層範囲：｛品目、品種｝）を条件詳細数値として入力したものとする。さらに、ユーザは、「集計方法：従業員平均年齢」において、（条件算出方法：max、条件範囲：（LowerLimit＝４０，UpperLimit＝６５）、階層範囲：｛課、担当｝）を条件詳細数値として入力したものとする。
【０１４７】
「集計方法：食品産地数」においての条件詳細数値に基づく条件で抽出されるノードの組合せについて説明する。
【０１４８】
図７に示した集計情報Ｔ１３にて、「集計名：食品産地数」に基づく集計方法で元データＴ１１を集計する。ただし、条件詳細数値にて指定される「階層範囲：｛品目、品種｝」に該当する変数のみ対象とする。
【０１４９】
条件詳細情報では、条件算出方法に「ave」が指定されているので、全店舗に対する平均を取る。その結果、（りんご産地数：４、つがる産地数：２、ふじ産地数：０.５、紅玉産地数：１.５、梨産地数：５、・・・）となったとする。条件詳細数値では、条件範囲に（LowerLimit＝２，UpperLimit＝５）が指定されているので、抽出されるノードは｛ふじ産地数、紅玉産地数｝等が除かれ、結果として｛りんご産地数、つがる産地数、梨産地数｝が残ったとする。それぞれのノードを変数集約ツリー情報Ｔ１４上の位置に置き換えると（例：りんご産地数→りんご仕入金額）、最終的に抽出されるノードは｛りんご仕入金額、つがる仕入金額、梨仕入金額｝となる。
【０１５０】
「集計方法：食品産地数」においての条件詳細数値に基づく条件で抽出されるノードの組合せについても同様に抽出処理を行う。その結果として、｛レジ担当（正）人数、有人レジ担当（正）人数、贈答レジ担当（正）人数、贈答レジ担当（パ）人数｝となったとする。
【０１５１】
それぞれの条件の元で抽出されたノードを組み合わせて、除外組合せを作成する。この例では、３＊４＝１２通りの組合せが除外組合せとなる。
【０１５２】
このように構成される本実施例によれば、変数成型設定を選択する効率的な探索を実現するとともに、ユーザのドメイン知識を反映した除外組合せの指定を効率化することができ、使い勝手も高まる。
【０１５３】
本実施例によれば、ユーザのドメイン知識を反映させた除外選定条件を設定し、解析対象の中から不要な変数の組合せを事前に除外することができる。したがって、本実施例では、目的変数に最も適切な説明変数の組合せを効率的に求めることができ、ユーザのデータ解析作業の利便性を高めることができる。
【０１５４】
なお、本発明は上記各実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記各実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に記載したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。
【０１５５】
上記の各構成、機能、処理部、および処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。  上記の各構成、機能、処理部、および処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば仮想マシンで設計する等によりクラウドシステムで実現してもよい。
【０１５６】
上記の各構成、および機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。  各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
【０１５７】
制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【０１５８】
本発明の各構成要素は、任意に取捨選択することができ、取捨選択した構成を具備する発明も本発明に含まれる。さらに特許請求の範囲に記載された構成は、特許請求の範囲で明示している組合せ以外にも組み合わせることができる。
【符号の説明】
【０１５９】
１：データ解析支援システム、２：ユーザ端末、Ｐ１１：概念ツリー生成プログラム、Ｐ１２：変数集約ツリー生成プログラム、Ｐ１３：メインプログラム、Ｐ１４：前処理プログラム、Ｐ１５：多変量解析プログラム、Ｐ１６：評価プログラム、Ｐ１７：除外条件推定プログラム
【図１】
2019159645.tif 000003
【図２】
2019159645.tif 000004
【図３】
2019159645.tif 000005
【図４】
2019159645.tif 000006
【図５】
2019159645.tif 000007
【図６】
2019159645.tif 000008
【図７】
2019159645.tif 000009
【図８】
2019159645.tif 000010
【図９】
2019159645.tif 000011
【図１０】
2019159645.tif 000012
【図１１】
2019159645.tif 000013
【図１２】
2019159645.tif 000014
【図１３】
2019159645.tif 000015
【図１４】
2019159645.tif 000016
【図１５】
2019159645.tif 000017
【図１６】
2019159645.tif 000018
【図１７】
2019159645.tif 000019
【図１８】
2019159645.tif 000020
【図１９】
2019159645.tif 000021