(57)【要約】【課題】データを結合することの評価を行うことができる結合評価システム、結合評価方法及びプログラムを提供する。【解決手段】データ取得部５４は、第１の属性の値が設定されている第１種のデータユニットを複数含む第１のデータを取得する。データ取得部５４は、第２の属性の値が設定されている第２種のデータユニットを複数含む第２のデータを取得する。分布特定部５６は、第１のデータに含まれる複数の第１種のデータユニットにおける第１の属性の値の分布を特定する。分布特定部５６は、第２のデータに含まれる複数の第２種のデータユニットにおける第２の属性の値の分布を特定する。評価データ生成部６０は、特定される第１の属性の値の分布と、特定される第２の属性の値の分布と、に基づいて、第１のデータと第２のデータとを結合することの評価値を示す評価データを生成する。【選択図】図１０
2019139348.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の属性の値が設定されている第１種のデータユニットを複数含む第１のデータを取得する第１データ取得手段と、
第２の属性の値が設定されている第２種のデータユニットを複数含む第２のデータを取得する第２データ取得手段と、
前記第１のデータに含まれる複数の前記第１種のデータユニットにおける前記第１の属性の値の分布を特定する第１分布特定手段と、
前記第２のデータに含まれる複数の前記第２種のデータユニットにおける前記第２の属性の値の分布を特定する第２分布特定手段と、
特定される前記第１の属性の値の分布と、特定される前記第２の属性の値の分布と、に基づいて、前記第１のデータと前記第２のデータとを結合することの評価値を示す評価データを生成する評価データ生成手段と、
を含むことを特徴とする結合評価システム。
【請求項２】
前記第１分布特定手段は、前記第１のデータに含まれる複数の前記第１種のデータユニットにおける前記第１の属性の値の分布の特徴を示す第１の特徴量ベクトルを算出し、
前記第２分布特定手段は、前記第２のデータに含まれる複数の前記第２種のデータユニットにおける前記第２の属性の値の分布の特徴を示す第２の特徴量ベクトルを算出し、
前記評価データ生成手段は、生成される前記第１の特徴量ベクトルと、生成される前記第２の特徴量ベクトルとに、基づいて、前記第１のデータと前記第２のデータとを結合することの評価値を示す評価データを生成する、
ことを特徴とする請求項１に記載の結合評価システム。
【請求項３】
前記第１データ取得手段は、第１のユーザが所有する前記第１のデータを取得し、
前記第２データ取得手段は、第２のユーザが所有する前記第２のデータを取得する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の結合評価システム。
【請求項４】
生成される前記評価データが示す評価値が所定の条件を満足する場合に、前記第１のデータを所有するユーザに前記第２のデータを提示する提示手段、をさらに含む、
ことを特徴とする請求項３に記載の結合評価システム。
【請求項５】
生成される前記評価データが示す評価値が所定の条件を満足する場合に、前記第１のデータと前記第２のデータを結合して第３のデータを生成する結合手段、をさらに含む、
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の結合評価システム。
【請求項６】
前記第１のデータは、複数の前記第１種のデータユニットのそれぞれを第１種のレコードとして含む第１のテーブルであり、
前記第１種のデータユニットは、前記第１の属性の値を、前記第１種のレコードに含まれる第１のカラムの値として含み、
前記第２のデータは、複数の前記第２種のデータユニットのそれぞれを第２種のレコードとして含む第２のテーブルであり、
前記第２種のデータユニットは、前記第２の属性の値を、前記第２種のレコードに含まれる第２のカラムの値として含み、
前記評価データ生成手段は、前記第１のカラムと前記第２のカラムとを結合することにより前記第１のテーブルと前記第２のテーブルとが結合されたテーブルを生成することの評価値を示す前記評価データを生成する、
ことを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載の結合評価システム。
【請求項７】
第１の属性の値が設定されている第１種のデータユニットを複数含む第１のデータを取得するステップと、
第２の属性の値が設定されている第２種のデータユニットを複数含む第２のデータを取得するステップと、
前記第１のデータに含まれる複数の前記第１種のデータユニットにおける前記第１の属性の値の分布を特定するステップと、
前記第２のデータに含まれる複数の前記第２種のデータユニットにおける前記第２の属性の値の分布を特定するステップと、
特定される前記第１の属性の値の分布と、特定される前記第２の属性の値の分布と、に基づいて、前記第１のデータと前記第２のデータとを結合することの評価値を示す評価データを生成するステップと、
を含むことを特徴とする結合評価方法。
【請求項８】
第１の属性の値が設定されている第１種のデータユニットを複数含む第１のデータを取得する手順、
第２の属性の値が設定されている第２種のデータユニットを複数含む第２のデータを取得する手順、
前記第１のデータに含まれる複数の前記第１種のデータユニットにおける前記第１の属性の値の分布を特定する手順、
前記第２のデータに含まれる複数の前記第２種のデータユニットにおける前記第２の属性の値の分布を特定する手順、
特定される前記第１の属性の値の分布と、特定される前記第２の属性の値の分布と、に基づいて、前記第１のデータと前記第２のデータとを結合することの評価値を示す評価データを生成する手順、
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、結合評価システム、結合評価方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、複数の事業者間の双方向でのデータ流通の自由化を可能とし、データ流通を促進するデータ流通システムが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−１４６０６８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載されているようなデータ流通システムにおいて、特許文献１における事業者などといったデータ流通に参加するユーザの数や、登録されるデータの量が増えると、ユーザは所望のデータを見つけることが困難となる。このことはデータ流通の促進にとって望ましくない。
【０００５】
ここで例えばユーザが所有するデータと結合することにより有用な知見が得られる可能性が高い、他のユーザが所有するデータは当該ユーザが所望するデータである可能性が高い。そのため当該ユーザが、他のユーザが所有するこのようなデータを容易に見つけることができるようになると、データ流通が促進されるものと期待できる。
【０００６】
またデータを結合することによって上述のような有用な知見が得られる可能性が高いデータが予め生成されるようにしておけば、結合処理を実行することなく軽い処理負荷で結合済のデータにアクセスできるので便利である。このことは、異なるユーザが所有するデータ同士を結合する場合においても１つのユーザが所有するデータ同士を結合する場合においてもあてはまる。
【０００７】
しかし特許文献１に記載の技術ではデータを結合することの評価を行うことができなかった。そのため特許文献１に記載の技術では、結合することにより有用な知見が得られる可能性が高いデータの提示や、このようなデータの予めの生成を行うことができなかった。
【０００８】
本発明は上記実情に鑑みてなされたものであって、その目的の一つは、データを結合することの評価を行うことができる結合評価システム、結合評価方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明に係る結合評価システムは、第１の属性の値が設定されている第１種のデータユニットを複数含む第１のデータを取得する第１データ取得手段と、第２の属性の値が設定されている第２種のデータユニットを複数含む第２のデータを取得する第２データ取得手段と、前記第１のデータに含まれる複数の前記第１種のデータユニットにおける前記第１の属性の値の分布を特定する第１分布特定手段と、前記第２のデータに含まれる複数の前記第２種のデータユニットにおける前記第２の属性の値の分布を特定する第２分布特定手段と、特定される前記第１の属性の値の分布と、特定される前記第２の属性の値の分布と、に基づいて、前記第１のデータと前記第２のデータとを結合することの評価値を示す評価データを生成する評価データ生成手段と、を含む。
【００１０】
本発明の一態様では、前記第１分布特定手段は、前記第１のデータに含まれる複数の前記第１種のデータユニットにおける前記第１の属性の値の分布の特徴を示す第１の特徴量ベクトルを算出し、前記第２分布特定手段は、前記第２のデータに含まれる複数の前記第２種のデータユニットにおける前記第２の属性の値の分布の特徴を示す第２の特徴量ベクトルを算出し、前記評価データ生成手段は、生成される前記第１の特徴量ベクトルと、生成される前記第２の特徴量ベクトルとに、基づいて、前記第１のデータと前記第２のデータとを結合することの評価値を示す評価データを生成する。
【００１１】
また、本発明の一態様では、前記第１データ取得手段は、第１のユーザが所有する前記第１のデータを取得し、前記第２データ取得手段は、第２のユーザが所有する前記第２のデータを取得する。
【００１２】
この態様では、生成される前記評価データが示す評価値が所定の条件を満足する場合に、前記第１のデータを所有するユーザに前記第２のデータを提示する提示手段、をさらに含んでもよい。
【００１３】
また、本発明の一態様では、生成される前記評価データが示す評価値が所定の条件を満足する場合に、前記第１のデータと前記第２のデータを結合して第３のデータを生成する結合手段、をさらに含む。
【００１４】
また、本発明の一態様では、前記第１のデータは、複数の前記第１種のデータユニットのそれぞれを第１種のレコードとして含む第１のテーブルであり、前記第１種のデータユニットは、前記第１の属性の値を、前記第１種のレコードに含まれる第１のカラムの値として含み、前記第２のデータは、複数の前記第２種のデータユニットのそれぞれを第２種のレコードとして含む第２のテーブルであり、前記第２種のデータユニットは、前記第２の属性の値を、前記第２種のレコードに含まれる第２のカラムの値として含み、前記評価データ生成手段は、前記第１のカラムと前記第２のカラムとを結合することにより前記第１のテーブルと前記第２のテーブルとが結合されたテーブルを生成することの評価値を示す前記評価データを生成する。
【００１５】
また、本発明に係る結合評価方法は、第１の属性の値が設定されている第１種のデータユニットを複数含む第１のデータを取得するステップと、第２の属性の値が設定されている第２種のデータユニットを複数含む第２のデータを取得するステップと、前記第１のデータに含まれる複数の前記第１種のデータユニットにおける前記第１の属性の値の分布を特定するステップと、前記第２のデータに含まれる複数の前記第２種のデータユニットにおける前記第２の属性の値の分布を特定するステップと、特定される前記第１の属性の値の分布と、特定される前記第２の属性の値の分布と、に基づいて、前記第１のデータと前記第２のデータとを結合することの評価値を示す評価データを生成するステップと、を含む。
【００１６】
また、本発明に係るプログラムは、第１の属性の値が設定されている第１種のデータユニットを複数含む第１のデータを取得する手順、第２の属性の値が設定されている第２種のデータユニットを複数含む第２のデータを取得する手順、前記第１のデータに含まれる複数の前記第１種のデータユニットにおける前記第１の属性の値の分布を特定する手順、前記第２のデータに含まれる複数の前記第２種のデータユニットにおける前記第２の属性の値の分布を特定する手順、特定される前記第１の属性の値の分布と、特定される前記第２の属性の値の分布と、に基づいて、前記第１のデータと前記第２のデータとを結合することの評価値を示す評価データを生成する手順、をコンピュータに実行させる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の一実施形態に係るコンピュータネットワークの一例を示す図である。
【図２】タイムライン画面の一例を示す図である。
【図３】商品マスタデータの一例を示す図である。
【図４】店舗マスタデータの一例を示す図である。
【図５】売上トランザクションデータの一例を示す図である。
【図６】投稿データのデータ構造の一例を示す図である。
【図７】天気データの一例を示す図である。
【図８】データ項目の一覧の一例を示す図である。
【図９】クエリ実行画面の一例を示す図である。
【図１０】本発明の一実施形態に係る結合評価システムで実装される機能の一例を示す機能ブロック図である。
【図１１】評価データの一例を示す図である。
【図１２】本発明の一実施形態に係る結合評価システムにおいて行われる処理の流れの一例を示すフロー図である。
【図１３】本発明の一実施形態に係る結合評価システムにおいて行われる処理の流れの一例を示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の一実施形態について、図面を参照しながら説明する。
【００１９】
図１は、本発明の一実施形態に係るコンピュータネットワーク１４の一例を示す図である。図１に示すように、本実施形態に係るコンピュータネットワーク１４には、データ蓄積サーバ１０と、複数のユーザ端末１２と、が接続されている。
【００２０】
データ蓄積サーバ１０とユーザ端末１２とは、インターネット等のコンピュータネットワーク１４に接続されている。そのため、データ蓄積サーバ１０とユーザ端末１２とはコンピュータネットワーク１４を介して互いに通信可能となっている。
【００２１】
ユーザ端末１２は、本実施形態では例えば、パーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォンなどのコンピュータである。また本実施形態に係るユーザ端末１２にはウェブブラウザがインストールされている。
【００２２】
データ蓄積サーバ１０は、本実施形態では例えば、１又は複数のサーバコンピュータ等から構成されるコンピュータシステムである。データ蓄積サーバ１０には、図１に示すように、例えば、プロセッサ１０ａ、記憶部１０ｂ、通信部１０ｃが含まれている。データ蓄積サーバ１０は、例えば、データの流通を支援するクラウドサービスを提供するクラウドシステムであってもよい。
【００２３】
プロセッサ１０ａは、例えばデータ蓄積サーバ１０にインストールされているプログラムに従って動作するＣＰＵ等のプログラム制御デバイスである。記憶部１０ｂは、例えばＲＯＭやＲＡＭ等の記憶素子やハードディスクドライブなどである。記憶部１０ｂには、プロセッサ１０ａによって実行されるプログラムなどが記憶される。通信部１０ｃは、ネットワークボードや無線ＬＡＮモジュールなどといった通信インタフェースである。
【００２４】
本実施形態に係るデータ蓄積サーバ１０は、複数のユーザのそれぞれが所有するデータを蓄積する。そして本実施形態では、複数のユーザのそれぞれが、当該ユーザが利用するユーザ端末１２からデータ蓄積サーバ１０にアクセスして、当該ユーザが所有するデータや他のユーザが所有するデータを利用して、データ処理やデータ分析等の処理を実行する。また本実施形態に係るユーザ端末１２のそれぞれは、互いに異なるユーザに対応付けられることとする。また本実施形態に係るユーザは、例えば事業者等の法人でもよいし、個人であってもよい。
【００２５】
図２は、本実施形態に係るユーザ端末１２のディスプレイに表示されるタイムライン画面２０の一例を示す図である。図２に示すタイムライン画面２０は例えば、ユーザＡによって利用されるユーザ端末１２のディスプレイにウェブブラウザを介して表示される。
【００２６】
図２に示すように、本実施形態に係るタイムライン画面２０には、インデックス表示領域２２と、タイムライン表示領域２４と、が含まれている。
【００２７】
インデックス表示領域２２には、例えばユーザ端末１２を利用するユーザ（ここでは例えばユーザＡ）が所有するデータに対応付けられる自ユーザ所有データインデックス２６が配置される。
【００２８】
ユーザＡが、例えば、商品マスタデータ、店舗マスタデータ、及び、売上トランザクションデータを所有していることとする。またこれらのデータは、データ蓄積サーバ１０に記憶されていることとする。この場合には、図２に示すように、これらのデータにそれぞれ対応付けられる３つの自ユーザ所有データインデックス２６がインデックス表示領域２２に配置される。図２に示す自ユーザ所有データインデックス２６には、ユーザが所有するデータの名称及び別名が示されている。図２の例では、括弧内に示されているのがデータの別名である。図２には、商品マスタデータの名称は「商品マスタ」であり別名はｐｒｏｄｍであることが示されている。また図２には、店舗マスタデータの名称は「店舗マスタ」であり別名はｓｈｏｐｍであることが示されている。また図２には、売上トランザクションデータの名称は「売上トランザクション」であり別名はｓａｌｅｓｔであることが示されている。
【００２９】
図３は、本実施形態に係る商品マスタデータの一例を示す図である。図３に示す商品マスタデータには、３つのデータユニットが示されている。本実施形態に係る商品マスタデータの１つのデータユニットは、１つの商品のマスタ情報に対応付けられる。図３に示すように、本実施形態に係る商品マスタデータのデータユニットには、商品ＩＤ、商品名データ、単価データ、及び、商品カテゴリデータといった、４つの属性の値が設定されている。また図３では、属性の別名が括弧内に示されている。具体的には例えば、商品マスタデータにおける商品名データの別名はｎａｍｅであることが示されている。
【００３０】
商品マスタデータのデータユニットにおける商品ＩＤの値としては、例えば、当該データユニットの識別情報が設定される。また当該データユニットにおける商品名データの値としては、例えば、当該データユニットに対応付けられる商品の名称を表す文字列が設定される。また当該データユニットにおける単価データの値としては、例えば、当該データユニットに対応付けられる商品の単価を示す値が設定される。また当該データユニットにおける商品カテゴリデータの値としては、例えば、当該データユニットに対応付けられる商品のカテゴリを表す文字列が設定される。
【００３１】
また本実施形態に係る商品マスタデータは、複数のデータユニットのそれぞれをレコードとして含むテーブルであってもよい。また本実施形態に係る商品マスタデータのレコードには、上述の４つの属性の値がそれぞれカラムの値として含まれていてもよい。
【００３２】
図４は、本実施形態に係る店舗マスタデータの一例を示す図である。図４に示す店舗マスタデータには、４つのデータユニットが示されている。本実施形態に係る店舗マスタデータの１つのデータユニットは、１つの店舗のマスタ情報に対応付けられる。図４に示すように、本実施形態に係る店舗マスタデータのデータユニットには、店舗ＩＤ、店舗名データ、及び、所在地データといった、３つの属性の値が設定されている。また図４では、属性の別名が括弧内に示されている。具体的には例えば、店舗マスタデータにおける所在地データの別名はｐであることが示されている。
【００３３】
店舗マスタデータのデータユニットにおける店舗ＩＤの値としては、例えば、当該データユニットの識別情報が設定される。また当該データユニットにおける店舗名データの値としては、例えば、当該データユニットに対応付けられる店舗の名称を表す文字列が設定される。また当該データユニットにおける所在地データの値としては、例えば、当該データユニットに対応付けられる店舗の所在地を表す文字列が設定される。
【００３４】
また本実施形態に係る店舗マスタデータは、複数のデータユニットのそれぞれをレコードとして含むテーブルであってもよい。また本実施形態に係る店舗マスタデータのレコードには、上述の３つの属性の値がそれぞれカラムの値として含まれていてもよい。
【００３５】
図５は、本実施形態に係る売上トランザクションデータの一例を示す図である。図５に示す売上トランザクションデータには、５つのデータユニットが示されている。本実施形態に係る売上トランザクションデータの１つのデータユニットは、１つの店舗における１つの商品の１日における売上に対応付けられる。図５に示すように、本実施形態に係る売上トランザクションデータのデータユニットには、売上トランザクションＩＤ、店舗ＩＤ、商品ＩＤ、日付データ、及び、売上金額データといった、５つの属性の値が設定されている。また図５では、属性の別名が括弧内に示されている。具体的には例えば、売上トランザクションデータにおける売上金額データの別名はｓａｌｅｓであることが示されている。
【００３６】
売上トランザクションデータのデータユニットにおける売上トランザクションＩＤの値としては、例えば、当該データユニットの識別情報が設定される。当該データユニットの店舗ＩＤの値としては、当該データユニットに対応付けられる店舗の、店舗マスタデータにおける店舗ＩＤが設定される。また当該データユニットの商品ＩＤの値としては、当該データユニットに対応付けられる商品の、商品マスタデータにおける商品ＩＤが設定される。また当該データユニットの日付データの値としては、当該データユニットに対応付けられる日付を示す値が設定される。また当該データユニットの売上金額データの値としては、当該データユニットに対応付けられる売上金額を示す値が設定される。
【００３７】
また本実施形態に係る売上トランザクションデータは、複数のデータユニットのそれぞれをレコードとして含むテーブルであってもよい。また本実施形態に係る店舗マスタデータのレコードには、上述の５つの属性の値がそれぞれカラムの値として含まれていてもよい。
【００３８】
本実施形態に係るデータ蓄積サーバ１０には、ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）の機能が実装されており、ユーザはメッセージ等を含む投稿データをデータ蓄積サーバ１０に投稿できるようになっている。そしてこのようにして投稿された投稿データは、投稿情報２８として、図２に示すタイムライン画面２０のタイムライン表示領域２４に時系列で配置されることとなる。
【００３９】
図６は、本実施形態に係る投稿データのデータ構造の一例を示す図である。図６に示すように、本実施形態に係る投稿データには、投稿ＩＤ、投稿ユーザＩＤ、投稿日時データ、メッセージデータ、参照データインデックス、公開範囲データが含まれる。投稿ＩＤは、投稿データの識別情報である。投稿ユーザＩＤは、投稿データを投稿したユーザの識別情報である。投稿日時データは、投稿データが投稿された日時を示すデータである。メッセージデータは、投稿されたメッセージを示すデータである。参照データインデックスは、投稿データによって参照されるデータの名称や別名を示すデータである。ここで例えば参照データインデックスに、投稿データを投稿したユーザが所有するデータの名称や別名が示されていてもよい。
【００４０】
公開範囲データは、投稿データの公開範囲を示すデータである。本実施形態ではユーザが投稿データを投稿するにあたって、当該投稿データの公開範囲を設定できるようになっている。例えば公開範囲データの値として「パブリック」が設定されたメッセージに対応付けられる投稿情報２８については、すべてのユーザに公開される。また例えば、公開範囲データの値として「フレンド」が設定されたメッセージに対応付けられる投稿情報２８については、当該投稿データを投稿したユーザのフレンドとして予め登録されているユーザに公開される。また例えば、公開範囲データの値として「プライベート」が設定されたメッセージに対応付けられる投稿情報２８については、当該投稿データを投稿したユーザ以外のユーザには公開されない。
【００４１】
そして本実施形態では図２に示すように、投稿データに基づいて生成される投稿情報２８が、タイムライン表示領域２４に配置される。ここでは例えば、投稿データを投稿したユーザの名前を表す文字列が名前文字列Ａ１として配置される。なおここで例えば、ユーザのアカウントを管理するアカウントデータにおいて、投稿データに含まれる投稿ユーザＩＤに対応付けられている名前を表す文字列が名前文字列Ａ１として配置されてもよい。また例えば、投稿データに含まれる投稿日時データが示す日時が、投稿日時文字列Ａ２として配置される。また例えば、投稿データに含まれるメッセージデータが示すメッセージの文字列が、メッセージ文字列Ａ３として配置される。
【００４２】
また投稿データに含まれる参照データインデックスが示す名称及び別名が他ユーザ所有データインデックス３０として配置される。図２では、当該参照データインデックスに対応付けられるデータの別名が括弧内に示されている。
【００４３】
本実施形態では例えば、ユーザＢが、２０１７年１０月の天気を表す天気データを所有していることとする。またこのデータは、データ蓄積サーバ１０に記憶されていることとする。図２の他ユーザ所有データインデックス３０では、当該天気データの名称が「天気２０１７１０」であり、別名がｗｅ２０１７１０であることが示されている。
【００４４】
図７は、本実施形態に係る天気データの一例を示す図である。図７に示す天気データには、４つのデータユニットが示されている。本実施形態に係る天気データの１つのデータユニットは、１つの日時における１つの場所の天気に対応付けられる。ここで本実施形態における天気は、例えば天気種別（晴れ、曇り、雨、雪、など）、気温、湿度、及び、降水量の組合せを指すこととする。
【００４５】
図７に示すように、本実施形態に係る天気データのデータユニットには、天気データＩＤ、日時データ、場所データ、天気種別データ、気温データ、湿度データ、及び、降水量データといった、７つの属性の値が設定されている。また図７では、属性の別名が括弧内に示されている。具体的には例えば天気データにおける天気種別データの別名はｗｔｙｐｅであることが示されている。
【００４６】
天気データのデータユニットにおける天気データＩＤの値としては、例えば、当該データユニットの識別情報が設定される。当該データユニットの日時データの値としては、当該データユニットに対応付けられる日時を示す値が設定される。また当該データユニットの場所データの値としては、当該データユニットに対応付けられる場所を表す文字列が設定される。また当該データユニットの天気種別データの値としては、当該データユニットに対応付けられる天気種別を表す文字列が設定される。また当該データユニットの気温データの値としては、当該データユニットに対応付けられる気温を示す値が設定される。また当該データユニットの湿度データの値としては、当該データユニットに対応付けられる湿度を示す値が設定される。また当該データユニットの降水量データの値としては、当該データユニットに対応付けられる降水量を示す値が設定される。
【００４７】
また本実施形態に係る天気データは、複数のデータユニットのそれぞれをレコードとして含むテーブルであってもよい。また本実施形態に係る天気データのレコードには、上述の７つの属性の値がそれぞれカラムの値として含まれていてもよい。
【００４８】
また投稿情報２８には、ユーザＡが所有するデータと天気データとを結合することの評価値を示す評価値情報３２も配置されている。ここで例えばユーザＡが所有するデータと天気データとを結合することの評価が高いほど、評価値情報３２が示す値が大きくなるようにしてもよい。またユーザＡが所有するデータのそれぞれについて天気データと結合することが評価されてもよい。そして最も高い評価結果に応じた値が設定された評価値情報３２が投稿情報２８に配置されるようにしてもよい。
【００４９】
例えば売上トランザクションデータと天気データとを結合したデータを分析することで、天気と売上との関係に関する有益な知見が得られる可能性がある。例えばこのような場合には、ユーザＡが所有するデータと天気データとを結合する価値を表す評価値として大きな値が決定されるようにしてもよい。図２の例では、ユーザＡが所有するデータと天気データとを結合する価値を表す評価値が８０であることが示されている。なお評価値情報３２が示す評価値の算出例については後述する。
【００５０】
また投稿情報２８には、投稿データに含まれる公開範囲データの値に応じた公開範囲アイコン３４も配置されている。
【００５１】
なお本実施形態において、公開された投稿情報２８のすべてがタイムライン表示領域２４に配置される必要はない。例えばユーザＡが所有するデータと結合することの評価値が所定値以上であるデータに対応付けられる投稿情報２８だけが、ユーザＡのユーザ端末１２に表示されるタイムライン表示領域２４に配置されてもよい。
【００５２】
また投稿情報２８には、データ項目リンク３６と、クエリリンク３８とが含まれている。例えばユーザＡが投稿情報２８に含まれるデータ項目リンク３６を選択する操作を実行したとする。この場合、図８に例示する、当該投稿情報２８に対応する投稿データに含まれる参照データインデックスにより参照されるデータのデータ項目の一覧がユーザＡのユーザ端末１２のディスプレイに表示される。図８に示すデータ項目の一覧は、例えば、ユーザＡによって利用されるユーザ端末１２のディスプレイにウェブブラウザを介して表示される。図８の例では、天気データのデータユニットに含まれる各カラムの名称と当該カラムのデータ型とが示されている。
【００５３】
またユーザＡがクエリリンク３８を選択する操作を実行すると、図９に例示するクエリ実行画面４０がユーザＡのユーザ端末１２に表示される。図９に示すクエリ実行画面４０は、例えば、ユーザＡによって利用されるユーザ端末１２のディスプレイにウェブブラウザを介して表示される。図９に示すクエリ実行画面４０には、自ユーザ所有データインデックス２６と、他ユーザ所有データインデックス３０と、が配置されている。またクエリ実行画面４０に含まれるクエリフォーム４２を介して、ユーザＡは、自由にクエリを入力することや当該クエリの結果を表示させることが可能になっている。そして当該クエリでは、例えば、自ユーザ所有データインデックス２６や他ユーザ所有データインデックス３０に対応付けられるデータにアクセスすることができる。
【００５４】
ここで本実施形態では、クエリに用いられるデータには、当該データの名称によっても別名によってもアクセスできる。また本実施形態では、クエリに用いられるカラムには、当該カラムの名称によっても別名によってもアクセスできる。
【００５５】
以上のようにして本実施形態によれば、ユーザＡに対してユーザＢが所有するデータが提示される。そしてユーザＡは自らが所有するデータだけではなく、他のユーザであるユーザＢが所有するデータも利用可能となる。例えば、ユーザＡは自らが所有するデータだけではなく、他のユーザであるユーザＢが所有するデータも用いてクエリを実行することができる。
【００５６】
またここでユーザＡが所有するデータと結合することについての評価値が所定値よりも大きな、他のユーザが所有するデータに限ってユーザＡに提示されるようにしてもよい。こうすれば例えばデータ蓄積サーバ１０を利用するユーザの数やデータ蓄積サーバ１０に記憶されるデータの量が増えても、ユーザＡが所有するデータと結合することについての評価が高い、他のユーザが所有するデータがユーザＡに的確に提示されることとなる。そのためユーザＡは、ユーザＡが所有するデータと結合することの評価が高い他のユーザが所有するデータを容易に見つけることが可能になる。このことはデータ流通の促進に大いに役に立つものと期待される。
【００５７】
以下、本実施形態における、評価値情報３２が示す評価値の算出、すなわち、第１のデータと第２のデータとを結合する価値の評価について、さらに説明する。
【００５８】
図１０は、本実施形態に係るデータ蓄積サーバ１０で実装される、第１のデータと第２のデータとを結合する価値の評価に関する機能の一例を示す機能ブロック図である。なお、本実施形態に係るデータ蓄積サーバ１０で、図１０に示す機能のすべてが実装される必要はなく、また、図１０に示す機能以外の機能が実装されていても構わない。
【００５９】
図１０に示すように、本実施形態に係るデータ蓄積サーバ１０には、機能的には例えば、所有データ記憶部５０、投稿データ記憶部５２、データ取得部５４、分布特定部５６、分布データ記憶部５８、評価データ生成部６０、提示部６２、結合部６４、が含まれる。所有データ記憶部５０、投稿データ記憶部５２、分布データ記憶部５８は、記憶部１０ｂを主として実装される。データ取得部５４、分布特定部５６、評価データ生成部６０、結合部６４は、プロセッサ１０ａを主として実装される。提示部６２は、プロセッサ１０ａと通信部１０ｃとを主として実装される。
【００６０】
以上の機能は、コンピュータであるデータ蓄積サーバ１０にインストールされた、以上の機能に対応する指令を含むプログラムをプロセッサ１０ａで実行することにより実装されてもよい。このプログラムは、例えば、光ディスク、磁気ディスク、磁気テープ、光磁気ディスク、フラッシュメモリ等のコンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体を介して、あるいは、インターネットなどを介してデータ蓄積サーバ１０に供給されてもよい。
【００６１】
所有データ記憶部５０は、本実施形態では例えば、複数のユーザのそれぞれが所有するデータを記憶する。所有データ記憶部５０は、例えば、上述のように、ユーザＡが所有する商品マスタデータ、店舗マスタデータ、及び、売上トランザクションデータや、ユーザＢが所有する天気データを記憶する。
【００６２】
投稿データ記憶部５２は、本実施形態では例えば、図６にデータ構造が示されている投稿データを記憶する。
【００６３】
データ取得部５４は、本実施形態では例えば、第１の属性の値が設定されている第１種のデータユニットを複数含む第１のデータを取得する。なお第１のデータは、複数の第１種のデータユニットのそれぞれを第１種のレコードとして含む第１のテーブルであってもよい。また第１種のデータユニットは、第１の属性の値を、第１種のレコードに含まれる第１のカラムの値として含んでいてもよい。また第１のデータは、第１のユーザ（ここでは例えば、ユーザＡ）が所有するデータであってもよい。
【００６４】
またデータ取得部５４は、本実施形態では例えば、第２の属性の値が設定されている第２種のデータユニットを複数含む第２のデータについても取得する。なお第２のデータは、複数の第２種のデータユニットのそれぞれを第２種のレコードとして含む第２のテーブルであってもよい。また第２種のデータユニットは、第２の属性の値を、第２種のレコードに含まれる第２のカラムの値として含んでいてもよい。また第２のデータは、第２のユーザ（ここでは例えば、ユーザＢ）が所有するデータであってもよい。
【００６５】
分布特定部５６は、本実施形態では例えば、第１のデータに含まれる複数の第１種のデータユニットにおける第１の属性の値の分布を特定する。ここで例えば、ユーザＡが所有するデータに含まれるデータユニットにおける各属性について、当該属性の値の分布が特定されてもよい。ここで例えば、第１のデータに含まれる複数の第１種のデータユニットにおける第１の属性の値の分布を示すヒストグラムが算出されてもよい。また例えば、第１のデータに含まれる複数の第１種のデータユニットにおける第１の属性の値の分布の特徴を示す第１の特徴量ベクトルが算出されてもよい。
【００６６】
また分布特定部５６は、本実施形態では例えば、第２のデータに含まれる複数の第２種のデータユニットにおける第２の属性の値の分布も特定する。ここで例えば、ユーザＢが所有するデータに含まれるデータユニットにおける各属性について、当該属性の値の分布が特定されてもよい。ここで例えば、第２のデータに含まれる複数の第２種のデータユニットにおける第２の属性の値の分布を示すヒストグラムが算出されてもよい。また例えば、第２のデータに含まれる複数の第２種のデータユニットにおける第２の属性の値の分布の特徴を示す第２の特徴量ベクトルが算出されてもよい。
【００６７】
分布データ記憶部５８は、本実施形態では例えば、分布特定部５６が算出する、第１のデータに含まれる複数の第１種のデータユニットにおける第１の属性の値の分布を示すデータを記憶する。また分布データ記憶部５８は、本実施形態では例えば、第２のデータに含まれる複数の第２種のデータユニットにおける第２の属性の値の分布を示すデータを記憶する。ここで分布データ記憶部５８が、第１の特徴量ベクトル及び第２の特徴量ベクトルを記憶してもよい。
【００６８】
評価データ生成部６０は、本実施形態では例えば、特定される第１の属性の値の分布と、特定される第２の属性の値の分布と、に基づいて、第１のデータと第２のデータとを結合することの評価値を示す評価データを生成する。ここで例えば、生成される第１の特徴量ベクトルと、生成される第２の特徴量ベクトルとに、基づいて、第１のデータと第２のデータとを結合することの評価値を示す評価データが生成されてもよい。
【００６９】
図１１は、本実施形態に係る評価データの一例を示す図である。例えば図１１に示す評価データに応じた評価値情報３２が、図２に示す投稿情報２８の一部として配置されるようにしてもよい。図１１に示すように、評価データには、第１ユーザＩＤ、第１インデックス、第２ユーザＩＤ、第２インデックス、評価値データが含まれる。第１ユーザＩＤは第１のデータを所有するユーザの識別情報である。ここでは例えばユーザＡの識別情報が０００１であることとする。第１インデックスは、第１のデータの名称及び別名を示すデータである。図１１には、第１のデータである売上トランザクションデータの名称及び別名が第１インデックスとして示されている。第２ユーザＩＤは第２のデータを所有するユーザの識別情報である。ここでは例えばユーザＢの識別情報が０００２であることとする。第２インデックスは、第２のデータの名称及び別名を示すデータである。図１１には、第２のデータである天気データの名称及び別名が第２インデックスとして示されている。そして、第１のデータと第２のデータとを結合することの評価値が、評価データに含まれる評価値データの値として設定される。図１１には、売上トランザクションデータと天気データとを結合することの評価値が８０であることが示されている。
【００７０】
また例えば第１のデータの第１の属性のデータ型と第２のデータの第２の属性のデータ型とが同じであるとする。このような場合に評価データ生成部６０は、当該第１の属性と当該第２の属性とを結合することによってデータを生成することの評価値を示す評価データを生成してもよい。なおここで精度やスケールが異なっていてもデータ型が同じである場合は、当該評価データが生成されるようにしてもよい。
【００７１】
具体的には例えば、売上トランザクションデータの日付データのデータ型も天気データの日時データのデータ型も日付型であるとする。例えばこのような場合に、売上トランザクションデータの日付データと天気データの日時データとを結合することにより売上トランザクションデータと天気データとが結合されたテーブルを生成することの評価値を示す評価データが生成されてもよい。このように評価データ生成部６０は、第１のカラムと第２のカラムとを結合することにより第１のテーブルと第２のテーブルとが結合されたテーブルを生成することの評価値を示す評価データを生成してもよい。
【００７２】
提示部６２は、本実施形態では例えば、第１のデータを所有するユーザに第２のデータを提示する。ここで提示部６２が、生成される評価データが示す評価値が所定の条件を満足する場合に、第１のデータを所有するユーザに第２のデータを提示してもよい。例えば、評価データが示す評価値が所定値以上（例えば７０以上）である場合に、第１のデータを所有するユーザに第２のデータが提示されてもよい。
【００７３】
またここで第１のデータを所有するユーザに提示されたデータに限って、第１のユーザがアクセス可能であってもよい。例えば提示部６２によりユーザＡに天気データが提示された場合には、例えば上述のように、ユーザＡが、クエリフォーム４２などにより、天気データにアクセス可能となるようにしてもよい。
【００７４】
また提示部６２は、投稿データ記憶部５２に記憶されている投稿データに基づいて、タイムライン画面２０を生成してもよい。ここで提示部６２は、評価値データが示す評価値が所定値以上（例えば７０以上）である評価データに含まれる第２インデックスの値を、参照データインデックスデータの値として含む投稿データを特定してもよい。そして提示部６２は、特定された投稿データに基づいて、タイムライン画面２０を生成してもよい。この場合は、評価値データが示す評価値が所定値以上（例えば７０以上）である評価データに含まれる第２インデックスを他ユーザ所有データインデックス３０として含む投稿情報２８が配置されたタイムライン画面２０が生成されることとなる。そして当該タイムライン画面２０をユーザＡのユーザ端末１２に送信してもよい。この場合は、当該タイムライン画面２０がユーザＡのユーザ端末１２のディスプレイに表示されることとなる。
【００７５】
結合部６４は、本実施形態では例えば、第１のデータと第２のデータを結合して第３のデータを生成する。ここで結合部６４が、生成される評価データが示す評価値が所定の条件を満足する場合に、第１のデータと第２のデータを結合して第３のデータを生成してもよい。例えば生成される評価データが示す評価値が所定値以上（例えば７０以上）である場合に、第１のデータと第２のデータを結合した第３のデータが生成されてもよい。
【００７６】
ここで例えば第１のデータの第１の属性のデータ型と第２のデータの第２の属性のデータ型とが同じであるとする。また第１のデータと第２のデータとを結合することの評価値が所定値以上であることとする。この場合に、結合部６４は第１のデータの第１の属性と第２のデータの第２の属性とをキーとすることで、第１のデータと第２のデータを結合して第３のデータを生成してもよい。なおここで精度やスケールが異なっていてもデータ型が同じである場合は、第１のデータと第２のデータとの結合が行われるようにしてもよい。
【００７７】
具体的には例えば、結合部６４は、売上トランザクションデータの日付データの値と天気データに含まれる日時データの値とをキーとして、売上トランザクションデータと日時データとを結合したテーブルである売上分析データを生成してもよい。ここで結合部６４が、生成された売上分析データをデータ蓄積サーバ１０に記憶させてもよい。なおデータの結合の方式は特に問わない。例えば第１のデータと第２のデータのいずれもがテーブルである場合に、第１のデータと第２のデータとが、例えば、クロス結合、内部結合、外部結合などによって結合されることで第３のデータであるテーブルが生成されてもよい。
【００７８】
以上のようにすれば、クエリによって第１のデータと第２のデータを結合させることなく、第３のデータにアクセスできる。そのため第１のデータと第２のデータを結合させた上で第３のデータにアクセスする場合よりも短い時間で結合部６４によって生成された第３のデータにアクセスできることとなる。
【００７９】
ここで、本実施形態に係るデータ蓄積サーバ１０で行われる、データに含まれる各属性についての特徴量ベクトルの生成処理の流れの一例を、図１２に例示するフロー図を参照しながら説明する。なお本処理例では、当該データに含まれる属性の数はＮであることとする。
【００８０】
まず、データ取得部５４が、変数ｉの値として１を設定する（Ｓ１０１）。
【００８１】
そしてデータ取得部５４が、特徴量ベクトルの生成処理の対象となる１つのデータを所有データ記憶部５０から取得する（Ｓ１０２）。
【００８２】
そして分布特定部５６は、Ｓ１０２に示す処理で取得されたデータの第ｉ番目の属性のデータ型を特定する（Ｓ１０３）。
【００８３】
そして分布特定部５６は、Ｓ１０２に示す処理で取得されたデータの第ｉ番目の属性の、Ｓ１０３に示す処理で特定されたデータ型に応じた特徴量ベクトルを算出する（Ｓ１０４）。
【００８４】
そして分布特定部５６は、Ｓ１０４に示す処理で算出された特徴量ベクトルを分布データ記憶部５８に記憶させる（Ｓ１０５）。この場合、本処理例では、当該特徴量ベクトルは、Ｓ１０２に示す処理で取得されたデータの識別情報と当該データの第ｉ番目のカラムの識別情報との組合せに関連付けられて分布データ記憶部５８に記憶される。
【００８５】
そしてデータ取得部５４は、変数ｉの値がＮであるか否かを確認する（Ｓ１０６）。そして変数ｉの値がＮでない場合は（Ｓ１０６：Ｎ）、データ取得部５４は、変数ｉの値を１増加させて（Ｓ１０７）、Ｓ１０３に示す処理に戻る。
【００８６】
変数ｉの値がＮである場合は（Ｓ１０６：Ｙ）、本処理例に示す処理を終了する。
【００８７】
本実施形態では例えば、上述の処理が、ユーザＡが所有する商品マスタデータ、店舗マスタデータ、売上トランザクションデータ、及び、ユーザＢが所有する天気データに対して実行されることとする。すなわちこれらのデータのそれぞれについて、当該データに含まれる各属性についての特徴量ベクトルが分布データ記憶部５８に記憶されることとなる。
【００８８】
次に、本実施形態に係るデータ蓄積サーバ１０で行われる、第１のデータと第２のデータとを結合することの評価値を示す評価データの生成処理の流れの一例を、図１３に例示するフロー図を参照しながら説明する。なお本処理例では、第１のデータに含まれる属性の数はＮであることとする。
【００８９】
まず評価データ生成部６０が、第１のデータに含まれる各属性についての特徴量ベクトルと第２のデータに含まれる各属性についての特徴量ベクトルとを分布データ記憶部５８から取得する（Ｓ２０１）。
【００９０】
そして評価データ生成部６０は、変数ｍａｘｖの値として０を設定する（Ｓ２０２）。
【００９１】
そして評価データ生成部６０は、変数ｉの値として１を設定する（Ｓ２０３）。
【００９２】
そして評価データ生成部６０は、第１のデータの第ｉ番目の属性とデータ型が同じである属性を、第２のデータに含まれる複数の属性のうちから特定する（Ｓ２０４）。
【００９３】
そして評価データ生成部６０は、Ｓ２０４に示す処理で少なくとも１つの属性が特定されたか否かを確認する（Ｓ２０５）。
【００９４】
特定されたことが確認された場合は（Ｓ２０５：Ｙ）、評価データ生成部６０は、第１のデータの第ｉ番目の属性の特徴量ベクトルと、Ｓ２０４に示す処理で特定された第２のデータに含まれる各属性の特徴量ベクトルと、を比較する（Ｓ２０６）。ここでは例えば公知の手法により、当該２つの特徴量ベクトルの類似度を示す値や距離を示す値の算出等が実行される。ここでは例えば、当該２つの特徴量ベクトルが近いほど、類似度を示す値が大きくなるようにしてもよい。また当該２つの特徴量ベクトルが近いほど、距離を示す値が小さくなるようにしてもよい。
【００９５】
そして評価データ生成部６０は、Ｓ２０６に示す処理における比較結果に応じた評価値ｖを算出する（Ｓ２０７）。例えば、Ｓ２０４に示す処理で特定された第２のデータに含まれる各属性について算出された類似度を示す値のうちの最大値に対応付けられる評価値ｖが算出されるようにしてもよい。この場合、例えば、類似度を示す値のうちの最大値を０以上１００以下の値となるよう正規化した値が評価値ｖとして算出されてもよい。また例えば、Ｓ２０４に示す処理で特定された第２のデータに含まれる各属性について算出された距離を示す値のうちの最小値に対応付けられる評価値ｖが算出されるようにしてもよい。ここでは例えば、距離を示す値のうちの最小値の逆数を０以上１００以下の値となるよう正規化した値が評価値ｖとして算出されてもよい。
【００９６】
そして評価データ生成部６０は、Ｓ２０７に示す処理で算出された評価値ｖが、変数ｍａｘｖの値よりも大きいか否かを確認する（Ｓ２０８）。
【００９７】
評価値ｖが、変数ｍａｘｖの値よりも大きい場合は（Ｓ２０８：Ｙ）、評価データ生成部６０は、変数ｍａｘｖの値を評価値ｖに更新する（Ｓ２０９）。
【００９８】
評価値ｖが、変数ｍａｘｖの値以下である場合（Ｓ２０８：Ｎ）、又は、Ｓ２０９に示す処理が終了した場合は、評価データ生成部６０は、変数ｉの値がＮであるか否かを確認する（Ｓ２１０）。Ｓ２０５に示す処理で属性が特定されなかったことが確認された場合（Ｓ２０５：Ｎ）も、評価データ生成部６０は、変数ｉの値がＮであるか否かを確認する（Ｓ２１０）。
【００９９】
そして変数ｉの値がＮでない場合は（Ｓ２１０：Ｎ）、評価データ生成部６０は、変数ｉの値を１増加させて（Ｓ２１１）、Ｓ２０４に示す処理に戻る。
【０１００】
変数ｉの値がＮである場合は（Ｓ２１０：Ｙ）、評価データ生成部６０が、変数ｍａｘｖの値を評価値データの値として含む評価データを生成して（Ｓ２１２）、本処理例に示す処理を終了する。なおこの場合、生成される評価データの第１ユーザＩＤとしては、第１のデータを所有するユーザの識別情報が設定される。また、生成される評価データの第１インデックスの値としては、第１のデータの名称及び別名が設定される。また、生成される評価データの第２ユーザＩＤとしては、第２のデータを所有するユーザの識別情報が設定される。また生成される評価データの第２インデックスの値としては、第２のデータの名称及び別名が設定される。
【０１０１】
なおＳ２０４に示す処理において、第１のデータの第ｉ番目の属性とデータ型が同じである属性に加え、第１のデータの第ｉ番目の属性と結合可能な属性についても、第２のデータに含まれる複数の属性のうちから特定されてもよい。例えば、第１のデータの第ｉ番目の属性をキャストすることでデータ型が同じとなる属性が、第２のデータに含まれる複数の属性のうちから特定されてもよい。
【０１０２】
ここで、キャストすることでデータ型が同じとなる属性についてはデータ型が同じである属性よりも特徴量ベクトルの類似度を示す値や距離を示す値に対して低めに評価されるようにしてもよい。例えば第１のデータの第ｉ番目の属性をキャストすることでデータ型が同じとなる属性の評価値ｖは、Ｓ２０７に示す処理で算出される評価値ｖに０以上１未満の係数（例えば０．５）を乗じた値としてもよい。具体的には例えば、類似度を示す値のうちの最大値を０以上１００以下の値となるよう正規化した値に０以上１未満の係数を乗じた値が評価値ｖとして算出されるようにしてもよい。あるいは例えば、距離を示す値のうちの最小値の逆数を０以上１００以下の値となるよう正規化した値に０以上１未満の係数を乗じた値が評価値ｖとして算出されるようにしてもよい。
【０１０３】
また例えば、評価データ生成部６０が、結合部６４によって生成されたデータ（例えば上述の売上分析データ）と他のデータとを結合することの評価値を示す評価データを生成してもよい。また結合部６４が、結合部６４によって生成されたデータ（例えば上述の売上分析データ）に、さらに他のデータを結合したデータを生成してもよい。
【０１０４】
なお、本発明は上述の実施形態に限定されるものではない。
【０１０５】
また第１のデータや第２のデータがテーブルでなくても構わない。
【０１０６】
また、上記の具体的な文字列や数値及び図面中の具体的な文字列や数値は例示であり、これらの文字列や数値には限定されない。
【符号の説明】
【０１０７】
１０  データ蓄積サーバ、１０ａ  プロセッサ、１０ｂ  記憶部、１０ｃ  通信部、１２  ユーザ端末、１４  コンピュータネットワーク、２０  タイムライン画面、２２  インデックス表示領域、２４  タイムライン表示領域、２６  自ユーザ所有データインデックス、２８  投稿情報、３０  他ユーザ所有データインデックス、３２  評価値情報、３４  公開範囲アイコン、３６  データ項目リンク、３８  クエリリンク、４０  クエリ実行画面、４２  クエリフォーム、５０  所有データ記憶部、５２  投稿データ記憶部、５４  データ取得部、５６  分布特定部、５８  分布データ記憶部、６０  評価データ生成部、６２  提示部、６４  結合部。
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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