(57)【要約】【課題】より多くの条件を用いて対象データを分類すること。【解決手段】分類装置１００は、決定木モデル１１０により対象データ１３０を分類する。分類装置１００は、対象データ１３０が分類された第１の葉ノードまでに対象データ１３０が経由した条件ノードの数が閾値以下である場合、第１の葉ノードまでに対象データ１３０が経由したいずれかの条件ノードが表す条件の判定結果が反転するように、対象データ１３０に含まれる項目の値を変更する。分類装置１００は、決定木モデル１１０により、変更後の対象データ１３０を分類する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
対象データに含まれる複数の項目の少なくともいずれかの項目の値を用いて前記対象データを分類する条件を表す条件ノードと、前記対象データが正常または異常であることを表す葉ノードとを含む決定木モデルにより、前記対象データを分類し、
前記対象データが分類された第１の葉ノードまでに前記対象データが経由した条件ノードの数が閾値以下である場合、前記第１の葉ノードまでに前記対象データが経由したいずれかの条件ノードが表す条件の判定結果が反転するように、前記対象データに含まれる項目の値を変更し、
前記決定木モデルにより、変更後の前記対象データを分類する、
処理を実行させることを特徴とする分類プログラム。
【請求項２】
前記葉ノードは、前記葉ノードが表す正常または異常のタイプが設定され、
前記コンピュータに、
前記対象データを示す情報と、変更後の前記対象データが分類された第２の葉ノードに設定されたタイプとを対応付けて出力する、
処理を実行させることを特徴とする請求項１に記載の分類プログラム。
【請求項３】
前記出力する処理は、前記対象データを示す情報と、前記第１の葉ノードに設定されたタイプと、前記第２の葉ノードに設定されたタイプとを対応付けて出力する、ことを特徴とする請求項２に記載の分類プログラム。
【請求項４】
前記コンピュータに、
前記対象データを示す情報と、変更後の前記対象データが分類された第２の葉ノードまでに変更後の前記対象データが経由した各条件ノードが表す条件の判定結果の集合とを対応付けて出力する、
処理を実行させることを特徴とする請求項１または２に記載の分類プログラム。
【請求項５】
前記いずれかの条件ノードは、
前記第１の葉ノードまでに前記対象データが経由した条件ノードであり、かつ、前記第１の葉ノードまでに前記対象データが経由していない他の条件ノードに分岐する条件ノードである、
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の分類プログラム。
【請求項６】
コンピュータが、
対象データに含まれる複数の項目の少なくともいずれかの項目の値を用いて前記対象データを分類する条件を表す条件ノードと、前記対象データが正常または異常であることを表す葉ノードとを含む決定木モデルにより、前記対象データを分類し、
前記対象データが分類された第１の葉ノードまでに前記対象データが経由した条件ノードの数が閾値以下である場合、前記第１の葉ノードまでに前記対象データが経由したいずれかの条件ノードが表す条件の判定結果が反転するように、前記対象データに含まれる項目の値を変更し、
前記決定木モデルにより、変更後の前記対象データを分類する、
処理を実行することを特徴とする分類方法。
【請求項７】
対象データに含まれる複数の項目の少なくともいずれかの項目の値を用いて前記対象データを分類する条件を表す条件ノードと、前記対象データが正常または異常であることを表す葉ノードとを含む決定木モデルにより、前記対象データを分類し、
前記対象データが分類された第１の葉ノードまでに前記対象データが経由した条件ノードの数が閾値以下である場合、前記第１の葉ノードまでに前記対象データが経由したいずれかの条件ノードが表す条件の判定結果が反転するように、前記対象データに含まれる項目の値を変更し、
前記決定木モデルにより、変更後の前記対象データを分類する、
制御部を有することを特徴とする分類装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分類プログラム、分類方法、および分類装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、学習データに基づいて、対象データを分類する条件を表すノードと対象データを分類する属性を表す葉ノードとを含む決定木モデルを生成し、生成した決定木モデルにより対象データを分類する技術がある。例えば、決定木モデルは、社会保障給付費の請求データを、正常な請求データまたは異常な請求データに分類する際に利用される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平４−３２９６５号公報
【特許文献２】特開２００９−１６３７００号公報
【特許文献３】特開２０１６−０４２３０８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来技術では、様々な条件を用いて対象データを分類することができない場合がある。決定木モデルでは、対象データを分類した葉ノードが浅い階層にあるほど、葉ノードまでに経由する条件ノードの数が少なくなり、対象データを分類する際に用いられた条件の数が少なくなる。
【０００５】
１つの側面では、本発明は、より多くの条件を用いて対象データを分類することができる分類プログラム、分類方法、および分類装置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】
【０００６】
１つの実施態様によれば、対象データに含まれる複数の項目の少なくともいずれかの項目の値を用いて前記対象データを分類する条件を表す条件ノードと、前記対象データが正常または異常であることを表す葉ノードとを含む決定木モデルにより、前記対象データを分類し、前記対象データが分類された第１の葉ノードまでに前記対象データが経由した条件ノードの数が閾値以下である場合、前記第１の葉ノードまでに前記対象データが経由したいずれかの条件ノードが表す条件の判定結果が反転するように、前記対象データに含まれる項目の値を変更し、前記決定木モデルにより、変更後の前記対象データを分類する、分類プログラム、分類方法、および分類装置が提案される。
【発明の効果】
【０００７】
一態様によれば、より多くの条件を用いて対象データを分類することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施の形態にかかる分類方法の一実施例を示す説明図である。
【図２】図２は、分類システム２００の一例を示す説明図である。
【図３】図３は、分類装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図４】図４は、学習データテーブル４００の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図５】図５は、ノード情報テーブル５００の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図６】図６は、対象データテーブル６００の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図７】図７は、分類データテーブル７００の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図８】図８は、端末装置２０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図９】図９は、分類装置１００の機能的構成例を示すブロック図である。
【図１０】図１０は、分類装置１００を利用する状況の具体例を示す説明図である。
【図１１】図１１は、決定木モデル１００５を生成する流れを示す説明図である。
【図１２】図１２は、決定木モデル１００５を用いた請求データ１００６の分類例を示す説明図である。
【図１３】図１３は、条件ノードごとの請求データの分類例を示す説明図である。
【図１４】図１４は、請求データに入力ミスがないと仮定した場合の分類例を示す説明図である。
【図１５】図１５は、請求データの項目の値を変更した動作例１を示す説明図である。
【図１６】図１６は、請求データの項目の値を変更した動作例２を示す説明図である。
【図１７】図１７は、請求データの項目の値を変更した動作例３を示す説明図である。
【図１８】図１８は、端末装置２０１における出力例１を示す説明図である。
【図１９】図１９は、端末装置２０１における出力例２を示す説明図である。
【図２０】図２０は、分類処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図２１】図２１は、再分類処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図２２】図２２は、分類結果の格納処理手順の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、図面を参照して、本発明にかかる分類プログラム、分類方法、および分類装置の実施の形態を詳細に説明する。
【００１０】
（実施の形態にかかる分類方法の一実施例）
図１は、実施の形態にかかる分類方法の一実施例を示す説明図である。分類装置１００は、決定木モデルに基づいて対象データを分類するコンピュータである。
【００１１】
決定木モデルは、対象データを、正常なデータまたは異常なデータに分類するためのモデルである。決定木モデルは、対象データを分類する条件を表す条件ノードと、対象データを分類する属性を表す葉ノードとを含むモデルである。葉ノードは、子ノードを有さないノードである。葉ノードは、例えば、対象データが正常であること、または、対象データが異常であることを表すノードである。
【００１２】
ここで、省庁や自治体などにおいて、決定木モデルを利用することが望まれる場合がある。例えば、省庁や自治体などでは、社会保障給付費の請求書に対応する請求データを受け付け、異常な請求データがあるか否かをチェックすることがあり、請求データが膨大になるほど、省庁や自治体などの職員にかかる負担が増大してしまう。また、請求データが膨大になるほど、省庁や自治体などの職員は、異常な請求データを見落としやすくなってしまう。
【００１３】
このため、例えば、請求データを対象データとして、正常な請求データまたは異常な請求データに自動で分類することが望まれる。そして、請求データを、正常な請求データまたは異常な請求データに分類するために、決定木モデルを利用することが望まれる。決定木モデルは、例えば、過去の請求データに基づいて生成される。決定木モデルを利用する具体的な状況については、図１０を用いて後述する。
【００１４】
ここで、異常な請求データは、請求データのいずれかの項目の値が上限値を超えているなどといった、請求データの比較的少数の項目の値を検査すれば発見可能な異常を有する請求データである場合がある。請求データの比較的少数の項目の値を検査すれば発見可能な異常は、例えば、日付の項目の入力ミスや、社会保障給付費の請求金額の項目の桁間違いなどである。
【００１５】
一方で、異常な請求データは、請求データの複数の項目の値が矛盾するなどといった、請求データの比較的多数の項目の値を検査することで発見可能な異常を有する請求データである場合もある。請求データの比較的多数の項目の値を検査することで発見可能な異常は、例えば、水増し請求や架空請求などの不正請求である。請求データの比較的多数の項目の値を検査することで発見可能な異常は、具体的には、勤務時間の項目と、勤務時間に応じた社会保障給付費の請求金額の項目との矛盾などである。
【００１６】
また、決定木モデルの浅い階層の葉ノードは、深い階層の葉ノードよりも、対象データが辿り着くまでに経由する条件ノードの数が少なくなり、検査される項目の数も少なくなる傾向がある。このため、決定木モデルは、浅い階層に、対象データの比較的少数の項目の値を検査すれば発見可能な異常を表す葉ノードを有し、深い階層に、対象データの比較的多数の項目の値を検査することで発見可能な異常を表す葉ノードを有する構造になる傾向がある。決定木モデルの構造の具体例については、図１１を用いて後述する。
【００１７】
しかしながら、上述した決定木モデルの構造に起因して、様々な条件を考慮して対象データを分類することができない場合がある。例えば、対象データが、比較的少数の項目の値を検査すれば発見可能な異常を有する場合、浅い階層の葉ノードに分類される。この場合、対象データが経由した条件ノードが表す条件に用いた項目の値とは異なる項目の値については考慮されずに、対象データが分類されることになる。
【００１８】
結果として、対象データが、深い階層の葉ノードが表す異常を有するか否かは判断されず、浅い階層の葉ノードが表す異常を有するほかに、深い階層の葉ノードが表す異常も有していても、深い階層の葉ノードに分類されることはない。換言すれば、水増し請求や架空請求などの比較的多数の項目の値を検査しなければ判断できないような異常を発見することができないおそれがある。
【００１９】
このため、決定木モデルを用いて対象データを分類する際に、対象データを、深い階層にある段数の大きな条件ノードまで到達させて条件判定を行い、深い階層の葉ノードが表す異常を有するか否かについて判断することが好ましい場合がある。
【００２０】
そこで、本実施の形態では、決定木モデルの浅い階層の葉ノードに対象データが分類された場合、対象データが葉ノードまでに経由したいずれかの条件ノードの判定結果が反転するように対象データの中身を変更して分類し直す分類方法について説明する。この分類方法によれば、より多くの条件を用いて対象データを分類することができる。
【００２１】
図１において、分類装置１００は、決定木モデル１１０を記憶する。分類装置１００は、例えば、学習データに基づいて決定木モデル１１０を生成して記憶する。分類装置１００は、例えば、学習データに基づいて決定木モデル１１０を生成する他の装置から、決定木モデル１１０を受信して記憶してもよい。
【００２２】
決定木モデル１１０は、条件ノード１１１〜１１３と、葉ノード１２１〜１２４とを含む。条件ノード１１１〜１１３は、対象データを分類する条件を表すノードである。条件ノード１１１〜１１３のうちの条件ノード１１１は、親ノードを有さない根ノードである。葉ノード１２１〜１２４は、対象データ１３０が正常であることを表すノード、または、対象データ１３０が異常であることを表すノードである。
【００２３】
また、各ノード１１１〜１１３，１２１〜１２４の段数は、根ノードからの深さに応じた段数である。図１の例では、各ノード１１１〜１１３，１２１〜１２４の段数は、深さ０〜３に応じた段数１〜４のうちのいずれかである。対象データ１３０は、例えば、事業者から提出されるデータである。対象データ１３０は、具体的には、社会保障給付費の請求書に対応する請求データである。
【００２４】
（１−１）分類装置１００は、決定木モデル１１０により対象データ１３０を分類する。分類装置１００は、例えば、決定木モデル１１０の根ノードから順に、条件ノードが表す条件を対象データが満たすか否かを判定し、判定した結果に基づいて、いずれかの葉ノードに対象データを分類する。葉ノードへの分類は、葉ノードが表す属性への分類に対応し、例えば、葉ノードが表す正常または異常への分類に対応する。
【００２５】
図１の例では、分類装置１００は、判定対象を深さ０の条件ノード１１１が表す条件式１とし、対象データ１３０の項目１の値ａが、条件ノード１１１が表す条件式１を満たさないことを示すＦａｌｓｅであると判定する。分類装置１００は、Ｆａｌｓｅに対応する分岐先が葉ノード１２１であり、条件ノードではないため、対象データ１３０を、分類１を表す葉ノード１２１に分類する。
【００２６】
（１−２）分類装置１００は、対象データ１３０が分類された第１の葉ノードまでに対象データ１３０が経由した条件ノードの数が閾値以下であるか否かを判定する。そして、分類装置１００は、閾値以下であると判定した場合、第１の葉ノードまでに対象データ１３０が経由したいずれかの条件ノードが表す条件の判定結果が反転するように、対象データ１３０に含まれる項目の値を変更する。
【００２７】
閾値は、任意に設定可能である。閾値は、例えば、決定木モデル１１０における最大段数の１０％程度の値に設定される。ただし、最大段数の１０％の値が１未満の場合、小数点以下を切り上げる。判定結果を反転するとは、Ｆａｌｓｅの判定結果をＴｒｕｅにすること、または、Ｔｒｕｅの判定結果をＦａｌｓｅにすることである。
【００２８】
図１の例では、決定木モデル１１０の最大段数は「４」のため、閾値は、例えば、「１」に設定される。また、対象データ１３０が分類された葉ノード１２１までに対象データ１３０が経由した条件ノードの数は、「１」であり、閾値以下となる。このため、分類装置１００は、対象データ１３０が葉ノード１２１までに経由した条件ノード１１１が表す条件式１の判定結果がＴｒｕｅとなるように、対象データ１３０の項目１の値ａを値Ａに変更する。
【００２９】
（１−３）分類装置１００は、決定木モデル１１０により、変更後の対象データ１３０を分類する。図１の例では、分類装置１００は、決定木モデル１１０により、項目１の値ａを値Ａに変更した対象データ１３０を分類した結果、対象データ１３０が分類４を表す葉ノード１２４に分類される。
【００３０】
分類装置１００は、具体的には、条件ノード１１１において、Ｔｒｕｅと判定し、判定対象を、Ｔｒｕｅに対応する分岐先の条件ノード１１２が表す条件に設定する。分類装置１００は、条件ノード１１２において、対象データ１３０の項目２の値ｂを用いて、Ｔｒｕｅと判定し、判定対象を、Ｔｒｕｅに対応する分岐先の条件ノード１１３が表す条件に設定する。分類装置１００は、条件ノード１１３において、対象データ１３０の項目３の値ｃを用いて、Ｔｒｕｅと判定し、Ｔｒｕｅに対応する分岐先である分類４を表す葉ノード１２４に、対象データ１３０を分類する。
【００３１】
これにより、分類装置１００は、判定結果を反転させる条件ノードを起点に、最初の分類時の経路とは別の経路を辿ることができるため、最初の分類よりも深い階層の葉ノードに対象データを分類することが可能になる。このため、分類装置１００は、対象データ１３０をより多くの条件を用いて分類することができる。
【００３２】
また、利用者は、より多くの条件を用いて分類された対象データ１３０の分類結果を用いて、対象データ１３０の不正の有無や不正の種類を正確に把握することができるため、いずれの対象データを精査することが好ましいかを判断することができる。利用者は、例えば、入力ミスのような異常を除いては正常である対象データがあれば、対象データを、浅い階層の葉ノードが表す入力ミスの異常のほかには、深い階層の葉ノードが表す悪意のある不正請求の異常を有さず、正常であると正確に把握することができる。
【００３３】
また、利用者は、例えば、入力ミスのような異常と、悪意のある不正請求のような異常とを有する対象データがあれば、対象データを、入力ミスのような異常だけがあると誤って把握せず、悪意のある不正請求のような異常も有すると正確に把握することができる。このため、分類装置１００は、利用者がいずれの対象データを精査することが好ましいかを判断する際の負担の低減化を図ることができ、業務効率の向上を図ることができる。
【００３４】
また、利用者は、対象データ１３０を提出した複数の事業者のうち、いずれの事業者が比較的重大な異常がある対象データ１３０を提出したかを判断することができるため、監査することが好ましい事業者を特定することができる。したがって、分類装置１００は、利用者が監査することが好ましい事業者を特定する際の負担の低減化を図ることができ、業務効率の向上を図ることができる。
【００３５】
このように、分類装置１００は、対象データを、比較的少数の項目の値を検査すれば発見可能な異常を有する対象データと、比較的多数の項目の値を検査することで発見可能な異常を有する対象データとに分類する状況に対して利用可能である。
【００３６】
図１の例では、比較的多数の項目の値を検査することで発見可能な異常が、不正請求のような異常である場合について説明したが、これに限らない。例えば、比較的多数の項目の値を検査することで発見可能な異常が、病院や薬局において、カルテや処方箋、および、医療報酬の明細書などに対応する医療データの誤りなどである場合があってもよい。
【００３７】
ここでは、分類装置１００が、２回目の分類時に、対象データが、閾値より大きい数の条件ノードを経由して葉ノードに分類された場合について説明したが、これに限らない。例えば、分類装置１００が、２回目の分類時にも、対象データが葉ノードまでに経由した条件ノードの数が閾値以下であれば、変更する前の対象データについて２回目の分類時とは異なる項目の値を変更して、３回目の分類を行う場合があってもよい。
【００３８】
（分類システム２００の一例）
次に、図２を用いて、図１に示した分類装置１００を適用した、分類システム２００の一例について説明する。
【００３９】
図２は、分類システム２００の一例を示す説明図である。図２において、分類システム２００は、分類装置１００と、端末装置２０１とを含む。
【００４０】
分類システム２００において、分類装置１００と端末装置２０１とは、有線または無線のネットワーク２１０を介して接続される。ネットワーク２１０は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどである。
【００４１】
分類装置１００は、端末装置２０１から学習データとなる請求データを受信し、決定木モデルを生成する。分類装置１００は、対象データとなる請求データを受信し、生成した決定木モデルの葉ノードに、請求データを分類する。
【００４２】
分類装置１００は、請求データの分類結果を、端末装置２０１に出力させ、端末装置２０１の利用者に通知させる。分類装置１００は、例えば、請求データと、請求データを分類した葉ノードのラベルとを対応付けて、端末装置２０１に表示させる。分類装置１００は、例えば、サーバやＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）などである。
【００４３】
端末装置２０１は、分類システム２００の利用者が利用するコンピュータである。利用者は、例えば、省庁や自治体、または、病院や薬局などの職員である。端末装置２０１は、例えば、省庁や自治体、または、病院や薬局などに設けられる。端末装置２０１は、学習データとなる請求データを、分類装置１００に送信する。端末装置２０１は、対象データとなる請求データを、分類装置１００に送信し、請求データを分類した結果に基づく情報を、分類装置１００から受信して出力する。端末装置２０１は、例えば、ＰＣ、タブレット端末、または、スマートフォンなどである。
【００４４】
ここでは、分類装置１００と端末装置２０１とが別の装置である場合について説明したが、これに限らない。例えば、分類装置１００が、端末装置２０１と一体である場合があってもよい。この場合、分類装置１００は、利用者の操作入力に基づいて、学習データとなる請求データ、または、対象データとなる請求データなどを受け付ける。
【００４５】
ここでは、分類装置１００が決定木モデルを生成し、対象データを分類する場合について説明したが、これに限らない。例えば、分類装置１００とは異なる他の装置が、決定木モデルを生成し、分類装置１００に送信する場合があってもよい。また、例えば、分類装置１００とは異なる他の装置が、対象データを分類した結果を、分類装置１００に送信する場合があってもよい。他の装置は、例えば、端末装置２０１である。
【００４６】
（分類装置１００のハードウェア構成例）
次に、図３を用いて、分類装置１００のハードウェア構成例について説明する。
【００４７】
図３は、分類装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。図３において、分類装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）３０１と、メモリ３０２と、ネットワークＩ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０３と、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４と、記録媒体３０５とを有する。また、各構成部は、バス３００によってそれぞれ接続される。
【００４８】
ここで、ＣＰＵ３０１は、分類装置１００の全体の制御を司る。メモリ３０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。メモリ３０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ３０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ３０１に実行させる。
【００４９】
ネットワークＩ／Ｆ３０３は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して他のコンピュータに接続される。そして、ネットワークＩ／Ｆ３０３は、ネットワーク２１０と内部のインターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。ネットワークＩ／Ｆ３０３には、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。
【００５０】
記録媒体Ｉ／Ｆ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御に従って記録媒体３０５に対するデータのリード／ライトを制御する。記録媒体Ｉ／Ｆ３０４は、例えば、ディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）ポートなどである。記録媒体３０５は、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４の制御で書き込まれたデータを記憶する不揮発メモリである。記録媒体３０５は、例えば、ディスク、半導体メモリ、ＵＳＢメモリなどである。記録媒体３０５は、分類装置１００から着脱可能であってもよい。メモリ３０２、または、記録媒体３０５は、例えば、請求データや決定木モデルを記憶してもよい。
【００５１】
分類装置１００は、上述した構成部のほか、例えば、キーボード、マウス、ディスプレイ、プリンタ、スキャナ、マイク、スピーカーなどを有してもよい。また、分類装置１００は、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４や記録媒体３０５を複数有していてもよい。また、分類装置１００は、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４や記録媒体３０５を有していなくてもよい。
【００５２】
（学習データテーブル４００のデータ構造）
次に、図４を用いて、分類装置１００が記憶する学習データテーブル４００の記憶内容について説明する。学習データテーブル４００は、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。
【００５３】
図４は、学習データテーブル４００の記憶内容の一例を示す説明図である。図４に示すように、学習データテーブル４００は、データＩＤ（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）と、１以上の項目と、ラベルとのフィールドを有する。学習データテーブル４００は、各フィールドに情報を設定することにより、学習データがレコードとして記憶される。学習データは、過去の請求データである。
【００５４】
データＩＤのフィールドには、学習データを識別する情報としてデータＩＤが設定される。項目のフィールドには、社会保障給付費の請求書の項目の値に対応し、データＩＤによって識別される学習データの項目の値が設定される。項目は、例えば、項目Ａと、項目Ｂと、項目Ｃと、項目Ｄとである。項目は、具体的には、日付と、サービス区分と、金額と、利用量と、加算情報となどである。加算情報は、金額を増額して申請可能になる条件である。
【００５５】
ラベルのフィールドには、データＩＤによって識別される請求データを、正常または異常に分類した分類結果の種別を示すラベルが設定される。ラベルは、例えば、正常、または、異常１や異常２などである。異常１は、例えば、軽微な異常である。異常１は、具体的には、日付の入力ミスの異常である。異常２は、例えば、水増し請求の異常である。
【００５６】
（ノード情報テーブル５００のデータ構造）
次に、図５を用いて、分類装置１００が記憶するノード情報テーブル５００の記憶内容について説明する。ノード情報テーブル５００は、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。
【００５７】
図５は、ノード情報テーブル５００の記憶内容の一例を示す説明図である。図５に示すように、ノード情報テーブル５００は、ノードＩＤと、親ノードＩＤと、ノードの内容とのフィールドを有する。ノード情報テーブル５００は、各フィールドに情報を設定することにより、ノード情報がレコードとして記憶される。
【００５８】
ノードＩＤのフィールドには、ノードを識別する情報としてノードＩＤが設定される。親ノードＩＤのフィールドには、ノードＩＤによって識別されるノードの親ノードを識別する情報として親ノードＩＤが設定される。
【００５９】
ノードの内容のフィールドには、ノードＩＤによって識別されるノードが表す条件、または、ノードＩＤによって識別されるノードが表す分類結果の種別が設定される。ノードの内容のフィールドには、ノードＩＤによって識別されるノードが条件ノードであれば、条件を示す条件式が設定される。また、ノードの内容のフィールドには、ノードＩＤによって識別されるノードが葉ノードであれば、分類結果の種別を示すラベルが設定される。
【００６０】
（対象データテーブル６００のデータ構造）
次に、図６を用いて、分類装置１００が記憶する対象データテーブル６００の記憶内容について説明する。対象データテーブル６００は、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。
【００６１】
図６は、対象データテーブル６００の記憶内容の一例を示す説明図である。図６に示すように、対象データテーブル６００は、データＩＤと、１以上の項目とのフィールドを有する。対象データテーブル６００は、各フィールドに情報を設定することにより、データＩＤを付与された対象データがレコードとして記憶される。
【００６２】
データＩＤのフィールドには、対象データを識別する情報としてデータＩＤが設定される。項目のフィールドには、社会保障給付費の請求書の項目の値に対応し、データＩＤによって識別される対象データの項目の値が設定される。項目は、例えば、項目Ａと、項目Ｂと、項目Ｃと、項目Ｄとである。項目は、具体的には、日付と、サービス区分と、金額と、利用量と、加算情報となどである。
【００６３】
（分類データテーブル７００のデータ構造）
次に、図７を用いて、分類装置１００が記憶する分類データテーブル７００の記憶内容について説明する。分類データテーブル７００は、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。
【００６４】
図７は、分類データテーブル７００の記憶内容の一例を示す説明図である。図７に示すように、分類データテーブル７００は、データＩＤと、ラベルと、ノードＩＤと、深さと、再検証ラベルと、再検証ノードＩＤと、再検証深さとのフィールドを有する。分類データテーブル７００は、各フィールドに情報を設定することにより、対象データを分類した結果がレコードとして記憶される。
【００６５】
データＩＤのフィールドには、対象データを識別する情報としてデータＩＤが設定される。ラベルのフィールドには、データＩＤによって識別される対象データを最初に分類した葉ノードが表し、データＩＤによって識別される対象データを正常または異常に分類した結果の種別を示すラベルが設定される。ノードＩＤのフィールドには、データＩＤによって識別される対象データを最初に分類した葉ノードを識別する情報としてノードＩＤが設定される。深さのフィールドには、データＩＤによって識別される対象データを最初に分類した葉ノードの、決定木モデルにおける根ノードからの深さが設定される。
【００６６】
再検証ラベルのフィールドには、データＩＤによって識別される対象データを再分類した葉ノードが表し、データＩＤによって識別される対象データを正常または異常に再分類した結果の種別を示す再検証ラベルが設定される。再検証ノードＩＤのフィールドには、データＩＤによって識別される対象データを再分類した葉ノードを識別する情報として再検証ノードＩＤが設定される。再検証深さのフィールドには、データＩＤによって識別される対象データを再分類した葉ノードの、決定木モデルにおける根ノードからの深さが設定される。
【００６７】
（端末装置２０１のハードウェア構成例）
次に、図８を用いて、端末装置２０１のハードウェア構成例について説明する。
【００６８】
図８は、端末装置２０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。図８において、端末装置２０１は、ＣＰＵ８０１と、メモリ８０２と、ネットワークＩ／Ｆ８０３と、記録媒体Ｉ／Ｆ８０４と、記録媒体８０５と、ディスプレイ８０６と、入力装置８０７とを有する。また、各構成部は、バス８００によってそれぞれ接続される。
【００６９】
ここで、ＣＰＵ８０１は、端末装置２０１の全体の制御を司る。メモリ８０２は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ８０１のワークエリアとして使用される。メモリ８０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ８０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ８０１に実行させる。
【００７０】
ネットワークＩ／Ｆ８０３は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して他のコンピュータに接続される。そして、ネットワークＩ／Ｆ８０３は、ネットワーク２１０と内部のインターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。ネットワークＩ／Ｆ８０３には、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。
【００７１】
記録媒体Ｉ／Ｆ８０４は、ＣＰＵ８０１の制御に従って記録媒体８０５に対するデータのリード／ライトを制御する。記録媒体Ｉ／Ｆ８０４は、例えば、ディスクドライブ、ＳＳＤ、ＵＳＢポートなどである。記録媒体８０５は、記録媒体Ｉ／Ｆ８０４の制御で書き込まれたデータを記憶する不揮発メモリである。記録媒体８０５は、例えば、ディスク、半導体メモリ、ＵＳＢメモリなどである。記録媒体８０５は、端末装置２０１から着脱可能であってもよい。
【００７２】
ディスプレイ８０６は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。ディスプレイ８０６は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイなどを採用することができる。
【００７３】
入力装置８０７は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを有し、データの入力を行う。入力装置８０７は、キーボードやマウスなどであってもよく、また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。
【００７４】
端末装置２０１は、上述した構成部のほか、例えば、プリンタ、スキャナ、マイク、スピーカーなどを有してもよい。また、端末装置２０１は、記録媒体Ｉ／Ｆ８０４や記録媒体８０５を複数有していてもよい。また、端末装置２０１は、記録媒体Ｉ／Ｆ８０４や記録媒体８０５を有していなくてもよい。
【００７５】
（分類装置１００の機能的構成例）
次に、図９を用いて、分類装置１００の機能的構成例について説明する。
【００７６】
図９は、分類装置１００の機能的構成例を示すブロック図である。分類装置１００は、記憶部９００と、取得部９０１と、学習部９０２と、分類部９０３と、変更部９０４と、選択部９０５と、出力部９０６とを含む。
【００７７】
記憶部９００は、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域によって実現される。以下では、記憶部９００が、分類装置１００に含まれる場合について説明するが、これに限らない。例えば、記憶部９００が、分類装置１００とは異なる装置に含まれ、記憶部９００の記憶内容が分類装置１００から参照可能である場合があってもよい。
【００７８】
取得部９０１〜出力部９０６は、制御部の一例として機能する。取得部９０１〜出力部９０６は、具体的には、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、ネットワークＩ／Ｆ３０３により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域に記憶される。
【００７９】
記憶部９００は、各機能部の処理において参照され、または更新される各種情報を記憶する。記憶部９００は、例えば、学習データを記憶してもよい。記憶部９００は、具体的には、図４に示した学習データテーブル４００を記憶してもよい。記憶部９００は、例えば、学習データから決定木モデルを生成する生成ルールを記憶してもよい。決定木モデルは、複数のノードを含み、ノード間がエッジで接続されたモデルである。決定木モデルは、木構造で表される。決定木モデルは、例えば、２分木である。決定木モデルは、例えば、１つのノードから３以上のノードにエッジが接続可能であり、３以上に分岐可能な木構造であってもよい。
【００８０】
決定木モデルは、例えば、対象データを分類する条件を表す条件ノードと、対象データが正常であること、または、対象データが異常であることを表す葉ノードとを含み、少なくともいずれかの葉ノードにラベルが設定される。条件ノードは、対象データに含まれる複数の項目の少なくともいずれかの項目の値を用いて対象データを分類する条件を表すノードである。条件ノードは、例えば、いずれかの項目の値を用いる条件を表す。条件ノードは、例えば、複数の項目の値を用いた条件を表してもよい。記憶部９００は、具体的には、生成ルールを有する機械学習ＦＷ（ＦｉｒｍＷａｒｅ）を記憶してもよい。
【００８１】
記憶部９００は、例えば、１以上の画面テンプレートを記憶してもよい。画面テンプレートは、端末装置２０１に表示させる画面を生成する際に用いられる。画面テンプレートは、例えば、ラベルを利用者に設定させる画面を生成する際に用いられる雛型である。また、画面テンプレートは、例えば、図６に示した対象データテーブル６００に記憶される対象データと、図７に示した分類データテーブル７００に記憶される分類データとを対応付けて出力する画面を生成する際に用いられる雛型であってもよい。
【００８２】
取得部９０１は、各機能部の処理に用いられる各種情報を取得し、各機能部に出力する。取得部９０１は、例えば、各機能部の処理に用いられる各種情報を記憶部９００から取得し、各機能部に出力してもよい。取得部９０１は、例えば、各機能部の処理に用いられる各種情報を、分類装置１００とは異なる装置から取得し、各機能部に出力してもよい。
【００８３】
取得部９０１は、具体的には、学習データを端末装置２０１から受信し、記憶部９００に記憶し、各機能部に出力する。取得部９０１は、具体的には、利用者の操作入力、または、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４を介して、学習データの入力を受け付けてもよい。これにより、取得部９０１は、学習データを学習部９０２に出力し、学習部９０２で決定木モデルを生成可能にすることができる。
【００８４】
取得部９０１は、具体的には、対象データを端末装置２０１から受信し、記憶部９００に記憶し、各機能部に出力する。取得部９０１は、具体的には、利用者の操作入力、または、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４を介して、対象データの入力を受け付けてもよい。これにより、取得部９０１は、対象データを分類部９０３に出力し、分類部９０３で対象データを分類開始させることができる。
【００８５】
学習部９０２は、生成ルールを参照し、学習データに基づいて決定木モデルを生成する。学習部９０２は、例えば、機械学習ＦＷを用いて、学習データに基づいて決定木モデルを生成する。これにより、学習部９０２は、分類部９０３が決定木モデルを参照可能にして対象データを分類可能にすることができる。
【００８６】
分類部９０３は、決定木モデルにより、対象データを分類する。分類部９０３は、例えば、決定木モデルの根ノードから順に、条件ノードが表す条件を対象データが満たすか否かを判定した結果に基づいて、子ノードを辿り、いずれかの葉ノードに対象データを分類する。これにより、分類部９０３は、対象データをいずれかの葉ノードに分類し、対象データを正常または異常に分類することができる。
【００８７】
変更部９０４は、分類部９０３によって対象データが分類された第１の葉ノードまでに対象データが経由した条件ノードの数が閾値よりも小さい場合、対象データに含まれる項目の値を変更する。第１の葉ノードは、例えば、異常を表す葉ノードである。第１の葉ノードまでに対象データが経由した条件ノードの数は、例えば、第１の葉ノードの親ノードの段数と同じ数である。
【００８８】
変更部９０４は、例えば、第１の葉ノードまでに対象データが経由した条件ノードの数を計測し、計測した数が閾値よりも小さいか否かを判定してもよい。また、変更部９０４は、例えば、第１の葉ノードの段数に基づいて、第１の葉ノードまでに対象データが経由した条件ノードの数が閾値よりも小さいか否かを判定してもよい。変更部９０４は、具体的には、第１の葉ノードの深さが１であり、第１の葉ノードの段数が２であれば、第１の葉ノードまでに対象データが経由した条件ノードの数が１であると特定し、特定した値が閾値よりも小さいか否かを判定してもよい。
【００８９】
また、例えば、変更部９０４は、第１の葉ノードの親ノードの段数に基づいて、第１の葉ノードまでに対象データが経由した条件ノードの数が閾値よりも小さいか否かを判定してもよい。変更部９０４は、具体的には、第１の葉ノードの親ノードの深さが０であり、第１の葉ノードの親ノードの段数が１であれば、第１の葉ノードまでに対象データが経由した条件ノードの数が１であると特定し、特定した値が閾値よりも小さいか否かを判定してもよい。
【００９０】
閾値は、対象データを分類する際に考慮することが好ましい条件の数ではないと判断される条件の数を示す値である。閾値は、例えば、軽微な異常を表す葉ノードの段数に相当する値である。閾値は、具体的には、決定木モデルにおける最大段数の１０％程度の値である。変更部９０４は、閾値を最大段数の１０％の値に設定すれば、決定木の段数によらずに自動で閾値を設定することができる。また、閾値は、利用者によって任意に設定される値であってもよい。
【００９１】
選択部９０５は、第１の葉ノードまでに対象データが経由したいずれかの条件ノードを、反転対象の条件ノードとして選択する。いずれかの条件ノードは、例えば、第１の葉ノードまでに対象データが経由した条件ノードであり、かつ、第１の葉ノードに至るまでに対象データが経由していない他の条件ノードを子ノードとして有する条件ノードである。
【００９２】
また、選択部９０５は、例えば、反転対象の条件ノードとして、段数に関する所定の算出式によって算出される段数の条件ノードを選択する。段数に関する所定の算出式は、例えば、最大段数×１０％である。また、選択部９０５は、例えば、反転対象の条件ノードとして、深さに関する所定の算出式によって算出される深さの条件ノードを選択してもよい。深さに関する所定の算出式は、例えば、最大段数×１０％−１である。
【００９３】
ここで、最大段数が一桁の場合がある。例えば、最大段数が「６」である場合がある。この場合、算出式の結果は、「最大段数６×１０％」＝０．６となる。ここで、算出式の結果が１以下の小数となった場合、選択部９０５は、算出式の結果を「１」として扱ってもよい。このため、最大段数が一桁の場合、選択部９０５は、反転対象の条件ノードとして、算出式の結果の「１」に対応する段数１の条件ノードを選択する。これにより、選択部９０５は、比較的浅い階層にある条件ノードを、反転対象の条件ノードとして選択することができる。
【００９４】
また、最大段数が１０〜２０未満の場合がある。例えば、最大段数が「１５」である場合がある。この場合、算出式の結果は、「最大段数１５×１０％」＝１．５となる。ここで、算出式の結果に小数が含まれる場合、選択部９０５は、小数点以下を切り捨ててもよい。このため、最大段数が１０〜２０未満の場合、選択部９０５は、反転対象の条件ノードとして、算出式の結果の「１」に対応する段数１の条件ノードを選択する。これにより、選択部９０５は、比較的浅い階層にある条件ノードを、反転対象の条件ノードとして選択することができる。
【００９５】
また、最大段数が２０〜３０未満の場合がある。例えば、最大段数が「２５」である場合がある。この場合、算出式の結果は、「最大段数２５×１０％」＝２．５となる。ここで、算出式の結果に小数が含まれる場合、選択部９０５は、小数点以下を切り捨ててもよい。このため、最大段数が２０〜３０未満の場合、選択部９０５は、反転対象の条件ノードとして、算出式の結果の「２」に対応する段数２の条件ノードを選択することができる。これにより、選択部９０５は、比較的浅い階層にある条件ノードを、反転対象の条件ノードとして選択することができる。
【００９６】
変更部９０４は、選択部９０５によって選択された条件ノードが表す条件の判定結果が反転するように、対象データに含まれる項目の値を変更する。例えば、反転対象の条件ノードが深さ０の条件ノードである場合、変更部９０４は、深さ０の条件ノードに用いられる、対象データの項目の値を変更する。これにより、変更部９０４は、変更した項目を用いて、分類部９０３に対象データを再分類させることができる。
【００９７】
また、変更部９０４は、第１の葉ノードが正常を表す葉ノードである場合、対象データの項目の値を変更しなくてもよい。これにより、変更部９０４は、対象データを、正常な対象データに分類した場合には項目の値を変更せず、分類部９０３に再分類させなくてもよいため、膨大な請求データの分類処理にかかる負担を軽減することができる。
【００９８】
また、決定木モデルが、３以上に分岐可能な木構造である場合がある。この場合、変更部９０４は、選択部９０５によって選択された条件ノードが表す条件の判定結果が、第１の葉ノードに至ることのない別の経路を辿るように、対象データに含まれる項目の値を変更すればよい。
【００９９】
分類部９０３は、決定木モデルにより、変更部９０４によって項目の値が変更された対象データを分類する。分類部９０３は、例えば、変更部９０４によって項目の値が変更されたため、反転対象の条件ノードが表す条件の判定結果を、最初の分類とは異なる判定結果として、子ノードを辿り、いずれかの葉ノードに対象データを分類する。
【０１００】
これにより、分類部９０３は、変更部９０４によって変更された項目の値を用いて再度分類を行うため、最初の分類時の経路とは別の経路を辿って対象データを分類することができる。これにより、分類部９０３は、最初に分類した葉ノードよりも大きい段数の葉ノードに対象データを分類することが可能になる。
【０１０１】
また、分類部９０３は、第１の葉ノードが正常を表す葉ノードである場合、対象データを分類し直さなくてもよい。これにより、分類部９０３は、対象データを浅い階層の葉ノードが表す異常を有する対象データに分類した場合にのみ、対象データを分類し直し、対象データを正常な対象データに分類した場合には、対象データを分類し直さないようにすることができる。このため、分類部９０３は、膨大な請求データの分類処理にかかる負担を軽減することができる。また、分類部９０３は、正常な対象データは、異常な対象データに比べ、利用者が精査する優先度合いが低い場合には、対象データを分類し直さなくても、利用者の業務効率に悪影響を与えないことができる。
【０１０２】
また、反転対象の条件ノードが複数ある場合、選択部９０５は、それぞれの条件ノードが表す条件の判定結果を反転させたと仮定した場合に、最も深い階層の葉ノードに対象データを分類することができる条件ノードを選択してもよい。
【０１０３】
選択部９０５は、具体的には、予め、条件ノードごとに、条件ノードのＴｒｕｅ側で最も浅い葉ノードの段数と、Ｆａｌｓｅ側で最も浅い葉ノードの段数とを示す情報を用意しておく。そして、選択部９０５は、複数の反転対象の条件ノードのうち、反転した判定結果の側で最も浅い葉ノードの段数が、最も大きくなる条件ノードを選択する。これにより、分類部９０３は、再分類において、対象データをより深い階層の葉ノードに分類することができる。
【０１０４】
また、反転対象の条件ノードが複数ある場合、選択部９０５は、第１の葉ノードから最も近い条件ノードとして、例えば親ノードを選択してもよい。これにより、分類部９０３は、第１の葉ノードよりも深い階層にある第２の葉ノードに対象データを分類することが可能になる。
【０１０５】
また、葉ノードは、葉ノードが表す正常または異常のタイプが設定される。タイプは、例えば、ラベルである。異常のタイプは、例えば、軽微な異常を示す異常１、水増し請求を示す異常２、架空請求を示す異常３といった異常の種別を示すラベルである。
【０１０６】
出力部９０６は、対象データを示す情報と、変更後の対象データが分類された第２の葉ノードに設定されたタイプとを対応付けて出力する。対象データを示す情報は、例えば、対象データの識別情報や、対象データに含まれる複数の項目の値を含む。これにより、出力部９０６は、利用者に、再分類の分類結果をラベルにより提示することができる。このため、出力部９０６は、利用者によるラベルの設定を不要とすることができ、利用者の手間を軽減することができる。
【０１０７】
また、出力部９０６は、対象データを示す情報と、第２の葉ノードに設定されたタイプとを対応付けて出力する際に、第１の葉ノードに設定されたタイプを対応付けて出力してもよい。これにより、出力部９０６は、利用者に、最初の分類結果と、再分類の分類結果とをラベルにより提示することができる。
【０１０８】
また、出力部９０６は、対象データを示す情報と、変更後の対象データが分類された第２の葉ノードまでに変更後の対象データが経由した各条件ノードが表す条件の判定結果の第２の集合とを対応付けて出力してもよい。
【０１０９】
第２の集合は、変更後の対象データが第２の葉ノードまでに経由した各条件ノードが表す条件式に、変更後の対象データの項目の値を代入した結果のまとまりである。第２の集合は、例えば、変更後の対象データが、第２の葉ノードまでに、根ノードを含め４つの条件ノードを経由した場合には、４つの条件ノードが表す条件式に、変更後の対象データの項目の値を代入した結果のまとまりである。これにより、出力部９０６は、利用者が、第２の集合を把握可能にすることができ、第２の集合を用いて異常を分析可能にすることができる。
【０１１０】
また、出力部９０６は、対象データを示す情報と、第２の集合と、第１の葉ノードまでに変更前の対象データが経由した各条件ノードが表す条件の判定結果の第１の集合と、を対応付けて出力してもよい。
【０１１１】
第１の集合は、対象データが第１の葉ノードまでに経由した各条件ノードが表す条件式に、対象データの項目の値を代入した結果のまとまりである。第１の集合は、例えば、対象データが、第１の葉ノードまでに、根ノードを含め４つの条件ノードを経由した場合には、４つの条件ノードが表す条件式に、変更後の対象データの項目の値を代入した結果のまとまりである。これにより、出力部９０６は、利用者が、第１の集合および第２の集合を把握可能にすることができ、第１の集合および第２の集合を用いて異常を分析可能にすることができる。
【０１１２】
出力部９０６による出力形式は、例えば、ディスプレイへの表示、プリンタへの印刷出力、ネットワークＩ／Ｆ３０３による外部装置への送信、または、メモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域への記憶である。これにより、出力部９０６は、利用者が、対象データが分類された結果を把握可能にすることができる。
【０１１３】
出力部９０６は、各機能部の処理結果を出力してもよい。これにより、出力部９０６は、各機能部の処理結果を利用者に通知可能にし、分類装置１００の管理や運用、例えば、分類装置１００の設定値の更新などを支援することができ、分類装置１００の利便性の向上を図ることができる。
【０１１４】
（分類装置１００を利用する状況の具体例）
次に、図１０を用いて、分類装置１００を利用する状況の具体例について説明する。
【０１１５】
図１０は、分類装置１００を利用する状況の具体例を示す説明図である。図１０に示すように、分類装置１００は、例えば、省庁や自治体などの職員が、介護施設や養護施設などの事業者から社会保障給付費の請求データ１００６を収集し、事業者の指導監査業務を行う場合に利用される。収集する請求データ１００６の数は、例えば、百万単位である。以下の説明では、省庁や自治体などの職員を「利用者」と表記する場合がある。
【０１１６】
ここで、利用者が、限られた時間で、効率よく事業者の指導監査業務を行うことを可能にすることが望まれる。例えば、利用者が、収集した請求データ１００６の中から、不正請求の請求データ１００６を効率よく発見可能にすることが望まれる。
【０１１７】
また、例えば、利用者が、いずれの事業者を優先して指導および監査することが好ましいかを判断可能にすることが望まれる。このため、利用者が、事業者ごとに不正請求の請求データ１００６の数を把握可能にすることが望まれる。また、利用者が、事業者ごと、かつ、不正請求の種別ごとに、不正請求の請求データ１００６の数を把握可能にすることが望まれる。
【０１１８】
また、例えば、利用者が、いずれかの事業者を指導および監査するために、いずれかの事業者の所在地を訪れる前に、請求データ１００６に関する資料を作成することが望まれる。このため、利用者が、事業者の請求データ１００６の不正請求の種別を、請求データ１００６に関する資料を作成するために利用可能にすることが望まれる。
【０１１９】
また、例えば、利用者が、いずれかの事業者を指導および監査する際、どのような種別の不正請求を優先して考慮することが好ましいかを判断可能にすることが望まれる。このため、利用者が、事業者の請求データ１００６に、どのような種別の不正請求の請求データ１００６があるかを把握可能にし、不正請求の種別ごとに、不正請求の請求データ１００６の数を把握可能にすることが望まれる。これに対し、分類装置１００は、下記に示すように動作する。
【０１２０】
（１０−１）分類装置１００は、省庁や自治体などの障害システムと連携し、過去の請求データ１００１を収集する。また、分類装置１００は、省庁や自治体などの職員から、過去の不正請求の事例データ１００２を収集する。次に、分類装置１００は、過去の請求データ１００１と、過去の不正請求の事例データ１００２とを加工して結合することにより、学習データ集合１００３を生成して記憶する。そして、分類装置１００は、機械学習ＦＷ１００４を用いて、学習データ集合１００３に基づいて、決定木モデル１００５を生成する。決定木モデル１００５を生成する流れについては、例えば、図１１を用いて後述する。
【０１２１】
（１０−２）分類装置１００は、決定木モデル１００５により、新たな請求データ１００６を葉ノードに分類し、正常または不正請求に分類する。ここで、分類装置１００は、分類された葉ノードの親ノードの段数が閾値以下である場合、親ノードまでの経路上のいずれかの条件ノードが表す条件の判定結果が反転するように、対象データの項目の値を変更し、対象データを分類する。対象データを分類する流れについては、例えば、図１５〜図１７を用いて後述する。
【０１２２】
（１０−３）分類装置１００は、対象データを分類し直した分類結果１００７を利用者に提示する。また、分類装置１００は、事業者ごとに不正請求の請求データ１００６の数を算出し、利用者に提示してもよい。また、分類装置１００は、事業者ごと、かつ、不正請求の種別ごとに、不正請求の請求データ１００６の数を算出し、利用者に提示してもよい。
【０１２３】
これにより、分類装置１００は、利用者が、限られた時間で、効率よく事業者の指導監査業務を行うことを支援することができる。分類装置１００は、例えば、決定木モデル１００５により、新たな請求データ１００６を分類するため、利用者が、不正請求の請求データ１００６を効率よく発見可能にすることができ、利用者にかかる負担の低減化を図ることができる。
【０１２４】
また、分類装置１００は、例えば、事業者ごとに不正請求の請求データ１００６の数を、利用者に提示するため、利用者が、いずれの事業者を優先して指導および監査することが好ましいかを判断可能にすることができる。
【０１２５】
また、分類装置１００は、例えば、事業者ごと、かつ、不正請求の種別ごとに、不正請求の請求データ１００６の数を、利用者に提示するため、利用者が、いずれの事業者を優先して指導および監査することがよいかを判断可能にすることができる。利用者は、例えば、日付ミスの不正請求の請求データ１００６が１０個の事業者と、水増し請求の不正請求の請求データ１００６が１０個の事業者とを区別可能になり、いずれの事業者を優先して指導および監査することがよいかを判断しやすくすることができる。
【０１２６】
また、分類装置１００は、例えば、新たな請求データ１００６を分類した葉ノードのラベルを、利用者に提示するため、利用者が、新たな請求データ１００６が分類された理由を把握しやすくすることができる。そして、利用者は、事業者を指導および監査するための、請求データ１００６に関する資料を作成しやすくすることができる。
【０１２７】
また、分類装置１００は、例えば、分類された葉ノードの親ノードの段数が閾値以下である場合、対象データを分類し直すため、より多くの条件を考慮した分類結果を得ることができる。これにより、利用者が精査対象とする対象データ１３０や監査対象とする事業者を特定する際の負担の低減化を図ることができ、業務効率の向上を図ることができる。次に、図１１を用いて、決定木モデル１００５を生成する流れについて説明する。
【０１２８】
（決定木モデル１００５を生成する流れ）
図１１は、決定木モデル１００５を生成する流れを示す説明図である。ここで、決定木モデル１００５は、規模が比較的小さいことが好ましい。例えば、決定木モデル１００５の規模が比較的小さければ、対象データを分類する際に判定される条件の数が少なくなる傾向があり、処理量の低減化と、所要時間の低減化を図りやすい傾向があるため、規模が比較的小さいことが好ましい。
【０１２９】
また、決定木モデル１００５は、いずれかの条件ノードが表す条件で学習データ集合１００３を２分割した場合、それぞれ分割された学習データ部分集合に含まれる、正常な学習データの数と、異常な学習データの数とに偏りがあることが好ましい。例えば、偏りがあれば、正常な学習データと、異常な学習データとを分類するために用いられる条件の数が少なくなる傾向があるため、偏りがあることが好ましい。
【０１３０】
また、１つのノードが１つの項目の値を用いる条件を表す場合、複数の項目の値の組み合わせを用いる条件は、複数のノードの組み合わせにより表されることになる。このため、決定木モデル１００５の浅い方では、経由するノードの数が比較的少ないため、比較的少ない項目の値に基づいて、複数の学習データが２分割されることになる。一方で、決定木モデル１００５の深い方では、経由するノードの数が比較的多いため、比較的多くの項目の値に基づいて、複数の学習データが２分割されることになる。
【０１３１】
このため、まず、分類装置１００は、決定木モデル１００５の浅い方に、学習データの１つの項目の値に基づいて、複数の学習データを比較的好ましく２分割することができる条件を表すノードを生成することが好ましい。そして、分類装置１００は、決定木モデル１００５の深い方に、学習データの複数の項目の値に基づいて、複数の学習データを比較的好ましく２分割することができる複数の条件のそれぞれの条件を表すノードを生成することが好ましい。
【０１３２】
図１１の例では、まず、分類装置１００は、学習データ集合１００３を、正常と異常とが混在した学習データ部分集合１１２１と、異常１の学習データ部分集合とに分類する条件を表すノード１１０１を生成する。また、分類装置１００は、正常と異常とが混在しない異常１の学習データ部分集合を分類可能であるため、異常１を表す葉ノード１１１１を生成する。
【０１３３】
同様に、分類装置１００は、学習データ部分集合１１２１を、正常と異常とが混在した学習データ部分集合１１２２と、正常の学習データ部分集合とに分類する条件を表す条件ノード１１０２を生成する。また、分類装置１００は、正常と異常とが混在しない正常の学習データ部分集合を分類可能であるため、正常を表す葉ノード１１１２を生成する。同様に、分類装置１００は、条件ノード１１０３，１１０４と、葉ノード１１１３〜１１１５を生成することができる。これにより、分類装置１００は、条件ノード１１０１〜１１０４と、葉ノード１１１１〜１１１５とを含む決定木モデル１００５を生成することができる。
【０１３４】
このように、決定木モデル１００５において、浅い階層の葉ノードは、深い階層の葉ノードよりも、対象データが辿り着くまでに経由する条件ノードの数が少なくなり、検査される項目の数も少なくなる。このため、決定木モデル１００５は、浅い階層に、対象データの比較的少数の項目の値を検査すれば発見可能な異常を表す葉ノードを有し、深い階層に、対象データの比較的多数の項目の値を検査することで発見可能な異常を表す葉ノードを有する構造になる。
【０１３５】
ここで、対象データを請求データとした場合、対象データの比較的少数の項目の値を検査すれば発見可能な異常は、例えば、日付の項目の入力ミスや、社会保障給付費の請求金額の項目の桁間違いなどである。一方で、対象データの比較的多数の項目の値を検査することで発見可能な異常は、例えば、水増し請求や架空請求などの不正請求である。対象データの比較的多数の項目の値を検査することで発見可能な異常は、具体的には、勤務時間の項目と、勤務時間に応じた社会保障給付費の請求金額の項目との矛盾などであり、悪意のある不正請求である。
【０１３６】
したがって、対象データを請求データとした場合、決定木モデル１００５において、深い階層の葉ノードは、浅い階層の葉ノードよりも、利用者が精査することが好ましいと判断される、悪意のある不正請求の異常を表す傾向がある。さらに、悪意のある不正請求の異常は、比較的多数の項目の値を検査することで発見可能な異常であり、利用者が見落としやすい異常である傾向がある。
【０１３７】
このため、対象データを１回分類した時点で、対象データが浅い階層の葉ノードに分類された場合、利用者が見落としやすく、かつ、悪意のある不正請求であり利用者が精査することが好ましい異常について考慮されないおそれがある。そして、悪意のある不正請求であり利用者が精査することが好ましい異常を、利用者が見落としてしまう可能性が高まってしまう。
【０１３８】
したがって、分類装置１００は、対象データが分類された葉ノードの親ノードの段数が閾値以下である場合、対象データの項目の値を変更し、対象データを分類し直してみることが好ましいと判断される。そして、分類装置１００は、利用者が見落としやすい傾向がある上に、利用者が精査することが好ましいと判断される異常を表す対象データを、利用者に提示可能にすることが好ましい。
【０１３９】
ここでは、対象データが、省庁や自治体における請求データであり、悪意のある不正請求などの異常を有する可能性がある場合に、分類装置１００が利用されることについて説明したが、これに限らない。例えば、対象データが、悪意のある不正請求などではなく、比較的多数の項目の値を検査することで発見可能な異常を有する可能性がある場合にも、分類装置１００が利用されることがあってもよい。
【０１４０】
具体的には、対象データが、病院や薬局における、カルテや処方箋、および、医療報酬の明細書などに対応する医療データである場合があってもよい。この場合、医療データに含まれる複数の項目は、病気の種類、投与する薬の種類、投与する薬の量などである。例えば、病院や薬局などでは、医療データを管理し、異常な医療データがあるか否かをチェックすることがある。医療データが膨大になるほど、病院や薬局などの職員にかかる負担が増大してしまう。また、病院や薬局などの職員は、医療データが膨大になるほど、異常な医療データを見落としやすくなってしまう。
【０１４１】
このため、医療データを対象データとして、正常な医療データまたは異常な医療データに自動で分類することが望まれる。例えば、医療データを、正常な医療データまたは異常な医療データに分類するために、決定木モデルを利用することが望まれる。決定木モデルは、例えば、過去の医療データに基づいて生成される。決定木モデルは、具体的には、対象データが請求データである場合の決定木モデル１００５と同様の構造になる。
【０１４２】
ここで、医療データの異常は、例えば、薬の処方量が、人体に投与可能な量より明らかに多いなどの、比較的少数の項目の値を検査すれば発見可能な異常である場合がある。また、医療データの異常は、例えば、特定の病気の情報を含むが、特定の病気に対して必須な薬や検査の情報を含まないような、比較的多数の項目の値を検査することで発見可能な異常である場合がある。同様に、医療データの異常は、例えば、月に１回だけ申請可能な請求が月に２回ある異常や、医師が指示した薬の量と薬剤師が処方した薬の量が異なる異常などのような、比較的多数の項目の値を検査することで発見可能な異常である場合がある。
【０１４３】
したがって、対象データを医療データとした場合、決定木モデルにおいて、浅い階層の葉ノードも、深い階層の葉ノードも、利用者が精査することが好ましい異常を表す傾向がある。さらに、比較的多数の項目の値を検査することで発見可能な異常は、利用者が見落としやすい異常である傾向がある。
【０１４４】
このため、対象データを１回分類した時点で、対象データが浅い階層の葉ノードに分類された場合、利用者が見落としやすく、かつ、利用者が精査することが好ましい異常について考慮されないおそれがある。そして、利用者が精査することが好ましい異常を、利用者が見落としてしまう可能性が高まってしまう。
【０１４５】
したがって、分類装置１００は、対象データが分類された葉ノードの親ノードの段数が閾値以下である場合、対象データの項目の値を変更し、対象データを分類し直してみることが好ましいと判断される。そして、分類装置１００は、利用者が見落としやすい傾向がある上に、利用者が精査することが好ましいと判断される異常を表す対象データを、利用者に提示可能にすることが好ましい。
【０１４６】
ここでは、条件ノードが表す条件が、対象データのいずれかの項目の値を用いる条件である場合について説明したが、これに限らない。例えば、少なくともいずれかの条件ノードが表す条件が、対象データの複数の項目の値を用いる条件である場合があってもよい。
【０１４７】
ここで、例えば、浅い階層の条件ノードが表す条件を、比較的多くの項目の値に基づいて、複数の学習データを２分割するための条件に設定することがある。しかしながら、比較的少ない項目の値を検査すれば、正常または異常に分類可能な対象データであっても、比較的多くの項目の値に基づく条件についての条件判定が行われることになってしまう。
【０１４８】
結果として、対象データが膨大になるほど、対象データについて行わなくてもよい、比較的多くの項目の値に基づく条件についての条件判定が行われる回数が多くなり、分類装置１００にかかる負荷が大きくなってしまう。したがって、複数の項目の値を用いる条件を表す条件ノードは、深い階層に配置することが好ましい。
【０１４９】
このため、決定木モデルは、浅い階層に、対象データの比較的少数の項目の値を検査すれば発見可能な異常を表す葉ノードを有し、深い階層に、対象データの比較的多数の項目の値を検査することで発見可能な異常を表す葉ノードを有する構造になる。
【０１５０】
このように、決定木モデルは、条件ノードが表す条件が、対象データのいずれかの項目の値を用いる条件である場合であっても、対象データの複数の項目の値を用いる条件である場合であっても、同様の構造になる。次に、図１２を用いて、決定木モデル１００５を用いて請求データ１００６を分類する流れについて説明する。
【０１５１】
（決定木モデル１００５を用いた請求データ１００６の分類例）
図１２は、決定木モデル１００５を用いた請求データ１００６の分類例を示す説明図である。図１２において、分類装置１００は、決定木モデル１００５を用いて、請求データ１００６を葉ノード１２１０に分類する。例えば、分類装置１００は、条件ノードｊ１，ｊ２，…，ｊｎにおいて、条件ノードｊ１，ｊ２，…，ｊｎに対応する請求データ１００６の各項目の値を用いて、ＴｒｕｅまたはＦａｌｓｅを判定していく。これにより、分類装置１００は、例えば、経路１２００を辿る。ｎは、自然数である。
【０１５２】
そして、分類装置１００は、請求データ１００６を葉ノード１２１０に分類する。このようにして、分類装置１００は、決定木モデル１００５を用いて請求データ１００６を分類することができる。
【０１５３】
（条件ノードごとの請求データの分類例）
図１３は、条件ノードごとの請求データの分類例を示す説明図である。図１３において、分類装置１００は、決定木モデル１３００を記憶し、例えば、Ｎｏ．１〜５の請求データ１３２１〜１３２５を分類する。決定木モデル１３００は、条件ノード１３０１〜１３０４と、葉ノード１３１１〜１３１５とを含む。
【０１５４】
まず、Ｎｏ．１の請求データ１３２１を分類する場合について説明する。分類装置１００は、Ｎｏ．１の請求データ１３２１の項目Ａの値（２０２７０４）が、条件ノード１３０１が表す条件（Ａ≦２０１８０３）を満たすか否かを判定する。項目Ａの値（２０２７０４）は、条件ノード１３０１が表す条件（Ａ≦２０１８０３）を満たさない。このため、分類装置１００は、条件ノード１３０１のＦａｌｓｅ側の子ノードである葉ノード１３１１に請求データ１３２１を分類する。
【０１５５】
また、Ｎｏ．２の請求データ１３２２についても、同様に、項目Ａの値（２０２７０４）は、条件ノード１３０１が表す条件（Ａ≦２０１８０３）を満たさない。このため、分類装置１００は、請求データ１３２２を葉ノード１３１１に分類する。
【０１５６】
また、Ｎｏ．３の請求データ１３２３の場合、項目Ａの値（２０１７０４）は、条件ノード１３０１が表す条件を満たす。このため、分類装置１００は、条件ノード１３０１のＴｒｕｅ側の子ノードである条件ノード１３０２に請求データ１３２３を分類する。そして、分類装置１００は、Ｎｏ．３の請求データ１３２３の項目Ｂの値（９０）が、条件ノード１３０２が表す条件（Ｂ＞１００）を満たすか否かを判定する。
【０１５７】
Ｎｏ．３の請求データ１３２３の項目Ｂの値（９０）は、条件ノード１３０２が表す条件（Ｂ＞１００）を満たさない。このため、分類装置１００は、条件ノード１３０２のＦａｌｓｅ側の子ノードである葉ノード１３１２に請求データ１３２３を分類する。
【０１５８】
また、Ｎｏ．４の請求データ１３２４は、条件ノード１３０１が表す条件（Ａ≦２０１８０３）を項目Ａの値（２０１７０４）が満たし、かつ、条件ノード１３０２が表す条件（Ｂ＞１００）を項目Ｂの値（１３０）が満たす。このため、分類装置１００は、条件ノード１３０２のＴｒｕｅ側の子ノードである条件ノード１３０３に請求データ１３２４を分類する。
【０１５９】
そして、分類装置１００は、Ｎｏ．４の請求データ１３２４の項目Ｃの値（４５）が、条件ノード１３０３が表す条件（Ｃ＞５０）を満たすか否かを判定する。項目Ｃの値（４５）は、条件ノード１３０３が表す条件（Ｃ＞５０）を満たさない。このため、分類装置１００は、条件ノード１３０３のＦａｌｓｅ側の子ノードである葉ノード１３１３に請求データ１３２４を分類する。
【０１６０】
また、Ｎｏ．５の請求データ１３２５は、条件ノード１３０１が表す条件（Ａ≦２０１８０３）を項目Ａの値（２０１７０４）が満たし、かつ、条件ノード１３０２が表す条件（Ｂ＞１００）を項目Ｂの値（１１０）が満たす。また、請求データ１３２５は、条件ノード１３０３が表す条件（Ｃ＞５０）を項目Ｃの値（７７）が満たす。このため、分類装置１００は、条件ノード１３０３のＴｒｕｅ側の子ノードである条件ノード１３０４に請求データ１３２５を分類する。
【０１６１】
そして、分類装置１００は、Ｎｏ．５の請求データ１３２５の項目Ｄの値（１３０）が、条件ノード１３０４が表す条件（Ｄ＜１００）を満たすか否かを判定する。項目Ｄの値（１３０）は、条件ノード１３０４が表す条件（Ｄ＜１００）を満たさない。このため、分類装置１００は、条件ノード１３０４のＦａｌｓｅ側の子ノードである葉ノード１３１４に請求データ１３２５を分類する。
【０１６２】
（請求データに入力ミスがないと仮定した場合の分類例）
図１４は、請求データに入力ミスがないと仮定した場合の分類例を示す説明図である。以下では、図１３において説明した箇所と同様の箇所については、同様の符号を付し、説明を省略する。Ｎｏ．１の請求データ１３２１は、異常１が表す葉ノード１３１１に分類される。ここで、項目Ａの値は、例えば、日付の項目である。条件ノード１３０１が表す条件（Ａ≦２０１８０３）は、例えば、日付の項目の異常を示す異常１である。日付の項目の異常は、単なる入力ミスによる異常である可能性が高い。
【０１６３】
ここで、項目Ａの値が入力ミスであり、項目Ａの値に入力ミスがなかったと仮定する。すなわち、項目Ａの値が、条件ノード１３０１が表す条件（Ａ≦２０１８０３）を満たすと仮定する。この場合、請求データ１３２１は、条件ノード１３０２が表す条件（Ｂ＞１００）を項目Ｂの値（１２０）が満たし、また、条件ノード１３０３が表す条件（Ｃ＞５０）を項目Ｃの値（８０）が満たす。
【０１６４】
さらに、請求データ１３２１は、条件ノード１３０４が表す条件（Ｄ＜１００）を項目Ｄの値（９８）が満たす。このため、請求データ１３２１の項目Ａの値が、条件ノード１３０１が表す条件（Ａ≦２０１８０３）を満たすとすると、請求データ１３２１は、正常を表す葉ノード１３１５に分類されることとなる。
【０１６５】
また、Ｎｏ．２の請求データ１３２２についても、項目Ａの値が入力ミスであり、項目Ａの値に入力ミスがなかったと仮定する。すなわち、項目Ａの値が、条件ノード１３０１が表す条件（Ａ≦２０１８０３）を満たすと仮定する。この場合、請求データ１３２２は、条件ノード１３０２が表す条件（Ｂ＞１００）を項目Ｂの値（１２５）が満たし、また、条件ノード１３０３が表す条件（Ｃ＞５０）を項目Ｃの値（６０）が満たす。
【０１６６】
さらに、請求データ１３２２は、条件ノード１３０４が表す条件（Ｄ＜１００）を項目Ｄの値（１１０）が満たさない。このため、請求データ１３２２の項目Ａの値が、条件ノード１３０１が表す条件（Ａ≦２０１８０３）を満たすと仮定すると、請求データ１３２２は、異常２を表す葉ノード１３１４に分類されることとなる。
【０１６７】
（請求データの項目の値を変更した動作例１について）
図１５は、請求データの項目の値を変更した動作例１を示す説明図である。分類装置１００は、Ｎｏ．１の請求データ１３２１を、異常１が表す葉ノード１３１１に分類したとする。閾値は、例えば、１であり、葉ノード１３１１までに請求データ１３２１が経由した条件ノードの数は、閾値以下である。
【０１６８】
このため、分類装置１００は、葉ノード１３１１までに請求データ１３２１が経由した条件ノード１３０１が表す条件の判定結果が反転するように、請求データ１３２１に含まれる項目Ａの値を変更する。具体的には、分類装置１００は、条件ノード１３０１が表す条件（Ａ≦２０１８０３）を満たすように、項目Ａの値を、例えば「２０１８０３」に書き換える。
【０１６９】
そして、分類装置１００は、項目Ａの値を変更した請求データ１５００について、再度分類を行う。請求データ１５００は、条件ノード１３０２が表す条件（Ｂ＞１００）を項目Ｂの値（１２０）が満たし、また、条件ノード１３０３が表す条件（Ｃ＞５０）を項目Ｃの値（８０）が満たす。
【０１７０】
さらに、請求データ１５００は、条件ノード１３０４が表す条件（Ｄ＜１００）を項目Ｄの値（９８）が満たす。このため、分類装置１００は、請求データ１５００を、正常を表す葉ノード１３１５に分類することができる。
【０１７１】
（請求データの項目の値を変更した動作例２について）
図１６は、請求データの項目の値を変更した動作例２を示す説明図である。分類装置１００は、Ｎｏ．２の請求データ１３２２を、異常１が表す葉ノード１３１２に分類したとする。閾値は、例えば、１であり、葉ノード１３１１までに請求データ１３２２が経由した条件ノードの数は、閾値以下である。
【０１７２】
このため、分類装置１００は、葉ノード１３１１までに請求データ１３２２が経由した条件ノード１３０１が表す条件の判定結果が反転するように、請求データ１３２２に含まれる項目Ａの値を変更する。具体的には、分類装置１００は、条件ノード１３０１が表す条件（Ａ≦２０１８０３）を満たすように、項目Ａの値を、例えば「２０１８０３」に書き換える。
【０１７３】
そして、分類装置１００は、項目Ａの値を変更した請求データ１６００について、再度分類を行う。請求データ１６００は、条件ノード１３０２が表す条件（Ｂ＞１００）を項目Ｂの値（１２５）が満たし、また、条件ノード１３０３が表す条件（Ｃ＞５０）を項目Ｃの値（６０）が満たす。
【０１７４】
さらに、請求データ１６００は、条件ノード１３０４が表す条件（Ｄ＜１００）を項目Ｄの値（１１０）が満たさない。このため、分類装置１００は、請求データ１６００を、異常２を表す葉ノード１３１４に分類することができる。
【０１７５】
（請求データの項目の値を変更した動作例３について）
図１７は、請求データの項目の値を変更した動作例３を示す説明図である。図１７において、決定木モデル１７００や請求データ１７２０は、図１６までに説明した決定木モデル１３００や請求データ１３２１〜１３２５と異なる。決定木モデル１７００は、例えば、２０段以上の段数を有する。決定木モデル１７００は、条件ノード１７０１〜１７０５と、葉ノード１７１１〜１７１５とを含む。
【０１７６】
まず、請求データ１７２０を分類する場合について説明する。分類装置１００は、請求データ１７２０の項目Ａの値（２０２７０４）が、条件ノード１７０１が表す条件（Ａ≦２０１８０３）を満たすか否かを判定する。分類装置１００は、条件ノード１７０１が表す条件（Ａ≦２０１８０３）を項目Ａの値（２０２７０４）が満たさないため、条件ノード１７０１のＦａｌｓｅ側の子ノードである条件ノード１７０２に請求データ１７２０を分類する。
【０１７７】
そして、分類装置１００は、請求データ１７２０の項目Ｅの値（２．６）が、条件ノード１７０２が表す条件（Ｅ≦２．５）を満たすか否かを判定する。分類装置１００は、条件ノード１７０２が表す条件（Ｅ≦２．５）を項目Ｅの値（２．６）が満たさないため、条件ノード１７０２のＦａｌｓｅ側の子ノードである葉ノード１７１１に請求データ１７２０を分類する。
【０１７８】
閾値は、例えば、２であり、葉ノード１７１１までに請求データ１７２０が経由した条件ノードの数は、閾値以下である。このため、分類装置１００は、葉ノード１７１１までに請求データ１７２０が経由した条件ノード１７０１，１７０２が表す条件の判定結果が反転するように、請求データ１７２０に含まれる項目の値を変更する。
【０１７９】
ここで、分類装置１００は、請求データ１７２０が経由した条件ノード１７０１，１７０２のうち、判定結果を反転させるいずれかの条件ノードを選択する。例えば、葉ノード１７１１の反対側のノードは、葉ノード１７１２であり、子ノードを有さない。
【０１８０】
このため、分類装置１００は、条件ノード１７０２の判定結果を反転させても、１回目の分類時より２回目の分類時に請求データ１７２０が経由する条件ノードを増加させることができず、請求データ１７２０を深さ２よりも深いノードに分類することはできない。換言すれば、分類装置１００は、条件ノード１７０２の判定結果を反転させても、１回目の分類時より多くの条件を考慮して対象データを分類することができない。このため、分類装置１００は、判定結果を反転させるノードとして条件ノード１７０２を選択しない。
【０１８１】
一方で、条件ノード１７０１の判定結果を反転させたとすると、請求データ１７２０を深さ２よりも深いノードに分類できる可能性がある。このため、分類装置１００は、判定結果を反転させるノードとして、条件ノード１７０１を選択する。そして、分類装置１００は、条件ノード１７０１が表す条件（Ａ≦２０１８０３）を満たすように、項目Ａの値を、例えば「２０１８０３」に書き換える。
【０１８２】
そして、分類装置１００は、項目Ａの値を変更した請求データ１７３０について、再度分類を行う。請求データ１７３０は、条件ノード１７０３が表す条件（Ｂ＞１００）を項目Ｂの値（１２５）が満たし、また、条件ノード１７０４が表す条件（Ｃ＞５０）を項目Ｃの値（６０）が満たす。
【０１８３】
さらに、請求データ１７３０は、条件ノード１７０５が表す条件（Ｄ＜１００）を項目Ｄの値（１１０）が満たさない。このため、分類装置１００は、請求データ１７３０を、異常２を表す葉ノード１７１５に分類することができる。
【０１８４】
（端末装置２０１における出力例１）
次に、図１８を用いて、動作例１や動作例２によって端末装置２０１において出力される出力例１について説明する。
【０１８５】
図１８は、端末装置２０１における出力例１を示す説明図である。図１８において、表示内容１８００は、請求データごとの、請求データを最初に分類した分類条件および分類結果を示すラベルと、請求データの項目の値を変更した再分類条件および再分類結果を示す再検証ラベルと、を示す。
【０１８６】
分類条件は、請求データが経由した各条件ノードにおける分類結果を示す。例えば、データＩＤ「０００１」の請求データは、最初の分類において、根ノードで「Ａ＞２０１８０３」と判定されて、軽微な異常である異常１を表す葉ノードに分類されたことを示す。また、データＩＤ「０００１」の請求データは、再分類において、各条件ノードで「Ａ≦２０１８０３，Ｂ＞１００，Ｃ＞５０，Ｄ＜１００」と判定されて、「正常」を表す葉ノードに分類されたことを示す。
【０１８７】
また、例えば、データＩＤ「０００２」の請求データは、最初の分類において、根ノードで「Ａ＞２０１８０３」と判定されて、軽微な異常である異常１を表す葉ノードに分類されたことを示す。また、データＩＤ「０００２」の請求データは、再分類において、各条件ノードで「Ａ≦２０１８０３，Ｂ＞１００，Ｃ＞５０，Ｄ≧１００」と判定されて、「異常２」を表す葉ノードに分類されたことを示す。
【０１８８】
また、例えば、データＩＤ「０００５」の請求データは、最初の分類において、各条件ノードで「Ａ≦２０１８０３，Ｂ＞１００，Ｃ＞５０，Ｄ≧１００」と判定されて、悪意のある異常である異常２を表す葉ノードに分類されたことを示す。また、データＩＤ「０００５」の請求データは、「異常２」が表す葉ノードまでに経由した条件ノードの数４が、閾値１よりも大きいため、再分類されないことを示す。
【０１８９】
表示内容１８００に示すように、分類条件を出力することにより、分類装置１００は、項目Ａの値に異常があることを利用者に提示することができる。これにより、利用者は、異常となった原因を分析することができる。
【０１９０】
また、表示内容１８００に示すように、ラベルを出力することにより、分類装置１００は、分類した理由を利用者に提示することができる。これにより、利用者は、分類された理由を容易に把握することができる。
【０１９１】
表示内容１８００に示すように、再分類条件を出力することにより、分類装置１００は、再分類時の条件を利用者に提示することができる。これにより、利用者は、最初の分類とは異なる条件で再度分類されたことを把握できる。
【０１９２】
また、表示内容１８００に示すように、再検証ラベルを出力することにより、分類装置１００は、再分類した理由を利用者に提示することができる。これにより、利用者は、再分類された理由を容易に把握することができる。
【０１９３】
（端末装置２０１における出力例２）
次に、図１９を用いて、動作例１や動作例２によって端末装置２０１において出力される出力例２について説明する。
【０１９４】
図１９は、端末装置２０１における出力例２を示す説明図である。図１９において、表示内容１９００は、不正請求に分類された事業者ごとの請求データの数を示す画面である。
【０１９５】
表示内容１９００の件数のフィールドには、水増し請求や架空請求や軽微な入力ミスといった異常の種別ごとに、それぞれ分類された請求データの数が設定される。これにより、分類装置１００は、利用者が、限られた時間で、効率よく事業者の指導監査業務を行うことを支援することができる。また、利用者は、例えば、不正請求に分類された請求データの数を参照し、いずれの事業者を優先して指導および監査することが好ましいかを判断することができる。
【０１９６】
（分類処理手順）
次に、図２０を用いて、分類装置１００が実行する、分類処理手順の一例について説明する。分類処理は、例えば、図３に示したＣＰＵ３０１と、メモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域と、ネットワークＩ／Ｆ３０３とによって実現される。
【０１９７】
図２０は、分類処理手順の一例を示すフローチャートである。図２０において、まず、分類装置１００は、分類開始指示を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ２００１）。ここで、分類装置１００は、分類開始指示を受け付けていない場合（ステップＳ２００１：Ｎｏ）、ステップＳ２００１の処理に戻る。
【０１９８】
一方で、分類装置１００は、分類開始指示を受け付けた場合（ステップＳ２００１：Ｙｅｓ）、分類対象である１以上の請求データのいずれかの請求データを選択する（ステップＳ２００２）。そして、分類装置１００は、選択した請求データの各項目の値を用いて条件ノードについて条件判定を行い、請求データを葉ノードに分類する（ステップＳ２００３）。そして、分類装置１００は、図２２に後述する、分類結果を分類データテーブル７００に記憶させる分類結果の格納処理を実行する（ステップＳ２００４）。
【０１９９】
次に、分類装置１００は、請求データを分類した葉ノードが異常を表すか否かを判定する（ステップＳ２００５）。葉ノードが異常を表さない場合（ステップＳ２００５：Ｎｏ）、すなわち、葉ノードが正常を表す場合、分類装置１００は、ステップＳ２００９の処理に移行する。一方で、葉ノードが異常を表す場合（ステップＳ２００５：Ｙｅｓ）、分類装置１００は、請求データが葉ノードまでに経由した条件ノードの数が閾値以下であるか否かを判定する（ステップＳ２００６）。
【０２００】
分類装置１００は、経由した条件ノードの数を計測することにより、経由した条件ノードの数を取得してもよい。また、分類装置１００は、葉ノードの段数に基づいて、経由した条件ノードの数を取得してもよい。また、分類装置１００は、葉ノードの親ノードの段数に基づいて、経由した条件ノードの数を取得してもよい。
【０２０１】
ここで、経由した条件ノードの数が閾値以下でない場合（ステップＳ２００６：Ｎｏ）、分類装置１００は、ステップＳ２００９の処理に移行する。一方で、経由した条件ノードの数が閾値以下である場合（ステップＳ２００６：Ｙｅｓ）、分類装置１００は、図２１に後述する再分類処理を実行する（ステップＳ２００７）。
【０２０２】
そして、分類装置１００は、請求データの異常を出力する（ステップＳ２００８）。次に、分類装置１００は、分類対象である全ての請求データを選択したか否かを判定する（ステップＳ２００９）。ここで、全ての請求データを選択していない場合（ステップＳ２００９：Ｎｏ）、分類装置１００は、ステップＳ２００２の処理に移行する。一方で、全ての請求データを選択した場合（ステップＳ２００９：Ｙｅｓ）、分類装置１００は、分類処理を終了する。これにより、分類装置１００は、請求データについて、データの分類や分類結果の格納や再分類を行うことができる。
【０２０３】
（再分類処理手順）
次に、図２１を用いて、図２０のステップＳ２００７で実行する、再分類処理手順の一例について説明する。再分類処理は、例えば、図３に示したＣＰＵ３０１と、メモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域と、ネットワークＩ／Ｆ３０３とによって実現される。
【０２０４】
図２１は、再分類処理手順の一例を示すフローチャートである。図２１において、まず、分類装置１００は、図５に示したノード情報テーブル５００を参照し、分類した葉ノードと同じ親ノードＩＤを有するノードを特定する（ステップＳ２１０１）。
【０２０５】
次に、分類装置１００は、特定したノードが条件ノードであるか否かを判定する（ステップＳ２１０２）。ここで、特定したノードが条件ノードではない場合（ステップＳ２１０２：Ｎｏ）、分類装置１００は、親ノードよりも浅い階層の条件ノードであり、かつ、分類した葉ノードまでの経路上の直近の条件ノードに移動する（ステップＳ２１０３）。そして、分類装置１００は、ステップＳ２１０５の処理に移行する。
【０２０６】
一方で、特定したノードが条件ノードである場合（ステップＳ２１０２：Ｙｅｓ）、分類装置１００は、親ノードに移動する（ステップＳ２１０４）。次に、分類装置１００は、移動したノードの条件式を参照する（ステップＳ２１０５）。
【０２０７】
そして、分類装置１００は、反対側のノードを通るように請求データの値を変更し（ステップＳ２１０６）、再度分類し、請求データを葉ノードに分類する（ステップＳ２１０７）。次に、分類装置１００は、図２２に後述する、分類結果を分類データテーブル７００に記憶させる分類結果の格納処理を実行し（ステップＳ２１０８）、再分類処理を終了する。
【０２０８】
（分類結果の格納処理手順）
次に、図２２を用いて、図２０のステップＳ２００４や図２１のステップＳ２１０８で実行する、分類結果の格納処理手順の一例について説明する。分類結果の格納処理は、例えば、図３に示したＣＰＵ３０１と、メモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域と、ネットワークＩ／Ｆ３０３とによって実現される。
【０２０９】
図２２は、分類結果の格納処理手順の一例を示すフローチャートである。図２２において、まず、分類装置１００は、ノード情報テーブル５００を参照し、請求データが分類された葉ノードのラベルの情報を取得する（ステップＳ２２０１）。次に、分類装置１００は、ノード情報テーブル５００を参照し、請求データが分類された葉ノードのノードＩＤを取得する（ステップＳ２２０２）。そして、分類装置１００は、請求データが分類された葉ノードの深さの情報を取得する（ステップＳ２２０３）。
【０２１０】
次に、分類装置１００は、取得した各情報を分類データテーブル７００に記憶する（ステップＳ２２０４）。そして、分類装置１００は、分類結果の格納処理を終了する。これにより、分類装置１００は、請求データに対する複数回の分類結果を、請求データに対応付けて蓄積しておくことができる。
【０２１１】
以上説明したように、分類装置１００によれば、決定木モデルにより、対象データに含まれる項目の値を用いて対象データを分類することができる。また、分類装置１００によれば、対象データが分類された第１の葉ノードまでに経由した条件ノードの数が閾値以下である場合、経由したいずれかの条件ノードが表す条件の判定結果が反転するように、対象データに含まれる項目の値を変更することができる。また、分類装置１００によれば、決定木モデルにより、変更後の対象データを分類することができる。
【０２１２】
これにより、分類装置１００は、判定結果を反転させる条件ノードを起点に、最初の分類時の経路とは別の経路を辿ることができるため、最初の分類よりも深い階層の葉ノードに対象データを分類することが可能になる。このため、分類装置１００は、より多くの条件を用いて対象データを分類することができる。結果として、分類装置１００は、日付の項目などの軽微な入力ミスが対象データにあった場合でも、対象データを、正常を表す分類に分類したり、日付の入力ミスとは異なる別の異常に分類したりすることができる。
【０２１３】
また、第１の葉ノードに分類する１回目の分類が閾値以下の浅い段階における分類であることから、１回目の分類処理にかかる処理負担は大きくない。このため、分類装置１００は、再度の分類を行ったとしても、一連の分類処理にかかる過度な負担を抑えることができるとともに、迅速な処理を行うことができる。
【０２１４】
また、利用者は、より多くの条件を用いて分類された対象データの分類結果を用いて、データの不正の有無や不正の種類を正確に把握することができるため、精査対象とする対象データを容易に特定することができる。したがって、分類装置１００によれば、利用者が精査対象とする対象データを特定する際の負担の低減化を図ることができ、業務効率の向上を図ることができる。
【０２１５】
また、利用者は、対象データを提出した複数の事業者のうち、いずれの事業者が比較的重大な異常がある対象データを提出したかを判定することができるため、監査対象とする事業者を容易に特定することができる。したがって、分類装置１００によれば、利用者が監査対象とする事業者を特定する際の負担の低減化を図ることができ、業務効率の向上を図ることができる。
【０２１６】
また、分類装置１００は、対象データを示す情報と、変更後の対象データが分類された第２の葉ノードに設定されたタイプとを対応付けて出力することができる。これにより、利用者は、対象データの分類のタイプを把握することができる。
【０２１７】
また、分類装置１００は、対象データを示す情報と、第１の葉ノードに設定されたタイプと、第２の葉ノードに設定されたタイプとを対応付けて出力することができる。これにより、利用者は、対象データについて、再分類する前の分類のタイプと、再分類後の分類のタイプとを把握することができる。
【０２１８】
また、分類装置１００は、対象データを示す情報と、変更後の対象データが分類された第２の葉ノードまでに変更後の対象データが経由した各条件ノードが表す条件の判定結果の第２の集合とを対応付けて出力することができる。これにより、利用者は、例えば、第２の葉ノードにラベルが設定されていない場合であっても、第２の集合を把握することができ、第２の集合を用いて異常を分析することができる。
【０２１９】
また、分類装置１００は、対象データを示す情報と、第２の集合と、第１の葉ノードまでに変更前の対象データが経由した各条件ノードが表す条件の判定結果の集合と、を対応付けて出力することができる。これにより、利用者は、例えば、第１の葉ノードや第２の葉ノードにラベルが設定されていない場合であっても、第１の集合および第２の集合を把握することができ、第１の集合および第２の集合を用いて異常を分析することができる。
【０２２０】
また、分類装置１００は、反転対象とするいずれかの条件ノードに、第１の葉ノードまでに対象データが経由した条件ノードであり、かつ、第１の葉ノードまでに対象データが経由していない他の条件ノードに移行する条件ノードを用いることができる。これにより、分類装置１００は、当該条件ノードを起点に、別の経路で第１の葉ノードよりも深いノードに対象データを分類することが可能となる。
【０２２１】
また、分類装置１００は、反転対象とするいずれかの条件ノードに、第１の葉ノードから最も近い条件ノードである、第１の葉ノードの親ノードを用いることができる。これにより、分類装置１００は、第１の葉ノードから最も近い条件ノードを起点に、別の経路で第１の葉ノードよりも深い階層のノードに対象データを分類することが可能となる。また、分類装置１００は、反転対象の条件ノードを容易に選択することができ、処理を簡単にすることができるため、処理負担の軽減を図ることができる。
【０２２２】
また、分類装置１００によれば、第１の葉ノードが正常を表す葉ノードである場合、対象データを分類し直さないようにすることができる。これにより、分類装置１００は、対象データが、利用者が精査しなくても比較的問題が少ないと判断される正常な対象データに分類された場合、利用者の業務に悪影響がない範囲で、処理量の低減化を図ることができる。
【０２２３】
また、分類装置１００によれば、閾値を、決定木モデルにおける最大段数に基づいて設定することができる。これにより、分類装置１００は、利用者が閾値を設定しなくても、自動で閾値を設定することができ、利用者の負担の低減化を図ることができる。
【０２２４】
なお、本実施の形態で説明した分類方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本実施の形態で説明した分類プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ）−ＲＯＭ、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｋ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）メモリ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本実施の形態で説明した分類プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。
【０２２５】
上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０２２６】
（付記１）コンピュータに、
対象データに含まれる複数の項目の少なくともいずれかの項目の値を用いて前記対象データを分類する条件を表す条件ノードと、前記対象データが正常または異常であることを表す葉ノードとを含む決定木モデルにより、前記対象データを分類し、
前記対象データが分類された第１の葉ノードまでに前記対象データが経由した条件ノードの数が閾値以下である場合、前記第１の葉ノードまでに前記対象データが経由したいずれかの条件ノードが表す条件の判定結果が反転するように、前記対象データに含まれる項目の値を変更し、
前記決定木モデルにより、変更後の前記対象データを分類する、
処理を実行させることを特徴とする分類プログラム。
【０２２７】
（付記２）前記葉ノードは、前記葉ノードが表す正常または異常のタイプが設定され、
前記コンピュータに、
前記対象データを示す情報と、変更後の前記対象データが分類された第２の葉ノードに設定されたタイプとを対応付けて出力する、
処理を実行させることを特徴とする付記１に記載の分類プログラム。
【０２２８】
（付記３）前記出力する処理は、前記対象データを示す情報と、前記第１の葉ノードに設定されたタイプと、前記第２の葉ノードに設定されたタイプとを対応付けて出力する、ことを特徴とする付記２に記載の分類プログラム。
【０２２９】
（付記４）前記コンピュータに、
前記対象データを示す情報と、変更後の前記対象データが分類された第２の葉ノードまでに変更後の前記対象データが経由した各条件ノードが表す条件の判定結果の集合とを対応付けて出力する、
処理を実行させることを特徴とする付記１または２に記載の分類プログラム。
【０２３０】
（付記５）前記出力する処理は、前記対象データを示す情報と、前記集合と、前記第１の葉ノードまでに変更前の前記対象データが経由した各条件ノードが表す条件の判定結果の集合と、を対応付けて出力する、ことを特徴とする付記４に記載の分類プログラム。
【０２３１】
（付記６）前記いずれかの条件ノードは、
前記第１の葉ノードまでに前記対象データが経由した条件ノードであり、かつ、前記第１の葉ノードまでに前記対象データが経由していない他の条件ノードに分岐する条件ノードである、
ことを特徴とする付記１〜５のいずれか一つに記載の分類プログラム。
【０２３２】
（付記７）前記いずれかの条件ノードは、前記第１の葉ノードから最も近い条件ノードである、
ことを特徴とする付記６に記載の分類プログラム。
【０２３３】
（付記８）前記第１の葉ノードが正常を表す葉ノードである場合、前記対象データを分類し直さない、ことを特徴とする付記１〜７のいずれか一つに記載の分類プログラム。
【０２３４】
（付記９）前記閾値は、前記決定木モデルにおける最大段数に基づいて設定される値である、ことを特徴とする付記１〜８のいずれか一つに記載の分類プログラム。
【０２３５】
（付記１０）コンピュータが、
対象データに含まれる複数の項目の少なくともいずれかの項目の値を用いて前記対象データを分類する条件を表す条件ノードと、前記対象データが正常または異常であることを表す葉ノードとを含む決定木モデルにより、前記対象データを分類し、
前記対象データが分類された第１の葉ノードまでに前記対象データが経由した条件ノードの数が閾値以下である場合、前記第１の葉ノードまでに前記対象データが経由したいずれかの条件ノードが表す条件の判定結果が反転するように、前記対象データに含まれる項目の値を変更し、
前記決定木モデルにより、変更後の前記対象データを分類する、
処理を実行することを特徴とする分類方法。
【０２３６】
（付記１１）対象データに含まれる複数の項目の少なくともいずれかの項目の値を用いて前記対象データを分類する条件を表す条件ノードと、前記対象データが正常または異常であることを表す葉ノードとを含む決定木モデルにより、前記対象データを分類し、
前記対象データが分類された第１の葉ノードまでに前記対象データが経由した条件ノードの数が閾値以下である場合、前記第１の葉ノードまでに前記対象データが経由したいずれかの条件ノードが表す条件の判定結果が反転するように、前記対象データに含まれる項目の値を変更し、
前記決定木モデルにより、変更後の前記対象データを分類する、
制御部を有することを特徴とする分類装置。
【符号の説明】
【０２３７】
１００  分類装置
１１０，１００５，１３００，１７００  決定木モデル
１１１〜１１３，１１０１〜１１０４，１３０１〜１３０４，１７０１〜１７０５  条件ノード
１２１〜１２４，１１１１〜１１１５，１２１０，１３１１〜１３１５，１７１１〜１７１５  葉ノード
２００  分類システム
２０１  端末装置
２１０  ネットワーク
３００，８００  バス
３０１，８０１  ＣＰＵ
３０２，８０２  メモリ
３０３，８０３  ネットワークＩ／Ｆ
３０４，８０４  記録媒体Ｉ／Ｆ
３０５，８０５  記録媒体
４００  学習データテーブル
５００  ノード情報テーブル
６００  対象データテーブル
７００  分類データテーブル
８０６  ディスプレイ
８０７  入力装置
９００  記憶部
９０１  取得部
９０２  学習部
９０３  分類部
９０４  変更部
９０５  選択部
９０６  出力部
１００２  事例データ
１００３  学習データ集合
１００４  機械学習ＦＷ
１００７  分類結果
１１２１，１１２２  学習データ部分集合
１８００，１９００  表示内容
【図１】
2019074921.tif 000003
【図２】
2019074921.tif 000004
【図３】
2019074921.tif 000005
【図４】
2019074921.tif 000006
【図５】
2019074921.tif 000007
【図６】
2019074921.tif 000008
【図７】
2019074921.tif 000009
【図８】
2019074921.tif 000010
【図９】
2019074921.tif 000011
【図１０】
2019074921.tif 000012
【図１１】
2019074921.tif 000013
【図１２】
2019074921.tif 000014
【図１３】
2019074921.tif 000015
【図１４】
2019074921.tif 000016
【図１５】
2019074921.tif 000017
【図１６】
2019074921.tif 000018
【図１７】
2019074921.tif 000019
【図１８】
2019074921.tif 000020
【図１９】
2019074921.tif 000021
【図２０】
2019074921.tif 000022
【図２１】
2019074921.tif 000023
【図２２】
2019074921.tif 000024