(57)【要約】      （修正有）【課題】個人の設計スキルに依存することなく、より短期間で高品質なマネージドモデル・セルフサービスＢＩ（ビジネスインテリジェンス）を構築する情報処理装置を提供する。【解決手段】情報処理装置は、分析対象データの中から分析対象に依存しない共通要素を抽出し、分析の切り口である項目の階層構造を定義する第１の定義書と、分析対象データの中から分析対象に依存しない共通要素を抽出し、分析対象となる数値項目の演算方法を定義する第２の定義書と、を含む要件定義テンプレートを格納するデータベース層と、分析対象により異なる実装内容をデータベース層に格納された要件定義テンプレートへの入力操作に基づいて作成された分析軸入力シートと数値入力シートとを含む分析モデル詳細定義書を共通化し、データベース層と分析のためのユーザインタフェイスとを関連付けするメタデータを含むアプリケーション層と、を有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
分析対象データの中から分析対象に依存しない共通要素を抽出し、分析の切り口である項目（ディメンション）の階層構造を定義する第１の定義書と、分析対象データの中から分析対象に依存しない共通要素を抽出し、分析対象となる数値項目の演算（集計）方法を定義する第２の定義書とを含む要件定義テンプレートを格納するデータベース層と、
分析対象により異なる実装内容を前記データベース層に格納された前記第１の定義書と前記第２の定義書とを含む要件定義テンプレートへの入力操作に基づいて作成された分析軸入力シートと数値入力シートとを含む分析モデル詳細定義書を共通化し前記データベース層と分析のためのユーザインタフェイスとを関連付けするメタデータを含むアプリケーション層を生成するメタデータ生成装置と
を有する情報処理装置。
【請求項２】
前記分析モデル詳細定義書は、分析者の操作に基づいて、前記第１の定義書と前記第２の定義書とに前記項目と前記数値項目とを受け付け、前記第１の定義書に定義された項目を前記第２の定義書に定義された演算方法で演算することを示すことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記第１の定義書に基づいて、分析軸を入力するための分析軸入力シートと分析軸の項目のシステムにおける定義を示す分析軸辞書を作成し、
前記第２の定義書に基づいて、数値を入力するための数値入力シートと数値の項目のシステムにおける定義を示す数値項目辞書とを作成することを特徴とする
請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記第１の定義書は、分析の切り口である大項目軸と時間軸とにより画定される複数のマス目において定義される小項目とを有する請求項１から３までのいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記小項目に対応して前記ユーザインタフェイスへの表示の順番を定義するソート順を有する請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記数値入力シートは、単一の数値毎に演算方法を決定するための単一数値入力シートと、複数の数値の組み合わせ毎に演算方法を決定するための複合数値入力シートと、を有する請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記メタデータ生成装置は、
分析軸を定義する分析軸情報を生成する分析軸情報を生成部と、前記分析軸入力シートと前記分析軸辞書とに基づいて、前記分析軸情報をプログラミング言語に変換するための分析軸テーブル情報を生成する分析軸テーブル情報生成部と、
前記数値入力シートと前記数値項目辞書とに基づいて、数値項目を定義する数値項目情報を生成する数値項目情報生成部と、前記数値項目情報をプログラミング言語に変換するための数値項目テーブル情報を生成する数値項目テーブル情報生成部と
を有する請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記メタデータに基づいて、共通化された（部門に依存しない）分析画面を表示画面に表示するユーザインタフェイス生成部を有することを特徴とする
請求項１から７までのいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
分析対象データの中から分析対象に依存しない共通要素を抽出し、分析の切り口である項目（ディメンション）の階層構造を定義する第１の定義書と、分析対象データの中から分析対象に依存しない共通要素を抽出し、分析対象となる数値項目の演算（集計）方法を定義する第２の定義書とを含む要件定義テンプレートを格納するデータベース層を準備するステップと、
分析対象により異なる実装内容を前記データベース層に格納された前記第１の定義書と前記第２の定義書とを含む要件定義テンプレートへの入力操作に基づいて作成された分析軸入力シートと数値入力シートとを含む分析モデル詳細定義書を共通化し前記データベース層と分析のためのユーザインタフェイスとを関連付けするメタデータを含むアプリケーション層を生成するメタデータ変換ステップと
を有する情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ビジネスデータの情報処理技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ビジネスデータの情報処理に関しては、様々な提案がなされている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
Business Intelligence(ビジネスインテリジェンス、以下“BI”)市場は、当初は一部の部門向けのOnline Analytical Processing(OLAP)機能の提供からスタートし、利用範囲の拡大とともに、その提供範囲が部門から全社すなわちエンタープライズの領域に拡張されるようになった。
【０００４】
近年、ユーザ部門(Line of Business (LOB))が主導して自ら分析を行うセルフサービスも注目され始めている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１７−５４４８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
BI技術においては、部門ユーザが個別にOnline Analytical Processing(OLAP)分析などを行うニーズが主流であった。次第に、部門横断的あるいは全社でのビジネスデータ活用のニーズが高まり、「エンタープライズBI」の提供モデルが成熟してきた。エンタープライズBIは、メタデータと呼ばれるリポジトリでデータモデルを含むシステムリソースを一元管理するアーキテクチャであり、システム全体をシステム部門が管理し、LOBに対して分析環境を提供するモデルである。その際、Enterprise Resource Planning(ERP)システムなどの企業データを、Extract Transform Load Process(ETL)で加工・変換し、Data Warehouse(DW)に格納したデータをデータ・ソースとして利用する。図２２は「エンタープライズBI」のイメージを示す図である。図２２に示すように、「エンタープライズBI」システムは、データ収集、データ統合のデータベースと、これに関連付けけされたデータリポジトリのＤＷ及びメタデータのデータベースと、ＢＩ分析ツールと、を有している。
【０００７】
この「エンタープライズBI」システムの利点は、一般にデータガバナンスと呼ばれる手法で一元管理された信頼性の高いデータを効率的に提供できる点、LOBに対し定型化されたレポーティング機能を提供することで、個人の分析リテラシーによらず、全社的に情報提供が可能な点にある。
【０００８】
その反面、データの統合・整備に構築期間を要するため、運用開始までに十分なリードタイムが必要となる。また、新しい分析ニーズに対応するためのデータモデルの変更、Key Performance Indicator(KPI)の追加や新規ダッシュボードやレポート機能を追加する場合は、システム部門への依頼が必要となる場合が多く、時間的、費用的なコストがかかる点が課題である。
【０００９】
すなわち、「エンタープライズBI」では、要件定義、設計のフレームワークが標準化されていないため、設計の品質、スピードが個人に依存してしまう。また、メタデータモデルの実装方法がBI製品に依存し、設計・実装のためには各製品に精通する技術者が必要である。
【００１０】
加えて、近年はＩｏＴの普及に伴うデータ量の飛躍的な増加、クラウドサービスの活用やSNS、オープンデータなどの社外データの利活用が一般的になりつつあることから、BIシステムには急速に変化する分析ニーズに柔軟に対応することが強く求められている。
【００１１】
以上のように近年の市場の変化を背景に、多くの企業では、従来のシステム部門主導ではなくLOBが主導してデータ分析を行うニーズが強まり、これをサポートするデータディスカバリーツールを用いた「セルフサービス BI」が急速に拡大した。
【００１２】
図２３は、「セルフサービスBI」のイメージを示すブロック図である。図２３に示すように、セルフサービスBIは、個人でデータプレパレーション(企業内のデータ分析を目的として、データの確認・抽出と簡単な加工を行う作業)したデータセットに対し、視覚的かつ直感的に操作可能なインターフェースを備えたデータディスカバリーツール（データプレパレーション）を用いて、LOBが主導でデータ分析を行うモデルである。
【００１３】
この「セルフサービスBI」モデルの利点は、個人がデータセットの作成からレポーティングにわたり自由に操作できるため、ビジネス変化に対して柔軟に対応できる点にある。
【００１４】
一方で、一般的なセルフサービスBIは、クライアントサイドにファイルベースで管理されるケースが多く、全社レベルでの一元管理・情報共有が難しい点という課題がある。また、個人の分析リテラシーやデータプレパレーションの手法によって得られる結果・価値が異なってしまう可能性がある。これらはBI黎明期で発生した「サイロ化」、すなわち情報の散在による信頼性の欠如が再び生じてしまっていると考えられる。
【００１５】
これまでに述べたエンタープライズ BI とセルフサービスBIの課題を以下の表１に整理した。
【００１６】
【表１】
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【００１７】
本発明は、上記の課題を解決し、共通化された設計フレームワークにより、個人の設計スキルに依存することなく、より短期間で高品質な「マネージドモデル・セルフサービスBI」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】
【００１８】
本発明は、以下の特徴を有する。
１）BI製品に依存しない共通要素を抽出し、要件定義テンプレート(ディメンションマップ、ファクト定義表)を開発する。
２）BI製品に依存しない共通要素を抽出し、分析モデル詳細定義書(分析軸入力シート、数値入力シート)を開発する。
３）BI製品により異なる実装内容を吸収するモジュール(メタデータ変換モジュール)を開発する。
【００１９】
本発明の一観点によれば、分析対象データの中から分析対象に依存しない共通要素を抽出し、分析の切り口である項目（ディメンション）の階層構造を定義する第１の定義書と、分析対象データの中から分析対象に依存しない共通要素を抽出し、分析対象となる数値項目の演算（集計）方法を定義する第２の定義書とを含む要件定義テンプレートを格納するデータベース層と、分析対象により異なる実装内容を前記データベース層に格納された前記第１の定義書と前記第２の定義書とを含む要件定義テンプレートへの入力操作に基づいて作成された分析軸入力シートと数値入力シートとを含む分析モデル詳細定義書を共通化し前記データベース層と分析のためのユーザインタフェイスとを関連付けするメタデータを含むアプリケーション層を生成するメタデータ生成装置と、を有する情報処理装置が提供される。
【００２０】
前記分析モデル詳細定義書は、分析者の操作に基づいて、前記第１の定義書と前記第２の定義書とに前記項目と前記数値項目とを受け付け、前記第１の定義書に定義された項目を前記第２の定義書に定義された演算方法で演算することを示すことを特徴とする。個人に依存しない項目を抽出した定義書に対する入力操作を受け付けて演算することで、中間生成物である要件定義テンプレートを作成することができる。
【００２１】
前記第１の定義書に基づいて、分析軸を入力するための分析軸入力シートと分析軸の項目のシステムにおける定義を示す分析軸辞書を作成し、前記第２の定義書に基づいて、数値を入力するための数値入力シートと数値の項目のシステムにおける定義を示す数値辞書とを作成することを特徴とする。これにより、分析対象に依存せずに、分析に必要な基盤となるメタデータを同じプロセスで構築することができる。
【００２２】
前記第１の定義書は、分析の切り口である大項目軸と時間軸とにより画定される複数のマス目において定義される小項目とを有することが好ましい。
【００２３】
前記小項目に対応して前記ユーザインタフェイスへの表示の順番を定義するソート順を有するようにすると良い。
【００２４】
前記数値入力シートは、単一の数値毎に演算方法を決定するための単一数値入力シートと、複数の数値の組み合わせ毎に演算方法を決定するための複合数値入力シートと、を有することが好ましい。
【００２５】
前記メタデータ生成装置は、分析軸を定義する分析軸情報を生成する分析軸情報を生成部と、前記分析軸入力シートと前記分析軸辞書とに基づいて、前記分析軸情報をプログラミング言語に変換するための分析軸テーブル情報を生成する分析軸テーブル情報生成部と、前記数値入力シートと前記数値項目辞書とに基づいて、数値項目を定義する数値項目情報を生成する数値項目情報生成部と、前記数値項目情報をプログラミング言語に変換するための数値項目テーブル情報を生成する数値項目テーブル情報生成部と、を有するようにすると良い。
【００２６】
分析軸情報と分析軸テーブル情報をメタデータとして定義することで、ユーザはデータ源(データが格納されている場所、製品)やシステムの物理的な名称を意識することなく、直感的な操作で分析の切り口を選択することができる。
【００２７】
数値項目をメタデータとして定義することで、ユーザはデータ源(データが格納されている場所)を意識することなく、直感的な操作で数値項目を選択することができる。数値項目テーブル情報は、数値項目情報をプログラミング言語(SQL)に変換するのに重要な役割を担う。
【００２８】
前記メタデータに基づいて、共通化された（部門に依存しない）分析画面を表示画面に表示するユーザインタフェイス生成部を有することが好ましい。
【００２９】
本発明の他の観点によれば、分析対象データの中から分析対象に依存しない共通要素を抽出し、分析の切り口である項目（ディメンション）の階層構造を定義する第１の定義書と、分析対象データの中から分析対象に依存しない共通要素を抽出し、分析対象となる数値項目の演算（集計）方法を定義する第２の定義書とを含む要件定義テンプレートを格納するデータベース層を準備するステップと、分析対象により異なる実装内容を前記データベース層に格納された前記第１の定義書と前記第２の定義書とを含む要件定義テンプレートへの入力操作に基づいて作成された分析軸入力シートと数値入力シートとを含む分析モデル詳細定義書を共通化し前記データベース層と分析のためのユーザインタフェイスとを関連付けするメタデータを含むアプリケーション層を生成するメタデータ変換ステップと、を有する情報処理方法が提供される。
【００３０】
本発明は、上記の情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであっても良く、当該プログラムを記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体であっても良い。
【発明の効果】
【００３１】
本発明によれば、共通化された設計フレームワークにより、個人の設計スキルに依存することなく、より短期間で高品質な「マネージドモデル・セルフサービスBI」を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】本発明の一実施の形態によるマネージドモデル・セルフサービスBIの概要を示すイメージ図である。
【図２】本実施の形態による要件定義処理部による要件定義テンプレートの作成処理の流れを示すフローチャート図である。
【図３】図３（ａ）は、ディメンションマップを作成するための要件定義テンプレート（表）の一構成例を示す図である。図３（ｂ）は、ディメンションソート順を図３（ａ）のデータと対応付けして記載している。図３（ｃ）は、図３（ａ）に示す表に記載されている項目をどこで管理しているかを示す表である。
【図４】ファクト定義表（要件定義表）の一例を示す図であり、分析モデル詳細定義表を作成するためのデータを含む表である
【図５】本実施の形態による分析モデルの設計・実装処理の全体の流れを示すフローチャート図である。
【図６Ａ】分析軸の一例を示す図である。
【図６Ｂ】分析軸階層の一例を示す図である。
【図７】分析軸辞書であり、システムにおいて定義された名称を示す図である。
【図８】数値の一例を示す図であり、単一（ａ）と複合（Ｂ）の数値の一例を示す図である。
【図９】数値項目辞書であり、システムにおいて定義された名称を示す図である。
【図１０】メタデータ生成装置の一構成例を示す機能ブロック図である。
【図１１Ａ】分析軸に関するメタデータ生成装置によるデータ処理に伴うデータ構成の変化を示す図であり、分析軸シートの一例を示す図である。
【図１１Ｂ】分析軸に関するメタデータ生成装置によるデータ処理に伴うデータ構成の変化を示す図であり、分析軸辞書の一例を示す図である。
【図１１Ｃ】分析軸に関するメタデータ生成装置によるデータ処理に伴うデータ構成の変化を示す図であり、メタデータ（分析軸情報）の一例を示す図である。
【図１１Ｄ】分析軸に関するメタデータ生成装置によるデータ処理に伴うデータ構成の変化を示す図であり、メタデータ（分析軸テーブル情報）の一例を示す図である。
【図１２Ａ】数値項目に関するメタデータ生成装置によるデータ処理に伴うデータ構成の変化を示す図である。
【図１２Ｂ】図１２Ａに続く図である。
【図１３】分析軸テーブル情報生成部における情報処理の流れを示すフローチャート図である。
【図１４】分析軸情報生成部における情報処理の流れを示すフローチャート図である。
【図１５】数値項目テーブル情報生成部の処理の流れを示すフローチャート図である。
【図１６】数値項目情報生成部の処理の流れを示すフローチャート図である。
【図１７】自由分析を行う処理の概要を示す図である。
【図１８】分析軸選択画面の出力画面イメージの一例を示す図である。
【図１９】数値項目選択画面の出力画面イメージの一例を示す図である。
【図２０】抽出条件選択画面の出力画面イメージの一例を示す図である。
【図２１】集計結果表示画面の出力画面イメージの一例を示す図である。
【図２２】「エンタープライズBI」のイメージを示す図である。
【図２３】「セルフサービスBI」のイメージを示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
以下に、本発明の実施の形態による情報処理技術について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００３４】
多くの企業では、実際に求められるKPIは、ある一定のパターンが存在することがわかっている。そのため、企業毎に異なるデータモデルや可視化のニーズをフレームワークとしてとらえると、定型化し自動化できる部分がある。例えば小売業であれば、「販売組織」「商品」「期間」などの分析軸のもと、「販売金額・数量」「原価」「利益」「在庫」などのKPIで分析することが多い。KPIとはkey performance indicatorの略であり、企業目標の達成度を評価するための主要業績評価指標のことをいう。
【００３５】
本実施の形態におけるBIでは、この考えをもとに、BIシステムを「ＤＢ層」、「Application(ＡＰ)層」、「User Interface(ＵＩ)層」の３層からなるフレームワークとして構成し、ＤＢ層内の分析軸、数値軸に関する項目などを標準化（テンプレート化）することで、「情報の正確性・一元管理」と「情報提供の迅速性・柔軟性」とを実現し、上記の課題を解決するものである。
【００３６】
図１は、本実施の形態によるマネージドモデル・セルフサービスBIの概要を示すイメージ図である。
【００３７】
図１に示すように、本実施の形態によるマネージドモデル・セルフサービスBIは、（１）ＤＢ（データベース）層と、（２）ＡＰ（アプリケーション）層と、（３）ＵＩ（ユーザインタフェイス）層と、からなる。
【００３８】
以下に、各層について詳細に説明する。
【００３９】
（１）ＤＢ層
（１）ＤＢ層では、時間軸や地域軸などのディメンションの階層構造を定義する「ディメンションマップ」と、分析対象となる数値項目の集計方法を定義する「ファクト定義表」を決定する。本実施の形態による情報処理技術では、両者を合わせて「分析モデル」と呼ぶ。
【００４０】
BI構築の経験を踏まえて業種毎の「分析モデル」をテンプレートとして準備しておく。そして、ＤＷから必要な項目をマッピングすることで、「分析モデル」を効率よく設計することが可能である。これにより、運用開始までのリードタイムを短縮し、導入期間の課題を解決することができる。
【００４１】
（２）ＡＰ層
（２）ＡＰ層では、（１）ＤＢ層と（３）ＵＩ層とを橋渡しするための仕組みを提供する層である。この（２）ＡＰ層は、BIシステムでは一般に「メタデータ」と呼ばれ、ＤＢ層の情報を、LOBが理解できる情報に変換する（メタデータを作成する）層である。
【００４２】
本実施の形態では、（１）ＤＢ層で定義した「ディメンションマップ」と「ファクト定義表」をもとに、このＡＰ層を半自動的に生成する「メタデータ変換モジュール（メタデータ生成装置）」を備えている。これにより、従来のエンタープライズBIにおいて必要であったシステム構築のためのコストを大幅に削減することが可能になる。加えて、LOBが共有できる基盤となるため、情報のサイロ化を防ぐことも可能になる。これにより、導入期間の短縮化と一元管理の困難性との課題を解決することができる。
【００４３】
（３）ＵＩ層
（３）ＵＩ層では、（１）ＤＢ層、（３）ＵＩ層により一元管理された情報に対して、LOBが自由に分析可能なWebインターフェースを提供する。BI構築経験に基づいて、業種毎の「分析テンプレート画面」を開発し、これを利用することができる。
【００４４】
分析テンプレート画面は業種毎の分析ニーズに合わせ、分析軸、KPI、抽出条件を事前に定義したものであり、個人の分析リテラシーに依存することなく、正確な結果を得ることが可能となる。これによりリテラシーの課題を解決することができる。
【００４５】
また、分析テンプレート画面は、ドラッグ＆ドロップ操作で分析軸、KPI、抽出条件を容易に変更することが可能である。これにより、LOBはシステム部門を経由することなく新しい分析ニーズに柔軟に対応することができ、変更コストの課題を解決することができる。
【００４６】
以下に、本実施の形態による情報処理技術の一例として、卸売り・小売業でのマネージドモデル・セルフサービスBIの導入事例について説明する。
【００４７】
（１）要件定義処理（要件定義処理部）
図２は、本実施の形態による要件定義処理部による要件定義テンプレートの作成処理の流れを示すフローチャート図である。
【００４８】
図２に示すように、要件定義テンプレートの作成処理は、分析者（ＬＯＢ）Ｈ１がディメンション（分析軸）マップ入力操作を行うことで（Ｓ１，Ｓ２）、分析の切り口に対応する項目を示すディメンションマップ２１を作成するデータ（テーブル等）を作成し、また、ファクト定義表入力操作を行うことで（Ｓ３，Ｓ４）、変化する数値と項目との関係を示す２つのテンプレートであるファクト（数値項目）定義表３１を作成するためのデータ（テーブル等）を作成する。
【００４９】
図３（ａ）は、ディメンションマップ２１を作成するための要件定義テンプレート（表）の一構成例を示す図である。ディメンションマップには、例えば、時間軸と商品軸とが存在し、時間軸ディメンションには、期間、例えば、年度、半期、四半期などを年（西暦）で表す期間表示欄が記載される。商品軸ディメンションには、例えば、商品カテゴリ、商品、ＳＫＵなどが記載され、図３（ａ）の例では、販売組織、商品、顧客に関して、例えば、販売組織では、エリア、都道府県、店、売り場の順番に階層構造で記載されている。
【００５０】
図３（ｂ）は、ディメンションソート順を図３（ａ）のデータと対応付けして記載している。図３（ｃ）は、図３（ａ）に示す表に記載されている項目をどこで管理しているかを示す表である。
【００５１】
図３（ａ）に示す表により、どの切り口で分析するか、どの項目がどのような階層となっているかを示すことができる。また、図３（ｂ）に示す表より、後述する分析のための画面表示における項目の値等の表示順を定義しておくことができる。
【００５２】
図４は、ファクト定義表（要件定義表）の一例を示す図であり、分析モデル詳細定義表を作成するためのデータを含む表である。
【００５３】
図４に示すように、要件定義表は、例えば、区分と、区分ごとの順番（♯）と、メトリック名（ファクト）と、データ算出式（計算ロジック）とを含む。
【００５４】
例えば、販売区分の１番には、メトリック名「販売金額」、データ算出式「ＳＵＭ」と示されている。このように、要件定義表は、変化する数値で表現する項目と、当該項目における数値を求めるデータ算出式などの関数とを含む表である。
【００５５】
尚、ディメンションマップは、例えば、図３に示す要件定義表から横軸が時間軸、縦軸が期間を表す年月日などをとることで横軸と縦軸とにより画定される１つのマス目（項目記載欄）に対して、図４に示すファクト定義表における数式が関連付けされている。そして、第１の定義書における分析の切り口である大項目軸と時間軸とにより画定される複数のマス目に、対応する分析の切り口と時間とにより識別される小項目の実際の値を入力する。
【００５６】
このように、マネージドモデル・セルフサービスBIを使用した要件定義フェーズでは、製品に依存しない共通要素を抽出し、要件定義テンプレートを作成する。
【００５７】
ここで、分析対象に依存しない共通要素は、例えば、商品在庫管理の分析であれば、図３に示すような期間、販売組織、商品、顧客などの項目、図４に示す販売、原価、販管費、在庫などの項目であり、どのような商品の在庫管理にも共通して存在する共通要素のことである。
【００５８】
後述するＵＩ層で提供する標準的な分析テンプレート画面を公開することで部門ユーザに具体的な分析イメージをつかめるようにする。また、ＤＢ層で提供する標準的な分析モデル(ディメンションマップ、ファクト定義表)をベースにヒアリングを進める（部門ユーザ等にテンプレートに入力させる）ことで、要件の過不足を効率的に整理することができる。
【００５９】
以上のようにして、以下に述べる処理の前段階として、後述するＵＩ層で提供する標準的な分析テンプレート画面を公開することで、例えば部門ユーザに具体的な分析イメージを把握させる。また、ＤＢ層で提供する標準的な分析モデル(要件定義テンプレート、ファクト定義表)のように予め作成されたテンプレートをベースにヒアリングを進めることで、要件の過不足をなくすようにして整理されたデータを効率的に作成することができる。
【００６０】
（２）分析モデルの設計、実装処理（分析モデル設計実装処理部）
次に、分析モデル設計実装処理部による分析モデルの設計、実装処理について説明する。図５は、本実施の形態の形態による分析モデルの設計・実装処理の流れを示すフローチャート図である。図６Ａ，Ｂは、分析軸と分析軸階層の一例を示す図である。図７は、分析軸辞書の一例を示す図である。図８は、数値の一例を示す図であり、図９は数値項目辞書の一例を示す図である。
【００６１】
まず、設計者Ｈ２の操作により、ステップＳ１１において、要件定義フェーズでの作成した成果物である要件定義表（ディメンションマップ）２１と数値項目（ファクト）定義表３１とに基づき、分析モデル詳細定義書４１を作成する。より詳細には、分析モデル詳細定義書４１は、分析軸辞書入力４０ａにより作成された分析軸辞書４１ａ（図７）と、分析軸シート入力４０ｂにより作成された入力シート（分析軸）４１ｂ（図６Ａ，Ｂ）を作成する。
【００６２】
また、数値項目シート入力４０ｃにより入力シート（数値）４１ｃを作成する。さらに数値項目辞書入力４０ｄにより数値項目辞書４１ｄを作成する。
【００６３】
図６Ａは、分析軸グループと、分析軸番号と、分析軸名と、エントリポイント（画面で見えるか否かを示す）とを含む分析軸辞書の一例を示す図である。分析軸辞書は、論理名と物理名とシステムで定義した型と桁とを含む辞書であり、カナ読みのデータを含んでも良い。図６Ｂは、分析軸階層を示す図であり、マップとして表現した場合の階層を下位から上位に向けて示した表である。
【００６４】
図８は、数値項目シートの一例であり、図８（ａ）の単一のものは、数値そのもののみを含む表であり、図８（ｂ）に示す複合のものは、ある数値とある数値との組み合わせによる演算式を示す表である。図８（ａ），（ｂ）に示すように、数値項目シート４１ｃは、数値グループと、数値Ｎｏと、集計とを含む。数値をそのままにした単一辞書と、ある数値と式との演算を複数含む複合辞書を用いることができる。
また、数値項目辞書入力４０ｄにより、図８に示す数値項目辞書４１ｄを作成する。
【００６５】
図９は、数値項目辞書であり、システムにおいて定義された名称を示す図である。
図９に示すように、数値項目辞書は、テーブル論理名と、テーブル物理と、論理名と、物理名と、型と、桁とを含む辞書である。
【００６６】
以上のようにして、図６から図９までに示すように、分析モデルの詳細を定義する分析モデル詳細定義書を作成することができる。
【００６７】
次に、ＡＰ層で提供するメタデータ生成装置５１を使用し（ステップＳ１２）、作成した分析モデル詳細定義書からＢＩ製品で使用するメタデータ（システム内の定義情報）６１を自動生成する（ステップＳ１３）。
【００６８】
以下に、メタデータを作成するメタデータ生成装置５１による処理の内容の一例について詳細に説明する。
【００６９】
図１０は、メタデータ生成装置５１の一構成例を示す機能ブロック図である。上述したように、メタデータ生成装置５１に入力される分析軸シート等についても図示している。
【００７０】
メタデータ生成装置５１は、分析軸テーブル情報生成部５１−１と、分析軸情報生成部５１−２と、数値項目テーブル情報生成部５１−３と、数値項目情報生成部５１−４と、を有している。
【００７１】
詳細は後述するが、これらの入力データと処理部とに基づいて、メタデータ６１を生成する。
【００７２】
そして、同じく詳細は後述するが、メタデータ６１に基づいて、表示画面などのＵＩにおいて機能する、分析軸選択機能８１−１、数値項目選択機能８１−２、抽出条件選択機能８１−３、集計機能８１−４、集計結果表示機能８１−５などの出力系機能８１を、探索対象データ（実際にデータが格納されている売り上げ明細、在庫管理データなど）７１に基づいて機能させる。
【００７３】
図１１Ａ〜図１１Ｄまでは、分析軸に関する上記メタデータ生成装置５１によるデータ処理に伴うデータ構成の変化を示す図である。図１２Ａ，Ｂは、数値項目に関する上記メタデータ生成装置５１によるデータ処理に伴うデータ構成の変化を示す図である。いずれも、入力シートと、生成されたメタデータの表を矢印の方向に向けて変化する様子を示している。
【００７４】
図１３から図１６までに、メタデータ作成処理の流れを示す。適宜、図１１Ａ〜図１１Ｄまでを参照する。
【００７５】
図１３は、分析軸テーブル情報生成部５１−１における情報処理の流れを示すフローチャート図である。この処理は、図１１Ａ〜図１１Ｄに示すように、メタデータ（分析軸テーブル情報）６１ｂを作成する処理である。まず、処理が開始されると（ＳＴＡＲＴ）、ステップＳ２１において、分析軸辞書（４０ｂ）を読み込む。ステップＳ２２において、分析軸辞書（４０ｂ）中の物理名を取得する。ステップＳ２３において、メタデータ（分析軸情報）６１ａというテーブル名を付与する。ステップＳ２４において、識別コードをメタデータ（分析軸情報）６１ａのテーブルに付与する。ステップＳ２５で、識別名称を付与する。ステップＳ２６で、ソートキーを付与する。ステップＳ２７で、分析軸シート４０ａから階層情報を取得する。ステップＳ２８で階層判定を行う。すなわち、階層Ｌｖ１からＬｖ５を順番に読み込み、項目が設定されていれば、ステップＳ２９において、その項目をメタデータ（分析軸テーブル情報）の関連コードとして付与する。
【００７６】
ステップＳ３０において、処理を終了するか否かを判定し、分析軸辞書４０ｂの最終行でない場合には、ステップＳ２１に戻り、処理を繰り返す。最終行の場合には、ステップＳ３１に進み、メタデータ（分析軸テーブル情報）６１ｂをデータベースに登録し、処理を終了する（ＥＮＤ）。
以上の処理により、分析軸テーブル情報６１ｂが生成される。
【００７７】
分析軸テーブル情報６１ｂは、テーブル名と、識別コードと、識別名称と、ソートキーと、関連コードとを有する。分析軸テーブル情報６１ｂは、分析軸情報をプログラミング言語(SQL)に変換するのに用いられる。
【００７８】
図１４は、分析軸情報生成部５１−２における情報処理の流れを示すフローチャート図である。この処理は、図１１Ａ〜図１１Ｄに示すように、メタデータ（分析軸情報）６１ａを作成する処理である。まず、処理が開始されると（ＳＴＡＲＴ）、ステップＳ４１において、分析軸シート４０ａを読み込む。ステップＳ４２において、分析軸辞書４０ｂを読み込む。ステップＳ４３において、分析軸シート４０ａの分析軸グループを取得する。ステップＳ４４において、分析軸名を取得する。ステップＳ４５において、メタデータ分析軸情報内の識別コード、表示名称を取得する。ステップＳ４６において、メタデータ分析軸情報内の型を取得する。ステップＳ４７において、メタデータ分析軸情報内のソートキーを取得する。ステップＳ４８において、メタデータ分析軸情報内の取得元テーブルを取得する。ステップＳ４９において、階層を判定し、上位Ｌｖの階層が存在する場合には、ステップＳ５０において、関連テーブルを所得する。ステップＳ５１において、子の分析軸を取得する。そして、ステップＳ４９で上位Ｌｖの階層が存在しない場合とともに、ステップＳ５２に進み。終了判定を行う。ステップＳ５２で最終行でない場合には、ステップＳ４１に戻り、処理を繰り返す。ステップＳ５２で最終行の場合には、ステップＳ５３に進み、メタデータ（分析軸）登録を行い、処理を終了する（ＥＮＤ）。
以上により、分析軸情報６１ａが作成できる。
【００７９】
上記取得元テーブルとは、その項目を主として管理しているマスタテーブルを意味する。例えば、店コードは店舗マスタなどで管理することが多い。
【００８０】
分析軸情報６１ａは、分析軸グループと、分析軸名と、識別コードと、表示名称と、型と、ソートキーと、取得元テーブルと、関連テーブルと、子の分析軸とを有する。
【００８１】
上記関連テーブルとは、取得元テーブル以外でその項目を保持しているテーブルを意味する。例えば店コードはエリアマスタなどにも保持しているケースが多い。
【００８２】
関連テーブルと識別コードとは、テーブル間の結合関係を判定するのに必要な項目となる。
【００８３】
以下に分析軸情報６１ａと分析軸テーブル情報６１ｂとについてより詳細に説明する。
【００８４】
１）分析軸情報
分析軸情報６１ａと分析軸テーブル情報６１ｂとをメタデータとして定義することで、ユーザはデータ源(データが格納されている場所、製品)やシステムの物理的な名称を意識することなく、直感的な操作で分析の切り口を選択することができる。
【００８５】
また、論理的な名称とそのデータ源を分析軸情報として一元管理することで、どのユーザが分析しても必ず同じ結果が得ることができる。
【００８６】
例えば、『どの店舗でどれくらい売れたか』という分析要件があった場合、分析軸は『店舗』となる。この際、分析軸情報を定義しないと、『店舗』の情報をもつデータ源(例  Department Tableなど)を理解し、システムで定義する物理的な名称(Department.shop など)を使ってデータ源にアクセスする必要がある。
【００８７】
また、一般的にデータ源は複数存在し、どのデータ源を参照すれば正しい結果が得られるのか、エンドユーザの視点では難解なケースが多い(例えば、販売テーブル、販売明細テーブル、在庫テーブル、注文テーブルなど)。
【００８８】
分析軸情報(メタデータ)を定義することにより、ユーザはデータ源の物理的な名称を意識することなく、『店舗』を選択するだけで目的のデータに辿り着くことができる。
【００８９】
２）分析軸テーブル情報
分析軸テーブル情報６１ｂは、分析軸情報６１ａをプログラミング言語(SQL)に変換するのに重要な役割を担う。例えば、『店舗』というデータがどのような形式で格納されているのか(文字型なのか、数値型なのか)、という情報を分析軸テーブル情報６１ｂに保持する。
【００９０】
データ源と分析軸情報の間に、分析軸テーブル情報６１ｂの層を設けることで、データ源の変更がエンドユーザに与える影響を局所化することができる（開発者視点で有用なアーキテクチャとなる）。
【００９１】
極端な例を挙げると、データ源(データベース製品)がＡ製品からＢ製品に変更となった場合、Ａ製品向けのプログラミング言語(SQL)をＢ製品向けのプログラミング言語(SQL)に変更する必要がある。この影響を吸収し、エンドユーザで見える部分が変わらないようにするのが分析軸テーブル６１ｂの役割となる。
【００９２】
図１５は、数値項目テーブル情報生成部５１−３の処理の流れを示すフローチャート図である。この処理は、図１２Ａ，図１２Ｂに示すように、メタデータ（数値項目テーブル情報）６１ｄを作成する処理である。まず、処理が開始されると（ＳＴＡＲＴ）、ステップＳ６１において、図１２Ａに示す数値項目辞書の読み込み処理を行う。ステップＳ６２において、テーブル名を取得する。ステップＳ６３において、項目名を取得する。ステップＳ６４において、型・桁を取得する。ステップＳ６５で終了判定を行う。最終行でない場合には、ステップＳ６１に戻り、処理を繰り返す。ステップＳ６５で最終行であれば、ステップＳ６６に進み、メタデータ（数値項目テーブル）６１ｄを登録し、処理を終了する（ＥＮＤ）。
以上により、メタデータ（数値項目テーブル情報）６１ｄが作成できる。
【００９３】
数値項目テーブル情報６１ｄは、テーブル名と、項目名と、型桁とを有する。
図１６は、数値項目情報生成部５１−４の処理の流れを示すフローチャート図である。この処理は、図１２に示すように、メタデータ（数値項目情報）６１ｃを作成する処理である。まず、処理が開始されると（ＳＴＡＲＴ）、ステップＳ７１において、数値項目辞書４０ｄを読み込む。ステップＳ７２において、数値項目シート（単一項目）を読み込む。ステップＳ７３において、数値グループを取得する。ステップＳ７４において、数値項目名を取得する。ステップＳ７５において、取得元テーブル（名）を取得する。ステップＳ７６において、取得元カラムを取得する。ステップＳ７７において、数式を付与する。ステップＳ７７において、終了判定（１）を行う。
【００９４】
最終行でない場合には、ステップＳ７２に戻る。最終行である場合には、ステップＳ７９に進み、数値項目シート（複合項目）を読み込む。ステップＳ８０において、数値グループを取得する。ステップＳ８１において、数値項目名を取得する。ステップＳ８３において、終了判定（２）を行う。最終行でない場合には、ステップＳ７９に戻る。最終行である場合には、ステップＳ８４に進み、メタデータ（数値項目）をシステムに登録し、処理を終了する（ＥＮＤ）。
以上により、メタデータ（数値項目情報）６１ｃを作成することができる。
【００９５】
数値項目情報６１ｃは、数値グループと、数値項目名と、取得元テーブルと、取得元カラムと、式とからなる。
以下に、数値項目情報と数値項目テーブル情報についてより詳細に説明する。
【００９６】
３）数値項目情報
数値項目情報６１ｃについても、考え方は分析軸情報６１ａの場合と同様である。数値項目をメタデータとして定義することで、ユーザはデータ源(データが格納されている場所)を意識することなく、直感的な操作で数値項目を選択することができる。
【００９７】
また、四則演算を含むビジネスロジックを数値項目情報として事前に定義することで、どのユーザが分析しても必ず同じ結果が得ることができる(ユーザによって計算方法・結果が異なるといった事象を防ぐことができる)。
【００９８】
４）数値項目テーブル情報
数値項目テーブル情報６１ｄについても、考え方は分析軸テーブル情報６１ｂの場合と同様である。
【００９９】
数値項目テーブル情報６１ｄは、数値項目情報をプログラミング言語(SQL)に変換するのに重要な役割を担う。例えば、『売上高』というデータがどのような形式で格納されているのか(整数型なのか、浮動小数点型なのか)、という情報を数値項目テーブル情報に保持する。
【０１００】
データ源と数値項目情報の間に、数値項目テーブル情報の層を設けることで、データ源の変更がエンドユーザに与える影響を局所化することができる。
以上により、メタデータ生成装置５１による処理について説明した。
【０１０１】
次に、メタデータ生成装置５１によって作成されたメタデータに基づいて、出力画面の例について説明する。
【０１０２】
図１７は、自由分析を行う際の出力画面の一例を示す図である。分析者（ＬＯＢ）Ｈ３が、メタデータ６１（分析軸情報６１ａ、分析軸テーブル情報６１ｂ、数値項目情報６１ｃ、数値項目テーブル情報６１ｄ）に基づいて、ステップＳ９１において、自由分析を実行する。そして、自由分析結果７１を得ることができる。
【０１０３】
図１８は、分析軸選択画面の出力画面イメージの一例を示す図である。
図１８に示す表示例では、BI製品(MicroStrategy)の画面キャプチャである。「検索先：02_販売組織」１０１と表示されている部分は、図１１のメタデータ（分析軸情報）６１ａの分析軸グループに対応している。
【０１０４】
使用可能：に表示されている部分は、メタデータ(分析軸情報)６１ａの分析軸名に対応する。
【０１０５】
図１８において、左上欄(使用可能：)からエリアを選択し、次に中央の矢印(>)を選択することで右上欄(選択済み：)にエリアが移動する。(エリアが選択された状態となる。
【０１０６】
選択する分析軸は縦軸と横軸であり、それぞれ選択する。すなわち、クロス集計表のイメージと同様である。
尚、縦軸のみを選択する、ということも可能である。
【０１０７】
図１９は、数値項目選択画面の出力画面イメージの一例を示す図である。
「検索先：02_仕入  」１１１と表示されている部分は、メタデータ(数値項目情報)６１ｃの数値グループに対応する。
【０１０８】
「使用可能」に表示されている部分は、メタデータ(数値項目情報)６１ｃの数値項目名に対応している。
・左から右のエリアに選択し、数値項目(何を集計したいか)を指定する。
【０１０９】
図２０は、抽出条件選択画面の出力画面イメージの一例を示す図である。
この画面は、抽出条件を指定する画面であり、
・使用可能１２１に表示されている部分は、メタデータ(分析軸情報)６１ａの分析軸名に対応する。この分析軸の項目によって階層構造を判定し、ツリー上で表示する。
【０１１０】
使用可能１２１に表示されている部分から「抽出条件として指定したい項目」を選び、その内容を指定する。例えば、年度１２２を選び、２０１７年度１２３を指定する。
【０１１１】
図２１は、集計結果表示画面の出力画面イメージの一例を示す図である。
図２１は、出力結果の画面であり、同じく、BI製品(MicroStrategy)の画面キャプチャを表した図である。例えば、図２１を参照すると、東北地方の各支店別に２０１７年４月から７月までの販売金額と平均販売単価を一覧として参照することができる。
【０１１２】
以上のように、本実施の形態による情報処理技術を用いると、マネージドモデル・セルフサービスBIのＵＩ層で提供する分析テンプレート画面は、シンプルな操作性で集計表の形や抽出条件を変更することができる。これにより、リテラシーの課題が解決される。
【０１１３】
BIシステムの稼働後、LOBは、システム部門へ依頼することなく、自身の担当する商品や店舗に合わせて、自由なレイアウトで分析画面を作成、運用することができ、変更コストの課題が解決される。
【０１１４】
LOBによる実際の活用事例では、ＬＯＢで検討している新たな商品分類とその販売目標データ(ローカルファイル)を BIシステムへアップロードし、ＬＯＢ側で作成した自由分析レポートと組み合わせることで、新たな商品分類でのデータ分析を行っている。このとき、全社で一元管理された販売実績データを得ながら、アップロードした商品分類と販売目標データを使い、両者を統合した分析をBIシステム上で行うことができる。
【０１１５】
従来、この利用ケースでは、LOB が求めるデータが定型レポートで準備されていないため、システム部門へ販売実績データの抽出を依頼する必要があった。また、商品分類や販売目標などのデータはローカルにしか存在しないため、LOB 自身がこれらのデータを統合、整形する二次加工が必要であった。こうした利用ケースで、マネージドモデル・セルフサービスBIでは、全社で一元管理されたデータ(販売実績データ)とローカルファイル(商品分類、販売目標データ)をＬＯＢ自身で組み合わせながら、共通分析基盤で柔軟に分析を行うことができる。一元管理の課題を解消し、かつ、エンタープライズBIとセルフサービスBIの双方の利点を十分に活かしている。
【０１１６】
以上のように、本実施の形態によれば、分析者、設計者は要件定義テンプレート、分析モデル詳細定義書に必要事項を入力するだけで、分析に必要な基盤(メタデータ)を構築することができる。
【０１１７】
分析者、設計者は導入するBI製品に依存することなく、同じプロセスで分析に必要な基盤(メタデータ)を構築することができる。
【０１１８】
共通化された設計フレームワークにより、個人の設計スキルに依存することなく、より短期間で高品質な「マネージドモデル・セルフサービスBI」を提供することが可能となった。
【０１１９】
尚、処理および制御は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）やＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）によるソフトウェア処理、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）によるハードウェア処理によって実現することができる。
【０１２０】
また、上記の実施の形態において、図示されている構成等については、これらに限定されるものではなく、本発明の効果を発揮する範囲内で適宜変更することが可能である。その他、本発明の目的の範囲を逸脱しない限りにおいて適宜変更して実施することが可能である。
【０１２１】
また、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ものである。
【０１２２】
また、本実施の形態で説明した機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各部の処理を行ってもよい。尚、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
【０１２３】
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
【産業上の利用可能性】
【０１２４】
本発明は、マネージドモデル・セルフサービスBIに利用可能である。
【符号の説明】
【０１２５】
２１  ディメンションマップ（要件定義表，第１の定義書）
３１  ファクト（数値項目）定義表（第２の定義書）
４０ａ  分析軸情報（分析軸シート）
４０ｂ  分析軸辞書
４０ｃ  数値項目シート入力
４０ｄ  数値項目辞書入力
４１  分析モデル詳細定義書
４１ａ  分析軸辞書
４１ｂ  入力シート（分析軸）
４１ｃ  入力シート（数値）
４１ｄ  数値項目辞書
５１−１  分析軸テーブル情報生成部
５１−２  分析軸情報生成部
５１−３  数値項目テーブル情報生成部
５１−４  数値項目情報生成部
【図１】
2019175236.tif 000004
【図２】
2019175236.tif 000005
【図３】
2019175236.tif 000006
【図４】
2019175236.tif 000007
【図５】
2019175236.tif 000008
【図６Ａ】
2019175236.tif 000009
【図６Ｂ】
2019175236.tif 000010
【図７】
2019175236.tif 000011
【図８】
2019175236.tif 000012
【図９】
2019175236.tif 000013
【図１０】
2019175236.tif 000014
【図１１Ａ】
2019175236.tif 000015
【図１１Ｂ】
2019175236.tif 000016
【図１１Ｃ】
2019175236.tif 000017
【図１１Ｄ】
2019175236.tif 000018
【図１２Ａ】
2019175236.tif 000019
【図１２Ｂ】
2019175236.tif 000020
【図１３】
2019175236.tif 000021
【図１４】
2019175236.tif 000022
【図１５】
2019175236.tif 000023
【図１６】
2019175236.tif 000024
【図１７】
2019175236.tif 000025
【図１８】
2019175236.tif 000026
【図１９】
2019175236.tif 000027
【図２０】
2019175236.tif 000028
【図２１】
2019175236.tif 000029
【図２２】
2019175236.tif 000030
【図２３】
2019175236.tif 000031