(57)【要約】【課題】データを分析するときに用いる指標を効果的に選択することを支援する技術を提供する。【解決手段】本発明に係るデータ分析支援システムは、複数の指標のうちいずれかを目的変数としてクラスタリングを実施し、同一のクラスタに属する指標を一括して出力する。【選択図】図６
2015060259.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データを分析するときに用いる指標を選択することを支援するシステムであって、
複数の前記指標のうちいずれかを目的変数としてその他の前記指標に対してクラスタリングを実施するクラスタリング部、
前記クラスタリング部がクラスタリングした前記指標を選択する命令を受け取りその命令にしたがって前記指標を選択する指標選択部、
前記クラスタリング部によるクラスタリング結果および前記指標選択部による選択結果を出力する出力部、
を備え、
前記指標選択部は、前記クラスタリング部がクラスタリングした前記指標のうち同一クラスタに属するものを一括して選択するよう指示する命令を受け取り、その命令にしたがって前記同一クラスタに属する前記指標を一括して選択し、
前記出力部は、前記指標選択部が一括して選択した前記同一クラスタに属する前記指標を一括して出力する
ことを特徴とするデータ分析支援システム。
【請求項２】
請求項１において、
前記データ分析支援システムは、前記クラスタリング部がクラスタリングした前記指標間の相関を算出する指標相関算出部を備え、
前記指標相関算出部は、算出した前記相関を表現するネットワークを記述するネットワーク情報を出力する
ことを特徴とするデータ分析支援システム。
【請求項３】
請求項２において、
前記データ分析支援システムは、前記指標が人為的に調整可能な変数であるか否かを定義する介入可否リストを備えており、
前記指標相関算出部は、前記介入可否リストの記述にしたがって、前記ネットワーク内に含まれる前記指標を人為的に調整可能な変数と人為的に調整不可な変数とに分類し、前記ネットワーク情報内にその分類結果を記述して出力する
ことを特徴とするデータ分析支援システム。
【請求項４】
請求項３において、
前記指標相関算出部は、
前記ネットワーク内に前記目的変数を含めて前記ネットワーク情報を出力し、
前記ネットワーク内に含まれるいずれかの前記指標を選択する命令を受け取ると、その命令によって指定される前記指標から前記目的変数に至る前記ネットワーク上の経路を示す情報を出力する
ことを特徴とするデータ分析支援システム。
【請求項５】
請求項１において、
前記クラスタリング部は、
前記目的変数との間の相関係数が最も高い前記指標を親指標とし、その他の前記指標のうち前記親指標との間の相関係数が第１閾値以上であり前記目的変数との間の相関係数が第２閾値以上であるものを前記親指標の子指標とすることにより、前記クラスタリングを実施し、
前記目的変数と前記親指標との間の残差を第２目的変数として設定するとともに前記親指標を前記クラスタリングの対象から除去した上で、改めて前記クラスタリングを実施する
ことを特徴とするデータ分析支援システム。
【請求項６】
請求項１において、
前記クラスタリング部は、前記クラスタリングを実施した後に前記目的変数を再選択して前記指標を改めてクラスタリングするよう指示する命令を受け取り、その命令にしたがって前記指標を再クラスタリングし、
前記指標選択部は、前記クラスタリング部が前記再クラスタリングを実施する前に選択されていた前記指標については、前記再クラスタリング後においても選択したままの状態を保持する
ことを特徴とするデータ分析支援システム。
【請求項７】
請求項１において、
前記データ分析支援システムは、前記出力部が出力する前記指標を取得するクライアントを備え、
前記出力部は、前記指標と併せて各前記指標の名称を出力し、
前記クライアントは、前記指標を選択する命令を前記指標選択部に対して通知し、前記出力部から前記指標とその名称を取得すると、取得した前記指標とその名称を記述したリストを作成して出力する
ことを特徴とするデータ分析支援システム。
【請求項８】
請求項１において、
前記クラスタリング部は、前記クラスタリングを実施するときに用いるパラメータを指定する命令を受け取り、
前記出力部は、前記指標と併せて、前記パラメータ、前記クラスタリング結果、および前記指標選択部による選択結果をそれぞれ再現することができる情報を出力する
ことを特徴とするデータ分析支援システム。
【請求項９】
請求項１において、
前記出力部は、前記クラスタリング結果における前記指標間の相関係数に対応する散布図、前記指標と前記目的変数との間の相関係数に対応する散布図のうち少なくともいずれかを出力する
ことを特徴とするデータ分析支援システム。
【請求項１０】
請求項１において、
前記データ分析支援システムは、前記出力部が出力する前記指標を取得するクライアントを備え、
前記クライアントは、前記出力部から取得した前記指標を、各前記指標の識別子と併せて前記出力部に対して返送し、
前記出力部は、前記クライアントから返送された各前記指標を、各前記指標の識別子をキーにして上書き保存する
ことを特徴とするデータ分析支援システム。
【請求項１１】
請求項１において、
前記指標選択部は、前記同一クラスタに属するものを一括して選択解除する命令を受け取り、その命令にしたがって前記同一クラスタに属する前記指標を一括して選択解除する  ことを特徴とするデータ分析支援システム。
【請求項１２】
請求項１において、
前記出力部は、前記指標にしたがって収集されたサンプリングデータを前記指標と併せて出力する
ことを特徴とするデータ分析支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子データを分析することを支援する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
情報通信技術の発達にともなって企業経営に関する大量のデータが電子的に蓄積されるにしたがい、これらの活用に関して、分析の専門家でなくとも経営効果のある施策を容易に導くことができる手法が求められている。そのためには、データを分析するときに用いる多数の指標の中から、有用性の高い指標を選別する手法が必要である。
【０００３】
下記特許文献１〜２は、大量のデータを処理する技術に関連して、膨大なＷｅｂページ群からユーザが着目すべきページの候補を見つける手法を記載している。これら文献においては、事前にキーワードの出現頻度に基づいてＷｅｂページ群をクラスタリングしておき、ユーザが特定のキーワードを入力した際にそれに関連するＷｅｂページのリストを生成している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−１４１８０１号公報
【特許文献２】米国特許第８３９２４０８号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
電子データの量やフォーマットが多様化すると、これを分析する際に用いる指標も多様化し、様々な選択肢が考えられる。データ分析者がこれら全ての指標を理解することは困難であり、また所望の分析結果を得るためには必ずしも有用ではない指標も多く含まれていると考えられる。そこで、データ分析者が期待しているデータ分析結果を効果的に得ることができる分析指標を、データ分析の実施に際して適切に選択する手法が求められる。
【０００６】
上記特許文献１〜２においては、Ｗｅｂページをあらかじめクラスタリングする際に何らかの分析指標を用いていると考えられるが、データ分析者が所望する効果を得ることができる分析指標を効果的に選択する手法については開示されていない。
【０００７】
本発明は、上記のような課題に鑑みてなされたものであり、データを分析するときに用いる指標を効果的に選択することを支援する技術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】
【０００８】
本発明に係るデータ分析支援システムは、複数の指標のうちいずれかを目的変数としてクラスタリングを実施し、同一のクラスタに属する指標を一括して出力する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明に係るデータ分析支援システムによれば、改善したい目標指標に対して統計的関連を有する指標を効率的に選択することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態１に係るデータ分析支援システムの概略構成図である。
【図２】データ分析支援システムの詳細構成を示す図である。
【図３】実施形態１に係るデータ分析支援システムの処理シーケンス図である。
【図４】クライアント（ＣＬ）が指標をダウンロードするときの分析サーバ（ＡＳ）における処理を説明するフローチャートである。
【図５】階層的クラスタリング部（ＡＳＣＣ）の動作を説明するフローチャートである。
【図６】指標選択管理部（ＡＳＣＩＭ）の動作を説明するフローチャートである。
【図７】クライアント（ＣＬ）の画面描画（ＣＬＣＤ）を通してディスプレイ（ＣＬＯＤ）上に表示される画面表示の一例である。
【図８Ａ】クラスタリング表示切替ボタン（ＣＤＢ２）を押下したときクライアント（ＣＬ）が表示する指標相関図の例である。
【図８Ｂ】図８Ａと同じ指標相関図を階層表示した例である。
【図９Ａ】指標データベース（ＡＳＭＤ）に格納された指標テーブルの構成とデータ例を示す図である。
【図９Ｂ】時刻をキー（Ｋｂ１）とした場合における指標テーブルの構成とデータ例を示す図である。
【図１０】指標選択リスト（ＡＳＭＩ）の構成とデータ例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態として、大量の電子的データを分析するとき用いる指標を選択することを支援するデータ分析支援システムについて説明する。本システムは、複数の指標のなかからいずれか１つを目的変数（改善しようとしている指標、例えば「休祝日の店舗売上」など）として指定し、その目的変数を基準として他の指標に対して階層的クラスタリングを実施する。同一クラスタ内に含まれる指標は、目的変数に対して相関を有する指標群であると考えられる。この同一クラスタ内に含まれる指標を一括して出力することにより、目的変数を改善することができると予測される指標を効果的に選択することができる。以下、本システムの具体例について説明する。
【００１２】
＜実施の形態１：データ分析支援システムの概要＞
図１は、本発明の実施形態１に係るデータ分析支援システムの概略構成図である。本システムは、データサーバ（ＤＳ）、分析サーバ（ＡＳ）、クライアント（ＣＬ）を有する。
【００１３】
データサーバ（ＤＳ）は、データ分析の元となる多様な電子データを格納するサーバである。データサーバ（ＤＳ）は、例えばセンサデータベース（ＤＳＭＳ）、業務データベース（ＤＳＭＧ）、稼働状況ログデータベース（ＤＳＭＬ）などを有する。センサデータベース（ＤＳＭＳ）は、名札型や腕時計型のウェアラブルな（身体に装着する）センサ端末から取得したセンサデータを格納する。業務データベース（ＤＳＭＧ）は、ＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ  Ｏｆ  Ｓａｌｅｓ）システムが取得した販売情報、従業員の出勤情報、企業の会計情報などを格納する。稼働状況ログデータベース（ＤＳＭＬ）は、工場やプラントの機器の稼働状況を定期的にモニタリングした結果を格納する。
【００１４】
データサーバ（ＤＳ）は、上記に挙げた以外のデータを保持することもできる。格納するデータは数値に限定せず、文章、音声、画像、動画などの形式のデジタルデータであってもよいし、スマートフォンで取得した位置・加速度・操作ログなどのデータであってもよい。各データベースは、データの種類に応じてそれぞれ別々のデータサーバ（ＤＳ）上に格納し、ネットワークによってそれぞれ分析サーバ（ＡＳ）と接続してもよい。
【００１５】
分析サーバ（ＡＳ）は、データサーバ（ＤＳ）が格納しているデータを分析する際に用いる指標を生成するサーバである。分析サーバ（ＡＳ）は、データサーバ（ＤＳ）に対してデータ依頼を発行し、必要なデータをデータサーバ（ＤＳ）からダウンロードし、指標生成プログラム（図２において後述するＡＳＭＰ）によって複数種類の指標を生成する。この時、データサーバ（ＤＳ）の異なる種類のデータ同士を、時刻情報やユーザＩＤ情報に基づいて紐づけし、新しい指標を生成してもよい。例えば、ＰＯＳシステムから取得した購入情報と、名札型端末から取得した位置情報を、時刻情報とユーザＩＤ情報によって紐づける。これにより、商品棚を通過したが購入しなかった商品に関する指標を生成することができる。
【００１６】
分析サーバ（ＡＳ）が生成した指標は、Ｎ種類（指標の個数）×Ｍ行（各指標のサンプリングデータ件数）の表形式にまとめられ、指標データベース（ＡＳＭＤ）に格納される。キーとなるカラムの性質によって各指標を分類し、分類した指標をそれぞれ別の表として格納することもできる。キーとなるカラムの種類は、例えばユーザＩＤ、場所のＩＤ、時刻情報などが考えられる。さらに時刻情報の場合はそのサンプリング間隔によって別種の指標として取り扱うこともできる。ユーザ（ＵＳ）が分析サーバ（ＡＳ）から指標をダウンロードする際には、どの種類の表をダウンロードするかをユーザ（ＵＳ）に指定させる。
【００１７】
クライアント（ＣＬ）は、ユーザが直接操作する端末である。具体的には、画面やキーボードなどのインタフェースを有するＰＣ、タブレット、スマートフォンなどである。ユーザ（ＵＳ）は、指標を選択し、その指標を用いてデータ分析を実施し、分析結果を解釈する、データ分析者である。分析実行の手順は以下の通りである。
【００１８】
ユーザ（ＵＳ）は、自らがデータ分析を実施する際に用いるオリジナル指標（ＣＬＭＯ）を、クライアント（ＣＬ）から分析サーバ（ＡＳ）にアップロードする。分析サーバ（ＡＳ）は、指標データベース（ＡＳＭＤ）内の指標とオリジナル指標（ＣＬＭＯ）をマージし、ユーザ（ＵＳ）が指定した目的変数（例えば売上や利益などの値）にしたがって指標に対して階層的クラスタリングを実施し、その結果得られる指標間の階層関係を図示する（ＡＦ０４）。ユーザ（ＵＳ）は階層関係図上で、より詳細に確認したい指標（目的変数を改善するために有効そうな指標）を選択する。ユーザ（ＵＳ）が１つの指標を選択すると、同一クラスタに属する下位階層の指標も自動的に選択される。階層的クラスタリングによって、類似した特性を持つ指標同士が同クラスタに分類されているため、関連する指標を一括で選択することができ、分析時間の短縮に貢献する。ユーザ（ＵＳ）はこの指標の選択手順を何度か繰り返し、選択が完了したらその旨を分析サーバ（ＡＳ）へ通知する。分析サーバ（ＡＳ）は、ユーザ（ＵＳ）が選択した指標とその指標のサンプリングデータを出力する。
【００１９】
ユーザ（ＣＬ）はダウンロードした指標（ＣＬＭＤ）を用いて、クライアント（ＣＬ）上でデータを詳細に分析する。例えば、分布図を描画して外れ値を確認する、分析ソフトウェアをクライアントにインストールして新しい分析手法を試す、レポートを作成するためのグラフを作る、などの作業をすることができる。また、ダウンロードした指標（ＣＬＭＤ）から外れ値を削除したり、指標同士を組み合わせたりすることによって生成した新たな指標を、新しいオリジナル指標（ＣＬＭＯ）として分析サーバ（ＡＳ）にアップロードし、改めて分析を実施することができる。
【００２０】
ユーザ（ＵＳ）やクライアント（ＣＬ）は、１台の分析サーバ（ＡＳ）に対して複数存在してもよい。各ユーザ（ＵＳ）はそれぞれのオリジナル指標（ＣＬＭＯ）を分析サーバ（ＡＳ）にアップロードして指標データベース（ＡＳＭＤ）に結合し、他のユーザもその指標を共有できるようにしてもよい。このようにすることで、大規模なデータを複数のユーザによって手分けして分析し、作業分担と知見共有を容易にすることができる。
【００２１】
複数のユーザが共有している分析サーバ（ＡＳ）は、柔軟性が低く、新しい分析ソフトウェアを導入することは管理・運用の観点から難しいが、クライアント（ＣＬ）上にデータを移動することにより、個人の管理するＰＣ上で柔軟に新しいソフトウェアや分析手法を試してみることができる。さらに、分析サーバ（ＡＳ）によって有用そうな指標のみを選別してクライアント（ＣＬ）にダウンロードできるため、各ユーザが高価かつ高スペックなコンピュータを導入する必要がなく、安価・低スペックなＰＣで必要な分析を実施ことができる。分析サーバ（ＡＳ）やデータサーバ（ＤＳ）は、大容量のストレージ、高速なＣＰＵを搭載し、さらに複数のユーザからアクセスできるようにすることにより、クラウドサービスとして提供することができる。またクライアント（ＣＬ）を分析サーバ（ＡＳ）とは別の端末として分離せずに、分析サーバ（ＡＳ）の一部を仮想化し、複数のユーザがそれぞれ独立して利用できる仮想領域をクライアント（ＣＬ）として用いることもできる。
【００２２】
図１に示すシステムを１台のコンピュータ上で実装する場合、図１においてクライアント（ＣＬ）が実装している機能をメモリ上に実装し、分析サーバ（ＡＳ）が実装している機能をストレージ上に実装することもできる。これにより、ストレージ上の大量データから有用な指標のみを選抜してメモリ上に出力し、メモリ上でより詳細な分析を高速に実行させることができる。メモリはストレージよりもデータ容量あたりの価格が高いが、上記構成により価格と速度を両立することができる。
【００２３】
＜データ分析支援システムの詳細構成＞
図２は、データ分析支援システムの詳細構成を示す図である。実線の矢印は、ユーザ（ＵＳ）から命令を受けたタイミングで開始される、命令やデータの流れ（イベント処理）を示す。点線の矢印は、事前にタイマ（図示なし）で指定された時刻に自動的かつ定期的に実行される、命令やデータの流れ（バッチ処理）を示す。以下、各機器の構成について説明する。
【００２４】
＜データサーバ（ＤＳ）、外部装置（ＯＤ）＞
データサーバ（ＤＳ）は、外部装置（ＯＤ）と送受信部（ＤＳＳＲ）を介して接続し、それらの装置で取得したデータを、記憶部（ＤＳＭＥ）に格納する。外部装置（ＯＤ）からデータサーバ（ＤＳ）にデータを送信する形態は、ネットワーク（ＮＷ）経由でもよいし、外部装置（ＯＤ）が取得したデータをＣＤ−ＲやＵＳＢメモリなどの記憶媒体（図示なし）に格納し、手動で移し替えてもよい。外部装置（ＯＤ）は例えば、センサ端末（ＯＤＳＮ）、ＰＯＳシステム（ＯＤＰＳ）、機器モニタリングシステム（ＯＤＭＭ）などの装置である。センサ端末（ＯＤＳＮ）は、名札型や腕時計型のウェアラブルなセンサ端末である。ＰＯＳシステム（ＯＤＰＳ）は、レジでの売上情報を取得する。機器モニタリングシステム（ＯＤＭＭ）は、工場やプラントの機器の稼働状況を定期的にモニタリングする。
【００２５】
データサーバ（ＤＳ）は、送受信部（ＤＳＳＲ）、記憶部（ＤＳＭＥ）、制御部（ＤＳＣＯ）を備える。
【００２６】
送受信部（ＤＳＳＲ）は、外部装置（ＯＤ）や分析サーバ（ＡＳ）などのネットワーク（ＮＷ）に接続した他の機器との間で、データや命令を送受信し、その際の通信制御を実施する。
【００２７】
記憶部（ＤＳＭＥ）は、ハードディスク等のデータ記憶装置によって構成され、外部装置から取得したデータや、データの入出力やバックアップを管理するためのプログラムなどが格納される。データの格納には例えばデータベースを用い、データ源の外部装置別に、例えばセンサデータベース（ＤＳＭＳ）、業務データベース（ＤＳＭＧ）、稼働状況ログデータベース（ＤＳＭＬ）に分けて格納してもよい。複数の外部装置から得たデータを、ここで時刻情報またはユーザ情報などをキーとして結合し、１つのデータベースに格納してもよい。
【００２８】
制御部（ＤＳＣＯ）は、ＣＰＵ（図示省略）を備え、データの送受信やデータベースとの間の入出力を制御する。具体的には、ＣＰＵが記憶部（ＤＳＭＥ）に格納されたプログラム（図示なし）を実行することによって、データ入出力管理部（ＤＳＣＩＯ）、データ照合（ＤＳＣＳ）部、データ整合（ＤＳＣＡ）部の動作を実現する。これら機能部は、同様の機能を実現する回路デバイスなどのハードウェアによって構成することもできる。以下に説明するその他の機能部についても同様である。
【００２９】
データ入出力管理部（ＤＳＣＩＯ）は、分析サーバ（ＡＳ）からデータを依頼された場合に、記憶部（ＤＳＭＥ）内のデータを検索し、依頼に合致したものを適切な形式で出力する。
【００３０】
データ照合部（ＤＳＣＳ）は、分析サーバ（ＡＳ）から依頼を受けて抽出された異なる種類のデータを、ユーザＩＤ／時刻情報／位置情報などをキーとして互いに紐づける。
【００３１】
データ整合部（ＤＳＣＡ）は、異なる種類のデータの時刻情報を揃えることにより、データの整合性を整える。例えば機器モニタリングシステム（ＯＤＭＭ）上ではサンプリング間隔が１分であるがウェアラブルセンサ端末（ＯＤＳＮ）上ではサンプリング間隔が１秒である場合に、荒い方のサンプリング間隔に合わせる。外部装置（ＯＤ）間で時刻同期がされていない場合は、データの時刻情報を補正し、明らかな外れ値が存在する場合には削除する。
【００３２】
データ照合（ＤＳＣＳ）とデータ整合（ＤＳＣＡ）を経たデータは、例えば数値型のテーブル形式で、送受信部（ＤＳＳＲ）を通して分析サーバ（ＡＳ）に出力される。外部装置（ＯＤ）が取得した元データの情報（形式、サンプリング間隔、単位など）を併せて出力してもよい。データ照合（ＤＳＣＳ）とデータ整合（ＤＳＣＡ）を経ることにより、異なる種類の装置から得られたデータの整合性が確保される。そのため分析サーバ（ＡＳ）は、各データの特性の違いを意識せずに指標生成や分析を実行できる。
【００３３】
＜分析サーバ（ＡＳ）＞
分析サーバ（ＡＳ）は、データサーバ（ＤＳ）から受け取ったデータを処理し、指標を生成・格納し、指標を用いて基本的な分析、例えば統計分析や可視化を行ったり、画像の生成によってユーザが指標を選択する支援を行ったりするサーバである。
【００３４】
分析サーバ（ＡＳ）は、送受信部（ＡＳＳＲ）、記憶部（ＡＳＭＥ）、制御部（ＡＳＣＯ）を備える。
【００３５】
送受信部（ＡＳＳＲ）は、データサーバ（ＤＳ）やクライアント（ＣＬ）などのネットワーク（ＮＷ）に接続した他の機器との間で、データや命令を送受信し、その際の通信制御を実施する。
【００３６】
記憶部（ＡＳＭＥ）は、ハードディスク、メモリ、ＳＤカードのような記憶装置によって構成される。記憶部（ＡＳＭＥ）は、指標生成・選択に必要な情報や、生成した指標を格納する。具体的には、記憶部（ＡＳＭＥ）は、指標生成プログラム（ＡＳＭＰ）、指標データベース（ＡＳＭＤ）、指標選択リスト（ＡＳＭＩ）を格納している。
【００３７】
指標生成プログラム（ＡＳＭＰ）は、データサーバ（ＤＳ）から取得するデータの種類や、それを処理して各指標を生成するための手順を記述したプログラムである。指標生成プログラム（ＡＳＭＰ）の詳細動作については後述する。
【００３８】
指標データベース（ＡＳＭＤ）は、指標生成プログラム（ＡＳＭＰ）が生成した指標を格納するデータベースである。指標データベース（ＡＳＭＤ）は、複数種類の指標を、時刻、ユーザＩＤ、または位置情報をキーとして、例えばテーブル形式で格納する。
【００３９】
指標選択リスト（ＡＳＭＩ）は、ユーザ（ＵＳ）がクライアント（ＣＬ）の画面上に表示された階層的クラスタリング（ＡＳＣＣ）結果を見ながら、ダウンロードしたい指標を選択するプロセスにおいて、選択された指標とそうでない指標とを逐次記憶しておくためのリストである。
【００４０】
制御部（ＡＳＣＯ）は、ＣＰＵ（図示省略）を備え、指標生成のためのデータ処理、指標を用いた基本的な分析（例えば統計分析や可視化）、ユーザが指標を選択するための画像生成、などを実施する。具体的には、ＣＰＵが記憶部（ＡＳＭＥ）に格納されたプログラム（図示なし）を実行することによって、指標生成部（ＡＳＣＩＧ）、指標入出力部（ＡＳＣＩＯ）、階層的クラスタリング部（ＡＳＣＣ）、指標相関計算部（ＡＳＣＩ）、画面描画部（ＡＳＣＤ）、指標選択管理部（ＡＳＣＩＭ）の動作を実現する。統計分析のプログラムやアプリケーションを記憶部（ＡＳＭＥ）に格納して実行することにより、その他の分析手法を実行することもできる。
【００４１】
指標生成部（ＡＳＣＩＧ）は、自動でタイマ起動するか、もしくはユーザから依頼を出されたタイミングで、指標生成を実行する。指標生成部（ＡＳＣＩＧ）は、指標生成プログラム（ＡＳＭＰ）が記述している処理にしたがって、必要なデータをデータサーバ（ＤＳ）のデータ入出力管理部（ＤＳＣＩＯ）に依頼する。データサーバ（ＤＳ）からデータを受け取ると、そのデータを用いて指標を生成し、指標データベース（ＡＳＭＤ）に格納する。複数種類の指標を一度に生成してもよいし、複数回に分けてそれぞれ別の指標生成プログラム（ＡＳＭＰ）を用いて順に指標を生成し、指標データベース（ＡＳＭＤ）に格納してもよい。
【００４２】
指標入出力部（ＡＳＣＩＯ）は、指標の入力（アップロード（ＡＳＣＩＯＵ））と出力（ダウンロード（ＡＳＣＩＯＤ））を管理する。出力時には、クライアント（ＣＬ）から指標の依頼を受け、指標データベース（ＡＳＭＤ）内の該当する指標をクライアント（ＣＬ）に出力する。もしくは、記憶部（ＡＳＭＥ）よりも高速なメモリ上に指標を出力したり、分析サーバ（ＡＳ）内の仮想化された別領域に出力してもよい。入力時には、クライアント（ＣＬ）から送信されたオリジナル指標（ＣＬＭＯ）を受け取り、指標データベース（ＡＳＭＤ）内のデータと同等に扱えるように形式を整え、指標データベース（ＡＳＭＤ）に格納する。これも出力時と同様に、クライアント（ＣＬ）からに限定せず、メモリや仮想領域からの入力も同様に実施することができる。
【００４３】
階層的クラスタリング部（ＡＳＣＣ）は、指標データベース（ＡＳＭＤ）に格納されている複数の指標をクラスタリングする。具体的には例えば、類似した特徴を持つ、同期して変化する、または相関関係を有する指標同士を関連付け、同クラスタとして識別する。本明細書では、クラスタリング手法の１例として階層的クラスタリング手法を用いる。階層的クラスタリングにおいては、指定した目的変数と相関する指標を段階的に抽出し、指標間の関係性を、目的変数を頂点とするツリー状のネットワークによって表現する。画面描画部（ＡＳＣＤ）は、クラスタリング結果を示す画像を生成し、クライアント（ＣＬ）内のディスプレイ（ＣＬＯＤ）などのユーザ（ＵＳ）が閲覧できる出力機器に出力する。クライアント（ＣＬ）自身が同様の画像を描画することができる場合は、クラスタリング結果のみをクライアント（ＣＬ）に送信してもよい。
【００４４】
指標相関計算部（ＡＳＣＩ）は、指標間の関係を表すネットワーク図を計算する。ユーザ（ＵＳ）はそのネットワーク図を見ることにより、指標を追加選択したり削除したりといった判断をしやすくなる。この計算結果は画面描画部（ＡＳＣＤ）を通じて、階層的クラスタリング部（ＡＳＣＣ）の処理結果と同様に、クライアント（ＣＬ）内の出力機器に出力される。
【００４５】
画面描画部（ＡＳＣＤ）は、ユーザ（ＵＳ）にクラスタリング結果を提示するための画像を生成し、表示する。例えばＷｅｂアプリケーションやサーブレットなどの形態で実装される。また、ユーザが画面上で行った操作から、指標の選択や分析条件の設定を読み込み、指標入出力部（ＡＳＣＩＯ）や指標選択管理部（ＡＳＣＩＭ）の実行条件として反映させる。
【００４６】
指標選択管理部（ＡＳＣＩＭ）は、ユーザ（ＵＳ）が指標を選択または選択解除したとき、その操作にしたがって指標選択リスト（ＡＳＭＩ）を更新する。ある指標が選択された場合に、同一クラスタに属する他の指標も自動的に選択することもできる。同様に、ある指標が選択解除された場合には、それと同一クラスタに属する他の指標も自動的に選択解除することもできる。階層的クラスタリングにおいては、共通の親指標を持つ子指標は同一クラスタに属するとみなし、親指標を選択または選択解除した場合には、その子指標も一括して選択または選択解除することができる。
【００４７】
＜クライアント（ＣＬ）＞
クライアント（ＣＬ）は、ユーザ（ＵＳ）が直接操作可能なインタフェースを有する機器である。クライアント（ＣＬ）は、送受信部（ＣＬＳＲ）、記憶部（ＣＬＭＥ）、入出力部（ＣＬＩＯ）、制御部（ＣＬＣＯ）を有する。
【００４８】
送受信部（ＣＬＳＲ）は、分析サーバ（ＡＳ）などのネットワーク（ＮＷ）に接続した他の機器との間で、データや命令を送受信し、その際の通信制御を実施する。
【００４９】
記憶部（ＣＬＭＥ）は、ハードディスク、メモリ、ＳＤカードのような記録装置によって構成される。記憶部（ＣＬＭＥ）は、オリジナル指標テーブル（ＣＬＭＯ）、ダウンロード指標テーブル（ＣＬＭＤ）、ダウンロード指標情報（ＣＯＭＤＳ）、統計分析アプリケーション（ＣＬＭＳ）を格納する。
【００５０】
オリジナル指標テーブル（ＣＬＭＯ）は、外部装置（ＯＤ）からデータサーバ（ＤＳ）に送られるデータとは別の経路で取得した、ユーザ（ＵＳ）が独自に所有している指標を保持するテーブルである。オリジナル指標（ＣＬＭＯ）は、指標データベース（ＡＳＭＤ）内の指標とマージして、もしくはオリジナル指標（ＣＬＭＯ）のみで階層的クラスタリング部（ＡＳＣＣ）や指標相関計算部（ＡＳＣＩ）によって処理することができる。分析サーバ（ＡＳ）にアップロードすることにより、クライアント（ＣＬ）に分析プログラムをインストールすることなく、分析サーバ（ＡＳ）の機能を利用することができる。また、オリジナル指標（ＣＬＭＯ）を他のユーザ（ＵＳ）と共有することができる。また、分析サーバ（ＡＳ）からダウンロードした指標を加工し、オリジナル指標テーブル（ＣＬＭＯ）に格納することにより、新しい指標として利用することができる。指標の加工とは例えば、外れ値を削除することや、同時刻の２種類の指標の比率を新しい指標として定義しなおすことなどを指す。オリジナル指標テーブル（ＣＬＭＯ）の形式は、指標データベース（ＡＳＭＤ）の形式と一致または互換性を有することが望ましいが、そうでない場合には、指標入出力部（ＣＬＣＩＯまたはＡＳＣＩＯ）が形式を変換してもよい。
【００５１】
ダウンロード指標テーブル（ＣＬＭＤ）は、分析サーバ（ＡＳ）から選択してダウンロードした指標を格納するテーブルである。
【００５２】
ダウンロード指標情報（ＣＬＭＤＳ）は、分析サーバ（ＡＳ）から指標をダウンロードした際に、指標の補足情報を合わせてダウンロードしたものである。補足情報とは、例えば、階層的クラスタリング部（ＡＳＣＣ）や指標相関計算部（ＡＳＣＩ）の計算過程で算出した係数や、ユーザ（ＵＳ）が指標を選択した結果を示す情報である。具体的には、ダウンロードした指標間の相互の偏相関係数の値や、ユーザ（ＵＳ）がその指標を選択した際の目的変数や親指標との間の関係を示す情報などである。後述の図７の画面例において示す各パラメータおよび表示結果がこれに相当する。ダウンロード指標情報（ＣＬＭＤＳ）は、ユーザ（ＵＳ）が後にクラスタリング結果や各指標の選択結果を再現することができる情報としての意義を有する。同様の効果を発揮することができれば、ダウンロード指標情報（ＣＬＭＤＳ）の具体的な内容や形式は問わない。
【００５３】
統計分析アプリケーション（ＣＬＭＳ）は、クライアント（ＣＬ）内で統計分析を実施するためのアプリケーションである。市販のアプリケーションをインストールしたものでもよいし、独自のプログラムでもよい。統計分析アプリケーション（ＣＬＭＳ）を用いることにより、ユーザ（ＵＳ）はクライアント（ＣＬ）内で、分析サーバ（ＡＳ）とは切り離して独自の分析手法を導入できるため、分析の自由度、柔軟性を高められる。
【００５４】
記憶部（ＣＬＭＥ）はその他、表示の履歴やユーザ（ＵＳ）が分析サーバ（ＡＳ）にログインするためのログインＩＤなどを保存してもよい。
【００５５】
入出力部（ＣＬＩＯ）は、ユーザ（ＵＳ）とのインタフェースとなる部分である。入出力部（ＣＬＩＯ）は、ディスプレイ（ＣＬＯＤ）、キーボード（ＣＬＩＫ）、マウス（ＣＬＩＭ）等を備える。必要に応じて外部入出力部（ＣＬＩＯ）に他の入出力装置を接続することもできる。
【００５６】
制御部（ＣＬＣＯ）は、ＣＰＵ（図示省略）を備え、ＣＰＵが記憶部（ＡＳＭＥ）に格納されたプログラム（図示なし）を実行することによって、指標入出力部（ＣＬＣＩＯ）、画面描画部（ＣＬＣＤ）、統計分析部（ＣＬＣＡ）、指標選択部（ＣＬＣＩＭ）の動作を実現する。
【００５７】
指標入出力部（ＣＬＣＩＯ）は、指標アップロード（ＣＬＣＩＯＵ）やダウンロード（ＣＬＣＩＯＤ）を実施する。画面描画部（ＣＬＣＤ）は、分析サーバ（ＡＳ）の画面描画部（ＡＳＣＤ）が作成した画面をディスプレイ（ＣＬＯＤ）に出力する。指標選択部（ＣＬＣＩＭ）は、ユーザ（ＵＳ）が指標を選択するときの操作指示を読み取り、その操作指示内容を分析サーバ（ＡＳ）へ送信する。統計分析部（ＣＬＣＡ）は、統計分析アプリケーション（ＣＬＭＳ）の機能を用いてダウンロード指標（ＣＬＭＤ）などの指標を統計処理する。
【００５８】
＜システムシーケンス図＞
図３は、本実施形態１に係るデータ分析支援システムの処理シーケンス図である。以下、図３の各ステップについて説明する。
【００５９】
＜システムシーケンス：データ取得＞
外部装置（ＯＤ）は、タイマもしくは手動にて起動（ＯＤ０１）されたタイミングで、取得したデータをデータサーバ（ＤＳ）に送信する（ＯＤ０２）。このとき、ネットワーク（ＮＷ）を介して外部装置（ＯＤ）が自動的にデータを送信してもよいし、オペレータが外部記憶装置にデータを移し替えることにより手動送信してもよい。データサーバ（ＤＳ）は、外部装置（ＯＤ）からデータを受信（ＤＳ０１）し、記憶部（ＤＳＭＥ）内の適当なデータベースに格納（ＤＳ０２）する。
【００６０】
＜システムシーケンス：指標生成＞
分析サーバ（ＡＳ）の指標生成部（ＡＳＣＩＧ）は、タイマもしくは手動にて起動（ＡＳ０１）されたタイミングで、データサーバ（ＤＳ）のデータ入出力管理部（ＤＳＣＩＯ）に対して、データ依頼（ＡＳ０２）を送る。具体的には、指標を生成するために必要なデータの種類、期間等を指定して依頼を出す。データサーバ（ＤＳ）の各機能部は、データ選択（ＤＳ０３）、データ照合（ＤＳ０４）、データ整合（ＤＳ０５）を実施する。データ選択（ＤＳ０３）はデータ入出力管理部（ＤＳＣＩＯ）、データ照合（ＤＳ０４）はデータ照合部（ＤＳＣＳ）、データ整合（ＤＳ０５）はデータ整合部（ＤＳＣＡ）にそれぞれ対応している。送受信部（ＤＳＳＲ）は、これら機能部が処理したデータを分析サーバ（ＡＳ）に送信する（ＤＳ０６）。分析サーバ（ＡＳ）がデータを受信（ＡＳ０３）すると、指標生成部（ＡＳＣＩＧ）は指標を生成し（ＡＳ０４）、指標データベース（ＡＳＭＤ）に生成した指標を格納する（ＡＳ０５）。
【００６１】
＜システムシーケンス：指標ダウンロード＞
ユーザ（ＵＳ）は、クライアント（ＣＬ）を介して分析サーバ（ＡＳ）上のデータ分析支援アプリケーションを起動する（ＣＬ１１）（ＡＳ１１）。ここでは、分析サーバ（ＡＳ）上にあるＷｅｂアプリケーションを立ち上げ、クライアント（ＣＬ）上のブラウザから操作することを想定しているが、遠隔操作で分析サーバ（ＡＳ）のアプリケーションを起動してもよいし、クライアント（ＣＬ）と分析サーバ（ＡＳ）それぞれにおいてアプリケーションを起動してもよい。分析サーバ（ＡＳ）は、分析条件設定画面を表示する（ＡＳ１２）。ユーザ（ＵＳ）は、クライアント（ＣＬ）のキーボード（ＣＬＩＫ）などを操作して分析条件を入力し（ＣＬ１２）、分析サーバ（ＡＳ）に通知する。オリジナル指標（ＣＬＭＯ）を分析サーバ（ＡＳ）にアップロードして分析したい場合には、アップロードする指標のファイルやテーブルを指定し、アップロードする（ＣＬ１３）。
【００６２】
分析サーバ（ＡＳ）は、入力された分析条件を踏まえて、アップロードされた指標がある場合にはそれを含む指標に対して階層的クラスタリングを実行し（ＡＳ１３）、その結果を表示する（ＡＳ１４）。ユーザ（ＵＳ）はクライアント（ＣＬ）の画面上でクラスタリング結果のなかからいずれかの指標を選択し（ＣＬ１４）、指標選択部（ＣＬＣＩＭ）はその選択結果を分析サーバ（ＡＳ）に送信する。分析サーバ（ＡＳ）の指標選択管理部（ＡＳＣＩＭ）はその選択を指標選択リスト（ＡＳＭＩ）に反映する（ＡＳ１５）。ユーザ（ＵＳ）は必要な指標を全て選択し終えると、指標選択が完了した旨を画面上で入力する（ＣＬ１５）。分析サーバ（ＡＳ）は、ユーザ（ＵＳ）が選択した指標をクライアント（ＣＬ）に出力する（ＡＳ１６）。クライアント（ＣＬ）は分析サーバ（ＡＳ）が出力した指標をダウンロードし、ダウンロード指標テーブル（ＣＬＭＤ）に格納する（ＣＬ１６）。
【００６３】
＜指標ダウンロードのフローチャート＞
図４は、クライアント（ＣＬ）が指標をダウンロードするときの分析サーバ（ＡＳ）における処理を説明するフローチャートである。本フローチャートは、図３のＡＳ１１〜ＡＳ１６に対応する。以下、図４の各ステップについて説明する。
【００６４】
（図４：ステップＡＦ０１〜ＡＦ０４）
階層的クラスタリング部（ＡＳＣＣ）は、ステップＣＬ１２において指定された指標を指標データベース（ＡＳＭＤ）またはオリジナル指標テーブル（ＣＬＭＯ）から読み込む（ＡＦ０１）。階層的クラスタリング部（ＡＳＣＣ）は、ユーザ（ＵＳ）が指定した指標を目的変数として設定し（ＡＦ０２）、階層的クラスタリングを実行し（ＡＳ０３）、その結果を表示する（ＡＦ０４）。
【００６５】
（図４：ステップＡＦ０５〜ＡＦ０８）
ユーザ（ＵＳ）は、クライアント（ＣＬ）の画面上で、クラスタリング結果内に含まれる指標を選択する（ＡＦ０５）。ユーザ（ＵＳ）が同画面上で指標相関図を表示するよう指示した場合は、ステップＡＦ１１〜ＡＦ１３を実施する（ＡＦ０６）。ユーザ（ＵＳ）が指標選択を完了した旨を画面上で入力（例えば後述のダウンロードボタンを押下）するまで、必要に応じて目的変数を変更してステップＡＦ０２に戻って同様の手順を繰り返す（ＡＦ０７）。ユーザ（ＵＳ）が指標選択を完了した旨を入力すると、指標入出力部（ＡＳＣＩＯ）は、選択されている指標をクライアント（ＣＬ）に出力する（ＡＦ０８）。
【００６６】
（図４：ステップＡＦ１１〜ＡＦ１３）
指標相関計算部（ＡＳＣＩ）は、現在選択されている複数の指標間の相関を表すネットワーク図を表示する（ＡＦ１１）。ユーザ（ＵＳ）は、そのネットワーク図上でさらに指標を選択または選択解除する（ＡＦ１２）。ネットワーク図上で指標選択が完了すると、ユーザ（ＵＳ）はネットワーク図を閉じるようにクライアント（ＣＬ）へ指示する（ＡＦ１３）。このネットワーク図は、指標同士の関係性や、どのような施策を実行すれば期待する効果が得られるのか指標間の相関を検討しながら指標を選択したい場合において、有用である。ネットワーク図の例は後述する。
【００６７】
ユーザ（ＵＳ）が多種類の指標を含むデータを分析する際には、直接データを操作する分析者だけでなく、分析から得た知見を現場に活かすための施策を決定するステークホルダー（例えば経営者やマネージャー）の同意も得る必要がある。そのためには、最も有益な指標を一意に絞り込むよりも、複数の目的変数に対して、施策に結びつく可能性の高い指標をいくつか試行錯誤することが望ましい。図４に示した手順によって、多面的かつ段階的に指標の特性を理解し、試行錯誤しながら有益な可能性の高い指標を絞り込んでいくことができる。
【００６８】
＜階層的クラスタリングのフローチャート＞
図５は、階層的クラスタリング部（ＡＳＣＣ）の動作を説明するフローチャートである。本フローチャートは図３のステップＡＳ１３、図４のステップＡＦ０３に対応する。階層的クラスタリングは、指標を分類することにより、多種類（図５中では「Ｎ種類」と記載）の指標の中から有益である可能性の高い指標をユーザ（ＵＳ）が見つけ出すことを支援するための処理である。有益である可能性が高い指標とは、具体的には、目的変数との間で相関を有し、かつ施策として介入可能な変数である。多種類の指標をクラスタリングすることにより、例えば、類似した特徴を持つ／同期して変化する／相関関係を有する指標同士を関連付け、同クラスタとして識別する。これによって、指標選択（ステップＡＳ１５）の際に、同クラスタの指標を一括で選択すると、類似した特徴を持つ複数の指標を自動的に選択することができる。以下ではＮ種類の指標がそれぞれＭ個のサンプル数値データを持つことを前提として、階層的クラスタリングの手順を説明する。
【００６９】
（図５：ステップＡＦ０３０１〜ＡＦ０３０２）
階層的クラスタリング部（ＡＳＣＣ）は、指標データベース（ＡＳＭＩＤ）からＮ種類の指標を読み込む（ＡＦ０３０１）。階層的クラスタリング部（ＡＳＣＣ）は、クラスタの通番ｉを初期化し、分析条件設定（ステップＣＬ１２）においてユーザ（ＵＳ）が指定した指標を目的変数Ｙｉとする（ＡＦ０３０２）。
【００７０】
（図５：ステップＡＦ０３０３〜ＡＦ０３０４）
階層的クラスタリング部（ＡＳＣＣ）は、目的変数Ｙｉと、Ｙｉ以外の（Ｎ−ｉ）種類の指標との間の相関係数を算出する（ＡＦ０３０３）。本ステップにおける指標間の相関係数とは、各指標のサンプリングデータ間の相関関数である。すなわち、サンプリングデータが相関を有する指標同士は相関を有するものとみなす。階層的クラスタリング部（ＡＳＣＣ）は、算出した相関係数のなかでＹｉとの間の相関係数が最大（かつあらかじめ設定された閾値ｒ＿ｔｈ以上）となる指標を、第ｉクラスタの親指標Ｐｉとする（ＡＦ０３０４）。
【００７１】
（図５：ステップＡＦ０３０５〜ＡＦ０３０６）
階層的クラスタリング部（ＡＳＣＣ）は、ＹｉとＰｉ以外の全指標について、親指標Ｐｉとの間の相関係数を算出する。親指標Ｐｉとの間の相関係数が閾値ｒ＿ｔｈ以上、かつ目的変数Ｙｉとの間の相関係数があらかじめ設定された閾値ｒ＿ｔｈ’以上である指標を第ｉクラスタの子指標Ｃｉとする（ＡＦ０３０５）。なお、親指標Ｐｉは目的変数Ｙｉとの間の相関係数が最も高い指標であるため、ｒ＿ｔｈ＞ｒ＿ｔｈ’となる。階層的クラスタリング部（ＡＳＣＣ）は、ステップＡＦ０３０５の条件を満たす子指標Ｃｉを全て抽出完了するまで、同ステップを繰り返す（ＡＦ０３０６）。
【００７２】
（図５：ステップＡＦ０３０７〜ＡＦ０３０９）
階層的クラスタリング部（ＡＳＣＣ）は、目的指標Ｙｉと親指標Ｐｉとの間の残差を求め、その残差の集合を次の目的変数Ｙｉ＋１とし、Ｐｉを指標候補の母集団から省く（ＡＦ０３０７）。次に、Ｙｉ＋１と、Ｙｉ＋１以外の（Ｎ−ｉ）種類の指標との間の相関係数を算出する（ＡＦ０３０８）。相関係数が閾値ｒ＿ｔｈ以上の指標が存在する場合は（ＡＦ０３０９）、ｉの値を１増やしてステップＡＦ０３０３に戻り同様の処理を繰り返す。ステップＡＦ０３０９の条件を満たす指標が存在しなくなった時点で、本フローチャートを終了する。
【００７３】
（図５：ステップＡＦ０３０７〜ＡＦ０３０９：補足）
これらステップは、目的変数Ｙｉとの間で副次的な相関を有する指標を、第ｉ＋１クラスタとして抽出するものである。目的指標Ｙｉと親指標Ｐｉとの間の残差を目的変数Ｙｉ＋１とし、親指標Ｐｉを母集合から除くことにより、これを実現している。
【００７４】
＜指標選択のフローチャート＞
図６は、指標選択管理部（ＡＳＣＩＭ）の動作を説明するフローチャートである。本フローチャートは、階層的クラスタリング結果を用いて指標を選択する動作であり、図３のステップＡＳ１５、図４のステップＡＦ０５に対応する。以下、図７の各ステップについて説明する。
【００７５】
（図６：ステップＡＦ０５０１〜ＡＦ０５０２）
本ステップにおいて、階層的クラスタリングの結果がクライアント（ＣＬ）のディスプレイ（ＣＬＯＤ）上に表示されている。クライアント（ＣＬ）と指標選択管理部（ＡＳＣＩＭ）は、ユーザ（ＵＳ）が指標選択を入力するのを待機する（ＡＦ０５０１）。ディスプレイ（ＣＬＯＤ）上で特定の指標が選択されるとステップＡＦ０５０３へ進み、選択解除されるとステップＡＦ０５０６へ進む（ＡＦ０５０２）。
【００７６】
（図６：ステップＡＦ０５０３〜ＡＦ０５０５）
指標選択管理部（ＡＳＣＩＭ）は、いずれの指標が選択されたかについてクライアント（ＣＬ）から通知を受け、その指標が階層的クラスタリングにおける子指標を有するか否かを判断する（ＡＦ０５０３）。選択された指標が子指標を持つ場合は、選択した指標とその子指標を指標選択リストに追加する（ＡＦ０５０４）。子指標を持たない場合は、選択した指標のみを指標選択リストに追加する（ＡＦ０５０５）。
【００７７】
（図６：ステップＡＦ０５０６〜ＡＦ０５０８）
指標選択管理部（ＡＳＣＩＭ）は、いずれの指標が選択解除されたかについてクライアント（ＣＬ）から通知を受け、その指標が階層的クラスタリングにおける子指標を有するか否かを判断する（ＡＦ０５０６）。選択解除された指標が子指標を持つ場合は、選択解除した指標とその子指標を指標選択リストから削除する（ＡＦ０５０７）。子指標を持たない場合は、選択解除した指標のみを指標選択リストから削除する（ＡＦ０５０８）。
【００７８】
（図６：ステップＡＦ０５０９〜ＡＦ０５１０）
クライアント（ＣＬ）と指標選択管理部（ＡＳＣＩＭ）は、次の指標選択が入力されるまで待機する（ＡＦ０５０９）。指標選択を完了する旨が入力されると、本フローチャートは終了する（ＡＦ０５１０）。
【００７９】
（図６：ステップＡＦ０５０３〜ＡＦ０５０８：補足）
階層的ではないクラスタリング手法を用いた場合には、親指標と子指標との間の従属関係が存在しない。そのため、１つの指標を選択または選択解除した際には、同一クラスタに属する他の全ての指標も自動的に選択または選択解除する。これにより、階層的でないクラスタリング手法を用いる場合であっても、本フローチャートと同様の手順を用いることができる。
【００８０】
＜クライアントの画面表示例＞
図７は、クライアント（ＣＬ）の画面描画（ＣＬＣＤ）を通してディスプレイ（ＣＬＯＤ）上に表示される画面表示の一例である。この画面は、分析サーバ（ＡＳ）の画面描画部（ＡＳＣＤ）によって生成される。
【００８１】
本表示画面は、分析条件設定エリア（ＣＤＥ１）、クラスタリング表示エリア（ＣＤＥ２）、選択指標リスト表示エリア（ＣＤＥ３）から構成される。
【００８２】
分析条件設定エリア（ＣＤＥ１）は、分析に用いる入力データを指定し、階層的クラスタリングを実行する際の目的変数を設定するエリアである。これは図３のステップＣＬ１２を実施するためのインタフェースに相当する。読み込むデータの対象となる店舗名（１０）、データの種類と期間（１１）、データの種類として「時間別」を選択した場合にはその時間解像度（１２）をユーザ（ＵＳ）に指定させる。時間解像度については後述の図９で改めて説明する。さらに必要に応じてクライアント（ＣＬ）内のオリジナル指標（ＣＬＭＯ）のデータファイルを指定してアップロードさせる（１３）。さらに階層的クラスタリングを実行するための目的変数（１５）と閾値ｒ＿ｔｈ（１４）をユーザ（ＵＳ）に指定させる。入力データと目的変数が設定され、分析実行ボタン（ＣＤＢ１）が押されると、階層的クラスタリング部（ＡＳＣＣ）は階層的クラスタリングを実行し（ＡＳ１３）、その結果をクラスタリング表示エリア（ＣＤＥ２）に表示する（ＡＳ１４）。
【００８３】
クラスタリング表示エリア（ＣＤＥ２）は、分析結果を図示するエリアであり、階層的クラスタリングの結果や指標相関図を表示する。画面表示の切り替えはクラスタリング表示切替ボタン（ＣＤＢ２）によって実施する。図７は、階層的クラスタリング結果を表示した画面を示している。図５で説明したフローチャートを実行した結果、目的変数を最上位として、その下に第ｉクラスタの親指標Ｐｉ、その下に第ｉクラスタの子指標Ｃｉがそれぞれ線（２０）で繋がれて階層的に表示されている。１つの丸印（２１）が１種類の指標を示しており、これによって指標間の関係性（同一クラスタに属するか否か）を簡潔に示している。必要に応じて指標の名称や指標ＩＤを併せて記載し（２２）、指標間を結ぶ線（２０）と併せてその指標間の相関係数または偏相関係数の値（２３）を記載してもよい。これらは全て、ユーザ（ＵＳ）が指標を選択するための補足情報（ダウンロード指標情報（ＣＬＭＤＳ））である。この画面上で指標を選択するには、例えば、マウス（ＣＬＩＭ）のカーソル（２４）を指標に当ててクリックする。既に選択されている状態で指標がクリックされると、その指標が選択解除される。このとき、図６のフローチャートにしたがって、選択または選択解除された指標が子指標を持つ場合は、その子指標も選択または選択解除される。子指標を一括して選択または選択解除することに代えて、指標を個別に選択または選択解除することもできる。この場合は、例えば図７に示すようにカーソルの横に選択ボックスを表示し、挙動をマウス（ＣＬＩＭ）で選択させる。
【００８４】
選択指標リスト表示エリア（ＣＤＥ３）は、指標が現在選択状態か非選択状態かをリスト形式で示す領域である。本エリア内の表示は、クラスタリング表示エリア（ＣＤＥ２）上で選択または選択解除された指標に連動して更新される。指標の選択または選択解除はこれら双方のエリアで実施することができる。指標が選択状態か否かは分析サーバ（ＡＳ）に通知され、指標選択リスト（ＡＳＭＩ）に反映される。
【００８５】
指標相関図作成ボタン（ＣＤＢ２）が押されると、クラスタリング表示エリア（ＣＤＥ２）の表示を、図７に示す階層的クラスタリング結果と後述の図８に示す指標相関図との間で切り替える。いずれの画面においても指標の選択または選択解除をすることができる。
【００８６】
ダウンロード実行ボタン（ＣＤＢ３）が押されると、指標選択が完了したものとみなし（ＣＬ１５）（ＡＦ０５１０）（ＡＦ０７）、その時点で選択されている指標のデータが分析サーバ（ＡＳ）からクライアント（ＣＬ）へ出力される。
【００８７】
＜指標相関図の例＞
図８Ａは、クラスタリング表示切替ボタン（ＣＤＢ２）を押下したときクライアント（ＣＬ）が表示する指標相関図の例である。指標相関図は、選択状態にある指標同士の関係性を図示するものである。指標相関図は、各指標間の偏相関係数に基づいて作成されており、偏相関係数があらかじめ与えられた閾値以上であった場合には、指標間に線を引いて連結することにより、ネットワークを表現している。図８Ａにおいては、例えばバネモデルなどの手法を用い、線で結ばれた指標同士を近くに配置している。
【００８８】
図８Ｂは、図８Ａと同じ指標相関図を階層表示した例であり、指標の特性に応じて階層を分けて配置している。例えば、最上位層に目的変数を、中間層に介入不可能な変数を、最下層に介入可能な変数を配置する。介入可能／介入不可能とは、その指標値を上げるまたは下げるために、直接的な施策を打つことができるか否かを意味している。例えば、小売店の店長にとって、従業員の振る舞いは命令によって変えることができるため介入可能であると言えるが、顧客が何を購入するかを直接的に命令することはできないのでこれは介入不可能であると言える。各指標が介入可能であるか否かについては、例えば指標選択リスト（ＡＳＭＩ）においてあらかじめ定義しておいてもよいし、ユーザ（ＵＳ）が主観で判断して手動で決定してもよい。図８Ｂのように階層的に表示することにより、最下層の介入可能な指標を上げるための施策を実行した場合に、他の指標にどのように影響を与えるか、目的変数にどのくらいの影響を与えるかを、リンクを辿って確認することができる。図８Ｂにおいてはそのための表示の１例として、指標ＩＤ（１８３）に対して介入した場合に影響を受ける指標を二重線で辿って表示している。このように、介入可能変数から目的変数までの経路を強調して表示してもよい。この経路は、指標相関計算部（ＡＳＣＩ）が算出してクライアント（ＣＬ）に対して出力してもよいし、クライアント（ＣＬ）が算出してもよい。
【００８９】
＜指標データベース（ＡＳＭＤ）の例＞
図９Ａは、指標データベース（ＡＳＭＤ）に格納された指標テーブルの構成とデータ例を示す図である。指標生成（ＡＳＣＩＧ）が生成したデータは、キーに応じて複数種類のテーブルに分けて格納されている。キーの例としては、ユーザ、または、一定の時間間隔を用いることができる。データベースのテーブルにおいて、カラムを指標とすると、ユーザをキーとする場合には、１レコードが１ユーザに対応する。図９Ａにおいては、ユーザＩＤ（例えば顧客が装着したセンサ端末のＩＤ）をキー（Ｋａ１）としている。これは、１レコードに１ユーザの行動特性の指標を記録したものである。
【００９０】
図９Ｂは、時刻をキー（Ｋｂ１）とした場合における指標テーブルの構成とデータ例を示す図である。時刻をキーとする場合は、１レコードは一定の時間幅に対応する。ここでは時間解像度を３０分とした場合の例を示している。時間解像度が３０分の場合には、例えば１０時から１０時３０分までのサンプリングデータの集計値が１レコードとなる。これは、１レコードに、その時間帯の全顧客・全店員の挙動を指標として記録したものである。指標データベース（ＡＳＭＤ）には他にも、例えば位置情報をキーとしたテーブルを格納することもできる。さらには、時間解像度別に複数種類のテーブルを作成することもできる。その場合、ユーザは図７の入力欄（１２）において、所望する時間解像度を選択することができる。
【００９１】
図９Ａと図９Ｂのテーブルは、それぞれ縦の１カラムが１種類の指標に相当する。図３のステップＡＳ１６においては、ステップＡＳ１５で選択された指標に対応するカラムがピックアップされ、そのカラムの各レコードが出力される。つまり、指標データベース（ＡＳＭＤ）がＮカラム×Ｍレコードのテーブルであり、そこからｎ種類の指標が選択された場合には、ダウンロード指標テーブル（ＣＬＭＤ）はｎ種類×Ｍ行のテーブル形式データとして出力される。
【００９２】
指標名や指標ＩＤなどの指標に関する補足情報は、テーブル内に記載してもよいし、ダウンロード指標情報（ＣＬＭＤＳ）に記載してもよい。この場合、出力データの対象期間は、分析条件設定エリア（ＣＤＥ１）の入力欄（１１）で指定された期間に準ずる。オリジナル指標（ＣＬＭＯ）をアップロード（ＣＬ１３）する際には、クライアント（ＣＬ）においてユーザ（ＵＳ）が手動で指標データベース（ＡＳＭＤ）の形式に合わせたデータをアップロードしてもよいし、形式が合わないデータを指標入出力部（ＡＳＣＩＯ）が形式を変換してもよい。アップロードした指標は指標データベース（ＡＳＭＤ）のテーブルと結合してもよいし、別テーブルとして扱ってもよい。アップロードする指標と指標データベース（ＡＳＭＤ）内の指標それぞれにおいて、キーとなる指標の形式を合わせておくことにより、両方のデータを合わせて用いて統計分析することができる。
【００９３】
＜指標選択リスト（ＡＳＭＩ）の例＞
図１０は、指標選択リスト（ＡＳＭＩ）の構成とデータ例を示す図である。指標選択管理部（ＡＳＣＩＭ）は、ユーザ（ＵＳ）が指標を選択または選択解除するのにともない、その選択状態を指標選択リスト（ＡＳＭＩ）に記録する。指標の属性など静的な情報も指標選択リスト（ＡＳＭＩ）内に併せて保持してもよい。
【００９４】
指標選択リスト（ＡＳＭＩ）は、例えば指標ＩＤ（Ｍ０１）、指標名（Ｍ０２）、選択状態（Ｍ０３）、計算除外（Ｍ０４）、介入可能性（Ｍ０５）などのカラムを有する。指標ＩＤ（Ｍ０１）は、各指標を識別するためのＩＤである。指標名（Ｍ０２）は、ユーザ（ＵＳ）が各指標を識別するための名称である。選択状態（Ｍ０３）は、ステップＡＳ１５に同期して書き換えられ、現在その指標が選択状態または選択解除状態のいずれにあるかを示す。計算除外（Ｍ０４）は、図７においては記載していないが、ユーザ（ＵＳ）が今後計算に用いないため不要と判断し、指標選択と類似したインタフェースを介してその旨を指定した指標を示す。介入可能性（Ｍ０５）は、指標の属性を示すものであり、図８Ｂに示したように、その指標の値を上げるまたは下げるために、直接的な施策を打つことができるか否かを示す。介入可能性（Ｍ０５）は、あらかじめ指標別に定義しておいてもよいし、ユーザ（ＵＳ）が画面を操作しながら主観的に指定してもよい。
【００９５】
＜実施の形態１：まとめ＞
以上のように、本実施形態１に係るデータ分析支援システムは、データを分析する際に用いる指標のうちいずれかを目的変数として階層的クラスタリングを実施し、同一クラスタに属する指標を一括して出力する。これにより、多種類の指標のなかから、目標指標を改善することができる可能性の高い指標を、段階的かつ効率的に選択することができる。これによって、ビッグデータを分析するために要する時間／人員／コストを削減できる。
【００９６】
また、本実施形態１に係るデータ分析支援システムは、クラスタリングした指標間の相関を表すネットワーク図を生成し、さらに各指標が人為的に調整可能（介入可能）であるか否かに応じて各指標をネットワーク図内で分類する。これにより、目標指標を改善するための施策を打つことができる指標を効率的に絞り込むことができる。
【００９７】
また、本実施形態１に係るデータ分析支援システムは、ネットワーク図上においていずれかの指標が選択されたとき、その指標から目的変数に至るネットワーク上の経路を強調表示する。これによりデータ分析者は、選択した指標が目的変数に対して及ぼす影響について、ネットワーク上の経路にしたがって仮説的に把握することができる。
【００９８】
＜実施の形態２＞
本発明の実施形態２では、実施形態１で説明した各構成の変形例について説明する。その他の構成については実施形態１と同様であるため、以下では実施形態１とは異なる差異点について中心的に説明する。
【００９９】
実施形態１の図７において、階層的クラスタリング部（ＡＳＣＣ）がいったんクラスタリングを実施した後、入力欄（１５）において新たな目的変数を設定して改めてクラスタリングを実施することを考える。このとき、クラスタリングを再実施する前にクラスタリング表示エリア（ＣＤＥ２）または選択指標リスト表示エリア（ＣＤＥ３）において選択しておいた各指標を指標選択リスト（ＡＳＭＩ）内において選択状態にしたままにしておき、クラスタリングを再実施した後においてもその選択状態を各エリア上で反映して選択したままにしておくこともできる。これにより、ユーザ（ＵＳ）が各指標を再選択する手間を省くことができる。
【０１００】
クライアント（ＣＬ）が分析サーバ（ＡＳ）から指標とサンプリングデータをダウンロードするとき、指標名（Ｍ０２）を併せてダウンロードし、テーブルのカラム名称を示す文字列として、ダウンロード指標（ＣＬＭＤ）のテーブル内に記載することもできる。指標名（Ｍ０２）をテーブル内に記載する処理は、分析サーバ（ＡＳ）がデータ送信する前にあらかじめ実施してもよいし、クライアント（ＣＬ）がデータをダウンロードした後に実施してもよい。
【０１０１】
図７で説明した画面において、ユーザ（ＵＳ）が指標間の相関係数を選択すると、クライアント（ＣＬ）はその相関係数に対応する各指標の散布図を画面表示してもよい。あるいは各指標と目的変数の散布図を画面表示することもできる。各散布図は分析サーバ（ＡＳ）が作成してもよいし、クライアント（ＣＬ）がサンプリングデータを分析サーバ（ＡＳ）からダウンロードして作成してもよい。これにより、指標間の相関係数がデータ分析者の予想と異なる場合において、その相関係数が妥当であるか否かを散布図によって目視確認することができる。
【０１０２】
クライアント（ＣＬ）がオリジナル指標（ＣＬＭＯ）を分析サーバ（ＡＳ）へアップロードするとき、指標データベース（ＡＳＭＤ）が既に保持している指標と重複する指標については上書き保存することができるように、各指標のＩＤをオリジナル指標（ＣＬＭＯ）と併せてアップロードしてもよい。分析サーバ（ＡＳ）は、そのＩＤをキーにして同じ指標を上書き保存する。これに代えて、オリジナル指標（ＣＬＭＯ）内の重複する指標については別テーブルとして保存するとともに、指標ＩＤをキーとして重複する指標同士を対応付けることができるようにしてもよい。
【０１０３】
本発明は上記した実施形態の形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。上記実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、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。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることもできる。また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることもできる。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成を追加・削除・置換することもできる。
【０１０４】
上記各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部や全部を、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。また、上記の各構成、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、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に格納することができる。
【符号の説明】
【０１０５】
ＡＳ：分析サーバ、ＡＳＣＣ：階層的クラスタリング部、ＡＳＣＩ：指標相関計算部、ＡＳＣＩＭ：指標選択管理部、ＡＳＣＩＯ：指標入出力部、ＡＳＭＩ：指標選択リスト、ＤＳ：データサーバ、ＣＬ：クライアント。
【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８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図１０】
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