(57)【要約】【課題】欠損率が高く、かつ観測変数が多い場合の潜在変数を仮定した統計モデルにおけるパラメータ推定を高速に行えるようにする。【解決手段】分析サーバの分析部において、潜在変数を仮定した統計モデルにおいてパラメータを推定する際に、観測されなかった欠損データを完全データに含めず、観測されたデータのみを使って完全尤度を構成するアルゴリズムを使用して、統計的モデルにおけるパラメータ推定を行い、さらにこのパラメータ推定方法を因子分析モデル、構造方程式モデリング、罰則付最尤法、主成分分析及び因子回帰モデルの何れかに適用して、データの分析処理を行う。【選択図】図２
2015114916.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データの欠損を含む観測データを受け取って記憶媒体に格納する手段と、
前記記憶媒体に格納された観測データについて統計的分析処理を行う際に、観測されないデータが取得されたと仮定したときの完全データに、前記欠損の量を表す欠損値を含めず潜在変数のみを含めた統計的モデルを選択し、当該選択された統計的モデルにおいて所定のアルゴリズムによりパラメータを推定する手段と
を具備することを特徴とするデータ分析装置。
【請求項２】
前記パラメータを推定する手段は、
観測変数の次元をｐ、因子数をｍとし、ｐ次元観測変数ベクトルをＸ、ｐ次元平均ベクトルをμ、ｍ次元潜在変数ベクトルをＦ、ｐ×ｍ因子負荷行列をΛ、ｐ次元独自因子ベクトルをεとしたとき、Ｘ−μ＝ΛＦ＋εで表される因子分析モデルにおいて、
EMアルゴリズムを用いて、観測される変数のみに基づいて構成される完全対数尤度が
【数１】
2015114916.tif 000011
として与えられたとき、完全対数尤度の期待値Ｅを、
Ｅ［Ｆn｜ｘn］＝Ｍ-1ΛTΨ-1ｘn，
Ｅ［ＦnＦnT｜ｘn］＝Ｍ-1＋Ｅ［Ｆn｜ｘn］Ｅ［Ｆn｜ｘn］T
により計算し、かつ欠損の有無を表すための行列Ｍ＝（ｍij）を、
Ｍ＝ΛT Ψ-1 Λ＋Ｉm
により計算することを特徴とする請求項１記載のデータ分析装置。
【請求項３】
前記パラメータを推定する手段は、
前記ｐ次元平均ベクトルμ、ｐ×ｍ因子負荷行列Λ、及び独自分散を表すΨの各初期値の入力を受け付ける手段と、
共通因子の条件付期待値Ｅを算出する手段と、
完全対数尤度の最大化処理を行う手段と、
前記条件付期待値の算出処理及び完全対数尤度の最大化処理の後に、パラメータが収束したか否かを判定する手段と、
収束していないと判定された場合に、予め設定された反復回数に達するまで前記条件付期待値の算出処理及び完全対数尤度の最大化処理を反復する手段と
を有することを特徴とする請求項２記載のデータ分析装置。
【請求項４】
前記記憶媒体に格納された観測データのサンプル数を予め設定された閾値と比較することにより、閾値以上の観測データが格納されたか否かを判定する判定手段を、さらに具備し、
前記パラメータを推定する手段は、前記判定手段により閾値以上の観測データが格納されたと判定された場合に、前記記憶媒体に格納された観測データに対し前記パラメータを推定する処理を実行することを特徴とする請求項１記載のデータ分析装置。
【請求項５】
前記パラメータを推定する手段は、前記パラメータ推定処理を、因子分析、構造方程式モデリング、罰則付き最尤法、主成分分析及び因子回帰モデルの何れかに適用することを特徴とする請求項１記載のデータ分析装置。
【請求項６】
コンピュータ及び記憶媒体を備えたデータ分析装置が実行するデータ分析方法であって、
データの欠損を含む観測データを受け取って前記記憶媒体に格納する過程と、
前記記憶媒体に格納された観測データについて統計的分析処理を行う際に、観測されないデータが取得されたと仮定したときの完全データに、前記欠損の量を表す欠損値を含めず潜在変数のみを含めた統計的モデルを選択し、当該選択された統計的モデルにおいて所定のアルゴリズムによりパラメータを推定する過程と
を具備することを特徴とするデータ分析方法。
【請求項７】
前記パラメータを推定する過程は、
観測変数の次元をｐ、因子数をｍとし、ｐ次元観測変数ベクトルをＸ、ｐ次元平均ベクトルをμ、ｍ次元潜在変数ベクトルをＦ、ｐ×ｍ因子負荷行列をΛ、ｐ次元独自因子ベクトルをεとしたとき、Ｘ−μ＝ΛＦ＋εで表される因子分析モデルにおいて、
EMアルゴリズムを用いて、観測される変数のみに基づいて構成される完全対数尤度が
【数２】
2015114916.tif 000012
として与えられたもとで、完全対数尤度の期待値Ｅを、
Ｅ［Ｆn｜ｘn］＝Ｍ-1ΛTΨ-1ｘn，
Ｅ［ＦnＦnT｜ｘn］＝Ｍ-1＋Ｅ［Ｆn｜ｘn］Ｅ［Ｆn｜ｘn］T
により計算し、かつ欠損の有無を表すための行列Ｍ＝（ｍij）を、
Ｍ＝ΛT Ψ-1 Λ＋Ｉm
により計算することを特徴とする請求項６記載のデータ分析方法。
【請求項８】
前記パラメータを推定する過程は、
前記ｐ次元平均ベクトルμ、ｐ×ｍ因子負荷行列Λ、及び独自分散を表すΨの各初期値の入力を受け付ける過程と、
共通因子の条件付期待値Ｅを算出する過程と、
完全対数尤度の最大化処理を行う過程と、
前記条件付期待値の算出処理及び完全対数尤度の最大化処理の後に、パラメータが収束したか否かを判定する過程と、
収束していないと判定された場合に、予め設定された反復回数に達するまで前記条件付期待値の算出処理及び完全対数尤度の最大化処理を反復する過程と
を有することを特徴とする請求項７記載のデータ分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、収集されたデータを、潜在変数を仮定する統計的モデルを用いて分析するデータ分析装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ソーシャルネットワークサービス（SNS）の利用履歴や、インターネットショッピングの購買履歴、携帯端末の位置情報を用いた滞在地履歴、プリペイドカードの利用により蓄積される購買履歴等のように、多種多量のデータが簡単に収集できるようになってきた。
【０００３】
反面、これらのデータは、ユーザやサービスプロバイダが自由に設定したものが多く、それを別の目的で分析する場合には、目的に合ったデータが必ずしもすべて揃っているとは限らない。このため、目的に合った分析を行うためにはデータ欠損の問題を解決しなければならない。
【０００４】
目的とするデータを効率良く収集する手法の一つとして、アンケートがある。アンケートは、人々の意識や行動等の実態をとらえるための社会調査を行う際に有効である。社会調査には、国勢調査のような大量のデータをとり社会の全体像を把握することを目的とする統計的社会調査と、少人数へのインタビューや参与観察などの事例的社会調査の２つに大別できる。
【０００５】
このうち、統計的社会調査の手法としては、面接法、とめおき法、郵送法、集合法、電話法、電子法（ネット調査、Web調査等と呼ばれるもの）等があるが、いずれも予め定めた質問項目（アンケート）に対して、対象者の回答を集める方法である。特に電子法は、インターネットにつながる環境にあるすべての人が登録できるため、年齢、職業、居住地等、様々な属性の人の情報を収集できる。また、通常、会員は数万人以上の規模の会社が多いため、欲しいユーザ属性の条件を絞ったとしても容易に数千人のデータを収集できる。しかしながら、いずれの方法もすべての質問項目に対して全員から回答を得ることが難しい。
【０００６】
設問数を減らし回答者負荷をできるだけ軽減することで高い精度の回答を得る手法として、回答者の意思により該当する設問に答えるか否かを決める選択回答がある。これは、問われている設問に答えたくない場合や、一つの設問に対し選択肢が複数ある場合に使われる。そのため収集した回答データに欠損が生じる。
【０００７】
これまで、データに欠損があってもその変数がなぜ欠損したのかという欠損メカニズム（missing mechanism）は、Rubinの研究（例えば非特許文献１を参照）以来、以下の３通りに分けて考えられてきた（例えば非特許文献２を参照）。  
（１）完全にランダムな欠損  Missing Completely At Random (MCAR)
どの値が欠損するかは完全にランダムである。  
（２）ランダムな欠損  Missing At Random (MAR)
どの値が欠損するかはデータに依存してもよいが、欠損値には依存しない。  
（３）ランダムでない欠損  Not Missing at Random(NMAR)
欠損するかどうかは、欠損値そのものの値や、観測していない他の変数にも依存する。  
これらのどれを仮定できるかによって、データの解析方法が異なる。
【０００８】
欠損のメカニズムがMARあるいはMCARだと仮定すると、統計的モデルのパラメータ推定方法として、完全情報最尤法を適用できる。そのアルゴリズムとして、具体的には疑似ニュートン法や、潜在変数と欠損値両方を完全データに含めるEMアルゴリズム（例えば非特許文献３を参照）が挙げられる。 
ところで、多くの統計モデルは潜在変数を仮定している。特にアンケートデータの解析では、隠れた因子を見出す因子分析モデルやそれを一般化した構造方程式モデリング、さらに時間の変化をモデリングできる隠れマルコフモデルなど、様々な潜在変数を含むモデルがある。
【０００９】
なお、潜在変数とは、観測されない変数のことをいう。例えば、国、数、社、理、英の５教科のテストの点数のデータがあったとし、２因子モデルを当てはめる。このとき、２つの因子（たとえば、理系得点、文系得点）は潜在変数である。何故なら、理系得点、文系得点は観測できないからである。
【００１０】
これに対し、欠損値あるいは欠損とは、観測し得るはずの変数が観測できないことをいう。例えば、アンケートデータで「年収」という項目があったとする。年収は、答えたくない人もいるので、空欄にすることがよくある。このように、実際にはデータがあるはずなのに、何らかの理由で観測することができないことをいう。  
すなわち、欠損値と潜在変数との違いは、欠損値は本来観測し得るが、潜在変数は決して観測されることはないという点である。
【００１１】
先ず、欠損のあるデータを用いて、潜在変数を含む統計的モデルを推定するEMアルゴリズムについて述べる。ｐ次元観測変数をＸ＝（Ｘ1，…，Ｘp）T、ｍ次元潜在変数ベクトルをＦ＝（Ｆ1，…，Ｆm）Tとする。いま、ｑ次元パラメータθ＝（θ1，…，θq）Tを最尤法によって推定することを考える。観測変数に欠損がある場合を、ｎ番目の観測に対し、観測データをＸ[n]、欠損値をＸ_[n]と記述すると、完全データはＸn＝［Ｘ[n]，Ｘ_[n]］と表される。このとき、EMアルゴリズムでは、完全対数尤度の観測データが与えられたもとでの条件付き期待値Ｅ［logｆ（ｘn，ｆn）｜ｘ[n]］を計算する必要がある。データが独立同分布に従うとすると、条件付き期待値は  
【００１２】
【数１】
2015114916.tif 000003
で与えられる。ここで、ｆ（ｘn，ｆn）は、観測データと潜在変数の同時分布、Ｎはサンプルサイズである。
【００１３】
しかしながら、大量欠損がある場合、この条件付き期待値を計算するコストが大きくなることが多い。例えば、潜在変数を含むモデルの中でよく用いられる手法として、観測変数が潜在変数の一次結合で表される因子分析モデルがある。この因子分析モデル式を図１５の式（１）に示す。
【００１４】
因子分析モデルでは、観測変数ベクトルと潜在変数ベクトルとの間に線形関係Ｘ−μ＝ΛＦ＋εが成り立つと仮定する（図１６の式（２））。ただし、μ＝（μ1，…，μp）T はｐ次元平均ベクトル、Λ＝（λij）はｐ×ｍの因子負荷行列、ε＝（ε1，…，εp）T はｐ次元独自因子ベクトルとする（図１６の式（３））。
【００１５】
共通因子ベクトルと独自因子ベクトルに正規性を仮定する直交因子モデル（図１７の式（４））に対し、観測変数ベクトルは多変量正規分布に従い、その共分散行列は、cov[Ｘ]＝ΛΛT＋Ψで与えられる（図１７の式（５））。但し、Ψ＝diag（ψ1，…，ψp）は独自分散を表す（図１７の式（４））。いま、完全データｘ1，…，ｘNが与えられたとき、最尤法によってモデルを推定することを考える。そうすると、図１８に示すように対数尤度関数は、
【００１６】
【数２】
2015114916.tif 000004
で与えられる。ここで、Σ＝ΛΛT＋Ψである。
【００１７】
次に、観測変数に欠損がある場合を考える。図１９はそのモデル推定を示すものである。図１９の式（７）に示すようにデータを観測値と欠損値とに分け、観測変数の期待値及び共分散行列をそれぞれＥ（Ｘ[n]）＝μ[n] ，Cov（Ｘ[n]）＝Σ[n]と表すと、MARのもとでの尤度は、図１９に示すように
【００１８】
【数３】
2015114916.tif 000005
と記述できる。
【００１９】
このとき、対数尤度関数は図１９に示すように
【数４】
2015114916.tif 000006
と表現される。
【００２０】
従来は、２〜３割の欠損で数１００のサンプルに対する因子分析の問題に取り組んできた。その条件での因子分析の欠損値問題に対し、MARを仮定したときの最尤推定値を計算するアルゴリズムとして、これまで以下の方法が用いられてきた。  
（Ａ）オブザーベーションごとに観測変数の尤度を積み上げ、その値が最大になるようなパラメータを求める、完全情報最尤推定値を疑似ニュートン法によって計算する方法。  
（Ｂ）共通因子と観測変数の欠損の両方を完全データに含めたEMアルゴリズムを使う方法（例えば非特許文献４を参照）。  
なお、「完全データ」とは、欠損値や潜在変数など、観測されないデータが仮に取得されたとしたときのデータのことである。
【００２１】
上記２つの方法のうち、（Ａ）のニュートン法は、図２０に示す手法により計算するが、観測変数の数が大きい場合にはパラメータ数が増加するために計算が遅くなり、不安定になることが知られている。例えば、欠損をランダムに発生させ、欠損率を90％、サンプル数を20,000とした時の計算時間は、既存のOpenMxという統計ツールを使って計算したところ、ＣＰＵの動作周波数が2.3GHz、メモリ容量が16GB、汎用のＯＳ（Operating System）を備えたパーソナルコンピュータを使って１日以上を要した。また、初期値に大きく依存し、ある初期値に対してはパラメータの値が発散した。
【００２２】
一方、（Ｂ）のEMアルゴリズムは、図２１に示すように直接観測することのできない潜在変数（共通因子）と欠損値を完全データに含める。このとき、完全対数尤度関数は図２１に記載した式（１１）で与えられる。ここで、完全対数尤度の期待値を計算する上では図２１の式（１２）が計算できれば十分であるが、欠損数が大きいときに、計算が著しく遅くなる。
【００２３】
実際に、１回の反復に必要とされる行列演算の計算オーダは、図２１に記載した式（１３）に示すようにＯ（ｐ2Ｎ）となる。ここで、Ｏ（Ｘ）とは、ｘの定数倍という意味である。それ故、ｐとＮがともに大きい場合、計算量が大きくなる。例えば、先ほどのデータに対してEMアルゴリズムによりパラメータを推定するために、式Ｓxxの事後分布に関する条件付き期待値の計算にＯ（1002×20,000）程度の計算量が必要となるため、計算時間が数時間必要となる。
【００２４】
なお、「欠損率」とは、データを行列で表現した時、実際に観測された要素数と、仮に全てのデータが観測されたときの要素数との比を表す。欠損率が“１”のときは、全てのデータが欠損しており、“０”のときは、全てのデータが観測されている。
【００２５】
このように、これらの手法はサンプルサイズがそれほど大きくなかった７０〜８０年代の頃に確立された手法であり、現在のwebで収集されるデータのように、「サンプルサイズが膨大、観測変数の数が多い、欠損が大量にある」という特徴のある収集データに対する統計的モデルによる分析手法は確立されてない。なお、サンプルサイズがそれほど大きくなかったいえるサイズの上限の目安は500程度、サンプルサイズが膨大といえるサンプルサイズの下限の目安は5000程度、観測変数の数が多いといえる下限の目安は50程度、欠損が大量といえる下限の目安は70%程度である。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００２６】
【非特許文献１】Rubin, D. B. “Inference and Missing Data”, Biometrika, Vol. 63, No.3, pp.581-592, 1976.
【非特許文献２】星野 崇宏，“調査観察データの統計科学―因果推論・選択バイアス・データ融合”, pp.27-28, 岩波書店 , 2009.
【非特許文献３】Dempster, A. P., Laird, N. M., and Rubin, D. B.,“Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm”, Journal of the Royal Statistical Society, Series B (Methodological), pp.1-38, 1977.
【非特許文献４】M. Jamshidian and R. I. Jennrich , “An EM Algorithm for ML Factor Analysis with Missing Data”, Journal of the Royal Statistical Society, Series B (Methodological), Vol. 59, No. 3, pp.569-587, 1997.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２７】
以上述べたように、因子分析の欠損値問題に対しMARを仮定したときの最尤推定値を計算する従来のアルゴリズムである、完全情報最尤推定値を疑似ニュートン法によって計算する方法には、観測変数の数が大きい場合にはパラメータ数が増加するために計算が遅くなり、不安定になるという課題がある。また、共通因子と観測変数の欠損の両方を完全データに含めたEMアルゴリズムを使う方法では、直接観測することのできない潜在変数（共通因子）と欠損値を完全データに含めるため、欠損数が大きいときに計算が著しく遅くなるという課題がある。
【００２８】
この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、欠損率が高く、かつ観測変数が多い場合の潜在変数を仮定した統計モデルにおけるパラメータ推定を高速に行えるようにするデータ分析装置及び方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２９】
上記目的を達成するためにこの発明は、以下のような各種態様を備える。  
（１）データの欠損を含む観測データを受け取って記憶媒体に格納する手段又は過程と、パラメータを推定する手段又は過程を備える。そして、このパラメータを推定する手段又は過程により、上記記憶媒体に格納された観測データについて統計的分析処理を行う際に、観測されないデータが取得されたと仮定したときの完全データに、上記欠損の量を表す欠損値を含めず潜在変数のみを含めた統計的モデルを選択し、当該選択された統計的モデルにおいて所定のアルゴリズムによりパラメータの推定を行うようにしたものである。
【００３０】
（２）（１）において、上記パラメータを推定する手段又は過程は、
観測変数の次元をｐ、因子数をｍとし、ｐ次元観測変数ベクトルをＸ、ｐ次元平均ベクトルをμ、ｍ次元潜在変数ベクトルをＦ、ｐ×ｍ因子負荷行列をΛ、ｐ次元独自因子ベクトルをεとしたとき、Ｘ−μ＝ΛＦ＋εで表される因子分析モデルにおいて、
EMアルゴリズムを用いて、観測される変数のみに基づいて構成される完全対数尤度が
【数５】
2015114916.tif 000007
として与えられたとき、完全対数尤度の期待値Ｅを、
Ｅ［Ｆn｜ｘn］＝Ｍ-1ΛTΨ-1ｘn，
Ｅ［ＦnＦnT｜ｘn］＝Ｍ-1＋Ｅ［Ｆn｜ｘn］Ｅ［Ｆn｜ｘn］T
により計算し、かつ欠損の有無を表すための行列Ｍ＝（ｍij）を、
Ｍ＝ΛT Ψ-1 Λ＋Ｉm
により計算するようにしたものである。
【００３１】
（３）（２）において、上記パラメータを推定する手段又は過程は、上記ｐ次元平均ベクトルμ、ｐ×ｍ因子負荷行列Λ、及び独自分散を表すΨの各初期値の入力を受け付ける手段又は過程と、共通因子の条件付期待値Ｅを算出する手段又は過程と、完全対数尤度の最大化処理を行う手段又は過程と、上記条件付期待値の算出処理及び完全対数尤度の最大化処理の後に、パラメータが収束したか否かを判定する手段又は過程と、収束していないと判定された場合に、予め設定された反復回数に達するまで上記条件付期待値の算出処理及び完全対数尤度の最大化処理を反復する手段又は過程を有するものである。
【００３２】
（４）（１）において、上記記憶媒体に格納された観測データのサンプル数を予め設定された閾値と比較することにより、閾値以上の観測データが格納されたか否かを判定する判定手段又は過程をさらに具備し、上記パラメータを推定する手段又は過程は、上記判定手段により閾値以上の観測データが格納されたと判定された場合に、上記記憶媒体に格納された観測データに対し上記パラメータを推定する処理を実行するようにしたものである。
【００３３】
（５）（１）において、上記パラメータを推定する手段又は過程は、上記パラメータ推定処理を、因子分析、構造方程式モデリング、罰則付き最尤法、主成分分析及び因子回帰モデルの何れかに適用することを特徴とする。
【発明の効果】
【００３４】
この発明の各態様によれば、条件付き期待値を最大化するのではなく、観測されるデータと潜在変数のみの条件付き期待値を最大化するパラメータ推定方法を採用しているため、欠損する全てのデータをアルゴリズムの中で反復計算して推定せずに、潜在変数のみを推定するだけでよくなる。したがって、欠損率が高く、かつ観測変数が多い場合の潜在変数を仮定した統計モデルにおけるパラメータ推定を高速に行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】この発明の第１の実施形態に係るデータ分析装置を含むシステム全体の構成を示す図。
【図２】この発明の第１の実施形態に係るデータ分析装置の機能構成を示すブロック図。
【図３】データの収集から分析データの送信までの一連の動作のうち、サービスプロバイダ端末の動作を示すフローチャート。
【図４】データの収集から分析データの送信までの一連の動作のうち、ユーザ端末によるアンケート回答データの送信動作と分析サーバによるアンケート回答データの受信動作を示すフローチャート。
【図５】データの収集から分析データの送信までの一連の動作のうち、分析サーバによる分析処理の手順と内容を示すフローチャート。
【図６】欠損の有無を表す０−１行列を示す図。
【図７】図２に示したデータ分析装置の高速因子分析部による処理手順と処理内容を示すフローチャート。
【図８】図２に示したデータ分析装置による効果を説明するための図。
【図９】この発明の第２の実施形態に係るデータ分析装置の機能構成を示すブロック図。
【図１０】図９に示したデータ分析装置が備える、欠損率、変数の数、誤差及びサンプル数の関係を示すデータテーブルの一例を示す図。
【図１１】この発明の第３の実施形態に係るデータ分析装置の機能構成を示すブロック図。
【図１２】この発明の第４の実施形態に係るデータ分析装置の機能構成を示すブロック図。
【図１３】この発明の第５の実施形態に係るデータ分析装置の機能構成を示すブロック図。
【図１４】この発明の第６の実施形態に係るデータ分析装置の機能構成を示すブロック図。
【図１５】因子分析について説明するための図。
【図１６】因子分析モデルの説明に使用する図。
【図１７】最尤法によるモデルの推定方法の前半部分を説明するための図。
【図１８】最尤法によるモデルの推定方法の後半部分を説明するための図。
【図１９】欠損がある場合の、最尤法によるモデルの推定方法を説明するための図。
【図２０】ニュートン法による計算方法を説明するための図。
【図２１】既存のEMアルゴリズムを説明するための図。
【発明を実施するための形態】
【００３６】
以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。  
［第１の実施形態］
この発明の第１の実施形態は、潜在変数を仮定した統計モデルにおいてパラメータを推定する際に、観測されなかった欠損データを完全データに含めず、観測されたデータのみを使って完全尤度を構成することによって、行列演算の計算量を大幅に減らして計算の高速化を実現するようにし、かつこのパラメータ推定方法を因子分析に適用したものである。
【００３７】
（構成）
図１は、この発明に係るデータ分析装置の第１の実施形態である分析サーバを備えたシステムの概略構成図である。同図に示すように第１の実施形態のシステムは、複数のユーザ端末ＵＴ１〜ＵＴｎ、サービスプロバイダ端末ＳＰ及び分析サーバＳＶａを、通信ネットワークＮＷを介して相互に通信可能に接続したものである。
【００３８】
ユーザ端末ＵＴ１〜ＵＴｎは、観測対象となる複数のユーザが使用するパーソナルコンピュータ、タブレット型端末、スマートホン又は携帯電話機からなり、Webブラウザ及びメーラを備えている。サービスプロバイダ端末ＳＰは、サービスプロバイダの管理者が使用するパーソナルコンピュータからなり、ユーザ端末ＵＴ１〜ＵＴｎと同様にWebブラウザ及びメーラを備えている。なお、通信ネットワークは、例えばＩＰ（Internet Protocol）網と、このＩＰ網にアクセスするためのアクセス網からなる。
【００３９】
ところで、分析サーバＳＶａはサーバコンピュータからなり、以下のように構成される。図２はその機能構成を示すブロック図である。  
すなわち、分析サーバＳＶａは、通信インタフェースユニット１と、制御ユニット２ａと、記憶ユニット３ａを備えている。通信インタフェースユニット１は、上記ユーザ端末ＵＴ１〜ＵＴｎ及びサービスプロバイダ端末ＳＰとの間で、通信ネットワークＮＷで規定される通信プロトコルに従いデータ通信を行う。
【００４０】
記憶ユニット３ａは、記憶媒体としてＨＤＤ（Hard Disc Drive）又はＳＳＤ（Solid State Drive）等の随時書き込み及び読み出しが可能な不揮発性メモリを備えたもので、第１の実施形態を実現するために必要な記憶部として、収集データ記憶部３１と、分析データ記憶部３２を備えている。
【００４１】
収集データ記憶部３１は、上記ユーザ端末ＵＴ１〜ＵＴｎから収集したアンケートの回答データを蓄積するために用いられる。なお、アンケートの回答データ以外に、各ユーザの滞在地履歴や購買履歴、通信履歴等を蓄積するようにしてもよい。分析データ記憶部３２は、後述する分析処理により得られた分析データを保存するために用いられる。
【００４２】
制御ユニット２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を備え、第１の実施形態を実現するために必要な制御及び処理機能として、収集データ管理部２１と、サンプル数閾値判定部２２と、高速因子分析部２３と、分析データ表示制御部２４を備えている。これらの機能はいずれも図示しないプログラムメモリに格納されたプログラムを上記ＣＰＵに実行させることにより実現される。
【００４３】
収集データ管理部２１は、上記サービスプロバイダ端末ＳＰから送られた調査項目を含むアンケートデータを通信インタフェースユニット１から収集対象の上記ユーザ端末ＵＴ１〜ＵＴｎへ送信し表示させる処理と、上記ユーザ端末ＵＴ１〜ＵＴｎから返送されたアンケートの回答データを通信インタフェースユニット１を介してそれぞれ受信し、この受信された収集データを上記収集データ記憶部３１に格納する処理を行う。
【００４４】
サンプル数閾値判定部２２は、上記収集データ記憶部３１に予め設定した人数分の回答データが蓄積されたか否かを判定する処理を行う。高速因子分析部２３は、上記収集データ記憶部３１から回答データを読み出し、この読み出された回答データに対し、潜在変数を仮定した統計モデルにおいて、観測されなかった欠損データを完全データに含めず、観測されたデータのみを使って完全尤度を構成する手法を使用して、因子分析処理を実行する。そして、その分析結果を表すデータを分析データ記憶部３２に格納する処理を行う。
【００４５】
分析データ表示制御部２４は、サービスプロバイダ端末ＳＰからの要求に応じて上記分析データ記憶部３２から分析データを読み出し、要求元のサービスプロバイダ端末ＳＰへ通信インタフェースユニット１から送信する処理と、上記分析データを配信先として予め設定されたユーザ端末ＵＴ１〜ＵＴｎへ上記通信インタフェースユニット１から送信する処理を行う。
【００４６】
（動作）
次に、以上のように構成された分析サーバＳＶａを含むシステムの動作を説明する。図３乃至図５は、アンケートデータの作成からその回答データの収集、当該回答データの分析、分析結果を表すデータの送信までの一連の動作手順を示すフローチャートである。
【００４７】
（１）アンケートの作成と配信
先ずサービスプロバイダ端末ＳＰでは、図３に示すステップＳ１１において、サービスプロバイダの管理者の入力操作に応じてアンケートデータが作成される。アンケートデータとしては、変数の多い任意又は選択的な回答項目を含むデータが作成される。具体的には、項目の種類と選択肢の種類を100以上と多めに設定し、任意回答および選択回答が可能な項目を含める。上記作成されたアンケートデータは分析サーバＳＶａへ送られる。
【００４８】
分析サーバＳＶａは、上記アンケートデータを通信インタフェースユニット１により受信すると、収集データ管理部２１の制御の下、ステップＳ１２により、図示しないユーザ情報記憶部に予め記憶されている収集対象のユーザ端末ＵＴ１〜ＵＴｎに向け、上記アンケートデータを配信する。配信方法としては、例えば電子メールが用いられる。
【００４９】
（２）アンケートに対する回答データの収集
ユーザ端末ＵＴ１〜ＵＴｎにおいて、上記配信されたアンケートデータに対しユーザが回答を入力すると、図４に示すステップＳ２１において、上記入力された回答を返信するための回答データが作成される。このときユーザは、答えたくない項目には回答しなくてもよい。そして、ユーザが送信操作を行うと、ステップＳ２２により、上記作成された回答データがユーザ端末ＵＴ１〜ＵＴｎから送信元の分析サーバＳＶａへ送信される。
【００５０】
分析サーバＳＶａは、上記ユーザ端末ＵＴ１〜ＵＴｎから回答データが返信されるごとに、収集データ管理部２１がステップＳ２３において、当該回答データを通信インタフェースユニット１を介して受信し、当該受信された回答データを収集データ記憶部３１に格納する。このとき、収集データは例えばユーザＩＤとアンケートを識別するアンケートＩＤと関連付けられて記憶される。
【００５１】
（３）収集データの分析
分析サーバＳＶａは、先ずサンプル数閾値判定部２２が図５に示すステップＳ３１により、上記収集データ記憶部３１に格納された収集データが予め設定されたサンプル数の閾値に達したか否かを判定する。そして、収集データが閾値以上になったことがステップＳ３２で確認されると、次にステップＳ３３において高速因子分析部２３が起動し、以後この高速因子分析部２３において以下のような計算を実行する。
【００５２】
すなわち、先に述べたように潜在変数を仮定する統計的モデルにおいて、観測されなかった欠損データにあえて完全データに含めず、観測されたデータのみを使って完全尤度を構成することによりパラメータ推定を行う。ここでは、欠損のあるデータを用いて、潜在変数を含む統計的モデルのパラメータ推定を行うEMアルゴリズムを例にとって述べる。ｐ次元観測変数をＸ＝（Ｘ1，…，Ｘp）T、ｍ次元潜在変数ベクトルをＦ＝（Ｆ1，…，Ｆm）Tとする。
【００５３】
いま、パラメータθを最尤法によって推定することを考える。観測変数に欠損がある場合を、ｎ番目の観測に対し、観測データをＸ[n]、欠損値をＸ_[n]と記述すると、完全データはＸn＝［Ｘ[n]，Ｘ_[n]］と表される。このとき、EMアルゴリズムでは、完全対数尤度の観測データが与えられたもとでの条件付き期待値Ｅ［logｆ（ｘn，ｆn）｜ｘ[n]］を計算する必要がある。データが独立同分布に従うとすると、条件付き期待値は  
【００５４】
【数６】
2015114916.tif 000008
で与えられる。ここで、ｆ（ｘn，ｆn）は、観測データと潜在変数の同時分布、Ｎはサンプルサイズである。
【００５５】
次に完全対数尤度を、
【数７】
2015114916.tif 000009
により算出する。
【００５６】
また、完全対数尤度関数の期待値を、
Ｅ［Ｆn｜ｘn］＝Ｍ-1ΛTΨ-1ｘn，
Ｅ［ＦnＦnT｜ｘn］＝Ｍ-1＋Ｅ［Ｆn｜ｘn］Ｅ［Ｆn｜ｘn］T
により計算される。但し、Ｍ＝ΛT Ψ-1 Λ＋Ｉmとする。  
また、この計算には
Ｏ（ｐ0Ｎ）
を必要とする。尚、ｐ0は欠損していない変数の数の平均を示す。
【００５７】
図７は、上記完全対数尤度及び完全対数尤度関数の期待値を計算する処理の手順と処理内容を示すフローチャートである。同図において、高速因子分析部２３は、ステップＳ４１でｉ＝１に初期設定した後、ステップＳ４２により初期値としてμ0＾，Λ0＾，Ψ0＾の入力を受け付ける。次に、ステップＳ４３でｉの値をインクリメントした後、ステップＳ４４においてＥステップを実行する。このＥステップでは、共通因子の条件付期待値ｆn＾を計算する。続いて、ステップＳ４５においてＭステップを実行する。このＭステップでは、完全対数尤度の最大化処理が行われる。
【００５８】
上記Ｅステップ及びＭステップの処理が終了すると、ステップＳ４６によりパラメータが収束したか否かを判定し、収束していればステップＳ４７で解を表示するためにそのデータを分析データ記憶部３２に格納した後、処理を終了する。一方、パラメータが収束していなければ、ステップＳ４８により反復回数を判定し、ｉが上限値に達していなければステップＳ４３に戻ってｉの値をインクリメントした後、先に述べたステップＳ４４及びＳ４５の処理を実行する。これに対し、反復回数が上限値に達すると、ステップＳ４９により収束しない旨のメッセージを分析データ記憶部３２に格納する。
【００５９】
以上述べた計算方法は、図２０に示した既存のEMアルゴリズムにおいて、直接観測することのできない変数（共通因子）のみを潜在変数とみなす方法である。この場合完全対数尤度は、観測される変数のみに基づいて構成される。このため、完全対数尤度のデータが与えられたもとでの条件付き期待値を計算する際には、欠損値を完全データに入れなければ計算すべき行列のサイズが小さくなり、それゆえ行列演算も少なくてすむ。  
ちなみに、１回の反復に必要とされる行列演算の計算オーダは、従来のEMアルゴリズムではＯ（ｐ2Ｎ）が必要だったが、本実施形態に基づいたEMアルゴリズムを使うと上記したようにＯ（ｐ0Ｎ）となる。これにより、計算速度は飛躍的に向上する。
【００６０】
（４）分析データの送信
上記因子分析処理により得られた分析結果を表すデータは、アンケートＩＤと関連付けて分析データ記憶部３２に格納される。分析サーバＳＶａは、上記高速因子分析部２３による上記分析処理が終了すると、続いて分析データ表示制御部２４がステップＳ３４において上記分析データ記憶部３２から分析データ、つまり因子の分析値と誤差値を読み出す。そして、この読み出された因子の分析値と誤差値を、要求元のサービスプロバイダ端末ＳＰへ通信インタフェースユニット１から送信する。また、分析データの配信先が予め設定されている場合には、当該ユーザ端末ＵＴ１〜ＵＴｎに向け上記通信インタフェースユニット１から上記分析データを送信する。
【００６１】
（第１の実施形態の効果）
以上詳述したように第１の実施形態では、条件付き期待値を最大化するのではなく、観測されるデータと潜在変数のみの条件付き期待値を最大化するパラメータ推定方法を採用している。このため、欠損する全てのデータをアルゴリズムの中で反復計算して推定せずに、潜在変数のみを推定するだけでよくなる。したがって、欠損が多くなっても高速に計算することが可能となる。ここで、高速に計算できるようになる欠損値の下限は50%程度である。
【００６２】
図６は、データ行列をＸ＝（ｘij）とし、欠損の有無を表すため、０−１の行列Ｍ＝（ｍij）を示したものである。なお、“０”はｘijが観測されなかった場合、“１”はｘijが観測された場合をそれぞれ示す。本実施形態では、「観測されないデータ」に欠損値を含まないため、図４の行列のうち“１”の部分だけを使ってパラメータの推定が行われる。このため、ｉが大きくかつ“０”が多い状況において、“０”へ代入する期待値の計算に要する時間が不要となり、その分だけ計算の高速化を実現できる。ちなみに、従来の方法では「観測されないデータ」に欠損値を含むため、“０”の部分に対応する欠損値ｘ_[n]を推定しながらパラメータの推定を行っている。したがって、ｉが大きくかつ“０”が多い状況になると計算量がきわめて多くなり、計算処理に非常に長い時間が必要となる。
【００６３】
また第１の実施形態では、上記アルゴリズムを適用して因数分析処理を行うことで、従来のEMアルゴリズムを使った場合よりも、計算速度を高速化することができる。具体的には、90％欠損、変数の50倍程度の回答者数、変数90、サンプル数5,000の条件の下で、先に（Ａ）として記載した疑似ニュートン法を基準に、先に（Ｂ）として記載した従来のEMアルゴリズムを使用した場合より二桁程度高速に計算することが可能となる。
【００６４】
図８は、第１の実施形態におけるアルゴリズムを使用した場合の欠損数に対する計算速度向上比の変化を、従来のEMアルゴリズムと疑似ニュートン法と対比して示したものである。同図から明らかなように、第１の実施形態によるアルゴリズムでは、欠損数が増えれば増えるほど速度向上比が高くなる。
【００６５】
［第２の実施形態］
この発明の第２の実施形態は、サービスプロバイダの管理者が欲しい因子分析結果をどの程度の誤差の範囲内で導出してほしいかを表す情報を設定すると、欠損率や変数の数から、必要なサンプル数を分析サーバが返送するようにしたものである。
【００６６】
（構成）
図９は、この発明に係るデータ分析装置の第２の実施形態である分析サーバＳＶｂの機能構成を示すブロック図である。尚、同図において前記図２と同一部分には同一符号を付して詳しい説明は省略する。  
【００６７】
記憶ユニット３ｂには、収集データ記憶部３１と、分析データ記憶部３２に加え、設定誤差記憶部３３が設けられている。設定誤差記憶部３３は、サービスプロバイダがほしい分析結果に対して求める誤差を記憶するために使用される。
【００６８】
制御ユニット２ｂは、収集データ管理部２１と、サンプル数閾値判定部２２と、高速因子分析部２３と、分析データ表示制御部２４に加え、要求誤差設定部２５と、欠損率判定部２６と、変数の数確認部２７と、関係判定部２８をさらに備えている。
【００６９】
要求誤差設定部２５は、サービスプロバイダ端末ＳＰから送られた要求誤差を表す情報を通信インタフェースユニット１を介して受信し、この受信された要求誤差を表す情報を設定誤差記憶部３３に記憶させる処理を行う。
【００７０】
欠損率判定部２６は、収集データ記憶部３１に記憶された収集データ中に、属性毎にデータ欠損がどの程度あるかを判定する処理を行う。変数の数確認部２７は、収集データ記憶部３１に記憶された収集データ中に、因子分析に使う変数の数がいくつあるかを確認する処理を行う。
【００７１】
関係判定部２８は、関係判定データテーブルを備えている。この関係判定テーブルには、変数の数、要求誤差及び欠損率のすべての組み合わせに対し予め設定された、因数分析に最低限必要なサンプル数が記憶されている。図１０にその一例を示す。そして、この関係判定テーブルを参照することにより、上記変数の数確認部２７により確認された変数の数と、上記欠損率判定部２６により判定された欠損率と、上記設定誤差記憶部３３に格納された要求誤差の組み合わせに対応する最低限必要なサンプル数を検索し、この検索された最低限必要なサンプル数をサンプル数閾値判定部２２に与える処理を行う。
【００７２】
（動作）
次に、以上のように構成された分析サーバＳＶｂによる収集データ分析動作を説明する。  
サービスプロバイダ端末ＳＰにおいて、その管理者が因子分析の結果に対して因子分析したい属性と、どの程度の誤差の範囲内で結果が欲しいかを表す要求誤差情報を入力したとする。そうすると、上記入力された要求誤差情報がサービスプロバイダ端末ＳＰから分析サーバＳＶｂへ送信される。
【００７３】
分析サーバＳＶｂは、上記サービスプロバイダサーバ端末ＳＰから送信された要求誤差情報が通信ネットワークユニット１で受信されると、要求誤差設定部２５が上記受信された要求誤差情報を設定誤差記憶部３３に格納する。
【００７４】
続いて分析サーバＳＶｂは、欠損率判定部２６により、サービスプロバイダが作成したアンケートのフォーマットデータをもとに、収集データ記憶部３１に蓄積された収集データに、該当する属性にどの程度欠損が発生しているかを調べる。また、変数の数確認部２７により、上記収集データ記憶部３１に蓄積された収集データに、該当属性に対応する変数がいくつあるかをカウントする。
【００７５】
次に分析サーバＳＶｂは、関係判定部２８により、上記設定誤差記憶部３３に記憶された要求誤差の値と、欠損率判定部２６で判定された欠損率と、変数の数確認部２７によりカウントされた変数の数をもとに関係判定データテーブルを検索し、当該テーブルから上記要求誤差の値、欠損率及び変数の数に対応する、因子分析に最低限必要なサンプル数を読み出す。そして、この読み出されたサンプル数をサンプル数閾値判定部２２に閾値として設定する。
【００７６】
したがって、収集データの分析処理を行う際に、サンプル数閾値判定部２２では、収集データ記憶部３１に蓄積された収集データのサンプル数が、サンプル数閾値判定部２２に設定されたサンプル数の設定値と比較される。そして、蓄積された収集データのサンプル数がサンプル数の設定値以上であれば、高速因子分析部２３に対し収集データに対する因子分析処理の実行要求が送られ、これにより高速因子分析部２３では第１の実施形態で述べた処理が実行される。
【００７７】
これに対し、蓄積された収集データのサンプル数がサンプル数の設定値に満たない場合には、サンプル数閾値判定部２２が、上記最低限必要なサンプル数から収集データ記憶部３１に格納された収集データのサンプル数を引いた値を求める。そして、あと最低何サンプル必要かを表す情報を、収集データ管理部２１からサービスプロバイダ端末ＳＰに向け送信する。
【００７８】
（第２の実施形態の効果）
以上述べたように第２の実施形態によれば、設定誤差記憶部３３に記憶された要求誤差の値と、欠損率判定部２６で判定された欠損率と、変数の数確認部２７によりカウントされた変数の数をもとに、サービスプロバイダが要求した誤差内で因子分析を実施するために最低限必要なサンプル数をデータテーブルから読み出して、サンプル数閾値判定部２２に設定することができる。したがって、サンプル数閾値判定部２２には常に最適な閾値を設定することができる。
【００７９】
［第３の実施形態］
この発明の第３の実施形態は、第２の実施形態における高速因子分析部２３に代えて、高速構造方程式モデリング処理部２３１を設けたものである。
【００８０】
図１１は、この発明の係るデータ分析装置の第３の実施形態である分析サーバＳＶｃの機能構成を示すブロック図である。尚、同図において前記図９と同一部分には同一符号を付して詳しい説明は省略する。  
【００８１】
制御ユニット２ｃは、高速因子分析部２３に代えて、高速構造方程式モデリング処理部２３１を備えている。この高速構造方程式モデリング処理部２３１は、観測されなかった欠損データをあえて完全データに含めずに、観測されたデータのみを使って完全尤度を構成するEMアルゴリズムを用いて構造方程式モデリング処理を実行する。すなわち、条件付き期待値を最大化せずに、観測されるデータと潜在変数のみの条件付き期待値を最大化するパラメータ推定方法を適用して、構造方程式モデリング処理を実行する。
【００８２】
探索的因子分析と構造方程式モデリングの大きな違いは、探索的因子分析は観測データから見えない因子を見つける方法であるのに対し、構造方程式モデリングは因子と観測変数の間に複雑な関係性を仮定し、仮定したモデルが正しいかどうかを検証する手法である。
【００８３】
構造方程式モデリングの中でよく用いられるモデルとしては、LISRELモデル（LInear Structural RELations model）がある。このLISRELモデルは、
ｙ＝（ｙ1，…，ｙp）T
ｘ＝（ｘ1，…，ｘq）T
を観測変数とし、かつ
η＝（η1，…，ηm）T
ξ＝（ξ1，…，ξt）T
を潜在変数としたとき、
ｙ＝Λyη＋δy
ｘ＝Λxξ＋δx
η＝Ｂη＋Γξ＋δ
のように表される。尚、
η〜Ｎ（０，Ωη）      δy〜Ｎ（０，Σy）
ξ〜Ｎ（０，Ωξ）      δx〜Ｎ（０，Σx）
である。
【００８４】
このモデルに含まれるパラメータを、EMアルゴリズムによって推定することを考える。ｙn，ｘnから観測される変数を取り出し、それらの変数のみに基づく完全対数尤度関数を
【数８】
2015114916.tif 000010
のように構成することによって、２桁程度計算を高速化することが可能となる。すなわち、ｙn，ｘnから観測される変数を取り出し、その変数に対応するΣy，Λy，Σx，Λxを使用する。
【００８５】
［第４の実施形態］
この発明の第４の実施形態は、第２の実施形態における高速因子分析部２３に代えて、高速罰則式最尤法処理部２３２を設けたものである。
【００８６】
図１２は、この発明の係るデータ分析装置の第４の実施形態である分析サーバＳＶｄの機能構成を示すブロック図である。尚、同図において前記図９と同一部分には同一符号を付して詳しい説明は省略する。
【００８７】
制御ユニット２ｄは、高速因子分析部２３に代えて、高速罰則式最尤法処理部２３２を備えている。高速罰則式最尤法処理部２３２は、EMアルゴリズムの完全対数尤度については最尤法で用いた完全対数尤度をそのまま用い、さらに罰則項を加えて最大化するパラメータ推定方法を適用して、収集データの分析処理を行う。
【００８８】
このような構成であるから、収集データの分析処理に際し高速罰則式最尤法処理部２３２では、EMアルゴリズムの完全対数尤度として最尤法で用いた完全対数尤度をそのまま用い、さらに罰則項を加えて最大化する処理が行われる。通常の最尤法では、サンプルサイズよりも収集データの次元が大きい場合の解析が不可能なことが多い。しかしながら、罰則付き最尤法を用いることにより、サンプルサイズよりも収集データの次元が大きい場合における解析が可能となる。さらに、大量に欠損があった場合においても、第１の実施形態と同様に、欠損する全てのデータをアルゴリズムの中で反復計算して推定せずに、潜在変数のみ推定するだけでよくなるため、高速に計算することができる。
【００８９】
［第５の実施形態］
この発明の第５の実施形態は、第２の実施形態における高速因子分析部２３に代えて、高速主成分分析部２３３を設けたものである。
【００９０】
図１３は、この発明の係るデータ分析装置の第５の実施形態である分析サーバＳＶｅの機能構成を示すブロック図である。尚、同図において前記図９と同一部分には同一符号を付して詳しい説明は省略する。  
【００９１】
制御ユニット２ｅは、高速因子分析部２３に代えて、高速主成分分析部２３３を備えている。高速主成分分析部２３３は、観測されなかった欠損データをあえて完全データに含めずに、観測されたデータのみを使って完全尤度を構成するEMアルゴリズムを用いて、確率構造の入った主成分分析を行う。
【００９２】
主成分分析は、高次元データを低次元に圧縮する方法として用いられているが、主成分分析は通常確率構造が入っていないために欠損値を埋めることができない。しかし第５の実施形態では、上記したように確率構造の入った主成分分析をEMアルゴリズムによって計算する方法を採用し、さらにこの方法を拡張して大量欠損時に欠損値を補完しないEMアルゴリズムを採用する。このようにすることで、大量に欠損があった場合においても、欠損する全てのデータをアルゴリズムの中で反復計算して推定せずに、潜在変数のみ推定するだけでよくなるため、２桁程度高速に主成分分析を行うことができる。
【００９３】
［第６の実施形態］
この発明の第６の実施形態は、第２の実施形態における高速因子分析部２３に代えて、高速因子回帰モデル処理部２３４を設けたものである。
【００９４】
図１４は、この発明の係るデータ分析装置の第６の実施形態である分析サーバＳＶｆの機能構成を示すブロック図である。尚、同図において前記図９と同一部分には同一符号を付して詳しい説明は省略する。  
制御ユニット２ｆは、高速因子分析部２３に代えて、高速因子回帰モデル処理部２３４を備えている。この高速因子回帰モデル処理部２３４は、観測されなかった欠損データをあえて完全データに含めずに、観測されたデータのみを使って完全尤度を構成するパラメータ推定方法を因子回帰モデルに適用し、これにより似た説明変数を１つの因子にまとめて推定する。
【００９５】
この因子回帰モデルは、EMアルゴリズムによって推定することができるが、説明変数に大量に欠損があった場合に通常のEMアルゴリズムを適用すると計算時間がかかる。そこで、本実施形態のように欠損値を埋めないEMアルゴリズムを用いることにより、高速にパラメータを推定することができる。この方法は、説明変数の数が多く、説明変数が大量欠損しているときに特に有用である。
【００９６】
［その他の実施形態］
前記各実施形態では、収集データの収集・蓄積から分析結果の送信までの一連の分析処理をすべて分析サーバで実行する場合を例にとって説明したが、この一例の処理を複数の処理に分割し、この分割された複数の処理を複数のサーバで分散処理するようにしてもよい。
【００９７】
その他、分析サーバの構成、分析処理の手順と処理内容等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。
【００９８】
要するにこの発明は、上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記各実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、各実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【符号の説明】
【００９９】
ＳＶ…分析サーバ、ＳＰ…サービスプロバイダ端末、ＵＴ１〜ＵＴｎ…ユーザ端末、ＮＷ…通信ネットワーク、１…通信インタフェースユニット、２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄ，２ｅ，２ｆ…制御ユニット、３ａ，３ｂ…記憶ユニット、２１…収集データ管理部、２２…サンプル数閾値判定部、２３…高速因子分析部、２４…分析データ表示制御部、２５…要求誤差設定部、２６…欠損率判定部、２７…変数の数確認部、２８…関係判定部、３１…収集データ記憶部、３２…分析データ記憶部、３３…設定誤差記憶部、２３１…高速構造方程式モデリング処理部、２３２…高速罰則付最尤法処理部、２３３…高速主成分分析部、２３４…高速因子回帰モデル処理部。
【図１】
2015114916.tif 000013
【図２】
2015114916.tif 000014
【図３】
2015114916.tif 000015
【図４】
2015114916.tif 000016
【図５】
2015114916.tif 000017
【図６】
2015114916.tif 000018
【図７】
2015114916.tif 000019
【図８】
2015114916.tif 000020
【図９】
2015114916.tif 000021
【図１０】
2015114916.tif 000022
【図１１】
2015114916.tif 000023
【図１２】
2015114916.tif 000024
【図１３】
2015114916.tif 000025
【図１４】
2015114916.tif 000026
【図１５】
2015114916.tif 000027
【図１６】
2015114916.tif 000028
【図１７】
2015114916.tif 000029
【図１８】
2015114916.tif 000030
【図１９】
2015114916.tif 000031
【図２０】
2015114916.tif 000032
【図２１】
2015114916.tif 000033