(57)【要約】【課題】大量のデータから一定数のデータを抽出する場合に、データ参照者の参照傾向にあわせたデータ抽出を行う。【解決手段】データ参照者毎のデータ参照履歴に基づいて、特定のデータ参照者毎参照傾向を持つデータの参照頻度を有するデータ参照者毎参照傾向データベースを作成するデータ参照者毎参照傾向データベース作成部と、新たに参照するデータについて、前記特定のデータ参照者毎参照傾向毎にデータ件数を算出するデータ集計部と、前記データ参照者毎参照傾向データベース内のデータ参照者毎の参照傾向と、前記データ集計部で集計された前記特定のデータ参照者毎参照傾向毎のデータ件数とに基づいて、データを抽出するデータ抽出処理部と、を有するデータ抽出部と、を備えるデータ処理装置。【選択図】図１Ｂ
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
データ参照者毎のデータ参照履歴に基づいて、特定のデータ参照者毎参照傾向を持つデータの参照頻度を有するデータ参照者毎参照傾向データベースを作成するデータ参照者毎参照傾向データベース作成部と、
新たに参照するデータについて、前記特定のデータ参照者毎参照傾向毎にデータ件数を算出するデータ集計部と、前記データ参照者毎参照傾向データベース内のデータ参照者毎の参照傾向と、前記データ集計部で集計された前記特定のデータ参照者毎参照傾向毎のデータ件数とに基づいて、データを抽出するデータ抽出処理部と、を有するデータ抽出部と
を備えるデータ処理装置。
【請求項２】
前記データ参照者毎参照傾向は、
データ参照者毎の参照履歴において、データ参照を行ったサーバＩＤ又はデータ参照を行った内容を示すキーワードの少なくともいずれか一方を含むことを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
前記データ参照者毎参照傾向データベース作成部は、
データ参照履歴のそれぞれのデータについて、データ参照時刻、データ参照者、前記データ参照者毎参照傾向を求めるデータ参照履歴解析部と、
前記データ参照履歴解析部で解析した結果を、データ参照者毎に集計するデータ参照者毎のデータ参照履歴集計部と、
前記データ参照者毎のデータ参照履歴集計部で集計した結果をもとに、指標情報に基づくデータ参照者毎の参照頻度を求めるデータ参照頻度算出部と、を有し、
前記データ参照者毎の参照情報から、データ参照者により入力されるデータ参照者情報入力部のデータ参照者情報と一致するデータ参照者毎に、前記参照情報と前記参照頻度との関係を示すデータベースを作成することを特徴とする請求項１又は２に記載のデータ処理装置。
【請求項４】
前記データ抽出部は、
入力又は設定されているデータ抽出件数と、前記データ参照者の属性情報を基に、前記特定のデータ参照者毎参照傾向をもつデータの抽出件数を求めるデータ抽出件数決定部を有することを特徴とする請求項１から３までのいずれか１項に記載のデータ処理装置。
【請求項５】
前記データ抽出部は、
さらに、
データ参照者毎の参照情報をもとに、参照するデータの個々あるいは１行ごとのデータについて、データ時刻・指標情報を解析し、ハッシュ値を付与するデータ解析部と、
前記データ抽出件数決定部で求めた特定の指標情報を持つデータの抽出件数分、前記ハッシュ値の昇順又は降順に並び替えて抽出するデータ抽出部と、を有することを特徴とする請求項４に記載のデータ処理装置。
【請求項６】
前記データ抽出部は、
前記データ参照者毎参照傾向データベースにおいて、参照するデータからデータ参照者の参照頻度が高い指標情報をもつデータを抽出し、データ参照者の参照頻度が高いデータを優先して抽出することを特徴とする請求項１から５までのいずれか１項に記載のデータ処理装置。
【請求項７】
前記データ抽出部は、
前記データ参照者毎参照傾向データベースにおいて、参照するデータからデータ参照者の参照頻度が低い指標情報をもつデータを抽出し、データ参照者の参照頻度が低いデータを優先して抽出することを特徴とする請求項１から５までのいずれか１項に記載のデータ処理装置。
【請求項８】
データ参照者毎のデータ参照履歴に基づいて、特定のデータ参照者毎参照傾向を持つデータの参照頻度を有するデータ参照者毎参照傾向データベースを作成するデータ参照者毎参照傾向データベース作成ステップと、
新たに参照するデータについて、前記特定のデータ参照者毎参照傾向毎にデータ件数を算出するデータ集計ステップと、前記データ参照者毎参照傾向データベース内のデータ参照者毎の参照傾向と、前記データ集計ステップで集計された前記特定のデータ参照者毎参照傾向毎のデータ件数とに基づいて、データを抽出するデータ抽出処理ステップと、を有するデータ抽出ステップと
をコンピュータに実行させるためのデータ処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、大量のデータから一定数のデータを抽出する場合に、データ参照者の参照傾向にあわせたデータ抽出を行うデータ（情報）処理技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
大量のデータからデータを抽出する方式の１つとして、無作為（ランダム）に抽出する方法がある。例えば、視聴率調査の対象となる世帯は無作為に選択される。無作為に抽出する方法では、抽出するデータに一定の傾向を反映することができない。
【０００３】
また下記特許文献１に記載の方法は、データの抽出に関する技術であり、下記特許文献２に記載の方法はデータの分類に関する技術である。
【０００４】
下記特許文献１に記載の方法は、データから人の判断によりサンプル点の抽出を行うという従来の方式に対し、自動的に抽出データが部分的に集中することなくサンプル点の抽出を行うことを目的としている。
【０００５】
下記特許文献２に記載の方法は、データを複数のカテゴリへ分類するために機械学習による自動分類を行うにあたり、自動的に効率的な学習が行えるようなデータの選定を自動的に行い、短時間の機会学習でデータ分類精度を高めることを目的としている。
【０００６】
これらは、従来、人手を介する必要のあったデータ抽出を自動化する方法、または、機械学習のデータ分類精度を高めるために自動的にデータを選定する方法である。これらの方法により、自動的なサンプル点のデータ抽出や、自動的に機械学習のデータ分類精度を高めることが可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１０−１９１６３２号公報
【特許文献２】特許第５２２０２０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
近年、IPネットワークを取り巻く環境は激しく変化しており、IPネットワークを構成する機器やアプリケーション、通信回線の性能は著しく向上している。このような環境において、生成される様々なデータの量も増加する一方であり、データを扱う側は大量のデータを扱うことが求められている。しかしながら、大量のデータを扱う場合でも、データを扱う人毎に扱うデータに傾向がみられる。
【０００９】
例えば、企業のシステムを管理している部門の担当者では、システムの全てのデータのうち、各担当者自身が管理しているシステムのデータを優先して扱う。従来のデータ抽出方法では、大量のデータから各担当者自身が頻繁に扱うデータを優先して抽出することができないため、各担当者は全データから自身が扱いたいデータを手動で抽出しなければならない。
【００１０】
本発明は、大量のデータから一定数のデータを抽出する場合に、データ参照者の参照傾向にあわせたデータ抽出を行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するために、本発明は、データ参照履歴を解析し、特定の指標情報に基づくデータ参照者毎のデータ参照履歴を集計し、特定の指標情報に基づくデータ参照者毎のデータ参照頻度を算出し、特定の指標情報に基づくデータ参照者毎のデータ参照情報（データ参照者毎参照傾向DB）を作成し、参照するデータを解析し、参照するデータを特定の指標情報に基づいて集計し、参照するデータの集計結果、データ参照者毎のデータ参照情報、データ抽出件数、データ参照者の情報を基に特定の指標情報をもつデータ抽出件数を算出し、参照するデータから特定の指標情報をもつデータをデータ抽出件数分抽出する。
【００１２】
本発明の一観点によれば、データ参照者毎のデータ参照履歴に基づいて、特定のデータ参照者毎参照傾向を持つデータの参照頻度を有するデータ参照者毎参照傾向データベースを作成するデータ参照者毎参照傾向データベース作成部と、新たに参照するデータについて、前記特定のデータ参照者毎参照傾向毎にデータ件数を算出するデータ集計部と、前記データ参照者毎参照傾向データベース内のデータ参照者毎の参照傾向と、前記データ集計部で集計された前記特定のデータ参照者毎参照傾向毎のデータ件数とに基づいて、データを抽出するデータ抽出処理部と、を有するデータ抽出部と、を備えるデータ処理装置が提供される。
【００１３】
新たに参照するデータについて、データ参照者毎参照傾向を動的に取得することにより、様々な形式・内容のデータから、データ参照者の参照傾向にあわせて一定数のデータを適宜抽出することが可能になる。
【００１４】
前記データ参照者毎参照傾向は、データ参照者毎の参照履歴において、データ参照を行ったサーバＩＤ又はデータ参照を行った内容を示すキーワードの少なくともいずれか一方を含むことを特徴とする。
【００１５】
データ参照者毎の参照傾向における参照対象として、server1、server 2の参照サーバ名以外に、稼働内容におけるキーワード、例えばＣＰＵ障害、メモリ容量不足、ディスク容量不足などを用いることができる。
【００１６】
サーバ名（参照対象１）が同じであっても、稼働内容として障害の内容をキーワードとして絞ることで、最終的なデータ抽出内容をさらに絞ることも可能である。この場合に、複数の参照対象としてさらに詳細にデータを絞れるようにしても良い。
【００１７】
前記データ参照者毎参照傾向データベース作成部は、データ参照履歴のそれぞれのデータについて、データ参照時刻、データ参照者、前記データ参照者毎参照傾向を求めるデータ参照履歴解析部と、前記データ参照履歴解析部で解析した結果を、データ参照者毎に集計するデータ参照者毎のデータ参照履歴集計部と、前記データ参照者毎のデータ参照履歴集計部で集計した結果をもとに、指標情報に基づくデータ参照者毎の参照頻度を求めるデータ参照頻度算出部と、を有し、前記データ参照者毎の参照情報から、データ参照者により入力されるデータ参照者情報入力部のデータ参照者情報と一致するデータ参照者毎に、前記参照情報と前記参照頻度との関係を示すデータベースを作成することを特徴とする。
【００１８】
前記データ抽出部は、入力又は設定されているデータ抽出件数と、前記データ参照者の属性情報を基に、前記特定のデータ参照者毎参照傾向をもつデータの抽出件数を求めるデータ抽出件数決定部を有することを特徴とする。
【００１９】
前記データ抽出部は、さらに、データ参照者毎の参照情報をもとに、参照するデータの個々（あるいは１行ごと）のデータについて、データ時刻・指標情報を解析し、ハッシュ値を付与するデータ解析部と、前記データ抽出件数決定部で求めた特定の指標情報を持つデータの抽出件数分、前記ハッシュ値の昇順（又は降順）に並び替えて抽出するデータ抽出部と、を有することを特徴とする。
【００２０】
これにより、特定の時刻に偏らないランダムなデータ抽出が可能となる。すなわち、違うデータから同じハッシュ値が生まれないこと、ハッシュ値から元のデータを復元できないことから、ハッシュ値を付与することで、小さいデータでデータの特徴を見分けることができる。
【００２１】
前記データ抽出部は、前記データ参照者毎参照傾向データベースにおいて、参照するデータからデータ参照者の参照頻度が高い指標情報をもつデータを抽出し、データ参照者の参照頻度が高いデータを優先して抽出することを特徴とする。
このようにすれば、現時点での重要分野を抽出できる。
【００２２】
前記データ抽出部は、前記データ参照者毎参照傾向データベースにおいて、参照するデータからデータ参照者の参照頻度が低い指標情報をもつデータを抽出し、データ参照者の参照頻度が低いデータを優先して抽出することを特徴とする。
このようにすれば、未開拓でこれから開拓したい分野、日頃参照が少ない対象を見てみたい場合などに対応できる。
【００２３】
本発明の他の観点によれば、データ参照者毎のデータ参照履歴に基づいて、特定のデータ参照者毎参照傾向を持つデータの参照頻度を有するデータ参照者毎参照傾向データベースを作成するデータ参照者毎参照傾向データベース作成ステップと、新たに参照するデータについて、前記特定のデータ参照者毎参照傾向毎にデータ件数を算出するデータ集計ステップと、前記データ参照者毎参照傾向データベース内のデータ参照者毎の参照傾向と、前記データ集計ステップで集計された前記特定のデータ参照者毎参照傾向毎のデータ件数とに基づいて、データを抽出するデータ抽出処理ステップと、を有するデータ抽出ステップと、をコンピュータに実行させるためのデータ処理プログラムが提供される。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、大量のデータから一定数のデータを抽出する場合に、データ参照者の参照傾向にあわせたデータを適切に抽出するデータ処理を行うことが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１Ａ】本発明の第１の実施の形態によるデータ抽出システムの全体構成例を示す機能ブロック図である。
【図１Ｂ】本実施の形態によるデータ抽出装置の一構成例を示す機能ブロック図である。
【図２】データ参照者毎参照傾向ＤＢ作成部の一構成例を示す機能ブロック図である。
【図３】データ参照者毎参照傾向ＤＢ作成部における処理手順に沿ったデータ構成例を示す図である。
【図４】データ抽出部の一構成例を示す機能ブロック図である。
【図５Ａ】データ抽出部における処理手順に沿った第１のデータ構成例を示す図である。
【図５Ｂ】本発明の第２の実施の形態によるデータ抽出部における処理手順に沿った第２のデータ構成例を示す図である。
【図６】本発明の第３の実施の形態によるデータ参照者毎参照傾向ＤＢ作成部における処理手順に沿った第３のデータ構成例を示す図である。
【図７】本発明の実施の形態によるデータ抽出装置における処理の流れを示すフローチャート図である。
【図８】本発明の実施の形態によるデータ抽出装置におけるデータ参照者毎参照傾向DB作成処理の流れを示すフローチャート図である。
【図９】本発明の実施の形態によるデータ抽出装置におけるデータ抽出処理の流れを示すフローチャート図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、本発明の実施の形態によるデータ抽出技術について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００２７】
図１Ａは、本発明の第１の実施の形態によるデータ抽出システムの全体構成例を示す機能ブロック図である。本明細書におけるデータ処理は、コンピュータなどを利用したデータに関する情報処理装置によって実行することができる。図１Ｂは、本実施の形態によるデータ抽出装置の一構成例を示す機能ブロック図である。図７は、その処理の流れを示すフローチャート図である。図８は、データ参照者毎参照傾向DB作成処理の流れを示すフローチャート図である。
【００２８】
図１Ａに示すように、本実施の形態によるデータ抽出システムＡは、データ抽出装置１と、データ抽出プログラムを格納するプログラムメモリ１７と、データメモリ３と、を有している。さらに、表示装置１１などの出力部と、キーボード１２、ポインティングデバイス１３などの入力部を有する。
【００２９】
上記データ抽出装置１は、サーバＡ１５ａ、サーバＢ１５ｂ、…、サーバＮ１５ｎなどの各種サーバ装置と例えばネットワーク接続されている。
【００３０】
データメモリ３は、後述するデータ参照者毎の参照傾向を格納するデータ参照者毎参照傾向ＤＢ３ａと、抽出されたデータを格納する抽出データメモリ３ｂと、を有している。図７は、データ抽出処理の流れを示すフローチャート図である。
【００３１】
図１Ｂに示すように、データ抽出装置１は、データ参照者毎参照傾向DB作成部１０２と、データ抽出部１１２とを有している。データ参照者毎参照傾向DB作成部１０２は、データ参照情報を作成するデータ参照情報作成部１０４を有し、データ抽出部１１２は、データ集計部１１３と、データ抽出件数決定部１１５と、データ抽出処理部１１７とを有する。処理が開始されると（Ｓｔａｒｔ：ステップＳ１）、データ参照者毎参照傾向DB作成部１０２では、ステップＳ２で読み込んだデータ参照履歴１０１とデータ参照者属性情報入力部１０７の情報をもとに、データ参照情報作成部１０４で特定の指標情報を持つデータの参照頻度を算出し、データ参照者毎の参照情報１０６を作成する（ステップＳ３）。
【００３２】
データ抽出部１１２では、ステップＳ４で読み込んだ今回参照するデータ１１０とデータ参照者毎の参照情報１０６をもとに、データ集計部１１３で参照するデータ１１０を解析し、特定のデータ参照者毎の参照傾向をもつデータ件数を算出する（１１４：ステップＳ５）。次に、データ抽出件数決定部１１５で、参照するデータ１１０とデータ参照者毎の参照情報１０６（１１８）と抽出件数入力部１０９における抽出件数の入力値又は設定値の情報（１１９）をもとに、特定のデータ参照者毎の参照傾向を持つデータの抽出件数を求める（１１６：ステップＳ６）。最後に、データ抽出処理部１１７で、参照するデータ１１０からデータ抽出件数決定部１１５で求めた件数のデータを抽出し、抽出データ１２１を作成する（１２０：ステップＳ７）。これにより、処理を終了する（ｅｎｄ：ステップＳ８）。
【００３３】
図２は、データ参照者毎参照傾向DB作成部１２０の一構成例を示す機能ブロック図である。図３は、データ参照者毎参照傾向DB作成処理におけるデータの具体的な処理の内容を例示的に示す図である。図８は、図７のステップＳ３のデータ参照者毎の参照情報作成処理の詳細な処理の流れを示すフローチャート図である。
【００３４】
データ参照者毎参照傾向DB作成部１２０の概要は、図１で述べた通り、データ参照履歴１０１とデータ参照者属性情報入力部１０７の情報をもとに、データ参照情報作成部１０４で特定のデータ参照者毎参照傾向を持つデータの参照頻度を算出し、データ参照者毎の参照情報１０６を作成する。ここではデータ参照者毎参照傾向DB作成部１０２における処理の詳細について述べる前に、まず、本実施の形態におけるデータ参照者毎参照傾向情報について説明する。
【００３５】
データ参照履歴１０１は、データを表示または可視化するアプリケーションの操作ログであり、例えば、図３の操作ログ３０１により例示される。操作ログには通常、データ参照日時・データ参照者属性・操作内容が出力されており、操作内容には、データ参照者毎参照傾向が含まれている。本実施の形態におけるデータ参照者毎参照傾向とは、例えば、企業のシステムを管理している部門の担当者がデータを参照する際に、「サーバAのログを参照する」、「サーバBのログを参照する」といった参照をしている場合、「サーバA」、「サーバB」といった情報が格納されている特定のデータ項目のことを示す。この場合、データ項目は「サーバ情報」となり、「サーバ情報」をデータ参照者毎参照傾向として扱う。すなわち、どのサーバを参照する傾向にあるかを示すものであり、この内容の詳細は後述する。
【００３６】
また他の例におけるデータ参照者毎参照傾向とは、例えば、商品のプロモーションを行う人がデータを参照する際に、「商品Cの販売データを参照する」「商品Dの販売データを参照する」といった参照をしている場合、「商品C」、「商品D」といった情報が格納されている特定のデータ項目のことを示す。この場合、データ項目は「商品名情報」となり、「商品名情報」をデータ参照者毎参照傾向として扱う。すなわち、どの商品を参照する傾向にあるかを示す。
【００３７】
このように、データ参照履歴１０１の内容に依存して、データ参照者毎参照傾向を自動的に変更することも可能である。
【００３８】
以下に、データ参照者毎参照傾向DB作成部１０２の構成と処理（ステップＳ３）とを詳細に説明する。前述したようなデータ参照履歴１０１をデータ参照情報作成部１０４へ入力する（ステップＳ２）。
【００３９】
図３（ａ）は、図２のデータ参照履歴１０１の具体例であり、データを表示または可視化するアプリケーションの操作ログ３０１に例示する。操作ログ３０１は、例えば、企業のシステムを管理している部門の担当者が「サーバAのログを参照する」、「サーバBのログを参照する」といった操作を行った場合のログの例である。操作ログ３０１では、データ１行が操作ログ１件に対応している。１行のデータには、左側から日付・時刻、データ参照者属性、操作内容が出力されており、日付・時刻はデータ参照日時を示し、「user=」で始まるデータはデータ参照者を示し、「action=」「search=」で始まるデータは操作内容を示す。
【００４０】
本実施の形態において、データ参照者毎参照傾向は、「search=」で始まるデータ中の「servername=」で始まる部分である。操作ログ３０１の１行目のデータを例に挙げると、「2013/11/12 15:30:01.070」がデータ参照日時となり、「userA」がデータ参照者属性となり、「server1」がデータ参照者毎参照傾向（情報）となる。データ参照者毎参照傾向は、どのようなサーバ、どのようなデータの内容等が参照される傾向にあるかを具体的に示す指標であり、例えば、サーバＡの参照頻度がどの程度であるなどの情報である。
【００４１】
データ参照情報作成部１０４では、データ参照履歴１０１をデータ参照履歴解析部２０１へ渡し、データ参照履歴解析部２０１においてデータ解析を行う（ステップＳ３−１）。データ参照履歴解析部２０１では、データ参照履歴１０１の個々あるいは１行ごとのデータについて、データ参照時刻・データ参照者属性・データ参照者毎参照傾向を解析する。例えば、「2013年11月12日13時に担当者XがサーバAの情報を参照した」という操作ログ１件がデータ参照履歴１０１に出力されている場合、データ参照履歴解析部２０１でこの操作ログ１件に対し「2013年11月12日13時」、「担当者X」、「サーバA」という情報をもつログであるという解析結果が示される。この場合のデータ参照者毎参照傾向はサーバ名であり、より具体的には「サーバA」である（ステップＳ３−２）。図３の解析結果３０２は、操作ログ３０１の１行ごとに、データ参照時刻・データ参照者属性・データ参照者毎参照傾向を解析した結果である。
【００４２】
次に、データ参照履歴解析部２０１で解析した図３（ｂ）の解析結果３０２を、データ参照者毎のデータ参照履歴集計部２０３へ入力する。データ参照者毎の参照履歴集計部２０３では、データ参照履歴解析部２０１で解析した解析結果３０２を、データ参照者（属性）毎に集計する。例えば、「担当者XはサーバAの情報を90回参照し、サーバBのデータを30回参照した」、「担当者YはサーバAの情報を20回参照し、サーバCのデータを200回参照した」という集計を行う（ステップＳ３−３）。
【００４３】
図３（ｃ）の集計結果３０３は、解析結果３０２をデータ参照者とデータ参照者毎参照傾向毎に、集計した結果である。集計結果３０３において、例えば、データ参照者「userA」の集計としては、「全１０回の参照のうち、８回「server1」のデータを参照し、２回「server2」のデータを参照した」という集計結果となる。
【００４４】
次に、データ参照者毎のデータ参照履歴集計部２０３で集計した集計結果３０３をデータ参照者毎のデータ参照頻度算出部２０５へ入力する。データ参照者毎のデータ参照頻度算出部２０５では、データ参照者毎のデータ参照履歴集計部２０３で集計した結果をもとに、データ参照者毎参照傾向に基づくデータ参照者毎の参照頻度を求める（ステップＳ３−４）。
【００４５】
前述の例に則ると、データ参照者毎のデータ参照履歴集計部２０３で、「担当者XはサーバAの情報を90回参照し、サーバBのデータを30回参照した」という集計結果となった場合、データ参照者毎のデータ参照頻度算出部２０５では、「担当者Xは、全120回の参照のうち、90回サーバAを参照し、30回サーバBを参照した。参照頻度は、サーバA：75%、サーバB：25%となる」という参照頻度の算出を行う。
【００４６】
結果を、図３（ｄ）の３０４に示す。参照頻度３０４は、図２のデータ参照者毎の参照情報１０６の具体例であり、且つ、本発明で記すデータ参照者毎参照傾向DBのデータの内容の具体例である。参照頻度３０４において、データ参照者「userA」の参照頻度は「server1」は８０％、「server2」は２０％となり、データ参照者「userA」は「server1」のデータを優先して参照していることが判る。
【００４７】
以上のように、図３の（ｄ）に示すデータ参照者毎の参照傾向ＤＢを作成することができる（図２の１０６、図３の３０４）。
【００４８】
最後に、データ参照者毎参照傾向DB作成部１０２では、データ参照情報作成部１０４で作成したデータ参照者毎の参照情報１０６（ステップＳ３−５）から、例えば、データ参照者により入力されたデータ参照者情報入力部１０７のデータ参照者情報と一致するデータ参照者毎の参照情報１０６を、データ抽出部１１２へ渡す（ステップＳ３−６）。
【００４９】
次に、データ参照者毎の参照傾向ＤＢを参照しながら、今回入力されたデータの抽出処理について説明する。
【００５０】
図４は、データ抽出部の一構成例を示す機能ブロック図である。図９は、データ抽出処理の流れを示すフローチャート図である。図５Ａは、データ抽出部の処理手順に沿ったデータ構成例を示す図である。
【００５１】
図４に示すように、データ抽出部１１２では、今回参照するデータ１１０を読み込み、抽出データ１２１として出力するまでの処理を行う。
【００５２】
図４のデータ抽出部１１２の概要は、図１Ｂを参照して前述した通り、参照するデータ１１０と、データ参照者毎の参照傾向ＤＢ３ａ（図１Ａ）内のデータ参照者毎の参照情報１０６（図３（ｄ））をもとに、今回参照するデータ１１０を解析して特定の指標情報をもつデータの抽出件数を求め、参照するデータ１１０からデータを抽出するというものである。データ抽出部１１２の詳細について以下に説明する。
【００５３】
参照するデータ１１０は、データを表示または可視化するアプリケーションを利用して参照したいデータを示す。参照するデータ１１０には、企業のシステムを構成するサーバの稼働ログや、企業が販売する製品の販売データといった様々なデータが存在する。
【００５４】
図４の参照するデータ１１０の具体例として、図５Ａに示す複数のサーバの稼働ログ５０１を示す。複数のサーバの稼働ログ５０１は、企業のシステムを管理している部門の担当者が参照する複数のサーバの稼働ログであり、データ１行が１件のサーバ稼働ログに対応している。また図４のデータ参照者毎の参照傾向の情報１０６の具体例として、データ参照者「userA」の参照情報を５０２に示す。参照情報５０２は、図３のデータ参照者毎の参照傾向ＤＢ３ａの内容に相当し、例えば、「データ参照者であるuserAは、server1を８０％、server2を２０％で参照する」という参照情報となっている。
【００５５】
また参照情報５０２より、データ参照者毎の参照情報は、「server1」、「server2」というようなサーバ情報であることが判る。複数のサーバの稼働ログ５０１の１行のデータは、左側から「日付・時刻」、「サーバ情報」、「稼働内容」であり、これらのデータに含まれる「サーバ情報」は、参照情報５０２のデータ参照者毎の参照傾向となりうる。
【００５６】
まず、データ抽出部１１２では、参照するデータ１１０をデータ集計部１１３へ入力する（図９：ステップＳ１１）。データ集計部１１３では、参照するデータ１１０（＝５０２）をデータ解析部４０１へ渡す。データ解析部４０１ではデータ参照者毎の参照情報１０６（＝５０２）をもとに、参照するデータ１１０の個々あるいは１行ごとのデータについて、データ時刻、データ参照者毎の参照傾向情報を解析し、さらに、ハッシュ値を付与する。データ解析部４０１で解析する場合のデータ参照者毎の参照傾向は、データ参照者毎の参照情報１０６（＝５０２）より取得する。例えば、データ参照者毎の参照情報１０６（＝５０２）が「サーバ情報」であり、参照するデータ１１０に「2013年11月12日13時にサーバAが再起動した」というデータが出力されている場合、データ解析部４０１で、このデータ１件に対し「2013年11月12日13時」、「サーバA」、「ハッシュ値」という情報をもつデータであるという解析を行う（図９：ステップＳ１２）。
【００５７】
複数のサーバの稼働ログ５０１に示す参照するデータ１１０を、図４のデータ解析部４０１で解析しハッシュ値を付与した結果を、図５Ａ（ｂ）のデータ５０３に示す。データ５０３は、図４のデータ解析部４０１で、複数のサーバの稼働ログ５０１の複数のサーバの稼働ログ１行ごとに、データ時刻、データ参照者毎の参照傾向、ハッシュ値を解析・付与した結果のデータ構成例である。
【００５８】
次に、データ解析部４０１で解析した結果をデータ集計処理部４０３へ入力する。データ集計処理部４０３では、データ解析部４０１で解析した結果を、データ参照者毎の参照傾向毎に集計する。前述の例に則ると、「参照するデータ１１０には、サーバAの情報が１６０件、サーバBの情報が２００件、…計１０００件のデータが存在する」という集計を行う（ステップＳ１３）。
【００５９】
データ５０３に示す図４のデータ解析部４０１で解析した結果を図４のデータ集計処理部４０３で集計した集計結果を、図５Ａ（ｃ）の集計結果５０４に示す。集計結果５０４は、図４のデータ集計処理部４０３で、図５Ａ（ｂ）のデータ５０３の解析結果をデータ参照者毎の参照傾向ごとに集計した結果を示す図である。集計結果５０４において、参照するデータ１１０には「server1のデータが３００件、server2のデータが２００件、…合計１０００件のデータが存在する」という集計結果となる。
【００６０】
次に、データ参照者毎の参照情報１０６（＝５０２）と、「参照するデータ１１０から抽出するデータ件数」を示す抽出件数入力部１０９からの入力情報を、データ抽出件数決定部１１５へ入力する。抽出件数入力部１０９の情報は、データ参照者が参照のたびに入力することも可能であるが、標準の抽出件数を予め設定・保持することにより、データ参照者が抽出件数を入力する手間を削減することができる。
【００６１】
図４の抽出件数入力部１０９における入力情報の具体例として、抽出するデータ件数を図５Ａの５０５に示す。抽出するデータ件数５０５では、抽出するデータ件数例として１００が入力又は設定される（ステップＳ１４、図５Ａ（ｄ））。
【００６２】
データ抽出件数決定部１１５では、データ参照者毎の参照情報１０６と抽出件数入力部１０９の情報をもとに、特定のデータ参照者毎の参照傾向を持つデータの抽出件数を求める（ステップＳ１５）。
【００６３】
例えば、「データ参照者がサーバAを８０％、サーバBを２０％で参照する」というデータ参照者毎の参照情報１０６と、「データを１００件抽出する」という抽出件数入力部１０９の入力（設定）情報がある場合、データ抽出件数決定部１１５では、「サーバAのデータを８０件、サーバBのデータを２０件抽出する」という抽出件数の決定を行う。
【００６４】
図４のデータ集計部１１３で解析・集計した結果５０４（図５Ａ（ｃ））と、データ参照者毎の参照情報１０６（図５Ａ（ｅ）５０２）と、抽出するデータ件数５０５をもとに、図４のデータ抽出件数決定部１１５で抽出件数を決定したデータ抽出件数５０６（図５Ａ（ｇ））では、「server1のデータを８０件、server2のデータを２０件抽出する」という抽出件数となっている。
【００６５】
次に、参照するデータ１１０と、データ集計部１１３で解析・集計した結果と、データ抽出件数決定部１１５で求めた特定のデータ参照者毎の参照傾向を持つデータの抽出件数を、データ抽出処理部１１７へ入力する。データ抽出処理部１１７では、データ抽出件数決定部１１５で求めた特定のデータ参照者毎の参照傾向を持つデータの抽出件数分抽出する（ステップＳ１６）。
【００６６】
例えば、「参照するデータ１１０には、サーバAのデータが１００件、サーバBのデータが２００件、…、合計１０００件のデータが存在する」というデータ集計部１１３の結果と、「サーバAのデータを８０件、サーバBのデータを２０件抽出する」というデータ抽出件数決定部１１５の結果がある場合、データ抽出処理部１１７では、「参照するデータ１１０のうち、サーバAのデータ１００件から８０件を抽出し、サーバBのデータ２００件から２０件を抽出する」というデータの抽出を行う。
【００６７】
データ抽出処理部１１７でデータの抽出を行う場合、特定のデータ参照者毎の参照傾向を持つデータをハッシュ値の昇順に並び替え、先頭から抽出件数分抽出する。これにより、特定の時刻に偏らないランダムなデータ抽出が可能となる（図５Ａ（ｆ））。
【００６８】
参照するデータ１１０から、データ抽出部１１２で抽出したデータを抽出データ１２１として出力する。
【００６９】
以上に説明したように、本実施の形態では、大量のデータから一定数のデータを抽出する場合に、データ参照者の参照傾向にあわせたデータを適切に抽出することが可能である。
【００７０】
図５Ｂは、本発明の第２の実施の形態によるデータ抽出部における処理手順に沿った第２のデータ構成例を示す図である。
【００７１】
図５Ａに示すように、第１の実施の形態では、データ参照者毎の参照傾向における参照対象が参照するサーバ名の単独である例を示した。
【００７２】
本実施の形態では、図５Ｂ（ａ）に示すように、データ参照者毎の参照傾向における参照対象が参照するサーバ名単独ではなく、複数である例を示す。例えば、データ参照者毎の参照傾向における参照対象が参照するサーバ名（参照対象１）、稼働内容のキーワード（参照対象２）である例を示した。
【００７３】
例えば、データ参照者毎の参照傾向における参照対象として、server1、server 2の参照サーバ名以外に、稼働内容におけるキーワード、例えばＣＰＵ障害、メモリ容量不足、ディスク容量不足などを用いることができる。
【００７４】
そして、図５Ｂ（ｂ）に示すように、サーバ名（参照対象１）が同じであっても、稼働内容として障害の内容をキーワードとして絞ることで、最終的なデータ抽出内容をさらに絞ることも可能である。この場合に、図３に示すデータ参照者毎の参照傾向（図３（ｂ）−（ｄ）等）を複数の参照対象としてさらに詳細にデータを絞れるようにすると良い。
【００７５】
或いは、図３に示すデータ参照者毎の参照傾向ＤＢの作成の段階では、１つの参照傾向で示すデータ参照者毎の参照傾向ＤＢを作成しておき、データ抽出段階で、複数の参照対象を用いてデータ抽出するようにしても良い。
【００７６】
或いは、図５Ｂ（ａ）、（ｃ）に示すように、参照対象３として、ショッピングや商品戦略などにおける商品名などを用いても良い。
【００７７】
次に、本発明の第３の実施の形態について説明する。図６は、本実施の形態によるデータ参照者毎参照傾向ＤＢ作成処理手順に沿った第３のデータ構成例を示す図である。
【００７８】
図２に示すデータ参照者毎参照傾向ＤＢ作成処理手順では、どのデータ参照者毎参照傾向をもつデータが優先して参照されているかを示す、データ参照者毎の参照情報１０６を作成した。そして、このデータ参照者毎の参照情報１０６をもとに、図４、図５Ａでは、今回参照するデータ１１０から、データ参照者の参照頻度が高いデータを優先して抽出した。
【００７９】
図６で示すデータ参照者毎参照傾向処理手順では、どのデータ参照者毎参照傾向情報をもつデータが優先して参照されていないかを示す、データ参照者毎の参照情報を作成する。このデータ参照者毎の参照情報をもとに、図４・図５Ａにおけるデータ抽出処理では、今回参照するデータ１１０からデータ参照者の参照頻度が低いデータ参照者毎参照傾向をもつデータを抽出し、データ参照者の参照頻度が低いデータを優先して抽出する。この場合の処理手順は、第１の実施の形態と同様である。参照頻度が低い指標情報をもつデータ抽出の例を、図３の例に沿って、図６で説明する。
【００８０】
図６（ａ）のデータ３０３は、図３のデータ３０３と同一のデータであり、データ３０１を図２のデータ参照履歴解析部２０１で解析し、図２のデータ参照者毎のデータ参照履歴集計部２０３で集計した結果である。データ３０３をもとに、データ参照者毎に、特定のデータ参照者毎参照傾向をもつデータが参照されていない回数、参照されていない割合を算出する。ここで、参照されていない回数を「非参照回数」、参照されていない割合を「非参照頻度」と記す。
【００８１】
図６（ａ）のデータ３０３をもとに、データ参照者「userA」の非参照回数を算出したものが、図６（ｂ）のデータ６０１である。データ参照者「userA」は「全１０回の参照のうち、２回「server1」のデータを参照せず、８回「server2」のデータを参照しなかった」となる。図２のデータ参照者毎のデータ参照履歴集計部２０３において、このような非参照回数を算出する処理を追加することで、非参照回数の算出が可能となる。
【００８２】
非参照回数について説明するため、データ参照者「userB」の参照回数・非参照回数を算出したものを図６（ｃ）のデータ６０２に示す。データ６０１では、データ参照者毎参照傾向が「server1」、「server2」の２種類であるため、参照回数も非参照回数も、それぞれ合計は１０回となる。しかしながら、データ６０２では、データ参照者毎参照傾向が「server1」、「server2」、「server3」の３種類であるため、参照回数合計は２０回、非参照回数の合計は４０回となる。非参照回数の合計は、「参照回数合計×（データ参照者毎参照傾向の数−１）」で求めることができる。データ６０２の場合、「参照回数合計２０×（データ参照者毎参照傾向の数３−１）＝非参照回数合計４０」となる。
【００８３】
次に、データ６０１の非参照回数をもとに、非参照頻度を算出したものを６０３に示す。データ６０３において、データ参照者「userA」の非参照頻度は「server1」は２０％、「server2」は８０％となる。図２のデータ参照者毎のデータ参照頻度算出部２０５に、このような非参照頻度を算出する処理を追加することで、非参照頻度の算出が可能となる。
【００８４】
図３のデータ３０４のような参照頻度だけでなく、データ６０３で求めた非参照頻度も加えた参照情報をデータ参照者毎の参照情報１０６とすることにより、図４のデータ抽出部で、データ参照者の参照頻度が高いデータ参照者毎参照傾向をもつデータを優先して抽出する、または参照頻度が低い指標情報をもつデータを優先して抽出する、ということが可能となる。参照頻度が低い指標情報をもつデータを優先して抽出する場合とは、例えば、未調査の参照していない分野やサーバをこれから分析していく必要がある場合などがある。
【００８５】
（具体的応用例）
以下に、具体的な応用例として本発明が対象とするシステムの例を示す。
１）応用例１
企業のシステムを管理している部門の担当者が、システムの全データを基に、日々、前日のシステムの稼働状況の概要を確認する場合、従来のデータ抽出方法では手動で参照したいデータを抽出しなければならない。
【００８６】
しかしながら、本発明のデータ抽出方法を用いることで、自動的に自身が担当しているシステムの稼働状況の概要を、優先して確認することができる。また、日時情報を有するため、月末といった特定の契機に、通常担当していないシステムの稼働状況の概要を確認する場合、これらを優先して確認することもできる。
【００８７】
２）応用例２
商品のプロモーションにおいて、全商品の販売情報を基に、定期的に、商品の販売状況の概要を確認する場合に、従来のデータ抽出方法では手動で参照したいデータを抽出しなければならない。
【００８８】
しかしながら、本発明のデータ抽出方法を用いることで、注力している商品等であって良く参照する商品の販売状況の概要を、自動的に、優先して確認することができる。また、期末などの特定の契機に、通常あまり参照しない商品の販売状況の概要を確認する場合、これらを優先して確認することもできる。
【００８９】
上記のいずれの例も、本発明の処理方法を追加することで、大量のデータから一定数のデータを抽出する場合に、データ参照者の参照傾向にあわせたデータ抽出を行うことが可能となる。
【００９０】
これにより、大量のデータを参照する場合でも、データ参照者が参照したいデータを優先して参照することが可能となる。
以上は一例であるが、大量のデータを扱う様々な場面において、本発明の適用が可能である。
【００９１】
本明細書において、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。
【００９２】
また、上記の実施の形態において、添付図面に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。
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。
【００９３】
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。
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。
【００９４】
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また前記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。機能の少なくとも一部は、集積回路などのハードウェアで実現しても良い。
【産業上の利用可能性】
【００９５】
本発明は、情報処理装置として利用可能である。
【符号の説明】
【００９６】
Ａ…システム、１…データ抽出装置、３…データメモリ、１１…表示装置、１２…キーボード、１３…ポインティングデバイス、１５…サーバ、１７…プログラムメモリ、１０１データ参照履歴、１０２…データ参照者毎の参照傾向ＤＢ作成部、１０３…データ参照者毎の参照傾向ＤＢ作成部へのデータ参照履歴の入力経路、１０４…データ参照情報作成部、１０５…データ参照者毎の参照情報の出力経路、１０６…データ参照者毎の参照情報（参照傾向）、１０７…データ参照者属性情報入力部、１０８…データ参照者毎の参照傾向ＤＢ作成部へのデータ参照者情報の入力経路、１０９…抽出件数入力部、１１０…参照するデータ、１１１…データ抽出部への参照するデータの入力経路、１１２…データ抽出部、１１３…データ集計部、１１４…データ抽出件数決定部へのデータ集計結果の入力経路、１１５…データ抽出件数決定部、１１６…データ抽出処理部へのデータ抽出件数の入力経路、１１７…データ抽出処理部、１１８…データ抽出部へのデータ参照者毎の参照情報の入力経路、１１９…データ抽出部への抽出件数入力部の入力経路、１２０…抽出データ出力経路、１２１…抽出データ、２０１…データ参照履歴解析部、２０２…データ参照者毎のデータ参照履歴集計部へのデータ参照履歴解析結果の入力経路、２０３…データ参照者毎のデータ参照履歴集計部、２０４…データ参照者毎のデータ参照頻度算出部へのデータ参照履歴集計結果の入力経路、２０５…データ参照者毎のデータ参照頻度算出部、３０１…１０１の具体的なデータ例、３０２…３０１をデータ参照履歴解析部２０１で解析した例、３０３…３０２をデータ参照者毎のデータ参照履歴集計部２０３で集計した例、３０４…１０６の具体的なデータ例（非参照回数なし）、４０１…データ解析部、４０２…データ集計部へのデータ解析結果の入力経路、４０３…データ集計処理部、５０１…１１０の具体的なデータ例、５０２…１０６の具体的なデータ例（非参照回数なし）、５０３…５０１をデータ解析部４０１で解析した例、５０４…５０３をデータ集計部４０３で集計した例、５０５…１０９の具体的なデータ例、５０６…５０２と５０５をもとにデータ抽出件数決定部１１５で抽出件数を決定した例、５０７…１１７のデータ抽出例、６０１…３０３をデータ参照履歴集計部２０３で解析した例、６０２…３０３をデータ参照履歴集計部２０３で解析した例、６０３…１０６の具体的なデータ例（非参照回数あり）。
【図１Ａ】
2015184877.tif 000003
【図１Ｂ】
2015184877.tif 000004
【図２】
2015184877.tif 000005
【図３】
2015184877.tif 000006
【図４】
2015184877.tif 000007
【図５Ａ】
2015184877.tif 000008
【図５Ｂ】
2015184877.tif 000009
【図６】
2015184877.tif 000010
【図７】
2015184877.tif 000011
【図８】
2015184877.tif 000012
【図９】
2015184877.tif 000013