(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
データと、複数の変数に関する層別仕様と、を入力とし、前記層別仕様を更に層別が細かくなるように変更する細分化を複数試行し、細分化後の層別仕様それぞれについて前記細分化後の層別仕様に従って前記データを分類し分類後の層別データに基づいて層別の評価値である層別評価値を決定し、決定した複数の層別評価値に基づいて、細分化後の層別仕様を選択し、選択した層別仕様を出力する情報処理装置。
【請求項２】
層毎にモデルを構築し、構築したモデル毎にモデルの評価値であるモデル評価値を決定し、前記決定した複数のモデル評価値に基づいて、前記層別評価値を決定する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記モデル評価値は、前記データに対する前記モデルの当てはまりの良さを評価する決定係数であり、
前記層別評価値は、前記決定係数の平均値である
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記細分化、前記層別評価値の決定、及び前記細分化後の層別仕様の選択を繰り返し、前記細分化の実行条件を満たさない場合、最後に選択した細分化後の層別仕様を出力する
請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記細分化は、現在の前記層別に別の変数の層別を加えることである
請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記細分化は、現在の前記層別に含まれる変数の値の区分が細かくなるように変更することである
請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記層別仕様の細分化の試行の際に、現在の層別に、層別変数となっていない説明変数全てについて、別々に層を加え、前記現在の層別に含まれる層別変数の層のうち、値の区分が細かくなるよう変更可能な層全てについて、別々に値の区分が細かくなるよう変更する
請求項１から６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
当該情報処理装置が対象とする概念及び前記概念間の関係を表した概念階層であるオントロジーを、所定の方式で探索して取得された要素を用いて、前記細分化を試行する
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記要素は、現在の層別に使用されている変数が属する概念に含まれる別の変数、及び／又は現在の層別に使用されている変数が属する概念に関連する概念に属する変数である
請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記要素は、現在の層別に使用されている変数の区分が更に細分化された区分である
請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記データを層別仕様に従って層別するデータ層別部と、
層別された層毎に、該層に含まれるデータを用いて統計モデルを生成するモデル構築部と、
前記モデル構築部が構築した複数の統計モデルの評価値であるモデル評価値を決定し、  前記複数のモデル評価値を用いて、前記複数の層別評価値を決定する層別評価部と、
前記層別評価値を用いて、更なる層別仕様の細分化を行うか否か決定する細分化決定部と、
前記更なる層別仕様の細分化を行うと決定された場合、前記データを参照して、現在の前記層別に対する別の変数の層別の追加、及び／又は現在の前記層別に含まれる変数の値の区分の変更を前記細分化として実行する細分化部と、
を備える請求項１から１０のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記層別評価値の計算方法を特定する指示を当該情報処理装置の外部から受け付ける受付部
を備える請求項１から１１のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記細分化の実行条件を特定する指示を当該情報処理装置の外部から受け付ける受付部
を備える請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
層別仕様間でどのように細分化したかを示す細分化関係を記憶する記憶部と、
処理過程で生成した層別仕様の前記細分化関係を木構造状に表示装置に表示する表示制御部と、
前記表示装置に表示された任意の層別仕様を出力する出力部と、
を備える請求項１から１３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
コンピュータが、データと、複数の変数に関する層別仕様とを入力とし、前記層別仕様を更に層別が細かくなるように変更する細分化を複数試行し、細分化後の層別仕様それぞれについて前記細分化後の層別仕様に従って前記データを分類し分類後の層別データに基づいて層別の評価値である層別評価値を決定し、決定した複数の層別評価値に基づいて、細分化後の層別仕様を選択し、選択した層別仕様を出力する情報処理方法。
【請求項１６】
コンピュータに、
データと、複数の変数に関する層別仕様とを入力とし、前記層別仕様を更に層別が細かくなるように変更する細分化を複数種類試行し、細分化後の層別仕様それぞれについて前記細分化後の層別仕様に従って前記データを分類し分類後の層別データに基づいて層別の評価値である層別評価値を決定し、決定した複数の層別評価値に基づいて、細分化後の層別仕様を選択し、選択した層別仕様を出力させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
層別（stratification）とは、データの集合内で共通に存在する変数（データ項目、又はパラメータともいう）を用い、その値の違いに基づいてデータを異なる層（グループともいう）に分類することである。性質の異なるデータを事前に分類し、それぞれのグループでモデルを構築することにより、質の高いモデルを得られる効果を期待できる。ここで、モデルの質とは、ＫＬ（Kullback-Leibler）情報量、尤度、ＡＩＣ（Akaike’s Information Criterion）、決定係数、変数間の独立性など、データを基に作ったモデルの良し悪しを評価する様々な指標である。なお、計算処理によって求めることが可能な限りにおいて、指標をこのいずれかに限定するものではない。層別で用いる変数のことを、以下では「層別変数」と呼ぶ。また、「どの層別変数の値が何と一致する（あるいは、どの範囲に入る）場合に、どの層にデータを分類するか」を定めるものを「層別仕様」と呼ぶ。
【０００３】
例えば、人物のデータを扱うことを考える。人物の性質を表す変数には、性別、年齢、身長、体重、所在地などが考えられる。層別仕様の例としては、「性別を層別変数とし、値が『男性』と一致する場合には『男性層』に、値が『女性』と一致する場合は『女性層』に分類する」という層別仕様が考えられる。また、身長を層別変数として、０ｃｍを基準に５ｃｍ刻み幅で値を分ける層別仕様、同じ層別変数で区間幅をもう少し広く取った「高身長（１８０ｃｍ以上）層」と「中身長（１６０〜１７９ｃｍ）層」と「低身長（１６０ｃｍ未満）層」に値を分ける層別仕様など様々なバリエーションが考えられる。また、性別と身長の二つを層別変数とし、その区分を組み合わせて定義される「高身長の男性」という層も考えられる。
【０００４】
モデルの質に影響する層別変数が事前に分かっている場合、又は特定の変数がモデルの質に影響するかを調べたいといった場合を除き、質の高いモデルを構築するための層別仕様を試行と評価を繰り返す方法で決定することは難しい。データにもよるが、上述の例のように、層別の仕方は一意に決まるものではないからである。特に、層別変数の候補が複数ある場合や、その区分けの仕様が複数存在する場合は、作業者が管理しきれないほど層別仕様が多くなってしまい、より良い層別変数を効率的に決定することが難しくなる。
【０００５】
図１を用いて、データに対して考え得る層別仕様が多数になることを説明する。図１は、データの区分け方法を説明するための図である。図１の丸はデータを表しており、これらの丸がｘｙ２次元平面上にプロットされている。図１に示すように、ｘ軸方向における区分け方法としてａとｂがあり、また、ｙ軸方向における区分け方法としてｃがある。ａの区分けは、最大３層にデータを層別しても良いし、そのうち二つを組み合わせた上位集合を考えることで２層へと粒度を粗くしても良いし、全てを同じ所属と見なして１層、すなわち層別しないとしても良い。一方、ｂの区分けは、最大４層の層別であるが、そのうち二つずつを組み合わせることで２層としたり、全てまとめて１層とすることもできる。ｃも同様に、最大３層であるが、粒度を変更して２層、１層とすることもできる。但し、ａとｂを同時に採用することはできない。このとき、考えられる可能な層別仕様の数は、ｘ軸の層別仕様数×ｙ軸の層別仕様数＝（ａの層別仕様数＋ｂの層別仕様数）×ｃの層別仕様数＝（３＋４）×３＝２１であるから、２１通りである。
【０００６】
このように、適用可能な全ての層別仕様を列挙すると各変数に適用し得る層別の数が乗算されることになる。そうすると、層別変数の数や層別の仕方が増加した場合、いわゆる組み合わせ爆発が容易に起こってしまうため、より良い層別仕様を選択することが難しくなるという問題がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特許５０８５０１６号公報
【特許文献２】特開２０１３−１７４９５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明の実施形態が解決しようとする課題は、好適な層別仕様を選択することを可能とする情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
一の実施形態によれば、情報処理装置は、データと層別仕様とを入力とし、前記層別仕様を更に層別が細かくなるように変更する細分化を複数試行し、細分化後の層別仕様それぞれについて前記細分化後の層別仕様に従って前記データを分類し分類後の層別データに基づいて層別の評価値である層別評価値を決定し、決定した複数の層別評価値に基づいて、細分化後の層別仕様を選択し、選択した層別仕様を出力する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】データの区分け方法を説明するための図である。
【図２】第１の実施形態における情報処理装置１の構成を示す図である。
【図３】データ記憶部１１に記憶されているデータの一例である。
【図４】層別仕様記憶部１２に記憶されている層別仕様を表すデータの一例である。
【図５】関係記憶部１３に記憶されている層別関係を表すデータの一例である。
【図６】層別評価値記憶部１４に記憶されているデータの一例である。
【図７】層別評価値及び細分化の実行条件を選択するインタフェースの一例である。
【図８】層別評価値として選択可能な選択項目の一例である。
【図９】細分化の実行条件として選択可能な選択項目の一例である。
【図１０】表示装置４０の表示画面の構成例を示す図である。
【図１１】第１の実施形態における全体の処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】予め層別仕様記憶部１２に記録されている層別仕様ＩＤが０の層別仕様の一例を示す図である。
【図１３】層別仕様記憶部１２に記録される層別仕様ＩＤが１の層別仕様の一例を示す図である。
【図１４】層別仕様記憶部１２に記録される層別仕様ＩＤが２の層別仕様の一例を示す図である。
【図１５】層別仕様記憶部１２に記録される層別仕様ＩＤが３の層別仕様の一例を示す図である。
【図１６】層別仕様記憶部１２に記録される層別仕様ＩＤが４の層別仕様の一例を示す図である。
【図１７】層別仕様記憶部１２に記録される層別仕様ＩＤが５の層別仕様の一例を示す図である。
【図１８】説明変数毎の回帰係数の一例を示す図である。
【図１９】層別仕様毎の層別評価値の一例を示す図である。
【図２０】層別仕様記憶部１２に記録される層別仕様ＩＤが６の層別仕様の一例を示す図である。
【図２１】第２の実施形態における情報処理装置１ｂの構成を示す図である。
【図２２】オントロジーの所在を受け付けるインタフェースの一例である。
【図２３】人間と、その特徴を表現するために必要な概念を整理したオントロジーを示す図である。
【図２４】図１６の層別仕様を、図２３に示すオントロジーを用いて細分化した層別仕様の一例である。
【図２５】図２４に示す層別仕様を図２３に示すオントロジーを用いて細分化した層別仕様の一例である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。本実施形態に係る情報処理装置１は、層別の試行によって得られる知見を、次に試行する層別の設計に反映させ、ランダムや総当りで層別を試行することにより、好適な層別を少ないステップで発見する。より具体的には、情報処理装置１は、ある時点で得られている層別仕様を更に層別が細かくなるように変更する細分化を行って得られる層別仕様を用いて、層別を試行し、その中から好適なものを採用するという処理を、層別の評価値である層別評価値が改善されなくなるまで繰り返す。これにより、情報処理装置１は、入力されたデータから構築されるモデルの質が高くなる層別仕様を出力することができる。
【００１２】
続いて、図２を用いて、本実施形態に係る情報処理装置１の構成について説明する。図２は、第１の実施形態における情報処理装置１の構成を示す図である。図２に示すように、情報処理装置１は、データ記憶部１１、層別仕様記憶部１２、関係記憶部１３、層別評価値記憶部１４、制御部２０、及び受付部３１を備える。
【００１３】
データ記憶部１１は、モデル構築で用いられるデータを記録する。データ記憶部１１は、データベース等の電子データ記録機能を有する。本実施形態では、データ記憶部１１には、モデル構築に先駆けて図３に示すデータが記憶されているものとする。図３は、データ記憶部１１に記憶されているデータの一例である。このデータは、寝たきりが発生した人物に関し、その寝たきりの発生年齢と、その人物に対して過去に行った調査時の年齢と、調査結果（具体的には性別、日常生活歩数、麻痺の程度、拘縮の程度）を記録したものである。
【００１４】
本実施形態では一例として、寝たきりの発生年齢を目的変数、それ以外を説明変数として、制御部２０は、寝たきりが発生する年齢を予測することが可能な回帰モデルを構築する。図３に示す変数のうち「性別」、「麻痺」、及び「拘縮」は連続値ではなくカテゴリ値を取る変数である。本実施形態では、このように数値でないデータを数式で扱うために、ダミー変数と呼ばれる考え方を導入し、例えば制御部２０は、男性を０、女性を１といったように数字に置き換えた処理を行う。
【００１５】
ここで、データ記憶部１１に記憶されたデータレコードに当てはまる線形回帰モデルを構築する例について説明する。線形回帰モデルは、データを構成する変数（データ項目、又はパラメータともいう）の間の関係を次の式（１）で表すモデルである。
【００１６】
【数１】
0006463961.tif 000002
このとき、ｙは目的変数、ｘｉは説明変数である。αｉは変数ｘｉにかかる係数であり、βは定数項、εは誤差項を表す。モデルの構築とは、データが当てはまるよう係数αｉや定数項βを決定することである。
【００１７】
層別仕様記憶部１２は、制御部２０の後述するデータ層別部２１が用いる層別仕様を記録する。層別仕様記憶部１２は、データベース等の電子データ記録機能を有する。図４は、層別仕様記憶部１２に記憶されている層別仕様を表すデータの一例である。本実施形態の場合、図４に示すように、層別仕様は、「層別仕様ＩＤ、説明変数、値範囲、及び層」の四つの組の集合として記憶される。「層別仕様ＩＤ」は、データ層別部２１が一度の層別で行う処理の単位をまとめるための識別子であり、共通の層別仕様ＩＤを持った四つの組の集合全体で一つの層別仕様として扱う。この層別仕様ＩＤを用いることにより、層別の詳細化過程をたどることができる。「説明変数」は層別対象となり得るモデル内の変数であり、「値範囲」は層別時の層を決定するための値の範囲であり、「層」は値範囲に該当するデータを振り分ける層である。
【００１８】
図４のうちヘッダを除く１行目は、「調査時年齢が０歳以上４０歳以下である」人物は、「０〜４０」層に分類するという意味を表す。図４の「値範囲」が、数値の範囲で記録されている変数は定量値を取る変数であり、カンマによる値の列挙が記憶されている変数はカテゴリ値を取る変数である。
【００１９】
また、「層」がＮＡとなっている行は、値が全て一つの層に対応付けられている。すなわち、その変数での層別が行われないことを意味する。従って、図４に例示した「層別仕様ＩＤ」が９９の層別仕様では、調査時年齢の３層と性別の２層とを掛け合わせた６分割の層別が行われることを意味する。
【００２０】
本実施形態の場合、予め層別仕様記憶部１２には、層が全てＮＡ（つまりどの変数でも層別は行わない）となる層別仕様（図１２）が記録されているものとする。
【００２１】
関係記憶部１３は、層別仕様間でどのように細分化したかを示す細分化関係を記憶する。関係記憶部１３は、データベース等の電子データ記録機能を有する。図５は、関係記憶部１３に記憶されている層別関係を表すデータの一例である。本実施形態において、層別仕様間の細分化関係は、図５に示すように、細分化元となる層別仕様を識別する層別仕様ＩＤである細分化元ＩＤと、細分化して生成された層別仕様を識別する層別仕様ＩＤである細分化先ＩＤとの対で記録される。
【００２２】
層別評価値記憶部１４は、層別仕様毎に層別評価値を記録する。層別評価値記憶部１４は、データベース等の電子データ記録機能を有する。図６は、層別評価値記憶部１４に記憶されているデータの一例である。本実施形態において、図６に示すように、層別評価値記憶部１４は、層別仕様ＩＤとその層別仕様の層別評価値との組が記録される。
【００２３】
制御部２０は、データと層別仕様とを取得し、層別仕様を更に層別が細かくなるように変更する細分化を複数試行し、細分化後の層別仕様それぞれについて前記細分化後の層別仕様に従って前記データを分類し分類後の層別データに基づいて層別の評価値である層別評価値を決定し、決定した複数の層別評価値に基づいて、細分化後の層別仕様を選択し、選択した層別仕様を出力する。この層別評価値の決定処理について説明すると、制御部２０は、例えば、層毎にモデルを構築し、構築したモデル毎にモデルの評価値であるモデル評価値を決定し、決定した複数のモデル評価値に基づいて、層別評価値を決定する。ここで、モデル評価値は、例えば、上記データに対する上記モデルの当てはまりの良さを評価する決定係数であり、層別評価値は、上記決定係数の平均値である。
【００２４】
本実施形態に係る制御部２０は、例えば、上記細分化、上記層別評価値の決定、及び上記細分化後の層別仕様の選択を繰り返し、細分化の実行条件を満たさない場合、最後に選択した細分化後の層別仕様を出力する。
【００２５】
また、制御部２０における細分化の処理には、以下の二つの処理がある。細分化の一つは、現在の層別に別の変数の層別を加えることであり、細分化のもう一つは、現在の前記層別に含まれる層別変数の値の区分が細かくなるよう変更することである。
【００２６】
本実施形態では、層別仕様の細分化の際に、制御部２０は、一例として、現在の層別に、層別変数となっていない説明変数全てについて、別々に層を加え、現在の層別に含まれる層別変数の層のうち、値の区分が細かくなるよう変更可能な層全てについて、別々に値の区分が細かくなるよう変更する。
【００２７】
ここで、制御部２０は、データ層別部２１、モデル構築部２２、層別評価部２３、細分化決定部２４、細分化部２５、表示制御部２６、及び出力部２７を備える。
【００２８】
データ層別部２１は、データを層別仕様に従って層別する。具体的には例えば、データ層別部２１は、データ記憶部１１からデータを読み出し、層別仕様記憶部１２に記憶された層別仕様に沿ってデータを層別し、層別済みデータセットを、モデル構築部２２に出力する。
【００２９】
モデル構築部２２は、層別された層毎に、該層に含まれるデータを用いてモデルを生成する。具体的には例えば、モデル構築部２２は、データ層別部２１より受け取った層別済みデータから層毎にモデルを構築し、モデル及びデータを層別評価部２３へ出力する。
【００３０】
なお、データを構成する変数のうち、いずれを目的変数としてモデルを構築するか、また、どの形のモデルを利用するかは、予めモデル構築部２２に与えられている。本実施形態の場合、モデル構築部２２は、一例として、発生年齢を目的変数とし、調査時年齢、性別、日常生活歩数、麻痺、及び拘縮を説明変数とする線形回帰モデルを構築する。
【００３１】
層別評価部２３は、モデル構築部２２が構築した複数の統計モデルの評価値であるモデル評価値を決定し、これらの複数のモデル評価値を用いて、複数の層別評価値を決定する。具体的には例えば、層別評価部２３は、モデル構築部２２が算出したモデルとそのとき用いたデータを用いて、別途指定された評価方法でモデル毎にモデル評価値を計算し、モデル評価値を層別の単位でまとめる。そのうえで、層別評価部２３は、別途指定された評価方法で層別評価値を計算し、その結果得られた層別評価値を細分化決定部２４へ出力する。また、層別評価部２３は、その結果得られた層別評価値を層別評価値記憶部１４に記憶させる。
【００３２】
モデル評価値とは、上述のように、ＫＬ情報量、尤度、ＡＩＣ、決定係数、変数間の独立性など、モデルの良し悪しを評価する指標である。また、層別評価値とは、その層別によって生成されたモデルを総合的に評価する指標である。本実施形態の場合、一例として、モデル評価値として決定係数が指定されており、層別評価値として決定係数の平均値が指定されている。
【００３３】
なお、決定係数とは、データに対するモデルの当てはまりの良さを評価する代表的な指標である。線形回帰モデルの場合、決定係数が１となるとき、その回帰モデルはデータ間の関係を誤差なく表現できていることを意味する。そして決定係数が０に近づくほど、その回帰モデルがデータに当てはまらないことを意味する。
【００３４】
また、決定係数の平均値とは、各モデルの決定係数を層別毎に集めて平均した値である。例えば、３層に分けられた層別データ各々を用いて作られた線形回帰モデルの決定係数が、各々０．６、０．７、０．５となった場合、この平均値である０．６（＝（０．６＋０．７＋０．５）／３）が、その層別全体の評価値となる。
【００３５】
なお、層別評価値は決定係数の平均値に限ったものではなく、ある層別済みデータから生成されたモデルのモデル評価値のうち最大値や最小値を用いても良い。また、ある層別済みデータから生成されたモデルのモデル評価値のうち、層別しない場合のモデル評価値と比較した差分の平均値（無層別との差分平均）、評価値が上昇したモデルの絶対数（上昇モデル数）や、層別結果に含まれる全モデル数に対してモデル評価値が上昇したモデルの割合（上昇モデル率）を用いても良い。
【００３６】
本実施形態の場合、一例として、受付部３１は、モデル評価値の計算方法を特定する指示及び層別評価値の計算方法を特定する指示を、当該情報処理装置１の外部から受け付ける。層別評価部２３は、受付部３１からモデル評価値の計算方法及び層別評価値の計算方法を取得する。層別評価値の計算方法は、例えば図７に示すインタフェースを用いて、利用者に指定させても良い。図７は、層別評価値及び細分化の実行条件を選択するインタフェースの一例である。図８は、層別評価値として選択可能な選択項目の一例である。
【００３７】
図７のインタフェースでは、リストボックスにて、図８に示す選択項目の中から一つのモデル評価値を選択できる。ここでは、層別評価値として、決定係数の平均値が指定されているものとする。
【００３８】
細分化決定部２４は、これらの層別評価値を用いて、更なる層別仕様の細分化を行うか否か決定する。具体的には例えば、細分化決定部２４は、層別評価部２３から受け取った層別評価値を、細分化の元となった層別仕様の単位でまとめたうえ、別途指定された条件を用いて層別を更に細分化するか否か判断する。そして、細分化決定部２４は、判断の結果、細分化する場合、その層別仕様を細分化部２５へ出力する。
【００３９】
本実施形態の場合、一例として、受付部３１は、細分化の実行条件を特定する指示を、当該情報処理装置１の外部から受け付ける。細分化決定部２４は細分化の実行条件を、受付部３１から取得する。図７に示すようなインタフェースを介して、利用者に細分化の実行条件を指定させて良い。図７のインタフェースでは、リストボックスにて、図９に示す選択項目の中から細分化の実行条件を一つ選択できる。図９は、細分化の実行条件として選択可能な選択項目の一例である。ここでは、細分化の実行条件として、最大値のみが指定されている。すなわち、ある層別仕様を細分化して得られた層別仕様の層別評価値（ここでは決定係数の平均値）のうち値が最大のものだけについて更に細分化するよう、細分化の実行条件が指定されている。
【００４０】
なお、細分化の実行条件として、層別評価値が大きい順に上位３件まで、層別評価値が０．６以上、層別評価値が層別なしの場合の評価値と比較して差分が０．１以上、層別評価値が細分化元の評価値と比較して差分が０．１以上、などを用いても良い。但し、層別評価値がより望ましい方向へ変化することは、共通の条件とする。例えば、決定係数の平均値の場合、それが変わらなければ細分化する必要はないと判断される。
【００４１】
細分化部２５は、更なる層別仕様の細分化を行うと決定された場合、上記データを参照して、現在の層別に対する別の変数の層別の追加、及び／又は現在の層別に含まれる変数の値の区分の変更を実行して層を細分化する。具体的には例えば、細分化部２５は、モデル構築部２２が指定した層別仕様記憶部１２に記録されている層別仕様に対して、その区分を細かくするよう細分化した層別仕様を生成し、層別仕様記憶部１２に記録する。また、細分化部２５は、細分化元及び細分化先の関係を関係記憶部１３に記録する。また、細分化部２５は、細分化した層別仕様をデータ層別部２１に送信してデータ層別を行うよう指示する。
【００４２】
上述の通り、細分化は２通りあり、一つは、層別変数として用いられていない変数を層別変数に加えることであり、もう一つは、層別変数として用いられている変数の値の区分を細かくすることである。細分化部２５は、この２通りの細部化を行い、全ての場合について細分化された層別仕様を生成する。
【００４３】
以下、まず、層別変数として用いられていない変数を層別変数に追加する場合について説明する。層別変数として用いられていない変数は、図４の説明で述べた通り、層がＮＡとなっている行を発見することで得られる。層の定義は、データ記憶部１１に記憶されているデータを参照して決定される。
【００４４】
本実施形態では、新たな層別仕様を設ける際、層別変数として用いられていない変数一つを層別変数に追加することで考え得る全てのパターンを層別仕様記憶部１２に伝える。また、その際、区分けは２分割とし、変数が定量値を取る場合は、その時点でデータ記憶部１１が保持する当該変数の平均値を閾値として、これ以上となる層と、未満となる層とで２層に分ける定義を追加する。例えば、図４に示す層別仕様を基に「日常生活歩数」を層別変数として追加する細分化の場合、この平均値である５０００（＝（４０００＋１２０００＋２０００＋２０００）／４）が当該変数を区分けする閾値となる。
【００４５】
一方、変数がカテゴリ値を取る場合は、その種類だけ層分けする定義を追加する。例えば「麻痺」変数の場合、細分化部２５は、「なし」、「軽度」及び「重度」それぞれについて層別するように変更した層別仕様を記録する。
【００４６】
次に、層別変数として用いられている変数の値の区分けを細かくする場合について説明する。図４に示す層別仕様を基にする場合、カテゴリ値を取る変数である「性別」の値の区分けは全ての値それぞれに対して設けられている。つまり既に最小単位となっているため、定量値を取る変数である「調査時年齢」に対して行われることとなる。層別変数として用いられている変数は、図４の説明で述べた通り、層がＮＡでない行を発見することで得られる。本実施形態では、一例として、定量値を取る層別変数の値範囲を細かくする際、その範囲を中央値で２分割するように層を追加して値範囲を定義し直す。例えば、図４の状態にある層別仕様については、調査時年齢に関する値範囲をそれぞれ２分割するため、変更前は「０〜４０」、「４１〜６５」、「６６〜」の３分割の層別だったものが、「０〜２０」、「２１〜４０」、「４１〜５３」、「５４〜６５」、「６６〜８３」及び「８４〜１００」の６分割の層別となる。
【００４７】
表示制御部２６は、処理過程で生成した層別仕様の細分化関係を木構造状に表示装置４０に表示する。例えば、表示制御部２６は、層別仕様記憶部１２、関係記憶部１３、及び層別評価値記憶部１４に記憶された層別仕様、層別仕様間の細分化関係、各層別に含まれるモデルの評価値、モデル構築部２２から受け取った層別仕様とモデル、また、層別評価部２３から受け取ったモデル評価値を装置外部に出力するインタフェースを備える。
【００４８】
表示制御部２６は、細分化部２５で行われた細分化に沿って構築及び評価されたモデル、及び、モデル間の関係を表示装置４０に表示する。図１０は、表示装置４０の表示画面の構成例を示す図である。図１０の表示画面の表Ｔ１に対して、麻痺の層別変数が追加された表Ｔ２、Ｔ３及びＴ４が示され、更に、拘縮の層別変数が追加された表Ｔ５及びＴ６が示されている。表Ｔ１〜Ｔ６には、それぞれの説明変数の係数や、定数項などモデルに関する情報が表示される。
【００４９】
なお、これは層別仕様の細分化によって生成されたモデル間の関係を表す木構造であり、層別仕様間の細分化関係そのものを表すものではない。
【００５０】
出力部２７は、表示装置４０に表示された任意の層別仕様を出力する。例えば、出力部２７は、表示装置４０に表示されるモデルの指定を受け付け、当該モデルを当該情報処理装置１の外部に出力する。図１０に示す画面構成例のうち、各モデル横に表示された「出力」ボタンが、出力部２７に対するモデル指定のインタフェースとなっており、このボタンを利用者が押下することで、モデルが当該情報処理装置１の外部に出力される。出力として、図４に示す表がＣＳＶ形式でファイル出力されても良い。
【００５１】
以上の構成を有する情報処理装置１の動作について、図１２〜図２０を参照しつつ、図１１を用いて説明する。図１１は、第１の実施形態における全体の処理の一例を示すフローチャートである。図１２は、予め層別仕様記憶部１２に記録されている層別仕様ＩＤが０の層別仕様の一例を示す図である。図１３は、層別仕様記憶部１２に記録される層別仕様ＩＤが１の層別仕様の一例を示す図である。図１４は、層別仕様記憶部１２に記録される層別仕様ＩＤが２の層別仕様の一例を示す図である。図１５は、層別仕様記憶部１２に記録される層別仕様ＩＤが３の層別仕様の一例を示す図である。
【００５２】
図１６は、層別仕様記憶部１２に記録される層別仕様ＩＤが４の層別仕様の一例を示す図である。図１７は、層別仕様記憶部１２に記録される層別仕様ＩＤが５の層別仕様の一例を示す図である。図１８は、説明変数毎の回帰係数の一例を示す図である。図１９は、層別仕様毎の層別評価値の一例を示す図である。図２０は、層別仕様記憶部１２に記録される層別仕様ＩＤが６の層別仕様の一例を示す図である。
【００５３】
（ステップＳ１０１）まず、図７に示すインタフェースを介し、層別評価部２３が層別評価値の評価方法を受付部３１から受け付け、また、細分化決定部２４が細分化の実行条件を受付部３１から受け付ける。ここでは、層別評価値として「決定係数の平均値」が、また、細分化の実行条件として「最大値のみ」が選ばれたとする。
【００５４】
（ステップＳ１０２）次に、データ層別部２１は、データ記憶部１１に記憶されているデータを層別仕様記憶部１２に記憶されている層別仕様に沿って層別し、層単位でモデル構築部２２にデータを出力する。
【００５５】
初回は、予め層別仕様記憶部１２に記録されている層別仕様ＩＤが０の層別仕様（図１２参照）が用いられるものとする。この層別仕様は全体を同一グループとする仕様であるため、データ記憶部１１に登録されているデータはそのまま層別されることなく１グループのデータとしてモデル構築部２２に渡される。
【００５６】
（ステップＳ１０３）次に、モデル構築部２２は、データ層別部２１から受け取ったデータグループ毎に、線形回帰モデルを構築する。このとき、モデルは、図１８に示す形で、各説明変数の係数及び定数項が、制御部２０内のワーキングメモリ（不図示）内に表現される。
【００５７】
（ステップＳ１０４）次に、層別評価部２３は、モデル構築部２２の構築した線形回帰モデルとそのデータから、受付部３１で受け付けた評価方法である決定係数を計算する。このとき決定係数が０．５になったとする。
【００５８】
（ステップＳ１０５）次に、層別評価部２３が、ステップＳ１０４で計算したモデル評価値を層別毎にまとめ、指定された方法に基づいて層別評価値を計算する。本実施形態の場合、決定係数の平均値が求められる。初回の場合（すなわち層別なしの場合）、モデルは唯一であるため、ステップＳ１０４で得た決定係数である０．５が層別評価値となる。
【００５９】
（ステップＳ１０６）次に、細分化決定部２４が、指定された細分化の実行条件に基づいて、層別仕様の細分化の実行及び中止を判断する。例えば、細分化決定部２４は、指定された細分化の実行条件を満たす場合、層別仕様の細分化の実行を判断する。初回の場合（すなわち層別なしの場合）、比較する層別仕様は一つであるため、これが最大値となり細分化の実行が判断され、処理がステップＳ１０７に進む。
【００６０】
なお、指定された細分化の実行条件を満たさない場合、その層別仕様の細分化の中止が判断され、その層別仕様に関する処理が終わり、処理がステップＳ１０９に進む。
【００６１】
（ステップＳ１０７）細分化部２５は、図１２の層別仕様に対して、現在は層別変数として用いられていない変数の中から一つを選び、その層別仕様を細分化し、結果を層別仕様記憶部１２及び関係記憶部１３に記録する。より具体的には、層別されていない変数が五つあるため、それぞれを層別変数に加えることで細分化された図１３〜図１７の層別仕様が記録される。層別の仕方は、上述した通りである。
【００６２】
（ステップＳ１０８）また、ステップＳ１０７と平行して、細分化部２５は、図１２の層別仕様に対して、既に層別変数として用いられている定量値を取る変数の中から一つを選び、更に値の区分を細かくした層別仕様を生成することを試みる。しかし、図１２に示す層別仕様に関しては、層別変数が存在していないため、新たな層別仕様は記録されない。
【００６３】
次に、ステップＳ１０２にて、データ層別部２１が、データ記憶部１１に記憶されているデータを、細分化によって新たに生成された層別仕様記憶部１２に記憶されている層別仕様に沿って層別し、その層（グループ）単位でモデル構築部２２にデータを送る。このとき、層別仕様記憶部１２では図１３〜図１７の層別仕様が記憶されているため、それぞれに基づく層別化が行われ、各グループ単位でデータがモデル構築部２２に送られる。なお、層に所属するデータレコードが無かった空集合のグループは送らないこととする。
【００６４】
次にステップＳ１０３にて、モデル構築部２２は、データ層別部２１から受け取ったデータを用いてグループ毎に線形回帰モデルを構築する。
【００６５】
次にステップＳ１０４にて、層別評価部２３が、モデル構築部２２の構築した線形回帰モデルとそのデータから、指定されたモデル評価方法である決定係数を計算する。このとき決定係数は、図１９のモデル評価値（決定係数）に示すような結果になったとする。
【００６６】
次に、ステップＳ１０５にて、層別評価部２３が、ステップＳ１０４で計算したモデル評価値を層別毎にまとめ、指定された方法に基づいて層別評価値を計算する。本実施形態の場合、層別仕様毎に決定係数の平均値が求められ、図１９の層別評価値（決定係数の平均値）に示すような結果になったとする。
【００６７】
次に、ステップＳ１０６にて、細分化決定部２４は、指定された細分化の実行条件に基づいて、層別仕様の細分化の実行及び中止を判断する。本実施形態の場合、層別評価値が最大のもののみが細分化の対象となるため、図１９を参照して、層別評価値が最大（図１９では、層別評価値が０．６７）である、麻痺を層別に使った層別仕様ＩＤが４の層別仕様（図１６参照）が細分化部２５に送られる。
【００６８】
次に、ステップＳ１０７にて、細分化部２５は、図１６の層別仕様に対して、現在は層別変数として用いられていない変数の中から一つを層別変数に追加した層別仕様を、層別仕様記憶部１２に記録する。また、細分化部２５は、細分化関係を関係記憶部１３に記録する。
【００６９】
例えば、調査時年齢を層別変数に加えた場合、図２０のような層別仕様となる。このとき、層は「調査時年齢＝４０〜６２、且つ麻痺＝なし」、「調査時年齢＝６３〜８５、且つ麻痺＝なし」、「調査時年齢＝４０〜６２、且つ麻痺＝軽度」、…というように、調査時年齢の２区分と麻痺の３区分を掛け合わせた６層の層別となる。また、細分化部２５は、層別仕様ＩＤが４の層別仕様を細分化元、層別仕様ＩＤが６の層別仕様を細分化先とする細分化関係を、関係記憶部１３に記録する。
【００７０】
以下同様にして、層別仕様の細分化、モデル構築、モデル評価、層別評価の流れを、細分化が不可能となるか、細分化の実行条件を満たす層別仕様が一つも存在しなくなるまで処理を繰り返す。
【００７１】
（ステップＳ１０９）具体的には、ステップＳ１０９にて、細分化部２５は、細分化する層別仕様があるか否か判定する。
【００７２】
（ステップＳ１１０）ステップＳ１０９において細分化する層別仕様がないと判断された場合、すなわち全ての層別仕様についてそれ以上細分化しないと判断された場合、表示制御部は、表示画面を更新し、層別処理に基づくモデル構築を終了する。
【００７３】
本実施形態では、麻痺について層別した以上の品質向上は、他のどの層別を追加した場合にも得られず、結果として麻痺に関する層別が最終的に選ばれたとする。
【００７４】
以上の過程により、「麻痺」に関する層別が回帰モデルの当てはまりを最も良くする層別であることと、それを行った際のモデルとが得られる。
【００７５】
以上、第１の実施形態に係る情報処理装置１において、制御部２０は、データと層別仕様とを取得し、前記層別仕様を更に層別が細かくなるように変更する細分化を複数試行し、細分化後の層別仕様それぞれについて前記細分化後の層別仕様に従って前記データを分類し分類後の層別データに基づいて層別の評価値である層別評価値を決定し、決定した複数の層別評価値に基づいて、細分化後の層別仕様を選択し、選択した層別仕様を出力する。
【００７６】
第１の実施形態によれば、ランダムに層別仕様を試す手法、及び途中で得られた知見を活かすことなく層別仕様を幾つか試行するような手法よりも、平均すると少ないステップ数で質の高いモデルを得ることができる。
【００７７】
（第２の実施形態）
続いて、第２の実施形態について説明する。第１の実施形態では、細分化するときに層別変数への変数の追加を、層別変数ではない全ての変数について試行した。それに対し、第２の実施形態では、対象とする世界に登場する概念及びこれらの概念間の関係を表した概念階層であるオントロジーを、所定の方式で探索して取得された要素を用いて、細分化を試行する。
【００７８】
まず、図２１を用いて第２の実施形態に係る情報処理装置１ｂについて説明する。図２１は、第２の実施形態における情報処理装置１ｂの構成を示す図である。なお、図２と共通する要素には同一の符号を付し、その具体的な説明を省略する。第１の実施形態における情報処理装置１ｂの構成は、第１の実施形態における情報処理装置１の構成に対して、制御部２０が制御部２０ｂに変更され、受付部３１が受付部３１ｂに変更されたものになっている。具体的には、第２の実施形態の制御部２０ｂは、第１の実施形態の制御部２０に比べて、細分化部２５が細分化部２５ｂに変更されたものになっている。
【００７９】
制御部２０ｂは、当該情報処理装置１ｂが対象とする世界に登場する概念及びこれらの概念間の関係を表した概念階層であるオントロジーを、所定の方式で探索して取得された要素を用いて、上記細分化を試行する。ここで、この要素は、例えば、現在の層別に使用されている変数と同じ概念に属する別の変数、及び／又は現在の層別に使用されている変数が属する概念に関連する他の概念に属する変数、あるいは、現在の層別に使用されている変数の区分が更に細分化された区分である。
【００８０】
受付部３１ｂは、第１の実施形態の受付部３１と同様の機能を有するが、更に、以下の機能を有する。受付部３１ｂは、例えば、当該情報処理装置１の利用者が指定するオントロジーの所在を受け付け、細分化部２５へ出力する。
【００８１】
図２２は、オントロジーの所在を受け付けるインタフェースの一例である。例えば図２２に示すインタフェースを用いたＵＲＬテキストとして、オントロジーの所在を受け付けて良い。また、受付部３１ｂは、ファイル形式やストリーム形式で直接データを受け付けても良い。
【００８２】
ここで、オントロジーとは、当該情報処理装置１が対象とする世界に登場する概念（クラスともいう）及び概念間の関係（プロパティともいう）を表した概念階層である。オントロジーは、クラスをノードとし、プロパティをリンクとするグラフネットワークとして表現することが可能である。プロパティは、あるクラスの特徴を、他のクラスとの結びつきによって表現するものである。プロパティで結ばれるクラスのうち、一方はプロパティの持ち主となるクラスであり、もう一方は結びつき得るクラス（値）の範囲に関する値制約となるクラスである。ここでは、クラス間の関係のうち、ｉｓ−ａ関係と呼ばれる分類を表す関係は、上位クラスと下位クラスの間に張られ、特殊なものとしてプロパティとは区別される。
【００８３】
例えば図２３は、人間と、その特徴を表現するために必要な概念を整理したオントロジーを示す図である。図２３のうち、四角はクラス、矢印はプロパティを表している。例えば「人物」クラスは、「年齢」プロパティ、「健康状態」プロパティなどによって、その特徴が表現される。例えば図２３のオントロジーでは、「年齢」プロパティは、「高齢」、「中年」、「若年」を値制約として参照しており、そのことは、ある「人物」クラスのインスタンスは、「高齢」、「中年」、「若年」クラス（及び、その下位クラス）のインスタンスを「年齢」プロパティを介して参照できることを意味している。また同様に、「健康状態」クラスのインスタンスは、「あり」、「なし」クラス（及び、その下位クラス）のインスタンスを、「麻痺」プロパティや「拘縮」プロパティを介して参照できることを意味している。「有無値」クラスは「あり」、「なし」の２クラスに分類され、更に「あり」クラスは「重度」、「軽度」の２クラスに分類されるようｉｓ−ａ関係で結ばれている。また「年齢」は、「高齢」、「中年」、「若年」の３クラスに分類され、更に「高齢」クラスは「８０代」、「７０代」などのクラスに分類される関係になっている。
【００８４】
オントロジーの記録方法、及び、オントロジーの処理方法については、例えばW3C(World Wide Web Consortium)が策定したオントロジー記述言語OWL(Web Ontology Language)を用いてオントロジーを表現しておき、 Jena（URL:http://jena.sourceforge.net/）やThe OWL API（URL:http://owlapi.sourceforge.net/）などの公知技術を用いて内容を管理・処理することができる。
【００８５】
細分化部２５ｂは、層別仕様記憶部１２に記録されている層別仕様に、新たな層別変数を追加する際、追加可能な変数全てについて層別仕様を変更するのではなく、オントロジー内のプロパティを参照し、ある時点で定まっている層別変数に対応するプロパティを持つクラスが持つ他のプロパティに対応する変数の範囲でのみ層別変数の候補を抽出する。
【００８６】
その具体例について、図１６に示す「麻痺」を層別変数とする層別仕様から、他の層別変数を加えて細分化する場合を、以下説明する。図２３に示すオントロジーで、「麻痺」のプロパティを持つクラスは「健康状態」である。そして、「健康状態」が持つ麻痺以外のプロパティは「拘縮」のみである。そこで、図１６に示す層別仕様に対し、細分化部２５は、「麻痺」と「拘縮」の２変数を層別変数とする層別仕様を生成し、層別仕様記憶部１２に記録する。
【００８７】
このとき、「拘縮」変数の値は、図４によると「なし」、「軽度」、「重度」であるが、図２３に示すオントロジーによると、それらの値は、まず「あり」と「なし」で分類され、次に「あり」が「軽度」と「重度」に分類されるようになっている。図２４は、図１６の層別仕様を、図２３に示すオントロジーを用いて細分化した層別仕様の一例である。また、図２５は、図２４に示す層別仕様を図２３に示すオントロジーを用いて細分化した層別仕様の一例である。
【００８８】
細分化部２５ｂは、図２３のオントロジーを探索し、「拘縮」変数に対応するプロパティ「拘縮」の値がまず「あり」と「なし」で分類されることから、それらを層とする区分けを定義する。そして、「軽度」及び「重度」の上位クラスが「あり」であることから、図２４に示すように、細分化部２５ｂは、「あり」層の値範囲として「軽度、重度」を取る層別仕様を生成する。これは、第１の実施形態における図１７のように、「拘縮」が取り得る値を全て別の層に区分けする層別仕様とは異なる。
【００８９】
そして、図２４の層別仕様を細分化する場合には、「あり」が「軽度」と「重度」に分類できることをオントロジーから得られるため、細分化部２５ｂは、図２４に示す層別仕様の「拘縮」が「あり」の層を「拘縮」が「重度」の層と「軽度」の層とに分けられた、図２５に示す層別仕様を生成する。
【００９０】
以上、第２の実施形態における情報処理装置１ｂにおいて、制御部２０ｂは、当該情報処理装置１ｂが対象とする世界に登場する概念及びこれらの概念間の関係を表した概念階層であるオントロジーを、所定の方式で探索して取得された要素を用いて、上記細分化を試行する。これにより、オントロジー内で同じ概念が持つプロパティの範囲で層が追加された層別仕様が得られる。このため、オントロジーが定義する概念階層を反映した層別仕様が得られる。オントロジーは、もともと意味のまとまりで、対象とする世界に存在する概念を記述したものである。そのため、オントロジーを用いて、ネットワーク上の探索ステップ数が近い（抽象的にいえば、関連が強い）範囲から層別仕様を追加することは、かけ離れた概念を唐突に層別化に導入するよりは、ある時点で適用した層別化を、その近い範囲で発展させることになり、漸近的に層別仕様を細分化することができる。
【００９１】
なお、複数の装置を備える情報処理システムが、各実施形態の情報処理装置１又は１ｂの各処理を、それらの複数の装置で分散して処理しても良い。
【００９２】
また、各実施形態の情報処理装置１又は１ｂの各処理を実行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、当該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、プロセッサが実行することにより、各実施形態の情報処理装置１又は１ｂに係る上述した種々の処理を行っても良い。
【００９３】
なお、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であっても良い。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。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、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、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。
【００９４】
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されても良い。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、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い。更に、前述した機能をコンピュータシステムに既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、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【００９５】
以上、本発明は上記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わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、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良い。更に、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせても良い。
【符号の説明】
【００９６】
１、１ｂ  情報処理装置
１１  データ記憶部
１２  層別仕様記憶部
１３  関係記憶部
１４  層別評価値記憶部
２０  制御部
２１  データ層別部
２２  モデル構築部
２３  層別評価部
２４  細分化決定部
２５、２５ｂ  細分化部
２６  表示制御部
２７  出力部
３１、３１ｂ  受付部
【図１】
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【図２】
0006463961.tif 000004
【図３】
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【図４】
0006463961.tif 000006
【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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