(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
シミュレーションの主題に対する複数の施策のそれぞれごとに、前記施策に対して不確実性を有する要素に関する複数通りの特性について前記シミュレーションの試行を実行して得られる、前記施策ごと及び前記特性ごとの複数の試行のそれぞれの出力値を取得する処理と、
前記複数の試行のうち、前記特性が共通する第一の試行群ごとに、当該第一の試行群に係る出力値群の平均値との差を、当該出力値群に含まれる各出力値について算出する処理と、
前記複数の各試行のそれぞれの出力値について算出された前記差に基づいて、前記複数の試行から一部の試行を抽出する処理と、
をコンピュータが実行することを特徴とする抽出方法。
【請求項２】
前記抽出する処理は、前記差が閾値を超える出力値に係る試行を抽出する、
ことを特徴とする請求項１記載の抽出方法。
【請求項３】
前記複数の試行のうち、前記施策が共通する第二の試行群のそれぞれに係る各出力値群について、当該出力値群のバラツキを示す指標の前記複数の施策間の差を縮小させるように当該出力値群に含まれる各出力値を変更する処理をコンピュータが実行し、
前記算出する処理は、前記変更する処理によって変更された値について、前記差を算出する、
ことを特徴とする請求項１又は２記載の抽出方法。
【請求項４】
抽出した前記試行に対応する施策及び特性を出力する処理をコンピュータが実行することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の抽出方法。
【請求項５】
コンピュータ上に構築された複数の環境下のそれぞれで仮想主体を動作させる複数の試行ごとに出力された値を取得する処理と、
前記複数の試行のうちの前記環境が共通する試行群ごとに、当該試行群に係る値群の平均値との差を、当該値群に含まれる各値について算出する処理と、
前記試行のそれぞれの値について算出された前記差に基づいて、前記複数の試行のうちの一部の試行を抽出する処理と、
をコンピュータが実行することを特徴とする抽出方法。
【請求項６】
コンピュータが、
シミュレーションの主題に対する複数の施策のそれぞれごとに、前記施策に対して不確実性を有する要素に関する複数通りの特性について前記シミュレーションの試行を実行して得られる、前記施策ごと及び前記特性ごとの複数の試行のそれぞれの複数種類の指標に関する出力値を取得し、
前記指標ごとに、当該指標に関する出力値が、当該指標に対する第一の閾値よりも大きい試行又は当該指標に対する第二の閾値よりも小さい試行を特定し、
前記複数種類の指標のうちの第一の指標に関して、いずれかの前記施策について複数の試行が特定された場合、当該複数の試行のうち、他の指標に関して前記第一の閾値及び前記第二の閾値との関係が共通する試行の中から、当該複数の試行のうちの一部の試行を抽出する、
処理を実行することを特徴とする抽出方法。
【請求項７】
前記抽出する処理は、前記第一の指標に関する出力値と前記第一の指標に対する前記第一の閾値又は前記第二の閾値との差の絶対値が最大である試行を抽出する、
ことを特徴とする請求項６記載の抽出方法。
【請求項８】
コンピュータ上に構築された複数の環境下のそれぞれで仮想主体を複数の施策に基づいて動作させる試行ごとに複数種類の指標に関して出力された値を取得し、
前記指標ごとに、当該指標に関する値と複数の閾値との関係が所定の条件を満たす試行を特定し、
前記複数の指標のうちの第一の指標に関して、いずれかの前記施策について複数の試行が特定された場合、当該複数の試行のうち、他の指標に関して前記複数の閾値との関係が共通する試行の中から、当該複数の試行のうちの一部の試行を抽出する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする抽出方法。
【請求項９】
シミュレーションの主題に対する複数の施策のそれぞれごとに、前記施策に対して不確実性を有する要素に関する複数通りの特性について前記シミュレーションの試行を実行して得られる、前記施策ごと及び前記特性ごとの複数の試行のそれぞれの出力値を取得する取得部と、
前記複数の試行のうち、前記特性が共通する第一の試行群ごとに、当該第一の試行群に係る出力値群の平均値との差を、当該出力値群に含まれる各出力値について算出する算出部と、
前記複数の各試行のそれぞれの出力値について算出された前記差に基づいて、前記複数の試行から一部の試行を抽出する抽出部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項１０】
シミュレーションの主題に対する複数の施策のそれぞれごとに、前記施策に対して不確実性を有する要素に関する複数通りの特性について前記シミュレーションの試行を実行して得られる、前記施策ごと及び前記特性ごとの複数の試行のそれぞれの複数種類の指標に関する出力値を取得する取得部と、
前記指標ごとに、当該指標に関する出力値が、当該指標に対する第一の閾値よりも大きい試行又は当該指標に対する第二の閾値よりも小さい試行を特定する特定部と、
前記複数種類の指標のうちの第一の指標に関して、いずれかの前記施策について複数の試行が特定された場合、当該複数の試行のうち、他の指標に関して前記第一の閾値及び前記第二の閾値との関係が共通する試行の中から、当該複数の試行のうちの一部の試行を抽出する抽出部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項１１】
シミュレーションの主題に対する複数の施策のそれぞれごとに、前記施策に対して不確実性を有する要素に関する複数通りの特性について前記シミュレーションの試行を実行して得られる、前記施策ごと及び前記特性ごとの複数の試行のそれぞれの出力値を取得する処理と、
前記複数の試行のうち、前記特性が共通する第一の試行群ごとに、当該第一の試行群に係る出力値群の平均値との差を、当該出力値群に含まれる各出力値について算出する処理と、
前記複数の各試行のそれぞれの出力値について算出された前記差に基づいて、前記複数の試行から一部の試行を抽出する処理と、
をコンピュータに実行させる抽出プログラム。
【請求項１２】
コンピュータに、
シミュレーションの主題に対する複数の施策のそれぞれごとに、前記施策に対して不確実性を有する要素に関する複数通りの特性について前記シミュレーションの試行を実行して得られる、前記施策ごと及び前記特性ごとの複数の試行のそれぞれの複数種類の指標に関する出力値を取得し、
前記指標ごとに、当該指標に関する出力値が、当該指標に対する第一の閾値よりも大きい試行又は当該指標に対する第二の閾値よりも小さい試行を特定し、
前記複数種類の指標のうちの第一の指標に関して、いずれかの前記施策について複数の試行が特定された場合、当該複数の試行のうち、他の指標に関して前記第一の閾値及び前記第二の閾値との関係が共通する試行の中から、当該複数の試行のうちの一部の試行を抽出する、
処理を実行させる抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、抽出方法、情報処理装置、及び抽出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
社会シミュレーションとは、人間の行動や相互作用をモデル化し、不確実性を有する社会システムを計算機上で模擬することである。社会シミュレーションにおいては、シミュレーションの主題に対する複数の施策のそれぞれごとに、施策に対して不確実性を有する要素の特性を乱数等によって変えながら試行が繰り返される。
【０００３】
例えば、店舗のレジの待ち時間を短縮したいことが主題である場合に、店舗のレジの台数及びレイアウトを施策とし、来店客の行動特性を施策に対して不確実性を有する要素の特性として、シミュレーションを実施することが考えられる（例えば、特許文献１参照）。この場合、レジの台数及びレイアウトに関して、複数の施策のそれぞれごとに、来店客の行動特性を変えながら試行が繰り返される。なお、来店客の行動特性の一例として、来店客の到着時刻や商品の買い上げ点数等が挙げられる。
【０００４】
社会シミュレーションでは、複数の試行の結果を分析することで、施策の問題点等を抽出することができる。試行の回数が多ければ多いほど、様々なケースを考慮することができ、より多くの問題点が精度良く抽出される可能性が高くなる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１３−２５０９４１号公報
【特許文献２】特開２００４−３３４３２８号公報
【特許文献３】特開２００９−２２５５５０号公報
【特許文献４】特開２００５−１５７７８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、膨大な回数の試行のそれぞれについて分析を行うのは、経済的ではない。例えば、店舗のレジの台数及びレイアウトに関するシミュレーションにおいて、１００パターンの台数及びレイアウトについて、１００パターンの来店客の行動特性を考慮する場合、１００００回の試行を実施することになる。
【０００７】
そこで、一側面では、本発明は、シミュレーションの複数の試行の中から分析対象の試行を抽出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
一つの案では、抽出方法は、シミュレーションの主題に対する複数の施策のそれぞれごとに、前記施策に対して不確実性を有する要素に関する複数通りの特性について前記シミュレーションの試行を実行して得られる、前記施策ごと及び前記特性ごとの複数の試行のそれぞれの出力値を取得する処理と、前記複数の試行のうち、前記特性が共通する第一の試行群ごとに、当該第一の試行群に係る出力値群の平均値との差を、当該出力値群に含まれる各出力値について算出する処理と、前記複数の各試行のそれぞれの出力値について算出された前記差に基づいて、前記複数の試行から一部の試行を抽出する処理と、をコンピュータが実行する。
【発明の効果】
【０００９】
一側面によれば、シミュレーションの複数の試行の中から分析対象の試行を抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第一の実施の形態の概要を説明するための図である。
【図２】特徴的な試行の抽出方法の一例を説明するための図である。
【図３】評価値の正規化を説明するための図である。
【図４】第一の実施の形態における抽出装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図５】第一の実施の形態における抽出装置の機能構成例を示す図である。
【図６】第一の実施の形態の抽出装置が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図７】第一の実施の形態のシミュレーション結果の一例を示す図である。
【図８】正規化値の一例を示す図である。
【図９】各正規化値の環境特性ごとの平均値との差の算出結果の一例を示す図である。
【図１０】絶対値が閾値を超える値の抽出例を示す図である。
【図１１】第二の実施の形態の概要を説明するための図である。
【図１２】第二の実施の形態における抽出装置の機能構成例を示す図である。
【図１３】第二の実施の形態における試行の分類処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図１４】第二の実施の形態のシミュレーション結果の一例を示す図である。
【図１５】各指標の評価値に基づく各試行の分類結果の一例を示す図である。
【図１６】第二の実施の形態における試行の抽出処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図１７】抽出候補の更新処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図１８】第三の実施の形態における抽出装置の機能構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面に基づいて第一の実施の形態を説明する。図１は、第一の実施の形態の概要を説明するための図である。図１に示されるグラフｇ１は、或るシミュレーションの実行結果を示す。本実施の形態では、来店客の行動をモデル化し、複数通りのレジの台数及びレイアウトのそれぞれごとに、複数通りの来店客の行動特性について、試行が繰り返されるシミュレーションを例とする。当該シミュレーションの主題は、店舗のレジの待ち時間を短縮することである。レジの台数及びレイアウトは、当該主題に対する施策である。主題とは、例えば、シミュレーションの実行者又は依頼者にとっての検討課題である。施策とは、例えば、主題に対して検討された対策である。シミュレーションにおいて、施策は、施策の立案者の意思で変更可能な事項である。一方、来店客の行動のように、施策に対して不確実性を有する要素は、施策の立案者の意思ではコントロールすることが困難である。以下、斯かる要素の特性を、以下「環境特性」という。
【００１２】
ここで、環境特性は、シミュレーションにおける仮想主体の一例である来店客の行動（動作）そのものではなく、シミュレーションにおける来店客の行動に対して与えられる制約、又は来店客の行動に関する分布等である。例えば、１時間あたりの来店客数や、一人あたりの来店客の商品の買い上げ点数の平均及び標準偏差等が、環境特性の一例である。シミュレーションにおいては、１時間あたりの来店客数及び一人あたりの来店客の商品の買い上げ点数の平均及び標準偏差等に基づいて、例えば、乱数等が用いられて、各来店客の出現のタイミングや、各来店客の買い上げ点数等が決定される。したがって、相互に環境特性が共通する試行において、各来店客の行動が完全に一致するとは限らない。なお、試行とは、一つの施策及び一つの環境特性に関して実行される一回のシミュレーションの実行をいう。
【００１３】
グラフｇ１において、横軸は、施策であり、縦軸は、試行ごとに出力される評価値である。グラフｇ１には、施策１〜９までの９通りの施策について試行が行われたことが示されている。評価値とは、試行の出力値であり、例えば、施策の評価に用いられる。本実施の形態では、一回の試行において出現する各来店客の待ち時間のうちの最大値（最大待ち時間）が評価値とされる。待ち時間とは、モデル化された来店客が、レジの待ち行列の最後尾に到達してから、レジを抜けるまでの所要時間である。
【００１４】
グラフｇ１において、施策ごとに垂直に並んでいるプロットは、当該施策に関する各試行の評価値である。図１では、施策ごとに４２回の試行が行われた例が示されている。すなわち、９種類の施策のそれぞれごとに４２通りの環境特性について試行が行われた例が示されている。従って、全試行回数は、９×４２＝３７８回である。
【００１５】
グラフｇ１において、折れ線は、施策ごとの評価値群の平均値を接続したものである。一方、三角形（△）によって示されているプロット群は、或る環境特性に関するプロットである。すなわち、当該プロット群は、環境特性は共通し、施策が相互に異なるプロットの集合である。
【００１６】
当該プロット群の中で、施策２及び３に関するプロットを除くプロットは、ほぼ同様の評価値を示す。一方、施策２及び３は、他のプロット群から大きく外れている。
【００１７】
したがって、施策２及び３には、同じ環境特性下において（例えば、来店客の行動が近似している状況において）、他の施策では発生しないような混雑がレジ周辺で発生するリスクが有ることが分かる。そうすると、当該環境特性と施策２又は施策３との組み合わせに係る試行に関して分析を行うことは、斯かるリスクを回避するためにも有効であるといえる。
【００１８】
そこで、本実施の形態では、施策２又は３における△のプロットに対応する試行が、施策に特有の問題を示唆しうる試行であると考える。すなわち、本実施の形態では、環境特性が共通するにも拘わらず、施策によって評価値のばらつきが大きい試行群の中で、他の評価値から乖離している評価値に係る試行を抽出する方法が開示される。以下、このような試行を、単に、「特徴的な試行」という。
【００１９】
なお、最大値又は最小値といった単純な統計値を示す試行を抽出したのでは、各施策の問題点を抽出するは困難である。すなわち、最大値又は最小値を示す試行は、買い上げ点数の多い来店客が短期間に集中した等、不確実性を有する要素の特性に大きく依存している可能性が高い。したがって、最大値又は最小値となる試行を分析したとしても、いずれの施策においても共通の問題（例えば、来店客が集中した等）が抽出される可能性が高く、或る施策に特有の問題を抽出できない可能性が高い。
【００２０】
本実施の形態において、特徴的な試行は、例えば、図２に示される方法によって抽出される。図２は、特徴的な試行の抽出方法の一例を説明するための図である。図２中、図１と同一部分には同一符号を付している。
【００２１】
例えば、グラフｇ１に示されるような評価値の集合において、環境特性が共通する試行群に係る評価値群（以下、「環境共通評価値群」という。）ごとに、当該環境共通評価値群の平均値が算出され、当該環境共通評価値群に属する各評価値について、当該平均値との差が算出される（Ｓ１）。グラフｇ１は、４２通りの環境特性に関する試行結果であるため、４２通りの環境共通評価値群のそれぞれに関して平均値及び差が算出される。
【００２２】
グラフｇ２は、当該差がプロットされたものである。グラフｇ２において横軸は、グラフｇ１と同様に施策である。縦軸は、環境共通特性群ごとの各評価値についての平均値との差である。
【００２３】
続いて、平均値との差に基づいて、特徴的な試行が抽出される。例えば、正の閾値より大きい差と、負の閾値よりも小さい差が抽出される（Ｓ２）。グラフｇ３は、グラフｇ２に対して、正の閾値より大きい範囲ａ１を示す図形と、負の閾値より小さい範囲ａ２を示す図形とが合成されたものである。グラフｇ３において、範囲ａ１又は範囲ａ２に含まれるプロットに係る試行が、特徴的な試行として抽出される。
【００２４】
なお、図２に示した抽出方法が実行される前の事前処理として、施策ごとの評価値群（以下、「施策共通評価値群」という。）の平均値及び分散（標準偏差）が、各施策共通評価値群の間で相互に一致するように、各評価値について正規化が行われてもよい。
【００２５】
図３は、評価値の正規化を説明するための図である。図３中、図１と同一部分には同一符号を付している。図３において、グラフｇ４は、各施策共通評価値群の平均値が０、標準偏差が１となるように、各評価値が正規化された結果である。
【００２６】
このように正規化が行われた評価値の集合に関して、図２において説明した抽出方法が実行されてもよい。そうすることで、施策共通評価値群の平均値や分散が、他の施策と大きく異なる施策が有る場合に、当該施策に関する試行が、特徴的な試行として多く抽出されてしまう可能性を低下させることができる。すなわち、各施策の平均的な影響を除去することができ、各施策内において、特徴的な試行を抽出できる可能性を高めることができる。
【００２７】
例えば、他の施策に対して施策共通評価値群の平均値が極端に小さい施策があったとする。当該施策の施策共通評価値群の最大値は、当該施策共通評価値群内において極端に大きい値であるが、当該最大値に係る環境特性と同じ環境特性に関して実施された他の施策に関する試行の評価値群には近似した値であるとする。このような場合、当該最大値に関して算出される平均値との差は０に近いため、図２に示した抽出方法では、当該最大の評価値に係る試行は抽出されない可能性が有る。
【００２８】
しかし、当該試行は、当該施策の施策共通評価値群の平均値を基準として見た場合に、或る環境特性においては最大待ち時間が極端に長くなるリスクが有ることを示唆している。したがって、当該試行を分析することで、斯かるリスクの原因を解明できる可能性が有る。よって、当該試行も特徴的な試行であるといえる。
【００２９】
そこで、施策の平均的な傾向によって埋もれてしまう可能性の有る特徴的な試行も抽出可能なように、上記のような正規化が行われてもよい。
【００３０】
以下、上記において説明した試行の抽出方法を実現するための抽出装置１０の詳細について説明する。
【００３１】
図４は、第一の実施の形態における抽出装置のハードウェア構成例を示す図である。図４の抽出装置１０は、それぞれバスＢで相互に接続されているドライブ装置１００、補助記憶装置１０２、メモリ装置１０３、ＣＰＵ１０４、及びインタフェース装置１０５等を有する。
【００３２】
抽出装置１０での処理を実現するプログラムは、記録媒体１０１によって提供される。プログラムを記録した記録媒体１０１がドライブ装置１００にセットされると、プログラムが記録媒体１０１からドライブ装置１００を介して補助記憶装置１０２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１０１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。
【００３３】
メモリ装置１０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１０２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１０４は、メモリ装置１０３に格納されたプログラムに従って抽出装置１０に係る機能を実行する。インタフェース装置１０５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。
【００３４】
なお、記録媒体１０１の一例としては、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、又はＵＳＢメモリ等の可搬型の記録媒体が挙げられる。また、補助記憶装置１０２の一例としては、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はフラッシュメモリ等が挙げられる。記録媒体１０１及び補助記憶装置１０２のいずれについても、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に相当する。
【００３５】
図５は、第一の実施の形態における抽出装置の機能構成例を示す図である。図５において、抽出装置１０は、結果取得部１１、正規化部１２、差分算出部１３、抽出部１４、及び出力部１５等を有する。これら各部は、抽出装置１０にインストールされる１以上のプログラムが、ＣＰＵ１０４に実行させる処理により実現される。抽出装置１０は、また、シミュレーション結果記憶部１６を利用する。シミュレーション結果記憶部１６は、補助記憶装置１０２、又は抽出装置１０にネットワークを介して接続される記憶装置等を用いて実現可能である。
【００３６】
シミュレーション結果記憶部１６は、シミュレーション結果を記憶する。すなわち、シミュレーション結果記憶部１６は、シミュレーションの試行ごとに、当該試行によって出力された評価値を記憶する。結果取得部１１は、シミュレーション結果記憶部１６からシミュレーション結果を取得する。
【００３７】
正規化部１２は、結果取得部１１によって取得されるシミュレーション結果に含まれる各評価値に関し、図３において説明したような正規化を行う。差分算出部１３は、正規化された評価値の集合について、環境共通評価値群ごとに平均値を算出し、環境共通評価値群ごとに各評価値の平均値との差を算出する。抽出部１４は、差分算出部１３によって各評価値について算出された差に基づいて、特徴的な試行を抽出する。出力部１５は、抽出部１４によって抽出された試行に関する情報（例えば、施策を示す情報及び環境特性を示す情報等）を出力する。
【００３８】
以下、抽出装置１０が実行する処理手順について説明する。図６は、第一の実施の形態の抽出装置が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【００３９】
ステップＳ１０１において、結果取得部１１は、シミュレーション結果をシミュレーション結果記憶部１６から取得する。
【００４０】
図７は、第一の実施の形態のシミュレーション結果の一例を示す図である。図７には、施策１〜３の３種類の施策のそれぞれと、環境特性１〜５の５通りの環境特性とのそれぞれとの組み合わせごとに、当該組み合わせに係る試行によって出力された評価値が示されている。以下、ｉ番目の施策を「施策ｉ」と表記し、ｊ番目の環境特性を「環境特性ｊ」と表記する。また、施策ｉと環境特性ｊとの組み合わせに係る試行の評価値を、Ｅｉ，ｊと表記する。
【００４１】
続いて、正規化部１２は、各施策共通評価値群の平均値及び分散が相互に一致するように、各Ｅｉ，ｊを正規化する（Ｓ１０２）。具体的には、正規化部１２は、施策共通評価値群ごと（図７の列ごと）に平均値及び分散を算出する。正規化部１２は、ｉ番目の施策に係る施策共通評価値群に属する評価値Ｅｉ，ｊについては、当該施策共通評価値群の平均値及び分散を、以下の式（１）に当てはめて、正規化された評価値（以下、「正規化値」という。）Ｆｉ，ｊを求める。
Ｆｉ，ｊ＝（Ｅｉ，ｊ−ｉ番目の施策共通評価値群の平均値）／（ｉ番目の施策共通評価値群の分散）１／２  ・・・（１）
例えば、施策１に係る施策共通評価値群の平均値は、１３．８であり、分散は、１１．７である。したがって、正規化部１２は、ｊ＝１〜５について、
Ｆ１，ｊ＝（Ｅ１、ｊ−１３．８）／（１１．７）１／２
を計算する。同様にして、全てのＦｉ，ｊが計算される。
【００４２】
図８は、正規化値の一例を示す図である。式（１）によれば、施策ごとのＦｉ，ｊの平均値が０となり、施策ごとのＦｉ，ｊの標準偏差が１となるように、各Ｅｉ、ｊについてＦｉ、ｊが算出される。
【００４３】
続いて、差分算出部１３は、環境特性が共通するＦｉ，ｊごと（図８の行ごと）に、平均値を算出する（Ｓ１０３）。例えば、環境特性１に関して、ｉ＝１〜３のＦｉ，１の平均値は、０．２６６９２８である。
【００４４】
続いて、差分算出部１３は、環境特性が共通するＦｉ，ｊごとに、当該環境特性に関して算出された平均値との差を算出する（Ｓ１０４）。例えば、Ｆｉ，ｊについて、ｊ番目の環境特性に関して算出された平均値との差を、Ｇｉ，ｊとすると、以下の式（２）に基づく計算が行われる。
Ｇｉ，ｊ＝Ｆｉ，ｊ−ｊ番目の環境特性に関して算出された平均値  ・・・（２）
上記したように、環境特性１に関して算出された平均値は、０．２６６９２８である。したがって、施策ｉ＝１〜３について、
Ｇｉ，１＝Ｆｉ，１−０．２６６９２８
が計算される。同様にして、すべてのＧｉ，ｊが計算される。
【００４５】
図９は、各正規化値の環境特性ごとの平均値との差の算出結果の一例を示す図である。
【００４６】
続いて、抽出部１４は、図９に示される値の中で、正の閾値より大きい値、又は負の閾値より小さい値を抽出する（Ｓ１０５）。すなわち、図９に示される各値の中で、その絶対値が、閾値を超える値が抽出される。但し、正の閾値と負の閾値との絶対値は、同一でなくてもよい。各閾値は、例えば、補助記憶装置１０２に予め記憶されている。
【００４７】
図１０は、絶対値が閾値を超える値の抽出例を示す図である。図１０において、太線で囲まれた値が、抽出された値である。具体的には、施策２及び環境特性１の試行２，１と、施策１及び環境特性２の試行１，２と、施策２及び環境特性３の試行２，３とが抽出されている。換言すれば、当該値に係る試行が抽出されたことになる。すなわち、図１０では、正の閾値が１．０であり、負の閾値が−１．０である場合の抽出結果が示されている。これら各閾値は、環境特性ごとの平均値から、標準偏差の１倍分離れている（外れている）値である。なお、閾値の絶対値は、１に限定されない。
【００４８】
続いて、出力部１５は、抽出部１４によって抽出された試行に関する情報を出力する（Ｓ１０６）。例えば、当該試行の施策を示す情報及び環境特性を示す情報が出力されてもよい。また、出力形態は、所定のものに限定されない。例えば、表示装置への表示であってもよいし、ネットワークを介して接続されるコンピュータ等への送信であってもよい。また、補助記憶装置１０２等への記憶であってもよいし、プリンタへの出力であってもよい。
【００４９】
例えば、評価値の上位３番目までを抽出対象とした場合、図７において、評価値が１８である試行２，１及び試行１，４と、評価値が１６である試行３，４とが抽出される。一方、本実施の形態において抽出された試行は、試行２，１、試行１，２、及び試行２，３である。このうち、試行１，２及び試行２，３は、評価値の上位３番目までには含まれていない。したがって、本実施の形態によれば、単純な統計値には該当しない評価値に係る試行を抽出することができる。その結果、施策に特有の問題を示唆しうる試行を抽出することができる。
【００５０】
本実施の形態では、試行回数が少ない場合を説明したが、例えば１００００通り等、膨大な回数の試行が行われた場合でも、本実施形態にかかる抽出方法を用いれば、特徴的な試行を簡単に抽出することができる。
【００５１】
なお、図６において、ステップＳ１０２は省略されてもよい。この場合、ステップＳ１０３においては、図７に示されるシミュレーション結果が入力データとされればよい。
【００５２】
また、本実施の形態を適用可能な範囲は、特定のシミュレーションの結果に限定されない。複数の施策のそれぞれごとに、複数の環境特性について試行が繰り返されるシミュレーションであれば、本実施の形態は、様々なシミュレーションの結果に適用可能である。
【００５３】
例えば、それぞれ業務内容が相互に異なる複数のコールセンタを含む組織が有るとする。当該組織では、各オペレータについてジョブローテーションを設け、各オペレータは、一定期間ごとにコールセンタを移動して、異なる業務を担当する。ここで、ローテーションの間隔（一つの業務の継続期間）が長すぎると、各オペレータは、ローテーションが一巡したときに、元の業務の内容を忘れてしまい、作業効率が低下する可能性が有る。一方、当該間隔が短すぎると、各オペレータは、担当業務に習熟しないうちに、次の業務を担当することになり、作業効率が低下する可能性が有る。そこで、当該間隔について、最適な値を求めることが要求されているとする。
【００５４】
この場合、当該間隔が施策とされ、コール数やコールのタイミング等が環境特性としされて、シミュレーションが実行されることが考えられる。すなわち、複数の間隔のそれぞれごとに、複数通りの環境特性について、試行が繰り返されることが考えられる。各試行からは、例えば、作業効率が評価値として出力されてもよい。
【００５５】
このように実行されるシミュレーションの結果に対しても、本実施の形態が有効であるのは明らかである。
【００５６】
なお、本実施形態にかかる抽出装置１０は、特徴的な試行を抽出するものであるが、抽出した特徴的な試行に基づき、さらなるシミュレーションを実行してもよい。すなわち、抽出装置１０は、抽出した特徴的な試行についての詳細分析を実行しても良い。この場合、抽出装置１０は、抽出した特徴的な試行に対応する環境及び特性の組み合わせを入力として受け付け、詳細分析のためのシミュレーションを実行しても良い。
【００５７】
また、平均値からの差の変代わりに、偏差値等の統計値が用いられてもよい。
【００５８】
次に、第二の実施の形態について説明する。第二の実施の形態では第一の実施の形態と異なる点について説明する。第二の実施の形態において、特に言及されない点については、第一の実施の形態と同様でもよい。
【００５９】
第二の実施の形態では、各試行の評価値として用いられる指標が複数である場合について説明する。例えば、第一の実施の形態では、レジの待ち時間の最大値が評価値の指標の例とされたが、第二の実施の形態では、例えば、レジの待ち時間の最大値に加え、レジの待ち時間の平均値が、評価値の指標として用いられる例について説明する。
【００６０】
例えば、１００通りの施策と１００通りの環境特性について、１００００回の試行が行われるのは第一の実施の形態と同様である。但し、第二の実施の形態では、各試行について、２種類の評価値が出力される。したがって、１００００×２＝２００００個の評価値に基づいて、分析対象とする試行を抽出する（試行を絞り込む）必要が有る。
【００６１】
図１１は、第二の実施の形態の概要を説明するための図である。図１１には、２種類の施策のそれぞれごとに４通りの環境特性に関して実行された８回の試行によって出力された評価値が示されている。（１）は、指標１に係る評価値を示し、（２）は、指標２に係る評価値を示す。すなわち、図１１には、１回の試行によって指標１及び２の２種類の指標に関する評価値が出力される例が示されている。
【００６２】
本実施の形態では、まず、指標ごとに、当該指標に係る評価値と、当該指標に係る２つの閾値との比較に基づいて、試行群が複数のグループに分類される。２つの閾値は、上の閾値と下の閾値とである。上の閾値は、評価値が大きい方に外れている試行を抽出又は特定するための閾値である。下の閾値は、評価値が小さい方に外れている試行を抽出又は特定するための閾値である。評価値が上の閾値を超えるグループを、「上分類」という。評価値が上の閾値以下で、かつ、下の閾値以上であるグループを、「中分類」という。評価値が、下の閾値未満であるグループを、「下分類」という。
【００６３】
上記の分類後、いずれか一つの指標（以下、「着目指標」）という。）を基準として、施策ごとに、上分類又は下分類に属する試行が一つであれば、当該一つの試行が第二の実施の形態における特徴的な試行として抽出される。一方、上分類又は下分類に複数の試行が属する場合、当該複数の試行について、他の指標に関しても相互に同じグループに属するか否かが判定される。すなわち、他の指標に関しても、上の閾値と下の閾値との関係が共通するか否かが判定される。他の指標に関して、当該複数の試行のうちのいずれの試行とも異なる分類に属する試行は、第二の実施の形態における特徴的な試行として抽出される。一方、他の指標に関しても相互に同じ分類に属する試行が複数有る場合、当該複数のうち、着目指標に関する評価値について、上の閾値又は下の閾値との差の絶対値が最大である試行が、第二の実施の形態における特徴的な試行として抽出される。但し、この場合、抽出される試行は一つに限定されなくてもよい。例えば、上の閾値又は下の閾値との差の絶対値が上記Ｎ番目までの試行が抽出されてもよい。但し、Ｎは、他の指標に関しても相互に同じ分類に属する試行の数より少ない値である。なお、他の指標は、他の全ての指標でなくてもよい。例えば、他の指標の数が１０である場合に、９個の他の指標に関して相互に同じグループに属するか否かが判定されてもよい。
【００６４】
例えば、図１１では、上分類に属する試行の評価値が太線で囲まれている。指標１に関する上の閾値は２００であり、下の閾値は０である。指標２に関する上の閾値は３０であり、下の閾値は、０である。
【００６５】
指標１を着目指標とすると、施策１に関しては、環境特性２に係る試行と環境特性３に係る試行とが、上分類に属する。しかし、これら２つの試行は、指標２に関して属するグループが相互に異なる。したがって、この場合、双方の試行が、特徴的な試行として抽出される。また、指標１の施策２に関しては、環境特性１に係る試行と環境特性４に係る試行とが、上分類に属する。これら２つの試行は、指標２に関しても相互に同じグループ（中分類）に属する。すなわち、指標１と同じ分類に属するか否かが判定されるのではなく、指標２において各試行が相互に同じ分類に属するか否かが判定される。この場合、これら２つの試行のうち、指標１の上の閾値との差の絶対値が大きい環境特性４の方の試行が、特徴的な試行として抽出される。
【００６６】
なお、下分類に属する試行に関しても特徴的な試行の抽出が行われる。また、指標２についても同様に着目指標とされて、特徴的な試行の抽出が行われる。
【００６７】
図１２は、第二の実施の形態における抽出装置の機能構成例を示す図である。図１２中、図５と同一部分には同一符号を付し、その説明は省略する。また、図１２中、図５と対応する部分には、図５の符号の末尾に「ａ」を付加した符号が付されている。
【００６８】
図１２において、抽出装置１０ａは、結果取得部１１ａ、分類部１７、抽出部１８、及び出力部１５等を有する。これら各部は、抽出装置１０ａにインストールされる１以上のプログラムが、ＣＰＵ１０４に実行させる処理により実現される。抽出装置１０ａは、また、シミュレーション結果記憶部１６ａを利用する。シミュレーション結果記憶部１６ａは、補助記憶装置１０２、又は抽出装置１０ａにネットワークを介して接続される記憶装置等を用いて実現可能である。
【００６９】
シミュレーション結果記憶部１６ａは、シミュレーションの試行ごとに、複数種類の指標につい当該試行によって出力された評価値を記憶する。結果取得部１１ａは、シミュレーション結果記憶部１６ａからシミュレーション結果を取得する。
【００７０】
分類部１７は、複数の試行のそれぞれについて、指標の種類別に、結当該指標に関して果取得部１１ａによって取得される評価値と、当該指標に対する閾値との比較に基づいて、図１１において説明したような分類を行う。換言すれば、分類部は、指標の種類別に、上分類に属する試行と、下分類に属する試行とを特定する。
【００７１】
抽出部１８は、相互に同じ施策に係る試行群の中で、或る指標に関して、他のいずれの試行とも異なるグループに分類された試行を抽出する。すなわち、上分類又は下分類に属する試行が一つである場合に、当該試行が抽出される。抽出部１８は、また、相互に同じ施策に係る試行群の中で、或る指標に関して、上分類又は下分類に分類された試行が複数有る場合、当該複数の試行のうちの一つの試行を抽出する。当該一つの試行は、当該或る指標以外の他の全ての指標に関しても同じグループに分類された試行群の中で、当該或る指標に関する評価値について、上の閾値又は下の閾値との差の絶対値が最大である試行である。
【００７２】
図１３は、第二の実施の形態における試行の分類処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【００７３】
ステップＳ２０１において、結果取得部１１ａは、シミュレーション結果をシミュレーション結果記憶部１６ａから取得する。
【００７４】
図１４は、第二の実施の形態のシミュレーション結果の一例を示す図である。図１４には、３種類の施策のそれぞれごとに５通りの環境特性に関して実行された１５回の試行によって出力された評価値が示されている。（１）は、指標１に係る評価値を示し、（２）は、指標２に係る評価値を示す。すなわち、図１４には、１回の試行によって指標１及び２の２種類の指標に関する評価値が出力される例が示されている。
【００７５】
続いて、分類部１７は、変数ｉに１を代入する（Ｓ２０２）。変数ｉは、処理対象の指標を識別するための変数である。続いて、分類部１７は、変数ｉの値が、指標の種類数（ここでは、２）以下であるか否かを判定する（Ｓ２０３）。
【００７６】
変数ｉの値が、指標の種類数以下である場合（Ｓ２０３でＹｅｓ）、分類部１７は、変数ｊに１を代入する（Ｓ２０４）。変数ｊは、処理対象の施策を識別するための変数である。続いて、分類部１７は、変数ｊの値が、施策数以下であるか否かを判定する（Ｓ２０５）。図１４の例では、施策数は３である。
【００７７】
変数ｊの値が、施策数以下である場合（Ｓ２０５でＹｅｓ）、分類部１７は、変数ｋに１を代入する（Ｓ２０６）。変数ｋは、処理対象の環境特性を識別するための変数である。続いて、分類部１７は、変数ｋの値が、環境特性数以下であるか否かを判定する（Ｓ２０７）。図１４の例では、環境特性数は５である。
【００７８】
変数ｋの値が環境特性数以下である場合（Ｓ２０７でＹｅｓ）、分類部１７は、変数Ｔ（ｉ，ｊ）に、施策ｊに関する指標ｉに対する上の閾値を代入し、変数ｔ（ｉ，ｊ）に、施策ｊに関する指標ｉに対する下の閾値を代入する（Ｓ２０８）。なお、上の閾値及び下の閾値は、指標ごとだけでなく、施策ごとに異なっていてもよい。上の閾値及び下の閾値は、予め設定される。又は、ステップＳ２０８において、施策ｊに関する全ての試行の指標ｉの平均値と標準偏差とが算出され、以下の演算によって、上の閾値及び下の閾値が決定されてもよい。
【００７９】
上の閾値＝平均値＋標準偏差
下の閾値＝平均値−標準偏差
続いて、分類部１７は、施策ｊ及び環境特性ｋに係る試行の指標ｉの評価値であるＶ（ｉ，ｊ，ｋ）と、Ｔ（ｉ，ｊ）及びｔ（ｉ，ｊ）とを比較する。分類部１７は、比較結果に応じて、変数Ｃ（ｉ，ｊ，ｋ）に対して、当該試行の分類先のグループの識別情報（以下、「グループ番号」という。）を代入する（Ｓ２０９）。すなわち、変数Ｃ（ｉ，ｊ，ｋ）は、施策ｊ及び環境特性ｋに係る試行について、指標ｉの評価値に基づく分類先のグループのグループ番号を格納するための変数である。グループ番号としての「１」は、上分類を示す。グループ番号としての「２」は、下分類を示す。グループ番号としての「３」は、中分類を示す。したがって、当該評価値が上の閾値より大きければ（すなわち、Ｖ（ｉ，ｊ，ｋ）＞Ｔ（ｉ，ｊ）ならば）、変数Ｃ（ｉ，ｊ，ｋ）には、１が代入される。又は、当該評価値が下の閾値より小さければ（すなわち、Ｖ（ｉ，ｊ，ｋ）＜ｔ（ｉ，ｊ）ならば）、変数Ｃ（ｉ，ｊ，ｋ）には２が代入される。又は、当該評価値が上の閾値以下であり、かつ、下の閾値以上であれば、変数Ｃ（ｉ，ｊ，ｋ）には３が代入される。
【００８０】
続いて、分類部１７は、変数ｋに１を加算し（Ｓ２１０）、ステップＳ２０７以降を繰り返す。ステップＳ２０７以降が繰り返される過程において、変数ｋの値が、環境特性数より大きくなると、すなわち、全ての環境特性に関してステップＳ２０８以降が実行されると（Ｓ２０７でＮｏ）、分類部１７は、変数ｊに１を加算して（Ｓ２１１）、ステップＳ２０５以降を繰り返す。
【００８１】
ステップＳ２０５以降が繰り返される過程において、変数ｊの値が、施策数より大きくなると、すなわち、全ての施策に関してステップＳ２０６以降が実行されると（Ｓ２０５でＮｏ）、分類部１７は、変数ｉに１を加算して（Ｓ２１２）、ステップＳ２０３以降を繰り返す。ステップＳ２０３以降が繰り返される過程において、変数ｉの値が、指標の種類数より大きくなると、すなわち、全ての指標に関してステップＳ２０４以降が実行されると（Ｓ２０３でＮｏ）、図１３の処理は終了する。
【００８２】
したがって、図１３の処理では、全ての試行について、指標ごとに分類が行われ、分類結果が、変数Ｃ（ｉ，ｊ，ｋ）に代入される。
【００８３】
図１５は、各指標の評価値に基づく各試行の分類結果の一例を示す図である。図１５には、図１４に示した評価値に基づく、各試行の分類結果が示されている。すなわち、図１５には、各試行について、分類先のグループのグループ番号が示されている。図１５の例では、指標１及び指標２のいずれに対しても、上の閾値は３００であり、下の閾値は１００である。
【００８４】
ｊ番目の施策とｋ番目の環境特性とに係る試行を、試行（ｊ，ｋ）と表記すると、指標１に関しては、試行（１，２）、試行（１，５）が、グループ番号１（すなわち、上分類）に分類されている。また、指標２に関しては、試行（２，１）、試行（１，２）、及び試行（２，３）が、グループ番号２（すなわち、下分類）に分類されている。
【００８５】
続いて、抽出部１８が図１３の処理の後に実行する処理手順について説明する。図１６は、第二の実施の形態における試行の抽出処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【００８６】
ステップＳ３０１において、抽出部１８は、変数Ｅを空に初期化する。変数Ｅは、最終的に抽出された試行の識別情報を格納するための変数である。続いて、抽出部１８は、変数ｉに１を代入して、変数Ｅ（ｉ）を空に初期化する（Ｓ３０２）。変数ｉ、ｊ、及びｋの意味については、図１３と同様である。変数Ｅ（ｉ）は、処理対象の試行において抽出候補とされた試行の識別情報を格納するための変数である。
【００８７】
続いて、抽出部１８は、変数ｉの値が、指標の種類数以下であるか否かを判定する（Ｓ３０３）。変数ｉの値が、指標の種類数以下である場合（Ｓ３０３でＹｅｓ）、抽出部１８は、変数ｊに１を代入する（Ｓ３０４）。続いて、抽出部１８は、変数ｊの値が、施策数以下であるか否かを判定する（Ｓ３０５）。変数ｊの値が、施策数以下である場合（Ｓ３０５でＹｅｓ）、抽出部１８は、変数ｋに１を代入する（Ｓ３０６）。続いて、抽出部１８は、変数ｋの値が、環境特性数以下であるか否かを判定する（Ｓ３０７）。
【００８８】
変数ｋの値が、環境特性数以下である場合（Ｓ３０７でＹｅｓ）、抽出部１８は、抽出候補の更新処理を実行する（Ｓ３０８）。抽出候補の更新処理においては、変数Ｅ（ｉ）の内容が更新される。例えば、試行（ｊ，ｋ）が抽出候補として判定されれば、試行（ｊ，ｋ）の識別情報が、変数（ｉ）に代入される。本実施の形態において、当該識別情報は、＜ｊ，ｋ＞の形式で表現される。
【００８９】
続いて、抽出部１８は、変数ｋに１を加算し（Ｓ３０９）、ステップＳ３０７以降を繰り返す。ステップＳ３０７以降が繰り返される過程において、変数ｋの値が、環境特性数より大きくなると、すなわち、全ての環境特性に関してステップＳ３０８が実行されると（Ｓ３０７でＮｏ）、抽出部１８は、変数ｊに１を加算して（Ｓ３１０）、ステップＳ３０５以降を繰り返す。ステップＳ３０５以降が繰り返される過程において、変数ｊの値が、施策数より大きくなると、すなわち、全ての施策に関してステップＳ３０６以降が実行されると（Ｓ３０５でＮｏ）、抽出部１８は、変数Ｅに、変数Ｅの内容と変数Ｅ（ｉ）の内容との和集合を代入し、変数ｉに１を加算して（Ｓ３１１）、ステップＳ３０３以降を繰り返す。ステップＳ３０３以降が繰り返される過程において、変数ｉの値が、指標の種類数より大きくなると、すなわち、全ての指標に関してステップＳ３０４以降が実行されると（Ｓ３０３でＮｏ）、出力部１５は、変数Ｅの内容を出力する（Ｓ３１２）。
【００９０】
続いて、ステップＳ３０８の詳細について説明する。図１７は、抽出候補の更新処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【００９１】
ステップＳ４０１において、抽出部１８は、Ｃ（ｉ'，ｊ，ｋ）＜３が成立するか否かを判定する。ここで、ｉ'は、図１６のステップＳ３０８においてが実行される時点における、変数ｉの値より小さい１以上のいずれかの値である。また、ｊ、ｋは、当該時点における変数ｊ、ｋの値である。すなわち、ステップＳ４０１では、試行（ｊ、ｋ）が、指標ｉ'（指標ｉより前のいずれかの指標）について、上分類又は下分類に属するか否かが判定される。当該判定は、試行（ｊ，ｋ）が、指標ｉ'に関して実行された図１７の処理において、抽出の是非の判定対象とされたか否かの判定を意味する。つまり、ステップＳ４０１は、同一の試行（ｊ，ｋ）について、抽出の是非を２回以上行わないようにするための判定処理である。
【００９２】
Ｃ（ｉ'，ｊ，ｋ）＜３が成立する場合（Ｓ４０１でＮｏ）、図１７の処理は終了する。Ｃ（ｉ'，ｊ，ｋ）＜３が成立しない場合（Ｓ４０１でＹｅｓ）、抽出部１８は、Ｃ（ｉ，ｊ，ｋ）の値に基づいて処理を分岐させる（Ｓ４０２）。
【００９３】
Ｃ（ｉ，ｊ，ｋ）の値が１である場合（Ｓ４０２で「１」）、抽出部１８は、Ｃ（ｎ，ｊ，ｋ）＝Ｃ（ｎ，ｊ，ｋ'）が成立するか否かを判定する（Ｓ４０３）。ここで、ｎは、任意の指標（すなわち、全ての指標）である。また、ｋ'は、施策ｊに関して既にＥ（ｉ）に格納されている環境特性である。すなわち、試行（ｊ，ｋ）と施策が共通し、指標ｉに関して既に抽出候補とされているいずれかの試行（ｊ，ｋ'）と試行（ｊ，ｋ）とが、全ての指標に関して同じグループに分類されているか否かが判定される。
【００９４】
Ｃ（ｎ，ｊ，ｋ）＝Ｃ（ｎ，ｊ，ｋ'）が成立しない場合（Ｓ４０３でＮｏ）、抽出部１８は、Ｅ（ｉ）に対して、試行（ｊ，ｋ）の識別情報である＜ｊ，ｋ＞を追加する（Ｓ４０４）。すなわち、試行（ｊ，ｋ）が、試行（ｊ，ｋ'）と全ての指標に関して異なるグループに分類されている場合、又はＥ（ｉ）が空である場合等において、試行（ｊ，ｋ）は、抽出候補とされる。
【００９５】
Ｃ（ｎ，ｊ，ｋ）＝Ｃ（ｎ，ｊ，ｋ'）が成立する場合（Ｓ４０３でＹｅｓ）、抽出部１８は、Ｖ（ｉ，ｊ，ｋ）＞Ｖ（ｉ，ｊ，ｋ'）を満たすｋ'が存在するか否かを判定する（Ｓ４０５）。すなわち、＜ｊ，ｋ'＞が既にＥ（ｉ）に格納されているか否か、格納されている場合には、試行（ｊ，ｋ'）の指標ｉに係る評価値よりも、試行（ｊ，ｋ）の指標ｉに係る評価値の方が大きいか否かが判定される。なお、当該判定は、厳密には、試行（ｊ，ｋ'）の指標ｉに係る評価値−上の閾値の絶対値よりも、試行（ｊ，ｋ）の指標ｉに係る評価値−上の閾値の絶対値の方が大きいか否かの判定に相当する。
【００９６】
Ｖ（ｉ，ｊ，ｋ）＞Ｖ（ｉ，ｊ，ｋ'）を満たすｋ'が存在する場合（Ｓ４０５でＹｅｓ）、抽出部１８は、Ｅ（ｉ）から＜ｊ，ｋ'＞を取り除いて、Ｅ（ｉ）に＜ｊ，ｋ＞を追加する（Ｓ４０６）。Ｖ（ｉ，ｊ，ｋ）＞Ｖ（ｉ，ｊ，ｋ'）を満たすｋ'が存在しない場合（Ｓ４０５でＮｏ）、Ｅ（ｉ）に対して＜ｊ，ｋ＞は、追加されない。
【００９７】
一方、Ｃ（ｉ，ｊ，ｋ）の値が２である場合（Ｓ４０２で「２」）、抽出部１８は、ステップＳ４０７において、ステップＳ４０３と同じ判定を行う。すなわち、試行（ｊ，ｋ）と施策が共通し、指標ｉに関して既に抽出候補とされているいずれかの試行（ｊ，ｋ'）と試行（ｊ，ｋ）とが、全ての指標に関して同じグループに分類されているか否かが判定される。
【００９８】
Ｃ（ｎ，ｊ，ｋ）＝Ｃ（ｎ，ｊ，ｋ'）が成立しない場合（Ｓ４０７でＮｏ）、抽出部１８は、Ｅ（ｉ）に対して、試行（ｊ，ｋ）の識別情報である＜ｊ，ｋ＞を追加する（Ｓ４０８）。Ｃ（ｎ，ｊ，ｋ）＝Ｃ（ｎ，ｊ，ｋ'）が成立する場合（Ｓ４０７でＹｅｓ）、抽出部１８は、Ｖ（ｉ，ｊ，ｋ）＜Ｖ（ｉ，ｊ，ｋ'）を満たすｋ'が存在するか否かを判定する（Ｓ４０９）。すなわち、＜ｊ，ｋ'＞が既にＥ（ｉ）に格納されているか否か、格納されている場合には、試行（ｊ，ｋ'）の指標ｉに係る評価値よりも、試行（ｊ，ｋ）の指標ｉに係る評価値の方が小さいか否かが判定される。なお、当該判定は、厳密には、試行（ｊ，ｋ'）の指標ｉに係る評価値−下の閾値の絶対値よりも、試行（ｊ，ｋ）の指標ｉに係る評価値−下の閾値の絶対値の方が小さいか否かの判定に相当する。
【００９９】
Ｖ（ｉ，ｊ，ｋ）＜Ｖ（ｉ，ｊ，ｋ'）を満たすｋ'が存在する場合（Ｓ４０９でＹｅｓ）、抽出部１８は、Ｅ（ｉ）から＜ｊ，ｋ'＞を取り除いて、Ｅ（ｉ）に＜ｊ，ｋ＞を追加する（Ｓ４１０）。Ｖ（ｉ，ｊ，ｋ）＜Ｖ（ｉ，ｊ，ｋ'）を満たすｋ'が存在しない場合（Ｓ４０９でＮｏ）、Ｅ（ｉ）に対して＜ｊ，ｋ＞は、追加されない。
【０１００】
また、Ｃ（ｉ，ｊ，ｋ）の値が３である場合（Ｓ４０２で「３」）、Ｅ（ｉ）の更新は行われない。本実施の形態において、中分類に属する試行は、抽出候補とされないからである。
【０１０１】
上述したように、第二の実施の形態によれば、複数の指標のいずれかの評価値が、平均から外れる値（上分類又は下分類に属する値）に係る試行が抽出される。したがって、一つの指標に基づいて試行を抽出する場合に比べて、施策に潜むリスクが見逃される可能性を低減することができる。
【０１０２】
また、全ての指標に関して相互に同じグループに分類された複数の試行が有る場合、当該複数の試行のうちの一つの試行が抽出対象とされる。その結果、同様の現象を示す可能性の高い複数の試行を一つに絞り込むことができ、抽出される試行の数を分析可能な程度まで削減することができる。この点について、具体例を挙げて説明する。例えば、店舗におけるレジの待ち時間に関するシミュレーションの例では、短期的な混雑の場合は、各試行のレジの待ち時間の最大値が大きくなり、各試行のレジの待ち時間の平均値が平均的な値になる可能性が高いと考えられる。一方、長期的又は慢性的な混雑の場合は、各試行に関して両方とも大きな値になることが考えられる。例えば、試行（ｊ，ｋ）と試行（ｊ，ｋ＋１）とが、レジの待ち時間の最大値及び平均値のいずれにおいても同じ傾向を示す場合（相互に同じグループに分類される場合）、試行（ｊ，ｋ）と試行（ｊ，ｋ＋１）との双方を分析しても、当該最大値が大きくなる原因及び当該平均値が大きくなる原因は同じになる可能性が高い。したがって、この場合、試行（ｊ，ｋ）と試行（ｊ，ｋ＋１）とのいずれか一方が分析対象として抽出されれば十分であると考えられる。また、評価値がより平均から外れている方（すなわち、現象が顕著に現れている方）が、分析対象としては好適である。一方、試行（ｊ，ｋ）と試行（ｊ，ｋ＋１）とが、レジの待ち時間の最大値に関しては同じ傾向を示し、平均値に関しては異なる傾向を示す（異なるグループに分類される）場合、試行（ｊ，ｋ）と試行（ｊ，ｋ＋１）とが示す現象は、異なる可能性が高い。したがって、この場合、本実施の形態では、双方の試行が抽出される。
【０１０３】
次に、第三の実施の形態について説明する。第三の実施の形態では第二の実施の形態と異なる点について説明する。第三の実施の形態において、特に言及されない点については、第二の実施の形態と同様でもよい。
【０１０４】
図１８は、第三の実施の形態における抽出装置の機能構成例を示す図である。図１８中、図１２又は図５と同一部分には同一符号を付し、その説明は省略する。
【０１０５】
第三の実施の形態における抽出装置１０ｂは、正規化部１２及び差分算出部１３を更に有する。正規化部１２及び差分算出部１３が実行する処理については、第一の実施の形態において説明した通りである。但し、第三の実施の形態において、正規化部１２は、指標ごとに、評価値の正規化を実行する。差分算出部１３は、指標ごとに、正規化された評価値の集合について、環境共通評価値群ごとに平均値を算出し、環境共通評価値群ごとに各評価値の平均値との差を算出する。
【０１０６】
なお、分類部１７は、差分算出部１３の出力結果について、上の閾値及び下の閾値に基づく分類を行う。この場合、全ての指標の評価値に関して正規化が行われているため、全ての指標に関して上の閾値及び下の閾値は共通であってもよい。例えば、上の閾値は＋１であり、下の閾値は−１であってもよい。
【０１０７】
また、第一の実施の形態と同様に、正規化部１２による正規化は省略されてもよい。
【０１０８】
なお、第三の実施の形態において抽出装置１０ｂが実行する処理手順の説明については、第一の実施の形態及び第二の実施の形態より自明であるため省略する。
【０１０９】
なお、上記各実施の形態において、抽出装置１０は、情報処理装置の一例である。評価値は、出力値の一例である。結果取得部１１は、請求項６の取得部の一例である。差分算出部１３は、請求項６の算出部の一例である。結果取得部１１ａは、請求項７の取得部の一例である。分類部１７は、請求項７の特定部の一例である。抽出部１８は、請求項７の抽出部の一例である。
【０１１０】
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【０１１１】
１０、１０ａ、１０ｂ  抽出装置
１１、１１ａ  結果取得部
１２          正規化部
１３          差分算出部
１４          抽出部
１５          出力部
１６、１６ａ  シミュレーション結果記憶部
１７          分類部
１８          抽出部
１００        ドライブ装置
１０１        記録媒体
１０２        補助記憶装置
１０３        メモリ装置
１０４        ＣＰＵ
１０５        インタフェース装置
Ｂ            バス
【図１】
0006520199.tif 000002
【図２】
0006520199.tif 000003
【図３】
0006520199.tif 000004
【図４】
0006520199.tif 000005
【図５】
0006520199.tif 000006
【図６】
0006520199.tif 000007
【図７】
0006520199.tif 000008
【図８】
0006520199.tif 000009
【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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