(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
分類対象データを分類するための分類条件が階層構造で表される分類モデルを可視化する可視化装置であって、
前記分類条件に用いられる分類軸の優先度に応じて、多次元空間の各次元軸に前記分類軸を割り当てる分類軸割当手段と、
割り当てられた分類軸の種類に基づいて前記次元軸を分割し、分割された次元軸に応じて分割される前記多次元空間上の各領域に、対応する分類対象データを割り当てる領域分割手段と、
前記多次元空間の各領域に割り当てられた分類対象データを表示する表示手段とを備えた
ことを特徴とする可視化装置。
【請求項２】
領域分割手段は、隣接する領域の分類対象データが異なる場合に当該領域の間に境界を表示し、隣接する領域の分類対象データが同一の場合に領域を結合して表示する
請求項１記載の可視化装置。
【請求項３】
領域分割手段は、分類軸の種類がカテゴリを示す場合に、当該カテゴリに含まれる区分に応じて次元軸を分割し、分類軸の種類が数値を示す場合に、当該分類軸の分類条件に示された値に対応する位置で次元軸を分割する
請求項１または請求項２記載の可視化装置。
【請求項４】
分類軸割当手段は、階層構造のノードに現れる分類軸の数が多いほど当該分類軸の優先度を高く決定する
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の可視化装置。
【請求項５】
領域分割手段は、分類軸割当手段によって割り当てられなかった分類軸の中から、分類対象データの分類条件に用いられていない分類軸を特定し、特定した分類軸の種類に基づいて当該分類対象データが割り当てられた領域を分割し、分割された領域に対応する分類対象データを割り当てる
請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の可視化装置。
【請求項６】
入力データの予測に用いられる複数のコンポーネントを可視化する可視化装置であって、
予測に用いられるコンポーネントを選択するための条件で分類された分類モデルから、前記条件に用いられる分類軸を抽出して、前記コンポーネントを表示する多次元空間のいずれかの次元軸に対応付けて表示する分類軸表示手段と、
対応付けられた分類軸の種類に応じて分割された次元軸に、分類軸の区分または値を割り当てて表示する分類内容表示手段と、
各分類軸に割り当てられた分類軸の区分または値によって特定される多次元空間上の領域に、前記選択するための条件が合致するコンポーネントを表示する分類対象表示手段とを備えた
ことを特徴とする可視化装置。
【請求項７】
コンポーネントを選択するための条件は、分類軸が示す値との関係で表され、
分類軸表示手段は、各条件に含まれる分類軸のうち、条件に用いられる数が多い分類軸を次元数分抽出し、それぞれ異なる次元軸に割り当てる
請求項６記載の可視化装置。
【請求項８】
分類内容表示手段は、多次元空間上のいずれかの次元軸に、ある分類軸に関する条件と、他の分類軸に関する条件とを表示し、
分類対象表示手段は、多次元空間において、各次元軸における分類軸によって定まる領域に、各次元軸に対応する一つまたは複数の条件をすべて満たす入力データに適用されるコンポーネントを表示する
請求項６または請求項７記載の可視化装置。
【請求項９】
複数のサンプルの集合である学習用データに基づいて算出された複数のコンポーネントを可視化する可視化装置であって、
前記コンポーネントにサンプルが適用される条件で分類された分類モデルから、前記条件に用いられる分類軸を抽出して、前記コンポーネントを表示する多次元空間のいずれかの次元軸に対応付けて表示する分類軸表示手段と、
対応付けられた分類軸の種類に応じて分割された次元軸に、分類軸の区分または値を割り当てて表示する分類内容表示手段と、
各分類軸に割り当てられた分類軸の区分または値によって特定される多次元空間上の領域に、前記サンプルが適用される条件が合致するコンポーネントを表示する分類対象表示手段とを備えた
ことを特徴とする可視化装置。
【請求項１０】
分類対象表示手段は、各分類軸に割り当てられた分類軸の区分または値によって特定される多次元空間上の領域に、前記サンプルが適用される条件が合致するコンポーネントとともに、当該分類軸の条件に合致するサンプルの数に関する情報を表示する
請求項９記載の可視化装置。
【請求項１１】
分類対象表示手段は、各分類軸に割り当てられた分類軸の区分または値によって特定される多次元空間上の領域に、前記サンプルが適用される条件が合致するコンポーネントとともに、当該コンポーネントの精度に関する情報を表示する
請求項９または請求項１０記載の可視化装置。
【請求項１２】
分類対象データを分類するための分類条件が階層構造で表される分類モデルを可視化する可視化方法であって、
前記分類条件に用いられる分類軸の優先度に応じて、多次元空間の各次元軸に前記分類軸を割り当て、
割り当てられた分類軸の種類に基づいて前記次元軸を分割し、分割された次元軸に応じて分割される前記多次元空間上の各領域に、対応する分類対象データを割り当て、
前記多次元空間の各領域に割り当てられた分類対象データを表示する
ことを特徴とする可視化方法。
【請求項１３】
隣接する領域の分類対象データが異なる場合に当該領域の間に境界を表示し、隣接する領域の分類対象データが同一の場合に領域を結合して表示する
請求項１２記載の可視化方法。
【請求項１４】
入力データの予測に用いられる複数のコンポーネントを可視化する可視化方法であって、
予測に用いられるコンポーネントを選択するための条件で分類された分類モデルから、前記条件に用いられる分類軸を抽出して、前記コンポーネントを表示する多次元空間のいずれかの次元軸に対応付けて表示し、
対応付けられた分類軸の種類に応じて分割された次元軸に、分類軸の区分または値を割り当てて表示し、
各分類軸に割り当てられた分類軸の区分または値によって特定される多次元空間上の領域に、前記選択するための条件が合致するコンポーネントを表示する
ことを特徴とする可視化方法。
【請求項１５】
コンポーネントを選択するための条件は、分類軸が示す値との関係で表され、
各条件に含まれる分類軸のうち、条件に用いられる数が多い分類軸を次元数分抽出し、それぞれ異なる次元軸に割り当てる
請求項１４記載の可視化方法。
【請求項１６】
複数のサンプルの集合である学習用データに基づいて算出された複数のコンポーネントを可視化する可視化方法であって、
前記コンポーネントにサンプルが適用される条件で分類された分類モデルから、前記条件に用いられる分類軸を抽出して、前記コンポーネントを表示する多次元空間のいずれかの次元軸に対応付けて表示し、
対応付けられた分類軸の種類に応じて分割された次元軸に、分類軸の区分または値を割り当てて表示し、
各分類軸に割り当てられた分類軸の区分または値によって特定される多次元空間上の領域に、前記サンプルが適用される条件が合致するコンポーネントを表示する
ことを特徴とする可視化方法。
【請求項１７】
各分類軸に割り当てられた分類軸の区分または値によって特定される多次元空間上の領域に、前記サンプルが適用される条件が合致するコンポーネントとともに、当該分類軸の条件に合致するサンプルの数に関する情報を表示する
請求項１６記載の可視化方法。
【請求項１８】
分類対象データを分類するための分類条件が階層構造で表される分類モデルを可視化するコンピュータに適用される可視化プログラムであって、
前記コンピュータに、
前記分類条件に用いられる分類軸の優先度に応じて、多次元空間の各次元軸に前記分類軸を割り当てる分類軸割当処理、
割り当てられた分類軸の種類に基づいて前記次元軸を分割し、分割された次元軸に応じて分割される前記多次元空間上の各領域に、対応する分類対象データを割り当てる領域分割処理、および、
前記多次元空間の各領域に割り当てられた分類対象データを表示する表示処理
を実行させるための可視化プログラム。
【請求項１９】
コンピュータに、
領域分割処理で、隣接する領域の分類対象データが異なる場合に当該領域の間に境界を表示させ、隣接する領域の分類対象データが同一の場合に領域を結合して表示させる
請求項１８記載の可視化プログラム。
【請求項２０】
入力データの予測に用いられる複数のコンポーネントを可視化するコンピュータに適用される可視化プログラムであって、
前記コンピュータに、
予測に用いられるコンポーネントを選択するための条件で分類された分類モデルから、前記条件に用いられる分類軸を抽出して、前記コンポーネントを表示する多次元空間のいずれかの次元軸に対応付けて表示する分類軸表示処理、
対応付けられた分類軸の種類に応じて分割された次元軸に、分類軸の区分または値を割り当てて表示する分類内容表示処理、および、
各分類軸に割り当てられた分類軸の区分または値によって特定される多次元空間上の領域に、前記選択するための条件が合致するコンポーネントを表示する分類対象表示処理
を実行させるための可視化プログラム。
【請求項２１】
コンポーネントを選択するための条件は、分類軸が示す値との関係で表され、
コンピュータに、
分類軸表示処理で、各条件に含まれる分類軸のうち、条件に用いられる数が多い分類軸を次元数分抽出させ、それぞれ異なる次元軸に割り当てさせる
請求項２０記載の可視化プログラム。
【請求項２２】
複数のサンプルの集合である学習用データに基づいて算出された複数のコンポーネントを可視化するコンピュータに適用される可視化プログラムであって、
前記コンピュータに、
前記コンポーネントにサンプルが適用される条件で分類された分類モデルから、前記条件に用いられる分類軸を抽出して、前記コンポーネントを表示する多次元空間のいずれかの次元軸に対応付けて表示する分類軸表示処理、
対応付けられた分類軸の種類に応じて分割された次元軸に、分類軸の区分または値を割り当てて表示する分類内容表示処理、および、
各分類軸に割り当てられた分類軸の区分または値によって特定される多次元空間上の領域に、前記サンプルが適用される条件が合致するコンポーネントを表示する分類対象表示処理
を実行させるための可視化プログラム。
【請求項２３】
コンピュータに、
分類対象表示処理で、各分類軸に割り当てられた分類軸の区分または値によって特定される多次元空間上の領域に、前記サンプルが適用される条件が合致するコンポーネントとともに、当該分類軸の条件に合致するサンプルの数に関する情報を表示させる
請求項２２記載の可視化プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、階層構造で表されるデータを可視化する可視化装置、可視化方法および可視化プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
階層構造で表されるデータを可視化する方法として、木構造を用いた表示方法が知られている。例えば、木構造を用いてデータを可視化する場合、木構造における葉ノードに分類対象のデータが表示され、分岐条件を示すノードに分類条件が表示される。【０００３】
木構造で分類対象のデータを可視化する場合、分岐するノード（分岐条件）の数が増大すると、可視化精度が低下してしまうという問題がある。そこで、階層構造で表されるデータの可視化精度を向上させるための各種方法が提案されている。【０００４】
特許文献１には、階層型多変数データを可視化する方法が記載されている。特許文献１に記載された可視化方法は平安京ビューと呼ばれ、この方法では、階層構造のデータベース中の各データをアイコンとして表示し、階層構造の各データのアイコンを再帰的な入れ子構造となるように二次元平面に配置する。【０００５】
具体的には、平安京ビューは、色のついたアイコンで葉ノードを表示し、アイコンを囲む長方形の入れ子構造で枝ノードを表現した階層化データの可視化手法である。平安京ビューでは、階層の順に長方形一式を充填配置する処理および長方形群を囲む長方形枠を作る処理が反復的に行われる。このような処理を行うことで、階層化データを一画面に配置して、可視化の精度を向上させる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００８−２９９３６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
平安京ビューでは、木構造に沿ってデータの分割方法（すなわち、長方形の範囲）を順次決定する。そのため、一部の特異な内容を示すノードが階層構造のデータに含まれている場合、適切に階層構造のデータを分割できないことがある。このような場合、関連するデータ間の関係が分かりにくくなってしまうという技術的課題がある。【０００８】
そこで、本発明は、階層構造で表されるデータ間の分類関係を、その把握が容易になるように可視化できる可視化装置、可視化方法および可視化プログラム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】
【０００９】
本発明による可視化装置は、分類対象データを分類するための分類条件が階層構造で表される分類モデルを可視化する可視化装置であって、分類条件に用いられる分類軸の優先度に応じて、多次元空間の各次元軸に分類軸を割り当てる分類軸割当手段と、割り当てられた分類軸の種類に基づいて次元軸を分割し、分割された次元軸に応じて分割される多次元空間上の各領域に、対応する分類対象データを割り当てる領域分割手段と、多次元空間の各領域に割り当てられた分類対象データを表示する表示手段とを備えたことを特徴とする。【００１０】
本発明による他の可視化装置は、入力データの予測に用いられる複数のコンポーネントを可視化する可視化装置であって、予測に用いられるコンポーネントを選択するための条件で分類された分類モデルから、条件に用いられる分類軸を抽出して、コンポーネントを表示する多次元空間のいずれかの次元軸に対応付けて表示する分類軸表示手段と、対応付けられた分類軸の種類に応じて分割された次元軸に、分類軸の区分または値を割り当てて表示する分類内容表示手段と、各分類軸に割り当てられた分類軸の区分または値によって特定される多次元空間上の領域に、選択するための条件が合致するコンポーネントを表示する分類対象表示手段とを備えたことを特徴とする。【００１１】
本発明によるさらに他の可視化装置は、複数のサンプルの集合である学習用データに基づいて算出された複数のコンポーネントを可視化する可視化装置であって、コンポーネントにサンプルが適用される条件で分類された分類モデルから、条件に用いられる分類軸を抽出して、コンポーネントを表示する多次元空間のいずれかの次元軸に対応付けて表示する分類軸表示手段と、対応付けられた分類軸の種類に応じて分割された次元軸に、分類軸の区分または値を割り当てて表示する分類内容表示手段と、各分類軸に割り当てられた分類軸の区分または値によって特定される多次元空間上の領域に、サンプルが適用される条件が合致するコンポーネントを表示する分類対象表示手段とを備えたことを特徴とする。【００１２】
本発明による可視化方法は、分類対象データを分類するための分類条件が階層構造で表される分類モデルを可視化する可視化方法であって、分類条件に用いられる分類軸の優先度に応じて、多次元空間の各次元軸に分類軸を割り当て、割り当てられた分類軸の種類に基づいて次元軸を分割し、分割された次元軸に応じて分割される多次元空間上の各領域に、対応する分類対象データを割り当て、多次元空間の各領域に割り当てられた分類対象データを表示することを特徴とする。【００１３】
本発明による他の可視化方法は、入力データの予測に用いられる複数のコンポーネントを可視化する可視化方法であって、予測に用いられるコンポーネントを選択するための条件で分類された分類モデルから、条件に用いられる分類軸を抽出して、コンポーネントを表示する多次元空間のいずれかの次元軸に対応付けて表示し、対応付けられた分類軸の種類に応じて分割された次元軸に、分類軸の区分または値を割り当てて表示し、各分類軸に割り当てられた分類軸の区分または値によって特定される多次元空間上の領域に、選択するための条件が合致するコンポーネントを表示することを特徴とする。【００１４】
本発明によるさらに他の可視化方法は、複数のサンプルの集合である学習用データに基づいて算出された複数のコンポーネントを可視化する可視化方法であって、コンポーネントにサンプルが適用される条件で分類された分類モデルから、条件に用いられる分類軸を抽出して、コンポーネントを表示する多次元空間のいずれかの次元軸に対応付けて表示し、対応付けられた分類軸の種類に応じて分割された次元軸に、分類軸の区分または値を割り当てて表示し、各分類軸に割り当てられた分類軸の区分または値によって特定される多次元空間上の領域に、サンプルが適用される条件が合致するコンポーネントを表示することを特徴とする。【００１５】
本発明による可視化プログラムは、分類対象データを分類するための分類条件が階層構造で表される分類モデルを可視化するコンピュータに適用される可視化プログラムであって、コンピュータに、分類条件に用いられる分類軸の優先度に応じて、多次元空間の各次元軸に分類軸を割り当てる分類軸割当処理、割り当てられた分類軸の種類に基づいて次元軸を分割し、分割された次元軸に応じて分割される多次元空間上の各領域に、対応する分類対象データを割り当てる領域分割処理、および、多次元空間の各領域に割り当てられた分類対象データを表示する表示処理を実行させることを特徴とする。【００１６】
本発明による他の可視化プログラムは、入力データの予測に用いられる複数のコンポーネントを可視化するコンピュータに適用される可視化プログラムであって、コンピュータに、予測に用いられるコンポーネントを選択するための条件で分類された分類モデルから、条件に用いられる分類軸を抽出して、コンポーネントを表示する多次元空間のいずれかの次元軸に対応付けて表示する分類軸表示処理、対応付けられた分類軸の種類に応じて分割された次元軸に、分類軸の区分または値を割り当てて表示する分類内容表示処理、および、各分類軸に割り当てられた分類軸の区分または値によって特定される多次元空間上の領域に、選択するための条件が合致するコンポーネントを表示する分類対象表示処理を実行させることを特徴とする。【００１７】
本発明によるさらに他の可視化プログラムは、複数のサンプルの集合である学習用データに基づいて算出された複数のコンポーネントを可視化するコンピュータに適用される可視化プログラムであって、コンピュータに、コンポーネントにサンプルが適用される条件で分類された分類モデルから、条件に用いられる分類軸を抽出して、コンポーネントを表示する多次元空間のいずれかの次元軸に対応付けて表示する分類軸表示処理、対応付けられた分類軸の種類に応じて分割された次元軸に、分類軸の区分または値を割り当てて表示する分類内容表示処理、および、各分類軸に割り当てられた分類軸の区分または値によって特定される多次元空間上の領域に、サンプルが適用される条件が合致するコンポーネントを表示する分類対象表示処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、上述した技術的手段により、階層構造で表されるデータ間の分類関係を、その把握が容易になるように可視化できるという技術的効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明による可視化装置の第１の実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図２】階層構造の例を示す説明図である。
【図３】カテゴリマスタの例を示す説明図である。
【図４】分類対象データの例を示す説明図である。
【図５】分類モデルの例を示す説明図である。
【図６】２次元空間を矩形領域に分割した例を示す説明図である。
【図７】分割された領域に分類対象データを割り当てた例を示す説明図である。
【図８】多次元空間から特定領域を特定する処理の例を示す説明図である。
【図９】特定領域を分割する処理の例を示す説明図である。
【図１０】特定領域を分割する処理の結果例を示す説明図である。
【図１１】分類対象データごとに境界を表示する処理の例を示す説明図である。
【図１２】第１の実施形態の可視化装置の動作例を示すフローチャートである。
【図１３】根ノードから葉ノードに沿って表を分割する動作例を示す説明図である。
【図１４】可視化システムの第１の構成例を示すブロック図である。
【図１５】予測モデルおよび分類モデルの例を示す説明図である。
【図１６】分類モデルを可視化した例を示す説明図である。
【図１７】可視化システムの第２の構成例を示すブロック図である。
【図１８】本発明による可視化装置の概要を示すブロック図である。
【図１９】本発明による可視化装置の他の概要を示すブロック図である。
【図２０】本発明による可視化装置のさらに他の概要を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。
【００２１】
実施形態１． 
図１は、本発明による可視化装置の第１の実施形態の構成例を示すブロック図である。本実施形態の可視化装置１０は、分類軸割当手段１１と、領域分割手段１２と、表示手段１３と、記憶部２０とを備えている。
【００２２】
記憶部２０は、可視化に利用される情報を記憶する。本実施形態では、記憶部２０が可視化に用いられるデータを記憶している場合について説明するが、可視化装置１０が他の装置（図示せず）から通信ネットワークを介してデータを受信する構成であってもよい。記憶部２０は、例えば、磁気ディスク等により実現される。
【００２３】
本実施形態の可視化装置１０は、階層構造で表されるデータを表示する。階層構造は、データを分類するための分類条件に親子関係が存在する構造であり、具体的には、木構造や複数の木構造、決定木などにより表される。分類軸は、データを分類する観点を示し、分類軸の種類は、数値型とカテゴリ型に分類される。数値型は、その内容が数値で特定される分類軸であり、カテゴリ型は、その内容が所定の区分で特定される分類軸である。
【００２４】
図２は、階層構造の例を示す説明図である。図２に例示する葉ノード３１に分類対象のデータが配置され、ノード３２に分類軸に基づくデータの分類条件（以下、分岐条件と記すこともある。）が配置される。なお、図２（ａ）に例示する構造が木構造を示し、図２（ｂ）に例示する構造が、複数の木構造を示す。以下の説明では、このような分類条件に基づいてデータを分類したモデルのことを分類モデルと記す。すなわち、分類モデルは、分類対象データを分類するための分類条件が階層構造で表されるモデルであると言える。
【００２５】
また、記憶部２０は、カテゴリ型の分類軸に含まれる区分を記憶する。以下、カテゴリ型の分類軸に含まれる区分全体をカテゴリマスタと記すこともある。図３は、カテゴリマスタの例を示す説明図である。例えば、図３（ａ）に例示するように、分類軸が「曜日」の場合、分類軸に含まれる区分は、｛月、火、水、木、金、土、日｝である。このように、順序を有するカテゴリ（順序尺度カテゴリ）の場合、記憶部２０は、区分と区分の順序とを対応付けて記憶する。
【００２６】
また、図３（ｂ）に例示するように、分類軸が「都道府県」の場合、分類軸に含まれる区分は、｛北海道、青森、岩手、…、沖縄｝である。このように、順序を有さないカテゴリ（非順序尺度カテゴリ）の場合、記憶部２０は、任意の方法で定義された区分の順序を、その区分と対応付けて記憶する。図３（ｂ）に示す例では、都道府県コードを順序として区分に対応付けた例を示す。
【００２７】
図４は、分類対象データの例を示す説明図である。分類対象データは、図４に例示するように１つ以上の分類軸で特定される値をそれぞれ有する。なお、本実施形態では、分類対象データが分類されて表示されるため、分類対象データが分類されて可視化されると言える。
【００２８】
図５は、分類モデルの例を示す説明図である。図５に例示する分類モデルは、図４に例示する分類軸に基づく分類条件でデータを分類した例を示している。また、図５に例示する分類モデルにおいて、角丸四角形内に記載された内容が分類条件（分岐条件）を示し、矩形が分類対象データの集合を表し、矩形内に記載された番号が集合を識別する番号を示している。
【００２９】
分類軸割当手段１１は、分類軸の優先度に応じて、多次元空間の次元軸に分類軸を割り当てる。ここで、多次元空間とは、分類対象データを表示する空間を示す。例えば、２次元空間にデータを表示する場合、分類軸割当手段１１は、次元軸であるＸ軸およびＹ軸に分類軸を割り当てる。また、３次元空間にデータを表示する場合、分類軸割当手段１１は、次元軸であるＸ軸、Ｙ軸およびＺ軸に分類軸を割り当てる。
【００３０】
以下の説明では、分類軸割当手段１１は、多次元空間の一例である２次元空間に分類軸を割り当てる例を説明する。ただし、多次元空間の次元数は２次元に限定されず、３次元以上であってもよい。なお、可視化の精度が低下することを抑制するため、次元数は、２次元又は３次元程度が好ましい。
【００３１】
まず、分類軸割当手段１１は、分類軸の優先度を決定する。具体的には、分類軸割当手段１１は、階層構造の分類条件（ノード）に現れる分類軸の数が多いほど、その分類軸の優先度を高くするように決定する。すなわち、分類軸割当手段１１は、分類条件に用いられる分類軸の数をカウントし、その数が多いほど優先度を高く決定する。そして、分類軸割当手段１１は、優先度の高いほうから次元数分の分類軸を選択し、選択した分類軸をそれぞれ異なる次元軸に割り当てる。以下、優先度の高いほうから選択された次元数分の分類軸を、基本分類軸と記す。
【００３２】
図５に示す例では、分類軸として、曜日、気温、売上および時刻が用いられている。また、図５に示す例では、分類軸として、曜日が４つ現れ、気温が３つ現れ、売上が２つ現れ、時刻が１つ現れている。そこで、分類軸割当手段１１は、曜日、気温、売上、時刻の順に優先度を高く設定し、優先度の高い順に曜日および気温の２つの分類軸を選択して、それぞれＹ軸とＸ軸に割り当てる。
【００３３】
さらに、分類軸割当手段１１は、基本分類軸以外の分類軸を割り当てる次元軸も決定する。分類軸割当手段１１は、例えば、割り当てられる次元軸が均等になるように優先度順に分類軸を割り当ててもよい。例えば、２次元空間の場合、分類軸割当手段１１は、優先度の高い分類軸の順にＸ軸とＹ軸とを交互に割り当ててもよい。
【００３４】
領域分割手段１２は、次元軸に割り当てられた分類軸の種類に基づいて、各次元軸を分割する。分類軸の種類が数値型の場合、領域分割手段１２は、分岐条件において分類軸の条件に用いられる値に対応する位置で次元軸を分割する。
【００３５】
一方、分類軸の種類がカテゴリ型の場合、領域分割手段１２は、カテゴリマスタからその分類軸のカテゴリに含まれる区分を取得する。そして、領域分割手段１２は、そのカテゴリに含まれる区分ごとに次元軸を分割する。このとき、領域分割手段１２は、カテゴリマスタに含まれるすべての区分で次元軸を分割してもよく、分岐条件において分類軸の条件に用いられる区分と、それ以外の区分をまとめた「その他の区分」で次元軸を分割してもよい。
【００３６】
まず、領域分割手段１２は、基本分類軸で各次元軸を分割する。そして、領域分割手段１２は、分割された次元軸に応じて、多次元空間を各領域に分割する。例えば、分割する多次元空間が２次元空間の場合、領域分割手段１２は、Ｘ軸を分割した位置を通ってＹ軸と平行な直線を出力し、Ｙ軸を分割した位置を通ってＸ軸と平行な直線を出力する。
【００３７】
図６は、２次元空間を矩形領域に分割した例を示す説明図である。図６に示す例では、曜日ごとにＹ軸方向の２次元空間を分割するとともに、図５に例示する分類モデルの分類条件のうち気温の条件に用いられる値に対応する位置でＸ軸方向の２次元空間を分割していることを示す。このような直線を出力することで、２次元空間が、複数の矩形領域に分割される。
【００３８】
次に、領域分割手段１２は、分割された多次元空間上の各領域に、対応する分類対象データを割り当てる。例えば、２次元空間の場合、領域分割手段１２は、Ｘ軸およびＹ軸が示す分類軸の内容に応じて特定される矩形領域にデータを割り当てる。
【００３９】
図７は、分割された領域に分類対象データを割り当てた例を示す説明図である。図７は、図６に例示する２次元空間の各領域に、図５に例示する分類対象データを割り当てた例を示す。図５に例示する１番から５番までの可視化データは、それぞれ個々の領域に割り当てられている。一方、図５に例示する６番から１１番までの可視化データは、基本分類軸以外の分類軸で分類されるため、１つの領域に複数の可視化データが割り当てられている。
【００４０】
次に、領域分割手段１２は、共通する複数の分類対象データが割り当てられた領域を特定する。以下、共通する複数の分類対象データが割り当てられた領域を特定領域と記す。
【００４１】
図８は、図７に例示する多次元空間から特定領域を特定する処理の例を示す説明図である。図８に示す例では、「曜日＝月」かつ「気温≦２２」に該当する領域Ｒ１には、６番と７番の可視化データが割り当てられている。そこで、領域分割手段１２は、この領域Ｒ１を特定領域として特定する。「曜日＝月」かつ「２２＜気温≦２５．９」に該当する領域Ｒ２、および、「曜日＝月」かつ「２５．９＜気温」に該当する領域Ｒ３も同様である。
【００４２】
次に、領域分割手段１２は、特定領域に含まれる分類対象データが分類される分類軸を特定する。領域分割手段１２は、特定した分類軸のうち、最も優先度の高い分類軸を選択する。そして、領域分割手段１２は、分類軸割当手段１１によって決定された次元軸に選択した分類軸を割り当て、特定領域内の次元軸を割り当てられた分類軸で分割する。そして、領域分割手段１２は、分割された次元軸に応じて、特定領域を各領域に分割する。
【００４３】
なお、分類軸で次元軸を分割する方法は、多次元空間の次元軸を分割する方法と同様である。また、分割された次元軸に応じて特定領域を各領域に分割する方法は、多次元空間を分割する方法と同様である。領域分割手段１２は、複数の分類対象データが割り当てられた領域（すなわち、特定領域）がなくなるまで、領域を分割する処理を繰り返し実行する。
【００４４】
図９は、図８に例示する特定領域を分割する処理の例を示す説明図である。図５に例示する６番の可視化データと７番の可視化データを分類するには、売上の条件（具体的には、売上が３０より大きいか否か）で分類すればよい。そこで、領域分割手段１２は、特定領域に含まれる分類対象データが分類される分類軸として「売上」を特定する。本例では、特定された分類軸が１つであるため、領域分割手段１２は、「売上」を最も優先度の高い分類軸として選択する。
【００４５】
ここで、分類軸割当手段１１によって、「売上」を割り当てる次元軸がＹ軸に決定されていたとする。このとき、領域分割手段１２は、Ｙ軸に分類軸「売上」を割り当て、領域Ｒ１を分類軸「売上」で分割する。ここで、分類対象データは、売上が３０より大きいか否かで分類される。そこで、領域分割手段１２は、売上＝３０に対応する箇所で次元軸および領域Ｒ１を分割する。
【００４６】
領域分割手段１２は、残りの領域Ｒ２および領域Ｒ３も、同様に分割する。図１０は、図８に例示する特定領域を分割する処理の結果例を示す説明図である。図１０に示す例は、分類軸割当手段１１によって、「時刻」を割り当てる次元軸がＸ軸に決定されていた場合の分割例である。特定領域がなくなるため分割する処理を繰り返すことで、図１０に例示するように各領域には分類対象データが１つ割り当てられることになる。
【００４７】
このように、領域分割手段１２は、分類軸割当手段１１によって割り当てられなかった分類軸の中から、分類対象データの分類条件に用いられていない分類軸を特定し、特定した分類軸の種類に基づいて領域（特定領域）をさらに分割し、分割された領域に対応する分類対象データをそれぞれ割り当てる。
【００４８】
次に、領域分割手段１２は、分類対象データごとに境界を表示する。例えば、２次元空間の場合、領域分割手段１２は、分類対象データの内容が異なる領域の境界に直線を表示する。
【００４９】
なお、領域分割手段１２は、分割の際にすべて境界を表示しておき、データの割当処理が完了した後で、隣接する領域に割り当てられたデータが同じ場合にその隣接する領域の境界を削除してもよい。
【００５０】
図１１は、分類対象データごとに境界を表示する処理の例を示す説明図である。図１１（ａ）に示す例は、領域を分割した全ての線を残している状態を示している。領域分割手段１２は、隣接する領域に割り当てられたデータが同じ場合にその隣接する領域の境界を削除する。例えば、図１１（ａ）の太枠部分において、「気温＝２０」で分割している直線は、隣接するデータが同じであるため不要である。そこで、領域分割手段１２は、この線を削除する（図１１（ｂ）参照）。この処理を、全ての領域に対して行った結果、図１１（ｃ）に例示する表が完成する。
【００５１】
このように、領域分割手段１２は、隣接する領域の分類対象データが異なる場合に、それらの領域の間に境界を表示し、隣接する領域の分類対象データが同一の場合に領域を結合して表示する。言い換えると、隣接する領域の分類対象データが同一の場合、領域分割手段１２は、それらの領域の間には境界を表示しない。
【００５２】
なお、領域分割手段１２がデータを表示する空間は、２次元空間に限定されず、３次元以上の空間であってもよい。例えば、３次元の場合、領域分割手段１２は、Ｘ軸を分割した位置を通ってＹ軸およびＺ軸と平行な平面を出力し、Ｙ軸を分割した位置を通ってＸ軸とＺ軸と平行な直線を出力し、Ｚ軸を分割した位置を通ってＸ軸およびＹ軸と平行な平面を出力して、直方形領域に分割すればよい。
【００５３】
表示手段１３は、分類対象データを対応する各領域に表示する。表示手段１３は、分類対象データそのものを表示してもよく、分類対象データを識別するための任意の情報を表示してもよい。
【００５４】
分類軸割当手段１１と、領域分割手段１２と、表示手段１３とは、プログラム（可視化プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。例えば、プログラムは、可視化装置１０の記憶部２０に記憶され、ＣＰＵは、そのプログラムを読み込み、プログラムに従って、分類軸割当手段１１、領域分割手段１２および表示手段１３として動作してもよい。また、分類軸割当手段１１と、領域分割手段１２と、表示手段１３とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。
【００５５】
次に、本実施形態の可視化装置１０の動作を説明する。図１２は、本実施形態の可視化装置１０の動作例を示すフローチャートである。まず、分類軸割当手段１１は、階層構造で表される分類対象データを分類する分類軸の優先度を決定する（ステップＳ１１）。分類軸割当手段１１は、その優先度に応じて、多次元空間の各次元軸に基本分類軸を割り当てる（ステップＳ１２）。また、分類軸割当手段１１は、基本分類軸以外の分類軸を割り当てる次元軸を決定する（ステップＳ１３）。
【００５６】
次に、領域分割手段１２は、割り当てられた基本分類軸の種類（カテゴリ型、数値型）に基づいて次元軸を分割する（ステップＳ１４）。領域分割手段１２は、分割された次元軸に応じて分割される多次元空間上の各領域に、対応する分類対象データを割り当てる（ステップＳ１５）。
【００５７】
領域分割手段１２は、共通する複数の分類対象データが割り当てられた領域（すなわち、特定領域）が存在するか否か判断する（ステップＳ１６）。
【００５８】
特定領域が存在する場合（ステップＳ１６におけるＹｅｓ）、領域分割手段１２は、特定領域に含まれる分類対象データが分類される分類軸を特定し（ステップＳ１７）、特定した分類軸のうち、最も優先度の高い分類軸を選択する（ステップＳ１８）。そして、領域分割手段１２は、分類軸割当手段１１によって決定された次元軸に対して選択した分類軸を割り当て（ステップＳ１９）、特定領域内の次元軸を割り当てられた分類軸で分割する（ステップＳ２０）。そして、領域分割手段１２は、分割された次元軸に応じて、特定領域を各領域に分割する（ステップＳ２１）。その後、ステップＳ１６以降の処理が繰り返される。
【００５９】
一方、特定領域が存在しない場合（ステップＳ１６におけるＮｏ）、領域分割手段１２は、隣接する領域の分類対象データが異なる場合に、その領域の間に境界を表示し、隣接する領域の分類対象データが同一の場合に領域を結合して表示する（ステップＳ２２）。そして、表示手段１３は、多次元空間の各領域に割り当てられた分類対象データを表示する（ステップＳ２３）。
【００６０】
以上のように、本実施形態では、分類軸割当手段１１が、分類条件に用いられる分類軸の優先度に応じて、多次元空間の各次元軸に分類軸を割り当て、領域分割手段１２が、割り当てられた分類軸の種類に基づいて次元軸を分割し、分割された次元軸に応じて分割される多次元空間上の各領域に、対応する分類対象データを割り当てる。そして、表示手段１３が、多次元空間の各領域に割り当てられた分類対象データを表示する。そのような構成により、階層構造で表されるデータ間の分類関係を、その把握が容易になるように可視化できる。
【００６１】
このように分類モデルを可視化することでデータ間の分類関係が容易に把握できる理由を、根ノードから葉ノードに沿って順番に表を分割する場合と比較して説明する。図１３は、図５に例示する分類モデルを表で示す場合に、根ノードから葉ノードに沿って表を分割する動作例を示す説明図である。
【００６２】
根ノードから葉ノードに沿って順番に表を分割する場合、まず、根ノードに存在する分類条件が選択される。図５に示す例では、「曜日＝月」が選択される。そこで、表領域は「曜日＝月」と「曜日＝月以外」の領域に分割される（図１３（ａ）参照）。
【００６３】
次に、根ノードから辿れるノードが選択される。図５に示す例では、「気温＞２０」が選択される。そこで、表の「曜日＝月以外」を示す領域は、「気温＞２０」と「気温≦２０」に分割される（図１３（ｂ）参照）。さらに、ノード「曜日＝水」が選択され、表の「曜日＝月以外」および「気温≦２０」を示す領域は、「曜日＝水」と「曜日＝水以外」の領域に分割される（図１３（ｃ）参照）。
【００６４】
その先を辿ると葉ノードになるため、分割された各領域に、図５に例示する１番および２番の可視化データが割り当てられる（図１３（ｄ）参照）。以下、上述する処理を繰り返した結果、図１３（ｅ）に例示する分割結果が完成する。
【００６５】
図１３（ｅ）に例示する表では、同一の分類軸でも様々な軸上の位置に登場するため、分類されるデータ間の関係が不明確になってしまっている。しかし、本実施形態の可視化装置１０は、全体の分類条件を参照して優先度の高い分類軸を決定し、優先度の高い分類軸をベースに表を分割する。そのため、分類データを俯瞰するうえで、図１３に例示するように些末な軸を第一義に配置を決定してしまった時に比べて、全体を俯瞰した時の分かりやすさが向上する。
【００６６】
また、本実施形態では、分類軸割当手段１１によって分類軸を割り当てる次元軸が決定される。そのため、特定領域を分割する場合に、同一の分類軸が異なる次元軸方向に登場することを抑制できるため、やはり、全体を俯瞰した時の分かりやすさが向上する。
【００６７】
実施形態２．
次に、本発明による可視化装置の第２の実施形態を説明する。本実施形態の可視化装置は、入力データの予測に用いられる複数のコンポーネントを可視化する。具体的には、可視化装置は、予測器が選択して利用する複数の予測モデルを分類して可視化する。本実施形態では、入力データの予測に用いられる予測モデルが、入力データの内容に応じて選択され、選択された予測モデルを用いて入力データの予測が行われることを想定する。すなわち、予測モデルは、入力データの内容に応じて選択されることから、複数の予測モデルは、入力データの内容に応じて分類することが可能である。なお、予測モデルは、コンポーネントということができる。
【００６８】
ここで、入力データの内容は分類軸ごとに特定でき、予測モデルを選択する条件も分類軸ごとに設定できる。したがって、第１の実施形態における分類対象データが本実施形態の予測モデルに対応し、第１の実施形態における分類条件が本実施形態の予測モデルを選択する条件に対応する。すなわち、本実施形態の可視化装置は、予測モデルの選択条件を分類条件とし、予測モデルを分類対象データとする分類モデルを可視化する。
【００６９】
図１４は、本発明による可視化装置を用いた可視化システムの第１の構成例を示すブロック図である。本実施形態の可視化システムは、予測モデル記憶部５１と、予測器５２と、可視化装置１０ａとを備えている。本実施形態で用いられる可視化装置１０ａは、第１の実施形態の可視化装置１０と同様である。
【００７０】
なお、分類軸割当手段１１ａと、領域分割手段１２ａと、表示手段１３ａとは、プログラム（可視化プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。
【００７１】
予測モデル記憶部５１は、予測器５２が予測に用いる複数の予測モデルと、その予測モデルを分類した分類モデルとを記憶する。なお、記憶部２０が、予測モデルおよび分類モデルを記憶していてもよい。
【００７２】
予測器５２は、入力データに応じて予測モデルを選択し、その予測モデルを用いて入力データについての予測を行う。
【００７３】
図１５は、予測モデルおよび分類モデルの例を示す説明図である。図１５に示す例では、予測モデルに相当する予測式がそれぞれ葉ノードに配され、その予測モデル（予測式）を適用する条件が各ノードに配される分類モデルが生成されていることを示す。
【００７４】
可視化装置１０ａは、第１の実施形態と同様に、分類モデルを多次元空間に表示する。まず、分類軸割当手段１１ａは、予測に用いられるコンポーネントを選択するための条件で分類された分類モデルから、条件に用いられる分類軸を抽出する。そして、分類軸割当手段１１ａは、抽出した分類軸を、コンポーネントを表示する多次元空間のいずれかの次元軸に対応付けて表示する。なお、抽出した分類軸を次元軸に対応付ける方法は、第１の実施形態の分類軸割当手段１１が行う方法と同様である。
【００７５】
なお、コンポーネントを選択するための条件は、分類軸が示す値との関係で表される。そして、各条件に含まれる分類軸のうち、条件に用いられる数が多い分類軸が次元数分抽出され、それぞれ異なる次元軸に割り当てられる。
【００７６】
領域分割手段１２ａは、対応付けられた分類軸の種類に応じて分割された次元軸に、分類軸の区分または値を割り当てて表示する。分類軸の種類に応じて次元軸を分割する方法は、第１の実施形態の領域分割手段１２が行う方法と同様である。具体的には、領域分割手段１２ａは、多次元空間上のいずれかの次元軸に、ある分類軸に関する条件と、他の分類軸に関する条件とを表示する。
【００７７】
表示手段１３ａは、各分類軸に割り当てられた分類軸の区分または値によって特定される多次元空間上の領域に、選択するための条件が合致するコンポーネントを表示する。なお、コンポーネントを表示する方法は、第１の実施形態の表示手段１３が行う方法と同様である。具体的には、表示手段１３ａは、多次元空間において、各次元軸における分類軸によって定まる領域に、各次元軸に対応する一つまたは複数の条件をすべて満たす入力データに適用されるコンポーネントを表示する。
【００７８】
以下、図１５に例示する分類モデルを可視化する方法を説明する。まず、分類軸割当手段１１ａは、図１５に分類モデルから、条件に用いられる分類軸を抽出する。図１５に示す分類モデルでは、天気、時刻および曜日が分類軸として抽出される。次に、分類軸割当手段１１ａは、分類軸の優先度を決定する。図１５に示す例では、曜日が３つ現れ、時刻が２つ現れ、天気が１つ現れている。そこで、分類軸割当手段１１ａは、曜日、時刻、天気の順に優先度を決定する。ここでは、分類軸割当手段１１ａは、優先度の高い曜日をＸ軸に割り当て、次に優先度の高い時刻をＹ軸に割り当てる。また、分類軸割当手段１１ａは、残りの分類軸についても割り当てる次元軸を決定する。ここでは、分類軸割当手段１１ａは、天気をＸ軸に割り当てると決定する。
【００７９】
次に、領域分割手段１２ａは、Ｘ軸を曜日の区分で分割し、Ｙ軸を分類条件に用いられている値で分割し、それぞれの区分および値を割り当てて表示する。
【００８０】
表示手段１３ａは、各分類軸に割り当てられた分類軸の区分または値によって特定される多次元空間上の領域に、各予測式を割り当てる。このとき、隣接する領域の予測式が同じ場合、境界を削除して表示する。図１６は、図１５に例示する分類モデルを可視化した例を示す説明図である。上記手順に基づいて領域を分割した結果、図１６に例示する表が完成する。
【００８１】
以上のように、本実施形態では、分類軸割当手段１１ａが、予測に用いられるコンポーネントを選択するための条件で分類された分類モデルから、条件に用いられる分類軸を抽出して、コンポーネントを表示する多次元空間のいずれかの次元軸に対応付けて表示する。また、領域分割手段１２ａが、対応付けられた分類軸の種類に応じて分割された次元軸に、分類軸の区分または値を割り当てて表示する。そして、表示手段１３ａが、各分類軸に割り当てられた分類軸の区分または値によって特定される多次元空間上の領域に、選択するための条件が合致するコンポーネントを表示する。
【００８２】
よって、第１の実施形態と同様、階層構造で表されるデータ間の分類関係を、その把握が容易になるように可視化できる。例えば、図１５に例示する木構造で表された分類モデルと、図１６に例示する表形式で表された分類モデルとを比較する。多くの分岐条件で用いられる次元軸「曜日」について、例えば、「曜日＝火曜日」の場合に用いられる予測式を把握する場合を想定する。この場合、図１５に例示する木構造から上記条件の場合に用いられる予測式を把握するのは、多くの分岐条件に存在する曜日の条件を追っていかなければならないため、非常に困難である。一方、本実施形態のように、多くの分岐条件で用いられる分類軸を一方の次元軸に設定した表形式で表すことにより、「曜日＝火曜日」の場合に用いられる予測式が、予測式１、予測式３および予測式５であることが容易に把握できる。
【００８３】
実施形態３．
次に、本発明による可視化装置の第３の実施形態を説明する。本実施形態の可視化装置は、複数のサンプルの集合である学習用データに基づいて算出された複数のコンポーネントを可視化する。本実施形態では、学習器の学習結果として、複数の予測モデルおよびその予測モデルにサンプルが適用される条件で分類した分類モデルが生成されるものとし、可視化装置が、その分類モデルの分類条件を分類軸に適用し、予測モデルを分類対象のデータとして表示するものとする。
【００８４】
図１７は、本発明による可視化装置を用いた可視化システムの第２の構成例を示すブロック図である。本実施形態の可視化システムは、学習用データ記憶部４１と、学習器４２と、可視化装置１０ｂとを備えている。本実施形態で用いられる可視化装置１０ｂも、第１の実施形態の可視化装置１０と同様である。
【００８５】
学習用データ記憶部４１は、複数のサンプルの集合である学習用データを記憶する。この学習用データは、任意の分類軸により分類可能なデータである。
【００８６】
学習器４２は、学習用データ記憶部４１に記憶された学習用データに基づいて予測モデルを生成する。本実施形態の学習器４２は、複数の予測モデルとともに、その予測モデルを分類する分類モデルも併せて生成する。
【００８７】
可視化装置１０ｂは、第１の実施形態と同様に、分類モデルを多次元空間に表示する。まず、分類軸割当手段１１ｂは、予測モデルにサンプルが適用される条件で分類した分類モデルから、条件に用いられる分類軸を抽出する。そして、分類軸割当手段１１ｂは、抽出した分類軸を、コンポーネントを表示する多次元空間のいずれかの次元軸に対応付けて表示する。なお、抽出した分類軸を次元軸に対応付ける方法は、第１の実施形態の分類軸割当手段１１が行う方法と同様である。
【００８８】
領域分割手段１２ｂは、対応付けられた分類軸の種類に応じて分割された次元軸に、分類軸の区分または値を割り当てて表示する。分類軸の種類に応じて次元軸を分割する方法は、第１の実施形態の領域分割手段１２が行う方法と同様である。
【００８９】
表示手段１３ｂは、各分類軸に割り当てられた分類軸の区分または値によって特定される多次元空間上の領域に、サンプルが適用される条件が合致するコンポーネントを表示する。なお、コンポーネントを表示する方法は、第１の実施形態の表示手段１３が行う方法と同様である。
【００９０】
また、表示手段１３ｂは、各分類軸に割り当てられた分類軸の区分または値によって特定される多次元空間上の領域に、サンプルが適用される条件が合致するコンポーネントに加え、その分類軸の条件に合致するサンプルの数に関する情報を表示してもよい。具体的には、表示手段１３ｂは、サンプルの数をそのまま表示してもよく、サンプルの数に応じて色や濃度、明度などを変更して表示してもよい。
【００９１】
また、表示手段１３ｂは、各分類軸に割り当てられた分類軸の区分または値によって特定される多次元空間上の領域に、サンプルが適用される条件が合致するコンポーネントに加え、そのコンポーネントの精度に関する情報を表示してもよい。
【００９２】
例えば、学習器４２が図１５に例示する分類モデルを生成した場合、可視化装置１０ｂは、第２の実施形態と同様の手順で、図１６に例示する表を生成すればよい。
【００９３】
なお、分類軸割当手段１１ｂと、領域分割手段１２ｂと、表示手段１３ｂとは、プログラム（可視化プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。
【００９４】
以上のように、本実施形態では、分類軸割当手段１１ｂが、コンポーネントにサンプルが適用される条件で分類された分類モデルから、条件に用いられる分類軸を抽出して、コンポーネントを表示する多次元空間のいずれかの次元軸に対応付けて表示する。また、領域分割手段１２ｂが、対応付けられた分類軸の種類に応じて分割された次元軸に、分類軸の区分または値を割り当てて表示する。そして、表示手段１３ｂが、各分類軸に割り当てられた分類軸の区分または値によって特定される多次元空間上の領域に、サンプルが適用される条件が合致するコンポーネントを表示する。
【００９５】
よって、第１の実施形態と同様、階層構造で表されるデータ間の分類関係を、その把握が容易になるように可視化できる。
【００９６】
次に、本発明の概要を説明する。図１８は、本発明による可視化装置の概要を示すブロック図である。本発明による可視化装置は、分類対象データを分類するための分類条件が階層構造で表される分類モデルを可視化する可視化装置（例えば、可視化装置１０）であって、分類条件に用いられる分類軸の優先度（例えば、分類モデルの分類条件に用いられる分類軸の数）に応じて、多次元空間の各次元軸に分類軸を割り当てる分類軸割当手段８１（例えば、分類軸割当手段１１）と、割り当てられた分類軸の種類に基づいて次元軸を分割し、分割された次元軸に応じて分割される多次元空間上の各領域に、対応する分類対象データを割り当てる領域分割手段８２（例えば、領域分割手段１２）と、多次元空間の各領域に割り当てられた分類対象データを表示する表示手段８３（例えば、表示手段１３）とを備えている。
【００９７】
そのような構成により、階層構造で表されるデータ間の分類関係を、その把握が容易になるように可視化できる。
【００９８】
また、領域分割手段８２は、隣接する領域の分類対象データが異なる場合にその領域の間に境界を表示し、隣接する領域の分類対象データが同一の場合に領域を結合して表示してもよい。そのような構成により、分類対象データが分類される条件の範囲が明確になるため、分類関係の把握がより容易になるように可視化できる。
【００９９】
また、領域分割手段８２は、分類軸の種類がカテゴリを示す場合に、そのカテゴリに含まれる区分に応じて次元軸を分割し、分類軸の種類が数値を示す場合に、その分類軸の分類条件に示された値に対応する位置で次元軸を分割してもよい。そのような構成により、分類軸の種類が異なる場合であっても、分類関係の把握を容易にすることができる。
【０１００】
また、分類軸割当手段８１は、階層構造のノードに現れる分類軸の数が多いほど分類軸の優先度を高く決定してもよい。そのような構成により、より多くの分類に用いられる分類軸をメインに表示することができるため、分類関係がより見やすくなる。
【０１０１】
また、領域分割手段８２は、分類軸割当手段８１によって割り当てられなかった分類軸の中から、分類対象データの分類条件に用いられていない分類軸を特定し、特定した分類軸の種類に基づいてその分類対象データが割り当てられた領域を分割し、分割された領域に対応する分類対象データを割り当ててもよい。そのような構成によれば、複数の条件で分類されるデータについても適切に可視化できる。
【０１０２】
図１９は、本発明による可視化装置の他の概要を示すブロック図である。図１９に例示する可視化装置は、入力データの予測に用いられる複数のコンポーネントを可視化する可視化装置（例えば、可視化装置１０ａ）であって、予測に用いられるコンポーネントを選択するための条件で分類された分類モデルから、条件に用いられる分類軸を抽出して、コンポーネントを表示する多次元空間のいずれかの次元軸に対応付けて表示する分類軸表示手段９１ａ（例えば、分類軸割当手段１１ａ）と、対応付けられた分類軸の種類に応じて分割された次元軸に、分類軸の区分または値を割り当てて表示する分類内容表示手段９２ａ（例えば、領域分割手段１２ａ）と、各分類軸に割り当てられた分類軸の区分または値によって特定される多次元空間上の領域に、選択するための条件が合致するコンポーネントを表示する分類対象表示手段９３ａ（例えば、表示手段８３ａ）とを備えている。
【０１０３】
そのような構成によっても、階層構造で表されるデータ（コンポーネント）間の分類関係を、その把握が容易になるように可視化できる。
【０１０４】
また、コンポーネントを選択するための条件が、分類軸が示す値との関係で表され、分類軸表示手段９１ａが、各条件に含まれる分類軸のうち、条件に用いられる数が多い分類軸を次元数分抽出し、それぞれ異なる次元軸に割り当ててもよい。
【０１０５】
また、分類内容表示手段９２ａは、多次元空間上のいずれかの次元軸に、ある分類軸に関する条件と、他の分類軸に関する条件とを表示してもよい。そして、分類対象表示手段９３は、多次元空間において、各次元軸における分類軸によって定まる領域に、各次元軸に対応する一つまたは複数の条件をすべて満たす入力データに適用されるコンポーネントを表示してもよい。
【０１０６】
図２０は、本発明による可視化装置のさらに他の概要を示すブロック図である。図２０に例示する可視化装置は、複数のサンプルの集合である学習用データに基づいて算出された複数のコンポーネントを可視化する可視化装置（例えば、可視化装置１０ｂ）であって、コンポーネントにサンプルが適用される条件で分類された分類モデルから、条件に用いられる分類軸を抽出して、コンポーネントを表示する多次元空間のいずれかの次元軸に対応付けて表示する分類軸表示手段９１ｂ（例えば、分類軸割当手段１１ｂ）と、対応付けられた分類軸の種類に応じて分割された次元軸に、分類軸の区分または値を割り当てて表示する分類内容表示手段９２ｂ（例えば、領域分割手段１２ｂ）と、各分類軸に割り当てられた分類軸の区分または値によって特定される多次元空間上の領域に、サンプルが適用される条件が合致するコンポーネントを表示する分類対象表示手段９３ｂ（例えば、表示手段８３ｂ）とを備えている。
【０１０７】
そのような構成によっても、階層構造で表されるデータ（コンポーネント）間の分類関係を、その把握が容易になるように可視化できる。
【０１０８】
分類対象表示手段９３ｂは、各分類軸に割り当てられた分類軸の区分または値によって特定される多次元空間上の領域に、サンプルが適用される条件が合致するコンポーネントとともに、その分類軸の条件に合致するサンプルの数に関する情報を表示してもよい。
【０１０９】
また、分類対象表示手段９３ｂは、各分類軸に割り当てられた分類軸の区分または値によって特定される多次元空間上の領域に、サンプルが適用される条件が合致するコンポーネントとともに、そのコンポーネントの精度に関する情報を表示してもよい。
【０１１０】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【０１１１】
（付記１）入力データの予測に用いられる複数のコンポーネントを可視化する可視化方法であって、予測に用いられるコンポーネントを選択するための条件で分類された分類モデルから、前記条件に用いられる分類軸を抽出して、前記コンポーネントを表示する多次元空間のいずれかの次元軸に対応付けて表示し、対応付けられた分類軸の種類に応じて分割された次元軸に、分類軸の区分または値を割り当てて表示し、各分類軸に割り当てられた分類軸の区分または値によって特定される多次元空間上の領域に、前記選択するための条件が合致するコンポーネントを表示することを特徴とする可視化方法。
なお、本可視化方法は、例えば、予測器と共に門関数を表により可視化する装置で用いられる。
【０１１２】
（付記２）コンポーネントを選択するための条件は、分類軸が示す値との関係で表され、各条件に含まれる分類軸のうち、条件に用いられる数が多い分類軸を次元数分抽出し、それぞれ異なる次元軸に割り当てる付記２記載の可視化方法。
【０１１３】
（付記３）多次元空間上のいずれかの次元軸に、ある分類軸に関する条件と、他の分類軸に関する条件とを表示し、多次元空間において、各次元軸における分類軸によって定まる領域に、各次元軸に対応する一つまたは複数の条件をすべて満たす入力データに適用されるコンポーネントを表示する付記１または付記２に記載の可視化方法。
【０１１４】
（付記４）複数のサンプルの集合である学習用データに基づいて算出された複数のコンポーネントを可視化する可視化方法であって、前記コンポーネントにサンプルが適用される条件で分類された分類モデルから、前記条件に用いられる分類軸を抽出して、前記コンポーネントを表示する多次元空間のいずれかの次元軸に対応付けて表示し、対応付けられた分類軸の種類に応じて分割された次元軸に、分類軸の区分または値を割り当てて表示し、各分類軸に割り当てられた分類軸の区分または値によって特定される多次元空間上の領域に、前記サンプルが適用される条件が合致するコンポーネントを表示することを特徴とする可視化方法。
なお、本可視化方法は、例えば、学習器と共に門関数を表により可視化する装置で用いられる。
【０１１５】
（付記５）各分類軸に割り当てられた分類軸の区分または値によって特定される多次元空間上の領域に、前記サンプルが適用される条件が合致するコンポーネントとともに、当該分類軸の条件に合致するサンプルの数に関する情報を表示する付記４記載の可視化方法。
【０１１６】
（付記６）各分類軸に割り当てられた分類軸の区分または値によって特定される多次元空間上の領域に、前記サンプルが適用される条件が合致するコンポーネントとともに、当該コンポーネントの精度に関する情報を表示する付記４または付記５記載の可視化方法。
【０１１７】
（付記７）入力データの予測に用いられる複数のコンポーネントを可視化するコンピュータに適用される可視化プログラムであって、前記コンピュータに、予測に用いられるコンポーネントを選択するための条件で分類された分類モデルから、前記条件に用いられる分類軸を抽出して、前記コンポーネントを表示する多次元空間のいずれかの次元軸に対応付けて表示する分類軸表示処理、対応付けられた分類軸の種類に応じて分割された次元軸に、分類軸の区分または値を割り当てて表示する分類内容表示処理、および、各分類軸に割り当てられた分類軸の区分または値によって特定される多次元空間上の領域に、前記選択するための条件が合致するコンポーネントを表示する分類対象表示処理を実行させるための可視化プログラム。
【０１１８】
（付記８）コンポーネントを選択するための条件は、分類軸が示す値との関係で表され、コンピュータに、分類軸表示処理で、各条件に含まれる分類軸のうち、条件に用いられる数が多い分類軸を次元数分抽出させ、それぞれ異なる次元軸に割り当てさせる付記７記載の可視化プログラム。
【０１１９】
（付記９）コンピュータに、分類内容表示処理で、多次元空間上のいずれかの次元軸に、ある分類軸に関する条件と、他の分類軸に関する条件とを表示させ、分類対象表示処理で、多次元空間において、各次元軸における分類軸によって定まる領域に、各次元軸に対応する一つまたは複数の条件をすべて満たす入力データに適用されるコンポーネントを表示させる付記７または付記８記載の可視化プログラム。
【０１２０】
（付記１０）複数のサンプルの集合である学習用データに基づいて算出された複数のコンポーネントを可視化するコンピュータに適用される可視化プログラムであって、前記コンピュータに、前記コンポーネントにサンプルが適用される条件で分類された分類モデルから、前記条件に用いられる分類軸を抽出して、前記コンポーネントを表示する多次元空間のいずれかの次元軸に対応付けて表示する分類軸表示処理、対応付けられた分類軸の種類に応じて分割された次元軸に、分類軸の区分または値を割り当てて表示する分類内容表示処理、および、各分類軸に割り当てられた分類軸の区分または値によって特定される多次元空間上の領域に、前記サンプルが適用される条件が合致するコンポーネントを表示する分類対象表示処理を実行させるための可視化プログラム。
【０１２１】
（付記１１）コンピュータに、分類対象表示処理で、各分類軸に割り当てられた分類軸の区分または値によって特定される多次元空間上の領域に、前記サンプルが適用される条件が合致するコンポーネントとともに、当該分類軸の条件に合致するサンプルの数に関する情報を表示させる付記１９記載の可視化プログラム。
【０１２２】
（付記１２）コンピュータに、分類対象表示処理で、各分類軸に割り当てられた分類軸の区分または値によって特定される多次元空間上の領域に、前記サンプルが適用される条件が合致するコンポーネントとともに、当該コンポーネントの精度に関する情報を表示させる付記１０または請求項１１記載の可視化プログラム。
【０１２３】
以上、実施形態及び実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態および実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【０１２４】
この出願は、２０１４年１１月１９日に出願された日本特許出願２０１４−２３４２７７を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【０１２５】
１０，１０ａ，１０ｂ  可視化装置
１１，１１ａ，１１ｂ  分類軸割当手段
１２，１２ａ，１２ｂ  領域分割手段
１３，１３ａ，１３ｂ  表示手段
２０  記憶部
４１  学習用データ記憶部
４２  学習器
５１  予測モデル記憶部
５２  予測器
【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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