(57)【要約】  説明変数表示部８１は、予測式に用いられる説明変数の影響度を可視化する影響度可視化システムであって、予測式が説明変数の関数の線形和で表され、その予測式に用いられる各説明変数を一の次元軸上に所定の幅で割り当てて表示する。関数値表示部８２は、説明変数の取り得る値または区分に応じて、割り当てられた幅に説明変数の値または区分を設定し、設定された値または区分により特定される関数の値を他の次元軸方向の対応する位置にプロットする。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
予測式に用いられる説明変数の影響度を可視化する影響度可視化システムであって、
予測式が説明変数の関数の線形和で表され、当該予測式に用いられる各説明変数を一の次元軸上に所定の幅で割り当てて表示する説明変数表示部と、
説明変数の取り得る値または区分に応じて、割り当てられた幅に説明変数の値または区分を設定し、設定された値または区分により特定される前記関数の値を他の次元軸方向の対応する位置にプロットする関数値表示部とを備えた
ことを特徴とする影響度可視化システム。
【請求項２】
関数値表示部は、表示対象の予測式が複数存在する場合に、各予測式の説明変数により特定される関数の値を累積した位置ごとに関数の値をプロットする
請求項１記載の影響度可視化システム。
【請求項３】
入力データの予測に用いられる予測式が入力データの内容に応じて選択され、選択された予測式を用いて入力データの予測が行われる予測モデルから、各予測式を抽出する予測式抽出部を備えた
請求項１または請求項２記載の影響度可視化システム。
【請求項４】
説明変数の関数は、線形関数の区分結合で表され、当該関数の値は説明変数の値または区分に応じて一意に定まる
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の影響度可視化システム。
【請求項５】
予測式に用いられる説明変数の影響度を可視化する影響度可視化方法であって、
予測式が説明変数の関数の線形和で表され、当該予測式に用いられる各説明変数を一の次元軸上に所定の幅で割り当てて表示し、
説明変数の取り得る値または区分に応じて、割り当てられた幅に説明変数の値または区分を設定し、設定された値または区分により特定される前記関数の値を他の次元軸方向の対応する位置にプロットする
ことを特徴とする影響度可視化方法。
【請求項６】
表示対象の予測式が複数存在する場合に、各予測式の説明変数により特定される関数の値を累積した位置ごとに関数の値をプロットする
請求項５記載の影響度可視化方法。
【請求項７】
予測式に用いられる説明変数の影響度を可視化するコンピュータに適用される影響度可視化プログラムであって、
前記コンピュータに、
予測式が説明変数の関数の線形和で表され、当該予測式に用いられる各説明変数を一の次元軸上に所定の幅で割り当てて表示する説明変数表示処理、および、
説明変数の取り得る値または区分に応じて、割り当てられた幅に説明変数の値または区分を設定し、設定された値または区分により特定される前記関数の値を他の次元軸方向の対応する位置にプロットする関数値表示処理
を実行させるための影響度可視化プログラム。
【請求項８】
コンピュータに、
関数値表示処理で、表示対象の予測式が複数存在する場合に、各予測式の説明変数により特定される関数の値を累積した位置ごとに関数の値をプロットさせる
請求項７記載の影響度可視化プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、予測式に用いられる説明変数の影響度を可視化する影響度可視化システム、影響度可視化方法および影響度可視化プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、蓄積されたデータを分析して、将来の予測を行う場面が増えている。蓄積されるデータには異なる規則性が存在する場合も多いため、複数の予測式を条件に応じて切り替えながら予測を行う方法も存在する。【０００３】
例えば、非特許文献１には、異種混合学習技術を用いて複雑な法則やパターンを抽出し、その学習結果のモデルを出力することが記載されている。非特許文献１に記載された学習結果は、予測式が気温や曜日などの要因で分類されたものであり、各予測式は、重み付けされた各要因を示す説明変数の線形和で表される。【０００４】
また、非特許文献１には、複数の予測式を切り替えて予測を行う際に使用される影響因子（要因）を表示する方法も記載されている。非特許文献１の図７に記載された表示方法は、ステムプロットと呼ばれている。非特許文献１に記載された表示方法では、ステム（幹）の部分に影響因子（説明変数）が配置され、各予測式における影響因子（説明変数）の影響度（係数）がヒストグラムのように、その影響度に応じた長さの棒状で累積的に表される。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】日本電気株式会社、「最先端機械学習技術によるデータ活用」、行政＆情報システム、行政情報システム研究所、2014年10月、Vol.50、p.84-87
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
図７は、予測式をステムプロットで表した例を示す説明図である。図７に示す例では、予測式ｙが、説明変数ｘｉの線形和で表され、各説明変数の係数が対応する長さで表される。図７に例示するように、説明変数の各係数をステムプロットで表現する方法は、各説明変数の影響度を一見して把握できるため、非常に有用な方法である。【０００７】
図７に示す例では、予測式が重み付けされた説明変数の線形和で表されることを想定しているため、説明変数がどのような値（区分）をとる場合でも、その説明変数にされた重み付けの値は一意に定まる。そのため、図７に例示するように、各説明変数の影響度を単純なステムプロットで表現することが可能である。【０００８】
一方、説明変数の値（区分）に応じて、その説明変数が予測値（目的変数）に与える影響度が変化する場合も想定される。同じ予測式であっても、説明変数の値に応じて影響度が変化すると、非特許文献１に記載されているような単純なステムプロットで目的変数の影響度を表現することは困難である。【０００９】
そこで、本発明は、説明変数の値または区分に応じて、その説明変数が与える予測結果への影響度が変化する場合であっても、その説明変数が予測結果に与える影響度を利用者が容易に把握できるように可視化できる影響度可視化システム、影響度可視化方法および影響度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】
【００１０】
本発明による影響度可視化システムは、予測式に用いられる説明変数の影響度を可視化する影響度可視化システムであって、予測式が説明変数の関数の線形和で表され、その予測式に用いられる各説明変数を一の次元軸上に所定の幅で割り当てて表示する説明変数表示部と、説明変数の取り得る値または区分に応じて、割り当てられた幅に説明変数の値または区分を設定し、設定された値または区分により特定される関数の値を他の次元軸方向の対応する位置にプロットする関数値表示部とを備えたことを特徴とする。【００１１】
本発明による影響度可視化方法は、予測式に用いられる説明変数の影響度を可視化する影響度可視化方法であって、予測式が説明変数の関数の線形和で表され、その予測式に用いられる各説明変数を一の次元軸上に所定の幅で割り当てて表示し、説明変数の取り得る値または区分に応じて、割り当てられた幅に説明変数の値または区分を設定し、設定された値または区分により特定される関数の値を他の次元軸方向の対応する位置にプロットすることを特徴とする。【００１２】
本発明による影響度可視化プログラムは、予測式に用いられる説明変数の影響度を可視化するコンピュータに適用される影響度可視化プログラムであって、コンピュータに、予測式が説明変数の関数の線形和で表され、その予測式に用いられる各説明変数を一の次元軸上に所定の幅で割り当てて表示する説明変数表示処理、および、説明変数の取り得る値または区分に応じて、割り当てられた幅に説明変数の値または区分を設定し、設定された値または区分により特定される関数の値を他の次元軸方向の対応する位置にプロットする関数値表示処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、説明変数の値または区分に応じて、その説明変数が与える予測結果への影響度が変化する場合であっても、その説明変数が予測結果に与える影響度を利用者が容易に把握できるように可視化できる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明による影響度可視化システムの一実施形態を示すブロック図である。
【図２】予測モデルの例を示す説明図である。
【図３】説明変数ごとに関数の値をプロットした例を示す説明図である。
【図４】説明変数ごとに関数の値をプロットした他の例を示す説明図である。
【図５】影響度可視化システムの動作例を示すフローチャートである。
【図６】本発明による影響度可視化システムの概要を示すブロック図である。
【図７】予測式をステムプロットで表した例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。
【００１６】
図１は、本発明による影響度可視化システムの一実施形態を示すブロック図である。本実施形態の影響度可視化システムは、入力部１１と、表示情報生成部１２と、出力部１３とを備えている。
【００１７】
入力部１１は、表示の対象とする予測式を表示情報生成部１２に入力する。例えば、必要な情報が記憶部（図示せず）に記憶されている場合、入力部１１は、その記憶部から情報を抽出して、表示情報生成部１２に入力してもよい。また、必要な情報を他のシステム（図示せず）から受信する場合、入力部１１は、他のシステムから情報を受信するインタフェースとして動作し、受信した情報を表示情報生成部１２に入力してもよい。
【００１８】
また、入力部１１が取得する情報は予測式の形式に限定されない。図２は、予測モデルの例を示す説明図である。図２に例示する予測モデルを用いることで、入力データの予測に用いられる予測式が入力データの内容に応じて選択され、選択された予測式を用いて入力データの予測が行われる。図２に例示する予測モデルは、例えば、非特許文献１に記載された異種混合学習により生成することが可能である。
【００１９】
例えば、図２に例示するような予測モデルが入力された場合、入力部１１は、予測に用いられる各予測式を予測モデルから抽出し、抽出した予測式を表示情報生成部１２に入力してもよい。ただし、抽出対象とする予測モデルが生成される方法は、非特許文献１に記載された異種混合学習に限定されない。
【００２０】
表示情報生成部１２は、予測式に用いられる説明変数の影響度を可視化するための表示情報を生成する。なお、本実施形態では、予測式が説明変数の関数の線形和で表されているものとする。ここで、説明変数の関数は、線形関数の区分結合で表され、その関数の値は説明変数の値または区分に応じて一意に定まるものとする。線形関数の区分結合とは、説明変数の値の範囲または区分に応じて定義される線形関数の結合であり、説明変数が取り得る値または区分を網羅するように定義される。
【００２１】
説明変数が連続値で表される変数（例えば、価格や気温など）である場合、説明変数の関数は、例えば、所定の範囲ごとに変換方法が定義された関数である。また、説明変数が離散値（区分）で表される変数（例えば、天気、曜日など）である場合、説明変数の関数は、例えば、各離散値に応じた値が定義された関数である。
【００２２】
表示情報生成部１２は、予測式に用いられる各説明変数を一の次元軸上に所定の幅で割り当てた表示情報を生成する。本実施形態では、表示情報は二次元空間上に表示されるものとし、説明変数が割り当てられる軸（一の次元軸）をｙ軸として説明する。
【００２３】
一の次元軸上に説明変数を割り当てる幅は任意である。表示情報生成部１２は、説明変数に応じて予め定められた間隔の幅を各説明変数に割り当ててもよいし、等間隔に幅を割り当ててもよい。また、表示情報生成部１２は、説明変数の取り得る値（区分）の範囲に応じた幅を各説明変数に割り当ててもよい。
【００２４】
次に、表示情報生成部１２は、説明変数の取り得る値または区分に応じて、割り当てられた幅に説明変数の値または区分を設定する。説明変数の値または区分の設定方法は任意であり、予め定められる。説明変数が連続値で表される変数である場合、表示情報生成部１２は、例えば、軸の一定方向に対して値が増加するように説明変数の値を設定してもよい。また、説明変数が離散値（区分）で表される変数である場合、表示情報生成部１２は、例えば、取り得る区分の数に応じて幅を分割した単位で説明変数の区分を設定してもよい。
【００２５】
次に、表示情報生成部１２は、設定された値または区分により特定される関数の値を、他の次元軸方向の対応する位置にプロットした表示情報を生成する。本実施形態では、関数の値がｘ軸（他の次元軸）方向に表示されるものとする。
【００２６】
図３は、説明変数ごとに関数の値をプロットした例を示す説明図である。図３に示す例では、縦軸方向（ｙ軸方向）に連続値をとる説明変数が割り当てられ、横軸方向（ｘ軸方向）に関数の値がプロットされている。
【００２７】
また、予測式が複数存在する場合、表示情報生成部１２は、各予測式の説明変数により特定される関数の値を累積した位置ごとに関数の値をプロットしてもよい。図４は、説明変数ごとに関数の値をプロットした他の例を示す説明図である。
【００２８】
図４に示す例では、２つの予測式（予測式１、予測式２）の少なくとも一方に用いられる説明変数がｘ軸上に割り当てられ、予測式１に用いられる説明変数の関数の値に、予測式２に用いられる説明変数の関数の値が累積されている。なお、図４に示す例では、予測式２に説明変数ｘ１が使用されていないため、関数の値も累積されていないことを示す。
【００２９】
このように関数の値を累積的に表示することにより、説明変数が複数の予測式に亘って及ぼす影響度を一見して把握することが容易になる。なお、関数の値を累積する順番は任意である。表示情報生成部１２は、例えば、各予測式を識別する識別子の順番に応じて関数の値を累積させてもよい。
【００３０】
例えば、非特許文献１に記載された異種混合学習により生成される予測モデルのように、入力データの予測に用いられる予測式が、入力データの内容に応じて選択され、選択された予測式を用いて入力データの予測が行われる場合、選択される予測式は複数存在する。
【００３１】
この予測式がそれぞれ説明変数の関数の線形和で表されている場合、一般的なステムプロットでは、各説明変数の項が関数で表されるため、複数の予測式による説明変数の影響度を把握することは難しい。しかし、本実施形態では、各説明変数の関数を累積したグラフとして表示する。このように表示することで、複数の予測式で使用される説明変数や、その説明変数が予測値に与える影響度を一見して把握することが可能になるため、予測モデルの解釈性を向上させることができる。そのため、例えば、上述するような予測モデルにおいて、問題発生時や性能劣化時の原因追及がしやすくなるという効果も得られる。
【００３２】
出力部１３は、表示情報生成部１２が生成した表示情報を出力する。例えば、出力部１３が表示装置により実現されている場合、出力部１３自身が表示情報を表示してもよい。また、出力部１３は、他の表示装置（図示せず）に表示情報の出力指示を行うことにより、表示情報が出力されるようにしてもよい
【００３３】
また、本実施形態では、表示情報生成部１２が表示情報を生成してから出力部１３が表示情報を出力する場合について説明しているが、表示情報生成部１２が、表示情報を生成するたびに、その表示情報を表示装置（図示せず）に表示するようにしてもよい。
【００３４】
入力部１１と、表示情報生成部１２とは、プログラム（影響度可視化プログラム）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、影響度可視化システムが備える記憶部（図示せず）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、入力部１１および表示情報生成部１２として動作してもよい。
【００３５】
本実施形態の影響度可視化システムでは、入力部１１と、表示情報生成部１２と、出力部１３とが、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。また、本発明による影響度可視化システムは、２つ以上の物理的に分離した装置が有線または無線で接続されることにより構成されていてもよい。
【００３６】
次に、本実施形態の影響度可視化システムの動作を説明する。図５は、本実施形態の影響度可視化システムの動作例を示すフローチャートである。本動作例では、表示情報生成部１２が、生成した表示情報を順次表示するものとする。
【００３７】
表示情報生成部１２は、入力部１１によって入力された予測式に用いられる各説明変数を、一の次元軸（ｙ軸）上に所定の幅で割り当てて表示する（ステップＳ１１）。次に、表示情報生成部１２は、説明変数の取り得る値または区分に応じて、割り当てられた幅に説明変数の値または区分を設定する（ステップＳ１２）。そして、表示情報生成部１２は、設定された値または区分により特定される関数の値を、他の次元軸（ｘ軸）方向の対応する位置にプロットする（ステップＳ１３）。
【００３８】
以上のように、本実施形態では、予測式が説明変数の関数の線形和で表され、表示情報生成部１２が、その予測式に用いられる各説明変数を一の次元軸上に所定の幅で割り当てて表示する。また、表示情報生成部１２が、説明変数の取り得る値または区分に応じて、割り当てられた幅に説明変数の値または区分を設定し、設定された値または区分により特定される関数の値を他の次元軸方向の対応する位置にプロットする。そのような構成により、説明変数の値または区分に応じて、その説明変数が与える予測結果への影響度が変化する場合であっても、その説明変数が予測結果に与える影響度を利用者が容易に把握できるように可視化できる。
【００３９】
次に、本発明の概要を説明する。図６は、本発明による影響度可視化システムの概要を示すブロック図である。本発明による影響度可視化システムは、予測式に用いられる説明変数の影響度を可視化する影響度可視化システムであって、予測式が説明変数の関数の線形和で表され、その予測式に用いられる各説明変数を一の次元軸（例えば、二次元空間におけるｙ軸）上に所定の幅で割り当てて表示する説明変数表示部８１（例えば、表示情報生成部１２、出力部１３）と、説明変数の取り得る値または区分に応じて、割り当てられた幅に説明変数の値または区分を設定し、設定された値または区分により特定される関数の値を他の次元軸方向の対応する位置にプロットする関数値表示部８２（例えば、表示情報生成部１２、出力部１３）とを備えている。
【００４０】
そのような構成により、説明変数の値または区分に応じて、その説明変数が与える予測結果への影響度が変化する場合であっても、その説明変数が予測結果に与える影響度を利用者が容易に把握できるように可視化できる。
【００４１】
また、関数値表示部８２は、表示対象の予測式が複数存在する場合に、各予測式の説明変数により特定される関数の値を累積した位置ごとに関数の値をプロットしてもよい。そのような構成によれば、複数の予測式で使用される説明変数や、その説明変数が予測値に与える影響度を一見して把握することが可能になる。
【００４２】
また、影響度可視化システムは、入力データの予測に用いられる予測式が入力データの内容に応じて選択され、選択された予測式を用いて入力データの予測が行われる予測モデルから、各予測式を抽出する予測式抽出部（例えば、入力部１１）を備えていてもよい。
【００４３】
具体的には、説明変数の関数は、線形関数の区分結合で表され、その関数の値は説明変数の値または区分に応じて一意に定まる。
【００４４】
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。
【００４５】
この出願は、２０１５年２月１８日に出願された米国仮出願第６２／１１７，５５５号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。
【産業上の利用可能性】
【００４６】
本発明は、予測式に用いられる説明変数の影響度を可視化する影響度可視化システムに好適に適用される。例えば、異種混合学習により生成される予測モデルにおいて、各予測式で用いられる説明変数の影響度を可視化する装置等に好適に適用される。
【符号の説明】
【００４７】
１１  入力部
１２  表示情報生成部
１３  出力部
【図１】
2016132684.tif 000003
【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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【国際調査報告】
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2016132684.tif 000011
2016132684.tif 000012
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