(57)【要約】  ビッグデータ等の大きなデータを直感的に操作・分析できるようになるバーチャルなデータコントローラを、ユーザ端末において実現することを提供することを課題とする。  そのため、情報処理装置たるサーバ２は、ビッグデータをアイコン化するアイコン化部４２と、ユーザからのアイコンに対するアプローチにより当該ビッグデータをコントロールすることができるバーチャルなデータコントローラを、当該ユーザのユーザ端末１に提供するデータコントローラ提供部４３とを備える。
2016104597.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ビッグデータをアイコンにするアイコン化手段と、
ユーザからの前記アイコンに対するアプローチにより当該ビッグデータをコントロールすることができるバーチャルなデータコントローラを、当該ユーザの端末に提供する提供手段と、
を備える情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ビッグデータ等の大きなデータを直感的に操作・分析できるようになるバーチャルなデータコントローラを、ユーザ端末において実現することができる情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、いわゆるビッグデータの分析結果を提示する装置は存在する（例えば特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−２３５７２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１を含め従来の装置では、ビッグデータ等の大きなデータを直感的に操作・分析できているとは言い難い。【０００５】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、ビッグデータ等の大きなデータを直感的に操作・分析できるようになるバーチャルなデータコントローラを、ユーザ端末において実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一実施形態の情報処理装置は、
ビッグデータをアイコン化するアイコン化手段と、
ユーザからの前記アイコンに対するアプローチにより当該ビッグデータをコントロールすることができるバーチャルなデータコントローラを、当該ユーザの端末に提供する提供手段と、
を備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、ビッグデータ等の大きなデータを直感的に操作・分析できるようになるバーチャルなデータコントローラを、ユーザ端末において実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の一実施形態に係る情報処理システムの構成を示している。
【図２】図１の情報処理システムのうち、本発明の一実施形態に係るサーバのハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】図２のハードウェア構成を有するサーバの機能的構成を示す機能ブロック図である。
【図４】本実施形態の装置により実現される、データのアイコン化とデータコントローラ機能の概要について、円のケースを用いて具体的に説明する図である。
【図５】本実施形態の装置により実現される、データのアイコン化とデータコントローラ機能の概要について、三角のケースを用いて具体的に説明する図である。
【図６】本実施形態の装置により実現される、データのアイコン化とデータコントローラ機能の概要について、四角のケースを用いて具体的に説明する図である。
【図７】ＡＩによる分析可視化はより抽象的なグラフィックスにできることを説明するための概略図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。
【００１０】
図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理システムの構成を示している。
図１に示す情報処理システムは、ｍ人（ｍは１以上の任意の整数値）のユーザの夫々により使用されるユーザ端末１−１乃至１−ｍと、サーバ２とを含むシステムである。ユーザ端末１−１乃至１−ｍの夫々と、サーバ２とは、インターネット等の所定のネットワークＮを介して相互に接続されている。
なお、以下、ユーザ端末１−１乃至１−ｍの夫々を個々に区別する必要がない場合、これらをまとめて「ユーザ端末１」と呼ぶ。
【００１１】
図２は、図１の情報処理システムのうち、本発明の一実施形態に係るサーバ２のハードウェア構成を示すブロック図である。
【００１２】
サーバ２は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１３と、バス１４と、入出力インターフェース１５と、出力部１６と、入力部１７と、記憶部１８と、通信部１９と、ドライブ２０と、を備えている。
【００１３】
ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に記録されているプログラム、又は、記憶部１８からＲＡＭ１３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。
ＲＡＭ１３には、ＣＰＵ１１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。
【００１４】
ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２及びＲＡＭ１３は、バス１４を介して相互に接続されている。このバス１４にはまた、入出力インターフェース１５も接続されている。入出力インターフェース１５には、出力部１６、入力部１７、記憶部１８、通信部１９及びドライブ２０が接続されている。
【００１５】
出力部１６は、スピーカやモニタ等で構成され、各種情報を音声出力したり画像出力する。
入力部１７は、キーワード等で構成され、ユーザの指示操作に応じて各種情報を入力する。
記憶部１９は、ハードディスクやＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成され、各種データを記憶する。
通信部２０は、インターネットを含むネットワークＮを介して他の装置（図１の例ではユーザ端末１）との間で行う通信を制御する。
【００１６】
ドライブ２０は、必要に応じて設けられる。ドライブ２０には、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリ等よりなる、リムーバブルメディア３０が適宜装着される。ドライブ２０によってリムーバブルメディア３０から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部１９にインストールされる。また、リムーバブルメディア３０は、記憶部１８に記憶されている各種データも、記憶部１８と同様に記憶することができる。
【００１７】
図３は、図２のハードウェア構成を有するサーバ２の機能的構成を示す機能ブロック図である。
図３に示す様に、サーバ２のＣＰＵ１１等においては、ビッグデータ取得部４１と、アイコン化部４２と、データコントローラ提供部４３と、ユーザ操作受付部４４とが機能する。
サーバ２の記憶部１８の一領域には、ビッグデータＤＢ４３が設けられる。
【００１８】
ビッグデータ取得部４１は、インターネットに接続されたネットワークＮからビッグデータを取得して、ビッグデータＤＢ５１に記憶させる。
ビッグデータとは、非常にサイズの大きいデータ、複数の種類が混ざったデータ、更新・変化のスピードの速いデータ、といった特性を１以上有するデータをいう。
従来、ビッグデータを集計したり分析するために、操作するインターフェースは複雑になりやすく、操作方法を取得するのに時間と手間がかかっていた。
そこで、本実施形態のサーバ２は、以下に説明するように、ビッグデータを直感的に操作・分析できるようになるバーチャルなデータコントローラの機能を提供すべく、アイコン化部４２と、データコントローラ提供部４３と、ユーザ操作受付部４４とを有している。
【００１９】
アイコン化部４２は、自動的にかつリアルタイムに、ビッグデータＤＢ５１に格納されたビッグデータをアイコン化する。なお、図３の例では、アイコン化部４２によりアイコン化されるビッグデータは、ビッグデータＤＢ５１に格納されているが、特にこれに限定されず、アイコン化の時点で取得されたものでもよい。
データコントローラ提供部４３は、当該アイコンに基づいて、ユーザからのアイコンに対するアプローチにより当該ビッグデータをコントロールすることができるバーチャルなデータコントローラを、当該ユーザのユーザ端末１に提供する。
ここで、アイコンとは、ビッグデータの生データや中間データ（テキスト（数値含む）データや図形データ）を、それらとは別形態の視覚可能なもの（絵や図等）に変換したデータをいい、バーチャルなデータコントローラの少なくとも一部として機能する。
即ち、アイコン化の手法は、特に限定されないが、本実施形態では、次のような手法が採用されている。
即ち、本実施形態では、所定の基準図形（例えば図４の円、図５の三角、図６の四角）が定義されており、所定の観点やカテゴリ（例えば男性／女性、年齢、地域、メーカー、商品名、バージョン等）毎に基準図形の組合せや配置の方法（以下、「組合配置方法」と呼ぶ）が夫々対応付けられている。本実施形態では、基準図形が３Ｄ（若しくは多次元）のポリゴン化したオブジェクトとして表され、このようなオブジェクトが組合配置方法に従って１つ以上組合せたり配置されたりしてできるデータ（１以上のオブジェクト）が、アイコンとして採用されている。なお、アイコンの具体例については、図４〜図６を参照して後述する。
【００２０】
ユーザからのアプローチの方法は、特に限定されない。例えばアイコンの表示場所が、タッチパネルを備えたコンピュータ・スマートデバイス（スマートフォン等）の画面内であれば、クリックやタッチ等のタッチ操作によるアプローチを採用することができる。つまり、ユーザ操作受付部４４は、このようなアプローチをユーザ操作として受け付けて、データコントローラ提供部４３に供給する。
また、アイコンのコントロールの方法も、特に限定されない。例えば、集計や分析用の軸や説明変数の指定等（指定等の仕方は任意でよい）によって、指定等された軸や説明変数の観点でのビッグデータの分析結果を表示させる等が、コントロールの一例である。つまり、このような指定等がユーザ端末１で行われると、ユーザ操作受付部４４は、このような指定等をユーザ操作として受け付け、データコントローラ提供部４３に供給する。データコントローラ提供部４３は、指定等された軸や説明変数の観点でのビッグデータの分析結果をユーザ端末１に表示させる等の制御を実行する。
【００２１】
つまり、アイコン化部４２は、例えばデータをある種類毎（上記の観点やカテゴリ等の種類毎）に３Ｄ（若しくは多次元）のポリゴンに変換し、詳細データをサマライズした象徴的なアイコン化（ボタン化等）する。これにより、人間系操作においてバーチャルで簡単なデータコントローラとしての機能を実現させる。
【００２２】
またデータコントローラ提供部４３は、種類毎（上記の観点やカテゴリ等の種類毎）のデータの集計結果を３Ｄ（若しくは多次元）で表現した、ポリゴン化した複数のオブジェクト（この集合体がアイコンである）を表示する。ユーザは、ユーザ端末１を用いて、アイコンに対して回転操作等をすることで、当該アイコンを異なった視点でみることができる。換言すると、データコントローラ提供部４３は、ユーザ操作受付部４４により受け付けられたユーザの操作（アイコンに対する回転操作等）に基づいて、当該アイコンを視点を変化させて（そのように表示されるように）ユーザ端末１に表示させる。
つまり、視点（見る角度）によっては、「円グラフ」にみえてたものが「棒グラフ」にみえるようになる等、複数の表現方法が、ユーザ端末１として構成されるコンピュータ・スマートデバイス（スマートフォン等）の画面内で、ポリゴンの１つの塊（アイコン）で可能になる。つまり、１つの塊（アイコン）で、複数の２次元グラフ等が表現可能になる。
【００２３】
図４を参照して、より具体的に説明する。
図４は、本実施形態のサーバ２により実現される、データのアイコン化とデータコントローラ機能の概要について、円のケースを用いて具体的に説明する図である。
【００２４】
図４においては、基準字形は円とされている。
図４（Ｃ）は、アイコンの一例を示している。
【００２５】
図４の例では、同図（Ｃ）に示すように、軸１として例えば年齢を採用し、年齢毎のデータを軸１方向に積層させるという組合配置方法が採用されている。また、軸２として例えば地域を採用し、地域毎のデータを軸２方向に積層させるという組合配置方法が採用されている。
ここで、軸１の方向を上下方向とし、軸２の方向を左右方向とする。
【００２６】
この場合、同図（Ｈ）に示すように、ユーザが当該アイコンを横からみると（軸１に対して垂直方向にみると）、アイコンは棒グラフを表現する。この場合、ユーザは、年齢の観点でビッグデータを比較することができる。
さらに、同図（Ｉ）に示すように、同一年齢帯の棒グラフについても、別カテゴリ（地域）に分割して並べて表示することもできる。この場合、ユーザは、年齢と地域等の２つの観点でビッグデータを比較することができる。
【００２７】
また、ユーザは、自身がみやすい方向に、アイコンを自在に移動させることができる。例えば、同図（Ｊ）に示すように、軸１を左右方向にするようにアイコンを移動させることもできる。
【００２８】
さらに、同図（Ｄ）に示すように、ユーザが当該アイコンを上からみると（軸２に対して垂直方向にみると）、アイコンは円グラフを表現する。この場合、ユーザは、地域と年齢の分布の観点でビッグデータを比較することができる。
【００２９】
また、同図（Ａ）及び（Ｂ）に示すように、軸１方向の一方側に第１のカテゴリとして例えば男性のビッグデータを積層させ、軸１方向の他方側に第２のカテゴリとして例えば女性のビッグデータを積層させるという組合配置方法が採用されている。
換言すると、男性と女性というカテゴリを並べるという組合配置方法が採用されている。
ユーザは、上下を見比べることで、男性のビッグデータと女性のビッグデータとを比較して検討することができる。
【００３０】
また、ユーザは、図４（Ｃ）のアイコンを構成する各円オブジェクトのうち、所望の円オブジェクトを選択すると、当該円オブジェクトの元になるデータの詳細がみえる。例えば同図（Ｅ）の例では、所定のテーマについての各年齢毎のデータから、１つの円オブジェクトがつくられており、当該所定のテーマに関するグラフがユーザに提示される。
この所定のテーマを軸３とすると、軸３として例えばメーカーを採用することができる。この場合、各項目は、階層構造でできているものとする。つまり、軸３が例えばメーカーであるとすると、その下層の軸４は例えば商品名が採用されており、さらに下層の軸５はバージョンが採用されている。
つまり、ユーザが同図（Ｅ）の所定の項目を選択すると、同図（Ｆ）に示すように、選択された項目の下位層のテーマ（軸４の商品名）に関するグラフがユーザに提示される。さらに、ユーザが同図（Ｆ）の所定の項目を選択すると、同図（Ｇ）に示すように、選択された項目の下位層のテーマ（軸５のバージョン）に関するグラフがユーザに提示される。
このように、ユーザが項目を選択する毎に、階層構造でグラフが順次表示される。
【００３１】
ここで、図４（Ｃ）のアイコンは、予め形状が決まっているのではなく、データの数や種類やサイズにより動的に形状が変化する。
つまり、図示はしないが、例えば、ユーザは、時刻ｔ１のアイコンと、時刻ｔ２のアイコンとを見比べることによって、時間方向のビッグデータの変化も容易に視認することが可能になる。
【００３２】
図５は、本実施形態のサーバ２により実現される、データのアイコン化とデータコントローラ機能の概要について、三角のケースを用いて具体的に説明する図である。
【００３３】
図５においては、基準字形は三角とされている。
図５（Ａ）は、アイコンの一例を示している。
ここで、図４（Ｃ）のアイコンと、図５（Ａ）のアイコンとは、同一のビッグデータであってもよいし、異なるビッグデータであってもよい。つまり、同一のビッグデータを、円や三角といった異なる表現形態で表示することもできるし、別々のビッグデータを異なる表現形態で表示することでビッグデータの（全体の）種類を示すこともできる。
この場合、ビッグデータが同一であるか否かにかかわらず、各軸を同一にしてもよいし、各軸を異なるようにしてもよい。つまり、同一のビッグデータであっても、例えば円の場合軸１を年齢とする一方、三角の場合軸１を地域とすることもできる。逆に、第１の種類のビッグデータについては円が採用され、第２の種類のビッグデータについては三角が採用された場合、例えば軸１を年齢に統一することもできる。
この点は、後述の図６の四角のケースについても全く同様にあてはまる。ただし、本明細書の理解を容易なものとすべく、図４〜図６は、同一の組合配置方法が採用されており、各軸も同一であるとする。
【００３４】
図５（Ｂ）は、上からみた場合のアイコンであり、図４（Ｄ）に対応するものである。
図５（Ｃ）は、横からみた場合のアイコンであり、図４（Ｈ）に対応するものである。
図５（Ｄ）は、軸を回転させた場合のアイコンであり、図４（Ｊ）に対応するものである。
図５（Ｅ）は、各オブジェクトのうち任意のオブジェクトを選択した場合の詳細を示すグラフであり、図４（Ｅ）に対応するものである。なお、図５には図示していないが、図４（Ｅ）〜（Ｇ）と同様に、各項目の選択により階層構造でグラフは表示されていく。
【００３５】
図６は、本実施形態のサーバ２により実現される、データのアイコン化とデータコントローラ機能の概要について、四角のケースを用いて具体的に説明する図である。
【００３６】
図６においては、基準字形は四角とされている。
図６（Ａ）は、アイコンの一例を示しており、図４（Ｃ）に対応するものである。
図６（Ｂ）は、上からみた場合のアイコンであり、図４（Ｄ）に対応するものである。
図６（Ｃ）は、横からみた場合のアイコンであり、図４（Ｈ）に対応するものである。
図６（Ｄ）は、軸を回転させた場合のアイコンであり、図４（Ｊ）に対応するものである。
図６（Ｅ）は、各オブジェクトのうち任意のオブジェクトを選択した場合の詳細を示すグラフであり、図４（Ｅ）に対応するものである。なお、図６には図示していないが、図４（Ｅ）〜（Ｇ）と同様に、各項目の選択により階層構造でグラフは表示されていく。
【００３７】
以上説明したように、ユーザは、ユーザ端末１等を用いて、ビッグデータを集計・分析する際に、集計軸や説明変数等を指定する作業等として、ポリゴン化されたオブジェクト（アイコンの一例、或いはアイコンの構成要素）に対する直感的で簡易な操作、例えばドラッグアンドドロップ、クリック、タッチ操作等をするだけでよい。
【００３８】
データのコントローラー（当該コントローラーの対象となるアイコン）のサイズや形状は、使用するビッグデータの種類、サイズ、内容によって可変である。つまり、ダイナミックなコントローラーが実現する。従って、ユーザは、ポリゴン化されたコントローラーオブジェクト（アイコン又はアイコンを構成する各構成要素）の形状等を比較・分析することで、生データ（数値を含むテキストデータ、画像データ）を使用しなくても、比較、異常検知、分類等の分析をすることができる。従って、ビッグデータの生データで分析した場合には膨大なコンピューターリソースが必要であるところ、本実施形態のサーバ２を用いることにより、非常に少ないコンピューターリソースで、集計・分析が可能になる。
【００３９】
本実施形態のサーバ２は、ネットワークで繋がれたデータセンターのサーバやストレージ等に保持されたビッグデータの生データ若しくは中間データ等を、ユーザ端末１（パーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォン等のデジタル端末）にダウンロードすることなく、生データ（若しくは中間データ）と比較して小さなサイズのアイコンを作成し、ユーザ端末１にダウンロードさせる。ここで、アイコンは、上述の例では、ポリゴン化されたデータとされたが、特にこれに限定されず、その他例えば差分データ等でもよい。
これにより、ダウンロードにかかる時間及びネットワークリソースの負荷を抑えることができる。また、個人情報等のデータは完全にアイコン（或いはその一部）として抽象化されているため、表現したくないデータ等のセキュリティも担保される。また、異なる企業・組織間でデータを交換し分析する場合にも有効な形となる。
【００４０】
本実施形態のサーバ２は、リアルタイム（若しくは非常に短い時間）に変化・追加・更新されるデータについて、コントローラーオブジェクト（アイコン又はその一部）の形状等をリアルタイムに変化させることができる。
この場合、時間による形状の変化は、アニメーションで表現することもできる。つまり、ユーザは、アニメーション化された３Ｄ動画データ等を用いて比較するだけで、時間軸における比較分析や、将来予測等のシミュレーションをアイコン（ポリゴンオブジェクト等）のままで行うことができる。即ちユーザは、ビッグデータの生データや中間データを使用する必要は無い。
また、コンピューターリソースが少なくて済む。例えば、ユーザにとっては、スマートフォンデバイスのリソースの使用だけでよい。このため、手軽にかつ簡単に、リアルタイムでの時間軸においての比較分析や、将来予測等のシミュレーションが可能になる。
なお、本実施形態の装置は、分析結果を生データ化（中間データ化も含む）することができる。この場合、本実施形態の装置は、アイコン又はその一部（ポリゴンオブジェクト等）から逆変換することで、生データ（若しくは中間データ）を生成する。
【００４１】
上述の一連の処理は、どのようなアルゴリズムを用いてもよいが、機械学習やＡＩ（人工知能）を用いると好適である。
図７は、ＡＩによる分析可視化はより抽象的なグラフィックスにできることを説明するための概略図である。
ＡＩを用いることで、ビッグデータは、単純な表現にすることができ、また、分類できる表現にすることができ、さらに、変化の表現にすることができる。図７では、このような３種類の表現に順次変化していくように描画されているが、３種類の表現の変化は特にこの順番である必要は無く、任意の一種類の表現から任意の他の種類の表現への変化は自在に可能である。
また、現状の機械学習やＡＩの実現性効果は、テキスト（デジタル）データより、画像（バイナリ）データでのケースで有効な事例が多い。よって、本実施形態の画像系であるアイコン（例えば画像系であるポリゴン化されたオブジェクト）を利用した、ＡＩ等による分析への利用は、産業への貢献度が大きい。
【００４２】
上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。
【００４３】
一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えばサーバの他汎用のパーソナルコンピュータであってもよい。
【００４４】
このようなプログラムを含む記録媒体は、ユーザにプログラムを提供するために装置本体とは別に配布される図示せぬリムーバブルメディアにより構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される記録媒体等で構成される。
【００４５】
なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的或いは個別に実行される処理をも含むものである。
【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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【国際調査報告】
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