(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定の条件と、集計対象項目との指定を受け付け、
第１方向に項目が展開される複数のデータレコードが第２方向に配列されたデータベースから、前記特定の条件に該当するデータレコードの前記集計対象項目のデータを集めて前記集計対象項目のデータを前記第２方向に配列した第一のデータ群、及び前記特定の条件に該当しないデータレコードの前記集計対象項目のデータを集めて前記集計対象項目のデータを前記第２方向に配列した第二のデータ群を生成し、
前記第一のデータ群に含まれる各データを集計した集計結果と、前記第二のデータ群に含まれる各データを集計した集計結果とを比較し、
比較した結果に基づいて、前記特定の条件に対して有意性のあるデータに関する情報を出力する、処理をコンピュータに実行させ、
前記集計対象項目が複数である場合、前記第一のデータ群は、前記特定の条件に該当するデータレコードの前記複数の集計対象項目それぞれのデータを集めて、各集計対象項目のデータを別々のデータとして前記第２方向に配列したデータ群であり、前記第二のデータ群は、前記特定の条件に該当しないデータレコードの前記複数の集計対象項目それぞれのデータを集めて、各集計対象項目のデータを別々のデータとして前記第２方向に配列したデータ群である、ことを特徴とするデータベース解析プログラム。
【請求項２】
前記出力する処理は、比較した結果が所定の条件以上の違いとなるデータを特定し、特定したデータを前記特定の条件に対して有意性のあるデータとして出力する、ことを特徴とする請求項１に記載のデータベース解析プログラム。
【請求項３】
前記比較する処理は、前記第一のデータ群の集計結果と、該第一のデータ群の集計結果に対応する前記第二のデータ群の集計結果とを検定して、ｐ値を算出する、ことを特徴とする請求項１又は２に記載のデータベース解析プログラム。
【請求項４】
特定の条件と、集計対象項目との指定を受け付け、
第１方向に項目が展開される複数のデータレコードが第２方向に配列されたデータベースから、前記特定の条件に該当するデータレコードの前記集計対象項目のデータを集めて前記集計対象項目のデータを前記第２方向に配列した第一のデータ群、及び前記特定の条件に該当しないデータレコードの前記集計対象項目のデータを集めて前記集計対象項目のデータを前記第２方向に配列した第二のデータ群を生成し、
前記第一のデータ群に含まれる各データを集計した集計結果と、前記第二のデータ群に含まれる各データを集計した集計結果とを比較し、
比較した結果に基づいて、前記特定の条件に対して有意性のあるデータに関する情報を出力する、処理をコンピュータが実行し、
前記集計対象項目が複数である場合、前記第一のデータ群は、前記特定の条件に該当するデータレコードの前記複数の集計対象項目それぞれのデータを集めて、各集計対象項目のデータを別々のデータとして前記第２方向に配列したデータ群であり、前記第二のデータ群は、前記特定の条件に該当しないデータレコードの前記複数の集計対象項目それぞれのデータを集めて、各集計対象項目のデータを別々のデータとして前記第２方向に配列したデータ群である、ことを特徴とするデータベース解析方法。
【請求項５】
特定の条件と、集計対象項目との指定を受け付ける受付部と、
第１方向に項目が展開される複数のデータレコードが第２方向に配列されたデータベースから、前記特定の条件に該当するデータレコードの前記集計対象項目のデータを集めて前記集計対象項目のデータを前記第２方向に配列した第一のデータ群、及び前記特定の条件に該当しないデータレコードの前記集計対象項目のデータを集めて前記集計対象項目のデータを前記第２方向に配列した第二のデータ群を生成する生成部と、
前記第一のデータ群に含まれる各データを集計した集計結果と、前記第二のデータ群に含まれる各データを集計した集計結果とを比較する比較部と、
比較した結果に基づいて、前記特定の条件に対して有意性のあるデータに関する情報を出力する出力部と、を備え、
前記集計対象項目が複数である場合、前記第一のデータ群は、前記特定の条件に該当するデータレコードの前記複数の集計対象項目それぞれのデータを集めて、各集計対象項目のデータを別々のデータとして前記第２方向に配列したデータ群であり、前記第二のデータ群は、前記特定の条件に該当しないデータレコードの前記複数の集計対象項目それぞれのデータを集めて、各集計対象項目のデータを別々のデータとして前記第２方向に配列したデータ群である、データベース解析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データベース解析プログラム、データベース解析方法及びデータベース解析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、疫学などにおけるデータの解析方法の１つとして、ケースコントロールスタディ（症例対照研究）と呼ばれる方法が知られている。例えば、ケースコントロールスタディでは、既に疾病にかかった人を「症例（case）」として選び、性別や年齢などの要因が似ているが疾病にかかっていない人を「対照（control）」として選ぶ。そして、「症例」と「対照」の双方に対して、疾病の原因と考えられる要因（例えば食生活、嗜好品など）を過去にさかのぼって調査し、両者で比較する。
【０００３】
なお、従来、多型性の研究に関する情報を体系化する方法や、遺伝子発現プロファイル解析、大量配列の一括検索などに関する技術が知られている（例えば、特許文献１〜３等参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特表２００１−５１５２３４号公報
【特許文献２】特開２００５−７３５６９号公報
【特許文献３】特開２００９−１１６５５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、ケースコントロールスタディにおいては、調査する要因の数や種類が膨大である場合には、データの集計や処理に長時間を要するおそれがある。
【０００６】
１つの側面では、本発明は、特定の条件に対して有意性のあるデータを出力するのに要する時間を削減することが可能なデータベース解析プログラム、データベース解析方法及びデータベース解析装置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】
【０００７】
一つの態様では、データベース解析プログラムは、特定の条件と、集計対象項目との指定を受け付け、第１方向に項目が展開される複数のデータレコードが第２方向に配列されたデータベースから、前記特定の条件に該当するデータレコードの前記集計対象項目のデータを集めて前記集計対象項目のデータを前記第２方向に配列した第一のデータ群、及び前記特定の条件に該当しないデータレコードの前記集計対象項目のデータを集めて前記集計対象項目のデータを前記第２方向に配列した第二のデータ群を生成し、前記第一のデータ群に含まれる各データを集計した集計結果と、前記第二のデータ群に含まれる各データを集計した集計結果とを比較し、比較した結果に基づいて、前記特定の条件に対して有意性のあるデータに関する情報を出力する、処理をコンピュータに実行させ、前記集計対象項目が複数である場合、前記第一のデータ群は、前記特定の条件に該当するデータレコードの前記複数の集計対象項目それぞれのデータを集めて、各集計対象項目のデータを別々のデータとして前記第２方向に配列したデータ群であり、前記第二のデータ群は、前記特定の条件に該当しないデータレコードの前記複数の集計対象項目それぞれのデータを集めて、各集計対象項目のデータを別々のデータとして前記第２方向に配列したデータ群である、プログラムである。
【発明の効果】
【０００８】
特定の条件に対して有意性のあるデータを出力するのに要する時間を削減することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】一実施形態に係るデータ解析システムの構成を概略的に示す図である。
【図２】図２（ａ）は、処理サーバのハードウェア構成を示す図であり、図２（ｂ）は、利用者端末のハードウェア構成を示す図である。
【図３】処理サーバの機能ブロック図である。
【図４】図４（ａ）は、ＳＮＰテーブル１、２…のデータ構造を示す図であり、図４（ｂ）は、ＳＮＰマスタテーブルのデータ構造を示す図である。
【図５】その他情報テーブルのデータ構造を示す図である。
【図６】図６（ａ）は、縦持ちデータ群１のデータ構造を示す図であり、図６（ｂ）は、縦持ちデータ群２のデータ構造を示す図である。
【図７】図７（ａ）は、集計結果１のデータ構造を示す図であり、図７（ｂ）は、集計結果２のデータ構造を示す図である。
【図８】処理サーバによる処理を示すフローチャートである。
【図９】図９（ａ）〜図９（ｃ）は、比較部の処理について説明するための図である。
【図１０】集計対象項目が喫煙習慣の場合の集計結果１、集計結果２を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、データ解析システムの一実施形態について、図１〜図９に基づいて詳細に説明する。
【００１１】
図１には、一実施形態に係るデータ解析システム１００の構成が概略的に示されている。データ解析システム１００は、多数の患者の疾患のデータやゲノムデータ、生活習慣に関するデータ等（各種医療データ）を解析するシステムである。
【００１２】
図１に示すように、データ解析システム１００は、データベース解析装置としての処理サーバ１０と、利用者端末７０と、を備える。処理サーバ１０と利用者端末７０とは、インターネットなどのネットワーク８０に接続されている。
【００１３】
処理サーバ１０は、各種医療データを管理し、利用者端末７０からの要求に応じて、各種医療データを用いた解析処理を実行するサーバである。図２（ａ）には、処理サーバ１０のハードウェア構成が示されている。図２（ａ）に示すように、処理サーバ１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）９０、ＲＯＭ（Read Only Memory）９２、ＲＡＭ（Random Access Memory）９４、記憶部（ここではＨＤＤ（Hard Disk Drive））９６、ネットワークインタフェース９７、及び可搬型記憶媒体用ドライブ９９等を備えている。これら処理サーバ１０の構成各部は、バス９８に接続されている。処理サーバ１０では、ＲＯＭ９２あるいはＨＤＤ９６に格納されているプログラム（データベース解析プログラムを含む）、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ９９が可搬型記憶媒体９１から読み取ったプログラム（データベース解析プログラムを含む）をＣＰＵ９０が実行することにより、図３に示す各部の機能が実現される。なお、図３には、処理サーバ１０のＨＤＤ９６等に格納されている各種テーブルについても図示されている。
【００１４】
処理サーバ１０においては、ＣＰＵ９０がプログラムを実行することで、図３に示す、受付部としての解析条件受付部１２、生成部としての検索部１４、集計部１６、比較部１８、出力部２０、の各機能が実現されている。また、処理サーバ１０は、ＨＤＤ９６等に格納された、データベースとしての横持ちデータ群３０と、ＳＮＰマスタテーブル３２とを有する。横持ちデータ群３０には、ＳＮＰテーブル１、ＳＮＰテーブル２、…と、その他情報テーブルとが含まれている。
【００１５】
ここで、横持ちデータ群３０について、図４、図５に基づいて説明する。横持ちデータ群３０に含まれるテーブルは、横方向（第１方向）にカラム（項目）が展開される複数のデータレコードが縦方向（第２方向）に配列されたテーブルである。横持ちデータ群３０に含まれるテーブルのうち、ＳＮＰテーブル１、ＳＮＰテーブル２…は、一例として図４（ａ）に示すようなデータ構造を有する。ＳＮＰテーブル１，２は、患者のゲノムデータを格納するテーブルであり、図４（ａ）に示すように、カラム「ＩＤ」と、カラム「ＳＮＰ１」、「ＳＮＰ２」…とを有し、多数の患者のデータレコードが格納されている。
【００１６】
「ＩＤ」のカラムには、患者の識別情報が格納され、「ＳＮＰ１」、「ＳＮＰ２」…のカラムには、ＳＮＰ（single nucleotide polymorphism：一塩基多型）の情報が格納されている。なお、カラム「ＳＮＰ１」、「ＳＮＰ２」…の具体的内容は、図４（ｂ）のＳＮＰマスタテーブル３２にて定義されている。図４（ｂ）のＳＮＰマスタテーブル３２においては、例えば、ＳＮＰテーブル１の１つ目のカラム「ＳＮＰ１」がposition「chr1:11111」を意味することが定義されている。また、ＳＮＰマスタテーブル３２においては、例えば、ＳＮＰテーブル２の２つ目のカラム「ＳＮＰ１００２」がposition「chr3:555」を意味することが定義されている。
【００１７】
ここで、ＳＮＰテーブル１，２…において管理されるＳＮＰの数は、３００万程度を想定している。しかるに、ＣＰＵ９０の処理の制約上、１つのテーブルのカラム数は所定数（例えば１０００）に抑える必要があるため、本実施形態では、３００万／１０００＝３０００個程度のＳＮＰテーブルを用意することとしている。また、ＳＮＰマスタテーブル３２においては、３００万程度のpositionに関する情報が格納されている。
【００１８】
なお、ＳＮＰは、基本的な体質、医薬品の効力や副作用などの個人差や、高血圧、糖尿病などの多因子性遺伝子疾患の発症の個人差などの指標になる可能性があるデータである。したがって、ＳＮＰを解析することにより、個人別のテーラーメイド医療や予測医療への可能性が広がると考えられている。
【００１９】
その他情報テーブルは、患者の臨床データや生活習慣データなどを格納するテーブルであり、図５に示すようなデータ構造を有する。例えば、その他情報テーブルは、図５に示すように、「ＩＤ」、「性別」、「喫煙習慣」、「疾患Ａ」、「疾患Ｂ」等のカラムを有し、多数の患者のデータレコードが格納されている。
【００２０】
「ＩＤ」のカラムには、患者の識別情報が格納され、「性別」のカラムには、患者の性別が格納され、「喫煙習慣」のカラムには、患者が喫煙する習慣があるか否かが格納されている。また、「疾患Ａ」、「疾患Ｂ」等のカラムには、患者が疾患ＡやＢ等を患っているか否かが格納される。なお、その他情報テーブルには、上記以外の情報（例えば、食生活の情報や検査値、治験結果など）が格納されてもよい。
【００２１】
図３に戻り、解析条件受付部１２は、利用者端末７０において入力された、症例（case）と対照（control）を抽出するための「特定の条件」と、抽出した症例と対照に関して集計すべき「集計対象項目」と、を指定する情報を受け付ける。「特定の条件」には、「疾患Ａを患った患者」などが含まれる。また、「集計対象項目」には、「ゲノムデータ」や、「喫煙習慣」などが含まれる。
【００２２】
検索部１４は、横持ちデータ群３０から「特定の条件」に該当するデータレコードを特定し、特定したデータレコードの中から集計対象項目のデータを集めて縦持ちデータ群１（図６（ａ））を生成する。また、検索部１４は、横持ちデータ群３０から「特定の条件」に該当しないデータレコードを特定し、特定したデータレコードの中から集計対象項目のデータを集めて縦持ちデータ群２（図６（ｂ））を生成する。
【００２３】
ここで、縦持ちデータ群１，２は、集計対象項目のデータを縦方向（第２方向）に配列したテーブルであり、「ＩＤ」、「item」、「value」の各項目を有する。「ＩＤ」の項目には、患者の識別情報が格納され、「item」の項目には、一例として、図６（ａ）、図６（ｂ）に示すように、ＳＮＰ１，ＳＮＰ２…が格納される。また、「value」の項目には、一例として、変異情報（Ａ／Ａ、Ａ／Ｇなど）が格納される。
【００２４】
集計部１６は、縦持ちデータ群１及び縦持ちデータ群２に格納されたデータを集計する。具体的には、集計部１６は、縦持ちデータ群１のうち、同一itemかつ同一valueのデータ数（人数）を集計し、集計結果１（図７（ａ）参照）とする。また、集計部１６は、縦持ちデータ群２のうち、同一itemかつ同一valueのデータ数（人数）を集計し、集計結果２（図７（ｂ）参照）とする。
【００２５】
比較部１８は、縦持ちデータ群１の集計結果（集計結果１）と、縦持ちデータ群２の集計結果（集計結果２）とを比較する。なお、具体的な比較方法については、後述する。
【００２６】
出力部２０は、比較部１８が比較した結果に基づいて、「特定の条件」に対して有意性のあるデータを出力する。
【００２７】
図１に戻り、利用者端末７０は、データ解析を行うユーザが利用する端末である。図２（ｂ）には、利用者端末７０のハードウェア構成が示されている。図２（ｂ）に示すように、利用者端末７０は、ＣＰＵ１９０、ＲＯＭ１９２、ＲＡＭ１９４、記憶部（ＨＤＤ）１９６、ネットワークインタフェース１９７、表示部１９３、入力部１９５、及び可搬型記憶媒体１９１のデータを読み取り可能な可搬型記憶媒体用ドライブ１９９等を備えている。これら利用者端末７０の構成各部は、バス１９８に接続されている。表示部１９３は、液晶ディスプレイ等を含み、入力部１９５は、キーボードやマウス、タッチパネル等を含む。利用者端末７０は、ユーザによって入力された情報を処理サーバ１０に対して送信したり、処理サーバ１０で実行された解析処理結果を取得したりする。
【００２８】
次に、処理サーバ１０の処理について、図８のフローチャートに沿って、その他図面を適宜参照しつつ詳細に説明する。
【００２９】
図８の処理では、まず、ステップＳ１０において、解析条件受付部１２は、特定の条件、集計対象項目の入力を受け付けるまで待機する。具体的には、利用者端末７０に表示された入力画面上で、ユーザによって入力された「特定の条件」と、「集計対象項目」が、利用者端末７０から送信されてきた段階で、解析条件受付部１２は、ステップＳ１２に移行する。なお、解析条件受付部１２は、受信した「特定の条件」と「集計対象項目」の情報を検索部１４に送信する。本実施形態においては、「特定の条件」として、「疾患Ａを患っている患者」が入力され、「集計対象項目」として、「ゲノムデータ」が入力されたものとして、以下説明する。
【００３０】
ステップＳ１２に移行すると、検索部１４は、横持ちデータ群３０を参照し、特定の条件及び集計対象項目に基づいて、集計対象項目のデータを検索する。具体的には、検索部１４は、その他情報テーブル（図５）を参照し、特定の条件を満たしている患者のＩＤと、特定の条件を満たしていない患者のＩＤを抽出する。次いで、検索部１４は、特定の条件を満たしている患者（疾患Ａを患っている患者）のＩＤを用いて、ＳＮＰテーブル１，２…から当該患者のＳＮＰデータを全て抽出し、検索結果とする。また、検索部１４は、特定の条件を満たしていない患者（疾患Ａを患っていない患者）のＩＤを用いて、ＳＮＰテーブル１，２…から当該患者のＳＮＰデータを全て抽出し、検索結果とする。
【００３１】
次いで、ステップＳ１４では、検索部１４が、検索結果を縦持ちデータ群に格納する。ここでは、図６（ａ）に示す縦持ちデータ群１に、特定の条件を満たしている患者（症例）のＳＮＰデータを格納し、図６（ｂ）に示す縦持ちデータ群２に、特定の条件を満たしていない患者（対照）のＳＮＰデータを格納する。ここで、検索部１４は、検索結果を縦持ちデータ群１，２に格納するので、検索結果を横持ちデータとして保持する場合に比べて、以降の処理における計算量が低減されるようになっている。
【００３２】
次いで、ステップＳ１６では、集計部１６が、データを集計する。具体的には、集計部１６は、縦持ちデータ群１を参照し、同一item及び同一valueのデータの数を集計し、図７（ａ）に示す集計結果１のテーブルに格納する。また、集計部１６は、縦持ちデータ群２を参照し、同一item及び同一valueのデータの数を集計し、図７（ｂ）に示す集計結果２のテーブルに格納する。
【００３３】
次いで、ステップＳ１８では、比較部１８が、ｐ値を算出する。図９（ａ）〜図９（ｃ）には、ｐ値の算出例が示されている。本実施形態では、ｐ値を算出する方法の一例として、カイ二乗検定を用いている。図９（ａ）に示すように、ＳＮＰ１においてはＡ／Ａ、Ａ／Ｇ、Ｇ／Ｇについて集計値が得られているので、各集計値｛｛３２，３３，３５｝，｛３３，３４，３３｝｝を入力として、カイ二乗検定より、ｐ値は、０．９１３５０７７１５と算出される。また、図９（ｂ）に示すように、ＳＮＰ２においてはＣ／Ｔ，Ｔ／Ｔ，Ｃ／Ｃについて集計値が得られているので、各集計値｛｛２０，４２，３８｝，｛３０，３５，３５｝｝を入力として、カイ二乗検定より、ｐ値は、０．０８２４７６８１２と算出される。また、図９（ｃ）に示すように、ＳＮＰ１０００においてはＡ／Ｔ，Ｔ／Ｔ，Ａ／Ａについて集計値が得られているので、各集計値｛｛５６，１３，３１｝，｛２９，３２，３９｝｝を入力として、カイ二乗検定より、ｐ値は、５．４３６６５×１０-9と算出される。比較部１８は、その他のＳＮＰについても同様にして、ｐ値を算出する。
【００３４】
次いで、ステップＳ２０では、出力部２０が、特定の条件に対して有意性のあるデータを出力する。具体的には、出力部２０は、所定の閾値以下のｐ値を示すＳＮＰの情報を、特定の条件（疾患Ａ）に対して有意性のあるデータとして利用者端末７０に送信する。例えば、出力部２０は、図９（ｃ）に示すようなｐ値が小さいＳＮＰ１０００の情報を疾患Ａと因果関係がある可能性が高いＳＮＰとして、利用者端末７０に送信する。
【００３５】
なお、出力部２０は、上記のように閾値に基づいて一部のＳＮＰの情報を利用者端末７０に送信しなくてもよい。例えば、出力部２０は、全てのＳＮＰの情報とｐ値とを対応付けて利用者端末７０に送信するようにしてもよい。
【００３６】
なお、出力部２０は、利用者端末７０に対して特定の条件に対して有意性のあるデータを送信せずに、他のサーバに送信してもよい。この場合、他のサーバでは、特定の条件に対して有意性のあるデータを用いて、何らかの解析を実行し、解析結果を利用者端末７０に対して出力するようにしてもよい。なお、他のサーバで実行する処理を処理サーバ１０内の実行部が実行できる場合には、出力部２０は、実行部に対して有意性のあるデータを出力するようにしてもよい。
【００３７】
ステップＳ２０の処理が終了すると、図８の全処理が終了する。なお、図８の処理は、処理サーバ１０が起動している間は、繰り返し実行される。
【００３８】
なお、ユーザは、集計対象項目として「喫煙の有無」を入力することもできる。この場合、検索部１４が、図１０に示すような集計結果１、集計結果２を得たとする。かかる場合には、比較部１８は、各集計値｛｛４９，５１｝，｛２３，７７｝｝を入力として、カイ二乗検定より、ｐ値＝６．４８２４３×１０-10を算出する。そして、出力部２０は、ｐ値に基づいてデータの出力を行う。なお、集計対象項目としては、「ゲノムデータ」や「喫煙の有無」に限らず、性別や年齢、食生活の情報や検査値、治験結果などを入力することもできる。
【００３９】
以上、詳細に説明したように、本実施形態によると、解析条件受付部１２は、「特定の条件」と、「集計対象項目」との入力を受け付け（Ｓ１０）、検索部１４は、横持ちデータ群３０から、「特定の条件」に該当するデータレコード（症例）の集計対象項目のデータを集めて縦持ちデータ群１に格納するとともに、「特定の条件」に該当しないデータレコード（対照）の集計対象項目のデータを集めて縦持ちデータ群２に格納する（Ｓ１２，Ｓ１４）。そして、比較部１８は、集計部１６が縦持ちデータ群１に含まれる各データを集計した集計結果と、縦持ちデータ群２に含まれる各データを集計した集計結果とを比較して、ｐ値を求める（Ｓ１６、Ｓ１８）。また、出力部２０は、ｐ値に基づいて、「特定の条件」に対して有意性のあるデータを出力する（Ｓ２０）。これにより、本実施形態では、管理するデータを横持ちデータ群３０において管理することで、ゲノムデータのように大量のデータを管理する場合にも、データ容量を低減し、データの更新時間を抑制することができる。一方、検索部１４が検索結果を縦持ちデータ群１，２に格納するので、検索結果を横持ちデータとして保持する場合に比べて、集計部１６や比較部１８の計算量が低減され、処理の高速化や有意性のあるデータの出力に要する時間の削減を図ることが可能となる。
【００４０】
また、本実施形態では、ｐ値が所定の閾値以下であるＳＮＰを出力するので、ユーザは、特定の条件に対して有意性のあるデータのみを閲覧等することができる。また、ユーザは、特定の条件に対して有意性のあるデータに基づき、適切な統計的解析を行うことが可能となる。
【００４１】
なお、上記実施形態では、比較部１８が、カイ二乗検定によりｐ値を算出する場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、比較部１８は、縦持ちデータ群にかかるvalueが数値データである項目の場合、ｔ検定によりｐ値を算出することとしてもよい。
【００４２】
なお、上記実施形態では、処理サーバ１０が横持ちデータ群３０やＳＮＰマスタテーブル３２を保持する場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、横持ちデータ群３０やＳＮＰマスタテーブル３２は、処理サーバ１０とは異なるデータサーバに格納されていてもよい。
【００４３】
なお、上記実施形態では、医療関係のデータの解析について説明したが、これに限られるものではない。例えば、多数の生徒がマークシート形式のテストを受けた場合に、点数と、各問題に対する解答とを横持ちデータとして保持してもよい。この場合、所定の問題の正解者を検索条件とし、各生徒の各問題に対する回答を上記実施形態と同様に集計し、比較することができる。これにより、各問題に対する正答の傾向や点数との相関を有意性のあるデータとして確認することが可能となる。
【００４４】
また、例えば、多数の自動車に搭載されたセンサのデータを横持ちデータとして保持し、これと睡眠時間等の生活習慣情報を掛け合わせることにおり、事故を起こさないために、どのような地点でどのような運転をすべきか、どのような健康状態がどのような事故を引き起こすかなどの情報を上記実施形態と同様に集計し、比較してもよい。これにより、事故を起こさないために、どのような地点でどのような運転をすべきかなどの情報を有意性のあるデータとして確認することが可能となる。
【００４５】
なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体（ただし、搬送波は除く）に記録しておくことができる。
【００４６】
プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）などの可搬型記録媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。
【００４７】
プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。
【００４８】
上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。
【００４９】
なお、以上の実施形態の説明に関して、更に以下の付記を開示する。
（付記１）  特定の条件と、集計対象項目との指定を受け付け、
第１方向に項目が展開される複数のデータレコードが第２方向に配列されたデータベースから、前記特定の条件に該当するデータレコードの前記集計対象項目のデータを集めて前記集計対象項目のデータを前記第２方向に配列した第一のデータ群、及び前記特定の条件に該当しないデータレコードの前記集計対象項目のデータを集めて前記集計対象項目のデータを前記第２方向に配列した第二のデータ群を生成し、
前記第一のデータ群に含まれる各データを集計した集計結果と、前記第二のデータ群に含まれる各データを集計した集計結果とを比較し、
比較した結果に基づいて、前記特定の条件に対して有意性のあるデータに関する情報を出力する、処理をコンピュータに実行させることを特徴とするデータベース解析プログラム。
（付記２）  前記出力する処理は、比較した結果が所定の条件以上の違いとなるデータを特定し、特定したデータを前記特定の条件に対して有意性のあるデータとして出力する、ことを特徴とする付記１に記載のデータベース解析プログラム。
（付記３）  前記比較する処理は、前記第一のデータ群の集計結果と、該第一のデータ群の集計結果に対応する前記第二のデータ群の集計結果とを検定して、ｐ値を算出する、ことを特徴とする付記１又は２に記載のデータベース解析プログラム。
（付記４）  特定の条件と、集計対象項目との指定を受け付け、
第１方向に項目が展開される複数のデータレコードが第２方向に配列されたデータベースから、前記特定の条件に該当するデータレコードの前記集計対象項目のデータを集めて前記集計対象項目のデータを前記第２方向に配列した第一のデータ群、及び前記特定の条件に該当しないデータレコードの前記集計対象項目のデータを集めて前記集計対象項目のデータを前記第２方向に配列した第二のデータ群を生成し、
前記第一のデータ群に含まれる各データを集計した集計結果と、前記第二のデータ群に含まれる各データを集計した集計結果とを比較し、
比較した結果に基づいて、前記特定の条件に対して有意性のあるデータに関する情報を出力する、処理をコンピュータが実行することを特徴とするデータベース解析方法。
（付記５）  前記出力する処理は、比較した結果が所定の条件以上の違いとなるデータを特定し、特定したデータを前記特定の条件に対して有意性のあるデータとして出力する、ことを特徴とする付記４に記載のデータベース解析方法。
（付記６）  前記比較する処理は、前記第一のデータ群の集計結果と、該第一のデータ群の集計結果に対応する前記第二のデータ群の集計結果とを検定して、ｐ値を算出する、ことを特徴とする付記４又は５に記載のデータベース解析方法。
（付記７）  特定の条件と、集計対象項目との指定を受け付ける受付部と、
第１方向に項目が展開される複数のデータレコードが第２方向に配列されたデータベースから、前記特定の条件に該当するデータレコードの前記集計対象項目のデータを集めて前記集計対象項目のデータを前記第２方向に配列した第一のデータ群、及び前記特定の条件に該当しないデータレコードの前記集計対象項目のデータを集めて前記集計対象項目のデータを前記第２方向に配列した第二のデータ群を生成する生成部と、
前記第一のデータ群に含まれる各データを集計した集計結果と、前記第二のデータ群に含まれる各データを集計した集計結果とを比較する比較部と、
比較した結果に基づいて、前記特定の条件に対して有意性のあるデータに関する情報を出力する出力部と、を備えるデータベース解析装置。
（付記８）  前記出力部は、前記比較部が比較した結果が所定の条件以上の違いとなるデータを特定し、特定したデータを前記特定の条件に対して有意性のあるデータとして出力する、ことを特徴とする付記７に記載のデータベース解析装置。
（付記９）  前記比較部は、前記第一のデータ群の集計結果と、該第一のデータ群の集計結果に対応する前記第二のデータ群の集計結果とを検定して、ｐ値を算出する、ことを特徴とする付記７又は８に記載のデータベース解析装置。
【符号の説明】
【００５０】
１０  処理サーバ（データベース解析装置）
１２  解析条件受付部（受付部）
１４  検索部（生成部）
１８  比較部
２０  出力部
３０  横持ちデータ群（データベース）
【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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