(57)【要約】【課題】本発明は、事例予測装置および事例予測方法に関し、類似事例に基く予測の過程（既知事例の類似度を計算する過程、類似事例を抽出する過程、類似事例と類似度から予測結果を計算する過程）で、既知事例の全体から得られる情報をもとに距離・類似度・評価値などの適正化を行い、種々の未知事例に適応した精度の高い予測結果を生成することを目的とする。【解決手段】既知事例を蓄積した既知事例集合と、入力された未知事例について、既知事例集合中の各既知事例との仮類似度Ｓを算出する手段と、算出した各仮類似度Ｓの平均仮類似度を算出して当該算出した平均仮類似度で仮類似度Ｓを平準化した類似度を算出する手段とを備え、算出した類似度をもとに既知事例集合中から該当類似事例を抽出してこれら抽出した類似事例を統計処理した予測結果を出力するものである。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
未知事例に対する既知事例集合中の既知事例の類似度を算出し、当該算出した類似度をもとに前記既知事例集合中から該当類似事例を抽出して予測結果を出力する事例予測装置において、
既知事例を蓄積した既知事例集合と、
入力された未知事例について、前記既知事例集合中の各既知事例との仮類似度Ｓを算出する手段と、
前記算出した各仮類似度Ｓの平均仮類似度を算出して当該算出した平均仮類似度で前記仮類似度Ｓを平準化した類似度を算出する手段とを備え、
当該算出した類似度をもとに前記既知事例集合中から該当類似事例を抽出してこれら抽出した類似事例を統計処理した予測結果を出力することを特徴とする事例予測装置。
【請求項２】
前記入力された未知事例について、前記既知事例集合中の各既知事例との仮類似度Ｓを算出する際に、当該既知事例の条件属性の値が適切でないときに特定範囲に納まるように平準化した後、当該平準化後の条件属性の値をもとに仮類似度Ｓを算出する手段を備えたことを特徴とする請求項１記載の事例予測装置。
【請求項３】
未知事例に対する既知事例集合中の既知事例の類似度を算出し、当該算出した類似度をもとに前記既知事例集合中から該当類似事例を抽出して予測結果を出力する事例予測装置において、
既知事例を蓄積した既知事例集合と、
前記既知事例集合を２つに分割して１つを仮未知事例集合および他の１つを仮既知事例集合を生成する手段と、
前記仮未知事例集合中の各仮未知事例と前記仮既知事例集合中の各仮既知事例との類似度を算出し、当該算出した類似度をもとに予め指定された類似事例抽出条件に最も合致する類似事例抽出条件を決定する手段と、
前記決定した類似事例抽出条件に従い、全ての既知事例集合から、入力された未知事例の類似事例を抽出する手段とを備え、
当該抽出した類似事例を統計処理した予測結果を出力することを特徴とする事例予測装置。
【請求項４】
未知事例に対する既知事例集合中の既知事例の類似度を算出し、当該算出した類似度をもとに前記既知事例集合中から該当類似事例を抽出して予測結果を出力する事例予測装置において、
未知事例をもとに既知事例集合から抽出した類似度および類似事例を算出する手段と、
前記算出した類似事例をもとに仮予測結果を算出する手段と、
前記既知事例集合から類似度平均、標準偏差および予測される属性（予測属性）を求め、これらをもとに前記算出した仮予測結果について、当該仮予測結果あるいは予測属性に近づける手段とを備え、
当該算出した予測結果を出力することを特徴とする事例予測装置。
【請求項５】
未知事例に対する既知事例集合中の既知事例の類似度を算出し、当該算出した類似度をもとに前記既知事例集合中から該当類似事例を抽出して予測結果を出力する事例予測方法において、
既知事例を蓄積した既知事例集合を設け、
入力された未知事例について、前記既知事例集合中の各既知事例との仮類似度Ｓを算出するステップと、
前記算出した各仮類似度Ｓの平均仮類似度を算出して当該算出した平均仮類似度で前記仮類似度Ｓを平準化した類似度を算出するステップとを有し、
当該算出した類似度をもとに前記既知事例集合中から該当類似事例を抽出してこれら抽出した類似事例を統計処理した予測結果を出力することを特徴とする事例予測方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、未知事例に対する既知事例集合中の既知事例の類似度を算出し、当該算出した類似度をもとに前記既知事例集合中から該当類似事例を抽出して予測結果を出力する事例予測装置および事例予測方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
既に結果が判っている既知事例集合を用い、まだ結果が判っていない未知事例の結果を予測する予測問題がある。例えばダイレクトメールの返答率を上げるための発送先の絞りこみ、金融与信問題、クレジットカードの不正顧客の発見、ネットワークにおける不正アクセスの発見などがある。
【０００３】
従来、この予測問題の解法として、既知事例集合の中から未知事例に類似した事例を探索し、当該探索した類似事例の予測属性値をもとに予測を行うという手法がある（類似事例に基く予測手法、例えば特許文献１）。
【０００４】
【特許文献１】
特開２０００−１５５８６１号公報の〔００１４〕ら〔００３３〕など参照。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上述の従来の手法は、類似事例の類似度を算出する過程、類似事例および類似度から予測結果を算出する過程などで事例データの全体の性質を適切に捉えることができず、十分な予測結果がでない場合があるという問題があった。このような場合には、専門分析者が試行錯誤しつつ各種パラメータをチューニングして適切な予測結果が得られるようにする必要があり、専門的分析能力が必要となると共に多くの時間が必要となってしまうという問題があった。
【０００６】
本発明は、これらの問題を解決するため、類似事例に基く予測の過程（既知事例の類似度を算出する過程、類似事例を抽出する過程、類似事例と類似度から予測結果を算出する過程）で、既知事例の全体から得られる情報をもとに距離・類似度・評価値などの適正化を行い、種々の未知事例に適応した精度の高い予測結果を生成することを目的としている。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
図１を参照して課題を解決するための手段を説明する。
【０００８】
図１において、既知事例集合１は、既知の事例（既知事例という）を蓄積したものである。既知事例は、条件属性（条件属性名（例えば”職業”）と条件属性値（例えば”会社員”）および、予測属性（予測属性名（例えば”購入状況”）と予測属性値（例えば”購入する”）からなるものである。
【０００９】
未知事例２は、未知の事例であって、条件属性（条件属性名（例えば”職業”）と条件属性値（例えば”会社員”））からなるものである。
【００１０】
類似度算出部３は、未知事例について、既知事例集合１中の既知事例との類似度を算出するものである。
【００１１】
類似事例集合抽出部４は、類似度などをもとに既知事例集合１から類似事例集合を抽出するものである。
【００１２】
予測結果算出部５は、類似事例集合などをもとに予測結果を算出するものである。
【００１３】
事例情報抽出部６は、既知事例集合１から事例情報を抽出するものである。
次に、動作を説明する。
【００１４】
類似度算出部３が、入力された未知事例２について、既知事例集合１中の各既知事例との仮類似度Ｓを算出し、算出した各仮類似度Ｓの平均仮類似度を算出して当該算出した平均仮類似度で仮類似度Ｓを平準化した類似度を算出する。そして、当該算出した類似度をもとに既知事例集合１中から該当類似事例を抽出してこれら抽出した類似事例を統計処理した予測結果を出力するようにしている。
【００１５】
また、入力された未知事例について、既知事例集合１中の各既知事例との仮類似度Ｓを算出する際に、既知事例の条件属性の値が適切でないときに特定範囲に納まるように平準化した後、平準化後の条件属性の値をもとに仮類似度Ｓを算出するようにしている。
【００１６】
また、類似事例集合抽出部４が既知事例集合１を２つに分割して１つを仮未知事例集合および他の１つを仮既知事例集合を生成し、仮未知事例集合中の各仮未知事例と仮既知事例集合中の各仮既知事例との類似度を算出し、当該算出した類似度をもとに予め指定された類似事例抽出条件に最も合致する類似事例抽出条件を決定し、決定した類似事例抽出条件に従い、全ての既知事例集合１から、入力された未知事例の類似事例を抽出する。そして、抽出した類似事例を統計処理した予測結果を出力するようにしている。
【００１７】
また、予測結果算出部５が、未知事例２をもとに既知事例集合１から算出された類似度および類似事例をもとに仮予測結果を算出、および既知事例集合１から類似度平均、標準偏差および予測される属性（予測属性）を求め、これらをもとに算出した仮予測結果について、当該仮予測結果あるいは予測属性に近づけた後の予測結果を出力するようにしている。
【００１８】
従って、類似事例に基く予測の過程（既知事例の類似度を算出する過程、類似事例を抽出する過程、類似事例と類似度から予測結果を算出する過程）で、既知事例の全体から得られる情報をもとに距離・類似度・評価値などの適正化を行い、種々の未知事例に適応した精度の高い予測結果を生成することが可能となる。
【００１９】
【発明の実施の形態】
次に、図２から図１７を用いて本発明の実施の形態および動作を順次詳細に説明する。
【００２０】
図２は、本発明の動作説明フローチャート（全体）を示す。これは、図１の構成の動作を説明するフローチャートである。
【００２１】
図２において、Ｓ１は、未知事例を入力する。これは、例えば未知事例（条件属性名”職業”、条件属性値”会社員”）を入力し、既知事例集合１を検索してその予測結果（ここでは、予測属性（例えば予測属性名”商品を購入”、予測属性値”購入する”の全体からの割合などの予測結果）の算出を要求する。
【００２２】
Ｓ２は、類似度を算出する。これは、Ｓ１で入力された未知事例の条件属性（条件属性名、あるいは条件属性名と条件属性値）について、既知事例集合１中の各既知事例との類似度を算出する（図３から図６などを用いて後述する）。
【００２３】
Ｓ３は、類似事例集合を抽出する。これは、Ｓ２で算出した類似度をもとに既知事例集合１から類似度の高い類似事例集合を抽出する（図７から図１１を用いて後述する）。
【００２４】
Ｓ４は、予測結果を算出する。これは、Ｓ３で抽出した類似事例集合を統計計算などして予測結果を算出する（図１２から図１５を用いて後述する）。
【００２５】
Ｓ５は、予測結果を出力する。これは、Ｓ４で算出した予測結果を出力（表示,印刷など）する。
【００２６】
Ｓ１１は、既知事例集合１を分析して事例情報１１を抽出する。抽出した事例情報１１は、Ｓ２からＳ４の算出、抽出時に利用し、類似事例に基く予測の過程（既知事例の類似度を算出する過程、類似事例を抽出する過程、類似事例と類似度から予測結果を算出する過程）で距離・類似度・評価値などの適正化を行い、種々の未知事例に適応した精度の高い予測結果を生成するようにしている。
【００２７】
以上によって、未知事例２について、既知事例集合１からその類似度を算出、類似事例集合を抽出、予測結果を算出する際に、当該既知事例集合１から抽出した事例情報を利用して適切な値の範囲に修正して種々の未知事例に最適な精度の高い予測結果を生成することが可能となる。以下順次詳細に説明する。
【００２８】
図３は、本発明の要部構成図を示す。これは、既述した図１の類似度算出部３の詳細構成図を示す。
【００２９】
図３において、類似度算出部３は、未知事例２、既知事例集合１を入力とし、仮類似度Ｓを算出し、更に仮類似度から類似度を算出して出力するものであって、仮類似度算出部３１および類似度平準化部３２などから構成されるものである。
【００３０】
仮類似度算出部３１は、未知事例２の条件属性について、既知事例集合１を分割して１つを仮未知事例、他を仮既知事例として仮類似度Ｓを算出するものである（図４を用いて後述する）。
【００３１】
類似度平準化部３２は、仮類似度Ｓをもとに、既知事例集合１から抽出した事例情報をもとに平準化して、大きすぎず,小さすぎない適切なな範囲の類似度を生成するものである（図４を用いて後述する）。
【００３２】
次に、図４のフローチャートの順番に従い、図３の構成の動作について、図５、図６を用いて詳細に説明する。
【００３３】
図４は、本発明の動作説明フローチャート（類似度算出）を示す。
図４において、Ｓ２１は、未知事例を入力する。これは、既述した図２のＳ１と同様に、未知事例（条件属性（条件属性名と条件属性値））を入力し、予測結果の要求を行う。
【００３４】
Ｓ２２は、未知事例と既知事例の条件属性ごとの単一属性間距離ｄｊを算出する。これは、Ｓ２１で入力された未知事例の条件属性（例えば条件属性”職業”）と、各既知事例の条件属性との単一属性間距離ｄｊを、図５の（ａ）の（式１）を用いて算出する（図５の（ａ）の（式１）で詳細に説明する）。
【００３５】
Ｓ２３は、属性ごとの影響度ｗｊを算出する。これは、図５の（ｂ）の（式２）を用いて属性ごとの影響度ｗｊを算出する（図５の（ｂ）の（式２）で詳細に説明する）。
【００３６】
Ｓ２４は,事例間距離Ｄを算出する。これは、図５の（ｃ）の（式３）を用いて事例間距離Ｄを算出する（図５の（ｃ）の（式３）で詳細に説明する）。
【００３７】
Ｓ２５は、仮類似度Ｓを算出する。これは、図５の（ｄ）の（式４）を用いて仮類似度Ｓを算出する（図５の（ｄ）の（式４）で詳細に説明する）。
【００３８】
Ｓ２６は、仮類似度Ｓを保存する。
Ｓ２７は、終りか判別する。これは、既知事例集合１中の既知事例について、Ｓ２２からＳ２６の処理が全て終りか判別する。ＹＥＳの場合には、Ｓ２８に進む。ＮＯの場合には、既知事例集合１から次の既知事例を取り出し、Ｓ２２からＳ２６をくり返し、仮類似度Ｓを算出する。
【００３９】
Ｓ２８は、仮類似度Ｓの平均Ｓａｖｅｒａｇｅを算出する。これは、Ｓ２６で保存した全ての仮類似度Ｓの平均Ｓａｖｅｒａｇｅを算出する。
【００４０】
Ｓ２９は、仮類似度を平準化して類似度を算出する。これは、後述する図５の（ｄ）の（式５）を用いて平準化、即ち、仮類似度の値によって類似度が大きすぎなく、小さすぎない範囲の値（類似度）になるように、例えば（式５）に示す仮類似度を当該仮類似度の平均値で除算した値に定数１を加算して類似度が２を中心（仮類似度が平均値に等しいとき）にした範囲に納まるように修正（平準化）する。
【００４１】
Ｓ３０は、終りか判別する。これは、全ての仮類似度について平準化が終りか判別する。ＹＥＳの場合には、類似度が算出できたので、終了する。ＮＯの場合には、次の仮類似度についてＳ２９の平準化を繰り返す。
【００４２】
以上によって、未知事例を入力とし、当該未知事例の条件属性と、既知事例集合１中の既知事例の条件属性との間の類似度について平準化して種々の未知事例に適切な大きすぎることなく、小さすぎることのない類似度を算出することが可能となる。
【００４３】
図５は、本発明の説明図を示す。
図５の（ａ）は、単一属性間距離Ｄｊを算出する例（式１）を示す。ここで、・上段は、未知事例の条件属性が数値属性の場合の単一属性間距離Ｄｊを求める式であり、分母の標準偏差が既知事例の当該条件属性（数値属性）の標準偏差の値である。分子の属性値の差は、未知事例と既知事例の条件属性（数値属性）の値の差である。従って、（式１）の意味は、既知事例の条件属性（数値属性）の全て標準偏差の値で、未知事例と既知事例との条件属性（数値属性）の差を割った値が、ここでは、求める単一属性間距離Ｄｊとなる。
【００４４】
・下段は、未知事例の条件属性が文字属性の場合の単一属性間距離Ｄｊを求める式であり、一致のときは単一属性間距離Ｄｊ＝０，不一致のときは単一属性間距離Ｄｊ＝１とする。
【００４５】
以上によって、（式５）により、未知事例の条件属性と、既知事例集合１中の既知事例との単一属性間距離Ｄｊを算出することが可能となる。
【００４６】
図５の（ｂ）は、未知事例のｊ番目の条件属性の値（条件属性値）ｖｊにおける影響度ｗｊ（ｖｊ）を算出する例（式２）を示す。ここで、
・上段の式は、下段の式のｑｖ（ｃ）を算出する式である。ｐ（ｃ｜ｖ）／ｐ（ｃ）は、分母ｐ（ｃ）が予測属性の値（予測属性値）の全体を表し、分子ｐ（ｃ｜ｖ）がある特定の予測属性の値（予測属性値）を表す。例えば既知事例の
予測属性名      予測属性値（全体）  予測属性値（３０才台）
購入する        ５０％              ８０％
購入しない      ５０％              ２０％
とすると、
・予測属性名”購入する”のｐ（ｃ｜ｖ）／ｐ（ｃ）＝０．８／０.５＝１．６０
・予測属性名”購入しない”のｐ（ｃ｜ｖ）／ｐ（ｃ）＝０．２／０.５＝０．４０
となる。
【００４７】
・下段の式は、上段の式で算出したｑｖ（ｃ）を代入、および当該ｑｖ（ｃ）の総和をΣｑｖ（ｄ）で表現する。
【００４８】
・Ｎｃは既知事例集合１中の既知事例の予測属性の値（予測属性値）の数であって、上述する例では、２である。
【００４９】
以上の下段の（式２）により影響度ｗｊ（ｖ）を算出することが可能となる。これにより、未知事例の予測属性について、既知事例の予測属性の全体分布からどれだけずれているかを知ることができる。
【００５０】
図５の（ｃ）は、単一属性間距離ｄｊ（式１）と影響度ｗｊ（ｖ）（式２）とから、既知事例と未知事例との間の事例間の距離Ｄを算出する例（式３）を示す。ここで、
・ｄｊ，ｗｊ（ｖ）は、（式１）、（式２）でそれぞれ算出した値である。
【００５１】
図５の（ｄ）は、事例間の距離Ｄ（式３）から仮類似度Ｓを算出する例（式４）を示す。ここで、
・Δは正の定数であって、距離Ｄが小さくて例えば０（ゼロ）のときに仮類似度が無限大になることを避けるためである。
【００５２】
図５の（ｅ）は、仮類似度Ｓを平準化して類似度を算出する例（式５）を示す。ここで、
・Ｓａｖｅｒａｇｅは、（式４）で算出した仮類似度Ｓの全ての平均である。
【００５３】
・Ｓｔｅｍｐは、（式４）で算出した仮類似度Ｓのうちの１つであって、類似度を算出する対象の１つの仮類似度Ｓである。
【００５４】
以上の（式１）から（式５）により、既述した図４のフローチャートのＳ２１からＳ２９により、未知事例の条件属性に対する既知事例の平準化した類似度をそれぞれ算出できたこととなる。
【００５５】
図６は、本発明の具体例説明図を示す。これは、既述した図３から図５で説明した類似度を算出する具体例である。
【００５６】
図６の（ａ）は未知事例１の類似の既知事例集合の例を示し、図６の（ｂ）は未知事例２の類似の既知事例集合の例を示す。これらは、既述した図３の仮類似度算出部３１が図４のＳ２１からＳ２７のフローチャートの手順に従い、類似する既知事例と類似度Ｓを算出したものである。ここでは、算出する既知事例の数を４としている。
【００５７】
図６の（ｃ）は、未知事例１，２の確信度を算出した例を示す。ここで、
・確信度＝（予測属性値がｃである類似の既知事例の類似度の和）／（全類似の既知事例の類似度の和）                                    （式１１）
である。図６の（ａ）の未知事例１、図６の（ｂ）の未知事例２の”購入する”について、上記（式１１）により確信度を算出すると。
【００５８】
・確信度（未知事例１）＝（１２＋２）／（１２＋６＋４＋２）＝０．５８３
・確信度（未知事例２）＝（７）／（７＋２＋２＋１）＝０．５８３
となり、両者が等しくなり、いずれが適切か判断できない（従来技術）。
【００５９】
そこで、本発明では、図６の（ｄ）以降の手順により、平準化を行って適切な確信度が得られるようにする。
【００６０】
図６の（ｄ）は、未知事例１、２のＳａｖｅｒａｇｅの例を示す。Ｓａｖｅｒａｇｅは、既述した（式４）で算出したものである。
【００６１】
図６の（ｅ）、（ｆ）は、図６の（ｄ）の値をそれぞれ用い、既述した（式５）による平準化を行って類似度をそれぞれ算出した例を示す。ここでは、図６の（ａ）の未知事例１の類似の既知事例集合の仮類似度について既述した（式５）により類似度を算出して図６の（ｅ）の未知事例１の類似の既知事例集合の類似度としている。同様に、図６の（ｂ）の未知事例２の類似の既知事例集合の仮類似度について既述した（式５）により類似度を算出して図６の（ｆ）の未知事例２の類似の既知事例集合の類似度としている。
【００６２】
図６の（ｇ）は、上述した（式１１）により、”購入する”について未知事例１、２の確信度をそれぞれ算出した例を示す。この本発明に係る平準化した後の類似度をもとに（式１１）で確信度を算出すると、ここでは、未知事例１の確信度０．５７１、未知事例２の確信度０．４５となり、未知事例１がより確信度が大きく、”購入する”可能性が高いことが判明するようになった。
【００６３】
次に、図７は、本発明の要部構成図を示す。これは、既述した図１の類似事例集合抽出部４の詳細構成図を示す。
【００６４】
図７において、類似事例集合抽出部４は、類似度と既知事例集合、および既知事例の事例情報を入力とし、類似事例集合を抽出して類似度と一緒に出力するものであって、ここでは、類似事例抽出条件決定部４１および類似事例選択部４２などから構成されるものである。
【００６５】
類似事例抽出条件決定部４１は、既知事例集合１と、当該既知事例集合１から抽出した事例情報（予測属性（文字）ごとの分布）とをもとに、最適な類似事例抽出条件（例えば上位５個）を決定するものである（図８を用いて後述する）。
【００６６】
類似事例選択部４２は、既知事例集合１中から類似度の高い既知事例を、ここでは、決定された最適な類似事例抽出条件（例えば上位から５個）に従いを選択（抽出）するものである（図８を用いて後述する）。
【００６７】
次に、図８のフローチャートの順番に従い、図７の構成の動作を詳細に説明する。
【００６８】
図８は、本発明の動作説明フローチャート（類似事例抽出）を示す。
図８において、Ｓ３１は、分割する。これは、既知事例集合１について、２つに分割し、１つを仮未知事例集合、他の１つを仮既知事例集合を生成する。
【００６９】
Ｓ３２は、Ｓ３１で分割して生成した仮未知事例集合から１つを未知事例として抽出する。
【００７０】
Ｓ３３は、Ｓ３２で抽出された未知事例を既述した図４のフローチャートのＳ２１の未知事例として入力し、仮既知事例集合中の各仮公知事例との間の類似度の算出依頼する。
【００７１】
Ｓ３４は、Ｓ３４の依頼にもとづき、類似度を図４のフローチャートに従い算出する。これにより、１つの未知事例（仮未知事例集合から抽出した１つの仮未知事例）について、仮既知事例集合の各仮既知事例との間の類似度がそれぞれ算出されることとなる。
【００７２】
Ｓ３５は、仮既知事例集合が終りか判別する。これは、１つの未知事例（仮未知事例）について、仮既知事例集合から仮既知事例を順次取り出してその類似度の算出が全て終りか判別する。ＹＥＳの場合には、Ｓ３６に進む。ＮＯの場合には、次の仮既知事例を取り出してＳ３４でその類似度を算出することを繰り返す。
【００７３】
Ｓ３６は、条件に合致した類似事例を抽出する。これは、右側に記載した予め指定されている、類似事例の抽出条件（例えば上位１個、上位２個、・・・・上位１０個まで類似度の高い類似事例を抽出するという、抽出条件）に合致した類似事例を抽出する。ここでは、例えば類似度の高い順に先頭から１０位までを類似事例として抽出する。
【００７４】
Ｓ３７は、予測結果を算出する。これは、Ｓ３６で抽出した類似事例をもとに、後述する図１３のフローチャートに従い予測結果を算出する。
【００７５】
Ｓ３８は、予測結果を評価する。これは、
重み付き正解事例数＝Σｅ（ｃ）×（正解事例数（ｃ））      （式１２）
に従い予測結果を評価する。ここで、正解事例数（ｃ）は、評価値ｅ（ｃ）と確信度ｐ（ｃ）の積を最大とする予測属性値（文字）と実際の予測属性値が両方ｃである事例数（類似事例数）である。ｅ（ｃ）は評価値である。
【００７６】
Ｓ３９は、類似事例の抽出条件が終りか判別する。これは、予め指定された類似事例の抽出条件についてＳ３６以降を全てくり返し終りか判別する。ＹＥＳの場合には、Ｓ４０に進む。ＮＯの場合には、次の類似事例の抽出条件について、Ｓ３６以降を繰り返す。
【００７７】
Ｓ４０は、未知事例が終りか判別する。これは、仮未知事例集合から１つづつ仮未知事例を取り出してこれを未知事例としてＳ３４以降の処理を全て終了したか判別する。ＹＥＳの場合には、Ｓ４１に進む。ＮＯの場合には、次の未知事例を取り出してＳ３４以降を繰り返す。
【００７８】
Ｓ４１は、最適類似事例の抽出条件を決定する。これは、Ｓ３８の予測結果の評価の最も良い、最適な類似事例の抽出条件（例えば類似度の高い順に上位１０までの類似事例を抽出するという抽出条件）を決定する。
【００７９】
Ｓ４２は、最適類似事例の抽出条件を出力する。
Ｓ４３は、未知事例をもとに既知事例との類似度を算出して決定された抽出条件（例えば上位１０個）だけ抽出する。抽出された類似事例を当該未知事例の類似事例として決定する。
【００８０】
以上によって、既知事例集合を分割し、１つを仮未知事例集合、他の１つを仮既知事例集合とし、未知事例（仮未知事例）と既知事例（仮既知事例）との間の類似度を既述した図４のフローチャートによって算出し、予め指定された類似事例の抽出条件に合致した類似度の高い順に抽出してこれらを評価し、評価の最も良い抽出条件を決定する。そして、入力された未知事例と既知事例集合中の各既知事例との間の類似度を既述した図４のフローチャートに従い算出して当該決定された抽出条件の数だけ類似度の高い順に類似した既知事例（類似事例）を抽出することが可能となる。
【００８１】
図９から図１１を用いて図７、図８の具体例について詳細に説明する。
図９の（ａ）は、既知事例の例を示す。ここでは、条件属性と予測属性とが図示のように登録されている。ここで、
データ１は、
・条件属性名”性別”、条件属性値”男”
・条件属性名”職業”、条件属性値”会社員”
・条件属性名”年齢”、条件属性値”２３才”
・予測属性名”購入状況”、予測属性値”購入する”
と登録されている。同様に、データ２も図示のように登録されている。
【００８２】
図９の（ｂ）は、未知事例の例を示す。ここでは、条件属性は図示のように登録されている。予測属性（予測属性名”購入状況”、予測属性値”  ”（未登録））は、当然に登録されていなく、これから予測しようとするものである。尚、未知事例には、条件属性のみが登録され、予測属性はなしであるが、説明を判り易くするために未登録として以下説明する。
【００８３】
図９の（ｃ）から（ｅ）は、仮未知事例１，２，３の例をそれぞれ示す。これは、既述した図８のＳ３２で仮未知事例集合から順次抽出した仮未知事例１，２，３の例である。
【００８４】
図１０の（ｆ）は、仮未知事例１の抽出条件１の類似事例集合の例を示す。これは、図９の（ｃ）の仮未知事例１について、図８の仮既知事例集合中の全ての仮既知事例との間の類似度を算出し、図８のＳ３６で類似事例の抽出条件として指定された上位１個の最も類似した仮既知事例（類似事例）を抽出したものである。このときに算出した類似度がここでは”４”として設定されている。
【００８５】
図１０の（ｇ），（ｈ）は、仮未知事例１、２の抽出条件１の類似事例集合の例をそれぞれ示す。これは、図１０の（ｆ）と同様にして、仮未知事例２，３について類似度の最も高いものを、抽出条件に従い抽出したものである。
【００８６】
図１０の（ｉ）、（ｊ），（ｋ）は、同様に、仮未知事例１，２，３の抽出条件２（上位３個）の類似事例集合の例をそれぞれ示す。
【００８７】
図１０の（ｌ）は、確信度を算出した例を示す。これは、既述した図１０の（ｆ）から（ｋ）の抽出条件に従い抽出した類似集合について、下記の（式１２）を用いて抽出条件１，２ごとに確信度をそれぞれ算出したものである。
【００８８】
確信度ｐ（ｃ）＝（予測属性値がｃである類似事例の類似度の和）／（全類似事例の類似度の和）                                          （式１２）
図１１の（ｍ）は、評価方法１（正解事例数最大）による確信度最大の予測属性値（文字）の例を示す。
【００８９】
図１１の（ｎ）は、正解事例数の例を示す。これは、図１１の（ｍ）の確信度最大の予測属性値（文字）について、正解事例数を算出したものであって、例えば抽出条件１は購入状況と２つが一致するので正解事例数２となる。
【００９０】
図１１の（ｏ）は、評価方法２（重み付き正解事例数最大）による評価値の期待値最大の予測属性値（文字）の例を示す。ここでは、既知事例集合における”購入する”、”購入しない”の割合はそれぞれ０．１と０．９であるとし、下記の（式１３）に従い、それぞれの評価値は１０と１．１１とする。評価値と確信度の積（評価値の期待値）を最大とする予測属性値（文字）はそれぞれ図示のようになる。
【００９１】
ｅ（ｃ）＝１／ｐｃ                                        （式１３）
ここで、既知事例集合における予測属性値ごとの割合の逆数を、予測値ごとの評価値とするものである。
【００９２】
図１１の（ｐ）は、正解事例数（重み付き）の例を示す。これは、図１１の（ｏ）で算出した評価値の期待値最大の予測属性値（文字）の重み付きの正解事例の数である。評価方法２では、条件２が最適な類似事例の抽出条件となる。
【００９３】
図１１の（ｑ）は、評価方法１，２の比較例を示す。これは、評価方法１と評価方法２の結果を比較し、それぞれの評価方法において”購入する”と評価した顧客にはダイレクトメールを送り、”購入しない”と評価した顧客にはダイレクトメールを送らないとした場合、それぞれの抽出条件１，２でのダイレクトメールの送付数と商品の購入数とを算出したものである。図示の結果から、商品の購入による利益は、ダイレクトメールの送付のコストの倍以上であるすると、評価方法２の抽出条件２が最も高い利益を得ることができる。即ち、最適な類似事例の抽出条件は、評価方法２の抽出条件２がより優れた評価方法であると決定できる。
【００９４】
次に、図１２は、本発明の要部構成図を示す。これは、既述した図１の予測結果算出部５の詳細構成図を示す。
【００９５】
図１２において、予測結果算出部５は、類似度と既知事例集合、および既知事例の事例情報を入力とし、仮予測結果、確信度を算出してこれらをもとに適切な果を出力するものであって、ここでは、仮予測結果算出部５１、信頼性算出部５２、および予測結果修正部５３などから構成されるものである。
【００９６】
仮予測結果算出部５１は、類似度と類似事例集合をもとに、仮予測結果を算出するものである（図１３を用いて後述する）。
【００９７】
信頼性算出部５２は、仮予測結果、既知事例集合の類似度平均、標準偏差などから信頼性を算出するものである（図１３を用いて後述する）。
【００９８】
予測結果修正部５３は、信頼性および予測属性値（文字）の分布をもとに予測結果を修正するものである（図１３を用いて後述する）。
【００９９】
次に、図１３のフローチャートの順番に従い、図１２の構成の動作を詳細に説明する。
【０１００】
図１３は、本発明の動作説明フローチャート（予測結果算出）を示す。
図１３において、Ｓ５１は、類似事例集合を入力する。これは、既述した図８のフローチャートに従って抽出した類似事例の集合（例えば抽出条件で指定された類似度の高い順に１０個の類似事例（既知事例）の集合）を入力する。
【０１０１】
Ｓ５２は、仮予測結果を算出する。これは、後述する図１４の（ａ）の（式６）に従い、ここでは、仮予測結果として、確信度を算出する。尚、予測属性値（数値）の場合には、予測値として、（全類似事例の（類似度×予測属性値）の和）／（全類似事例の類似度の和）として算出する。
【０１０２】
Ｓ５３は、既知事例集合から事例情報を抽出する。ここでは、Ｓ５４の類似度平均Ｓａｖｅｒａｇｅ、標準偏差Ｓｖａｒｉａｎｃｅを抽出する。また、Ｓ５６の予測属性値（文字）ごとの分布を抽出する。
【０１０３】
Ｓ５５は、信頼性を算出する。これは、後述する図１４の（ｂ）の（式７）、（式８）により信頼性を算出する。信頼性は、類似度が高い程、高い信頼性が得られる。
【０１０４】
Ｓ５７は、予測結果を修正する。これは、Ｓ５２で算出した仮予測結果について、後述する図１４の（ｃ）の（式９）に従い修正、即ち、信頼性が大のときは仮予測結果に近づけ、信頼性が小のときは予測属性値（文字）の分布に近づけるように修正する。
【０１０５】
Ｓ５８は、Ｓ５７で修正した後の予測結果である。
以上によって、類似事例の集合と類似度をもとに仮予測結果を算出し、既知事例集合１から求めた類似度平均、標準偏差、予測属性値（文字）の分布をもとに（式９）により仮予測結果を修正して適切な予測結果を算出することが可能となる。
【０１０６】
図１４は、本発明の説明図を示す。
図１４の（ａ）は、確信度ｐ（ｃ）を算出する例（式６）を示す。確信度は図示の下記の式で算出する。
【０１０７】
確信度ｐ（ｃ）＝（予測属性値がｃである類似事例の類似度の和）／（全類似事例の類似度の和）                                            （式６）
図１４の（ｂ）は、信頼性を算出する例（（式７）、（式８））を示す。ここで、
・Ｓａｖｅｒａｇｅは、図１３のＳ１４の、既知事例集合から算出した類似度の平均である。ここで、類似度ＳｉがＳａｖｅｒａｇｅよりも大のときはＲｉは１、以下のときは図示の式でＲｉの値を求める。そして、下段の信頼性Ｒの式に代入し、信頼性を求める。
【０１０８】
図１４の（ｃ）は、確信度を算出する例（式９）を示す。ここで、Ｒは（式８）の信頼性である。Ｐｃは予測属性値の既知事例集合における分布であって、例えば”購入する”あるいは”購入しない”という値の分布である。Ｐｔｅｍｐは（式６）で算出した仮予測結果（仮確信度）である。
【０１０９】
図１５は、本発明の説明図を示す。
図１５の（ａ）、（ｂ）は、未知事例１、２の類似事例集合の例をそれぞれ示す。
【０１１０】
図１５の（ｃ）は、確信度の算出例を示す。これは、図１５の（ａ）の未知事例１、（ｂ）の未知事例２について、”購入する”の確信度を、図１４の（ａ）の（式５）に従いそれぞれ算出したものであって、例えば未知事例１の”購入する”の確信度は、図示のように、
・未知事例１の”購入する”としたデータ３０１，４９０の類似度１２，２を加算して（式５）の分子の値１４を算出する。
【０１１１】
・未知事例１の全ての類似度１２，６，４，２を加算して分母の値２４を算出する。
【０１１２】
・分子の値１４を、分母の値２４で除算し、未知事例１の確信度１４／２４＝０．５８３を算出する。
【０１１３】
・同様にして、未知事例２の確信度＝０．５８３を算出する。
ここでは、未知事例１，２の確信度（仮予測結果）が同じで、いずれが良いか判断できない。そこで、既知事例集合の事例情報をもとに修正する（既述した図１３のＳ５３からＳ５８）。
【０１１４】
図１５の（ｄ）は、信頼性の例を示す。これは、既知事例集合１から算出した類似度の平均Ｓａｖｅｒａｇｅ＝２，標準偏差Ｓｖａｒｉａｎｃｅ＝０．２５とすると、既述した図１４の（ｂ）の（式７）、（式８）に従い、未知事例１，２の信頼性をそれぞれ算出すると、図示のように、１，０．９４を算出できる。
【０１１５】
図１５の（ｅ）は、確信度の例を示す。これは、図１５の（ｄ）で算出した未知事例１，２の信頼性をもとに、既述した図１４の（ｃ）の（式９）に従い算出した確信度をそれぞれ示す。ここでは、未知事例１の確信度０．５８３が、未知事例２の確信度０．５５４に比して大きく、”購入する”可能性が高いことが判明する。
【０１１６】
図１６は、本発明の動作説明フローチャート（単一属性間距離算出）を示す。これは、既述した図４のＳ２２の単一属性間距離を算出する他の実施例の構成の詳細動作説明フローチャートを示す。
【０１１７】
図１６において、Ｓ６１は、条件属性値の間の距離を算出する。これは、後述する図１７の（ａ）の（式２１）で距離を算出する。
【０１１８】
Ｓ６２は、条件属性値間の値が０、１か判別する。ＹＥＳの場合には、Ｓ６３で（式２２）により単一属性値間の距離を算出し、Ｓ６７で単一属性値間の距離を出力し、終了する。一方、Ｓ６２のＮＯの場合には、Ｓ６４に進む。
【０１１９】
Ｓ６４は、条件属性値間の距離が適切か判別する。ＹＥＳの場合には、Ｓ６６に進む。ＮＯの場合には、本実施例のＳ６５に進む。
【０１２０】
Ｓ６５は、平均が１、それぞれの比が変らないように平準化する。これにより、この属性の予測結果に対する影響が大きすぎず小さすぎず適切になるように補正される（平準化される）。そして、Ｓ６６に進む。
【０１２１】
Ｓ６６は、単一属性値間の距離を算出する。これは、後述する図１７の（ｃ）の（式２３）に従い、単一属性値間の距離を算出する。
【０１２２】
以上によって、既述した図４で未知事例に対する既知事例集合中の既知事例の類似度を算出する際に、単一属性値間の距離を平準化し、予測結果に影響が大きすぎず小さいすぎない範囲に補正することが可能となる。
【０１２３】
図１７は、本発明の説明図を示す。
図１７の（ａ）は、条件属性値間の距離の算出例（式２１）を示す。ここで、
・ｖ１、ｖ２は、条件属性の２つの値である。
【０１２４】
・ｄ（ｖ１、ｖ２）は、条件属性の２つの値の間の距離である。
・ｚは正の定数であって、通常は１あるいは２である。
【０１２５】
・ｐ（ｃｊ｜ｖ１），ｐ（ｃｊ｜ｖ２）は、条件属性の２つのそれぞれの値であって、例えば条件属性名”会社員”、”公務員”の条件属性値”購入する”、”購入しない”の分布である。求める距離ｄ（ｖ１、ｖ２）は当該分布の差の総和である。
【０１２６】
図１７の（ｂ）は、単一属性値間の距離ｄｊを算出する例（式２２）を示す。ここで、
・上段の式が数値属性の場合で、下段が文字属性の場合である。
【０１２７】
図１７の（ｃ）は、単一属性値間の距離ｄｊを算出する例（式２３）を示す。ここで、
・上段の式が数値属性の場合で、下段が文字属性の場合である。
【０１２８】
（付記１）
未知事例に対する既知事例集合中の既知事例の類似度を算出し、当該算出した類似度をもとに前記既知事例集合中から該当類似事例を抽出して予測結果を出力する事例予測装置において、
既知事例を蓄積した既知事例集合と、
入力された未知事例について、前記既知事例集合中の各既知事例との仮類似度Ｓを算出する手段と、
前記算出した各仮類似度Ｓの平均仮類似度を算出して当該算出した平均仮類似度で前記仮類似度Ｓを平準化した類似度を算出する手段とを備え、
当該算出した類似度をもとに前記既知事例集合中から該当類似事例を抽出してこれら抽出した類似事例を統計処理した予測結果を出力することを特徴とする事例予測装置。
【０１２９】
（付記２）
前記入力された未知事例について、前記既知事例集合中の各既知事例との仮類似度Ｓを算出する際に、当該既知事例の条件属性の値が適切でないときに特定範囲に納まるように平準化した後、当該平準化後の条件属性の値をもとに仮類似度Ｓを算出する手段を備えたことを特徴とする付記１記載の事例予測装置。
【０１３０】
（付記３）
未知事例に対する既知事例集合中の既知事例の類似度を算出し、当該算出した類似度をもとに前記既知事例集合中から該当類似事例を抽出して予測結果を出力する事例予測装置において、
既知事例を蓄積した既知事例集合と、
前記既知事例集合を２つに分割して１つを仮未知事例集合および他の１つを仮既知事例集合を生成する手段と、
前記仮未知事例集合中の各仮未知事例と前記仮既知事例集合中の各仮既知事例との類似度を算出し、当該算出した類似度をもとに予め指定された類似事例抽出条件に最も合致する類似事例抽出条件を決定する手段と、
前記決定した類似事例抽出条件に従い、全ての既知事例集合から、入力された未知事例の類似事例を抽出する手段とを備え、
当該抽出した類似事例を統計処理した予測結果を出力することを特徴とする事例予測装置。
【０１３１】
（付記４）
未知事例に対する既知事例集合中の既知事例の類似度を算出し、当該算出した類似度をもとに前記既知事例集合中から該当類似事例を抽出して予測結果を出力する事例予測装置において、
未知事例をもとに既知事例集合から抽出した類似度および類似事例を算出する手段と、
前記算出した類似事例をもとに仮予測結果を算出する手段と、
前記既知事例集合から類似度平均、標準偏差および予測される属性（予測属性）を求め、これらをもとに前記算出した仮予測結果について、当該仮予測結果あるいは予測属性に近づける手段とを備え、
当該算出した予測結果を出力することを特徴とする事例予測装置。
【０１３２】
（付記５）
未知事例に対する既知事例集合中の既知事例の類似度を算出し、当該算出した類似度をもとに前記既知事例集合中から該当類似事例を抽出して予測結果を出力する事例予測方法において、
既知事例を蓄積した既知事例集合を設け、
入力された未知事例について、前記既知事例集合中の各既知事例との仮類似度Ｓを算出するステップと、
前記算出した各仮類似度Ｓの平均仮類似度を算出して当該算出した平均仮類似度で前記仮類似度Ｓを平準化した類似度を算出するステップとを有し、
当該算出した類似度をもとに前記既知事例集合中から該当類似事例を抽出してこれら抽出した類似事例を統計処理した予測結果を出力することを特徴とする事例予測方法。
【０１３３】
（付記６）
前記入力された未知事例について、前記既知事例集合中の各既知事例との仮類似度Ｓを算出する際に、当該既知事例の条件属性の値が適切でないときに特定範囲に納まるように平準化した後、当該平準化後の条件属性の値をもとに仮類似度Ｓを算出するステップを有する付記５記載の事例予測方法。
【０１３４】
（付記７）
未知事例に対する既知事例集合中の既知事例の類似度を算出し、当該算出した類似度をもとに前記既知事例集合中から該当類似事例を抽出して予測結果を出力する事例予測方法において、
既知事例を蓄積した既知事例集合を設け、
前記既知事例集合を２つに分割して１つを仮未知事例集合および他の１つを仮既知事例集合を生成するステップと、
前記仮未知事例集合中の各仮未知事例と前記仮既知事例集合中の各仮既知事例との類似度を算出し、当該算出した類似度をもとに予め指定された類似事例抽出条件に最も合致する類似事例抽出条件を決定するステップと、
前記決定した類似事例抽出条件に従い、全ての既知事例集合から、入力された未知事例の類似事例を抽出するステップとを有し、
当該抽出した類似事例を統計処理した予測結果を出力する事例予測方法。
【０１３５】
（付記８）
未知事例に対する既知事例集合中の既知事例の類似度を算出し、当該算出した類似度をもとに前記既知事例集合中から該当類似事例を抽出して予測結果を出力する事例予測方法において、
未知事例をもとに既知事例集合から抽出した類似度および類似事例を算出するステップと、
前記算出した類似事例をもとに仮予測結果を算出するステップと、
前記既知事例集合から類似度平均、標準偏差および予測される属性（予測属性）を求め、これらをもとに前記算出した仮予測結果について、当該仮予測結果あるいは予測属性に近づけるステップとを有し、
当該算出した予測結果を出力することを特徴とする事例予測方法。
【０１３６】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、類似事例に基く予測の過程（既知事例の類似度を算出する過程、類似事例を抽出する過程、類似事例と類似度から予測結果を算出する過程）で、既知事例の全体から得られる情報をもとに距離・類似度・評価値などの適正化を行い、種々の未知事例に適応した精度の高い予測結果を生成することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のシステム構成図である。
【図２】本発明の動作説明フローチャート（全体）である。
【図３】本発明の要部構成図である。
【図４】本発明の動作説明フローチャート（類似度算出）である。
【図５】本発明の説明図である。
【図６】本発明の具体例説明図である。
【図７】本発明の要部構成図である。
【図８】本発明の動作説明フローチャート（類似事例抽出）である。
【図９】本発明の説明図（その１）である。
【図１０】本発明の説明図（その２）である。
【図１１】本発明の説明図（その３）である。
【図１２】本発明の要部構成図である。
【図１３】本発明の動作説明フローチャート（予測結果算出）である。
【図１４】本発明の説明図である。
【図１５】本発明の説明図である。
【図１６】本発明の動作説明フローチャート（単一属性値間距離算出）である。
【図１７】本発明の説明図である。
【符号の説明】
１：既知事例集合
２：未知事例
３：類似度算出部
３１：仮類似度算出部
３２：類似度平準化部
４：類似事例集合抽出部
４１：類似事例抽出条件決定部
４２：類似事例選択部
５：予測結果算出部
５１：仮予測結果算出部
５２：信頼性算出部
５３：予測結果修正部
６：事例情報抽出部
【図１】
2004206167.tif 000003
【図２】
2004206167.tif 000004
【図３】
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【図４】
2004206167.tif 000006
【図５】
2004206167.tif 000007
【図６】
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【図７】
2004206167.tif 000009
【図８】
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【図９】
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【図１０】
2004206167.tif 000012
【図１１】
2004206167.tif 000013
【図１２】
2004206167.tif 000014
【図１３】
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【図１４】
2004206167.tif 000016
【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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