(57)【要約】【課題】予測に関係が深い事例データを自動的にかつ階層的にグループ化でき、またデータ分割の結果が予測制御可能であり、その結果として高精度予測が可能であるデータ分割予測装置を提供すること。【解決手段】影響度を利用して事例間距離算出部３は、各２事例データ間の距離を算出し、最近接２事例選択部４ａは、各２事例データ間距離の中で最も近い２事例を選択し、事例統合部４は、その２事例を統合して新たに１つの事例として統合し、この統合処理を繰り返し行い、全体で１事例になる途中で、予測誤差算出部６の予測誤差をもちいて、最小予測誤差２事例選択部４ｂは、予測誤差が最も小さい２事例を選択し、事例統合部４は、その２事例を統合して新たに１つの事例として統合し、この統合処理を全体で１事例になるまで繰り返すことで３次元樹状図（図７）を得る。【選択図】      図１
2004164506.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の既知事例を未知事例に基づいて統合し、統合された事例のデータを前記未知事例に類似する類似事例毎に分割し、該未知事例に関する予測を行うデータ分割予測装置であって、
各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループ毎に、前記予測の結果に影響を与える度合いを示す影響度を算出する影響度算出手段と、
前記影響度算出手段により算出された影響度に基づいて、前記各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループ間の類似に係る距離を算出する事例間距離算出手段と、
前記事例間距離算出手段により算出された距離に基づいて、前記各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループを統合する事例統合手段と、
を備えたことを特徴とするデータ分割予測装置。
【請求項２】
複数の既知事例を未知事例に基づいて統合し、統合された事例のデータを前記未知事例に類似する類似事例毎に分割し、該未知事例に関する予測を行うデータ分割予測装置であって、
各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループ毎に、前記予測の結果に影響を与える度合いを示す影響度を入力する影響度入力手段と、
前記影響度入力手段により入力された影響度に基づいて、前記各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループ間の類似に係る距離を算出する事例間距離算出手段と、
前記事例間距離算出手段により算出された距離に基づいて、前記各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループを統合する事例統合手段と、
を備えたことを特徴とするデータ分割予測装置。
【請求項３】
前記事例間距離算出手段によって順次算出された距離に基づいて、該距離が最短となる前記各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループを順次統合する処理を、前記複数の既知事例が一つの既知事例グループになるまで繰り返すことを特徴とする請求項１または２に記載のデータ分割予測装置。
【請求項４】
前記各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループにおける所定の組み合わせ毎に、該組み合わせに依存して前記予測の結果に及ぼされる誤差を示す予測誤差を算出する予測誤差算出手段をさらに備え、前記事例間距離算出手段によって順次算出された距離に基づいて、該距離が最短となる前記各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループを順次統合する処理を、前記複数の既知事例が任意のグループ数になるまで繰り返し、任意のグループ数になった後は、前記予測誤差算出手段によって順次算出された予測誤差が最小となる前記組み合わせに対し、順次統合する処理を一つの既知事例グループになるまで繰り返すことを特徴とする請求項１または２に記載のデータ分割予測装置。
【請求項５】
前記予測誤差算出手段によって算出された予測誤差が最小となる類似事例毎に分割し、分割された各類似事例の内で、前記未知事例に最も類似する類似事例を前記予測の結果として選択する予測結果選択手段をさらに備えたことを特徴とする請求項４に記載のデータ分割予測装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、与えられた事例データを用いて、予測対象となる属性が指定された事例に対して、予測に関係がある事例を同じグループとするようにデータ分割を行うことを可能とする記憶に基づく推論を利用したデータ分割予測装置に関し、特に、予測に関係が深い事例データを自動的にかつ階層的にグループ化でき、またデータ分割の結果が予測制御可能であり、その結果として高精度予測が可能であるデータ分割予測装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、蓄積された既知事例データに対して、自動的にデータ分割を行い高い類似性を持つデータ群をグループ化する様々な手法（クラスタリング手法）が提案されている。ここで提案されている手法では、分割後の各グループの意味を理解するには、平均や分散を元にしたプロファイリングや、決定木などによるルール生成を用いた手間のかかる分析がなされてきた。一方、蓄積された既知事例データを分割する際に、着目する属性を指定したい場合がある。例えば、企業が顧客に行ったある商品のキャンペーン結果について、応答したかどうかを中心に顧客分類したい場合などである。このような場合では、応答するか否かに関わらない従来のクラスタリング方法の場合には、応答に無関係な説明変数も含めてグループ分けを行ってきた。このような場合では、まず蓄積された既知事例データにより決定木を生成し、生成された決定木やルールを用いてデータを分割し、未知事例に関する予測を行う方法があるが、分割が粗くなるという問題点があった。
【０００３】
これらの問題に対して特許文献１は、類似事例に基づいて未知事例に関する予測を高速かつ高精度に行う類似事例に基づく予測装置および方法に関する技術を開示している。
【０００４】
【特許文献１】
特開２０００−１５５６８１号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、この特許文献１の技術のみでは、未知事例に対する応答結果の予測に関係の深い事例データ群を自動的にかつ階層的にグループ化することが望めないが、同文献で開示されている各説明変数値が目的変数値に対して与える割合を表す影響度を用いる事で、目的変数の予測に関係の深い事例データを自動的にかつ階層的にグループ化する。また、影響度を考慮した事例間の距離（類似性の尺度）の算出方法を導入することにより、予測に関係する説明変数を中心にしたグループ化を行い、より柔軟なデータのグループ化を行う。これらのグループ化の結果に基づいて、さらに事例間距離に予測誤差を用いることで、最も予測誤差の少ない事例データグループを生成し、それら生成された事例データグループを用いた予測を行う事で、単一や無作為に分割した場合よりも高精度な予測が可能となるようにする。
【０００６】
この発明は、上記従来技術（特許文献１）を更に発展させ、予測対象となる未知事例の属性が指定された場合に、予測に関係が深い事例データを自動的にかつ階層的にグループ化でき、またデータ分割の結果が予測制御可能であり、その結果として高精度予測が可能であるデータ分割予測装置を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記目的を達成するためになされたものであり、請求項１に係るデータ分割予測装置は、複数の既知事例を未知事例に基づいて統合し、統合された事例のデータを前記未知事例に類似する類似事例毎に分割し、該未知事例に関する予測を行うデータ分割予測装置であって、各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループ毎に、前記予測の結果に影響を与える度合いを示す影響度を算出する影響度算出手段と、前記影響度算出手段により算出された影響度に基づいて、前記各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループ間の類似に係る距離を算出する事例間距離算出手段と、前記事例間距離算出手段により算出された距離に基づいて、前記各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループを統合する事例統合手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００８】
この請求項１の発明によれば、各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループ毎に、予測の結果に影響を与える度合いを示す影響度を算出し、該影響度に基づいて、各既知事例および既知事例グループ間の類似に係る距離を算出し、該距離に基づいて、各既知事例および既知事例グループを統合することとしたので、予測に関係が深い事例データを自動的にかつ階層的にグループ化できる。
【０００９】
また、請求項２に係るデータ分割予測装置は、複数の既知事例を未知事例に基づいて統合し、統合された事例のデータを前記未知事例に類似する類似事例毎に分割し、該未知事例に関する予測を行うデータ分割予測装置であって、各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループ毎に、前記予測の結果に影響を与える度合いを示す影響度を入力する影響度入力手段と、前記影響度入力手段により入力された影響度に基づいて、前記各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループ間の類似に係る距離を算出する事例間距離算出手段と、前記事例間距離算出手段により算出された距離に基づいて、前記各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループを統合する事例統合手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１０】
この請求項２の発明によれば、各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループ毎に、予測の結果に影響を与える度合いを示す影響度を入力し、該影響度に基づいて、各既知事例および既知事例グループ間の類似に係る距離を算出し、該距離に基づいて、各既知事例および既知事例グループを統合することとしたので、予測に関係が深い事例データを、ユーザが分割傾向の強弱を制御しながらグループ化ができる。
【００１１】
また、請求項３に係るデータ分割予測装置は、請求項１または２の発明において、前記事例間距離算出手段によって順次算出された距離に基づいて、該距離が最短となる前記各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループを順次統合する処理を、前記複数の既知事例が一つの既知事例グループになるまで繰り返すことを特徴とする。
【００１２】
この請求項３の発明によれば、順次算出された距離に基づいて、該距離が最短となる各既知事例および既知事例グループを順次統合する処理を、複数の既知事例が一つの既知事例グループになるまで繰り返すこととしたので、各既知事例および既知事例グループの樹状図を作成することができる。
【００１３】
また、請求項４に係るデータ分割予測装置は、請求項１または２の発明において、前記各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループにおける所定の組み合わせ毎に、該組み合わせに依存して前記予測の結果に及ぼされる誤差を示す予測誤差を算出する予測誤差算出手段をさらに備え、前記事例間距離算出手段によって順次算出された距離に基づいて、該距離が最短となる前記各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループを順次統合する処理を、前記複数の既知事例が任意のグループ数になるまで繰り返し、任意のグループ数になった後は、前記予測誤差算出手段によって順次算出された予測誤差が最小となる前記組み合わせに対し、順次統合する処理を一つの既知事例グループになるまで繰り返すことを特徴とする。
【００１４】
この請求項４の発明によれば、各既知事例および既知事例グループにおける所定の組み合わせ毎に、該組み合わせに依存して予測結果に及ぼされる誤差を示す予測誤差を算出することとし、さらに距離に基づいて、該距離が最短となる各既知事例および既知事例グループを順次統合する処理を、複数の既知事例が任意のグループ数になるまで繰り返し、任意のグループ数になった後は、順次算出された予測誤差が最小となる組み合わせに対し、順次統合する処理を一つの既知事例グループになるまで繰り返すこととしたので、予測誤差が加わった樹状図を作成することができる。
【００１５】
また、請求項５に係るデータ分割予測装置は、請求項４の発明において、前記予測誤差算出手段によって算出された予測誤差が最小となる類似事例毎に分割し、分割された各類似事例の内で、前記未知事例に最も類似する類似事例を前記予測の結果として選択する予測結果選択手段をさらに備えたことを特徴とする。
【００１６】
この請求項５の発明によれば、予測誤差が最小となる類似事例毎に分割し、分割された各類似事例の内で、未知事例に最も類似する類似事例を予測の結果として選択することとしたので、精度のよい予測ができる。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下に添付図面を参照して、この発明に係るデータ分割予測装置の好適な実施の形態を詳細に説明する。
【００１８】
本発明の原理の概略を説明する。図１は、本発明原理の概略構成を示す図である。同図に示すように、既知事例データとは、蓄積された過去データのことであり、説明変数の値（条件）と付随した目的変数の値（結果）が既知であり、予測の根拠となるものである。既知事例データとしてキャンペーン応答結果データの一例を図１２に示す。
【００１９】
なお、本発明においては既知事例データおよび未知事例データの説明変数（条件）、目的変数（結果）とも数値またはカテゴリ値いずれの属性においても適用可能である。操作データは、本発明であるデータ分割装置の処理動作の制御を指示するものである。
【００２０】
これらのデータが入力部１を通じて、記憶に基づく推論（後ほど詳細に説明する）を行うことにより、影響度算出部２は、既知事例データと指定された目的変数を基に、各説明変数値が目的変数値に対して寄与する割合を表す影響度を算出する。ただし、操作データによって影響度が指示されている場合は、指示された影響度を使用する。
【００２１】
影響度を利用して事例間距離算出部３により、各２事例データ間の距離が算出される。その後、事例統合部４の最近接２事例選択部４ａは、各２事例データ間距離の中で最も近い２事例を選択し、事例統合部４では、その２事例を統合して新たに１つの事例として統合し、それを再び事例間距離算出部３へと渡す。このように最近接２事例を１つに統合する処理を、全体で１事例になるまで繰り返すことで、階層的な分割結果である樹状図が得られる（図２参照）。
【００２２】
次に、２つめの処理として、上述の樹状図作成の処理の仕方が途中から切り替わる場合について説明する。影響度を利用して事例間距離算出部３により、各２事例データ間の距離が算出される。その後、事例統合部４の最近接２事例選択部４ａは、各２事例データ間距離の中で最も近い２事例を選択し、事例統合部４では、その２事例を統合して新たに１つの事例として統合し、それを再び事例間距離算出部３へと渡す。
【００２３】
このように最近接２事例を統合する処理を行い、全体で１事例になる途中で、予測誤差算出部６において算出された各事例間の予測誤差をもちいて、事例統合部４の最小予測誤差２事例選択部４ｂは、各２事例データ間の予測誤差の中で、予測誤差が最も小さい２事例を選択し、事例統合部４では、その２事例を統合して新たに１つの事例として統合し、それを再び予測誤差算出部６へと渡す。このように最小予測誤差２事例を１つに統合する処理を、全体で１事例になるまで繰り返すことで、階層的な分割結果である予測誤差を伴った３次元樹状図が得られる（図７参照）。
【００２４】
上述した図７の出力結果を基に予測部７は複数の予測処理を行い、複数の予測処理結果を予測結果選択部８に送る。予測結果選択部８は複数の予測処理結果の中から一つの予測処理結果を選択し、これを予測結果として出力する（図１７参照）。
【００２５】
出力部５は、ユーザによって指示された操作データに基づいて、上記３つのうちのいずれかの出力結果を出力する。
【００２６】
図２で縦軸の統計量とは、例えば分散値等を表している。図２では１５事例データが統合の末に１事例へとまとまる様子が描かれている。この樹状図中の水平に任意の線をひく事で、任意の数の事例データ分割が可能となる。図中、点線によれば事例データは５分割される。
【００２７】
まず、本発明原理の構成であるの詳細な説明を行う前に、本発明において想定する利用環境を説明する。
【００２８】
図３は、一箇所に蓄積された大量データと高速マシン１０による一括分析の概念図である。例えば本社データベース２０などに全国の支店からデータが送付されて蓄積されるようなケースを想定している。本社データベース２０という一箇所に蓄積された大量データに対して、それに直接接続された高速マシン１０によって一括分析を行う。
【００２９】
図４は、分散して蓄積されたデータとそれに付随したマシン（１０−１〜１０−ｎ）による分散処理を行う図である。例えば、各店舗あるいは各地域単位で蓄積されるＰＯＳシステムのような、分散してデータベース（２０−１〜２０−ｎ）を構築しており、それがリアルタイムで次々と蓄積されていくため、それを一箇所にまとめるにはコスト的、時間的に無理がある形態や、病院の電子カルテデータのように、その病院で保持することが義務付けられており、セキュリティーの問題から容易に別の場所に移すことが出来ないようなデータベースシステム形態を想定している。
【００３０】
この場合、各データベースシステムに対して、蓄積しているデータ量に見合った処理能力のマシンを設置し、それぞれの中で独立に処理を行い、結果を統合することで、効率的に分析することが可能となる。
【００３１】
特に、本発明においては、距離の近い事例を探索することが最も処理能力を必要とするポイントなので、各分散データベース内で最近接事例を探索した上で、その中で最も距離の近い事例を探索することで、効率的な近傍事例探索が可能となる。
【００３２】
なお、本発明は上記どちらケースにも対応可能であり、利用形態の決定は対象とするデータの持つ制約に依存すると考えられる。また、図３のケースにおいても、大量データを高速に扱うためには内部にてデータ分割による並列処理算出を行うことが可能であり、その場合には算出ロジックとしての図３のケースと図４のケースとの違いはないといえる。
【００３３】
さて、以下、本発明原理の各部構成について詳細な説明を行う。
【００３４】
以下、影響度算出部２を含んでいる記憶に基づく推論部（図６参照）の説明を行う。図５に本発明の土台である、記憶に基づく推論（Ｍｅｍｏｒｙ−Ｂａｓｅｄ  Ｒｅａｓｏｎｉｎｇ）の概念図を示す。同図では、既知事例データが１からＮまであり、それらの目的変数の値が「＋」と「−」で与えられ、説明変数軸の座標として多次元空間の中にプロットされている。同図では、未知事例データに近い三つの既知事例を選択し、確信度０．６７の確率で予測値をプラスと結論している。記憶に基づく推論予測の基本原理とは、蓄積された既知事例データ中で、未知事例データに近いｋ個のデータを探索し、その重み付き加算和により予測値を決定する。
【００３５】
本発明は、先の先行技術である記憶に基づく推論（特許文献１参照）を土台としているので、その動作原理を以下、説明する。
【００３６】
記憶に基づく推論予測の基本原理とは、蓄積された既知事例データ中で、未知事例データに近いｋ個のデータを探索し、その重み付き加算和により予測値を決定するものである。
【００３７】
記憶に基づく推論部（図６参照）の記憶に基づく推論予測は、以下の順で行われる。（１）蓄積された既知事例データに対し、ある目的変数における影響度を算出する（影響度算出部２の処理）。（２）未知事例データと既知事例データの１つ１つの類似度を算出する。（３）（２）で求めた類似度を用いて、既知事例データ中から未知事例データに最も類似するｋ個を選択し、類似事例データとする。（４）得られたｋ個の類似事例データを用い、予測結果を決定する。（５）得られた予測結果に対して、確信度を算出する。以下、それぞれについて、式とデータ例を用いて詳細を説明する。
【００３８】
キャンペーン応答問題を例に、既知事例データの一例を図１２に、未知事例データの一例を図１３に示す。図１２は、説明変数として性別、年齢、年収（単位１００万円）、および購買回数、目的変数として応答からなっている。図１３は、目的変数の応答が未知であり、既知事例からこの応答があるかないかを確率的に推定したい。
【００３９】
記憶に基づく推論の処理手順（１）の記憶に基づく推論部の中にある影響度算出部２で行われる影響度の算出について説明する。影響度とは、各説明変数、もしくは各説明変数値が目的変数値に対して与える影響度合いを、既知事例データから確率算出により求めたものである。この算出方法としては、説明変数ごとに求めるＭＩＣ（Ｍｕｔｕａｌ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｃｏｎｔｅｎｔ）法や、説明変数値ごとに求めるＣＣＦ（Ｃｒｏｓｓ−Ｃａｔｅｇｏｒｙ  Ｆｅａｔｕｒｅ  ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ）法や、ｎｅｗＣＣＦ（ｎｅｗ  Ｃｒｏｓｓ−Ｃａｔｅｇｏｒｙ  Ｆｅａｔｕｒｅ  ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ）法等の手法が用いられる。それぞれの影響度算出は以下の算出式に従って行われる。
【００４０】
ＭＩＣの場合の算出式は
【数１】
2004164506.tif 000003
である。ここで、ｃは各目的変数値を、ｉは説明変数の番号を、ｖは説明変数の値を、ｐ（ｖ，ｃ）は、説明変数が値ｖをとり目的変数が値ｃをとる結合確率を表す。すなわちＭＩＣとは、相互情報量に従って説明変数ごとに算出される値であり、ある説明変数における目的変数との結合確率の偏りが大きい場合には、予測に重要な説明変数とみてその時の影響度値ｗを１に近く、逆に結合確率の偏りが小さい場合にはその説明変数は予測には重要でないとみなして、影響度値ｗを０に近くする。
【００４１】
ＣＣＦの場合の算出式は
【数２】
2004164506.tif 000004
である。ここで、ｃは各目的変数値を、ｉは説明変数の番号を、ｖは説明変数の値を、ｐ（ｃ｜ｖ）は、説明変数が値ｖをとる時に目的変数値ｃをとる確率を表す。すなわちＣＣＦとは、説明変数が値ｖをとる時に目的変数の値ｃをとる確率を２乗し、全てのクラスについて合計することを意味する。これにより、説明変数がある値ｖをとる時に、単一の目的変数値ｃを必ずとる場合には影響度は１となり、説明変数値ｖによってどの目的変数値ｃをとる確率も均等の場合には、影響度は最小値：１／Ｎｃとなる（Ｎｃは目的変数値の数）。
【００４２】
ｎｅｗＣＣＦの場合の算出式は
【数３】
2004164506.tif 000005
である。
【００４３】
ここでｃは各目的変数値を、ｉは説明変数の番号を、ｖは説明変数の値を、Ｎｃは目的変数値の数を、ｐ（ｃ）は目的変数値がｃとなる確率を、ｐ（ｃ｜ｖ）は、説明変数が値ｖをとる時に目的変数が値ｃをとる確率を表す。また、ｑｖ（ｃ）は、説明変数が値ｖをとる時の目的変数値ｃをとる確率の、もともと目的変数値がｃとなる確率に対する比を意味している。
【００４４】
このｎｅｗＣＣＦ法はＣＣＦ法に比べて（ィ）目的変数値の分布偏りの考慮、（ロ）ある説明変数値ｖが目的変数値への決定に寄与しない場合には、影響度は０にする、の２点において改良が施されている。すなわち、ある説明変数値ｖをとる時の目的変数値ｃの分布が全体の目的変数値分布に一致するときに、分子は０となるため影響度は０（最小値）となり、その説明変数値の予測における影響を消し去ることができる。一方、ある説明変数値ｖをとる時に単一の目的変数値ｃしかとらない場合には、影響度値が１．０となるのはＣＣＦと変わらない。
【００４５】
図１４に（数１）のＭＩＣ法を用いた場合の各説明変数の影響度値例を、図１５には（数３）のｎｅｗＣＣＦ法を用いた場合の説明変数として「性別」と「年齢」における各説明変数値の影響度例を示す。ＭＩＣ法では説明変数につき一つの影響度値が与えられ、ｎｅｗＣＣＦでは説明変数値ごとに１つの影響度値が与えられる。なお、ＣＣＦ法の場合には、（数２）により影響度が算出されるため、影響度値はｎｅｗＣＣＦによる算出結果とは異なるものの、形式としては、図１５のｎｅｗＣＣＦと同様に各説明変数値もしくは説明変数範囲に対し一つの影響度値が求められる。
【００４６】
ＭＩＣ、ＣＣＦ、ｎｅｗＣＣＦのいずれの場合においても、既知事例データ中に欠損値がある場合には該当レコードを削除してから影響度算出を行う。また、説明変数が数値属性の場合は、ｖは単一の値ではなく、数値範囲を意味する。
【００４７】
次に、記憶に基づく推論の処理手順（２）である未知事例データと既知事例データの１つ１つの類似度の算出について説明する。類似度とは、事例データ間の類似性の尺度である。単一属性間距離を（数４）、類似度を（数５）によって、未知事例データと各既知事例データとの類似度を求める。
【数４】
2004164506.tif 000006
【数５】
2004164506.tif 000007
ここでｗｉ（ｖ）は、記憶に基づく推論の処理手順（１）で求めた影響度（未知事例データのｉ番目の説明変数がｖの時の影響度）を表す。すなわち、類似度は事例間の影響度付き距離の逆数を意味しており、事例どうしが似ているほど類似度は高くなる。
【００４８】
なお、既知事例データに欠損値が含まれる場合、未知事例データの該当属性の単一属性間距離を１とし、未知事例データに欠損値が含まれる場合、既知事例データの該当属性の単一属性間距離を０として、類似度を算出する。
【００４９】
次に、記憶に基づく推論の処理手順（３）である既知事例データ中から未知事例データに最も類似するｋ個を選択する処理について説明する。記憶に基づく推論の処理手順（２）において既知事例データのそれぞれ１データと未知事例データの類似度を求め、最も類似度が高いｋ個を既知事例データから選択し、類似事例データとする。ここでｋは、以下の方法で決定される。（ィ）事前にユーザにより指定される。（ロ）  既知事例データの一部を未知事例データとみなし、複数のｋ値により予測作業を繰り返し、最も予測正答率が高いｋ値を最適値として自動的に決定する。なお、予測ついては次項の記憶に基づく推論の処理手順（４）において説明する。
【００５０】
図１６に、図１３の未知事例データに対し、ｋ＝８として選択された類似事例データを示す。
【００５１】
次に、記憶に基づく推論の処理手順（４）である得られたｋ個の類似事例データを用い予測結果決定する処理について説明する。目的変数によって予測結果の決定のしかたが異なる。
【００５２】
（ィ）目的変数がカテゴリ値属性の場合。類似事例データを用いて目的変数値ごとの類似度合計Ｔｃを（数６）により求める。ここで、Ｓｊは記憶に基づく推論の処理手順（３）で選択されたｋ個の類似事例データ中のｊ番目の類似事例データの未知事例データとの類似度を意味する。目的変数値ごとの類似度合計を次式で算出する。
【数６】
2004164506.tif 000008
（数７）に従い、得られた各目的変数値におけるＴｃのうち、最大のＴｃを与える目的変数値ｃを、予測値ｃｐｒｅｄｉｃｔとして決定する。予測値を次式で算出する。
【数７】
2004164506.tif 000009
【００５３】
（ロ）目的変数が数値属性の場合。（数８）を用いて予測値ｃｐｒｅｄｉｃｔは決定される。ここで、類似事例データ数をｋとし、ｊ番目の類似事例データと未知事例データとの間の類似度をＳｊ、ｊ番目の類似事例データの目的変数値をｃｊとする。予測値を次式で求める。
【数８】
2004164506.tif 000010
すなわち、類似度による重み付き加算和により予測値を決定する。
【００５４】
次に、記憶に基づく推論の処理手順（５）である得られた予測結果に対し確信度を算出する処理について説明する。確信度とは予測結果の信頼性を表す尺度である。以下のようにして求められる。
（ィ）目的変数がカテゴリ値属性の場合。各目的変数値の類似度合計に対する、予測結果ｃｐｒｅｄｉｃｔの類似度合計の割合として、（数９）により確信度が求められる。
【数９】
2004164506.tif 000011
（ロ）目的変数が数値属性の場合。同様に、（数１０）により求められる。ここで、σｃは、目的変数の標準偏差を意味する。
【数１０】
2004164506.tif 000012
【００５５】
例として、図１７に、図１６の類似データから求められた図１３の未知事例データに対する予測結果とその確信度値の例を示す。
【００５６】
以上のようにして、記憶に基づく推論予測で既知事例データを用いて未知事例データの予測、および、その確信度提示や、既知事例データの影響度提示が可能となる。
【００５７】
図６に樹状図を作成する動作フローチャートを示す。図６において、はじめに既知事例データを入力部１に入力し（ステップＳ１）、入力部１は該既知事例データを記憶に基づく推論部へ出力し、記憶に基づく推論部の中の影響度算出部２は、影響度の算出を行う（ステップＳ２）。一方、事例統合部４は、既知事例データ中に事例がいくつ存在するかを判断し、複数存在する場合には次の事例間距離算出部３へと進む（ステップＳ３）。事例間距離算出部３では、影響度と既知事例データを基に、全ての２事例の組合せにおいて各２事例間距離を算出する（ステップＳ４）。
【００５８】
得られた各２事例間距離に対し、最近接２事例選択部４ａにて、最も距離が近い２事例を選出する（ステップＳ５）。出力された２事例は事例統合部４の中の２事例統合部（図１の中には明示していない）にて統合されて新たに１事例として表現されるとともに、そのときの２事例と統計量（たとえば分散など）を記録し、再び事例数判断へと戻る（ステップＳ６）。事例数が１つになるまでこの処理を繰り返し、最終的には記録した２事例の順番とそのときの統計量から、階層的なデータ分割結果として図２のような樹状図を作成する（ステップＳ７）。
【００５９】
なお、事例間距離の算出時に、説明変数に加えて目的変数も用い、目的変数用の影響度としてユーザが０以上の任意の値を指定可能とすることで、目的変数を重視したデータ分割を可能とする。
【００６０】
さらに、事例間距離の算出方法として、いくつかのグループにデータが分割された段階で、ある２事例グループを統合した時の全体予測誤差合計を距離とし、最小予測誤差の際に統合された２事例グループを、最近接２事例とみなすことで、最も正答率が高い組合せが統合され、より予測に合致したグループ化が可能となる。この場合、それまでの統計量に加えて予測誤差が加わった３次元樹状図が、分割結果として得られる（図７参照）。
【００６１】
さらに、得られた３次元樹状図を用いて、最小の予測誤差を示すデータ分割を用いてを構成することで、全体事例を１つの記憶に基づく推論にて予測した場合や無作為に分割した場合に比べてより高精度な予測が可能となる。
【００６２】
以下、予測誤差を利用した事例分割動作について説明する。図８は、予測誤差を利用した事例分割動作のフローチャートである。同図における右側の予測誤差算出部６（太枠部分）内の動作として、予測誤差算出部６の動作フローチャートを図９に示す。
【００６３】
ステップＳ１３において、以下のいずれかの条件を満たす間は、図６の動作フローチャートと同様の動作をする。（ィ）データ分割による事例グループ数が指定された値を超える（例えば図２の点線）、または（ロ）データ分割による事例グループ内データ数の最小が指定された値を超える。
【００６４】
上記条件を満たさない場合は、事例グループ数が１より大きければステップＳ１８へ進み、小さければステップＳ２１へ進む（ステップＳ１７）。次に、予測誤差算出部６は、ある２つの事例グループを統合した際の、新しくできる事例グループそれぞれに対し、交差検定による記憶に基づく推論予測を行うことで得られる全体の予測誤差とする（ステップＳ１８）。図９にその詳細な流れ図を示す。
【００６５】
ステップＳ１９を説明する前に、ステップＳ１８の詳細を説明する。図９において、既知事例データグループが入力されると、まず、それぞれの事例グループごとに交差検定により記憶に基づく推論予測を行い、予測誤差を算出する（ステップＳ３１）。一方、事例グループの中から２つの組合せがあるかを確認し（ステップＳ３２）、あればその２つの組み合わせを選択し（ステップＳ３３）、その２事例グループを合成した新しい事例グループに対して交差検定による記憶に基づく推論予測により予測誤差を求める（ステップＳ３４）。得られた予測誤差と、選択された２事例以外の全事例グループの予測誤差を合計して、２事例の組と予測誤差を出力する（ステップＳ３５）。
【００６６】
この動作を、全ての２事例グループの組合せに対して行った後、２事例組と予測誤差を最小予測誤差２事例選択部４ｂへと出力する（ステップＳ３６）。
【００６７】
さらに、ステップＳ３６の後に続く処理として、ここで図８のフローチャートにもどり、最小予測誤差２事例選択部４ｂでは、その中で最も予測誤差が小さい場合の２事例グループ組を最近接事例として選択し（ステップＳ１９）、これを事例統合部４の中の２事例統合部へと渡し、２事例統合部にて渡された最近接２事例を（数１６）に従って統合し（ステップＳ２０）、ステップＳ１７に戻って繰り返す。これにより、最も正答率が高い組合せが選ばれることで、より予測に合致したグループ化が行われることになる。結果として得られるデータ分割樹状図を図７に示す（ステップＳ２１）。図７では、図２に対して、予測誤差の軸が加わっている。
【００６８】
なお、ここで交差検定とは、既知事例データから予測誤差をできるだけ正確に推定するために、既知事例データを複数個に分割し、いずれか１つを未知事例データ、残りを既知事例データとみなした予測を全組合せで行うことで、全体としての予測誤差を推定する方法である。
【００６９】
図１０は交差検定の概念を示す図である。図１０に示すように、適当な数ｎ個（図１０ではｎ＝５）に分割して行うような交差検定方法をｎ−ｆｏｌｄ  Ｃｒｏｓｓ  Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎと呼ぶ。図１０の例では既知事例データを５分割しているので、１つを未知事例データ、残り４つを既知事例データとみなした予測を４回実行することになる。
【００７０】
なお、既知事例データがそもそも少ない場合には、分割により既知事例データとみなす量が少なくなることで不正確な結果となることを防ぐために、既知事例データ数分だけ分割する交差検定方法（Ｌｅａｖｅ  Ｏｎｅ  Ｏｕｔ  Ｃｒｏｓｓ  Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ）も用いられる。
【００７１】
記憶に基づく推論予測正答率による事例統合方法へと切り替えるタイミングを決定するための、事例グループ数や１事例グループに含まれる最小レコード数や、交差検定における分割数は、ユーザがＧＵＩ等を通して事前に指定する。
【００７２】
以下、データ分割予測装置の動作を説明する。図１１は、予測動作の概念図である。図８による記憶にも基づく推論を用いた事例統合を行った場合おいては、事例統合を進めるにつれて予測誤差が最小となるポイントが明らかになる（図７の太線：最良点の部分）。このような場合、予測誤差が最小となる事例分割を利用した複数の記憶に基づく推論による予測を行うことで、単一の記憶に基づく推論での予測や無作為に分割した記憶に基づく推論による予測に比べて、高い正答率が見込める。
【００７３】
そこで、予測精度向上を目指したとして、図１１において、最高精度が得られた事例分割を利用して、複数記憶に基づく推論生成部１００にて記憶に基づく推論部を複数生成する（２００−１〜２００−ｎ）。未知事例データが入力されると、各記憶に基づく推論部において予測を行い、最も近い既知事例データを保持している記憶に基づく推論部がいずれかを予測結果選択部３００にて判定し、判定された記憶に基づく推論部による予測結果を出力とする。
【００７４】
次に、事例間距離算出部３における事例間距離の算出方法のいくつかについて述べる。影響度算出方法として、ＭＩＣ法のように説明変数に対して１つの影響度値が割り当てられる場合には、割り当てられた影響度値を重みとみなし（数１１）に示す重み付き距離を導入する。これにより、影響度が０に近いほど、すなわち予測に関係の薄い説明変数ほど、距離算出上無視され、予測に関係のある説明変数を中心にした事例データ分割が可能となる。
【数１１】
2004164506.tif 000013
ここで、ｉは説明変数番号を、ｗｉはｉ番目の説明変数の影響度を、ｄｉはｉ番目の説明変数間の距離を表す。なお、ｗｉの算出方法は（数１）に、ｄｉは（数４）に従う。
【００７５】
影響度算出方法として、ＣＣＦ法やｎｅｗＣＣＦ法のように説明変数値１つに対して１つの影響度値を持つ場合には、事例間距離算出方法として（数１１）をそのまま用いると、２事例のうちどちらの事例値から影響度を参照するかで、２事例間の距離が異なってしまう。つまり、どちらの事例に視点を置くかで距離が異なり２事例に対して対称とならないため、事例選択順に依存してしまい安定したデータ分割が行われなくなる。このような場合には、以下の方法により距離算出を行う。
【００７６】
なお、以下においては既知事例データａ、既知事例データｂ間の距離を求める場合であり、ｗａｉ、およびｗｂｉはそれぞれａおよびｂに視点においた場合の影響度を表す。以下、いくつかの距離の例を列挙する。
【００７７】
両事例に着目した距離をそれぞれ算出し、（数１２）により両者の掛け算平均を求めることで、事例間の距離とみなす。
【数１２】
2004164506.tif 000014
【００７８】
両事例に着目した距離をそれぞれ算出し、（数１３）により両者の足し算平均を求めることで、事例間の距離とみなす。
【数１３】
2004164506.tif 000015
【００７９】
両事例に着目した距離をそれぞれ算出し、（数１４）により両者のうちの小さい方を事例間の距離とみなす。
【数１４】
2004164506.tif 000016
【００８０】
両事例に着目した距離をそれぞれ算出し、（数１５）により両者のうちの大きい方を事例間の距離とみなす。
【数１５】
2004164506.tif 000017
【００８１】
以下、事例統合部４における統合の仕方の例を説明する。事例統合部４における既知事例データａと既知事例データｂの統合算出方法として、（数１６）を用いる。
【数１６】
2004164506.tif 000018
【００８２】
ここで、ｖｎｅｗｉは統合後のｉ番目の説明変数値を、ｖａｉ、およびｖｂｉはそれぞれ既知事例データａおよびｂのｉ番目の説明変数の値を意味し、ｎａ、およびｎｂはそれぞれ、各既知事例データグループ中に含まれるデータ数を意味する。ｉ番目の説明変数が数値属性の場合には、各事例データグループに含まれる事例データ数を考慮した期待値となる。
【００８３】
一方、カテゴリ値の場合には、各カテゴリ値がどのぐらいの割合で含まれるかを表現する値となる。例えば、説明変数が性別において男性と女性が１つずつ含まれる事例データグループを統合すると、以下のようになる。ｖｎｅｗｉ＝０．５男性＋０．５女性。
【００８４】
以上のようにして、統合された結果を新しい事例（その事例グループの代表）とみなすことで、事例グループが１つになるまで距離算出から統合処理を繰り返す。
【００８５】
最後に、事例間距離算出部３における影響度の指定に関する例を説明する。事例間距離算出部３における距離算出の際に、説明変数だけでなく、目的変数も含めて距離算出を行うことを意味する。従って、前出の（数１１）〜（数１６）における添え字「ｉ」が「ｉ＋１」として、目的変数分だけ１つ増えることになる。ここで、目的変数の影響度値はユーザが０以上の値を任意に指定する。図１８にＭＩＣ法を用いた影響度において、ユーザが目的変数の影響度を指定する例を示す。
【００８６】
もし、目的変数の影響度値として「１」を入力した場合には、最も影響の強い場合の説明変数と同等の扱いを目的変数に対しても行うことになる。また、「１」以上の大きな値を与えた場合には、複数の説明変数分と同等の扱いを目的変数に対して行うことになり、分割データ結果は、同じ目的変数値で分離する傾向が強く現れる。ちなみに、０を与えた場合には、目的変数は考慮せずにデータ分割を行うことと同義となる。このように、目的変数の影響度値を指定することで、目的変数での分割傾向の強弱の制御が可能となる。
【００８７】
上述してきたように、本実施の形態では、記憶に基づく推論が導きだす、各説明変数値が目的変数値に対して与える割合を表す影響度を用いる事で、目的変数の予測に関係の深い事例データを自動的にかつ階層的にグループ化する。影響度を考慮した事例間の距離（類似性の尺度）の算出方法を導入することにより、予測に関係する説明変数を中心にしたグループ化が可能となる。また、事例を直接的に扱う記憶に基づく推論を利用する事で、より柔軟なデータのグループ化が可能となる。
【００８８】
さらに、応用として事例間距離に予測誤差を用いることで、最も予測誤差の少ない事例データグループが生成され、それら生成された事例データグループを用いたによる予測を行う事で、単一や無作為に分割した場合よりも高精度な予測が可能となる。
【００８９】
このように、本発明を用いることにより、予測に関係の深い事例データを自動的かつ階層的にグループ化し、また、高精度予測が可能なデータ分割予測装置の作成が可能となる。
【００９０】
（付記１）複数の既知事例を未知事例に基づいて統合し、統合された事例のデータを前記未知事例に類似する類似事例毎に分割し、該未知事例に関する予測を行うデータ分割予測装置であって、
各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループ毎に、前記予測の結果に影響を与える度合いを示す影響度を算出する影響度算出手段と、
前記影響度算出手段により算出された影響度に基づいて、前記各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループ間の類似に係る距離を算出する事例間距離算出手段と、
前記事例間距離算出手段により算出された距離に基づいて、前記各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループを統合する事例統合手段と、
を備えたことを特徴とするデータ分割予測装置。
【００９１】
（付記２）複数の既知事例を未知事例に基づいて統合し、統合された事例のデータを前記未知事例に類似する類似事例毎に分割し、該未知事例に関する予測を行うデータ分割予測装置であって、
各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループ毎に、前記予測の結果に影響を与える度合いを示す影響度を入力する影響度入力手段と、
前記影響度入力手段により入力された影響度に基づいて、前記各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループ間の類似に係る距離を算出する事例間距離算出手段と、
事例間距離算出手段により算出された距離に基づいて、前記各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループを統合する事例統合手段と、
を備えたことを特徴とするデータ分割予測装置。
【００９２】
（付記３）前記事例間距離算出手段によって順次算出された距離に基づいて、該距離が最短となる前記各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループを順次統合する処理を、前記複数の既知事例が一つの既知事例グループになるまで繰り返すことを特徴とする付記１または２に記載のデータ分割予測装置。
【００９３】
（付記４）前記各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループにおける所定の組み合わせ毎に、該組み合わせに依存して前記予測の結果に及ぼされる誤差を示す予測誤差を算出する予測誤差算出手段をさらに備え、前記事例間距離算出手段によって順次算出された距離に基づいて、該距離が最短となる前記各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループを順次統合する処理を、前記複数の既知事例が任意のグループ数になるまで繰り返し、任意のグループ数になった後は、前記予測誤差算出手段によって順次算出された予測誤差が最小となる前記組み合わせに対し、順次統合する処理を一つの既知事例グループになるまで繰り返すことを特徴とする付記１または２に記載のデータ分割予測装置。
【００９４】
（付記５）前記予測誤差算出手段によって算出された予測誤差が最小となる類似事例毎に分割し、分割された各類似事例の内で、前記未知事例に最も類似する類似事例を前記予測の結果として選択する予測結果選択手段をさらに備えたことを特徴とする付記４に記載のデータ分割予測装置。
【００９５】
（付記６）複数の既知事例を未知事例に基づいて統合し、統合された事例のデータを前記未知事例に類似する類似事例毎に分割し、該未知事例に関する予測を行うデータ分割予測プログラムであって、
各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループ毎に、前記予測の結果に影響を与える度合いを示す影響度を算出する影響度算出手順と、
前記影響度算出手順により算出された影響度に基づいて、前記各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループ間の類似に係る距離を算出する事例間距離算出手順と、
前記事例間距離算出手順により算出された距離に基づいて、前記各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループを統合する事例統合手順と、
を備えたことを特徴とするデータ分割予測プログラム。
【００９６】
（付記７）複数の既知事例を未知事例に基づいて統合し、統合された事例のデータを前記未知事例に類似する類似事例毎に分割し、該未知事例に関する予測を行うデータ分割予測プログラムであって、
各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループ毎に、前記予測の結果に影響を与える度合いを示す影響度を入力する影響度入力手順と、
前記影響度入力手順により入力された影響度に基づいて、前記各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループ間の類似に係る距離を算出する事例間距離算出手順と、
前記事例間距離算出手順により算出された距離に基づいて、前記各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループを統合する事例統合手順と、
を備えたことを特徴とするデータ分割予測プログラム。
【００９７】
（付記８）前記事例間距離算出手順によって順次算出された距離に基づいて、該距離が最短となる前記各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループを順次統合する処理を、前記複数の既知事例が一つの既知事例グループになるまで繰り返すことを特徴とする付記６または７に記載のデータ分割予測プログラム。
【００９８】
（付記９）前記各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループにおける所定の組み合わせ毎に、該組み合わせに依存して前記予測の結果に及ぼされる誤差を示す予測誤差を算出する予測誤差算出手順をさらに備え、事例間距離算出手順によって順次算出された距離に基づいて、該距離が最短となる前記各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループを順次統合する処理を、前記複数の既知事例が任意のグループ数になるまで繰り返し、任意のグループ数になった後は、前記予測誤差算出手順によって順次算出された予測誤差が最小となる前記組み合わせに対し、順次統合する処理を一つの既知事例グループになるまで繰り返すことを特徴とする付記６または７に記載のデータ分割予測プログラム。
【００９９】
（付記１０）前記予測誤差算出手順によって算出された予測誤差が最小となる類似事例毎に分割し、分割された各類似事例の内で、前記未知事例に最も類似する類似事例を前記予測の結果として選択する予測結果選択手順をさらに備えたことを特徴とする付記９に記載のデータ分割予測プログラム。
【０１００】
【発明の効果】
以上説明したように、この請求項１の発明によれば、各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループ毎に、予測の結果に影響を与える度合いを示す影響度を算出し、該影響度に基づいて、各既知事例および既知事例グループ間の類似に係る距離を算出し、該距離に基づいて、各既知事例および既知事例グループを統合することとしたので、予測に関係が深い事例データを自動的にかつ階層的にグループ化可能なデータ分割予測装置が得られるという効果を奏する。
【０１０１】
この請求項２の発明によれば、各既知事例および複数の既知事例からなる既知事例グループ毎に、予測の結果に影響を与える度合いを示す影響度を入力し、該影響度に基づいて、各既知事例および既知事例グループ間の類似に係る距離を算出し、該距離に基づいて、各既知事例および既知事例グループを統合することとしたので、予測に関係が深い事例データを、ユーザが分割傾向の強弱を制御しながらグループ化可能なデータ分割予測装置が得られるという効果を奏する。
【０１０２】
この請求項３の発明によれば、順次算出された距離に基づいて、該距離が最短となる各既知事例および既知事例グループを順次統合する処理を、複数の既知事例が一つの既知事例グループになるまで繰り返すこととしたので、各既知事例および既知事例グループの樹状図を作成することが可能なデータ分割予測装置が得られるという効果を奏する。
【０１０３】
この請求項４の発明によれば、各既知事例および既知事例グループにおける所定の組み合わせ毎に、該組み合わせに依存して予測結果に及ぼされる誤差を示す予測誤差を算出することとし、さらに距離に基づいて、該距離が最短となる各既知事例および既知事例グループを順次統合する処理を、複数の既知事例が任意のグループ数になるまで繰り返し、任意のグループ数になった後は、順次算出された予測誤差が最小となる組み合わせに対し、順次統合する処理を一つの既知事例グループになるまで繰り返すこととしたので、予測誤差が加わった樹状図を作成することが可能なデータ分割予測装置が得られるという効果を奏する。
【０１０４】
この請求項５の発明によれば、予測誤差が最小となる類似事例毎に分割し、分割された各類似事例の内で、未知事例に最も類似する類似事例を予測の結果として選択することとしたので、精度のよい予測可能なデータ分割予測装置が得られるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明原理の概略構成を示す図である。
【図２】階層的な分割結果である樹状図である。
【図３】一箇所に蓄積された大量データと高速マシンによる一括分析の概念図である。
【図４】分散して蓄積されたデータとそれを付随したマシンによる分散処理を行う図である。
【図５】記憶に基づく推論の概念図である。
【図６】樹状図を作成する動作フローチャートである。
【図７】予測誤差が加わった３次元樹状図である。
【図８】予測誤差を利用した事例分割動作のフローチャートである。
【図９】予測誤差算出部の動作フローチャートである。
【図１０】交差検定の概念を示す図である。
【図１１】予測動作の概念図である。
【図１２】既知事例データの一例を示す図である。
【図１３】未知事例データの一例を示す図である。
【図１４】ＭＩＣ法を用いた場合の各説明変数の影響度値例を示す図である。
【図１５】ｎｅｗＣＣＦ法を用いた場合の変数として「性別」と「年齢」における各説明変数の影響度例を示す図である。
【図１６】図１３の未知事例データに対し、ｋ＝８として選択された類似事例データを示す図である。
【図１７】図１６の類似データから求められた図１３の未知事例データに対する予測結果とその確信度値の例を示す図である。
【図１８】ＭＩＣ法を用いた影響度において、ユーザが目的変数の影響度を指定する例を示す図である。
【符号の説明】
１  入力部
２  影響度算出部
３  事例間距離算出部
４  事例統合部
４ａ  最近接２事例選択部
４ｂ  最小予測誤差２事例選択部
５  出力部
６  予測誤差算出部
７  予測部
８  予測結果選択部
１０  高速マシン
２０  本社データベース
１０−１〜１０−ｎ  マシン
２０−１〜２０−ｎ  データベース
１００  複数記憶に基づく推論生成部
２００−１〜２００−ｎ  記憶に基づく推論部
３００  予測結果選択部
【図１】
2004164506.tif 000019
【図２】
2004164506.tif 000020
【図３】
2004164506.tif 000021
【図４】
2004164506.tif 000022
【図５】
2004164506.tif 000023
【図６】
2004164506.tif 000024
【図７】
2004164506.tif 000025
【図８】
2004164506.tif 000026
【図９】
2004164506.tif 000027
【図１０】
2004164506.tif 000028
【図１１】
2004164506.tif 000029
【図１２】
2004164506.tif 000030
【図１３】
2004164506.tif 000031
【図１４】
2004164506.tif 000032
【図１５】
2004164506.tif 000033
【図１６】
2004164506.tif 000034
【図１７】
2004164506.tif 000035
【図１８】
2004164506.tif 000036