(57)【要約】【課題】含まれる情報要素が数値およびテキストのいずれである時系列データであっても、あるいは数値およびテキストが混在した時系列データであっても、その時系列データにおける頻出時系列パターンを抽出することを可能とする。【解決手段】第１時系列データに含まれる情報要素が数値である場合に、この情報要素に応じたキー概念を数値キー概念抽出部３が抽出する。第１時系列データに含まれる情報要素がテキストである場合に、この情報要素に応じたキー概念をテキストキー概念抽出部４が抽出する。時系列パターン抽出部５は、第１時系列データの各情報要素を、上記の抽出されたキー概念に置換した第２時系列データを生成する。時系列パターン抽出部５は、第２時系列データ中のキー概念がなす時系列パターンの出現頻度を表わす評価値を算出し、この評価値に基づいて上記の時系列パターンのうちから頻出時系列パターンを抽出する【選択図】    図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
それぞれ数値またはテキストである複数の情報要素を含んだ要素集合が時系列に配列された第１時系列データに含まれる頻出時系列パターンを抽出する時系列パターン抽出装置において、
前記第１時系列データに含まれる情報要素が前記数値である場合に、この情報要素に応じた数値用のキー概念を抽出する数値キー概念抽出手段と、
前記第１時系列データに含まれる情報要素が前記テキストである場合に、この情報要素に応じたテキスト用のキー概念を抽出するテキストキー概念抽出手段と、
前記第１時系列データの各情報要素を、前記数値キー概念抽出手段または前記テキスト抽出手段により抽出された前記キー概念に置換した第２時系列データを生成する生成手段と、
前記第２時系列データ中の要素集合に含まれる前記キー概念が複数配列された第１時系列パターンの出現頻度を表わす第１評価値を算出する第１算出手段と、
前記第２時系列データ中で連続する複数の要素集合にそれぞれ含まれる前記キー概念を時系列に複数配列した第２時系列パターンの出現頻度を表わす第２評価値を算出する第２算出手段と、
前記第１評価値および第２評価値に基づいて前記第１時系列パターンおよび前記第２時系列パターンのうちから前記頻出時系列パターンを抽出する頻出時系列パターン抽出手段とを具備したことを特徴とする時系列パターン抽出装置。
【請求項２】
前記頻出時系列パターン抽出手段により抽出された前記重要パターンとこの重要パターンに関する前記評価値とに基づいて将来に生じる時系列パターンを予測する予測規則を決定する決定手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の時系列パターン抽出装置。
【請求項３】
前記決定手段により決定された前記予測規則に基づいて、前記第２時系列データの将来の要素集合に現れる前記時系列パターンを予測する予測手段をさらに具備したことを特徴とする請求項２に記載の時系列パターン抽出装置。
【請求項４】
それぞれ数値またはテキストである複数の情報要素を含んだ要素集合が時系列に配列された第１時系列データに含まれる頻出時系列パターンを抽出する時系列パターン抽出装置としてコンピュータを動作させる時系列パターン抽出プログラムにおいて、
前記コンピュータを、
前記第１時系列データに含まれる情報要素が前記数値である場合に、この情報要素に応じた数値用のキー概念を抽出する数値キー概念抽出手段と、
前記第１時系列データに含まれる情報要素が前記テキストである場合に、この情報要素に応じたテキスト用のキー概念を抽出するテキストキー概念抽出手段と、
前記第１時系列データの各情報要素を、前記数値キー概念抽出手段または前記テキスト抽出手段により抽出された前記キー概念に置換した第２時系列データを生成する生成手段と、
前記第２時系列データ中の要素集合に含まれる前記キー概念が複数配列された第１時系列パターンの出現頻度を表わす第１評価値を算出する第１算出手段と、
前記第２時系列データ中で連続する複数の要素集合にそれぞれ含まれる前記キー概念を時系列に複数配列した第２時系列パターンの出現頻度を表わす第２評価値を算出する第２算出手段と、
前記第１評価値および第２評価値に基づいて前記第１時系列パターンおよび前記第２時系列パターンのうちから前記頻出時系列パターンを抽出する頻出時系列パターン抽出手段として機能させることを特徴とする時系列パターン抽出プログラム。
【請求項５】
前記コンピュータをさらに、前記頻出時系列パターン抽出手段により抽出された前記重要パターンとこの重要パターンに関する前記評価値とに基づいて将来に生じる時系列パターンを予測する予測規則を決定する決定手段として機能させることを特徴とする請求項４に記載の時系列パターン抽出プログラム。
【請求項６】
前記コンピュータをさらに、前記決定手段により決定された前記予測規則に基づいて、前記第２時系列データの将来の要素集合に現れる前記時系列パターンを予測する予測手段として機能させることを特徴とする請求項５に記載の時系列パターン抽出プログラム。
【請求項７】
それぞれ数値またはテキストである複数の情報要素を含んだ要素集合が時系列に配列された第１時系列データに含まれる頻出時系列パターンを抽出する時系列パターン抽出方法において、
前記第１時系列データに含まれる情報要素が前記数値である場合に、この情報要素に応じた数値用のキー概念を抽出し、
前記第１時系列データに含まれる情報要素が前記テキストである場合に、この情報要素に応じたテキスト用のキー概念を抽出し、
前記第１時系列データの各情報要素を、抽出された数値用またはテキスト用の前記キー概念に置換した第２時系列データを生成し、
前記第２時系列データ中の要素集合に含まれる前記キー概念が複数配列された第１時系列パターンの出現頻度を表わす第１評価値を算出し、
前記第２時系列データ中で連続する複数の要素集合にそれぞれ含まれる前記キー概念を時系列に複数配列した第２時系列パターンの出現頻度を表わす第２評価値を算出し、
前記第１評価値および第２評価値に基づいて前記第１時系列パターンおよび前記第２時系列パターンのうちから前記頻出時系列パターンを抽出することを特徴とする時系列パターン抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、時間を追って蓄積される数値データまたはテキストデータ、例えば、小売り分野における日々の売上げデータまたは業務報告を記載した日報等、健康管理分野における日々の血圧・脈拍等の生体データまたは個人の行動や気分を記録した日記等、金融分野における日々の株価データまたは新聞等に記載されているニュース等のようなデータから、当該データに内在する時間の流れを考慮した時系列的な規則性を発見するために利用可能なパターンを抽出する時系列パターン抽出装置、時系列パターン抽出プログラムおよび時系列パターン抽出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
非特許文献１に記載のＧＳＰアルゴリズムでは、多数の離散的な要素から構成される時系列データを入力とし、その時系列データ集合の中において頻出するパターンを抽出することができる。しかしながら、非特許文献１の手法においては、時系列データを構成する各要素は離散的なデータに限定されている。このため、非特許文献１の手法では、離散的なデータより一般的なテキストデータや数値的なデータを扱うことができないばかりか、それらのデータを統合的に扱うことはできなかった。また、非特許文献１の手法では、頻出時系列パターンは抽出するものの、頻出時系列パターンが示す規則性を発見したり、それらを利用して将来を予測することはできなかった。
【０００３】
また、特許文献１に記載の方法では、過去の時系列データを入力として特徴量を抽出し、抽出した特徴量から回帰木を作成する一方、現在の時系列データから抽出した特徴量を回帰木に適用することにより、将来の予測値を求めることができる。しかしながら、特許文献１の手法では、数値的な時系列データを対象としているため、時系列的に与えられるテキストデータを扱うことはできないばかりか、数値データと組合わせてそれらのデータを統合的に扱うことはできなかった。
【０００４】
また、特許文献２に記載の方法では、複数の時系列データに対して、そのひとつの時系列データから分類クラスを決定する一方、残りの時系列データから離散的あるいは数値的特徴量を決定し、その特徴量と分類クラスに基づいて、将来の分類クラスを予測することができる。しかしながら、離散的特徴量および数値的特徴量の組合わを考慮したパターンを扱うことができないため、一方の構造だけを持った特徴量しか扱うことができなかった。
【０００５】
さらには、特許文献３に記載の方法では、テキスト的なデータの一種であるニュースの見出しと、数値的な時系列データを利用することにより、数値的な時系列データの変動方向を予測することができる。しかしながら、テキスト的なデータはニュースに限定される一方、予測対象となるのは、時系列データの変動方向に限定されているため、テキスト的なデータと数値的なデータが時系列的に与えられて、それらを種々組合わせて利用する問題を扱うことはできなかった。
【０００６】
【特許文献１】
特開２００１−１７５７３５
【０００７】
【特許文献２】
特開平６−９６０５２号公報
【０００８】
【特許文献３】
特開平８−９５９４９号公報
【０００９】
【非特許文献１】
“Ｍｉｎｉｎｇ  Ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ  Ｐａｔｔｅｒｎｓ：  Ｇｅｎｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ  Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｓ”，  （Ｒ．Ｓｔｒｉｋａｎｔ  ａｎｄ  Ｒ．Ａｇｒａｗａｌ，  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ５ｔｈ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  Ｅｘｔｅｎｄｉｎｇ  Ｄａｔａｂａｓｅ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，  ３−１７，  １９９６．）
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
上述のように従来は、数値データを情報要素として含む時系列データ、テキストデータを情報要素として含む時系列データ、あるいは数値データおよびテキストデータを情報要素として含む時系列データのそれぞれに関して頻出時系列パターンの抽出を行うことはできなかった。
【００１１】
本発明はこのような事情を考慮してなされたものであり、その目的とするところは、含まれる情報要素が数値およびテキストのいずれである時系列データであっても、あるいは情報要素として数値およびテキストが混在した時系列データであっても、その時系列データにおける頻出時系列パターンを抽出することを可能とすることにある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
以上の目的を達成するために本発明は、それぞれ数値またはテキストである複数の情報要素を含んだ要素集合が時系列に配列された第１時系列データに含まれる頻出時系列パターンを抽出するために、前記第１時系列データに含まれる情報要素が前記数値である場合に、この情報要素に応じた数値用のキー概念を抽出する。前記第１時系列データに含まれる情報要素が前記テキストである場合に、この情報要素に応じたテキスト用のキー概念を抽出する。前記第１時系列データの各情報要素を、抽出された数値用またはテキスト用の前記キー概念に置換した第２時系列データを生成する。前記第２時系列データ中の要素集合に含まれる前記キー概念が複数配列された第１時系列パターンの出現頻度を表わす第１評価値を算出するとともに、前記第２時系列データ中で連続する複数の要素集合にそれぞれ含まれる前記キー概念を時系列に複数配列した第２時系列パターンの出現頻度を表わす第２評価値を算出し、前記第１評価値および第２評価値に基づいて前記第１時系列パターンおよび前記第２時系列パターンのうちから前記頻出時系列パターンを抽出することとした。
【００１３】
このような手段を講じたことにより、第１時系列データに含まれる各情報要素を、数値である場合には数値用のキー概念で、テキストである場合にはテキスト用のキー概念でそれぞれ置き換えて第２時系列データが生成される。そして、この第２時系列データに含まれるキー概念の時系列パターンの出現頻度を表わす評価値が算出され、この評価値に基づいて上記の時系列パターンのうちから頻出時系列パターンが抽出される。従って、頻出時系列パターンは、キー概念がなすパターンとして抽出される。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施形態につき説明する。
【００１５】
（第１の実施形態）
図１は本発明の第１の実施形態に係る時系列パターン抽出装置の構成を示すブロック図である。
この図１に示すように第１の実施形態の時系列パターン抽出装置は、データ格納部１、時系列データ生成部２、数値キー概念抽出部３、テキストキー概念抽出部４、時系列パターン抽出部５および時系列パターン格納部６を含む。
【００１６】
データ格納部１は、処理対象となる原データを格納する。
【００１７】
図２はデータ格納部１に格納される原データの一例を示す図である。
図２においては、縦方向が識別子（ここでは人の名前）の違いを表しており、横方向が時期（ここでは日付）の違いを表している。そしてこの原データは、ある人のある日における「残業時間」および「コメント」をそれぞれ情報要素として含む要素集合を多数含んで構成される。具体的には、名前が「Ａ」である人の「１」日における要素集合は、「残業時間」の内容が「６Ｈ」であり、「コメント」の内容が「仕事が快調に進んだ。」である。つまり、「残業時間」の内容は数値で示され、「コメント」の内容はテキストで示される。
【００１８】
時系列データ生成部２は、データ格納部１に格納されているデータから、識別子ごとに時間順を考慮した第１時系列データを作成する。第１時系列データは、具体的には、ある人の要素集合を時期の順で配列したデータとなる。
【００１９】
数値キー概念抽出部３は、第１時系列データに含まれて数値を示した情報要素に関して、この情報要素に対応するキー概念を抽出する。具体的には、「残業時間」を示す数値に対応するキー概念を抽出する。
【００２０】
テキストキー概念抽出部４は、第１時系列データに含まれてテキストを示した情報要素に関して、この情報要素に対応するキー概念を抽出する。具体的には、「コメント」を示すテキストに対応するキー概念を抽出する。
【００２１】
時系列パターン抽出部５は、第１時系列データの各情報要素を数値キー概念抽出部３またはテキストキー概念抽出部４により抽出されたキー概念に置き換えた第２時系列データを生成する。時系列パターン抽出部５は、上記の第２時系列データに含まれるキー概念がなすパターン（以下、時系列パターンと称する）を複数抽出する。なお、この時系列パターンには、同一時期の要素集合に含まれる複数のキー概念の配列がなすパターンも含む。さらに時系列パターン抽出部５は、上記の時系列パターンのそれぞれの支持度を算出し、この支持度に基づいて時系列パターンのうちから頻出時系列パターンを抽出する。
【００２２】
時系列パターン格納部６は、頻出時系列パターンとして抽出された時系列パターンと、この時系列パターンの支持度とを格納する。
【００２３】
なお、この時系列パターン抽出装置は、例えば汎用のコンピュータ装置を基本ハードウェアとして用いることができる。そして時系列データ生成部２、数値キー概念抽出部３、テキストキー概念抽出部４および時系列パターン抽出部５は、上記のコンピュータ装置に搭載されたプロセッサにプログラムを実行させることにより実現することができる。このときに時系列パターン抽出装置は、上記のプログラムをコンピュータ装置に予めインストールされて実現されても良いし、ＣＤ−ＲＯＭなどのようなリムーバブルな記録媒体に記録して、あるいはネットワークを介して上記のプログラムを配布し、このプログラムをコンピュータ装置に適宜インストールして実現されても良い。データ格納部１および時系列パターン格納部６は、上記のコンピュータ装置に内蔵されたメモリやハードディスク装置などの記憶デバイス、上記のコンピュータ装置に外付けされたメモリやハードディスク装置などの記憶デバイス、さらにはフロッピー（Ｒ）ディスクなどのようなリムーバブルな記録媒体などを適宜利用して実現することができる。
【００２４】
次に以上のように構成された第１の実施形態の時系列パターン抽出装置の動作について説明する。
【００２５】
図３は第１の実施形態の時系列パターン抽出装置における時系列パターン抽出処理のフローチャートである。
ステップＳａ１では時系列データ生成部２が、第１時系列データを生成するため、対象とする時間の初期化を行う。図２に示した原データの場合、最初の時期として「１」が与えられているので、時系列データ生成部２は対象時間を「１」に設定する。
【００２６】
ステップＳａ２では時系列データ生成部２が、現在対象となっている時間に対応する要素集合を各識別子ごとにデータ格納部１から読み込む。ステップＳａ１の直後のステップＳａ２の実行においては、対象時間が「１」になっているので、時系列データ生成部２は図２における２列目の各要素集合をデータ格納部１から読み込む。
【００２７】
ステップＳａ３では時系列データ生成部２が、ステップＳａ２にて対象時間に対応した要素集合を読み込めたかどうかを判定する。対象時間が「１」〜「５」の場合には、この対象時間に対応する要素集合がデータ格納部１に格納されているので、時系列データ生成部２はステップＳａ２にて要素集合を読み込める。そこでこの場合には時系列データ生成部２は、ステップＳａ３からステップＳａ４へと移行する。
【００２８】
ステップＳａ４では時系列データ生成部２が、ステップＳａ２にて読み込んだ各要素集合の識別子を判定し、当該識別子が一致する系列に上記の要素集合を追加する。具体的には、対象時間が「１」の場合においては、名前「Ａ」の系列にに対して「６Ｈ，仕事が快調に進んだ。」という要素集合が追加され、名前「Ｂ」の系列に対して「２Ｈ，スケジュールをキープした。」という要素集合が追加される。
【００２９】
ステップＳａ５では時系列データ生成部２が、対象時間を１単位時間進める。従って時系列データ生成部２は、対象時間を「２」、「３」、「４」、「５」、「６」と順次増加する。こののちに時系列データ生成部２は、処理をステップＳａ２に戻す。
【００３０】
このようなステップＳａ２乃至ステップＳａ５のループを繰り返すことにより、識別子ごとの第１時系列データが生成される。図２の例の場合、名前を識別子として利用すれば、名前「Ａ」〜「Ｆ」のそれぞれに関して第１時系列データが生成される。また、対象時間が「１」〜「５」となっているので、各識別子毎の第１時系列データは、長さ「５」を持つ。名前「Ａ」に関する第１時系列データは、「（６Ｈ，仕事が快調に進んだ。）（４Ｈ，仕事が捗った。）（２Ｈ，仕事が予定通り終了した。）（２Ｈ，会議は問題なく終了した。）（０Ｈ，リフレッシュ休暇を取った。）」といった内容になる。
【００３１】
ステップＳａ５にて対象時間が「６」とされた直後のステップＳａ２の実行においては、対応する要素集合が存在しないので、時系列データ生成部２は要素集合を読み込むことができない。そこでこの場合には、ステップＳａ３からステップＳａ６へと移行する。
【００３２】
ステップＳａ６では数値キー概念抽出部３およびテキストキー概念抽出部４が、第２時系列データを生成するための前準備として、対象とする識別子の初期化を行う。図２の例の場合、最初の識別子が「Ａ」と与えられているので、対象とする識別子に「Ａ」が設定される。
【００３３】
ステップＳａ７では数値キー概念抽出部３およびテキストキー概念抽出部４が、対象識別子に対応する第１時系列データを時系列データ生成部２から取り出す。ステップＳａ６の直後のステップＳａ７の実行においては、対象識別子がＡと与えられているので、数値キー概念抽出部３およびテキストキー概念抽出部４はそれぞれ、上述した名前「Ａ」に関する「（６Ｈ，仕事が快調に進んだ。）（４Ｈ，仕事が捗った。）（２Ｈ，仕事が予定通り終了した。）（２Ｈ，会議は問題なく終了した。）（０Ｈ，リフレッシュ休暇を取った。）」なる第１時系列データを取得する。
【００３４】
ステップＳａ８では数値キー概念抽出部３およびテキストキー概念抽出部４が、対象識別子に対応するデータがあるかどうかを判定する。上記の具体例では、第１時系列データは識別子「Ａ」〜「Ｆ」のそれぞれに対応するものが生成されているので、対象識別子が「Ａ」〜「Ｆ」のいずれかである場合には、数値キー概念抽出部３およびテキストキー概念抽出部４はステップＳａ７にて第１時系列データを取り込める。そこでこの場合には数値キー概念抽出部３およびテキストキー概念抽出部４は、ステップＳａ８からステップＳａ９へと移行する。
【００３５】
ステップＳａ９では数値キー概念抽出部３および時系列パターン抽出部５が、対象とする第１時系列データに含まれる各情報要素のうち、内容が数値である情報要素に対応するキー概念を抽出する。具体的には、数値キー概念抽出部３は、第１時系列データに含まれる要素集合に含まれる情報要素のうちの「残業時間」の内容に対応したキー概念を抽出する。数値キー概念抽出部３は、キー概念を抽出するために例えば、図４に示すメンバーシップ関数で定義されたファジィ集合を利用する。このとき数値キー概念抽出部３は、ファジィ集合名とその帰属度とをセットとしたキー概念を抽出する。具体的には数値キー概念抽出部３は、「６Ｈ」なる内容の情報要素に対しては、「（長い，０．５０），（非常に長い，０．５０）」というキー概念を抽出する。このように数値キー概念抽出部３によりキー概念が抽出されたなら、時系列パターン抽出部５がこの抽出されたキー概念を対象識別子の系列に追加する。
【００３６】
ステップＳａ１０ではテキストキー概念抽出部４および時系列パターン抽出部５が、対象とする第１時系列データに含まれる各情報要素のうち、内容がテキストである情報要素に対応するキー概念を抽出する。具体的には、テキストキー概念抽出部４は、第１時系列データに含まれる要素集合に含まれる情報要素のうちの「コメント」の内容に対応したキー概念を抽出する。テキストキー概念抽出部４は、キー概念を抽出するために例えば、図５に示すような３階層からなるキー概念辞書を利用する。このときテキストキー概念抽出部４は、テキストが、キー概念辞書の表層表現を含むかどうかを判定し、含む場合には当該表層表現に対応するキー概念を当該テキストに対するキー概念として抽出する。具体的には、「仕事が快調に進んだ。」なるテキストの場合、キー概念辞書に記載されている「快調」を当該テキストが含んでいるので、テキストキー概念抽出部４は「正気分」というキー概念を抽出する。このようにテキストキー概念抽出部４によりキー概念が抽出されたなら、時系列パターン抽出部５がこの抽出されたキー概念を対象識別子の系列に追加する。
【００３７】
ステップＳａ１１では数値キー概念抽出部３およびテキストキー概念抽出部４が、対象識別子を次の識別子へと進める。従って、数値キー概念抽出部３およびテキストキー概念抽出部４は、対象識別子を「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」、「Ｆ」、「Ｇ」と順次変更する。こののちに、数値キー概念抽出部３およびテキストキー概念抽出部４は、処理をステップＳａ７に戻す。
【００３８】
このようなステップＳａ７乃至ステップＳａ１１のループを繰り返すことにより、識別子毎の第２時系列データが生成される。この第２時系列データは、同じ識別子に対応した第１時系列データに含まれる情報要素のそれぞれをキー概念で置換したデータとなる。そしてこの第２時系列データの内容は、例えば図６に示したようなものとなる。図６は、例えば識別子「Ａ」に関する第２時系列データが、「｛（長い，０．５０），（非常に長い，０．５０），正気分｝｛（長い，１．００），正気分｝｛（通常，０．５０），（長い，０．５０），普通｝｛（通常，０．５０），（長い，０．５０），普通｝｛（通常，１．００），遊び｝」であることを示している。
【００３９】
ステップＳａ１１にて対象識別子が「Ｇ」に変更された直後のステップＳａ８の実行においては、対応する第１時系列データが存在しないので、数値キー概念抽出部３および時系列パターン抽出部５は第１時系列データを取り出すことができない。そこでこの場合には、ステップＳａ８からステップＳａ１２へと移行する。
【００４０】
ステップＳａ１２では時系列パターン抽出部５が、時系列パターンを抽出する前準備として、対象とする時系列パターンの長さＮを「１」に設定する。
【００４１】
ステップＳａ１３では時系列パターン抽出部５が、長さＮを持つ時系列パターンのそれぞれの支持度の和を計算する。
ここで時系列パターンとは、帰属度を無視したキー概念の組合わせを基準とし、長さＮを持つパターンである。すなわち、「残業時間」に対応するキー概念には、帰属度を無視するならば、「短い」、「通常」、「長い」、「非常に長い」が存在し、「コメント」に対応するキー概念には、「正気分」「普通」「負気分」「遊び」「病欠」「私用」が存在する。そこでこれらのキー概念を組合わせた、例えば「短い，正気分」といったものを基準パターンとして、この基準パターンをＮ個（Ｎは１以上の整数）並べたパターンが時系列パターンである。
【００４２】
時系列パターン抽出部５はまず、長さＮを持つすべての時系列パターンのうちの１つを対象パターンとして順次選定する。そして時系列パターン抽出部５は、第２時系列データ毎に対象パターンが出現しているかどうかを判定する。もし、出現していないならば、その対象パターンの支持度は「０．００」とする。これに対して出現しているならば、第２時系列データを構成する各要素に付随する帰属度の最小値を求め、当該第２時系列データに対する対象パターンの支持度とする。このとき、ひとつの第２時系列データに同一の対象パターンが複数存在する場合には、支持度の最大値をその時系列パターンに対する支持度とする。具体的には、対象パターンが「（通常，普通）」である場合、識別子「Ａ」に対応する第２時系列データには、時期「３」および「４」である要素集合に当該対象パターンが含まれている。そして時期「３」および「４」のいずれの要素集合においても、「通常」に関する帰属度は「０．５０」である。従って「（通常，普通）」なる時系列パターンに関した識別子「Ａ」に対する支持度は、ｍａｘ（ｍｉｎ（０．５０），ｍｉｎ（０．５０））で計算される。なお、この支持度の計算には「普通」に関する帰属度も考慮されるのであるが、「テキスト」に関するキー概念では帰属度の概念を採用していないので、このキー概念に関する帰属度は「１．００」と考えることができる。従って上記の支持度の計算においては、「テキスト」に関するキー概念の帰属度は無視できる。同様にして各識別子に対する支持度は、例えば図７に示すように計算される。
【００４３】
続いて時系列パターン抽出部５は、識別子毎に計算した支持度の和を計算し、これを対象パターンについての支持度とする。図７に示した「（通常，普通）」なる時系列パターンに関しては、識別子毎の支持度はそれぞれ、「０．５０」、「０．５０」、「１．００」、「１．００」、「０．５０」、「１．００」であるから、当該パターンに対する支持度は「４．５０」と計算される。
【００４４】
ステップＳａ１４では時系列パターン抽出部５が、上記のように計算した支持度が予め定められたしきい値以上となる、長さＮの時系列パターンを抽出する。例えば、このしきい値が「２．００」に定められているとすれば、図６に示す第２時系列データに関してＮの値が「１」の場合には、図８に示す時系列パターンを抽出することができる。
【００４５】
ステップＳａ１５では時系列パターン抽出部５が、ステップＳａ１４にて該当する時系列パターンを抽出できたかどうかを判定する。上述のように抽出できた場合には、時系列パターン抽出部５はステップＳａ１６へと移行する。
【００４６】
ステップＳａ１６では時系列パターン抽出部５が、長さＮを「１」だけ長くする。従って時系列パターン抽出部５は、長さＮを「２」、「３」、「４」、「５」と順次長くする。この後に時系列パターン抽出部５は、ステップＳａ１３に戻す。
【００４７】
このようなステップＳａ１３乃至ステップＳａ１６のループを繰り返すことにより、種々の長さを持つ時系列パターンのそれぞれに関しての支持度が計算され、この支持度がしきい値以上である時系列パターンが抽出されて行く。
【００４８】
長さＮが「２」である時系列パターンとして「（長い，負気分），（通常，病欠）」を対象パターンとした場合、識別子「Ｅ」に対しては、時期「１」と「４」、時期「１」と「５」、時期「２」と「４」、時期「２」と「５」の組合わせが、対象パターンと一致しているので、識別子「Ｅ」に対する支持度は、「ｍａｘ（ｍｉｎ（１．００，１．００），ｍｉｎ（１．００，１．００），ｍｉｎ（０．５０，１．００），ｍｉｎ（０．５０，１．００））」で計算される。同様にして「（長い，負気分），（通常，病欠）」なる時系列パターンに関する各識別子に対する支持度は、例えば図９に示すように計算される。そしてこの時系列パターンに対する支持度は「２．７５」と与えられる。このため、「（長い，負気分），（通常，病欠）」なる時系列パターンはステップＳａ１４にて抽出される。結果として図６に示す第２時系列データに関してＮの値が「２」の場合には、図１０に示す時系列パターンを抽出することができる。
【００４９】
図６に示す第２時系列データに関してＮの値が「３」の場合には、図１１に示す時系列パターンを抽出することができる。
【００５０】
図６に示す第２時系列データに関しては、Ｎの値が「４」の場合には、支持度が「２．００」以上となる時系列パターンが存在しない。従って、Ｎの値が「４」であるときにおけるステップＳａ１４の実行においては、時系列パターン抽出部５はいずれの時系列パターンも抽出できない。
【００５１】
このように時系列パターンを抽出できなくなったならば、時系列パターン抽出部５はステップＳａ１５からステップＳａ１７に移行する。図６に示す第２時系列データでは、時期は「１」〜「５」まで存在するから、長さ「５」までの時系列パターンが存在し得る。しかしながら、長さ「５」の時系列パターンは長さ「４」の時系列パターンを含んでいるのであり、長さ「５」の時系列パターンの支持度が長さ「４」の時系列パターンの支持度を上回ることはない。このことから、ステップＳａ１４にていずれの時系列パターンも抽出できなくなったならば、それ以降ではステップＳａ１３乃至ステップＳａ１６のループを繰り返しても無意味であるので、当該ループを終了する。
【００５２】
ステップＳａ１７では時系列パターン抽出部５が、ステップＳａ１４で抽出した全ての時系列パターンを、頻出時系列パターンとして時系列パターン格納部７に格納する。図６に示す第２時系列データに関しては、図１２に頻出時系列パターンが時系列パターン格納部７に格納される。
【００５３】
このように第１の実施形態の時系列パターン抽出装置では、第１時系列データに含まれた、数値またはテキストである情報要素のそれぞれを、内容が数値であるならば数値用の条件の下に、また内容がテキストであるならばテキスト用の条件の下に、それぞれキー概念に置き換える。そしてこのキー概念により構成される時系列パターンのうちの頻出するものとして、第１時系列データに内在する特徴的なパターンを抽出する。従って、第１時系列データが数値およびテキストのいずれであっても、またそれらが混在していても、頻出する特徴的なパターンを適正に抽出することができる。そしてこの抽出されたパターンを参照することで、第１時系列データに内在する規則性などを判断することが可能となる。
【００５４】
またこの第１の実施形態によれば、個別にしか扱えなかった数値とテキストとを統合的な枠組の中で扱うことが可能になるため、対象とするデータの分析領域を広げることができるとともに、精度よく分析を行うことが可能となる。
【００５５】
（第２の実施形態）
図１３は本発明の第２の実施形態に係る時系列パターン抽出装置の構成を示すブロック図である。なお、図１３において図１と同一部分には同一符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【００５６】
図１３に示すように第２の実施形態の時系列パターン抽出装置は、データ格納部１、時系列データ生成部２、数値キー概念抽出部３、テキストキー概念抽出部４、時系列パターン抽出部５、時系列パターン格納部６、判断規則抽出部７および判断規則格納部８を含む。
【００５７】
すなわち第２の実施形態の時系列パターン抽出装置は、第１の実施形態の時系列パターン抽出装置に、判断規則抽出部７および判断規則格納部８をさらに備えた構成をもつ。
【００５８】
なお、判断規則抽出部７も、コンピュータ装置に搭載されたプロセッサにプログラムを実行させることにより実現することができる。判断規則格納部８も、コンピュータ装置に内蔵されたメモリやハードディスク装置などの記憶デバイス、上記のコンピュータ装置に外付けされたメモリやハードディスク装置などの記憶デバイス、さらにはフロッピー（Ｒ）ディスクなどのようなリムーバブルな記録媒体などを適宜利用して実現することができる。
【００５９】
判断規則抽出部７は、時系列パターン格納部６に格納された頻出時系列パターンに基づいて、第１時系列データとして将来に現れ得るパターンを予測するための判断規則を抽出する。
【００６０】
判断規則格納部８は、判断規則抽出部７により抽出された判断規則を格納する。
【００６１】
次に以上のように構成された第２の実施形態の時系列パターン抽出装置の動作につき説明する。
時系列パターン抽出処理は第１の実施形態と同様にして行われる。この第２の実施形態における動作が第１の実施形態における動作と異なるのは、判断規則抽出部７により行われる判断規則抽出処理に関わる動作であるので、以下ではこの判断規則抽出処理に関して説明する。
【００６２】
図１４は判断規則抽出処理のフローチャートである。
ステップＳｂ１では判断規則抽出部７は、時系列パターン格納部６から頻出時系列パターンを読み込む。例えば、第１の実施形態に示した具体例により生成された頻出時系列パターンを対象とするならば、図１２に示す頻出時系列パターンを読み込む。
【００６３】
ステップＳｂ２では判断規則抽出部７は、上記の読み込んだ頻出時系列パターンの中から、長さが「２」以上の最も長い時系列パターンを１つ取り出す。図１２の例の場合、当該ステップＳｂ２の初めての実行において判断規則抽出部７は、長さが「３」である時系列パターンを対象時系列パターンとして取り出す。
【００６４】
ステップＳｂ３では判断規則抽出部７は、ステップＳｂ２にて取り出す時系列パターンがあったかどうかを判定する。そして上記の具体例のように取り出す時系列パターンがあった場合には、判断規則抽出部７はステップＳｂ４に進む。
【００６５】
ステップＳｂ４では判断規則抽出部７は、上記の取り出した対象時系列パターンの一部を構成する時系列パターンのうち、頻出時系列パターンに含まれており、かつ対象時系列パターンの最後に位置するパターンを含まない時系列パターンを１つ取り出す。具体的には、「（長い，負気分），（長い，負気分），（通常，病欠）」が対象時系列パターンとなっている場合、この対象時系列パターンの一部を構成する頻出時系列パターンとしては、「（長い，負気分）」、「（通常，病欠）」、「（長い，負気分），（長い，負気分）」、「（長い，負気分），（通常，病欠）」の４種類が考えられる。しかしながらこのうち、「（通常，病欠）」、「（長い，負気分），（通常，病欠）」の２種類は、対象時系列パターンの終端のパターンを含んでいるので、「（長い，負気分）」、「（長い，負気分），（長い，負気分）」の２種類がステップＳｂ４で取り出す候補となる。
【００６６】
ステップＳｂ５では判断規則抽出部７は、ステップＳｂ４にて取り出す時系列パターンがあったかどうかを判定する。そして上記の具体例のように取り出す時系列パターンがあった場合には、判断規則抽出部７はステップＳｂ６に進む。
【００６７】
ステップＳｂ６では判断規則抽出部７は、対象時系列パターンをルール化するかどうかを判定する。判断規則抽出部７はこの判定を、次のようにして行う。  まず判断規則抽出部７は、対象時系列パターンの支持度をＸ、ステップＳｂ４にて取り出した頻出時系列パターンの支持度をＹとそれぞれおくときに、次の式（１）で定義される信頼度を計算する。
信頼度＝Ｙ／Ｘ        …（１）
そして判断規則抽出部７は、上記の計算した信頼度が所定のしきい値以上であるかどうかを判定し、しきい値以上であるならばルール化すると判定する。具体的には、対象時系列パターンが「（長い，負気分），（長い，負気分），（通常，病欠）」であり、かつステップＳｂ４にて取り出した頻出時系列パターンが「（長い，負気分），（長い，負気分）」であるとする。このとき図１２から、Ｘは「２．００」と定まり、Ｙは「２．００」と定まる。従って、信頼度は「１．００」と求まる。しきい値を「０．８０」とすると、上記の信頼度はしきい値以上であるから、「（長い，負気分），（長い，負気分），（通常，病欠）」なる時系列パターンはルール化することに決定される。この具体例のように対象時系列パターンをルール化することが判定されたならば、判断規則抽出部７はステップＳｂ７へと進む。
【００６８】
ステップＳｂ７では判断規則抽出部７は、ステップＳｂ４で取り出した頻出時系列パターンを条件部とし、かつ対象時系列パターンからステップＳｂ４で取り出した頻出時系列パターンを除いたパターンを結論部とする判断規則を作成し、この判断規則を判断規則格納部８に格納する。例えば、上記の具体例の場合、判断規則抽出部７は、「（長い，負気分），（長い，負気分）」を条件部とし、「（通常，病欠）」を結論部とする判断規則を作成し、この判断規則を判断規則格納部８に格納する。判断規則を判断規則格納部８に格納する際に判断規則抽出部７は、対象時系列パターンの支持度と、ステップＳｂ６で計算した信頼度とを上記の判断規則に対応付けて、図１５に示すような状態で登録する。
【００６９】
このように判断規則を登録し終えた場合、あるいはステップＳｂ６にてルールかしないことを判定した場合には、判断規則抽出部７は処理をステップＳｂ４に戻す。そして判断規則抽出部７は、ステップＳｂ４乃至ステップＳｂ７のループを繰り返す。
【００７０】
ところで、ステップＳｂ４の２回目以降の実行において判断規則抽出部７は、既に取り出した頻出時系列パターンは選択の候補から外す。つまり、上記の具体例の場合、「（長い，負気分）」、「（長い，負気分），（長い，負気分）」の２種類の候補のうちの「（長い，負気分），（長い，負気分）」が既に取り出し済みであるから、ステップＳｂ４の２回目の実行において判断規則抽出部７は、「（長い，負気分）」を取り出す。このためステップＳｂ４の３回目の実行においては、取り出す頻出時系列パターンがないこととなる。このようにステップＳｂ４にて取り出す頻出時系列パターンがなかったならば、判断規則抽出部７はステップＳＴ５からステップＳＴ２に戻る。
【００７１】
ステップＳｂ２の２回目以降の実行において判断規則抽出部７は、このステップＳｂ２の過去の実行において既に取り出している時系列パターンは候補から外す。上記の具体例では、図１２に示す頻出時系列パターンに含まれた時系列パターンのうちから「（長い，負気分），（長い，負気分），（通常，病欠）」がステップＳｂ２の１回目の実行において取り出されているから、ステップＳｂ２の２回目以降の実行において判断規則抽出部７は、「（長い，負気分），（長い，負気分），（通常，病欠）」以外の時系列パターンのうちから長さが「２」以上の最も長い時系列パターンを１つ取り出す。すなわち、ステップＳｂ２の２回目以降の実行においては判断規則抽出部７は、長さが「２」である時系列パターンから対象時系列パターンを選択する。長さが「２」である時系列パターンの全てを選択し終えた後における再度のステップＳｂ２の実行においては、選択候補になる時系列パターンは長さが「１」であるもののみとなっているから、判断規則抽出部７は長さが「２」以上の時系列パターンを取り出すことができない。このようにステップＳｂ２にて取り出す時系列パターンがなかったならば、判断規則抽出部７は判断規則抽出処理を終了する。
【００７２】
以上のように第２の実施形態によれば、第１の実施形態にて述べたようにして適正に抽出された、第１時系列データに頻出する特徴的なパターンに基づいて、あるパターンに続いて生じる可能性の高いパターンを示した判断規則が生成される。従って、この判断規則を用いることで、第１時系列データに将来生じるパターンを、第１時系列データに内在する規則性を考慮して予測することが可能となる。
【００７３】
（第３の実施形態）
図１６は本発明の第３の実施形態に係る時系列パターン抽出装置の構成を示すブロック図である。なお、図１６において図１および図１３と同一部分には同一符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【００７４】
図１６に示すように第３の実施形態の時系列パターン抽出装置は、データ格納部１、時系列データ生成部２、数値キー概念抽出部３、テキストキー概念抽出部４、時系列パターン抽出部５、時系列パターン格納部６、判断規則抽出部７、判断規則格納部８および時系列予測部９を含む。
【００７５】
すなわち第３の実施形態の時系列パターン抽出装置は、第２の実施形態の時系列パターン抽出装置に、時系列予測部９をさらに備えた構成をもつ。
なお、時系列予測部９も、コンピュータ装置に搭載されたプロセッサにプログラムを実行させることにより実現することができる。
【００７６】
時系列予測部９は、時系列パターン抽出部５により得られた第２時系列データと判断規則格納部８に格納された判断規則とを利用して、第１時系列データに将来生じるパターンを予測する。
【００７７】
次に以上のように構成された第３の実施形態の時系列パターン抽出装置の動作につき説明する。
時系列パターン抽出処理は第１の実施形態と同様にして行われる。また判断規則抽出処理は第２の実施形態と同様にして行われる。この第３の実施形態における動作が第１の実施形態および第２の実施形態における動作と異なるのは、時系列予測部９により行われる予測処理に関わる動作であるので、以下ではこの予測処理に関して説明する。
【００７８】
図１７は予測処理のフローチャートである。
この予測処理は、第１時系列データにおいて将来に生じるパターンを予測するものであるが、時系列予測部９は上記第１時系列データに応じた第２時系列データに基づいてこの予測処理を行う。このため、対応する第２時系列データが未作成である第１時系列データを対象として予測を行う場合には、この第１時系列データに対応する第２時系列データを時系列パターン抽出部５にて作成しておく。具体的には、図１８に示す第１時系列データを対象として予測を行うのであれば、この第１時系列データから図１９に示す第２時系列データを時系列パターン抽出部５にて作成しておく。
【００７９】
ステップＳｃ１では時系列予測部９は、判断規則格納部８から判断規則を読み込む。例えば時系列予測部９は、図１５に示した判断規則を読み込む。
【００８０】
ステップＳｃ２では時系列予測部９は、予測対象の第２時系列データを逐次読み出す前準備として、対象識別子の初期化を行う。例えば、図１９に示す第２時系列データを予測対象とするならば、対象識別子を名前「Ｇ」に初期化する。
【００８１】
ステップＳｃ３では時系列予測部９は、対象識別子に対応する第２時系列データがあるかどうかを判定する。ステップＳｃ２の直後におけるステップＳｃ３の実行においては、対象識別子は予測対象とする第２時系列データの識別子に設定されているから、時系列予測部９は対象識別子に対応する第２時系列データがあると判断する。そしてこのように対象識別子に対応する第２時系列データがあると判断したならば、時系列予測部９はステップＳｃ４に進む。
【００８２】
ステップＳｃ４では時系列予測部９は、対象識別子に対応する第２時系列データに、上記の読込んだ判断規則の条件部に一致する時系列パターンが含まれているかどうかを判定する。具体的には、図１９に示される名前「Ｇ」の第２時系列データには、時期「２」および「４」にそれぞれ「（長い，負気分）」を含んでいるので、図１５に示される判断規則における１番目の条件である「（長い，負気分），（長い，負気分）」と一致する時系列パターンを含む。そこでこのような場合に時系列予測部９はステップＳＴ５に進む。
【００８３】
ステップＳｃ５では時系列予測部９は、対象識別子に対応する第２時系列データにて判断規則の条件部と一致した時系列パターンに関する支持度が所定の閾値以上であるかどうかを判定する。上記の具体例では、名前「Ｇ」の第２時系列データにおける時期「２」における「長い」に関した帰属度が「１．００」であり、時期「４」における「長い」に関した帰属度が「０．７５」であるので、それらを含んだ「（長い，負気分），（長い，負気分）」なる時系列パターンの支持度は、ｍａｘ（ｍｉｎ（１．００，０．７５））と与えられ、「０．７５」と求まる。このとき、しきい値が「０．７０」であるとするならば、時系列予測部９は支持度がしきい値以上であると判定する。このように支持度がしきい値以上であると判定した場合に時系列予測部９は、ステップＳｃ６に進む。
【００８４】
ステップＳｃ６では時系列予測部９は、ステップＳｃ４で見つかった時系列パターンと一致する条件部に判断規則にて対応付けられている結論部の内容を、対象識別子に関して将来に起こり得るイベントのパターンとして予測する。上記の具体例の場合、条件部「（長い，負気分），（長い，負気分）」に対応する結論部「（病欠，普通）」が選択され、これが将来に起こり得るイベントのパターンとされる。時系列予測部９は、この予測の結果を例えば図２０に示すような情報として出力する。この後に時系列予測部９は、ステップＳｃ７に進む。
【００８５】
対象識別子に対応する第２時系列データに、上記の読込んだ判断規則の条件部に一致する時系列パターンが含まれていなかった場合、時系列予測部９はステップＳｃ４からステップＳｃ７に進む。また、対象識別子に対応する第２時系列データにて判断規則の条件部と一致した時系列パターンに関する支持度が所定の閾値よりも小さかった場合、時系列予測部９はステップＳｃ５からステップＳｃ７に進む。従ってこれらの場合には、対象識別子に関して将来に起こり得るイベントのパターンの予測は行われない。
【００８６】
ステップＳｃ７では時系列予測部９は、対象とする識別子を次の識別子へと更新する。上記の具体例のように対象識別子が名前「Ｇ」に定められているならば、時系列予測部９はここでは対象識別子を名前「Ｈ」に変更する。そしてこの後、時系列予測部９は処理をステップＳｃ３に戻す。
【００８７】
かくして、第２時系列データが複数存在するならば、時系列予測部９はこれらの第２時系列データのそれぞれに関してステップＳｃ３乃至ステップＳｃ７の処理を実行する。上記の具体例では、第２時系列データは名前「Ｇ」を識別子とするものが１つのみである。従って、対象識別子が名前「Ｈ」とされた状態におけるステップＳｃ３の実行において時系列予測部９は、この対象識別子に対応する第２時系列データがないと判定する。このような場合に時系列予測部９は、この予測処理を終了する。
【００８８】
以上のように第３の実施形態によれば、第２の実施形態にて述べたようにして自動的に生成された判断規則に基づいて、第１時系列データに将来生じるパターンを自動的に予測することが可能となる。
【００８９】
なお、本発明は前記各実施形態に限定されるものではない。例えば、第１時系列データに含まれる要素集合は、３つ以上の情報要素を含んでいても良い。また１つの要素集合に含まれる複数の情報要素がいずれも数値およびテキストのいずれか一方であっても良い。
【００９０】
時系列パターンの出現頻度を表わす評価値としては、第１に実施形態に示されるように算出される支持度に限らず、異なるルールにより算出される値を利用することも可能である。
【００９１】
図３のステップＳａ１４で用いるしきい値は、時系列パターンの長さに応じて任意に変更することとしても良い。
【００９２】
キー概念を抽出する手法は任意に変更することが可能である。例えばテキストのキー概念を抽出する方法としては、４階層以上からなるキー概念辞書を利用する方法や、テキストを形態素解析することにより得られる形態素をキー概念とする方法などが利用できる。また、テキストのキー概念についても帰属度を考慮するようにしても良い。
【００９３】
第２の実施形態により抽出される判断規則に基づけば、ある結果を定めて、この結果を生じさせるために実施するべきイベントの経過を示す時系列パターンを予測することもできる。
【００９４】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【００９５】
【発明の効果】
本発明は、含まれる情報要素が数値およびテキストのいずれである時系列データであっても、あるいは情報要素として数値およびテキストが混在した時系列データであっても、これらの形態の違う情報要素を統合的に扱って時系列データにおける頻出時系列パターンを抽出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る時系列パターン抽出装置の構成を示すブロック図。
【図２】図１中のデータ格納部１に格納される原データの一例を示す図。
【図３】第１の実施形態の時系列パターン抽出装置における時系列パターン抽出処理のフローチャート。
【図４】図１中の数値キー概念抽出部３がキー概念を抽出するために用いるファジィ集合の一例を示す図。
【図５】テキストキー概念抽出部４がキー概念を抽出するために用いるキー概念辞書の一例を示す図。
【図６】第２時系列データの一例を示す図。
【図７】時系列パターン「（通常，普通）」に関して求められた支持度を示す図。
【図８】長さ「１」の時系列パターンの抽出結果の一例を示す図。
【図９】時系列パターン「（長い，負気分），（通常，病欠）」に関して求められた支持度を示す図。
【図１０】長さ「２」の時系列パターンの抽出結果の一例を示す図。
【図１１】長さ「３」の時系列パターンの抽出結果の一例を示す図。
【図１２】抽出された頻出時系列パターンの一例を示す図。
【図１３】本発明の第２の実施形態に係る時系列パターン抽出装置の構成を示すブロック図。
【図１４】判断規則抽出処理のフローチャート。
【図１５】抽出された判断規則の一例を示す図。
【図１６】本発明の第３の実施形態に係る時系列パターン抽出装置の構成を示すブロック図。
【図１７】予測処理のフローチャート。
【図１８】第１時系列パターンの一例を示す図。
【図１９】図１８に示す第１時系列パターンに基づく第２時系列パターンの一例を示す図。
【図２０】予測結果を示す情報の一例を示す図。
【符号の説明】
１…データ格納部、２…時系列データ生成部、３…数値キー概念抽出部、４…テキストキー概念抽出部、５…時系列パターン抽出部、６…時系列パターン格納部、７…判断規則抽出部、７…時系列パターン格納部、８…判断規則格納部、９…時系列予測部。
【図１】
2004287798.tif 000003
【図２】
2004287798.tif 000004
【図３】
2004287798.tif 000005
【図４】
2004287798.tif 000006
【図５】
2004287798.tif 000007
【図６】
2004287798.tif 000008
【図７】
2004287798.tif 000009
【図８】
2004287798.tif 000010
【図９】
2004287798.tif 000011
【図１０】
2004287798.tif 000012
【図１１】
2004287798.tif 000013
【図１２】
2004287798.tif 000014
【図１３】
2004287798.tif 000015
【図１４】
2004287798.tif 000016
【図１５】
2004287798.tif 000017
【図１６】
2004287798.tif 000018
【図１７】
2004287798.tif 000019
【図１８】
2004287798.tif 000020
【図１９】
2004287798.tif 000021
【図２０】
2004287798.tif 000022