(57)【要約】【課題】過去に使用したデータの情報を先行者のノウハウとして再利用することにより、操作性を向上させ、分析者の作業工数を低減する。【解決手段】多次元分析の実行時に情報をキーワード入力機能１２によって抽出キーワード蓄積表３１に蓄積し、次回分析時にキーワード入力機能１２が同じ機構でキーワードを抽出し、適用候補抽出機能１３および適合性比較機能１４が抽出キーワード蓄積表３１および適合性ワークシート４を利用して軸の割り当てを決定する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
多次元データベースを利用した情報分析方法であって、
ユーザから分析項目およびキー項目とを含む選択情報を受け付け、
前記受付けた選択情報にキーワードを付与して記憶装置へ格納し、
前記選択情報と前記キーワードと前記多次元データベースに格納されたデータとにもとづいて、分析した情報を表示することを特徴とする情報分析方法。
【請求項２】
多次元データベースを利用した情報分析システムであって、
ユーザから分析項目およびキー項目とを含む選択情報を受け付ける手段と、
前記受付けた選択情報にキーワードを付与して記憶装置へ格納する手段と、
前記選択情報と前記キーワードと前記多次元データベースに格納されたデータとにもとづいて、分析した情報を表示する手段とを含むことを特徴とする情報分析システム。
【請求項３】
分析に利用した分析項目及びキー項目となるデータの選択情報をキーワードを付与して自動的に蓄積し、次回の分析時には蓄積したデータの組み合わせから新しい分析に最も適合した組み合わせを提示することができる手段を有することを特徴とした多次元分析方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
多次元分析ツールで、対話的に分析対象を設定する機能において選択情報を再利用する場合。
【０００２】
【従来の技術】
企業などの経営戦略的な意思決定を支援する手段として、データウェアハウスおよびその分析を行うツールが注目されている。データウェアハウスのデータベースとしては、従来から多くの場面で利用されているリレーショナルデータベース（ＲＤＢ）のほか、多次元データベース（ＭＤＢ）も利用されている。
【０００３】
多次元分析とは、これらのデータベースに蓄積された情報を表やグラフの形で表現し、様々な切り口からデータの分析を行う分析手法である。従来の多次元分析の分析情報作成方法では、データベースから分析対象となるデータを選択して、行・列・ページなどの次元に割り当てている。
【０００４】
尚、多次元データベースに関する技術として、多次元データベース分析を視覚的に支援する方法がある（特許文献１参照。）。
【０００５】
【特許文献１】
特開２００２−１８３１７７号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
分析を行う際には、まずデータベースから必要なデータを選択する。このとき一般的にはデータベースのカラム名称（ＲＤＢの場合）または次元名称（ＭＤＢの場合）を指定する。必要なデータベースのカラム名称の一群と、それらを各の軸にどう割り当てるか、が分析の基礎となる。
【０００７】
企業での分析作業を考えた場合、分析対象となるデータベースは本社に集約的に持つものもあれば、個々の支社・営業所・代理店等で個別に保持・管理・更新しているものも多い。個々の支社等の持つデータベースを対象として分析を行う場合、個々の支社の担当者がそれぞれに作業を行うことになる。
【０００８】
分析対象となるデータベースが異なる場合でも、分析の目的が同じである場合には、データベースの内容は類似しているものが多いと考えられる。同じ会社の支社等であれば類似する要素はさらに多いと考えられる。しかし全く同一というわけではないので、全く同一の方法では分析を行うことはできない。
【０００９】
最初に分析を行った分析者のノウハウを利用し、適用することができれば、効率よく分析が行える。
【００１０】
本発明の目的は、過去に使用したデータの情報を先行者のノウハウとして再利用することにより、操作性を向上させ、分析者の作業工数を低減することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明は、一度分析に利用したデータベースの情報に対してキーワードを付与して、自動的に蓄積する機能と、次回の分析時にキーワードからデータベースの情報の組み合わせを呼び出し、最も適合する組み合わせを抽出する機能、さらに抽出した結果をプレビューとして提示する機能を特徴とする。利用者は提示されたデータの組み合わせから自分の目的に合ったものを最終的に選択して分析を行う。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施例について図面を用いて説明する。
図１は、本発明の全体の構成図である。本発明は構成要素として軸割り当て情報の入力機能と、割り当て情報のキーワードを抽出して蓄積するキーワード入力機能１２と、蓄積されたキーワード情報から適切なものを選び出す適用候補抽出機能１３と、選び出された候補から最も利用できそうな候補を決定する適合性比較機能１４と、選び出された軸の割り当て内容をプレビュー表示するプレビュー機能１５を持つ。
【００１３】
図２は、多次元分析においてデータベースのデータを行・列・ページおよび分析対象の各軸に割り当てる機能のイメージを示したものである。通常の分析では、図左上のデータベースのカラム一覧７から、分析に必要なカラム名称を選択し、ページ軸７１・列軸７２・行軸７３および分析対象７４に割り付けることで軸の組み合わせを決定する。設定が完了したあと、多次元分析装置が実際にデータベースからデータ検索・集計を行い、分析結果を表またはグラフとして表示することで多次元分析の一連の作業が終了する。
【００１４】
本発明では、最初の分析時に、キーワード入力装置によってその分析の名称（表名またはグラフ名）からキーワードを生成し、抽出キーワード蓄積表３のキーワードカラムに格納する。この表の実体はデータベース、またはファイル、その他の記憶装置のいずれかである。
【００１５】
図３が抽出キーワード蓄積表３の詳細例３１である。最初に分析を行った分析者が「売上実績」という名称で表またはグラフを作成したとすると、キーワード入力装置は売上実績という文字列に対して字句解析を行い、「売上実績」の他に「売上」「実績」という、独立した意味を持つ単語をキーワードとして切り出す。さらに分析の軸の情報を、抽出キーワード蓄積表３１の、ページ・列・行・分析項目のカラムに格納する。
【００１６】
軸の情報とは、それぞれの軸に割り当てられた、データベースのカラム名称または次元名称の一覧である。１行目では分析に際してページ軸に「書籍」「雑誌」、列軸に「年」「月」、「行軸」に「所在地」「支店名」「顧客名」、分析項目に「売上個数」「売上高」を割り当てていることを軸の情報として蓄積している。分析者が分析を行うたびに、キーワード入力機能１２はこのようなキーワードとカラム名称群の組み合わせを自動的に蓄積していき、２番目、３番目・・・の行を抽出キーワード蓄積表３１に追加していく。
【００１７】
次回の分析時には、利用者はまず最初にこれから行う分析で作成するビュー（表またはグラフ）の名称を決定する。「支店別売上」とした場合を例とし、このときの分析対象データベースのカラム名称が「年」「月」「売上個数」「売上高」「都道府県」「市町村」「取次店」「書籍」「顧客数」であったとする。
【００１８】
まず、初回分析時のキーワード入力装置と同じ機構により、分析で作成するビューの名称からキーワードを生成する。「支店」「売上「支店別売上」というキーワード群が生成できる。
【００１９】
次に、適用候補抽出機能１３によって、このキーワード群と、分析時に蓄積された抽出キーワード蓄積表３１のキーワードの内容を比較する。適用候補抽出機能の処理の流れを図６に示す。今回分析のキーワード「支店」「売上「支店別売上」と、抽出キーワード蓄積表３１の「キーワード」カラムの内容と比較し（ステップ１０２）、一致する行を選び出す。双方のキーワード群に共通するものがひとつ以上存在した場合に、抽出キーワード蓄積表３１から該当するレコードの番号を取り出し、選択する候補として適合性比較ワークシート４に追加する（ステップ１０３）。
【００２０】
適合性比較ワークシート４は固定の構造を持ち、初期状態では全カラムが空である。この例では、「売上」というキーワードの存在から、抽出キーワード抽出表３１から１番目と２番目のレコードが候補となる。その結果の適合性比較ワークシート４の状態が図５に示す適合性比較ワークシート４の詳細な構造２１である「Ｎｏ」のカラムだけに「１」および「２」の番号が入った状態である。
【００２１】
抽出キーワード蓄積表３１の全レコードについてこの処理を繰り返し（ステップ１０４〜１０５）、すべてのレコードについて比較を終えると適用候補抽出機能１３の処理は完了する。全く合致するレコードがなかった場合、今回行う分析は全く新規のパターンであると判断し、分析者にその旨を通知する。分析者は以前の情報のノウハウは利用できないものとして、初回の分析として作業を行う。
【００２２】
抽出データ蓄積表３１の全体を利用して比較することにより複数の組み合わせが得られた場合、次に適合性比較機能１４を利用して、データの適合性を評価する。抽出キーワード蓄積表３１と適合性比較ワークシート２１を利用する。適合性比較機能１４の処理の流れを図７および図８に示す。適合性比較ワークシート１０の最初のレコードの示す抽出キーワード蓄積表３１の示すカラム名と、これから分析しようとするデータベースのカラム名称とを比較する（ステップ２０３）。
【００２３】
例では、これから分析対象とするカラム名称は「年」「月」「売上個数」「売上高」「都道府県」「市町村」「取次店」「書籍」である。これらを抽出キーワード蓄積表３１の１コードレコード目の「ページ軸」「列軸」「行軸」「分析対象項目」の各カラムの内容と比較する。まず「年」が抽出キーワード蓄積表３１の「列軸」の中に発見できる。この結果適合性比較ワークシート１１の「列軸」にまず「１」を代入する（ステップ２０４）。
【００２４】
次の「月」も同様に抽出キーワード蓄積表３１の「列軸」の中に発見できるので、さらに適合性比較ワークシート２２の「列軸」に「１」を加え、「列軸」は「２」となる。このように、分析対象となるデータベースのカラム名称から適合性比較ワークシート２２の各軸の値を代入し終わったら（ステップ２０５）、抽出キーワード蓄積表３１のつぎの候補にも同様な比較を行って、適合性比較ワークシート２２の値を代入する。
【００２５】
すべての候補について代入が終わったら、適合性比較ワークシート２２上で、適合性を計算する。まず適合性比較ワークシート２２の各レコードについて、４種類の軸情報（ページ軸・列軸・行軸・分析対象項目）がすべて埋まっているかどうかをチェックする（ステップ３０２）。
【００２６】
すべての欄が埋まっていれば分析に利用できるものと判断し、「結果」の欄に「ＯＫ」と代入する（ステップ３０３）。いずれかの軸の情報が空白であれば分析は行えないものと判断し、適合性比較ワークシート２２の「結果」の欄に「ＮＧ」と代入する（ステップ３０４）。
【００２７】
さらに、「結果」が「ＯＫ」となったレコードのみについて、各軸の値を集計し、「評価」欄に合計を代入する（ステップ３０８）。この「評価」欄の値が大きいほど、適合性が高いものと判断する。
【００２８】
最後にプレビュー機能１５により、最高得点のレコードの情報を利用して軸の割り当てを行い、プレビュー表示する。この結果を参照して、求める軸の組み合わせになっていればそのまま分析作業にはいることができる。分析者がそのプレビューを見て自分の求めるものと違うと判断した場合には、次に得点の高かったレコードを利用してプレビュー表示する。最小の得点の組み合わせまで、順にプレビュー表示することが可能である。この作業の繰り返しによって、利用者は最適な軸の割り当てを見つけ出すことができる。
【００２９】
最後の候補までプレビューを終えても望む組み合わせがなかった場合、最初に戻って分析の名称を付与することから始める。
【００３０】
【発明の効果】
本発明によれば、一度利用した情報の再利用を行うことによって、分析のたびに必要であった煩雑な作業を省くことができ、簡便性・操作性が向上する。
【図面の簡単な説明】
【図１】全体の構成図
【図２】軸の割り当ての模式図
【図３】抽出キーワード蓄積表
【図４】再分析時の処理の流れ
【図５】適合性比較ワークシート
【図６】適用候補抽出機能の処理の流れ
【図７】適合性比較機能の処理の流れ（その１）
【図８】適合性比較機能の処理の流れ（その２）
【符号の説明】
１：多次元分析装置
１１：分析情報生成装置
１２：キーワード入力機能
１３：適用候補抽出機能
１４：適合性比較機能
１５：プレビュー機能
２：分析対象のデータベース
３：抽出キーワード蓄積表
３１：抽出キーワード蓄積表詳細
４：適合性比較ワークシート
５：描画機能
６：定型化機能
７：データベースのカラム名称一覧
７１：ページ軸
７２：列軸
７３：行軸
７４：分析対象
８：再分析時の処理の流れ
９：再分析時の分析対象となるデータベース
２１：適合性比較ワークシート（比較処理前）
２２：適合性比較ワークシート（比較処理後）
【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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