(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の既知の属性情報から成る多数の蓄積された事例データを基に予測属性の値が分からない未知データの入力に応じて予測を行うと共に未知データの予測属性の真の値が通知された時に事例データとして追加するデータ追加型分析装置において，
前記多数の事例データの既知の属性の分布に基づく推論のアルゴリズムを用いて未知データの予測属性の予測を行う第１の予測部と，
前記真の値が通知された未知データを追加する第１のデータ追加部と，
現時点で前記事例データの一部の事例について，その一部の事例の予測属性を，当該一部の事例を除いた事例データから正確に予測できる事例を，前記一部の事例を取り換えながら繰り返し調べることにより求め，これを事例データから削除する第１のデータ圧縮部と，
を備え，
前記第１のデータ圧縮部は，
前記事例データから前記削除するデータ数個のデータを抽出して第１事例データとするとともに，前記事例データのうちで前記抽出されたデータ以外のデータを第２事例データとし，前記第２事例データに基づき前記第１事例データを未知データとして前記予測部によって予測された前記第１事例データの予測属性と前記第１事例データの属性とを比較し，前記比較結果が完全に一致するときに前記第２事例データを前記事例データとして圧縮すること
を特徴とするデータ追加型分析装置。
【請求項２】
複数の既知の属性情報から成る多数の蓄積された事例データを基に予測属性の値が分からない未知データの入力に応じて予測を行うと共に未知データの予測属性の真の値が通知された時に事例データとして追加するデータ追加型分析装置において，
前記多数の事例データの既知の属性の分布に基づく推論のアルゴリズムを用いて未知データの予測属性の予測を行う第１の予測部と，
前記真の値が通知された未知データを追加する第１のデータ追加部と，
現時点で前記事例データの一部の事例について，その一部の事例の予測属性を，当該一部の事例を除いた事例データから正確に予測できる事例を，前記一部の事例を取り換えながら繰り返し調べることにより求め，これを事例データから削除する第１のデータ圧縮部と，
前記事例データから前記削除するデータ数個のデータを抽出して第１事例データとするとともに，前記事例データのうちで前記抽出されたデータ以外のデータを第２事例データとし，前記第２事例データに基づき前記第１事例データを未知データとして前記予測部によって予測された前記第１事例データの予測属性と前記第１事例データの属性とを比較し，前記削除するデータ数個に対する比較結果の一致数を正答率として計算し，前記抽出及び前記計算を複数回繰り返して前記正答率が最も高いときの前記第２事例データを前記事例データとして圧縮する第２のデータ圧縮部と，
を備えることを特徴とするデータ追加型分析装置。
【請求項３】
請求項１または２のいずれかにおいて，
前記蓄積された事例データに対して，各事例データの予測属性の数値化を行う数値化計算部と，
事例データを事例群Ｘとその他の事例群に分割し，事例群Ｘの予測属性について，事例群Ｘを除いた事例データをもとに予測を行い，事例群Ｘの個々のデータについての予測の正誤を判別して，誤答の場合に予測属性の値を強調した事例データを作成する数値化再計算部とを備え，前記数値化再計算部で作成した事例データを基に前記第１の予測部による予測を行うこと
を特徴とするデータ追加型分析装置。
【請求項４】
請求項１または２のいずれかにおいて，
未知データについてその予測属性の真の値が入力されると，当該事例について予測の正誤を考慮した予測属性の真の値の数値化を行って，事例データに追加する第２のデータ追加部を前記第１のデータ追加部の代わりに設けたこと
を特徴とするデータ追加型分析装置。
【請求項５】
複数の既知の属性情報から成る多数の蓄積された事例データの既知の属性の分布に基づく推論のアルゴリズムを用いて予測属性の値が分からない未知データの予測属性の予測を行う第１の予測工程と，
前記真の値が通知された未知データを追加する第１のデータ追加工程と，
現時点で前記事例データの一部の事例について，その一部の事例の予測属性を，当該一部の事例を除いた事例データから正確に予測できる事例を，前記一部の事例を取り換えながら繰り返し調べることにより求め，これを事例データから削除する第１のデータ圧縮工程であって，前記事例データから前記削除するデータ数個のデータを抽出して第１事例データとするとともに，前記事例データのうちで前記抽出されたデータ以外のデータを第２事例データとし，前記第２事例データに基づき前記第１事例データを未知データとして予測された前記第１事例データの予測属性と前記第１事例データの属性とを比較し，前記比較結果が完全に一致するときに前記第２事例データを前記事例データとして圧縮する第１のデータ圧縮工程と，
をコンピュータに実行させることで，正確に予測できた事例を前記事例データから削除することによりデータを圧縮し，真の値が入力された未知データを事例データに追加する機能を備えたプログラム。
【請求項６】
複数の既知の属性情報から成る多数の蓄積された事例データの既知の属性の分布に基づく推論のアルゴリズムを用いて予測属性の値が分からない未知データの予測属性の予測を行う第１の予測工程と，
前記真の値が通知された未知データを追加する第１のデータ追加工程と，
現時点で前記事例データの一部の事例について，その一部の事例の予測属性を，当該一部の事例を除いた事例データから正確に予測できる事例を，前記一部の事例を取り換えながら繰り返し調べることにより求め，これを事例データから削除する第１のデータ圧縮過程と，
前記事例データから前記削除するデータ数個のデータを抽出して第１事例データとするとともに，前記事例データのうちで前記抽出されたデータ以外のデータを第２事例データとし，前記第２事例データに基づき前記第１事例データを未知データとして予測された前記第１事例データの予測属性と前記第１事例データの属性とを比較し，前記削除するデータ数個に対する比較結果の一致数を正答率として計算し，前記抽出及び前記計算を複数回繰り返して前記正答率が最も高いときの前記第２事例データを前記事例データとして圧縮する第２のデータ圧縮工程と，
をコンピュータに実行させることで，正確に予測できた事例を前記事例データから削除することによりデータを圧縮し，真の値が入力された未知データを事例データに追加する機能を備えたプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は予測の根拠となる事例データを基に，予測属性の値（予測対象，事例データの場合は結果）が分からない未知データの予測を行い，後に予測属性の真の値（実績の値）が通知された場合にその事例を事例データに追加し，以後の分析や予測に反映させることができるデータ追加型分析装置及びプログラムに関する。
【０００２】
近年，データウェアハウス（データベース）等のデータを蓄積する手段が一般化し，データマイニングツール（データの解析手段）等によるデータ分析が行われるようになってきた。特に，データは蓄積するだけでは不十分との認識のもとに，データから有用な情報を引き出し，ビジネスに活用することが必要となってきている。
【０００３】
【従来の技術】
従来のデータ分析技術では，例えば，各種商品を販売した場合のアンケートにより，どのような年齢，性別，職業等の人が購入したかといったデータをデータベースに蓄積して，それらのデータを分析（平均値を取ったり，度数分布を求める等）をすることができる。また，度数分布を基にして予測を行うこともできる。従来はそのような分析や予測は，ある期間毎（例えば，１カ月毎，６カ月毎，１年毎等）にそれまでの期間に蓄積されたデータ（またはある時点までのデータ）について行うのが一般的である。しかし，新たな事例が発生しても事例データに追加，蓄積するだけで，直ちにその追加データについて分析，予測し，その結果を以後の分析や予測に反映させる機能は備えていなかった。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上記したように従来のデータ分析の技術では，ユーザはデータを蓄積して一定期間毎にデータを分析し，予測方法を決めて予測を行うという作業の繰り返しを行わなければならなかった。そのため，データを追加しながら分析・予測を行うことが望まれているが，従来の技術によっては対応することができないという問題があった。
【０００５】
本発明は蓄積されたデータに対し新たなデータが追加されるとその内容を自動的に反映した分析や予測を行うデータ追加型分析装置及びプログラムを提供することを目的とする。
【０００６】
更に，その手順の過程で得られる情報を利用して異常データの分析を行う手順を提供することを目的とする。また，データが蓄積し増加し続けると，それを扱う計算時間が長くなるという問題を解決することを目的とする。
【０００７】
更に，データ分析の結果を用いた予測を行う場合に予測精度が重要であるが，入力データに関する工夫や複数の予測手法の利用により，予測精度を向上させる手順を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
図１は本発明の第１の原理構成を示す図である。図中，１は以前に蓄積した事例データを蓄積した事例データ格納部，２ａは事例データを分析して未知データについて予測を行う第１の予測部，３は予測による結果を得る対象となる未知データが設定される未知データ格納部，４は第１の予測部２ａにより得られる予測値を格納する予測値格納部，５は予測をした後に実際に発生した結果である真の値を格納する真の値格納部，６ａは未知データを事例データとして編集して事例データ格納部１に追加する第１のデータ追加部，７ａは追加データの発生毎（真の値が通知される毎）か，一定件数毎または一定時間（期間）毎の何れかにより事例データ格納部１のデータを削除してデータを圧縮する第１のデータ圧縮部である。なお，図１では，符号１，３，５については「格納部」が省略され，それぞれ単に事例データ，未知データ及び真の値と表示されている。
【０００９】
第１の原理構成では，事例データ格納部１に予め複数の各事例についてそれぞれを構成する属性データ（氏名，年齢，性別，職業等のデータ）と結果を表すデータ（ある商品について購入したか否かを表すデータ）とを組み合わせて，多数組が蓄積されている一方，未知データ格納部３にある属性データと結果が未知となっている予測の対象となる未知データが設定されている場合に，第１の予測部２ａにより予測を行う。第１の予測部２ａは従来の類似の事例データの分布を求めてそれらの類似の事例データの多数が示す結果の値を予測値とする多数決の原理を用いた公知の予測のアルゴリズムによる予測を行う。得られた予測値は予測値格納部４に格納する。予測値格納部４に予測値を格納した後，当該未知データについて実際の結果が得られると，その結果を真の値格納部５に格納する。このような真の値が発生すると，第１のデータ追加部６ａは未知データ格納部３に設定された未知データと真の値を組み合わせて事例データ格納部１に新たな事例データとして追加する。第１のデータ圧縮部７ａは事例データ格納部１の事例データについて削除すべきデータ件数，許容試行回数（または時間）が指定されると対応した数のデータを削除して事例データの圧縮を行う。
【００１０】
なお，第１のデータ追加部６ａは真の値を数値化しないで追加を行う機能を備えるものであるが，真の値を数値化して追加を行う機能を備える第２のデータ追加部６ｂにより置き換えることができる。また，第１のデータ圧縮部７ａは追加データが発生する時点（真の値が通知される時点）で動作するが，追加データが一定件数発生した時点か，一定期間毎（１週間毎，１カ月毎，３カ月毎等）に動作する機能を備えるデータ圧縮部により置き換えることもできる。
【００１１】
図２は事例データ数値化を含む原理構成であり，上記図１の構成に含まれた事例  データ１について，これを数値化して処理するための原理構成を示し，図中，１ａは第１の数値化事例データ格納部，１ｂは第２の数値化事例データ格納部，２ａは第１の予測部，３は未知データの格納部，４は予測値の格納部である。また，８ａは数値化計算部，８ｂは数値化再計算部である。なお，図２でも符号１ａ，１ｂ，３及び４については「格納部」を省略して，単に第１の数値化事例データ１ａ，第２の数値化事例データ１ｂ，未知データ３及び予測値４と表示されている。
【００１２】
図２において，数値化計算部８ａは事例データ１の結果部分について数値化して第１の数値化事例データ１ａを出力する。数値化再計算部８ｂは，その第１の数値化事例データ１ａを入力して事例群Ｘとその他の事例群に分割し，事例群Ｘの予測属性について，事例群Ｘを除いた事例データをもとに予測を行い，事例群Ｘの個々のデータについての予測の正誤を調べ，誤答の場合に予測属性の値を変更（例えばより大きな値に変更）し，誤答の事例を強調した予測属性を数値化した第２の数値化事例データ１ｂを作成し，これを用いて第１の予測部２ａによる予測を行うことで，予測精度を向上させる。
【００１３】
図３はデータ圧縮のためのデータ抽出の原理構成であり，上記図１の構成に含まれる第１のデータ圧縮部７ａにおいて使用される。図中，１ｂは上記図２の同一符号と同様に予測属性を数値化した第２の数値化事例データ格納部，９は事例データを分析して特異な数値を持つデータ（異常データ）または他の多くのデータと同様（類似）のデータ（典型データ）を抽出するデータ分析部，１ｃはデータ分析により抽出された抽出データ格納部である。図３においても，各符号１ｂ，１ｃについては「格納部」が図示省略され，第２の数値化事例データ１ｂ，抽出データ１ｃと表示されている。
【００１４】
図３において，データ分析部９が異常データを抽出する機能を備える場合について説明する。蓄積された事例データ１をもとに，予測属性（予測対象，事例データの結果）を数値化した第２の数値化事例データ１ｂを得られると，データ分析部９に入力する。データ分析部９は，第２の数値化事例データ１ｂから予測属性の値が指定された予測属性のしきい値以上である事例データを分析により抽出して抽出データ１ｃを出力する。この抽出データ１ｃは予測の正答を得ることが難しい（正答を得る確率が低い）異常データである。データ分析部９が典型データ（一般的で，ありふれたデータ）を抽出する機能を備えている場合，予測属性を数値化した第２の数値化事例データ１ｂについて，その予測属性の値が指定された予測属性のしきい値以下の事例データを分析により抽出し，抽出データ（これを符号１ｃ’で表す）を出力する。この抽出データ１ｃ’は予測の正答が得やすい典型データとみなされ，指定される件数分出力される。
【００１５】
図４は本発明の第２の原理構成を示す図である。図中，１ｂは予測属性が数値化された事例データを蓄積した第２の数値化事例データ格納部，１ｄは後述する第２のデータ圧縮部７ｂにより圧縮された事例データを格納する圧縮事例データ格納部，２ａは事例データを分析して未知データについて予測を行う第１の予測部，３は予測による結果を得る対象となる未知データが設定される未知データ格納部，４は第１の予測部２ａにより得られる予測値を格納する予測値格納部，７ｂは第２のデータ圧縮部である。図中，符号１ｂ，１ｄ，３，４は上記図１〜図３の同一符号と同様に「格納部」が図示省略されている。
【００１６】
図４の第２の原理構成では，第２の数値化事例データ格納部１ｂに上記図２の構成により予測属性が数値化された事例データが保持されており，第２のデータ圧縮部７ｂは上記図３に示す異常データを抽出する機能を持ったデータ分析部９を備え，これにより第２の数値化事例データ１ｂから異常データを削除することで圧縮された事例データが圧縮事例データ格納部１ｄに得られる。
【００１７】
図４の構成において，第２のデータ圧縮部７ｂの代わりに，上記図３について説明した典型データを抽出する機能を持つデータ分析部９を備えた第３のデータ圧縮部７ｃ（図示省略）を使用すると，第２の数値化事例データ１ｂから典型データを削除して圧縮された事例データが圧縮事例データ格納部１ｄに得られる。
【００１８】
更に，図４の構成において，第２のデータ圧縮部７ｂの代わりに，第４のデータ圧縮部７ｄ（図示省略）を使用するよう変更することができる。この第４のデータ圧縮部７ｄは，第２の数値化事例データ１ｂを２つの事例群Ｘ，Ｙに分け，事例群Ｘを事例データ，事例群Ｙを未知データとする予測を行い，正答率と正答数を求め，事例群Ｘを事例群Ｘ１と事例群Ｘ２とに分け，事例群Ｙのうち予測が誤答したものを事例群Ｙ１，正答したものを事例群Ｙ２とし，事例群Ｘ１と事例群Ｙ１を合わせたものを事例群Ｘとし，事例群Ｘ２と事例群Ｙ２を合わせたものを事例群Ｙとするｃを予め決められた回数または時間に達するまで繰り返し，正答率が１００％で，繰り返しにおいて正答数が最大の時点の事例群Ｙを調べ，これを除いた圧縮事例データが圧縮事例データ格納部１ｄに得られる。
【００１９】
また，図４の構成において，第２のデータ圧縮部７ｂの代わりに，第５のデータ圧縮部７ｅ（図示省略）を使用するよう変更することができる。この第５のデータ圧縮部７ｅは，圧縮の対象となる事例データとしては予測属性が数値化されない事例データと数値化された事例データの何れでもよく，削除対象の事例（群）Ｘを取り換えながら繰り返し調べる場合に，より古い事例から優先的に事例（群）とすることで，データの新旧と予測の正誤を考慮して圧縮した事例データが圧縮事例データ格納部１ｄに得られる。
【００２０】
図５は本発明の第３の原理構成を示す図である。図中，１ａは第１の数値化事例データ格納部，２ｂは第２の予測部，３は未知データ格納部，４は予測値格納部である。図中，符号１ａ，３，４については「格納部」が図示省略されている。
【００２１】
第２の予測部２ｂは，第１の数値化事例データ格納部１ａの事例データについて類似事例数を変更することができる記憶に基づく推論のアルゴリズムによる予測を行うが，複数の類似事例数についての予測を行い，予測結果の多数決を行うことで最終的な予測値４を決定する。これにより予測精度を向上させる。
【００２２】
図５において，第２の予測部２ｂの代わりに第３の予測部２ｃ（図示省略）を置き換えることができる。第３の予測部２ｃは複数の予測値決定方法を利用可能な記憶に基づく推論のアルゴリズムによる予測を行い，複数の予測決定方法についての予測を行い，予測結果の多数決を行うことで，最終的な予測値４を決定する。これにより，安定した予測を行うことができる。
【００２３】
更に，図５において，第２の予測部２ｂの代わりに第４の予測部２ｄ（図示省略）を置き換えることができる。第４の予測部２ｄは類似度による複数の予測値決定方法を利用可能な記憶に基づく推論のアルゴリズムによる予測を行い，類似度による複数の予測値決定方法についての予測を行い，予測結果の多数決を行うことで最終的な予測値を決定する。これにより，類似し過ぎるデータによる予測精度の低下を回避する。
【００２４】
上記の図１乃至図５に示す各原理構成が備える各機能はコンピュータにより読み取り可能な記録媒体に記録されたプログラムとして構成することができる。
【００２５】
【発明の実施の形態】
図６は本発明で使用するデータの構成例であり，Ａ．は事例データ，Ｂ．は未知データ，Ｃ．は予測値，Ｄ．は真の値である。
【００２６】
Ａ．に示す事例データは，予測の根拠となるデータであり，この例では，ある商品について，年齢，性別，職業等の情報と共に，「購入する」，「購入しない」という結果の情報が含まれている。この結果の部分は予測属性と呼ぶ場合がある。Ｂ．の未知データは，予測の対象となるデータ（予測属性の結果が未知）であり，未知データでは，年齢，性別等の情報は与えられるが，結果である「購入する」，「購入しない」の情報が与えられない。Ｃ．に示す予測値の例では，予測の対象となる顧客について，「購入する」，「購入しない」かを予測した値のことである。また，Ｄ．に示す真の値は，未知データについての実際に得られた結果の値であり，Ｄの例は予測の対象となる顧客の，「購入する」か「購入しない」かの値のことである。
【００２７】
本発明の第１の原理構成（図１），第２の原理構成（図４），第３の原理構成（図５）の各原理構成について説明した処理機能を備える各部（第１〜第３の予測部２ａ〜２ｃ，第１，第２のデータ追加部６ａ，６ｂ，第１〜第５のデータ圧縮部７ａ〜７ｅ等）は情報処理装置（ＣＰＵ，ＲＡＭ，ＲＯＭ）を用いてプログラムの制御により実現することができ，以下に各部のプログラムの内容を説明する。
【００２８】
最初に，図１の第１の原理構成を具体化する第１の予測部２ａの機能を説明する。事例データを分析して，上記図６のＡ．に示すような事例データについて，例えば，年齢，性別，職業について，図６のＢ．にし示すような未知データの年齢，性別，職業と一定の範囲で近似する集合を求めて，求められた集合の結果の分布（確率）を推論により求めて，それを未知データの「結果」である予測値として設定するものであり，このように未知データの属性に近似する事例データの分布に基づいて推論による結果値を求める公知のアルゴリズムであり，具体的な構成は図示省略する。
【００２９】
次に第１の原理構成において，未知データ３，真の値５を入力とし，事例データ１に追加出力の機能を備える第１のデータ追加部６ａの処理フローを図７に示す。最初に，未知データと真の値を入力し（図７のＳ１），未知データと真の値を事例データの形式に整形し（同Ｓ２），整形したデータを事例データ１に追加するよう出力される（同Ｓ３）。
【００３０】
次に上記第１の原理構成の第１のデータ追加部６ａとして，真の値を数値化する機能を備えた第２のデータ追加部６ｂの処理フローを図８に示す。図８について説明すると，未知データとそれに対する真の値を入力し（図８のＳ１），未知データの真の値を事例データの形式に整形し，結果値について「購入する」の場合に「＋１」，「購入しない」場合に「−１」に値を変更し（同Ｓ２），変更した値を結果値としてもつ未知データを事例データに追加出力する（同Ｓ３）。
【００３１】
第１の原理構成の中の第１のデータ圧縮部７ａの処理フローを図９に示す。この第１のデータ圧縮部７ａは，事例データ１，削除すべきデータ件数，許容試行回数（または時間）を入力とし，指定した件数分だけ事例データを削除したものを出力する。
【００３２】
図９の処理フローは，未知データ３について真の値５が入力された時点で動作し，削除すべきデータ件数は，未知データの件数と一致させる。また許容試行回数（または時間）は，ユーザにより指定された値か，保持された値を使用する。
【００３３】
図９について説明すると，事例データを入力し（図９のＳ１），削除すべきデータ件数Ｎを入力し（同Ｓ２），試行回数（ｉ）を初期化して許容試行回数（または時間）を入力し（同Ｓ３），以下のＳ５〜Ｓ７の処理の試行回数ｉ（または時間）が許容試行回数（または時間）に達したか判別し（同Ｓ４），達しない場合，事例データからＮ件抜き出し，事例群Ｘとして，残りを事例群Ｙとする（同Ｓ５）。次に，事例群Ｙを事例データとし，事例群Ｘの結果値を伏せたデータを未知データとし，第１の予測部により予測を行い，予測値を計算させ（図９のＳ６），事例群Ｘの結果値と上記のＳ６の予測値を比較して，予測がすべて正確に行われたか（一致するか）判別する（同Ｓ７）。
【００３４】
事例群Ｘがすべて正確に予測された場合，最後に定めた事例群Ｙを圧縮された事例データとして出力し（図９のＳ８），試行回数ｉを＋１して（同Ｓ９），Ｓ４へ移行する。それ以外の場合は入力された事例データをそのままを出力する（同Ｓ９）。
【００３５】
上記図９に示す第１のデータ圧縮部の処理では，未知データについて真の値が通知された時点で起動するが，真の値が通知された時点では起動せずに事例データの件数がユーザにより指定された件数か，または装置が予め保持する許容件数（指定時間）の何れかに達する時点で動作するように変更することができ，図１０に一定件数（一定期間）毎に起動するデータ圧縮部の処理フローを示す。
【００３６】
削除すべきデータ件数は現在の事例データの件数から，ユーザにより指定または装置が保持する標準件数を差し引いた件数とし，許容試行回数（または時間）は，ユーザにより指定された値か，装置が保持する値を使用し，事例データの件数が指定された件数（時間）になるか，装置が保持する件数（時間）に達する時点で起動する。起動した後の上記図９のＳ１〜Ｓ５と同様の処理が行われ，Ｓ６において事例群Ｙを事例データとし，事例群Ｘの結果値を伏せたデータを未知データとし，第１の予測部により予測を行い，予測値を計算する。図１０では，続いて，事例群Ｘの結果値とＳ６により得られた予測値を比較し，正答率を計算し，事例群Ｙのデータ名を保持する（図１０のＳ７）。続いてＳ４に戻って，事例群Ｘがすべて正確に予測されるか，または許容試行回数（または時間）になったか判別され，該当すると，上記Ｓ７により繰り返し保持された正答率が最高の時点の事例群Ｙを圧縮された事例データとして出力し（図１０のＳ８），試行回数を＋１する（同Ｓ９）。
【００３７】
次に上記図２に示す事例データの数値化の原理構成を情報処理装置のプログラムにより実現するための構成について説明する。
【００３８】
図２の構成に含まれる数値化計算部８ａは，事例データを入力として，各結果の値に対応してそれぞれ予め決められた数値が設定されたテーブルを参照することで，結果の値を数値化して出力する機能を備える。図１１は数値化計算部による数値化の例を示し，事例データ１（図２）を数値化して得られた第１の数値化事例データ１ａ（図２）の例である。この例では，結果値が「購入する」場合に「＋１」，「購入しない」場合に「−１」にそれぞれ結果値を変更している。
【００３９】
図２の構成に含まれる他の構成要素である数値化再計算部８ｂの処理フローを図１２に示す。
【００４０】
最初に，試行回数を初期化し（図１２のＳ１），数値化計算部により出力された第１の数値化事例データ（１ａ）を入力し（図１２のＳ２），分割割合，最大試行回数，誤答係数を入力する（同Ｓ３）。続いて，試行回数が最大試行回数に達したか判別し（図１２のＳ４），最大試行回数に達すると操作を施したデータを第２の数値化事例データ１ｂとして出力し（同Ｓ１１），最大試行回数に達しないと，前記事例データの分割割合（例えば２分割）を事例群Ｘとして，残りを事例群Ｙとする（同Ｓ５）。続いて事例群Ｙを事例データ，事例群Ｘについて結果値を伏せたものを未知データとして，第１の予測部による予測を行い，予測値を計算し（図１２のＳ６），事例群Ｘについて，結果値と予測値を比較し（同Ｓ７），一致する場合，結果値の値をそのままにし，不一致の場合，結果値の値を誤答係数倍（例えば２倍）する（同Ｓ８）。次に第１の数値化事例データ１ａの結果値について，絶対値の和が上記Ｓ７，Ｓ８の操作の前後で変わらないように係数を乗じ（同Ｓ９），試行回数を＋１して（同Ｓ１０），Ｓ４に戻る。
【００４１】
上記図３に示すデータ圧縮のためのデータ抽出の原理を実現するための処理フローを図１３，図１４に示す。
【００４２】
図１３は異常データを抽出する機能を備えるデータ分析部の処理フローである。結果の値が上記図１２の処理により数値化された第２の数値化事例データ（図３の１ｂ）が入力され（図１３のＳ１），続いて件数またはしきい値が入力されると（図１３のＳ２），第２の数値化事例データ１ｂについて，結果値の絶対値の大きい方から指定された件数分，または指定されたしきい値以上のデータを抜き出し，異常データ（図３の１ｃ）として出力する（図１３のＳ３）。
【００４３】
図１４は典型データを抽出する機能を備えるデータ分析部の処理フローである。この場合も上記図１３と同様に結果の値が数値化された事例データが入力され（図１４のＳ１），次いで件数またはしきい値が入力されると（同Ｓ２），第２の数値化事例データ１ｂについて，結果値の絶対値の小さい方から指定された件数分，または指定されたしきい値以下のデータを抜き出し，典型データとして出力する。
【００４４】
次に本発明の第２の原理構成（上記図４参照）を具体化する実施例について説明する。図１５は第２のデータ圧縮部７ｂの処理フローであり，図１６は第３のデータ圧縮部７ｃの処理フロー，図１７は第４のデータ圧縮部７ｄの処理フローである。なお，上記第２の原理構成に関連して説明した第５のデータ圧縮部７ｅは，古いデータを優先的に削除対象とするという処理により実現でき，フローチャートは図示省略した。
【００４５】
図１５に示す第２のデータ圧縮部の場合，結果値が数値化された第２の数値化事例データ（図３の１ｂ）を入力し（図１５のＳ１），圧縮後のデータ件数を入力すると（同Ｓ２），事例データについて，結果値の絶対値の小さい方から指定された件数分のデータを抜き出し，抽出した事例データ（図３の１ｃ）を出力する（図１５のＳ３）。図１６の場合，Ｓ１，Ｓ２は図１５と同様であり，Ｓ３において第２の数値化事例データ１ｂについて，結果値の絶対値の大きい方から指定された件数分のデータを抜き出し事例データ１ｃ’として出力する。
【００４６】
図１７の第４のデータ圧縮部の処理フローでは，ユーザにより事例データが入力され（図１７のＳ１），更に許容試行回数（または時間）ｍが入力され（同Ｓ２），事例群Ｙの件数Ｎを１に設定する（同Ｓ３）。次いで，試行回数（ｉとする）が許容試行回数ｍに達したか判別し（同Ｓ４），達しない場合は，事例データからＮ件抜き出し，事例群Ｙとし，残りを事例群Ｘとする（同Ｓ５）。事例群Ｘを事例データ，事例群Ｙについて結果値を伏せたものを未知データとして，公知の分布と推論を用いたアルゴリズムによる予測を行い，予測値を計算し（図１７のＳ６），事例群Ｙについて結果値と予測値を比較し，正答率を計算し，正答率が１００％であれば，Ｎを１増やす（同Ｓ７）。次いで，事例群Ｙについて，上記Ｓ６の予測が誤答であったものを事例群Ｙ１とし，正答であったものを事例群Ｙ２とし，事例群Ｘについて，（Ｎ−事例群Ｙ２の件数）の件数を抜き出したものを事例群Ｘ２とし，残りを事例群Ｘ１と事例群Ｙ１を合わせて，改めて事例群Ｘとし，事例群Ｘ２と事例群Ｙ２を合わせて事例群Ｙとし（図１７のＳ８），ｉを＋１して（同Ｓ９），上記Ｓ４に戻る。Ｓ４において試行回数がｉがｍに達したことが判別されると，正答率が１００％であり，Ｎが最大の時点の事例群Ｘを圧縮された事例データ１ｅとして出力する（同Ｓ１０）。
【００４７】
上記図５に示す本発明の第３の原理構成の第２の予測部２ｂを実現する処理フローを図１８に示す。
【００４８】
すなわち，事例データを入力し（図１８のＳ１），未知データを入力して（同Ｓ２），続いて複数の類似事例数を入力する（同Ｓ３）。この後，類似事例数のそれぞれについて，上記入力された事例データを用いて未知データについて上記の第１の予測部（図１の２ａ）による従来公知のアルゴリズムでの予測値を計算し（図１８のＳ４），複数の類似事例のそれぞれの計算により得られた各予測値の多数決により，最終結果を予測値として出力する（同Ｓ５）。
【００４９】
次に図５に示す第３の原理構成の第２の予測部２ｂに代えることができる第３の予測部２ｃの処理フローを図１９に示す。
【００５０】
この場合も，前記図１８のＳ１，Ｓ２と同様に事例データの入力と未知データの入力に続いて，複数種の類似度計算手法を入力する（図１９のＳ３）。続いて複数の類似度計算手法のそれぞれの手法を用いて，上記入力された事例データを用いて未知データについて予測値の計算を行い（図１９のＳ４），予測値の多数決により，最終結果を予測値として出力する（同Ｓ５）。
【００５１】
図２０は第３の原理構成（図５）の第２の予測部２ｂに代えることができる第４の予測部２ｄの処理フローを示す。
【００５２】
図２０の処理フローでは，上記図１８，図１９のＳ１，Ｓ２と同様に事例データの入力と未知データの入力が行われ，続いて複数の予測値の決定方法を入力する（図２０のＳ３）。この複数の予測値の決定方法とは，例えば，類似度による多数決，類似度によらない多数決等の手法である。この後，予測値の決定方法のそれぞれについて，上記事例データを用いて上記未知データについて第１の予測部（複数の予測値の決定方法）による予測値を計算し（図２０のＳ４），予測値の多数決により，最終結果を予測値として出力する（同Ｓ５）。
【００５３】
本発明は，例えば各種のサービスや物品の販売のキャンペーンの対象となる顧客の予測を絞り込みの分析，クレジットカードの不正利用者の検出の分析，消費者金融の貸し倒れ顧客の分析等の分野に適用することができる。
【００５４】
上記図７乃至図２０に示した各処理フローにより示すプログラムは，図２１に示すようなシステム構成における記録媒体に記録される。図２１は本発明によるプログラムを保持するシステム構成を示し，図中，８０は処理装置，８１はＣＰＵ，８２は主記憶装置を構成するＲＡＭ（またはハードディスク），８３は通信インタフェース（ＩＦ），８４はＣＤ−ＲＯＭやフレキシブルディスク等の読み出し，書き込みを行う外部記憶ドライバ，８５は処理装置８０と回線により接続された他の端末，８５ａは他の端末に保持されたプログラムやデータを格納する記憶装置，８６はプログラム（データ）を記録したＣＤ−ＲＯＭやフレキシブルディスクである。
【００５５】
本発明を実現する各部のフローチャートにより表すプログラムは，図２１の処理装置８０のＲＡＭ（ハードディスク）８２や，他の端末の記憶装置８５ａ，或いはＣＤ−ＲＯＭ（またはフレキシブルディスク）８６等の記録媒体に格納することができ，他の端末８５の記憶装置８５ａのプログラム（データ）やＣＤ−ＲＯＭ（またはフレキシブルディスク）８６のプログラム（データ）は処理装置８０のＲＡＭ８２にローディングされて実行することができる。
【００５６】
【発明の効果】
本発明によれば，データの追加や蓄積を自動的に反映した分析や予測を行い，異常データや典型データを分析し，データ圧縮による高速化を行い，数値化や圧縮が施されたデータや複数の予測手法の利用により予測精度の向上を達成することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の原理構成を示す図である。
【図２】事例データ数値化を含む原理構成を示す図である。
【図３】データ圧縮のためのデータ抽出の原理構成を示す図である。
【図４】本発明の第２の原理構成を示す図である。
【図５】本発明の第３の原理構成を示す図である。
【図６】本発明で使用するデータの構成例を示す図である。
【図７】第１のデータ追加部の処理フローを示す図である。
【図８】第２のデータ追加部の処理フローを示す図である。
【図９】第１のデータ圧縮部の処理フローを示す図である。
【図１０】一定件数（一定期間）毎に起動するデータ圧縮部の処理フローを示す図である。
【図１１】数値化計算部による数値化の例を示す図である。
【図１２】数値化再計算部の処理フローを示す図である。
【図１３】異常データを抽出する機能を備えるデータ分析部の処理フローを示す図である。
【図１４】典型データを抽出する機能を備えるデータ分析部の処理フローを示す図である。
【図１５】第２のデータ圧縮部の処理フローを示す図である。
【図１６】第３のデータ圧縮部の処理フローを示す図である。
【図１７】第４のデータ圧縮部の処理フローを示す図である。
【図１８】第２の予測部の処理フローを示す図である。
【図１９】第３の予測部の処理フローを示す図である。
【図２０】第４の予測部の処理フローを示す図である。
【図２１】プログラム記憶形態を示すシステム構成を示す図である。
【符号の説明】
１      事例データ格納部
２ａ    第１の予測部
３      未知データ格納部
４      予測値格納部
５      真の値格納部
６ａ    第１のデータ追加部
７ａ    第１のデータ圧縮部
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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