(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された、複数のユーザの各々についての前記ユーザの契約及び解約に関する情報と、前記複数のユーザの各々についての前記ユーザの属性に関する情報とを含む契約履歴情報に基づいて、前記契約の契約期間、及び前記契約を解約した、所定期間を単位とする時系列の周期の単位の組み合わせの各々についての、前記周期の単位に前記契約期間の契約が解約された周期・期間解約率と、前記契約の契約時期の各々についての、前記契約時期の契約が解約された時期解約率と、を推定する生存関数推定部と、
前記契約履歴情報から取得される、指定された属性のユーザが、前記契約の契約時期の各々に契約した契約数と、前記生存関数推定部により推定された周期・期間解約率及び時期解約率と、に基づいて、前記指定された属性のユーザが時期の各々に解約する解約数を推定する解約数推定部と、
前記契約履歴情報から取得される、前記指定された属性のユーザが前記時期の各々に解約した解約数と、前記解約数推定部により推定された、前記時期の各々の前記解約数と、に基づいて、解約数が異常となる時期を抽出する異常抽出部と、
を含む、異常抽出装置。
【請求項２】
前記異常抽出部は、前記推定された前記時期の各々の解約数に基づいて、解約数の推定値の信頼区間を推定し、
前記契約履歴情報から取得される、前記指定された属性のユーザが前記時期の各々に解約した解約数と、前記推定された解約数の推定値の信頼区間と、に基づいて、解約数が、前記信頼区間に属さない時期を、解約数が異常となる時期として抽出する請求項１記載の異常抽出装置。
【請求項３】
前記生存関数推定部は、前記契約の契約期間、及び前記契約を解約した前記周期の単位の組み合わせの各々について推定した、前記周期の単位に前記契約期間の契約が解約された周期・期間解約率に対して、前記契約期間の方向に平滑化する平滑化処理をおこなうことにより、前記周期・期間解約率を推定する請求項１又は２記載の異常抽出装置。
【請求項４】
生存関数推定部と、解約数推定部と、異常抽出部と、を含む異常抽出装置における、異常抽出方法であって、
前記生存関数推定部は、入力された、複数のユーザの各々についての前記ユーザの契約及び解約に関する情報と、前記複数のユーザの各々についての前記ユーザの属性に関する情報とを含む契約履歴情報に基づいて、前記契約の契約期間、及び前記契約を解約した、所定期間を単位とする時系列の周期の単位の組み合わせの各々についての、前記周期の単位に前記契約期間の契約が解約された周期・期間解約率と、前記契約の契約時期の各々についての、前記契約時期の契約が解約された時期解約率と、を推定し、
前記解約数推定部は、前記契約履歴情報から取得される、指定された属性のユーザが、前記契約の契約時期の各々に契約した契約数と、前記生存関数推定部により推定された周期・期間解約率及び時期解約率と、に基づいて、前記指定された属性のユーザが時期の各々に解約する解約数を推定し、
前記異常抽出部は、前記契約履歴情報から取得される、前記指定された属性のユーザが前記時期の各々に解約した解約数と、前記解約数推定部により推定された、前記時期の各々の前記解約数と、に基づいて、解約数が異常となる時期を抽出する、
異常抽出方法。
【請求項５】
前記異常抽出部により抽出することは、前記推定された前記時期の各々の解約数に基づいて、解約数の推定値の信頼区間を推定し、
前記契約履歴情報から取得される、前記指定された属性のユーザが前記時期の各々に解約した解約数と、前記推定された解約数の推定値の信頼区間と、に基づいて、解約数が、前記信頼区間に属さない時期を、解約数が異常となる時期として抽出する請求項４記載の異常抽出方法。
【請求項６】
前記生存関数推定部により推定することは、前記契約の契約期間、及び前記契約を解約した前記周期の単位の組み合わせの各々について推定した、前記周期の単位に前記契約期間の契約が解約された周期・期間解約率に対して、前記契約期間の方向に平滑化する平滑化処理をおこなうことにより、前記周期・期間解約率を推定する請求項４又は５記載の異常抽出方法。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１〜３の何れか１項記載の異常抽出装置を構成する各部として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異常抽出装置、方法、プログラムに係り、特に、契約の解約の実績を把握する異常抽出装置、方法、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来技術として、ＡＲＩＭＡモデルやカルマンフィルター等の、時系列分析技術による異常抽出が存在する。
【０００３】
また、混合ワイブルモデルや、カプラン・マイヤー法等の、生存時間分析技術による異常抽出が存在する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−０９３０４２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来技術においては、時系列における季節性、生存時間における周期性等による解約リスク増と、特定属性群における局所的な解約リスク増を分離できないという問題がある。
【０００６】
また、生存時間解析技術を応用して、上記課題を解決する場合、抽出されたものが局所異常なのか、前提とした分布が間違っているのかを区別が困難であるため、パラメトリックな分布前提を置く手法は利用できないという問題がある。
【０００７】
本発明では、上記問題点を解決するために成されたものであり、生存時間の周期性と時系列の周期性を考慮した異常抽出をする異常抽出装置、方法、プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、第１の発明の異常抽出装置は、入力された、複数のユーザの各々についての前記ユーザの契約及び解約に関する情報と、前記複数のユーザの各々についての前記ユーザの属性に関する情報とを含む契約履歴情報に基づいて、前記契約の契約期間、及び前記契約を解約した、所定期間を単位とする時系列の周期の単位の組み合わせの各々についての、前記周期の単位に前記契約期間の契約が解約された周期・期間解約率と、前記契約の契約時期の各々についての、前記契約時期の契約が解約された時期解約率と、を推定する生存関数推定部と、前記契約履歴情報から取得される、指定された属性のユーザが、前記契約の契約時期の各々に契約した契約数と、前記生存関数推定部により推定された周期・期間解約率及び時期解約率と、に基づいて、前記指定された属性のユーザが時期の各々に解約する解約数を推定する解約数推定部と、前記契約履歴情報から取得される、前記指定された属性のユーザが前記時期の各々に解約した解約数と、前記解約数推定部により推定された、前記時期の各々の前記解約数と、に基づいて、解約数が異常となる時期を抽出する異常抽出部と、を含んで構成されている。
【０００９】
第２の発明の異常抽出方法は、生存関数推定部と、解約数推定部と、異常抽出部と、を含む異常抽出装置における、異常抽出方法であって、前記生存関数推定部は、入力された、複数のユーザの各々についての前記ユーザの契約及び解約に関する情報と、前記複数のユーザの各々についての前記ユーザの属性に関する情報とを含む契約履歴情報に基づいて、前記契約の契約期間、及び前記契約を解約した、所定期間を単位とする時系列の周期の単位の組み合わせの各々についての、前記周期の単位に前記契約期間の契約が解約された周期・期間解約率と、前記契約の契約時期の各々についての、前記契約時期の契約が解約された時期解約率と、を推定し、前記解約数推定部は、前記契約履歴情報から取得される、指定された属性のユーザが、前記契約の契約時期の各々に契約した契約数と、前記生存関数推定部により推定された周期・期間解約率及び時期解約率と、に基づいて、前記指定された属性のユーザが時期の各々に解約する解約数を推定し、前記異常抽出部は、前記契約履歴情報から取得される、前記指定された属性のユーザが前記時期の各々に解約した解約数と、前記解約数推定部により推定された、前記時期の各々の前記解約数と、に基づいて、解約数が異常となる時期を抽出する。
【００１０】
第１及び第２の発明によれば、生存関数推定部により、入力された、複数のユーザの各々についての契約履歴情報に基づいて、契約の契約期間、及び契約を解約した、時系列の周期の単位の組み合わせの各々についての、周期・期間解約率と、時期解約率と、を推定し、解約数推定部により、契約履歴情報から取得される、指定された属性のユーザが、契約の契約時期の各々に契約した契約数と、推定された周期・期間解約率及び時期解約率と、に基づいて、指定された属性のユーザが時期の各々に解約する解約数を推定し、異常抽出部により、契約履歴情報から取得される、指定された属性のユーザが時期の各々に解約した解約数と、推定された、時期の各々の解約数と、に基づいて、解約数が異常となる時期を抽出する。
【００１１】
このように、入力された、複数のユーザの各々についての契約履歴情報に基づいて、契約の契約期間、及び契約を解約した、時系列の周期の単位の組み合わせの各々についての、周期・期間解約率と、時期解約率と、を推定し、契約履歴情報から取得される、指定された属性のユーザが、契約の契約時期の各々に契約した契約数と、推定された周期・期間解約率及び時期解約率と、に基づいて、指定された属性のユーザが時期の各々に解約する解約数を推定し、契約履歴情報から取得される、指定された属性のユーザが時期の各々に解約した解約数と、推定された、時期の各々の解約数と、に基づいて、解約数が異常となる時期を抽出することにより、生存時間の周期性と時系列の周期性を考慮した異常抽出をすることができる。
【００１２】
また、第１及び第２の発明においては、前記異常抽出部は、前記推定された前記時期の各々の解約数に基づいて、解約数の推定値の信頼区間を推定し、前記契約履歴情報から取得される、前記指定された属性のユーザが前記時期の各々に解約した解約数と、前記推定された解約数の推定値の信頼区間と、に基づいて、解約数が、前記信頼区間に属さない時期を、解約数が異常となる時期として抽出してもよい。
【００１３】
また、第１及び第２の発明においては、前記生存関数推定部は、前記契約の契約期間、及び前記契約を解約した前記周期の単位の組み合わせの各々について推定した、前記周期の単位に前記契約期間の契約が解約された周期・期間解約率に対して、前記契約期間の方向に平滑化する平滑化処理をおこなうことにより、前記周期・期間解約率を推定してもよい。
【００１４】
また、本発明のプログラムは、コンピュータを、上記の異常抽出装置を構成する各部として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１５】
以上説明したように、本発明の異常抽出装置、方法、及びプログラムによれば、入力された、複数のユーザの各々についての契約履歴情報に基づいて、契約の契約期間、及び契約を解約した、時系列の周期の単位の組み合わせの各々についての、周期・期間解約率と、時期解約率と、を推定し、契約履歴情報から取得される、指定された属性のユーザが、契約の契約時期の各々に契約した契約数と、推定された周期・期間解約率及び時期解約率と、に基づいて、指定された属性のユーザが時期の各々に解約する解約数を推定し、契約履歴情報から取得される、指定された属性のユーザが時期の各々に解約した解約数と、推定された、時期の各々の解約数と、に基づいて、解約数が異常となる時期を抽出することにより、生存時間の周期性と時系列の周期性を考慮した異常抽出をすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本実施の形態に係る異常抽出装置の処理のフローを簡単に説明した図の例である。
【図２】本実施の形態に係る異常抽出装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図３】契約履歴情報に含まれる観測開始日の情報の例を示す図である。
【図４】契約履歴情報に含まれる観測終了日の情報の例を示す図である。
【図５】契約履歴情報に含まれる契約情報の例を示す図である。
【図６】周期毎のマクロの生存関数の例を示す図である。
【図７】契約時期毎の観測終了時点での解約率の例を示す図である。
【図８】解約数推定値の算出例を示す図である。
【図９】出力される表の例を示す図である。
【図１０】出力されるグラフの例を示す図である。
【図１１】本実施の形態に係る異常抽出装置における異常抽出処理ルーチンのフローチャート図である。
【図１２】想定外の解約増の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００１８】
＜本実施の形態の原理＞
【００１９】
本実施の形態の原理について説明する。図１に示すように、まず、全国の契約／解約情報から、マクロの生存関数を時系列の周期の単位ごとに求める。次に、属性である地域毎の契約数推移とマクロの生存関数を元に解約者推定値を求める。そして、地域ａの解約者推移と解約者推定値とを比較して、乖離が生じている時期を抽出する。
【００２０】
＜本発明の実施の形態に係る異常抽出装置の構成＞
次に、本発明の実施の形態に係る異常抽出装置の構成について説明する。図２に示すように、本発明の実施の形態に係る異常抽出装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する異常抽出処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することができる。この異常抽出装置は、機能的には図２に示すように入力部１０と、演算部２０と、出力部９０とを含んで構成されている。
【００２１】
入力部１０は、契約履歴情報を受け付け契約履歴記憶部２２に記憶する。ここで、契約履歴情報とは、例えば、図３に示す契約履歴情報を取得し始めた観測開始日の情報と、例えば、図４に示す契約履歴情報の取得を終了した観測終了日の情報と、図５に示す契約毎の、契約者の顧客ＩＤ、契約者の住所コード、契約日、解約日、及び契約状態の組み合わせからなる契約情報と、年月日と周期の単位との対応関係（図示省略）と、を含むものとする。なお、時系列の周期の単位は、所定期間であり、本実施の形態においては、周期の単位を、暦の月とし、取り得る値は、１月〜１２月とする。また、観測開始日に対応する時期をｔｓｔｒとし、観測終了日に対応する時期をｔｅｎｄとする。
【００２２】
演算部２０は、契約履歴記憶部２２と、生存関数推定部２４と、解約数推定部２６と、異常抽出部２８と、を含んで構成されている。
【００２３】
契約履歴記憶部２２には、入力部１０において受け付けた契約履歴情報が記憶されている。
【００２４】
生存関数推定部２４は、契約履歴記憶部２２に記憶されている契約履歴情報に基づいて、周期ｓ毎のマクロの生存関数である周期・期間解約率、及び契約時期ｔ毎の観測終了時点での契約の解約率である時期解約率Ｈ（ｔ）を取得する。周期・期間解約率の例を図６に示し、時期解約率Ｈ（ｔ）の例を図７に示す。なお、時期の単位は１ヵ月とする。
【００２５】
まず、周期・期間解約率の取得について説明する。具体的には、始めに、契約履歴情報に含まれる契約状態の情報に基づいて、観測終了日における全解約数Ｎを取得する。
【００２６】
次に、契約履歴情報に含まれる契約情報に対応する契約の各々について、当該契約の契約情報に含まれる、契約状態の情報から、当該契約が観測終了日において解約されているか否かを判定する。ここで、当該契約が観測終了日において解約されていると判定された場合には、当該契約の契約情報に含まれる、契約日と解約日との情報から、当該契約の契約期間ｘ、及び当該解約日に対応する周期ｓを取得する。なお、契約が観測終了日において解約されているか否かを判定する際に、解約されている契約の数をカウントし、全解約数Ｎとする。
【００２７】
次に、観測終了日において解約されている契約の各々について取得された、当該契約の契約期間ｘと、当該契約が解約された周期ｓとに基づいて、全ての契約期間ｘと周期ｓとの組み合わせ毎に、契約期間ｘで周期ｓに解約した数ｎｘｓを取得する。ここで、ｘは、１〜Ｘの値の各々をとり、ｓは、１〜１２の値の各々をとる。
【００２８】
次に、取得された全解約数Ｎと、全ての契約期間ｘと周期ｓとの組み合わせについて取得された契約期間ｘで周期ｓに解約した数ｎｘｓの各々とに基づいて、下記（１）式に従って、周期・期間解約率Ｐ（ｘ，ｓ）を取得する。そして、全ての契約期間ｘと周期ｓとの組み合わせの各々について、取得された周期・期間解約率Ｐ（ｘ，ｓ）を契約期間であるｘ軸方向に平滑化する平滑化処理（移動平均の他、手法は問わない）を行い、ノイズを除去したものを、最終的な周期・期間解約率Ｐ（ｘ，ｓ）として取得する。このようにすることにより、マクロの生存関数を周期別にノンパラメトリック推定で作成することができる。
【００２９】
【数１】
0006302828.tif 000002
【００３０】
次に、時期解約率Ｈ（ｔ）の取得について説明する。まず、契約履歴情報に含まれる契約情報に基づいて、時期ｔ（ｔ＝ｔｓｔｒ〜ｔｅｎｄ）毎に、当該時期ｔに、契約日が該当する、時期ｔに契約した契約数ｍｔを取得する。次に、観測終了日において解約されていると判定された契約の各々の契約情報に基づいて、時期ｔ（ｔ＝ｔｓｔｒ〜ｔｅｎｄ）毎に、当該時期ｔに、契約日が該当し、既に解約している数ｎｔを取得する。次に、取得した時期ｔに契約した契約数ｍｔと、時期ｔに契約し、既に解約している数ｎｔとに基づいて、下記（２）式に従って、時期解約率Ｈ（ｔ）を取得する。
【００３１】
【数２】
0006302828.tif 000003
【００３２】
解約数推定部２６は、契約履歴記憶部２２に記憶されている契約履歴情報と、生存関数推定部において取得した、周期・期間解約率Ｐ（ｘ，ｓ）及び、時期解約率Ｈ（ｔ）と、に基づいて、推定対象として指定された地域ａの各々についての時期ｔ毎の解約数推定値＾Ｎａ（ｔ）を算出する。なお、記号の前に「＾」が付与されている記号は、当該記号の値が推定値であることを表す。
【００３３】
具体的には、まず、契約履歴記憶部２２に記憶されている契約履歴情報に含まれる契約の契約情報の各々に基づいて、属性である地域ａ毎に属する契約の各々を分類する。本実施の形態においては、住所コードが同一である契約の各々を同一の地域に属する契約とする。次に、指定された地域の中から、処理対象となる地域ａを決定する。次に、処理対象となる地域ａに属する契約の各々の当該契約の契約情報に含まれる契約日の情報の各々に基づいて、地域ａにおける時期ｔ毎の契約数ｍａｔを取得する。次に、取得した地域ａにおける時期ｔ毎の契約数ｍａｔと、生存関数推定部において取得した、周期・期間解約率Ｐ（ｘ，ｓ）、及び時期解約率Ｈ（ｔ）とに基づいて、下記（３）式に従って、地域ａの時期ｔ毎の解約数推定値＾Ｎａ（ｔ）を算出する。なお、ｔは、ｔｓｔｒ〜ｔｅｎｄの値をとる。ここで、地域ａの時期ｔ毎の解約数推定値＾Ｎａ（ｔ）について説明すると、例えば、２０１２年１２月の契約者のうち２０１３年１月に解約する解約者数は、（契約期間１ヵ月の契約者が１月に解約する周期・期間解約率Ｐ（１ヵ月，１月））×（２０１２年１２月の契約者の解約率Ｈ（２０１２年１２月））×（２０１２年１２月の契約数ｍｔ）の積算により求まる。これを、観測開始月から、２０１２年１２月（２０１３年１月の１時期前）までの総和をとったものが、２０１３年１月の解約数推定値となる。このように、マクロの生存関数を地域の契約数推移に当てはめることにより、解約数推定を求めることができる。また、図８に解約数推定値の算出する例を示す。
【００３４】
【数３】
0006302828.tif 000004
【００３５】
解約数推定部２６は、上記処理を、指定された全ての地域ａについて行う事により、地域ａの各々について、時期ｔ毎の解約数推定値＾Ｎａ（ｔ）を算出する。
【００３６】
異常抽出部２８は、解約数推定部２６において取得した地域ａの各々についての時期ｔ毎の解約数推定値＾Ｎａ（ｔ）に基づいて、当該地域ａの時期ｔ毎の解約数推定値の信頼区間（＾Ｎａ，ｍｉｎ（ｔ）〜＾Ｎａ，ｍａｘ（ｔ））を算出する。具体的には、取得した地域ａの時期ｔ毎の解約数推定値＾Ｎａ（ｔ）の信頼区間（上限を＾Ｎａ，ｍａｘ（ｔ）、下限を＾Ｎａ，ｍｉｎ（ｔ）とする。）を、取得した地域ａの時期ｔ毎の解約数推定値＾Ｎａ（ｔ）に基づいて、下記（４）式、及び下記（５）式に従って算出する。
【００３７】
【数４】
0006302828.tif 000005
【００３８】
なお、異常抽出部２８は、上記処理を、指定された全ての地域ａについて行う事により、地域ａの各々について、時期ｔ毎に、解約数推定値＾Ｎａ（ｔ）の信頼区間（＾Ｎａ，ｍｉｎ（ｔ）〜＾Ｎａ，ｍａｘ（ｔ））を算出する。
【００３９】
また、異常抽出部２８は、契約履歴記憶部２２に記憶されている契約履歴情報と、解約数推定部２６により地域ａの各々について取得した時期ｔ毎の解約数推定値＾Ｎａ（ｔ）と、地域ａの各々について取得した時期ｔ毎の解約数推定値＾Ｎａ（ｔ）の信頼区間と、に基づいて、指定された地域ａの各々について、実績値と推定値とに乖離が生じていることを表す時期ｔ毎のＡｎｏａ（ｔ）を算出する。また、異常抽出部２８は、地域ａの各々について取得した、時期ｔ毎のＡｎｏａ（ｔ）の値に基づいて、実績値と推定値との乖離を表すグラフ、及び表を作成し、出力部９０に出力する。
【００４０】
なお、異常値Ａｎｏａ（ｔ）の値が０である場合には、当該値は異常値として扱わない。また、出力例を図９及び図１０に示す。なお、図９は、異常値Ａｎｏａ（ｔ）を表出力し、異常度合いに応じてマスの色を変更して出力した例を示す。また、図１０は、実際の解約数（actual）と解約数推定値の信頼区間の上限値（max_line）と解約数推定値の信頼区間の下限値（min_line）とをグラフ出力した例を示す。また、ｔの取り得る値は、ｔｓｔｒ〜ｔｅｎｄとする。
【００４１】
具体的には、まず、指定された地域の中から、処理対象となる地域ａを決定する。次に、処理対象となる地域ａに属する契約の各々の当該契約の契約情報に含まれる解約日の情報の各々に基づいて、地域ａにおける時期ｔ毎の解約数Ｎａ（ｔ）を取得する。次に、取得した地域ａにおける時期ｔ毎の解約数Ｎａ（ｔ）と、解約数推定部２６により取得した地域ａの時期ｔ毎の解約数推定値＾Ｎａ（ｔ）と、取得した時期ｔ毎の解約数推定値＾Ｎａ（ｔ）の信頼区間とに基づいて、下記（６）式に従って、ｔの取り得る値（ｔｓｔｒ〜ｔｅｎｄ）の全てについて異常値Ａｎｏａ（ｔ）を算出する。このように実際の解約数と推定値との乖離を地域局所的な異常として抽出する。
【００４２】
【数５】
0006302828.tif 000006
【００４３】
＜本発明の実施の形態に係る異常抽出装置の作用＞
次に、本実施の形態に係る異常抽出装置１００の作用について説明する。まず、入力部１０において契約履歴情報を受け付け契約履歴記憶部２２に記憶する。次に、異常抽出装置１００において、契約履歴記憶部２２に記憶されている契約履歴情報を読み込むと、異常抽出装置１００によって、図１１に示す異常抽出処理ルーチンを実行する。
【００４４】
まず、ステップＳ１０４では、読み込んだ契約履歴情報に含まれる契約の各々のうち、処理対象となる契約を決定する。
【００４５】
次に、ステップＳ１０６では、処理対象となる契約について、読み込んだ契約履歴情報のうち、当該契約に対応する契約情報の契約状態の情報に基づいて、当該契約が解約されているか否かを判定する。当該契約が解約されていると判定された場合には、ステップＳ１０８へ移行する。一方、当該契約が契約中と判定された場合には、ステップＳ１１４へ移行する。なお、ステップＳ１０６の処理において、解約されていると判定した回数をカウントしておき、当該カウントした値を全解約数Ｎとする。
【００４６】
次に、ステップＳ１０８では、処理対象となる契約について、読み込んだ契約履歴情報のうち、当該契約に対応する契約情報の契約日及び解約日の情報に基づいて、当該契約の契約期間ｘを算出する。
【００４７】
次に、ステップＳ１１０では、処理対象となる契約について、読み込んだ契約履歴情報のうち、年月日と周期の単位との対応関係の情報と、当該契約に対応する契約情報の解約日の情報とに基づいて、当該契約の解約周期ｓを取得する。
【００４８】
次に、ステップＳ１１２では、処理対象となる契約について、読み込んだ契約履歴情報のうち、当該契約に対応する契約情報の契約日の情報に基づいて、当該契約の契約時期ｔを取得する。
【００４９】
次に、ステップＳ１１４では、読み込んだ契約履歴情報に含まれる全ての契約についてステップＳ１０６の処理を終了したか否かを判定する。全ての契約についてステップＳ１０６の処理を終了していない場合には、ステップＳ１０４へ移行し、処理対象となる契約を変更し、ステップＳ１０６以降の処理を繰り返す。一方、全ての契約についてステップＳ１０６の処理を終了している場合には、ステップＳ１１６へ移行する。
【００５０】
次に、ステップＳ１１６では、ステップＳ１０８において取得した解約済みの契約の各々の契約期間ｘと、ステップＳ１１０において取得した解約済みの契約の各々の解約周期ｓと、に基づいて、ｘが取り得る全ての値（１〜Ｘ）と、ｓの取り得る全ての値（１〜１２）との全ての組み合わせについて、契約期間ｘで周期ｓに解約した数ｎｘｓを取得する。
【００５１】
次に、ステップＳ１１７では、ｘが取り得る全ての値（１〜Ｘ）と、ｓの取り得る全ての値（１〜１２）との全ての組み合わせについて、ステップＳ１０６において取得した全解約数Ｎと、ステップＳ１１６において取得した契約期間ｘで周期ｓに解約した数ｎｘｓとに基づいて、上記（１）式に従って、周期・期間解約率Ｐ（ｘ，ｓ）を算出する。
【００５２】
次に、ステップＳ１１８では、ｘが取り得る全ての値（１〜Ｘ）と、ｓの取り得る全ての値（１〜１２）との全ての組み合わせについて、ステップＳ１１７において取得した周期・期間解約率Ｐ（ｘ，ｓ）を、契約期間であるｘ軸方向に平滑化する平滑化処理を行い、最終的な周期・期間解約率Ｐ（ｘ，ｓ）として取得する。
【００５３】
次に、ステップＳ１２０では、読み込んだ契約履歴情報に含まれる契約の各々の契約情報の契約日の情報及び観測開始日の情報と、に基づいて、各時期ｔ（ｔ＝ｔｓｔｒ〜ｔｅｎｄ）における契約数ｍｔを算出する。
【００５４】
次に、ステップＳ１２２では、ステップＳ１１２において取得した解約済みの契約の各々の契約時期ｔに基づいて、各時期ｔ（ｔ＝ｔｓｔｒ〜ｔｅｎｄ）に契約し既に解約している数ｎｔを算出する。
【００５５】
次に、ステップＳ１２４では、ステップＳ１２０において取得した各時期ｔにおける契約数ｍｔと、ステップＳ１２２において取得した各時期ｔに契約し既に解約している数ｎｔとに基づいて、上記（２）式に従って、各時期ｔ（ｔ＝ｔｓｔｒ〜ｔｅｎｄ）の時期解約率Ｈ（ｔ）を算出する。
【００５６】
次に、ステップＳ１２５では、読み込んだ契約履歴情報に含まれる契約の各々の契約情報の住所コードの情報に基づいて、地域ａ（住所コード）毎に契約の各々を分類する。
【００５７】
次に、ステップＳ１２６では、指定された地域の中から、処理対象となる地域ａを決定する。
【００５８】
次に、ステップＳ１２８では、ステップＳ１２５において取得した、処理対象となる地域ａに属する契約の各々の、読み込んだ契約履歴情報に含まれる契約情報の契約日の情報と、に基づいて、地域ａにおける時期ｔ（ｔｓｔｒ〜ｔｅｎｄ）毎の契約数ｍａｔを取得する。
【００５９】
次に、ステップＳ１３０では、ステップＳ１１８において取得した周期・期間解約率Ｐ（ｘ，ｓ）と、ステップＳ１２４において取得した、時期解約率Ｈ（ｔ）と、ステップＳ１２８において取得した地域ａにおける時期ｔ毎の契約数ｍａｔとに基づいて、上記（３）式に従って、地域ａにおける各時期ｔ（ｔｓｔｒ〜ｔｅｎｄ）の解約数推定値＾Ｎａ（ｔ）を算出する。
【００６０】
次に、ステップＳ１３２では、ステップＳ１３０において取得した地域ａにおける各時期ｔの解約数推定値＾Ｎａ（ｔ）に基づいて、上記（４）式に従って、地域ａにおける各時期ｔの解約数推定値＾Ｎａ（ｔ）の信頼区間の上限値＾Ｎａ，ｍａｘ（ｔ）を算出する。
【００６１】
次に、ステップＳ１３４では、ステップＳ１３０において取得した地域ａにおける各時期ｔの解約数推定値＾Ｎａ（ｔ）に基づいて、上記（５）式に従って、地域ａにおける各時期ｔの解約数推定値＾Ｎａ（ｔ）の信頼区間の下限値＾Ｎａ，ｍｉｎ（ｔ）を算出する。
【００６２】
次に、ステップＳ１３６では、指定された全ての地域ａについてステップＳ１２８〜ステップＳ１３４の処理を終了したか否かを判定する。指定された全ての地域ａについてステップＳ１２８〜ステップＳ１３４の処理を終了した場合には、ステップＳ１３８へ移行する。一方、指定された全ての地域ａについてステップＳ１２８〜ステップＳ１３４の処理を終了していない場合には、ステップＳ１２６へ移行し、処理対象となる地域ａを変更し、ステップＳ１２８〜ステップＳ１３６の処理を繰り返す。
【００６３】
次に、ステップＳ１３８では、指定された、処理対象となる地域ａを決定する。
【００６４】
次に、ステップＳ１４０では、読み込んだ契約履歴情報に含まれる、ステップＳ１２５において取得した処理対象となる地域ａに属する契約の各々の、契約情報の解約日の情報と、に基づいて、地域ａにおける時期ｔ毎の解約数Ｎａ（ｔ）を算出する。
【００６５】
次に、ステップＳ１４２では、ステップＳ１３２において取得した地域ａにおける各時期ｔの解約数推定値＾Ｎａ（ｔ）の信頼区間の上限値＾Ｎａ，ｍａｘ（ｔ）と、ステップＳ１３４において取得した地域ａにおける各時期ｔの解約数推定値＾Ｎａ（ｔ）の信頼区間の下限値＾Ｎａ，ｍｉｎ（ｔ）と、ステップＳ１４０において取得した地域ａにおける時期ｔ毎の解約数Ｎａ（ｔ）と、に基づいて、上記（６）式に従って、地域ａの各時期ｔ（ｔ＝ｔｓｔｒ〜ｔｅｎｄ）の異常値Ａｔоａ（ｔ）を取得する。
【００６６】
次に、ステップＳ１４４では、指定された全ての地域ａについてステップＳ１４０〜ステップＳ１４２の処理を終了したか否かを判定する。指定された全ての地域ａについてステップＳ１４０〜ステップＳ１４２の処理を終了している場合には、ステップＳ１４６へ移行する。一方、指定された全ての地域ａについてステップＳ１４０〜ステップＳ１４２の処理を終了していない場合には、ステップＳ１３８へ移行し、処理対象となる地域ａを変更し、ステップＳ１４０〜ステップＳ１４２の処理を繰り返す。
【００６７】
次に、ステップＳ１４６では、ステップＳ１４２において取得した地域ａ毎の各時期ｔの異常値Ａｔоａ（ｔ）に基づいて、図９、及び図１０に示すような表又はグラフを作成する。
【００６８】
次に、ステップＳ１４８では、ステップＳ１４６において取得した表又はグラフを出力部９０に出力して、異常抽出処理ルーチンを終了する。
【００６９】
以上説明したように、本発明の本実施の形態に係る異常抽出装置によれば、入力された、複数のユーザの各々についての契約履歴情報に基づいて、契約の契約期間、及び契約を解約した、周期の単位の組み合わせの各々についての、周期・期間解約率と、時期解約率と、を推定し、契約履歴情報から取得される、指定された属性のユーザが、契約の契約時期の各々に契約した契約数と、推定された周期・期間解約率及び時期解約率と、に基づいて、指定された属性のユーザが時期の各々に解約する解約数を推定し、契約履歴情報から取得される、指定された属性のユーザが時期の各々に解約した解約数と、推定された、時期の各々の解約数と、に基づいて、解約数が異常となる時期を抽出することにより、生存時間の周期性と時系列の周期性を考慮した異常抽出をすることができる。
【００７０】
また、生存関数を周期別に求めて重畳することで、生存時間の周期性だけでなく、時系列の周期性を考慮した異常抽出を実現することができる。
【００７１】
また、ノンパラメトリックな数え上げ手法を利用して求めた生存関数を用いるため、分布前提の当てはまりの正当性の確認を必要としない。
【００７２】
また、全体データと局所データとを分けて、信頼できる全体データから分布関数を求め、局所データに適用することで異常抽出を実現することができる。
【００７３】
また、従来の時系列分析技術と比較した場合、解約の情報だけでなく、契約の情報も考慮した分析となるため、より高精度に異常抽出が可能となる。
【００７４】
また、サービスの契約／解約、生存／死亡、機器故障等の開始／終了時期が存在する履歴データの分析により、時系列上におけるあるイベントによって生じた、ある特定の集団にのみ局所的に発生した解約リスク増を抽出することができる。それにより、マーケティングにおけるリテンション分析、及び機器故障予測等へ利用することができる。
【００７５】
また、図１２に示すように、時系列上における何らかのイベントにより生じる解約増の内、図１２の実線、又は一点鎖線の円で囲われている周期性や契約期間の節目等で説明がつく解約増と、図１２の点線の円で囲われているそれ以外の想定外の解約増を区別して、発見、及び抽出を可能とすることができる。
【００７６】
２つの異なる時間軸（時系列、及び生存時間）を扱うことにより、時系列上のイベントにより生じる解約リスク増と、時系列上の周期（周期性等）、生存時間上の周期性（契約の節目での解約増等）とを区別して抽出することができる。
【００７７】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００７８】
例えば、本実施の形態においては、営業データへの適用について異常抽出装置を用いる場合について説明したが、これに限定されるものではなく、製品寿命分析、企業の経営分析、災害の影響分析等、開始と終了の時期が取得可能な分野であれば異常抽出装置を応用してもよい。
【００７９】
また、本実施の形態においては、局所（属性）を全国に対応する特定地域（居住地域）とする場合について説明しているが、これに限定されるものではない。例えば、特定の顧客セグメント（顧客属性）、サービス・カテゴリ別等、分類としては何を用いてもよい。      
【００８０】
また、本実施の形態においては、時系列の扱いを一か月単位の例について説明したがこれに限定されるものではない。例えば、年単位、日単位、時間単位等、任意に設定した単位を用いてもよい。
【００８１】
また、本実施の形態においては、周期の単位を暦の月にする場合について説明したがこれに限定されるものではない。例えば、周期の単位として、四半期単位、週単位、日単位、時間単位等、任意に設定した単位を用いてもよい。
【００８２】
また、本実施の形態においては、取得された周期・期間解約率Ｐ（ｘ，ｓ）を契約期間であるｘ軸方向に平滑化する平滑化処理を行ったものを周期・期間解約率Ｐ（ｘ，ｓ）として取得する場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、取得された周期・期間解約率Ｐ（ｘ，ｓ）をそのまま周期・期間解約率Ｐ（ｘ，ｓ）として用いてもよい。
【００８３】
また、本実施の形態においては、平均と分散が等しく、十分に大きいポアソン分布を仮定した正規分布近似による９５％信頼区間の算出をする場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、他の既存手法を用いてもよい。例えば、地域ａの契約の各時期ｔの解約数推定値の分散をとり、当該分散値を用いて、異常値となる時期を抽出してもよい。
【００８４】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能であるし、ネットワークを介して提供することも可能である。
【符号の説明】
【００８５】
、
１０   入力部
２０   演算部
２２   契約履歴記憶部
２４   生存関数推定部
２６   解約数推定部
２８   異常抽出部
９０   出力部
１００ 異常抽出装置
【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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