(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
クラスタリング対象となる数値・テキスト・音声を含む試行データを試行データ内容の類似度に基づいた集合であるクラスタに分類するクラスタリングの試行をコンピュータにより支援するクラスタリング試行システムであって、
前記クラスタリング対象となる数値・テキスト・音声を含む試行データを格納する対象データ群データベースと、
前記試行データに含まれるクラスタ情報を格納するクラスタ情報データベースと、
前記試行データの要素構成を表す分類構成情報を格納する分類構成情報データベースと、
入力された試行データ群から所望のデータを抽出する試行データ選定部及び試行データの分類構成を調整する構成調整部を含む試行制御サブシステムと、
該試行制御サブシステムの指示により試行データ内容の類似度に基づいた集合に分類し、該分類したクラスタを入力としてより大きなクラスタに汎化又は局所的に詳細化するクラスタリング処理部を含む分類サブシステムと、
前記試行データに含まれるデータ形式・タイトル・注釈を含むメタ情報を管理するメタ情報管理サブシステムと、
前記試行データ及びチューニングのためのパラメータ情報を用いて前記試行制御サブシステムに分類処理の要求を送信し、表示部に分類処理結果を表示する可視化サブシステムと、
利用者からの操作指示内容を入力するための入力部とを備え、
前記試行制御サブシステムの試行データ選定部が、
前記対象データ群データベースに格納された試行データ群から所望の試行データを抽出する第１工程を実行し、
前記分類サブシステムのクラスタリング処理部が、
前記試行データ選定部が抽出した試行データのメタ情報に基づいた類似度が高いクラスタに分類し、該分類したクラスタを入力として、より大きなクラスタに汎化又は局所的に詳細化する第２工程を実行し、
前記可視化サブシステムが、
前記試行データ及びパラメータ情報を用いて前記試行制御サブシステムが汎化又は局所的に詳細化した分類結果を表示部に表示する第３工程を実行し、
前記構成調整部が、
前記入力部から入力された操作指示内容が詳細化又は汎化かを判断する第４工程と、
該第４工程により詳細化と判定したとき、該当する分類が次に詳細化可能な結合点を分類構成から検索して対象の分類の分割点を検索する第５工程と、
該第５工程により検索した分割点を解除して発見した分類を新たに分類する第６工程と、
前記第４工程により汎化と判定したとき、該当する分類が次に汎化可能な結合点を分類構成から検索する第７工程と、
該第７工程により検索した結合点を新たな分類と設定する第８工程とを実行するクラスタリング試行システム。
【請求項２】
前記分類サブシステムのクラスタリング処理部が、汎化又は詳細化したクラスタの分類結果を樹形図形式データとして解釈すると共に該解釈した分類結果を前記分類構成情報データベースに登録する樹形図管理部を備える請求項１に記載のクラスタリング試行システム。
【請求項３】
クラスタリング対象となる数値・テキスト・音声を含む試行データを試行データ内容の類似度に基づいた集合であるクラスタに分類するクラスタリングの試行をコンピュータにより支援するコンピュータシステムのクラスタリング試行方法であって、
クラスタリング対象となる数値・テキスト・音声を含む試行データを格納する対象データ群データベースと、
試行データに含まれるクラスタ情報を格納するクラスタ情報データベースと、
試行データの要素構成を表す分類構成情報を格納する分類構成情報データベースと、
入力された試行データ群から所望のデータを抽出する試行データ選定部及び試行データの分類構成を調整する構成調整部を含む試行制御サブシステムと、
該試行制御サブシステムの指示により試行データ内容の類似度に基づいた集合に分類し、該分類したクラスタを入力としてより大きなクラスタに汎化又は局所的に詳細化するクラスタリング処理部を含む分類サブシステムと、
前記試行データに含まれるデータ形式・タイトル・注釈を含むメタ情報を管理するメタ情報管理サブシステムと、
前記試行データ及びチューニングのためのパラメータ情報を用いて前記試行制御サブシステムに分類処理の要求を送信し、表示部に分類処理結果を表示する可視化サブシステムと、
利用者からの操作指示内容を入力するための入力部とを設け、
前記試行制御サブシステムの試行データ選定部に、
対象データ群データベースに格納された試行データ群から所望の試行データを抽出する第１工程を実行させ、
前記分類サブシステムのクラスタリング処理部に、
前記試行データ選定部が抽出した試行データのメタ情報に基づいた類似度が高いクラスタに分類し、該分類したクラスタを入力として、より大きなクラスタに汎化又は局所的に詳細化する第２工程を実行させ、
前記可視化サブシステムに、
前記試行データ及びパラメータ情報を用いて前記試行制御サブシステムが汎化又は局所的に詳細化した分類結果を表示部に表示する第３工程を実行させ、
前記構成調整部に、
前記入力部から入力された操作指示内容が詳細化又は汎化かを判断する第４工程と、
該第４工程により詳細化と判定したとき、該当する分類が次に詳細化可能な結合点を分類構成から検索して対象の分類の分割点を検索する第５工程と、
該第５工程により検索した分割点を解除して発見した分類を新たに分類する第６工程と、
前記第４工程により汎化と判定したとき、該当する分類が次に汎化可能な結合点を分類構成から検索する第７工程と、
該第７工程により検索した結合点を新たな分類と設定する第８工程とを実行させるクラスタリング試行方法。
【請求項４】
前記分類サブシステムのクラスタリング処理部に、汎化又は詳細化したクラスタの分類結果を樹形図形式データとして解釈すると共に該解釈した分類結果を前記分類構成情報データベースに登録する第９工程を実行させる請求項３に記載のクラスタリング試行方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、数値・テキスト・音声を含むデータに対して正解が明確でない分類を行うクラスタリング試行システム及びクラスタリング試行方法に係り、特にコールセンタにおける受け付けるテキストデータ等の非構造データをグループ化することができるクラスタリング試行システム及びクラスタリング試行方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、各種データ群を分類する手法として、予め定められた分類ラベルを割り付けるような手法や個々のデータが持つ特徴の類似性に着目して、複数の集合に分類する「クラスタリング」という手法が知られている。このクラスタリングは、分類の基準が予め与えられないケースで用いられる分類手法であって、データの分類に対する答えである「分類ラベル」が不明な環境において、分類結果の集合が持つ特性を概観・発見するケースにおいて非常に有効であり、多様な分野で活用され、処理の複雑性に応じた手法も開発されている。
【０００３】
また、一般にコールセンタにおいては、顧客からの多種多様の問い合わせ内容を数値・テキスト・音声というデータで記録しており、業務の効率化のために顧客からの問い合わせ内容を分類してＦＡＱ（Ｆｒｅｑｕｅｎｔｌｙ  Ａｓｋｅｄ  Ｑｕｅｓｔｉｏｎ）を作成するためにクラスタリングすることが望まれている。しかし、顧客からの問い合わせは電話による音声データ・電子メールによるテキストデータ・数値データの多種多様の形式で有り、顧客によって問い合わせの仕方や使用する単語等が統一されておらず、これら受け付けデータをクラスタリングすることが望まれている。
【０００４】
前記クラスタリング手法を紹介している文献としては、下記の非特許文献１があげられ、この非特許文献１には、最も似ているデータ同士をグループ化することを繰り返す凝集型階層的クラスタリングや、データの全体集合をまず適度に分割し、グループの評価に応じて調整していく手法であるｋ−ｍｅａｎｓ法が紹介されている。この際「最も似ている」データの発見や「グループの評価」では、「距離」という概念が用いられており、データ同士が似ていれば「近い」似ていなければ「遠い」という表現をとる。距離を数値化する手法の１つは、データの特徴をベクトル表現し、データ同士のベクトル空間の距離をそのまま、クラスタリングの距離として取り扱う手法である。
【０００５】
なお、前記クラスタリング手法に関する技術が活用された文献としては、例えば、下記の特許文献１が挙げられる。この特許文献１には、質問文章と回答文章とを対とする応対履歴データを記録する応対履歴データ記録手段と、応対履歴データ記録手段中の応対履歴データの中からＦＡＱデータの候補となる応対履歴データを抽出する新規ＦＡＱデータ候補抽出手段と、抽出された応対履歴データをＦＡＱデータとして記録しておくＦＡＱデータ記録手段とを備える。前記新規ＦＡＱデータ候補抽出手段が、応対履歴データ記録手段に記録されている応対履歴データの中から２つの応対履歴データの組み合わせを全て取りだし、各組み合わせにおける２つの応対履歴データに含まれる２つの質問文章間で関連度を計算することにより、ＦＡＱデータを略自動的に作成すると共に質問の大部分に対して回答でき、更に不要なＦＡＱデータを整理する技術が記載されている。また、非特許文献１及び２には、結果のクラスタ群をより俯瞰しやすくするための技術として、クラスタを説明する代表文を生成・表示する技術が記載され、非特許文献３では、大量のデータを対象としたクラスタリングの結果をより俯瞰しやすくするためのインターフェースが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００６−１１９９９１号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】高村  大也著、「言語処理のための機械学習入門  （自然言語処理シリーズ）」、コロナ社、２０１１
【非特許文献２】倉田  沙織、小川  哲男、可能  敏著、「代表文生成技術とＦＡＱ作成の効率向上」、東芝レビューＶｏｌ．６６  Ｎｏ．９、２０１１
【非特許文献３】大規模クラスタリング結果のグラフによるインタラクティブな可視化手法  電子情報通信学会和文論文誌，  Ｖｏｌ．  Ｊ９２−Ｄ，  Ｎｏ．  ３  ｐｐ．ｐｐ．３５１−３６０  、２００９年  ３月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
一般にクラスタリングは、分類の基準が予め与えられないケースで用いられる分類手法である。このため、結果として生成される分類集合（クラスタ）が想定した集合になるとは限らず、想定した集合に近づけるためには、クラスタリングに係るパラメータのチューニングが必要となり、チューニングの過程ではクラスタリングの結果クラスタに含まれる個々のデータの分類が正しいかを確認するが、その際、クラスタの個々の要素を確認しなければならず、多大な工数を要する。
【０００９】
前記特許文献１に記載の技術は、クラスタリングをＦＡＱ生成に活用する効果に留まり、非特許文献１に記載の技術は、「代表文」が分類の正しさを確かめる際に比較要素の一つとなりうる効果に留まり、非特許文献２に記載の技術は、分類の詳細度の調整を容易にするため、クラスタリングの結果を「樹形図（デンドログラム）」という表現方法を用いて可視化する効果に留まる。
【００１０】
本発明の目的は、クラスタリングを実行する際の分類精度向上のためのチューニング作業を効率化することができるクラスタリング試行システム及びクラスタリング試行方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は、試行制御サブシステムの試行データ選定部が、前記対象データ群データベースに格納された試行データ群から所望の試行データを抽出する第１工程を実行し、 
分類サブシステムのクラスタリング処理部が、試行データ選定部が抽出した試行データのメタ情報に基づいた類似度が高いクラスタに分類し、該分類したクラスタを入力として、より大きなクラスタに汎化又は局所的に詳細化する第２工程を実行し、
可視化サブシステムが、試行データ及びパラメータ情報を用いて試行制御サブシステムが汎化又は局所的に詳細化した分類結果を表示部に表示する第３工程を実行し、
前記構成調整部が、入力部から入力された操作指示内容が詳細化又は汎化かを判断する第４工程と、該第４工程により詳細化と判定したとき、該当する分類が次に詳細化可能な結合点を分類構成から検索して対象の分類の分割点を検索する第５工程と、該第５工程により検索した分割点を解除して発見した分類を新たに分類する第６工程と、前記第４工程により汎化と判定したとき、該当する分類が次に汎化可能な結合点を分類構成から検索する第７工程と、該第７工程により検索した結合点を新たな分類と設定する第８工程とを実行する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によるクラスタリング試行システム及びクラスタリング試行方法は、クラスタリングを実行する際の分類精度向上のためのチューニング作業を効率化することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態によるクラスタリング試行システムを示す図である。
【図２】本実施形態による試行制御サブシステムの処理フローを示す図である。
【図３】本実施形態による入力部画面例１及び表示部画面例を示す図である。
【図４】本実施形態による分類構成情報例を示す図である。
【図５】本実施形態による分類サブシステムの処理フローを示す図である。
【図６】本実施形態による汎化例と詳細化例を示す図である。
【図７】本施形態によるメタ情報管理部の処理フローを示す図である。
【図８】本実施形態による入力部画面例２および表示部画面を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明によるクラスタリング試行方法を適用したクラスタリング試行システムの一実施形態を図面を参照して詳細に説明する。
［構成］
本実施形態によるクラスタリング試行システムを含む計算機システム１００は、図１に示す如く、次の構成要素を備える。
【００１５】
（１）クラスタリング対象となる数値・テキスト・音声を含む試行データを格納するデータベースである対象データ群ＤＢ（データベース）６０１。
（２）試行データに含まれるクラスタ情報を格納するクラスタ情報ＤＢ６０２。
（３）試行データ要素の構成を表す分類構成情報を格納する分類構成情報ＤＢ６０３。
（４）該分類構成情報ＤＢ６０３の分類構成情報に基づいて変換されたパラメータを用いた試行データの選定及び分類サブシステム５００に対して分類処理を要求する試行制御サブシステム３００。
【００１６】
（５）試行制御サブシステム３００からの指示により試行データに対する分類処理（クラスタリング）を実行する分類サブシステム５００。
（６）試行データに含まれるメタ情報（データに関連する情報：データの作成日時、作成者、データ形式、タイトル、注釈他）を管理するメタ情報管理サブシステム４００。
（７）入力部２０１を介して利用者から得た分類対象の試行データ及びチューニングのためのパラメータ情報を用いて試行制御サブシステム３００とメタ情報管理サブシステム４００に分類処理（クラスタリング）の要求を送信し、表示部２０２に分類処理及びクラスタリング結果を表示する可視化サブシステム２００。
【００１７】
尚、クラスタ情報とは、数値・テキスト・音声を含む試行データに含まれる「データ要素」「クラスタの識別子」「データ要素数」といったクラスタリング（類似度［距離］に応じてグルーピングすること）を行う際に使用される付加情報であり、クラスタとは該クラスタリングによる集合である。
【００１８】
また、分類構成情報は、試行データ要素の構成を表すものである。例えば、図４に示す如く、試行データ毎に、隣接する要素同士が結合するか否かをｔｕｒｅ又はｆａｌｓｅで表す要素結合許可６０３１と、要素間の結合を識別するための結合識別子６０３２と、要素が隣り合う分類であることを表す左要素６０３３及び右要素６０３４と、例えば、左要素の特徴を表すベクトルと右要素の特徴を表すベクトルのベクトル空間の距離により算出される要素間の距離を表す距離６０３５と、近さを表す要素間の距離と規定からの変更パラメータを保存するパラメータ６０３６の各項目情報から成る。これらが分類構成のための情報となる。
【００１９】
前記可視化サブシステム２００は、次の機能を有する。
（１）入力部２０１を介して利用者から得た試行データ及びチューニングのためのパラメータ情報を用い、試行制御サブシステム３００に対して前記試行データを処理判定部３０１により対象データ群ＤＢ６０１に格納させる機能。
（２）入力部２０１から入力したチューニング情報を処理判定部３０１によりクラスタリング処理のパラメータに変換する機能。
（３）試行データ選定部３０２により前記変換されたパラメータをファクターとして試行データの選定を行い、分類サブシステム５００に対して分類処理を要求する機能。
（４）樹形図管理部３０３により分類サブシステム５００による分類結果を分類構成情報ＤＢ６０３に格納する機能。
（５）表示部２０２によりクラスタ情報を可視化表示要求が入力されたとき、樹形図管理部３０３を用いてクラスタ情報の可視化に必要な情報を返却する機能。
【００２０】
前記分類サブシステム５００は、試行制御サブシステム３００から分類要求を受けたクラスタリングの結果をクラスタ情報ＤＢ６０２に格納し、試行制御サブシステム３００に返却する機能を有する。
【００２１】
前記メタ情報管理サブシステム４００は、可視化サブシステム２００から、クラスタの説明情報の要求を受けたとき、クラスタ情報管理部４０１を用いてクラスタ情報ＤＢ６０２からクラスタ情報を取得し、必要な情報がクラスタ情報ＤＢ６０２に格納されていない場合は、特徴量処理部４０２によってクラスタ情報を算出する機能を有する。
【００２２】
［動作］
このように構成された本実施形態によるクラスタリング試行システムを含む計算機（コンピュータ）システム１００は、入力部２０１にて受けた試行データを分類して表示部２０２に返却するものであって、まず、試行制御サブシステム３００の全体処理フローを説明する。
【００２３】
この試行制御サブシステム３００の処理フローは、図３に示す入力部画面例２０１１の選択列ボタン２０１２により選択された要素列２０１４に示されるデータを指定して「初回分類」ボタン２０１５を押下すること、又は、既に分類結果として表示されている表示部画面例２０２１における「クラスタ１−１」ボタン２０２３又は「クラスタ１−２ボタン」２０２４の選択押下を行うこと、又は、表示部画面例２０２７の上位の分類を示す「クラスタＡ」ボタン２０３０を選択すること、又は、対象データを選択して「汎化ボタン」２０２５又は「詳細化」ボタン２０２６を押下することによって以下に述べる図２に示す各ステップを実行する。
【００２４】
（１）対象となる試行データ（処理対象データ）を対象データ群ＤＢ６０１に格納するステップＳ３０１１。
（２）分類処理のための既定の環境パラメータを作成して取得するステップＳ３０１２。
（３）分類構成情報ＤＢから試行中の既存構成情報の取得を試み、初回分類以外の場合に分類構成情報ＤＢ６０３から分類構成情報を取得するステップＳ３０１３。
（４）前述の何れかの押下又は選択したボタンによる「詳細化」または「汎化」の分類処理が既に試行済みかどうかを前記ステップＳ３０１３により取得した分類構成情報を用いて判定（登録済みなら試行済みと判定）し、試行済みと判定したときに構成調整部５０２により構成を調整して処理を終了するステップＳ３０１４。
【００２５】
（５）該ステップＳ３０１４により分類構成情報に試行中の分類構成が含まれていないと判定したとき、分類構成情報に基づいて試行のための環境パラメータを追記・修正を行うステップＳ３０１５。
（６）試行データ選定部３０２が、前記ステップＳ３０１１による処理開始時に指定された試行データ（処理対象データ）を対象データ群ＤＢ６０１から抽出するステップＳ３０２１。
（７）該ステップＳ３０２１により抽出した分類結果データに対する分類処理を呼び出してクラスタリング処理部５０１によるクラスタリング（分類処理）を行い、クラスタリングされた分類結果データを樹形図管理部３０３に引き渡すステップＳ３０２２。
【００２６】
（８）該分類結果データを受けた樹形図管理部３０３が分類結果データを樹形図形式データとして解釈するステップＳ３０３１。
（９）該ステップＳ３０３１により解釈した樹形図形式データの分類結果を分類構成として分類構成情報ＤＢ６０３に登録して処理を終了するステップＳ３０３２。
これにより、試行データ中の要素データを指定された汎化又は詳細化したクラスタリング（分類処理）による樹形図形式データ及び分類結果データを分類構成として登録することができる。
【００２７】
［分類サブシステム処理フロー］
前記分類サブシステム５００は、試行制御サブシステム３００からの指示により試行データに対する分類処理（クラスタリング）を実行する。この分類サブシステム５００は、図５に示す如く、クラスタリング処理部５０１が、試行制御サブシステム３００から分類処理を要求されたとき、同時に入力される分類パラメータ（分類構成）を解釈するステップＳ５０１１と、クラスタリング処理の準備を行うステップＳ５０１２と、該ステップＳ５０１２によるクラスタリングの準備が完了した後、クラスタリングを実行し、クラスタリング結果をクラスタ情報ＤＢ６０２に格納して処理を終了するステップＳ５０１３を実行することによって、クラスタリングを終了する。
【００２８】
前記ステップＳ５０１２によるクラスタリング処理の準備とは、具体的には、クラスタリングの処理方法の選択と、処理方法に対するパラメータの設定を行うことである。このクラスタリングの処理方法は、既定で定まっているか、処理者によって一意に指定されるが、試行が複数回におよぶケースにおいて、前回処理の方法を引き継ぐことや、大量のデータが存在する可能性がある場合は、データ量に応じたクラスタリング処理を半自動的に選択することも可能であり、この処理例を次に説明する。
【００２９】
このクラスタリング処理の準備動作は、構成調整部５０２が、試行制御サブシステム３００より処理を要求されたとき、次の各ステップを実行する。
（１）利用者のボタン押下等による要求の内容が詳細化又は汎化かを判断するステップＳ５０２１。
（２）該ステップＳ５０２１により詳細化と判定したとき、該当する分類が次に詳細化可能な結合点（要素結合許可６０３１が「ｔｒｕｅ」）を分類構成から検索して対象の分類の分割点を検索するステップＳ５０２２。
（３）該ステップＳ５０２２により検索した分割点（結合点）を解除（要素結合許可６０３１を「ｆａｌｓｅ」）して発見した分類を新たに分類として構成調整処理の開始に移行するステップＳ５０２３。
【００３０】
（４）前記ステップＳ５０２１において汎化と判定したとき、該当する分類が次に汎化可能な結合点（要素結合許可６０３１がｆａｌｓｅ）を分類構成から検索するステップＳ５０２４。
（５）該ステップＳ５０２４により検索した結合点を結合（要素結合許可６０３１を「ｔｒｕｅ」にする）ことにより発見した結合を新たな分類として構成調整処理の開始に移行するステップＳ５０２５。
【００３１】
尚、前記「汎化」とは、図６に示す分類構成を表す樹形図の「ｃｌｕｓｔｅｒ３」クラスタＴ５０１と「ｃｌｕｓｔｅｒ４」データＴ５０３のような２つ以上の要素をグループ化し、集約することで「ｃｌｕｓｔｅｒ５」クラスタＴ５０２を構成することを示す。前記「詳細化」とは、「ｃｌｕｓｔｅｒ５」クラスタＴ５０２をその構成要素である「ｃｌｕｓｔｅｒ３」クラスタＴ５０１と「ｃｌｕｓｔｅｒ４」データＴ５０３に分割することを示し、例えば前記クラスタＴ５０２より探索される結合点Ｔ５０４を解除すると、新たな分類として、前記Ｔ５０１と前記Ｔ５０３が発見される。
【００３２】
［クラスタ情報管理部の処理フロー］
前記クラスタ情報管理部４０１は、可視化サブシステム２００からクラスタの説明情報の要求を受けたときに開始され、図７に示す如く、要求された該当クラスタの情報をクラスタ情報ＤＢ６０２から取得するステップＳ４０１１と、該取得したクラスタの情報に基づいて統計情報が算出済みかどうか判定するステップＳ４０１２と、該ステップＳ４０１２において統計情報が算出済みと判定したとき、当該クラスタ情報を可視化サブシステム２００に返却してメタ情報要求を終了するステップＳ４０１３とを実行する。
【００３３】
前記ステップＳ４０１２において統計情報が算出済みでないと判定したとき、特徴量処理部４０２が、クラスタ間の距離を算出するステップＳ４０１４と、次いでクラスタ内データの統計情報を算出して前記ステップＳ４０１３に移行するステップＳ４０１５とを実行して前記ステップＳ４０１３に戻るように動作する。尚、前記ステップＳ４０１４及び４０１５にて算出された値は、それぞれのステップにおいてクラスタ情報ＤＢ６０２に格納され、前記ステップＳ４０１４及びステップＳ４０１５により算出される距離や統計情報は、予め処理者によって指定されるもので、特に限定するものではない。
【００３４】
［他実施形態］
前記実施形態においては、図３に示す入力部画面例２０１１並びに表示部画面例２０２１及び２０２７を用いてクラスタ情報を可視化する例を説明したが、本発明はこれに限られるものではなく、他の可視化例であっても良い。この他の可視化例は、図８に示す如く、各クラスタに含まれるデータの平均値や１個１個の分布といった値をクラスタごとに表す詳細化前グラフ２０１１を表示する。例えば、クラスタ１の特徴量を表す２０１３を選択した後に詳細化ボタン２１０４を押下することにより、クラスタ１を構成する要素、例えばより詳細なクラスタ１Ａ、１Ｂ、１Ｃ、１Ｄに分割され、さらに詳細なクラスタそれぞれでデータの特徴量の平均値や１個１個の分布といった値を表し、詳細なばらつきを確認可能な詳細化後グラフ２０１２を表示するように構成しても良い。このときクラスタを構成する要素とは、例えばある文書を指し、特徴量とは単語「コンピュータ」の出現回数の平均を指し、あるいは要素は、例えばある顧客を指し、特徴量とは、例えば年齢の平均を指す。
【００３５】
このように、クラスタの詳細化前後での特徴量が表示されるため、クラスタ１の特徴量と、クラスタ１が詳細化されたクラスタ１Ａ、１Ｂ、１Ｃ、１Ｄの４つの特徴量が表示されるグラフから判断し、４つの特徴量の方が良好であれば詳細化のボタンを押し、クラスタを詳細化しても特徴量のふるまいに差異がなければ詳細化はしないという判断が可能である。
【００３６】
このように、本実施形態によるクラスタリング試行システム及びクラスタリング試行方法は、詳細化や汎化の前後で、データの特徴量やクラスタの構成（ある属性の平均値や、１個１個のデータの分布）を比較できる出力を合わせて提示することによって、この詳細化や汎化がどのようなクラスタの変化を起こすか判断して詳細化や汎化を行うことができ、例えば、データを俯瞰することが容易になり、例えば、コールセンタの問い合わせ分析においては、問い合わせ（ヘルプデスク）全体の傾向から詳細に至るプロセスの効率化が可能である。
【００３７】
このように本実施形態によるクラスタリング試行システム及び方法は、クラスタリングを実行する際の分類精度向上のためのチューニング作業を効率化することができる。
【符号の説明】
【００３８】
１００  計算機システム、２００  可視化サブシステム、２０１  入力部、
２０２  表示部、３００  試行制御サブシステム、３０１  処理判定部、
３０２  試行データ選定部、３０３  樹形図管理部、
４００  メタ情報管理サブシステム、４０１  クラスタ情報管理部、  
４０２  特徴量処理部、５００  分類サブシステム、
５０１  クラスタリング処理部、５０２  構成調整部、６０１  対象データ群ＤＢ、
６０３  分類構成情報ＤＢ、６０２  クラスタ情報ＤＢ
【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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