(57)【要約】【課題】  利用者から与えられる操作命令とその操作命令に対する結果表示とを対話的に繰り替えし、データを時系列的に分析する。また、新たなデータが与えられた場合に、当該分析結果に基づいて、次に起こるイベントを予測したり、目標とするイベントへと到達するための対策を提示する。【解決手段】  時系列データ生成部１０３は、辞書を用いてテキストデータからイベントを抽出し、テキストデータ毎にイベントを割り当てる。また、時系列データ生成部１０３は、複数のテキストデータを、ユーザに指定された分析目標に従って複数のグループに分割し、前記時間情報を用いて各グループ内で前記イベントが発生した順を示す時系列データを生成する。時系列データ分析部１０５は、ユーザに指定された分析条件に基づいて前記時系列データを分析する。この分析された分析結果は分析結果表示部１０５へ出力されると共に、分析結果格納部１０７に格納される。【選択図】      図１
2005316692.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
項目情報および時間情報を持った複数のテキストデータを格納するテキストデータ格納手段と、
前記テキストデータからイベントを抽出するための辞書を用いて、前記テキストデータ毎にイベントを抽出して前記テキストデータに割り当てるイベント手段と、
時系列データを分析するときの分析の目標とする項目情報である分析目標を指定する分析目標指定手段と、
前記複数のテキストデータを、前記分析目標に従って複数のグループに分割し、前記時間情報を用いて各グループ内で前記イベントが発生した順を示す時系列データを生成する時系列データ生成手段と、
時系列データを分析するときの分析条件を指定する分析条件指定手段と、
前記分析条件に基づいて前記時系列データを分析する時系列データ分析手段と、
この時系列データ分析手段により分析された分析結果を出力する分析結果出力手段と、
前記分析結果を格納する分析結果格納手段とを備えたことを特徴とする時系列データ分析装置。
【請求項２】
前記イベント手段は、
前記複数のテキストデータに含まれる概念を抽出し、この概念を前記抽出したテキストデータにイベントとして割り当てることを特徴とする請求項１記載の時系列データ分析装置。
【請求項３】
更に、前記分析結果出力手段からの分析結果を表示する分析結果表示手段を備えたことを特徴とする請求項１または２に記載の時系列データ分析装置。
【請求項４】
前記テキストデータ格納手段に、新たにテキストデータが格納されたことを検出する検出手段と、
この検出手段により新たにテキストデータが格納されたことが検出されたとき、前記分析結果格納手段に格納された分析結果および前記分析条件指定手段により指定された条件に基づいて、次に発生すると予測されるイベントを提示するテキストデータ評価手段を備えたことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の時系列データ分析装置。
【請求項５】
前記テキストデータ格納手段に、新たにテキストデータが格納されたことを検出する検出手段と、
この検出手段により新たにテキストデータが格納されたことが検出されたとき、前記分析結果格納手段に格納された分析結果および前記分析条件指定手段により指定された条件に基づいて、目標とするイベントに到達するための対策を提示するテキストデータ評価部を備えたことを特徴とする請求項１記載の時系列データ分析装置。
【請求項６】
テキストデータ格納手段により、項目情報および時間情報を持った複数のテキストデータを格納するステップと、
イベント手段により、前記テキストデータからイベントを抽出するための辞書を用いて、前記テキストデータ毎にイベントを抽出して前記テキストデータに割り当てるステップと、
分析目標指定手段により、時系列データを分析するときの分析の目標とする項目情報である分析目標を指定するステップと、
時系列データ生成手段により、前記複数のテキストデータを、前記分析目標に従って複数のグループに分割し、前記時間情報を用いて各グループ内で前記イベントが発生した順を示す時系列データを生成するステップと、
分析条件指定手段により、時系列データを分析するときの分析条件を指定するステップと、
時系列データ分析手段により、前記分析条件に基づいて前記時系列データを分析するステップと、
分析結果出力手段により、前記時系列データ分析手段により分析された分析結果を出力するステップと、
分析結果格納手段により、前記分析結果を格納するステップとを備えたことを特徴とする時系列データ分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、時間情報を持ったテキストデータ、例えば、営業分野における営業員の日々の営業活動を記録した営業日報データ，医療分野における患者の病状の推移や患者に対する看護内容を記録した看護記録データ，情報処理分野におけるＷｅｂサーバに自動的に記録される閲覧記録やＷｅｂページの内容を記録したＷｅｂログデータ等の、時系列データを分析する時系列データ分析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
データベース上に蓄積さてれているデータを多次元分析する装置として、ＯＬＡＰ（OnLine Analytical Processing）ツールと呼ばれるソフトウェアの存在が知られている。また、ＯＬＡＰツールにおける機能を実現する装置として、特許文献１「データ分析支援装置、その方法および記憶媒体」が知られている。この装置では、ビジュアルプログラミング環境を通して、指定された条件に合うデータをグループ化することが可能であり、グループ化したデータに対する分析を行うことができる。しかしながら、グループ化されたデータは、集計処理が簡便に行えるようにグループ化されているだけであり、グループ間の関係を分析したり、データを時系列的に分析したりすることはできない。
【０００３】
また、非特許文献１に記載のＧＳＰ（Generalized Sequence Patterns）アルゴリズムでは、系列パターンの頻度に基づいた基準を予め指定することにより、系列データの集合から特徴的な系列パターンを発見することができる。しかしながら、指定された基準に基づいて系列パターンを網羅的に発見するため、系列パターンを発見するのに多大な時間が必要であった。また、指定された基準を僅かでも下回っている場合には、特徴的なパターンを発見することができないため、特徴的なパターンを見逃す可能性があった。
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−１８３１７８公報
【非特許文献１】Ramakrishnan Srikant and Rakesh Agrawal, “Mining Sequential Patterns: Generalization and Performance Improvements” in Proceeding of the 5th International Conference Extending Database Technology, 3-17(1996)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来の時系列データ分析装置では、グループ間の関係を分析したり、データを時系列的に分析したりすることはできないという問題があった。また、ＧＳＰでは、指定された基準に基づいて系列パターンを網羅的に発見するため、系列パターンを発見するのに多大な時間が必要であるという問題があった。
【０００６】
この発明は分析時間が短く、特徴的なパターンの見逃しのない時系列データ分析装置を提供することを目的とする。
また、この発明は利用者とのインタラクティブな対話を通して、多次元データに対して、時系列的な分析をすることを目的とする。
また、新たなデータが与えられた場合に、分析結果に基づいて、発生すると予想されるイベントを予測したり、目標とするイベントに到達するための対策を提示したりすることにより、人の意思決定を支援することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の目的を達成するために、この発明の時系列データ分析装置においては、項目情報および時間情報を持った複数のテキストデータを格納するテキストデータ格納手段と、前記テキストデータからイベントを抽出するための辞書を用いて、前記テキストデータ毎にイベントを抽出して前記テキストデータに割り当てるイベント手段と、時系列データを分析するときの分析の目標とする項目情報である分析目標を指定する分析目標指定手段と、前記複数のテキストデータを、前記分析目標に従って複数のグループに分割し、前記時間情報を用いて各グループ内で前記イベントが発生した順を示す時系列データを生成する時系列データ生成手段と、時系列データを分析するときの分析条件を指定する分析条件指定手段と、前記分析条件に基づいて前記時系列データを分析する時系列データ分析手段と、この時系列データ分析手段により分析された分析結果を出力する分析結果出力手段と、前記分析結果を格納する分析結果格納手段とを備えたことを特徴とする。
【０００８】
また、上記の目的を達成するために、この発明の時系列データ分析方法においては、テキストデータ格納手段により、項目情報および時間情報を持った複数のテキストデータを格納するステップと、イベント手段により、前記テキストデータからイベントを抽出するための辞書を用いて、前記テキストデータ毎にイベントを抽出して前記テキストデータに割り当てるステップと、分析目標指定手段により、時系列データを分析するときの分析の目標とする項目情報である分析目標を指定するステップと、時系列データ生成手段により、前記複数のテキストデータを、前記分析目標に従って複数のグループに分割し、前記時間情報を用いて各グループ内で前記イベントが発生した順を示す時系列データを生成するステップと、分析条件指定手段により、時系列データを分析するときの分析条件を指定するステップと、時系列データ分析手段により、前記分析条件に基づいて前記時系列データを分析するステップと、分析結果出力手段により、前記時系列データ分析手段により分析された分析結果を出力するステップと、分析結果格納手段により、前記分析結果を格納するステップとを備えたことを特徴とする。
【０００９】
なお、装置に係る本発明は方法に係る発明としても成立し、方法に係る本発明は装置に係る発明としても成立する。
また、装置または方法に係る本発明は、コンピュータに当該発明に相当する手段を実行させるための（あるいはコンピュータを当該発明に相当する手段として機能させるための、あるいはコンピュータに当該発明に相当する機能を実現させるための）プログラムとしても成立し、該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体としても成立する。
【発明の効果】
【００１０】
この発明によれば、分析時間が短く、特徴的なパターンの見逃しのない時系列データ分析装置を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態について説明する。
（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データ分析装置の各部間におけるデータの流れを示す機能ブロック図である。
図１において時系列データ分析装置は、辞書格納部１０１、テキストデータ格納部１０２、時系列データ生成部１０３、分析条件指定部１０４、時系列データ分析部１０５、分析結果表示部１０６、分析結果格納部１０７から構成されている。
【００１２】
辞書格納部１０１は、例えば、図４から図７に一例として示した３層構造の木構造で記述された背景知識を格納する。しかし、本願発明は３階層のものには限定しない。
【００１３】
図４は、辞書格納部１０１に格納される顧客行動に関する背景知識の一例を示す図である。概念クラス「顧客行動」の下に、この概念クラス「顧客行動」の下位概念であるキー概念「パンフレット送付」，「価格引下げ要求」，「スペック問合せ」，・・・が対応付けられている。また、各キー概念には表層表現が対応付けられている。例えば、テキストデータ中に表層表現として「パンフレットを送付してください」が存在していれば、このテキストデータにはキー概念「パンフレット送付」が付与される。
【００１４】
図５は、辞書格納部１０１に格納される営業行動に関する背景知識の一例を示す図。概念クラス「営業行動」の下に、この概念クラス「営業行動」の下位概念であるキー概念「顧客訪問」，「デモ実施」，「見積もり提示」，「内定」，・・・が対応付けられている。各キー概念には表層表現が対応付けられている。
【００１５】
図６は、辞書格納部１０１に格納される顧客反応に関する背景知識の一例を示す図。概念クラス「顧客反応」の下に、この概念クラス「顧客反応」の下位概念であるキー概念「好評」，「普通」，「不評」，・・・が対応付けられている。各キー概念には表層表現が対応付けられている。
【００１６】
図７は、辞書格納部１０１に格納される販売結果に関する背景知識の一例を示す図。概念クラス「販売結果」の下に、この概念クラス「販売結果」の下位概念であるキー概念「受注」，「失注」，・・・が対応付けられている。各キー概念には表層表現が対応付けられている。
【００１７】
テキストデータ格納部１０２は、図８に一例として示したような日時、担当者、顧客名、製品名、報告内容から構成されるテキストデータの集合を格納する。図８の例では、「日時」が時間情報、「担当者」，「顧客名」，「製品名」の３つが項目情報、「報告内容」がテキスト情報にそれぞれ対応しているものとする。
【００１８】
時系列データ生成部１０３は、テキストデータ格納部１０２に格納されているテキストデータを逐次取り出し、このテキストデータから辞書格納部１０１に格納されている辞書を用いてキー概念を抽出し、このキー概念をテキストデータにイベントとして割り当てる。
【００１９】
分析条件指定部１０４は、利用者から入力される項目情報を時系列データ生成部１０３へ送ると共に、利用者から入力される系列情報（分析方法、分析実施場所、分析時間軸（過去／現在／未来）、系列位置、イベント名）を時系列データ分析部１０５へ送る。
【００２０】
時系列データ分析部１０５は、分析条件指定部１０４を通して利用者から入力される系列情報を受け取って系列情報の設定を行い、この系列情報の設定条件に応じた時系列データ分析処理を行い、この分析結果を分析結果表示部１０６へ送る。
【００２１】
分析結果表示部１０６は、時系列データ分析部１０５により分析された分析結果を表示する。
分析結果格納部１０７は、時系列データ分析部１０５により分析された分析結果を格納する。
次に、このように構成された時系列データ分析装置の動作について図２および図３のフローチャートを用いて詳細に説明する。
図２は、本発明の時系列データ分析装置の分析動作を説明するためのフローチャートである。
ステップＳ２０１では、時系列データ生成部１０３は、テキストデータ格納部１０２に格納されているテキストデータを逐次取り出して、このテキストデータ内のテキストと一致する表層表現が辞書格納部１０１に格納されている辞書に存在するか否かを判定する。そして存在する場合に、辞書格納部１０１において当該表層表現の上位概念であるキー概念が抽出されてテキストデータにイベントとして割り当て、ステップＳ２０２へ進む。このとき、複数の表層表現が一致する場合には、複数のキー概念をテキストデータにイベントとして割り当てる。
【００２２】
例えば、図８に示したテキストデータの例では、テキストデータ内のテキスト情報である「報告内容」には、「パンフレットを送付して下さい」というテキストが存在している。この「パンフレットを送付して下さい」というテキストは、図４に示した表層表現に一致しているので、この表層表現の上位概念であるキー概念「パンフレット送付」を抽出して、図８のテキストデータにイベントとして割り当てる。このようなイベントの抽出が、各テキストデータに対して順次実施され、テキストデータ格納部１０１に格納されている全てのテキストデータにイベントが割り当てられる。
【００２３】
ステップＳ２０２では、時系列データ生成部１０３は、分析条件指定部１０４を通して利用者から入力される項目情報を受け取り、項目情報の設定を行い、ステップＳ２０３へ進む。
【００２４】
本例のテキストデータにおいては図８に示す通り、「担当者」，「顧客名」，「製品名」の３つの項目情報が存在している。この３つの項目情報の中から一つ以上の項目情報が利用者により指定され項目情報として設定される。
【００２５】
ステップＳ２０３では、時系列データ生成部１０３は、ステップＳ２０２で設定された項目情報に従って、テキストデータのグループ化を行い、ステップＳ２０４へ進む。
【００２６】
すなわち、利用者により指定された項目情報が一致するテキストデータを同一のグループとしてグループを生成する。例えば、ステップＳ２０２においてグループ化のための項目情報として「顧客名」及び「製品名」が設定された場合には、「顧客名」及び「製品名」が一致するテキストデータ毎にグループが生成される。
【００２７】
ステップＳ２０４では、時系列データ生成部１０３は、ステップＳ２０３で生成したグループのテキストデータをテキストデータ格納部１０２から取り出し、取り出すグループが存在する場合にはステップＳ２０５へ進み、取り出すグループが存在しない場合にはステップＳ２０６へ進む。
【００２８】
ステップＳ２０５では、時系列データ生成部１０３は、ステップＳ２０４で取り出したテキストデータの時間情報（図８の例では「日時」）を基準とすることにより、当該グループに含まれているテキストデータを昇順に並べ替える。そしてこの並べ替えられた各テキストデータから対応するイベントを取り出すことにより、イベントの集合から時系列データを生成して時系列データ分析部１０５へ出力し、ステップＳ２０４へ進む。
【００２９】
なお、ステップＳ２０５では、時間情報が同一（例えば、同日等）のテキストデータが複数与えられている場合には、抽出されるイベントをまとめて同一のイベント集合に含まれるとする。
【００３０】
時系列データ生成部１０３は、例えば図９に示すイベントが対応する４つのテキストデータが同じグループに含まれている場合、「（顧客訪問，普通），（パンフレット送付，好評，デモ実施），受注」といった時系列データを生成する。本表現においては、括弧内に含まれるイベントは同時（この例では同じ日）に発生したイベントであることを示しており、時間の経過に従って「，」で区切られている。
【００３１】
ステップＳ２０６では、時系列データ分析部１０５は、分析条件指定部１０４を通して利用者から入力される系列情報を受け取り、系列情報の設定を行い、ステップＳ２０７へ進む。
【００３２】
本実施の形態においては、時系列データ分析処理の入力として与えられる系列情報として、分析方法（緩和／追加／削除）、分析実施場所、分析時間軸（過去／現在／未来）、系列位置、イベント名といった情報が分析条件指定部１０４から入力される。
【００３３】
系列情報に含まれる分析方法（緩和／追加／削除）とは、一旦分析が行われた後で更に、緩和して分析するのか，分析条件にイベント名を追加して分析するのか，分析条件のイベント名を削除して分析するのかを指定するための情報である。
【００３４】
系列情報に含まれる分析実施場所とは、より詳細な分析を実施する系列パターンである。
系列情報に含まれる分析時間軸（過去／現在／未来）とは、より詳細な分析を実施する系列パターンにおいて、当該系列パターンの前方に新たな系列の要素を追加する操作を「過去」、当該系列パターンに含まれる系列の要素を対象とする操作を「現在」、当該系列パターンの後方に新たな系列の要素を追加する操作を「未来」とし、当該系列パターンに対する系列パターンの拡張方法である。
【００３５】
系列情報に含まれる系列位置とは、分析実施場所として指定された系列パターンにおいて、当該系列パターンに含まれる系列の要素（イベント名の集合）である。
系列情報に含まれるイベント名とは、テキストデータに割り当てられたイベントの名称である。
ステップＳ２０７では、時系列データ分析部１０５は、ステップＳ２０６で設定された系列情報に基づいて図３のフローチャートに従った時系列データ分析処理を実施することにより、設定条件に合致するグループの個数（データ件数）を系列毎に集計し、ステップＳ２０８へ進む。
【００３６】
ステップＳ２０８では、ステップＳ２０７で集計されたデータ件数を分析結果表示部１０６で表示し、分析結果を利用者に提示し、ステップＳ２０９へ進む。
図１０〜図１６の例においては、縦軸が利用者によって項目情報で指定された「顧客名」および「製品名」、横軸は系列情報から生成された系列を配置したマトリクスで分析結果を表示している。
【００３７】
ステップＳ２０９では、時系列データ分析装置全体を制御する制御部（図示せず）は、分析条件指定部１０４を通して入力される分析継続の判断を参照することにより分析継続の判断を判定し、分析を継続する場合にはステップＳ２１０へ進み、分析を継続しない場合にはステップＳ２１１へ進む。
【００３８】
ステップＳ２１０では、時系列データ分析装置全体を制御する制御部（図示せず）は、分析条件指定部１０４を通して利用者から入力された条件を参照することにより系列情報を変更するかどうかを判定し、系列情報を変更する場合にはステップＳ２０６へ進み、系列情報を変更せずに項目情報を変更する場合にはステップＳ２０２へ進む。
【００３９】
ステップＳ２１１では、分析結果として各条件におけるテキストデータの件数を分析結果格納部１０７に格納する。
例えば、図１６の分析結果が得られた段階で分析を終了する場合には、
「パンフレット送付，（デモ実施，好評），受注」かつ「製品Ａ」のデータ件数１５件、
「パンフレット送付，（デモ実施，好評），受注」かつ「製品Ｂ」のデータ件数１０件、
「パンフレット送付，（デモ実施，好評），受注」かつ「製品Ｃ」のデータ件数８件、
「パンフレット送付，（デモ実施，好評），失注」かつ「製品Ａ」のデータ件数０件、
「パンフレット送付，（デモ実施，好評），失注」かつ「製品Ｂ」のデータ件数５件、
「パンフレット送付，（デモ実施，好評），失注」かつ「製品Ｃ」のデータ件数２件、
という分析結果が分析結果格納部１０７に格納される。
またステップＳ２１１では、次の式（１）により定義される信頼度が指定した閾値以上である、（ａ）項目、（ｂ）系列、（ｃ）信頼度の３つを組にして持っている時系列ルールを生成して分析結果格納部１０７に格納する。
【００４０】
（数１）
信頼度＝条件が成立するテキストデータの件数／条件を無視した場合のテキストデータの件数  …  （１）
例えば図１６の例では、ステップＳ２１１において、時系列ルールと判定する信頼度を０．８に設定すれば、
（ａ）「パンフレット送付，（デモ実施，好評），受注」かつ（ｂ）「製品Ａ」で（ｃ）信頼度「１．０（＝１５件／（１５件＋０件））」、
（ａ）「パンフレット送付，（デモ実施，好評），受注」かつ（ｂ）「製品Ｃ」で（ｃ）信頼度「０．８（＝８件／（８件＋２件））」、
の２つのみが信頼度０．８以上であるため、この２つのルールが時系列ルールとして分析結果格納部１０７に格納される。
図３は、上記ステップＳ２０７における時系列データ分析部１０５による時系列データ分析処理の動作を詳細に説明するためのフローチャートである。
ステップＳ３０１では、ステップＳ２０６で設定された系列情報（分析方法（緩和／追加／削除）、分析実施場所、分析時間軸（過去／現在／未来）、系列位置、イベント名）の内、分析方法を参照することにより、実施する分析処理を判定し、分析処理が条件の緩和ならばステップＳ３０２へ進み、条件の追加ならばステップＳ３０４へ進み、条件の削除ならばステップＳ３０９へ進む。
【００４１】
なお、イベント名とは、テキストデータに割り当てられたイベントの名称のことである。
ステップＳ３０２では、ステップＳ２０６で設定された系列情報（分析方法（緩和／追加／削除）、分析実施場所、分析時間軸（過去／現在／未来）、系列位置、イベント名）の内、分析実施場所、系列位置の抽出を行い、ステップＳ３０２へ進む。
【００４２】
例えば、図１５に示す分析結果が得られているときに利用者によって、分析実施場所として系列「パンフレット送付，（デモ実施，好評），受注」、当該系列の系列位置として「受注」が指定された場合には、分析実施場所として系列「パンフレット送付，（デモ実施，好評），受注」、系列位置として「受注」を抽出する。なお、この例の場合、系列位置を構成する要素が、イベント名「受注」ひとつしかないので、特にイベント名を指定していない。
【００４３】
ステップＳ３０３では、辞書格納部１０１を利用して、ステップＳ３０２で抽出された分析実施場所の系列位置を、この系列位置の上位概念である概念クラスに置き換え、更に、この概念クラスの下位概念として登録されている他のキー概念にそれぞれ置き換える。そしてこの置き換えた系列毎に、系列を含むグループの個数を集計し、処理を終了する。このとき、先に設定されていたキー概念に対しては、グループの個数が集計されているので、新たに集計を行わずに集計されている値をそのまま利用する。以上のようにして得られた集計結果を分析結果表示部１０６に出力する。
【００４４】
例えば、図１５の分析結果に対して、分析実施場所として系列「パンフレット送付、（デモ実施，好評），受注」、当該系列の系列位置として「受注」が抽出されているとする。このときキー概念「受注」の上位概念として、図７に示す通り概念クラス「販売結果」が辞書格納部１０１から探索される。また、図７に示すように概念クラス「販売結果」には、キー概念「受注」の他に、キー概念「失注」が登録されているので、「パンフレット送付，（デモ実施，好評），失注」の系列を含むグループの個数を集計する。
【００４５】
一方、図１５に示すように「パンフレット送付，（デモ実施，好評），受注」の結果は、図１５の分析結果で既に得られているので集計処理は行わず、図１５で得られている値を利用する。
【００４６】
このようにして得られた分析結果を分析結果表示部１０６に送る。
従って、本分析結果を分析結果表示部１０６で表示した場合には、図１６に示すような分析結果が表示される。この図１６の例では、分析結果表示部１０６では、縦軸に項目情報で指定した製品名、横軸に系列情報に基づいて生成した系列を配置したマトリクスで分析結果を表示している。
【００４７】
ステップＳ３０４では、ステップＳ２０６で設定された系列情報（分析方法、分析実施場所、分析時間軸（過去／現在／未来）、系列位置、イベント名）の内、分析実施場所、分析時間軸、イベント名の抽出を行い、ステップＳ３０５へ進む。
【００４８】
ステップＳ３０５では、ステップＳ３０４で抽出した分析時間軸を判定し、抽出した時間軸が過去であればステップＳ３０６へ進み、現在であればＳ３０７へ進み、未来であればステップＳ３０８へ進む。
【００４９】
ステップＳ３０６では、分析時間軸に「過去」が指定されているので、分析実施場所で指定されている系列の前に、イベント名を追加した系列を生成する。このときイベント名に概念クラスが指定されている場合には、当該概念クラスに対応するキー概念を当該系列の前に付した系列をキー概念毎に生成し、キー概念を追加した系列を含むグループの個数を系列毎に集計して、分析結果表示部１０６に結果を送り、処理を終了する。また、イベント名にキー概念が指定されている場合には、当該キー概念を当該系列の前に付した系列を生成し、当該キー概念を追加した系列を含むグループの個数（データ件数）を系列毎に集計して、分析結果表示部１０６に結果を送り、処理を終了する。
【００５０】
例えば、図１４において、分析実施場所として系列「（デモ実施，好評），受注」、イベント名として「顧客行動」、分析時間軸として「過去」が抽出されている場合、イベント名として指定された概念クラス「顧客行動」の下位概念であるキー概念「パンフレット送付」，「価格引下げ要求」，「スペック問合せ」（図４を参照）を、それぞれ当該系列の前に追加した系列を生成し、当該キー概念を追加した系列を含むグループの個数（データ件数）を系列毎に集計して、分析結果表示部１０６に結果を送る。従って、本分析結果を分析結果表示部１０６で表示した場合には、図１５に示すような分析結果が表示される。
【００５１】
ステップＳ３０７では、分析時間軸に「現在」が指定されているので、分析実施場所及び系列位置で指定されているイベントと同じ時間に、指定されているイベント名を追加する。このときイベント名に概念クラスが指定されている場合には、当該概念クラスの下位概念であるキー概念を当該系列の系列位置と同じ時間に追加した系列をキー概念毎に生成し、キー概念を追加した系列を含むグループの個数（データ件数）を系列毎に集計して、分析結果表示部１０６に結果を送り、処理を終了する。また、イベント名にキー概念が指定されている場合には、当該キー概念を当該系列の系列位置と同じ時間に追加した系列を生成し、当該キー概念を追加した系列を含むグループの個数を集計して、分析結果表示部１０６に結果を送り、処理を終了する。
【００５２】
例えば、図１０において、分析実施場所として系列「デモ実施」、系列位置として「デモ実施」、イベント名として「顧客反応」、分析時間軸として「現在」が抽出されている場合、イベント名として指定された概念クラス「顧客反応」の下位概念であるキー概念「好評」，「普通」，「不評」（図６を参照）を、それぞれ「デモ実施」と同じ時間に設定した「（デモ実施，好評）」、「（デモ実施，普通）」、「（デモ実施，不評）」といった系列を生成し、各系列を含むグループの個数（データ件数）を系列毎に集計して、分析結果表示部１０６に送る。従って、本分析結果を分析結果表示部１０６で表示した場合には、図１１に示すような分析結果が表示される。
【００５３】
また、図１０において、分析実施場所として系列「営業行動」、系列位置として「営業行動」、イベント名として「顧客反応」、分析時間軸として「現在」が抽出されている場合には、イベント名として指定された概念クラス「顧客反応」の下位概念であるキー概念「好評」，「普通」，「不評」（図６を参照）を、それぞれ「営業行動」の各イベントと同じ時間に設定した「（顧客訪問，好評）」、「（顧客訪問，普通）」、「（顧客訪問，不評）」、「（デモ実施，好評）」、「（デモ実施，普通）」、「（デモ実施，不評）」、「（見積もり提示，好評）」、「（見積もり提示，普通）」、「（見積もり提示，不評）」、「（内定，好評）」、「（内定，普通）」、「（内定，不評）」といった系列を生成し、各系列を含むグループ個数（データ件数）を系列毎に集計して、分析結果表示部１０６に結果を送る。従って、本分析結果を分析結果表示部１０６で表示した場合には、図１２に示すような分析結果が表示される。
【００５４】
ステップＳ３０８では、分析時間軸に「未来」が設定されているので、分析実施場所で指定された系列の後に、イベント名を追加した系列を生成する。このとき利用者によりイベント名に概念クラスが指定されている場合には、当該概念クラスの下位概念であるキー概念を、系列の後に付した系列をキー概念毎に生成し、キー概念を追加した系列を含むグループの個数を系列毎に集計して、分析結果表示部１０６に結果を送り、処理を終了する。また、利用者によりイベント名にキー概念が指定される場合には、当該キー概念を当該系列の後に付した系列を生成し、当該キー概念を追加した系列を含むグループの個数（データ件数）を集計して、分析結果表示部１０６に結果を送り、処理を終了する。
【００５５】
例えば、図１１において、分析実施場所として系列「（デモ実施，好評）」、イベント名として「販売結果」、分析時間軸として「未来」が抽出されている場合、イベント名として指定された概念クラス「販売結果」の下位概念であるキー概念「受注」，「失注」（図７を参照）を、それぞれ当該系列の後に追加した系列を生成し、このキー概念を後に追加した系列を含むグループの個数（データ件数）を系列毎に集計して、分析結果表示部１０６に結果を送る。従って、本分析結果を分析結果表示部１０６で表示した場合には、図１４に示すような分析結果が表示される。
【００５６】
ステップＳ３０９では、ステップＳ２０６で設定された系列情報（分析方法、分析実施場所、分析時間軸（過去／現在／未来）、系列位置、イベント名）の内、分析実施場所、系列位置の抽出を行い、ステップＳ３１０へ進む。
【００５７】
例えば、図１１の分析結果が得られている場合に、利用者によって分析実施場所として「（デモ実施，顧客反応）」，系列位置として当該系列中の「デモ実施」が指定された場合には、分析実施場所として系列「（デモ実施，顧客反応）」、系列位置として「デモ実施」を抽出する。
【００５８】
ステップＳ３１０では、ステップＳ３０９で抽出された分析実施場所および系列位置で指定したイベントを削除した系列を生成する。このとき、指定したイベントが概念クラスの場合には、指定した系列位置において、概念クラスの下位概念である全てのキー概念を削除した系列を生成する。一方、指定したイベントがキー概念の場合には、指定した系列位置におけるキー概念に対応するキー概念を削除した系列を生成する。このようにして生成された系列に対して、系列ごとに系列を含むグループの個数（データ件数）を系列毎に集計し、結果を分析結果表示部１０６に送り、処理を終了する。
【００５９】
例えば、図１１の分析結果が得られている場合に、分析場所として「（デモ実施，顧客反応）」、系列位置として「デモ実施」が得られているとする。このとき利用者によりキー概念「デモ実施」が削除指定されると、各系列から「デモ実施」を削除した「好評」，普通」，「不評」を含む系列を生成し、系列ごとに系列を含むグループの個数（データ件数）を系列毎に集計し、結果を分析結果表示部１０６に送る。従って、本分析結果を分析結果表示部１０６で表示した場合には、図１３に示すような分析結果が表示される。
【００６０】
以上説明したとおり、この発明では分析条件指定部を通して入力される利用者の指示に従って、テキストデータの時系列的な分析を実施し、この分析結果を分析結果表示部を通して利用者に提示することにより、特徴的な時系列パターンを、短時間で漏れなく発見することができる。
【００６１】
（第２の実施形態）
図１７は、本発明の第２の実施形態に係る時系列データ分析装置の各部間におけるデータの流れを示す機能ブロック図である。
図１７において、図１と同じものについては同じ番号を付して説明は省略する。図１７の構成は、図１と比較してテキストデータ評価部１７０１が追加されている。
分析条件指定部１０４は、図１と比較して更に、利用者から入力される評価方法情報および目標となるイベント情報をテキストデータ評価部１７０１へ送る。
評価方法情報とは、「対策提示」を実施するのか「将来予測」を実施するのかを示す情報である。
目標となるイベント情報とは、目標となるイベントを示す情報である。
テキストデータ評価部１７０１は、分析条件指定部１０４を通して利用者から入力される評価方法情報を受け取って、この評価方法情報に応じて、テキストデータ格納部１０２に格納されているテキストデータを評価した結果を分析結果表示部１０６へ送る。
【００６２】
分析結果格納部１０７は、時系列ルールをテキストデータ評価部１７０１へ送る。
分析結果格納部１０７には時系列ルールが抽出されるが、この時系列ルールが実際にどの系列から抽出されたかを利用者が見たい場合がある。このような場合、テキストデータ評価部１７０１は、時系列データ生成部１０３内にある時系列データを参照して時系列ルールが実際にどの系列から抽出されたかを検出し、時系列ルールと共に分析結果表示部１０６に表示する。これにより利用者は各時系列ルールが実際にどの系列から抽出されたかを知ることができる。
【００６３】
次に、このように構成された時系列データ分析装置の動作について図１８のフローチャートを用いて詳細に説明する。
なお、時系列データを分析する部分に関しては第１の実施の形態と同じなので説明を省略する。新たなテキストデータが与えられた場合にその将来を予測したり、目標を実現する上で必要な対策を提示したりする部分に関してのみ異なるので、これら異なる点についてのみ説明をする。
【００６４】
なお、分析対象とする時系列データについては、新たに与えられたテキストデータから系列データを生成してもよいし、或いは分析対象とする一つの時系列データが分析条件指定部１０４を通して利用者から直接与えられてもよい。新たに与えられたテキストデータから系列データを生成する方法に関しては第１の実施の形態で生成した方法と同じ枠組で生成することができる。
【００６５】
以下の説明では、分析対象とする一つの時系列データが分析条件指定部１０４を通して利用者から直接与えられるといった前提のもとに説明をする。なお、この例では、分析対象とする一つの時系列データには項目情報が含まれている。しかし、必ずしも時系列データに項目情報が含まれていなくても構わない。含まれていない場合には項目情報に関しては、何でもよいという解釈とすればよい。
【００６６】
ステップＳ１８０１では、分析条件指定部１０４を通して、分析対象とする一つの時系列データが利用者から直接与えられ、ステップＳ１８０２へ進む。
ステップＳ１８０２では、分析条件指定部１０４を通して、利用者から入力される評価方法情報が与えられ、ステップＳ１８０３へ進む。
ステップＳ１８０３では、ステップＳ１８０２で入力された評価方法情報から「対策提示」を実施するのか「将来予測」を実施するのかを判定する。このとき、「対策提示」を実施する場合にはステップＳ１８１１へ進み、「将来予測」を実施する場合にはステップＳ１８２１へ進む。
【００６７】
ステップＳ１８１１では、分析条件指定部１０４を通して、利用者から入力される目標となるイベント情報が与えられ、ステップＳ１８１２へ進む。
ステップＳ１８１２では、分析結果格納部１０７に格納されている時系列ルールのうち、系列の最後のイベント集合がステップＳ１８１１で入力された目標となるイベント情報の示すイベントを含む時系列ルールを対象とし、確信度が高い順に時系列ルールを抽出し、ステップＳ１８１３へ進む。
【００６８】
ステップＳ１８１３では、ステップＳ１８１２において、抽出する時系列ルールが存在していたか否かを判断し、存在していた場合にはステップＳ１８１４へ進み、存在していなかった場合には分析対象とする一つの時系列データに対する対策提示に失敗したと判定して処理を終了する。
【００６９】
ステップＳ１８１４では、ステップＳ１８１２で抽出した時系列ルールの項目情報が、分析対象とする一つの時系列データの項目情報と一致しているか否かを判定すると共に、ステップＳ１８１２で抽出した時系列ルールの系列から最後のイベント集合を除いた部分系列が、分析対象とする一つの時系列データの系列を含んでいるか否かを判定する。そして判定結果が「一致する」と共に「含んでいる」場合にのみステップＳ１８１５へ進む。判定結果が「一致しない」場合や「含んでいない」場合、即ち、少なくともいずれか一方が否となる場合にはステップＳ１８１２へ進む。
【００７０】
例えば、時系列ルールとして『「パンフレット送付，（デモ実施，好評），受注」かつ「製品Ａ」で信頼度「１．０」』が分析結果格納部１０７から取り出されており、当該時系列データに付随する製品名が「製品Ａ」でその系列が「パンフレット送付」であり、目標とするイベントが「受注」の場合には、条件が一致したと判定してステップＳ１８１５へ進む。
【００７１】
ステップＳ１８１５では、ステップＳ１８１４にて条件が一致したと判定された時系列ルールから、分析対象とする一つの時系列データの系列を含む部分系列及び最後のイベント集合を除いて部分系列を生成し、分析結果表示部１０６に結果を送る。分析結果表示部１０６ではこの部分系列を利用者に提示し、処理を終了する。
【００７２】
例えば、時系列ルールが『「パンフレット送付，（デモ実施，好評），受注」かつ「製品Ａ」で信頼度「１．０」』、時系列データの系列が「パンフレット送付」、目標のイベントが「受注」の場合には、「（デモ実施，好評）」が部分系列として抽出されて、これが対策として分析結果表示部１０６を通して利用者に表示される。図１９は、この例において対策が分析結果表示部１０６に提示される様子を示した図である。
【００７３】
ステップＳ１８２１では、分析結果格納部１０７に格納されている時系列ルールを確信度が高い順に抽出し、ステップＳ１８２２へ進む。
ステップＳ１８２２では、ステップＳ１８２１において、抽出する時系列ルールが存在していたか否かを判断し、存在していた場合にはステップＳ１８２３へ進み、存在していなかった場合には分析対象とする一つの時系列データに対する対策提示に失敗したと判定して処理を終了する。
【００７４】
ステップＳ１８２３では、抽出した時系列ルールの項目情報が、分析対象とする一つの時系列データの項目情報と一致しているか否かを判定すると共に、ステップＳ１８２１で抽出した時系列ルールの系列が、分析対象とする一つの時系列データの系列を含んでいるかどうかを判定する。そして判定結果が「一致する」と共に「含んでいる」場合にのみステップＳ１８２４へ進む。判定結果が「一致しない」場合や「含んでいない」場合、即ち、少なくともいずれか一方が否となる場合にはステップＳ１８２１へ進む。
【００７５】
ステップＳ１８２４では、ステップＳ１８２３にて条件が一致したと判定された時系列ルールから、分析対象とする一つの時系列データの系列を含む部分を除いた部分系列を生成し、分析結果表示部１０６に結果を送る。分析結果表示部１０６ではこの部分系列を利用者に提示し、処理を終了する。
【００７６】
例えば、時系列ルールが『「パンフレット送付，（デモ実施，好評），受注」かつ「製品Ａ」で信頼度「１．０」』、時系列データの系列が「パンフレット送付，（デモ実施，好評）」の場合には、「受注」が部分系列として抽出されて将来予測として分析結果表示部１０６を通して利用者に表示される。図２０は、この例において対策が提示される様子を示している。
【００７７】
以上説明したとおり、この発明では分析条件指定部を通して入力される利用者の指示に従って、テキストデータの時系列的な分析を実施し、この分析結果を分析結果表示部を通して利用者に提示することにより、特徴的な時系列パターンを、短時間で漏れなく発見することができる。
【００７８】
また、特徴的な分析結果をルールとして格納することにより、新たなテキストデータの集合が与えられた場合に、その将来を予測したり、目標とする将来へと導くための対策を提示したりすることができ、人間の意思決定を支援することができる。また、利用者との対話を通して時系列ルールを発見することができる。
【００７９】
これまでに説明した実施例は、本発明の一実施例に過ぎず、変形して利用することが可能である。例えば、本実施例においては、分析対象とする系列としてはひとつの系列を対象としていたが、複数の系列を対象とすることができる。
【００８０】
また、分析結果の表示においても、縦軸を項目、横軸を指定された系列の集合としていたが、縦軸、横軸ともに項目であったり、系列の集合であったりしてもよく、軸を３次元以上に設定することもできる。
【００８１】
また、分析結果をマトリクスとして表示していたが、データの個数を高さとするような棒グラフとして表現することもできる。
また、テキストからイベントを抽出する辞書としては３階層のものを利用していたが、４階層以上のものを利用することもできる。
また、テキストからイベントを抽出する場合に、最下位層の文字列との完全一致によってイベントを抽出していたが、テキストに形態素解析を実施しておくことにより、正規表現の一致によってイベントを抽出することもできる。
【００８２】
また、時系列ルールの抽出においては最後の分析結果に基づいた抽出を行っていたが、条件が変更されて分析結果の表示が変更されるたびに、信頼度の高い時系列ルールの抽出を実施することもできる。
【００８３】
また、評価基準に基づいて自動的に時系列ルールを抽出する代わりに、利用者が分析条件指定部１０４を通して時系列ルールを選択して抽出することもできる。
また、時系列ルールの判断基準としては、信頼度以外の評価基準、例えば、系列の長さ、指定したイベントを含む割合の高さ等の基準を利用することもできる。
また、将来予測や対策提示においては、ひとつの予測や対策を結果として出力していたが、信頼度を付して複数の結果を出力することもできる。
この他、本発明の趣旨を一脱しない範囲において、種々変形して実施することができる。
上記各実施の形態は、いずれもワークステーション（ＷＳ）やパーソナルコンピュータ（ＰＣ）等のコンピュータで動作させるプログラムとして実現してもよい。図２１は各実施形態において用いるコンピュータの図である。
【００８４】
このコンピュータは、プログラムを実行する中央演算装置２１０１と、プログラムやプログラムが処理中のデータを格納するメモリ２１０２と、プログラム、検索対象のデータ及びＯＳ（Operating System）を格納しておく磁気ディスクドライブ２１０３と、光ディスクにプログラムやデータを読み書きする光ディスクドライブ２１０４とを備える。
【００８５】
さらに、ディスプレイ等に画面を表示させるためのインターフェースである画像出力部２１０５と、キーボード・マウス・タッチパネル等からの入力を受ける入力受付部２１０６と、外部機器との出入力インターフェース（例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）、音声出力端子等）である出入力部２１０７とを備える。
【００８６】
また、ＬＣＤ、ＣＲＴ、プロジェクタ等の表示装置２１０８と、キーボードやマウス等の入力装置２１０９と、メモリカードリーダ・スピーカー等の外部機器２１１０とを備える。
【００８７】
中央演算装置２１０１は、磁気ディスクドライブ２１０３からプログラムを読み出してメモリ２１０２に記憶させた後にプログラムを実行する。プログラム実行中に、磁気ディスクドライブ２１０３から検索対象データの一部或いは全部を読み出してメモリ２１０２に記憶させておいても良い
【００８８】
基本的な動作は、入力装置２１０９を介して利用者からの検索要求を受け、検索要求に応じて磁気ディスクドライブ２１０３やメモリ２１０２に記憶させた検索対象データを検索する。そして、表示装置２１０８に検索結果を表示させる。
【００８９】
検索結果は表示装置２１０８に表示させるだけでなく、例えば外部機器２１１０としてスピーカーを接続しておいて音声で利用者に提示しても良い。あるいは、外部機器２１１０としてプリンタを接続しておいて、印刷物として提示しても良い。
【００９０】
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。
【図面の簡単な説明】
【００９１】
【図１】本発明の時系列データ分析装置の構成を説明するための機能ブロック図。
【図２】本発明の時系列データ分析装置の分析動作を説明するためのフローチャート。
【図３】図２の分析動作の中の、時系列データ分析処理を説明するためのフローチャート。
【図４】辞書格納部１０１に格納される顧客行動に関する背景知識の一例を示す図。
【図５】辞書格納部１０１に格納される営業行動に関する背景知識の一例を示す図。
【図６】辞書格納部１０１に格納される顧客反応に関する背景知識の一例を示す図。
【図７】辞書格納部１０１に格納される販売結果に関する背景知識の一例を示す図。
【図８】テキスト格納部１０２に格納されるテキストデータの一例を示す図。
【図９】製品名が「製品Ａ」顧客名が「α株式会社」であるテキストデータのグループ及び当該テキストデータに対応するイベントを示す図。
【図１０】項目情報として顧客名，製品名を、系列情報として「営業行動」を指定した場合の、分析結果の一例を示す図。
【図１１】項目情報として顧客名，製品名を、系列情報として「（デモ実施，顧客反応）」を指定した場合の、分析結果の一例を示す図。
【図１２】項目情報として顧客名，製品名を、系列情報として「（営業行動，顧客反応）」を指定した場合の、分析結果の一例を示す図。
【図１３】項目情報として顧客名，製品名を、系列情報として「デモ実施」を指定した場合の、分析結果の一例を示す図。
【図１４】項目情報として顧客名，製品名を、系列情報として「（デモ実施，好評），販売結果」を指定した場合の、分析結果の一例を示す図。
【図１５】項目情報として顧客名，製品名を、系列情報として「顧客行動，（デモ実施，好評），受注」を指定した場合の、分析結果の一例を示す図。
【図１６】項目情報として顧客名，製品名を、系列情報として「パンフレット送付，（デモ実施，好評），受注」を指定した場合の、分析結果の一例を示す図。
【図１７】本発明の時系列データ分析装置の構成を説明するための機能ブロック図。
【図１８】本発明の時系列データ分析装置の、将来を予測したり、目標を実現する上での対策を提示したりする分析動作を説明するためのフローチャート。
【図１９】製品名「製品Ａ」、顧客名「β株式会社」に対して、「パンフレット送付」、といった系列が得られると共に、目標とするイベントとして「受注」が与えられた場合に、目標を実現するために必要と推論されるイベントを示す図。
【図２０】製品名「製品Ａ」、顧客名「β株式会社」に対して、「パンフレット送付」、「（デモ実施，好評）」といった系列が得られた場合に、その将来に発生すると予測されるイベントを示す図。
【図２１】本発明の時系列データ分析装置をコンピュータで実施する場合のコンピュータの構成を示す図。
【符号の説明】
【００９２】
１０１…辞書格納部、１０２…テキストデータ格納部、１０３…時系列データ生成部、１０４…分析条件指定部、１０５…時系列データ分析部、１０６…分析結果表示部、１０７…分析結果格納部、１７０１…テキストデータ評価部。
【図１】
2005316692.tif 000003
【図２】
2005316692.tif 000004
【図３】
2005316692.tif 000005
【図４】
2005316692.tif 000006
【図５】
2005316692.tif 000007
【図６】
2005316692.tif 000008
【図７】
2005316692.tif 000009
【図８】
2005316692.tif 000010
【図９】
2005316692.tif 000011
【図１０】
2005316692.tif 000012
【図１１】
2005316692.tif 000013
【図１２】
2005316692.tif 000014
【図１３】
2005316692.tif 000015
【図１４】
2005316692.tif 000016
【図１５】
2005316692.tif 000017
【図１６】
2005316692.tif 000018
【図１７】
2005316692.tif 000019
【図１８】
2005316692.tif 000020
【図１９】
2005316692.tif 000021
【図２０】
2005316692.tif 000022
【図２１】
2005316692.tif 000023