(57)【要約】【課題】所定の出力属性の要因を明確な指標に基づいて抽出する、データ分析装置を提供する。【解決手段】データ分析装置は、基本データ群を出力属性の値に依って良品と不良品とに分類するデータ分類部４と、分類後の基本データ群の中から分析データ群を抽出する分析データ群抽出部６と、分析データ群の各入力属性に対して「入力属性が入力属性条件を満たせば分析データ群中の不良品に属するデータであり、満たさなければ分析データ群中の良品に属するデータである」という第１の相関ルールを満たす入力属性条件を抽出し決定する頻度累積差演算部１０・入力属性条件決定部１１と、決定された入力属性条件の各々について不良品分離度を演算する不良品分離度演算部１２と、基本データ群中の不良品含有率よりも大きい値の不良品分離度をもつ入力属性条件を不良品に対応する出力属性条件の要因を示す情報として抽出する要因抽出部１３とを備える。【選択図】図１
2005266969.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の入力属性と、出力属性とで構成されるデータの集合である基本データ群に対して、前記入力属性と前記出力属性との因果関係を分析し、前記因果関係を示す情報を抽出するデータ分析装置であって、
前記基本データ群を、前記出力属性の値に依って、第１データ群と第２データ群とに分類し、分類フラグを付与する分類手段と、
前記分類手段による分類後の前記基本データ群の中から、分析の対象とする分析データ群を抽出する分析データ群抽出手段と、
前記分析データ群の各々の前記入力属性が取り得る全ての入力属性条件の各々について、「前記入力属性が当該入力属性条件を満たせば、前記分析データ群中の前記第２データ群に属するデータであり、前記入力属性が当該入力属性条件を満たさなければ、前記分析データ群中の前記第１データ群に属するデータである」という第１の相関ルールの確からしさを表す、入力属性条件評価指標を演算する第１の評価手段と、
前記分析データ群の各々の前記入力属性について、それぞれ、最大の前記入力属性条件評価指標を持つ入力属性条件を、前記第１の相関ルールを満たす入力属性条件として決定する入力属性条件決定手段と、
前記入力属性条件決定手段で決定された前記入力属性条件の各々について、前記基本データ群中で該入力属性条件を満たすデータの中に前記第２データ群が含まれるデータ個数の割合を表す、第２データ群分離度を演算する、第２データ群分離度演算手段と、
前記入力属性条件決定手段で決定された前記入力属性条件の中で、前記基本データ群中に含まれる前記第２データ群のデータ個数の割合を表す第２データ群含有率よりも大きい値の、前記第２データ群分離度をもつ入力属性条件を、前記第２データ群に対応する出力属性条件の要因を示す情報として抽出する、要因抽出手段とを含むことを特徴とするデータ分析装置。
【請求項２】
前記入力属性条件決定手段で決定された前記入力属性条件の各々について、「前記入力属性が当該入力属性条件を満たせば、前記分析データ群中の前記第２データ群に含まれるデータである」という第２の相関ルールの確からしさを表す分割ルール評価値を演算する第２の評価手段と、
前記入力属性条件決定手段で決定された前記入力属性条件の中で、最大の前記分割ルール評価値を持つ入力属性条件に基づいて、前記分析データ群を、該入力属性条件を満たす要因データ群と、該入力属性条件を満たさない他データ群とに分割する分割手段とをさらに含み、
前記分析データ群抽出手段は、前記分割手段で分割された前記要因データ群と前記他データ群との少なくとも一方を新たな前記分析データ群として抽出し、該分析データ群抽出手段による処理、前記第１の評価手段による処理、前記入力属性条件決定手段による処理、前記第２データ群分離度演算手段による処理、前記要因抽出手段による処理、前記第２の評価手段による処理、および、前記分割手段による処理からなる一連の処理が繰り返し実行されるようになっていることを特徴とする請求項１に記載のデータ分析装置。
【請求項３】
前記要因抽出手段の繰り返しの処理によって抽出された、同一の前記入力属性における複数の前記入力属性条件に対し、これらのうちで、優先度の高い条件のみを選定する要因決定手段をさらに備えており、
前記要因決定手段は、
前記要因抽出手段の繰り返しの処理によって抽出された、同一の前記入力属性における複数の前記入力属性条件の中で、前記第２データ群分離度が最大となる入力属性条件を、前記優先度の高い条件として選定することを特徴とする請求項２に記載のデータ分析装置。
【請求項４】
前記要因抽出手段の繰り返しの処理によって抽出された、同一の前記入力属性における複数の前記入力属性条件に対し、これらのうちで、優先度の高い条件のみを選定する要因決定手段をさらに備えており、
前記要因抽出手段の繰り返しの処理によって抽出された、同一の前記入力属性における複数の前記入力属性条件が、「前記入力属性が閾値以下である」という第１のパターンと、「前記入力属性が閾値を超える」という第２のパターンとに分けられる場合において、
前記要因決定手段は、
前記第１のパターンの中で、前記第２データ群分離度が最大となる入力属性条件を１つと、前記第２のパターンの中で、前記第２データ群分離度が最大となる入力属性条件を１つとを、前記優先度が高い条件として選定することを特徴とする請求項２に記載のデータ分析装置。
【請求項５】
前記分析データ群抽出手段は、前記分割手段で分割されたデータ群のうち前記他データ群のみを、新たな前記分析データ群として抽出するものであることを特徴とする請求項２に記載のデータ分析装置。
【請求項６】
終了条件を満たしているか否かを判定する終了条件判定手段をさらに含み、
前記終了条件判定手段において前記終了条件を満たしていると判定されると、前記一連の処理の実行を終了するようになっており、
前記終了条件判定手段は、前記分析データ群抽出手段で抽出した前記分析データ群における前記第２データ群のデータ個数が０であるかを前記終了条件として判定を行うことを特徴とする請求項２に記載のデータ分析装置。
【請求項７】
前記分析データ群中の前記入力属性が全て数値属性であって、
前記第１の評価手段は、
各前記入力属性の全ての数値について、前記分析データ群の前記第１データ群中において、前記入力属性がその数値以下であるデータ個数の割合を第１の頻度として演算すると共に、前記分析データ群の前記第２データ群中において、前記入力属性がその数値以下であるデータ個数の割合を第２の頻度として演算する頻度演算手段と、
各前記入力属性の全ての数値について、前記第１の頻度と前記第２の頻度との差分を演算する、差分演算手段とを含むことを特徴とする請求項１または２に記載のデータ分析装置。
【請求項８】
前記第２の評価手段は、
前記入力属性条件決定手段で決定された前記入力属性条件の各々について、
前記分析データ群の前記第１データ群中で該入力属性条件を満たすデータ個数の割合に対する、前記分析データ群の前記第２データ群中で該入力属性条件を満たすデータ個数の割合の比率を、前記分割ルール評価値として演算するものであることを特徴とする請求項２に記載のデータ分析装置。
【請求項９】
分類条件を設定する分類条件設定手段をさらに含み、
前記分類手段は、前記出力属性の値と前記分類条件との比較に基づいて前記基本データ群を分類するようになっていることを特徴とする請求項１または２に記載のデータ分析装置。
【請求項１０】
請求項１に記載のデータ分析装置を用いて、前記基本データ群に対して、前記因果関係を分析し、前記因果関係を示す情報を抽出するデータ分析方法であって、
前記分類手段により、前記基本データ群を、前記出力属性の値に依って、前記第１データ群と前記第２データ群とに分類し、前記分類フラグを付与する分類ステップと、
前記分析データ群抽出手段により、前記分類手段による分類後の前記基本データ群の中から、前記分析データ群を抽出する分析データ群抽出ステップと、
前記第１の評価手段により、前記分析データ群の各々の前記入力属性が取り得る全ての入力属性条件の各々について、前記入力属性条件評価指標を演算する第１の評価ステップと、
前記入力属性条件決定手段により、前記分析データ群の各々の前記入力属性について、それぞれ、最大の前記入力属性条件評価指標を持つ前記入力属性条件を、前記第１の相関ルールを満たす前記入力属性条件として決定する入力属性条件決定ステップと、
前記第２データ群分離度演算手段により、前記入力属性条件決定手段で決定された前記入力属性条件の各々について、前記第２データ群分離度を演算する、第２データ群分離度演算ステップと、
前記要因抽出手段により、前記入力属性条件決定手段で決定された前記入力属性条件の中で、前記第２データ群含有率よりも大きい値の、前記第２データ群分離度をもつ前記入力属性条件を、前記第２データ群に対応する出力属性条件の要因を示す情報として抽出する、要因抽出ステップとを含むことを特徴とするデータ分析方法。
【請求項１１】
前記入力属性は、製品の製造工程における製造プロセス条件および／またはインライン検査結果であり、
前記出力属性は、製品の品質判定結果であり、
前記第２データ群は、前記品質判定結果が不良のデータ群であることを特徴とする請求項１０に記載のデータ分析方法。
【請求項１２】
コンピュータを、
複数の入力属性と、出力属性とで構成されるデータの集合である基本データ群を、出力属性の値に依って、第１データ群と第２データ群とに分類し、分類フラグを付与する分類手段と、
前記分類手段による分類後の前記基本データ群の中から、分析の対象とする分析データ群を抽出する分析データ群抽出手段と、
前記分析データ群の各々の前記入力属性が取り得る全ての入力属性条件の各々について、「前記入力属性が当該入力属性条件を満たせば、前記分析データ群中の前記第２データ群に属するデータであり、前記入力属性が当該入力属性条件を満たさなければ、前記分析データ群中の前記第１データ群に属するデータである」という第１の相関ルールの確からしさを表す、入力属性条件評価指標を演算する第１の評価手段と、
前記分析データ群の各々の前記入力属性について、それぞれ、最大の前記入力属性条件評価指標を持つ入力属性条件を、前記第１の相関ルールを満たす入力属性条件として決定する入力属性条件決定手段と、
前記入力属性条件決定手段で決定された前記入力属性条件の各々について、前記基本データ群中で該入力属性条件を満たすデータの中に前記第２データ群が含まれるデータ個数の割合を表す、第２データ群分離度を演算する、第２データ群分離度演算手段と、
前記入力属性条件決定手段で決定された前記入力属性条件の中で、前記基本データ群中に含まれる前記第２データ群のデータ個数の割合を表す第２データ群含有率よりも大きい値の、前記第２データ群分離度をもつ入力属性条件を、前記第２データ群に対応する出力属性条件の要因を示す情報として抽出する、要因抽出手段として機能させるためのデータ分析プログラム。
【請求項１３】
請求項１２に記載のデータ分析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。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分析対象である出力属性（目的属性）、例えば製造工程で製造される製品の特性等と、該出力属性に影響を与える属性である入力属性（説明属性）、例えば製造プロセス条件等との因果関係を分析するデータ分析装置およびデータ分析方法並びにデータ分析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
出力属性と入力属性との因果関係を分析する有効な手法としては、決定木手法が知られている（特許文献１参照）。この手法では、各入力属性の値で順次切り分けた葉の部分で、出力属性の値がうまくまとまるような木構造を作成する。
【０００３】
図１１は、特許文献１の従来技術の項（特許文献１の段落［０００２］〜［０００５］および図２２参照）に記載されている決定木の１例であり、表１のデータ群を分析対象としている。表１のデータ群は、ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４の４つの入力属性の値と、これら入力属性に対する出力属性ｙの値とを組とするデータを１２個集めた集合である。この手法で作成される決定木（以下、「従来の決定木−１」と呼ぶ事にする）では、図１１に示すように、出力属性ｙの値Ｘ，Ｙ，Ｚが入力属性ｘ１，ｘ２，ｘ３の各値によって、うまく切り分けられている。図１１で、ａ，ｂ，ｃ，ｄはｘ２の値、１，２，３，４はｘ３の値、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄはｘ１の値である。
【０００４】
【表１】
2005266969.tif 000003
【０００５】
しかし、図１１の従来の決定木−１においては、データを分類する際に、入力属性がとる値の数（属性値の種類数）だけのデータ集合に分類される。例えば、入力属性ｘ２は４種類の値（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）をとるので、入力属性ｘ２による分類により４つの集合に分類される。そのため、入力属性がとる値の数が増えると、決定木が煩雑になる可能性がある。
【０００６】
この課題の解決策として、特許文献１では、各属性において、まとめられる属性値を１つのラベルで表現し、ラベルによりデータ分類する決定木を提案している。
【０００７】
図１２（ａ）ないし（ｄ）は、特許文献１の実施例（特許文献１の段落［００１０］〜［００２８］および図１３参照）に記載のラベル階層である。この実施例では、例えば、４種の属性値（１，２，３，４）からなるｘ３属性について、ｘ３属性値「１」「２」に「２．５以下」というラベルをつけ、および、ｘ３属性値「３」「４」に「２．５以上」というラベルをつけて階層構造を表現している。このラベル階層構造を用いて作成される決定木（以下、この決定木を従来の決定木−２と呼ぶ事にする）は、図１３（特許文献１の段落［００１０］〜［００２８］および図１４参照）に示す如くであり、図１１に示す従来の決定木−１に比べて、非常に簡潔である。
【特許文献１】特開平８−３１４７２５号公報（公開日：平成８年(１９９６)１１月２９日）
【非特許文献１】大滝厚、堀江宥治、Dan Steinberg著「応用２進木解析法−ＣＡＲＴによる−」、日科技連、１９９８年７月６日発行、Ｐ４４−Ｐ４７
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
従来の決定木−２（図１３）を、デバイス等の製品の製造工程における製品特性不良の要因分析に応用する場合を題材にして、従来技術の課題を説明する。
【０００９】
いま、表１の入力属性ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４が製品製造工程における各種のプロセスデータやインライン検査データ、出力属性ｙが製造された製品の特性データであり、出力属性ｙ＝Ｙが製品特性不良に相当するものとする。そして、プロセス技術者が、製品特性不良ｙ＝Ｙに対し、特許文献１に記載された従来の決定木−２を用いて、製品特性不良の要因を調査するものとする。
【００１０】
特許文献１の決定木−２（図１３）では、上記のラベル階層による分類がなされているので、決定木が簡潔である。
【００１１】
しかし、ｙ＝Ｙなる製品特性不良の条件は、
・「ｘ２＝ｃ  ｏｒ  ｄ」
または、
・「ｘ２＝ａ  ｏｒ  ｂ」かつ「ｘ３≧２．５」かつ「ｘ１＝Ｃ  ｏｒ  Ｄ」
という階層構造の形式で、複数の箇所（この例では２箇所）に現われる。このため、具体的に、「各々の入力属性がどの値の範囲にあるから製品特性が悪いのか？」という製品特性不良の要因をプロセス技術者が判断しにくい。例えば、入力属性ｘ２については、「ｘ２＝ｃ  ｏｒ  ｄ」の場合と、「ｘ２＝ａ  ｏｒ  ｂ」の場合と、どちらの方が悪い条件なのか分かりにくい。また、「ｘ１＝Ｃ  ｏｒ  Ｄ」という条件は、「ｘ２＝ａ  ｏｒ  ｂ」かつ「ｘ３≧２．５」の条件との組み合わせの場合においてのみ不良の要因となり、他の場合には不良の要因とならないのか、判断し難い。
【００１２】
図１３の例では、入力属性が４属性だけでかつ各属性値の種類も４つだけであるため決定木が簡潔であるが、製品製造工程の膨大なデータを用いると、ｙ＝Ｙなる製品特性不良が、決定木の至る所に現われ、また、同一の入力属性の異なる条件での分岐が何回も起こることも多い。
【００１３】
すなわち、従来の決定木−２では、「各々の分岐条件のうち、どの条件を不良の要因として抽出すれば良いか」の明確な指標がなく、製品特性不良の要因をプロセス技術者が判断しにくいという問題があった。
【００１４】
さらに、第２の問題点として、図１３に示す簡潔な決定木−２を作成するには、図１２に示すラベル階層構造を予め定義しておく必要があり、特許文献１の決定木生成手法は、まとめられる属性値の見当がつかない場合には適用できない。実際のデバイスのような製品の製造現場では、１工程につき１０〜１００属性程度の、プロセスデータやインライン検査データがあり、しかも、その値は多値で非常に広い範囲で分布している。さらに、外乱（入力属性として検出できていない属性）の影響により、各入力属性の値が同じであっても、出力属性の値がばらつく事も多い。これらのような状況下で、各入力属性に対し、一つのラベルとしてまとめられる属性値を見出す事は、経験豊富なプロセス技術者であっても、非常に困難である。
【００１５】
本発明は、上記従来の問題点を鑑みてなされたものであり、その第１の目的は、所定の出力属性の要因を明確な指標に基づいて抽出する、データ分析装置およびデータ分析方法並びにデータ分析プログラム、記録媒体を提供する事にある。また第２の目的は、ラベル階層構造を予め定義する事なく、簡潔な形で、出力属性と入力属性との因果関係を導き出せるデータ分析装置を提供する事にある。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明のデータ分析装置は、上記課題を解決するために、複数の入力属性と、出力属性とで構成されるデータの集合である基本データ群に対して、前記入力属性と前記出力属性との因果関係を分析し、前記因果関係を示す情報を抽出するデータ分析装置であって、前記基本データ群を、前記出力属性の値に依って、第１データ群と第２データ群とに分類し、分類フラグを付与する分類手段と、前記分類手段による分類後の前記基本データ群の中から、分析の対象とする分析データ群を抽出する分析データ群抽出手段と、前記分析データ群の各々の前記入力属性が取り得る全ての入力属性条件の各々について、「前記入力属性が当該入力属性条件を満たせば、前記分析データ群中の前記第２データ群に属するデータであり、前記入力属性が当該入力属性条件を満たさなければ、前記分析データ群中の前記第１データ群に属するデータである」という第１の相関ルールの確からしさを表す、入力属性条件評価指標を演算する第１の評価手段と、前記分析データ群の各々の前記入力属性について、それぞれ、最大の前記入力属性条件評価指標を持つ入力属性条件を、前記第１の相関ルールを満たす入力属性条件として決定する入力属性条件決定手段と、前記入力属性条件決定手段で決定された前記入力属性条件の各々について、前記基本データ群中で該入力属性条件を満たすデータの中に前記第２データ群が含まれるデータ個数の割合を表す、第２データ群分離度を演算する、第２データ群分離度演算手段と、前記入力属性条件決定手段で決定された前記入力属性条件の中で、前記基本データ群中に含まれる前記第２データ群のデータ個数の割合を表す第２データ群含有率よりも大きい値の、前記第２データ群分離度をもつ入力属性条件を、前記第２データ群に対応する出力属性条件の要因を示す情報として抽出する、要因抽出手段とを含むことを特徴としている。
【００１７】
上記の発明によれば、分類手段が基本データ群を第１データ群と第２データ群とに分類し、分析データ群抽出手段が、分類後の基本データ群の中から入力属性と出力属性との因果関係を分析する対象とする分析データ群を抽出する。例えば第１データ群は良品の出力属性を有するデータ群であり、第２データ群は不良品などの問題事象を表す出力属性を有するデータ群である。
【００１８】
第１の評価手段は、分析データ群の各々の入力属性が取り得る全ての入力属性条件の各々について、「入力属性が当該入力属性条件を満たせば、分析データ群中の第２データ群に属するデータであり、入力属性が当該入力属性条件を満たさなければ、分析データ群中の第１データ群に属するデータである」という第１の相関ルールの確からしさを表す入力属性条件評価指標を演算し、入力属性条件決定手段は、分析データ群の各々の入力属性について、それぞれ、最大の入力属性条件評価指標を持つ入力属性条件を、第１の相関ルールを満たす入力属性条件として決定する。第２データ群分離度演算手段は、入力属性条件決定手段で決定された前記入力属性条件の各々について、第２データ群分離度を演算する。
【００１９】
各入力属性条件の第２データ群分離度は、基本データ群中で該入力属性条件を満たすデータの中に第２データ群が含まれるデータ個数の割合を表しており、要因抽出手段が、入力属性条件決定手段で決定された前記入力属性条件の中で、基本データ群中に含まれる第２データ群のデータ個数の割合を表す第２データ群含有率よりも大きい値の、第２データ群分離度をもつ入力属性条件を、第２データ群に対応する出力属性条件の要因を示す情報として抽出する。
【００２０】
データ分析装置はこのようにして、基本データ群に対して、入力属性と出力属性との因果関係を分析し、該因果関係を示す情報を抽出する。
【００２１】
上記の因果関係の分析では、要因抽出手段が、第２データ群分離度という明確な指標に基づいて、入力属性条件決定手段で決定された入力属性条件の中から、第２データ群に対応する出力属性条件の要因、すなわちデータが第２データ群となる入力属性条件を抽出している。従って、如何に複雑な決定木となろうとも、明確に第２データ群に対応する出力属性条件の要因を抽出することができる。例えば第２データ群の出力属性が不良品などの問題事象を表すものとすれば、第２データ群分離度は不良品切り出しの確度を示す不良品分離度となり、如何に複雑な決定木となろうとも、明確に問題事象の要因を把握することができる。
【００２２】
また、不良品分離度などの第２データ群分離度を評価指標としているから、要因抽出手段が抽出した複数の要因（入力属性条件）に対して、優先順位付けを行うことが可能となる。
【００２３】
さらに、要因抽出手段が、決定木における分岐条件以外の条件であっても、不良品分離度などの第２データ群分離度の高い条件を全て抽出しているから、分岐条件に競合因子が存在しても、その要因を逃すことなく、確実に捉えることができる。
【００２４】
以上により、所定の出力属性の要因を明確な指標に基づいて抽出するデータ分析装置を提供することができる。
【００２５】
本発明のデータ分析装置は、上記課題を解決するために、前記入力属性条件決定手段で決定された前記入力属性条件の各々について、「前記入力属性が当該入力属性条件を満たせば、前記分析データ群中の前記第２データ群に含まれるデータである」という第２の相関ルールの確からしさを表す分割ルール評価値を演算する第２の評価手段と、前記入力属性条件決定手段で決定された前記入力属性条件の中で、最大の前記分割ルール評価値を持つ入力属性条件に基づいて、前記分析データ群を、該入力属性条件を満たす要因データ群と、該入力属性条件を満たさない他データ群とに分割する分割手段とをさらに含み、前記分析データ群抽出手段は、前記分割手段で分割された前記要因データ群と前記他データ群との少なくとも一方を新たな前記分析データ群として抽出し、該分析データ群抽出手段による処理、前記第１の評価手段による処理、前記入力属性条件決定手段による処理、前記第２データ群分離度演算手段による処理、前記要因抽出手段による処理、前記第２の評価手段による処理、および、前記分割手段による処理からなる一連の処理が繰り返し実行されるようになっていることを特徴としている。
【００２６】
上記の発明によれば、第２の評価手段が入力属性条件決定手段で決定された入力属性条件の各々について、「入力属性が当該入力属性条件を満たせば、分析データ群中の第２データ群に含まれるデータである」という第２の相関ルールの確からしさを表す分割ルール評価値を演算し、分割手段が、最大の分割ルール評価値を持つ入力属性条件に基づいて、分析データ群を要因データ群と他データ群とに分割し、分析データ群抽出手段が要因データ群と他データ群との少なくとも一方を新たな分析データ群として抽出する。そして、上記一連の処理が繰り返し実行される。
【００２７】
このような繰り返しの処理によって、より詳細な要因分析結果が得られる。
【００２８】
また、繰り返し処理を行わない場合に、外乱の影響により入力属性条件評価指標の確度が低かったとしても、繰り返し処理を行うことにより、この問題を解消できる。
さらに、ある入力属性において、第２データ群に対応する出力属性条件の要因が、「入力属性が閾値以下である」、および、「入力属性が閾値を超える」という２タイプの場合においても、繰り返しの処理によって、それらの双方の要因を抽出することができる。
【００２９】
本発明のデータ分析装置は、上記課題を解決するために、前記要因抽出手段の繰り返しの処理によって抽出された、同一の前記入力属性における複数の前記入力属性条件に対し、これらのうちで、優先度の高い条件のみを選定する要因決定手段をさらに備えており、前記要因決定手段は、前記要因抽出手段の繰り返しの処理によって抽出された、同一の前記入力属性における複数の前記入力属性条件の中で、前記第２データ群分離度が最大となる入力属性条件を、前記優先度の高い条件として選定することを特徴としている。
【００３０】
上記の発明によれば、要因抽出手段の繰り返しの処理によって抽出された、同一の入力属性における複数の入力属性条件に対し、第２データ群分離度という明確な指標に基づいて優先度の高い条件を選定しているから、非常に簡潔な形でありながら、高い確度で、第２データ群に対応する出力属性条件の要因を決定する事ができる。
【００３１】
また、要因決定手段が、第２データ群分離度という明確な指標に基づいて、要因抽出手段の繰り返しの処理によって抽出された入力属性条件の中から、第２データ群に対応する出力属性条件の要因、すなわちデータが第２データ群となる入力属性条件を決定している。従って、如何に複雑な決定木となろうとも、明確に第２データ群に対応する出力属性条件の要因を決定することができる。例えば第２データ群の出力属性が不良品などの問題事象を表すものとすれば、第２データ群分離度は不良品切り出しの確度を示す不良品分離度となり、如何に複雑な決定木となろうとも、明確に問題事象の要因を把握することができる。
【００３２】
また、不良品分離度などの第２データ群分離度を評価指標としているから、要因決定手段が決定した複数の要因（入力属性条件）に対して、優先順位付けを行うことが可能となる。
【００３３】
さらに、上記の繰り返し処理の過程において、要因抽出手段が、決定木における分岐条件以外の条件であっても、不良品分離度などの第２データ群分離度の高い条件を全て抽出している。要因決定手段は、この要因抽出手段の繰り返しの処理によって抽出された入力属性条件の中から、第２データ群分離度という明確な指標に基づいて、第２データ群に対応する出力属性条件の要因、すなわちデータが第２データ群となる入力属性条件を決定しているから、分岐条件に競合因子が存在しても、その要因を逃すことなく、確実に第２データ群に対応する出力属性条件の要因を決定することができる。
【００３４】
本発明のデータ分析装置は、上記課題を解決するために、前記要因抽出手段の繰り返しの処理によって抽出された、同一の前記入力属性における複数の前記入力属性条件に対し、これらのうちで、優先度の高い条件のみを選定する要因決定手段をさらに備えており、前記要因抽出手段の繰り返しの処理によって抽出された、同一の前記入力属性における複数の前記入力属性条件が、「前記入力属性が閾値以下である」という第１のパターンと、「前記入力属性が閾値を超える」という第２のパターンとに分けられる場合において、前記要因決定手段は、前記第１のパターンの中で、前記第２データ群分離度が最大となる入力属性条件を１つと、前記第２のパターンの中で、前記第２データ群分離度が最大となる入力属性条件を１つとを、前記優先度が高い条件として選定することを特徴としている。
【００３５】
上記の発明によれば、上記要因抽出手段の繰り返しの処理によって抽出された、同一の入力属性における複数の入力属性条件が、「入力属性が閾値以下である」、および、「入力属性が閾値を超える」という２パターンとなる場合においても、非常に簡潔な形でありながら、高い確度で、第２データ群に対応する出力属性条件の要因を決定する事ができる。
【００３６】
本発明のデータ分析装置は、上記課題を解決するために、前記分析データ群抽出手段は、前記分割手段で分割されたデータ群のうち前記他データ群のみを、新たな前記分析データ群として抽出するものであることを特徴としている。
【００３７】
上記の発明によれば、分割手段で分割されたデータ群のうち他データ群のみを、新たな分析データ群として上記の繰り返し処理を行っているから、第２データ群に対応する出力属性条件の要因分析に対して、簡潔で、かつ、十分な要因分析結果が得られる。
【００３８】
また、他データ群を新たな分析データ群として処理を行っているから、それ以前の繰り返し処理で第２の相関ルールを満たした入力属性条件の影響を除外して、分析を行う事ができ、これにより、第２データ群に対応する出力属性条件の、新たな要因を高い確度で抽出できる。
【００３９】
本発明のデータ分析装置は、上記課題を解決するために、終了条件を満たしているか否かを判定する終了条件判定手段をさらに含み、前記終了条件判定手段において前記終了条件を満たしていると判定されると、前記一連の処理の実行を終了するようになっており、前記終了条件判定手段は、前記分析データ群抽出手段で抽出した前記分析データ群における前記第２データ群のデータ個数が０であるかを前記終了条件として判定を行うことを特徴としている。
【００４０】
上記の発明によれば、分析データ群における前記第２データ群のデータ個数が０となるまで繰り返し処理を実行するので、詳細な要因分析結果が得られる。
【００４１】
本発明のデータ分析装置は、上記課題を解決するために、前記分析データ群中の前記入力属性が全て数値属性であって、前記第１の評価手段は、各前記入力属性の全ての数値について、前記分析データ群の前記第１データ群中において、前記入力属性がその数値以下であるデータ個数の割合を第１の頻度として演算すると共に、前記分析データ群の前記第２データ群中において、前記入力属性がその数値以下であるデータ個数の割合を第２の頻度として演算する頻度演算手段と、各前記入力属性の全ての数値について、前記第１の頻度と前記第２の頻度との差分を演算する、差分演算手段とを含むことを特徴としている。
【００４２】
上記の発明によれば、入力属性の各数値について差分演算手段が演算した、第１の頻度
と第２の頻度との差分を、「入力属性がその数値以下であれば第２データ群に属するデータであり、入力属性がその数値を超えていれば第１データ群に属するデータである」、あるいは、「入力属性がその数値を超えていれば第２データ群に属するデータであり、入力属性がその数値以下であれば第１データ群に属するデータである」という第１の相関ルールの確からしさを表す入力属性条件評価指標とすることができる。
【００４３】
このように、第１の頻度と第２の頻度との差分を、第１データ群と第２データ群とを切り分ける際の入力属性条件評価指標として用いているから、ラベル階層構造を予め定義する事なく、かつ、簡単な処理で、前記第１の相関ルールを満たす入力属性条件を決定する事ができる。これにより、ラベル階層構造を予め定義する事なく、簡潔な形で、出力属性と入力属性との因果関係を導き出せるデータ分析装置を提供することができる。
【００４４】
本発明のデータ分析装置は、上記課題を解決するために、前記第２の評価手段は、前記入力属性条件決定手段で決定された前記入力属性条件の各々について、前記分析データ群の前記第１データ群中で該入力属性条件を満たすデータ個数の割合に対する、前記分析データ群の前記第２データ群中で該入力属性条件を満たすデータ個数の割合の比率を、前記分割ルール評価値として演算するものであることを特徴としている。
【００４５】
上記の発明によれば、入力属性条件決定手段で決定された入力属性条件の各々について、その入力属性条件により第１データ群と分離して第２データ群を検出できる割合を分割ルール評価値として演算することができる。
【００４６】
本発明のデータ分析装置は、上記課題を解決するために、分類条件を設定する分類条件設定手段をさらに含み、前記分類手段は、前記出力属性の値と前記分類条件との比較に基づいて前記基本データ群を分類するようになっていることを特徴としている。
【００４７】
上記の発明によれば、適宜設定した所定の分類条件に基づいて、基本データ群を第１データ群と第２データ群とに分類することができる。すなわち、適宜に第２データ群に対応する出力属性条件を設定し、その要因を抽出または決定することができる。
【００４８】
本発明のデータ分析方法は、上記課題を解決するために、前記データ分析装置を用いて、前記基本データ群に対して、前記因果関係を分析し、前記因果関係を示す情報を抽出するデータ分析方法であって、前記分類手段により、前記基本データ群を、前記出力属性の値に依って、前記第１データ群と前記第２データ群とに分類し、前記分類フラグを付与する分類ステップと、前記分析データ群抽出手段により、前記分類手段による分類後の前記基本データ群の中から、前記分析データ群を抽出する分析データ群抽出ステップと、前記第１の評価手段により、前記分析データ群の各々の前記入力属性が取り得る全ての入力属性条件の各々について、前記入力属性条件評価指標を演算する第１の評価ステップと、前記入力属性条件決定手段により、前記分析データ群の各々の前記入力属性について、それぞれ、最大の前記入力属性条件評価指標を持つ前記入力属性条件を、前記第１の相関ルールを満たす前記入力属性条件として決定する入力属性条件決定ステップと、前記第２データ群分離度演算手段により、前記入力属性条件決定手段で決定された前記入力属性条件の各々について、前記第２データ群分離度を演算する、第２データ群分離度演算ステップと、前記要因抽出手段により、前記入力属性条件決定手段で決定された前記入力属性条件の中で、前記第２データ群含有率よりも大きい値の、前記第２データ群分離度をもつ前記入力属性条件を、前記第２データ群に対応する出力属性条件の要因を示す情報として抽出する、要因抽出ステップとを含むことを特徴としている。
【００４９】
上記の発明によれば、分類ステップにおいて分類手段が基本データ群を第１データ群と第２データ群とに分類し、分析データ群抽出ステップにおいて分析データ群抽出手段が、分類後の基本データ群の中から入力属性と出力属性との因果関係を分析する対象とする分析データ群を抽出する。例えば第１データ群は良品の出力属性を有するデータ群であり、第２データ群は不良品などの問題事象を表す出力属性を有するデータ群である。
【００５０】
第１の評価ステップにおいて、第１の評価手段は、分析データ群の各々の入力属性が取り得る全ての入力属性条件の各々について、「入力属性が当該入力属性条件を満たせば、分析データ群中の第２データ群に属するデータであり、入力属性が当該入力属性条件を満たさなければ、分析データ群中の第１データ群に属するデータである」という第１の相関ルールの確からしさを表す入力属性条件評価指標を演算し、入力属性条件決定ステップにおいて、入力属性条件決定手段は、分析データ群の各々の入力属性について、それぞれ、最大の入力属性条件評価指標を持つ入力属性条件を、第１の相関ルールを満たす入力属性条件として決定する。第２データ群分離度演算ステップにおいて、第２データ群分離度演算手段は、入力属性条件決定手段で決定された前記入力属性条件の各々について、第２データ群分離度を演算する。
【００５１】
各入力属性条件の第２データ群分離度は、基本データ群中で該入力属性条件を満たすデータの中に第２データ群が含まれるデータ個数の割合を表しており、要因抽出ステップにおいて要因抽出手段が、入力属性条件決定ステップで決定された前記入力属性条件の中で、基本データ群中に含まれる第２データ群のデータ個数の割合を表す第２データ群含有率よりも大きい値の、第２データ群分離度をもつ入力属性条件を、第２データ群に対応する出力属性条件の要因を示す情報として抽出する。
【００５２】
このようにして、データ分析方法により、基本データ群に対して、入力属性と出力属性との因果関係を分析し、該因果関係を示す情報を抽出する。
【００５３】
上記の因果関係の分析では、要因抽出ステップにおいて、第２データ群分離度という明確な指標に基づいて、入力属性条件決定ステップで決定された入力属性条件の中から、第２データ群に対応する出力属性条件の要因、すなわちデータが第２データ群となる入力属性条件を抽出している。従って、如何に複雑な決定木となろうとも、明確に第２データ群に対応する出力属性条件の要因を把握することができる。例えば第２データ群の出力属性が不良品などの問題事象を表すものとすれば、第２データ群分離度は不良品切り出しの確度を示す不良品分離度となり、如何に複雑な決定木となろうとも、明確に問題事象の要因を把握することができる。
【００５４】
また、不良品分離度などの第２データ群分離度を評価指標としているから、要因抽出ステップで抽出した複数の要因（入力属性条件）に対して、優先順位付けを行うことが可能となる。
【００５５】
さらに、要因抽出ステップにおいて、決定木における分岐条件以外の条件であっても、不良品分離度などの第２データ群分離度の高い条件を全て抽出しているから、分岐条件に競合因子が存在しても、その要因を逃すことなく、確実に捉えることができる。
【００５６】
以上により、所定の出力属性の要因を明確な指標に基づいて抽出するデータ分析方法を提供することができる。
【００５７】
本発明のデータ分析方法は、上記課題を解決するために、前記入力属性は、製品の製造工程における製造プロセス条件および／またはインライン検査結果であり、前記出力属性は、製品の品質判定結果であり、前記第２データ群は、前記品質判定結果が不良のデータ群であることを特徴としている。
【００５８】
上記の発明によれば、製造工程における不良の要因を抽出または決定でき、歩留りの向上等のような製造プロセスの改善を容易に図ることが可能となる。
【００５９】
本発明のデータ分析プログラムは、上記課題を解決するために、コンピュータを、複数の入力属性と、出力属性とで構成されるデータの集合である基本データ群を、出力属性の値に依って、第１データ群と第２データ群とに分類し、分類フラグを付与する分類手段と、前記分類手段による分類後の前記基本データ群の中から、分析の対象とする分析データ群を抽出する分析データ群抽出手段と、前記分析データ群の各々の前記入力属性が取り得る全ての入力属性条件の各々について、「前記入力属性が当該入力属性条件を満たせば、前記分析データ群中の前記第２データ群に属するデータであり、前記入力属性が当該入力属性条件を満たさなければ、前記分析データ群中の前記第１データ群に属するデータである」という第１の相関ルールの確からしさを表す、入力属性条件評価指標を演算する第１の評価手段と、前記分析データ群の各々の前記入力属性について、それぞれ、最大の前記入力属性条件評価指標を持つ入力属性条件を、前記第１の相関ルールを満たす入力属性条件として決定する入力属性条件決定手段と、前記入力属性条件決定手段で決定された前記入力属性条件の各々について、前記基本データ群中で該入力属性条件を満たすデータの中に前記第２データ群が含まれるデータ個数の割合を表す、第２データ群分離度を演算する、第２データ群分離度演算手段と、前記入力属性条件決定手段で決定された前記入力属性条件の中で、前記基本データ群中に含まれる前記第２データ群のデータ個数の割合を表す第２データ群含有率よりも大きい値の、前記第２データ群分離度をもつ入力属性条件を、前記第２データ群に対応する出力属性条件の要因を示す情報として抽出する、要因抽出手段として機能させる。
【００６０】
上記の発明によれば、所定の出力属性の要因を明確な指標に基づいて抽出するデータ分析を、コンピュータでプログラムを実行することにより実現することができる。
【００６１】
本発明の記録媒体は、上記課題を解決するために、前記データ分析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である。
【００６２】
上記の発明によれば、上記データ分析プログラムをコンピュータに容易に提供することができる。
【発明の効果】
【００６３】
本発明のデータ分析装置は、以上のように、分類手段と、分析データ群抽出手段と、第１の評価手段と、入力属性条件決定手段と、第２データ群分離度演算手段と、要因抽出手段とを含んでいる。また、本発明のデータ分析方法は、分類ステップと、分析データ群抽出ステップと、第１の評価ステップと、入力属性条件決定ステップと、第２データ群分離度演算ステップと、要因抽出ステップとを含んでいる。
【００６４】
それゆえ、所定の出力属性の要因を明確な指標に基づいて抽出するデータ分析装置を提供することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００６５】
本発明の一実施形態を以下に説明する。
【００６６】
まず、本実施形態のデータ分析装置を図１に基づいて説明する。図１に示すように、データ分析装置は、基本データ群格納部１、文字−数値データ変換部２、分類条件設定部（分類条件設定手段）３、データ分類部（分類手段）４、分類後基本データ群格納部５、分析データ群抽出部（分析データ群抽出手段）６、データ行分離部７、データ列抽出部８、頻度演算部（頻度演算手段）９、頻度累積差演算部（差分演算手段）１０、入力属性条件決定部（入力属性条件決定手段）１１、不良品分離度演算部（第２データ群分離度演算手段）１２、要因抽出部（要因抽出手段）１３、頻度累積比率演算部（第２の評価手段）１４、データ分割部（分割手段）１５、終了条件判定部１６、要因決定部（要因決定手段）１７、複合要因不良数計算部１８、数値−文字データ変換部１９、分析結果データ格納部２０、および出力部２１を備えている。なお、上記のデータ行分離部７、データ列抽出部８、頻度演算部（頻度演算手段）９、および、頻度累積差演算部（差分演算手段）１０が、特許請求の範囲における第１の評価手段を構成している。
【００６７】
次に、前述の表１のデータ群ＤＡを基本データ群とする場合を例として、本実施形態のデータ分析装置およびデータ分析方法を説明する。表１の基本データ群ＤＡは、ハードディスク等の基本データ群格納部１に格納されている。
【００６８】
表１の基本データ群ＤＡは、１〜１２のｉｄ（識別子）を持つ１２個のデータから構成されている。表１において、ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４は入力属性である。入力属性ｘ１は４つの文字Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄのいずれかをとる文字属性である。入力属性ｘ２は４つの文字ａ，ｂ，ｃ，ｄのいずれかをとる文字属性である。入力属性ｘ３は４つの離散値１，２，３，４のいずれかをとる離散属性である。入力属性ｘ４は４つの離散値１０，２０，３０，４０のいずれかをとる離散属性である。なお、入力属性は、文字属性、離散の数値属性、連続の数値属性の何れでもよい。
【００６９】
また、表１において、ｙは出力属性である。出力属性は、文字属性、離散の数値属性、連続の数値属性の何れでもよいが、ここでは、３つの文字Ｘ，Ｙ，Ｚのいずれかをとる文字属性である。
【００７０】
本実施形態のデータ分析装置およびデータ分析方法は、入力属性と出力属性との因果関係を分析し、該因果関係を示す情報を抽出する。ここでは、ｙ＝Ｙなる場合を問題事象として、出力属性ｙがＹとなる要因を分析する。
【００７１】
なお、基本データ群ＤＡの例としては、例えば、入力属性が、製品の製造工程における製造プロセス条件および／またはインライン検査結果（製造ライン途中での検査結果）、出力属性が製品の品質判定結果、ｙ＝Ｙなる問題事象が品質判定結果の不良であるデータが挙げられる。この場合、本実施形態のデータ分析装置およびデータ分析方法により入力属性と出力属性との因果関係を分析し、ｙ＝Ｙなる問題事象の要因を導き出すことで、製造工程における不良の要因を抽出または決定でき、不良品の発生を解消する対策を容易に図ることが可能となる。したがって、歩留まりの向上等のような製造プロセスの改善を容易に図ることが可能となる。
【００７２】
基本データ群ＤＡのより具体的な例としては、例えば、入力属性ｘ１、ｘ２、ｘ３、ｘ４が、プラズマＣＶＤプロセスの、ガス流量、ガス圧力、投入電力、成膜時間などのプロセスデータで、出力属性ｙが、形成される薄膜の膜厚であるようなデータが挙げられる。また、これら入力属性および出力属性の値は、連続の数値属性、離散の数値属性、文字属性の何れであってもよい。文字属性の場合には、例えば、出力属性が膜厚の例で、‘大’、‘中’、‘小’といった具合に表現される。
【００７３】
以下、図２に示すデータ分析方法のフローチャートを用いながら、図１のデータ分析装置の動作について説明する。
［ステップ０］
まず、文字−数値データ変換部２が、ハードディスク等の記憶手段である基本データ群格納部１に格納された表１の基本データ群ＤＡの中の数値型でないデータに対して数値変換処理を行う（以下、各表のデータはハードディスクやＲＡＭなど適宜選択される記憶手段に記憶され、またこれらから読み出され、ＣＰＵなどの演算手段によって演算の対象となる。）。ここでは、基本データ群ＤＡにおける文字属性を、下記の変換ルールに従って数値属性（数値データ）に変換する（Ｓ０）。なお、基本データ群ＤＡの入力属性および出力属性が元々数値属性である場合には、この処理は省略される。
（ｘ１）Ａ→１、Ｂ→２、Ｃ→３、Ｄ→４
（ｘ２）ａ→１、ｂ→２、ｃ→３、ｄ→４
（ｘ３）変換せず
（ｘ４）変換せず
（ｙ）Ｘ→１、Ｙ→２、Ｚ→３
上記処理により、各データは、数値データに変換される。そして、文字−数値データ変換部２は、変換されたデータ群ＤＡ０をデータ分類部４に送る。
【００７４】
ここで、上記変換ルールは、可能な限り、変換後の入力属性の数値が大きいほど出力属性の数値が大きくなるように、あるいはその逆順となるように設定される事が好ましいが、一義性さえあればよく上記の例に限らない。上記変換ルールにて数値データに変換されたデータ群ＤＡ０は、表２に示す通りである。
【００７５】
【表２】
2005266969.tif 000004
【００７６】
この変換により得られたデータ群ＤＡ０は、数値属性からなる、複数の入力属性（説明属性）と出力属性（目的属性）とで構成されるデータの集合となる。以下、データ群ＤＡ０も基本データ群と呼ぶ事にする。
［ステップ１］
分類条件設定部３は、予め定められた設定情報に従って、あるいは使用者が図示しないキーボードやマウス等の入力部から問題事象の属性値ｙ＝Ｙを入力したことに応答して、基本データ群ＤＡのｙ＝Ｙなる問題事象に対応する基本データ群ＤＡ０の出力属性ｙの条件であるかどうかの条件となる分類条件を設定し、データ分類部４に出力する（Ｓ１）。この例においては、基本データ群ＤＡのｙ＝Ｙなる問題事象に対応する基本データ群ＤＡ０の出力属性ｙの条件は、ｙ＝２である。
［ステップ２］
次に、データ分類部４が、基本データ群ＤＡ０の出力属性ｙの値と、分類条件設定部３から出力された分類条件（下記比較論理（１）（２））との比較に基づいて、基本データ群ＤＡ０を、第１データ群ＤＡ１と第２データ群ＤＡ２とに分類し、表３に示すように、各々のデータ群に対応する分類フラグを付与する（Ｓ２）。以下、表３のデータ群を、分類後基本データ群ＤＡ００と呼ぶ。分類後基本データ群ＤＡ００は、ハードディスク等の分類後基本データ群格納部５に保存される。
【００７７】
（１）ｙ≠２→ＤＡ１
（２）ｙ＝２→ＤＡ２
【００７８】
【表３】
2005266969.tif 000005
【００７９】
ここで、第２データ群ＤＡ２は問題事象（例えば、デバイス特性不良など）を表すデータ群である。すなわち、第２データ群ＤＡ２は出力属性ｙが問題事象を表す属性値（ｙ＝２）であるデータ群であり、第１データ群ＤＡ１は出力属性ｙが問題事象を表していない属性値（ｙ＝１または３）であるデータ群である。
【００８０】
なお、データ分類部４による分類は、上記論理に限らず、閾値ｙthとの比較に基づく、下記の分類条件に示すような論理で行ってもよい。
【００８１】
（１’）ｙ＞ｙth→ＤＡ１
（２’）ｙ≦ｙth→ＤＡ２
また、複数の閾値との比較結果などとして表される複数の条件の、論理和または論理積に基づいて、下記の分類条件に示すような論理で分類してもよい。
【００８２】
（１“）ｙth１＜ｙ≦ｙth２→ＤＡ１（ｙth１，ｙth２：閾値）
（２“）ｙ≦ｙth１  ＯＲ  ｙ＞ｙth２→ＤＡ２
さらに、出力属性が複数存在し（ｙ１、ｙ２）、各々の出力属性に対する個々の閾値との比較結果などとして表される条件の、論理和または論理積に基づく、下記の分類条件に示すような論理で分類してもよい。
【００８３】
（１‘‘‘）ｙ１≦ｙth１  ＯＲ  ｙ２＞ｙth２→ＤＡ１
（２‘‘‘）ｙ１＞ｙth１  ＡＮＤ  ｙ２≦ｙth２→ＤＡ２
［ステップ３］
分析データ群抽出部６が、分類後基本データ群ＤＡ００の中から分析対象とする分析データ群ＤＡ００’を抽出し、データ行分離部７に送る。
【００８４】
この１回目の処理では、分類後基本データ群ＤＡ００と同一のデータが分析データ群ＤＡ００’として抽出されるが、後述する繰り返し処理の過程では、データ分割部１５が出力する他データ群が抽出される。
［ステップ４］
データ行分離部７が、分析データ群ＤＡ００’（１回目の処理においては、分類後基本データ群ＤＡ００：表３）における、第１データ群ＤＡ１および第２データ群ＤＡ２の各々の分類フラグに基づいて、分析データ群ＤＡ００’を２分化し、各々のデータ群を抽出する。データ行分離部７から出力される第１データ群ＤＡ１を表４に、第２データ群ＤＡ２を表５に示す。
【００８５】
【表４】
2005266969.tif 000006
【００８６】
【表５】
2005266969.tif 000007
【００８７】
なお、以下では、適宜、第１データ群ＤＡ１を良品（ＯＫ品）データ群、第２データ群ＤＡ２を不良品（ＮＧ品）データ群と呼ぶ事にする。
［ステップ５］
次に、データ列抽出部８が、良品データ群ＤＡ１（表４）から、入力属性ｘｊ（１≦ｊ≦４）の各々のデータ列を抽出する（Ｓ５）。このデータ列を１−ｘｊデータ群と呼ぶ事にする。
【００８８】
同様に、データ列抽出部８は、不良品データ群ＤＡ２（表５）からも、入力属性ｘｊ（１≦ｊ≦４）の各々のデータ列を抽出する（Ｓ５）。このデータ列を２−ｘｊデータ群と呼ぶ事にする。
【００８９】
１−ｘｊデータ群を表６〜表９に、２−ｘｊデータ群を表１０〜表１３に示す。
【００９０】
【表６】
2005266969.tif 000008
【００９１】
【表７】
2005266969.tif 000009
【００９２】
【表８】
2005266969.tif 000010
【００９３】
【表９】
2005266969.tif 000011
【００９４】
【表１０】
2005266969.tif 000012
【００９５】
【表１１】
2005266969.tif 000013
【００９６】
【表１２】
2005266969.tif 000014
【００９７】
【表１３】
2005266969.tif 000015
【００９８】
［ステップ６］
頻度演算部９は、ステップ５で良品データ群ＤＡ１から抽出された１−ｘｊデータ群の各々、およびステップ５で不良品データ群ＤＡ２から抽出された２−ｘｊデータ群の各々を、入力属性ｘｊの値で昇順に並べ替える（並べ替え処理１）。そして、入力属性ｘｊの個々の数値について、第１データ群におけるその数値以下のデータ個数の割合を表す１−ｘｊ頻度累積％と、第２データ群におけるその数値以下のデータ個数の割合を表す２−ｘｊ頻度累積％とを計算する（Ｓ６）。
【００９９】
ここでは、表６〜表９を入力属性ｘｊの値で昇順に並べ替えた表１４〜表１７を用い、各行（ｉｄ）のデータについて表中でそのデータの位置以上の位置にあるデータ個数の、第１データ群の全データ数（＝８）に対する割合を１−ｘｊ頻度累積％として計算している。例えば、表１４では、８つのｘ１の値が１から４まで順に上から下に向かって並び、ｘ１の同じ値が複数ある場合はｉｄの順番で上から下に向かって並んでいるが、上から４番目のｘ１＝１（ｉｄ＝１２）に着目すると、この値を含んでそれより上の行にはデータが４つ（ここでは全部ｘ１＝１）あるので、１−ｘ１頻度累積％は４／８＝５０％となる。同様に、表１０〜表１３を入力属性ｘｊの値で昇順に並べ替えた表１８〜表２１を用い、各行（ｉｄ）のデータについて表中でそのデータの位置以上の位置にあるデータ個数の、第２データ群の全データ数（＝４）に対する割合を２−ｘｊ頻度累積％として計算している。
【０１００】
ここで計算した１−ｘｊ頻度累積％および２−ｘｊ頻度累積％の値を表１４〜表２１に示す。
【０１０１】
【表１４】
2005266969.tif 000016
【０１０２】
【表１５】
2005266969.tif 000017
【０１０３】
【表１６】
2005266969.tif 000018
【０１０４】
【表１７】
2005266969.tif 000019
【０１０５】
【表１８】
2005266969.tif 000020
【０１０６】
【表１９】
2005266969.tif 000021
【０１０７】
【表２０】
2005266969.tif 000022
【０１０８】
【表２１】
2005266969.tif 000023
【０１０９】
さらに、頻度演算部９は、１−ｘｊ頻度累積％が計算された良品データ群である１−ｘｊデータ群のテーブルと、２−ｘｊ頻度累積％が計算された不良品データ群である２−ｘｊデータ群のテーブルとを結合する（結合処理）。具体的には、入力属性ｘ１について、表１４と表１８とを結合して表２２（ａ）のｘ１頻度累積テーブルを、入力属性ｘ２について、表１５と表１９とを結合して表２３のｘ２頻度累積テーブルを、入力属性ｘ３について、表１６と表２０とを結合して表２４のｘ３頻度累積テーブルを、入力属性ｘ４について、表１７と表２１とを結合して表２５のｘ４頻度累積テーブルを、それぞれ作成する(Ｓ６)。
【０１１０】
【表２２（ａ）】
2005266969.tif 000024
【０１１１】
【表２２（ｂ）】
2005266969.tif 000025
【０１１２】
【表２２（ｃ）】
2005266969.tif 000026
【０１１３】
【表２３】
2005266969.tif 000027
【０１１４】
【表２４】
2005266969.tif 000028
【０１１５】
【表２５】
2005266969.tif 000029
【０１１６】
さらに、頻度演算部９は、表２２（ａ）、表２３、表２４、表２５の各々の頻度累積テーブルを、入力属性ｘｊの値で昇順に並べ替える（並べ替え処理２）。そして、並べ替え処理２を行った後、１−ｘｊ頻度累積％および２−ｘｊ頻度累積％の空欄に、その直上の値を代入する（代入処理）。その後、入力属性ｘｊにおいて同じ値が続いている行に対し、それらの行のうちの最終行のデータのみを採用する（重複処理）。これにより表２６〜表２９を作成する。例えば表２２（ａ）から表２６を作成する場合、表２２（ａ）で、並べ替え処理２を行うと、１−ｘ１頻度累積％の列の各値と２−ｘ１頻度累積％の列の各値とが、それぞれの順序を保ったまま、各値の間に空欄をはさんで並べられる（表２２（ｂ））。次の代入処理では、これら空欄の処理を行なう（表２２（ｃ）の色付け部分）。例えば、２−ｘ１頻度累積％の列にはｘ１＝２に対応する値が存在しないので、代入処理により、２−ｘ１頻度累積％のｘ１＝２に対応する欄に、その直上のｘ１＝１に対応する２−ｘ１頻度累積％の値２５％を代入する。この表２２（ｃ）には、ｘ１の値として１が５つ、２が２つ、３が２つ、４が３つあるので、重複処理により、各々のｘ１の値に対して、その最終行のデータを採用する。例えば、ｘ１＝１に対応する１−ｘ１頻度累積％の値として最終行のｘ１＝１に対応する値５０％を採用し、ｘ１＝２に対応する１−ｘ１頻度累積％の値として最終行のｘ１＝２に対応する値７５％を採用する。また、ｘ１＝４に対応する２−ｘ１頻度累積％の値として最終行のｘ１＝４に対応する値１００％を採用する。
【０１１７】
【表２６】
2005266969.tif 000030
【０１１８】
【表２７】
2005266969.tif 000031
【０１１９】
【表２８】
2005266969.tif 000032
【０１２０】
【表２９】
2005266969.tif 000033
【０１２１】
こうして、表２６〜表２９に示すように、入力属性ｘｊの各値に対して、良品データ群である第１データ群において入力属性がその数値以下であるデータ個数の割合を表す１−ｘｊ頻度累積％（Ａ；第１の頻度）と、不良品データ群である第２データ群において入力属性がその数値以下であるデータ個数の割合を表す２−ｘｊ頻度累積％（Ｂ；第２の頻度）との双方が算出される（Ｓ６）。
【０１２２】
なお、上記ステップ４〜６では、表２６〜表２９のｘｊ頻度累積テーブルを作成するのに、データ行分離処理（表４、表５）→データ列抽出処理（表６〜表１３）→並べ替え処理１→１−ｘｊ頻度累積％および２−ｘｊ頻度累積％の計算処理（表１４〜表２１）→結合処理（表２２（ａ）、表２３、表２４、表２５）→並べ替え処理２→代入処理→重複処理（表２６〜表２９）を施していたが、これらの個別の処理を行わずに、一括して直接的に、表２６〜表２９のｘｊ頻度累積テーブルを作成するように、計算しても構わない。また、上記の個別処理のうちの、幾つかの処理のみを一括に処理してもよい。
［ステップ７］
次に、頻度累積差演算部１０が、入力属性ｘｊの各値に対して、不良品の２−ｘｊ頻度累積％（Ｂ）から良品の１−ｘｊ頻度累積％（Ａ）を減算した第１のｘｊ頻度累積差（＝Ｂ−Ａ）、および、良品の１−ｘｊ頻度累積％（Ａ）から不良品の２−ｘｊ頻度累積％（Ｂ）を減算した第２のｘｊ頻度累積差（＝Ａ−Ｂ）という、ＡとＢとの差分を演算する（Ｓ７）。第１のｘｊ頻度累積差（＝Ｂ−Ａ）、および、第２のｘｊ頻度累積差（＝Ａ−Ｂ）を総称して、ｘｊ頻度累積差と呼ぶ。このｘｊ頻度累積差は、特許請求の範囲における入力属性条件評価指標に対応する。
【０１２３】
ｘｊ頻度累積差（第１のｘｊ頻度累積差（＝Ｂ−Ａ）、第２のｘｊ頻度累積差（＝Ａ−Ｂ））の計算結果を表３０〜表３３に示す。また、入力属性ｘｊの値と、良品の１−ｘｊ頻度累積％（Ａ）、不良品の２−ｘｊ頻度累積％（Ｂ）、第１のｘｊ頻度累積差（＝Ｂ−Ａ）、第２のｘｊ頻度累積差（＝Ａ−Ｂ）との関係を図３〜図６に示す。
【０１２４】
【表３０】
2005266969.tif 000034
【０１２５】
【表３１】
2005266969.tif 000035
【０１２６】
【表３２】
2005266969.tif 000036
【０１２７】
【表３３】
2005266969.tif 000037
【０１２８】
入力属性ｘｊの各数値におけるｘｊ頻度累積差（第１のｘｊ頻度累積差（＝Ｂ−Ａ）、第２のｘｊ頻度累積差（＝Ａ−Ｂ））は、入力属性ｘｊがその数値以下となる範囲と、入力属性ｘｊがその数値を超える範囲との２分化によって、良品の第１データ群ＤＡ１と不良品の第２データ群ＤＡ２とがうまく切り分けられているかどうかを表す指標である。
【０１２９】
すなわち、入力属性ｘｊの各数値における第１のｘｊ頻度累積差（＝Ｂ−Ａ）は、「入力属性ｘｊがその数値以下であれば不良品の第２データ群ＤＡ２に属するデータであり、入力属性ｘｊがその数値を超えていれば良品の第１データ群ＤＡ１に属するデータである」という相関ルールの確からしさを表す。
【０１３０】
また、入力属性ｘｊの各数値における第２のｘｊ頻度累積差（＝Ａ−Ｂ）は、「入力属性ｘｊがその数値を超えていれば不良品の第２データ群ＤＡ２に属するデータであり、入力属性ｘｊがその数値以下であれば良品の第１データ群ＤＡ１に属するデータである」という相関ルールの確からしさを表す。
【０１３１】
上記２つの相関ルールの各々は、「入力属性が当該入力属性条件を満たせば、分析データ群ＤＡ００’中の第２データ群ＤＡ２に属するデータであり、入力属性が当該入力属性条件を満たさなければ、分析データ群ＤＡ００’中の第１データ群ＤＡ１に属するデータである」という第１の相関ルールである。
【０１３２】
上記のステップ４〜７の処理が、特許請求の範囲における第１の評価ステップに対応する。また上記ステップ４〜７の処理に用いた、データ行分離部７、データ列抽出部８、頻度演算部（頻度演算手段）９、および、頻度累積差演算部（差分演算手段）１０が、特許請求の範囲における第１の評価手段を構成している。
［ステップ８］
入力属性条件決定部１１が、各入力属性ｘｊについて、ｘｊの個々の値に対応するｘｊ頻度累積差（第１のｘｊ頻度累積差、または、第２のｘｊ頻度累積差）の中で、その値が最大となる条件（入力属性ｘｊの値、および、ｘｊ頻度累積差のタイプ（第１のｘｊ頻度累積差、または、第２のｘｊ頻度累積差））を抽出する（Ｓ８）。表３０〜表３３には、この抽出した条件に色付けをして示している。
【０１３３】
上記抽出された入力属性ｘｊの値を入力属性閾値ｘｊ−ｔｈと呼ぶことにする。入力属性閾値ｘｊ−ｔｈは、図３〜図６を参照して分かるように、ｘｊ≦ｘｊ−ｔｈの範囲と、ｘｊ＞ｘｊ−ｔｈの範囲との２分化によって、良品の第１データ群ＤＡ１と、不良品の第２データ群ＤＡ２との切分けが最も容易となる入力属性ｘｊの値を示している。
【０１３４】
なお、ｘｊ頻度累積差のタイプとして第１のｘｊ頻度累積差（＝Ｂ−Ａ）が抽出された場合は、「ｘｊ≦ｘｊ−ｔｈ」なる入力属性条件が不良品の第２データ群ＤＡ２に対応し、第２のｘｊ頻度累積差（＝Ａ−Ｂ）が抽出された場合は、「ｘｊ＞ｘｊ−ｔｈ」なる入力属性条件が不良品の第２データ群ＤＡ２に対応する。
【０１３５】
入力属性条件決定部１１が、各入力属性ｘｊについて、不良品の第２データ群ＤＡ２に対応する条件として決定した入力属性条件を表３４に示す。一例として、入力属性ｘ２については「ｘ２＞２」なる入力属性条件が決定されているが、この条件は、良品の第１データ群ＤＡ１と分離して、不良品の第２データ群ＤＡ２を高い確度で検出できる条件を示している。また、決定された入力属性条件「ｘ２＞２」に対する排他的条件である「ｘ２≦２」は、不良品の第２データ群ＤＡ２と分離して、良品の第１データ群ＤＡ１を高い確度で検出できる条件を示している。これらのことは、図４を参照すると、より理解しやすい。
【０１３６】
【表３４】
2005266969.tif 000038
【０１３７】
上記のように、入力属性条件決定部１１は、第１の頻度（良品の１−ｘｊ頻度累積％）と第２の頻度（不良品の２−ｘｊ頻度累積％）との差分（ｘｊ頻度累積差）を、良品の第１データ群と不良品の第２データ群とを切り分ける際の入力属性条件評価指標として用いているから、ラベル階層構造を予め定義する事なく、かつ、簡単な処理で、上記第１の相関ルールを満たす入力属性条件を決定する事ができる。
【０１３８】
なお、上記では、複数の入力属性についてステップ５〜ステップ８の処理を一括して行っているが、ｊの値を１から４まで順次増加させてステップ５〜ステップ８の処理を繰り返してもよい。また、ここでは、入力属性条件評価指標としてｘｊ頻度累積差を用いているが、データの偏りの度合いを評価する指標、例えば、非特許文献１に記載のＧｉｎｉ分散指標の改善度、情報利得（ゲイン）等を用いて、入力属性条件を決定してもよい。
［ステップ９］
不良品分離度演算部１２が、入力属性条件決定部１１で決定した入力属性条件（表３４）の各々に対し、分類後基本データ群ＤＡ００（分析データ群ＤＡ００’ではない）の中で、該入力属性条件を満たすデータの個数（表３５の「ＤＡ１＋ＤＡ２」列）と、該入力属性条件を満たし、かつ、不良品の第２データ群ＤＡ２に該当するデータの個数（表３５の「ＤＡ２」列）とを集計する。そして、表３５の「ＤＡ２」列の値を、「ＤＡ１＋ＤＡ２」列の値で除算した、不良品分離度を演算する。各入力属性条件の不良品分離度は、該入力属性条件を満たすデータの中に第２データ群ＤＡ２が含まれるデータ個数の割合であって、該入力属性条件による不良品切り出しの確度（分類後基本データ群ＤＡ００の中で該入力属性条件に属するデータを母集団としたときの不良率）を表しており、特許請求の範囲における第２データ群分離度に対応する。
【０１３９】
【表３５】
2005266969.tif 000039
【０１４０】
表３５は、上記不良品分離度演算部１２による演算結果と併せて、その「Ｔｏｔａｌ」行に、分類後基本データ群ＤＡ００の中の、データ総数（＝１２：「ＤＡ１＋ＤＡ２」列）、不良品の第２データ群ＤＡ２の個数（＝４：「ＤＡ２」列）、および、不良品含有率（＝４/１２＝０．３３３：「不良品分離度」列）を示したテーブルである。不良品含有率は、分類後基本データ群ＤＡ００の中に含まれる第２データ群ＤＡ２のデータ個数の割合であって、分類後基本データ群ＤＡ００の全データを母集団としたときの不良率を表しており、特許請求の範囲における第２データ群含有率に対応する。
【０１４１】
表３５の各列の意味については、これらをベン図で表現した図７を参照すると理解しやすい。
［ステップ１０］
要因抽出部１３が、表３５の、各入力属性条件の中で、分類後基本データ群ＤＡ００の不良品含有率（＝０．３３３：「Ｔｏｔａｌ」行の「不良品分離度」列）よりも大きい値の不良品分離度をもつ入力属性条件を、不良品の第２データ群ＤＡ２の要因を示す情報、すなわち不良品に対応する出力属性条件の要因を示す情報として抽出する。そして、この結果を、分析結果データ格納部２０に保存する。
【０１４２】
表３５の例では、ｘ１〜ｘ４の全ての入力属性条件とも、分類後基本データ群ＤＡ００の不良品含有率よりも高い不良品分離度を有しており、全ての条件が抽出される（表３６）。なお、表３６の各入力属性条件は、分類後基本データ群ＤＡ００の中からランダムに選んだサンプルよりも高い割合で、不良品の第２データ群ＤＡ２を含む条件であり、不良品の第２データ群ＤＡ２に対応する出力属性条件の要因を示している。
【０１４３】
【表３６】
2005266969.tif 000040
【０１４４】
以上のようにして、問題事象（不良品の第２データ群ＤＡ２）の要因として、「ｘ１＞２」、「ｘ２＞２」、「ｘ３＞２」、「ｘ４≦１０」という入力属性条件が抽出された。
【０１４５】
上記のステップ１〜ステップ１０にて、問題事象（不良品の第２データ群ＤＡ２）の要因を抽出できた。しかし、その過程（ステップ６〜７）で演算した個々の入力属性に対する入力属性条件評価指標（ｘｊ頻度累積差）には、他の入力属性の影響が外乱として含まれており、場合によっては、入力属性条件評価指標（ｘｊ頻度累積差）の確度を落としてしまっている恐れがある。また、ある入力属性ｘｊにおいて、問題事象の要因が、「ｘｊ≦ｘｊ−ｔｈ１」、および、「ｘｊ＞ｘｊ−ｔｈ２」という２タイプの場合には、それらのうちの一方の要因しか抽出されない。これらの点を解消するには、さらに、下記ステップによる処理を行うことが好ましい。
［ステップ１１］
頻度累積比率演算部１４が、入力属性条件決定部１１（ステップ８）で抽出した各入力属性閾値ｘｊ−ｔｈ（表３０〜表３３参照）について、良品の１−ｘｊ頻度累積％（Ａ）に対する、不良品の２−ｘｊ頻度累積％（Ｂ）の比率（＝Ｂ／Ａ：以下、頻度累積下比率と呼ぶ）、または、１００から良品の１−ｘｊ頻度累積％（Ａ）を引いた値（＝１００−Ａ）に対する、１００から不良品の２−ｘｊ頻度累積％（Ｂ）を引いた値（＝１００−Ｂ）の比率（＝（１００−Ｂ）／（１００−Ａ）：以下、頻度累積上比率と呼ぶ）を、分割ルール評価値として計算する。
【０１４６】
なお、入力属性条件決定部１１で決定された入力属性条件が、「ｘｊ≦ｘｊ−ｔｈ」なるタイプの場合には（入力属性条件決定部１１で第１のｘｊ頻度累積差が抽出された場合には）、分割ルール評価値として頻度累積下比率（＝Ｂ／Ａ）を計算する。ここで、頻度累積下比率（＝Ｂ／Ａ）は、「ｘｊ≦ｘｊ−ｔｈ」という入力属性条件により、良品の第１データ群ＤＡ１と分離して不良品の第２データ群ＤＡ２を検出できる割合を表している。
【０１４７】
また、入力属性条件決定部１１で決定された入力属性条件が、「ｘｊ＞ｘｊ−ｔｈ」なるタイプの場合には（入力属性条件決定部１１で第２のｘｊ頻度累積差が抽出された場合には）、分割ルール評価値として頻度累積上比率（＝（１００−Ｂ）／（１００−Ａ））を計算する。ここで、頻度累積上比率（＝（１００−Ｂ）／（１００−Ａ））は、「ｘｊ＞ｘｊ−ｔｈ」という入力属性条件により、良品の第１データ群ＤＡ１と分離して不良品の第２データ群ＤＡ２を検出できる割合を表している。
【０１４８】
言い換えると、分割ルール評価値（頻度累積下比率または頻度累積上比率）は、各入力属性条件に対して、「入力属性ｘｊが当該入力属性条件を満たせば、第２データ群ＤＡ２に含まれるデータである」という第２の相関ルールの確からしさを表している。
【０１４９】
各入力属性条件に対する、分割ルール評価値（頻度累積下比率または頻度累積上比率）を表３７に示す。
【０１５０】
【表３７】
2005266969.tif 000041
【０１５１】
［ステップ１２］
データ分割部１５が、上記ステップ１１の分割ルール評価値（頻度累積下比率または頻度累積上比率：表３７）の中で、その値が最大となる入力属性条件を抽出する。
【０１５２】
表３７を参照して、入力属性条件「ｘ２＞２」は、全ての入力属性条件の中で最大の分割ルール評価値をもち、分割ルール評価値＝頻度累積上比率＝∞となっている。これは、入力属性条件「ｘ２＞２」にて、良品の第１データ群ＤＡ１と完全に分離して、不良品の第２データ群ＤＡ２を検出できる事を示している。
【０１５３】
ここで、別の見方をすると、「ｘ２＞２」なる入力属性条件は、他の入力属性（ｘ１、ｘ３、ｘ４）が如何なる値であっても、不良品の第２データ群ＤＡ２に対応するから、他の入力属性（ｘ１、ｘ３、ｘ４）の入力属性条件を決定する上では（ステップ８）、または、入力属性条件評価指標（ｘｊ頻度累積差）を演算する上では（ステップ７）、外乱因子となっている可能性がある。このような場合、他の入力属性（ｘ１、ｘ３、ｘ４）の入力属性条件は、「ｘ２＞２」に該当するデータを、分析データ群ＤＡ００’から除外して求める方が望ましい。
【０１５４】
そこで、データ分割部１５は、上記抽出した「ｘ２＞２」なる入力属性条件に基づいて、分析データ群ＤＡ００’を、「ｘ２＞２」を満たす要因データ群と、「ｘ２＞２」を満たさない（「ｘ２≦２」を満たす）他データ群とに分割する。要因データ群を表３８に、他データ群を表３９に示す。
【０１５５】
なお、ここでは、分割ルール評価値として、頻度累積下比率または頻度累積上比率を演算しているが、他の評価指標、例えば、非特許文献１に記載のＧｉｎｉ分散指標の改善度、情報利得（ゲイン）を用いてもよい。
【０１５６】
【表３８】
2005266969.tif 000042
【０１５７】
【表３９】
2005266969.tif 000043
【０１５８】
［ステップ１３］
分析データ群抽出部６が、ステップ１２で分割されたデータ群のうち、他データ群を次の分析データ群ＤＡ００’として抽出する。そして、終了条件判定部１６で終了条件を満たしていると判定されるまで、上記のステップ３〜ステップ１２の一連の処理が繰り返される。本実施形態の終了条件判定部１６は、繰返し処理中の上記ステップ４において不良品の第２データ群ＤＡ２のデータ個数が０となった場合を終了条件と判定するようになっている。このように不良品の第２データ群ＤＡ２のデータ個数が０となるまで繰り返し処理を実行することにより、詳細な要因分析結果が得られる。
【０１５９】
なお、終了条件は、第２データ群ＤＡ２のデータ個数に基づく他の終了条件、例えば、（１）繰返し処理中の上記ステップ４において第２データ群ＤＡ２のデータ個数が所定数以下となった場合、（２）繰返し処理中の上記ステップ４において第１データ群ＤＡ１のデータ個数に対する第２データ群ＤＡ２のデータ個数の割合が所定割合以下となった場合、（３）繰返し処理中の上記ステップ１２で抽出された入力属性条件の分割ルール評価値が所定の値を下回った場合等としてもよい。これらのような終了条件を用いた場合、より簡潔で十分な要因分析結果を得ることができる。さらに、簡潔な要因分析結果を得ることを優先する場合には、終了条件を単に繰返し処理を所定回数行った場合としたり、終了条件判定部１６を省いて、可能な限り繰り返し処理を行うようにしたりしてもよい。
【０１６０】
２回目のステップ９における、不良品分離度演算部１２の演算結果を表４０（１回目の表３５に対応）に示す。表４０の例では、ｘ１、ｘ３、ｘ４の入力属性条件が、分類後基本データ群ＤＡ００の不良品含有率（第２データ群含有率）よりも高い不良品分離度（第２データ群分離度）を有しており、これらの条件が抽出される（２回目のステップ１０：表４１）。一方、ｘ２の入力属性条件（ｘ２≦１）における不良品分離度（第２データ群分離度）は、分類後基本データ群ＤＡ００の不良品含有率よりも低くなっているので、ｘ２の入力属性条件は抽出しない。
【０１６１】
【表４０】
2005266969.tif 000044
【０１６２】
【表４１】
2005266969.tif 000045
【０１６３】
以上のようにして、２回目の処理（分類後基本データ群ＤＡ００の中で「ｘ２≦２」を満たすデータを分析データ群とした処理）によって、問題事象（不良品の第２データ群ＤＡ２）の要因として、「ｘ１＞２」、「ｘ３＞２」、「ｘ４≦１０」という入力属性条件が抽出された（表４１）。
【０１６４】
また、２回目のステップ１１で演算された、分割ルール評価値（頻度累積下比率または頻度累積上比率）を表４２（１回目の表３７に対応）に示す。この例の場合、分割ルール評価値は、「ｘ１＞２」と「ｘ４≦１０」において、最大の４となっているが、データ分割部１５は、これらのうちの一方を選択する。この選択基準には一定のルールがあればよいが、例えば、入力属性ｘｊの番号ｊが若いものを優先し、「ｘ１＞２」を選択する（２回目のステップ１２）。
【０１６５】
【表４２】
2005266969.tif 000046
【０１６６】
データ分割部１５が分割したデータ群のうち、他データ群（２回目の分析データ群の中で、「ｘ１≦２」を満たすデータ群）が、３回目の分析データ群として分析データ群抽出部６によって抽出される（表４３）。しかし、表４３の３回目の分析データ群には、不良品のデータ（第２データ群ＤＡ２；ｙ＝２）が含まれていなかったため、３回目のステップ４で（２回目の要因抽出まで行って）繰り返し処理が終了した。
【０１６７】
【表４３】
2005266969.tif 000047
【０１６８】
上記のような繰り返しの処理によって、繰り返し処理を行なわない場合に比べて、より詳細な要因分析結果が得られる。
【０１６９】
また、繰り返し処理を行わない場合に、外乱の影響により入力属性条件評価指標（ｘｊ頻度累積差）の確度が低かったとしても、繰り返し処理を行うことにより、この問題を解消できる。
【０１７０】
さらに、ある入力属性において、不良品の第２データ群に対応する出力属性条件の要因が、「入力属性が閾値以下である」、および、「入力属性が閾値を超える」という２タイプの場合においても、繰り返しの処理によって、それらの双方の要因を抽出することができる。
［ステップ１４］
ステップ１０の繰り返し処理毎に抽出された入力属性条件（表３５、表４１）をまとめた抽出要因一覧テーブルを表４４に示す。表４４の抽出要因一覧テーブルには、要因抽出部１３（ステップ１０）の繰り返し処理による、同一の入力属性における複数の入力属性条件が全て示されている。
【０１７１】
【表４４】
2005266969.tif 000048
【０１７２】
要因決定部１７は、同一の入力属性における複数の入力属性条件（表４４）のうちで、優先度の高い条件のみを選択する。
【０１７３】
具体的には、同一の入力属性に対して、「入力属性が閾値以下である」という第１のパターンの中で、不良品分離度（第２データ群分離度）が最大となる入力属性条件を１つと、「入力属性が閾値を超える」という第２のパターンの中で、不良品分離度（第２データ群分離度）が最大となる入力属性条件を１つとを、選択する。
【０１７４】
表４４の例の場合には、最終的に、表４５に示す４条件が、問題事象（不良品の第２データ群ＤＡ２）の要因として選択された。表４５は、要因決定部１７が問題事象の要因として決定した（選択した）入力属性条件の一覧であり、このテーブルを決定要因一覧テーブルと呼ぶ。決定要因一覧テーブルは、分析結果データ格納部２０に保存される。
【０１７５】
【表４５】
2005266969.tif 000049
【０１７６】
上記のように、要因決定部１７が、不良品分離度（第２データ群分離度）という明確な指標に基づいて、ステップ１０の繰り返し処理毎に抽出された同一の入力属性における複数の入力属性条件のうちで優先度の高い条件のみを選択しているから、詳細な要因分析結果を得るために上記の繰り返し処理を行っても複雑化する事なく、非常に簡潔な形でありながら、高い確度で、第２データ群に対応する出力属性条件の要因を決定する事ができる。
【０１７７】
上記２回の繰り返し処理の過程を、決定木の形式（従来の決定木−２（図１３）と同様の形式）で表現すると図８のようになる。図８を参照して、本実施形態では、決定木の分岐毎に、分岐条件だけでなく全ての入力属性について問題事象（不良品の第２データ群ＤＡ２）の要因となる入力属性条件を求め（ステップ８の入力属性条件決定部１１による処理）、これらのうち、不良品分離度の高い入力属性条件のみを抽出している（ステップ１０の要因抽出部１３による処理）。そして、分岐の回数分（繰り返し処理の回数分）の全て入力属性条件の中で、さらに不良品分離度の高い入力属性条件を絞り込み、最終の不良要因として決定している（ステップ１４の要因決定部１７による処理）。
【０１７８】
このように、分岐条件以外の条件であっても、不良品分離度の高い条件を全て抽出しているから、分岐条件に競合因子が存在しても、その要因を逃すことなく、確実に捉えることができる。また、分岐毎の要因抽出（要因抽出部１３による処理）、および、最終的な要因決定（要因決定部１７による処理）において、不良品分離度という明確な指標に基づいて要因の抽出または決定を行っているため、如何に複雑な決定木となろうとも、明確に問題事象の要因を把握することができる。さらに、不良品分離度を評価指標としているから、決定した複数の要因（入力属性条件）に対して、優先順位付けを行うことが可能となる。
【０１７９】
なお、今回の例（表１を基本データ群ＤＡとするデータ分析）では、データ数や入力属性数が少なく、入力属性の相互間の影響も小さかったため、要因決定部１７で決定した入力属性条件（表４５）が、１回目のステップ１０における要因抽出部１３の処理結果（表３６）と同じであった。しかし、データ数や入力属性数が多い場合には、繰り返し処理毎の入力属性条件が、表４６の抽出要因一覧テーブルに示すように複雑になる事が多い。表４６は、ステップ１０の４回の繰り返し処理により、入力属性ｘｋ１に対して、４つの異なる入力属性条件が抽出された例（抽出要因一覧テーブルのダミーサンプル）である。この例の場合には、「入力属性が閾値以下である」という第１のパターンに対して、不良品分離度（第２データ群分離度）が最大となる「ｘｋ１≦２．３３」なる条件が、また、「入力属性が閾値を超える」という第２のパターンの中で、不良品分離度（第２データ群分離度）が最大となる「ｘｋ１＞２．４４」なる条件が、それぞれ、要因決定部１７によって選択される（表４７）。
【０１８０】
なお、簡易的に要因を決定しようとすれば、第１のパターンと第２のパターンとを区別せず、単に、同一の入力属性の中で、不良品分離度が最大となる入力属性条件を選択してもよい（表４６の例では、「ｘｋ１＞２．４４」が選択される）。
【０１８１】
【表４６】
2005266969.tif 000050
【０１８２】
【表４７】
2005266969.tif 000051
【０１８３】
［ステップ１５］
複合要因不良数計算部１８が、決定要因一覧テーブル（表４５）の入力属性条件のうち、２つの条件の複合要因による不良数を計算する（表４８）。表４８において、タイトル行とタイトル列には、それぞれ、各入力属性条件が示されており、その交差部には、２つの入力属性条件の複合要因による不良数（第２データ群ＤＡ２の個数）が示されている。      
【０１８４】
例えば、「ｘ１＞２」行、「ｘ２＞２」列は、
「ｘ１＞２」かつ「ｘ２＞２」を満たし、かつ、不良品の第２データ群ＤＡ２に該当するデータの個数（＝１）を表している。以下、表４８のテーブルを複合要因テーブルと呼ぶ。
【０１８５】
【表４８】
2005266969.tif 000052
【０１８６】
［ステップ１６］
数値−文字データ変換部１９では、必要に応じて、決定要因一覧テーブル（表４５）や複合要因テーブル（表４８）における入力属性閾値ｘｊ−ｔｈの数値を文字データに変換する。文字データへの変換ルールは、ステップ０の変換の逆変換となるルールであり、下記の通りである。
（ｘ１）１→Ａ、２→Ｂ、３→Ｃ、４→Ｄ
（ｘ２）１→ａ、２→ｂ、３→ｃ、４→ｄ
（ｘ３）変換せず
（ｘ４）変換せず
表４５の決定要因一覧テーブルにおける入力属性閾値ｘｊ−ｔｈを文字データに変換した要因一覧テーブルを表４９に示す。
【０１８７】
【表４９】
2005266969.tif 000053
【０１８８】
［ステップ１７］
以上でデータ分析を終了し、抽出要因一覧テーブル（表４４）、決定要因一覧テーブル（表４５、表４９）、複合要因テーブル（表４８）やデータ分析過程での各種情報が、最終的に、分析結果データとしてハードディスク等の分析結果データ格納部２０に格納される。これらの分析結果データは、適宜、分析結果データ格納部２０から表示装置や印刷装置等の出力部２１に送られ、テーブル（例えば表４９）、決定木（例えば図８）や、グラフとして、表示装置にて表示したり、印刷装置にて印刷したりすることができる。
【０１８９】
一例として、決定要因一覧テーブル（表４９）を要因内訳パレート図として表示した例を図９に示す。図９では、各入力属性条件に起因する不良数（第２データ群ＤＡ２の個数）を棒グラフで、また、不良品分離度（第２データ群分離度）を折れ線グラフで示している。
【０１９０】
ユーザは、図９の結果を参照する事により、入力属性ｘ１〜ｘ４の各々がどの値の範囲にあるから製品特性が悪いのか？という製品特性不良の要因を一眺して即座に判断できる。また、対策を施すべき順序（優先順位）を、不良品分離度（第２データ群分離度）から判断できる。さらに、図９の入力属性条件に対する対策の結果、不良数をどの程度減じることができるかを、不良数（第２データ群ＤＡ２の個数）から見込む事ができる。
【０１９１】
図９の例の場合には、不良品分離度（第２データ群分離度）が最も高い、入力属性ｘ２（「ｘ２＞２」、すなわち「ｘ２＝ｃ  ｏｒ  ｄ」）を第１に対策すべきであり、この対策により、４個の不良のうちの２個の不良が解消される（不良全体の５０％が解消される）ことが見込まれる。
【０１９２】
また、第２に対策すべき内容については、複合要因テーブル（表４８）を用いて、第１の要因（「ｘ２＞２」、すなわち「ｘ２＝ｃ  ｏｒ  ｄ」）と他の要因との複合度を調べることで判断できる。図１０は、図９の各要因（入力属性条件）の棒グラフ（不良数）において、第１の要因（「ｘ２＞２」、すなわち「ｘ２＝ｃ  ｏｒ  ｄ」）との複合要因による不良数に、ハッチングを付けて示したものである。図１０から、「ｘ１＞２」、すなわち「ｘ１＝Ｃ  ｏｒ  Ｄ」）は、不良品分離度（第２データ群分離度）が高く、かつ、第１の要因（「ｘ２＞２」、すなわち「ｘ２＝ｃ  ｏｒ  ｄ」）と重複しない不良数が多いことから、第１の要因に対する独立要因の可能性が高く、第２に対策すべき項目であることが読み取れる。
【０１９３】
なお、図１０では、さらに、第１の要因（「ｘ２＞２」、すなわち「ｘ２＝ｃ  ｏｒｄ」）との複合要因（または従属因子）を抽出することも可能で、この例では、ハッチング部の割合が大きい「ｘ４≦１０」が抽出される。
【０１９４】
上記したように、本実施形態では、不良品切り出しの確度（分類後基本データ群ＤＡ００の中で入力属性条件に属するデータを母集団としたときの不良率）を示す、不良品分離度（第２データ群分離度）という明確な指標に基づいて、不良の要因を決定している。このため、従来の決定木−２（図１３）のように階層構造の形式で複数の条件が抽出され（ｙ＝Ｙなる製品特性不良が、決定木の至る所に現われ、また、同一の入力属性の異なる条件での分岐が何回も起こり）、「各々の入力属性がどの値の範囲にあるから製品特性が悪いのか？を判断しにくい」という問題が解消される。例えば、従来の決定木−２において抽出されたｙ＝Ｙなる製品特性不良の条件が、
・「ｘ２＝ｃ  ｏｒ  ｄ」
または、
・「ｘ２＝ａ  ｏｒ  ｂ」かつ「ｘ３≧２．５」かつ「ｘ１＝Ｃ  ｏｒ  Ｄ」
であったのに対し、本実施形態で決定した製品特性不良の条件（入力属性条件）は、
・     「ｘ１＞２」（Ｃ  ｏｒ  Ｄ）
・     「ｘ２＞２」（ｃ  ｏｒ  ｄ）
・     「ｘ３＞２」
・     「ｘ４≦１０」
である。
【０１９５】
すなわち、従来の決定木−２（図１３）では分かりにくかった、「入力属性ｘ２について、「ｘ２＝ｃ  ｏｒ  ｄ」の場合と、「ｘ２＝ａ  ｏｒ  ｂ」の場合と、どちらの方が悪い条件なのか」という問題に対して、「ｘ２＝ｃ  ｏｒ  ｄ」の方が悪い、という明確な判断ができる。
【０１９６】
また、「「ｘ１＝Ｃ  ｏｒ  Ｄ」という条件は、「ｘ２＝ａ  ｏｒ  ｂ」かつ「ｘ３≧２．５」の条件との組み合わせの場合においてのみ不良の要因となり、他の場合には不良の要因とならないのか」という問題に対しては、「ｘ１＝Ｃ  ｏｒ  Ｄ」なる条件だけでも不良の要因となる（不良品分離度が高い）、という明確な判断ができる。
【０１９７】
また、従来の決定木−２では、入力属性ｘ４を不良の要因として抽出しなかったが、本実施形態では、入力属性ｘ４について「ｘ４≦１０」を不良の要因として抽出している。これは、図８に示したように、分岐条件だけでなく全ての入力属性について問題事象（不良品の第２データ群ＤＡ２）の要因となる入力属性条件を求め（ステップ８の入力属性条件決定部１１による処理）、これらのうち、不良品分離度の高い入力属性条件を抽出していることに依る（ステップ１０の要因抽出部１３による処理）。
【０１９８】
さらに、従来の決定木−２では、抽出した各条件の優先順位付けがなされていなかったため、どの条件に対する対策を行えばよいのか、また、その対策によってどの程度の不良が解消されるのかが不明確であったが、本実施形態では、不良品分離度（第２データ群分離度）という明確な指標を用いているので、抽出した要因の優先順位付けを行うことができる。これにより、優先して対策すべき条件を明確にでき、また、その対策によってどの程度の不良が解消されるのかを、その不良数から見込む事ができる。
【０１９９】
さらに、要因抽出部１３が、決定木における分岐条件以外の条件であっても、不良品分離度（第２データ群分離度）の高い条件を全て抽出しているから、分岐条件に競合因子が存在しても、その要因を逃すことなく、確実に捉えることができる。
【０２００】
上記したように、本実施形態によって、本発明の第１の目的を達成できる。
【０２０１】
また、本実施形態によれば、入力属性ｘｊの各値に対するｘｊ頻度累積差を、良品と不良品とを切り分ける際の入力属性条件評価指標として用いているから、従来の決定木−２（図１３）のように、ラベル階層構造（図１２）を予め定義しなくても、表４９（または表４５）の決定要因一覧テーブルの入力属性条件列に示したような非常に簡潔な形で、問題事象の要因を導き出せる。そして、これを用いて、問題事象に対する各要因（入力属性条件）の不良品分離度（第２データ群分離度）や不良数を求める事ができる（図９）。すなわち、本発明の第２の目的を達成できる。
【０２０２】
なお、上述した実施形態では、複数の分岐（繰り返し）による決定木（図８）を生成していたが、一回の分岐だけでよければ、一回目のステップ１０で終了してもよい。
【０２０３】
また、上記では、ステップ１３において、分析データ群抽出部６が、分割されたデータ群のうち、他データ群のみを次の分析データ群として抽出したが、要因データ群も分析データ群として抽出し、ステップ３〜ステップ１２の一連の処理を繰り返すようにしてもよい。要因データ群と他データ群との少なくとも一方を新たな分析データ群として抽出すればよい。
【０２０４】
また、上記では、第２データ群ＤＡ２を不良品のデータ群とし、不良の要因を抽出するデータ分析例を示したが、第２データ群ＤＡ２を良品のデータ群とし、良品を得るための条件を抽出するデータ分析としてもよい。
【０２０５】
上記したように、本実施の形態に係るデータ分析装置は、基本データ群を、出力属性の値に依って、第１データ群と第２データ群とに分類し、分類フラグを付与するデータ分類部（分類手段）４と、データ分類部（分類手段）４による分類後の基本データ群の中から、分析の対象とする分析データ群を抽出する分析データ群抽出部（分析データ群抽出手段）６と、分析データ群の各々の入力属性が取り得る全ての入力属性条件の各々について、「入力属性が当該入力属性条件を満たせば、分析データ群中の第２データ群に属するデータであり、入力属性が当該入力属性条件を満たさなければ、分析データ群中の第１データ群に属するデータである」という第１の相関ルールの確からしさを表す、入力属性条件評価指標（Ｘｊ頻度累積差）を演算する第１の評価手段（データ行分離部７、データ列抽出部８、頻度演算部９、頻度累積差演算部１０）と、分析データ群の各々の入力属性について、それぞれ、最大の入力属性条件評価指標を持つ入力属性条件を、第１の相関ルールを満たす入力属性条件として決定する入力属性条件決定部（入力属性条件決定手段）１１と、入力属性条件決定部（入力属性条件決定手段）１１で決定された入力属性条件の各々について、基本データ群中で該入力属性条件を満たすデータの中に第２データ群が含まれるデータ個数の割合を表す、第２データ群分離度を演算する、不良品分離度演算部（第２データ群分離度演算手段）１２と、入力属性条件決定部（入力属性条件決定手段）１１で決定された入力属性条件の中で、基本データ群中に含まれる第２データ群のデータ個数の割合を表す第２データ群含有率よりも大きい値の、第２データ群分離度をもつ入力属性条件を、第２データ群に対応する出力属性条件の要因を示す情報として抽出する、要因抽出部（要因抽出手段）１３とを含む。
【０２０６】
これによれば、データ分類部４が基本データ群を第１データ群と第２データ群とに分類し、分析データ群抽出部６が、分類後の基本データ群の中から入力属性と出力属性との因果関係を分析する対象とする分析データ群を抽出する。例えば第１データ群は良品の出力属性を有するデータ群であり、第２データ群は不良品などの問題事象を表す出力属性を有するデータ群である。
【０２０７】
データ行分離部７、データ列抽出部８、頻度演算部９、および、頻度累積差演算部１０からなる第１の評価手段は、分析データ群の各々の入力属性が取り得る全ての入力属性条件の各々について、「入力属性が当該入力属性条件を満たせば、分析データ群中の第２データ群に属するデータであり、入力属性が当該入力属性条件を満たさなければ、分析データ群中の第１データ群に属するデータである」という第１の相関ルールの確からしさを表す入力属性条件評価指標（Ｘｊ頻度累積差）を演算し、入力属性条件決定部１１は、分析データ群の各々の入力属性について、それぞれ、最大の入力属性条件評価指標を持つ入力属性条件を、第１の相関ルールを満たす入力属性条件として決定する。不良品分離度演算部１２は、入力属性条件決定部１１で決定された入力属性条件の各々について、第２データ群分離度を演算する。
【０２０８】
各入力属性条件の第２データ群分離度は、基本データ群中で該入力属性条件を満たすデータの中に第２データ群が含まれるデータ個数の割合を表しており、要因抽出部１３が、入力属性条件決定部１１で決定された入力属性条件の中で、基本データ群中に含まれる第２データ群のデータ個数の割合を表す第２データ群含有率よりも大きい値の、第２データ群分離度をもつ入力属性条件を、第２データ群に対応する出力属性条件の要因を示す情報として抽出する。
【０２０９】
本実施形態のデータ分析装置はこのようにして、基本データ群に対して、入力属性と出力属性との因果関係を分析し、該因果関係を示す情報を抽出する。
【０２１０】
上記の因果関係の分析では、要因抽出部１３が、第２データ群分離度という明確な指標に基づいて、入力属性条件決定部１１で決定された入力属性条件の中から、第２データ群に対応する出力属性条件の要因、すなわちデータが第２データ群となる入力属性条件を抽出している。従って、如何に複雑な決定木となろうとも、明確に第２データ群に対応する出力属性条件の要因を抽出することができる。例えば第２データ群の出力属性が不良品などの問題事象を表すものとすれば、第２データ群分離度は不良品切り出しの確度を示す不良品分離度となり、如何に複雑な決定木となろうとも、明確に問題事象の要因を把握することができる。
【０２１１】
また、不良品分離度などの第２データ群分離度を評価指標としているから、要因抽出部１３が抽出した複数の要因（入力属性条件）に対して、優先順位付けを行うことが可能となる。
【０２１２】
さらに、要因抽出部１３が、決定木における分岐条件以外の条件であっても、不良品分離度などの第２データ群分離度の高い条件を全て抽出しているから、分岐条件に競合因子が存在しても、その要因を逃すことなく、確実に捉えることができる。
【０２１３】
以上により、所定の出力属性の要因を明確な指標に基づいて抽出することができる。
また、本実施の形態に係るデータ分析装置は、入力属性条件決定部１１で決定された入力属性条件の各々について、「入力属性が当該入力属性条件を満たせば、分析データ群中の第２データ群に含まれるデータである」という第２の相関ルールの確からしさを表す分割ルール評価値（頻度累積下比率、または、頻度累積上比率）を演算する頻度累積比率演算部（第２の評価手段）１４と、入力属性条件決定部１１で決定された入力属性条件の中で、最大の分割ルール評価値を持つ入力属性条件に基づいて、分析データ群を、該入力属性条件を満たす要因データ群と、該入力属性条件を満たさない他データ群とに分割するデータ分割部（分割手段）１５とをさらに含み、分析データ群抽出部６は、データ分割部１５で分割された要因データ群と他データ群との少なくとも一方を新たな分析データ群として抽出し、分析データ群抽出部６による処理、第１の評価手段（データ行分離部７、データ列抽出部８、頻度演算部９、頻度累積差演算部１０）による処理、入力属性条件決定部１１による処理、不良品分離度演算部１２による処理、要因抽出部１３による処理、頻度累積比率演算部１４による処理、および、データ分割部１５による処理からなる一連の処理が繰り返し実行されるようになっている。
【０２１４】
これによれば、頻度累積比率演算部１４が入力属性条件決定部１１で決定された入力属性条件の各々について、「入力属性が当該入力属性条件を満たせば、分析データ群中の第２データ群に含まれるデータである」という第２の相関ルールの確からしさを表す分割ルール評価値を演算し、データ分割部１５が、最大の分割ルール評価値を持つ入力属性条件に基づいて、分析データ群を要因データ群と他データ群とに分割し、分析データ群抽出部６が要因データ群と他データ群との少なくとも一方を新たな分析データ群として抽出する。そして、上記一連の処理が繰り返し実行される。
【０２１５】
このような繰り返しの処理によって、より詳細な要因分析結果が得られる。
【０２１６】
また、繰り返し処理を行わない場合に、外乱の影響により入力属性条件評価指標の確度が低かったとしても、繰り返し処理を行うことにより、この問題を解消できる。
さらに、ある入力属性において、第２データ群に対応する出力属性条件の要因が、「入力属性が閾値以下である」、および、「入力属性が閾値を超える」という２タイプの場合においても、繰り返しの処理によって、それらの双方の要因を抽出することができる。
また、本実施の形態に係るデータ分析装置は、要因抽出部１３の繰り返しの処理によって抽出された、同一の入力属性における複数の入力属性条件に対し、これらのうちで、優先度の高い条件のみを選定する要因決定部（要因決定手段）１７を備えている。
【０２１７】
したがって、詳細な要因分析結果を得るために上記の繰り返し処理を行っても、複雑化する事なく、非常に簡潔な形で第２データ群に対応する出力属性条件の要因を決定する事ができる。
【０２１８】
また、本実施の形態に係るデータ分析装置では、要因決定部１７は、要因抽出部１３の繰り返しの処理によって抽出された、同一の入力属性における複数の入力属性条件の中で、不良品分離度（第２データ群分離度）が最大となる入力属性条件を、優先度の高い条件として選定する。
【０２１９】
これによれば、要因抽出部１３の繰り返しの処理によって抽出された、同一の入力属性における複数の入力属性条件に対し、第２データ群分離度という明確な指標に基づいて優先度の高い条件を選定しているから、非常に簡潔な形でありながら、高い確度で、第２データ群に対応する出力属性条件の要因を決定する事ができる。
【０２２０】
また、要因決定部１７が、第２データ群分離度という明確な指標に基づいて、要因抽出部１３の繰り返しの処理によって抽出された入力属性条件の中から、第２データ群に対応する出力属性条件の要因、すなわちデータが第２データ群となる入力属性条件を決定している。従って、如何に複雑な決定木となろうとも、明確に第２データ群に対応する出力属性条件の要因を決定することができる。例えば上述のように第２データ群の出力属性が不良品などの問題事象を表すものとすれば、第２データ群分離度は不良品切り出しの確度を示す不良品分離度となり、如何に複雑な決定木となろうとも、明確に問題事象の要因を把握することができる。
【０２２１】
また、不良品分離度などの第２データ群分離度を評価指標としているから、要因決定部１７が決定した複数の要因（入力属性条件）に対して、優先順位付けを行うことが可能となる。
【０２２２】
さらに、上記の繰り返し処理の過程において、要因抽出部１３が、決定木における分岐条件以外の条件であっても、不良品分離度などの第２データ群分離度の高い条件を全て抽出している。要因決定部１７は、この要因抽出部１３の繰り返しの処理によって抽出された入力属性条件の中から、第２データ群分離度という明確な指標に基づいて、第２データ群に対応する出力属性条件の要因、すなわちデータが第２データ群となる入力属性条件を決定しているから、分岐条件に競合因子が存在しても、その要因を逃すことなく、確実に第２データ群に対応する出力属性条件の要因を決定することができる。
【０２２３】
また、本実施の形態に係るデータ分析装置では、要因抽出部１３の繰り返しの処理によって抽出された、同一の入力属性における複数の入力属性条件が、「入力属性が閾値以下である」という第１のパターンと、「入力属性が閾値を超える」という第２のパターンとに分けられる場合において、要因決定部１７は、第１のパターンの中で、不良品分離度などの第２データ群分離度が最大となる入力属性条件を１つと、第２のパターンの中で、第２データ群分離度が最大となる入力属性条件を１つとを、優先度が高い条件として選定する。
【０２２４】
これによれば、要因抽出部１３の繰り返しの処理によって抽出された、同一の入力属性における複数の入力属性条件が、「入力属性が閾値以下である」、および、「入力属性が閾値を超える」という２パターンとなる場合においても、非常に簡潔な形でありながら、高い確度で、第２データ群に対応する出力属性条件の要因を決定する事ができる。
【０２２５】
また、本実施の形態に係るデータ分析装置の分析データ群抽出部６は、データ分割部１５で分割されたデータ群のうち他データ群のみを、新たな分析データ群として抽出するものである。
【０２２６】
これによれば、データ分割部１５で分割されたデータ群のうち他データ群のみを、新たな分析データ群として上記の繰り返し処理を行っているから、第２データ群に対応する出力属性条件の要因分析に対して、簡潔で、かつ、十分な要因分析結果が得られる。
【０２２７】
また、他データ群を新たな分析データ群として処理を行っているから、それ以前の繰り返し処理で第２の相関ルールを満たした入力属性条件の影響を除外して、分析を行う事ができ、これにより、第２データ群に対応する出力属性条件の、新たな要因を高い確度で抽出できる。
【０２２８】
なお、本実施の形態に係るデータ分析装置は、終了条件を満たしているか否かを判定する終了条件判定部（終了条件判定手段）１６を含み、終了条件判定部１６において終了条件を満たしていると判定されると、前記一連の処理の実行を終了するようになっている。
【０２２９】
これによれば、終了条件判定部１６による判定を行いながら、上記の繰り返し処理を行っているから、所定の要因分析結果を得るための、必要以上の回数の繰り返し処理を省く事ができる。
【０２３０】
そして、終了条件判定部１６は、分析データ群抽出部６で抽出した分析データ群における第２データ群のデータ個数が０であるかを終了条件として判定を行う。
【０２３１】
これによれば、分析データ群における第２データ群のデータ個数が０となるまで繰り返し処理を実行するので、詳細な要因分析結果が得られる。
【０２３２】
また、本実施の形態に係るデータ分析装置は、分析データ群中の入力属性が全て数値属性であって、第１の評価手段は、各入力属性の全ての数値について、分析データ群の第１データ群中において、入力属性がその数値以下であるデータ個数の割合を第１の頻度として演算すると共に、分析データ群の第２データ群中において、入力属性がその数値以下であるデータ個数の割合を第２の頻度として演算する頻度演算部９と、各入力属性の全ての数値について、第１の頻度と第２の頻度との差分を演算する、頻度累積差演算部１０とを含む。
【０２３３】
これによれば、入力属性の各数値について頻度累積差演算部１０が演算した、第１の頻度と第２の頻度との差分（Ｘｊ頻度累積差）を、「入力属性がその数値以下であれば第２データ群に属するデータであり、入力属性がその数値を超えていれば第１データ群に属するデータである」、あるいは、「入力属性がその数値を超えていれば第２データ群に属するデータであり、入力属性がその数値以下であれば第１データ群に属するデータである」という第１の相関ルールの確からしさを表す入力属性条件評価指標とすることができる。
【０２３４】
このように、第１の頻度と第２の頻度との差分を、第１データ群と第２データ群とを切り分ける際の入力属性条件評価指標として用いているから、ラベル階層構造を予め定義する事なく、かつ、簡単な処理で、前記第１の相関ルールを満たす入力属性条件を決定する事ができる。これにより、ラベル階層構造を予め定義する事なく、簡潔な形で、出力属性と入力属性との因果関係を導き出せるデータ分析装置を提供することができる。
【０２３５】
また、本実施の形態に係るデータ分析装置は、基本データ群の中の数値型でないデータに対して数値変換処理を行う、文字−数値データ変換部（数値変換手段）２を備えている。
【０２３６】
これによれば、基本データ群の中の数値型でないデータに対して数値変換処理を行っているから、基本データ群に数値型でないデータが含まれていても、頻度演算部９と頻度累積差演算部１０とを含む第１の評価手段による処理を行う事ができる。
【０２３７】
また、本実施の形態に係るデータ分析装置では、頻度累積比率演算部１４は、入力属性条件決定部１１で決定された入力属性条件の各々について、分析データ群の第１データ群中で該入力属性条件を満たすデータ個数の割合に対する、分析データ群の第２データ群中で該入力属性条件を満たすデータ個数の割合の比率を、分割ルール評価値として演算するものである。
【０２３８】
これによれば、入力属性条件決定部１１で決定された入力属性条件の各々について、その入力属性条件により第１データ群と分離して第２データ群を検出できる割合を分割ルール評価値として演算することができる。
【０２３９】
また、本実施の形態に係るデータ分析装置は、分類条件を設定する分類条件設定部３を含み、データ分類部４は、出力属性の値と分類条件との比較に基づいて基本データ群を分類するようになっている。
【０２４０】
これによれば、適宜設定した所定の分類条件に基づいて、基本データ群を第１データ群と第２データ群とに分類することができる。すなわち、適宜に第２データ群に対応する出力属性条件を設定し、その要因を抽出または決定することができる。
【０２４１】
また、本実施の形態に係るデータ分析装置では、基本データ群は、複数の出力属性を含み、分類条件設定部３は、複数の出力属性の各々に対して分類条件を設定し、データ分類部４は、各々の出力属性について、出力属性の値と、対応する分類条件とを比較し、各々の出力属性における比較結果の論理和または論理積によって、基本データ群を分類するようになっている。
【０２４２】
これによれば、複数の出力属性の条件によって、第２データ群が定義される場合においても、基本データ群を第１データ群と第２データ群とに分類できる。これによって、複数の出力属性の条件で定義される第２データ群に対しても、これに対応する出力属性条件の要因を抽出または決定できる。
【０２４３】
以上で説明したデータ分析方法は、コンピュータが図２のＳ０〜Ｓ１７（ステップ０〜１７）に対応するプロセスを含むデータ分析プログラムを実行することによって実現できる。したがって、図１のデータ分析装置は、データ分析プログラムが、コンピュータを、文字−数値データ変換部２、分類条件設定部３、データ分類部４、分析データ群抽出部６、データ行分離部７、データ列抽出部８、頻度演算部９、頻度累積差演算部１０、入力属性条件決定部１１、不良品分離度演算部１２、要因抽出部１３、頻度累積比率演算部１４、データ分割部１５、終了条件判定部１６、要因決定部１７、複合要因不良数計算部１８、数値−文字データ変換部１９として機能させることにより実現することが可能である。
【０２４４】
上記データ分析プログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に格納してユーザに提供することができる。これにより、データ分析プログラムをコンピュータに容易に提供することができる。この記録媒体は、コンピュータ本体に内蔵された内蔵メディアであってもよいし、コンピュータ本体に対して分離可能に構成されたリムーバブル・メディアであってもよい。上記内蔵メディアとしては、ＲＯＭ；フラッシュメモリ等の書き換え可能な不揮発性メモリ；ハードディスク等が挙げられる。また、上記リムーバブル・メディアとしては、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等の光記録媒体；ＭＯ等の光磁気記録媒体；フロッピー（登録商標）ディスク、カセットテープ、リムーバブル・ハードディスク等の磁気記録媒体；メモリカード等のような書き換え可能な不揮発性メモリを内蔵したメディア；ＲＯＭカセット等のようなＲＯＭを内蔵したメディア等が挙げられる。
【０２４５】
上記プログラムは、ＣＰＵのアクセスにより実行される構成であってもよいし、記録媒体に格納されているプログラムを読み出し、読み出したプログラムを内蔵メディアのプログラム記憶領域に転送した後、内蔵メディア上のプログラムがＣＰＵのアクセスにより実行される構成であってもよい。また、上記プログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に格納された状態で販売されるものに限定されるものではなく、インターネット等の通信ネットワークを介してユーザのコンピュータに転送する形式で販売されるものであってもよい。
【産業上の利用可能性】
【０２４６】
本発明は、分析対象である出力属性（目的属性）と、該出力属性に影響を与える属性である入力属性（説明属性）との因果関係の分析に適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【０２４７】
【図１】本発明の一実施形態に係るデータ分析装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係るデータ分析方法を示すフローチャートである。
【図３】本発明の一実施形態に係るデータ分析装置における頻度累積差演算部１０（ステップ７）の出力の一例をグラフで表したもので、入力属性ｘ１の値と、良品の１−ｘ１頻度累積％（Ａ）、不良品の２−ｘ１頻度累積％（Ｂ）、第１のｘ１頻度累積差（Ｂ−Ａ）、第２のｘ１頻度累積差（Ａ−Ｂ）との関係を示す。
【図４】本発明の一実施形態に係るデータ分析装置における頻度累積差演算部１０（ステップ７）の出力の一例をグラフで表したもので、入力属性ｘ２の値と、良品の１−ｘ２頻度累積％（Ａ）、不良品の２−ｘ２頻度累積％（Ｂ）、第１のｘ２頻度累積差（Ｂ−Ａ）、第２のｘ２頻度累積差（Ａ−Ｂ）との関係を示す。
【図５】本発明の一実施形態に係るデータ分析装置における頻度累積差演算部１０（ステップ７）の出力の一例をグラフで表したもので、入力属性ｘ３の値と、良品の１−ｘ３頻度累積％（Ａ）、不良品の２−ｘ３頻度累積％（Ｂ）、第１のｘ３頻度累積差（Ｂ−Ａ）、第２のｘ３頻度累積差（Ａ−Ｂ）との関係を示す。
【図６】本発明の一実施形態に係るデータ分析装置における頻度累積差演算部１０（ステップ７）の出力の一例をグラフで表したもので、入力属性ｘ４の値と、良品の１−ｘ４頻度累積％（Ａ）、不良品の２−ｘ４頻度累積％（Ｂ）、第１のｘ４頻度累積差（Ｂ−Ａ）、第２のｘ４頻度累積差（Ａ−Ｂ）との関係を示す。
【図７】本発明の一実施形態に係るデータ分析装置における不良品分離度演算部１２（ステップ９）で出力されるデータの一例（表３５）を、ベン図で表現した図である。
【図８】本発明の一実施形態に係るデータ分析方法の要因抽出（ステップ１０）、および要因決定（ステップ１４）の過程を、決定木の形式で表現した図である。
【図９】本発明の一実施形態に係るデータ分析装置における要因決定部１７（ステップ１４）で出力される決定要因一覧テーブルの一例（表４９）について、各入力属性条件に対する不良数を棒グラフで、不良品分離度（第２データ群分離度）を折れ線グラフで表現した図である。
【図１０】本発明の一実施形態に係るデータ分析装置における複合要因不良数計算部１８（ステップ１５）で出力されるデータの一例（表４８）を用い、各入力属性条件に対する不良数を棒グラフで、不良品分離度（第２データ群分離度）を折れ線グラフで表現した図で、第１の要因（「ｘ２＞２」、すなわち「ｘ２＝ｃ  ｏｒ  ｄ」）との複合要因による不良数に、ハッチングを付けて示している。
【図１１】従来の決定木−１を表す図である。
【図１２】従来の決定木−２のラベル階層構造を表す図であり、（ａ）はｘ１属性、（ｂ）はｘ２属性、（ｃ）はｘ３属性、（ｄ）はｘ４属性を示す。
【図１３】従来の決定木−２を表す図である。
【符号の説明】
【０２４８】
１  基本データ群格納部
２  文字−数値データ変換部（数値変換手段）
３  分類条件設定部（分類条件設定手段）
４  データ分類部（分類手段）
５  分類後基本データ群格納部
６  分析データ群抽出部（分析データ群抽出手段）
７  データ行分離部
８  データ列抽出部
９  頻度演算部（第１の評価手段、頻度演算手段）
１０  頻度累積差演算部（第１の評価手段、差分演算手段）
１１  入力属性条件決定部（入力属性条件決定手段）
１２  不良品分離度演算部（第２データ群分離度演算手段）
１３  要因抽出部（要因抽出手段）
１４  頻度累積比率演算部（第２の評価手段）
１５  データ分割部（分割手段）
１６  終了条件判定部（終了条件判定手段）
１７  要因決定部（要因決定手段）
１８  複合要因不良数計算部
１９  数値−文字データ変換部
２０  分析結果データ格納部
２１  出力部
【図１】
2005266969.tif 000054
【図２】
2005266969.tif 000055
【図３】
2005266969.tif 000056
【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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