(57)【要約】【課題】  適切な分析条件をだれでもが容易に設定することができ、これにより適正な分析結果を得ることができる信頼性にすぐれたデータ分析プログラムおよびデータ分析方法を提供する。【解決手段】  分析対象データセットに対する分析条件の設定を支援するためのサンプルデータセットを生成する。このサンプルデータセットは、分析対象データセットと類似のデータ群である。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
それぞれが複数の項目から成る多数のデータを、予め設定された分析条件に基づいて分析することにより、前記各項目の相互間における特徴的なパターンまたはルールを抽出する手順と、
少なくとも、前記各データの件数、前記各項目、前記抽出の対象となる複数の関連項目、の設定を受付ける手順と、
前記受付けた設定内容に基づき、サンプルデータセットを生成する手順と、
を実行させるためのデータ分析プログラム。
【請求項２】
コンピュータに、
それぞれが複数の項目から成る多数のデータを、予め設定された分析条件に基づいて分析することにより、前記各項目の相互間における特徴的なパターンまたはルールを抽出する手順と、
前記抽出する手順を定期的に繰り返し実施せしめる手順と、
少なくとも、前記各データの件数、前記各項目、前記抽出の対象となる複数の関連項目、の設定を受付ける手順と、
前記受付けた設定内容に基づき、サンプルデータセットを生成する手順と、
を実行させるためのデータ分析プログラム。
【請求項３】
コンピュータに、
それぞれが複数の項目から成る多数のデータを、予め設定された分析条件に基づいて分析することにより、前記各項目の相互間における特徴的なパターンまたはルールを抽出する手順と、
前記抽出する手順を定期的に繰り返し実施せしめる手順と、
前記抽出する手順の結果を検索可能に記憶する手順と、
少なくとも、前記各データの件数、前記各項目、前記抽出の対象となる複数の関連項目、の設定を受付ける手順と、
前記受付けた設定内容に基づき、サンプルデータセットを生成する手順と、
を実行させるためのデータ分析プログラム。
【請求項４】
それぞれが複数の項目から成る多数のデータを、予め設定された分析条件に基づいて分析することにより、前記各項目の相互間における特徴的なパターンまたはルールを抽出するステップと、
少なくとも、前記各データの件数、前記各項目、前記抽出の対象となる複数の関連項目、の設定を受付けるステップと、
前記受付けた設定内容に基づき、サンプルデータセットを生成するステップと、
を備えたことを特徴とするデータ分析方法。
【請求項５】
それぞれが複数の項目から成る多数のデータを、予め設定された分析条件に基づいて分析することにより、前記各項目の相互間における特徴的なパターンまたはルールを抽出するとともに、前記分析を繰り返し実施することを特徴とするデータ分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、それぞれが複数の項目から成る多数のデータを、予め設定された分析条件に基づいて分析することにより、各項目の相互間における特徴的なパターンまたはルールを抽出するデータ分析プログラムおよびデータ分析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
それぞれが複数の項目から成る多数のデータを、予め設定された分析条件に基づいて分析することにより、各項目の相互間における特徴的なパターンまたはルールを抽出するデータ分析プログラム（データマイニングプログラムともいう）が知られている。
【０００３】
いわゆるデータマイニングとは、統計・ＡＩ（人工知能）・機械学習などの各種手法を用いて、膨大な量のデータから特徴的なパターンまたはルールなどの有益な情報をソフトウェアの処理によって抽出する処理である。具体的な代表例として、統計処理では相関分析・重回帰分析・判別分析、ＡＩではニューラルネットワーク学習による要因の重要度分析、機械学習ではｘ二乗値・情報のエントロピー・情報の純度などの各種指標に基づく分類分析などの処理が挙げられる。
【０００４】
このようなデータ分析プログラムを用いることにより、例えば、製造された多数の製品の中に不良品が存在する場合に、その不良の原因を特定することができる。そして、特定した原因を解消することにより、製品の歩留まりを良くすることが可能となる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記のデータ分析プログラムの使用に際しては、適切な分析条件の設定が必要である。この分析条件が適切でない場合、適正な分析結果を得ることができない。
【０００６】
ただし、使用者にとっては、適切な分析条件の設定が非常に難しく、経験則に頼ったり、マニュアル本を見ながらの試行錯誤の繰返しを行っているのが現状である。
【０００７】
この発明は、上記の事情を考慮したもので、適切な分析条件をだれでもが容易に設定することができ、これにより適正な分析結果を得ることができる信頼性にすぐれたデータ分析プログラムおよびデータ分析方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
請求項１に係る発明のデータ分析プログラムは、コンピュータに、それぞれが複数の項目から成る多数のデータを、予め設定された分析条件に基づいて分析することにより、上記各項目の相互間における特徴的なパターンまたはルールを抽出する手順と、少なくとも、上記各データの件数、上記各項目、上記抽出の対象となる複数の関連項目、の設定を受付ける手順と、この受付けた設定内容に基づき、サンプルデータセットを生成する手順と、を実行させる。
【０００９】
請求項２に係る発明のデータ分析プログラムは、コンピュータに、それぞれが複数の項目から成る多数のデータを、予め設定された分析条件に基づいて分析することにより、上記各項目の相互間における特徴的なパターンまたはルールを抽出する手順と、この抽出する手順を定期的に繰り返し実施せしめる手順と、少なくとも、上記各データの件数、上記各項目、上記抽出の対象となる複数の関連項目、の設定を受付ける手順と、この受付けた設定内容に基づき、サンプルデータセットを生成する手順と、を実行させる。
【００１０】
請求項３に係る発明のデータ分析プログラムは、コンピュータに、それぞれが複数の項目から成る多数のデータを、予め設定された分析条件に基づいて分析することにより、上記各項目の相互間における特徴的なパターンまたはルールを抽出する手順と、この抽出する手順を定期的に繰り返し実施せしめる手順と、上記抽出する手順の結果を検索可能に記憶する手順と、少なくとも、上記各データの件数、上記各項目、上記抽出の対象となる複数の関連項目、の設定を受付ける手順と、この受付けた設定内容に基づき、サンプルデータセットを生成する手順と、を実行させる。
【００１１】
請求項４に係る発明のデータ分析方法は、それぞれが複数の項目から成る多数のデータを、予め設定された分析条件に基づいて分析することにより、上記各項目の相互間における特徴的なパターンまたはルールを抽出するステップと、少なくとも、上記各データの件数、上記各項目、上記抽出の対象となる複数の関連項目、の設定を受付けるステップと、この受付けた設定内容に基づき、サンプルデータセットを生成するステップと、を備えている。
【００１２】
請求項５に係る発明のデータ分析方法は、それぞれが複数の項目から成る多数のデータを、予め設定された分析条件に基づいて分析することにより、上記各項目の相互間における特徴的なパターンまたはルールを抽出するとともに、上記分析を繰り返し実施する。
【発明の効果】
【００１３】
この発明によれば、生成されるサンプルデータを利用することにより、適切な分析条件をだれでもが容易に設定することができ、これにより適正な分析結果を得ることができる信頼性にすぐれたデータ分析プログラムおよびデータ分析方法を提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、この発明の一実施形態について図面を参照しながら説明する。
【００１５】
図１はこの発明に係るデータ分析システムが搭載されたコンピュータを示しており、制御部１を有し、その制御部１に、操作部２、表示部３、プログラムメモリ４、およびデータメモリ５が接続されている。プログラムメモリ４には、当該システムの制御プログラムが記憶されているとともに、本発明のデータ分析プログラムが記憶されている。データメモリ５には、分析対象データセットファイル、サンプルデータセットファイル、分析データファイルが記憶される。
【００１６】
上記データ分析プログラムは、当該コンピュータに、それぞれが複数の項目から成る多数のデータを、予め設定された分析条件に基づいて分析することにより、上記各項目の相互間における特徴的なパターンまたはルールを抽出する手順と、この抽出する手順を定期的に繰り返して実施せしめる手順（実行モジュール）と、上記抽出の結果をデータメモリ５の分析結果ファイルに検索可能に記憶する手順と、少なくとも、上記各データの件数、上記各項目、上記抽出の対象となる複数の関連項目、の設定を操作部２の操作を通して受付ける手順と、この受付けた設定内容に基づき、上記各データと類似（質的に同等）のデータ群を、上記分析条件の設定を支援するためのサンプルデータセットとして、生成する手順（生成モジュール）と、を実行させるためのものである。
【００１７】
上記分析対象データセットファイルには、図２に示す分析対象データセットが記憶される。この分析対象データセットは、例えば製造工程で製造された製品の製品番号ごとに１つのデータを割当てたもので、その各データは、製造年月日、製造時間、製造号機番号、環境温度、環境湿度、塗料の温度、…、ムラ不良（温度ムラ、湿度ムラ、塗布ムラ等の有無を表わす符合）、ゴミ不良（ゴミ付着の有無を表わす符合）などの複数の項目から成っている。この各項目のうち、製造年月日、製造時間、製造号機番号、環境温度、環境湿度、塗料の温度、…をパラメータ項目（あるいは説明変数）といい、ムラ不良およびゴミ不良のことをターゲット項目（あるいは目的変数）と称している。このうち、パラメータ項目である環境温度、環境湿度、塗料の温度、…については、製造ラインに設置されている多数のセンサによって検知される。これらセンサをまとめたのが各種センサユニット６である。ターゲット項目であるムラ不良およびゴミ不良については、“有り”を表わす符号“♯１”が使用され、“無し”を表わす符号“♯０”が使用される。また、ムラ不良およびゴミ不良の“有り”については、全データ中にどのくらい分布しているかを表わす分布率（発生率ともいう）が存在する。
【００１８】
上記サンプルデータセットファイルには、上記データ分析プログラムの生成モジュールによって生成されるサンプルデータセットが記憶される。このサンプルデータセットのフォーマットを図３に示している。
【００１９】
このサンプルデータセットがどのように生成されるかを図４のフローチャートの参照により説明する。
【００２０】
使用者は、操作部２の操作により、分析対象データセットにおける各データの総件数を設定し（ステップ１０１のＹＥＳ）、その各データにおける各項目（パラメータ項目およびターゲット項目）を設定し（ステップ１０２のＹＥＳ）、その各項目のうち抽出対象となる複数の関連項目（あるパラメータ項目とターゲット項目との関連）を設定し（ステップ１０３のＹＥＳ）、不良“有り”の分布率（＝不良率）を設定する（ステップ１０４）、これら設定内容は制御部１で受付けられ、その設定内容に基づく制御部１の演算処理により、図３のサンプルデータセットが生成される（ステップ１０５）。
【００２１】
このサンプルデータセットにおける各パラメータ項目の値とデータ件数との関係を図５、図６、図７、図８に示している。  
図５は、パラメータ項目Ａ（製造号機番号）の値と、その各値を持つデータが何件あるかとの対応関係を示し、データ件数中における不良“有り”の割合が黒色表示されている。つまり、数台の製造号機に少しずつ、不良“有り”のデータが分散している。  
図６は、パラメータ項目Ｂ（環境温度）の値と、その各値を持つデータが何件あるかとの対応関係を示し、データ件数中における不良“有り”の割合が黒色表示されている。つまり、環境温度が低い側に不良“有り”のデータが特に集中して多くなっている。
【００２２】
図７は、パラメータ項目Ｃ（環境湿度）の値と、その各値を持つデータが何件あるかとの対応関係を示し、データ件数中における不良“有り”の割合が黒色表示されている。つまり、広範囲の環境湿度に少しずつ不良“有り”のデータが分散している。  
図８は、パラメータ項目Ｄ（塗料の湿度）の値と、その各値を持つデータが何件あるかとの対応関係を示し、データ件数中における不良“有り”の割合が黒色表示されている。つまり、ほぼ中程度の温度領域に不良“有り”のデータが集まっている。
【００２３】
こうして生成されるサンプルデータセットは、図２の分析対象データセットにおける各データと類似（質的に同等）のデータ群であり、それぞれのデータを成す各項目の属性（数値や符号等）についても分析対象データセットと同じである。そして、生成されたサンプルデータセットには、予め分析結果として、特定の正解情報［＝図６のデータにおけるムラ不良とパラメータ項目Ｂ（環境温度）との間の特徴的なパターン］が含まれている。
【００２４】
生成されたサンプルデータセットおよび上記正解情報は、データメモリ５のサンプルデータセットファイルに記憶される（ステップ１０６）。
【００２５】
次に、生成されたサンプルデータセットの実際の使用について説明する。  
使用者が、操作部２の操作により、シミュレーションモードを設定し（ステップ１０７のＹＥＳ）、かつ任意の分析条件を設定すると（ステップ１０８のＹＥＳ）、その設定された分析条件に基づき、データメモリ５内のサンプルデータセットが分析される（ステップ１０９）。
【００２６】
この分析により、サンプルデータセットの各データから、各項目の相互間における特徴的なパターンまたはルールが抽出される。そして、この分析結果が表示部３で表示されるとともに（ステップ１１０）、分析結果とデータメモリ５内の正解情報とが比較される（ステップ１１１）。
【００２７】
分析結果が正解情報に一致しない場合（ステップ１１１のＮＯ）、使用者によって新たな分析条件が設定されることにより（ステップ１０８のＹＥＳ）その設定された分析条件に基づき、データメモリ５内のサンプルデータセットが再分析される（ステップ１０９）。
【００２８】
分析結果が正解情報に一致すると（ステップ１１１のＹＥＳ）、設定された分析条件が適正な分析条件として確定され、その確定された分析条件がデータメモリ５に記憶される（ステップ１１２）。この確定および記憶により、シミュレーションモードの終了となる。
【００２９】
シミュレーションモードの終了後、使用者が、操作部２の操作によって正分析モードを設定すると（ステップ１１３のＹＥＳ）、上記シミュレーションモードで記憶された分析条件に基づき、データメモリ５内の分析対象データセットが定期的に繰返し分析される（ステップ１１４）。
【００３０】
この分析により、分析対象データセットの各データから、各項目の相互間における特徴的なパターンまたはルールが抽出される。そして、この分析結果が表示部３で表示されるとともにデータメモリ５に記憶される（ステップ１１５）。
【００３１】
以上のように、分析対象データセットの各データと類似のデータ群を、分析条件の設定を支援するためのサンプルデータセットとして生成することにより、分析対象データセットに対する適切な分析条件をだれでもが容易に設定することができて、常に適正な分析結果を得ることができる。これにより、データ分析プログラムとしての信頼性が大幅に向上する。
【００３２】
なお、分析対象データセットに対する分析処理を定期的に繰り返し実施するので、絶え間なく実施される製造ラインの流れに対応しながら、常に適正な分析結果を継続的に得ることができる。たとえば、ある製品を１０００個作成した時点で、その１０００個についてのデータを収集し、かつデータ分析を実施して、不良原因を特定し、実際の製造プロセスを改善する。つぎに、同じ製品を１０００個作成した時点で、その１０００個についてのデータを収集し、かつデータ分析を実施して、不良原因を特定し、実際の製造プロセスを改善する。このような絶え間のない生産の流れに対応して、同じ条件での分析を繰り返し実施し、その傾向を管理することができる。
【００３３】
また、データメモリ５に記憶される分析結果は、操作部２の操作により検索して表示部３で表示することができる。この検索および表示により、分析結果の長期的な変化や傾向を把握することができ、その把握結果を製造工程にフィードバックすることができる。たとえば、不良の発生が普遍的なものである場合に、潜在的な真因を追究することができる。突発的な不良については、その原因の追求や推定が可能である。これにより、製品の品質向上や生産効率の向上などが図れる。
【００３４】
なお、この発明は、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。更に、異なる実施形態に亘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】
【００３５】
【図１】この発明の一実施形態に係るデータ分析システムが搭載されたコンピュータの構成を示すブロック図。
【図２】同実施形態における分析対象データセットのフォーマットを示す図。
【図３】同実施形態におけるサンプルデータセットのフォーマットを示す図。
【図４】同実施形態の作用を説明するためのフローチャート。
【図５】同実施形態のサンプルデータセットにおけるパラメータ項目Ａの値とデータ件数との関係を示す図。
【図６】同実施形態のサンプルデータセットにおけるパラメータ項目Ｂの値とデータ件数との関係を示す図。
【図７】同実施形態のサンプルデータセットにおけるパラメータ項目Ｃの値とデータ件数との関係を示す図。
【図８】同実施形態のサンプルデータセットにおけるパラメータ項目Ｄの値とデータ件数との関係を示す図。
【符号の説明】
【００３６】
１…制御部、２…操作部、３…表示部、４…プログラムメモリ、５…データメモリ
【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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