(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
未知事例の目的変数値の予測に用いられる既知事例の集合（以下、「第１の既知事例集合」という）と、前記既知事例に特定の数値が付与された集合（以下、「第２の既知事例集合」という）と、を記憶する記憶手段にアクセス可能なコンピュータを、
前記記憶手段によって記憶された第１の既知事例集合に含まれる既知事例（以下、「初期既知事例」という）ごとに、当該初期既知事例の類似事例を前記記憶手段によって記憶された第２の既知事例集合から検索する第１の検索手段、
前記第１の検索手段によって前記初期既知事例ごとに検索された類似事例と当該初期既知事例との類似度を累積した類似度和を前記目的変数値ごとに算出する第１の算出手段、
前記第１の既知事例集合のうち、前記目的変数値が同一の既知事例からなり、前記第１の既知事例集合の過半数を占める既知事例群を検出する検出手段、
前記検出手段によって検出された既知事例群に含まれる既知事例ごとに、前記第２の既知事例集合から前記既知事例が削除され、前記既知事例に付与されている数値が当該既知事例の最類似事例に加算された集合（以下、「第３の既知事例集合」という）を作成する作成手段、
前記初期既知事例ごとに、当該初期既知事例の類似事例を前記作成手段によって作成された第３の既知事例集合から検索する第２の検索手段、
前記第２の検索手段によって前記初期既知事例ごとに検索された類似事例と当該初期既知事例との類似度を累積した類似度和を前記目的変数値ごとに算出する第２の算出手段、
前記第１の算出手段によって算出された前記目的変数値ごとの類似度和と、前記第２の算出手段によって算出された前記目的変数値ごとの類似度和との差分に基づいて、前記既知事例群の中から削除対象となる既知事例を決定する決定手段、
前記決定手段によって決定された削除対象に付与されている数値を当該削除対象の最類似事例に加算することにより、前記第２の既知事例集合から前記削除対象を削除する削除手段、
前記削除手段によって前記削除対象が削除された削除後の前記第２の既知事例集合を出力する出力手段、
として機能させることを特徴とする予測支援プログラム。
【請求項２】
前記作成手段は、
さらに、前記削除手段によって前記第２の既知事例集合から削除対象が削除された場合、前記既知事例群のうち削除されていない残余の既知事例ごとに、前記削除対象が削除された削除後の前記第２の既知事例集合から前記既知事例が削除され、前記既知事例に付与されている数値が当該既知事例の最類似事例に加算された前記第３の既知事例集合を作成する請求項１に記載の予測支援プログラム。
【請求項３】
前記コンピュータを、
前記初期既知事例ごとに、前記第１および第２の算出手段によって算出された目的変数値ごとの類似度和の差分の平方和を算出する差分算出手段、
前記差分算出手段によって算出された初期既知事例ごとの平方和のうち最小の平方和が予め設定された閾値以下か否かを判断する判断手段として機能させ、
前記決定手段は、
前記判断手段によって前記閾値以下と判断された場合、前記既知事例群の中から前記最小の平方和に対応する既知事例を特定し、当該既知事例を前記削除対象に決定することを特徴とする請求項２に記載の予測支援プログラム。
【請求項４】
前記決定手段は、
前記判断手段によって前記閾値より大きいと判断された場合、前記既知事例群のうち前記削除手段によって削除されていない残余の既知事例を決定対象から除外し、
前記出力手段は、
前記決定手段によって決定対象から除外された残余の既知事例を含む前記第２の既知事例集合を出力することを特徴とする請求項３に記載の予測支援プログラム。
【請求項５】
前記コンピュータを、
前記残余の既知事例を類似事例とする既知事例を検索する第３の検索手段として機能させ、
前記第１の検索手段は、
前記初期既知事例ごとに、当該初期既知事例の類似事例を前記削除手段によって削除対象が削除された削除後の前記第２の既知事例集合から検索し、
前記第３の検索手段は、
前記第１の検索手段によって前記削除後の前記第２の既知事例集合から検索された前記初期既知事例の類似事例に基づいて、前記残余の既知事例ごとに、当該既知事例を類似事例とする初期既知事例を検索し、
前記差分算出手段は、
前記第３の検索手段によって前記残余の既知事例ごとに検索された当該既知事例を類似事例とする初期既知事例に基づいて、前記初期既知事例と前記削除後の前記第２の既知事例集合から前記残余の既知事例（以下、「削除事例」という）が削除され、前記削除事例に付与されている数値が当該削除事例の最類似事例に加算された既知事例集合に含まれる前記初期既知事例の類似事例との類似度を累積した類似度和と、前記第１の算出手段によって算出された前記目的変数値ごとの類似度和との差分を算出し、
前記判断手段は、
前記差分算出手段によって算出された算出結果に基づいて、前記初期既知事例ごとの平方和のうち最小の平方和が予め設定された閾値以下か否かを判断し、
前記決定手段は、
前記判断手段によって前記閾値以下と判断された場合、前記残余の既知事例の中から前記最小の平方和に対応する既知事例を特定し、当該既知事例を前記削除対象に決定することを特徴とする請求項３または４に記載の予測支援プログラム。
【請求項６】
前記コンピュータを、
前記差分算出手段によって算出された算出結果に基づいて、前記各初期既知事例の前記目的変数値ごとの類似度和の差分を保持する差分テーブルを更新する第１の更新手段、
前記決定手段によって決定された決定結果に基づいて、前記第１の検索手段によって前記削除後の前記第２の既知事例集合から検索された初期既知事例ごとの類似事例を保持する類似事例リストを更新する第２の更新手段、
前記決定手段によって決定された決定結果に基づいて、前記第３の検索手段によって前記残余の既知事例ごとに検索された当該既知事例を類似事例とする初期既知事例を保持する被類似事例リストを更新する第３の更新手段として機能させ、
前記差分算出手段は、
前記第１、第２および第３の更新手段によってそれぞれ更新された更新後の差分テーブル、類似事例リストおよび被類似事例リストを参照して、前記各初期既知事例の前記目的変数値ごとの類似度和の差分を算出することを特徴とする請求項５に記載の予測支援プログラム。
【請求項７】
前記閾値は、前記第１の算出手段によって算出された目的変数値ごとの類似度和の平方和に予め設定された定数を乗算した値であることを特徴とする請求項３〜６のいずれか一つに記載の予測支援プログラム。
【請求項８】
未知事例の目的変数値の予測に用いられる既知事例の集合（以下、「第１の既知事例集合」という）と、前記既知事例に特定の数値が付与された集合（以下、「第２の既知事例集合」という）と、を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段によって記憶された第１の既知事例集合に含まれる既知事例（以下、「初期既知事例」という）ごとに、当該初期既知事例の類似事例を前記記憶手段によって記憶された第２の既知事例集合から検索する第１の検索手段と、
前記第１の検索手段によって前記初期既知事例ごとに検索された類似事例と当該初期既知事例との類似度を累積した類似度和を前記目的変数値ごとに算出する第１の算出手段と、
前記第１の既知事例集合のうち、前記目的変数値が同一の既知事例からなり、前記第１の既知事例集合の過半数を占める既知事例群を検出する検出手段と、
前記検出手段によって検出された既知事例群に含まれる既知事例ごとに、前記第２の既知事例集合から前記既知事例が削除され、前記既知事例に付与されている数値が当該既知事例の最類似事例に加算された集合（以下、「第３の既知事例集合」という）を作成する作成手段と、
前記初期既知事例ごとに、当該初期既知事例の類似事例を前記作成手段によって作成された第３の既知事例集合から検索する第２の検索手段と、
前記第２の検索手段によって前記初期既知事例ごとに検索された類似事例と当該初期既知事例との類似度を累積した類似度和を前記目的変数値ごとに算出する第２の算出手段と、
前記第１の算出手段によって算出された前記目的変数値ごとの類似度和と、前記第２の算出手段によって算出された前記目的変数値ごとの類似度和との差分に基づいて、前記既知事例群の中から削除対象となる既知事例を決定する決定手段と、
前記決定手段によって決定された削除対象に付与されている数値を当該削除対象の最類似事例に加算することにより、前記第２の既知事例集合から前記削除対象を削除する削除手段と、
前記削除手段によって前記削除対象が削除された削除後の前記第２の既知事例集合を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする予測支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、大規模な既知事例集合から未知事例の結果を予測する予測支援プログラム、予測支援装置、および予測支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ネットワークの発達、記録デバイスの高密度化、コンピュータの高性能化により、膨大なデータの蓄積が容易になってきている。たとえば、流通業におけるＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ  Ｏｆ  Ｓａｌｅ）システムでは、全国各地の小売店の販売商品と販売時刻とを関連付けて示す売上データが、本社のデータベースなどに刻々と蓄積されている。
【０００３】
この他にも、製造業における製造条件と製品の歩留まり、金融業における個人データとクレジットカードの使用状況、保険業における被保険者データと使用状況などがそれぞれ関連付けて蓄積されており、その分野は多岐にわたる。近年では、これら蓄積されたデータ集合を、ビジネスに有効活用したいという要望が高まっている。
【０００４】
蓄積されたデータを用いる最も一般的な方法の一つは、未知の事柄の予測をおこなう、いわゆる「予測問題」である。これは、既に結果が分かっている既知事例の集合を用いて、結果が分かっていない未知事例の結果を予測するものである。たとえば、ダイレクトメールの返答率を上げるための発送先の絞り込み、金融与信問題、クレジットカードの不正顧客の発見、ネットワークにおける不正アクセスの発見、製造業における故障の発見などが予測対象として挙げられる。
【０００５】
これらの予測において、発見したいのはダイレクトメールに返送する顧客や、金融与信において返済不能となる顧客など、全体に比べてその頻度が小さい事例（少数事例）である。一般に、予測問題において重要なのは、このような少数事例をいかに精度よく発見するかである。この少数事例予測も含む一般の予測問題の解法として、蓄積された既知事例集合の中から未知事例の類似事例を検索し、その類似事例の目的変数値をもとに予測をおこなう手法がある。
【０００６】
具体的には、たとえば、記憶に基づく推論（ＭＢＲ：Ｍｅｍｏｒｙ  Ｂａｓｅｄ  Ｒｅａｓｏｎｉｎｇ）は、大規模データに対して高精度な予測が可能な手法である（たとえば、下記非特許文献１参照。）。この手法は、予測結果（「○」か「×」か）だけでなく、予測の確からしさをあらわす確信度（「○」の確率が何％か）を求めることができ、少数事例でも高精度に予測可能である。また、既知事例の追加が容易であり、その点でも実応用に適した手法である。
【０００７】
一方で、ＭＢＲでは、未知事例の類似事例を検索するため、予測時に未知事例と各既知事例との類似度を計算する必要があり、既知事例集合のデータサイズに比例した予測時間がかかるという欠点がある。そこで、従来において、正答率に無関係な既知事例を既知事例集合から削除することにより予測を高速化する手法が知られている。
【０００８】
また、下記特許文献１には、故障原因の推論に利用する知識データを蓄積するデータベースにある既知事例を追加するときに、その既知事例と同一または類似の既知事例が存在する場合には、その既知事例そのものは追加せず、その既知事例と同一または類似の既知事例の発生回数を増やすことで、データベースの容量を増加させることなく知識データを蓄積する技術が記載されている。
【０００９】
【特許文献１】特許第３３７２１０２号公報
【非特許文献１】毛利  隆夫、“Ｎｅａｒｅｓｔ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒ法と記憶に基づく推論”、１９９６年１１月１４日、人工知能学会誌Ｖｏｌ．１２、Ｎｏ．２、ｐ．１８８−１９５
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、上述した従来技術のように、予測にかかる処理時間を短縮するために、予測問題の正答率のみを考慮して既知事例を削除すると、本来重要となる少数事例が優先的に削除されるとともに、予測結果が既知事例の削除前後で大きく変化する傾向にあるという問題がある。
【００１１】
このため、予測の確からしさをあらわす確信度の予測精度が低下し、少数事例の予測精度が低下するという問題がある。より具体的に説明すると、たとえば、銀行の金融与信問題において、貸し出した金銭を相手方が返済する割合が２０％以上か否かを判断したい場合でも、正答率を低下させない、すなわち、返済の有無の割合（５０％）の予測の精度を下げないように既知事例を削除することとなる。
【００１２】
この結果、必要のないところ（５０％）の予測の精度をキープする一方で、本来知りたい割合（２０％）の予測の精度が低下していた。なお、上記２０％という具体的数値が明らかになっていれば、そこに精度の基準をもってくることも可能であるが、一般に、実際に予測をしてシミュレーションをおこなわなければ、本来知りたい割合はわからない。
【００１３】
さらに、予測に用いられる既知事例の説明変数値をもとに、各既知事例をユークリッド空間上にマッピングした場合に、多数事例が多い領域で集中的に既知事例が削除される傾向にある。このため、その領域に少数事例が追加されたとしても、周囲に他の既知事例がないため、予測精度が低下してしまうという問題がある。
【００１４】
また、上述した特許文献１に記載の従来技術は、検索のための知識データを蓄積する技術に関するものであり、目的変数を参照することなく既知事例を蓄積するため、予測問題に適用した場合には、予測精度が著しく低下するという問題がある。
【００１５】
この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するため、多数事例のうち各初期既知事例の目的変数値ごとの類似度和の変化量が最小となる既知事例を既知事例集合から削除することで、削除前後の確信度の変化を最小限に抑えながら既知事例集合のデータサイズを削減することが可能となり、高速かつ高精度な少数事例予測をおこなうことができる予測支援プログラム、予測支援装置、および予測支援方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、この予測支援プログラム、予測支援装置、および予測支援方法は、未知事例の目的変数値の予測に用いられる既知事例の集合（以下、「第１の既知事例集合」という）に含まれる既知事例（以下、「初期既知事例」という）ごとに、当該初期既知事例の類似事例を、前記既知事例に特定の数値が付与された集合（以下、「第２の既知事例集合」という）から検索し、前記初期既知事例ごとに検索された類似事例と当該初期既知事例との類似度を累積した類似度和を前記目的変数値ごとに算出し、前記第１の既知事例集合のうち、前記目的変数値が同一の既知事例からなり、前記第１の既知事例集合の過半数を占める既知事例群を検出し、検出された既知事例群に含まれる既知事例ごとに、前記第２の既知事例集合から前記既知事例が削除され、前記既知事例に付与されている数値が当該既知事例の最類似事例に加算された集合（以下、「第３の既知事例集合」という）を作成し、前記初期既知事例ごとに、当該初期既知事例の類似事例を作成された第３の既知事例集合から検索し、前記初期既知事例ごとに検索された類似事例と当該初期既知事例との類似度を累積した類似度和を前記目的変数値ごとに算出し、算出された前記目的変数値ごとの類似度和の差分に基づいて、前記既知事例群の中から削除対象となる既知事例を決定し、決定された削除対象に付与されている数値を当該削除対象の最類似事例に加算することにより、前記第２の既知事例集合から前記削除対象を削除し、前記削除対象が削除された削除後の前記第２の既知事例集合を出力することを要件とする。
【００１７】
この予測支援プログラム、予測支援装置、および予測支援方法によれば、未知事例の予測に用いられる既知事例集合のうち、各初期既知事例の目的変数値ごとの類似度和の変化量が最小となる多数事例を削除することができる。
【発明の効果】
【００１８】
この予測支援プログラム、予測支援装置、および予測支援方法によれば、多数事例のうち各初期既知事例の目的変数値ごとの類似度和の変化量が最小となる既知事例を既知事例集合から削除することで、削除前後の確信度の変化を最小限に抑えながら既知事例集合のデータサイズを削減することが可能となり、高速かつ高精度な少数事例予測をおこなう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】
【００１９】
以下に添付図面を参照して、この予測支援プログラム、予測支援装置、および予測支援方法の好適な実施の形態を詳細に説明する。この予測支援プログラム、予測支援装置、および予測支援方法では、多数事例のうち各初期既知事例の目的変数値ごとの類似度和の変化量が最小となる既知事例を既知事例集合から削除することで、削除前後の確信度の変化を最小限に抑えながら既知事例集合のデータサイズを削減する。
【００２０】
まず、本明細書において使用する用語について説明する。
『変数』とは、「年齢」、「性別」などの情報の種類、属性を示すものである。
『カテゴリ値』とは、「男」、「女」などの文字列で表現される値である。
『カテゴリ値変数』とは、その値がカテゴリ値の変数である。
『数値変数』とは、「年齢」などその値が数値の変数である。
『目的変数』とは、予測対象となるカテゴリ値変数である。
『目的変数値』とは、目的変数の値である。
『説明変数』とは、予測に用いられる目的変数以外の変数である。
『事例』とは、複数の説明変数値と、一つの目的変数値との集合である。
『既知事例』とは、目的変数が既知である事例である。
『未知事例』とは、目的変数が未知である事例である。
『多数事例』とは、既知事例集合のうち、目的変数値が同一の既知事例からなり、既知事例集合の過半数を占める既知事例群である。
『少数事例』とは、既知事例集合のうち、目的変数値が同一の既知事例からなり、既知事例集合の過半数に満たない既知事例群である。
【００２１】
（既知事例集合の具体例）
ここで、未知事例の目的変数値の予測に用いられる既知事例集合について説明する。図１は、既知事例集合の具体例を示す説明図である。図１において、既知事例集合１００には、既知事例Ｍ１〜Ｍ１４が含まれている。具体的には、既知事例Ｍ１〜Ｍ１４は、既知事例ＩＤ、年齢、年収および購買に関する情報を有している。
【００２２】
既知事例ＩＤは、既知事例Ｍ１〜Ｍ１４を識別する識別子である。年齢および年収は、説明変数である。購買は、目的変数である。ここで、既知事例Ｍ７を例に挙げると、年齢は７０［歳］、年収は５００［万円］であり、購買は「なし」となっている。これは、年齢が７０［歳］で年収が５００［万円］の消費者が、ある商品を購入しなかったことを意味している。また、既知事例集合１００では、購買「なし」が購買「あり」よりも多いため、目的変数値「なし」の既知事例が多数事例、目的変数値「あり」の既知事例が少数事例となる。
【００２３】
（類似事例に基づく推論の計算方式）
つぎに、記憶に基づく推論（ＭＢＲ）を例に挙げて、類似事例に基づく推論の計算方式について説明する。以下、既知事例集合と未知事例とが与えられており、未知事例と類似する類似事例を用いて、未知事例の目的変数値を予測する。
【００２４】
まず、未知事例と既知事例集合に含まれる既知事例との類似度を求める。具体的には、事例（未知事例、既知事例）の説明変数（たとえば、「年齢」、「年収」）ごとに、未知事例と既知事例との単一説明変数間距離を求める。より具体的には、下記式（１）を用いて、説明変数ごとの単一説明変数間距離を求めることができる。ただし、ｊは説明変数を識別する識別子であり、ｄjは単一説明変数間距離である。
【００２５】
【数１】
0005125721.tif 000002
【００２６】
上記式（１）において、説明変数値が数値変数値の場合、説明変数値の分布から得られる標準偏差を分母とし、未知事例と各既知事例との説明変数値の差を分子とする値がｄjとなる。また、説明変数値がカテゴリ値の場合、未知事例と既知事例との説明変数値が一致するときはｄj＝０となり、不一致のときはｄj＝１となる。
【００２７】
つぎに、上記式（１）により求めた単一説明変数間距離ｄjと各説明変数の目的変数値の予測に対する影響度とを用いて、未知事例と既知事例との間の事例間距離を求める。具体的には、下記式（２）を用いて、既知事例と未知事例との間の事例間距離を求めることができる。ただし、Ｄは事例間距離である。
【００２８】
【数２】
0005125721.tif 000003
【００２９】
そして、上記式（２）により求めた事例間距離Ｄから未知事例と既知事例との間の類似度を求める。類似度は、事例間距離Ｄが大きくなればなるほど小さくなる。具体的には、下記式（３）を用いて、事例間の類似度を求めることができる。ただし、Ｓは類似度、Δは類似度Ｓが無限大になることを防ぐ正値である。ここでは正値ΔをΔ＝１とする。
【００３０】
【数３】
0005125721.tif 000004
【００３１】
つぎに、既知事例集合から、未知事例と既知事例との類似度が高い順に上位ｋ個の既知事例（類似事例）を検索する。ここでは、類似度がｉ番目に高い類似事例を『第ｉ類似事例』と表記する。また、第１類似事例は、『最類似事例』とも表記する。なお、詳細は後述するが、上記ｋは任意に設定可能である。
【００３２】
このとき、上記影響度に基づく重要度ｗが既知事例に付与されている場合には、その重要度ｗを考慮して、既知事例集合から既知事例を検索する。ここでは、第ｉ類似事例の重要度を『ｗ（ｉ）』と表記する。重要度ｗの既知事例は、説明変数値と目的変数値とが同一の既知事例がｗ個あることと同じである。このため、既知事例集合から既知事例を検索するときには、既知事例に付与されている重要度ｗを足し合わせることで、類似事例の個数をカウントする。
【００３３】
また、既知事例集合から検索された類似事例の類似度の総和をあらわす類似度和は、検索された各既知事例の類似度に重要度ｗを掛け合わせてから和をとることにより求める。ここでは、類似度和を『Ｓc』と表記する。たとえば、ｋ＝３でかつ第１類似事例の重要度がｗ（１）＝３の場合、第１類似事例の重要度をカウントするだけでｋ＝３に達するため、類似事例は第１類似事例のみとなる。また、類似度和Ｓcは３となる。
【００３４】
なお、最下位の類似事例の重要度を足し合わせることで、類似事例集合の重要度の和がｋを超える場合には、重要度の和がｋとなるように最下位の類似事例の重要度に必要な係数を掛けてから類似度和を計算するものとする。たとえば、ｋ＝３で、第１類似事例の重要度がｗ（１）＝１、第２類似事例の重要度がｗ（２）＝３の場合、重要度の和が３となるように、第２類似事例の重要度に２／３を掛けて、全目的変数値の類似度和が３となるようにする。
【００３５】
ここで、第ｉ類似事例の順位をｒ（ｉ）、重要度をｗ（ｉ）、類似度をＳ（ｉ）、目的変数値をｃ（ｉ）とすると、目的変数がｃである上位ｋ個の類似事例の類似度和Ｓcは、下記式（４）〜（７）を用いてあらわすことができる。
【００３６】
【数４】
0005125721.tif 000005
【００３７】
【数５】
0005125721.tif 000006
【００３８】
【数６】
0005125721.tif 000007
【００３９】
【数７】
0005125721.tif 000008
【００４０】
最後に、目的変数値ｃの確信度を求める。確信度とは、目的変数がｃである確からしさをあらわす指標である。具体的には、下記式（８）を用いて、類似事例集合とその類似度とから確信度を求めることができる。ただし、確信度をｐ（ｃ）とする。
【００４１】
【数８】
0005125721.tif 000009
【００４２】
上記式（８）を用いて求めた確信度ｐ（ｃ）が最大の目的変数値が予測結果となる。なお、『類似事例に基づく推論の予測方式』についての詳細な説明は、たとえば、特開２０００−１５５６８１号公報を参照することができる。
【００４３】
（実施の形態１の概要）
つぎに、実施の形態１の概要について説明する。図２は、実施の形態１の概要を示す説明図である。実施の形態１では、各初期既知事例の目的変数値ごとの類似度和ができるだけ変化しないように既知事例を削除することにより、予測精度を劣化させることなく、予測にかかる処理時間の短縮化を図る。
【００４４】
図２において、まず、＜１＞予測支援装置２００は、多数事例と少数事例とからなる既知事例集合および少なくとも一つ以上の未知事例からなる未知事例集合の入力を受け付ける。つぎに、＜２＞既知事例集合に含まれる各既知事例に重要度を付与する。ここでは、多数事例と少数事例とからなる既知事例集合を「初期既知事例集合」といい、重要度が付与された既知事例からなる既知事例集合を「重要度付与既知事例集合」という。
【００４５】
そして、＜３＞多数事例に含まれる既知事例ごとに、重要度付与既知事例集合から既知事例（以下、「削除事例」という）が削除され、削除事例に付与されている重要度が該削除事例の最類似事例に加算された事例集合（ｘ）を作成する。この事例集合（ｘ）は、多数事例に含まれる既知事例の個数分（図２では、Ｎ個）作成される。
【００４６】
このあと、＜４＞初期既知事例集合を既知事例集合かつ未知事例集合として、『類似事例に基づく推論』により得られる各初期既知事例の類似事例の目的変数値ごとの類似度和（Ａ）を求める。ここでは、類似度和（Ａ）として「初期既知事例数×目的変数値数」個の値を求めることとなる。
【００４７】
さらに、＜５＞事例集合（ｘ）を既知事例集合とし、初期既知事例集合を未知事例集合として、『類似事例に基づく推論』により得られる各初期既知事例の類似事例の目的変数値ごとの類似度和（Ｂ）を求める。ここでは、類似度和（Ｂ）として、類似度和（Ａ）と同様、「初期既知事例数×目的変数値数」個の値を求めることとなる。
【００４８】
そして、＜６＞未知事例ごとに類似度和（Ａ）と類似度和（Ｂ）との差分の平方を求めて、その総和（Ｃ）を求める。＜３＞、＜５＞および＜６＞は、多数事例に含まれるすべての既知事例が削除事例として処理されるまで繰り返す。すなわち、Ｎ個分の類似度和（Ｂ）を求めて、それぞれ類似度和（Ａ）との差分の平方を求めて、その総和（Ｃ）を求める。
【００４９】
このあと、＜７＞総和（Ｃ）の最小値を特定し、その総和（Ｃ）に対応する削除事例を削除対象に決定する。そして、＜８＞重要度付与既知事例集合から削除対象に決定された既知事例を削除するとともに、その既知事例に付与されている重要度を最類似事例に加算する。＜３＞、＜５＞〜＜８＞は、＜７＞で特定される総和（Ｃ）の最小値が予め指定された閾値よりも大きくなるまで繰り返す。
【００５０】
そして、＜９＞総和（Ｃ）の最小値が閾値よりも大きくなった場合、予測支援装置２００に入力された未知事例を未知事例集合とし、削除対象に決定された既知事例が削除された削除後の重要度付与既知事例集合（図面では、「削除済既知事例集合」と表記）を既知事例として、『類似事例に基づく推論』により未知事例の目的変数値を予測して、＜１０＞その予測結果を出力する。
【００５１】
このように、実施の形態１では、類似度和の差分の総和が最小となる既知事例（多数事例）を削除することで、削除前後において各目的変数値の確信度の変化量を最小限に抑えることが可能となるため、予測精度を劣化させることなく、蓄積された既知事例集合を最適化することができる。
【００５２】
（予測支援装置のハードウェア構成）
つぎに、実施の形態１にかかる予測支援装置２００のハードウェア構成について説明する。図３は、予測支援装置のハードウェア構成を示すブロック図である。図３において、予測支援装置２００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）３０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ‐Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）３０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）３０３と、磁気ディスクドライブ３０４と、磁気ディスク３０５と、光ディスクドライブ３０６と、光ディスク３０７と、ディスプレイ３０８と、Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０９と、キーボード３１０と、マウス３１１と、スキャナ３１２と、プリンタ３１３と、を備えている。また、各構成部はバス３００によってそれぞれ接続されている。
【００５３】
ここで、ＣＰＵ３０１は、予測支援装置２００の全体の制御を司る。ＲＯＭ３０２は、ブートプログラムなどのプログラムを記憶している。ＲＡＭ３０３は、ＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。磁気ディスクドライブ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御にしたがって磁気ディスク３０５に対するデータのリード／ライトを制御する。磁気ディスク３０５は、磁気ディスクドライブ３０４の制御で書き込まれたデータを記憶する。
【００５４】
光ディスクドライブ３０６は、ＣＰＵ３０１の制御にしたがって光ディスク３０７に対するデータのリード／ライトを制御する。光ディスク３０７は、光ディスクドライブ３０６の制御で書き込まれたデータを記憶したり、光ディスク３０７に記憶されたデータをコンピュータに読み取らせたりする。
【００５５】
ディスプレイ３０８は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。このディスプレイ３０８は、たとえば、ＣＲＴ、ＴＦＴ液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどを採用することができる。
【００５６】
インターフェース（以下、「Ｉ／Ｆ」と略する。）３０９は、通信回線を通じてＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどのネットワーク３１４に接続され、このネットワーク３１４を介して他の装置に接続される。そして、Ｉ／Ｆ３０９は、ネットワーク３１４と内部のインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する。Ｉ／Ｆ３０９には、たとえばモデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。
【００５７】
キーボード３１０は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを備え、データの入力をおこなう。また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。マウス３１１は、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウィンドウの移動やサイズの変更などをおこなう。ポインティングデバイスとして同様に機能を備えるものであれば、トラックボールやジョイスティックなどであってもよい。
【００５８】
スキャナ３１２は、画像を光学的に読み取り、予測支援装置２００内に画像データを取り込む。なお、スキャナ３１２は、ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅａｄｅｒ）機能を持たせてもよい。また、プリンタ３１３は、画像データや文書データを印刷する。プリンタ３１３には、たとえば、レーザプリンタやインクジェットプリンタを採用することができる。
【００５９】
（予測支援装置の機能的構成）
つぎに、実施の形態１にかかる予測支援装置２００の機能的構成について説明する。図４は、実施の形態１にかかる予測支援装置の機能的構成を示すブロック図である。図４において、予測支援装置２００は、記憶部４０１と、第１の検索部４０２と、第１の算出部４０３と、検出部４０４と、作成部４０５と、第２の検索部４０６と、第２の算出部４０７と、決定部４０８と、差分算出部４０９と、判断部４１０と、削除部４１１と、出力部４１２と、確信度算出部４１３と、を含む構成である。
【００６０】
この制御部となる機能（記憶部４０１〜確信度算出部４１３）は、具体的には、たとえば、図３に示したＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶領域に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、Ｉ／Ｆ３０９により、その機能を実現する。また、図４中矢印で示した接続先の機能は、接続元の機能からの出力データを記憶領域から読み込んで、当該機能に関するプログラムをＣＰＵ３０１に実行させるものとする。
【００６１】
まず、記憶部４０１は、予測対象となる未知事例の目的変数値の予測に用いられる既知事例の集合（以下、「第１の既知事例集合」という）と、既知事例に特定の数値が付与された集合（以下、「第２の既知事例集合」という）と、を記憶する機能を有する。また、記憶部４０１は、未知事例の集合（以下、「未知事例集合」という）を記憶する機能を有する。
【００６２】
記憶部４０１に記憶される第１および第２の既知事例集合、未知事例集合は、予測支援装置２００に直接入力することとしてもよく、また、外部のコンピュータ装置から取得することとしてもよい。さらに、第２の既知事例集合は、第１の既知事例集合に含まれる各既知事例に特定の数値を付与することで取得することとしてもよい。
【００６３】
既知事例に付与される特定の数値は、たとえば、各既知事例が未知事例の目的変数値の予測に影響を与える度合を示す影響度をもとに決定される。この影響度は、たとえば、統計情報をもとにした影響度計算方法として広く知られているＣＣＦ（Ｃｒｏｓｓ  Ｃａｔｅｇｏｒｙ  Ｆｅａｔｕｒｅ）法を用いて求めることができる。
【００６４】
また、既知事例集合の目的変数値の分布の影響を受け、目的変数値の分布の変化による重要度への影響が従来のＣＣＦ法よりも大きくなるような影響度計算方法を用いることとしてもよい。これにより、既知事例集合の目的変数値の分布の偏りが大きい場合などの、ＣＣＦ法では十分な精度が得られないような問題において、予測精度を向上させることができる。
【００６５】
ここでは、特定の数値は、すべての既知事例において共通して「１」とする。なお、記憶部４０１は、たとえば、図３に示したＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶領域により、その機能を実現する。
【００６６】
第１の検索部４０２は、記憶部４０１によって記憶された第１の既知事例集合に含まれる既知事例（以下、「初期既知事例」という）ごとに、当該初期既知事例の類似事例を記憶部４０１によって記憶された第２の既知事例集合から検索する機能を有する。具体的には、上述した『類似事例に基づく推論の計算方式』で説明した手法により、初期既知事例と第２の既知事例集合に含まれる既知事例との間の類似度を算出し、類似度が高い順に上位ｋ個の既知事例を検索する。
【００６７】
ここで、類似度とは、事例間に定まる値であり、値が大きければ大きいほど事例間が相互に類似していると定義される指標である。この類似度は、上記式（３）を用いて求めることができる。また、上記ｋは、任意に設定可能である。具体的には、事例に合った適切な値をユーザが指定することで、上記ｋを設定することとなる。
【００６８】
第１の検索部４０２によって検索された初期既知事例ごとの類似度はリスト化されてＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶領域に記憶される。図５は、類似事例リストの一例を示す説明図である。図５において、類似事例リスト５００には、初期既知事例（既知事例Ｍｉ）の類似事例が示されている。
【００６９】
具体的には、類似事例リスト５００には、類似事例ごとに、順位、既知事例ＩＤ、重要度、類似度に関する情報が示されている。順位は、既知事例Ｍｉとの間の類似度の順位である。既知事例ＩＤは、類似事例を識別する識別子である。重要度は、類似事例に付与されている特定の数値である。類似度は、既知事例Ｍｉとの間の類似度である。
【００７０】
たとえば、上記ｋが「ｋ＝３」の場合、重要度Ｉａ，Ｉｂ，Ｉｃは、「Ｉａ＋Ｉｂ＋Ｉｃ＝３」の関係を有する。また、類似度Ｒａ，Ｒｂ，Ｒｃは、「Ｒａ＞Ｒｂ＞Ｒｃ」の関係を有する。ここでは、既知事例Ｍｉを例に挙げて説明したが、第１の既知事例集合に含まれる初期既知事例ごとに、その初期既知事例の類似事例がリスト化されて記憶される。
【００７１】
第１の算出部４０３は、第１の検索部４０２によって初期既知事例ごとに検索された類似事例と当該初期既知事例との類似度を累積した類似度和を目的変数値ごとに算出する機能を有する。この類似度和は、上記式（４）〜（７）を用いて求めることができる。なお、第１の算出部４０３によって算出される類似度和の総数は『初期既知事例の個数×目的変数値数』となる。
【００７２】
検出部４０４は、第１の既知事例集合のうち、目的変数値が同一の既知事例からなり、第１の既知事例集合の過半数を占める既知事例群を検出する機能を有する。図１に示した既知事例Ｍ１〜Ｍ１４からなる既知事例集合を例に挙げると、既知事例Ｍ１〜Ｍ１４のうち、購買「あり」が４個（少数事例）、購買「なし」が１０個（多数事例）のため、購買「なし」の既知事例Ｍ１，Ｍ３〜Ｍ７，Ｍ９，Ｍ１０，Ｍ１３，Ｍ１４が既知事例群となる。
【００７３】
なお、それぞれ異なる目的変数値を有する既知事例の数が同一の場合には、いずれか一方の事例群を多数事例（上記既知事例群）と定義し、もう一方の事例群を少数事例と定義することとしてもよい。
【００７４】
作成部４０５は、検出部４０４によって検出された既知事例群に含まれる既知事例ごとに、第２の既知事例集合から既知事例が削除され、その既知事例に付与されている数値が当該既知事例の最類似事例に加算された集合（以下、「第３の既知事例集合」という）を作成する機能を有する。
【００７５】
最類似事例とは、既知事例群のうち、着目している既知事例と最も類似している既知事例のことであり、『類似事例に基づく推論の計算方式』で説明した手法により求めた事例間の類似度が最大の第１類似例（ただし、着目している既知事例と同一の既知事例は除く）のことである。ここで、作成部４０５による作成処理の具体的な処理内容について説明する。
【００７６】
具体的には、まず、第２の既知事例集合をコピーすることで、既知事例群に含まれている既知事例の個数分の第２の既知事例集合を作成する。つぎに、各第２の既知事例集合から既知事例群に含まれる既知事例を一つずつ削除する。このとき、それぞれ異なる既知事例を一つずつ削除する。
【００７７】
最後に、類似事例リストを参照して、削除された既知事例（以下、「削除事例」という）に付与されている数値を、削除事例の最類似事例に加算することで、第３の既知事例集合を作成する。たとえば、削除事例に付与されている重要度が「１」、削除事例の最類似事例に付与されている重要度が「１」の場合、削除事例の最類似事例の重要度が「２」となる。
【００７８】
第２の検索部４０６は、初期既知事例ごとに、当該初期既知事例の類似事例を、作成部４０５によって作成された第３の既知事例集合から検索する機能を有する。具体的には、第１の検索部４０２と同様に『類似事例に基づく推論の計算方式』で説明した手法により、初期既知事例と第３の既知事例集合に含まれる既知事例との間の類似度を算出し、類似度が高い順に上位ｋ個の既知事例を検索する。また、第２の検索部４０６によって検索された初期既知事例ごとの類似事例は、リスト化されてＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶領域に記憶される。
【００７９】
第２の算出部４０７は、第２の検索部４０６によって初期既知事例ごとに検索された類似事例と当該初期既知事例との類似度を累積した類似度和を目的変数値ごとに算出する機能を有する。具体的には、この類似度和は、上記式（４）〜（７）を用いて求めることができる。なお、第２の算出部４０７によって算出される類似度和の総数は、第１の算出部４０３によって算出される類似度和の総数と同じ『初期既知事例の個数×目的変数値数』となる。
【００８０】
決定部４０８は、第１の算出部４０３によって算出された目的変数値ごとの類似度和と、第２の算出部４０７によって算出された目的変数値ごとの類似度和との差分に基づいて、既知事例群の中から削除対象となる既知事例を決定する機能を有する。ここで、決定部４０８による決定処理の具体的な処理内容について説明する。
【００８１】
具体的には、まず、差分算出部４０９により、初期既知事例ごとに、第１の算出部４０３によって算出された目的変数値ごとの類似度和と第２の算出部４０７によって算出された目的変数値ごとの類似度和との差分をそれぞれ求める。差分算出部４０９によって算出された算出結果は、差分テーブルに保持される。差分テーブルは、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶領域により、その機能を実現する。
【００８２】
つぎに、差分テーブルを参照して、目的変数値ごとの類似度和の差分の平方和を求める。この結果、作成部４０５によって作成された第３の既知事例集合ごとの平方和が求まる。このあと、判断部４１０により、求めた複数の平方和のうち最小の平方和が予め設定された閾値以下か否かを判断する。
【００８３】
この閾値は、任意に設定可能である。また、第１の算出部４０３によって算出された各初期既知事例の類似事例の目的変数値ごとの類似度和の平方和に定数Ｆを掛けた値を閾値としてもよい。定数Ｆは、任意に設定可能である（たとえば、Ｆ＝０．０５）。これにより、最初に定数Ｆを設定するだけで、ユーザに上記閾値を指定させることなく、第１の算出部４０３による算出結果から閾値を自動計算することができる。
【００８４】
そして、決定部４０８により、判断部４１０によって閾値以下と判断された場合、既知事例群の中から最小の平方和に対応する既知事例を特定して、その既知事例を削除対象に決定する。つまり、最小の平方和となる第３の既知事例集合を特定し、その第３の既知事例集合を作成するために削除された削除事例を特定する。一方、判断部４１０によって閾値よりも大きいと判断された場合、決定部４０８により、既知事例群のうち削除されていない残余の既知事例を決定対象から除外する。
【００８５】
削除部４１１は、決定部４０８によって決定された削除対象に付与されている数値を当該削除対象の最類似事例に加算することにより、第２の既知事例集合から削除対象を削除する機能を有する。この結果、各初期既知事例の目的変数値ごとの類似度和の変化量が最小となる既知事例（多数事例）が削除される。このとき、削除対象に付与されている重要度を最類似事例に加算することにより、削除対象の削除による類似度和の変化を抑制することができる。つまり、削除対象と最類似事例とを統合したかのように扱う。
【００８６】
また、作成部４０５は、削除部４１１によって第２の既知事例集合から削除対象が削除された場合、既知事例群のうち削除されていない残余の既知事例ごとに、削除対象が削除された削除後の第２の既知事例集合から既知事例が削除され、既知事例に付与されている数値が当該既知事例の最類似事例に加算された第３の既知事例集合を作成する。
【００８７】
つまり、作成部４０５は、削除部４１１によって第２の既知事例集合から削除対象が削除される都度、削除後の第２の既知事例集合から既知事例が削除され、既知事例に付与されている数値が当該既知事例の最類似事例に加算された新たな第３の既知事例集合を作成することとなる。作成部４０５による作成処理は、たとえば、上記判断部４１０によって閾値よりも大きいと判断されるまで繰り返し実行される。
【００８８】
出力部４１２は、削除部４１１によって削除対象が削除された削除後の第２の既知事例集合を出力する機能を有する。具体的には、決定部４０８によって決定対象から除外された残余の既知事例を含む前記第２の既知事例集合を出力する。これにより、予測精度を劣化させることなくデータサイズが削減された既知事例集合を提供することができる。出力形式としては、たとえば、ディスプレイ３０８への表示、プリンタ３１３への印刷出力、Ｉ／Ｆ３０９による外部装置への送信がある。また、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶領域に記憶することとしてもよい。
【００８９】
確信度算出部４１３は、削除部４１１によって削除対象が削除された削除後の第２の既知事例集合を用いて、記憶部４０１によって記憶された未知事例の目的変数値ごとの確信度を算出する機能を有する。具体的には、『類似事例に基づく推論の計算方式』で説明した手法により確信度ｐ（ｃ）を算出する。
【００９０】
また、出力部４１２は、確信度算出部４１３によって算出された目的変数値ごとの確信度のうち、最大の確信度の目的変数値を未知事例の予測結果として出力する機能を有する。このように、既知事例の削除前後の確信度の変化量を最小限に抑えながら最適化された既知事例集合を用いて『類似事例に基づく推論』を実施することで、高速かつ高精度な少数事例予測をおこなうことができる。
【００９１】
（予測支援装置の予測支援処理手順）
つぎに、実施の形態１にかかる予測支援装置２００の予測支援処理手順について説明する。図６は、実施の形態１にかかる予測支援装置の予測支援処理手順の一例を示すフローチャートである。
【００９２】
図６のフローチャートにおいて、まず、第１の検索部４０２により、記憶部４０１に記憶された第１の既知事例集合に含まれる初期既知事例ごとに、当該初期既知事例の類似事例を記憶部４０１によって記憶された第２の既知事例集合から検索する（ステップＳ６０１）。
【００９３】
このあと、第１の算出部４０３により、第１の検索部４０２によって初期既知事例ごとに検索された類似事例と当該初期既知事例との類似度を累積した類似度和を目的変数値ごとに算出する（ステップＳ６０２）。つぎに、検出部４０４により、第１の既知事例集合のうち、目的変数値が同一の既知事例からなり、第１の既知事例集合の過半数を占める既知事例群を検出する（ステップＳ６０３）。
【００９４】
そして、作成部４０５により、検出部４０４によって検出された既知事例群に含まれる既知事例ごとに、第２の既知事例集合から既知事例（以下、「削除事例」という）が削除され、削除事例に付与されている数値が当該削除事例の最類似事例に加算された第３の既知事例集合を作成する（ステップＳ６０４）。
【００９５】
つぎに、第２の検索部４０６により、初期既知事例ごとに、当該初期既知事例の類似事例を作成部４０５によって作成された第３の既知事例集合から検索し（ステップＳ６０５）、第２の算出部４０７により、第２の検索部４０６によって初期既知事例ごとに検索された類似事例と当該初期既知事例との類似度を累積した類似度和を目的変数値ごとに算出する（ステップＳ６０６）。
【００９６】
このあと、差分算出部４０９により、初期既知事例ごとに、第１の算出部４０３および第２の算出部４０７によって算出された目的変数値ごとの類似度和の差分の平方和を算出し（ステップＳ６０７）、判断部４１０により、初期既知事例ごとの平方和のうち最小の平方和が予め設定された閾値以下か否かを判断する（ステップＳ６０８）。
【００９７】
ここで、閾値以下の場合（ステップＳ６０８：Ｙｅｓ）、決定部４０８により、既知事例群の中から最小の平方和に対応する既知事例を特定し（ステップＳ６０９）、特定された既知事例を削除対象に決定する（ステップＳ６１０）。そして、削除部４１１により、決定部４０８によって決定された削除対象に付与されている数値を当該削除対象の最類似事例に加算することにより、第２の既知事例集合から削除対象を削除して（ステップＳ６１１）、ステップＳ６０４に戻る。
【００９８】
このあと、ステップＳ６０４において、作成部４０５により、既知事例群のうち削除されていない残余の既知事例ごとに、削除対象が削除された削除後の第２の既知事例集合から既知事例が削除され、既知事例に付与されている数値が当該既知事例の最類似事例に加算された新たな第３の既知事例集合を作成して、一連の処理を繰り返す。
【００９９】
一方、ステップＳ６０８において、閾値よりも大きい場合（ステップＳ６０８：Ｎｏ）、決定部４０８により、既知事例群のうち削除部４１１によって削除されていない残余の既知事例を決定対象から除外し（ステップＳ６１２）、最後に、出力部４１２により、決定部４０８によって決定対象から除外された残余の既知事例を含む第２の既知事例集合を出力して（ステップＳ６１３）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
【０１００】
以上説明した実施の形態１によれば、各初期既知事例の目的変数値ごとの類似度和の変化量が最小となる既知事例を既知事例集合から削除することができる。このとき、既知事例集合の少数事例を削除対象から除外することで、従来手法では削除されていた正答率に影響のない少数事例の削除を防ぐことができる。これにより、削除前後の確信度の変化を最小限に抑えながら既知事例集合のデータサイズを削減することが可能となり、高速かつ高精度な少数事例予測をおこなうことができる
【０１０１】
また、各初期既知事例の目的変数値ごとの類似度和の変化量が最小となる既知事例を削除することで、結果的に目的変数値ごとの類似度を大きく変化させる既知事例の集中的な削除を抑制することができる。このため、既知事例の追加に柔軟に対応することが可能となり、既知事例の追加時に周囲の既知事例が削除されていることによる予測精度の劣化を防ぐことができる。
【０１０２】
（実施の形態２）
つぎに、実施の形態２について説明する。実施の形態１では、第２の既知事例集合から削除事例が削除される都度、各初期既知事例の目的変数値ごとの類似度和の差分を求める必要があり、その計算に多大な処理時間および処理負荷がかかってしまう。そこで、実施の形態２では、削除事例の削除により影響を受ける初期既知事例を絞り込むことで、目的変数値ごとの類似度和の差分の計算にかかる計算処理の効率化を図る。以降において、実施の形態１で示した構成と同一構成については同一符号を付し、その説明を省略する。
【０１０３】
ここで、実施の形態２にかかる予測支援装置の機能的構成について説明する。図７は、実施の形態２にかかる予測支援装置の機能的構成を示すブロック図である。図７において、予測支援装置７００は、記憶部４０１と、第１の検索部４０２と、第１の算出部４０３と、検出部４０４と、作成部４０５と、第２の検索部４０６と、第２の算出部４０７と、決定部４０８と、差分算出部４０９と、判断部４１０と、削除部４１１と、出力部４１２と、確信度算出部４１３と、第３の検索部７０１と、更新部７０２と、を含む構成である。
【０１０４】
この制御部となる機能（記憶部４０１〜更新部７０２）は、具体的には、たとえば、図３に示したＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶領域に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、Ｉ／Ｆ３０９により、その機能を実現する。また、図７中矢印で示した接続先の機能は、接続元の機能からの出力データを記憶領域から読み込んで、当該機能に関するプログラムをＣＰＵ３０１に実行させるものとする。
【０１０５】
まず、第１の検索部４０２は、初期既知事例ごとに、削除部４１１によって削除対象が削除された削除後の第２の既知事例集合から初期既知事例の類似事例を検索する。このとき、初期既知事例との間の類似度が高い順に上位（Ｋ＋１）個の類似事例を検索する。ここで、上記Ｋは、たとえば、『類似事例に基づく推論の計算方式』で用いる「ｋ」であってもよい。第１の検索部４０２によって検索された類似事例は、初期既知事例ごとにリスト化されて類似事例リストに保持される。類似事例リストには、類似事例ごとに、既知事例ＩＤ、初期既知事例との類似度、重要度に関する情報が含まれている。
【０１０６】
なお、第１の検索部４０２によって検索される初期既知事例の類似事例には、その初期既知事例と同一の既知事例を含むこととしてもよく、また、含まないこととしてもよい。同一の既知事例とは、目的変数値および説明変数値が同一の既知事例である。予測問題において、予測性能を求めるために未知事例と同一の既知事例が存在する場合には、既知事例集合から除くことが一般的である。これは、未知事例と同一の既知事例が必ず存在するため正答率が高くなる傾向があるためである。
【０１０７】
ところが、本実施の形態２では、差分の平方和が最小の既知事例を特定するために類似事例リストを用いるため、未知事例と同一の既知事例が存在しても不都合はない。さらに、『類似事例に基づく推論の計算方式』で用いる「ｋ」に「１」を加算した値を「Ｋ」とすることで、類似度和の差分の計算対象に自事例が加わることになり、より適切な削除対象の決定が可能となる。
【０１０８】
また、第３の検索部７０１は、第１の検索部４０２によって削除後の第２の既知事例集合から検索された初期既知事例の類似事例に基づいて、残余の既知事例ごとに、当該既知事例を類似事例とする初期既知事例（以下、「更新対象」という）を検索する機能を有する。
【０１０９】
具体的には、たとえば、第１の検索部４０２によって削除後の第２の既知事例集合から検索された初期既知事例ごとの類似事例を保持する類似事例リストを参照して、更新対象を検索する。第３の検索部７０１によって残余の既知事例ごとに検索された更新対象は被類似事例リストに保持される。この被類似事例リストは、図３に示したＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶領域により、その機能を実現する。
【０１１０】
差分算出部４０９は、第３の検索部７０１によって残余の既知事例ごとに検索された当該既知事例を類似事例とする初期既知事例に基づいて、初期既知事例と削除後の第２の既知事例集合から残余の既知事例（以下、「削除事例」という）が削除され、削除事例に付与されている数値が当該削除事例の最類似事例に加算された既知事例集合に含まれる初期既知事例の類似事例との類似度を累積した類似度和と、第１の算出部４０３によって算出された目的変数値ごとの類似度和との差分を算出する。
【０１１１】
具体的には、初期既知事例と、削除後の第２の既知事例集合（以下、「第４の既知事例集合」という）から削除事例が削除され、削除事例に付与されている数値が当該削除事例の最類似事例に加算された既知事例集合（以下、「第５の既知事例集合」という）に含まれる初期既知事例の類似事例との類似度を累積した目的変数値ごとの類似度和を求め、その目的変数値ごとの類似度和と第１の算出部４０３によって算出された目的変数値ごとの類似度和との差分を算出する。
【０１１２】
以下、実施の形態２にかかる差分算出部４０９による算出処理の具体的な処理内容について説明する。ここで、削除事例の削除により類似度和が変化する可能性がある初期既知事例は、削除事例または削除事例の最類似事例（以下、「削除近傍事例」という）のいずれかの被類似事例リストに含まれる既知事例である。したがって、それら既知事例に対してのみ、以下の手順で類似度和の差分を求める。
【０１１３】
ここでは説明のため、第１の既知事例集合をＸ、第４の既知事例集合をＹ、第５の既知事例集合をＺとする。また、任意の初期既知事例と、Ｘ，Ｙ，Ｚそれぞれに含まれる既知事例との類似度和を累積した目的変数値ｃの類似度和をＳＸ（ｃ），ＳＹ（ｃ），ＳＺ（ｃ）とすると、求める類似度和の差分は、ＳＺ（ｃ）−ＳＸ（ｃ）となる。
【０１１４】
ここで、ＳＹ（ｃ）−ＳＸ（ｃ）は、差分算出部４０９によって算出された過去の算出結果を保持する差分テーブルを参照することで特定することができる。また、類似度Ｓ（ｉ）は、第１の検索部４０２によって検索された検索結果を保持する類似事例リストを参照することで特定することができる。したがって、ＳＺ（ｃ）−ＳＸ（ｃ）を求めるには、下記式（９）のβ（ｉ）を求めればよい。
【０１１５】
【数９】
0005125721.tif 000010
【０１１６】
上記式（９）のβ（ｉ）は、以下に説明する手法により計算可能である。ただし、ＤＩは、任意の初期既知事例の第ＤＩ類似事例が第４の既知事例集合から削除される既知事例（上記削除事例）であることをあらわし、第ＮＩ類似事例が削除事例の最類似事例（上記削除近傍事例）であることをあらわす。さらに、γ（ｉ，ｗ，ｋ）は下記式（１０）をあらわす。
【０１１７】
【数１０】
0005125721.tif 000011
【０１１８】
ここで計算対象となる類似事例一覧には削除事例または削除近傍事例が含まれるため、以下の条件（Ｉ）〜（ＩＶ）のいずれかにあてはまる。なお、１つのｉが複数の条件を満たす場合、番号が若い小さい条件を優先する。たとえば、条件（ＩＩ）と条件（ＩＶ）とを満たす場合には、条件（ＩＩ）を優先する。
【０１１９】
条件（Ｉ）：類似事例一覧に削除事例を含み、削除近傍事例を含まない初期既知事例の場合には、β（ｉ）は下記式（１１）を用いて求めることができる。
【０１２０】
【数１１】
0005125721.tif 000012
【０１２１】
条件（ＩＩ）：類似事例一覧に削除近傍事例を含み、削除事例を含まない初期既知事例の場合には、β（ｉ）は下記式（１２）を用いて求めることができる。
【０１２２】
【数１２】
0005125721.tif 000013
【０１２３】
条件（ＩＩＩ）：類似事例一覧に削除事例と削除近傍事例とを含み、ＤＩ＜ＮＩである初期既知事例の場合には、β（ｉ）は下記式（１３）を用いて求めることができる。
【０１２４】
【数１３】
0005125721.tif 000014
【０１２５】
条件（ＩＶ）：類似事例一覧に削除事例と削除近傍事例を含み、ＮＩ＜ＤＩである初期既知事例の場合には、β（ｉ）は下記式（１４）を用いて求めることができる。
【０１２６】
【数１４】
0005125721.tif 000015
【０１２７】
これにより、任意の削除事例に対する任意の初期既知事例の類似度和の差分を、Ｘ（第１の既知事例集合）およびＹ（第４の既知事例集合）にアクセスすることなく、差分テーブルと類似事例リストと被類似事例リストとから求めることができる。このため、類似度和の差分の計算処理にかかる時間および負荷を削減し、予測支援処理全体の高速化を図ることができる。
【０１２８】
このあと、判断部４１０は、差分算出部４０９によって算出された初期既知事例ごとの平方和のうち最小の平方和が予め設定された閾値以下か否かを判断し、決定部４０８は、判断手段によって閾値以下と判断された場合、残余の既知事例の中から最小の平方和に対応する既知事例を特定し、当該既知事例を削除対象に決定する。
【０１２９】
そして、削除部４１１は、決定部４０８によって決定された削除対象に付与されている数値を当該削除対象の最類似事例に加算することにより、削除後の第２の既知事例集合（第４の既知事例集合）から削除対象を削除する。
【０１３０】
また、更新部７０２は、各初期既知事例の目的変数値ごとの類似度和の差分を保持する差分テーブルを更新する機能を有する。さらに、更新部７０２は、決定部４０８によって決定された決定結果に基づいて、第１の検索部４０２によって削除後の第２の既知事例集合（第４の既知事例集合）から検索された初期既知事例ごとの類似事例を保持する類似事例リストを更新する機能を有する。また、更新部７０２は、決定部４０８によって決定された決定結果に基づいて、第３の検索部７０１によって残余の既知事例ごとに検索された更新対象を保持する被類似事例リストを更新する機能を有する。
【０１３１】
ここで、更新部７０２による更新処理の具体的な処理内容について説明する。具体的には、削除対象が類似事例リストに含まれている場合、削除対象よりも下位の類似事例の順位を、削除対象の重要度分だけ繰り上げる。より具体的には、下記式（１５）を用いて、削除対象よりも下位の類似事例の順位を修正することができる。
【０１３２】
【数１５】
0005125721.tif 000016
【０１３３】
また、削除対象の最類似事例が類似事例リストに含まれる場合、削除対象の最類似事例および削除対象の最類似事例よりも下位の類似事例の順位を、削除対象の重要度分だけ繰り下げる。より具体的には、下記式（１６）を用いて、削除対象の最類似事例および削除対象の最類似事例よりも下位の類似事例の順位を修正することができる。
【０１３４】
【数１６】
0005125721.tif 000017
【０１３５】
また、削除対象の最類似事例が類似事例リストに含まれる場合、削除対象の最類似事例の重要度を、削除対象の重要度分増やす。より具体的には、下記式（１７）を用いて、削除対象の最類似事例の重要度を修正することができる。
【０１３６】
【数１７】
0005125721.tif 000018
【０１３７】
また、削除対象が類似事例リストに含まれる場合、類似事例一覧から削除対象を削除する。
【０１３８】
また、『順位がＫ以下である類似事例の最大の重要度をｗ＿ｍａｘとしたとき、類似事例リストの最下位の事例の順位と重要度の和が（Ｋ＋ｗ＿ｍａｘ＋１）以上である非更新条件を満たさない場合、削除後の第２の既知事例集合（第４の既知事例集合）から削除対象を削除された削除後の既知事例集合を既知事例集合、初期既知事例を未知事例として類似事例に基づく推論を実施し、類似事例リストを追加取得する。
【０１３９】
このとき、上記非更新条件を満たす必要十分な類似事例を追加するものとする。類似事例が追加された場合には、対応する被類似事例リストも更新する。このように、類似事例に基づく推論を実施することで類似事例を再取得するケースが一部に留まるため、高速に更新が可能となる。
【０１４０】
（予測支援装置の予測支援処理手順）
つぎに、実施の形態２にかかる予測支援装置２００の予測支援処理手順について説明する。図８および図９は、実施の形態２にかかる予測支援装置の予測支援処理手順の一例を示すフローチャートである。
【０１４１】
図８のフローチャートにおいて、まず、第１の検索部４０２により、記憶部４０１に記憶された第１の既知事例集合に含まれる初期既知事例ごとに、当該初期既知事例の類似事例を記憶部４０１によって記憶された第２の既知事例集合から検索する（ステップＳ８０１）。
【０１４２】
このあと、第１の算出部４０３により、第１の検索部４０２によって初期既知事例ごとに検索された類似事例と当該初期既知事例との類似度を累積した類似度和を目的変数値ごとに算出する（ステップＳ８０２）。つぎに、検出部４０４により、第１の既知事例集合のうち、目的変数値が同一の既知事例からなり、第１の既知事例集合の過半数を占める既知事例群を検出する（ステップＳ８０３）。
【０１４３】
そして、作成部４０５により、検出部４０４によって検出された既知事例群に含まれる既知事例ごとに、第２の既知事例集合から既知事例（以下、「削除事例」という）が削除され、削除事例に付与されている数値が当該削除事例の最類似事例に加算された第３の既知事例集合を作成する（ステップＳ８０４）。
【０１４４】
つぎに、第２の検索部４０６により、初期既知事例ごとに、当該初期既知事例の類似事例を作成部４０５によって作成された第３の既知事例集合から検索し（ステップＳ８０５）、第２の算出部４０７により、第２の検索部４０６によって初期既知事例ごとに検索された類似事例と当該初期既知事例との類似度を累積した類似度和を目的変数値ごとに算出する（ステップＳ８０６）。
【０１４５】
このあと、差分算出部４０９により、初期既知事例ごとに、第１の算出部４０３および第２の算出部４０７によって算出された目的変数値ごとの類似度和の差分の平方和を算出し（ステップＳ８０７）、判断部４１０により、初期既知事例ごとの平方和のうち最小の平方和が予め設定された閾値以下か否かを判断する（ステップＳ８０８）。
【０１４６】
ここで、閾値以下の場合（ステップＳ８０８：Ｙｅｓ）、決定部４０８により、既知事例群の中から最小の平方和に対応する既知事例を特定し（ステップＳ８０９）、特定された既知事例を削除対象に決定する（ステップＳ８１０）。
【０１４７】
そして、削除部４１１により、決定部４０８によって決定された削除対象に付与されている数値を当該削除対象の最類似事例に加算することにより、第２の既知事例集合から削除対象を削除して（ステップＳ８１１）、図９に示すステップＳ９０１に移行する。
【０１４８】
また、ステップＳ８０８において、閾値よりも大きい場合（ステップＳ８０８：Ｎｏ）、図９に示すステップＳ９１２に移行する。
【０１４９】
図９に示すフローチャートにおいて、まず、第１の検索部４０２により、初期既知事例ごとに、当該初期既知事例の類似事例を削除部４１１によって削除対象が削除された削除後の第２の既知事例集合から検索し（ステップＳ９０１）、検索された検索結果を類似事例リストに保持する（ステップＳ９０２）。
【０１５０】
このあと、第３の検索部７０１により、ステップＳ９０１において検索された検索結果を保持する類似事例リストを参照して、残余の既知事例ごとに、当該既知事例を類似事例とする初期既知事例（以下、「更新対象」という）を検索し（ステップＳ９０３）、検索された検索結果を被類似事例リストに保持する（ステップＳ９０４）。
【０１５１】
つぎに、差分算出部４０９により、ステップＳ９０３において検索された検索結果を保持する被類似事例リストを参照して、更新対象の目的変数値ごとの類似度和との差分を算出し（ステップＳ９０５）、更新部７０２により、差分算出部４０９によって算出された算出結果に基づいて、差分テーブルの保持内容を更新する（ステップＳ９０６）。
【０１５２】
このあと、判断部４１０により、更新部７０２によって更新された更新後の差分テーブルを参照して、初期既知事例ごとの平方和のうち最小の平方和が予め設定された閾値以下か否かを判断する（ステップＳ９０７）。ここで、閾値以下と判断された場合（ステップＳ９０７：Ｙｅｓ）、決定部４０８により、残余の既知事例の中から最小の平方和に対応する既知事例を特定し（ステップＳ９０８）、特定された既知事例を削除対象に決定する（ステップＳ９０９）。
【０１５３】
そして、削除部４１１により、決定部４０８によって決定された削除対象に付与されている数値を当該削除対象の最類似事例に加算することにより、削除後の第２の既知事例集合から削除対象を削除する（ステップＳ９１０）。このあと、更新部７０２により、類似事例リストおよび被類似事例リストの保持内容を更新する更新処理を実行し（ステップＳ９１１）、ステップＳ９０５に戻る。
【０１５４】
また、ステップＳ９０７において、閾値よりも大きい場合（ステップＳ９０７：Ｎｏ）、決定部４０８により、既知事例群のうち削除部４１１によって削除されていない残余の既知事例を決定対象から除外し（ステップＳ９１２）、最後に、出力部４１２により、決定部４０８によって決定対象から除外された残余の既知事例を含む第２の既知事例集合を出力して（ステップＳ９１３）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
【０１５５】
つぎに、図９のステップＳ９１１に示した更新処理の具体的処理手順について説明する。図１０は、更新処理の具体的処理手順を示すフローチャートである。図１０のフローチャートにおいて、まず、削除部４１１によって削除された削除対象の被類似事例リストに含まれる任意の初期既知事例を抽出する（ステップＳ１００１）。
【０１５６】
このあと、抽出された初期既知事例の類似事例リストに削除対象が含まれているか否かを判断する（ステップＳ１００２）。ここで、削除対象が含まれていない場合には（ステップＳ１００２：Ｎｏ）、ステップＳ１００４に移行する。一方、削除対象が含まれている場合には（ステップＳ１００２：Ｙｅｓ）、類似事例リストの削除対象よりも下位の類似事例の順位を修正する（ステップＳ１００３）。
【０１５７】
つぎに、類似事例リストに削除近傍事例が含まれているか否かを判断する（ステップＳ１００４）。ここで、削除近傍事例が含まれていない場合には（ステップＳ１００４：Ｎｏ）、ステップＳ１００７に移行する。
【０１５８】
一方、削除近傍事例が含まれている場合には（ステップＳ１００４：Ｙｅｓ）、類似事例リストの削除対象および削除近傍事例よりも下位の類似事例の順位を修正し（ステップＳ１００５）、さらに、削除近傍事例の重要度を修正する（ステップＳ１００６）。
【０１５９】
このあと、類似事例リストに削除対象が含まれているか否かを判断し（ステップＳ１００７）、削除対象が含まれていない場合には（ステップＳ１００７：Ｎｏ）、ステップＳ１００９に移行する。一方、削除対象が含まれている場合には（ステップＳ１００７：Ｙｅｓ）、類似事例リストから削除対象を削除して（ステップＳ１００８）、非更新条件を満たすか否かを判断する（ステップＳ１００９）。ここで、非更新条件を満たす場合（ステップＳ１００９：Ｙｅｓ）、ステップＳ１０１２に移行する。
【０１６０】
一方、非更新条件を満たさない場合（ステップＳ１００９：Ｎｏ）、初期既知事例を未知事例として類似事例に基づく推論を実施することで、類似事例リストに非更新条件を満たす必要十分な類似事例を追加し（ステップＳ１０１０）、対応する被類似事例リストを更新する（ステップＳ１０１１）。
【０１６１】
このあと、未抽出の初期既知事例があるか否かを判断し（ステップＳ１０１２）、未抽出の初期既知事例がある場合には（ステップＳ１０１２：Ｙｅｓ）、ステップＳ１００１に戻って、削除対象の被類似事例リストに含まれる未抽出の初期既知事例を抽出して、一連の処理を繰り返す。一方、未抽出の初期既知事例がない場合には（ステップＳ１０１２：Ｎｏ）、図９に示したステップＳ９０５に移行する。
【０１６２】
以上説明した実施の形態２によれば、任意の削除事例に対する初期既知事例の類似度和の差分を、Ｘ（第１の既知事例集合）およびＹ（第４の既知事例集合）にアクセスすることなく、差分テーブルと類似事例リストと被類似事例リストとから求めることができる。このため、類似度和の差分の計算処理にかかる処理時間および処理負荷を削減し、予測支援処理全体の高速化を図ることができる。
【実施例】
【０１６３】
つぎに、本実施の形態１，２の実施例について説明する。実施例では、図１に示した既知事例Ｍ１〜Ｍ１４からなる既知事例集合１００（以下、「初期既知事例集合Ａ」という）の中から既知事例を削除する場合について説明する。ここでは、未知事例と既知事例との間の類似度が高い上位３個（ｋ＝３）の類似事例に基づく推論を例に挙げて説明する。
【０１６４】
なお、計算の簡単化のため、目的変数：年齢の標準偏差を１０［歳］、目的変数：年収の標準偏差を１００［万円］とする。また、同位（同類似度）の類似事例が複数存在する場合には、既知事例ＩＤが小さい番号を上位とする。以降において、実施の形態１，２で示した構成と同一構成については同一符号を付し、その説明を省略する。
【０１６５】
まず、既知事例Ｍ１〜Ｍ１４に重要度が付与された既知事例集合について説明する。図１１は、重要度が付与された既知事例集合の具体例を示す説明図である。図１１において、既知事例集合Ｂには、重要度が付与された既知事例Ｍ１〜Ｍ１４が含まれている。ここでは、すべての既知事例Ｍ１〜Ｍ１４に重要度「１」が付与されている。
【０１６６】
つぎに、重要度が付与された既知事例Ｍ１〜Ｍ１４が２次元空間上に配置された配置図について説明する。図１２は、既知事例が配置された配置図である。図１２において、「年齢」を示す横軸と「年収」を示す縦軸とからなる２次元空間上に既知事例Ｍ１〜Ｍ１４が配置されている。具体的には、目的変数（年齢、年収）の目的変数値を対応付けることで、２次元空間上に既知事例Ｍ１〜Ｍ１４が配置されている。
【０１６７】
なお、この２次元空間において、側面が白抜きの図形オブジェクトは購買「あり」の既知事例、側面が墨塗りの図形オブジェクトは購買「なし」の既知事例をあらわしている。また、各図形オブジェクトに表記されている数値は、各既知事例Ｍ１〜Ｍ１４の重要度である。
【０１６８】
以下、実施例にかかる予測支援処理の具体的な処理手順について説明する。まず、第１の検索部４０２により、既知事例Ｍ１〜Ｍ１４ごとに、上位５個（Ｋ＋１＝５）の類似事例を既知事例集合Ｂから検索する。ここで、既知事例Ｍ９〜Ｍ１４を例に挙げて、第１の検索部４０２による検索結果を保持する類似事例リストについて説明する。図１３は、類似事例リストの具体例を示す説明図である。
【０１６９】
図１３において、既知事例Ｍ９〜Ｍ１４ごとに、各既知事例Ｍ９〜Ｍ１４の類似事例を保持する類似事例リスト１３００−１〜１３００−６が示されている。具体的には、類似事例リスト１３００−１〜１３００−６には、類似事例ごとに、順位、既知事例ＩＤ、重要度および類似度に関する情報が示されている。
【０１７０】
ここで、類似事例リスト１３００−１を例に挙げると、既知事例Ｍ９の類似事例として、既知事例Ｍ９，Ｍ１４，Ｍ１０，Ｍ１３，Ｍ５が示されている。たとえば、既知事例Ｍ９と既知事例Ｍ９とは同一事例のため類似度は「１」となっている。また、既知事例Ｍ９と既知事例Ｍ１４との間の類似度は「０．５」となっている。
【０１７１】
つぎに、検出部４０４により、初期既知事例集合Ａのうち、目的変数値が同一の既知事例からなり、初期既知事例集合Ａの過半数を占める多数事例（既知事例Ｍ１，Ｍ３〜Ｍ７，Ｍ９，Ｍ１０，Ｍ１３，Ｍ１４）を検出する。そして、第３の検索部７０１により、類似事例リスト１３００−１〜１３００−６を参照して、多数事例に含まれる既知事例ごとに、その既知事例を類似事例とする既知事例を探索する。
【０１７２】
ここで、既知事例Ｍ３，Ｍ１３，Ｍ１４を例に挙げて、第３の検索部７０１による検索結果を保持する被類似事例リストについて説明する。図１４は、被類似事例リストの具体例を示す説明図である。図１４において、既知事例Ｍ３，Ｍ１３，Ｍ１４（被類似事例）ごとに、その既知事例を類似事例とする既知事例を保持する被類似事例リスト１４００−１〜１４００−３が示されている。ここで、被類似事例リスト１４００−１を例に挙げると、既知事例Ｍ３を被類似事例とする既知事例Ｍ３，Ｍ４，Ｍ６，Ｍ８が示されている。
【０１７３】
つぎに、差分算出部４０９によって算出された各既知事例Ｍ１〜Ｍ１４の目的変数値ごとの類似度和の差分を保持する差分テーブルについて説明する。ここでは、既知事例Ｍ８〜Ｍ１１，Ｍ１３，Ｍ１４を例に挙げて説明する。図１５は、差分テーブルの具体例を示す説明図である。
【０１７４】
図１５において、各既知事例Ｍ８〜Ｍ１１，Ｍ１３，Ｍ１４の目的変数値ごとの類似度和の差分を保持する差分テーブル１５００−１〜１５００−６が示されている。具体的には、差分テーブル１５００−１〜１５００−６には、購買（目的変数）の目的変数値（「なし」、「あり」）ごとの類似度和の差分が示されている。ここでは、すべての差分は「０」となっている。なお、すべての既知事例Ｍ１〜Ｍ１４の類似事例リストの第Ｋ類似事例までの購買「あり」、「なし」それぞれの類似度和を算出し、その平方和をとると『３２．２４』となる。
【０１７５】
以下、既知事例集合Ｂから既知事例Ｍ１３が削除された場合を例に挙げて、既知事例Ｍ１３の削除により影響を受ける既知事例の目的変数値ごとの類似度和の差分を求める。まず、類似事例リスト１３００−５を参照して、既知事例Ｍ１３の最類似事例を特定する。ここでは、自事例（既知事例Ｍ１３）を除く既知事例Ｍ１４が最類似事例となる。したがって、既知事例集合Ｂから既知事例Ｍ１３を削除し、既知事例Ｍ１３の重要度「１」を既知事例Ｍ１４に加算した場合の類似度和の差分を求める。
【０１７６】
このとき、既知事例集合Ｂから既知事例Ｍ１３を削除することで、類似事例および類似度が変化する可能性があるのは、既知事例Ｍ１３およびＭ１４の被類似事例リスト１４００−２，１４００−３に保持されている既知事例Ｍ９〜Ｍ１４となるため、これら既知事例Ｍ９〜Ｍ１４の類似度和の差分を求めればよい。
【０１７７】
具体的には、差分算出部４０９により、上記式（９）〜（１４）を用いて、既知事例Ｍ９〜Ｍ１４の目的変数値ごとの類似度和の差分を求める。ここで、既知事例Ｍ９を例に挙げると、ＤＩ＝４，ＮＩ＝２のため、実施の形態１で説明した条件（ＩＶ）に当てはまり、β（２）＝１，β（４）＝−１，β（１）＝β（３）＝β（５）＝０となる。したがって、目的変数値「なし」の類似度和の差分は『０．５−０．４１＝０．０９』となり、目的変数値「あり」の類似度和の変化量は『０』となる。
【０１７８】
このあと、更新部７０２により、差分算出部４０９によって算出された算出結果に基づいて、差分テーブル１５００−１〜１５００−６の保持内容を更新する。図１６は、更新後の差分テーブルの具体例を示す説明図である。図１６において、更新後の差分テーブル１５００−１〜１５００−６が示されている。また、差分テーブル１５００−１〜１５００−６における類似度和の差分の平方和は『０．５１』となる。
【０１７９】
ここでは既知事例Ｍ１３を削除する場合を例に挙げて説明したが、他の多数事例（既知事例Ｍ１，Ｍ３〜Ｍ７，Ｍ９，Ｍ１０，Ｍ１４）に対しても同様の処理をおこなう。その結果、目的変数値ごとの類似度和の差分の平方和が最小となる既知事例を削除対象に決定する。なお、他の多数事例についての説明は省略するが、既知事例Ｍ１３が削除対象となる。
【０１８０】
そして、類似度和の差分の平方和『０．５１』は、閾値『３２．２４×０．２』よりも小さいため、既知事例Ｍ１３の重要度「１」を既知事例Ｍ１４に加算することにより、既知事例集合Ｂから既知事例Ｍ１３を削除する。ここで、既知事例Ｍ１３が削除された削除後の既知事例集合Ｂについて説明する。
【０１８１】
図１７は、削除後の既知事例集合の具体例を示す説明図である。図１７において、既知事例Ｍ１３の重要度「１」を既知事例Ｍ１４に加算することで、既知事例Ｍ１３が削除された削除後の既知事例集合Ｂが示されている。削除後の既知事例集合Ｂでは、図１１に示した既知事例集合Ｂに比べて、既知事例Ｍ１４の重要度が「１」から「２」に変わっている。
【０１８２】
つぎに、更新部７０２により、各既知事例Ｍ９〜Ｍ１４の類似事例リストを更新する。更新の可能性があるのは、既知事例Ｍ１３およびＭ１４の被類似事例リストに保持されている既知事例のため、これらを順次更新する。図１８は、更新後の類似事例リストの具体例を示す説明図である。
【０１８３】
なお、実施の形態２で説明した非更新条件から、既知事例Ｍ９，Ｍ１０，Ｍ１２〜Ｍ１４については、類似事例の追加取得の必要はない。一方、既知事例Ｍ１１は類似事例の再取得の必要がある。このとき、既知事例Ｍ１１の類似事例リスト１３００−３に追加された既知事例Ｍ３の被類似事例リスト１４００−１に既知事例Ｍ１１を追加する。
【０１８４】
図１９は、更新後の被類似事例リストの具体例を示す説明図である。図１９において、既知事例Ｍ３を類似事例とする既知事例を保持する被類似事例リスト１４００−１が示されている。更新後の被類似事例リスト１４００−１では、図１４に示した既知事例集合１４００−１に比べて、既知事例Ｍ１１が追加されている。
【０１８５】
以上のことから、既知事例集合Ｂから一つの既知事例Ｍ１３が削除された。このとき、必要な類似事例の取得は既知事例Ｍ１１の１回のみであり、他の計算はすべて類似事例リストおよび被類似事例リストを用いておこなうため、計算処理の高速化を図ることができる。
【０１８６】
以下、詳細な説明は省略するが、同様に多数事例（既知事例Ｍ１，Ｍ３〜Ｍ７，Ｍ９，Ｍ１０，Ｍ１４）を順次削除した場合の既知事例集合の変遷を説明する。図２０〜図２５は、既知事例集合の変遷を示す説明図である。
【０１８７】
図２０において、既知事例Ｍ１３が削除された削除後の既知事例集合Ｂに含まれる既知事例Ｍ１〜Ｍ１２，Ｍ１４が２次元空間上に配置されている。ここでは、削除対象の既知事例Ｍ１３の重要度「１」が最類似事例の既知事例Ｍ１４の重要度に加算されて、「１」から「２」に変化している。
【０１８８】
図２１において、既知事例Ｍ１０が削除された削除後の既知事例集合Ｂに含まれる既知事例Ｍ１〜Ｍ９，Ｍ１１，Ｍ１２，Ｍ１４が２次元空間上に配置されている。ここでは、削除対象の既知事例Ｍ１０の重要度「１」が最類似事例の既知事例Ｍ９の重要度に加算されて、「１」から「２」に変化している。
【０１８９】
図２２において、既知事例Ｍ６が削除された削除後の既知事例集合Ｂに含まれる既知事例Ｍ１〜Ｍ５，Ｍ７〜Ｍ９，Ｍ１１，Ｍ１２，Ｍ１４が２次元空間上に配置されている。ここでは、削除対象の既知事例Ｍ６の重要度「１」が最類似事例の既知事例Ｍ３の重要度に加算されて、「１」から「２」に変化している。
【０１９０】
図２３において、既知事例Ｍ７が削除された削除後の既知事例集合Ｂに含まれる既知事例Ｍ１〜Ｍ５，Ｍ８，Ｍ９，Ｍ１１，Ｍ１２，Ｍ１４が２次元空間上に配置されている。ここでは、削除対象の既知事例Ｍ７の重要度「１」が最類似事例の既知事例Ｍ５の重要度に加算されて、「１」から「２」に変化している。
【０１９１】
図２４において、既知事例Ｍ４が削除された削除後の既知事例集合Ｂに含まれる既知事例Ｍ１〜Ｍ３，Ｍ５，Ｍ８，Ｍ９，Ｍ１１，Ｍ１２，Ｍ１４が２次元空間上に配置されている。ここでは、削除対象の既知事例Ｍ４の重要度「１」が最類似事例の既知事例Ｍ３の重要度に加算されて、「２」から「３」に変化している。
【０１９２】
図２５において、既知事例Ｍ１４が削除された削除後の既知事例集合Ｂに含まれる既知事例Ｍ１〜Ｍ３，Ｍ５，Ｍ８，Ｍ９，Ｍ１１，Ｍ１２が２次元空間上に配置されている。ここでは、削除対象の既知事例Ｍ１４の重要度「２」が最類似事例の既知事例Ｍ９の重要度に加算されて、「２」から「４」に変化している。
【０１９３】
なお、既知事例Ｍ１４が削除された時点で、目的変数値ごとの類似度和の差分の平方和は「６．９５」となり、閾値『３２．２４×０．２』よりも大きくなるため、出力部４１２により、図２５に示す既知事例集合Ｂ（既知事例Ｍ１〜Ｍ３，Ｍ５，Ｍ８，Ｍ９，Ｍ１１，Ｍ１２）が出力される。
【０１９４】
ここで、従来手法を用いて、正答率が低下しないように既知事例集合Ｂから既知事例を削除した場合の削除後の既知事例集合Ｂについて説明する。図２６は、従来手法により既知事例が削除された削除後の既知事例集合を示す配置図である。図２６において、正答率が低下しないように削除対象が削除された結果、本実施例で説明した手法と同様に、既知事例集合Ｂに含まれる既知事例数が１４個から９個に削減されている。
【０１９５】
ところが、従来手法の図２６に示す既知事例集合Ｂでは、既知事例Ｍ２および既知事例Ｍ２の周囲の既知事例Ｍ１，Ｍ５，Ｍ７，Ｍ１０が削除されている。このため、仮に既知事例Ｍ２の周囲の未知事例を予測すると、類似事例として購買「なし」の既知事例（たとえば、既知事例Ｍ９，Ｍ１３，Ｍ１４）しか存在せず、購買「あり」の可能性が高い（全体の購買「あり」の割合よりも）という予測結果は得られない。
【０１９６】
それに対して、本実施例の図２５に示す既知事例集合Ｂでは、既知事例Ｍ２を類似事例として得ることができ、購買「あり」の可能性が高いという予測結果を得ることが可能である。
【０１９７】
また、従来手法の図２６に示す既知事例集合Ｂでは、仮に既知事例Ｍ２の周辺に購買「あり」の既知事例が追加されても、周囲に他の既知事例（購買「なし」も含む）が存在しないため、既知事例Ｍ２の周囲の高精度な予測は期待できない。
【０１９８】
それに対して、本実施例の図２５に示す既知事例集合Ｂでは、既知事例Ｍ２もその周囲の既知事例（たとえば、既知事例Ｍ５）も残されており、仮に既知事例Ｍ２の周囲に購買「あり」の既知事例が追加されると、より高精度の予測が期待できる。
【０１９９】
このように、この予測支援プログラム、予測支援装置、および予測支援方法によれば、ＭＢＲの有用性を損なうことなく、少数事例予測にかかる処理時間の短縮化を図ることができる。
【０２００】
なお、実施の形態１，２で説明した予測支援方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することにより実現することができる。このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。またこのプログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することが可能な媒体であってもよい。
【０２０１】
また、実施の形態１，２で説明した予測支援装置２００，７００は、スタンダードセルやストラクチャードＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）などの特定用途向けＩＣ（以下、単に「ＡＳＩＣ」と称す。）やＦＰＧＡなどのＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｄｅｖｉｃｅ）によっても実現することができる。具体的には、たとえば、上述した予測支援装置２００，７００の機能（記憶部４０１〜更新部７０２）をＨＤＬ記述によって機能定義し、そのＨＤＬ記述を論理合成してＡＳＩＣやＰＬＤに与えることにより、予測支援装置２００，７００を製造することができる。
【０２０２】
上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０２０３】
（付記１）未知事例の目的変数値の予測に用いられる既知事例の集合（以下、「第１の既知事例集合」という）と、前記既知事例に特定の数値が付与された集合（以下、「第２の既知事例集合」という）と、を記憶する記憶手段にアクセス可能なコンピュータを、
前記記憶手段によって記憶された第１の既知事例集合に含まれる既知事例（以下、「初期既知事例」という）ごとに、当該初期既知事例の類似事例を前記記憶手段によって記憶された第２の既知事例集合から検索する第１の検索手段、
前記第１の検索手段によって前記初期既知事例ごとに検索された類似事例と当該初期既知事例との類似度を累積した類似度和を前記目的変数値ごとに算出する第１の算出手段、
前記第１の既知事例集合のうち、前記目的変数値が同一の既知事例からなり、前記第１の既知事例集合の過半数を占める既知事例群を検出する検出手段、
前記検出手段によって検出された既知事例群に含まれる既知事例ごとに、前記第２の既知事例集合から前記既知事例が削除され、前記既知事例に付与されている数値が当該既知事例の最類似事例に加算された集合（以下、「第３の既知事例集合」という）を作成する作成手段、
前記初期既知事例ごとに、当該初期既知事例の類似事例を前記作成手段によって作成された第３の既知事例集合から検索する第２の検索手段、
前記第２の検索手段によって前記初期既知事例ごとに検索された類似事例と当該初期既知事例との類似度を累積した類似度和を前記目的変数値ごとに算出する第２の算出手段、
前記第１の算出手段によって算出された前記目的変数値ごとの類似度和と、前記第２の算出手段によって算出された前記目的変数値ごとの類似度和との差分に基づいて、前記既知事例群の中から削除対象となる既知事例を決定する決定手段、
前記決定手段によって決定された削除対象に付与されている数値を当該削除対象の最類似事例に加算することにより、前記第２の既知事例集合から前記削除対象を削除する削除手段、
前記削除手段によって前記削除対象が削除された削除後の前記第２の既知事例集合を出力する出力手段、
として機能させることを特徴とする予測支援プログラム。
【０２０４】
（付記２）前記作成手段は、
さらに、前記削除手段によって前記第２の既知事例集合から削除対象が削除された場合、前記既知事例群のうち削除されていない残余の既知事例ごとに、前記削除対象が削除された削除後の前記第２の既知事例集合から前記既知事例が削除され、前記既知事例に付与されている数値が当該既知事例の最類似事例に加算された前記第３の既知事例集合を作成する付記１に記載の予測支援プログラム。
【０２０５】
（付記３）前記コンピュータを、
前記初期既知事例ごとに、前記第１および第２の算出手段によって算出された目的変数値ごとの類似度和の差分の平方和を算出する差分算出手段、
前記差分算出手段によって算出された初期既知事例ごとの平方和のうち最小の平方和が予め設定された閾値以下か否かを判断する判断手段として機能させ、
前記決定手段は、
前記判断手段によって前記閾値以下と判断された場合、前記既知事例群の中から前記最小の平方和に対応する既知事例を特定し、当該既知事例を前記削除対象に決定することを特徴とする付記２に記載の予測支援プログラム。
【０２０６】
（付記４）前記決定手段は、
前記判断手段によって前記閾値より大きいと判断された場合、前記既知事例群のうち前記削除手段によって削除されていない残余の既知事例を決定対象から除外し、
前記出力手段は、
前記決定手段によって決定対象から除外された残余の既知事例を含む前記第２の既知事例集合を出力することを特徴とする付記３に記載の予測支援プログラム。
【０２０７】
（付記５）前記コンピュータを、
前記残余の既知事例を類似事例とする既知事例を検索する第３の検索手段として機能させ、
前記第１の検索手段は、
前記初期既知事例ごとに、当該初期既知事例の類似事例を前記削除手段によって削除対象が削除された削除後の前記第２の既知事例集合から検索し、
前記第３の検索手段は、
前記第１の検索手段によって前記削除後の前記第２の既知事例集合から検索された前記初期既知事例の類似事例に基づいて、前記残余の既知事例ごとに、当該既知事例を類似事例とする初期既知事例を検索し、
前記差分算出手段は、
前記第３の検索手段によって前記残余の既知事例ごとに検索された当該既知事例を類似事例とする初期既知事例に基づいて、前記初期既知事例と前記削除後の前記第２の既知事例集合から前記残余の既知事例（以下、「削除事例」という）が削除され、前記削除事例に付与されている数値が当該削除事例の最類似事例に加算された既知事例集合に含まれる前記初期既知事例の類似事例との類似度を累積した類似度和と、前記第１の算出手段によって算出された前記目的変数値ごとの類似度和との差分を算出し、
前記判断手段は、
前記差分算出手段によって算出された算出結果に基づいて、前記初期既知事例ごとの平方和のうち最小の平方和が予め設定された閾値以下か否かを判断し、
前記決定手段は、
前記判断手段によって前記閾値以下と判断された場合、前記残余の既知事例の中から前記最小の平方和に対応する既知事例を特定し、当該既知事例を前記削除対象に決定することを特徴とする付記３または４に記載の予測支援プログラム。
【０２０８】
（付記６）前記コンピュータを、
前記差分算出手段によって算出された算出結果に基づいて、前記各初期既知事例の前記目的変数値ごとの類似度和の差分を保持する差分テーブルを更新する第１の更新手段、
前記決定手段によって決定された決定結果に基づいて、前記第１の検索手段によって前記削除後の前記第２の既知事例集合から検索された初期既知事例ごとの類似事例を保持する類似事例リストを更新する第２の更新手段、
前記決定手段によって決定された決定結果に基づいて、前記第３の検索手段によって前記残余の既知事例ごとに検索された当該既知事例を類似事例とする初期既知事例を保持する被類似事例リストを更新する第３の更新手段として機能させ、
前記差分算出手段は、
前記第１、第２および第３の更新手段によってそれぞれ更新された更新後の差分テーブル、類似事例リストおよび被類似事例リストを参照して、前記各初期既知事例の前記目的変数値ごとの類似度和の差分を算出することを特徴とする付記５に記載の予測支援プログラム。
【０２０９】
（付記７）前記第１および第２の検索手段によって検索される初期既知事例の類似事例として、当該初期既知事例と同一の説明変数値および目的変数値の既知事例を含むことを特徴とする付記１〜６のいずれか一つに記載の予測支援プログラム。
【０２１０】
（付記８）前記閾値は、前記第１の算出手段によって算出された目的変数値ごとの類似度和の平方和に予め設定された定数を乗算した値であることを特徴とする付記１〜７のいずれか一つに記載の予測支援プログラム。
【０２１１】
（付記９）前記コンピュータを、
前記削除手段によって前記削除対象が削除された削除後の前記第２の既知事例集合を用いて、前記未知事例の前記目的変数値ごとの確信度を算出する確信度算出手段として機能させ、
前記出力手段は、
前記確信度算出手段によって算出された目的変数値ごとの確信度のうち、最大の確信度の目的変数値を前記未知事例の予測結果として出力することを特徴とする付記１〜８のいずれか一つに記載の予測支援プログラム。
【０２１２】
（付記１０）未知事例の目的変数値の予測に用いられる既知事例の集合（以下、「第１の既知事例集合」という）と、前記既知事例に特定の数値が付与された集合（以下、「第２の既知事例集合」という）と、を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段によって記憶された第１の既知事例集合に含まれる既知事例（以下、「初期既知事例」という）ごとに、当該初期既知事例の類似事例を前記記憶手段によって記憶された第２の既知事例集合から検索する第１の検索手段と、
前記第１の検索手段によって前記初期既知事例ごとに検索された類似事例と当該初期既知事例との類似度を累積した類似度和を前記目的変数値ごとに算出する第１の算出手段と、
前記第１の既知事例集合のうち、前記目的変数値が同一の既知事例からなり、前記第１の既知事例集合の過半数を占める既知事例群を検出する検出手段と、
前記検出手段によって検出された既知事例群に含まれる既知事例ごとに、前記第２の既知事例集合から前記既知事例が削除され、前記既知事例に付与されている数値が当該既知事例の最類似事例に加算された集合（以下、「第３の既知事例集合」という）を作成する作成手段と、
前記初期既知事例ごとに、当該初期既知事例の類似事例を前記作成手段によって作成された第３の既知事例集合から検索する第２の検索手段と、
前記第２の検索手段によって前記初期既知事例ごとに検索された類似事例と当該初期既知事例との類似度を累積した類似度和を前記目的変数値ごとに算出する第２の算出手段と、
前記第１の算出手段によって算出された前記目的変数値ごとの類似度和と、前記第２の算出手段によって算出された前記目的変数値ごとの類似度和との差分に基づいて、前記既知事例群の中から削除対象となる既知事例を決定する決定手段と、
前記決定手段によって決定された削除対象に付与されている数値を当該削除対象の最類似事例に加算することにより、前記第２の既知事例集合から前記削除対象を削除する削除手段と、
前記削除手段によって前記削除対象が削除された削除後の前記第２の既知事例集合を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする予測支援装置。
【０２１３】
（付記１１）前記初期既知事例ごとに、前記第１および第２の算出手段によって算出された目的変数値ごとの類似度和の差分の平方和を算出する差分算出手段と、
前記差分算出手段によって算出された初期既知事例ごとの平方和のうち最小の平方和が予め設定された閾値以下か否かを判断する判断手段と、を備え、
前記決定手段は、
前記判断手段によって前記閾値以下と判断された場合、前記既知事例群の中から前記最小の平方和に対応する既知事例を特定し、当該既知事例を前記削除対象に決定することを特徴とする付記１０に記載の予測支援装置。
【０２１４】
（付記１２）前記決定手段は、
前記判断手段によって前記閾値より大きいと判断された場合、前記既知事例群のうち前記削除手段によって削除されていない残余の既知事例を決定対象から除外し、
前記出力手段は、
前記決定手段によって決定対象から除外された残余の既知事例を含む前記第２の既知事例集合を出力することを特徴とする付記１１に記載の予測支援装置。
【０２１５】
（付記１３）前記残余の既知事例を類似事例とする既知事例を検索する第３の検索手段を備え、
前記第１の検索手段は、
前記初期既知事例ごとに、当該初期既知事例の類似事例を前記削除手段によって削除対象が削除された削除後の前記第２の既知事例集合から検索し、
前記第３の検索手段は、
前記第１の検索手段によって前記削除後の前記第２の既知事例集合から検索された前記初期既知事例の類似事例に基づいて、前記残余の既知事例ごとに、当該既知事例を類似事例とする初期既知事例を検索し、
前記差分算出手段は、
前記第３の検索手段によって前記残余の既知事例ごとに検索された当該既知事例を類似事例とする初期既知事例に基づいて、前記初期既知事例と前記削除後の前記第２の既知事例集合から前記残余の既知事例（以下、「削除事例」という）が削除され、前記削除事例に付与されている数値が当該削除事例の最類似事例に加算された既知事例集合に含まれる前記初期既知事例の類似事例との類似度を累積した類似度和と、前記第１の算出手段によって算出された前記目的変数値ごとの類似度和との差分を算出し、
前記判断手段は、
前記差分算出手段によって算出された算出結果に基づいて、前記初期既知事例ごとの平方和のうち最小の平方和が予め設定された閾値以下か否かを判断し、
前記決定手段は、
前記判断手段によって前記閾値以下と判断された場合、前記残余の既知事例の中から前記最小の平方和に対応する既知事例を特定し、当該既知事例を前記削除対象に決定することを特徴とする付記１１または１２に記載の予測支援装置。
【０２１６】
（付記１４）制御手段および記憶手段を備えるコンピュータが、
前記制御手段により、前記記憶手段によって記憶された未知事例の目的変数値の予測に用いられる既知事例の集合（以下、「第１の既知事例集合」という）に含まれる既知事例（以下、「初期既知事例」という）ごとに、当該初期既知事例の類似事例を前記記憶手段によって記憶された前記既知事例に特定の数値が付与された集合（以下、「第２の既知事例集合」という）から検索する第１の検索工程と、
前記制御手段により、前記第１の検索工程によって前記初期既知事例ごとに検索された類似事例と当該初期既知事例との類似度を累積した類似度和を前記目的変数値ごとに算出する第１の算出工程と、
前記制御手段により、前記第１の既知事例集合のうち、前記目的変数値が同一の既知事例からなり、前記第１の既知事例集合の過半数を占める既知事例群を検出する検出工程と、
前記制御手段により、前記検出工程によって検出された既知事例群に含まれる既知事例ごとに、前記第２の既知事例集合から前記既知事例が削除され、前記既知事例に付与されている数値が当該既知事例の最類似事例に加算された集合（以下、「第３の既知事例集合」という）を作成する作成工程と、
前記制御手段により、前記初期既知事例ごとに、当該初期既知事例の類似事例を前記作成工程によって作成された第３の既知事例集合から検索する第２の検索工程と、
前記制御手段により、前記第２の検索工程によって前記初期既知事例ごとに検索された類似事例と当該初期既知事例との類似度を累積した類似度和を前記目的変数値ごとに算出する第２の算出工程と、
前記制御手段により、前記第１の算出工程によって算出された前記目的変数値ごとの類似度和と、前記第２の算出工程によって算出された前記目的変数値ごとの類似度和との差分に基づいて、前記既知事例群の中から削除対象となる既知事例を決定する決定工程と、
前記制御手段により、前記決定工程によって決定された削除対象に付与されている数値を当該削除対象の最類似事例に加算することにより、前記第２の既知事例集合から前記削除対象を削除する削除工程と、
前記制御手段により、前記削除工程によって前記削除対象が削除された削除後の前記第２の既知事例集合を出力する出力工程と、
を実行することを特徴とする予測支援方法。
【図面の簡単な説明】
【０２１７】
【図１】既知事例集合の具体例を示す説明図である。
【図２】実施の形態１の概要を示す説明図である。
【図３】予測支援装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図４】実施の形態１にかかる予測支援装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図５】類似事例リストの一例を示す説明図である。
【図６】実施の形態１にかかる予測支援装置の予測支援処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図７】実施の形態２にかかる予測支援装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図８】実施の形態２にかかる予測支援装置の予測支援処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。
【図９】実施の形態２にかかる予測支援装置の予測支援処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。
【図１０】更新処理の具体的処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】重要度が付与された既知事例集合の具体例を示す説明図である。
【図１２】既知事例が配置された配置図である。
【図１３】類似事例リストの具体例を示す説明図である。
【図１４】被類似事例リストの具体例を示す説明図である。
【図１５】差分テーブルの具体例を示す説明図である。
【図１６】更新後の差分テーブルの具体例を示す説明図である。
【図１７】削除後の既知事例集合の具体例を示す説明図である。
【図１８】更新後の類似事例リストの具体例を示す説明図である。
【図１９】更新後の被類似事例リストの具体例を示す説明図である。
【図２０】既知事例集合の変遷を示す説明図（その１）である。
【図２１】既知事例集合の変遷を示す説明図（その２）である。
【図２２】既知事例集合の変遷を示す説明図（その３）である。
【図２３】既知事例集合の変遷を示す説明図（その４）である。
【図２４】既知事例集合の変遷を示す説明図（その５）である。
【図２５】既知事例集合の変遷を示す説明図（その６）である。
【図２６】従来手法により既知事例が削除された削除後の既知事例集合を示す配置図である。
【符号の説明】
【０２１８】
２００，７００  予測支援装置
４０１  記憶部
４０２  第１の検索部
４０３  第１の算出部
４０４  検出部
４０５  作成部
４０６  第２の検索部
４０７  第２の算出部
４０８  決定部
４０９  差分算出部
４１０  判断部
４１１  削除部
４１２  出力部
４１３  確信度算出部
７０１  第３の検索部
７０２  更新部
【図１】
0005125721.tif 000019
【図２】
0005125721.tif 000020
【図３】
0005125721.tif 000021
【図４】
0005125721.tif 000022
【図５】
0005125721.tif 000023
【図６】
0005125721.tif 000024
【図７】
0005125721.tif 000025
【図８】
0005125721.tif 000026
【図９】
0005125721.tif 000027
【図１０】
0005125721.tif 000028
【図１１】
0005125721.tif 000029
【図１２】
0005125721.tif 000030
【図１３】
0005125721.tif 000031
【図１４】
0005125721.tif 000032
【図１５】
0005125721.tif 000033
【図１６】
0005125721.tif 000034
【図１７】
0005125721.tif 000035
【図１８】
0005125721.tif 000036
【図１９】
0005125721.tif 000037
【図２０】
0005125721.tif 000038
【図２１】
0005125721.tif 000039
【図２２】
0005125721.tif 000040
【図２３】
0005125721.tif 000041
【図２４】
0005125721.tif 000042
【図２５】
0005125721.tif 000043
【図２６】
0005125721.tif 000044