(57)【要約】本発明は、複数のレコードをわたる分類規則に従って、レコードを分類し且つ集計処理を行うことの可能な集計システム及び集計方法を提供することを目的とする。この目的を達成するために、本発明の情報集計システムは、表形式に格納された複数のデータより構成される複数のレコードを、所定の規則に基づいて集計する集計システムであって、表形式に格納された複数のレコードにわたる分類該当レコードを特定する定義を行う手段と、複数のレコードにわたる分類該当レコードを特定する手段と、分類集計手段とを有し、分類集計手段は、表形式に格納された複数のデータより構成される複数のレコードを、分類該当レコードを特定する手段の分類結果を参照して、複数のレコードにわたる分類該当レコードを特定する定義を行う手段の定義する分類該当レコードを特定する定義に従って集計することを特徴とする。
2004051514.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
表形式に格納された複数のデータより構成される複数のレコードを、所定の規則に基づいて集計する集計システムであって、
表形式に格納された複数のレコードにわたる分類該当レコードを特定する定義を行う手段と、
複数のレコードにわたる分類該当レコードを特定する手段と、
分類集計手段とを有し、
前記分類集計手段は、前記表形式に格納された複数のデータより構成される前記複数のレコードを、前記分類該当レコードを特定する手段の分類結果を参照して、前記複数のレコードにわたる分類該当レコードを特定する定義を行う手段の定義する分類該当レコードを特定する定義に従って集計することを特徴とする情報集計システム。
【請求項２】
前記分類該当レコードを特定する定義は、前記表形式に格納された複数のデータより構成される複数のレコードに対してデータマイニングを適用した分類結果の全部あるいは一部を含むことを特徴とする請求項１記載の情報集計システム。
【請求項３】
前記分類該当レコードを特定する手段は前記集計手段による集計前に、前記分類該当レコードの分類結果を生成し、前記集計手段は、前記分類該当レコードの分類結果を参照して、前記複数のレコードにわたる分類該当レコードを特定する定義を行う手段の定義する分類該当レコードを特定する定義に従って集計することを特徴とする請求項１或は２記載の情報活用システム。
【請求項４】
前記分類該当レコードを特定する定義は、所定の期間毎に、更新されることを特徴とする請求項１、または、請求項２記載の情報活用システム。
【請求項５】
前記分類該当レコードを特定する手段は、所定の期間毎に、分類該当レコードを特定する定義に従って、前記分類該当レコードの分類結果を更新することを特徴とする請求項３に記載の情報活用システム。
【請求項６】
前記分類該当レコードを特定する定義は、分類定義として自動的に登録されることを特徴とする請求項２記載の情報活用システム。
【請求項７】
前記データマイニングの分類結果が、時間によって変化する場合には、各前記データマイニングの分類結果を保持することを特徴とする請求項２記載の情報活用システム。
【請求項８】
所定の時間間隔で前記データマイニングを実行することを特徴とする請求項２記載の情報活用システム。
【請求項９】
表形式に格納された複数のデータより構成される複数のレコードを、所定の規則に基づいて集計する情報の集計方法であって、
表形式に格納された複数のレコードにわたる分類該当レコードを特定する定義を行うステップと、
複数のレコードにわたる分類該当レコードを特定するステップと、
分類集計ステップとを有し、
前記分類集計ステップは、前記表形式に格納された複数のデータより構成される前記複数のレコードを、前記分類該当レコードを特定する手段の分類結果を参照して、前記複数のレコードにわたる分類該当レコードを特定する定義を行うステップの定義する分類該当レコードを特定する定義に従って集計することを特徴とする情報の集計方法。
【請求項１０】
前記分類該当レコードを特定する定義は、前記表形式に格納された複数のデータより構成される複数のレコードに対してデータマイニングを適用した分類結果の全部あるいは一部を含むことを特徴とする請求項９記載の情報の集計方法。
【請求項１１】
前記分類該当レコードを特定するステップは、前記集計手段による集計前に前記分類該当レコードの分類結果を生成し、前記集計手段は、前記分類該当レコードの分類結果を参照して、前記複数のレコードにわたる分類該当レコードを特定する定義を行うステップの定義する分類該当レコードを特定する定義に従って集計することを特徴とする請求項９或は１０記載の情報の集計方法。
【請求項１２】
前記分類該当レコードを特定する定義は、所定の期間毎に、更新されることを特徴とする請求項９或は１０記載の情報の集計方法。
【請求項１３】
前記分類該当レコードを特定するステップは、所定の期間毎に、分類該当レコードを特定するステップに従って、前記分類該当レコードの分類結果を更新することを特徴とする請求項１１に記載の情報の集計方法。
【請求項１４】
前記分類該当レコードを特定するステップは、分類定義として自動的に登録されることを特徴とする請求項１０記載の情報の集計方法。
【請求項１５】
前記データマイニングの分類結果が、時間によって変化する場合には、各前記データマイニングの分類結果を保持することを特徴とする請求項１０記載の情報の集計方法。
【請求項１６】
所定の時間間隔で前記データマイニングを実行することを特徴とする請求項１０記載の情報の集計方法。
【請求項１７】
請求項９に記載の方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを格納したコンピュータ読取可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】  本発明は、情報処理システムに関連し、特に格納された情報を活用するための集計システム及び集計方法に関するものである。
【背景技術】  計算機による活用を前提とした情報は、日々の取引を記録したトランザクション情報のように、１つの事象に対応する一定構造を有する情報（レコード）を、事象の数だけ記録した表形式データ（テーブルデータ）として蓄積されることが多い。このレコードには、事象を表現する情報が、幾つかに区切られて記録領域（フィールド）に整理されて格納される。
図１は、このような表形式データの例を示す。図１では、参照番号１０１のレシート番号、参照番号１０２の売り上げ日、参照番号１０３の顧客番号、参照番号１０４の商品及び、参照番号１０５の売上金額の縦の列が各フィールドを構成する。そして、レコード１０６は、例えば、図１の第１行目の、レシート番号００００１、売り上げ日２００２／０６／３０、顧客番号１０００１、商品Ａ及び、売上金額３０００の、各フィールドのデータ群より構成される。
テーブルデータとして蓄積された情報を活用する場合には、各レコード中の特定のフィールドに格納された値に基づいた規則で、各レコードを分類し、そして、分類されたレコードの集合（カテゴリ）ごとに集計を行って、カテゴリ間の差異や傾向を求める。図２は、図１に示されたレコードを記録した表形式データについて、売り上げ日のフィールド１０２が６月なのか７月なのかについて分類し、これに該当するレコードの、売上金額のフィールドを、月毎に集計した結果であり、月別分類２０１と合計金額２０２の列より構成される。
分類規則については、従来技術として以下のような指定が可能である。これらの分類規則による分類は、いずれも、各レコード単体に規則を適用することで容易に分類できるところに特徴がある。
第１の例の分類規則は、カテゴリ型であり、これは、例えば、日用品、生鮮品などの区分に基づいた分類をおこなう規則である。
第２の例の分類規則は、時間型であり、これは、例えば、あるレコードの時間フィールドが、指定された条件を満たすように分類する規則である。１月度、２月度といった月毎の分類や、週毎、日毎の規則による分類などがある。
第３の例の分類規則は、範囲型であり、これは、例えば、売上金額が、１００万円以下、１００万円以上１０００万円以下といった範囲に基づいた分類する規則である。
第４の例の分類規則は、全値型であり、これは、例えば、レコードに記録された値に基づいた分類規則である。例えば、大型店舗等で、レジ番号が１から１０まである場合に、記録されたレジ番号の値を全て利用して分類をおこなう規則である。
図３は、従来の格納された情報を活用するためのシステムの構成を示す図である。図３に示す従来のシステムは、主に、情報処理装置３０１、入力装置３０２、出力装置３０３、データベース３０４及び分類定義蓄積手段３０５より構成される。情報処理装置３０１は、各種の処理を行う手段を有し主に、データ登録手段３１１、分類定義手段３１２、分類指示手段３１３及び、分類集計手段３１４より構成される。表示装置３０３は、画面などを表示するものである。入力装置３０４は、各種入力を行うものであって、マウスやキーボードなどである。
データ登録手段３１１は、入力装置３０２から入力されたデータを、レコードに構成して、データベース３０４に登録（蓄積）する。分類定義手段３１２は、入力装置３０２から入力される分類定義を、分類定義蓄積手段３０５に蓄積する。分類指示手段３１３は、入力装置３０２から入力される指示に従って、分類定義蓄積手段３０５内に蓄積された分類定義を指示し、分類集計手段３１４に送る。分類集計手段３１４は、データベース３０４に蓄積されたレコードを、分類して集計処理をおこなうものである。データベース３０４は、データをレコードにして蓄積したものである。分類定義は、分類を定義して登録したものである。分類集計手段３１４は、例えば、売上データベースから、これに記録されているレコードを順次取り出して、分類定義を参照しながら、各レコードの集計対象フィールドに従って、該当する分類毎に集計処理を行う。そして、分類集計手段３１４により、分類され且つ集計された結果が、表示装置３０３に表示される。
従来は、分類定義として定義できる規則は、その規則を１つのレコードについて適用するだけで、すぐに分類が可能であるものに限定されてきた。しかし、ビジネスインテリジェンスと呼ばれる、さまざまな分析ツールによる分析結果を、レコードを分類する分類定義として利用したい場合がある。このような分析結果に基づいて、レコードの分類を行う場合には、複数のレコードをわたった分類定義をする必要があるため、従来の単純な分類規則では集計することができない。このような、ビジネスインテリジェンスと呼ばれる分析ツールの具体的なものの代表としては、データマイニングがある。
データマイニングとは、大量のデータ中から、何らかの規則性や法則性を発見するという分析手法である。膨大なデータを分析して、価値ある情報に変換し、ビジネスにおけるアクションに結びつける作業のことである。データマイニングの手法としては、相関分析や、クラスタリングなどの手法が一般的に使用されている。
データマイニングの１つの分析手法である相関分析とは、例えば、購入商品の組み合わせパターンを拾い出す手法である。分析にあたっては、予め、顧客が購入したレシートの内容をＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ−Ｏｆ−Ｓａｌｅｓ）で蓄積しておく。この場合には、１枚のレシートをトランザクションと呼ぶ。そして、例えば、収集した１００人の顧客のレシートのうち、２０人の顧客が商品Ａを購入し、また、１２人の顧客が商品Ａと商品Ｂの両方を購入していたとする。この場合には、１つの商品を、アイテムと呼ぶ。また、１つのトランザクションには、通常、複数のアイテムが含まれる。
このとき、以下の定義式、
アイテムのサポート
＝アイテムを含むトランザクションの数／全トランザクション数    （１）
に基づいて、商品Ａの「サポート（ｓｕｐｐｏｒｔ）」＝２０％、商品Ａと商品Ｂの「サポート」＝１２％とする。このようにすると、単純な条件付き確率計算により、「Ａを購入する顧客の６０％（＝１２％／２０％）がＢも購入する」が得られる。これを「Ａ→Ｂ  確信度６０％，サポート１２％」と表わし、相関ルールと定義する。つまり、相関ルール「Ａ→Ｂ」における確信度は、
「Ａ→Ｂ」の確信度（ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ）
＝Ａ∧Ｂ（ＡとＢの両方購入）のサポート／Ａのサポート
である。ここで、記号「∧」は、ＡとＢの両方を購入したことを示す。
例えば、「パン→バター  確信度７０％」といったルールは、「パンを購入した客のうち７０％がバターも一緒に購入している」ことを意味する。
このように、相関分析の結果、「商品Ａを購入した顧客は、商品Ｂをあわせて購入する」といったルール集合を得ることができる。例えば、図１のようなデータを対象に、相関分析を実行した結果から、「商品Ａと商品Ｂを一緒に購入した顧客」と、「商品Ａと商品Ｄを一緒に購入した顧客」という、２つの具体的なルールを抽出し、これらのルールに基づいた分類によって集計することは、現在の分析ツールでは可能ではない。これは、あるレコードがこれらのルールを満たすかどうかについては、１つのレコードを見て単純な規則を適用することでは分類ができないためである。このように、相関分析は、単体のレコードから得られた結果ではなく、複数のレコードにまたがる関係を抽出している。
一方、データマイニングの他の分析手法の１つであるクラスタリングとは、類似したデータを同じグループにまとめていく手法である。例えば、クラスタリング手法を適用して売上データを分類し、若者志向の顧客層と、家族志向の顧客層という２つの分類を発見することができる。図４は、クラスタリングによるデータマイニングの例を示す。このクラスタリング例では、レコードを記録した表形式データ４０１内のレコードを、年収、性別、年齢、及び、商品の４つの属性について、おたがいに類似している２つの分類４０２（分類１）と４０３（分類２）にグループ分けをおこなう場合の例である。
このようなクラスタリングの結果を用いて分類し且つ集計処理をしたい場合には、あるレコードがどの分類に属するかは、１つのレコードを見ただけでは判断できない。クラスタリングは単一のレコードだけでなく、他のレコードとの類似性を考慮して分類を作成しているからである。
従って、データベースに蓄積された表形式データ（テーブルデータ）を対象として、データマイニングを適用して得られた結果の一部、あるいは全部を、新たな分類定義として使用して、元の表形式データのレコードを集計することは、従来のシステムでは不可能である。このために、複数のレコードをわたる分類規則に従って、レコードを分類し且つ集計処理を行うための新しい仕組みが必要である。
【発明の開示】
本発明は上記の点に鑑みてなされたもので、複数のレコードをわたる分類規則に従って、レコードを分類し且つ集計処理を行うことの可能な集計システム及び集計方法を提供することを目的とする。
この目的を達成するために、本発明の情報集計システムは、表形式に格納された複数のデータより構成される複数のレコードを、所定の規則に基づいて集計する集計システムであって、表形式に格納された複数のレコードにわたる分類該当レコードを特定する定義を行う手段と、複数のレコードにわたる分類該当レコードを特定する手段と、分類集計手段とを有し、分類集計手段は、表形式に格納された複数のデータより構成される複数のレコードを、分類該当レコードを特定する手段の分類結果を参照して、複数のレコードにわたる分類該当レコードを特定する定義を行う手段の定義する分類該当レコードを特定する定義に従って集計することを特徴とする。
これにより、従来の方式と異なり、分類該当レコードを特定する手段を利用することにより、各レコードに単純な規則を適用するだけでは分類をすることができない複数のレコードにまたがる複雑な分類による集計処理が可能となる。
また、本発明の情報集計システムの、分類該当レコードを特定する定義は、表形式に格納された複数のデータより構成される複数のレコードに対してデータマイニングを適用した分類結果の全部あるいは一部を含むことを特徴とする。
これにより、データマイニングの結果については、単一のレコードだけを見ても、そのレコードがどの分類定義に合致するかを判断することができないような、例えば、「商品Ａを購入した後で商品Ｂを購入した顧客」のような分類定義に、各レコードが該当するかどうかを、分類該当レコード特定手段を利用することにより判定することができる。
また、本発明の情報集計システムの、分類該当レコードを特定する手段は、集計手段による集計前に分類該当レコードの分類結果を生成し、集計手段は、分類該当レコードの分類結果を参照して、複数のレコードにわたる分類該当レコードを特定する定義を行う手段の定義する分類該当レコードを特定する定義に従って集計することを特徴とする。
これにより、分類該当レコードを特定する手段は、集計の際に対応レコードを求める方法だけでなく、あらかじめ対応するレコードを中間的に分類しておき、集計の際に中間的な分類結果を利用することができる。例えば、商品Ａと商品Ｂを購入した顧客のレコードについて、あらかじめそのキー（ユニークにレコードが特定できるフィールド）を中間的な分類結果として保存しておけばよい。分類定義「商品Ａと商品Ｂを購入した顧客」について集計処理する際には、中間的な分類結果を参照して対応するレコードを取り出す。中間的な分類結果の実現には、リスト、ハッシュなど、既存の方法を用いることができる。また、中間的な分類結果の格納先には、主記憶上または二次記憶装置上を選ぶことができる。
更に、本発明の情報集計システムの、分類該当レコードを特定する手段は、所定の期間毎に、分類該当レコードを特定する定義に従って、分類該当レコードの分類結果を更新することを特徴とする。
データは、その特性上、対象となるデータは不変でなく、常に追加がおこなわれる。このように、対象データへのレコード追加がある場合には、一度生成した分類該当レコードを特定する手段による分類該当レコードの分類結果を用いると、それを生成した後のデータが集計対象に選択されないことになる。このような問題を解決するために、一定間隔で上記の分類該当レコード特定手段による分類該当レコードの分類結果を更新しておくことによって、最新のデータに対しても高速に集計できる。
更に、本発明の情報集計システムの、分類該当レコードを特定する定義は、分類定義として自動的に登録されることを特徴とする。
データマイニングの１手法であるクラスタリングでは、傾向の近いユーザを指定された個数のグループにまとめる処理をおこなう。この時、結果のクラスタ番号（１から指定された番号）を自動的に登録して分類定義として利用できれば、ユーザが分類定義への登録を指示する必要がなくなる。つまり、表形式データに対してデータマイニングを適用した場合に、その結果を分類定義として自動的に登録し、元の表形式データを該当する分類定義に従って集計することを可能とすることができる。
更に、本発明の情報集計システムは、データマイニングの分類結果が、時間によって変化する場合には、各データマイニングの分類結果を保持することを特徴とする。
これにより、データマイニングの結果が時間によって変化する場合に、時間の変化に従って各データマイニングの結果を保持し、その結果に従って分類定義として利用する。例えば、２０００年６月にはランクが５であったが、２０００年７月にはランクが４になった顧客の場合には、２０００年６月の集計ではランク５に分類して集計し、２０００年７月にはランク４として集計する。
更に、本発明の情報集計システムは、所定の時間間隔で前記データマイニングを実行することを特徴とする。
これにより、分類定義レコードを特定する手段に加えて、データマイニングも定期的に実行し、各分類定義自体と、該当するレコードを最新のものに更新して利用することができる。集計時間自体は変わらないが、これによって最新の分類に基づいた結果を得ることができる。
また、本発明は、コンピュータに機能させるためのプログラムを格納したコンピュータ読取可能な記録媒体として提供される。
【図面の簡単な説明】  本発明の他の目的、特徴及び利点は、添付の図面を参照しながら以下の詳細な説明を読むことにより一層明瞭となるであろう。
図１は、表形式データの例を示す図である。
図２は、図１に示されたレコードを記録した表形式データについて、集計した結果を示す図である。
図３は、従来の格納された情報を活用するためのシステムの構成を示す図である。
図４は、クラスタリングによるデータマイニングの例を示す図である。
図５は、本発明の実施例の格納された情報を活用するためのシステムの構成を示す図である。
図６は、分類該当レコード特定手段５０２の分類結果を示す図である。
図７は、データマイニングによる分類定義の例を示す図である。
図８は、データマイニングによる分類定義に対応した分類該当レコード特定手段の分類結果の例を示す図である。
図９は、クラスタリングによる分類定義の例を示す図である。
図１０は、本発明の実施例の動作のフローチャートを示す図である。
図１１は、本発明の分析対象データである表形式データの例を示す図である。
図１２は、本発明の定義情報の作成及び登録処理のフローチャートを示す図である。
図１３は、相関分析による分類定義の実施例を示す図である。
図１４は、本発明の分類及び集計処理のフローチャートを示す図である。
図１５は、本発明の集計処理の指定の実施例を示す図である。
図１６は、データマイニングによる分類定義に対応する分類該当レコード特定手段の分類結果を示す図である。
図１７は、データマイニングによる分類定義に対応する集計処理の集計結果の実施例を示す図である。
【発明を実施するための最良の形態】  以下に、本発明を実施するための実施の形態について、図面を用いて説明する。
図５を参照して本発明の実施例を説明する。図５は、本発明の実施例の格納された情報を活用するためのシステムの構成を示す図である。図５において、図３と同一番号を付した構成要素は、同一の構成要素を示す。図５の、本発明の実施例のシステムは、主に、情報処理装置３０１、入力装置３０２、出力装置３０３、データベース３０４、及び、分類定義蓄積手段３０５より構成される。情報処理装置３０１は、各種の処理を行う手段を有し、主に、、データ登録手段３１１、分類定義手段３１２、分類指示手段３１３、分類集計手段３１４、分類該当レコードを特定する定義手段５０１及び、分類該当レコード特定手段５０２より構成される。表示装置３０３は、画面などを表示するものである。入力装置３０４は、各種入力を行うものであって、マウスやキーボードなどである。
データ登録手段３１１は、入力装置３０２から入力されたデータを、レコードに構成して、データベース３０４に登録（蓄積）する。分類定義手段３１２は、入力装置３０２から入力される分類定義を、分類定義蓄積手段３０５に蓄積する。分類指示手段３１３は、入力装置３０２から入力される指示に従って、分類定義蓄積手段３０５内に蓄積された分類定義を指示し、分類該当レコード特定手段５０２に送る。
データベース３０４は、データをレコードにして蓄積したものである。分類定義は、分類を定義して登録したものである。
分類該当レコードを特定するための定義手段５０１は、入力装置３０２から入力される指示に従って、分類該当レコードを特定するための定義を受ける。
分類該当レコード特定手段５０２は、分類該当レコードを特定するための定義手段５０１に入力された、分類該当レコードを特定するための定義と、分類定義蓄積手段３０５に蓄積された分類定義と、データベース３０４に蓄積されたレコードに従って、分類に該当するレコード群を分類する。図６は、分類該当レコード特定手段５０２の分類結果を示す図であり、分類の列６０１と対応レコード軍の列６０２より構成される。例えば、分類が１と２の２種類であり、それぞれの分類に対応するレコードのキーが例えば、１、２、４、５と、３、６、７である場合、図６のように、分類１と分類２に対するレコードの対応表を中間的な分類結果として作成し、この対応表から即座に対応するレコード群を知ることができる。
分類集計手段３１４は、データベース３０４に蓄積されたレコードを、分類して集計処理をおこなうものである。
分類集計手段３１４は、分類指示手段３１３から指定される分類定義蓄積手段３０５内に蓄積された分類定義と、分類該当レコード特定手段５０２から出力される、図６に示されたような、分類１と分類２に対するレコードの対応表のような分類結果から、分類該当レコードを特定して、データベース３０４に蓄積された各分類に該当するレコードをデータベースから順次取り出し、該当する分類に分けて集計処理する。例えば、製品ラインアップなどの目的に応じてそれぞれ適用期間に分けて分類を定義して登録することもできる。分類該当レコード特定手段５０２による中間的な分類結果は、分類定義に応じて準備しておく必要がある。そして、分類集計手段３１４により、分類され且つ集計された結果が、表示装置３０３に表示される。このように、分類集計手段３１４は、分類該当レコード特定手段５０２を利用することで、分類に該当するレコード群を対象とした集計処理を容易におこなうことができる。
このように、従来の方式と異なり、分類該当レコード特定手段５０２の分類結果を利用することにより、各レコードに単純な規則を適用するだけでは分類をすることができない複数のレコードにまたがる複雑な分類による集計処理が可能となる。
また、分類該当レコードを特定するための定義手段５０１により定義された分類該当レコードを特定するための定義として、データマイニングを行った結果の一部、または、全部を利用することができる。図７は、データマイニングの結果を利用した分類定義の例を示す。データマイニングの結果については、各レコードだけを見ても、そのレコードがどの分類定義に合致するかを判断することができない。たとえば、図７に示す場合には、「商品Ａを購入した後で商品Ｂを購入した顧客」（７０１）に分類されるかを判定するためには、単一のレコードに、商品Ａが記載されていることだけでは、必要条件にしかならない。このため、各レコードがどの分類定義に該当するかどうかは、分類該当レコード特定手段５０２を利用することにより、決定することができる。
さらに、分類該当レコード特定手段５０２は、レコードの集計の際に、対応レコードを求める方法だけでなく、あらかじめ対応するレコードを中間的に求めておき、集計の際に中間的な分類結果を利用することができる。図８は、データマイニングの結果を利用した分類定義に対応した分類該当レコード特定手段の分類結果の例を示し、分類の列８０１と対応レコード群の列８０２より構成される。例えば、「商品Ａと商品Ｂを購入した顧客のレコード」（８０３）について、あらかじめそのキー（ユニークにレコードが特定できるフィールド）を、図７に示すように、中間結果として保存しておけばよい。
そして、分類定義「商品Ａと商品Ｂを購入した顧客」について集計処理する際には、中間的な分類結果を参照して、対応するレコードを取り出す。中間的な分類結果を実現するには、リスト、ハッシュなど、既存の方法を用いることができる。また、中間的な分類結果を、主記憶または二次記憶装置内に格納することができる。
また、データベース３０４には、その特性上、分類の対象となるデータに対してレコードの追加が、定常的に行われる。このように、分類の対象となるデータにレコードが追加される場合には、一度生成した分類該当レコード特定手段５０２の分類結果を用いると、分類該当レコード特定手段５０２の分類結果に含まれるレコードを特定する上記のような対応表を生成した後に追加されたレコードが、集計処理の対象に含まれないことになる。このような問題を解決するために、一定時間間隔で、上記の分類該当レコード特定手段５０２を再度実行して、分類に含まれるレコードを特定する対応表を更新しておくことにより、最新のデータに対しても高速に集計を行うことができる。
更に、データマイニングの１手法であるクラスタリングでは、傾向の近いレコードを、指定された個数のグループにまとめる処理をおこなう。この時に、結果のクラスタ番号（１から指定された番号）を自動的に登録して分類定義として利用できれば、ユーザが、分類該当レコードを特定する定義手段５０１へ、入力装置３０２を介して、登録を指示する必要がなくなる。つまり、表形式データに対してデータマイニングを実行した場合には、その結果を分類該当レコードを特定する定義として、分類定義蓄積手段３０５内に、自動的に登録し、元の表形式データを該当する分類定義に従って集計することを可能とすることができる。
図９は、クラスタリングによる分類定義の例を示す。例えば、図４に示した例では、図９の分類定義が自動的に形成され、そして、分類定義蓄積手段３０５内に蓄積される。
更に、データマイニングの結果が時間によって変化する場合には、時間の変化に従って各データマイニングの結果を保持しておき、その結果に従って分類定義として利用することができる。例えば、２０００年６月にはランクが５であったが、２０００年７月にはランクが４になった顧客の場合には、２０００年６月の集計ではランク５に分類して集計し、２０００年７月にはランク４として集計することができる。
更に、分類定義レコード特定手段５０２に加えて、データマイニングも定期的に実行して、各分類定義自体と、該当するレコードの中間的な分類定義を最新のものに更新して利用することができる。集計を実行する時間自体は変わらないが、これによって、最新の分類に基づいた結果を得ることができる。
本発明は、コンピュータに機能させるためのプログラムを格納したコンピュータ読取可能な記録媒体として提供されることが可能である。
次に、本発明の動作を、フローチャートを用いてい詳しく説明する。
図１０は、本発明の実施例の動作のフローチャートを示す図である。先ず最初に、全体の動作を、図１０のフローチャートに従って説明する。図１０において、全体の動作は、ステップＳ１で開始する。
次に、ステップＳ２では、図５の入力装置３０２を介してデータ登録手段３１１に入力されるデータを、データベース３０４に登録する。これは、既に図１に示したように、トランザクション毎に顧客、商品、売上高などをレコードに格納して登録する。
次にステップＳ３では、図５の入力装置２０２を介して、分類定義手段３１１及び分類定義レコードを特定する定義手段５０１へ、分類定義を指定し、分類定義蓄積手段３０５に蓄積する。このステップＳ３では、従来の単一レコードで分類することができないデータマイニングの結果のような、複雑な規則に基づいた分類定義をおこなうことを特徴とする。
次に、ステップＳ４では、上述のステップＳ２とＳ３で入力したデータと分類定義に基づいて、分類と集計を行う。これは、目的の指定に対応して、該当する分類定義辞書を図５の分類定義蓄積手段３０５から取り出し、当該分類定義の分類規則に従い、分類該当レコードによって対応するレコードを取り出して集計する。
そして、ステップＳ５で終了する。
以上によって、データベース３０４にデータを登録して蓄積し、複雑な規則に基づいた分類定義を作成して分類定義蓄積手段３０５に登録しておき、図５に示す分類該当レコード特定手段５０２を利用して、分類に合致したレコードについて集計することにより、複雑な規則に基づいた分類定義によって集計することが可能となる。
次に、ステップＳ２、Ｓ３及びＳ４について、以下に詳しく説明する。
図１１は、ステップＳ２により登録される、本発明の分析対象データである表形式データの例を示す図であり、参照番号１１０１の取引番号、参照番号１１０２のレコード番号、参照番号１１０３の売り上げ日、参照番号１１０４の顧客番号、参照番号１１０５の商品、参照番号１１０６の個数及び、参照番号１１０７の売上金額の縦の列が各フィールドを構成する。この表形式データの最初の行のデータは、レコード１１０８を構成する。製品を売り上げたときに取引番号を付与して下記の、
取引番号：００００１、
レコード番号：１、
売上日：２００２／０６／３０、
顧客番号：１０００１、
商品：Ａ、
個数：１、
売上高：３０００円、
の項目をレコード１１０８に格納して登録（蓄積）したものである。図１０のステップＳ２では、このようなレコードにデータが構成されて、データベース３０４に登録される。
以上のように、売上日に対応づけて取引番号、売上日、顧客番号、個数、売上高などをレコードにして登録して蓄積することにより、後述する分類定義に従い、分析目的に合致した分類規則を使用して集計することが可能となる。
次に、ステップＳ３の分類定義の指定について、図１２を用いて説明する。図１２は、本発明の定義情報の作成及び登録処理のフローチャートを示す図である。
定義情報の作成及び登録処理は、ステップＳ１２０１で開始する。
次に、ステップＳ１２０２では、図５の分類集計手段３１４により、対象となるデータにデータマイニングのような複雑な規則による分類を実行する。
次に、Ｓ１２０３では、図５の分類集計手段３１４により、データマイニングの結果を表示する。例えば、図１１のデータを対象に相関分析を適用して以下の２つのルールが得られたとする。
ルール１）  Ａ−＞Ｂ（ＡとＢを一緒に購入）
ルール２）  Ａ−＞Ｃ（ＡとＣを一緒に購入）
次に、ステップＳ１２０４では、利用者が、入力装置３０２を介して、図５の分類該当レコードを特定する定義手段５０１に対して、データマイニングの結果をどのように分類として用いるかを定義する。上記のようなルールが得られた場合には、例えば、ルール１とルール２の両方を分類として定義する。これにより、図１１のデータに基づいて、図１３のような分類定義を作成することが可能となる。図１３は、相関分析による分類定義の実施例を示す図であり、２つの分類１３０１と１３０２を有する。
次にステップＳ１２０５で、このようにして得られた分類定義を、図５の分類定義蓄積手段３０５に蓄積する。
そして、ステップＳ１２０６で、定義情報の作成及び登録処理は終了する。
次に、図１０のステップＳ４の分類と集計について説明する。
図１４は、本発明の分類及び集計処理のフローチャートを示す図である。そして、図１５は、本発明の集計処理の指定の実施例を示す図である。
図１４においては、本発明の分類及び集計処理は、ステップＳ１４０１で、開始する。
次にステップＳ１４０２では、図５の分類集計手段３１４を介して、分類定義及びデータを基に選択画面を表示し、図１５に示すような分類およびデータを表示する。図１５は、分類として参照番号１５０１の分類と、そのデータとして参照番号１５０２のデータと、選択を指示する命令を発するＯＫボタン１５０３を表示する。利用者は、入力装置３０２を介して、分析に合わせて分類とデータを選択する。この場合には、複数の分類を選択することも可能である。
次に、ステップＳ１４０３では、図５の分類レコード特定手段５０２により、指定された分類に該当するレコードを得る。レコードを得る場合、指定にしたがって集計時に処理する場合と、あらかじめ該当レコードを生成しておく方法の２通りがある。図１３の分類定義に対して、対応するレコード群を求めた例を図１６に示す。図１６は、データマイニングによる分類定義に対応する分類該当レコード特定手段５０２の実行結果を示す図であり、分類列１６０１と対応レコード列１６０２より構成される。図５の分類レコード特定手段５０２が、中間的な分類結果として図１６の表を作成する際には、分類毎に対応レコード群を表を用いて保持することで表現できる。もし、分類の数が多く、その対応レーコードの探索に時間を要する場合には、ハッシュ表に登録することで分類の検索にかかる時間を短縮することができる。
次に、ステップＳ１４０４では、選択された分類に対応するレコードを調べる。調べた結果に従って、該当する分類について分類及び集計を行う。図１７は、データマイニングによる分類定義に対応する集計処理の実行結果の実施例を示す図であり、分類列１７０１と平均売上高列１７０１より構成される。図１７に示す例では、図１３の分類定義に該当する顧客に関して、平均の売上高を集計したものである。
以上で説明したように、あるレコードが、「商品Ａを購入した後で商品Ｂを購入した顧客」という分類に対応するかどうかは、レコード単体へ、単に規則を適用したのでは、正確に識別することができない。しかし、本発明によって、このような複数レコードにまたがった規則に基づく分類を利用した集計処理が可能となる。
【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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【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【手続補正書】
【提出日】平成17年1月13日(2005.1.13)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータを、
表形式に格納された複数のデータより構成される複数のレコードにわたる分類該当レコードを特定するための定義を所定期間ごとに更新設定する定義設定手段、
複数のレコードにわたる分類該当レコードを特定する分類該当レコード特定手段、及び
前記表形式に格納された複数のデータより構成される前記複数のレコードを、前記分類該当レコード特定手段の分類結果を参照して、前記複数のレコードにわたる分類該当レコードを特定するための定義を行う手段の定義する分類該当レコードを特定する定義に従って集計する分類集計手段、
として機能させるための情報集計プログラム。
【請求項２】
前記分類該当レコード特定手段は、前記分類集計手段による集計前に、前記分類該当レコードの分類結果を生成し、前記分類集計手段は、前記分類該当レコードの分類結果を参照して、前記定義設定手段により設定された分類該当レコードを特定する定義に従って集計すると共に、所定の期間ごとに、分類該当レコードを特定する定義に従って、前記分類該当レコードの分類結果を更新することを特徴とする請求項１記載の情報集計プログラム。
【請求項３】
表形式に格納された複数のデータより構成される複数のレコードを、所定の規則に基づいて集計する集計システムであって、
表形式に格納された複数のレコードにわたる分類該当レコードを特定する定義を行う手段と、
複数のレコードにわたる分類該当レコードを特定する手段と、
分類集計手段とを有し、
前記分類集計手段は、前記表形式に格納された複数のデータより構成される前記複数のレコードを、前記分類該当レコードを特定する手段の分類結果を参照して、前記複数のレコードにわたる分類該当レコードを特定する定義を行う手段の定義する分類該当レコードを特定する定義に従って集計すると共に、前記分類該当レコードを特定する定義は、所定の期間毎に更新されることを特徴とすることを特徴とする情報集計システム。
【請求項４】
前記分類該当レコードを特定する手段は、前記集計手段による集計前に、前記分類該当レコードの分類結果を生成し、前記集計手段は、前記分類該当レコードの分類結果を参照して、前記複数のレコードにわたる分類該当レコードを特定する定義を行う手段の定義する分類該当レコードを特定する定義に従って集計すると共に、所定の期間毎に、分類該当レコードを特定する定義に従って、前記分類該当レコードの分類結果を更新することを特徴とする請求項３記載の情報集計システム。
【請求項５】
前記分類該当レコードを特定する定義は、前記表形式に格納された複数のデータより構成される複数のレコードに対してデータマイニングを適用した分類結果の全部あるいは一部を含むと共に、分類定義として自動的に登録されることを特徴とする請求項３記載の情報集計システム。
【請求項６】
前記分類該当レコードを特定する定義は、前記表形式に格納された複数のデータより構成される複数のレコードに対してデータマイニングを適用した分類結果の全部あるいは一部を含むと共に、前記データマイニングの分類結果が、時間によって変化する場合には、各前記データマイニングの分類結果を保持することを特徴とする請求項３記載の情報集計システム。
【請求項７】
表形式に格納された複数のデータより構成される複数のレコードを、所定の規則に基づいて集計する情報集計方法であって、
表形式に格納された複数のレコードにわたる分類該当レコードを特定する定義を行うステップと、
複数のレコードにわたる分類該当レコードを特定するステップと、
分類集計ステップとを有し、
前記分類集計ステップは、前記表形式に格納された複数のデータより構成される前記複数のレコードを、前記分類該当レコードを特定する手段の分類結果を参照して、前記複数のレコードにわたる分類該当レコードを特定する定義を行うステップの定義する分類該当レコードを特定する定義に従って集計すると共に、前記分類該当レコードを特定する定義は、所定の期間毎に更新されることを特徴とする情報集計方法。
【請求項８】
前記分類該当レコードを特定するステップは、前記集計手段による集計前に前記分類該当レコードの分類結果を生成し、前記集計手段は、前記分類該当レコードの分類結果を参照して、前記複数のレコードにわたる分類該当レコードを特定する定義を行うステップの定義する分類該当レコードを特定する定義に従って集計すると共に、所定の期間毎に、分類該当レコードを特定するステップに従って、前記分類該当レコードの分類結果を更新することを特徴とする請求項７記載の情報集計方法。
【請求項９】
前記分類該当レコードを特定する定義は、前記表形式に格納された複数のデータより構成される複数のレコードに対してデータマイニングを適用した分類結果の全部あるいは一部を含むと共に、前記分類該当レコードを特定するステップは、分類定義として自動的に登録されることを特徴とする請求項７記載の情報集計方法。
【請求項１０】
前記分類該当レコードを特定する定義は、前記表形式に格納された複数のデータより構成される複数のレコードに対してデータマイニングを適用した分類結果の全部あるいは一部を含むと共に、前記データマイニングの分類結果が、時間によって変化する場合には、各前記データマイニングの分類結果を保持することを特徴とする請求項７記載の情報集計方法。
【国際調査報告】
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