(57)【要約】【課題】空間的特徴の抽出を容易に行う。【解決手段】本発明の方法は、ある領域をメッシュ状に分割した各メッシュに、第１〜第Ｋ属性の属性値を格納した第１〜第Ｋの空間データと、前記各メッシュに評価値を格納した教師データとを用意し、前記教師データにおける１つのメッシュに第１のノードを設定し、各前記空間データにおいて１つ以上のメッシュに第２のノードを設定し、前記第１のノードと各前記第２のノードとをアークで接続し、前記第２のノード間をアークで接続して初期ネットワーク構造を生成し、前記初期ネットワーク構造において関連性の低いノード間のアークを削除してネットワーク構造を生成し、前記ネットワーク構造と、前記第１〜第Ｋの空間データと、前記教師データとから確率モデルを生成し、Ｋ個の空間データと、前記ネットワーク構造と、生成された前記確率モデルとから、評価対象となる各メッシュに対する評価値を推論する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ある領域をメッシュ状に分割した各メッシュに、第１〜第Ｋ属性の属性値を格納した第１〜第Ｋの空間データと、前記ある領域をメッシュ状に分割した各メッシュに評価値を格納した教師データとを記憶するデータ記憶手段と、
前記教師データにおける１つのメッシュに第１のノードを設定し、各前記空間データにおいて１つ以上のメッシュに第２のノードを設定し、前記第１のノードと各前記第２のノードとをアークで接続し、前記第２のノード間をアークで接続して初期ネットワーク構造を生成する初期ネットワーク構造生成部と、
前記初期ネットワーク構造において関連性の低いノード間のアークを検出し、検出したアークを前記初期ネットワーク構造から削除してネットワーク構造を生成するアーク削除部と、
前記ネットワーク構造と、前記第１〜第Ｋの空間データと、前記教師データとから確率モデルを生成する確率モデル構築部と、
評価対象となる領域についてのＫ個の空間データと、前記ネットワーク構造と、生成された前記確率モデルとから、前記評価対象となる領域における各メッシュに対する評価値を推論するデータ推論部と、
を備えた空間データ分析装置。
【請求項２】
前記初期ネットワーク構造生成部は、各前記空間データにおいて、前記教師データにおける前記１つのメッシュの位置に対応するメッシュ、および該メッシュの周辺のメッシュに対し前記第２のノードを設定することを特徴とする請求項１に記載の空間データ分析装置。
【請求項３】
前記初期ネットワーク構造生成部は、前記１つのメッシュの位置に対応するメッシュに設定された第２のノードを中心ノード、前記周辺のメッシュに設定された第２のノードを周辺ノードとし、前記中心ノードと前記周辺ノードとをアークで接続することを特徴とする請求項２に記載の空間データ分析装置。
【請求項４】
前記初期ネットワーク構造生成部は、前記第１の空間データにおける中心ノードと前記第２の空間データにおける中心ノードとをアークで接続し、前記第１の空間データにおける周辺ノードと、該周辺ノードに対応する前記第２の空間データにおける周辺ノードとをアークで接続することを特徴とする請求項２または３に記載の空間データ分析装置。
【請求項５】
前記データ記憶手段は、前記第１属性の属性値として第１の時期についての所定項目の値を各メッシュに格納した前記第１の空間データを、前記第２属性の属性値として前記第１の時期よりも後の第２の時期における前記所定項目の値を各メッシュに格納した前記第２の空間データとを記憶することを特徴とする請求項４に記載の空間データ分析装置。
【請求項６】
前記データ記憶手段は、前記ある領域を第１のサイズでメッシュ状に分割した各メッシュに第３属性の属性値を格納した前記第３の空間データと、前記ある領域を前記第１のサイズよりも大きい第２のサイズでメッシュ状に分割した各メッシュに第４属性の属性値を格納した前記第４の空間データとを記憶し、
前記初期ネットワーク構造生成部は、前記第３の空間データにおける中心ノードおよび周辺ノードと、該中心ノードおよび該周辺ノードの各々の位置に最も近い前記第４の空間データにおける第２のノードとをアークで接続することを特徴とする請求項２〜５のいずれか一項に記載の空間データ分析装置。
【請求項７】
前記アーク削除部は、前記ネットワーク構造における各アークについて前記アークの両端ノードの関連度を計算し最も関連度が低いアークを削除する処理を行うことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の空間データ分析装置。
【請求項８】
前記アーク削除部は、前記処理を再帰的に行い、計算した前記関連度が閾値を満たしたら前記処理を終了することを特徴とする請求項７に記載の空間データ分析装置。
【請求項９】
ある領域をメッシュ状に分割した各メッシュに、第１〜第Ｋ属性の属性値を格納した第１〜第Ｋの空間データと、前記ある領域をメッシュ状に分割した各メッシュに評価値を格納した教師データとを用意し、
前記教師データにおける１つのメッシュに第１のノードを設定し、各前記空間データにおいて１つ以上のメッシュに第２のノードを設定し、前記第１のノードと各前記第２のノードとをアークで接続し、前記第２のノード間をアークで接続して初期ネットワーク構造を生成し、
前記初期ネットワーク構造において関連性の低いノード間のアークを検出し、検出したアークを前記初期ネットワーク構造から削除してネットワーク構造を生成し、
前記ネットワーク構造と、前記第１〜第Ｋの空間データと、前記教師データとから確率モデルを生成し、
評価対象となる領域についてのＫ個の空間データと、前記ネットワーク構造と、生成された前記確率モデルとから、前記評価対象となる領域における各メッシュに対する評価値を推論する、
ことを特徴とする空間データ分析方法。
【請求項１０】
前記初期ネットワーク構造を生成することは、各前記空間データにおいて、前記教師データにおける前記１つのメッシュの位置に対応するメッシュ、および該メッシュの周辺のメッシュに対し前記第２のノードを設定することを含むことを特徴とする請求項９に記載の空間データ分析方法。
【請求項１１】
前記初期ネットワーク構造を生成することは、前記１つのメッシュの位置に対応するメッシュに設定された第２のノードを中心ノード、前記周辺のメッシュに設定された第２のノードを周辺ノードとし、前記中心ノードと前記周辺ノードとをアークで接続することを含むことを特徴とする請求項１０に記載の空間データ分析方法。
【請求項１２】
前記初期ネットワーク構造を生成することは、前記第１の空間データにおける中心ノードと前記第２の空間データにおける中心ノードとをアークで接続し、前記第１の空間データにおける周辺ノードと、該周辺ノードに対応する前記第２の空間データにおける周辺ノードとをアークで接続することを含むことを特徴とする請求項１０または１１に記載の空間データ分析方法。
【請求項１３】
前記空間データを用意することは、前記第１属性の属性値として第１の時期についての所定項目の値を各メッシュに格納した前記第１の空間データを、前記第２属性の属性値として前記第１の時期よりも後の第２の時期における前記所定項目の値を各メッシュに格納した前記第２の空間データとを用意することを含むことを特徴とする請求項１２に記載の空間データ分析方法。
【請求項１４】
前記空間データを用意することは、前記ある領域を第１のサイズでメッシュ状に分割した各メッシュに第３属性の属性値を格納した前記第３の空間データと、前記ある領域を前記第１のサイズよりも大きい第２のサイズでメッシュ状に分割した各メッシュに第４属性の属性値を格納した前記第４の空間データとを用意することを含み、
前記初期ネットワーク構造を生成することは、前記第３の空間データにおける中心ノードおよび周辺ノードと、前記第４の空間データにおいて該中心ノードおよび該周辺ノードの各々の位置に最も近い第２のノードとをアークで接続することを含むことを特徴とする請求項１０〜１３のいずれか一項に記載の空間データ分析方法。
【請求項１５】
前記アークを削除することは、前記ネットワーク構造における各アークについて前記アークの両端ノードの関連度を計算し最も関連度が低いアークを削除する処理を行うことを含むことを特徴とする請求項９〜１４のいずれか一項に記載の空間データ分析方法。
【請求項１６】
前記アークを削除することは、前記処理を再帰的に行い、計算した前記関連度が閾値を満たしたら前記処理を終了することを含むことを特徴とする請求項１５に記載の空間データ分析方法。
【請求項１７】
請求項９〜１６のいずれか一項に記載の各段階をコンピュータに実行させる命令コードを含むコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、空間データ分析装置、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ある領域をメッシュ状に分割した各メッシュにある属性の属性値（標高または国勢調査の値など）を格納した１つ以上の空間データを用いて、宅地に適する地域（メッシュ）といった空間的特徴を抽出したいという要求がある。従来の方法では、例えばあるメッシュについてその周辺のメッシュとの標高差の和（指数）を求めるなど、まず空間情報を指数化し、それから決定木などで空間的特徴の抽出を行っていた。
【０００３】
しかし、この方法では空間的あるいは時間的な関係を考慮する際に対象とする問題に合わせてあらかじめ専門家により適切な指数を決めておく必要があるため、空間的特徴の抽出および抽出の自動化は困難であった。
【特許文献１】特開２００３−２５６７５７公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、空間的特徴の抽出を容易に行うことを可能にした空間データ分析装置、方法およびプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一態様としての空間データ分析装置は、ある領域をメッシュ状に分割した各メッシュに、第１〜第Ｋ属性の属性値を格納した第１〜第Ｋの空間データと、前記ある領域をメッシュ状に分割した各メッシュに評価値を格納した教師データとを記憶するデータ記憶手段と、前記教師データにおける１つのメッシュに第１のノードを設定し、各前記空間データにおいて１つ以上のメッシュに第２のノードを設定し、前記第１のノードと各前記第２のノードとをアークで接続し、前記第２のノード間をアークで接続して初期ネットワーク構造を生成する初期ネットワーク構造生成部と、前記初期ネットワーク構造において関連性の低いノード間のアークを検出し、検出したアークを前記初期ネットワーク構造から削除してネットワーク構造を生成するアーク削除部と、前記ネットワーク構造と、前記第１〜第Ｋの空間データと、前記教師データとから確率モデルを生成する確率モデル構築部と、評価対象となる領域についてのＫ個の空間データと、前記ネットワーク構造と、生成された前記確率モデルとから、前記評価対象となる領域における各メッシュに対する評価値を推論するデータ推論部と、を備える。
【０００６】
本発明の一態様としての空間データ分析方法は、ある領域をメッシュ状に分割した各メッシュに、第１〜第Ｋ属性の属性値を格納した第１〜第Ｋの空間データと、前記ある領域をメッシュ状に分割した各メッシュに評価値を格納した教師データとを用意し、前記教師データにおける１つのメッシュに第１のノードを設定し、各前記空間データにおいて１つ以上のメッシュに第２のノードを設定し、前記第１のノードと各前記第２のノードとをアークで接続し、前記第２のノード間をアークで接続して初期ネットワーク構造を生成し、前記初期ネットワーク構造において関連性の低いノード間のアークを検出し、検出したアークを前記初期ネットワーク構造から削除してネットワーク構造を生成し、前記ネットワーク構造と、前記第１〜第Ｋの空間データと、前記教師データとから確率モデルを生成し、評価対象となる領域についてのＫ個の空間データと、前記ネットワーク構造と、生成された前記確率モデルとから、前記評価対象となる領域における各メッシュに対する評価値を推論する、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明により、空間的特徴の抽出を容易に行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、図面を参照しながら発明の実施の形態を説明する。
【０００９】
図１は、本発明の一実施形態に関わる空間データ分析方法を実施するためのハードウェア構成を示す図である。
【００１０】
このハードウェア構成は、バス１０１、CPU１０２、メモリ等の主記憶装置１０３、ハードディスク等の外部記憶装置１０４、キーボードやマウス等の入力装置１０５、ディスプレイやプリンタ等の表示装置１０６とからなる。CPU１０２、主記憶装置１０３、外部記憶装置１０４、入力装置１０５、表示装置１０６はバス１０１に共通に接続されている。外部記憶装置１０４には本実施の形態の特徴となる空間データ分析プログラム、および空間データ分析プログラムで使用するデータが格納されている。外部記憶装置１０４はフレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体からデータを読み取るデータ読出機能を備えていても良い。CPU１０２は空間データ分析プログラムを外部記憶装置１０４から主記憶装置１０３にロードして実行する。入力装置１０５は、空間データ分析プログラムに対する実行開始命令等の各種指示を入力する。表示装置１０６は学習プログラムの実行結果等を含む画面を表示する。
【００１１】
図２は、図１に示した空間データ分析装置の機能ブロック図である。
【００１２】
この空間データ分析装置は、初期構造２０１、空間データ群２０２、教師データ群２０３、初期構造設定部２０４、グラフィカルモデリング適用部２０５、縮小構造２０６、試験用空間データ群２０７、データ推論部２０８、推論データ２０９、確率モデル構築部２１０、確率モデル２１１を備えている。空間データ群２０２、教師データ群２０３、試験用空間データ群２０７は、外部記憶装置１０４に格納されている。あるいは、空間データ群２０２、教師データ群２０３、試験用空間データ群２０７の全部または少なくともいずれかが、フレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納され、空間データ分析プログラムの実行時に外部記憶装置１０４によって記憶媒体から読み出されてもよい。
【００１３】
空間データ群２０２は、例えば標高データや国勢調査データといった空間データの組である。図５の６０１が空間データ群２０２の例を表しており、標高データ６０２、低解像度標高データ６０３、平成７年度（H7）国勢調査データ（人口）６０４、平成１２年度（H12）国勢調査データ（人口）６０５が示される。標高データ６０２は、地図上のある領域をメッシュ状に分割したときの各メッシュに標高値（属性値）を格納したものである。低解像度標高データ６０３は、解像度を１／２にして（メッシュサイズを２倍にして）上記ある領域をメッシュ状に分割したときの各メッシュに標高値を格納したものである。平成７年度国勢調査データ（人口）６０４は、上記ある領域をメッシュ状に分割したときの各メッシュに、平成７年度（第１の時期）における人口（所定項目）を格納したものである。平成１２年度国勢調査データ（人口）６０４は、上記ある領域をメッシュ状に分割したときの各メッシュに、平成１２年度（第２の時期）における人口（所定項目）を格納したものである。空間データの各メッシュには、上述した標高値や人口などのような連続値（定量的な値）が格納される。
【００１４】
教師データ群２０３は、例えば宅地に適した地域かどうかの真偽値（評価値）を、上記ある領域をメッシュ状に分割したときの各メッシュに格納した空間データの組である。図６の７０１が教師データ群２０３の例を表している。ここでは教師データ群が、単一の空間データ７０１のみから構成される例が示される。教師データの各メッシュには、上述した真偽値などのような離散値（定性的な値）が格納される。
【００１５】
空間データ群２０２及び教師データ群２０３における各メッシュの形状は矩形だけに限らず六角形や三角形などでも構わない。すなわち、本発明は、メッシュ分割の方法には制限されない。
【００１６】
初期構造設定部２０４は、空間データ群２０２と教師データ群２０３を用いて初期構造を生成する。教師データにおける任意の１つのメッシュに対し教師ノード（第１のノード）を設定し、空間データ群２０２における各空間データ（以降単に空間データと称するときは空間データ群の空間データを示すものとする）のメッシュに対し通常ノード（第２のノード）を設定する。そして、教師ノードと、各空間データにおける各通常ノードとをアークで接続し、さらに通常ノード同士をアークで接続する。これにより初期構造設定部２０４は初期構造２０１を得る。通常ノードの設定、およびアークによる接続についての詳細は後述する。
【００１７】
初期構造設定部２０４によって生成された初期構造２０１は、ノード間の因果関係から構成される。つまり、初期構造２０１は、ノードと、ノード間を接続するアークとから構成される。図１１の１４０１が初期構造２０１の例を表している。Ｔ１が教師ノード、Ｈ１〜Ｈ９、Ｌ１〜Ｌ９、Ｐ１〜Ｐ９、Ｎ１〜Ｎ９が通常ノードである。初期構造２０１において各ノード間はグラフィカルモデリング適用部２０５において本当に因果関係があるかどうか検討の対象になるが、初期構造２０１においてアーク接続されていないノード間（例えばＬ６−Ｌ７間、Ｎ７−Ｎ６間、Ｐ９−Ｐ８間など）の因果関係はグラフィカルモデリング適用部２０５では検討されない。
【００１８】
グラフィカルモデリング適用部２０５は、初期構造２０１に含まれる各ノード間の因果関係が必要かどうかを空間データ群２０２と教師データ群２０３を用いて検討し、必要でないノード間の因果関係は切断して（ノード間のアークを削除して）、初期構造２０１を簡素化する。グラフィカルモデリング適用部２０５は、このようにして初期構造２０１から不要なノード間の因果関係を切断（アークを削除）したものを縮小構造２０６として出力する。グラフィカルモデリング適用部２０５の詳細については後述する。
【００１９】
グラフィカルモデリング適用部２０５によって生成された縮小構造２０６は、ノードと、必要なノード間の因果関係のみとで構成された、確率モデルの元となる簡素化された構造であり、データ推論部２０８で使用する。図１５の２００１が縮小構造２０６の例を表しており、図１１の初期構造１４０１と比較してかなりのノード間の因果関係が切断されたことが分かる。
【００２０】
確率モデル構築部２１０は、縮小構造２０６と空間データ群２０２と教師データ群２０３とを用いて以下の式（１）に示す確率モデル（尤度式）のパラメータpD,μd,Σdを最尤推定により（尤度pCDが最大になるように）学習する。直感的には図１５において縮小構造２０６全体を順次移動させながら、つまり教師ノードＴ１を教師データ（宅地適地データ）における一番左上のメッシュから一番右下のメッシュまでの全メッシュにわたって移動させながら学習を行う。確率モデル構築部２１０は、学習の結果として確率モデル２１１を出力する。式（１）において、pDは教師データの初期確率（図６の場合、Fの数またはTの数／（FとTの数の合計））を表し、N(μ,Σ)は平均μ、分散Σの多次元正規分布を表す。xCは、縮小構造２０６における通常ノードの値であり、通常ノードが複数存在する場合（本実施形態の場合図１５から２３（＝４＋９＋５＋５）個の通常ノードが存在）は、同数の要素数からなるベクトルになる。xcd(i)は教師ノードDのとる値がdという条件を満たす通常ノードCのi番目の値であり、通常ノードCが複数ある場合はベクトルになる。本実施形態の場合、２３個の通常ノードが存在するため、iは１〜２３までとることになる。
【数１】
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【００２１】
確率モデル構築部２１０によって生成される確率モデル２１１はパラメータpD,μd,Σdと、式（１）に示す尤度式とを含む。確率モデル構築部２１０は、式（１）に示す尤度式にパラメータをセットしたものを確率モデル２１１として出力してもよい。
【００２２】
試験用空間データ群２０７は、空間データ群２０２における各空間データと同じ属性をもつ空間データ群である。試験用空間データ群２０７として、空間データ群２０２と異なる地域あるいは異なる時間の空間データ群を用いても、空間データ群２０２そのものを用いてもよい。通常は未知の空間データ群に対してデータ推論部２０８において確率モデルに基づき推論データ２０９を出力したいため、試験用空間データ群２０７と空間データ群２０２は異なることが多い。図１６の２１０１は試験用空間データ群２０７の例を表している。この試験用空間データ群２０７は空間データ群２０２と同一のものである。
【００２３】
データ推論部２０８は、確率モデル構築部２１０により構築された確率モデル２１１に対して試験用空間データ群２０７を適用して推論データ２０９を出力する。例えば、あるメッシュについて、各カテゴリ（本実施形態では「真」と「偽」の２つのカテゴリ）について得られる尤度pCDの値のうち大きい確率値を与えるカテゴリ（評価値）を採用する。
【００２４】
データ推論部２０８によって得られた推論データ２０９は、各メッシュについて推論されたカテゴリ（評価値）を含む。図１７の２２０１が推論データ２０９の例を表しており、新たな地域（ここでは試験用空間データ群２０７として空間データ群２０２と異なるものを使用しているとする）に対する、推論された宅地適地データが得られる。
【００２５】
図３は、初期構造設定部２０４の機能ブロック図である。
【００２６】
この初期構造設定部２０４は、教師ノード通常ノード接続部３０１、周辺ノード中心ノード接続部３０２、過去ノード現在ノード接続部３０３、通常ノード低解像度ノード接続部３０４を備えている。
【００２７】
教師ノード通常ノード接続部３０１は、空間データ群２０２と教師データ群２０３を用いて、教師データ群２０３に含まれる各教師データにおける１つのメッシュに教師ノードを設定し、空間データ群２０２に含まれる各空間データにおける所定のメッシュに通常ノードを設定する。そして、各教師ノードから、各空間データにおける各通常ノードに向かって因果関係を設定（アーク接続）する。より詳細には以下の通りである。
【００２８】
図７の１００１は教師ノード通常ノード接続部３０１により教師ノードの設定、通常ノードの設定、ノード接続が行われる様子の一例を表している。教師データ群２０３に含まれる各教師データ（本例では教師データは１つ）における任意の１つのメッシュに教師ノード（図７の例ではＴ１）を設定し、設定した教師ノードの位置を基準位置とする。各空間データにおいて上記基準位置のメッシュ（基準メッシュ）とその周辺のメッシュに通常ノードを設定する。各空間データにおいて、基準メッシュに対して設定された通常ノード（図７の例ではＮ１）を中心ノード、周辺のメッシュに対して設定された通常ノード（図７の例ではＮ２〜Ｎ９）を周辺ノードと称する。周辺のメッシュは、基準メッシュに隣接したメッシュだけとは限らない。例えばメッシュ形状が正方形で、周辺深さ２の場合は、８ノード＋１６ノード＝２４ノードが周辺ノードとなる（図７の例では周辺深さは１）。次に、上記教師ノードと、各空間データの中心ノードおよび周辺ノードとをアークで接続する。図７では、教師ノードＴ１と、中心ノードＮ１および周辺ノードＮ２〜Ｎ９とをアークで接続している。
【００２９】
周辺ノード中心ノード接続部３０２は、空間データ群２０２に含まれる各空間データにおいて、中心ノードと周辺ノードとをアークで接続する。接続しなかったノード間（例えば周辺ノード同士は接続されない）はグラフィカルモデリング適用部２０５において考慮する必要がない部分である。ただし、空間データ群２０２に含まれる各空間データのうち時間的に過去の空間データは、周辺ノード中心ノード接続部３０２の処理対象外とし、中心ノードと周辺ノードとの接続は行わないものとする。時間的に古い空間データは新しいものに比べ重要性が低く、またできるだけ初期構造を簡素化してグラフィカルモデリング適用部２０５での処理量を低減するためである（図１１のＨ７国勢調査データを参照）。図８の１１０１は周辺ノード中心ノード接続部３０２により中心ノードと周辺ノードとのアーク接続が行われる様子の一例を表している。Ｎ１が中心ノード、Ｎ２〜Ｎ９が周辺ノードである。中心ノードＮ１が、周辺ノードＮ２〜Ｎ９のそれぞれと接続されている。
【００３０】
過去ノード現在ノード接続部３０３は、空間データ群２０２に含まれる各空間データのうち時間的に過去の空間データと現在の空間データとの間で、中心ノード同士および周辺ノード同士をアークで接続する。接続された両ノードのうち過去の空間データのノードは過去ノード、現在の空間データのノードは現在ノードと称される。図９の１２０１が過去ノード現在ノード接続部３０３により行われる処理の一例を表している。Ｐ１〜Ｐ９が過去ノード、Ｎ１〜Ｎ９が現在ノードに相当する。またＰ１およびＮ１が中心ノード、Ｐ２〜Ｐ９およびＮ２〜Ｎ９が周辺ノードに相当する。Ｎ１とＰ１とが接続され、Ｎ２とＰ２とが接続され、Ｎ３とＰ３とが接続され、Ｎ４とＰ４とが接続され、Ｎ５とＰ５とが接続され、Ｎ６とＰ６とが接続され、Ｎ７とＰ７とが接続され、Ｎ８とＰ８とが接続され、Ｎ９とＰ９とが接続されている。
【００３１】
通常ノード低解像度ノード接続部３０４は、空間データ群２０２に含まれる各空間データのうち低解像度の空間データにおける中心ノードおよび周辺ノードと、通常の解像度の空間データにおける中心ノードおよび周辺ノードとの間で、対応するノード同士をアークで接続する。低解像度の空間データのノード（中心ノードおよび周辺ノード）を特に低解像度ノードと称する。ここで、低解像度の空間データと通常の解像度の空間データとではメッシュ配置が異なるため、メッシュ位置が最も近いノード同士を接続する。図１０の１３０１が通常ノード低解像度ノード接続部３０４によりノード接続が行われる様子の一例を表している。Ｌ１〜Ｌ９が低解像度ノードである。また、Ｌ１およびＨ１が中心ノード、Ｌ２〜Ｌ９およびＨ２〜Ｈ９が周辺ノードである。Ｌ１とＨ１、Ｈ４、Ｈ５、Ｈ６とが接続され、Ｌ２とＨ２、Ｈ３とが接続され、Ｌ８とＨ７、Ｈ８とが接続され、Ｌ９とＨ９とが接続されている。
【００３２】
以上の教師ノード通常ノード接続部３０１、周辺ノード中心ノード接続部３０２、過去ノード現在ノード接続部３０３、通常ノード低解像度ノード接続部３０４による処理により、初期構造（図１１参照）が得られる。なお、図１０および図１１では教師データの３行３列目に教師ノードＴ１を設定している場合が示されるが、図７〜図９では２行２列目に教師ノードを設定している場合が示され、図１０および図１１と、図７〜図９とが直接対応していないことに注意する。
【００３３】
図４は、グラフィカルモデリング適用部２０５の機能ブロック図である。
【００３４】
このグラフィカルモデリング適用部２０５は、中間構造４０２、無関係度計算部４０３、無関係度４０４、無関係度最大関係切断部４０５を備えている。
【００３５】
無関係度計算部４０３は、初期構造２０１（２度目のループ以降は中間構造４０２）に含まれるノード間の因果関係を１つ切断（アークを削除）した場合の影響を空間データ群２０２と教師データ群２０３を用いて計算する。これを初期構造２０１（２度目のループ以降は中間構造４０２）に含まれる全ての因果関係（全てのアーク）を対象にして行う。初期構造２０１に含まれる全ての因果関係について行った計算の結果を無関係度４０４または関連度として出力する。図１２の１７０１が無関係度４０４の例を表している。上述のように、無関係度４０４は、因果関係を１つ切断した場合の影響のなさを表す無関係度を各因果関係について記述したものである。無関係度は、より詳細には、初期構造２０１（２度目のループ以降は中間構造４０２）から関係を１つ削除し、関係削除前と関係削除後とでの確率モデルの逸脱度を尤度比検定して得られた有意確率（P値）である。逸脱度（dev）は以下の式（２）で表される。
【数２】
2007249412.tif 000004
【００３６】
無関係度最大関係切断部４０５は、無関係度４０４において最も高い無関係度（最も低い関連度）をもつ因果関係（アーク）を初期構造２０１（２度目のループ以降は中間構造４０２）から切断する。無関係度最大関係切断部４０５は、切断後の初期構造を中間構造４０２として無関係度計算部４０３に出力する。図１４の１９０１が中間構造４０２の例を表している。初期構造２０１から無関係度が最も高い因果関係（Ｔ１→Ｈ９）が１つ切断されている（破線参照）。ただし、最も高い無関係度の値が閾値（例えば0.05）を越えない場合には切断を行わずに中間構造４０２を縮小構造２０６として出力する。つまり、中間構造４０２は、切断すべき因果関係がなくなるまで再帰的に更新されつづけ簡素化される。図１３の１８０１が無関係度最大関係切断部４０５により行われる処理内容の一例を表している。
【００３７】
以上のように、本実施の形態により、従来のような、対象とする問題に合わせた空間情報の指数化をする必要がなくなるため、空間的特徴の抽出および抽出の自動化を容易に行うことが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】空間データ分析方法を実施するためのハードウェア構成を示す図。
【図２】本発明の一実施形態の構成例を示す図。
【図３】初期構造設定部の構成例を示す図。
【図４】グラフィカルモデリング適用部の構成例を示す図。
【図５】空間データ群の例を示す図。
【図６】教師データ群の例を示す図。
【図７】教師ノード通常ノード接続部による処理を説明する図。
【図８】周辺ノード中心ノード接続部による処理を説明する図。
【図９】過去ノード現在ノード接続部による処理を説明する図。
【図１０】通常ノード低解像度ノード接続部による処理を説明する図。
【図１１】初期構造の例を示す図。
【図１２】無関係度の例を示す図。
【図１３】無関係度最大関係切断部による処理を説明する図。
【図１４】中間構造の例を示す図。
【図１５】縮小構造の例を示す図。
【図１６】試験用空間データ群の例を示す図。
【図１７】推論データの例を示す図。
【符号の説明】
【００３９】
１０１  バス
１０２  ＣＰＵ
１０３  主記憶装置
１０４  外部記憶装置
１０５  入力装置
１０６  表示装置
２０１  初期構造
２０２  空間データ群
２０３  教師データ群
２０４  初期構造設定部
２０５  グラフィカルモデリング適用部
２０６  縮小構造
２０７  試験用空間データ群
２０８  データ推論部
２０９  推論データ群
２１０  確率モデル構築部
２１１  確率モデル
３０１  教師ノード通常ノード接続部
３０２  周辺ノード中心ノード接続部
３０３  過去ノード現在ノード接続部
３０４  通常ノード低解像度ノード接続部
４０２  中間構造
４０３  無関係度計算部
４０４  無関係度
４０５  無関係度最大関係切断部
６０１  空間データ群の例
６０２  空間データの例（標高データの例）
６０３  空間データの例（低解像度標高データの例）
６０４  空間データの例（Ｈ７国勢調査データの例）
６０５  空間データの例（Ｈ１２国勢調査データの例）
７０１  教師データ群の例
１００１  教師ノード通常ノード接続部による処理の例
１１０１  周辺ノード中心ノード接続部による処理の例
１２０１  過去ノード現在ノード接続部による処理の例
１３０１  通常ノード低解像度ノード接続部による処理の例
１４０１  初期構造の例
１７０１  無関係度の例
１８０１  無関係度最大関係切断部による処理の例
１９０１  中間構造の例
２００１  縮小構造の例
２１０１  試験用空間データ群の例
２２０１  推論データ群の例
【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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