(57)【要約】【課題】処理効率の低下を防ぎつつ分析に必要な適切な変数を含む分析モデルを作成することのできる分析モデル作成方法、分析モデル作成プログラムおよび分析モデル作成装置を提供する。【解決手段】ベイジアンネットワークにより示された分析モデルを作成する分析モデル作成方法であって、分析モデルに加えるべき子変数を選択する子変数選択ステップと、子変数と因果関係のある親変数の複数の変数候補を選択する変数候補選択ステップと、各変数候補と子変数との因果関係に基づいて、各変数候補と子変数との因果関係の値が高いか低いかを判定する因果判定ステップと、因果関係の値が低いと判定された複数の低相関変数候補を集約し、変数候補と異なる集約変数を作成する集約変数作成ステップと、相関が高いと判定された高相関候補と、集約変数とを子変数に対する親変数として分析モデルに含める親変数決定ステップとを有する。【選択図】        図１
2007249873.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ベイジアンネットワークにより変数間の因果関係が示された分析モデルを作成する分析モデル作成方法であって、
前記分析モデルに加えるべき子変数を選択する子変数選択ステップと、
前記子変数決定ステップにおいて決定された前記子変数と因果関係のある親変数として前記分析モデルに加えるべき複数の変数候補を選択する変数候補選択ステップと、
前記変数候補選択ステップにおいて選択された各変数候補と前記子変数との因果関係に基づいて、各変数候補と前記子変数との因果関係の値が高いか低いかを判定する因果判定ステップと、
前記因果判定ステップにおいて、因果関係の値が低いと判定された複数の低因果変数候補を集約し、前記変数候補と異なる集約変数を作成する集約変数作成ステップと、
前記因果判定ステップにおいて因果関係の値が高いと判定された高因果候補と、前記集約変数作成ステップにおいて作成された前記集約変数とを前記子変数に対する親変数として前記分析モデルに含める親変数決定ステップと
を有することを特徴とする分析モデル作成方法。
【請求項２】
前記変数候補選択ステップでは、前記分析モデルによる分析対象となる対象データに含まれる各変数に関する情報に基づいて、前記変数候補を選択することを特徴とする請求項１に記載の分析モデル作成方法。
【請求項３】
前記対象データに含まれる各変数に関する情報に基づいて、前記変数候補と前記子変数との間の因果関係を評価する因果関係評価ステップをさらに有し、
前記変数候補選択ステップでは、前記因果関係評価ステップにおいて評価された前記因果関係に基づいて、前記変数候補を選択することを特徴とする請求項２に記載の分析モデル作成方法。
【請求項４】
前記変数候補選択ステップでは、ユーザによる指定に基づいて、前記変数候補を選択することを特徴とする請求項１に記載の分析モデル作成方法。
【請求項５】
前記集約変数作成ステップでは、前記低因果変数候補と前記高因果変数候補とを集約した前記集約変数を作成することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の分析モデル作成方法。
【請求項６】
前記子変数選択ステップにおいては、前記分析モデルに含めるべきすべての変数を子変数として選択し、すべての前記子変数に対し、前記変数候補選択ステップと、前記親変数作成ステップと、前記親変数決定ステップとを再帰的に繰り返すことを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載の分析モデル作成方法。
【請求項７】
前記親変数決定ステップでは、前記集約変数作成ステップにおいて作成された前記集約変数の集約元の複数の前記変数候補を子変数としたときの親変数を決定する場合に、前記子変数と親変数との因果関係を前記集約変数と親変数との因果関係に変更することを特徴とする請求項６に記載の分析モデル作成方法。
【請求項８】
ベイジアンネットワークにより変数間の因果関係が示された分析モデルを作成する分析モデル作成処理をコンピュータに実行させる分析モデル作成プログラムであって、
前記分析モデルに加えるべき子変数を選択する子変数選択ステップと、
前記子変数決定ステップにおいて決定された前記子変数と因果関係のある親変数として前記分析モデルに加えるべき複数の変数候補を選択する変数候補選択ステップと、
前記変数候補選択ステップにおいて選択された各変数候補と前記子変数との因果関係に基づいて、各変数候補と前記子変数との因果関係の値が高いか低いかを判定する因果判定ステップと、
前記因果判定ステップにおいて、因果関係の値が低いと判定された複数の低因果変数候補を集約し、前記変数候補と異なる集約変数を作成する集約変数作成ステップと、
前記因果判定ステップにおいて因果関係の値が高いと判定された高因果候補と、前記集約変数作成ステップにおいて作成された前記集約変数とを前記子変数に対する親変数として前記分析モデルに含める親変数決定ステップと
を有することを特徴とする分析モデル作成プログラム。
【請求項９】
ベイジアンネットワークにより変数間の因果関係が示された分析モデルを作成する分析モデル作成装置であって、
前記分析モデルに加えるべき子変数を選択する子変数選択手段と、
前記子変数決定手段により決定された前記子変数と因果関係のある親変数として前記分析モデルに加えるべき複数の変数候補を選択する変数候補選択手段と、
前記変数候補選択手段により選択された各変数候補と前記子変数との因果関係に基づいて、各変数候補と前記子変数との因果関係の値が高いか低いかを判定する因果判定手段と、
前記因果判定手段により因果関係の値が低いと判定された複数の低因果変数候補を集約し、前記変数候補と異なる集約変数を作成する集約変数作成手段と、
前記因果判定手段により因果関係の値が高いと判定された高因果候補と、前記集約変数作成手段により作成された前記集約変数とを前記子変数に対する親変数として前記分析モデルに含める親変数決定手段と
を備えたことを特徴とする分析モデル作成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、変数間の因果関係を示す分析モデルをベイジアンネットワークとして作成する分析モデル作成方法、分析モデル作成プログラムおよび分析モデル作成装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、各変数同士の因果関係をモデル化するための手法としてベイジアンネットワークが知られている。例えば、アンケートデータから回答者の意思決定モデルをベイジアンネットワークとして作成することができる。
【０００３】
アンケートデータから回答者の意思決定モデルを作成する際に、モデルの構造を決定する方法としては、アンケート設問の項目を直接モデルに反映する方法や、Ｋ２アルゴリズムを利用した方法が知られている。例えば、Ｋ２アルゴリズムを利用して、意思決定モデルの構造を決定する方法が開示されている（例えば、「特許文献１」参照）。
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−１０７７４７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述のようなモデル構造の決定方法においては、回答者の意思決定の要因がアンケート調査前の時点で必ずしも明らかでない。このため、実際にアンケートを行う際には、意思決定の要因と考えられるすべての要素をアンケートの設問項目として準備する必要がある。そのため、設問項目が多数になる場合が多い。
【０００６】
このように多数のアンケートの設問項目を直接モデルに導入すると、モデルのパラメータが多くなり、信頼性のあるモデルを作成するためには大量データが必要になるため現実的でない。
【０００７】
このような問題を解決すべく、Ｋ２アルゴリズムを用いて、因果関係の強い変数のみを選択し、重要なアンケート設問項目を意思決定モデルに導入することも可能であるが、因果関係が弱く意思決定モデルに導入されないアンケート設問項目に含まれる情報を逃す可能性がある。
【０００８】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、処理効率の低下を防ぎつつ分析に必要な適切な変数を含む分析モデルを作成することのできる分析モデル作成方法、分析モデル作成プログラムおよび分析モデル作成装置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】
【０００９】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、ベイジアンネットワークにより変数間の因果関係が示された分析モデルを作成する分析モデル作成方法であって、前記分析モデルに加えるべき子変数を選択する子変数選択ステップと、前記子変数決定ステップにおいて決定された前記子変数と因果関係のある親変数として前記分析モデルに加えるべき複数の変数候補を選択する変数候補選択ステップと、前記変数候補選択ステップにおいて選択された各変数候補と前記子変数との因果関係に基づいて、各変数候補と前記子変数との因果関係の値が高いか低いかを判定する因果判定ステップと、前記因果判定ステップにおいて、因果関係の値が低いと判定された複数の低因果変数候補を集約し、前記変数候補と異なる集約変数を作成する集約変数作成ステップと、前記因果判定ステップにおいて因果関係の値が高いと判定された高因果候補と、前記集約変数作成ステップにおいて作成された前記集約変数とを前記子変数に対する親変数として前記分析モデルに含める親変数決定ステップとを有することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の他の形態は、ベイジアンネットワークにより変数間の因果関係が示された分析モデルを作成する分析モデル作成処理をコンピュータに実行させる分析モデル作成プログラムであって、前記分析モデルに加えるべき子変数を選択する子変数選択ステップと、前記子変数決定ステップにおいて決定された前記子変数と因果関係のある親変数として前記分析モデルに加えるべき複数の変数候補を選択する変数候補選択ステップと、前記変数候補選択ステップにおいて選択された各変数候補と前記子変数との因果関係に基づいて、各変数候補と前記子変数との因果関係の値が高いか低いかを判定する因果判定ステップと、前記因果判定ステップにおいて、因果関係の値が低いと判定された複数の低因果変数候補を集約し、前記変数候補と異なる集約変数を作成する集約変数作成ステップと、前記因果判定ステップにおいて因果関係の値が高いと判定された高因果候補と、前記集約変数作成ステップにおいて作成された前記集約変数とを前記子変数に対する親変数として前記分析モデルに含める親変数決定ステップとを有することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明の他の形態は、ベイジアンネットワークにより変数間の因果関係が示された分析モデルを作成する分析モデル作成装置であって、前記分析モデルに加えるべき子変数を選択する子変数選択手段と、前記子変数決定手段により決定された前記子変数と因果関係のある親変数として前記分析モデルに加えるべき複数の変数候補を選択する変数候補選択手段と、前記変数候補選択手段により選択された各変数候補と前記子変数との因果関係に基づいて、各変数候補と前記子変数との因果関係の値が高いか低いかを判定する因果判定手段と、前記因果判定手段により因果関係の値が低いと判定された複数の低因果変数候補を集約し、前記変数候補と異なる集約変数を作成する集約変数作成手段と、前記因果判定手段により因果関係の値が高いと判定された高因果候補と、前記集約変数作成手段により作成された前記集約変数とを前記子変数に対する親変数として前記分析モデルに含める親変数決定手段とを備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明にかかる分析モデル作成方法によれば、子変数選択ステップにおいて、分析モデルに加えるべき子変数を選択し、変数候補選択ステップにおいて、子変数決定ステップにおいて決定された子変数と因果関係のある親変数として分析モデルに加えるべき複数の変数候補を選択し、因果判定ステップにおいて、変数候補選択ステップにおいて選択された各変数候補と子変数との因果関係に基づいて、各変数候補と子変数との因果関係の値が高いか低いかを判定し、集約変数作成ステップにおいて、因果判定ステップにおいて、因果関係の値が低いと判定された複数の低因果変数候補を集約し、変数候補と異なる集約変数を作成し、親変数決定ステップにおいて、因果判定ステップにおいて因果関係の値が高いと判定された高因果候補と、集約変数作成ステップにおいて作成された集約変数とを子変数に対する親変数として分析モデルに含めるので、処理効率の低下を防ぎつつ分析に必要な適切な変数を含む分析モデルを作成することができるという効果を奏する。
【００１３】
また、本発明にかかる分析モデル作成プログラムによれば、子変数選択ステップにおいて、分析モデルに加えるべき子変数を選択し、変数候補選択ステップにおいて、子変数決定ステップにおいて決定された子変数と因果関係のある親変数として分析モデルに加えるべき複数の変数候補を選択し、因果判定ステップにおいて、変数候補選択ステップにおいて選択された各変数候補と子変数との因果関係に基づいて、各変数候補と子変数との因果関係の値が高いか低いかを判定し、集約変数作成ステップにおいて、因果判定ステップにおいて、因果関係の値が低いと判定された複数の低因果変数候補を集約し、変数候補と異なる集約変数を作成し、親変数決定ステップにおいて、因果判定ステップにおいて因果関係の値が高いと判定された高因果候補と、集約変数作成ステップにおいて作成された集約変数とを子変数に対する親変数として分析モデルに含めるので、処理効率の低下を防ぎつつ分析に必要な適切な変数を含む分析モデルを作成することができるという効果を奏する。
【００１４】
また、本発明にかかる分析モデル作成装置によれば、子変数選択手段が、分析モデルに加えるべき子変数を選択し、変数候補選択手段が、子変数決定手段により決定された子変数と因果関係のある親変数として分析モデルに加えるべき複数の変数候補を選択し、因果判定手段が、変数候補選択手段により選択された各変数候補と子変数との因果関係に基づいて、各変数候補と子変数との因果関係の値が高いか低いかを判定し、集約変数作成手段が、因果判定手段により因果関係の値が低いと判定された複数の低因果変数候補を集約し、変数候補と異なる集約変数を作成し、親変数決定手段が、因果判定手段により因果関係の値が高いと判定された高因果候補と、集約変数作成手段により作成された集約変数とを子変数に対する親変数として分析モデルに含めるので、処理効率の低下を防ぎつつ分析に必要な適切な変数を含む分析モデルを作成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】
【００１５】
以下に、本発明にかかる分析モデル作成方法、分析モデル作成プログラムおよび分析モデル作成装置の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００１６】
図１は、実施の形態にかかる分析モデル作成装置１０の機能構成を示すブロック図である。分析モデル作成装置１０は、消費者購買意識調査で収集するアンケートの回答データから、分析モデルとして回答者の購買意思決定モデルを構築する装置である。より具体的には、モデル構造を決定する。なお、購買意思決定モデルは、ベイジアンネットワークにおける構造モデルであり、各変数同士の因果関係などに基づいて構築されるモデルである。
【００１７】
なお、分析モデル作成装置１０が作成対象とする分析モデルは、消費者購入意識調査に対するアンケートの回答データに限定されるものではない。さらには、アンケートの回答データだけでなく、変数で表現することのできる複数要素により分析可能であり、ベイジアンネットワークにおける構造モデルにおいて分析可能なデータであればよい。
【００１８】
分析モデル作成装置１０は、回答データ読込部１００と、回答データ保持部１０２と、変数候補特定部１１０と、子変数選択部１１２と、親候補選択部１１４と、親変数決定部１１６と、集約変数作成部１１８と、分析モデル構築部１２０と、分析モデル保持部１２２と、回答データ評価部１３０とを備えている。
【００１９】
回答データ読込部１００は、アンケート調査の回答データを読み込む。回答データ保持部１０２は、回答データ読込部１００が取得した回答データを保持する。変数候補特定部１１０は、回答データ保持部１０２に保持される回答データから変数候補を特定する。ここで、変数候補とは、回答データの分析モデルに含める可能性のある変数のことである。なお、変数候補特定部１１０は、ユーザからの指示により変数候補を特定してもよい。例えば、専門家などにより購買意思決定モデルにおいて必要と思われる変数が予め推定されている場合には、これらの変数を変数候補としてユーザが指定する。
【００２０】
なお、ユーザからの指示は、例えば、ユーザがキーボード入力したものを取得する。また、他の例としては、ネットワークによるオンライン入力、情報伝達の媒体である磁気テープから読み取る等でもよい。
【００２１】
図２は、回答データの一例を示す図である。図２に示すように、分析モデル作成装置１０の対象データには、質問項目に対する複数の選択項目が含まれている。変数候補特定部１１０は、これらの項目を変数候補として特定する。図２に示す例においては、例えば、設問「Ｑ２」の「機能」、「省エネ・経済性」など各選択項目が変数候補として特定される。
【００２２】
子変数選択部１１２は、変数候補特定部１１０により特定された変数候補の中から子変数を選択する。子変数は、ユーザからの指示に応じて選択される。他の例としては、変数候補特定部１１０により選択された変数候補を任意の順番にしたがい子変数として順に選択してもよい。親候補選択部１１４は、子変数選択部１１２により選択された子変数と親子関係にある親変数となる可能性のある親候補を選択する。親変数候補は、ユーザからの指示に応じて選択される。
【００２３】
親変数決定部１１６は、回答データにおける子変数と各親候補との間の因果関係に基づいて、親候補を因果関係の大きい高因果親候補と因果関係の小さい低因果親候補とに分類する。そして高因果親候補に分類された変数を親変数と決定する。集約変数作成部１１８は、親変数決定部１１６により低因果親候補に分類された親候補を集約した新たな集約変数を作成する。
【００２４】
分析モデル構築部１２０は、親変数決定部１１６により決定された親変数と、集約変数作成部１１８により作成された集約変数とを含む分析モデルを構築する。分析モデル構築部１２０は、各子変数に対して選択された親変数および集約変数を反映させて、分析モデルを完成させる。分析モデル保持部１２２は、分析モデルを保持する。回答データ評価部１３０は、分析モデル保持部１２２が保持する分析モデルを利用して、回答データ保持部１０２に保持される回答データの分析を行う。
【００２５】
図３は、分析モデル作成装置１０による分析モデル作成処理を示すフローチャートである。まず、回答データ読込部１００は、回答データを読み込み、回答データ保持部１０２に保持させる(ステップＳ１００)。次に、変数候補特定部１１０は、変数候補を特定する（ステップＳ１０２）。なお、回答データにおいては、質問に対する回答部分が変数候補として特定される。なお、変数候補として選択される変数は、分析対象となるデータの種類に応じて定まるものである。すなわち、分析対象となるデータに含まれる変数に関する情報に基づいて、変数候補を選択する。
【００２６】
次に、子変数選択部１１２は、子変数を選択する（ステップＳ１０４）。次に、親候補選択部１１４は、親候補を選択する（ステップＳ１０６）。次に、親変数決定部１１６は、親候補と子変数との因果関係に基づいて、親候補と子変数の因果関係の値を判定する（ステップＳ１０８）。具体的には、因果関係の値が予め定められた閾値以上である場合に高因果親候補と判定し、閾値未満である場合に低因果親候補と判定する。例えば、Ｋ２アルゴリズムを利用してもよい。
【００２７】
次に、親変数決定部１１６は、高因果親候補を親変数として決定し、分析モデル構築部１２０は、高因果親候補を子変数選択部１１２により選択された子変数に対する親変数として分析モデルに加える（ステップＳ１１０）。次に、集約変数作成部１１８は、低因果親候補を集約した新たな集約変数を作成する（ステップＳ１１２）。次に、集約変数を子変数選択部１１２により選択された子変数に対する親変数として分析モデルに加える（ステップＳ１１４）。なお、低因果親候補は、分析モデルには加えずに削除する。
【００２８】
以上のように、低因果親候補を削除して分析処理の対象を絞ることにより、処理の効率化を図ることができるが、その一方で、低因果親候補に因果関係に直接反映されない重要な情報が含まれている場合には、このような情報を逃し適切な分析を行えない可能性がある。これに対し、上述のように低因果親候補を１つの集約変数に集約することにより、すべての低因果親候補の情報を加味することができる。さらに、低因果親候補が多数ある場合であっても、これらを１つに集約するので、低因果親候補を加味することによる処理効率の低下を避けることができる。
【００２９】
さらに、子変数選択部１１２において選択された子変数が集約変数の集約元になっているか否かを確認する。例えば、変数候補特定部１１０により特定された変数候補が階層構造を有する場合には、各層に対し再帰的に上述の処理を行う。具体的には、第１層の子変数に対し、第２層の親変数を特定する。続いて、第２層の変数を子変数として第３層の親変数を特定する。以上の処理を最上位層まで繰り返す。
【００３０】
このような処理において、所定の層における子変数が、この層の下位の層の子変数における親候補として処理された際に削除され、集約変数が作成されたとする。この場合には、所定の層における子変数は、集約変数の集約元であると判断される（ステップＳ１１６，Ｙｅｓ）。この場合には、この子変数と、当該子変数に対して親変数決定部１１６により決定された親変数との間の因果関係を、この子変数から作成された集約変数と親変数との間の因果関係に変更する（ステップＳ１１８）。すなわち、子変数を集約変数に変更する。以上の処理をすべての変数について行い（ステップＳ１２０，Ｙｅｓ）、処理が完了する。前述のように、各変数が階層化されている場合には、下位の層から順に再帰的にステップＳ１０４〜ステップＳ１１８の処理を繰り返す。
【００３１】
次に、図４から図１０を参照しつつ、図２に示すアンケート結果に対する分析モデルを作成する際の分析モデル作成処理を具体的に説明する。図４は、ステップＳ１０２において、図２に示す回答データから特定された変数候補を示す図である。設問「Ｑ１」においては、「女性」が変数候補として特定されている。また、設問「Ｑ２」においては、「機能」、「省エネ・経済性」、「安全性」、「発売日」など設問「Ｑ２」におけるすべての選択肢が変数候補として特定されている。また、設問「Ｑ３」における「はい」の選択肢に対応する「購入」が変数候補として特定されている。
【００３２】
このうち、「購入」が子変数として選択される（ステップＳ１０４）。さらに、親候補として設問「Ｑ２」に対する所定の選択項目が選択される（ステップＳ１０６）。図５は、子変数と親候補とを示す図である。本例においては、設問「Ｑ２」のうち一部の選択項目のみが親候補として選択されている。これは、例えば専門家の見解、これまでの統計結果などに基づいて選択されている。このように、子変数「購入」との因果関係の大きい変数を親候補として選択してもよい。
【００３３】
なお、設問「Ｑ２」に対する選択項目はすべて子変数に対する親変数となりうる。したがって、他の例としては、設問「「Ｑ２」に対する選択項目すべてを親候補として選択することとしてもよい。
【００３４】
次に、図５に示す親候補すべてに対し、因果判定を行う（ステップＳ１０８）。図６は、高因果親候補に対する処理を説明するための図である。図６に示す例においては、「機能」、「価格」および「ブランド名」が高因果親候補として選択されている。この場合には、これらの高因果親候補が親変数として分析モデルに加えられる（ステップＳ１１０）。さらに、図６に示すように、親変数と子変数との間の因果関係が記述される。
【００３５】
図７は、低因果親候補に対する処理を説明するための図である。図７に示す例においては、「省エネ」および「評判」が低因果親候補として選択されている。これらの変数は、集約されて集約変数が作成される（ステップＳ１１２）。なお、本例における集約変数は、「省エネ」および「評判」を選択した回数を示す「回答頻度」である。「回答頻度」に対する変数値としては、例えば、「高い（「省エネ」と「評判」の両方を選択）」、「普通（いずれか一方を選択）」、および「低い（いずれも選択なし）」の３段階を設定する。
【００３６】
本例のように購入の有無との因果関係を考える際には、回答頻度が重要な要因となってくる。購入者は、商品等への感心が高く回答頻度も高いと予想される。このように、購入の有無と回答頻度に関係があると予想されるからである。しかし、因果判定処理により低因果親変数（ここでは、「省エネ」および「評判」）と判定され削除された場合には、このような要因と購入との因果関係を考慮することができない。
【００３７】
これに対し、本例のように集約変数として回答頻度を新たに作成することにより、低因果親変数についても考慮した分析モデルを作成することができる。さらに、低因果親変数はまとめて１つの集約変数としているため、処理効率の低下を防ぐことができる。すなわち、因果関係の小さい変数についても考慮することができ、かつ処理効率のよい分析モデルを作成することができる。
【００３８】
図８は、子変数と集約変数との関係を示す図である。子変数「購入」に対する処理が終わり、「省エネ」を子変数として新たに選択した場合について説明する。このとき「女性」が親候補として選択され、高因果親候補と判定されたとする。この場合には、「女性」は親変数となり、「省エネ」との因果関係が記述されることになる。しかし、「省エネ」は、子変数「購入」に対する処理において削除され「回答頻度」という集約変数に集約されている。このように、子変数が集約変数に集約されている場合、すなわち子変数が集約変数の集約元である場合には、親変数と集約変数との因果関係が記述される。図８に示す例では、親変数「女性」と集約変数「回答頻度」との因果関係が記述される。
【００３９】
以上の処理により、図２に示すアンケートに対する分析モデルが完成する。図９および図１０は、図２に示すアンケートに対して作成された分析モデルを模式的に示す図である。このように、分析モデルに含まれる各変数（ノード）と、ルートノードとが記述される。さらに各ノードに対し、ノード名、ノードの値、親のノード名および子のノード名が定義される。設問「Ｑ２」の選択項目に対応する変数のノードの値は、「はい」および「いいえ」の２変数である。また、集約変数のノード値は、「高い」、「普通」および「低い」の３変数である。なお、これらの値は、分析対象に応じて任意に設定することができる。さらに、図１０に示すように各変数および各変数の因果関係を数値化したもの（条件付き確率）が記述される。
【００４０】
以上のように、実施の形態にかかる分析モデル作成装置１０によれば、アンケートデータから回答者の意思決定モデルとしての分析モデルを作成する際に、意思決定に重要な要因を漏れなくモデルに導入し、妥当なモデルを構築することができる。
【００４１】
図１１は、実施の形態にかかる分析モデル作成装置１０のハードウェア構成を示す図である。分析モデル作成装置１０は、ハードウェア構成として、分析モデル作成装置１０における分析モデル作成処理を実行する分析モデル作成プログラムなどが格納されているＲＯＭ５２と、ＲＯＭ５２内のプログラムに従って分析モデル作成装置１０の各部を制御するＣＰＵ５１と、分析モデル作成装置１０の制御に必要な種々のデータを記憶するＲＡＭ５３と、ネットワークに接続して通信を行う通信Ｉ／Ｆ５７と、各部を接続するバス６２とを備えている。
【００４２】
先に述べた分析モデル作成装置１０における分析モデル作成プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フロッピー（Ｒ）ディスク（ＦＤ）、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供されてもよい。
【００４３】
この場合には、分析モデル作成プログラムは、分析モデル作成装置１０において上記記録媒体から読み出して実行することにより主記憶装置上にロードされ、上記ソフトウェア構成で説明した各部が主記憶装置上に生成されるようになっている。
【００４４】
また、本実施の形態の分析モデル作成プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。
【００４５】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、上記実施の形態に多様な変更または改良を加えることができる。
【００４６】
そうした第１の変更例としては、本実施の形態においては、低因果親変数を集約した集約変数を作成したが、低因果親変数のみでなく他の親変数を含む集約変数を作成してもよい。例えば、設問「Ｑ２」における全項目に対する実際に選択された項目数を集約変数としてもよい。
【００４７】
また第２の変更例としては、本実施の形態においては、構築した分析モデルを利用して、回答データの評価を行ったが、分析モデルを出力してもよい。これにより、他の装置においても、分析モデルを利用した評価を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】実施の形態にかかる分析モデル作成装置１０の機能構成を示すブロック図である。
【図２】回答データの一例を示す図である。
【図３】分析モデル作成装置１０による分析モデル作成処理を示すフローチャートである。
【図４】ステップＳ１０２において、図２に示す回答データから特定された変数候補を示す図である。
【図５】子変数と親候補とを示す図である。
【図６】高因果親候補に対する処理を説明するための図である。
【図７】低因果親候補に対する処理を説明するための図である。
【図８】子変数と集約変数との関係を示す図である。
【図９】図２に示すアンケートに対して作成された分析モデルを模式的に示す図である。
【図１０】図２に示すアンケートに対して作成された分析モデルを模式的に示す図である。
【図１１】実施の形態にかかる分析モデル作成装置１０のハードウェア構成を示す図である。
【符号の説明】
【００４９】
１０  分析モデル作成装置
５１  ＣＰＵ
５２  ＲＯＭ
５３  ＲＡＭ
５７  通信Ｉ／Ｆ
６２  バス
１００  回答データ読込部
１０２  回答データ保持部
１１０  変数候補特定部
１１２  子変数選択部
１１４  親候補選択部
１１６  親変数決定部
１１８  集約変数作成部
１２０  分析モデル構築部
１２２  分析モデル保持部
１３０  回答データ評価部
【図１】
2007249873.tif 000003
【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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