(57)【要約】【課題】本発明では、システム・ダイナミクスの因果関係の考え方の特徴を活かし、要素間の関係が増加傾向か、減少傾向かのみに注目して、過去の事象の振る舞いと整合性の取れたＣＬＤを効率良く生成するＣＬＤ生成支援システムを提案する。【解決手段】原因側と結果側の要素のデータが同期する割合（以下：一致率）が閾値より高かった場合は同期リンク、非同期となる割合が閾値より高かった場合は非同期リンクとすることで、過去データの振る舞いと整合性のとれたＣＬＤを構築する。具体的には、各要素の過去データの変動の差分値の符号をデータベースに格納し、原因側の要素において、各時間遅れ間隔で符号が逆の場合のみフラグを立てデータベースに保管する。その情報を用いることで、各時間遅れの時定数で２要素間の同期／非同期の一致率を効率良く計算する。【選択図】  図１
2013130946.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力装置とデータベースとを有する計算機を用いた因果関係生成支援方法において、
シミュレーション期間とシミュレーション間隔と時間遅れ最大値を前記入力装置から受け付け、
モデリング対象事象である社会システムの構成要素名とシミュレーション期間内の全要素のデータを入力ファイルから読み込んで前記データベースに格納し、
前記全要素に対して、各要素の隣り合うデータの差分値の符号を前記データベースに格納し、
全２要素間に対して処理が終了するまで、２要素間のデータの増減を分析し、時間遅れ、同期／非同期リンクに基づいて因果関係の候補を設定し、
前記生成された因果関係図の候補を出力し、
前記因果関係図の候補に対して、前記入力装置から因果関係の間引き、又は設定を受け付け、
前記設定された因果関係の時間遅れ、同期リンクか非同期リンクかを設定あるいは更新して因果関係図を出力する、
ことを特徴とする因果関係生成支援方法。
【請求項２】
少なくともシミュレーション期間とシミュレーション間隔と時間遅れ最大値を含む、ユーザからの指示を受け付ける入力装置と、
モデリング対象事象である社会システムの構成要素名とシミュレーション期間内の全要素のデータを入力ファイルから読み込みモデリング対象事象の構成要素のデータを格納する要素データ格納データベースと、
全要素に対して各要素の隣り合うデータの差分値の符号を格納する差分値符号格納データベースと、
２要素間のデータの増減を分析して時間遅れや同期／非同期リンクを考慮した因果関係候補を設定する要素間因果関係候補設定手段と、
前記要素間因果関係候補設定手段で設定された因果関係の候補を格納する因果関係候補格納データベースと、
前記要素間因果関係候補設定手段で設定された２要素間におけるデータの増減の一致率を算出する要素間増減一致率算出手段と、
前記要素間増減一致率算出手段で一致率を計算するための逆フラグを格納する逆フラグ格納データベースと、
因果関係図の候補に対して、因果関係の間引き、設定を受け付ける因果関係調整インターフェースと、前記因果関係図を出力する出力装置を有する、
ことを特徴とする因果関係図生成支援システム。
【請求項３】
前記因果関係候補格納データベースは、
少なくとも時間遅れ０ヶ月に対応するテーブルで因果関係の接続先要素と接続元要素を格納し、
因果関係の０ヶ月から時間遅れ最大値までの各時間遅れに対して、
因果関係の候補の順位を識別する候補順位と、
因果関係の要素間のデータの増減の変動一致率を格納する一致率と、
因果関係の同期／非同期リンクを識別するリンク種別と、
識別ＩＤで識別される接続先要素と接続元要素の差分値の時間遅れ０ヶ月のときの積の符号列を格納する、
ことを特徴とする請求項２記載の因果関係図生成支援システム。
【請求項４】
前記逆フラグ格納データベースは、
少なくとも要素名と、
時間遅れ１ヶ月から時間遅れ最大値までの各時間遅れごとに、
時間遅れ識別ＩＤで識別される逆フラグを格納する、
ことを特徴とする請求項２記載の因果関係図生成支援システム。
【請求項５】
前記要素間因果関係候補設定手段は、
２要素間のデータの差分値符号の時間遅れ０のときの積の符号列を前記因果関係候補格納データベースに格納し、
因果関係の原因側要素の差分値符号を時間遅れ１ヶ月から時間遅れ最大値まで各時間遅れおきに比較し、符号が逆であれば逆フラグを前記逆フラグ格納データベースの該当時間遅れの時間遅れ識別ＩＤ＝時間遅れ以降の比較先テーブルに格納し、
時間遅れ０ヶ月から時間遅れ最大値までの要素間の双方向の増加減少の一致率を前記要素間増減一致率算出手段で計算し、
時間遅れ０ヶ月から時間遅れ最大値までの各々に対して負符号の一致率が閾値以上である場合は非同期リンクとして正符号の一致率が閾値以上であれば同期リンクとして前記因果関係候補格納データベースに格納し、
前記因果関係候補格納データベースの全２要素間の双方向の時間遅れに基づいた因果関係に対して、一致率の上位複数の因果関係を候補として設定する、
ことを特徴とする請求項２記載の因果関係図生成支援システム。
【請求項６】
前記要素間増減一致率算出手段は、
時間遅れ０ヶ月のときの差分値符号の一致率を（正／負で多い方の符号数）／（シミュレーション期間−１）で計算して前記因果関係候補格納データベースに格納し、
負符号の一致率が５割以上の場合は非同期リンク、正符号の一致率が５割より多い場合は同期リンクとして判定し、
前記因果関係候補格納データベースの時間遅れ０ヶ月のときの積の符号列の識別ＩＤに対して、前記逆フラグ格納データベースの原因側の要素の逆フラグが立っているテーブルの同じ時間遅れ識別ＩＤの符号の総和を計算し、
前記因果関係候補格納データベースの時間遅れ０ヶ月のときの積の符号列に対して、識別ＩＤ＝時間遅れまで、時間遅れ０ヶ月が非同期の場合は負符号の総和を計算し、時間遅れ０ヶ月が同期の場合は正符号の総和を計算し、
時間遅れ１ヶ月から時間遅れ最大値までについて、正／負で多い方の符号数である第１の変数、逆フラグが立っている時間遅れ識別ＩＤに対応した時間遅れ０ヶ月のときの識別ＩＤの符号の総和である第２の変数、識別ＩＤ＝時間遅れまでの負符号の総和である第３の変数、シミュレーション期間−１−時間遅れである第４の変数、及び、識別ＩＤ＝時間遅れまでの正符号の総和である第５の変数に基づく判定により、非同期リンクあるいは同期リンクのいずれかを仮設定する、
ことを特徴とする請求項２記載の因果関係図生成支援システム。
【請求項７】
前記要素間増減一致率算出手段における前記判定は、
各時間遅れの一致率を、時間遅れ０ヶ月が非同期リンクと判定されている場合は、（前記第１の変数＋前記第２の変数−前記第３の変数）／（前記第４の変数）で算出して、
一致率＜０．５ならば、一致率＝１−（一致率）で算出して同期リンクと仮設定し、
一致率≧０．５ならば、非同期リンクと仮設定し、
各時間遅れの一致率を、時間遅れ０ヶ月が同期リンクと判定されている場合は、（前記第１の変数−前記第２の変数−前記第５の変数）／（前記第４の変数）で算出して、
一致率＜０．５ならば、一致率＝１−（一致率）で算出して非同期リンクと仮設定し、
一致率≧０．５ならば、同期リンクと仮設定する、
ことを特徴とする請求項６記載の因果関係図生成支援システム。
【請求項８】
前記因果関係の候補に対する前記因果関係調整インターフェースは、
少なくとも間引くまたは設定したい因果関係の接続元要素を入力できるインターフェースと、
間引くまたは設定したい因果関係の接続先要素を入力できるインターフェースと、
間引くまたは設定したい因果関係の時間遅れを入力できるインターフェースと、
間引きを実行するインターフェースと、
新たな因果関係を設定するインターフェースと
因果関係が非同期リンクか同期リンクかを設定できるインターフェースを有する、
ことを特徴とする請求項２記載の因果関係図生成支援システム。
【請求項９】
前記差分値符号格納データベースは、
少なくとも、各要素名と、
シミュレーション期間に対してシミュレーション間隔の差分ごとのデータを格納し、
前記データを区別する識別ＩＤを格納する、
ことを特徴とする請求項２記載の因果関係図生成支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
社会システムの構造を可視化し、モデリングする技術にシステム・ダイナミクス（ＳＤ）がある。ＳＤは事象をシステムとして捉え、そのシステムにおける複雑かつ相互依存の関係を図式でモデリングし、シミュレーションによって問題解決に導く手法である。システム・ダイナミクスは、事象を構成する要素をノードとして表し、要素間の因果関係をノード間の有向リンクで示したネットワーク図（以下、ＣＬＤ（causal loop diagram、因果関係図）と記す）を作成することで、モデリング対象事象の構造の特徴や、構造のどこに働きかけることが有効かつ持続的な改善に繋がるかを把握しやすくする（非特許文献１）。本発明は、ＳＤにおけるＣＬＤ構築手法に関する。
【背景技術】
【０００２】
システム・ダイナミクスは、社会システムを事象と捉えることで、人間の経験まで含めた複雑かつ相互依存の関係をＣＬＤでモデリングし、ＣＬＤを定量化することでシミュレーションによって問題解決に導く。ＣＬＤの表記法は、「フィードバック」と「遅れ」の事象を表現できることを特徴とし、要素間の因果関係を同期リンクと非同期リンクの矢印で結んだ有向グラフで表現する。同期リンクは、原因側の要素が上昇または増加すると結果側の要素も上昇または増加する関係であり、非同期リンクは、原因側の要素が上昇または増加すると結果側の要素が下降または減少する関係である。遅れとは、原因側の要素の事象が発生した後、時間が経過してから結果側の要素の事象が現れる関係である。このようなルールで表記したグラフの中からループ状になるフィードバック構造を見つけ、そのループが拡張ループ（時間とともに変数値が増加／減少）なのかバランスループ（時間とともに変数値の増減が均衡）なのかを見極めることで、事象全体の時間推移による傾向を推測しやすくし、構造特性を把握できる。拡張ループとは、成長または衰退が拡張的に起こる事象のループ構造であり、バランスループは成長または衰退がある一定まで進むと収束に向かう事象のループ構造である。
【０００３】
ＣＬＤを構築し、シミュレーションモデル構築を支援する従来方法として、シミュレーションモデル定義システム（特許文献１）がある。この方法は、経済や社会等をシステムとしてとらえ、その構成要素の現象、事象、目標といったような概念の具体的項目をノードとして書きだし、各ノードにリンクをつなぐことで因果関係の構造を定義し、これを継承したシミュレーションモデル構築に必要な変数とそれらの計算式を定義することによってシミュレーションプログラムを自動生成する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−２８６７７７号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】「The Beginning of System Dynamics」Banquet Talk at the international meeting of the System Dynamics Society,1989.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
システム・ダイナミクス（ＳＤ）の有効性の一つは、モデリング対象事象を構成する要素の因果関係をネットワーク図（因果関係図：ＣＬＤ）で可視化することで、問題構造を把握することである。従来、ＣＬＤは有識者の経験と過去データを用いて因果関係の妥当性を検証し、双方が一致しない場合は調整するという作業を繰り返して構築してきた。要素数が増えた場合は、ＣＬＤの再構築と再検証が必要であり、モデル開発者にとって大きな負担となっている。従来技術では、モデル開発者からモデリング対象事象の構成要素とそれらを繋ぐ因果関係を受付け、開発者による因果関係の定式化後、シミュレーションモデルを自動生成するシステムが発明されている。しかし、ＣＬＤの構築や再構築を効率化し、その妥当性の検証を支援する機能はない。
【０００７】
一方で、要素間データの相関を分析してＣＬＤを構築する手法も考えられるが、この方法は次の問題を伴う。即ち、データ量、要素数が多い場合、時間遅れを考慮すると、各要素、各時間遅れの組合せごとに検証が必要となるため、計算に時間がかかる。また、過去データのみからＣＬＤを構築した場合、過去データに含まれる事象のみをモデル化することになり、将来予測に不十分なモデルとなる。
【０００８】
本発明の目的は、ＣＬＤを効率よく生成できる因果関係図生成支援システム及び方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
ＣＬＤの表記方法は、原因側要素の増減と結果側要素の増減のみに注目するため、厳密に相関係数を算出する必要はない。本発明は、その特徴に注目し、原因側と結果側の要素のデータの増減が同期する（正の相関がある）割合（以下：一致率）が閾値より高かった場合は同期リンク、原因側と結果側の要素のデータの増減が同期しない（負の相関がある）割合が閾値より高かった場合は非同期リンクとすることで、過去データの振る舞いと整合性のとれたＣＬＤを構築するＣＬＤ生成支援システムを提案する。具体的には、各要素の過去データの変動を示す差分値の符号をデータベースに格納し、原因側の要素において、各時間遅れ間隔で符号が逆の場合のみフラグを立てデータベースに保管する。即ち、過去データの変動を示す差分値の符号が、原因の要素と、その時間遅れに対応する原因の要素で逆転し、原因となる要素のデータの変動の増加又は減少の傾向が逆転する場合にフラグを立てる。その情報を用いることで、各時間遅れの時定数で原因側と結果側の２要素間の同期／非同期の一致率を効率良く計算し、一致率が高い時間遅れの時定数の場合、因果関係有りとしてＣＬＤを構築する。また人間の経験値をモデル化するため、モデル開発者が因果関係の間引きを設定できる因果関係調整インターフェースを有し、その設定された因果関係に対して最適な時間遅れや同期リンクか、非同期リンクかを設定できる上記提案システムを発明する。
【発明の効果】
【００１０】
時間遅れまで考慮して全２要素間で相関係数を算出して因果関係図を構成した場合、乗算は、要素数をｎとすると、ｎＣ２×Ｏ（時間遅れの最大値×データ数）回、除算はｎＣ２×Ｏ（時間遅れの最大値）回必要である。これに対して、この発明は、ｎＣ２×Ｏ（時間遅れの最大値）回の除算のみでＣＬＤを構成できるため、効率化できる。従って本発明は因果関係の最適な時間遅れの影響も考慮し、過去の事象の振る舞いと整合性の取れたＣＬＤを効率良く生成することができ、また要素数が増えた場合でも、因果関係再構築が容易となる。さらに本発明は、因果関係の候補に対して、人間の経験値を反映する機能も有することで、過去データに含まれない事象のシミュレーション予測を可能にする。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施形態における、基本処理フローを説明する図である。
【図２】本発明の実施形態における、システムのハードウェア構造を説明する図である。
【図３】本発明の実施形態における、システムの機能構成を説明する図である。
【図４】本発明の実施形態における、入力ファイルイメージと入力データを格納する要素データ格納データベースを説明する図である。
【図５】本発明の実施形態における、各要素の隣り合うデータの差分値の符号を格納する差分値符号格納データベースを説明する図である。
【図６】本発明の実施形態における、全ての２要素間のデータを分析して因果関係候補を設定する要素間因果関係候補設定部のフローを説明する図である。
【図７】本発明の実施形態における、２要素間の時間遅れまで考慮した因果関係候補を格納する因果関係候補格納データベースを説明する図である。
【図８】本発明の実施形態における、要素間因果関係候補設定部のフローで２要素間の最適な時間遅れを効率良く計算するのに必要な逆フラグを、逆フラグ格納データベースに格納するイメージを説明する図である。
【図９】本発明の実施形態における、２要素間の因果関係を特定するため、データの増減の一致率を効率良く計算する要素間増減一致率算出フローを説明する図である。
【図１０】本発明の実施形態における、２要素間のデータの増減の一致率を、逆フラグを用いて計算するイメージを説明する図である。
【図１１】本発明の実施形態における、２要素間のデータ増減の一致率を時間遅れまで考慮して効率良く計算する要素間増減一致率算出フローのイメージを説明する図である。
【図１２】本発明の実施形態における、因果関係の候補まで含めた因果関係図の出力イメージを説明する図である。
【図１３】本発明の実施形態における、因果関係の間引き、設定する因果関係調整インターフェースの入出力画面イメージを説明する図である。
【図１４】本発明の実施形態における、最終出力画面イメージを説明する図である。
【図１５】時間遅れｘにおける結果Ａと原因Ｂのデータの対応関係を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明の実施の形態に関して図面を用いて説明する。実施例では、システムインテグレーションやソフトウェア開発等、情報事業分野のプロジェクトマネジメントに関するマネジメント構造を、過去データから、ＣＬＤ（causal loop diagram、因果関係図）を作成する例を用いて説明する。
【００１３】
プロジェクトマネジメントの評価要素間の因果関係を、ＭＩＴスローン経営大学院のJ.Forrester教授により提唱されたシステム・ダイナミクスの考え方（非特許文献１）を基にモデル化・可視化する。システム・ダイナミクスとは、事象をシステムとして捉え、そのシステムにおける複雑かつ相互依存の動きを図式でモデリングし、シミュレーションによって問題解決に導く手法である。プロジェクトマネジメントを評価するモデルをシステム・ダイナミクスの考え方を基にモデル化する上で、プロジェクトマネジメントの評価の要素には、米国プロジェクトマネジメント協会が定めるプロジェクトマネジメントに関する知識体系のＰＭＢＯＫ（Project Management Body of Knowledge）の要素を用いてもよい。管理要素とは、例えば進捗遅延度、品質、人的資源、コミュニケーションなどである。
【００１４】
実施例の説明の前に図１４を用いてＣＬＤ表記法を説明する。プロジェクトマネジメント評価モデル例１４０２は、本システムの出力例であり、プロジェクトのマネジメント評価要素間の因果関係を示すＣＬＤの例である。このＣＬＤを構成するノードは、例えば利益率１４０２１などのプロジェクト評価の評価要素を指す。
【００１５】
ノード間をつなぐリンクのうち、同期リンクは、矢印に正を意味して何も付けない形で表現し、非同期リンクは、矢印に負を意味する（−）を付加して表現する。また、時間遅れの影響を持つリンクは、矢印に付加された□の中に遅れ時間（ｘ）を付加して表現する。プロジェクトマネジメント評価モデル例のＣＬＤ１４０２で、同期リンク１４０２２は、動員数を増やすと生産性が向上するという関係を示し、非同期リンク１４０２３は、原価が増加すると利益率は減少するという関係を示し、遅れを含むリンク１４０２４は、動員数の増加によって教育に時間ｘがかかり、時間の経過とともに、プロジェクトの進捗遅延度が大きくなる関係を示している。
【００１６】
（システム構成）
図２は、ＣＬＤ生成支援システム２０１に用いられるコンピュータの典型的なハードウェア構成を示している。ＣＬＤ生成支援システム２０１は、ＣＰＵ２０１１、メモリ２０１２、記憶装置２０１３、通信インターフェース２０１４、記録媒体２０２、記録媒体読取装置２０３、入力装置２０４、出力装置２０５を備えている。  ＣＰＵ  ２０１１はＣＬＤ生成支援システム２０１の全体の制御を司るもので、メモリ２０１２に格納されたプログラム２０１５を実行することにより各種機能を実現する。
【００１７】
記録媒体読取装置２０３は、記録媒体２０２に記録されているプログラムやデータを読み取るための装置である。読み取られたプログラムやデータはメモリ２０１２に格納される。従って、例えばメモリ２０１２に記憶されているプログラム２０１５は、記録媒体読取装置２０３を用いて記録媒体２０２から読み取り、メモリ２０１２に格納することができる。記録媒体２０２としては、例えばＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ、ハードディスク、フレキシブルディスク、半導体メモリ、磁気テープ等を用いることができる。記録媒体読取装置２０３はＣＬＤ生成支援システム２０１に内蔵されている形態とすることもできるし、外付されている形態とすることもできる。
【００１８】
入力装置２０４は、オペレータ等によるＣＬＤ生成支援システム２０１へのデータ等の入力のために用いられる。入力装置２０４としては、例えばキーボードやマウス、マイク等が用いられる。出力装置２０５は情報を外部に出力するための装置である。出力装置２０５としては、例えばディスプレイやプリンタ、スピーカ等が用いられる。通信インターフェース２０１４は通信ネットワークに接続し、ネットワーク上の他の端末等と通信を行うための装置である。
【００１９】
図３は、本発明を実施するプログラム構成図である。
【００２０】
本発明のプログラムを処理するＣＬＤ生成支援システム２０１は、少なくとも要素データ格納データベース３０１２（４０１）、差分値符号格納データベース３０１３（５０１）、因果関係候補格納データベース３０１４（７０１）、逆フラグ格納データベース３０１５（８０１）を有し、記憶装置２０１３上に設けられる。要素間因果関係候補設定部３０１０、要素間増減一致率算出部３０１１は、メモリ２０１２に格納され、ＣＰＵ２０１１によって実行されるプログラムとして実現される。またデータ入力は、入力装置２０４を介してコンピュータに入力される。
【００２１】
（処理の説明）
図１は、本発明の実施形態の基本処理フローを示している。
【００２２】
ステップ１０１では、シミュレーション期間α、シミュレーション間隔β、時間遅れ最大値Ｄを入力装置２０４から受け付け、メモリに格納する。時間遅れ最大値Ｄは、０≦Ｄ≦（α／２）を条件とした入力値としても良く、上限値をモデリング対象事象に因ってモデル開発者が設定しても良い。本実施例では、α＝９ヶ月、β＝１ヶ月、Ｄ＝４ヶ月の例で説明する。
【００２３】
ステップ１０２では、ＣＬＤ生成支援システム２０１への入力として、モデリング事象の構成要素名ごとに、シミュレーション期間内のデータを入力ファイルから読み込む。入力されるプロジェクトマネジメント評価要素の例が、既述した図１４のプロジェクトマネジメント評価モデル例１４０２の構成要素である。そしてシミュレーション期間αにおよぶ各要素のデータを、シミュレーション間隔βおきに要素データ格納データベース３０１２に格納する。
【００２４】
ステップ１０２の詳細を、図４を用いて説明する。図４は、入力ファイルイメージ４００と要素データ格納データベース３０１２が保存する要素データテーブル４０１である。入力ファイルイメージ４００は、少なくとも要素名と、各要素のシミュレーション期間αにおよぶ、シミュレーション間隔βごとのデータを記述した入力ファイルである。図４に示すように要素名とデータを、スペースで区切り、データをシミュレーション間隔βごとに“，”で区切り記述してもよい。
【００２５】
要素データテーブル４０１は、入力されたシミュレーション期間９ヶ月におよぶ要素Ａ４０１０、要素Ｂ４０１１、・・・のデータを、シミュレーション間隔である１ヶ月ごとに入力ファイルから読み込み、格納した例である。ここで要素は、図１４に示すプロジェクト評価における評価要素であるが、表記上、生産性を要素Ａ４０１０のように略号で表現し、進捗遅延度を要素Ｂ４０１１で表現する。また要素Ａ４０１０のデータは、０点〜１００点までのスコアを想定して入力とした例である。生産性（要素Ａ）が結果であり、進捗遅延度（要素Ｂ）が原因である。
【００２６】
ステップ１０３では、要素データテーブル４０１に格納された各要素の隣り合うデータの差分値を計算し、算出結果の符号を差分値符号格納データベース３０１３に格納する。それらのデータは識別ＩＤ５０１６で識別される。
【００２７】
ステップ１０３の詳細を、図５を用いて説明する。図５は、各成分には＋１又は−１が格納されている、結果の要素Ａの差分値符号列５０１１と原因の要素Ｂ（Ｃ・・・・）の差分値符号列５０１２からなる、差分値符号格納データベース３０１３が保持する差分値データテーブル５０１であり、要素Ａ４０１０の１１月のデータ値６０から１０月のデータ値５３を引いた値７の符号（＋１）５０１１が、差分値データテーブル５０１の１０−１１月の識別ＩＤ５０１６のＩＤ１のテーブル５０１３に格納されている例である。他のテーブルについても、全要素に対して同様に計算され、格納される。符号は＋の場合（＋１）、−の場合は（−１）を格納する。差分値が０の場合は符号（＋１）としても良い。
【００２８】
ステップ１０４では、差分値符号格納データベース３０１３の差分値データテーブル５０１の情報を入力として、要素間因果関係候補設定部３０１０で全２要素間のデータの増減を分析し、増加傾向が強ければ同期リンク、減少傾向が強ければ非同期リンクとして因果関係候補を設定する。また要素間の因果関係の影響が遅れて現れる、時間遅れの現象も考慮し、要素間の最適な時間遅れの時定数を設定する。
【００２９】
ステップ１０４を、図６を用いて詳述する。図６は、要素間因果関係候補設定部３０１０の処理を説明したフローである。
【００３０】
要素間因果関係候補設定部３０１０のステップ６０１では、０、１、．．、時間遅れ最大値Ｄまでの値を取る時間遅れの変数ｘを０に初期化する。
【００３１】
ステップ６０２では、差分値符号格納データベース３０１３に格納した、全２要素間のデータの差分値符号の積を時間遅れ０のときの符号列として、因果関係候補格納データベース３０１４に格納する。
【００３２】
ステップ６０２の詳細を、図７を用いて説明する。図７は、各成分には＋１又は−１が格納されている、結果の要素（Ａ）と原因の要素（Ｂ）の差分値符号の積の符号列７０１１を含む、因果関係候補格納データベース３０１４の因果関係候補格納テーブル７０１である。因果関係候補格納テーブル７０１は、少なくとも要素間の因果関係を示す候補の順位を格納する候補順位テーブル７０１４と、２要素間のデータの増減の変動傾向の割合を、一致率として格納する一致率テーブル７０１５と、双方が増加又は減少するか、一方が増加し、他方が減少するかのいずれかで決定される同期／非同期リンクの種別を格納するリンク種別テーブル７０１６を、時間遅れ０ヶ月のテーブル７０１１、時間遅れ１ヶ月のテーブル７０１２、・・・という形で各時間遅れごとに有する。
【００３３】
ただし、時間遅れ０ヶ月のテーブル７０１１は、時間遅れ０ヶ月とは表記されず、因果関係の結果側として想定される要素名（以下、接続先要素）及び因果関係の原因側として想定される要素名（以下、接続元要素）が格納される。加えて時間遅れ０ヶ月のテーブル７０１１は、２要素間のデータの差分値符号の積の符号列を格納するテーブルを有し、そのデータは識別ＩＤ５０１６で識別される。
【００３４】
図７は、図４の要素Ａ４０１０、要素Ｂ４０１１の２要素間のデータの差分値符号の積の符号列を、時間遅れ０ヶ月のテーブル７０１１に格納した例である。具体的には、差分値データテーブル５０１の識別ＩＤ５０１６のＩＤ１のテーブル５０１３に格納される要素Ａ４０１０の符号（＋１）５０１１と要素Ｂ４０１１の符号（＋１）５０１２との積が算出され、時間遅れ０ヶ月のＡＢテーブル７０１１の識別ＩＤ５０１６のＩＤ１のテーブルに格納される。識別ＩＤ５０１６のＩＤ２以降についても同様に格納される。
【００３５】
ステップ６０３では、全要素に対して、各要素の差分値データテーブル５０１における各要素の差分値データとｘヶ月ずらした自身の（元の）差分値データとを比較し、符号が逆であれば逆フラグを逆フラグ格納データベース３０１５の遅れｘヶ月の時間遅れ識別ＩＤ８０１５で区別されるテーブルの時間遅れ識別ＩＤ８０１５＝ｘ＋１のテーブルに格納する。
【００３６】
ステップ６０３の詳細を、図８を用いて説明する。図８は、逆フラグ格納データベース３０１５の逆フラグテーブル８０１を説明した図である。逆フラグテーブル８０１は、少なくとも要素名８０１１と、各時間遅れ８０１２ごとに、時間遅れ識別ＩＤ８０１５で識別されるテーブルを有する。
【００３７】
図８は、要素Ｂ４０１１の差分値符号を１ヶ月おき、２ヶ月おき、．．、Ｄヶ月おきに比較し、符号が逆であれば逆フラグを、逆フラグ納データベース３０１５が保持する逆フラグテーブル８０１の遅れｘヶ月の時間遅れ識別ＩＤ８０１５＝ｘ＋１以降の比較先のテーブルに格納している例である。要素Ｂ４０１１の差分値符号を１ヶ月おきに比較した例で説明すると、符号が時間遅れ識別ＩＤ８０１５の比較元であるＩＤ１と時間遅れ識別ＩＤ８０１５の比較元であるＩＤ２で逆となっているケース８０２１の場合は、逆フラグを逆フラグテーブル８０１の時間遅れ識別ＩＤ８０１５＝ＩＤ２以降の比較先のテーブル８０１３に立てる。要素Ｂ４０１１の差分値符号を２ヶ月おきに比較した例で説明すると、符号が時間遅れ識別ＩＤ８０１５の比較元であるＩＤ１と時間遅れ識別ＩＤ８０１５の比較先であるＩＤ３で逆となっているケース８０２２の場合は、逆フラグを逆フラグテーブル８０１の時間遅れ識別ＩＤ８０１５＝ＩＤ３以降の比較先テーブル８０１４に立てる。
【００３８】
即ち、逆フラグ生成の方法では、原因となる要素Ｂのデータ列の各データと、要素Ｂのデータ列の時間遅れｘのデータとの積が−１であれば、時間遅れｘのデータに対応する位置にある逆フラグにフラグをセットする。
【００３９】
ステップ６０４では、時間遅れｘが、０、１、．．、時間遅れ最大値Ｄまでのとき、要素間の時間遅れ０のときの差分値符号の積の符号列を入力とし、２要素の双方向の増減の一致率を要素間増減一致率算出部３０１１で計算する。
【００４０】
ステップ６０４の詳細を、図９を用いて説明する。図９は要素間増減一致率算出部３０１１の処理を説明したフローである。
【００４１】
ステップ９０１を説明する。ステップ９０１では、時間遅れｘ＝０であるかを判定し、ステップ９０２では、ｘ＝０であった場合、時間遅れ０ヶ月のときの要素間の差分値符号の一致率を
（負および正の多い方の符号数ｙ）／（シミュレーション期間α−１）
で計算し、因果関係候補格納テーブル７０１の時間遅れ０ヶ月のテーブル７０１１の一致率テーブル７０１５に格納する。上記の、負および正の多い方の符号数ｙは、非同期又は同期の度合いを表し、上記の一致率は、負の符号数が多い場合は、非同期の一致率を表し、正の符号数が多い場合は、同期の一致率を表す。また、要素ＡとＢの差分値符号の積の符号列における、負符号の一致率が５割以上の場合は非同期リンク、正符号の一致率が５割より多い場合は同期リンクとしてリンクの種別をリンク種別テーブル７０１６に格納する。
【００４２】
また、ｙは、結果である要素Ａのデータ列の各データと、原因である要素Ｂのデータ列の各データとの積が＋１となる個数、又は、積が−１となる個数のいずれか大きい個数である。シミュレーション期間α−１は、差分値データの個数である。
【００４３】
ステップ９０２を、図１０を用いて説明する。図１０の一致率の計算例１００１は、時間遅れ０ヶ月、すなわちｘ＝０のときの、結果側の要素とした要素Ａ４０１０と原因側の要素とした要素Ｂ４０１１間の差分値符号の一致率を計算した例である。シミュレーション期間α＝９に対して、差分値の符号列８個の内、負の符号は５個、正の符号は３個であるので、時間遅れ０ヶ月のときの、非同期の一致率は、
５／８＝０．６２５  
であり、負の変動傾向が強いので非同期のリンクと判定される。従って、因果関係候補格納テーブル７０１の時間遅れ０ヶ月のテーブル７０１１の一致率テーブル７０１５に０．６２５という一致率１００１１が格納される。またリンクの種別がリンク種別テーブル７０１６に非同期１００１２として格納される。
【００４４】
ステップ９０３では、１≦ｘ≦Ｄであった場合、要素間の因果関係候補格納テーブル７０１の時間遅れ０ヶ月のときの積の符号列の識別ＩＤ５０１６に対して、逆フラグテーブル８０１の原因側の要素の逆フラグが立っている時間遅れ識別ＩＤ８０１５と同じＩＤの符号の総和ｚｘを計算する。この符号の総和ｚｘは、時間遅れｘによって値が異なる。
【００４５】
ステップ９０３を、図１０を用いて説明する。図１０は結果側の要素とした要素Ａ４０１０と原因側の要素とした要素Ｂ４０１１間の因果関係のｘ＝１、２の各時間遅れでの一致率を求めるのに必要な総和ｚｘを、計算した例である。原因側の要素は要素Ｂ４０１１であるので、例えば時間遅れ１の総和ｚｘは、逆フラグテーブル８０１の逆フラグ８０１３などが立っている時間遅れ識別ＩＤ８０１５のＩＤ２、ＩＤ４に注目する。そしてＡＢの因果関係候補格納テーブル７０１の時間遅れ０ヶ月のときの積の符号列の、逆フラグが立っている時間遅れ識別ＩＤ８０１５と同じ、識別ＩＤ５０１６のＩＤ２と識別ＩＤ５０１６のＩＤ４のテーブルの符号（＋１）１００２１、（−１）１００２２の総和ｚｘ＝０を計算している例１００２である。時間遅れ２の総和ｚｘ＝−３についても同様の計算である。
【００４６】
ステップ９０４では、ステップ９０２で求めた時間遅れ０ヶ月の一致率が（１）非同期であったか、（２）同期であったかを判定し、
ステップ９０５では、因果関係候補格納テーブル７０１の時間遅れ０ヶ月の積の符号列に対して、識別ＩＤ５０１６＝時間遅れｘ（１≦ｘ≦Ｄ）を１からＤまで変えて、（１）時間遅れ０ヶ月が非同期の場合は負符号の総和ｆを計算し、（２）時間遅れ０ヶ月が同期の場合は、正符号の総和ｆを計算する。
【００４７】
ステップ９０５を、図１０を用いて説明する。図１０で、時間遅れ０ヶ月の因果関係は非同期と判定されているので、例えば時間遅れ１のｆは、識別ＩＤ５０１６＝時間遅れ１までの時間遅れ０ヶ月の積の符号列の負の総和が０という形で算出され、時間遅れ２のｆは、識別ＩＤ５０１６＝時間遅れ２までの時間遅れ０ヶ月の積の符号列の負の総和が０という形で算出される。
【００４８】
以下では、表記の簡略化のため、時間遅れｘヶ月の一致率をＲ(ｘ)と表記し、さらに、非同期／同期の一致率を区別する場合は、非同期の一致率をＲａ(ｘ)、及び同期の一致率をＲｓ(ｘ)と表す。またｚｘを、時間遅れ０ヶ月の積の符号列に対する“非同期”への変化度合いを表す指標とし、ｚｘ＞０であれば非同期に寄与する変化の傾向、ｚｘ＜０であれば同期に寄与する変化の傾向であると考える。
【００４９】
ステップ９０６では、一致率を、以下のように判定して決定して、と一致率を算出して、リンク種別を仮設定する。但し、「  」は、各判定に関する説明である。「∧」は論理積を表す。
【００５０】
（１） 時間遅れ０ヶ月が非同期の場合、Ｒａ(ｘ)＝ (ｙ＋ｚｘ−ｆ) / (α−１−ｘ)を求め、
（ａ）Ｒａ(ｘ)＜０．５ならば、Ｒｓ(ｘ)＝１−Ｒａ(ｘ)と算出し、同期リンクと仮設定：「ｚｘ＜０という非同期の逆傾向要因があり、Ｒａ(ｘ)の計算の結果、０ヶ月の非同期の一致率Ｒａ(０)の傾向が弱まって同期の傾向に逆転したため、正の符号数で評価したｘヶ月の同期の一致率Ｒｓ(ｘ)に置き換え、同期リンクと仮設定」
（ｂ）Ｒａ(ｘ)≧０．５ならば、非同期リンクと仮設定：「ｚｘ≧０という非同期を強める要因がある場合、またはｚｘ＜０という非同期の逆傾向要因があっても、０ヶ月の非同期の一致率Ｒａ(０)に大きな傾向変化を与えない場合、そのまま非同期リンクと仮設定」
（２） 時間遅れ０ヶ月が同期の場合、Ｒｓ(ｘ)= (ｙ−ｚｘ−ｆ) / (α−１−ｘ)を求め、 
（ａ）Ｒｓ(ｘ)＜０．５ならば、Ｒａ(ｘ)＝１−Ｒｓ(ｘ)と算出し、非同期リンクと仮設定：「ｚｘ＞０という同期の逆傾向要因があり、Ｒｓ(ｘ)の計算の結果、０ヶ月の同期の一致率Ｒｓ(０)の傾向が弱まって非同期の傾向に逆転したため、負の符号数で評価したｘヶ月の非同期の一致率Ｒａ(ｘ)に置き換え、非同期リンクと仮設定」
（ｂ）Ｒｓ(ｘ)≧０．５ならば、同期リンクと仮設定：「ｚｘ≦０という同期を強める要因がある場合、またはｚｘ＞０という同期の逆傾向要因があっても、０ヶ月の同期の一致率Ｒｓ(０)に大きな傾向変化を与えない場合、そのまま同期リンクと仮設定」
ステップ９０５を、図１１を用いて説明する。図１１はｘ＝１、２であった場合の時間遅れ１ヶ月、時間遅れ２ヶ月のときの結果側の要素とした要素Ａ４０１０と原因側の要素とした要素Ｂ４０１１間のデータの一致率を計算した例である。時間遅れ０ヶ月が非同期であるので、
時間遅れ１ヶ月の一致率＝（５＋０−０）/（９−１−１）＝０．７１４
ｚｘ＝０より非同期リンクと仮設定
時間遅れ２ヶ月の一致率＝（５＋（−３）−０）/（９−１−２）＝２/６
一致率＜０．５より
一致率＝１−２/６＝４/６＝０．６６７で同期リンクと仮設定
と算出している例１１０１３、１１０１４である。
【００５１】
時間遅れまで考慮して全２要素間で相関係数を算出して因果関係図を構成した場合、乗算の回数は、要素数をｎとすると、ｎＣ２×Ｏ（Ｄα）回、除算の回数はｎＣ２×Ｏ（Ｄ）回必要である。これに対して、この発明は、ｎＣ２×Ｏ（Ｄ）回の除算のみでＣＬＤを構成できるため、効率化できる。例えば要素数＝７０、α＝１００年（１２００ヶ月）の場合、Ｄ＝α／２とすると、従来は１．７４×１０９回の乗算が必要であるのに対し、本発明では時間遅れ０ヶ月の時の積の符号列を求めるときも（＋１）と（−１）の比較で符号列を算出でき、乗算を用いずＣＬＤを構築できる。従って本発明は因果関係の最適な時間遅れの影響も考慮し、過去の事象の振る舞いと整合性の取れたＣＬＤを効率良く生成することができ、また要素数が増えた場合でも、因果関係再構築が容易となる。
【００５２】
ステップ６０５では、負符号の一致率が閾値以上である場合は、非同期リンクの因果関係有として、正符号の一致率が閾値以上であれば同期リンクの因果関係有として、因果関係候補格納テーブル７０１のリンク種別７０１６へ格納する。本実施例の閾値は、相関係数を参考に０．７という基準値を設定しているが、ユーザがモデリング事象に合わせて設定しても良い。またある２要素間のどの時間遅れの一致率も、閾値を超えない場合、同期／非同期リンクの各々において、ステップ９０６で仮設定された一致率が最も高い時間遅れのリンクの種別をリンク種別７０１６へ格納しておく。
【００５３】
ステップ６０５を、図１１を用いて説明する。図１１では、時間遅れ１ヶ月の一致率１１０１３＝０．７１４、時間遅れ４ヶ月の一致率１１０１６＝０．７５が０．７以上であるので、順に非同期リンク、同期リンクと設定された例である。
【００５４】
ステップ６０６では、時間遅れｘをインクリメントし、ステップ６０７では、ｘ＞時間遅れ最大値Ｄとなるまでインクリメントを続け、各時間遅れで一致率を求める。
【００５５】
ステップ６０８では、因果関係候補格納テーブル７０１における全２要素間の双方向の時間遅れまで考慮したステップ６０５で因果関係有と判定された因果関係に対して、一致率の上位複数の因果関係を候補と設定する。上位何個を候補とするかはユーザがモデリング事象に合わせて設定しても良い。本実施例では上位３つまでの例である。
【００５６】
ステップ６０８を、図１１を用いて説明する。図１１は、結果側の要素とした要素Ａ４０１０と原因側の要素とした要素Ｂ４０１１間のデータにおける各時間遅れの一致率の中で、一致率の高い順番に、候補順位テーブル７０１４に、候補１：時間遅れ４ヶ月の因果関係、候補２：時間遅れ１ヶ月の因果関係を設定した例である。各候補の一致率は、それぞれ一致率１１０１５＝０．７５、一致率１１０１４＝０．７１４である。
【００５７】
ステップ１０５では、全２要素間に対して、因果関係の候補を設定する処理を行ったかどうかを判定し、ステップ１０６では、出力装置２０５から因果関係図の候補を出力する。
【００５８】
ステップ１０６を、図１２を用いて説明する。図１２は、因果関係の候補を含めたＣＬＤ１２０１１の出力例１２０１である。例えば結果側の要素とした要素Ａ４０１０と原因側の要素とした要素Ｂ４０１１間の因果関係の候補は、因果関係を表すリンクに□で囲まれて１（１２０１２）、４（１２０１３）と付加されており、これらは時間遅れ４ヶ月、時間遅れ１ヶ月の因果関係が候補として出力されており、各因果関係に付加した一致率０．７５（１２０１５）、０．７１４（１２０１４）が候補の順位を、示している。また一致率０．７５（１２０１５）に付加された（−）の付いた因果関係のリンクは非同期リンクであり、一致率０．７１４（１２０１４）の何も付いていないリンクは同期リンクである。
【００５９】
ステップ１０７では、因果関係調整インターフェースから因果関係の間引き、設定を受け付ける。因果関係調整インターフェース１３０１２は、少なくとも接続元要素を入力するインターフェース、接続元要素１３０１４と、接続先要素を入力するインターフェース、接続先要素１３０１３と、時間遅れを入力するインターフェース、時間遅れ１３０１５と、因果関係の候補の間引きを実行するインターフェース  、Ｄｅｌｅｔｅボタン１３０１６と、新たに因果関係の設定を実行するインターフェース、因果関係設定ボタン１３０１７と、その因果関係が非同期リンクか同期リンクかを設定できるリンク種別設定インターフェース１３０１８を有する。
【００６０】
ステップ１０７を、図１３を用いて説明する。図１３では、因果関係調整インターフェース１３０１２から、結果側の要素とした要素Ａ４０１０と原因側の要素とした要素Ｂ４０１１間の因果関係を示す候補の内、時間遅れ４ヶ月の一致率０．７５（１２０１５）が時間遅れ１ヶ月の一致率０．７１４（１２０１４）に比べ高いため、時間遅れ１ヶ月の因果関係の候補を削除した例である。この場合は、因果関係調整インターフェース１３０１２の接続元要素１３０１４、接続先要素１３０１３、時間遅れ１３０１５に削除したい因果関係リンクを設定し、ここでは、接続元要素１３０１４に要素Ｂ４０１１、接続先要素１３０１３に要素Ａ４０１０、時間遅れ１３０１５に１と入力され、Ｄｅｌｅｔｅボタン１３０１６を推すことで削除を実行する例である。また、新たに因果関係を設定したいときは、接続元要素１３０１４、接続先要素１３０１３、時間遅れ１３０１５、リンク種別設定インターフェース１３０１８に設定したい因果関係リンクを設定し、因果関係設定ボタン１３０１７を推すことで設定を実行する。時間遅れあるいはリンク種別が、分からない場合は未記入でも良い。
【００６１】
ステップ１０８では、因果関係調整インターフェース１３０１２から新たに設定された、時間遅れｘの因果関係に対して、該当する時間遅れｘの候補順位テーブル７０１４に候補１と設定し、リンク種別テーブル７０１６を、リンク種別設定インターフェース１３０１８から設定されたデータを用いて更新する。ステップ１０７で時間遅れ１３０１５あるいはリンク種別設定インターフェース１３０１８が未入力の場合、ステップ６０５で格納しておいたデータから最適な時間遅れの時定数（ｘ）あるいはリンク種別を求める機能を有する。また間引かれた候補の順位以下の候補に対し、順に１つずつ候補順位を上げる機能を有する。
【００６２】
ステップ１０９では、出力装置から因果関係図を出力する。ステップ１０９を、図１４を用いて説明する。図１４は、本システムで構築された、プロジェクトマネジメント評価モデルのＣＬＤ出力例である。
【００６３】
（処理に関する定量的な説明）
以上に述べた処理を、記号で表したデータ列を用いて、定量的に説明する。即ち、以上に述べた処理に関して補足的な説明を行なう。
【００６４】
（１）差分値符号の一致率の定義式（ステップ９０２）
データ列ＡとＢの積の要素を（Ａ・Ｂ）ｉ とすると、ステップ９０２における差分値符号の一致率は、負及び正の多い方の符号数 ｙ、シミュレーション期間αを用いてｙ/(α−１)である。要素の数をｎ、積Ａ・Ｂの各要素の値を加算した値をｎＡＢ（正の要素が多ければｎＡＢ＞０、負の要素が多ければｎＡＢ＜０）とし、Ａ・Ｂの要素の値が１（正）となる要素の個数をｎ＋、−１（負）となる要素の個数をｎ−とすると、ｎ＋＝（ｎ＋ｎＡＢ）／２、ｎ−＝（ｎ−ｎＡＢ）／２となる。従って、ｎＡＢ＞０ならば正の要素が多い（同期の場合）ので、ｙ＝ｎ＋＝（ｎ＋ｎＡＢ）／２であり、ｎＡＢ＜０ならば負の要素が多い（非同期の場合）ので、ｙ＝ｎ−＝（ｎ−ｎＡＢ）／２となる。
【００６５】
（２）逆フラグの定義式（ステップ６０３、９０３）
原因に対応する元のデータ列Ｂ、データ列Ｂにおける時間遅れｘのデータ列Ｂｘ、及び逆フラグＣｉ＋ｘをそれぞれ以下のように表す。
【００６６】
元のデータ列Ｂ                  ｂ１，  ｂ２，  ｂ３，    ・・・・
時間遅れｘのデータ列Ｂｘ        ｂ１＋ｘ，ｂ２＋ｘ，ｂ３＋ｘ，  ・・・・・
逆フラグＣｉ＋ｘ                  Ｃ１＋ｘ，Ｃ２＋ｘ，Ｃ３＋ｘ，  ・・・・
逆フラグＣｉ＋ｘは、積Ｂ・Ｂｘの要素（Ｂ・Ｂｘ）ｉ＝−１の時にフラグをＯＮ、即ち、Ｃｉ＋ｘ＝１とし、（Ｂ・Ｂｘ）ｉ＝１の時にはＣｉ＋ｘ＝０とする。但し、ＣＫ＝０（ｋ＝１〜ｘ）とする。即ち、Ｃｉ＋ｘ＝（１−（Ｂ・Ｂｘ）ｉ）/２と表される（ステップ６０３）。この逆フラグＣｉ＋ｘを、ステップ９０３の時間遅れｘに対するｚｘに適用すると、ｚｘ＝Σ（Ｃｉ＋ｘ）（Ａ・Ｂ）ｉ＋Ｘ＝Σ（Ｃｉ＋ｘ）（ａｉ＋ｘｂｉ＋Ｘ）となって、逆フラグがＯＮの時のみ、積Ａ・Ｂの符号列が加算（総和）される。
【００６７】
（３）正又は負の符号（要素）の総和 ｆ（ステップ９０５）
ステップ９０５で述べた総和ｆは、以下のように表される。
【００６８】
非同期の場合：（Ａ・Ｂ）ｉ＝−１となる要素の数ｆ＝Σｉ＝１ｔｏ ｘ（１−（Ａ・Ｂ）ｉ）/２
同期の場合：（Ａ・Ｂ）ｉ＝＋１となる要素の数ｆ＝Σｉ＝１ｔｏ ｘ（（Ａ・Ｂ）ｉ＋１）/２
前者では（Ａ・Ｂ）ｉ＝１の場合、後者では（Ａ・Ｂ）ｉ＝−１の場合はカウントされない。従って、Σｉ＝１ｔｏ ｘ（Ａ・Ｂ）ｉは、積Ａ・Ｂの各要素の値をｉ＝１〜ｘについて加算した値ｎＡＢ，ｘであり、Σｉ＝１ｔｏ ｘ１＝ｘであるから、上記のｆは、ｘとｎＡＢ，ｘを用いて表すと、非同期の場合は、ｆ＝（ｘ−ｎＡＢ，ｘ）／２、同期の場合は、ｆ＝（ｘ＋ｎＡＢ，ｘ）／２となる。（ｆは、（１）に示す一致率に関するｙ の定義と同様の式になる。（ｙ−ｆ）は、ｎ個の（全体の）要素による一致率の寄与から、実質的には一致率の算出には寄与しないｉ＝１〜ｘの要素による寄与を差し引いたものである。さらに、一致率の算出には寄与しないｉ＝１〜ｘの要素の数ｘを全体の要素の数α−１（＝ｎ）から差し引いて、実質的な要素数をα−１−ｘとする。）
（４）時間遅れｘにおける結果Ａと原因Ｂのデータの対応関係（ステップ９０３におけるｚｘとの関係）
時間遅れｘにおける結果Ａと原因Ｂのデータの対応関係を図１５に示す。図１５は、（ａ）結果Ａ、（ｂ）原因Ｂ、（ｃ）積Ａ・Ｂ、（ｄ）時間遅れｘの原因Ｂｘ、（ｅ）逆フラグ、及び（ｆ）結果Ａと時間遅れｘの原因Ｂｘとの積Ａ・Ｂｘのそれぞれの要素を対応させて配列したものであり、（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）及び（ｆ）の各要素は、差分値符号又は差分値符号の積である＋１または−１であり、（ｅ）は１又は０である。（ｄ）、（ｅ）及び（ｆ）の該当する要素がない場合には０である。データ番号ｋは、時間遅れがない（ｘ＝０）場合に、時系列順の各データに割り振られた番号であり、１から要素数ｎまである。有効番号ｉは、時間遅れｘがある場合に、時間遅れｘの原因Ｂｘと結果Ａとが対応する対（ペア）について付した番号である。従って、時間遅れｘの場合は、データ番号がｋ＝１〜ｘの対に対しては、有効番号ｉが付与されていない。また、（ｅ）逆フラグは、（ｂ）原因Ｂと（ｄ）時間遅れｘの原因Ｂｘとの関係によって１又は０となる。
【００６９】
ここで、逆フラグがＯＮの時は、その定義より、ｂｉ＋ｘはｂｉ＋ｘ＝−ｂｉとなることを意味し、ステップ９０３で定義したＣｉ＋ｘを用いると、Ｃｉ＋ｘｂｉ＋ｘ＝ｂｉ と表される。この逆フラグをそれぞれの重みとして、図１５の（ｃ）の積Ａ・Ｂの総和を求めると、ステップ９０３で定義した、ｚｘ＝Σｉ＝１ ｔｏ ｎ−ｘ（Ｃｉ＋ｘ）（Ａ・Ｂ）ｉ＋Ｘ＝Σｉ＝１ ｔｏ ｎ−ｘ（Ｃｉ＋ｘ）（ａｉ＋ｘｂｉ＋Ｘ）となる。ここで、Ｃｉ＋ｘｂｉ＋ｘ＝ｂｉ と置き換えると、ｚｘ＝Σｉ＝１ ｔｏ ｎ−ｘ（Ｃｉ＋ｘ）（Ａ・Ｂ）ｉ＋Ｘ＝Σｉ＝１ ｔｏ ｎ−ｘ（Ｃｉ＋ｘ）（ａｉ＋ｘｂｉ＋Ｘ）＝Σ＊ｉ＝１ ｔｏ ｎ−ｘ ａｉ＋ｘｂｉ （但し、Σ＊はＣｉ＋ｘ＝０の項は含まず）となって、逆フラグがＯＮになる要素についての図１５の（ｆ）の和、即ち、結果Ａと時間遅れｘの原因Ｂｘとの積Ａ・Ｂｘが求まる。
【００７０】
また、ｚｘは、積Ａ・Ｂの同期/非同期に対する積Ａ・Ｂｘの“非同期”への変化度合いを表す指標である。すなわち、ｚｘ＞０であれば非同期に寄与する変化の傾向を示し、ｚｘ＜０であれば同期に寄与する変化の傾向を示す。（いずれも、非同期または同期に対する逆傾向を示す量である。）
従って、同期の場合でｚｘ＞０の場合、差分値符号の相反する変化（逆フラグがＯＮ）に伴う、結果Ａと時間遅れｘの原因Ｂｘとの同期の指標である一致率への寄与の逆傾向を意味するので、一致率（参考：常に正の値）に関するｙから減算によって除外され（ｙ−ｚｘ）、同期の場合でｚｘ＜０の場合、差分値符号の相反する変化（逆フラグがＯＮ）に伴う、結果Ａと時間遅れｘの原因Ｂｘとの同期の指標である一致率への寄与と同傾向を意味するので、一致率（参考：常に正の値）に関するｙから負の値ｚｘを減算することで増長される（ｙ−ｚｘ）。
【００７１】
一方、非同期の場合でｚｘ＞０の場合、差分値符号の相反する変化（逆フラグがＯＮ）に伴う、結果Ａと時間遅れｘの原因Ｂｘとの非同期の指標である一致率への寄与と同傾向を意味するので、一致率（参考：常に正の値）に関するｙに加算することで増長され（ｙ＋ｚｘ）、非同期の場合でｚｘ＜０の場合、差分値符号の相反する変化（逆フラグがＯＮ）に伴う、結果Ａと時間遅れｘの原因Ｂｘとの非同期の指標である一致率への寄与の逆傾向を意味するので、一致率（参考：常に正の値）に関するｙから負の値ｚｘを加算することによって除外される（ｙ＋ｚｘ）。
【００７２】
さらに、（１）で定義した一致率の定義におけるｙに含まれる（Ａ・Ｂ）ｉを、積Ａ・Ｂｘの要素（Ａ・Ｂｘ）ｉ＋ｘ＝ａｉ＋ｘｂｉ で置き換えると、結果Ａと時間遅れｘにおける原因Ｂｘとの一致率を計算できる。
【００７３】
シミュレーション期間α、時間遅れｘ（１≦ｘ≦Ｄ）とすると、一致率算出の対象となるＡとＢの要素からなるペアの数は、α−１−ｘ（但し、ｎ＝α−１）となる。
【００７４】
（５）ステップ９０６の判定式について
ステップ９０６の判定式を、（１）で定義したｎ＋、ｎ−、及びｎを用いると、以下のように表される。
【００７５】
同期の場合：ｙ＝ｎ＋、一致率＝ｎ＋／ｎ（多い正の符号数で評価）、
逆傾向要因ｚ＞０（同期に対する逆傾向要因が存在）
ｙ‘＝ｎ−、１−(一致率)＝ｎ−／ｎ（少ない負の符号数で評価）
非同期の場合：ｙ＝ｎ−、一致率＝ｎ−／ｎ（多い負の符号数で評価）、
逆傾向要因ｚ＜０（非同期に対する逆傾向要因が存在）
ｙ‘＝ｎ＋、１−(一致率)＝ｎ＋／ｎ（少ない正の符号数で評価）
また、ｙとｙ‘との間には、積Ａ・Ｂの各要素の値の加算値ｎＡＢ  、ｎ＋＝（ｎ＋ｎＡＢ）／２、ｎ−＝（ｎ−ｎＡＢ）／２であるので、（ｙ／ｎ）＋（ｙ‘／ｎ）＝１となる関係がある。
【００７６】
以上により時間遅れの影響も考慮し、過去の事象の振る舞いと整合性の取れたＣＬＤを効率良く生成することができる。従って要素数が増えた場合でも、因果関係図の再構築が容易となる。さらに因果関係の候補に対して、人間の経験値を反映する機能も有することで、過去データに含まれない事象のシミュレーション予測を可能にする。
【符号の説明】
【００７７】
２０１：ＣＬＤ生成支援システム、２０２：記録媒体、２０３：記録媒体読取装置、２０４：入力装置、２０５：出力装置。
【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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