(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
説明変数の値とそれに付随する目的変数の値を有する既知事例データに基づいて、説明変数に対する目的変数値が未知のデータである予測対象データについて、事例に基づく推論（MBR）を用いて、予測値を出力すると共に、特徴データとして、既知事例データの説明変数の説明変数値がその目的変数値に対して与える影響度、或いは予測対象データの類似事例データ及びその類似度を出力することができる予測部と、
前記予測値に対する希望値を入力することができる希望値入力部と、
前記予測値と前記希望値とを比較判断する比較判断部と、
前記比較判断部の判断結果において、その比較結果が許容値を満たさない場合、前記予測値と前記特徴データとを用いて、前記予測対象データの説明変数値を変更し、該変更説明変数値により前記予測部により予測値を出力させて、前記比較判断部により比較させ、該比較結果が前記許容値を満たした場合に、前記説明変数値の変更量を前記予測対象データの行動量とする変更値計算部とを備えてなる行動量生成装置。
【請求項２】
請求項１に記載の行動量生成装置において、
前記変更値計算部による説明変数値の探索条件を指定することが可能な探索条件入力部を備え、前記変更値計算部は、前記探索条件に基づいて前記予測対象データの説明変数値を変更することを特徴とする行動量生成装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の行動量生成装置において、
前記予測部による前記事例に基づく推論による予測値の出力の処理は、
前記既知事例データに対し、所定の目的変数における影響度を導き、この影響度を基に予測対象データと既知事例データの個々の類似度を算出し、該算出した類似度を基に予測対象データに最も類似する所定数の既知事例データを抽出し、抽出した既知事例データの重み付き加算和により予測値を出力する
ことによって行なわれることを特徴とする行動量生成装置。
【請求項４】
行動量を生成する行動量生成装置のコンピュータにより実行される行動量生成方法であって、
説明変数の値とそれに付随する目的変数の値を有する既知事例データに基づいて、説明変数に対する目的変数値が未知のデータである予測対象データについて、事例に基づく推論MBRを用いて、予測値を出力すると共に、既知事例データの説明変数の説明変数値がその目的変数値に対して与える影響度、或いは前記予測対象データの類似事例データ及びその類似度を特徴データとして出力する予測ステップと、
前記予測値に対する希望値を入力することができる希望値入力ステップと、
前記予測値と前記希望値とを比較判断する比較判断ステップと、
前記比較判断ステップの判断結果において、その比較誤差が許容値を満たさない場合、前記予測値と前記特徴データとを用いて、前記予測対象データの説明変数値を変更し、該変更説明変数値により前記予測ステップにより予測値を出力させて、前記比較判断ステップにより比較させ、該比較結果が前記許容値を満たした場合に、前記説明変数値の変更量を前記予測対象データの行動量とする変更値計算ステップと、
を備えてなる行動量生成方法。
【請求項５】
行動量生成装置のコンピュータに行動量を生成させることを実行させる行動量生成プログラムであって、
説明変数の値とそれに付随する目的変数の値を有する既知事例データに基づいて、説明変数に対する目的変数値が未知のデータである予測対象データについて、事例に基づく推論MBRを用いて、予測値を出力すると共に、既知事例データの説明変数の説明変数値がその目的変数値に対して与える影響度、或いは前記予測対象データの類似事例データ及びその類似度を特徴データとして出力する予測ステップと、
前記予測値に対する希望値を入力することができる希望値入力ステップと、
前記予測値と前記希望値とを比較判断する比較判断ステップと、
前記比較判断ステップの判断結果において、その比較誤差が許容値を満たさない場合、前記予測値と前記特徴データとを用いて、前記予測対象データの説明変数値を変更し、該変更説明変数値により前記予測ステップにより予測値を出力させて、前記比較判断ステップにより比較させ、該比較結果が前記許容値を満たした場合に、前記説明変数値の変更量を前記予測対象データの行動量とする変更値計算ステップと、
をコンピュータに実行させる行動量生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、過去に蓄積された既知データを用いて予測対象データの目的変数値の予測を行う行動量生成装置に関し、特に予測結果が期待されたものではない場合に、希望する結果へと変更するためには、どのように、そしてどのくらい予測対象データの説明変数値を変更すれば良いかを計算することで、予測結果改善のための行動自動生成を行うことができる行動量生成装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、コンピュータやインターネットの発達により、遠隔地も含めての様々かつ大量な情報を容易に入手可能となった。また、記憶装置の高密度化、低価格化により、それら得られた情報の蓄積も容易となった。例えば、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売り上げ内容を本社コンピュータなどに集めることが可能であり、時間と販売された商品の関係として刻々と蓄積されている。この他にも、製造業における各種製造装置の条件と生成された製品の歩留まりデータ、金融業における個人のクレジットカード使用状況や、保険業における保険使用者の個人データと使用状況の情報など、大量の情報が蓄積される分野は多岐にわたる。
【０００３】
そして、現在これらの大量の蓄積データ内に内在する因果関係や規則と言った価値ある情報を、自動的かつ効率的に抽出し、ビジネスに役立たせたいという要望が高まっている。
【０００４】
ところで、以前より、蓄積された既知事例データを利用して、統計的処理やAI（Artificial Intelligence）、ニューラルネットワーク等を用いて、未知のデータ（予測対象データ）を予測することが行われてきた。しかし、実応用の場面では、単に予測対象データの予測を行うだけでなく、予測結果から次に何をすべきか、行動を指示してくれることが望まれる場合がある。
【０００５】
例えば、製造業の場合、各種製造装置の条件データから生成された製品が「不良」と予測された場合、どの製造条件をどう変更すれば、「良」へと変化するかを調べたいという希望が多い。また、CRM（Customer Relationship Management）分野においては、企業のもつ顧客リストの中からあまりアクティブでない顧客を分類した場合に、その顧客と優良顧客との相違点を明確にし、各顧客ごとに優良顧客へと導くための戦略を見つけることで、例えば各顧客に最も効果的なキャンペーンを行うといったよりきめ細かな対応が可能となる。
【０００６】
さらに、保険業における保険使用者の個人データと使用状況の情報からリスクを調べる問題でも、例えば「危険」と予測された人に対して、その人の状況に最も似ており、かつ「安全」と予測されるような条件を求めることは、顧客データ理解の上で大変重要である。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の予測装置ではこのような情報は提供していないか、あるいは感度分析を用いた各説明変数の目的変数に対する敏感さを測定する程度にとどまっている。また、既に本出願人により特許出願されている「予測分析装置とその装置の実現に用いられるプログラム記録媒体（出願番号：H12-325213)」では、予測器として、ニューラルネットワークや決定木などによる全体モデルを生成し、生成された全体モデルを利用して変更値を計算する方法と事例に基づき変更値を探索する方法が提案されている。しかし、全体モデルを生成する方法では、まず十分な全体モデルを学習しなければならず、十分に学習できない場合には適用できないという問題がある。また、十分な学習を行わせるための試行錯誤や学習が十分かどうかの確認を行うために計算時間や手間がかかり、コスト高になるという問題があった。また、事例に基づき変更値を探索する方法では、探索方法としてはユーザが指定した範囲を全数探索することのみが行われており、大量データに対して実施する場合には時間がかかるという問題もあった。
【０００８】
本発明は、上述した問題点を解決するためになされたものであり、予測結果を希望する値へと変更するために、どのように、そしてどのくらい予測対象データの説明変数の変更を行うべきかを効率良くが求めることができる行動量生成装置、行動量生成方法、行動量生成プログラムを提供することを目的としている。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決するため、本発明は、モデルを生成しない予測手法として、事例に基づく推論（Memory-Based Reasoning: 以下MBR）から得られるデータ情報を用い、予測対象データの目的変数の予測値に対して異なる結果を希望する場合に、効率的に計算を行う変更値計算部を備えることで、最もその予測対象データの各説明変数値に近く、かつ希望する値が予測値として得られるような予測対象データの変更量（行動量）が得られるようにしたものである。さらに、変更対象としたい説明変数と、変更せず固定としたい説明変数を指定可能とすることで、そもそも制御不可能な説明変数を計算対象から外すことができ、現実問題への適用範囲を広げることができる。加えて、各説明変数に対して優先度や値変更方向の指定も可能とすることで、ユーザが重視している説明変数から変更を行うといったきめ細かな戦略決定が可能となる。このように、本発明を用いることにより、予測値を希望する結果へと変更するための予測対象データの行動量を求めることが可能となる。
【００１０】
すなわち、本発明は、既知事例データに基づいて予測対象データに対する予測値及びデータ特徴を出力することができる予測部と、前記予測値に対する希望値を入力することができる希望値入力部（希望結果入力部４）と、前記希望値と前記予測値が入力され、前記予測値と前記希望値とを比較判断する比較判断部（予測結果判断部５）と、前記比較判断部の出力に基づいて、前記予測値と前記予測対象データと前記データ特徴を用いて、予測対象データの行動量を算出する変更値計算部とを備えてなるものである。
【００１１】
なお、本発明の行動量生成装置において、前記比較判断部は、前記予測値が前記希望値に不一致、あるいは誤差が許容値以上又は許容値より大きい場合に、前記変更値計算部に行動量を算出させるようにすることができる。また、本発明の行動量生成装置において、前記変更値計算部が算出する行動量は、予測値を希望値へと変更するために可能な最少の予測対象データの行動量であることを特徴とすることもできる。
【００１２】
更に、本発明の行動量生成装置において、探索条件の指定を可能とする探索条件入力部を備え、前記変更値計算部は、更に前記探索条件に基づいて予測対象データの行動量を算出することを特徴とするものである。
【００１３】
ここに、前記探索条件入力部により指定される探索条件として、制御可能な１つあるいは複数の説明変数を変更対象説明変数として指定できることを特徴とすることもできる。また、前記探索条件入力部により指定される探索条件として、変更対象説明変数ごとの変更値範囲を指定できることを特徴とすることもでき、さらには、前記探索条件入力部における探索条件として、変更対象説明変数の優先順位、及び数値属性の場合には優先探索方向が含まれることを特徴とすることもできる。
【００１４】
また、本発明は、前記予測部として事例に基づく推論を用い、前記予測部より得られるデータ特徴として前記事例に基づく推論により出力される影響度を用いることを特徴とするものである。
【００１５】
また、本発明の行動量生成装置において、前記予測部として事例に基づく推論を用い、前記予測部より得られるデータ特徴として、前記事例に基づく推論により出力される予測対象データの類似事例データおよびその類似度を用いることを特徴とすることができる。また、本発明において、前記変更値計算部は、前記予測対象データに最も類似し、かつ希望値を持つデータを類似事例データ中より探索し、探索されたデータと前記予測対象データとの相違をもって行動量とすることを特徴とすることもできる。さらに、前記変更値計算部は、前記予測対象データに最も類似し、かつ希望値を持つデータを類似事例データ中より探索し、探索されたデータを予測対象データとみなし、かつ既知事例データから除いて再度、前記予測部により予測を行わせ、得られた再予測値に対する前記比較判断部における判断結果に基づいて、前記予測対象データの行動量を算出することを特徴とすることもできる。
【００１６】
また、前記変更値計算部は、前記再予測値が希望値と一致、あるいは誤差が許容値以下又は許容値より小さい場合には、その探索されたデータと予測対象データとの相違をもって前記予測対象データの行動量とすることを特徴とすることもできる。さらに、前記変更値計算部は、前記再予測値が希望値と不一致、あるいは誤差が許容値以上又は許容値より大きい場合には、前記変更値計算を繰り返すことを特徴とすることもできる。
【００１７】
なお、前記予測部として事例に基づく推論を用い、前記予測部より得られるデータ特徴として前記事例に基づく推論により出力される影響度を用いることを特徴とする行動量生成装置と、前記予測対象データに最も類似し、かつ希望値を持つデータを類似事例データ中より探索し、探索されたデータを予測対象データとみなし、かつ既知事例データから除いて再度、前記予測部により予測を行わせ、得られた再予測値に対する前記比較判断部における判断結果に基づいて、前記予測対象データの行動量を算出する変更値計算部を備えた行動量生成装置とを並列に備えてなると共に、これら行動量生成装置による予測値に基づいて前記予測対象データの行動量を判断する判断部（最少行動判断部８）を備えてなる行動量生成装置を構成することもできる。
【００１８】
また、本発明における行動量生成方法は、既知事例データに基づいて予測対象データに対する予測値及びデータ特徴を出力する予測ステップと、前記予測値に対する希望値を入力する希望値入力ステップと、前記希望値と前記予測値が入力され、前記予測値と前記希望値とを比較判断する比較判断ステップと、前記比較判断結果に基づいて、前記予測値と前記予測対象データと前記データ特徴を用いて、予測対象データの行動量を算出する変更値計算ステップとを備えてなるものである。
【００１９】
また、本発明に係る行動量生成プログラムは、既知事例データに基づいて予測対象データに対する予測値及びデータ特徴を出力する予測ステップと、前記予測値に対する希望値を入力する希望値入力ステップと、前記希望値と前記予測値が入力され、前記予測値と前記希望値とを比較判断する比較判断ステップと、前記比較判断結果に基づいて、前記予測値と前記予測対象データと前記データ特徴を用いて、予測対象データの行動量を算出する変更値計算ステップとをコンピュータに実行させるものである。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面を用いて説明する。
まず、本発明の実施の形態における基本構成について説明する。
図1は本発明の実施の形態の基本構成を示すブロック図であり、この基本構成は、既知事例データを入力する既知事例データ入力部１と、予測対象データを入力する予測対象データ入力部２と、既知事例データと予測対象データとが入力され予測値を出力する予測部３と、希望値を入力する希望結果入力部４と、希望値と予測値とが入力される予測結果判断部５と、予測対象データ入力部２、予測部３、及び予測結果判断部５の出力が適宜入力され行動量を生成する変更値計算部６とを備えて構成される。
【００２１】
既知事例データ入力部１により入力される既知事例データは、蓄積された過去データのことであり、説明変数の値（条件）と付随した目的変数の値（結果）が既知であり、予測の根拠となるものである。既知事例データとして製造データの一例を図２に示す。予測対象データ入力部２により入力される予測対象データは、目的変数値（結果）が不明の未知のデータを意味する。図３に予測対象データの例を示す。なお、本発明においては説明変数（条件）、目的変数（結果）とも数値・カテゴリ値いずれの属性においても適用可能である。
【００２２】
予測部３では、既知事例データを基に予測対象データの目的変数値を予測し、予測値として出力する。希望結果入力部４においてユーザにより希望値を入力させ、予測結果判断部５にて希望値と予測部３による予測値を判定し、両者が一致、あるいは誤差が許容値以下の場合には終了要求を、そうでない場合には変更値計算要求を出力する。なお、許容値はユーザによって事前に入力される。
【００２３】
変更値計算部６では、予測結果判断部５による変更値計算要求及び希望値に応じて、予測対象データ、予測部３より渡された予測値とデータ特徴を用いて変更データを計算する。計算された変更結果は予測部３へと渡され、再度の予測および判定に用いられる。また、変更値計算部６では、予測結果判断部５における終了要求に応じて、予測対象データと変更結果から起こすべき行動を計算し、行動量生成６ａを行って出力する。
【００２４】
図４に予測部３として用いられる、事例に基づく推論MBRの概念図を示す。MBR予測の基本原理とは、蓄積された既知事例データ中で、予測対象データに近いk個のデータを探索し、その重み付き加算和により予測値を決定するものである。
【００２５】
ここでは、まず、予測部３にて用いる事例に基づく推論の原理について、図４を用いて説明する。図４は多次元空間を表し、各次元がデータの説明変数を、＋や−は目的変数値を意味している。すなわち、事例データは、多次元空間における各説明変数を座標として持つ一つの点として表されている。
【００２６】
MBR予測の基本原理とは、蓄積された既知事例データ中で、予測対象データに近いk個のデータを探索し、その重み付き加算和により予測値を決定するものである。ＭＢＲによる予測は、以下の順で行われる。
【００２７】
（１）蓄積された既知事例データに対し、ある目的変数における影響度を計算する。
（２）予測対象データと既知事例データの１つ１つとの類似度を計算する。
（３）（２）で求めた類似度を用いて、既知事例データ中から予測対象データに最も類似するk個を選択し、類似事例データとする。
（４）得られたk個の類似事例データを用い、予測結果を決定する。
（５）得られた予測結果に対して、確信度を計算する。
【００２８】
以下、それぞれについて、式とデータ例を用いて詳細を説明する。
（１）影響度の計算
影響度とは、各説明変数、もしくは各説明変数値が目的変数値に対して与える影響度合いを、既知事例データから確率計算により求めたものである。この計算方法としては、説明変数値ごとに求めたい場合には、CCF(Cross-Category Feature importance)やnewCCF(new Cross-Category Feature importance)等の手法が用いられる。
【００２９】
影響度の計算は以下の計算式に従って行われる。
（CCFの場合）
ｗi（ｖ）＝Σｐ（ｃ｜ｖ）2                                  (a1)
ここで、ｃは各目的変数値を表し、Σによる加算は各目的変数値ｃについて行われる。なお、ｉは説明変数の番号を、ｖは説明変数の値を、ｐ（ｃ｜ｖ）は、説明変数が値ｖをとる時に目的変数値ｃをとる確率を表す。
【００３０】
すなわちCCFとは、説明変数が値ｖをとる時に目的変数値ｃをとる確率を２乗し、全てのクラスについて合計していることを意味する。これによって、説明変数がある値ｖをとる時に、単一の目的変数値ｃを必ずとる場合には影響度は１となり、説明変数値ｖによってどの目的変数値ｃをとる確率も均等の場合には、影響度は最小値：１／Ｎcとなる（Ｎcは目的変数値の数）。
【００３１】
0004010843.tif 000002
【００３２】
ここで、括弧外のΣはｃについての合計を行い、括弧内のΣはｄについての合計を行う。なお、ｃは各目的変数値を、ｉは説明変数の番号を、ｖは説明変数の値を、Ｎcは目的変数値の数を、ｐ（ｃ）は目的変数値がｃとなる確率を、ｐ(ｃ｜ｖ)は、説明変数が値ｖをとる時に目的変数値ｃをとる確率を表す。また、ｑv(ｃ)は、説明変数が値ｖをとる時の目的変数値ｃをとる確率の、もともと目的変数値がｃとなる確率に対する比を意味している。
【００３３】
このnewCCF法はCCF法に対して、1). 目的変数値の分布偏りの考慮、2). ある説明変数値ｖが目的変数値への決定に寄与しない場合には、影響度は０にする、の２点において改良が施されている。つまり、ある説明変数値ｖをとる時の目的変数値ｃの分布が全体の目的変数値分布に一致するときに、分子は０となるため影響度は０（最小値）となり、その説明変数値の予測における影響を消し去ることができる。一方、ある説明変数値ｖをとる時に単一の目的変数値ｃしかとらない場合には、影響度値が1.0となるのはCCFと変わらない。
【００３４】
図５に説明変数として「圧力」と「濃度」におけるnewCCFの影響度例を示し、図６に、そのうちの圧力の影響度例を示す。
図５や図６において、各説明変数値がどの目的変数値を導く方向へと影響を及ぼしているか（図５中の「方向」という列）は、全体の目的変数値の割合に対し、その説明変数値をとるデータにおける目的変数値の割合の変化から求めている。図６では、説明変数：「圧力」について、各説明変数値の目的変数値（OK, NG）への影響度を示している。影響の大きさを棒グラフの長さで、方向を色で示しており、黒塗りはOKの方向へと、斜線はNGの方向へと影響を及ぼすことを表す。この例では、中央付近（0.75〜2.0）の圧力値はOKの方向へと影響を与えていることがわかる。
【００３５】
なお、CCF, newCCFのいずれの場合においても、既知事例データ中に欠損値がある場合には該当レコードを削除してから影響度計算を行う。また、説明変数が数値属性の場合は、ｖは単一の値ではなく、数値範囲を意味する。
図７には、ある予測対象データにおける各説明変数値のもつ影響度と影響方向を図示した。図中、予測対象データとして圧力(1.9)、天気（晴れ）は、OKの方向へと寄与する影響度を持つが、温度１(13.8度)、温度2（8.9度）がNGの方向へと寄与する影響度を持つ。
【００３６】
（２）予測対象データと既知事例データとの類似度の計算
類似度とは、事例データ間の類似性の尺度である。式(2)(3)によって、予測対象データと各既知事例データとの類似度を求める。
【００３７】
0004010843.tif 000003
【００３８】
ここでΣはｉについて加算を行い、ｗi(ｖ)は、（１）で求めた影響度を表す。すなわち、類似度は事例間の影響度付き距離の逆数を意味しており、事例どうしが似ているほど類似度は高くなる。なお、既知事例データに欠損値が含まれる場合、予測対象データの該当属性の単一属性間距離を１とし、予測対象データに欠損値が含まれる場合、既知事例データの該当属性の単一属性間距離を０として、類似度を計算する。
【００３９】
（３）既知事例データ中から予測対象データに最も類似するk個を選択
（２）において、既知事例データのそれぞれ１データと予測対象データの類似度を求め、最も類似度が高いk個を既知事例データから選択し、類似事例データとする。ここでkは、以下の方法で決定される。
ａ）事前にユーザにより指定される
ｂ）既知事例データの一部を予測対象データとみなし、複数のk値により予測作業を繰り返し、最も予測正答率が高いk値を最適値として自動的に決定する。
なお、予測作業について次項（４）で述べる。
図８に、k=10として選択された、図３に示した予測対象データに対する選択された類似事例データの類似度の逆数を示す。
【００４０】
（４）得られたk個の類似事例データを用い予測結果決定
ａ）目的変数がカテゴリ値属性の場合
類似事例データを用いて目的変数値ごとの類似度合計Ｔcを次式(a2)により求める。ここで、Sjは（３）で選択されたk個の類似事例データ中のｊ番目の類似事例データの予測対象データとの類似度を意味する。
【００４１】
目的変数値ごとの類似度合計  Ｔc＝ΣSj                        (a2)
加算はSｊ∈ｃについて行われる。
【００４２】
次式(a3)に従い、得られた各目的変数値におけるＴcのうち、最大のＴcを与える目的変数値ｃを、予測値Ｃpredictとして決定する。
予測値  Ｃpredict＝［ｃ｜ｍａｘ（Ｔc）］                    (a3)
【００４３】
ｂ）目的変数が数値属性の場合
次式(a4)を用いて予測値ｃpredictは決定される。ここで、類似事例データ数をｋとし、ｊ番目の類似事例データと予測対象データとの間の類似度をＳj、ｊ番目の類似事例データの目的変数値をｃjとする。
【００４４】
予測値ｃpredict＝ΣＳj・ｃj／ΣＳj                          (a4)
ここで、Σはｊ＝１からｋについて行われる。すなわち、類似度による重み付き加算和により予測値を決定する。
【００４５】
（５）得られた予測結果に対し確信度を計算
確信度とは予測結果の信頼性を表す尺度である。以下のようにして求められる。
ａ）目的変数がカテゴリ値属性の場合
各目的変数値の類似度合計に対する、予測結果ｃpredict の類似度合計の割合として、次式(a5)により求められる。
【００４６】
確信度Ｐ＝Ｔｃpredict／ΣＴc                                    (a5)
なお、加算はｃについて行われる。
ｂ）目的変数が数値属性の場合
同様に、次式(a6)により求められる。ここで、σcは、目的変数の標準偏差を意味する。
確信度Ｐ＝１／ΣＳj・（ｃj−ｃpredict）2／（σc2・ΣＳj＋１）  (a6)
ここで、Σはｊ＝１からｋについて加算される。
【００４７】
例として、図９に、図８の類似データから求められた図３の予測対象データに対する予測結果とその確信度値を示す。
以上のようにして、既知事例データを用いて予測対象データの予測を行い、その確信度を提示することが可能となる。
【００４８】
なお、ここで説明したMBRを用いた予測方法については、「類似事例に基づく予測装置およびその方法」と称して、本出願人により、既に出願されている（出願公開番号：特開2000-155681)。
【００４９】
図１０にMBR予測において、ある既知事例データを予測対象データとして再予測する場合に、既知事例データ中から該当データを外す概念図を示す。これは、変更値計算が類似事例を利用して行う場合に、求められた変更値は既知事例中に含まれるため、必ず予測値は希望値となる。しかし、求められた変更値がノイズの影響を受けている可能性もあるため、変更値を既知事例データ中から除いてその周辺の類似事例から予測を行い、予測値が元事例の結果値と変わらなければ安定しているとして判断できるのである。
【００５０】
以下、本実施の形態の基本構成における動作について説明する。図１１に全体の動作流れ図を示す。図１１において、ステップＳ１において、始めに既知事例データ入力部１と予測対象データ入力部２を用いて既知事例データと予測対象データとを予測部３に入力し（ステップＳ１ａ，Ｓ１ｂ，Ｓ１ｃ）、予測を行う（ステップＳ２）。次に、予測部３で得られた予測値と、希望値入力部４において入力された希望値を予測結果判断部５へと入力し、変更計算が必要か否かの判断を行う（ステップＳ３）。
【００５１】
両者が不一致、あるいは誤差が許容値以上であり、変更値計算が必要と判断された場合（ステップＳ３，Ｙ）、予測対象データ、予測部３から得られる予測値およびデータ特徴、予測結果判断部５を通して得られる希望値を用いて変更値計算部６にて変更値計算を行う（ステップＳ６）。ステップＳ６においては、予測部３として事例に基づく推論(MBR)を用いる場合、データ特徴として以下のいずれかを用いて効率良く変更値計算を行う。
【００５２】
▲１▼MBRが出力する既知事例データの影響度。
▲２▼MBRが出力する予測対象データの類似事例データ、および類似度。
【００５３】
求められた変更値は予測対象データとみなして予測部３へと入力され、再度、予測部３にて予測を行う（ステップＳ２）。予測部３による再予測値に対して、再び予測結果判断部５にて変更値計算が必要か否かの判断を行い（ステップＳ３）、必要なしと判断されるまでこのサイクルを繰り返す。ただし、変更値計算部６において該当する変更値がなしと判断された場合、そこで処理を終了する（ステップＳ７）。
【００５４】
ここで、類似事例データおよび類似度を用いて変更値計算を行う場合、求められた変更値はかならず元の既知事例データに含まれる。その時、その変更値をもって行動量を求める場合と、ノイズの影響を防ぐためにその変更値を予測対象データとみなし、かつ既知事例データから除いて、再度予測部３にて予測を行い予測結果判断部５の判断へと委ねる場合がある。
【００５５】
予測結果判断部５において、変更値計算の必要なしと判断された場合には（ステップＳ３，Ｎ）、変更値計算部６において、予測対象データと変更データの差分を求め（ステップＳ４）、行動量として出力し終了する（ステップＳ５）。
【００５６】
以下、以上に説明した本発明の基本構成に基づく実施の形態についてより詳細に説明する。
実施の形態１．
図１２は、実施の形態１を示すブロック図である。これは、基本構成を示す図1において探索条件入力部７が追加されたものであり、ユーザによる探索条件の指定が可能である。変更値計算部６においては、指定された探索条件も満たすように変更値計算を行う。図１３に探索条件指定後の、予測対象データ例を示す。
【００５７】
図１３では、以下の事項が示されている。
▲１▼第一行目に各説明変数に対して変更か固定かを示すマークが示されている。
▲２▼第二行目に探索優先順位が記述され、第三行目に探索方向が記述されている。
▲３▼第四行目と第五行目には各説明変数の探索範囲が記述されている。
【００５８】
なお、説明変数がカテゴリ値属性の場合には、探索範囲としては第四行目にのみ、とりうる値を列挙するものとし、また、探索方向は指定できないものとする。従って、第三行目と第五行目は空欄となる。これらは、ユーザがGUI（Graphical User Interface）などを通して任意に指定する。
【００５９】
また、探索条件入力部７が存在する場合には、入力された探索条件に照らし合わせて、変更値計算部６にて変更値計算を行う。この時、探索条件入力部７において指定可能な探索条件は以下の通りがある。
【００６０】
▲１▼変更対象説明変数の指定。
▲２▼各変更対象説明変数の変更範囲の指定。
▲３▼各変更対象説明変数間の優先度、および数値属性の場合には変更方向の指定。
【００６１】
実施の形態１によれば、ユーザによる探索条件の指定が可能となり、予測の効率化を図ることが可能となる。
【００６２】
実施の形態２．
次に実施の形態２について説明する。
実施の形態２は、予測部３として事例に基づく推論MRBを用い、予測部３より得られるデータ特徴としてMBRが出力する影響度を用い、変更値計算部６にて、予測値を希望値へと変更するためのできるだけ少ない予測対象データの行動量（変更量）を、与えられた影響度を利用して効率的に自動計算するようにしたものである。ブロック図は例えば図１２を用いることができる。
【００６３】
MBR影響度を活かした、変更値計算部６における変更値計算方法の流れ図を図１４に示す。図１４において、先ず、必要なデータが入力される（ステップＳ１１）、次に探索条件入力部７が存在する場合、変更対象説明変数が指定されていれば（ステップＳ１２，Ｙ）、該当する説明変数の影響度のみを抽出する（ステップＳ１３）。次に、探索範囲が指定されている場合には（ステップＳ１４，Ｙ）、該当する探索範囲内の影響度のみを抽出する（ステップＳ１５）。図１５に、図１３に示した探索条件例に従って抽出された影響度を示す。図１５では、図１３の説明変数「圧力」において範囲指定されていることが、反映されている。
【００６４】
続いて、説明変数に優先順位が指定されている場合には（ステップＳ１６，Ｙ）、探索順として優先順に設定し（ステップＳ１７）、そうでなければ（ステップＳ１６，Ｎ）、探索順として抽出された影響度値とその影響方向を調べ、希望値以外へと影響を与える影響度を持つ説明変数中で影響度の大きい順に設定し、続いて希望値へと影響を与える影響度を持つ説明変数中で影響度の小さい順に設定する（ステップＳ１８）。
【００６５】
図１３の例では探索順が指定されているので、濃度→圧力の順に探索される。なお、もし探索順が指定されていなかった場合には、図１５中の濃度（25.0-27.5: 0.65, OK）よりも圧力（1.25-1.50: 0.70, OK）の方が希望値へと影響を与える影響度の中で高い影響度を持つので、圧力→濃度の順に探索される。
【００６６】
次に探索順に従って、以下のように探索を行う。以下は、ステップＳ１９に該当しており、その部分のみを抜き出した流れ図を図１６に示す。図１６において、探索順が指定されている場合（ステップＳ２１）、探索対象の説明変数があるかどうかを判断し（ステップＳ２２）、なければ（ステップＳ２２，Ｎ）該当なしと出力して終了する（ステップＳ３３，Ｓ２０）。
【００６７】
探索対象の説明変数がある場合（ステップＳ２２，Ｙ）において、説明変数がカテゴリ値属性の場合（ステップＳ２３，Ｙ）、希望値へと影響を及ぼす最大影響度のカテゴリ値を探索する（ステップＳ２４）。一方、ステップＳ２３において、説明変数が数値属性の場合（ステップＳ２３，Ｎ）には、優先方向の指定の有無が判断され（ステップＳ３０）、優先方向の指定がある場合（ステップＳ３０，Ｙ）には、数値を優先方向へと変化させ、希望値へと影響を与える影響度を持つ最も近い数値（境界値）を探索する（ステップＳ３１）。一方、優先方向の指定が無い場合（ステップＳ３０，Ｎ）、数値を大小いずれか境界値が近い方向へと順に変化させ、希望値へと影響を与える影響度を持つ最も近い数値（境界値）を探索する（ステップＳ３２）。
【００６８】
次に、探索結果の有無が判断され（ステップＳ２５）、数値属性、カテゴリ値属性のいずれの場合においても、探索の結果が存在しなければ（ステップＳ２５，Ｎ）、その探索対象説明変数には該当がないので、次の探索対象説明変数へと進む（ステップＳ２２）。一方、探索の結果が存在する場合（ステップＳ２５，Ｙ）は、その説明変数における現在の値が希望値へと影響を与えていない影響度を持つ場合には（Ｓ２６，Ｎ）、探索された影響度をそのまま出力する（Ｓ２９，Ｓ２０）。
【００６９】
一方、ステップＳ２６において、その説明変数における現在の値が希望値へと影響を与える影響度を持つ場合には（ステップＳ２６，Ｙ）、その影響度値より探索された影響度値が大きいかどうかを判定し（ステップＳ２７）、大きい場合（ステップＳ２７，Ｙ）にのみ探索結果として出力する（ステップＳ２９，Ｓ２０）。ステップＳ２７において、影響度値が小さい場合には（ステップＳ２７，Ｎ）、次の探索対象説明変数へと移る（ステップＳ２２）。
【００７０】
ステップＳ２９（ステップＳ２０）で示される変更値としては、予測対象データ中の該当説明変数値を探索値に置換した形で出力する。変更値は予測部３に入力されて再予測が行われ、変更データの予測結果が希望値となるかどうかを予測結果判定部５で確認する。希望値と一致しない、あるいは誤差が許容値以上であり、再度の変更計算が必要な場合には、まず同じ説明変数内でより影響度値の大きい数値があるかどうかを探索し、あればその値を変更値として出力する。ない場合には、その変更値は維持したまま、あるいはステップワイズ法等を用いて、次の探索順の対象説明変数へと探索を行う。再度の変更計算が必要ない場合には、元の予測対象データ２とこの変更データとの差をもって出力とする。変更例を図１７に示す。
【００７１】
図１７の例では、予測対象データNo.101に対して、優先順に従い、まず「濃度」を18.8に対し、最も値が近くかつ影響度がOKに寄与する範囲（濃度22.5-25.0）を見つけ、22.5へと変更し、変更したデータに対してMBR予測を行う。その結果が希望値を満たさなかったので、次に同じ説明変数：「濃度」の中で希望値へと影響を与える、より大きな影響度値を持つ値があるかどうかを探索した所、（濃度25.0-27.5）を見つける。そこで、「濃度」を25.0へと変更して、同様に変更したデータに対してMBR予測を行う。しかし、ここでも予測結果が希望値を満たさず、かつ説明変数：「濃度」の中で希望値へと影響を与える、より大きな影響度値を持つ数値がないので、次の優先順である説明変数：「圧力」を2.3から2.0へと変更する。再度変更したデータに対して、MBR予測を行い、希望値OKを満たせば、変更したデータと元の値(No.101)との差分を計算して、行動として出力される。図１７の例では、最終的には以下のように出力される。
【００７２】
例：「濃度を18.8から22.5へと変更し、圧力を2.3から2.0へと変更する。」
【００７３】
なお、全ての探索順で変更値を計算したが、探索範囲を満たし、かつ、予測値が希望値となるような変更値が得られなかった場合には、該当なしとして出力して終了する。
【００７４】
実施の形態３．
次に実施の形態３について説明する。実施の形態３は、予測部３として事例に基づく推論(MBR)を用い、予測部３から得られるデータ特徴として、MBRが出力可能な予測対象データの類似事例データおよびその類似度を用い、変更値計算部６にて、予測値を希望値へと変更するためのできるだけ少ない予測対象データの行動量（変更量）を、与えられた類似事例データとその類似度を利用して効率的に自動計算するようにしたものである。
【００７５】
また、この場合、変更値計算部６における、予測対象データの類似事例およびその類似度を用いた、予測対象データの行動量（変更量）の効率的計算方法として、予測対象データに最も類似し、かつ希望値を持つデータを類似事例データ中より探索し、探索されたデータと予測対象データとの相違に基づいて行動量とするようにしている。
【００７６】
さらには、探索されたデータを予測対象データとみなし、かつ既知事例データから除いて再度、予測部３で予測を行い、その結果を予測結果判断部５で判断し、再予測値が希望値と一致、あるいは誤差が許容値以下である場合にはその探索されたデータと予測対象データとの相違をもって行動量とし、不一致、あるいは誤差が許容値以上の場合には、変更値計算部６にて変更値計算を繰り返すことで、ノイズに強い安定した行動量を導くことを可能としたものである。
【００７７】
図８にMBRによる予測によって得られる予測対象データの類似事例データと類似度の逆数を示している。ここで、類似事例データとは既述のように、MBR予測において既知事例データ中で予測対象データに最も類似したk個のデータを意味する。また類似度とは、各類似事例データと予測対象データとの類似性の尺度であり、上述した式(2)(3)によって求められる。
【００７８】
まず、予測値が希望値と一致しない場合において、図１８に目的変数がカテゴリ値属性の場合の希望値と各類似事例の目的変数値の誤差を、図１９に目的変数が数値属性の場合の希望値と各類似事例の目的変数値の誤差を示す。いずれも各点が１つの類似事例を意味する。図１８においては、希望値と各類似事例の目的変数値が一致している場合には0、一致していない場合には１として表されており、類似度が高い場合には一致していないが、その後一致する類似事例も現れることを示している。一方、図１９では目的変数は数値属性のため、誤差は連続値で表されている。
【００７９】
このようなMBR類似事例と類似度を活かした、変更値計算部６における変更値計算方法の流れ図を図２０に示す。図２０において、所定のデータが入力されると（ステップＳ４１）、目的変数値が希望値である、あるいは希望値と一定誤差以内である、類似事例データのみを抽出して類似事例データとしてセットし直す（ステップＳ４２）。続いて、探索条件入力部７が存在する場合、変更対象説明変数が指定されていれば（ステップＳ４３，Ｙ）、類似事例データ中からその対象説明変数のみが異なるような類似事例を抽出して新たに類似事例データをセットしなおす（ステップＳ４４）。次に、説明変数に優先順位がある場合には（ステップＳ４５，Ｙ）、優先順の高い説明変数のみが異なる類似事例データごとに類似度順を並び替える（ステップＳ４６）。この時、優先方向も指定されている場合には、その優先方向順も含めて並び替える。
【００８０】
図２１に、図８に示した類似事例データを図１３の探索条件に従って並び替えた類似事例データ例を示す。図２１では、以下の作用により並び替え類似事例データが生成されている。
【００８１】
▲１▼希望値ではない類似事例（No.68,No.11,No.45,No.83,No.92,No.73）は削除。
▲２▼No.08は希望値を持つが、探索条件である固定説明変数：温度１、温度２が予測対象データと異なっているため削除。
▲３▼No.62は類似度ではNo.32より低いものの、説明変数の優先順位として濃度の方が優先されていることから、濃度のみが異なるNo.62を優先して順番繰り上げる。
▲４▼そして、並び替え後の類似度順に類似事例データを調べ、探索指定範囲が指定されているときには、探索された類似事例データが探索指定範囲内かどうかを判断し、探索外であれば次の並び替え後類似度順の類似事例データへと探索を進める（ステップＳ４７）。
▲５▼探索範囲内に希望値を結果値としてもつ類似事例データが見つかった場合には（ステップＳ４８，Ｙ）、
ａ）元の予測対象データと、この探索データとの差をもって行動として出力する（ステップＳ４９）。
ｂ）この探索データを予測対象データとみなし、かつ既知事例データから除き、予測部３にて再予測を行い、安定性の確認をする（ステップＳ４９）（図１０）。
【００８２】
上記ｂ）においては、再予測の結果、予測結果判断部５にて予測値が希望値と一致せず、あるいは誤差が許容値以上に大きく、再度の変更値計算が必要と判断された場合には、再び次の並び替え後類似度順の類似事例へと探索を開始し、変更値計算の必要がなくなるまでこのサイクルを繰り返す。希望値と予測値が一致、あるいは許容値以下の誤差であり、再度の変更計算が必要なくなった場合には、元の予測対象データとこの探索データとの差をもって行動量を出力する。変更から出力までの例を図２２に示す。
【００８３】
図２２の例では、まず最も類似度の高い類似事例データNo.62を変更データとみなし、既知事例データ中からはNo.62を除いた状態で、No.62をMBRにより予測し、希望値を満たすかどうかを判定する。希望値を満たさない場合には、次に類似度が高いNo.34を変更データとみなし、既知事例データからはNo.34を除いた状態でMBRにより予測し、希望値を満たすかどうかを判定する。希望値を満たせば、そこで探索は終了し、変更データ（とみなされた類似データ）と元データ(No.101)の差分をもって行動として出力される。図２２の例では、最終的には以下のように出力される。
【００８４】
例：「濃度を18.8から22.0へと変更し、圧力を2.3から1.8へと変更する。」
【００８５】
なお、全ての類似事例を探索した結果、探索範囲を満たし、かつ、希望値を結果値としてもつ類似事例が存在しなかった場合には、該当なしとして出力して終了する（ステップＳ４９）。
【００８６】
実施の形態４．
以下に、本発明の実施の形態４について説明する。
図２３および図２４に実施の形態４におけるブロック図を示す。図２３は図１２と基本構成は同じであるが、図２３、図２４では、予測部３と予測結果判断部５と変更値計算部６とからなる部分が、並列実行部分１００（１００Ａ，１００Ｂ）として複数設けられていると共に、最小行動を判断する最小行動判断部8が設けられているところが異なっている。そして、片方の実行部分１００Ａが実施の形態２に対応し、他方の実行部分１００Ｂが実施の形態３に対応している。実施の形態４では、同一の予測対象データに対して、影響度を利用した変更値計算と、類似事例データおよび類似度を利用した変更値計算をそれぞれ並列に行い、以下を出力する。
【００８７】
▲１▼いずれの実行部分でも「該当なし」と出力された場合には「該当なし」と出力する。
▲２▼いずれか片方の実行部分のみが変更値を出力した場合には、その変更値と予測対象データとの差分を行動量として出力する。
▲３▼双方の実行部分がそれぞれ変更値を出力した場合には、最少行動判断部８にていずれがより予測対象データに類似しているかどうかを判定し、より類似している変更値と予測対象データとの差分を行動量として出力する。
【００８８】
ここで、最小行動判断部８における判断の方法としては、以下があげられる。
ａ）探索範囲入力部７にて優先順や優先方向が指定されている場合
最優先説明変数における両変更値と予測対象データとの違いを比較し、より予測対象データに近く、優先方向側に変更されている結果を選択。両者に差が現れなければ、次に優先度の高い説明変数を調べ差が現れるまで繰り返し判定する。最終的に、より近い方と予測対象データとの差分を行動として出力する。
【００８９】
ｂ）優先順や優先方向が指定されていない場合
次式(4)より、予測対象データと各変更値との距離を計算し、より近い変更値と予測対象データとの差分を行動として出力する。
データ間距離ｄ＝Σ（ｄi）2                                    （4）
ここで、Σによる加算はｉについて行われる。
【００９０】
実施の形態4によれば、迅速に、且つ最適な予測を効率的に行うことが可能となる。
【００９１】
（付記１）既知事例データに基づいて予測対象データに対する予測値及びデータ特徴を出力することができる予測部と、前記予測値に対する希望値を入力することができる希望値入力部と、前記希望値と前記予測値が入力され、前記予測値と前記希望値とを比較判断する比較判断部と、前記比較判断部の出力に基づいて、前記予測値と前記予測対象データと前記データ特徴を用いて、予測対象データの行動量を算出する変更値計算部とを備えてなる行動量生成装置。
（付記２）付記１に記載の行動量生成装置において、
前記比較判断部は、前記予測値が前記希望値に不一致、あるいは誤差が許容値以上又は許容値より大きい場合に、前記変更値計算部に行動量を算出させることを特徴とする行動量生成装置。
（付記３）付記１又は付記２に記載の行動量生成装置において、
前記変更値計算部が算出する行動量は、予測値を希望値へと変更するために可能な最少の予測対象データの行動量であることを特徴とする行動量生成装置。
（付記４）付記１乃至付記３のいずれかに記載の行動量生成装置において、
探索条件の指定を可能とする探索条件入力部を備え、前記変更値計算部は、更に前記探索条件に基づいて予測対象データの行動量を算出することを特徴とする行動量生成装置。
（付記５）付記４に記載の行動量生成装置において、
前記探索条件入力部により指定される探索条件として、制御可能な１つあるいは複数の説明変数を変更対象説明変数として指定できることを特徴とする行動量生成装置。
（付記６）付記４又は付記５に記載の行動量生成装置において、
前記探索条件入力部により指定される探索条件として、変更対象説明変数ごとの変更値範囲を指定できることを特徴とする行動量生成装置。
（付記７）付記４乃至付記６のいずれかに記載の行動量生成装置において、
前記探索条件入力部における探索条件として、変更対象説明変数の優先順位、及び数値属性の場合には優先探索方向が含まれることを特徴とする行動量生成装置。
（付記８）付記１乃至付記７のいずれかに記載の行動量生成装置において、
前記予測部として事例に基づく推論を用い、前記予測部より得られるデータ特徴として前記事例に基づく推論により出力される影響度を用いることを特徴とする行動量生成装置。
（付記９）付記１乃至付記７のいずれかに記載の行動量生成装置において、
前記予測部として事例に基づく推論を用い、前記予測部より得られるデータ特徴として、前記事例に基づく推論により出力される予測対象データの類似事例データおよびその類似度を用いることを特徴とする行動量生成装置。
（付記１０）付記９に記載の行動量生成装置において、
前記変更値計算部は、前記予測対象データに最も類似し、かつ希望値を持つデータを類似事例データ中より探索し、探索されたデータと前記予測対象データとの相違をもって行動量とすることを特徴とする行動量生成装置。
（付記１１）付記９に記載の行動量生成装置において、
前記変更値計算部は、前記予測対象データに最も類似し、かつ希望値を持つデータを類似事例データ中より探索し、探索されたデータを予測対象データとみなし、かつ既知事例データから除いて再度、前記予測部により予測を行わせ、得られた再予測値に対する前記比較判断部における判断結果に基づいて、前記予測対象データの行動量を算出することを特徴とする行動量生成装置。
（付記１２）付記１１に記載の行動量生成装置において、
前記変更値計算部は、前記再予測値が希望値と一致、あるいは誤差が許容値以下又は許容値より小さい場合には、その探索されたデータと予測対象データとの相違をもって前記予測対象データの行動量とすることを特徴とする行動量生成装置。
（付記１３）付記１１に記載の行動量生成装置において、
前記変更値計算部は、前記再予測値が希望値と不一致、あるいは誤差が許容値以上又は許容値より大きい場合には、前記変更値計算を繰り返すことを特徴とする行動量生成装置。
（付記１４）付記８に記載の行動量生成装置と、付記１１乃至付記１３のいずれかに記載の行動量生成装置とを並列に備えると共に、これら行動量生成装置による予測値に基づいて前記予測対象データの行動量を判断する判断部を備えてなる行動量生成装置。
（付記１５）既知事例データに基づいて予測対象データに対する予測値及びデータ特徴を出力する予測ステップと、
前記予測値に対する希望値を入力する希望値入力ステップと、
前記希望値と前記予測値が入力され、前記予測値と前記希望値とを比較判断する比較判断ステップと、
前記比較判断結果に基づいて、前記予測値と前記予測対象データと前記データ特徴を用いて、予測対象データの行動量を算出する変更値計算ステップとを備えてなる行動量生成方法。
（付記１６）既知事例データに基づいて予測対象データに対する予測値及びデータ特徴を出力する予測ステップと、
前記予測値に対する希望値を入力する希望値入力ステップと、
前記希望値と前記予測値が入力され、前記予測値と前記希望値とを比較判断する比較判断ステップと、
前記比較判断結果に基づいて、前記予測値と前記予測対象データと前記データ特徴を用いて、予測対象データの行動量を算出する変更値計算ステップとをコンピュータに実行させる行動量生成プログラム。
【００９２】
【発明の効果】
以上のように本発明を用いることにより、予測値を希望値へと変更するために、どのように、そして、どのくらい予測対象データの変更を行えば良いかを効率的に計算することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施の形態の基本構成を示すブロック図である。
【図２】事例データ例を示す図である。
【図３】予測対象データ(No.101)を示す図である。
【図４】  MBR概念図である。
【図５】  newCCFによる影響度例を示す図である。
【図６】説明変数(圧力の影響度例)を示す図である。
【図７】予測対象データの影響度例を示す図である。
【図８】予測対象データ(No.101)に対する類似事例データの類似度の逆数を示す図である。
【図９】予測対象データ(No.101)の予測結果を示す図である。
【図１０】予測対象データを既知事例データから削除するMBR概念図である。
【図１１】全体動作を示すフローチャートである。
【図１２】実施の形態1を示すブロック図である。
【図１３】変更対象説明変数、探索範囲、探索優先度と探索方向指定の例を示す図である。
【図１４】影響度を用いた変更値計算部の動作を示すフローチャートである。
【図１５】探索条件によって抜き出された圧力と濃度の影響度を示す図である。
【図１６】影響度を用いた変更値計算部の動作を示すフローチャートである。
【図１７】予測対象データ(No.101)に対し、影響度を用いた変更値計算例を示す図である。
【図１８】カテゴリ値属性における類似度と目的変数値・希望値誤差との関係を示す図である。
【図１９】数値属性における類似度と目的変数値・希望値誤差との関係を示す図である。
【図２０】類似事例と類似度を用いた変更値計算部の動作を示すフローチャートである。
【図２１】図２０の探索条件に従って並び替えられた予測対象データ(No.101)に対する類似事例データを示す図である。
【図２２】予測対象データ(No.101)に対し、類似事例データと類似度を用いた変更値計算例を示す図である。
【図２３】実施の形態４を示す第1ブロック図である。
【図２４】実施の形態４を示す第２ブロック図である。
【符号の説明】
１  既知データ入力部、２  予測対象データ入力部、３，３Ａ，３Ｂ  予測部、４  希望結果入力部（希望値入力部）、５，５Ａ，５Ｂ  予測結果判断部（比較判断部）、６，６Ａ，６Ｂ  変更値計算部、７  探索条件入力部、８  最少行動判断部(判断部)。
【図１】
0004010843.tif 000004
【図２】
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【図３】
0004010843.tif 000006
【図４】
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【図５】
0004010843.tif 000008
【図６】
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【図７】
0004010843.tif 000010
【図８】
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【図９】
0004010843.tif 000012
【図１０】
0004010843.tif 000013
【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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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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