(57)【要約】【課題】ネットワーク図を適切に簡素化する。【解決手段】開示された一例は、計算機システムが、システムダイナミクスにおけるネットワーク図を簡素化する方法である。計算機システムは、ネットワーク図に含まれるノード及び前記ノード間のリンクの情報を含むネットワーク情報と、ネットワーク図内におけるパターンタイプを定義するパターンタイプ定義情報と、を保持する計算機は、ネットワーク情報及びパターンタイプ定義情報を参照して、ノードそれぞれが、ループの構成要素であるか否か及びパターンの構成要素であるか否かの判定を、行い、判定の結果に基づいてノードそれぞれの重要度を決定し、重要度が閾値より小さいノードを、ネットワーク図において表示を簡素化するノードとして選択する。【選択図】図１５
2017146734.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
計算機システムが、システムダイナミクスにおけるネットワーク図を簡素化する方法であって、
前記計算機システムは、前記ネットワーク図に含まれるノード及び前記ノード間のリンクの情報を含むネットワーク情報と、ネットワーク図内におけるパターンタイプを定義するパターンタイプ定義情報と、を保持し、
前記方法は、前記計算機システムが、
前記ネットワーク情報及び前記パターンタイプ定義情報を参照して、前記ノードそれぞれが、ループの構成要素であるか否か及びパターンの構成要素であるか否かの判定を、行い、
前記判定の結果に基づいて前記ノードそれぞれの重要度を決定し、
重要度が閾値より小さいノードを、前記ネットワーク図において表示を簡素化するノードとして選択する、ことを含む方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、
前記パターンタイプ定義情報は、前記パターン内の主構成要素を定義する情報を含み、
前記判定は、前記ネットワーク情報及び前記パターンタイプ定義情報を参照して、前記ノードそれぞれが、前記パターンの主構成要素であるか否か判定することをさらに含む、方法。
【請求項３】
請求項２に記載の方法であって、
前記重要度の決定は、ループの構成要素のノードに第１の重みを与え、パターンの構成要素のノードに前記第１の重みよりも大きな第２の重みを与え、パターンの主構成要素のノードに前記第２の重みよりも大きな第３の重みを与える、方法。
【請求項４】
請求項１、２又は３に記載の方法であって、
前記重要度の決定は、ループの重要度を、前記ループ内のノードの重要度から計算し、前記ループの重要度を前記ループ内のノードの重要度に加える、方法。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法であって、
前記閾値は、前記ノードの重要度の平均値である、方法。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法であって、
前記簡素化は、前記選択されたノードのノード画像を、より小さい簡素化画像に変更することを含む、方法。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法であって、
前記簡素化は、前記選択されたノードのうち、直接に接続された二つのノードの簡素化画像を一つの簡素化画像に集約することを含む、方法。
【請求項８】
請求項７に記載の方法であって、
前記集約は、前記二つのノードのうち重要度の小さいノードの画像及び前記二つのノードの間のリンクの画像を削除し、前記二つのノードのうち残されたノードの簡素化画像に、前記削除されたノードに接続されていたリンクを接続する、ことを含む、方法。
【請求項９】
請求項７又は８に記載の方法であって、
集約されたノードの第１の簡素化画像が、拡張のためにユーザに選択された場合に、拡張表示を行うことをさらに含み
前記拡張表示は、前記第１の簡素化画像に集約されているノードのうちの第１のノードのノード画像を表示する、ことをさらに含む、方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の方法であって、
前記第１のノードは、前記第１の簡素化画像に集約されているノードのうちの最も重要度が高いノードである、方法。
【請求項１１】
請求項９又は１０に記載の方法であって、
前記拡張表示は、前記第１の簡素化画像に集約されているノードのうち、前記第１のノードに直接接続されているノードの簡素化画像及び前記第１のノードに直接接続されているリンクの画像を表示することを含む、方法。
【請求項１２】
請求項１〜１０のいずれか一項に記載の方法であって、
前記計算機システムは、ユーザ指定された簡素化が禁止されたノードの情報を保持し、
前記方法は、前記簡素化が禁止されたノード以外のノードから、前記簡素化するノードを選択する、方法。
【請求項１３】
システムダイナミクスにおけるネットワーク図を簡素化する計算機システムであって、
演算装置と記憶装置とを含み、
前記記憶装置は、前記ネットワーク図に含まれるノード及び前記ノード間のリンクの情報を含むネットワーク情報と、ネットワーク図内におけるパターンタイプを定義するパターンタイプ定義情報と、を保持し、
前記演算装置は、
前記ネットワーク情報及び前記パターンタイプ定義情報を参照して、前記ノードそれぞれが、ループの構成要素であるか否か及びパターンの構成要素であるか否かの判定を、行い、
前記判定の結果に基づいて前記ノードそれぞれの重要度を決定し、
重要度が閾値より小さいノードを、前記ネットワーク図において表示を簡素化するノードとして選択する、計算機システム。
【請求項１４】
計算機システムに、システムダイナミクスにおけるネットワーク図を簡素化する処理を実行させるプログラムであって、
前記処理は、
前記ネットワーク図に含まれるノード及び前記ノード間のリンクの情報を含むネットワーク情報と、ネットワーク図内におけるパターンを定義するパターンタイプ定義情報と、を参照し、
前記ネットワーク情報と前記パターンタイプ定義情報に基づき、前記ノードそれぞれが、ループの構成要素であるか否か及びパターンの構成要素であるか否かの判定を、行い、
前記判定の結果に基づいて前記ノードそれぞれの重要度を決定し、
重要度が閾値より小さいノードを、前記ネットワーク図において表示を簡素化するノードとして選択する、ことを含む、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ネットワーク図を簡素化する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ネットワークは、有向リンクにより接続されたノードで構成され、有向リンクは、ノード間の接続性となんらかの非対称関係とを示す。システムダイナミクスの分野におけるネットワーク図の一つのタイプは、因果ループ図（ＣＬＤ）である。ＣＬＤは、ノード間の因果関係を可視化する。
【０００３】
ＣＬＤのノードは、例えば、ビジネスの重要業績評価指標（ＫＰＩ）やファクタを表し、ＣＬＤは、しばしば、関係各所からの参加者を伴うワークショップにおいて、顧客対応のための議論プラットフォームとして使用することができる。そのようなワークショップにおいては、全ての関係者にとって満足のいく顧客のビジネス構造の表現が得られるまで、既に存在するＣＬＤの上に新しいノードとリンクが追加され、さらに、既に存在するノードとリンクが変更される。
【０００４】
ＣＬＤにおけるリンクは、正相関リンクと逆相関リンクとで構成される。正相関リンクは、「原因」ノードが増加すると、「原因」ノードが増加しなかった場合の値より大きな値に「結果」ノードが増加する、ことを表わす。同様に、「原因」ノードが減少すると、「原因」ノードが減少しなかった場合の値より小さな値に「結果」ノードが減少する、ことを表わす。
【０００５】
逆相関リンクは、「原因」ノードが増加すると、「原因」ノードが増加しなかった場合の値より小さな値に「結果」ノードが減少すること、さらに、「原因」ノードが減少した場合にはその反対となる、ことを表す。ＣＬＤにおける正相関リンク及び逆相関リンクのいくつかの配置は、ループやパターンと特定される。ループやパターンは、ネットワークの単純な検討では理解することができないような、ノード間の深く遠くまで届く関係を記述する。
【０００６】
ワークショップの結果と同様に、既に存在するベースとなるＣＬＤは１００を超えるノードを含むことがあり、その場合、各ノードは複数の他のノードと接続され得る。そのため、個々のリンク並びにループ及びパターンの特定に長い時間がかかり、ワークショップではそれらを特定できないことがある。
【０００７】
しかし、ループやパターンの理解において、ＣＬＤのユーザは、ビジネスＫＰＩとファクタとの間の関係を明確化することによって、ビジネス構造に対する洞察を得ることができる。したがって、現在の顧客のビジネスの枢要な部分（システムダイナミクスの観点からも枢要な部分である）を可視化しつつ、ＣＬＤの内容を迅速に把握できるように、ネットワークを簡素化することが必要である。
【０００８】
ネットワークにおけるノードの重要度を決定するため、中心性の概念が広く使用されている。様々な応用に対する、多くの異なるタイプの中心性が定義されている。ＣＬＤにおいて重要なノードを決定するためには、中心性の既存の概念は不十分である。なぜなら、それらは、ノードの中心性の計算において、ループやパターンを考慮していないからである。さらに、ＣＬＤの生成の間に追加されるユーザによる入力も、考慮することが必要である。なぜなら、ユーザによる入力は、プロジェクトにおけるノードの重要度に影響する枢要な情報を与えるからである。
【０００９】
ネットワークにおける全てのノードの中心性が決定された後、主要な内容が容易に理解されるように、読み手の注意を重要なノードに向ける方法でネットワークを表示することによって、実際の簡素化を行うことが重要である。この表示は、ネットワークの元の構造を維持すべきでもある。なぜなら、ＣＬＤを生成する間の思考の流れは、ＣＬＤ構造に埋め込まれるからである。
【００１０】
ネットワークにおけるノードの重要度を決定するためには、ネットワーク中心性を決定する様々な方法が使用できる。米国特許第７７０７０６８号が提案する方法は、外部から予め決められた値を使用して、ネットワークにおける各リンクの重みを決定する。これらの重みに基づいて、各ノードの重要度が計算される。具体的には、一つのノードの重要度は、入力リンクの重みと、当該ノードに接続されているノードの初期重要度に基づく。
【００１１】
この方法は、本来的に機能に対する外部入力が必要であり、システムダイナミクスで用いられる重要度を有するループやパターンを組み込んでいない。
【００１２】
容易に理解でき、視覚的に美的である方法でネットワークを表示するために、多くの技術は、１又は複数の条件に基づくノードの再配置を行う。さらに、代表ノードにノードクラスを置き換えることは、他の使用可能な技術である。米国出願公開第２００６／００６２１５７号は、ノード重要度に基づき、１又は複数のレイヤにおいてネットワークノードを再配置する。重要度の高いノードは、上のレイヤに表示され、重要度の低いノードは、それに応じたより低いレイヤに表示される。
【００１３】
この技術は、ネットワークの元の構造を維持せず、ＣＬＤにおける理解をより困難なものとする。なぜなら、ＣＬＤにおけるノードは、いくつかのカテゴリに細分され、ＣＬＤ生成処理の間の思考プロセスを示すように配置され、その思考プロセスは示されるべきであるからである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１４】
【特許文献１】米国特許第７７０７０６８号
【特許文献２】米国特許公開第２００６／００６２１５７号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
ＣＬＤの使用例は、顧客とのワークショップにおいて見られる。ワークショップにおいて、ＣＬＤは、顧客の問題、ニーズ及び予想を、より深くかつ早く理解することを可能とする定性的なツールとして有効である。これは、ビジネス構造におけるファクタの間の因果関係に対する仮説を描き、特定された問題に対する対応策を考え出すための議論をそこから続けることによって、容易になる。
【００１６】
しかし、電子フォーマット（例えばプレゼンテーションソフトウェア）又は紙フォーマットにおけるＣＬＤは、相互接続された多くのノード及び密集して重なるリンクのグループを伴い、非常に大きなものとなることが多々あるので、ループ、パターン又は個々のリンクを特定することが困難である。
【００１７】
ループ、パターン及び個々のリンクを特定することは、起こりうる問題を特定して議論するために枢要である。したがって、システムダイナミクスの観点から重要なファクタ（ループやパターン等）が強調されるようにＣＬＤを自動的に簡素化する方法が、望まれる。限られた時間のワークショップにおいて大きく複雑なＣＬＤを理解しようとする努力は、むしろ、解決方法を考えることに向けた方がよい。
【００１８】
さらに、通常、ノード数の多いＣＬＤは、見た目において好感を受けるものではない。これは、コミュニケーション媒体としてＣＬＤを使うことに対するインセンティブが低くなることを意味する。ＣＬＤの使用を介した効果的なコミュニケーションを促進するためには、重要なノードを表示すると共に、重要度の低いノードへの注目を小さくする方法を見つけることが重要である。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
本発明の一態様は、計算機システムが、システムダイナミクスにおけるネットワーク図を簡素化する方法であって、前記計算機システムは、前記ネットワーク図に含まれるノード及び前記ノード間のリンクの情報を含むネットワーク情報と、ネットワーク図内におけるパターンタイプを定義するパターンタイプ定義情報と、を保持し、前記方法は、前記計算機システムが、前記ネットワーク情報及び前記パターンタイプ定義情報を参照して、前記ノードそれぞれが、ループの構成要素であるか否か及びパターンの構成要素であるか否かの判定を、行い、前記判定の結果に基づいて前記ノードそれぞれの重要度を決定し、重要度が閾値より小さいノードを、前記ネットワーク図において表示を簡素化するノードとして選択する、ことを含む。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、ネットワーク図を適切に簡素化することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】実施形態で使用される、因果ループ図（ＣＬＤ）簡素化装置のための計算機システムのブロック図を示す。
【図２】実施形態による処理概要のフローチャートを示す。
【図３】実施形態に係る、ＣＬＤの入力例を示す。
【図４Ａ】様々なパターンタイプにおけるパターンタイプ例を示す。
【図４Ｂ】ＣＬＤにおいて取得された、「成功の限界」パターンのインスタンス例を示す。
【図５Ａ】「成功を呼ぶ成功」パターンタイプを示す。
【図５Ｂ】「成功を呼ぶ成功」パターンタイプのインスタンス例を示す。
【図６】図２のフローチャートが示すノード重要度の計算おいて実行される、リンク構造抽出Ｓ２０１及びテーブル生成（初期化）Ｓ２０２のフローチャートを示す。
【図７Ａ】ノードテーブルの例を示す。
【図７Ｂ】リンクテーブルの例を示す。
【図８Ａ】ループメンバシップ特定テーブルの例を示す。
【図８Ｂ】パターンメンバシップ特定テーブルの例を示す。
【図９】主パターン構成要素特定テーブルの例を示す。
【図１０】ステップＳ２０３における、ループメンバシップに起因するノード重要度の計算のためのフローチャートを示す。
【図１１】ステップＳ２０３における、パターンメンバシップに起因するノード重要度の計算のためのフローチャートを示す。
【図１２】ステップＳ２０３における、主パターン構成要素メンバシップに起因するノード重要度の計算のためのフローチャートを示す。
【図１３Ａ】システムダイナミクスネットワーク中心性（ＳＤＣ）の計算のためのフローチャートを示す。
【図１３Ｂ】ＳＤＣベクトルの例を示す。
【図１４Ａ】ステップＳ２０６における、簡素化されたＣＬＤを描くためのフローチャートを示す。
【図１４Ｂ】集約マトリックスの例を示す。
【図１５】図１４ＡにおけるステップＳ１４１０４が実行された後の出力例を示す。
【図１６】ステップＳ２０７における、ノード（ドット画像）の集約の方法のフローチャートを示す。
【図１７Ａ】異なる極性のリンクにより同一終点ノードにつながるドットの集約前の画像を示す。
【図１７Ｂ】異なる極性のリンクにより同一終点ノードにつながるドットの集約後の画像を示す。
【図１８】ステップＳ２１１における、簡素化されたＣＬＤの段階的拡張のフローチャートを示す。
【図１９】簡素化されたＣＬＤの例を示す。
【図２０Ａ】図１８のフローチャートにおけるドット拡張の例を示す。
【図２０Ｂ】図１８のフローチャートにおけるドット拡張の例を示す。
【図２０Ｃ】図１８のフローチャートにおけるドット拡張の例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
本実施形態は、ネットワーク重要度に基づくシステムダイナミクスを使用することによって、ネットワークデータを簡素化して表示する方法を開示する。本実施形態は、ビジネスやプロセスを、フィードバックループを有する有向ネットワークにマッピングし、顧客ニーズや顧客の問題を特定するという状況における効率的な顧客対応を目的として、可視化されるネットワークを簡素化する。
【００２３】
本実施形態に係る一例の計算機システムは、ネットワークのノードそれぞれの情報を受信する。ネットワークのノードは、１又は複数のリンクに接続され、接続されたノードは、１又は複数のループ及び１又は複数のパターンを形成する場合がある。各ノードの重要度を決定するために、システムダイナミクスにおけるネットワーク中心性が計算される。ネットワーク中心性は、ループ、パターン及びユーザ入力に関する情報を使用して、全てのノードの重要度を決定する。
【００２４】
さらに、計算機システムは、システムダイナミクスの意味におけるネットワーク中心性に基づき決定されたノード重要度に基づき、ノードの表示／隠蔽を決定する。これにより、ネットワーク図（例えば因果ループ図（ＣＬＤ））を簡素化する。これにより、システムダイナミクスの観点から重要なファクタ（ループやパターン等）が強調されるようにネットワーク図を簡素化できる。
【００２５】
さらに、計算機システムは、より詳細な情報が任意に得られるように、隠蔽ノード及び接続されたリンクの段階的拡張を行えるようにする。これにより、ネットワーク図の元の構造を維持し、その情報を提示することができる。
【００２６】
図１は、実施形態で使用される、ＣＬＤ簡素化装置１０００のための計算機システムのブロック図を示す。尚、以下の説明は、ＣＬＤ以外のネットワーク図にも適用できる。計算機システムは、記憶デバイス１２００、メモリデバイス１１００、及びＣＰＵ１３００を含む。記憶デバイス１２００は、パターンタイプ定義ファイル１２１０及び主パターン構成要素定義ファイル１２２０を格納する。
【００２７】
パターンタイプ定義ファイル１２１０は、ＣＬＤに含まれ得るパターンタイプそれぞれを定義する。主パターン構成要素定義ファイル１２２０は、パターンタイプ定義ファイル１２１０で定義されているパターンタイプそれぞれの、主パターン構成要素を定義する。主パターン構成要素は、パターン内の主構成要素であり、パターン毎に定義されている。メモリデバイス１１００、記憶デバイス１２００又はそれらの組み合わせは、記憶装置であり、揮発性及び／又は不揮発性の記憶領域を含む。
【００２８】
メモリデバイス１１００は、リンク構造抽出プログラム１１３０、ネットワーク中心性算出プログラム１１１０、及びネットワーク描画プログラム１１２０の実行データを格納する。これらプログラムは、例えば、記憶デバイス１２００又はネットワークからメモリデバイス１１００にロードされる。
【００２９】
ＣＰＵ１３００は、メモリデバイス１１００における実行プログラムデータを使用して、予め定められた演算処理を実行する。ＣＰＵ１３００は、実行プログラムに従って動作することでそれらの機能部、本例において、リンク構造抽出プログラム１１３０、ネットワーク中心性算出プログラム１１１０、及びネットワーク描画プログラム１１２０として動作する。
【００３０】
さらに、計算機システムは、例えば、デスクトップＰＣ１４１０、ラップトップＰＣ１４２０又はタブレットＰＣ１４３０である、入出力システムを含む。デスクトップＰＣ１４１０は、さらに、入力デバイスとしてマウスやキーボーボを含み、出力デバイスとしてディスプレイを含む。タブレットＰＣ１４３０は、入出力デバイスとしてタッチパネルを含む。
【００３１】
図２は、実施形態による処理概要のフローチャートを示す。初期化処理として、リンク構造抽出プログラム１１３０は、電子フォーマット（例えば、プレゼンテーションソフトウェアファイル）におけるＣＬＤを読み、リンク構造を抽出する（Ｓ２０１）。
【００３２】
リンク構造は、接続されたノード、ループ、ループを構成するノード、パターン、及びパターンを構成するノードに関する情報を含む。リンク構造は、さらに、特定のノードがパターン内でどのような構成要素であるか（例えば、主パターン構成要素）について情報を含み、また、ノードがどのカテゴリに属するかについての情報を含む。これらはＣＬＤにおいて予め定義されており、リンク構造抽出プログラム１１３０は、予め定められたアルゴリズムに従ってこれらをＣＬＤから抽出する。
【００３３】
次に、リンク構造抽出プログラム１１３０は、リンク構造に基づいて、様々なテーブルを形成する（Ｓ２０２）。形成されるテーブルは、後述される、ノードテーブル７１００、リンクテーブル７２００、ループメンバシップ特定テーブル８１００、パターンメンバシップ特定テーブル８２００及び主パターン構成要素特定テーブル９０００を含む。
【００３４】
ネットワーク中心性算出プログラム１１１０は、生成されたテーブルを使用して、ノードの重要度を計算する（Ｓ２０３、Ｓ２０４）。ノードの重要度を計算する方法の詳細は後述する。
【００３５】
この時点で、ユーザは、ＫＰＩの指定、制御可能ノードの指定、簡素化されたＣＬＤ表示画像におけるノードの隠蔽／非隠蔽の指定、カテゴリについての限定のような、追加のノード属性を入力できる（Ｓ２０５）。ユーザの入力に応じて、管理情報（例えば後述するノードテーブル７１００）が更新される。
【００３６】
ネットワーク描画プログラム１１２０は、これまでのステップからの情報を使用して、ノードの初期表示を実行する（Ｓ２０６）。ネットワーク描画プログラム１１２０は、重要ではないノードの画像を、ドット画像に置き換える。ドット画像は、ノードの簡素化画像の一例であり、ノード画像より小さい任意の画像を使用できる。オリジナルのノード画像はノード名を含む属性情報を示すが、簡素化画像において少なくとも一部の属性情報は省略されてもよい。
ネットワーク描画プログラム１１２０は、直接に接続される二つのドット画像がなくなるまで、ドット画像を他のドット画像と集約する（Ｓ２０７）。この時点で、初期簡素化が完了し、システムはスタンバイ状態となって、ユーザ入力を待つ（Ｓ２０８）。
【００３７】
ユーザによって、所定のカテゴリのために表示する最大ノード数が変更される、ノードを表示するか否かを決定するために使用される重要度閾値が変更される、又は、隠すノードの選択が変更されると、フローはステップＳ２０６に戻る。
【００３８】
ユーザによってドット画像の拡張又はノード画像の縮小が要求されると（Ｓ２１０）、ネットワーク描画プログラム１１２０は、ユーザ入力に対応する処理を実行し（Ｓ２１１）、その後、システムはスタンバイ状態（Ｓ２０８）に戻る。
【００３９】
本実施形態のＣＬＤの簡素化は、ノードの画像をドット画像（簡素化画像）に変更し、さらに、複数ドット画像を一つのドット画像に集約する。重要度が低いノードを示すドット画像を集約することで、ＣＬＤをさらに簡素化できる。設計によっては、ノードの表示の簡素化は、ドット画像の集約を省略してもよく、ドット画像に変換することなくノード画像を集約してもよい。
【００４０】
以下において、図２のフローチャートのステップを詳細に説明する。図３は、実施形態に係る、ＣＬＤの入力例を示す。ＣＬＤは、因果関係を、来訪者予測のエリア内に含む。ノードは、正相関リンク又は逆相関リンクに接続された、原因又は結果を表す。例えば、Ｄ３０２はノードを示し、Ｄ３０３及びＤ３０４は、正相関リンク及び逆相関リンクをそれぞれ示す。
【００４１】
正相関リンクは、矢印の始点となるノードの増加及び減少により、それぞれ、矢印の終点となるノードが増加及び減少する、ことを表す。逆相関リンクは、矢印の始点となるノードの増加及び減少により、それぞれ、矢印の終点となるノードが減少及び増加する、ことを表す。
【００４２】
より具体的には、正相関リンクは、「原因」ノードが増加すると、「原因」ノードが増加しなかった場合の値より大きな値に「結果」ノードが増加する、ことを表わす。同様に、「原因」ノードが減少すると、「原因」ノードが減少しなかった場合の値より小さな値に「結果」ノードが減少する、ことを表わす。逆相関リンクは、「原因」ノードが増加すると、「原因」ノードが増加しなかった場合の値より小さな値に「結果」ノードが減少すること、さらに、「原因」ノードが減少した場合にはその反対となる、ことを表す。
【００４３】
特定のノード、例えばノードＤ３０７は、ＫＰＩノードに指定され、特定のノード、例えばノードＤ３０６は、制御可能ノードに指定されている。ＫＰＩノードは、重要度の高いノードであることを示す。制御可能ノードは、顧客にとっての主なレバレッジポイントとなるノードかつ枢要な情報のノードであることを示す。さらに、各ノードは、一つのカテゴリ内において定義される。外部ファクタＤ３０１は、カテゴリの一例である。幾何的オブジェクト、例えば、長方形は、カテゴリの境界を示し、境界内の全ノードは、該当するカテゴリに属する。
【００４４】
図３に示すＣＬＤ例におけるループの一例は、以下のリンク構造を有する。
来訪者Ｄ３０２＝＞待ち時間Ｄ３０７−＞満足度Ｄ３０８＝＞口コミＤ３０９＝＞大人Ｄ３１０＝＞来訪者Ｄ３０２
【００４５】
ここで、矢印＝＞は、正相関リンクを表し、矢印−＞は、逆相関リンクを表す。来訪者数の増加は、待ち時間の増加につながり、次に、満足度の低下につながる。満足度の低下は口コミの減少につながり、それは、大人の来訪者の減少につながる。ループは、大人の来訪者数の減少による来訪者数の減少で閉じる。このように、ループは、開始ノードから、他のノードを介して、開始ノードの戻る、複数ノード及びそれらを接続するリンクで構成される。リンクは、正相関リンク又は逆相関リンクであり得る。
【００４６】
図４Ａは、様々なパターンタイプにおけるパターンタイプ例４１００を示す。パターンタイプ及びその主パターン構成要素の情報は、上述のように、パターンタイプ定義ファイル１２１０及び主パターン構成要素定義ファイル１２２０に定義されている。
【００４７】
パターンタイプ４１００は、一般的な「成功の限界（Limit to Success）」パターンを示す。「結果」（ノードＤ４１０１）は、「努力」（ノードＤ４１０２）により達成され、かつ、「制約」（ノードＤ４１０４）に基づく他の活動（ノードＤ４１０３）によって妨害される。リンク構造抽出プログラム１１３０は、入力されたＣＬＤにおいて、このようなパターンを検索し、パターンの各インスタンスについて、メンバノードを示す。
【００４８】
図４Ｂは、ＣＬＤにおいて取得された、「成功の限界」パターンのインスタンス例４２００を示す。「成功の限界」パターンにおいて、主パターン構成要素は結果ノードであり、図４Ｂの例において、「満足度」ノードＤ４２０１が該当する。「来訪者」ノードＤ４２０２、「活気」ノードＤ４２０３、「常連来訪者」ノードＤ４２０４及び「大人」ノードノードＤ４２０５は、「努力」ノードＤ４１０２に該当する。「待機時間」ノードＤ４２０６は「成功を妨害する活動」ノードＤ４１０３に該当する。「スタッフ数」ノードＤ４２０７は、「制約」ノードＤ４１０４に該当する。
【００４９】
各パターンについて、主パターン構成要素の定義が、主パターン構成要素定義ファイル１２２０に含まれており、主パターン構成要素を特定するために、リンク構造抽出プログラム１１３０によって各パターンと比較される。ＣＬＤにおいて見出だされる他のパターン及びループから得られる情報と共に、ビジネス構造におけるビジネスファクタの変化のより広い含意と引き起こされ得る問題が、ＣＬＤにおけるノードの変化によって表わされ、議論することができる。
【００５０】
図５Ａは、「成功を呼ぶ成功（Success to the Successful）」パターンタイプ５１００を示す。図５Ｂは、「成功を呼ぶ成功」パターンタイプのインスタンス例５２００を示す。このパターンはやや複雑であり、大きなＣＬＤにおいてパターンを特定することがいかに困難であるかが図示されている。
【００５１】
具体的には、図５Ａにおいて、「Ａの成功」（ノードＤ５１０１）により、リソースがＡに対してさらに割り当てられる（ノードＤ５１０２、Ｄ５１０３）。それにより、さらに「Ａの成功」（ノードＤ５１０１）が増加する。Ａへのリソースの割り当てにより、Ｂへの割り当てリソースは減少される（ノードＤ５１０２、Ｄ５１０４）。Ｂのリソースの減少により「Ｂの成功」（ノードＤ５１０５）の実現が損なわれる。「Ｂの成功」（ノードＤ５１０５）が減少することで、リソースがＡに対してさらに割り当てられる。
【００５２】
「成功を呼ぶ成功」パターンにおいて、主パターン構成要素は「Ｂに代えて
Ａに割り当て」ノードＤ５１０２であり、図５Ｂの例において、「満足度」ノードＤ５２０６が該当する。「大人」ノードＤ５２０１、「来訪者」ノードＤ５２０２、「口コミ」ノードＤ５２０３は、「Ａのリソース」ノードＤ５１０３に該当する。「来訪者」ノードＤ５２０２及び「広告」ノードＤ５２０４は、「Ｂのリソース」ノードＤ５１０４に該当する。「活気」ノードＤ５２０５は、「Ａの成功」ノードＤ５１０１に該当し、「待ち時間」ノードＤ５２０５は、「Ｂの成功」ノードＤ５１０５に該当する。
【００５３】
図６は、図２のフローチャートが示すノード重要度の計算おいて実行される、リンク構造抽出（Ｓ２０１）及びテーブル生成（初期化）（Ｓ２０２）のフローチャートを示す。
【００５４】
リンク構造抽出プログラム１１３０は、入力されたＣＬＤの全データを読み出し、上述のように、リンク構造を抽出する（Ｓ６０１）。次に、リンク構造抽出プログラム１１３０は、抽出したリンク構造に基づいて、ノードテーブル７１００を生成する（Ｓ６０２）。
【００５５】
図７Ａは、ノードテーブル７１００の例を示す。ノードテーブル７１００は、ＣＬＤから抽出された、ノードの管理情報を保持する。ノードテーブル７１００は、入力されたＣＬＤの全てのノードの情報を示す。ノードテーブル７１００は、ノードＩＤカラム７１０１、ノード名カラム７１０２、ノードカテゴリカラム７１０３、隠蔽カラム７１０４、ノードタイプカラム７１０５、非隠蔽カラム７１０６、を含む。
【００５６】
ノードＩＤカラム７１０１は、ＣＬＤ内の各ノードのＩＤを示す。ノード名カラム７１０２、各ノードの名前を示す。ノード名は、「来訪者」のように、入力されたＣＬＤにおける名前に一致する。ノードカテゴリカラム７１０３は、各ノードが属するカテゴリを示す。
【００５７】
隠蔽カラム７１０４は、各ノードが、ＣＬＤの表示画像において、ノード集約によって隠蔽されているか否かを示す。「×」が示されているノードは、ＣＬＤ表示画像において、ノード集約によってドット画像に変換されて、隠蔽されている。
【００５８】
ノードタイプカラム７１０５は、タイプが定義されているノードのタイプを示す。ノードタイプは、例えば、「ＫＰＩ」や「制御可能ノード」等である。非隠蔽カラム７１０６は、各ノードが、ＣＬＤ表示画像において、オリジナルのノード画像により表示されるべき（隠されるべきではない）か否かを示す。常にノード画像により表示すべきノードはステップＳ２０５においてユーザに選択され、そのエントリは「×」を格納する。
【００５９】
ノードテーブル７１００において、ノードＩＤカラム７１０１、ノード名カラム７１０２、及びノードカテゴリカラム７１０３の情報は、ＣＬＤ内に定義されており、リンク構造抽出プログラム１１３０によりノードテーブル７１００に書き込まれる。
【００６０】
ノードタイプカラム７１０５及び非隠蔽カラム７１０６の情報は、ステップＳ２０５においてユーザにより入力され、リンク構造抽出プログラム１１３０又は他のプログラムによりノードテーブル７１００に書き込まれる。隠蔽カラム７１０４の情報は、ＣＬＤの描画処理において、ネットワーク描画プログラム１１２０により書き込まれる。
【００６１】
次に、リンク構造抽出プログラム１１３０は、抽出したリンク構造に基づいて、リンクテーブル７２００を生成する（Ｓ６０３）。図７Ｂは、リンクテーブル７２００の例を示す。リンクテーブル７２００は、初期のノード接続の情報を保持する。列のノードＩＤは始点ノードを示し、行のノードＩＤは終点ノードを示す。二つのノードの間に正相関リンクが存在する場合、該当するエントリの値は「１」であり、二つのノードの間に逆相関リンクが存在する場合、該当するエントリの値は「−１」であり、それら以外の場合のエントリの値「０」である。
【００６２】
図８Ａ及び図８Ｂは、それぞれ、ループメンバシップ特定テーブル８１００及びパターンメンバシップ特定テーブル８２００の例を示す。リンク構造、パターンタイプ定義ファイル１２１０及び主パターン構成要素定義ファイル１２２０から、ループ、パターン及びそれらの構成ノードが特定される。
【００６３】
ループメンバシップ特定テーブル８１００は、ＣＬＤ内のループ及びループを構成するノードの情報を管理する。入力されたＣＬＤにおいて、パターンの一部ではないループの数はＥであり、パターンの一部であるループ、つまり、その全ての構成ノードがパターンに含まれるループは、ループメンバシップ特定テーブル８１００に記録されない。ループの一部のみは、パターンにふくまれてもよく、ノードは、ループメンバであると同時に、パターンメンバでありえる。
【００６４】
ノードが特定のループのメンバである場合、ループメンバシップ特定テーブル８１００における当該ノードのエントリにおいて、対応するカラムの値は１に設定され、メンバでない場合にその値は０に設定される。例えば、ノードＩＤが３のノードは、ループ２のメンバであり、ループ１及びループＥのメンバではない。
【００６５】
ループメンバシップ特定テーブル８１００に登録されたループの組ＬＭＩ８１０１は、記号Ｌで示される。任意のループのメンバノードを示すループメンバシップ特定テーブル８１００のカラム（例えばＬＭＩ８１０２で示されている）は、ｌｉで示される。つまり、ｌｉはベクトルであり、各要素は対応するノードがループの構成要素であるか否かを示すビットである。
【００６６】
パターンメンバシップ特定テーブル８２００は、ＣＬＤ内のパターン及びパターンを構成するノードの情報を管理する。パターンメンバシップ特定テーブル８２００の生成において、パターンタイプ定義ファイル１２１０が参照される。ノードが特定のパターンのメンバである場合、パターンメンバシップ特定テーブル８２００における当該ノードのエントリにおいて、対応カラムの値は１に設定され、メンバでない場合は０に設定される。
【００６７】
入力されたＣＬＤにおけるパターンの総数はＦである。パターンメンバシップ特定テーブル８２００に登録されたパターンの組ＰＭＩ８２０１は、記号Ｐで示される。任意のパターンのメンバノードを示すパターンメンバシップ特定テーブル８２００のカラム（例えばＰＭＩ８２０２で示されている）は、ｐｊで示される。つまり、ｐｊはベクトルであり、各要素は対応するノードがパターンの構成要素であるか否かを示すビットである。
【００６８】
図９は、主パターン構成要素特定テーブル９０００の一例を示す。主パターン構成要素特定テーブル９０００は、ＣＬＤ内のパターンそれぞれの主パターン構成要素を管理する。主パターン構成要素特定テーブル９０００の生成において、主パターン構成要素定義ファイル１２２０が参照される。
【００６９】
主パターン構成要素の総数は、パターンの数と同一とは限らない。これは、複数の主パターン構成要素を含むパターンが存在し得るからである。図９における任意のカラム（例えばカラムＭＭＩ９００２）は、当該カラムのパターンの主パターン構成要素ベクトルであり、ｍｋで示される。
【００７０】
主パターン構成要素ベクトルの数は、パターンの数と同じである。あるノードがあるパターンの主パターン構成要素である場合、当該パターンの主パターン構成要素ベクトル（カラム）において、当該ノードに対応する要素の値は１に設定され、そうでない場合は０に設定される。つまり、主パターン構成要素ベクトルｍｋの各要素は、対応するノードがパターンの主パターン構成要素であるか否かを示すビットである。ＣＬＤ内の主パターン構成要素ベクトルの組ＭＭＩ９００１は、Ｍで示される。
【００７１】
ＣＬＤ内の全ノードの重要度はベクトルＩＭで示される。ノード重要度ベクトルＩＭは、ステップＳ２０３において、ネットワーク中心性算出プログラム１１１０により以下の数式１で計算される。
【００７２】
【数１】
2017146734.tif 000003
【００７３】
ここで、ａ、ｂ、ｃは、重みであり、予め定義された値である。ベクトルｌｉ、ｐｊ、ｍｋは、それぞれ、ｉ番目のループベクトル、ｊ番目のパターンベクトル、そしてｋ番目の主パターン構成要素ベクトルを示す。
【００７４】
ノード重要度ベクトルＩＭは、ループメンバシップ（ループの一つであること）、パターンメンバシップ（パターンの一つであること）及び主パターン構成要素メンバシップ（主パターン構成要素の一つであること）に基づき決定される。これら三つの要素を考慮することで、ＣＬＤにおけるノード重要性をより適切に決定できる。
【００７５】
ノード重要度ベクトルＩＭの各要素が、対応するノードの重要度を示す。具体的には、各ノードのノード重要度は、当該ノードが含まれるパターンの数、当該ノードが含まれるパターンの数、及び当該ノードが主パターン構成要素として含まれるパターンの数、に基づいて決定される。
【００７６】
ＣＬＤ内の全ノードのシステムダイナミクスネットワーク中心性（ＳＤＣ）は、ＳＤＣベクトルで示される。ＳＤＣベクトルは、ステップＳ２０４において、ネットワーク中心性算出プログラム１１１０により以下の数式２で計算される。
【００７７】
【数２】
2017146734.tif 000004
【００７８】
図１０は、ステップＳ２０３における、ループメンバシップに起因するノード重要度の計算のためのフローチャートを示す。ステップＳ１００１において、ネットワーク中心性算出プログラム１１１０は、重要度ベクトルＩＭを初期化し全ての要素を０に設定し、添え字ｉを初期化して１に設定し、重みａを初期化して規定値に設定する。本例においては１に設定される。
【００７９】
ステップＳ１００２において、ネットワーク中心性算出プログラム１１１０は、選択した一つのループのメンバであることに起因するノード重要度を計算する。具体的には、ネットワーク中心性算出プログラム１１１０は、ループベクトルｌｉにａを掛け、その結果をノード重要度ベクトルＩＭに追加する。
【００８０】
ステップＳ１００３において、ネットワーク中心性算出プログラム１１１０は、ｉがＥと等しいか判定する。ｉがＥと等しくない場合（Ｓ１００３：ＮＯ）、ネットワーク中心性算出プログラム１１１０は、ｉを１だけ増加させて（Ｓ１００４）、ステップＳ１００２に戻る。ｉがＥと等しい場合（Ｓ１００３：ＹＥＳ）、ループメンバシップに起因するノード重要度の計算は終了する。
【００８１】
図１１は、ステップＳ２０３における、パターンメンバシップに起因するノード重要度の計算のためのフローチャートを示す。ステップＳ１１０１において、ネットワーク中心性算出プログラム１１１０は、重みｂを初期化して規定の値に設定する。本例では２とする。ネットワーク中心性算出プログラム１１１０は、さらに、添え字ｊを初期化して１に設定する。
【００８２】
ステップＳ１１０２において、ネットワーク中心性算出プログラム１１１０は、選択した一つのパターンのメンバであることに起因するノード重要度を計算する。具体的には、ネットワーク中心性算出プログラム１１１０は、パターンベクトルｐｊにｂを掛け、その結果をノード重要度ベクトルＩＭに追加する。
【００８３】
ステップＳ１１０３において、ネットワーク中心性算出プログラム１１１０は、ｊがＦと等しいか判定する。ｊがＦと等しくない場合（Ｓ１１０３：ＮＯ）、ネットワーク中心性算出プログラム１１１０は、ｊを１だけ増加させて（Ｓ１１０４）、ステップＳ１１０２に戻る。ｊがＦと等しい場合（Ｓ１１０３：ＹＥＳ）、パターンメンバシップに起因するノード重要度の計算は終了する。
【００８４】
最後に、図１２は、ステップＳ２０３における、主パターン構成要素メンバシップに起因するノード重要度の計算のためのフローチャートを示す。ステップＳ１２０１において、ネットワーク中心性算出プログラム１１１０は、重みｃを初期化して規定の値に設定する。本例では５とする。ネットワーク中心性算出プログラム１１１０は、さらに、添え字ｋを初期化して１に設定する。
【００８５】
ステップＳ１２０２において、ネットワーク中心性算出プログラム１１１０は、選択した一つのパターンの主パターン構成要素であることに起因するノード重要度を計算する。具体的には、ネットワーク中心性算出プログラム１１１０は、主パターン構成要素ベクトルｍｋにｃを掛け、その結果をノード重要度ベクトルＩＭに追加する。
【００８６】
ステップＳ１２０３において、ネットワーク中心性算出プログラム１１１０は、ｋがＦと等しいか判定する。ｋがＦと等しくない場合（Ｓ１２０３：ＮＯ）、ネットワーク中心性算出プログラム１１１０は、ｋを１だけ増加させて（Ｓ１２０４）、ステップＳ１２０２に戻る。ｋがＦと等しい場合（Ｓ１２０３：ＹＥＳ）、主パターン構成要素メンバシップに起因するノード重要度の計算は終了する。なお、主パターン構成要素メンバシップに起因するノード重要度は考慮しなくてもよい。
【００８７】
計算結果として得られるノード重要度ベクトルＩＭは、Ｎに等しい長さ（要素数）を有する。Ｎは、ＣＬＤにおけるノードの総数である。ノード重要度ベクトルＩＭの要素それぞれが、対応するノードの重要度を示す。重みについてのデフォルト設定は、最も高い重要度を主パターン構成要素に与え、次の重要度をパターン構成要素に与える。
【００８８】
これは、主パターン構成要素のノードが、一般にビジネス構造におけるキーレバレッジポイントであるからである。また、同様の観点から、パターン構成要素のノードは、ループ構成要素のノードよりも重要であり、さらに、ループ構成要素のノードが、これらのいずれにも該当しないノードよりも重要である。なお、設計によって、これらの重みの大小関係が変化してもよい。
【００８９】
図１３Ａは、システムダイナミクスネットワーク中心性（ＳＤＣ）の計算のためのフローチャートを示す。ＣＬＤ内の全ノードのＳＤＣは、ＳＤＣベクトルで示される。ＳＤＣは、ノードの重要性を示す。ＳＤＣベクトルの計算は、ステップＳ２０４における、ネットワークにおける全ノードの平均ノード中心性の計算を含む。図１３Ｂは、ＳＤＣベクトルの例１３２００を示す。ＳＤＣベクトル１３２００は、図３が示す、ＣＬＤの入力例に対応する。
【００９０】
図１３Ａを参照して、ステップＳ１３１０１において、ネットワーク中心性算出プログラム１１１０は、ＳＤＣベクトルを初期化して、全ての要素を０に設定し、添え字ｉを１に設定する。
【００９１】
ステップＳ１３１０２において、ネットワーク中心性算出プログラム１１１０は、選択したループベクトルｌｉの転置とノード重要度ベクトルＩＭを掛け（内積）、その結果をループベクトルｌｉにおけるノードの数で割る。これにより、当該ループｉの平均ノード重要度が算出される。ループベクトルｌｉにおけるノードの数はｓｕｍ（ｌｉ）で計算され、本例においてＮである。
【００９２】
さらに、ステップＳ１３１０３において、ネットワーク中心性算出プログラム１１１０は、ステップＳ１３１０２におけるループベクトルｌｉに対する計算結果として得られるループ内平均ノード重要度とループベクトルｌｉの積（平均ループ重要度）を計算し、それをノード重要度ベクトルＩＭに追加する。これにより、平均ループ重要度がＳＤＣの計算に組み込まれる。
【００９３】
本ステップは、ループｉと当該ループｉの一部のみを含むパターンとの相関を考慮している。本ステップは、パターンから重要度を得た多くのノードを伴うループ内のノードの重要度を強調する。ノードは、パターンの構成要素であると重要度が上がり、さらに、主パターン構成要素であるとさらに上がる。したがって、ループｉが、パターンに含まれる多くのノードを含む場合、さらに、主パターン構成要素である多くのノードを含む場合、ループｉの平均ノード重要度及び平均ループ重要度が上がる。
【００９４】
ステップＳ１３１０４において、ネットワーク中心性算出プログラム１１１０は、ｉがＥと等しいか判定する。ｉがＥと等しくない場合（Ｓ１３１０４：ＮＯ）、ネットワーク中心性算出プログラム１１１０は、ｉを１だけ増加させて（Ｓ１３１０５）、ステップＳ１３１０２に戻る。
【００９５】
ｉがＥと等しい場合（Ｓ１３１０４：ＹＥＳ）、ステップＳ１３１０６において、ネットワーク中心性算出プログラム１１１０は、平均ノード中心性を計算する。具体的には、ネットワーク中心性算出プログラム１１１０は、ノードの中心性の和を計算し、その和を全ノード数Ｎで割る。各ノードの中心性は、ＳＤＣベクトルにおける対応要素の値である。
【００９６】
図１４Ａは、ステップＳ２０６における、簡素化されたＣＬＤを描くためのフローチャートを示す。ステップＳ１４１０１において、ネットワーク描画プログラム１１２０は、ＳＤＣベクトルを入力として取得する。
【００９７】
ステップＳ１４１０２において、ネットワーク描画プログラム１１２０は、ＳＤＣベクトルにおける各要素の値と平均ノード中心性とを比較する。平均ノード中心性はステップＳ１３１０６で算出されている。
【００９８】
ＳＤＣベクトルにおける要素に対応するノードは、ＳＤＣベクトルにおける当該要素の値が平均ノード中心性より大きい場合に、通常のノード画像で描かれる。ＳＤＣベクトルにおける要素の値が平均ノード中心性より小さい場合、対応するノードはドット画像として描かれる。これにより、ＣＬＤ内のノードの重要度に応じて、表示を簡素化するノードを動的に決定できる。なお、ドット画像への変更のための閾値は、平均ノード中心性と異なる値でもよく、例えば、ユーザにより予め指定された値でもよい。
【００９９】
ここで、図２におけるステップＳ２０５において、ユーザは、入出力システム１４１０、１４２０又は１４３０を使用して、隠蔽すべきではないノードを選択することができる。また、その情報は、ノードテーブル７１００の非隠蔽カラム７１５０に登録されている。
【０１００】
所定のノードが隠蔽されないノードとして選択されている場合、ＳＤＣベクトルにおけるその要素の値が平均ノード中心性より小さい場合であっても、ネットワーク描画プログラム１１２０は、当該ノードをドット画像内に隠蔽せず、オリジナルのノード画像を維持する。一例において、ＫＰＩノードは常にオリジナルのノード画像により表示される。
【０１０１】
ネットワーク描画プログラム１１２０は、ノードの画像をドット画像に置き換えると、ノードテーブル７１００の隠蔽カラム７１０４において、当該ノードのセルをマークする。
【０１０２】
ステップＳ１４１０３において、ＣＬＤ表示画像における将来のノード間接続の更新をトレースするため、ネットワーク描画プログラム１１２０は、集約マトリックスを、生成する。図１４Ｂは、集約マトリックスの例１４２００を示す。
【０１０３】
集約マトリックス１４２００は、ＣＬＤ表示画像において表示されるリンクの情報を管理する。集約マトリックス１４２００の初期状態は、リンクテーブル７２００と同様である。後述する二つのノード（ドット画像）の集約によりいずれかのリンクがＣＬＤ表示画像から削除されると、当該リンクのセルの値が０に変更される。集約の結果、特定の二つのノード（それぞれドット画像又はノード画像）間に新たなリンクが設定されると、当該セルの値が１又は−１に変更される。
【０１０４】
図１５は、図１４ＡにおけるステップＳ１４１０４が実行された後の出力例を示す。ドット画像Ｄ１５０１のように、重要ではないノードを表すドット画像は、ノードの名前を示さない。符号Ｄ１５０２が示す値のような、各ノードの重要度は、ノード画像の近くに表示される。
【０１０５】
例えば、ノード画像「外部ブランドイベント」Ｄ１５０３のノードは、隠蔽すべきではないノードとして選択されている。ノード「外部ブランドイベント」が隠蔽すべきではないノードとして選択された理由は、それが制御可能ノードであり、特に顧客の興味を引くものであるからである。
【０１０６】
図１６は、ステップＳ２０７における、ノード（ドット画像）の集約の方法のフローチャートを示す。本フローは、最も高い重要度を有するドット画像のノード（以下において単にドット）から集約を開始する。ステップＳ１６１０１において、ネットワーク描画プログラム１１２０は、ＣＬＤにおいて他のドットと直接接続されたドットのうちで、重要度が最も高いドットを選択する。
【０１０７】
具体的には、ネットワーク描画プログラム１１２０は、ノードテーブル７１００を参照して、ドットに変換されたノードを特定する。ネットワーク描画プログラム１１２０は、集約マトリックス１４２００を参照して、ＣＬＤにおいて他のドットと直接接続されたドットを特定する。ネットワーク描画プログラム１１２０は、ＳＤＣベクトルを参照して、他のドットと直接接続されたドットのうちで、重要度が最も高いドットを決定する。
【０１０８】
ネットワーク描画プログラム１１２０は、集約マトリックス１４２００を参照して最も高い重要度を有するドットに直接に接続されている隣接ドットを特定し、さらに、ＳＤＣベクトルを参照して、それらの中で最も低い重要度を有するドットを特定する。
【０１０９】
ネットワーク描画プログラム１１２０は、その最も低い重要度を有するドットをＣＬＤにおいて削除することで、二つドットを集約する。これにより、より重要度が高いノードを表示することができる。直接に接続されている複数ドットの重要度が同じである場合、例えば、最も大きいノードＩＤのドットが削除される。
【０１１０】
ステップＳ１６１０２において、ネットワーク描画プログラム１１２０は、集約された二つのドット間のリンクをＣＬＤにおいて削除する。ネットワーク描画プログラム１１２０は、ＣＬＤにおいて、削除されたドットに接続されていた全てのリンク（先に削除したリンクを除く）を、残された集約先のドット（ステップＳ１６１０１で選択されたドット）に接続する。
【０１１１】
これにより、削除されたドットと表示されているノード／ドットとの間のリンクの情報をユーザに提示できる。ネットワーク描画プログラム１１２０は、ＣＬＤのリンクの削除及び変更に応じて、集約マトリックス１４２００を更新する。なお、削除されたドットに接続されていたリンクは、削除されてもよい。
【０１１２】
ステップＳ１６１０３において、ネットワーク描画プログラム１１２０は、当該残されたノードに一端が接続している二つのリンクの他端が、同一の始点又は終点であり、かつ、それらリンクの極性が同一である場合、ＣＬＤにおいて二つのリンクのうちの一方を削除する。これにより、提示する情報を減らすことなく、表示するリンク画像を低減できる。二つのリンク画像は維持されてもよい。
【０１１３】
または、ネットワーク描画プログラム１１２０は、当該残されたノードに一端が接続している二つのリンクの他端が同一の始点又は終点であり、かつ、それらリンクの極性が異なる場合、双方のリンクを削除し、一点鎖線のリンクを追加する。これにより、提示する情報を減らすことなく、表示するリンク画像を低減できる。二つのリンク画像は維持されてもよい。その後、ネットワーク描画プログラム１１２０は、本ステップにおけるリンク表示変更に応じて集約マトリックス１４２００を更新する。
【０１１４】
ここで、図１７Ａ及び１７Ｂを参照して、ドット集約の一例を説明する。図１７Ａ及び１７Ｂは、異なる極性のリンクにより同一終点ノードにつながるドットの集約を示す。図１７Ａは集約前の画像を示し、図１７Ｂは集約後の画像を示す。
【０１１５】
図１７Ａに示すように、集約前に二つのドット１７１０１、１７１０２が表示されている。ドット１７１０１からドット１７１０２への正相関リンク１７１０３と、ドット１７１０１から満足度ノード１７１０８への正相関リンク１７１０４が存在する。さらに、ドット１７１０２から満足度ノード１７１０８への逆相関リンク１７１０５が存在する。
【０１１６】
図１７Ｂに示すように、二つのドット１７１０１、１７１０２が集約される。ここでは、ドット１７１０２が削除される（Ｓ１６１０１）。さらに、ドット１７１０１、１７１０２間の正相関リンク１７１０３が削除される（Ｓ１６１０２）。
【０１１７】
逆相関リンク１７１０５の始点は、削除されたドット１７１０２から残されたドット１７１０１に変更される（Ｓ１６１０２）。これにより、ドット１７１０２と満足度ノード１７１０８との間に、終点が同一で極性が異なる二つリンク１７１０４、１７１０５が存在することになる。したがって、二つリンク１７１０４、１７１０５が削除され、新たに、一点鎖線で表示されるリンク１７２０２が追加される。
【０１１８】
ステップＳ１６１０４において、ネットワーク描画プログラム１１２０は、集約マトリックス１４２００を参照し、直接に接続された二つのドットが残っているか判定する。直接に接続された二つのドットが存在する場合（Ｓ１６１０４：ＹＥＳ）、ネットワーク描画プログラム１１２０は、ステップＳ１６１０１に戻る。
【０１１９】
直接に接続された二つのドットが存在しない場合（Ｓ１６１０４：ＮＯ）、ネットワーク描画プログラム１１２０は、ステップＳ１６１０５において、ＣＬＤにおいて、「＋」符号を残されたドットそれぞれに付与し、それらドットが拡張可能であることを示す。
【０１２０】
図１８は、ステップＳ２１１における、簡素化されたＣＬＤの段階的拡張のフローチャートを示す。互いに直接に接続されたドットの一つのグループにおいて、それらの集約の後、このグループの拡張は、最も重要度が高いドットの位置で開始される。これは、本実施形態の集約アルゴリズムによる。なお、ＣＬＤの段階的拡張機能は省略されてもよい。
【０１２１】
図２０Ａ、２０Ｂ及び２０Ｃは、図１８のフローチャートにおける３ステップでのドット拡張の例を示す。図２０Ａは、図１９から抜粋された一部である。図１９は、実施形態に従って形成された簡素化されたＣＬＤの例を示す。
【０１２２】
ステップＳ１８１０１において、ネットワーク描画プログラム１１２０は、ドット画像上でのマウスクリックにより、当該ドットのオリジナルのノード画像を表示する。ここでは、集約されたドットのうち、重要度が最大のドットのノード画像が表示される。これにより、重要度が最も高いドットの情報を提示できる。例えば、図２０Ａの画像上においてドットＤ２０００がクリックされると、図２０Ｂの画像に変化する。
【０１２３】
図２０Ｂのように、オリジナルのノード画像Ｄ２００１が表示される。ネットワーク描画プログラム１１２０は、ノードテーブル７１００及びＳＤＣベクトル１３２００から、ノード名及び重要度を取得する。
【０１２４】
ステップＳ１８１０２において、ネットワーク描画プログラム１１２０は、さらに、拡張されたドットに直接に接続されている全てのドット（例えば図２０ＢにおけるドットＤ２００２）、拡張されたドットに直接に接続されているリンク、及び新たに表示されるドットと他のノードとの間のリンクの画像を表示する。これにより、集約されているドットにおいて、ノード画像が表示されたドットの他のドットの接続関係を提示でき、段階的拡張も可能とする。
【０１２５】
ネットワーク描画プログラム１１２０は、リンクテーブル７２００から拡張されたドットに直接接続されているリンク及びドット、並びに新たに表示されるドットとノードとの間のリンクの情報を取得する。新たに表示されるドットの重要度も表示してもよい。
【０１２６】
新たに表示されたドット画像は「＋」符号を含み、それらが拡張可能であることを示す。例えば、図２０Ｂにおいてドット画像Ｄ２００４がクリックされると、図２０Ｃの画像に変化する。ドット画像Ｄ２００４に対応するノード画像Ｄ２００５及びそれに付随する「−」符号Ｄ２００６が表示されている。
【０１２７】
図２０Ｂにおける「−」符号Ｄ２００３又は図２０Ｃにおける「−」符号Ｄ２００６のように、拡張されたドットのノード画像のトップには、「−」符号が表示され、当該ノードが再び集約可能であることを示す。「−」符号がクリックされると、ステップＳ１８１０３において、当該ノードと全てのそれに接続されているノード及び又はドットは、図１６のフローチャートに従って集約される。
【０１２８】
このように、ユーザ選択されたドットの段階的拡張／縮小（集約）をＣＬＤ上で可能とできる。これにより、ＣＬＤを簡素化しつつ、ユーザが望む情報を適宜表示することができる。なお、一回の拡張で全ての集約ドットをノード画像に変換してもよい。
【０１２９】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【０１３０】
また、上記の各構成・機能・処理部等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード等の記録媒体に置くことができる。
【０１３１】
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆どすべての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【符号の説明】
【０１３２】
１０００  ＣＬＤ簡素化装置
１１００  メモリデバイス
１１１０  ネットワーク中心性算出プログラム
１１２０  ネットワーク描画プログラム
１１３０  リンク構造抽出プログラム
１２１０  パターンタイプ定義ファイル
１２２０  主パターン構成要素定義ファイル
１３００  ＣＰＵ
７１００  ノードテーブル
７２００  リンクテーブル
８１００  ループメンバシップ特定テーブル
８２００  パターンメンバシップ特定テーブル
９０００  主パターン構成要素特定テーブル
【図１】
2017146734.tif 000005
【図２】
2017146734.tif 000006
【図３】
2017146734.tif 000007
【図４Ａ】
2017146734.tif 000008
【図４Ｂ】
2017146734.tif 000009
【図５Ａ】
2017146734.tif 000010
【図５Ｂ】
2017146734.tif 000011
【図６】
2017146734.tif 000012
【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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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１３Ａ】
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【図１３Ｂ】
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【図１４Ａ】
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【図１４Ｂ】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７Ａ】
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【図１７Ｂ】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０Ａ】
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【図２０Ｂ】
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【図２０Ｃ】
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