(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
予測の根拠となる属性の値を入力とし、予測の対象となる属性の値を出力とするモデルが、決定木、ルール、計算式のいずれかの形式で入力されるとともに、予測の根拠となる事例データが入力される場合に、前記入力されたモデルと、事例データをもとにデータ分析を行うコンピュータで構成されたモデル変換型データ分析装置であって、
前記入力されたモデルをもとに、モデルが決定木の場合に、決定木の各々の経路を各々の事例として事例データを作成し、
モデルがルールの場合に、各々のルールを各々の事例として事例データを作成し、
モデルが計算式の場合に、予測の根拠となる属性のいくつかの値の場合について、予測の根拠となる属性の値を計算式の右辺に入力し、予測の対象となる属性の値を計算式の左辺に出力することにより事例データを作成する変換部と、
前記入力された事例データを予測の根拠となる事例データとし、前記変換部で作成された事例データを予測の対象となる未知データとし、該事例データをもとに該未知データの予測を記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う第１の予測部と、
前記第１の予測部の予測結果をもとに、前記未知データに設定した事例データから誤答部分を抜き出して、予測の根拠とした事例データに追加したものを改めて事例データとして作成する誤答データ追加部と、
前記誤答データ追加部により作成された事例データをもとに、予測属性の値が分からない未知データの予測を記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う第２の予測部と、
を備えていることを特徴とし、
入力された事例データの件数や、変換部により作成される事例データの件数が多い場合であっても高速に予測を行うことを可能にするモデル変換型データ分析装置。
【請求項２】
前記第１、第２の予測部と、誤答データ追加部の代わりとして、
前記変換部で作成された事例データを予測の根拠となる事例データとし、前記入力された事例データを予測の対象となる未知データとし、前記事例データをもとに該未知データの予測を記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う第１の予測部と、
前記第１の予測部の予測結果をもとに、前記未知データに設定した事例データから誤答部分を抜き出して、予測の根拠とした事例データに設定したものを改めて事例データとして作成する誤答データ追加部と、
前記誤答データ追加部により作成された事例データをもとに、予測属性の値が分からない未知データの予測を記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う第２の予測部と、 を備えていることを特徴とし、入力された事例データの件数や、変換部により作成される事例データの件数が多い場合であっても高速に高速に予測を行うことを可能にする請求項１記載のモデル変換型データ分析装置。
【請求項３】
予測の根拠となる属性の値を入力とし、予測の対象となる属性の値を出力とするモデルが、決定木、ルール、計算式のいずれかの形式で入力されるとともに、予測の根拠となる事例データが入力される場合に、前記入力されたモデルと事例データをもとにデータ分析を行うコンピュータで構成されたモデル変換型データ分析装置に、
前記入力されたモデルをもとに、モデルが決定木の場合に、決定木の各々の経路を各々の事例として、事例データを作成し、
モデルがルールの場合に、各々のルールを各々の事例として事例データを作成し、モデルが計算式の場合に、予測の根拠となる属性のいくつかの値の場合について、予測の根拠となる属性の値を計算式の右辺に入力し、予測の対象となる属性の値を計算式の左辺に出力することにより事例データを作成する変換部と、
前記入力された事例データを予測の根拠となる事例データとし、前記変換部で作成された事例データを予測の対象となる未知データとし、該事例データをもとに該未知データの予測を記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う第１の予測部と、
前記第１の予測部の予測結果をもとに、前記未知データに設定した事例データから誤答部分を抜き出して、予測の根拠とした事例データに追加したものを改めて事例データとして作成する誤答データ追加部と、
前記誤答データ追加部により作成された事例データをもとに、予測属性の値が分からない未知データの予測を記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う第２の予測部の機能を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項４】
前記第１、第２の予測部と、誤答データ追加部の代わりとして、
前記変換部で作成された事例データを予測の根拠となる事例データとし、前記入力された事例データを予測の対象となる未知データとし、前記事例データをもとに該未知データの予測を記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う第１の予測部と、
前記第１の予測部の予測結果をもとに、前記未知データに設定した事例データから誤答部分を抜き出して、予測の根拠とした事例データに設定したものを改めて事例データとして作成する誤答データ追加部と、
前記誤答データ追加部により作成された事例データをもとに、予測属性の値が分からない未知データの予測を記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う第２の予測部の機能を実行させるためのプログラムを記録した請求項３記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項５】
予測の根拠となる属性の値を入力とし、予測の対象となる属性の値を出力とするモデルが、決定木、ルール、計算式のいずれかの形式で入力されるとともに、予測の根拠となる事例データが入力される場合に、前記入力されたモデルと事例データをもとにデータ分析を行うコンピュータで構成されたモデル変換型データ分析装置に、
前記入力されたモデルをもとに、モデルが決定木の場合に、決定木の各々の経路を各々の事例として事例データを作成し、
モデルがルールの場合に、各々のルールを、各々の事例として事例データを作成し、  モデルが計算式の場合に、予測の根拠となる属性のいくつかの値の場合について、予測の根拠となる属性の値を計算式の右辺に入力し、予測の対象となる属性の値を計算式の左辺に出力することにより事例データを作成する変換部と、
前記入力された事例データを予測の根拠となる事例データとし、前記変換部で作成された事例データを予測の対象となる未知データとし、該事例データをもとに、該未知データの予測を記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う第１の予測部と、
前記第１の予測部の予測結果をもとに、前記未知データに設定した事例データから誤答部分を抜き出して、予測の根拠とした事例データに追加したものを改めて事例データとして作成する誤答データ追加部と、
前記誤答データ追加部により作成された事例データをもとに、予測属性の値が分からない未知データの予測を記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う第２の予測部の機能を実行させるためのプログラム。
【請求項６】
前記第１、第２の予測部と、誤答データ追加部の代わりとして、
前記変換部で作成された事例データを予測の根拠となる事例データとし、前記入力された事例データを予測の対象となる未知データとし、前記事例データをもとに該未知データの予測を記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う第１の予測部と、
前記第１の予測部の予測結果をもとに、前記未知データに設定した事例データから誤答部分を抜き出して、予測の根拠とした事例データに設定したものを改めて事例データとして作成する誤答データ追加部と、
前記誤答データ追加部により作成された事例データをもとに、予測属性の値が分からない未知データの予測を記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う第２の予測部の機能を実行させるための請求項５記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、予測の根拠となる事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を行う際に、状況に関するユーザの知識や、状況を説明するモデルを活用することで、予測を適切に行うモデル変換型データ分析装置、記録媒体及びプログラムに関する。
【０００２】
近年、データウェアハウス等のデータを蓄積する手段が一般化し、データマイニングツールなどによるデータ分析が行われるようになってきている。特に、データは蓄積するだけでは不十分との認識の基に、データから有用な情報を引き出し、ビジネスに活用することが必要になってきている。
【０００３】
【従来の技術】
以下、従来例について説明する。
【０００４】
(1) ：従来のデータ分析では、状況が簡単なモデルで説明できるという前提の基に、データを分析し、状況を説明するモデル（例えば、決定木やルール、回帰式やニューラルネットワークなどのモデル式）を作成し、このモデルを使用して予測を行っていた。
【０００５】
(2) ：また、従来、「記憶に基づく推論のアルゴリズム」を利用したデータ分析、予測の方法が実用化され、モデルを用いることなく、根拠となる事例データをそのまま用いて、データ分析、予測を行うことが可能となっている。このような状況において、モデル化によるデータ分析から、事例データをそのまま用い、モデルを用いない「記憶に基づく推論のアルゴリズム」を利用したデータ分析者が増えてきている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
前記のような従来のものにおいては、次のような課題があった。
【０００７】
(a) ：従来例(1) のように、モデルを用いた予測では、状況が複雑である場合に、十分な予測精度が得られない、という課題があった。
【０００８】
(b) ：従来例(2) のように、記憶に基づく推論のアルゴリズムを利用した予測では、モデル化を行なわない代わりに、事例データを必要とする。従って、このような状況では、事例データがないと、記憶に基づく推論のアルゴリズムを利用することができない。
【０００９】
(c) ：前記モデル化によるデータ分析では、モデルが完成すると、予測はそのモデルを用いることができるので、モデルの根拠となった事例データは捨てられることが多い。また、データを分析することなく、ユーザの経験を基にモデルを作成する場合には、事例データがもともと存在しない。
【００１０】
加えて、データ分析一般において、状況に関するデータ分析者の知識や、状況を説明する様々な形態のモデルが存在する場合、これらを利用したデータ分析、予測を行うことが理想的である。
【００１１】
しかし、モデル化によるデータ分析においては、知識や様々なモデルを、所定の形式で記述された単一のモデルとして作成しなければならず、このモデルの作成は、ほとんどの場合不可能である。言い換えると、従来のモデル化によるデータ分析の場合には、有用な知識や様々なモデルがあったとしても、これを有効活用することは出来ない状況にある。
【００１２】
本発明は、このような従来の課題を解決し、従来のモデル化によるデータ分析から、事例データを必要とする「記憶に基づく推論のアルゴリズム」を利用したデータ分析への移行を可能にすることを目的とする。また、本発明は、モデルを活用することにより、「記憶に基づく推論のアルゴリズム」を利用した予測を高速化させると共に、事例データが入力されない場合でも予測ができるようにし、事例データが入力された場合でも、モデルを反映した予測ができるようにし、かつ、高精度の予測ができるようにすることを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
図１は本発明の原理説明図であり、図中、２は予測部、２９は変換部、１６はディスプレイ装置、１７は入力装置（キーボード等）、２７は出力装置（ディスプレイ装置１６以外の印刷装置等）、２８は記憶装置（ハードディスク装置等）を示す。本発明は前記の目的を達成するため、次のように構成した。
【００１４】
(1) ：状況を説明するモデルが、決定木、ルール、計算式のいずれかの形式で入力され、予測の根拠となる事例データが入力されない場合に、前記モデルを基にデータ分析を行うモデル変換型データ分析装置であって、前記入力されたモデルを基に事例データを作成する変換部２９と、前記変換部２９により作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う予測部２と、を備えている。
【００１５】
(2) ：状況を説明するモデルが、決定木、ルール、計算式のいずれかの形式で入力されると共に、予測の根拠となる事例データが入力される場合に、前記入力されたモデルと事例データを基にデータ分析を行うモデル変換型データ分析装置であって、前記入力されたモデルを基に事例データを作成する変換部２９と、前記入力された事例データと前記変換部２９により作成された事例データとを合わせたものを、改めて事例データとして作成する事例データ追加部と、前記事例データ追加部で作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う予測部２と、を備えている。
【００１６】
(3) ：状況を説明するモデルが、決定木、ルール、計算式のいずれかの形式で入力されると共に、予測の根拠となる事例データが入力される場合に、前記入力されたモデルと事例データを基にデータ分析を行うモデル変換型データ分析装置であって、前記入力されたモデルを基に事例データを作成する変換部２９と、前記入力された事例データ、又は前記変換部２９で作成された事例データを、予測の根拠となる事例データとして採用し、採用されなかった方の事例データを未知の事例データと見なし、該未知の事例データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う第１の予測部と、前記第１の予測部の予測結果を基に、前記未知と見なした事例データから誤答部分を抜き出して、予測の根拠とした事例データに追加したものを改めて事例データとして作成する誤答データ追加部と、前記誤答データ追加部により作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う第２の予測部と、を備えている。
【００１７】
(4) ：状況を説明するモデルが、決定木、ルール、計算式のいずれかの形式で入力されると共に、予測の根拠となる事例データが入力される場合に、前記入力されたモデルと事例データを基にデータ分析を行うモデル変換型データ分析装置であって、前記入力されたモデルを基に事例データを作成する変換部２９と、前記入力された事例データを予測の根拠となる事例データとし、前記変換部２９で作成された事例データを未知データとして、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う予測部２と、前記予測部の予測結果を基に、前記未知データから誤答部分を抜き出して表示する誤答データ表示部と、を備えている。
【００１８】
(5) ：状況を説明するモデルが、決定木、ルール、計算式の各形式で複数入力され、予測の根拠となる事例データが入力されない場合に、前記複数のモデルを基にデータ分析を行うモデル変換型データ分析装置であって、前記入力された各モデルを基に事例データを作成する変換部２９と、前記変換部２９で作成された複数の事例データ｛（事例データ（決定木）、事例データ（ルール）、事例データ（計算式）｝を合わせたものを、改めて事例データとして作成する事例データ追加部と、前記事例データ追加部により作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う予測部とを備えている。（例９の装置に対応）
(6) ：状況を説明するモデルが、決定木、ルール、計算式のいずれかの形式で入力されると共に、予測の根拠となる事例データが入力される場合に、前記モデルと事例データを基にデータ分析を行うモデル変換型データ分析装置であって、前記入力された事例データから前記入力されたモデルと一致するデータのみを抜き出し、これを改めて事例データとして出力する事例データ削除部と、前記事例データ削除部から出力された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う予測部２と、を備えている。（例１１の装置に対応）
(7) ：状況を説明するモデルが、決定木、ルール、計算式の各形式で複数入力され、予測の根拠となる事例データが入力されない場合に、前記複数のモデルを基にデータ分析を行うモデル変換型データ分析装置であって、前記入力されたモデルを基に各々の方法で事例データを作成する変換部２９と、前記変換部２９により各々の方法で作成した事例データのうち、予測属性が分かっているいずれかの事例データを予測属性の値を伏せて未知データとし、他の事例データを予測の根拠となる事例データとして扱い、前記予測の根拠となる事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う第１、第２の予測部と、前記第１、第２の予測部の予測結果と前記未知データとを入力して予測精度を比較する比較部とを備えている。（例１３の装置に対応）
（作用）
前記構成に基づく本発明の作用を説明する。
【００１９】
(a) ：前記(1) の作用
状況を説明するモデルが、決定木、ルール、計算式のいずれかの形式で入力され、予測の根拠となる事例データが入力されない場合に、変換部２９は、前記入力されたモデルを基に事例データを作成する。そして、予測部２は、前記変換部２９により作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行い、予測値を出力する。このようにすれば、事例データが入力されない場合でも、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いた予測を行うことができる。
【００２０】
(b) ：前記(2) の作用
状況を説明するモデルが、決定木、ルール、計算式のいずれかの形式で入力されると共に、予測の根拠となる事例データが入力される場合に、変換部２９は、入力されたモデルを基に事例データを作成する。また、事例データ追加部は、入力された事例データと前記変換部２９により作成された事例データとを合わせたものを、改めて事例データとして作成する。
【００２１】
そして、予測部２は、前記事例データ追加部で作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行い、予測値を出力する。このようにすれば、モデルを反映した予測を行うことができる。
【００２２】
(c) ：前記(3) の作用
状況を説明するモデルが、決定木、ルール、計算式のいずれかの形式で入力されると共に、予測の根拠となる事例データが入力される場合に、変換部２９は、前記入力されたモデルを基に事例データを作成する。また、第１の予測部は、前記入力された事例データ、又は前記変換部で作成された事例データを、予測の根拠となる事例データとして採用し、採用されなかった方の事例データを未知の事例データと見なし、該未知の事例データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う。
【００２３】
また、誤答データ追加部は、前記第１の予測部の予測結果を基に、前記未知と見なした事例データから誤答部分を抜き出して、予測の根拠とした事例データに追加したものを改めて事例データとして作成する。
【００２４】
更に、第２の予測部は、前記誤答データ追加部により作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う。このようにすれば、モデルを反映した予測を、データ増加による速度低下を抑えて行うことができる。
【００２５】
(d) ：前記(4) の作用
状況を説明するモデルが、決定木、ルール、計算式のいずれかの形式で入力されると共に、予測の根拠となる事例データが入力される場合に、変換部２９は、入力されたモデルを基に事例データを作成する。また、予測部２は、前記入力された事例データを予測の根拠となる事例データとし、前記変換部２９で作成された事例データを未知データとして、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う。
【００２６】
更に、誤答データ表示部は、前記予測部２の予測結果を基に、前記未知データから誤答部分を抜き出して表示する。このようにすれば、表示された情報から事例データの当てはまりの悪さを分析することができる。
【００２７】
(e) ：前記(5) の作用
状況を説明するモデルが、決定木、ルール、計算式の各形式で複数入力され、予測の根拠となる事例データが入力されない場合に、変換部２９は、前記入力された各モデルを基に事例データを作成する。また、事例データ追加部は、前記変換部２９で作成された複数の事例データ｛（事例データ（決定木）、事例データ（ルール）、事例データ（計算式）｝を合わせたものを、改めて事例データとして作成する。
【００２８】
更に、予測部は、前記事例データ追加部により作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う。このようにすれば、複数のモデルを統合した予測を行うことができる。
【００２９】
(f) ：前記(6) の作用
状況を説明するモデルが、決定木、ルール、計算式のいずれかの形式で入力されると共に、予測の根拠となる事例データが入力される場合に、事例データ削除部は、前記入力された事例データから前記入力されたモデルと一致するデータのみを抜き出し、これを改めて事例データとして出力する。
【００３０】
また、予測部２は、前記事例データ削除部から出力された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う。このようにすれば、説明し易い予測ができ、予測の高速化を達成することができる。
【００３１】
(g) ：前記(7) の作用
状況を説明するモデルが、決定木、ルール、計算式の各形式で複数入力され、予測の根拠となる事例データが入力されない場合に、変換部２９は、前記入力されたモデルを基に各々の方法で事例データを作成する。また、第１、第２の予測部は、前記変換部２９により各々の方法で作成した事例データのうち、予測属性が分かっているいずれかの事例データを予測属性の値を伏せて未知データとし、他の事例データを予測の根拠となる事例データとして扱い、前記予測の根拠となる事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う。
【００３２】
更に、比較部は、前記第１、第２の予測部の予測結果と前記未知データとを入力して予測精度を比較し比較結果を出力する。このようにすれば、予測精度の高い事例データを選択することができる。
【００３３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。
【００３４】
§１：モデル変換型データ分析装置の説明
以下、図２〜図７に基づいて、モデル変換型データ分析装置の具体的な例を詳細に説明する。
【００３５】
（モデル変換型データ分析装置の概要）
以下に説明するモデル変換型データ分析装置の概要は次の通りである。
【００３６】
▲１▼：本発明のモデル変換型データ分析装置では、従来のモデル化によるデータ分析から、事例データを必要とする、「記憶に基づく推論のアルゴリズム」を利用したデータ分析への移行を可能にする。より具体的に言い換えると、従来のモデル化によるデータ分析の結果であるモデルを入力し、モデルに相当する事例データを作成する手段を提供することで、「記憶に基づく推論のアルゴリズム」によるデータ分析、及び予測を可能にする。
【００３７】
▲２▼：従来のモデル化によるデータ分析においては、複数のモデルを同時に扱うことが困難であったが、本発明では、複数のモデルをもとにした事例データの作成手段を提供する。
【００３８】
▲３▼：従来のモデル化によるデータ分析においては、データ分析者の知識は、モデルの形式に記述しない限り利用出来ない、という問題があるが、本発明では、この問題を解決するインタフェースを提供する。
【００３９】
▲４▼：「記憶に基づく推論のアルゴリズム」を利用した予測は、モデルを用いた予測に比べて、実行時間が長くかかるが、本発明では、モデルを活用することにより、記憶に基づく推論による予測を高速化させる手段を提供する。
【００４０】
▲５▼：「記憶に基づく推論のアルゴリズム」を利用した予測では、事例データの件数が少ない場合に、十分な予測精度が得られない、という問題があるが、本発明では、モデルを基にした事例データを追加し、事例データの件数を増やすことにより、この問題を解決する。
【００４１】
▲６▼：モデル化する、しないに関わらず、データ分析一般において、矛盾があるなどの説明困難なデータが存在する場合、適切なデータ分析や予測が難しくなる、という問題があるが、本発明では、モデルと事例データの両方を用いることにより、この問題を解決する手段を提供する。
【００４２】
▲７▼：モデルは殆どの場合に適切な予測を行うが、一部の場合に予測が行えないのが普通であり、このような適切な予測を行えない場合を調べることが困難であるが、本発明では、モデルによる予測の予測値と事例データの実績値を比較することにより、適切な予測が行えない場合（モデルの当てはまりの悪さ）を分析する手段を提供する。
【００４３】
▲８▼：上述のようなモデルの活用方法を複数提供し、各々の場合の予測精度を比較評価し、最善の予測方法を選択することを可能にする。以下、例１〜例１５について説明する。
【００４４】
(1) ：例１の装置（図２のＡ図参照）
例１の装置は、状況を説明するモデルが決定木の形式で入力され、予測の根拠となる事例データが入力されない場合に、前記モデルを基にデータ分析を行うモデル変換型データ分析装置の例である。
【００４５】
そして、この装置は、入力された決定木を基に事例データを作成する決定木変換部１と、前記決定木変換部１により作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う予測部２とを備えている。
【００４６】
この装置の動作は次の通りである。先ず、決定木変換部１は、入力された決定木を基に事例データを作成する。次に、予測部２は、決定木変換部１により作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行い、予測値を出力する。このようにすれば、事例データが入力されない場合でも、未知データの予測を行うことができる。
【００４７】
(2) ：例２の装置（図２のＢ図参照）
例２の装置は、状況を説明するモデルがルールの形式で入力され、予測の根拠となる事例データが入力されない場合に、前記モデルを基にデータ分析を行うモデル変換型データ分析装置の例である。
【００４８】
そして、この装置は、入力されたルールを基に事例データを作成するルール変換部３と、前記ルール変換部３により作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う予測部２とを備えている。
【００４９】
この装置の動作は次の通りである。先ず、ルール変換部３は、入力されたルールを基に事例データを作成する。次に、予測部２は、ルール変換部３により作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行い、予測値を出力する。このようにすれば、事例データが入力されない場合でも、未知データの予測を行うことができる。
【００５０】
(3) ：例３の装置（図２のＣ図参照）
例３の装置は、状況を説明するモデルが計算式の形式で入力され、予測の根拠となる事例データが入力されない場合に、前記モデルを基にデータ分析を行うモデル変換型データ分析装置の例である。
【００５１】
そして、この装置は、入力された計算式を基に事例データを作成する計算式変換部４と、前記計算式変換部４により作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う予測部２とを備えている。
【００５２】
この装置の動作は次の通りである。先ず、計算式変換部４は、入力された計算式を基に事例データを作成する。次に、予測部２は、計算式変換部４により作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行い、予測値を出力する。このようにすれば、事例データが入力されない場合でも、未知データの予測を行うことができる。
【００５３】
(4) ：例４の装置（図３のＡ図参照）
例４の装置は、状況を説明するモデルが決定木の形式で入力され、予測の根拠となる事例データ（「事例データＡ」とする）が入力される場合に、前記モデルを基にデータ分析を行うモデル変換型データ分析装置の例である。
【００５４】
そして、この装置は、入力されたモデルを基に事例データ（「事例データＢ」とする）を作成する決定木変換部１と、前記入力された事例データＡと前記決定木変換部１により作成された事例データＢとを合わせたものを、改めて事例データ（新たな予測の根拠となる事例データとする）として作成する事例データ追加部５と、前記事例データ追加部５により作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う予測部２とを備えている。
【００５５】
この装置の動作は次の通りである。先ず、決定木変換部１が、入力された決定木を基に事例データＢを作成する。次に、事例データ追加部５は、事例データＡと事例データＢを合わせたものを、改めて事例データとして作成する。そして、予測部２は、事例データ追加部５により作成された事例データ（予測の根拠となる事例データ）を基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行い、予測値を出力する。このようにすれば、モデルを反映した予測ができる。
【００５６】
(5) ：例５の装置（図３のＢ図参照）
例５の装置は、状況を説明するモデルがルールの形式で入力され、予測の根拠となる事例データ（「事例データＡ」とする）が入力される場合に、前記モデルを基にデータ分析を行うモデル変換型データ分析装置の例である。
【００５７】
そして、この装置は、入力されたモデルを基に事例データ（「事例データＢ」とする）を作成するルール変換部３と、前記入力された事例データＡと前記ルール変換部３により作成された事例データＢとを合わせたものを、改めて事例データ（新たな予測の根拠となる事例データとする）として作成する事例データ追加部５と、前記事例データ追加部５により作成された事例データ（予測の根拠となる事例データ）を基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う予測部２とを備えている。
【００５８】
この装置の動作は次の通りである。先ず、ルール変換部３が、入力されたルールを基に事例データＢを作成する。次に、事例データ追加部５は、事例データＡと事例データＢを合わせたものを、改めて事例データとして作成する。そして、予測部２は、事例データ追加部５により作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行い、予測値を出力する。このようにすれば、モデルを反映した予測ができる。
【００５９】
(6) ：例６の装置（図３のＣ図参照）
例６の装置は、状況を説明するモデルが計算式の形式で入力され、予測の根拠となる事例データ（「事例データＡ」とする）が入力される場合に、前記モデルを基にデータ分析を行うモデル変換型データ分析装置の例である。
【００６０】
そして、この装置は、入力されたモデルを基に事例データ（「事例データＢ」とする）を作成する計算式変換部４と、前記入力された事例データＡと前記計算式変換部４により作成された事例データＢとを合わせたものを、改めて事例データ（新たな予測の根拠となる事例データとする）として作成する事例データ追加部５と、前記事例データ追加部５で作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う予測部２とを備えている。
【００６１】
この装置の動作は次の通りである。先ず、計算式変換部４が、入力された計算式を基に事例データＢを作成する。次に、事例データ追加部５は、事例データＡと事例データＢを合わせたものを、改めて事例データとして作成する。そして、予測部２は、事例データ追加部５により作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行い、予測値を出力する。このようにすれば、モデルを反映した予測ができる。
【００６２】
(7) ：例７の装置（図４のＡ図参照）
例７の装置は、状況を説明するモデルが決定木の形式で入力されると共に、予測の根拠となる事例データ（「事例データＡ」とする）が入力される場合に、前記モデルと事例データＡを基にデータ分析を行うモデル変換型データ分析装置の例である。
【００６３】
そして、この装置は、入力された決定木を基に事例データ（「事例データＢ」とする）を作成する決定木変換部１と、前記決定木変換部１で作成された事例データＢを未知データとし、事例データＡを予測の根拠となる事例データとし、前記未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行い、予測結果の予測値（これを「予測値Ｂ」とする）を出力する第１の予測部２−１と、前記予測値Ｂを基に、事例データＢから誤答部分を抜き出して前記事例データＡに追加したものを改めて事例データとして作成する誤答データ追加部６と、前記誤答データ追加部６により作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行い、予測値を出力する第２の予測部２−２を備えている。
【００６４】
この装置の動作は次の通りである。決定木と、予測の根拠となる事例データＡが入力される場合に、決定木変換部１は、前記決定木を基に事例データＢを作成する。次に、第１の予測部２−１は、事例データＡを予測の根拠となる事例データとし、事例データＢを未知データとして、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて予測を行い、予測値Ｂを出力する。
【００６５】
次に、誤答データ追加部６は、前記予測結果の予測値Ｂを基に、事例データＢから誤答部分を抜き出して事例データＡに追加したものを、改めて事例データとして作成する。そして、第２の予測部２−２は、誤答データ追加部６により作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行い、予測値を出力する。このようにすれば、モデルを反映した予測を、データ増加による速度低下を抑えてできる。
【００６６】
なお、例７の装置では、状況を説明するモデルが決定木の例について説明したが、このような例に限定されることなく、状況を説明するモデルがルール、計算式のいずれかの形式で入力された場合にも前記と同様にして適用可能である。
【００６７】
(8) ：例８の装置（図４のＢ図参照）
例８の装置は、状況を説明するモデルが決定木の形式で入力されると共に、予測の根拠となる事例データ（「事例データＡ」とする）が入力される場合に、前記モデルと事例データＡを基にデータ分析を行うモデル変換型データ分析装置の例である。
【００６８】
そして、この装置は、入力された決定木を基に事例データ（「事例データＢ」とする）を作成する決定木変換部１と、前記決定木変換部１により作成された事例データＢを予測の根拠となる事例データとし、事例データＡを未知データとし、前記未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行い、予測結果として予測値（これを「予測値Ａ」とする）を出力する第１の予測部２−１と、前記予測値Ａを基に、事例データＡ（未知データ）から誤答部分を抜き出して事例データＢに追加したものを、改めて事例データ（新たな予測の根拠となる事例データ）として作成する誤答データ追加部６と、前記誤答データ追加部６により作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う予測値を得る第２の予測部２−２を備えている。
【００６９】
この装置の動作は次の通りである。先ず、決定木と、予測の根拠となる事例データＡが入力される場合に、決定木変換部１は、前記決定木を基に事例データＢを作成する。次に、第１の予測部２−１は、事例データＢを予測の根拠となる事例データとし、事例データＡを未知データとして予測を行い、予測結果として予測値Ａを出力する。
【００７０】
次に、誤答データ追加部６は、前記予測結果の予測値Ｂを基に、事例データＡから誤答部分を抜き出して事例データＢに追加したものを、改めて事例データ（新たな予測の根拠となる事例データ）として作成する。そして、第２の予測部２−２は、誤答データ追加部６により作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行い、予測値を出力する。このようにすれば、モデルを反映した予測を、データ増加による速度低下を抑えてできる。
【００７１】
なお、例８の装置では、状況を説明するモデルが決定木の例について説明したが、このような例に限定されることなく、状況を説明するモデルがルール、計算式のいずれかの形式で入力された場合にも前記と同様にして適用可能である。
【００７２】
(9) ：例９の装置（図５のＡ図参照）
例９の装置は、状況を説明するモデルが、決定木、ルール、計算式の各形式で複数入力され、予測の根拠となる事例データが入力されない場合に、前記複数のモデルを基にデータ分析を行うモデル変換型データ分析装置の例である。
【００７３】
そして、この装置は、入力された各モデルを基に、それぞれ事例データを作成する複数の変換部（図２に示した例１〜例３の装置における「決定木変換部１」、「ルール変換部３」、「計算式変換部４」と同じであり、図示省略してある）と、前記各変換部により作成された複数の事例データ｛（事例データ（決定木）、事例データ（ルール）、事例データ（計算式）｝を合わせたものを、改めて事例データとして作成する事例データ追加部５と、前記事例データ追加部５により作成された事例データ（予測の根拠となる事例データとする）を基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う予測部２とを備えている。
【００７４】
この装置の動作は次の通りである。状況を説明するモデルが決定木、ルール、計算式の形式で複数入力される場合に、先ず、前記例１〜例３の装置と同じようにして、決定木変換部１が入力された決定木を基に事例データを作成して事例データ（決定木）とし、ルール変換部３が入力されたルールを基に事例データを作成して事例データ（ルール）とし、計算式変換部４が入力された計算式を基に事例データを作成して事例データ（計算式）とする。
【００７５】
次に、事例データ追加部５が、前記のようにして、各々のモデルにより作成された事例データを合わせたものを、改めて事例データ（予測の根拠となる事例データ）として作成する。そして、予測部２は、前記事例データ追加部５により作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行い、予測値を出力する。このようにすれば、複数のモデルを統合した予測ができる。
【００７６】
(10)：例１０の装置（図５のＢ図参照）
例１０の装置は、状況を説明するモデルが決定木の形式で入力されると共に、予測の根拠となる事例データ（「事例データＡ」とする）が入力される場合に、前記モデルと事例データＡを基にデータ分析を行うモデル変換型データ分析装置の例である。
【００７７】
そして、この装置は、入力された決定木（モデル）を基に事例データ（これを「事例データＢ」とする）を作成する決定木変換部１（例１の装置における「決定木変換部１」と同じであり、図示省略してある）と、前記決定木変換部１により作成された事例データＢ（決定木）及び前記事例データＡをディスプレイ装置の画面に表示して、ユーザに事例データＢの取捨選択を行わせ、その結果に基づいて事例データを再作成するインタフェース部７と、前記インタフェース部７により作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う予測部２とを備えている。
【００７８】
この装置の動作は次の通りである。先ず、例１の装置と同じようにして、決定木変換部１は、入力された決定木を基に事例データＢ（決定木）を作成する。次に、インタフェース部７は、前記決定木変換部１により作成された事例データＢ（決定木）と、前記事例データＡをディスプレイ装置の画面に表示して、ユーザに事例データＢの取捨選択を行わせ、その結果に基づいて事例データを再作成する。
【００７９】
そして、予測部２は、前記インタフェース部７により作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行い、予測値を出力する。このようにすれば、ユーザの知識を反映した予測を行うことができる。
【００８０】
なお、例１０の装置では、状況を説明するモデルが決定木の例について説明したが、このような例に限定されることなく、状況を説明するモデルがルール、計算式のいずれかの形式で入力された場合にも、前記と同様にして適用可能である。
【００８１】
(11)：例１１の装置（図６のＡ図参照）
例１１の装置は、状況を説明するモデルが決定木の形式で入力されると共に、予測の根拠となる事例データが入力される場合に、前記モデルと事例データを基にデータ分析を行うモデル変換型データ分析装置の例である。
【００８２】
そして、この装置は、入力された事例データから前記モデル（決定木）と一致するデータのみを抜き出し、これを改めて、予測の根拠となる事例データとして作成する事例データ削除部８と、前記事例データ削除部８により作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う予測部２とを備えている。
【００８３】
この装置の動作は次の通りである。事例データ削除部８は、入力された決定木と、予測の根拠となる事例データが入力されると、前記事例データから前記決定木と一致するデータを抜き出し、それを改めて予測の根拠となる事例データとして作成する。
【００８４】
次に、予測部２は、前記事例データ削除部８により作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行い、予測値を出力する。このようにすれば、説明し易い予測が出来、予測の高速化と予測精度の向上が達成できる。
【００８５】
なお、例１１では、前記モデルとして「決定木」の形式で入力されたモデルについて説明したが、このような例に限らず、他の「ルール」、「計算式」の形式で入力されたモデルについても同様に適用可能である。
【００８６】
(12)：例１２の装置（図６のＢ図参照）
例１２の装置は、状況を説明するモデルが決定木の形式で与えられると共に、予測の根拠となる事例データ（決定木変換部１により決定木から作成された事例データ）と、予測の対象となる未知データが入力される場合に、前記モデルと事例データ（決定木）を基にデータ分析を行うモデル変換型データ分析装置の例である。
【００８７】
そして、この装置は、事例データ（決定木）と未知データから、モデル（決定木）に現れない属性に関する部分を削除し、改めて、事例データ（予測の根拠となる事例データ）と未知データとして作成する属性削除部９と、前記属性削除部９で作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う予測部２とを備えている。
【００８８】
この装置の動作は次の通りである。属性削除部９は、状況を説明するモデル（決定木）と、予測の根拠となる事例データ（決定木）と、予測の対象となる未知データが入力されると、前記事例データ（決定木）と未知データから、前記モデル（決定木）に現れない属性に関する部分を削除し、それを改めて事例データと未知データとして作成する。
【００８９】
次に、予測部２は、前記属性削除部９により作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行い、予測値を出力する。このようにすれば、説明し易い予測が出来、予測の高速化ができる。
【００９０】
なお、例１２では、前記モデルが「決定木」の形式で入力された場合について説明したが、このような例に限らず、他の「ルール」、「計算式」の形式で入力されたモデルについても同様に適用可能である。
【００９１】
(13)：例１３の装置（図７のＡ図参照）
例１３の装置は、前記例１〜例１２の装置において、各々の方法で作成した事例データ（決定木、ルール、計算式から作成した事例データ）を基に、予測属性が分かっている事例データ（例えば、計算式から作成した事例データを「事例データＧ」とする）について、予測属性の値を伏せて未知データとし、残りの事例データを基に、前記未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う予測部２−１、２−２と、前記予測部２−１、２−２の予測結果（予測値）と前記未知データを入力して予測精度を比較し、比較結果を出力（画面に表示、印刷して出力するなど）する比較部１０を備えている。
【００９２】
すなわち、例１３の装置は、状況を説明するモデルが、決定木、ルール、計算式の各形式で複数入力され、予測の根拠となる事例データが入力されない場合に、前記複数のモデルを基にデータ分析を行うモデル変換型データ分析装置の例である。
【００９３】
そして、この装置は、入力されたモデルを基に、各々の方法で事例データを作成する変換部（図２の決定木変換部１、ルール変換部３、計算式変換部４）と、前記変換部により各々の方法で作成された事例データのうち、予測属性が分かっているいずれかの事例データを予測属性の値を伏せて未知データとし、他の事例データを予測の根拠となる事例データとして扱い、前記予測の根拠となる事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う予測部２−１、２−２と、前記予測部２−１、２−２の予測結果と前記未知データとを入力して、予測精度を比較する比較部１０とを備えている。
【００９４】
この装置の動作は次の通りである。前記例１〜例１２の装置において、各々の方法で作成した事例データ｛事例データ（決定木）、事例データ（ルール）、事例データ（計算式）｝を基に、予測属性の分かっている事例データＧ｛例えば、事例データ（ルール）｝について、予測属性の値を伏せて未知データとし、予測部２−１、２−２により予測を行う。次に、比較部１０により、予測精度を比較し、予測精度の高い事例データを比較結果として出力（画面に表示、印刷等）する。このようにすれば、予測精度の高い事例データを選択して出力することができる。
【００９５】
(14)：例１４の装置（図７のＢ図参照）
例１４の装置は、前記例７の装置において、状況を説明するモデルと、予測の根拠となる事例データＡが入力される場合に、モデルを基に事例データＢ（決定木から作成した事例データ）を作成し、事例データＡを事例データとし、事例データＢを未知データとして記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて予測を行う予測部２と、前記予測部２の予測結果として出力された予測値を基に、事例データＢから誤答部分を抜き出して表示する誤答データ表示部１１を備えている。
【００９６】
すなわち、例１４の装置は、状況を説明するモデルが決定木の形式で入力されると共に、予測の根拠となる事例データＡが入力される場合に、前記モデルを基にデータ分析を行うモデル変換型データ分析装置の例である。
【００９７】
そして、この装置は、入力されたモデル（決定木）を基に事例データＢ（決定木）を作成する決定木変換部１（例えば、例７参照）と、前記予測の根拠となる事例データＡを事例データとし、前記決定木変換部１により作成された事例データＢ（決定木）を未知データとして、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う予測部２と、前記予測部２の予測結果（予測値）を基に、前記未知データから誤答部分を抜き出して表示する誤答データ表示部１１とを備えている。
【００９８】
この装置の動作は次の通りである。先ず、状況を説明するモデル（決定木）と、予測の根拠となる事例データＡが入力される場合に、決定木変換部１（例７の装置参照）は、前記決定木を基に事例データＢを作成する。次に、予測部２は、事例データＡを事例データとし、事例データＢを未知データとして予測を行い、予測結果の予測値を出力する。
【００９９】
次に、誤答データ表示部１１は、前記予測部２の予測結果として出力された予測値を基に、事例データＢから誤答部分を抜き出して画面上に表示する。このようにすれば、画面上の表示情報を見て、モデルと事例データの当てはまりの悪さを分析することができる。
【０１００】
なお、例１４では、前記モデルが「決定木」の形式で入力された場合について説明したが、このような例に限らず、他の「ルール」、「計算式」の形式で入力されたモデルについても同様に適用可能である。
【０１０１】
(15)：例１５の装置（図７のＣ図参照）
例１５の装置は、前記例１１の装置において、状況を説明するモデル（決定木）と、予測の根拠となる事例データが入力される場合に、前記事例データからモデルと一致しないデータのみを抜き出したものを表示する不一致データ表示部１２を備えている。
【０１０２】
すなわち、例１１の装置は、状況を説明するモデルが決定木の形式で入力されると共に、予測の根拠となる事例データが入力される場合に、前記モデルと事例データを基にデータ分析を行うモデル変換型データ分析装置の例である。そして、この装置は、事例データからモデル（決定木）と一致しないデータのみを抜き出したものを表示する不一致データ表示部１２を備えている。
【０１０３】
この装置の動作は次の通りである。先ず、状況を説明するモデル（決定木）と、予測の根拠となる事例データが入力される場合に、不一致データ表示部１２は、前記事例データからモデルに一致しないデータのみを抜き出したものを画面に表示する。このようにすれば、モデルと事例データの当てはまりの悪さを分析することができる。
【０１０４】
なお、例１５では、前記モデルが「決定木」の形式で入力された場合について説明したが、このような例に限らず、他の「ルール」、「計算式」の形式で入力されたモデルについても同様に適用可能である。
【０１０５】
(16)：その他の説明
前記例１〜例１５の各装置において、決定木変換部１、予測部２、２−１、２−２、ルール変換部３、計算式変換部４、事例データ追加部５、誤答データ追加部６、インタフェース部７、事例データ削除部８、属性削除部９、比較部１０、誤答データ表示部１１、不一致データ表示部１２は、それぞれプログラムにより構成し、該プログラムの実行により前記各部の機能を実現するものである。しかし、プログラムによらず、前記各部をハードウェア構成により実現することも可能である。
【０１０６】
§２：処理の詳細な説明
図８〜図２２は処理説明図（その１）〜（その１５）を示す。以下、図８〜図２２に基づいて、前記例１〜例１５の装置におけるデータや処理等を詳細に説明する。
【０１０７】
(1) ：事例データ
事例データとは予測の根拠となるデータのことであり、その１例を図８のＡ図に示す。以下、顧客の性別、職業等の属性から、或る商品を購入するかどうかを予測する例を用いて説明する。図８のＡ図に示した事例データの例では、性別、職業の情報と共に、結果である「購入する」、「購入しない」の情報が入力されている。なお、図８のＡ図に示した「結果」のことを「予測属性」とも呼ぶ。
【０１０８】
この事例データでは、データ１は、性別→男、職業→有職、婚姻→既婚の場合、結果→購入する、データ２は、性別→女、職業→有職、婚姻→未婚の場合、結果→購入する、データ３は、性別→男、職業→有職、婚姻→既婚の場合、結果→購入する、データ４は、性別→男、職業→有職、婚姻→既婚の場合、結果→購入しない、データ５は、性別→男、職業→無職、婚姻→未婚の場合、結果→購入しない、データ６は、性別→女、職業→無職、婚姻→未婚の場合、結果→購入する、となっている。
【０１０９】
(2) ：未知データ
未知データとは予測の対象となるデータのことであり、その１例を図８のＢ図に示す。図８のＢ図に示した未知データの例では、性別、職業等の情報は入力されるが、結果である「購入する」、「購入しない」の情報が入力されないか、若しくは伏せられている。
【０１１０】
(3) ：予測値
予測値の１例を図９のＡ図に示す。予測値とは、予測の対象となる顧客について、「購入する」か、「購入しない」かを予測した値のことである。この例では、データＺは、結果→購入するとなっている。
【０１１１】
(4) ：実績値
実績値の１例を図９のＢ図に示す。実績値とは、予測の対象となる顧客について、「購入する」か、「購入しない」かの実際の値のことである。この例では、データＺは、実績値→「購入しない」となっている。
【０１１２】
(5) ：モデル
モデルとは、事例データを基に未知データの予測属性の値を予測するためのもの（予測する機能を有するもの）であり、決定木、ルールや、重回帰分析やニューラルネットワークにより計算した計算式などである。
【０１１３】
(6) ：決定木
決定木の１例を図９のＣ図に示す。決定木は、意思決定を行うポイントなどでの展開を枝分かれのように分岐して描くことにより、その過程と結果を示すことができる図解のことである。この例によれば、性別→女なら購入する、性別→男で、職業→無職なら購入しない、性別→男で、職業→有職なら購入する、となっている。
【０１１４】
(7) ：決定木変換部
決定木変換部の処理フローチャートを図１０のＡ図に示し、事例データの１例を図１０のＢ図に示す。以下、図１０に基づいて、決定木変換部１の処理を説明する。なお、Ｓ１〜Ｓ３は各処理ステップを示す。
【０１１５】
決定木変換部１は、決定木を入力すると（Ｓ１）、決定木の経路を事例とみなし、事例データを作成する（Ｓ２）。そして、作成した事例データを出力する（Ｓ３）。前記決定木の場合、事例データは、図１０のＢ図のようになる。
【０１１６】
すなわち、この事例データでは、データ１は、性別→女、職業→不明（未知）、婚姻→不明（未知）であり、結果→購入する、データ２は、性別→男、職業→有職、婚姻→不明（未知）であり、結果→購入する、データ３は、性別→男、職業→無職、婚姻→不明（未知）であり、結果→購入しない、となっている。
【０１１７】
(8) ：予測部
予測部の処理フローチャートを図１１のＡ図に示す。以下、図１１のＡ図に基づいて、予測部２の処理を説明する。なお、Ｓ１１〜Ｓ１４は各処理ステップを示す。
【０１１８】
予測部２は、事例データを入力し（Ｓ１１）、未知データを入力すると（Ｓ１２）、記憶に基づく推論のアルゴリズムに従い、予測値を計算し（Ｓ１３）、該予測値を出力する（Ｓ１４）。
【０１１９】
(9) ：ルール
ルールの１例を図１１のＢ図に示す。この例では、ルール１は、「性別」が「女」なら「購入する」であり、ルール２は、「性別」が「男」であり、「職業」が「無職」なら「購入しない」であり、ルール３は、「性別」が「男」であり、「職業」が「無職」なら「購入しない」である。
【０１２０】
(10)：ルール変換部
ルール変換部の処理フローチャートを図１２のＡ図に示し、事例データの１例を図１２のＢ図に示す。以下、図１２に基づいて、ルール変換部３の処理を説明する。なお、Ｓ２１〜Ｓ２３は各処理ステップを示す。
【０１２１】
ルール変換部３は、ルールを入力すると（Ｓ２１）、各々のルールを事例と見なし、事例データを作成する（Ｓ２２）。そして、作成した事例データを出力する（Ｓ２３）。このルールの場合、出力された事例データは図１２のＢ図のようになる。
【０１２２】
この例では、データ１は、「性別」が「女」で、「職業」が「不明（未知）」で、「婚姻」が「不明（未知）」なら、「結果」は「購入する」であり、データ２は、「性別」が「男」で、「職業」が「有職」で、「婚姻」が「不明（未知）」なら、「結果」は「購入する」であり、データ３は、「性別」が「男」で、「職業」が「無職」で、「婚姻」が「不明（未知）」なら、「結果」は「購入しない」である。なお、前記「不明（未知）」は未知データを示す。
【０１２３】
(11)：計算式変換部
計算式変換部の処理フローチャートを図１３のＡ図に示し、事例データの１例を図１３のＢ図に示す。以下、図１３に基づいて、計算式変換部４の処理を説明する。なお、Ｓ３１〜Ｓ３３は各処理ステップを示す。
【０１２４】
計算式変換部４は、計算式を入力すると（Ｓ３１）、可能ないくつかについて、計算式の右辺を計算し、左辺の値から予測値を設定することにより、事例データを作成する（Ｓ３２）。そして、作成した事例データを出力する（Ｓ３３）。この計算式の場合、出力された事例データは図１３のＢ図のようになる。
【０１２５】
この例では、データ１は「性別」が「男」で、「職業」が「有職」で、「婚姻」が「既婚」なら、「結果」は「購入する」であり、データ２は「性別」が「男」で、「職業」が「有職」で、「婚姻」が「未婚」なら、「結果」は「購入しない」であり、データ３は「性別」が「男」で、「職業」が「無職」で、「婚姻」が「既婚」なら、「結果」は「購入しない」である。
【０１２６】
データ４は「性別」が「男」で、「職業」が「無職」で、「婚姻」が「未婚」なら、「結果」は「購入しない」であり、データ５は「性別」が「女」で、「職業」が「有職」で、「婚姻」が「既婚」なら、「結果」は「購入する」であり、データ６は、「性別」が「女」で、「職業」が「有職」で、「婚姻」が「未婚」なら、「結果」は「購入する」である。
【０１２７】
データ７は「性別」が「女」で、「職業」が「無職」で、「婚姻」が「既婚」なら、「結果」は「購入しない」であり、データ８は「性別」が「女」で、「職業」が「無職」で、「婚姻」が「未婚」なら、「結果」は「購入する」である。
【０１２８】
(12)：計算式
計算式の一例を図１３のＣ図に示す。状況を説明するモデルが計算式の形式で入力された場合の「計算式」は、重回帰分析、ニューラルネットワークなどの方法により計算する。この場合の計算式の１例は図１３のＣ図のようなものであり、Ａｉは係数、Ｘｉは変数とする。
【０１２９】
例えば、ｉ＝１とした場合のＡｉ＝Ａ１は性別の係数とし、ｉ＝１とした場合のＸｉ＝Ｘ１は、男の場合Ｘ１＝１、女の場合Ｘ１＝０とする。また、Ｙ≧０．５（Ｙが０．５以上）の場合、「購入する」とし、それ以外の場合、「購入しない」とする。
【０１３０】
(13)：事例データ追加部
事例データ追加部の処理フローチャートを図１４のＡ図に示す。以下、図１４のＡ図に基づいて、事例データ追加部５の処理を説明する。なお、Ｓ４１〜Ｓ４３は各処理ステップを示す。
【０１３１】
事例データ追加部５は、複数の事例データを入力すると（Ｓ４１）、複数の事例データを合わせて１つにしたものを事例データとする（Ｓ４２）。そして、前記事例データを出力する（Ｓ４３）。
【０１３２】
(14)：誤答データ追加部
誤答データ追加部の処理フローチャートを図１４のＢ図に示す。以下、図１４のＢ図に基づいて、誤答データ追加部６の処理を説明する。なお、Ｓ５１〜Ｓ５６は各処理ステップを示す。
【０１３３】
誤答データ追加部６は、事例データＤを入力し（Ｓ５１）、未知データと見なして予測対象とした事例データＥを入力し（Ｓ５２）、予測値を入力すると（Ｓ５３）、事例データＥから、事例データＥの実績値と予測値が一致していないデータを抜き出し、事例データＦとする（Ｓ５４）。次に、誤答データ追加部６は、事例データＤと事例データＦを合わせて事例データとし（Ｓ５５）、事例データを出力する（Ｓ５６）。
【０１３４】
(15)：インタフェース部
インタフェース部の処理フローチャートを図１５に示し、ユーザ提示情報例を図１６のＡ図に示し、ユーザ入力情報を図１６のＢ図に示す。先ず、図１５のＡ図に基づいて、インタフェース部７の処理を説明する。なお、Ｓ６１〜Ｓ６６は各処理ステップを示す。
【０１３５】
インタフェース部７は、事例データＡを入力し（Ｓ６１）、決定木、ルールを基に作成した事例データＢを入力すると（Ｓ６２）、事例データＢの各々のデータに該当する事例データＡの件数と、「購入する」、「購入しない」件数の内訳を計算し、これをユーザ提示情報として、ユーザに提示（例えば、画面に表示する）する（Ｓ６３）。
【０１３６】
その後、ユーザから事例データＢの各々を採用するか、否かに関するユーザ入力情報を入力させる（Ｓ６４）。次に、ユーザ入力情報を基に、事例データＢから採用のもののみを抜き出し、事例データとする（Ｓ６５）。そして、前記事例データを出力（画面に表示、印刷等）する（Ｓ６６）。
【０１３７】
前記ユーザ提示情報例としては、例えば、図１６のＡ図に示した情報である。この情報によれば、データ１は「性別」→「女」、「職業」→「不明（未知）」、「婚姻」→「不明（未知）」、「結果」→「購入する」の場合、該当件数＝１００、購入件数＝８０、非購入件数＝２０である。データ２は「性別」→「男」、「職業」→「有職」、「婚姻」→「不明（未知）」、「結果」→「購入する」の場合、該当件数＝５０、購入件数＝３０、非購入件数＝２０である。データ３は「性別」→「男」、「職業」→「無職」、「婚姻」→「不明（未知）」、「結果」→「購入しない」の場合、該当件数＝１００、購入件数＝７０、非購入件数＝２０である。
【０１３８】
また、前記ユーザ入力情報としては、図１６のＢ図に示した情報である。この情報によれば、データでは「採用」であり、データ２では「不採用」であり、データ３では「採用」である。
【０１３９】
(16)：事例データ削除部
事例データ削除部の処理フローチャートを図１７のＡ図に示し、削除後の事例データを図１７のＢ図に示す。先ず、図１７のＡ図に基づいて、事例データ削除部８の処理を説明する。なお、Ｓ７１〜Ｓ７５は各処理ステップを示す。
【０１４０】
先ず、事例データ削除部８は、事例データを入力し（Ｓ７１）、モデルを入力すると（Ｓ７２）、事例データについて、モデルによる予測値を計算する（Ｓ７３）。次に、事例データ削除部８は、事例データの実績値とモデルによる予測値の比較を行い、事例データから実績値と予測値が一致しないデータを削除したものを、改めて事例データとする（Ｓ７４）。そして、前記事例データを出力（画面に表示、印刷等により出力）する（Ｓ７５）。
【０１４１】
前記の事例データと決定木の場合、削除後の事例データは図１７のＢ図のようになる。この例では、データ１は、「性別」→「男」、「職業」→「有職」、「婚姻」→「既婚」の場合、「結果」→「購入する」、データ２は、「性別」→「女」、「職業」→「有職」、「婚姻」→「未婚」の場合、「結果」→「購入する」、データ３は、「性別」→「男」、「職業」→「有職」、「婚姻」→「既婚」の場合、「結果」→「購入する」、データ５は、「性別」→「男」、「職業」→「無職」、「婚姻」→「未婚」の場合、「結果」→「購入しない」、データ６は、「性別」→「女」、「職業」→「無職」、「婚姻」→「未婚」の場合、「結果」→「購入する」である。
【０１４２】
(17)：属性削除部
属性削除部の処理フローチャートを図１８のＡ図に示し、属性削除後の事例データを図１８のＢ図に示す。先ず、図１８のＡ図に基づいて、属性削除部９の処理を説明する。なお、Ｓ８１〜Ｓ８５は各処理ステップを示す。
【０１４３】
属性削除部９は、事例データを入力し（Ｓ８１）、モデルを入力すると（Ｓ８２）、モデルを基に、モデルに現れる属性を調べる（Ｓ８３）。次に、属性削除部９は、事例データから、モデルに現れる属性以外の部分を削除したものを、改めて事例データとする（Ｓ８４）。そして、前記事例データを出力（画面に表示、印刷等により出力）する（Ｓ８５）。
【０１４４】
前記の事例データと決定木の場合、属性削除後の事例データは図１８のＢ図のようになる。この例では、データ１は、「性別」→「男」、「職業」→「有職」の場合、「結果」→「購入する」、データ２は、「性別」→「女」、「職業」→「有職」の場合、「結果」→「購入する」、データ３は、「性別」→「男」、「職業」→「有職」の場合、「結果」→「購入する」、データ４は、「性別」→「男」、「職業」→「有職」の場合、「結果」→「購入しない」、データ５は、「性別」→「男」、「職業」→「無職」の場合、「結果」→「購入しない」、データ６は、「性別」→「女」、「職業」→「無職」の場合、「結果」→「購入する」である。
【０１４５】
(18)：比較部
比較部の処理フローチャートを図１９のＡ図に示し、比較結果例を図１９のＢ図に示す。以下、図１９のＡ図に基づいて、比較部１０の処理を説明する。なお、Ｓ９１〜Ｓ９４は各処理ステップを示す。
【０１４６】
先ず、比較部１０は、事例データＧを入力し（Ｓ９１）、複数の事例データの各々を基に、予測部２により予測した予測値Ａ、Ｂ、・・・を入力すると（Ｓ９２）、予測値Ａ、Ｂ、・・・の各々について、事例データＧの実績値と比較し、一致する件数と全件数を数え、正答率として、（一致件数）／（全件数）×１００を計算し、これを比較結果とする（Ｓ９３）。そして、前記比較結果を出力（画面に表示、印刷等により出力）する（Ｓ９４）。
【０１４７】
前記比較結果の例を図１９のＢ図に示す。この例では、事例データＡの正答率は８５％、事例データＢの正答率は６７％である。
【０１４８】
(19)：誤答データ表示部
誤答データ表示部の処理フローチャートを図２０のＡ図に示す。以下、図２０のＡ図に基づいて、誤答データ表示部１１の処理を説明する。なお、Ｓ１０１〜Ｓ１０５は各処理ステップを示す。また、この処理では、例１４の装置において、予測部２が行う処理（Ｓ１０１、Ｓ１０２）も含めて記載してある。
【０１４９】
予測部２は、事例データＡを入力し（Ｓ１０１）、未知データと見なして予測対象とした事例データＢ（決定木）を入力して、予測を行う（Ｓ１０２）。次に、誤答データ表示部１１は、予測部２の予測結果である予測値を入力し（Ｓ１０３）、事例データＢから、事例データＢに含まれる実績値と、前記入力した予測値が一致していないデータを抜き出し誤答データとする（Ｓ１０４）。そして、前記誤答データを表示する（Ｓ１０５）。
【０１５０】
(20)：不一致データ表示部
不一致データ表示部の処理フローチャートを図２１のＡ図に示す。以下、図２１のＡ図に基づいて、不一致データ表示部１２の処理を説明する。なお、Ｓ１１１〜Ｓ１１５は各処理ステップを示す。
【０１５１】
不一致データ表示部１２は、事例データを入力し（Ｓ１１１）、モデルを入力すると（Ｓ１１２）、前記事例データについて、モデルによる予測値を計算する（Ｓ１１３）。次に、前記事例データに含まれる実績値と、前記モデルによる予測値の比較を行い、事例データから、前記実績値と予測値が一致しないデータを抜き出し、不一致データとする（Ｓ１１４）。そして、前記不一致データを表示する（Ｓ１１５）。
【０１５２】
(21)：記憶に基づく推論のアルゴリズム
記憶に基づく推論の説明図を図２２のＡ図に示す。前記記憶に基づく推論（MBR:Memory-Based Reasoning）のアルゴリズムとは、予測の根拠となる事例データと、予測の対象となる未知データを入力し、事例データから、未知データに類似するものを探索し、探索した事例データに含まれる実績値（実測値）の重み付き多数決により、未知データの予測値を出力するアルゴリズムである。
【０１５３】
例えば、図２２の説明図は、例えば、商品販売等のキャンペーン応答予測例を用いて、記憶に基づく推論の例を説明するものである。この例では、２次元座標（Ｘ軸、Ｙ軸）の横軸（Ｘ軸）に「年齢」、縦軸（Ｙ軸）に「職業」をとり、事例データの各データを表している。この場合、例えば、「過去に応答した」場合を「＋」、「応答しなかった」場合を「−」で表している。
【０１５４】
そして、予測部２は、予測対象データ（未知データ）（図の○印）から最も近いｋ個のデータを探索し、重み付き多数決で応答するか否かを予測（確信度付き）する。予測結果としては、例えば、＋：７０％、−：３０％である。
【０１５５】
このように、記憶に基づく推論とは、予測対象データに最も類似するｋ個のデータを事例データより探索し、探索したｋ個のデータの重み付き多数決で応答するか否かを予測するものである。なお、記憶に基づく推論のアルゴリズム自体は、従来から良く知られたもの（公知、或いは周知であり、商品化されたものもある）であるから、詳細な説明は省略する。
【０１５６】
§３：モデル変換型データ分析装置の具体例による処理の説明
図２３は、具体例の処理フローチャートである。以下、図２３に基づいて、具体例による処理を説明する。なお、Ｓ１２１〜Ｓ１２６は各処理ステップを示す。
【０１５７】
前記装置例で説明したモデル変換型データ分析装置は、キャンペーン対象顧客の絞り込み分析、クレジットカード不正利用者の分析、消費者金融の貸し倒れ顧客の分析などの分野に適用可能である。例えば、キャンペーン対象顧客の絞り込み分析に適用した場合の処理例を図２３に示す。以下、図２３の処理について説明する。
【０１５８】
先ず、顧客データを基に、或る商品を購入するか否かを説明するモデルを入力し（Ｓ１２１）、前記モデルから事例データを作成する（Ｓ１２２）。次に、キャンペーン対象顧客のデータを未知データとして入力し（Ｓ１２３）、事例データと未知データを基に、記憶に基づく推論のアルゴリズムを利用して予測を行う（Ｓ１２４）。
【０１５９】
次に、キャンペーン対象顧客について、予測値が「購入する」の顧客のみに絞り込む（Ｓ１２５）。そして、絞り込んだ顧客に対してキャンペーンを実施する（Ｓ１２６）。
【０１６０】
§４：モデル変換型データ分析装置の具体的な装置例と記録媒体の説明
前記装置例で説明したモデル変換型データ分析装置の具体的な装置例を図２４に示す。
【０１６１】
前記モデル変換型データ分析装置は、パーソナルコンピュータ、ワークステーション等の任意のコンピュータにより実現することができる。この装置は、コンピュータ本体１５と、該コンピュータ本体１５に接続されたディスプレイ装置１６、入力装置（キーボード／マウス等）１７、リムーバブルディスクドライブ（「ＲＤＤ」という）１８、ハードデイスク装置（「ＨＤＤ」という）１９等で構成されている。
【０１６２】
そして、前記コンピュータ本体１５には、内部の各種制御や処理を行うＣＰＵ２１と、プログラムや各種データを格納しておくためのＲＯＭ２２（不揮発性メモリ）と、メモリ２３と、インタフェース制御部（「Ｉ／Ｆ制御部」という）２４と、通信制御部２５等が設けてある。なお、前記リムーバブルディスクドライブ１８には、フレキシブルディスクドライブや光ディスクドライブ等が含まれる。
【０１６３】
前記構成の装置において、例えば、前記ハードデイスク装置（ＨＤＤ）１９、或いはＲＯＭ２２に、前記モデル変換型データ分析装置の処理を実現するためのプログラムを格納しておき、このプログラムをＣＰＵ２１が読み出して実行することにより、前記モデル変換型データ分析装置の処理を実行する。
【０１６４】
しかし、本発明は、このような例に限らず、例えば、ハードデイスク装置１９のディスクに、次のようにしてプログラムを格納し、このプログラムをＣＰＵ２１が実行することで前記モデル変換型データ分析装置の処理を行うことも可能である。
【０１６５】
▲１▼：他の装置で作成されたリムーバブルディスクに格納されているプログラム（他の装置で作成したプログラムデータ）を、リムーバブルディスクドライブ（ＲＤＤ）１８により読み取り、ハードデイスク装置（ＨＤＤ）１９のディスク（記録媒体）に格納する。
【０１６６】
▲２▼：ＬＡＮ等の通信回線を介して他の装置から伝送されたプログラム等のデータを、通信制御部２５を介して受信し、そのデータをハードデイスク装置（ＨＤＤ）１９のディスクに格納する。
【０１６７】
（付記）
以上説明した本発明の実施の形態に対し、以下の構成を付記する。
【０１６８】
（付記１）：状況を説明するモデルが、決定木、ルール、計算式のいずれかの形式で入力され、予測の根拠となる事例データが入力されない場合に、前記モデルを基にデータ分析を行うモデル変換型データ分析装置であって、前記入力されたモデルを基に事例データを作成する変換部と、前記変換部により作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う予測部と、を備えていることを特徴とするモデル変換型データ分析装置。
【０１６９】
（付記２）：状況を説明するモデルが、決定木、ルール、計算式のいずれかの形式で入力されると共に、予測の根拠となる事例データが入力される場合に、前記入力されたモデルと事例データを基にデータ分析を行うモデル変換型データ分析装置であって、前記入力されたモデルを基に事例データを作成する変換部と、前記入力された事例データと前記変換部により作成された事例データとを合わせたものを、改めて事例データとして作成する事例データ追加部と、前記事例データ追加部で作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う予測部と、を備えていることを特徴とするモデル変換型データ分析装置。
【０１７０】
（付記３）：状況を説明するモデルが、決定木、ルール、計算式のいずれかの形式で入力されると共に、予測の根拠となる事例データが入力される場合に、前記入力されたモデルと事例データを基にデータ分析を行うモデル変換型データ分析装置であって、前記入力されたモデルを基に事例データを作成する変換部と、前記入力された事例データ、又は前記変換部で作成した事例データを、予測の根拠となる事例データとして採用し、採用されなかった方の事例データを未知の事例データと見なし、該未知の事例データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う第１の予測部と、前記第１の予測部の予測結果を基に、前記未知と見なした事例データから誤答部分を抜き出して、予測の根拠とした事例データに追加したものを改めて事例データとして出力する誤答データ追加部と、前記誤答データ追加部から出力された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う第２の予測部と、を備えていることを特徴とするモデル変換型データ分析装置。
【０１７１】
（付記４）：状況を説明するモデルが、決定木、ルール、計算式のいずれかの形式で入力されると共に、予測の根拠となる事例データが入力される場合に、前記入力されたモデルと事例データを基にデータ分析を行うモデル変換型データ分析装置であって、前記入力されたモデルを基に事例データを作成する変換部と、前記入力された事例データを予測の根拠となる事例データとし、前記変換部で作成された事例データを未知データとして、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う予測部と、前記予測部の予測結果を基に、前記未知データから誤答部分を抜き出して表示する誤答データ表示部と、を備えていることを特徴とするモデル変換型データ分析装置。
【０１７２】
（付記５）：コンピュータに、状況を説明するモデルが、決定木、ルール、計算式のいずれかの形式で入力され、予測の根拠となる事例データが入力されない場合に、前記入力されたモデルを基に事例データを作成する第１の手順と、前記第１の手順により作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う第２の手順と、を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１７３】
（付記６）：コンピュータに、状況を説明するモデルが、決定木、ルール、計算式のいずれかの形式で入力され、予測の根拠となる事例データが入力されない場合に、前記入力されたモデルを基に事例データを作成する第１の手順と、前記第１の手順により作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う第２の手順と、を実行させるためのプログラム。
【０１７４】
（付記７）：状況を説明するモデルが、決定木、ルール、計算式の各形式で複数入力され、予測の根拠となる事例データが入力されない場合に、前記複数のモデルを基にデータ分析を行うモデル変換型データ分析装置であって、前記入力された各モデルを基に事例データを作成する変換部と、前記変換部で作成した複数の事例データ｛（事例データ（決定木）、事例データ（ルール）、事例データ（計算式）｝を合わせたものを、改めて事例データとして作成する事例データ追加部と、前記事例データ追加部により作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う予測部とを備えていることを特徴とするモデル変換型データ分析装置。（例９に対応）
（付記８）：状況を説明するモデルが、決定木、ルール、計算式のいずれかの形式で入力されると共に、予測の根拠となる事例データが入力される場合に、前記モデルと事例データを基にデータ分析を行うモデル変換型データ分析装置であって、前記入力された事例データから前記入力されたモデルと一致するデータのみを抜き出し、これを改めて事例データとして出力する事例データ削除部と、前記事例データ削除部から出力された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う予測部と、を備えていることを特徴とするモデル変換型データ分析装置。（例１１に対応）
（付記９）：状況を説明するモデルが、決定木、ルール、計算式の各形式で複数入力され、予測の根拠となる事例データが入力されない場合に、前記複数のモデルを基にデータ分析を行うモデル変換型データ分析装置であって、前記入力されたモデルを基に各々の方法で事例データを作成する変換部と、前記変換部により各々の方法で作成した事例データのうち、予測属性が分かっているいずれかの事例データを予測属性の値を伏せて未知データとし、他の事例データを予測の根拠となる事例データとして扱い、前記予測の根拠となる事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う第１、第２の予測部と、前記第１、第２の予測部の予測結果と前記未知データとを入力して予測精度を比較する比較部とを備えていることを特徴とするモデル変換型データ分析装置。（例１３に対応）
【０１７５】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば次のような効果がある。
【０１７６】
(1) ：請求項１では、状況を説明するモデルが、決定木、ルール、計算式のいずれかの形式で入力され、予測の根拠となる事例データが入力されない場合に、変換部は、前記入力されたモデルを基に事例データを作成する。そして、予測部は、前記変換部により作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行い、予測値を出力する。このようにすれば、事例データが入力されない場合でも、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いた予測を行うことができる。
【０１７７】
(2) ：請求項２では、状況を説明するモデルが、決定木、ルール、計算式のいずれかの形式で入力されると共に、予測の根拠となる事例データが入力される場合に、変換部は、入力されたモデルを基に事例データを作成する。また、事例データ追加部は、入力された事例データと前記変換部により作成された事例データとを合わせたものを、改めて事例データとして作成する。
【０１７８】
そして、予測部は、前記事例データ追加部で作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行い、予測値を出力する。このようにすれば、モデルを反映した予測を行うことができる。
【０１７９】
(3) ：請求項３では、状況を説明するモデルが、決定木、ルール、計算式のいずれかの形式で入力されると共に、予測の根拠となる事例データが入力される場合に、変換部は、前記入力されたモデルを基に事例データを作成する。また、第１の予測部は、前記入力された事例データ、又は前記変換部で作成された事例データを、予測の根拠となる事例データとして採用し、採用されなかった方の事例データを未知の事例データと見なし、該未知の事例データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う。
【０１８０】
また、誤答データ追加部は、前記第１の予測部の予測結果を基に、前記未知と見なした事例データから誤答部分を抜き出して、予測の根拠とした事例データに追加したものを改めて事例データとして作成する。
【０１８１】
更に、第２の予測部は、前記誤答データ追加部により作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う。このようにすれば、モデルを反映した予測を、データ増加による速度低下を抑えて行うことができる。
【０１８２】
(4) ：請求項４では、状況を説明するモデルが、決定木、ルール、計算式のいずれかの形式で入力されると共に、予測の根拠となる事例データが入力される場合に、変換部は、入力されたモデルを基に事例データを作成する。また、予測部は、前記入力された事例データを予測の根拠となる事例データとし、前記変換部で作成された事例データを未知データとして、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う。
【０１８３】
更に、誤答データ表示部は、前記予測部の予測結果を基に、前記未知データから誤答部分を抜き出して表示する。このようにすれば、表示された情報から事例データの当てはまりの悪さを分析することができる。
【０１８４】
(5) ：請求項５、６では、状況を説明するモデルが、決定木、ルール、計算式のいずれかの形式で入力され、予測の根拠となる事例データが入力されない場合に、プログラムにより、前記入力されたモデルを基に事例データを作成する。そして、前記プログラムにより作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行い、予測値を出力する。このようにすれば、事例データが入力されない場合でも、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いた予測を行うことができる。
【０１８５】
(6) ：（付記７）では、状況を説明するモデルが、決定木、ルール、計算式の各形式で複数入力され、予測の根拠となる事例データが入力されない場合に、変換部は、前記入力された各モデルを基に事例データを作成する。また、事例データ追加部は、前記変換部で作成した複数の事例データ｛（事例データ（決定木）、事例データ（ルール）、事例データ（計算式）｝を合わせたものを、改めて事例データとして作成する。
【０１８６】
更に、予測部は、前記事例データ追加部により作成された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う。このようにすれば、複数のモデルを統合した予測を行うことができる。
【０１８７】
(7) ：（付記８）では、状況を説明するモデルが、決定木、ルール、計算式のいずれかの形式で入力されると共に、予測の根拠となる事例データが入力される場合に、事例データ削除部は、前記入力された事例データから前記入力されたモデルと一致するデータのみを抜き出し、これを改めて事例データとして出力する。
【０１８８】
また、予測部は、前記事例データ削除部から出力された事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う。このようにすれば、説明し易い予測ができ、予測の高速化を達成することができる。
【０１８９】
(8) ：（付記９）では、状況を説明するモデルが、決定木、ルール、計算式の各形式で複数入力され、予測の根拠となる事例データが入力されない場合に、変換部２９は、前記入力されたモデルを基に各々の方法で事例データを作成する。また、第１、第２の予測部は、前記変換部により各々の方法で作成した事例データの内、予測属性が分かっているいずれかの事例データを予測属性の値を伏せて未知データとし、他の事例データを予測の根拠となる事例データとして扱い、前記予測の根拠となる事例データを基に、予測属性の値が分からない未知データの予測を、記憶に基づく推論のアルゴリズムを用いて行う。
【０１９０】
更に、比較部は、前記第１、第２の予測部の予測結果と前記未知データとを入力して予測精度を比較し比較結果を出力する。このようにすれば、予測精度の高い事例データを選択することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理説明図である。
【図２】本発明の実施の形態における装置ブロック図（その１）であり、Ａ図は例１の装置、Ｂ図は例２の装置、Ｃ図は例３の装置を示す。
【図３】本発明の実施の形態における装置ブロック図（その２）であり、Ａ図は例４の装置、Ｂ図は例５の装置、Ｃ図は例６の装置を示す。
【図４】本発明の実施の形態における装置ブロック図（その３）であり、Ａ図は例７の装置、Ｂ図は例８の装置を示す。
【図５】本発明の実施の形態における装置ブロック図（その４）であり、Ａ図は例９の装置、Ｂ図は例１０の装置を示す。
【図６】本発明の実施の形態における装置ブロック図（その５）であり、Ａ図は例１１の装置、Ｂ図は例１２の装置を示す。
【図７】本発明の実施の形態における装置ブロック図（その６）であり、Ａ図は例１３の装置、Ｂ図は例１４の装置、Ｃ図は例１５の装置を示す。
【図８】本発明の実施の形態における処理説明図（その１）であり、Ａ図は事例データ、Ｂ図は未知データを示す。
【図９】本発明の実施の形態における処理説明図（その２）であり、Ａ図は予測値、Ｂ図は実績値、Ｃ図は決定木を示す。
【図１０】本発明の実施の形態における処理説明図（その３）であり、Ａ図は決定木変換部の処理フローチャート、Ｂ図は事例データを示す。
【図１１】本発明の実施の形態における処理説明図（その４）であり、Ａ図は予測部の処理フローチャート、Ｂ図はルールを示す。
【図１２】本発明の実施の形態における処理説明図（その５）であり、Ａ図はルール変換部の処理フローチャート、Ｂ図は事例データを示す。
【図１３】本発明の実施の形態における処理説明図（その６）であり、Ａ図は計算式変換部の処理フローチャート、Ｂ図は事例データ、Ｃ図は計算式を示す。
【図１４】本発明の実施の形態における処理説明図（その７）であり、Ａ図は事例データ追加部の処理フローチャート、Ｂ図は誤答データ追加部の処理フローチャートを示す。
【図１５】本発明の実施の形態における処理説明図（その８）であり、Ａ図はインタフェース部の処理フローチャートを示す。
【図１６】本発明の実施の形態における処理説明図（その９）であり、Ａ図はユーザ提示情報例、Ｂ図はユーザ入力情報例を示す。
【図１７】本発明の実施の形態における処理説明図（その１０）であり、Ａ図は事例データ削除部の処理フローチャート、Ｂ図は削除後の事例データを示す。
【図１８】本発明の実施の形態における処理説明図（その１１）であり、Ａ図は属性削除部の処理フローチャート、Ｂ図は属性削除後の事例データを示す。
【図１９】本発明の実施の形態における処理説明図（その１２）であり、Ａ図は比較部の処理フローチャート、Ｂ図は比較結果例を示す。
【図２０】本発明の実施の形態における処理説明図（その１３）であり、Ａ図は誤答データ表示部の処理フローチャートを示す。
【図２１】本発明の実施の形態における処理説明図（その１４）であり、Ａ図は不一致データ表示部の処理フローチャートを示す。
【図２２】本発明の実施の形態における処理説明図（その１５）であり、Ａ図は記憶に基づく推論の説明図を示す。
【図２３】本発明の実施の形態における具体例の処理フローチャートを示す。
【図２４】本発明の実施の形態における具体的な装置例を示す。
【符号の説明】
１  決定木変換部
２  予測部
３  ルール変換部
４  計算式変換部
５  事例データ追加部
６  誤答データ追加部
７  インタフェース部
８  事例データ削除部
９  属性削除部
１０  比較部
１１  誤答データ表示部
１２  不一致データ表示部
１５  コンピュータ本体
１６  ディスプレイ装置（表示装置）
１７  入力装置
１８  リムーバブルディスクドライブ（ＲＤＤ）
１９  ハードデイスク装置（ＨＤＤ）
２１  ＣＰＵ（中央演算処理装置）
２２  ＲＯＭ（リードオンリ・メモリ）
２３  メモリ
２４  インタフェース制御部（Ｉ／Ｆ制御部）
２５  通信制御部
２７  出力装置
２８  記憶装置
２９  変換部
【図１】
0004126166.tif 000002
【図２】
0004126166.tif 000003
【図３】
0004126166.tif 000004
【図４】
0004126166.tif 000005
【図５】
0004126166.tif 000006
【図６】
0004126166.tif 000007
【図７】
0004126166.tif 000008
【図８】
0004126166.tif 000009
【図９】
0004126166.tif 000010
【図１０】
0004126166.tif 000011
【図１１】
0004126166.tif 000012
【図１２】
0004126166.tif 000013
【図１３】
0004126166.tif 000014
【図１４】
0004126166.tif 000015
【図１５】
0004126166.tif 000016
【図１６】
0004126166.tif 000017
【図１７】
0004126166.tif 000018
【図１８】
0004126166.tif 000019
【図１９】
0004126166.tif 000020
【図２０】
0004126166.tif 000021
【図２１】
0004126166.tif 000022
【図２２】
0004126166.tif 000023
【図２３】
0004126166.tif 000024
【図２４】
0004126166.tif 000025