(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
データ分析の対象データの入力を入力データとして受け付ける入力部と、
前記入力データから候補データ及び変更方法データを作成する分析部と、
前記候補データ及び前記変更方法データを出力する出力部と、
を有するデータ分析装置であって、
前記入力部は、複数のフィールドと１つの結果フィールドとから構成されるレコードを前記入力データとして複数受け付け、
前記分析部は、
予め定められた類似の定義に従って、望まない結果値を有するレコードのフィールド値に類似するフィールド値を有し、望む結果値を有するレコードを抽出し、前記抽出したレコードを第１のレコードとし、対応する前記第１のレコードが存在する望まない結果値を有するレコードを第２のレコードとしたとき、前記第２のレコードと前記第１のレコードとで値の異なるフィールドを抽出し、前記第２のレコードの数を数え上げて、前記候補データを作成する類似分析部と、
前記第１のレコードから前記値の異なるフィールドの値を抽出し、前記抽出した値の異なるフィールドの値を変更方法として、前記変更方法データを作成する類似変更部と、を有する
ことを特徴とするデータ分析装置。
【請求項２】
前記入力データにおいて、前記値の異なるフィールドの値を前記変更方法に変更した変更データを作成し、前記変更データの各レコードに対し、予め定められた類似の定義に従って前記入力データから類似するレコードを検索し、前記検索したレコードの結果値を予測値として予測データを作成する類似予測部と、
前記予測データについて、前記フィールド値の変更毎に、前記フィールド値の変更前に望まない結果値を有していた前記入力データのレコードを第３のレコードとしたとき、前記第３のレコードの数と、前記第３のレコードの中で前記フィールド値の変更後に望む結果値を有するようになったレコードの数とを数え、その差を算出して、効果データを作成する効果計算部と、
をさらに有し、
前記出力部は、前記効果データを出力する、
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ分析装置。
【請求項３】
データ分析の対象データの入力を入力データとして受け付ける入力部と、
前記入力データから候補データ及び決定木を作成する分析部と、
前記候補データ及び前記決定木を出力する出力部と、
を有するデータ分析装置であって、
前記入力部は、複数のフィールドと１つの結果フィールドとから構成されるレコードを前記入力データとして複数受け付け、
前記分析部は、
決定木作成アルゴリズムに従って、前記フィールドの各々を分岐部としてフィールド値毎に分岐し結果値が望まない結果値である場合に分岐を繰り返して決定木を作成する決定木作成部と、
前記決定木の分岐部において、望まない結果値を有するレコードのフィールド値に類似するフィールド値を有し、望む結果値を有するレコードを抽出し、前記抽出したレコードを第１のレコードとし、対応する前記第１のレコードが存在する望まない結果値を有するレコードを第２のレコードとしたとき、前記第２のレコードと前記第１のレコードとで値の異なるフィールドを抽出し、前記第２のレコードの数を数え上げて、前記候補データを作成する決定木分析部と、
前記第１のレコードから前記値の異なるフィールドの値を抽出し、前記抽出した値の異なるフィールドの値を変更方法として、前記変更方法データを作成する決定木変更部と、を有する
ことを特徴とするデータ分析装置。
【請求項４】
前記入力データにおいて、前記値の異なるフィールドの値を前記変更方法に変更した前記変更データを作成し、前記変更データの各レコードに対し、前記決定木の分岐に従って上から順に結果値を得るまで辿り前記決定木の末端の結果値を読み取り、前記読み取った結果値を当該レコードの予測値として予測データを作成する決定木予測部と、
前記予測データについて、前記フィールド値の変更毎に、前記フィールド値の変更前に望まない結果値を有していた前記入力データのレコードを第３のレコードとしたとき、前記第３のレコードの数と、前記第３のレコードの中で前記フィールド値の変更後に望む結果値を有するようになったレコードの数とを数え、その差を算出して、効果データを作成する効果計算部と、
をさらに有し、
前記出力部は、前記効果データを出力する、
ことを特徴とする請求項３に記載のデータ分析装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、データ分析装置に関し、特に、データを分析し状況を改善するための方法及びその方法を取った場合の効果を提示するデータ分析装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、種々のデータベースやデータウェアハウス等のデータを蓄積する手段が整備され一般化してきている。また、データ分析装置の一種である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た。データマイニングツールのようなデータ分析装置は、指定された分析対象を分析してその分析結果をユーザに提示する。データ分析装置が分析の対象とするデータに制限はなく、従って、データ分析には分析対象に応じた種々の方法が存在する。データ分析装置によるデータ分析の結果は、データそれ自体を理解するには適している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
データ分析装置によるデータ分析の結果は、データそれ自体を理解するには適している。例えば、ユーザは、「商品の品質には、操業条件の内の湿度が関係している」と言う分析結果を得ることができる。即ち、分析結果に基づいて、「商品の品質には、操業条件の内の湿度が関係している」と言うことを、データ分析装置が出力することができる。例えば、「品質の悪い商品の多くは、湿度の低い状態で製造されている」と言う分析結果を得て、これに基づいて、「湿度が低いと品質が悪い」と言う出力が得られる。
【０００４】
しかし、この分析結果をそのままビジネスに適用することは難しく、また、適用した場合の効果が明確でない場合が多い。例えば、「商品の品質に湿度が関係している」ことは判断できても、この判断に基づいて「湿度」を「どのように変更すれば、どの程度商品の品質が改善される」かの情報は、分析結果からは何ら得ることはできない。このため、データ分析装置によるデータ分析の結果をビジネスへ適用すること、例えば、データ分析装置による分析結果をビジネスへ適用する方法をどのようにするかや、分析結果に基づいて分析対象の状況を改善する方法をどのようにするかなどの判断は、完全にユーザに任されている。
【０００５】
従って、将来のデータ分析装置には、データ分析の結果に基づいて、ビジネスへの適用方法を分析対象の状況の改善方法として具体的に提示し、その効果を明確に算出することが要求される。具体的には、本発明者の検討によれば、データ分析装置によるデータ分析の結果をビジネスへ適用するためには、分析対象の状況の改善方法を、データに含まれる結果値に影響を与える要素とその変更方法を提示することが望ましい。また、要素及び変更方法と共に、その変更の場合に見込まれる効果を出力することが望ましい。
【０００６】
本発明は、データに含まれる結果値に影響を与える要素と変更方法と共に変更により予想される効果を求めるデータ分析装置を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
図１は本発明の原理構成図であり、本発明によるデータ分析装置１００の構成を示す。本発明のデータ分析装置１００は、各々のデータが複数の評価項目について評価され当該複数の評価項目の値に基づいて定められた結果値を有するデータの集合であって、少なくとも第１の結果値を有するデータと第２の結果値を有するデータとを含むデータの集合（入力データ１０）を、分析の対象とする。データ分析装置１００は、分析部２と、予測部３と、効果計算部４とを有する。分析部２は、前記のようなデータの集合に関して、第１の結果値を有するデータと第２の結果値を有するデータとの間の関係に基づいて、第２の結果値を有するデータを第１の結果値を有するデータに変化させるための評価項目及びその値を抽出する。予測部３は、分析部２の抽出した評価項目の値を変更する場合に、当該結果値への影響を調べる。効果計算部４は、分析部２の抽出した評価項目の値の変更の効果を計算する。
特に、分析部２は、予め定められた類似の定義に従って、望まない結果値を有するレコードのフィールド値に類似するフィールド値を有し、望む結果値を有するレコードを抽出し、前記抽出したレコードを第１のレコードとし、対応する前記第１のレコードが存在する望まない結果値を有するレコードを第２のレコードとしたとき、前記第２のレコードと前記第１のレコードとで値の異なるフィールドを抽出し、前記第２のレコードの数を数え上げて、前記候補データを作成する類似分析部と、前記第１のレコードから前記値の異なるフィールドの値を抽出し、前記抽出した値の異なるフィールドの値を変更方法として、前記変更方法データを作成する類似変更部と、を有する。
また、分析部２は、決定木作成アルゴリズムに従って、前記フィールドの各々を分岐部としてフィールド値毎に分岐し結果値が望まない結果値である場合に分岐を繰り返して決定木を作成する決定木作成部と、前記決定木の分岐部において、望まない結果値を有するレコードのフィールド値に類似するフィールド値を有し、望む結果値を有するレコードを抽出し、前記抽出したレコードを第１のレコードとし、対応する前記第１のレコードが存在する望まない結果値を有するレコードを第２のレコードとしたとき、前記第２のレコードと前記第１のレコードとで値の異なるフィールドを抽出し、前記第２のレコードの数を数え上げて、前記候補データを作成する決定木分析部と、前記第１のレコードから前記値の異なるフィールドの値を抽出し、前記抽出した値の異なるフィールドの値を変更方法として、前記変更方法データを作成する決定木変更部と、を有する。
【０００９】
本発明のデータ分析装置１００によれば、分析部２における入力データ１０の分析の結果として、結果値に影響を与える評価項目（要素）とその変更方法を候補データとして出力することができると共に、予測部３及び効果計算部４における予測等の結果として、
当該変更の場合の変更の効果を効果データとして出力することができる。従って、データ分析装置１００によるデータ分析の結果を、ビジネスに適用することができる（できやすくなる）と共に、適用した場合の効果を明確に予測することができる。例えば、データ分析装置１００による分析結果をビジネスへ適用する方法や、分析結果に基づいて分析対象の状況を改善する方法をまでも、ユーザに具体的に提示することができる。従って、ユーザは、このような具体的なデータ分析の結果に基づいて、ビジネスへの適用方法を直ちに判断することができる。
【００１０】
【発明の実施の形態】
図２はデータ分析装置構成図であり、本発明のデータ分析装置１００の構成の一例を示す。データ分析装置１００は、入力部１、類似分析部２１、類似変更部２２、類似予測部３１、効果計算部４１及び出力部６を備える。類似分析部２１と類似変更部とが、分析部を構成する。
【００１１】
入力部１は、当該データ分析装置１００の行うデータ分析の対象データの入力を受け付け、類似分析部２１、類似変更部２２、類似予測部３１に入力する。入力データ１０は、各々のデータが複数の評価項目について評価され当該複数の評価項目の値に基づいて定められた結果値を有するデータの集合であって、少なくとも第１の結果値を有するデータと第２の結果値を有するデータとを含むデータの集合である。
【００１２】
図３は入力データ説明図であり、入力データ１０の一例を示す。なお、この入力データ１０は、以下の例の各々において用いるものとする。この入力データ１０は、ある製品を製造する場合における複数の評価項目「温度」「湿度」「通風」などの操業条件から、当該複数の評価項目の値に基づいて定められた結果値「品質」を調べるためのデータである。温度、湿度、通風、など評価項目の領域をそれぞれをフィールドと呼び、その値「高」「低」等をそのフィールドの値と呼ぶ。結果値「品質」の領域を結果フィールドと呼び、その値「良」「悪」を結果値と呼ぶ。個々の商品について、これらの値の集まり（データ）をレコードと呼ぶ。入力データ１０は複数のレコードの集合である。レコードの数は、例えば数百個乃至数千個以上とされる。
【００１３】
この例の場合、フィールドにおいて、当該商品の当該項目がどのような条件であったかが記録される。例えば、「湿度」のフィールドが「高」であれば、当該商品は高い湿度の条件の下で製造されたことを示す。また、結果フィールドにおいて、当該商品がどのような評価を受けたか、その結果値が記録される。例えば、第１の結果値である望む結果値は「良」、第２の結果値である望まない結果値は「悪」である。望む結果値を有する（に属する）レコードは、「商品１」、「商品３」のレコード、望まない結果値に属するレコードは、「商品２」のレコードである。
【００１４】
なお、入力データ１０は、直接データ分析装置１００に入力される以外に、データベース（図示せず）として予め用意されたものであっても良く、当該データベースから入力部１が図３に示すような入力データ１０を作成するようにしても良い。即ち、図３に示すように、縦軸にレコード（名）、横軸に評価の要素及び要素毎の評価を格納した２次元データであれば、どのようなデータであっても良い。
【００１５】
また、フィールド及び結果フィールドは他の項目であっても良い。例えば、フィールドは「天候」等であっても良く、結果フィールドは「歩留り」等であっても良い。フィールドの数は、通常、数十個乃至数百個とされる。また、フィールドの値は、「高」「低」等の２値以外の値であっても良い。例えば、「高」「中」「低」の３値や、４値、５値等であっても良い。同様に、結果フィールドの値も、「良」「悪」の２値以外の値であっても良い。例えば、「良」「並」「悪」の３値や、４値、５値等であっても良い。また、フィールド及び結果フィールドの値を得点形式で表現しても良い。更に、このようにフィールド及び結果フィールドの値が２値データ以外である場合、当該値を２値データに変換した後、本発明による処理を行うようにしても良い。
【００１６】
分析部２である類似分析部２１は、入力データ１０から候補データ５１を抽出する。即ち、第２の結果値を有するデータについて第１の結果値を有するデータの中から当該複数の評価項目の値が類似するものを検出し、これらの間の関係に基づいて当該第２の結果値を有するデータを第１の結果値を有するデータに変化させるための評価項目（有用な評価項目）及びその値を、候補データ５１として抽出する。このために、類似分析部２１は、第２の結果値を有するデータと、これについて検出した類似する第１の結果値を有するデータ（類似データ）とを比較し、これらの間において値の異なる評価項目を調べ、図４に示すように、これに基づいて当該第２の結果値を有するデータを第１の結果値を有するデータに変化させるために有用な評価項目及びその値を抽出する。
【００１７】
具体的には、類似分析部２１が、予め定められた類似の定義に従って、図３に示す入力データ１０において、望まない結果値に属するレコードである「商品２のレコード」に類似する望む結果値に属するレコードを抽出する。この場合、当該レコードとして「商品１のレコード」が抽出される。即ち、「商品２のレコード」と「商品１のレコード」との間では、「湿度」のフィールドの値のみが異なり、他のフィールドの値は同一である。対比される２個のレコードの間において、ｎ個のフィールドの値のみが異なる時、これを「距離ｎ」とする。対比される２個のレコードが類似であるとは、例えば、距離が「１」であることとする。この類似の定義は、ユーザにより予め与えられる。なお、距離が、例えば「２以下」であることを類似と定義しても良い。即ち、フィールドの数が数百個と多い場合には、類似の定義を距離ｉ（ｉは整数）としても良い。
【００１８】
類似分析部２１は、各々の望まない結果値に属するレコードについて、同様の処理を行うことにより、その「類似するレコード」及び「値の異なるフィールド」を求める。類似の定義が「距離１」であれば、値の異なるフィールドの値を変更すれば、結果フィールドの値は、望まない結果値「悪」から望む結果値「良」に変化する。即ち、当該値の異なるフィールドは、結果値を改善するために「有用なフィールド」である。また、値の異なるフィールドの値を現在の値とは異なる（逆の）値に変更すれば、結果フィールドの値は「良」に変化する。即ち、当該変更が結果値を改善するための「変更方法」である。なお、類似の定義によっては、類似するレコードの存在しない「望まない結果値に属するレコード」も存在する。
【００１９】
類似分析部２１は、これらの処理の結果を統合して、候補データ５１を作成する。候補データ５１はフィールドの値を変更する候補（商品）を示すデータである。類似分析部２１の出力する候補データ５１の一例を図４に示す。図４に示すように、候補データ５１は、有用なフィールド毎に、その変更方法と、該当する望まない結果値のレコード数とを格納してある。類似分析部２１は、求めた「類似するレコード」及び「値の異なるフィールド」を用いて、当該フィールド毎に、その「変更方法」を求め、「類似するレコード」の数をカウントすることにより、候補データ５１を作成する。
【００２０】
出力部６は、類似分析部２１における分析結果である候補データ５１を、例えば図４に示すようなフォーマットで出力データ６０として出力する（印刷出力又は表示出力する）。ユーザは、「有用なフィールド」を参照することにより、どのフィールドが結果値の改善に有用であるかを知ることができる。また、「変更方法」を参照することにより、当該フィールドをどのように変更すれば結果値の改善に有用であるかを知ることができる。また、「レコード数」を参照することにより、どの程度の改善が図られるかを知ることができる。なお、候補データ５１として、有用なフィールド毎及びその変更方法のみを出力するようにしても良い。また、後述する図７に示す効果計算部４１における分析結果（効果データ５５）及び図８に示す類似変更部２２における分析結果（変更方法データ５２）をも出力する。いずれのデータをどのようなフォーマットで出力するかは、ユーザの指示による。
【００２１】
類似予測部３１は、類似分析部２１の検出した有用な評価項目の値を他の評価項目と無関係に変更する場合に、当該結果値への影響を調べる。このために、類似予測部３１は、当該検出した第１の結果値を有するデータにおいて、仮想的に、値の異なる評価項目の値を他の評価項目と無関係に変更して、当該変更の場合における結果値への影響を調べる。
【００２２】
具体的には、類似予測部３１は、図３の入力データ１０において、他のフィールドと無関係に、当該検出した第１の結果値を有するデータのフィールドの値を変更する。例えば、「商品２」のフィールド「湿度」の値を「低」から「高」に変更する。このために、類似予測部３１は、入力データ１０を複写したものにフィールド値の変更処理を施し、図５に示すように、フィールド値を変更したデータ（変更データ５３）を作成する。変更データ５３は、実在するデータではなく、データ分析のために生成された仮想的なデータである。変更データ５３において、入力データ１０等と区別するために、レコード名が「商品１’」等と表される。
【００２３】
この上で、類似予測部３１は、変更データ５３においてそのフィールド値を変更した各レコードに対し、入力データ１０から類似するレコードを検索し、その結果値を類似予測部３１による予測値とし、図６に示すように、結果値を予測したデータ（予測データ５４）を作成する。
【００２４】
効果計算部４１は、分析部の抽出した有用な評価項目の値の変更の効果を計算する。このために、効果計算部４１は、予測データ５４について、フィールド値（有用なフィールド）の変更毎に、当該変更の前に「望まない結果値」に属していたレコード数、及び、その中で当該変更の後で「望む結果値」に属するようになったレコード数を数え、図７のような効果データ５５を出力する。このために、効果計算部４１は、入力データ１０と予測データ５４とを比較する。
【００２５】
出力された効果データ５５を見たユーザは、状況を改善するための方法がフィールド値の変更及びその効果として提示されているので、これにより直ちに改善方法を理解することができる。例えば、ユーザは、製造ラインの操業条件の改善による品質の向上、物性試験や製薬実験の実験条件と物性量との関係の分析、各種製品の試作の場合の品質や性能の改善方法の検討等を図ることができる。
【００２６】
なお、「変更前からの増加数」の値が大きいということは、当該フィールドの変更によってより多数の改善の効果が得られることを示す。そこで、出力される効果データ５５において、「変更前からの増加数」の値の大きいレコードから順に表示される。
【００２７】
前述のように、レコード間の類似の定義を「距離１」とすると、フィールド変更の内容は、図７に示すように、「湿度を高にする」等の如く、単一の評価項目の変更である。レコード間の類似の定義を「距離２」とすると、例えば、「湿度を高にし、かつ、通風を有にする」等の如く、複数の評価項目の変更の組み合わせとされる。この用に、類似の定義に応じて組み合わせの数は増加し、データ分析処理の正確さを向上することが期待され、一方、処理速度は低下する。従って、例えば、レコード間の類似の定義を「距離２」とすると共に、後述する優先順位等を用いて優先順位が２番目の物までに処理対象を制限すれば、比較的少ない処理で大きな効果を得ることができる。即ち、効果データ５５において、「変更前からの増加数」の値を大きくすることができる。
【００２８】
分析部２である類似変更部２２は、類似分析部２１の検出した望まない（第２の）結果値「悪」を有するデータについての望む（第１の）結果値「良」を有するデータの中から、当該複数の評価項目の値が類似するものを調べることにより、評価項目の値の変更方法を分析する。
【００２９】
具体的には、類似変更部２２は、入力データ１０から、結果値が「良」のレコードを抜き出し、当該抜き出したレコードの各々において湿度フィールドを変更方法フィールド（図中、右端の「変更方法」フィールド）に移動し、変更方法フィールドにおいて当該湿度フィールドの値「高」をそのまま変更方法として記述し、結果として湿度フィールドを削除する。これにより、図８に示す変更方法データ５２を作成する。変更方法データ５２は出力部６から出力される。図８の例は、入力データ１０において、変更方法フィールドが「湿度」の場合を示す。変更方法データ５２は、実在するデータではなく、データ分析のために生成された仮想的なデータである。変更方法データ５２において、入力データ１０等と区別するために、レコード名が「商品１’’」等と表される。
【００３０】
類似予測部３１は、当該検出した第１の結果値を有するデータにおいて値の異なる評価項目の値を他の評価項目との関係を考慮に入れて変更する場合に、変更方法データ５２を参照して、結果値への影響を調べ、予測データ５４を得る。このために、類似予測部３１は、変更データ５３に代えて変更方法データ５２を用いて、前述したと同様の処理を行う。即ち、類似予測部３１は、変更データ５３又は変更方法データ５２のいずれかを用いて、予測データ５４を得る。
【００３１】
図９はデータ分析装置構成図であり、本発明のデータ分析装置１００の構成の他の一例を示す。
【００３２】
このデータ分析装置１００は、基本的には、図２に示すデータ分析装置１００と同様の構成を有するが、変更データ５３を作成する手段が異なる。また、変更データ５３の作成手段が異なることに伴って、候補データ５１を作成する手段等が異なり、決定木５６を作成する手段を備えることが異なる。即ち、分析部２が決定木５６を作成する決定木作成部２３と決定木５６を分析する決定木分析部２４とからなる。
【００３３】
決定木作成部２３は入力データ１０に関しての決定木５６を作成する。決定木５６は周知の一般的な決定木作成アルゴリズムを用いて作成する。決定木５６の例を図１０に示す。決定木５６は、図１０に示すように、前述の入力データ１０のフィールドの各々を分岐部としてフィールド値毎に分岐し、結果値が望まない値「悪」である場合に分岐を繰り返す。これにより、入力データ１０についての決定木５６が作成される。
【００３４】
決定木分析部２４は、決定木５６を分析することにより、望まない（第２）の結果値を有するデータを、望む（第１の）結果値を有するデータに変化させるために有用な評価項目とその値の関係を調べ、候補データ５１を作成する。決定木分析部２４は類似分析部２１に相当する。具体的には、決定木分析部２４は、図１０に示す決定木５６について、「湿度」の分岐部に着目する。即ち、「湿度」の値が「低」から「高」に変更すれば、結果値が「悪」から「良」に変更することが分かる。そこで、決定木分析部２４は、結果として、図４と同様なフィールド値変更の候補データ５１を得る。
【００３５】
決定木予測部３２は、評価項目の値を他の評価項目と無関係に変更する場合に、結果値への影響を調べる。即ち、決定木予測部３２は、図６のような予測データ５４を作成する。この予測データ５４に基づいて、効果計算部４２は図７のような効果データ５５を算出して出力する。具体的には、決定木予測部７は、入力データ１０について、フィールド値変更を他のフィールドと無関係に行う。例えば、フィールド値変更として「湿度を高にする」処理を行う。この場合、決定木予測部７は、入力データ１０にフィールド値の変更処理を施し、図５のようなフィールド値の変更データ５３を作成する。決定木予測部７は、フィールド値の変更データ５３の各レコードについて、決定木５６を分岐に従って上から順に結果値を得るまで辿る。これにより、決定木予測部７は、決定木５６の末端の結果値を読み取り、これを当該レコードの予測値とし、図６のような結果値の予測データ５４を作成する。
【００３６】
なお、図９に示すデータ分析装置１００が、決定木変更部（図示せず）を有していても良い。決定木変更部は、類似変更部２２に相当し、これと同様の処理を行う。即ち、入力データ１０及び決定木５６を用いて、周知の決定木アルゴリズムによりフィールド（評価項目）の値の変更方法を分析して、変更方法データ５２を作成する。具体的には、決定木変更部は、入力データ１０について、変更対象のフィールドが「湿度」の場合、結果値が「良」のレコードを抜き出し、湿度フィールドの値を変更方法フィールドに設定し、湿度フィールドを削除することで、図８のような変更方法データ５２を作成する。
【００３７】
この場合、決定木作成部２３は、変更方法データ５２を分析することにより、決定木５６を作成する。即ち、決定木作成部２３は、フィールド（評価項目）の値の変更方法を、決定木５６の形式で出力する。また、決定木予測部３２は、入力データ１０の各レコードについて、変更方法データ５２に基づいて類似するレコードを検索し、変更対象のフィールド値を、変更方法データ５２の値に変更し、図５のようなフィールド値の変更データ５３を作成する。
【００３８】
図１３はデータ分析装置構成図であり、本発明のデータ分析装置１００の構成の他の一例を示す。
【００３９】
このデータ分析装置１００は、基本的には、図２に示すデータ分析装置１００と同様の構成を有するが、変更データ５３を作成する手段が異なる。即ち、分析部２が、関連度テーブル５７を作成する関連度計算部２５、ルール５８を変更するルール変更部２６及びルール５８を作成するルール作成部２７からなる。
【００４０】
関連度計算部２５は、入力データ１０を分析し、図１１に示すように、フィールドと結果フィールドとの関連度を算出し、関連度テーブル５７を作成する。関連度の算出処理には、周知の相互情報量などの一般的な評価値を用いる。関連度の大きいフィールドほど、フィールド値変更の候補として、見込みのあるものと言える。そこで、ルール変更部２６は、関連度テーブル５７を利用して、見込みのある（関連度の高い）フィールドを優先して処理して、当該フィールドについてのルールを優先して作成する。これにより、データ分析処理の時間を短縮することができる。
【００４１】
ルール変更部２６は、周知のルールアルゴリズムにより、フィールド（評価項目）の値の変更方法を分析する。この場合、ルール作成部２７がフィールドの値の変更方法を、ルール５８の形式で出力する。また、フィールドの値を他のフィールドとの関係を考慮に入れて変更する場合に、ルール予測部３３が結果値への影響を調べ、効果計算部４３がフィールドの値の変更による効果データ５５を作成して出力する。
【００４２】
具体的には、ルール変更部２６は、入力データ１０において、変更対象のフィールドが「湿度」の場合、結果値が「良」のレコードを抜き出し、湿度フィールドの値を変更方法フィールドに設定し、湿度フィールドを削除することで、図８のような変更方法データ５２を作成する。この変更方法データ５２を、ルール作成部２７が分析することにより、ルール５８を作成する。
【００４３】
ルール作成部２７は、入力データ１０に関して、望まない（第２の）結果値を有するデータを望む（第１の）結果値を有するデータに変化させるためのルールを作成する。このために、ルール作成部２７は、入力データ１０を分析し、上記変更に有用な評価項目とその値の関係を調べて、図１２に示すように、ルール５８を作成する。ルール５８は周知の一般的なルール作成アルゴリズムを用いて作成する。
【００４４】
ルール予測部３３は、入力データ１０において、フィールド値の変更処理を他のフィールドと無関係に行う。例えば、フィールド値の変更として「湿度を高にする」処理を行う。この場合、ルール予測部３３は、入力データ１０にフィールド値の変更処理を施し、図５のようなフィールド値の変更データ５３を作成する。即ち、ルール予測部３３は、入力データ１０の各レコードについて、ルール５８の条件部（「〜ならば、」の部分）を満足する個別ルールを上から検索し、変更対象フィールドの値を、結論部（「結果値は〜」の部分）の変更方法の値に変更し、図５のようなフィールド値の変更データ５３を作成する。そして、ルール予測部３３は、フィールド値の変更データ５３の各レコードについて、ルール５８の条件部を満足する個別ルールを上から調べ、その結果値を読み取り、これを当該レコードの予測値とし、図６のような結果値の予測データ５４を作成する。効果計算部４３は、結果値の予測データ５４に基づいて、図７のような効果データ５５を出力する。
【００４５】
なお、図１３のデータ分析装置１００がルール分析部（図示せず）を有していても良い。ルール分析部は類似分析部２１又は決定木分析部２４に相当し、これと同様の処理を行う。即ち、ルール分析部はルール５８を用いて候補データ５１を作成する。この場合、ルール分析部は、図１２の「ルール３」に着目して、結果値が「良」のルールで、「ルール３」に類似するものを検索する。この場合、「ルール２」において、「湿度が高」を「湿度が低」に変更すれば、双方の条件部は一致する。この結果、「湿度が高」に着目することにより、望まない結果値のレコードを望む結果値のレコードに変化させることができる。ルール分析部は、結果の例として、図４と同様なフィールド値変更の候補データ５１を得る。
【００４６】
図１４はデータ分析装置構成図であり、本発明のデータ分析装置１００の構成の他の一例を示す。
【００４７】
このデータ分析装置１００は、選択処理部８１、打切処理部８２、類似処理部９１、決定木処理部９２、ルール処理部９３を備える。類似処理部９１は図２に示したデータ分析装置１００と同様の構成を有し、決定木処理部９２は図９に示したデータ分析装置１００と同様の構成を有し、ルール処理部９３は図１３に示したデータ分析装置１００と同様の構成を有する。なお、類似処理部９１、決定木処理部９２及びルール処理部９３において、入力部１及び出力部６は共通である。
【００４８】
選択処理部８１は、ユーザからの指示入力に従って、入力データ１について、類似処理部９１、決定木処理部９２及びルール処理部９３のいずれにおいてデータ分析処理を行うかを選択する。類似処理部９１におけるデータ分析処理によれば、正確な分析結果を得ることができるが、その分処理時間が長くなり、また、分析結果がユーザには判り難くなる。即ち、分析の精度が要求される場合に適している。決定木処理部９２及びルール処理部９３におけるデータ分析処理によれば、分析結果の精度はやや劣るが、その分処理時間を短くすることができ、また、分析結果がユーザには判り易くなる。即ち、短時間で概略的な傾向（改善のヒント等）を得る場合に適している。ユーザは、入力データ１０の性質や当該分析処理に対する要求を考慮して、処理を選択する。例えば、２以上の処理部における処理を選択しても良い。
【００４９】
打切処理部８２は、ユーザからの指示入力として、効果のしきい値や終了見込み時間などの打ち切り条件を受け付け、これを保持する。即ち、類似分析部２１によるフィールド値変更の候補データ５１の算出処理では、非常に多数の「望まない結果値のレコード」について個々に処理するので、処理時間が長くなる。そこで、打切処理部８２は、１個のレコードについての処理を終える毎に、その時点で、それまでに作成された当該候補データ５１が打ち切り条件を満足するかを調べ、満足する場合にはその時点で当該算出処理を終了する。また、決定木分析部２４及びルール分析部によるフィールド値変更の候補データ５１の算出処理では、非常に多数の分岐部や個別ルールからフィールド値変更の候補データ５１となるかを調べる。そこで、１個の分岐部や個別ルールについての処理を終える毎に、その時点で、それまでに作成された当該候補データ５１が打ち切り条件を満足するかを調べ、満足する場合にはその時点で処理を終了する。
【００５０】
同様に、類似変更部２２、決定木分析部２４、ルール変更部２６によるフィールド値の変更方法データ５２の算出処理では、多数のフィールドを扱うことがある。そこで、１個のフィールドについての処理を終える毎に、その時点で、それまでに作成された当該変更方法データ５２が打ち切り条件を満足するかを調べ、満足する場合にはその時点で処理を終了する。
【００５１】
更に、同様に、フィールド値変更の候補データ５１は非常に多数存在する。そこで、効果計算部４１等による効果データ５５の算出処理は、以下のように行う。即ち、フィールド値変更の候補データ５１のうち１個目のフィールドについて効果を計算した後、打ち切り条件を満足しているかを調べ、満足している場合、全てのフィールドについての処理を終了しているか否かにかかわりなく、その時点で処理を終了する。
【００５２】
なお、選択処理部８１において複数のデータ分析処理を選択している場合において、いずれか１つのデータ分析処理が打ち切り条件を満足している場合、当該データ分析処理（のみ）を打ち切るようにしても、又は、複数のデータ分析処理の全体を打ち切るようにしても良い。
【００５３】
図１５はデータ分析装置構成図であり、本発明のデータ分析装置１００の構成の他の一例を示す。
【００５４】
このデータ分析装置１００においては、ルール処理部９３の関連度計算部２５が、ルール処理部９３とは独立に設けられる。関連度計算部２５は、前述のように、入力データ１０を分析し、図１１に示す関連度テーブル５７を作成する。関連度の大きいフィールドほど、フィールド値変更の候補として、見込みのあるものと言える。そこで、関連度テーブル５７を、以下のように、データ分析処理の効率化に利用する。即ち、類似処理部９１等は、フィールド値変更の候補データ５１を抽出する際に、見込みのある（関連度の高い）フィールドを優先して処理する。また、類似処理部９１等は、効果データ５５を算出する際にも、見込みのあるフィールドを優先して処理する。更に、類似処理部９１等は、処理対象となるフィールドの数を少なくするために、類似処理部９１等において結果フィールドに関連の深いフィールドのみに限定してデータ分析処理を行う。これにより、データ分析処理の時間を短縮することができる。
【００５５】
図１６はデータ分析装置構成図であり、本発明のデータ分析装置１００の構成の他の一例を示す。
【００５６】
このデータ分析装置１００は条件計算部８３を備える。条件計算部８３は類似処理部９１等とは独立に設けられる。条件計算部８３は、フィールド値変更の候補データ５１を選出する際に、分岐部や個別ルールについての分析を行う。即ち、条件計算部８３では、前述のようにして得た決定木５６及び／又はルール５８を分析し、フィールド値変更の候補データ５１となる可能性の高い順に、分岐部や個別ルールに優先順位を付け、条件テーブル８４に保持する。
【００５７】
条件テーブル８４の例を、図１７に示す。図１７（Ａ）及び（Ｂ）は、各々、決定木５６及びルール５８についての条件テーブル８４を示す。優先順位は、例えば、その分岐部や個別ルールに該当し「望まない結果値に属するレコード」の数が多い程、順位が高くなるように定める。
【００５８】
決定木分析部２４又はルール分析部２８は、候補データ５１を算出する際に、条件テーブル８４を参照することにより、優先度の高い分岐部又は個別ルールから順に候補データ５１の算出処理を開始する。これにより、多数のフィールド値変更の候補を算出する際に、処理したフィールドの数が少ない段階において、比較的多くの候補データ５１を得ることができる。
【００５９】
図１８はデータ分析装置構成図であり、本発明のデータ分析装置１００の構成の他の一例を示す。
【００６０】
このデータ分析装置１００はフィールドテーブル８６を備える。フィールドテーブル８６は、ユーザにより入力部１（図示せず）を介して入力されるフィールドテーブル情報８５を保持する。フィールドテーブル８６の例を図１９に示す。フィールドテーブル情報８５又はフィールドテーブル８６は、図１９に示すように、各々のフィールド（名）毎に、その変更の可否についての情報を格納してなる。フィールドの変更可否には、当該フィールドの値を変更する際に他のフィールドと無関係に行うもの、当該フィールドの値を変更する際に他のフィールドとの関係を考慮して行うもの、及び、当該フィールドの値を変更出来ないものの３種類がある。類似処理部９１等は、フィールドテーブル８６を参照することにより、適切なデータ分析処理を行うことができ、また、「変更不可」のフィールドを候補データ５１の算出処理の対象から除外することにより、効率的な処理を行うことができる。
【００６１】
図２０はデータ分析装置構成図であり、本発明のデータ分析装置１００の構成の他の一例を示す。
【００６２】
このデータ分析装置１００はフィールド値変更部８８を備える。フィールド値変更部８８は、ユーザにより（実際には入力部１を介して）入力されるフィールド値変更情報８７を保持する。フィールド値変更情報８７は、例えば、「温度が高の場合にのみ、湿度を高に変更する」のような情報からなる。即ち、フィールド値変更情報８７は変更データ５３に相当する。類似処理部９１等の類似予測部３１等は、フィールド値についての予測データ５４を作成する際、他のアルゴリズムを使用する代わりに、フィールド値変更情報８７に従って予測データ５４を作成する。類似処理部９１等の効果計算部３１等は、予測データ５４に基づいて、図７のような効果データ５５を出力する。これにより、ユーザの経験や意向を反映したフィールド値変更情報８７に基づいて、柔軟なデータ分析処理を行うことができる。
【００６３】
以上、本発明をその実施の態様により説明したが、本発明は、その主旨の範囲内で種々の変形が可能である。
【００６４】
例えば、入力データ１０を訓練データとテストデータとに分割することができる。訓練データの割合は８０％〜９０％とされ、残りがテストデータとされる。この場合、フィールド値変更の候補データ５１及びフィールド値の変更方法データ５２の算出処理には、入力データ１０として訓練データが用いられる。効果データ５５の算出処理には、入力データ１０として訓練データとテストデータとの双方が用いられる。これにより、よりもっともらしい効果データ５５を得ることができる。
【００６５】
また、例えば、多数ある分岐部や個別ルールから、フィールド値変更の候補データ５１を作成する処理において、個々の分岐部や個別ルールに関する処理を、別々の独立した処理装置（ＣＰＵ）に割り当て、これらを並列に動作させて並列処理を行うことができる。同様に、例えば、多数あるフィールド値変更の候補データ５１の作成処理等において、個々のフィールド値変更の候補データ５１等の作成処理やフィールドに関する処理を、別々の独立した処理装置に割り当て並列処理を行うことができる。これにより、データ分析処理の処理時間を短縮することができる。特に、本発明のデータ分析処理は、前述のような処理を採用することにより、高速化及び並列化に適した処理とすることができるので、並列計算機上での高速処理を実現することができる。
【００６６】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、データ分析装置において、第１の結果値を有するデータと第２の結果値を有するデータとの間の関係に基づいて第２の結果値を有するデータを第１の結果値を有するデータに変化させるための評価項目及びその値を抽出することにより、データ分析の結果として、候補データである結果値に影響を与える評価項目（要素）とその変更方法を出力することができると共に、効果データである当該変更の場合の変更の効果を出力することができるので、データ分析の結果をビジネスに適用可能とすると共に適用した場合の効果や分析対象の状況を改善する方法を明確に予測することができ、ユーザは具体的なデータ分析の結果に基づいて、ビジネスへの適用方法を直ちに判断することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理構成図である。
【図２】データ分析装置構成図である。
【図３】入力データ説明図である。
【図４】候補データ説明図である。
【図５】変更データ説明図である。
【図６】予測データ説明図である。
【図７】効果データ説明図である。
【図８】変更方法データ説明図である。
【図９】データ分析装置構成図である。
【図１０】決定木説明図である。
【図１１】関連度テーブル説明図である。
【図１２】ルール説明図である。
【図１３】データ分析装置構成図である。
【図１４】データ分析装置構成図である。
【図１５】データ分析装置構成図である。
【図１６】データ分析装置構成図である。
【図１７】条件テーブル説明図である。
【図１８】データ分析装置構成図である。
【図１９】フィールドテーブル説明図である。
【図２０】データ分析装置構成図である。
【符号の説明】
２    分析部
３    予測部
４    効果計算部
５１    候補データ
５２    変更方法データ
５３    変更データ
５４    予測データ
５５    効果データ
５６    決定木
５７    関連度テーブル
５８    ルール
【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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【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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