(57)【要約】      （修正有）【課題】１個以上の連続値属性と２値をとるクラスによって記述されているデータに関して、多数生成された分類規則を取捨選択することを簡便に行う。【解決手段】分類規則生成手段１０１は、１個以上の連続値属性と２値をとるクラスによって記述された１個以上のデータ１０５を入力とし、単一の前記連続値属性によって記述された分類規則を０個以上生成する。リフト図生成手段１０２は、分類規則生成手段１０１が生成した分類規則について、当該の分類規則を記述している連続値属性であるところの説明変数に対する累積の分類数を表すリフト図１０６を、データ１０５をもとに生成する。分布図生成手段１０３は、分類規則生成手段１０１が生成した分類規則について、当該の分類規則を記述している連続値属性であるところの説明変数に関して、１軸を説明変数、２軸を目的変数としてデータの分布を示す分布図１０７を、データ１０５をもとに生成する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
１個以上の連続値属性と２値をとるクラスによって記述されているデータに関して、
１個以上の前記データを入力として、前記データを前記連続値属性に基づいて分類規則を生成し、かつ、該生成された分類規則を評価するための評価情報を出力する分類規則生成表示装置であって、
前記１個以上のデータを入力として単一の前記連続値属性によって記述された分類規則を０個以上生成する分類規則生成手段と、
前記それぞれの分類規則について、当該の分類規則を記述している連続値属性であるところの説明変数に対する累積の分類数を表すリフト図を生成するリフト図生成手段と、
前記分類規則と前記リフト図とを表示する機能を有する分類規則表示手段と
を有することを特徴とする分類規則生成表示装置。
【請求項２】
１個以上の連続値属性と２値をとるクラスによって記述されているデータであって、前記連続値属性のうちに前記クラスを分類する直接の根拠となる連続値属性であるところの目的変数が存在するデータに関して、
１個以上の前記データを入力として、前記データを前記連続値属性に基づいて分類規則を生成し、かつ、該生成された分類規則を評価するための評価情報を出力する分類規則生成表示装置であって、
前記１個以上のデータを入力として単一の前記連続値属性によって記述された分類規則を０個以上生成する分類規則生成手段と、
前記それぞれの分類規則について、当該の分類規則を記述している連続値属性であるところの説明変数に関して、１軸を説明変数２軸を目的変数としてデータの分布を示す分布図を生成する分布図生成手段と、
前記分類規則と前記分布図とを表示する機能を有する分類規則表示手段と
を有することを特徴とする分類規則生成表示装置。
【請求項３】
請求項２に記載の分類規則生成表示装置であって、
前記それぞれの分類規則について、当該の分類規則を記述している連続値属性であるところの説明変数に対する累積の分類数を表すリフト図を生成するリフト図生成手段と、
前記分類規則と前記リフト図とを表示する機能を有する分類規則表示手段と
を有することを特徴とする分類規則生成表示装置。
【請求項４】
請求項１または３に記載の分類規則生成表示装置であって、
表示された分類規則の表示に付属する画面遷移操作手段を操作することによって、該分類規則にかかるリフト図を表示することを特徴とする分類規則生成表示装置。
【請求項５】
請求項２または３に記載の分類規則生成表示装置であって、
表示された分類規則の表示に付属する画面遷移操作手段を操作することによって、該分類規則にかかる分布図を表示することを特徴とする分類規則生成表示装置。
【請求項６】
請求項１、３または４に記載の分類規則生成表示装置であって、
前記データのそれぞれが自身に固有の識別記号を有する場合に、表示されたリフト図の一部分を操作者が操作することによって指定すると、指定した部分に関連する前記データに固有の識別記号を詳細情報として表示することを特徴とする分類規則生成表示装置。
【請求項７】
請求項２、３または５に記載の分類規則生成表示装置であって、
前記データのそれぞれが自身に固有の識別記号を有する場合に、表示された分布図の一部分を操作者が操作することによって指定すると、指定した部分に関連する前記データに固有の識別記号を詳細情報として表示することを特徴とする分類規則生成表示装置。
【請求項８】
請求項１、３、４または６に記載の分類規則生成装置であって、
前記連続値属性のおのおのに対して最適な分類の閾値を計算する最適閾値計算手段を有し、リフト中に最適閾値を表示することを特徴とする分類規則生成表示装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は分類規則生成表示装置に関し、特に多数生成された分類規則の候補から有用な分類規則を利用者が取捨選択することが容易にできる分類規則生成表示装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
１個以上の連続値属性と２値からなるクラスによって記述されているデータを分類する分類規則の一例が、特許文献１の２ページに、決定リストの例として記載されている。
【０００３】
この特許文献１の２ページの決定リストの例は、ｎ個の連続値属性と２値をとるクラスとによって記述されているデータに対するものであり、決定リストはｍ個の決定項からなり、各決定項はあらかじめ定められた定数をｋとしてｎ個の属性変数に関する高々ｋ個の連言で指定された命題である。この命題の例としては、具体的にはｋ個の不等式を論理積で結合したものが例示されている。
【０００４】
この特許文献１の発明は、前記この特許文献１の２ページに例示されたような決定リストを生成する方法および装置に関するものである。
【０００５】
また、特許文献２にも、ｎ個の連続値属性と２値をとるクラスとによって記述されているデータに対する決定リストを生成する装置が開示されている。
【０００６】
【特許文献１】特許２９５９０４０号公報
【特許文献２】特許２６３０２３５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述の方法および装置は、たとえば前記特許文献１の２ページの例においてｎ＝１の場合を考えると、データが持つ連続値属性が１個である場合にも用いることができる。
【０００８】
前記の連続値属性が１個である場合にも決定リストを生成する方法を用いることができるという事実に従えば、データがｘ１、ｘ２、．．．、ｘｎのようなｎ個の連続値属性と２値をとる１個のクラスｙを持つ場合であっても、ｎ個の連続値属性うちの１個とクラスｙだけを入力として与えて、たとえばｘ１という１個の連続値属性とクラスｙによって記述されたデータに対する決定リストを生成することができる。前記の１個の連続値属性とクラスとに対する決定リストを生成する操作を、ｎ個の連続値属性のそれぞれについて適用することで、最大でｎ個の決定リストを得ることができる。
【０００９】
前記において、「ちょうどｎ個」ではなく「最大でｎ個」としたのは、決定リストを生成する各操作において、意味のある決定リストが生成されるとは限らないからである。たとえば前記特許文献１の２ページに示された決定リストの例ではｍ個の決定項からなる決定リストが例示されているが、この例においてｍ＝０となる場合もある。ｍ＝０の決定リストは、分類規則としては、２つのクラスのうちの特定の一方に全てのデータを分類するという規則に相当するため、意味のある分類規則とは言えないからである。
【００１０】
以下の説明において、特許文献１および特許文献２に示されたｎ個の連続値属性と２値をとるクラスとによって記述されているデータに対する決定リストを１つ生成する方法を方法Ａと呼び、前記最大でｎ個の決定リストを生成する方法を方法Ｂと呼ぶこととする。
【００１１】
なお、本発明は方法Ｂに関連する発明であるが、本発明の分類規則は規則を記述する連続値属性が１つであることが本質であって、ｎ＝１の場合の決定リストを生成するという生成方法に限定するものではない。このことを踏まえて、以下では方法Ｂに関する説明では「決定リスト」と呼ばずに「分類規則」と呼ぶことにする。
【００１２】
以下、方法Ａと方法Ｂとの実用上の違いを述べる。
【００１３】
方法Ａは決定リストが１つだけであるため、データを分類するために適用する際に分類されるクラスが一意に定まるという利点がある。しかし、決定リストはしばしば多数の命題の組み合わせであるため、あるデータがあるクラスに分類された理由が複雑で人間に理解しにくい論理構造をとる場合がある。この論理構造を前記特許文献１の２ページに示された例を用いて一般的に例示すると、ｈをｍ以下のある自然数として、「１番目ないし（ｈ−１）番目のそれぞれの決定項に含まれる命題をいずれも満たさず、かつｈ番目の決定項に含まれる命題を満たす」という形式となる。
【００１４】
また、方法Ａでは、データを構成する連続値属性の中に互いに相関のある組がある場合に、十分な精度が得られない場合があることが知られている。
【００１５】
一方、方法Ｂでは最大ｎ個の分類規則が生成され、各分類規則の精度（実際に適用した際の正解率）がまちまちでかつ（ｎが大きい場合には）多数の分類規則が生成されるため、どの分類規則に従って分類するかを何らかの方法で決めなければならないという問題点がある。解決方法の一例として、分類先がクラス１とクラス２であるとして、少なくとも１個の分類規則がクラス１に分類すべきであることを示していた場合にはクラス１に分類し、それ以外の場合にクラス２に分類するという方法もある。しかしこの場合、分類規則の中に精度の低いものが混じっていると、その精度の低さが全体の精度に悪影響を与えてしまうことになる。
【００１６】
その一方で方法Ｂは、ある分類規則に従って分類した場合、分類の理由は簡潔で人間にわかりやすい論理構造をとるという利点がある。その論理構造は、たとえば具体的には、ある１個の連続値属性がある閾値以上である、というような簡潔なものになる。
【００１７】
分類された理由が複雑な論理構造をとっていて人間に理解しにくいことは、実用上の問題となる場合がある。このことを、以下に例示する。
【００１８】
コンピュータ用のソフトウエアを開発するプロジェクトでは、品質データとして、機能設計・詳細設計・プログラミングなどの各工程ごとに、費やした工数や設計書やプログラムなどの成果物を目視確認するレビューにかかる工数、そのレビューによって発見された不具合の件数などの計画値や実績値を記録することで品質を管理する。プログラミング工程に続く試験工程でさまざまな試験を行って最終的な不具合を取り除くが、この試験工程で発見される不具合についても件数をあらかじめ計画値として予測し、実績値と比較することで品質を評価する。試験工程で発見される不具合が計画値の件数よりも実績値の件数が大幅に上回った場合、そのソフトウエアは品質が悪いか、または計画そのものに問題があったということになり、その場合には予定以上の工数（つまり費用）を投入したり開発期間を延長するなどの対応が必要になる。以下では、こうした事態に陥ったプロジェクトを「問題プロジェクト」と呼ぶ。
【００１９】
問題プロジェクトの影響を最小限に留めるためには、なるべく早期にプロジェクトが問題プロジェクトに陥る予兆を発見して対策を立てることが望ましい
そこで、過去に実施したプロジェクトの記録から、前記の品質データを連続値属性とし、問題プロジェクトであったか否かを２値をとるクラスとしたデータを作成し、決定リストを作成して分類規則とし、新規のプロジェクトに対してこの分類規則を適用することで、問題プロジェクトとしての特徴を持つか否か、言い換えると問題プロジェクトとなる予兆があるか否かを判定することができる。
【００２０】
このような用途の場合、判定の理由がわかりやすい論理構造であることは、対策を立てるための手がかりとなるという意味で便利である。たとえば、「レビューの計画値がある閾値よりも小さい」という理由で「問題プロジェクト」として判定されたのであれば、それは「レビューを追加実施する」という対策を示唆しているし、「レビューの実績値がある閾値よりも大きい」という理由で「問題プロジェクト」として判定されたのであれば、「ソフトウエアの仕様が複雑で難易度が高いので、スキルの高い要員を投入する」というような対策を示唆している。判定の理由が複雑な論理構造をとっていると、仮に「問題プロジェクト」と判定されたとしても、とるべき対策は判定の理由を手がかりにできず、他の方法で究明しなければならないことになる。
【００２１】
そこで、実用上の問題に適した分類規則の生成方法として、前記方法Ｂを採用した上で生成された多数の分類規則を評価して取捨選択を行い、選択された分類規則だけを用いるという方法が考えられる。
【００２２】
前記方法Ｂ、すなわち１つの連続値属性のみからなる分類規則を多数生成してデータを分類する方法において、第１の問題点は、多数生成された分類規則を取捨選択することを簡便に行うことが困難であるということである。
【００２３】
その理由は、分類規則を取捨選択するにあたっては、分類の精度（正確さ・妥当さ）や他の分類規則との兼ね合い（たとえばそれぞれの分類規則に含まれる連続値属性が互いに関連深いものであることによる内容的な重複など）などを総合的に判断しながら人間が判断する必要があるが、これらは単に決定リストが列挙されただけでは人間が判断することが容易でないためである。
【００２４】
本発明の目的は、多数生成された分類規則を取捨選択することを容易にできる分類規則生成表示装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２５】
本発明の分類規則生成表示装置は、分類規則を生成する分類規則生成手段と、それぞれの分類規則に対するリフト図を生成するリフト図生成手段と、それぞれの分類規則に対する分布図を生成する分布図生成手段と、それぞれの分類規則に対する最適な分類の閾値を計算する最適閾値計算手段と、分類規則とリフト図と分布図とを表示する機能を有する分類規則表示手段とを備え、表示された分類規則の表示に付属する画面遷移手段を操作することによって該分類規則にかかるリフト図および分布図を表示し、リフト図の一部分を操作者が操作することによって指定すると指定した部分に関連するデータに固有の識別記号を詳細情報として表示し、分布図の一部分を操作者が操作することによって指定すると指定した部分に関連するデータに固有の識別記号を詳細情報として表示し、リフト図の表示に付属する最適閾値操作手段を操作することによって前記最適閾値を表示するように動作する。このような構成を採用し、利用者に分類規則および分類規則を取捨選択するための情報を提供することにより本発明の目的を達成することができる。
【発明の効果】
【００２６】
本発明の効果は、多数生成された分類規則を取捨選択することを容易に行うことができる分類規則生成表示装置を提供できることにある。
【００２７】
その第１の理由は、生成された分類規則に対応するリフト図を表示するように構成されているため、分類規則を利用者が視覚的に評価することができるためである。
【００２８】
第２の理由は、前記リフト図においてグラフ上の点が指定されると指定された点に対応するデータの識別子を表示するように構成されているため、利用者が個別のデータと分類規則とを関連づけて理解することによって分類規則を評価することができることである。詳しく説明すると、当該の分類規則を用いた際に正例に分類される具体的なデータを他の分類規則と比較することで分類規則間の類似性を確認することができることと、個別のデータを確認することで少数の異常なデータの影響で生成された分類規則であるか否かを判断することができるためである。
【００２９】
第３の理由は、前記リフト図において、最適閾値を表示することができるように構成されているため、生成された分類規則を利用者が補正することができる。すなわち、前述のように精度がよくないように見える分類規則であっても閾値を補正することで精度が向上する場合があるが、当該の分類規則においてこのような制度の向上の可能性に基づいて、分類規則を評価することができるためである。
【００３０】
第４の理由は、生成された分類規則に対応する分布図を表示するように構成されているため、説明変数と目的変数の相関を視覚的に把握することで、分布規則を利用者が評価することができるためである。
【００３１】
第５の理由は、前記分布図においてグラフ上の点が指定されると指定された点に対応するデータの識別子を表示するように構成されているため、利用者が個別のデータと分類規則とを関連づけて理解することによって分類規則を評価することができることである。詳しく説明すると、個別のデータを確認することで異常なデータの影響で生成された分類規則であるか否かを判断することができるためである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
次に、発明を実施するための最良の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００３３】
図１を参照すると、本発明の第１の実施の形態は、分類規則生成手段１０１、リフト図生成手段１０２、分布図生成手段１０３、分類規則表示手段１０４、分類規則表示手段１０４が表示する分類規則１０８（その模式図１１０）中に表示されるリフト図を表示するための画面遷移操作手段１１２および分布図を表示するための画面遷移操作手段１１３、および最適閾値計算手段１１１とから構成されている。
【００３４】
これらの手段はそれぞれ概略つぎのように動作する。
【００３５】
分類規則生成手段１０１は、１個以上の連続値属性と２値をとるクラスによって記述された１個以上のデータ１０５を入力とし、単一の前記連続値属性によって記述された分類規則を０個以上生成する。
【００３６】
リフト図生成手段１０２は、分類規則生成手段１０１が生成したそれぞれの分類規則について、当該の分類規則を記述している連続値属性であるところの説明変数に対する累積の分類数を表すリフト図１０６を、データ１０５をもとに生成する。
【００３７】
分布図生成手段１０３は、分類規則生成手段１０１が生成したそれぞれの分類規則について、当該の分類規則を記述している連続値属性であるところの説明変数に関して、１軸を説明変数、２軸を目的変数としてデータの分布を示す分布図１０７を、データ１０５をもとに生成する。
【００３８】
分類規則表示手段１０４は、分類規則生成手段１０１が生成した分類規則、リフト図生成手段１０２が生成したリフト図１０６、分布図生成手段１０３が生成した分布図１０７を表示する。
【００３９】
リフト図を表示するための画面遷移操作手段１１２は、利用者がリフト図１０６を表示させるために操作する。
【００４０】
分布図を表示するための画面遷移操作手段１１３は、利用者が分布図１０７を表示させるために操作する。
【００４１】
最適閾値計算手段１１１は、それぞれのリフト図に関して、そのリフト図に関連する連続値属性を用いたルールの最適な閾値を計算する。
【００４２】
次に、図１、図２および図３を参照して本実施の形態の全体の動作について詳細に説明する。
【００４３】
まず、分類規則生成手段１０１がデータ１０５を読み込む。データの構成を模式的に模式図１０９に示した。データは一般には複数個あり、それぞれクラスおよび属性値を持つ。クラスは値として２値をとる。「２値をとる」とは、あらかじめ定義された２つの値（たとえば０と１）のいずれかの値になるという意味であり、必ずしも数値でなくともよい。連続値属性は一般には複数個あり、模式図１０９はｎ個の連続値属性をもつものとして描かれている。連続値属性は値として連続値をとる。「連続値」とは、数値データであり、かつ、数値としての大小関係がデータとして意味を持つという意味である。
【００４４】
データ１０５を読み込んだ分類規則生成手段１０１は、データ１０５のうちのクラスおよび連続値属性のうちの１つを用いて分類規則を生成する。連続値属性がｎ個あるとするとクラスと連続値属性の組み合わせはｎ通りあるので、分類規則の生成はこのｎ通りのそれぞれについて行う。
【００４５】
前記分類規則の生成を行った結果得られた分類規則は、分類規則表示手段１０４に受け渡す。一般に、クラスとある連続値属性との組み合わせから必ず意味のある分類規則が生成されるとは限らないので、前記ｎ通りの組み合わせについて分類規則の生成を行った結果得られる分類規則はｎ個かまたはｎ個よりも少ない。前記「意味のある分類規則」について補足すると、分類規則を生成した結果として「属性値の値にかかわらず全データをクラス０に分類せよ」のように分類規則生成に用いた属性値の値に依存しない規則を生成する場合があるが、このような分類規則は意味のない分類規則とし、そうでない分類規則を意味のある分類規則とする。
【００４６】
一方、リフト図生成手段１０２は、生成された分類規則のそれぞれを参照して、当該の分類規則の生成に用いた連続値属性とクラスとを用いてリフト図１０６を生成する。リフト図１０６は、該連続値属性に対するグラスへの累積の分類数を表すグラフである。また、各リフト図について、最適閾値計算手段１１１は最適となる閾値を計算する。最適閾値とは、実際の分類規則が規定する閾値とは別に、当該の連続値属性を分類規則として用いた場合にある観点において最適となる閾値のことである。該観点について例を挙げると、同じデータ数をランダムに選択した場合と比べての累積の分類数の差を最大化することや、累積の分類数が同数となるために必要なデータ数がランダムに選択した場合と比べての差を最大化することなどである。これらは応用上の要請によってさまざまな観点があり、前記２つの例に限定しない。生成したリフト図は最適閾値とともに分類規則表示手段１０４に受け渡す。
【００４７】
また、前記連続値属性のうちにクラスを分類する直接の根拠となる連続値属性であるところの「目的変数」が存在する場合に、分布図生成手段１０３は、生成された分類規則のそれぞれを参照して、当該の分類規則の生成に用いた連続値属性であるところの「説明変数」と前記目的変数とを用いて、説明変数を１軸、目的変数を２軸としてデータの分布状態を表す分布図１０７を生成する。生成した分布図は分類規則表示手段１０４に受け渡す。
【００４８】
分類規則表示手段１０４は、分類規則生成手段１０１、リフト図生成手段１０２、および分布図生成手段１０３から分類規則、リフト図、分布図を受け取り、分類規則の一覧表１０８を表示する。一覧表の構成を模式的に模式図１１０に示した。分類規則表示手段は、おのおののリフト図および分布図について、それらが生成される際に参照された分類規則と関連づけて保持し、前記一覧表のおのおのの分類規則の表示に付属する画面遷移操作手段１１２および１１３が操作されると、対応するリフト図１０６および分布図１０７を表示する。
【００４９】
図２は、前記リフト図１０６の例である。
【００５０】
図２を参照すると、リフト図２０１は、累積の分類数を表すグラフ２０２を示した図であり、図２の例ではグラフを見やすくするために対角線２０３を描画している。グラフ２０２上の点２０４が押下することによって指定されると、該グラフ上の点２０４に対応するデータを識別する番号２０５を表示する。
【００５１】
また、図２において、最適閾値表示操作手段２０６および最適閾値表示操作手段２０７が押下されるとそれぞれ、最適閾値２０８および最適閾値２０９を表示する。この例において最適閾値表示操作手段が２つあるのは、２種類の観点での最適閾値をそれぞれ表示するためである。最適閾値表示操作手段の数、すなわち最適閾値を計算する観点は２種類に限定しない。また、最適閾値表示操作手段を配置せず、リフト図表示時に自動的に最適閾値を表示する構成にしてもよい。
【００５２】
図３は、前記分布図１０７の例である。
【００５３】
図３を参照すると、分布図３０１は、１軸を説明変数、２軸を目的変数としてデータ１０５の分布を表したグラフであり、おのおのの点３０２はひとつひとつのデータに対応している。点３０２が押下することによって指定されると、該点３０２に対応するデータを識別する番号３０３を表示する。
【００５４】
次に、本発明を実施するための最良の形態の効果について説明する。
【００５５】
本発明を実施するための最良の形態では、生成された分類規則に対応するリフト図を生成して対応関係にある分類規則の表示に付属する画面遷移操作手段を操作することによって該リフト図を表示するように構成されているため、おのおのの分類規則を利用者が視覚的に評価することができる。
【００５６】
また、本発明を実施するための最良の形態では、前記リフト図において、グラフ上の点が指定されると指定された点に対応するデータの識別子を表示するように構成されているため、利用者が個別のデータと分類規則とを関連付けて理解することによって分類規則を評価することができる。
【００５７】
また、本発明を実施するための最良の形態では、前記リフト図において、最適閾値を表示することができるように構成されているため、生成された分類規則を利用者が補正することができる。
【００５８】
また、本発明を実施するための最良の形態では、生成された分類規則に対応する分布図を生成して対応関係にある分類規則の表示に付属する画面遷移操作手段を操作することによって該分布図を表示するように構成されているため、説明変数と目的変数との相関関係を視覚的に把握することで利用者が分類規則を評価することができる。
【００５９】
また、本発明を実施するための最良の形態では、前記分布図において、グラフ上の点が指定されると指定された点に対応するデータの識別子を表示するように構成されているため、利用者が個別のデータと分類規則とを関連付けて理解することによって分類規則を評価することができる。
【実施例】
【００６０】
次に、具体的な実施例を用いて本発明を実施するための最良の形態の動作を説明する。
【００６１】
具体的な適用領域の例としてコンピュータソフトウエアの開発におけるプロジェクト管理を採って説明する。以下は実施の一例であって、本発明の適用領域をコンピュータソフトウエアの開発プロジェクトの管理に限定するものではない。
【００６２】
コンピュータ用のソフトウエアを開発するプロジェクトでは、品質データとして、機能設計・詳細設計・プログラミングなどの各工程ごとに、費やした工数や設計書やプログラムなどの成果物を目視確認するレビューにかかる工数、そのレビューによって発見された不具合の件数などの計画値や実績値を記録することで品質を管理する。プログラミング工程に続く試験工程でさまざまな試験を行って最終的な不具合を取り除くが、この試験工程で発見される不具合についても件数をあらかじめ計画値として予測し、実績値と比較することで品質を評価する。試験工程で発見される不具合が計画値の件数よりも実績値の件数が大幅に上回った場合、そのソフトウエアは品質が悪いか、または計画そのものに問題があったということになり、その場合には予定以上の工数（つまり費用）を投入したり開発期間を延長するなどの対応が必要になる。以下では、こうした事態に陥ったプロジェクトを「問題プロジェクト」と呼ぶ。
【００６３】
試験工程で摘出された不具合の数の実績値の計画値に対する比率をバグ摘出率と呼ぶ。「問題プロジェクト」とは、たとえば「バグ摘出率が１５０％以上」というように定義することができる。ソフトウエア開発プロジェクトにおいては、プロジェクトが問題プロジェクトとなる予兆をなるべく早く発見して対策を講じることが重要である。
【００６４】
こうした予兆を早期に発見するための手段として、過去のプロジェクトに関する前記品質データの計画値や実績値を連続値属性として問題プロジェクトを分類するための分類規則を生成し、その分類規則を新規のプロジェクトや進行中のプロジェクトに適用して問題プロジェクトとなる予兆を発見することが考えられる。
【００６５】
以上の目的で本発明を適用する場合、前処理が必要となる場合がある。この前処理ついて以下に例を挙げて説明する。なお、この事前の準備は、本発明の範囲外である。
【００６６】
前処理として、まず、クラスを作成する。前記の例ではたとえば「問題プロジェクト」「非問題プロジェクト」という２値からなるクラスを考える。各データ（すなわちプロジェクト）のバグ摘出率属性から、各データがこのクラスに関して「問題プロジェクト」「非問題プロジェクト」のどちらの値をとるかを計算して結果を割り当てる。また、工数やバグ数はソフトウエアのサイズで除して正規化し、ソフトウエアサイズ当たりの工数やバグ数、すなわち工数密度、バグ密度などを求め、分類規則を生成するための連続値属性としては正規化されたものを用いる。なお、以下においては、分類したいデータ（この例では「問題プロジェクト」となるデータ）を「正例」と呼び、それ以外のデータを「負例」と呼ぶことにする。
【００６７】
このようにして前処理されたデータ（図１の１０９）を分類規則生成手段１０１に与えると分類規則が生成される。具体的には「工数密度が１５．５以上のプロジェクトは正例である」というような分類規則が得られる。分類規則生成手段の実現方法の一例として、前記特許文献１に示された決定リスト生成装置において連続値属性が１つだけの場合の特別なケースとして実現する方法を挙げることができる。ただし、この実現方法に限定するものではない。
【００６８】
一方、生成された分類規則のそれぞれを参照して、リフト図生成手段１０２は当該の
分類規則の生成に用いた連続値属性とクラスとを用いてリフト図を生成する。
【００６９】
以下、リフト図について詳細に説明する。
【００７０】
一般に、単一の連続値属性を説明変数とする分類規則は、該連続値属性がある閾値以上ならば正例、もしくは閾値未満ならば正例に分類するという形式である。以下の説明では分類規則が「連続値属性Ｐがある閾値以上ならば正例に分類する」というものである場合を例に採って説明する。
【００７１】
「連続値属性Ｐがある閾値以上ならば正例に分類する」という分類規則に関するリフト図は、以下のように定義することができる。すなわち、横軸をｘ軸、縦軸をｙ軸として、連続値属性の値の大きい順にｘ番目までのデータの中に、実際に正例であるデータの個数がｙ個であるとした場合に、このｘとｙの関係をプロットした図がリフト図である。
【００７２】
リフト図では、見易さのために「対角線」を引くことがある。「対角線」はｘとｙのそれぞれの最大値をｘ座標およびｙ座標に持つ点と座標原点とを結んだ直線である。
【００７３】
リフト図の意味合いの概略を説明する。リフト図は、「当該の連続値属性の値が大きい（または小さい）ほど正例に分類すべき強い根拠を持つ」という仮説に従って分類を行った場合に、正しく正例に分類された数を表すグラフと考えることができる。対角線は、該連続値属性に関係なく無作為にデータをｘ個選択して正例に分類した場合の正しく正例に分類される数の期待値を表している。したがって、リフト図のグラフが対角線に比べて上方に隔たっている場合、その隔たりが大きいほど該連続値属性を用いた分類規則を用いることによる効果が大きいことを意味し、その隔たりが大きい点に相当する閾値を用いることでその効果を最大化できるということを意味する。
【００７４】
各リフト図について、最適閾値計算手段１１１は最適となる閾値を計算する。最適となる閾値はたとえば以下のように定義することができる。ある値を閾値にした場合、当該の連続値属性がその閾値以上となるデータの数が決まる。この数をｘ１とする。このｘ１個のデータの中に含まれる正例の数をｙ１とする。また、データ全体の個数とデータ全体に含まれる正例の数を用いて、このデータからランダムにｘ１個を選択した場合に含まれる正例の数の期待値を計算することができる。この期待値をｙ２とする。このとき、ｙ１−ｙ２を最大化する閾値を最適な閾値として定義する。なお、ここに例示した最適閾値の定義は一例であって、これに限定するものではない。ここに例示した最適閾値を求めるには、具体的にはリフト図２０１において、グラフ２０２と対角線２０３とが垂直方向に見て最も隔たっている点に対応するデータの当該連続値属性の値として求めることができる。生成したリフト図は最適閾値とともに分類規則表示手段１０４に受け渡す。
【００７５】
また、前記の例において正例、すなわち「問題プロジェクト」というクラスを分類する直接の根拠となる連続値属性であるところの「バグ摘出率」を「目的変数」とし、当該の分類規則の生成に用いた連続値属性を「説明変数」として、説明変数を１軸、目的変数を２軸としてデータの分布状態を表す分布図を生成する。生成した分布図は分類規則表示手段１０４に受け渡す。
【００７６】
次に、分類規則表示手段１０４が分類規則１０８を表示する。分類規則１０８のそれぞれの分類規則の表示に付属する画面遷移操作手段１１２が操作されるとリフト図１０６を表示し、画面遷移操作手段１１３が操作されると分布図１０７を表示する。
【００７７】
実際には前記連続値属性は上工程をより細分した工程ごと（たとえば機能設計工程、詳細設計工程、プログラミング工程、など）に存在し、前記例示したよりも多くの種類が存在し、かつ正規化の方法もソフトウエアのサイズで除する以外にもたとえば当該の工程の工数で除するなどの方法も存在するため、前処理後の連続値属性の数は１００個を超える場合もあり、生成される分類規則も多数となる場合がある。
【００７８】
生成された分類規則が全て有用とは限らない。以下に例示するような理由により、利用に適さない分類規則が存在する場合がある。第一の理由は、誤った分類をする場合が多いなど、分類の精度が低いという理由である。第二の理由は、少数の異常なデータの影響で生成された分類規則であって一般性に乏しいという理由である。第三の理由は、他の分類規則と互いに関連深い連続値属性を用いているために分類結果もその分類規則と似たような結果となり、分類規則として冗長であるという理由である。
【００７９】
前記の目的で生成された分類規則を効率よく適用する場合、利用に適さない分類規則を除外して、残った分類規則のみを利用するようにする必要がある。そのためには、分類規則を評価して前記のような理由に該当するか否かを判断する必要がある。前述したように、生成される分類規則は多数となる場合があるので、多数の分類規則の評価を行うために、個々の分類規則の評価はなるべく簡単に行えることが望ましい。
【００８０】
通常、分類規則の評価には適合率（precisionとも言う）や再現率（recallとも言う）などの指標で評価される。適合率とは、分類規則に該当するデータの中に含まれる正例の数の割合のことである。また、再現率とは、全データに含まれる正例のうち分類規則に該当するデータの割合のことである。本発明にかかる分類規則表示手段１０４が表示する分類規則の一覧表１１０において、適合率や再現率を計算して表示する実装をしてもよい（ただし、適合率・再現率の表示は本発明の範囲外とする）。しかし、適合率や再現率による評価は十分とは言えない。その理由は、適合率や再現率がよい場合でも前記第二の理由や第三の理由に該当する場合があることと、逆に適合率や再現率が悪い場合でも、当該の分類規則の閾値を補正することで精度が向上する場合があることによる。
【００８１】
本発明の効果は、多数生成された分類規則を取捨選択することを簡便に行うことを容易にできる分類規則生成表示装置を提供できることにある。
【００８２】
その第１の理由は、生成された分類規則に対応するリフト図を表示するように構成されているため、分類規則を利用者が視覚的に評価することができるためである。
【００８３】
また、その第２の理由は、前記リフト図においてグラフ上の点が指定されると指定された点に対応するデータの識別子を表示するように構成されているため、利用者が個別のデータと分類規則とを関連づけて理解することによって分類規則を評価することができることである。詳しく説明すると、当該の分類規則を用いた際に正例に分類される具体的なデータを他の分類規則と比較することで分類規則間の類似性を確認することができることと、個別のデータを確認することで少数の異常なデータの影響で生成された分類規則であるか否かを判断することができるためである。
【００８４】
また、その第３の理由は、前記リフト図において、最適閾値を表示することができるように構成されているため、生成された分類規則を利用者が補正することができる。すなわち、前述のように精度がよくないように見える分類規則であっても閾値を補正することで精度が向上する場合があるが、当該の分類規則においてこのような制度の向上の可能性に基づいて、分類規則を評価することができるためである。
【００８５】
また、その第４の理由は、生成された分類規則に対応する分布図を表示するように構成されているため、説明変数と目的変数の相関を視覚的に把握することで、分布規則を利用者が評価することができるためである。
【００８６】
また、その第５の理由は、前記分布図においてグラフ上の点が指定されると指定された点に対応するデータの識別子を表示するように構成されているため、利用者が個別のデータと分類規則とを関連づけて理解することによって分類規則を評価することができることである。詳しく説明すると、個別のデータを確認することで異常なデータの影響で生成された分類規則であるか否かを判断することができるためである。
【産業上の利用可能性】
【００８７】
本発明によれば、過去の事例データを利用して将来の予測をする分野に適用できる。
【００８８】
具体的にいくつか例を挙げれば、コンピュータソフトウエアの開発プロジェクト管理において、問題のあるプロジェクトを早期に発見するといった用途に適用できる。
【００８９】
また、医療において患者の検査データから特定の疾病にかかる可能性の高い患者を早期に発見するといった用途に適用できる。
【００９０】
また、航空機や自動車などの機械のたとえばエンジンの回転速度などの測定データから故障の予兆を早期に発見するといった用途に適用できる。
【図面の簡単な説明】
【００９１】
【図１】本発明の第１の発明を実施するための最良の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】第１の発明を実施するための最良の形態におけるリフト図を示す図である。
【図３】第１の発明を実施するための最良の形態における分布図を示す図である。
【符号の説明】
【００９２】
１０１    分類規則生成手段
１０２    リフト図生成手段
１０３    分布図生成手段
１０４    分類規則表示手段
１０５    データ
１０６    リフト図
１０７    分布図
１０８    分類規則
１０９    データの構成を例示する模式図
１１０    分類規則の一覧表を例示する模式図
１１１    最適閾値計算手段
１１２    リフト図を表示するための画面遷移操作手段
１１３    分布図を表示するための画面遷移操作手段
２０１    リフト図
２０２    リフト図のグラフ
２０３    対角線
２０４    グラフ上の点
２０５    グラフ上の点２０４に対応するデータの識別子
２０６、２０７    最適閾値表示操作手段
２０８    最適閾値表示操作手段２０６によって表示される最適閾値
２０９    最適閾値表示操作手段２０７によって表示される最適閾値
３０１    分布図
３０２    分布図中の点
３０３    分布図中の点３０２に対応するデータの識別子
【図１】
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【図２】
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【図３】
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