"入力装置とデータベースとを有する計算機を用いた因果関係生成支援方法において、シミュレーション期間とシミュレーション間隔と時間遅れ最大値を前記入力装置から受け付け、モデリング対象事象である社会システムの構成要素名とシミュレーション期間内の全要素のデータを入力ファイルから読み込んで前記データベースに格納し、前記全要素に対して、各要素の隣り合うデータの差分値の符号を前記データベースに格納し、全2要素間に対して処理が終了するまで、2要素間のデータの増減を分析し、時間遅れ、同期/非同期リンクに基づいて因果関係の候補を設定し、前記生成された因果関係図の候補を出力し、前記因果関係図の候補に対して、前記入力装置から因果関係の間引き、又は設定を受け付け、前記設定された因果関係の時間遅れ、同期リンクか非同期リンクかを設定あるいは更新して因果関係図を出力する、ことを特徴とする因果関係生成支援方法。少なくともシミュレーション期間とシミュレーション間隔と時間遅れ最大値を含む、ユーザからの指示を受け付ける入力装置と、モデリング対象事象である社会システムの構成要素名とシミュレーション期間内の全要素のデータを入力ファイルから読み込みモデリング対象事象の構成要素のデータを格納する要素データ格納データベースと、全要素に対して各要素の隣り合うデータの差分値の符号を格納する差分値符号格納データベースと、2要素間のデータの増減を分析して時間遅れや同期/非同期リンクを考慮した因果関係候補を設定する要素間因果関係候補設定手段と、前記要素間因果関係候補設定手段で設定された因果関係の候補を格納する因果関係候補格納データベースと、前記要素間因果関係候補設定手段で設定された2要素間におけるデータの増減の一致率を算出する要素間増減一致率算出手段と、前記要素間増減一致率算出手段で一致率を計算するための逆フラグを格納する逆フラグ格納データベースと、因果関係図の候補に対して、因果関係の間引き、設定を受け付ける因果関係調整インターフェースと、前記因果関係図を出力する出力装置を有する、ことを特徴とする因果関係図生成支援システム。前記因果関係候補格納データベースは、少なくとも時間遅れ0ヶ月に対応するテーブルで因果関係の接続先要素と接続元要素を格納し、因果関係の0ヶ月から時間遅れ最大値までの各時間遅れに対して、因果関係の候補の順位を識別する候補順位と、因果関係の要素間のデータの増減の変動一致率を格納する一致率と、因果関係の同期/非同期リンクを識別するリンク種別と、識別IDで識別される接続先要素と接続元要素の差分値の時間遅れ0ヶ月のときの積の符号列を格納する、ことを特徴とする請求項2記載の因果関係図生成支援システム。前記逆フラグ格納データベースは、少なくとも要素名と、時間遅れ1ヶ月から時間遅れ最大値までの各時間遅れごとに、時間遅れ識別IDで識別される逆フラグを格納する、ことを特徴とする請求項2記載の因果関係図生成支援システム。前記要素間因果関係候補設定手段は、2要素間のデータの差分値符号の時間遅れ0のときの積の符号列を前記因果関係候補格納データベースに格納し、因果関係の原因側要素の差分値符号を時間遅れ1ヶ月から時間遅れ最大値まで各時間遅れおきに比較し、符号が逆であれば逆フラグを前記逆フラグ格納データベースの該当時間遅れの時間遅れ識別ID=時間遅れ以降の比較先テーブルに格納し、時間遅れ0ヶ月から時間遅れ最大値までの要素間の双方向の増加減少の一致率を前記要素間増減一致率算出手段で計算し、時間遅れ0ヶ月から時間遅れ最大値までの各々に対して負符号の一致率が閾値以上である場合は非同期リンクとして正符号の一致率が閾値以上であれば同期リンクとして前記因果関係候補格納データベースに格納し、前記因果関係候補格納データベースの全2要素間の双方向の時間遅れに基づいた因果関係に対して、一致率の上位複数の因果関係を候補として設定する、ことを特徴とする請求項2記載の因果関係図生成支援システム。前記要素間増減一致率算出手段は、時間遅れ0ヶ月のときの差分値符号の一致率を正/負で多い方の符号数/シミュレーション期間-1で計算して前記因果関係候補格納データベースに格納し、負符号の一致率が5割以上の場合は非同期リンク、正符号の一致率が5割より多い場合は同期リンクとして判定し、前記因果関係候補格納データベースの時間遅れ0ヶ月のときの積の符号列の識別IDに対して、前記逆フラグ格納データベースの原因側の要素の逆フラグが立っているテーブルの同じ時間遅れ識別IDの符号の総和を計算し、前記因果関係候補格納データベースの時間遅れ0ヶ月のときの積の符号列に対して、識別ID=時間遅れまで、時間遅れ0ヶ月が非同期の場合は負符号の総和を計算し、時間遅れ0ヶ月が同期の場合は正符号の総和を計算し、時間遅れ1ヶ月から時間遅れ最大値までについて、正/負で多い方の符号数である第1の変数、逆フラグが立っている時間遅れ識別IDに対応した時間遅れ0ヶ月のときの識別IDの符号の総和である第2の変数、識別ID=時間遅れまでの負符号の総和である第3の変数、シミュレーション期間-1-時間遅れである第4の変数、及び、識別ID=時間遅れまでの正符号の総和である第5の変数に基づく判定により、非同期リンクあるいは同期リンクのいずれかを仮設定する、ことを特徴とする請求項2記載の因果関係図生成支援システム。前記要素間増減一致率算出手段における前記判定は、各時間遅れの一致率を、時間遅れ0ヶ月が非同期リンクと判定されている場合は、前記第1の変数前記第2の変数-前記第3の変数/前記第4の変数で算出して、一致率<0.5ならば、一致率=1-一致率で算出して同期リンクと仮設定し、一致率≧0.5ならば、非同期リンクと仮設定し、各時間遅れの一致率を、時間遅れ0ヶ月が同期リンクと判定されている場合は、前記第1の変数-前記第2の変数-前記第5の変数/前記第4の変数で算出して、一致率<0.5ならば、一致率=1-一致率で算出して非同期リンクと仮設定し、一致率≧0.5ならば、同期リンクと仮設定する、ことを特徴とする請求項6記載の因果関係図生成支援システム。前記因果関係の候補に対する前記因果関係調整インターフェースは、少なくとも間引くまたは設定したい因果関係の接続元要素を入力できるインターフェースと、間引くまたは設定したい因果関係の接続先要素を入力できるインターフェースと、間引くまたは設定したい因果関係の時間遅れを入力できるインターフェースと、間引きを実行するインターフェースと、新たな因果関係を設定するインターフェースと因果関係が非同期リンクか同期リンクかを設定できるインターフェースを有する、ことを特徴とする請求項2記載の因果関係図生成支援システム。前記差分値符号格納データベースは、少なくとも、各要素名と、シミュレーション期間に対してシミュレーション間隔の差分ごとのデータを格納し、前記データを区別する識別IDを格納する、ことを特徴とする請求項2記載の因果関係図生成支援システム。システムダイナミクスSDの有効性の一つは、モデリング対象事象を構成する要素の因果関係をネットワーク図因果関係図:CLDで可視化することで、問題構造を把握することである。従来、CLDは有識者の経験と過去データを用いて因果関係の妥当性を検証し、双方が一致しない場合は調整するという作業を繰り返して構築してきた。要素数が増えた場合は、CLDの再構築と再検証が必要であり、モデル開発者にとって大きな負担となっている。従来技術では、モデル開発者からモデリング対象事象の構成要素とそれらを繋ぐ因果関係を受付け、開発者による因果関係の定式化後、シミュレーションモデルを自動生成するシステムが発明されている。しかし、CLDの構築や再構築を効率化し、その妥当性の検証を支援する機能はない。一方で、要素間データの相関を分析してCLDを構築する手法も考えられるが、この方法は次の問題を伴う。即ち、データ量、要素数が多い場合、時間遅れを考慮すると、各要素、各時間遅れの組合せごとに検証が必要となるため、計算に時間がかかる。また、過去データのみからCLDを構築した場合、過去データに含まれる事象のみをモデル化することになり、将来予測に不十分なモデルとなる。本発明の目的は、CLDを効率よく生成できる因果関係図生成支援システム及び方法を提供することにある。CLDの表記方法は、原因側要素の増減と結果側要素の増減のみに注目するため、厳密に相関係数を算出する必要はない。本発明は、その特徴に注目し、原因側と結果側の要素のデータの増減が同期する正の相関がある割合以下:一致率が閾値より高かった場合は同期リンク、原因側と結果側の要素のデータの増減が同期しない負の相関がある割合が閾値より高かった場合は非同期リンクとすることで、過去データの振る舞いと整合性のとれたCLDを構築するCLD生成支援システムを提案する。具体的には、各要素の過去データの変動を示す差分値の符号をデータベースに格納し、原因側の要素において、各時間遅れ間隔で符号が逆の場合のみフラグを立てデータベースに保管する。即ち、過去データの変動を示す差分値の符号が、原因の要素と、その時間遅れに対応する原因の要素で逆転し、原因となる要素のデータの変動の増加又は減少の傾向が逆転する場合にフラグを立てる。その情報を用いることで、各時間遅れの時定数で原因側と結果側の2要素間の同期/非同期の一致率を効率良く計算し、一致率が高い時間遅れの時定数の場合、因果関係有りとしてCLDを構築する。また人間の経験値をモデル化するため、モデル開発者が因果関係の間引きを設定できる因果関係調整インターフェースを有し、その設定された因果関係に対して最適な時間遅れや同期リンクか、非同期リンクかを設定できる上記提案システムを発明する。時間遅れまで考慮して全2要素間で相関係数を算出して因果関係図を構成した場合、乗算は、要素数をnとすると、nC2×O時間遅れの最大値×データ数回、除算はnC2×O時間遅れの最大値回必要である。これに対して、この発明は、nC2×O時間遅れの最大値回の除算のみでCLDを構成できるため、効率化できる。従って本発明は因果関係の最適な時間遅れの影響も考慮し、過去の事象の振る舞いと整合性の取れたCLDを効率良く生成することができ、また要素数が増えた場合でも、因果関係再構築が容易となる。さらに本発明は、因果関係の候補に対して、人間の経験値を反映する機能も有することで、過去データに含まれない事象のシミュレーション予測を可能にする。本発明の実施の形態に関して図面を用いて説明する。実施例では、システムインテグレーションやソフトウェア開発等、情報事業分野のプロジェクトマネジメントに関するマネジメント構造を、過去データから、CLDcausalloopdiagram、因果関係図を作成する例を用いて説明する。プロジェクトマネジメントの評価要素間の因果関係を、MITスローン経営大学院のJForrester教授により提唱されたシステムダイナミクスの考え方非特許文献1を基にモデル化可視化する。システムダイナミクスとは、事象をシステムとして捉え、そのシステムにおける複雑かつ相互依存の動きを図式でモデリングし、シミュレーションによって問題解決に導く手法である。プロジェクトマネジメントを評価するモデルをシステムダイナミクスの考え方を基にモデル化する上で、プロジェクトマネジメントの評価の要素には、米国プロジェクトマネジメント協会が定めるプロジェクトマネジメントに関する知識体系のPMBOKProjectManagementBodyofKnowledgeの要素を用いてもよい。管理要素とは、例えば進捗遅延度、品質、人的資源、コミュニケーションなどである。実施例の説明の前に図14を用いてCLD表記法を説明する。プロジェクトマネジメント評価モデル例1402は、本システムの出力例であり、プロジェクトのマネジメント評価要素間の因果関係を示すCLDの例である。このCLDを構成するノードは、例えば利益率14021などのプロジェクト評価の評価要素を指す。ノード間をつなぐリンクのうち、同期リンクは、矢印に正を意味して何も付けない形で表現し、非同期リンクは、矢印に負を意味する-を付加して表現する。また、時間遅れの影響を持つリンクは、矢印に付加された□の中に遅れ時間xを付加して表現する。プロジェクトマネジメント評価モデル例のCLD1402で、同期リンク14022は、動員数を増やすと生産性が向上するという関係を示し、非同期リンク14023は、原価が増加すると利益率は減少するという関係を示し、遅れを含むリンク14024は、動員数の増加によって教育に時間xがかかり、時間の経過とともに、プロジェクトの進捗遅延度が大きくなる関係を示している。システム構成図2は、CLD生成支援システム201に用いられるコンピュータの典型的なハードウェア構成を示している。CLD生成支援システム201は、CPU2011、メモリ2012、記憶装置2013、通信インターフェース2014、記録媒体202、記録媒体読取装置203、入力装置204、出力装置205を備えている。CPU2011はCLD生成支援システム201の全体の制御を司るもので、メモリ2012に格納されたプログラム2015を実行することにより各種機能を実現する。記録媒体読取装置203は、記録媒体202に記録されているプログラムやデータを読み取るための装置である。読み取られたプログラムやデータはメモリ2012に格納される。従って、例えばメモリ2012に記憶されているプログラム2015は、記録媒体読取装置203を用いて記録媒体202から読み取り、メモリ2012に格納することができる。記録媒体202としては、例えばCD-ROMやDVD-ROM、ハードディスク、フレキシブルディスク、半導体メモリ、磁気テープ等を用いることができる。記録媒体読取装置203はCLD生成支援システム201に内蔵されている形態とすることもできるし、外付されている形態とすることもできる。入力装置204は、オペレータ等によるCLD生成支援システム201へのデータ等の入力のために用いられる。入力装置204としては、例えばキーボードやマウス、マイク等が用いられる。出力装置205は情報を外部に出力するための装置である。出力装置205としては、例えばディスプレイやプリンタ、スピーカ等が用いられる。通信インターフェース2014は通信ネットワークに接続し、ネットワーク上の他の端末等と通信を行うための装置である。図3は、本発明を実施するプログラム構成図である。本発明のプログラムを処理するCLD生成支援システム201は、少なくとも要素データ格納データベース3012401、差分値符号格納データベース3013501、因果関係候補格納データベース3014701、逆フラグ格納データベース3015801を有し、記憶装置2013上に設けられる。要素間因果関係候補設定部3010、要素間増減一致率算出部3011は、メモリ2012に格納され、CPU2011によって実行されるプログラムとして実現される。またデータ入力は、入力装置204を介してコンピュータに入力される。処理の説明図1は、本発明の実施形態の基本処理フローを示している。ステップ101では、シミュレーション期間α、シミュレーション間隔β、時間遅れ最大値Dを入力装置204から受け付け、メモリに格納する。時間遅れ最大値Dは、0≦D≦α/2を条件とした入力値としても良く、上限値をモデリング対象事象に因ってモデル開発者が設定しても良い。本実施例では、α=9ヶ月、β=1ヶ月、D=4ヶ月の例で説明する。ステップ102では、CLD生成支援システム201への入力として、モデリング事象の構成要素名ごとに、シミュレーション期間内のデータを入力ファイルから読み込む。入力されるプロジェクトマネジメント評価要素の例が、既述した図14のプロジェクトマネジメント評価モデル例1402の構成要素である。そしてシミュレーション期間αにおよぶ各要素のデータを、シミュレーション間隔βおきに要素データ格納データベース3012に格納する。ステップ102の詳細を、図4を用いて説明する。図4は、入力ファイルイメージ400と要素データ格納データベース3012が保存する要素データテーブル401である。入力ファイルイメージ400は、少なくとも要素名と、各要素のシミュレーション期間αにおよぶ、シミュレーション間隔βごとのデータを記述した入力ファイルである。図4に示すように要素名とデータを、スペースで区切り、データをシミュレーション間隔βごとに,で区切り記述してもよい。要素データテーブル401は、入力されたシミュレーション期間9ヶ月におよぶ要素A4010、要素B4011、のデータを、シミュレーション間隔である1ヶ月ごとに入力ファイルから読み込み、格納した例である。ここで要素は、図14に示すプロジェクト評価における評価要素であるが、表記上、生産性を要素A4010のように略号で表現し、進捗遅延度を要素B4011で表現する。また要素A4010のデータは、0点~100点までのスコアを想定して入力とした例である。生産性要素Aが結果であり、進捗遅延度要素Bが原因である。ステップ103では、要素データテーブル401に格納された各要素の隣り合うデータの差分値を計算し、算出結果の符号を差分値符号格納データベース3013に格納する。それらのデータは識別ID5016で識別される。ステップ103の詳細を、図5を用いて説明する。図5は、各成分には1又は-1が格納されている、結果の要素Aの差分値符号列5011と原因の要素BCの差分値符号列5012からなる、差分値符号格納データベース3013が保持する差分値データテーブル501であり、要素A4010の11月のデータ値60から10月のデータ値53を引いた値7の符号15011が、差分値データテーブル501の10-11月の識別ID5016のID1のテーブル5013に格納されている例である。他のテーブルについても、全要素に対して同様に計算され、格納される。符号はの場合1、-の場合は-1を格納する。差分値が0の場合は符号1としても良い。ステップ104では、差分値符号格納データベース3013の差分値データテーブル501の情報を入力として、要素間因果関係候補設定部3010で全2要素間のデータの増減を分析し、増加傾向が強ければ同期リンク、減少傾向が強ければ非同期リンクとして因果関係候補を設定する。また要素間の因果関係の影響が遅れて現れる、時間遅れの現象も考慮し、要素間の最適な時間遅れの時定数を設定する。ステップ104を、図6を用いて詳述する。図6は、要素間因果関係候補設定部3010の処理を説明したフローである。要素間因果関係候補設定部3010のステップ601では、0、1、..、時間遅れ最大値Dまでの値を取る時間遅れの変数xを0に初期化する。ステップ602では、差分値符号格納データベース3013に格納した、全2要素間のデータの差分値符号の積を時間遅れ0のときの符号列として、因果関係候補格納データベース3014に格納する。ステップ602の詳細を、図7を用いて説明する。図7は、各成分には1又は-1が格納されている、結果の要素Aと原因の要素Bの差分値符号の積の符号列7011を含む、因果関係候補格納データベース3014の因果関係候補格納テーブル701である。因果関係候補格納テーブル701は、少なくとも要素間の因果関係を示す候補の順位を格納する候補順位テーブル7014と、2要素間のデータの増減の変動傾向の割合を、一致率として格納する一致率テーブル7015と、双方が増加又は減少するか、一方が増加し、他方が減少するかのいずれかで決定される同期/非同期リンクの種別を格納するリンク種別テーブル7016を、時間遅れ0ヶ月のテーブル7011、時間遅れ1ヶ月のテーブル7012、という形で各時間遅れごとに有する。ただし、時間遅れ0ヶ月のテーブル7011は、時間遅れ0ヶ月とは表記されず、因果関係の結果側として想定される要素名以下、接続先要素及び因果関係の原因側として想定される要素名以下、接続元要素が格納される。加えて時間遅れ0ヶ月のテーブル7011は、2要素間のデータの差分値符号の積の符号列を格納するテーブルを有し、そのデータは識別ID5016で識別される。図7は、図4の要素A4010、要素B4011の2要素間のデータの差分値符号の積の符号列を、時間遅れ0ヶ月のテーブル7011に格納した例である。具体的には、差分値データテーブル501の識別ID5016のID1のテーブル5013に格納される要素A4010の符号15011と要素B4011の符号15012との積が算出され、時間遅れ0ヶ月のABテーブル7011の識別ID5016のID1のテーブルに格納される。識別ID5016のID2以降についても同様に格納される。ステップ603では、全要素に対して、各要素の差分値データテーブル501における各要素の差分値データとxヶ月ずらした自身の元の差分値データとを比較し、符号が逆であれば逆フラグを逆フラグ格納データベース3015の遅れxヶ月の時間遅れ識別ID8015で区別されるテーブルの時間遅れ識別ID8015=x1のテーブルに格納する。ステップ603の詳細を、図8を用いて説明する。図8は、逆フラグ格納データベース3015の逆フラグテーブル801を説明した図である。逆フラグテーブル801は、少なくとも要素名8011と、各時間遅れ8012ごとに、時間遅れ識別ID8015で識別されるテーブルを有する。図8は、要素B4011の差分値符号を1ヶ月おき、2ヶ月おき、..、Dヶ月おきに比較し、符号が逆であれば逆フラグを、逆フラグ納データベース3015が保持する逆フラグテーブル801の遅れxヶ月の時間遅れ識別ID8015=x1以降の比較先のテーブルに格納している例である。要素B4011の差分値符号を1ヶ月おきに比較した例で説明すると、符号が時間遅れ識別ID8015の比較元であるID1と時間遅れ識別ID8015の比較元であるID2で逆となっているケース8021の場合は、逆フラグを逆フラグテーブル801の時間遅れ識別ID8015=ID2以降の比較先のテーブル8013に立てる。要素B4011の差分値符号を2ヶ月おきに比較した例で説明すると、符号が時間遅れ識別ID8015の比較元であるID1と時間遅れ識別ID8015の比較先であるID3で逆となっているケース8022の場合は、逆フラグを逆フラグテーブル801の時間遅れ識別ID8015=ID3以降の比較先テーブル8014に立てる。即ち、逆フラグ生成の方法では、原因となる要素Bのデータ列の各データと、要素Bのデータ列の時間遅れxのデータとの積が-1であれば、時間遅れxのデータに対応する位置にある逆フラグにフラグをセットする。ステップ604では、時間遅れxが、0、1、..、時間遅れ最大値Dまでのとき、要素間の時間遅れ0のときの差分値符号の積の符号列を入力とし、2要素の双方向の増減の一致率を要素間増減一致率算出部3011で計算する。ステップ604の詳細を、図9を用いて説明する。図9は要素間増減一致率算出部3011の処理を説明したフローである。ステップ901を説明する。ステップ901では、時間遅れx=0であるかを判定し、ステップ902では、x=0であった場合、時間遅れ0ヶ月のときの要素間の差分値符号の一致率を負および正の多い方の符号数y/シミュレーション期間α-1で計算し、因果関係候補格納テーブル701の時間遅れ0ヶ月のテーブル7011の一致率テーブル7015に格納する。上記の、負および正の多い方の符号数yは、非同期又は同期の度合いを表し、上記の一致率は、負の符号数が多い場合は、非同期の一致率を表し、正の符号数が多い場合は、同期の一致率を表す。また、要素AとBの差分値符号の積の符号列における、負符号の一致率が5割以上の場合は非同期リンク、正符号の一致率が5割より多い場合は同期リンクとしてリンクの種別をリンク種別テーブル7016に格納する。また、yは、結果である要素Aのデータ列の各データと、原因である要素Bのデータ列の各データとの積が1となる個数、又は、積が-1となる個数のいずれか大きい個数である。シミュレーション期間α-1は、差分値データの個数である。ステップ902を、図10を用いて説明する。図10の一致率の計算例1001は、時間遅れ0ヶ月、すなわちx=0のときの、結果側の要素とした要素A4010と原因側の要素とした要素B4011間の差分値符号の一致率を計算した例である。シミュレーション期間α=9に対して、差分値の符号列8個の内、負の符号は5個、正の符号は3個であるので、時間遅れ0ヶ月のときの、非同期の一致率は、5/8=0.625であり、負の変動傾向が強いので非同期のリンクと判定される。従って、因果関係候補格納テーブル701の時間遅れ0ヶ月のテーブル7011の一致率テーブル7015に0.625という一致率10011が格納される。またリンクの種別がリンク種別テーブル7016に非同期10012として格納される。ステップ903では、1≦x≦Dであった場合、要素間の因果関係候補格納テーブル701の時間遅れ0ヶ月のときの積の符号列の識別ID5016に対して、逆フラグテーブル801の原因側の要素の逆フラグが立っている時間遅れ識別ID8015と同じIDの符号の総和zxを計算する。この符号の総和zxは、時間遅れxによって値が異なる。ステップ903を、図10を用いて説明する。図10は結果側の要素とした要素A4010と原因側の要素とした要素B4011間の因果関係のx=1、2の各時間遅れでの一致率を求めるのに必要な総和zxを、計算した例である。原因側の要素は要素B4011であるので、例えば時間遅れ1の総和zxは、逆フラグテーブル801の逆フラグ8013などが立っている時間遅れ識別ID8015のID2、ID4に注目する。そしてABの因果関係候補格納テーブル701の時間遅れ0ヶ月のときの積の符号列の、逆フラグが立っている時間遅れ識別ID8015と同じ、識別ID5016のID2と識別ID5016のID4のテーブルの符号110021、-110022の総和zx=0を計算している例1002である。時間遅れ2の総和zx=-3についても同様の計算である。ステップ904では、ステップ902で求めた時間遅れ0ヶ月の一致率が1非同期であったか、2同期であったかを判定し、ステップ905では、因果関係候補格納テーブル701の時間遅れ0ヶ月の積の符号列に対して、識別ID5016=時間遅れx1≦x≦Dを1からDまで変えて、1時間遅れ0ヶ月が非同期の場合は負符号の総和fを計算し、2時間遅れ0ヶ月が同期の場合は、正符号の総和fを計算する。ステップ905を、図10を用いて説明する。図10で、時間遅れ0ヶ月の因果関係は非同期と判定されているので、例えば時間遅れ1のfは、識別ID5016=時間遅れ1までの時間遅れ0ヶ月の積の符号列の負の総和が0という形で算出され、時間遅れ2のfは、識別ID5016=時間遅れ2までの時間遅れ0ヶ月の積の符号列の負の総和が0という形で算出される。以下では、表記の簡略化のため、時間遅れxヶ月の一致率をRと表記し、さらに、非同期/同期の一致率を区別する場合は、非同期の一致率をRa、及び同期の一致率をRsと表す。またzxを、時間遅れ0ヶ月の積の符号列に対する非同期への変化度合いを表す指標とし、zx>0であれば非同期に寄与する変化の傾向、zx<0であれば同期に寄与する変化の傾向であると考える。ステップ906では、一致率を、以下のように判定して決定して、と一致率を算出して、リンク種別を仮設定する。但し、は、各判定に関する説明である。∧は論理積を表す。1時間遅れ0ヶ月が非同期の場合、Ra=を求め、aRa<0.5ならば、Rs=1-Raと算出し、同期リンクと仮設定:zx<0という非同期の逆傾向要因があり、Raの計算の結果、0ヶ月の非同期の一致率Raの傾向が弱まって同期の傾向に逆転したため、正の符号数で評価したxヶ月の同期の一致率Rsに置き換え、同期リンクと仮設定bRa≧0.5ならば、非同期リンクと仮設定:zx≧0という非同期を強める要因がある場合、またはzx<0という非同期の逆傾向要因があっても、0ヶ月の非同期の一致率Raに大きな傾向変化を与えない場合、そのまま非同期リンクと仮設定2時間遅れ0ヶ月が同期の場合、Rsを求め、aRs<0.5ならば、Ra=1-Rsと算出し、非同期リンクと仮設定:zx>0という同期の逆傾向要因があり、Rsの計算の結果、0ヶ月の同期の一致率Rsの傾向が弱まって非同期の傾向に逆転したため、負の符号数で評価したxヶ月の非同期の一致率Raに置き換え、非同期リンクと仮設定bRs≧0.5ならば、同期リンクと仮設定:zx≦0という同期を強める要因がある場合、またはzx>0という同期の逆傾向要因があっても、0ヶ月の同期の一致率Rsに大きな傾向変化を与えない場合、そのまま同期リンクと仮設定ステップ905を、図11を用いて説明する。図11はx=1、2であった場合の時間遅れ1ヶ月、時間遅れ2ヶ月のときの結果側の要素とした要素A4010と原因側の要素とした要素B4011間のデータの一致率を計算した例である。時間遅れ0ヶ月が非同期であるので、時間遅れ1ヶ月の一致率=50-09-1-1=0.714zx=0より非同期リンクと仮設定時間遅れ2ヶ月の一致率=5-3-09-1-2=26一致率<0.5より一致率=1-26=46=0.667で同期リンクと仮設定と算出している例11013、11014である。時間遅れまで考慮して全2要素間で相関係数を算出して因果関係図を構成した場合、乗算の回数は、要素数をnとすると、nC2×ODα回、除算の回数はnC2×OD回必要である。これに対して、この発明は、nC2×OD回の除算のみでCLDを構成できるため、効率化できる。例えば要素数=70、α=100年1200ヶ月の場合、D=α/2とすると、従来は1.74×109回の乗算が必要であるのに対し、本発明では時間遅れ0ヶ月の時の積の符号列を求めるときも1と-1の比較で符号列を算出でき、乗算を用いずCLDを構築できる。従って本発明は因果関係の最適な時間遅れの影響も考慮し、過去の事象の振る舞いと整合性の取れたCLDを効率良く生成することができ、また要素数が増えた場合でも、因果関係再構築が容易となる。ステップ605では、負符号の一致率が閾値以上である場合は、非同期リンクの因果関係有として、正符号の一致率が閾値以上であれば同期リンクの因果関係有として、因果関係候補格納テーブル701のリンク種別7016へ格納する。本実施例の閾値は、相関係数を参考に0.7という基準値を設定しているが、ユーザがモデリング事象に合わせて設定しても良い。またある2要素間のどの時間遅れの一致率も、閾値を超えない場合、同期/非同期リンクの各々において、ステップ906で仮設定された一致率が最も高い時間遅れのリンクの種別をリンク種別7016へ格納しておく。ステップ605を、図11を用いて説明する。図11では、時間遅れ1ヶ月の一致率11013=0.714、時間遅れ4ヶ月の一致率11016=0.75が0.7以上であるので、順に非同期リンク、同期リンクと設定された例である。ステップ606では、時間遅れxをインクリメントし、ステップ607では、x>時間遅れ最大値Dとなるまでインクリメントを続け、各時間遅れで一致率を求める。ステップ608では、因果関係候補格納テーブル701における全2要素間の双方向の時間遅れまで考慮したステップ605で因果関係有と判定された因果関係に対して、一致率の上位複数の因果関係を候補と設定する。上位何個を候補とするかはユーザがモデリング事象に合わせて設定しても良い。本実施例では上位3つまでの例である。ステップ608を、図11を用いて説明する。図11は、結果側の要素とした要素A4010と原因側の要素とした要素B4011間のデータにおける各時間遅れの一致率の中で、一致率の高い順番に、候補順位テーブル7014に、候補1:時間遅れ4ヶ月の因果関係、候補2:時間遅れ1ヶ月の因果関係を設定した例である。各候補の一致率は、それぞれ一致率11015=0.75、一致率11014=0.714である。ステップ105では、全2要素間に対して、因果関係の候補を設定する処理を行ったかどうかを判定し、ステップ106では、出力装置205から因果関係図の候補を出力する。ステップ106を、図12を用いて説明する。図12は、因果関係の候補を含めたCLD12011の出力例1201である。例えば結果側の要素とした要素A4010と原因側の要素とした要素B4011間の因果関係の候補は、因果関係を表すリンクに□で囲まれて112012、412013と付加されており、これらは時間遅れ4ヶ月、時間遅れ1ヶ月の因果関係が候補として出力されており、各因果関係に付加した一致率0.7512015、0.71412014が候補の順位を、示している。また一致率0.7512015に付加された-の付いた因果関係のリンクは非同期リンクであり、一致率0.71412014の何も付いていないリンクは同期リンクである。ステップ107では、因果関係調整インターフェースから因果関係の間引き、設定を受け付ける。因果関係調整インターフェース13012は、少なくとも接続元要素を入力するインターフェース、接続元要素13014と、接続先要素を入力するインターフェース、接続先要素13013と、時間遅れを入力するインターフェース、時間遅れ13015と、因果関係の候補の間引きを実行するインターフェース、Deleteボタン13016と、新たに因果関係の設定を実行するインターフェース、因果関係設定ボタン13017と、その因果関係が非同期リンクか同期リンクかを設定できるリンク種別設定インターフェース13018を有する。ステップ107を、図13を用いて説明する。図13では、因果関係調整インターフェース13012から、結果側の要素とした要素A4010と原因側の要素とした要素B4011間の因果関係を示す候補の内、時間遅れ4ヶ月の一致率0.7512015が時間遅れ1ヶ月の一致率0.71412014に比べ高いため、時間遅れ1ヶ月の因果関係の候補を削除した例である。この場合は、因果関係調整インターフェース13012の接続元要素13014、接続先要素13013、時間遅れ13015に削除したい因果関係リンクを設定し、ここでは、接続元要素13014に要素B4011、接続先要素13013に要素A4010、時間遅れ13015に1と入力され、Deleteボタン13016を推すことで削除を実行する例である。また、新たに因果関係を設定したいときは、接続元要素13014、接続先要素13013、時間遅れ13015、リンク種別設定インターフェース13018に設定したい因果関係リンクを設定し、因果関係設定ボタン13017を推すことで設定を実行する。時間遅れあるいはリンク種別が、分からない場合は未記入でも良い。ステップ108では、因果関係調整インターフェース13012から新たに設定された、時間遅れxの因果関係に対して、該当する時間遅れxの候補順位テーブル7014に候補1と設定し、リンク種別テーブル7016を、リンク種別設定インターフェース13018から設定されたデータを用いて更新する。ステップ107で時間遅れ13015あるいはリンク種別設定インターフェース13018が未入力の場合、ステップ605で格納しておいたデータから最適な時間遅れの時定数xあるいはリンク種別を求める機能を有する。また間引かれた候補の順位以下の候補に対し、順に1つずつ候補順位を上げる機能を有する。ステップ109では、出力装置から因果関係図を出力する。ステップ109を、図14を用いて説明する。図14は、本システムで構築された、プロジェクトマネジメント評価モデルのCLD出力例である。処理に関する定量的な説明以上に述べた処理を、記号で表したデータ列を用いて、定量的に説明する。即ち、以上に述べた処理に関して補足的な説明を行なう。1差分値符号の一致率の定義式ステップ902データ列AとBの積の要素をABiとすると、ステップ902における差分値符号の一致率は、負及び正の多い方の符号数y、シミュレーション期間αを用いてyである。要素の数をn、積ABの各要素の値を加算した値をnAB正の要素が多ければnAB>0、負の要素が多ければnAB<0とし、ABの要素の値が1正となる要素の個数をn、-1負となる要素の個数をn-とすると、n=nnAB/2、n-=n-nAB/2となる。従って、nAB>0ならば正の要素が多い同期の場合ので、y=n=nnAB/2であり、nAB<0ならば負の要素が多い非同期の場合ので、y=n-=n-nAB/2となる。2逆フラグの定義式ステップ603、903原因に対応する元のデータ列B、データ列Bにおける時間遅れxのデータ列Bx、及び逆フラグCixをそれぞれ以下のように表す。元のデータ列Bb1,b2,b3,時間遅れxのデータ列Bxb1x,b2x,b3x,逆フラグCixC1x,C2x,C3x,逆フラグCixは、積BBxの要素BBxi=-1の時にフラグをON、即ち、Cix=1とし、BBxi=1の時にはCix=0とする。但し、CK=0k=1~xとする。即ち、Cix=1-BBxi2と表されるステップ603。この逆フラグCixを、ステップ903の時間遅れxに対するzxに適用すると、zx=ΣCixABiX=ΣCixaixbiXとなって、逆フラグがONの時のみ、積ABの符号列が加算総和される。3正又は負の符号要素の総和fステップ905ステップ905で述べた総和fは、以下のように表される。非同期の場合:ABi=-1となる要素の数f=Σi=1tox1-ABi2同期の場合:ABi=1となる要素の数f=Σi=1toxABi12前者ではABi=1の場合、後者ではABi=-1の場合はカウントされない。従って、Σi=1toxABiは、積ABの各要素の値をi=1~xについて加算した値nAB,xであり、Σi=1tox1=xであるから、上記のfは、xとnAB,xを用いて表すと、非同期の場合は、f=x-nAB,x/2、同期の場合は、f=xnAB,x/2となる。fは、1に示す一致率に関するyの定義と同様の式になる。y-fは、n個の全体の要素による一致率の寄与から、実質的には一致率の算出には寄与しないi=1~xの要素による寄与を差し引いたものである。さらに、一致率の算出には寄与しないi=1~xの要素の数xを全体の要素の数α-1=nから差し引いて、実質的な要素数をα-1-xとする。4時間遅れxにおける結果Aと原因Bのデータの対応関係ステップ903におけるzxとの関係時間遅れxにおける結果Aと原因Bのデータの対応関係を図15に示す。図15は、a結果A、b原因B、c積AB、d時間遅れxの原因Bx、e逆フラグ、及びf結果Aと時間遅れxの原因Bxとの積ABxのそれぞれの要素を対応させて配列したものであり、a、b、c、d及びfの各要素は、差分値符号又は差分値符号の積である1または-1であり、eは1又は0である。d、e及びfの該当する要素がない場合には0である。データ番号kは、時間遅れがないx=0場合に、時系列順の各データに割り振られた番号であり、1から要素数nまである。有効番号iは、時間遅れxがある場合に、時間遅れxの原因Bxと結果Aとが対応する対ペアについて付した番号である。従って、時間遅れxの場合は、データ番号がk=1~xの対に対しては、有効番号iが付与されていない。また、e逆フラグは、b原因Bとd時間遅れxの原因Bxとの関係によって1又は0となる。ここで、逆フラグがONの時は、その定義より、bixはbix=-biとなることを意味し、ステップ903で定義したCixを用いると、Cixbix=biと表される。この逆フラグをそれぞれの重みとして、図15のcの積ABの総和を求めると、ステップ903で定義した、zx=Σi=1ton-xCixABiX=Σi=1ton-xCixaixbiXとなる。ここで、Cixbix=biと置き換えると、zx=Σi=1ton-xCixABiX=Σi=1ton-xCixaixbiX=Σi=1ton-xaixbi但し、ΣはCix=0の項は含まずとなって、逆フラグがONになる要素についての図15のfの和、即ち、結果Aと時間遅れxの原因Bxとの積ABxが求まる。また、zxは、積ABの同期非同期に対する積ABxの非同期への変化度合いを表す指標である。すなわち、zx>0であれば非同期に寄与する変化の傾向を示し、zx<0であれば同期に寄与する変化の傾向を示す。いずれも、非同期または同期に対する逆傾向を示す量である。従って、同期の場合でzx>0の場合、差分値符号の相反する変化逆フラグがONに伴う、結果Aと時間遅れxの原因Bxとの同期の指標である一致率への寄与の逆傾向を意味するので、一致率参考:常に正の値に関するyから減算によって除外されy-zx、同期の場合でzx<0の場合、差分値符号の相反する変化逆フラグがONに伴う、結果Aと時間遅れxの原因Bxとの同期の指標である一致率への寄与と同傾向を意味するので、一致率参考:常に正の値に関するyから負の値zxを減算することで増長されるy-zx。一方、非同期の場合でzx>0の場合、差分値符号の相反する変化逆フラグがONに伴う、結果Aと時間遅れxの原因Bxとの非同期の指標である一致率への寄与と同傾向を意味するので、一致率参考:常に正の値に関するyに加算することで増長されyzx、非同期の場合でzx<0の場合、差分値符号の相反する変化逆フラグがONに伴う、結果Aと時間遅れxの原因Bxとの非同期の指標である一致率への寄与の逆傾向を意味するので、一致率参考:常に正の値に関するyから負の値zxを加算することによって除外されるyzx。さらに、1で定義した一致率の定義におけるyに含まれるABiを、積ABxの要素ABxix=aixbiで置き換えると、結果Aと時間遅れxにおける原因Bxとの一致率を計算できる。シミュレーション期間α、時間遅れx1≦x≦Dとすると、一致率算出の対象となるAとBの要素からなるペアの数は、α-1-x但し、n=α-1となる。5ステップ906の判定式についてステップ906の判定式を、1で定義したn、n-、及びnを用いると、以下のように表される。同期の場合:y=n、一致率=n/n多い正の符号数で評価、逆傾向要因z>0同期に対する逆傾向要因が存在y‘=n-、1-=n-/n少ない負の符号数で評価非同期の場合:y=n-、一致率=n-/n多い負の符号数で評価、逆傾向要因z<0非同期に対する逆傾向要因が存在y‘=n、1-=n/n少ない正の符号数で評価また、yとy‘との間には、積ABの各要素の値の加算値nAB、n=nnAB/2、n-=n-nAB/2であるので、y/ny‘/n=1となる関係がある。以上により時間遅れの影響も考慮し、過去の事象の振る舞いと整合性の取れたCLDを効率良く生成することができる。従って要素数が増えた場合でも、因果関係図の再構築が容易となる。さらに因果関係の候補に対して、人間の経験値を反映する機能も有することで、過去データに含まれない事象のシミュレーション予測を可能にする。"