JP2017045434A - データ分析システム、データ分析方法、プログラム、および、記録媒体 - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、本実施の形態に係るデータ分析システム(以下、単に「システム」と略記することがある。)のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。当該システムは、例えば、データ(デジタルデータおよびアナログデータを含む。)を格納可能な任意の記録媒体(例えば、メモリ、ハードディスクなど。)と、当該記録媒体に格納された制御プログラムを実行可能なコントローラ(例えば、CPU:Central Processing Unit)とを備え、当該記録媒体に少なくとも一時的に格納されたデータを分析するコンピュータ(例えば、パーソナルコンピュータ、サーバ装置、クライアント装置、ワークステーション、メインフレームなど)またはコンピュータシステム(例えば、データ分析のための主要処理を実行するサーバ装置、ユーザが使用するクライアント装置、分析対象となるデータを格納するファイルサーバなど、複数のコンピュータが統合的に動作することによってデータ分析を実現するシステム)を備えるシステムとして実現され得る。本実施の形態は、上記システムが後者によって実現される例(図1)を主として説明している。
図2は、本実施の形態に係るデータ分析システム(サーバ装置2)によって実現される、予測コーディング機能の一例を示す機能ブロック図である。予測コーディング機能は、人工知能によるデータ分析のための主要機能の一つである。
図2に例示されるように、人工知能は、予測コーディング(Predictive Coding)部10を備える。予測コーディング部10は、人手で分類された少数のデータ(既述の学習用データのことである。)に基づいて、多数のデータ(分類情報が対応付けられていない評価用データであり、例えば、ビッグデータである。)から有意な情報を抽出できるように、当該評価用データを評価、例えば、スコア付けする。
wgti:i番目の構成要素の評価値
図3は、本実施の形態に係るデータ分析システムが備えた予測コーディング部10が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
管理計算機6は、例えば、データ分析システムの運用が開始される際、人工知能の成長プロセスを可視化する処理をサーバ装置2に依頼することができる。サーバ装置2が当該依頼を受信すると、管理部18は、人工知能の成長プロセスを可視化するための可視化プログラムを起動させる。
予測コーディング部10は、例えば、以下(1)〜(3)のように、所定の学習用データ、および/または新たに得られた学習用データに基づいて、構成要素の評価値を最適化することができる。
構成要素評価部15は、評価用データを評価した結果に基づいて再現率または適合率を算出し、当該再現率または適合率が上昇するように、構成要素がデータと分類情報との組み合わせに寄与する度合いを繰り返し評価することによって、上記学習したパターンを更新することができる。
構成要素評価部15は、学習用データに含まれる構成要素を評価した後、当該構成要素以外の他の構成要素の評価値を畳み込むことによって、当該構成要素の評価値に当該他の構成要素の評価値を反映させるように、当該構成要素を再評価することができる。これにより、構成要素と他の構成要素との関連性が、当該構成要素の評価値として評価されるため、データ分析システムは、データ分析の精度を向上させることができるという付加的な効果をさらに奏する。
構成要素評価部15は、任意のタイミングでパターン(例えば、構成要素と当該構成要素の評価値との組み合わせ)を更新することができる。すなわち、構成要素評価部15は、例えば、(a)上記システムを管理する管理ユーザから更新リクエストを受け付けたタイミングで、(b)予め設定された日時が到来したタイミングで、および/または(c)ユーザから追加レビューに関する入力を受け付けたタイミングで、上記パターンを更新することができる。
データ評価部17が、複数の評価用データに対してそれぞれ指標を導出し、(例えば、当該指標によって当該評価用データと所定事案との関連性が高いことが示された順に)ユーザが、当該複数の評価用データをそれぞれ確認して分類情報を付与した(確認レビューした)場合を一例として考える。このとき、管理部18は、分類情報が対応付けられた評価用データが、すべての評価用データに対して占める割合に応じたグラデーションを用いて、複数の評価用データをそれぞれ評価した結果に対する当該割合の分布を視認可能に表示することができる。
管理部18は、複数の主体(例えば、人、組織、コンピュータなど)間の相互関係(例えば、上下関係、系列関係、データ送受信の多寡など)を可視化することができる。例えば、第1コンピュータから第2コンピュータに電子メールが送信された場合、管理部18は、当該第1コンピュータを表す第1の円と当該第2コンピュータを表す第2の円とを、当該第1の円から当該第2の円に向かう矢印(例えば、電子メールの多寡に応じた太さを有してよい)で結んだダイアグラムを、所定の表示装置(例えば、クライアント装置10が備えたディスプレイ)に表示させることができる。
管理部18は、所定の動作を表す第1の構成要素が評価用データに含まれるか否かを判定し、含まれると判定する場合、当該所定の動作の対象を表す第2の構成要素を特定することができる。例えば、「仕様を確定する」という文章が上記評価用データに含まれる場合、当該文章から「仕様」および「確定する」という構成要素を抽出し、「確定する」という所定の動作を表す構成要素(動詞)の対象である「仕様」という他の構成要素(目的語)を特定する。次に、管理部18は、上記構成要素および他の構成要素を含む評価用データの属性(性質・特徴)を示すメタ情報(属性情報)と、当該構成要素および第他の構成要素とを関連付ける。ここで、上記メタ情報とは、データが有する所定の属性を示す情報であり、例えば、上記評価用データが電子メールである場合、当該電子メールを送信した人物の名前、受信した人物の名前、メールアドレス、送受信された日時などであってよい。
管理部18は、予め選定された概念の下位概念に対応する構成要素を含むデータを複数の評価用データからそれぞれ抽出し、当該複数の評価用データを要約可能なコンテンツ(例えば、文章、グラフ、表など)を生成することができる。
管理部18は、複数の評価用データに含まれるトピック(主題)に応じて、当該複数の評価用データをクラスタリングすることができる。例えば、管理部18は、任意の分類モデル(例えば、K平均法、サポートベクターマシン、球面クラスタリングなど)を用いて、複数の評価用データをクラスタリングすることができる。これにより、データ分析システムは、評価用データの全体像をユーザに把握させることができるという付加的な効果をさらに奏する。
予測コーディング部10が備えた各部は、例えば、以下(1)〜(6)の補助機能を有することができる。
データ評価部17は、高い解像度で評価用データを評価することができる。すなわち、データ評価部17は、評価用データに対して指標を導出するだけでなく、例えば、評価用データを複数のパーツ(例えば、当該評価用データに含まれるセンテンスまたは段落(部分評価用データ))に分割し、学習したパターンに基づいて当該複数の部分評価用データをそれぞれ評価(部分評価用データに対して指標を導出)することができる。そして、データ評価部17は、複数の部分評価用データに対してそれぞれ導出した複数の指標を統合し、当該統合指標を評価用データの評価結果とすることもできる(例えば、各指標が数値として導出される場合、当該指標の最大値を抽出して当該評価用データに対する統合指標としたり、当該指標の平均を当該評価用データに対する統合指標としたり、当該指標を大きい順から所定数合算して当該評価用データの統合指標としたりすることができる)。これにより、データ分析システムは、データ分析の精度を向上させることができるという付加的な効果をさらに奏する。
時間の経過とともにその性質が変化するデータ(例えば、時間の経過とともに進行する病状を記録した電子カルテなど)を分析する場合、構成要素評価部15は、所定時間ごとに区切られた学習用データ(例えば、第1区間の学習用データ、第2区間の学習用データ・・・)からそれぞれパターンを学習し(すなわち、当該所定時間ごとに構成要素と当該構成要素を評価した結果とを取得し)、データ評価部17は、当該パターンにそれぞれ基づいて評価用データを評価することができる。すなわち、データ評価部17は、時系列に沿って評価用データに対する指標を導出することができる。これにより、データ分析システムは、データ分析の精度を向上させることができるという付加的な効果をさらに奏する。
案件の種類に応じてその性質が変化するデータ(例えば、訴訟の種類(例えば、独占禁止法違反、情報漏洩、特許権侵害など)に応じて内容が変化する訴訟関連文書など)を分析する場合、構成要素評価部15は、案件ごとに準備された学習用データ(例えば、独占禁止法違反に関する学習用データ、情報漏洩に関する学習用データ・・・)からそれぞれパターンを学習し(すなわち、当該案件ごとに構成要素と当該構成要素を評価した結果とを取得し)、データ評価部17は、当該パターンにそれぞれ基づいて評価用データを評価することができる。これにより、データ分析システムは、データ分析の精度を向上させることができるという付加的な効果をさらに奏する。
データ評価部17は、評価用データが有する構造を解析し、当該解析した結果を当該評価用データの評価に反映させることができる。例えば、評価用データが少なくとも一部に文章(テキスト)を含む場合、データ評価部17は、当該文章に含まれる各センテンスの表現形態(例えば、当該センテンスが肯定形であるか、否定形であるか、消極形であるかなど)を解析し、当該解析した結果を評価用データに対して導出する指標に反映させることができる。ここで、肯定形は、主題を肯定する表現(例えば、「料理が美味しい」)であり、否定形は、主題を否定する表現(例えば、「料理が不味い」または「料理が美味しくない」)であり、消極形は、主題を婉曲に肯定または否定する表現(例えば、「料理が美味しいとはいえなかった」または「料理が不味いとはいえかった」)であってよい。
データ評価部17は、評価用データに含まれる第1構成要素と、当該評価用データに含まれる第2構成要素との相関(共起、例えば、両者が同時に出現する頻度)を考慮して、当該評価用データに対する指標を導出することができる。例えば、評価用データが少なくとも一部に文章(テキスト)を含む場合において、当該文章に「価格」という第1キーワード(第1構成要素)が出現するとき、データ評価部17は、当該第1キーワードが出現した第1位置の近傍にある第2位置(例えば、当該第1位置を含む所定の範囲に含まれる位置)に、第2キーワード(第2構成要素)が出現する数に基づいて、上記指標を導出することができる。これにより、データ分析システムは、データ分析の精度を向上させることができるという付加的な効果をさらに奏する。
評価用データが所定事案に対するユーザの評価情報を含む場合、データ評価部17は、当該評価用データを生成したユーザの感情であって、当該評価情報に基づいて生じた当該所定事案に対する感情を、当該評価用データから抽出する(当該評価用データに含まれる感情を評価する)ことができる。
本実施の形態においては、データ分析システムが文書データを分析する場合を主に想定し、当該想定に基づく一例を説明したが、当該システムは、文書データ以外のデータ(例えば、音声データ、画像データ、映像データなど)を分析することもできる。
データ分析システムの制御ブロックは、集積回路(ICチップ)等に形成された論理回路(ハードウェア)によって実現してもよいし、CPUを用いてソフトウェアによって実現してもよい。後者の場合、上記システムは、各機能を実現するソフトウェアであるプログラム(データ分析システムの制御プログラム)を実行するCPU、当該プログラムおよび各種データがコンピュータ(またはCPU)で読み取り可能に記録されたROM(Read Only Memory)または記憶装置(これらを「記録媒体」と称する)、当該プログラムを展開するRAM(Random Access Memory)などを備えている。そして、コンピュータ(またはCPU)が上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本データ分析システムの目的が達成される。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムは、当該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体(通信ネットワークや放送波等)を介して上記コンピュータに供給されてもよい。本データ分析システムは、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。なお、上記プログラムは、任意のプログラミング言語によって実装可能であり、例えば、Python、ActionScript、JavaScript(登録商標)などのスクリプト言語、Objective-C、Java(登録商標)などのオブジェクト指向プログラミング言語、HTML5などのマークアップ言語などを用いて実装され得る。また、上記プログラムを記録した任意の記録媒体も、本データ分析システムの範疇に入る。
上記システムは、例えば、ディスカバリ支援システム、フォレンジックシステム、電子メール監視システム、医療応用システム(例えば、ファーマコビジランス支援システム、治験効率化システム、医療リスクヘッジシステム、転倒予測(転倒防止)システム、予後予測システム、診断支援システムなど)、インターネット応用システム(例えば、スマートメールシステム、情報アグリゲーション(キュレーション)システム、ユーザ監視システム、ソーシャルメディア運営システムなど)、情報漏洩検知システム、プロジェクト評価システム、マーケティング支援システム、知財評価システム、不正取引監視システム、コールセンターエスカレーションシステム、信用調査システムなど、ビッグデータを分析する人工知能システム(データと所定の事案との関連性を評価可能な任意のシステム)として実現され得る。なお、本発明のデータ分析システムが応用される分野によっては、当該分野に特有の事情を考慮して、例えば、データに前処理(例えば、当該データから重要箇所を抜き出し、当該重要箇所のみをデータ分析の対象とするなど)を施したり、データ分析の結果を表示する態様を変化させたりしてよい。こうした変形例が多様に存在し得ることは、当業者に理解されるところであり、すべての変形例が本発明の範疇に入る。
Claims (9)
- コントローラが制御プログラムを実行することにより実現される人工知能を備え、当該人工知能が学習ステップを経て成長しながら、データを評価するデータ分析システムであって、
前記人工知能は、複数の評価用データを評価し、
前記コントローラは、
前記複数の評価用データの複数の時点における前記評価の分布を求め、
さらに、当該分布に基づく報知情報を作成し、当該報知情報を出力する、
データ分析システム。 - 前記コントローラは、
前記分布の態様を、前記人工知能の成長プロセスに従って変動させる、
請求項1記載のデータ分析システム。 - 前記評価は、データと所定事案との関連性の程度を示す指標を含み、
前記人工知能は、
サンプルデータと当該サンプルデータに付与された前記関連性に係る分類との組み合わせに、前記サンプルデータに含まれる複数の構成要素がそれぞれ寄与する度合いを評価することによって、前記サンプルデータが特徴付けられるパターンを学習し、
前記学習したパターンに基づいて、前記指標を決定し、
前記コントローラは、
前記複数の評価用データの複数の時点における前記指標の分布を求める、
請求項1記載のデータ分析システム。 - 前記関連性に係る分類は、前記所定事案に関連する、という第1の分類と、前記所定事案に関連しない、という第2の分類と、を含み、
前記人工知能は、人からの入力に基づいて、前記複数の評価用データの夫々に、前記第1の分類、又は、第2の分類を付与し、
前記コントローラは、前記複数の評価用データを前記第1の分類及び第2の分類毎に分布させる、
請求項3記載のデータ分析システム。 - 前記人工知能は、前記パターンの学習を経ることによって、成長し、
前記コントローラは、前記人工知能の成長の度合いに応じて、前記第1の分類が付与された評価用データと前記第2の分類が付与された評価用データとの分類の態様とが異なるようにした、
請求項4記載のデータ分析システム。 - 前記コントローラは、
第1の時点での前記第1の分類が付与された評価用データと前記第2の分類が付与された評価用データとの夫々の前記指標と、前記第1の時点より後の第2の時点での前記第1の分類が付与された評価用データと前記第2の分類が付与された評価用データとの夫々の前記指標と、の分布を求め、
前記第1の時点と前記第2の時点とが、前記人工知能が成長し始めた段階に属する場合には、前記第1の分類が付与された評価用データと前記第2の分類が付与された評価用データとが混在して分布するようにし、
前記第1の時点と第2の時点とが、前記人工知能の成長が進んでいる段階に属する場合には、前記第1の分類が付与された評価用データの前記指標が、前記第1の時点よりも第2の時点で大きくなるように分布するようにし、
前記第1の時点と第2の時点とが、前記人工知能の成長が進んだ後安定した段階に属する場合には、前記第1の分類が付与された評価用データの前記指標が、前記第1の時点及び第2の時点で共に大きくなるように分布するようにし、前記第2の分類が付与された評価用データの前記指標が、前記第1の時点及び第2の時点で共に小さくなるように分布するようにした、
請求項5記載のデータ分析システム。 - コンピュータが制御プログラムを実行することによって実現される人工知能を、学習ステップを経て成長させ、当該人工知能を利用してデータを評価するデータ分析制御方法であって、
複数の評価用データを評価し、
前記複数の評価用データの複数の時点における前記評価の分布を求め、
さらに、当該分布に基づく報知情報を作成し、当該報知情報を出力する、
データ分析制御方法。 - コンピュータに、
人工知能を稼働させる機能と、
当該人工知能を、学習ステップを経て成長させる機能と、
当該人工知能がデータを評価し、評価結果に基づいてデータの分類を行う機能と、
当該人工知能が複数の評価用データを評価する機能と、
前記複数の評価用データの複数の時点における前記評価の分布を求める機能と、
当該分布に基づく報知情報を作成し、当該報知情報を出力する機能と、
を実現させるためのプログラム。 - 請求項8記載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。
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