JP7359144B2 - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Description

本開示は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

近年、ビッグデータ等のデータから有用な情報を抽出するための、データ分析技術の向上が求められている。分析結果は、すでに起きた現象の理解、将来の予測、制御又は介入などのために用いられる。

多変数データの分析は、２変数間の相関関係等の関係性を推定することが基本事項の1つである。推定された２変数間あるいは多変数間の関係性をグラフィカルモデル（以下、グラフとも称する）として表現することは、多変数データの分析結果の可読性の良さからしばしば行われる。

例えば、下記非特許文献１、２及び特許文献１では、多変数データに基づいて多変数間の因果関係を推定し、その関係をグラフとして表現するための技術が開示されている。

P. Spirtes, C. Glymour, R. Scheines, "Causation, Prediction, and Search", MIT Press, second edition, 2000. J. Pearl, "Probabilistic Reasoning in Intelligent System", Morgan Kaufmann, 1988. E. Castillo, J. M. Gutierrez, and A. S. Hadi, Expert System and Probabilistic Network Models, Springer, 1997. J. Pearl, "Causality", Cambridge University Press, second edition, 2009.

特開２０１４－２２８９９１号公報

関係性をグラフで表現する様々な事例があり、例えば鉄道のネットワークでは駅をノード、路線を辺（エッジ）として表現することができ、辺が結ばれた２つの駅間の距離、所要時間又は運賃といった数値を、辺に割り当てることがなされている。これと同様に、ニューラルネットワークにおいても２つのノード間の関係を示す重み（数値）を辺に割り当てることができるため、相関又は因果を表わすネットワーク状のグラフにおいても変数を表わすノードの間の辺に重みに相当する相関係数又は相互情報量などの２つの変数間の関係の強さを割り当てることは容易に考えられ、実際多くの事例で表現されている。しかし、上記非特許文献１、２及び特許文献１に記載の技術では、グラフ情報と２変数間の関係の強さに関する情報が推定されるものの、これらの情報のみでは多変数の定量的な関係の強さを容易に知ることができない。

したがって、相関又は因果の関係においては、３変数以上の関係が重要な場合が頻繁に見受けられるものの、これらは上記の表現方法で表現することが難しいという問題があった。一方で、多変数の結合確率分布又は条件付き確率分布を調べることによって、多変数の関係を定量的に調べることは非特許文献４に記載されているように条件付き確率分布を調べることなどにより可能ではあるが、３変数以上の組み合わせの方法は多数存在し得るため、どの組み合わせが重要であるかが不明な場合、調べ尽くすために多大な労力を要するという問題があった。

そこで、本開示では、３変数以上の変数間の関係性を容易に把握あるいは分析することが可能な仕組みを提供する。

本開示によれば、３つ以上の変数から成る多変数の値を含むデータに関し、前記多変数のうちある着目する変数の指定を受け付け、前記ある着目する変数と前記多変数のうち２つ以上の説明変数を含む前記説明変数の組み合わせとの関係性の強さを示す第１の情報と、複数の前記説明変数の組み合わせのうち特定の前記説明変数の組み合わせに含まれる各々の前記説明変数の値の候補と前記ある着目する変数の値の候補との関係性を示す第２の情報と、を１つの画面上に出力する制御部、を備える情報処理装置が提供される。

また、本開示によれば、３つ以上の変数から成る多変数の値を含むデータに関し、前記多変数のうちある着目する変数の指定を受け付け、前記ある着目する変数と前記多変数のうち２つ以上の説明変数を含む前記説明変数の組み合わせとの関係性の強さを示す第１の情報と、複数の前記説明変数の組み合わせのうち特定の前記説明変数の組み合わせに含まれる各々の前記説明変数の値の候補と前記ある着目する変数の値の候補との関係性を示す第２の情報と、を１つの画面上に出力すること、を含む、プロセッサにより実行される情報処理方法が提供される。

また、本開示によれば、コンピュータを、３つ以上の変数から成る多変数の値を含むデータに関し、前記多変数のうちある着目する変数の指定を受け付け、前記ある着目する変数と前記多変数のうち２つ以上の説明変数を含む前記説明変数の組み合わせとの関係性の強さを示す第１の情報と、複数の前記説明変数の組み合わせのうち特定の前記説明変数の組み合わせに含まれる各々の前記説明変数の値の候補と前記ある着目する変数の値の候補との関係性を示す第２の情報と、を１つの画面上に出力する制御部、として機能させるためのプログラムが提供される。

本開示によれば、３変数以上の変数間の関係性を容易に把握あるいは分析することが可能な仕組みが提供される。なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。

本開示の一実施形態に係る情報処理装置の論理的な構成の一例を示すブロック図である。 同実施形態に係る情報処理装置により出力されるＵＩ画面の一例を示す図である。 同実施形態に係る情報処理装置により出力されるＵＩ画面の一例を示す図である。 同実施形態に係る情報処理装置において実行される結合効果の分析処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．提案技術の概要
２．構成例
３．処理の流れ
４．適用例
５．ハードウェア構成例
６．まとめ

＜＜１．提案技術の概要＞＞
多変数データの分析の基本事項の１つは、まずは２変数間の関係性（相関関係又は因果関係）を調べることである。２変数の関係性は、変数を示すノードと関係性のある変数同士を接続するリンクとから成るグラフにより表現され得る。かかるグラフでは、リンクに相関係数等の関係性を示す情報が対応付けて表示され得る。このようなグラフにより、特に２変数間の関係性の可読性を向上させることができる。

しかし、３変数以上の多変数間の関係性について、特にどの多変数間の関係が重要であるかという観点での可読性を向上させるような試みはなされていなかった。これは何を指標として３変数以上の多変数の関係性を評価するかが具体的に検討されていなかったことに起因する。さらに、２変数間の関係性を既知とした上で、評価対象を３変数以上に拡張した場合にどれだけ情報量が増えるのか、という観点での指標も乏しかった。これらの情報をユーザが簡単に得るためのＵＩ（User Interface）も、提供されていない。

相関関係や因果関係は、２変数間だけでなく、３変数以上の多変数の組み合わせでも存在し得る。例えば、複数の説明変数が、説明変数単体での影響とは異なる影響を、ひとつのある着目する変数に与え得る。ある着目する変数とは、分析対象として着目される変数である。このような、ある着目する変数を、以下では着目変数とも称する。このような効果を、結合効果とも称する。３変数以上の多変数の関係性の評価が可能になれば、結合効果を効率的に分析することが可能になる。

そこで、本開示では、多変数データの分析に関し、３変数以上の変数間の関係性を容易に把握あるいは分析することが可能な仕組みを提供する。

＜＜２．構成例＞＞
図１は、本開示の一実施形態に係る情報処理装置１００の論理的な構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態に係る情報処理装置１００は、入力部１１０、出力部１２０及び制御部１３０を含む。

（１）入力部１１０
入力部１１０は、様々な情報の入力を受け付ける機能を有する。入力部１１０は、入力された情報を制御部１３０に出力する。

入力部１１０は、分析対象となる多変数データの入力を受け付ける。ここでの多変数データとは、３つ以上の変数から成る多変数の値を含むデータである。

入力部１１０は、分析のための各種入力を受け付ける。例えば、入力部１１０は、着目変数の指定、説明変数の指定、後述する説明変数の組み合わせに含まれる説明変数の数ｎ、後述する選抜数ｍ、及び後述する閾値Ｔｈ等の入力を受け付ける。入力部１１０は、タッチパネル、キーボード又はマウス等の任意の入力装置を含んでいてもよく、かかる入力装置へのユーザ操作によりこれらの情報の入力を受け付ける。

（２）出力部１２０
出力部１２０は、様々の情報の出力を行う機能を有する。出力部１２０は、制御部１３０による制御に基づいて、各種情報を出力する。出力部１２０は、表示装置を含み、例えば分析結果を示すＵＩ画面を出力してもよい。出力部１２０は、音声出力装置を含み、例えばユーザの音声入力を促すための音声を出力してもよい。出力部１２０は、任意の通信規格に準拠した通信装置を含み、例えば他の情報処理装置又は記憶装置に分析結果を示す情報を出力してもよい。出力部１２０は、印刷装置を含み、例えば分析結果を示すレポートを印刷してもよい。

（２）制御部１３０
制御部１３０は、情報処理装置１００全体の動作を制御する機能を有する。図１に示すように、制御部１３０は、入出力制御部１３１、関係検出部１３２、関係変数群抽出部１３３、結合効果評価部１３４、詳細評価部１３５及びレポート作成部１３６を含む。制御部１３０は、これらの構成要素以外の構成要素を含んでいてもよい。

・入出力制御部１３１
入出力制御部１３１は、入力部１１０及び出力部１２０と、制御部１３０に含まれる他の構成要素（関係検出部１３２、関係変数群抽出部１３３、結合効果評価部１３４及び詳細評価部１３５及びレポート作成部１３６）とのインタフェースである。入出力制御部１３１は、入力部１１０により入力された情報を当該情報に対応する他の構成要素に出力し、他の構成要素から出力された情報を出力部１２０により出力させる。例えば、入出力制御部１３１は、入力部１１０により入力された多変数データを関係検出部１３２に出力する。また、入出力制御部１３１は、分析結果を示すＵＩ画面を生成して出力部１２０により出力させ、入力部１１０により入力された当該ＵＩ画面へのユーザ操作を示す情報を、当該ユーザ操作に対応する他の構成要素に出力する。

・関係検出部１３２
関係検出部１３２は、２変数間の関係性を検出する機能を有する。詳しくは、関係検出部１３２は、入力部１１０により入力された多変数データに基づいて、２変数間の関係性の指標である第３の情報を計算する。そして、関係検出部１３２は、第３の情報に基づいて、２変数間の関係性を検出する。以下では、第３の情報を、２変数間の関係性の指標とも称する。

関係性は、相関関係であってもよい。その場合、２変数間の関係性の指標は、例えば相関関係を示す統計量である。そのような統計量としては、例えば相関係数が挙げられる。関係検出部１３２は、相関関係を示す統計量に基づいて、２変数間の相関関係の有無及び強さを検出する。

関係性は、因果関係であってもよい。その場合、２変数間の関係性の指標は、例えば因果関係を示す統計量である。関係検出部１３２は、独立成分分析による方法、罰則付き最尤法若しくはベイズ法による推定結果をスコアとしてこれを最大化する方法、又は変数間の条件付き独立性の統計的検定によって推定する方法などにより、２変数間の因果関係の有無及び強さを検出する。

関係検出部１３２は、検出した２変数間の関係性を示す情報を、入出力制御部１３１に出力する。入出力制御部１３１は、２変数間の関係性を示す情報に基づいて、多変数の関係性を表現するグラフを含むＵＩ画面を生成し、出力部１２０により出力させる。例えば、入出力制御部１３１は、図２に示すＵＩ画面１０を生成して、出力部１２０により出力させる。

図２は、本実施形態に係る情報処理装置１００により出力されるＵＩ画面の一例を示す図である。図２に示すＵＩ画面１０は、ツールバー１１及びグラフ領域１３を含む画像である。ツールバー１１には、分析処理のためのコマンドを含むメニューを表示させるためのオプションボタン１２等の、各種操作又は設定のためのボタンが配置されている。ユーザは、ポインタ１４をマウス等で操作して、ツールバー１１又はグラフ領域１３において任意の操作を行うことが可能である。グラフ領域１３には、関係検出部１３２により検出された２変数間の相関関係又は因果関係を表現するグラフが含まれる。当該グラフは、変数をノードとし、変数間の相関関係又は因果関係をリンクとして表現するグラフである。リンクの先端（即ち、矢線で因果関係を示すリンクにおいては矢尻）側の変数を着目変数とすると、リンクの後端（矢線で因果関係を示すリンクにおいては矢尻の反対）側の変数は説明変数である。着目変数とは、予測、介入又は制御対象の変数であり、因果関係が示されている場合には結果側の変数に相当する。説明変数とは、着目変数を説明する変数であり、因果関係が示されている場合には原因側の変数に相当する。図２に示した例では、変数Ａ～Ｅがノードとして表現されている。変数Ａ～Ｅの関係性を説明すると、変数Ｃを着目変数としたとき変数Ｂが説明変数であり、変数Ｅを着目変数としたとき変数Ａ～Ｄが説明変数である。このように、変数間の因果関係がリンクとして表現されることで、変数間の因果関係の有無を認識容易にすることが可能となる。あるいは変数間のある種の相関関係がリンクとして表現されていることもある。また、グラフにおいて、リンクに２変数間の関係性の指標が関連付けて表示されることが望ましい。例えば、図２に示した例では、変数ＡとＥとの相関係数０．１０、変数ＢとＥとの相関係数０．２２、変数ＣとＥとの相関係数０．４１、変数ＤとＥとの相関係数０．２６、変数ＢとＣとの相関係数０．１６が、各々のリンクに関連付けて表示されている。これにより、２変数間の関係性の強さを認識容易にすることが可能となる。

また、関係検出部１３２は、検出した２変数間の関係性を示す情報を、関係変数群抽出部１３３に出力する。

・関係変数群抽出部１３３
関係変数群抽出部１３３は、多変数のうち２つ以上の説明変数を含む説明変数の組み合わせを抽出する機能を有する。かかる組み合わせに含まれる説明変数の数をｎ≧２とする。関係変数群抽出部１３３は、着目変数として指定された変数と関係性があると関係検出部１３２により検出された変数から、ｎ個の変数を含む変数の組み合わせを、説明変数の組み合わせとして抽出する。関係変数群抽出部１３３は、説明変数の組み合わせを複数抽出してもよい。

着目変数は、グラフにおけるノードの選択操作により指定され得る。その場合、関係変数群抽出部１３３は、説明変数を、グラフにおいて着目変数とリンクで接続された変数、又は着目変数とリンクで接続された変数の中で、着目変数の原因であると推定された変数若しくは着目変数の結果ではないと推定された変数から選択する。例えば、図２に示したＵＩ画面１０において、変数Ｅが着目変数として選択された場合、関係変数群抽出部１３３は、変数Ｅとリンクで接続された変数である変数Ａ、Ｂ、Ｃ及びＤから、ｎ個の説明変数を抽出する。ＵＩ画面１０における着目変数の選択は、例えば、マウスでポインタ１４を変数上に移動させて、左クリックすることにより行われる。

説明変数は、グラフにおけるノードの選択操作により指定されてもよい。ユーザにより指定された説明変数の数をｐ個とすると、関係変数群抽出部１３３は、ｎ－ｐ個の説明変数を、グラフにおいて着目変数とリンクで接続された変数、又は着目変数とリンクで接続された変数の中で、着目変数の原因であると推定された変数若しくは着目変数の結果ではないと推定された変数から選択する。例えば、図２に示したＵＩ画面１０において、変数Ｅが着目変数として選択され、変数Ａが説明変数の１つとして選択された場合、関係変数群抽出部１３３は、変数Ｂ、Ｃ及びＤからｎ－１個の説明変数を抽出する。これにより、ユーザにより指定された特定の説明変数に関する結合効果を効率的に分析することが可能となる。

関係変数群抽出部１３３は、説明変数の組み合わせに含まれる説明変数の数ｎの指定を受け付ける。説明変数の数ｎは、ユーザにより指定され得る。この点について、図３を参照して説明する。

図３は、本実施形態に係る情報処理装置１００により出力されるＵＩ画面の一例を示す図である。図３に示すＵＩ画面１０は、図２に示すＵＩ画面１０において変数Ｅが着目変数として選択された後に表示される。図３に示したＵＩ要素２１～２５は、ユーザ操作に応じて順次追加的に表示される。図３に示すＵＩ画面１０において、変数Ｅが着目変数として選択された状態で右クリックされる又はオプションボタン１２が選択されると、分析処理のためのコマンドを含むメニュー２１が表示される。メニュー２１のうち「結合効果」が選択されると、ｎの選択を受け付けるためのサブメニュー２２が表示される。ユーザは、サブメニュー２２において任意の数字を選択することで、ｎを指定することができる。例えば、ｎとして２が選択されたとすると、変数Ａ～Ｄのうち２個の変数の組み合わせが抽出される。なお、図３のその余のＵＩ要素については、後に随時説明する。

関係変数群抽出部１３３は、抽出した説明変数の組み合わせを示す情報を、結合効果評価部１３４に出力する。

・結合効果評価部１３４
結合効果評価部１３４は、着目変数と関係変数群抽出部１３３により抽出された説明変数の組み合わせとの関係性を評価する機能を有する。

－第１の情報の計算
まず、結合効果評価部１３４は、着目変数と関係変数群抽出部１３３により抽出された説明変数の組み合わせとの関係性の強さを示す第１の情報を計算する。第１の情報は、エントロピー、相互情報量、相関係数、偏相関係数、検定のp値、その他の独立性、若しくは条件付き独立性の統計的尺度、又はそれらの組み合わせに基づいて計算される、関係性の強さを示す値である。かかる値により、結合効果が定量化される。かかる値が大きいことは結合効果が大きいことを意味し、小さいことは結合効果が小さいことを意味する。第１の情報を、以下では結合効果の第１の指標とも称する。

３変数の場合の結合効果の第１の指標Ｊは、次式のように計算され得る。
Ｊ＝Ｈ（Ｘ｜Ｙ）－Ｈ（Ｘ｜Ｙ，Ｚ）
＝Ｉ（Ｘ；Ｚ｜Ｙ） …（１）
ここで、Ｈは情報理論における情報エントロピーであり、Ｉは情報エントロピーを基礎として定義される相互情報量である。Ｘは着目変数であり、Ｙ及びＺは説明変数である。上記数式（１）におけるＨ（Ｘ｜Ｙ）は、Ｙを条件とするＸの条件付き情報エントロピーであり、Ｈ（Ｘ｜Ｙ，Ｚ）は、同様にＹとＺを条件とするＸの条件付き情報エントロピーである。また、Ｉ（Ｘ；Ｚ｜Ｙ）は、Ｙを条件とするＸとＺの相互情報量であり、上記数式（１）は恒等的に成立する（以下では情報エントロピーを単にエントロピーと記す）。上記数式（１）によれば、結合効果の第１の指標Ｊは、着目変数Ｘと説明変数Ｙとの２変数間の相関値と比較して、新たに加わった説明変数Ｚによってどれだけ情報量が増えたかを示す指標である。上記数式（１）に示すように、３変数の場合、結合効果の第１の指標は条件付き相互情報量となっている。

３変数の場合の結合効果の第１の指標Ｊは、次式のように計算されてもよい。
Ｊ＝Ｉ（Ｘ；Ｚ｜Ｙ）－Ｉ（Ｘ；Ｚ） …（２）
上記数式（２）によれば、結合効果の第１の指標Ｊは、上記数式（１）に示した値から、着目変数Ｘと新たに加わった説明変数Ｚとの２変数間の相関量が減算された値である。

４変数の場合の結合効果の第１の指標Ｊは、次式のように計算され得る。
Ｊ＝Ｈ（Ｘ｜Ｙ）－Ｈ（Ｘ｜Ｙ，Ｚ，Ｗ） …（３）
ここで、Ｗは説明変数である。上記数式（３）によれば、結合効果の第１の指標Ｊは、着目変数Ｘと説明変数Ｙとの２変数間の相関値と比較して、新たに加わった説明変数Ｚ及びＷによってどれだけ情報量が増えたかを示す指標である。

４変数の場合の結合効果の第１の指標Ｊは、次式のように計算され得る。
Ｊ＝Ｈ（Ｘ｜Ｙ）－Ｈ（Ｘ｜Ｙ，Ｚ，Ｗ）－Ｉ（Ｘ；Ｚ）－Ｉ（Ｘ；Ｗ） …（４）
上記数式（４）によれば、結合効果の第１の指標Ｊは、上記数式（３）に示した値から、着目変数Ｘと新たに加わった説明変数Ｚ及びＷとの２変数間の相関量が減算された値である。

－結合効果の第１の指標に基づく説明変数の組み合わせの整理
結合効果評価部１３４は、計算された結合効果の第１の指標に基づいて、複数の説明変数の組み合わせの整理を行う。結合効果評価部１３４は、複数の説明変数の組み合わせを、説明変数の組み合わせに係る結合効果の第１の指標の大小関係に基づく順番に並べて出力する。例えば、結合効果評価部１３４は、結合効果の第１の指標が大きい順に又は小さい順に、説明変数の組み合わせを並べたリストを出力する。その際、結合効果評価部１３４は、説明変数の組み合わせと当該組み合わせに係る結合効果の第１の指標とを対応付けて出力してもよい。このようなリストが出力されることにより、結合効果が高い順に、説明変数の組み合わせをユーザに提示することが可能となる。換言すると、より詳細に分析すべき説明変数の組み合わせを、順番にユーザに推薦することが可能となる。この点について、図３を再度参照して説明する。

図３に示したＵＩ画面１０のサブメニュー２２において説明変数の数ｎとして２が選択された場合、リスト２３が表示される。リスト２３では、変数Ｅを着目変数としたときのｎ個の説明変数を含む説明変数の組み合わせが、結合効果の第１の指標が大きいものから順に上から下に並べられている。例えば、着目変数Ｅに対し結合効果が最も高い説明変数の組み合わせは変数Ｂ及びＣの組み合わせであり、変数Ｃ及びＤの組み合わせは２番目に高い。また、リスト２３では、説明変数の組み合わせと当該組み合わせの結合効果の第１の指標とが対応付けて表示されている。例えば、変数Ｅに対する変数Ｂ及びＣの結合効果の第１の指標は０．３１２であり、変数Ｅに対する変数Ｃ及びＤの結合効果の第１の指標は０．２９９である。

結合効果評価部１３４は、複数の説明変数の組み合わせのうち、結合効果の第１の指標に基づき選抜された所定数の説明変数の組み合わせを示す情報を出力してもよい。かかる所定数をｍとおくと、結合効果評価部１３４は、結合効果の第１の指標に基づく上位ｍ個の説明変数の組み合わせを示す情報を出力する。図３に示したリスト２３では、ｍ＝６であり、上位６個の説明変数の組み合わせを示す情報がリスト２３に含まれる。これにより、結合効果の第１の指標が小さい説明変数の組み合わせの表示を省略することが可能となる。換言すると、より詳細に分析すべき説明変数の組み合わせを、数を絞ってユーザに推薦することが可能となる。結合効果評価部１３４は、上記所定数ｍの指定を受け付けてもよい。ｍの指定は、例えば、分析の前に予め設定され得る。

結合効果評価部１３４は、複数の説明変数の組み合わせのうち、結合効果の第１の指標が所定の閾値以上である説明変数の組み合わせを示す情報を出力してもよい。結合効果評価部１３４は、閾値と説明変数の組み合わせの選抜数ｍとを組み合わせてもよい。その場合、かかる閾値をＴｈとおくと、結合効果評価部１３４は、結合効果の第１の指標が閾値Ｔｈ以上であり、且つ上位ｍ個以内の説明変数の組み合わせを示す情報を出力する。これにより、結合効果の第１の指標が小さい説明変数の組み合わせの表示を省略することが可能となる。換言すると、より詳細に分析すべき説明変数の組み合わせを、数を絞ってユーザに推薦することが可能となる。閾値Ｔｈの指定は、例えば、分析の前に予め設定され得る。

結合効果評価部１３４は、上記説明した評価結果を示す情報を詳細評価部１３５に出力する。例えば、結合効果評価部１３４は、結合効果の第１の指標が閾値Ｔｈ以上であり、且つ上位ｍ個以内の説明変数の組み合わせを、詳細評価部１３５に出力する。結合効果評価部１３４は、説明変数の組み合わせに、当該説明変数の組み合わせに係る結合効果の第１の指標を対応付けて、且つ結合効果の第１の指標に応じた順位を付して（例えば、大きい順に）、出力してもよい。又は、結合効果評価部１３４は、結合効果の第１の指標が小さい値であるほど結合効果が大きいと定義することも可能であり、その場合は結合効果の第１の指標が閾値Ｔｈ以下であり、且つ下位ｍ個以内の説明変数の組み合わせを、詳細評価部１３５に出力してもよい。その場合、結合効果評価部１３４は、説明変数の組み合わせに、当該説明変数の組み合わせに係る結合効果の第１の指標を対応付けて、且つ結合効果の第１の指標に応じた順位を付して（例えば、小さい順に）、出力してもよい。

・詳細評価部１３５
詳細評価部１３５は、結合効果をより詳細に評価する機能を有する。詳しくは、詳細評価部１３５は、複数の説明変数の組み合わせのうち特定の説明変数の組み合わせに含まれる各々の説明変数の値の候補と着目変数の値の候補との関係性を示す第２の情報を計算し、出力する。第２の情報は、条件付き確率の表、結合確率の表、クロス集計表又は重回帰式等である。典型的には、変数が離散値をとる場合には条件付き確率の表、結合確率の表又はクロス集計表が出力され、変数が連続値をとる場合には回帰式が出力される。ユーザは、第２の情報を参照することで、結合効果をより詳細に理解することが可能となる。以下では、第２の情報を、結合効果の第２の指標とも称する。詳細評価部１３５は、結合効果の第２の指標の評価対象とする特定の説明変数の組み合わせの指定を受け付ける。特定の説明変数の組み合わせは、ユーザにより指定され得る。この点について、図３を再度参照して説明する。

図３に示したＵＩ画面１０のリスト２３において、変数Ｃ及びＤの組み合わせが評価対象とする１の説明変数の組み合わせとして選択された場合、結合効果の第２の指標として何を評価するかを指定するためのサブメニュー２４が表示される。図３では、サブメニュー２４として条件付き確率のみが表示されている。ユーザがサブメニュー２４において条件付き確率を選択すると、変数Ｃ及びＤを説明変数とし変数Ｅを着目変数とした条件付き確率を示す表２５が表示される。表２５によれば、例えば、変数Ｃの値がｃ１であり変数Ｄの値がｄ１であるとき、変数Ｅがｅ１となる確率は０．８５である。ユーザは、表２５を参照することで、結合効果をより詳細に理解することが可能となる。

・レポート作成部１３６
レポート作成部１３６は、上述した結合効果の分析結果を示すレポートを作成する機能を有する。ここでのレポートとは、ＰＤＦ（Portable Document Format）等の任意の形式のファイルである。上記では、ＵＩ画面上でのユーザ指示に応じて分析が進められる例を説明したが、レポート作成部１３６は、ユーザ指示を要さず又は一部のユーザ指示に基づいて、レポートを作成することができる。例えば、レポート作成部１３６は、着目変数の指定及び説明変数の数ｎの指定のみに基づいて、複数の説明変数の組み合わせに係る結合効果の第１の指標及び第２の指標の計算結果を列挙したレポートを作成することができる。

レポートは、関係検出部１３２による検出結果を示す情報を含み得る。例えば、レポートは、多変数の関係性を表現するグラフを含む。

レポートは、関係変数群抽出部１３３による抽出結果を示す情報を含み得る。例えば、レポートは、ユーザにより指定された変数又は任意の変数を着目変数とする、説明変数の抽出結果を示す情報を含む。

レポートは、結合効果評価部１３４による評価結果を示す情報を含み得る。例えば、レポートは、結合効果の第１の指標が閾値Ｔｈ以上であり、且つ上位ｍ個以内の説明変数の組み合わせに、当該説明変数の組み合わせに係る結合効果の第１の指標を対応付けて、且つ結合効果の第１の指標に応じた順位を付したリストを含み得る。又は、レポートは、結合効果の第１の指標が閾値Ｔｈ以下であり、且つ下位ｍ個以内の説明変数の組み合わせに、当該説明変数の組み合わせに係る結合効果の第１の指標を対応付けて、且つ結合効果の第１の指標に応じた順位を付したリストを含み得る。閾値Ｔｈ及び選抜数ｍは、ユーザにより指定されてもよいし、任意の値であってもよい。

レポートは、詳細評価部１３５による評価結果を示す情報を含み得る。例えば、レポートは、ユーザに指定された又は任意の特定の説明変数の組み合わせと着目変数との条件付き確率の表、結合確率の表、クロス集計表又は重回帰式等を含み得る。

・補足
なお、上記では、詳細評価部１３５による評価は１つの説明変数の組み合わせに対して行われるものとして説明したが、本技術はかかる例に限定されない。詳細評価部１３５による評価は、複数の説明変数の組み合わせに対して行われてもよい。例えば、詳細評価部１３５は、全ての説明変数の組み合わせに対して結合効果の第２の指標を計算してもよい。そして、全ての説明変数の組み合わせに対する結合効果の第２の指標が、ＵＩ画面に出力されてもよいし、レポートとして出力されてもよい。この場合、結合効果評価部１３４は、結合効果の第１の指標に基づく順位付け及び選抜を省略してもよい。

さらに、上記では、ｎとしてひとつの値が指定されるものとして説明したが、本技術はかかる例に限定されない。例えば、ｎの上限値が指定されてもよい。その場合、２以上上限値以下の全てのｎについて、結合効果評価部１３４及び詳細評価部１３５による評価が行われる。そして、２以上上限値以下の全てのｎにおける、全ての説明変数の組み合わせに対する結合効果の第２の指標が、ＵＩ画面に出力されてもよいし、レポートとして出力されてもよい。

＜＜３．処理の流れ＞＞
図４は、本実施形態に係る情報処理装置１００において実行される結合効果の分析処理の流れの一例を示すフローチャートである。図４に示すように、まず、入力部１１０は、多変数データを入力する（ステップＳ１０２）。次いで、関係検出部１３２は、多変数データの全変数について２変数間の関係性の指標を計算し、２変数間の関係を示すグラフを出力する（ステップＳ１０４）。次に、関係変数群抽出部１３３は、着目変数の指定、及び説明変数の個数ｎの指定を受け付け、ｎ個の説明変数を含む説明変数の組み合わせを抽出する（ステップＳ１０６）。次いで、結合効果評価部１３４は、着目変数とｎ個の説明変数を含む説明変数の組み合わせとの関係性を示す第１の結合効果の指標を、ｎ個の説明変数を含む説明変数の組み合わせの全てについて計算する（ステップＳ１０８）。次に、結合効果評価部１３４は、結合効果の第１の指標が閾値Ｔｈ以上であり、且つ上位ｍ個以内の説明変数の組み合わせを、結合効果の第１の指標が大きい順に、結合効果の第１の指標と対応付けて出力する（ステップＳ１１０）。次いで、詳細評価部１３５は、結合効果の第２の指標を計算すべき説明変数の組み合わせの指定を受け付ける（ステップＳ１１２）。そして、詳細評価部１３５は、指定された説明変数の組み合わせについて結合効果の第２の指標を計算し、計算結果を出力する（ステップＳ１１４）。

以上、結合効果の分析処理の流れの一例を説明した。なお、各構成要素による出力は、ＵＩ画面として出力されてもよい。また、各構成要素による出力は、レポート作成部１３６に入力され、レポート作成部１３６により生成されたレポートが出力されてもよい。また、ステップＳ１１０において、結合効果評価部１３４は、結合効果の第１の指標が閾値Ｔｈ以下であり、且つ下位ｍ個以内の説明変数の組み合わせを、結合効果の第１の指標が小さい順に、結合効果の第１の指標と対応付けて出力してもよい。

＜＜４．適用例＞＞
上記説明した提案技術の適用例を説明する。

（１）第１の適用例
第１の適用例は、製造系データ分析システムに提案技術が適用される例である。

ある製品の製造工場では、多数の測定器及びセンサにより情報が取得されている。例えば、製品の製造工程で取得される製品の形状についての測定値、加工機械が使われた際の加工機械の状態を示す電圧及び電流、並びに加工機械そのもののシリアル番号及びライン番号等が、取得される。また、工場の温度及び湿度などの情報も、取得される。そして、これらの情報と製品の最終的な出来栄えを示す情報とが紐付けられることで、多変数データが生成される。

この多変数データに相関分析等を適用することで、製品の出来栄えに影響を与えている因子を調べることができる。さらに、この多変数データに提案技術を適用することで、どの因子の組み合わせが製品の出来栄えに大きな影響を与えているか、というリスト（結合効果の第１の指標に基づき並べられた、説明変数の組み合わせのリスト）が提供される。製品の出来栄えに問題が発生した場合に、かかるリストにより、問題の要因となった因子を容易に特定することが可能になる。

（２）第２の適用例
第２の適用例は、顧客管理システムに提案技術が適用される例である。

企業には、その企業が提供する様々なサービスの顧客管理を目的とする、顧客管理システムが存在し得る。かかる顧客管理システムでは、顧客の年齢、性別、現住所、及び職業などの個人属性情報の他に、どのサービスを利用しているか否か、様々な契約の条件、オプション加入の有無等の情報、及び定期的なアンケート情報等が、顧客ごとに紐付けて管理される。これらの顧客ごとに紐付けて管理される情報は、多変数データである。

この多変数データに相関分析又は因果分析等を適用することで、サービスを継続しない人に特有の要因を調べることができる。さらに、この多変数データに提案技術を適用することで、サービスを継続しない人に特有の複合的な要因を容易に調べることができる。

（３）第３の適用例
第３の適用例は、疾病に関する調査研究支援システムに提案技術が適用される例である。

アンケート調査などにより、基本的な個人属性情報、様々な疾病の既往歴に関する情報、健康診断結果に関する情報、及び生活習慣に関係する情報を、個人ごとに紐付けたデータベースが作成され得る。なお、基本的な個人属性情報は、性別、年齢、職業、及び家族情報等を含む。健康診断結果に関する情報は、身長、体重、腹囲及び血圧等を含む。生活習慣に関係する情報は、飲酒、喫煙、睡眠時間及び運動習慣等を含む。これらの個人ごとに紐付けて管理される情報は、多変数データである。

この多変数データに相関分析又は因果分析等を適用することで、ある病気になりやすい人の特徴因子を調べることができる。さらに、この多変数データに提案技術を適用することで、分析者は、重要な複合的な要因の組み合わせが自動抽出されたレポートを容易に得ることが可能となる。

＜＜５．ハードウェア構成例＞＞
最後に、図５を参照して、本実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成について説明する。図５は、本実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。なお、図５に示す情報処理装置９００は、例えば、図１に示した情報処理装置１００を実現し得る。本実施形態に係る情報処理装置１００による情報処理は、ソフトウェアと、以下に説明するハードウェアとの協働により実現される。

図５に示すように、情報処理装置９００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）９０１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）９０２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９０３及びホストバス９０４ａを備える。また、情報処理装置９００は、ブリッジ９０４、外部バス９０４ｂ、インタフェース９０５、入力装置９０６、出力装置９０７、ストレージ装置９０８、ドライブ９０９、接続ポート９１１及び通信装置９１３を備える。情報処理装置９００は、ＣＰＵ９０１に代えて、又はこれとともに、電気回路、ＤＳＰ若しくはＡＳＩＣ等の処理回路を有してもよい。

ＣＰＵ９０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムに従って情報処理装置９００内の動作全般を制御する。また、ＣＰＵ９０１は、マイクロプロセッサであってもよい。ＲＯＭ９０２は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ９０３は、ＣＰＵ９０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶する。ＣＰＵ９０１は、例えば、図１に示す制御部１３０を形成し得る。

ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ９０２及びＲＡＭ９０３は、ＣＰＵバスなどを含むホストバス９０４ａにより相互に接続されている。ホストバス９０４ａは、ブリッジ９０４を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスなどの外部バス９０４ｂに接続されている。なお、必ずしもホストバス９０４ａ、ブリッジ９０４および外部バス９０４ｂを分離構成する必要はなく、１つのバスにこれらの機能を実装してもよい。

入力装置９０６は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、マイクロフォン、スイッチ及びレバー等、ユーザによって情報が入力される装置によって実現される。また、入力装置９０６は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール装置であってもよいし、情報処理装置９００の操作に対応した携帯電話やＰＤＡ等の外部接続機器であってもよい。さらに、入力装置９０６は、例えば、上記の入力手段を用いてユーザにより入力された情報に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路などを含んでいてもよい。情報処理装置９００のユーザは、この入力装置９０６を操作することにより、情報処理装置９００に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。入力装置９０６は、例えば、図１に示す入力部１１０を形成し得る。

出力装置９０７は、取得した情報をユーザに対して視覚的又は聴覚的に通知することが可能な装置で形成される。このような装置として、ＣＲＴディスプレイ装置、液晶ディスプレイ装置、プラズマディスプレイ装置、ＥＬディスプレイ装置、レーザープロジェクタ、ＬＥＤプロジェクタ及びランプ等の表示装置や、スピーカ及びヘッドホン等の音声出力装置や、プリンタ装置等がある。出力装置９０７は、例えば、情報処理装置９００が行った各種処理により得られた結果を出力する。具体的には、表示装置は、情報処理装置９００が行った各種処理により得られた結果を、テキスト、イメージ、表、グラフ等、様々な形式で視覚的に表示する。他方、音声出力装置は、再生された音声データや音響データ等からなるオーディオ信号をアナログ信号に変換して聴覚的に出力する。出力装置９０７は、例えば、図１に示す出力部１２０を形成し得る。

ストレージ装置９０８は、情報処理装置９００の記憶部の一例として形成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置９０８は、例えば、ＨＤＤ等の磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス又は光磁気記憶デバイス等により実現される。ストレージ装置９０８は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置などを含んでもよい。このストレージ装置９０８は、ＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データ及び外部から取得した各種のデータ等を格納する。ストレージ装置９０８は、例えば、制御部１３０により作成されたレポートや、分析処理の途中結果及び最終的な結果等を記憶し得る。

ドライブ９０９は、記憶媒体用リーダライタであり、情報処理装置９００に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ９０９は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記憶媒体に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９０３に出力する。また、ドライブ９０９は、リムーバブル記憶媒体に情報を書き込むこともできる。

接続ポート９１１は、外部機器と接続されるインタフェースであって、例えばＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）などによりデータ伝送可能な外部機器との接続口である。

通信装置９１３は、例えば、ネットワーク９２０に接続するための通信デバイス等で形成された通信インタフェースである。通信装置９１３は、例えば、有線若しくは無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又はＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＵＳＢ）用の通信カード等である。また、通信装置９１３は、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｌｉｎｅ）用のルータ又は各種通信用のモデム等であってもよい。この通信装置９１３は、例えば、インターネットや他の通信機器との間で、例えばＴＣＰ／ＩＰ等の所定のプロトコルに則して信号等を送受信することができる。本実施形態では、通信装置９１３は、入力部１１０及び／又は出力部１２０として機能し、制御部１３０に入力される情報を受信したり、制御部１３０から出力される情報を送信したりし得る。

なお、ネットワーク９２０は、ネットワーク９２０に接続されている装置から送信される情報の有線、または無線の伝送路である。例えば、ネットワーク９２０は、インターネット、電話回線網、衛星通信網などの公衆回線網や、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）を含む各種のＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などを含んでもよい。また、ネットワーク９２０は、ＩＰ－ＶＰＮ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ－Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの専用回線網を含んでもよい。

以上、本実施形態に係る情報処理装置９００の機能を実現可能なハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて実現されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより実現されていてもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用するハードウェア構成を変更することが可能である。

なお、上述のような本実施形態に係る情報処理装置９００の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作製し、ＰＣ等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリ等である。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信されてもよい。

＜＜６．まとめ＞＞
以上、図１～図５を参照して、本開示の一実施形態について詳細に説明した。上記説明したように、本実施形態に係る情報処理装置１００は、３つ以上の変数から成る多変数の値を含むデータに関し、多変数のうち着目変数の指定を受け付け、着目変数と多変数のうち２つ以上の説明変数を含む説明変数の組み合わせとの関係性の強さを示す第１の情報を出力する。出力される第１の情報は、結合効果の指標である。このように、本実施形態に係る情報処理装置１００は、３変数以上の多変数の結合効果を容易に把握あるいは分析することが可能である。

多変数データを利用して、変数間の関係を理解するためのデータ分析を行うというユースケースは、極めて日常的且つ一般的である。このようなユースケースにおいて、３変数以上から成る重要な多変数の相関関係や因果関係を知ることは重要である。本実施形態に係る情報処理装置１００によれば、この３変数以上の多変数の関係を定量的且つ容易に評価することが可能になった上に、その評価結果をユーザに可読容易に提示することが可能となった。これにより、データ分析の大幅な効率化とユーザによるデータ理解の高速化とが進み、それに基づくユーザの意思決定がよりスピーディになる効果が見込まれる。

以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。

なお、本明細書において説明した各装置は、単独の装置として実現されてもよく、一部または全部が別々の装置として実現されても良い。例えば、図１に示した情報処理装置１００の機能構成例のうち、制御部１３０が、入力部１１０及び出力部１２０とネットワーク等で接続されたサーバ等の装置に備えられていても良い。

また、本明細書においてフローチャート及びシーケンス図を用いて説明した処理は、必ずしも図示された順序で実行されなくてもよい。いくつかの処理ステップは、並列的に実行されてもよい。また、追加的な処理ステップが採用されてもよく、一部の処理ステップが省略されてもよい。

また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。

なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
３つ以上の変数から成る多変数の値を含むデータに関し、前記多変数のうちある着目する変数の指定を受け付け、
前記ある着目する変数と前記多変数のうち２つ以上の説明変数を含む前記説明変数の組み合わせとの関係性の強さを示す第１の情報を出力する制御部、
を備える情報処理装置。
（２）
前記制御部は、変数をノードとし、変数間の相関関係又は因果関係をリンクとして表現するグラフを出力する、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記ある着目する変数は、前記グラフにおけるノードの選択操作により指定される、前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記制御部は、前記説明変数を、前記グラフにおいて前記ある着目する変数とリンクで接続された変数、又は前記ある着目する変数とリンクで接続された変数の中で、前記ある着目する変数の原因であると推定された変数若しくは前記ある着目する変数の結果ではないと推定された変数から選択する、前記（２）又は（３）に記載の情報処理装置。
（５）
前記説明変数は、前記グラフにおけるノードの選択操作により指定される、前記（２）又は（３）に記載の情報処理装置。
（６）
前記制御部は、前記説明変数の組み合わせに含まれる前記説明変数の数の指定を受け付ける、前記（１）～（５）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（７）
前記制御部は、複数の前記説明変数の組み合わせを、前記説明変数の組み合わせに係る前記第１の情報の大小関係に基づく順番に並べて出力する、前記（１）～（６）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（８）
前記制御部は、前記説明変数の組み合わせと当該組み合わせに係る前記第１の情報とを対応付けて出力する、前記（７）に記載の情報処理装置。
（９）
前記制御部は、複数の前記説明変数の組み合わせのうち、前記第１の情報に基づき選抜された所定数の前記説明変数の組み合わせを示す情報を出力する、前記（７）又は（８）に記載の情報処理装置。
（１０）
前記制御部は、前記所定数の指定を受け付ける、前記（９）に記載の情報処理装置。
（１１）
前記第１の情報は関係性の強さを示す値であり、
前記制御部は、複数の前記説明変数の組み合わせのうち、前記第１の情報が所定の閾値以上又は以下である前記説明変数の組み合わせを示す情報を出力する、
前記（７）～（１０）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１２）
前記制御部は、複数の前記説明変数の組み合わせのうち特定の前記説明変数の組み合わせに含まれる各々の前記説明変数の値の候補と前記ある着目する変数の値の候補との関係性を示す第２の情報を出力する、前記（１）～（１１）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１３）
前記第２の情報は、条件付き確率の表、結合確率の表、クロス集計表又は重回帰式である、前記（１２）に記載の情報処理装置。
（１４）
前記グラフにおいて、前記リンクに２変数間の関係性の指標である第３の情報が関連付けて表示される、前記（２）又は前記（２）を引用する前記（３）～（１３）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１５）
前記第３の情報は、相関関係又は因果関係を示す統計量である、前記（１４）に記載の情報処理装置。
（１６）
前記第１の情報は、エントロピー、相互情報量、相関係数、偏相関係数、検定のp値、その他の独立性、若しくは条件付き独立性の統計的尺度、又はそれらの組み合わせに基づいて計算される値である、前記（１）～（１５）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１７）
３つ以上の変数から成る多変数の値を含むデータに関し、前記多変数のうちある着目する変数の指定を受け付け、
前記ある着目する変数と前記多変数のうち２つ以上の説明変数を含む前記説明変数の組み合わせとの関係性の強さを示す第１の情報を出力すること、
を含む、プロセッサにより実行される情報処理方法。
（１８）
コンピュータを、
３つ以上の変数から成る多変数の値を含むデータに関し、前記多変数のうちある着目する変数の指定を受け付け、
前記ある着目する変数と前記多変数のうち２つ以上の説明変数を含む前記説明変数の組み合わせとの関係性の強さを示す第１の情報を出力する制御部、
として機能させるためのプログラム。

１００ 情報処理装置
１１０ 入力部
１２０ 出力部
１３０ 制御部
１３１ 入出力制御部
１３２ 関係検出部
１３３ 関係変数群抽出部
１３４ 結合効果評価部
１３５ 詳細評価部
１３６ レポート作成部

Claims (17)

1. ３つ以上の変数から成る多変数の値を含むデータに関し、前記多変数のうちある着目する変数の指定を受け付け、
   前記ある着目する変数と前記多変数のうち２つ以上の説明変数を含む前記説明変数の組み合わせとの関係性の強さを示す第１の情報と、
   複数の前記説明変数の組み合わせのうち特定の前記説明変数の組み合わせに含まれる各々の前記説明変数の値の候補と前記ある着目する変数の値の候補との関係性を示す第２の情報と、
   を１つの画面上に出力する制御部、
   を備える情報処理装置。
2. 前記制御部は、変数をノードとし、変数間の相関関係又は因果関係をリンクとして表現するグラフを出力する、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記ある着目する変数は、前記グラフにおけるノードの選択操作により指定される、請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記制御部は、前記説明変数を、前記グラフにおいて前記ある着目する変数とリンクで接続された変数、又は前記ある着目する変数とリンクで接続された変数の中で、前記ある着目する変数の原因であると推定された変数若しくは前記ある着目する変数の結果ではないと推定された変数から選択する、請求項２に記載の情報処理装置。
5. 前記説明変数は、前記グラフにおけるノードの選択操作により指定される、請求項２に記載の情報処理装置。
6. 前記制御部は、前記説明変数の組み合わせに含まれる前記説明変数の数の指定を受け付ける、請求項１に記載の情報処理装置。
7. 前記制御部は、複数の前記説明変数の組み合わせを、前記説明変数の組み合わせに係る前記第１の情報の大小関係に基づく順番に並べて出力する、請求項１に記載の情報処理装置。
8. 前記制御部は、前記説明変数の組み合わせと当該組み合わせに係る前記第１の情報とを対応付けて出力する、請求項７に記載の情報処理装置。
9. 前記制御部は、複数の前記説明変数の組み合わせのうち、前記第１の情報に基づき選抜された所定数の前記説明変数の組み合わせを示す情報を出力する、請求項７に記載の情報処理装置。
10. 前記制御部は、前記所定数の指定を受け付ける、請求項９に記載の情報処理装置。
11. 前記第１の情報は関係性の強さを示す値であり、
    前記制御部は、複数の前記説明変数の組み合わせのうち、前記第１の情報が所定の閾値以上又は以下である前記説明変数の組み合わせを示す情報を出力する、
    請求項７に記載の情報処理装置。
12. 前記第２の情報は、条件付き確率の表、結合確率の表、クロス集計表又は重回帰式である、請求項１に記載の情報処理装置。
13. 前記グラフにおいて、前記リンクに２変数間の関係性の指標である第３の情報が関連付けて表示される、請求項２に記載の情報処理装置。
14. 前記第３の情報は、相関関係又は因果関係を示す統計量である、請求項１３に記載の情報処理装置。
15. 前記第１の情報は、エントロピー、相互情報量、相関係数、偏相関係数、検定のp値、その他の独立性、若しくは条件付き独立性の統計的尺度、又はそれらの組み合わせに基づいて計算される値である、請求項１に記載の情報処理装置。
16. ３つ以上の変数から成る多変数の値を含むデータに関し、前記多変数のうちある着目する変数の指定を受け付け、
    前記ある着目する変数と前記多変数のうち２つ以上の説明変数を含む前記説明変数の組み合わせとの関係性の強さを示す第１の情報と、
    複数の前記説明変数の組み合わせのうち特定の前記説明変数の組み合わせに含まれる各々の前記説明変数の値の候補と前記ある着目する変数の値の候補との関係性を示す第２の情報と、
    を１つの画面上に出力すること、
    を含む、プロセッサにより実行される情報処理方法。
17. コンピュータを、
    ３つ以上の変数から成る多変数の値を含むデータに関し、前記多変数のうちある着目する変数の指定を受け付け、
    前記ある着目する変数と前記多変数のうち２つ以上の説明変数を含む前記説明変数の組み合わせとの関係性の強さを示す第１の情報と、
    複数の前記説明変数の組み合わせのうち特定の前記説明変数の組み合わせに含まれる各々の前記説明変数の値の候補と前記ある着目する変数の値の候補との関係性を示す第２の情報と、
    を１つの画面上に出力する制御部、
    として機能させるためのプログラム。

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