JP2003323601A

JP2003323601A - 信頼性尺度付き予測装置

Info

Publication number: JP2003323601A
Application number: JP2002129671A
Authority: JP
Inventors: Kazuo Maeda; 一穂前田
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 2002-05-01
Filing date: 2002-05-01
Publication date: 2003-11-14

Abstract

(57)【要約】【課題】本発明は信頼性尺度付き予測装置に関し、類似
事例に基づく予測装置が出力する確信度に、その確信度
の信頼度を示す信頼性尺度を付加することにより、ユー
ザの判断を支援できるようにする。【解決手段】既知事例集合と、予測事例が入力された場
合に、既知事例集合から予測事例に類似した事例の集合
である類似事例集合を抽出する類似事例抽出部１と、類
似事例集合から或る予測属性値の確信度を計算する確信
度計算部２と、類似事例集合と確信度から、その確信度
の信頼性尺度を計算する信頼性尺度計算部３とを備え、
ある予測属性値の確信度と、その確信度の信頼性尺度を
出力するように構成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、既知事例集合と予
測事例（未知事例）を入力し、予測事例の予測属性があ
る値である確信度を、その確信度の信頼性を示す信頼性
尺度と共に出力する信頼性尺度付き予測装置に関する。

【０００２】近年、インターネットを代表とするネット
ワークの発達や、記憶密度の高密度化、コンピュータの
高性能、低価格化により、膨大な量の情報の蓄積が容易
となった。例えば、流通業におけるＰＯＳ（Point Of S
ale ）システムでは全国各地の小売店の売り上げ内容を
本社コンピュータなどに集めることが可能であり、時間
と販売された商品の関係として刻々と蓄積されている。

【０００３】この他にも、製造業における各種製造装置
の条件と生成された製品の歩留りデータ、金融業におけ
る個人のクレジットカード使用状況や、保険業における
保険使用者の個人データと使用状況の情報など、大量の
情報が蓄積されている分野は多岐にわたる。この蓄積さ
れたデータを用い、ビジネスに役立てたいという要望が
高まっている。

【０００４】

【従来の技術】従来、前記のような蓄積されたデータを
用いる一般的な方法の一つは、未知のことがらの予測を
行う、といわゆる予測問題である。すなわち、既に結果
が分かっている既知事例集合を用い、まだ結果がわかっ
ていない予測事例の結果を予測する。例えば、ダイレク
トメールの返答率を上げるための発送先の絞り込み、金
融与信問題、クレジットカードの不正顧客の発見、ネッ
トワークにおける不正アクセスの発見などがある。

【０００５】決定木、ニューラルネットワーク、記憶に
基づく推論、判別分析など、従来の予測装置は、予測属
性の値（「予測属性値は○○である」）、または予測属
性値の確信度（「予測属性値が○○である確信度は０．
９５である」）を出力していた。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】前記のような従来のも
のにおいては、次のような課題があった。

【０００７】すなわち、実際の使用方法では、予測装置
の出力である確信度を判断材料として、ユーザがその予
測を採用するかどうかは最終判断を行う場合も多い。従
来の場合、出力された確信度が信頼できるかどうかの尺
度がなく、ユーザがその結果を採用する、しないの判断
が困難である。

【０００８】本発明は、このような従来の課題を解決
し、類似事例に基づく予測結果の確信度に、その確信度
の信頼度を示す信頼性尺度を付加することにより、ユー
ザの判断を支援できるようにすることを目的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本発明は前記の目的を達
成するため、次のように構成した。

【００１０】(1) ：本発明に係る信頼性尺度付き予測装
置は、既知事例集合と、予測事例が入力された場合に、
前記既知事例集合から予測事例に類似した事例の集合で
ある類似事例集合を抽出する類似事例抽出部と、前記類
似事例集合から或る予測属性値の確信度を計算する確信
度計算部と、前記類似事例集合と、前記確信度から、そ
の確信度の信頼性尺度を計算する信頼性尺度計算部とを
備え、ある予測属性値の確信度と、その確信度の信頼性
尺度を出力することを特徴とする。

【００１１】(2) ：前記(1) の信頼性尺度付き予測装置
において、前記信頼性尺度計算部は、その内部で、確信
度計算に用いる類似事例数を変化させ、その結果確信度
がどう変化するかを基に信頼性尺度を計算する機能を備
えていることを特徴とする。

【００１２】(3) ：また、信頼性尺度付き予測装置にお
いて、既知事例集合と、予測事例が入力された場合に、
前記既知事例集合から予測事例に類似した事例の集合で
ある類似事例集合を抽出する複数の類似事例抽出部と、
前記類似事例集合からある予測属性値の確信度を計算す
る複数の確信度計算部と、前記複数の確信度計算部から
の出力である複数の確信度から、この中の一つの確信度
の信頼性尺度を計算する確信度統合部とを備え、ある予
測属性値の確信度と、その確信度の信頼性尺度を出力す
ることを特徴とする。

【００１３】(4) ：また、信頼性尺度付き予測装置にお
いて、既知事例集合と、予測事例が入力された場合に、
ある予測属性値の確信度と、その確信度の信頼性尺度を
出力する機能を有する信頼性尺度付き予測部を複数備え
ると共に、それらの出力である複数の確信度と信頼性尺
度から、この中の一つの確信度の信頼性尺度を計算する
信頼性尺度統合部を備え、ある予測属性値の確信度と、
その確信度の信頼性尺度を出力することを特徴とする。

【００１４】(5) ：前記(1) から(4) のいずれかに記載
の信頼性尺度付き予測装置において、前記信頼性尺度計
算部または確信度統合部または信頼性尺度統合部が、修
正された確信度と、その信頼性尺度を出力することを特
徴とする。

【００１５】（作用）前記構成に基づく本発明の作用を
説明する。

【００１６】(a) ：前記(1) の作用前記類似事例抽出部は入力した既知事例集合と予測事例
（未知事例）を基に、既知事例集合から予測事例との間
の類似度の大きい事例集合を抽出し、確信度計算部は類
似事例抽出部から出力された類似事例集合から、ある予
測属性値の確信度を計算して出力し、信頼性尺度計算部
は類似事例抽出部から出力された類似事例集合と確信度
計算部２から出力された確信度から、その確信度の信頼
性尺度を計算して出力する。

【００１７】このようにすれば、類似事例に基づく予測
結果の確信度に、その確信度の信頼度を示す信頼性尺度
を付加することで、ユーザに、予測の確信度と、その信
頼性の両方を知らせることで、ユーザの柔軟な対応を可
能とする。

【００１８】(b) ：前記(2) の作用前記部分集合生成部は入力した類似事例集合から複数の
部分類似事例集合を生成して出力し、複数の確信度計算
部はそれぞれ部分集合生成部から出力された部分類似事
例集合から確信度を計算し、確信度統合部は確信度計算
部の出力である複数の確信度と、元の確信度から、信頼
性尺度を計算して出力する。

【００１９】このようにすれば、類似事例に基づく予測
結果の確信度に、その確信度の信頼度を示す信頼性尺度
を付加することで、ユーザに、予測の確信度と、その信
頼性の両方を知らせることで、ユーザの柔軟な対応を可
能とする。

【００２０】(c) ：前記(3) の作用前記複数の類似事例抽出部はそれぞれ入力した類似事例
集合から複数の部分類似事例集合を生成して出力し、複
数の確信度計算部はそれぞれ対応した各類似事例抽出部
から出力された類似事例集合から確信度を計算して出力
し、確信度統合部は確信度計算部の出力である複数の確
信度を統合し、本装置の出力である確信度の信頼性尺度
を計算して出力する。

【００２１】このようにすれば、類似事例に基づく予測
結果の確信度に、その確信度の信頼度を示す信頼性尺度
を付加することで、ユーザに、予測の確信度と、その信
頼性の両方を知らせることで、ユーザの柔軟な対応を可
能とする。

【００２２】(d) ：前記(4) の作用前記信頼性尺度付き予測部はそれぞれ、前記(1) 〜(3)
の信頼性尺度付き予測装置と同じ機能を有し、それぞれ
が異なった確信度及び信頼性尺度を出力する。その内の
一つが本装置の確信度として出力される。また、信頼性
尺度統合は前記信頼性尺度付き予測部の出力である、複
数の確信度と信頼性尺度の組を入力とし、それらから、
本装置の出力である確信度の信頼性尺度を計算して出力
する。

【００２３】このようにすれば、類似事例に基づく予測
結果の確信度に、その確信度の信頼度を示す信頼性尺度
を付加することで、ユーザに、予測の確信度と、その信
頼性の両方を知らせることで、ユーザの柔軟な対応を可
能とする。

【００２４】(e) ：前記(5) の作用前記類似事例抽出部は既知事例集合から予測事例との間
の類似度の大きい事例集合を抽出し、確信度計算部は類
似事例集合から予測属性値の確信度を計算し、確信度修
正機能付き信頼性尺度計算部は本装置の出力である確信
度と、その信頼性尺度を計算して出力する。

【００２５】このようにすれば、類似事例に基づく予測
結果の確信度に、その確信度の信頼度を示す信頼性尺度
を付加することで、ユーザに、予測の確信度と、その信
頼性の両方を知らせることで、ユーザの柔軟な対応を可
能とする。

【００２６】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
に基づいて詳細に説明する。

【００２７】（用語の説明）本明細書において使用する
用語の意味は次の通りである。

【００２８】：条件属性は、数値属性とカテゴリ値属
性の２種類が存在する。予測の条件として使用される。
なお、前記「カテゴリ値」は、文字等の数値以外の値を
とる。また、数値とカテゴリ値を合わせて「値」と呼
ぶ。

【００２９】：予測属性は、カテゴリ属性、予測の目
的属性である。

【００３０】：事例は、複数の条件属性と一つの予測
属性からなる。

【００３１】：既知事例集合は、予測属性が既知であ
る事例の集合。

【００３２】：予測事例は、予測を行う事例。予測属
性は未知である。

【００３３】：類似事例（集合）は、既知事例集合の
中で未知事例と類似している事例（集合）。

【００３４】：確信度は、予測事例の予測属性が、あ
る値である確率を示す値。

【００３５】：信頼性尺度は、確信度の信頼性を示す
値。

【００３６】：予測属性値は、予測属性がとりうる
（又は、とる）値。その内の１つを、記号で「ｃ」と記
す。

【００３７】§１：信頼性尺度付き予測装置の構成と処
理の説明以下、信頼性尺度付き予測装置の構成と処理について説
明する。

【００３８】(1) ：例１の装置の説明図１は例１の装置構成図である。例１の装置は、類似事
例抽出部１と、確信度計算部２と、信頼性尺度計算部３
を備えている。そして、例１の装置には、既知事例集合
と予測事例（未知事例）のデータを入力し、予測属性値
の確信度（以下、単に「確信度」とも記す）と信頼性尺
度を出力する。

【００３９】前記類似事例抽出部１は、入力した既知事
例集合と予測事例（未知事例）を基に、既知事例集合か
ら、予測事例との間の類似度の大きい事例集合（類似事
例集合）を抽出するものである。確信度計算部２は、類
似事例抽出部１から出力された類似事例集合から、ある
予測属性値の確信度を計算し、出力するものである。信
頼性尺度計算部３は、類似事例抽出部１から出力された
類似事例集合と、確信度計算部２から出力された確信度
から、その確信度の信頼性尺度を計算し、出力するもの
である。なお、前記類似事例抽出部１と、確信度計算部
２と、信頼性尺度計算部３は、それぞれプログラムによ
り構成する。

【００４０】(2) ：例２の装置の説明図２は、例２の信頼性尺度計算部の内部構成図である。
例２の装置は、前記例１の装置の構成において、信頼性
尺度計算部３の構成が異なるだけで他の構成は例１の装
置と同じである。この場合、信頼性尺度計算部３は、図
２に示したように、部分集合生成部４と、確信度計算部
２の複数の組と、確信度統合部６を備えている。

【００４１】前記部分集合生成部４は、入力した類似事
例集合から複数の部分類似事例集合を生成し、出力する
ものである。また、複数の確信度計算部２は、それぞ
れ、図１に示した確信度計算部２と同じものであり、部
分集合生成部４から出力された部分類似事例集合から確
信度を計算するものである。

【００４２】この場合、確信度計算部２は、部分集合生
成部４の出力する部分集合数と同じ数だけ存在するが、
それぞれの確信度計算部２が異なる計算方法を用いても
構わない。確信度統合部６は、前記確信度計算部２の出
力である複数の確信度と、元の確信度から、信頼性尺度
を計算し、出力する。なお、前記部分集合生成部４と、
確信度計算部２の複数の組と、確信度統合部６は、それ
ぞれプログラムにより構成する。

【００４３】(3) ：例３の装置の説明図３は例３の装置構成図である。例３の装置は、複数の
類似事例抽出部１と、複数の確信度計算部２と、確信度
統合部６を備えている。そして、例３の装置は、既知事
例集合と予測事例（未知事例）を入力し、確信度と信頼
性尺度を出力する。

【００４４】前記構成において、類似事例抽出部１は、
図１に示した類似事例抽出部１と同じであり、複数存在
する。その抽出方法は、それぞれ異なっていても構わな
い。確信度計算部２は、例１の装置（図１参照）の確信
度計算部２と同じである。また、確信度計算部２は、類
似事例抽出部１と同じ数だけ存在するが、その計算方法
はそれぞれ異なっていても構わない。この確信度計算部
２の中の一つの出力が、本装置の確信度出力となる。

【００４５】確信度統合部６は、確信度計算部２の出力
である複数の確信度を統合し、本装置の出力である確信
度の信頼性尺度を計算し、出力する。なお、確信度計算
部２から出力される確信度は複数存在するが、その内の
一つの確信度を本装置の出力として出力する。なお、前
記類似事例抽出部１と、確信度計算部２と、確信度統合
部６は、それぞれプログラムにより構成する。

【００４６】(4) ：例４の装置の説明図４は例４の装置構成図である。例４の装置は、複数の
信頼性尺度付き予測部８と、信頼性尺度統合部９を備え
ている。この場合、前記信頼性尺度付き予測部８は、そ
れぞれ、前記例１〜例３に示した各例の信頼性尺度付き
予測装置と同じ機能を有するものであり、複数存在す
る。それぞれが異なった確信度及び信頼性尺度を出力す
る。その内の一つが本装置（例４の信頼性尺度付き予測
装置）の確信度として出力される。

【００４７】また、前記信頼性尺度統合９は、前記信頼
性尺度付き予測部８の出力である「複数の確信度と信頼
性尺度の組」を入力とし、それらから、本装置の出力で
ある確信度の信頼性尺度を計算し、出力するものであ
る。なお、前記信頼性尺度付き予測部８と、信頼性尺度
統合部９は、それぞれプログラムにより構成する。

【００４８】(5) ：例５の装置の説明図５は例５の装置構成図である。例５の装置は、類似事
例抽出部１と、確信度計算部２と、確信度修正機能付き
信頼性尺度計算部１２を備えている。

【００４９】前記類似事例抽出部１は、前記例１の装置
の類似事例抽出部１と同じであり、既知事例集合から予
測事例との間の類似度の大きい事例集合を抽出する。確
信度計算部２は、前記例１の装置の確信度計算部２と同
じであり、類似事例集合から予測属性値の確信度を計算
する。また、確信度修正機能付き信頼性尺度計算部１２
は、本装置の出力である確信度と、その信頼性尺度を計
算し、出力する。

【００５０】なお、前記類似事例抽出部１と、確信度計
算部２と、確信度修正機能付き信頼性尺度計算部１２
は、それぞれプログラムにより構成する。

【００５１】(6) ：例６の装置の説明図６は例６の装置構成図である。例６の装置は、複数の
類似事例抽出部１と、複数の確信度計算部２と、確信度
修正機能付き確信度統合部１３を備えている。前記類似
事例抽出部１は、前記例３の装置の類似事例抽出部１と
同じであり、複数存在する。その抽出方法は、それぞれ
異なっていても構わない。確信度計算部２は、前記例１
の装置の確信度計算部２と同じである。上記類似事例抽
出部１と同じ数だけ存在するが、その計算方法はそれぞ
れ異なっていても構わない。また、確信度修正機能付き
確信度統合部１３は、本装置の出力である確信度と、そ
の信頼性尺度を計算し、出力する。

【００５２】なお、前記類似事例抽出部１と、確信度計
算部２と、確信度修正機能付き確信度統合部１３は、そ
れぞれプログラムにより構成する。

【００５３】(7) ：例７の装置の説明図７は、例７の装置構成図である。例７の装置は、複数
の信頼性尺度付き予測部８と、確信度修正機能付き信頼
性尺度統合部１４を備えている。前記信頼性尺度付き予
測部８は、前記例４の装置の信頼性尺度付き予測部８と
同じであり、複数存在し、それぞれが異なった確信度及
び信頼性尺度を出力する。確信度修正機能付き信頼性尺
度統合部１４は、前記各例の装置の出力である「複数の
確信度と信頼性尺度の組」を入力とし、本装置の出力で
ある確信度と、その信頼性尺度を計算し、出力する。

【００５４】なお、前記信頼性尺度付き予測部８と、確
信度修正機能付き信頼性尺度統合部１４は、それぞれプ
ログラムにより構成する。

【００５５】§２：信頼性尺度付き予測装置の詳細な説
明以下に、前記各例の装置における具体的な処理例を詳細
に説明する。なお、以下の説明では、確信度は０以上１
以下の範囲の値をとるものとし、その値が高いほど予測
属性がＣである確率が高いものとする。なお、前記Ｃ
は、例えば、性別が男、女とか、出身県など、数値で表
せない値のことである。

【００５６】また、信頼性尺度は０以上１以下の範囲の
値をとるものとし、その値が高いほど確信度の信頼性が
高いものとする。特に、以下に説明する記号ｋは、類似
事例数の意味を持つ。

【００５７】(1) ：例１の装置の詳細な説明例１の装置では、類似事例抽出部１は、既知事例集合か
ら予測事例に類似した事例を抽出する。例えば、類似度
は、

【００５８】

【数１】

【００５９】と、計算できる。これは、カテゴリ値属性
にも拡張したユークリッド距離の逆数を類似度として使
用している。全ての既知事例と予測事例の間の類似度を
計算し、この類似度の大きい順にｋ個（ｋはユーザが指
定）の既知事例を選ぶことで、類似事例集合を抽出でき
る。

【００６０】確信度計算部２は、類似事例集合からある
予測属性値ｃの確信度を計算する。ｃの指定方法として
は、ユーザが指定することが考えられる。例えば、確信
度は、

【００６１】

【数２】

【００６２】で計算することができる。

【００６３】(2) ：例２の装置の詳細な説明前記例２の装置において、前記部分集合生成部４は、例
えば、以下の３つの部分集合を生成する。

【００６４】：類似度が高い上位ｋ／２個の類似事例
からなる部分類似事例集合：類似度が高い上位ｋ／４個の類似事例からなる部分
類似事例集合：ランダムに選択したｋ／２個の類似事例からなる部
分類似事例集合次に、確信度計算部２において、各部分類似事例集合に
対応する確信度は、例えば、前記式(2) を用いて計算さ
れる。確信度統合部６において、信頼性尺度は、例え
ば、部分類似事例集合から得られた各確信度と本装置の
出力である確信度が近いほど、高い信頼性尺度を与え
る。本装置の出力である確信度をｐ、各部分類似事例集
合に対応する確信度をｐ₁・・・ｐ_nとすると、以下の
ように計算することができる。

【００６５】

【数３】

【００６６】この信頼性尺度は、ｐ₁＝ｐ₂＝・・・ｐ
_n＝ｐの場合最大値１をとり、前記式(4) において、ｐ
₁＝ｐ₂＝・・・ｐ_n＝１、前記式(5) において、ｐ₁
＝ｐ ₂＝・・・ｐ_n＝０の場合に最小値０をとる。

【００６７】(3) ：例１、２の装置における処理の他の
説明前記例１、２の装置における処理の他の説明は次の通り
である。

【００６８】：前記例１、２の装置における信頼性尺
度計算部３は、類似事例数から信頼性尺度を計算し、出
力する。類似事例数が小さい場合、前記式(2) から計算
された確信度は明らかにその誤差が大きくなる。なお、
極端な話としては、ｋ＝１の場合、確信度は０または１
の２つの値しか取りえない。従って、類似事例数が小さ
くなると小さくなる信頼性尺度を与える。例えば、

【００６９】

【数４】

【００７０】のように与えられる。この信頼性尺度は、
ｋ＝∞の場合、最大値１をとり、ｋ＝１の場合に最小値
０．５をとる。

【００７１】：前記例１、２の装置における信頼性尺
度計算部３は、予測事例と類似事例との類似度を基に、
信頼性尺度を計算する。これは、予測事例に類似してい
る事例ほど信頼性が高いであろうという仮定に基づいて
おり、類似事例の類似度が高いほど高い信頼性を与え
る。例えば、各類似事例の類似度を、類似度の高い順に
Ｓ₁・・・Ｓ_kとした場合に、

【００７２】

【数５】

【００７３】のように与えられる。この信頼性尺度は、
Ｓ₁＝∞の場合最大値１をとり、Ｓ₁＝Ｓ₂＝・・・Ｓ
_n＝０の場合に最小値０をとる。

【００７４】：前記例１、２の装置における信頼性尺
度計算部３は、予測事例を基準とした類似事例の分布の
偏りを基に信頼性尺度を計算する。これは、類似事例集
合が予測事例の周囲に均一にちらばっている方が、その
予測の信頼性が高いであろうという仮定に基づいてい
る。従って、類似事例の分布が偏っているほど低い信頼
性尺度を与える。

【００７５】例えば、条件属性数をｍ、類似事例数をｋ
とするとき、以下の方法により信頼性尺度を求めること
ができる。

【００７６】(a) ：単一属性間距離を前記式(1) のよう
に定義する。ただし、数値属性の場合、符号付の場合、
符号付の距離であるとする。ｉ番目の類似事例における
ｊ番目の属性の単一属性間距離をｄ_ijとする。

【００７７】(b) ：単一属性間距離を類似事例ごとに正
規化し、属性ごとに平均をとった正規化平均距離ｘ_jを
計算する。

【００７８】

【数６】

【００７９】(c) ：以下のように属性ごとの偏りを計算
する。

【００８０】

【数７】

【００８１】(d) ：これらを用いて、信頼性尺度を以下
のように定義する。

【００８２】

【数８】

【００８３】(4) ：例３の装置の詳細な説明図３に示した例３の装置の類似事例抽出部１は、例１の
装置（図１参照）の類似事例抽出部１と同じであり、複
数存在する。その抽出方法は、それぞれ異なっていても
構わない。確信度計算部２は、例１の装置の確信度計算
部２と同じである。また、類似事例抽出部１と同じ数だ
け存在するが、その計算方法はそれぞれ異なっていて構
わない。この確信度計算部２の中の一つの出力が、本装
置の確信度出力となる。

【００８４】確信度統合部６は、確信度計算部２の出力
である複数の確信度から、本装置の出力である確信度の
信頼性尺度を計算し、出力する。例えば、確信度統合部
６は、前記例２の装置の例と同様に、前記式(4) 、(5)
により実現できる。

【００８５】(5) ：例１〜３の装置における処理の他の
説明前記例１〜３の装置における類似事例抽出部１及び確信
度計算部２として、記憶に基づく推論を使用する。すな
わち、例１〜３の装置において、類似事例抽出部１及び
確信度計算部２が、記憶に基づく推論の類似度計算及び
確信度計算により、類似事例抽出と確信度計算を行う。
以下の説明では、特許出願公開番号：特開２０００−１
５５６８１（Ｐ２０００−１５５６８１Ａ）の公報で述
べられている記憶に基づく推論を例として説明する。

【００８６】既知事例集合における、予測属性値の数を
Ｎ_cとした時に、ｊ番目の条件属性のｖ値における影響
度ｗ_j（ｖ）は次の式により求められる。

【００８７】

【数９】

【００８８】このとき、予測事例（未知事例）と類似事
例の類似度は以下のように計算される。

【００８９】

【数１０】

【００９０】予測値ｃの確信度は以下のように計算され
る。

【００９１】

【数１１】

【００９２】この予測に基づく推論は、：条件属性ごとに異なる影響度を持つ：確信度が、類似度の重み付き多数決により計算され
るという特徴を持っている。

【００９３】記憶に基づく推論に関する詳細は、特許出
願公開番号：特開２０００−１５５６８１（Ｐ２０００
−１５５６８１Ａ）の公報で述べられている事項を参照
のこと。

【００９４】(6) ：例４の装置の詳細な説明図４に示した例４の装置において、信頼性尺度付き予測
部８は、それぞれ異なった確信度および信頼性尺度を出
力する。その内の一つの確信度を出力する。信頼性尺度
統合部９は、信頼性尺度付き予測部８の出力である、複
数の確信度と信頼性尺度の組を入力とし、本装置の出力
である確信度の信頼性尺度を計算し、出力する。

【００９５】例えば、本装置の出力である確信度と、そ
の他の確信度が近いほど、高い信頼性尺度を与える。こ
の際に、信頼性尺度はそれぞれの確信度の重みとして扱
う。本装置の確信度として出力される確信度をｐ、それ
に付随する信頼性尺度をｒ、その他に信頼性尺度付き予
測部８から出力された確信度をｐ₁・・・ｐ_n、信頼性
尺度をｒ₁・・・ｒ_nとする。信頼性尺度統合部９の出
力である「信頼性尺度ｒ’」は、

【００９６】

【数１２】

【００９７】として計算できる。

【００９８】この信頼性尺度は、ｐ₁＝ｐ₂＝・・・ｐ
_n＝ｐ、かつｒ＝１の場合最大値１をとり、前記式(8)
の場合で、ｒ＝０またはｐ₁＝ｐ₂＝・・・ｐ_n＝１、
かつ、ｒ₁＝ｒ₂＝・・・ｒ_n＝１、前記式(9) の場合
でｒ＝０またはｐ₁＝ｐ₂＝・・・ｐ_n＝０、かつｒ₁
＝ｒ₂＝・・・ｒ_n＝１の場合に最小値０をとる。(7)
：例１〜４の装置における処理の他の説明前記例１〜
４の装置において、信頼性尺度として、確信度にあわせ
て、確信度の上限、下限を出力する。例１〜４の装置に
おける信頼性尺度が低いほど、上限と下限の差が大きく
なるような、上限と下限を与える。

【００９９】確信度をｐ、例１〜４の装置における信頼
性尺度をｒとしたとき、例えば、確信度の上限下限は、
以下のように与えられる。

【０１００】

【数１３】

【０１０１】(8) ：例５の装置の詳細な説明図５に示した例５の装置における確信度修正機能付き信
頼性尺度計算部１２は、確信度と類似事例集合を入力と
し、確信度の修正とその信頼性尺度の計算を行う。確信
度修正機能付き信頼性尺度計算部１２の入力として、あ
る予測属性値ｃの確信度ｐと類似事例集合が与えられた
とき、例えば、修正された確信度は、例１、２の装置の
いずれかにより信頼性尺度ｒを計算したのち、次の式に
より計算される。

【０１０２】修正確信度ｐ’＝ｒｐ＋（１−ｒ）ｐ_c （１８）ただし、既知事例集合における予測値ｃをもつ事例の割
合をｐ_cとする。この修正確信度は、信頼性尺度が１の
場合、元の確信度ｐを採用し、信頼性尺度が０の場合、
ｐ_cを採用する。

【０１０３】(9) ：例６の装置の詳細な説明図６に示した例６の装置において、確信度修正機能付き
確信度統合部１３は、複数の確信度を入力とし、修正さ
れた確信度とその信頼性尺度を計算し、出力する。確信
度修正機能付き確信度統合部１３の入力として、ある予
測属性値ｃの確信度ｐ₁・・・ｐ_nが与えられたとす
る。例えば、修正された確信度とその信頼性尺度は、以
下のように計算される。

【０１０４】

【数１４】

【０１０５】これは、修正確信度として全確信度の平均
を採用し、全確信度の分散が大きいほど低い信頼性尺度
を出力する。

【０１０６】(10)：例７の装置の詳細な説明図７に示した例７の装置において、確信度修正機能付き
信頼性尺度統合部１４は、複数の確信度とその信頼性尺
度を入力とし、修正された確信度とその信頼性尺度を計
算し、出力する。確信度修正機能付き信頼性尺度統合部
１４の入力として、ある予測属性値ｃの確信度と信頼性
尺度ｐ₁・・・ｐ_nが与えられたとする。例えば、修正
された確信度とその信頼性尺度は、以下のように計算さ
れる。

【０１０７】

【数１５】

【０１０８】これは、修正確信度として、信頼性尺度を
重みとした、全確信度の重みつき平均を採用し、全確信
度の重み付き分散が大きいほど低い信頼性尺度を出力す
る。以下に具体例を説明する。

【０１０９】§３：具体例による処理の説明図８〜図１１は具体例の説明図（その１）〜（その４）
である。以下、図８〜図１１に基づいて具体例による処
理を説明する。この場合、例として、顧客の性別、職業
等の値から、ある商品を購入するかどうかに関する購入
状況を予測する場合について説明する。

【０１１０】(1) ：図８のＡ図のような既知事例集合を
考える。説明の変数は「性別」、「職業」、「年齢」等
から構成されている。予測変数は「購入状況」であり、
既知事例集合においては、いずれの事例についても「購
入する」、「購入しない」のどちらかの値が入っている
ものとする。

【０１１１】このとき、図８のＢ図のような予測事例
（未知事例）に対して、それぞれ、予測変数値「購入す
る」の確信度と信頼性尺度を導出することを考える。当
然、この予測事例の値は、未知である。

【０１１２】(2) ：予測事例数（ｋ）を４として、前記
「例１〜３の装置における処理の他の説明」の欄で示し
た類似度計算方法に従い、類似事例を抽出した結果、図
９のＣ図、Ｄ図（未知１の類似事例集合及び未知２の類
似事例集合）に示したような類似事例集合と類似度が抽
出されたとする。

【０１１３】前記「例１〜３の装置における処理の他の
説明」の欄で示した類似度計算方法に従い、かつ、確信
度計算方法に従い「購入しない」の確信度を求めると、
その値は両予測データ（両未知データ）で等しく、図１
０のＥ図のようになる。

【０１１４】このデータから、前記例２の装置における
処理の記述の方法により、信頼性尺度を計算する。先
ず、例２の装置の処理の例に従い、信頼性尺度を求め
る。ここでは、類似事例数を２、３と変化させて得られ
る確信度から、信頼性尺度を得ることとする。

【０１１５】この場合、未知事例１の確信度と未知事例
２の確信度は、図１０のＦ図のようになる。従って、前
記式(5) により、未知事例１の信頼性尺度と未知事例２
の信頼性尺度は図１０のＧ図のようになる。

【０１１６】次に、前記例３の装置の処理で説明した例
に従い、信頼性尺度を求める。前記式(7) より、未知事
例１の信頼性尺度と未知事例２の信頼性尺度は、図１０
のＨ図のようになる。

【０１１７】いずれの場合も、未知事例１の信頼性尺度
の方が大きい。従って、同じ確信度であるが、未知事例
２よりも未知事例１の予測の方が信頼できることがわか
る。

【０１１８】§４：具体的な装置例と記録媒体の説明図１１は具体的な装置例である。前記例１〜例７の信頼
性尺度付き予測装置は、ワークステーション、パーソナ
ルコンピュータ等の任意のコンピュータにより実現する
ことができる。この装置は、コンピュータ本体２１と、
該コンピュータ本体２１に接続されたディスプレイ装置
２２、入力装置（キーボード／マウス等）２３、リムー
バブルディスクドライブ（「ＲＤＤ」という）２４、ハ
ードディスク装置（「ＨＤＤ」という）２５等で構成さ
れている。

【０１１９】そして、コンピュータ本体２１には、内部
の各種制御や処理を行うＣＰＵ２６と、プログラムや各
種データを格納しておくためのＲＯＭ２７（不揮発性メ
モリ）と、メモリ２８と、インタフェース制御部（「Ｉ
／Ｆ制御部」という）２９と、通信制御部３０等が設け
てある。なお、前記ＲＤＤ２４には、フレキシブルディ
スクドライブや光ディスクドライブ等が含まれる。

【０１２０】前記構成の装置において、例えば、ＨＤＤ
２５の磁気ディスク（記録媒体）に、前記信頼性尺度付
き予測装置の処理を実現するためのプログラムを格納し
ておき、このプログラムをＣＰＵ２６が読み出して実行
することにより、前記信頼性尺度付き予測装置が行う処
理を実行する。

【０１２１】しかし、本発明は、このような例に限ら
ず、例えば、ＨＤＤ２５の磁気ディスクに、次のように
してプログラムを格納し、このプログラムをＣＰＵ２６
が実行することで前記処理を行うことも可能である。

【０１２２】：他の装置で作成されたリムーバブルデ
ィスクに格納されているプログラム（他の装置で作成し
たプログラムデータ）を、ＲＤＤ２４により読み取り、
ＨＤＤ２５の記録媒体に格納する。

【０１２３】：通信回線を介して他の装置から伝送さ
れたプログラム等のデータを、通信制御部３０を介して
受信し、そのデータをＨＤＤ２５の記録媒体（磁気ディ
スク）に格納する。

【０１２４】（付記）前記の説明に対し、次の構成を付
記する。

【０１２５】（付記１）既知事例集合と、予測事例が入
力された場合に、前記既知事例集合から予測事例に類似
した事例の集合である類似事例集合を抽出する類似事例
抽出部と、前記類似事例集合から或る予測属性値の確信
度を計算する確信度計算部と、前記類似事例集合と、前
記確信度から、その確信度の信頼性尺度を計算する信頼
性尺度計算部とを備え、ある予測属性値の確信度と、そ
の確信度の信頼性尺度を出力することを特徴とする信頼
性尺度付き予測装置。

【０１２６】（付記２）前記信頼性尺度計算部は、その
内部で、確信度計算に用いる類似事例数を変化させ、そ
の結果確信度がどう変化するかを基に信頼性尺度を計算
する機能を備えていることを特徴とする（付記１）記載
の信頼性尺度付き予測装置。

【０１２７】（付記３）既知事例集合と、予測事例が入
力された場合に、前記既知事例集合から予測事例に類似
した事例の集合である類似事例集合を抽出する複数の類
似事例抽出部と、前記類似事例集合からある予測属性値
の確信度を計算する複数の確信度計算部と、前記複数の
確信度計算部からの出力である複数の確信度から、この
中の一つの確信度の信頼性尺度を計算する確信度統合部
とを備え、ある予測属性値の確信度と、その確信度の信
頼性尺度を出力することを特徴とする信頼性尺度付き予
測装置。

【０１２８】（付記４）既知事例集合と、予測事例が入
力された場合に、ある予測属性値の確信度と、その確信
度の信頼性尺度を出力する機能を有する信頼性尺度付き
予測部を複数備えると共に、それらの出力である複数の
確信度と信頼性尺度から、この中の一つの確信度の信頼
性尺度を計算する信頼性尺度統合部を備え、ある予測属
性値の確信度と、その確信度の信頼性尺度を出力するこ
とを特徴とする信頼性尺度付き予測装置。

【０１２９】（付記５）前記信頼性尺度計算部または確
信度統合部または信頼性尺度統合部が、修正された確信
度と、その信頼性尺度を出力することを特徴とする（付
記１）乃至（付記４）のいずれかに記載の信頼性尺度付
き予測装置。

【０１３０】（付記６）コンピュータに、既知事例集合
と、予測事例が入力された場合に、前記既知事例集合か
ら予測事例に類似した事例の集合である類似事例集合を
抽出する類似事例抽出部と、前記類似事例集合から或る
予測属性値の確信度を計算する確信度計算部と、前記類
似事例集合と、前記確信度から、その確信度の信頼性尺
度を計算する信頼性尺度計算部とを備え、ある予測属性
値の確信度と、その確信度の信頼性尺度を出力する機能
を実現させるためのプログラム、及び該プログラムを記
録したコンピュータ読みとり可能な記録媒体。

【０１３１】（付記７）コンピュータに、既知事例集合
と、予測事例が入力された場合に、前記既知事例集合か
ら予測事例に類似した事例の集合である類似事例集合を
抽出する類似事例抽出部と、前記類似事例集合からある
予測属性値の確信度を計算する複数の確信度計算部と、
前記複数の確信度計算部からの出力である複数の確信度
から、この中の一つの確信度の信頼性尺度を計算する確
信度統合部とを備え、ある予測属性値の確信度と、その
確信度の信頼性尺度を出力する機能を実現させるための
プログラム、及び該プログラムを記録したコンピュータ
読みとり可能な記録媒体。

【０１３２】（付記８）コンピュータに、既知事例集合
と、予測事例が入力された場合に、ある予測属性値の確
信度と、その確信度の信頼性尺度を出力する機能を有す
る信頼性尺度付き予測部を複数備えると共に、それらの
出力である複数の確信度と信頼性尺度から、この中の一
つの確信度の信頼性尺度を計算する信頼性尺度統合部を
備え、ある予測属性値の確信度と、その確信度の信頼性
尺度を出力する機能を実現させるためのプログラム、及
び該プログラムを記録したコンピュータ読みとり可能な
記録媒体。

【０１３３】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば次
のような効果がある。

【０１３４】(1) ：請求項１では、類似事例抽出部は入
力した既知事例集合と予測事例（未知事例）を基に、既
知事例集合から予測事例との間の類似度の大きい事例集
合を抽出し、確信度計算部は類似事例抽出部から出力さ
れた類似事例集合から、ある予測属性値の確信度を計算
して出力し、信頼性尺度計算部は類似事例抽出部から出
力された類似事例集合と確信度計算部２から出力された
確信度から、その確信度の信頼性尺度を計算して出力す
る。

【０１３５】このようにすれば、類似事例に基づく予測
結果の確信度に、その確信度の信頼度を示す信頼性尺度
を付加することで、ユーザに、予測の確信度と、その信
頼性の両方を知らせることで、ユーザの柔軟な対応を可
能とする。

【０１３６】そのため、ユーザは、類似事例に基づく予
測の予測結果を利用する際に、予測の確信度と、その信
頼性の両方を知ることができるので、従来の確信度のみ
の予測結果の場合と比べ、信頼性の低い予測結果につい
てのみ、より詳細な調査を行う等、より柔軟な判断を行
うことができる。

【０１３７】(2) ：請求項２では、部分集合生成部は入
力した類似事例集合から複数の部分類似事例集合を生成
して出力し、複数の確信度計算部はそれぞれ部分集合生
成部から出力された部分類似事例集合から確信度を計算
し、確信度統合部は確信度計算部の出力である複数の確
信度と、元の確信度から、信頼性尺度を計算して出力す
る。

【０１３８】このようにすれば、類似事例に基づく予測
結果の確信度に、その確信度の信頼度を示す信頼性尺度
を付加することで、ユーザに、予測の確信度と、その信
頼性の両方を知らせることで、ユーザの柔軟な対応を可
能とする。

【０１３９】そのため、ユーザは、類似事例に基づく予
測の予測結果を利用する際に、予測の確信度と、その信
頼性の両方を知ることができるので、従来の確信度のみ
の予測結果の場合と比べ、信頼性の低い予測結果につい
てのみ、より詳細な調査を行う等、より柔軟な判断を行
うことができる。

【０１４０】(3) ：請求項３では、複数の類似事例抽出
部はそれぞれ入力した類似事例集合から複数の部分類似
事例集合を生成して出力し、確信度計算部は対応した各
類似事例抽出部から出力された類似事例集合から確信度
を計算して出力し、確信度統合部は確信度計算部の出力
である複数の確信度を統合し、本装置の出力である確信
度の信頼性尺度を計算して出力する。

【０１４１】このようにすれば、類似事例に基づく予測
結果の確信度に、その確信度の信頼度を示す信頼性尺度
を付加することで、ユーザに、予測の確信度と、その信
頼性の両方を知らせることで、ユーザの柔軟な対応を可
能とする。

【０１４２】そのため、ユーザは、類似事例に基づく予
測の予測結果を利用する際に、予測の確信度と、その信
頼性の両方を知ることができるので、従来の確信度のみ
の予測結果の場合と比べ、信頼性の低い予測結果につい
てのみ、より詳細な調査を行う等、より柔軟な判断を行
うことができる。

【０１４３】(4) ：請求項４では、信頼性尺度付き予測
部はそれぞれ、請求項１〜３の信頼性尺度付き予測装置
と同じ機能を有し、それぞれが異なった確信度及び信頼
性尺度を出力する。その内の一つが本装置の確信度とし
て出力される。また、信頼性尺度統合は前記信頼性尺度
付き予測部の出力である、複数の確信度と信頼性尺度の
組を入力とし、それらから、本装置の出力である確信度
の信頼性尺度を計算して出力する。

【０１４４】このようにすれば、類似事例に基づく予測
結果の確信度に、その確信度の信頼度を示す信頼性尺度
を付加することで、ユーザに、予測の確信度と、その信
頼性の両方を知らせることで、ユーザの柔軟な対応を可
能とする。

【０１４５】そのため、ユーザは、類似事例に基づく予
測の予測結果を利用する際に、予測の確信度と、その信
頼性の両方を知ることができるので、従来の確信度のみ
の予測結果の場合と比べ、信頼性の低い予測結果につい
てのみ、より詳細な調査を行う等、より柔軟な判断を行
うことができる。

【０１４６】(5) ：請求項５では、類似事例抽出部は既
知事例集合から予測事例との間の類似度の大きい事例集
合を抽出し、確信度計算部は類似事例集合から予測属性
値の確信度を計算し、確信度修正機能付き信頼性尺度計
算部は本装置の出力である確信度と、その信頼性尺度を
計算して出力する。

【０１４７】このようにすれば、類似事例に基づく予測
結果の確信度に、その確信度の信頼度を示す信頼性尺度
を付加することで、ユーザに、予測の確信度と、その信
頼性の両方を知らせることで、ユーザの柔軟な対応を可
能とする。

【０１４８】そのため、ユーザは、類似事例に基づく予
測の予測結果を利用する際に、予測の確信度と、その信
頼性の両方を知ることができるので、従来の確信度のみ
の予測結果の場合と比べ、信頼性の低い予測結果につい
てのみ、より詳細な調査を行う等、より柔軟な判断を行
うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態における例１の装置構成図
である。

【図２】本発明の実施の形態における例２の信頼性尺度
計算部の内部構成図である。

【図３】本発明の実施の形態における例３の装置構成図
である。

【図４】本発明の実施の形態における例４の装置構成図
である。

【図５】本発明の実施の形態における例５の装置構成図
である。

【図６】本発明の実施の形態における例６の装置構成図
である。

【図７】本発明の実施の形態における例７の装置構成図
である。

【図８】本発明の実施の形態における具体例の説明図
（その１）である。

【図９】本発明の実施の形態における具体例の説明図
（その２）である。

【図１０】本発明の実施の形態における具体例の説明図
（その３）である。

【図１１】本発明の実施の形態における具体的な装置例
である。

【符号の説明】

１類似事例抽出部２確信度計算部３信頼性尺度計算部４部分集合生成部６確信度統合部８信頼性尺度付き予測部９信頼性尺度統合部１２確信度修正機能付き信頼性尺度計算部１３確信度修正機能付き確信度統合部１４確信度修正機能付き信頼性尺度統合部２１コンピュータ本体２２ディスプレイ装置２３入力装置（キーボード／マウス等）２４リムーバブルディスクドライブ（ＲＤＤ）２５ハードディスク装置（ＨＤＤ）２６ＣＰＵ（中央演算処理装置）２７ＲＯＭ（リード・オンリ・メモリ）２８メモリ２９Ｉ／Ｆ制御部（インタフェース制御部）３０通信制御部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】既知事例集合と、予測事例が入力された場
合に、前記既知事例集合から予測事例に類似した事例の
集合である類似事例集合を抽出する類似事例抽出部と、前記類似事例集合から或る予測属性値の確信度を計算す
る確信度計算部と、前記類似事例集合と、前記確信度から、その確信度の信
頼性尺度を計算する信頼性尺度計算部とを備え、ある予測属性値の確信度と、その確信度の信頼性尺度を
出力することを特徴とする信頼性尺度付き予測装置。
【請求項２】前記信頼性尺度計算部は、その内部で、確
信度計算に用いる類似事例数を変化させ、その結果確信
度がどう変化するかを基に信頼性尺度を計算する機能を
備えていることを特徴とする請求項１記載の信頼性尺度
付き予測装置。
【請求項３】既知事例集合と、予測事例が入力された場
合に、前記既知事例集合から予測事例に類似した事例の
集合である類似事例集合を抽出する複数の類似事例抽出
部と、前記類似事例集合からある予測属性値の確信度を計算す
る複数の確信度計算部と、前記複数の確信度計算部からの出力である複数の確信度
から、この中の一つの確信度の信頼性尺度を計算する確
信度統合部とを備え、ある予測属性値の確信度と、その確信度の信頼性尺度を
出力することを特徴とする信頼性尺度付き予測装置。
【請求項４】既知事例集合と、予測事例が入力された場
合に、ある予測属性値の確信度と、その確信度の信頼性
尺度を出力する機能を有する信頼性尺度付き予測部を複
数備えると共に、それらの出力である複数の確信度と信頼性尺度から、こ
の中の一つの確信度の信頼性尺度を計算する信頼性尺度
統合部を備え、ある予測属性値の確信度と、その確信度の信頼性尺度を
出力することを特徴とする信頼性尺度付き予測装置。
【請求項５】前記信頼性尺度計算部または確信度統合部
または信頼性尺度統合部が、修正された確信度と、その
信頼性尺度を出力することを特徴とする請求項１乃至４
のいずれかに記載の信頼性尺度付き予測装置。