JP2013130946A - Support system for generating causality diagram of system dynamics, and program - Google Patents
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Abstract
Description
社会システムの構造を可視化し、モデリングする技術にシステム・ダイナミクス（ＳＤ）がある。ＳＤ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関係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。システム・ダイナミクスは、事象を構成する要素をノードとして表し、要素間の因果関係をノード間の有向リンクで示したネットワーク図（以下、ＣＬＤ（causal loop diagram、因果関係図）と記す）を作成することで、モデリング対象事象の構造の特徴や、構造のどこに働きかけることが有効かつ持続的な改善に繋がるかを把握しやすくする（非特許文献１）。本発明は、ＳＤにおけるＣＬＤ構築手法に関する。 System dynamics (SD) is a technology for visualizing and modeling the structure of social systems. SD is a technique that captures events as a system, models complex and interdependent relationships in the system graphically, and leads to problem solving through simulation. System dynamics creates a network diagram (hereinafter referred to as a causal loop diagram) that represents the elements that make up an event as nodes and shows the causal relationships between the elements as directed links between the nodes. By doing so, it becomes easy to grasp the characteristics of the structure of the phenomenon to be modeled and where the work on the structure leads to effective and continuous improvement (Non-Patent Document 1). The present invention relates to a CLD construction method in SD.
システム・ダイナミクスは、社会システムを事象と捉えることで、人間の経験まで含めた複雑かつ相互依存の関係をＣＬＤでモデリングし、ＣＬＤを定量化することでシミュレーションによって問題解決に導く。ＣＬＤの表記法は、「フィードバック」と「遅れ」の事象を表現できることを特徴とし、要素間の因果関係を同期リンクと非同期リンクの矢印で結んだ有向グラフで表現する。同期リンクは、原因側の要素が上昇または増加すると結果側の要素も上昇または増加する関係であり、非同期リンクは、原因側の要素が上昇または増加すると結果側の要素が下降または減少する関係である。遅れとは、原因側の要素の事象が発生した後、時間が経過してから結果側の要素の事象が現れる関係である。このようなルールで表記したグラフの中からループ状になるフィードバック構造を見つけ、そのループが拡張ループ（時間とともに変数値が増加／減少）なのかバランスループ（時間とともに変数値の増減が均衡）なのかを見極めることで、事象全体の時間推移による傾向を推測しやすくし、構造特性を把握できる。拡張ループとは、成長または衰退が拡張的に起こる事象のループ構造であり、バランスループは成長または衰退がある一定まで進むと収束に向かう事象のループ構造である。 System dynamics takes social systems as events, models complex and interdependent relationships including human experience with CLD, and quantifies CLD to lead to problem solving through simulation. The notation of CLD is characterized by being able to express “feedback” and “lag” events, and the causal relationship between elements is expressed by a directed graph connected by arrows of synchronous links and asynchronous links. A synchronous link is a relationship in which the cause element rises or increases as the cause element rises or increases, and an asynchronous link is a relationship in which the cause element falls or decreases when the cause element rises or increases. is there. The delay is a relationship in which the event of the element on the result side appears after a lapse of time after the event of the element on the cause side occurs. Find the feedback structure in the form of a loop from the graph expressed in such a rule, and whether the loop is an expanded loop (variable value increases / decreases with time) or a balanced loop (variable value increases / decreases with time) This makes it easier to guess the trend of the entire event over time and understand the structural characteristics. The extended loop is a loop structure of an event in which growth or decline occurs in an extended manner, and the balance loop is a loop structure of an event toward convergence when progressing to a certain level.
ＣＬＤを構築し、シミュレーションモデル構築を支援する従来方法として、シミュレーションモデル定義システム（特許文献１）がある。この方法は、経済や社会等をシステムとしてとらえ、その構成要素の現象、事象、目標といったような概念の具体的項目をノードとして書きだし、各ノードにリンクをつなぐことで因果関係の構造を定義し、これを継承したシミュレーションモデル構築に必要な変数とそれらの計算式を定義することによってシミュレーションプログラムを自動生成する。 As a conventional method for constructing a CLD and supporting the construction of a simulation model, there is a simulation model definition system (Patent Document 1). This method treats the economy, society, etc. as a system, writes concrete items of concepts such as phenomena, events, and goals of the components as nodes, and defines the causal structure by connecting links to each node. Then, a simulation program is automatically generated by defining variables and their calculation formulas necessary for building a simulation model inheriting this.
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。 One of the effectiveness of the system dynamics (SD) is to grasp the problem structure by visualizing the causal relationship of the elements constituting the modeling target event with a network diagram (causal relationship diagram: CLD). Conventionally, CLD has been constructed by repeating the work of verifying the validity of the causal relationship using the experience of experts and past data, and adjusting if both do not match. When the number of elements increases, it is necessary to reconstruct and re-verify the CLD, which is a heavy burden on the model developer. In the prior art, a system has been invented that accepts components of modeling target events and causal relationships connecting them from a model developer, and automatically generates a simulation model after the developer formulates the causal relationships. However, there is no function for improving the efficiency of construction and reconstruction of the CLD and supporting verification of its validity.
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。 On the other hand, a method of constructing a CLD by analyzing the correlation of data between elements is also conceivable, but this method involves the following problems. That is, when the amount of data and the number of elements are large, considering time delay, verification is required for each element and each combination of time delays, so that calculation takes time. In addition, when a CLD is constructed only from past data, only the events included in the past data are modeled, resulting in an insufficient model for future prediction.
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。 An object of the present invention is to provide a causal relationship diagram generation support system and method capable of efficiently generating a CLD.
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。 The CLD notation method pays attention only to the increase / decrease of the cause-side element and the increase / decrease of the result-side element, so it is not necessary to calculate the correlation coefficient strictly. The present invention pays attention to the feature, and when the ratio of the increase and decrease of the data of the cause side and the result side elements is synchronized (there is a positive correlation) (hereinafter: coincidence rate) is higher than the threshold value, the synchronization link If the ratio of the increase and decrease in data of the element on the result side does not synchronize (has negative correlation) is higher than the threshold, an asynchronous link is used to create a CLD that builds a CLD that is consistent with past data behavior Propose a support system. Specifically, the sign of the difference value indicating the fluctuation of past data of each element is stored in the database, and the flag is set and stored only in the cause side element when the sign is reversed at each time delay interval. In other words, when the sign of the difference value indicating the fluctuation of the past data is reversed between the cause element and the cause element corresponding to the time delay, and the tendency of increase or decrease in the fluctuation of the cause element data is reversed. Flag the. By using this information, the synchronous / asynchronous coincidence rate between the cause side and the result side can be calculated efficiently with each time delay time constant. Construct CLD as there is. In addition, in order to model human experience values, a model developer has a causal relationship adjustment interface that can set the causal relationship decimation, and the optimal time delay or synchronous link or asynchronous link for the set causal relationship The above-described proposed system that can set the above is invented.
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。
When calculating the correlation coefficient between all two elements in consideration of the time delay and constructing a causal relationship diagram, assuming that the number of elements is n, the multiplication is n C 2 × O (maximum value of time delay × number of data) ) Times and division are required n C 2 × O (maximum time delay) times. In contrast, according to the present invention, since the CLD can be configured only by n C 2 × O (maximum value of time delay), the efficiency can be improved. Therefore, the present invention can efficiently generate a CLD that is consistent with the behavior of past events in consideration of the effect of the optimal time delay of the causal relationship, and even if the number of elements increases, Easy to build. Furthermore, the present invention has a function of reflecting human experience values for causal relationship candidates, thereby enabling simulation prediction of events not included in past data.
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、ＣＬＤ（causal loop diagram、因果関係図）を作成する例を用いて説明する。 Embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In the embodiment, a management structure relating to project management in the information business field such as system integration and software development will be described using an example of creating a CLD (causal loop diagram) from past data.
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J.Forrester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ＰＭＢＯＫ（Project Management Body of Knowledge）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。 The causal relationship between project management evaluation elements is modeled and visualized based on the concept of system dynamics (Non-Patent Document 1) proposed by Professor J. Forrester of MIT Sloan School of Management. System dynamics is a technique that considers events as a system, models complex and interdependent movements in the system graphically, and leads to problem solving through simulation. When modeling a model for evaluating project management based on the concept of system dynamics, PMBOK (Project Management Body of Knowledge), a project management knowledge system established by the American Project Management Association, is an element of project management evaluation. May be used. The management elements are, for example, progress delay, quality, human resources, communication, and the like.
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。
Before describing the embodiment, the CLD notation will be described with reference to FIG. A project management evaluation model example 1402 is an output example of this system, and is an example of a CLD indicating a causal relationship between management evaluation elements of a project. A node constituting this CLD indicates an evaluation element of project evaluation such as a
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。
Among links connecting nodes, a synchronous link is expressed by adding a positive sign to the arrow, and an asynchronous link is expressed by adding a negative sign (−) to the arrow. In addition, a link having an influence of time delay is expressed by adding a delay time (x) to a square added to an arrow. In the
（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。 ＣＰＵ ２０１１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。
(System configuration)
FIG. 2 shows a typical hardware configuration of a computer used in the CLD
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。
The recording
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。
The
図３は、本発明を実施するプログラム構成図である。 FIG. 3 is a program configuration diagram for implementing the present invention.
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３０１２（４０１）、差分値符号格納データベース３０１３（５０１）、因果関係候補格納データベース３０１４（７０１）、逆フラグ格納データベース３０１５（８０１）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。
The CLD
（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。
(Description of processing)
FIG. 1 shows a basic processing flow of an embodiment of the present invention.
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。
In
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。
In
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。
Details of
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。 The element data table 401 is an example in which the data of the elements A4010, B4011,... Over the inputted simulation period of 9 months are read from the input file and stored every month which is the simulation interval. Here, the elements are evaluation elements in the project evaluation shown in FIG. 14, but for the sake of notation, productivity is expressed by an abbreviation such as element A4010, and the progress delay is expressed by element B4011. The data of element A4010 is an example of input assuming a score of 0 to 100 points. Productivity (element A) is the result and progress delay (element B) is the cause.
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。
In
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Ｂ（Ｃ・・・・）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（＋１）５０１１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。
Details of
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。
In
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。
Step 104 will be described in detail with reference to FIG. FIG. 6 is a flowchart illustrating the processing of the inter-element causal relationship
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。
In
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。
In
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。
Details of
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。
However, the table 7011 of
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（＋１）５０１１と要素Ｂ４０１１の符号（＋１）５０１２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。
FIG. 7 is an example in which the code string of the product of the difference value code of the data between the two elements A4010 and B4011 of FIG. 4 is stored in the table 7011 with a time delay of 0 month. Specifically, the product of the code (+1) 5011 of the
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＝ｘ＋１のテーブルに格納する。
In
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。
Details of
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＝ｘ＋１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。
FIG. 8 shows the difference value code of the
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。 That is, in the reverse flag generation method, if the product of each data of the element B data string causing the data and the data of the time delay x of the element B data string is -1, the data of the time delay x is supported. Set the flag to the reverse flag at the position to be.
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。
In
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。
Details of
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。
Step 901 will be described. In
And stored in the coincidence rate table 7015 of the table 7011 with a time delay of 0 month in the causal relationship candidate storage table 701. The negative and positive sign number y indicates the degree of asynchronous or synchronous, and the above match rate indicates the asynchronous match rate when the negative code number is large, and the positive code number is When there are many, it represents the coincidence rate of synchronization. In addition, in the code string of the product of the difference value codes of the elements A and B, the link type is an asynchronous link when the negative code match rate is 50% or more, and the link type is a synchronous link when the positive code match rate is higher than 50%. Are stored in the link type table 7016.
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。 In addition, y is either the number of products of each data in the data string of the element A as a result and the data of the data string of the element B as a cause, or the number of products in which the product is -1. A large number. The simulation period α-1 is the number of difference value data.
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。
Step 902 will be described with reference to FIG. The calculation example 1001 of the match rate in FIG. 10 shows the match rate of the difference value code between the
5/8 = 0.625
Since the negative fluctuation tendency is strong, it is determined as an asynchronous link. Accordingly, the
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。
In
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（＋１）１００２１、（−１）１００２２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。
Step 903 will be described with reference to FIG. FIG. 10 shows the calculation of the sum z x required to obtain the coincidence rate at each time delay of x = 1, 2 of the causal relationship between the
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ｘ（１≦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。
In
In
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。
Step 905 will be described with reference to FIG. In FIG. 10, since the causal relationship of
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(ｘ)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(ｘ)、及び同期の一致率をＲｓ(ｘ)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。 In the following, for simplification of the notation, the coincidence rate for the time delay x months is represented as R (x), and when the asynchronous / synchronous coincidence rate is distinguished, the asynchronous coincidence rate is represented by Ra (x), The synchronization matching rate is represented as Rs (x). Also, z x is an index representing the degree of change to “asynchronous” for a code string of a product with a time delay of 0 month, and if z x > 0, the tendency of the change contributing asynchronously, and if z x <0, synchronous The trend of change that contributes to
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。
In
（１） 時間遅れ０ヶ月が非同期の場合、Ｒａ(ｘ)＝ (ｙ＋ｚｘ−ｆ) / (α−１−ｘ)を求め、
（ａ）Ｒａ(ｘ)＜０．５ならば、Ｒｓ(ｘ)＝１−Ｒａ(ｘ)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(ｘ)の計算の結果、０ヶ月の非同期の一致率Ｒａ(０)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(ｘ)に置き換え、同期リンクと仮設定」
（ｂ）Ｒａ(ｘ)≧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(０)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(ｘ)= (ｙ−ｚｘ−ｆ) / (α−１−ｘ)を求め、
（ａ）Ｒｓ(ｘ)＜０．５ならば、Ｒａ(ｘ)＝１−Ｒｓ(ｘ)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(ｘ)の計算の結果、０ヶ月の同期の一致率Ｒｓ(０)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(ｘ)に置き換え、非同期リンクと仮設定」
（ｂ）Ｒｓ(ｘ)≧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(０)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＝（５＋０−０）/（９−１−１）＝０．７１４
ｚｘ＝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）−０）/（９−１−２）＝２/６
一致率＜０．５より
一致率＝１−２/６＝４/６＝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。
(1) When the time delay of 0 months is asynchronous, Ra (x) = (y + z x −f) / (α−1−x) is obtained,
(A) If Ra (x) <0.5, Rs (x) = 1−Ra (x) is calculated, and the synchronous link and provisional setting: “There is an asynchronous reverse tendency factor“ z x <0, As a result of the calculation of (x), since the tendency of the asynchronous coincidence rate Ra (0) at 0 months weakened and reversed to the synchronous trend, the synchronous coincidence rate Rs (x) of x months evaluated with a positive code number Replace, sync link and provisional settings "
(B) If Ra (x) ≧ 0.5, the asynchronous link and provisional setting: “If there is a factor that enhances the asynchrony of z x ≧ 0, or there is an asynchronous reverse tendency factor of z x <0, If there is no significant change in the 0 month asynchronous rate of coincidence Ra (0), it will be temporarily set as an asynchronous link. "
(2)
(A) If Rs (x) <0.5, Ra (x) = 1−Rs (x) is calculated and there is an asynchronous link and temporary setting: “z x > 0 and there is a reverse tendency factor of synchronization, Rs As a result of the calculation of (x), the tendency of the coincidence rate Rs (0) of 0 month is weakened and reversed to the non-synchronous tendency. Therefore, the asynchronous coincidence rate Ra (x) of x month evaluated by the negative code number is used. Replace, Asynchronous Link and Temporary Configuration "
(B) If Rs (x) ≧ 0.5, the synchronization link and provisional setting: “If there is a factor that enhances synchronization such as z x ≦ 0, or there is a reverse tendency factor of synchronization such that z x > 0, If there is no significant change in the synchronization rate Rs (0) of 0 month synchronization, the synchronization link and provisional setting are used as is. "
Step 905 will be described with reference to FIG. FIG. 11 calculates the data coincidence rate between the
Asynchronous link from z x = 0 and provisional setting Match rate of 2 months delay = (5 + (-3) -0) / (9-1-2) = 2/6
Match rate <0.5
This is an example 11013, 11014 in which the synchronization rate and the temporary setting are calculated with the coincidence rate = 1-2 / 6 = 4/6 = 0.667.
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×Ｏ（Ｄα）回、除算の回数はｎＣ２×Ｏ（Ｄ）回必要である。これに対して、この発明は、ｎＣ２×Ｏ（Ｄ）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。 When a causal relationship diagram is constructed by calculating correlation coefficients between all two elements in consideration of the time delay, the number of multiplications is n C 2 × O (Dα) times, where n is the number of elements. The number of times needs n C 2 × O (D) times. On the other hand, according to the present invention, since the CLD can be configured only by n C 2 × O (D) divisions, the efficiency can be improved. For example, when the number of elements = 70 and α = 100 years (1200 months), if D = α / 2, conventionally, 1.74 × 10 9 multiplications are required, whereas in the present invention, the time delay is 0. When obtaining a product code sequence for months, a code sequence can be calculated by comparing (+1) and (-1), and a CLD can be constructed without using multiplication. Therefore, the present invention can efficiently generate a CLD that is consistent with the behavior of past events in consideration of the effect of the optimal time delay of the causal relationship, and even if the number of elements increases, Easy to build.
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。
In
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。
Step 605 will be described with reference to FIG. In FIG. 11, the
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。
In
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。
In
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。
Step 608 will be described with reference to FIG. FIG. 11
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。
In
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１（１２０１２）、４（１２０１３）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０．７５（１２０１５）、０．７１４（１２０１４）が候補の順位を、示している。また一致率０．７５（１２０１５）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０．７１４（１２０１４）の何も付いていないリンクは同期リンクである。
Step 106 will be described with reference to FIG. FIG. 12 is an output example 1201 of the
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。
In
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０．７５（１２０１５）が時間遅れ１ヶ月の一致率０．７１４（１２０１４）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。
Step 107 will be described with reference to FIG. In FIG. 13, from the causal
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。
In
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。
In
（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。
(Quantitative explanation about processing)
The processing described above will be described quantitatively using data strings represented by symbols. That is, a supplementary explanation is given regarding the processing described above.
（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（Ａ・Ｂ）ｉ 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/(α−１)である。要素の数をｎ、積Ａ・Ｂ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、Ａ・Ｂ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＋＝（ｎ＋ｎＡＢ）／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＋＝（ｎ＋ｎＡＢ）／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。
(1) Definition formula for the coincidence rate of difference value codes (step 902)
If the element of the product of the data strings A and B is (A · B) i, the coincidence rate of the difference value code in
（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Ｃｉ＋ｘをそれぞれ以下のように表す。
(2) Inverse flag definition formula (
The original data string B corresponding to the cause, the data string Bx of the time delay x in the data string B, and the reverse flag C i + x are respectively expressed as follows.
元のデータ列Ｂ ｂ１， ｂ２， ｂ３， ・・・・
時間遅れｘのデータ列Ｂｘ ｂ１＋ｘ，ｂ２＋ｘ，ｂ３＋ｘ， ・・・・・
逆フラグＣｉ＋ｘ Ｃ１＋ｘ，Ｃ２＋ｘ，Ｃ３＋ｘ， ・・・・
逆フラグＣｉ＋ｘは、積Ｂ・Ｂｘの要素（Ｂ・Ｂｘ）ｉ＝−１の時にフラグをＯＮ、即ち、Ｃｉ＋ｘ＝１とし、（Ｂ・Ｂｘ）ｉ＝１の時にはＣｉ＋ｘ＝０とする。但し、ＣＫ＝０（ｋ＝１〜ｘ）とする。即ち、Ｃｉ＋ｘ＝（１−（Ｂ・Ｂｘ）ｉ）/２と表される（ステップ６０３）。この逆フラグＣｉ＋ｘを、ステップ９０３の時間遅れｘに対するｚｘに適用すると、ｚｘ＝Σ（Ｃｉ＋ｘ）（Ａ・Ｂ）ｉ＋Ｘ＝Σ（Ｃｉ＋ｘ）（ａｉ＋ｘｂｉ＋Ｘ）となって、逆フラグがＯＮの時のみ、積Ａ・Ｂの符号列が加算（総和）される。
Original data string B b 1 , b 2 , b 3 ,...
Data sequence Bx b 1 + x , b 2 + x , b 3 + x , ... with time delay x
Reverse flags C i + x C 1 + x , C 2 + x , C 3 + x ,...
The reverse flag C i + x is ON when the element (B · Bx) i = −1 of the product B · Bx, that is, C i + x = 1, and when (B · Bx) i = 1, C i + x = 0. To do. However, C K = 0 (k = 1 to x). That is, it is expressed as C i + x = (1− (B · Bx) i) / 2 (step 603). When this reverse flag C i + x is applied to z x with respect to the time delay x in
（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。
(3) Sum of positive or negative signs (elements) f (step 905)
The sum f described in
非同期の場合：（Ａ・Ｂ）ｉ＝−１となる要素の数ｆ＝Σｉ＝１ｔｏ ｘ（１−（Ａ・Ｂ）ｉ）/２
同期の場合：（Ａ・Ｂ）ｉ＝＋１となる要素の数ｆ＝Σｉ＝１ｔｏ ｘ（（Ａ・Ｂ）ｉ＋１）/２
前者では（Ａ・Ｂ）ｉ＝１の場合、後者では（Ａ・Ｂ）ｉ＝−１の場合はカウントされない。従って、Σｉ＝１ｔｏ ｘ（Ａ・Ｂ）ｉは、積Ａ・Ｂ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＝１ｔｏ ｘ１＝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＝（ｘ＋ｎＡＢ，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Ａ・Ｂ、（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Ａ・Ｂｘ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。
Asynchronous: Number of elements where (A · B) i = −1 f =
In the case of synchronization: the number of elements for which (A · B) i = + 1 f = Σ i = 1 to x ((A · B) i + 1) / 2
The former is not counted when (A · B) i = 1, and the latter is not counted when (A · B) i = −1. Therefore, Σ i = 1 to x (A · B) i is a value n AB, x obtained by adding the values of each element of the product A · B for i = 1 to x , and
(4) Correspondence relationship between data of result A and cause B in time delay x (relationship with z x in step 903)
FIG. 15 shows the correspondence between the result A and the cause B data in the time delay x. FIG. 15 shows (a) result A, (b) cause B, (c) product A · B, (d) cause Bx of time delay x, (e) reverse flag, and (f) result A and time delay x. The elements of products A and Bx with the cause Bx are arranged in correspondence with each other, and each element of (a), (b), (c), (d) and (f) is a difference value code. Or it is +1 or -1 which is a product of a difference value code, and (e) is 1 or 0. When there is no corresponding element of (d), (e), and (f), it is 0. The data number k is a number assigned to each data in time series when there is no time delay (x = 0), and is from 1 to the number of elements n. The effective number i is a number assigned to a pair corresponding to the cause Bx of the time delay x and the result A when there is the time delay x. Therefore, in the case of the time delay x, the effective number i is not given to the pair whose data numbers are k = 1 to x. Further, (e) the reverse flag becomes 1 or 0 depending on the relationship between (b) cause B and (d) cause Bx of time delay x.
ここで、逆フラグがＯＮの時は、その定義より、ｂｉ＋ｘはｂｉ＋ｘ＝−ｂｉとなることを意味し、ステップ９０３で定義したＣｉ＋ｘを用いると、Ｃｉ＋ｘｂｉ＋ｘ＝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Ａ・Ｂの総和を求めると、ステップ９０３で定義した、ｚｘ＝Σｉ＝１ ｔｏ ｎ−ｘ（Ｃｉ＋ｘ）（Ａ・Ｂ）ｉ＋Ｘ＝Σｉ＝１ ｔｏ ｎ−ｘ（Ｃｉ＋ｘ）（ａｉ＋ｘｂｉ＋Ｘ）となる。ここで、Ｃｉ＋ｘｂｉ＋ｘ＝ｂｉ と置き換えると、ｚｘ＝Σｉ＝１ ｔｏ ｎ−ｘ（Ｃｉ＋ｘ）（Ａ・Ｂ）ｉ＋Ｘ＝Σｉ＝１ ｔｏ ｎ−ｘ（Ｃｉ＋ｘ）（ａｉ＋ｘｂｉ＋Ｘ）＝Σ＊ ｉ＝１ ｔｏ ｎ−ｘ ａｉ＋ｘｂｉ （但し、Σ＊はＣｉ＋ｘ＝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Ａ・Ｂｘが求まる。
Here, when the reverse flag is ON, from the definition, b i + x means b i + x = −bi. When C i + x defined in
また、ｚｘは、積Ａ・Ｂの同期/非同期に対する積Ａ・Ｂｘ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）。
Z x is an index representing the degree of change of the products A and Bx to “asynchronous” with respect to the synchronization / asynchronization of the products A and B. That is, if z x > 0, the tendency of change contributing asynchronously is shown, and if z x <0, the tendency of change contributing to synchronization is shown. (Each is a quantity that shows a reverse trend for asynchronous or synchronous.)
Therefore, when z x > 0 in the case of synchronization, contribution to the coincidence rate, which is an index of synchronization between the result A and the cause Bx of the time delay x, due to the conflicting change of the difference value code (the reverse flag is ON). Therefore, if the match rate (reference: always positive value) is excluded from y (y−z x ) and z x <0 in the case of synchronization, the opposite change of the difference value code This means the same tendency as the contribution to the coincidence rate, which is an index of the synchronization between the result A and the cause Bx of the time delay x, accompanying with (the reverse flag is ON), and therefore y concerning the coincidence rate (reference: always positive value) It is increased by subtracting a negative value z x from (y x x ).
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（ｙ＋ｚｘ）、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（ｙ＋ｚｘ）。 On the other hand, when z x > 0 in the case of asynchronous, contribution to the coincidence rate, which is an asynchronous index between the result A and the cause Bx of the time delay x, due to the conflicting change of the difference value code (the reverse flag is ON). Therefore, it is increased by adding to y related to the coincidence rate (reference: always positive value) (y + z x ), and when z x <0 in the asynchronous case, the opposite change of the difference value code This means a reverse tendency of contribution to the coincidence rate, which is an asynchronous index between the result A and the cause Bx of the time delay x accompanying the (reverse flag is ON), and therefore y related to the coincidence rate (reference: always a positive value) Is excluded by adding a negative value z x (y + z x ).
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（Ａ・Ｂ）ｉを、積Ａ・Ｂｘの要素（Ａ・Ｂｘ）ｉ＋ｘ＝ａｉ＋ｘｂｉ 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。 Further, when (A · B) i included in y in the definition of the coincidence rate defined in (1) is replaced with an element (A · Bx) i + x = a i + x b i of the product A · Bx, the result A and time The coincidence rate with the cause Bx in the delay x can be calculated.
シミュレーション期間α、時間遅れｘ（１≦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。 Assuming that the simulation period is α and the time delay is x (1 ≦ x ≦ D), the number of pairs consisting of A and B elements for which the coincidence rate is calculated is α-1-x (where n = α-1). It becomes.
（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。
(5) About the judgment formula of
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−(一致率)＝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−(一致率)＝ｎ＋／ｎ（少ない正の符号数で評価）
また、ｙとｙ‘との間には、積Ａ・Ｂの各要素の値の加算値ｎＡＢ 、ｎ＋＝（ｎ＋ｎＡＢ）／２、ｎ−＝（ｎ−ｎＡＢ）／２であるので、（ｙ／ｎ）＋（ｙ‘／ｎ）＝１となる関係がある。
In the case of synchronization: y = n + , match rate = n + / n (evaluated with a large number of positive codes),
Reverse trend factor z> 0 (there is a reverse trend factor for synchronization)
y ′ = n − , 1− (coincidence rate) = n − / n (evaluated with a small number of negative signs)
Asynchronous: y = n − , match rate = n − / n (evaluated with a large number of negative signs),
Reverse trend factor z <0 (There is a reverse trend factor for asynchronous)
y ′ = n + , 1- (match rate) = n + / n (evaluated with a small number of positive codes)
In addition, between y and y ′, the added values n AB , n + = (n + n AB ) / 2, n − = (n−n AB ) / 2 of the values of the products A and B Therefore, there is a relationship of (y / n) + (y ′ / n) = 1.
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。 As described above, considering the influence of time delay, it is possible to efficiently generate a CLD that is consistent with the behavior of past events. Therefore, even when the number of elements increases, it becomes easy to reconstruct the causal relationship diagram. Furthermore, it has a function of reflecting human experience values for causal relationship candidates, thereby enabling simulation prediction of events not included in past data.
２０１：ＣＬＤ生成支援システム、２０２：記録媒体、２０３：記録媒体読取装置、２０４：入力装置、２０５：出力装置。 201: CLD generation support system, 202: recording medium, 203: recording medium reading device, 204: input device, 205: output device.
Claims (9)
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。 In a causal relationship generation support method using a computer having an input device and a database,
Accept the simulation period, simulation interval and time delay maximum value from the input device,
Read the name of the component of the social system that is the modeling target event and the data of all elements within the simulation period from the input file and store them in the database,
For all the elements, store the sign of the difference value of adjacent data of each element in the database,
Analyze data increase / decrease between two elements until processing is completed for all two elements, and set causal relationship candidates based on time delay, synchronous / asynchronous link,
Outputting the generated causal relationship diagram candidates;
For causal relationship diagram candidates, accept causal decimation or setting from the input device,
A causal relationship diagram is output by setting or updating the time delay of the set causal relationship, synchronous link or asynchronous link,
A causal relationship generation support method characterized by that.
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。 An input device for receiving an instruction from the user including at least a simulation period, a simulation interval, and a maximum time delay;
An element data storage database for reading the names of the components of the social system that are the modeling target events and the data of all the elements in the simulation period from the input file, and storing the data of the components of the modeling target events;
A difference value code storage database for storing a code of a difference value of data adjacent to each element for all elements;
An inter-element causal relationship candidate setting means for analyzing a data increase / decrease between two elements and setting a causal relationship candidate considering a time delay and a synchronous / asynchronous link;
A causal relationship candidate storage database for storing causal relationship candidates set by the inter-element causal relationship candidate setting means;
An inter-element increase / decrease coincidence rate calculating means for calculating a data increase / decrease coincidence ratio between the two elements set by the inter-element causal relationship candidate setting means;
A reverse flag storage database for storing a reverse flag for calculating a match rate by the inter-element increase / decrease match rate calculation means;
For causal relationship diagram candidates, it has a causal relationship adjustment interface that accepts thinning and setting of causal relationships, and an output device that outputs the causal relationship diagram.
Causal relationship diagram generation support system characterized by that.
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。 The causal relationship candidate storage database is
Store the causal connection destination element and connection source element in a table corresponding to at least a time delay of 0 months,
For each time delay from 0 months of causal relationship to the maximum time delay,
Candidate ranks that identify ranks of causal candidates,
A match rate that stores the change match rate of data increase and decrease between causal elements,
A link type that identifies the causal synchronous / asynchronous link, and
Stores a product code string when the time delay of the difference value between the connection destination element and the connection source element identified by the identification ID is 0 months,
The causal relationship diagram generation support system according to claim 2.
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。 The reverse flag storage database is:
At least the element name,
For each time delay from the time delay 1 month to the maximum time delay,
Storing a reverse flag identified by the time delay identification ID;
The causal relationship diagram generation support system according to claim 2.
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。 The inter-element causal relationship candidate setting means includes:
Storing the product code string when the time delay of the difference value code of the data between the two elements is zero in the causal relationship candidate storage database;
The difference value code of the causal cause-related element is compared every time delay from a time delay of one month to the maximum time delay value. If the sign is reversed, the reverse flag is delayed by the corresponding time delay in the reverse flag storage database. Identification ID = stored in comparison target table after time delay,
The coincidence rate of bidirectional increase / decrease between elements from the time delay 0 months to the time delay maximum value is calculated by the inter-element increase / decrease coincidence calculating means,
When the negative sign match rate is greater than or equal to a threshold value for each of the time delay from 0 month to the maximum time delay value, the causal relationship candidate storage database as an asynchronous link if the positive code match rate is greater than or equal to the threshold value Stored in
For a causal relationship based on a bidirectional time delay between all two elements of the causal relationship candidate storage database, a plurality of causal relationships having higher matching rates are set as candidates.
The causal relationship diagram generation support system according to claim 2.
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。 The inter-element increase / decrease coincidence calculating means is:
The coincidence rate of the difference value code when the time delay is 0 month is calculated by (number of positive / negative larger code) / (simulation period −1) and stored in the causal relationship candidate storage database,
When the negative sign match rate is 50% or more, it is determined as an asynchronous link, and when the positive sign match rate is higher than 50%, it is determined as a synchronous link.
For the identification ID of the product code string when the time delay of the causal relationship candidate storage database is 0 months, the same time delay identification ID of the table in which the reverse flag of the cause side element of the reverse flag storage database is set Calculate the sum of the signs,
For the product code string in the causal relationship candidate storage database when the time delay is 0 month, the sum of negative signs is calculated until the identification ID = time delay, and when the time delay 0 month is asynchronous, the time delay 0 month If is synchronous, calculate the sum of positive signs,
Identification ID when the time delay is 0 month corresponding to the time delay identification ID in which the first variable, which is the larger positive / negative code number, and the reverse flag is set for the time delay from 1 month to the maximum time delay value A second variable that is the sum of the signs of the IDs, identification ID = the third variable that is the sum of the negative signs up to the time delay, simulation period—the fourth variable that is the time delay, and the identification ID = the time delay Temporarily set either the asynchronous link or the synchronous link by the determination based on the fifth variable that is the sum of the positive signs up to
The causal relationship diagram generation support system according to claim 2.
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。 The determination in the inter-element increase / decrease coincidence calculating means is:
When the coincidence rate of each time delay is determined that the time delay of 0 months is an asynchronous link, (the first variable + the second variable−the third variable) / (the fourth variable) Calculate with
If the match rate is <0.5, the match rate is calculated as 1− (match rate) and temporarily set as a synchronous link.
If the match rate ≧ 0.5, temporarily set as an asynchronous link,
When the coincidence rate of each time delay is determined that a time delay of 0 month is a synchronous link, (the first variable−the second variable−the fifth variable) / (the fourth variable) Calculate with
If the match rate <0.5, the match rate is calculated as 1− (match rate) and temporarily set as an asynchronous link.
If the match rate ≧ 0.5, temporarily set as a synchronous link.
The causal relationship diagram generation support system according to claim 6.
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。 The causal relationship adjustment interface for the causal relationship candidate is:
An interface that allows you to enter at least the causal connection source elements you want to thin out or set,
An interface that allows you to enter the causal connection destination element you want to thin out or set,
An interface that allows you to enter the causal time delay you want to thin out or set,
An interface to perform decimation,
It has an interface for setting a new causal relationship and an interface for setting whether the causal relationship is an asynchronous link or a synchronous link.
The causal relationship diagram generation support system according to claim 2.
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。 The difference code storage database is
At least each element name,
Stores data for each simulation interval difference for the simulation period,
Storing an identification ID for distinguishing the data;
The causal relationship diagram generation support system according to claim 2.
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