JP2016021144A - グラフ表示方法、グラフ表示装置およびグラフ表示プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】グラフを厳選表示する。
【解決手段】抽出部１１１は、データ領域１２１に格納されている各データに基づくグラフを生成する。抽出部１１１は、生成した各グラフの特徴を格納したグラフ情報テーブルを生成する。抽出部１１１は、グラフ情報テーブルを基にしてbar変動係数Ｃｂとdif変動係数Ｃｄとを求める。抽出部１１１は、グラフの１つのバーに９０％以上の標本が集まっているグラフに所定のラベルを付す。抽出部１１１は、bar変動係数Ｃｂとdif変動係数Ｃｄに応じたラベルを各グラフに付す。表示部１１２は、指定されたラベルが付されたグラフを出力部１３０の画面に表示する表示データ領域１２２を生成する。
【選択図】図１

Description

本発明は、グラフ表示方法、グラフ表示装置およびグラフ表示プログラムに関する。

大量のデータを分析する技術がある。かかる技術では、例えば、データの分析に用いる項目をｘ軸およびｙ軸に設定し、データの各レコードをプロットしたグラフを生成して表示する。

特開平０９−６９１０７号公報

しかしながら、上述の従来技術では、データ分析に用いるグラフを厳選表示できないという問題がある。

すなわち、データ分析では、分析対象のデータの全項目についてグラフを生成すると、データ分析に有意なグラフが得られにくい。そこで、例えば、データの各項目の基本統計量、相関係数、グラフ等を参考にしてデータの項目を取捨選択することがある。しかし、可視的イメージであるグラフに基づいてデータの項目を取捨選択し、データ分析に有意なグラフを厳選表示することは困難である。

また、データの可視化を目的として、データの全項目についてグラフを生成すると、データ分析に有意でないグラフも大量に生成されてしまい、データ分析に有意なグラフが厳選表示できないという問題がある。

一つの側面では、グラフを厳選表示できるグラフ表示方法、グラフ表示装置およびグラフ表示プログラムを提供することを目的とする。

第１の案では、データ解析結果のグラフ表示方法は、コンピュータを用いてデータ解析して得られる第１のグラフ群のうち、形状に関する基準に基づいて第２のグラフ群を抽出する。グラフ表示方法は、第１のグラフ群のうち抽出された第２のグラフ群のみを表示部に表示する、又は、第１のグラフ群のうち第２のグラフ群と第１のグラフ群のうち第２のグラフ群を除くグラフ群とを識別可能に表示部に表示する。

本発明の一実施態様によれば、グラフを厳選表示できるという効果を奏する。

図１は、実施例１のシステムの全体構成の例を示す図である。 図２は、グラフ情報テーブルの第１の例を示す図である。 図３は、変動係数を説明するための図である。 図４は、ラベル一覧表の一例を示す図である。 図５は、第一のラベル付け処理を説明するための図である。 図６は、第二のラベル付け処理を説明するための第１の図である。 図７は、第二のラベル付け処理を説明するための第２の図である。 図８Ａは、第二のラベル付け処理を説明するための第３の図である。 図８Ｂは、第二のラベル付け処理を説明するための第４の図である。 図９は、表示部への第１の表示例を示す図である。 図１０は、表示部への第２の表示例を示す図である。 図１１は、実施例１のグラフ表示装置の処理フローの例を示す図である。 図１２は、グラフの表示処理のフローの一例を示す図である。 図１３は、実施例２のシステムの全体構成の例を示す図である。 図１４は、グラフ情報テーブルの第２の例を示す図である。 図１５は、再生成処理を説明するための第１の図である。 図１６は、再生成処理を説明するための第２の図である。 図１７は、再生成処理について説明するための第３の図である。 図１８は、再生成処理について説明するための第４の図である。 図１９は、再生成の基準を説明するための図である。 図２０は、実施例２のグラフ表示装置の処理フローの例を示す図である。 図２１は、再生成処理のフローの一例を示す図である。 図２２は、実施例１のグラフ表示装置のハードウェア構成を示す図である。 図２３は、コンピュータで動作するプログラムの構成例を示す図である。

以下に、本願の開示するグラフ表示装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの権利範囲が限定されるものではない。各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

（実施例１のシステム全体の構成）
図１は、実施例１のシステムの全体構成の例を示す図である。図１の例に示すように、グラフ表示装置１００は、通信部１０１と、制御部１１０と、記憶部１２０と、出力部１３０とを有する。出力部１３０は、制御部１１０と通信可能に接続される。通信部１０１は、外部の機器との接続に使用される通信インターフェースである。通信部１０１は、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）ポート等である。記憶部１２０は、データ領域１２１と、表示データ領域１２２と、ラベル一覧表（図４参照）と、グラフ情報テーブル（図２参照）とを有する。記憶部１２０は例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、ハードディスクや光ディスクなどの記憶装置に対応する。以下、記憶部１２０の各構成について詳細に説明する。

（記憶部の各構成）
データ領域１２１は、グラフのもとになるデータを格納する。データは、例えば、ＣＳＶ（Comma-Separated Values）形式のファイルでデータ領域１２１へ格納される。すなわち、データ領域１２１に格納されるデータは、複数の項目に対応する値が、レコード単位で、カンマで区切られて格納される。なお、データの格納形式は、ＣＳＶ形式以外の格納形式であってもよい。

表示データ領域１２２は、グラフを出力部１３０へ表示する際に用いるグラフの画像データを格納する。出力部１３０へグラフの画像データが出力される例については、後述する。

グラフ情報テーブルは、図２に示すようなデータ構造を有する。図２は、グラフ情報テーブルの第１の例を示す図である。グラフ情報テーブルは、グラフデータを基に生成された各々のグラフの形状に関する情報を有するテーブルである。図２の例のように、グラフ情報テーブルは、グラフ名と、バーの高さの平均値と、バーの高さの標準偏差と、バーの高さの変動係数と、隣接するバーの高さの差の平均値と、隣接するバーの高さの差の標準偏差と、隣接するバーの高さの差の変動係数とを対応付ける。さらに、グラフ情報テーブルは、判定結果と、スコア１と、スコア２とを対応付ける。

「グラフ名」は、グラフデータの名称である。「バーの高さの平均値」は、棒グラフのバーの高さの平均値である。即ち、グラフ中の各要素が示す値の平均値である。「バーの高さの標準偏差」は、棒グラフのバーの高さの標準偏差である。即ち、グラフ中の各要素が示す値の即ち、グラフ中の各要素が示す値の標準偏差である。である。「バーの高さの変動係数」は、バーの高さの平均値で標準偏差を除算して算出される係数である。なお、以下では、バーの高さの変動係数をbar変動係数Ｃbと呼ぶ。bar変動係数Ｃbの算出方法については、後述する。

「隣接するバーの高さの差の平均値」は、棒グラフの隣接するバーの高さの差の平均値である。即ち、グラフ中で隣り合って表示される要素間の値の差分の平均値である。「隣接するバーの高さの差の標準偏差」は、棒グラフの隣接するバーの高さの差の標準偏差である。即ち、グラフ中で隣り合って表示される要素間の値の差分の標準偏差である。「隣接するバーの高さの差の変動係数」は、隣接するバーの高さの差の平均値で隣接するバーの高さの差の標準偏差を除算して算出される係数である。なお、以下では、隣接するバーの高さの差の変動係数をdif変動係数Ｃdと呼ぶ。dif変動係数Ｃdの算出方法については、後述する。

「判定結果」は、グラフデータに係るグラフが起伏に富んだグラフであるか、単調なグラフであるかを判定した結果である。例えば、「判定結果」が「normal graph」の場合、単調な形状のグラフであることを表す。即ち、グラフ中の要素間で、各要素が示す値が、全体的に似た値であることを表す。一方、「判定結果」が「distinctive graph」の場合、起伏に富んだ形状のグラフであることを表す。即ち、グラフ中の要素間で、各要素が示す値のばらつきが大きいことを表す。

「スコア１」は、グラフの形状の分類を表す。例えば、スコア１が「一部」の場合、棒グラフの一部に高さの大きいバーが存在することを表す。即ち、グラフ中の要素間で、一部の要素が、他の要素が示す値と比較して、突出して大きい値を示すことを表す。また、スコア１が「特凹」の場合、棒グラフの一部のバーが他のバーよりも低い部分があり、また、棒グラフが特徴的な形状であることを表す。即ち、グラフ中の要素間で、一部の要素が、他の要素が示す値と比較して、突出して小さい値を示すことを表す。

「スコア２」は、例えば、１つのバーに標本が９０％以上集まっているか否かの判定結果である。例えば、スコア２が「○」の場合、棒グラフの１つのバーに標本が９０％以上集まっていないことを表す。また、スコア２が「×」の場合、棒グラフの１つのバーに標本が９０％以上集まっていることを表す。即ち、スコア２が「×」の場合、そのグラフにおける要素では、グラフに表されている標本をうまく分解できないことを意味する。なお、図２の例では、各項目のデータがレコードとして関連づけられて記憶されている例を示したが、上記説明において互いに関連づけられた項目どうしの関係が保たれれば、データは他の記憶のされ方をしても構わない。グラフ情報テーブルのデータ構造に関する説明は、以上の通りである。

（制御部の各構成）
制御部１１０は、抽出部１１１と、表示部１１２とを有する。制御部１１０の機能は例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）が所定のプログラムを実行することで実現することができる。また、制御部１１０の機能は例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積回路により実現することができる。

抽出部１１１は、データ領域１２１に格納されるデータに基づくグラフを生成する。抽出部１１１は、データ領域１２１に格納されるデータの項目をｘ軸およびｙ軸へ配置したグラフを生成する。そして、抽出部１１１は、生成したグラフを表示データ領域１２２へ第１のグラフ群として格納する。そして、抽出部１１１は、生成した第１のグラフ群のグラフから形状に関する情報を抽出し、各々のグラフの形状に関する情報を、上述したグラフ情報テーブルに格納する。

そして、抽出部１１１は、グラフ情報テーブルを参照し、第１のグラフ群のグラフの形状に関する情報と、グラフの形状に関する基準とに基づいて、第１のグラフ群から第２のグラフ群を抽出する。表示部１１２は、第１のグラフ群から抽出された第２のグラフ群のみを出力部１３０に表示する、又は、第１のグラフ群のうち第２のグラフ群と第１のグラフ群のうち第２のグラフ群を除くグラフ群とを識別可能に出力部１３０へ出力する。なお、グラフ群は、例えば、複数の棒グラフである。

また、形状に関する基準は、グラフに含まれる各要素の高さのばらつきに基づいて算出される基準を含んでもよい。また、形状に関する基準は、グラフに含まれる各要素間の高さの差分のばらつきに基づいて算出される基準を含んでもよい。形状に関する基準については、後述する。なお、要素とは、例えば、棒グラフのバーである。

抽出部１１１は、先ず変動係数を算出する処理を実行し、次にグラフの形状を判定する処理を実行することによってグラフ情報テーブルを作成する。

先ず、変動係数を算出する処理について説明する。抽出部１１１は、例えば、データを基に棒グラフを生成し、生成された棒グラフに基づいてbar変動係数Ｃｂとdif変動係数Ｃｄとを算出する。

bar変動係数Ｃｂとは、例えば、グラフデータを基に表示される棒グラフのバーの高さに関する変動係数である。抽出部１１１は、棒グラフのバーの高さの平均値γｂを算出し、グラフ情報テーブルに格納する。また、抽出部１１１は、棒グラフのバー高さの標準偏差δｂを算出し、グラフ情報テーブルに格納する。抽出部１１１は、グラフ情報テーブルに格納されたバーの高さの標準偏差δｂをバーの高さの平均値γｂで除算し、bar変動係数Ｃｂを算出する。すなわち、下記の式（１）に基づいてbar変動係数Ｃｂを算出する。抽出部１１１は、算出したbar変動係数Ｃｂをグラフ情報テーブルに格納する。

Ｃｂ＝δｂ／γｂ ・・・（１）

dif変動係数Ｃｄとは、例えば、グラフデータを基に表示される棒グラフの隣接するバーの高さの差に関する変動係数である。dif変動係数Ｃｄの算出手順について説明する。まず、抽出部１１１は、棒グラフの隣接するバーの高さの差の平均値γｄを算出し、グラフ情報テーブルに格納する。また、抽出部１１１は、棒グラフの隣接するバーの高さの差の標準偏差δｄを算出し、グラフ情報テーブルに格納する。抽出部１１１は、グラフ情報テーブルに格納された隣接するバーの高さの差の標準偏差δｄを隣接するバーの高さの差の平均値γｄで除算し、dif変動係数Ｃｄを算出する。すなわち、下記の式（２）に基づいてdif変動係数Ｃｄを算出する。抽出部１１１は、算出したdif変動係数Ｃｄをグラフ情報テーブルに格納する。

Ｃｄ＝δｄ／γｄ ・・・（２）

図３を用いてbar変動係数Ｃｂおよびdif変動係数Ｃｄについて説明する。図３は、変動係数を説明するための図である。図３の例に示される棒グラフ１０ａは、日本国内で住みたい県についてのアンケート結果を各県別に表す。棒グラフ１０ａの縦軸は、それぞれの県（Ａ県〜Ｇ県）を選択した人数を表す。また、棒グラフ１０ａの横軸には、Ａ県からＧ県までの県名が列挙される。

棒グラフ１０ａの点線で示される矢印は、バーの高さを表す。例えば、抽出部１１１は、点線で示される矢印に基づいて棒グラフ１０ａのバーの高さの平均値γｄおよび標準偏差δｄを算出する。抽出部１１１は、バーの高さの平均値γｄおよび標準偏差δｄを式（１）に代入することで棒グラフ１０ａのbar変動係数Ｃｂを算出する。

棒グラフ１０ａの実線で示される矢印は、隣接するバーの高さの差を表す。例えば、抽出部１１１は、実線で示される矢印に基づいて棒グラフ１０ａの隣接するバーの高さの差の平均値γｄおよび標準偏差δｄを算出する。抽出部１１１は、棒グラフ１０ａの隣接するバーの高さの差の平均値γｄおよび標準偏差δｄを式（２）に代入することで棒グラフ１０ａのdif変動係数Ｃｄを算出する。

なお、棒グラフのばらつき度合いを表現する場合に標準偏差を用いる場合があるが、標準偏差は、母集団の平均値の大きさに影響を受けやすいので、異なる母集団間でばらつき度合いを比較することができない。このため、実施例１のグラフ表示装置１００は、母集団の標準偏差を平均値で除算した変動係数を用いて、母集団間のばらつき度合いを比較する。これにより、グラフ表示装置１００は、異なる母集団間でばらつき度合いを比較することができる。第一の変動係数を算出する処理の説明は、以上の通りである。

抽出部１１１は、後述する第一のラベル付け処理および第二のラベル付け処理によって各グラフにラベルを付与する。抽出部１１１は、ラベル一覧表を参照し、bar変動係数Ｃｂおよび／またはdif変動係数Ｃｄに応じたラベルを付与する。図４は、ラベル一覧表の一例を示す図である。図４の例に示すように、ラベル一覧表は、ラベルと、ラベルの付与条件とを対応付ける。ラベルの付与条件は、bar変動係数Ｃｂの上限および下限と、dif変動係数Ｃｄの上限および下限とで表される。

図４の例に示されるラベル一覧表において、Ｎｏ．１のラベルは「全て同じ値」であり、bar変動係数Ｃｂおよびdif変動係数Ｃｄがすべて０であるグラフに付与される。また、Ｎｏ．２のラベルは「一部集中」であり、３．０≦bar変動係数Ｃｂであるグラフに付与される。なお、「Inf」は、上限値が無限大であることを表す。

また、Ｎｏ．３のラベルは「一部集中」であり、０．５≦bar変動係数Ｃｂかつ２．５≦dif変動係数Ｃｄであるグラフに付与される。また、Ｎｏ．４のラベルは「一部集中 or 一部欠落」であり、０＜bar変動係数Ｃｂ＜０．５かつ２．５≦dif変動係数Ｃｄであるグラフに付与される。

また、Ｎｏ．５のラベルは「特徴的」であり、０．５≦bar変動係数Ｃｂ＜２．５かつ０＜dif変動係数Ｃｄ＜０．８であるグラフに付与される。また、Ｎｏ．６のラベルは「特徴的（一部集中 or 欠落あり）」であり、０．５≦bar変動係数Ｃｂ＜２．５かつ０．８≦dif変動係数Ｃｄ＜２．５であるグラフに付与される。

また、Ｎｏ．７のラベルは「満遍なく」であり、０＜bar変動係数Ｃｂ＜０．５かつ０＜dif変動係数Ｃｄ＜０．８であるグラフに付与される。また、Ｎｏ．８のラベルは「満遍なく（一部集中 or 欠落あり）」であり、０＜bar変動係数Ｃｂ＜０．５かつ０．８＜dif変動係数Ｃｄ≦２．５であるグラフに付与される。

また、Ｎｏ．９の「一つに集中」のラベルは、bar変動係数Ｃｂおよびdif変動係数Ｃｄに依存せず、生成したグラフにおいて、１つのバーに、例えば９０％以上の標本が集中するグラフに付与される。また、Ｎｏ．１０のラベルは「特徴少ない」であり、２．５≦bar変動係数Ｃｂ＜３．０かつ０＜dif変動係数Ｃｄ＜２．５であるグラフに付与される。

例えば、どの因子が目的変数にどのように影響するのかを、人間の知見によらずデータに示される数値から導きだす場合、目的変数に少しでも影響を及ぼす可能性がある因子は分析対象に含めることになるため、大量のデータが分析対象となる。例えば、ある商品Ａの売上額を目的変数として、売上額に影響する因子が何であるかを分析する場合、売上があった日の天気や気温、曜日や時間帯はもとより、その時期の物価指数や、円相場、さらには、商品Ａと関係の深い商品Ｂの値段、店舗が存在する地域で行われたイベントの有無など、因子の数は膨大になる。

このような多数の因子の中から、分析に有効な因子、さらには、その因子の値を見つけ出すためには、全ての因子についての総当りで売上額との関係をグラフ化し、分析に有効そうな形状を示すグラフに着目することが考えられる。そして着目したグラフで用いられた因子と、そのグラフの形状から読み取れる因子の値に着目することが考えられる。

グラフで表されたデータを分析に役立てることを考えると、一つのバーに標本が集中していたり、反対に、複数のバーに同程度の標本が存在していたりするようなグラフは望ましくない。なぜならば、そのようなグラフからは、標本を分解するための情報を得られないからである。一方、ｘ軸方向に標本が散らばって存在し、またｙ軸方向でもデータが散らばって存在しているようなグラフは、分析の観点からは望ましい。さらには、ｘ軸方向で散らばったデータが、ｙ軸方向で１箇所のピークを持ち、全体としてバーが山型の並びになっているようなグラフは分析に利用しやすい。なぜならば、ピークを示しているｘ軸の値が、標本を分解する、すなわち、標本全体を複数にグルーピングする際の区切りにできる可能性が大きいからである。

このような考え方から、図４のラベル一覧表では、ｂａｒ変動係数とｄｉｆ変動係数との関係でグラフの形状が山型に類するような形状になるグラフは、分析に役立てやすい情報を示したグラフと言えるので、「特徴的」というラベルを付与している。

次に、グラフの形状を判定する処理について説明する。抽出部１１１は、第二のグラフの形状を判定する処理において、第一のラベル付け処理と第二のラベル付け処理とを実行する。

第一のラベル付け処理について説明する。抽出部１１１は、棒グラフの１つのバーに９０％以上の標本が集まっているグラフを抽出し、「一つに集中」のラベルを付す。図５は、第一のラベル付け処理を説明するための図である。図５の例に示す棒グラフ１０ｂは、縦軸が頻度（Frequency）を表し、横軸が各過程のデータ（process Data）を表す。例えば、棒グラフ１０ｂは、横軸の値が０．２〜０．４のバーに、９０％以上の標本が集中している。抽出部１１１は、棒グラフ１０ｂに「一つに集中」のラベルを付す。

ここで、図５の例に示されるように、棒グラフ１０ｂには、横軸の値が０．０〜０．８付近に分布するデータの他、横軸の値が２．５付近にもデータが分布する。このように、他のデータと乖離した部分に分布するデータを外れ値と呼ぶ。例えば、テストデータとして棒グラフに混入させたデータが、外れ値として棒グラフに表される。棒グラフ１０ｂは、外れ値を含むので横軸のスケールが大きくなっている。このため、棒グラフ１０ｂにおいて、横軸の値が０．２〜０．４付近で縦軸の頻度がどのように変化するかが不明確となっている。

抽出部１１１は、「一つに集中」のラベルを付した棒グラフに関し、グラフ情報テーブルのスコア１に「一つに集中」のラベルを格納する。なお、「一つに集中」のラベルは、図２のグラフ情報テーブルのスコア１において、「一つ」に対応する。また、抽出部１１１は、「一つに集中」のラベルを付した棒グラフに関し、グラフ情報テーブルのスコア２に「×」を格納する。なお、抽出部１１１は、「×」を格納した棒グラフ以外の棒グラフのスコア２に「○」を格納する。抽出部１１１は、スコア２に「○」を格納した棒グラフを第二のラベル付け処理の対象とし、「×」を格納した棒グラフを第二のラベル付け処理の対象から除外する。このように抽出部１１１は、第一のラベル付け処理を実行する。

次に、第二のラベル付け処理について説明する。抽出部１１１は、スコア２に「○」を格納した棒グラフに関し、算出したbar変動係数Ｃｂおよびdif変動係数Ｃdに基づいて棒グラフの形状を判定する。図６を用いて、bar変動係数Ｃｂの大きさに応じたグラフの形状について説明する。図６は、第二のラベル付け処理を説明するための第１の図である。図６の例に示すように、例えば、bar変動係数Ｃｂが０〜０．５の範囲にある場合、グラフの形状は、各バーの高さが満遍なく同じ高さとなる。例えば、グラフの形状は、棒グラフ１０ｃのような形状になる。また、bar変動係数Ｃｂが０．５〜２．５の範囲にある場合、グラフの形状は、一部の範囲に標本が集中し、バーの一部の高さが大きくなる。例えば、グラフの形状は、グラフ１０ｄのような形状になる。

また、bar変動係数Ｃｂが２．５〜３．０の範囲にある場合、グラフの形状は、少数のバーの高さが大きくなり、特徴が少ないものとなる。例えば、グラフの形状は、グラフ１０ｅのような形状になる。また、bar変動係数Ｃｂが３．０以上にある場合、グラフの形状は、１つのバーの高さが大きくなる。例えば、グラフの形状は、グラフ１０ｆのような形状になる。

次に、図７を用いて、dif変動係数Ｃｄの大きさに応じたグラフの形状について説明する。図７は、第二のラベル付け処理を説明するための第２の図である。図７の例に示すように、例えば、０≦dif変動係数Ｃｄ＜０．８の場合、グラフの形状は、各バーの高さが満遍なく同じ程度の高さとなるか、各バーの高さが滑らかに変化する。例えば、グラフの形状は、各バーの高さが満遍なく同じ程度の高さとなる場合、グラフ１０ｇのような形状になる。また、グラフの形状は、各バーの高さが滑らかに変化する場合、グラフ１０ｈのような形状になる。

また、０．８≦dif変動係数Ｃｄ＜２．５の場合、グラフの形状は、バーの一部の高さが大きくなるか、バーの一部に凹みが生じる。例えば、グラフの形状は、バーの一部の高さが大きくなる場合、グラフ１０ｉのような形状になる。また、グラフの形状は、バーの一部に凹みが生じる場合、グラフ１０ｊのような形状になる。

また、２．５≦dif変動係数Ｃｄの場合、グラフの形状は、１つのバーの高さが大きくなるか、１つのバーの高さが小さくなる。例えば、グラフの形状は、１つのバーの高さが大きくなる場合、グラフ１０ｋのような形状になる。また、グラフの形状は、１つのバーの高さが小さくなる場合、グラフ１０ｌのような形状になる。

抽出部１１１は、各棒グラフのbar変動係数Ｃｂおよびdif変動係数Ｃｄに基づいて各棒グラフをラベル付けする処理を行う。図８を用いて、第二のラベル付け処理について説明する。図８（Ａ）は、第二のラベル付け処理を説明するための第３の図である。図８（Ｂ）は、第二のラベル付け処理を説明するための第４の図である。図８（Ａ）および図８（Ｂ）の例に示す表５０の縦軸は、dif変動係数Ｃｄである。また、表５０の横軸は、bar変動係数Ｃｂである。図８に示す［＊］の数字は、図４の例に示されるラベル一覧表に保持されている各ラベルのＮｏ．に対応する。

抽出部１１１は、例えば、図８（Ａ）において棒グラフの変動係数が［２］および［３］の領域に属する場合、「一部集中」のラベルを付す。「一部集中」のラベルが付された棒グラフは、一部のバーの高さが大きい形状である。なお、「一部集中」のラベルは、図２のグラフ情報テーブルのスコア１において、「一部」に対応する。棒グラフの変動係数が［２］に属するグラフの例としては、図８（Ｂ）に示したグラフ（２−１）、グラフ（２−２）およびグラフ（２−３）が挙げられる。また、棒グラフの変動係数が［３］に属するグラフの例としては、図８（Ｂ）に示したグラフ（３−１）が挙げられる。グラフ（２−１）、グラフ（２−２）、グラフ（２−３）およびグラフ（３−１）は、グラフ中のバーのうち、一本のバーの高さが他のバーと比較して突出して大きくなっている。なお、グラフの各バーのサイズによっては、複数のバーの高さが大きくなる場合もある。

抽出部１１１は、例えば、棒グラフの各変動係数が［４］の領域に属する場合、「一部集中ｏｒ一部欠落」のラベルを付す。「一部集中ｏｒ一部欠落」のラベルが付された棒グラフは、一部のバーの高さが大きいか、一部のバーの高さが小さい形状である。棒グラフの変動係数が［４］に属するグラフの例としては、図８（Ｂ）に示した（４−１）が挙げられる。グラフ（４−１）は、グラフ中のバーのうち、一部のバーの高さが他のバーと比較して突出して小さくなっている。

また、抽出部１１１は、棒グラフの変動係数が［５］の領域に属する場合、「特徴的」のラベルを付す。「特徴的」のラベルが付された棒グラフは、各バーの凹凸が大きく特徴的な形状である。棒グラフの変動係数が［５］に属するグラフの例としては、図８（Ｂ）に示した（５−１）が挙げられる。グラフ（５−１）は、グラフ中の各バーの間でバーの凹凸が大きく、各バーの高さのばらつきが大きくなっている。

また、抽出部１１１は、棒グラフの変動係数が［６］の領域に属する場合、「特徴的（一部集中あり）」のラベルを付す。「特徴的（一部集中あり）」のラベルが付された棒グラフは、高さの大きいバーが一部にあり、特徴的な形状である。棒グラフの変動係数が［６］に属するグラフの例としては、図８（Ｂ）に示した（６−１）、（６−２）、（６−３）、（６−４）および（６−５）が挙げられる。グラフ（６−１）、（６−２）、（６−３）、（６−４）および（６−５）は、グラフ全体として一部に高さが大きいバーが集中しており、各バーの高さのばらつきが大きくなっている。

また、他のバーの凹凸が大きく特徴的な形状である。また、抽出部１１１は、棒グラフの変動係数が［７］の領域に属する場合、「満遍なく」のラベルを付す。「満遍なく」のラベルが付された棒グラフは、各バーの高さが満遍なく同じ高さとなる。棒グラフの変動係数が［７］に属するグラフの例としては、図８（Ｂ）に示した（７−１）が挙げられる。グラフ（７−１）は、グラフ中の各バーの間でバーの凹凸が小さく、各バーの高さが全体的に似た大きさとなっている。

また、抽出部１１１は、棒グラフの各変動係数が［８］の領域に属する場合、「満遍なく（一部集中ｏｒ一部欠落）」のラベルを付す。「満遍なく（一部集中ｏｒ一部欠落）」のラベルが付された棒グラフは、高さが大きいバーまたは高さが小さいバーを一部に有するが、その他のバーは満遍なく同じ高さとなる。棒グラフの変動係数が［８］に属するグラフの例としては、図８（Ｂ）に示した（８−１）が挙げられる。グラフ（８−１）は、グラフの一部に高さが大きいバーもしくは高さが小さいバーがあるが、グラフ全体としてはバーの凹凸が小さく、各バーの高さが全体的に似た大きさとなっている。

また、抽出部１１１は、棒グラフの変動係数が［１０］の領域に属する場合、「特徴が少ない」のラベルを付す。「特徴が少ない」のラベルが付された棒グラフは、少数のバーの高さが大きいが、他のバーの高さの変化が少なく特徴が少ない形状である。棒グラフの変動係数が［１０］に属するグラフの例としては、図８（Ｂ）に示した（１０−１）および（１０−２）が挙げられる。グラフ（１０−１）および（１０−２）は、グラフの一部に高さが突出して大きいバーがあるが、他の各バーの凹凸が小さく特徴が少ない形状である。

そして、抽出部１１１は、各棒グラフに付したラベルをグラフ情報テーブルの「スコア１」に格納する。

このように、抽出部１１１は、棒グラフの変動が大きく凹凸が多い形状の場合に、棒グラフの形状が特徴的であると判定する。すなわち、抽出部１１１は、棒グラフに「特徴的（一部集中あり）」または「特徴的」のラベルが付された場合に、棒グラフの形状が特徴的であると判定する。変動が大きく凹凸が多い形状の棒グラフは、データ分析に有用なグラフであることが多い。抽出部１１１は、棒グラフの形状が特徴的であると判定した場合に、グラフ情報テーブルの「判定結果」の項目に「distinctive graph」を格納する。

一方、極端に１つまたは少数のバーに標本が集中し、１つまたは少数のバーの高さが大きくなる場合や、バーの高さが均一でバーの高さが変動しない場合、棒グラフの形状が特徴的でないと判定する。すなわち、抽出部１１１は、「一つに集中」、「一部集中ｏｒ一部欠落」、「満遍なく（一部集中ｏｒ一部欠落）」、「満遍なく」、「特徴が少ない」、「一部集中」等のラベルが付された場合に、棒グラフの形状が特徴的でないと判定する。抽出部１１１は、棒グラフの形状が特徴的でないと判定した場合に、グラフ情報テーブルの「判定結果」の項目に「normal graph」を格納する。グラフ情報テーブルの生成手順に関する説明は、以上の通りである。

上述したように、抽出部１１１は、第一のラベル付与処理と第二のラベル付与処理とを実行する。第二のラベル付与処理においては、棒グラフに含まれる標本数が少ない場合に、特徴的でないグラフを分類できない場合がある。一方、第一のラベル付与処理においては、棒グラフに含まれる標本数が少ない場合でも、一つのバーに標本が集中する特徴的でないグラフを分類することができる。すなわち、抽出部１１１は、第二のラベル付与処理に加えて第一のラベル付け処理を実行するので、棒グラフに含まれる標本数が少ない場合でも、一つのバーに標本が集中するような、データ分析に利用できる標本の特徴を現していないグラフを分類することができる。

表示部１１２は、第１のグラフ群のうち抽出された第２のグラフ群のみを出力部１３０に表示する、又は、第１のグラフ群のうち第２のグラフ群と第１のグラフ群のうち第２のグラフ群を除くグラフ群とを識別可能に出力部１３０に表示する。すなわち、表示部１１２は、ユーザによって指定されたラベルが付された棒グラフを列挙した表示データを生成する処理部である。表示部１１２は、ユーザによって指定されたラベルが付された棒グラフを収集し、収集した棒グラフを列挙した表示データを生成し、表示データ領域に格納する。表示部１１２は、生成した表示データに基づいて出力部１３０に各々の棒グラフを列挙して表示する。

図９を用いて、出力部１３０における棒グラフの表示例について説明する。図９は、表示部への第１の表示例を示す図である。図９の例に示すように、画面１５０ａは、ラベル選択部１５１とグラフ表示部１５２とを含む。

ラベル選択部１５１は、例えば、ラベル毎にチェックボックスを有する。チェックボックスがクリックされると、チェックボックスに係るラベルが選択状態となる。また、ラベル選択部１５１は、選択ボタン１６０を有する。選択ボタン１６０は、ラベルの選択を確定させるボタンである。表示部１１２は、選択ボタン１６０がクリックされた場合に、選択状態となっているラベルに対応する棒グラフを列挙した表示データ領域１２２を生成する。そして、表示部１１２は、生成した表示データ領域１２２をグラフ表示部１５２に列挙して表示する。なお、グラフ表示部１５２は、スクロールバー１５３を有する。グラフ表示装置１００は、例えば、スクロールバー１５３がユーザによって操作された場合に、操作された方向に隠れている棒グラフをグラフ表示部１５２に表示する。

図９の例のように表示部１１２は、ラベル選択部１５１において「一部集中」と「特徴あり」とが選択された状態で選択ボタン１６０がクリックされた場合、例えば「一部集中」および「特徴的」のラベルが付された棒グラフを収集して表示データを生成する。表示部１１２は、生成した表示データを表示データ領域１２２に格納する。

表示部１１２は、表示データ領域１２２に格納されている表示データに基づいて各棒グラフをグラフ表示部１５２に列挙して表示する。例えば、図９の例に示すように表示部１１２は、縮小化した棒グラフを列挙してグラフ表示部１５２に表示する。これにより、複数の棒グラフを一度に確認することができるようになり、分析作業が効率化する。

また、表示部１１２は、表示データ領域１２２が全て完成する前に、完成した部分の表示データ領域１２２をグラフ表示部１５２に表示してもよい。すなわち、表示部１１２は、表示データ領域１２２の完成した部分から順次、各棒グラフを列挙してグラフ表示部１５２に表示してもよい。これにより、表示部１１２が表示データ領域１２２を生成している際に、分析作業を進めることが可能となる。

また、表示部１１２は、グラフ表示部１５２に列挙された棒グラフが選択された場合に、棒グラフを拡大して表示してもよい。図１０を用いて、棒グラフを拡大して表示する場合の出力部１３０への表示例について説明する。図１０は、表示部への第２の表示例を示す図である。例えば、表示部１１２は、図９の例に示される棒グラフ２０ａがクリックされた場合に、図１０の例に示される画面１５０ｂに棒グラフ２０ａを拡大した棒グラフ２０ｂを表示する。

（実施例１の全体の処理の流れ）
図１１を用いて、実施例１のグラフ表示装置１００の全体の処理フローについて説明する。図１１は、実施例１のグラフ表示装置の処理フローの例を示す図である。抽出部１１１は、グラフデータ領域１２１に含まれる各グラフデータに基づいてグラフを生成する（ステップＳ１０）。抽出部１１１は、描画されたグラフ毎にbar変動係数Ｃｂを求める（ステップＳ１１）。例えば、抽出部１１１は、棒グラフのバーの高さの標準偏差δｂをバーの高さの平均値γｂで除算し、bar変動係数Ｃｂを算出する。抽出部１１１は、算出したbar変動係数Ｃｂをグラフ情報テーブルに格納する。

抽出部１１１は、描画されたグラフ毎にdif変動係数Ｃｄを求める（ステップＳ１２）。例えば、抽出部１１１は、棒グラフの隣接するバーの高さの差の標準偏差δｂを、隣接するバーの高さの差の平均値γｂで除算し、dif変動係数Ｃｄを算出する。抽出部１１１は、算出したdif変動係数Ｃｄをグラフ情報テーブルに格納する。

抽出部１１１は、ＳＴＥＰ１に係るラベル付け処理１を実行する（ステップＳ１３）。例えば、抽出部１１１は、棒グラフの１つのバーに９０％以上の標本が集まっているグラフに「一つに集中」のラベルを付す。

抽出部１１１は、ＳＴＥＰ２に係るラベル付け処理２を実行する（ステップＳ１４）。例えば、抽出部１１１は、各棒グラフのbar変動係数Ｃｂおよびdif変動係数Ｃｄに基づいて各棒グラフにラベル付けする。例えば、抽出部１１１は、各棒グラフが図８に係る表５０のどの領域に属するかに基づいてラベル付けする。

表示部１１２は、選択されたラベルに対応する各グラフを出力部１３０の画面に列挙して表示する（ステップＳ１５）。例えば、表示部１１２は、縮小化した棒グラフを列挙してグラフ表示部１５２に表示する。

（グラフの表示処理のフロー）
次に、図１２を用いて、ステップＳ１５に係るグラフの表示処理について説明する。図１２は、グラフの表示処理のフローの一例を示す図である。表示部１１２は、選択ボタン１６０がクリックされたか否かを判定する（ステップＳ２０）。表示部１１２は、選択ボタン１６０がクリックされていない場合（ステップＳ２０No）、ステップＳ２０を再度実行する。一方、表示部１１２は、選択ボタン１６０がクリックされた場合（ステップＳ２０Yes）、ステップＳ２１の処理に移行する。

表示部１１２は、描画されたグラフのうち選択されたチェックボックスに対応するラベルのグラフを収集する（ステップＳ２１）。表示部１１２は、収集されたグラフから表示データを生成して表示データ領域１２２に格納し、表示データ領域１２２に格納された表示データに基づいてグラフ表示部１５２にグラフの一覧を表示する。なお、表示部１１２は、表示データが全て完成される前に、表示データ領域１２２の一部分をグラフ表示部１５２に表示してもよい。

表示部１２２は、全てのグラフが表示されたか否かを判定する（ステップＳ２３）。表示部１２２は、全てのグラフが表示された場合（ステップＳ２３Yes）、グラフの表示処理を終了する。一方、表示部１２２は、表示データ領域１２２が完成される前に表示データの一部分を表示した場合（ステップＳ２３No）、ステップＳ２１の処理に戻る。

なお、図１２に示すグラフの表示処理において、チェックボックスにチェックが入れられたラベルに対応するグラフのみを表示するとしたが、これに限られるのものではない。すなわち、グラフの表示処理において、チェックボックスにチェックが入れられたラベルに対応するグラフと、チェックボックスのチェックが外されたラベルに対応するグラフとを、識別可能に表示してもよい。

（実施例１の効果）
グラフ表示装置１００は、データ解析して得られる第１のグラフ群のうち、形状に関する基準に基づいて第２のグラフ群を抽出する抽出部１１１を有する。グラフ表示装置１００は、第１のグラフ群のうち抽出された第２のグラフ群のみを出力部１３０に表示する、又は、第１のグラフ群のうち第２のグラフ群と第１のグラフ群のうち第２のグラフ群を除くグラフ群とを識別可能に出力部１３０に表示する表示部１１２を有する。これにより、グラフ表示装置１００は、見る価値のあるグラフを効率的に厳選して表示できる。

また、形状に関する基準は、グラフに含まれる各要素の高さのばらつきに基づいて算出される基準を含んでもよい。また、形状に関する基準は、グラフに含まれる各要素間の高さの差分のばらつきに基づいて算出される基準を含んでもよい。これにより、グラフ表示装置１００は、グラフの形状を効率的に判定することができる。

（実施例２のシステム全体の構成）
図１３は、実施例２のシステムの全体構成の例を示す図である。図１３の例に示すように、グラフ表示装置２００は、通信部２０１と、制御部２１０と、記憶部２２０とを有する。制御部２１０は、出力部２３０と通信可能に接続される。記憶部２２０は、グラフデータ２２１と、表示データ領域２２２とを有する。記憶部２２０は例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、ハードディスクや光ディスクなどの記憶装置に対応する。なお、実施例１のグラフ表示装置１００と同様の構成については、符号の下二桁を同じとし、説明を適宜省略する。

制御部２１０は、抽出部２１１と、第一表示部２１２と、第二表示部２１３とを有する。制御部２１０の機能は例えば、ＣＰＵが所定のプログラムを実行することで実現することができる。また、制御部２１０の機能は例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡなどの集積回路により実現することができる。なお、第一表示部２１２は、実施例１の表示部１１２の一例である。また、制御部２１０は、実施例１の制御部１１０と比べて第二表示部２１３を有する点で相違する。

グラフ表示装置２００は、データ解析して得られる複数のグラフのうち、形状に関する第１の基準に基づいて１又は複数のグラフを抽出する抽出部２１１を有する。グラフ表示装置２００は、抽出した１又は複数のグラフについて、所定のスケール変換処理を施し、所定のスケール変換後のグラフを表示する第二表示部２１３を有する。

第二表示部２１３は、グラフのデータが集中する要素が描画された範囲のスケールを拡大して再生成再生成してもよい。また、第二表示部２１３は、グラフの１以上の軸を対数軸に変更して再生成再生成してもよい。

第二表示部２１３は、複数のグラフのうち、所定のスケール変換処理が施された１又は複数のグラフと、所定のスケール変換処理が施されていないグラフとを識別可能に表示してもよい。また、第二表示部２１３によって所定のスケール変換処理が施された１又は複数のグラフは、所定のスケール変換処理が施された１又は複数のグラフの形状に応じた分類処理がなされて表示されてもよい。

また、分類処理は、第１の基準に基づいて行われてもよい。第１の基準は、グラフに含まれる各要素の高さのばらつきが所定以上であるか否かに関する基準を含んでもよい。また、第１の基準は、グラフに含まれる各要素間の高さの差分のばらつきが所定以上であるか否かに関する基準を含んでもよい。また、第１の基準は、グラフの１要素のデータの分布割合が所定以上であるか否かに関する基準を含んでもよい。以下、第二表示部２１３の処理について詳細に説明する。

第二表示部２１３は、抽出した１又は複数のグラフについて、所定のスケール変換処理を施し、所定のスケール変換後のグラフを表示する。すなわち、第二表示部２１３は、抽出部２１１によって所定のラベルが付されたグラフに対し、縦軸または横軸のスケールを変換し、グラフを再生成再生成する処理部である。

まず、第二表示部２１３は、グラフに付されたラベルに応じて再生成するグラフを決定する。例えば、第二表示部２１３は、「一つに集中」「一部集中」のラベルが付されたグラフに対して再生成することを決定する。

第二表示部２１３は、各グラフに付されたラベルに応じて再生成する方法を決定し、再生成する方法をグラフ情報テーブルに格納する。実施例２に係るグラフ情報テーブルのデータ構造について説明する。図１４は、グラフ情報テーブルの第２の例を示す図である。図１４の例のようにグラフ情報テーブルは、グラフ名と、バーの高さの平均値と、バーの高さの標準偏差と、バーの高さの変動係数と、隣接するバーの高さの差の平均値と、隣接するバーの高さの差の標準偏差と、隣接するバーの高さの差の変動係数とを対応付ける。さらに、グラフ情報テーブルは、判定結果と、スコア１と、スコア２と、再生成方法とを対応付ける。なお、実施例２に係るグラフ情報テーブルは、実施例１のグラフ情報テーブルと比べて、「再生成方法」を項目に有する点で相違する。

「再生成方法」は、グラフを再生成する場合の方法を表す。「再生成方法」には、ｘ軸またはｙ軸を対数軸に変更してグラフを再生成する方法、または描画範囲を限定してグラフを再生成する方法が指定される。例えば、再生成方法が「xlog」の場合、ｘ軸を対数軸に変更してグラフを再生成することを表す。また、再生成方法が「ylog」の場合、ｙ軸を対数軸に変更してグラフを再生成することを表す。また、再生成方法が「0&20」の場合、ｘ軸またはｙ軸が０〜２０の描画範囲に限定してグラフを再生成することを表す。グラフ情報テーブルのデータ構造に関する説明は、以上の通りである。

第二表示部２１３は、描画範囲を限定してグラフを再生成する方法、グラフのｘ軸またはｙ軸を対数軸に置き換えて再生成する方法のいずれかを選定する。以下、各再生成の方法について説明する。

描画範囲を限定してグラフを再生成する方法について説明する。第二表示部２１３は、１つまたは少数のバーに標本が集中する場合、例えば、標本が集中するバーのＸ軸またはＹ軸のレンジに描画範囲を限定してグラフを再生成する。例えば、第二表示部２１３は、「一つに集中」のラベルが付されたグラフに対し、９０％以上の標本が集中するバーのレンジに描画範囲を限定してグラフを再生成する。

図１５および図１６を用いて、描画範囲を限定してグラフを再生成する方法の再生成処理について説明する。図１５は、再生成処理を説明するための第１の図である。また、図１６は、再生成処理を説明するための第２の図である。図１５の例に示すグラフ１３ａは、縦軸（ｙ軸）が頻度（Frequency）を表し、横軸（ｘ軸）が各過程のデータ（process Data）を表す。例えば、グラフ１３ａは、ｘ軸のレンジが０〜８のバー１３ａ（１）に、９０％以上の標本が集中している。抽出部２１１は、グラフ１３ａに「一つに集中」のラベルを付し、ラベル情報をグラフ情報テーブルの「スコア１」に格納する。

第二表示部２１３は、グラフ１３ａに「一つに集中」のラベルが付されたので、グラフ１３ａの再生成方法に関し、描画範囲を限定してグラフを再生成する方法を選定する。抽出部２１１は、グラフ情報テーブルの再生成方法に「0&8」を格納する。第二表示部２１３は、グラフ１３ａ（１）の０〜８のレンジを拡大して再生成することで、図１６の例に示されるグラフ１３ｂを生成する。このように、第二表示部２１３は、描画範囲を限定してグラフを再生成することによって、標本が集中する範囲における標本の分布が明確となり、グラフの形状を把握しやすくすることができる。

なお、再生成処理の対象となる描画範囲は、標本の９０％以上が集中しているｘ軸のレンジのみに範囲を限る必要は無い。例えば、データが集中しているバーと、隣接する左右のバーとを含めた３本分のバーが示すｘ軸の値の範囲の範囲としても良い。データが集中しているバーが、例えば、図１５のグラフでｘ軸の値が２０〜３０のレンジであれば、ソレに隣り合う、１０〜２０のレンジ、３０〜４０のレンジを含めて、１０〜４０のレンジが描画範囲となる。

ここで、データが集中するバーがグラフのｘ軸で一番左もしくは一番右にあたる場合は、再描画の指定範囲、即ち、集中するバーに隣接する左または右のバーに相当するｘ軸の値の範囲は、元のグラフのｘ軸で表された描画範囲を逸脱することになる。その場合、はみ出した範囲は切り捨ててもよい。例えば、図１５のグラフではｘ軸のレンジが０〜１０の範囲のバーにデータが集中している。従って、単純に考えると、再描画範囲は左右のバーの範囲を含めた「-10&20」と指定することになる。元のグラフのｘ軸の描画範囲は０〜１４０であるので、−１０〜０の範囲は切り捨て、再描画範囲は「0&20」とする。

次に、グラフのｘ軸またはｙ軸を対数軸に置き換えて再生成する方法について説明する。例えば、第二表示部２１３は、１つのバーに６０％〜９０％の標本が集中しているグラフに対して、グラフのｘ軸またはｙ軸を対数軸に置き換えて再生成する方法を適用する。また、第二表示部２１３は、bar変動係数Ｃbが２．５以上またはdif変動係数Ｃdが２．０以上のグラフに対して、グラフのｘ軸またはｙ軸を対数軸に置き換えて再生成する方法を適用する。

また、第二表示部２１３は、例えば、左端のバーに標本が集中している場合に、ｘ軸を対数軸に置き換える。また、第二表示部２１３は、左端のバー以外に標本が集中している場合に、ｙ軸を対数軸に置き換える。なお、上述の再描画方法は、一例であり、適宜設計変更することが可能である。

図１７および図１８を用いて、グラフのｘ軸またはｙ軸を対数軸に置き換えて再生成する方法の再生成処理について説明する。図１７は、再生成処理について説明するための第３の図である。また、図１８は、再生成処理を説明するための第４の図である。図１７の例に示すグラフ１４ａは、縦軸（ｙ軸）が観測された標本数を表し、横軸（ｘ軸）がテストデータ（test data）の数値を表す。例えばグラフ１４ａは、テストデータの数値が２．５付近のバーに６０％〜９０％の標本が集中している。

第二表示部２１３は、グラフ１４ａのテストデータの数値が２．５付近のバーに６０％〜９０％の標本が集中しているので、グラフ１３ａの再生成方法に関し、グラフのｙ軸を対数軸に置き換えて再生成する方法を選定する。抽出部２１１は、グラフ情報テーブルの再生成方法に「ylog」を格納する。第二表示部２１３は、グラフ１４ａのＹ軸を対数軸に置き換えて再生成し、図１８の例に示されるグラフ１４ｂを生成する。このように、第二表示部２１３は、グラフのｘ軸またはｙ軸を対数軸に置き換えて再生成することで、標本が集中するバー以外のバーの高さの差異が明確になり、グラフの形状を把握しやすくすることができる。

なお、第二表示部２１３は、再生成したグラフを他のグラフと識別可能に表示してもよい。例えば、第二表示部２１３は、再生成したグラフの背景に色を付し、再生成したグラフと再生成していないグラフとをひと目で識別できるように表示する。

（再生成の対象となるグラフの判定基準）
図１９を用いて、再生成の対象となるグラフの判定基準について説明する。図１９は、再生成の基準を説明するための図である。図１９の例に示す表６０の縦軸は、dif変動係数Ｃｄである。また、表６０の横軸は、bar変動係数Ｃｂである。表６０には、領域１１ａと領域１１ｂが存在する。また、表６０には、線分１２ａと線分１２ｂとが存在する。

第二表示部２１３は、例えば、線分１２ａおよび線分１２ｂの上側にグラフが位置する場合、再生成することでグラフの形状が明確になる可能性が高いので、グラフを再生成の対象とする。一方、第二表示部２１３は、線分１２ａの下側で、線分１２ｂの上側にグラフが位置する場合、再生成してもグラフの形状が明確になる可能性が低いので、グラフを再生成の対象から除外する。なお、経験則上、線分１２ｂの下側にグラフが位置することは少ない。

例えば、第二表示部２１３は、グラフが領域１１ａに位置する場合、線分１２ａの下側で、線分１２ｂの上側にグラフが位置することになるので、再生成の対象から除外する。また、第二表示部２１３は、グラフが領域１１ｂに位置する場合、再生成しなくてもグラフの形状が明確であることが多いので、再生成の対象としなくてもよい。

（実施例２の全体の処理の流れ）
図２０を用いて、実施例２のグラフ表示装置２００の全体の処理フローについて説明する。図２０は、実施例２のグラフ表示装置の処理フローの例を示す図である。抽出部２１１は、グラフデータ領域２２１に含まれる各グラフデータに基づいてグラフを生成する（ステップＳ３０）。抽出部２１１は、生成されたグラフ毎にbar変動係数Ｃｂを求める（ステップＳ３１）。抽出部２１１は、生成されたグラフ毎にdif変動係数Ｃｄを求める（ステップＳ３２）。抽出部２１１は、ＳＴＥＰ１に係るラベル付け処理１を実行する（ステップＳ３３）。抽出部２１１は、ＳＴＥＰ２に係るラベル付け処理２を実行する（ステップＳ３４）。

第二表示部２１３は、所定の基準を満たすグラフに対して再生成処理を実行する（ステップＳ３５）。第二表示部１１２は、選択されたラベルに対応する各グラフを、再生成されたグラフを含めて出力部１３０の画面に列挙して表示する（ステップＳ３６）。ステップＳ３６の処理は、ステップＳ１５の処理と同一である。

（再生成処理の流れ）
図２１を用いて、再生成処理のフローについて説明する。図２１は、再生成処理のフローの一例を示す図である。第二表示部２１３は、全てのグラフが処理済みであるか否かを判定する（ステップＳ４０）。第二表示部２１３は、全てのグラフが処理済みである場合（ステップＳ４０Yes）、再生成処理を終了する。一方、第二表示部２１３は、処理していないグラフが残っている場合（ステップＳ４０No）、ステップＳ４１の処理に移行する。

第二表示部２１３は、第一表示部２１２によって描画されたグラフを１つ取得する（ステップＳ４１）。第二表示部２１３は、１つのバーに９０％以上の標本が集中しているか否かを判定する（ステップＳ４２）。第二表示部２１３は、１つのバーに９０％以上の標本が集中している場合（ステップＳ４２Yes）、標本が集中する１つのバーに描画範囲を限定してグラフを再生成する（ステップＳ４３）。第二表示部２１３は、再生成したグラフを表示データ領域２２２に格納し（ステップＳ４８）、ステップＳ４０に戻る。一方、第二表示部２１３は、１つのバーに９０％以上の標本が集中していない場合（ステップＳ４２No）、ステップＳ４４の処理に移行する。

第二表示部２１３は、１つのバーに６０％以上の標本が集中しているか、または、bar変動係数Ｃｂが２．５以上もしくはdif変動係数Ｃｄが２．０以上であるか否かを判定する（ステップＳ４４）。第二表示部２１３は、１つのバーに６０％以上の標本が集中している場合、または、bar変動係数Ｃｂが２．５以上もしくはdif変動係数Ｃｄが２．０以上である場合（ステップＳ４４Yes）、ステップＳ４５の処理に移行する。一方、第二表示部２１３は、１つのバーに６０％以上の標本が集中しておらず、かつ、bar変動係数Ｃｂが２．５未満でdif変動係数Ｃｄが２．０未満である場合（ステップＳ４４No）、グラフを再生成処理の対象から除外し、ステップＳ４０の処理に戻る。

第二表示部２１３は、グラフの左端のバーに標本が集中しているか否かを判定する（ステップＳ４５）。第二表示部２１３は、グラフの左端のバー標本が集中している場合（ステップＳ４５Yes）、グラフのｘ軸を対数軸に置き換えて再生成をする（ステップＳ４６）。一方、第二表示部２１３は、グラフの左端のバー以外に標本が集中している場合（ステップＳ４５No）、グラフのｙ軸を対数軸に置き換えて再生成をする（ステップＳ４７）。第二表示部２１３は、再生成したグラフを表示データ領域２２２に格納し（ステップＳ４８）、ステップＳ４０に戻る。

（実施例２の効果）
グラフ表示装置２００は、データ解析して得られる複数のグラフのうち、形状に関する第１の基準に基づいて１又は複数のグラフを抽出する抽出部２１１を有する。グラフ表示装置２００は、抽出した１又は複数のグラフについて、所定のスケール変換処理を施し、所定のスケール変換後のグラフを表示する第二表示部２１３を有する。これにより、グラフの変化を分析しやすく表示できる。

第二表示部２１３は、複数のグラフのうち、所定のスケール変換処理が施された１又は複数のグラフと、所定のスケール変換処理が施されていないグラフとを識別可能に表示する。これにより、スケール変換前のグラフとスケール変換後のグラフを比較しやすく表示できる。

第二表示部２１３によって、所定のスケール変換処理が施された１又は複数のグラフは、所定のスケール変換処理が施された１又は複数のグラフの形状に応じた分類処理がなされて表示される。また、第二表示部２１３によって分類処理は、第１の基準に基づいて行われる。第１の基準は、グラフに含まれる各要素の高さのばらつきが所定以上であるか否かに関する基準を含んでもよい。第１の基準は、グラフに含まれる各要素間の高さの差分のばらつきが所定以上であるか否かに関する基準を含んでもよい。第１の基準は、グラフの１要素のデータの分布割合が所定以上であるか否かに関する基準を含んでもよい。これにより、グラフ表示装置２００は、スケール変換処理を施すグラフの領域を精度よく特定することができる。

スケール変換処理は、グラフのデータが集中する要素が描画された範囲のスケールを拡大して再生成するものであってもよい。スケール変換処理は、グラフの１以上の軸を対数軸に変更して再生成するものであってもよい。これにより、グラフの変化を分析しやすく表示できる。

（実施例１および実施例２に関連する他の態様）
以下、上述の実施形態における変形例の一部を説明する。下記の変形例のみでなく、本開示の技術の本旨を逸脱しない範囲の設計変更は適宜行われうる。

実施例１のグラフ表示装置１００は、グラフの変動が大きく凹凸が多い形状の場合に、グラフの形状が適切であると判定し、分類対象とする旨を説明したが、これに限定されない。例えば、グラフ表示装置１００は、バーの高さが満遍なく同じ高さのグラフを分類対象としてもよい。これにより、例えば、工場で製造された製品の中で良質な製品のグラフを分類することができる。また、グラフ表示装置１００は、「一つに集中」のラベルが付されたグラフのように外れ値が入ったグラフを分類対象としてもよい。これにより、例えば、工場で製造された製品に含まれる不良品に係るグラフを分類することができる。

実施例１のグラフ表示装置１００は、グラフ情報テーブルにおいてスコア２に「○」を格納したグラフを第二のラベル付け処理の対象とし、「×」を格納したグラフを第二のラベル付け処理の対象から除外する旨説明したが、これに限定されない。例えば、グラフ表示装置１００は、グラフ情報テーブルにおいてスコア２に「×」を格納したグラフを第二のラベル付け処理の対象としてもよい。すなわち、グラフ表示装置１００は、第１のラベル付け処理または第２のラベル付け処理を独立して実行してグラフを分類してもよい。

実施例２のグラフ表示装置２００は、再生成後のグラフを表示する際に、再生成前のグラフを表示データ領域２２２に残してもよい。これにより、再生成前のグラフと再生成後のグラフとを比較することができる。例えば、再生成後にデータ分析に有用なグラフとなった場合に、再生成前のグラフを参考にして、グラフを次回描画する際の描画方法を検討することができる。

実施例２の抽出部２１１は、第二表示部２１３によって再生成されたグラフを分類対象としてもよい。これにより、例えば、再生成された棒グラフが多数あった場合に、グラフを効率的に分類できる。

実施例２の第二表示部２１３は、「一つに集中」「一部集中」のラベルが付されたグラフに対して再生成することを決定する旨を説明したが、これに限定されない。第二表示部２１３は、再生成するグラフの条件を適宜変更することができる。

実施例１のグラフ表示装置１００および実施例２のグラフ表示装置２００は、グラフを形状に応じて分類する旨を説明したが、これに限定されない。例えば、グラフ表示装置１００および実施例２のグラフ表示装置２００は、折れ線グラフ、ヒストグラム等を形状に応じて分類してもよい。

すなわち、以上の実施例では、グラフは、例えばデータを各項目の出現回数を示す棒グラフであるバープロット、もしくは、データ区間ごとに該当するデータの分布を示す棒グラフであるヒストグラムである。しかし、グラフは、データを多次元で視覚的に表示するものであれば、いずれであってもよい。

上述したグラフ表示装置１００は、１台のコンピュータに実装されてもよく、また、複数台のコンピュータによるクラウドに実装されてもよい。例えば、グラフ表示装置１００は、クラウドシステムに含まれる複数台のコンピュータが、図１に示した抽出部１１１および表示部１１２と同様の機能を発揮する。

また、実施例１および実施例２に示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

（グラフ表示装置のハードウェア構成）
図２２は、実施例１のグラフ表示装置のハードウェア構成を示す図である。図２２の例が示すように、コンピュータ３００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ３０１と、ユーザからのデータ入力を受け付ける入力装置３０２と、モニタ３０３とを有する。また、コンピュータ３００は、記憶媒体からプログラム等を読み取る媒体読取装置３０４と、他の装置と接続するためのインターフェース装置３０５と、他の装置と無線により接続するための無線通信装置３０６とを有する。また、コンピュータ３００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ３０７と、ハードディスク装置３０８とを有する。また、各装置３０１〜３０８は、バス３０９に接続される。

ハードディスク装置３０８には、例えば図１に示した抽出部１１１および表示部１１２の各処理部と同様の機能を有するグラフ表示プログラムが記憶される。また、ハードディスク装置３０８には、グラフ表示プログラムを実現するための各種データが記憶される。

ＣＰＵ３０１は、ハードディスク装置３０８に記憶された各プログラムを読み出して、ＲＡＭ３０７に展開して実行することで各種の処理を行う。これらのプログラムは、コンピュータ３００を、例えば図１に示した抽出部１１１および表示部１１２として機能させることができる。

なお、上記の情報処理プログラムは、必ずしもハードディスク装置３０８に記憶されている必要はない。例えば、コンピュータ３００が読み取り可能な記憶媒体に記憶されたプログラムを、コンピュータ３００が読み出して実行するようにしてもよい。コンピュータ３００が読み取り可能な記憶媒体は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤディスク、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、ハードディスクドライブ等が対応する。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）等に接続された装置にこのプログラムを記憶させておき、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。なお、実施例２のグラフ表示装置２００は、図２２の例に示される実施例１のグラフ表示装置１００と同様のハードウェア構成を有してもよい。

図２３は、コンピュータで動作するプログラムの構成例を示す。コンピュータ３００において、図２３に示すハードウェア群２６（３０１〜３０９）の制御を行なうＯＳ（オペレーティング・システム）２７が動作する。ＯＳ２７に従った手順でＣＰＵ３０１が動作して、ハードウェア群２６の制御・管理が行なわれることにより、アプリケーションプログラム２９やミドルウェア２８に従った処理がハードウェア群２６で実行される。さらに、コンピュータ３００において、ミドルウェア２８またはアプリケーションプログラム２９が、ＲＡＭ３０７に読み出されてＣＰＵ３０１により実行される。

ＣＰＵ３０１により情報処理機能が呼び出された場合、ミドルウェア２８またはアプリケーションプログラム２９の少なくとも一部に基づく処理を行なうことで、制御部１１０の機能が実現される。情報処理機能は、それぞれアプリケーションプログラム２９自体に含まれてもよいし、アプリケーションプログラム２９に従って呼び出されることで実行されるミドルウェア２８の一部であってもよい。

１００ グラフ表示装置
１０１ 通信部
１１０ 制御部
１１１ 抽出部
１１２ 表示部
１２０ 記憶部
１２１ グラフデータ領域
１２２ 表示データ
１３０ 表示部

Claims (14)

1. データ解析して得られる第１のグラフ群のうち、形状に関する基準に基づいて第２のグラフ群を抽出し、
   前記第１のグラフ群のうち抽出された前記第２のグラフ群のみを表示部に表示する、又は、前記第１のグラフ群のうち前記第２のグラフ群と前記第１のグラフ群のうち前記第２のグラフ群を除くグラフ群とを識別可能に出力部に表示する、
   ことを特徴とするコンピュータを用いたデータ解析結果のグラフ表示方法。
2. 前記形状に関する基準は、グラフに含まれる各要素の高さのばらつきに基づいて算出される基準を含む、ことを特徴とする請求項１に記載のグラフ表示方法。
3. 前記形状に関する基準は、グラフに含まれる各要素間の高さの差分のばらつきに基づいて算出される基準を含む、ことを特徴とする請求項１または２に記載のグラフ表示方法。
4. データ解析して得られる複数のグラフのうち、形状に関する第１の基準に基づいて１又は複数のグラフを抽出し、
   抽出した前記１又は複数のグラフについて、所定のスケール変換処理を施し、
   前記所定のスケール変換後のグラフを表示する、
   ことを特徴とするコンピュータを用いたデータ解析結果のグラフ表示方法。
5. 前記複数のグラフのうち、前記所定のスケール変換処理が施された前記１又は複数のグラフと、前記所定のスケール変換処理が施されていないグラフとを識別可能に表示する、ことを特徴とする請求項４に記載のグラフ表示方法。
6. 前記所定のスケール変換処理が施された前記１又は複数のグラフは、前記所定のスケール変換処理が施された前記１又は複数のグラフの形状に応じた分類処理がなされて表示される、ことを特徴とする請求項５に記載のグラフ表示方法。
7. 前記分類処理は、前記第１の基準に基づいて行われる、ことを特徴とする請求項６記載のグラフ表示方法。
8. 前記第１の基準は、グラフに含まれる各要素の高さのばらつきが所定以上であるか否かに関する基準を含む、ことを特徴とする請求項７に記載のグラフ表示方法。
9. 前記第１の基準は、グラフに含まれる各要素間の高さの差分のばらつきが所定以上であるか否かに関する基準を含む、ことを特徴とする請求項７または８に記載のグラフ表示方法。
10. 前記第１の基準は、グラフの１要素のデータの分布割合が所定以上であるか否かに関する基準を含む、ことを特徴とする請求項７〜９のいずれか一に記載のグラフ表示方法。
11. 前記スケール変換処理は、グラフのデータが集中する要素が描画された範囲のスケールを拡大して再生成する、ことを特徴とする請求項４〜１０のいずれか一に記載のグラフ表示方法。
12. 前記スケール変換処理は、グラフの１以上の軸を対数軸に変更して再生成する、ことを特徴とする請求項４〜１１のいずれか一に記載のグラフ表示方法。
13. データ解析して得られる第１のグラフ群のうち、形状に関する基準に基づいて第２のグラフ群を抽出する抽出部と、
    前記第１のグラフ群のうち抽出された前記第２のグラフ群のみを表示部に表示する、又は、前記第１のグラフ群のうち前記第２のグラフ群と前記第１のグラフ群のうち前記第２のグラフ群を除くグラフ群とを識別可能に出力部に表示する表示部と、
    を有することを特徴とするデータ解析結果のグラフ表示装置。
14. データ解析して得られる第１のグラフ群のうち、形状に関する基準に基づいて第２のグラフ群を抽出し、
    前記第１のグラフ群のうち抽出された前記第２のグラフ群のみを表示部に表示する、又は、前記第１のグラフ群のうち前記第２のグラフ群と前記第１のグラフ群のうち前記第２のグラフ群を除くグラフ群とを識別可能に出力部に表示する、
    処理を実行させることを特徴とするコンピュータを用いたデータ解析結果のグラフ表示プログラム。

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