JP2019086897A - 分類支援装置、分類支援方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】複数の条件が適用されるグループ分けを支援すること。【解決手段】分類支援装置は、複数のグループへの分類対象に関する属性を構成する複数の項目のそれぞれについて複数の前記分類対象のそれぞれの値を示す第１の情報と、前記複数の分類対象を前記複数のグループへ分類した場合の複数通りの分類結果を示す第２の情報と、１以上の前記項目に対して設定された、グループへの分類に関する２以上の条件と、前記各条件について満たされる程度に関する優先順位とを示す第３の情報と、を参照して、前記分類結果ごとに、前記各条件に合致する程度を示す第１の指標を算出する第１の算出部と、前記分類結果ごとに、当該分類結果に関して算出された前記第１の指標に基づいて、前記２以上の条件に合致する程度を示す第２の指標を算出する第２の算出部とを有する。【選択図】図２

Description

本発明は、分類支援装置、分類支援方法及びプログラムに関する。

例えば、ワークショップを実施する際に、その後のグループワークのために参加者の属性を参考にして、参加者についてグループ分けが実施される場合がある。このような場合、グループ分けの条件として、例えば「性別はできるだけ全てのグループで同数にしたい。」、「同じ所属の参加者をできるだけ同じグループに集めたい。」、「同じグループに幅広い年齢の参加者を含むようにしたい。」といった条件が考えられる。このように、複数の条件に基づくグループ分けは、考慮事項が多く、複雑になるため、適切なグループ分けに長時間を要してしまう。

従来、ユーザの属性に基づきユーザを２以上のグループに分類する方法については、ユーザ属性情報の内容を数値化し、多次元ベクトル化することでクラスタリングの手法を取る方法が提案されている。この手法では、クラスタリングを行うことで、複数の属性についての属性情報を加味した上で、類似したユーザ同士を同じグループに分けることを可能にする。

特開２０１１−１２８６７７号公報

しかしながら、上記の方法では、複数の属性情報を加味し、類似したユーザ同士を同じグループに集めることはできるが、例えば、「同じような属性の人間ばかりを同じグループに入れない」といった条件に基づいてグループ化を行うことはできない。また、「グループに最低一人女性を含める」等の条件に基づくグループ化を行うこともできない。更に、指定の人数のグループを作る等の調整を行うこともできない。

本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、複数の条件が適用されるグループ分けを支援することを目的とする。

そこで上記課題を解決するため、分類支援装置は、
複数のグループへの分類対象に関する属性を構成する複数の項目のそれぞれについて複数の前記分類対象のそれぞれの値を示す第１の情報と、
前記複数の分類対象を前記複数のグループへ分類した場合の複数通りの分類結果を示す第２の情報と、
１以上の前記項目に対して設定された、グループへの分類に関する２以上の条件と、前記各条件について満たされる程度に関する優先順位とを示す第３の情報と、
を参照して、前記分類結果ごとに、前記各条件に合致する程度を示す第１の指標を算出する第１の算出部と、
前記分類結果ごとに、当該分類結果に関して算出された前記第１の指標に基づいて、前記２以上の条件に合致する程度を示す第２の指標を算出する第２の算出部とを有し、
前記２以上の条件は、
条件の対象である項目についてグループ間での値の偏りに関する第１の条件、
条件の対象である項目について各グループに含まれる値の数に関する第２の条件、
条件の対象である項目について各グループが含む値の種類数が指定された値以上であるか否かに関する第３の条件、
条件の対象である項目について各グループがとりうる全ての値を含むか否かに関する第４の条件、
条件の対象である項目について指定された値を各グループが１以上含むか否かに関する第５の条件、
条件の対象である項目について各値を含むグループ数に関する第６の条件、
のうちのいずれか２以上の条件である。

また、分類支援装置は、
複数のグループへの分類対象に関する属性を構成する複数の項目のそれぞれについて複数の前記分類対象のそれぞれの値を示す第１の情報と、
前記複数の分類対象を前記複数のグループへ分類した場合に、所定のグループを含む複数通りの分類結果を示す第４の情報と、
１以上の前記項目に対して設定された、グループの分類に関する２以上の条件の組み合わせを複数通り含む第５の情報と、
を参照して、
前記組み合わせごとに、前記各分類結果について、前記各条件に合致する程度を示す第１の指標を算出する第１の算出部と、
前記組み合わせごとに、前記各分類結果について、当該分類結果に関して算出された前記第１の指標に基づいて、前記２以上の条件に合致する程度を示す第２の指標を算出する第２の算出部と、
前記組み合わせの中で、前記２以上の条件に合致する程度が最も高いことを示す前記第２の指標が算出された組み合わせに基づく情報を出力する出力部とを有し、
前記２以上の条件は、
条件の対象である項目についてグループ間での値の偏りに関する第１の条件、
条件の対象である項目について各グループに含まれる値の数に関する第２の条件、
条件の対象である項目について各グループが含む値の種類数が指定された値以上であるか否かに関する第３の条件、
条件の対象である項目について各グループがとりうる全ての値を含むか否かに関する第４の条件、
条件の対象である項目について指定された値を各グループが１以上含むか否かに関する第５の条件、
条件の対象である項目について各値を含むグループ数に関する第６の条件、
のうちのいずれか２以上の条件である。

複数の条件が適用されるグループ分けを支援することができる。

第１の実施の形態における分類支援装置１０のハードウェア構成例を示す図である。 第１の実施の形態における分類支援装置１０の機能構成例を示す図である。 第１の実施の形態における分類支援装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 属性項目情報の構成例を示す図である。 グループ要件の入力用の表示部品の一例を示す図である。 参加者情報の構成例を示す図である。 条件情報の構成例を示す図である。 参加者の分類結果の一例を示す図である。 適グループポイントの算出方法の一例を説明するための図である。 各分類結果に対する適グループポイントの算出結果の一例を示す図である。 第２の実施の形態における分類支援装置１０の機能構成例を示す図である。 第２の実施の形態における分類支援装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。

［第１の実施の形態］
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。本実施の形態では、ワークショップへの複数の参加者を、複数のグループに分類する例について説明する。すなわち、本実施の形態において、グループへの分類対象は、複数の参加者である。

図１は、第１の実施の形態における分類支援装置１０のハードウェア構成例を示す図である。図１の分類支援装置１０は、それぞれバスＢで相互に接続されているドライブ装置１００、補助記憶装置１０２、メモリ装置１０３、ＣＰＵ１０４、インタフェース装置１０５、表示装置１０６、及び入力装置１０７等を有する。

分類支援装置１０での処理を実現するプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体１０１によって提供される。プログラムを記憶した記録媒体１０１がドライブ装置１００にセットされると、プログラムが記録媒体１０１からドライブ装置１００を介して補助記憶装置１０２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１０１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。

メモリ装置１０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１０２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１０４は、メモリ装置１０３に格納されたプログラムに従って分類支援装置１０に係る機能を実現する。インタフェース装置１０５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。表示装置１０６はプログラムによるＧＵＩ（Graphical User Interface）等を表示する。入力装置１０７はキーボード及びマウス等で構成され、様々な操作指示を入力させるために用いられる。

図２は、第１の実施の形態における分類支援装置１０の機能構成例を示す図である。図２において、分類支援装置１０は、属性項目入力部１１、グループ要件入力部１２、参加者情報入力部１３、条件情報入力部１４、開始指示入力部１５、分類部１６、適グループポイント算出部１７及び結果出力部１８等を有する。これら各部は、分類支援装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ１０４に実行させる処理により実現される。

図３は、第１の実施の形態における分類支援装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。

ステップＳ１１０において、属性項目入力部１１は、ワークショップへの参加者の属性情報を構成する各項目に関する情報（以下「属性項目情報」という。）を入力し、入力した属性項目情報を、参加者情報入力部１３及び条件情報入力部１４へ出力する。

図４は、属性項目情報の構成例を示す図である。図４に示されるように、属性項目情報は、参加者の属性情報を構成する項目ごとに、「項目名」及び「種別」を含む。「項目名」は、参加者の属性の項目として管理される項目の名前である。「種別」は、項目の値の種別である。本実施の形態では、「カテゴリ」又は「連続」が、「種別」の値として設定される。「連続」は、年齢等、連続的な数値（連続値）である。「カテゴリ」は、連続値以外の値、又は性別（「男」又は「女」）のようにカテゴリによって区分される概念に対する名称である。但し、「連続」、「カテゴリ」以外の種別が「種別」として指定可能とされてもよい。また、属性項目情報に対して、ＡというカテゴリとＢというカテゴリは相反するものである等のように、同一の参加者について、カテゴリの排他的関係を示す情報が付与されてもよい。なお、グループ分けに利用されない項目は、属性項目情報に含まれなくてもよい。

本実施の形態において「属性情報」とは、図４に示される項目の値の集合によって表現される、参加者の属性全体を示す情報をいう。各項目の値は、当該項目に関して参加者個別の性質等を示す。

なお、属性項目情報は、ユーザによる手入力によって入力されてもよいし、属性項目入力部１１が、所定のデータベースから取得することで入力されてもよい。当該所定のデータベースは、予め属性項目情報が登録されたデータベースでもよいし、属性項目入力部１１が、１回目に入力された属性項目情報を登録することで生成されるデータベース等でもよい。すなわち、１度入力された属性項目情報が、例えば、次回のワークショップ等においても流用可能な場合には、次回のワークショップ等に関するグループ分けの際には、ステップＳ１０１が省略されて、当該データベースに登録されている属性項目情報が利用されてもよい。

続いて、グループ要件入力部１２は、グループ分けの要件（以下、「グループ要件」という。）を入力し、入力したグループ要件を分類部１６へ出力する（Ｓ１２０）。グループ要件とは、例えば、作成するグループの数又は１グループあたりのメンバの数を示す情報である。例えば、グループ要件入力部１２が、図５に示されるような表示部品を含む画面を表示装置１０６に表示することで、グループ要件の入力をユーザから受け付けてもよい。

図５は、グループ要件の入力用の表示部品の一例を示す図である。図５では、グループ要件をグループ数の指定で受け付ける欄と、１グループあたりのメンバの人数の指定を受け付ける欄との２つの欄を含み、チェックボタンが選択された欄（図５中であればレ点が打たれた「グループ内の人数で指定する」の欄）が有効となる表示部品の例が示されている。

但し、いずれか一方の欄のみを含む表示部品が表示されてもよい。また、予めグループ要件が設定され、補助記憶装置１０２等に記憶されていてもよい。この場合、グループ要件入力部１２は、補助記憶装置１０２等からグループ要件を読み込めばよい。

続いて、参加者情報入力部１３は、ワークショップへの各参加者の属性情報の一覧（以下、「参加者情報」という。）を入力し、入力した参加者情報を分類部１６及び適グループポイント算出部１７へ出力する（Ｓ１３０）。すなわち、参加者情報入力部１３は、参加者ごとに、属性項目入力部１１から入力された属性項目情報に含まれる各項目の値を入力する。

図６は、参加者情報の構成例を示す図である。図６に示されるように、参加者情報は、参加者ごとに、属性項目情報に含まれる各項目の値と、「ＩＤ」とを含む。「ＩＤ」は、各参加者の識別情報である。

なお、参加者情報についても、ステップＳ１３０の時点においてユーザによって手入力されてもよいし、予め登録されているデータベース等から参加者情報入力部１３が取得してもよい。ステップＳ１３０は、ステップＳ１１０に伴って実行されてもよい。すなわち、ステップＳ１３０は、ステップＳ１２０より先に実行されてもよい。この場合、属性項目入力部１１が属性項目情報をデータベースから自動的に抽出し、参加者情報入力部１３が、当該属性項目情報に基づいて参加者情報の登録を行ってもよい。

また、参加者情報入力部１３は、或る参加者の或る項目の値が無効な値（例えば、空欄や範囲外の値等）であった場合には、例えば、当該項目に関する各参加者の値の平均値によって当該或る参加者の当該項目の値を補完してもよいし、当該或る参加者をグループ分けの対象から除外してもよい。

続いて、条件情報入力部１４は、属性項目入力部１１から入力された属性項目情報に含まれる各項目について、複数の参加者を複数のグループに分類（グループ化）する際に設定可能な複数の条件のうちのいずれかの条件と、当該条件に対する優先順位とを含む情報（以下、「条件情報」という。）を入力し、入力した条件情報を適グループポイント算出部１７へ出力する（Ｓ１４０）。

図７は、条件情報の構成例を示す図である。図７に示されるように、条件情報は、属性項目情報に含まれる項目ごとに、属性情報に含まれる「項目名」及び「種別」に加え、「条件」及び「優先順位」を含む。図７において、「条件」には、以下の条件（１）〜条件（１０）のいずれかの条件の括弧番号が指定される。すなわち、本実施の形態において、各項目に設定可能な条件の候補は以下の条件（１）〜条件（１０）の１０個の条件である。
条件（１）：グループ分けの条件として考慮しない。
条件（２）：対象の項目についてグループ間での値の偏りがない（但し、「種別」が「カテゴリ」である項目にのみ設定可能）。
条件（３）：対象の項目についてグループ間での値の偏りをなるべく小さくする（但し、「種別」が「カテゴリ」である項目にのみ設定可能）。
条件（４）：対象の項目について各グループにより多くの種類の値を含む（但し、「種別」が「カテゴリ」である項目にのみ設定可能）。
条件（５）：対象の項目について各グループが含む値の種類数が指定の数以上である（但し、「種別」が「カテゴリ」である項目にのみ設定可能）。
条件（６）：対象の項目について各グループが全ての種類の値を含む（但し、「種別」が「カテゴリ」である項目にのみ設定可能）。ここで、全ての種類の値とは、全参加者が当該項目について有する値の種類の全てをいう。
条件（７）：対象の項目について指定された値を有する参加者を各グループが１名以上含む（但し、「種別」が「カテゴリ」である項目にのみ設定可能）。
条件（８）：対象の項目について値が共通する参加者は出来る限り同じグループに集める。端数となった参加者は、端数同士を集めてグループを形成する（但し、「種別」が「カテゴリ」である項目にのみ設定可能）。
条件（９）：対象の項目についてグループ間での値の偏りをなるべく小さくする（但し、「種別」が「連続」である項目にのみ設定可能）。
条件（１０）：対象の項目について類似した値を有する参加者をなるべく同じグループに集める（但し、「種別」が「連続」である項目にのみ設定可能）。

上記において、条件（２）及び条件（３）、条件（９）、条件（１０）は、「条件の対象である項目についてグループ間での値の偏りに関する第１の条件」の一例である。条件（４）は、条件の対象である項目について各グループに含まれる値の数に関する第２の条件の一例である。条件（５）は、条件の対象である項目について各グループが含む値の種類数が指定された値以上であるか否かに関する第３の条件の一例である。条件（６）は、条件の対象である項目について各グループがとりうる全ての値を含むか否かに関する第４の条件の一例である。条件（７）は、条件の対象である項目について指定された値を各グループが１以上含むか否かに関する第５の条件の一例である。条件（８）は、条件の対象である項目について各値を含むグループ数に関する第６の条件の一例である。

「優先順位」は、各項目に対して設定された条件が満たされる程度に関する優先順位である。すなわち、「優先順位」は、優先順位が上位である条件の方が、満たされる程度が高くなることを示し、必ずしも、優先順位が上位である条件が完全に満たされることを意図するものではない。また、図７では、「優先順位」が一意である例が示されているが、複数の条件に対して同一の優先順位が付与されてもよい。また、「優先順位」は設定されなくてもよい。

また、図７では、１つの項目に対して設定される条件が１つである例が示されているが、複数の条件の組み合わせが１つの項目に対して設定されてもよい。例えば、「条件（２）と条件（７）とを同時に満たす」といった条件が設定されてもよい。この場合、組み合わせに含まれる各条件（条件（２）及び条件（７））に対して優先順位が設定可能とされてもよい。当該優先順位は、例えば、条件（７）は絶対に満たしたうえで条件（２）を考慮するといった意味を有する。又は、条件（７）を７０パーセント、条件（２）を３０パーセントといったように重み付けの設定が可能とされてもよい。この場合、後述の合致評価値は、例えば、重み付けを考慮した加重和等によって算出されてもよい。なお、１つの項目に対して複数の条件の組み合わせを設定する場合、以下の制約が考慮されてもよい。
・条件（１）は条件（２）〜条件（１０）と組み合わせられない。
・条件（２）は条件（３）条件（８）と組みわせられない。
・条件（４）は条件（８）と組み合わせられない。
・条件（５）は条件（６）と組み合わせられない。
・条件（６）は条件（７）と組み合わせられない。
・条件（９）は条件（１０）と組み合わせられない。

なお、上記の条件（１）〜（１０）は、一例である。したがって、条件（１）〜条件（１０）のうちのいずれかの条件が設定不可とされてもよいし、条件（１）〜条件（１０）以外の条件が設定可能とされてもよい。いずれの条件が設定される場合であっても２以上の条件が設定可能であることが望ましいが、１以上の条件が設定されてもよい。

また、属性項目情報に対してカテゴリの排他的関係を示す情報が付与される場合には、ステップＳ１４０の際に、条件情報入力部１４は、不可能な条件が設定されないように警告したり、不可能な条件を非表示にしたりするために当該情報を用いてもよい。

なお、ステップＳ１４０において、条件情報のうち、属性項目情報から取得できない情報（すなわち、「条件」及び「優先順位」）については、ユーザによる手入力によって入力されてもよいし、各項目について「条件」及び「優先順位」が設定されているデータベース等から条件情報入力部１４が読み込んでもよい。

また、ステップＳ１１０及びステップＳ１４０が先に実行され、ステップＳ１２０とステップＳ１３０とは順不同で実行されてもよい。

続いて、開始指示入力部１５は、入力装置１０７を介してユーザからグループ化の開始指示の入力を受け付けると、グループ化の開始指示を分類部１６へ出力する（Ｓ１５０）。この際、開始指示入力部１５は、必要な情報がすべて入力されているか、欠損値のチェック等を行ってもよい。欠損値があった場合、開始指示入力部１５は、例えば、表示装置１０６にエラーメッセージ等を出力し、完全なデータ入力が行われるまでステップＳ１６０以降が実行されないようにしてもよい。

続いて、分類部１６は、開始指示入力部１５からのグループ化の開始指示の入力に応じて処理を開始する。具体的には、分類部１６は、参加者情報入力部１３から入力された参加者情報（図６）に係る各参加者を、グループ要件入力部１２から入力されたグループ要件を満たすように複数のグループに分類し、分類結果を適グループポイント算出部１７へ出力する（Ｓ１６０）。この際、分類部１６は、複数通りの分類結果を生成する。例えば、分類部１６は、グループ要件を満たす全通りの分類結果を生成してもよいし、条件情報（図７）を参照し、あり得ない分類結果は生成しないようにしてもよい。この場合、条件情報入力部１４は、条件情報（図７）を分類部１６へ出力すればよい。又は、分類部１６は、遺伝的アルゴリズム等を用いて後述の適グループポイントの算出と参加者情報の分類とを繰り替えし行ってもよい。又は、分類部１６は、ランダムな分類結果を算出してもよい。この場合は、ステップＳ１５０において開始指示が受け付けられるたびに、異なった分類結果が得られることになる。又は、分類部１６は、ステップＳ１６０が実行される前に複数通りの分類結果を算出し、分類結果を補助記憶装置１０２等に記憶しておいてもよい。この場合、分類部１６は、ステップＳ１６０において、補助記憶装置１０２等から分類結果を取得すればよい。

図８は、参加者の分類結果の一例を示す図である。図８には、複数通り（Ｋ通り）の分類結果のそれぞれごとに、各参加者について、分類先のグループ名が示されている。Ｋ通りの分類結果のそれぞれは、少なくともグループ要件を満たすようにグループ分けされた結果を示す。分類部１６は、図８に示されるような分類結果を、適グループポイント算出部１７へ出力する。

続くステップＳ１７０〜Ｓ２２０において、適グループポイント算出部１７は、参加者情報入力部１３から入力された参加者情報、条件情報入力部１４から入力された条件情報、及び分類部１６から入力された参加者の分類結果に基づいて、分類結果ごとに後述される適グループポイントを算出し、分類結果ごとの適グループポイントを結果出力部１８へ出力する。

まず、適グループポイント算出部１７は、変数ｉに１を代入する（Ｓ１７０）。変数ｉは、条件情報（図７）に含まれる各項目のうち、処理対象とされる項目（以下、「項目ｉ」と表記する。）を識別するための変数である。なお、図３等のフローチャートにおいて「←」は、右側の値を左側に代入することを表す。

続いて、適グループポイント算出部１７は、条件情報入力部１４から入力された条件情報（図７）を参照して、項目ｉに条件が設定されているか否かを判定する（Ｓ１８０）。項目ｉに条件が設定されていない場合（Ｓ１８０でＮｏ）、適グループポイント算出部１７は、ステップＳ１９０を実行せずにステップＳ２００に進む。項目ｉに条件が設定されている場合（Ｓ１８０でＹｅｓ）、適グループポイント算出部１７は、ステップＳ１９０を実行してステップＳ２００に進む。

ステップＳ１９０において、適グループポイント算出部１７は、分類部１６から入力された複数通りの分類結果（図８）のそれぞれについて、項目ｉの条件（以下、「対象条件」という。）に対する合致評価値ｐを、参加者情報入力部１３から入力された参加者情報に基づいて算出する。項目ｉの条件に対する合致評価値ｐとは、分類結果が当該条件に合致している程度を示す第１の指標の一例であり、０〜１００の値をとりうる。合致評価値ｐは、値が小さいほど条件に合致していることを示す。以下、ｋ番目の分類結果に関する項目ｉの条件に対する合致評価値ｐを、合致評価値ｐ_ｋｉと表記する。

本実施の形態では、項目に対する条件として、上記した条件（１）〜条件（１０）が設定可能であるところ、合致評価値ｐの算出方法は、条件ごとに異なる。したがって、以下では、条件ごとに合致評価値ｐ_ｋｉの算出方法を説明する。

［対象条件が条件（１）の場合］
条件（１）は、「グループ分けの条件として考慮しない。」である。そこで、この場合、適グループポイント算出部１７は、全ての分類結果ｋについて、合致評価値ｐ_ｋｉ＝０とする。但し、全ての分類結果ｋに対して共通の値であれば、０以外の値が合致評価値ｐ_ｋｉとされてもよい。

［対象条件が条件（２）の場合］
条件（２）は、「対象の項目についてグループ間での値の偏りがない（但し、「種別」が「カテゴリ」である項目にのみ設定可能）。」である。そこで、項目ｉについて各グループに含まれる値（カテゴリ）の種類数が同数、又は誤差が一人以内であれば条件（２）を満たすとする考えに基づき、適グループポイント算出部１７は、分類結果ｋの合致評価値ｐ_ｋｉを以下のように算出する。

まず、適グループポイント算出部１７は、分類結果ｋにおいて、項目ｉに関する値（カテゴリ）ごとに、当該値を有する参加者の人数をグループごとにカウントし、その最大値及び最小値を求める。

適グループポイント算出部１７は、項目ｉに関する全ての値（カテゴリ）について、最大値−最小値≦＝１を満たす場合、ｐ_ｋｉ＝０とし、それ以外の場合、ｐ_ｋｉ＝１００とする。

例えば、３名×５グループで、項目ｉが「性別（カテゴリ）」（カテゴリ＝「男」、「女」）の場合に、分類結果１＝（男男女），（男男女），（男男女），（男女女），（男女女）であり、分類結果２＝（男男男），（男男女），（男男女），（男女女），（男女女）であるとする。

分類結果１において、「男」についての最大値及び最小値は以下の通りである。
各グループに含まれる男性の人数の最大値＝２
各グループに含まれる男性の人数の最小値＝１
したがって、カテゴリ「男」の最大値−最小値＝１である。

また、分類結果１において、「女」についての最大値及び最小値は以下の通りである。
各グループに含まれる女性の人数の最大値＝２
各グループに含まれる男性の人数の最大値＝１
したがって、カテゴリ「女」の最大値−最小値＝１である。

上記より、分類結果１は、項目ｉに関する全ての値（カテゴリ）について、最大値−最小値≦＝１を満たす。したがって、合致評価値ｐ_１ｉ＝０となる。

一方、分類結果２において、「男」についての最大値及び最小値は以下の通りである。

各グループに含まれる男性の人数の最大値＝３
各グループに含まれる男性の人数の最小値＝１
したがって、カテゴリ「男」の最大値−最小値＝２である。

また、分類結果２において、「女」についての最大値及び最小値は以下の通りである。

各グループに含まれる女性の人数の最大値＝２
各グループに含まれる男性の人数の最大値＝０
したがって、カテゴリ「女」の最大値−最小値＝２
上記より、分類結果２は、項目ｉに関する全ての値（カテゴリ）について、最大値−最小値≦＝１を満たさない。したがって、合致評価値ｐ_２ｉ＝１００となる。

なお、条件（２）に関して、ｐ_ｋｉは、０又は１００でなくてもよい。ｐ_ｋｉは、最大値−最小値≦＝１を満たす場合に相対的に小さな一定値とされ、最大値−最小値≦＝１を満たさない場合に相対的に大きな一定値とされてもよい。

要するに、対象条件が条件（２）の場合の合致評価値ｐの算出は、１以上の項目に対して設定された、グループへの分類に関する２以上の条件のうち、条件の対象である項目ｉについてグループ間での値の偏りに関する第１の条件に合致する程度を示す第１の指標を算出することである。

［対象条件が条件（３）の場合］
条件（３）は、「対象の項目についてグループ間での値の偏りをなるべく小さくする（但し、「種別」が「カテゴリ」である項目にのみ設定可能）。」である。そこで、項目ｉについて各グループに含まれる値（カテゴリ）の種類別（男女等の種類別）の人数の差が小さいほど条件（３）に合致する程度が高くなるとの考えに基づき、適グループポイント算出部１７は、分類結果ｋの合致評価値ｐ_ｋｉを以下のように算出する。

但し、
ｃ＝項目ｉの値（カテゴリ）の種類数
ＭＡＸ_Ｃ＝項目ｉに関して値（カテゴリ）ｃの参加者のグループ別の人数の最大値
ＭＩＮ_Ｃ＝項目ｉに関して値（カテゴリ）ｃの参加者のグループ別の人数の最小値
ｎ＝参加者人数
例えば、３名×５グループで、項目ｉが「性別（カテゴリ）」（カテゴリ＝「男」、「女」）の場合、参加者人数ｎ＝１５である。ここで、分類結果１＝（男男女）（男男女），（男男女），（男女女），（男女女）であり、分類結果２＝（男男男），（男男女），（男男女），（男女女），（男女女）であるとする。

この場合、項目ｉについて、分類結果１に関する合致評価値ｐ_１ｉ及び分類結果２に関する合致評価値ｐ_２ｉは、以下の通りである。
ｐ_１ｉ＝（１＋１）／１５×１００＝１３．３
ｐ_２ｉ＝（２＋２）／１５×１００＝２６．７
なお、上記式は、一例であり、他の式によって条件（３）に関する合致評価値ｐが算出されてもよい。

要するに、対象条件が条件（３）の場合の合致評価値ｐの算出とは、１以上の項目に対して設定された、グループへの分類に関する２以上の条件のうち、条件の対象である項目ｉについてグループ間での値の偏りに関する第１の条件に合致する程度を示す第１の指標を算出することである。

［対象条件が条件（４）の場合］
条件（４）は、「対象の項目について各グループにより多くの種類の値を含む（但し、「種別」が「カテゴリ」である項目にのみ設定可能）。」である。そこで、一つ一つのグループに含まれる値（カテゴリ）の種類数が多いほど条件（４）に合致する程度が高くなるとの考えに基づき、適グループポイント算出部１７は、分類結果ｋの合致評価値ｐ_ｋｉを以下のように算出する。

但し、
ｇ＝グループ数
ｃ＝項目ｉの値（カテゴリ）の種類数
ｃ_ｘ＝グループｘにおける項目ｉに関する値（カテゴリ）の種類数
例えば、３名×５グループで、項目ｉが「性別（カテゴリ）」（カテゴリ＝「男」、「女」）の場合、グループ数ｇ＝５である。更に、項目ｉの値（カテゴリ）の種類数ｃ＝２（「男」、「女」）である場合に、分類結果１＝（男男女），（男男女），（男男女），（男女女），（男女女）、分類結果２＝（男男男），（男男女），（男男女），（男女女），（男女女）であるとする。

この場合、項目ｉについて、分類結果１に関する合致評価値ｐ_１ｉ及び分類結果２に関する合致評価値ｐ_２ｉは、以下の通りである。
ｐ_１ｉ＝（１−（２＋２＋２＋２＋２）／５×２）×１００＝０
ｐ_２ｉ＝（１−（１＋２＋２＋２＋２）／５×２）×１００＝１０
なお、上記式は、一例であり、他の式によって条件（４）に関する合致評価値ｐが算出されてもよい。

要するに、対象条件が条件（４）の場合の合致評価値ｐの算出とは、１以上の項目に対して設定された、グループへの分類に関する２以上の条件のうち、条件の対象である項目ｉについて各グループに含まれる値の数に関する第２の条件に合致する程度を示す第１の指標を算出することである。

［対象条件が条件（５）の場合］
条件（５）は、「対象の項目について各グループが含む値の種類数が指定の数以上である（但し、「種別」が「カテゴリ」である項目にのみ設定可能）。」である。そこで、この場合、適グループポイント算出部１７は、項目ｉに関してグループ別の値（カテゴリ）の種類数をカウントし、全てのカウント結果が指定された数以上であれば、
ｐ_ｋｉ＝０
とし、それ以外の場合、
ｐ_ｋｉ＝１００
とする。

なお、条件（５）に関して、ｐ_ｋｉは、０又は１００でなくてもよい。ｐ_ｋｉは、全てのカウント結果が指定された数以上であれば相対的に小さな一定値とされ、そうでなければ相対的に大きな一定値とされてもよい。

なお、「指定された数」は、予め設定されて補助記憶装置１０２等に記憶されてもよいし、ステップＳ１９０のタイミング、又はそれ以前のタイミングでユーザによって入力されてもよい。また、上記は、一例であり、他の方法によって条件（５）に関する合致評価値ｐが算出されてもよい。

要するに、対象条件が条件（５）の場合の合致評価値ｐの算出とは、１以上の項目に対して設定された、グループへの分類に関する２以上の条件のうち、条件の対象である項目ｉについて各グループが含む値の種類数が指定された値以上であるか否かに関する第３の条件に合致する程度を示す第１の指標を算出することである。

［対象条件が条件（６）の場合］
条件（６）は、「対象の項目について各グループが全ての種類の値を含む（但し、「種別」が「カテゴリ」である項目にのみ設定可能）。」である。そこで、この場合、適グループポイント算出部１７は、項目ｉに関して各グループに全ての種類の値（カテゴリ）が含まれる場合、
ｐ_ｋｉ＝０
とし、それ以外の場合、
ｐ_ｋｉ＝１００
とする。

なお、条件（５）に関して、ｐ_ｋｉは、０又は１００でなくてもよい。ｐ_ｋｉは、項目ｉに関して各グループに全ての種類の値（カテゴリ）が含まれる場合に相対的に小さな一定値とされ、そうでない場合に相対的に大きな一定値とされてもよい。また、上記は、一例であり、他の方法によって条件（５）に関する合致評価値ｐが算出されてもよい。

要するに、対象条件が条件（６）の場合の合致評価値ｐの算出とは、１以上の項目に対して設定された、グループへの分類に関する２以上の条件のうち、条件の対象である項目ｉについて各グループがとりうる全ての値を含むか否かに関する第４の条件に合致する程度を示す第１の指標を算出することである。

［対象条件が条件（７）の場合］
条件（７）は、「対象の項目について指定された値を有する参加者を各グループが１名以上含む（「種別」が「カテゴリ」である項目にのみ設定可能）。」である。そこで、この場合、適グループポイント算出部１７は、項目ｉに関して、指定された値（カテゴリ）を有する参加者が各グループに１名以上含まれる場合、
ｐ_ｋｉ＝０
とし、それ以外の場合、
ｐ_ｋｉ＝１００
とする。

なお、「指定された値（カテゴリ）」は、予め設定されて補助記憶装置１０２等に記憶されてもよいし、ステップＳ１９０のタイミング、又はそれ以前のタイミングでユーザによって入力されてもよい。

なお、条件（７）に関して、ｐ_ｋｉは、０又は１００でなくてもよい。ｐ_ｋｉは、指定された値（カテゴリ）を有する参加者が各グループに１名以上含まれる場合に相対的に小さな一定値とされ、そうでない場合に相対的に大きな一定値とされてもよい。また、上記は、一例であり、他の方法によって条件（７）に関する合致評価値ｐが算出されてもよい。また、対象の項目について指定された値を有する参加者を各グループが含む人数は、１名に限られない。すなわち、当該人数は、ｒ（ｒ≧１）以上であってもよい。

要するに、対象条件が条件（７）の場合の合致評価値ｐの算出とは、１以上の項目に対して設定された、グループへの分類に関する２以上の条件のうち、条件の対象である項目ｉについて指定された値を各グループが１以上含むか否かに関する第５の条件に合致する程度を示す第１の指標を算出することである。

［対象条件が条件（８）の場合］
条件（８）は、「対象の項目について値が共通する参加者は出来る限り同じグループに集める。端数となった参加者は、端数同士を集めてグループを形成する（「種別」が「カテゴリ」である項目にのみ設定可能）。」である。そこで、項目ｉに関する各値（各カテゴリ）について、当該値（当該カテゴリ）を含むグループの数が少ないほど条件（８）に合致する程度が高くなるとの考えに基づき、適グループポイント算出部１７は、分類結果ｋの合致評価値ｐ_ｋｉを以下のように算出する。

但し、
ｇ＝グループ数
ｃ＝項目ｉの値（カテゴリ）の種類数
例えば、３名×５グループで、項目ｉが「性別（カテゴリ）」（カテゴリ＝「男」、「女」）の場合、グループ数ｇ＝５、値（カテゴリ）の種類数＝２（「男」、「女」）である。ここで、分類結果１＝（男男女），（男男女），（男男女），（男女女），（男女女）であり、分類結果２＝（男男男），（男男女），（男男女），（男女女），（男女女）であるとする。

この場合、項目ｉについて、分類結果１に関する合致評価値ｐ_１ｉ及び分類結果２に関する合致評価値ｐ_２ｉは、以下の通りである。
ｐ１ｉ＝（（５＋５）／５×２）×１００＝１００
ｐ２ｉ＝（（５＋４）／５×２）×１００＝９０
なお、上記式は、一例であり、他の式によって条件（８）に関する合致評価値ｐが算出されてもよい。

要するに、対象条件が条件（８）の場合の合致評価値ｐの算出とは、１以上の項目に対して設定された、グループへの分類に関する２以上の条件のうち、条件の対象である項目ｉについて各値を含むグループ数に関する第６の条件に合致する程度を示す第１の指標を算出することである。

［対象条件が条件（９）の場合］
条件（９）は、「対象の項目についてグループ間での値の偏りをなるべく小さくする（「種別」が「連続」である項目にのみ設定可能）。」である。そこで、各グループの項目ｉに関する値の平均値及び標準偏差が同程度であれば条件（９）に合致する程度が高くなるという考えに基づき、適グループポイント算出部１７は、分類結果ｋの合致評価値ｐ_ｋｉを以下のように算出する。

但し、
ｍａｘ＝項目ｉの値の中での最大値
ｍｉｎ＝項目ｉの値の中での最小値
ＧＭｍａｘ＝グループ別での項目ｉの値の平均の最大値
ＧＭｍｉｎ＝グループ別での項目ｉの値の平均の最小値
ＧＳＤｍａｘ＝グループ別での項目ｉの値の標準偏差の最大値
ＧＳＤｍｉｎ＝グループ別での項目ｉの値の標準偏差の最小値
Ｍ＝参加者全体での項目ｉの値の平均値
Ｇｎｍａｘ＝グループ別の参加者人数の最大値
例えば、３名×５グループで、項目ｉが「年齢」であるとする。また、分類結果１＝，（２０，３０，４０），（２５，３５，４５），（３０，４０，５０），（２０，３５，５０）、分類結果２＝（２０，２０，２５），（３０，３５，３５），（３５，４０，４０），（４５，５０，５０）であるとする。

この場合、分類結果１について、項目ｉに関する各グループの平均値は、３０，３５，４０，３５、各グループの標準偏差は、１０，１０，１０，１５、全体平均は、３５、グループ別の参加者人数の最大値は３である。したがって、分類結果１に関する合致評価値ｐ_１ｉは、以下の通りである。
ｐ_１ｉ＝（（４０−３０）／（５０−２０））×５０＋（（１５−１０）／３５×√２）×５０＝１６．７＋５．０５＝２１．７
一方、分類結果２について、項目ｉに関する各グループの平均値は、２１．７，３３．３，３８．３，４６．７、各グループの標準偏差は、２．８９，２．８９，２．８９，５．７７、全体平均は３５、グループ別の参加者人数の最大値は、３である。したがって、分類結果２に関する合致評価値ｐ_２ｉは、以下の通りである。
ｐ_２ｉ＝（（４６．７−２１．７）／（５０−２０））×５０＋（（５．７７−２．８９）／３５×√２）×５０＝４１．７＋２．９１＝４４．６
なお、上記式は、一例であり、他の式によって条件（９）に関する合致評価値ｐが算出されてもよい。

［対象条件が条件（１０）の場合］
条件（１０）は、「対象の項目について類似した値を有する参加者をなるべく同じグループに集める（「種別」が「連続」である項目にのみ設定可能）。」である。そこで、項目ｉの値について各グループ内の標準偏差が小さい値を取るほど条件（１０）に合致する程度が高くなるとの考えに基づき、適グループポイント算出部１７は、分類結果ｋの合致評価値ｐ_ｋｉを以下のように算出する（各グループ内の項目ｉの値の標準偏差を全て足し合わせた値を利用する）。

但し、
ｇ＝グループ数
ＧｘＳＤ＝グループｘ内での項目ｉの値の標準偏差
Ｍ＝参加者全体での項目ｉの値の平均値
Ｇｎｍａｘ＝グループ別の参加者人数の最大値
例えば、３名×５グループで、項目ｉが「年齢」であるとする。また、分類結果１＝（２０，３０，４０），（２５，３５，４５），（３０，４０，５０），（２０，３５，５０）、分類結果２＝（２０，２０，２５），（３０，３５，３５），（３５，４０，４０），（４５，５０，５０）であるとする。

この場合、分類結果１について、グループ数は４、各グループ内での項目ｉの値の標準偏差は、１０，１０，１０，１５、全体平均は、３５、グループ別の参加者人数の最大値は、３である。したがって、分類結果１に関する合致評価値ｐ_１ｉは、以下の通りである。
ｐ_１ｉ＝（１０＋１０＋１０＋１５）／（３５×√２×４）×１００＝２２．７
一方、分類結果２について、グループ数は４、各グループ内での項目ｉの値の標準偏差は、２．８９，２．８９，２．８９，５．７７、全体平均は、３５、グループ別の参加者人数の最大値は、３である。したがって、分類結果２に関する合致評価値ｐ_２ｉは、以下の通りである。
ｐ_２ｉ＝（２．８９＋２．８９＋２．８９＋５．７７）／（３５×√２×４）×１００＝７．２９
なお、上記式は、一例であり、他の式によって条件（１０）に関する合致評価値ｐが算出されてもよい。

なお、上記において、合致評価値ｐは、０から１００までの間の数値をとり、値が小さいほど条件に合致するとしたが、これに限られない。

ステップＳ２００において、適グループポイント算出部１７は、条件情報（図７）に含まれる全ての項目について処理が完了したか否かを判定する。すなわち、適グループポイント算出部１７は、変数ｉの値が、当該全ての項目の数に達したか否かを判定する。

未処理の項目が残っている場合（Ｓ２００でＮｏ）、適グループポイント算出部１７は、変数ｉに１を加算して（Ｓ２１０）、ステップＳ１８０以降を繰り返す。全ての項目について処理が完了した場合（Ｓ２００でＹｅｓ）、適グループポイント算出部１７は、各分類結果について、項目ごとに算出された合致評価値ｐに基づいて、適グループポイントを算出し、算出した適グループポイントを結果出力部１８へ出力する（Ｓ２２０）。

図９は、適グループポイントの算出方法の一例を説明するための図である。図９には、分類結果ｋに関する適グループポイントの算出例が示されている。図９に示されるように、分類結果ｋの適グループポイントは、分類結果ｋに関して適グループポイント算出部１７がステップＳ１９０において算出した各項目の条件に対する合致評価値ｐ_ｋｉについての、優先順位に対応する重み付けを重みとする加重和である。なお、図９において、Ｏ_ｉは、項目ｉに関する条件に対する重み付けを示す。例えば、優先順位がそのままＯ_ｉの値とされてもよい。この場合、優先順位＝１のときＯ_ｉ＝１、優先順位＝２のときＯ_ｉ＝２となる。また、優先順位が設定されていない項目に対するＯ_ｉは、例えば、０とされてもよい。

図１０に、各分類結果に対する適グループポイントの算出結果の一例を示す。なお、適グループポイント算出部１７は、合致評価値ｐをそのまま用いるのではなく、項目ごとに合致評価値ｐに基づく順位を特定し、当該順位を用いて適グループポイントを算出してもよい。更に、適グループポイント算出部１７は、上記以外の算出方法によって適グループポイントを算出してもよい。また、優先順位に対応する変数は上記に限られない。

続いて、結果出力部１８は、適グループポイントに基づいて、例えば、表示装置１０６に分類結果を出力（表示）する（Ｓ２３０）。例えば、結果出力部１８は、適グループポイントが最小である分類結果を出してもよい。又は、結果出力部１８は、各分類結果が適グループポイントの昇順にソートした結果を出力してもよい。この場合、結果出力部１８は、出力対象とする分類結果をソート順において上位の一部に限定してもよい。また、結果出力部１８は、各分類結果において、各項目に対する条件の合致の程度を示す情報も併せて出力してもよい。各項目に対する条件の合致の程度を示す情報は、合致評価値ｐそのものであってもよい。又は、合致評価値ｐに対する閾値（例えば、５０）が設定されてもよい。この場合、結果出力部１８は、合致評価値ｐが閾値以下である項目については、条件を満たすことを示す情報を出力し、合致評価値ｐが閾値を超える項目については、条件を満たされないことを示す情報を出力してもよい。また、出力先は表示装置１０６に限られない。例えば、結果出力部１８は、出力対象の分類結果を補助記憶装置１０２に記憶してもよいし、ネットワークを介して他のコンピュータへ送信してもよい。

なお、上記では、グループへの分類対象がワークショップの参加者（人）であり、各参加者の属性に基づいて、グループ分けを行う例について説明したが、グループへの分類対象は、人に限られない。例えば、複数の項目から構成される属性を備える事物であれば、いかなる事物でも分類対象とすることが可能である。

また、上記では、分類支援装置１０が１台のコンピュータによって実現される例を示したが、分類支援装置１０は、ネットワークを介して接続される複数のコンピュータに分散されて実現されてもよい。例えば、分類部１６、適グループポイント算出部１７及び結果出力部１８をサーバとしてのコンピュータが有し、属性項目入力部１１、グループ要件入力部１２、参加者情報入力部１３、条件情報入力部１４及び開始指示入力部１５をクライアントとしてのコンピュータが有してもよい。それ以外の形態によって、図２に示した各部が分散されてもよい。

上述したように、第１の実施の形態によれば、複数の条件が適用されるグループ分けを支援することができる。また、グループ分けに際しては、複数の分類結果（グループ分けの結果）ごとに、各条件について合致評価値が算出され、当該合致評価値を総合した適グループポイントによって、各分類結果について、複数の条件に合致する程度が評価される。したがって、複数の条件に対して総合的に合致する程度が高いグループ分けの案を提示することができる。

［第２の実施の形態］
次に、第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態では第１の実施の形態と異なる点について説明する。第２の実施の形態において特に言及されない点については、第１の実施の形態と同様でもよい。

第２の実施の形態では、或る１つのグループの構成情報（すなわち、当該グループを構成する参加者を示す情報）が分類支援装置１０に入力され、当該グループ（以下、「対象グループ」という。）が、どのような条件に合致するグループ分けに対応するグループであるかについての評価結果を、分類支援装置１０が出力する例について説明する。

図１１は、第２の実施の形態における分類支援装置１０の機能構成例を示す図である。図１１中、図２と同一部分には同一符号を付している。

図１１において、分類支援装置１０は、更に、対象グループ入力部１９を有する。対象グループ入力部１９は、対象グループの構成情報（以下、「対象グループ情報」という。）を入力する。なお、第２の実施の形態の分類支援装置１０は、条件情報入力部１４を有さなくてもよい。但し、分類支援装置１０が、第１の実施の形態及び第２の実施の形態の双方の機能を実現する場合には、分類支援装置１０は、条件情報入力部１４も有する。

図１２は、第２の実施の形態における分類支援装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。図１２中、図３と同一ステップには同一ステップ番号を付し、その説明は適宜省略する。

ステップＳ１３０に続いて、対象グループ入力部１９は、対象グループ情報を入力し、入力した対象グループ情報を分類部１６、適グループポイント算出部１７及び結果出力部１８へ出力する（Ｓ１３５）。例えば、対象グループ情報は、対象グループを構成する各参加者のＩＤの集合であってもよい。一例として、全参加者のＩＤが１〜３０である場合（すなわち、全参加者が３０人である場合）、「ＩＤ＝１，５，７，１０」が、対象グループ情報として入力されてもよい。なお、対象グループ情報は、予めデータベース等に登録されていてもよいし、ステップＳ１３５のタイミングでユーザによって入力されてもよい。

なお、第２の実施の形態では、ステップＳ１４０は実行されなくてよい。

ステップＳ１６０に続いて、分類部１６は、ステップＳ１５０において生成した分類結果から、対象グループ入力部１９から入力された対象グループ情報に係る対象グループを含まない分類結果を除去する（Ｓ１６１）。したがって、以下における分類結果は、対象グループを含む分類結果を意味する。なお、分類部１６は、ステップＳ１５０において、対象グループを含む分類結果のみを生成するようにしてもよい。この場合、ステップＳ１６１は実行されなくてよい。又は、対象グループが除去された分類結果が予めデータベース等に登録されており、分類部１６は、当該分類結果を当該データベースから取得してもよい。

続いて、適グループポイント算出部１７は、参加者の属性を構成する各項目に対する条件の組み合わせを複数通り生成する（Ｓ１６２）。すなわち、適グループポイント算出部１７は、図７に示した条件情報を複数通り生成する。例えば、適グループポイント算出部１７は、全ての組み合わせのそれぞれに対応する条件情報を生成してもよいし、ランダムな数の条件情報を生成してもよい。ここでは、Ｎ（Ｎ≧２）通りの条件情報が生成されたとする。但し、Ｎ通りの条件情報は、予め生成されてデータベース等に登録されており、適グループポイント算出部１７が、当該条件情報を当該データベースから取得してもよい。なお、ステップＳ１６２において生成又は取得される各条件情報は、優先順位を含まなくてよい。

続いて、適グループポイント算出部１７は、変数ｊに１を代入し、変数ｍｉｎ＿ｐに１００を代入し、変数ｍｉｎ＿ｃを空（から）にする（例えば、変数ｍｉｎ＿ｃにＮＵＬＬを代入する）（Ｓ１６３）。すなわち、図１２のステップＳ１６３において、［］は、ＮＵＬＬを示す。なお、変数ｊは、以下において処理対象とする条件情報を識別するための変数である。以下、ｊ番目の条件情報を「条件情報ｊ」という。変数ｍｉｎ＿ｐは、以下において条件情報ごとに各分類結果について算出される適グループポイントの最小値を記憶するためのリスト形式の変数である。変数ｍｉｎ＿ｃは、最小値の適グループポイントが算出された際の条件情報の順番（その時点の変数ｊの値）を記憶するためのリスト形式の変数である。

ステップＳ１７０に続いて、適グループポイント算出部１７は、条件情報ｊにおいて項目ｉに条件が設定されているか否かを判定する（Ｓ１８０ａ）。項目ｉに条件が設定されていない場合（Ｓ１８０でＮｏ）、適グループポイント算出部１７は、ステップＳ１９０ａを実行せずにステップＳ２００に進む。項目ｉに条件が設定されている場合（Ｓ１８０でＹｅｓ）、適グループポイント算出部１７は、ステップＳ１９０ａを実行してステップＳ２００に進む。

ステップＳ１９０ａにおいて、適グループポイント算出部１７は、複数通りの分類結果のそれぞれについて、項目ｉの条件に対する合致評価値ｐを算出する。この際、適グループポイント算出部１７は、算出した合致評価値ｐを、ｊ及びｉに関連付けて、例えば、メモリ装置１０３に記憶する。すなわち、条件情報ごと、かつ、項目ごとに、合致評価値ｐがメモリ装置１０３に記憶される。

条件情報ｊに関して全ての項目についてステップＳ１８０ａ〜Ｓ２１０が繰り替えされることで、対象グループ入力部１９から入力された対象グループ情報に係る対象グループを含む各分類結果について、条件情報ｊが適用された場合の各項目の合致評価値ｐが算出される。

全ての項目について処理が完了すると（Ｓ２００でＹｅｓ）、適グループポイント算出部１７は、対象グループを含む各分類結果について、項目ごとに算出された合致評価値ｐに基づいて、適グループポイントを算出する（Ｓ２２０）。この際、条件情報ｊは、優先順位を含まないため、優先順位に対応する重み付けは行われない。例えば、分類結果ｋの適グループポイントは、各合致評価値ｐ_ｋｉの総和であってもよい。又は、各ｐ_ｋｉにする同じ重みでのくｐ_ｋｉの加重和が適グループポイントとされてもよい。

続いて、適グループポイント算出部１７は、算出した適グループポイントが、ｍｉｎ＿ｐ以下であるか否かを判定する（Ｓ２４０）。当該適グループポイントがｍｉｎ＿ｐを超える場合（Ｓ２４０でＮｏ）、適グループポイント算出部１７は、ステップＳ２５０を実行せずに、ステップＳ２６０へ進む。一方、当該適グループポイントがｍｉｎ＿ｐ以下である場合（Ｓ２４０でＹｅｓ）、適グループポイント算出部１７は、当該適グループポイントをｍｉｎ＿ｐに代入すると共に、変数ｊの値をｍｉｎ＿ｃのリストの要素として追加して（Ｓ２５０）、ステップＳ２６０へ進む。但し、ｍｉｎ＿ｐの値が、以前よりも小さくなった場合、ステップＳ２５０において、適グループポイント算出部１７は、ｍｉｎ＿ｃを空にした後で、変数ｊの値をｍｉｎ＿ｃのリストの要素として追加する。

ステップＳ２６０において、適グループポイント算出部１７は、変数ｊの値がＮ以上であるか否かを判定する。すなわち、適グループポイント算出部１７は、Ｎ通りの全ての条件情報についてステップＳ１７０以降が実行されたか否かを判定する。未実行の条件情報が有る場合（Ｓ２６０でＮｏ）、適グループポイント算出部１７は、変数ｊに１を加算してステップＳ１７０以降を繰り返す。Ｎ通りの全ての条件情報についてステップＳ１７０以降が実行された場合（Ｓ２６０でＹｅｓ）、適グループポイント算出部１７は、この時点でのｍｉｎ＿ｃの各要素の値に対応する条件情報を結果出力部１８へ出力する。したがって、適グループポイント算出部１７は、最小の適グループポイントが得られた順序情報が複数有る場合、複数の条件情報を結果出力部１８へ出力する。

続いて、結果出力部１８は、適グループポイント算出部１７から入力された条件情報に基づいて、対象グループ入力部１９から入力された対象グループ情報に係る対象グループがどのようなグループであるのかを示す情報を、例えば、表示装置１０６へ出力（表示）する（Ｓ２８０）。例えば、結果出力部１８は、以下のように、当該条件情報において、各項目に設定されている条件のうち、メモリ装置１０３に記憶されている合致評価値ｐが閾値未満である条件（すなわち、合致の程度が高い条件）を羅列することで、対象グループがどのようなグループであるのかを示す情報を出力してもよい。
『対象グループは、
（２）項目ａについてグループ間で値の偏りがなく、
（９）項目ｂについてグループ間での値（連続値）の偏りをなるべく小さくし
た結果作られるグループであるか、
（３）項目ｃについてグループ間での値（カテゴリ）の偏りをなるべく小さくし、
（９）項目ｂについてグループ間での値（連続値）の偏りをなるべくし
た結果作られるグループである。』
上述したように、第２の実施の形態によれば、或るグループの構成情報を入力することで、当該グループがどのような条件を満たすグループであるのか（どのような条件に合致する程度が高いグループであるのか）を示す情報をユーザに提供することができる。

なお、上記各実施の形態において、適グループポイント算出部１７は、第１の算出部及び第２の算出部の一例である。結果出力部１８は、出力部の一例である。参加者情報は、第１の情報の一例である。複数通りの分類結果は、第２の情報の一例である。条件情報は、第３の情報の一例である。適グループポイントは、第２の指標の一例である。対象グループを含む分類結果は、第４の情報の一例である。複数通りの条件情報は、第５の情報の一例である。

以上、本発明の実施の形態について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

１０ 分類支援装置
１１ 属性項目入力部
１２ グループ要件入力部
１３ 参加者情報入力部
１４ 条件情報入力部
１５ 開始指示入力部
１６ 分類部
１７ 適グループポイント算出部
１８ 結果出力部
１９ 対象グループ入力部
１００ ドライブ装置
１０１ 記録媒体
１０２ 補助記憶装置
１０３ メモリ装置
１０４ ＣＰＵ
１０５ インタフェース装置
１０６ 表示装置
１０７ 入力装置
Ｂ バス

Claims (11)

1. 複数のグループへの分類対象に関する属性を構成する複数の項目のそれぞれについて複数の前記分類対象のそれぞれの値を示す第１の情報と、
   前記複数の分類対象を前記複数のグループへ分類した場合の複数通りの分類結果を示す第２の情報と、
   １以上の前記項目に対して設定された、グループへの分類に関する２以上の条件と、前記各条件について満たされる程度に関する優先順位とを示す第３の情報と、
   を参照して、前記分類結果ごとに、前記各条件に合致する程度を示す第１の指標を算出する第１の算出部と、
   前記分類結果ごとに、当該分類結果に関して算出された前記第１の指標に基づいて、前記２以上の条件に合致する程度を示す第２の指標を算出する第２の算出部とを有し、
   前記２以上の条件は、
   条件の対象である項目についてグループ間での値の偏りに関する第１の条件、
   条件の対象である項目について各グループに含まれる値の数に関する第２の条件、
   条件の対象である項目について各グループが含む値の種類数が指定された値以上であるか否かに関する第３の条件、
   条件の対象である項目について各グループがとりうる全ての値を含むか否かに関する第４の条件、
   条件の対象である項目について指定された値を各グループが１以上含むか否かに関する第５の条件、
   条件の対象である項目について各値を含むグループ数に関する第６の条件、
   のうちのいずれか２以上の条件である、
   ことを特徴とする分類支援装置。
2. 複数のグループへの分類対象に関する属性を構成する複数の項目のそれぞれについて複数の前記分類対象のそれぞれの値を示す第１の情報と、
   前記複数の分類対象を前記複数のグループへ分類した場合に、所定のグループを含む複数通りの分類結果を示す第４の情報と、
   １以上の前記項目に対して設定された、グループの分類に関する２以上の条件の組み合わせを複数通り含む第５の情報と、
   を参照して、
   前記組み合わせごとに、前記各分類結果について、前記各条件に合致する程度を示す第１の指標を算出する第１の算出部と、
   前記組み合わせごとに、前記各分類結果について、当該分類結果に関して算出された前記第１の指標に基づいて、前記２以上の条件に合致する程度を示す第２の指標を算出する第２の算出部と、
   前記組み合わせの中で、前記２以上の条件に合致する程度が最も高いことを示す前記第２の指標が算出された組み合わせに基づく情報を出力する出力部とを有し、
   前記２以上の条件は、
   条件の対象である項目についてグループ間での値の偏りに関する第１の条件、
   条件の対象である項目について各グループに含まれる値の数に関する第２の条件、
   条件の対象である項目について各グループが含む値の種類数が指定された値以上であるか否かに関する第３の条件、
   条件の対象である項目について各グループがとりうる全ての値を含むか否かに関する第４の条件、
   条件の対象である項目について指定された値を各グループが１以上含むか否かに関する第５の条件、
   条件の対象である項目について各値を含むグループ数に関する第６の条件、
   のうちのいずれか２以上の条件である、
   ことを特徴とする分類支援装置。
3. 前記第１の算出部は、前記第１の条件の対象とされている項目について、各グループにおいて同じ値を有する前記分類対象の数の最大値と最小値との差に基づいて、前記第１の指標を算出する、
   ことを特徴とする請求項１又は２記載の分類支援装置。
4. 前記第１の算出部は、前記第２の条件の対象とされている項目に関する前記第１の指標を、
   

   

   但し、
   ｐ_ｋｉ＝当該第１の指標
   ｃ＝当該項目の値の種類数
   ＭＡＸ_Ｃ＝当該項目に関して値ｃの前記分類対象のグループ別の数の最大値
   ＭＩＮ_Ｃ＝当該項目に関して値ｃの前記分類対象のグループ別の数の最小値
   ｎ＝分類対象の数
   に基づいて算出する、
   ことを特徴とする請求項１又は２記載の分類支援装置。
5. 前記第１の算出部は、前記第３の条件の対象とされている項目に関する前記第１の指標を、
   

   

   但し、
   ｐ_ｋｉ＝当該第１の指標
   ｇ＝グループ数
   ｃ＝当該項目の値の種類数
   ｃ_ｇ＝グループｇにおける当該項目に関する値の種類数
   に基づいて算出する、
   ことを特徴とする請求項１又は２記載の分類支援装置。
6. 前記第１の算出部は、前記第４の条件の対象とされている項目について、当該項目に関して各グループに全ての種類の値が含まれる場合に前記第１の指標が示す合致の程度を相対的に高くする、
   ことを特徴とする請求項１又は２記載の分類支援装置。
7. 前記第１の算出部は、前記第５の条件の対象とされている項目について、指定された値を有する前記分類対象が各グループに１以上含まれる場合に前記第１の指標が示す合致の程度を相対的に高くする、
   ことを特徴とする請求項１又は２記載の分類支援装置。
8. 前記第１の算出部は、前記第６の条件の対象とされている項目に関する前記第１の指標を、
   

   

   但し、
   ｐ_ｋｉ＝当該第１の指標
   ｇ＝グループ数
   ｃ＝当該項目の値の種類数
   に基づいて算出する、
   ことを特徴とする請求項１又は２記載の分類支援装置。
9. 複数のグループへの分類対象に関する属性を構成する複数の項目のそれぞれについて複数の前記分類対象のそれぞれの値を示す第１の情報と、
   前記複数の分類対象を前記複数のグループへ分類した場合の複数通りの分類結果を示す第２の情報と、
   １以上の前記項目に対して設定された、グループへの分類に関する２以上の条件と、前記各条件について満たされる程度に関する優先順位とを示す第３の情報と、
   を参照して、前記分類結果ごとに、前記各条件に合致する程度を示す第１の指標を算出する第１の算出手順と、
   前記分類結果ごとに、当該分類結果に関して算出された前記第１の指標に基づいて、前記２以上の条件に合致する程度を示す第２の指標を算出する第２の算出手順とをコンピュータが実行し、
   前記２以上の条件は、
   条件の対象である項目についてグループ間での値の偏りに関する第１の条件、
   条件の対象である項目について各グループに含まれる値の数に関する第２の条件、
   条件の対象である項目について各グループが含む値の種類数が指定された値以上であるか否かに関する第３の条件、
   条件の対象である項目について各グループがとりうる全ての値を含むか否かに関する第４の条件、
   条件の対象である項目について指定された値を各グループが１以上含むか否かに関する第５の条件、
   条件の対象である項目について各値を含むグループ数に関する第６の条件、
   のうちのいずれか２以上の条件である、
   ことを特徴とする分類支援方法。
10. 複数のグループへの分類対象に関する属性を構成する複数の項目のそれぞれについて複数の前記分類対象のそれぞれの値を示す第１の情報と、
    前記複数の分類対象を前記複数のグループへ分類した場合に、所定のグループを含む複数通りの分類結果を示す第４の情報と、
    １以上の前記項目に対して設定された、グループの分類に関する２以上の条件の組み合わせを複数通り含む第５の情報と、
    を参照して、
    前記組み合わせごとに、前記各分類結果について、前記各条件に合致する程度を示す第１の指標を算出する第１の算出手順と、
    前記組み合わせごとに、前記各分類結果について、当該分類結果に関して算出された前記第１の指標に基づいて、前記２以上の条件に合致する程度を示す第２の指標を算出する第２の算出手順と、
    前記組み合わせの中で、前記２以上の条件に合致する程度が最も高いことを示す前記第２の指標が算出された組み合わせに基づく情報を出力する出力手順とをコンピュータが実行し、
    前記２以上の条件は、
    条件の対象である項目についてグループ間での値の偏りに関する第１の条件、
    条件の対象である項目について各グループに含まれる値の数に関する第２の条件、
    条件の対象である項目について各グループが含む値の種類数が指定された値以上であるか否かに関する第３の条件、
    条件の対象である項目について各グループがとりうる全ての値を含むか否かに関する第４の条件、
    条件の対象である項目について指定された値を各グループが１以上含むか否かに関する第５の条件、
    条件の対象である項目について各値を含むグループ数に関する第６の条件、
    のうちのいずれか２以上の条件である、
    ことを特徴とする分類支援方法。
11. 請求項１乃至８いずれか一項記載の各部としてコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。

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