JP2019093035A - データ分析装置及びデータ分析プログラム - Google Patents

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Abstract

【課題】ゲーム媒体同士の関連性を求めるデータ分析方法を提供する。【解決手段】デッキに所定のゲーム媒体の集合が含まれる確率を示す支持度と、所定のゲーム媒体の集合を含むデッキにおいて、当該ゲーム媒体の集合には含まれない種類である所定のゲーム媒体が含まれる確率を示す信頼度と、所定のゲーム媒体の集合を含むデッキにおいて、当該ゲーム媒体の集合には含まれない種類である所定のゲーム媒体が含まれることの重要度を示すリフトと、を算出するアソシエーション分析を行う。【選択図】図４

Description

本発明は、データ分析装置及びデータ分析プログラムに関する。
様々な特徴を有するゲーム媒体（キャラクタ、カード、アイテム）等を組み合わせたデッキを用いてゲームをプレイする電子ゲームが知られている。このような電子ゲームにおいて、よく使用されるゲーム媒体の組み合わせを求めたいという要求がある。要素の組み合わせの関連性を求める方法として、非特許文献１に記載された技術が知られている。
"Fast Algorithms for Mining Association Rules", http://www.vldb.org/conf/1994/P487.PDF
ところで、従来の技術では、電子ゲームにおけるゲーム媒体の組み合わせの関連性について適切な情報を提供することができていない。そこで、本発明は、ゲーム媒体同士の関連性を求めるデータ分析装置及びデータ分析プログラムを提供することを目的とする。
本発明の１つの態様は、電子ゲームで使用されたデッキに含まれるゲーム媒体の組み合わせに関するデータを用いてゲーム媒体の組み合わせに関する分析を行うデータ分析装置であって、デッキに所定のゲーム媒体の集合が含まれる確率を示す支持度と、所定のゲーム媒体の集合を含むデッキにおいて、当該ゲーム媒体の集合には含まれない種類である所定のゲーム媒体が含まれる確率を示す信頼度と、所定のゲーム媒体の集合を含むデッキにおいて、当該ゲーム媒体の集合には含まれない種類である所定のゲーム媒体が含まれることの重要度を示すリフトと、を算出するアソシエーション分析を行うことを特徴とするデータ分析装置である。
本発明の別の態様は、電子ゲームで使用されたデッキに含まれるゲーム媒体の組み合わせに関するデータを用いてゲーム媒体の組み合わせに関する分析を行うデータ分析プログラムであって、コンピュータを、デッキに所定のゲーム媒体の集合が含まれる確率を示す支持度と、所定のゲーム媒体の集合を含むデッキにおいて、当該ゲーム媒体の集合には含まれない種類である所定のゲーム媒体が含まれる確率を示す信頼度と、所定のゲーム媒体の集合を含むデッキにおいて、当該ゲーム媒体の集合には含まれない種類である所定のゲーム媒体が含まれることの重要度を示すリフトと、を算出するアソシエーション分析を行う手段として機能させることを特徴とするデータ分析プログラムである。
ここで、少なくとも支持度を基準として所定数の必須ゲーム媒体群を求め、求められた必須ゲーム媒体群をクラスタリング処理によって分類し、分類毎に必須ゲーム媒体群に含まれるゲーム媒体及びその組み合わせに対して所定の条件を満たすゲーム媒体の集合である任意ゲーム媒体群を求めることが好適である。
また、前記所定の条件は、必須ゲーム媒体群に含まれるゲーム媒体及びその組み合わせに対する信頼度及びリフトが所定の閾値以上であることが好適である。
また、前記アソシエーション分析において、支持度が所定の閾値以下のゲーム媒体を計算の対象から除外し、除外されたゲーム媒体を除く残りのゲーム媒体の組み合わせについて支持度が所定の閾値以下のゲーム媒体の組み合わせを計算の対象から除外することが好適である。
また、プレイヤが選択したゲーム媒体又はそれらの組み合わせに対する支持度、信頼度及びリフトに基づいて、当該ゲーム媒体又はそれらの組み合わせとさらに組み合わせることが推奨される他のゲーム媒体を選択することが好適である。
また、前記他のゲーム媒体をプレイヤに呈示することが好適である。また、前記他のゲーム媒体を自動的にデッキに含めることが好適である。また、前記他のゲーム媒体を自動的に含めたデッキを用いてゲームの機械学習に利用することが好適である。
対戦相手のプレイヤが選択したゲーム媒体又はそれらの組み合わせに対する支持度、信頼度及びリフトに基づいて、当該ゲーム媒体又はそれらの組み合わせとさらに組み合わせることが推奨される他のゲーム媒体を選択することが好適である。
また、前記他のゲーム媒体をプレイヤに呈示することが好適である。前記他のゲーム媒体を自動的にデッキに含めることが好適である。また、前記他のゲーム媒体を自動的に含めたデッキを用いてゲームの機械学習に利用することが好適である。
本発明によれば、ゲーム媒体同士の関連性を求めるデータ分析装置及びデータ分析プログラムを提供することができる。
本発明の実施の形態におけるデータ分析装置の構成を示す図である。 本発明の実施の形態におけるデッキデータの構成を示す図である。 本発明の実施の形態におけるデッキ情報データベースの例を示す図である。 本発明の実施の形態におけるデータ分析処理を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態におけるデータ分析処理を説明する図である。 本発明の実施の形態におけるデータ分析に基づくデッキ構築アシストを説明する図である。 本発明の実施の形態におけるデータ分析に基づく対戦相手のデッキ推定を説明する図である。
本発明の実施の形態におけるデータ分析装置１００は、図１に示すように、処理部１０、記憶部１２、入力部１４及び出力部１６を含んで構成される。すなわち、データ分析装置１００は、コンピュータの基本構成を備えており、一般的なＰＣ等とすることができる。また、データ分析装置１００は、その機能の一部をインターネット等の通信手段によって接続された外部サーバによって実現してもよい。
処理部１０は、ＣＰＵ等の演算処理を行う手段を含む。処理部１０は、記憶部１２に記憶されているデータ提供プログラムを実行することによって、本実施の形態におけるデータ分析処理を実現する。記憶部１２は、半導体メモリ、ハードディスク等の記憶装手段を含む。記憶部１２は、処理部１０とアクセス可能に接続され、データ提供プログラム、データ分析処理に供されるデータ等を記憶する。入力部１４は、データ分析装置１００に情報を入力する手段を含む。入力部１４は、例えば、ユーザからの入力を受けるタッチパネルやキーボードを備える。また、入力部１４は、データ分析装置１００の外部から情報を受け取るネットワークインターフェース等を含み、データ提供プログラム、データ分析処理に供されるデータを受信する。出力部１６は、データ分析装置１００で処理された情報を出力する手段を含む。出力部１６は、例えば、ディスプレイを備える。また、データ分析装置１００の外部へ情報を送信するネットワークインターフェース等を含み、外部サーバ等に情報を送信する。
ゲーム媒体とは、電子ゲームで使用される情報であって、例えば、キャラクタ、アイテム、カード等が挙げられる。電子ゲームにおいて、ゲーム媒体には種類毎にその特徴を示す情報、すなわち電子ゲームの処理で用いられる属性、パラメータ（体力値、攻撃力、レアリティなど）、スキルの発動条件、スキル発動時の効果などが与えられる。電子ゲームをプレイする際には、複数種のゲーム媒体を組み合わせたデッキが用いられる。
本実施の形態では、データ分析装置１００によって、電子ゲームで使用されるゲーム媒体の組み合わせの関係性についての情報分析を行う。本実施の形態では、ゲーム媒体としてキャラクタを例として説明するが、他のゲーム媒体（アイテム、カード等）であっても同様に処理することができる。
データ分析装置１００に入力されるデータは、図２に示すように、対戦ＩＤ、ユーザＩＤ及びデッキ情報を含んで構成される。すなわち、電子ゲームにおいて使用されたデッキに含まれるキャラクタを特定するキャラクタＩＤを含むデッキ情報を電子ゲームでの対戦毎に特定する対戦ＩＤ及び対戦を行ったプレイヤを特定するユーザＩＤを組み合わせたデータが出力部１６を介して取得される。取得されたデータは記憶部１２に蓄積され、図３に示すように、デッキ情報データベースとして記憶される。
以下、図４のフローチャートを参照して、本実施の形態におけるデータ分析処理について説明する。
ステップＳ１０では、デッキ情報データベースに基づいてアソシエーション分析が行われる。当該ステップにおける処理によって、データ分析装置１００はアソシエーション分析手段として機能する。アソシエーション分析は、複数種のキャラクタがどのようにデッキとして組み合わされているかを分析する手法である。
本実施の形態では、処理部１０は、記憶部１２に記憶されているデッキ情報データベースを読み出し、キャラクタの各々についての使用される率（単独使用率）と複数種のキャラクタが同時に使用される率（同時使用率）とを算出する。例えば、キャラクタＡの単独使用率＝１０％やキャラクタ｛Ａ，Ｕ｝の同時使用率＝５％等のように計算される。
次に、特定のキャラクタの集合に対して組み合わされるキャラクタを算出する処理が行われる。すなわち、特定キャラクタ集合に対して同時に選ばれるキャラクタの選出率が算出される。具体的には、キャラクタＡ〜Ｄを含む特定キャラクタ集合Ω：｛Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ｝に対してキャラクタＵの選出率＝７０％、キャラクタＶの選出率＝４０％、キャラクタＷの選出率＝３０％、キャラクタＵとキャラクタＷの組み合わせ｛Ｕ，Ｗ｝の選出率＝１０％等のように計算される。なお、ここでいう集合は複数の要素からなる場合もあるし、単数の要素のみからなる場合もある。
さらに、１つ以上のキャラクタの集合と他のキャラクタの集合との組み合わせの度合いを表す指標である支持度（ｓｕｐｐｏｒｔ）、確信度（Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ）、リフト（Ｌｉｆｔ）が算出される。ここで、支持度は、デッキに所定のゲーム媒体の集合が含まれる確率を示す。確信度は、所定のゲーム媒体の集合を含むデッキにおいて、当該ゲーム媒体の集合には含まれない種類である所定のゲーム媒体が含まれる確率を示す。リフトは、所定のゲーム媒体の集合を含むデッキにおいて、当該ゲーム媒体の集合には含まれない種類である所定のゲーム媒体が含まれることの重要度を示す。具体的には、キャラクタの集合Ｘがデッキに選択されたときに、併せてキャラクタの集合Ｙがデッキに選択されるという相関ルールを満たす組み合わせに対する指標は数式（１）〜数式（３）により算出される。
Figure 2019093035
Figure 2019093035
Figure 2019093035
ここで、アソシエーション分析において、支持度が所定の閾値以下のキャラクタを計算の対象から除外し、除外されたキャラクタを除く残りのゲーム媒体の組み合わせについて支持度が所定の閾値以下のキャラクタの組み合わせを計算の対象から除外するようにしてもよい。例えば、アプリオリアルゴリズムを利用して、アソシエーション分析を行うようにしてもよい。
ステップＳ１２では、頻出キャラクタ集合を抽出する処理が行われる。当該ステップにおける処理によって、データ分析装置１００は頻出キャラクタ集合抽出手段として機能する。処理部１０は、ステップＳ１０における分析に基づいて、支持度ｓｕｐｐｏｒｔが高い順にキャラクタの集合をソートする。例えば、図５に示すように、３つのキャラクタの集合を対象として支持度ｓｕｐｐｏｒｔが高い順に並べた頻出キャラクタデータベースを生成する。集合を構成するキャラクタの数は、特に限定されるものではなく、ゲームにおいて主要なキャラクタの編成として使用されるキャラクタの数としたり、異なるキャラクタの数の集合毎にソートを行ったりしてもよい。
ステップＳ１４は、頻出キャラクタデータベースに対してクラスタリング処理を行う。当該ステップにおける処理によって、データ分析装置１００はクラスタリング処理手段として機能する。処理部１０は、既存のクラスタリング処理方法を適用して頻出キャラクタデータベースに含まれるキャラクタの集合を類似する集合毎に分類する。
例えば、デッキに含まれる３つのキャラクタの組み合わせの集合について、ステップＳ１０で算出された支持度が高い順に並べた頻出キャラクタデータベースにおいて、支持度が高い集合から共通の２つのキャラクタを含む集合を１つの分類としてクラスタリングする。図５の例では、２つのキャラクタ｛Ｋ，Ｌ｝が含まれる集合が第１分類とされ、キャラクタ｛Ａ，Ｂ｝が含まれる集合が第２分類とされ、キャラクタ｛Ｃ，Ｄ｝が含まれる集合が第３分類とされる。
ステップＳ１６では、必須ゲーム媒体群と任意ゲーム媒体群を抽出する処理が行われる。当該ステップにおける処理によって、データ分析装置１００は媒体抽出手段として機能する。処理部１０は、クラスタリングされた頻出キャラクタデータベースを参照して、分類毎に必須ゲーム媒体群と任意ゲーム媒体群を抽出する。処理部１０は、ステップＳ１４においてクラスタリングされた各分類（第１分類、第２分類・・・）毎に、各分類に含まれる集合のうち支持度ｓｕｐｐｏｒｔの値が最も大きい集合に含まれるキャラクタを必須ゲーム媒体群とする。続いて、処理部１０は、分類毎に必須ゲーム媒体群に含まれるキャラクタ及びその組み合わせに対して所定の条件を満たすキャラクタの集合である任意ゲーム媒体群を求める。具体的には、処理部１０は、記憶部１２に記憶されているデッキ情報データベースを参照して、当該必須ゲーム媒体群に対して組み合わされているキャラクタを任意ゲーム媒体として抽出する。
例えば、第１分類にキャラクタの集合｛Ｋ，Ｌ，Ｍ｝，｛Ｋ，Ｌ，Ｎ｝，｛Ｋ，Ｌ，Ｏ｝が含まれる場合、これらの集合に含まれる集合のうち支持度が最も高い集合｛Ｋ，Ｌ，Ｍ｝が必須ゲーム媒体群とされる。さらに、デッキ情報データベースを参照して、必須ゲーム媒体群である集合｛Ｋ，Ｌ，Ｍ｝に対して組み合わされているキャラクタを任意ゲーム媒体として抽出する。任意ゲーム媒体の抽出の際には、必須ゲーム媒体群である集合｛Ｋ，Ｌ，Ｍ｝に含まれるキャラクタの組み合わせ毎にデッキ情報データベースに登録されている他のキャラクタを抽出するようにしてもよい。図３のデータベースの例を参照すると、キャラクタの集合｛Ｋ，Ｌ，Ｍ｝と、キャラクタ｛Ｕ，Ｖ｝が１つのデッキとして登録されているので、キャラクタの集合｛Ｋ，Ｌ，Ｍ｝に対する任意ゲーム媒体としてキャラクタＵ及びＶが抽出される。また、キャラクタの集合｛Ｋ，Ｌ，Ｍ｝に含まれるキャラクタの集合｛Ｋ，Ｌ｝に対してはキャラクタ｛Ｎ，Ｗ，Ｙ｝が１つのデッキに登録されているので、キャラクタの集合｛Ｋ，Ｌ，Ｍ｝に対する任意ゲーム媒体としてキャラクタＮ，Ｗ及びＹが抽出される。
なお、任意ゲーム媒体を抽出する際に、ステップＳ１０において行われたアソシエーション分析の結果を利用してもよい。例えば、必須ゲーム媒体群であるキャラクタの集合に対して所定の支持度の条件を満たすキャラクタを任意ゲーム媒体として抽出すればよい。また、必須ゲーム媒体群であるキャラクタの集合に対して所定の信頼度の条件を満たすキャラクタを任意ゲーム媒体として抽出すればよい。また、必須ゲーム媒体群であるキャラクタの集合に対して所定のリフトの条件を満たすキャラクタを任意ゲーム媒体として抽出すればよい。さらに、支持度、信頼度及びリフトのうち２つ以上の値を条件として任意ゲーム媒体を抽出するようにしてもよい。例えば、必須ゲーム媒体群に含まれるキャラク及びその組み合わせに対して、所定の閾値以上の信頼度及び所定の閾値以上のリフトを有するキャラクタを任意ゲーム媒体として抽出することが好適である。
このような処理をクラスタリングされた分類毎に行い、必須ゲーム媒体群と任意ゲーム媒体とを抽出する。
ステップＳ１８では、分析結果の出力処理が行われる。当該ステップにおける処理によって、データ分析装置１００は結果出力手段として機能する。処理部１０は、例えば、ステップＳ１６で求められた必須ゲーム媒体群と任意ゲーム媒体群との組み合わせを出力部１６により出力する。
ここで、図６に示すように、プレイヤに幾つかのキャラクタを選択させ、当該選択されたキャラクタを含む必須ゲーム媒体群を求め、当該必須ゲーム媒体群に対する任意ゲーム媒体群に含まれるキャラクタをプレイヤに対して選択肢として呈示するようにしてもよい。その際、呈示するキャラクタを、必須ゲーム媒体群に対する信頼度及び／又はリフトに基いた重みに従って確率的に選出してもよい。これにより、プレイヤは、選択したキャラクタに対して高い頻度で組み合わされているキャラクタを選択肢として把握することができ、当該選択肢となったキャラクタからデッキに含めるキャラクタを選択することが容易になる。
また、任意ゲーム媒体群に含まれるキャラクタから自動的に選択されたキャラクタをデッキに含めるようにしてもよい。さらに、任意ゲーム媒体群に含まれるキャラクタから自動的に選択されたキャラクタを含むデッキをゲームのプレイに関する機械学習に利用してもよい。
また、処理部１０によって複数の必須ゲーム媒体群のうち１つを自動的に選択すると共に、当該選択された必須ゲーム媒体群に対する任意ゲーム媒体群から組み合わせるキャラクタを自動的に選択することでデッキを自動的に構成するようにしてもよい。その際、組み合わせるキャラクタを、必須ゲーム媒体群に対する信頼度及び／又はリフトに基いた重みに従って確率的に選択してもよい。このように自動的に構成されたデッキをプレイヤに提案するようにしてもよいし、ＡＩプレイヤによる対戦の解析や機械学習等において自動的に構成されたデッキを使用するようにしてもよい。
なお、本実施の形態では、各プレイヤがデッキに含めたキャラクタの組み合わせに基づいてデータ分析を行う態様としたが、実際の対戦において対戦相手のデッキに含まれるキャラクタの関係についてデータ分析を行うようにしてもよい。例えば、ゲーム中に対戦相手が使用した一部のキャラクタ又はキャラクタ群に基づいて、対戦相手のデッキに含まれる残りのキャラクタを推定するような分析としてもよい。
このようなデータ分析を行った場合、図７に示すように、対戦相手のデッキに含まれるキャラクタの組み合わせに基づいて、当該キャラクタを含む必須ゲーム媒体群を求め、当該必須ゲーム媒体群に対して任意ゲーム媒体群に含まれるキャラクタを対戦相手のデッキに含まれているであろうキャラクタとして推定して呈示するようにしてもよい。
また、必須ゲーム媒体群に対する任意ゲーム媒体群に含まれるキャラクタから自動的に選択されたキャラクタを含むデッキを生成し、当該デッキを対戦相手のデッキとして使用してゲームのプレイに関する機械学習を行うようにしてもよい。
また、実際の対戦において対戦相手のデッキに含まれるキャラクタと味方のデッキに含まれるキャラクタとの関係についてデータ分析を行うようにしてもよい。例えば、対戦相手のデッキに含まれる一部のキャラクタ又はキャラクタ群に基づいて、味方（相手）のプレイヤのデッキに含めることが推奨されるキャラクタを求めるような分析としてもよい。すなわち、実際の対戦で得られた対戦相手のデッキに含まれるキャラクタと味方（相手）のデッキに含まれるキャラクタの組み合わせのデータを用いて、対戦相手のデッキに含まれていたキャラクタ群から必須ゲーム媒体群を定め、それに対して味方（相手）のプレイヤのデッキに含まれていたキャラクタから任意ゲーム媒体群を求める処理とすればよい。
このようなデータ分析を行った場合、対戦相手のデッキに含まれるキャラクタの組み合わせに対して、当該キャラクタの組み合わせを必須ゲーム媒体群として、これに対する任意ゲーム媒体群に含まれるキャラクタをプレイヤに対して選択肢として呈示するようにしてもよい。また、対戦相手のデッキに含まれているキャラクタに応じて、味方（相手）のプレイヤのデッキに含まれるキャラクタを自動的に選択し、当該デッキを使用してゲームのプレイに関する機械学習を行うようにしてもよい。
１０ 処理部、１２ 記憶部、１４ 入力部、１６ 出力部、１００ データ分析装置。

Claims (13)

  1. 電子ゲームで使用されたデッキに含まれるゲーム媒体の組み合わせに関するデータを用いてゲーム媒体の組み合わせに関する分析を行うデータ分析装置であって、
    デッキに所定のゲーム媒体の集合が含まれる確率を示す支持度と、
    所定のゲーム媒体の集合を含むデッキにおいて、当該ゲーム媒体の集合には含まれない種類である所定のゲーム媒体が含まれる確率を示す信頼度と、
    所定のゲーム媒体の集合を含むデッキにおいて、当該ゲーム媒体の集合には含まれない種類である所定のゲーム媒体が含まれることの重要度を示すリフトと、
    を算出するアソシエーション分析を行うことを特徴とするデータ分析装置。
  2. 請求項１に記載のデータ分析装置であって、
    少なくとも支持度を基準として所定数の必須ゲーム媒体群を求め、
    求められた必須ゲーム媒体群をクラスタリング処理によって分類し、
    分類毎に必須ゲーム媒体群に含まれるゲーム媒体及びその組み合わせに対して所定の条件を満たすゲーム媒体の集合である任意ゲーム媒体群を求めることを特徴とするデータ分析装置。
  3. 請求項２に記載のデータ分析装置であって、
    前記所定の条件は、必須ゲーム媒体群に含まれるゲーム媒体及びその組み合わせに対する信頼度及びリフトが所定の閾値以上であることを特徴とするデータ分析装置。
  4. 請求項１〜３のいずれか１項に記載のデータ分析装置であって、
    前記アソシエーション分析において、支持度が所定の閾値以下のゲーム媒体を計算の対象から除外し、除外されたゲーム媒体を除く残りのゲーム媒体の組み合わせについて支持度が所定の閾値以下のゲーム媒体の組み合わせを計算の対象から除外することを特徴とするデータ分析装置。
  5. 請求項１〜４のいずれか１項に記載のデータ分析装置であって、
    プレイヤが選択したゲーム媒体又はそれらの組み合わせに対する支持度、信頼度及びリフトに基づいて、当該ゲーム媒体又はそれらの組み合わせとさらに組み合わせることが推奨される他のゲーム媒体を選択することを特徴とするデータ分析装置。
  6. 請求項５に記載のデータ分析装置であって、
    前記他のゲーム媒体をプレイヤに呈示することを特徴とするデータ分析装置。
  7. 請求項５に記載のデータ分析装置であって、
    前記他のゲーム媒体を自動的にデッキに含めることを特徴とするデータ分析装置。
  8. 請求項７に記載のデータ分析装置であって、
    前記他のゲーム媒体を自動的に含めたデッキを用いてゲームの機械学習に利用することを特徴とするデータ分析装置。
  9. 請求項１〜４のいずれか１項に記載のデータ分析装置であって、
    対戦相手のプレイヤが選択したゲーム媒体又はそれらの組み合わせに対する支持度、信頼度及びリフトに基づいて、当該ゲーム媒体又はそれらの組み合わせとさらに組み合わせることが推奨される他のゲーム媒体を選択することを特徴とするデータ分析装置。
  10. 請求項９に記載のデータ分析装置であって、
    前記他のゲーム媒体をプレイヤに呈示することを特徴とするデータ分析装置。
  11. 請求項９に記載のデータ分析装置であって、
    前記他のゲーム媒体を自動的にデッキに含めることを特徴とするデータ分析装置。
  12. 請求項１１に記載のデータ分析装置であって、
    前記他のゲーム媒体を自動的に含めたデッキを用いてゲームの機械学習に利用することを特徴とするデータ分析装置。
  13. 電子ゲームで使用されたデッキに含まれるゲーム媒体の組み合わせに関するデータを用いてゲーム媒体の組み合わせに関する分析を行うデータ分析プログラムであって、
    コンピュータを、
    デッキに所定のゲーム媒体の集合が含まれる確率を示す支持度と、
    所定のゲーム媒体の集合を含むデッキにおいて、当該ゲーム媒体の集合には含まれない種類である所定のゲーム媒体が含まれる確率を示す信頼度と、
    所定のゲーム媒体の集合を含むデッキにおいて、当該ゲーム媒体の集合には含まれない種類である所定のゲーム媒体が含まれることの重要度を示すリフトと、
    を算出するアソシエーション分析を行う手段として機能させることを特徴とするデータ分析プログラム。
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