JP2019139577A - データ検索方法、データ検索装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】検索対象データが付加情報をもたない場合においても、データ構造が互いに異なる多種多様な情報システムを横断して検索する。【解決手段】計算機が、第１のデータと第２のデータで検索を行うデータ検索方法であって、前記第１のデータと第２のデータを読み込み、前記第１のデータのデータ項目のデータ値と、第２のデータのデータ項目のデータ値から相関分析を行って、前記第１のデータのデータ項目と前記第２のデータのデータ項目の関連度を算出して関連付け情報を生成し、検索キーワードを受け付けて、前記受け付けた検索キーワードと一致または部分一致する前記第１のデータのデータ項目を検索し、前記検索キーワードと一致または部分一致する前記第１のデータのデータ項目で前記関連付け情報を検索し、当該第１のデータのデータ項目に関連する前記第２のデータのデータ項目を特定する。【選択図】図５

Description

本発明は、電子データ検索システムに関する。

発電所では建物や設備の設計情報、発電機器の仕様書、実体として存在する設備の構成情報、建物や設備の保全情報など多種多様で膨大な量のデータを管理する必要がある。特に原子力発電所はライフサイクルが４０年やそれ以上にわたるため、発電所のデータも４０年以上の長期間管理する必要がある。

ユーザが管理している膨大なデータの中から、ユーザが望むデータを迅速かつ正確に探し出せるよう、データ構造が互いに異なる情報システムを横断して検索するため、特許文献１、あるいは特許文献２に記載の技術が知られている。

特許文献１には「少なくとも日時情報が付加データとして付加された複数の検索対象データの検索を行うデータ検索システムであって、複数の検索対象データのうちから検索キーワードを含むキーワード一致データを検索し、該キーワード一致データに付加されている付加データに含まれる日時情報を連動検索キーワードとして抽出する検索手段と、複数の検索対象データのうちから連動検索キーワードと近似する付加データが付加された連動一致データが存在するかを検索する連動検索手段と、キーワード一致データ及び連動一致データを出力する出力手段と、を備えることを特徴とする。」と記載がある。

また、特許文献２には「画像に付与されている文字情報に基づいて類似画像を検索する文字検索部４と、この文字検索部４によって検索された類似画像を用いて画像の特徴情報を検出する特徴量数値化部５ａと、特徴情報を用いて、さらに類似する画像を検索する画像検索部５を具備」と記載がある。

特開２０１３−２０６３８７号公報 特開２０１０−０４９３００号公報

ライフサイクルが４０年以上の長期間にわたるため、既存の発電所には古いデータが膨大に存在し、それらのデータにはそもそも付加情報（タグやメタ情報等）がない場合もある。また、同一のデータであっても、長期間のうちに法律の改正等外部要因により付与すべき付加情報そのものが変化することも考えられる。

さらに、長期間のうちに付加情報を管理する人員が交代せざるを得ないが、同一のデータであっても人により付与する付加情報が異なることが考えられる。これらの理由により、付加情報を利用するデータ検索では迅速かつ正確にデータを探し出せない場合がある。

特許文献１では、検索対象データに少なくとも日時情報が付加データとして付加されていることを前提としている。また、特許文献２では、画像データに付与されている文字情報に基づいて画像を検索している。すなわち検索対象のデータが付加情報のあるものに限定される。

そこで本発明では、検索対象データが付加情報をもたない場合においても、データ構造が互いに異なる多種多様な情報システムを横断して検索するデータ検索システムの提供を目的とする。

本発明は、プロセッサとメモリを有する計算機が、第１のデータと第２のデータで検索を行うデータ検索方法であって、前記計算機が、前記第１のデータと第２のデータを読み込む第１のステップと、前記計算機が、前記第１のデータのデータ項目のデータ値と、第２のデータのデータ項目のデータ値から相関分析を行って、前記第１のデータのデータ項目と前記第２のデータのデータ項目の関連度を算出して関連付け情報を生成する第２のステップと、前記計算機が、検索キーワードを受け付ける第３のステップと、前記計算機が、前記受け付けた検索キーワードと一致または部分一致する前記第１のデータのデータ項目を検索する第３のステップと、前記計算機が、前記検索キーワードと一致または部分一致する前記第１のデータのデータ項目で前記関連付け情報を検索し、当該第１のデータのデータ項目に関連する前記第２のデータのデータ項目を特定する第４のステップと、を含む。

したがって、本発明は、付加情報を持たないデータに対して、ある情報システムにおいてある検索キーワードに該当するデータが存在した場合に、他の情報システムにおいてこのデータと関連するデータを特定することができるため、検索対象データが付加情報をもたない場合においても、データ構造が互いに異なる情報システムを横断して検索可能となる。

本発明の実施例１を示し、データ検索システムの機能の一例を示すブロック図である。 本発明の実施例１を示し、データ検索装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 本発明の実施例１を示し、検索キーワード入力画面の一例を示す図である。 本発明の実施例１を示し、検索結果表示画面の一例を示す図である。 本発明の実施例１を示し、データ検索装置で行われる処理の一例を示すシーケンス図である。 本発明の実施例１を示し、相関分析の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施例１を示し、データ検索の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施例１を示し、絞り込み検索の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施例３を示し、検索結果のフィードバック処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施例１を示し、データ項目リストの一例を示す図である。 本発明の実施例１を示し、関連付け情報表の一例を示す図である。 本発明の実施例１を示し、相関分析データテーブルの一例を示す図である。 本発明の実施例１を示し、検索対象データの一例を示す図である。 本発明の実施例１を示し、検索対象データの他の例を示す図である。 本発明の実施例４を示し、検索結果のフィードバック処理の一例を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態を添付図面に基づいて説明する。

図１は本発明によるデータ検索システムの機能の一例を示すブロック図である。本データ検索システムは、データ２−１〜２−ｎが蓄積された業務システム１−Ａ、１−Ｂと、ネットワーク１６を介して業務システム１−Ａ、１−Ｂに接続されたデータ検索装置１００とを含む。なお、以下では業務システム１−Ａ、１−Ｂを特定しない場合には、「−」以降を省略した符号「１」を使用する。他の構成要素の符号についても同様である。

データ検索装置１００は、データ整形部１０１と、データ収集部１０２と、データ項目リスト１０３と、相関分析部１０４と、関連付け情報表１０５と、データＡＰＩ１０７と、データ検索部１０８及び相関分析データテーブル１０９を含む計算機である。以下、本データ検索システムの概要を説明する。

データ検索装置１００は、ユーザによる業務システム１のデータ２の検索を実行する前に、まず複数の業務システム１が保持するデータ２の項目間の関連付けを行う。データ検索装置１００では、外部の複数の業務システム１が保持するデータ２をデータ整形部１０１が読み込み、読み込んだデータに含まれる時間データで並べ替えたデータ２をデータ収集部１０２へ送信する。

データ収集部１０２は、データ２の項目のみを抽出し、データ項目リスト１０３に登録する。相関分析部１０４は、データ２の値を用いてデータ項目間の相関係数を計算することでデータ項目間の関連度を算出し、関連付け情報表１０５に記憶する。

データ検索装置１００のユーザはＧＵＩ１０６から検索キーワードを入力してデータ検索を行う。データＡＰＩ１０７で受信した検索キーワードはデータ検索部１０８に送られる。データ検索部１０８では、検索キーワードでデータ項目リスト１０３全体を検索し、一致（または部分一致）するデータ項目を探す（以下、一致項目と呼ぶ）。

データ検索部１０８は、一致項目があった場合、業務システム１−Ａ、１−Ｂ間を横断した検索を実行するため、さらに関連付け情報表１０５を一致項目で検索し、一致項目と関連度が大きいデータ項目（以下、関連項目と呼ぶ）を探す。データ検索部１０８は、こうして得られた、一致項目および、関連項目を検索結果としてＧＵＩ１０６に表示する。

このとき、データ検索部１０８は、一致項目と関連項目でそれぞれ外部の業務システム１を検索し、データ値を収集してＧＵＩ１０６に表示する。これにより、ユーザのデータ検索回数を低減し、より迅速に所望のデータが得られるよう支援することができる。

なお、業務システム１のデータ２は、各業務システム１で稼働する図示しないデータベース（ＤＢ）で管理される。

図２は、データ検索装置１００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。データ検索装置１００は、ＣＰＵ１０と、主記憶１１と、外部記憶装置１２と、ネットワークインタフェース１３と、入力装置１４と、出力装置１５を含む計算機である。

データ検索装置１００は、ネットワークインタフェース１３により、外部の業務システム１とデータを送受信する。また、図１のデータ整形部１０１と、データ収集部１０２と、相関分析部１０４と、データＡＰＩ１０７と、データ検索部１０８のプログラムデータは主記憶１１上にロードされ、ＣＰＵ１０で実行され、結果をＧＵＩ１０６へ出力する。データ項目リスト１０３と、関連付け情報表１０５は外部記憶装置１２に格納される。なお、相関分析データテーブル１０９は、主記憶１１に格納される例を示すが、外部記憶装置１２に格納されても良い。

出力装置１５は、ディスプレイなどで構成されてＧＵＩ１０６を表示する。入力装置１４は、キーボードやマウスやタッチパネル等で構成されＧＵＩ１０６に対する操作を実施する。

ＣＰＵ１０は、各部のプログラムに従って処理することによって、所定の機能を提供する部として稼働する。例えば、ＣＰＵ１０は、データ検索プログラムに従って処理することでデータ検索部１０８として機能する。他のプログラムについても同様である。さらに、ＣＰＵ１０は、各プログラムが実行する複数の処理のそれぞれの機能を提供する部としても稼働する。計算機及び計算機システムは、これらの部を含む装置及びシステムである。

図３はユーザが検索キーワードを入力するための検索キーワード入力画面２００の一例を示す図である。検索キーワード入力画面２００は、検索対象となる業務システム１のリストと、それらを実際に検索対象とするか選択するボタン２０７と、検索キーワードの履歴を表示する領域２０８と、検索キーワード入力領域２０１と、検索キーワードの候補をプルダウンメニューで表示する領域２０３−１〜２０３−４と、絞り込み用のキーを入力する領域２０２と、検索ボタン２０４と、絞り込み実行ボタン２０５と、追加検索ボタン２０６などを含む。

図４はユーザに検索結果を表示するための検索結果表示画面２１０の一例を示す図である。検索結果表示画面２１０は、検索結果表示領域２１４と、検索キーワードと検索結果のデータ項目との関連度表示領域２１２と、ファイル出力するデータ項目の選択ボタン２１１と、ファイル出力実行ボタン２１３と、検索されたデータ項目を含んでいる元のデータベースを呼び出すためのリンクボタン２１５などを含む。

ファイル出力実行ボタン２１３は、検索結果表示領域２１４に表示された検索結果の一覧をＣＳＶ形式のファイルで出力する例を示すが、このファイル形式に限定されるものではない。

図５は本発明によるデータ検索システムで行われる処理の一例を示すシーケンス図である。処理は大きく２つに分けられる。１つは外部の業務システム１のデータ２を本データ検索装置１００に接続してから、業務システム１−Ａ、１−Ｂにまたがり、データ項目間の関連度を計算する処理である。

もう１つの処理が、ユーザがデータ検索する部分である。前者は相関分析手続き３００まで、後者が検索キーワード入力３０１以降である。以下２つの処理を順番に説明する。

外部の業務システム１を本データ検索装置１００に接続した後、本データ検索装置１００は外部の業務システム１が保持するデータ２をすべて読み込み、相関分析手続き３００によりデータ２間の関連度を計算する。

相関分析手続き３００の詳細については図６で説明する。このデータ間の関連度の計算が終わるまでの間は、ユーザによるデータ検索を実行してもよいが、通常のキーワード検索と同等の機能を提供する。すなわち、外部の業務システム１のそれぞれに合った適切なキーワードを入力する必要がある。

ユーザが入力装置１４を介して検索キーワード入力画面２００から検索キーワードを入力して検索ボタン２０４をクリックする（３０１）と、検索キーワードが本データ検索装置１００に入力される。データ検索手続き３０２により、入力された検索キーワードに一致するデータと、一致はしないが関連度が大きいデータを検索結果表示画面に表示する（３０３）。このデータ検索手続き３０２の詳細は図７で説明する。

続いてユーザは、次のデータ検索を行う（３０８）こともできるし、さらに絞り込み検索３０４を行うこともできる。また、検索結果を他の業務システム１で活用するため、ファイル出力３０６することもできる。

絞り込み検索３０４とそれに伴うフィルタリング手続き３０５の詳細は図８で説明する。ファイル出力３０６の際のフィードバック手続き３０７の詳細については実施例３で説明する。

なお、図５においては、説明のためＧＵＩ１０６とデータ検索装置１００を分けて表示したが、図１、図２で示したようにＧＵＩ１０６は、データ検索装置１００が提供するユーザインタフェースである。なお、本実施例１では、データ検索装置１００のユーザがＧＵＩ１０６を利用する例を示したが、データ検索装置１００に接続された計算機でＧＵＩ１０６を利用することができる。

図６は複数の業務システム１−Ａ、１−Ｂの間で、データ項目間の関連度を計算する手続き３００のフローチャートである。ここでは、２つの業務システム１−Ａ、１−Ｂが新規に本データ検索装置１００に接続された場合を説明するが、３つ以上の業務システム１が新規に接続された場合も同様である。また、すでに接続済の業務システム１がある場合に、別の業務システム１を追加する場合、接続済の業務システム１の間で再計算を行わない以外は同様である。

２つの業務システム１−Ａ、１−Ｂを説明の都合上業務システムＡ、Ｂ（図中Ａ、Ｂ）と呼ぶ。データ検索装置１００のデータ整形部１０１において業務システムＡ、Ｂからそれぞれデータを読み込む（４００、４０１）。

業務システム１のデータ２はデータ項目（データ名称）と複数のデータ値から成り、複数のデータ項目を含む。データ検索装置１００では、業務システムＡ、Ｂのデータ２のそれぞれから１つずつデータ項目を選択し、２つのデータ項目からなる組を生成する。データ検索装置１００は、この組をすべてのデータ項目の組み合わせについて生成し、すべての組の相関係数を算出する（４０２）。相関係数の算出にあたり、データ値が文字列の場合はデータ検索装置１００で数値化する必要がある。

相関係数の算出については、公知または周知の技術を適用すればよく、例えば、日本工業規格ＪＩＳ Ｚ ８１０１−１ 統計‐用語及び記号‐第１部：一般統計用語及び確率で用いられる用語の１．２３項が知られている（http://kikakurui.com/z8/Z8101-1-2015-01.html）。

文字列の数値化についても、公知または周知の技術を適用すればよく、たとえば次のような方法がある。データ項目ごとに、データ値である文字列に１から順番に番号を付与する。また、文字列が完全に一致する場合は同じ番号を付与する。以下の説明において文字列に対して相関分析すると記載がある場合は上記数値化をしてから相関分析するものとする。

相関係数算出の詳細は次の通りである。説明のため、業務システムＡのデータ項目をｐ、業務システムＢのデータ項目をｑとする（４０３）。まず、データ検索装置１００のデータ収集部１０２は、読み込んだ項目ｐと項目ｑをすべて時間順に並べ替える（４０４）。

次に、データ収集部１０２において、項目ｐ、項目ｑをその業務システム１のＤＢの名称とともにデータ項目リスト１０３に記憶する。また、データ収集部１０２は、項目ｐ、ｑのそれぞれにつき、データ値が共に変化する変化タイミング１１０１（図１２参照）と、変化の前後のデータ値の組み合わせ、とを抽出し、相関分析データテーブル１０９に格納する（４０５）。データ値の組み合わせは、業務システムＡの変化タイミングの前後の項目ｐのデータ値の組み合わせ（第１の組合せ）と、業務システムＢの変化タイミングの前後の項目ｑのデータ値の組み合わせ（第２の組合せ）である。

本実施例１の相関分析部１０４は、データ値が変化する時間（または時間帯）を中心に相関分析を実施する（４０６）。データ値の変化点だけで相関分析する理由は、異なるデータ項目を時間情報で横並びにし、そのデータ値の変化を考えたとき、関連するデータであれば同じように変化すると考えられるためである。

図１２は、相関分析部１０４が使用する相関分析データテーブル１０９の一例を示す図である。相関分析データテーブル１０９は、変化タイミング１１０１と、データ項目１（項目ｐ）のデータ値変化１１０２と、データ項目２（項目ｑ）のデータ値変化１１０３をひとつのエントリに含む。

図示の例では、変化タイミング１１０１＝「Ｔ３」で、項目ｐの値（データ値変化１１０２）が「１」から「３」に変化し、項目ｑの値（データ値変化１１０３）が「１００」から「１０１」へ変化した例を示す。

相関分析部１０４において、項目ｐのデータ値が変化する変化タイミング１１０１と、項目ｐの変化の前後のデータ値の組み合わせ（データ値変化１１０２）と、項目ｑのデータ値が変化する変化タイミング１１０１と変化の前後のデータ値の組み合わせ（データ値変化１１０３）を用いて相関係数を計算し、この相関係数の値を項目ｐと項目ｑの関連度とする（４０６）。最後に相関分析部１０４は、項目ｐと項目ｑと関連度を関連付け情報表１０５に記憶する（４０７）。

データ検索装置１００は、業務システムＡのデータ項目と、業務システムＢのデータ項目の全ての組合せについて、上記ステップ４００〜４０７の処理を繰り返して実行する。

上記処理によって、業務システムＡのデータ項目の値と、業務システムＢのデータ項目の値を時系列でソートされ、業務システムＡ、Ｂの２つの値が共に変化する時刻または時間帯が抽出され、データ検索装置１００は、２つの値の相関係数を算出して関連度とする。そして、データ検索装置１００は、業務システムＡのデータ項目と、業務システムＢのデータ項目と、関連度を関連付け情報表１０５に格納していく。関連付け情報表１０５には、同じ時間帯や同じ時刻に値が変化したデータ項目の組合せが関連度と共に格納される。

なお、２つのデータ項目の値が共に変化する変化タイミング１１０１は、同一の時刻に限定されるものではなく、所定の時間帯（５分間、１時間、１日）など検索対象となるデータ２の内容や性質に応じて適宜設定されるものである。

図７はユーザ入力によるデータ検索手続き３０２を実施するフローチャートである。データ検索装置１００のユーザは検索キーワード入力画面２００において、検索キーワード入力領域２０１に検索キーワードを入力するか、または、本データ検索装置１００が提示する候補リスト２０３から検索の候補を選択する（５００）。

検索キーワード入力画面２００の候補リスト２０３は、たとえば、データ項目リスト１０３を参照して生成する。この時、ユーザが業務システム１−Ａ、１−Ｂを指定して、検索の候補となるデータ項目リスト１０３を指定することもできる。これら、ＧＵＩ１０６へ入力された検索キーワード、または検索の候補はデータＡＰＩ１０７で受信され、データ検索部１０８へ送られる。

データ検索部１０８において、受信した検索キーワード、または検索の候補でデータ項目リスト１０３全体を検索する（５０１）。ステップ５０２では、データ検索部１０８が検索キーワードまたは検索の候補でヒットしたデータ項目の有無を判定する（５０２）。検索結果のデータ項目がない場合には、ステップ５００へ戻ってユーザに再度検索キーワードを入力してもらう。

検索の結果、１つ、または複数のデータ項目名１０００（図１０参照）、業務システム１のＤＢ名称１００１が得られた場合、データ検索部１０８は、ステップ５０３へ進んで、検索結果のデータ項目名１０００と業務システム１のＤＢ名称１００１で関連付け情報表１０５を検索する。

データ検索部１０８は、関連付け情報表１０５のデータ項目９００とデータ項目９００の業務システム１のＤＢ名称９０１を検索し、２つとも検索結果と一致する場合には、さらなるデータ項目９０２とその業務システム１のＤＢ名称９０３と、関連度９０４を取得する。

ステップ５０４では、データ検索部１０８が、ステップ５０３で取得した関連度９０４があらかじめ決められた閾値以上か否かを判定する。関連度９０４が閾値以上の場合、ステップ５０５へ進み、そうでない場合には、ステップ５００へ戻って上記処理を繰り返す。なお、関連度９０４が未満の場合には、検索キーワードに関連するデータ項目が無かったことをＧＵＩ１０６へ出力しても良い。

ステップ５０５では、データ検索部１０８が、関連付け情報表１０５から取得した該当するデータ項目９０２と業務システム１のＤＢ名称９０３を関連度９０４とともに検索結果表示画面２１０を生成してＧＵＩ１０６へ出力する。このとき、関連度９０４の大きな順に並び替えて出力することもできる。また、検索キーワード、または検索の候補に一致したデータ項目とその業務システム１のＤＢ名称も検索結果として出力してもよい。

データ検索部１０８は、これらデータ項目９００、９０２と業務システム１のＤＢ名称９０１、９０３を検索キーワードとして外部の業務システム１を検索し（図５のステップ３０２）、得られたデータ値を検索結果表示画面２１０に出力する（図５のステップ３０３）。これら検索結果の一例が図４の検索結果表示画面２１０である。

上記処理によって、データ検索装置１００は、受け付けた検索キーワード（または検索候補）でデータ項目リスト１０３を検索し、データ項目名１０００と一致する場合には、当該データ項目名１０００とＤＢ名称１００１で関連付け情報表１０５を検索して、関連度９０４が閾値以上のデータ項目９０２とＤＢ名称９０３を取得する。

そして、データ検索部１０８は、業務システム１のＤＢ名称９０１、９０３からデータ項目９００、９０２のデータ値を取得して検索結果表示画面２１０に出力する。これにより、検索対象データが付加情報を持たない場合においても、データ構造が互いに異なる多種多様な業務システム１を横断して検索することが可能となる。

図８は、検索結果に対して、ユーザ入力による絞り込み検索３０４（図５）を実施するフローチャートである。この処理は、図７の検索処理の後に、所定の操作で検索キーワード入力画面２００を出力装置１５（ＧＵＩ１０６）に表示させてから実行される。あるいは、検索キーワード入力画面２００の下方に検索結果表示画面２１０を表示するようにしてもよい。

ユーザが検索キーワード入力画面２００において、絞り込み入力領域２０２に絞り込みキーを入力し、絞り込み実行ボタン２０５をクリックすると、データＡＰＩ１０７がＧＵＩ１０６から絞り込みキーを受信する（６００）。

続いて、データ検索部１０８は、検索結果表示領域２１４から、絞り込みキーに一致するデータ項目を選択する（６０１）。最後に、データ検索部１０８は、選択されたもののみを検索結果表示領域２１４に表示し、選択されなかったものを検索結果表示領域２１４から削除する（６０２、図５のステップ３０５）。

図１０はデータ項目リスト１０３の一例である。データ収集部１０２が外部の業務システム１からデータ２を読み込んで抽出したデータ項目１０００と、当該業務システム１のＤＢ名称（ＤＢ名）１００１とを組にして保持するテーブルである。

図１１は関連付け情報表１０５の一例である。異なる業務システム１−Ａ、１−Ｂから選択した２つのデータのそれぞれについて、業務システム１−Ａのデータ項目（データ名称）９００と業務システム１−ＡのＤＢ名称９０１と、業務システム１−Ｂのデータ項目（データ名称）９０２と業務システム１−ＢのＤＢ名称９０３と、データ項目９００、９０２の間の関連度９０４と、関連度の補正値９０５、をひとつのエントリに格納する。

関連度９０４は、値が１に近づくほどデータ項目９００、９０２間の関連性が高いことを示す。また、関連度の補正値９０５は、１．０〜−１．０の範囲の値となる。

図１３と図１４は外部の業務システム１が保持するデータ２の一例である。本実施例１では、検索対象のデータとして、時刻や日付あるいはタイムスタンプ等の時系列情報と、データ項目名と、時系列情報に対応するデータ項目の値を含んでいれば良い。

以上のように、本実施例１では、データ収集部１０２が検索対象の業務システム１のデータ２を読み込んで、データ項目名１０００と、データ２を格納するＤＢ名１００１を収集してデータ項目リスト１０３を生成する。

次に、データ収集部１０２は、業務システム１−Ａのデータ項目と、業務システム１−Ｂのデータ項目のそれぞれについて時系列でソートしてから、データ値が共に変化する変化タイミング１１０１を検出し、変化の前後のデータ値の組み合わせを抽出して相関分析データテーブル１０９を生成する。

そして、相関分析部１０４は、データ値から業務システム１−Ａのデータ項目と、業務システム１−Ｂのデータ項目の関連度を算出して関連付け情報表１０５を生成する。

このように、２つのデータ値が共に変化する変化タイミング１１０１を検出して、関連度９０４を算出することにより、検索対象データが付加情報をもたない場合においても、データ構造が互いに異なる多種多様な業務システムを横断して検索する情報を生成することができる。

そして、データ検索装置１００は、受け付けた検索キーワードでデータ項目リスト１０３を検索し、データ項目名１０００と一致する場合には、当該データ項目名１０００とＤＢ名称１００１で関連付け情報表１０５を検索して、関連度９０４が閾値以上のデータ項目９０２とＤＢ名称９０３を取得する。

そして、データ検索部１０８は、業務システム１−Ａ、１−ＢのＤＢ名称９０１、９０３からデータ項目９００、９０２のデータ値を取得して検索結果表示画面２１０に出力する。これにより、検索対象データが付加情報を持たない場合においても、データ構造が互いに異なる多種多様な業務システム１を横断して検索することが可能となる。

本実施例２では、データ検索装置１００のユーザが望むデータをより迅速に探し出せるように実施例１の検索、表示機能を拡張する例を示す。以下、特段の説明がない場合は実施例１と同様とする。

実施例１の図５で説明したように、データ検索装置１００ではユーザが１度検索を実行した後に検索結果表示領域２１４（図４）に対して絞り込み検索３０４を行うこともできる。この絞り込み検索３０４の前や後に、さらに広く検索を行うため検索キーワードを追加して検索する、追加検索を実行する。

検索結果表示領域２１４を参考にしつつこの追加検索と絞り込み検索を複数回繰り返し実行することでユーザは望むデータをより迅速に探し出すことが可能となる。以下追加検索について説明する。

追加検索は、図３に示した検索キーワード入力画面２００において、検索キーワード入力領域２０１に追加で検索したい追加検索キーワードを入力し、追加検索ボタン２０６を押下することで実行される。この追加検索キーワード２０２はまったく新たなキーでも可能だが、通常は検索結果のうち、さらに詳細に調べたい検索キーワードを選択して入力する。追加検索の実行手順は前記実施例１の図７と同様であり、異なる点は前回の検索結果表示領域２１４の結果を破棄せずに維持し、これに加えて追加検索結果を出力することである。

また、図４の検索結果表示画面２１０においてリンクボタン２１５を押下することで、図１３や図１４のような、検索されたデータ項目を含んでいる元のデータベース（業務システム１のデータ２）を呼び出すことも可能となる。

元のデータベースに存在しているデータ項目を追加検索キーワードとして追加検索も可能である。すなわち、リンクボタン２１５と追加検索ボタン２０６を組合せて検索することで、関連度の高いキーワードをたどってデータ検索が可能となる。

本実施例３では、データ検索装置１００のユーザの入力履歴を活用し、実施例１または実施例２の検索機能の精度向上を図る例を示す。以下、特段の説明がない場合は実施例１または実施例２と同様とする。

実施例１の図５で説明したように、ユーザが１度検索を実行した後、次のデータ検索を行う（３０８）こともできるし、さらに絞り込み検索３０４を行うこともできる。また、検索結果１２４を他の業務システム１で活用するため、ファイル出力３０６を実施することもできる。ファイル出力３０６の際のフィードバック手続き３０７の詳細について説明する。

図９はユーザによる検索結果をもとに、データ項目間の関連付け情報表１０５を更新するフィードバック手続き３０７のフローチャートである。ユーザが検索結果表示画面２１０において、ファイル出力実行ボタン２１３をクリックし（図５の３０６）、データＡＰＩ１０７がＣＳＶ出力要求を受信する（７００）。

データ検索装置１００のデータ検索部１０８は、ユーザが検索結果表示画面２１０上で、選択ボタン２１１によって選択したデータ項目に正の補正値、たとえば＋０．１点を、選択しなかったデータ項目に負の補正値、たとえば−０．１点を与える（７０１）。この時、ユーザごとに点数を可変にしてもよい。たとえば、ユーザが熟練者であれば、検索結果の選択が正解とみなして重みを増して＋０．３点、−０．３点とすることが可能である。最後に、図１１の関連付け情報表１０５において、前記データ項目に該当するエントリの補正値９０５に前記補正値を加算する（７０２）。

この補正値９０５は、ユーザの入力によるデータ検索手続き３０２で適用する。具体的には図７のフローチャートの手続き５０４において、検索の結果得られた関連度９０４に補正値９０５を加算してから閾値と比較する。こうすることにより、検索結果に対するユーザの判断結果をデータ項目間の関連付けに反映して、検索精度の向上が可能となる。

なお、ユーザが熟練者か否かの判定は、ユーザの識別子に応じてユーザの属性を予め設定したテーブルを用いれば良く、ユーザの属性に応じて閾値を補正する値を変更することができる。なお、ユーザの属性に応じて閾値を変更してもよい。

実施例１において、図７で説明した、検索結果として出力するデータ項目の範囲を決める閾値を、ユーザの入力履歴を活用し変更する手順を説明する。

閾値を増やすと、検索結果表示画面２１０に出力するデータ項目の数が減り、閾値を減らすと、検索結果表示画面２１０に出力するデータ項目の数が増える。閾値を変化させ、出力するデータ項目数を適切に保つことにより、ユーザがＣＳＶ出力するデータを選択する負荷を軽減することが可能となる。

図１５はその具体的手順を示すフローチャートである。データ検索装置１００のユーザが検索結果表示画面２１０において、ファイル出力実行ボタン２１３をクリックした際に、ユーザが選択ボタン２１１により選択したデータ項目数が、あらかじめ定めた同時選択限度数未満の場合は閾値を０．０１減らし、同時選択限度数以上の場合は閾値を０．０１増やす。これにより、ユーザの入力履歴をステップ５０４の判定処理にフィードバックすることができる。

＜まとめ＞
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に記載したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、又は置換のいずれもが、単独で、又は組み合わせても適用可能である。

また、上記の各構成、機能、処理部、及び処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、及び機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１−Ａ、１−Ｂ 業務システム
２−１〜２−ｎ データ
１００ データ検索装置
１０１ データ整形部、
１０２ データ収集部
１０３ データ項目リスト
１０４ 相関分析部
１０５ 関連付け情報表
１０７ データＡＰＩ
１０８ データ検索部
１０９ 相関分析データテーブル

Claims (13)

1. プロセッサとメモリを有する計算機が、第１のデータと第２のデータで検索を行うデータ検索方法であって、
   前記計算機が、前記第１のデータと前記第２のデータを読み込む第１のステップと、
   前記計算機が、前記第１のデータのデータ項目のデータ値と、第２のデータのデータ項目のデータ値から相関分析を行って、前記第１のデータのデータ項目と前記第２のデータのデータ項目の関連度を算出して関連付け情報を生成する第２のステップと、
   前記計算機が、検索キーワードを受け付ける第３のステップと、
   前記計算機が、前記受け付けた検索キーワードと一致または部分一致する前記第１のデータのデータ項目を検索する第３のステップと、
   前記計算機が、前記検索キーワードと一致または部分一致する前記第１のデータのデータ項目で前記関連付け情報を検索し、当該第１のデータのデータ項目に関連する前記第２のデータのデータ項目を特定する第４のステップと、
   を含むことを特徴とするデータ検索方法。
2. 請求項１に記載のデータ検索方法であって、
   前記第１のデータと第２のデータは、時系列情報をそれぞれ含み、
   前記第２のステップは、
   前記第１のデータと第２のデータのデータ値を前記時系列情報の順序でソートして、前記第１のデータのデータ値と前記第２のデータのデータ値が共に変化するタイミングを抽出するステップと、
   前記第１のデータの前記データ値の変化タイミングの前のデータ値と、変化タイミングの後のデータ値を第１の組として生成するステップと、
   前記第２のデータの前記データ値の変化タイミングの前のデータ値と、変化タイミングの後のデータ値を第２の組として生成するステップと、
   前記第１の組と前記第２の組の相関係数を算出し、当該相関係数を前記関連度とするステップと、
   を含むことを特徴とするデータ検索方法。
3. 請求項１に記載のデータ検索方法であって、
   前記第４のステップは、
   前記検索キーワードと一致または部分一致する前記第１のデータのデータ項目と前記第２のデータのデータ項目の前記関連度が、所定の閾値以上の関連度のデータ項目を特定することを特徴とするデータ検索方法。
4. 請求項１に記載のデータ検索方法であって、
   前記計算機が、前記特定された第２のデータのデータ項目と関連する前記第１のデータのデータ項目を出力する第５のステップと、
   前記計算機が、前記出力された前記第１のデータのデータ項目と前記第２のデータのデータ項目の選択を受け付ける第６のステップと、
   前記計算機が、前記選択されたデータ項目の前記関連度に正の値を補正し、前記選択されなかったデータ項目の前記関連度に負の値を補正する第７のステップと、
   をさらに含むことを特徴とするデータ検索方法。
5. 請求項３に記載のデータ検索方法であって、
   前記計算機が、前記特定された第２のデータのデータ項目と関連する前記第１のデータのデータ項目を出力する第５のステップと、
   前記計算機が、前記出力された前記第１のデータのデータ項目と前記第２のデータのデータ項目の選択を受け付ける第６のステップと、
   前記計算機が、前記選択の有無に応じて前記閾値を変更する第８のステップと、
   をさらに含むことを特徴とするデータ検索方法。
6. 請求項３に記載のデータ検索方法であって、
   前記計算機が、ユーザの識別子を受け付けて、前記識別子に応じて予め設定された属性を取得し、当該属性に応じて前記閾値を変更する第９のステップと、
   をさらに含むことを特徴とするデータ検索方法。
7. プロセッサとメモリを有して、第１のデータと第２のデータで検索を行うデータ検索装置であって、
   前記第１のデータと前記第２のデータを読み込んで、前記第１のデータのデータ項目のデータ値と、第２のデータのデータ項目のデータ値から相関分析を行って、前記第１のデータのデータ項目と前記第２のデータのデータ項目の関連度を算出して関連付け情報を生成する相関分析部と、
   検索キーワードを受け付けて、前記検索キーワードと一致または部分一致する前記第１のデータのデータ項目を検索し、前記検索キーワードと一致または部分一致する前記第１のデータのデータ項目で前記関連付け情報を検索し、当該第１のデータのデータ項目に関連する前記第２のデータのデータ項目を特定する検索部と、
   を有することを特徴とするデータ検索装置。
8. 請求項７に記載のデータ検索装置であって、
   前記第１のデータと第２のデータは、時系列情報をそれぞれ含み、
   前記相関分析部は、
   前記第１のデータと第２のデータのデータ値を前記時系列情報の順序でソートして、前記第１のデータのデータ値と前記第２のデータのデータ値が共に変化するタイミングを抽出し、
   前記第１のデータの前記データ値の変化タイミングの前のデータ値と、変化タイミングの後のデータ値を第１の組として生成し、
   前記第２のデータの前記データ値の変化タイミングの前のデータ値と、変化タイミングの後のデータ値を第２の組として生成し、
   前記第１の組と前記第２の組の相関係数を算出し、当該相関係数を前記関連度とすることを特徴とするデータ検索装置。
9. 請求項７に記載のデータ検索装置であって、
   前記検索部は、
   前記検索キーワードと一致または部分一致する前記第１のデータのデータ項目と前記第２のデータのデータ項目の前記関連度が、所定の閾値以上の関連度のデータ項目を特定することを特徴とするデータ検索装置。
10. 請求項７に記載のデータ検索装置であって、
    前記検索部は、
    前記特定された第２のデータのデータ項目と関連する前記第１のデータのデータ項目を出力し、前記出力された前記第１のデータのデータ項目と前記第２のデータのデータ項目の選択を受け付けて、前記選択されたデータ項目の前記関連度に正の値を補正し、前記選択されなかったデータ項目の前記関連度に負の値を補正することを特徴とするデータ検索装置。
11. 請求項９に記載のデータ検索装置であって、
    前記検索部は、
    前記特定された第２のデータのデータ項目と関連する前記第１のデータのデータ項目を出力し、前記出力された前記第１のデータのデータ項目と前記第２のデータのデータ項目の選択を受け付けて、前記選択の有無に応じて前記閾値を変更することを特徴とするデータ検索装置。
12. 請求項９に記載のデータ検索装置であって、
    前記検索部は、
    ユーザの識別子を受け付けて、前記識別子に応じて予め設定された属性を取得し、当該属性に応じて前記閾値を変更することを特徴とするデータ検索装置。
13. プロセッサとメモリを有する計算機で、第１のデータと第２のデータの検索を実行させるプログラムであって、
    前記第１のデータと前記第２のデータを読み込む第１のステップと、
    前記第１のデータのデータ項目のデータ値と、第２のデータのデータ項目のデータ値から相関分析を行って、前記第１のデータのデータ項目と前記第２のデータのデータ項目の関連度を算出して関連付け情報を生成する第２のステップと、
    検索キーワードを受け付ける第３のステップと、
    前記受け付けた検索キーワードと一致または部分一致する前記第１のデータのデータ項目を検索する第３のステップと、
    前記検索キーワードと一致または部分一致する前記第１のデータのデータ項目で前記関連付け情報を検索し、当該第１のデータのデータ項目に関連する前記第２のデータのデータ項目を特定する第４のステップと、
    を前記計算機に実行させるためのプログラム。

Images