JP2022136372A - 因果関係表示方法、及び因果関係表示プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】指標間の想定外の因果関係の発見を支援することを目的とする。【解決手段】因果関係表示方法は、複数の指標の組合せに対するデータ群の傾向を表すグラフを前記組合せ毎に生成し、前記複数の指標間で想定される因果関係を定義する定義情報を記憶する記憶部を参照して、前記データ群から、前記因果関係から外れたデータの有無を判定し、前記グラフの中から、前記因果関係から外れたデータを含む特定のグラフを表示する、処理をコンピュータが実行する方法である。【選択図】図１３

Description

本件は、因果関係表示方法、及び因果関係表示プログラムに関する。

業務データを用いて業務判断を行う際、業務データそのものの振る舞いを見るだけでなく、業務データから業務に関わるＫＰＩ（Key Performance Indicator）と呼ばれる指標の値を算出し、指標の振る舞いを観察することで業務状況を効率的に把握することができる。

業務改善施策の実施などにより、業務データにおける特定の指標に生じた変化が業務評価をするための評価指標に対して、どのような影響を与えたかを可視化する技術が知られている。例えば、指標間の因果関係を示したグラフ構造のモデルを用いて、特定の指標から評価指標へ至る経路上にある指標と、特定の指標と因果関係が無く評価指標と因果関係がある指標を抽出し、これらの指標の実績値を平行座標系にプロットして表示する技術が提案されている（以上、特許文献１参照）。

国際公開２０１５／１９３９８３号

しかしながら、指標の数が増大し、指標間の因果関係の数が多くなった場合に、指標間の想定外の因果関係を発見しようとしても、想定内の多くの因果関係に埋もれる可能性があり、想定外の新たな因果関係を発見することは難しい。

そこで、１つの側面では、指標間の想定外の因果関係の発見を支援することを目的とする。

１つの実施態様では、因果関係表示方法は、複数の指標の組合せに対するデータ群の傾向を表すグラフを前記組合せ毎に生成し、前記複数の指標間で想定される因果関係を定義する定義情報を記憶する記憶部を参照して、前記データ群から、前記因果関係から外れたデータの有無を判定し、前記グラフの中から、前記因果関係から外れたデータを含む特定のグラフを表示する、処理をコンピュータが実行する方法である。

指標間の想定外の因果関係の発見を支援することができる。

図１は情報処理装置のハードウェア構成を例示するブロック図である。 図２は情報処理装置の機能構成を表すブロック図の一例である。 図３は計測結果記憶部の一例である。 図４は因果関係記憶部の一例である。 図５は情報処理装置の動作の例示するフローチャートである。 図６は因果関係表示画面の一例である。 図７（ａ）は散布図に回帰直線を示した所定のグラフの一例である。図７（ｂ）は散布図に回帰直線と２つの成否判定直線を示した所定のグラフの一例である。 図８（ａ）は散布図に回帰直線を示した所定のグラフの他の一例である。図８（ｂ）は散布図に回帰直線と２つの成否判定直線を示した所定のグラフの他の一例である。 図９は情報処理装置の動作の一部を例示するフローチャートである。 図１０は情報処理装置の機能構成を表すブロック図の他の一例である。 図１１は因果関係の推定及び決定の処理を表すフローチャートである。 図１２は因果関係の決定を説明する図である。 図１３は本件を比較例と対比して説明する図である。

以下、本件を実施するための形態について図面を参照して説明する。

まず、図１を参照して、因果関係表示方法を実行する情報処理装置１００のハードウェア構成について説明する。図１に示すように、情報処理装置１００は、ハードウェアプロセッサとしてのＣＰＵ（Central Processing Unit）１００Ａ及びＲＡＭ（Random Access Memory）１００Ｂを含んでいる。情報処理装置１００は、ＲＯＭ（Read Only Memory）１００Ｃ、ネットワークＩ／Ｆ（インタフェース）１００Ｄ、及びＨＤＤ（Hard Disk Drive）１００Ｅを含んでいる。ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１００Ｅに代えて、ＳＳＤ（Solid State Drive）を採用してもよい。

情報処理装置１００は、必要に応じて、入力Ｉ／Ｆ１００Ｆ、出力Ｉ／Ｆ１００Ｇ、入出力Ｉ／Ｆ１００Ｈ、ドライブ装置１００Ｉの少なくとも１つを含んでいてもよい。ＣＰＵ１００Ａからドライブ装置１００Ｉまでは、内部バス１００Ｊによって互いに接続されている。すなわち、情報処理装置１００はコンピュータによって実現することができる。

入力Ｉ／Ｆ１００Ｆには入力装置１１が接続される。入力装置１１としては例えばキーボードやマウス、タッチパネルなどがある。出力Ｉ／Ｆ１００Ｇには表示装置１２が接続される。表示装置１２としては例えば液晶ディスプレイなどがある。入出力Ｉ／Ｆ１００Ｈには半導体メモリ１３が接続される。半導体メモリ１３としては、例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリやフラッシュメモリなどがある。入出力Ｉ／Ｆ１００Ｈは半導体メモリ１３に記憶された因果関係表示プログラムを読み取る。入力Ｉ／Ｆ１００Ｆ及び入出力Ｉ／Ｆ１００Ｈは例えばＵＳＢポートを備えている。出力Ｉ／Ｆ１００Ｇは例えばディスプレイポートを備えている。

ドライブ装置１００Ｉには可搬型記録媒体１４が挿入される。可搬型記録媒体１４としては、例えばＣＤ（Compact Disc）－ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）といったリムーバブルディスクがある。ドライブ装置１００Ｉは可搬型記録媒体１４に記録された因果関係表示プログラムを読み込む。ネットワークＩ／Ｆ１００Ｄは例えばＬＡＮ（Local Area Network）ポートや通信回路などを備えている。

ＲＡＭ１００ＢにはＲＯＭ１００Ｃ、ＨＤＤ１００Ｅ、半導体メモリ１３の少なくとも１つに記憶された因果関係表示プログラムがＣＰＵ１００Ａによって一時的に格納される。ＲＡＭ１００Ｂには可搬型記録媒体１４に記録された因果関係表示プログラムがＣＰＵ１００Ａによって一時的に格納される。格納された因果関係表示プログラムをＣＰＵ１００Ａが実行することにより、ＣＰＵ１００Ａは後述する各種の機能を実現し、また、後述する各種の処理を実行する。尚、因果関係表示プログラムは後述するフローチャートに応じたものとすればよい。

図２を参照して、情報処理装置１００の機能構成について説明する。なお、図２では情報処理装置１００の機能の要部が示されている。

図２に示すように、情報処理装置１００は記憶部１１０、処理部１２０、入力部１３０、及び出力部１４０を備えている。記憶部１１０は上述したＲＡＭ１００ＢやＨＤＤ１００Ｅなどによって実現することができる。処理部１２０は上述したＣＰＵ１００Ａによって実現することができる。入力部１３０は上述した入力Ｉ／Ｆ１００Ｆによって実現することができる。出力部１４０は上述した出力Ｉ／Ｆ１００Ｇによって実現することができる。したがって、記憶部１１０、処理部１２０、入力部１３０、及び出力部１４０は互いに接続されている。

ここで、記憶部１１０は計測結果記憶部１１１及び因果関係記憶部１１２を含んでいる。計測結果記憶部１１１と因果関係記憶部１１２の少なくとも一方が情報処理装置１００と異なる別の情報処理装置（不図示）に設けられていてもよい。この場合、情報処理装置１００が別の情報処理装置にアクセスし、計測結果記憶部１１１や因果関係記憶部１１２の記憶内容を参照してもよい。

計測結果記憶部１１１はＫＰＩを含む様々な指標とその指標の計測結果を記憶する。例えば小売業を営む法人の営業部に関する指標であれば、図３に示すように、顧客満足度、客単価、商品単価、購入数、コンタクト数、来店数、Ｗｅｂサイト訪問数、利益といった様々な指標がある。来店数は実店舗に顧客が来店した数を表している。Ｗｅｂサイト訪問数は仮想店舗に顧客が訪問した数を表している。コンタクト数は来店数とＷｅｂサイト訪問数の和を表している。計測結果記憶部１１１はこれらの指標とこれらの指標の計測結果である数値データ群を日付単位で記憶する。

なお、このような様々な指標の計測結果は、小売店が有する様々なデータベースを関連付けて事前に生成することができる。例えば、図３に示すように、商品の購入日、顧客を識別する顧客ＩＤ、商品種別又は商品名を表す商品、及び購入数を互いに関連付けた第１データベースＤ１や、商品、売値、及び原価を互いに関連付けた第２データベースＤ２などを利用して、様々な指標の計測結果を生成することができる。例えば、利益は売値と原価に基づいて算出することができる。

因果関係記憶部１１２は、想定される指標の因果関係に関する定義情報を記憶する。定義情報は、図４に示すように、原因Ｘに相当する指標Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄと結果Ｙに相当する指標Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの関係によって表すことができる。この定義情報は因果関係の成否を判定する判定時に利用される定義情報である。指標Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄは上述した顧客満足度、客単価、・・・、利益のいずれかに対応する。例えば、原因Ｘに相当する指標Ａと結果Ｙに相当する指標Ｂ，Ｃ，Ｄとの因果関係が不明である場合には、因果関係が不明であることを表す識別子「未」が定義される。原因Ｘに相当する指標Ａと結果Ｙに相当する指標Ｂとの間に因果関係がある場合には、因果関係があることを表す識別子「有」が定義される。原因Ｘに相当する指標Ｃに対し、結果Ｙに相当する指標Ｄの間に因果関係がない場合には、因果関係がないことを表す識別子「無」が定義される。この場合、因果関係の成否の判定対象から除外される。

なお、定義情報は設計担当者又は運用担当者などによって事前に（例えば因果関係の分析作業前などに）決定されて因果関係記憶部１１２に格納される。一方で、後述するように、定義情報は指標の計測結果に基づいて動的に決定されて格納されていてもよい。さらに、決定された定義情報が第１ユーザや、第１ユーザと異なる第２ユーザによる更新設定によって再決定されてもよい。この第１ユーザは例えば指標間の想定外の因果関係の発見を試みる分析作業担当者などが該当し、第２ユーザは第１ユーザの同僚や管理者などが該当する。

図２に示すように、処理部１２０は表示対象抽出部１２１、因果関係判定部１２２、及び着目点選出部１２３を構成要素として含んでいる。処理部１２０の構成要素の少なくとも１つは計測結果記憶部１１１及び因果関係記憶部１１２に選択的にアクセスして、各種の処理を実行する。例えば、表示対象抽出部１２１は入力装置１１から出力された表示対象条件を受信し、受信した表示対象条件に応じた指標及び計測結果を計測結果記憶部１１１から抽出する。尚、その他の構成要素については、情報処理装置１００の動作を説明する際に詳しく記載する。

次に、図５乃至図９を参照して、情報処理装置１００の動作について説明する。

図５に示すように、まず、表示対象抽出部１２１は表示対象条件を受信する（ステップＳ１）。表示対象条件は第１ユーザの入力操作に基づいて入力装置１１から出力される。例えば、図６に示すように、第１ユーザは因果関係表示画面に含まれるメニューの中から部署名「営業部」を選択するとともに、左右のボタンＢＴを個別に押下して、期間「２０２０年第３四半期（３Ｑ）」を選択すると、選択した部署名と期間の組合せが表示対象条件として入力装置１１から出力される。表示対象抽出部１２１は、このように出力された表示対象条件を受信する。なお、部署名に代えて、計測結果を保持するデータベース名を採用してもよく、小売店が複数の地域で商品を販売する場合には、複数の地域の中のいずれかの地域名を採用してもよい。

表示対象条件を受信すると、次いで、表示対象抽出部１２１は指標と計測結果を抽出する（ステップＳ２）。例えば、表示対象抽出部１２１は上記組合せを表示対象条件として受信すると、計測結果記憶部１１１にアクセスして、選択した部署名に該当する指標及びその指標に該当する計測結果のうち、選択した上記期間に該当する計測結果を抽出する。なお、部署名に該当する指標は事前に部署名と指標とを対応付けて管理しておけばよい。例えば、部署名「営業部」に対し、顧客満足度、客単価、・・・、利益といった複数の指標を事前に対応付けておけば、部署名「営業部」に該当する複数の指標を抽出することができ、また、これら複数の指標のそれぞれに該当する計測結果を抽出することができる。

指標と計測結果を抽出すると、次いで、因果関係判定部１２２は因果関係記憶部１１２にアクセスして、想定される因果関係を抽出する（ステップＳ３）。具体的には、まず、因果関係判定部１２２は表示対象抽出部１２１が抽出した指標に含まれるいずれか２つの指標の一方を原因Ｘに相当する指標、他方を結果Ｙに相当する指標として特定する。そして、因果関係判定部１２２は因果関係記憶部１１２が記憶する定義情報（図４参照）にアクセスし、特定した２つの指標の組合せに応じた因果関係を抽出する。例えば、原因Ｘに相当する指標Ａとして顧客満足度を特定し、結果Ｙに相当する指標Ｂとして利益を特定した場合、因果関係判定部１２２は因果関係があることを表す識別子「有」を抽出する。

想定される因果関係を抽出すると、次いで、因果関係判定部１２２は所定のグラフを生成する（ステップＳ４）。具体的には、図７（ａ）に示すように、まず、因果関係判定部１２２は、特定した上記２つの指標を座標軸とし、この２つの指標の計測結果をこの座標軸の座標面にプロットした散布図を生成する。そして、因果関係判定部１２２は最小二乗法といった既知の手法に基づいて、この散布図に回帰直線（Ｂ＝ｃ＊Ａ＋ｄ（ｃ＞０））を示した所定のグラフを生成する。この所定のグラフにより２つの指標の組合せに対する計測結果の傾向を表すことができる。なお、計測結果によっては、図８（ａ）に示すように、散布図に右肩下がりの回帰直線（Ｂ＝ｃ＊Ａ＋ｄ（ｃ＜０））が出現することもある。

所定のグラフを生成すると、次いで、因果関係判定部１２２は因果関係の成否を判定する（ステップＳ５）。具体的には、図７（ｂ）に示すように、まず、因果関係判定部１２２は回帰直線を指標Ｂの座標軸の負の方向に所定値α分だけ移動させた成否判定第１直線Ｌ１と回帰直線を指標Ｂの座標軸の正の方向に所定値α分だけ移動させた成否判定第２直線Ｌ２とを生成する。この成否判定第１直線Ｌ１及び成否判定第２直線Ｌ２は因果関係の成否を判定する直線であり、所定値αは回帰直線の標準誤差に基づく許容値である。

ここで、因果関係があることを表す識別子「有」を抽出した場合に、仮に全ての計測結果が成否判定第１直線Ｌ１を基準に回帰直線側にプロットされており、かつ、成否判定第２直線Ｌ２を基準に回帰直線側にプロットされていれば、因果関係判定部１２２は原因Ｘに相当する指標Ａと結果Ｙに相当する指標Ｂとの間に因果関係が成立すると判定する。すなわち、想定された通りの因果関係であることを特定することができる。

一方で、因果関係があることを表す識別子「有」を抽出したにも関わらず、図７（ｂ）に示すように、少なくとも１つの計測結果が成否判定第１直線Ｌ１を基準に回帰直線側とは逆側にプロットされていれば、因果関係判定部１２２は原因Ｘに相当する指標Ａと結果Ｙに相当する指標Ｂとの間に因果関係が成立しないと判定する。すなわち、因果関係判定部１２２は因果関係が不成立であると判定する。

したがって、例えば指標Ａが顧客満足度であって、指標Ｂが利益であり、顧客満足度が上がれば、利益が上がると想定されていた場合には、成否判定第１直線Ｌ１より回帰直線側とは逆側に計測結果がプロットされていることにより、顧客満足度が上がっても利益が上がらないという指標間の想定外の因果関係を特定することができる。

また、因果関係があることを表す識別子「有」を抽出したにも関わらず、図７（ｂ）に示すように、少なくとも１つの計測結果が成否判定第２直線Ｌ２より回帰直線側とは逆側にプロットされていれば、因果関係判定部１２２は原因Ｘに相当する指標Ａと結果Ｙに相当する指標Ｂとの間に因果関係が成立しないと判定する。すなわち、因果関係判定部１２２は因果関係が不成立であると判定する。

したがって、例えば指標Ａが顧客満足度であって、指標Ｂが利益であり、顧客満足度が下がれば、利益が下がると想定されていた場合に、顧客満足度が下がっても利益が上がっているという指標間の想定外の因果関係を特定することができる。図８（ｂ）の場合においても、同様である。

一方で、因果関係が不明であることを表す識別子「未」を抽出した場合に、仮に全ての計測結果が成否判定第１直線Ｌ１と成否判定第２直線Ｌ２を基準に回帰直線側にプロットされていれば、因果関係判定部１２２は原因Ｘに相当する指標Ａと結果Ｙに相当する指標Ｂとの間に因果関係が成立すると判定する。すなわち、因果関係が不明であると想定されていても、因果関係が成立することにより、因果関係があったという指標間の想定外の因果関係を特定することができる。なお、因果関係がないことを表す識別子「無」を抽出した場合には、因果関係判定部１２２はステップＳ４，Ｓ５の処理をスキップする。すなわち、因果関係判定部１２２は所定のグラフの生成及び因果関係の成否の判定を行わない。

因果関係の成否を判定すると、次いで、因果関係判定部１２２は定義情報から同一指標間を除いた全ての指標間の因果関係の成否を判定済か否かを確認する（ステップＳ６）。全ての指標間の因果関係の成否を判定していない場合（ステップＳ６：ＮＯ）、因果関係判定部１２２はステップＳ３の処理を実行する。これにより、最初の組合せとは異なる２つの指標の別の組合せが特定され、特定された組合せに応じた因果関係が抽出される。そして、因果関係判定部１２２は、抽出された因果関係と、特定された別の組合せの指標及び計測結果とに基づいて、ステップＳ４，Ｓ５の処理を実行する。因果関係判定部１２２は、このような処理を繰り返す。

全ての指標間の因果関係の成否を判定した場合（ステップＳ６：ＹＥＳ）、因果関係判定部１２２は、因果関係から外れた計測結果の有無を判定する（ステップＳ７，Ｓ８）。すなわち、全ての指標間の因果関係の成否を判定した結果、例えば図７（ｂ）や図８（ｂ）に示すように、想定された因果関係と異なる計測結果があったか否かを判定する。そして、想定された因果関係と異なる計測結果があった場合には、因果関係判定部１２２は計測結果ありと判定する（ステップＳ８：ＹＥＳ）。逆に、想定された因果関係と異なる計測結果がなかった場合、すなわち、想定された通りの因果関係である場合には、因果関係判定部１２２は計測結果なしと判定する（ステップＳ８：ＮＯ）。

因果関係から外れた計測結果があった場合には、着目点選出部１２３は因果関係から外れた計測結果を含む特定のグラフを表示装置１２に表示する（ステップＳ９）。例えば、図６に示すように、原因Ｘを表す指標である顧客満足度と結果Ｙを表す指標である利益の間において、想定された因果関係を外れた計測結果５１を含むグラフＧ１が計測結果５１以外の他の計測結果と区別された状態で因果関係表示画面内に表示される。因果関係を外れた計測結果５１が複数ある場合には、一度にまとめて表示してもよいし、１つずつ順に表示してもよい。このように、想定された因果関係を外れた計測結果５１を含むグラフＧ１が表示され、第１ユーザがグラフＧ１を確認することにより、第１ユーザは指標間の想定外の因果関係を発見することができる。

なお、図６に示すように、着目点選出部１２３は、計測結果５１を計測結果５１以外の他の計測結果との違いを明確にするために、計測結果５１については他の計測結果と異なる形状を採用して強調して表示してもよい。これにより、計測結果５１と他の計測結果の形状が同じである場合に比べて、第１ユーザは即時に計測結果５１を確認することができる。着目点選出部１２３は、異なる形状に代えて、又は異なる形状とともに、計測結果５１を説明する文字列を表示してもよい。また、成否判定第１直線Ｌ１を基準に回帰直線側とは逆側にある計測結果と成否判定第２直線Ｌ２を基準に回帰直線側とは逆側にある計測結果とを異なる形状により強調して表示してもよい。

特定のグラフを表示すると、次いで、着目点選出部１２３は第１ユーザや第２ユーザ、設計担当者や運用担当者などが指定した表示対象を表示する（ステップＳ１０）。例えば、図６に示すように、着目点選出部１２３は、着目すべき計測結果の傾向として、計測結果５１に関して、顧客満足度及び利益以外の指標を表示する。図６においては、購入数、来店数、及び客単価の指標が表示されている。これらの指標が第１ユーザなどによって事前に指定されている。図３に示すように、顧客満足度、利益、購入数、来店数、及び客単価は互いに関連付いているため、購入数、来店数、及び客単価の指標に関する計測結果は、着目点選出部１２３が計測結果記憶部１１１にアクセスして取得することにより、表示することができる。このように、計測結果５１に関して、顧客満足度及び利益以外の指標を表示することで、計測結果５１が因果関係から外れている要因がどの指標に起因するのか第１ユーザは見つけ易くなる。

一方、図５に示すように、因果関係から外れた計測結果がなかった場合には、着目点選出部１２３はステップＳ９の処理をスキップして、ステップＳ１０の処理を実行する。すなわち、想定された因果関係通りである場合には、因果関係から外れた計測結果がないため、上述したような、特定のグラフは表示されない。この場合、第１ユーザなどが事前に指定した表示対象が表示される。

ここで、図９に示すように、上述したステップＳ９，Ｓ１０の処理とは異なる処理を採用してもよい。具体的には、因果関係から外れた計測結果があった場合、着目点選出部１２３は表示優先度を判定し（ステップＳ１１）、表示優先度に基づいて特定のグラフを表示する（ステップＳ１２）。この表示優先度は特定のグラフを表示する際の優先度であって、第１ユーザなどの操作によって事前に設定されている。表示優先度は、例えば定義情報における指標間の因果関係の強さ、ランク付けや数値によって表された指標の重要度、因果関係不成立の計測結果の数や比率、計測結果の乖離度などを採用することができる。

例えば、図７（ｂ）及び図８（ｂ）では、因果関係から外れた計測結果がいずれも２つであったが、因果関係から外れた計測結果が２つである特定のグラフと、因果関係から外れた計測結果が３つ以上である特定のグラフが混在する場合もある。この場合、着目点選出部１２３は表示優先度を判定し、計測結果が多い方の特定のグラフを計測結果が少ない方の特定のグラフより先に表示する表示優先度が設定されている場合、着目点選出部１２３は後者の特定のグラフを先に表示し、次に、第１ユーザの指示に基づいて、前者の特定のグラフを表示する。特定のグラフを表示優先度に基づいて表示することで、第１ユーザは指標間の想定外の因果関係を効率的に発見することができる。

続いて、図１０乃至図１２を参照して、本件の別の実施形態について説明する。

図１０に示すように、本実施形態に係る処理部１２０は因果関係推定部１２４及び因果関係決定部１２５を構成要素としてさらに含んでいる点で上述した実施形態と相違する。因果関係推定部１２４及び因果関係決定部１２５の詳細については、以下に詳しく記載する。

図１１に示すように、因果関係推定部１２４は指標と計測結果を受信する（ステップＳ２１）。より詳しくは、因果関係推定部１２４は、表示対象抽出部１２１が表示対象条件を受信すると、計測結果記憶部１１１にアクセスして、全ての指標及び全ての指標に該当する計測結果を取得することにより、指標と計測結果を受信する。なお、表示対象条件に基づいて表示対象抽出部１２１が抽出した指標及びその指標に該当する計測結果を取得することにより、指標と計測結果を受信してもよい。

指標と計測結果を受信すると、次いで、因果関係推定部１２４は指標間の因果関係の有無を推定する（ステップＳ２２）。具体的には、因果関係推定部１２４は２種類の指標の各計測結果に基づいて指標間の相関度を表す相関係数を算出し、所定閾値より高い相関係数を抽出することにより、指標間の因果関係の有無を推定する。高い相関係数を抽出できれば、指標間に因果関係があると推定することができる。逆に、高い相関係数を抽出できなければ、指標間に因果関係がないと推定することができる。相関係数の抽出には、相関係数が高い順にＮ番目までの相関係数を抽出するＮ－ｂｅｓｔと呼ばれる既知の手法を採用してもよい。なお、相関係数は２種類の指標の各計測結果の共分散をそれぞれの計測結果の標準偏差で割ることにより算出することができる。

指標間の因果関係の有無を推定すると、次に、因果関係決定部１２５は因果関係を決定する（ステップＳ２３）。具体的には、因果関係決定部１２５は定義情報に対し相関係数の高い因果関係のどちらか一方に識別子「有」を設定し、他方に識別子「未」を設定する。例えば、図１２の上段に示すように、指標Ａと指標Ｂの相関関係が高い場合には、指標Ａ，Ｂ間において指標Ａを原因Ｘとし、指標Ｂを結果Ｙとする因果関係に識別子「有」を設定し、指標Ｂを原因Ｘとし、指標Ａを結果Ｙとする因果関係に識別子「未」を設定する。異なる識別子を設定することにより、相関関係ではなく、因果関係であることを定義することができる。なお、相関係数が高くない因果関係については、因果関係決定部１２５はどちらの因果関係にも識別子「未」を設定する。このように、因果関係決定部１２５は第１定義情報としての初期の定義情報を動的に生成することができる。

因果関係を決定すると、次に、因果関係決定部１２５は第１ユーザによる更新設定に基づき因果関係を再決定する（ステップＳ２４）。具体的には、因果関係決定部１２５は、第１ユーザによる入力操作に基づいて入力装置１１から出力された識別子の更新設定に基づいて、因果関係を再決定する。例えば、図１２の上段に示すように、指標Ａ，Ｂ間において指標Ａを原因Ｘとし指標Ｂを結果Ｙとする因果関係に識別子「有」が設定され、指標Ｂを原因Ｘとし指標Ａを結果Ｙとする因果関係に識別子「未」が設定され、この設定画面が表示されている場合には、第１ユーザは、図１２の中段に示すように、指標Ｂを原因Ｘとし指標Ａを結果Ｙとする因果関係に識別子「有」を設定し直す入力操作を行ってもよい。この場合、指標Ａ，Ｂ間にはいずれも識別子「有」が設定されて相関関係が定義されるため、図１２の下段に示すように、因果関係決定部１２５は指標Ａを原因Ｘとし指標Ｂを結果Ｙとする因果関係に識別子「未」を設定する。これにより、指標Ａ，Ｂ間が相関関係になることを回避することができる。

なお、第１ユーザが意図的に相関関係を定義することもある。このため、相関関係が定義された場合には、因果関係決定部１２５は相関関係が定義された旨を表示してもよい。これにより、第１ユーザは自身が正しい設定を行ったか誤った設定を行ったか気づくことができる。

また、上記設定画面が表示されている場合に、第１ユーザは、図１２の中段に示すように、指標Ｃを原因Ｘとし指標Ａを結果Ｙとする因果関係に識別子「未」を設定し直す入力操作を行ってもよい。この場合、指標Ａ，Ｃ間にはいずれも識別子「未」が設定される。しかしながら、指標Ｃを原因Ｘとし指標Ａを結果Ｙとする因果関係には初期時に識別子「有」が設定されているため、因果関係が成立する可能性が高い。このため、図１２の下段に示すように、因果関係決定部１２５は、初期時の定義情報を優先し、指標Ｃを原因Ｘとし指標Ａを結果Ｙとする因果関係に識別子「有」を維持する。これにより、指標Ａ，Ｃ間の因果関係不成立を回避することができる。

さらに、上記設定画面が表示されている場合に、第１ユーザは、図１２の中段に示すように、指標Ｃを原因Ｘとし指標Ｄを結果Ｙとする因果関係に識別子「無」を設定し、指標Ｄを原因Ｘとし指標Ｃを結果Ｙとする因果関係に識別子「未」を設定し直す入力操作を行ってもよい。この場合、指標Ｃ，Ｄ間には識別子「未」及び「無」が設定される。しかしながら、指標Ｄを原因Ｘとし指標Ｃを結果Ｙとする因果関係には初期時に識別子「有」が設定されているため、因果関係が成立する可能性が高い。このため、図１２の下段に示すように、因果関係決定部１２５は、初期時の定義情報を優先し、指標Ｄを原因Ｘとし指標Ｃを結果Ｙとする因果関係に識別子「有」を維持する。これにより、指標Ｃ，Ｄ間の因果関係不成立を回避することができる。

このように、因果関係決定部１２５は第１ユーザによる入力操作に応じた更新設定を受信し、因果関係を再決定する。すなわち、第１ユーザの主観を重視（優先）した更新設定によって、因果関係決定部１２５は動的に推定されて決定された初期の定義情報から第２定義情報としての中間の定義情報を動的に生成することができる。この中間の定義情報を、因果関係の成否を判定する判定時の定義情報として採用してもよい。

第１ユーザによる更新設定に基づき因果関係を再決定すると、次に、因果関係決定部１２５は第２ユーザによる更新設定に基づき因果関係を再決定する（ステップＳ２５）。第２ユーザによる更新設定は基本的に第１ユーザによる更新設定と同様であるため、詳細な説明を省略する。このように、第２ユーザの主観を重視（優先）した更新設定によって、因果関係決定部１２５は上記中間の定義情報から判定時の定義情報を動的に生成することができる。

因果関係決定部１２５は第１ユーザや第２ユーザによって再決定された因果関係を因果関係記憶部１１２に格納する（ステップＳ２６）。これにより、因果関係判定部１２２は動的に定義された因果関係の定義情報に基づいて、因果関係の成否を判定することができる。なお、ステップＳ２５の処理やステップＳ２４，Ｓ２５両方の処理は設計や運用等に応じてフローチャートに含めなくてもよい。

図１３を参照して、本件を比較例１，２と対比して説明する。

図１３の上段に示すように、第１ユーザや第２ユーザなどは自身の知見などに基づき、想定される因果関係を有している。例えば、想定される因果関係として、（１）顧客満足度が上がれば、利益が上がる、（２）商品単価が上がれば、客単価が上がる、（３）購入数が上がれば、客単価が上がる、（４）客単価が上がれば、利益が上がる、などがある。このように想定される因果関係を事前に定義しておき、計測結果に基づいて因果関係を判定すると、例えば、顧客満足度が上がれば、利益が上がる因果関係が成立しないこともある。したがって、因果関係が成立しない指標や因果関係から外れた計測結果を、着目すべき指標及び着目すべき計測結果といった着目点として第１ユーザに提示すれば、第１ユーザは指標間の想定外の因果関係を容易に発見し、分析することができる。

仮に図１３の下段左側に示す比較例１であれば、因果関係を基にした平行座標系を第１ユーザに提示しても、顧客満足度と利益の因果関係の不成立に第１ユーザは気付きにくい可能性がある。また、図１３の下段右側に示す比較例２であれば、因果関係を基にした様々な散布図を第１ユーザに提示しても、第１ユーザは相関度の強い客単価に注目しがちになり、顧客満足度と利益の因果関係の不成立には気付きにくい可能性がある。このように、比較例１及び比較例２に比べて、本件であれば、指標間の想定外の因果関係を早く発見することができる。

以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明に係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。

例えば、上述した実施形態では小売業を一例として説明したが、卸売業を含む様々な非製造業であってもよいし、製造業であってもよい。また、回帰直線を一例として説明したが、対数などの回帰曲線などを採用してもよい。

なお、以上の説明に関して更に以下の付記を開示する。
（付記１）複数の指標の組合せに対するデータ群の傾向を表すグラフを前記組合せ毎に生成し、前記複数の指標間で想定される因果関係を定義する定義情報を記憶する記憶部を参照して、前記データ群から、前記因果関係から外れたデータの有無を判定し、前記グラフの中から、前記因果関係から外れたデータを含む特定のグラフを表示する、処理をコンピュータが実行する因果関係表示方法。
（付記２）事前に設定された前記特定のグラフの表示優先度を判定し、前記特定のグラフを表示する際、前記特定のグラフを前記表示優先度に基づいて表示する、ことを特徴とする付記１に記載の因果関係表示方法。
（付記３）前記特定のグラフを表示する際、前記因果関係から外れたデータを強調して表示する、ことを特徴とする付記１又は２に記載の因果関係表示方法。
（付記４）前記特定のグラフを表示する際、前記因果関係から外れたデータを表す形状を前記因果関係から外れなかったデータを表す形状と異ならせることにより強調して表示する、ことを特徴とする付記１から３のいずれか１項に記載の因果関係表示方法。
（付記５）前記特定のグラフを表示する際、前記因果関係から外れたデータに対し前記因果関係から外れたデータであることを示す文字列を付加することにより強調して表示する、ことを特徴とする付記１から４のいずれか１項に記載の因果関係表示方法。
（付記６）前記組合せの相関度に基づいて、前記因果関係を定義する第１定義情報を生成し、前記第１定義情報に対する第１ユーザの更新設定に基づいて、前記定義情報を生成する、ことを特徴とする付記１から５のいずれか１項に記載の因果関係表示方法。
（付記７）前記組合せの相関度に基づいて、前記因果関係を定義する第１定義情報を生成し、前記第１定義情報に対する第１ユーザの更新設定に基づいて、前記因果関係を定義する第２定義情報を生成し、前記第２定義情報に対する前記第１ユーザと異なる第２ユーザの更新設定に基づいて、前記定義情報を生成する、ことを特徴とする付記１から５のいずれか１項に記載の因果関係表示方法。
（付記８）前記更新設定に基づいて前記組合せに対して相関関係が定義された場合、前記相関関係が定義された旨を表示する、ことを特徴とする付記６又は７に記載の因果関係表示方法。
（付記９）複数の指標の組合せに対するデータ群の傾向を表すグラフを前記組合せ毎に生成し、前記複数の指標間で想定される因果関係を定義する定義情報を記憶する記憶部を参照して、前記データ群から、前記因果関係から外れたデータの有無を判定し、前記グラフの中から、前記因果関係から外れたデータを含む特定のグラフを表示する、処理をコンピュータに実行させるための因果関係表示プログラム。

１００ 情報処理装置
１１０ 記憶部
１１１ 計測結果記憶部
１１２ 因果関係記憶部
１２０ 処理部
１２１ 表示対象抽出部
１２２ 因果関係判定部
１２３ 着目点選出部
１２４ 因果関係推定部
１２５ 因果関係決定部

Claims (7)

1. 複数の指標の組合せに対するデータ群の傾向を表すグラフを前記組合せ毎に生成し、
   前記複数の指標間で想定される因果関係を定義する定義情報を記憶する記憶部を参照して、前記データ群から、前記因果関係から外れたデータの有無を判定し、
   前記グラフの中から、前記因果関係から外れたデータを含む特定のグラフを表示する、
   処理をコンピュータが実行する因果関係表示方法。
2. 事前に設定された前記特定のグラフの表示優先度を判定し、
   前記特定のグラフを表示する際、前記特定のグラフを前記表示優先度に基づいて表示する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の因果関係表示方法。
3. 前記特定のグラフを表示する際、前記因果関係から外れたデータを強調して表示する、
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の因果関係表示方法。
4. 前記組合せの相関度に基づいて、前記因果関係を定義する第１定義情報を生成し、
   前記第１定義情報に対する第１ユーザの更新設定に基づいて、前記定義情報を生成する、
   ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の因果関係表示方法。
5. 前記組合せの相関度に基づいて、前記因果関係を定義する第１定義情報を生成し、
   前記第１定義情報に対する第１ユーザの更新設定に基づいて、前記因果関係を定義する第２定義情報を生成し、
   前記第２定義情報に対する前記第１ユーザと異なる第２ユーザの更新設定に基づいて、前記定義情報を生成する、
   ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の因果関係表示方法。
6. 前記更新設定に基づいて前記組合せに対して相関関係が定義された場合、前記相関関係が定義された旨を表示する、
   ことを特徴とする請求項４又は５に記載の因果関係表示方法。
7. 複数の指標の組合せに対するデータ群の傾向を表すグラフを前記組合せ毎に生成し、
   前記複数の指標間で想定される因果関係を定義する定義情報を記憶する記憶部を参照して、前記データ群から、前記因果関係から外れたデータの有無を判定し、
   前記グラフの中から、前記因果関係から外れたデータを含む特定のグラフを表示する、
   処理をコンピュータに実行させるための因果関係表示プログラム。

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