JP2022541959A - 因果分析 - Google Patents

Abstract

本開示の実施形態は、因果分析のための方法、システム及びコンピュータプログラム製品に関する。いくつかの実施形態では、コンピュータで実行される方法が提供される。該方法は、複数の因子の観測値の組をそれぞれ含む複数の因子の観測サンプルから、複数の因子間の第１の因果関係を示す第１の因果構造を決定することと、第１の因果構造をユーザに提示することと、ユーザから第１の因果構造に関する少なくとも１つのユーザ入力を受信したことに応答して、第１の因果構造に基づいて、少なくとも１つのユーザ入力に関する動作を実行することと、動作の実行結果をユーザに提示することと、を有する。他の実施形態では、別の方法、システム及びコンピュータプログラム製品が提供される。【選択図】図４

Description

本開示の実施形態は、一般的に機械学習の分野に関し、特に、因果分析のための方法、システム及びコンピュータプログラム製品に関する。

市場調査、製造、保健医療、小売など多くの分野では、物事がなぜ、どのように発生したかを発見し、かつ所望の物事の発生を可能にする戦略を見出すことは、急務となっている。従って、物事がなぜ、どのように発生したかを示す洞察力を提供するだけではなく、戦略が実行される場合の効果を予測したり、所望の物事の発生を可能にする最適な戦略を推奨したりする因果分析システムを提供することが望まれている。

概して、本開示の例示的な実施形態は、因果分析のための方法、システム及びコンピュータプログラム製品を提供する。

第１の態様では、コンピュータで実行される方法が提供される。該方法は、複数の因子の観測値の組をそれぞれ含む複数の因子の観測サンプルから、複数の因子間の第１の因果関係を示す第１の因果構造を決定することと、第１の因果構造をユーザに提示することと、第１の因果構造に関する少なくとも１つのユーザ入力をユーザから受信したことに応答して、第１の因果構造に基づいて、少なくとも１つのユーザ入力に関連する動作を実行することと、動作の実行結果をユーザに提示することと、を有する。

第２の態様では、コンピュータで実行される方法が提供される。該方法は、複数の因子の観測値の組をそれぞれ含む複数の因子の観測サンプルと、複数の因子間の因果関係を示す因果構造とを取得することと、複数の因子の中で目標因子が特定されたことに応答して、因果構造に基づいて、複数の因子から、目標因子に影響を与える少なくとも１つの因子を決定することと、少なくとも１つの因子のそれぞれについて、観測サンプルと因果構造とに基づいて、目標因子に対する因子の全体的な因果効果を推定することと、目標因子に対する少なくとも１つの因子のそれぞれの全体的な因果効果に基づいて、少なくとも１つの因子をランク付けることと、を有する。

第３の態様では、システムが提供される。該システムは、処理ユニットと、処理ユニットに接続されるメモリと、を備える。メモリには命令が格納され、該命令は処理ユニットによって実行されると、動作を実行し、動作は、複数の因子の観測値の組をそれぞれ含む複数の因子の観測サンプルから、複数の因子間の第１の因果関係を示す第１の因果構造を決定することと、第１の因果構造をユーザに提示することと、第１の因果構造に関する少なくとも１つのユーザ入力をユーザから受信したことに応答して、第１の因果構造に基づいて、少なくとも１つのユーザ入力に関連する動作を実行することと、動作の実行結果をユーザに提示することと、を有する。

第４の態様では、システムが提供される。該システムは、処理ユニットと、処理ユニットに接続されるメモリと、を備える。メモリには命令が格納され、該命令は処理ユニットによって実行されると、動作を実行し、動作は、複数の因子の観測値の組をそれぞれ含む複数の因子の観測サンプルと、複数の因子間の因果関係を示す因果構造とを取得することと、複数の因子の中で目標因子が特定されたことに応答して、因果構造に基づいて、複数の因子から、目標因子に影響を与える少なくとも１つの因子を決定することと、少なくとも１つの因子のそれぞれについて、観測サンプルと因果構造とに基づいて、目標因子に対する因子の全体的な因果効果を推定することと、目標因子に対する少なくとも１つの因子のそれぞれの全体的な因果効果に基づいて、少なくとも１つの因子をランク付けることと、を有する。

第５の態様では、コンピュータプログラム製品が提供される。該コンピュータプログラム製品は、マシン読み取り可能な媒体に有形に格納され、マシン実行可能な命令を含む。マシン実行可能な命令は、デバイス上で実行されると、デバイスに本開示の第１の態様に記載の方法を実行させる。

第６の態様では、コンピュータプログラム製品が提供される。該コンピュータプログラム製品は、マシン読み取り可能な媒体に有形に格納され、マシン実行可能な命令を含む。マシン実行可能な命令は、デバイス上で実行されると、デバイスに本開示の第２の態様に記載の方法を実行させる。

なお、発明の概要は、本発明の実施形態の肝心又は必須の特徴を特定したり、本実施形態の範囲を限定したりすることを意図しない。本実施形態の他の特徴は、以下の記載を通じて容易に理解できる。

添付図面における本開示のいくつかの実施形態のより詳細な説明を通じて、本開示の上記及び他の目的、特徴及び利点がより明らかになる。添付図面において、同じ参照符号は、通常、本開示の実施形態の同じ要素を表す。

本発明の実施形態を実施することができる例示的な環境を示す。

本発明の実施形態を実施することができる他の例示的な環境を示す。

本開示のいくつかの実施形態に係る因果分析のための例示的なシステムを示す。

本開示のいくつかの実施形態に係る例示的な因果分析エンジンのブロック図を示す。

本開示のいくつかの実施形態に係る因果分析エンジンにおける例示的なデータ処理モジュール及び例示的な因果構造発見モジュールのブロック図を示す。

本開示のいくつかの実施形態に係る因果分析エンジンにおける例示的な因果分析モジュールのブロック図を示す。

本開示のいくつかの実施形態に係る例示的なユーザインタフェースモジュールのブロック図を示す。

本開示のいくつかの実施形態に係るユーザインタフェースモジュールと因果分析エンジンとの間の対話（ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ）を示す。

本開示のいくつかの実施形態に係る因果分析のための例示的な方法を示す。

本開示のいくつかの実施形態に係る例示的な因果関係図を示す。 本開示のいくつかの実施形態に係る例示的な因果関係図を示す。 本開示のいくつかの実施形態に係る例示的な因果関係図を示す。 本開示のいくつかの実施形態に係る例示的な因果関係図を示す。 本開示のいくつかの実施形態に係る例示的な因果関係図を示す。

本開示のいくつかの実施形態に係る因果分析のための例示的な方法を示す。

本開示のいくつかの実施形態に係る目標因子に対する原因因子の全体的な因果効果を決定する例を示す。

本開示のいくつかの実施形態に係る因果分析のための一般的なプロセスを示す。

本開示の実施形態の実施に適するデバイスの簡略的なブロック図である。

本開示の原理は、いくつかの例示的な実施形態を参照して説明される。これらの実施形態は、例示の目的で記載されることにすぎず、本開示の範囲に関する制限をするものではなく、当業者が本開示を理解及び実施することを助けることを理解されたい。本明細書で説明される開示内容は、以下で説明されるもの以外の様々な形態で実施されることができる。

以下の説明及び特許請求の範囲において、別途定義されない限り、本明細書で使用されるすべての技術用語及び科学用語は、本開示が属する技術分野の当業者によって一般的に理解されるものと同じ意味を有する。

本明細書で使用されるとき、単数形「１つ（ａ）」、「１つ（ａｎ）」、及び「該（ｔｈｅ）」は、文脈からそうでないことが明確に示されていない限り、複数形も含むことを意図している。「含む」という用語及びその変形は、「含むがこれに限定されない」ことを意味するオープンな用語として読まれる。「に基づいて」という用語は、「少なくとも部分的に基づいて」と読まれる。「一実施形態」及び「実施形態」という用語は、「少なくとも１つの実施形態」と読まれる。「他の実施形態」という用語は、「少なくとも１つの別の実施形態」と読まれる。「第１」、「第２」などの用語は、異なるオブジェクト又は同じオブジェクトを指すことができる。明示的及び暗黙的なその他の定義は、以下に含まれる。

いくつかの例では、値、手順、又は装置は、「最もよい」、「最も低い」、「最も高い」、「最小」、「最大」などとして見なされる。このような説明は、多くの使用される機能的選択肢から選択を行うことができることを指し、このような選択は他の選択よりもっと良く、小さく、高く、又はより好ましい必要はないことを意図している。

上述したように、市場調査、製造、保健医療、小売など多くの分野では、物事がなぜ、どのように発生したかを発見し、かつ所望の物事の発生を可能にする戦略を見出すことは、急務となっている。例えば、市場調査の分野では、どの因子が通信事業者の顧客満足度に影響を与えるか、及びどのようにして顧客満足度を向上するかを知りたい。製品製造の分野では、どの因子が製品の歩留まりに影響を与えるか、及びどのようにして製品の歩留まりを向上するかを知りたい。小売の分野では、どの因子が製品の販売に影響を与えるか、及びどのようにして製品の販売を向上するかを知りたい。ソフトウェア開発の分野では、どの因子がソフトウェアの故障率に影響を与えるか、及びどのようにしてソフトウェアの故障率を下げるかを知りたい。従って、複数の因子間の因果関係を発見し、該因果関係に基づいて複数の因子のうちの目標因子に影響を与える戦略を推奨する因果分析システムを提供することが望まれている。

いくつかの従来のソリューションでは、手動で因果分析を支援し、且つ因果分析を行うために多くの手動でのやりとりが必要となり、その結果、効率が低下し、分野によって上記需要を満たすことができない。

上記課題及び／又は１つ又は複数の他の潜在的な課題を解決するために、本開示の実施形態は、因果分析のためのソリューションを提供する。該ソリューションでは、複数の因子の観測サンプルから複数の因子間の因果関係を自動的に発見することができる。該因果関係を表す因果構造をユーザに提示することができる。ユーザはいくつかの先験的知識を入力するように該因果構造を調整することによって、発見された因果構造を最適化することができる。ユーザは、複数の因子の中から目標因子を指定し、且つ複数の因子から目標因子に対する効果が最も大きい１つ又は複数のキー因子を検索することができる。また、該ソリューションによって、目標因子に影響を与えるためにユーザが入力した戦略の効果を評価することができる。該ソリューションによって、目標因子が、ユーザ希望の値に達することを可能にする最適な戦略を推奨することもできる。

本明細書で使用されるとき、用語「因子」は「変数」とも呼ばれる。用語「観測サンプル」は、直接に観測できる複数の因子の観測値の組を指し、直接に観測できる因子は、「観測可能な変数」又は「観測可能な因子」とも呼ばれる。用語「目標因子」は、人々が影響を与えると予想する因子を指す。例えば、市場調査の分野では、観測可能な因子は、顧客属性に関する因子（例えば、顧客レベル、顧客電話番号など）、顧客の行動に関する因子（例えば、毎月消費する通信量、無料通信量の割合、毎月消費する通信量の合計費用など）、顧客からのフィードバックに関する因子（例えば、苦情の数、顧客満足度）、及び戦略に関する因子（例えば、特定の事件のリマインド数など）を含んでもよい。顧客満足度は、目標因子と考えられることができる。別の例として、ソフトウェア開発の分野では、観測可能な因子は、ソフトウェア開発のための人的資源量、ソフトウェア開発の期間、関数の数、コードの行数、ソフトウェア開発に使用されるプログラミング言語、ソフトウェア故障率などを含んでもよい。例えば、ソフトウェア故障率は、目標因子と考えられることができる。観測サンプルは、観測可能な因子の観測値の組を含んでもよい。

以下、図面を参照しながら本開示のいくつかの例示的な実施形態を説明する。しかし、例示の目的のみで本開示のこれらの図面に関する詳細な記述を提供し、本開示の範囲に関する如何なる制限を示唆しないことは、当業者が容易に理解できる。

図１Ａは、本発明の実施形態を実施することができる例示的な環境１００を示す。図１Ａに示すように、環境１００は、ユーザ１１０と、因果分析サーバ１２０と、データ収集デバイス１３０とを備える。因果分析サーバ１２０は、ユーザインタフェースモジュール１２１と、因果分析エンジン１２２と、データベース１２３とを備える。環境１００及び／又は因果分析サーバ１２０の構造は、本開示の範囲に関する如何なる制限を示唆することなく、例示の目的のみで示されていることは理解されたい。本開示の実施形態は、異なる構造を有する異なる環境及び／又は異なるコンポーネントを有する異なる因果分析サーバに適されてもよい。

いくつかの実施形態において、データ収集デバイス１３０は、複数の因子の観測サンプルを自動的に収集するように配置されてもよい。各観測サンプルは、複数の因子の観測値の組を含んでもよい。いくつかの実施形態において、データ収集デバイス１３０は、観測サンプルを収集するための１つ又は複数のセンサを含んでもよい。代替的に、いくつかの実施形態において、データ収集デバイス１３０は、異なるタイプの因子の観測値をそれぞれ収集するための１つ又は複数の収集ユニットを含んでもよい。

いくつかの実施形態において、データ収集デバイス１３０は、収集した観測サンプルを、後続の記憶、処理及び／又は分析のために、因果分析サーバ１２０に伝送してもよい。例えば、データ収集デバイス１３０により収集された観測サンプルは、ユーザ入力インタフェースモジュール１２１を介して因果分析サーバ１２０に伝送されてもよい。その後、観測サンプルは、後続の記憶、処理及び／又は分析のために、ユーザ入力インタフェースモジュール１２１から因果分析エンジン１２２に伝送されてもよい。例えば、因果分析エンジン１２２は、複数の因子間の因果関係を発見し、及び／又は観測サンプルに基づいて因果分析を行ってもよい。代替的に、いくつかの実施形態において、データ収集デバイス１３０は省略されることができる。例えば、観測サンプルは、ユーザ１１０によってサーバ１２０に入力されることができる。

いくつかの実施形態において、ユーザ１１０は、因果分析システム１２０と通信することができる。例えば、ユーザ１１０は、ユーザ入力インタフェースモジュール１２１を介して因果分析サーバ１２０にユーザ情報、観測サンプル、１つ又は複数の要求、有用な知識及び／又は因果分析のための１つ又は複数の構成を入力してもよい。ユーザ入力は、ユーザ入力インタフェースモジュール１２１から因果分析エンジン１２２に伝送されてもよい。いくつかの実施形態において、ユーザ入力を受信したことに応答して、因果分析エンジン１２２は、ユーザ入力に関連する因果分析のための１つ又は複数の動作を実行し、ユーザインタフェースモジュール１２１を介してユーザ１１０に１つ又は複数の結果又はフィードバックを提示してもよい。因果分析エンジン１２２は、受信したデータ、生成された構造、専門家知識及び／又は任意の有用な情報を、後続利用のためにデータベース１２３に格納してもよい。

図１Ｂは、本発明の実施形態を実施することができる別の例示的な環境１０５を示す。図１Ｂに示すように、環境１０５は、ユーザ１１０と、データ収集デバイス１３０（図１Ａに示すデータ収集デバイス１３０と同一又は類似）と、ユーザデバイス１４０と、因果分析サーバ１６０とを備える。例えば、ユーザデバイス１４０は、インターネットなどのネットワーク１５０を介して因果分析サーバ１６０と通信することができる。環境１０５、ユーザデバイス１４０及び／又は因果分析サーバ１２０の構造は、本開示の範囲に関する如何なる制限を示唆することなく、例示の目的のみで示されていることを理解されたい。本開示の実施形態は、異なる環境、異なるユーザデバイス及び／又は異なる因果分析サーバに適用されてもよい。

本明細書で使用されるとき、用語「ユーザデバイス」は、無線又は有線の通信機能を有する任意のデバイスを指す。ユーザデバイスの例として、ユーザ機器（ＵＥ：Ｕｓｅｒ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ）、パーソナルコンピュータ、デスクトップ、携帯電話、セルラー電話、スマートフォン、携帯情報端末（ＰＤＡ：Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、ポータブルコンピュータ、デジタルカメラなどの画像撮像装置、ゲーム装置、音楽ストレージ及び再生機器、又は無線や有線インターネットアクセス及びブラウジングを可能にするインターネット機器などが挙げられるが、それらには限定されない。

図１Ｂに示すように、例えば、ユーザデバイス１４０は、ユーザインタフェースモジュール１２１（図１Ａに示すユーザインタフェースモジュール１２１と同一又は類似）と、ローカルデータベース１４１とを備える。いくつかの実施形態において、ユーザデバイス１４０は、ユーザインタフェースモジュール１２１を介して、データ収集デバイス１３０から観測サンプルを受信し、及び／又はユーザインタフェースモジュール１２１を介して、ユーザ１１０からユーザ入力を受信してもよい。ユーザデバイス１４０は、受信した観測サンプル、データ、専門家知識及び／又は有用な情報を、後続利用のためにローカルデータベース１４１に格納してもよい。ユーザデバイス１４０は、受信した観測サンプル、データ及び／又は情報を、後続の処理及び／又は分析のために、ネットワーク１５０を介して因果分析サーバ１６０に伝送してもよい。

図１Ｂに示すように、例えば、因果分析サーバ１６０は、因果分析エンジン１２２（図１Ａに示す因果分析エンジン１２２と同一又は類似）と、データベース１６１とを備える。いくつかの実施形態において、複数の因子の観測サンプルを受信したことに応答して、因果分析エンジン１２２は、複数の因子間の因果関係を発見し、及び／又は観測サンプルに基づいて因果分析を行ってもよい。ユーザ入力（ユーザ情報、観測サンプル、１つ又は複数の要求、有用な知識及び／又は因果分析のための１つ又は複数の構成など）を受信したことに応答して、因果分析エンジン１２２は、ユーザ入力に関連する因果分析のための１つ又は複数の動作を実行し、且つ１つ又は複数の結果又はフィードバックをユーザデバイス１４０に返送してもよい。因果分析エンジン１２２は、受信したデータ、生成された構造、専門家知識及び／又は任意の有用な情報を、後続利用のためにデータベース１６１に格納してもよい。ユーザデバイス１４０は、ユーザインタフェースモジュール１２１を介して、１つ又は複数の結果又はフィードバックをユーザ１１０に提示してもよい。

図２Ａは、本開示のいくつかの実施形態に係る因果分析のための一般的なシステム２００を示す。図２Ａに示すように、ユーザインタフェースモジュール１２１は、ユーザ１１０及び／又はデータ収集デバイス１３０から１つ又は複数の入力２０１を受信する。ユーザインタフェースモジュール１２１は、１つ又は複数の入力２０１を因果分析エンジン１２２に伝送する。因果分析エンジン１２２は１つ又は複数の入力２０１に関連する動作を実行する。因果分析エンジン１２２は、動作を実行することによって、１つ又は複数の出力２０２を生成する。代替的又は追加的に、因果分析エンジン１２２は、１つ又は複数の出力２０２を、ユーザ１１０に提示するように、ユーザインタフェースモジュール１２１に返送してもよい。

図２Ｂは、本開示のいくつかの実施形態に係るユーザインタフェースモジュール１２１の例示的なブロック図を示す。図２Ｂに示すように、ユーザインタフェースモジュール１２１は、データ入力インタフェース２１０、因果構造発見インタフェース２２０、因果構造評価インタフェース２３０、因果関係図管理インタフェース２４０及び戦略管理インタフェース２５０のうちの少なくとも１つを含んでもよい。図２Ｂに示すインタフェースは、本開示の範囲に関する如何なる制限を示唆することなく、例示の目的のみで図示されていることを理解されたい。ユーザインタフェースモジュール１２１は、本開示の実施形態を実施するのに適する任意の適切な数のインタフェースを提供してもよい。例えば、いくつかの実施形態において、ユーザインタフェースモジュール１２１は、ユーザ１１０が因果分析エンジン１２２にログイン、ログアウトすることができるログインインタフェースも提供してもよい。

いくつかの実施形態において、データ入力インタフェース２１０は、ユーザ１１０又はデータ収集デバイス１３０が、因果分析エンジン１２２によってサポートされるフォーマットでデータ（複数の因子の観測サンプルなど）を準備することを可能にしてもよい。データ入力インタフェース２１０は、さらに、ユーザ１１０がデータのうち敏感情報を非敏感情報に変更することを可能にしてもよい。

図２Ｂに示すように、いくつかの実施形態において、データ入力インタフェース２１０は、ユーザ１１０又はデータ収集デバイス１３０がデータ（複数の因子の観測サンプルなど）をアップロードすることを可能にするデータアップロードインタフェース２１１を提供してもよい。アップロードされたデータは、その後、因果分析エンジン１２２に伝送されてもよい。

代替的又は追加的に、いくつかの実施形態において、データ入力インタフェース２１０は、ユーザ１１０が因果分析エンジン１２２によってサポートされる１つ又は複数のデータ前処理方法からデータ前処理方法を選択することを可能にする前処理方法選択インタフェース２１２を提供してもよい。これによって、データ品質の向上に寄与できる。

いくつかの実施形態において、因果構造発見インタフェース２２０は、ユーザ１１０が複数の因子の中から目標因子（例えば、顧客満足度、製品の歩留まり、ソフトウェア故障率など）を指定できる目標因子選択インタフェース２２１を提供してもよい。

代替的又は追加的に、いくつかの実施形態において、因果構造発見インタフェース２２０は、発見アルゴリズム選択インタフェース２２２を提供してもよい。発見アルゴリズム選択インタフェース２２２は、因果分析エンジン１２２によってサポートされる因果発見アルゴリズム群を、選択のためにユーザ１１０に提示してもよい。例えば、異なる因果発見アルゴリズムは、例えば離散データ、連続データ、混合データなど異なる種類のデータセットに適用されてもよい。いくつかの実施形態において、発見アルゴリズム選択インタフェース２２２は、ユーザ１１０が、因果発見アルゴリズム群から、後続の因果構造の発見に使用される適切な因果発見アルゴリズムを選択することを可能にしてもよい。

代替的又は追加的に、いくつかの実施形態において、因果構造発見インタフェース２２０は、ハイパーパラメータ調整インタフェース２２３を提供してもよい。ハイパーパラメータ調整インタフェース２２３は、ユーザ１１０が、選択された因果発見アルゴリズムのいくつかのハイパーパラメータを調整することを可能にする。これによって、因果構造の発見の速度及び／又は正確性を向上することができる。

代替的又は追加的に、いくつかの実施形態において、因果構造発見インタフェース２２０は、ユーザ１１０が複数の因子間の因果関係に関する専門家知識を入力することを可能にする専門家知識入力インタフェース２２４を提供してもよい。これによって、因果構造の発見の速度及び／又は正確性を向上することができる。専門家知識の例として、２つの因子間に直接な因果関係があること、２つの因子間に直接な因果関係がないこと、一方の因子は他方の因子の間接な原因であること、１組の因子は他組の因子の原因ではないことなどを含むが、これらに限定されない。入力された専門家知識は、後続利用のためにデータベースに格納されてもよい。

代替的又は追加的に、いくつかの実施形態において、因果構造発見インタフェース２２０は、因果構造簡略化インタフェース２２５を提供してもよい。因果構造簡略化インタフェース２２５は、ユーザ１１０が、発見された因果構造を最適化し、例えば、発見された因果構造から合理でないいくつかの因果関係を削除するように、独立テストを開始することを可能にする。

いくつかの実施形態において、因果構造評価インタフェース２３０は、複数の因子の観測サンプルに対する発見された因果構造の適合度を特定するように、様々な評価指標及び／又は評価方法に基づいて、発見された因果構造の評価をユーザ１１０が開始することを可能にしてもよい。いくつかの実施形態において、因果構造評価インタフェース２３０は、発見された因果構造を評価することに用いられる評価指標及び／又は評価方法をユーザ１１０が選択することを可能にする評価指標／評価方法選択インタフェース２３１を提供してもよい。

いくつかの実施形態において、発見された因果構造は、以下では「因果関係図」とも呼ばれる図として提示されてもよい。例えば、因果関係図は、複数の因子に対応する複数のノードと、複数のノードを結ぶ１つ又は複数の辺を含んでもよい。２つのノードを結ぶ辺は、２つのノードに対応する２つの因子間の因果関係を示してもよく、以下では、「因果辺」とも呼ばれる。

いくつかの実施形態において、因果関係図管理インタフェース２４０は、ユーザ１１０が複数の因子から任意の２つの因子を選択し、選択された２つの因子間の因果パスの検索を開始することを可能にする因果パス検索選択インタフェース２４１を提供してもよい。

代替的又は追加的に、いくつかの実施形態において、因果関係図管理インタフェース２４０は、因果関係図編集インタフェース２４２を提供してもよい。因果関係図編集インタフェース２４２は、因果関係図を最適化するためにいくつかの専門家知識を入力するように、ユーザ１１０が、提示される因果関係図を編集することを可能にする。いくつかの実施形態において、ユーザ１１０による因果関係図に対する編集は、２つのノード間の直接な因果関係を示すために因果関係図に辺を追加すること、２つのノード間に直接な因果関係がないことを示すために因果関係図から既存辺を削除すること、２つのノード間の因果関係を再指定するために因果関係図における既存辺を再指定すること、又はいくつかの先験的知識を示すために因果関係図に１つ又は複数のラベルを追加すること、のいずれかを含んでもよい。そして、専門家知識は、発見された因果関係図の最適化に用いられることができる。いくつかの実施形態において、専門家知識が既に記憶されている知識と衝突すると、因果関係図管理インタフェース２４０（例えば、因果関係図編集インタフェース２４２）を介して該衝突の指示がユーザ１１０に提示されてもよい。

代替的又は追加的に、いくつかの実施形態において、因果関係図管理インタフェース２４０は、発見された因果関係図の因子の組合せ操作をユーザ１１０が許可又は禁止することを可能にする因子組合せ選択インタフェース２４３を提供してもよい。例えば、因子の組合せ操作において、発見された因果関係図を最適化又は簡略化するように、発見された因果関係図における２つ以上の因子を１つの因子に組合せてもよい。因子の組合せ操作は、検証的因子分析（ＣＦＡ：Ｃｏｎｆｉｒｍａｔｏｒｙ Ｆａｃｔｏｒ Ａｎａｌｙｓｉｓ）又は探索的因子分析（ＥＦＡ：Ｅｘｐｌｏｒａｔｏｒｙ Ｆａｃｔｏｒ Ａｎａｌｙｓｉｓ）に基づいて実行されてもよい。

いくつかの実施形態において、因果構造発見インタフェース２２０は、因子組合せ選択インタフェース２４３と同一又は類似する因子組合せ選択インタフェースも提供してもよい。これによって、因果構造の発見を容易にするために、因果構造が発見される前に因子の組合せ操作を実行することができる。

代替的又は追加的に、いくつかの実施形態において、因果関係図管理インタフェース２４０は、ユーザ１１０が目標因子を選択し、且つ目標因子に影響を与える検索すべきキー因子の数を入力することを可能にするキー因子分析インタフェース２４４も提供してもよい。そして、キー因子分析インタフェース２４４は、目標因子に影響を与えるキー因子をユーザ１１０に提示してもよい。例えば、目標因子に対するキー因子の因果効果に基づいてキー因子をランク付けてもよい。

いくつかの実施形態において、戦略管理インタフェース２５０は、ユーザ１１０が１つ又は複数の因子への制約（例えば、製品の価格が５ドル～９ドルの範囲内に落ちる間、製品の販売量が予想される販売量を超える）を入力することを可能にする戦略選択／制御インタフェース２５１を提供してもよい。そして、戦略選択／制御インタフェース２５１は、これらの制約を満たす１つ又は複数の制御戦略、及びこれらの制御戦略の対応効果を自動的に提示してもよい。

代替的又は追加的に、戦略管理インタフェース２５０はまた、評価のために１つ又は複数の戦略をユーザ１１０が入力することを可能にする戦略評価インタフェース２５２を提供してもよい。例えば、ユーザ１１０によって入力される戦略は、目標因子に影響を与える少なくとも１つの因子の値を示してもよい。そして、戦略評価インタフェース２５２は、これらの戦略が実行される場合のそれぞれの効果を提示し、ユーザ１１０が、提示された効果に応じて最適な戦略を選択することを可能にする。

上述したユーザインタフェースモジュール１２１における各インタフェースは、因果分析エンジン１２２における対応するモジュール又はユニットと対話してもよいことを理解されたい。以下、図２Ｃ～２Ｅを参照して因果分析エンジン１２２における例示的なモジュール又はユニットを説明する。

図２Ｃは、本開示のいくつかの実施形態に係る例示的な因果分析エンジン１２２のブロック図を示す。図２Ｂに示すように、因果分析エンジン１２２は、例えば、データ処理モジュール２６０、因果構造発見モジュール２７０及び因果分析モジュール２８０を備えてもよい。因果分析エンジン１２２のモジュールは、本開示の範囲に関する如何なる制限を示唆することなく、例示の目的のみで示されていることを理解されたい。いくつかの実施形態において、因果分析エンジン１２２は、追加のモジュールを有してもよく、及び／又は図示するいくつかのモジュールが省略されてもよい。例えば、いくつかの実施形態において、データ処理モジュール２６０が省略されてもよい。

いくつかの実施形態において、データ処理モジュール２６０は、データ入力インタフェース２１０から観測データ（例えば、複数の因子の観測サンプル）を受信し、受信した観測データに対してデータ前処理を実行してもよい。また、データ処理モジュール２６０は因果構造発見インタフェース２２０から情報を受信し、因果構造が発見される因子を最適化するための更なる処理を実行してもよい。以下、図２Ｄを参照してデータ処理モジュール２６０における例示的な機能ユニットを説明する。

図２Ｄは、本開示のいくつかの実施形態に係る例示的なデータ処理モジュール２６０のブロック図を示す。図２Ｄに示すように、データ処理モジュール２６０は、例えば、データ前処理ユニット２６１、因子エンジンリングユニット２６２及び因子減縮ユニット２６３のうちの少なくとも１つを備えてもよい。データ処理モジュール２６０のユニットは、本開示の範囲に関する如何なる制限を示唆することなく、例示の目的のみで示されていることを理解されたい。いくつかの実施形態において、データ処理モジュール２６０は、追加のユニットを有してもよく、及び／又は図示するいくつかのユニットが省略されてもよい。例えば、いくつかの実施形態において、因子エンジンリングユニット２６２及び／又は因子減縮ユニット２６３が省略されてもよい。

いくつかの実施形態において、データ入力インタフェース２１０を介してアップロードされるデータ（例えば、複数の因子の観測サンプル）は、データの前処理のためにデータ前処理ユニット２６１に提供されてもよい。いくつかの実施形態において、データ前処理ユニット２６１は、合理範囲にないノイズデータ（例えば、年齢が２００歳である、価格の割引が１．２であるなど）を処理や掃除することを可能にするデータ掃除機能を提供してもよい。いくつかの実施形態において、データ前処理ユニット２６１は、データ内の欠落値を充填するいくつかの方法を提供してもよい。例えば、平均値、近傍値、予測値などを用いてデータ内の欠落値を充填する。いくつかの実施形態において、データ前処理ユニット２６１は、欠落率がユーザ１１０により設定される閾値を超えた観測サンプル／変数を自動的に除去するデータフィルタ機能を提供してもよい。代替的又は追加的に、いくつかの実施形態において、データ前処理ユニット２６１は、アップロードされたデータに対して統計を実行するデータ統計機能を提供してもよい。統計として、例えば、各観測可能な変数の最大値、最小値、平均値又は分散値を計算し、各観測可能な変数の欠落率を計算するなどである。前処理されたデータは、後続利用のためにデータベース（例えば、図１Ａに示すデータベース１２３又は図１Ｂに示すデータベース１６１）に格納されることもできる。

いくつかの実施形態において、因子エンジンリングユニット２６２は、観測サンプルに基づいて複数の因子の特徴を分析し、且つ、複数の元の因子を新しい因子群に最適化してもよい。これらの新しい因子は、元の因子の特徴、例えば、一定の時間内で又は一定の次元での元の因子の変化率を反映して、因果関係／構造の発見を容易にすることができる。なお、いくつかの実施形態において、因子エンジンリングユニット２６２が省略されることができる。

いくつかの実施形態において、上述したように、因果構造発見インタフェース２２０（例えば、目標因子選択インタフェース２２１）は、ユーザ１１０が複数の因子の中から目標因子（例えば、顧客満足度、製品の歩留まり、ソフトウェア故障率など）を指定することを可能にする。因子減縮ユニット２６３は、因果構造発見インタフェース２２０から目標因子の指示を受信し、ある分析技術により複数の因子から目標因子の原因になる可能性の低い１つ又は複数の因子を削除してもよい。これによって、以下の因果関係／構造への発見の効率を向上することができる。なお、いくつかの実施形態において、因子減縮ユニット２６３が省略されることができる。

再び図２Ｃを参照して、いくつかの実施形態において、因果構造発見モジュール２７０は、複数の因子の観測サンプルから複数の因子間の因果関係／構造を発見してもよい。以下、図２Ｄを参照して因果構造発見モジュール２７０における例示的な機能ユニットを説明する。

図２Ｄは、本開示のいくつかの実施形態に係る例示的な因果構造発見モジュール２７０のブロック図を示す。図２Ｄに示すように、因果構造発見モジュール２７０は、例えば、因果構造発見ユニット２７１と因果構造簡略化ユニット２７２のうちの少なくとも一方を備えてもよい。因果構造発見モジュール２７０のユニットは、本開示の範囲に関する如何なる制限を示唆することなく、例示の目的のみで示されていることを理解されたい。いくつかの実施形態において、因果構造発見モジュール２７０は、追加のユニットを有してもよく、及び／又は図示するいくつかのユニットが省略されてもよい。例えば、いくつかの実施形態において、因果構造簡略化ユニット２７２が省略されてもよい。

いくつかの実施形態において、上述したように、因果構造発見インタフェース２２０は、ユーザ１１０が、因果発見アルゴリズム群から、因果関係の発見に用いられる適切な因果発見アルゴリズムを選択することを可能にする。代替的又は追加的に、いくつかの実施形態において、因果構造発見インタフェース２２０は、ユーザ１１０が、選択された因果発見アルゴリズムのいくつかのハイパーパラメータを調整することを可能にする。これによって、因果分析の速度及び／又は正確性を向上することができる。代替的又は追加的に、いくつかの実施形態において、因果構造発見インタフェース２２０は、ユーザ１１０が、複数の因子間の因果関係に関する専門家知識を入力することを可能にする。これによって、因果構造の発見の速度及び／又は正確性を向上することができる。選択された因果発見アルゴリズム、調整されたイパーパラメータ及び／又は専門家知識の指示は、因果構造発見モジュール２７０に提供されてもよい。

いくつかの実施形態において、因果構造発見モジュール２７０は、選択された因果発見アルゴリズム、調整されたハイパーパラメータ及び／又は専門家知識に基づいて、複数の因子の観測サンプルから、複数の因子間の因果関係を発見してもよい。因果構造発見モジュール２７０は、発見された因果関係を表す因果構造を生成してもよい。いくつかの実施形態において、生成された因果構造は、例えば、フォーム、因果関係図など異なる視覚形態にて提示されることができる。いくつかの実施形態において、生成された因果構造は、因果関係図として提示されてもよい。例えば、因果関係図は、複数の因子に対応する複数のノードと、複数のノードを結ぶ１つ又は複数の因果辺とを含んでもよい。いくつかの実施形態において、上述したように、ユーザ１１０は、因果構造発見インタフェース２２０（例えば、因果構造簡略化インタフェース２２５）を介して独立テストを開始して発見された因果構造を最適化してもよい。いくつかの実施形態において、この場合、因果構造簡略化ユニット２７２は、因果構造簡略化インタフェース２２５から指示を受信し、独立テスト技術を利用して生成された因果関係図を最適化してもよい。例えば、生成された因果関係図から合理でないいくつかの因果辺を削除する。いくつかの実施形態において、生成及び／又は最適化された因果関係図は、ユーザ１１０に提示するために因果構造発見インタフェース２２０に提供されることができる。また、生成及び／又は最適化された因果関係図は、後続利用のためにデータベース（例えば、図１Ａに示すデータベース１２３又は図１Ｂに示すデータベース１６１）に格納されてもよい。

再び図２Ｃを参照して、いくつかの実施形態において、因果分析モジュール２８０は、因果構造評価インタフェース２３０、因果関係図管理インタフェース２４０及び／又は戦略管理インタフェース２５０を介した１つ又は複数のユーザ入力に基づいて、因果分析のための動作を実行してもよい。以下、図２Ｅを参照して因果分析モジュール２８０における例示的な機能ユニットを説明する。

図２Ｅは、本開示のいくつかの実施形態に係る例示的な因果分析モジュール２８０のブロック図を示す。図２Ｅに示すように、因果分析モジュール２８０は、例えば、因果構造評価インタフェース２３０と対話可能な因果構造評価ユニット２８１と、因果関係図管理インタフェース２４０と対話可能な図分析ユニット２８２と、戦略管理インタフェース２５０と対話可能な戦略ユニット２８３を備えてもよい。図分析ユニット２８２は、例えば、因果パス検索機能２９１と、因果関係図編集機能２９２と、因子組合せ機能２９３と、キー因子分析機能２９４とを有してもよい。戦略ユニット２８３は、戦略制御／評価機能２９５と、戦略レシピ機能２９６とを有してもよい。因果分析モジュール２８０のユニット又は機能は、本開示の範囲に関する如何なる制限を示唆することなく、例示の目的のみで示されていることを理解されたい。いくつかの実施形態において、因果分析モジュール２８０は、追加のユニット又は機能を有してもよく、及び／又は図示するいくつかのユニット又は機能が省略されてもよい。例えば、いくつかの実施形態において、因子組合せ機能２９３が省略されてもよい。

いくつかの実施形態において、上述したように、因果構造評価インタフェース２３０は、複数の因子の観測サンプルに対する発見された因果構造の適合度を特定するように、様々な評価指標及び／又は評価方法に基づいて、発見された因果構造の評価をユーザ１１０が開始することを可能にする。例えば、評価指標／評価方法選択インタフェース２３１は、発見された因果構造を評価することに用いられる評価指標及び／又は評価方法をユーザ１１０が選択することを可能にする。評価指標は、絶対指標又は相対指標であってもよい。絶対指標の例として、ＲＭＳＥＡ（Ｒｏｏｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ Ｅｒｒｏｒ ｏｆ Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ）、ＳＲＭＲ（Ｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄ Ｒｏｏｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ Ｒｅｓｉｄｕａｌ）、ＢＩＣ（Ｂａｙｅｓｉａｎ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ）などを含むが、これらに限定されない。ＲＭＳＥＡは、モデルの残差に関する。ＲＭＳＥＡ値の範囲は、０～１である。その中、ＲＭＳＥＡ値は小さいほど、モデルの適合性が良好であることを示す。例えば、許容可能なモデル適合度は、０．０５以下のＲＭＳＥＡ値にて示されてもよい。ＳＲＭＲは、適合された残差に基づく全体的な適合度の悪さを示す指標である。ＳＲＭＲは、ゼロに近いほど、適合性が良好であることを示す。経験則によれば、ＳＲＭＲが０．０５未満であれば適合が良好であるが、０．１０よりも小さい値は、許容可能と解釈されることができる。ＢＩＣは、データの適合性とモデルのスパース性のバランスを考慮したスコアである。例えば、最も小さいＢＩＣを有するモデルが好ましいものである。相対指標の例として、ＣＦＩ（Ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ Ｆｉｔ Ｉｎｄｅｘ）、ＮＮＦＩ（Ｎｏｎ－ｎｏｒｍｅｄ Ｆｉｔ Ｉｎｄｅｘ）又はＴＬＩ（Ｔｕｃｋｅｒ－Ｌｅｗｉｓ Ｉｎｄｅｘ）などを含むが、これらに限定されない。ＣＦＩは、サンプルサイズについて調整した偏差関数に等しい。ＣＦＩの範囲は、０～１である。その中、値が大きいほど、モデルの適合性が良好であることを示す。この指数の経験則によれば、０．９７は、独立モデルに対する適合性が良好であることを示し、０．９５よりも大きい値は、許容可能な適合と解釈されることができる。ＮＮＦＩ又はＴＬＩ（これらは同じである）の値の範囲は０～１である。その中、値が大きいほどモデルの適合性が良好であることを示す。この指数は、０．９７よりも大きい場合、独立モデルに対する適合性が良好であることを示し、０．９５よりも大きい値は、許容可能な適合と解釈されることができる。

いくつかの実施形態において、選択された評価指標及び／又は評価方法の指示は、因果構造評価ユニット２８１に提供されてもよい。因果構造評価ユニット２８１は、選択された評価指標及び／又は評価方法に基づいて、発見された因果構造を評価することによって、複数の因子の観測サンプルに対する発見された因果構造の適合度を特定してもよい。因果構造評価ユニット２８１は、ユーザ１１０に提示するために、評価の結果を因果構造評価インタフェース２３０に提供してもよい。

いくつかの実施形態において、因果パス検索機能２９１、因果関係図編集機能２９２、因子組合せ機能２９３及びキー因子分析機能２９４のうち少なくとも１つを有する図分析ユニット２８２は、因果関係図管理インタフェース２４０と対話してもよい。

上述したように、因果関係図管理インタフェース２４０（例えば、因果パス検索選択インタフェース２４１）は、ユーザ１１０が複数の因子から任意の２つの因子を選択し、選択された２つの因子間の因果パスの検索を開始することを可能にする。いくつかの実施形態において、選択された因子の指示は、因果パス検索機能２９１に提供されてもよい。因果パス検索機能２９１は、選択された２つの因子間の因果パスについて、発見された因果構造（例えば、因果関係図）を検索してもよい。因果パス検索機能２９１は、ユーザ１１０に提示するために、因果パスを因果関係図管理インタフェース２４０に提供してもよい。

上述したように、いくつかの実施形態において、因果関係図管理インタフェース２４０（例えば、因果関係図編集インタフェース２４２）は、因果関係図を最適化するためにいくつかの専門家知識を入力するように、ユーザ１１０が、提示される因果関係図を編集することを可能にする。いくつかの実施形態において、ユーザ１１０による因果関係図に対する編集は、２つのノード間の直接な因果関係を示すために因果関係図に辺を追加すること、２つのノード間に直接な因果関係がないことを示すために因果関係図から既存辺を削除すること、２つのノード間の因果関係を再指定するために因果関係図における既存辺を再指定すること、又はいくつかの専門家知識を示すために因果関係図に１つ以上のラベルを追加すること、のいずれかを含んでもよい。因果関係図への編集により示される専門家知識は、既に記憶されている専門家知識と比較されてもよい。いくつかの実施形態において、衝突があると、該衝突の指示は、因果関係図管理インタフェース２４０（例えば、因果関係図編集インタフェース２４２）を介してユーザ１１０に提示されてもよい。いくつかの実施形態において、衝突がないと、因果関係図への編集により示される専門家知識は、後続利用のためにデータベースに格納されてもよい。また、因果関係図への編集により示される専門家知識は、図分析ユニット２８２（例えば、因果関係図編集機能２９２）に提供されてもよい。

いくつかの実施形態において、図分析ユニット２８２は、専門家知識と複数の因子の観測サンプルとに基づいて複数の因子間の因果関係／構造を新たに発見し、且つ、新たに発見された因果関係を表す他の因果構造（例えば、他の因果関係図）を新たに生成してもよい。新たに生成された因果構造は、専門家知識を統合し、且つ元の因果関係図に対する編集を反映してもよい。例えば、新たに生成された因果構造は、ユーザ１１０に提示するために因果関係図管理インタフェース２４０に提供されることができる。また、新たに生成された因果構造／図は、後続利用のためにデータベース（例えば、図１Ａに示すデータベース１２３又は図１Ｂに示すデータベース１６１）に格納されてもよい。

上述したように、いくつかの実施形態において、因果関係図管理インタフェース２４０（例えば、因子組合せ選択インタフェース２４３）は、発見された因果関係図の因子の組合せ操作をユーザ１１０が許可又は禁止することを可能にしてもよい。因子の組合せ操作を許可又は禁止する指示は、図分析ユニット２８２（例えば、因子組合せ機能２９３）に提供されてもよい。因子組合せ機能２９３は、発見された因果関係図における２つ以上の因子を１つの因子に組合せることによって、因子の組合せ操作を実行してもよい。これによって、発見された因果関係図を最適化又は簡略化する。因子の組合せ操作は、検証的因子分析（ＣＦＡ）又は探索的因子分析（ＥＦＡ）に基づいて実行されてもよい。最適化又は簡略化された因果関係図は、ユーザ１１０に提示するために、因果関係図管理インタフェース２４０に提供されてもよい。また、最適化又は簡略化された因果構造／図は、後続利用のためにデータベース（例えば、図１Ａに示すデータベース１２３又は図１Ｂに示すデータベース１６１）に格納されてもよい。

上述したように、いくつかの実施形態において、因果関係図管理インタフェース２４０（例えば、キー因子分析インタフェース２４４）は、ユーザ１１０が目標因子を選択し、目標因子に影響を与える検索すべきキー因子の数を入力することを可能にする。目標因子及びキー因子の数は、図分析ユニット２８２（例えば、キー因子分析機能２９４）に示されてもよい。いくつかの実施形態において、キー因子分析機能２９４は、目標因子に影響を与える因子について因果関係図を検索してもよい。各因子には、目標因子に対する重要性を反映するスコアが割当てられてもよい。ユーザ１１０に提示するために、キー因子分析機能２９４は、キー因子、及び目標因子に対するキー因子の因果効果を因果関係図管理インタフェース２４０に提供してもよい。いくつかの実施形態において、例えば、因果関係図管理インタフェース２４０は、因果関係図でキー因子に対応する１つ又は複数のノードを強調表示してもよい。代替的又は追加的に、因果関係図管理インタフェース２４０は、キー因子の重要性の視覚的表現（例えば、テキスト、数字、プログレスバー、円グラフ、棒グラフなど）を提示してもよい。

いくつかの実施形態において、戦略制御／評価機能２９５と戦略レシピ機能２９６とを有する戦略ユニット２８３は、戦略管理インタフェース２５０と対話してもよい。

上述したように、いくつかの実施形態において、戦略管理インタフェース２５０（例えば、戦略選択／制御インタフェース２５１）は、ユーザ１１０が１つ又は複数の因子への制約（例えば、製品の価格が５ドル～９ドルの範囲内に落ちる間、製品の販売量が予想される販売量を超える）を入力することを可能にする。１つ又は複数の因子への制約は、戦略ユニット２８３（例えば、戦略レシピ機能２９６）に提供されてもよい。いくつかの実施形態において、戦略レシピ機能２９６は、因果関係図に基づいて、制約を満たす１つ又は複数の戦略を決定してもよい。いくつかの実施形態において、戦略レシピ機能２９６は、全ての制約を満たす戦略を見つけることができないと、少なくとも一部の制約を満たすことができる１つ又は複数の戦略の見つけを試してもよい。いくつかの実施形態において、戦略レシピ機能２９６は、目標因子の予測値（例えば、製品の販売量）が予想販売量に近づく（例えば、製品の予測販売量と予想販売量との差が閾値よりも小さい）１つ又は複数の戦略を見つけてもよい。戦略レシピ機能２９６は、決定された１つ又は複数の戦略及びこれら戦略のそれぞれの効果を、ユーザ１１０に提示するために、戦略管理インタフェース２５０に提供してもよい。戦略管理インタフェース２５０は、ユーザ１１０が、提示された効果に応じて最適な戦略を選択することを可能にする。

上述したように、いくつかの実施形態において、戦略管理インタフェース２５０（例えば、戦略評価インタフェース２５２）は、ユーザ１１０が、評価のために１つ又は複数の戦略を入力することを可能にする。例えば、ユーザ１１０によって入力される戦略は、目標因子に影響を与える少なくとも１つの因子の値を示してもよい。入力された戦略は、戦略ユニット２８３（例えば、戦略制御／評価機能２９５）に提供されてもよい。いくつかの実施形態において、戦略制御／評価機能２９５は、因果関係図と、該戦略によって示される少なくとも１つの因子の値とに基づいて、目標因子の値を予測するシミュレーションを実行してもよい。戦略制御／評価機能２９５は、目標因子の予測値を、ユーザ１１０に提示するために戦略管理インタフェース２５０に提供してもよい。このように、ユーザ１１０は、戦略が実行される場合の効果を予見することができる。

ユーザインタフェースモジュール１２１と因果分析エンジン１２２との対話が図３に纏められる。図３に示すように、そして図２Ｂ～図２Ｅを参照して上記で説明したように、データ入力インタフェース２１０は、データ処理モジュール２６０と対話してもよい。因果構造発見インタフェース２２０は、データ処理モジュール２６０及び／又は因果構造発見モジュール２７０と対話してもよい。データ処理モジュール２６０により処理された観測データは、因果構造発見モジュール２７０に提供されてもよい。因果構造発見モジュール２７０により発見された因果構造は、因果分析モジュール２８０に提供されてもよい。因果分析モジュール２８０は、因果構造評価ユニット２８１と、図分析ユニット２８２と、戦略ユニット２８３とを有する。図３に示すように、そして図２Ｂ～図２Ｅを参照して上記で説明したように、因果構造評価インタフェース２３０は、因果分析モジュール２８０における因果構造評価ユニット２８１と対話してもよい。因果関係図管理インタフェース２４０は、因果分析モジュール２８０における図分析ユニット２８２と対話してもよい。戦略管理インタフェース２５０は、因果分析モジュール２８０における戦略ユニット２８３と対話してもよい。

いくつかの実施形態において、因果分析エンジン１２２は、さらに、表示制御モジュール（図示せず）を備えてもよい。表示制御モジュールは、ユーザ１１０の操作に応答して、発見された因果構造（例えば、因果関係図）の表示を制御してもよい。表示制御モジュールは、以下の動作（１）～（１２）のうちの少なくとも１つを実行するように設定されてもよい。ここで、（１）因子の大きさと色のうちの少なくとも１つを変更することによって、目標因子に対する該因子の因果関係の重要性を示し、（２）因子に関連する辺（又は矢印）の太さと色のうちの少なくとも１つを変更することによって、関連因子間の因果関係の重要性を示し、（３）因果関係図における目標因子の形状を変更することによって、目標因子が選択されているかどうかを示し、（４）全体的な重要性が高い因子を、全体的な重要性が低い別の因子よりも上にランク付けるようにチャートを提示し、（５）因子間の因果関係の密度を示すように、特定の形状（例えば、円形）に因子を再配置し、（６）因果関係の重要性に応じて因果関係図における因子をシャッフルして、因子間に短い辺（又は矢印）を有する簡略化された図を示し、（７）ユーザ１１０が因子の名称を選択すると、動画（例えば、点滅）を利用して因子を示し、（８）ユーザ１１０による所定の操作（例えば、因子を選択し一定時間押し続ける）に応答して、他の因子を隠しながら、選択された因子と直接な因果関係を有する因子、及び直接な因果関係を表す辺（又は矢印）を示し、（９）ユーザ１１０がドラッグ及びドロップによって１つ又は複数の因子を移動したことに応答して、因果関係を表す辺（又は矢印）が結ぶままこれらの辺（又は矢印）を移動し、（１０）ユーザ１１０が因子を選択し、且つ該因子上に一定時間留まったことに応答して、因子への記述を示し、（１１）因果関係図における辺（又は矢印）と関連する因果関係の重要性の現し及び隠しを制御し、（１２）辺（又は矢印）と関連するそれぞれの因果関係の重要性に応じて、因果関係図における少なくともいくつかの辺（又は矢印）の現し及び隠しを制御することなどである。なお、対応する操作インタフェースは、ユーザインタフェースモジュール１２１に含まれてもよい。ユーザが、該操作インタフェースを利用して上記動作のうちの少なくとも１つの動作の実行をトリガーしてもよい。

図４は、本開示のいくつかの実施形態に係る例示的な方法４００を示す。方法４００は、図２Ａに示す因果分析システム２００によって実行されることができる。いくつかの実施形態において、例えば、方法４００は、図１Ａに示す因果分析サーバ１２０で実行されることができる。代替的に、いくつかの実施形態において、例えば、方法４００は、図１Ｂに示すユーザデバイス１４０と因果分析サーバ１６０で実行されることができる。なお、方法４００は、図示されない追加のブロックを含んでもよく、及び／又は図示のいくつかのブロックを省略してもよい。本開示の範囲はこれらに限定されない。

ブロック４１０において、複数の因子の観測サンプルから、複数の因子間の第１の因果関係を示す第１の因果構造を決定し、各観測サンプルは、複数の因子の観測値の組を含む。

いくつかの実施形態において、上述したように、ユーザ１１０又はデータ収集デバイス１３０は、データ入力インタフェース２１０（例えば、データアップロードインタフェース２１１）を介して、複数の因子の観測サンプルをアップロードしてもよい。例えば、各観測サンプルは、複数の因子の観測値の組を含んでもよい。いくつかの実施形態において、アップロードされた複数の因子の観測サンプルは、データ処理モジュール２６０（例えば、データ前処理ユニット２６１、因子エンジンリングユニット２６２及び因子減縮ユニット２６３のうちの１つ又は複数）によって処理されることができる。因果構造発見モジュール２７０（例えば、因果構造発見ユニット２７１）は、複数の因子の観測サンプルから、複数の因子間の第１の因果関係を示す第１の因果構造を決定してもよい。

いくつかの実施形態において、上述したように、因果構造発見インタフェース２２０は、ユーザ１１０が、因果発見アルゴリズム群から因果関係の発見に使用される適切な因果発見アルゴリズムを選択することを可能にする。代替的又は追加的に、因果構造発見インタフェース２２０は、選択された因果発見アルゴリズムのいくつかのハイパーパラメータをユーザ１１０が調整することを可能にしてもよい。これによって、因果分析の速度及び／又は正確性を向上する。代替的又は追加的に、因果構造発見インタフェース２２０は、ユーザ１１０が複数の因子間の因果関係に関する専門家知識を入力することを可能にしてもよい。これによって、因果構造発見の速度及び／又は正確性を向する。いくつかの実施形態において、因果構造発見モジュール２７０（例えば、因果構造発見ユニット２７１）は、選択された因果発見アルゴリズム、調整されたハイパーパラメータ及び／又は専門家知識に基づいて、複数の因子の観測サンプルから、複数の因子間の第１の因果関係を発見してもよい。

いくつかの実施形態において、上述したように、ユーザ１１０は、因果構造発見インタフェース２２０（例えば、因果構造簡略化インタフェース２２５）を介して、発見された因果構造を最適化する独立テストを開始してもよい。いくつかの実施形態において、因果構造発見モジュール２７０（例えば、因果構造簡略化ユニット２７２）は、因果構造簡略化インタフェース２２５から指示を受信し、且つ、独立テスト技術を利用して生成された因果構造を最適化又は簡略化してもよい。例えば、生成された因果構造から合理でないいくつかの因果関係を削除する。

ブロック４２０において、第１の因果構造をユーザ１１０に提示する。生成された因果構造は、異なる視覚形態（例えば、フォーム、因果関係図など）で提示されてもよい。いくつかの実施形態において、第１の因果構造は、因果関係図として提示されてもよい。例えば、因果関係図は、複数の因子に対応する複数のノード、及び複数のノードを結ぶ１つ又は複数の因果辺を含んでもよい。以下、用語「因果構造」、「因果関係図」及び「因果関係」は互いに置換可能に使用されることができる。これは、本開示の範囲に関する如何なる制限を示唆することなく、単に例示のためのものであることを理解されたい。

図５Ａは、本開示のいくつかの実施形態に係る例示的な因果関係図５１０を示す。図５Ａに示すように、因果関係図５１０は、複数の因子に対応する複数のノード５０１、５０２…５０６を含む。説明の目的のため、以下、ノード５０１は「因子５０１」とも呼ばれ、ノード５０２は「因子５０２」とも呼ばれ…ノード５０６は「因子５０６」とも呼ばれることがある。因果関係図５１０における因子の数は、本開示の範囲に関する如何なる制限を示唆することなく、例示の目的のみで提供されていることを理解されたい。本開示の実施形態に係る因果関係図は、任意の適切な数のノード又は因子を含んでもよい。異なる分野で、因子５０１、５０２…又は５０６は、異なる意味を有する場合があることを理解されたい。例えば、市場調査の分野において、因子５０１、５０２…又は５０６は、顧客レベル、顧客電話番号、毎月消費する通信量、無料通信量の割合、毎月消費する通信量の合計費用、苦情の数、顧客満足度などのいずれかを含んでもよい。ソフトウェア開発の分野において、因子５０１、５０２…又は５０６は、ソフトウェア開発のための人的資源量、ソフトウェア開発の期間、関数の数、コードの行数、ソフトウェア開発に使用されるプログラミング言語、ソフトウェア故障率などのいずれかを含んでもよい。

図５Ａに示すように、因果関係図５１０は、さらに、複数のノード５０１、５０２…５０６を結ぶ複数の因果辺５１１、５１２…５１６を含んでもよい。例えば、ノード５０１からノード５０３に指向する辺５１１は、因子５０１が因子５０３の直接な原因であることを示してもよい。ノード５０２からノード５０３に指向する辺５１２は、因子５０２が因子５０３の直接な原因であることを示してもよい。…ノード５０５からノード５０６に指向する辺５１６は、因子５０５が因子５０６の直接な原因であることを示してもよい。いくつかの実施形態において、因果関係図５１０における因果辺は異なる色を有してもよい。例えば、辺５１１が第１の色（例えば、赤）である場合、因子５０３の値は、因子５０１の値が増加するにつれて増加することを意味する。辺５１１が第１の色とは異なる第２の色（例えば、青）である場合、因子５０３の値は、因子５０１の値が増加するにつれて減少することを意味する。

ブロック４３０において、第１の因果構造に関する少なくとも１つのユーザ入力をユーザ１１０から受信したかどうかを判定する。少なくとも１つのユーザ入力を受信したことに応答して、ブロック４４０において、第１の因果構造に基づいて、少なくとも１つのユーザ入力に関連する動作を実行する。その後、ブロック４５０において、ユーザ１１０に動作の実行結果を提示する。

いくつかの実施形態において、少なくとも１つのユーザ入力は、ユーザ１１０による第１の因果構造（例えば、因果関係図）への編集操作を含んでもよい。上述したように、例えば、因果関係図管理インタフェース１４３は、ユーザ１１０が、発見された因果構造を最適化するためにいくつかの先験的知識を入力するするように、提示された因果構造（例えば、因果関係図）を編集することを可能にする。いくつかの実施形態において、ユーザ１１０による因果関係図への編集は、２つのノード間の直接な因果関係を示すために因果関係図に辺を追加すること、２つのノード間に直接な因果関係がないことを示すために因果関係図から既存辺を削除すること、２つのノード間の因果関係を再指定するために因果関係図における既存辺を再指定すること、又はいくつかの先験的知識を示すために因果関係図に１つ又は複数のラベルを追加すること、のいずれかを含んでもよい。

いくつかの実施形態において、複数のノードは、複数の因子のうちの第１の因子に対応する第１のノード（例えば、図５Ａにおけるノード５０１）と、複数の因子のうちの第２の因子に対応する第２のノード（例えば、図５Ａにおけるノード５０３）を含み、かつ、少なくとも１つの辺は、第１の因子が第２の因子の直接な原因であることを示すために、第１のノードから第２のノードに指向する第１の辺（例えば、図５Ａにおける辺５１１）を含んでもよい。いくつかの実施形態において、ユーザ１１０による因果関係図への編集操作は、第１の因子が第２の因子の直接な原因ではないことを示すように、因果関係図から第１の辺を削除することを含んでもよい。代替的又は追加的に、いくつかの実施形態において、ユーザ１１０による因果関係図への編集操作は、第２の因子が第１の因子の直接な原因であることを示すように、第１の辺を、第２のノードから第１のノードへの指向に再指定する（例えば、辺５１１を、ノード５０３からノード５０１への指向に再指定する）ことを含んでもよい。

代替的又は追加的に、いくつかの実施形態において、複数のノードは、複数の因子のうちの第３の因子に対応する第３のノード（例えば、図５Ａにおけるノード５０２）と、複数の因子のうちの第４の因子に対応する第４のノード（例えば、図５Ａにおけるノード５０６）を含んでもよい。いくつかの実施形態において、ユーザ１１０による因果関係図への編集操作は、第３の因子が第４の因子の直接な原因であることを示すように、第３のノードから第４のノードに指向する第２の辺を因果関係図に追加することを含んでもよい。代替的又は追加的に、いくつかの実施形態において、ユーザ１１０による因果関係図への編集操作は、第３の因子が第４の因子の間接な原因であることを示すように、第３のノードと第４のノードとに関連する第１のラベルを因果関係図に追加することを含んでもよい。

代替的又は追加的に、いくつかの実施形態において、複数のノードは、複数の因子のうちの第１組の因子に対応する第１組のノードと、複数の因子のうちの第２組の因子に対応する第２組のノードを含む。いくつかの実施形態において、ユーザ１１０による因果関係図への編集操作は、第１組の因子が第２組の因子の原因ではないことを示すように、第１組のノードと第２組のノードとに関連する第２のラベルを因果関係図に追加することを含んでもよい。

いくつかの実施形態において、ユーザ１１０が編集操作を実行したことに応答して、編集操作から、第１の因果構造を最適化するための先験的情報を決定してもよい。第１の因果関係と異なる複数の因子間の第２の因果関係は、該情報と複数の因子の観測サンプルから決定されてもよい。その後、第２の因果関係を表す第２の因果構造をユーザ１１０に提示してもよい。例えば、第２の因果構造は、先験的情報を統合し、且つ、第１の因果構造に対して実行された編集を反映してもよい。

いくつかの実施形態において、少なくとも１つのユーザ入力は、複数の因子から目標因子に影響を与える第１の数の因子を検索するための第１の要求を含んでもよい。例えば、第１の要求は、因果分析システム２００に目標因子と第１の数（即ち、検索するキー因子の数）を示してもよい。上述したように、例えば、因果関係図管理インタフェース２４０（例えば、キー因子分析インタフェース２４４）は、ユーザ１１０が目標因子を選択し、かつ、検索する目標因子に影響を与えるキー因子の数を入力することを可能にしてもよい。いくつかの実施形態において、第１の要求を受信したことに応答して、因果関係図管理インタフェース２４０（例えば、キー因子分析インタフェース２４４）は、第１の要求から目標因子と第１の数（即ち、検索するキー因子の数）を決定してもよい。目標因子及びキー因子の数は、図分析ユニット２８２（例えば、キー因子分析機能２９４）に示されてもよい。

いくつかの実施形態において、図分析ユニット２８２（例えば、キー因子分析機能２９４）は、第１の因果構造に基づいて、複数の因子から、目標因子に影響を与える少なくとも１つの因子を決定してもよい。例えば、少なくとも１つの因子は、目標因子の直接な原因又は間接な原因である因子を含んでもよい。図分析ユニット２８２（例えば、キー因子分析機能２９４）は、観測サンプルと第１の因果構造とに基づいて、目標因子に対するの少なくとも１つの因子のそれぞれの因果効果を推定してもよい。図分析ユニット２８２（例えば、キー因子分析機能２９４）は、推定された因果効果に基づいて少なくとも１つの因子を（例えば、高い順から）ランク付け、且つ、ランク付けられた結果に基づいて、（目標因子に対する因果効果が最も大きい）第１の数のキー因子を選択してもよい。

いくつかの実施形態において、第１の数の因子は、因果関係図における複数のノードのうちの第１の数のノードに対応してもよい。因果関係図管理インタフェース２４０は、因果関係図における第１の数のノードを強調表示してもよい。代替的又は追加的に、因果関係図管理インタフェース２４０は、目標因子に対する第１の数の因子の因果効果を示す視覚的表現をユーザ１１０に提示してもよい。

図５Ｂは、本開示のいくつかの実施形態に係る、目標因子に影響を与えるキー因子を示す例示的な因果関係図５１０を示す。図５Ｂに示すように、目標因子５０６に対して最大効果を有する２つのキー因子５０３と５０５が因果関係図５１０で強調表示されている。特に、ノード５０５がノード５０３よりも大きく示され、これは、目標因子５０６に対する因子５０５の因果効果（即ち、因子５０５の重要性）が目標因子５０６に対する因子５０３の因果効果（即ち、因子５０３の重要性）を上回っていることを示す。代替的に、いくつかの実施形態において、他の視覚的表現（例えば、テキスト、数字、プログレスバー、円グラフ、棒グラフなど）を利用して目標因子に対するキー因子のそれぞれの因果効果を示してもよい。

いくつかの実施形態において、少なくとも１つのユーザ入力は、複数の因子のうちの目標因子が期待値に達することを可能にする戦略を得るための第２の要求を含んでもよい。例えば、第２の要求は、因果分析システム２００に目標因子と目標因子の期待値を示すものであってもよい。上述したように、例えば、戦略管理インタフェース２５０（例えば、戦略選択／制御インタフェース２５１）は、ユーザ１１０が１つ又は複数の因子への制約（例えば、製品の価格が５ドル～９ドルの範囲内に落ちる間、製品の販売量が予想される販売量を超える）を入力することを可能にする。いくつかの実施形態において、第２の要求を受信したことに応答して、戦略管理インタフェース２５０（例えば、戦略選択／制御インタフェース２５１）は、第２の要求から目標因子と目標因子の期待値を決定してもよい。目標因子と目標因子の期待値は、戦略ユニット２８３（例えば、戦略レシピ機能２９６）に示されてもよい。

いくつかの実施形態において、戦略レシピ機能２９６は、因果関係図に基づいて、制約を満たす１つ又は複数の戦略を決定してもよい。いくつかの実施形態において、戦略レシピ機能２９６は、全ての制約を満たす戦略を見つけることができないと、少なくとも一部の制約を満たすことができる１つ又は複数の戦略の見つけを試してもよい。いくつかの実施形態において、戦略レシピ機能２９６は、目標因子の予測値（例えば、製品の販売量）が、予想販売量に近づく（例えば、製品の予測販売量と予想販売量との差が閾値よりも小さい）１つ又は複数の戦略を見つけてもよい。戦略レシピ機能２９６は、決定された１つ又は複数の戦略及びこれらの戦略のそれぞれの効果（例えば、これらの戦略が実行される場合の目標因子の予測値）を、ユーザ１１０に提示するために、戦略管理インタフェース２５０に提供してもよい。戦略管理インタフェース２５０は、ユーザ１１０が、提示された効果に応じて最適な戦略を選択することを可能にしてもよい。

いくつかの実施形態において、少なくとも１つのユーザ入力は、複数の因子のうちの目標因子に関する戦略の評価を開始するための第３の要求を含んでもよい。例えば、第３の要求は、因果分析システム２００に目標因子を示すものであってもよい。いくつかの実施形態において、第３の要求は、戦略管理インタフェース２５０（例えば、戦略評価インタフェース２５２）によって受信されてもよい。いくつかの実施形態において、第３の要求を受信したことに応答して、戦略管理インタフェース２５０（例えば、戦略評価インタフェース２５２）は、第３の要求から目標因子を決定してもよい。戦略管理インタフェース２５０（例えば、戦略評価インタフェース２５２）は、目標因子の指示を戦略ユニット２８３（例えば、戦略制御／評価機能２９５）に提供してもよい。

いくつかの実施形態において、戦略制御／評価機能２９５は、第１の因果構造に基づいて、複数の因子から、目標因子に影響を与える少なくとも１つの因子を決定し、且つ、目標因子と少なくとも１つの因子とに基づいて第１の因果構造のサブ構造を生成してもよい。いくつかの実施形態において、例えば、サブ構造は、因果関係図のサブ図として表現されてもよい。該サブ図は、目標因子と少なくとも１つの因子に対応するノードの組、及びこの組のノードを結ぶ１つ又は複数の辺を含んでもよい。いくつかの実施形態において、戦略制御／評価機能２９５は、第１の因果構造のサブ構造（例えば、サブ図）を、ユーザ１１０に提示するために、戦略管理インタフェース２５０（例えば、戦略評価インタフェース２５２）に提供してもよい。これによって、ユーザ１１０が、提示されたサブ構造に基づいて評価のために１つ又は複数の戦略を入力することができる。

図５Ｃは、本開示のいくつかの実施形態にかかる因果関係図５１０の例示的なサブ図５２０を示す。図５Ｃに示すように、ユーザ１１０から受信された、戦略の評価を開始するための第３の要求は、目標因子が因子５０６であることを示してもよい。いくつかの実施形態において、第３の要求は、さらに、サブ図に示される、少なくとも１つの因子に関するいくつかの追加の情報を示してもよい。例えば、第３の要求は、さらに、少なくとも１つの因子のそれぞれから目標因子までの距離（即ち、因果辺の数）が閾値（例えば、図５Ｃにおいて２である）より小さいべきであることを示してもよい。図５Ｃに示すように、決定された目標因子に影響を与える少なくとも１つの因子は、３つの因子５０３、５０４と５０５を含んでもよい。これで、３つのノード５０３、５０４と５０５のそれぞれからノード５０６までの距離は２より小さいことが分かる。特に、図５Ｃは、さらに、３つの因子５０３、５０４と５０５及び目標因子５０６のそれぞれの値を示す。例えば、因子５０３、５０４、５０５と５０６の値は、それぞれ、「５０．０３」、「５０．０１」、「５０．０５」と「５０．０８」として示される。このように、ユーザ１１０が、ノード５０３、５０４と５０５のうちの１つ又は複数のノードの値を編集して、評価のために目標因子５０６に影響を与える制御戦略を入力することができる。

いくつかの実施形態において、戦略管理インタフェース２５０（例えば、戦略評価インタフェース２５２）は、さらに、ユーザ１１０から、評価のために戦略を受信してもよい。該戦略は、提示されたサブ構造（例えば、サブ図５２０）に基づいて入力される。上述したように、例えば、戦略管理インタフェース２５０（例えば、戦略評価インタフェース２５２）は、ユーザ１１０が、評価のために１つ又は複数の戦略を入力することを可能にしてもよい。例えば、ユーザ１１０が入力した戦略は、目標因子に影響を与える少なくとも１つの因子の値を示してもよい。入力された戦略は、戦略ユニット２８３（例えば、戦略制御／評価機能２９５）に提供されてもよい。いくつかの実施形態において、戦略制御／評価機能２９５は、因果関係図と、該戦略によって示される少なくとも１つの因子の値とに基づいて目標因子の値を予測するシミュレーションを実行してもよい。戦略制御／評価機能２９５は、目標因子の予測値を戦略評価の結果として、ユーザ１１０に提示するために戦略管理インタフェース２５０に提供してもよい。このように、ユーザ１１０は、戦略が実行される場合の効果を予見することができる。

図５Ｄ及び図５Ｅは、本開示のいくつかの実施形態にかかる、目標因子に影響を与えるための異なる戦略の評価の例を示す。図５Ｄに示すように、例えば、ユーザ１１０は、因子５０３の値を図５Ｃに示す「５０．０３」から「８０」に変更してもよい。戦略制御／評価機能２９５は、因果関係に基づいて、因子５０３によって影響される因子５０４、５０５と５０６の値を予測してもよい。例えば、因子５０４の予測値は、図５Ｃに示す元の値「５０．０１」と異なる「５３．０４」である。因子５０５の予測値は、図５Ｃに示す元の値「５０．０５」と異なる「７０．８９」である。目標因子５０６の予測値は、図５Ｃに示す元の値「５０．０８」と異なる「６５．６２」である。予測値は、評価の結果としてユーザ１１０に提示されてもよい。図５Ｅに示すように、例えば、ユーザ１１０は、さらに、因子５０４の値を、図５Ｄに示す「５３．０４」から「７０」に変更してもよい。戦略制御／評価機能２９５は、因果関係に基づいて、因子５０４によって影響される因子５０６の値を予測してもよい。例えば、因子５０６の予測値は、図５Ｄに示す「６５．６２」と異なる「７０．７９」である。特に、因子５０４の値がユーザ１１０によって制御されるため、因子５０４は、因子５０４の影響を受けなくなる。従って、図５Ｅに示すように、因子５０３が因子５０４の直接な原因であることを示す因果辺５１３は、因果関係図５２０から削除された。

図６は、本開示のいくつかの実施形態にかかる、目標因子に影響を与えるキー因子を位置付ける例示的な方法６００を示す。方法６００は、図１Ａ～図１Ｂ、図２Ａ及び／又は図２Ｃに示す因果分析エンジン１２２で実行されることができる。例えば、いくつかの実施形態において、方法６００は、因果分析エンジン１２２における因果分析モジュール２８０のキー因子分析機能２９４によって実行されることができる。

ブロック６１０において、因果分析エンジン１２２は、複数の因子の観測サンプルと、複数の因子間の因果関係を示す因果構造とを取得する。いくつかの実施形態において、複数の因子の観測サンプルは、ユーザインタフェースモジュール１２１を介して受信され、且つデータベース（例えば、図１Ａに示すデータベース１２３又は図１Ｂに示すデータベース１６１）に格納されてもよい。因果構造は、因果分析エンジン１２２（例えば、因果構造発見モジュール２７０）によって発見され、且つデータベースに格納されることができる。つまり、因果分析エンジン１２２は、データベースから、複数の因子の観測サンプルと因果構造を取得してもよい。代替的に、いくつかの実施形態において、因果分析エンジン１２２は、ユーザインタフェースモジュール１２１から、複数の因子の観測サンプルを取得し、かつ、観測サンプルから因果構造を発見することによって因果構造を取得してもよい。

ブロック６２０において、複数の因子の中で目標因子が特定されたことに応答して、因果分析エンジン１２２は、因果構造に基づいて複数の因子から目標因子に影響を与える少なくとも１つの因子を決定してもよい。

ブロック６３０において、因果分析エンジン１２２は、少なくとも１つの因子のそれぞれについて、観測サンプルと因果構造に基づいて、目標因子に対する該因子の全体的な因果効果を推定してもよい。本明細書で使用されるとき、「全体的な因果効果」は、目標因子に対する因子の直接な因果効果と間接な因果効果の合計を示してもよい。いくつかの実施形態において、因果分析エンジン１２２は、因果効果推定アルゴリズムに基づいて目標因子に対する因子の全体的な因果効果を推定してもよい。なお、因果効果推定アルゴリズムは、現在知られている、又は将来に開発される任意の推定アルゴリズム又は推定器であり得ることを理解されたい。

いくつかの実施形態において、因果分析エンジン１２２は、因果構造から、因子と目標因子との間の１つ又は複数の因果パスを決定してもよい。因果分析エンジン１２２は、さらに、１つ又は複数の因果パスのそれぞれについて、目標因子に対する因子の因果効果を推定してもよい。そして、因果分析エンジン１２２は、１つ又は複数の因果パスに対する因果効果の合計を、目標因子に対する因子の全体的な因果効果として決定してもよい。

図７は、本開示のいくつかの実施形態に係る、目標因子に対する原因因子の全体的な因果効果を決定する例を示す。図７に示すように、因果構造７００は、因子７０１、７０２…７０６を含んでもよい。因子７０５は目標因子と識別される。目標因子７０５に対する因子７０２の全体的な因果効果を決定することを仮定する。因果分析エンジン１２２は、まず、因子７０２と目標因子７０５との間の因果パスを特定してもよい。例えば、因子７０２と目標因子７０５との間の因果パスは、（１）因子７０２→因子７０５、（２）因子７０２→因子７０６→因子７０５、（３）因子７０２→因子７０１→因子７０６→因子７０５、及び（４）因子７０２→因子７０３→因子７０４→因子７０５を含んでもよい。因果分析エンジン１２２は、上記４つの因果パスのそれぞれについて、目標因子７０５に対する因子７０２の因果効果を推定してもよい。そして、因果分析エンジン１２２は、推定された因果効果を合計して目標因子７０５に対する因子７０２の全体的な因果効果を得てもよい。

再び図６を参照して、ブロック６４０において、因果分析エンジン１２２は、推定された目標因子に対する少なくとも１つの因子の全体的な因果効果に基づいて、少なくとも１つの因子をランク付けてもよい。これによって、目標因子に影響を与えるキー因子のシーケンスを取得する。

いくつかの実施形態において、目標因子に対する原因因子の全体的な因果効果は、正の値又は負の値と推定されてもよい。例えば、正の値は、目標因子の観測値が原因因子の値の増加につれて増加することを示すが、負の値は、目標因子の観測値が原因因子の値の増加につれて減少することを示してもよい。

いくつかの実施形態において、因果分析エンジン１２２は、目標因子に対する少なくとも１つの因子の全体的な因果効果のそれぞれの絶対値を決定し、そして、決定された絶対値に基づいて、少なくとも１つの因子をランク付けてもよい。

本開示のいくつかの実施形態に係る因果分析のための一般的なプロセス８００は、図８に纏められる。図８に示すように、一般的なプロセス８００は、データ收集のための１つ又は複数の動作８１０（例えば、観測サンプルの收集）、データ入力のための１つ又は複数の動作８２０（例えば、観測サンプルのアップロード）、データ処理のための１つ又は複数の動作８３０（例えば、データ前処理、因子エンジンリング及び／又は因子減縮）、因果関係／構造の発見のための１つ又は複数の動作８４０、発見された因果関係／構造を出力するための１つ又は複数の動作８５０、因果分析のための１つ又は複数の動作８６０、及び戦略を実行するための１つ又は複数の動作８７０を含んでもよい。プロセス８００は一回以上実行されることができる。プロセス８００は、図示されない追加の動作を含んでもよく、及び／又は図示されているいくつかの動作を省略してもよいことを理解されたい。また、プロセス８００は、単一の物理デバイス又は複数の物理デバイスによって実行され得ることを理解されたい。本開示の範囲は、この点で限定されない。

上述した内容から、本開示の実施形態は、複数の因子間の因果関係の自動発見を実現することが分かる。該因果関係を表す因果構造をユーザに提示することができる。ユーザは、いくつかの先験的知識を入力するように該因果構造を調整することによって、発見された因果関係を最適化することができる。目標因子に影響を与えるキー因子を、複数の因子の中に位置づけることができる。また、本開示の実施形態は、ユーザによって入力され、目標因子に影響を与えるための戦略の効果を評価することができる。本開示の実施形態は、更に、１つ又は複数の最適な戦略をユーザに推奨することができる。

図９は、本開示の実施形態を実施するために使用され得るデバイス９００の簡略的なブロック図を示す。例えば、図１Ａに示す因果分析サーバ１２０、図１Ｂに示すユーザデバイス１４０又は因果分析サーバ１６０、及び／又は図１Ａ～１Ｂ、図２Ａ及び／又は図２Ｃに示す因果分析エンジン１２２は、デバイス９００によって実装されることができる。図９に示すように、デバイス９００は、中央処理ユニット（ＣＰＵ）９０１を備え、ＣＰＵ９０１は、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）９０２に格納されたコンピュータプログラム命令、又は記憶ユニット９０８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）９０３にアップロードされたコンピュータプログラム命令に基づいて、様々適切な動作及び処理を実行することができる。ＲＡＭ９０３には、更に、デバイス９００の操作に必要な各種プログラム及びデータが記憶されている。ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ９０２及びＲＡＭ９０３は、バス９０４を介して互いに接続されている。入力／出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース９０５もバス９０４に接続されている。

デバイス９００におけるコンポーネントは、Ｉ／Ｏインタフェース９０５に接続されている。コンポーネントは、キーボード、マウスなどの入力ユニット９０６、各種のディスプレイやスピーカなどの出力ユニット９０７、磁気ディスクや光ディスクなどの記憶ユニット９０８、ネットワークカード、モデム、無線通信トランシーバなどの通信ユニット９０９を含む。通信ユニット９０９は、デバイス９００が、インターネット及び／又は遠隔通信ネットワークなどのコンピュータネットワークを介して、他のデバイスとデータ／情報を交換することを可能にする。

上記方法又はプロセス、例えば、方法４００、６００及び／又はプロセス８００は、処理ユニット９０１によって実行されることができる。例えば、いくつかの実装において、方法４００、６００及び／又はプロセス８００は、記憶ユニット９０８などの機械読み取り可能な媒体に有形に含まれるコンピュータソフトウェアプログラムとして実行されることができる。いくつかの実装において、コンピュータプログラムは、ＲＯＭ９０２及び／又は通信ユニット９０９によってデバイス９００に部分的又は全体的にロードされ、及び／又はマウントされることができる。コンピュータプログラムがＲＡＭ９０３にアップロードされ、ＣＰＵ９０１によって実行されると、上記方法２００の１つ又は複数のステップが実行されることができる。

本開示は、システム、装置、デバイス、方法及び／又はコンピュータプログラム製品であってもよい。コンピュータプログラム製品は、プロセッサが本開示の態様を実行させるためのコンピュータ読み取り可能なプログラム命令を有するコンピュータ読み取り可能な記憶媒体（又は媒体）を含んでもよい。

コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、命令実行デバイスによって使用される命令を保持、格納する有形なデバイスであり得る。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、例えば、電子記憶デバイス、磁気記憶デバイス、光学記憶デバイス、電磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、又は前述の任意の適切な組み合わせであってもよいが、これらに限定されない。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体のより具体的例の非網羅的なリストには、ポータブルコンピュータディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能なプログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、ＳＲＡＭ（ｓｔａｔｉｃ ＲＡＭ）、ポータブルコンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、メモリスティック、フロッピィディスク、命令が記録されたパンチカード又は溝内の隆起構造物などの機械式コーディングデバイス、及び前述の任意の適切な組み合わせが含まれる。本明細書で使用されるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、電波又は他の自由に伝播する電磁波、導波管又は他の伝送媒体を介して伝播する電磁波（例えば、光ファイバケーブルを通過する光パルス）、又はワイヤを介して伝送の電気信号など、一時的信号自身と解釈すべきではない。

本明細書で記載されたコンピュータ読み取り可能なプログラム命令は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体から各コンピューティング／処理デバイスにダウンロードされ、又はネットワーク（例えば、インターネット、ローカルエリアネットワーク、広域ネットワーク及び／又は無線ネットワーク）を介して外部のコンピュータ又は外部記憶デバイスにダウンロードされることができる。ネットワークは、銅伝送ケーブル、光伝送ファイバ、無線伝送、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイコンピュータ、及び／又はエッジサーバを含んでもよい。各コンピューティング／処理デバイスにおけるネットワークアダプタカード又はネットワークインターフェースが、ネットワークからコンピュータ読み取り可能なプログラム命令を受信し、それらのコンピュータ読み取り可能なプログラム命令を、対応するコンピューティング／処理デバイス内のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納するように転送する。

本開示の操作を実行するためのコンピュータ読み取り可能なプログラム命令は、アセンブラ命令、ＩＳＡ（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ－ｓｅｔ－ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）命令、機械命令、機械依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、又は、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語、及び「Ｃ」プログラミング言語もしくは類似のプログラミング言語などの従来の手続き型プログラミング言語を含む、１つ又は複数のプログラミング言語の任意の組合せで記述されたソースコード又はオブジェクトコードであってもよい。コンピュータ読み取り可能なプログラム命令は、全体がユーザのコンピュータ上で実行され、一部がユーザのコンピュータ上で実行され、スタンドアロンのソフトウェアパッケージとして実行され、一部がユーザのコンピュータ上で実行され一部がリモートコンピュータ上で実行され、又は全体がリモートコンピュータもしくはリモートサーバ上で実行されることが可能である。後者のシナリオにおいて、リモートコンピュータは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）又は広域ネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意のタイプのネットワークを介してユーザのコンピュータに接続され、あるいは、（例えば、インターネットサービスプロバイダを使用してインターネットを介して）外部のコンピュータに接続されてもよい。いくつかの実施形態において、例えば、プログラマブル論理回路、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、又はプログラマブル論理アレイ（ＰＬＡ）を含む電子回路は、本開示の各態様を実行するために、コンピュータ読み取り可能なプログラム命令の状態情報を利用してその電子回路をカスタマイズすることによって、コンピュータ読み取り可能なプログラム命令を実行してもよい。

本開示の態様は、本開示の実施形態にかかる方法、装置（システム）、及びコンピュータプログラム製品のフローチャート及び／又はブロック図を参照して、本明細書で説明された。フローチャート及び／又はブロック図の各ブロック、ならびにフローチャート及び／又はブロック図におけるブロックの組合せは、コンピュータ読み取り可能なプログラム命令によって実施され得ることを理解されたい。

これらのコンピュータ読み取り可能なプログラム命令は、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、又は他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサに提供されて機械を作り出すことによって、命令がコンピュータ又は他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサを介して実行されると、フローチャート及び／又はブロック図の１つ又は複数のブロックに規定される機能／動作を実施する手段を作成してもよい。これらのコンピュータ読み取り可能なプログラム命令は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶され、コンピュータ、プログラマブルデータ処理装置、及び／又は他のデバイスを特定の方法で機能させるように指示することによって、命令が格納されたンピュータ読み取り可能な記憶媒体が、フローチャート及び／又はブロック図の１つ又は複数のブロックに規定される機能／動作の態様を実施する命令を含む製造品を備えてもよい。

コンピュータ読み取り可能なプログラム命令は、コンピュータ、他のプログラマブルデータ処理装置、又は他のデバイスにロードされ、コンピュータ、他のプログラマブル装置、又は他のデバイス上で一連の動作ステップを実行させてコンピュータ実施プロセスを作り出すことによって、コンピュータ、他のプログラマブル装置、又は他のデバイス上で実行される命令が、フローチャート及び／又はブロック図の１つ又は複数のブロックに規定される機能／動作を実施してもよい。

フローチャート及びブロック図は、本発明の様々な実施形態にかかるシステム、方法、及びコンピュータプログラム製品の実施可能なアーキテクチャ、機能、及び動作を示す。これに関して、フローチャート又はブロック図における各ブロックは、指定された論理機能を実施するための１つ又は複数の実行可能な命令を含むモジュール、セグメント、又は命令の部分を表してもよい。いくつかの代替的な実施形態において、ブロックに記載される機能は、図に記載される順序で発生しなくてもよい。例えば、連続して示される２つのブロックが、実際には、実質的に同時実行されてもよく、又は、関与する機能に応じて、時には逆の順序で実行されてもよい。また、ブロック図及び／又はフローチャートの各ブロック、ならびにブロック図及び／又はフローチャートにおけるブロックの組合せは、規定された機能又は動作を実行する専用ハードウェアベースのシステム、もしくは専用ハードウェア命令とコンピュータ命令の組合せによって実施されることができることにも留意されたい。

本開示の様々な実施形態の説明は、網羅すること又は開示された実施形態に限定することなく、例示の目的のみで提供されている。多くの修正および変形は、記述された実施形態の範囲及び精神から逸脱することなく、当業者にとって明らかである。本開示に使用された用語は、実施形態の原理、実際の応用又は市場で発見された技術の改良を最もよく解釈し、あるいは、当業者が本開示の実施形態を理解できるようにするために選択されたものである。

Claims (38)

1. コンピュータで実行される方法であって、
   複数の因子の観測値の組をそれぞれ含む前記複数の因子の観測サンプルから、前記複数の因子間の第１の因果関係を示す第１の因果構造を決定することと、
   前記第１の因果構造をユーザに提示することと、
   前記第１の因果構造に関する少なくとも１つのユーザ入力を前記ユーザから受信したことに応答して、前記第１の因果構造に基づいて、前記少なくとも１つのユーザ入力に関連する動作を実行することと、
   前記動作の前記実行された結果を前記ユーザに提示することと、
   を有する方法。
2. 前記少なくとも１つのユーザ入力は、前記第１の因果構造に対して実行される編集操作を含み、
   前記動作を実行することは、
   前記編集操作から、前記第１の因果構造を最適化するための情報を決定することと、
   前記情報と前記複数の因子の前記観測サンプルとに基づいて、前記複数の因子間の第２の因果関係を示す前記第１の因果構造と異なる第２の因果構造を決定することと、を有する、
   請求項１に記載の方法。
3. 前記結果を前記ユーザに提示することは、
   前記第１の因果構造に対して実行された前記編集操作を反映する前記第２の因果構造を前記ユーザに提示することを有する、
   請求項２に記載の方法。
4. 前記第１の因果構造は因果関係図として提示され、
   前記因果関係図は、前記複数の因子に対応する複数のノードと、前記複数のノードを結ぶ少なくとも１つの辺とを含み、
   前記少なくとも１つの辺は、前記複数の因子間の前記第１の因果関係を示し、
   前記編集操作は、
   ２つのノード間の直接な因果関係を示すために、前記複数のノードのうちの２つのノードを結ぶ辺を前記因果関係図に追加すること、
   ２つのノード間に直接な因果関係がないことを示すために、前記複数のノードのうちの２つのノードを結ぶ辺を前記因果関係図から削除すること、
   ２つのノード間の因果関係を再指定するために、前記複数のノードのうちの２つのノードを結ぶ辺を再指定すること、
   前記複数のノード間の因果関係に関する先験的知識を示すために、前記因果関係図に１つ又は複数のラベルを追加すること
   のうちの１つを含む、
   請求項２に記載の方法。
5. 前記少なくとも１つのユーザ入力は、前記複数の因子から、目標因子に影響を与える第１の数のキー因子を検索するための第１の要求を含み、
   前記動作を実行することは、
   前記第１の要求を受信したことに応答して、前記第１の要求から前記目標因子と前記第１の数を決定することと、
   前記第１の因果構造に基づいて、前記複数の因子から、前記目標因子に影響を与える少なくとも１つの因子を決定することと、
   前記観測サンプルと前記第１の因果構造とに基づいて、前記目標因子に対する前記少なくとも１つの因子のそれぞれの因果効果を推定することと、
   前記推定された因果効果に基づいて、前記少なくとも１つの因子をランク付けることと、
   前記ランク付けられた結果に基づいて、前記少なくとも１つの因子から前記第１の数のキー因子を選択することと、を有する、
   請求項１に記載の方法。
6. 前記結果を前記ユーザに提示することは、前記第１の数の因子を前記ユーザに提示することを有する、
   請求項５に記載の方法。
7. 前記結果を前記ユーザに提示することは、前記目標因子に対する前記第１の数の因子の因果効果を前記ユーザに提示することをさらに有する、
   請求項６に記載の方法。
8. 前記少なくとも１つのユーザ入力は、前記複数の因子のうちの目標因子が期待値に達することを可能にする戦略を得るための第２の要求を含み、
   前記動作を実行することは、
   前記第２の要求を受信したことに応答して、前記第２の要求から、前記目標因子と前記目標因子の前記期待値を決定することと、
   前記第１の因果構造と前記目標因子の前記期待値とに基づいて、前記複数の因子のうちの少なくとも１つの因子を設定するための戦略を生成することと、を有し、
   前記少なくとも１つの因子の値に基づいて予測された前記目標因子の値と、前記目標因子の前記期待値との差分が閾値より小さくなるように、前記戦略が、前記少なくとも１つの因子の前記値を示す、
   請求項１に記載の方法。
9. 前記結果を前記ユーザに提示することは、前記戦略及び／又は前記予測された前記目標因子の値を前記ユーザに提示することを有する、
   請求項８に記載の方法。
10. 前記少なくとも１つのユーザ入力は、前記複数の因子のうちの目標因子に影響を与えるための戦略の評価を開始するための第３の要求を含み、
    前記動作を実行することは、
    前記第３の要求を受信したことに応答して、前記第３の要求から前記目標因子を決定することと、
    前記第１の因果構造に基づいて、前記複数の因子から、前記目標因子に影響を与える少なくとも１つの因子を決定することと、
    前記目標因子と前記少なくとも１つの因子とに基づいて、前記第１の因果構造のサブ構造を生成することと、を有する、
    請求項１に記載の方法。
11. 前記結果を前記ユーザに提示することは、
    前記ユーザが前記サブ構造に基づいて評価のために前記目標因子に関する戦略を入力できるように、前記第１の因果構造の前記サブ構造を前記ユーザに提示することを有する、
    請求項１０に記載の方法。
12. 前記少なくとも１つのユーザ入力は、前記サブ構造に基づいて評価のために前記ユーザによって入力された戦略をさらに含み、
    前記戦略は、前記少なくとも１つの因子の値を示し、
    前記動作を実行することは、
    前記第１の因果構造と前記少なくとも１つの因子の前記値とに基づいて、前記目標因子の値を予測することをさらに有する、
    請求項１１に記載の方法。
13. 前記結果を前記ユーザに提示することは、
    前記予測された前記目標因子の値を前記戦略への前記評価の結果として、前記ユーザに提示することをさらに有する、
    請求項１２に記載の方法。
14. コンピュータで実行される方法であって、
    複数の因子の観測値の組をそれぞれ含む前記複数の因子の観測サンプルと、前記複数の因子間の因果関係を示す因果構造とを取得することと、
    前記複数の因子の中で目標因子が特定されたことに応答して、前記因果構造に基づいて、前記複数の因子から、前記目標因子に影響を与える少なくとも１つの因子を決定することと、
    前記少なくとも１つの因子のそれぞれについて、前記観測サンプルと前記因果構造とに基づいて、前記目標因子に対する前記因子の全体的な因果効果を推定することと、
    前記目標因子に対する前記少なくとも１つの因子のそれぞれの全体的な因果効果に基づいて、前記少なくとも１つの因子をランク付けることと、
    を有する方法。
15. 前記因果構造を取得することは、前記観測サンプルから前記因果構造を決定することを有する、
    請求項１４に記載の方法。
16. 前記目標因子に対する前記因子の前記全体的な因果効果を推定することは、因果効果推定アルゴリズムに基づいて、前記目標因子に対する前記因子の前記全体的な因果効果を推定することを有する、
    請求項１４に記載の方法。
17. 前記目標因子に対する前記因子の前記全体的な因果効果を推定することは、
    前記因果構造から、前記因子と前記目標因子との間の１つ又は複数の因果パスを決定することと、
    前記１つ又は複数の因果パスのそれぞれについて、前記目標因子に対する前記因子の因果効果を推定することと、
    前記１つ又は複数の因果パスに対する因果効果の合計を、前記目標因子に対する前記因子の前記全体的な因果効果として決定することと、を有する、
    請求項１４に記載の方法。
18. 前記目標因子に対する前記因子の前記全体的な因果効果は、正の値又は負の値として推定され、
    前記少なくとも１つの因子をランク付けることは、
    前記目標因子に対する前記少なくとも１つの因子の前記全体的な因果効果のそれぞれの絶対値を決定することと、
    前記決定された絶対値に基づいて、前記少なくとも１つの因子をランク付けることと、を有する、
    請求項１４に記載の方法。
19. 処理ユニットと、
    前記処理ユニットに接続され、命令が格納されたメモリと、
    を備え、
    前記命令は、前記処理ユニットによって実行されると、動作を実行し、
    前記動作は、
    複数の因子の観測値の組をそれぞれ含む前記複数の因子の観測サンプルから、前記複数の因子間の第１の因果関係を示す第１の因果構造を決定することと、
    前記第１の因果構造をユーザに提示することと、
    前記第１の因果構造に関する少なくとも１つのユーザ入力を前記ユーザから受信したことに応答して、前記第１の因果構造に基づいて、前記少なくとも１つのユーザ入力に関連する動作を実行することと、
    前記動作の前記実行された結果を前記ユーザに提示することと、
    を有するシステム。
20. 前記少なくとも１つのユーザ入力は、前記第１の因果構造に対して実行される編集操作を含み、
    前記動作を実行することは、
    前記編集操作から、前記第１の因果構造を最適化するための情報を決定することと、
    前記情報と前記複数の因子の前記観測サンプルとに基づいて、前記複数の因子間の第２の因果関係を示す前記第１の因果構造と異なる第２の因果構造を決定することと、を有する、
    請求項１９に記載のシステム。
21. 前記結果を前記ユーザに提示することは、
    前記第１の因果構造に対して実行された前記編集操作を反映する前記第２の因果構造を前記ユーザに提示することを有する、
    請求項２０に記載のシステム。
22. 前記第１の因果構造は因果関係図として提示され、
    前記因果関係図は、前記複数の因子に対応する複数のノードと、前記複数のノードを結ぶ少なくとも１つの辺とを含み、
    前記少なくとも１つの辺は、前記複数の因子間の前記第１の因果関係を示し、
    前記編集操作は、
    ２つのノード間の直接な因果関係を示すために、前記複数のノードのうちの２つのノードを結ぶ辺を前記因果関係図に追加すること、
    ２つのノード間に直接な因果関係がないことを示すために、前記複数のノードのうちの２つのノードを結ぶ辺を前記因果関係図から削除すること、
    ２つのノード間の因果関係を再指定するために、前記複数のノードのうちの２つのノードを結ぶ辺を再指定すること、
    前記複数のノード間の因果関係に関する先験的知識を示すために、前記因果関係図に１つ又は複数のラベルを追加すること
    のうちの１つを含む、
    請求項２０に記載のシステム。
23. 前記少なくとも１つのユーザ入力は、前記複数の因子から、目標因子に影響を与える第１の数のキー因子を検索するための第１の要求を含み、
    前記動作を実行することは、
    前記第１の要求を受信したことに応答して、前記第１の要求から前記目標因子と前記第１の数を決定することと、
    前記第１の因果構造に基づいて、前記複数の因子から前記目標因子に影響を与える少なくとも１つの因子を決定することと、
    前記観測サンプルと前記第１の因果構造とに基づいて、前記目標因子に対する前記少なくとも１つの因子のそれぞれの因果効果を推定することと、
    前記推定された因果効果に基づいて、前記少なくとも１つの因子をランク付けることと、
    前記ランク付けられた結果に基づいて、前記少なくとも１つの因子から前記第１の数のキー因子を選択することと、を有する、
    請求項１９に記載のシステム。
24. 前記結果を前記ユーザに提示することは、前記第１の数の因子を前記ユーザに提示することを有する、
    請求項２３に記載のシステム。
25. 前記結果を前記ユーザに提示することは、前記目標因子に対する前記第１の数の因子の因果効果を前記ユーザに提示することをさらに有する、
    請求項２４に記載のシステム。
26. 前記少なくとも１つのユーザ入力は、前記複数の因子のうちの目標因子が期待値に達することを可能にする戦略を得るための第２の要求を含み、
    前記動作を実行することは、
    前記第２の要求を受信したことに応答して、前記第２の要求から、前記目標因子と前記目標因子の前記期待値を決定することと、
    前記第１の因果構造と前記目標因子の前記期待値とに基づいて、前記複数の因子のうちの少なくとも１つの因子を設定するための戦略を生成することと、を有し、
    前記少なくとも１つの因子の値に基づいて予測された前記目標因子の値と、前記目標因子の前記期待値との差分が閾値より小さくなるように、前記戦略が、前記少なくとも１つの因子の前記値を示す、
    請求項１９に記載のシステム。
27. 前記結果を前記ユーザに提示することは、前記戦略及び／又は前記予測された前記目標因子の値を前記ユーザに提示することを有する、
    請求項２６に記載のシステム。
28. 前記少なくとも１つのユーザ入力は、前記複数の因子のうちの目標因子に影響を与えるための戦略の評価を開始するための第３の要求を含み、
    前記動作を実行することは、
    前記第３の要求を受信したことに応答して、前記第３の要求から前記目標因子を決定することと、
    前記第１の因果構造に基づいて、前記複数の因子から、前記目標因子に影響を与える少なくとも１つの因子を決定することと、
    前記目標因子と前記少なくとも１つの因子とに基づいて、前記第１の因果構造のサブ構造を生成することと、を有する、
    請求項１９に記載のシステム。
29. 前記結果を前記ユーザに提示することは、
    前記ユーザが前記サブ構造に基づいて評価のために前記目標因子に関する戦略を入力できるように、前記第１の因果構造の前記サブ構造を前記ユーザに提示することを有する、
    請求項２８に記載のシステム。
30. 前記少なくとも１つのユーザ入力は、前記サブ構造に基づいて評価のために前記ユーザによって入力された戦略をさらに含み、
    前記戦略は、前記少なくとも１つの因子の値を示し、
    前記動作を実行することは、
    前記第１の因果構造と前記少なくとも１つの因子の前記値とに基づいて、前記目標因子の値を予測することをさらに有する、
    請求項２９に記載のシステム。
31. 前記結果を前記ユーザに提示することは、
    前記予測された前記目標因子の値を前記戦略への前記評価の結果として、前記ユーザに提示することをさらに有する、
    請求項３０に記載のシステム。
32. 処理ユニットと、
    前記処理ユニットに接続され、命令が格納されたメモリと、
    を備え、
    前記命令は前記処理ユニットによって実行されると、動作を実行し、
    前記動作は、
    複数の因子の観測値の組をそれぞれ含む前記複数の因子の観測サンプルと、前記複数の因子間の因果関係を示す因果構造とを取得することと、
    前記複数の因子の中で目標因子が特定されたことに応答して、前記因果構造に基づいて、前記複数の因子から、前記目標因子に影響を与える少なくとも１つの因子を決定することと、
    前記少なくとも１つの因子のそれぞれについて、前記観測サンプルと前記因果構造とに基づいて、前記目標因子に対する前記因子の全体的な因果効果を推定することと、
    前記目標因子に対する前記少なくとも１つの因子のそれぞれの全体的な因果効果に基づいて、前記少なくとも１つの因子をランク付けることと、
    を有するシステム。
33. 前記因果構造を取得することは、前記観測サンプルから前記因果構造を決定することを有する、
    請求項３２に記載のシステム。
34. 前記目標因子に対する前記因子の前記全体的な因果効果を推定することは、因果効果推定アルゴリズムに基づいて、前記目標因子に対する前記因子の前記全体的な因果効果を推定することを有する、
    請求項３２に記載のシステム。
35. 前記目標因子に対する前記因子の前記全体的な因果効果を推定することは、
    前記因果構造から、前記因子と前記目標因子との間の１つ又は複数の因果パスを決定することと、
    前記１つ又は複数の因果パスのそれぞれについて、前記目標因子に対する前記因子の因果効果を推定することと、
    前記１つ又は複数の因果パスに対する因果効果の合計を、前記目標因子に対する前記因子の前記全体的な因果効果として決定することと、を有する、
    請求項３２に記載のシステム。
36. 前記目標因子に対する前記因子の前記全体的な因果効果は、正の値又は負の値として推定され、
    前記少なくとも１つの因子をランク付けることは、
    前記目標因子に対する前記少なくとも１つの因子の前記全体的な因果効果のそれぞれの絶対値を決定することと、
    前記決定された絶対値に基づいて、前記少なくとも１つの因子をランク付けることと、を有する、
    請求項３２に記載のシステム。
37. マシン読み取り可能な媒体に有形に格納され、デバイス上で実行されると、前記デバイスに請求項１から１３のいずれか一項に記載の方法を実行させるマシン実行可能な命令を含む、
    コンピュータプログラム製品。
38. マシン読み取り可能な媒体に有形に格納され、デバイス上で実行されると、前記デバイスに請求項１４から１８のいずれか一項に記載の方法を実行させるマシン実行可能な命令を含む、
    コンピュータプログラム製品。
    

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