JP5634326B2 - データ分析の要件定義支援システム、方法、及びプログラム - Google Patents
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本明細書における各用語の定義などについては以下である。
図1〜図16を用いて、本発明の実施の形態1のシステム(データ分析の要件定義支援システム)及び方法(データ分析の要件定義支援方法)等について説明する。
図1は、本実施の形態のシステム(データ分析の要件定義支援システム)の構成例を示している。本システムは、コンピュータにおいて、要求仕様具現化支援部100(「支援部」)、入力部110、類型モデル120、類型推奨モデル130等を有し、これらがバス140等を介して相互接続されている構成である。なおこれに限らず、複数の装置がネットワークで接続されて成るシステム構成などでもよい。
以下、図2〜図6で、類型モデル120の各モデル(MA〜ME)の構成例について示す。
図2は、顧客視点モデルMAの構造およびデータ例を示す。図2の表において、「顧客視点番号」と「顧客視点」がレコードとして保存されている。顧客視点番号は、顧客視点を一意に識別する番号である。本表のレコードは、顧客視点の種類の数だけ存在する。顧客視点の値は、前述のように、比較、推移、関係、明細、及び俯瞰の5つの種類の値がある。
図3は、提示方式モデルMBの構造およびデータ例を示す。図3の表において、「提示方式番号」(提示方式を一意に識別する番号)と「提示方式」がレコードとして保存されている。本表のレコードは、提示方式の種類の数だけ存在する。提示方式の値は、前述のように、列挙、写像、分布、及び並列の4つの種類の値がある。
図4は、分析類型モデルMCの構造およびデータ例を示す。図4の表において、「類型番号」(分析類型を一意に識別する番号)、「類型」(分析類型)、「顧客視点番号」、及び「提示方式番号」がレコードとして保存されている。本表のレコードは、分析類型の種類の数だけ存在する。「顧客視点番号」と「提示方式番号」は、分析類型の構成要素をあらわす。分析類型は、前述のように、顧客視点と提示方式から一意に決まる項目であり、本例では“ランキング”〜“相関マップ”といった7種類を示している。
図5は、顧客要求モデルMDの構造およびデータ例を示す。図5の表において、「顧客要求定義番号」(顧客要求を一意に識別する番号)、「顧客視点番号」、及び「顧客要求」がレコードとして保存されている。本表のレコードは、顧客要求の種類の数だけ存在する。「顧客視点番号」は顧客要求のカテゴリをあらわす。「顧客要求」は、本例では、“一番良いものは何か”、“違いがわかる”、“競合がわかる”、“優劣がみえる”、“似ている”、“今は、最近”などがある。
図6は、表示種別モデルMEの構造およびデータ例を示す。図6の表において、「表示種別定義番号」(表示種別を一意に識別する番号)、「提示方式番号」、及び「表示種別」がレコードとして保存されている。本表のレコードは、表示種別の種類の数だけ存在する。「提示方式番号」は、表示種別のカテゴリをあらわす。「表示種別」は、本例では、棒グラフ、折れ線グラフ、一覧表、円グラフ、散布図などがある。
図7は、類型推奨モデル130の構造およびデータ例を示す。図7の表において、「類型推奨番号」、「推奨元番号」、「推奨先番号」、「所属確率」、「推奨元種類」、及び「推奨先種類」がレコードとして保存されている。「類型推奨番号」は、推奨元と推奨先の組を一意に識別する番号である。「所属確率」は、前述のように、推奨元(A)が決まったときの推奨先(B)の条件付き確率をあらわす。「推奨元種類」は、推奨元が顧客視点であるか提示方式であるかをあらわす。「推奨先種類」は、推奨先が顧客視点、提示方式、顧客要求、表示種別のいずれであるかをあらわす。推奨元番号、推奨先番号、推奨元種類、推奨先種類が決まると、所属確率が決まる。
図14で示す、推奨要求仕様情報(d1)は、「推奨要求仕様番号」、「顧客視点」、「提示方式」、「顧客要求」、「表示種別」、及び「分析類型」で構成されている。それぞれの項目には図2〜図6に基づく識別番号が格納される。ただし、分析類型については、下記のS100で分析類型が入力されたときのみ値が保持される。
図15で示す、要求仕様候補情報(d2)は、「要求仕様候補番号」、「顧客視点」、「提示方式」、「顧客要求」、及び「表示種別」で構成されている(「分析類型」は無し)。それぞれの項目には図2〜図6に基づく識別番号が格納される。
図16で示す、類似要求仕様情報(d3)及び識別情報の表は、「類似要求仕様番号」(一意な番号)、「顧客視点」、「提示方式」、「顧客要求」、「表示種別、「類似種別」、及び「順番」で構成される。このうち、「類似種別」と「順番」が「識別情報」である。「類似種別」は、要求仕様のうち、どこが要求仕様候補と異なるかをあらわす。また「順番」は、類似種別ごとの類似要求仕様を決定する際に参照する類型推奨モデル130の「所属確率」の値の大きい順に、1から順に割り当てられる番号である。
次に、図8を用いて、本システム(図1)及び方法における全体の処理の流れについて説明する。Sは処理ステップを示す。図1の支援部100及び入力部110は、ユーザによる入出力操作に基づいて、及び上述した各種データ情報(120,130,d1,d2等)を用いて、図8の処理を行う。
まずS100では、入力部110を用いて、入力処理として、分析類型、顧客視点、提示方式のうち、1つを入力(選択)する処理を行う。入力部110は、画面でユーザにより当該情報を入力(選択)可能とする処理を行い、当該入力(選択)された情報により推奨要求仕様情報(d1)を一時記憶する。
次にS200では、支援部100は、推奨要求仕様決定部101を用いて、推奨要求仕様の決定処理を行う。S200では、S100の入力情報に対し、類型推奨モデル130(所属確率)を参照して、推奨要求仕様を決定し、ここで決定した推奨要求仕様の情報を、要求仕様候補の情報(d2)として一時記憶する。
S300では、支援部100は、類似要求仕様抽出部102を用いて、類似要求仕様の抽出(決定)処理を行う。S300では、図8のS200またはS700で一時記憶した要求仕様候補情報(d2)を入力とし、類似要求仕様を抽出し、類似要求仕様情報(d3)として一時記憶する。
次に、S400では、支援部100は、要求仕様候補表示部103及び入力部110を用いて、要求仕様候補の表示処理を行う。S400では、図8のS200またはS700で一時記憶した要求仕様候補(d2)の表示種別に応じたグラフまたは表を画面に表示する。また、要求仕様候補の顧客要求を吹き出し等で表示する。
次に、S500では、支援部100は、類似要求仕様リスト表示部104及び入力部110を用いて、類似要求仕様のリスト表示処理を行う。S500では、図8のS300で一時記憶した類似要求仕様の情報(d3)をもとに画面にリスト表示する。この表示方法について以下に説明する。支援部100(104)は、前述の類似要求仕様(d3)の識別情報(類似種別,順番)からリスト表示する配置を決定し、類似要求仕様の表示種別に応じて表またはグラフを表示し、類似要求仕様の顧客要求の情報を吹き出し等で表示する。また、類似要求仕様の識別情報をもとに、顧客要求のみが異なる類似要求仕様については当該顧客要求の情報を表示し、表示種別のみが異なる類似要求仕様については当該表示種別の情報を表示し、顧客視点が異なる類似要求仕様については当該顧客視点の情報を表示し、提示方式が異なる類似要求仕様については当該提示方式の情報を表示する。
次に、S600では、支援部100は、ユーザ操作に基づき、S500までで求めた要求仕様候補でよいかどうかを判断(確認)し、当該要求仕様候補でよい場合(Y)は処理を終了し、よくない場合(N)にはS700に移る。
S700では、支援部100は、ユーザ操作により類似要求仕様のリストからの選択により要求仕様候補を変更する処理を行う。
本発明の実施の形態2のシステムとして以下の構成としてもよい。前述の図8のS600で当該要求仕様候補でよいと判断した場合(Y)に、一時記憶された要求仕様候補(d1)の顧客視点と提示方式と顧客要求と表示種別との情報について、図17に示す出力様式例のようにファイル出力する構成とする。
図18〜図20等を用いて、本発明の実施の形態3のシステムについて説明する。実施の形態3では、「分析軸モデル」と「分析軸推奨モデル」を参照することにより、前記図12で示す画面G2に、分析軸の情報を付加して表示することが可能となる。分析軸モデルは、行軸と列軸とフィルタ軸と凡例軸とその属性の定義情報が格納されているDBである。分析軸推奨モデルは、要求仕様の顧客要求と表示種別が決まったときの分析軸の条件付き確率の定義情報が格納されているDBである。ここでその条件付き確率を「推奨確率」とよぶ。
図21等を用いて、本発明の実施の形態4のシステムについて説明する。実施の形態4では、前記図20の画面G2bを図21の画面G2cのように変更した構成である。画面G2cでは、前述同様の要求仕様候補の表示情報の他に、“分析軸の修正”(2100)表示情報が追加されている。“分析軸の修正”(2100)において、分析軸名称および分析軸種別の各々をユーザにより修正可能な構成である。画面G2cで、ユーザにより修正後の分析軸名称および分析軸種別を入力/選択して“修正”ボタン(2101)を押下することで、修正後の要求仕様候補の情報が表示される。分析軸種別は、分析軸名称がどのような属性を持つかを定義する項目であり、具体的には、“数値”、“文字列”、“年月”、“年月日”などである。
図22等を用いて、本発明の実施の形態5のシステムについて説明する。実施の形態5として、前述の図8のS100を開始する前に、類型推奨モデル130の所属確率を修正する入力を受け付け可能な構成である。
以上説明したように、各実施の形態によれば(例えば特に図11〜図13等)、具体事例によらず、データ分析の要求仕様候補(d2)だけでなくその類似要求仕様(d3)を表示することができ、また、過去の事例を蓄積することなく要求仕様を表示することができる。これにより、ユーザによる要件定義の処理作業を効率化できる。
Claims (7)
- コンピュータを用いてユーザによるデータ分析の要件定義の支援を含む情報処理を行う、データ分析の要件定義支援システムであって、
顧客視点、提示方式、分析類型、顧客要求、及び表示種別の定義情報を格納する類型モデルと、前記顧客視点と提示方式と顧客要求と表示種別との間に成り立つ条件付き確率を格納する類型推奨モデルと、を用い、
ユーザ操作に基づいて、前記分析類型と顧客視点と提示方式のうち1つを入力する処理を行う入力部と、
前記条件付き確率を参照して、推奨要求仕様を決定し、当該推奨要求仕様を要求仕様候補とする処理を行う第1の処理部と、
前記条件付き確率を参照して、前記要求仕様候補に対する類似要求仕様を抽出する処理を行う第2の処理部と、
前記要求仕様候補を可視化してユーザに表示する処理を行う第3の処理部と、
前記類似要求仕様を可視化してユーザにリスト表示する処理を行う第4の処理部と、を有し、
前記類似要求仕様のリストからユーザ操作により選択することで前記要求仕様候補を変更可能とする処理を行うことを特徴とする、データ分析の要件定義支援システム。 - 請求項1記載のデータ分析の要件定義支援システムにおいて、
前記要求仕様候補の情報をファイル出力する処理を行うことを特徴とする、データ分析の要件定義支援システム。 - 請求項1記載のデータ分析の要件定義支援システムにおいて、
分析軸の情報を格納する分析軸モデルを用い、
前記顧客要求と表示種別と分析軸との間に成り立つ条件付き確率を参照して、前記要求仕様候補に分析軸を付加する処理を行うことを特徴とする、データ分析の要件定義支援システム。 - 請求項3記載のデータ分析の要件定義支援システムにおいて、
前記要求仕様候補に付加される前記分析軸をユーザ操作により修正する入力を受け付けて当該分析軸を修正する処理を行うことを特徴とする、データ分析の要件定義支援システム。 - 請求項1記載のデータ分析の要件定義支援システムにおいて、
前記類型推奨モデルの前記条件付き確率の各々をユーザ操作により修正する入力を受け付けて当該条件付き確率を修正する処理を行うことを特徴とする、データ分析の要件定義支援システム。 - コンピュータを用いてユーザによるデータ分析の要件定義の支援を含む情報処理を行う、データ分析の要件定義支援方法であって、
前記コンピュータにおいて、
顧客視点、提示方式、分析類型、顧客要求、及び表示種別の定義情報を格納する類型モデルと、前記顧客視点と提示方式と顧客要求と表示種別との間に成り立つ条件付き確率を格納する類型推奨モデルと、を用い、
ユーザ操作に基づいて、前記分析類型と顧客視点と提示方式のうち1つを入力する処理ステップと、
前記条件付き確率を参照して、推奨要求仕様を決定し、当該推奨要求仕様を要求仕様候補とする処理ステップと、
前記条件付き確率を参照して、前記要求仕様候補に対する類似要求仕様を抽出する処理ステップと、
前記要求仕様候補を可視化してユーザに表示する処理ステップと、
前記類似要求仕様を可視化してユーザにリスト表示する処理ステップと、
前記類似要求仕様のリストからユーザ操作により選択することで前記要求仕様候補を変更可能とする処理ステップと、を有することを特徴とする、データ分析の要件定義支援方法。 - コンピュータを用いてユーザによるデータ分析の要件定義の支援を含む情報処理を行う、データ分析の要件定義支援プログラムであって、
前記コンピュータにおいて、
顧客視点、提示方式、分析類型、顧客要求、及び表示種別の定義情報を格納する類型モデルと、前記顧客視点と提示方式と顧客要求と表示種別との間に成り立つ条件付き確率を格納する類型推奨モデルと、を用い、
ユーザ操作に基づいて、前記分析類型と顧客視点と提示方式のうち1つを入力する処理を行わせるプログラムと、
前記条件付き確率を参照して、推奨要求仕様を決定し、当該推奨要求仕様を要求仕様候補とする処理を行わせるプログラムと、
前記条件付き確率を参照して、前記要求仕様候補に対する類似要求仕様を抽出する処理を行わせるプログラムと、
前記要求仕様候補を可視化してユーザに表示する処理を行わせるプログラムと、
前記類似要求仕様を可視化してユーザにリスト表示する処理を行わせるプログラムと、
前記類似要求仕様のリストからユーザ操作により選択することで前記要求仕様候補を変更可能とする処理を行わせるプログラムと、を有することを特徴とする、データ分析の要件定義支援プログラム。
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