JP6354192B2 - 因果ネットワーク生成システム - Google Patents
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Description
ク評価に利用する例が開示されている。この因果ループ図では、因果関係をもつ要素間をアークで結び、正の相関がある場合はプラス符号、負の相関がある場合はマイナス符号、結果が現れるまでに時間遅延がある場合は二重線をアークに付加する、という表記法がとられる。また特許文献2には、大規模プラントで異常が発生した場合に、想定される異常原因と監視指標毎の徴候パターンとを対応付けた因果表を参照して、原因同定を行う例が開示されている。また特許文献3には、大規模プラントでの異常発生時にインターロックシステムにより発生する警報の順番とその発生間隔を定義した因果ネットワークを用意しておき、実際に警報が発生したときに、運転員が次に発生し得る警報やそれに対する対応処理を予測できるようにした例が開示されている。また特許文献4には、異常発生からの経過時間に伴う要素間の因果関係の変化を表現するために、経過時間t1、t2、・・・ごとの因果グラフ(正の相関をもつ要素間をプラスのアークで結び、負の相関をもつ要素間をマイナスのアークで結んだグラフ)を時系列に並べた多層構造因果ネットワークが示されている。
請求項3に係る発明は、対象において生じる複数の事象のあいだの因果関係を表す因果ネットワークを生成する因果ネットワーク生成システムであって、前記複数の事象を定量
的に記述するために用いられる複数個の指標それぞれの時系列データを取得するデータ取得部と、前記複数個の指標の中から選択した異なる2つの指標の組ごとに、当該2つの指標のあいだの因果関係を求める因果関係評価部と、前記因果関係評価部により求められた2つの指標の組ごとの因果関係を記述したデータを出力する出力部と、を有し、前記因果関係評価部は、前記2つの指標のうちの一方を原因指標、他方を結果指標と仮定し、前記原因指標の変化が遅延時間s後の前記結果指標の変化に与える影響の強さである移動エントロピーを、遅延時間sの値を変えながら計算することによって、第1から第nのn個(nは2以上の整数)の遅延時間について前記原因指標と前記結果指標のあいだの移動エントロピーを求めるものであり、前記出力部から出力される前記因果関係は、第1から第nのn個の遅延時間の情報と、前記第1から第nの遅延時間それぞれに対応するn個の移動エントロピーの情報を含むことを特徴とする因果ネットワーク生成システムである。
請求項2または3に係る発明によれば、原因指標から結果指標への伝播遅延を考慮した移動エントロピーを表す因果ネットワークを生成することができる。また、指標の組み合わせごとの移動エントロピーの違いや遅延時間の違いを明確に表す因果ネットワークを生成することができる。
請求項5に係る発明は、対象において生じる複数の事象のあいだの因果関係を表す因果ネットワークを生成する因果ネットワーク生成システムであって、前記複数の事象を定量的に記述するために用いられる複数個の指標それぞれの時系列データを取得するデータ取得部と、前記複数個の指標の中から選択した異なる2つの指標の組ごとに、当該2つの指標のあいだの因果関係を求める因果関係評価部と、前記因果関係評価部により求められた2つの指標の組ごとの因果関係を記述したデータを出力する出力部と、を有し、前記因果関係評価部は、前記2つの指標のうちの一方を原因指標、他方を結果指標と仮定し、前記原因指標の変化が遅延時間s後の前記結果指標の変化に与える影響の強さである移動エントロピーを、遅延時間sの値を変えながら計算することによって、前記原因指標と前記結果指標のあいだの移動エントロピー、及び、前記原因指標の影響が前記結果指標に伝播するのにかかる遅延時間を求め、前記原因指標の値と前記遅延時間後の前記結果指標の値とのあいだの相関係数を計算し、前記出力部から出力される前記因果関係は、前記相関係数の情報を含むことを特徴とする因果ネットワーク生成システムである。
請求項4または5に係る発明によれば、原因指標の増加/減少と結果指標の変化の関係(正の相関か負の相関か)、及び、相関の強さも明確に表す因果ネットワークを生成することができる。
本発明の実施形態に係る因果ネットワーク生成システムについて説明する。因果ネットワーク生成システムは、分析対象において発生する複数の事象のあいだの因果関係を表す因果ネットワークを自動で生成するためのシステムである。因果ネットワークは分析対象の挙動(ふるまい)を表現するためのものであり、例えば、生産ラインや大規模プラントの管理・保全、気象や災害の予測、株価や為替の予想、マーケティングなど、さまざまな対象の挙動の分析や予測に応用可能である。
ここで、P(a,b)は、P(a)とP(b)の結合確率密度変数を表し、[*]は*の時間平均を表す。
図2のフローチャートに沿って、因果ネットワーク生成システム1による因果ネットワーク生成処理の流れを説明する。
)、因果関係データ出力部12が因果関係データを生成し(ステップS29)、処理を終了する。
図4は、因果関係データのデータ構造の一例を模式的に示している。因果関係データは、因果関係を表現する対象(分析対象)を特定するための対象識別情報と、m個の指標それぞれの指標識別情報と、2つの指標の組ごとの因果関係情報とを含んでいる。
Causality = 0.58;
Delay = 3;
Co_CoEf = -0.7
}
)を表す強度情報であり、Delayは、因果強度が最大となる遅延時間を表す時間情報であ
る。Co_CoEfは、原因指標iの増減に対する結果指標jの変化の方向(正の相関か負の相
関か)を表す相関情報である。この例では、Delayの単位として「日」を用い、相関情報
として、原因指標iとDelay後の結果指標jとのあいだの相関係数を用いている。すなわ
ち、上記例の因果関係情報Ark(3,4)からは、原因指標3と結果指標4とのあいだには因
果関係が存在し、その因果の方向は指標3→指標4であること、因果強度は0.58であること、原因指標3の影響が結果指標4に伝播するのに3日かかる(遅れる)こと、原因指標3と結果指標4とのあいだには負の相関があり、その強さは0.7であることなどが分かる。
係情報Ark(3,4)のデータ記述例を以下に示す。
Causality[] = {0.02, 0.13, 3.2, ...};
Co_CoEf[] = {-0.2, -0.13, -0.7, ...}
}
係数、Co_CoEf[1]=-0.13が遅延1日の場合の相関係数、・・・を表している。なお、遅延時間の単位(時間ステップ幅)を任意に設定したい場合には、以下のデータ記述例のように遅延時間の配列Delay[]を保持してもよい。
Causality[] = {0.02, 0.13, 3.2, ...};
Delay[] = {0, 2, 5, ...};
Co_CoEf[] = {-0.2, -0.13, -0.7, ...}
}
Causality[] = {2.2, 3.5, 3.0, ...};
Causality_Max = 4.4;
Causality_Ave = 2.8;
Causality_Var = 0.89;
Delay[] = {3, 2, 4, ...};
Delay_Max = 5;
Delay_Ave = 3.1;
Delay_Var = 1.88;
Co_CoEf[] = {0.5, 0.32, 0.3, ...}
}
ている。すなわち、0番目の分析対象の因果強度はCausality[0]=2.2、遅延時間はDelay[0]=3、相関係数はCo_CoEf[0]=0.5である。そして、統計情報として、すべての分析対象のなかでの因果強度の最大値(Causality_Max)、平均値(Causality_Ave)、分散(Causality_Var)と、遅延時間の最大値(Delay_Max)、平均値(Delay_Ave)、分散(Delay_Var)を保持している。
上述した因果ネットワーク(因果関係データ)は、さまざまな対象の挙動(ふるまい)の分析や予測に応用可能である。以下、一例として、ヒトの健康管理に関わる指標の因果分析への応用例を説明する。
図6は、本実施形態に係る健康管理支援システム6(以下、単に「本システム6」ともいう。)の全体構成を示す機能ブロック図である。
)、睡眠時間、休養時間・回数、摂取カロリー、塩分摂取量、薬の用量、サプリメントの摂取量などがある。また、ユーザ又はユーザから採取されたものから計測される指標として、血圧、脈拍、体重、体脂肪率、体脂肪量、筋肉率、筋肉量、腹囲、BMI、コレステロールレベル、血糖値、尿糖値、体温などがある。他にも医療や薬にかかる費用なども健康に間接的に関わるひとつの指標として捉えることもできる。各指標の値はユーザが手入力する構成でもよいし、歩数計や血圧計のような計測器により指標記録部60を構成し、指標値を自動で計測・記録できるようにしてもよい。
図6の健康管理支援システムは、さまざまな装置構成を採り得る。図7〜図8に装置構成の具体例を示す。
この構成の場合、歩数計71及び血圧計72は図6の指標記録部60に該当し、歩数計71及び血圧計72に内蔵されたデータ通信機能が図6のデータ送信部61に該当する。支援情報は、装置70の表示装置に出力してもよいし、歩数計71や血圧計72に送信し、歩数計71や血圧計72の表示部に出力してもよい。
健康管理支援システム6により実行される、因果ネットワークの分析処理の一例について説明する。前提として、ユーザがある程度の期間(例えば1月以上)にわたり、食事(摂取カロリー)、運動(消費カロリー)、塩分摂取量、体重、血圧、医療費の6項目の指標の記録を行い、その時系列データがデータ蓄積部62にすでに蓄積されているものとする。また、この6項目の指標の時系列データに基づき因果ネットワーク生成部63によって因果ネットワークが生成され(具体的な処理は図2を参照)、その因果関係データがすでにデータ蓄積部62に蓄積されているものとする。
定した閾値に満たないアーク(因果関係)を切断し、注目指標である「指標5:血圧」に連結した指標のみ残し、他の指標のノードは削除する(ステップS93)。
T1:<FC>の<C>が、もっとも<FT>の<C>に影響を与えているようです。
T2:あなたは<FC>の<C>によって<FT>が<C>するようで、<AD>日後に<FC>の効果が現れるタイプのようです。
T3:<FT>が<C>すると、<FE>が<C>する傾向がありますね。気をつけましょう。
<FT>:注目指標の名称
<FE>:注目指標が影響を与える指標の名称
<FC>:注目指標に影響を与える指標の名称
<C>:正の相関の場合は「増加」、負の相関の場合は「減少」
<AD>:遅延時間Delayの値
「体重の増加が、もっとも血圧の増加に影響を与えているようです。」
「あなたは運動の増加によって血圧が減少するようで、3日後に運動の効果が現れるタイプのようです。」
「血圧が増加すると、医療費が増加する傾向がありますね。気をつけましょう。」
次に、健康管理支援システム6により実行される、データ分析処理と支援情報の生成・表示処理の具体例について説明する。前提として、ユーザがある程度の期間(例えば1月以上)にわたり、食事、歩数、体重、血圧、脈拍などの複数の指標の記録を行い、その時系列データ及び因果関係データがすでにデータ蓄積部62に蓄積されているものとする。以下、一例として、因果関係が見出された歩数と血圧の時系列データ及び因果関係データを用いて、ユーザの運動支援を行う処理を説明する。
まずグラフ描画部65は、歩数の時系列データSt(t)および血圧の時系列データB
p(t)を用いて、横軸を時間[日」、縦軸を歩数[歩]および血圧[mmHg]とする折れ線グラフを作成する。図11(a)はグラフの一例であり、符号110が歩数のグラフ、符号111が血圧のグラフである。
・ThDifBp …血圧が増加/減少したと判断する差分値(正の値、例えば3mmHg)。
・ThDifSt …歩数が増加/減少したと判断する差分値(正の値、例えば1000歩)。
Db=Bp(Eday)−Bp(Sday)
Ds=St(Eday)−St(Sday)
は、グラフ描画部65は、血圧変化量Dbが条件「Db>ThDifBp」を満たし、かつ、歩数変化量Dsが条件「Ds<−1×ThDifSt」を満たす場合に(ステップS807;YES)、SdayからEdayまでの区間をSP−negaとして記録し(ステップS808)、ステップS811に進む。DbとDsが上記条件を満たさない場合は(ステップS807;NO)、負の運動効果は発現していないと判定し、ステップS809に進む。
本実施形態では、一例として、ユーザが実施した運動の評価結果及び/又は今後のアドバイスを含む第1メッセージと、当該ユーザの運動効果の遅延特性(時間遅れ量)を含む第2メッセージの2種類のユーザ支援用メッセージを提示することとする。
SP−posi:2013年2月5日〜2013年2月12日
TEmax:0.53
sd:3
Db:14
Ds:2050
が得られている場合、支援メッセージ生成部66は、第1テーブル120から2番目のテンプレートを選択し、
「2013年2月5日〜2013年2月12日の期間に注目してください。とても頑張った分、14mmHgも血圧が下がっていますね!お見事!」
という第1メッセージを生成するとともに、第2テーブル121から1番目のテンプレートを選択し、
「あなたは3日程度で運動効果が現れるタイプです」
という第2メッセージを生成する。
因る血圧の悪化に気づくことができる。また、自分自身の生理学的特性を考慮した健康管理(例えば、運動計画、歩数や血圧の目標設定など)が可能となる。
6:健康管理支援システム、60:指標記録部、61:データ送信部、62:データ蓄積部、63:因果ネットワーク生成部、64:データ取得部、65:グラフ描画部、66:支援メッセージ生成部、67:支援メッセージパターン記憶部、68:描画合成部、69:出力部
70:装置、71:歩数計、72:血圧計
80:オンラインストレージ、81:端末、82:クラウドサーバ、83:端末
Claims (5)
- 対象において生じる複数の事象のあいだの因果関係を表す因果ネットワークを生成する因果ネットワーク生成システムであって、
前記複数の事象を定量的に記述するために用いられる複数個の指標それぞれの時系列データを取得するデータ取得部と、
前記複数個の指標の中から選択した異なる2つの指標の組ごとに、当該2つの指標のあいだの因果関係を求める因果関係評価部と、
前記因果関係評価部により求められた2つの指標の組ごとの因果関係を記述したデータを出力する出力部と、を有し、
前記因果関係評価部は、
前記2つの指標のうちの一方を原因指標、他方を結果指標と仮定し、
前記原因指標の変化が遅延時間s後の前記結果指標の変化に与える影響の強さである移動エントロピーを、遅延時間sの値を変えながら計算することによって、前記原因指標と前記結果指標のあいだの最大の移動エントロピー、及び、前記原因指標と前記結果指標のあいだの移動エントロピーが最大となる遅延時間を求め、
前記出力部から出力される前記因果関係は、前記原因指標と前記結果指標のあいだの移動エントロピーが最大となる遅延時間の情報と、前記原因指標と前記結果指標のあいだの最大の移動エントロピーの情報を含む
ことを特徴とする因果ネットワーク生成システム。 - 前記因果関係評価部は、第1から第nのn個(nは2以上の整数)の遅延時間について前記原因指標と前記結果指標のあいだの移動エントロピーを求めるものであり、
前記出力部から出力される前記因果関係は、第1から第nのn個の遅延時間の情報と、前記第1から第nの遅延時間それぞれに対応するn個の移動エントロピーの情報を含む
ことを特徴とする請求項1に記載の因果ネットワーク生成システム。 - 対象において生じる複数の事象のあいだの因果関係を表す因果ネットワークを生成する因果ネットワーク生成システムであって、
前記複数の事象を定量的に記述するために用いられる複数個の指標それぞれの時系列デ
ータを取得するデータ取得部と、
前記複数個の指標の中から選択した異なる2つの指標の組ごとに、当該2つの指標のあいだの因果関係を求める因果関係評価部と、
前記因果関係評価部により求められた2つの指標の組ごとの因果関係を記述したデータを出力する出力部と、を有し、
前記因果関係評価部は、
前記2つの指標のうちの一方を原因指標、他方を結果指標と仮定し、
前記原因指標の変化が遅延時間s後の前記結果指標の変化に与える影響の強さである移動エントロピーを、遅延時間sの値を変えながら計算することによって、第1から第nのn個(nは2以上の整数)の遅延時間について前記原因指標と前記結果指標のあいだの移動エントロピーを求めるものであり、
前記出力部から出力される前記因果関係は、第1から第nのn個の遅延時間の情報と、前記第1から第nの遅延時間それぞれに対応するn個の移動エントロピーの情報を含む
ことを特徴とする因果ネットワーク生成システム。 - 前記因果関係評価部は、前記原因指標の値と前記遅延時間後の前記結果指標の値とのあいだの相関係数を計算し、
前記出力部から出力される前記因果関係は、前記相関係数の情報を含む
ことを特徴とする請求項1〜3のうちいずれか1項に記載の因果ネットワーク生成システム。 - 対象において生じる複数の事象のあいだの因果関係を表す因果ネットワークを生成する因果ネットワーク生成システムであって、
前記複数の事象を定量的に記述するために用いられる複数個の指標それぞれの時系列データを取得するデータ取得部と、
前記複数個の指標の中から選択した異なる2つの指標の組ごとに、当該2つの指標のあいだの因果関係を求める因果関係評価部と、
前記因果関係評価部により求められた2つの指標の組ごとの因果関係を記述したデータを出力する出力部と、を有し、
前記因果関係評価部は、
前記2つの指標のうちの一方を原因指標、他方を結果指標と仮定し、
前記原因指標の変化が遅延時間s後の前記結果指標の変化に与える影響の強さである移動エントロピーを、遅延時間sの値を変えながら計算することによって、前記原因指標と前記結果指標のあいだの移動エントロピー、及び、前記原因指標の影響が前記結果指標に伝播するのにかかる遅延時間を求め、
前記原因指標の値と前記遅延時間後の前記結果指標の値とのあいだの相関係数を計算し、
前記出力部から出力される前記因果関係は、前記相関係数の情報を含む
ことを特徴とする因果ネットワーク生成システム。
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