JP6547436B2 - 情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラムに関し、特に、因果関係図の作成を支援するための情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラムに関する。

社会や経済、ビジネス等の分野で事象を分析する手法のひとつに、事象の構成要素をノード、要素間の因果関係をリンクとして表す、因果関係図を作成する方法がある。因果関係図による分析は、例えば事象の全体構造を把握したり、課題を解決するためにどの部分にアプローチするのが効果的かを考察したりするのに役立てられる。

このような、因果関係図の作成を支援するための技術が、例えば、特許文献１、特許文献２、及び、特許文献３に開示されている。

特許文献１に開示されたモデルジェネレータは、事象の構成要素と要素間の因果関係を定義する画面を提示して、ユーザの入力を支援し、各要素に係るノードの定量的なメトリクス情報や単位の情報を登録する。

特許文献２に開示されたモデル定義システムは、事象の構成要素をノードとして書き出し、ノードにアークをつないで因果関係を作成し、定量的な情報を設定する。

特許文献３に開示された因果関係作成支援方法は、過去データの内、事象の２つの構成要素間の増減に着目して因果関係の候補を提示することにより、因果関係図の作成を支援する。

特許第４７７０４９５号公報 特許第４８９３０７８号公報 特開２０１３−１３０９４６号公報

分析対象となる事象が広範にわたっていて、構成要素の数が多い場合、より詳細な分析を行うために、考察すべき要素や因果関係を絞り込み、絞り込んだ要素や因果関係について、より細粒度の因果関係図が作成される。また、因果関係の抽出対象である、事象の構成要素には、定量的に表される要素だけでなく、定量的に表せない要素が含まれることがある。

しかしながら、上述の特許文献１や特許文献２に記載された技術では、考察すべき要素や因果関係の抽出、選択を支援する方法は開示されていない。そのため、ユーザは、考察すべき要素や因果関係を人手で抽出し、選択する必要がある。

また、上述の特許文献３に記載された技術では、因果関係の候補は提示されるが、各因果関係の強弱は提示されない。そのためユーザは考察範囲の絞り込みを、知識や経験をもとに行わなければならない。さらに、特許文献３では、定量的に表せない要素間の因果関係については記載されていない。

本発明の目的は、上述の課題を解決し、定量的に表せない要素間の因果関係の強弱を判断可能な、情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラムを提供することである。

本発明の情報処理装置は、定量的に表せる定量的要素と定量的に表せない非定量的要素を含む要素間の因果関係を記憶する、因果関係記憶手段と、前記因果関係記憶手段に記憶された非定量的要素間の因果関係から、入力された非定量的要素間の因果関係と類似する因果関係を抽出する、類似因果関係抽出手段と、前記因果関係記憶手段に記憶された要素から、前記抽出された非定量的要素間の因果関係における、原因の非定量的要素に対する原因である定量的要素、及び、結果の非定量的要素に対する結果である定量的要素を抽出し、出力する、定量的要素抽出手段と、を備える。

本発明の情報処理方法は、定量的に表せる定量的要素と定量的に表せない非定量的要素を含む要素間の因果関係を記憶する因果関係記憶手段に記憶された非定量的要素間の因果関係から、入力された非定量的要素間の因果関係と類似する因果関係を抽出し、前記因果関係記憶手段に記憶された要素から、前記抽出された非定量的要素間の因果関係における、原因の非定量的要素に対する原因である定量的要素、及び、結果の非定量的要素に対する結果である定量的要素を抽出し、出力する。

本発明のプログラムは、コンピュータに、定量的に表せる定量的要素と定量的に表せない非定量的要素を含む要素間の因果関係を記憶する因果関係記憶手段に記憶された非定量的要素間の因果関係から、入力された非定量的要素間の因果関係と類似する因果関係を抽出し、前記因果関係記憶手段に記憶された要素から、前記抽出された非定量的要素間の因果関係における、原因の非定量的要素に対する原因である定量的要素、及び、結果の非定量的要素に対する結果である定量的要素を抽出し、出力する、処理を実行させる。

本発明の効果は、定量的に表せない要素間の因果関係の強弱を判断できることである。

本発明の第１の実施の形態の特徴的な構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態における、支援装置１００の構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態における、コンピュータにより実現された支援装置１００の構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態における、支援装置１００の処理を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態における、類似因果関係抽出処理（ステップＳ１２０）の詳細を示すフローチャート である。 本発明の第１の実施の形態における、登録済因果関係情報６００の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における、ノードテーブル６１０の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における、因果関係テーブル６２０の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における、対象因果関係情報５００の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における、ノードテーブル５１０の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における、因果関係テーブル５２０の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における、対象因果関係リスト５３０の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における、登録済非定量的因果関係リスト６３０の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における、ノード名称間の類似判定の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における、ノード名称間の類似判定の他の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における、因果関係の類似判定の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における、類似因果関係情報７００の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における、親原因・子結果集合情報８００の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における、相関係数の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における、相関係数の表形式の出力例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における、相関係数のグラフ形式の出力例を示す図である。 本発明の第２の実施形態に係る支援装置１００の構成を示すブロック図である。 本発明の第２の実施の形態における、類似因果関係抽出処理（ステップＳ１２０）の詳細を示すフローチャート である。 本発明の第２の実施の形態における、ノードテーブル６１１の例を示す図である。 本発明の第２の実施の形態における、ノードテーブル５１１の例を示す図である。 本発明の第２の実施の形態における、ノード名称間の包含判定の例を示す図である。 本発明の第２の実施の形態における、ノード名称間の包含判定の他の例を示す図である。 本発明の第２の実施の形態における、因果関係の包含判定の例を示す図である。 本発明の第２の実施の形態における 、類似因果関係情報７０１の例を示す図である。

はじめに、本発明の実施の形態における、事象、要素（ノード）、及び、因果関係について説明する。

本発明の実施の形態では、事象は、例えば「感染症の流行」や「店舗の経営」等、分析対象である社会現象や経済現象、ビジネス等を示す。事象を構成する要素は、事象に含まれる、或いは、事象と関わりのある、何らかの大きさや強度、或いは、良し悪し等の判断軸を持つ変数や指標等を示す。例えば、事象「店舗の経営」を構成する要素には、「経済成長率」や「顧客が店舗に対して感じる魅力」が含まれる。要素は、定量的に表せる要素である定量的要素と、定量的に表せない要素である非定量的要素を含む。定量的要素は、何らかの大きさや強度、或いは、良し悪しの変化を、連続的、または、離散的な数値の変化として捉えられる要素を示す。非定量的要素は、これらの変化を、連続的、または、離散的な数値の変化として捉えられない要素を示す。例えば「経済成長率」は定量的要素であり、「顧客が店舗に対して感じる魅力」は非定量的要素である。要素間の因果関係とは、ある要素の大きさや強度が増減したり、良し悪しが変化したりすることが原因となり、結果として別の要素の大きさや強度が増減したり、良し悪しが変化したりする関係を示す。

なお、本発明の実施の形態では、分析対象の事象を構成する要素をノードとも記載し、要素（ノード）間の因果関係をリンクとも記載する。

（第１の実施の形態）
はじめに、本発明の第１の実施の形態の構成について説明する。

図２は、本発明の第１の実施形態における、支援装置１００の構成を示すブロック図である。支援装置１００は、ユーザ等による因果関係図の作成を支援する。支援装置１００は、本発明の情報処理装置の一実施形態である。

図２を参照すると、支援装置１００は、対象因果関係取得部１１０、類似因果関係抽出部１２０、定量的ノード抽出部１３０、相関係数算出部１４０、相関係数出力部１５０、因果関係記憶部１６０、及び、相関情報記憶部１７０を含む。

対象因果関係取得部１１０は、ユーザ等から、対象因果関係情報５００を取得する。対象因果関係情報５００は、新たな分析対象の事象に係るノード間の因果関係を示す。対象因果関係情報５００に含まれるノードは、非定量的ノードである。

因果関係記憶部１６０は、登録済因果関係情報６００を記憶する。登録済因果関係情報６００は、上述の新たな分析対象の事象と類似、または、関連する事象に係るノード間の因果関係を示す。登録済因果関係情報６００に含まれるノードは、定量的ノード、及び、非定量的ノードである。

類似因果関係抽出部１２０は、登録済因果関係情報６００に含まれる非定量的ノード間の因果関係から、対象因果関係情報５００に含まれる非定量的ノード間の因果関係に類似した因果関係を抽出する。

定量的ノード抽出部１３０（または、定量的要素抽出部）は、抽出した非定量的ノード間の因果関係の原因ノードに対する原因である定量的ノード（親原因ノード）と、結果ノードに対する結果である定量的ノード（子結果ノード）とのペアを抽出する。

相関係数算出部１４０は、親原因ノードと子結果ノード間の相関係数を算出する。

相関情報記憶部１７０は、相関係数の算出に必要な情報を記憶する。

相関係数出力部１５０は、算出された相関係数の情報をユーザ等に提示する。

なお、支援装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）とプログラムを記憶した記憶媒体を含み、プログラムに基づく制御によって動作するコンピュータであってもよい。

図３は、本発明の第１の実施の形態における、コンピュータにより実現された支援装置１００の構成を示すブロック図である。

この場合、支援装置１００は、ＣＰＵ１０１、ハードディスクやメモリ等の記憶デバイス１０２（記憶媒体）、他の装置等と通信を行う通信デバイス１０３、キーボード等の入力デバイス１０４、及び、ディスプレイ等の出力デバイス１０５を含む。ＣＰＵ１０１は、対象因果関係取得部１１０、類似因果関係抽出部１２０、定量的ノード抽出部１３０、相関係数算出部１４０、及び、相関係数出力部１５０を実現するためのコンピュータプログラムを実行する。記憶デバイス１０２は、因果関係記憶部１６０、及び、相関情報記憶部１７０のデータを記憶する。入力デバイス１０４は、ユーザ等から、対象因果関係情報５００の入力を受け付ける。出力デバイス１０５は、ユーザ等へ、相関係数の情報を出力する。また、通信デバイス１０３が、他の装置等から対象因果関係情報５００を受信し、他の装置等へ相関係数の情報を送信してもよい。

また、支援装置１００の各構成要素は、独立した論理回路でもよい。

また、支援装置１００の各構成要素は、有線または無線で接続された複数の物理的な装置に分散的に配置されていてもよい。

次に、本発明の第１の実施の形態の動作について説明する。

はじめに、本発明の第１の実施の形態の登録済因果関係情報６００について説明する。

図６は、本発明の第１の実施の形態における、登録済因果関係情報６００（６００ａ、ｂ、ｃ）の例を示す図である。図６の登録済因果関係情報６００ａ、ｂ、ｃは、それぞれ、分析対象の事象が「家電量販店の経営」、「駅前店舗の経営」、「駅前大型書店の経営」の場合の登録済因果関係情報６００の例である。

登録済因果関係情報６００では、定量的ノードが点線の矩形、非定量的ノードが実線の矩形、因果関係が矢印で示されている。矩形内には、ノード（要素）が示す変数や指標の内容を表すノード名称が記載されている。また、各因果関係には、当該因果関係の符号（正負）が付与されている。

因果関係の符号（正負）は、次のように定義される。すなわち、原因のノードが示す変数や指標が増加、増強、向上したことにより、結果のノードが示す変数や指標が増加、増強、向上するような関係を正の因果関係、逆に減少、減弱、悪化するような関係を負の因果関係と定義する。例えば、登録済因果関係情報６００ａでは、「配達までのリードタイム」が増加すれば、「カスタマーサービス」が低下すること（負の因果関係）や、「家電品量販店の魅力」が増加すれば「反復購入率」が上昇すること（正の因果関係）が示されている。

このような登録済因果関係情報６００は、ユーザ、或いは、他の装置により、予め、客観的事実、或いは、知識や経験、別途定められた規則等に基づき生成、または、収集され、因果関係記憶部１６０に格納（登録）される。

登録済因果関係情報６００は、例えば、ノードテーブル６１０と因果関係テーブル６２０とで表される。

図７、及び、図８は、それぞれ、本発明の第１の実施の形態における、ノードテーブル６１０、及び、因果関係テーブル６２０の例を示す図である。

ノードテーブル６１０では、各ノードのノード名称に対して、当該ノードが定量的ノードか非定量的ノードかを示すフラグ（定量性）が関連づけられている。因果関係テーブル６２０では、各因果関係の原因ノードのノード名称と結果ノードのノード名称との組に対して、因果関係の正負が関連づけられている。

ここでは、因果関係記憶部１６０に、図６の登録済因果関係情報６００（図７のノードテーブル６１０、及び、図８の因果関係テーブル６２０）が記憶されていると仮定する。

図４は、本発明の第１の実施の形態における、支援装置１００の処理を示すフローチャートである。

はじめに、対象因果関係取得部１１０は、ユーザから、対象因果関係情報５００を取得する（ステップＳ１１０）。

図９は、本発明の第１の実施の形態における、対象因果関係情報５００の例を示す図である。図９の対象因果関係情報５００は、分析対象の事象が「駅前に立地する大型家電量販店の経営」の場合の対象因果関係情報５００の例である。図９の対象因果関係情報５００は、「利便性」、「品揃え」、「顧客サービス」、及び、「駅前大型家電量販店の魅力」の４つの非定量的ノードと、３つの因果関係を含む。これら３つの因果関係は、それぞれ、「利便性」、「品揃え」、「顧客サービス」が向上すれば「駅前大型家電量販店の魅力」が高まることを示す。

このような対象因果関係情報５００は、図９のようなグラフの編集画面をユーザに提示し、ユーザから、入力デバイス１０４を介して取得してもよいし、図示していないファイル等から取得してもよい。ユーザは、因果関係として、客観的事実に基づく因果関係だけでなく、知識や経験に基づく因果関係を入力してもよい。

また、対象因果関係情報５００は、登録済因果関係情報６００と同様に、ノードテーブル５１０と因果関係テーブル５２０とで表される。

図１０、及び、図１１は、それぞれ、本発明の第１の実施の形態における、ノードテーブル５１０、及び、因果関係テーブル５２０の例を示す図である。

例えば、対象因果関係取得部１１０は、図９の対象因果関係情報５００（図１０のノードテーブル５１０、及び、図１１の因果関係テーブル５２０）を取得する。

次に、類似因果関係抽出部１２０は、登録済因果関係情報６００に含まれる非定量的ノード間の因果関係から、対象因果関係情報５００に含まれる因果関係に類似した因果関係を抽出する（ステップＳ１２０）。

図５は、本発明の第１の実施の形態における、類似因果関係抽出処理（ステップＳ１２０）の詳細を示すフローチャートである。

類似因果関係抽出部１２０は、対象因果関係情報５００に含まれる因果関係（対象因果関係５４０）のリスト（対象因果関係リスト５３０）を生成する（ステップＳ１２１）。

図１２は、本発明の第１の実施の形態における、対象因果関係リスト５３０の例を示す図である。

例えば、類似因果関係抽出部１２０は、図９の対象因果関係情報５００から、図１２のような、対象因果関係５４０（５４０＿１、５４０＿２、５４０＿３）を含む、対象因果関係リスト５３０を抽出する。

類似因果関係抽出部１２０は、因果関係記憶部１６０に記憶された登録済因果関係情報６００の１つを選択する（ステップＳ１２２）。

類似因果関係抽出部１２０は、選択した登録済因果関係情報６００から、非定量的ノード間の因果関係（登録済非定量的因果関係６４０）のリスト（登録済非定量的因果関係リスト６３０）を生成する（ステップＳ１２３）。

図１３は、本発明の第１の実施の形態における、登録済非定量的因果関係リスト６３０の例を示す図である。

例えば、類似因果関係抽出部１２０は、図６の登録済因果関係情報６００ａについて、図１３のような、登録済非定量的因果関係６４０（６４０ａ＿１、６４０ａ＿２）を含む、登録済非定量的因果関係リスト６３０ａを生成する。

類似因果関係抽出部１２０は、対象因果関係リスト５３０に含まれる各対象因果関係５４０と、登録済非定量的因果関係リスト６３０に含まれる各登録済非定量的因果関係６４０との間で、ノード名称間の類似判定を行う（ステップＳ１２４）。

ここで、類似因果関係抽出部１２０は、因果関係における原因のノード間、及び、結果のノード間のそれぞれに対して、ノード名称間の類似判定を行う。また、類似因果関係抽出部１２０は、ノード名称の形態素間の一対一の類似関係を判定することにより、ノード名称間の類似判定を行う。

図１４は、本発明の第１の実施の形態における、ノード名称間の類似判定の例を示す図である。

例えば、図１２における対象因果関係５４０＿３の原因ノード「顧客サービス」と図１３における登録済非定量的因果関係６４０ａ＿２の原因ノード「カスタマーサービス」との間で類似判定を行う場合を考える。この場合、類似因果関係抽出部１２０は、図１４のように、ノード名称に、複合語分割を含めた形態素解析を適用する。複合語分割には例えば、最長一致法等を用いることができる。類似因果関係抽出部１２０は、形態素解析により、「顧客サービス」を「顧客」と「サービス」に、「カスタマーサービス」を「カスタマー」と「サービス」に分割する。類似因果関係抽出部１２０は、分割された各形態素に対して、例えば、類語辞書を利用した類似判定（類語判定）を行い、「顧客」と「カスタマー」は類似していると判定する。また、類似因果関係抽出部１２０は、「サービス」のように、ノード間で形態素が一致している場合には、類語判定を行わずに、類似していると判定してもよい。類似因果関係抽出部１２０は、「顧客サービス」と「カスタマーサービス」の全ての形態素の間に、一対一の類似関係があることから、２つのノード名称「顧客サービス」と「カスタマーサービス」は類似していると判定する。

また、類似因果関係抽出部１２０は、他の方法によりノード名称間の類似判定を行ってもよい。例えば、類似因果関係抽出部１２０は、他の方法として、ノード名称間で類似関係があると判定された形態素の割合（コサイン類似度）をもとに、ノード名称間の類似判定を行ってもよい。

図１５は、本発明の第１の実施の形態における、ノード名称間の類似判定の他の例を示す図である。

例えば、図１２における対象因果関係５４０＿３の結果ノード「駅前大型家電量販店の魅力」と図１３における登録済非定量的因果関係６４０ａ＿２の結果ノード「家電品量販店の魅力」との間で類似判定を行う場合を考える。この場合、類似因果関係抽出部１２０は、図１５のように、形態素解析により、ノード名称「駅前大型家電量販店の魅力」を「駅前」、「大型」、「家電」、「量販」、「店」、「の」、及び、「魅力」に分割する。また、類似因果関係抽出部１２０は、ノード名称「家電品量販店の魅力」を「家電品」、「量販」、「店」、「の」、及び、「魅力」に分割する。なお、類似因果関係抽出部１２０は、品詞の種類に応じて予め定義された不要語を、類似判定の対象から取り除いてもよい。例えば、助詞を不要語として取り除く場合、駅前大型家電量販店の魅力」からは「の」が取り除かれる。類似因果関係抽出部１２０は、類語判定により「家電」と「家電品」が類似していると判定する。そして、類似因果関係抽出部１２０は、ノード名称中の形態素の有無を表すベクトルを用いて、ノード名称間の類似度を計算する。ここで、類似因果関係抽出部１２０は、類似している形態素を同一の形態素とみなしながら、２つのノード名称中に現れる形態素を列挙する。例えば、類似因果関係抽出部１２０は、「駅前」、「大型」、「家電／家電品」、「量販」、「店」、及び、「魅力」の６つの形態素を列挙する。類似因果関係抽出部１２０は、各ノード名称について、列挙された形態素の有無をベクトルで表現する。すなわち、類似因果関係抽出部１２０は、列挙された形態素が現れる場合は１、現れない場合は０を順に並べ、列挙した形態素の数を次元数とするベクトルを、各ノード名称に対して生成する。例えば、類似因果関係抽出部１２０は、ノード名称「駅前大型家電量販店の魅力」、「家電品量販店の魅力」に対して、それぞれ、６次元のベクトル（１，１，１，１，１，１）、（０，０，１，１，１，１）を生成する。類似因果関係抽出部１２０は、これら２つのベクトルの成す角の余弦を、類似度（コサイン類似度）として算出する。例えば、類似因果関係抽出部１２０は、類似度２／√６を算出する。ここで、類似度の閾値が０．８の場合、類似因果関係抽出部１２０は、２つのノード名称「駅前大型家電量販店の魅力」と「家電品量販店の魅力」は類似していると判定する。類似度の閾値は、ユーザにより、予め設定されていてもよいし、ユーザが、対象因果関係情報５００とともに指定してもよい。

また、類似因果関係抽出部１２０は、さらに他の方法として、形態素ごとに重要度に応じた重みづけをして、上記のコサイン類似度を計算してもよいし、類語間の類似度を考慮して、類似度を計算してもよい。

類似因果関係抽出部１２０は、ノード名称間の類似判定の結果をもとに、登録済非定量的因果関係リスト６３０から、対象因果関係リスト５３０に含まれる各対象因果関係５４０と類似する登録済非定量的因果関係６４０を抽出する（ステップＳ１２５）。ここで、類似因果関係抽出部１２０は、原因ノード同士が類似し、かつ、結果ノード同士が類似し、さらに、対象因果関係５４０と因果関係の符号が一致する登録済非定量的因果関係６４０を、類似する登録済非定量的因果関係６４０として抽出する。

図１６は、本発明の第１の実施の形態における、因果関係の類似判定の例を示す図である。

例えば、図１６において、対象因果関係５４０＿３と登録済非定量的因果関係６４０ａ＿２の間で、原因ノード「顧客サービス」と「カスタマーサービス」が類似し、結果ノード「駅前大型家電量販店の魅力」と「家電品量販店の魅力」が類似する。また、対象因果関係５４０＿３と登録済非定量的因果関係６４０ａ＿２の因果関係の符号は、どちらも正である。したがって、類似因果関係抽出部１２０は、登録済非定量的因果関係６４０ａ＿２が対象因果関係５４０＿３と類似していると判定する。

なお、原因ノード同士、結果ノード同士がともに類似しているにも関わらず、因果関係の符号が異なる場合、類似因果関係抽出部１２０は、ユーザに、これらの因果関係を提示し、検証を促してもよい。また、類似因果関係抽出部１２０は、対象因果関係５４０との間で、原因ノード同士が類似、かつ、結果ノード同士が類似する登録済非定量的因果関係６４０を、ノード名称間の類似度とともにユーザに提示し、因果関係が類似しているかを判定させてもよい。

類似因果関係抽出部１２０は、全ての登録済因果関係情報６００について、ステップＳ１２２からの処理を繰り返す（ステップＳ１２６）。

類似因果関係抽出部１２０は、抽出した登録済非定量的因果関係６４０について、類似因果関係情報７００を生成する（ステップＳ１２７）。

図１７は、本発明の第１の実施の形態における、類似因果関係情報７００の例を示す図である。類似因果関係情報７００は、因果関係のペアの識別子（類似因果関係識別子）、対象因果関係５４０の原因、結果ノードのノード名称、対象因果関係５４０に類似する登録済非定量的因果関係６４０の原因、結果ノードのノード名称、及び、因果関係の符号を含む。

例えば、類似因果関係抽出部１２０は、図１７の類似因果関係情報７００を生成する。

次に、定量的ノード抽出部１３０は、類似因果関係情報７００に含まれる、抽出した登録済非定量的因果関係６４０の各々について、因果関係記憶部１６０に記憶された登録済因果関係情報６００から、親原因ノードと子結果ノードとを抽出する。ここで、親原因ノードは、抽出した登録済非定量的因果関係６４０の原因ノードに対する原因である定量的ノードである。また、子結果ノードは、抽出した登録済非定量的因果関係６４０の結果ノードに対する結果である定量的ノードである。定量的ノード抽出部１３０は、抽出した親原因ノードの各々と子結果ノードの各々のペアの集合である、親原因・子結果集合情報８００を生成する（ステップＳ１３０）。

図１８は、本発明の第１の実施の形態における、親原因・子結果集合情報８００の例を示す図である。親原因・子結果集合８００は、各類似因果関係識別子に対して、当該類似因果関係識別子に係る登録済非定量的因果関係６４０の親原因ノードのノード名称、子結果ノードのノード名称、及び、親原因ノードから子結果ノードに至る因果関係の符号を含む。親原因ノードから子結果ノードに至る因果関係の符号は、親原因ノードから原因ノードに至る因果関係の符号と、原因ノードから結果ノードに至る登録済非定量的因果関係６４０の符号と、結果ノードから子結果ノードに至る因果関係の符号の積で与えられる。例えば、これら３つの因果関係の符号の内１つが正で２つが負の場合には、親原因ノードから子結果ノードに至る因果関係の符号は、正である。

例えば、定量的ノード抽出部１３０は、図１７の類似因果関係情報７００に対して、図１８の親原因・子結果集合情報８００を生成する。

次に、相関係数算出部１４０は、親原因・子結果集合情報８００に含まれる、親原因ノードと子結果ノードの各ペアに対し、相関係数を算出する（ステップＳ１４０）。

ここで、相関係数算出部１４０は、相関情報記憶部１７０に記憶されている、親原因ノード、子結果ノードに係る統計データを用いて、相関係数を算出する。この場合、相関係数算出部１４０は、親原因ノード、子結果ノードと、統計データとの対応関係を、ユーザに指定させてもよい。また、相関係数算出部１４０は、親原因ノード、子結果ノードのノード名称と、統計データの名称との間で、ステップＳ１２４と同様の類似判定を行うことにより、対応関係を決定してもよい。

また、相関係数算出部１４０は、類似の事象について生成された他の登録済因果関係情報６００の定量的ノードに係る統計データを用いて、親原因ノードと子結果ノードとの間の相関係数を算出してもよい。

また、相関係数算出部１４０は、統計データの代わりに、相関情報記憶部１７０に予め算出され記憶されている、親原因ノードと子結果ノードとの間の相関係数を用いてもよい。

また、統計データとして時系列データが使用できる場合、相関係数算出部１４０は、時間遅れを考慮して、相関係数を算出してもよい。

なお、相関係数算出部１４０は、算出された相関係数の絶対値が所定の閾値を上回り、かつ、符号の正負が親原因・子結果集合情報８００で示される因果関係の符号と異なる場合、ユーザに警告を表示してもよい。この場合、相関係数算出部１４０は、ユーザに、登録済因果関係情報６００や統計データの選択の検証を促してもよい。

図１９は、本発明の第１の実施の形態における、相関係数の例を示す図である。

例えば、相関係数算出部１４０は、図１８の親原因・子結果集合情報８００に対して、図１９のように相関係数を算出する。

このようにして算出された、親原因ノードと子結果ノードとの間の相関係数は、対象因果関係情報５００で指定された対象因果関係の強弱を判断するための目安として用いることができる。また、相関係数には、データの単位や次元に依存せずに算出が可能であるというメリットがある。

次に、相関係数出力部１５０は、算出した、親原因ノードと子結果ノードの各ペアの相関係数をユーザに出力する（ステップＳ１５０）。

ここで、相関係数出力部１５０は、親原因ノードのノード名称、子結果ノードのノード名称、及び、相関係数を出力する。相関係数出力部１５０は、さらに、相関係数とともに、ユーザにより入力された対象因果関係情報５００や登録済因果関係情報６００を出力してもよい。

相関係数出力部１５０は、相関係数を画面により出力（表示）してもよいし、ファイルにより出力してもよい。また、相関係数出力部１５０は、相関係数を表形式で出力してもよいし、グラフ形式で出力してもよい。

図２０は、本発明の第１の実施の形態における、相関係数の表形式の出力例を示す図である。

図２０の例では、親原因ノードのノード名称、子結果ノードのノード名称のペアが、相関係数が大きい順に表示されている。また、ユーザにより入力された対象因果関係５４０の強弱の判断を支援するために、対象因果関係５４０の原因ノードのノード名称、結果ノードのノード名称が関連づけられている。また、図２０の例では、ユーザにより予め設定された、相関係数に係る閾値の位置を太線で示すことにより、相関係数の大きな親原因ノードと子結果ノードのペアが強調して表示されている。

図２１は、本発明の第１の実施の形態における、相関係数のグラフ形式の出力例を示す図である。

図２１の例では、ユーザにより入力された対象因果関係情報５００に含まれる対象因果関係５４０の内、選択された対象因果関係５４０に対応する親原因ノードと子結果ノードが表示されている。さらに、選択された親原因ノードと子結果ノードのペアについて、相関係数が表示されている。

親原因ノードと子結果ノードのペアの選択は、例えば、以下のように行われる。すなわち、はじめに、ユーザにより入力された対象因果関係情報５００に含まれる、全ての対象因果関係５４０がグラフ形式で表示される。ユーザが、対象因果関係５４０を原因ノードと結果ノードのペアを指定して選択すると、選択された対象因果関係５４０のノード、及び、リンクが強調して表示される。そして、選択された対象因果関係５４０と類似する登録済非定量的因果関係６４０の親原因ノードと子結果ノードが、当該対象因果関係５４０の原因ノードと結果ノードにそれぞれ関連づけられて表示される。ユーザが、親原因ノードと子結果ノードのペアを指定すると、選択されたペアのノード、及び、リンクが強調して表示され、当該ペアの相関係数が表示される。

なお、対象因果関係情報５００に含まれる対象因果関係５４０の原因ノードと結果ノードや、対象因果関係５４０と類似する登録済非定量的因果関係６４０の親原因ノードと子結果ノードの内、選択されていないノードは、グレーアウトにより表示されてもよい。

また、図２１の例では、ノード、及び、リンクの強調表示を、太枠や太線で行っているが、色の変更や点滅により行ってもよい。

また、ノードペアの選択は、例えば、画面上で図示していないマウスカーソルでノードをポイントすることにより選択されてもよいし、プルダウンメニューから選択されてもよいし、キーボード等で選択されてもよい。また、ユーザにより設定された相関係数の閾値に応じて、相関係数が所定値以上の親原因ノードと子結果ノードがまとめて選択されてもよい。

さらに、選択された対象因果関係５４０の類似因果関係の親原因ノードと子結果ノードの全てを一度に表示するのではなく、ユーザによる選択に応じて、追加表示してもよい。これにより、親原因ノードと子結果ノードの組み合わせが多数の場合でも、結果の確認が行いやすくなる。

以上により、本発明の第１の実施の形態の動作が完了する。

次に、本発明の第１の実施の形態の特徴的な構成を説明する。図１は、本発明の第１の実施の形態の特徴的な構成を示すブロック図である。

図１を参照すると、支援装置１００（情報処理装置）は、因果関係記憶部１６０、類似因果関係抽出部１２０、及び、定量的ノード抽出部１３０（定量的要素抽出部）を含む。

因果関係記憶部１６０は、定量的に表せる定量的要素と定量的に表せない非定量的要素を含む要素間の因果関係を記憶する。類似因果関係抽出部１２０は、因果関係記憶部１６０に記憶された非定量的要素間の因果関係から、入力された非定量的要素間の因果関係と類似する因果関係を抽出する。定量的ノード抽出部１３０は、因果関係記憶部１６０に記憶された要素から、抽出された非定量的要素間の因果関係における、原因の非定量的要素に対する原因である定量的要素、及び、結果の非定量的要素に対する結果である定量的要素を抽出し、出力する。

次に、本発明の第１の実施の形態の効果を説明する。

本発明の第１の実施の形態によれば、因果関係図の作成において、定量的に表せない要素間の因果関係の強弱を判断できる。その理由は、支援装置１００が、登録済因果関係情報６００から、入力された対象因果関係５４０と類似する登録済非定量的因果関係６４０を抽出し、さらに、抽出した登録済非定量的因果関係６４０の親原因ノード、子結果ノードを抽出するためである。これにより、ユーザは、抽出された親原因ノード、子結果ノードを、入力した非定量的要素間の因果関係の原因ノード、結果ノードの代わりの定量的ノードとして用い、当該入力した因果関係の強弱の判断に用いることができる。

また、本発明の第１の実施の形態によれば、因果関係図の作成において、定量的に表せない要素間の因果関係の強弱を判断するための、単位、次元によらない、統一した目安を得ることができる。その理由は、支援装置１００が、抽出された親原因ノード、子結果ノード間で相関係数を算出するためである。これにより、ユーザは、算出された相関係数を、入力した非定量的要素間の因果関係の強弱の判断に用いることができる。

このような支援装置１００を用いることで、ユーザは分析対象の事象を構成する要素の内、事象に大きな影響を与える重要な部分をより短時間で、より的確に絞り込むことができ、重要な部分に対してより細粒度で、具体的な分析を進めることができる。

また、事象の分析においては、因果関係図の作成とともに、因果関係図に基づいて事象をモデル化し、その定性的な振る舞いをシミュレーションするシステムダイナミクスも併せて用いられる。因果関係図からシステムダイナミクスのシミュレーションモデルを作成するためには、要素が定量的である必要がある。支援装置１００を用いることで、ユーザは、非定量的な要素の定量的要素への置き換えをより短時間でより的確に行うことができ、システムダイナミクスによる事象の定性的な振る舞いの分析を進めることができる。

（第２の実施の形態）
次に、本発明の第２の実施の形態の構成について説明する。

本発明の第２の実施の形態の構成では、登録済因果関係情報６００から、対象因果関係情報５００に含まれる非定量的ノード間の因果関係に類似する因果関係に加えて、包含する因果関係も抽出する点で、第１の実施の形態と異なる。

はじめに、本発明の第２の実施の形態の構成について説明する。

図２２は、本発明の第２の実施形態に係る支援装置１００の構成を示すブロック図である。

図２２を参照すると、本発明の第２の実施形態に係る支援装置１００の構成では、本発明の第１の実施形態に係る支援装置１００の構成（図２）における類似因果関係抽出部１２０が、類似因果関係抽出部１２１に置き換わっている。

類似因果関係抽出部１２１は、登録済因果関係情報６００に含まれる非定量的ノード間の因果関係から、さらに、対象因果関係情報５００に含まれる非定量的ノード間の因果関係を包含する因果関係も抽出する。

次に、本発明の第２の実施の形態の動作について説明する。

はじめに、本発明の第２の実施の形態の対象因果関係情報５００と登録済因果関係情報６００について説明する。

本発明の第２の実施の形態では、ノード名称は、１つの主体部、１つのプロパティ部、及び、他の部分により構成される。ここで、主体部は、事物の名称であり、プロパティ部は、主体部により示される事物が保持する性質を示す。主体部とその他の部分とは、省略可能であるが、プロパティ部は省略不可能である。

本発明の第２の実施の形態では、本発明の第１の実施の形態のノードテーブル５１０、ノードテーブル６１０がノード名称の構成を示すノードテーブル５１１、ノードテーブル６１１で置き換えられる。すなわち、対象因果関係情報５００は、ノードテーブル５１１と因果関係テーブル５２０で表される。また、登録済因果関係情報６００も、ノードテーブル６１１と因果関係テーブル６２０で表される。

図２４は、図２５は、それぞれ、本発明の第２の実施の形態における、ノードテーブル６１１、ノードテーブル５１１の例を示す図である。

ノードテーブル６１１、ノードテーブル５１１では、各ノードのノード名称に対して、当該ノード名称の主体部、プロパティ部、その他の部分、及び、当該ノードが定量的ノードか非定量的ノードかを示すフラグが関連づけられている。

ここでは、因果関係記憶部１６０に、図６の登録済因果関係情報６００が記憶されていると仮定する。図６の登録済因果関係情報６００は、図２４のノードテーブル６１１、及び、図８の因果関係テーブル６２０で表される。

また、対象因果関係取得部１１０は、図９のような対象因果関係情報５００を取得する。図９の対象因果関係情報５００は、図２５のノードテーブル５１１、及び、図１１の因果関係テーブル５２０で表される。

図２３は、本発明の第２の実施の形態における、類似因果関係抽出処理（ステップＳ１２０）の詳細を示すフローチャートである。

類似因果関係抽出部１２１は、対象因果関係情報５００から、対象因果関係５４０のリスト（対象因果関係リスト５３０）を生成する（ステップＳ２２１）。

類似因果関係抽出部１２１は、因果関係記憶部１６０に記憶された登録済因果関係情報６００の１つを選択する（ステップＳ２２２）。

類似因果関係抽出部１２１は、選択した登録済因果関係情報６００から、非定量的ノード間の因果関係（登録済非定量的因果関係６４０）のリスト（登録済非定量的因果関係リスト６３０）を生成する（ステップＳ２２３）。

類似因果関係抽出部１２１は、対象因果関係リスト５３０に含まれる各対象因果関係５４０と、登録済非定量的因果関係リスト６３０に含まれる各登録済非定量的因果関係６４０との間で、ノード名称間の類似判定、及び、包含判定を行う（ステップＳ２２４）。

ここで、類似因果関係抽出部１２１は、因果関係における原因のノード間、及び、結果のノード間のそれぞれに対して、ノード名称間の類似判定、及び、包含判定を行う。また、類似因果関係抽出部１２１は、「主体部に対する類似判定と包含判定」の結果、及び、「プロパティ部に対する類似判定」の結果を用いて、ノード名称間の類似判定、及び、包含判定を行う。

図２６は、本発明の第２の実施の形態における、ノード名称間の包含判定の例を示す図である。

例えば、図１２における対象因果関係５４０＿１の結果ノード「駅前大型家電量販店の魅力」と図１３における登録済非定量的因果関係６４０ｂ＿１の結果ノード「駅前店舗の魅力」との間で類似判定、及び、包含判定を行う場合を考える。図２５、図２４に示すように、ノード名称「駅前大型家電量販店の魅力」は、主体部「駅前大型家電量販店」、プロパティ部「魅力」、及び、その他の部分「の」から構成される。ノード名称「駅前店舗の魅力」は、主体部「駅前店舗」、プロパティ部「魅力」、及び、その他の部分「の」から構成される。

「プロパティ部に対する類似判定」は、例えば、第１の実施形態におけるノード名称に対する類似判定（ステップＳ１２４）と同様に、ノード名称のプロパティ部間で、形態素間の一対一の類似関係やコサイン類似度を用いて行うことができる。

例えば、プロパティ部「魅力」は一致しているため、類似因果関係抽出部１２１は、図２６のように、プロパティ部は類似と判定する。

「主体部に対する類似判定と包含判定」は、以下のように行われる。

はじめに、類似因果関係抽出部１２１は、第１の実施形態と同様に、ノード名称の主体部間で類似判定を行う。例えば、類似因果関係抽出部１２１は、図２６のように、主体部「駅前大型家電量販店」を、「駅前」、「大型」、「家電」、「量販」、及び、「店」に分割する。また、類似因果関係抽出部１２１は、主体部「駅前店舗」を、「駅前」と「店舗」に分割する。類似因果関係抽出部１２１は、類語判定により「駅前」と「駅前」、「店」と「店舗」が類似していると判定する。類似因果関係抽出部１２１は、「駅前」、「大型」、「家電」、「量販」、「店／店舗」の５つの形態素を列挙する。類似因果関係抽出部１２１は、主体部「駅前大型家電量販店」、「駅前店舗」に対して、それぞれ、５次元のベクトル（１，１，１，１，１）、（１，０，０，０，１）を生成する。類似因果関係抽出部１２１は、類似度２／√１０を算出する。類似度の閾値が０．８の場合、類似因果関係抽出部１２１は、２つの主体部「駅前大型家電量販店」と「駅前店舗」は類似していないと判定する。

次に、類似因果関係抽出部１２１は、ノード名称の主体部間で包含判定を行う。ここで、類似因果関係抽出部１２１は、類語判定で類似と判定された形態素を同一とみなし、対象因果関係５４０のノードの主体部を構成する形態素の集合が、登録済非定量的因果関係６４０のノードの主体部を構成する形態素の集合を包含するかどうかを判定する。包含する場合、類似因果関係抽出部１２１は、登録済非定量的因果関係６４０のノード名称の主体部が、対象因果関係５４０のノード名称の主体部を意味的に包含すると判定する。例えば、主体部「駅前大型家電量販店」の形態素の集合は「駅前店舗」の形態素の集合を包含するため、類似因果関係抽出部１２１は、図２６のように、主体部「駅前店舗」は「駅前大型家電量販店」を意味的に包含すると判定する。

類似因果関係抽出部１２１は、「主体部に対する類似判定と包含判定」の結果と「プロパティ部に対する類似判定」の結果を用いて、次のように、ノード名称間の類似判定、及び、包含判定を行う。類似因果関係抽出部１２１は、登録済非定量的因果関係６４０の主体部、プロパティ部が、それぞれ、対象因果関係５４０の主体部、プロパティ部と類似する場合、登録済非定量的因果関係６４０のノード名称が対象因果関係５４０のノード名称に類似と判定する。類似因果関係抽出部１２１は、登録済非定量的因果関係６４０の主体部、プロパティ部が、対象因果関係５４０の主体部を包含、プロパティ部と類似する場合、登録済非定量的因果関係６４０のノード名称が対象因果関係５４０のノード名称を包含と判定する。

例えば、類似因果関係抽出部１２１は、図２６のように、登録済非定量的因果関係６４０ｂ＿１の結果ノード「駅前店舗の魅力」は、対象因果関係５４０＿１の結果ノード「駅前大型家電量販店の魅力」を包含すると判定する。

なお、類似因果関係抽出部１２１は、ノード名称間の類似判定、及び、包含判定を行う時に、以下のように、ノード名称の主体部を補完してもよい。

図２７は、本発明の第２の実施の形態における、ノード名称間の包含判定の他の例を示す図である。

例えば、図１２における対象因果関係５４０＿１の原因ノード「利便性」と登録済非定量的因果関係６４０ｂ＿１の原因ノード「駅前店舗の便利さ」との間で類似判定、及び、包含判定を行う場合を考える。

ノード名称「利便性」は、主体部とその他の部分を持たず、プロパティ部「利便性」のみから構成される。ノード名称「駅前店舗の便利さ」は、主体部「駅前店舗」、プロパティ部「便利さ」、及び、その他の部分「の」から構成される。ノード名称の主体部が省略されている場合、類似因果関係抽出部１２１は、当該ノード名称の主体部を、当該ノードと因果関係にあるノードのノード名称の主体部で補完する。例えば、類似因果関係抽出部１２１は、図２７のように、対象因果関係５４０＿１の原因ノード「利便性」の主体部を、結果ノード「駅前大型家電量販店の魅力」の主体部「駅前大型家電量販店」で補完する。そして、類似因果関係抽出部１２１は、「（駅前大型家電量販店の）利便性」と「駅前店舗の便利さ」との間で、ノード名称間の類似判定、及び、包含判定を行う。例えば、類似因果関係抽出部１２１は、プロパティ部「利便性」と「便利さ」は類似していると判定し、主体部「（駅前大型家電量販店）」は「駅前店舗」に包含されると判定する。そして、類似因果関係抽出部１２１は、図２７のように、登録済非定量的因果関係６４０ｂ＿１の原因ノード「駅前店舗の便利さ」は、対象因果関係５４０＿１の原因ノード「（駅前大型家電量販店の）利便性」を包含すると判定する。

なお、１つのノードが複数の因果関係を持っており、因果関係間で補完候補となる主体部が異なる場合、類似因果関係抽出部１２１は、各補完候補を用いて類似判定を試み、類似と判定された補完候補を選択してもよい。また、この場合、類似因果関係抽出部１２１は、ユーザに補完候補を提示し、選択させてもよい。また、この場合、類似因果関係抽出部１２１は、当該ノードに係る類似判定、及び、包含判定を中止し、次のノードに係る判定処理に移ってもよい。

また、類似因果関係抽出部１２１は、ノード名称間の類似関係、及び、包含関係が検出できれば、他の方法により、ノード名称間の類似判定、及び、包含判定を行ってもよい。

類似因果関係抽出部１２１は、ノード名称間の類似判定、包含判定の結果をもとに、登録済非定量的因果関係リスト６３０から、各対象因果関係５４０と類似、または、各対象因果関係５４０を包含する登録済非定量的因果関係６４０を抽出する（ステップＳ２２５）。

ここで、類似因果関係抽出部１２１は、第１の実施の形態と同様に、原因ノード同士が類似し、かつ、結果ノード同士が類似し、さらに、対象因果関係５４０と因果関係の正負が一致する登録済非定量的因果関係６４０を、類似する登録済非定量的因果関係６４０として抽出する。

また、類似因果関係抽出部１２１は、次の条件１）〜３）のいずれかを満たし、対象因果関係５４０と因果関係の符号が一致する登録済非定量的因果関係６４０を、対象因果関係５４０を包含する登録済非定量的因果関係６４０として抽出する。

１）登録済非定量的因果関係６４０の原因ノードが対象因果関係５４０の原因ノードと類似し、かつ、登録済非定量的因果関係６４０の結果ノードが対象因果関係５４０の結果ノードを包含する。

２）登録済非定量的因果関係６４０の原因ノードが対象因果関係５４０の原因ノードを包含し、かつ、登録済非定量的因果関係６４０の結果ノードが対象因果関係５４０の結果ノードと類似する。

３）登録済非定量的因果関係６４０の原因ノードが対象因果関係５４０の原因ノードを包含し、かつ、登録済非定量的因果関係６４０の結果ノードが対象因果関係５４０の結果ノードを包含する。

図２８は、本発明の第２の実施の形態における、因果関係の包含判定の例を示す図である。

例えば、図２８において、登録済非定量的因果関係６４０ｂ＿１の原因ノード「駅前店舗の便利さ」、結果ノードが「駅前店舗の魅力」、それぞれ、対象因果関係５４０＿１の原因ノード「利便性」、結果ノード「駅前大型家電量販店の魅力」を包含する。また、対象因果関係５４０＿１と登録済非定量的因果関係６４０ｂ＿１の因果関係の符号は、どちらも正である。したがって、類似因果関係抽出部１２１は、登録済非定量的因果関係６４０ａ＿２が対象因果関係５４０＿１を包含すると判定する。

類似因果関係抽出部１２１は、全ての登録済因果関係情報６００について、ステップＳ２２２からの処理を繰り返す（ステップＳ２２６）。

類似因果関係抽出部１２１は、抽出した類似因果関係について、類似因果関係情報７０１を生成する（ステップＳ２２７）。

図２９は、本発明の第２の実施の形態における、類似因果関係情報７０１の例を示す図である。類似因果関係情報７０１は、本発明の第１の実施の形態における、類似因果関係情報７００と同様の内容に加えて、類似因果関係の種類を含む。類似因果関係の種類は、登録済非定量的因果関係６４０が対象因果関係５４０と類似する（類似）か、対象因果関係５４０を包含する（包含）か、を示す。

例えば、類似因果関係抽出部１２１は、図２９の類似因果関係情報７０１を生成する。

以下、本発明の第１の実施の形態と同様に、親原因ノードと子結果ノードの抽出、及び、親原因ノードと子結果ノードのペアの相関係数の算出が行われる。このとき、種別が「包含」の類似因果関係も、種別が「類似」の類似因果関係と同様に扱われる。

なお、相関係数の算出において、親原因ノード、子結果ノードのノード名称と、統計データの名称との間の対応関係を決定する場合、相関係数算出部１４０は、ステップＳ２２４と同様の包含判定を用いてもよい。

以上により、本発明の第２の実施の形態の動作が完了する。

次に、本発明の第２の実施の形態の効果を説明する。

本発明の第２の実施の形態によれば、第１の実施の形態の効果に加え、定量的に表せない要素間の因果関係の強弱を判断する時に、より多くの登録済みの因果関係を活用できる。その理由は、支援装置１００が、登録済因果関係情報６００から、さらに、入力された対象因果関係５４０を包含する登録済非定量的因果関係６４０を抽出するためである。これにより、ユーザは、入力した非定量的要素間の因果関係と類似する因果関係に加えて、当該入力した因果関係を一般化した因果関係の親原因ノード、子結果ノードを、当該入力した因果関係の強弱の判断に用いることができる。

例えば、第１の実施の形態では、登録済非定量的因果関係６４０ｂ＿１は、対象因果関係５４０＿１と類似していないと判定されるが、第２の実施の形態では、対象因果関係５４０＿１を包含すると判定される。登録済非定量的因果関係６４０ｂ＿１の親原因ノード「駅からの徒歩分数」等で表される「便利さ」が向上すれば、「魅力」が向上し、子結果ノード「売上」、「来店客数」が多くなる。これは、駅前に立地する店舗一般に当てはまり、分析対象の事象の「駅前大型家電量販店」にも共通する性質である。したがって、登録済非定量的因果関係６４０ｂ＿１を対象因果関係５４０＿１の分析に役立てることができる。

また、本発明の第２の実施の形態によれば、第１の実施の形態に比べ、ノード名称間の類似判定をより正確に行うことができる。その理由は、支援装置１００が、ノード名称の主体部に対する類似判定と包含判定、及び、プロパティ部に対する類似判定の結果をもとに、ノード名称間の類似判定、及び、包含判定を行うためである。これにより、定量的に表せない要素間の因果関係の強弱を判断する時に、入力した因果関係とは関係ない、不適切な因果関係の親原因ノード、子結果ノードの抽出が低減される。

例えば、図１２における対象因果関係５４０＿２の結果ノード「駅前大型家電量販店の魅力」と図１３における登録済非定量的因果関係６４０ｃ＿１の結果ノード「駅前大型書店の魅力」との間で類似判定を行う場合を考える。

本発明の第１の実施の形態では、これらのノード名称から、形態素「駅前」、「大型」、「家電」、「量販」、「書」、「店」、「魅力」が抽出される。そして、ノード名称「駅前大型家電量販店の魅力」、「駅前大型書店の魅力」に対して、それぞれ、７次元ベクトル（１，１，１，１，０，１，１）、（１，１，０，０，１，１，１）が生成される。この場合、コサイン類似度４／√３０が算出される。

一方、本発明の第２の実施の形態では、主体部に対して、形態素「駅前」、「大型」、「家電」、「量販」、「書」、「店」が抽出される。そして、ノード名称「駅前大型家電量販店」、「駅前大型書店」に対して、それぞれ、６次元ベクトル（１，１，１，１，０，１）、（１，１，０，０，１，１）が生成される。この場合、コサイン類似度３／√２０が算出される。また、プロパティ部「魅力」は一致する。

ここで、類似度の閾値が０．７の場合、ノード名称「駅前大型家電量販店の魅力」と「駅前大型書店の魅力」とは、第１の実施形態では類似と判定されるが、第２の実施形態では類似していないと判定される。登録済非定量的因果関係６４０ｃ＿１の親原因ノード「取扱い理工書数」は、分析対象の事象の「駅前大型家電量販店」に対しては、不適切なノードである。本発明の第２の実施形態では、このような不適切なノードの抽出が低減される。

以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

１００ 支援装置
１０１ ＣＰＵ
１０２ 記憶デバイス
１０３ 通信デバイス
１０４ 入力デバイス
１０５ 出力デバイス
１１０ 対象因果関係取得部
１２０ 類似因果関係抽出部
１２１ 類似因果関係抽出部
１３０ 定量的ノード抽出部
１４０ 相関係数算出部
１５０ 相関係数出力部
１６０ 因果関係記憶部
１７０ 相関情報記憶部
５００ 対象因果関係情報
５１０ ノードテーブル
５１１ ノードテーブル
５２０ 因果関係テーブル
５３０ 対象因果関係リスト
５４０ 対象因果関係
６００ 登録済因果関係情報
６１０ ノードテーブル
６１１ ノードテーブル
６２０ 因果関係テーブル
６３０ 登録済非定量的因果関係リスト
６４０ 登録済非定量的因果関係
７００ 類似因果関係情報
７０１ 類似因果関係情報

Claims (10)

1. 定量的に表せる定量的要素と定量的に表せない非定量的要素を含む要素間の因果関係を記憶する、因果関係記憶手段と、
   前記因果関係記憶手段に記憶された非定量的要素間の因果関係から、入力された非定量的要素間の因果関係と類似する因果関係を抽出する、類似因果関係抽出手段と、
   前記因果関係記憶手段に記憶された要素から、前記抽出された非定量的要素間の因果関係における、原因の非定量的要素に対する原因である定量的要素、及び、結果の非定量的要素に対する結果である定量的要素を抽出し、出力する、定量的要素抽出手段と、
   を備えた、情報処理装置。
2. さらに、前記定量的要素抽出手段により抽出された定量的要素間の相関係数を算出し、出力する、相関係数算出手段、を備えた、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記類似因果関係抽出手段は、前記因果関係記憶手段に記憶された非定量的要素間の因果関係から、原因の非定量的要素が、前記入力された非定量的要素間の因果関係の原因の非定量的要素と類似し、かつ、結果の非定量的要素が、前記入力された非定量的要素間の因果関係の結果の非定量的要素と類似する因果関係を、前記入力された非定量的要素間の因果関係と類似する因果関係として抽出する、
   請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記類似因果関係抽出手段は、さらに、前記因果関係記憶手段に記憶された非定量的要素間の因果関係から、前記入力された非定量的要素間の因果関係を包含する因果関係を抽出する、
   請求項１乃至３のいずれかに記載の情報処理装置。
5. 前記類似因果関係抽出手段は、前記因果関係記憶手段に記憶された非定量的要素間の因果関係から、原因の非定量的要素が、前記入力された非定量的要素間の因果関係の原因の非定量的要素と類似、または、前記入力された非定量的要素間の因果関係の原因の非定量的要素を包含し、かつ、結果の非定量的要素が、前記入力された非定量的要素間の因果関係の結果の非定量的要素と類似、または、前記入力された非定量的要素間の因果関係の結果の非定量的要素を包含する因果関係を、前記入力された非定量的要素間の因果関係を包含する因果関係として抽出する、
   請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記因果関係記憶手段に記憶された非定量的要素、及び、前記入力された非定量的要素は、主体を表す主体部と当該主体の性質を表すプロパティ部により記述され、
   前記類似因果関係抽出手段は、
   前記因果関係記憶手段に記憶された非定量的要素の主体部が前記入力された非定量的要素の主体部と類似し、かつ、前記因果関係記憶手段に記憶された非定量的要素のプロパティ部が前記入力された非定量的要素のプロパティ部と類似している場合、前記因果関係記憶手段に記憶された非定量的要素が前記入力された非定量的要素と類似していると判定し、
   前記因果関係記憶手段に記憶された非定量的要素の主体部が前記入力された非定量的要素の主体部を包含し、かつ、前記因果関係記憶手段に記憶された非定量的要素のプロパティ部が前記入力された非定量的要素のプロパティ部と類似している場合、前記因果関係記憶手段に記憶された非定量的要素が前記入力された非定量的要素を包含していると判定する、
   請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記因果関係記憶手段に記憶された非定量的要素間の因果関係、及び、前記入力された非定量的要素間の因果関係には、因果関係の正負を表す符号が付与され、
   前記類似因果関係抽出手段は、前記因果関係記憶手段に記憶された非定量的要素間の因果関係から、前記入力された非定量的要素間の因果関係と類似する因果関係であって、前記入力された非定量的要素間の因果関係と同じ符号が付与された因果関係を抽出する、
   請求項１乃至６のいずれかに記載の情報処理装置。
8. 定量的に表せる定量的要素と定量的に表せない非定量的要素を含む要素間の因果関係を記憶する因果関係記憶手段に記憶された非定量的要素間の因果関係から、入力された非定量的要素間の因果関係と類似する因果関係を抽出し、
   前記因果関係記憶手段に記憶された要素から、前記抽出された非定量的要素間の因果関係における、原因の非定量的要素に対する原因である定量的要素、及び、結果の非定量的要素に対する結果である定量的要素を抽出し、出力する、
   情報処理方法。
9. さらに、前記抽出された定量的要素間の相関係数を算出し、出力する、
   請求項８に記載の情報処理方法。
10. コンピュータに、
    定量的に表せる定量的要素と定量的に表せない非定量的要素を含む要素間の因果関係を記憶する因果関係記憶手段に記憶された非定量的要素間の因果関係から、入力された非定量的要素間の因果関係と類似する因果関係を抽出し、
    前記因果関係記憶手段に記憶された要素から、前記抽出された非定量的要素間の因果関係における、原因の非定量的要素に対する原因である定量的要素、及び、結果の非定量的要素に対する結果である定量的要素を抽出し、出力する、
    処理を実行させる、プログラム。