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。