JP6996360B2 - レポート作成プログラム、およびレポート作成方法 - Google Patents
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Description
図1は、実施の形態にかかるレポート作成方法の一実施例を示す説明図である。情報処理装置100は、時系列データ群を受け付けるコンピュータである。時系列データ群は、例えば、同一の属性を有する複数の時系列データを含む。属性は、例えば、時系列データに含まれる各データが取得または計測された時間帯である。
次に、図2を用いて、図1に示した情報処理装置100を適用した、レポート作成システム200の一例について説明する。
次に、図3を用いて、情報処理装置100のハードウェア構成例について説明する。
次に、図4を用いて、時系列データテーブル400の記憶内容の一例について説明する。時系列データテーブル400は、例えば、図3に示した情報処理装置100のメモリ302や記録媒体305などの記憶領域により実現される。
次に、図5を用いて、個別特徴量テーブル500の記憶内容の一例について説明する。個別特徴量テーブル500は、例えば、図3に示した情報処理装置100のメモリ302や記録媒体305などの記憶領域により実現される。
次に、図6を用いて、全体特徴量テーブル600の記憶内容の一例について説明する。全体特徴量テーブル600は、例えば、図3に示した情報処理装置100のメモリ302や記録媒体305などの記憶領域により実現される。
次に、図7を用いて、出現フラグテーブル700の記憶内容の一例について説明する。出現フラグテーブル700は、例えば、図3に示した情報処理装置100のメモリ302や記録媒体305などの記憶領域により実現される。
次に、図8を用いて、着目度テーブル800の記憶内容の一例について説明する。着目度テーブル800は、例えば、図3に示した情報処理装置100のメモリ302や記録媒体305などの記憶領域により実現される。
次に、図9を用いて、コメント分類テーブル900の記憶内容の一例について説明する。コメント分類テーブル900は、例えば、図3に示した情報処理装置100のメモリ302や記録媒体305などの記憶領域により実現される。
次に、図10を用いて、学習モデルテーブル1000の記憶内容の一例について説明する。学習モデルテーブル1000は、例えば、図3に示した情報処理装置100のメモリ302や記録媒体305などの記憶領域により実現される。
図11は、各種データの関係性を示す説明図である。
次に、図12を用いて、図2に示したレポート作成システム200に含まれるクライアント装置201のハードウェア構成例について説明する。
次に、図13を用いて、情報処理装置100の機能的構成例について説明する。
まず、取得部1301が学習用の時系列データ群を取得したことに応じて、学習モデルを作成する際の、算出部1302~生成部1303の動作について説明する。算出部1302~生成部1303は、記憶部1300に学習モデルが記憶済みであれば、学習モデルを作成する際の動作を行わない場合があってもよい。
次に、取得部1301が対象の時系列データ群を取得したことに応じて、レポートの作成を支援する際の、算出部1302~生成部1303の動作について説明する。
次に、図14を用いて、情報処理装置100の具体的な機能的構成例について説明する。
次に、図15を用いて、情報処理装置100の動作の流れについて説明する。
(15-1)情報処理装置100は、文書解析技術を用いて、1以上の学習用の時系列データ群1500にそれぞれ対応するレポートに記載されたコメント1510を分類し、コメント1510の種類を特定する。コメント1510の種類は、例えば、全体の最大値・平均値、瞬間的な高負荷、連続的な高負荷、変動小、負荷小、負荷が非常に少ないなどである。情報処理装置100は、利用者の操作入力に基づき、コメント1510の種類を特定してもよい。また、情報処理装置100は、コメント1510の種類ごとに、学習用の時系列データ群1500に対応するレポートに出現するか否かを示すフラグ情報を生成する。
(15-5)情報処理装置100は、対象の時系列データ群1530に含まれる時系列データごとに1以上の種類の個別特徴量を算出する。情報処理装置100は、対象の時系列データ群1530に含まれる時系列データごとに算出した1以上の種類の個別特徴量に基づいて、当該時系列データ群1530の全体特徴量を算出する。
次に、図16~図33を用いて、情報処理装置100の動作例について説明する。具体的には、図16~図27を用いて、情報処理装置100が学習モデルを作成する動作例について説明し、図28~図33を用いて、情報処理装置100がレポートの作成を支援する動作例について説明する。まず、図16および図17の説明に移行し、コメントを分類する一例について説明する。
次に、図34を用いて、情報処理装置100が実行する、学習モデル作成処理手順の一例について説明する。学習モデル作成処理は、例えば、図3に示したCPU301と、メモリ302や記録媒体305などの記憶領域と、ネットワークI/F303とによって実現される。
次に、図35を用いて、情報処理装置100が実行する、レポート作成処理手順の一例について説明する。レポート作成処理は、例えば、図3に示したCPU301と、メモリ302や記録媒体305などの記憶領域と、ネットワークI/F303とによって実現される。
時系列データ群に含まれる時系列データごとに個別特徴量を算出し、
算出した前記個別特徴量を統計処理し、受け付けた前記時系列データ群の全体特徴量を算出し、
1以上の時系列データ群と当該時系列データ群に対するレポートの内容とに基づいて生成された、全体特徴量とレポートの内容との関係性を表す学習モデルを参照し、算出した全体特徴量に対応するレポートの内容に関する情報を出力する、
処理を実行させることを特徴とするレポート作成プログラム。
前記学習モデルは、コメントの種類ごとに、全体特徴量とレポートでの当該種類のコメントの出現頻度を示す指標値との関係性を表し、
前記出力する処理は、コメントの種類ごとに、算出した全体特徴量に対応する指標値を出力する、ことを特徴とする付記1に記載のレポート作成プログラム。
前記全体特徴量は、個別特徴量の最小値および最大値を表す、ことを特徴とする付記1~4のいずれか一つに記載のレポート作成プログラム。
時系列データ群に含まれる時系列データごとに個別特徴量を算出し、
算出した前記個別特徴量を統計処理し、受け付けた前記時系列データ群の全体特徴量を算出し、
1以上の時系列データ群と当該時系列データ群に対するレポートの内容とに基づいて生成された、全体特徴量とレポートの内容との関係性を表す学習モデルを参照し、算出した全体特徴量に対応するレポートの内容に関する情報を出力する、
処理を実行することを特徴とするレポート作成方法。
110,1450,1520,2510,2520 学習モデル
121,1601~1603 レポート
130,1101,1410,1460,1500,1530 時系列データ群
140 情報
200 レポート作成システム
201 クライアント装置
210 ネットワーク
300,1200 バス
301,1201 CPU
302,1202 メモリ
303,1203 ネットワークI/F
304,1204 記録媒体I/F
305,1205 記録媒体
400 時系列データテーブル
500 個別特徴量テーブル
501~503,601~603,3100 レコード
600 全体特徴量テーブル
700 出現フラグテーブル
800 着目度テーブル
900 コメント分類テーブル
1000 学習モデルテーブル
1102 時系列データ
1103 内容
1104 個別特徴量
1105,1430 全体特徴量
1106 出現フラグ情報
1107 着目度情報
1206 ディスプレイ
1207 入力装置
1300 記憶部
1301 取得部
1302 算出部
1303 生成部
1304 出力部
1401 個別特徴量抽出処理部
1402 全体特徴量抽出処理部
1403 学習モデル作成処理部
1404 着目度出力処理部
1420 個別特徴量群
1440 出現フラグ
1470 着目度
1510,3200,3301,3302 コメント
1900,2400,2600,3300 表
2000,2100,2200 グラフ
2701~2703 葉ノード
Claims (5)
- コンピュータに、
時系列データ群に含まれる時系列データごとに個別特徴量を算出し、
算出した前記個別特徴量を統計処理し、受け付けた前記時系列データ群の全体特徴量を算出し、
1以上の時系列データ群と当該時系列データ群に対するレポートの内容とに基づいて生成された、全体特徴量とレポートの内容との関係性を表す学習モデルを参照し、算出した全体特徴量に対応するレポートの内容に関する情報を出力する、
処理を実行させることを特徴とするレポート作成プログラム。 - 前記レポートは、少なくとも1以上の時系列データについてのコメントを含み、
前記学習モデルは、コメントの種類ごとに、全体特徴量とレポートでの当該種類のコメントの出現頻度を示す指標値との関係性を表し、
前記出力する処理は、コメントの種類ごとに、算出した全体特徴量に対応する指標値を出力する、ことを特徴とする請求項1に記載のレポート作成プログラム。 - 前記出力する処理は、コメントの種類ごとの、算出した全体特徴量に対応する指標値に基づいて、受け付けた前記時系列データ群に含まれる少なくとも1以上の時系列データについてのコメントを生成して出力する、処理を実行させることを特徴とする請求項2に記載のレポート作成プログラム。
- 前記出力する処理は、算出した前記個別特徴量、または、算出した前記個別特徴量以外の前記時系列データ群に含まれる時系列データごとの特徴量に基づいて、受け付けた前記時系列データ群のうち、コメントを生成する1以上の時系列データを選択する、ことを特徴とする請求項3に記載のレポート作成プログラム。
- コンピュータが、
時系列データ群に含まれる時系列データごとに個別特徴量を算出し、
算出した前記個別特徴量を統計処理し、受け付けた前記時系列データ群の全体特徴量を算出し、
1以上の時系列データ群と当該時系列データ群に対するレポートの内容とに基づいて生成された、全体特徴量とレポートの内容との関係性を表す学習モデルを参照し、算出した全体特徴量に対応するレポートの内容に関する情報を出力する、
処理を実行することを特徴とするレポート作成方法。
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