JP7095744B2 - 予測状況可視化装置、予測状況可視化方法および予測状況可視化プログラム - Google Patents

Description

本発明は、予測状況を可視化する予測状況可視化装置、予測状況可視化方法および予測状況可視化プログラムに関する。

需要予測や異常検知、適合判定など、将来の予測を行う業務が幅広い分野で行われている。データの専門家は、予測値と実測値との誤差を把握し、精度を維持できるよう必要に応じて予測モデルのメンテナンスを行う。

予測モデルの表現方法には様々な種類が存在するが、例えば、重回帰分析のように、１つの目的変数を複数の説明変数を用いて表現する予測モデルも存在する。このような予測モデルに用いられる予測式は、一般に、説明変数の係数が目的変数に与える影響の大きさを表わしているため、係数の大きい説明変数が予測に大きな影響を及ぼすことを一見して把握することができる。

非特許文献１には、異種混合学習技術を用いて複雑な法則やパターンを抽出し、その学習結果のモデルを出力することが記載されている。非特許文献１に記載されたモデルは、予測式が気温や曜日などの要因で分類されたものであり、各予測式は、重み付けされた各要因を示す説明変数の線形和で表される。

また、非特許文献１には、複数の予測式を切り替えて予測を行う際に使用される影響因子（説明変数）を表示する方法も記載されている。非特許文献１の図７に記載された表示方法は、ステムプロットと呼ばれている。非特許文献１に記載された表示方法では、ステム（幹）の部分に影響因子（説明変数）が配置され、各予測式における影響因子（説明変数）の影響度（係数）がヒストグラムのように、その影響度に応じた長さの棒状で累積的に表される。

日本電気株式会社、「最先端機械学習技術によるデータ活用」、行政＆情報システム、行政情報システム研究所、2014年10月、Vol.50、p.84-87

非特許文献１に記載された影響因子（説明変数）を参照することで、データの専門家は、その知見に基づき、どの説明変数がどの程度予測に影響を及ぼしているか把握することは可能である。一方、予測誤差が発生した場合、データの専門家は、何らかの見えない要因が存在することは把握できたとしても、何が原因で誤差が発生したのかまで把握することは困難である。

一方、業務の専門家は、現場の状況を把握していることから、通常業務とは異なる状況が発生した場合でも、過去の経験や知識に基づいて、生じ得る誤差を直感的に把握することが可能である。ただし、業務の専門家は、データの専門家とは異なり、予測に用いられたモデルを参照しても、それが現場にどのように影響を及ぼしているか把握することは困難である。

逆に言えば、異なる視点、すなわち、データの専門家の知見と業務の専門家の知識とを融合させることができれば、分析業務への適用を加速することが可能になると考えられる。そのためには、発生した予測と実績との誤差に対し、業務の専門家が、その誤差が生じた要因をインタラクティブに把握できるよう、予測状況を可視化できることが好ましい。

そこで、本発明は、予測と実績との間の誤差が生じた要因をインタラクティブに把握できるよう、予測状況を可視化できる予測状況可視化装置、予測状況可視化方法および予測状況可視化プログラムを提供することを目的とする。

本発明による予測状況可視化装置は、予測値と実績値とを対応付けた予測結果を予め定めた系列で出力する予測結果出力部と、出力された系列中の予測結果の指定をユーザから受け付ける入力部と、指定を受け付けた予測結果における予測値の根拠を出力する根拠出力部とを備え、根拠出力部が、予測値の根拠として、予測に用いられた予測式における説明変数の値とその説明変数の係数との積により算出される乗績値を、説明変数ごとに出力することを特徴とする。

本発明による予測状況可視化方法は、予測値と実績値とを対応付けた予測結果を予め定めた系列で出力し、出力された系列中の予測結果の指定をユーザから受け付け、指定を受け付けた予測結果における予測値の根拠を出力し、根拠を出力する際、予測値の根拠として、予測に用いられた予測式における説明変数の値とその説明変数の係数との積により算出される乗績値を、説明変数ごとに出力することを特徴とする。

本発明による予測状況可視化プログラムは、コンピュータに、予測値と実績値とを対応付けた予測結果を予め定めた系列で出力する予測結果出力処理、出力された系列中の予測結果の指定をユーザから受け付ける入力処理、および、指定を受け付けた予測結果における予測値の根拠を出力する根拠出力処理を実行させ、根拠出力処理で、予測値の根拠として、予測に用いられた予測式における説明変数の値とその説明変数の係数との積により算出される乗績値を、説明変数ごとに出力させることを特徴とする。

本発明によれば、予測と実績との間の誤差が生じた要因をインタラクティブに把握できるよう、予測状況を可視化できる。

本発明による予測状況可視化装置の一実施形態の構成例を示すブロック図である。 予測結果の出力例を示す説明図である。 予測結果の他の出力例を示す説明図である。 説明変数の乗績値を出力した画面の例を示す説明図である。 予測値を算出する処理の例を示す説明図である。 予測状況可視化装置の動作例を示すフローチャートである。 本発明による予測状況可視化装置の概要を示すブロック図である。 本発明の実施形態に係るコンピュータの構成例を示す概略ブロック図である。

以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。本発明では、予測に用いる予測式が各説明変数の線形和で表されているものであれば、その予測式（予測モデル）の内容は任意である。例えば、異種混合学習技術によって学習された予測モデルが用いられてもよいし、自己回帰和分移動平均モデル（ＡＲＩＭＡ：Autoregressive Integrated Moving Averageモデル）が用いられてもよい。また、説明変数が累乗で表されていてもよい。

図１は、本発明による予測状況可視化装置の一実施形態の構成例を示すブロック図である。本実施形態の予測状況可視化装置１００は、記憶部１０と、予測結果出力部２０と、入力部３０と、根拠出力部４０とを備えている。

記憶部１０は、出力に必要な各種情報を記憶する。具体的には、記憶部１０は、予測値と実績値とを対応付けた予測結果を記憶する。例えば、日単位の需要予測が行われている場合、記憶部１０は、日ごとの予測値と、観測された実績値とを対応付けて予測結果として記憶する。また、記憶部１０は、対応する予測値と実績値との誤差を記憶してもよい。

また、記憶部１０は、予測に用いられた予測式を記憶する。例えば、予測モデルが上述する異種混合学習技術により生成されたモデルの場合、予測式が予測用データに基づいて決定されるため、記憶部１０は、予測モデルとともに、予測に用いられた予測用データおよび予測式を予測値と対応付けて記憶してもよい。

また、他にも、記憶部１０は、説明変数の内容を業務の専門家が把握しやすくできるように、説明変数の内容を示す凡例を説明変数に対応付けて記憶してもよい。

記憶部１０は、上述する各種データを、例えば、通信ネットワークを介して他の予測システム（図示せず）から受信して記憶してもよい。記憶部１０は、例えば、磁気ディスク装置等により実現される。

予測結果出力部２０は、予め定めた系列で予測結果（具体的には、予測値および実測値）を出力する。具体的には、予測結果出力部２０は、予測結果をディスプレイ装置などの表示装置（図示せず）に表示する。系列の定め方は任意であり、例えば、上述するような、日単位の需要予測が行われている場合、予測結果出力部２０は、予測結果を時系列で出力する。

また、例えば、時間の変化を伴わないような判別分析（制約の有無や、審査の諾否など）の場合、予測結果出力部２０は、予測の自信度合いの高さの順を系列として予測結果を出力してもよい。このように出力することで、予測器による自信度合いと正誤の関係とを確認することが可能になる。他にも、予測結果出力部２０は、申し込み順を系列として予測結果を出力してもよい。

また、予測結果出力部２０は、予測結果とともに、予測値と実測値との誤差を合わせて出力してもよい。また、予測モデルが異種混合学習により生成されたモデルの場合、予測結果出力部２０は、予測結果とともに、その予測に用いた予測式を識別する情報を合わせて出力してもよい。

図２は、予測結果の出力例を示す説明図である。図２に示す例では、予測結果出力部２０が、折れ線グラフの形式で予測値２１および実測値２２を時系列に出力していることを示す。また、図２に示す例では、予測結果出力部２０が、予測値２１と実測値２２との誤差２３を棒グラフの形式で予測結果に対応させて出力し、各予測に用いた予測式２４を、その予測式の番号に対応する位置にプロットしていることを示す。図２に例示するグラフの右の縦軸目盛が予測式の番号を示し、左の縦軸目盛が目的変数の値を示す。

また、予測結果出力部２０は、予測式の番号の代わりに、予測に用いられた説明変数の値を出力してもよい。すなわち、予測結果出力部２０は、予測に用いた予測式と説明変数の値とを選択可能に出力してもよい。さらに、予測結果出力部２０は、選択された一部の範囲の予測結果を拡大して出力してもよい。

図３は、予測結果の他の出力例を示す説明図である。図３に示す例では、予測に用いられる説明変数一覧２５が画面の右側に表示されており、ユーザが表示を所望する説明変数を選択すると、予測結果出力部２０は、予測に用いられた説明変数の値を出力する。この場合、右の縦軸目盛が、説明変数の値を表わすように変更されればよい。

また、図３に示す例では、画面の下部に予測結果の全体が表示されており、ユーザが表示を所望する範囲（例えば、点線の範囲）を選択すると、予測結果出力部２０は、選択された範囲の予測結果を拡大して出力する。なお、予測結果出力部２０は、予測結果を出力する区間を、学習区間、評価区間、予測区間から選択して出力してもよい。これらの区間は、例えば、ユーザにより選択される。

なお、出力形式は、図２に例示する形式に限定されない。予測結果出力部２０は、例えば、折れ線グラフの代わりに散布図で予測結果を出力してもよい。また、予測結果出力部２０は、ユーザからの指示に応じて、出力されるグラフの要素の表示または非表示を切り替えるようにしてもよい。

入力部３０は、出力された系列中の予測結果の指定をユーザから受け付ける。具体的には、入力部３０は、ユーザが予測値の根拠として詳細に把握したいと所望する予測結果の指定を受け付ける。指定の受け付け方法は任意である。入力部３０は、例えば、ユーザがポインティングデバイスを用いて画面上のカーソルを操作することにより画面上の系列から予測結果が選択されたことを検知してもよい。

例えば、日単位の需要予測が行われる場合、予測結果出力部２０が日ごとの予測値および実績値を時系列で表示していることから、入力部３０は、表示された時系列の中から予測対象日の指定を受け付けてもよい。

根拠出力部４０は、指定を受け付けた予測結果における予測値の根拠を出力する。具体的には、根拠出力部４０は、入力部３０が予測結果にカーソルが重なったことを検知したとき、その予測結果における予測値の根拠を出力してもよい。また、根拠出力部４０は、入力部３０が予測結果上でポインティングデバイスがクリックされたこと検知したとき、その予測結果における予測値の根拠を出力してもよい。このとき、根拠出力部４０は、検知した内容に応じた根拠を出力してもよい。

本実施形態では、予測結果にカーソルを重ねたことが検知された場合に、予測結果出力部２０が、同じ画面上に、予測値、実績値、誤差、および、選択中の式番号または説明変数の値を、他の表示内容と区別可能な態様で出力するものとする。また、予測結果上でポインティングデバイスをクリックしたことが検知された場合に、根拠出力部４０が、別画面を表示して説明変数の乗績値を出力するものとする。ここで、説明変数の乗績値とは、説明変数の係数との積により算出される値である。

図４は、説明変数の乗績値を出力した画面の例を示す説明図である。図４に例示するように、根拠出力部４０は、予測値の根拠として、予測に用いられた予測式における説明変数の値と、その説明変数の係数との積により算出される乗績値を、説明変数ごとに出力する。以下の説明では、図４に例示する形式で表示された根拠をノモグラム表示と記すこともある。また、図４に例示するように、根拠出力部４０は、説明変数の内容を把握できるように、凡例４１も合わせて表示してもよい。

以下、図４に例示するノモグラム表示について、詳細に説明する。本実施形態では、根拠出力部４０は、説明変数ごとの乗績値を表現したグラフを出力する。具体的には、根拠出力部４０は、説明変数ごとの乗績値を、その乗績値の大きさに応じた縦方向のバー４２で出力する。なお、縦方向のバーは例示であり、例えば、バーが横方向に表示されていてもよい。なお、説明変数の乗績値を予測値の根拠として用いることができるように、根拠出力部４０は、標準化された予測用データの説明変数の値と係数との積を、説明変数ごとに算出して出力する。

また、図４に例示するように、根拠出力部４０は、各バーの上部、または、下部に、各説明変数の乗績値を示す値４３を出力してもよい。すなわち、値４３は、バーの長さを数値で表したものである。

また、バー４２ごとに関連付けて矩形の表示領域４４が設けられ、根拠出力部４０は、各表示領域４４に、説明変数４５、説明変数の実際の値４６、および、実数を逆標準化した値４７を出力する。具体的には、値４６は、標準化された予測用データの説明変数の値である。また、一般に、予測式は、目的変数と標準化された説明変数との関係式を表わすため、実数を逆標準化した値４７は、予測用データの説明変数の値を表わす。また、図４に例示する基準値４８は、予測式のいわゆる切片（バイアス）であり、総計４９は、指定された予測対象の目的変数の値である。

例えば、予測式が、ｙ＝ａ_１ｘ_１＋ａ_２ｘ_２＋ｂで表される場合、説明変数ｘ_１についての乗績値は、ａ_１ｘ_１で算出される。なお、この場合のｂが基準値４８に対応する。したがって、目的変数ｙ（すなわち、予測値）は、それぞれの説明変数の乗績値（すなわち、バー４２の長さ）と基準値４８の総和によって導出される。図５は、予測値を算出する処理の例を示す説明図である。図５に例示するように、基準値４８に対して、正の影響を持つ説明変数の乗績値５１と、負の影響を持つ説明変数の乗績値５２とを加算することで、予測値５３が算出される。図５に示す例では、基準値が１０の場合に、正の影響を持つ２つの説明変数の乗績値（＋３）および（＋２）と、負の影響を持つ１つの説明変数の乗績値（－３）によって、予測値が１２と算出されていることを示す。

また、根拠出力部４０は、乗績値の符号ごとに各説明変数の乗績値を並べて表現したグラフを出力してもよい。図４に示す例では、根拠出力部４０が、乗績値の符号ごとに各説明変数の乗績値を示すバーを並べて出力する場合を例示している。具体的には、根拠出力部４０は、説明変数の乗績値が正の値になる説明変数のバー４２を上段に絶対値の大きい順にまとめて出力し、説明変数の乗績値が負の値になる説明変数のバー４２を下段に絶対値の大きい順にまとめて出力している。ただし、根拠出力部４０は、説明変数の乗績値の符号に関わらず、説明変数のバー４２を絶対値の大きい順にまとめて出力してもよい。なお、図４に例示するように、根拠出力部４０は、乗績値の符号ごとに説明変数を並べて出力することで、目的変数への乗績値を、より把握しやすくすることが可能になる。

予測結果出力部２０と、入力部３０と、根拠出力部４０とは、プログラム（予測状況可視化プログラム）に従って動作するコンピュータのプロセッサ（例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit ）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＦＰＧＡ（field-programmable gate array ））によって実現される。

例えば、プログラムは、記憶部１０に記憶され、プロセッサは、そのプログラムを読み込み、プログラムに従って、予測結果出力部２０、入力部３０および根拠出力部４０として動作してもよい。また、予測状況可視化装置１００の機能がＳａａＳ（Software as a Service ）形式で提供されてもよい。

また、予測結果出力部２０と、入力部３０と、根拠出力部４０とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。また、各装置の各構成要素の一部又は全部は、汎用または専用の回路（circuitry ）、プロセッサ等やこれらの組合せによって実現されもよい。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。各装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組合せによって実現されてもよい。

また、予測状況可視化装置１００の各構成要素の一部又は全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。

次に、本実施形態の予測状況可視化装置の動作を説明する。図６は、本実施形態の予測状況可視化装置の動作例を示すフローチャートである。

予測結果出力部２０は、記憶部１０から予測値および実績値を取得し（ステップＳ１１）、予測値と実績値とを対応付けた予測結果を予め定めた系列で出力する（ステップＳ１２）。入力部３０は、出力された系列中の予測結果の指定をユーザから受け付ける（ステップＳ１３）。根拠出力部４０は、予測値の根拠として、予測に用いられた予測式における説明変数の値と、その説明変数の係数との積により算出される乗績値を、説明変数ごとに出力する（ステップＳ１４）。

以上のように、本実施形態では、予測結果出力部２０が、予測値と実績値とを対応付けた予測結果を予め定めた系列で出力し、入力部３０が、出力された系列中の予測結果の指定をユーザから受け付ける。そして、根拠出力部４０が、指定を受け付けた予測結果における予測値の根拠を出力する。具体的には、根拠出力部４０が、予測値の根拠として、予測に用いられた予測式における説明変数の値と、その説明変数の係数との積により算出される乗績値を、説明変数ごとに出力する。よって、予測と実績との間の誤差が生じた要因をインタラクティブに把握できるよう、予測状況を可視化できる。

すなわち、予測結果出力部２０が、予測と実績との間の誤差をマクロ的に出力し、入力部３０が、ユーザによって注目される予測結果の指定を随時受け付けて、根拠出力部４０が予測値の根拠を出力する。本実施形態では、この分析をユーザがインタラクティブに行うことができるため、分析業務への適用を加速することも可能になる。

例えば、非特許文献１に記載されたステムプロットでは、各予測式の説明変数の影響度を把握することは可能であるが、各説明変数が予測結果にどの程度影響を及ぼすかを即時に判断することは難しい。一方、本実施形態では、根拠出力部４０が、予測値の根拠として、予測に用いられた予測式における説明変数の値と、その説明変数の係数との積により算出される乗績値を、説明変数ごとに出力する。そのため、説明変数が予測結果に寄与する度合いを、一見して把握することが可能になる。

すなわち、本実施形態では、根拠出力部４０が予測値の根拠として各説明変数の乗績値を出力する。よって、業務の専門家が、予測結果に及ぼす説明変数の乗績値を把握できるため、現場で発生していた誤差を発生させる要因の究明に寄与できる。要因の究明ができれば、データの専門家によって、例えば、現在予測に用いている説明変数で表現しきれない要因や、説明変数の表現方法（グループ化の方法や表現形式の調整など）などの追加や修正を行うことが可能になる。

次に、本発明の概要を説明する。図７は、本発明による予測状況可視化装置の概要を示すブロック図である。本発明による予測状況可視化装置８０（例えば、予測状況可視化装置１００）は、予測値と実績値とを対応付けた予測結果を予め定めた系列（例えば、時系列）で出力する予測結果出力部８１（例えば、予測結果出力部２０）と、出力された系列中の予測結果の指定をユーザから受け付ける入力部８２（例えば、入力部３０）と、指定を受け付けた予測結果における予測値の根拠を出力する根拠出力部８３（例えば、根拠出力部４０）とを備えている。

根拠出力部８３は、予測値の根拠として、予測に用いられた予測式における説明変数の値と、その説明変数の係数との積により算出される乗績値を、説明変数ごとに出力する（例えば、ノモグラム表示）。

そのような構成により、予測と実績との間の誤差が生じた要因をインタラクティブに把握できるよう、予測状況を可視化できる。

また、根拠出力部８３は、説明変数ごとの乗績値を表現したグラフ（例えば、乗績値の大きさに応じたバー）を出力してもよい。このように、根拠出力部８３が、乗績値の大きさを他の乗績値と比較できるグラフを出力することで、ユーザによる他の説明変数との乗績値の比較が容易になる。

また、根拠出力部８３は、乗績値の符号ごとに各説明変数の乗績値を並べて表現したグラフを出力してもよい。そのような構成により、説明変数の乗績値の傾向を把握することが容易になる。

また、根拠出力部８３は、標準化された説明変数の値を、その説明変数の乗績値に対応付けて出力してもよい。このような構成により、予測用データの値が、どのような値として予測に用いるか把握することが可能になる。

また、予測結果出力部８１は、予測に用いた予測式と説明変数の値とを選択可能に出力してもよい。

図８は、本発明の実施形態に係るコンピュータの構成例を示す概略ブロック図である。コンピュータ１０００は、プロセッサ１００１と、主記憶装置１００２と、補助記憶装置１００３と、インタフェース１００４と、ディスプレイ装置１００５と、入力デバイス１００６とを備える。

本発明の情報処理システムは、コンピュータ１０００に実装される。本発明の情報処理システムの動作は、プログラム（予測状況可視化プログラム）の形式で補助記憶装置１００３に記憶されている。プロセッサ１００１は、プログラムを補助記憶装置１００３から読み出して主記憶装置１００２に展開し、そのプログラムに従って、上記の処理を実行する。

なお、少なくとも１つの実施形態において、補助記憶装置１００３は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例としては、インタフェース１００４を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read-only memory ）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Read-only memory）、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ１０００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ１０００が当該プログラムを主記憶装置１００２に展開し、上記処理を実行してもよい。

また、プログラムは、前述の処理の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、プログラムは、補助記憶装置１００３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで前述の処理を実現する差分プログラムであってもよい。入力デバイス１００６を介してユーザからの入力を受け付け、ディスプレイ装置１００５は、受け付けた各種結果を表示する。

以上、実施形態及び実施例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および実施例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。

この出願は、２０１８年１０月１１日に出願された日本特許出願２０１８－１９２７３７を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

１０ 記憶部
２０ 予測結果出力部
２１ 予測値
２２ 実測値
２３ 誤差
２４ 予測式
２５ 説明変数一覧
３０ 入力部
４０ 根拠出力部
４１ 凡例
４２ バー
５３ 予測値
１００ 予測状況可視化装置

Claims (9)

1. 予測値と実績値とを対応付けた予測結果を予め定めた系列で出力する予測結果出力部と、
   出力された前記系列中の予測結果の指定をユーザから受け付ける入力部と、
   指定を受け付けた予測結果における予測値の根拠を出力する根拠出力部とを備え、
   前記根拠出力部は、予測値の根拠として、予測に用いられた予測式における説明変数の値と当該説明変数の係数との積により算出される乗績値を、説明変数ごとに出力する
   ことを特徴とする予測状況可視化装置。
2. 根拠出力部は、説明変数ごとの乗績値を表現したグラフを出力する
   請求項１記載の予測状況可視化装置。
3. 根拠出力部は、乗績値の符号ごとに各説明変数の乗績値を並べて表現したグラフを出力する
   請求項２記載の予測状況可視化装置。
4. 根拠出力部は、標準化された説明変数の値を当該説明変数の乗績値に対応付けて出力する
   請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の予測状況可視化装置。
5. 予測結果出力部は、予測に用いた予測式と説明変数の値とを選択可能に出力する
   請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の予測状況可視化装置。
6. 予測値と実績値とを対応付けた予測結果を予め定めた系列で出力し、
   出力された前記系列中の予測結果の指定をユーザから受け付け、
   指定を受け付けた予測結果における予測値の根拠を出力し、
   前記根拠を出力する際、予測値の根拠として、予測に用いられた予測式における説明変数の値と当該説明変数の係数との積により算出される乗績値を、説明変数ごとに出力する
   ことを特徴とする予測状況可視化方法。
7. 説明変数ごとの乗績値を表現したグラフを出力する
   請求項６記載の予測状況可視化方法。
8. コンピュータに、
   予測値と実績値とを対応付けた予測結果を予め定めた系列で出力する予測結果出力処理、
   出力された前記系列中の予測結果の指定をユーザから受け付ける入力処理、および、
   指定を受け付けた予測結果における予測値の根拠を出力する根拠出力処理を実行させ、
   前記根拠出力処理で、予測値の根拠として、予測に用いられた予測式における説明変数の値と当該説明変数の係数との積により算出される乗績値を、説明変数ごとに出力させる
   ための予測状況可視化プログラム。
9. コンピュータに、
   根拠出力処理で、説明変数ごとの乗績値を表現したグラフを出力させる
   請求項８記載の予測状況可視化プログラム。

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