JPWO2016129218A1 - 分析用情報表示システム、方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

実測値が推定値から大きく外れた場合に、推定式におけるどの項が原因となって推定が外れたのかを人が容易に分析できるようにする分析用情報表示システムを提供する。計算手段３は、推定値毎に、推定値を算出する際に用いられた２種類以上の属性の値と、推定値を算出する際に用いられた推定式内の説明変数の係数とを用いて、属性の値から特定される説明変数の値と説明変数に対応する係数との積を計算する。表示手段４は、推定値毎に、計算手段３によって計算された個々の積および推定式内の定数項を積み重ねた積み重ね棒グラフを表示するとともに、推定値の変化および推定値に対応する実測値の変化をそれぞれ表示する。

Description

本発明は、推定値の算出に用いられる推定式の分析に利用される分析用情報表示システム、分析用情報表示方法および分析用情報表示プログラムに関する。

グラフ表示に関する技術が、例えば、特許文献１，２に記載されている。特許文献１には、各エリアの漏水量を積み上げ面グラフで表示する装置が記載されている。また、特許文献２には、電力を積み上げ棒グラフで表示することが開示されている。特許文献２の図９には、積み上げ棒グラフの例が示されている。

特開２０１４−１４５６０３号公報 特開２０１４−００５４６５号公報

売上等を推定する場合、推定式を用いて推定値を算出する場合がある。なお、ここでは、売上の推定を例示したが、推定対象は特に限定されない。以下、推定値算出の一般的な技術について説明する。

何らかの推定を行う場合に用いる推定式は、以下の形式で表される。

ｙ＝ａ_１ｘ_１＋ａ_２ｘ_２＋・・・＋ａ_ｎｘ_ｎ＋ｂ 式（１）

式（１）において、ｙは推定値である。また、ｘ_１，ｘ_２，・・・，ｘ_ｎは、説明変数である。ａ_１，ａ_２，・・・，ａ_ｎはそれぞれ、説明変数の係数である。ｂは定数項である。ｎは説明変数の個数であり、ｎは特に限定されない。式（１）に示す推定式は、予め学習用データを用いて生成されている。各説明変数の値が与えられた場合、式（１）を用いて、推定値ｙを算出することができる。推定式を複数生成しておき、学習によって得られた選択モデルを用いて、推定値算出に用いる推定式を選択する場合もある。

説明変数の種類として、連続型変数とカテゴリ型変数がある。

連続型変数は値として数値をとる。連続型変数の例として、例えば、気温等が挙げられる。

カテゴリ型変数は値として項目を取る。カテゴリ型変数の例として、例えば、「予報された天気」等が挙げられる。カテゴリ型変数が「予報された天気」である場合、このカテゴリ型変数の取り得る値は、例えば、「晴れ」、「曇り」、「雨」、「曇り時々雨」、「晴れ時々雨」等である。

１つの連続型変数は、推定式内の説明変数ｘ_１，ｘ_２，・・・，ｘ_ｎのうちの１つに対応する。そして、連続型変数の値（数値）が与えられた場合、その値は、推定式内の対応する説明変数に代入される。

また、１つのカテゴリ型変数の各値は、推定式内の説明変数ｘ_１，ｘ_２，・・・，ｘ_ｎのうちの１つに対応する。例えば、カテゴリ型変数である「予報された天気」の取り得る各値（「晴れ」、「曇り」等の各項目）は、それぞれ、推定式内の説明変数ｘ_１，ｘ_２，・・・，ｘ_ｎのうちの１つに対応する。従って、１つのカテゴリ型変数は、推定式内の複数個の説明変数に対応していることになる。カテゴリ型変数の値（項目）が与えられた場合、そのカテゴリ型変数の各値に対応する推定式内の各説明変数には、二値（例えば、０と１）のうちいずれかの値が代入される。より具体的には、カテゴリ型変数の値（項目）が与えられた場合、その値に対応する推定式内の説明変数には１が代入され、そのカテゴリ型変数の他の各値に対応する推定式内の各説明変数には０が代入される。例えば、カテゴリ型変数である「予報された天気」の値が「晴れ」である場合、「晴れ」に対応する説明変数には１が代入され、「曇り」、「雨」等の他の項目に対応する各説明変数にはそれぞれ０が代入される。

このように、連続型変数に対応する推定式内の説明変数にその連続型変数の値が入力され、カテゴリ型変数の各値に対応する推定式内の各説明変数に二値のいずれかが入力されることで、推定値ｙが得られる。

分析者は、学習によって得られた推定式の精度を分析する。このような分析工程において、推定対象の実測値が推定値から大きく外れた場合、推定式におけるどの項が原因となって推定が外れたのかを容易に特定できることが好ましい。

また、推定値を算出する装置（推定器）の運用者にとっても、実測値が推定値から大きく外れた場合に、推定式におけるどの項が原因となって推定が外れたのかを容易に特定できることが好ましい。

そこで、本発明は、実測値が推定値から大きく外れた場合に、推定式におけるどの項が原因となって推定が外れたのかを人が容易に分析できるようにするという技術課題を解決できる分析用情報表示システム、分析用情報表示方法および分析用情報表示プログラムを提供することを目的とする。

本発明による分析用情報表示システムは、推定値毎に、推定値を算出する際に用いられた２種類以上の属性の値と、推定値を算出する際に用いられた推定式内の説明変数の係数とを用いて、属性の値から特定される説明変数の値と説明変数に対応する係数との積を計算する計算手段と、推定値毎に、計算手段によって計算された個々の積および推定式内の定数項を積み重ねた積み重ね棒グラフを表示するとともに、推定値の変化および推定値に対応する実測値の変化をそれぞれ表示する表示手段とを備えることを特徴とする。

また、本発明による分析用情報表示方法は、推定値毎に、推定値を算出する際に用いられた２種類以上の属性の値と、推定値を算出する際に用いられた推定式内の説明変数の係数とを用いて、属性の値から特定される説明変数の値と説明変数に対応する係数との積を計算し、推定値毎に、計算した個々の積および推定式内の定数項を積み重ねた積み重ね棒グラフを表示するとともに、推定値の変化および推定値に対応する実測値の変化をそれぞれ表示することを特徴とする。

また、本発明による分析用情報表示プログラムは、コンピュータに、推定値毎に、推定値を算出する際に用いられた２種類以上の属性の値と、推定値を算出する際に用いられた推定式内の説明変数の係数とを用いて、属性の値から特定される説明変数の値と説明変数に対応する係数との積を計算する計算処理、および、推定値毎に、計算処理で計算した個々の積および推定式内の定数項を積み重ねた積み重ね棒グラフを表示するとともに、推定値の変化および推定値に対応する実測値の変化をそれぞれ表示する表示処理を実行させることを特徴とする。

本発明の技術手段により、実測値が推定値から大きく外れた場合に、推定式におけるどの項が原因となって推定が外れたのかを人が容易に分析できるという技術効果が得られる。

学習器および推定器を示す模式図である。 選択モデルの例を示す模式図である。 推定用データの一例を示す図である。 推定器が出力する情報の一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態の分析用情報表示システムの例を示すブロック図である。 表示手段４が表示するグラフの例を示す説明図である。 第１の実施形態の処理経過の例を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態の分析用情報表示システムの例を示すブロック図である。 第２の実施形態の処理経過の例を示すフローチャートである。 ステップＳ５で表示されたグラフの例を示す説明図である。 本発明の第３の実施形態の分析用情報表示システムの例を示すブロック図である。 第３の実施形態の処理経過の例を示すフローチャートである。 本発明の各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。 本発明の分析用情報表示システムの概要を示すブロック図である。

まず、本発明の分析用情報表示システムに関連する説明として、学習器および推定器について説明する。図１は、学習器および推定器を示す模式図である。理解を容易にするために、「予報された気温」、「予報された降水量」、「予報された天気」等の説明変数の値に基づいて、あるコンビニエンスストアでのおにぎりの販売個数を推定するという具体例を用いて説明する。

学習器１１は、予め学習用データを用いて、複数の推定式を生成する。本例では、各推定式は、おにぎりの販売個数を推定対象としている。各推定式は、式（１）に示す形式で生成される。ただし、係数や定数項の値は、推定式毎に定められている。学習器１１によって生成された複数の推定式は、推定器１２で用いられる。

推定器１２には推定用データが入力され、推定器１２は、複数の推定式のうちから、その推定用データが満たす条件に応じた推定式を選択する。そして、推定器１２は、推定用データから特定される値を、選択した推定式の説明変数に代入することによって、推定値を算出する。

推定器１２によって算出された推定値、その推定値を算出する際に用いられた推定式ならびに推定用データ、および、その推定値に対応する実測値（例えば、実際に販売されたおにぎりの個数）を対応付けた組が、複数組、本発明の分析用情報表示システムに入力される。上記の各組における推定値は、予め、推定器１２によって算出されている。実測値は、例えば、分析用情報表示システム１の運用者（例えば、推定式の精度を分析する分析者や、推定器１２の運用者等）によって、推定値、推定用データおよび推定式に対応付けられる。なお、実施形態によっては、上記のような情報が入力されるとは限らない。

推定器１２は、推定用データに応じた推定式を選択する。そのため、学習器１１は、推定用データに応じた推定式を選択するためのモデル（以下、選択モデルと記す。）を生成する。図２は、選択モデルの例を示す模式図である。図２に示す例では、選択モデルが、推定式を葉ノードとし、葉ノード以外のノードには推定用データに関する条件が定められた木構造のモデルである場合を例示している。また、図２に示す選択モデルでは、葉ノード以外の各ノードには、２つの子ノードが存在する。ここでは、選択モデルが図２に例示するような木構造のモデルである場合を例にして説明するが、選択モデルの形式は木構造のモデルに限定されない。

推定器１２には、複数の推定式とともに選択モデルも与えられる。また、推定器１２に、予報された気温および降水量の値を含む推定用データが入力されたとする。すると、推定器１２は、選択モデルのルートノードを起点として、ノードが示す条件を推定用データが満たしているか否かに応じて２つの子ノードのいずれか一方を選択することを繰り返しつつノードを辿る。そして、推定器１２は、葉ノードに到達したときに、その葉ノードが示す推定式を選択する。そして、推定器１２は、その推定式と推定用データとを用いて、推定値を算出する。

理解を容易にするために、推定器１２を具体例を用いて説明する。図３は、推定器１２に入力される推定用データの一例を示す図である。図３では、推定用データの集合を例示している。図３における「行」に相当する情報が１つの推定用データに該当する。各推定用データは、２種類以上の属性の値を含む。図３に示す「予報された気温」、「予報された降水量」、「予報された天気」が属性に該当する。推定用データに含まれる属性は、推定値算出のために収集されるデータの項目である。図３に示す例では、推定用データは、推定用データを識別するＩＤと、時刻を示す情報も含んでいる。なお、図３では、「１日」を時刻の単位としている。図３では、推定用データの集合を表形式で表現しているが、推定用データの形式は図３に示す形式に限定されない。

図３に例示する推定用データと、図２に示す選択モデルとに基づいて、推定器１２の動作の一例を説明する。推定器１２は、ＩＤ＝１で識別される推定用データ（図３参照）の入力を受け付ける。ＩＤ＝１で識別される推定用データでは、「予報された気温」の値が２１．０℃である。このため、推定器１２は、図２に示す選択モデルにより推定式３を選択する。同様に、推定器１２は、ＩＤ＝２で識別される推定用データ（図３参照）の入力を受け付ける。ＩＤ＝２で識別される推定用データでは、「予報された気温」の値が１９．０℃であり、「予報された降水量」の値が３．０ｍｍ／ｈである。このため、推定器１２は、図２に示す選択モデルにより推定式１を選択する。同様に、推定器１２は、ＩＤ＝３で識別される推定用データ（図３参照）の入力を受け付ける。ＩＤ＝３で識別される推定用データでは、「予報された気温」の値が１７．０℃であり、「予報された降水量」の値が１５ｍｍ／ｈである。このため、推定器１２は、図２に示す選択モデルにより推定式２を選択する。

推定器１２は、推定用データに含まれる属性の値から特定される説明変数の値を、推定式内の説明変数に代入することによって、推定値を算出する。属性が連続型変数である場合、推定器１２は、その属性の値を、推定式内の対応する説明変数に代入すればよい。また、属性がカテゴリ型変数である場合、推定器１２は、その属性の値に対応する推定式内の説明変数に二値（例えば、０または１）のうちいずれかの値（例えば、１）を代入し、その属性の取り得る他の値に対応する推定式内の説明変数にもう一方の値（例えば、０）を代入すればよい。例えば、「予報された天気」の値が「晴れ」である場合、推定器１２は、「晴れ」に対応する推定式内の説明変数に１を代入し、「曇り」、「雨」、「曇り時々雨」、「晴れ時々雨」等の他の各値に対応する各説明変数に０を代入すればよい。

推定器１２は、このように、式（１）の形式で表される推定式の各説明変数ｘ_１，ｘ_２，・・・，ｘ_ｎに値を代入することによって、推定値を算出する。

図４は、推定器１２が出力する情報の一例を示す図である。図４に示すように、推定器１２は、個々の推定用データに対して、推定用データを用いて選択した推定式、および、その推定用データならびに推定式を用いて算出した推定値を追加した情報を出力する。図４では、ＩＤ＝１で識別される推定用データと推定式３を用いて推定器１２が推定値“１２０”を算出した場合を示している。また、ＩＤ＝２で識別される推定用データと推定式１を用いて推定器１２が推定値“９０”を算出した場合を示している。また、ＩＤ＝３で識別される推定用データと推定式２を用いて推定器１２が推定値“７０”を算出した場合を示している。

また、分析用情報表示システム１の運用者は、各推定値に対応する実測値を、図４に示す情報に付加する。換言すれば、運用者は、図４に示す各行毎に、実測値を付加する。例えば、実際に７月１日に販売されたおにぎりの個数、実際に７月２日に販売されたおにぎりの個数等を、図４に示す情報に付加する。そして、その情報が、分析用情報表示システム１に入力される。

なお、図１に示すような学習器１１の一例が、例えば、以下に示す参考文献に開示されている。

［参考文献］ 米国特許出願公開第２０１４／０２２２７４１Ａ１号明細書

なお、上記の説明では、学習器１１が複数の推定式および選択モデルを生成し、推定器１２が、推定用データ毎に１つの推定式を選択する場合を説明した。学習器１１が生成する推定式は１つであってもよい。例えば、学習器１１は、重回帰分析等によって１つの推定式を生成してもよい。この場合、学習器１１は、選択モデルを生成しなくてよい。また、この場合、推定器１２は、その１つの推定式を用いて、各推定用データに基づいて推定値を算出する。

以下の各実施形態では、学習器１１が複数の推定式および選択モデルを生成し、推定器１２が、推定用データ毎に１つの推定式を選択する場合を例にして説明する。

実施形態１．
図５は、本発明の第１の実施形態の分析用情報表示システムの例を示すブロック図である。分析用情報表示システム１は、入力手段２と、計算手段３と、表示手段４とを備える。

入力手段２は、推定器１２によって算出された推定値と、その推定値を算出する際に用いられた推定用データと、その推定値を算出する際に用いられた推定式と、実測値とを対応付けた組が、複数組入力される入力デバイスである。例えば、図４に例示する各行にさらに実測値が追加された情報が、入力手段２に入力される。なお、前述のように、各推定用データは、２種類以上の属性の値を含む。

計算手段３は、入力手段２に入力された情報から組毎に、推定値と、推定用データと、推定式を取り込む。また、表示手段４は、入力手段２に入力された情報から組毎に実測値を取り込む。

計算手段３は、推定値毎に（換言すれば、上記の組毎に）、推定値を算出する際に用いられた推定用データ内の各属性の値と、推定値を算出する際に用いられた推定式内の説明変数の係数とを参照する。そして、計算手段３は、属性の値から特定される説明変数の値とその説明変数に対応する係数との積を計算する。

ここで、属性が連続型変数である場合、その属性は、推定式内の１つの説明変数に対応している。そして、その属性の値から特定される説明変数の値は、その属性の値そのものである。従って、属性が連続型変数である場合、計算手段３は、その属性の値と、その属性に対応する説明変数の係数の積を計算する。例えば、「予報された気温」が２１．０℃であるとする。また、その属性に対応する説明変数がｘ_１（式（１）参照）であるとする。この場合、計算手段３は、属性の値“２１．０”と、推定式内の説明変数ｘ_１の係数ａ_１との積ａ_１ｘ_１を計算する。

また、属性がカテゴリ型変数である場合、その属性の取り得る個々の値がそれぞれ、推定式内の１つの説明変数に対応している。例えば、「予報された天気」という属性は、「晴れ」、「曇り」、「雨」等の値を取り得る。そして、「晴れ」、「曇り」、「雨」等の値がそれぞれ、推定式内の１つの説明変数に対応している。この場合、計算手段３は、それらの説明変数の値をそれぞれ、その属性の値に応じて二値（本例では０または１であるものとする。）のいずれかに特定する。例えば、推定用データ内の「予報された天気」の値が「晴れ」であるとする。そして、「晴れ」に対応する説明変数がｘ_２であり、「曇り」、「雨」等の各値に対応する説明変数がｘ_３，ｘ_４，・・・，ｘ_ｍであるとする。ただし、ｍ＜ｎである。ｎは、説明変数の数である（式（１）参照）。このとき、計算手段３は、「晴れ」に対応する説明変数ｘ_２の値を“１”とし、「曇り」、「雨」等の各値に対応する説明変数ｘ_３，ｘ_４，・・・，ｘ_ｍの値をそれぞれ“０”とする。そして、計算手段３は、その説明変数毎に、説明変数の値と、対応する係数との積を計算する。すなわち、計算手段３は、ａ_２ｘ_２，ａ_３ｘ_３，・・・，ａ_ｍｘ_ｍを計算する。

以上のような計算により、計算手段３は、推定式内のａ_１ｘ_１からａ_ｎｘ_ｎまでの各項の値をそれぞれ計算する。計算手段３は、この計算を、推定値毎（換言すれば、前述の組毎）に実行する。また、計算手段３は、推定値を算出する際に用いられた推定式内の係数を用いて上記の計算を実行する。各係数ａ_１〜ａ_ｎおよび定数項ｂはそれぞれ推定式毎に定められているので、積の計算に用いる各係数ａ_１〜ａ_ｎはそれぞれ、一定であるとは限らない。また、定数項ｂも一定であるとは限らない。

なお、係数が０である場合や、属性の値から特定される説明変数の値が０である場合には、その積は０である。

計算手段３は、推定値毎に計算した推定式の各項の値および定数項ｂの値と、推定値と、その推定値に対応する時刻との組をそれぞれ、表示手段４に入力する。

表示手段４は、横軸を時刻とし、縦軸を推定値とするグラフを表示する。図６は、表示手段４が表示するグラフの例を示す説明図である。

表示手段４は、時刻順に、推定値毎に、計算手段３によって計算された個々の積（すなわち、ａ_１ｘ_１からａ_ｎｘ_ｎまでの各項）および定数項ｂ（式（１）参照）を積み重ねた積み重ね棒グラフを表示する。図６は、この積み重ね棒グラフを示している。また、図６では、ｘ_１〜ｘ_６までの各項および定数項を積み重ねた場合の積み重ね棒グラフを示している。前述のように、計算された積が０になる場合もある。また、定数項が０の場合もある。このように値が０である項は、積み重ね棒グラフ上に表れない。例えば、図６に示す例で、「８月１日」に対応する棒グラフでは、ｘ_３，ｘ_５，ｘ_６の各項は表示されていない。このことは、ｘ_３，ｘ_５，ｘ_６の各項が０であったことを意味する。

表示手段４は、積み重ね棒グラフを表示する際、計算手段３によって計算された積が正である場合には、その積を正方向に積み重ねて表示し、計算手段３によって計算された積が負である場合には、その積を負方向に積み重ねて表示する。同様に、表示手段４は、推定式の定数項が正である場合には、その定数項を正方向に積み重ねて表示し、定数項が負である場合には、その定数項を負方向に積み重ねて表示する。図６に示す例では、横軸と交差している縦軸の位置は、推定値“０”を意味する。従って、図６に示す例では、積や定数項を正方向に積み重ねるとは、横軸よりも上側に積み重ねることを意味する。また、積や定数項を負方向に積み重ねるとは、横軸よりも下側に積み重ねることを意味する。

なお、図６に示す例では、「８月２日」、「８月３日」、「８月５日」および「８月６日」の各棒グラフで、定数項の値（積み重ねの高さ）が異なっている。これは、これらの各日付の推定値算出に用いた推定式が異なっていたためである。

表示手段４は、上記のように、積み重ね棒グラフを表示するとともに、計算手段３から入力された推定値を用いて、時刻変化に伴う推定値の変化を表示する。さらに、表示手段４は、入力手段２に入力された情報から組毎に取り込んだ実測値を用いて、時刻変化に伴う実測値の変化を表示する。各時刻（本例では各日付）において、推定値と実測値は対応付けられている。

図６では、表示手段４が、時刻変化に伴う推定値の変化と実測値の変化をそれぞれ折れ線グラフで表示する場合を例示している。また、図６に示す例では、表示手段４は、推定値の変化を実線の折れ線グラフで表示し、実測値の変化を破線の折れ線グラフで表示している。また、図６において、実線の折れ線グラフと破線の折れ線グラフが重なっている箇所については、実線のみを示している。

表示手段４は、共通の縦軸および横軸を用いて、棒グラフおよび２種類の折れ線グラフを重畳させて表示する。

前述のように、表示手段４は、積や定数項が正である場合には、その積や定数項を正方向に積み重ね、積や定数項が負である場合には、その積や定数項を負方向に積み重ねる。式（１）から分かるように、推定値ｙは、個々の積および定数項の総和である。従って、正方向に積み重ねられた高さ（正の積や定数項の和の絶対値）から、負方向に積み重ねられた高さ（負の積や定数項の和の絶対値）を減算した値は、推定値に等しい。例えば、図６に示す「８月１日」の棒グラフにおいて、正方向に積み重ねられたｘ_１の項、ｘ_２の項およびｘ_４の項の和の絶対値がＰであるとする。また、その棒グラフにおいて、負方向に積み重ねられた定数項の絶対値がＱであるとする。この場合、「８月１日」の推定値は、Ｐ−Ｑに合致する。

負の積や定数項が存在しない場合には、正方向に積み重ねられた積および定数項の和が、推定値に合致する（例えば、図６に示す「８月５日」の棒グラフを参照）。

計算手段３および表示手段４は、例えば、ディスプレイ装置を有するコンピュータのＣＰＵによって実現される。この場合、ＣＰＵは、例えば、コンピュータのプログラム記憶装置（図５において図示略）等のプログラム記録媒体から分析用情報表示プログラムを読み込み、その分析用情報表示プログラムに従って、計算手段３および表示手段４として動作すればよい。表示手段４のうち、グラフを定め、そのグラフをディスプレイ装置に表示させる部分がＣＰＵによって実現される。表示手段４のうち、実際に表示を行う部分は、ディスプレイ装置によって実現される。この点は、後述の各実施形態においても同様である。また、計算手段３および表示手段４が別々のハードウェアで実現されていてもよい。

また、分析用情報表示システム１は、２つ以上の物理的に分離した装置が有線または無線で接続されている構成であってもよい。この点も、後述の各実施形態において同様である。

図７は、第１の実施形態の処理経過の例を示すフローチャートである。まず、入力手段２に、推定値と、その推定値を算出する際に用いられた推定用データと、その推定値を算出する際に用いられた推定式と、実測値とを対応付けた組が、複数組入力される（ステップＳ１）。計算手段３は、入力手段２に入力された情報から組毎に、推定値と、推定用データと、推定式を取り込む。また、表示手段４は、入力手段２に入力された情報から組毎に実測値を取り込む。

次に、計算手段３は、その組毎に、推定用データ内の各属性の値から特定される各説明変数の値と、その説明変数に対応する係数の積を計算する（ステップＳ２）。計算手段３の動作については既に説明したので、ここでは、詳細な説明を省略する。

次に、表示手段４は、推定値毎にステップＳ２で計算された個々の積および推定式の定数項を積み重ねた棒グラフを表示するとともに、推定値の変化を示す折れ線グラフおよび実測値の変化を示す折れ線グラフを表示する（ステップＳ３）。表示手段４の動作についても既に説明したので、ここでは、詳細な説明を省略する。

ステップＳ３の結果、図６に例示するグラフが表示される。

表示手段４は、推定値毎に、その推定値を算出する際に用いられた推定式の各項を積み重ねた積み重ね棒グラフを表示するとともに、推定値の変化を示すグラフおよび実測値の変化を示すグラフを表示する。従って、分析用情報表示システム１の運用者は、推定値と測定値とが同程度であるか、あるいは、実測値が推定値から大きく外れているかを確認することができ、さらに、推定値を算出する際に用いられた推定式の各項の値の大きさを確認することができる。その結果、運用者は、実測値が推定値から大きく外れた場合に、推定式におけるどの項が原因となって推定が外れたのかを容易に分析することができる。

具体的には、実測値が推定値から大きく外れていて、実測値が推定値よりも大きい場合には、推定値を算出する際に用いられた推定式の各項のうち、正の値となる項であって、値が突出して大きな項が原因で、実測値が推定値から外れたと分析できる。例えば、図６に示す「８月３日」の表示では、実測値が推定値から大きく外れていて、実測値が推定値よりも大きい。また、ｘ_５の項の値は正であって、他の項よりも突出して大きな値となっている。このことから、運用者は、説明変数ｘ_５の項（ａ_５ｘ_５）が原因となって実測値が推定値から外れたと容易に分析できる。

また、実測値が推定値から大きく外れていて、実測値が推定値よりも小さい場合には、推定値を算出する際に用いられた推定式の各項のうち、負の値となる項であって、値が突出して大きな項が原因で、実測値が推定値から外れたと分析できる。例えば、図６に示す「８月６日」の表示では、実測値が推定値から大きく外れていて、実測値が推定値よりも小さい。また、ｘ_３の項の値は負であって、他の項よりも突出して大きな値となっている。このことから、運用者は、説明変数ｘ_３の項（ａ_３ｘ_３）が原因となって実測値が推定値から外れたと容易に分析できる。

分析用情報表示システム１の運用者が、学習器１１も運用し、推定式の精度を分析する分析者である場合がある。この場合、分析者は、上記のように、実測値が推定値から大きく外れた原因となっている項を特定することで、推定式の精度の分析作業の質を向上させたり、分析作業の工数を削減したりすることができる。例えば、実測値が推定値から大きく外れた原因となっている項が、「予報された天気」というカテゴリ型変数の「晴れ時々雨」という値に対応する説明変数の項であるとする。そのような場合、「晴れ時々雨」が稀にしか発生しない事象であるため、その説明変数の係数が適当でなかった等の考察を容易にすることができ、推定式の精度向上の検討材料にすることができる。

また、分析用情報表示システム１の運用者が、推定器１２の運用者である場合もある。例えば、コンビニエンスストアの店主が、おにぎりの発注個数を見積もるために、推定器１２によっておにぎりの販売個数の推定値を得ているとする。そのような店主は、分析用情報表示システム１によって、実測値が推定値から大きく外れた原因となっている項を特定することで、実測値が推定値から大きく外れたことに対して納得することができる。上記の店主が、そのような納得感を得られない場合には、店主が推定器１２を利用しなくなることもあり得る。しかし、本発明により、店主は、実測値が推定値から大きく外れたことに対する納得感を得ることができ、継続して推定器１２を使用することが期待できる。なお、ここでは、分析用情報表示システム１の運用者として、コンビニエンスストアの店主を例示したが、分析用情報表示システム１の運用者は、そのような店主に限定されない。以下の説明においても同様である。

また、実測値が推定値から大きく外れているが、値が突出して大きくなっている項がない場合もある。そのような場合、分析用情報表示システム１の運用者は、推定式内で説明変数として表されていない事象が原因で、実測値が推定値から外れたと考察することができる。例えば、分析用情報表示システム１の運用者が、例えば、コンビニエンスストアの店主であり、推定器１２も運用しているとする。ある日に実際に販売されたおにぎりの個数が推定値に比べて極めて大きかったとする。また、その日の積み重ね棒グラフにおいて、値が突出して大きくなっている項がないとする。さらに、例えば、その日に近所でイベントが開催されていたが、推定式内にはそのようなイベントの有無に対応する項は含まれていないとする。そのような場合、店主は、推定式内で説明変数として表されていない事象（本例ではイベント）が発生し、イベント参加者が多く来店したことで、実測値が推定値よりも大きくなったと考察することができる。

さらに、上記の店主が、推定用データや、推定器１２で得た推定値を分析者に提供し、分析者がそれらのデータを推定式の再学習に用いているとする。また、上記のイベントが極めて稀にしか発生しないとする。この場合、上記の店主は、イベント開催日のデータを、分析者に提供するデータから除外することによって、極めて稀にしか発生しない事象に基づく過学習を防止することができる。その結果、分析者が再学習によって得る推定式の精度を向上させることができる。

第１の実施形態において、推定式は、重回帰分析によって得られた１つの推定式であってもよい。

実施形態２．
第２の実施形態では、例えば、学習器１１が複数の推定式を生成し、推定器１２は、推定用データに応じて推定式を選択して、推定値を算出するものとする。すなわち、推定値の算出に用いられる推定式は複数種類存在しているものとする。各推定式は、いずれも式（１）の形式で表される。

図８は、本発明の第２の実施形態の分析用情報表示システムの例を示すブロック図である。第１の実施形態と同様の要素については、図５と同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。分析用情報表示システム１は、入力手段２と、計算手段３と、表示手段４と、再計算手段５とを備える。

計算手段３は、第１の実施形態における計算手段３と同様であり、説明を省略する。

表示手段４は、計算手段３から入力された情報に基づいてグラフを表示する。この点は第１の実施形態と同様である。ただし、第２の実施形態では、表示手段４は、再計算手段５から情報が入力された場合に、新たにグラフを表示し直す（換言すれば、グラフを更新する）。

入力手段２には、第１の実施形態と同様に、推定値と、その推定値を算出する際に用いられた推定用データと、その推定値を算出する際に用いられた推定式と、実測値とを対応付けた組が、複数組入力される。再計算手段５は、入力手段２に入力された情報から組毎に推定用データを取り込む。

また、表示手段４が第１の実施形態と同様にグラフを表示した後、入力手段２には、分析用情報表示システム１の運用者が指定した推定式の情報（以下、推定式指定情報と記す。）が入力される。

推定式指定情報の入力方法は、例えば、図６に例示する元のグラフ表示と個々の推定式を指定した場合のグラフ表示とをクリック操作毎に順次切り替えるためのＧＵＩ(Graphical User Interface)のボタンや、推定式を選択するためのプルダウンメニュー等を用いた方法であってもよい。

再計算手段５は、予め、推定値の算出に用いられる複数種類の推定式を記憶している。そして、再計算手段５は、入力手段２に推定式指定情報が入力されると、その推定式指定情報を取り込み、その推定式指定情報が示す推定式を特定する。以下、この推定式を指定推定式と記す。

再計算手段５は、推定用データ毎に、推定用データ内の各属性の値と、指定推定式とに基づいて推定値を算出する。属性が連続型変数である場合、再計算手段５は、その属性の値を、その属性に対応する指定推定式内の説明変数に代入する。また、属性がカテゴリ型変数である場合、再計算手段５は、その属性の値に対応する説明変数に二値（０または１）のうちの１を代入し、その属性が取り得る他の各値に対応する各説明変数にそれぞれ二値のうちの０を代入する。再計算手段５は、上記のように代入を行い、指定推定式を用いた場合の推定値を算出する。

また、再計算手段５は、指定推定式を用いて算出した推定値毎に、推定用データ内の各属性の値を参照し、また、指定推定式内の説明変数の係数を参照する。そして、再計算手段５は、属性の値から特定される説明変数の値とその説明変数に対応する係数との積を計算する。この積の計算は、指定推定式のみを用いるという点を除けば、計算手段３が実行する積の計算と同様である。

すなわち、属性が連続型変数である場合、再計算手段５は、その属性の値と、その属性に対応する説明変数の係数の積を計算する。

また、属性がカテゴリ型変数である場合、再計算手段５は、そのカテゴリ型変数の取り得る各値に対応する各説明変数を特定する。そして、再計算手段５は、その属性の値に対応する説明変数の値を１とし、その属性の取り得る他の各値に対応する各説明変数の値を０とする。そして、再計算手段５は、その説明変数毎に、説明変数の値と、対応する係数との積を計算する。

以上のような計算により、再計算手段５は、指定推定式内のａ_１ｘ_１からａ_ｎｘ_ｎまでの各項の値をそれぞれ計算する。再計算手段５は、この計算を、指定推定式を用いて計算した推定値毎に行う。また、再計算手段５は、推定値の計算時に、上記の積の計算を合わせて実行してもよい。

再計算手段５は、推定値毎に計算した指定推定式の各項の値および定数項ｂの値と、推定値と、その推定値に対応する時刻との組をそれぞれ、表示手段４に入力する。

表示手段４は、上記の情報が再計算手段５から入力された場合、その情報に基づいて、新たにグラフを表示し直す。表示手段４が再計算手段５から入力された情報に基づいてグラフを表示する動作は、表示手段４が計算手段３から入力された情報に基づいてグラフを表示する動作と同様である。すなわち、表示手段４は、以下のように、新たなグラフを表示する。

表示手段４は、時刻順に、推定値毎に、再計算手段５によって計算された個々の積（すなわち、ａ_１ｘ_１からａ_ｎｘ_ｎまでの各項）および定数項ｂを積み重ねた積み重ね棒グラフを表示する。第１の実施形態で説明したように、計算された積が０である場合、その積は、積み重ね棒グラフ上に表れない。

表示手段４は、積み重ね棒グラフを表示する際、再計算手段５によって計算された積が正である場合には、その積を正方向に積み重ねて表示し、再計算手段５によって計算された積が負である場合には、その積を負方向に積み重ねて表示する。同様に、表示手段４は、指定推定式の定数項が正である場合には、その定数項を正方向に積み重ねて表示し、定数項が負である場合には、その定数項を負方向に積み重ねて表示する。

さらに、表示手段４は、積み重ね棒グラフを表示するとともに、再計算手段５から入力された推定値（指定推定式で算出された推定値）を用いて、時刻変化に伴う推定値の変化を表示する。さらに、表示手段４は、入力手段２に入力された情報から組毎に取り込んだ実測値を用いて、時刻変化に伴う実測値の変化を表示する。表示手段４は、例えば、時刻変化に伴う推定値の変化と実測値の変化をそれぞれ折れ線グラフで表示する。

このとき、表示手段４は、共通の縦軸および横軸を用いて、棒グラフおよび２種類の折れ線グラフを重畳させて表示する。

計算手段３、表示手段４および再計算手段５は、例えば、ディスプレイ装置を有するコンピュータのＣＰＵによって実現される。この場合、ＣＰＵは、例えば、コンピュータのプログラム記憶装置（図８において図示略）等のプログラム記録媒体から分析用情報表示プログラムを読み込み、その分析用情報表示プログラムに従って、計算手段３、表示手段４および再計算手段５として動作すればよい。また、計算手段３、表示手段４および再計算手段５が別々のハードウェアで実現されていてもよい。

図９は、第２の実施形態の処理経過の例を示すフローチャートである。まず、入力手段２に、推定値と、推定用データと、推定式と、実測値とを対応付けた組が、複数組入力される（ステップＳ１）。ステップＳ１は、第１の実施形態におけるステップＳ１と同様である。計算手段３は、入力手段２に入力された情報から組毎に、推定値と、推定用データと、推定式を取り込む。また、表示手段４は、入力手段２に入力された情報から組毎に実測値を取り込む。再計算手段５は、入力手段２に入力された情報から組毎に推定用データを取り込む。

ステップＳ２，Ｓ３は、第１の実施形態のステップＳ２，Ｓ３と同様であり、説明を省略する。なお、第１の実施形態で説明したように、ステップＳ３の結果、図６に例示するグラフが表示される。

ステップＳ３の後、入力手段２に推定式指定情報が入力されると、再計算手段５は、その推定式指定情報を取り込み、推定式指定情報が示す推定式（指定推定式）を特定する。そして、再計算手段５は、指定推定式を用いて、推定用データ毎に推定値を算出し、算出した推定値毎に、推定用データ内の各属性の値から特定される各説明変数の値と、その説明変数に対応する指定推定式内の係数の積を計算する（ステップＳ４）。再計算手段５の動作については既に説明したので、ここでは、詳細な説明を省略する。

次に、表示手段４は、ステップＳ４で計算された推定値毎に、ステップＳ４で計算された個々の積および指定推定式の定数項を積み重ねた棒グラフを表示するとともに、ステップＳ４で計算された推定値の変化（時刻変化に伴う推定値の変化）を示す折れ線グラフ、および、実測値の変化を示す折れ線グラフを表示する（ステップＳ５）。ステップＳ５における表示手段４の動作についても既に説明したので、ここでは、詳細な説明を省略する。

以下、ステップＳ５で新たに表示されるグラフの具体例について説明する。以下の説明では、表示手段４が、ステップＳ３で図６に示すグラフを表示したとする。図６に例示するグラフでは、各日付の推定値算出に用いられた推定式が１種類であるとは限らない。図６に示す例において、「８月１日」、「８月２日」および「８月４日」の推定値は、推定式１を用いて算出されたとする。「８月３日」の推定値は、推定式２を用いて算出されたとする。「８月５日」の推定値は、推定式３を用いて算出されたとする。「８月６日」の推定値は、推定式４を用いて算出されたとする。

図６に例示するグラフが表示された後、例えば、分析用情報表示システム１の運用者が、「推定式１」を指定する推定式指定情報を入力したとする。この場合、指定推定式は、推定式１である。すると、再計算手段５は、推定式１を用いて、推定用データ毎に推定値を算出し、算出した推定値毎に、推定用データ内の各属性の値から特定される各説明変数の値と、その説明変数に対応する指定推定式内の係数の積を計算する（ステップＳ４）。

表示手段４は、ステップＳ４で計算された結果を用いて、ステップＳ５において、新たにグラフを表示する。図１０は、推定式１が指定された結果、ステップＳ５で表示されたグラフの例を示している。実線の折れ線グラフは、ステップＳ４で推定式１によって計算された各日付の推定値の変化を示している。破線の折れ線グラフは、各日付の実測値の変化を示している。実線の折れ線グラフと破線の折れ線グラフが重なっている箇所については、実線のみを示している。実測値の変化を示す折れ線グラフは、図６における実測値の変化を示す折れ線グラフと変わらない。

図６に示す例において、「８月１日」、「８月２日」および「８月４日」の推定値は、推定式１を用いて算出されたものである。従って、図１０に示す「８月１日」、「８月２日」および「８月４日」の推定値および積み重ね棒グラフは、図６に示す「８月１日」、「８月２日」および「８月４日」の推定値および積み重ね棒グラフと変わらない。

また、図６に示す例において、「８月３日」、「８月５日」および「８月６日」の推定値は、推定式１以外の推定式を用いて算出されたものとしている。従って、図１０に示す「８月３日」、「８月５日」および「８月６日」の推定値および積み重ね棒グラフは、図６に示す「８月３日」、「８月５日」および「８月６日」の推定値および積み重ね棒グラフから変化している。

図１０に示す「８月３日」の推定値、実測値、および積み重ね棒グラフに着目すると、推定値は実測値から外れていない。また、積み重ね棒グラフが示す推定式１の各項の値も適切な値と判断できる。従って、運用者は、「８月３日」の予測には、推定式１を用いることが適切であったと判断することができ、「８月３日」の推定用データに対して推定式１が選択されるように、選択モデルを再度学習することを検討できる。

また、「８月５日」の推定値は、推定式３を用いた場合に実測値から外れていなかったが（図６参照）、推定式１を用いたことで、実測値から外れることを運用者は確認できる。すなわち、「８月５日」の推定値の算出のために選択された推定式３は適切であったことを運用者は確認できる。

また、「８月５日」の推定値は、推定値４を用いた場合に実測値から外れていて（図６参照）、推定式１を用いた場合にも実測値から外れていることを運用者は確認できる。この場合、運用者は、「８月５日」の推定値算出に適切な推定式がどれであるかを確認するために、さらに、推定式指定情報を入力し、分析用情報表示システムは、再度、ステップＳ４，Ｓ５を実行すればよい。

本実施形態によれば、第１の実施形態と同様の効果が得られる。さらに、上記のような確認を行えるので、分析者は、推定値が実測値から外れている場合に、適切な推定式を探したり、選択モデルを再学習したりすることを検討できる。

分析者は、図６に例示するグラフが表示された場合、「８月３日」の推定値が実測値から外れていることを確認し、他の推定式を用いた場合の推定値を確認するために、他の推定式を指定した推定式指定情報を入力する。ここで、例えば、図６に「８月３日」の棒グラフでは表れていない項（例えばｘ_１の項）が表れるような式として、推定式１を指定してもよい。その結果、新たに表示されたグラフ（図１０参照）では、「８月３日」の予測値が実測値から外れていない。そのため、「８月３日」の推定用データに対して推定式１が選択されるように、選択モデルを再度学習することを検討できる。

また、例えば、いずれの推定式を指定した場合であっても、推定値が実測値から外れていたり、あるいは、積み重ね棒グラフに表された項の中に不適切な値が含まれていたりすることもあり得る。そのような場合、分析者は、既存の属性のみでは、推定用データから適切な推定値を得られず、推定値の算出において新たな属性も考慮しなければならないと判断し、そのような新たな属性を検討したり、その新たな属性に対応する説明変数を含む推定式の学習を検討したりすることができる。

実施形態３．
前述の各実施形態では、既に算出された推定値と、その推定値を算出する際に用いられた推定用データと、その推定値を算出する際に用いられた推定式と、実測値とを対応付けた組が、複数組入力される場合を例にして説明した。第３の実施形態では、分析用情報表示システムが、推定式を選択し、その推定式を用いて推定値を算出する。

図１１は、本発明の第３の実施形態の分析用情報表示システムの例を示すブロック図である。第１の実施形態と同様の要素については、図５と同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。分析用情報表示システム１は、入力手段２と、計算手段３と、表示手段４と、推定値算出手段６とを備える。

本実施形態において、入力手段２は、推定値算出に用いる推定用データと、実測値とを対応付けた組が複数組入力され、また、選択モデルが入力される入力デバイスである。

既に説明したように、各推定用データは、２種類以上の属性の値を含む。

また、選択モデルは、推定式を選択するためのモデルであり、例えば、図２に例示するように、木構造のモデルで表される。ただし、選択モデルの形式は木構造のモデルに限定されない。なお、選択候補となる推定式は、いずれも式（１）の形式で表される。

推定値算出手段６は、入力手段２に入力された情報から組毎に、推定用データを取り込み、また、選択モデルも取り込む。

推定値算出手段６は、推定用データ毎に、選択モデルに基づいて推定式を選択する。例えば、選択モデルが、図２に例示するような木構造のモデルであるとする。この場合、推定値算出手段６は、選択モデルのルートノードを起点として、ノードが示す条件を推定用データが満たしているか否かに応じて２つの子ノードのいずれか一方を選択することを繰り返しつつノードを辿る。推定値算出手段６は、葉ノードに到達したときに、その葉ノードが示す推定式を選択する。

さらに、推定値算出手段６は、選択した推定式と、その推定式の選択に用いた推定用データとを用いて、推定値を算出する。このとき、推定値算出手段６は、推定用データ内の各属性のうち、連続型変数である属性に関しては、その属性の値を、その属性に対応する指定推定式内の説明変数に代入する。また、カテゴリ型変数である属性に関しては、その属性の値に対応する説明変数に二値（０または１）のうちの１を代入し、その属性が取り得る他の各値に対応する各説明変数にそれぞれ二値のうちの０を代入する。推定値算出手段６は、このように説明変数への代入を行うことによって、推定値を算出する。

推定値算出手段６は、推定用データと、その推定用データに基づいて選択した推定式と、その推定用データおよび推定式に基づいて算出した推定値とを対応付けた組を、それぞれ計算手段３に入力する。

計算手段３および表示手段４は、第１の実施形態における計算手段３および表示手段４と同様である。

推定値算出手段６、計算手段３および表示手段４は、例えば、ディスプレイ装置を有するコンピュータのＣＰＵによって実現される。この場合、ＣＰＵは、例えば、コンピュータのプログラム記憶装置（図１１において図示略）等のプログラム記録媒体から分析用情報表示プログラムを読み込み、その分析用情報表示プログラムに従って、推定値算出手段６、計算手段３および表示手段４として動作すればよい。また、推定値算出手段６、計算手段３および表示手段４が別々のハードウェアで実現されていてもよい。

図１２は、第３の実施形態の処理経過の例を示すフローチャートである。入力手段２には、推定用データと実測値とを対応付けた組が複数入力され、また、選択モデルが入力される（ステップＳ１１）。推定値算出手段６は、入力手段２に入力された情報から組毎に、推定用データを取り込み、また、選択モデルも取り込む。また、表示手段４は、入力手段２に入力された情報から組毎に実測値を取り込む。

推定値算出手段６は、推定データ毎に、選択モデルに基づいて推定式を選択し、推定データとその推定式とを用いて、推定値を算出する（ステップＳ１２）。推定値算出手段６の動作については既に説明したので、ここでは、詳細な説明を省略する。

推定値算出手段６は、推定用データと、その推定用データに基づいて選択した推定式と、その推定用データおよび推定式に基づいて算出した推定値とを対応付けた組を、それぞれ計算手段３に入力する。この結果、計算手段３は、第１の実施形態において入力手段２から取り込んだ情報と同様の情報を得る。

ステップＳ１２に続くステップＳ２，Ｓ３の動作は、第１の実施形態におけるステップＳ２，Ｓ３の動作と同様であり、説明を省略する。

本実施形態においても、第１の実施形態と同様の効果が得られる。また、第１の実施形態と、第３の実施形態を比較した場合、第３の実施形態では、推定値算出手段６が推定式を選択したり推定値を算出したりするので、運用者が推定値および推定式を入力しなくもよいという効果が得られる。また、第１の実施形態では、推定値算出手段６を設けなくてよいので、分析用情報表示システム１の構成を簡易化できるという効果が得られる。

また、第３の実施形態に第２の実施形態を適用してもよい。すなわち、第３の実施形態の分析用情報表示システム１が、さらに、第２の実施形態における再計算手段５を備えていてもよい。この場合、図１２に示すステップＳ３の後、再計算手段５が第２の実施形態におけるステップＳ４を実行し、表示手段４が第２の実施形態におけるステップＳ５を実行すればよい。この場合、第２の実施形態と同様の効果も得られる。

図１３は、本発明の各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、ＣＰＵ１００１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。

各実施形態の分析用情報表示システム１は、コンピュータ１０００に実装される。分析用情報表示システム１の動作は、プログラム（分析用情報表示プログラム）の形式で補助記憶装置１００３に記憶されている。ＣＰＵ１００１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。

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、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、ＤＶＤ−ＲＯＭ、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がそのプログラムを主記憶装置１００２に展開し、上記の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。

次に、本発明の概要について説明する。図１４は、本発明の分析用情報表示システムの概要を示すブロック図である。本発明の分析用情報表示システムは、計算手段３と表示手段４とを備える。

計算手段３は、推定値毎に、推定値を算出する際に用いられた２種類以上の属性の値と、推定値を算出する際に用いられた推定式内の説明変数の係数とを用いて、属性の値から特定される説明変数の値と説明変数に対応する係数との積を計算する。

表示手段４は、推定値毎に、計算手段３によって計算された個々の積および推定式内の定数項を積み重ねた積み重ね棒グラフを表示するとともに、推定値の変化および推定値に対応する実測値の変化をそれぞれ表示する。

そのような構成によって、実測値が推定値から大きく外れた場合に、推定式におけるどの項が原因となって推定が外れたのかを人が容易に分析できる。

上記の各実施形態は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下に限定されるわけではない。

（付記１）推定値毎に、推定値を算出する際に用いられた２種類以上の属性の値と、前記推定値を算出する際に用いられた推定式内の説明変数の係数とを用いて、属性の値から特定される説明変数の値と前記説明変数に対応する係数との積を計算する計算手段と、推定値毎に、前記計算手段によって計算された個々の積および前記推定式内の定数項を積み重ねた積み重ね棒グラフを表示するとともに、前記推定値の変化および前記推定値に対応する実測値の変化をそれぞれ表示する表示手段とを備えることを特徴とする分析用情報表示システム。

（付記２）表示手段は、積み重ね棒グラフを表示する際に、計算された積が正である場合には前記積を正方向に積み重ね、前記積が負である場合には前記積を負方向に積み重ね、推定式の定数項が正である場合には前記定数項を正方向に積み重ね、前記定数項が負である場合には前記定数項を負方向に積み重ねる付記１に記載の分析用情報表示システム。

（付記３）推定式が指定された場合に、２種類以上の属性の値と、指定された前記推定式とに基づいて推定値を算出し、算出した推定値毎に、前記２種類以上の属性の値と、前記推定式内の係数とを用いて、属性の値から特定される説明変数の値と前記説明変数に対応する係数との積を計算する再計算手段を含み、表示手段は、前記再計算手段によって得られた推定値毎に、前記再計算手段によって計算された個々の積および前記推定式内の定数項を積み重ねた積み重ね棒グラフを表示するとともに、前記推定値の変化および前記推定値に対応する実測値の変化をそれぞれ表示する付記１または付記２に記載の分析用情報表示システム。

（付記４）表示手段は、推定値の変化および実測値の変化をそれぞれ折れ線グラフで表示する付記１から付記３のうちのいずれかに記載の分析用情報表示システム。

（付記５）推定値と、前記推定値を算出する際に用いられた２種類以上の属性の値と、前記推定値を算出する際に用いられた推定式と、実測値とを対応付けた組が複数組入力される入力手段を備える付記１から付記４のうちのいずれかに記載の分析用情報表示システム。

（付記６）推定値算出に用いる２種類以上の属性の値と、実測値とを対応付けた組が複数組入力され、推定値算出に用いる推定式を選択するための選択モデルが入力される入力手段と、前記組毎に、前記２種類以上の属性の値と前記選択モデルに基づいて推定式を選択し、前記２種類以上の属性の値と当該推定式に基づいて推定値を算出する推定値算出手段とを備える付記１から付記４のうちのいずれかに記載の分析用情報表示システム。

（付記７）推定値毎に、推定値を算出する際に用いられた２種類以上の属性の値と、前記推定値を算出する際に用いられた推定式内の説明変数の係数とを用いて、属性の値から特定される説明変数の値と前記説明変数に対応する係数との積を計算し、推定値毎に、計算した個々の積および前記推定式内の定数項を積み重ねた積み重ね棒グラフを表示するとともに、前記推定値の変化および前記推定値に対応する実測値の変化をそれぞれ表示することを特徴とする分析用情報表示方法。

（付記８）積み重ね棒グラフを表示する際に、計算した積が正である場合には前記積を正方向に積み重ね、前記積が負である場合には前記積を負方向に積み重ね、推定式の定数項が正である場合には前記定数項を正方向に積み重ね、前記定数項が負である場合には前記定数項を負方向に積み重ねる付記７に記載の分析用情報表示方法。

（付記９）コンピュータに、推定値毎に、推定値を算出する際に用いられた２種類以上の属性の値と、前記推定値を算出する際に用いられた推定式内の説明変数の係数とを用いて、属性の値から特定される説明変数の値と前記説明変数に対応する係数との積を計算する計算処理、および、推定値毎に、前記計算処理で計算した個々の積および前記推定式内の定数項を積み重ねた積み重ね棒グラフを表示するとともに、前記推定値の変化および前記推定値に対応する実測値の変化をそれぞれ表示する表示処理を実行させるための分析用情報表示プログラム。

（付記１０）コンピュータに、表示処理で、積み重ね棒グラフを表示する際に、計算された積が正である場合には前記積を正方向に積み重ねさせ、前記積が負である場合には前記積を負方向に積み重ねさせ、推定式の定数項が正である場合には前記定数項を正方向に積み重ねさせ、前記定数項が負である場合には前記定数項を負方向に積み重ねさせる付記９に記載の分析用情報表示プログラム。

以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記の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。

この出願は、２０１５年２月９日に出願された日本特許出願２０１５−０２３０８２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。

産業上の利用の可能性

本発明は、推定式の分析に好適に適用される。

１ 分析用情報表示システム
２ 入力手段
３ 計算手段
４ 表示手段
５ 再計算手段
６ 推定値算出手段

Claims (10)

1. 推定値毎に、推定値を算出する際に用いられた２種類以上の属性の値と、前記推定値を算出する際に用いられた推定式内の説明変数の係数とを用いて、属性の値から特定される説明変数の値と前記説明変数に対応する係数との積を計算する計算手段と、
   推定値毎に、前記計算手段によって計算された個々の積および前記推定式内の定数項を積み重ねた積み重ね棒グラフを表示するとともに、前記推定値の変化および前記推定値に対応する実測値の変化をそれぞれ表示する表示手段とを備える
   ことを特徴とする分析用情報表示システム。
2. 表示手段は、積み重ね棒グラフを表示する際に、計算された積が正である場合には前記積を正方向に積み重ね、前記積が負である場合には前記積を負方向に積み重ね、推定式の定数項が正である場合には前記定数項を正方向に積み重ね、前記定数項が負である場合には前記定数項を負方向に積み重ねる
   請求項１に記載の分析用情報表示システム。
3. 推定式が指定された場合に、２種類以上の属性の値と、指定された前記推定式とに基づいて推定値を算出し、算出した推定値毎に、前記２種類以上の属性の値と、前記推定式内の係数とを用いて、属性の値から特定される説明変数の値と前記説明変数に対応する係数との積を計算する再計算手段を含み、
   表示手段は、前記再計算手段によって得られた推定値毎に、前記再計算手段によって計算された個々の積および前記推定式内の定数項を積み重ねた積み重ね棒グラフを表示するとともに、前記推定値の変化および前記推定値に対応する実測値の変化をそれぞれ表示する
   請求項１または請求項２に記載の分析用情報表示システム。
4. 表示手段は、推定値の変化および実測値の変化をそれぞれ折れ線グラフで表示する
   請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の分析用情報表示システム。
5. 推定値と、前記推定値を算出する際に用いられた２種類以上の属性の値と、前記推定値を算出する際に用いられた推定式と、実測値とを対応付けた組が複数組入力される入力手段を備える
   請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の分析用情報表示システム。
6. 推定値算出に用いる２種類以上の属性の値と、実測値とを対応付けた組が複数組入力され、推定値算出に用いる推定式を選択するための選択モデルが入力される入力手段と、
   前記組毎に、前記２種類以上の属性の値と前記選択モデルに基づいて推定式を選択し、前記２種類以上の属性の値と当該推定式に基づいて推定値を算出する推定値算出手段とを備える
   請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の分析用情報表示システム。
7. 推定値毎に、推定値を算出する際に用いられた２種類以上の属性の値と、前記推定値を算出する際に用いられた推定式内の説明変数の係数とを用いて、属性の値から特定される説明変数の値と前記説明変数に対応する係数との積を計算し、
   推定値毎に、計算した個々の積および前記推定式内の定数項を積み重ねた積み重ね棒グラフを表示するとともに、前記推定値の変化および前記推定値に対応する実測値の変化をそれぞれ表示する
   ことを特徴とする分析用情報表示方法。
8. 積み重ね棒グラフを表示する際に、計算した積が正である場合には前記積を正方向に積み重ね、前記積が負である場合には前記積を負方向に積み重ね、推定式の定数項が正である場合には前記定数項を正方向に積み重ね、前記定数項が負である場合には前記定数項を負方向に積み重ねる
   請求項７に記載の分析用情報表示方法。
9. コンピュータに、
   推定値毎に、推定値を算出する際に用いられた２種類以上の属性の値と、前記推定値を算出する際に用いられた推定式内の説明変数の係数とを用いて、属性の値から特定される説明変数の値と前記説明変数に対応する係数との積を計算する計算処理、および、
   推定値毎に、前記計算処理で計算した個々の積および前記推定式内の定数項を積み重ねた積み重ね棒グラフを表示するとともに、前記推定値の変化および前記推定値に対応する実測値の変化をそれぞれ表示する表示処理
   を実行させるための分析用情報表示プログラム。
10. コンピュータに、
    表示処理で、積み重ね棒グラフを表示する際に、計算された積が正である場合には前記積を正方向に積み重ねさせ、前記積が負である場合には前記積を負方向に積み重ねさせ、推定式の定数項が正である場合には前記定数項を正方向に積み重ねさせ、前記定数項が負である場合には前記定数項を負方向に積み重ねさせる
    請求項９に記載の分析用情報表示プログラム。

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