WO2018173251A1 - Data visualization system, data visualization device, data visualization method, and data visualization program - Google Patents

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WO2018173251A1
WO2018173251A1 PCT/JP2017/011994 JP2017011994W WO2018173251A1 WO 2018173251 A1 WO2018173251 A1 WO 2018173251A1 JP 2017011994 W JP2017011994 W JP 2017011994W WO 2018173251 A1 WO2018173251 A1 WO 2018173251A1
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WO
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data
instance
visualization
template
metadata
Prior art date
Application number
PCT/JP2017/011994
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French (fr)
Japanese (ja)
Inventor
大輔 福井
恵木　正史
田中　毅
美奈 吉村
卓成 桂
Original Assignee
株式会社日立ハイテクノロジーズ
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Publication date
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Definitions

  • the present invention relates to a data visualization system for visualizing data.
  • Patent Document 1 describes a device that supports creation of a medical image interpretation report.
  • a specific analysis result and a specific fixed phrase are associated with each other, a predetermined part of the fixed sentence corresponding to the analysis result is set as a replaceable part, and information on the replaceable part is replaced with information on the analysis result. It is described that an interpretation report is created.
  • one of the representative data visualization systems of the present invention is a data visualization system comprising a data visualization device and a data visualization terminal, and the data visualization terminal is connected via a communication network.
  • the data visualization processing unit generates instance data that is the analysis result based on template data having a keyword that expresses a method for visualizing the analysis result of the data
  • the request management unit Send instance data to the data visualization terminal, and the instance in the data visualization terminal
  • the evaluation value of the instance metadata having the meta information related to the instance data is modified based on the operation relating to the data, and the data visualization processing unit is based on the evaluation value of the template data and the instance metadata,
  • the instance data is regenerated, the request management unit transmits the regenerated instance data to the data visualization terminal, and the data visualization terminal displays the regenerated instance data.
  • the figure which shows an example of the hardware constitutions of the data visualization system which concerns on a present Example The figure which shows an example of the functional block of a data visualization server.
  • the figure which shows an example of the template data The figure which shows an example of the template metadata 212.
  • FIG. The figure which shows an example of the instance data 213. It is a figure which shows an example of the visualization object data.
  • each information may be stored in any format.
  • Information stored in the database program in the embodiment can be stored in a file system or a memory.
  • the process may be described using “program” as a subject.
  • the program is executed by a processor (for example, a CPU (Central Processing Unit)), so that a predetermined process is appropriately performed. Since the processing is performed using at least one of a storage resource (for example, a memory) and a communication interface device, the subject of the processing may be a processor and an apparatus having the processor. Part or all of the processing performed by the processor may be performed by a hardware circuit.
  • the computer program may be installed from a program source.
  • the program source may be a program distribution server or a storage medium (for example, a portable storage medium).
  • processing may be described using “external system” and “external device” as the subject, but this is not limited to the data visualization system and data visualization device described in the present invention. Refers to the device. References simply to “system” and “device” refer to both.
  • the process may be described with “user” as the subject, but the user can be replaced with a system or apparatus that accepts any input operation from a literal user. Furthermore, a system or device that has received some input operation from a user can execute processing via another system or device.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of a data visualization system 100 according to the present embodiment.
  • the data visualization system 100 includes a data visualization server (also referred to as a data visualization device) 10 and a data visualization terminal 30.
  • the data visualization server 10 When the data visualization server 10 receives a data visualization request from the data visualization terminal 30 via the communication network 4, the data visualization server 10 executes data visualization processing based on the request, and responds to the result to the data visualization terminal 30.
  • the data visualization server 10 includes a CPU 12, a memory 14, a storage 22, an input I / F (Interface) 16, an output I / F 18, and a communication I / F 20. These components 12, 14, 16, 18, 20, and 22 are connected to a bus 24 capable of bidirectional communication.
  • the memory 14 stores data and programs. Examples of the memory 14 are DRAM (Dynamic Random Access Memory), MRAM (Magnetic Resistant Random Access Memory), FeRAM (Ferroelectric Random Access Memory), and phase change memory.
  • the storage 22 stores data and programs. Examples of the storage 22 are HDD (Hard Disc Drive) and SSD (Solid State Drive).
  • the CPU 12 implements various functions of the data visualization server 10 by processing programs and data using the memory 14 and the storage 22.
  • the input I / F 16 is an I / F for the user to input information to the data visualization server 10.
  • Examples of the input I / F 16 are a keyboard, a mouse, a microphone, and the like.
  • the output I / F 18 is an I / F for the data visualization server 10 to output information to the user.
  • Examples of the output I / F 18 are a display and a speaker.
  • the communication network 4 is a network capable of data communication between the data visualization server 10 and the data visualization terminal 30.
  • Examples of the communication network 4 are a wired LAN (Local Area Network), a wireless LAN compliant with the Wi-Fi standard, the Internet, and the like.
  • the memory 34 stores a program. Examples of the memory 34 are DRAM, MRAM, FeRAM, and phase change memory.
  • the CPU 32 realizes various functions of the data visualization terminal 30 by processing the program using the memory 34.
  • the input I / F 36 is an I / F for the user to input information to the data visualization terminal 30.
  • Examples of the input I / F 36 are a keyboard, a mouse, a microphone, and the like.
  • the output I / F 38 is an I / F for the data visualization terminal 30 to output information to the user.
  • Examples of the output I / F 38 are a display and a speaker.
  • the data visualization terminal may be configured by a general personal computer.
  • the output I / F 38 corresponds to a web browser displayed on the display of the personal computer
  • the input I / F 36 corresponds to a keyboard or the like for inputting to the web browser.
  • the user inputs a data visualization request from a web browser displayed on the screen of the data visualization terminal 30.
  • This request is transmitted to the data visualization server 10 via the communication network 4.
  • the data visualization server 10 executes a data visualization process based on this request, and returns a visualization process result to the data visualization terminal via the communication network 4.
  • the web browser of the data visualization terminal 30 displays the visualization processing result, so that the user can browse the visualized data.
  • the database program 210 holds template data 211, template metadata 212, instance data 213, instance metadata 214, visualization target data 215, and visualization target metadata 216 as data. Part or all of these data is stored in the memory 14 and / or the storage 22 of the data visualization server 10.
  • the template data 211 will be described later (see FIG. 3).
  • the template metadata 212 will be described later (see FIG. 4).
  • the instance data 213 will be described later (see FIG. 5).
  • the instance metadata 214 will be described later (see FIG. 7).
  • the visualization target data 215 will be described later (see FIG. 6).
  • the visualization target metadata 216 will be described later (see FIG. 8).
  • the data visualization processing unit 220 includes, as functional blocks, a template data management unit 201, an instance data management unit 202, a visualization target data management unit 203, a template data evaluation unit 204, an instance data evaluation unit 205, a visualization target data evaluation unit 206, and And an instance data generation processing unit 207.
  • the user request management unit 208 receives a visualization request from the user and causes the data visualization processing unit 220 to execute the visualization request. Some or all of these functions are realized by the CPU 12 executing a program stored in the memory 14. Alternatively, some or all of these functions may be realized by a predetermined logic circuit.
  • the template data management unit 201 acquires the template data 211 input by the user.
  • the template data management unit 201 generates and displays a GUI (Graphical User Interface) for acquiring the template data 211 from the user as SaaS (Software as a Service).
  • the template data management unit 201 acquires the template data 211 from the storage 22 or via the communication network 4. Further, the template data management unit 201 stores the acquired template data 211 in the storage 22 such as the database program 210.
  • the template data management unit 201 analyzes the acquired template data 211, and generates and manages template metadata 212 from the keywords included in the template data 211.
  • the template data management unit 201 stores the template metadata 212 in the storage 22 such as the database program 210.
  • the template data management unit 201 stores template data 211 and template metadata 212 stored in the storage 22 or the like in response to a request from another function in the server, an external system, or an external device. It has a function to transmit to other functions, an external system, or an external device. For example, this function can be provided by means generally known as a web service.
  • the instance data management unit 202 acquires the instance data 213 generated by the instance data generation processing unit 207 or the instance data 213 generated by the user, the external system, and the external device.
  • the instance data management unit 202 generates and displays a GUI for acquiring the instance data 213 from the user.
  • the instance data management unit 202 acquires the instance data 213 from the storage 22 or via the communication network 4. Further, the instance data management unit 202 stores the acquired instance data 213 in the storage 22 such as the database program 210.
  • the instance data management unit 202 analyzes the acquired instance data 213 and generates instance metadata 214.
  • the instance data management unit 202 stores the instance metadata 214 in the storage 22 such as the database program 210.
  • the visualization target data management unit 203 analyzes the acquired visualization target data 215 and generates the visualization target metadata 216.
  • the visualization target data management unit 203 stores the visualization target metadata 216 in the storage 22 such as the database program 210.
  • the visualization target data management unit 203 stores the visualization target data 215 and the visualization target metadata 216 stored in the storage 22 or the like in response to a request from another function in the server, an external system, or an external device. It has a function to transmit to other functions in the server, an external system, or an external device. For example, this function can be provided by means generally known as a web service.
  • the template data evaluation unit 204 acquires the template data 211 and the template metadata 212 from the template data management unit 201, and evaluates the contents. The evaluation method will be described later (see FIG. 8).
  • the template data evaluation unit 204 stores the evaluation result in the storage 22 as a part of the template metadata 212.
  • the instance data evaluation unit 205 acquires the instance data 213 and the instance metadata 214 from the instance data management unit 202 and evaluates the contents thereof. The evaluation method will be described later (see FIG. 8). The instance data evaluation unit 205 stores the evaluation result in the storage 22 as part of the instance metadata 214.
  • the visualization target data evaluation unit 206 acquires the visualization target data 215 and the visualization target metadata 216 from the visualization target data management unit 203 and evaluates the contents thereof. The evaluation method will be described later (see FIG. 8).
  • the visualization target data evaluation unit 206 stores the evaluation result in the storage 22 as part of the visualization target metadata 216.
  • the user request management unit 208 records all requests from all users for the template data 211, template metadata 212, instance data 213, instance metadata 214, visualization target data 215, and visualization target metadata 216. .
  • the user request management unit 208 records all user requests for each function of the data visualization program 200, and further acquires all user requests from the storage 22 or via the communication network 4 in the external system or external device. ,Record. Details of the user request will be described later (see FIG. 9).
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the template data 211.
  • the template data has a keyword character string (hereinafter referred to as a keyword) expressing a data visualization method.
  • template data 211 in a slide format used in presentation software or the like is shown.
  • the user, the external system, or the external device describes a keyword for designating the contents of data to be visualized in a portion surrounded by a $ mark and two ⁇ .
  • the user, the external system, or the external device may describe the template data 211 using a natural language or an arbitrary image instead of a clear keyword as shown in the figure.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the template metadata 212.
  • the template metadata 212 has meta information related to the template data 211.
  • the meta information include an ID 401, an evaluation value 402, a keyword character string (hereinafter referred to as a keyword) 403, and style information (hereinafter referred to as a style) 404.
  • ID 401 is information for identifying the template data 211.
  • the ID 401 may be considered to indicate the position information.
  • the ID 401 can indicate the identifier of the template data 211 in the database table.
  • Evaluation value 402 is a result of the template data evaluation unit 204 evaluating the template data 211 identified by the ID 401.
  • the keyword 403 is a value of a portion surrounded by a $ mark and two ⁇ shown in FIG.
  • “OUTLIERS” indicates whether or not the outlier information has been removed during the statistical processing.
  • the style 404 is style information applied to the keyword surrounded by the $ mark and two ⁇ shown in FIG. For example, when a keyword is described in a rectangular area, the size (width and height) of the rectangular area is style information.
  • the style information includes color information and line thickness information.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the instance data 213.
  • the instance data 213 is data generated by the instance data generation processing unit 207 based on the information of the template data 211 and the template metadata 212.
  • the instance data 213 represents data visualized by a method described later.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the visualization target data 215.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of the instance metadata 214.
  • the instance metadata 214 has meta information related to the instance data 213.
  • the meta information include an ID 701, a template ID 702, an evaluation value 703, a keyword character string (hereinafter referred to as a keyword) 704, and corresponding data information (hereinafter referred to as corresponding data) 705.
  • ID 701 is information for identifying the instance metadata 214.
  • the ID 701 may be considered to indicate the position information.
  • the ID 701 can indicate the identifier of the instance data 213 in the table of the database.
  • Template ID 702 represents the ID 401 (see FIG. 4) of the template metadata 212 corresponding to the instance metadata 214 identified by the ID 701.
  • the user request management unit 208 requests the template data evaluation unit 204 to evaluate the template data 211.
  • the template data evaluation unit 204 acquires the evaluation value 402 of the template metadata 212 from the template data management unit 201, evaluates the template data 211 in descending order of the evaluation value, and returns the ID 401 to the user request management unit 208. be able to.
  • This is an example of the simplest evaluation method.
  • the template data evaluation unit 204 can also evaluate the template data 211 by a more advanced method using, for example, a machine learning method such as a self-organizing map or a method such as deep learning. It is.
  • the method is not particularly limited.
  • the user request management unit 208 acquires data having the value of the keyword 403 as a column, and the keyword surrounded by $ and two ⁇ in the template data 211.
  • the instance metadata 214 can be generated by storing the value of the keyword 403 used for generating the instance data 213 in the keyword 704 and storing the data value corresponding to the value of the keyword 403 in the corresponding data 705.
  • a unique diagram such as a heat map indicating which part of the human brain is actively active
  • the visualization part can be displayed as 501 and 502 in the instance data 213 of FIG.
  • the front-rear relationship of the brain region can be clearly shown by using, as the visualization component, the composition of the human face and the figure obtained by superimposing the heat map.
  • each of the above-described configurations may be configured such that a part or all of the configuration is configured by hardware, or is realized by executing a program by a processor.
  • control lines and information lines indicate what is considered necessary for the explanation, and not all the control lines and information lines on the product are necessarily shown. Actually, it may be considered that almost all the components are connected to each other.

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • User Interface Of Digital Computer (AREA)

Abstract

A data visualization method comprising: generating instance data, which is an analysis result, on the basis of template data that has keywords in which a method for visualizing the analysis result of data is expressed; transmitting the instance data to a data visualization terminal; correcting, on the basis of an operation pertaining to the instance data at the data visualization terminal, an evaluation value for instance metadata that has meta information relating to the instance data; regenerating the instance data on the basis of the evaluation value for the instance metadata and the template data; and transmitting the regenerated instance data to the data visualization terminal.

Description

データ可視化システム、データ可視化装置、データ可視化方法及びデータ可視化プログラムData visualization system, data visualization apparatus, data visualization method, and data visualization program
　本発明は、データを可視化するデータ可視化システムに関する。 The present invention relates to a data visualization system for visualizing data.
　様々なセンシングデバイスを用いて様々な情報を測定及び収集し、その収集したデータ（例えばビッグデータ）を業務に活用する動きが活発化している。近年、脳や身体の変化もその測定の対象に含まれつつある。自動車業界及び電機業界では、人々の脳を測定して感性に関する情報を抽出し、乗り心地や爽快感などといった感性に訴える商品を開発することが進められている。ライフサイエンス及び臨床医学等の業務分野では、様々なウェアラブルセンサやバイオセンサを用いて人々を測定及び分析することにより、疾病の発生リスクを軽減する取り組みが進められている。 The movement to measure and collect various information using various sensing devices and utilize the collected data (for example, big data) for business is becoming active. In recent years, brain and body changes are also included in the measurement. In the automobile industry and the electric industry, information relating to sensibilities is extracted by measuring people's brains, and products that appeal to sensibilities such as ride comfort and refreshment are being developed. In business fields such as life science and clinical medicine, efforts are being made to reduce the risk of disease by measuring and analyzing people using various wearable sensors and biosensors.
　一方、こうしたデータの分析結果は様々な方法で可視化される。例えばウェブページの一部として可視化されたり、レポート文書の一部として可視化されたりする。また、分析結果を可視化する端末も様々である。例えばスマートフォンの画面に可視化されたり、レポートの印刷物として可視化されたりする。 On the other hand, the analysis results of such data can be visualized in various ways. For example, it may be visualized as part of a web page or as part of a report document. There are also various terminals for visualizing the analysis results. For example, it is visualized on the screen of a smartphone or visualized as a printed matter of a report.
　こうしたデータの可視化方法として、例えば特許文献１には、医用画像の読影レポートの作成を支援する装置が記載されている。特許文献１では、特定の分析結果と特定の定型文を対応付け、分析結果に対応する定型文のうちの所定の箇所を置換可能部として、置換可能部の情報を分析結果の情報で置換することにより、読影レポートを作成することが記載されている。 As such a data visualization method, for example, Patent Document 1 describes a device that supports creation of a medical image interpretation report. In Patent Document 1, a specific analysis result and a specific fixed phrase are associated with each other, a predetermined part of the fixed sentence corresponding to the analysis result is set as a replaceable part, and information on the replaceable part is replaced with information on the analysis result. It is described that an interpretation report is created.
特開２０１６－４０６８８号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2016-40688
　従来のデータ可視化装置では、データの分析によって得られた大量の結果の中から、当該装置のユーザが求める結果を抽出し、当該結果をユーザに分かり易い形式で可視化する方法は確立されていない。 In the conventional data visualization apparatus, a method for extracting a result desired by the user of the apparatus from a large amount of results obtained by analyzing the data and visualizing the result in a format that is easy for the user to understand is not established.
　そこで、本発明は、大量の分析結果の中からユーザが求める結果を最適な方法で可視化するデータ可視化システムの提供を目的とする。 Therefore, an object of the present invention is to provide a data visualization system that visualizes a result requested by a user from a large amount of analysis results by an optimum method.
　上記目的を達成するために、代表的な本発明のデータ可視化システムの一つは、データ可視化装置と、データ可視化端末とを備えるデータ可視化システムであって、前記データ可視化端末は、通信ネットワークを介して、データの可視化を前記データ可視化装置に要求し、前記データ可視化装置は、前記データの可視化の要求を管理する要求管理部と、前記要求に基づいてデータの可視化処理を実行するデータ可視化処理部とを有し、前記データ可視化処理部は、データの分析結果を可視化する方法を表現したキーワードを有するテンプレートデータに基づいて、前記分析結果であるインスタンスデータを生成し、前記要求管理部は、前記インスタンスデータを前記データ可視化端末に送信し、前記データ可視化端末での前記インスタンスデータに関する操作に基づいて、前記インスタンスデータに関連するメタ情報を有するインスタンスメタデータの評価値を修正し、前記データ可視化処理部は、前記テンプレートデータ及び前記インスタンスメタデータの評価値に基づいて、前記インスタンスデータを再生成し、前記要求管理部は、前記再生成したインスタンスデータを前記データ可視化端末に送信し、前記データ可視化端末は、前記再生成したインスタンスデータを表示するものである。 In order to achieve the above object, one of the representative data visualization systems of the present invention is a data visualization system comprising a data visualization device and a data visualization terminal, and the data visualization terminal is connected via a communication network. Requesting data visualization to the data visualization device, the data visualization device managing a request for visualization of the data, and a data visualization processing unit for executing data visualization processing based on the request The data visualization processing unit generates instance data that is the analysis result based on template data having a keyword that expresses a method for visualizing the analysis result of the data, and the request management unit Send instance data to the data visualization terminal, and the instance in the data visualization terminal The evaluation value of the instance metadata having the meta information related to the instance data is modified based on the operation relating to the data, and the data visualization processing unit is based on the evaluation value of the template data and the instance metadata, The instance data is regenerated, the request management unit transmits the regenerated instance data to the data visualization terminal, and the data visualization terminal displays the regenerated instance data.
　本発明によれば、大量の分析結果の中からユーザが求める結果を効率的に探し出し、かつ当該分析結果を最適な方法で可視化するデータ可視化システムが実現できる。 According to the present invention, it is possible to realize a data visualization system that efficiently finds a result desired by a user from a large amount of analysis results and visualizes the analysis results by an optimum method.
本実施例に係るデータ可視化システムのハードウェア構成の一例を示す図。The figure which shows an example of the hardware constitutions of the data visualization system which concerns on a present Example. データ可視化サーバの機能ブロックの一例を示す図。The figure which shows an example of the functional block of a data visualization server. テンプレートデータ２１１の一例を示す図。The figure which shows an example of the template data. テンプレートメタデータ２１２の一例を示す図。The figure which shows an example of the template metadata 212. FIG. インスタンスデータ２１３の一例を示す図。The figure which shows an example of the instance data 213. 可視化対象データ２１５の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the visualization object data. インスタンスメタデータ２１４の一例を示す図。The figure which shows an example of the instance metadata 214. インスタンスデータを生成する処理フローチャートの一例を示す図。The figure which shows an example of the process flowchart which produces | generates instance data. インスタンスデータを可視化する処理フローチャートの一例を示す図。The figure which shows an example of the process flowchart which visualizes instance data. インスタンスデータの評価前の可視化画面の一例を示す図。The figure which shows an example of the visualization screen before evaluation of instance data. インスタンスデータの評価後の可視化画面の一例を示す図。The figure which shows an example of the visualization screen after evaluation of instance data.
　以下、図面を用いて実施例を説明する。以下の説明では、「ａａａテーブル」の表現にて情報を説明することがあるが、情報は、どのようなデータ構造で表現されていてもよい。すなわち、情報がデータ構造に依存しないことを示すために、「ａａａテーブル」を「ａａａ情報」と呼ぶことができる。 Hereinafter, examples will be described with reference to the drawings. In the following description, information may be described using the expression “aaa table”, but the information may be expressed in any data structure. That is, in order to show that the information does not depend on the data structure, the “aaa table” can be called “aaa information”.
　さらに、各情報の内容を説明する際に、「識別情報」、「識別子」、「名」、「名前」、「ＩＤ」という表現を用いることがあるが、これらについてはお互いに置換が可能である。 Furthermore, in describing the contents of each information, the expressions “identification information”, “identifier”, “name”, “name”, “ID” may be used, but these can be replaced with each other. is there.
　さらに、各情報はどのような形式で保管されていてもよい。実施例でデータベースプログラムに保管される情報は、ファイルシステムやメモリ内に保管することも可能である。 Furthermore, each information may be stored in any format. Information stored in the database program in the embodiment can be stored in a file system or a memory.
　また、以下の説明では、「プログラム」を主語として処理を説明する場合があるが、プログラムは、プロセッサ（例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ））によって実行されることで、定められた処理を、適宜に記憶資源（例えばメモリ）及び通信インターフェイスデバイスのうちの少なくとも１つを用いながら行うため、処理の主語が、プロセッサ、そのプロセッサを有する装置とされてもよい。プロセッサが行う処理の一部又は全部が、ハードウェア回路で行われてもよい。コンピュータプログラムは、プログラムソースからインストールされてよい。プログラムソースは、プログラム配布サーバ又は記憶メディア（例えば可搬型の記憶メディア）であってもよい。 In the following description, the process may be described using “program” as a subject. However, the program is executed by a processor (for example, a CPU (Central Processing Unit)), so that a predetermined process is appropriately performed. Since the processing is performed using at least one of a storage resource (for example, a memory) and a communication interface device, the subject of the processing may be a processor and an apparatus having the processor. Part or all of the processing performed by the processor may be performed by a hardware circuit. The computer program may be installed from a program source. The program source may be a program distribution server or a storage medium (for example, a portable storage medium).
　また、以下の説明では、「外部システム」および「外部装置」を主語として処理を説明する場合があるが、これは、本発明で述べているデータ可視化システム、およびデータ可視化装置、以外のシステムおよび装置のことを指す。単に「システム」および「装置」と記載した場合、その両方を指す。 Further, in the following description, processing may be described using “external system” and “external device” as the subject, but this is not limited to the data visualization system and data visualization device described in the present invention. Refers to the device. References simply to “system” and “device” refer to both.
　また、以下の説明では、「ユーザ」を主語として処理を説明する場合があるが、ユーザは、文字通り人であるユーザから何らかの入力操作を受け付けたシステムや装置と置き換えることが可能である。さらに、ユーザから何らかの入力操作を受け付けたシステムや装置が、他のシステムや装置を介して処理を実行することも可能である。 In the following description, the process may be described with “user” as the subject, but the user can be replaced with a system or apparatus that accepts any input operation from a literal user. Furthermore, a system or device that has received some input operation from a user can execute processing via another system or device.
　図１は、本実施例に係るデータ可視化システム１００のハードウェア構成の一例を示す図である。データ可視化システム１００は、データ可視化サーバ（データ可視化装置ともいう）１０及びデータ可視化端末３０を備える。 FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of a data visualization system 100 according to the present embodiment. The data visualization system 100 includes a data visualization server (also referred to as a data visualization device) 10 and a data visualization terminal 30.
　データ可視化サーバ１０は、通信ネットワーク４を介して、データ可視化端末３０からデータ可視化の要求を受領すると、その要求に基づいてデータの可視化処理を実行し、その結果をデータ可視化端末３０に応答する。 When the data visualization server 10 receives a data visualization request from the data visualization terminal 30 via the communication network 4, the data visualization server 10 executes data visualization processing based on the request, and responds to the result to the data visualization terminal 30.
　データ可視化サーバ１０は、ＣＰＵ１２と、メモリ１４と、ストレージ２２と、入力Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１６と、出力Ｉ／Ｆ１８と、通信Ｉ／Ｆ２０とを有する。これらの構成要素１２、１４、１６、１８、２０、２２は、双方向通信可能なバス２４に接続されている。　メモリ１４には、データ及びプログラムが格納される。メモリ１４の例は、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ　Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＭＲＡＭ（Ｍａｇｎｅｔｏｒｅｓｉｓｔｉｖｅ　Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＦｅＲＡＭ（Ｆｅｒｒｏｅｌｅｃｔｒｉｃ　Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、相変化メモリである。 The data visualization server 10 includes a CPU 12, a memory 14, a storage 22, an input I / F (Interface) 16, an output I / F 18, and a communication I / F 20. These components 12, 14, 16, 18, 20, and 22 are connected to a bus 24 capable of bidirectional communication. The memory 14 stores data and programs. Examples of the memory 14 are DRAM (Dynamic Random Access Memory), MRAM (Magnetic Resistant Random Access Memory), FeRAM (Ferroelectric Random Access Memory), and phase change memory.
　ストレージ２２には、データ及びプログラムが格納される。ストレージ２２の例は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｃ　Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）である。 The storage 22 stores data and programs. Examples of the storage 22 are HDD (Hard Disc Drive) and SSD (Solid State Drive).
　ＣＰＵ１２は、メモリ１４及びストレージ２２を用いてプログラム及びデータを処理することにより、データ可視化サーバ１０の有する各種機能を実現する。 The CPU 12 implements various functions of the data visualization server 10 by processing programs and data using the memory 14 and the storage 22.
　入力Ｉ／Ｆ１６は、ユーザが、データ可視化サーバ１０に情報を入力するためのＩ／Ｆである。入力Ｉ／Ｆ１６の例は、キーボード、マウス、及びマイク等である。 The input I / F 16 is an I / F for the user to input information to the data visualization server 10. Examples of the input I / F 16 are a keyboard, a mouse, a microphone, and the like.
　出力Ｉ／Ｆ１８は、データ可視化サーバ１０が、ユーザに対して情報を出力するためのＩ／Ｆである。出力Ｉ／Ｆ１８の例は、ディスプレイ、及びスピーカ等である。 The output I / F 18 is an I / F for the data visualization server 10 to output information to the user. Examples of the output I / F 18 are a display and a speaker.
　通信ネットワーク４は、データ可視化サーバ１０とデータ可視化端末３０間でデータ通信できるネットワークである。通信ネットワーク４の例は、有線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｗｉ－Ｆｉ規格に準拠した無線ＬＡＮ、インターネット等である。 The communication network 4 is a network capable of data communication between the data visualization server 10 and the data visualization terminal 30. Examples of the communication network 4 are a wired LAN (Local Area Network), a wireless LAN compliant with the Wi-Fi standard, the Internet, and the like.
　データ可視化端末３０は、ＣＰＵ３２と、メモリ３４と、入力Ｉ／Ｆ３６と、出力Ｉ／Ｆ３８と、通信Ｉ／Ｆ４０とを有する。これらの構成３２、３４、３６、３８、４０は、双方向通信可能なバス４２に接続されている。 The data visualization terminal 30 includes a CPU 32, a memory 34, an input I / F 36, an output I / F 38, and a communication I / F 40. These components 32, 34, 36, 38, and 40 are connected to a bus 42 capable of bidirectional communication.
　メモリ３４には、プログラムが格納される。メモリ３４の例は、ＤＲＡＭ、ＭＲＡＭ、ＦｅＲＡＭ、相変化メモリである。 The memory 34 stores a program. Examples of the memory 34 are DRAM, MRAM, FeRAM, and phase change memory.
　ＣＰＵ３２は、メモリ３４を用いてプログラムを処理することにより、データ可視化端末３０の有する各種機能を実現する。 The CPU 32 realizes various functions of the data visualization terminal 30 by processing the program using the memory 34.
　入力Ｉ／Ｆ３６は、ユーザが、データ可視化端末３０に情報を入力するためのＩ／Ｆである。入力Ｉ／Ｆ３６の例は、キーボード、マウス、及びマイク等である。 The input I / F 36 is an I / F for the user to input information to the data visualization terminal 30. Examples of the input I / F 36 are a keyboard, a mouse, a microphone, and the like.
　出力Ｉ／Ｆ３８は、データ可視化端末３０が、ユーザに対して情報を出力するためのＩ／Ｆである。出力Ｉ／Ｆ３８の例は、ディスプレイ、及びスピーカ等である。 The output I / F 38 is an I / F for the data visualization terminal 30 to output information to the user. Examples of the output I / F 38 are a display and a speaker.
　また、データ可視化端末は、一般的なパーソナルコンピュータで構成されてもよい。この場合、出力Ｉ／Ｆ３８は、パーソナルコンピュータのディスプレイ上に表示されるウェブブラウザに相当し、入力Ｉ／Ｆ３６はウェブブラウザに入力するためのキーボード等に相当する。 Further, the data visualization terminal may be configured by a general personal computer. In this case, the output I / F 38 corresponds to a web browser displayed on the display of the personal computer, and the input I / F 36 corresponds to a keyboard or the like for inputting to the web browser.
　すなわち、ユーザは、データ可視化端末３０の画面に表示されるウェブブラウザから、データ可視化の要求を入力する。この要求は、通信ネットワーク４経由で、データ可視化サーバ１０に送信される。データ可視化サーバ１０は、この要求に基づいてデータ可視化処理を実行し、可視化処理結果を通信ネットワーク４経由で、データ可視化端末に応答する。データ可視化端末３０のウェブブラウザは可視化処理結果を表示することによって、ユーザは可視化されたデータを閲覧することができる。 That is, the user inputs a data visualization request from a web browser displayed on the screen of the data visualization terminal 30. This request is transmitted to the data visualization server 10 via the communication network 4. The data visualization server 10 executes a data visualization process based on this request, and returns a visualization process result to the data visualization terminal via the communication network 4. The web browser of the data visualization terminal 30 displays the visualization processing result, so that the user can browse the visualized data.
　図２は、データ可視化サーバ１０の機能ブロックの一例を示す図である。データ可視化サーバ１０は、機能ブロックとして、データ可視化プログラム２００及びデータベースプログラムを備える。また、データ可視化プログラム２００は、ユーザからの可視化要求を管理するユーザ要求管理部２０８及び、様々なデータ可視化に関する処理を実行するデータ可視化処理部２２０を有する。 FIG. 2 is a diagram illustrating an example of functional blocks of the data visualization server 10. The data visualization server 10 includes a data visualization program 200 and a database program as functional blocks. In addition, the data visualization program 200 includes a user request management unit 208 that manages a visualization request from a user, and a data visualization processing unit 220 that executes various data visualization processes.
　データベースプログラム２１０は、データとして、テンプレートデータ２１１、テンプレートメタデータ２１２、インスタンスデータ２１３、インスタンスメタデータ２１４、可視化対象データ２１５、および可視化対象メタデータ２１６を保持する。これらのデータの一部又は全部は、データ可視化サーバ１０のメモリ１４及び／又はストレージ２２に格納される。テンプレートデータ２１１については後述する（図３参照）。テンプレートメタデータ２１２については後述する（図４参照）。インスタンスデータ２１３については後述する（図５参照）。インスタンスメタデータ２１４については後述する（図７参照）。可視化対象データ２１５については後述する（図６参照）。可視化対象メタデータ２１６については後述する（図８参照）。 The database program 210 holds template data 211, template metadata 212, instance data 213, instance metadata 214, visualization target data 215, and visualization target metadata 216 as data. Part or all of these data is stored in the memory 14 and / or the storage 22 of the data visualization server 10. The template data 211 will be described later (see FIG. 3). The template metadata 212 will be described later (see FIG. 4). The instance data 213 will be described later (see FIG. 5). The instance metadata 214 will be described later (see FIG. 7). The visualization target data 215 will be described later (see FIG. 6). The visualization target metadata 216 will be described later (see FIG. 8).
　データ可視化処理部２２０は、機能ブロックとして、テンプレートデータ管理部２０１、インスタンスデータ管理部２０２、可視化対象データ管理部２０３、テンプレートデータ評価部２０４、インスタンスデータ評価部２０５、可視化対象データ評価部２０６、及び、インスタンスデータ生成処理部２０７を有する。ユーザ要求管理部２０８は、ユーザからの可視化要求を受け付け、データ可視化処理部２２０に実行させる。これらの機能の一部又は全部は、メモリ１４に格納されているプログラムがＣＰＵ１２で実行されることによって実現される。又は、これらの機能の一部又は全部は、所定の論理回路によって実現されてもよい。 The data visualization processing unit 220 includes, as functional blocks, a template data management unit 201, an instance data management unit 202, a visualization target data management unit 203, a template data evaluation unit 204, an instance data evaluation unit 205, a visualization target data evaluation unit 206, and And an instance data generation processing unit 207. The user request management unit 208 receives a visualization request from the user and causes the data visualization processing unit 220 to execute the visualization request. Some or all of these functions are realized by the CPU 12 executing a program stored in the memory 14. Alternatively, some or all of these functions may be realized by a predetermined logic circuit.
　テンプレートデータ管理部２０１は、ユーザが入力したテンプレートデータ２１１を取得する。テンプレートデータ管理部２０１は、ユーザからテンプレートデータ２１１を取得するためのＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ　Ｕｓｅｒ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）をＳａａＳ（Ｓｏｆｔｗａｒｅ　ａｓ　ａ　Ｓｅｒｖｉｃｅ）として生成及び表示する。テンプレートデータ管理部２０１は、ストレージ２２から、又は、通信ネットワーク４を介して、テンプレートデータ２１１を取得する。さらに、テンプレートデータ管理部２０１は、取得したテンプレートデータ２１１を、データベースプログラム２１０などのストレージ２２に保管する。 The template data management unit 201 acquires the template data 211 input by the user. The template data management unit 201 generates and displays a GUI (Graphical User Interface) for acquiring the template data 211 from the user as SaaS (Software as a Service). The template data management unit 201 acquires the template data 211 from the storage 22 or via the communication network 4. Further, the template data management unit 201 stores the acquired template data 211 in the storage 22 such as the database program 210.
　また、テンプレートデータ管理部２０１は、取得したテンプレートデータ２１１を解析し、テンプレートデータ２１１が有するキーワードからテンプレートメタデータ２１２を生成及び管理する。テンプレートデータ管理部２０１は、当該テンプレートメタデータ２１２を、データベースプログラム２１０などのストレージ２２に保管する。 Also, the template data management unit 201 analyzes the acquired template data 211, and generates and manages template metadata 212 from the keywords included in the template data 211. The template data management unit 201 stores the template metadata 212 in the storage 22 such as the database program 210.
　また、テンプレートデータ管理部２０１は、サーバ内の他の機能、外部システム、または外部装置からの要求に応じて、ストレージ２２などに保管しているテンプレートデータ２１１およびテンプレートメタデータ２１２を、サーバ内の他の機能、外部システム、または外部装置に対して送信する機能を持つ。例えばウェブサービスとして一般に知られる手段によってこの機能を提供できる。 In addition, the template data management unit 201 stores template data 211 and template metadata 212 stored in the storage 22 or the like in response to a request from another function in the server, an external system, or an external device. It has a function to transmit to other functions, an external system, or an external device. For example, this function can be provided by means generally known as a web service.
　インスタンスデータ管理部２０２は、インスタンスデータ生成処理部２０７が生成したインスタンスデータ２１３、または、ユーザ、外部システム、および外部装置が生成したインスタンスデータ２１３を取得する。インスタンスデータ管理部２０２は、ユーザからインスタンスデータ２１３を取得するためのＧＵＩを生成及び表示する。インスタンスデータ管理部２０２は、ストレージ２２から、又は、通信ネットワーク４を介して、インスタンスデータ２１３を取得する。さらに、インスタンスデータ管理部２０２は、取得したインスタンスデータ２１３を、データベースプログラム２１０などのストレージ２２に保管する。 The instance data management unit 202 acquires the instance data 213 generated by the instance data generation processing unit 207 or the instance data 213 generated by the user, the external system, and the external device. The instance data management unit 202 generates and displays a GUI for acquiring the instance data 213 from the user. The instance data management unit 202 acquires the instance data 213 from the storage 22 or via the communication network 4. Further, the instance data management unit 202 stores the acquired instance data 213 in the storage 22 such as the database program 210.
　また、インスタンスデータ管理部２０２は、取得したインスタンスデータ２１３を解析し、インスタンスメタデータ２１４を生成する。インスタンスデータ管理部２０２は、当該インスタンスメタデータ２１４を、データベースプログラム２１０などのストレージ２２に保管する。 Further, the instance data management unit 202 analyzes the acquired instance data 213 and generates instance metadata 214. The instance data management unit 202 stores the instance metadata 214 in the storage 22 such as the database program 210.
　また、インスタンスデータ管理部２０２は、サーバ内の他の機能、外部システム、または外部装置からの要求に応じて、ストレージ２２などに保管しているインスタンスデータ２１３およびインスタンスメタデータ２１４を、サーバ内の他の機能、外部システム、または外部装置に対して送信する機能を持つ。例えばウェブサービスとして一般に知られる手段によってこの機能を提供できる。 The instance data management unit 202 also stores the instance data 213 and instance metadata 214 stored in the storage 22 or the like in response to a request from another function in the server, an external system, or an external device. It has a function to transmit to other functions, an external system, or an external device. For example, this function can be provided by means generally known as a web service.
　可視化対象データ管理部２０３は、ユーザ、外部システム、または外部装置から、可視化対象データ２１５を取得する。可視化対象データ管理部２０３は、ユーザから可視化対象データ２１５を取得するためのＧＵＩを生成及び表示する。可視化対象データ管理部２０３は、ストレージ２２から、又は、通信ネットワーク４を介して、可視化対象データ２１５を取得する。さらに、可視化対象データ管理部２０３は、取得した可視化対象データ２１５を、データベースプログラム２１０などのストレージ２２に保管する。 The visualization target data management unit 203 acquires the visualization target data 215 from a user, an external system, or an external device. The visualization target data management unit 203 generates and displays a GUI for acquiring the visualization target data 215 from the user. The visualization target data management unit 203 acquires the visualization target data 215 from the storage 22 or via the communication network 4. Further, the visualization target data management unit 203 stores the acquired visualization target data 215 in the storage 22 such as the database program 210.
　また、可視化対象データ管理部２０３は、取得した可視化対象データ２１５を解析し、可視化対象メタデータ２１６を生成する。可視化対象データ管理部２０３は、当該可視化対象メタデータ２１６を、データベースプログラム２１０などのストレージ２２に保管する。 Further, the visualization target data management unit 203 analyzes the acquired visualization target data 215 and generates the visualization target metadata 216. The visualization target data management unit 203 stores the visualization target metadata 216 in the storage 22 such as the database program 210.
　また、可視化対象データ管理部２０３は、サーバ内の他の機能、外部システム、または外部装置からの要求に応じて、ストレージ２２などに保管している可視化対象データ２１５および可視化対象メタデータ２１６を、サーバ内の他の機能、外部システム、または外部装置に対して送信する機能を持つ。例えばウェブサービスとして一般に知られる手段によってこの機能を提供できる。 Further, the visualization target data management unit 203 stores the visualization target data 215 and the visualization target metadata 216 stored in the storage 22 or the like in response to a request from another function in the server, an external system, or an external device. It has a function to transmit to other functions in the server, an external system, or an external device. For example, this function can be provided by means generally known as a web service.
　テンプレートデータ評価部２０４は、テンプレートデータ管理部２０１からテンプレートデータ２１１およびテンプレートメタデータ２１２を取得し、その内容を評価する。評価方法については後述する（図８参照）。テンプレートデータ評価部２０４は、評価結果をテンプレートメタデータ２１２の一部としてストレージ２２に保管する。 The template data evaluation unit 204 acquires the template data 211 and the template metadata 212 from the template data management unit 201, and evaluates the contents. The evaluation method will be described later (see FIG. 8). The template data evaluation unit 204 stores the evaluation result in the storage 22 as a part of the template metadata 212.
　インスタンスデータ評価部２０５は、インスタンスデータ管理部２０２からインスタンスデータ２１３およびインスタンスメタデータ２１４を取得し、その内容を評価する。評価方法については後述する（図８参照）。インスタンスデータ評価部２０５は、評価結果をインスタンスメタデータ２１４の一部としてストレージ２２に保管する。 The instance data evaluation unit 205 acquires the instance data 213 and the instance metadata 214 from the instance data management unit 202 and evaluates the contents thereof. The evaluation method will be described later (see FIG. 8). The instance data evaluation unit 205 stores the evaluation result in the storage 22 as part of the instance metadata 214.
　可視化対象データ評価部２０６は、可視化対象データ管理部２０３から可視化対象データ２１５および可視化対象メタデータ２１６を取得し、その内容を評価する。評価方法については後述する（図８参照）。可視化対象データ評価部２０６は、評価結果を可視化対象メタデータ２１６の一部としてストレージ２２に保管する。 The visualization target data evaluation unit 206 acquires the visualization target data 215 and the visualization target metadata 216 from the visualization target data management unit 203 and evaluates the contents thereof. The evaluation method will be described later (see FIG. 8). The visualization target data evaluation unit 206 stores the evaluation result in the storage 22 as part of the visualization target metadata 216.
　インスタンスデータ生成処理部２０７は、テンプレートデータ２１１およびテンプレートメタデータ２１２の情報を基に、インスタンスデータ２１３を生成する。 The instance data generation processing unit 207 generates the instance data 213 based on the information of the template data 211 and the template metadata 212.
　ユーザ要求管理部２０８は、テンプレートデータ２１１、テンプレートメタデータ２１２、インスタンスデータ２１３、インスタンスメタデータ２１４、可視化対象データ２１５、および可視化対象メタデータ２１６に対する、全てのユーザからの、全ての要求を記録する。ユーザ要求管理部２０８は、データ可視化プログラム２００の各機能に対するユーザ要求を全て記録し、さらに、外部システムまたは外部装置において、全てのユーザ要求を、ストレージ２２から、または通信ネットワーク４を介して取得し、記録する。ユーザ要求の詳細については後述する（図９参照）。 The user request management unit 208 records all requests from all users for the template data 211, template metadata 212, instance data 213, instance metadata 214, visualization target data 215, and visualization target metadata 216. . The user request management unit 208 records all user requests for each function of the data visualization program 200, and further acquires all user requests from the storage 22 or via the communication network 4 in the external system or external device. ,Record. Details of the user request will be described later (see FIG. 9).
　図３は、テンプレートデータ２１１の一例を示す図である。テンプレートデータは、データの可視化方法を表現したキーワード文字列（以下、キーワードという）を有する。 FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the template data 211. The template data has a keyword character string (hereinafter referred to as a keyword) expressing a data visualization method.
　本実施例では、プレゼンテーションソフトウェア等で用いられるスライド形式のテンプレートデータ２１１の例を示す。ユーザ、外部システム、または外部装置は、例えば図３に示すように、＄マークと二つの｛｝で囲まれた部分に、可視化したいデータの内容を指定するためのキーワードを記載する。また、ユーザ、外部システム、または外部装置は、図に示すような明確なキーワードではなく、自然言語や任意の画像を使ってテンプレートデータ２１１を記載してよい。 In this embodiment, an example of template data 211 in a slide format used in presentation software or the like is shown. For example, as shown in FIG. 3, the user, the external system, or the external device describes a keyword for designating the contents of data to be visualized in a portion surrounded by a $ mark and two {}. The user, the external system, or the external device may describe the template data 211 using a natural language or an arbitrary image instead of a clear keyword as shown in the figure.
　図４は、テンプレートメタデータ２１２の一例を示す図である。 FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the template metadata 212.
　テンプレートメタデータ２１２は、テンプレートデータ２１１に関するメタ情報を有する。当該メタ情報の例として、ＩＤ４０１、評価値４０２、キーワード文字列（以下、キーワードという）４０３、スタイル情報（以下、スタイルという）４０４を有する。 The template metadata 212 has meta information related to the template data 211. Examples of the meta information include an ID 401, an evaluation value 402, a keyword character string (hereinafter referred to as a keyword) 403, and style information (hereinafter referred to as a style) 404.
　ＩＤ４０１は、テンプレートデータ２１１を識別するための情報である。テンプレートデータ２１１がストレージ２２に保管されている場合、ＩＤ４０１は、その位置情報を示すと考えてよい。テンプレートデータ２１１がデータベースに保管される場合、ＩＤ４０１は当該データベースのテーブルにおけるテンプレートデータ２１１の識別子を指すことができる。 ID 401 is information for identifying the template data 211. When the template data 211 is stored in the storage 22, the ID 401 may be considered to indicate the position information. When the template data 211 is stored in the database, the ID 401 can indicate the identifier of the template data 211 in the database table.
　評価値４０２は、テンプレートデータ評価部２０４が、ＩＤ４０１によって識別されるテンプレートデータ２１１を評価した結果である。 Evaluation value 402 is a result of the template data evaluation unit 204 evaluating the template data 211 identified by the ID 401.
　キーワード４０３は、図３で示した＄マークと二つの｛｝で囲まれた部分の値である。ここで、「ＯＵＴＬＩＥＲＳ」とは、統計処理をするにあたって外れ値情報を除去したか否かを示す。 The keyword 403 is a value of a portion surrounded by a $ mark and two {} shown in FIG. Here, “OUTLIERS” indicates whether or not the outlier information has been removed during the statistical processing.
　スタイル４０４は、図３で示した＄マークと二つの｛｝で囲まれたキーワードに適用されているスタイル情報である。例えばキーワードが矩形領域に記載されている場合、その矩形領域のサイズ（幅及び高さ）がスタイル情報となる。スタイル情報には、他に色情報や線の太さの情報などがある。 The style 404 is style information applied to the keyword surrounded by the $ mark and two {} shown in FIG. For example, when a keyword is described in a rectangular area, the size (width and height) of the rectangular area is style information. The style information includes color information and line thickness information.
　図５は、インスタンスデータ２１３の一例を示す図である。 FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the instance data 213.
　インスタンスデータ２１３は、テンプレートデータ２１１およびテンプレートメタデータ２１２の情報を基に、インスタンスデータ生成処理部２０７によって生成されるデータである。インスタンスデータ２１３は、後述する方法で可視化されるデータを表す。 The instance data 213 is data generated by the instance data generation processing unit 207 based on the information of the template data 211 and the template metadata 212. The instance data 213 represents data visualized by a method described later.
　図６は、可視化対象データ２１５の一例を示す図である。 FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the visualization target data 215.
　図５に示すように、図３のテンプレートデータ２１１の＄マークと二つの｛｝で囲まれたキーワードが、図６に示す可視化対象データの縦列６０１にある場合、その横にある縦列６０２の記載に置き換える方法によって可視化されるデータである。また、矩形領域に記載されたキーワードは、その矩形領域のサイズに合わせた可視化部品５０１、５０２及び５０３に置き換わっている。可視化部品の生成方法については後述する（図８）。 As shown in FIG. 5, when the keyword surrounded by the $ mark and two {} in the template data 211 of FIG. 3 is in the column 601 of the visualization target data shown in FIG. 6, the description of the column 602 next to it is described. It is the data visualized by the replacement method. In addition, the keywords described in the rectangular area are replaced with visualization components 501, 502, and 503 that match the size of the rectangular area. A method for generating the visualization component will be described later (FIG. 8).
　図７は、インスタンスメタデータ２１４の一例を示す図である。 FIG. 7 is a diagram illustrating an example of the instance metadata 214.
　インスタンスメタデータ２１４は、インスタンスデータ２１３に関連するメタ情報を有する。当該メタ情報の例として、ＩＤ７０１、テンプレートＩＤ７０２、評価値７０３、キーワード文字列（以下、キーワードという）７０４、および対応データ情報（以下、対応データという）７０５を有する。 The instance metadata 214 has meta information related to the instance data 213. Examples of the meta information include an ID 701, a template ID 702, an evaluation value 703, a keyword character string (hereinafter referred to as a keyword) 704, and corresponding data information (hereinafter referred to as corresponding data) 705.
　ＩＤ７０１は、インスタンスメタデータ２１４を識別するための情報である。インスタンスデータ２１３がストレージ２２に保管されている場合、ＩＤ７０１は、その位置情報を示すと考えてよい。例えばインスタンスデータ２１３がデータベースに保管される場合、ＩＤ７０１は当該データベースのテーブルにおけるインスタンスデータ２１３の識別子を指すことができる。 ID 701 is information for identifying the instance metadata 214. When the instance data 213 is stored in the storage 22, the ID 701 may be considered to indicate the position information. For example, when the instance data 213 is stored in a database, the ID 701 can indicate the identifier of the instance data 213 in the table of the database.
　テンプレートＩＤ７０２は、ＩＤ７０１によって識別されるインスタンスメタデータ２１４に対応するテンプレートメタデータ２１２のＩＤ４０１（図４を参照）を表す。 Template ID 702 represents the ID 401 (see FIG. 4) of the template metadata 212 corresponding to the instance metadata 214 identified by the ID 701.
　評価値７０３は、インスタンスデータ評価部２０５が、ＩＤ７０１によって識別されるインスタンスデータ２１３を評価した結果である。 Evaluation value 703 is a result of the instance data evaluation unit 205 evaluating the instance data 213 identified by the ID 701.
　キーワード７０４は、テンプレートＩＤ７０２によって識別されるテンプレートメタデータ２１２に格納されるキーワード４０３（図４を参照）を格納する。 The keyword 704 stores a keyword 403 (see FIG. 4) stored in the template metadata 212 identified by the template ID 702.
　対応データ７０５は、キーワード７０４に対応する形でインスタンスデータ２１３（図５を参照）に出力されたデータ、または当該データの識別子、または位置情報を格納する。 Corresponding data 705 stores data output to the instance data 213 (see FIG. 5) corresponding to the keyword 704, or an identifier of the data, or position information.
　図８は、インスタンスデータを生成する処理フローチャートの一例を示す図である。このフローチャートには、インスタンスデータを新規に生成する場合と、既存のインスタンスデータを選択する場合とが記載されている。 FIG. 8 is a diagram showing an example of a processing flowchart for generating instance data. This flowchart describes a case where new instance data is generated and a case where existing instance data is selected.
　ステップＳ８０１において、ユーザ要求管理部２０８は、ユーザ、外部システム、または外部装置からのインスタンスデータ生成要求を受け付け、インスタンスデータの生成を開始する。インスタンスデータ生成要求には、インスタンスデータの生成に利用するテンプレートデータ２１１を識別するためのＩＤ４０１を一つ以上含むことができる。なお、インスタンスデータ生成要求でＩＤ４０１が指定されない場合、デフォルトのＩＤ４０１を使用してもよい。 In step S801, the user request management unit 208 receives an instance data generation request from a user, an external system, or an external device, and starts generating instance data. The instance data generation request can include one or more IDs 401 for identifying the template data 211 used for generating the instance data. If the ID 401 is not specified in the instance data generation request, the default ID 401 may be used.
　ステップＳ８０２において、ユーザ要求管理部２０８は、ステップＳ８０１でユーザがＩＤ４０１を指定したかどうかを判定する。ＩＤ４０１が指定される場合はステップＳ８０３に、指定されない場合はＳステップ８０４に移る。 In step S802, the user request management unit 208 determines whether the user has specified ID 401 in step S801. If the ID 401 is specified, the process proceeds to step S803. If not, the process proceeds to Sstep 804.
　ステップＳ８０３において、ユーザ要求管理部２０８は、ステップＳ８０１で指定されたＩＤ４０１に対応するテンプレートデータ２１１およびテンプレートメタデータ２１２を、テンプレートデータ管理部２０１から取得する。 In step S803, the user request management unit 208 acquires the template data 211 and the template metadata 212 corresponding to the ID 401 specified in step S801 from the template data management unit 201.
　ステップＳ８０４において、ユーザ要求管理部２０８は、インスタンスデータの生成に利用できるテンプレートデータ２１１が存在するかどうかをテンプレートデータ管理部２０１に問い合わせる。存在する場合はステップＳ８０５に、存在しない場合はステップＳ８１６に移る。 In step S804, the user request management unit 208 inquires of the template data management unit 201 whether there is template data 211 that can be used to generate instance data. When it exists, it moves to step S805, and when it does not exist, it moves to step S816.
　ステップＳ８０５において、ユーザ要求管理部２０８は、テンプレートデータ評価部２０４に対し、テンプレートデータ２１１の評価を依頼する。テンプレートデータ評価部２０４は、テンプレートデータ管理部２０１から、テンプレートメタデータ２１２の評価値４０２を取得し、その評価値が大きい順にテンプレートデータ２１１を評価し、そのＩＤ４０１を、ユーザ要求管理部２０８に返すことができる。これは最も単純な評価方法の一例である。他の評価方法としては、テンプレートデータ評価部２０４は、例えば、自己組織化マップなどの機械学習方法や、ディープラーニングなどの方法を用いて、より高度な方法でテンプレートデータ２１１を評価することも可能である。その方法は特に限定しない。 In step S805, the user request management unit 208 requests the template data evaluation unit 204 to evaluate the template data 211. The template data evaluation unit 204 acquires the evaluation value 402 of the template metadata 212 from the template data management unit 201, evaluates the template data 211 in descending order of the evaluation value, and returns the ID 401 to the user request management unit 208. be able to. This is an example of the simplest evaluation method. As another evaluation method, the template data evaluation unit 204 can also evaluate the template data 211 by a more advanced method using, for example, a machine learning method such as a self-organizing map or a method such as deep learning. It is. The method is not particularly limited.
　ステップＳ８０６において、ユーザ要求管理部２０８は、ＩＤ４０１で識別されるテンプレートデータ２１１に対応するインスタンスメタデータ２１４が存在するかどうかをインスタンスデータ管理部２０２に問い合わせる。存在する場合はステップＳ８０７に、存在しない場合はステップＳ８０８に移る。このように、インスタンスデータを新規に生成する場合は、点線で示したステップＳ８０６のＮｏに移るが、他のステップは、既存のインスタンスデータを選択する場合と同じである。 In step S806, the user request management unit 208 inquires of the instance data management unit 202 whether or not the instance metadata 214 corresponding to the template data 211 identified by the ID 401 exists. When it exists, it moves to step S807, and when it does not exist, it moves to step S808. As described above, in the case of newly generating instance data, the process proceeds to No in step S806 indicated by a dotted line, but the other steps are the same as in the case of selecting existing instance data.
　ステップＳ８０７において、ユーザ要求管理部２０８は、インスタンスデータ評価部２０５に対し、インスタンスデータ２１３の評価を依頼する。インスタンスデータ評価部２０５は、インスタンスデータ管理部２０２から、インスタンスデータ２１３に対応するインスタンスメタデータ２１４の評価値６０３を取得し、その評価値が大きい順にインスタンスデータ２１３を評価し、そのＩＤ６０１を、ユーザ要求管理部２０８に返すことができる。これは最も単純な評価方法の一例である。他の評価方法としては、インスタンスデータ評価部２０５は、例えば、自己組織化マップなどの機械学習方法や、ディープラーニングなどの方法を用いて、より高度な方法でインスタンスデータ２１３を評価することも可能である。その方法は特に限定しない。 In step S807, the user request management unit 208 requests the instance data evaluation unit 205 to evaluate the instance data 213. The instance data evaluation unit 205 acquires the evaluation value 603 of the instance metadata 214 corresponding to the instance data 213 from the instance data management unit 202, evaluates the instance data 213 in descending order of the evaluation value, and assigns the ID 601 to the user It can be returned to the request management unit 208. This is an example of the simplest evaluation method. As another evaluation method, the instance data evaluation unit 205 can also evaluate the instance data 213 by a more advanced method using, for example, a machine learning method such as a self-organizing map or a method such as deep learning. It is. The method is not particularly limited.
　ステップＳ８０８において、ユーザ要求管理部２０８は、可視化対象データ２１５の取得方法を決定する。取得方法とは、例えば、可視化対象データ２１５がデータベースに格納されている場合、ＳＱＬなどで記載したクエリ文字列のことを指す。 In step S808, the user request management unit 208 determines a method for acquiring the visualization target data 215. For example, when the visualization target data 215 is stored in a database, the acquisition method indicates a query character string described in SQL or the like.
　ステップＳ８０６からステップＳ８０８に遷移した場合、ユーザ要求管理部２０８は、テンプレートメタデータ２１２に格納されるキーワード４０３の情報を基に、取得方法を決定する。例えば、キーワード４０３の値が「ＫＥＹ＝ＶＡＬＵＥ」の形式で指定される場合、その値をそのままＳＱＬのクエリに指定することが可能である。キーワード４０３の情報を基に取得方法を決定するプロセスは特に限定しない。 When the process proceeds from step S806 to step S808, the user request management unit 208 determines an acquisition method based on information on the keyword 403 stored in the template metadata 212. For example, when the value of the keyword 403 is specified in the format of “KEY = VALUE”, the value can be specified as it is in the SQL query. The process for determining the acquisition method based on the information of the keyword 403 is not particularly limited.
　ステップＳ８０７からステップＳ８０８に遷移した場合、ユーザ要求管理部２０８は、インスタンスメタデータ２１４に格納されるキーワード７０４および対応データ７０５の情報を基に、可視化対象データ２１５の取得方法を決定する。例えば、キーワード７０４の値をＫＥＹとし、対応データ７０５の値をＶＡＬＵＥとした「ＫＥＹ＝ＶＡＬＵＥ」の形式で、ＳＱＬのクエリを作成できる。キーワード７０４および対応データ７０５の情報を基に取得方法を決定するプロセスは特に限定しない。 When the process proceeds from step S807 to step S808, the user request management unit 208 determines the acquisition method of the visualization target data 215 based on the keyword 704 and the corresponding data 705 stored in the instance metadata 214. For example, an SQL query can be created in the form of “KEY = VALUE” where the value of the keyword 704 is KEY and the value of the corresponding data 705 is VALUE. The process for determining the acquisition method based on the information of the keyword 704 and the correspondence data 705 is not particularly limited.
　ステップＳ８０９において、ユーザ要求管理部２０８は、ステップＳ８０８で決定した取得方法に従い、可視化対象データ管理部２０３から、可視化対象データ２１５を取得する。または、既に取得済の可視化対象データ２１５があれば、その中から新規に可視化すべきデータが存在するか判定する。存在する場合はステップＳ８１０に、存在しない場合はステップＳ８１６に移る。 In step S809, the user request management unit 208 acquires the visualization target data 215 from the visualization target data management unit 203 according to the acquisition method determined in step S808. Alternatively, if there is already acquired visualization target data 215, it is determined whether there is data to be newly visualized. When it exists, it moves to step S810, and when it does not exist, it moves to step S816.
　ステップＳ８１０において、ユーザ要求管理部２０８は、可視化対象データ評価部２０６に対し、可視化対象データの評価を依頼する。可視化対象データ評価部２０６は、可視化対象データ管理部２０３から可視化対象データ２１５および可視化対象メタデータ２１６を取得し、その内容を評価する。その評価結果を可視化対象メタデータ２１６に記載し、ユーザ要求管理部２０８に返す。評価方法として、例えば、可視化対象データ２１５がＴ検定の結果であった場合、Ｔ検定の結果は一般にそのＰ値で表されるため、Ｐ値の大きさで評価することができる。評価方法は特に限定しない。 In step S810, the user request management unit 208 requests the visualization target data evaluation unit 206 to evaluate the visualization target data. The visualization target data evaluation unit 206 acquires the visualization target data 215 and the visualization target metadata 216 from the visualization target data management unit 203 and evaluates the contents thereof. The evaluation result is described in the visualization target metadata 216 and returned to the user request management unit 208. As an evaluation method, for example, when the visualization target data 215 is a result of a T test, since the result of the T test is generally expressed by the P value, it can be evaluated by the size of the P value. The evaluation method is not particularly limited.
　ステップＳ８１１において、ユーザ要求管理部２０８は、可視化対象データ評価部２０６から取得した評価値が閾値を超えるかどうか判定する。閾値を超える場合はステップＳ８１２に、超えない場合はステップＳ８０９に移る。閾値の値、およびその取得方法は限定しない。閾値の値は、例えば、ユーザ要求管理部２０８のプログラムロジックに直接指定することができる。 In step S811, the user request management unit 208 determines whether the evaluation value acquired from the visualization target data evaluation unit 206 exceeds a threshold value. If it exceeds the threshold, the process proceeds to step S812, and if not, the process proceeds to step S809. The threshold value and its acquisition method are not limited. The threshold value can be directly specified in the program logic of the user request management unit 208, for example.
　ステップＳ８１２において、ユーザ要求管理部２０８は、インスタンスデータ生成処理部２０７に対し、新しいインスタンスデータ２１３およびインスタンスメタデータ２１４の生成を依頼する。インスタンスデータ生成処理部２０７は、テンプレートデータ２１１、テンプレートメタデータ２１２のキーワード４０３、スタイル４０４、および可視化対象データ２１５の情報を基に、新しいインスタンスデータ２１３およびインスタンスメタデータ２１４を生成する。 In step S812, the user request management unit 208 requests the instance data generation processing unit 207 to generate new instance data 213 and instance metadata 214. The instance data generation processing unit 207 generates new instance data 213 and instance metadata 214 based on the template data 211, the keyword 403 of the template metadata 212, the style 404, and the information to be visualized 215.
　インスタンスデータ２１３の生成方法として、キーワードをグラフに置き換える。例えば、キーワードが「ＢＡＲ＿ＣＨＡＲＴ」であれば、棒グラフに置き換える。また、可視化対象データ２１５がデータベースに保管されている場合、ユーザ要求管理部２０８は、キーワード４０３の値をカラムとするデータを取得し、テンプレートデータ２１１の＄と二つの｛｝で囲まれたキーワード記載部を、当該データで置き換える方法などの、自然言語などの可視化部品に変換する方法がある。インスタンスメタデータ２１４は、インスタンスデータ２１３の生成に利用したキーワード４０３の値をキーワード７０４に、当該キーワード４０３の値に対応するデータの値を対応データ７０５に、それぞれ格納することで生成できる。 As a method of generating the instance data 213, replace the keyword with a graph. For example, if the keyword is “BAR_CHART”, it is replaced with a bar graph. When the visualization target data 215 is stored in the database, the user request management unit 208 acquires data having the value of the keyword 403 as a column, and the keyword surrounded by $ and two {} in the template data 211. There is a method of converting a description part into a visualization part such as a natural language, such as a method of replacing the data with the data. The instance metadata 214 can be generated by storing the value of the keyword 403 used for generating the instance data 213 in the keyword 704 and storing the data value corresponding to the value of the keyword 403 in the corresponding data 705.
　さらに、キーワード４０３が矩形領域に記載されており、スタイル４０４にそのサイズデータが格納されている場合、インスタンスデータ生成処理部２０７は、当該サイズデータに基づき、矩形領域に記載可能な図形データを生成し、当該矩形領域を当該図形データで置き換えるなどの、図形などの可視化部品に変換することができる。当該図形データの生成方法は、例えば、当該矩形領域が横に長い長方形の場合、横向きの棒グラフデータを生成し、縦に長い長方形の場合、縦向きの棒グラフデータ（図５の可視化部品５０３）を生成するといった方法である。また、全てのデータを表示するには矩形領域が狭過ぎる場合、図形データのサイズが矩形領域のサイズに合致するまでデータ量を間引いたり、別のより広い矩形領域を確保し、当該広い矩形領域に全てのデータを図示した図形を表示したり、といった処理も可能である。図形データの生成方法は限定しない。 Further, when the keyword 403 is described in the rectangular area and the size data is stored in the style 404, the instance data generation processing unit 207 generates graphic data that can be described in the rectangular area based on the size data. Then, the rectangular area can be converted into a visual component such as a graphic such as replacing the rectangular area with the graphic data. For example, when the rectangular area is a long rectangle, the graphic data is generated by generating horizontal bar graph data, and when the rectangular area is a long rectangle, the vertical bar graph data (visualization component 503 in FIG. 5) is generated. It is a method of generating. Also, if the rectangular area is too small to display all the data, the amount of data is thinned out until the size of the graphic data matches the size of the rectangular area, or another wide rectangular area is secured, and the wide rectangular area It is also possible to display a graphic showing all the data in FIG. The generation method of graphic data is not limited.
　さらに、キーワード４０３が矩形領域に記載されており、可視化対象データ２１５が脳活動のデータを表す場合、人間の脳部位のどこが活発に活動しているかを表すヒートマップといった独自の図（ブレインチャート）を可視化部品として生成し、可視化部品は図５のインスタンスデータ２１３内の５０１及び５０２として表示することも可能である。可視化部品５０１及び５０２のように、人間の顔の構図と、当該ヒートマップを重ね合わせた図を可視化部品として用いることで、脳部位の前後関係を明示することができる。 Further, when the keyword 403 is described in a rectangular area and the visualization target data 215 represents brain activity data, a unique diagram (brain chart) such as a heat map indicating which part of the human brain is actively active Can be generated as a visualization part, and the visualization part can be displayed as 501 and 502 in the instance data 213 of FIG. Like the visualization components 501 and 502, the front-rear relationship of the brain region can be clearly shown by using, as the visualization component, the composition of the human face and the figure obtained by superimposing the heat map.
　可視化対象データ２１５を図形や自然言語などの可視化部品に変換する際には、テンプレートメタデータ２１２のスタイル４０４に基づいて可視化部品の種類を決定するが、その決定方法は限定しない。例えば、可視化対象データ２１５のテーブルカラムの一つに、可視化対象データ２１５をどの種類の可視化部品へ変換するかを決定する情報を加える方法などがある。 When converting the visualization target data 215 into a visualization component such as a graphic or natural language, the type of visualization component is determined based on the style 404 of the template metadata 212, but the determination method is not limited. For example, there is a method of adding, to one of the table columns of the visualization target data 215, information for determining which type of visualization component the visualization target data 215 is converted into.
　インスタンスデータ管理部２０２は、インスタンスデータ２１３の生成に利用した可視化部品（５０１、５０２及び５０３）をインスタンスメタデータ２１４として管理する。 The instance data management unit 202 manages the visualization components (501, 502, and 503) used for generating the instance data 213 as the instance metadata 214.
　ステップＳ８１３において、ユーザ要求管理部２０８は、ステップＳ８０３で取得したテンプレートデータ２１１に対応する全てのインスタンスメタデータ２１４をインスタンスデータ管理部２０２から取得する。さらに、ユーザ要求管理部２０８は、当該インスタンスメタデータ２１４のキーワード７０４および対応データ７０５の情報と、新しく生成したインスタンスメタデータ２１４のキーワード７０４および対応データ７０５の情報と、を比較することによって、新しいインスタンスデータ２１３に類似のインスタンスデータ２１３が存在するかどうかを判定する。存在する場合はステップＳ８１４に、存在しない場合はステップＳ８１５に移る。 In step S813, the user request management unit 208 acquires all the instance metadata 214 corresponding to the template data 211 acquired in step S803 from the instance data management unit 202. Further, the user request management unit 208 compares the information of the keyword 704 and the corresponding data 705 of the instance metadata 214 with the information of the keyword 704 and the corresponding data 705 of the newly generated instance metadata 214 to obtain a new information. It is determined whether or not instance data 213 similar to the instance data 213 exists. When it exists, it moves to step S814, and when it does not exist, it moves to step S815.
　ステップＳ８１４において、ユーザ要求管理部２０８は、インスタンスデータ評価部２０５に対し、新しいインスタンスデータ２１３に類似のインスタンスデータ２１３の評価を依頼する。インスタンスデータ評価部２０５は、インスタンスデータ管理部２０２から、インスタンスメタデータ２１４の評価値７０３を取得し、その評価値が大きい順にインスタンスデータ２１３を評価し、そのインスタンスメタデータ２１４のＩＤ６０１および評価値７０３を、ユーザ要求管理部２０８に返すことができる。これは最も単純な評価方法の一例である。他の評価方法としては、インスタンスデータ評価部２０５は、例えば、自己組織化マップなどの機械学習方法や、ディープラーニングなどの方法を用いて、より高度な方法でインスタンスデータ２１３を評価することも可能である。その方法は特に限定しない。 In step S814, the user request management unit 208 requests the instance data evaluation unit 205 to evaluate the instance data 213 similar to the new instance data 213. The instance data evaluation unit 205 acquires the evaluation value 703 of the instance metadata 214 from the instance data management unit 202, evaluates the instance data 213 in descending order of the evaluation value, and the ID 601 and the evaluation value 703 of the instance metadata 214. Can be returned to the user request management unit 208. This is an example of the simplest evaluation method. As another evaluation method, the instance data evaluation unit 205 can also evaluate the instance data 213 by a more advanced method using, for example, a machine learning method such as a self-organizing map or a method such as deep learning. It is. The method is not particularly limited.
　インスタンスデータ管理部２０２は、ユーザ要求管理部２０８が受け取ったインスタンスメタデータ２１４の評価値７０３を管理する。 The instance data management unit 202 manages the evaluation value 703 of the instance metadata 214 received by the user request management unit 208.
　ステップＳ８１５において、ユーザ要求管理部２０８は、新しいインスタンスメタデータ２１４の評価値７０３を決定する。ステップＳ８１３からステップＳ８１５に遷移した場合、ユーザ要求管理部２０８は、ステップＳ８１０で算出した評価値を新しいインスタンスメタデータ２１４の評価値７０３に設定できる。ステップＳ８１４からステップＳ８１５に遷移した場合、ユーザ要求管理部２０８は、ステップＳ８１４で取得した、類似のインスタンスメタデータ２１４に含まれる評価値７０３の値を、新しいインスタンスメタデータ２１４の評価値７０３に設定できる。こうして算出した新しいインスタンスメタデータ２１４の評価値７０３は、ステップＳ８１２に生成したインスタンスメタデータ２１４に保管できる。 In step S815, the user request management unit 208 determines the evaluation value 703 of the new instance metadata 214. When the process proceeds from step S813 to step S815, the user request management unit 208 can set the evaluation value calculated in step S810 as the evaluation value 703 of the new instance metadata 214. When the process proceeds from step S814 to step S815, the user request management unit 208 sets the value of the evaluation value 703 included in the similar instance metadata 214 acquired in step S814 as the evaluation value 703 of the new instance metadata 214. it can. The evaluation value 703 of the new instance metadata 214 calculated in this way can be stored in the instance metadata 214 generated in step S812.
　ステップＳ８１６において、ユーザ要求管理部２０８は、ステップＳ８０１でユーザ、外部システム、または外部装置からの受け付けたインスタンスデータ生成要求に対し、新しく生成したインスタンスデータ２１３およびインスタンスメタデータ２１４の情報を返す。 In step S816, the user request management unit 208 returns information on the newly generated instance data 213 and instance metadata 214 in response to the instance data generation request received from the user, the external system, or the external device in step S801.
　図９は、インスタンスデータを可視化する処理フローチャートの一例を示す図である。 FIG. 9 is a diagram showing an example of a processing flowchart for visualizing instance data.
　ステップＳ９０１において、ユーザ、外部システム、または外部装置は、インスタンスデータの可視化を開始する。可視化方法として、例えば、ユーザはデータ可視化端末３０の画面に表示されるウェブブラウザを用いてインスタンスデータを可視化できる。この場合、ユーザ要求管理部２０８は、ウェブサーバの機能を有する。以下、本実施例では、ユーザがウェブブラウザを用いてインスタンスデータを可視化する場合の処理について述べる。 In step S901, the user, the external system, or the external device starts visualization of the instance data. As a visualization method, for example, the user can visualize the instance data using a web browser displayed on the screen of the data visualization terminal 30. In this case, the user request management unit 208 has a web server function. Hereinafter, in the present embodiment, processing when the user visualizes instance data using a web browser will be described.
　ステップＳ９０２において、ユーザ要求管理部２０８は、ユーザが利用するウェブブラウザからのウェブページ生成要求を受け付け、インスタンスデータの概要をリストアップしたウェブページを生成し、ユーザが利用するウェブブラウザに返す（図１０参照）。このウェブページには、インスタンスデータの詳細をスライド形式で表示するための「レポート出力」ボタン、重要なインスタンスデータを保管するための「保管」ボタン、及び、表示したインスタンスデータを破棄するための「破棄」ボタンなどを備えることができる。 In step S902, the user request management unit 208 receives a web page generation request from the web browser used by the user, generates a web page listing the summary of the instance data, and returns it to the web browser used by the user (FIG. 10). This web page includes a “report output” button for displaying details of instance data in a slide format, a “save” button for storing important instance data, and a “save” button for discarding the displayed instance data. A “discard” button or the like can be provided.
　ステップＳ９０３において、ユーザ要求管理部２０８は、ユーザがウェブブラウザに表示されている「レポート出力」ボタンや「保管」ボタンを押すといったユーザ操作をしたかどうかを判定する。判定方法は、ウェブブラウザに表示されているボタンが押された場合、そのイベント情報（ユーザとウェブブラウザとの間でやりとりが行われた情報）をウェブサーバに送信するなどの方法が一般的である。ユーザ操作が発生した場合はステップＳ９０４に、ユーザ操作が発生せずにユーザがウェブブラウザを閉じるなどして可視化処理を終了した場合はステップＳ９０６に移る。 In step S903, the user request management unit 208 determines whether the user has performed a user operation such as pressing a “report output” button or a “storage” button displayed on the web browser. The determination method is generally a method of transmitting event information (information exchanged between the user and the web browser) to the web server when a button displayed on the web browser is pressed. is there. If a user operation has occurred, the process proceeds to step S904. If the user has terminated the visualization process by closing the web browser without generating a user operation, the process proceeds to step S906.
　ステップＳ９０４において、ユーザ要求管理部２０８は、ステップＳ９０３で発生したユーザ操作の内容を基に、当該操作の対象となったインスタンスメタデータ２１４の評価値７０３、および当該インスタンスメタデータ２１４のテンプレートＩＤ７０２で識別されるテンプレートメタデータ２１２の評価値４０２（すなわち当該インスタンスメタデータ２１４に対応するテンプレートメタデータ２１２の評価値４０２）を修正する。すなわち、ユーザ要求管理部２０８が、ユーザの操作に基づいて、インスタンスデータに関連するメタ情報を有するインスタンスメタデータの評価値を修正する修正部として機能する。 In step S904, the user request management unit 208 uses the evaluation value 703 of the instance metadata 214 targeted for the operation and the template ID 702 of the instance metadata 214 based on the content of the user operation generated in step S903. The evaluation value 402 of the identified template metadata 212 (that is, the evaluation value 402 of the template metadata 212 corresponding to the instance metadata 214) is corrected. In other words, the user request management unit 208 functions as a correction unit that corrects the evaluation value of the instance metadata having the meta information related to the instance data based on the user's operation.
　後述する図１０、図１１の場合、「レポート出力」ボタンが押された場合、少し重要であると考えられ、評価値を「５」上げる。また、「保管」ボタンが押された場合、重要であると考えられ、評価値を「１０」上げる。一方、「破棄」ボタンが押された場合、重要ではないと考えられ、評価値を「１０」下げる。どのようなユーザ操作に対して、どの程度、評価値を加算または減算するかは限定されるものではない。 In the case of FIGS. 10 and 11 to be described later, when the “report output” button is pressed, it is considered to be a little important, and the evaluation value is increased by “5”. If the “store” button is pressed, it is considered important, and the evaluation value is increased by “10”. On the other hand, when the “Discard” button is pressed, it is considered that it is not important, and the evaluation value is decreased by “10”. The degree to which the evaluation value is added or subtracted for any user operation is not limited.
　ステップＳ９０５において、ユーザ要求管理部２０８は、ステップＳ９０４で評価値を修正したインスタンスメタデータ２１４に類似するインスタンスメタデータ２１４、およびステップＳ９０４で評価値を修正したテンプレートメタデータ２１２に類似するテンプレートメタデータ２１２の評価値をそれぞれ修正する。類似するデータの発見方法は、例えば、テンプレートメタデータ２１２のキーワード４０３やインスタンスメタデータ２１４のキーワード７０４の値を基に、ＳＱＬのＬＩＫＥ文などを用いて、値の類似性を文字列比較するなどの方法が考えられる。具体的には、インスタンスメタデータ２１４のキーワード７０４及び対応データ７０５を比較する。または、テンプレートメタデータ２１２のキーワード４０３及びスタイル４０４を比較する。なお、類似データの発見方法、および、評価値の修正方法は限定しない。 In step S905, the user request management unit 208 uses the instance metadata 214 similar to the instance metadata 214 whose evaluation value is corrected in step S904 and the template metadata similar to the template metadata 212 whose evaluation value is corrected in step S904. Each of the evaluation values 212 is corrected. As a method for finding similar data, for example, based on the values of the keyword 403 of the template metadata 212 and the keyword 704 of the instance metadata 214, the similarity of the values is compared with character strings using a SQL like sentence or the like. Can be considered. Specifically, the keyword 704 and the corresponding data 705 of the instance metadata 214 are compared. Alternatively, the keyword 403 and style 404 of the template metadata 212 are compared. The method for finding similar data and the method for correcting the evaluation value are not limited.
　ステップＳ９０６において、ユーザ、外部システム、または外部装置は、インスタンスデータの可視化を終了する。終了方法は、例えば、ユーザがウェブブラウザを閉じるなどして可視化を終了する方法が考えられる。 In step S906, the user, the external system, or the external device ends the visualization of the instance data. As a termination method, for example, a method in which the user terminates visualization by closing a web browser or the like can be considered.
　図１０は、インスタンスデータの評価前の可視化画面の一例を示す図である。図１１は、インスタンスデータの評価後の可視化画面の一例を示す図である。これらの可視化画面が、データ可視化端末３０の画面上のウェブブラウザに表示される。なお、可視化方法はこの例に限定されるものではない。 FIG. 10 is a diagram showing an example of a visualization screen before evaluation of instance data. FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a visualization screen after evaluation of instance data. These visualization screens are displayed on the web browser on the screen of the data visualization terminal 30. Note that the visualization method is not limited to this example.
　図１０の可視化画面１０００には、分析結果１及び分析結果２について表示されている。分析結果１については、そのタイトル及びその評価値１０１０と、分析結果１の概要説明文及びグラフ１０２０と、これらに対してユーザが評価した内容を入力するための評価ボタン（「保管」、「破棄」及び「レポート出力」）１０３０とが表示されている。 In the visualization screen 1000 of FIG. 10, analysis result 1 and analysis result 2 are displayed. For the analysis result 1, the title and its evaluation value 1010, the summary description of the analysis result 1 and the graph 1020, and the evaluation buttons ("Save", "Discard" for inputting the contents evaluated by the user for these) ”And“ Report output ”) 1030 are displayed.
　また、分析結果２については、そのタイトル及びその評価値１０４０と、分析結果２の概要説明文及びグラフ１０５０と、これらに対してユーザの評価した内容を入力するための評価ボタン（「保管」、「破棄」及び「レポート出力」）１０６０とが表示されている。 Further, for the analysis result 2, the title and the evaluation value 1040, the summary description of the analysis result 2 and the graph 1050, and an evaluation button (“storage”, "Discard" and "Report output") 1060 are displayed.
　ここでは、ユーザは、分析結果１については、重要な知見ではないと考え、「破棄」の評価ボタン１０３０を押し、分析結果２については、重要な知見であると考え、「保管」の評価ボタン１０６０を押すとする。 Here, the user thinks that the analysis result 1 is not an important knowledge, presses the “discard” evaluation button 1030, thinks that the analysis result 2 is an important knowledge, and evaluates the “storage” evaluation button Assume that 1060 is pressed.
　図１１は、評価後の可視化画面１１００を表し、分析結果１の評価値１１１０は「９０」から「８０」に下がっていることがわかる。一方、分析結果２の評価値１１４０は「９０」から「１００」に上がっていることがわかる。すなわち、評価値に基づいて、インスタンスデータが再生成される。なお、各概要説明文及びグラフ１０２０及び１０５０と、各評価ボタン１０３０及び１０６０は図１０と同じであるため、説明を省略する。 FIG. 11 shows the visualization screen 1100 after the evaluation, and it can be seen that the evaluation value 1110 of the analysis result 1 is lowered from “90” to “80”. On the other hand, it can be seen that the evaluation value 1140 of the analysis result 2 is increased from “90” to “100”. That is, the instance data is regenerated based on the evaluation value. Note that the explanations and graphs 1020 and 1050 and the evaluation buttons 1030 and 1060 are the same as those in FIG.
　ここで、分析結果２の評価ボタン１０６０の「レポート出力」を押すと、図５で説明した通り、インスタンスデータ２１３の詳細をスライド形式で表示される。このように、本実施例によれば、図５に示す脳活動情報を最適な形式で可視化でき、病院などで診断業務を行うユーザがクライアント端末から本実施例で説明したクラウドサービスにアクセスすることによって、光トポグラフィなどの近赤外光を脳にあて血流量を図り、その画像を可視化するサービスを利用することができる。 Here, when “report output” of the evaluation button 1060 of the analysis result 2 is pressed, the details of the instance data 213 are displayed in a slide format as described with reference to FIG. As described above, according to the present embodiment, the brain activity information shown in FIG. 5 can be visualized in an optimal format, and a user who performs a diagnosis work in a hospital or the like accesses the cloud service described in the present embodiment from a client terminal. By using near-infrared light such as optical topography to the brain, the blood flow can be planned and the image can be visualized.
　本実施例によれば、診断業務などの大量の分析結果の中からユーザが求める結果を効率的に探し出し、かつ当該分析結果を最適な方法で可視化するデータ可視化装置が実現できるという効果を有する。 According to the present embodiment, it is possible to realize a data visualization apparatus that efficiently finds a result desired by a user from a large amount of analysis results such as diagnostic work and visualizes the analysis results by an optimum method.
　なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、ライフサイエンス及び臨床医学等の業務以外の業務分野のビッグデータの分析に適用されうる様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。 The present invention is not limited to the above-described embodiments, and includes various modifications that can be applied to analysis of big data in business fields other than business such as life science and clinical medicine. For example, the above-described embodiments have been described in detail for easy understanding of the present invention, and are not necessarily limited to those having all the configurations described. Further, a part of the configuration of one embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of one embodiment. Further, it is possible to add, delete, and replace other configurations for a part of the configuration of each embodiment.
　また、上記の各構成は、それらの一部又は全部が、ハードウェアで構成されても、プロセッサでプログラムが実行されることにより実現されるように構成されてもよい。また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。 In addition, each of the above-described configurations may be configured such that a part or all of the configuration is configured by hardware, or is realized by executing a program by a processor. Further, the control lines and information lines indicate what is considered necessary for the explanation, and not all the control lines and information lines on the product are necessarily shown. Actually, it may be considered that almost all the components are connected to each other.
　　１０　データ可視化サーバ（データ可視化装置）
　　３０　データ可視化端末
　１００　データ可視化システム
　２００　データ可視化プログラム
　２０１　テンプレートデータ管理部
　２０２　インスタンスデータ管理部
　２０３　可視化対象データ管理部
　２０４　テンプレートデータ評価部
　２０５　インスタンスデータ評価部
　２０６　可視化対象データ評価部
　２０７　インスタンスデータ生成処理部
　２０８　ユーザ要求管理部
　２１０　データベースプログラム
　２１１　テンプレートデータ
　２１２　テンプレートメタデータ
　２１３　インスタンスデータ
　２１４　インスタンスメタデータ
　２１５　可視化対象データ
　２１６　可視化対象メタデータ
　２２０　データ可視化処理部 10 Data visualization server (data visualization device)
DESCRIPTION OF SYMBOLS 30 Data visualization terminal 100 Data visualization system 200 Data visualization program 201 Template data management part 202 Instance data management part 203 Visualization object data management part 204 Template data evaluation part 205 Instance data evaluation part 206 Visualization object data evaluation part 207 Instance data generation process part 208 User request management unit 210 Database program 211 Template data 212 Template metadata 213 Instance data 214 Instance metadata 215 Visualization target data 216 Visualization target metadata 220 Data visualization processing unit

Claims (16)

  1. 　データ可視化装置と、データ可視化端末とを備えるデータ可視化システムであって、
    　前記データ可視化端末は、通信ネットワークを介して、データの可視化を前記データ可視化装置に要求し、
    　前記データ可視化装置は、前記データの可視化の要求を管理する要求管理部と、前記要求に基づいてデータの可視化処理を実行するデータ可視化処理部とを有し、
    　前記データ可視化処理部は、データの分析結果を可視化する方法を表現したキーワードを有するテンプレートデータに基づいて、前記分析結果であるインスタンスデータを生成し、
    　前記要求管理部は、
    　前記インスタンスデータを前記データ可視化端末に送信し、
    　前記データ可視化端末での前記インスタンスデータに関する操作に基づいて、前記インスタンスデータに関連するメタ情報を有するインスタンスメタデータの評価値を修正し、
    　前記データ可視化処理部は、前記テンプレートデータ及び前記インスタンスメタデータの評価値に基づいて、前記インスタンスデータを再生成し、
    　前記要求管理部は、前記再生成したインスタンスデータを前記データ可視化端末に送信し、
    　前記データ可視化端末は、前記再生成したインスタンスデータを表示する、データ可視化システム。     A data visualization system comprising a data visualization device and a data visualization terminal,
    The data visualization terminal requests the data visualization device to visualize the data via a communication network,
    The data visualization device includes a request management unit that manages a request for visualization of the data, and a data visualization processing unit that executes a data visualization process based on the request,
    The data visualization processing unit generates instance data which is the analysis result based on template data having a keyword expressing a method for visualizing the analysis result of the data,
    The request management unit
    Sending the instance data to the data visualization terminal;
    Based on the operation related to the instance data at the data visualization terminal, the evaluation value of the instance metadata having the meta information related to the instance data is corrected,
    The data visualization processing unit regenerates the instance data based on the template data and the evaluation value of the instance metadata,
    The request management unit transmits the regenerated instance data to the data visualization terminal,
    The data visualization system, wherein the data visualization terminal displays the regenerated instance data.
  2. 　データの可視化を要求するデータ可視化端末と通信ネットワークを介してデータ通信するデータ可視化装置であって、
    前記データの可視化の要求を管理する要求管理部と、前記要求に基づいてデータの可視化処理を実行するデータ可視化処理部とを備え、
    　前記データ可視化処理部は、データの分析結果を可視化する方法を表現したキーワードを有するテンプレートデータに基づいて、前記分析結果であるインスタンスデータを生成し、
    　前記要求管理部は、
    　前記インスタンスデータを前記データ可視化端末に送信し、
    　前記データ可視化端末での前記インスタンスデータに関する操作に基づいて、前記インスタンスデータに関連するメタ情報を有するインスタンスメタデータの評価値を修正し、
    　前記データ可視化処理部は、前記テンプレートデータ及び前記インスタンスメタデータの評価値に基づいて、前記インスタンスデータを再生成し、
    　前記要求管理部は、前記再生成したインスタンスデータを前記データ可視化端末に送信する、データ可視化装置。     A data visualization device that performs data communication via a communication network with a data visualization terminal that requests data visualization,
    A request management unit that manages a request for visualization of the data, and a data visualization processing unit that executes a data visualization process based on the request,
    The data visualization processing unit generates instance data which is the analysis result based on template data having a keyword expressing a method for visualizing the analysis result of the data,
    The request management unit
    Sending the instance data to the data visualization terminal;
    Based on the operation related to the instance data at the data visualization terminal, the evaluation value of the instance metadata having the meta information related to the instance data is corrected,
    The data visualization processing unit regenerates the instance data based on the template data and the evaluation value of the instance metadata,
    The request management unit is a data visualization device that transmits the regenerated instance data to the data visualization terminal.
  3. 　前記要求管理部は、前記テンプレートデータに関連するメタ情報を有するテンプレートメタデータの評価値をさらに修正する請求項２に記載のデータ可視化装置。 The data visualization apparatus according to claim 2, wherein the request management unit further modifies an evaluation value of template metadata having meta information related to the template data.
  4. 　前記要求管理部は、前記インスタンスメタデータに類似する他のインスタンスメタデータ、及び、前記テンプレートメタデータに類似する他のテンプレートメタデータを修正する請求項３に記載のデータ可視化装置。 The data visualization apparatus according to claim 3, wherein the request management unit corrects other instance metadata similar to the instance metadata and other template metadata similar to the template metadata.
  5. 　前記要求管理部は、前記インスタンスメタデータのキーワード及び対応データと、前記他のインスタンスメタデータのキーワード及び対応データと、を比較することによって、前記インスタンスメタデータに類似する前記他のインスタンスメタデータが存在するかどうかを判定し、前記テンプレートメタデータのキーワード及びスタイルと、前記他のテンプレートメタデータのキーワード及びスタイルと、を比較することによって、前記テンプレートメタデータに類似する前記他のテンプレートメタデータが存在するかどうかを判定する請求項４に記載のデータ可視化装置。 The request management unit compares the other instance metadata similar to the instance metadata by comparing the keyword and corresponding data of the instance metadata with the keyword and corresponding data of the other instance metadata. The other template metadata similar to the template metadata is determined by determining whether it exists and comparing the keyword and style of the template metadata with the keyword and style of the other template metadata. The data visualization apparatus according to claim 4, wherein it is determined whether or not it exists.
  6. 　前記データ可視化処理部は、前記テンプレートデータが有する前記キーワードを取得し、前記キーワードをテンプレートメタデータとして管理するテンプレートデータ管理部を備える請求項２に記載のデータ可視化装置。 The data visualization device according to claim 2, wherein the data visualization processing unit includes a template data management unit that acquires the keyword included in the template data and manages the keyword as template metadata.
  7. 　前記テンプレートデータ管理部は、前記テンプレートデータが有する前記キーワードと、前記キーワードに適用されるスタイルと、を前記テンプレートメタデータとして管理する請求項６に記載のデータ可視化装置。 The data visualization device according to claim 6, wherein the template data management unit manages the keyword included in the template data and a style applied to the keyword as the template metadata.
  8. 　前記データ可視化処理部は、前記インスタンスメタデータのキーワードに基づいて可視化対象データを取得し、前記可視化対象データを可視化部品に変換し、前記テンプレートデータのキーワードを前記可視化部品に置換することで、前記インスタンスデータを生成するインスタンスデータ生成処理部を備える請求項６に記載のデータ可視化装置。 The data visualization processing unit acquires the visualization target data based on the keyword of the instance metadata, converts the visualization target data into a visualization component, and replaces the keyword of the template data with the visualization component, thereby The data visualization apparatus according to claim 6, further comprising an instance data generation processing unit that generates instance data.
  9. 　前記インスタンスデータ生成処理部は、前記テンプレートメタデータのスタイルに基づいて、前記可視化部品の種類を決定し、前記可視化対象データを前記可視化部品に変換する請求項８に記載のデータ可視化装置。 The data visualization device according to claim 8, wherein the instance data generation processing unit determines a type of the visualization component based on a style of the template metadata, and converts the visualization target data into the visualization component.
  10. 　前記データ可視化端末からの前記インスタンスデータの生成要求の中に、前記テンプレートデータの指定がある場合、前記インスタンスデータ生成処理部は、前記テンプレートデータを利用し、前記インスタンスデータを生成する処理を行う請求項８に記載のデータ可視化装置。 When the template data is specified in the instance data generation request from the data visualization terminal, the instance data generation processing unit performs processing for generating the instance data using the template data. Item 9. The data visualization device according to Item 8.
  11. 　前記データ可視化処理部は、前記テンプレートデータの内容を評価するテンプレートデータ評価部を備え、
    　前記データ可視化端末からの前記インスタンスデータの生成要求の中に、前記テンプレートデータの指定がない場合、前記要求管理部は、前記テンプレートデータ評価部に対し、前記テンプレートデータの評価を依頼し、前記テンプレートデータ評価部は、前記テンプレートデータの評価値に基づいて、前記インスタンスデータの生成に利用する前記テンプレートデータを決定する請求項２に記載のデータ可視化装置。     The data visualization processing unit includes a template data evaluation unit that evaluates the content of the template data,
    If the template data is not specified in the instance data generation request from the data visualization terminal, the request management unit requests the template data evaluation unit to evaluate the template data, and the template data The data visualization device according to claim 2, wherein the data evaluation unit determines the template data to be used for generating the instance data based on an evaluation value of the template data.
  12. 　前記データ可視化処理部は、前記可視化対象データの内容を評価する可視化対象データ評価部を備え、
    　前記可視化対象データ評価部は、前記可視化対象データの内容に基づいて、前記可視化対象データの評価値を決定し、
    　前記要求管理部は、前記評価値に基づいて、前記インスタンスデータを生成するかどうかを決定する請求項８に記載のデータ可視化装置。     The data visualization processing unit includes a visualization target data evaluation unit that evaluates the contents of the visualization target data,
    The visualization target data evaluation unit determines an evaluation value of the visualization target data based on the contents of the visualization target data,
    The data visualization device according to claim 8, wherein the request management unit determines whether to generate the instance data based on the evaluation value.
  13. 　前記データ可視化処理部は、前記インスタンスデータを管理するインスタンスデータ管理部を備え、
    　前記インスタンスデータ管理部は、前記インスタンスデータの生成に利用した前記可視化部品を前記インスタンスメタデータとして管理する請求項８に記載のデータ可視化装置。     The data visualization processing unit includes an instance data management unit that manages the instance data,
    The data visualization device according to claim 8, wherein the instance data management unit manages the visualization component used for generating the instance data as the instance metadata.
  14. 　前記データ可視化処理部は、前記インスタンスデータの内容を評価するインスタンスデータ評価部を備え、
    　前記インスタンスデータ管理部は、前記インスタンスデータ評価部が評価した前記インスタンスデータに対応する前記インスタンスメタデータの評価値を管理する請求項１３に記載のデータ可視化装置。     The data visualization processing unit includes an instance data evaluation unit that evaluates the content of the instance data,
    The data visualization device according to claim 13, wherein the instance data management unit manages an evaluation value of the instance metadata corresponding to the instance data evaluated by the instance data evaluation unit.
  15. 　データの分析結果を可視化する方法を表現したキーワードを有するテンプレートデータに基づいて、分析結果であるインスタンスデータを生成し、
    　前記インスタンスデータをデータ可視化端末に送信し、
    　データ可視化端末での前記インスタンスデータに関する操作に基づいて、前記インスタンスデータに関連するメタ情報を有するインスタンスメタデータの評価値を修正し、
    　前記テンプレートデータ及び前記インスタンスメタデータの評価値に基づいて、前記インスタンスデータを再生成し、
    　前記再生成したインスタンスデータを前記データ可視化端末に送信する、データ可視化方法。     Based on template data with keywords that express how to visualize the analysis results of data, generate instance data that is analysis results,
    Sending the instance data to a data visualization terminal;
    Based on the operation related to the instance data in the data visualization terminal, the evaluation value of the instance metadata having the meta information related to the instance data is corrected,
    Based on the evaluation value of the template data and the instance metadata, regenerate the instance data,
    A data visualization method for transmitting the regenerated instance data to the data visualization terminal.
  16. 　データを可視化する装置をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
    　データの分析結果を可視化する方法を表現したキーワードを有するテンプレートデータに基づいて、分析結果であるインスタンスデータを生成するステップと、
    　前記インスタンスデータをデータ可視化端末に送信するステップと、
    　データ可視化端末での前記インスタンスデータに関する操作に基づいて、前記インスタンスデータに関連するメタ情報を有するインスタンスメタデータの評価値を修正するステップと、
    　前記テンプレートデータ及び前記インスタンスメタデータの評価値に基づいて、前記インスタンスデータを再生成するステップと、
    　前記再生成したインスタンスデータを前記データ可視化端末に送信するステップと、
    を備えるデータ可視化プログラム。     A program for causing a computer to execute a device for visualizing data,
    Generating instance data, which is an analysis result, based on template data having a keyword expressing a method of visualizing the analysis result of the data;
    Transmitting the instance data to a data visualization terminal;
    Modifying an evaluation value of instance metadata having meta information related to the instance data based on an operation related to the instance data in a data visualization terminal;
    Regenerating the instance data based on the evaluation value of the template data and the instance metadata;
    Transmitting the regenerated instance data to the data visualization terminal;
    A data visualization program comprising:
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