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特許7527627分散データ処理装置、端末、分散データ処理プログラム、端末制御プログラム、分散データ処理方法及び端末制御方法

書誌要約請求の範囲詳細な説明課題実施例実施するための形態図面の説明

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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-07-26

(45)【発行日】2024-08-05

(54)【発明の名称】分散データ処理装置、端末、分散データ処理プログラム、端末制御プログラム、分散データ処理方法及び端末制御方法

(51)【国際特許分類】

G06F 16/906 20190101AFI20240729BHJP

G06F 21/62 20130101ALI20240729BHJP

【ＦＩ】

G06F16/906

G06F21/62 354

【請求項の数】 10

(21)【出願番号】P 2020127477

(22)【出願日】2020-07-28

(65)【公開番号】P2022024723

(43)【公開日】2022-02-09

【審査請求日】2023-05-02

【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）平成３０年度、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構次世代人工知能・ロボット中核技術開発／次世代人工知能技術の日米共同研究開発委託研究、産業技術力強化法第１７条の適用を受ける特許出願

(73)【特許権者】

【識別番号】504171134

【氏名又は名称】国立大学法人筑波大学

(74)【代理人】

【識別番号】100106909

【弁理士】

【氏名又は名称】棚井澄雄

(74)【代理人】

【識別番号】100188558

【弁理士】

【氏名又は名称】飯田雅人

(74)【代理人】

【識別番号】100169764

【弁理士】

【氏名又は名称】清水雄一郎

(72)【発明者】

【氏名】今倉暁

(72)【発明者】

【氏名】櫻井鉄也

(72)【発明者】

【氏名】稲葉弘明

(72)【発明者】

【氏名】岡田幸彦

【審査官】甲斐哲雄

(56)【参考文献】

【文献】特開２００３－０１６０９８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００４－３０２６２３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－０３５０６６（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｆ１６／００－１６／９５８

Ｇ０６Ｆ２１／６２

Ｇ０６Ｑ１０／００－９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

端末により保有されているアンカーデータに抽象化処理を施すことにより生成された抽象化アンカーデータを受信する処理と、複数の前記端末に分かれて保有されている全体データに含まれているデータの一部及び前記全体データに含まれている特徴量の一部を含んでいる部分データに抽象化処理を施すことにより生成された抽象化部分データを受信する処理と、を前記端末ごとに実行する受信部と、
前記端末ごとに受信された前記抽象化アンカーデータを使用して複数の前記抽象化部分データを統合することにより統合データを生成し、前記統合データに含まれる要素が示す内容に対応する第一ラベルデータを前記統合データに基づいて出力する第一統合解析モデルを生成し、前記端末ごとに受信された前記抽象化アンカーデータを使用して複数の前記アンカーデータを統合することにより統合アンカーデータを生成し、前記統合アンカーデータを前記第一統合解析モデルに入力して前記統合アンカーデータに含まれる要素が示す内容に対応する第二ラベルデータを生成する生成部と、
前記第二ラベルデータを前記端末に送信する送信部と、
を備える分散データ処理装置。

【請求項2】

前記受信部は、前記抽象化アンカーデータを受信する処理として、前記端末により保有されている第一アンカーデータに抽象化処理を施すことにより生成された第一抽象化アンカーデータを受信する処理と、前記端末により保有されており、前記第一アンカーデータと同じである第二アンカーデータに抽象化処理を施すことにより生成された第二抽象化アンカーデータを受信する処理と、を前記端末ごとに実行し、
前記生成部は、前記端末ごとに受信された前記第一抽象化アンカーデータを使用して複数の前記抽象化部分データを統合することにより前記統合データを生成し、前記端末ごとに受信された前記第二抽象化アンカーデータを使用して複数の前記アンカーデータを統合することにより前記統合アンカーデータを生成する、
請求項１に記載の分散データ処理装置。

【請求項3】

前記受信部は、前記抽象化アンカーデータを受信する処理として、前記端末により保有されている第一アンカーデータに抽象化処理を施すことにより生成された第一抽象化アンカーデータを受信する処理と、前記端末により保有されており、前記第一アンカーデータと異なる第二アンカーデータに抽象化処理を施すことにより生成された第二抽象化アンカーデータを受信する処理と、を前記端末ごとに実行し、
前記生成部は、前記端末ごとに受信された前記第一抽象化アンカーデータを使用して複数の前記抽象化部分データを統合することにより前記統合データを生成し、前記端末ごとに受信された前記第二抽象化アンカーデータを使用して複数の前記アンカーデータを統合することにより前記統合アンカーデータを生成する、
請求項１に記載の分散データ処理装置。

【請求項4】

前記受信部は、正方行列又は矩形行列で表される前記アンカーデータに抽象化処理を施すことにより生成され、正方行列又は矩形行列で表される前記抽象化アンカーデータを受信する処理と、正方行列又は矩形行列で表される前記部分データに抽象化処理を施すことにより生成され、正方行列又は矩形行列で表される前記抽象化部分データを受信する処理と、を前記端末ごとに実行する、
請求項１から請求項３のいずれか一つに記載の分散データ処理装置。

【請求項5】

前記受信部は、正方行列の要素の一部が欠損している行列又は矩形行列の要素の一部が欠損している行列で表される前記アンカーデータに抽象化処理を施すことにより生成され、正方行列の要素の一部が欠損している行列又は矩形行列の要素の一部が欠損している行列で表される前記抽象化アンカーデータを受信する処理と、正方行列の要素の一部が欠損している行列又は矩形行列の要素の一部が欠損している行列で表される前記部分データに抽象化処理を施すことにより生成され、正方行列の要素の一部が欠損している行列又は矩形行列の要素の一部が欠損している行列で表される前記抽象化部分データを受信する処理と、を少なくとも一つの前記端末について実行する、
請求項１から請求項３のいずれか一つに記載の分散データ処理装置。

【請求項6】

アンカーデータに抽象化処理を施すことにより生成された抽象化アンカーデータと、複数の端末に分かれて保有されている全体データに含まれているデータの一部及び前記全体データに含まれている特徴量の一部を含んでいる部分データに抽象化処理を施すことにより生成された抽象化部分データとを分散データ処理装置に送信する送信部と、
前記端末ごとに前記分散データ処理装置により受信された前記抽象化アンカーデータを使用して、複数の前記抽象化部分データを統合することにより生成された統合データに含まれる要素が示す内容に対応する第一ラベルデータを前記統合データに基づいて出力する第一統合解析モデルに、前記端末ごとに前記分散データ処理装置により受信された前記抽象化アンカーデータを使用して、複数の前記アンカーデータを統合することにより生成された統合アンカーデータを入力して、前記統合アンカーデータに含まれる要素が示す内容に対応する第二ラベルデータを前記分散データ処理装置から受信する受信部と、
前記アンカーデータ及び前記第二ラベルデータを使用して第二統合解析モデルを生成する生成部と、
を備える端末。

【請求項7】

コンピュータに、
端末により保有されているアンカーデータに抽象化処理を施すことにより生成された抽象化アンカーデータを受信する処理と、複数の前記端末に分かれて保有されている全体データに含まれているデータの一部及び前記全体データに含まれている特徴量の一部を含んでいる部分データに抽象化処理を施すことにより生成された抽象化部分データを受信する処理と、を前記端末ごとに実行する受信機能と、
前記端末ごとに受信された前記抽象化アンカーデータを使用して複数の前記抽象化部分データを統合することにより統合データを生成し、前記統合データに含まれる要素が示す内容に対応する第一ラベルデータを前記統合データに基づいて出力する第一統合解析モデルを生成し、前記端末ごとに受信された前記抽象化アンカーデータを使用して複数の前記アンカーデータを統合することにより統合アンカーデータを生成し、前記統合アンカーデータを前記第一統合解析モデルに入力して前記統合アンカーデータに含まれる要素が示す内容に対応する第二ラベルデータを生成する生成機能と、
前記第二ラベルデータを前記端末に送信する送信機能と、
を実行させる分散データ処理プログラム。

【請求項8】

一つの端末に、
アンカーデータに抽象化処理を施すことにより生成された抽象化アンカーデータと、複数の端末に分かれて保有されている全体データに含まれているデータの一部及び前記全体データに含まれている特徴量の一部を含んでいる部分データに抽象化処理を施すことにより生成された抽象化部分データとを分散データ処理装置に送信する送信機能と、
前記端末ごとに前記分散データ処理装置により受信された前記抽象化アンカーデータを使用して、複数の前記抽象化部分データを統合することにより生成された統合データに含まれる要素が示す内容に対応する第一ラベルデータを前記統合データに基づいて出力する第一統合解析モデルに、前記端末ごとに前記分散データ処理装置により受信された前記抽象化アンカーデータを使用して、複数の前記アンカーデータを統合することにより生成された統合アンカーデータを入力して、前記統合アンカーデータに含まれる要素が示す内容に対応する第二ラベルデータを前記分散データ処理装置から受信する受信機能と、
前記アンカーデータ及び前記第二ラベルデータを使用して第二統合解析モデルを生成する生成機能と、
を実行させる端末制御プログラム。

【請求項9】

ソフトウエアの制御によってコンピュータ装置である分散データ処理装置が行う情報処理の方法であって、
前記分散データ処理装置が、端末により保有されているアンカーデータに抽象化処理を施すことにより生成された抽象化アンカーデータを受信する処理と、複数の前記端末に分かれて保有されている全体データに含まれているデータの一部及び前記全体データに含まれている特徴量の一部を含んでいる部分データに抽象化処理を施すことにより生成された抽象化部分データを受信する処理と、を前記端末ごとに実行し、
前記分散データ処理装置が、前記端末ごとに受信された前記抽象化アンカーデータを使用して複数の前記抽象化部分データを統合することにより統合データを生成し、前記統合データに含まれる要素が示す内容に対応する第一ラベルデータを前記統合データに基づいて出力する第一統合解析モデルを生成し、前記端末ごとに受信された前記抽象化アンカーデータを使用して複数の前記アンカーデータを統合することにより統合アンカーデータを生成し、前記統合アンカーデータを前記第一統合解析モデルに入力して前記統合アンカーデータに含まれる要素が示す内容に対応する第二ラベルデータを生成し、
前記分散データ処理装置が、前記第二ラベルデータを前記端末に送信する、
分散データ処理方法。

【請求項10】

ソフトウエアの制御によってコンピュータ装置である端末が行う情報処理の方法であって、
前記端末が、アンカーデータに抽象化処理を施すことにより生成された抽象化アンカーデータと、複数の端末に分かれて保有されている全体データに含まれているデータの一部及び前記全体データに含まれている特徴量の一部を含んでいる部分データに抽象化処理を施すことにより生成された抽象化部分データとを分散データ処理装置に送信し、
前記端末が、前記端末ごとに前記分散データ処理装置により受信された前記抽象化アンカーデータを使用して、複数の前記抽象化部分データを統合することにより生成された統合データに含まれる要素が示す内容に対応する第一ラベルデータを前記統合データに基づいて出力する第一統合解析モデルに、前記端末ごとに前記分散データ処理装置により受信された前記抽象化アンカーデータを使用して、複数の前記アンカーデータを統合することにより生成された統合アンカーデータを入力して、前記統合アンカーデータに含まれる要素が示す内容に対応する第二ラベルデータを前記分散データ処理装置から受信し、
前記端末が、前記アンカーデータ及び前記第二ラベルデータを使用して第二統合解析モデルを生成する、
端末制御方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、分散データ処理装置、端末、分散データ処理プログラム、端末制御プログラム、分散データ処理方法及び端末制御方法

【背景技術】

【0002】

近年、社会のネットワーク化が急速に進展しており、社会の様々な分野でデータを収集する環境が整備されている。例えば、医療機関、金融機関等の様々な機関は、独自に多量のデータを収集して保有している。このような背景の下、個人情報、営業秘密等を保護しつつ、これらのデータを統合し、ビッグデータとして解析する技術により生産性の向上を図ることが期待されている。例えば、このような技術として、特許文献１に開示されているサービス利用者情報共有システムが挙げられる。

【0003】

このサービス利用者情報共有システムは、提供情報取得端末と、共有装置とを備える。提供情報取得端末は、識別情報の履歴を送信可能な利用者の端末と、利用者の端末から受信した識別情報と利用者によって設定された提供可能な情報に、利用者が利用したサービスに関する情報を付加して送信可能な端末である。共有装置は、受信履歴記憶手段と、関連付け手段とを有する。受信履歴記憶手段は、提供情報取得端末から送信された情報を記憶する。関連付け手段は、利用者の端末から送信された識別情報の履歴に基づいて、受信履歴記憶手段に記憶された受信情報において抽出された共通の利用者の受信情報に対して共通の利用者の情報であることを関連付ける。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開２０１６－０３８７７６号公報

【0005】

しかし、上述したサービス利用者情報共有システムは、保護されるべきデータが削除されており、標準規格に従っている形式を有するデータを統合する。このため、サービス利用者情報共有システムは、複数の端末から受信したデータを統合して解析する目的等を考慮してデータ標準規格を制定し、当該標準規格に従った形式に変換されているデータであることを確認した上でデータを統合する必要がある。

【0006】

また、標準規格を使用すること無く複数のデータを統合して解析する技術として、例えば、データコラボレーション解析が挙げられる。ところが、データコラボレーション解析は、抽象化されたデータを使用した多段階構造を有する統合解析モデルを出力する。このような統合解析モデルは、解釈性及び説明性が比較的低く、統合解析の各結果が出た理由をユーザに理解させることが難しいことが多い。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、解釈性及び説明性の少なくとも一方が比較的高い統合解析モデルを生成することができる分散データ処理装置、端末、分散データ処理プログラム、端末制御プログラム、分散データ処理方法及び端末制御方法を提供することを課題とする。

【課題を解決するための手段】

【0008】

本発明の一態様は、端末により保有されているアンカーデータに抽象化処理を施すことにより生成された抽象化アンカーデータを受信する処理と、複数の前記端末に分かれて保有されている全体データに含まれているデータの一部及び前記全体データに含まれている特徴量の一部を含んでいる部分データに抽象化処理を施すことにより生成された抽象化部分データを受信する処理と、を前記端末ごとに実行する受信部と、前記端末ごとに受信された前記抽象化アンカーデータを使用して複数の前記抽象化部分データを統合することにより統合データを生成し、前記統合データに含まれる要素が示す内容に対応する第一ラベルデータを前記統合データに基づいて出力する第一統合解析モデルを生成し、前記端末ごとに受信された前記抽象化アンカーデータを使用して複数の前記アンカーデータを統合することにより統合アンカーデータを生成し、前記統合アンカーデータを前記第一統合解析モデルに入力して前記統合アンカーデータに含まれる要素が示す内容に対応する第二ラベルデータを生成する生成部と、前記第二ラベルデータを前記端末に送信する送信部と、を備える分散データ処理装置である。

【0009】

また、上述した分散データ処理装置において、前記受信部は、前記抽象化アンカーデータを受信する処理として、前記端末により保有されている第一アンカーデータに抽象化処理を施すことにより生成された第一抽象化アンカーデータを受信する処理と、前記端末により保有されており、前記第一アンカーデータと同じである第二アンカーデータに抽象化処理を施すことにより生成された第二抽象化アンカーデータを受信する処理と、を前記端末ごとに実行し、前記生成部は、前記端末ごとに受信された前記第一抽象化アンカーデータを使用して複数の前記抽象化部分データを統合することにより前記統合データを生成し、前記端末ごとに受信された前記第二抽象化アンカーデータを使用して複数の前記アンカーデータを統合することにより前記統合アンカーデータを生成する。

【0010】

また、上述した分散データ処理装置において、前記受信部は、前記抽象化アンカーデータを受信する処理として、前記端末により保有されている第一アンカーデータに抽象化処理を施すことにより生成された第一抽象化アンカーデータを受信する処理と、前記端末により保有されており、前記第一アンカーデータと異なる第二アンカーデータに抽象化処理を施すことにより生成された第二抽象化アンカーデータを受信する処理と、を前記端末ごとに実行し、前記生成部は、前記端末ごとに受信された前記第一抽象化アンカーデータを使用して複数の前記抽象化部分データを統合することにより前記統合データを生成し、前記端末ごとに受信された前記第二抽象化アンカーデータを使用して複数の前記アンカーデータを統合することにより前記統合アンカーデータを生成する。

【0011】

また、上述した分散データ処理装置において、前記受信部は、正方行列又は矩形行列で表される前記アンカーデータに抽象化処理を施すことにより生成され、正方行列又は矩形行列で表される前記抽象化アンカーデータを受信する処理と、正方行列又は矩形行列で表される前記部分データに抽象化処理を施すことにより生成され、正方行列又は矩形行列で表される前記抽象化部分データを受信する処理と、を前記端末ごとに実行する。

【0012】

また、上述した分散データ処理装置において、前記受信部は、正方行列の要素の一部が欠損している行列又は矩形行列の要素の一部が欠損している行列で表される前記アンカーデータに抽象化処理を施すことにより生成され、正方行列の要素の一部が欠損している行列又は矩形行列の要素の一部が欠損している行列で表される前記抽象化アンカーデータを受信する処理と、正方行列の要素の一部が欠損している行列又は矩形行列の要素の一部が欠損している行列で表される前記部分データに抽象化処理を施すことにより生成され、正方行列の要素の一部が欠損している行列又は矩形行列の要素の一部が欠損している行列で表される前記抽象化部分データを受信する処理と、を少なくとも一つの前記端末について実行する。

【0013】

本発明の一態様は、アンカーデータに抽象化処理を施すことにより生成された抽象化アンカーデータと、複数の端末に分かれて保有されている全体データに含まれているデータの一部及び前記全体データに含まれている特徴量の一部を含んでいる部分データに抽象化処理を施すことにより生成された抽象化部分データとを分散データ処理装置に送信する送信部と、前記端末ごとに前記分散データ処理装置により受信された前記抽象化アンカーデータを使用して、複数の前記抽象化部分データを統合することにより生成された統合データに含まれる要素が示す内容に対応する第一ラベルデータを前記統合データに基づいて出力する第一統合解析モデルに、前記端末ごとに前記分散データ処理装置により受信された前記抽象化アンカーデータを使用して、複数の前記アンカーデータを統合することにより生成された統合アンカーデータを入力して、前記統合アンカーデータに含まれる要素が示す内容に対応する第二ラベルデータを前記分散データ処理装置から受信する受信部と、前記アンカーデータ及び前記第二ラベルデータを使用して第二統合解析モデルを生成する生成部と、を備える端末である。

【0014】

本発明の一態様は、コンピュータに、端末により保有されているアンカーデータに抽象化処理を施すことにより生成された抽象化アンカーデータを受信する処理と、複数の前記端末に分かれて保有されている全体データに含まれているデータの一部及び前記全体データに含まれている特徴量の一部を含んでいる部分データに抽象化処理を施すことにより生成された抽象化部分データを受信する処理と、を前記端末ごとに実行する受信機能と、前記端末ごとに受信された前記抽象化アンカーデータを使用して複数の前記抽象化部分データを統合することにより統合データを生成し、前記統合データに含まれる要素が示す内容に対応する第一ラベルデータを前記統合データに基づいて出力する第一統合解析モデルを生成し、前記端末ごとに受信された前記抽象化アンカーデータを使用して複数の前記アンカーデータを統合することにより統合アンカーデータを生成し、前記統合アンカーデータを前記第一統合解析モデルに入力して前記統合アンカーデータに含まれる要素が示す内容に対応する第二ラベルデータを生成する生成機能と、前記第二ラベルデータを前記端末に送信する送信機能と、を実行させる分散データ処理プログラムである。

【0015】

本発明の一態様は、一つの端末に、アンカーデータに抽象化処理を施すことにより生成された抽象化アンカーデータと、複数の端末に分かれて保有されている全体データに含まれているデータの一部及び前記全体データに含まれている特徴量の一部を含んでいる部分データに抽象化処理を施すことにより生成された抽象化部分データとを分散データ処理装置に送信する送信機能と、前記端末ごとに前記分散データ処理装置により受信された前記抽象化アンカーデータを使用して、複数の前記抽象化部分データを統合することにより生成された統合データに含まれる要素が示す内容に対応する第一ラベルデータを前記統合データに基づいて出力する第一統合解析モデルに、前記端末ごとに前記分散データ処理装置により受信された前記抽象化アンカーデータを使用して、複数の前記アンカーデータを統合することにより生成された統合アンカーデータを入力して、前記統合アンカーデータに含まれる要素が示す内容に対応する第二ラベルデータを前記分散データ処理装置から受信する受信機能と、前記アンカーデータ及び前記第二ラベルデータを使用して第二統合解析モデルを生成する生成機能と、を実行させる端末制御プログラムである。

【0016】

本発明の一態様は、ソフトウエアの制御によってコンピュータ装置である分散データ処理装置が行う情報処理の方法であって、前記分散データ処理装置が、端末により保有されているアンカーデータに抽象化処理を施すことにより生成された抽象化アンカーデータを受信する処理と、複数の前記端末に分かれて保有されている全体データに含まれているデータの一部及び前記全体データに含まれている特徴量の一部を含んでいる部分データに抽象化処理を施すことにより生成された抽象化部分データを受信する処理と、を前記端末ごとに実行し、前記分散データ処理装置が、前記端末ごとに受信された前記抽象化アンカーデータを使用して複数の前記抽象化部分データを統合することにより統合データを生成し、前記統合データに含まれる要素が示す内容に対応する第一ラベルデータを前記統合データに基づいて出力する第一統合解析モデルを生成し、前記端末ごとに受信された前記抽象化アンカーデータを使用して複数の前記アンカーデータを統合することにより統合アンカーデータを生成し、前記統合アンカーデータを前記第一統合解析モデルに入力して前記統合アンカーデータに含まれる要素が示す内容に対応する第二ラベルデータを生成し、前記分散データ処理装置が、前記第二ラベルデータを前記端末に送信する、分散データ処理方法である。

【0017】

本発明の一態様は、ソフトウエアの制御によってコンピュータ装置である端末が行う情報処理の方法であって、前記端末が、アンカーデータに抽象化処理を施すことにより生成された抽象化アンカーデータと、複数の端末に分かれて保有されている全体データに含まれているデータの一部及び前記全体データに含まれている特徴量の一部を含んでいる部分データに抽象化処理を施すことにより生成された抽象化部分データとを分散データ処理装置に送信し、前記端末が、前記端末ごとに前記分散データ処理装置により受信された前記抽象化アンカーデータを使用して、複数の前記抽象化部分データを統合することにより生成された統合データに含まれる要素が示す内容に対応する第一ラベルデータを前記統合データに基づいて出力する第一統合解析モデルに、前記端末ごとに前記分散データ処理装置により受信された前記抽象化アンカーデータを使用して、複数の前記アンカーデータを統合することにより生成された統合アンカーデータを入力して、前記統合アンカーデータに含まれる要素が示す内容に対応する第二ラベルデータを前記分散データ処理装置から受信し、前記端末が、前記アンカーデータ及び前記第二ラベルデータを使用して第二統合解析モデルを生成する、端末制御方法である。

【発明の効果】

【0018】

本発明によれば、解釈性及び説明性の少なくとも一方が比較的高い統合解析モデルを生成することができる分散データ処理装置、端末、分散データ処理プログラム、端末制御プログラム、分散データ処理方法及び端末制御方法を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0019】

【図1】本発明の第一実施形態に係る統合解析モデル生成システムの一例を示す図である。

【図2】本発明の第一実施形態に係る端末及び分散データ処理装置が実行する処理の一例を示すシーケンス図である。

【図3】本発明の比較例に係る分散データ処理装置が四つの機関各々から受信した四つの抽象化部分データを統合して生成した統合データに含まれる要素が示す内容に対応する第一ラベルデータを当該統合データに基づいて出力する統合解析モデルの一例を示す図である。

【図4】図３に示した統合解析モデルを使用して人工データを分類した結果の一例を示す図である。

【図5】本発明の比較例に係る分散データ処理装置が一つの機関から受信した部分データが示す内容に対応する第一ラベルデータを当該部分データに基づいて出力する解析モデルの一例を示す図である。

【図6】図５に示した解析モデルを使用して人工データを分類した結果の一例を示す図である。

【図7】本発明の比較例に係る分散データ処理装置が一つの機関から受信した部分データが示す内容に対応する第一ラベルデータを当該部分データに基づいて出力する解析モデルの一例を示す図である。

【図8】図７に示した解析モデルを使用して人工データを分類した結果の一例を示す図である。

【図9】本発明の比較例に係る分散データ処理装置が一つの機関から受信した部分データが示す内容に対応する第一ラベルデータを当該部分データに基づいて出力する解析モデルの一例を示す図である。

【図10】図９に示した解析モデルを使用して人工データを分類した結果の一例を示す図である。

【図11】本発明の比較例に係る分散データ処理装置が一つの機関から受信した部分データが示す内容に対応する第一ラベルデータを当該部分データに基づいて出力する解析モデルの一例を示す図である。

【図12】図１１に示した解析モデルを使用して人工データを分類した結果の一例を示す図である。

【図13】本発明の第一実施形態に係る分散データ処理装置が四つの機関各々から受信した四つの抽象化部分データに基づいて生成した第二ラベルデータを使用して端末により生成された第二統合解析モデルの一例を示す図である。

【図14】図１３に示した第二統合解析モデルを使用して人工データを分類した結果の一例を示す図である。

【図15】本発明の第一実施形態に係る企業識別コード、財務データ、業種ラベル及び格付けの一例を示す図である。

【図16】本発明の比較例に係る分散データ処理装置が四つの機関各々から受信した四つの抽象化部分データを統合して生成した統合データに含まれる要素が示す内容に対応する第一ラベルデータを当該統合データに基づいて出力する統合解析モデルの一例を示す図である。

【図17】本発明の比較例に係る分散データ処理装置が一つの機関から受信した部分データが示す内容に対応する第一ラベルデータを当該部分データに基づいて出力する解析モデルの一例を示す図である。

【図18】本発明の比較例に係る分散データ処理装置が一つの機関から受信した部分データが示す内容に対応する第一ラベルデータを当該部分データに基づいて出力する解析モデルの一例を示す図である。

【図19】本発明の比較例に係る分散データ処理装置が一つの機関から受信した部分データが示す内容に対応する第一ラベルデータを当該部分データに基づいて出力する解析モデルの一例を示す図である。

【図20】本発明の比較例に係る分散データ処理装置が一つの機関から受信した部分データが示す内容に対応する第一ラベルデータを当該部分データに基づいて出力する解析モデルの一例を示す図である。

【図21】本発明の第一実施形態に係る分散データ処理装置が四つの機関各々から受信した四つの抽象化部分データに基づいて生成した第二ラベルデータを使用して端末により生成された第二統合解析モデルの一例を示す図である。

【図22】本発明の第三実施形態に係る部分データを示す部分行列の一例を示す図である。

【図23】本発明の他の実施形態に係る部分データを示す部分行列の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0020】

［第一実施形態］
図１を参照しながら、第一実施形態に係る統合解析モデル生成システムの一例について説明する。図１は、本発明の第一実施形態に係る統合解析モデル生成システムの一例を示す図である。図１に示すように、統合解析モデル生成システム１は、端末１１１と、端末１１２と、端末１２１と、…、端末１ｃｄ（ｃ：１以上ｎ未満の自然数、ｄ：１以上ｍ未満の自然数、ただしｃ×ｄは２以上とする）と、分散データ処理装置２０とを備える。端末１１１、…、端末１ｃｄ及び分散データ処理装置２０は、いずれもネットワークＮＷに接続されており、互いに通信を実行することが可能である。ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、ＷＡＮ（Wide Area Network）、イントラネット、ＬＡＮ（Local Area Network）である。

【0021】

端末１１１、…、端末１ｃｄは、互いに異なる組織、機関等により管理されているコンピュータであり、例えば、サーバである。ここで言う機関は、例えば、医療機関、企業の格付け機関である。図１に示すように、端末１１１は、生成部１１１１、送信部１２１１及び受信部１３１１を備える。同様に、端末１１２と、…、端末１ｃｄとは、それぞれ生成部１１１２、送信部１２１２及び受信部１３１２と、…、生成部１１ｃｄ、送信部１２ｃｄ及び受信部１３ｃｄとを備える。また、図１に示すように、分散データ処理装置２０は、受信部２１０、生成部２２０及び送信部２３０を備える。

【0022】

端末１１１、端末１１２、端末１２１、…、端末１ｃｄは、それぞれ部分行列Ｘ_１，１で表される部分データ、部分行列Ｘ_１，２で表される部分データ、部分行列Ｘ_２，１で表される部分データ、…、部分行列Ｘ_ｃ，ｄで表される部分データを保有している。また、これらの部分行列は、正方行列又は矩形行列であり、全体データを表すｎ行ｍ列（ｎ：全体データに含まれるデータの数、ｍ：全体データに含まれる特徴量の数）の行列Ｘの部分行列である。したがって、行列Ｘと、部分行列Ｘ_１，１、部分行列Ｘ_１，２、部分行列Ｘ_２，１、…、部分行列Ｘ_ｃ，ｄとの関係は、例えば、次の式（１）により表される。また、式（１）の右辺に含まれる部分行列Ｘ_ｉ，ｊ（ｉ：１以上ｃ以下の自然数、ｊ：１以上ｄ以下の自然数）は、ｎ_ｉ行ｍ_ｊ列の行列である。

【0023】

【数1】

【0024】

上述した部分データは、いずれも全体データに含まれる特徴量の一部を含んでおり、互いに異なるデータである。

【0025】

また、行列Ｘの各行ベクトルにより示される内容に対応する行ベクトルを有する行列Ｙは、例えば、次の式（２）で表される。行列Ｙは、ｎ行ｌ（ｌ：１以上の自然数）列の行列である。式（２）の右辺に含まれるｒ_ｉ行ｍ_ｊ列の部分行列Ｙ_ｉは、式（１）の右辺に含まれる部分行列Ｘ_ｉ，ｊと行の数が等しい。また、以下の説明では、行列Ｙの各行に対応する内容を示すデータを第一ラベルデータと称することがある。

【0026】

【数2】

【0027】

端末１１１、端末１１２、端末１２１、…、端末１ｃｄは、それぞれ部分行列Ｘ^ａｎｃ _１，１で表されるアンカーデータ、部分行列Ｘ^ａｎｃ _１，２で表されるアンカーデータ、部分行列Ｘ^ａｎｃ _２，１で表されるアンカーデータ、…、部分行列Ｘ^ａｎｃ _ｃ，ｄで表されるアンカーデータを保有している。これらのアンカーデータは、後述する統合データを生成するために使用される第一アンカーデータと、後述する統合アンカーデータを生成するために使用される第二アンカーデータとを兼ねている。すなわち、第一アンカーデータと、第二アンカーデータとは、同じである。

【0028】

また、これらの部分行列は、正方行列又は矩形行列であり、全アンカーデータを表すｒ行ｍ列（ｒ：ｎ未満の自然数）の行列Ｘ^ａｎｃの部分行列である。したがって、行列Ｘ^ａｎｃと、部分行列Ｘ^ａｎｃ _１，１、部分行列Ｘ^ａｎｃ _１，２、部分行列Ｘ^ａｎｃ _２，１、…、部分行列Ｘ^ａｎｃ _ｃ，ｄとの関係は、例えば、次の式（３）により表される。また、式（３）に含まれる部分行列Ｘ^ａｎｃ _ｉ，ｊは、ｒ_ｉ行ｍ_ｊ列の行列である。なお、式（３）に含まれる部分行列Ｘ^ａｎｃ _：，ｊは、部分行列Ｘ^ａｎｃ _１，ｊ、部分行列Ｘ^ａｎｃ _２，ｊ、…、部分行列Ｘ^ａｎｃ _ｃ，ｊを列方向に結合させたｒ行ｍ_ｊ列の部分行列である。

【0029】

【数3】

【0030】

上述したアンカーデータは、端末１１１、端末１１２、端末１２１、…、端末１ｃｄに共通して配布されているデータであり、秘匿すべき情報を示していないデータである。また、端末１１１により保有されているアンカーデータは、端末１１１により保有されている部分データに近いデータであることが好ましい。同様に、端末１１２により保有されているアンカーデータ、…、端末１ｃｄにより保有されているアンカーデータは、それぞれ端末１１２により保有されている部分データ、…、端末１ｃｄにより保有されている部分データに近いデータであることが好ましい。

【0031】

ここで、アンカーデータが部分データに近いデータであるとは、アンカーデータに含まれる数値がとり得る範囲が部分データに含まれる数値がとり得る範囲に近いことを意味する。或いは、アンカーデータが部分データに近いデータであるとは、アンカーデータに含まれる属性が部分データに含まれる属性に近いことを意味する。ただし、アンカーデータは、無作為に生成されたデータであってもよい。或いは、アンカーデータは、端末１１１、端末１１２、端末１２１、…、端末１ｃｄ各々により生成され、端末１１１、端末１１２、端末１２１、…、端末１ｃｄの間で相互に交換されたデータであってもよい。

【0032】

また、アンカーデータは、例えば、比較的明瞭に書かれている手書きの数字を描出している手書き数字画像、所定の疾病に特有の病変を描出している医用画像、所定の検査により取得された医用データ、企業の財務面に関するデータである。また、ここで言う医用画像は、例えば、Ｘ線画像、ＣＴ（Computed Tomography）画像、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）画像、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）画像、超音波画像である。また、ここで言う医用データは、例えば、血液検査により取得された中性脂肪の値を示す数値である。

【0033】

また、アンカーデータにより示される特徴及び部分データにより示される特徴は、例えば、アンカーデータや部分データが上述した手書き数字画像又は医用画像である場合、手書き数字画像に描出されている数字又は医用画像に描出されている病変である。また、この場合、特徴量は、手書き数字画像に含まれる画素又は医用画像に含まれる画素である。或いは、アンカーデータにより示される特徴及び部分データにより示される特徴は、アンカーデータや部分データが上述した医用データである場合、正常な範囲から外れた値である。また、この場合、特徴量は、医用データに含まれる数値である。或いは、アンカーデータにより示される特徴及び部分データにより示される特徴は、アンカーデータや部分データが上述した企業の財務面に関するデータである場合、企業の格付けである。また、この場合、特徴量は、企業の財務面に関するデータである。

【0034】

なお、端末１１１は、例えば、自身がアクセス可能な記憶媒体にアンカーデータ及び部分データを保有している。また、この記憶媒体は、端末１１１からアクセス可能であればよく、端末１１１に含まれていてもよいし、端末１１１に含まれていなくてもよい。端末１１２、端末１２１、…、端末１ｃｄは、同様の態様により、それぞれ記憶媒体にアンカーデータ及び部分データを保有している。

【0035】

生成部１１１１は、部分行列Ｘ_１，１で表される部分データに関数ｆ_１，１で表される独自の抽象化処理を施すことにより部分行列Ｗ_１，１で表される抽象化部分データを生成する。同様に、生成部１１ｉｊは、次の式（４）で示されるように、部分行列Ｘ_ｉ，ｊで表される部分データに関数ｆ_ｉ，ｊで表される独自の抽象化処理を施すことにより部分行列Ｗ_ｉ，ｊで表される抽象化部分データを生成する。部分行列Ｗ_ｉ，ｊは、ｎ_ｉ行ｐ_ｉ，ｊ列の部分行列である。

【0036】

【数4】

【0037】

部分行列Ｗ_１，１で表される抽象化部分データは、関数ｆ_１，１で表される独自の抽象化処理により部分行列Ｘ_１，１で表される部分データに含まれている特徴量を抽象化することで得られる数値データである。同様に、部分行列Ｗ_ｉ，ｊで表される抽象化部分データは、関数ｆ_ｉ，ｊで表される独自の抽象化処理により部分行列Ｘ_ｉ，ｊで表される部分データに含まれている特徴量を抽象化することで得られる数値データである。

【0038】

生成部１１１１は、部分行列Ｘ^ａｎｃ _：，１に関数ｆ_１，１で表される独自の抽象化処理を施すことにより部分行列Ｗ^ａｎｃ _１，１で表される抽象化アンカーデータを生成する。同様に、生成部１１ｉｊは、次の式（５）で示されるように、部分行列Ｘ^ａｎｃ _：，ｊに関数ｆ_ｉ，ｊで表される独自の抽象化処理を施すことにより部分行列Ｗ^ａｎｃ _ｉ，ｊで表される抽象化アンカーデータを生成する。部分行列Ｗ^ａｎｃ _ｉ，ｊは、ｒ行ｐ_ｉ，ｊ列の部分行列である。また、これらの抽象化アンカーデータは、第一抽象化アンカーデータ及び第二抽象化アンカーデータに該当する。

【0039】

【数5】

【0040】

部分行列Ｗ^ａｎｃ _１，１で表される抽象化アンカーデータは、関数ｆ_１，１で表される独自の抽象化処理により部分行列Ｘ^ａｎｃ _１，１で表されるアンカーデータに含まれている特徴量の中から選択された特徴量の線形結合を示すデータである。同様に、部分行列Ｗ^ａｎｃ _ｉ，ｊで表される抽象化アンカーデータは、関数ｆ_ｉ，ｊで表される独自の抽象化処理により部分行列Ｘ^ａｎｃ _ｉ，ｊで表されるアンカーデータに含まれている特徴量を抽象化することで得られる数値データである。

【0041】

上述した抽象化処理は、目的関数を使用する線形もしくは非線形の次元削減法を使用する。次元削減法は、教師あり次元削減法と教師なし次元削減法とに大別される。教師あり次元削減法の例としては、線形判別分析（Linear Discriminant Analysis）、局所フィッシャー判別分析（Local Fisher Discriminant Analysis）が挙げられる。教師なし次元削減法の例としては、主成分分析（Principal Component Analysis）、局所線形埋め込み（Local Linear Embedding）、局所接線空間アラインメント（Local Tangent Space Alignment）、局所性保存射影（Locality Preserving Projections）が挙げられる。或いは、上述した抽象化処理は、ディープラーニングの部分構造を使用する。

【0042】

送信部１２１１は、部分行列Ｗ_１，１で表される抽象化部分データ及び部分行列Ｗ^ａｎｃ _１，１で表される抽象化アンカーデータをネットワークＮＷ経由で分散データ処理装置２０に送信する。同様に、送信部１２１２、…、送信部１２ｃｄは、それぞれ部分行列Ｗ_１，２で表される抽象化部分データ及び部分行列Ｗ^ａｎｃ _ｃ，ｄで表される抽象化アンカーデータ、…、部分行列Ｗ_１，２で表される抽象化部分データ及び部分行列Ｗ^ａｎｃ _ｃ，ｄで表される抽象化アンカーデータをネットワークＮＷ経由で分散データ処理装置２０に送信する。

【0043】

また、送信部１２１１、送信部１２１２、…、送信部１２１ｄは、部分行列Ｙ_１を示すデータをネットワークＮＷ経由で分散データ処理装置２０に送信する。同様に、送信部１２ｉ１、送信部１２ｉ２、…、送信部１２ｉｄは、部分行列Ｙ_１を示すデータをネットワークＮＷ経由で分散データ処理装置２０に送信する。

【0044】

受信部２１０は、部分行列Ｗ_１，１で表される抽象化部分データ及び部分行列Ｗ^ａｎｃ _１，１で表される抽象化アンカーデータをネットワークＮＷ経由で端末１１１から受信する。同様に、受信部２１０は、部分行列Ｗ_１，２で表される抽象化部分データ及び部分行列Ｗ^ａｎｃ _ｃ，ｄで表される抽象化アンカーデータ、…、部分行列Ｗ_１，２で表される抽象化部分データ及び部分行列Ｗ^ａｎｃ _ｃ，ｄで表される抽象化アンカーデータをネットワークＮＷ経由で端末１１２、…、端末１ｃｄから受信する。

【0045】

また、受信部２１０は、部分行列Ｙ_１を示すデータをネットワークＮＷ経由で送信部１２１１、送信部１２１２、…、送信部１２１ｄ各々から受信する。同様に、部分行列Ｙ_１を示すデータをネットワークＮＷ経由で送信部１２ｉ１、送信部１２ｉ２、…、送信部１２ｉｄ各々から受信する。

【0046】

生成部２２０は、次の式（６）に示すように、部分行列Ｗ^ａｎｃ _ｉ，１で表される抽象化アンカーデータ、…、部分行列Ｗ^ａｎｃ _ｉ，ｄで表される抽象化アンカーデータを行方向に結合させてｒ行ｐ_ｉ列の部分行列Ｗ^ａｎｃ _ｉを生成する。

【0047】

【数6】

【0048】

そして、生成部２２０は、部分行列Ｗ^ａｎｃ _ｉを使用して後述する統合データを生成するために使用する統合用関数ｇ_ｉを生成する。

【0049】

具体的には、生成部２２０は、仮統合用関数ｅ_１を使用して部分行列Ｗ^ａｎｃ _１を部分行列Ｗ^ａｎｃ _１´で表される仮統合用データに変換する。同様に、生成部２２０は、仮統合関数ｅ_２、…、仮統合用関数ｅ_ｃを使用して部分行列Ｗ^ａｎｃ _２、…、部分行列Ｗ^ａｎｃ _ｃをそれぞれ部分行列Ｗ^ａｎｃ _２´で表される仮統合用データ、…、部分行列Ｗ^ａｎｃ _ｃ´で表される仮統合用データに変換する。仮統合用関数ｅ_１、…、仮統合用関数ｅ_ｃは、線形又は非線形の関数である。

【0050】

次に、生成部２２０は、部分行列Ｗ^ａｎｃ _１´で表される仮統合用データ、…、部分行列Ｗ^ａｎｃ _ｃ´で表される仮統合用データ相互の差が小さくなる仮統合用関数ｅ_１、…、仮統合用関数ｅ_ｃを統合用関数ｇ１、…、統合用関数ｇｃとして算出する。また、生成部２２０は、部分行列Ｗ^ａｎｃ _１´で表される仮統合用データ、…、部分行列Ｗ^ａｎｃ _ｃ´で表される仮統合用データ相互の差が出来る限り小さくなる仮統合用関数ｅ_１、…、仮統合用関数ｅ_ｃを統合用関数ｇ_１、…、統合用関数ｇ_ｃとして算出することが好ましい。

【0051】

上述した統合用関数ｇ_１、…、統合用関数ｇ_ｃを算出する問題は、例えば、最小化問題に帰着する。特に、仮統合用関数が線形の関数である場合、この問題は、一般化された総最小二乗法（ＴＬＳ：Total Least Squares）問題に帰着する。

【0052】

一方、生成部２２０は、次の式（７）に示すように、部分行列Ｗ_ｉ，１で表される抽象化部分データ、…、部分行列Ｗ_ｉ，ｄで表される抽象化部分データを行方向に結合させてｎ_ｉ行ｐ_ｉ列の部分行列Ｗ_ｉを生成する。

【0053】

【数7】

【0054】

生成部２２０は、次の式（８）に示すように、統合用関数ｇ_ｉを使用することにより部分行列Ｗ_ｉからｎ_ｉ行ｑ列の部分行列Ｚ_ｉで表される統合データを生成する。

【0055】

【数8】

【0056】

生成部２２０は、次の式（９）に示すように、部分行列Ｚ_１、…、部分行列Ｚ_ｃを列方向に結合させてｎ行ｑ列の行列Ｚを生成する。

【0057】

【数9】

【0058】

生成部２２０は、部分行列Ｚ_１で表される統合データ、…、部分行列Ｚ_ｃで表される統合データに含まれる要素が示す内容に対応し、上述した式（２）で表される行列Ｙの各行に対応する内容を示すデータである第一ラベルデータを統合データに基づいて出力する第一統合解析モデルｈを生成する。行列Ｚ、第一統合解析モデルｈ及び行列Ｙの関係は、次の式（１０）で表される。

【0059】

【数10】

【0060】

第一統合解析モデルｈは、抽象化アンカーデータ及び抽象化部分データを使用して生成された多段階の構造を有する解析モデルであり、解釈性及び説明性が比較的低い解析モデルである。解釈性は、解析モデルの大域的な説明を与える指標であり、解析モデルによる解析結果が出力される理由をユーザが理解する上での難易度を示している。説明性は、解析モデルの局所的な説明を与える指標であり、解析モデルに入力された各説明変数が解析モデルによる解析結果に与えた影響の大きさを示している。

【0061】

生成部２２０は、次の式（１１）に示すように、統合用関数ｇ_ｉを使用することにより上述した式（６）で表される部分行列Ｗ^ａｎｃ _ｉからｒ行ｐ列の部分行列Ｚ^ａｎｃ _ｉで表される統合アンカーデータを生成する。

【0062】

【数11】

【0063】

生成部２２０は、次の式（１２）に示すように、部分行列Ｚ^ａｎｃ _ｉで表される統合アンカーデータを上述した第一統合解析モデルｈに入力して当該統合アンカーデータに含まれる要素が示す内容に対応する第二ラベルデータを生成する。第二ラベルデータは、式（１２）の左辺の行列Ｙ^ａｎｃ _ｉの各行に対応する内容を示すデータである。

【0064】

【数12】

【0065】

送信部２３０は、行列Ｙ^ａｎｃ _１の各行に対応する内容を示す第二ラベルデータを端末１１１、端末１１２、…、端末１１ｄに送信する。同様に、送信部２３０は、行列Ｙ^ａｎｃ _２の各行に対応する内容を示す第二ラベルデータを端末１２１、端末１２２、…、端末１２ｄに送信する。また、同様に、送信部２３０は、行列Ｙ^ａｎｃ _ｃの各行に対応する内容を示す第二ラベルデータを端末１ｃ１、端末１ｃ２、…、端末１ｃｄに送信する。なお、これらは、行列Ｙ^ａｎｃ _３の各行に対応する内容を示す第二ラベルデータ、…、行列Ｙ^ａｎｃ _ｃ－１の各行に対応する内容を示す第二ラベルデータについても同様である。

【0066】

受信部１３１１、受信部１３１２、…、端末１３１ｄは、それぞれ行列Ｙ^ａｎｃ _１の各行に対応する内容を示す第二ラベルデータを分散データ処理装置２０から受信する。同様に、受信部１３２１、受信部１３２２、…、受信部１３２ｄは、それぞれ行列Ｙ^ａｎｃ _２の各行に対応する内容を示す第二ラベルデータを分散データ処理装置２０から受信する。また、同様に、受信部１３ｃ１、受信部１３ｃ２、…、受信部１３ｃｄは、それぞれ行列Ｙ^ａｎｃ _ｃの各行に対応する内容を示す第二ラベルデータを分散データ処理装置２０から受信する。なお、これらの処理は、行列Ｙ^ａｎｃ _３の各行に対応する内容を示す第二ラベルデータ、…、行列Ｙ^ａｎｃ _ｃ－１の各行に対応する内容を示す第二ラベルデータについても同様である。

【0067】

そして、生成部１１１１、生成部１１１２、…、生成部１１１ｄは、部分行列Ｘ^ａｎｃで表される第二アンカーデータ及び行列Ｙ^ａｎｃ _１の各行に対応する内容を示す第二ラベルデータ使用して第二統合解析モデルｔ_１を生成する。同様に、生成部１１２１、生成部１１２２、…、生成部１１２ｄは、部分行列Ｘ^ａｎｃで表される第二アンカーデータ及び行列Ｙ^ａｎｃ _２の各行に対応する内容を示す第二ラベルデータ使用して第二統合解析モデルｔ_２を生成する。また、同様に、生成部１１ｃ１、生成部１１ｃ２、…、生成部１１ｃｄは、部分行列Ｘ^ａｎｃで表される第二アンカーデータ及び行列Ｙ^ａｎｃ _ｃの各行に対応する内容を示す第二ラベルデータ使用して第二統合解析モデルｔ_ｃを生成する。これらの処理は、他の生成部についても同様であり、次の式（１３）で表される。

【0068】

【数13】

【0069】

第二統合解析モデルｔ_ｉは、第二統合解析モデルｔｉを生成した端末１ｉ１、端末１ｉ２、…、端末１ｉｄが保有していない特徴量を含んでいる部分データを考慮して生成された第一統合解析モデルｈを改変して生成された解析モデルである。このため、第二統合解析モデルｔ_ｉは、解釈性及び説明性の少なくとも一方が比較的高い解析モデルである。

【0070】

次に、図２を参照しながら、端末１１１、端末１１２、端末１２１、…、端末１ｃｄと、分散データ処理装置２０とが実行する処理の一例を説明する。図２は、本発明の第一実施形態に係る端末及び分散データ処理装置が実行する処理の一例を示すシーケンス図である。図２を使用した説明では、端末１１１を例に挙げるが、端末１１２、端末１２１、…、端末１ｃｄについても同様である。

【0071】

ステップＳ１０において、生成部１１１１は、アンカーデータに抽象化処理を施すことにより抽象化アンカーデータを生成する。

【0072】

ステップＳ２０において、生成部１１１１は、部分データに抽象化処理を施すことにより抽象化部分データを生成する。

【0073】

ステップＳ３０において、送信部１２１１は、抽象化アンカーデータ及び抽象化部分データを送信する。

【0074】

ステップＳ４０において、受信部２１０は、抽象化アンカーデータ及び抽象化部分データを受信する。

【0075】

ステップＳ５０において、生成部２２０は、複数の抽象化アンカーデータを使用して複数の抽象化部分データを統合することにより統合データを生成する。

【0076】

ステップＳ６０において、生成部２２０は、統合データに含まれる要素が示す内容に対応する第一ラベルデータを統合データに基づいて出力する第一統合解析モデルを生成する。

【0077】

ステップＳ７０において、生成部２２０は、複数の抽象化アンカーデータを使用して複数のアンカーデータを統合することにより統合アンカーデータを生成する。

【0078】

ステップＳ８０において、生成部２２０は、統合アンカーデータを第一統合解析モデルに入力して統合アンカーデータに含まれる要素が示す内容に対応する第二ラベルデータを生成する。

【0079】

ステップＳ９０において、送信部２３０は、第二ラベルデータを送信する。

【0080】

ステップＳ１００において、生成部１１１１は、アンカーデータ及び第二ラベルデータを使用して第二統合解析モデルを生成する。

【0081】

以上、第一実施形態に係る統合解析モデル生成システム１について説明した。分散データ処理装置２０は、端末ごとに受信した抽象化アンカーデータを使用して複数の抽象化部分データを統合することにより統合データを生成し、統合データに含まれる要素が示す内容に対応する第一ラベルデータを統合データに基づいて出力する第一統合解析モデルを生成する。次に、分散データ処理装置２０は、端末ごとに受信された抽象化アンカーデータを使用して複数のアンカーデータを統合することにより統合アンカーデータを生成し、統合アンカーデータを第一統合解析モデルに入力して統合アンカーデータに含まれる要素が示す内容に対応する第二ラベルデータを生成する。そして、分散データ処理装置２０は、第二ラベルデータを端末１１１等に送信する。例えば、端末１１１は、アンカーデータ及び第二ラベルデータを使用して第二統合解析モデルを生成する。

【0082】

これにより、統合解析モデル生成システム１は、解釈性及び説明性の少なくとも一方が比較的高い統合解析モデルを生成することができる。

【0083】

また、分散データ処理装置２０は、統合データを生成する場合と統合アンカーデータを生成する場合とで同じアンカーデータを使用している。

【0084】

これにより、統合解析モデル生成システム１は、アンカーデータを処理する負荷を低減しつつ、解釈性及び説明性の少なくとも一方が比較的高い統合解析モデルを生成することができる。

【0085】

次に、図３から図１４を参照しながら、第一実施形態に係る統合解析モデル生成システムを第一事例に適用した場合について説明する。

【0086】

第一事例は、各データが特徴量「１」から特徴量「２０」を有している３２００個の人工データを特徴量「１」及び特徴量「１１」に基づいて二つのクラスに分類する事例である。この人工データは、上述した全体データの一例である。また、第一事例において、特徴量「２」から特徴量「１０」及び特徴量「１２」から特徴量「２０」は、乱数であり、３２００個のデータを二つのクラスに分類する上で必要が無い特徴量である。

【0087】

１番目から１６００番目のデータの特徴量「１」から特徴量「１０」は、機関Ａ１に保有されている。１番目から１６００番目のデータの特徴量「１１」から特徴量「２０」は、機関Ａ２に保有されている。１６０１番目から３２００番目のデータの特徴量「１」から特徴量「１０」は、機関Ｂ１に保有されている。１６０１番目から３２００番目のデータの特徴量「１１」から特徴量「２０」は、機関Ｂ２に保有されている。

【0088】

図３は、本発明の比較例に係る分散データ処理装置が四つの機関各々から受信した四つの抽象化されていない部分データを統合して生成した統合データに含まれる要素が示す内容に対応する第一ラベルデータを当該統合データに基づいて出力する統合解析モデルの一例を示す図である。図４は、図３に示した統合解析モデルを使用して人工データを分類した結果の一例を示す図である。図４では、縦軸が特徴量「１」の値を示しており、横軸が特徴量「１１」の値を示している。また、図４は、一方のクラスに属するデータを黒丸で示しており、他方のクラスに属するデータを白丸で示している。

【0089】

図３に示した決定木は、機関Ａ１により保有されている部分データ、機関Ａ２により保有されている部分データ、機関Ｂ１により保有されている部分データ及び機関Ｂ２により保有されている部分データに基づいて生成された統合解析モデルである。この決定木は、図３に示すように、特徴量「１」及び特徴量「１１」に基づいて人工データを分類する統合解析モデルを概念的に表したものである。したがって、図３に示した決定木は、図４に示すように、特徴量「１」が－０．５以上であり、特徴量「１１」が－０．５以上である領域に含まれるデータと、当該領域以外の領域に含まれるデータとを適切に分類することができている。ただし、図３に示した決定木により実行される処理は、抽象化されていない部分データを共有するという実行不可能な処理を必要としているため、実際には実行され得ない。

【0090】

図５は、本発明の比較例に係る分散データ処理装置が一つの機関から受信した部分データが示す内容に対応する第一ラベルデータを当該部分データに基づいて出力する解析モデルの一例を示す図である。図６は、図５に示した解析モデルを使用して人工データを分類した結果の一例を示す図である。図６では、縦軸が特徴量「１」の値を示しており、横軸が特徴量「１１」の値を示している。また、図６は、一方のクラスに属するデータを黒丸で示しており、他方のクラスに属するデータを白丸で示している。

【0091】

図５に示した決定木は、機関Ａ１により保有されている部分データに基づいて生成された統合解析モデルである。この決定木は、図５に示すように、特徴量「１」から特徴量「１０」の少なくとも一つに基づいて人工データを分類する決定木であり、特徴量「１１」を考慮しない。したがって、図５に示した決定木は、図６に示すように、特徴量「１」が－０．５以上である領域に含まれるデータと、当該領域以外の領域に含まれるデータとに分類してしまい、特徴量「１１」が－０．５となる直線を境界とした分類を実行できない。

【0092】

図７は、本発明の比較例に係る分散データ処理装置が一つの機関から受信した部分データが示す内容に対応する第一ラベルデータを当該部分データに基づいて出力する解析モデルの一例を示す図である。図８は、図７に示した解析モデルを使用して人工データを分類した結果の一例を示す図である。図８では、縦軸が特徴量「１」の値を示しており、横軸が特徴量「１１」の値を示している。また、図８は、一方のクラスに属するデータを黒丸で示しており、他方のクラスに属するデータを白丸で示している。

【0093】

図７に示した決定木は、機関Ａ２により保有されている部分データに基づいて生成された統合解析モデルである。この決定木は、図７に示すように、特徴量「１１」から特徴量「２０」の少なくとも一つに基づいて人工データを分類する決定木であり、特徴量「１」を考慮しない。したがって、図７に示した決定木は、図８に示すように、特徴量「１１」が－０．５以上である領域に含まれるデータと、当該領域以外の領域に含まれるデータとに分類してしまい、特徴量「１」が－０．５となる直線を境界とした分類を実行できない。このため、図８に示すように、特徴量「１１」が－０．５以上となる領域には、白丸に混じって黒丸が点在している。

【0094】

図９は、本発明の比較例に係る分散データ処理装置が一つの機関から受信した部分データが示す内容に対応する第一ラベルデータを当該部分データに基づいて出力する解析モデルの一例を示す図である。図１０は、図９に示した解析モデルを使用して人工データを分類した結果の一例を示す図である。図１０では、縦軸が特徴量「１」の値を示しており、横軸が特徴量「１１」の値を示している。また、図１０は、一方のクラスに属するデータを黒丸で示しており、他方のクラスに属するデータを白丸で示している。

【0095】

図９に示した決定木は、機関Ｂ１により保有されている部分データに基づいて生成された統合解析モデルである。この決定木は、図９に示すように、特徴量「２」から特徴量「１０」の少なくとも一つに基づいて人工データを分類する決定木であり、特徴量「１」及び特徴量「１１」を考慮しない。したがって、図９に示した決定木は、図１０に示すように、特徴量「１」が－０．５となる直線を境界とした分類及び特徴量「１１」が－０．５となる直線を境界とした分類を実行できない。このため、図１０に示すように、白丸に混じって黒丸が点在している。

【0096】

図１１は、本発明の比較例に係る分散データ処理装置が一つの機関から受信した部分データが示す内容に対応する第一ラベルデータを当該部分データに基づいて出力する解析モデルの一例を示す図である。図１２は、図１１に示した解析モデルを使用して人工データを分類した結果の一例を示す図である。図１２では、縦軸が特徴量「１」の値を示しており、横軸が特徴量「１１」の値を示している。また、図１２は、一方のクラスに属するデータを黒丸で示しており、他方のクラスに属するデータを白丸で示している。

【0097】

図１１に示した決定木は、機関Ｂ２により保有されている部分データに基づいて生成された統合解析モデルである。この決定木は、図１１に示すように、特徴量「１１」から特徴量「２０」の少なくとも一つに基づいて人工データを分類する決定木であり、特徴量「１」を考慮しない。したがって、図１１に示した決定木は、図１２に示すように、特徴量「１１」が－０．５以上である領域に含まれるデータと、当該領域以外の領域に含まれるデータとに分類してしまい、特徴量「１」が－０．５となる直線を境界とした分類を実行できない。

【0098】

図１３は、本発明の第一実施形態に係る分散データ処理装置が四つの機関各々から受信した四つの抽象化部分データに基づいて生成した第二ラベルデータを使用して端末により生成された第二統合解析モデルの一例を示す図である。図１４は、図１３に示した第二統合解析モデルを使用して人工データを分類した結果の一例を示す図である。図１４では、縦軸が特徴量「１」の値を示しており、横軸が特徴量「１１」の値を示している。また、図１４は、一方のクラスに属するデータを黒丸で示しており、他方のクラスに属するデータを白丸で示している。

【0099】

図１３に示した決定木は、機関Ａ１により保有されている部分データ、機関Ａ２により保有されている部分データ、機関Ｂ１により保有されている部分データ及び機関Ｂ２により保有されている部分データに基づいて生成された第二統合解析モデルである。この決定木は、図１３に示すように、特徴量「１」及び特徴量「１１」に基づいて人工データを分類する決定木である。したがって、図１３に示した決定木は、図１４に示すように、図３に示した決定木と同様、特徴量「１」が－０．５以上であり、特徴量「１１」が－０．５以上である領域に含まれるデータと、当該領域以外の領域に含まれるデータとを適切に分類することができている。また、図１３に示した決定木は、解釈性及び説明性の少なくとも一方が比較的高い。

【0100】

次に、図１５から図２１を参照しながら、第一実施形態に係る統合解析モデル生成システムを第二事例に適用した場合について説明する。

【0101】

図１５は、本発明の第一実施形態に係る企業識別コード、財務データ、業種ラベル及び格付けの一例を示す図である。

【0102】

第二事例は、各データ及び各特徴量が固有の企業識別コードを有する各企業の運転資本／総資産、内部留保／総資産、税引前利払前利益／総資産、株式時価総額／全債務の簿価、売上高／総資産又は業種ラベルであり、各企業を格付けに応じて分類する事例である。図１５に示した表が示す内容は、上述した全体データの一例である。また、第二事例においては、各企業を格付けに応じて精度良く分類する上で税引前利払前利益／総資産及び株式時価総額／全債務の簿価が特に重要である。

【0103】

図１５に示した各データのうち、企業識別コード「ＩＤ０００１」から企業識別コード「ＩＤ３０００」が割り当てられている各企業のデータが解析モデル又は第二解析モデルの生成に使用される教師データである。一方、図１５に示した各データのうち、企業識別コード「ＩＤ３００１」から企業識別コード「ＩＤ３９３２」が割り当てられている各企業のデータが解析モデル又は第二解析モデルのテストデータとして使用されている。

【0104】

図１５の左から二列目に記載されている「ａａ０００１」、…、「ａａ３９３２」は、それぞれ企業識別コード「ＩＤ０００１」、…、「ＩＤ３９３２」が割り当てられている企業の運転資本／総資産を表している。図１５の左から三列目に記載されている「ｂｂ０００１」、…、「ｂｂ３９３２」は、それぞれ企業識別コード「ＩＤ０００１」、…、「ＩＤ３９３２」が割り当てられている企業の内部留保／総資産を表している。図１５の左から四列目に記載されている「ｃｃ０００１」、…、「ｃｃ３９３２」は、それぞれ企業識別コード「ＩＤ０００１」、…、「ＩＤ３９３２」が割り当てられている企業の税引前利払前利益／総資産を表している。

【0105】

図１５の左から五列目に記載されている「ｄｄ０００１」、…、「ｄｄ３９３２」は、それぞれ企業識別コード「ＩＤ０００１」、…、「ＩＤ３９３２」が割り当てられている企業の株式時価総額／全債務の簿価を表している。図１５の左から六列目に記載されている「ｅｅ０００１」、…、「ｅｅ３９３２」は、それぞれ企業識別コード「ＩＤ０００１」、…、「ＩＤ３９３２」が割り当てられている企業の売上高／総資産を表している。図１５の左から七列目に記載されている数字は、それぞれ企業識別コード「ＩＤ０００１」、…、「ＩＤ３９３２」が割り当てられている企業の業種を示す業種ラベルを表している。図１５の左から八列目に記載されている英字は、それぞれ企業識別コード「ＩＤ０００１」、…、「ＩＤ３９３２」が割り当てられている企業を財務的な観点から評価した場合における格付けを表している。

【0106】

第二事例では、企業識別コード「ＩＤ０００１」から企業識別コード「ＩＤ１５００」が割り当てられている各企業の運転資本／総資産を示すデータ、内部留保／総資産を示すデータ及び税引前利払前利益／総資産を示すデータが機関Ａ１に保有されている。企業識別コード「ＩＤ０００１」から企業識別コード「ＩＤ１５００」が割り当てられている各企業の株式時価総額／全債務の簿価を示すデータ、売上高／総資産を示すデータ及び業種ラベルを示すデータが機関Ａ２に保有されている。

【0107】

企業識別コード「ＩＤ１５０１」から企業識別コード「ＩＤ３０００」が割り当てられている各企業の運転資本／総資産を示すデータ、内部留保／総資産を示すデータ及び税引前利払前利益／総資産を示すデータが機関Ｂ１に保有されている。企業識別コード「ＩＤ１５０１」から企業識別コード「ＩＤ３０００」が割り当てられている各企業の株式時価総額／全債務の簿価を示すデータ、売上高／総資産を示すデータ及び業種ラベルを示すデータが機関Ｂ２に保有されている。

【0108】

図１６は、本発明の比較例に係る分散データ処理装置が四つの機関各々から受信した四つの抽象化されていない部分データを統合して生成した統合データに含まれる要素が示す内容に対応する第一ラベルデータを当該統合データに基づいて出力する統合解析モデルの一例を示す図である。図１６に示した決定木は、主に税引前利払前利益／総資産及び株式時価総額／全債務の簿価に基づいて図１５に示した各企業を格付けに応じて分類する解析モデルであるため、これらの企業を比較的精度良く分類することができる。ただし、図１６に示した決定木により実行される処理は、抽象化されていない部分データを共有するという実行不可能な処理を必要としているため、実際には実行され得ない。

【0109】

図１７は、本発明の比較例に係る分散データ処理装置が一つの機関から受信した部分データが示す内容に対応する第一ラベルデータを当該部分データに基づいて出力する解析モデルの一例を示す図である。図１７に示した決定木は、運転資本／総資産、内部留保／総資産及び税引前利払前利益／総資産の少なくとも一つに基づいて図１５に示した各企業を格付けに応じて分類する解析モデルであるため、これらの企業を精度良く分類することができないことがある。

【0110】

図１８は、本発明の比較例に係る分散データ処理装置が一つの機関から受信した部分データが示す内容に対応する第一ラベルデータを当該部分データに基づいて出力する解析モデルの一例を示す図である。図１７に示した決定木は、株式時価総額／全債務の簿価、売上高／総資産及び業種ラベルの少なくとも一つに基づいて図１５に示した各企業を格付けに応じて分類する解析モデルであるため、これらの企業を精度良く分類することができないことがある。

【0111】

図１９は、本発明の比較例に係る分散データ処理装置が一つの機関から受信した部分データが示す内容に対応する第一ラベルデータを当該部分データに基づいて出力する解析モデルの一例を示す図である。図１９に示した決定木は、運転資本／総資産、内部留保／総資産及び税引前利払前利益／総資産の少なくとも一つに基づいて図１５に示した各企業を格付けに応じて分類する解析モデルであるため、これらの企業を精度良く分類することができないことがある。

【0112】

図２０は、本発明の比較例に係る分散データ処理装置が一つの機関から受信した部分データが示す内容に対応する第一ラベルデータを当該部分データに基づいて出力する解析モデルの一例を示す図である。図２０に示した決定木は、株式時価総額／全債務の簿価、売上高／総資産及び業種ラベルの少なくとも一つに基づいて図１５に示した各企業を格付けに応じて分類する解析モデルであるため、これらの企業を精度良く分類することができないことがある。

【0113】

図２１は、本発明の第一実施形態に係る分散データ処理装置が四つの機関各々から受信した四つの抽象化部分データに基づいて生成した第二ラベルデータを使用して端末により生成された第二統合解析モデルの一例を示す図である。図２１に示した決定木は、主に税引前利払前利益／総資産及び株式時価総額／全債務の簿価に基づいて図１５に示した各企業を格付けに応じて分類する解析モデルであるため、これらの企業を比較的精度良く分類することができる。また、図２１に示した決定木は、解釈性及び説明性の少なくとも一方が比較的高い。

【0114】

［第二実施形態］
次に、第二実施形態に係る統合解析モデル生成システムの一例について説明する。第二実施形態に係る統合解析モデル生成システムは、第一アンカーデータと第二アンカーデータとで異なるアンカーデータを使用する点が第一実施形態に係る統合解析モデル生成システムと異なる。そこで、第二実施形態では、第一実施形態と異なる点を中心に説明し、第一実施形態と同じ符号及び数学記号を使用し、第一実施形態と重複する事項に関する説明を適宜省略する。

【0115】

端末１１１、端末１１２、端末１２１、…、端末１ｃｄは、それぞれ部分行列Ｘ^{ａｎｃ‐ａ} _１，１で表されるアンカーデータ、部分行列Ｘ^{ａｎｃ‐ａ} _１，２で表されるアンカーデータ、部分行列Ｘ^{ａｎｃ‐ａ} _２，１で表されるアンカーデータ、…、部分行列Ｘ^{ａｎｃ‐ａ} _ｃ，ｄで表されるアンカーデータを保有している。これらのアンカーデータは、統合データを生成するために使用される第一アンカーデータである。

【0116】

また、これらの部分行列は、正方行列又は矩形行列であり、全アンカーデータを表すｒ_ａ行ｍ列（ｒ_ａ：ｎ未満の自然数）の行列Ｘ^{ａｎｃ‐ａ}の部分行列である。したがって、行列Ｘ^{ａｎｃ‐ａ}と、部分行列Ｘ^{ａｎｃ‐ａ} _１，１、部分行列Ｘ^{ａｎｃ‐ａ} _１，２、部分行列Ｘ^{ａｎｃ‐ａ} _２，１、…、部分行列Ｘ^{ａｎｃ‐ａ} _ｃ，ｄとの関係は、例えば、次の式（１４）により表される。また、式（１４）に含まれる部分行列Ｘ^{ａｎｃ‐ａ} _ｉ，ｊは、ｒ_ａ，ｉ行ｍ_ｊ列の行列である。なお、式（１４）に含まれる部分行列Ｘ^{ａｎｃ‐ａ} _：，ｊは、部分行列Ｘ^{ａｎｃ‐ａ} _１，ｊ、部分行列Ｘ^{ａｎｃ‐ａ} _２，ｊ、…、部分行列Ｘ^{ａｎｃ‐ａ} _ｃ，ｊを列方向に結合させたｒ_ａ行ｍ_ｊ列の部分行列である。

【0117】

【数14】

【0118】

また、端末１１１、端末１１２、端末１２１、…、端末１ｃｄは、それぞれ部分行列Ｘ^{ａｎｃ‐ｂ} _１，１で表されるアンカーデータ、部分行列Ｘ^{ａｎｃ‐ｂ} _１，２で表されるアンカーデータ、部分行列Ｘ^{ａｎｃ‐ｂ} _２，１で表されるアンカーデータ、…、部分行列Ｘ^{ａｎｃ‐ｂ} _ｃ，ｄで表されるアンカーデータを保有している。これらのアンカーデータは、統合アンカーデータを生成するために使用される第二アンカーデータであり、第一アンカーデータと異なる。

【0119】

また、これらの部分行列は、正方行列又は矩形行列であり、全アンカーデータを表すｒ_ｂ行ｍ列（ｒ_ａ：ｎ未満の自然数）の行列Ｘ^{ａｎｃ‐ｂ}の部分行列である。したがって、行列Ｘ^{ａｎｃ‐ｂ}と、部分行列Ｘ^{ａｎｃ‐ｂ} _１，１、部分行列Ｘ^{ａｎｃ‐ｂ} _１，２、部分行列Ｘ^{ａｎｃ‐ｂ} _２，１、…、部分行列Ｘ^{ａｎｃ‐ｂ} _ｃ，ｄとの関係は、例えば、次の式（１５）により表される。また、式（１５）に含まれる部分行列Ｘ^{ａｎｃ‐ｂ} _ｉ，ｊは、ｒ_ｂ，ｉ行ｍ_ｊ列の行列である。なお、式（１５）に含まれる部分行列Ｘ^{ａｎｃ‐ｂ} _：，ｊは、部分行列Ｘ^{ａｎｃ‐ｂ} _１，ｊ、部分行列Ｘ^{ａｎｃ‐ｂ} _２，ｊ、…、部分行列Ｘ^{ａｎｃ‐ｂ} _ｃ，ｊを列方向に結合させたｒ_ｂ行ｍ_ｊ列の部分行列である。

【0120】

【数15】

【0121】

生成部１１１１は、部分行列Ｘ_１，１で表される部分データに関数ｆ_１，１で表される独自の抽象化処理を施すことにより部分行列Ｗ_１，１で表される抽象化部分データを生成する。同様に、生成部１１ｉｊは、上述した式（４）で示されるように、部分行列Ｘ_ｉ，ｊで表される部分データに関数ｆ_ｉ，ｊで表される独自の抽象化処理を施すことにより部分行列Ｗ_ｉ，ｊで表される抽象化部分データを生成する。

【0122】

生成部１１１１は、部分行列Ｘ^{ａｎｃ‐ａ} _：，１に関数ｆ_１，１で表される独自の抽象化処理を施すことにより部分行列Ｗ^{ａｎｃ‐ａ} _１，１で表される抽象化アンカーデータを生成する。同様に、生成部１１ｉｊは、次の式（１６）で示されるように、部分行列Ｘ^{ａｎｃ‐ａ} _：，ｊに関数ｆ_ｉ，ｊで表される独自の抽象化処理を施すことにより部分行列Ｗ^{ａｎｃ‐ａ} _ｉ，ｊで表される抽象化アンカーデータを生成する。部分行列Ｗ^{ａｎｃ‐ａ} _ｉ，ｊは、ｒ_ａ行ｐ_ｉ，ｊ列の部分行列である。また、これらの抽象化アンカーデータは、第一抽象化アンカーデータである。

【0123】

【数16】

【0124】

生成部１１１１は、部分行列Ｘ^{ａｎｃ‐ｂ} _：，１に関数ｆ_１，１で表される独自の抽象化処理を施すことにより部分行列Ｗ^{ａｎｃ‐ｂ} _１，１で表される抽象化アンカーデータを生成する。同様に、生成部１１ｉｊは、次の式（１７）で示されるように、部分行列Ｘ^{ａｎｃ‐ｂ} _：，ｊに関数ｆ_ｉ，ｊで表される独自の抽象化処理を施すことにより部分行列Ｗ^{ａｎｃ‐ｂ} _ｉ，ｊで表される抽象化アンカーデータを生成する。部分行列Ｗ^{ａｎｃ‐ｂ} _ｉ，ｊは、ｒ_ｂ行ｐ_ｉ，ｊ列の部分行列である。また、これらの抽象化アンカーデータは、第二抽象化アンカーデータである。

【0125】

【数17】

【0126】

送信部１２１１は、部分行列Ｗ_１，１で表される抽象化部分データ及び部分行列Ｗ^{ａｎｃ‐ａ} _１，１で表される抽象化アンカーデータをネットワークＮＷ経由で分散データ処理装置２０に送信する。同様に、送信部１２１２、…、送信部１２ｃｄは、それぞれ部分行列Ｗ_１，２で表される抽象化部分データ及び部分行列Ｗ^{ａｎｃ‐ａ} _ｃ，ｄで表される抽象化アンカーデータ、…、部分行列Ｗ_１，２で表される抽象化部分データ及び部分行列Ｗ^{ａｎｃ‐ａ} _ｃ，ｄで表される抽象化アンカーデータをネットワークＮＷ経由で分散データ処理装置２０に送信する。

【0127】

送信部１２１１は、部分行列Ｗ_１，１で表される抽象化部分データ及び部分行列Ｗ^{ａｎｃ‐ｂ} _１，１で表される抽象化アンカーデータをネットワークＮＷ経由で分散データ処理装置２０に送信する。同様に、送信部１２１２、…、送信部１２ｃｄは、それぞれ部分行列Ｗ_１，２で表される抽象化部分データ及び部分行列Ｗ^{ａｎｃ‐ｂ} _ｃ，ｄで表される抽象化アンカーデータ、…、部分行列Ｗ_１，２で表される抽象化部分データ及び部分行列Ｗ^{ａｎｃ‐ｂ} _ｃ，ｄで表される抽象化アンカーデータをネットワークＮＷ経由で分散データ処理装置２０に送信する。

【0128】

【0129】

受信部２１０は、部分行列Ｗ_１，１で表される抽象化部分データ及び部分行列Ｗ^{ａｎｃ‐ａ} _１，１で表される抽象化アンカーデータをネットワークＮＷ経由で端末１１１から受信する。同様に、受信部２１０は、部分行列Ｗ_１，２で表される抽象化部分データ及び部分行列Ｗ^{ａｎｃ‐ａ} _ｃ，ｄで表される抽象化アンカーデータ、…、部分行列Ｗ_１，２で表される抽象化部分データ及び部分行列Ｗ^{ａｎｃ‐ａ} _ｃ，ｄで表される抽象化アンカーデータをネットワークＮＷ経由で端末１１２、…、端末１ｃｄから受信する。

【0130】

受信部２１０は、部分行列Ｗ_１，１で表される抽象化部分データ及び部分行列Ｗ^{ａｎｃ‐ｂ} _１，１で表される抽象化アンカーデータをネットワークＮＷ経由で端末１１１から受信する。同様に、受信部２１０は、部分行列Ｗ_１，２で表される抽象化部分データ及び部分行列Ｗ^{ａｎｃ‐ｂ} _ｃ，ｄで表される抽象化アンカーデータ、…、部分行列Ｗ_１，２で表される抽象化部分データ及び部分行列Ｗ^{ａｎｃ‐ｂ} _ｃ，ｄで表される抽象化アンカーデータをネットワークＮＷ経由で端末１１２、…、端末１ｃｄから受信する。

【0131】

【0132】

生成部２２０は、次の式（１８）に示すように、部分行列Ｗ^{ａｎｃ‐ａ} _ｉ，１で表される抽象化アンカーデータ、…、部分行列Ｗ^{ａｎｃ‐ａ} _ｉ，ｄで表される抽象化アンカーデータを行方向に結合させてｒ_ａ行ｐ_ｉ列の部分行列Ｗ^{ａｎｃ‐ａ} _ｉを生成する。

【0133】

【数18】

【0134】

また、生成部２２０は、次の式（１９）に示すように、部分行列Ｗ^{ａｎｃ‐ｂ} _ｉ，１で表される抽象化アンカーデータ、…、部分行列Ｗ^{ａｎｃ‐ｂ} _ｉ，ｄで表される抽象化アンカーデータを行方向に結合させてｒ_ａ行ｐ_ｉ列の部分行列Ｗ^{ａｎｃ‐ｂ} _ｉを生成する。

【0135】

【数19】

【0136】

そして、生成部２２０は、部分行列Ｗ^{ａｎｃ‐ａ} _ｉを使用して後述する統合データを生成するために使用する統合用関数ｇ_ｉを生成する。

【0137】

一方、生成部２２０は、上述した式（７）に示すように、部分行列Ｗ_ｉ，１で表される抽象化部分データ、…、部分行列Ｗ_ｉ，ｄで表される抽象化部分データを行方向に結合させてｎ_ｉ行ｐ_ｉ列の部分行列Ｗ_ｉを生成する。

【0138】

生成部２２０は、上述した式（８）に示すように、統合用関数ｇ_ｉを使用することにより部分行列Ｗ_ｉからｎ_ｉ行ｐ列の部分行列Ｚ_ｉで表される統合データを生成する。

【0139】

【0140】

生成部２２０は、次の式（２０）に示すように、統合用関数ｇ_ｉを使用することにより上述した式（１９）で表される部分行列Ｗ^{ａｎｃ‐ｂ} _ｉからｒ_ｂ行ｑ列の部分行列Ｚ^{ａｎｃ‐ｂ} _ｉで表される統合アンカーデータを生成する。

【0141】

【数20】

【0142】

生成部２２０は、次の式（２１）に示すように、部分行列Ｚ^{ａｎｃ‐ｂ} _ｉで表される統合アンカーデータを上述した第一統合解析モデルｈに入力して当該統合アンカーデータに含まれる要素が示す内容に対応する第二ラベルデータを生成する。第二ラベルデータは、式（２１）の左辺の行列Ｙ^{ａｎｃ‐ｂ} _ｉの各行に対応する内容を示すデータである。

【0143】

【数21】

【0144】

送信部２３０は、行列Ｙ^{ａｎｃ‐ｂ} _１の各行に対応する内容を示す第二ラベルデータを端末１１１、端末１１２、…、端末１１ｄに送信する。同様に、送信部２３０は、行列Ｙ^{ａｎｃ‐ｂ} _２の各行に対応する内容を示す第二ラベルデータを端末１２１、端末１２２、…、端末１２ｄに送信する。また、同様に、送信部２３０は、行列Ｙ^{ａｎｃ‐ｂ} _ｃの各行に対応する内容を示す第二ラベルデータを端末１ｃ１、端末１ｃ２、…、端末１ｃｄに送信する。なお、これらは、行列Ｙ^{ａｎｃ‐ｂ} _３の各行に対応する内容を示す第二ラベルデータ、…、行列Ｙ^{ａｎｃ‐ｂ} _ｃ－１の各行に対応する内容を示す第二ラベルデータについても同様である。

【0145】

受信部１３１１、受信部１３１２、…、端末１３１ｄは、それぞれ行列Ｙ^{ａｎｃ‐ｂ} _１の各行に対応する内容を示す第二ラベルデータを分散データ処理装置２０から受信する。同様に、受信部１３２１、受信部１３２２、…、受信部１３２ｄは、それぞれ行列Ｙ^{ａｎｃ‐ｂ} _２の各行に対応する内容を示す第二ラベルデータを分散データ処理装置２０から受信する。また、同様に、受信部１３ｃ１、受信部１３ｃ２、…、受信部１３ｃｄは、それぞれ行列Ｙ^{ａｎｃ‐ｂ} _ｃの各行に対応する内容を示す第二ラベルデータを分散データ処理装置２０から受信する。なお、これらの処理は、行列Ｙ^{ａｎｃ‐ｂ} _３の各行に対応する内容を示す第二ラベルデータ、…、行列Ｙ^{ａｎｃ‐ｂ} _ｃ－１の各行に対応する内容を示す第二ラベルデータについても同様である。

【0146】

そして、生成部１１１１、生成部１１１２、…、生成部１１１ｄは、部分行列Ｘ^{ａｎｃ‐ｂ}で表される第二アンカーデータ及び行列Ｙ^{ａｎｃ‐ｂ} _１の各行に対応する内容を示す第二ラベルデータ使用して第二統合解析モデルｔ_１を生成する。同様に、生成部１１２１、生成部１１２２、…、生成部１１２ｄは、部分行列Ｘ^{ａｎｃ‐ｂ}で表される第二アンカーデータ及び行列Ｙ^{ａｎｃ‐ｂ} _２の各行に対応する内容を示す第二ラベルデータ使用して第二統合解析モデルｔ_２を生成する。また、同様に、生成部１１ｃ１、生成部１１ｃ２、…、生成部１１ｃｄは、部分行列Ｘ^{ａｎｃ‐ｂ}で表される第二アンカーデータ及び行列Ｙ^{ａｎｃ‐ｂ} _ｃの各行に対応する内容を示す第二ラベルデータ使用して第二統合解析モデルｔ_ｃを生成する。これらの処理は、他の生成部についても同様であり、次の式（２２）で表される。

【0147】

【数22】

【0148】

以上、第二実施形態に係る統合解析モデル生成システム１について説明した。第二実施形態に係る統合解析モデル生成システム１は、第一アンカーデータと第二アンカーデータとが異なる点を除いて、第一実施形態に係る統合解析モデル生成システム１と同様の処理を実行する。これにより、統合解析モデル生成システム１は、解釈性及び説明性の少なくとも一方が比較的高い統合解析モデルを生成することができる。

【0149】

また、第二実施形態に係る分散データ処理装置２０は、統合データを生成する場合と統合アンカーデータを生成する場合とで異なるアンカーデータを使用している。これにより、統合解析モデル生成システム１は、統合データを生成する上で好ましいアンカーデータ及び統合アンカーデータを生成する上で好ましいアンカーデータを併用し、解釈性及び説明性の少なくとも一方が更に高い統合解析モデルを生成することができる。

【0150】

［第三実施形態］
次に、第三実施形態に係る統合解析モデル生成システムの一例について説明する。第三実施形態に係る統合解析モデル生成システムは、全体データを表す行列内において、部分データを表し、互いに隣接する部分行列の行及び列の少なくとも一方が異なることがある点が第一実施形態に係る統合解析モデル生成システムと異なる。そこで、第三実施形態では、第一実施形態と異なる点を中心に説明し、第一実施形態と同じ符号及び数学記号を使用し、第一実施形態と重複する事項に関する説明を適宜省略する。

【0151】

端末１１１、端末１１２、端末１２１、…、端末１ｃｄは、それぞれ部分行列Ｘ_１，１で表される部分データ、部分行列Ｘ_１，２で表される部分データ、部分行列Ｘ_２，１で表される部分データ、…、部分行列Ｘ_ｃ，ｄで表される部分データを保有している。また、これらの部分行列は、互いに隣接する部分行列の行及び列の少なくとも一方が異なることがある。したがって、部分行列Ｘ_ｉ，ｊは、データ分割に関するインデックス集合Ｉ_１、インデックス集合Ｉ_２、…、インデックス集合Ｉ_ｃ及び特徴量分割に関するインデックス集合Ｊ_１、インデックス集合Ｊ_２、…、インデックス集合Ｊ_ｃを含む次の式（２３）で表される。

【0152】

【数23】

【0153】

また、上述したデータ分割に関するインデックス集合は、次の式（２４）、式（２５）及び式（２６）で表される性質を有する。式（２４）は、部分行列Ｘ_ｉ，ｊの各行に対応する内容が他の部分行列Ｘ_ｉ´，ｊのいずれの行にも対応することが無いことを表している。式（２５）は、全体データに含まれるｎ個のデータの全てにデータ分割に関するインデックス集合Ｉ_１、インデックス集合Ｉ_２、…又はインデックス集合Ｉ_ｃが割り当てられていることを表している。式（２６）は、インデックス集合Ｉ_ｉに含まれる要素の数が部分行列Ｘ_ｉ，ｊの行の数ｎ_ｉに等しいことを表している。

【0154】

【数24】

【0155】

【数25】

【0156】

【数26】

【0157】

また、上述した特徴量分割に関するインデックス集合は、次の式（２７）及び式（２８）で表される性質を有する。式（２７）は、全体データに含まれるｍ個の特徴量の全部又は一部に特徴量分割に関するインデックス集合Ｊ_１、インデックス集合Ｊ_２、…又はインデックス集合Ｊ_ｄｉが割り当てられていることを表している。式（２８）は、インデックス集合Ｊ_ｉに含まれる要素の数が部分行列Ｘ_ｉ，ｊの列の数ｍ_ｊに等しいことを表している。

【0158】

【数27】

【0159】

【数28】

【0160】

図２２は、本発明の第三実施形態に係る部分データを示す部分行列の一例を示す図である。図２２に示した六行八列のマス目は、全体データを表す六行八列の矩形行列の各要素を表している。

【0161】

図２２に示した事例の場合、部分行列Ｘ_１，１は、データ分割に関するインデックス集合Ｉ_１及び特徴量分割に関するインデックス集合Ｊ_１，１で示されている通り、三行四列の矩形行列である。また、図２２に示した白丸は、部分行列Ｘ_１，１で表される部分データが第一機関の第一部署により保有されていることを示している。

【0162】

部分行列Ｘ_１，２は、データ分割に関するインデックス集合Ｉ_１及び特徴量分割に関するインデックス集合Ｊ_１，２で示されている通り、三行三列の正方行列である。また、図２２に示した米印は、部分行列Ｘ_１，２で表される部分データが第一機関の第二部署により保有されていることを示している。

【0163】

部分行列Ｘ_２，１は、データ分割に関するインデックス集合Ｉ_２及び特徴量分割に関するインデックス集合Ｊ_２，１で示されている通り、三行三列の正方行列である。また、図２２に示したクローバー印は、部分行列Ｘ_２，１で表される部分データが第二機関の第一部署により保有されていることを示している。

【0164】

部分行列Ｘ_２，２は、データ分割に関するインデックス集合Ｉ_２及び特徴量分割に関するインデックス集合Ｊ_２，２で示されている通り、三行二列の矩形行列である。また、図２２に示したハート印は、部分行列Ｘ_２，２で表される部分データが第二機関の第二部署により保有されていることを示している。

【0165】

部分行列Ｘ_２，３は、データ分割に関するインデックス集合Ｉ_２及び特徴量分割に関するインデックス集合Ｊ_２，３で示されている通り、三行三列の正方行列である。また、図２２に示したハート印は、部分行列Ｘ_２，２で表される部分データが第二機関の第三部署により保有されていることを示している。

【0166】

また、図２２に示した事例の場合、全体データを表す六行八列の矩形行列の要素のうち一行八列、二行八列及び三行八列の要素が欠損している。

【0167】

また、行列Ｘの各行ベクトルにより示される内容に対応する行ベクトルを有する行列Ｙは、例えば、上述した式（２）で表される。

【0168】

【0169】

【0170】

生成部１１１１は、部分行列Ｘ^ａｎｃ _：，１に関数ｆ_１，１で表される独自の抽象化処理を施すことにより部分行列Ｗ^ａｎｃ _１，１で表される抽象化アンカーデータを生成する。同様に、生成部１１ｉｊは、上述した式（５）で示されるように、部分行列Ｘ^ａｎｃ _：，ｊに関数ｆ_ｉ，ｊで表される独自の抽象化処理を施すことにより部分行列Ｗ^ａｎｃ _ｉ，ｊで表される抽象化アンカーデータを生成する。部分行列Ｗ^ａｎｃ _ｉ，ｊは、ｒ行ｐ_ｉ，ｊ列の部分行列である。また、これらの抽象化アンカーデータは、第一抽象化アンカーデータ及び第二抽象化アンカーデータに該当する。

【0171】

【0172】

【0173】

【0174】

【0175】

生成部２２０は、次の式（２９）に示すように、部分行列Ｗ^ａｎｃ _ｉ，１で表される抽象化アンカーデータ、…、部分行列Ｗ^ａｎｃ _ｉ，ｄｉで表される抽象化アンカーデータを行方向に結合させてｒ行ｐ_ｉ列の部分行列Ｗ^ａｎｃ _ｉを生成する。

【0176】

【数29】

【0177】

そして、生成部２２０は、部分行列Ｗ^ａｎｃ _ｉを使用して後述する統合データを生成するために使用する統合用関数ｇ_ｉを生成する。

【0178】

一方、生成部２２０は、次の式（３０）に示すように、部分行列Ｗ_ｉ，１で表される抽象化部分データ、…、部分行列Ｗ_ｉ，ｄｉで表される抽象化部分データを行方向に結合させてｎ_ｉ行ｐ_ｉ列の部分行列Ｗ_ｉを生成する。

【0179】

【数30】

【0180】

【0181】

【0182】

生成部２２０は、上述した式（１１）に示すように、統合用関数ｇ_ｉを使用することにより上述した式（６）で表される部分行列Ｗ^ａｎｃ _ｉからｒ行ｐ列の部分行列Ｚ^ａｎｃ _ｉで表される統合アンカーデータを生成する。

【0183】

生成部２２０は、上述した式（１２）に示すように、部分行列Ｚ^ａｎｃ _ｉで表される統合アンカーデータを上述した第一統合解析モデルｈに入力して当該統合アンカーデータに含まれる要素が示す内容に対応する第二ラベルデータを生成する。

【0184】

【0185】

【0186】

【0187】

以上、第三実施形態に係る統合解析モデル生成システム１について説明した。第三実施形態に係る統合解析モデル生成システム１は、全体データを表す行列内において、部分データを表し、互いに隣接する部分行列の行及び列の少なくとも一方が異なることがある点を除いて、第一実施形態に係る統合解析モデル生成システム１と同様の処理を実行する。これにより、統合解析モデル生成システム１は、解釈性及び説明性の少なくとも一方が比較的高い統合解析モデルを生成することができる。

【0188】

また、第三実施形態に係る分散データ処理装置２０は、部分データを表し、互いに隣接する部分行列の行及び列の少なくとも一方が異なることがある全体データについて上述した処理を実行している。これにより、統合解析モデル生成システム１は、複数の機関に分かれて保有されている部分データが図２２に示した事例等のように分かれて保有されている場合であっても解釈性及び説明性の少なくとも一方が比較的高い統合解析モデルを生成することができる。

【0189】

なお、第三実施形態では、部分データを示す部分行列が正方行列又は矩形行列である場合を例に挙げて説明したが、これに限定されない。図２３は、本発明の他の実施形態に係る部分データを示す部分行列の一例を示す図である。図２３に示した白丸は、当該箇所に要素が存在することを示している。一方、図２３に示した横線は、当該箇所から要素が欠損していることを示している。図２３に示すように、部分データを示す部分行列は、正方行列の要素の一部が欠損している行列又は矩形行列の要素の一部が欠損している行列であってもよい。

【0190】

この場合、抽象化アンカーデータは、正方行列の要素の一部が欠損している行列又は矩形行列の要素の一部が欠損している行列で表されるアンカーデータに抽象化処理を施すことにより生成され、正方行列の要素の一部が欠損している行列又は矩形行列の要素の一部が欠損している行列で表される。

【0191】

また、この場合、抽象化部分データは、正方行列の要素の一部が欠損している行列又は矩形行列の要素の一部が欠損している行列で表される部分データに抽象化処理を施すことにより生成され、正方行列の要素の一部が欠損している行列又は矩形行列の要素の一部が欠損している行列で表される。

【0192】

また、端末１１１、…、端末１ｃｄ、分散データ処理装置２０が有する機能の少なくとも一部は、回路部（circuitry）を含むハードウェアがプログラムを実行することにより実現されてもよい。ここで言うハードウェアは、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）である。また、上述したプログラムは、記憶媒体を備える記憶装置に格納されている。ここで言う記憶媒体は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）である。さらに、上述したプログラムは、端末１１１、…、端末１ｃｄ、分散データ処理装置２０が有する機能の一部を実現する差分プログラムであってもよい。

【0193】

以上、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明した。ただし、統合解析モデル生成システム１は、上述した実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形、置換、組み合わせ又は設計変更を加えることができる。

【符号の説明】

【0194】

１…統合解析モデル生成システム、１１，…，１ｎ…端末、１１１，…１１ｎ…送信部、１２１，…，１２ｎ…受信部、１３１，…，１３ｎ…生成部、２０…分散データ処理装置、２１０…受信部、２２０…生成部、２３０…送信部

【図1】