JP2017004407A - 多次元データ分析支援装置 - Google Patents

Abstract

【課題】多数のデータ項目からなる多次元データに対する非定型的な分析の容易化を実現する多次元データ分析支援装置を得る。【解決手段】分析用入力データ（２，３）から、設定された比較条件（４）および推薦軸項目（５）に従って、ｘ軸項目および推薦軸項目（５）ごとにｙ軸推薦集計値を算出し、算出されたｘ軸項目および推薦軸項目（５）ごとのｙ軸推薦集計値を用いて、ｘ軸項目およびｙ軸推薦集計値の相関関係を、推薦軸項目（５）ごとに出力するように構成する。【選択図】図１

Description

本発明は、多数のデータ項目からなる多次元データの分析を支援する多次元データ分析支援装置に関するものである。

従来から、品質評価を目的として、コンピュータを用いてデータを分析し、その分析結果が示された帳票形式のレポートを作成している。このようなレポートは、各種業務改善に向けた統一指標として重要な役割を担うが、レポートの作成は、多大な時間を要する。そこで、このようなレポートの作成を自動化する試みがなされている（例えば、特許文献１参照）。

具体的には、特許文献１に記載の従来技術では、観測されたデータを所定の分析手順によって分析し、その分析結果が示された表および図が、指定されたレイアウトに配置されているレポートを自動的に作成するように構成されている。

特許第５５５６１６４号公報

しかしながら、従来技術には以下のような課題がある。
特許文献１に記載の従来技術では、所定の分析手順によって定型的に分析された結果が示されたレポートを自動作成しているので、多次元データを分析する際に、特許文献１に記載の従来技術を適用した場合であっても、定型的な分析結果が得られるに過ぎない。

また、多次元データの中から傾向または問題点を見つけるために、異なる視点での分析または特定の条件下で深掘りする分析等といった非定型的な分析を行う場合、定型的な分析結果から、追加分析の要否または追加分析の条件を、人間が経験的に判断する必要がある。そのため、分析経験の少ない人間にとっては、非定型的な分析を行うことが困難であるという問題がある。

本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、多次元データに対する非定型的な分析の容易化を実現する多次元データ分析支援装置を得ることを目的とする。

本発明における多次元データ分析支援装置は、分析用入力データと、推薦軸項目と、ｘ軸項目と、ｙ軸項目と、分析用入力データからｘ軸項目および推薦軸項目ごとにｙ軸項目の値を算出するためのｙ軸中間値およびｙ軸集計式とが規定された比較条件と、が入力される多次元データ分析支援装置であって、分析用入力データから、比較条件および推薦軸項目に従って、ｘ軸項目および推薦軸項目ごとにｙ軸中間値を算出する推薦軸別中間集計部と、推薦軸別中間集計部によって算出されたｘ軸項目および推薦軸項目ごとのｙ軸中間値から、ｘ軸項目および推薦軸項目ごとにｙ軸項目の値を、ｙ軸集計式を用いてｙ軸推薦集計値として算出する推薦集計部と、推薦集計部によって算出されたｘ軸項目および推薦軸項目ごとのｙ軸推薦集計値から、ｘ軸項目およびｙ軸推薦集計値の相関関係を、推薦軸項目ごとに出力するデータ出力部と、を備えたものである。

本発明によれば、分析用入力データから、設定された比較条件および推薦軸項目に従って、ｘ軸項目および推薦軸項目ごとにｙ軸推薦集計値を算出し、算出されたｘ軸項目および推薦軸項目ごとのｙ軸推薦集計値を用いて、ｘ軸項目およびｙ軸推薦集計値の相関関係を、推薦軸項目ごとに出力するように構成する。これにより、多次元データに対する非定型的な分析の容易化を実現する多次元データ分析支援装置を得ることができる。

本発明の実施の形態１における多次元データ分析支援装置の構成を示すブロック図である。 図１の故障情報ＤＢのテーブルの一例を示す説明図である。 図１の契約情報ＤＢのテーブルの一例を示す説明図である。 図１の比較条件の一例を示す説明図である。 図１の推薦軸項目の一例を示す説明図である。 図１の推薦方式の一例を示す説明図である。 図１の中間集計値ＤＢのテーブルの一例を示す説明図である。 図１の統合集計値ＤＢのテーブルの一例を示す説明図である。 図１の推薦集計値ＤＢのテーブルの一例を示す説明図である。 図１の推薦評価値ＤＢのテーブルの一例を示す説明図である。 図１のメイン品質レポートの一例を示す説明図である。 図１の推薦品質レポートの一例を示す説明図である。 図１の推薦品質レポートの別例を示す説明図である。 本発明の実施の形態１における多次元データ分析支援装置の一連の動作例を示すフローチャートである。

以下、本発明による多次元データ分析支援装置を、好適な実施の形態にしたがって図面を用いて説明する。なお、図面の説明においては、同一部分または相当部分には同一符号を付し、重複する説明を省略する。また、実施の形態では、保守対象機器（例えば、昇降機）の保守業務に関する多次元データに対して本願発明を適用する場合を例示する。

実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１における多次元データ分析支援装置１の構成を示すブロック図である。ここで、本実施の形態１における多次元データ分析支援装置１は、入力された分析用入力データに対して、入力された比較条件４、推薦軸項目５および推薦方式６に従って分析を行い、その分析結果を出力する。

なお、多次元データ分析支援装置１は、例えば、メモリに記憶されたプログラムを実行するＣＰＵと、システムＬＳＩ等の処理回路とによって実現される。また、各種データが格納される各データベース（ＤＢ）は、メモリに記憶されている。

まず、多次元データ分析支援装置１への各入力要素について説明する。なお、ここでは、多次元データ分析支援装置１に、分析対象の分析用入力データとして、故障情報ＤＢ２および契約情報ＤＢ３のそれぞれに含まれるデータが入力される場合を例示する。

図２は、図１の故障情報ＤＢ２のテーブルの一例を示す説明図である。図２に示すように、故障情報ＤＢ２には、保守対象機器の故障情報に関するテーブルが含まれている。具体的には、図２のテーブルは、データ項目として、故障ＩＤと、契約ＩＤと、故障時期と、分類項目Ｘとを関連付けている。

図２において、故障ＩＤは、故障を識別する識別子を示す。契約ＩＤは、その故障ＩＤに対応する故障が発生した保守対象機器を保守するにあたっての保守契約の内容を識別する識別子を示す。故障時期は、その故障ＩＤに対応する故障が発生した年月日を示す。分類項目Ｘは、その故障ＩＤに対応する故障がどのような種類に分類されるかを示す。

図２において、例えば、１行目のデータは、故障ＩＤが故障０００１であり、その故障ＩＤに対応する保守契約の内容が契約００００２であり、その故障ＩＤに対応する故障時期が２０１４年８月２１日であり、その故障ＩＤに対応する故障の種類が分類Ｘ０１であることを示している。

図３は、図１の契約情報ＤＢ３のテーブルの一例を示す説明図である。図３に示すように、契約情報ＤＢ３には、保守対象機器の保守契約情報に関するテーブルが含まれている。具体的には、図３のテーブルは、データ項目として、契約ＩＤと、契約時期と、機種と、分類項目Ｙとを関連付けている。

図３において、契約ＩＤは、保守対象機器の保守契約の内容を識別する識別子を示す。契約時期は、その契約ＩＤに対応する保守契約が締結された年月日を示す。機種は、その契約ＩＤに対応する保守対象機器の機種を示す。分類項目Ｙは、その契約ＩＤに対応する保守契約がどのような種類に分類されるかを示す。

図３において、例えば、１行目のデータは、契約ＩＤが契約００００１であり、その契約ＩＤに対応する保守契約の締結時期が２０１０年４月１日であり、その契約ＩＤに対応する保守対象機器の機種が機種１であり、その契約ＩＤに対応する保守契約の種類が分類Ｙ０２であることを示している。

また、図２および図３の各テーブルには、契約ＩＤのデータ項目が含まれているので、各テーブルは、互いに関連付けられる。

このように、多次元データ分析支援装置１には、図２および図３に示すような保守対象機器の保守業務に関する多次元データが分析用入力データとして入力される。

図４は、図１の比較条件４の一例を示す説明図である。図４に示すように、比較条件４は、ｘ軸項目、ｙ軸項目、ｙ軸集計式、第１のｙ軸中間値、第１の合成関数、第２のｙ軸中間値、第２の合成関数および絞込み条件が規定される。比較条件４の各項目は、ユーザによって設定される。

図４において、ｘ軸項目およびｙ軸項目の各項目には、分析用入力データから導出可能な２つのパラメータの相関関係を分析する際のパラメータが設定される。ここでは、分析用入力データから、故障発生月と故障率との相関関係を分析するために、ｘ軸項目として故障発生月が設定され、ｙ軸項目として故障率が設定される場合を例示している。

第１のｙ軸中間値および第２のｙ軸中間値の項目には、分析用入力データからｘ軸項目および後述する推薦軸項目５ごとにｙ軸項目の値を算出するために必要なパラメータが設定される。ここでは、故障情報ＤＢ２および契約情報ＤＢ３のそれぞれに含まれるデータから、故障発生月および機種ごとに故障率を算出する必要がある。

したがって、分析用入力データからｘ軸項目および推薦軸項目５ごとにｙ軸項目の値を算出するためのｙ軸中間値として、第１のｙ軸中間値および第２のｙ軸中間値の２つのパラメータを設定している。具体的には、第１のｙ軸中間値として故障情報ＤＢ２の件数が設定され、第２のｙ軸中間値として契約情報ＤＢ３の件数が設定される場合を例示している。

ｙ軸集計式の項目には、分析用入力データからｘ軸項目および推薦軸項目５ごとにｙ軸項目の値を算出するために必要な関数が設定される。ここでは、第１のｙ軸中間値および第２のｙ軸中間値から、ｘ軸項目および推薦軸項目５ごとにｙ軸項目の値を算出するための関数がｙ軸集計式として設定される。具体的には、ｙ軸集計式の関数として、［第１のｙ軸中間値］／［第２のｙ軸中間値］が設定される場合を例示している。

第１の合成関数の項目には、ｘ軸項目および推薦軸項目５ごとの第１のｙ軸中間値を、ｘ軸項目の同じ値ごとに合成するための関数が設定される。ここでは、第１の合成関数として、加算関数が設定される場合を例示する。

第２の合成関数の項目には、ｘ軸項目および推薦軸項目５ごとの第２のｙ軸中間値を、ｘ軸項目の同じ値ごとに合成するための関数が設定される。ここでは、第２の合成関数として、加算関数が設定される場合を例示する。

絞込み条件には、分析用入力データのデータ数を絞り込むための条件が設定される。ここでは、故障情報ＤＢ２に含まれるデータにおいて分類項目Ｘが分類Ｘ０１に属するデータを用いて分析する条件が絞込み条件として設定される。この場合、分類Ｘ０１に属する故障について分析されることとなる。

図５は、図１の推薦軸項目５の一例を示す説明図である。図６は、図１の推薦方式６の一例を示す説明図である。推薦軸項目５および推薦方式６の各項目は、ユーザによって設定される。

図５および図６において、推薦軸項目５および推薦方式６の各項目には、比較条件４のｘ軸項目およびｙ軸項目の各項目に設定された２つのパラメータの相関関係を基に、特定の傾向をさらに分析するためのパラメータが設定される。なお、推薦軸項目５は、１つではなく複数設定することもできる。ここでは、故障が増加傾向にある機種を知りたいとユーザが考えていると仮定して、推薦軸項目５として機種が設定され、推薦方式６として増加傾向が設定される場合を例示している。この場合、保守対象機器の機種ごとに故障発生月に対する故障率の増加傾向が定量的に分析されることとなる。

このように、多次元データ分析支援装置１には、図４〜図６に示すような、分析用入力データを分析するための条件に相当する、比較条件４、推薦軸項目５および推薦方式６も分析用入力データと併せて入力される。

なお、分析用入力データの内容によって、ｘ軸項目、ｙ軸項目、推薦軸項目５および推薦方式６のそれぞれにさまざまなパラメータが設定可能である。

ｘ軸項目としては、例えば、年度、または支社などを設定することができる。ｙ軸項目としては、例えば、修理作業時間、修理コスト、または故障停止時間（ＭＴＴＲ）などを設定することができる。推薦軸項目５としては、例えば、契約形態、故障部位、故障現象、故障原因、設備用途、設置環境、管理部門、または設置年数などを設定することができる。推薦方式６としては、例えば、減少傾向、平均値の大小傾向、急上昇傾向、急下降傾向、または季節変動傾向などを設定することができる。

なお、本実施の形態１では、推薦軸項目５に設定可能なパラメータと、推薦方式６に設定可能なパラメータとの組み合わせの一例として、機種と増加傾向とを組み合わせた場合を例示しているが、推薦軸項目５に設定可能なパラメータと、推薦方式６に設定可能なパラメータとの組み合わせとして、さまざまな組み合わせを設定することができることはいうまでもない。例えば、推薦軸項目５に契約形態を設定し、推薦方式６に減少傾向を設定した場合、保守対象機器の契約形態ごとに故障発生月に対する故障率の減少傾向が定量的に分析されることとなる。

なお、分析用入力データの内容と、ｘ軸項目、ｙ軸項目および推薦軸項目５に設定されるパラメータの内容とに従って、比較条件４における第１のｙ軸中間値、第２のｙ軸中間値、ｙ軸集計式、第１の合成関数、第２の合成関数および絞込み条件の設定内容が適宜変更されるのはいうまでもない。

次に、多次元データ分析支援装置１の各構成要素について説明する。図１において、多次元データ分析支援装置１は、推薦軸別中間集計部１１、中間集計値ＤＢ１２、統合集計部１３、推薦集計部１４、統合集計値ＤＢ１５、推薦集計値ＤＢ１６、推薦評価値ＤＢ１７およびデータ出力部１８を備える。

推薦軸別中間集計部１１は、分析用入力データとして入力された故障情報ＤＢ２および契約情報ＤＢ３のそれぞれから、比較条件４および推薦軸項目５に従って、ｘ軸項目および推薦軸項目５ごとに第１のｙ軸中間値および第２のｙ軸中間値を算出し、算出結果を中間集計値ＤＢ１２に格納する。

具体的には、推薦軸別中間集計部１１は、故障情報ＤＢ２および契約情報ＤＢ３のそれぞれを契約ＩＤで関連付け、ｘ軸項目として設定された故障発生月および推薦軸項目５として設定された機種ごとにカウントした分類Ｘ０１に属する故障の件数を、第１のｙ軸中間値とする。また、推薦軸別中間集計部１１は、契約情報ＤＢ３から、機種ごとにカウントした保守契約の件数を、第２のｙ軸中間値とする。

ここで、中間集計値ＤＢ１２について説明する。図７は、図１の中間集計値ＤＢ１２のテーブルの一例を示す説明図である。図７に示すように、中間集計値ＤＢ１２には、推薦軸別中間集計部１１による算出結果に関するテーブルが含まれている。具体的には、図７のテーブルは、データ項目として、ｘ軸項目と、推薦軸項目５と、第１のｙ軸中間値と、第２のｙ軸中間値とを関連付けている。

図７において、例えば、１行目のデータは、１月に機種１で発生した故障の件数が３５であり、機種１の保守契約の件数が５００１であることを示している。

図１の説明に戻り、統合集計部１３は、中間集計値ＤＢ１２に格納されているｘ軸項目および推薦軸項目５ごとの第１のｙ軸中間値および第２のｙ軸中間値から、ｘ軸項目ごとにｙ軸項目の値を、第１の合成関数、第２の合成関数およびｙ軸集計式を用いてｙ軸統合集計値として算出し、算出結果を統合集計値ＤＢ１５に格納する。

具体的には、故障発生月および機種ごとの第１のｙ軸中間値を、故障発生月ごとに加算関数を用いてそれぞれ加算することで、第１の加算値を算出する。また、故障発生月および機種ごとの第２のｙ軸中間値を、故障発生月ごとに加算関数を用いてそれぞれ加算することで、第２の加算値を算出する。さらに、故障発生月ごとに、第１の加算値を第２の加算値で割ったときの値を、ｙ軸統合集計値とする。

ここで、統合集計値ＤＢ１５について説明する。図８は、図１の統合集計値ＤＢ１５のテーブルの一例を示す説明図である。図８に示すように、統合集計値ＤＢ１５には、統合集計部１３による算出結果に関するテーブルが含まれている。具体的には、図８のテーブルは、データ項目として、ｘ軸項目と、ｙ軸統合集計値とを関連付けている。

図８において、例えば、１行目のデータは、故障発生月が１月であるときの、すべての機種で発生した故障率が０．００５５であることを示している。また、この数値は、図７に示す中間集計値ＤＢ１２から、１月に対応する第１の加算値（＝３５＋３６＋３６＋３７）および第２の加算値（＝５００１＋６００９＋８０８２＋７２８２）を算出し、第１の加算値を第２の加算値で割ることで得られる値である。

図１の説明に戻り、推薦集計部１４は、中間集計値ＤＢ１２に格納されているｘ軸項目および推薦軸項目５ごとの第１のｙ軸中間値および第２のｙ軸中間値から、ｘ軸項目および推薦軸項目５ごとにｙ軸項目の値を、ｙ軸集計式を用いてｙ軸推薦集計値として算出し、算出結果を推薦集計値ＤＢ１６に格納する。具体的には、故障発生月および機種ごとに、第１のｙ軸中間値を第２のｙ軸中間値で割ったときの値を、ｙ軸推薦集計値とする。

ここで、推薦集計値ＤＢ１６について説明する。図９は、図１の推薦集計値ＤＢ１６のテーブルの一例を示す説明図である。図９に示すように、推薦集計値ＤＢ１６には、推薦集計部１４によるｙ軸推薦集計値の算出結果に関するテーブルが含まれている。具体的には、図９のテーブルは、データ項目として、ｘ軸項目と、推薦軸項目５と、ｙ軸推薦集計値とを関連付けている。

図９において、例えば、１行目のデータは、故障発生月が１月であるときの機種１で発生した故障率が０．００７０であることを示している。また、この数値は、図７に示す中間集計値ＤＢ１２から、１月および機種１に対応する第１のｙ軸中間値（＝３５）および第２のｙ軸中間値（＝５００１）を用いて、第１のｙ軸中間値を第２のｙ軸中間値で割ることで得られる値である。

図１の説明に戻り、推薦集計部１４は、さらに、算出したｘ軸項目および推薦軸項目５ごとのｙ軸推薦集計値から、推薦方式６に従って、推薦軸項目５ごとに推薦評価値を算出し、算出結果を推薦評価値ＤＢ１７に格納する。具体的には、推薦方式６に対応した統計式を用いて、機種ごとに推薦評価値を算出する。

なお、ここでは、推薦方式６を増加傾向と設定しているので、機種ごとの故障率の増加傾向を数値化するために、増加傾向に対応した統計式として、例えば、以下の式（１）を用いることができる。

ただし、式（１）において、Ａ_ｉを機種Ｎのｉ月のｙ軸推薦集計値、Ｂ_ｉを整数ｉ（１ずつ増加する系列）とおき、｛Ａ_ｉ｝と｛Ｂ_ｉ｝（双方とも長さｎ＝１２）の相関係数Ｒを推薦評価値としている。

また、推薦集計部１４は、さらに、算出した推薦軸項目５ごとの推薦評価値から、推薦軸項目の推薦順位を算出し、算出結果を推薦評価値ＤＢ１７に格納する。なお、推薦順位とは、推薦方式６で設定した傾向の度合いを順位付けしたものであり、その度合いが大きいほど順位が上位となる。

例えば、上記で例示したとおり、式（１）を用いて、機種ごとに推薦評価値を算出した場合、推薦評価値が大きいほど故障率の増加傾向が高くなる。この場合、機種ごとの推薦評価値の大小関係から、順位付けを行い、最も大きい推薦評価値を取る機種の推薦順位を１位とする。

ここで、推薦評価値ＤＢ１７について説明する。図１０は、図１の推薦評価値ＤＢ１７のテーブルの一例を示す説明図である。図１０に示すように、推薦評価値ＤＢ１７には、推薦集計部１４による推薦評価値および推薦順位の算出結果に関するテーブルが含まれている。具体的には、図１０のテーブルは、データ項目として、推薦軸項目５と、推薦評価値と、推薦順位とを関連付けている。

図１０において、例えば、１行目のデータは、機種１の推薦評価値が０．８４であり、推薦順位が１位であることを示している。すなわち、推薦順位が１位である機種１は、機種１〜４の中で故障率の増加傾向が最も高いことを示している。また、この数値は、図９に示す推薦集計値ＤＢ１６から、機種１に対応する１月から１２月までの各月のｙ軸推薦集計値を用いて、式（１）に従って算出した値である。

データ出力部１８は、統合集計値ＤＢ１５に格納されているｘ軸項目ごとのｙ軸統合集計値を用いて、ｘ軸項目およびｙ軸統合集計値の相関関係を、メイン品質レポート７として出力する。具体的には、データ出力部１８は、故障発生月と、すべての機種の故障率との相関関係を、メイン品質レポート７として出力する。

ここで、メイン品質レポート７について説明する。図１１は、図１のメイン品質レポート７の一例を示す説明図である。図１１に示すように、メイン品質レポート７は、故障発生月ごとのｙ軸統合集計値を、縦軸を故障率、横軸を故障発生月としたグラフにプロットした形で出力されたものである。すなわち、メイン品質レポート７では、故障発生月と、すべての機種の故障率との相関関係がグラフで示されている。

また、データ出力部１８は、推薦集計値ＤＢ１６に格納されているｘ軸項目および推薦軸項目５ごとのｙ軸推薦集計値を用いて、ｘ軸項目およびｙ軸推薦集計値の相関関係を機種ごとに推薦品質レポート８として出力する。具体的には、データ出力部１８は、故障発生月と、機種の故障率の相関関係を、機種ごとに推薦品質レポート８として出力する。

さらに、データ出力部１８は、推薦評価値ＤＢ１７に格納されている推薦軸項目５ごとの推薦順位を併せて出力する。具体的には、データ出力部１８は、機種ごとの推薦順位を併せて出力する。

ここで、推薦品質レポート８について説明する。図１２は、図１の推薦品質レポート８の一例を示す説明図である。図１３は、図１の推薦品質レポート８の別例を示す説明図である。図１２および図１３に示すように、推薦品質レポート８は、故障発生月ごとのｙ軸推薦集計値を、縦軸を故障率、横軸を故障発生月としたグラフにプロットした形で機種ごとに出力されたものである。すなわち、推薦品質レポート８では、故障発生月と、機種の故障率との相関関係がグラフで機種ごとに示されている。

また、図１２および図１３に示すように、各機種のグラフには、推薦順位も併せて示されている。すなわち、図１２に示す機種１に対応するグラフには、推薦順位が１位であることが示され、図１３に示す機種３に対応するグラフには、推薦順位が２位であることが示されている。

このように構成することで、ユーザは、比較条件４のｘ軸項目およびｙ軸項目で設定した２つのパラメータの相関関係を確認できる。また、ｘ軸項目およびｙ軸項目の相関関係を、推薦軸項目５で設定したデータ項目ごとに確認することができる。さらに、推薦方式で設定した内容に従って、推薦軸項目５ごとに得られたｘ軸項目およびｙ軸項目の相関関係が示す特定の傾向を定量的に確認することができる。

なお、図１２および図１３では、ユーザに対して各機種の故障率の増加傾向を定量的に明示するために、各機種に対応する推薦順位が示される場合を例示しているが、各機種に対応する推薦評価値が示されるようにしてもよい。

なお、ここでは、メイン品質レポート７および推薦品質レポート８において、各相関関係がグラフ形式で表される場合を例示しているが、どのような形式で各相関関係が表されていてもよい。また、データ出力部１８は、ユーザがメイン品質レポート７および推薦品質レポート８の内容を確認することができれば、これらをどのように出力してもよく、例えば、紙に印刷する形で出力するように構成してもよいし、表示装置の画面に表示するように構成してもよい。

次に、多次元データ分析支援装置１の一連の動作例について、図１４を参照しながら説明する。図１４は、本発明の実施の形態１における多次元データ分析支援装置１の一連の動作例を示すフローチャートである。

ステップＳ１０１において、推薦軸別中間集計部１１は、分析用入力データ（ここでは、故障情報ＤＢ２および契約情報ＤＢ３）から、比較条件４および推薦軸項目５に従って、ｘ軸項目および推薦軸項目５ごとにｙ軸中間値を算出して中間集計値ＤＢ１２に格納する。

ステップＳ１０２において、統合集計部１３は、中間集計値ＤＢ１２から、ｘ軸項目ごとにｙ軸項目の値を、ｙ軸集計式を用いてｙ軸統合集計値として算出して統合集計値ＤＢ１５に格納する。

ステップＳ１０３において、推薦集計部１４は、中間集計値ＤＢ１２から、ｘ軸項目および推薦軸項目５ごとにｙ軸項目の値を、ｙ軸集計式を用いてｙ軸推薦集計値として算出して推薦集計値ＤＢ１６に格納する。

ステップＳ１０４において、推薦集計部１４は、推薦集計値ＤＢ１６から、推薦方式６に従って、推薦軸項目５ごとに推薦評価値を算出するとともに、推薦軸項目５ごとの推薦評価値から推薦軸項目５の推薦順位を算出し、これらの算出結果を推薦評価値ＤＢ１７に格納する。

ステップＳ１０５において、データ出力部１８は、統合集計値ＤＢ１５からメイン品質レポート７を作成して出力するとともに、推薦集計値ＤＢ１６および推薦評価値ＤＢ１７から推薦品質レポート８を作成して出力する。

このように、多次元データ分析支援装置１によってステップＳ１０１〜ステップＳ１０５の各処理が実行されることで、メイン品質レポート７および推薦品質レポート８が出力されるので、ユーザは、分析用入力データの内容に応じて、比較条件４、推薦軸項目５および推薦方式６を設定するだけで、分析用入力データに対する所望の分析を容易に行うことができる。

以上、本実施の形態１によれば、分析用入力データから、比較条件および推薦軸項目に従って、ｘ軸項目および推薦軸項目ごとにｙ軸中間値を算出する推薦軸別中間集計部と、ｘ軸項目および推薦軸項目ごとのｙ軸中間値から、ｘ軸項目および推薦軸項目ごとにｙ軸項目の値を、ｙ軸集計式を用いてｙ軸推薦集計値として算出する推薦集計部と、ｘ軸項目および推薦軸項目ごとのｙ軸推薦集計値から、ｘ軸項目およびｙ軸推薦集計値の相関関係を、推薦軸項目ごとに出力するデータ出力部を備えて構成する。

これにより、多次元データに対する非定型的な分析の容易化を実現することができる。また、ユーザの分析スキルによることなく、ユーザによる入力に応じた分析結果が出力されるので、多次元データに関してユーザに予想外の気づきを与えるとともに、分析スキルの少ないユーザに対しても、非定型的な分析の結果を周知することができる。さらに、特徴的な分析事例がユーザに提示されることで、そのような分析事例が保守業務の際の予備知識として認知されるので、その結果、保守品質の向上につながる。

なお、本実施の形態１では、保守対象機器（例えば、昇降機）の保守業務に関する多次元データに対して本願発明を適用する場合を例示したが、これに限定されず、どのような多次元データに対しても適用可能であることはいうまでもない。

１ 多次元データ分析支援装置、２ 故障情報ＤＢ、３ 契約情報ＤＢ、４ 比較条件、５ 推薦軸項目、６ 推薦方式、７ メイン品質レポート、８ 推薦品質レポート、１１ 推薦軸別中間集計部、１２ 中間集計値ＤＢ、１３ 統合集計部、１４ 推薦集計部、１５ 統合集計値ＤＢ、１６ 推薦集計値ＤＢ、１７ 推薦評価値ＤＢ、１８ データ出力部。

Claims (4)

1. 分析用入力データと、
   推薦軸項目と、
   ｘ軸項目と、ｙ軸項目と、前記分析用入力データから前記ｘ軸項目および前記推薦軸項目ごとに前記ｙ軸項目の値を算出するためのｙ軸中間値およびｙ軸集計式とが規定された比較条件と、
   が入力される多次元データ分析支援装置であって、
   前記分析用入力データから、前記比較条件および前記推薦軸項目に従って、前記ｘ軸項目および前記推薦軸項目ごとに前記ｙ軸中間値を算出する推薦軸別中間集計部と、
   前記推薦軸別中間集計部によって算出された前記ｘ軸項目および前記推薦軸項目ごとの前記ｙ軸中間値から、前記ｘ軸項目および前記推薦軸項目ごとに前記ｙ軸項目の値を、前記ｙ軸集計式を用いてｙ軸推薦集計値として算出する推薦集計部と、
   前記推薦集計部によって算出された前記ｘ軸項目および前記推薦軸項目ごとの前記ｙ軸推薦集計値から、前記ｘ軸項目および前記ｙ軸推薦集計値の相関関係を、前記推薦軸項目ごとに出力するデータ出力部と、
   を備えた多次元データ分析支援装置。
2. 前記比較条件は、推薦方式がさらに規定され、
   前記推薦集計部は、
   算出された前記ｘ軸項目および前記推薦軸項目ごとの前記ｙ軸推薦集計値から、前記推薦方式に従って、前記推薦軸項目ごとに推薦評価値をさらに算出し、
   前記データ出力部は、
   前記推薦集計部によって算出された前記推薦軸項目ごとの前記推薦評価値をさらに出力する
   請求項１に記載の多次元データ分析支援装置。
3. 前記推薦集計部は、
   算出された前記推薦軸項目ごとの前記推薦評価値の大小関係から、前記推薦軸項目の推薦順位を算出し、
   前記データ出力部は、
   前記推薦軸項目ごとの前記推薦評価値の代わりに、前記推薦集計部によって算出された前記推薦軸項目の推薦順位をさらに出力する
   請求項２に記載の多次元データ分析支援装置。
4. 前記推薦軸別中間集計部によって算出された前記ｘ軸項目および前記推薦軸項目ごとの前記ｙ軸中間値から、前記ｘ軸項目ごとに前記ｙ軸項目の値を、前記ｙ軸集計式を用いてｙ軸統合集計値として算出する統合集計部をさらに備え、
   前記データ出力部は、
   前記統合集計部によって算出された前記ｘ軸項目ごとの前記ｙ軸統合集計値から、前記ｘ軸項目および前記ｙ軸統合集計値の相関関係をさらに出力する
   請求項１から３のいずれか１項に記載の多次元データ分析支援装置。

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