WO2021014823A1 - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム Download PDF

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WO2021014823A1
WO2021014823A1 PCT/JP2020/023497 JP2020023497W WO2021014823A1 WO 2021014823 A1 WO2021014823 A1 WO 2021014823A1 JP 2020023497 W JP2020023497 W JP 2020023497W WO 2021014823 A1 WO2021014823 A1 WO 2021014823A1
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WO
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data
variable
user
intervention
calculation
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PCT/JP2020/023497
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French (fr)
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淳史 野田
隆司 磯崎
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Sony Corp
Original Assignee
Sony Corp
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Publication date
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    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
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    • G—PHYSICS
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    • G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
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    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
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    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
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    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data

Definitions

  • This disclosure relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing program.
  • the causal effect of the target variable is calculated by intentionally changing the value of the variable (intervening in the variable) (intervention effect).
  • intervention effect There is a technology to calculate).
  • the data of each variable is infinite (or sufficient)
  • a highly accurate calculation result can be output, but in reality, the data of each variable is finite and the variable. Since the number of data varies from one data to another, the accuracy of the calculation result may decrease. Then, when the calculation result with low accuracy is presented, it cannot be said that appropriate information is presented to the user, and there is room for improvement.
  • this disclosure proposes an information processing device, an information processing method, and an information processing program that can present appropriate information to the user according to the data situation for calculating the intervention effect.
  • the information processing device of one form according to the present disclosure includes a determination unit and a presentation unit.
  • the determination unit calculates the intervention effect that occurs in the objective variable by intervening in any one of the plurality of variables based on the causal information showing the causal relationship between the plurality of variables. It is determined whether or not the data of the variable required for the calculation is insufficient.
  • the presenting unit presents information to the user based on the determination result of the determination unit.
  • FIG. 1 It is a figure which shows the outline of the information processing method which concerns on embodiment of this disclosure. It is a block diagram which shows the structure of the information processing apparatus which concerns on embodiment. It is a figure which shows an example of the customer information. It is a figure which shows the information which is presented by the presentation part. It is a figure which shows the information which is presented by the presentation part. It is a figure which shows the information which is presented by the presentation part. It is a figure which shows the information which is presented by the presentation part. It is a figure which shows the information which is presented by the presentation part. It is a figure which shows the information which is presented by the presentation part. It is a figure which shows the information which is presented by the presentation part. It is a figure which shows the information which is presented by the presentation part. It is a figure which shows the information which is presented by the presentation part. It is a figure which shows the information which is presented by the presentation part. It is a figure which shows the information which is presented by the presentation part. It is a figure which shows the
  • a plurality of components having substantially the same functional configuration may be distinguished by adding different numbers after the same reference numerals. However, if it is not necessary to distinguish each of the plurality of components having substantially the same functional configuration, only the same reference numerals are given.
  • the information processing device, information processing method, and information processing program according to the embodiment are not limited to application to corporate data analysis, that is, data analysis in the business field, and are not limited to, for example, the medical field and education. It can be applied to data analysis in various fields such as fields.
  • the information processing apparatus, information processing method, and information processing program according to the embodiment can be applied to data analysis that handles a plurality of variables.
  • FIG. 1 is a diagram showing an outline of an information processing method according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 1 shows causal information showing a causal relationship between a plurality of variables, a so-called causal graph.
  • the causal graph shown in FIG. 1 for the four variables X, Y, Z1 and Z2, the direction of the causal effect between the variables is indicated by an arrow (cause ⁇ effect). That is, the causal graph shown in FIG. 1 is a directed graph.
  • the causal information shown in FIG. 1 is, in other words, information of a graphical model with a probability distribution in which probabilistic / statistical cause and effect variables are connected by arrows.
  • the variable may be any variable such as a categorical variable or a continuous variable, but specifically, it is desirable that the variable is a categorical variable.
  • a continuous variable it can be made into a categorical variable by n equal division of the distribution function (n is a natural number of 2 or more).
  • causal graph shown in FIG. 1 is an example of causal information, and the causal information may be information that lists causal relationships between variables, or information that can grasp causal relationships between a plurality of variables. Just do it.
  • Such causal information is generated using, for example, customer attribute data (age, gender, address, etc.) possessed by the company, questionnaire data conducted for each customer, and the like.
  • FIG. 1 shows causal information generated using data of a company that provides service A and service B to customers who are members (current and past).
  • the variable Z1 shown in FIG. 1 is the data of the address of the customer who is a member.
  • the variable Z2 is questionnaire data indicating the satisfaction level of the service B.
  • the variable X is questionnaire data indicating the satisfaction level of the service A.
  • the variable Y is data indicating whether or not the customer has withdrawn from the service.
  • service A and service B are not limited to the case where they are provided by the same company, and may be provided by different companies. That is, the causal information (causal graph) is not limited to the case where it is generated using the data of one company, and may be generated using the data of a plurality of companies.
  • the intervening variable X may be described as the intervention variable X
  • the target variable Y may be described as the objective variable Y.
  • the causal information shown in FIG. 1 is generated in advance based on the data of the customer of the company. Further, in FIG. 1, it is assumed that the user (for example, the person in charge of the company) accepts the variable X (intervention variable X) that the user wants to intervene and the objective variable Y that wants to see the intervention effect from the user. That is, in FIG. 1, the satisfaction data of the service A is intervened to see the change in the presence or absence of withdrawal of the member as the intervention effect.
  • the purpose is to intervene in any one of a plurality of variables X, Y, Z1 and Z2 (intervention variable X) based on causal information.
  • intervention variable X a plurality of variables X, Y, Z1 and Z2
  • variable data referred to here includes data obtained by combining a plurality of variables in addition to data for each variable, and details of these will be described later.
  • step S2 information based on the determination result in step S1 is presented to the user (step S2).
  • the user when it is determined that the data of the variables X, Y, Z1, Z2 required for the intervention effect calculation is not insufficient (the data is sufficient), the user accepts the data.
  • the intervention effect is calculated based on the content of the intervention, and the calculation result is presented to the user.
  • the information processing method when it is determined that the data of the variables X, Y, Z1 and Z2 required for the intervention effect calculation is insufficient, for example, information indicating that the intervention effect calculation is impossible or information indicating that the intervention effect calculation is impossible. It presents to the user information indicating variables for which data is insufficient, information indicating countermeasures that satisfy the data of variables required for intervention effect calculation, and the like. The details of the information presented to the user will be described later.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of the information processing device 1 according to the embodiment.
  • the information processing device 1 is communicably connected to the user terminal 11 via a predetermined network (not shown).
  • a predetermined network not shown.
  • the case where the information processing device 1 and the user terminal 11 are configured separately is shown, but in other embodiments, the functions of the information processing device 1 and the user terminal 11 are integrated.
  • the configured terminal device may be adopted.
  • the user terminal 11 is, for example, a terminal device used by a person in charge of a company or a user such as an individual.
  • the user terminal 11 is realized by, for example, a smartphone, a tablet terminal, a notebook PC (Personal Computer), a desktop PC, a mobile phone, a PDA (Personal Digital Assistant), or the like.
  • the information processing device 1 includes a communication unit 2, a control unit 3, and a storage unit 4.
  • the communication unit 2 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card) or the like. Then, the communication unit 2 transmits / receives information to / from the user terminal 11 via a predetermined network.
  • NIC Network Interface Card
  • the control unit 3 includes a reception unit 31, an extraction unit 32, a determination unit 33, a presentation unit 34, a countermeasure proposal execution unit 35, and an intervention calculation unit 36.
  • the storage unit 4 stores the causal information 41 and the customer information 42.
  • the information processing device 1 includes, for example, a computer having a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), a data flash, an input / output port, and various circuits.
  • a CPU Central Processing Unit
  • ROM Read Only Memory
  • RAM Random Access Memory
  • data flash an input / output port
  • various circuits for example, a computer having a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), a data flash, an input / output port, and various circuits.
  • the CPU of the computer reads and executes the program stored in the ROM to read and execute the reception unit 31, the extraction unit 32, the determination unit 33, the presentation unit 34, the countermeasure proposal execution unit 35, and the intervention calculation unit of the control unit 3. Functions as 36.
  • At least one or all of the reception unit 31, the extraction unit 32, the determination unit 33, the presentation unit 34, the countermeasure proposal execution unit 35, and the intervention calculation unit 36 of the control unit 3 are ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or FPGA. It can also be configured with hardware such as (Field Programmable Gate Array).
  • the storage unit 4 corresponds to, for example, RAM or data flash.
  • the RAM or data flash can store causal information 41, customer information 42, information on various programs, and the like.
  • the information processing device 1 may acquire the above-mentioned program and various information via another computer or a portable recording medium connected by a wired or wireless network.
  • the causal information 41 is information showing a probabilistic or statistical causal relationship between a plurality of variables.
  • the causal information 41 may be created, for example, based on a statistically estimated model of a causal Bayesian network or a causal structural equation (see, eg, Patent Document 1), or by an expert or user.
  • Causal relationships between variables may be stored as associated information.
  • Customer information 42 is customer data owned by the company to which the user belongs.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of customer information 42.
  • the customer information 42 may be generated for each company, or customer data owned by a plurality of companies may be collected.
  • the customer information 42 includes items such as "customer ID”, "age”, “gender”, “address”, and "questionnaire data”.
  • Customer ID is identification information that identifies the customer.
  • Age is information indicating the age of the customer.
  • the “age” may be the exact age as shown in FIG. 3, or may be abstracted as “20's”.
  • Gender is information indicating the gender of the customer.
  • the “address” is information indicating the customer's address.
  • the “address” may be a detailed address, or may be abstracted as "Tokyo" or "Kanto region”.
  • “Questionnaire data” is information indicating the answers to questionnaires conducted by companies to customers.
  • “unanswered” of "questionnaire data” shown in FIG. 3 indicates that the questionnaire was not conducted or the questionnaire was conducted but not answered.
  • control unit 3 reception unit 31, extraction unit 32, determination unit 33, presentation unit 34, countermeasure proposal execution unit 35, and intervention calculation unit 36.
  • the reception unit 31 receives various information from the user via the user terminal 11. For example, the reception unit 31 receives information from the user for calculating the intervention effect. Specifically, the reception unit 31 accepts the selection of the intervention variable, which is a variable to intervene from the user, and the objective variable, which is a variable for which the intervention effect is to be seen, from the variables in the causal information 41. Further, the reception unit 31 accepts a user's selection operation for the options presented by the information processing device 1. Specifically, when the variable extracted by the extraction unit 32, which will be described later, has data loss, the reception unit 31 accepts a selection operation for designating a process for the missing variable.
  • the intervention variable which is a variable to intervene from the user
  • the objective variable which is a variable for which the intervention effect is to be seen
  • the reception unit 31 accepts a selection operation for designating a countermeasure plan to be executed by the countermeasure plan execution unit 35, which will be described later, from a plurality of countermeasure plans presented to the user.
  • the reception unit 31 receives the intervention content (change content) for the intervention variable when the intervention effect calculation can be performed.
  • the extraction unit 32 extracts the variables necessary for the intervention effect calculation from the variables included in the causal information 41. Specifically, the extraction unit 32 extracts variables (for example, confounding variables) that have a direct or indirect causal relationship with the intervention variable based on the causal information 41. In other words, the extraction unit 32 selects variables (variables Z1 and Z2) in which the causal arrow shown in FIG. 1 is connected to the intervention variable X, and variables that are connected to the variables (variables Z1 and Z2) and are not connected to the intervention variable X. Extract.
  • variables for example, confounding variables
  • the determination unit 33 determines whether or not the variable data required for the intervention effect calculation is insufficient when the intervention effect calculation is performed based on the causal information 41. First, the determination unit 33 determines whether or not the variables extracted by the extraction unit 32, the intervention variables, and the objective variables include variables for which data is missing, prior to determining the lack of data. ..
  • a variable for which data is missing refers to a case where there is no data for some of the values that a variable can take. For example, regarding the frequency distribution data of continuous variables, there is no data (missing) of some values (classes) among the continuous values (classes).
  • the determination unit 33 When there is a variable whose data is missing (hereinafter, missing variable), the determination unit 33 presents the user with how to handle the missing variable and accepts the user's selection.
  • the determination unit 33 presents, for example, the following three ways of handling the missing variable. (1) Exclude data containing missing values (2) Complement missing values (3) Treat missing values as one categorical value
  • the determination unit 33 complements the missing data among the missing variables. For example, when the missing variable is a variable having a continuous value (continuous variable), the determination unit 33 uses, for example, the average value or the median value of the data in other values included in the missing variable to obtain the data of the missing value. To complement. Further, when the missing variable is a categorical variable, the determination unit 33 complements the data of the missing value by using, for example, the representative value of the missing variable.
  • the determination unit 33 handles the missing data as it is. Specifically, the determination unit 33 adds information indicating that the missing value among the missing variables is missing, and performs the subsequent aggregation process.
  • the determination unit 33 aggregates the data of these variables when the data of the variables is not missing and when the processing according to the handling method of the missing variables selected by the user is completed. Specifically, the determination unit 33 performs an aggregation process for aggregating data for each combination of the intervention variable, the objective variable, and the variables extracted by the extraction unit 32.
  • the determination unit 33 determines whether or not the number of data is equal to or greater than a predetermined threshold value for each combination of variables aggregated by the aggregation process. When the number of data is equal to or greater than the threshold value for all combinations of variables, the determination unit 33 determines that the data of the variables required for the intervention effect calculation is sufficient (not insufficient). That is, the determination unit 33 determines that the intervention effect calculation is possible.
  • the determination unit 33 determines that the data of the variables necessary for calculating the intervention effect is insufficient. That is, the determination unit 33 determines that the intervention effect calculation is impossible.
  • the determination unit 33 notifies the presentation unit 34 and the intervention calculation unit 36 of the determination result.
  • the determination result presented to the presentation unit 34 includes information on whether or not the data of the variables necessary for calculating the intervention effect is insufficient, information on the combination of variables for which the data is insufficient, and the like.
  • the determination unit 33 determines whether or not the variable data required for the intervention effect calculation is insufficient. That is, the determination unit 33 determines whether or not the data shortage has been resolved by executing the countermeasure plan by the countermeasure plan execution unit 35.
  • the presentation unit 34 presents information to the user based on the determination result of the determination unit 33. For example, the presentation unit 34 presents to the user information indicating that the intervention effect calculation is possible when the determination unit 33 determines that the data of the variables required for the intervention effect calculation is sufficient.
  • the presentation unit 34 presents information indicating that the intervention effect calculation is impossible to the user.
  • the presentation unit 34 presents information indicating the lack of data and a countermeasure plan for satisfying the data, as well as information indicating that the intervention effect calculation is impossible. The details of the information presented by the presentation unit 34 will be described later in FIGS. 4 to 16.
  • the countermeasure plan execution unit 35 executes the countermeasure plan presented to the user by the presentation unit 34. For example, when a plurality of countermeasure plans are presented by the presenting unit 34, the reception unit 31 accepts the selection of one countermeasure plan from the user, and further receives an execution instruction instructing the execution of the selected countermeasure plan. Then, when the reception unit 31 receives the execution instruction of the countermeasure plan, the countermeasure plan execution unit 35 executes the countermeasure plan. Specific examples of the countermeasure plan executed by the countermeasure plan execution unit 35 will be described later with reference to FIGS. 4 to 16.
  • the intervention calculation unit 36 executes the intervention effect calculation when the determination unit 33 determines that the data of the variables required for the intervention effect calculation is sufficient. Specifically, the intervention calculation unit 36 calculates the intervention effect in the objective variable based on the content of the intervention in the intervention variable received from the user by the reception unit 31.
  • the intervention calculation unit 36 notifies the presentation unit 34 of the calculation result of the intervention effect calculation, and the presentation unit 34 presents the intervention information based on the calculation result to the user.
  • the details of the intervention information presented to the user will be described later.
  • 4 to 16 are diagrams showing information presented by the presentation unit 34.
  • the presentation unit 34 presents, for example, the information “error!” And “intervention calculation cannot be performed” indicating that the intervention effect calculation is impossible, and the data is insufficient.
  • the presentation unit 34 may display only the information (text information) shown in the lower part of FIG. 4 as the information to be presented to the user, and further, the information shown in the upper part of FIG. 4 (graphic model of the causal information 41). May also be displayed.
  • the presentation unit 34 presents, for example, information indicating that the intervention effect calculation is impossible, and also presents a countermeasure plan that satisfies the variable data required for the intervention effect calculation. You may.
  • variable ⁇ is an arbitrary variable related to this intervention effect calculation, and in the example of FIG. 4, it is variable X, variable Z1 or variable Z2. Further, in the following, "Zi" is assumed to be a variable Z1 or a variable Z2.
  • the countermeasure plan in FIG. 5, the one having a weak influence among (2) Zi) ) Is dimmed. That is, the presentation unit 34 changes the display mode from other countermeasures for the countermeasures that cannot solve the data shortage. As a result, it is possible to prevent the user from erroneously selecting a meaningless countermeasure plan. It should be noted that the countermeasures that cannot solve the data shortage may be hidden.
  • the presentation unit 34 when presenting a plurality of countermeasure plans, the presentation unit 34 presents recommended information (black-painted star mark shown in FIG. 5) based on the user's skill level for each countermeasure plan.
  • the user's skill level is a degree indicating abundant experience in data analysis.
  • the presentation unit 34 increases the recommended information of "changing the direction of the arrow from X to Zi". That is, the presentation unit 34 recommends the countermeasure plan of "changing the direction of the arrow from X to Zi" according to the level of skill level, because the reliability of the intervention effect calculation will be lowered if the user with low skill level performs it. Dynamically change the level of information. Further, as shown in FIG. 6, the presentation unit 34 displays auxiliary information such as "You are an expert, so the recommendation level is higher than usual.” This makes it possible to convey that a high degree of skill is required when implementing the countermeasure plan of "changing the direction of the arrow from X to Zi".
  • the reception unit 31 accepts the selection of at least one countermeasure (check the check box) from the user.
  • the presentation unit 34 presents specific information as shown in FIGS. 7 to 14 for each of the countermeasure proposals received by the reception unit 31.
  • the above-mentioned countermeasures (1) to (5) will be specifically described.
  • FIG. 7 shows a specific example of the countermeasure "combining the categorical values of the variable ⁇ ".
  • X among the candidates X, Z1 and Z2 of the variable ⁇ is selected by the judgment of the system or by the user.
  • the countermeasure "combine the categorical values of the variable ⁇ " is selected by the user, the data of the values for which the data is insufficient for the plurality of values (categorical values) included in the variable ⁇ . And data of other values are combined.
  • FIG. 7 shows the distribution of the number of data (number of customers) at each value of the intervention variable X, “satisfaction with service A”.
  • each value (1 to 5) of "satisfaction of service A" is "1: very dissatisfied", “2: slightly dissatisfied”, “3: neither", “4: slightly satisfied”, “ 5: Very satisfied ".
  • the presentation unit 34 presents, for example, to combine the number of data of "1: very dissatisfied” and "2: slightly dissatisfied". That is, the presentation unit 34 regards two values, “1: very dissatisfied”, which is a value for which the number of data is insufficient, and "2: a little dissatisfied", which is not insufficient for the number of data, as one value, and data. Present to add up the numbers. That is, it is presented that two values having relatively similar contents are regarded as one value and the number of data is added up.
  • the countermeasure plan execution unit 35 executes the countermeasure plan presented by the presentation unit 34. That is, the countermeasure plan execution unit 35 combines "1: very dissatisfied” and “2: slightly dissatisfied” and adds up the number of data of each value.
  • the combined value is preferably expressed as a value that can identify the combination of "1: very dissatisfied” and "2: slightly dissatisfied”.
  • the number of data of the value regarded as one is the total value of the number of data of the two values, so that the number of data is not insufficient.
  • the possible values of the variable X are reduced from 5 values to 4 values, and the data shortage is solved. This makes it possible for the intervention calculation unit 36, which will be described later, to execute the intervention effect calculation.
  • the number of data is not limited to the case of combining the value with insufficient data and the value without insufficient data, and if the data shortage can be resolved, the number of data will be increased. You may combine the missing values. Further, although FIG. 7 shows a case where two values are combined, three or more values may be combined.
  • FIG. 7 the joining process is shown when the number of data of one variable X is insufficient, but the joining process can be performed even when the data due to the combination of a plurality of variables is insufficient. This point will be described with reference to FIG.
  • the presentation unit 34 visualizes the information indicating the variable for which the data is insufficient and presents it to the user. Specifically, the presentation unit 34 displays a list of the number of data in a table format by combining variables including variables for which data is insufficient. Further, the presentation unit 34 changes the background color information (shading and RGB) of each item displayed in the table format according to the number of data. This makes it possible for the user to easily grasp which combination of values of data is missing in the plurality of variables.
  • the presentation unit 34 is not limited to changing the background color information of each item, and may change the display mode (character size, etc.) according to the number of data of each item.
  • the presentation unit 34 presents the combination of the values of the variables together with the information in the table described above.
  • the presentation unit 34 presents two combination methods in order to solve the data shortage of the combination of “Hokkaido” and “very dissatisfied”. Specifically, the presentation unit 34 presents a method of combining "Hokkaido” and “Tohoku” and a method of combining "very dissatisfied” and “somewhat dissatisfied”. That is, the presentation unit 34 either combines the values of the variable "address” and reduces it from 5 values to 4 values, or combines the values of the variable "satisfaction of service A" and reduces it from 5 values to 4 values. This solves the data shortage.
  • the countermeasure execution unit 35 executes the selected countermeasure.
  • the presentation unit 34 sets the values (categorical values) of the variables X and Z for each variable or so as to eliminate the area (each item of the combination of variables) having a small number of data.
  • Clustering processing is performed by the combination pattern of variables, and combination processing is internally performed so as to make the condition capable of calculating the intervention effect, and it is not presented to the user.
  • the presentation unit 34 internally executes a joining process that eliminates an area where the number of data is insufficient by clustering items having similar distributions of variable values. .. More specifically, in the example shown in FIG. 8, the presentation unit 34 is connected by a combination of the variable X and the variable Z.
  • FIG. 10 shows a specific example of the countermeasure plan “remove Zi having a weak influence”.
  • the presentation unit 34 selects the variables required for the intervention effect calculation that have a small effect on the intervention effect from the intervention effect calculation. Present the user to exclude.
  • the degree of influence on the intervention effect can be calculated based on, for example, a change in the mutual information amount (interdependent amount between the two variables) of the intervention variable X and the objective variable Y.
  • the above-mentioned degree of influence is the mutual information amount of the intervention variable X and the objective variable Y when each variable Z1 (or variable Z2) is conditioned, and the mutual information amount when each variable is not conditioned. It can be calculated as a difference. That is, the smaller the difference, the smaller the degree of influence.
  • variable Z1 "address” has a small influence on the calculation of the intervention effect when the intervention variable X and the objective variable Y are used. In other words, even if the variable Z1 "address" is excluded from the intervention effect calculation, the reliability of the calculation result does not decrease so much.
  • the presentation unit 34 presents the user to remove the variable Z1 from the intervention effect calculation.
  • the countermeasure plan execution unit 35 removes the variable Z1 while minimizing the decrease in the reliability of the calculation result. , You will be able to calculate the effect of intervention.
  • the presentation unit 34 may present only the variable having the smallest influence degree as the variable to be removed from the intervention effect calculation, display all the variables in the order of the influence degree in a list, and display the variable to be removed from the calculation. You may let the user choose.
  • the presentation unit 34 may present a variable whose degree of influence is smaller than a predetermined threshold value, that is, a variable whose difference in the amount of mutual information described above is smaller than a predetermined threshold value.
  • the presentation unit 34 presents, for example, as a variable to be removed from the calculation when the mutual information amount of the variable X and the variable Z1 or the mutual information amount of the variable Y and the variable Z1 is smaller than a predetermined threshold value. May be good.
  • the above-mentioned degree of influence is not limited to the case of calculating based on the mutual information of two variables, for example, a function for calculating the correlation between two variables, a function for calculating the similarity between two variables, a tendency score, and the like. It may be calculated based on other methods, i.e., it can be calculated by any method of measuring the distance between two variables.
  • the presentation unit 34 indicates that the above-mentioned degree of influence is smaller than the predetermined threshold value and there is no influence even if it is removed from the calculation.
  • the process of removing from the calculation may be performed internally without presenting the countermeasure plan to the user.
  • FIG. 11 shows a specific example of the countermeasure plan “changing the direction of the arrow from X to Zi”.
  • the presentation unit 34 presents to the user that when the countermeasure "change the direction of the arrow from X to Zi" is selected by the user, the direction of the causality between the variables required for the calculation of the intervention effect is changed.
  • variable Z2 ⁇ variable X before the change is changed to variable X ⁇ variable Z1 after the change.
  • the target of the variable for changing the direction of the causality may be arbitrarily selected by the user, or the control unit 3 automatically selects a variable having a high correlation between the two variables, a variable having a high similarity, and the like. You may.
  • the presentation unit 34 presents the user with a countermeasure plan for changing the direction of causality, and also presents supplementary information regarding the countermeasure plan.
  • the presentation unit 34 displays "Tips", which is supplementary information, together with the countermeasure plan.
  • the reception unit 31 receives the execution instruction of the countermeasure plan from the user
  • the countermeasure plan execution unit 35 executes the countermeasure plan.
  • the direction of causality between the two variables is reversed, and as shown in FIG. 12, the variables required for calculating the intervention effect change.
  • FIG. 12 shows a case where the causal directions of the variables X and Z2 are changed.
  • the variables Z1 and Z2 are variables necessary for calculating the intervention effect.
  • the intervention effect cannot be calculated in the causal relationship shown in the upper part of FIG. Therefore, as shown in the lower part of FIG. 12, by changing the direction of the causality of the variable X and the variable Z2, the variable Z2 is no longer a variable necessary for calculating the intervention effect. That is, in the case of the causal relationship shown in the lower part of FIG. 12, the intervention effect can be calculated when the intervention variable X and the objective variable Y are used. In other words, by changing the direction of causality, the variables required for intervention effect calculation change (decrease), so the variables lacking data are no longer necessary for calculation, and as a result, the data shortage can be resolved.
  • the presentation unit 34 changes the intervening variable from the variable X to the variable Z2 when the correlation (or the degree of influence described above) between the variable X and the variable Z2 is equal to or higher than a predetermined threshold value.
  • the presentation unit 34 presents that if there is a variable that has a high correlation with the intervention variable before the change, the intervention variable is changed to the variable. That is, the presentation unit 34 presents to the user as a countermeasure plan that the intervening variable is changed without changing the objective variable Y.
  • variable Z1 when the variable Z1 lacks data, by setting the variable Z2 as the intervention variable, the variable Z1 is no longer a variable required for the intervention effect calculation, and as a result, the variable required for the intervention effect calculation. Data shortage can be solved.
  • the presentation unit 34 presents the user with a countermeasure plan for changing the intervention variable, and also presents supplementary information regarding the countermeasure plan.
  • the presentation unit 34 displays "Tips", which is supplementary information, together with the countermeasure plan.
  • FIG. 14 shows a specific example of the countermeasure "continue the calculation although the accuracy drops". That is, the presentation unit 34 presents that the accuracy of the intervention effect calculation (reliability shown in the lower part of FIG. 14) is reduced when the countermeasure proposal "the accuracy is reduced but the calculation is continued" is selected by the user. , Presents the user to continue the intervention effect calculation.
  • the presentation unit 34 displays information for the user to input the content of the intervention in the intervention variable X. Specifically, the presentation unit 34 displays the data of the variable X before the intervention and the data of the variable X after the intervention according to the user operation. That is, the user performs an operation of changing the distribution of the data of the variable X after the intervention. As shown in FIG. 14, among the values of the variable X, it is preferable that the value in which the user intervenes is displayed differently from the value in which the user has not intervened. In FIG. 14, the data of the value in which the user intervened is shown by hatching.
  • the intervention calculation unit 36 calculates the intervention effect when the "decision" button is operated by the user after the intervention operation, and the presentation unit 34 outputs the intervention information based on the calculation result of the intervention calculation unit 36. indicate.
  • the intervention information presented by the presentation unit 34 includes data on the objective variable Y before and after the intervention, and information on a change in the ratio of the number of data (intervention effect) (“1””. The ratio of XX% increased!) Is included.
  • the presentation unit 34 provides intervention information including the reliability of the intervention effect, such as "However, the reliability of the result is ⁇ % because the approximate calculation is performed.” Present to. It is preferable that the presentation unit 34 presents the reliability of the intervention effect only when the determination unit 33 determines that the data is insufficient and the calculation of the intervention effect is originally impossible. That is, when the determination unit 33 determines that the data of the variables required for the intervention effect calculation is sufficient, the presentation unit 34 does not present information indicating the reliability of the intervention effect.
  • the intervention calculation unit 36 When calculating the above-mentioned reliability (accuracy of intervention effect calculation), the intervention calculation unit 36 repeatedly executes random sampling of data ⁇ intervention effect calculation, for example, using the data of variables required for intervention effect calculation. Then, the reliability is calculated by calculating the variance of the calculation result. Alternatively, the intervention calculation unit 36 may calculate a standardized index according to the number of data for each combination of variables required for intervention effect calculation, and calculate the minimum value as reliability.
  • the determination unit 33 determines that the data required for the intervention effect calculation is insufficient, the content presented when continuing the intervention effect calculation is shown. For example, the determination unit 33 shows. When it is determined that the data required for the intervention effect calculation is sufficient, basically the same information as in FIG. 14 is presented except for the presentation of reliability.
  • FIG. 15 is a diagram showing information presented by the presentation unit 34.
  • the presentation unit 34 when displaying the distribution of the data of the variable X after the intervention, the presentation unit 34 superimposes the display of "input not possible" on the data of the value "1" so that the data of the value "1" cannot be changed. Display it.
  • the presentation unit 34 refers to a value in which the data is less than a predetermined number among the plurality of values included in the variable X. Prohibit acceptance of intervention from users.
  • the display of "input not possible” is superimposed on the data of the value "1" to prohibit the intervention, but the display mode may be arbitrary. For example, data on values that prohibit intervention may be dimmed or transparent. Alternatively, the display mode may not be changed so that the data is not changed when the user operates to intervene.
  • the presentation unit 34 may display the reason why "input is not possible” together with the screen. For example, the presentation unit 34 cannot change the data for the value "1" because the number of data is insufficient, or the data cannot be changed because the reliability of the calculation result of the intervention effect is low due to the insufficient number of data. May be displayed.
  • FIG. 16 shows a specific example of the countermeasure plan “Retrieving data”.
  • the presentation unit 34 presents information indicating a variable for which the data is insufficient, and also presents the user to retake the data.
  • the presentation unit 34 is not limited to the case where the variable of lack of data is displayed as text when presenting the data retake, and for example, the information (visualized information) of the table as shown in FIG. 8 is also displayed. You may.
  • FIG. 17 is a flowchart showing an information processing procedure executed by the information processing apparatus 1 according to the embodiment. In FIG. 17, it is assumed that the causal information 41 is generated in advance.
  • the reception unit 31 receives the selection of the intervention variable and the objective variable from the variables in the causal information 41 from the user (step S101).
  • the extraction unit 32 extracts variables (confounding variables, etc.) necessary for calculating the intervention effect from the variables in the causal information 41 (step S102).
  • the determination unit 33 determines whether or not the variable data extracted by the extraction unit 32 has a defect (step S103).
  • the presentation unit 34 presents the user with information including the following options (1) to (3), and the reception unit 31. Accepts the selection of any option from the user (step S104). (1) Exclude data containing missing values (2) Complement missing values (3) Treat missing values as one categorical value
  • the determination unit 33 performs processing according to the option selected from (1) to (3) on the variables including the missing values, and obtains data for each combination of variables necessary for calculating the intervention effect. Aggregate (step S105).
  • the determination unit 33 determines whether or not the total number of data is equal to or greater than the threshold value (step S106). That is, the determination unit 33 determines the lack of variable data necessary for calculating the intervention effect.
  • the presentation unit 34 informs the user that the intervention effect calculation is possible when the total number of data is equal to or greater than the threshold value, that is, when the data of the variables required for the intervention effect calculation is sufficient (step S106: Yes). Present (step S107).
  • the reception unit 31 receives a change in the distribution of the intervention variable from the user, and the intervention calculation unit 36 executes the intervention effect calculation in the objective variable based on the intervention content received from the user (step S108).
  • the presentation unit 34 presents the change in the distribution of the objective variable based on the calculation result of the intervention calculation unit 36 to the user (step S109), and ends the process.
  • step S103 if the extracted variable data is not missing (step S103: No), the control unit 3 advances the process to step S105.
  • step S106 the presentation unit 34 cannot calculate the intervention effect when the total number of data is less than the threshold value, that is, when the data of the variables required for the intervention effect calculation is insufficient (step S106: No). Is presented to the user (step S110).
  • the presentation unit 34 displays a list of countermeasure plans together with recommended information indicating the degree of recommendation (step S111). Subsequently, the presentation unit 34 accepts the selection of one countermeasure plan from the user and displays the information regarding the accepted countermeasure plan (step S112).
  • the countermeasure plan execution unit 35 determines whether or not the user has performed an operation permitting the execution of the countermeasure plan (step S113), and performs an operation not permitting the execution of the countermeasure plan (step S113: No). ), End the process.
  • step S113 when the user performs an operation permitting the execution of the countermeasure plan (step S113: Yes), the countermeasure plan execution unit 35 executes the countermeasure plan (step S114) and proceeds to the process in step S105.
  • FIG. 18 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the information processing device 1 according to the present embodiment.
  • the information processing device 1 includes a CPU (Central Processing Unit) 901, a ROM (Read Only Memory) 902, a RAM (Random Access Memory) 903, a host bus 905, a bridge 907, an external bus 906, and an interface 908. , Input device 911, output device 912, storage device 913, drive 914, connection port 915, and communication device 916.
  • the information processing device 20 may include a processing circuit such as an electric circuit, a DSP, or an ASIC in place of or in combination with the CPU 901.
  • the CPU 901 functions as an arithmetic processing device and a control device, and controls the overall operation in the information processing device 20 according to various programs. Further, the CPU 901 may be a microprocessor.
  • the ROM 902 stores programs, calculation parameters, and the like used by the CPU 901.
  • the RAM 903 temporarily stores a program used in the execution of the CPU 901, parameters that are appropriately changed in the execution, and the like.
  • the CPU 901 may execute the functions of the reception unit 31, the extraction unit 32, the determination unit 33, the presentation unit 34, the countermeasure proposal execution unit 35, and the intervention calculation unit 36, for example.
  • the CPU 901, ROM 902 and RAM 903 are connected to each other by a host bus 905 including a CPU bus and the like.
  • the host bus 905 is connected to an external bus 906 such as a PCI (Peripheral Component Interconnect / Interface) bus via a bridge 907.
  • the host bus 905, the bridge 907, and the external bus 906 do not necessarily have to be separately configured, and these functions may be implemented on one bus.
  • the input device 911 is a device in which information is input by a user such as a mouse, keyboard, touch panel, buttons, microphone, switch, or lever.
  • the input device 911 may be a remote control device using infrared rays or other radio waves, or may be an externally connected device such as a mobile phone or a PDA that supports the operation of the information processing device 1.
  • the input device 911 may include, for example, an input control circuit that generates an input signal based on the information input by the user using the above input means.
  • the output device 912 is a device capable of visually or audibly notifying the user of information.
  • the output device 912 is, for example, a display device such as a CRT (Cathode Ray Tube) display device, a liquid crystal display device, a plasma display device, an EL (ElectroLuminence) display device, a laser projector, an LED (Light Emitting Diode) projector, or a lamp. It may be an audio output device such as a speaker or a headphone.
  • the output device 912 may output the results obtained by various processes by the information processing device 1, for example. Specifically, the output device 912 may visually display the results obtained by various processes by the information processing device 1 in various formats such as texts, images, tables, and graphs. Alternatively, the output device 912 may convert an audio signal such as audio data or acoustic data into an analog signal and output it audibly.
  • the input device 911 and the output device 912 may, for example, perform an interface function.
  • the storage device 913 is a data storage device formed as an example of the storage unit 4 of the information processing device 1.
  • the storage device 913 may be realized by, for example, a magnetic storage device such as an HDD (Hard Disk Drive), a semiconductor storage device, an optical storage device, an optical magnetic storage device, or the like.
  • the storage device 913 may include a storage medium, a recording device that records data on the storage medium, a reading device that reads data from the storage medium, a deleting device that deletes the data recorded on the storage medium, and the like.
  • the storage device 913 may store a program executed by the CPU 901, various data, various data acquired from the outside, and the like.
  • the storage device 913 may execute a function of storing the causal information 41 and the customer information 42, for example.
  • the drive 914 is a reader / writer for a storage medium, and is built in or externally attached to the information processing device 1.
  • the drive 914 reads the information recorded in the removable storage medium such as the mounted magnetic disk, optical disk, magneto-optical disk, or semiconductor memory, and outputs the information to the RAM 903.
  • the drive 914 can also write information to the removable storage medium.
  • connection port 915 is an interface connected to an external device.
  • the connection port 915 is a connection port capable of transmitting data with an external device, and may be, for example, USB (Universal Serial Bus).
  • the communication device 916 is, for example, an interface formed by a communication device or the like for connecting to the network 920.
  • the communication device 916 may be, for example, a communication card for a wired or wireless LAN (Local Area Network), LTE (Long Term Evolution), Bluetooth (registered trademark), WUSB (Wireless USB), or the like.
  • the communication device 916 may be a router for optical communication, a router for ADSL (Asymmetric Digital Subscriber Line), a modem for various communications, or the like.
  • the communication device 916 can send and receive signals and the like to and from the Internet or other communication devices in accordance with a predetermined protocol such as TCP / IP.
  • the network 40 is a wired or wireless transmission line for information.
  • the network 40 may include a public network such as the Internet, a telephone line network or a satellite communication network, various LANs (Local Area Network) including Ethernet (registered trademark), WAN (Wide Area Network), and the like.
  • the network 920 may include a dedicated line network such as IP-VPN (Internet Protocol-Virtual Private Network).
  • a computer program for exerting the same functions as each configuration of the information processing device 1 according to the above-described embodiment is also created for the hardware such as the CPU, ROM, and RAM built in the information processing device 1. It is possible. It is also possible to provide a storage medium in which the computer program is stored.
  • each component of each device shown in the figure is a functional concept, and does not necessarily have to be physically configured as shown in the figure. That is, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to the one shown in the figure, and all or part of the device is functionally or physically dispersed / physically distributed in arbitrary units according to various loads and usage conditions. It can be integrated and configured.
  • the information processing device 1 includes a determination unit 33 and a presentation unit 34.
  • the determination unit 33 calculates the intervention effect that occurs in the objective variable by intervening in any one of the plurality of variables based on the causal information 41 showing the causal relationship between the plurality of variables.
  • the determination unit 33 is concerned. Determine if the variable data required for the calculation is insufficient.
  • the presentation unit 34 presents information to the user based on the determination result of the determination unit 33.
  • the presentation unit 34 presents the information indicating that the calculation is impossible to the user.
  • the presentation unit 34 presents the information indicating the variables for which the data is insufficient to the user.
  • the presentation unit 34 visualizes the information indicating the variable for which the data is insufficient and presents it to the user.
  • the user can intuitively grasp which combination of data is lacking among the data obtained by combining a plurality of variables.
  • the presentation unit 34 presents to the user a countermeasure plan for satisfying the variable data required for the calculation.
  • the presentation unit 34 presents to the user that the data of the value for which the data is insufficient and the data of the other value are to be combined with respect to the plurality of values included in the variable.
  • the presentation unit 34 presents to the user as a countermeasure plan to exclude from the calculation the variables that have a small effect on the intervention effect among the variables necessary for the calculation.
  • the presentation unit 34 presents to the user as a countermeasure plan to change the direction of causality between the variables required for calculation.
  • the presentation unit 34 presents that the accuracy of the calculation is reduced as a countermeasure, and also presents the user to continue the calculation.
  • a user who does not want to change the content of the data can calculate the intervention effect.
  • the presentation unit 34 presents information indicating variables for which data is insufficient, and also presents the user to regain the data.
  • the presentation unit 34 presents to the user as a countermeasure plan to change the intervening variable without changing the objective variable.
  • the presentation unit 34 presents supplementary information regarding the countermeasure plan to the user together with the countermeasure plan.
  • the presentation unit 34 when presenting a plurality of countermeasure plans, the presentation unit 34 presents recommended information based on the skill level of the user for each countermeasure plan.
  • the information processing device 1 further includes an intervention calculation unit 36.
  • the intervention calculation unit 36 calculates the intervention effect in the objective variable based on the intervention content received from the user.
  • the presentation unit 34 presents the intervention information to the user based on the calculation result of the intervention calculation unit 36.
  • the presentation unit 34 uses the user for a value in which the data is less than a predetermined number among a plurality of values included in the variable. Prohibit acceptance of intervention from.
  • the presentation unit 34 presents the intervention information including the intervention effect and the reliability of the intervention effect to the user.
  • the presentation unit 34 presents the intervention information including the data before and after the intervention of the intervening variable and the objective variable to the user.
  • the present technology can also have the following configurations.
  • a determination unit that determines whether or not the data of the variable is insufficient, and
  • An information processing device including a presentation unit that presents information based on the determination result of the determination unit to the user.
  • (2) The presentation unit The information processing device according to (1) above, wherein when the determination unit determines that the data of the variable required for the calculation is insufficient, the information processing apparatus according to (1) above presents information indicating that the calculation is impossible to the user.
  • the presentation unit The information processing according to (1) or (2) above, when the determination unit determines that the data of the variable required for the calculation is insufficient, the information indicating the variable whose data is insufficient is presented to the user. apparatus.
  • the presentation unit The information processing device according to (3) above, wherein when data is insufficient due to a combination of a plurality of variables, information indicating the variable for which data is insufficient is visualized and presented to the user.
  • the presentation unit When it is determined by the determination unit that the data of the variable required for the calculation is insufficient, a countermeasure plan for satisfying the data of the variable required for the calculation is presented to the user. Any of the above (1) to (4). Information processing device described in Crab.
  • the presentation unit As the countermeasure, the information according to (5) above, which presents to the user to combine the data of the value for which data is insufficient and the data of other values of the plurality of values included in the variable. Processing equipment. (7) The presentation unit The information processing apparatus according to (5) or (6) above, which presents to the user to exclude the variable having a small influence on the intervention effect from the calculation among the variables required for the calculation as the countermeasure plan. .. (8) The presentation unit The information processing apparatus according to any one of (5) to (7) above, which presents to the user as a countermeasure plan to change the direction of causality between the variables required for the calculation.
  • the presentation unit The information processing apparatus according to any one of (5) to (8) above, which presents that the accuracy of the calculation is lowered and that the user is to continue the calculation as the countermeasure plan.
  • the presentation unit As the countermeasure, the information processing apparatus according to any one of (5) to (9) above, which presents information indicating the variable for which data is insufficient and also presents the user to regain the data.
  • the presentation unit The information processing device according to any one of (5) to (10) above, which presents to the user to change the intervening variable without changing the objective variable as the countermeasure.
  • (12) The presentation unit The information processing device according to any one of (5) to (11) above, which presents supplementary information about the countermeasure plan to the user together with the countermeasure plan.
  • the presentation unit The information processing device according to any one of (5) to (12) above, which presents recommended information based on the user's skill level for each of the plurality of countermeasure proposals.
  • the intervention calculation unit further includes an intervention calculation unit that calculates the intervention effect in the objective variable based on the intervention content received from the user.
  • the presentation unit The information processing device according to any one of (1) to (13) above, which presents intervention information based on the calculation result of the intervention calculation unit to the user.
  • the presentation unit When the intervention calculation unit accepts an intervention for calculating the intervention effect from the user, the acceptance of the intervention is prohibited for a value whose data is less than a predetermined number among a plurality of values included in the variable.
  • the information processing apparatus according to (14) above.
  • An information processing method including a presentation process of presenting information based on a determination result of the determination process to a user.
  • the computer By being read by the computer, the computer can be read. Necessary for the calculation of the intervention effect that occurs in the objective variable by intervening in any one of the plurality of variables based on the causal information showing the causal relationship between the plurality of variables. A determination unit that determines whether or not the data of the variable is insufficient, and A presenting unit that presents information based on the determination result of the determination unit to the user, An information processing program that functions as.
  • Information processing device 1 Information processing device 2 Communication unit 3 Control unit 4 Storage unit 11 User terminal 31 Reception unit 32 Extraction unit 33 Judgment unit 34 Presentation unit 35 Countermeasure proposal execution unit 36 Intervention calculation unit 41 Causal information 42 Customer information

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Abstract

情報処理装置（１）は、判定部（３３）と、提示部（３４）とを備える。判定部（３３）は、複数の変数間における因果関係を示した因果情報（４１）に基づいて、複数の変数のうちいずれかの変数に介入することで目的変数に生じる介入効果の計算を行う場合に、当該計算に必要な変数のデータが不足するか否かを判定する。提示部（３４）は、判定部（３３）の判定結果に基づく情報をユーザに提示する。

Description

情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム
　本開示は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。
　従来、多変数データの分析において、目的とする変数の値をその他の変数から予測する技術として、ディープラーニングや、重回帰、決定木、ランダムフォレスト等がある。このような変数間の相関関係を利用し予測する技術の他に、変数間の因果関係を推測する技術によって生成される、いわゆる因果グラフに基づくデータ分析が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
特開２０１４－２２８９９１号公報
　ところで、企業などデータを利用する者がデータ分析をする場合に、変数の値を意図的に変化させる（変数に介入する）ことで、目的とする変数が受ける因果的な影響を計算（介入効果計算）する技術がある。このような介入効果計算では、各変数のデータが無限にある（もしくは十分にある）場合には、高精度な計算結果を出力できるが、実際には、各変数のデータは有限であり、変数毎のデータ数にもバラつきがあるため、計算結果の精度が低下するおそれがあった。そして、精度が低い計算結果を提示した場合、ユーザに適切な情報を提示しているとはいえず、改善の余地があった。
　そこで、本開示では、介入効果計算を行うためのデータ状況に応じて適切な情報をユーザに提示できる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提案する。
　上記の課題を解決するために、本開示に係る一形態の情報処理装置は、判定部と、提示部とを備える。前記判定部は、複数の変数間における因果関係を示した因果情報に基づいて、前記複数の変数のうちいずれかの前記変数に介入することで目的変数に生じる介入効果の計算を行う場合に、当該計算に必要な前記変数のデータが不足するか否かを判定する。前記提示部は、前記判定部の判定結果に基づく情報をユーザに提示する。
本開示の実施形態に係る情報処理方法の概要を示す図である。 実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。 顧客情報の一例を示す図である。 提示部により提示される情報を示す図である。 提示部により提示される情報を示す図である。 提示部により提示される情報を示す図である。 提示部により提示される情報を示す図である。 提示部により提示される情報を示す図である。 提示部により提示される情報を示す図である。 提示部により提示される情報を示す図である。 提示部により提示される情報を示す図である。 提示部により提示される情報を示す図である。 提示部により提示される情報を示す図である。 提示部により提示される情報を示す図である。 提示部により提示される情報を示す図である。 提示部により提示される情報を示す図である。 実施形態に係る情報処理装置が実行する情報処理の手順を示すフローチャートである。 本実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
　以下に、本開示の実施形態について図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下の各実施形態において、同一の部位には同一の符号を付することにより重複する説明を省略する。
　また、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素を、同一の符号の後に異なる数字を付して区別する場合もある。ただし、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素の各々を特に区別する必要がない場合、同一符号のみを付する。
　また、以下の実施形態では、例えば、サービス業等のような、顧客に対して商品やサービスを提供する事業を展開する企業におけるデータ分析の例を挙げて説明する。なお、実施形態に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムは、企業のデータ分析、すなわち、ビジネス分野におけるデータ分析へ適用する場合に限定されるものではなく、例えば、医療分野や、教育分野等の様々な分野におけるデータ分析に適用され得る。換言すれば、実施形態に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムは、複数の変数を扱うデータ分析に適用され得る。
＜＜１．実施形態に係る情報処理方法の概要＞＞
　まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理方法の概要について説明する。図１は、本開示の実施形態に係る情報処理方法の概要を示す図である。図１では、複数の変数間における因果関係を示した因果情報、いわゆる因果グラフを示している。図１に示す例における因果グラフは、４つの変数Ｘ，Ｙ，Ｚ１，Ｚ２について、変数間の因果の向きを矢印（原因→結果）で示している。すなわち、図１に示す因果グラフは、有向グラフである。また、図１に示す因果情報は、言い換えれば、確率・統計的な原因および結果の変数を矢印で繋いだ確率分布を伴うグラフィカルモデルの情報である。
　なお、変数は、カテゴリ変数や、連続変数等の任意の変数を用いてもよいが具体的にはカテゴリ変数であることが望ましい。連続変数の場合は分布関数のｎ等分割（ｎは２以上の自然数）などによりカテゴリ変数にすることができる。
　また、図１に示す因果グラフは、因果情報の一例であり、因果情報は、変数間の因果関係を一覧にした情報であってもよく、複数の変数間における因果関係が把握できる情報であればよい。
　このような因果情報は、例えば、企業が有する顧客の属性データ（年齢や、性別、住所等）や、各顧客に対して行ったアンケートデータ等を用いて生成される。
　例えば、図１では、会員（現在および過去）である顧客に対してサービスＡおよびサービスＢを提供する企業のデータを用いて生成された因果情報を示している。具体的には、図１に示す変数Ｚ１は、会員である顧客の住所のデータである。また、変数Ｚ２は、サービスＢの満足度を示すアンケートデータである。また、変数Ｘは、サービスＡの満足度を示すアンケートデータである。また、変数Ｙは、顧客のサービス退会の有無を示すデータである。
　なお、サービスＡおよびサービスＢは、同じ企業から提供される場合に限らず、異なる企業から提供されてもよい。すなわち、因果情報（因果グラフ）は、一の企業のデータを用いて生成される場合に限らず、複数の企業のデータを用いて生成されてもよい。
　ここで、例えば、企業が、顧客の退会割合を減らすことを目的として、因果情報における変数Ｘを意図的に変化させた場合に、変数Ｙがどの程度変化するかを見たいとする。すなわち、変数Ｘに介入した場合に、目的とする変数Ｙに生じる介入効果の計算（以下、介入効果計算または介入計算）を行うとする。なお、以下では、介入する変数Ｘを介入変数Ｘと記載し、目的とする変数Ｙを目的変数Ｙと記載する場合がある。
　従来、このような介入効果計算では、各変数のデータが無限にある（もしくは十分にある）場合には、高精度な計算結果を出力できるが、実際には、各変数のデータは有限であり、変数毎のデータ数にもバラつきが生じる場合があるため、この場合、計算結果の精度が低下するおそれがあった。つまり、従来は、精度が低い計算結果であってもユーザに提示するため、ユーザに適切な情報を提示しているとはいえない。
　そこで、実施形態に係る情報処理方法では、介入効果計算を行うためのデータ状況に応じた情報をユーザに提示する。かかる点について、図１を用いて説明する。
　なお、図１に示す因果情報は、企業の顧客のデータに基づいて予め生成されているものとする。また、図１では、ユーザ（例えば、企業の担当者等）が介入したい変数Ｘ（介入変数Ｘ）および介入効果を見たい目的変数Ｙをユーザから受け付けていることとする。つまり、図１では、サービスＡの満足度のデータに介入して、介入効果として会員の退会の有無の変化を見ることとする。
　図１に示すように、実施形態に係る情報処理方法では、因果情報に基づいて、複数の変数Ｘ，Ｙ，Ｚ１，Ｚ２のうちいずれかの変数（介入変数Ｘ）に介入することで、目的変数Ｙに生じる介入効果の計算を行う場合に、介入効果計算に必要な変数Ｘ，Ｙ，Ｚ１，Ｚ２のデータが不足するか否かを判定する（ステップＳ１）。
　ここでいう変数のデータとは、変数毎のデータに加え、複数の変数の組み合わせによるデータが含まれるが、これらの詳細については、後述する。
　そして、実施形態に係る情報処理方法では、ステップＳ１における判定結果に基づく情報をユーザに提示する（ステップＳ２）。
　具体的には、実施形態に係る情報処理方法では、介入効果計算に必要な変数Ｘ，Ｙ，Ｚ１，Ｚ２のデータが不足していない（データが十分である）と判定した場合、ユーザから受け付けた介入内容に基づいて介入効果計算を行い、計算結果をユーザに提示する。
　一方、実施形態に係る情報処理方法では、介入効果計算に必要な変数Ｘ，Ｙ，Ｚ１，Ｚ２のデータが不足すると判定した場合、例えば、介入効果計算が不可能であることを示す情報や、データが不足している変数を示す情報、介入効果計算に必要な変数のデータを充足する対策案を示す情報等をユーザに提示する。なお、ユーザに提示する情報の詳細については、後述する。
　つまり、実施形態に係る情報処理方法では、データが不足する場合には、介入効果計算を算出するのではなく、ユーザに対して、現状のデータでは精度良い介入効果計算ができない旨を通知したり、精度良い介入効果計算ができるような対策案を提示する。
　これにより、ユーザが意図せずに、精度の低い計算結果が提示されることを防止でき、かつ、現状のデータ数ではデータ不足であることもユーザに伝えられる。従って、実施形態に係る情報処理方法では、介入効果計算を行うためのデータ状況に応じて、適切な情報をユーザに提示することができる。
＜＜２．実施形態に係る情報処理装置の構成＞＞
　次に、図２を用いて、実施形態に係る情報処理装置１の構成について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理装置１の構成を示すブロック図である。図２に示すように、情報処理装置１は、図示しない所定のネットワークを介してユーザ端末１１に通信可能に接続される。なお、本実施形態では、情報処理装置１およびユーザ端末１１が別体で構成される場合を示したが、他の実施形態では、情報処理装置１およびユーザ端末１１の機能が一体となるように構成された端末装置が採用されてもよい。
　ユーザ端末１１は、例えば、企業の担当者や、個人等のユーザに利用される端末装置である。例えば、ユーザ端末１１は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal　Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal　Digital　Assistant）等により実現される。
　また、情報処理装置１は、通信部２と、制御部３と、記憶部４とを備える。通信部２は、例えば、ＮＩＣ（Network　Interface　Card）等によって実現される。そして、通信部２は、所定のネットワークを介して、ユーザ端末１１との間で情報の送受信を行う。
　制御部３は、受付部３１と、抽出部３２と、判定部３３と、提示部３４と、対策案実行部３５と、介入計算部３６とを備える。記憶部４は、因果情報４１と、顧客情報４２とを記憶する。
　ここで、情報処理装置１は、たとえば、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）、データフラッシュ、入出力ポートなどを有するコンピュータや各種の回路を含む。
　コンピュータのＣＰＵは、たとえば、ＲＯＭに記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、制御部３の受付部３１、抽出部３２、判定部３３、提示部３４、対策案実行部３５および介入計算部３６として機能する。
　また、制御部３の受付部３１、抽出部３２、判定部３３、提示部３４、対策案実行部３５および介入計算部３６の少なくともいずれか一つまたは全部をＡＳＩＣ（Application　Specific　Integrated　Circuit）やＦＰＧＡ（Field　Programmable　Gate　Array）等のハードウェアで構成することもできる。
　また、記憶部４は、たとえば、ＲＡＭやデータフラッシュに対応する。ＲＡＭやデータフラッシュは、因果情報４１や、顧客情報４２、各種プログラムの情報等を記憶することができる。なお、情報処理装置１は、有線や無線のネットワークで接続された他のコンピュータや可搬型記録媒体を介して上記したプログラムや各種情報を取得することとしてもよい。
　因果情報４１は、図１に示したように、複数の変数間における確率的あるいは統計的な因果関係を示した情報である。因果情報４１は、例えば、因果的なベイジアンネットワークや因果的な構造方程式の、統計的に推定されたモデル（例えば、特許文献１参照）に基づいて作成されてもよく、あるいは、エキスパートやユーザによって変数間の因果関係が対応付けられた情報として記憶されてもよい。
　顧客情報４２は、ユーザが所属する企業が有する顧客のデータである。図３は、顧客情報４２の一例を示す図である。なお、顧客情報４２は、企業毎に生成されてもよく、複数の企業が有する顧客のデータがまとめられてもよい。
　図３に示すように、顧客情報４２には、「顧客ＩＤ」、「年齢」、「性別」、「住所」および「アンケートデータ」といった項目が含まれる。
　「顧客ＩＤ」は、顧客を識別する識別情報である。「年齢」は、顧客の年齢を示す情報である。なお、「年齢」は、図３に示すような正確な年齢であってもよく、あるいは、「２０代」のように抽象化されてもよい。「性別」は、顧客の性別を示す情報である。「住所」は、顧客の住所を示す情報である。「住所」は、詳細な住所であってもよく、あるいは、「東京都」や「関東地方」のように抽象化されてもよい。
　「アンケートデータ」は、企業が顧客に対して行ったアンケートの回答を示す情報である。なお、図３に示す「アンケートデータ」の「未回答」は、アンケートを行っていない、もしくは、アンケートを行ったが未回答であることを示している。
　次に、制御部３の各機能ブロック（受付部３１、抽出部３２、判定部３３、提示部３４、対策案実行部３５および介入計算部３６）について説明する。
　受付部３１は、ユーザ端末１１を介してユーザから各種情報を受け付ける。例えば、受付部３１は、介入効果計算を行うための情報をユーザから受け付ける。具体的には、受付部３１は、因果情報４１における変数の中から、ユーザから介入する変数である介入変数、および、介入効果を見たい変数である目的変数の選択を受け付ける。また、受付部３１は、情報処理装置１から提示される選択肢に対するユーザの選択操作を受け付ける。具体的には、受付部３１は、後述の抽出部３２によって抽出された変数にデータの欠損があった場合に、欠損している変数に対する処理を指定する選択操作を受け付ける。また、受付部３１は、介入効果計算が行えない場合、ユーザに対して提示された複数の対策案の中から後述の対策案実行部３５が実行する対策案を指定する選択操作を受け付ける。また、受付部３１は、介入効果計算が行える場合、介入変数への介入内容（変更内容）を受け付ける。
　抽出部３２は、受付部３１によって介入変数および目的変数が受け付けられた場合、因果情報４１に含まれる変数の中から、介入効果計算に必要な変数を抽出する。具体的には、抽出部３２は、因果情報４１に基づいて、介入変数と直接的または間接的に因果関係にある変数（例えば、交絡変数）を抽出する。換言すれば、抽出部３２は、図１に示す因果の矢印が介入変数Ｘと繋がる変数（変数Ｚ１、Ｚ２）、および、当該変数（変数Ｚ１、Ｚ２）と繋がり介入変数Ｘに繋がらない変数を抽出する。
　判定部３３は、因果情報４１に基づいて、介入効果計算を行う場合に、介入効果計算に必要な変数のデータが不足するか否かを判定する。まず、判定部３３は、データ不足を判定するに先立って、抽出部３２によって抽出された変数や、介入変数、目的変数について、データが欠損している変数が含まれているか否かを判定する。データが欠損している変数とは、ある変数がとり得る値のうち、一部の値のデータが無い場合を指す。例えば、連続変数の度数分布データについては、連続値（階級）のうち一部の値（階級）のデータが無い（欠損している）ことである。
　判定部３３は、データが欠損している変数（以下、欠損変数）があった場合、ユーザに対して欠損変数の扱い方を提示し、ユーザの選択を受け付ける。判定部３３は、欠損変数の扱い方として、例えば、以下の３通りを提示する。
　（１）欠損値が含まれるデータを除く
　（２）欠損値を補完する
　（３）欠損値を１つのカテゴリカル値として扱う
（１）欠損値が含まれるデータを除く
　「欠損値が含まれるデータを除く」が選択された場合、判定部３３は、欠損変数のうち、欠損したデータについては、データが無いものとして後段の集計処理を行う。
（２）欠損値を補完する
　「欠損値を補完する」が選択された場合、判定部３３は、欠損変数のうち、欠損したデータを補完する。例えば、判定部３３は、欠損変数が連続値をとる変数（連続変数）である場合、例えば、欠損変数に含まれる他の値におけるデータの平均値や中央値を用いて、欠損した値のデータを補完する。また、判定部３３は、欠損変数がカテゴリ変数である場合、例えば、欠損変数における代表値を用いて、欠損した値のデータを補完する。
（３）欠損値を１つのカテゴリカル値として扱う
　「欠損値を１つのカテゴリカル値として扱う」が選択された場合、判定部３３は、欠損したデータをそのまま扱う。具体的には、判定部３３は、欠損変数のうち、欠損した値について、欠損していることを示す情報を付加して後段の集計処理を行う。
　判定部３３は、変数のデータが欠損していない場合、および、ユーザに選択された欠損変数の扱い方に応じた処理が完了した場合、これらの変数のデータを集計する。具体的には、判定部３３は、介入変数、目的変数および抽出部３２によって抽出された変数の組み合わせ毎にデータを集計する集計処理を行う。
　そして、判定部３３は、集計処理により集計した変数の組み合わせ毎に、データ数が予め定められた閾値以上であるか否かを判定する。判定部３３は、変数の組み合わせすべてについて、データ数が閾値以上であった場合、介入効果計算に必要な変数のデータが十分である（不足していない）と判定する。つまり、判定部３３は、介入効果計算が可能であると判定する。
　一方、判定部３３は、変数の組み合わせのうち、データ数が閾値未満である変数の組み合わせがあった場合、介入効果計算に必要な変数のデータが不足していると判定する。つまり、判定部３３は、介入効果計算が不可能であると判定する。
　判定部３３は、判定結果を提示部３４や、介入計算部３６へ通知する。なお、提示部３４へ提示する判定結果には、介入効果計算に必要な変数のデータが不足しているか否かの情報や、データが不足している変数の組み合わせの情報等が含まれる。
　また、判定部３３は、対策案実行部３５によって対策案が実行された場合、介入効果計算に必要な変数のデータが不足しているか否かを判定する。つまり、判定部３３は、対策案実行部３５によって対策案が実行されることで、データ不足が解消したか否かを判定する。
　提示部３４は、判定部３３の判定結果に基づく情報をユーザに提示する。例えば、提示部３４は、判定部３３によって介入効果計算に必要な変数のデータが十分であると判定された場合、介入効果計算が可能であることを示す情報をユーザに提示する。
　一方、提示部３４は、判定部３３によって介入効果計算に必要な変数のデータが不足していると判定された場合、介入効果計算が不可能であることを示す情報をユーザに提示する。また、提示部３４は、介入効果計算が不可能であることを示す情報とともに、不足しているデータの情報や、データを充足する対策案を提示する。なお、提示部３４が提示する情報の詳細については、図４～図１６で後述する。
　対策案実行部３５は、提示部３４によってユーザに提示された対策案を実行する。例えば、提示部３４によって複数の対策案が提示された場合、受付部３１がユーザから一の対策案の選択を受け付け、さらに、選択した対策案の実行を指示する実行指示を受け付ける。そして、対策案実行部３５は、受付部３１によって対策案の実行指示が受け付けられた場合、当該対策案を実行する。なお、対策案実行部３５が実行する対策案の具体例については、図４～図１６で後述する。
　介入計算部３６は、判定部３３によって介入効果計算に必要な変数のデータが十分であると判定された場合、介入効果計算を実行する。具体的には、介入計算部３６は、受付部３１によってユーザから受け付けた介入変数への介入内容に基づいて目的変数における介入効果の計算を行う。
　そして、介入計算部３６は、介入効果計算の計算結果を提示部３４へ通知し、提示部３４は、計算結果に基づく介入情報をユーザに提示する。なお、ユーザに提示される介入情報の詳細については後述する。　
＜＜３．ユーザに提示される情報の具体例＞＞
　次に、提示部３４によってユーザに提示される情報の詳細について、図４～図１６を用いて説明する。
　図４～図１６は、提示部３４により提示される情報を示す図である。
　図４に示すように、提示部３４は、例えば、介入効果計算が不可能であることを示す情報「エラー！」および「介入計算が行えません。」を提示するとともに、データが不足している変数を示す情報「住所＝「関東」かつサービスＡの満足度＝「４：やや満足」の組み合わせのデータが不足している」を提示する。これにより、ユーザが介入効果計算を行えない原因を正確に把握できる。
　なお、提示部３４は、ユーザに提示する情報として、図４の下段に示す情報（テキスト情報）のみを表示してもよく、さらに、図４の上段に示す情報（因果情報４１のグラフィックモデル）を併せて表示してもよい。
　次に、図５に示すように、提示部３４は、例えば、介入効果計算が不可能であることを示す情報を提示するとともに、介入効果計算に必要な変数のデータを充足する対策案を提示してもよい。
　図５では、以下の５つの対策案を示すとともに、チェックボックスを表示する。なお、対策案（１）～（５）の具体的な内容については図７～図１６で後述する。
　（１）変数○のカテゴリカル値を結合する
　（２）Ｚｉのうち影響が弱いものを除去する
　（３）Ｘ→Ｚｉに矢印の向きを変える
　（４）精度が落ちるが計算を続行する
　（５）データを取り直す
　なお、「変数○」は、この介入効果計算に関係のある任意の変数であり、図４の例では、変数Ｘや、変数Ｚ１あるいは変数Ｚ２である。また、以下では、「Ｚｉ」は、変数Ｚ１あるいは変数Ｚ２であることとする。
　また、図５に示すように、提示部３４は、対策案として実行してもデータ不足が解消されない対策案が有る場合、当該対策案（図５では、（２）Ｚｉのうち影響が弱いものを除去する）の表示を薄くして表示する。つまり、提示部３４は、データ不足を解消できない対策案については、他の対策案と表示態様を変える。これにより、無意味な対策案をユーザが誤って選択してしまうことを防ぐことができる。なお、データ不足を解消できない対策案については、非表示としてもよい。
　また、図５に示すように、提示部３４は、複数の対策案を提示する場合、対策案毎に、ユーザの熟練度に基づく推奨情報（図５に示す黒塗り星印）を提示する。なお、ユーザの熟練度とは、データ解析の経験の豊富さを示す度合いである。
　例えば、図６に示すように、提示部３４は、ユーザの熟練度が高い（経験が豊富である）場合、「Ｘ→Ｚｉに矢印の向きを変える」の推奨情報を高くする。つまり、提示部３４は、「Ｘ→Ｚｉに矢印の向きを変える」対策案については、熟練度が低いユーザが行うと介入効果計算の信頼性が低下してしまうため、熟練度の高低に従って推奨情報の高低を動的に変化させる。また、図６に示すように、提示部３４は、「あなたは熟練者なので通常よりお勧め度を高くしています」といった補助情報を表示しておく。これにより、「Ｘ→Ｚｉに矢印の向きを変える」対策案を実行する場合に高い熟練度が要求されることを伝えることができる。
　そして、受付部３１は、ユーザから少なくとも１つの対策案の選択（チェックボックスへのチェック）を受け付ける。つづいて、提示部３４は、受付部３１が受け付けた対策案それぞれについて、図７～図１４に示すような具体的な情報を提示する。以下、上述した対策案（１）～（５）について具体的に説明する。
＜（１）変数○のカテゴリカル値を結合する＞
　図７では、対策案「変数○のカテゴリカル値を結合する」の具体例を示している。図７の例では変数○の候補であるＸやＺ１やＺ２のうちのＸがシステムの判断によってあるいはユーザによって選択されたとする。提示部３４は、対策案「変数○のカテゴリカル値を結合する」がユーザにより選択された場合、変数○に含まれる複数の値（カテゴリカル値）について、データが不足している値のデータと他の値のデータとを結合する。
　図７では、介入変数Ｘである「サービスＡの満足度」の各値におけるデータ数（顧客数）の分布を示している。なお、「サービスＡの満足度」の各値（１～５）は、それぞれ「１：とても不満」、「２：やや不満」、「３：どちらでもない」、「４：やや満足」、「５：とても満足」を示している。
　ここで、例えば、「１：とても不満」のデータ数が所定の閾値未満であるとする。この場合、提示部３４は、例えば、「１：とても不満」および「２：やや不満」のデータ数を結合することを提示する。つまり、提示部３４は、データ数が不足している値である「１：とても不満」と、データ数が不足していない「２：やや不満」の２つの値を１つの値とみなし、データ数を合算することを提示する。つまり、内容が比較的類似する２つの値を１つの値とみなしてデータ数を合算することを提示する。
　そして、対策案実行部３５は、受付部３１が対策案の実行指示をユーザから受け付けた場合、提示部３４が提示した対策案を実行する。すなわち、対策案実行部３５は、「１：とても不満」および「２：やや不満」を結合し、それぞれの値のデータ数を合算する。なお、この場合の結合した値は、「１：とても不満」および「２：やや不満」を結合したことを識別可能な値として表現されることが好ましい。
　これにより、１つとみなした値のデータ数は、２つの値のデータ数の合算値となるため、データ数が不足していない状態となる。換言すれば、２つの値のデータ数を合算することで、変数Ｘのとり得る値を５値から４値に減らしてデータ不足を解消する。これにより、後述の介入計算部３６による介入効果計算の実行が可能となる。
　なお、変数の値を結合する場合、データ数が不足している値と、データ数が不足していない値とを結合する場合に限らず、データ不足の解消が可能であれば、データ数が不足している値同士を結合してもよい。また、図７では、２つの値を結合する場合を示したが、３つ以上の値を結合してもよい。
　また、図７では、１つの変数Ｘのデータ数が不足する場合の結合処理を示したが、複数の変数の組み合わせによるデータが不足する場合でも結合処理が可能である。かかる点について、図８を用いて説明する。
　図８では、変数「住所」および変数「サービスＡの満足度」の組み合わせのデータが不足していることとする。図８に示すように、提示部３４は、複数の変数の組み合わせによるデータが不足している場合、データが不足している変数を示す情報を可視化してユーザに提示する。具体的には、提示部３４は、データが不足している変数を含む変数の組み合わせによるデータ数の一覧をテーブル形式で表示する。さらに、提示部３４は、テーブル形式で表示された各項目の背景の色情報（濃淡やＲＧＢ）をデータ数に応じて変える。これにより、複数の変数においてどの値の組み合わせのデータが不足しているかをユーザが容易に把握可能となる。なお、提示部３４は、各項目の背景の色情報を変える場合に限らず、それぞれのデータ数に応じて表示態様（文字サイズ等）を変えられればよい。
　そして、提示部３４は、上述したテーブルの情報とともに、変数の値の結合を提示する。図８では、提示部３４は、「北海道」および「とても不満」の組み合わせのデータ不足を解消するため、２通りの結合方法を提示している。具体的には、提示部３４は、「北海道」および「東北」を結合する方法と、「とても不満」および「やや不満」を結合する方法とを提示している。つまり、提示部３４は、変数「住所」の値を結合して５値から４値に減らすか、変数「サービスＡの満足度」の値を結合して５値から４値に減らすかのいずれかによりデータ不足を解消する。
　そして、対策案実行部３５は、受付部３１がいずれかの対策案を実行する指示をユーザから受け付けた場合、選択された対策案を実行する。
　また、図９に示すように、提示部３４は、データ数が少ない領域（変数の組み合わせの各項目）が無くなるように変数Ｘや変数Ｚの値（カテゴリカル値）を変数毎に、または、変数の組み合わせパターンでクラスタリング処理し、介入効果計算が可能な条件にするような結合処理を内部的に行い、ユーザに提示しないようにする。
　具体的には、図８に示すように、提示部３４は、変数の値の分布が類似している項目をクラスタリングすることで、データ数が不足する領域を無くす結合処理を内部的に実行する。より具体的には、図８に示す例では、提示部３４は、変数Ｘおよび変数Ｚの組み合わせで結合する。
＜（２）Ｚｉのうち影響が弱いものを除去する＞
　次に、図１０では、対策案「Ｚｉのうち影響が弱いものを除去する」の具体例を示している。提示部３４は、対策案「Ｚｉのうち影響が弱いものを除去する」がユーザにより選択された場合、介入効果計算に必要な変数のうち、介入効果に及ぼす影響が小さい変数を介入効果計算から除外することをユーザに提示する。
　ここで、図１０では、変数間の因果関係を示す矢印について、介入効果に及ぼす影響度が大きいほど太くして表示している。なお、介入効果に及ぼす影響度は、例えば、介入変数Ｘおよび目的変数Ｙの相互情報量（２変数間の相互依存量）の変化に基づいて算出可能である。具体的には、上述の影響度は、各変数Ｚ１（あるいは変数Ｚ２）が条件付けされた場合の介入変数Ｘおよび目的変数Ｙの相互情報量と、各変数が条件付けされない場合の相互情報量との差分として算出可能である。つまり、この差分が小さいほど、影響度が小さい。
　図１０に示す例では、変数Ｚ１「住所」は、介入変数Ｘおよび目的変数Ｙとした場合の介入効果計算への影響が小さい。換言すれば、介入効果計算から変数Ｚ１「住所」を除いたとしても、計算結果の信頼性があまり低下しない。
　そのため、提示部３４は、変数Ｚ１を介入効果計算から除去することをユーザに提示する。これにより、例えば、介入効果計算が不可能な原因が変数Ｚ１のデータ不足である場合に、対策案実行部３５が変数Ｚ１を除去することで、計算結果の信頼性低下を最小限に抑えつつ、介入効果計算を行うことができるようになる。
　なお、提示部３４は、介入効果計算から除去する変数として、影響度が最も小さい変数のみを提示してもよく、すべての変数を影響度の順に並べて一覧で表示し、計算から除去する変数をユーザに選択させてもよい。あるいは、提示部３４は、影響度が予め定められた閾値よりも小さい変数、すなわち、上述した相互情報量の差分が所定の閾値よりも小さい変数を提示してもよい。また、提示部３４は、例えば、変数Ｘおよび変数Ｚ１の相互情報量や、変数Ｙおよび変数Ｚ１の相互情報量が予め定められた閾値よりも小さい場合に、計算から除去する変数として提示してもよい。
　なお、上述した影響度は、２変数の相互情報量に基づいて算出する場合に限らず、例えば、２変数の相関性を計算する関数や、２変数の類似性を計算する関数、傾向スコア等の他の手法に基づいて算出されてもよく、すなわち、２変数間の距離を測る任意の手法により算出可能である。
　なお、提示部３４は、対策案「Ｚｉのうち影響が弱いものを除去する」について、上述した影響度が所定の閾値よりも小さく、計算上から除去しても何ら影響が無い場合には、ユーザに対策案を提示することなく、内部的に計算から除去する処理を行ってもよい。
＜（３）Ｘ→Ｚｉに矢印の向きを変える＞
　次に、図１１では、対策案「Ｘ→Ｚｉに矢印の向きを変える」の具体例を示している。提示部３４は、対策案「Ｘ→Ｚｉに矢印の向きを変える」がユーザにより選択された場合、介入効果計算に必要な変数間における因果の向きを変えることをユーザに提示する。
　図１１では、変更前は変数Ｚ２→変数Ｘだったものを、変更後は変数Ｘ→変数Ｚ１にすることを提示する。なお、因果の向きを変更する変数の対象は、ユーザが任意に選択してもよく、あるいは、制御部３によって２変数間の相関性が高いものや、類似性が高いもの等を自動で選択してもよい。
　また、図１１に示すように、提示部３４は、因果の向きを変える対策案をユーザに提示するとともに、この対策案に関する補足情報を提示する。図１０に示す例では、提示部３４は、補足情報である「Ｔｉｐｓ」を対策案と併せて表示する。
　例えば、図１１に示すように、補足情報である「Ｔｉｐｓ」では、２変数間における因果の向きを変更可能である場合の具体例に関する情報が提示される。
　そして、対策案実行部３５は、受付部３１が対策案の実行指示をユーザから受け付けた場合、対策案を実行する。これにより、２変数間における因果の向きが逆向きになるため、図１２に示すように、介入効果計算に必要な変数が変わる。
　図１２では、変数Ｘおよび変数Ｚ２の因果の向きが変わった場合を示している。例えば、図１２の上段に示す変更前の因果関係では、介入変数Ｘおよび目的変数Ｙとした場合、変数Ｚ１および変数Ｚ２は、介入効果計算に必要な変数である。
　ここで、仮に、変数Ｚ２のデータが不足している場合、図１２の上段に示す因果関係では、介入効果計算が行えない。そこで、図１２の下段に示すように、変数Ｘおよび変数Ｚ２の因果の向きを変えることで、変数Ｚ２は、介入効果計算に必要な変数ではなくなる。つまり、図１２の下段に示す因果関係であれば、介入変数Ｘおよび目的変数Ｙとした場合において、介入効果計算が可能となる。換言すれば、因果の向きを変えることで、介入効果計算に必要な変数が変わる（減る）ため、データが不足している変数が計算に必要無くなり、結果、データ不足を解消することができる。
　また、図１２に示す例では、変数Ｘおよび変数Ｚ２の相関性あるいは類似性が高いため因果の向きを変更することを提示したが、変数Ｘおよび変数Ｚ２の相関性あるいは類似性が高い場合には、介入する変数を変数Ｘから変数Ｚ２に変えることを提示してもよい。かかる点について、図１３を用いて説明する。
　例えば、図１３に示すように、提示部３４は、変数Ｘおよび変数Ｚ２の相関性（あるいは上述した影響度）が所定の閾値以上である場合、介入する変数を変数Ｘから変数Ｚ２に変えることを提示する。換言すれば、提示部３４は、変更前の介入変数と相関性が高い変数が存在する場合、介入変数を当該変数へ変更することを提示する。つまり、提示部３４は、対策案として、目的変数Ｙを変えずに、介入する変数を変えることをユーザに提示する。
　これにより、例えば、変数Ｚ１がデータ不足であった場合には、変数Ｚ２を介入変数とすることで、変数Ｚ１が介入効果計算に必要な変数ではなくなるため、結果、介入効果計算に必要な変数のデータ不足を解消することができる。
　また、図１３に示すように、提示部３４は、介入変数を変える対策案をユーザに提示するとともに、この対策案に関する補足情報を提示する。図１３に示す例では、提示部３４は、補足情報である「Ｔｉｐｓ」を対策案と併せて表示する。
　例えば、図１３に示すように、補足情報である「Ｔｉｐｓ」では、介入変数を変更可能である場合の具体例に関する情報が提示される。
＜（４）精度が落ちるが計算を続行する＞
　次に、図１４では、対策案「精度が落ちるが計算を続行する」の具体例を示している。つまり、提示部３４は、対策案「精度が落ちるが計算を続行する」がユーザによって選択された場合、介入効果計算の精度（図１４の下段に示す信頼性）が低下することを提示するとともに、介入効果計算を続行することをユーザに提示する。
　具体的には、図１４の上段に示すように、まず、提示部３４は、介入変数Ｘへの介入内容をユーザが入力するための情報を表示する。具体的には、提示部３４は、ユーザ操作に応じて、介入前の変数Ｘのデータおよび介入後の変数Ｘのデータを表示する。つまり、ユーザは、介入後の変数Ｘのデータの分布を変更する操作を行う。なお、図１４に示すように、変数Ｘの各値のうち、ユーザが介入した値については、介入していない値と表示態様を変えることが好ましい。図１４では、ユーザが介入した値のデータをハッチングで示している。
　そして、介入計算部３６は、介入する操作の後に、ユーザによって「決定」のボタンが操作された場合、介入効果計算を行い、提示部３４は、介入計算部３６の計算結果に基づく介入情報を表示する。図１４の下段に示すように、提示部３４が提示する介入情報には、介入前および介入後それぞれの目的変数Ｙのデータや、データ数の割合の変化（介入効果）に関する情報（「１」の割合が○○％増加！）が含まれる。
　また、図１４の下段に示すように、提示部３４は、「ただし、近似計算を行っているため、結果の信頼性は□□％です。」といった介入効果の信頼性を含む介入情報をユーザに提示する。なお、提示部３４による介入効果の信頼性の提示は、判定部３３によってデータ不足と判定され介入効果計算が本来は不可能である場合に限り行われることが好ましい。つまり、提示部３４は、判定部３３によって介入効果計算に必要な変数のデータが十分であると判定された場合には、介入効果の信頼性を示す情報を提示しない。
　なお、介入計算部３６は、上述の信頼性（介入効果計算の精度）を算出する場合、例えば、介入効果計算に必要な変数のデータを用いて、データのランダムサンプリング→介入効果計算を繰り返し実行し、計算結果の分散を計算することで信頼性を算出する。あるいは、介入計算部３６は、介入効果計算に必要な変数の組み合わせ毎に、データ数に応じた規格化した指標を計算し、その最小値を信頼性として算出してもよい。
　なお、図１４では、判定部３３によって介入効果計算に必要なデータが不足していると判定された場合に、介入効果計算を続行する際の提示内容を示したが、例えば、判定部３３によって介入効果計算に必要なデータが十分であると判定された場合には、信頼性の提示を除き、基本的に、図１４とほぼ同様の情報が提示される。
　また、例えば、介入変数の分布をユーザに変更させる際に、データ数が少ない値については、ユーザが介入できないようにＵＩ（User　Interface）上で制限をかけてもよい。かかる点について、図１５を用いて説明する。
　図１５は、提示部３４により提示される情報を示す図である。図１５では、値「１」のデータ数が所定数未満であることとする。かかる場合、提示部３４は、介入後の変数Ｘのデータの分布を表示する場合、値「１」のデータを変更できないように「入力不可」の表示を値「１」のデータに重畳して表示させる。
　つまり、提示部３４は、介入計算部３６が介入効果の計算を行うための介入をユーザから受け付ける場合に、変数Ｘに含まれる複数の値のうち、データが所定数未満である値については、ユーザからの介入の受付を禁止する。
　これにより、データ数が不足している値「１」のデータにユーザが介入できないようにできるため、信頼性の低い介入効果の計算結果が提示されないようにできる。
　なお、図１５では、「入力不可」の表示を値「１」のデータに重畳することで介入を禁止するようにしたが、表示態様は任意であってよい。例えば、介入を禁止する値のデータを薄く表示したり、透過性の表示をしたりしてもよい。あるいは、表示態様は変えず、ユーザが介入しようと操作した場合に、データが変更されないようにしてもよい。また、提示部３４は、「入力不可」である理由を画面に併せて表示してもよい。例えば、提示部３４は、値「１」についてはデータ数が不足しているため、データを変更できませんや、データ数の不足により介入効果の計算結果の信頼性が低いため、データを変更できません等を表示してもよい。
＜（５）データを取り直す＞
　次に、図１６では、対策案「データを取り直す」の具体例を示している。提示部３４は、対策案「データを取り直す」がユーザによって選択された場合、データが不足している変数を示す情報を提示するとともに、データを取り直すことをユーザに提示する。
　具体的には、図１６に示すように、提示部３４は、データが不足している変数の組み合わせである「住所＝「関東」かつサービスＡの満足度＝「４：やや不満」の組み合わせデータ」を重点的に収集するようユーザに提示する。
　なお、提示部３４は、データの取り直しを提示する場合において、データ不足の変数をテキスト表示する場合に限らず、例えば、図８に示すようなテーブルの情報（可視化された情報）を併せて表示してもよい。
＜＜４．情報処理のフローチャート＞＞
　次に、図１７を用いて、実施形態に係る情報処理装置１が実行する情報処理の手順について説明する。図１７は、実施形態に係る情報処理装置１が実行する情報処理の手順を示すフローチャートである。なお、図１７において、因果情報４１は予め生成されていることとする。
　図１７に示すように、まず、受付部３１は、因果情報４１における変数の中から、介入変数および目的変数の選択をユーザから受け付ける（ステップＳ１０１）。
　つづいて、抽出部３２は、因果情報４１における変数の中から、介入効果計算に必要な変数（交絡変数等）を抽出する（ステップＳ１０２）。
　つづいて、判定部３３は、抽出部３２によって抽出された変数のデータに欠損が有るか否かを判定する（ステップＳ１０３）。
　提示部３４は、判定部３３によって変数のデータに欠損が有ると判定された場合（ステップＳ１０３：Ｙｅｓ）、ユーザに以下（１）～（３）の選択肢を含む情報を提示し、受付部３１は、ユーザからいずれかの選択肢の選択を受け付ける（ステップＳ１０４）。
　（１）欠損値が含まれるデータを除く
　（２）欠損値を補完する
　（３）欠損値を１つのカテゴリカル値として扱う
　つづいて、判定部３３は、（１）～（３）の中から選択された選択肢に応じた処理を欠損値を含む変数に対して行い、介入効果計算に必要な変数の組み合わせ毎のデータを集計する（ステップＳ１０５）。
　そして、判定部３３は、集計したデータ数が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０６）。すなわち、判定部３３は、介入効果計算に必要な変数のデータの不足を判定する。
　提示部３４は、集計したデータ数が閾値以上である場合、すなわち、介入効果計算に必要な変数のデータが十分である場合（ステップＳ１０６：Ｙｅｓ）、介入効果計算が可能である旨をユーザに提示する（ステップＳ１０７）。
　つづいて、受付部３１は、ユーザから介入変数の分布の変更を受け付け、介入計算部３６は、ユーザから受け付けた介入内容に基づいて目的変数における介入効果計算を実行する（ステップＳ１０８）。
　つづいて、提示部３４は、介入計算部３６の計算結果に基づく目的変数の分布の変化をユーザに提示し（ステップＳ１０９）、処理を終了する。
　一方、ステップＳ１０３において、制御部３は、抽出された変数のデータに欠損がなかった場合（ステップＳ１０３：Ｎｏ）、処理をステップＳ１０５に進める。
　また、ステップＳ１０６において、提示部３４は、集計したデータ数が閾値未満である場合、すなわち、介入効果計算に必要な変数のデータが不足する場合（ステップＳ１０６：Ｎｏ）、介入効果計算が不可能である旨をユーザに提示する（ステップＳ１１０）。
　また、提示部３４は、対策案をお勧め度を示す推奨情報とともに一覧で表示する（ステップＳ１１１）。つづいて、提示部３４は、ユーザから一の対策案の選択を受け付け、受け付けた対策案に関する情報を表示する（ステップＳ１１２）。
　つづいて、対策案実行部３５は、ユーザが対策案の実行を許可する操作を行ったか否かを判定し（ステップＳ１１３）、対策案の実行を許可しない操作を行った場合（ステップＳ１１３：Ｎｏ）、処理を終了する。
　一方、対策案実行部３５は、ユーザが対策案の実行を許可する操作を行った場合（ステップＳ１１３：Ｙｅｓ）、対策案を実行し（ステップＳ１１４）、処理をステップＳ１０５に進める。
＜＜５．ハードウェア構成例＞＞
　続いて、図１８を参照して、本実施形態に係る情報処理装置１等のハードウェア構成の一例について説明する。図１８は、本実施形態に係る情報処理装置１のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。　
　図１８に示すように、情報処理装置１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）９０１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）９０２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）９０３、ホストバス９０５、ブリッジ９０７、外部バス９０６、インタフェース９０８、入力装置９１１、出力装置９１２、ストレージ装置９１３、ドライブ９１４、接続ポート９１５、及び通信装置９１６を備える。情報処理装置２０は、ＣＰＵ９０１に替えて、又はこれと共に、電気回路、ＤＳＰ若しくはＡＳＩＣ等の処理回路を備えてもよい。　
　ＣＰＵ９０１は、演算処理装置、及び制御装置として機能し、各種プログラムに従って情報処理装置２０内の動作全般を制御する。また、ＣＰＵ９０１は、マイクロプロセッサであってもよい。ＲＯＭ９０２は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラム及び演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ９０３は、ＣＰＵ９０１の実行において使用するプログラム、及びその実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶する。ＣＰＵ９０１は、例えば、受付部３１、抽出部３２、判定部３３、提示部３４、対策案実行部３５および介入計算部３６の機能を実行してもよい。　
　ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ９０２及びＲＡＭ９０３は、ＣＰＵバスなどを含むホストバス９０５により相互に接続されている。ホストバス９０５は、ブリッジ９０７を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ　Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ　Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスなどの外部バス９０６に接続されている。なお、ホストバス９０５、ブリッジ９０７、及び外部バス９０６は、必ずしも分離構成されなくともよく、１つのバスにこれらの機能が実装されてもよい。　
　入力装置９１１は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、マイクロフォン、スイッチ又はレバー等のユーザによって情報が入力される装置である。または、入力装置９１１は、赤外線又はその他の電波を利用したリモートコントロール装置であってもよく、情報処理装置１の操作に対応した携帯電話又はＰＤＡ等の外部接続機器であってもよい。さらに、入力装置９１１は、例えば、上記の入力手段を用いてユーザにより入力された情報に基づいて入力信号を生成する入力制御回路などを含んでもよい。　
　出力装置９１２は、情報をユーザに対して視覚的又は聴覚的に通知することが可能な装置である。出力装置９１２は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ　Ｒａｙ　Ｔｕｂｅ）ディスプレイ装置、液晶ディスプレイ装置、プラズマディスプレイ装置、ＥＬ（ＥｌｅｃｔｒｏＬｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ装置、レーザープロジェクタ、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ　Ｅｍｉｔｔｉｎｇ　Ｄｉｏｄｅ）プロジェクタ又はランプ等の表示装置であってもよく、スピーカ又はヘッドホン等の音声出力装置等であってもよい。　
　出力装置９１２は、例えば、情報処理装置１による各種処理にて得られた結果を出力してもよい。具体的には、出力装置９１２は、情報処理装置１による各種処理にて得られた結果を、テキスト、イメージ、表、又はグラフ等の様々な形式で視覚的に表示してもよい。または、出力装置９１２は、音声データ又は音響データ等のオーディオ信号をアナログ信号に変換して聴覚的に出力してもよい。入力装置９１１及び出力装置９１２は、例えば、インタフェースの機能を実行してもよい。　
　ストレージ装置９１３は、情報処理装置１の記憶部４の一例として形成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置９１３は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）等の磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス又は光磁気記憶デバイス等により実現されてもよい。例えば、ストレージ装置９１３は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出装置、及び記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置などを含んでもよい。ストレージ装置９１３は、ＣＰＵ９０１が実行するプログラム、各種データ及び外部から取得した各種のデータ等を格納してもよい。ストレージ装置９１３は、例えば、因果情報４１および顧客情報４２を記憶する機能を実行してもよい。　
　ドライブ９１４は、記憶媒体用リーダライタであり、情報処理装置１に内蔵又は外付けされる。ドライブ９１４は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブル記憶媒体に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９０３に出力する。また、ドライブ９１４は、リムーバブル記憶媒体に情報を書き込むことも可能である。　
　接続ポート９１５は、外部機器と接続されるインタフェースである。接続ポート９１５は、外部機器とのデータ伝送可能な接続口であり、例えばＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ　Ｓｅｒｉａｌ　Ｂｕｓ）であってもよい。　
　通信装置９１６は、例えば、ネットワーク９２０に接続するための通信デバイス等で形成されたインタフェースである。通信装置９１６は、例えば、有線若しくは無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ　Ｔｅｒｍ　Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又はＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ　ＵＳＢ）用の通信カード等であってもよい。また、通信装置９１６は、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ　Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ　Ｌｉｎｅ）用のルータ又は各種通信用のモデム等であってもよい。通信装置９１６は、例えば、インターネット又は他の通信機器との間で、例えばＴＣＰ／ＩＰ等の所定のプロトコルに則して信号等を送受信することができる。　
　なお、ネットワーク４０は、情報の有線又は無線の伝送路である。例えば、ネットワーク４０は、インターネット、電話回線網若しくは衛星通信網などの公衆回線網、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）を含む各種のＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、又はＷＡＮ（Ｗｉｄｅ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）などを含んでもよい。また、ネットワーク９２０は、ＩＰ－ＶＰＮ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ　Ｐｒｏｔｏｃｏｌ－Ｖｉｒｔｕａｌ　Ｐｒｉｖａｔｅ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの専用回線網を含んでもよい。　
　なお、情報処理装置１に内蔵されるＣＰＵ、ＲＯＭ及びＲＡＭなどのハードウェアに対して、上述した本実施形態に係る情報処理装置１の各構成と同等の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、該コンピュータプログラムを記憶させた記憶媒体も提供することが可能である。
　また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
　また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。
　また、上述の実施形態は、処理内容を矛盾させない領域で適宜組み合わせることが可能である。また、上述の実施形態のフローチャート及びシーケンス図に示された各ステップは、適宜順序を変更することが可能である。
＜＜６．まとめ＞＞
　以上説明したように、本開示の一実施形態によれば、情報処理装置１は、判定部３３と、提示部３４とを備える。判定部３３は、複数の変数間における因果関係を示した因果情報４１に基づいて、複数の変数のうちいずれかの変数に介入することで目的変数に生じる介入効果の計算を行う場合に、当該計算に必要な変数のデータが不足するか否かを判定する。提示部３４は、判定部３３の判定結果に基づく情報をユーザに提示する。
　これにより、ユーザが意図せずに、精度の低い計算結果が提示されることを防止でき、かつ、現状のデータ数ではデータ不足であることもユーザに伝えられるため、介入効果計算を行うためのデータ状況に応じて、適切な情報をユーザに提示することができる。
　また、提示部３４は、判定部３３によって計算に必要な変数のデータが不足すると判定された場合、計算が不可能であることを示す情報をユーザに提示する。
　これにより、精度が低い計算結果が提示されることを防ぐことができる。
　また、提示部３４は、判定部３３によって計算に必要な変数のデータが不足すると判定された場合、データが不足している変数を示す情報をユーザに提示する。
　これにより、どの変数のデータが不足しているかをユーザが把握することができる。
　また、提示部３４は、複数の変数の組み合わせによるデータが不足している場合、データが不足している変数を示す情報を可視化してユーザに提示する。
　これにより、複数の変数の組み合わせによるデータのうち、どの組み合わせのデータが不足しているかをユーザが直感的に把握することができる。
　また、提示部３４は、判定部３３によって計算に必要な変数のデータが不足すると判定された場合、計算に必要な変数のデータを充足する対策案をユーザに提示する。
　これにより、現状のデータ数であっても、データ不足を解消できることをユーザに提示できる。
　また、提示部３４は、対策案として、変数に含まれる複数の値について、データが不足している値のデータと他の値のデータとを結合することをユーザに提示する。
　これにより、変数のとり得る値を結合してデータ数を合算できるため、データ不足を解消することができる。
　また、提示部３４は、対策案として、計算に必要な変数のうち、介入効果に及ぼす影響が小さい変数を計算から除外することをユーザに提示する。
　これにより、データが不足している変数の影響が小さい場合に、介入効果計算から除去できるため、介入効果計算に必要な変数のデータ不足を解消することができる。
　また、提示部３４は、対策案として、計算に必要な変数間における因果の向きを変えることをユーザに提示する。
　これにより、介入効果計算に必要な変数が変わり、データが不足している変数が介入効果計算に不必要となることで、介入効果計算に必要な変数のデータ不足を解消することができる。
　また、提示部３４は、対策案として、計算の精度が低下することを提示するとともに、当該計算を続行することをユーザに提示する。
　これにより、例えば、データの内容を変えたくないユーザが介入効果計算を行うことができる。
　また、提示部３４は、対策案として、データが不足している変数を示す情報を提示するとともに、データを取り直すことをユーザに提示する。
　これにより、データを取り直す際に、どのデータが不足しやすいかをユーザに提示できる。
　また、提示部３４は、対策案として、目的変数を変えずに、介入する変数を変えることをユーザに提示する。
　これにより、介入効果計算に必要な変数が変わり、データが不足している変数が介入効果計算に不必要となることで、介入効果計算に必要な変数のデータ不足を解消することができる。
　また、提示部３４は、対策案とともに、対策案に関する補足情報をユーザに提示する。
　これにより、ユーザが対策案の内容をより深く理解することができる。
　また、提示部３４は、複数の対策案を提示する場合、対策案毎に、ユーザの熟練度に基づく推奨情報を提示する。
　これにより、ユーザの熟練度に応じて適切な対策案を推奨することができる。
　また、実施形態に係る情報処理装置１は、介入計算部３６をさらに備える。介入計算部３６は、判定部３３によって計算に必要な変数のデータが十分であると判定された場合、ユーザから受け付けた介入内容に基づいて目的変数における介入効果の計算を行う。提示部３４は、介入計算部３６の計算結果に基づく介入情報をユーザに提示する。
　これにより、変数のデータが不足している場合には、介入情報を提示せず、データが十分である場合に限り、介入効果の計算結果をユーザに提示できる。
　また、提示部３４は、介入計算部３６が介入効果の計算を行うための介入をユーザから受け付ける場合に、変数に含まれる複数の値のうち、データが所定数未満である値については、ユーザからの介入の受付を禁止する。
　これにより、データ数が不足している値のデータにユーザが介入できないようにできるため、信頼性の低い介入効果の計算結果が提示されないようにできる。
　また、提示部３４は、介入効果および介入効果の信頼性を含む介入情報をユーザに提示する。
　これにより、計算結果である介入効果をどの程度ユーザが信頼できるかを示すことができる。
　また、提示部３４は、介入した変数および目的変数の介入前後のデータを含む介入情報をユーザに提示する。
　これにより、介入前後の介入変数および目的変数の状態をユーザが容易に把握することができる。
　以上、本開示の各実施形態について説明したが、本開示の技術的範囲は、上述の各実施形態そのままに限定されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。また、異なる実施形態及び変形例にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
　また、本明細書に記載された各実施形態における効果はあくまで例示であって限定されるものでは無く、他の効果があってもよい。
　なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）
　複数の変数間における因果関係を示した因果情報に基づいて、前記複数の変数のうちいずれかの前記変数に介入することで目的変数に生じる介入効果の計算を行う場合に、当該計算に必要な前記変数のデータが不足するか否かを判定する判定部と、
　前記判定部の判定結果に基づく情報をユーザに提示する提示部と
　を備える情報処理装置。
（２）
　前記提示部は、
　前記判定部によって前記計算に必要な前記変数のデータが不足すると判定された場合、前記計算が不可能であることを示す情報をユーザに提示する
　前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
　前記提示部は、
　前記判定部によって前記計算に必要な前記変数のデータが不足すると判定された場合、データが不足している前記変数を示す情報をユーザに提示する
　前記（１）または（２）に記載の情報処理装置。
（４）
　前記提示部は、
　複数の変数の組み合わせによるデータが不足している場合、データが不足している前記変数を示す情報を可視化してユーザに提示する
　前記（３）に記載の情報処理装置。
（５）
　前記提示部は、
　前記判定部によって前記計算に必要な前記変数のデータが不足すると判定された場合、前記計算に必要な前記変数のデータを充足する対策案をユーザに提示する
　前記（１）～（４）のいずれかに記載の情報処理装置。
（６）
　前記提示部は、
　前記対策案として、前記変数に含まれる複数の値について、データが不足している前記値のデータと他の前記値のデータとを結合することをユーザに提示する
　前記（５）に記載の情報処理装置。
（７）
　前記提示部は、
　前記対策案として、前記計算に必要な前記変数のうち、介入効果に及ぼす影響が小さい前記変数を前記計算から除外することをユーザに提示する
　前記（５）または（６）に記載の情報処理装置。
（８）
　前記提示部は、
　前記対策案として、前記計算に必要な前記変数間における因果の向きを変えることをユーザに提示する
　前記（５）～（７）のいずれかに記載の情報処理装置。
（９）
　前記提示部は、
　前記対策案として、前記計算の精度が低下することを提示するとともに、当該計算を続行することをユーザに提示する
　前記（５）～（８）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１０）
　前記提示部は、
　前記対策案として、データが不足している前記変数を示す情報を提示するとともに、データを取り直すことをユーザに提示する
　前記（５）～（９）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１１）
　前記提示部は、
　前記対策案として、前記目的変数を変えずに、介入する前記変数を変えることをユーザに提示する
　前記（５）～（１０）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１２）
　前記提示部は、
　前記対策案とともに、当該対策案に関する補足情報をユーザに提示する
　前記（５）～（１１）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１３）
　前記提示部は、
　複数の前記対策案を提示する場合、前記対策案毎に、ユーザの熟練度に基づく推奨情報を提示する
　前記（５）～（１２）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１４）
　前記判定部によって前記計算に必要な前記変数のデータが十分であると判定された場合、ユーザから受け付けた介入内容に基づいて前記目的変数における介入効果の計算を行う介入計算部をさらに備え、
　前記提示部は、
　前記介入計算部の計算結果に基づく介入情報をユーザに提示する
　前記（１）～（１３）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１５）
　前記提示部は、
　前記介入計算部が介入効果の計算を行うための介入を前記ユーザから受け付ける場合に、前記変数に含まれる複数の値のうち、データが所定数未満である値については、前記介入の受付を禁止する
　前記（１４）に記載の情報処理装置。
（１６）
　前記提示部は、
　前記介入効果および前記介入効果の信頼性を含む前記介入情報をユーザに提示する
　前記（１４）または（１５）に記載の情報処理装置。
（１７）
　前記提示部は、
　介入した前記変数および前記目的変数の介入前後のデータを含む前記介入情報をユーザに提示する
　前記（１４）～（１６）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１８）
　複数の変数間における因果関係を示した因果情報に基づいて、前記複数の変数のうちいずれかの前記変数に介入することで目的変数に生じる介入効果の計算を行う場合に、当該計算に必要な前記変数のデータが不足するか否かを判定する判定工程と、
　前記判定工程の判定結果に基づく情報をユーザに提示する提示工程と
　を含む情報処理方法。
（１９）
　コンピュータに読み取られることで、前記コンピュータを、
　複数の変数間における因果関係を示した因果情報に基づいて、前記複数の変数のうちいずれかの前記変数に介入することで目的変数に生じる介入効果の計算を行う場合に、当該計算に必要な前記変数のデータが不足するか否かを判定する判定部と、
　前記判定部の判定結果に基づく情報をユーザに提示する提示部と、
　として機能させる情報処理プログラム。
　　１　　情報処理装置
　　２　　通信部
　　３　　制御部
　　４　　記憶部
　１１　　ユーザ端末
　３１　　受付部
　３２　　抽出部
　３３　　判定部
　３４　　提示部
　３５　　対策案実行部
　３６　　介入計算部
　４１　　因果情報
　４２　　顧客情報

Claims (19)

  1. 　複数の変数間における因果関係を示した因果情報に基づいて、前記複数の変数のうちいずれかの前記変数に介入することで目的変数に生じる介入効果の計算を行う場合に、当該計算に必要な前記変数のデータが不足するか否かを判定する判定部と、
    　前記判定部の判定結果に基づく情報をユーザに提示する提示部と
    　を備える情報処理装置。
  2. 　前記提示部は、
    　前記判定部によって前記計算に必要な前記変数のデータが不足すると判定された場合、前記計算が不可能であることを示す情報をユーザに提示する
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記提示部は、
    　前記判定部によって前記計算に必要な前記変数のデータが不足すると判定された場合、データが不足している前記変数を示す情報をユーザに提示する
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  4. 　前記提示部は、
    　複数の変数の組み合わせによるデータが不足している場合、データが不足している前記変数を示す情報を可視化してユーザに提示する
    　請求項３に記載の情報処理装置。
  5. 　前記提示部は、
    　前記判定部によって前記計算に必要な前記変数のデータが不足すると判定された場合、前記計算に必要な前記変数のデータを充足する対策案をユーザに提示する
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  6. 　前記提示部は、
    　前記対策案として、前記変数に含まれる複数の値について、データが不足している前記値のデータと他の前記値のデータとを結合することをユーザに提示する
    　請求項５に記載の情報処理装置。
  7. 　前記提示部は、
    　前記対策案として、前記計算に必要な前記変数のうち、介入効果に及ぼす影響が小さい前記変数を前記計算から除外することをユーザに提示する
    　請求項５に記載の情報処理装置。
  8. 　前記提示部は、
    　前記対策案として、前記計算に必要な前記変数間における因果の向きを変えることをユーザに提示する
    　請求項５に記載の情報処理装置。
  9. 　前記提示部は、
    　前記対策案として、前記計算の精度が低下することを提示するとともに、当該計算を続行することをユーザに提示する
    　請求項５に記載の情報処理装置。
  10. 　前記提示部は、
    　前記対策案として、データが不足している前記変数を示す情報を提示するとともに、データを取り直すことをユーザに提示する
    　請求項５に記載の情報処理装置。
  11. 　前記提示部は、
    　前記対策案として、前記目的変数を変えずに、介入する前記変数を変えることをユーザに提示する
    　請求項５に記載の情報処理装置。
  12. 　前記提示部は、
    　前記対策案とともに、当該対策案に関する補足情報をユーザに提示する
    　請求項５に記載の情報処理装置。
  13. 　前記提示部は、
    　複数の前記対策案を提示する場合、前記対策案毎に、ユーザの熟練度に基づく推奨情報を提示する
    　請求項５に記載の情報処理装置。
  14. 　前記判定部によって前記計算に必要な前記変数のデータが十分であると判定された場合、ユーザから受け付けた介入内容に基づいて前記目的変数における介入効果の計算を行う介入計算部をさらに備え、
    　前記提示部は、
    　前記介入計算部の計算結果に基づく介入情報をユーザに提示する
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  15. 　前記提示部は、
    　前記介入計算部が介入効果の計算を行うための介入を前記ユーザから受け付ける場合に、前記変数に含まれる複数の値のうち、データが所定数未満である値については、前記介入の受付を禁止する
    　請求項１４に記載の情報処理装置。
  16. 　前記提示部は、
    　前記介入効果および前記介入効果の信頼性を含む前記介入情報をユーザに提示する
    　請求項１４に記載の情報処理装置。
  17. 　前記提示部は、
    　介入した前記変数および前記目的変数の介入前後のデータを含む前記介入情報をユーザに提示する
    　請求項１４に記載の情報処理装置。
  18. 　複数の変数間における因果関係を示した因果情報に基づいて、前記複数の変数のうちいずれかの前記変数に介入することで目的変数に生じる介入効果の計算を行う場合に、当該計算に必要な前記変数のデータが不足するか否かを判定する判定工程と、
    　前記判定工程の判定結果に基づく情報をユーザに提示する提示工程と
    　を含む情報処理方法。
  19. 　コンピュータに読み取られることで、前記コンピュータを、
    　複数の変数間における因果関係を示した因果情報に基づいて、前記複数の変数のうちいずれかの前記変数に介入することで目的変数に生じる介入効果の計算を行う場合に、当該計算に必要な前記変数のデータが不足するか否かを判定する判定部と、
    　前記判定部の判定結果に基づく情報をユーザに提示する提示部と、
    　として機能させる情報処理プログラム。
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