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公開番号2025167862
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-11-07
出願番号2024072837
出願日2024-04-26
発明の名称データ処理装置、データ処理方法及びデータ処理プログラム
出願人株式会社ブリヂストン
代理人弁理士法人太陽国際特許事務所
主分類G06F 17/10 20060101AFI20251030BHJP(計算;計数)
要約【課題】処理対象データにおけるデータの特徴を抽出できるデータ処理装置を提供する。
【解決手段】解析対象のデータが格納された第1テーブルを複製して第2テーブルを生成する複製部と、前記第1テーブルと前記第2テーブルとを、前記データの識別のための識別列に基づいて交差結合して新たな第3テーブルを生成する結合部と、前記結合部が生成した前記第3テーブルにおける、前記第1テーブルの説明変数の列と前記第2テーブルの説明変数の列との差分を演算し、前記第3テーブルに新たに生成した列に格納する演算部と、前記演算部が生成した列に対して特徴量を抽出する抽出部と、を備える、データ処理装置が提供される。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
解析対象のデータが格納された第１テーブルを複製して第２テーブルを生成する複製部と、
前記第１テーブルと前記第２テーブルとを、前記データの識別のための識別列に基づいて交差結合して新たな第３テーブルを生成する結合部と、
前記結合部が生成した前記第３テーブルにおける、前記第１テーブルの説明変数の列と前記第２テーブルの説明変数の列との差分を演算し、前記第３テーブルに新たに生成した列に格納する演算部と、
前記演算部が生成した列に対して特徴量を抽出する抽出部と、
を備える、データ処理装置。
続きを表示（約 780 文字）【請求項２】
前記抽出部は、前記結合部が交差結合に用いた前記識別列に関連する情報を特徴量として抽出する、請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
前記抽出部は、次元圧縮処理により特徴量を抽出する、請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項４】
前記抽出部は、潜在変数を生成する教師なし学習の結果を用いて特徴量を抽出する、請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項５】
前記抽出部は、教師あり学習の結果を用いて特徴量を抽出する、請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項６】
プロセッサが、
解析対象のデータが格納された第１テーブルを複製して第２テーブルを生成し、
前記第１テーブルと前記第２テーブルとを、前記データの識別のための識別列に基づいて交差結合して新たな第３テーブルを生成し、
生成した前記第３テーブルにおける、前記第１テーブルの説明変数の列と前記第２テーブルの説明変数の列との差分を演算し、前記第３テーブルに新たに生成した列に格納し、
生成した列に対して特徴量を抽出する
処理を実行する、データ処理装置。
【請求項７】
コンピュータに、
解析対象のデータが格納された第１テーブルを複製して第２テーブルを生成し、
前記第１テーブルと前記第２テーブルとを、前記データの識別のための識別列に基づいて交差結合して新たな第３テーブルを生成し、
生成した前記第３テーブルにおける、前記第１テーブルの説明変数の列と前記第２テーブルの説明変数の列との差分を演算し、前記第３テーブルに新たに生成した列に格納し、
生成した列に対して特徴量を抽出する
処理を実行させる、データ処理プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、データ処理装置、データ処理方法及びデータ処理プログラムに関する。
続きを表示（約 1,100 文字）【背景技術】
【０００２】
材料の設計は、材料開発者の経験に基づいて組成を調整しながら試作を繰り返すことによって行われる。例えば特許文献１には、所望の複数の材料物性を同時に満たすポリマー材料の材料設計装置、材料設計方法、及び材料設計プログラムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
国際公開第２０２１／０４５０５８号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
過去の材料の試作の際の実験データは、材料開発者の思考が込められたものである。材料を試作する際に、過去の実験データが材料開発者のどのような思考に基づいて作られたものであるか、言い換えれば、実験データのような処理対象データに、どのような特徴があるかを解析によって把握するための技術は存在しなかった。
【０００５】
本開示は、上記の点に鑑みてなされたものであり、処理対象データにおけるデータの特徴を抽出できるデータ処理装置、データ処理方法及びデータ処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の第１態様に係るデータ処理装置は、解析対象のデータが格納された第１テーブルを複製して第２テーブルを生成する複製部と、前記第１テーブルと前記第２テーブルとを、前記データの識別のための識別列に基づいて交差結合して新たな第３テーブルを生成する結合部と、前記結合部が生成した前記第３テーブルにおける、前記第１テーブルの説明変数の列と前記第２テーブルの説明変数の列との差分を演算し、前記第３テーブルに新たに生成した列に格納する演算部と、前記演算部が生成した列に対して特徴量を抽出する抽出部と、を備える。
【０００７】
本開示の第２態様に係るデータ処理装置は、第１態様に係るデータ処理装置であって、前記抽出部は、前記結合部が交差結合に用いた前記識別列に関連する情報を特徴量として抽出する。
【０００８】
本開示の第３態様に係るデータ処理装置は、第１態様に係るデータ処理装置であって、前記抽出部は、次元圧縮処理により特徴量を抽出する。
【０００９】
本開示の第４態様に係るデータ処理装置は、第１態様に係るデータ処理装置であって、前記抽出部は、潜在変数を生成する教師なし学習の結果を用いて特徴量を抽出する。
【００１０】
本開示の第５態様に係るデータ処理装置は、第１態様に係るデータ処理装置であって、前記抽出部は、教師あり学習の結果を用いて特徴量を抽出する。
（【００１１】以降は省略されています）

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