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JP6419525B2 - Visualization means selection support system, visualization means selection support method, and visualization means selection support program - Google Patents
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Visualization means selection support system, visualization means selection support method, and visualization means selection support program Download PDF

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Description

本発明は、複数の入力データを組み合わせて分析をする上で、ユーザが理解しやすい形で情報を可視化する手段を得ることを支援するシステム、方法、およびプログラムに関する。   The present invention relates to a system, a method, and a program for assisting in obtaining a means for visualizing information in a form that is easy for a user to understand when analyzing a combination of a plurality of input data.

データ分析をするユーザが、様々な観点から多くの情報を収集し、それら情報を組合せて分析することで、新たな知見・気付きを得たり、そちらの分析結果情報を元に新たな情報提供サービス等を立ち上げたりする、などの動きがある。特に、公共分野においては、今まではクローズな範囲でしか活用されていなかった情報を民間等でも活用できるように機械可読性のある形態で公表し、新たな情報サービス創生や産業の活性化に活かしていこうという「オープンデータ」の考え方が急速に進みつつある。従来のようにデータ分析を行う上での評価観点が明確であった場合は、分析対象となる情報も限定されており、ユーザにより予め決められた評価項目に応じて、どのような可視化手段(表やグラフなど)で表現するかを予め決定しておくか、もしくはデータ分析のスキルを持ったユーザが任意の可視化手段を試行錯誤して可視化手段を決定していく、といった特許文献1のような技術を用いた解決アプローチが多くとられていた。   A user who analyzes data collects a lot of information from various viewpoints and analyzes the information in combination to obtain new knowledge and awareness, or provide a new information provision service based on the analysis result information There are movements such as starting up. In particular, in the public sector, information that had been used only in a closed range until now has been published in a machine-readable form so that it can be used by the private sector, etc., to create new information services and revitalize the industry. The idea of “open data” to make use of it is rapidly progressing. If the evaluation viewpoint in performing data analysis is clear as in the past, the information to be analyzed is also limited, and any visualization means (in accordance with the evaluation items predetermined by the user) Patent Document 1 in which whether to express in a table or graph) is determined in advance, or a user with data analysis skills determines the visualization means by trial and error of any visualization means Many approaches were taken using various technologies.

特許第5087589号Japanese Patent No. 5087589

しかしながら、前記特許文献1では、オープンデータのような評価観点を事前に決定できない幅の広すぎる情報を入力とした場合、どのような可視化手段が有効であるのかを予め決定することが困難であり、また、特にデータ分析のスキルが低いユーザにとっては、そもそもどのような可視化手段の選択肢があるのか、そしてどの可視化手段が有効であるのかを検討し、判断することも難しいという問題がある。   However, in Patent Document 1, it is difficult to predetermine what visualization means is effective when input is made with too wide information such as open data that cannot be evaluated in advance. Moreover, there is a problem that it is difficult for a user who has a low data analysis skill to examine and judge what kind of visualization means are available and which visualization means are effective.

本発明は、データ分析対象の元となる情報の属性や、属性間の組み合わせパターンにより、有効な可視化手段を機械的に判断してユーザに提示することで、情報の可視化を支援するシステム、方法、およびプログラムを提供しようとするものである。   The present invention relates to a system and method for supporting information visualization by mechanically determining effective visualization means based on the attribute of information to be a data analysis target and a combination pattern between attributes and presenting it to the user. And trying to provide a program.

前記課題を解決するために、上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、複数の対象データを元に、前記複数の対象データを組み合わせた情報をユーザの理解しやすい形式で可視化することを支援する可視化手段選択支援システムであって、前記対象データに含まれる一または複数のカラムの類語と前記類語を包含する語彙とを対応付けた語彙−類語対応テーブルと、前記語彙と前記語彙の属性とを対応付けた語彙−属性対応テーブルと、前記属性間の関連性とその関連性を有した語彙に対応する前記カラムを含む前記対象データの可視化手段の候補とその候補の有効度とを対応付けた属性関連性−可視化手段候補対応テーブルと、を有し、前記語彙−類語対応テーブルと前記語彙−属性対応テーブルと前記対象データとに基づいて、前記対象データに含まれるカラムに対応する語彙の属性を判別する属性判断処理手段と、判別された前記語彙の属性と前記属性関連性−可視化手段候補対応テーブルとに基づいて、前記属性間の関連性に一致する関連性を抽出し、抽出した前記関連性のうち前記有効度が高い順に可視化手段の候補を特定し、ユーザに提示する関連性判断処理手段と、を備えることを特徴とする可視化手段選択支援システムとして構成される。   In order to solve the above-mentioned problems, in order to solve the above-mentioned problems and achieve the object, the present invention is based on a plurality of target data, and a format in which a user can easily understand information obtained by combining the plurality of target data. A vocabulary-synonym correspondence table in which a synonym of one or a plurality of columns included in the target data is associated with a vocabulary including the synonym, and the vocabulary Vocabulary-attribute correspondence table in which the vocabulary attributes are associated with each other, the relation between the attributes and the column corresponding to the vocabulary having the relation, the candidate of the means for visualizing the target data, and the candidate An attribute relationship-visualization means candidate correspondence table in which effectiveness is associated, and based on the vocabulary-synonym correspondence table, the vocabulary-attribute correspondence table, and the target data. The attribute determination processing means for determining the attribute of the vocabulary corresponding to the column included in the target data, and based on the determined attribute of the vocabulary and the attribute relevance-visualization means candidate correspondence table, Relevance judgment processing means for extracting the relevance that matches the relevance of the image, specifying candidates of the visualization means in order of the effectiveness in the extracted relevance, and presenting to the user. The visualization means selection support system is configured.

また、本発明は、上記可視化手段選択支援システムで行われる可視化手段選択支援方法、可視化手段選択支援プログラムとして把握される。   Further, the present invention is grasped as a visualization means selection support method and a visualization means selection support program performed in the visualization means selection support system.

本発明によれば、有効な可視化手段を機械的に判断してユーザに提示することにより、情報の可視化を支援することができる。   According to the present invention, the visualization of information can be supported by mechanically determining effective visualization means and presenting it to the user.

第一実施形態における、可視化手段選択支援システムの概略を例示する図である。It is a figure which illustrates the outline of the visualization means selection assistance system in 1st embodiment. 電子計算機の概略構成を例示する図である。It is a figure which illustrates schematic structure of an electronic computer. 第一の実施形態における、語彙記憶部111が保持する情報を例示する図である。It is a figure which illustrates the information which vocabulary storage part 111 holds in a first embodiment. 第一の実施形態における、語彙-属性対応記憶部112が保持する情報を例示する図である。It is a figure which illustrates the information which the vocabulary-attribute correspondence memory | storage part 112 in 1st embodiment hold | maintains. 第一の実施形態における、属性関連性-可視化手段候補対応記憶部113が保持する情報を例示する図である。It is a figure which illustrates the information which the attribute relevance-visualization means candidate corresponding | compatible memory | storage part 113 in 1st embodiment hold | maintains. 第一の実施形態における、入力となる複数の対象データを例示する図である。It is a figure which illustrates the some target data used as input in 1st embodiment. 第一の実施形態における、属性判断処理部104および関連性判断処理部105の処理フローを例示する図である。It is a figure which illustrates the processing flow of the attribute judgment process part 104 and the relevance judgment process part 105 in 1st embodiment. 第二の実施形態における、可視化手段選択支援システムの概略を例示する図である。It is a figure which illustrates the outline of the visualization means selection assistance system in 2nd embodiment. 第二の実施形態における、入力データ選定処理部801、属性判断処理部104および関連性判断処理部105の処理フローを例示する図である。It is a figure which illustrates the processing flow of the input data selection process part 801, the attribute judgment process part 104, and the relevance judgment process part 105 in 2nd embodiment. 第三の実施形態における、可視化手段選択支援システムの概略を例示する図である。It is a figure which illustrates the outline of the visualization means selection assistance system in 3rd embodiment. 第三の実施形態における、属性判断処理部104、関連性判断処理部105、および提示結果評価処理部1001の処理フローを例示する図である。It is a figure which illustrates the processing flow of the attribute judgment process part 104, the relevance judgment process part 105, and the presentation result evaluation process part 1001 in 3rd embodiment.

以下に、本発明の一実施形態について、図1〜図7の図面を用いて説明する。   Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.

(実施の形態1)
図1は、本発明の第一の実施の形態である可視化手段選択支援システムの概略図である。図1の可視化手段選択支援システムを構成する機能概略について説明する。
(Embodiment 1)
FIG. 1 is a schematic diagram of a visualization means selection support system according to the first embodiment of the present invention. An outline of functions constituting the visualization means selection support system of FIG. 1 will be described.

可視化手段選択支援システム100は、制御部101と、通信部102と、入出力部103と、属性判断処理部104と、関連性判断処理部105と、語彙-属性対応記憶部111と、語彙記憶部112と、属性関連性-可視化手段候補対応記憶部113を備える。   The visualization means selection support system 100 includes a control unit 101, a communication unit 102, an input / output unit 103, an attribute determination processing unit 104, an association determination processing unit 105, a vocabulary-attribute correspondence storage unit 111, and a vocabulary storage. Unit 112 and attribute relevance-visualization means candidate correspondence storage unit 113.

語彙-属性対応記憶部111には、複数の対象データに含まれる各カラムが、どの語彙に対応するかについての情報等が記憶される。   The vocabulary-attribute correspondence storage unit 111 stores information about which vocabulary each column included in the plurality of target data corresponds to.

語彙記憶部112には、特定された語彙がどのような属性に対応するかについての情報等が記憶される。   The vocabulary storage unit 112 stores information about what attribute the specified vocabulary corresponds to.

属性関連性-可視化手段候補対応記憶部113には、複数の属性の関連性に対して、どのような可視化手段が候補となるかについての対応付け情報、およびその可視化手段候補がどのくらい有効であるかを示す有効度スコアと、どのような評価テーマで可視化を行いたいのかを示す情報等が記憶される。   In the attribute relevance-visualization means candidate correspondence storage unit 113, the association information regarding which visualization means are candidates for the relevance of a plurality of attributes, and how effective the visualization means candidates are The effectiveness score indicating the information, the information indicating the evaluation theme to be visualized, and the like are stored.

属性判断処理部104は、通信部102または入出力部103から入力となる複数の対象データを受け付け、語彙記憶部111に保持された情報を用いて、当該複数の対象データの各カラムの名称を類義の中から検索し、対応する語彙を特定した上で、前記特定された各々の語彙から、当該各々の語彙に対応する属性を特定する等の処理全般に関する機能を有する。   The attribute determination processing unit 104 receives a plurality of target data input from the communication unit 102 or the input / output unit 103, and uses the information held in the vocabulary storage unit 111 to determine the names of the columns of the plurality of target data. It has a function related to overall processing such as searching from the synonyms and specifying the corresponding vocabulary and then specifying the attribute corresponding to each vocabulary from the specified vocabulary.

関連性判断処理部105は、各々の属性の任意の一つ以上を組合せ、属性関連性-可視化手段候補対応記憶部に保持された情報を用いて、属性の組合せが一致するものを選択した上で、前記選択されたものに対応する可視化手段を特定し、入出力部103を用いて、当該可視化手段により前記組合せに対応する対象データの情報をユーザに提示する等の処理全般に関する機能を有する。   The relevancy determination processing unit 105 combines any one or more of the attributes, and selects information that matches the attribute combination using information stored in the attribute relevance-visualization means candidate correspondence storage unit. In this case, the visualization means corresponding to the selected one is specified, and using the input / output unit 103, the visualization means has a function related to overall processing such as presenting information of target data corresponding to the combination to the user. .

通信部102は、可視化手段選択支援システム100において、ネットワーク160を介して情報を送受信する処理に関する機能を有する。   The communication unit 102 has a function related to processing for transmitting and receiving information via the network 160 in the visualization means selection support system 100.

入出力部103は、ユーザからの入力を受け付けたり、ユーザに対し情報を表示したりする機能を有する。   The input / output unit 103 has a function of accepting input from a user and displaying information to the user.

制御部101は、可視化手段選択支援システム100に備わる各部の全体処理を制御する機能を有する。   The control unit 101 has a function of controlling the overall processing of each unit provided in the visualization means selection support system 100.

なお、図1に例示する、可視化手段選択支援システム100の装置は、例えば、図2に示すような、CPU201と、メモリ202と、ハードディスク等の外部記憶装置204と、インターネットやネットワーク160を介して他装置と通信を行なうための通信装置203と、キーボードやマウス等の入力装置205と、表示装置やプリンタ等の出力装置206と、可搬性を有する記憶媒体208から情報を読み取る読取装置207と、これらの各装置間を接続する内部通信線209を備えた、一般的な電子計算機200で実現できる。   The visualization means selection support system 100 illustrated in FIG. 1 includes, for example, a CPU 201, a memory 202, an external storage device 204 such as a hard disk, the Internet, and a network 160 as illustrated in FIG. A communication device 203 for communicating with other devices, an input device 205 such as a keyboard and a mouse, an output device 206 such as a display device and a printer, a reading device 207 that reads information from a portable storage medium 208, This can be realized by a general electronic computer 200 provided with an internal communication line 209 for connecting these devices.

例えば、可視化手段選択支援システム100の装置は、語彙-属性対応記憶部111と語彙記憶部112と属性関連性-可視化手段候補対応記憶部113は、CPU201がメモリ202または外部記録装置204を利用することにより実現可能であり、制御部101と属性判断処理部104と関連性判断処理部105は、外部記録装置204に記録されている所定のプログラムをメモリ202にロードしてCPU201で実行することで実現可能であり、通信部102は、CPU201が通信装置203を利用することで実現可能であり、入出力部103は、CPU201が入力装置205と出力装置206を利用することで実現可能である。   For example, in the device of the visualization means selection support system 100, the vocabulary-attribute correspondence storage unit 111, the vocabulary storage unit 112, and the attribute relevance-visualization means candidate correspondence storage unit 113 use the memory 202 or the external recording device 204 in the CPU 201. The control unit 101, the attribute determination processing unit 104, and the relevance determination processing unit 105 load a predetermined program recorded in the external recording device 204 into the memory 202 and execute it by the CPU 201. The communication unit 102 can be realized by the CPU 201 using the communication device 203, and the input / output unit 103 can be realized by the CPU 201 using the input device 205 and the output device 206.

この所定のプログラムは、読み取り装置207を介して記録媒体208から、あるいは、通信装置203を介してネットワーク160から、外部記録装置204に記録(ダウンロード)され、それから、メモリ202上にロードされて、CPU201により実行されるようにしてもよい。また、読み取り装置207を介して、記録媒体208から、あるいは通信装置203を介してネットワーク160から、メモリ202上に直接ロードされ、CPU201により実行されるようにしてもよい。   This predetermined program is recorded (downloaded) from the recording medium 208 via the reading device 207 or from the network 160 via the communication device 203 to the external recording device 204, and then loaded onto the memory 202. It may be executed by the CPU 201. Alternatively, the program may be directly loaded onto the memory 202 from the recording medium 208 via the reading device 207 or from the network 160 via the communication device 203 and executed by the CPU 201.

図3は、語彙記憶部111に記録されるデータの構成の一例を示す図である。語彙記憶部111は、複数の対象データの各カラムが、どの語彙に対応するかについての情報を保持している。   FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a configuration of data recorded in the vocabulary storage unit 111. The vocabulary storage unit 111 holds information about which vocabulary each column of the plurality of target data corresponds to.

具体的には、特定の語彙とそれに対応する類語の対応付けを保持しており、これにより、複数の対象データの各カラムの名称から、そのカラムがどの語彙に対応したものであるかを判別可能とする。図3では、例えば、対象データに含まれ、類義として定義されているカラム「都市」「市町村」「都道府県」は、語彙として定義されている「都市」に対応すると判別される。このように、語彙は、一または複数の類語を包含するものであり、類語を概念的にまとめたものである。   Specifically, it holds a correspondence between a specific vocabulary and its corresponding synonyms, and this makes it possible to determine which vocabulary the column corresponds to from the names of each column of multiple target data. Make it possible. In FIG. 3, for example, the columns “city”, “city” and “prefecture” included in the target data and defined as synonyms are determined to correspond to “city” defined as the vocabulary. Thus, a vocabulary includes one or more synonyms and is a conceptual collection of synonyms.

図4は、語彙-属性対応記憶部112に記録されるデータの構成の一例を示す図である。語彙-属性対応記憶部112は、特定された語彙がどのような属性に対応するかについての情報を保持している。なおここで、対応付けられる属性は、[場所]、[時間]、[数値]などの語彙の性質や、[人]、[お金]などのその語彙の性質により示される属性自体の種別などを複数持つことも出来るものとする。図4では、例えば、上記図3により判別された語彙「都市」の性質を示す属性は「場所」であり、また、語彙「人口」の性質を示す属性は「数値」であって、その「数値」の種別を示す属性は「人」であると判別される。   FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a configuration of data recorded in the vocabulary-attribute correspondence storage unit 112. The vocabulary-attribute correspondence storage unit 112 holds information about what attribute the specified vocabulary corresponds to. Note that here, the attributes to be mapped are the vocabulary properties such as [Location], [Time], [Numeric], and the type of attribute itself indicated by the vocabulary properties such as [People] and [Money]. You can also have more than one. In FIG. 4, for example, the attribute indicating the property of the vocabulary “city” determined by FIG. 3 is “place”, and the attribute indicating the property of the vocabulary “population” is “numerical value”. The attribute indicating the type of “numerical value” is determined to be “person”.

図5は、属性関連性-可視化手段候補対応記憶部113に記録されるデータの構成の一例を示す図である。属性関連性-可視化手段候補対応記憶部113は、複数の属性の関連性に対して、どのような可視化手段が候補となるかについての対応付け情報を保持している。また、前記対応付け情報に加え、その可視化手段候補がどのくらい有効であるかを示す有効度スコアと、どのような評価テーマで可視化を行いたいのかを示す情報と、を紐付けて管理している。図5では、例えば、属性「場所」と属性「数値」「人」との関連性は有効度スコア「100」で表され、可視化手段には地図を色分けして表示されることを示している。また、場所ごとの人口比較を評価テーマとする場合に、上記表示方法で可視化手段に表示されることを示している。なお、図5に示す例では、有効度スコアは数字が少ないほど有効であることを示す整数値としているが、特にこの形式に限るものではなく、有効さの度合いが比較可能な形式であればどのような形式を持ってもよい。   FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a configuration of data recorded in the attribute relevance-visualization means candidate correspondence storage unit 113. The attribute relevance-visualization means candidate correspondence storage unit 113 holds association information regarding which visualization means are candidates for the relevance of a plurality of attributes. Further, in addition to the association information, the effectiveness score indicating how effective the visualization means candidate is associated with the information indicating what evaluation theme is desired to be visualized. . In FIG. 5, for example, the relationship between the attribute “place” and the attributes “numerical value” and “person” is represented by the effectiveness score “100”, and the visualization means displays the map in different colors. . Moreover, when the population comparison for every place is made into an evaluation theme, it has shown on a visualization means by the said display method. In the example shown in FIG. 5, the effectiveness score is an integer value indicating that the smaller the number, the more effective the score. However, the validity score is not particularly limited to this format, and any format that can compare the degree of effectiveness is used. It can have any format.

次に、図6〜図7を用いて、第一の実施形態に係る、複数の対象データを入力として、可視化手段候補を提示する処理の一例について説明する。   Next, an example of a process of presenting candidate visualization means using a plurality of target data as input according to the first embodiment will be described with reference to FIGS.

図6は、入力となる複数の対象データの構成の一例を示す図である。ここで、例とする対象データの各カラムは、市町村、時期、人口、出生率、予算等を持つオープンデータのような一般のデータ群であると想定している。ここで、例とする対象データはオープンデータ等の一般のデータ群としているが、これに限るものではなく、対象が限られた特定のデータ群であっても構わない。   FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a configuration of a plurality of target data to be input. Here, it is assumed that each column of the target data as an example is a general data group such as open data having a municipality, a period, a population, a birth rate, a budget, and the like. Here, the target data as an example is a general data group such as open data, but is not limited thereto, and may be a specific data group with a limited target.

図7は、本実施形態において、属性判断処理部104および関連性判断処理部105の処理フローを表した図である。なお、処理フロー中のデータの入出力や情報の表示は通信部102や入出力部103を用いて処理するものとし、各部間の処理制御は制御部101が行うものとする。   FIG. 7 is a diagram illustrating a processing flow of the attribute determination processing unit 104 and the relevance determination processing unit 105 in the present embodiment. Note that data input / output and information display in the processing flow are processed using the communication unit 102 and the input / output unit 103, and processing control between the units is performed by the control unit 101.

まず、属性判断処理部104は、通信部102または入出力部103から入力となる複数の対象データを受け付け、語彙記憶部111に保持された情報を用いて、当該複数の対象データの各カラムの名称を類義の中から検索し、対応する語彙を特定する(ステップ701)。   First, the attribute determination processing unit 104 receives a plurality of target data that is input from the communication unit 102 or the input / output unit 103, and uses the information held in the vocabulary storage unit 111 to store each column of the plurality of target data. The name is searched from the synonyms and the corresponding vocabulary is specified (step 701).

次に、属性判断処理部104は、前記特定された各々の語彙から、語彙-属性対応記憶部112に保持された情報を用いて、当該各々の語彙に対応する属性を特定する(ステップ702)。   Next, the attribute determination processing unit 104 specifies an attribute corresponding to each vocabulary from the identified vocabulary using information held in the vocabulary-attribute correspondence storage unit 112 (step 702). .

次に、関連性判断処理部105は、前記特定された各々の属性の任意の一つ以上を組合せ、属性関連性-可視化手段候補対応記憶部に保持された情報を用いて、属性の組合せが一致するものを抽出する(ステップ703)。   Next, the relevance determination processing unit 105 combines any one or more of the identified attributes, and uses the information stored in the attribute relevance-visualization means candidate correspondence storage unit to determine the combination of attributes. A match is extracted (step 703).

次に、関連性判断処理部105は、前記一致したもののうち、有効度スコアが高い(今回の例では数値が小さいものが有効度スコアが高いものとする)ものから順に選択する(ステップ704)。なお、[場所]、[時間]、[数値]などの性質を示す属性に加え、[人]、[お金]などの情報の種別を示す属性も一致している方が、一致度が高く、より高い有効度スコアを示すようにすることで、より有効な可視化手段を選択可能とすることが出来る。   Next, the relevance determination processing unit 105 selects the matching items in descending order of effectiveness score (in the present example, the smaller numerical value is the higher effectiveness score) (step 704). . In addition to the attributes indicating properties such as [Location], [Time], [Numeric], etc., the attributes indicating the type of information such as [People], [Money], etc. also match, By showing a higher effectiveness score, a more effective visualization means can be selected.

最後に、関連性判断処理部105は、前記選択されたものに対応する可視化手段を特定し、入出力部103を用いて、当該可視化手段により前記組合せに対応する対象データの情報をユーザに提示する(ステップ705)。なお、ユーザに提示する可視化手段は、例に示したグラフ以外にも、表や地図、カレンダーなど、ユーザが理解しやすい形態であれば、どのような可視化手段であっても構わないものとする。また、グラフ等のキャプションを各カラムの名称および関係性から自動生成し、同時に提示しても良い。   Finally, the relevance determination processing unit 105 identifies a visualization unit corresponding to the selected item, and uses the input / output unit 103 to present information of target data corresponding to the combination to the user using the visualization unit 103 (Step 705). The visualization means presented to the user may be any visualization means other than the graph shown in the example as long as the form is easy for the user to understand, such as a table, a map, and a calendar. . Also, captions such as graphs may be automatically generated from the names and relationships of the columns and presented simultaneously.

以上により、ユーザは複数の対象データを入力として与えるだけで、適切な可視化手段による情報の提示を得ることができる。   As described above, the user can obtain presentation of information by appropriate visualization means only by giving a plurality of target data as input.

(実施の形態2)
次に、第二の実施形態について説明する。本実施例の特徴は、第一の実施形態で記述した図1の可視化手段選択支援システムに入力データ選定処理を加えたことである。
(Embodiment 2)
Next, a second embodiment will be described. The feature of this example is that input data selection processing is added to the visualization means selection support system of FIG. 1 described in the first embodiment.

図8は、本発明の第二の実施の形態である可視化手段選択支援システムの概略図である。第一の実施形態に加え、入力データ選定処理部801が追加となっており、他の機能は第一の実施形態と同じものを備える。   FIG. 8 is a schematic diagram of a visualization means selection support system according to the second embodiment of the present invention. In addition to the first embodiment, an input data selection processing unit 801 is added, and other functions are the same as those of the first embodiment.

入力データ選定処理部801は、分析対象として重視する対象データのカラムを、入手力部103により、ユーザが選択可能とする等の処理全般に関する機能を有する。   The input data selection processing unit 801 has a function related to overall processing such as allowing the user to select a column of target data to be emphasized as an analysis target by the obtaining power unit 103.

次に、図9を用いて、第二の実施形態に係る、複数の対象データを入力として、可視化手段候補を提示する処理の一例について説明する。   Next, an example of processing for presenting candidate visualization means using a plurality of target data as input according to the second embodiment will be described with reference to FIG.

図9は、本実施形態において、入力データ選定処理部801、属性判断処理部104、および関連性判断処理部105の処理フローを表した図である。なお、処理フロー中のデータの入出力や情報の表示は通信部102や入出力部103を用いて処理するものとし、各部間の処理制御は制御部101が行うものとする。   FIG. 9 is a diagram illustrating a processing flow of the input data selection processing unit 801, the attribute determination processing unit 104, and the relevance determination processing unit 105 in the present embodiment. Note that data input / output and information display in the processing flow are processed using the communication unit 102 and the input / output unit 103, and processing control between the units is performed by the control unit 101.

まず、入力データ選定処理部801は、通信部102または入出力部103から入力となる複数の対象データを受け付け、対象データの各カラムの一覧を入出力部103によりユーザに提示し、ユーザから分析対象として重視する対象データのカラムを選択させる(ステップ901)。   First, the input data selection processing unit 801 receives a plurality of target data input from the communication unit 102 or the input / output unit 103, presents a list of each column of the target data to the user by the input / output unit 103, and analyzes from the user. A column of target data to be emphasized as a target is selected (step 901).

次に、ステップ701〜703は、第一の実施形態と同様の処理を行う。   Next, steps 701 to 703 perform the same processing as in the first embodiment.

次に、関連性判断処理部105は、前記一致したもののうち、ステップ901で分析対象として重視するものとして選択したカラムが含まれるものの有効度スコアをより高く評価した上で、有効度スコアが高いものから順に選択有効度スコアが高い(今回の例では数値が小さいものが有効度スコアが高いものとする)ものから順に選択する(ステップ704)。   Next, the relevance determination processing unit 105 evaluates the effectiveness score higher of the matched items that include the column selected as important as the analysis target in Step 901, and then the effectiveness score is high. The selection effectiveness score is selected in order from the highest (in this example, the smaller the numerical value, the higher the effectiveness score).

最後に、ステップ705は、第一の実施形態と同様の処理を行う。   Finally, step 705 performs the same processing as in the first embodiment.

以上により、ユーザは分析対象として重視すると選択したものを加味して、適切な可視化手段による情報の提示を得ることができる。
(実施の形態3)
次に、第三の実施形態について説明する。本実施例の特徴は、第一の実施形態で記述した図1の可視化手段選択支援システムに提示結果評価処理を加えたことである。
As described above, the user can obtain information presented by an appropriate visualization means in consideration of what is selected to be important as an analysis target.
(Embodiment 3)
Next, a third embodiment will be described. The feature of this example is that a presentation result evaluation process is added to the visualization means selection support system of FIG. 1 described in the first embodiment.

図10は、本発明の第三の実施の形態である可視化手段選択支援システムの概略図である。第一の実施形態に加え、提示結果評価処理部1001が追加となっており、他の機能は第一の実施形態と同じものを備える。   FIG. 10 is a schematic diagram of a visualization means selection support system according to the third embodiment of the present invention. In addition to the first embodiment, a presentation result evaluation processing unit 1001 is added, and other functions are the same as those of the first embodiment.

提示結果評価処理部1001は、入手力部103により提示された可視化手段の候補のうち、重視するものをユーザが選択可能とする等の処理全般に関する機能を有する。   The presentation result evaluation processing unit 1001 has a function related to overall processing such as allowing the user to select important items among the visualization means candidates presented by the obtaining power unit 103.

次に、図11を用いて、第三の実施形態に係る、複数の対象データを入力として、可視化手段候補を提示する処理の一例について説明する。   Next, an example of a process of presenting candidate visualization means using a plurality of target data as input according to the third embodiment will be described with reference to FIG.

図11は、本実施形態において、属性判断処理部104、関連性判断処理部105、および提示結果評価処理部1001の処理フローを表した図である。なお、処理フロー中のデータの入出力や情報の表示は通信部102や入出力部103を用いて処理するものとし、各部間の処理制御は制御部101が行うものとする。   FIG. 11 is a diagram illustrating a processing flow of the attribute determination processing unit 104, the relevance determination processing unit 105, and the presentation result evaluation processing unit 1001 in the present embodiment. Note that data input / output and information display in the processing flow are processed using the communication unit 102 and the input / output unit 103, and processing control between the units is performed by the control unit 101.

まず、ステップ701〜703、704’、705は、第一の実施形態と同様の処理を行う。ここで、ステップ704’は初回処理時においては第一の実施形態のステップ704と同様の処理を行う。   First, steps 701 to 703, 704 ', and 705 perform the same processing as in the first embodiment. Here, step 704 'performs the same processing as step 704 of the first embodiment in the initial processing.

次に、提示結果評価処理部1001は、入出力部103によりユーザに提示された当該可視化手段の候補のうち、ユーザが重視するものを選択させる。(ステップ1101)。   Next, the presentation result evaluation processing unit 1001 allows the user to select the visualization means candidates presented to the user by the input / output unit 103. (Step 1101).

次に、ユーザが重視するものを選択しなかった場合は、そのまま終了し、選択した場合はステップ704’に戻る。(ステップ1102)。   Next, if the user does not select an important item, the process ends. If selected, the process returns to step 704 '. (Step 1102).

ステップ1102から、ステップ704’に戻った場合は、関連性判断処理部105は、前記一致したもののうち、ステップ1101でユーザが重視すると選択した可視化手段に対応している属性が含まれる可視化手段候補の有効度をより高く評価した上で、有効度スコアが高いものから順に選択有効度スコアが高い(今回の例では数値が小さいものが有効度スコアが高いものとする)ものから順に選択する(ステップ704’)。   When returning from step 1102 to step 704 ′, the relevancy determination processing unit 105 includes a visualizing means candidate that includes an attribute corresponding to the visualizing means selected by the user as important in step 1101 among the matched items. After evaluating the effectiveness of, select the items in order from the one with the highest effectiveness score to the one with the highest selection effectiveness score (in this example, the one with the smallest numerical value has the highest effectiveness score) ( Step 704 ').

以上により、ユーザは可視化手段として重視すると選択したものを加味して、より適切な可視化手段による情報の提示を、繰り返し得ることができる。   As described above, the user can repeatedly obtain presentation of information by a more appropriate visualization means in consideration of what is selected as important as the visualization means.

100・・・可視化手段選択支援システム、101・・・制御部、102・・・通信部、103・・・入出力部、104・・・属性判断処理部、105・・・関連性判断処理部、111・・・語彙-属性対応記憶部、112・・・語彙記憶部、113・・・属性関連性-可視化手段候補対応記憶部、200・・・電子計算機、201・・・CPU(Central Processing Unit)、202・・・メモリ、203・・・通信装置、204・・・外部記録装置、205・・・入力装置、206・・・出力装置、207・・・読書装置、208・・・可搬性を有する記憶媒体、209・・・内部通信線、210・・・ネットワーク。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 ... Visualization means selection support system, 101 ... Control part, 102 ... Communication part, 103 ... Input / output part, 104 ... Attribute judgment processing part, 105 ... Relevance judgment processing part 111 ... Vocabulary-attribute correspondence storage unit, 112 ... Vocabulary storage unit, 113 ... Attribute relationship-visualization means candidate correspondence storage unit, 200 ... Computer, 201 ... CPU (Central Processing) Unit), 202 ... Memory, 203 ... Communication device, 204 ... External recording device, 205 ... Input device, 206 ... Output device, 207 ... Reading device, 208 ... Possible Storage medium having portability, 209... Internal communication line, 210.

Claims (9)

複数の対象データを元に、前記複数の対象データを組み合わせた情報をユーザの理解しやすい形式で可視化することを支援する可視化手段選択支援システムであって、
前記対象データに含まれる一または複数のカラムの類語と前記類語を包含する語彙とを対応付けた語彙−類語対応テーブルと、前記語彙と前記語彙の性質および当該性質により示される属性の種別を含む前記語彙の属性とを対応付けた語彙−属性対応テーブルと、前記属性間の関連性とその関連性を有した語彙に対応する前記カラムを含む前記対象データの可視化手段の候補とその候補の有効度とを対応付けた属性関連性−可視化手段候補対応テーブルと、を有し、
前記語彙−類語対応テーブルと前記語彙−属性対応テーブルと前記対象データとに基づいて、前記対象データに含まれるカラムに対応する語彙の属性を判別する属性判断処理手段と、
判別された前記語彙の属性と前記属性関連性−可視化手段候補対応テーブルとに基づいて、前記属性間の関連性に一致する関連性を抽出し、抽出した前記関連性のうち前記有効度が高い順に可視化手段の候補を特定し、ユーザに提示する関連性判断処理手段と、
を備えることを特徴とする可視化手段選択支援システム。
Based on a plurality of target data, a visualization means selection support system for supporting visualization of information combining the plurality of target data in a format that is easy for a user to understand,
A vocabulary-synonym correspondence table in which synonyms in one or more columns included in the target data are associated with vocabularies including the synonyms, and the vocabulary and properties of the vocabulary and types of attributes indicated by the properties Vocabulary-attribute correspondence table in which the vocabulary attributes are associated with each other, the relation between the attributes and the column corresponding to the vocabulary having the relation, the candidate of the means for visualizing the target data, and the validity of the candidate An attribute relationship that correlates degrees with a visualization means candidate correspondence table,
Attribute determination processing means for determining an attribute of a vocabulary corresponding to a column included in the target data based on the vocabulary-synonym correspondence table, the vocabulary-attribute correspondence table, and the target data;
Based on the determined attribute of the vocabulary and the attribute relevance-visualization means candidate correspondence table, a relevance that matches the relevance between the attributes is extracted, and the effectiveness is high among the extracted relevance Relevance determination processing means for identifying candidates for visualization means in order and presenting them to the user;
A visualization means selection support system comprising:
請求項1に記載の可視化手段選択支援システムであって、
前記対象データのうち分析対象として重視するカラムの選択をユーザから受け付ける入力データ選定処理手段をさらに備え、
前記関連性判断処理手段は、選択された前記カラムの語彙に対応する属性を含む可視化手段の候補の有効度をより高く評価して可視化手段の候補を選択する、
ことを特徴とする可視化手段選択支援システム。
The visualization means selection support system according to claim 1,
Input data selection processing means for receiving from the user the selection of columns to be emphasized as an analysis target among the target data,
The relevance determination processing means evaluates the effectiveness of the visualization means candidates that include the attribute corresponding to the vocabulary of the selected column, and selects the visualization means candidates.
Visualization means selection support system characterized by that.
請求項1に記載の可視化手段選択支援システムであって、
前記関連性判断処理手段が提示した前記可視化手段の候補のうち、重視する可視化手段の選択をユーザから受け付ける提示結果評価処理手段をさらに備え、
前記関連性判断処理手段は、選択された可視化手段に対応する前記関連性を有した語彙の属性を含む可視化手段の候補の有効度をより高く評価して可視化手段の候補を再度選択する、
ことを特徴とする可視化手段選択支援システム。
The visualization means selection support system according to claim 1,
Among the candidates for the visualization means presented by the relevance determination processing means, the display apparatus further comprises a presentation result evaluation processing means for accepting selection of the visualization means to be emphasized from the user
The relevance determination processing means evaluates the effectiveness of the visualization means candidates including the attribute of the vocabulary having the relevance corresponding to the selected visualization means, and reselects the visualization means candidates;
Visualization means selection support system characterized by that.
請求項1に記載の可視化手段選択支援システムであって、
前記属性判断処理手段は、前記性質よび前記種別により、前記対象データに含まれるカラムに対応する語彙の属性を判別する、
ことを特徴とする可視化手段選択支援システム。
The visualization means selection support system according to claim 1,
The attribute determination processing unit, by the nature Contact and the type, to determine the attributes of the vocabulary that corresponds to the column of the obtained input data,
Visualization means selection support system characterized by that.
複数の対象データを元に、前記複数の対象データを組み合わせた情報をユーザの理解しやすい形式で可視化することを支援する可視化手段選択支援方法であって、
属性判断処理手段が、前記対象データに含まれる一または複数のカラムの類語と前記類語を包含する語彙とを対応付けた語彙−類語対応テーブルと前記語彙と前記語彙の性質および当該性質により示される属性の種別を含む前記語彙の属性とを対応付けた語彙−属性対応テーブルと前記対象データとに基づいて、前記対象データに含まれるカラムに対応する語彙の属性を判別する判別処理ステップと、
関連性判断処理手段が、判別された前記語彙の属性と前記属性間の関連性とその関連性を有した語彙に対応する前記カラムを含む前記対象データの可視化手段の候補とその候補の有効度とを対応付けた属性関連性−可視化手段候補対応テーブルとに基づいて、前記属性間の関連性に一致する関連性を抽出する抽出処理ステップと、
前記関連性判断処理手段が、抽出した前記関連性のうち前記有効度が高い順に可視化手段の候補を特定し、ユーザに提示する提示処理ステップと、
を含むことを特徴とする可視化手段選択支援方法。
Based on a plurality of target data, a visualization means selection support method for supporting visualization of information combining the plurality of target data in a user-friendly format,
The attribute determination processing means is indicated by a vocabulary-synonym correspondence table in which one or more columns of synonyms included in the target data are associated with a vocabulary including the synonyms, the vocabulary, the properties of the vocabulary, and the properties. A determination processing step for determining a vocabulary attribute corresponding to a column included in the target data based on the vocabulary-attribute correspondence table in which the vocabulary attribute including the attribute type is associated with the target data;
The relevance determination processing means includes the determined attribute of the vocabulary, the relevance between the attributes, and the candidate of the target data visualization means including the column corresponding to the vocabulary having the relevance and the effectiveness of the candidate An extraction processing step for extracting a relevance that matches the relevance between the attributes based on the attribute relevance-visualization means candidate correspondence table
A presentation processing step in which the relevance determination processing means identifies candidates of visualization means in descending order of the effectiveness among the extracted relevance, and presents to the user;
A visualization means selection support method characterized by comprising:
請求項5に記載の可視化手段選択支援方法であって、
入力データ選定処理手段が、前記対象データのうち分析対象として重視するカラムの選択をユーザから受け付ける選定処理ステップをさらに含み、
前記抽出処理ステップでは、前記関連性判断処理手段が、選択された前記カラムの語彙に対応する属性を含む可視化手段の候補の有効度をより高く評価して可視化手段の候補を選択する、
ことを特徴とする可視化手段選択支援方法。
The visualization means selection support method according to claim 5,
The input data selection processing means further includes a selection processing step for receiving from the user selection of a column that is important as an analysis target among the target data,
In the extraction processing step, the relevance determination processing means evaluates the effectiveness of the visualization means candidates including the attribute corresponding to the vocabulary of the selected column, and selects the visualization means candidates.
A visualization means selection support method characterized by the above.
請求項5に記載の可視化手段選択支援方法であって、
前記関連性判断処理手段が、前記提示処理ステップにおいて提示した前記可視化手段の候補のうち、重視する可視化手段の選択をユーザから受け付ける評価処理ステップをさらに含み、
前記抽出処理ステップでは、前記関連性判断処理手段が、選択された可視化手段に対応する前記関連性を有した語彙の属性を含む可視化手段の候補の有効度をより高く評価して可視化手段の候補を再度選択する、
ことを特徴とする可視化手段選択支援方法。
The visualization means selection support method according to claim 5,
The relevance determination processing means further includes an evaluation processing step for accepting selection of a visualization means to be emphasized from a user among the visualization means candidates presented in the presentation processing step,
In the extraction processing step, the relevance determination processing means evaluates the effectiveness of the visualization means candidate including the attribute of the vocabulary having the relevance corresponding to the selected visualization means to evaluate the candidate of the visualization means. Select again,
A visualization means selection support method characterized by the above.
請求項5に記載の可視化手段選択支援方法であって、
前記抽出処理ステップでは、前記関連性判断処理手段が、前記性質よび前記種別により、前記対象データに含まれるカラムに対応する語彙の属性を判別する、
ことを特徴とする可視化手段選択支援方法。
The visualization means selection support method according to claim 5,
In the extraction processing steps, the relevance determination processing means, by the nature Contact and the type, to determine the attributes of the vocabulary that corresponds to the column of the obtained input data,
A visualization means selection support method characterized by the above.
コンピュータに、
複数の対象データを元に、前記複数の対象データを組み合わせた情報をユーザの理解しやすい形式で可視化することを支援する可視化手段選択支援プログラムであって、
前記対象データに含まれる一または複数のカラムの類語と前記類語を包含する語彙とを対応付けた語彙−類語対応テーブルと前記語彙と前記語彙の性質および当該性質により示される属性の種別を含む前記語彙の属性とを対応付けた語彙−属性対応テーブルと前記対象データとに基づいて、前記対象データに含まれるカラムに対応する語彙の属性を判別する判別処理ステップと、
判別された前記語彙の属性と前記属性間の関連性とその関連性を有した語彙に対応する前記カラムを含む前記対象データの可視化手段の候補とその候補の有効度とを対応付けた属性関連性−可視化手段候補対応テーブルとに基づいて、前記属性間の関連性に一致する関連性を抽出する抽出処理ステップと、
抽出した前記関連性のうち前記有効度が高い順に可視化手段の候補を特定し、ユーザに提示する提示処理ステップと、
を実行させることを特徴とする可視化手段選択支援プログラム。
On the computer,
Based on a plurality of target data, a visualization means selection support program for supporting visualization of information combining the plurality of target data in a format easy for a user to understand,
A vocabulary-synonym correspondence table in which the synonyms of one or more columns included in the target data are associated with the vocabulary including the synonyms, the vocabulary, the properties of the vocabulary, and the types of attributes indicated by the properties A discrimination processing step for discriminating a vocabulary attribute corresponding to a column included in the target data based on a vocabulary-attribute correspondence table in which vocabulary attributes are associated with the target data;
Attribute relationship that associates the candidate of the means for visualizing the target data including the column corresponding to the attribute of the determined vocabulary, the relationship between the attributes, and the vocabulary having the relationship, and the effectiveness of the candidate An extraction processing step for extracting a relevance that matches the relevance between the attributes based on the sex-visualization means candidate correspondence table;
A presentation processing step of identifying candidates for visualization means in descending order of the effectiveness among the extracted relevance, and presenting to a user;
Visualization means selection support program, characterized in that
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