JP7369320B1 - 情報処理装置、方法、プログラム、およびシステム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザのデータ分析スキルの高低に関わらず、低コストかつ短時間で、適切なデータ分析結果を得るための技術を提供する。
【解決手段】本開示の一態様のプログラムは、コンピュータを、ユーザとの間で行われるデータ分析に関するチャットの進行状態を管理する手段、チャットの進行を通じてユーザの分析の目的を特定する手段、分析の目的に従って、対象データセットを分析する手段、対象データセットの分析の結果を出力する手段、として機能させる。
【選択図】図４

Description

本開示は、情報処理装置、方法、プログラム、およびシステムに関する。

従来、企業が自社の取得した膨大なデータを、収集、蓄積、分析、および加工し、経営戦略のための意志決定を支援するための様々なＢＩ（Business Intelligence）ツールが知られている。

また、特許文献１には、共通化された設計フレームワークにより、個人の設計スキルに依存することなく、より短期間で高品質な「マネージドモデル・セルフサービスＢＩ」を提供することを企図した技術的思想が開示されている。

特開2019-175236号公報

しかし、例えば、企業の企画部門の担当者のような、多くの場合、高度なデータ分析スキルを持ちあわせない人物が自力でＢＩツールを駆使することは容易でなく、データ分析の専門家による支援が必要となるケースが多かった。専門家による支援を受けるには金銭的コストがかかるうえ分析結果を得るまでに要する時間は短くない。また、特許文献１の技術的思想も、要件定義テンプレート、および分析モデル詳細定義書に必要事項を入力することが求められるため、一定水準以上の設計・分析スキルがあることを前提としていると解される。

本開示の目的は、ユーザのデータ分析スキルの高低に関わらず、低コストかつ短時間で、適切なデータ分析結果を得るための技術を提供することである。

本開示の一態様のプログラムは、コンピュータを、ユーザとの間で行われるデータ分析に関するチャットの進行状態を管理する手段、チャットの進行を通じてユーザの分析の目的を特定する手段、分析の目的に従って、対象データセットを分析する手段、対象データセットの分析の結果を出力する手段、として機能させる。

本実施形態の情報処理システムの構成を示すブロック図である。 本実施形態のクライアント装置の構成を示すブロック図である。 本実施形態のサーバの構成を示すブロック図である。 本実施形態の一態様の説明図である。 本実施形態の情報処理の全体フローを示す図である。 本実施形態の分析の目的の設定処理のフローチャートである。 本実施形態の分析の目的の設定処理において表示される画面例を示す図である。 本実施形態の分析の目的の設定処理において表示される画面例を示す図である。 本実施形態の分析の目的の設定処理において表示される画面例を示す図である。 本実施形態の分析処理のフローチャートである。 本実施形態の分析処理において表示される画面例を示す図である。 本実施形態の分析処理において表示される画面例を示す図である。

以下、本発明の一実施形態について、図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施形態を説明するための図面において、同一の構成要素には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。

（１）情報処理システムの構成
情報処理システムの構成について説明する。図１は、本実施形態の情報処理システムの構成を示すブロック図である。

図１に示すように、情報処理システム１は、クライアント装置１０と、サーバ３０とを備える。
クライアント装置１０及びサーバ３０は、ネットワーク（例えば、インターネット又はイントラネット）ＮＷを介して接続される。

クライアント装置１０は、サーバ３０にリクエストを送信する情報処理装置の一例である。クライアント装置１０は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、又は、パーソナルコンピュータである。クライアント装置１０のユーザとして、例えば企業の企画部門の人員のような、データ分析のニーズはあるが、データ分析を遂行するための高度なスキルを多くの場合持ち合わせていない人物が想定される。ただし、クライアント装置１０のユーザが、高度なスキルを持つデータ分析の専門家である場合にも、本実施形態の情報処理システム１は有用である。

サーバ３０は、クライアント装置１０から送信されたリクエストに応じたレスポンスをクライアント装置１０に提供する情報処理装置の一例である。サーバ３０は、例えば、ウェブサーバである。

（１－１）クライアント装置の構成
クライアント装置の構成について説明する。図２は、本実施形態のクライアント装置の構成を示すブロック図である。

図２に示すように、クライアント装置１０は、記憶装置１１と、プロセッサ１２と、入出力インタフェース１３と、通信インタフェース１４とを備える。クライアント装置１０は、ディスプレイ２１に接続される。

記憶装置１１は、プログラム及びデータを記憶するように構成される。記憶装置１１は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、及び、ストレージ（例えば、フラッシュメモリ又はハードディスク）の組合せである。

プログラムは、例えば、以下のプログラムを含む。
・ＯＳ（Operating System）のプログラム
・情報処理を実行するアプリケーション（例えば、ウェブブラウザ、またはデータ分析用のアプリケーション、など）のプログラム

データは、例えば、以下のデータを含む。
・情報処理において参照されるデータベース
・情報処理を実行することによって得られるデータ（つまり、情報処理の実行結果）

プロセッサ１２は、記憶装置１１に記憶されたプログラムを起動することによって、クライアント装置１０の機能を実現するコンピュータである。プロセッサ１２は、例えば、以下の少なくとも１つである。
・ＣＰＵ（Central Processing Unit）
・ＧＰＵ（Graphic Processing Unit）
・ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）
・ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）

入出力インタフェース１３は、クライアント装置１０に接続される入力デバイスから情報（例えばユーザの指示）を取得し、かつ、クライアント装置１０に接続される出力デバイスに情報（例えば画像）を出力するように構成される。

入力デバイスは、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、又は、それらの組合せである。
出力デバイスは、例えば、ディスプレイ２１、スピーカ、又は、それらの組合せである。

通信インタフェース１４は、クライアント装置１０と外部装置（例えばサーバ３０）との間の通信を制御するように構成される。

ディスプレイ２１は、画像（静止画、または動画）を表示するように構成される。ディスプレイ２１は、例えば、液晶ディスプレイ、または有機ＥＬディスプレイである。

（１－２）サーバの構成
サーバの構成について説明する。図３は、本実施形態のサーバの構成を示すブロック図である。

図３に示すように、サーバ３０は、記憶装置３１と、プロセッサ３２と、入出力インタフェース３３と、通信インタフェース３４とを備える。

記憶装置３１は、プログラム及びデータを記憶するように構成される。記憶装置３１は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び、ストレージ（例えば、フラッシュメモリ又はハードディスク）の組合せである。

プログラムは、例えば、以下のプログラムを含む。
・ＯＳのプログラム
・情報処理を実行するアプリケーションのプログラム

データは、例えば、以下のデータを含む。
・情報処理において参照されるデータベース
・情報処理の実行結果

プロセッサ３２は、記憶装置３１に記憶されたプログラムを起動することによって、サーバ３０の機能を実現するコンピュータである。プロセッサ３２は、例えば、以下の少なくとも１つである。
・ＣＰＵ
・ＧＰＵ
・ＡＳＩＣ
・ＦＰＧＡ

入出力インタフェース３３は、サーバ３０に接続される入力デバイスから情報（例えばユーザの指示）を取得し、かつ、サーバ３０に接続される出力デバイスに情報（例えば画像）を出力するように構成される。

入力デバイスは、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、又は、それらの組合せである。
出力デバイスは、例えば、ディスプレイである。

通信インタフェース３４は、サーバ３０と外部装置（例えばクライアント装置１０）との間の通信を制御するように構成される。なお、サーバ３０は、例えば大規模言語モデルに代表される自然言語モデル（以下、単に「自然言語モデル」という）またはデータ分析ツールなどの一部機能の利用のために外部システムにアクセスするように構成されてもよい。

（２）実施形態の一態様
本実施形態の一態様について説明する。図４は、本実施形態の一態様の説明図である。

図４に示すように、情報処理システム１は、主にユーザＵＳ１とデータ分析エージェントＡＧ２との間で行われるチャットベースで、当該ユーザＵＳ１が必要とするデータ分析を進め、最終的に、当該分析の結果をユーザＵＳ１に提供する。

具体的には、サーバ３０は、ユーザＵＳ１と、データ分析エージェントＡＧ２との間で行われる、データ分析に関するチャットの進行状態を管理する。チャットの進行状態の管理は、ユーザ指示の意図理解、当該ユーザ指示の意図とデータ分析のシナリオとに基づくシステム応答の生成、ならびに当該システム応答の出力、などを含み得る。チャットの進行状態の管理において、サーバ３０は、自然言語モデルを適宜利用することができる。他方、クライアント装置１０は、ユーザＵＳ１からユーザ指示を受け付けてサーバ３０へ出力したり、サーバ３０から受信したシステム応答に基づいてユーザＵＳ１に向けてＵＩ（User Interface）を表示したりする。

サーバ３０は、チャットの進行を通じて、ユーザＵＳ１のデータ分析の目的を特定（言語化）する。言語化された目的は、その後の分析の指針として、記憶装置３１に保存され、サーバ３０によって参照される。また、サーバ３０は、ユーザＵＳ１から、クライアント装置１０を介して、データセットの提供を受け付ける。サーバ３０は、受け付けたデータセットに基づく対象データセットを分析し、当該分析の結果を含むシステム応答をクライアント装置１０に出力する。クライアント装置１０は、分析の結果を示すＵＩをユーザＵＳ１に向けて表示する。

これにより、ユーザＵＳ１は、データ分析エージェントＡＧ２からの質問に回答したり、データ分析エージェントＡＧ２から要求されたアクション（例えば、データセットの指定など）を行ったりするだけで、当該ユーザＵＳ１が必要とする分析の結果（潜在的に必要としていた分析の結果を含み得る）を得ることができる。特に、ユーザＵＳ１は、チャットを開始する前に、どのような目的で分析を行うべきか、どのような分析手法を選ぶべきか、またはどのようなデータセットを用意するべきか、などの解を事前に用意しておかなくても、チャットを通じてこれらの要素が定まり、必要な分析を行うことができる。

（３）情報処理
本実施形態の情報処理について説明する。図５は、本実施形態の情報処理の全体フローを示す図である。

本実施形態の情報処理は、所定の開始条件の成立に応じて開始する。開始条件は、例えば、ユーザが新たな分析プロジェクトを開始すること、であってよい。

図５に示すように、サーバ３０は、データセットの取得（Ｓ１００）を実行する。
具体的には、サーバ３０は、ユーザに分析材料となるデータセットの提供を求めるシステム応答（例えば、チャットメッセージ）を取得し、クライアント装置１０へ送信する。
クライアント装置１０は、受信したシステム応答に基づくＵＩをディスプレイ２１に表示する。クライアント装置１０は、ユーザからデータセットの指定を受け付け、指定されたデータセットを取得する。クライアント装置１０は、取得したデータセットをサーバ３０へ送信する。

ステップＳ１００の後、サーバ３０は、分析の目的の設定（Ｓ１１０）を実行する。
具体的には、サーバ３０は、ユーザの分析の目的を特定するためのチャットを開始する。サーバ３０は、ユーザとデータ分析エージェントとの間のメッセージのやり取りに基づいて、ユーザの分析の目的を特定（言語化）する。サーバ３０は、特定した分析の目的を記憶装置３１に保存するとともに、クライアント装置１０へ送信する。クライアント装置１０は、受信した分析の目的を参照可能なＵＩをユーザに提供する。
なお、分析の目的の設定（Ｓ１１０）の詳細は後述する。

ステップＳ１１０の後、サーバ３０は、分析（Ｓ１２０）を実行する。
具体的には、サーバ３０は、ステップＳ１１０において設定した分析の目的に従って、ステップＳ１００において取得したデータセット、または当該データセットを加工（例えばデータクレンジングなどの前処理）したデータセットに対する分析を行う。サーバ３０は、分析の結果をクライアント装置１０へ送信する。クライアント装置１０は、受信した分析の結果を示すＵＩをディスプレイ２１に表示する。
なお、分析（Ｓ１２０）の詳細は後述する。

（３－１）分析の目的の設定処理
本実施形態の分析の目的の設定処理について説明する。図６は、本実施形態の分析の目的の設定処理のフローチャートである。図７は、本実施形態の分析の目的の設定処理において表示される画面例を示す図である。図８は、本実施形態の分析の目的の設定処理において表示される画面例を示す図である。図９は、本実施形態の分析の目的の設定処理において表示される画面例を示す図である。

図６に示すように、サーバ３０は、システム応答の生成（Ｓ１１１）を実行する。
具体的には、サーバ３０は、分析対象をユーザに問うシステム応答（メッセージ）を生成し、クライアント装置１０へ送信する。

システム応答の生成（Ｓ１１１）の第１例として、サーバ３０は、ステップＳ１００において取得したデータセットに含まれるデータ項目名（変数名）に基づいて、分析対象の候補を特定（抽出）し、当該候補に関する質問を含むシステム応答を生成してもよい。質問は、候補のいずれが分析対象であるかをユーザに問うてもよいし、各候補が分析対象であるか否かをユーザに問うてもよい。

以降の説明において、特に断りの無い限り、サーバ３０は、予め定められたテンプレートと、自然言語モデルとの一方または両方を用いてシステム応答を生成し得る。例えば、サーバ３０は、自然言語モデルによって生成された文言を、テンプレートに挿入することで、システム応答を生成してもよい。

システム応答の生成（Ｓ１１１）の第２例として、サーバ３０は、ステップＳ１００において取得したデータセットに含まれるデータ項目名に関わらず、定型的なメッセージをシステム応答として生成してもよい。

ステップＳ１１１の後に、クライアント装置１０は、画面表示（Ｓ２１１）を実行する。
具体的には、クライアント装置１０は、ステップＳ１１１においてサーバ３０から送信されたシステム応答を受信する。クライアント装置１０は、受信したシステム応答に基づく画面をディスプレイ２１に表示する。かかる画面の一例を図７に示す。

図７の画面は、オブジェクトＪ２０～Ｊ２７を含む。
オブジェクトＪ２０は、チャットの進行状態（すなわち、分析プロジェクトの進行状態）を定義する複数のフェーズのうち、現在どのフェーズにあるかを表示する。図７の例では、オブジェクトＪ２０はチャットの進行状態が「分析の目的の設定」であることを示す。

オブジェクトＪ２１は、メインＵＩを表示する。オブジェクトＪ２１は、ユーザとデータ分析エージェントとのチャット、または分析の結果、など（換言すれば、システム応答とユーザ指示）を表示する。オブジェクトＪ２１は、少なくとも最新のシステム応答またはユーザ指示を表示可能に構成される。さらに、オブジェクトＪ２１は、過去のシステム応答またはユーザ指示を、例えばスクロール操作に応じて表示可能に構成されてもよい。

図７の例では、オブジェクトＪ２１は、「何について分析したいですか？」というシステム応答を表示する。さらに、図７の例では、オブジェクトＪ２１には、オブジェクトＪ２１０ａ～Ｊ２１０ｂが配置される。

オブジェクトＪ２１０ａは、分析対象の候補を選択するユーザ指示を受け付ける。図７の例では、オブジェクトＪ２１０ａは、ドロップダウンリストに相当するが、リストボックス、チェックボックス、またはラジオボタンなどの任意の選択系のＧＵＩ部品に代替可能である。

オブジェクトＪ２１０ｂは、オブジェクトＪ２１０ａの選択を確定するユーザ指示を受け付ける。オブジェクトＪ２１０ｂが選択されると、クライアント装置１０は、オブジェクトＪ２１０ａによって選択されている候補を特定可能な情報をサーバ３０へ送信する。

オブジェクトＪ２２は、ユーザ指示を受け付ける。クライアント装置１０は、オブジェクトＪ２２によって受け付けたユーザ指示を、サーバ３０へ送信する。図７の例では、オブジェクトＪ２２を利用することで、ユーザは分析対象を、オブジェクトＪ２１０ａの選択によらずに、直接指定することができる。

オブジェクトＪ２３は、サブＵＩを表示する。オブジェクトＪ２３は、分析に用いるデータセット、分析の目的（テキスト）、分析の結果、チャットの履歴などの、分析プロジェクトの要点に関する情報を表示可能に構成される。オブジェクトＪ２３には、オブジェクトＪ２４～Ｊ２７が配置される。

オブジェクトＪ２４は、分析に用いるデータセットに関する情報の表示／非表示を切り替えるユーザ指示を受け付ける。オブジェクトＪ２４が選択されると、クライアント装置１０は、分析に用いるデータセットに関する情報をオブジェクトＪ２３に展開表示し、または展開表示済みの当該情報を閉じる。分析に用いるデータセットに関する情報は、例えば以下の少なくとも１つの情報を含むことができる。
・データセットが格納されたファイルの名称
・データセットに含まれるデータ項目（変数）の名称（例えば、売上、日時、など）
・データセットに含まれるデータ項目（変数）の型（例えば、整数型、日付型、など）
・データセットに含まれるデータ項目（変数）の値の実例

オブジェクトＪ２５は、分析の目的の表示／非表示を切り替えるユーザ指示を受け付ける。オブジェクトＪ２５が選択されると、クライアント装置１０は、分析の目的をオブジェクトＪ２３に展開表示し、または展開表示済みの当該情報を閉じる。ただし、分析の目的が未設定の場合に、クライアント装置１０は、例えば「未定」などの固定のテキストまたは画像を分析の目的の代わりに用いることができる。また、オプションとして、オブジェクトＪ２５の選択時に、分析の目的に加え、当該目的を編集するユーザ指示を受け付けるオブジェクトが展開表示されてもよい。

オブジェクトＪ２６は、現在の分析プロジェクトにおいて既に実施された分析の結果の表示／非表示を切り替えるユーザ指示を受け付ける。オブジェクトＪ２６が選択されると、クライアント装置１０は、分析の結果をオブジェクトＪ２３に展開表示し、または展開表示済みの当該情報を閉じる。ただし、分析が未実施の場合に、クライアント装置１０は、例えば「なし」など固定のテキストまたは画像を分析の結果の代わりに用いることができる。また、オプションとして、オブジェクトＪ２６の選択時に、分析の結果に加え、当該結果の視覚的表現（例えば、グラフの書式など）を編集するユーザ指示を受け付けるオブジェクトが展開表示されてもよい。

オブジェクトＪ２７は、チャット履歴の表示／非表示を切り替えるユーザ指示を受け付ける。オブジェクトＪ２７が選択されると、クライアント装置１０は、チャット履歴をオブジェクトＪ２３に展開表示し、または展開表示済みの当該情報を閉じる。

ステップＳ２１１の後に、クライアント装置１０は、ユーザ指示の受け付け（Ｓ２１２）を実行する。
具体的には、クライアント装置１０は、ユーザから分析対象を選択または指定するユーザ指示を受け付ける。図７の例では、ユーザは、オブジェクトＪ２１０ａ～Ｊ２１０ｂの操作、またはオブジェクトＪ２２の操作により、分析対象を選択または指定することができる。クライアント装置１０は、受け付けたユーザ指示をサーバ３０へ送信する。

ステップＳ２１２の後に、サーバ３０は、分析対象の特定（Ｓ１１２）を実行する。
具体的には、サーバ３０は、ステップＳ２１２においてクライアント装置１０から送信されたユーザ指示を受信する。サーバ３０は、受信したユーザ指示に基づいて分析対象を特定する。ここで、例えば分析対象をテキストで指定するユーザ指示が得られた場合に、サーバ３０は当該テキストに基づくモデル入力を、自然言語モデルに与えることで、分析対象を特定してもよい。オプションとして、ユーザ指示から分析対象を特定するのに十分な情報が得られなかった場合に、サーバ３０は、ステップＳ１１１～Ｓ１１２を再実行してもよい。

ステップＳ１１１の後に、サーバ３０は、システム応答の生成（Ｓ１１３）を実行する。
具体的には、サーバ３０は、分析対象に対してどのような分析がしたいか（つまり、分析の方向性）をユーザに問うシステム応答（メッセージ）を生成し、クライアント装置１０へ送信する。例えば、サーバ３０は、事前に定義されたメッセージテンプレートに、ステップＳ１１２において特定した分析対象に対応するテキスト（当該テキストに基づいて自然言語モデルが生成したテキストを含み得る）を挿入することで、システム応答を生成してもよい。また、システム応答には、分析対象に対して採り得る分析の方向性の候補を示す情報が含まれてもよい。分析の方向性の候補を示す情報は、当該方向性を言語化したテキスト、当該方向性の概念の理解を助ける画像（例えばグラフ）、またはそれらの組み合わせを含み得る。分析の方向性の候補は、例えば、分析対象のデータ項目の型、分析対象以外のデータ項目の型、他の要素、またはそれらの組み合わせに応じて事前に定義されていてもよい。

ステップＳ１１３の後に、クライアント装置１０は、画面表示（Ｓ２１３）を実行する。
具体的には、クライアント装置１０は、ステップＳ１１３においてサーバ３０から送信されたシステム応答を受信する。クライアント装置１０は、受信したシステム応答に基づく画面をディスプレイ２１に表示する。かかる画面の一例を図８に示す。

図８の画面は、オブジェクトＪ２０～Ｊ２７を含む。
図８の例では、オブジェクトＪ２１は、「分析対象は「売上」ですね。では、続いて、どのような分析がしたいかを選んで下さい。選択肢に該当するものがなければ、チャットに入力してください。」というシステム応答を表示する。さらに、図８の例では、オブジェクトＪ２１には、オブジェクトＪ２１１ａ～Ｊ２１１ｂが配置される。

オブジェクトＪ２１１ｂは、分析の方向性の候補を選択するユーザ指示を受け付ける。図８の例では、オブジェクトＪ２１１ａは、ラジオボタンに相当するが、ドロップダウンリスト、リストボックス、またはラジオボタンなどの任意の選択系のＧＵＩ部品に代替可能である。

オブジェクトＪ２１１ｂは、オブジェクトＪ２１１ａの選択を確定するユーザ指示を受け付ける。オブジェクトＪ２１１ｂが選択されると、クライアント装置１０は、オブジェクトＪ２１１ａによって選択されている候補を特定可能な情報をサーバ３０へ送信する。

図８の例では、オブジェクトＪ２２を利用することで、ユーザは分析の方向性を、オブジェクトＪ２１１ａの選択によらずに、直接指定することができる。

ステップＳ２１３の後に、クライアント装置１０は、ユーザ指示の受け付け（Ｓ２１４）を実行する。
具体的には、クライアント装置１０は、ユーザから分析の方向性を選択または指定するユーザ指示を受け付ける。図８の例では、ユーザは、オブジェクトＪ２１１ａ～Ｊ２１１ｂの操作、またはオブジェクトＪ２２の操作により、分析の方向性を選択または指定することができる。クライアント装置１０は、受け付けたユーザ指示をサーバ３０へ送信する。

ステップＳ２１４の後に、サーバ３０は、分析の目的の特定（Ｓ１１４）を実行する。
具体的には、サーバ３０は、ステップＳ２１４においてクライアント装置１０から送信されたユーザ指示を受信する。サーバ３０は、受信したユーザ指示に基づいて分析の目的（つまり、分析対象と分析の方向性の組み合わせ）を特定する。すなわち、サーバ３０は、分析の目的を示すテキストを得る。ここで、例えば分析の方向性をテキストで指定するユーザ指示が得られた場合に、サーバ３０は当該テキスト（分析対象を示すテキストをさらに含み得る）に基づくモデル入力を、自然言語モデルに与えることで、分析の目的を特定してもよい。オプションとして、ユーザ指示から分析の目的を特定するのに十分な情報が得られなかった場合に、サーバ３０は、ステップＳ１１３～Ｓ１１４を再実行してもよい。

ステップＳ１１４の後に、サーバ３０は、システム応答の生成（Ｓ１１５）を実行する。
具体的には、サーバ３０は、ステップＳ１１４において特定（言語化）した分析の目的を含むシステム応答を生成し、クライアント装置１０へ送信する。例えば、サーバ３０は、事前に定義されたメッセージテンプレートに、ステップＳ１１４において特定した分析の目的に対応するテキストを挿入することで、システム応答を生成してもよい。

ステップＳ１１５の後に、クライアント装置１０は、画面表示（Ｓ２１５）を実行する。
具体的には、クライアント装置１０は、ステップＳ１１５においてサーバ３０から送信されたシステム応答を受信する。クライアント装置１０は、受信したシステム応答に基づく画面をディスプレイ２１に表示する。かかる画面の一例を図９に示す。

図９の画面は、オブジェクトＪ２０～Ｊ２７を含む。
図９の例では、オブジェクトＪ２１には、オブジェクトＪ２１２が配置される。

オブジェクトＪ２１２は、ステップＳ１１４において特定した分析の目的をユーザに伝えるシステム応答を表示する。以後、かかる分析の目的は、必要に応じて、オブジェクトＪ２５を介して、オブジェクトＪ２３に展開表示可能となる。

（３－２）分析処理
本実施形態の分析処理について説明する。図１０は、本実施形態の分析処理のフローチャートである。図１１は、本実施形態の分析処理において表示される画面例を示す図である。図１２は、本実施形態の分析処理において表示される画面例を示す図である。

図１０に示すように、サーバ３０は、適した分析手法の予測（Ｓ１２１）を実行する。
具体的には、サーバ３０は、チャット上でのユーザ入力およびシステム応答に基づいて、ステップＳ１１０において特定した分析の目的に対して、適した分析手法を予測する。

一例として、サーバ３０は、自然言語モデルに対し、ユーザ入力により得られた情報に基づくモデル入力を与え、分析の目的に適した分析手法を推論させてもよい。分析手法は、例えば、分析対象に関する回帰（将来予測を含み得る）、分類、クラスタリング、次元削減（例えば主成分分析）、またはそれらの組み合わせであってよい。また、分析手法の特定は、説明変数として用いるデータ項目の特定を含み得る。

別の例として、分析の目的に適した分析手法を特定し、当該分析手法から利用可能な手法を絞り込んでもよい。分析の目的に適した分析手法は、例えば事前に定義されてもよい。また、各分析手法が利用可能であるか否かは、ステップＳ１００において取得したデータセットに含まれるデータ項目の名称もしくは型、当該データセットに含まれるデータサンプルの数、などに基づいて判定されてよい。

適した分析手法の予測（Ｓ１２１）のオプションとして、分析の目的に適した分析手法を予測するための判断材料が不足する場合に、サーバ３０は、ユーザに質問する、または所定のアクションを促すためのシステム応答を生成し、チャットに出力してもよい。一例として、サーバ３０は、分析に関連する追加のデータセットの有無を質問したり、追加のデータセットの提供を促したりするためのシステム応答を生成してもよい。

ステップＳ１２１の後に、サーバ３０は、システム応答の生成（Ｓ１２２）を実行する。
具体的には、サーバ３０は、ステップＳ１２１において予測した分析手法の採否を問うシステム応答（メッセージ）を生成する。一例として、かかるシステム応答は、複数の分析手法のいずれを選択（複数選択可としてもよい）するかをユーザに問うてもよいし、各分析手法を採用するか否かをユーザに問うてもよい。例えば、サーバ３０は、事前に定義されたメッセージテンプレートに、ステップＳ１２１において予測した分析手法に対応するテキストを挿入することで、システム応答を生成してもよい。また、システム応答には、採り得る分析手法の候補を示す情報として、当該手法を言語化したテキスト、当該手法の概念の理解を助ける画像（例えばグラフ）、またはそれらの組み合わせが含まれてもよい。

ステップＳ１２２の後に、クライアント装置１０は、画面表示（Ｓ２２１）を実行する。
具体的には、クライアント装置１０は、ステップＳ１２２においてサーバ３０から送信されたシステム応答を受信する。クライアント装置１０は、受信したシステム応答に基づく画面をディスプレイ２１に表示する。

ステップＳ２２１の後に、クライアント装置１０は、ユーザ指示の受け付け（Ｓ２２２）を実行する。
具体的には、クライアント装置１０は、ユーザから分析手法を選択または指定するユーザ指示を受け付ける。クライアント装置１０は、受け付けたユーザ指示をサーバ３０へ送信する。

ステップＳ２２２の後に、サーバ３０は、分析手法の決定（Ｓ１２３）を実行する。
具体的には、サーバ３０は、ステップＳ２２２においてクライアント装置１０から送信されたユーザ指示を受信する。サーバ３０は、受信したユーザ指示に基づいて分析手法を決定する。ここで、例えば分析手法をテキストで指定するユーザ指示が得られた場合に、サーバ３０は当該テキスト（分析対象、分析の方向性、またはそれらの組み合わせを示すテキストをさらに含み得る）に基づくモデル入力を、自然言語モデルに与えることで、分析手法を決定してもよい。オプションとして、ユーザ指示から分析手法を決定するのに十分な情報が得られなかった場合に、サーバ３０は、ステップＳ１２１～Ｓ１２３を再実行してもよい。

ステップＳ１２３の後に、サーバ３０は、データセットの検査（Ｓ１２４）を実行する。
具体的には、サーバ３０は、ステップＳ１００において、または他のタイミングで、ユーザから提供されたデータセットを所定のアルゴリズムにより検査する。アルゴリズムは、ステップＳ１２３によって決定された分析手法に応じて異なるように定められてもよい。データセットの検査は、例えば、以下の少なくとも１つを含むことができる。
・データの不備（例えば、欠損値、外れ値、バリエーションが適切でない、粒度が合わない、またはそれらの組み合わせ）の検出
・所定の前処理の適用条件を満たすか否かの判定

ステップＳ１２５の後に、サーバ３０は、システム応答の生成（Ｓ１２５）を実行する。
具体的には、サーバ３０は、ステップＳ１２４における検査の結果に基づくシステム応答を生成する。システム応答は、例えば以下の少なくとも１つを含むことができる。
・ステップＳ１２４における検査によって発見された、データセットの不備の是正（一例として、欠損値または外れ値を含むサンプルの除去）を促すシステム応答
・所定の前処理の実施を提案するシステム応答（ステップＳ１２４において所定の前処理の適用条件を満たすと判定された場合）
・ステップＳ１２４における検査によって発見された、データセットの不備を補う別のデータセットを外部ソースから探索し、当該外部ソースから発見されたデータセットの利用を提案するシステム応答

所定の前処理は、例えば、以下の少なくとも１つを含むことができる。
・名寄せ
・欠損値の除外
・特徴量エンジニアリング（例えば、変数の変換、似ている（相関の高い）変数の除外）
ここで、サーバ３０は、変数の型、変数間の関係性の仮説などについての推論結果を自然言語モデルから取得し、当該推論結果に基づいて前処理（特に、特徴量エンジニアリング）を行ってもよい。

ステップＳ１２５の後に、クライアント装置１０は、画面表示（Ｓ２２３）を実行する。
具体的には、クライアント装置１０は、ステップＳ１２５においてサーバ３０から送信されたシステム応答を受信する。クライアント装置１０は、受信したシステム応答に基づく画面をディスプレイ２１に表示する。

ステップＳ２２３の後に、クライアント装置１０は、ユーザ指示の受け付け（Ｓ２２４）を実行する。
具体的には、クライアント装置１０は、ステップＳ２２３において表示した画面に対するユーザからの応答に相当するユーザ指示を受け付ける。クライアント装置１０は、受け付けたユーザ指示をサーバ３０へ送信する。

一例として、クライアント装置１０は、以下の少なくとも１つのユーザ指示を受け付けることができる。
・システム応答により指摘された不備を是正する（例えば、データセットを編集する）ユーザ指示
・システム応答により指摘された不備を是正したデータセットを提供（アップロード）するユーザ指示
・システム応答により提案された前処理の実施または不実施を要求するユーザ指示

ステップＳ２２４の後に、サーバ３０は、対象データセットの取得（Ｓ１２６）を実行する。
具体的には、サーバ３０は、ステップＳ２２４においてクライアント装置１０から送信されたユーザ指示を受信する。サーバ３０は、受信したユーザ指示に応じて、分析に実際に用いるデータセット（以下、「対象データセット」という）を取得する。

対象データセットの取得（Ｓ１２６）の第１例として、システム応答により指摘された不備を是正するユーザ指示が得られた場合に、サーバ３０は、ステップＳ１２４において検査されたデータセットを当該ユーザ指示に従って編集することで対象データセットを取得する。

対象データセットの取得（Ｓ１２６）の第２例として、システム応答により指摘された不備を是正したデータセットを提供するユーザ指示が得られた場合に、サーバ３０は、ユーザ指示によって提供されたデータセットを対象データセットとして取得する。或いは、サーバ３０は、ユーザ指示によって提供されたデータセットに対して、データセットの検査（Ｓ１２４）を再実行してもよい。

対象データセットの取得（Ｓ１２６）の第３例として、システム応答により提案された前処理の実施を要求するユーザ指示が得られた場合に、サーバ３０は、ステップＳ１２４において検査されたデータセットに対して当該前処理を行うことで対象データセットを取得する。

対象データセットの取得（Ｓ１２６）の第４例として、システム応答により提案された前処理の不実施を要求するユーザ指示が得られた場合に、サーバ３０は、ステップＳ１２４において検査されたデータセットをそのまま対象データセットとして取得する。

なお、ステップＳ１２４における検査によって、データセットに不備が発見されず、かつ当該データセットがいずれの前処理の適用条件も満たさないと判定された場合に、ステップＳ１２５～Ｓ１２６は省略可能である。すなわち、サーバ３０は、ステップＳ１２４において検査されたデータセットがそのまま対象データセットとして取得し得る。

ステップＳ１２６の後に、サーバ３０は、分析（Ｓ１２７）を実行する。
具体的には、サーバ３０は、ステップＳ１２６において取得した対象データセットに対して、ステップＳ１２３において決定した分析手法による分析を行う。

また、サーバ３０は、分析の結果を図示するグラフを生成してもよい。一例として、サーバ３０は、自然言語モデルによって生成したコマンドを、データ分析ツールに与えることで、グラフを取得してもよい。分析の目的および分析手法に応じて、グラフの種別（例えば、折れ線グラフ、棒グラフ、散布図、円グラフ、バブルチャート、レーダーチャート、積み上げグラフ、箱ひげ図、など）が決定され得る。サーバ３０は、分析の目的および分析手法に応じて、グラフにおいて重要な箇所を判定してもよい。

さらに、サーバ３０は、分析の結果から得られる示唆を表すテキストを生成してもよい。一例として、サーバ３０は、分析の結果に基づくモデル入力を、自然言語モデルに与えることで、示唆を取得してもよい。示唆は、例えば以下の情報の少なくとも１つを含むことができる。
・目的変数、説明変数、またはそれらの組み合わせ（つまり、分析の目的に応じて選定された変数）を解説する情報（例えば、分布の広がりや代表値などの変数を要約した情報）
・目的変数と説明変数との関係（つまり、分析の結果）を解説する情報
・異なる説明変数の間の関係を解説する情報
・分析の結果の統計学的な扱いを解説する情報（例えば、分析の結果が統計学的に有意でない場合に、本分析の結果が偶然の可能性がある旨のメッセージ、または分析の結果が統計学的に有意である場合に、本分析の結果が偶然の可能性が低い（つまり、一定の信頼性がある）旨のメッセージ）
・統計学的に重要な説明変数（例えば、有意水準が最も低い説明変数、または有意な説明変数のうち相関係数の絶対値が最も大きい説明変数）を解説する情報（例えば、当該説明変数と目的変数との相関係数の値）
・外れ値を解説する情報（例えば、外れ値がどこに発生しているか、どの程度の値か、など）
・グラフにおいて重要な箇所を解説する情報
・他の分析手法による分析の実施を推奨する情報

示唆によって扱われるトピックは、分析の目的に応じて絞り込まれてよい。具体的には、サーバ
３０は、示唆によって扱われ得るトピックを、自然言語モデルを用いてスコアリングし、スコアが基準を満たすトピックについてのみ示唆を生成してもよい。

なお、示唆は、例えば予め用意されたテンプレートに、分析の結果（数値）を挿入することで生成されてよい。テンプレートは、統計学的な専門用語またはデータ分析の専門用語を用いることなく分析の結果を記述する文章であることが好ましい。これにより、ユーザの理解を助け、示唆を具体的なビジネスアクションに落とし込めるよう支援することができる。

ステップＳ１２７の後に、サーバ３０は、システム応答の生成（Ｓ１２８）を実行する。
具体的には、サーバ３０は、ステップＳ１２７において生成した分析の結果に基づくシステム応答を生成する。システム応答は、例えば、グラフ、グラフにおいて重要と判定された箇所、示唆、またはそれらの組み合わせを含むことができる。

ステップＳ１２５の後に、クライアント装置１０は、画面表示（Ｓ２２５）を実行する。
具体的には、クライアント装置１０は、ステップＳ１２７においてサーバ３０から送信されたシステム応答を受信する。クライアント装置１０は、受信したシステム応答に基づく画面をディスプレイ２１に表示する。かかる画面の一例を図１１および図１２に示す。

図１１の画面は、オブジェクトＪ２０～Ｊ２７を含む。
図１１の例では、オブジェクトＪ２０はチャットの進行状態が「分析」であることを示す。

図１１の例では、オブジェクトＪ２１には、オブジェクトＪ２１３ａ，Ｊ２１３ａ１，Ｊ２１３ｂが配置される。

オブジェクトＪ２１３ａは、目的変数である「販売数」と説明変数である「日付」との関係を示す折れ線グラフを表示する。
オブジェクトＪ２１３ａ１は、オブジェクトＪ２１３ａに示されるグラフにおける重要な箇所として、外れ値を示す情報を表示する。

オブジェクトＪ２１３ｂは、示唆を表示する。具体的には、オブジェクトＪ２１３ｂは、「販売数は概ね約100~400個/日で推移しています。年末年始およびGWには外れ値的に販売数が約600個/日まで高まっています。」として、目的変数の要約に関する情報と、外れ値を解説する情報とを含む。

図１２の例では、オブジェクトＪ２１には、オブジェクトＪ２１４ａ，Ｊ２１４ａ１，Ｊ２１４ｂが配置される。

オブジェクトＪ２１４ａは、目的変数である「販売数」と説明変数である「近隣イベント」との関係を示す箱ひげ図を表示する。

オブジェクトＪ２１４ａ１は、オブジェクトＪ２１４ａに示されるグラフにおける重要な箇所として、ベースライン（図１２の例では、近隣イベント「なし」の販売数の中央値）に対する注目する値（近隣イベント「全国」の販売数の中央値）の差を示す情報を表示する。

オブジェクトＪ２１４ｂは、示唆を表示する。具体的には、オブジェクトＪ２１４ｂは、「近隣イベント「全国」がある場合、近隣イベント「なし」の場合と比較して、販売数が大きくなる傾向にある。中央値で比較した時、販売数の増加は30個/日」として、目的変数と説明変数との関係を解説する情報を含む。

なお、サーバ３０は、分析（Ｓ１２７）を、複数のフェーズ（例えば、集計、簡易分析、および機械学習など）に亘って段階的に行ってもよい。つまり、クライアント装置１０は、ステップＳ２２５の後に、分析の結果に対するユーザ指示を受け付け、サーバ３０は、さらなる分析（Ｓ１２７）を行い、システム応答の生成（Ｓ１２８）および画面表示（Ｓ２２５）がなされてもよい。この場合に、サーバ３０は、グラフおよび示唆の少なくとも一方を、フェーズの遷移に応じて変更し得る。

（４）小括
以上説明したように、本実施形態のサーバ３０は、ユーザとの間で行われるデータ分析に関するチャットの進行状態を管理し、チャットの進行を通じてユーザの分析の目的を特定する。サーバ３０は、分析の目的に従って、対象データセットを分析し、対象データセットの分析の結果を出力する。これにより、ユーザは、チャット上で与えられた質問に回答したり、チャット上で要求されたアクションを行ったりするだけで、当該ユーザが必要とする分析の結果を得ることができる。故に、従来のＢＩツールに多く見られたＣＵＩ（Character User Interface）またはＧＵＩ（Graphical User Interface）に抵抗があるユーザであっても、技術的・心理的ハードルを感じることなく、関心のある切り口での分析を自由に試すことができる。

チャットの進行状態は、所定の複数のフェーズを用いて定義されてよい。サーバ３０は、複数のフェーズのそれぞれにおいて、ユーザからの入力によらずに、所定の情報を提供し、またはユーザに所定のアクションを促すための応答をチャットに出力してもよい。これにより、ユーザは、チャットを開始する前に、どのような目的で分析を行うべきか、どのような分析手法を選ぶべきか、またはどのようなデータセットを用意するべきか、などの解を事前に用意しておかなくても、チャットを通じてこれらの要素が定まり、必要な分析を行うことができる。

サーバ３０は、チャット上でのユーザ入力およびシステム応答に基づいて、分析の目的に適した分析手法を予測し、予測された分析の目的に適した分析手法の情報を出力してもよい。これにより、ユーザは、分析の目的を分析設計に落とし込むスキルが十分でなくとも、意図した目的に沿った分析を行い、必要とする結果を得ることができる。

サーバ３０は、分析の目的に適した分析手法を予測するための判断材料が不足する場合に、ユーザに質問する、または所定のアクションを促すためのシステム応答をチャットに出力してもよい。これにより、ユーザが必要とする分析手法を適切に予測することができる。

サーバ３０は、ユーザによって提供されたデータセットである第１データセットを取得し、分析の目的に基づいて、第１データセットの不備を検出し、検出の結果に応じて、ユーザに第１データセットの不備の是正を促す応答をチャットに出力してもよい。これにより、ユーザによって提供されたデータセットに不備があったり、適切なデータセットが提供されていなかったりして、そのままでは精度の高い分析が得られない場合に、当該不備を是正し、より高精度な分析を行うことができる。

サーバ３０は、ユーザによって提供されたデータセットである第１データセットを取得し、第１データセットが予め定められた条件に合致する場合に、当該条件に対応する前処理の実施を提案する応答をチャットに出力してもよい。これにより、ユーザは、データクレンジングなどの前処理に関する知識が十分でなくとも、必要な前処理を選択することができる。換言すれば、前処理の工数を削減できる。

サーバ３０は、チャットを表示する領域と、対象データセットの分析の結果を表示する領域とを一画面で、または切替可能に表示するための情報を出力してもよい。これにより、ユーザは、分析の結果と、チャットとを同時に、または交互に参照し、システムに対する次の指示を検討したり、分析の結果に対する理解を深めたりすることができる。

対象データセットの分析の結果は、当該対象データセットの分析の結果を図示するグラフと、当該対象データセットの分析の結果に基づく示唆を表すテキストとを含んでもよい。これにより、ユーザは、コマンド操作等を行うことなくグラフを確認するとともに、統計学的知識が十分でなくとも分析の結果の要点を理解することができる。つまり、ユーザが分析の結果を主観的に解釈し、客観的に正しいと示せないことを真実であるかのように捉えたり、客観的に正しいと示せることを見落としたりする事態を防止できる。

示唆は、分析の目的に応じて選定された変数の解説、または２以上の変数間の関係の解説を示してもよい。これにより、ユーザは、分析の対象となった変数（データ項目）についての理解を深めることができる。

サーバ３０は、グラフの種別を、分析の目的と、分析に用いられた分析手法とに応じて決定してもよい。これにより、ユーザがコマンド操作等を行わずとも、分析の結果の確認に適した種別のグラフを確認することができる。

サーバ３０は、グラフにおいて重要な箇所を分析の目的と、分析に用いられた分析手法とに応じて判定し、グラフおいて重要と判定された箇所を示す情報を出力してもよい。これにより、ユーザは、グラフを適切に解釈するための背景知識が十分でなくとも、当該グラフの要点を理解することができる。

対象データセットの分析は、複数のフェーズに亘って段階的に行われてもよい。サーバ３０は、グラフおよび示唆の少なくとも一方を、フェーズの遷移に応じて変更してもよい。これにより、複雑な分析であっても、段階的に結果が提示されるので、ユーザは、分析の結果を適切に解釈するための背景知識が十分でなくとも、順を追って分析の結果の要点を理解することができる。

（５）その他の変形例
記憶装置１１は、ネットワークＮＷを介して、クライアント装置１０と接続されてもよい。ディスプレイ２１は、クライアント装置１０と一体化されてもよい。記憶装置３１は、ネットワークＮＷを介して、サーバ３０と接続されてもよい。

上記の情報処理の各ステップは、クライアント装置１０及びサーバ３０の何れでも実行可能である。例えば、いずれかの装置によって行われるとして説明された処理が別の装置によって行われたり、複数の装置のやり取りによって行われるとして説明された処理が単一の装置によって行われたりしてもよい。

上記説明では、各処理において各ステップを特定の順序で実行する例を示したが、各ステップの実行順序は、依存関係がない限りは説明した例に制限されない。例えば、上記説明では、データセットの取得後に分析の目的を設定する例を示した。しかしながら、両者は逆の順序で行われてもよいし、並列的に行われてもよい。

以上、本発明の実施形態について詳細に説明したが、本発明の範囲は上記の実施形態に限定されない。また、上記の実施形態は、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々の改良や変更が可能である。また、上記の実施形態及び変形例は、組合せ可能である。

１ ：情報処理システム
１０ ：クライアント装置
１１ ：記憶装置
１２ ：プロセッサ
１３ ：入出力インタフェース
１４ ：通信インタフェース
２１ ：ディスプレイ
３０ ：サーバ
３１ ：記憶装置
３２ ：プロセッサ
３３ ：入出力インタフェース
３４ ：通信インタフェース

Claims (15)

1. コンピュータを、
   ユーザとの間で行われるデータ分析に関するチャットの進行状態を管理する手段、
   前記チャットの進行を通じて前記ユーザの分析の目的を特定する手段、
   前記分析の目的に従って、対象データセットを分析する手段、
   前記対象データセットの分析の結果を出力する手段、
   として機能させ、
   前記分析の目的を特定する手段は、
   分析対象を前記ユーザに問う第１システム応答を出力し、当該第１システム応答に対する前記ユーザの回答に基づいて前記分析対象を特定する手段と、
   前記分析対象に対して採り得る分析の方向性の候補を示す情報を含み、かつ前記分析の方向性を前記ユーザに問う第２システム応答を出力し、前記分析対象と、当該第２システム応答に対する前記ユーザの回答とに基づいて前記分析の目的を特定する手段と、
   特定した前記分析の目的を含む第３システム応答を出力する手段と
   を備える、
   プログラム。
2. 前記チャットの進行状態は、所定の複数のフェーズを用いて定義され、
   前記コンピュータを、前記複数のフェーズのそれぞれにおいて、前記ユーザからの入力によらずに、所定の情報を提供し、または前記ユーザに所定のアクションを促すための応答を前記チャットに出力する手段、として機能させる、
   請求項１に記載のプログラム。
3. 前記コンピュータを、
   前記チャット上でのユーザ入力およびシステム応答に基づいて、前記分析の目的に適した分析手法を予測する手段、
   予測された前記分析の目的に適した分析手法の情報を出力する手段、
   として機能させる、
   請求項２に記載のプログラム。
4. 前記コンピュータを、前記分析の目的に適した分析手法を予測するための判断材料が不足する場合に、前記ユーザに質問する、または所定のアクションを促すためのシステム応答を前記チャットに出力する手段、として機能させる、
   請求項３に記載のプログラム。
5. 前記コンピュータを、
   前記ユーザによって提供されたデータセットである第１データセットを取得する手段、
   前記分析の目的に基づいて、前記第１データセットの不備を検出する手段、
   前記検出の結果に応じて、前記ユーザに前記第１データセットの不備の是正を促す応答を前記チャットに出力する手段、
   として機能させる、
   請求項２に記載のプログラム。
6. 前記コンピュータを、
   前記ユーザによって提供されたデータセットである第１データセットを取得する手段、
   前記第１データセットが予め定められた条件に合致する場合に、当該条件に対応する前処理の実施を提案する応答を前記チャットに出力する手段、
   として機能させる、
   請求項２に記載のプログラム。
7. 前記出力する手段は、前記チャットを表示する領域と、前記対象データセットの分析の結果を表示する領域とを一画面で、または切替可能に表示するための情報を出力する、
   請求項１に記載のプログラム。
8. 前記対象データセットの分析の結果は、当該対象データセットの分析の結果を図示するグラフと、当該対象データセットの分析の結果に基づく示唆を表すテキストとを含む、
   請求項７に記載のプログラム。
9. 前記示唆は、前記分析の目的に応じて選定された変数の解説、または２以上の変数間の関係の解説を示す、
   請求項８に記載のプログラム。
10. 前記コンピュータを、前記グラフの種別を、前記分析の目的と、前記分析に用いられた分析手法とに応じて決定する手段、として機能させる、
    請求項８に記載のプログラム。
11. 前記コンピュータを、
    前記グラフにおいて重要な箇所を前記分析の目的と、前記分析に用いられた分析手法とに応じて判定する手段、
    前記グラフにおいて重要と判定された箇所を示す情報を出力する手段、
    として機能させる、
    請求項８に記載のプログラム。
12. 前記対象データセットの分析は、複数のフェーズに亘って段階的に行われ、
    前記出力する手段は、前記グラフおよび前記示唆の少なくとも一方を、前記フェーズの遷移に応じて変更する、
    請求項８に記載のプログラム。
13. コンピュータが、
    ユーザとの間で行われるデータ分析に関するチャットの進行状態を管理するステップと、
    前記チャットの進行を通じて前記ユーザの分析の目的を特定するステップと、
    前記分析の目的に従って、対象データセットを分析するステップと、
    前記対象データセットの分析の結果を出力するステップと
    を実行し、
    前記分析の目的を特定するステップは、
    分析対象を前記ユーザに問う第１システム応答を出力し、当該第１システム応答に対する前記ユーザの回答に基づいて前記分析対象を特定するステップと、
    前記分析対象に対して採り得る分析の方向性の候補を示す情報を含み、かつ前記分析の方向性を前記ユーザに問う第２システム応答を出力し、前記分析対象と、当該第２システム応答に対する前記ユーザの回答とに基づいて前記分析の目的を特定するステップと、
    特定した前記分析の目的を含む第３システム応答を出力するステップと
    を備える、
    方法
14. ユーザとの間で行われるデータ分析に関するチャットの進行状態を管理する手段と、
    前記チャットの進行を通じて前記ユーザの分析の目的を特定する手段と、
    前記分析の目的に従って、対象データセットを分析する手段と、
    前記対象データセットの分析の結果を出力する手段と
    を具備し、
    前記分析の目的を特定する手段は、
    分析対象を前記ユーザに問う第１システム応答を出力し、当該第１システム応答に対する前記ユーザの回答に基づいて前記分析対象を特定する手段と、
    前記分析対象に対して採り得る分析の方向性の候補を示す情報を含み、かつ前記分析の方向性を前記ユーザに問う第２システム応答を出力し、前記分析対象と、当該第２システム応答に対する前記ユーザの回答とに基づいて前記分析の目的を特定する手段と、
    特定した前記分析の目的を含む第３システム応答を出力する手段と
    を備える、
    情報処理装置。
15. 複数のコンピュータによって構成されるシステムであって、
    ユーザとの間で行われるデータ分析に関するチャットの進行状態を管理する手段と、
    前記チャットの進行を通じて前記ユーザの分析の目的を特定する手段と、
    前記分析の目的に従って、対象データセットを分析する手段と、
    前記対象データセットの分析の結果を出力する手段と
    を具備し、
    前記分析の目的を特定する手段は、
    分析対象を前記ユーザに問う第１システム応答を出力し、当該第１システム応答に対する前記ユーザの回答に基づいて前記分析対象を特定する手段と、
    前記分析対象に対して採り得る分析の方向性の候補を示す情報を含み、かつ前記分析の方向性を前記ユーザに問う第２システム応答を出力し、前記分析対象と、当該第２システム応答に対する前記ユーザの回答とに基づいて前記分析の目的を特定する手段と、
    特定した前記分析の目的を含む第３システム応答を出力する手段と
    を備える、
    システム。