試行錯誤を許容するデータ解析支援システムと電気自動車の走行ログ解析

植村, 智明, 吉田, 顕策, 吉瀬, 雄大, 富井, 尚志

本研究では，データ解析の支援を目的として，GUI上でアドホックなクエリの実行と，解析過程をSQLに類似した言語形式で保存・復元することが可能なシステムを実装した．当システムを用いて，電気自動車（EV）特有の問題に対し，走行ログ解析手法を提示する．実装システムでは，多変量データを可視化し，クエリ（データ操作）を実行するためのGUIとしてParallel Coordinates Plot（PCP）を利用する．そのデータ操作結果を任意の手法で可視化することで解析を進める．その過程において，PCP上のデータ操作と可視化の状態をSQLライクな言語表記形式で保存できる．言語形式で保存することで，解析途中の試行錯誤を支援する．これらの機能により，リアルタイムにユーザの操作が反映されるGUIと，データの操作過程を論理的に記述できる言語形式という両者の利点を活かした解析を可能にする．本論文では，我々が長期にわたり収集したEVの走行ログに対し，実装システム上で，アドホックなクエリを試行錯誤しながら適用するようなデータ解析を行う例を提示した．これにより，EV特有の複合したエネルギー消費要因を特定するデータ分析や，多様な条件で走行ログを絞り込むデータ処理などの問題を解決することができた．

In this research, we implemented a system for data analysis assistance that enables data analysts to execute queries on GUI and to save and restore the analysis process as a language form like SQL. Also, we present a driving logs analysis method to utilize the system for solving problems specific to Electric Vehicles (EVs). On the system, we employ Parallel Coordinates Plot (PCP) for visualizing multivariate data and executing queries (or data manipulation). And, the system visualizes manipulated data with any intended visualization method. In the analysis process, users can save a state of data manipulation and visualization on PCP as a language form like SQL. A saved language helps them to do trial and error in the process. These functions enable an analysis utilizing the advantages of both GUI and a language form. In this paper, we presented examples of data analytics to apply ad-hoc queries through trial and error. For these examples, we used our EV's driving logs accumulated for a long time. As a result, we can solve problems that data analysis to identify the combined causes of EV's energy consumption, or data process to select driving logs with various conditions.

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