本研究では、多次元時系列データの解析における解釈性向上を目的とした新たな対話的データ探索手法を提案する。本手法では、テンソルデータとして表現される多次元時系列データに次元削減手法を適用することで、データの内部特徴構造を保持しつつ低次元テンソルに射影する。次に、UMAPを利用して、低次元テンソルから2次元特徴量を抽出する。そして、得られた2次元特徴量から元データの特徴を復元する逆変換手法を導入し、これを基に元データとの関連性を視覚的に分析する。実験では、本手法に対話操作機能を追加したプロトタイプシステムを構築し、いくつかの実世界データを使って、提案手法の有効性を検証した。