JP2013182468A - パラメータ値設定誤り検出システム、パラメータ値設定誤り検出方法およびパラメータ値設定誤り検出プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】稼働前のシステムであっても、ユーザが誤って設定した可能性のあるパラメータを提示することができる、パラメータ値設定誤り検出システム、パラメータ値設定誤り検出方法およびパラメータ値設定誤り検出プログラムを提供することにある。
【解決手段】パラメータ変化量算出手段３０２は、基準パラメータセットと検査対象パラメータセットとの差分の変化量を算出する。パラメータ相関関係算出手段３０４は、検査対象パラメータセットの差分の変化量に基づき、検査対象パラメータセットの各パラメータ間の相関を算出する。パラメータ相関関係検証手段３０６は、検査対象パラメータセットの各パラメータ間の相関と、パラメータ相関関係記憶手段２０２に記憶されている、実績パラメータセットの各パラメータ間の相関との差異に基づいて、検査対象パラメータセット内のパラメータ値設定誤り候補を抽出する。
【選択図】図１

Description

本発明は、パラメータ値設定誤りを検出するシステム、方法およびプログラムに関する。

特許文献１に記載のシステムは、対象システムの稼動状態を推測して提示するものである。このシステムは、ＣＰＵ使用率やアクセス処理数などを含む、システムの稼動情報の相関関係に基づき、過去に蓄積した稼動モデルの中から、一致または類似するモデルを判別することで、システムの稼動状態を利用者に提示する。

また特許文献２には、パラメータ設定システムの一例が記載されている。このシステムは、システム環境や入出力デバイスに対するアクセス状況のデータを採取して整理したものを、システムに合わせて構築されているファジィ推論ルールに基づき判定し、チューニングポイントおよびパラメータを決定するものである。

特開２００６−１４６６６８号公報 特開平１１−２４９９３４号公報

しかしながら、特許文献２は、対象システムが稼働した後を前提としたもので、稼働中のシステムの状態を監視する構成を取る。そのため、特許文献２では、対象システムの稼動前にパラメータ値の設定誤りを抽出することは困難である。

また、特許文献１では、判別に利用する稼動モデルとして、類似システムの稼動モデルを利用できる旨の記載があり、稼動前のシステムに対応することは可能である。しかし、特許文献１では、対象システムの状況を過去の稼動モデルと照らし合わせ、一致および類似したモデルを判別するものであり、対象システムのどのパラメータが誤っているかまで提示できない。

本発明の目的は、上記の問題に鑑みてなされたもので、稼働前のシステムであっても、ユーザが誤って設定した可能性のあるパラメータを提示することができる、パラメータ値設定誤り検出システム、パラメータ値設定誤り検出方法およびパラメータ値設定誤り検出プログラムを提供することにある。

本発明によれば、
少なくとも１つの記憶装置と、少なくとも１つのデータ処理装置を備え、
前記記憶装置は、
パラメータセットのデフォルト値を示す基準パラメータセットと、動作実績のある少なくとも１つの実績パラメータセットとの差分の変化量に基づき算出された、前記実績パラメータセットの各パラメータ間の相関を記憶するパラメータ相関関係記憶手段を有し、
前記データ処理装置は、
前記基準パラメータセットと、パラメータ値の設定誤りを検査する対象である検査対象パラメータセットとの差分の変化量を算出するパラメータ変化量算出手段と、
前記パラメータ変化量算出手段により算出した前記変化量に基づき、前記検査対象パラメータセットの前記各パラメータ間の相関を算出するパラメータ相関関係算出手段と、
前記パラメータ相関関係算出手段により算出した、前記検査対象パラメータセットの前記各パラメータ間の相関と、前記パラメータ相関関係記憶手段が記憶する、前記実績パラメータセットの前記各パラメータ間の相関との差異に基づいて、前記検査対象パラメータセット内のパラメータ値設定誤り候補を抽出するパラメータ相関関係検証手段を有するパラメータ値設定誤り検出システムが提供される。

本発明によれば、
少なくとも１つの記憶装置と、少なくとも１つのデータ処理装置を使用し、
前記データ処理装置が、
前記記憶装置から、パラメータセットのデフォルト値を示す基準パラメータセットと、動作実績のある少なくとも１つの実績パラメータセットとの差分の変化量に基づき算出された、前記実績パラメータセットの各パラメータ間の相関を読み出し、
パラメータ変化量算出手段で、前記基準パラメータセットと、パラメータ値の設定誤りを検査する対象である検査対象パラメータセットとの差分の変化量を算出し、
パラメータ相関関係算出手段で、前記パラメータ変化量算出手段により算出した前記変化量に基づき、前記検査対象パラメータセットの前記各パラメータ間の相関を算出し、
パラメータ相関関係検証手段で、前記パラメータ相関関係算出手段により算出した、前記検査対象パラメータセットの前記各パラメータ間の相関と、前記記憶装置から読み出した、前記実績パラメータセットの前記各パラメータ間の相関との差異に基づいて、前記検査対象パラメータセット内のパラメータ値設定誤り候補を抽出するパラメータ値設定誤り検出方法が提供される。

本発明によれば、
コンピュータを、
記憶装置から、パラメータセットのデフォルト値を示す基準パラメータセットと、動作実績のある少なくとも１つの実績パラメータセットとの差分の変化量に基づき算出された、前記実績パラメータセットの各パラメータ間の相関を読み出す手段、
前記基準パラメータセットと、パラメータ値の設定誤りを検査する対象である検査対象パラメータセットとの差分の変化量を算出するパラメータ変化量算出手段、
前記パラメータ変化量算出手段により算出した前記変化量に基づき、前記検査対象パラメータセットの前記各パラメータ間の相関を算出するパラメータ相関関係算出手段、
前記パラメータ相関関係算出手段により算出した、前記検査対象パラメータセットの前記各パラメータ間の相関と、前記記憶装置から読み出した、前記実績パラメータセットの前記各パラメータ間の相関との差異に基づいて、前記検査対象パラメータセット内のパラメータ値設定誤り候補を抽出するパラメータ相関関係検証手段として機能させるためのパラメータ値設定誤り検出プログラムが提供される。

本発明によれば、稼働前のシステムであっても、ユーザが誤って設定した可能性のあるパラメータを提示することができる。

本発明の第１の実施形態に係るシステムの構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係るシステムの処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態に係るシステムの構成を示すブロック図である。 実績パラメータセットの各パラメータ間の相関係数を算出する流れを説明するフローチャートである。 実績パラメータセットの相関係数を算出して記憶装置に記憶する流れを示すブロック図である。 実績パラメータセットの例を示す図である。 基準パラメータセットの例を示す図である。 数値化処理を行った後の実績パラメータセットの状態を示す図である。 各実績パラメータセットと、基準パラメータセットの差分を抽出した結果を示す図である。 実績パラメータセットと基準パラメータセットの差分から算出した、各パラメータ間の相関係数を示す図である。 検査対象パラメータセット内のパラメータ値設定誤り候補を抽出する流れを示すフローチャートである。 相関関係検証処理の詳細な流れを示すフローチャートである。 検査対象パラメータセット内のパラメータ値設定誤り候補を抽出する流れを示すブロック図である。 検査対象パラメータセットの例を示す図である。 数値化処理を行った後の検査対象パラメータセットの状態を示す図である。 検査対象パラメータセットと基準パラメータセットの差分を示す図である。 実績パラメータセットと基準パラメータセットに基づき算出した各パラメータ間の相関係数と、検査対象パラメータと基準パラメータセットに基づき算出した各パラメータ間の相関係数とを比較した結果の例を示す図である。 実績パラメータセットと検査対象パラメータセットの相関関係不一致率と、設定誤り判定の結果の例を示す図である。

以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。

（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係るシステムの構成を示すブロック図である。本実施形態は、記憶装置２０とデータ処理装置３０を備える。

記憶装置２０は、パラメータ相関関係記憶手段２０２を有する。パラメータ相関関係記憶手段２０２は、パラメータセットのデフォルト値（以下、基準パラメータセットとする。）と、少なくとも１つの動作実績のあるシステムのパラメータセット（以下、実績パラメータセットとする。）との差分の変化量に基づき算出された、各パラメータ間の相関を記憶する。ここで、基準パラメータセットのデフォルト値は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）やアプリケーションなどの、システムに組み込むソフトウエア製品に基づき設定する。なお、これらのソフトウエア製品の動作は、基準パラメータセットの各パラメータにより決まる。

データ処理装置３０は、パラメータ変化量算出手段３０２、パラメータ相関関係算出手段３０４およびパラメータ相関関係検証手段３０６を有する。パラメータ変化量算出手段３０２は、基準パラメータセットと、パラメータの設定誤りを検査する対象であるパラメータセット（以下、検査対象パラメータセットとする。）との差分の変化量を算出する。パラメータ相関関係算出手段３０４は、パラメータ変化量算出手段３０２により算出した、検査対象パラメータセットの差分の変化量に基づき、検査対象パラメータセットの各パラメータ間の相関を算出する。パラメータ相関関係検証手段３０６は、パラメータ相関関係算出手段３０４により算出した、検査対象パラメータセットの各パラメータ間の相関と、パラメータ相関関係記憶手段２０２に記憶されている、実績パラメータセットの各パラメータ間の相関との差異に基づいて、検査対象パラメータセット内のパラメータ値設定誤り候補を抽出する。

なお、各図に示したシステムの各構成要素は、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。各構成要素は、任意のコンピュータのＣＰＵ、メモリ、メモリにロードされた本図の構成要素を実現するプログラム、そのプログラムを格納するハードディスクなどの記憶メディア、ネットワーク接続用インタフェースを中心にハードウエアとソフトウエアの任意の組合せによって実現される。そして、その実現方法、装置には様々な変形例がある。

本実施形態における処理の流れを、図２を用いて説明する。

パラメータ変化量算出手段３０２は、入力装置（不図示）から入力された検査対象パラメータセットを受け取る（Ｓ１０２）。次に、パラメータ変化量算出手段３０２は、記憶装置２０が保持している基準パラメータセットと、入力された検査対象パラメータセットとの差分の変化量を算出する（Ｓ１０４）。パラメータ相関関係算出手段３０４は、算出した変化量に基づき、各パラメータ間の相関を算出する（Ｓ１０６）。例えば、基準パラメータセットと、検査対象パラメータセットとの差分の変化量で、あるパラメータＡとパラメータＢが同符号である場合は、「パラメータＡ−Ｂ間には正の相関がある」とする。一方、パラメータＡとパラメータＢが異符号である場合は、「パラメータＡ−Ｂ間には負の相関がある」とする。そして、パラメータ相関関係検証手段３０６は、パラメータ相関関係算出手段３０４で算出された、検査対象パラメータセットの各パラメータ間の相関と、パラメータ相関関係記憶手段２０２に記憶された、実績パラメータセットの各パラメータ間の相関を比較する。比較した結果、例えば、相関の差異が基準を満たすパラメータを設定値誤りと判定することで、パラメータ値設定誤り候補を抽出する。

以上、本実施形態は、基準パラメータセットから、実績パラメータセットおよび検査対象パラメータセットの変化量を算出し、その変化量から各パラメータ間の相関をさらに算出する。そして、算出した各パラメータ間の相関の差異を比較する構成を取ることで、基準パラメータセットから見た、実績パラメータセットの各パラメータの設定傾向、および検査対象パラメータセットの各パラメータの設定傾向を、システムが把握できる。システムは、把握した傾向から、検査対象パラメータセットのうち、どのパラメータが実績パラメータセットと異なる傾向を示すか判断できる。よって、数あるパラメータの中から誤っている可能性の高いパラメータを抽出することができ、初めから総当たりでパラメータを点検する必要がなくなるため、原因分析にかかる工数を削減することができる。

また、検査対象パラメータセットを適応するシステムが未稼働であっても、動作実績のあるシステムの実績パラメータセットを用いることで、設定を誤っている可能性があるパラメータを抽出することができる。よって、パラメータの設定を誤ったままシステムを稼働するリスクを低減し、対象システムの信頼性を向上させることができる。

（第２の実施形態）
本実施形態では、第１の実施形態をより詳細に説明する。なお、本実施形態は、以下の点を除き、第１の実施形態と同様である。

図３は、本発明の第２の実施形態に係るシステムの構成を示すブロック図である。本実施形態は、記憶装置２０が、基準パラメータセットおよび少なくとも１つの実績パラメータセットを記憶する、パラメータセット記憶手段２０４をさらに有する。また、データ処理装置３０が、パラメータセットのうち、数値でないパラメータを数値に変換する、パラメータ数値化手段３０８をさらに有する。

また、本実施形態では、基準パラメータセットおよび実績パラメータセットを入力するパラメータセット入力手段１０、検査対象パラメータセットを入力する検査対象パラメータセット入力手段４０、および検査対象パラメータセットの検証結果を表示する検証結果表示手段５０をさらに有する。

なお、本実施形態では、検査対象パラメータセット各パラメータ間の相関と、実績パラメータセットの各パラメータ間の相関との差異を、相関係数で判定した場合について説明する。

まず、パラメータの設定誤りを検知する際の基準となる、実績パラメータセットの各パラメータ間の相関係数を算出し、パラメータ相関関係記憶手段２０２に記憶する流れを、図４〜１０を用いて説明する。

図４は、実績パラメータセットの各パラメータ間の相関係数を算出する流れを説明するフローチャートであり、図５は、実績パラメータセットの各パラメータ間の相関係数を算出する流れを説明するブロック図である。

まず、パラメータセット入力手段１０により、基準パラメータセットおよび実績パラメータセットを入力する（Ｓ２０２）。入力された基準パラメータセットおよび実績パラメータセットは、パラメータセット記憶手段２０４に記憶される。図６に実績パラメータセットの例を、図７に基準パラメータセットの例を示す。ここで、実績パラメータセットは複数入力することもできる。また、ここでは、ＯＳのパラメータとして、ファイルディスクリプタ、プロセス数を、ミドルウェアのパラメータとして、スレッド数上限、ヒープメモリ最大値を、アプリケーションのパラメータとして、デバッグモード、ログ出力を使用することとする。

次に、データ処理装置３０が、パラメータセット記憶手段２０４から、記憶された全てのパラメータセットを読み出す。そして、パラメータ数値化手段３０８は、特定の文字列を特定の数値に関連付けて、読み出したパラメータセットの数値でないパラメータを数値に変換する（Ｓ２０４）。例えば、Ｔｒｕｅ、Ｆａｌｓｅなどの二値を取るパラメータの場合、デフォルト値として基準パラメータセットに設定したものを０、それ以外のものを１に設定する。任意の文字列が設定されるパラメータの場合も同様に、デフォルト値として基準パラメータセットに設定した文字列を０に、それ以外の文字列には１から始まる整数値を設定する。このとき、同じ文字列には、同じ整数値を割り当てるようにする。図８に実績パラメータセットを数値化した例を示す。本実施形態では、デバッグモードおよびログ出力が数値化の対象となる。ここでは、デバッグモードのデフォルト値が「Ｎｏ」であるため、実績パラメータセットにおいて、デバッグモードが「Ｎｏ」である場合は「０」を、「Ｙｅｓ」である場合は「１」を設定している。同様に、ログ出力のデフォルト値は「Ｙｅｓ」であるため、実績パラメータセットにおいて、ログ出力が「Ｙｅｓ」の場合は「０」、「Ｎｏ」の場合は「１」に設定している。

次に、パラメータ変化量算出手段３０２により、基準パラメータセットと、実績パラメータセットの差分の変化量を算出する（Ｓ２０６）。図９は、各実績パラメータセットと、基準パラメータセットの差分の変化量を抽出した結果を示す図である。

次に、抽出した差分の変化量に基づき各パラメータ間の相関係数を算出する（Ｓ２０８）。相関係数の算出には、例えば、ピアソンの積率相関係数やスピアマンの順位相関係数、ケンドールの順位相関係数などを用いることができる。図１０に、例としてピアソンの積率相関係数を用いて算出した、実績パラメータセットの各パラメータ間の相関係数を示す。

最後に、算出した相関係数を、パラメータ相関関係記憶手段２０２に記憶する（Ｓ２１０）。

以上が、実績パラメータセットの各パラメータ間の相関係数を算出し、パラメータ相関関係記憶手段２０２に記憶する流れである。

次に、各パラメータ間の相関係数により、検査対象パラメータセットのうち、設定誤りの可能性が高いパラメータを抽出する流れを、図１１〜１８を用いて説明する。

図１１は、検査対象パラメータセット内のパラメータ値設定誤り候補を抽出する流れを示すフローチャートで、図１３は、検査対象パラメータセット内のパラメータ値設定誤り候補を抽出する流れを示すブロック図である。

まず、検査対象パラメータセット入力手段４０により、検査対象パラメータセットを入力する（Ｓ３０２）。図１４に検査対象パラメータセットの例を示す。

次に、パラメータ数値化手段３０８により、検査対象パラメータセットのパラメータを数値化し（Ｓ３０４）、基準パラメータセットと、検査対象パラメータセットの差分の変化量を算出する（Ｓ３０６）。数値化の流れおよび変化の量算出の流れは、実績パラメータセットの各パラメータ間の相関係数算出時と同様であるため省略する。図１５は、数値化処理を行った後の検査対象パラメータセットの状態を示す図であり、図１６は、検査対象パラメータセットと基準パラメータセットの差分を示す図である。

検査対象パラメータセットの各パラメータ間の差分の変化量を抽出した後、検査対象パラメータセットの各パラメータ間の相関係数を算出する（Ｓ３０８）。そして、データ処理装置３０は、パラメータ相関関係記憶手段２０２から実績パラメータセットの相関係数を読み出し、各相関係数を比較する、相関関係検証処理を実行する（Ｓ３１０）。

図１２は、相関関係検証処理の詳細な流れを示すフローチャートである。

相関関係検証処理では、まず、パラメータ相関関係記憶手段２０２から読み出した相関係数について、２つのパラメータ間の相関係数が一定の閾値以上であるかを確認する（Ｓ４０２）。ここでは、相関係数の絶対値が０．７以上であるパラメータの組み合わせを比較対象とした場合を例に説明する。ファイルディスクリプタに着目すると、ログ出力以外の相関係数の絶対値は０．７以上であり、ログ出力以外のパラメータは比較対象となる（Ｓ４０２のＹＥＳ）。一方、ログ出力の相関係数は「０．５０」であるため、比較対象外となる（Ｓ４０２のＮＯ）。

そして、比較対象となったパラメータについては、ファイルディスクリプタとの組み合わせにおいて、実績パラメータセットと検査対象パラメータセットの相関の差異を確認する。ここでは、例として相関係数の符号に着目する。例えば、ファイルディスクリプタとプロセス数との組み合わせについて、実績パラメータセットの相関係数は「０．７４」であり、正の相関を示している。一方、検査対象パラメータセットでは、ファイルディスクリプタの変化量が「３，０７２」、プロセス数の変化量が「−１，０７２」であるため、ファイルディスクリプタとプロセス数は負の相関を示す。したがって、ファイルディスクリプタとプロセス数について、実績パラメータセットの相関と、検査対象パラメータセットの相関は異なると判定できる（Ｓ４０４のＹＥＳ）。この場合、相関関係不一致として不一致回数をカウントする（Ｓ４０６）。一方、プロセス数とスレッド数上限の組み合わせのように、実績パラメータセットの相関と、検査対象パラメータセットの相関が同符号の場合は、相関関係一致として、他のパラメータの組み合わせを確認する（Ｓ４０４のＮＯ）。上記処理は、比較対象となる全てのパラメータの組み合わせで相関関係を確認するまで繰り返す（Ｓ４０８のＮＯ）。図１７は、実績パラメータセットと基準パラメータセットに基づき算出した各パラメータ間の相関係数と、検査対象パラメータと基準パラメータセットに基づき算出した各パラメータ間の相関係数とを比較した結果の例を示す図である。

全てのパラメータの組み合わせで相関関係を確認した場合（Ｓ４０８のＹＥＳ）、パラメータごとに、カウントした不一致回数の割合から不一致率を算出する。そして、不一致率が一定の閾値以上であるパラメータを、パラメータ値設定誤り候補として抽出する。ここでは、不一致率が５０％以上であるパラメータを設定誤り候補として抽出した場合を例に説明する。例えば、ファイルディスクリプタは不一致率が１００％であり、上記で定めた閾値以上であるため（Ｓ４１０のＹＥＳ）、パラメータ値設定誤り候補として抽出される（Ｓ４１２）。また、デバッグモードも同様に、不一致率が５０％であるため、パラメータ値設定誤り候補として抽出される。プロセス数、スレッド数上限およびヒープメモリ最大値は、不一致率が５０％未満であるため、パラメータ値設定誤り候補として抽出しない（Ｓ４１０のＮＯ）。なお、ログ出力は、全ての組み合わせについて相関係数の絶対値が０．７以下であり、相関関係を検証していないため、対象外となる。上記処理は、対象とする全てのパラメータの不一致率を検証するまで繰り返す（Ｓ４１４のＮＯ）。図１８は、実績パラメータセットと検査対象パラメータセットの相関関係不一致率と、設定誤り判定の結果の例を示す図である。

全てのパラメータについて不一致率の検証が完了した場合（Ｓ４１４のＹＥＳ）、その結果として、例えば設定誤り候補のパラメータ名とその設定値などを、検証結果表示手段５０で利用者に提示する。ここでは、ファイルディスクリプタおよびデバッグモードがパラメータ値設定誤り候補として抽出されたため、例えば、「ファイルディスクリプタとデバックモードの設定を誤っている可能性あり」などの文言とその設定値をディスプレイなどに表示する。パラメータ名およびパラメータの設定値を併せて提示することにより、利用者が設定値の妥当性を容易に検証可能となる。

以上が、各パラメータ間の相関係数により、検査対象パラメータセットのうち、設定誤りの可能性が高いパラメータを抽出する流れである。

以上、本実施形態によっても、第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。本実施形態は、相関として相関係数を用い、その正負の符号が一致するか否かで、検査対象パラメータセットと実績パラメータセットとの相関関係の差異を判断する構成を取る。本構成により、設定誤り候補の判断が容易となる。また、本実施形態は、強い相関を持つパラメータ間に絞って相関関係を検証する構成を取る。本構成により、検証時のノイズとなる情報を除去することが可能となり、パラメータ値設定誤り候補をより高い精度で検出できる。

なお、上述した実施形態によれば以下の発明が開示されている。
（付記１）
少なくとも１つの記憶装置と、少なくとも１つのデータ処理装置を備え、
前記記憶装置は、
パラメータセットのデフォルト値を示す基準パラメータセットと、動作実績のある少なくとも１つの実績パラメータセットとの差分の変化量に基づき算出された、前記実績パラメータセットの各パラメータ間の相関を記憶するパラメータ相関関係記憶手段を有し、
前記データ処理装置は、
前記基準パラメータセットと、パラメータ値の設定誤りを検査する対象である検査対象パラメータセットとの差分の変化量を算出するパラメータ変化量算出手段と、
前記パラメータ変化量算出手段により算出した前記変化量に基づき、前記検査対象パラメータセットの前記各パラメータ間の相関を算出するパラメータ相関関係算出手段と、
前記パラメータ相関関係算出手段により算出した、前記検査対象パラメータセットの前記各パラメータ間の相関と、前記パラメータ相関関係記憶手段が記憶する、前記実績パラメータセットの前記各パラメータ間の相関との差異に基づいて、前記検査対象パラメータセット内のパラメータ値設定誤り候補を抽出するパラメータ相関関係検証手段を有するパラメータ値設定誤り検出システム。
（付記２）
付記１に記載のパラメータ値設定誤り検出システムにおいて、
前記データ処理装置は、
入力されたパラメータセットのうち、数値ではないパラメータを数値に変換するパラメータ数値化手段をさらに有するパラメータ値設定誤り検出システム。
（付記３）
付記１または２に記載のパラメータ値設定誤り検出システムにおいて、
前記パラメータ相関関係検証手段が、
パラメータごとに、前記検査対象パラメータセットの前記各パラメータ間の相関と、前記実績パラメータセットの前記各パラメータ間の相関が互いに異なる割合を算出し、
前記割合に基づき、前記パラメータ値設定誤り候補を抽出するパラメータ値設定誤り検出システム。
（付記４）
付記３に記載のパラメータ値設定誤り検出システムにおいて、
前記パラメータ相関関係検証手段は、
前記検査対象パラメータセットの前記各パラメータ間の相関と、前記実績パラメータセットの前記各パラメータ間の相関において、正負の符号が異なる場合に、相関が互いに異なると判断するパラメータ値設定誤り検出システム。
（付記５）
付記１乃至４のいずれか一項に記載のパラメータ値設定誤り検出システムにおいて、
前記相関は、相関係数であり、
前記パラメータ相関関係検証手段が、
前記実績パラメータセットの前記各パラメータ間の相関において、前記相関係数が一定の閾値以上であるパラメータの組み合わせのみを、前記検査対象パラメータセットとの比較対象とするパラメータ値設定誤り検出システム。
（付記６）
付記１乃至５のいずれか一項に記載のパラメータ値設定誤り検出システムにおいて、
前記パラメータ相関関係検証手段の検証結果をユーザに提示する検証結果表示手段をさらに有するパラメータ値設定誤り検出システム。
（付記７）
付記６に記載のパラメータ値設定誤り検出システムにおいて、
前記検証結果表示手段が、
さらに、前記パラメータ相関関係検証手段が抽出した、前記パラメータ値設定誤り候補のパラメータ名および設定値をユーザに提示するパラメータ値設定誤り検出システム。
（付記８）
少なくとも１つの記憶装置と、少なくとも１つのデータ処理装置を使用し、
前記データ処理装置が、
前記記憶装置から、パラメータセットのデフォルト値を示す基準パラメータセットと、動作実績のある少なくとも１つの実績パラメータセットとの差分の変化量に基づき算出された、前記実績パラメータセットの各パラメータ間の相関を読み出し、
パラメータ変化量算出手段で、前記基準パラメータセットと、パラメータ値の設定誤りを検査する対象である検査対象パラメータセットとの差分の変化量を算出し、
パラメータ相関関係算出手段で、前記パラメータ変化量算出手段により算出した前記変化量に基づき、前記検査対象パラメータセットの前記各パラメータ間の相関を算出し、
パラメータ相関関係検証手段で、前記パラメータ相関関係算出手段により算出した、前記検査対象パラメータセットの前記各パラメータ間の相関と、前記記憶装置から読み出した、前記実績パラメータセットの前記各パラメータ間の相関との差異に基づいて、前記検査対象パラメータセット内のパラメータ値設定誤り候補を抽出するパラメータ値設定誤り検出方法。
（付記９）
コンピュータを、
記憶装置から、パラメータセットのデフォルト値を示す基準パラメータセットと、動作実績のある少なくとも１つの実績パラメータセットとの差分の変化量に基づき算出された、前記実績パラメータセットの各パラメータ間の相関を読み出す手段、
前記基準パラメータセットと、パラメータ値の設定誤りを検査する対象である検査対象パラメータセットとの差分の変化量を算出するパラメータ変化量算出手段、
前記パラメータ変化量算出手段により算出した前記変化量に基づき、前記検査対象パラメータセットの前記各パラメータ間の相関を算出するパラメータ相関関係算出手段、
前記パラメータ相関関係算出手段により算出した、前記検査対象パラメータセットの前記各パラメータ間の相関と、前記記憶装置から読み出した、前記実績パラメータセットの前記各パラメータ間の相関との差異に基づいて、前記検査対象パラメータセット内のパラメータ値設定誤り候補を抽出するパラメータ相関関係検証手段として機能させるためのパラメータ値設定誤り検出プログラム。
（付記１０）
付記８に記載のパラメータ値設定誤り検出方法において、
前記データ処理装置は、
入力されたパラメータセットのうち、数値ではないパラメータを数値に変換するパラメータ数値化手段をさらに有するパラメータ値設定誤り検出方法。
（付記１１）
付記８または１０に記載のパラメータ値設定誤り検出方法において、
前記パラメータ相関関係検証手段が、
パラメータごとに、前記検査対象パラメータセットの前記各パラメータ間の相関と、前記実績パラメータセットの前記各パラメータ間の相関が互いに異なる割合を算出し、
前記割合に基づき、前記パラメータ値設定誤り候補を抽出するパラメータ値設定誤り検出方法。
（付記１２）
付記１１に記載のパラメータ値設定誤り検出方法において、
前記パラメータ相関関係検証手段は、
前記検査対象パラメータセットの前記各パラメータ間の相関と、前記実績パラメータセットの前記各パラメータ間の相関において、正負の符号が異なる場合に、相関が互いに異なると判断するパラメータ値設定誤り検出方法。
（付記１３）
付記８または１０乃至１２のいずれか一項に記載のパラメータ値設定誤り検出方法において、
前記相関は、相関係数であり、
前記パラメータ相関関係検証手段が、
前記実績パラメータセットの前記各パラメータ間の相関において、前記相関係数が一定の閾値以上であるパラメータの組み合わせのみを、前記検査対象パラメータセットとの比較対象とするパラメータ値設定誤り検出方法。
（付記１４）
付記８または１０乃至１３のいずれか一項に記載のパラメータ値設定誤り検出方法において、
前記パラメータ相関関係検証手段の検証結果をユーザに提示する検証結果表示手段をさらに有するパラメータ値設定誤り検出方法。
（付記１５）
付記１４に記載のパラメータ値設定誤り検出方法において、
前記検証結果表示手段が、
さらに、前記パラメータ相関関係検証手段が抽出した、前記パラメータ値設定誤り候補のパラメータ名および設定値をユーザに提示するパラメータ値設定誤り検出方法。
（付記１６）
付記９に記載のパラメータ値設定誤り検出プログラムにおいて、
前記コンピュータを、
入力されたパラメータセットのうち、数値ではないパラメータを数値に変換する手段としてさらに機能させるためのパラメータ値設定誤り検出プログラム。
（付記１７）
付記９または１６に記載のパラメータ値設定誤り検出プログラムにおいて、
前記コンピュータを、
パラメータごとに、前記検査対象パラメータセットの前記各パラメータ間の相関と、前記実績パラメータセットの前記各パラメータ間の相関が互いに異なる割合を算出し、前記割合に基づき、前記パラメータ値設定誤り候補を抽出する手段として機能させるためのパラメータ値設定誤り検出プログラム。
（付記１８）
付記１７に記載のパラメータ値設定誤り検出プログラムにおいて、
前記コンピュータを、
前記検査対象パラメータセットの前記各パラメータ間の相関と、前記実績パラメータセットの前記各パラメータ間の相関において、正負の符号が異なる場合に、相関が互いに異なると判断する手段として機能させるためのパラメータ値設定誤り検出プログラム。
（付記１９）
付記９または１６乃至１８のいずれか一項に記載のパラメータ値設定誤り検出プログラムにおいて、
前記相関が、相関係数である場合、
前記コンピュータを、
前記実績パラメータセットの前記各パラメータ間の相関において、前記相関係数が一定の閾値以上であるパラメータの組み合わせのみを、前記検査対象パラメータセットとの比較対象とする手段として機能させるためのパラメータ値設定誤り検出プログラム。
（付記２０）
付記９または１６乃至１９のいずれか一項に記載のパラメータ値設定誤り検出プログラムにおいて、
前記コンピュータを、
前記パラメータ相関関係検証手段の検証結果をユーザに提示する検証結果表示手段として機能させるためのパラメータ値設定誤り検出プログラム。
（付記２１）
付記２０に記載のパラメータ値設定誤り検出プログラムにおいて、
前記コンピュータを、
さらに、前記パラメータ相関関係検証手段が抽出した、前記パラメータ値設定誤り候補のパラメータ名および設定値を前記検証結果表示手段に表示して、ユーザに提示する手段として機能させるためのパラメータ値設定誤り検出プログラム。

以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。各実施形態では、説明の便宜上、記憶装置２０およびデータ処理装置３０を共に１つとしたが、記憶装置２０およびデータ処理装置３０は複数あっても、同様の効果を得ることができる。

１０ パラメータセット入力手段
２０ 記憶装置
２０２ パラメータ相関関係記憶手段
２０４ パラメータセット記憶手段
３０ データ処理装置
３０２ パラメータ変化量算出手段
３０４ パラメータ相関関係算出手段
３０６ パラメータ相関関係検証手段
３０８ パラメータ数値化手段
４０ 検査対象パラメータセット入力手段
５０ 検証結果表示手段

Claims (9)

1. 少なくとも１つの記憶装置と、少なくとも１つのデータ処理装置を備え、
   前記記憶装置は、
   パラメータセットのデフォルト値を示す基準パラメータセットと、動作実績のある少なくとも１つの実績パラメータセットとの差分の変化量に基づき算出された、前記実績パラメータセットの各パラメータ間の相関を記憶するパラメータ相関関係記憶手段を有し、
   前記データ処理装置は、
   前記基準パラメータセットと、パラメータ値の設定誤りを検査する対象である検査対象パラメータセットとの差分の変化量を算出するパラメータ変化量算出手段と、
   前記パラメータ変化量算出手段により算出した前記変化量に基づき、前記検査対象パラメータセットの前記各パラメータ間の相関を算出するパラメータ相関関係算出手段と、
   前記パラメータ相関関係算出手段により算出した、前記検査対象パラメータセットの前記各パラメータ間の相関と、前記パラメータ相関関係記憶手段が記憶する、前記実績パラメータセットの前記各パラメータ間の相関との差異に基づいて、前記検査対象パラメータセット内のパラメータ値設定誤り候補を抽出するパラメータ相関関係検証手段を有するパラメータ値設定誤り検出システム。
2. 請求項１に記載のパラメータ値設定誤り検出システムにおいて、
   前記データ処理装置は、
   入力されたパラメータセットのうち、数値ではないパラメータを数値に変換するパラメータ数値化手段をさらに有するパラメータ値設定誤り検出システム。
3. 請求項１または２に記載のパラメータ値設定誤り検出システムにおいて、
   前記パラメータ相関関係検証手段が、
   パラメータごとに、前記検査対象パラメータセットの前記各パラメータ間の相関と、前記実績パラメータセットの前記各パラメータ間の相関が互いに異なる割合を算出し、
   前記割合に基づき、前記パラメータ値設定誤り候補を抽出するパラメータ値設定誤り検出システム。
4. 請求項３に記載のパラメータ値設定誤り検出システムにおいて、
   前記パラメータ相関関係検証手段は、
   前記検査対象パラメータセットの前記各パラメータ間の相関と、前記実績パラメータセットの前記各パラメータ間の相関において、正負の符号が異なる場合に、相関が互いに異なると判断するパラメータ値設定誤り検出システム。
5. 請求項１乃至４のいずれか一項に記載のパラメータ値設定誤り検出システムにおいて、
   前記相関は、相関係数であり、
   前記パラメータ相関関係検証手段が、
   前記実績パラメータセットの前記各パラメータ間の相関において、前記相関係数が一定の閾値以上であるパラメータの組み合わせのみを、前記検査対象パラメータセットとの比較対象とするパラメータ値設定誤り検出システム。
6. 請求項１乃至５のいずれか一項に記載のパラメータ値設定誤り検出システムにおいて、
   前記パラメータ相関関係検証手段の検証結果をユーザに提示する検証結果表示手段をさらに有するパラメータ値設定誤り検出システム。
7. 請求項６に記載のパラメータ値設定誤り検出システムにおいて、
   前記検証結果表示手段が、
   さらに、前記パラメータ相関関係検証手段が抽出した、前記パラメータ値設定誤り候補のパラメータ名および設定値をユーザに提示するパラメータ値設定誤り検出システム。
8. 少なくとも１つの記憶装置と、少なくとも１つのデータ処理装置を使用し、
   前記データ処理装置が、
   前記記憶装置から、パラメータセットのデフォルト値を示す基準パラメータセットと、動作実績のある少なくとも１つの実績パラメータセットとの差分の変化量に基づき算出された、前記実績パラメータセットの各パラメータ間の相関を読み出し、
   パラメータ変化量算出手段で、前記基準パラメータセットと、パラメータ値の設定誤りを検査する対象である検査対象パラメータセットとの差分の変化量を算出し、
   パラメータ相関関係算出手段で、前記パラメータ変化量算出手段により算出した前記変化量に基づき、前記検査対象パラメータセットの前記各パラメータ間の相関を算出し、
   パラメータ相関関係検証手段で、前記パラメータ相関関係算出手段により算出した、前記検査対象パラメータセットの前記各パラメータ間の相関と、前記記憶装置から読み出した、前記実績パラメータセットの前記各パラメータ間の相関との差異に基づいて、前記検査対象パラメータセット内のパラメータ値設定誤り候補を抽出するパラメータ値設定誤り検出方法。
9. コンピュータを、
   記憶装置から、パラメータセットのデフォルト値を示す基準パラメータセットと、動作実績のある少なくとも１つの実績パラメータセットとの差分の変化量に基づき算出された、前記実績パラメータセットの各パラメータ間の相関を読み出す手段、
   前記基準パラメータセットと、パラメータ値の設定誤りを検査する対象である検査対象パラメータセットとの差分の変化量を算出するパラメータ変化量算出手段、
   前記パラメータ変化量算出手段により算出した前記変化量に基づき、前記検査対象パラメータセットの前記各パラメータ間の相関を算出するパラメータ相関関係算出手段、
   前記パラメータ相関関係算出手段により算出した、前記検査対象パラメータセットの前記各パラメータ間の相関と、前記記憶装置から読み出した、前記実績パラメータセットの前記各パラメータ間の相関との差異に基づいて、前記検査対象パラメータセット内のパラメータ値設定誤り候補を抽出するパラメータ相関関係検証手段として機能させるためのパラメータ値設定誤り検出プログラム。

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