JP2014082601A - 機器同定装置、機器同定システム、機器同定方法、及び機器同定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ネットワーク機器の通信情報に含まれる特徴名毎の優先度に基づいた機器同定。
【解決手段】ネットワークに接続された複数の機器から通信情報を取得し、蓄積された通信情報から被同定機器の機器情報を推定する機器同定装置であって、通信情報から取得される特徴データに基づく特徴パターン値を記憶する特徴蓄積ＤＢと、特徴蓄積ＤＢが記憶する特徴パターン値に基づき優先度を算出し、優先度の高い特徴データに基づいて複数の機器のうち被同定機器に近い機器を推定する優先度対応機器同定手段と、を備える。
【選択図】図２

Description

本発明は、機器同定装置、機器同定システム、機器同定方法、及び機器同定プログラムに関する。

近年、ネットワークに対応した宅内機器が普及しつつあるが、問題が発生すると専門知識を持たないユーザだけでは解決するのが難しいことがある。このような場合を想定して、遠隔サポートを提供するサービスが開始されているが、ネットワークに接続された機器のトラブルシューティングを行う際には、機器の情報を把握することが最初の段階となる。

一部の機器はネットワークを介して外部から機器情報を取得できるものもあるが、宅内に普及している機器は対応していないことも多い。このような場合、宅内機器の情報を取得して機器を推定する方式が用いられる。

例えば、ネットワークに接続された家電製品等の機器に対してコマンドを送信した結果のレスポンスパケット、及び機器が送信するパケットをキャプチャし、その中から必要な通信情報を機器の特徴として蓄積し、予め機器情報を登録している機器情報辞書と特徴項目の比較を行い、複数のパケットと比較した上で、最も機器情報辞書と近い値が登録されている家電製品の機器名情報であると推定する機器特定方式がある（例えば非特許文献１参照）。

特開２０１０−９７５８７号公報 特開２０１１−１７５６５７号公報 特開２０１２−８０５４８号公報

佐藤さわ子、梁田龍治、前大道浩之、「ホームネットワーク内機器同定方式の検討」、電子情報通信学会技術研究報告、ＩＣＭ、情報通信マネジメント：ＩＥＩＣＥ ｔｅｃｈｎｉｃａｌ ｒｅｐｏｒｔ １１０（４６６），８７−９２，２０１１−０３−０３

従来技術は、ホームネットワーク上に接続されたネットワーク家電の機器を特定することを目的とし、ネットワークを流通するパケットをキャプチャ、またはコマンドを送信してレスポンスパケットを受信し、パケット内部の情報を特徴として抽出して、機器名と関連付けられた定義ファイルとの比較を行い得点化し、最も得点の高いネットワーク家電の機器名を当該製品とするものである。

特許文献１に開示されている従来技術では、あらかじめ定義ファイルにネットワーク家電の機器名毎、或いは機器の特徴名毎に機器同定への寄与度をあらわす重みを設定することで高い同定精度の実現を図っている。しかしながら、適正な重みを設定するためには事前に人手により調査を行う必要があり、新しい機種に含まれる機器の登録の都度、適正な重みを調査するためのメンテナンス稼動の作業に手間がかかるという問題があった。

そこで本発明の一態様は、上記問題に鑑みてなされたものであり、ホームネットワーク上に接続されたネットワーク家電の機器の特徴を蓄積して同定する方式として、機器毎、特徴名毎の同定候補機器抽出への影響度を示す同定寄与度を向上させ、メンテナンス稼動の手間を削減することを課題とする。

本発明は前記事情に鑑みなされたもので、本発明の一態様は、ネットワークに接続された複数の機器から通信情報を取得し、蓄積された前記通信情報から被同定機器の機器情報を推定する機器同定装置であって、前記通信情報から取得される特徴データに基づく特徴パターン値を記憶する特徴蓄積ＤＢと、前記特徴蓄積ＤＢが記憶する前記特徴パターン値に基づき優先度を算出し、優先度の高い特徴データに基づいて前記複数の機器のうち前記被同定機器に近い機器を推定する優先度対応機器同定手段と、を備えることを特徴とする。

本発明は、前記優先度対応機器同定手段は、被同定機器の特徴データと機器情報ＤＢが記憶する機器情報の特徴データとを前記優先度の順に比較し、所定の条件を満たさない機器情報を除外することを特徴とする。

本発明は、前記優先度対応機器同定手段は、特徴値のバラツキ度が中程度の被同定機器について、被同定機器と同定候補機器との特徴値の一致数から同定候補機器の順位を決めることを特徴とする。

本発明は、ネットワークに接続された複数の機器から通信情報を取得し、蓄積された前記通信情報から被同定機器の機器情報を推定する機器同定システムであって、前記通信情報から取得される特徴データに基づく特徴パターン値を記憶する特徴蓄積ＤＢと、前記特徴蓄積ＤＢが記憶する前記特徴パターン値に基づき優先度を算出し、優先度の高い特徴データに基づいて前記複数の機器のうち前記被同定機器に近い機器を推定する優先度対応機器同定手段と、を備えることを特徴とする。

本発明は、前記機器同定システムは、前記機器同定システムのネットワーク環境の違いによる、機器同定システムの通信情報に含まれる所定の特徴データに含まれる値のバラツキを判定し、優先度を変更することを特徴とする。

本発明は、ネットワークに接続された複数の機器から通信情報を取得し、蓄積された前記通信情報から被同定機器の機器情報を推定する機器同定方法であって、前記通信情報から取得される特徴データに基づく特徴パターン値を記憶する特徴蓄積記憶手順と、前記特徴蓄積手順において記憶される前記特徴パターン値に基づき優先度を算出し、優先度の高い特徴データに基づいて前記複数の機器のうち前記被同定機器に近い機器を推定する優先度対応機器同定手順を有することを特徴とする。

本発明は、ネットワークに接続された複数の機器から通信情報を取得し、蓄積された前記通信情報から被同定機器の機器情報を推定する機器同定プログラムであって、前記通信情報から取得される特徴データに基づく特徴パターン値を記憶する特徴蓄積記憶ステップと、前記特徴蓄積ステップにおいて記憶される前記特徴パターン値に基づき優先度を算出し、優先度の高い特徴データに基づいて前記複数の機器のうち前記被同定機器に近い機器を推定する優先度対応機器同定ステップと、をコンピュータに実行させるための機器同定プログラム。

この発明の一態様によれば、ネットワーク上に接続された機器の特徴を蓄積する機器同定装置において、機器毎に特徴値に基づいた特徴パターン値を用いて各特徴データの優先度が算出され、被同定機器の特徴データと複数の機器の特徴データとが優先度に応じて比較されることにより、被同定機器に近い機器を推定することができ、同定の精度を向上させメンテナンス稼動を削減することができる。

本発明の実施形態による機器同定システムの構成を示すブロック図である。 同実施形態による機器同定装置内に機器情報辞書、すなわち機器情報ＤＢが内包されている場合の構成を示すブロック図である。 同実施形態によるプロトコル特徴解析の例を示した図である。 同実施形態によるプロトコル特徴解析の例を示した図である。 同実施形態によるプロトコル特徴解析の例を示した図である。 同実施形態によるプロトコル特徴解析の例を示した図である。 同実施形態によるアクティブ特徴抽出の例を示した図である。 同実施形態によるアクティブ特徴抽出の例を示した図である。 同実施形態による特徴蓄積ＤＢ、機器情報ＤＢ、端末情報ＤＢ、及び環境設定ファイルにおけるデータ構成例を示す図である。 同実施形態による特徴蓄積テーブルのデータ構成例である。 同実施形態による機器同定装置の辞書作成段階における全体動作を説明するためのフローチャートである。 同実施形態による蓄積データ解析特徴抽出バンドルの動作を説明するためのフローチャートである。 同実施形態による蓄積データ解析特徴抽出処理で作成される調査特徴名リストの一例を示す図である。 同実施形態による特徴パターン値算出処理に連続出現数検出処理を用いる場合の初期設定ファイルに含まれる項目及び登録例を示す概念図である。 同実施形態による特徴パターン値算出処理にバラツキ検出処理を用いる場合の初期設定ファイルに含まれる項目及び登録例を示す図である。 同実施形態による特徴パターン値算出処理に出現頻度検出処理を用いる場合の初期設定ファイルに含まれる項目及び登録例を示す図である。 同実施形態による特徴パターン値算出処理に周期検出処理を用いる場合の初期設定ファイルに含まれる項目及び登録例を示す図である。 同実施形態による連続出現数検出処理を説明するためのフローチャートである。 同実施形態による特徴蓄積テーブルから解析対象となるＭＡＣアドレス、ＩＰアドレス、特徴名、記録日時のレコードを検出対象の期間で抽出した特徴データの一例を示す図である。 同実施形態による図１９の例における登録種別毎の特徴値の例を示した図である。 同実施形態による図１９の例において登録種別が「ｍａｘ」に設定されている場合の特徴パターン値の登録データの図である。 同実施形態によるバラツキ検出処理を説明するためのフローチャートである。 同実施形態による出現頻度検出処理を説明するためのフローチャートである。 同実施形態による送信周期検出処理を説明するためのフローチャートである。 同実施形態による各特徴パターン値算出処理における特徴蓄積への特徴パターン名と特徴パターン値との登録例を示す図である。 同実施形態による機器同定装置の機器同定段階における全体動作を説明するためのフローチャートである。 同実施形態によるＷｅｂＵＩバンドルのＷｅｂサーバ機能による検出機器リストの表示画面例である。 同実施形態によるＷｅｂＵＩバンドルのＷｅｂサーバ機能による詳細画面例である。 同実施形態によるＷｅｂＵＩバンドルの処理を説明するためのフローチャートである。 本実施形態における優先度判定処理において被同定機器が有する特徴値の出現頻度と特徴値のバラツキ度と優先度判定の優先度とに対する同定候補機器が有する類似する機器情報データの概要を示す図である。 同実施形態による図２９のステップＳｇ７とステップＳｇ１５とにおいて実行される優先度判定処理を説明するためのフローチャートである。 同実施形態による図２９のステップＳｇ１９の辞書登録処理について説明するフローチャートである。 同実施形態による機器同定処理において使用される環境ファイル読込みの例を示したものである。 同実施形態による機器同定処理において使用される非類似データ除外定義ファイル例である。 同実施形態による機器同定処理について説明するフローチャートである。 同実施形態による非類似データ除外処理について説明するフローチャートである。 同実施形態による順位決定処理について説明するフローチャートである。 同実施形態による表示情報決定処理における表示内容の集約処理の概念図である。 同実施形態による機器情報辞書サーバ装置内に機器情報辞書が内包されている場合の構成を示すブロック図である。 同実施形態による環境依存検出処理を説明するフローチャートである。 同実施形態による辞書登録バンドルが特徴値の優先度を変更するルールを示す例である。 同実施形態による機器同定装置と機器情報辞書サーバ装置とが含まれるシステム構成における辞書登録処理について説明するフローチャートである。

本実施形態における機器同定システムは、ホームネットワーク上に接続されたネットワーク家電等の機器の特徴を蓄積して同定する方式として、機器毎に通信情報に含まれる特徴値の出現頻度、特徴値のバラツキ度を用いて特徴名毎の優先度を判定し、被同定機器と推定される機器とを優先度に応じて比較し類似機器を抽出することで、機器毎、特徴名毎の同定寄与度を反映する。なお、以下の説明において、機器が送受信する通信情報の特徴名、特徴値、特徴パターン名、特徴パターン値を含むデータを「特徴データ」と総称する。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。

図１は、本発明の実施形態による機器同定システムの構成を示すブロック図である。図１において、機器同定システム１は、機器情報辞書サーバ装置１０、機器同定装置１１、及びＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）に接続されたネットワーク家電１２−１〜１２−５を含む。機器情報辞書サーバ装置１０と機器同定装置１１とは広域ネットワーク（ＷＡＮ；Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）１３を介して接続されている。機器情報辞書サーバ装置１０は、機器情報辞書を管理し、機器同定装置１１からの要求に応じて、機器同定装置１１から受信した特徴データに最も近い情報を持つ機器情報を抽出して返信する。但し、本実施形態では、機器同定装置１１内に機器情報辞書が内包されているケースも許容しており、その場合、機器情報辞書サーバ装置１０は不要となる。

機器同定装置１１は、ＬＡＮ内に接続されているネットワーク家電１２−１〜１２−５を検知し、個々のネットワーク家電１２−１〜１２−５へのコマンド送信結果のレスポンスパケット、またはネットワーク家電１２−１〜１２−５が送信するパケットをキャプチャし、その中から必要な情報を特徴として蓄積する。

図２は、本実施形態による機器同定装置１１内に機器情報辞書、すなわち機器情報ＤＢ１２２が内包されている場合の構成を示すブロック図である。図２において、機器同定装置１１は、キャプチャバンドル１１１、プロトコル特徴解析バンドル１１２、アクティブ計測バンドル１１３、ＤＢアクセスバンドル１１４、機器同定バンドル１１５、ＷｅｂＵＩバンドル１１６、特徴蓄積判定バンドル１１７、蓄積データ解析特徴抽出バンドル１１８、ＯＳＧｉＦＷ（Ｏｐｅｎ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ Ｇａｔｅｗａｙ ｉｎｉｔｉａｔｉｖｅ Ｆｒａｍｅ Ｗｏｒｋ）１２０、特徴蓄積ＤＢ１２１、機器情報ＤＢ１２２、端末情報ＤＢ１２３、環境設定ファイル１２４を備える。
また、機器同定装置１１は、蓄積した特徴データと機器情報辞書すなわち機器情報ＤＢ１２２が記憶する特徴データとの比較を行い、最も近い機器情報を取得して出力する。
ここで、プロトコル特徴解析バンドル１１２は、ＴＣＰ（Ｔｒａｎｓｉｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）等のプロトコル毎に複数存在する。また、アクティブ計測バンドル１１３は、ＡＲＰ（Ａｄｄｒｅｓｓ Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）等のプロトコル毎に複数存在する。また、蓄積データ解析特徴抽出バンドル１１８は、特徴毎に存在する。

キャプチャバンドル１１１は、機器同定装置１１と同じネットワークに接続されているネットワーク家電１２−１〜１２−５が送信するパケットをキャプチャし、該当プロトコルを識別して該当のプロトコル特徴解析バンドル１１２へ情報を引き継ぐ。
プロトコル特徴解析バンドル１１２は、プロトコル毎の解析を実施し、機器同定に必要となる特徴を抽出し、ＤＢアクセスバンドル１１４にＤＢ登録を登録する。プロトコル解析の例としては、ＴＣＰ（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）解析・ＳＳＬ（Ｓｅｃｕｒｅ Ｓｏｃｋｅｔ Ｌａｙｅｒ）解析・ＷＯＬ（Ｗａｋｅ Ｏｎ ＬＡＮ）解析等がある。
図３〜図６は、本実施形態におけるプロトコル特徴解析の例を示した図である。
例えば、ＡＲＰを含むプロトコル毎に所定の解析処理が適用され、特徴蓄積ＤＢ１２１に、ＭＡＣアドレス、ＩＰアドレス、「ＡＲＰ＿ＲＥＱ」等の所定の特徴名、及び特徴値を含む解析結果が登録されることを示している。

アクティブ計測バンドル１１３は、機器同定装置１１と同一ネットワークに接続するネットワーク家電１２−１〜１２−５に対してコマンドを送信し、応答結果から特徴を抽出してＤＢアクセスバンドル１１４に抽出した特徴データを登録する。例えば、アクティブ計測バンドル１１３は、ａｒｐｉｎｇコマンドを送信し、応答状況から機器を検出し、検出した情報から確認できる該当機器のＴＣＰポート開閉状況を特徴データとしてＤＢアクセスバンドル１１４に抽出した特徴データを登録する。
図７と図８は、本実施形態におけるアクティブ特徴抽出の例を示した図である。
例えば、ＷｅｂＴｏｐＰａｇｅ解析を含む抽出方式毎に所定の抽出処理が適用され、特徴蓄積ＤＢ１２１に、ＭＡＣアドレス、ＩＰアドレス、「ＷＥＢ＿ＵＩ＿ＴＩＴＬＥ」等の所定の特徴名、及び特徴値を含む抽出結果が登録されることを示している。
ＤＢアクセスバンドル１１４は、登録されている特徴データを指定のテーブルに登録する。ＤＢアクセスバンドル１１４は、予め定められた条件で特徴蓄積ＤＢ１２１、機器情報ＤＢ１２２、端末情報ＤＢ１２３、環境設定ファイル１２４からデータを抽出する。

機器同定バンドル１１５は、ＷｅｂＵＩバンドル１１６から受信した被同定機器の特徴データと、機器情報辞書に登録されている特徴データとを特徴毎の優先度に従い比較し、最も近い特徴データを持つ機器情報を抽出して返信する。

ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、Ｗｅｂサーバとして、検出機器リスト画面と詳細画面とを作成し表示する。検出機器リスト画面では、ＭＡＣ（Ｍｅｄｉａ Ａｃｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ）アドレス毎に機器情報を出力する。ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、端末情報ＤＢ１２３から、及び特徴蓄積ＤＢ１２１から、機器情報を抽出する。検出機器リスト画面は、ＭＡＣアドレス毎に詳細ボタンと機器同定ボタンとを持ち、詳細ボタンを押下した場合、詳細画面を表示する。機器同定ボタンを押下した場合には、ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、特徴蓄積ＤＢ１２１から該当ＭＡＣアドレスを持つ特徴データを抽出して機器同定バンドル１１５に通知し、優先度判定処理を行う。ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、同定候補機器の結果を得て表示する。

詳細画面では、特徴蓄積ＤＢ１２１から該当ＭＡＣアドレスを含む特徴データを抽出し、優先度判定処理を行う。抽出した特徴データは、画面に表示される。また、該当ＭＡＣアドレスを持つ機器に対する機器情報（例えば、カテゴリ・メーカ名・製品名・型番・コメント等）の入力エリアと登録ボタン・キャンセルボタンとを表示する。登録ボタンが押下された場合には、特徴データと機器名、型番等を含む機器情報とを機器情報ＤＢ１２２に登録する。

特徴蓄積判定バンドル１１７は、検出済みの特徴抽出状況を周期的に監視し、辞書登録・機器同定を実行するのに十分な特徴データが蓄積されているかを判定する。なお、機器同定装置１１を常駐化するなど、予め長時間起動していることが前提の場合、特徴データの蓄積量の判定を行う必要がないため本機能は必須ではない。

蓄積データ解析特徴抽出バンドル１１８は、特徴蓄積ＤＢ１２１から接続中の機器のＭＡＣアドレス・ＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）アドレス毎に特徴データを抽出し、プロトコル毎の送信間隔・連続送信数・特徴値のバラツキ状況・送信頻度など、機器毎のパケット送信に関する特徴データを抽出し、抽出した特徴データに基づき決定された特徴値を含む特徴データを特徴蓄積ＤＢ１２１に登録する。詳細は後述するが、ここでは概要を説明する。
例えば、特徴名「ＴＣＰ＿ＯＰＴ＿３」に対し、特徴値の「バラツキ検出」を行う場合、特徴蓄積ＤＢ１２１から検証対象の特徴名「ＴＣＰ＿ＯＰＴ＿３」を含むレコード（ＭＡＣアドレス、ＩＰアドレス、特徴名、特徴値、及び記録日時）を抽出する。ここで、複数のレコードが抽出された場合、各レコードの特徴値を比較し、特徴値が全て同じであればバラツキが小さいことを示す「Ｌ（Ｌｏｗ）」を、特徴値が２から３パターンあればバラツキが中程度であることを示す「Ｍ（Ｍｉｄｄｌｅ）」を、特徴値が４パターン以上あればバラツキが大きいことを示す「Ｈ（Ｈｉｇｈ）」を、特徴名「ＴＣＰ＿ＯＰＴ＿３」のバラツキ度、すなわち特徴パターン値として特徴蓄積ＤＢ１２１に登録する。

図９は、本実施形態による、特徴蓄積ＤＢ１２１、機器情報ＤＢ１２２、端末情報ＤＢ１２３、及び環境設定ファイル１２４におけるデータ構成例を示す図である。

特徴蓄積ＤＢ１２１は、ＤＢアクセスバンドル１１４を介して取得した特徴データを蓄積する。特徴蓄積ＤＢ１２１は、ＭＡＣアドレス、ＩＰアドレス、特徴名、特徴値、記録日時の各項目を含む特徴蓄積テーブル１２１ａを備えている。また、特徴蓄積ＤＢ１２１は、ＭＡＣアドレス、ＩＰアドレス、特徴パターン名、特徴パターン値、記録日時の各項目を含む特徴パターン蓄積テーブル１２１ｂを備えている。

図１０は、本実施形態による特徴蓄積テーブル１２１ａのデータ構成例である。
例えば、最初のデータとして、ＭＡＣ＿ＡＤＤＲＥＳＳ「ａａ：ｂｂ：ｃｃ：ａａ：ｂｂ：ｃｃ」、ＩＰ＿ＡＤＤＲＥＳＳ「１９２．１６８．０．１」、特徴名「ＡＲＰ＿ＲＥＱ」、特徴値「１９２．１６８．０．１０」、記録日時「２０１２／７／１０ １０：４７：０３．０」が示されている。

機器情報ＤＢ１２２は、機器同定装置１１が学習した機器情報を蓄積し、辞書作成装置ＩＤ、学習ＩＤ、カテゴリ、メーカ名、機器名、型番、コメント、学習日時の各項目を含む型番テーブル１２２ａと、辞書作成装置ＩＤ、学習ＩＤ、特徴名、特徴値、優先度の各項目を含む詳細テーブル１２２ｂと、環境依存特徴名、環境依存特徴値の各項目を含む環境依存特徴テーブル１２２ｃ、とを備えている。
機器情報ＤＢ１２２が記憶する機器情報は、ＷｅｂＵＩバンドル１１６が検出機器リスト画面を作成する際に用いられる。辞書作成装置ＩＤは特徴を収集した機器同定装置を識別するものである。学習ＩＤは、機器情報がユーザにより登録されるときに連番で採番される。
なお、コメントは登録時の環境の条件などを記録してもよく、製品についてのコメントを記録してもよい。

端末情報ＤＢ１２３は、端末ＩＤ、ＭＡＣアドレス、ＩＰアドレス、接続状態、蓄積モード、蓄積状態の各項目を含む端末情報テーブル１２３ａと、端末ＩＤ、カテゴリ、メーカ名、機器名、型番、コメントの各項目を含む推定情報テーブル１２３ｂとを備えている。
接続状態は、ネットワークに接続中（ＯＮ）、または以前検出されたが現在は非接続（ＯＦＦ）を示す状態が登録される。接続中か否かについては、ＡＲＰコマンドの応答結果から判定してもよく、例えば、特徴蓄積テーブルの登録状況から登録があった場合に接続中（ＯＮ）、一定時間特徴の蓄積がない場合を非接続（ＯＦＦ）としてもよい。
蓄積モードおよび蓄積状態は、特徴蓄積判定バンドル１１７が特徴蓄積状況を登録するものである。蓄積モードが「通常モード」のとき、蓄積状態は「蓄積中」または「完了」が登録される。蓄積モードが「監視モード」のとき、蓄積状態は「監視中」「更新」「完了」のいずれかが登録される。
端末情報テーブル１２３ａは、アクティブ計測バンドル１１３がネットワークに接続中の機器を最初に検出したときに登録される。
推定情報テーブル１２３ｂは、ＷｅｂＵＩバンドル１１６の検出機器リスト画面において、固有のＭＡＣアドレスを有する被同定機器に対して機器同定が実行されたときに登録される。

環境設定ファイル１２４は、初期設定テーブル１２４ａ、すなわち初期設定ファイルを備える。例えば、機器同定装置１１における機器同定処理及びそれに含まれるサブルーチン処理等で用いられる初期設定値が記憶された複数の初期設定テーブルを有する。

次に、本実施形態による機器同定装置１１の動作について説明する。
本実施形態による機器同定装置１１の動作を、（ａ）辞書作成段階、（ｂ）機器同定段階の２つに分けて説明する。以下にそれぞれについて詳しく説明する。

（ａ）辞書作成段階
図１１は、本実施形態による機器同定装置１１の辞書作成段階における全体動作を説明するためのフローチャートである。辞書作成段階においては、まず、機器同定装置１１は、ネットワークに接続されたネットワーク家電１２−１〜１２−５に対してコマンドを送信した結果のレスポンスパケットを受信し、また、ネットワーク家電１２−１〜１２−５が送信するパケットをキャプチャする。次に、取得したパケットから必要な情報を特徴データとして特徴蓄積ＤＢ１２１に登録する。次に、機器同定装置１１は、蓄積データ解析特徴抽出処理により、特徴データの蓄積パターンに基づく特徴データを抽出し、特徴蓄積ＤＢ１２１に登録する。そして、特徴蓄積ＤＢから抽出された特徴データとユーザに入力されたデータとをマッピングにより対応付けし、対応付けされた機器情報を機器情報ＤＢ１２２に登録する。

まず、プロトコル特徴解析バンドル１１２、及びアクティブ計測バンドル１１３は、ネットワークに接続されたネットワーク家電１２−１〜１２−５が送信するパケットを取得し、その中から必要な情報を特徴データとして解析する（ステップＳａ１）。次に、ＤＢアクセスバンドル１１４は、特徴蓄積ＤＢ１２１に特徴データとして登録する（ステップＳａ２）。

次に、蓄積データ解析特徴抽出バンドル１１８は、特徴蓄積ＤＢ１２１から接続中の機器のＩＰアドレス毎に特徴データを抽出する。具体的には、プロトコル毎の送信間隔、連続送信数、特徴値のバラツキ状況、送信頻度など、機器毎のパケット送信に関する特徴データの蓄積パターンに基づく特徴を抽出する。蓄積データ解析特徴抽出バンドル１１８は、解析結果に基づいて特徴蓄積ＤＢ１２１に特徴値を登録する（ステップＳａ３）。
次に、ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、機器情報ＤＢ１２２に登録する機器の特徴データを特徴蓄積ＤＢ１２１から読み出して機器同定バンドル１１５に通知し、優先度判定処理を行う。そして、ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、同定候補機器の結果を得て表示する（ステップＳａ４）。

そして、ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、特徴蓄積ＤＢ１２１から読み出された特徴データと入力されたデータ（利用者から入力される型番）とを対応付けるマッピングをし、機器情報ＤＢ１２２に機器情報として登録する（ステップＳａ５）。

図１２は、本実施形態による蓄積データ解析特徴抽出バンドルの動作を説明するためのフローチャートである。なお、蓄積データ解析特徴抽出バンドル１１８は、後述する特徴蓄積パターン毎に複数起動し処理を行う。ここで説明するフローチャートは、共通のフローを説明するためのものである。

まず、蓄積データ解析特徴抽出バンドル１１８は、予め定められた初期設定ファイルを読込む（ステップＳｂ１）。
蓄積データ解析特徴抽出バンドル１１８は、読込んだ初期設定ファイルが含む検出対象特徴名を調査特徴名リストとして作成する（ステップＳｂ２）。
図１３は、本実施形態における蓄積データ解析特徴抽出処理で作成される調査特徴名リストの一例を示す図である。項目「特徴名」にはステップＳｂ１で取得した特徴名が含まれる。例えば、「ＴＣＰ＿ＯＰＴ＿３」は、ＴＣＰパケットのオプション番号３という検出対象特徴名である。
次に、端末情報テーブル１２３ａからネットワーク接続中機器のＩＰアドレスとＭＡＣアドレスを取得し、調査ＩＰ／ＭＡＣアドレスリストを作成する（ステップＳｂ３）。調査ＩＰ／ＭＡＣアドレスリストは、項目「ＭＡＣ＿ＡＤＤＲＥＳＳ」と「ＩＰ＿ＡＤＤＲＥＳＳ」とに、例えばそれぞれ「ａａ：ｂｂ：ｃｃ：ａａ：ｂｂ：ｃｃ」と「１９２．１６８.０．１」という値を含む。
次に、蓄積データ解析特徴抽出バンドル１１８は、ステップＳｂ４では、全ての調査ＩＰ／ＭＡＣアドレスリストが設定されるまで、以下に説明するステップＳｂ５〜Ｓｂ１０を繰り返す。まず、蓄積データ解析特徴抽出バンドル１１８は、特徴蓄積テーブル１２１ａから調査するＩＰ／ＭＡＣアドレスに対応した特徴データのレコードを取得する（ステップＳｂ５）。次に、ステップＳｂ６では、調査特徴名リストに含まれる全ての特徴名に対応する特徴パターン値が設定されるまで、以下に説明するステップＳｂ７〜Ｓｂ１０を繰り返す。まず、調査特徴名のレコードを抽出する（ステップＳｂ７）。
次に、検出期間に含まれる対象時刻のレコードを抽出する（ステップＳｂ８）。
次に、後述する特徴蓄積パターンに応じた特徴パターン値算出処理を実行する（ステップＳｂ９）。次に、算出した特徴パターン値を特徴パターン蓄積テーブル１２１ｂに登録する（ステップＳｂ１０）。
次に、蓄積データ解析特徴抽出バンドル１１８は、予め定められた周期時間は経過したか否かを判定する（ステップＳｂ１１）。周期時間が経過した場合（ステップＳｂ１１のＹＥＳ）、ステップＳｂ３に戻り処理を続ける。一方、実行周期が経過していない場合（ステップＳｂ１１のＮＯ）、ユーザの応答により終了するか否かを判定する（ステップＳｂ１２）。終了しない場合（ステップＳｂ１２のＮＯ）、ステップＳｂ１１に戻り処理を続ける。一方、終了する場合（ステップＳｂ１２のＹＥＳ）、処理を終了する。

ここで、上述した特徴蓄積パターンに応じた特徴パターン値算出処理について詳細に説明する。
特徴パターン値算出処理は、予め設定された特徴名に対して４つの処理から選択される。特徴パターン値算出処理は、連続出現数検出処理、バラツキ検出処理、出現頻度検出処理、送信周期検出処理の４つを含む。いずれの特徴パターン値算出処理により解析するかは、機器同定装置１１がどの特徴値が検出されたかに基づいて初期設定ファイルから判定する。
この特徴パターン値算出処理において、蓄積データ解析特徴抽出バンドル１１８は、特徴データから特徴値の蓄積パターンを解析し、解析した結果を特徴パターン名と特徴パターン値として決定する。

特徴パターン値算出処理においては、予め設定を必要とする項目があり、初期設定ファイルとして登録される。環境設定ファイル１２４が初期設定テーブル１２４ａ、すなわち初期設定ファイルを記憶している。図１４から図１７に各処理方式の初期設定ファイルの登録例を示す。
図１４は、本実施形態における特徴パターン値算出処理に連続出現数検出処理を用いる場合の初期設定ファイルに含まれる項目及び登録例を示す図である。

初期設定項目について図１４の例をもとに説明する。
実行周期は、特徴パターン値算出処理（図１４の例では連続出現数検出処理）の実行周期である。なお、実行周期が検出範囲と同じ場合、一つの項目で２つの設定値を兼ねるようにしてもよい。

検出範囲は、特徴データの検出対象となる記録日時の範囲である。処理実行時の時刻を基準とし、検出範囲として設定された時間を遡った範囲が検出対象の範囲となる。

検出対象特徴名は、検出対象の特徴名である。複数の特徴名が指定可能である。なお、この設定方法に限らず、特徴値算出処理の検出対象外とする特徴名を指定するようにしてもよい。また、全ての特徴名を検出対象としてもよい。

カウント種別は、検出対象となる特徴名データが記録された際、特徴値毎にカウントするか否かを規定するものである。例えば、特徴名「ＴＣＰ＿ＯＰＴ＿８」は常に特徴値が変動する。また、特徴名「ＡＲＰ＿ＲＥＱ」は、限定された複数の機器に対し送信が行われるという動作のため特徴値が複数のパターンとして示される。
そのため、例えば次のように規定する。登録値が０であれば特徴値を区別せずにカウントする、登録値が１であれば特徴値が同じ値をグループとしてグループ毎にカウントする。なお、カウント種別とその設定方法は、特定の特徴名に対して定められる。

連続出現判断基準は、特徴データが連続出現であると判定するために基準とする記録日時の差分値である。例えば、連続出現判断基準を１秒とすると、検出対象の特徴名が出現した時点から１秒以内に同一の特徴名が出現した場合に、該特徴名が連続出現したと判定され、カウントされる。

登録種別は、処理の結果が複数のデータとなる場合の代表値を指定するものである。例えば、複数の特徴値を有す特徴名のデータにおいて、連続出現回数は複数の特徴値毎にカウントされる。その結果、カウント数が複数存在するため最大値、最頻値等の代表値を一つ指定し特徴値とする。なお、代表値として最頻値、中央値、最大値などがあるが、単に一つを指定する方法に限らず、予め定めた条件に基づき、複数の代表値から一つを選択するようにしてもよい。例えば、特徴値毎にカウントされた値の中から最初に最頻値（ｍｏｄｅ）を選択し、最頻値が特定できない場合に中間値（ｍｅｄｉａｎ）を選択し、中間値が特定できない場合に最大値（ｍａｘ）を選択するようにしてもよい。

図１５は、本実施形態における特徴パターン値算出処理にバラツキ検出処理を用いる場合の初期設定ファイルに含まれる項目及び登録例を示す図である。
図１５において、図１４の説明で既出の項目以外にバラツキ閾値の項目がある。
バラツキ閾値は、特徴パターン値算出処理で算出される値の異なる特徴値の数を、予め初期設定ファイルにおいて設定された条件に基づきバラツキ度合いのランクに変換するための閾値である。図１５の例に示すように、特徴値の値の異なる数、すなわちバラツキ値が５以上の場合、特徴パターン値として「Ｈ（Ｈｉｇｈ）」を登録し、バラツキ値が２未満の場合、特徴パターン値を「Ｌ（Ｌｏｗ）」を登録することで特徴値のバラツキ度合いをランクとして示す。

図１６は、本実施形態における特徴パターン値算出処理に出現頻度検出処理を用いる場合の初期設定ファイルに含まれる項目及び登録例を示す図である。
図１６において、図１４及び図１５の説明で既出の項目以外に出現頻度閾値の項目がある。
出現頻度閾値は、特徴データの記録日時の差分の平均値をランク付けするための閾値である。例えば、前記平均値に基づき次のようにランクを登録する。平均値が、５分未満：ランクＳ、１５分未満５分以上：ランクＡ、１２時間未満１５分以上：ランクＢ、のように登録する。

図１７は、本実施形態における特徴パターン値算出処理に周期検出処理を用いる場合の初期設定ファイルに含まれる項目及び登録例を示す図である。
図１７において、図１４から図１６の説明で既出の項目以外に周期検出閾値と、周期検出誤差との項目がある。
周期検出閾値は、周期算出の基とするデータ数を有効とするか否かを判定する値である。
周期検出誤差は、算出した値が周期として適当か否かを判定するための値である。具体的には、時系列順に検出した２つのデータの記録日時の差分値が誤差範囲内であれば周期とみなす。
端数処理単位は、端数処理の対象となる単位である。
端数処理方法は、切り上げ、切り捨て、四捨五入等の端数処理方法である。
厳密性要否は、周期検出の厳密性、ここでは、全ての検出周期が周期検出誤差を満たす必要があるか否かの設定である。
なお、初期設定ファイルは、処理毎の設定ファイルとして登録される方法に限らず、予めシステム設定ファイルで定められるようにしてもよい。

図１８は、本実施形態における連続出現数検出処理を説明するためのフローチャートである。
蓄積データ解析特徴抽出バンドル１１８は、前述の蓄積データ解析特徴抽出処理において、特徴蓄積テーブル１２１ａから検出対象特徴名で抽出されたレコード数は２つ以上か否かを判定する（ステップＳｃ１）。レコード数が２つ以上の場合（ステップＳｃ１：ＹＥＳ）、蓄積データ解析特徴抽出バンドル１１８は、初期設定ファイルのカウント種別の設定に基づき、特徴値が同じ値毎にレコードをカウントするか否かを判定する（ステップＳｃ２）。特徴値が同じ値のレコード毎にカウントしない場合、すなわち特徴値の違いを区別せずにカウントする場合（ステップＳｃ２のＮＯ）、蓄積データ解析特徴抽出バンドル１１８は、抽出されたレコードが記録日時の昇順で連続出現判断基準を満たすか否かを判定する（ステップＳｃ３）。抽出されたレコードが記録日時の昇順で連続判断基準を満たす場合（ステップＳｃ３：ＹＥＳ）、カウント種別の設定に基づき、該当するレコードをカウントする（ステップＳｃ４）。そして、蓄積データ解析特徴抽出バンドル１１８は、初期設定ファイルの登録種別の設定に基づき、特徴パターン値を決定して（ステップＳｃ５）、処理を終了する。
一方、ステップＳｃ１の処理において、レコード数が２つ以上でない場合（ステップＳｃ１：ＮＯ）、該当パターン値なしとし（ステップＳｃ７）、処理を終了する。
ステップＳｃ２の処理において、特徴値が同じ値毎にカウントする場合（ステップＳｃ２：ＹＥＳ）、特徴値が同じ値かつ対象レコード数が２つ以上か否かを判定する（ステップＳｃ６）。特徴値が同じ値かつ対象レコード数が２つ以上の場合（ステップＳｃ６：ＹＥＳ）、ステップＳｃ３に進み処理を続ける。一方、特徴値が同じ値かつ対象レコード数が２つ以上でない場合（ステップＳｃ６：ＮＯ）、該当パターン値なしとし（ステップＳｃ７）、処理を終了する。

ここで、連続出現数検出処理での特徴パターン値算出処理について例をあげて説明する。
図１９は、本実施形態における特徴蓄積テーブルから解析対象となるＭＡＣアドレス、ＩＰアドレス、特徴名、記録日時のレコードを検出対象の期間で抽出した特徴データの一例を示す図である。
図１９において、例えば、連続出現判断基準が１秒に設定され、かつ特徴値毎にカウントするよう設定されている場合、連続出現のカウント数は、特徴値「１９２．１６８．１．１０」が２カウント、特徴値「１９２．１６８．１．１」が２カウント、特徴値「１９２．１６８．１．１００」が３カウントとなる。
なお、カウント数が１以下の場合、連続出現なしと判定され、検出処理は終了する。

図２０は、本実施形態における図１９の例における登録種別毎の特徴値の例を示した図である。
図１９の例においては、登録種別が「ｍｏｄｅ」の場合、特徴パターン値は「２」、登録種別が「ｍｅｄｉａｎ」の場合、特徴パターン値は「２」、登録種別が「ｍａｘ」の場合、特徴パターン値は「３」、登録種別が「ｍｉｎ」の場合、特徴パターン値は「２」となる。

ここでは、特徴パターン値として、登録種別「ｍａｘ」の値を登録する例について説明する。
図２１は、本実施形態における図１９の例において登録種別が「ｍａｘ」に設定されている場合の特徴パターン値の登録データの図である。
項目として、ＭＡＣ＿ＡＤＤＲＥＳＳ、ＩＰ＿ＡＤＤＲＥＳＳ、特徴パターン名、特徴パターン値、記録日時が含まれる。

なお、上述の説明では、特徴値毎にカウント処理が行われカウント値が複数存在する場合、代表となる登録種別を選択して登録する方法を説明した。しかし、これに限らず、特徴値毎のカウント数を全て登録するようにしてもよい。例えば、図１９の例において、特徴パターン値算出結果として登録する特徴パターン名を「ｓｕｃｃｅｓｓｉｏｎ＿（特徴名）」とし、図１９の例における特徴名「ＡＲＰ＿ＲＥＱ」、特徴値「１９２．１６８．１．１０」のカウント数「２」と、特徴名「ＡＲＰ＿ＲＥＱ」、特徴値「１９２．１６８．１．１」のカウント数「２」と、特徴名「ＡＲＰ＿ＲＥＱ」、特徴値「１９２．１６８．１．１００」のカウント数「３」と、を特徴パターン値算出結果の特徴パターン値としてそれぞれ登録してもよい。

続いて、その他の特徴パターン値算出処理について説明する。
図２２は、本実施形態におけるバラツキ検出処理を説明するためのフローチャートである。
蓄積データ解析特徴抽出バンドル１１８は、特徴蓄積テーブル１２１ａから検出対象特徴名で抽出されたレコード数をカウントする（ステップＳｄ１）。
蓄積データ解析特徴抽出バンドル１１８は、特徴蓄積テーブル１２１ａから検出対象特徴名で抽出されたレコード数は２つ以上存在するか否かを判定する（ステップＳｄ２）。レコード数が２つ以上存在する場合（ステップＳｄ２のＹＥＳ）、検出対象特徴名で抽出されたレコードに含まれる特徴値の値が異なる数を算出する（ステップＳｄ３）。次に、算出した数を特徴値のバラツキ値とする（ステップＳｄ４）。そして、初期設定のバラツキ閾値に基づき、バラツキ値をバラツキ度合いを示す特徴パターン値に変換し、特徴パターン値を決定し（ステップＳｄ５）、処理を終了する。
一方、ステップＳｄ２の処理において、レコード数が２つ以上存在しない場合（ステップＳｄ２のＮＯ）、該当パターン値なしとし（ステップＳｄ６）、処理を終了する。

図２３は、本実施形態における出現頻度検出処理を説明するためのフローチャートである。
蓄積データ解析特徴抽出バンドル１１８は、特徴蓄積テーブル１２１ａから検出対象特徴名で抽出されたレコード数をカウントする（ステップＳｅ１）。なお、対象機器が起動中かどうかは機器同定装置１１が取得する通信情報から算出される。または、特徴蓄積ＤＢ１２１に記憶されているＡＲＰ応答パケットの特徴データから算出される。
蓄積データ解析特徴抽出バンドル１１８は、特徴蓄積テーブル１２１ａから検出対象特徴名で抽出されたレコード数は２つ以上存在するか否かを判定する（ステップＳｅ２）。レコード数が２つ以上存在する場合（ステップＳｅ２のＹＥＳ）、対象機器が起動中の時間範囲毎に時系列にレコード間の記録日時の差分値を算出する（ステップＳｅ３）。次に、各レコード間の差分値の平均値を算出する（ステップＳｅ４）。そして、初期設定のランク閾値に基づき、算出した値の平均値をランクに変換し、特徴パターン値を決定し（ステップＳｅ５）、処理を終了する。
一方、ステップＳｅ２の処理において、レコード数が２つ以上存在しない場合（ステップＳｅ２のＮＯ）、該当パターン値なしとし（ステップＳｅ６）、処理を終了する。

図２４は、本実施形態における周期検出処理を説明するためのフローチャートである。
蓄積データ解析特徴抽出バンドル１１８は、特徴蓄積テーブル１２１ａから検出対象特徴名で抽出されたレコードにおいて、対象機器が起動中の時間範囲に含まれるレコード数をカウントする（ステップＳｆ１）。なお、対象機器が起動中かどうかは機器同定装置１１が取得する通信情報から算出される。または、特徴蓄積ＤＢ１２１に記憶されているＡＲＰ応答パケットの特徴データから算出される。
蓄積データ解析特徴抽出バンドル１１８は、特徴蓄積テーブル１２１ａから検出対象特徴名で抽出されたレコード数は周期検出閾値以上存在するか否かを判定する（ステップＳｆ２）。レコード数が周期検出閾値以上存在する場合（ステップＳｆ２のＹＥＳ）、対象機器が起動中の時間範囲毎に時系列にレコード間の記録日時の差分を算出する（ステップＳｆ３）。次に、算出した差分値を時系列に比較し、周期検出誤差を満たす差分値の数を算出する（ステップＳｆ４）。
蓄積データ解析特徴抽出バンドル１１８は、初期設定ファイルから全ての検出周期が周期検出誤差条件を満たす必要があるか否かを判定する（ステップＳｆ５）。厳密性が不要である場合、周期検出誤差を満たす差分値の該当数が０より大きいか否かを判定する（ステップＳｆ６）。周期検出誤差を満たす差分値の該当数が０より大きい場合、周期検出誤差を満たす差分値の平均値を算出する（ステップＳｆ７）。次いで、算出した平均値の端数処理を行い、特徴パターン値を決定し（ステップＳｆ８）、処理を終了する。
一方、蓄積データ解析特徴抽出バンドル１１８は、ステップＳｆ２の処理において、特徴パターン蓄積テーブル１２１ｂのレコード数は２つ以上存在しない場合（ステップＳｆ２のＮＯ）、該当パターン値なしとし（ステップＳｆ９）、処理を終了する。
一方、蓄積データ解析特徴抽出バンドル１１８は、ステップＳｆ５の処理において、厳密性要否が不要でない場合（ステップＳｆ５のＮＯ）、周期検出誤差を満たす差分値の該当数が（レコード数−１）の値と等しいか否かを判定する（ステップＳｆ１０）。周期検出誤差を満たす差分値の該当数が（レコード数−１）の値と等しい場合（ステップＳｆ１０のＹＥＳ）、ステップＳｆ７の処理を続ける。
一方、周期検出誤差を満たす差分値の該当数が（レコード数−１）の値と等しくない場合（ステップＳｆ１０のＮＯ）、該当パターン値なしとし（ステップＳｆ１１）、処理を終了する。

図２５は、本実施形態における各特徴パターン値算出処理における特徴蓄積ＤＢ１２１への特徴パターン名と特徴パターン値との登録例を示す図である。
図２５に示すように、特徴ＤＢへ登録するレコードは、ＭＡＣアドレス、ＩＰアドレス毎に特徴パターン名、特徴パターン値の各項目を含む。特徴パターン名は、例えば、特徴パターン値算出処理による固有の名称と特徴名とを含む。例として、連続出現数検出の特徴パターン名は、「ｓｕｃｃｅｓｓｉｏｎ＿（特徴名）」と登録される。

（ｂ）機器同定段階
図２６は、本実施形態による機器同定装置１１の機器同定段階における全体動作を説明するためのフローチャートである。機器同定段階は、まず、ネットワークに接続された機器に対してコマンドを送信した結果のレスポンスパケット、及び機器が送信するパケットをキャプチャし、その中から必要な情報を特徴データとして蓄積する。次いで、蓄積した特徴データが含む内容が最も近い機器を機器情報ＤＢから抽出し、抽出した機器を被同定機器に対する推定候補として機器を同定する処理である。機器同定装置１１は、機器を同定する処理において、優先度判定処理と機器同定処理とを行う優先度対応機器同定手段を備える。

まず、プロトコル特徴解析バンドル１１２、及びアクティブ計測バンドル１１３は、ネットワークの機器Ｘすなわち、被同定機器が送信するパケットを受信し、その中から必要な情報を特徴として解析する（ステップＳｔ１）。次に、ＤＢアクセスバンドル１１４は、特徴蓄積ＤＢ１２１に特徴として登録する（ステップＳｔ２）。
次に、ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、利用者により機器同定が指示されると、機器Ｘの特徴データを特徴蓄積ＤＢ１２１から抽出する（ステップＳｔ３）。
そして、ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、優先度判定処理を実行する（ステップＳｔ４）。
次に、機器同定処理において、機器同定バンドル１１５は、非類似データ除外定義ファイルに基づいて定められた非類似データ除外条件に応じて、同定候補となっている機器情報レコードを絞り込む（ステップＳｔ５）。ここで非類似データは、被同定機器の特徴名と特徴値とに設定された優先度に対して、同定候補機器の特徴値の有無と特徴値のバラツキ度の条件と優先度とに基づき、候補から削除される同定候補機器のレコードを示す。
そして、機器同定バンドル１１５は、順位決定処理を実行し、被同定機器と同定候補機器との特徴データの一致する度合いより同定候補機器の順位を決定する（ステップＳｔ６）。
そして、機器同定バンドル１１５は、機器同定処理結果をＷｅｂＵＩバンドル１１６に通知し（ステップＳｔ７）、ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、該当機器を表示するとともに、端末情報ＤＢ１２３に登録する（ステップＳｔ８）。

まず、ＷｅｂＵＩバンドル１１６が備える画面表示機能について説明する。
図２７は、本実施形態におけるＷｅｂＵＩバンドル１１６のＷｅｂサーバ機能による検出機器リスト画面の表示例である。
検出機器リストは項目「ＭＡＣ＿ＡＤＤＲＥＳＳ」、「ＩＰ＿ＡＤＤＲＥＳＳ」、「カテゴリ」、「メーカ」、「機器名」、「型番」、「コメント」、及びレコード毎の「詳細」ボタン、「機器同定」ボタンを含む。各レコードは、被同定機器のＭＡＣアドレス／ＩＰアドレス毎に、推定される機器情報を、例えば４レコードずつ表示する。
ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、ユーザにより機器同定ボタンが押下されると、機器同定処理の実行及び処理結果の表示を行うとともに、該当機器の特徴データのレコード情報を端末情報ＤＢ１２３に記憶させる。
ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、ユーザにより詳細ボタンが押下されると図２８に示す詳細画面を表示する。

図２８は、本実施形態におけるＷｅｂＵＩバンドル１１６のＷｅｂサーバ機能による詳細画面例である。
詳細画面は、画面上部に項目「特徴名」と「特徴値」とを含むリストを表示する。
また、詳細画面は、画面下部にユーザによる機器情報入力部を備える。項目は、「カテゴリ」、「メーカ」、「機器名」、「型番」、及び「コメント」を含む。
また、詳細画面は、画面最下部に、「登録」ボタンと「キャンセル」ボタンとを備える。「登録」ボタンを押下すると、ユーザによって入力された機器名、型番等を含む機器情報を機器情報ＤＢ１２２に登録し、検出機器リスト画面に戻る。「キャンセル」ボタンを押下すると、検出機器リスト画面に戻る。

図２９は、本実施形態におけるＷｅｂＵＩバンドル１１６の処理を説明するためのフローチャートである。まず、ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、端末情報テーブル１２３ａを参照し、ネットワークに接続中の機器端末情報を機器情報ＤＢ１２２から取得し、検出機器リスト画面を表示する（ステップＳｇ１）。次に、ユーザが画面上の操作ボタンから実行したい手順を選択する（ステップＳｇ２）。

ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、検出機器リスト画面の機器同定ボタンが押下されたか否かを判定する（ステップＳｇ３）。機器同定ボタンが押下された場合（ステップＳｇ３のＹＥＳ）、ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、指定されたＭＡＣアドレス・ＩＰアドレスに該当するレコードを特徴蓄積ＤＢ１２１から抽出する（ステップＳｇ４）。次に、抽出したレコードから特徴名リストを作成する（ステップＳｇ５）。そして、ステップＳｇ６では、各特徴名に対する設定が終了するまでステップＳｇ７からＳｇ８を繰り返す。
ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、優先度判定処理を実行する（ステップＳｇ７）。
ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、判定結果の優先度に基づき機器同定バンドル１１５に登録される特徴名リストに含まれる項目「特徴値」の値を決定する（ステップＳｇ８）。

そして、ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、機器同定処理を実行する（ステップＳｇ９）。
次いで、ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、機器同定結果を端末情報ＤＢ１２３に登録し（ステップＳｇ１０）、ステップＳｇ１に戻る。
一方、ステップＳｇ３において、機器同定ボタンが選択されない場合（ステップＳｇ３のＮＯ）、詳細ボタンが選択されたか否かを判定する（ステップＳｇ１１）。詳細ボタンが選択された場合（ステップＳｇ１１のＹＥＳ）、ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、指定されたＭＡＣアドレス・ＩＰアドレスに該当するレコードを特徴蓄積ＤＢ１２１から抽出する（ステップＳｇ１２）。次に、抽出したレコードから特徴名リストを作成する（ステップＳｇ１３）。そして、ステップＳｇ１４では、各特徴名に対する優先度の設定が終了するまでステップＳｇ１５からＳｇ１６を繰り返す。

ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、優先度判定処理を実行する（ステップＳｇ１５）。
ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、優先度判定処理の判定結果の優先度に基づき機器同定バンドル１１５に登録される特徴名リストに含まれる項目「特徴値」の値を決定する（ステップＳｇ１６）。
算出したデータに基づき詳細画面を表示する（ステップＳｇ１７）。

次に、ユーザにより機器情報が入力される（ステップＳｇ１８）。そして、辞書登録処理を実行し（ステップＳｇ１９）、次いでステップＳｇ１に戻る。
一方、ステップＳｇ１１において、詳細ボタンが選択されない場合（ステップＳｇ１１のＮＯ）、ユーザからの応答により終了するか否かを判定する（ステップＳｇ２０）。終了しない場合（ステップＳｇ２０）、ステップＳｇ１に戻る。ユーザからの応答により終了する場合（ステップＳｇ２０のＹＥＳ）、処理を終了する。

ここで、図２９のステップＳｇ７とステップＳｇ１５とにおいて実行される優先度判定処理を説明する。
図３０は、本実施形態における優先度判定処理において被同定機器が有する特徴値の出現頻度と特徴値のバラツキ度と優先度判定の優先度とに対する同定候補機器が有する類似する機器情報データの概要を示す図である。
例えば、対象とする特徴値の出現頻度が「Ｓ」（頻度高）、特徴値のバラツキ度が「Ｌ」（バラツキ低）の場合、優先度は「１」となる。これは、被同定機器は、必ず特徴値となる値を有し、該特徴値と同定候補機器の特徴値とがまず一致することに基づいている。

なお、図３０の概念図において、特徴値の発生頻度、バラツキ度を３段階としているが、これに限らず、特徴値に応じて適当に設定してよい。これにより、例えば、特徴値の発生頻度やバラツキ度のパターン数が多くなれば、優先度の変化度合いも大きくなる。

優先度判定処理において、ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、予め初期設定ファイルに登録された最優先登録特徴名、特徴名の出現頻度、及び特徴値のバラツキ度により該当する特徴名の優先度を決定する。
最優先登録特徴名は、機器同定への寄与度が高いことが明確な特徴名が初期設定ファイルにより定義される。例えば、ＭＡＣアドレスの上位３バイトとして示されるＯＵＩ（Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎａｌｌｙ Ｕｎｉｑｕｅ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）コードのように、メーカ名が識別できるものが該当する。なお、ＯＵＩコードは、同一メーカでも複数のＯＵＩコードを所有することがあるため、メーカ名への変換を行ってもよい。
最優先特徴名以外の優先度判定は、蓄積データ解析特徴抽出バンドル１１８で取得した、出現頻度検出および特徴値のバラツキ検出の結果を用いる。例えば該当の特徴名が「ＴＣＰ＿ＯＰＴ＿３」の場合、「ＴＣＰ＿ＯＰＴ＿３」の出現頻度は特徴パターン名「ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ＿ＴＣＰ＿ＯＰＴ＿３」で表され、特徴値のバラツキ度は特徴パターン名「ｕｎｅｖｅｎ＿ＴＣＰ＿ＯＰＴ＿３」で表される。ここで、「ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ＿ＴＣＰ＿ＯＰＴ＿３」の特徴パターン値が、特徴値の発生頻度の「高」を表す「Ｓ」であり、「ｕｎｅｖｅｎ＿ＴＣＰ＿ＯＰＴ＿３」の特徴パターン値が、特徴値のバラツキが小さいことをあらわす「Ｌ」であった場合、同一機器は必ず「ＴＣＰ＿ＯＰＴ＿３」の特徴値を持ち、かつ特徴値は同じになることが分かるため、優先度を高く設定する。逆に、「ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ＿ＴＣＰ＿ＯＰＴ＿３」の特徴パターン値が、発生頻度の「低」を表す「Ｂ」であり、「ｕｎｅｖｅｎ＿ＴＣＰ＿ＯＰＴ＿３」の特徴パターン値が、特徴値のバラツキが大きいことをあらわす「Ｈ」であった場合、この機器を含む機種において特徴名「ＴＣＰ＿ＯＰＴ＿３」は比較対象としてあまり意味を成さないものであることがわかるため該特徴名の優先度を低く設定する。

図３１は、本実施形態における図２９のステップＳｇ７とステップＳｇ１５とにおいて実行される優先度判定処理を説明するためのフローチャートである。
まず、ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、図２９のステップＳｇ６またはＳｇ１４において設定する特徴名がデータなしであるか否かを判定する（ステップＳｈ１）。該特徴名がデータなしでない場合（ステップＳｈ１のＮＯ）、該特徴名が「最優先登録特徴名」であるか否かを判定する（ステップＳｈ２）。該特徴名が「最優先登録特徴名」でない場合（ステップＳｈ２のＮＯ）、該特徴名に対応する特徴値の出現頻度を抽出する（ステップＳｈ３）。

次に、該特徴名に対応する特徴値のバラツキ度合い、すなわち特徴パターン値を特徴蓄積ＤＢ１２１から抽出する（ステップＳｈ４）。そして、ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、該特徴値の出現頻度が高いか否かを判定する（ステップＳｈ５）。出現頻度が高くない場合（ステップＳｈ５のＮＯ）、出現頻度が中程度であるか否かを判定する（ステップＳｈ６）。出現頻度が中程度でない場合（ステップＳｈ６のＮＯ）、該特徴名の特徴値のバラツキ度合いが小さいか否かを判定する（ステップＳｈ７）。バラツキ度合いが小さい場合（ステップＳｈ７のＹＥＳ）、ＷｅｂＵＩバンドル１１６は該特徴名の優先度を「７」とし（ステップＳｈ８）、処理を終了する。

ステップＳｈ１の処理において、該特徴名が「データなし」である場合（ステップＳｈ１のＹＥＳ）、該特徴名の特徴値を「情報なし」とする（ステップＳｈ９）。そして、ＷｅｂＵＩバンドル１１６は該特徴名の優先度を「なし」とし（ステップＳｈ１０）、処理を終了する。

ステップＳｈ２の処理において、該特徴名が「最優先登録特徴名」である場合（ステップＳｈ２のＹＥＳ）、該特徴名が「ＭＡＣアドレス」であるか否かを判定する（ステップＳｈ１１）。該特徴名が「ＭＡＣアドレス」である場合（ステップＳｈ１１のＹＥＳ）、ＷｅｂＵＩバンドル１１６は特徴値をメーカ名に変換する（ステップＳｈ１２）。そして、ＷｅｂＵＩバンドル１１６は該特徴名の優先度を「０」とし（ステップＳｈ１３）、処理を終了する。一方、ステップＳｈ１１の処理において、該特徴名が「ＭＡＣアドレス」でない場合（ステップＳｈ１１のＮＯ）、ＷｅｂＵＩバンドル１１６は該特徴名の優先度を「０」とし（ステップＳｈ１３）、処理を終了する。

ステップＳｈ５の処理において、該特徴名の出現頻度が高い場合（ステップＳｈ５のＹＥＳ）、ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、該特徴名の特徴値のバラツキ度合いが小さいか否かを判定する（ステップＳｈ１４）。バラツキ度合いが小さい場合（ステップＳｈ１４のＹＥＳ）、該特徴名の優先度を「１」とし（ステップＳｈ１５）、処理を終了する。

一方、特徴値のバラツキ度合いが小さくない場合（ステップＳｈ１４のＮＯ）、バラツキ度合いが中程度であるか否かを判定する（ステップＳｈ１６）。バラツキ度合いが中程度である場合（ステップＳｈ１６のＹＥＳ）、ＷｅｂＵＩバンドル１１６は該特徴名の優先度を「２」とし（ステップＳｈ１７）、処理を終了する。一方、特徴値のバラツキ度合いが中程度でない場合（ステップＳｈ１６のＮＯ）、ＷｅｂＵＩバンドル１１６は該特徴名の優先度を「３」とし（ステップＳｈ１８）、処理を終了する。

ステップＳｈ６の処理において、該特徴名の出現頻度が中程度である場合（ステップＳｈ６のＹＥＳ）、ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、該特徴名の特徴値のバラツキ度合いが小さいか否かを判定する（ステップＳｈ１９）。バラツキ度合いが小さい場合（ステップＳｈ１９のＹＥＳ）、該特徴名の優先度を「４」とし（ステップＳｈ２０）、処理を終了する。一方、特徴値のバラツキ度合いが小さくない場合（ステップＳｈ１９のＮＯ）、バラツキ度合いが中程度であるか否かを判定する（ステップＳｈ２１）。バラツキ度合いが中程度である場合（ステップＳｈ２１のＹＥＳ）、ＷｅｂＵＩバンドル１１６は該特徴名の優先度を「５」とし（ステップＳｈ２２）、処理を終了する。

一方、特徴値のバラツキ度合いが中程度でない場合（ステップＳｈ２１のＮＯ）、ＷｅｂＵＩバンドル１１６は該特徴名の優先度を「６」とし（ステップＳｈ２３）、処理を終了する。
ステップＳｈ７の処理において、該特徴名の出現頻度が小さくない場合（ステップＳｈ７のＮＯ）、ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、該特徴名の特徴値のバラツキ度合いが中程度であるか否かを判定する（ステップＳｈ２４）。バラツキ度合いが中程度である場合（ステップＳｈ２４のＹＥＳ）、該特徴名の優先度を「８」とし（ステップＳｈ２５）、処理を終了する。一方、特徴値のバラツキ度合いが中程度でない場合（ステップＳｈ２４のＮＯ）、ＷｅｂＵＩバンドル１１６は該特徴名の優先度を「９」とし（ステップＳｈ２６）、処理を終了する。

なお、図３１における優先度判定処理において、特徴値が存在する場合は特徴値の出現頻度と特徴値のバラツキ度とが存在することを前提とした処理フローとなっているが、存在しない場合は処理を終了してよい。また、特徴値の発生頻度、バラツキ度を３段階としているが、これに限らず、特徴値に応じて適当に設定してよい。

なお、本実施形態における優先度判定処理において、特徴値の出現頻度と特徴値のバラツキ度合いとに基づき優先度を算出する例を説明したが、これに限らず、特徴値の出現頻度、または特徴値のバラツキ度合いのいずれかに基づき特徴値の優先度を算出してもよい。さらに、特徴値の出現頻度や特徴値のバラツキ度合いを含む特徴パターン値は、これに限らず、特徴値の連続出現数や特徴値の周期性等を用いてもよい。

図３２は、本実施形態における図２９のステップＳｇ１９の辞書登録処理について説明するフローチャートである。ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、機器同定装置１１毎に予め付与されている固有の番号である辞書作成装置ＩＤを初期設定ファイルから取得する（ステップＳｉ１）。ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、機器同定装置１１が連番で採番する学習ＩＤを取得する（ステップＳｉ２）。ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、ユーザ入力情報に辞書作成装置ＩＤと学習ＩＤとを付与し、型番テーブル１２２ａへ登録する（ステップＳｉ３）。ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、図２９ステップＳｇ１３で作成した該当機器の全ての特徴名リストが順次設定されるまで（ステップＳｉ４）、機器毎に、辞書作成装置ＩＤ・学習ＩＤを付与し、詳細テーブル１２２ｂへ登録する（ステップＳｉ５）。ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、ステップＳｉ４において該当機器の全ての特徴名リストが設定されると処理を終了する。

図３３は、本実施形態における機器同定処理において使用される環境ファイルが含む項目の例を示したものである。
図３３において、非類似データ除外定義ファイル名の項目には、非類似データ除外処理で判定に使用する定義ファイルが指定される。順位決定優先度の項目は、順位決定処理で対象となる優先度が指定される。本実施例では、特徴値のバラツキ度が中程度の特徴名を指定する。これは、被同定機器と同定候補機器との比較において、特徴値のバラツキが中程度の特徴名は必ずしも特徴値が一致するとは限らないが、一致した場合は被同定機器と同定候補機器との類似性が高く、機器同定ができた可能性が高いと考えられることによる。表示集約フラグの項目は、表示可能件数以上の同定候補があった場合と、類似性の高い機器名を集約して表示する場合とにおいて設定される。

図３４は、本実施形態における機器同定処理において使用される非類似データ除外定義ファイル例である。
項目「優先度」は被同定機器の優先度を示し、「非類似データ除外条件」は、同定候補リストの特徴データに対する判定条件である。

例えば、発生頻度が高くバラツキ度が小さいことを表す優先度「１」に対応する特徴名の場合、被同定機器と同定候補機器との特徴値が一致しなければ該同定候補機器を除外する。これは優先度「１」の特徴名の場合、同一機器であれば必ず特徴値が一致することによる。
また、発生頻度が低く特徴値のバラツキ度が大きいことを表す優先度「９」の特徴の場合、比較対象となる機器情報レコードの優先度が５以上のように高ければ同定候補から除外する。
非類似データ除外処理により、機器情報ＤＢの型番テーブル１２２ａにおいて類似性の低いレコードは比較対象から除外され、型番テーブル１２２ａにおいて類似性の高いレコードが同定候補に残ることになる。

図３５は、本実施形態における機器同定処理について説明するフローチャートである。
まず、機器同定バンドル１１５は、環境ファイルを初期設定ファイルから読込む（ステップＳｊ１）。
次に、機器同定バンドル１１５は、ＷｅｂＵＩバンドル１１６から被同定機器の特徴名リストを取得する（ステップＳｊ２）。
機器同定バンドル１１５は、非類似データ除外定義ファイルにおいて、優先度の値がある特徴名を抽出し、特徴名リストから該特徴名を含むレコードを抽出し、優先度の高い順にソートする（ステップＳｊ３）。

機器同定バンドル１１５は、機器情報ＤＢ１２２から全データの辞書作成装置ＩＤ・学習ＩＤを読出し、同定候補リストを作成する（ステップＳｊ４）。なお、同定候補リストは、辞書作成装置ＩＤ、学習ＩＤ、除外フラグの各項目を含む。
機器同定バンドル１１５は、ステップＳｊ５では、非類似データ除外リストの全ての特徴名が設定されるまで、ステップＳｊ６からステップＳｊ７を繰り返す。
機器同定バンドル１１５は、非類似データ除外処理を実行する（ステップＳｊ６）。
非類似データ除外処理により、同定候補リストにおいて除外フラグが立っていないレコードの数が同定候補リストの残件数となる。

機器同定バンドル１１５は、同定候補リストの残件数が表示件数より多いか否かを判定する（ステップＳｊ７）。同定候補リストの残件数が表示件数より多い場合（ステップＳｊ７のＹＥＳ）、ステップＳｊ５を繰り返す。同定候補リストの残件数が表示件数以下の場合（ステップＳｊ７のＮＯ）、ステップＳｊ１２に進む。
機器同定バンドル１１５は、優先度を特徴名リストから抽出し、同定候補リスト残データと組合せて順位リストを作成（ステップＳｊ８）。なお、順位リストは、辞書作成装置ＩＤ、学習ＩＤ、特徴名、順位の各項目を含む。

機器同定バンドル１１５は、ステップＳｊ９では、順位リストの全ての特徴名が順次設定されるまで、ステップＳｊ１０を繰り返す。
機器同定バンドル１１５は、順位決定処理を実行する（ステップＳｊ１０）。
機器同定バンドル１１５は、表示情報決定処理を実行する（ステップＳｊ１１）。
機器同定バンドル１１５は、機器同定結果をＷｅｂＵＩバンドル１１６へ通知する（ステップＳｊ１２）。

機器同定バンドル１１５は、ユーザからの応答により機器同定処理を終了するか否か判定する（ステップＳｊ１３）。ユーザが終了しないと応答した場合（ステップＳｊ１３のＮＯ）、ステップＳｊ２に戻る。一方、ユーザが終了すると応答した場合（ステップＳｊ１３のＹＥＳ）、処理を終了する。

図３６は、本実施形態における非類似データ除外処理について説明するフローチャートである。
機器同定バンドル１１５は、特徴名リストから比較対象となる特徴名、特徴値、優先度を取得する（ステップＳｋ１）。
機器同定バンドル１１５は、ステップＳｋ２では、同定候補リストの全ての辞書作成装置ＩＤ、学習ＩＤが順次設定されるまで、ステップＳｋ３からステップＳｋ７を繰り返す。

機器同定バンドル１１５は、該辞書作成装置ＩＤ／学習ＩＤのレコードに除外フラグがたっているか否かを判定する（ステップＳｋ３）。除外フラグがたっていない場合（ステップＳｋ３のＮＯ）、機器情報ＤＢ１２２の詳細テーブル１２２ｂから該辞書作成装置ＩＤ／学習ＩＤ、対象特徴名のデータを抽出する（ステップＳｋ４）。
次いで、機器同定バンドル１１５は、非類似データ除外定義ファイルから、被同定機器の優先度に対応する非類似データ除外条件を抽出する（ステップＳｋ５）。

次いで、機器同定バンドル１１５は、同定候補リストの特徴データは、被同定機器の優先度に対応する非類似データ除外条件を満たすか否か判定する（ステップＳｋ６）。非類似データ除外条件を満たす場合（ステップＳｋ６のＹＥＳ）、同定候補リストの対象レコードに除外フラグを立てる（ステップＳｋ７）。

一方ステップＳｋ３の処理において、除外フラグが立っている場合（ステップＳｋ３のＹＥＳ）、該当辞書作成装置ＩＤ／学習ＩＤの設定処理を終了する。
一方ステップＳｋ６の処理において、非類似データ除外条件を満たさない場合（ステップＳｋ６のＮＯ）、該当辞書作成装置ＩＤ／学習ＩＤの設定処理を終了する。

非類似データ除外処理は、優先度順に実施されるため、優先度の高い順に非類似データが除外され、優先度が下がるにつれ比較範囲が縮小し、より短時間で類似データの抽出を行うことが出来る。

非類似データ除外条件について、図３４は、０〜４の高優先度については特徴値の比較に重点を置き、５〜９の低優先度については比較対象の優先度に重点を置いた例である。しかし、これに限らず、例えば高優先度０〜４の条件についても比較する機器情報の優先度を指定することで更に厳しい条件とすることも可能である。
但し、特徴取得には様々な外的要因の影響も考えられるため、厳しすぎる設定にすると機器情報ＤＢの型番テーブル１２２ａにおいて候補の可能性が高いレコードが早い段階で除外される危険性がある。また、低優先度は除外条件を指定しない等、条件を緩めることも可能であるが、条件を緩めすぎると最終的に候補が絞りきれない危険性がある。

図３７は、本実施形態における順位決定処理について説明するフローチャートである。
機器同定バンドル１１５は、特徴名リストから比較対象となる特徴名、特徴値、優先度を取得する（ステップＳｐ１）。
機器同定バンドル１１５は、ステップＳｐ２では、同定候補リストの全ての辞書作成装置ＩＤ、学習ＩＤが順次設定されるまで、ステップＳｐ３からステップＳｐ７を繰り返す。

機器同定バンドル１１５は、辞書作成装置ＩＤ／学習ＩＤの該当レコードに除外フラグがたっているか否かを判定する（ステップＳｐ３）。除外フラグがたっていない場合（ステップＳｐ３のＮＯ）、機器情報ＤＢ１２２の詳細テーブル１２２ｂから該当する辞書作成装置ＩＤ／学習ＩＤ、対象特徴名のデータを抽出する（ステップＳｐ４）。
次いで、機器同定バンドル１１５は、非同定機器の特徴値と同定候補の特徴値を比較する（ステップＳｐ５）。

次いで、機器同定バンドル１１５は、特徴値が一致するか否か判定する（ステップＳｐ６）。特徴値が一致する場合（ステップＳｐ６のＹＥＳ）、順位リストの該当レコードの特徴名の項目に特徴値の一致数「１」を加算する（ステップＳｐ７）。
ステップＳｐ３の処理において、除外フラグが立っている場合（ステップＳｐ３のＹＥＳ）、該当辞書作成装置ＩＤ／学習ＩＤの設定処理を終了する。

ステップＳｐ６の処理において、特徴値が一致しない場合（ステップＳｐ６のＮＯ）、該当辞書作成装置ＩＤ／学習ＩＤの設定処理を終了する。
そして、機器同定バンドル１１５は、順位リストの特徴名毎に特徴値の一致した数を算出し、特徴値の一致した数の多い順にレコードの順位を決定し（ステップＳｐ８）、処理を終了する。

なお、上述の説明では、特徴値の一致数の多い順に順位を決定する方法を一例として説明した。しかし、これに限らず、例えば、被同定機器と同定候補機器との比較する特徴名の数が多くある場合、３分の２以上の数の特徴名において特徴値が一致する場合、該同定候補機器の順位を１位とし、２分の１以上、３分の２未満の数の特徴名において特徴値が一致する場合、該同定候補機器の順位を２位とするようにしてもよい。

図３８は、本実施形態における表示情報決定処理における表示内容の集約処理の概念図である。
表示情報決定処理は、同定候補機器数が表示件数を上回っていた場合、かつ初期設定ファイルにおいて表示集約が指示されていた場合に、表示内容の集約処理を実施する。
例えば、同じ機器の色違いが複数登録されていて型番の末尾だけが異なっていた場合、ネットワークのパケット情報から機器の色の違いを識別することは困難である。このようにパケットから識別不可能な機器が同定候補機器として数多く存在する場合、表示可能数を越えて表示されない機器が存在する。このような状況を回避する方法として、型番名・シリーズ名について類似性がある場合は類似性の高い部分のみ文字列を残し、一致していない部分を「？」等の記号で表示する。

次に、本実施形態による機器情報辞書サーバ装置１０内に機器情報辞書すなわち機器情報ＤＢ１２２が内包されている場合の構成を説明する。
図３９は、本実施形態による機器情報辞書サーバ装置１０内に機器情報辞書が内包されている場合の構成を示すブロック図である。図３９において、機器情報辞書サーバ装置１０は、ＤＢアクセスバンドル１１４、機器同定バンドル１１５、サーバ通信バンドル２１３、環境依存特徴検出バンドル２１４、辞書登録バンドル２１５、ＯＳＧｉＦＷ（Ｏｐｅｎ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ Ｇａｔｅｗａｙ ｉｎｉｔｉａｔｉｖｅ Ｆｒａｍｅ Ｗｏｒｋ）１２０、機器情報ＤＢ１２２、を備える。
機器情報辞書サーバ装置１０は、ＷＡＮ１３を介して複数の機器同定装置１１（１１−１〜１１−３）と接続している。
その他の構成要素は、図２における機器同定装置１１内に機器情報辞書が内包されている場合と同様である。

機器情報辞書サーバ装置１０と機器同定装置１１が連携する場合、同一型番の機器情報が複数登録されるケースが想定されるため、辞書登録ならびに機器同定を実施する場合は、特徴データの発生頻度、特徴値のバラツキ度に加えネットワーク環境やユーザの個人設定に依存する特徴を検出して優先度の判定を実施する。

機器情報辞書サーバ装置１０と機器同定装置１１が連携する場合の処理内容例として、機器同定装置のみで動作する場合との違いを説明する。
機器同定装置１１が備える通信制御バンドル２１１は、機器情報辞書サーバ装置１０との通信を確立し、ＷｅｂＵＩバンドル１１６からの要求を受けて辞書登録または機器同定を機器情報辞書サーバ装置１０に要求する。そして、通信制御バンドル２１１は、機器情報辞書サーバ装置１０から結果を得てＷｅｂＵＩバンドル１１６へ通知する。

ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、機器同定及び辞書登録を、通信制御バンドル２１１を介して機器情報辞書サーバ装置１０に要求し、結果を得る。
サーバ通信バンドル２１３は、複数の機器同定装置１１−１、１１−２、１１−３との通信を確立し、辞書登録または機器同定の依頼を受け該当バンドルへ通知する。また、結果を要求元へ返信する。

環境依存特徴検出バンドル２１４は、機器情報ＤＢ１２２が記憶する特徴データを定期的に確認し、環境依存型の特徴を検出して環境依存ファイル、すなわち環境依存特徴テーブル１２２ｃへ記憶する。
辞書登録バンドル２１５は、受信した特徴データの中に環境依存特徴テーブル１２２ｃに記憶されている特徴名が存在した場合、特徴値は環境に依存するバラツキがあるものと判断してその優先度を変更して登録する。この場合、発生頻度には影響がなく、特徴値のバラツキ度のみを下げる必要がある。優先度は後述の変更ルールに基づいて変更する。
例えば、同一型番の機器情報が複数登録される場合がある。具体的には、機器情報辞書サーバ装置１０と複数の機器同定装置１１が連携する場合、同じ型番の機器でも、該機器と接続される機器同定装置１１のネットワーク環境の違いにより、同じ特徴名が異なる特徴値を有することがある。この場合、特徴名の優先度を変更する。

機器同定バンドル１１５は、辞書登録バンドル２１５と同様に、受信した被同定機器の特徴データの中に環境依存特徴ファイルに登録されている特徴名が存在するかを確認する。該当する特徴名が存在する場合、優先度は後述の変更ルールに基づいて変更する。

辞書登録ならびに機器同定を実施する場合は、特徴データの発生頻度、特徴値のバラツキ度に加えネットワーク環境に依存する特徴を検出して優先度の判定を実施する。

図４０は、本実施形態における環境依存検出処理を説明するフローチャートである。
環境依存特徴検出バンドル２１４は、環境設定ファイル１２４が予め記憶する初期設定ファイルを読込む（ステップＳｍ１）。
環境依存特徴検出バンドル２１４は、初期設定ファイルに登録されている環境依存特徴名であって環境に依存する特徴名を示す環境依存特徴名を環境依存特徴テーブル１２２ｃに登録する。（ステップＳｍ２）。

環境依存特徴検出バンドル２１４は、機器情報ＤＢ１２２の型番テーブル１２２ａから同一型番を含むレコードを抽出し、同一型番リストを作成する（ステップＳｍ３）。
環境依存特徴検出バンドル２１４は、全ての同一型番レコードが設定されるまで（ステップＳｍ４）。ステップＳｍ５からＳｍ９を繰り返す。

環境依存特徴検出バンドル２１４は、比較対象機器の特徴レコードから優先度＝１、または優先度＝０の特徴名を抽出し特徴名リストを作成する（ステップＳｍ５）。
環境依存特徴検出バンドル２１４は、特徴名リストの全ての特徴名が設定されるまでステップＳｍ７からステップＳｍ９を繰り返す（ステップＳｍ６）。

環境依存特徴検出バンドル２１４は、特徴名リストの特徴名が環境依存特徴テーブル１２２ｃに登録済みの特徴名か否かを判定する（ステップＳｍ７）。環境依存特徴テーブル１２２ｃに登録済みの特徴名でない場合（ステップＳｍ７のＮＯ）、比較対象機器の特徴値は全て一致するか否かを判定する（ステップＳｍ８）。比較対象機器の特徴値は全て一致ではない場合（ステップＳｍ８のＮＯ）、環境依存特徴テーブル１２２ｃに特徴名を記憶する（ステップＳｍ９）。

一方、ステップＳｍ７の処理において、特徴名リストの特徴名が環境依存特徴テーブル１２２ｃに登録済みの特徴名である場合（ステップＳｍ７のＹＥＳ）、特徴名リストの該特徴名の設定を終え次の特徴名の設定を繰り返す（ステップＳｍ６）。一方、ステップＳｍ８の処理において、比較対象機器の特徴値は全て一致する場合（ステップＳｍ８のＹＥＳ）、特徴名リストの該特徴名の設定を終え次の特徴名の設定を繰り返す（ステップＳｍ６）。

ステップＳｍ６の処理を終えると、環境依存特徴検出バンドル２１４は、予め定められた周期時間は経過したか否かを判定する（ステップＳｍ１０）。周期時間が経過した場合（ステップＳｍ１０のＹＥＳ）、ステップＳｍ３に戻り処理を続ける。一方、実行周期が経過していない場合（ステップＳｍ１０のＮＯ）、ユーザの応答により終了するか否かを判定する（ステップＳｍ１１）。終了しない場合（ステップＳｍ１１のＮＯ）、ステップＳｍ１０に戻り処理を続ける。一方、終了する場合（ステップＳｍ１１のＹＥＳ）、処理を終了する。

図４１は、本実施形態における辞書登録バンドル２１５が特徴値の優先度を変更する変更ルールを示す例である。辞書登録バンドル２１５は、取得した特徴データに含まれる特徴名と、環境依存特徴テーブル１２２ｃに登録されている環境依存特徴名との中に一致するものがある場合、該当する特徴名の優先度を一つ下げる。

図４２は、本実施形態における機器同定装置１１と機器情報辞書サーバ装置１０とが含まれるシステム構成における辞書登録処理について説明するフローチャートである。
ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、機器情報辞書サーバ装置１０から辞書作成装置ＩＤ、学習ＩＤ、ユーザ入力情報、特徴データを取得する（ステップＳｎ１）。
ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、ユーザ入力情報に辞書作成装置ＩＤ・学習ＩＤを付与し、型番テーブル１２２ａへ登録する（ステップＳｎ２）。
ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、取得した特徴データから特徴名リストを作成する（ステップＳｎ３）。

ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、環境依存特徴ファイルに登録されている特徴名を取得する（ステップＳｎ４）。
ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、ステップＳｎ５では、該当機器の全ての特徴名リストが順次設定されるまで、ステップＳｎ６からステップＳｎ８を繰り返す。
ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、ステップＳｎ６では、環境依存特徴名が順次設定されるまで、ステップＳｎ７からステップＳｎ８を繰り返す。

ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、環境依存特徴名が特徴名リストの特徴名であるか否かを判定する（ステップＳｎ７）。環境依存特徴名が特徴名リストの特徴名である場合（ステップＳｎ７のＹＥＳ）、変換ルールに合わせて優先度を変更する（ステップＳｎ８）。一方、環境依存特徴名が特徴名リストの特徴名でない場合（ステップＳｎ７のＮＯ）、ステップＳｎ６に戻る。

そして、ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、辞書作成装置ＩＤ、学習ＩＤを型番テーブル１２２ａと詳細テーブル１２２ｂとに付与し、優先度を詳細テーブル１２２ｂへ登録する。
辞書登録バンドル２１５は、環境依存特徴ファイルに登録されている特徴名が、取得した特徴データに存在する場合、該特徴値はバラツキがあるとして該特徴値の優先度を変更して登録する。この場合、発生頻度には影響がなく、特徴値のバラツキ度のみに関して優先度を下げる。

以上より、本実施形態における機器同定装置１１によれば、ネットワーク上に接続された機器の特徴を蓄積する機器同定装置において、機器毎に特徴値に基づいた特徴パターン値を用いて各特徴データの優先度が算出され、被同定機器の特徴データと複数の機器の特徴データとが優先度に応じて比較されることにより、被同定機器に近い機器を推定することができ、機器同定の精度を向上させメンテナンス稼動を削減することができる。

なお、複数の装置を備えるシステムが、本実施形態の機器同定装置１１の各処理を、それらの複数の装置で分散して処理してもよい。例えば、本実施形態では、機器同定装置１１内に機器情報辞書が内包されている場合の構成を示したが、これに限らず、機器同定装置１１内に機器情報辞書を内包しておらず、機器情報辞書サーバ装置１０が機器情報辞書を保持してもよい。その場合、機器同定システムは、例えば、以下の構成であってもよい。機器情報辞書サーバ装置１０は、機器の特徴データを保持する機器情報ＤＢ１２２を備える。機器同定装置１１の蓄積データ解析特徴抽出手段は、機器情報辞書サーバ装置１０から機器の特徴データを取得する。

また、本実施形態の機器同定装置１１の各処理を実行するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、当該記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、機器同定装置１１に係る上述した種々の処理を行ってもよい。

なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。

さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。

以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

１ 機器同定システム
１０ 機器情報辞書サーバ装置
１１ 機器同定装置
１２ ネットワーク家電
１３ 広域ネットワーク
１１１ キャプチャバンドル
１１２ プロトコル特徴解析バンドル
１１３ アクティブ計測バンドル
１１４ ＤＢアクセスバンドル
１１５ 機器同定バンドル
１１６ ＷｅｂＵＩバンドル
１１７ 特徴蓄積判定バンドル
１１８ 蓄積データ解析特徴抽出バンドル
１２０ ＯＳＧｉＦＷ
１２１ 特徴蓄積ＤＢ
１２１ａ 特徴蓄積テーブル
１２１ｂ 特徴パターン蓄積テーブル
１２２ 機器情報ＤＢ
１２２ａ 型番テーブル
１２２ｂ 詳細テーブル
１２２ｃ 環境依存特徴テーブル
１２３ 端末情報ＤＢ
１２３ａ 端末情報テーブル
１２３ｂ 推定情報テーブル
１２４ 環境設定ファイル
１２４ａ 初期設定テーブル

本発明は前記事情に鑑みなされたもので、本発明の一態様は、ネットワークに接続された複数の機器から通信情報を取得することにより被同定機器を同定する機器同定装置であって、前記通信情報から取得される特徴データを特徴蓄積ＤＢに蓄積し、前記蓄積した特徴データごとの蓄積パターンを解析した結果を前記特徴データの特徴パターン値として決定し、前記決定した特徴パターン値を前記特徴データと対応付けて前記特徴蓄積ＤＢに記憶させる蓄積データ解析特徴抽出手段と、前記特徴蓄積ＤＢが記憶する前記特徴パターン値に基づいて、前記同定に対する寄与の高さの指標となる優先度を前記特徴パターン値ごとに決定し、優先度の高い前記特徴パターン値と対応付けられた特徴データに基づいて、前記複数の機器のうち前記被同定機器に近い機器を同定する優先度対応機器同定手段と、を備えることを特徴とする。

本発明は、ネットワークに接続された複数の機器から通信情報を取得することにより被同定機器を同定する機器同定システムであって、前記通信情報から取得される特徴データを特徴蓄積ＤＢに蓄積し、前記蓄積した特徴データごとの蓄積パターンを解析した結果を前記特徴データの特徴パターン値として決定し、前記決定した特徴パターン値を前記特徴データと対応付けて前記特徴蓄積ＤＢに記憶させる蓄積データ解析特徴抽出手段と、前記特徴蓄積ＤＢが記憶する前記特徴パターン値に基づいて、前記同定に対する寄与の高さの指標となる優先度を前記特徴パターン値ごとに決定し、優先度の高い前記特徴パターン値と対応付けられた特徴データに基づいて、前記複数の機器のうち前記被同定機器に近い機器を同定する優先度対応機器同定手段と、を備えることを特徴とする。

本発明は、ネットワークに接続された複数の機器から通信情報を取得することにより被同定機器の機器情報を同定する機器同定方法であって、前記通信情報から取得される特徴データを特徴蓄積記憶手順により蓄積し、前記蓄積した特徴データごとの蓄積パターンを解析した結果を前記特徴データの特徴パターン値として決定し、前記決定した特徴パターン値を前記特徴データと対応付けて前記特徴蓄積記憶手順により記憶させる蓄積データ解析特徴抽出手順と、前記特徴蓄積記憶手順において記憶される前記特徴パターン値に基づいて、前記同定に対する寄与の高さの指標となる優先度を前記特徴パターン値ごとに決定し、優先度の高い前記特徴パターン値と対応付けられた特徴データに基づいて、前記複数の機器のうち前記被同定機器に近い機器を同定する優先度対応機器同定手順と、を有することを特徴とする。

本発明は、ネットワークに接続された複数の機器から通信情報を取得することにより被同定機器の機器情報を同定する機器同定プログラムであって、前記通信情報から取得される特徴データを特徴蓄積記憶ステップにより蓄積し、前記蓄積した特徴データごとの蓄積パターンを解析した結果を前記特徴データの特徴パターン値として決定し、前記決定した特徴パターン値を前記特徴データと対応付けて特徴蓄積記憶ステップにより記憶させる蓄積データ解析特徴抽出ステップと、前記特徴蓄積記憶ステップにおいて記憶される前記特徴パターン値に基づいて、前記同定に対する寄与の高さの指標となる優先度を前記特徴パターン値ごとに決定し、優先度を前記特徴パターン値ごとに決定し、優先度の高い前記特徴パターン値と対応付けられた特徴データに基づいて、前記複数の機器のうち前記被同定機器に近い機器を同定する優先度対応機器同定ステップと、をコンピュータに実行させるための機器同定プログラム。

Claims (7)

1. ネットワークに接続された複数の機器から通信情報を取得し、蓄積された前記通信情報から被同定機器の機器情報を推定する機器同定装置であって、
   前記通信情報から取得される特徴データに基づく特徴パターン値を記憶する特徴蓄積ＤＢと、
   前記特徴蓄積ＤＢが記憶する前記特徴パターン値に基づき優先度を算出し、優先度の高い特徴データに基づいて前記複数の機器のうち前記被同定機器に近い機器を推定する優先度対応機器同定手段と、
   を備えることを特徴とする機器同定装置。
2. 前記優先度対応機器同定手段は、
   被同定機器の特徴データと機器情報ＤＢが記憶する機器情報の特徴データとを前記優先度の順に比較し、所定の条件を満たさない機器情報を除外する
   ことを特徴とする請求項１に記載の機器同定装置。
3. 前記優先度対応機器同定手段は、特徴値のバラツキ度が中程度の被同定機器について、被同定機器と同定候補機器との特徴値の一致数から同定候補機器の順位を決める
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の機器同定装置。
4. ネットワークに接続された複数の機器から通信情報を取得し、蓄積された前記通信情報から被同定機器の機器情報を推定する機器同定システムであって、
   前記通信情報から取得される特徴データに基づく特徴パターン値を記憶する特徴蓄積ＤＢと、
   前記特徴蓄積ＤＢが記憶する前記特徴パターン値に基づき優先度を算出し、優先度の高い特徴データに基づいて前記複数の機器のうち前記被同定機器に近い機器を推定する優先度対応機器同定手段と、
   を備えることを特徴とする機器同定システム。
5. 前記機器同定システムは、
   前記機器同定システムのネットワーク環境の違いによる、機器同定システムの通信情報に含まれる所定の特徴データに含まれる値のバラツキを判定し、優先度を変更すること
   を特徴とする請求項４に記載の機器同定システム。
6. ネットワークに接続された複数の機器から通信情報を取得し、蓄積された前記通信情報から被同定機器の機器情報を推定する機器同定方法であって、
   前記通信情報から取得される特徴データに基づく特徴パターン値を記憶する特徴蓄積記憶手順と、
   前記特徴蓄積記憶手順において記憶される前記特徴パターン値に基づき優先度を算出し、優先度の高い特徴データに基づいて前記複数の機器のうち前記被同定機器に近い機器を推定する優先度対応機器同定手順と、
   を備えることを特徴とする機器同定方法。
7. ネットワークに接続された複数の機器から通信情報を取得し、蓄積された前記通信情報から被同定機器の機器情報を推定する機器同定プログラムであって、
   前記通信情報から取得される特徴データに基づく特徴パターン値を記憶する特徴蓄積記憶ステップと、
   前記特徴蓄積記憶ステップにおいて記憶される前記特徴パターン値に基づき優先度を算出し、優先度の高い特徴データに基づいて前記複数の機器のうち前記被同定機器に近い機器を推定する優先度対応機器同定ステップと、
   をコンピュータに実行させるための機器同定プログラム。

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