JP2017091113A - イベント解析装置、イベント解析システム、イベント解析方法、およびイベント解析プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】より抽象度の高い操作列間の類似度に基づいて操作イベント列を分類すること。
【解決手段】イベント解析装置は、オペレータによる操作の操作履歴を示すデータであるイベントログデータを収集するイベント収集部と、前記イベント収集部が収集した前記イベントログデータを解析し、前記オペレータの操作の操作方法または前記オペレータの操作の操作意図を表す解析結果データを抽出するイベント解析部と、複数の期間を指定して各期間に含まれる解析結果データ群を抽出し、前記解析結果データ群を操作時刻に基づいてソートした操作列をそれぞれ抽出する操作列抽出部と、前記操作列間の類似度に基づいて前記操作列を分類する操作列分類部とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、イベント解析装置、イベント解析システム、イベント解析方法、およびイベント解析プログラムに関する。

ＤＣＳ（Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｙｓｔｅｍ；分散制御システム）などの制御システムは、オペレータによる操作などをイベントとして、そのイベントログを記録することが多い。イベントログには、操作履歴だけではなく、アラームやガイダンスなどの履歴も記録される。制御システムのユーザは、過去のイベントログから、効率的に操作が行われた事例や、操作に起因するアラームが発生した事例などを解析して、制御システムのオペレータの操業改善を図る。これらのイベントログの解析には、イベント解析装置が用いられることがある。

図８に、従来のイベント解析システム３および従来のイベント解析装置３０の構成を説明するブロック図を示した。図８に示すように、イベント解析システム３は、イベント解析装置３０と、イベントログデータベース３１と、表示装置３５と、制御システム３６と、ヒストリアン３７とを備えている。また、図８に示すように、イベント解析装置３０は、イベント収集部３０１と、イベント解析部３０３と、解析結果出力部３０８とを備えている。

イベント収集部３０１は、制御システム３６およびヒストリアン３７からイベントログを収集し、イベントログデータベース３１に記録する。イベント解析部３０３は、ユーザの要求に応じて、イベントログデータベース３１にアクセスし、指定された条件と一致したイベントログを検索する。イベント解析部３０３は、検索したイベントログに対して、イベントの分類およびイベントの件数の集計などの解析処理を行う。解析結果出力部３０４は、イベントログの解析結果に基づく操作イベントリストや、イベントログの統計処理の結果を示す表およびグラフを可視化して、表示装置３５に表示させる。これにより、ユーザは、イベント解析装置３０を利用することによって、期間や装置名などを指定して、時系列でリストアップされた操作イベント列を参照することができる。例えば、ユーザがある業務に着目し、過去にその業務が実施された期間を指定すれば、指定期間内のすべてのイベントが時系列でリストアップされる。

ところで、例えばプラントなどにおいては、トラブル対応や非定常運転などにより、プラント操業の操作をオペレータが手動で行う場合がある。この場合、たとえ同一の業務であっても、外部条件やオペレータの違いなどによって、操作の手順は必ずしも同一であるとは限らない。これらの操作の手順を解析して分類することができれば、手動操作の標準化を図ることが可能になる。なお、ここでいう手動操作の標準化とは、オペレータのスキルに依存せず共通の手順で操作が行われることである。
従来、イベント解析装置を用いてオペレータの操作を把握するためには、対象業務が実施された個々の期間に着目して、各期間内の操作イベント列から操作事例を解析する必要があった。しかしながら、個々の業務期間をそれぞれ解析しなければならないため、業務の実施回数が多い場合には、人手による解析作業が困難になるという課題があった。

そこで、対象になるイベント列を自動的に解析して操作手順を分類する機能がイベント解析装置に備えられていれば、ユーザは状況を切り分けて操作手順を整理しやすくなる。
特許文献１に記載の監視システムでは、イベント列間の類似度に基づいてイベント列を自動的に分類する。イベント列間の類似度は、一方のイベント列をもう一方のイベント列に変化させるために削除する必要があるイベントの数、および追加する必要があるイベントの数に基づいて定義される。

特開２０１１−０８１６９７号公報

しかしながら、操作イベントは設定値を変更するたびに生成されるため、オペレータが制御機器の設定値に対してランピングや微調整などの操作を行うと、多数の操作イベントが生成されてしまう。このため、オペレータが同一の業務を同一の手順で行ったとしても、生成されたイベントの数やイベントの並び順は必ずしも同一になるとは限らない。また、操作イベント列間の類似度に基づいて操作イベント列の分類を行う場合には、操作イベントの数などの細かな差異が強調されすぎてしまう。そのため、従来技術においては、例えば、全体的な操作の流れを分類するような、抽象度の高い視点からオペレータの操作手順を分類することが難しいという課題があった。

本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、より抽象度の高い操作列間の類似度に基づいて過去の操作事例を分類することができるイベント解析装置、イベント解析システム、イベント解析方法、およびイベント解析プログラムを提供する。

（１）本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、本発明の一態様としては、オペレータによる操作の操作履歴を示すデータであるイベントログデータを収集するイベント収集部と、前記イベント収集部によって収集された前記イベントログデータを解析し、前記オペレータの操作に基づく操作方法または前記オペレータの操作に基づく操作意図を表す解析結果データを抽出するイベント解析部と、指定された複数の期間における解析結果データを期間毎にそれぞれ抽出し、前記解析結果データを操作時刻に基づいてソートした操作列を抽出する操作列抽出部と、前記操作列間の類似度に基づいて前記操作列を分類する操作列分類部とを備えることを特徴とするイベント解析装置である。

（２）また、本発明の一態様としては、前記操作列分類部は、制御機器に対する操作間の類似性、および制御機器に対する操作の順序、直列／並行性に基づいて前記操作列を分類することを特徴とする（１）に記載のイベント解析装置である。

（３）また、本発明の一態様としては、前記操作列分類部によって分類された前記操作列を可視化して表示させる分類結果出力部を備えることを特徴とする（１）または（２）に記載のイベント解析装置である。

（４）また、本発明の一態様としては、前記操作列抽出部によって抽出された操作列と前記操作列分類部によって過去に分類された操作列群に含まれる代表操作列との間の類似度に基づいて、前記操作列に類似する前記操作列群を検索する類似検索部を備えることを特徴とする（１）または（２）に記載のイベント解析装置である。

（５）また、本発明の一態様としては、ログデータ管理装置とイベント解析装置とを有するイベント解析システムであって、前記ログデータ管理装置は、オペレータによる操作の操作履歴を示すデータであるイベントログデータを出力し、前記イベント解析装置は、前記イベントログデータを収集するイベント収集部と、前記イベント収集部が収集した前記イベントログデータを解析し、前記オペレータの操作に基づく操作方法または前記オペレータの操作に基づく操作意図を表す解析結果データを抽出するイベント解析部と、指定された複数の期間における解析結果データを期間毎にそれぞれ抽出し、前記解析結果データを操作時刻に基づいてソートした操作列を抽出する操作列抽出部と、前記操作列間の類似度に基づいて前記操作列を分類する操作列分類部とを備えることを特徴とするイベント解析システムである。

（６）また、本発明の一態様としては、コンピュータを用いたイベント解析方法であって、イベント収集部が、オペレータによる操作の操作履歴を示すデータであるイベントログデータを収集するイベント収集ステップと、イベント解析部が、前記イベント収集部によって収集された前記イベントログデータを解析し、前記オペレータの操作に基づく操作方法または前記オペレータの操作に基づく操作意図を表す解析結果データを抽出するイベント解析ステップと、操作列抽出部が、指定された複数の期間における解析結果データを期間毎にそれぞれ抽出し、前記解析結果データを操作時刻に基づいてソートした操作列を抽出する操作列抽出ステップと、操作列分類部が、前記操作列間の類似度に基づいて前記操作列を分類する操作列分類ステップとを有することを特徴とするイベント解析方法である。

（７）また、本発明の一態様としては、コンピュータに、オペレータによる操作の操作履歴を示すデータであるイベントログデータを収集するイベント収集ステップと、前記イベント収集ステップにおいて収集された前記イベントログデータを解析し、前記オペレータの操作に基づく操作方法または前記オペレータの操作に基づく操作意図を表す解析結果データを抽出するイベント解析ステップと、指定された複数の期間における解析結果データを期間毎にそれぞれ抽出し、前記解析結果データを操作時刻に基づいてソートした操作列を抽出する操作列抽出ステップと、前記操作列間の類似度に基づいて前記操作列を分類する操作列分類ステップとを実行させるためのイベント解析プログラムである。

本発明によれば、より抽象度の高い操作列間の類似度に基づいて過去の操作事例を分類することにより、オペレータの操作の標準化をサポートすることができる。

本発明の第１の実施形態に係るイベント解析システムおよびイベント解析装置の機能構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係るイベント解析システムのイベントログデータベースが記憶するイベントログテーブルの一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係るイベント解析システムの解析結果データベースが記憶する基本単位操作テーブルの一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係るイベント解析システムの解析結果データベースが記憶する単位操作テーブルの一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係るイベント解析装置の動作を示すシーケンス図である。 本発明の第1の実施形態に係るイベント解析装置による操作列の分類処理の一例を示す概略図である。 本発明の第２の実施形態に係るイベント解析システムおよびイベント解析装置の機能構成を示すブロック図である。 従来のイベント解析システムおよびイベント解析装置の機能構成を示すブロック図である。

以下に、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。
（第１の実施形態）
本発明の第１の実施形態に係るイベント解析システムは、オペレータによる制御システムの操作履歴などを示すイベントログから、オペレータの操作方法および操作意図を抽出する。
一般的に、オペレータは、流量や圧力などのプロセス値を増減させるために、ＳＶ（Ｓｅｔ Ｖａｒｉａｂｌｅ；目標値）やＭＶ（Ｍａｎｉｐｕｌａｔｅｄ Ｖａｒｉａｂｌｅ；操作量）などを増減させる。また、流量や圧力などの値を一定に保つために、プロセス値を微調整するなどの操作を行う。すなわち、オペレータの操作意図は、ターゲットとなるプロセス値を増加、減少、または安定させることにある。本発明においては、このオペレータの操作意図を抽出する。

例えば、プロセス値を増加させる場合、ＳＶやＭＶを徐々に変更する操作であるランピングによって設定変更することもあれば、ＳＶやＭＶを一度の操作で設定変更することもある。このように、同じ操作意図に基づく操作であったとしても、複数種類の操作方法が存在する。また、ランピングなどの操作においては、さらに詳細な操作に分解できる場合もある。
そこで本発明では、複数の操作のイベントログをまとめることによって、操作方法を示す「基本単位操作」を定義する。また、本発明では、複数の基本単位操作をまとめることによって、操作意図を表す「単位操作」を定義する。

単位操作として、「増加」、「減少」、「微調整」、または「増減」の４種類のいずれかが定義される。「増減」とは、短期間に値の増加減少が繰り返される単位操作を示す。なお、ここで示した４種類の単位操作以外の単位操作を定義してもかまわない。
また、基本単位操作として、「ランピング（増加）」、「ランピング（減少）」、「微調整」、「設定変更（増加）」、または「設定変更（減少）」の５種類のいずれかが定義される。

なお、「ランピング」には、ＳＶ値やＭＶ値などを徐々に増加させるためのランピング操作とＳＶ値やＭＶ値などを徐々に減少させるためのランピング操作とがそれぞれ存在するため、本発明においては、ＳＶ値やＭＶ値などを増加させるためのランピング操作は「ランピング＋」、ＳＶ値やＭＶ値などを減少させるためのランピング操作は「ランピング−」と表記することとする。
また、「設定変更」とは、一度の操作で値を大きく変化させる変更である。ランピングの場合と同様に、ＳＶ値やＭＶ値などを増加させるための設定変更操作は「設定変更＋」、ＳＶ値やＭＶ値などを減少させるための設定変更操作は「設定変更−」と表記することとする。

基本単位操作も、単位操作と同様に、上記で示した５種類の基本単位操作以外の基本単位操作を定義してもかまわない。
単位操作は、基本単位操作よりも抽象度が高い操作である。したがって、イベントログの解析処理においては、まずイベントログから基本単位操作を抽出し、次に、抽出した基本単位操作から単位操作を抽出するように、２段階の抽出処理が行われる。

また、第１の実施形態に係るイベント解析システム１は、抽出した基本単位操作または単位操作から抽象度の高い操作列を抽出し、操作列の違い（類似度）に基づいて操作事例を分類する。さらに、操作列の違いを定量化するために、制御機器に対する操作間の類似性や、操作の並行性などプラント運転特有の特徴を加味した類似度が定義される。ユーザは分類結果から、業務の外部条件やオペレータのスキルなどによる操作手順の違いを把握することが可能となる。

（イベント解析システムおよびイベント解析装置の構成）
次に、第１の実施形態に係るイベント解析システム１およびイベント解析装置１０の構成について、図面を参照しながら説明する。
図１は、本発明の第１の実施形態に係るイベント解析システムおよびイベント解析装置の機能構成を示すブロック図である。
第１の実施形態に係るイベント解析システム１は、イベント解析装置１０と、イベントログデータベース１１と、解析結果データベース１２と、操作列データベース１３と、分類結果データベース１４と、表示装置１５と、制御システム１６と、ヒストリアン１７と、を含んで構成される。

イベント解析装置１０は、イベント収集部１０１と、イベント保存部１０２と、イベント解析部１０３と、操作列抽出部１０４と、操作列分類部１０５と、分類結果出力部１０６と、を含んで構成される。また、イベント解析装置１０は、コンピュータ装置、例えば、パーソナルコンピュータまたは汎用コンピュータである。
また、イベント解析部１０３は、基本単位操作解析部１０３１と、単位操作解析部１０３２とを含んで構成される。

イベント収集部１０１は、制御システム１６およびヒストリアン１７から、制御システム１６を操作するオペレータの操作などのイベントの履歴を示すイベントログデータを収集する。イベント収集部１０１は、収集したイベントログデータをイベント保存部１０２へ出力する。

制御システム１６は、プラント（図示せず）などを制御するシステムである。制御システム１６は、イベントログデータを生成し、ヒストリアン１７またはイベント収集部１０１の少なくとも一方にイベントログデータを出力する。制御システム１６は、例えば、ＤＣＳを含んで構成される。
ヒストリアン１７は、制御システム１６において生成される膨大なイベントログデータを自動収集し、長期保存することを目的としたデータベースを含む装置である。ヒストリアン１７は、記憶媒体、例えば、ＨＤＤを含んで構成される。

イベント保存部１０２は、イベント収集部１０１から入力されたイベントログデータを、イベントログデータベース１１に格納されたイベントログテーブルに記録する。イベントログデータには、イベントの発生時刻、機器識別子（タグ）、操作種類の識別子、変更前の設定値、および変更後の設定値が含まれる。

イベントログデータベース１１は、イベントログテーブルを格納するデータベースである。イベントログテーブルには、イベント保存部１０２によってイベントログデータが記録される。イベントログデータベース１１は、記憶媒体、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｃ Ｄｒｉｖｅ；ハードディスクドライブ）を含んで構成される。

以下、イベントログデータベース１１に格納されたイベントログテーブル、および当該イベントログテーブルに記録されるイベントログデータの一例について、図２を参照しながら説明する。
図２は、本発明の第１の実施形態に係るイベント解析システムのイベントログデータベースが記憶するイベントログテーブルの一例を示す図である。
図示するように、イベントログテーブルは、「イベントＩＤ」、「日時」、「タグ名」、「操作種類」、「前回値」、および「現在値」の６つのデータ項目の列が含まれる２次元の表形式のテーブルである。
イベントログテーブルに含まれる各行が、それぞれ１つのイベントログデータである。

「イベントＩＤ（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ；識別子）」の項目には、各イベントログを一意に識別するための識別子を示す値が格納される。
「日時」の項目には、制御システム１６においてそれぞれのイベントが発生した発生時刻（すなわち、イベントログが生成された日時）を示す値が格納される。
「タグ名」の項目には、制御システム１６が複数存在する場合に、イベントログを生成した制御システム１６を一意に識別するための機器識別子（タグ）を示す値が格納される。
「操作種類」の項目には、オペレータによって行われた操作の種類を表す識別子を示す値が格納される。
「前回値」の項目には、オペレータによって設定値の変更操作が行われる前の設定値（前回値）を示す値が格納される。
「現在値」の項目には、オペレータによって設定値の変更操作が行われる後の設定値（現在値）を示す値が格納される。
なお、上述したイベントログテーブルの形式（フォーマット）はあくまで一例であり、この形式に限られるものではない。

例えば、図２に示した１件目のイベントログデータは、オペレータが、「２０１５年８月２１日１０時００分００秒」に、機器「ＴＡＧ１」に対して、操作モードを「ＡＵＴ」から「ＭＡＮ」に変更したことを表す。なお、「ＡＵＴ」は自動操作（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ）を意味し、「ＭＡＮ」は手動操作（Ｍａｎｕａｌ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ）を意味する。
続いて、図２に示した２件目のイベントログデータは、オペレータが、「２０１５年８月２１日１０時００分１０秒」に、機器「ＴＡＧ１」に対して、「ＭＶ（操作量）」の設定値を、「２５．０（％）」から「３０．０（％）」へ変更したことを表す。

再び図１に戻って、第１の実施形態に係るイベント処理装置の構成について説明する。
イベント解析部１０３は、ユーザにより指定された複数業務期間に該当するイベントログデータをイベントログテーブルから取得する。イベント解析部１０３は、２段階に分けて、取得したイベントログデータからユーザが理解しやすい操作を抽出する。

まず、第１段階では、イベント解析部１０３は、イベントログをまとめて、操作方法を示す「基本単位操作」を抽出する。次に、第２段階では、イベント解析部１０３は、当該基本単位操作をまとめて、オペレータの操作意図を示す「単位操作」を抽出する。これらの抽出処理は、イベント解析部１０３が備える基本単位操作解析部１０３１および単位操作解析部１０３２によってそれぞれ行われる。

基本単位操作解析部１０３１は、イベントログデータに基づいて、時間的な連続性や設定値の変化の特徴を解析することによりオペレータの操作方法（ランピングや微調整など）を判定し、基本単位操作を抽出する。基本単位操作とは、上述したように、オペレータの操作方法を表す。
基本単位操作解析部１０３１は、同一機器かつ同種類の操作種類であるイベントログ群（すなわち、イベントログデータベース１１に格納されたイベントログテーブルにおいて、「タグ名」の項目の値が同一、かつ「操作種類」の項目の値が同一であるイベントログデータ群）を抽出し、設定値の変化傾向および時間的な連続性に基づいて、基本単位操作を抽出する。
基本単位操作解析部１０３１は、抽出した基本単位操作を示すデータ（以下、基本単位操作データと称する）を、解析結果データベース１２に格納された基本単位操作テーブルに記録する。

解析結果データベース１２は、基本単位操作テーブルおよび単位操作テーブルを格納するデータベースである。基本単位操作テーブルおよび単位操作テーブルには、イベント解析装置１０によるイベントログの解析結果を示す解析結果データが記録される。解析結果データベース１２は、記憶媒体、例えば、ＨＤＤを含んで構成される。

基本単位操作解析部１０３１は、例えば、イベント保存部１０２が、イベントログデータベース１１に格納されたイベントログテーブルにイベントログデータを記録したこと示す情報をイベント保存部１０２から取得する。そして、基本単位操作解析部１０３１は、当該情報を取得したタイミングで、上述した基本単位操作の抽出処理および記録処理を実行する。

解析結果データベース１２に格納された基本単位操作テーブル、および当該基本単位操作テーブルに記録される基本単位操作データの一例について、図３を参照しながら説明する。
図３は、本発明の第１の実施形態に係るイベント解析システム１の解析結果データベース１２が記憶する基本単位操作テーブルの一例を示す図である。
図示するように、基本単位操作テーブルは、「基本単位操作ＩＤ」、「開始日時」、「終了日時」、「タグ名」、「操作種類」、「操作方法」、および「イベントＩＤ」の７つのデータ項目の列が含まれる２次元の表形式のテーブルである。
基本単位操作テーブルに含まれる各行が、それぞれ１つの基本単位操作データである。

「基本単位操作ＩＤ」の項目には、各基本単位操作を一意に識別するための識別子を示す値が格納される。
「開始日時」の項目には、それぞれの基本単位操作の開始日時（すなわち、基本単位操作に含まれるイベントログの中で、最初に生成されたイベントログが生成された日時）を示す値が格納される。
「終了日時」の項目には、それぞれの基本単位操作の終了日時（すなわち、基本単位操作に含まれるイベントログの中で、最後に生成されたイベントログが生成された日時）を示す値が格納される。

「タグ名」の項目には、制御システム１６が複数存在する場合に、イベントログを生成した制御システム１６を一意に識別するための機器識別子（タグ）を示す値が格納される。
「操作種類」の項目には、オペレータによって行われた操作の種類を表す識別子を示す値が格納される。
「操作方法」の項目には、オペレータによって行われた操作の操作方法を示す値が格納される。
「イベントＩＤ」の項目には、基本単位操作に含まれるイベントログそれぞれのイベントＩＤを示す値が格納される。
なお、上述した基本単位操作テーブルの形式（フォーマット）はあくまで一例であり、この形式に限られるものではない。

例えば、図３に示した１件目の基本単位操作データ（すなわち、基本単位操作ＩＤが「Ｎｏ．１」である基本単位操作データ）は、オペレータが、「２０１５年８月２１日１０時００分００秒」に、機器「ＴＡＧ１」に対して、操作モードを「ＭＡＮ（手動操作）」に変更する「モード変更」の操作を行ったことを表す。
続いて、図３に示した２件目の基本単位操作データ（すなわち、基本単位操作ＩＤが「Ｎｏ．２」である基本単位操作データ）は、オペレータが、「２０１５年８月２１日１０時００分１０秒」から「２０１５年８月２１日１０時０１分００秒」にかけて、機器「ＴＡＧ１」に対して、「ＭＶ（操作量）」の設定値をランピングする操作を行ったことを表す。なお、この例においては「操作方法」の値が「ランピング＋」であるので、この例における基本単位操作は、オペレータが設定値を増加させるランピングの操作であることを表す。

再び図１に戻って、第１の実施形態に係るイベント処理装置の構成について説明する。
単位操作解析部１０３２は、基本単位操作解析部１０３１で解析した基本単位操作の情報を活用して、ドメイン知識（例えば、プラントの制御における知識）をベースとしたルールに基づいて、オペレータがプロセスにどのような変化を与えるかという操作意図を推定し、単位操作を抽出する。単位操作とは、上述したように、オペレータの操作意図を表す。
単位操作解析部１０３２は、抽出した単位操作を示すデータ（以下、単位操作データと称する）を、解析結果データベース１２に格納された単位操作テーブルに記録する。

単位操作解析部１０３２は、例えば、基本単位操作解析部１０３１が、基本単位操作テーブルに基本単位操作データを記録したこと示す情報を基本単位操作解析部１０３１から取得する。そして、単位操作解析部１０３２は、当該情報を取得したタイミングで、上述した単位操作の抽出処理および記録処理を実行する。

解析結果データベース１２に格納された単位操作テーブル、および当該単位操作テーブルに記録される単位操作データの一例について、図４を参照しながら説明する。
図４は、本発明の第１の実施形態に係るイベント解析システム１の解析結果データベース１２が記憶する単位操作テーブルの一例を示す図である。
図示するように、単位操作テーブルは、「単位操作ＩＤ」、「開始日時」、「終了日時」、「タグ名」、「操作意図」、および「基本単位操作ＩＤ」の６つのデータ項目の列が含まれる２次元の表形式のテーブルである。
単位操作テーブルに含まれる各行が、それぞれ１つの単位操作データである。

「単位操作ＩＤ」の項目には、各単位操作を一意に識別するための識別子を示す値が格納される。
「開始日時」の項目には、それぞれの単位操作の開始日時（すなわち、単位操作に含まれる基本単位操作の中で、最初に行われた基本単位操作の開始日時）を示す値が格納される。
「終了日時」の項目には、それぞれの単位操作の終了日時（すなわち、単位操作に含まれる基本単位操作の中で、最後に行われた基本単位操作の終了日時）を示す値が格納される。

「タグ名」の項目には、制御システム１６が複数存在する場合に、イベントログを生成した制御システム１６を一意に識別するための機器識別子（タグ）を示す値が格納される。
「操作意図」の項目には、オペレータによって行われた操作意図を示す値が格納される。
「基本単位操作ＩＤ」の項目には、単位操作に含まれる基本単位操作それぞれの基本単位操作ＩＤを示す値が格納される。
なお、上述した単位操作テーブルの形式（フォーマット）はあくまで一例であり、この形式に限られるものではない。

例えば、図４に示した１件目の単位操作データ（すなわち、単位操作ＩＤが「Ｎｏ．１」である単位操作データ）は、オペレータが、「２０１５年８月２１日１０時００分１０秒」から「２０１５年８月２１日１０時０３分０１秒」にかけて、機器「ＴＡＧ１」に対して、「流量を増加させる」ことを意図とした操作を行ったことを表す。
続いて、図４に示した２件目の単位操作データ（すなわち、単位操作ＩＤが「Ｎｏ．２」である単位操作データ）は、オペレータが、「２０１５年８月２１日１０時００分５０秒」から「２０１５年８月２１日１０時０２分５０秒」にかけて、機器「ＴＡＧ２」に対して、「温度を微調整する」ことを意図とした操作を行ったことを表す。

再び図１に戻って、第１の実施形態に係るイベント処理装置の構成について説明する。
操作列抽出部１０４は、イベント解析部１０３によって抽出された基本単位操作を示すデータまたは単位操作を示すデータを、時間順につなげたデータを生成する。なお、本実施形態において、基本単位操作または単位操作を時間順につなげたものを、「操作列」と称する。

基本単位操作からなる操作列には、オペレータが各機器に対して、どのパラメータの値をどの方法で変更したかを表す「操作方法」を示す情報が含まれる。また、単位操作からなる操作列には、オペレータが各機器に対して、どのような意図で操作したかを表す「操作意図」を示す情報が含まれる。

操作列抽出部１０４は、各業務期間について抽出した操作列を、操作列データベース１３に格納する。
操作列データベース１３は、操作列を格納するデータベースである。操作列データベース１３は、記憶媒体、例えば、ＨＤＤを含んで構成される。

操作列分類部１０５は、操作列抽出部１０４が抽出した複数の操作列に対して、それぞれの操作列の間の類似度を算出し、さらに算出した類似度に基づいて操作列の分類処理を行う。また、操作列分類部１０５は、分類した操作列のグループごとに、操作頻度や操作時間の集計などの統計処理を行う。操作列分類部１０５は、上記の分類処理および統計処理を行った結果である分類結果を、分類結果データベース１４に格納する。
分類結果データベース１４は、操作列の分類結果を格納するデータベースである。分類結果データベース１４は、記憶媒体、例えば、ＨＤＤを含んで構成される。

分類結果出力部１０６は、操作列分類部１０５によって行われた操作列の分類結果を、可視化するための処理を行う。分類結果出力部１０６は、グループごとに操作列をリストまたは時間軸上に表したものを表示装置１５に表示させたり、グループごとの統計解析結果を表示装置１５に表示させたりする。
表示装置１５は、ディスプレイ、例えば、液晶ディスプレイまたは有機ＥＬ（Ｅｒｅｃｔｒｏ Ｌｕｍｉｎｅｓｓｅｎｃｅ）ディスプレイを含んで構成される。

（イベント解析装置の動作）
次に、イベント解析装置１０の動作について図面を参照しながら説明する。
図５は、本発明の第１の実施形態に係るイベント解析装置１０の動作を示すシーケンス図である。
図５では、ユーザが、対象業務の実施期間を複数指定し、単位操作からなる操作列による分類結果を参照する場合の動作の一例を説明する。

（ステップＳ００１）分類結果出力部１０６は、ユーザによって指定された複数の業務期間を示す情報を取得する。すなわち、ユーザは、複数の業務期間を指定して分類結果の表示を要求する。

（ステップＳ００２）分類結果出力部１０６は、ユーザの要求に応じて、操作列分類部１０５に対し、指定された複数の業務期間に該当する操作列の分類結果を要求する。

（ステップＳ００３）操作列分類部１０５は、操作列抽出部１０４に対し、指定された複数の業務期間に該当する操作列の抽出を要求する。

（ステップＳ００４）操作列抽出部１０４は、イベント解析部１０３に対し、指定された複数の業務期間に該当する指定業務の単位操作データ群の抽出を要求する。イベント解析部１０３は、イベントログデータベース１１から、指定された複数の業務期間に該当するイベントログデータ群を取得する。イベント解析部１０３は、取得したイベントログデータ群に基づいて基本単位操作データ群を抽出する。そして、イベント解析部１０３は、抽出した基本単位操作データに基づいて単位操作データ群を抽出する。イベント解析部１０３は、抽出した単位操作データを操作列抽出部１０４へ出力する。

（ステップＳ００５）操作列抽出部１０４は、イベント解析部１０３から入力された単位操作データを操作開始時刻順にソートして操作列を生成する。操作列抽出部１０４は、生成した操作列データを操作列分類部１０５へ出力する。

（ステップＳ００６）操作列分類部１０５は、操作列抽出部１０４から入力された操作列データに基づく複数の操作列すべてについて、操作列間の類似度を計算する。

（ステップＳ００７）操作列分類部１０５は、算出された類似度に基づいて操作列のクラスタリングを行う。操作列分類部１０５は、クラスタリングによって得られた分類結果を分類結果出力部１０６へ出力する。

そして、分類結果出力部１０６は、操作列の分類結果を視覚化し表示装置１５に表示させる。これにより、ユーザは、分類結果出力部１０６によって出力された分類結果を、表示装置１５を介して参照し、業務の目的や外部条件による操作手順の違いを確認することができる。

なお、操作列の構成要素として、上記の例で示した「単位操作」を用いる代わりに、具体的な操作方法を示す「基本単位操作」を用いた場合には、操作列分類部１０５は、操作方法の違いに基づいて操作手順を分類することができる。

上述したように、ステップＳ００４において、指定業務に該当するイベントログデータを抽出するために、業務期間内の操作イベント列が切り出される。ただし、指定された業務期間内に発生したイベントは、必ずしも指定業務に関連するイベントであるとは限らない。したがって、ここで切り出された操作イベント列は、指定された業務期間内に発生した全てのイベントから、指定業務との関連性の低いイベント（例えば、頻発イベントなど）を除いたイベントによって構成される操作イベント列である。

上述した指定業務との関係性が低いイベントの検出は、例えば、指定業務に限定しない全ての業務のイベントログの全期間において発生確率が高いイベントを頻発イベントと見なすことによって行われる。また、業務期間が複数指定される場合、指定された業務期間内におけるそれぞれイベントの発生確率に基づいて指定業務との関連性を評価することによって、業務との関連性が低いイベントを除くようにしてもよい。

また、期間を指定して操作イベント列を切り出す場合、必ずしも指定された開始時刻と終了時刻にしたがって操作イベント列を切り出すのではなく、開始時刻や終了時刻の前後のイベントも含めた一連のイベントの連続性を考慮して操作イベント列を切り出すようにしてもよい。すなわち、例えば、開始時刻前と終了時刻後に一定のバッファ期間を設けて、開始時刻前と終了時刻後のバッファ期間も含めた期間によって操作イベント列を切り出すようにしてもよい。

例えば、指定された終了時刻の付近で機器Ａの種類Ｘのイベントが短い時間間隔で連続発生する場合には、指定された終了時刻で操作イベント列の切り出しを強制的に終了せずに、所定のバッファ時間を超えたタイミングで、または機器Ａの種類Ｘのイベントの時間間隔がしきい値以上になった場合に、操作イベント列の切り出しを終了するようにしてもよい。

上述したように、ステップＳ００５において、まず、操作列抽出部１０４は、操作列を構成する基本単位操作または単位操作（上記の例においては単位操作）を抽出する。操作列抽出部１０４は、抽出された基本単位操作群もしく単位操作群に対して、操作開始時刻順にソートすることによって操作列を生成する。生成された操作列は、複数操作の組み合わせを表すだけではなく、操作の順序も表している。

上述したように、ステップＳ００６において、抽出されたすべての操作列に対して、操作列の間の類似度を計算する。操作列は、基本単位操作もしくは単位操作を発生時刻順に並べたものであるため、配列データの一種である。この類似度の計算には、例えば、文字列やＤＮＡ配列などの配列データ間の類似性を定量化するために用いられる、編集距離（例えば、Ｄａｍｅｒａｕ−Ｌｅｖｅｎｓｈｔｅｉｎ距離など）を用いることができる（参考文献：Ｄａｍｅｒａｕ，“Ａ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｆｏｒ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｓｐｅｌｌｉｎｇ ｅｒｒｏｒｓ．”， Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ ｏｆ ｔｈｅ ＡＣＭ，７（３），ｐｐ．６５９−６６４，１９６４）。

一般的な編集距離とは、ある２つの配列データにおいて、挿入、削除、置換、または隣同士の転置をすることによって、一方の配列データをもう一方の配列データへ変換するために必要最低限となる編集回数または編集コストである。しかしながら、従来の編集距離をそのまま使って、ＤＣＳ等の制御システムにおける操作の操作列間の類似性を定義することは難しい。

例えば、プラントの操業運転の視点からすれば、異なる機器における操作より、同じ機器において設定変更量が異なる操作の方が、より類似した操作であると考えることができる。しかしながら、従来の編集距離を用いた場合、配列の構成要素についての一致・不一致しか判定しないため、個々の操作間の類似性を考慮することが難しい。また、従来の編集距離では、文字列などの直列に並んだ配列を対象としているため、並列操作と直列操作の違いを考慮することが難しい。

そこで、第１の実施形態に係るイベント解析装置１０は、プラントの操業運転における視点を取り入れ、単位操作同士の類似性および並列操作と直列操作の違いを考慮した重み付き編集距離を用いて操作列の類似度を計算する。

まず、機器の種類が異なる場合の操作列の違いと比べて、機器の種類が同一で設定変更量が異なる場合の操作列の違いのほうが、違いが少ないと考えられる。そのため、イベント解析装置１０は、機器の種類が同一で設定変更量が異なる場合の操作列の置換に関わる編集コストの重みをより小さく設定する。
例えば、タグ名が「Ｔ０１」である機器における増加操作をタグ名が「Ｆ０１」である機器の増加操作と置換する場合の編集コストを１とするならば、タグ名が「Ｔ０１」である機器の増加操作をタグ名が「Ｔ０１」である機器の微調整操作と置換する場合の編集コストは１より小さい値に設定する。

また、プロセスの状態を変更させるための操作の重要度と比べて、プロセスの状態を安定させるため微調整操作の重要度は比較的に低いと考えられる。そのため、イベント解析装置１０は、微調整操作の有無に関わる編集コストの重みをより小さく設定する。
例えば、タグ名が「Ｔ０１」である機器の増加操作を削除／追加する場合の編集コストを１とするならば、タグ名が「Ｔ０１」である機器の微調整操作を削除／追加する場合の編集コストは１より小さい値に設定する。

また、直列操作の開始時刻の順序の違いと比べて、並列操作の開始時刻の順序の違いのほうが、より違いが少ないと考えられる。そのため、イベント解析装置１０は、並列の可能性が高いと判断された２つの操作の転置に関わる編集コストの重みをより小さくなるように設定する。
例えば、直列操作ＡとＢの開始時刻の順序を転置する場合の編集コストを１とするならば、並行して操作しているＡとＢの開始時刻の順序を転置する場合の編集コストは１より小さい値に設定する。

なお、ここでいう並列操作とは、単位操作の場合、１つのタグの単位操作が開始した後に、次のタグの単位操作も開始し、２つのタグを交互に操作し続ける操作である。この並列操作の検出は、例えば、隣りあう２つの単位操作において、「（後の単位操作の開始時刻）＜（前の単位操作の開始時刻＋０．５×実施期間）」を満たす場合に並列操作と判定することによって行われる。

また、基本単位操作からなる操作列の間の類似度を計算する場合も同様に、第１の実施形態に係るイベント解析装置１０は、プラントの操業運転における視点を取り入れ、基本単位操作同士の類似性および並列操作と直列操作の違いを考慮した重み付き編集距離を用いて操作列の類似度を計算する。

基本単位操作同士間の類似性を考慮した重み付けにおいては、上記の単位操作同士間の類似性に対する重み付けに加え、操作方法に対する重み付けがなされる。例えば、同一の機器に対して操作対象の種類が異なる場合（例えば、タグ名が「Ｆ０１」である機器の設定値ＳＶに対する操作とタグ名が「Ｆ０１」である機器の出力ＭＶに対する操作）の操作列の違いと比べて、同一の操作対象に対して変更方法が異なる場合（例えば、タグ名が「Ｆ０１」である機器のＳＶ値に対するランピング＋操作とタグ名が「Ｆ０１」である機器のＳＶ値に対する設定変更＋操作）の操作列の違いのほうが、より違いが少ないと考えられる。そのため、イベント解析装置１０は、同一の設定対象に対して変更方法が異なる操作を置換するときの編集コストの重みをより小さくする。

重みの調整は、ユーザの目的や各プラントの状況に応じて行われる。
また、上述の通り、重み付き編集距離は非類似性を表すため、２つの操作列間の類似度は、次の式で定義される。（操作列間の類似度）＝１−（重み付き編集距離）／（最大編集距離）。
最大編集距離とは、２つの操作列の各構成要素が完全に一致しない場合の編集コストであり、操作列を構成する単位操作の数と各単位操作の有無に関わる重みに基づいて求められる。これにより、２つの単位操作列の構成要素が完全に一致する場合には操作列間の類似度は１となる。また、２つの単位操作列の構成要素が完全一致しない場合には操作列間の類似度は０となる。

上述したように、ステップＳ００７において、操作列分類部１０５は、上記方法により算出された類似度に基づいて、すべての操作列を階層的クラスタリング手法により分類する。階層的クラスタリングによる分類手法は、１クラス１操作列の初期状態から、類似度の高い操作手順同士を逐次に併合していく手法である。階層的クラスタリングのアルゴリズムとして、最短距離法、最長距離法、または群間平均法が用いられる。

次に、複数の業務期間が指定された場合における操作列の分類処理について、図面を参照しながら説明する。
図６は、本発明の第1の実施形態に係るイベント解析装置１０による操作列の分類処理の一例を示す概略図である。

図６は、ユーザにより５つの業務期間が指定され、まず、操作列抽出部１０４が、イベントログデータから５つの操作列（操作列１、操作列２、・・・、操作列５）を抽出したことを表している。
次に、操作列分類部１０５は、上述した重み付き編集距離を用いて、すべての操作列間の類似度を計算する。例えば、図６に示すように、操作列１と操作列２との比較においては、操作する機器の種類は同じであるが、操作順や操作の方向は大きく異なる。操作列１を操作列２に変換するためには、最低限２回の置換が必要である。すなわち、操作列１の１番目の操作イベントであるタグ名が「Ｆ０１」である機器の減少操作「Ｆ０１↓」と操作列２の１番目の操作イベントであるタグ名が「Ｐ０４」である機器の増加操作「Ｐ０４↑」との置換、および、操作列１の３番目の操作イベントであるタグ名が「Ｐ０４」である機器の微調整操作「Ｐ０４→」と操作列２の３番目の操作イベントであるタグ名がＦ０１である機器の増加操作「Ｆ０１↑」との置換が必要である。そのため、操作列１と操作列２との類似度は、上記の計算式に従って、１−（２／３）≒０．３３となる。

また、例えば、図６に示すように、操作列１と操作列３との比較においては、タグ名が「Ｐ０４」の機器の微調整操作「Ｐ０４→」があるかないかの違いだけである。そのため、例えば微調整操作の有無に関する重み付けが予め０．５に設定されている場合、操作列１と操作列３との類似度は、上記の計算式に従って、１−（０．５／２．５）＝０．８となる。
また、例えば、図６に示すように、操作列２と操作列４との比較においては、双方の構成要素（操作イベント）が完全に一致しているため、類似度は１．０となる。

そして、操作列分類部１０５は、階層的クラスタリング手法を用いて、類似度の高い操作列を１つのグループにまとめる処理を行う。図６は、操作列分類部１０５は、５つの操作列を２種類のグループ（グループ１とグループ２）に分類したことを表している。すなわち、操作列分類部１０５は、操作列１、操作列３、および操作列５をグループ１に分類し、操作列２、および操作列４をグループ２に分類したこと表している。

以上説明したように、第１の実施形態に係るイベント解析装置１０は、操作イベント列を直接用いずに、操作イベント列より抽象度の高い操作列を用いて、当該操作列間の類似度に基づいて過去の特定業務の手動操作を自動的に分類する。これにより、イベント解析装置１０は、オペレータによる手動操作の標準化や自動化をサポートすることができる。
例えば、イベント解析装置１０は、単位操作からなる操作列の分類結果に基づいて業務の目的や外部条件が異なる状況を切り分けることができる。これにより、イベント解析装置１０は、オペレータの操作の操作手順を整理しやすくすることができる。また、例えば、イベント解析装置１０は、基本単位操作からなる操作列の分類結果に基づいてオペレータによる操作方法の違いを提示することができる。これにより、イベント解析装置１０は、より良い操作方法を導き出しやすくすることができる。

以上により、第１の実施形態に係るイベント解析装置１０は、抽象度の高い操作列間の類似度に基づいて操作イベント列を分類し、オペレータの操作の標準化をサポートすることができる。

（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
図７は、本発明の第２の実施形態に係るイベント解析システム２およびイベント解析装置２０の機能構成を示すブロック図である。
なお、第１の実施形態におけるイベント解析システム１およびイベント解析装置１０が備える機能構成と共通する部分（名称が同一であるブロック）については、説明を省略する。

図７に示すように、第２の実施形態に係るイベント解析装置２０は、類似検索部２０７を備える。操作列抽出部２０４は、オペレータが現在行っている操作列をリアルタイムに抽出する。また、操作列分類部２０５は、過去のすべての操作列ではなく、各操作列グループ（または各グループの代表操作列）との類似度を計算することで、類似する操作事例を、効率よく検索することが可能である。
第２の実施形態に係るイベント解析装置２０は、類似する過去の操作事例を検索することによって、過去に類似する操作を行った場合における操作履歴、アラーム履歴、およびプロセスデータ履歴などを提示することができる。これにより、イベント解析装置２０は、今後の状況の予測情報など、オンライン運転支援に役に立つ情報を集めやすくすることができる。

以上、この発明の実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。

なお、上述した実施形態におけるイベント解析装置１０およびイベント解析装置２０の一部又は全部をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この制御機能を実現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、この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、実行することによって実現してもよい。

なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、イベント解析装置１０およびイベント解析装置２０に内蔵されたコンピュータシステムであって、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。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、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を送信する場合の通信回線のように、短時間、動的にプログラムを保持するもの、その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のように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。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く、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であってもよい。

また、上述した実施形態におけるイベント解析装置１０およびイベント解析装置２０を、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等の集積回路として実現してもよい。イベント解析装置１０およびイベント解析装置２０の各機能ブロックは個別にプロセッサ化してもよいし、一部、または全部を集積してプロセッサ化してもよい。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路、または汎用プロセッサで実現してもよい。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いてもよい。

１・２・３・・・イベント解析システム、１０・２０・３０・・・イベント解析装置、１１・２１・３１・・・イベントログデータベース、１２・２２・・・解析結果データベース、１３・２３・・・操作列データベース、１４・２４・・・分類結果データベース、１５・２５・３５・・・表示装置、１６・２６・３６・・・制御システム、１７・２７・３７・・・ヒストリアン、１０１・２０１・３０１・・・イベント収集部、１０２・２０２・・・イベント保存部、１０３・２０３・３０３・・・イベント解析部、１０４・２０４・・・操作列抽出部、１０５・２０５・・・操作列分類部、１０６・・・分類結果出力部、２０７・・・類似検索部、１０３１・２０３１・・・基本単位操作解析部、１０３２・２０３２・・・単位操作解析部

Claims (7)

1. オペレータによる操作の操作履歴を示すデータであるイベントログデータを収集するイベント収集部と、
   前記イベント収集部によって収集された前記イベントログデータを解析し、前記オペレータの操作に基づく操作方法または前記オペレータの操作に基づく操作意図を表す解析結果データを抽出するイベント解析部と、
   指定された複数の期間における解析結果データを期間毎にそれぞれ抽出し、前記解析結果データを操作時刻に基づいてソートした操作列を抽出する操作列抽出部と、
   前記操作列間の類似度に基づいて前記操作列を分類する操作列分類部と、
   を備えることを特徴とするイベント解析装置。
2. 前記操作列分類部は、制御機器に対する操作間の類似性、および制御機器に対する操作の順序、直列／並行性に基づいて前記操作列を分類する、
   ことを特徴とする請求項１に記載のイベント解析装置。
3. 前記操作列分類部によって分類された前記操作列を可視化して表示させる分類結果出力部を備える、
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載のイベント解析装置。
4. 前記操作列抽出部によって抽出された操作列と前記操作列分類部によって過去に分類された操作列群に含まれる代表操作列との間の類似度に基づいて、前記操作列に類似する前記操作列群を検索する類似検索部を備える、
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載のイベント解析装置。
5. ログデータ管理装置とイベント解析装置とを有するイベント解析システムであって、
   前記ログデータ管理装置は、
   オペレータによる操作の操作履歴を示すデータであるイベントログデータを出力し、
   前記イベント解析装置は、
   前記イベントログデータを収集するイベント収集部と、
   前記イベント収集部が収集した前記イベントログデータを解析し、前記オペレータの操作に基づく操作方法または前記オペレータの操作に基づく操作意図を表す解析結果データを抽出するイベント解析部と、
   指定された複数の期間における解析結果データを期間毎にそれぞれ抽出し、前記解析結果データを操作時刻に基づいてソートした操作列を抽出する操作列抽出部と、
   前記操作列間の類似度に基づいて前記操作列を分類する操作列分類部と、
   を備える、
   ことを特徴とするイベント解析システム。
6. コンピュータを用いたイベント解析方法であって、
   イベント収集部が、オペレータによる操作の操作履歴を示すデータであるイベントログデータを収集するイベント収集ステップと、
   イベント解析部が、前記イベント収集部によって収集された前記イベントログデータを解析し、前記オペレータの操作に基づく操作方法または前記オペレータの操作に基づく操作意図を表す解析結果データを抽出するイベント解析ステップと、
   操作列抽出部が、指定された複数の期間における解析結果データを期間毎にそれぞれ抽出し、前記解析結果データを操作時刻に基づいてソートした操作列を抽出する操作列抽出ステップと、
   操作列分類部が、前記操作列間の類似度に基づいて前記操作列を分類する操作列分類ステップと、
   を有することを特徴とするイベント解析方法。
7. コンピュータに、
   オペレータによる操作の操作履歴を示すデータであるイベントログデータを収集するイベント収集ステップと、
   前記イベント収集ステップにおいて収集された前記イベントログデータを解析し、前記オペレータの操作に基づく操作方法または前記オペレータの操作に基づく操作意図を表す解析結果データを抽出するイベント解析ステップと、
   指定された複数の期間における解析結果データを期間毎にそれぞれ抽出し、前記解析結果データを操作時刻に基づいてソートした操作列を抽出する操作列抽出ステップと、
   前記操作列間の類似度に基づいて前記操作列を分類する操作列分類ステップと、
   を実行させるためのイベント解析プログラム。

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