JP2019047188A - 分析管理システムおよび分析管理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】分析対象となるデータの変動要因を適宜に踏まえて、分析システムの効率的な運用を図る。【解決手段】分析管理システム１００において、所定のデータ発信源から得たデータと前記データの分析対象としての良否の判定基準をそれぞれ定めた複数種類のテンプレートを保持する記憶装置２０３と、前記データを所定テンプレートに照合して、前記データの分析対象としての良否判定を実行し、前記データの分布が前記所定テンプレートの判定基準からずれている場合、当該ずれが前記データ発信源の故障に起因するものか否か所定アルゴリズムで判断し、前記判断の結果、前記ずれが前記故障に起因するものでなかった場合、前記複数種類のテンプレートにおける前記所定テンプレート以外のテンプレートのうち、その判定基準が、前記データ発信源から得ている所定世代分のデータの分布とより適合する切替対象テンプレートを特定し、前記良否判定に用いるテンプレートを前記所定テンプレートから前記切替対象テンプレートに切り替える演算装置２０１を含む構成とする。【選択図】図３

Description

本発明は、分析管理システムおよび分析管理方法に関するものであり、具体的には、分析対象となるデータの変動要因を適宜に踏まえて、分析システムの効率的な運用を図る技術に関する。

いわゆるＩｏＴ技術の発展により、様々なモノがインターネットに接続され、そこから発信された膨大なデータによってビッグデータの形成がなされている。また、こうしたビッグデータを人工知能等で分析した結果を用い、新たなビジネスチャンスにつなげる動きも加速する現状にある。

このようなデータ分析に関する従来技術としては、例えば、各種業務の分析を行う業務分析・経営支援管理装置において、各種業務において収集された業務分析の対象となりうる業務分析データ、前記業務分析データから抽出された業務分析を行う分析対象データ、前記分析対象データの業務分析により得られた分析結果、及び業務分析の実行・分析結果の配信の規則を記憶保持する記憶手段と、前記業務分析データから業務分析を行う前記分析対象データを抽出し、前記規則に従って前記分析対象データの業務分析を実行し、前記分析結果を出力する業務分析処理手段と、前記業務分析の実行・分析結果の配信の規則を生成するシナリオマネージャ手段とを有することを特徴とする業務分析・経営支援管理装置（特許文献１参照）などが提案されている。

特開２００６−２１５７９８号公報

従来技術においては、対象となるデータの分析によってその特徴点を抽出し、それが所定の閾値を超えたものについてはアラームを表示するといった運用が可能となる。

ところが、そうした特徴点が生じた状況を踏まえ、それ以降の分析システムの運用動向を管理することはできていない。

特徴点の発生原因は、データ送信元機器の故障あるいは経年劣化や、外部環境の変動など様々であり、それが分析システムの運用停止理由に相当するケースや、逆に、特段の措置をとることなく運用継続して問題ないケースに結びつくなど、分析システムの運用に大きく影響する。

そのため、場合によっては、特徴点の発生に過度に反応して無用な運用停止を行い、分析システムの稼働効率を低下させたり、あるいは、不適切なデータを取得・分析し続けて精度不良の分析結果を生成する、といった事態につながりかねない。

そこで本発明の目的は、分析対象となるデータの変動要因を適宜に踏まえて、分析システムの効率的な運用を図る技術を提供することにある。

上記課題を解決する本発明の分析管理システムは、所定のデータ発信源から得たデータ
と、前記データの分析対象としての良否の判定基準をそれぞれ定めた複数種類のテンプレートと、を保持する記憶装置と、前記データを所定テンプレートに照合して、前記データの分析対象としての良否判定を実行し、前記データの分布が前記所定テンプレートの判定基準からずれている場合、当該ずれが前記データ発信源の故障に起因するものか否か所定アルゴリズムで判断する処理と、前記判断の結果、前記ずれが前記故障に起因するものでなかった場合、前記複数種類のテンプレートにおける前記所定テンプレート以外のテンプレートのうち、その判定基準が、前記データ発信源から得ている所定世代分のデータの分布とより適合する切替対象テンプレートを特定する処理と、前記良否判定に用いるテンプレートを前記所定テンプレートから前記切替対象テンプレートに切り替える処理と、を実行する演算装置と、を備えることを特徴とする。

また、本発明の分析管理方法は、所定のデータ発信源から得たデータと、前記データの分析対象としての良否の判定基準をそれぞれ定めた複数種類のテンプレートと、を保持する記憶装置を備えた情報処理システムが、前記データを所定テンプレートに照合して、前記データの分析対象としての良否判定を実行し、前記データの分布が前記所定テンプレートの判定基準からずれている場合、当該ずれが前記データ発信源の故障に起因するものか否か所定アルゴリズムで判断する処理と、前記判断の結果、前記ずれが前記故障に起因するものでなかった場合、前記複数種類のテンプレートにおける前記所定テンプレート以外のテンプレートのうち、その判定基準が、前記データ発信源から得ている所定世代分のデータの分布とより適合する切替対象テンプレートを特定する処理と、前記良否判定に用いるテンプレートを前記所定テンプレートから前記切替対象テンプレートに切り替える処理と、を実行することを特徴とする。

本発明によれば、分析対象となるデータの変動要因を適宜に踏まえて、分析システムの効率的な運用を図ることが可能となる。

本実施形態における分析管理システムを含むネットワーク構成例を示す図。 本実施形態におけるデータ記憶フォルダの構成例を示す図である。 本実施形態におけるサーバのハードウェア構成を示す図である。 本実施形態におけるデータ抽出サーバの構成例を示す図である。 本実施形態におけるテンプレート記憶フォルダの構成例を示す図である。 本実施形態における複数種類のテンプレート構成例を示す図である。 本実施形態におけるテンプレートのデータ構成例を示す図である。 本実施形態における分析管理方法のフロー例１を示す図である 本実施形態における分析管理方法のフロー例２を示す図である 本実施形態における分析管理方法のフロー例３を示す図である 本実施形態における分析管理方法のフロー例４を示す図である 本実施形態における分析管理方法のフロー例５を示す図である 本実施形態における分析管理方法のフロー例６を示す図である

−−−ネットワーク構成−−−
以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は、本実施形態の分析管理システム１００を含むネットワーク構成例を示す図である。図１に示す分析管理システム１００は、分析対象となるデータの変動要因を適宜に踏まえて、分析システムの効率的な運用を図るコンピュータシステムである。

本実施形態の分析管理システム１００は、各種の機械や構造物など様々なモノに設置さ
れたセンサーが当該モノに関して観測したデータを取得し、そのデータが分析対象として好ましいものとなるよう管理し続けるシステムとなる。こうした分析管理システム１００は、必要な機能を実装した各種のサーバから構成されている。

また、分析管理システム１００は、インターネットなどの適宜なネットワーク１０を介し、データ発信端末１と通信可能に結ばれている。

このうちデータ発信端末１は、上述のセンサーと一体になった通信装置であり、当該センサーが観測したデータを、ネットワーク１０を経由して分析管理システム１００に送信する装置となる。またユーザ端末１０５は、分析管理システム１００による処理結果をネットワーク１１を介して取得し、これを表示する端末である。

また、分析管理システム１００を構成する各種のサーバとは、データ受信サーバ１０１、データ格納サーバ１０２、データ抽出サーバ１０３、および、データ分析サーバ１０４を含んでいる。なお、これらのサーバは、ＬＡＮなどのネットワーク１１を介して互いに通信可能に結ばれている。

このうちデータ受信サーバ１０１は、上述のデータ発信端末１から発信されたデータを、ネットワーク１０を介して受信し、これをデータ格納サーバ１０２に渡すサーバ装置である。

また、データ格納サーバ１０２は、データ受信サーバ１０１から上述のデータを得て、これを所定の記憶装置に格納するサーバ装置である。このデータ格納サーバ１０２は、データ受信サーバ１０１を通じてデータ発信端末１から得たデータを、データ記憶フォルダ１１０１に格納している。このデータ記憶フォルダ１１０１は、図２に例示するように、データ発信端末１から所定期間ごとに得た、すなわち世代ごとのデータ１１０２を、ファイル形式で格納している。

また、データ抽出サーバ１０３は、上述のデータ格納サーバ１０から格納データ、すなわちデータ１１０２を抽出してデータ分析サーバ１０４に配信するサーバ装置である。このデータ抽出サーバ１０３は、分析管理システム１００の主たる機能を実装するサーバ装置となる。そのため、テンプレートを格納するテンプレート記憶フォルダ１００１を、その記憶装置において保持している。

上述のテンプレートとは、データ発信端末１から得たデータ１１０２に関して、分析対象としての良否の判定基準を定めたテーブルで、具体的には、データ分布の範囲に関して判定基準を定めたものである。なお、上述のテンプレートや、テンプレート記憶フォルダ１００１におけるテンプレートの格納形態の詳細については後述（図５、図６、図７）する。

また、データ分析サーバ１０４は、上述のデータ抽出サーバ１０３が抽出したデータ１１０２を得て、これに対して、観測対象の機械や設備等における故障発生予測や稼働効率改善要因の特定、などといった種々の目的に応じた分析を行うサーバ装置である。

本実施形態では、分析管理システム１００として、データ受信サーバ１０１、データ格納サーバ１０２、データ抽出サーバ１０３、および、データ分析サーバ１０４を含む構成を例示したが、最小構成としてデータ抽出サーバ１０３のみを想定してもよい。

また、データ受信サーバ１０１、データ格納サーバ１０２、データ抽出サーバ１０３、および、データ分析サーバ１０４の各機能を、例えばデータ抽出サーバ１０３など単体の
サーバ装置が実装する構成としてもよい。

−−−ハードウェア構成−−−
また、本実施形態の分析管理システム１００を構成する各サーバのハードウェア構成は、図３に示す如くものとなる。ただしここでは、データ抽出サーバ１０３について説明する（以下同様）。

すなわち、データ抽出サーバ１０３は、ＣＰＵ２０１、メモリ２０２、補助記憶装置２０３、通信インターフェイス２０４、入力インターフェイス２０５、および、出力インターフェイス２０８で構成されている。

このうちＣＰＵ２０１は、補助記憶装置２０３に格納されているプログラム２０３１をメモリ２０２に読み出して実行し、必要な機能を実装する演算装置である。

また、メモリ２０２は、ＲＡＭなど揮発性記憶素子で構成される記憶装置である。また、補助記憶装置２０３は、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）やハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される記憶装置である。

また、通信インターフェイス２０４は、ネットワーク１１を介して、少なくともデータ格納サーバ１０２およびデータ分析サーバ１０４との間で通信を行う通信装置である。

また、入力インターフェイス２０５は、キーボード２０６やマウス２０７におけるユーザからのデータ入力を受け付るインターフェイスである。

また、出力インターフェイス２０８は、ＣＰＵ２０１による処理結果をディスプレイ２０９に出力するインタフェースである。

こうしたハードウェア構成を備えたデータ抽出サーバ１０３は、図４に例示するように、検出ロジック記憶部２１０、テンプレート記憶部２１１、データ格納Ｉ／Ｆ機能部２１２、データ分析Ｉ／Ｆ機能部２１３、データ抽出機能部２１４、および、故障モード判定記憶部２１５、を機能部および記憶部として含んでいる。これらのうち機能部は、上述のハードウェア構成で述べた、ＣＰＵ２０１がプログラム２０３１を実行することで実装される。また、記憶部は、メモリ２０２および補助記憶装置２０３のいずれかの記憶領域において実装される。

上述の機能部、記憶部のうち、検出ロジック記憶部２１０は、上述のデータ発信端末１から得たデータ１１０２の分布に関して、所定の基準からのずれが発生しているか判定するロジック２１０１（アルゴリズム）を格納する記憶部である。

このロジック２１０１は、上述のデータ発信端末１から得られたデータ、すなわちデータ格納サーバ１０２から渡されたデータ１１０２に対して、現在使用中のテンプレート２１１１（テンプレート記憶部２１１から呼び出して使用）を適用して、当該データ１１０２の分布が当該テンプレート２１１１で規定したデータ分布の基準からずれているか判定するロジックである。このロジック２１０１による処理の詳細については後述する。

また、テンプレート記憶部２１１は、テンプレート２１１１を記憶する記憶部である。このテンプレート２１１１は、データ発信端末１から得たデータ１１０２に関して、分析対象としての良否の判定基準を定めたテンプレートで、具体的には、上述のように、データ分布の範囲に関して判定基準を定めたものである。

なお、こうしたテンプレート２１１１は、図６で例示するように、テンプレート記憶フォルダ１００１において、「温度」や「湿度」などといったデータ１１０２の属性ごと、すなわち、データ発信端末１０６に接続されたセンサでの観測対象の事象ごとに、複数種類が格納されているものとする。

図６の例では、温度データに対するテンプレート１２０１、湿度データに対するテンプレート１２０２、照度データに関するテンプレート１２０３、および、気圧データに関するテンプレート１２０４を示している。

すなわち、データ抽出サーバ１０３は、データ格納サーバ１０２を通じてデータ発信端末１０６から得た温度データに対しては温度データに対するテンプレート１２０１を、また、湿度データに対しては湿度データに対するテンプレート１２０２を、また、照度データに対しては照度データに対するテンプレート１２０３を、また、気圧データに対しては気圧データに対するテンプレート１２０４をそれぞれ適用することとなる。

テンプレート記憶フォルダ１００１は、上述の事象のデータ１１０２に関して現在適用中である１つの運用中テンプレート２１１１２（図中では、文字列“ＲＵＮ”をファイル名先頭に付与したもの）と、現在適用中ではない、すなわち切り替え候補となる、複数の切替候補テンプレート２１１１３とを格納した構成となっている。

図２でも示したように、本実施形態では、データ発信端末１から発信されるデータ１１０２として温度データが含まれることを想定している。よって、テンプレート記憶フォルダ１００１においても、温度に関するテンプレートが複数格納されているケースを例示している。

なお、テンプレート２１１１のデータ構成としては、図７に例示するものが想定できる。こうしたテンプレート２１１は、仕様限界（上限）９０８、仕様限界（下限）９０９、管理限界（上限）９１０、管理限界（下限）９１１、検出ロジックファイルアドレス９１２、スナップショットアドレス９１３、および、スナップショット計算数９１４の各値を含む構成となっている。

このうち、仕様限界（上限）９０８および仕様限界（下限）９０９は、該当事象のデータ１１０２としてデータ発信端末１ないしそのセンサがとりうる仕様上の限界範囲を規定した値である。また、管理限界（上限）９１０および管理限界（下限）９１１は、該当事象のデータ１１０２として分析管理システム１００として管理しうる限界範囲を規定した値である。

データ発信端末１から発信されるデータ１１０２が温度データであれば、上述の仕様限界（上限）９０８、仕様限界（下限）９０９、管理限界（上限）９１０、管理限界（下限）９１１、の各値は、温度の上限、下限の閾値となる。同様に、上述のデータ１１０２が湿度データであれば、仕様限界（上限）９０８、仕様限界（下限）９０９、管理限界（上限）９１０、管理限界（下限）９１１、の各値は、湿度の上限、下限の閾値となる。また、上述のデータ１１０２が照度データであれば、仕様限界（上限）９０８、仕様限界（下限）９０９、管理限界（上限）９１０、管理限界（下限）９１１、の各値は、照度の上限、下限の閾値となる。また、上述のデータ１１０２が気圧データであれば、仕様限界（上限）９０８、仕様限界（下限）９０９、管理限界（上限）９１０、管理限界（下限）９１１、の各値は、気圧の上限、下限の閾値となる。

また、検出ロジックファイルアドレス９１２は、データ発信端末１０６から得られたデータ１１０２の分布に関して、上述の仕様限界（上限）９０８、仕様限界（下限）９０９
、管理限界（上限）９１０、管理限界（下限）９１１、の各値が定める範囲からのずれの検出を行うロジック２１０１の格納先を規定した値である。具体的には、データ抽出サーバ１０３の検出ロジック記憶部２１０でのロジック２１０１の格納先のアドレスとなる。

本実施形態のように、テンプレート２１１１にてデータ１１０２の上限・下限を規定している場合、上述のロジック２１０１としては、分析対象であるデータ１１０２の分布を示す標準偏差が、上述の上限・下限の範囲に収まっているか判定するロジックが想定できる。なお、分析対象のデータ１１０２の内容に応じて、他のロジックを適宜に採用とするとしてよい。

なお、データ格納サーバ１０２に記憶されているデータ１１０２は、データ発信端末１が発信した加工されていない生データである場合が多い。このような場合、データ分析サーバ１０４ですべてのデータ１１０２を入力データとして扱うのではなく、データ分析者によるデータクレンジングが行われ、分析に必要なデータのみ抽出することが一般的である。データクレンジングの結果、データ分析サーバ１０４へ入力するデータとして有用なデータのみを抽出することとなる。このデータ抽出に使用するものが本実施形態におけるテンプレート２１１１となる。

ここで、図４におけるデータ抽出サーバ１０３の説明に戻る。データ抽出サーバ１０３の備えるデータ格納Ｉ／Ｆ機能部２１２は、データ格納サーバ１０２との間でデータ１１０２の送受信を行う機能部である。また、データ分析Ｉ／Ｆ機能部２１３は、データ分析サーバ１０４との間でデータ１１０２の送受信を行う機能部である。

また、データ抽出機能部２１４は、データ抽出サーバ１０３における処理を実行する機能部で、プログラム２０３１の実行で実装される主たる機能となる。このデータ抽出機能部２１４は、テンプレート記憶部２１１の運用中テンプレート２１１１２に、データ格納サーバ１０２から得たデータ１１０２を照合し、運用中テンプレート２１１２にて規定した範囲に収まるデータを、分析対象データとして分析サーバ１０４へ送信する。

また、故障モード判定記憶部２１５は、上述のロジック２１０１による処理で、データ１１０２の分布がテンプレート２１１１の判定基準からずれている場合、当該ずれがデータ発信端末１の故障に起因するものか否か判断するロジック、を格納する記憶部である。

−−−フロー例１−−−
以下、本実施形態における分析管理方法の実際手順について図に基づき説明する。以下で説明する分析管理方法に対応する各種動作は、分析管理システム１００を構成するサーバがメモリ等に読み出して実行するプログラムによって実現される。そして、このプログラムは、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。

図８は、本実施形態における分析管理方法のフロー例１を示す図であり、具体的には、データ発信端末１から得たデータ１１０２に関して、テンプレート２１１１で規定する範囲からのずれを検出するフロー例である。ここでのデータ１１０２としては、一例として温度データを想定する。

まず、データ抽出サーバ１０３のデータ抽出機能部２１４が、上述の温度データに関して運用中（或いは運用予定）のテンプレート２１１１、すなわち運用中テンプレート２１１１２の検出ロジックファイルアドレス９０５に基づいて、検出ロジック記憶部２１０の該当フォルダからロジック２１０１を読み込む（Ｓ３０１）。このロジック２１０１は、データ分析者が予め設定したものとなる。

次に、データ抽出サーバ１０３のデータ抽出機能部２１４が、データ格納Ｉ／Ｆ機能部２１２を介して、データ格納サーバ１０２のデータ記憶フォルダ１１０１から、例えば、直近でデータ発信端末１０６から得られたデータ１１０２を読み込み、これを、上述のＳ３０１で読み込んだロジック２１０１に適用し、運用中テンプレート２１１１２で規定されている仕様限界および管理限界の上限、下限の範囲からのずれについて判定を実施する（Ｓ３０２）。

こうしたずれの判定は、既に述べたように、仕様限界（上限）９０８、仕様限界（下限）９０９、管理限界（上限）９１０、管理限界（下限）９１１、の各値が定める範囲と、判定対象となる複数のデータ１１０２の分布とを照合し、当該データ１１０２の分布を示す標準偏差が、上述の仕様限界および管理限界の少なくともいずれかの各上限・下限の範囲に収まっているか判定するといった形態を想定できる。

上述の判定の結果、ずれが検出されなかった場合（Ｓ３０２：ＮＯ）、データ抽出機能部２１４は、判定対象となったデータ１１０２を分析対象のデータとして、データ分析サーバ１０４に配信し（Ｓ３０２１）、処理をＳ３０１に戻す。

他方、上述の判定の結果、ずれが検出された場合（Ｓ３０２：ＹＥＳ）、データ抽出機能部２１４は、故障モード判定記憶部２１５から故障モード判定ロジックを読み込む（Ｓ３０３）。

この故障モード判定ロジックは、例えば、データ分析者が、分析システム運用前の試行において、データ発信端末１０６ないしそれに接続されたセンサーにて故障が発生している事象を検知可能なロジックを設定するものとする。具体的には、データの符号誤りを用いて故障を検知するロジックを想定できる。センサーとして一般的な温度センサーでは、温度データをケルビン温度で計測する機能が備わっていることが多い。この温度センサーで計測されたケルビン温度の温度データは、データ発信端末１０６からデータ受信サーバ１０１に配信された際、データ受信サーバ１０１にて摂氏へ変換する。このとき、ケルビン温度として取り得る温度データの値は正の整数であるが、負の整数となった場合、故障が発生している可能性がある。つまり、この場合の故障モード判定ロジックは、データ１１０２である温度データの値の正負判定を行うことで、センサー（ないしデータ発信端末１０６）が故障状態（以降、故障モード）となっているか否か、判定するものとなる。

一般に、データの分析システムにおいては、当該分析システムの運用前に、分析対象であるデータの価値化と試行が実施されるケースが多い。このような試行の段階で、故障モードとして判定するロジックがデータ分析者等によって検討されうる。

次に、データ抽出機能部２１４は、上述のＳ３０３で読み込んだ故障モード判定ロジックに、上述のデータ１１０２を適用して、センサー等が故障モードにあるか否か判定する（Ｓ３０４）。

上述の判定の結果、センサー等が故障モードにあることが判明した場合（Ｓ３０４：ＹＥＳ）、データ抽出機能部２１４は、ディスプレイ２０９またはデータ分析管表示端末１０５に対して、該当センサー等における故障発生の恐れについて示すメッセージ等を通知する、故障表示処理を行い（Ｓ３０５）、処理を終了する。こうした故障表示処理を行わない場合、該当センサー等から得たデータを用いて分析を行えば、以降の分析結果の正常性が疑われる事態となる。

他方、上述の判定の結果、センサー等が故障モードにないことが判明した場合（Ｓ３０４：ＮＯ）、データ抽出機能部２１４は、切替候補テンプレート２１１１３の選択処理を
実行し（Ｓ３０６）、処理を終了する。

この切替候補テンプレート２１１１３は、当該センサーから得られたデータ１１０２における、運用中テンプレート２１１１２で規定の上限・下限の範囲からのずれを許容可能とするテンプレートとなる。すなわち、データ発信端末１から発信されるデータ１１０２の変動すなわちずれは、センサーの故障に起因するものではなく、例えば、ハードウェアの経年劣化や環境変動によるデータの変動に起因する許容しうるものとするテンプレートである。よって、この切替候補テンプレート２１１１３を適用した場合、当該データ１１０２は、分析対象として、データ抽出サーバ１０３からデータ分析サーバ１０４に配信されることとなる。

−−−フロー例２−−−
続いて、上述のフロー例１における切替候補テンプレート２１１１３の選択処理（Ｓ３０６）の詳細について説明する。図９は、本実施形態における分析管理方法のフロー例２を示す図であり、具体的には、切替候補テンプレート２１１１３の選択処理の詳細フローを示す図である
この場合、データ抽出サーバ１０３のデータ抽出機能部２１４は、運用中テンプレート２１１１２とは異なるテンプレート、すなわち切替候補テンプレート２１１１３の１つずつに関して評価処理を実行する（Ｓ４０１）。切替候補テンプレート２１１１３の評価処理の詳細は図１０で説明するが、データ格納サーバ１０２で保持している過去のデータ１１０２を用いて、切替候補として選択すべきテンプレートについて定量的な判断を行うための数値を算出する処理となる。

なお、データ抽出機能部２１４は、上述の切替候補テンプレート２１１１３の評価処理を、複数の切替候補テンプレート２１１１３のそれぞれについて実行するまで、すなわち、評価処理を未実行の切替候補テンプレート２１１１３が無くなるまで繰り返すこととする（Ｓ４０２：ＹＥＳ→Ｓ４０１）。

続いて、データ抽出機能部２１４は、上述の切替候補テンプレート２１１１３の評価処理（Ｓ４０１）で得た値を用いて、運用中テンプレート２１１１２を切替候補テンプレート２１１１３に切り替えるか判定する（Ｓ４０３）。この、切替候補テンプレート２１１１３への切り替え判定の目的は、データ１１０２に関してずれを検出した運用中テンプレート２１１１２から移行先の候補とした切替候補テンプレート２１１１３への変更が有効であるかをチェックするためである。この切替候補テンプレート２１１１３に関する切り替え判定処理の詳細は、図１２における基づき後述する。

次に、データ抽出機能部２１４は、上述の切替候補テンプレート２１１１３の切り替え判定処理（Ｓ４０３）において当該切り替えが分析システムの継続運用に有効と判定したことに応じて、運用中テンプレート２１１１２から切替候補テンプレート２１１１３（のうちの切替先テンプレート）への移行を実行し（Ｓ４０４）、処理を終了する。この移行処理の詳細は、図１３に基づき後述する。

−−−フロー例３−−−
続いて、上述のフロー例２における切替候補テンプレート２１１１３の評価処理（Ｓ４０１）の詳細について説明する。図１０は、本実施形態における分析管理方法のフロー例３を示す図である
切替候補テンプレート２１１１３の評価には、データ格納サーバ１０２に記憶されている過去のデータ１１０２を使用する。なお、この過去のデータ１１０２を本実施形態ではスナップショットと称する。また、評価に使用すべきスナップショットは、運用中テンプレート２１１１２で規定されているスナップショットアドレス９１３（スナップショット
が格納されているパス：図７参照）にて、その格納先が指定されている。また、スナップショットすなわち過去のデータ１１０２のうち、直近から何世代前までのデータ１１０２を評価に用いるかについては、運用中テンプレート２１１１２のスナップショット計算数９０７の値として規定されている。

この場合、データ抽出サーバ１０３のデータ抽出機能部２１４は、運用中テンプレート２１１１２におけるスナップショットアドレス９０６の値に基づいて、データ記憶フォルダ１１０１から、上述の評価に使用する過去のデータ１１０２を抽出し、これを評価データとして取得する（Ｓ５０１）。なお、この時、データ抽出機能部２１４は、スナップショット計算数９０７の値を、メモリ２０２で保持しておく。

次に、データ抽出機能部２１４は、上述のＳ５０１で取得した評価データをもとに、評価ポイントの計算を行う（Ｓ５０２）。この評価ポイントの計算処理の詳細は図１１に基づき後述する。

また、データ抽出機能部２１４は、上述のＳ５０２の実行に伴い、メモリ２０２で保持しているスナップショット計算数の値を、１つ減算する（Ｓ５０３）。

続いて、データ抽出機能部２１４は、Ｓ５０３で減算したスナップショット計算数の値が０であるか判定する（Ｓ５０４）。

上述の判定の結果、メモリ２０２で保持するスナップショット計算数の値が、０ではないことが判明した場合（Ｓ５０４：ＮＯ）、データ抽出機能部２１４は、残りの世代分の過去のデータ１１０２に関しても評価ポイントの計算を行うべく、処理をＳ５０１に戻す。

他方、上述の判定の結果、メモリ２０２で保持するスナップショット計算数の値が０であることが判明した場合（Ｓ５０４：ＹＥＳ）、データ抽出機能部２１４は、運用中テンプレート２１１１２で規定の世代分の過去のデータ１１０２に関して評価ポイントの計算を完了した判断し、処理を終了する。

−−−フロー例４−−−
次に、上述のフロー例３における評価ポイントの計算（Ｓ５０２）に関して説明する。図１１は、本実施形態における分析管理方法のフロー例４を示す図である。ここでは、図７に関して既に述べたように、テンプレート２１１１に規定された仕様限界（上限、下限）、管理限界（上限、下限）のそれぞれの範囲に存在するデータ１１０２の数量に係数を乗算し、各上限・下限に関して重みづけを考慮しつつ、評価ポイントの計算を行う形態を一例として示すものとする。

この場合、データ抽出サーバ１０３のデータ抽出機能部２１４は、運用中テンプレート２１１１２で規定された管理限界の上限・下限９０３、９０４の各値を用いて、当該上限・下限の範囲内に存在するデータ１１０２の個数をカウントする（Ｓ６０１）。例えば、或る世代のデータ１１０２として、５５．２℃、５６．８℃、５１．３℃、６１．０℃、５３．２℃、という５つのデータが存在し、また、管理限界の上限が６０℃、下限が５０℃であった場合、該当範囲に存在するデータ１１０２の数は、“６１．０℃”を除いた４つ、とカウントされることとなる。

続いて、データ抽出機能部２１４は、上述のＳ６０１でカウントしたデータ個数に対して、所定の係数を乗算する（Ｓ６０２）。上述の例において、係数が“１．５”であれば、データ個数の“４”に“１．５”を乗算して、評価ポイントを“６．０”と算出できる
。

係数を乗算する目的は、管理限界範囲内のデータとしてカウントされたデータ個数に対する重みづけを付与するためである。この係数は、例えば、後述する仕様限界の範囲内のデータ個数に乗算する係数より大きい値を想定できる。一般的に仕様限界より管理限界の範囲が小さいケースが想定され、この管理限界の範囲内にデータ１１０２が集まっていることは、当該データ１１０２のばらつきが小さい好適な状況を意味するゆえである。

また、データ抽出機能部２１４は、上述のＳ６０２で計算した値を、当該切替候補テンプレート２１１１３に関する評価ポイント（当該フローの実行前は０）に加算する（Ｓ６０３）。この切替候補テンプレート２１１１３それぞれに関する評価ポイントの値は、データ抽出サーバ１０３のメモリ２０２もしくは補助記憶装置２０３に記憶しておくことを想定している。

続いて、データ抽出機能部２１４は、運用中テンプレート２１１１２で規定された仕様限界の上限・下限９０１、９０２の各値を用いて、当該上限・下限の範囲内に存在するデータ１１０２の個数をカウントする（Ｓ６０４）。このカウントの形態事態は、Ｓ６０１と同様である。

また、データ抽出機能部２１４は、上述のＳ６０４でカウントしたデータ個数に対して、所定の係数を乗算する（Ｓ６０５）。例えば、仕様限界の範囲内に存在するデータ個数が“５”で、係数が“０．６”であれば、評価ポイントを“３．０”と算出できる。

次に、データ抽出機能部２１４は、上述のＳ６０５で計算した値を、当該切替候補テンプレート２１１１３に関してメモリ２０２等で保持する評価ポイントに加算し（Ｓ６０６）、処理を終了する。

このように、上述のＳ６０１〜Ｓ６０６の処理を行うことで、スナップショットごとの評価ポイントを計算する。評価データとして複数世代のスナップショットが存在する場合、その都度、図１１のフローチャートに従い評価ポイントを加算することとなる。

−−−フロー例５−−−
続いて、上述のフロー例２における、切替候補テンプレート２１１１３への切り替え判定（Ｓ４０３）の詳細について説明する。図１２は、本実施形態における分析管理方法のフロー例５を示す図である。なお、切り替え対象となりうる切替候補テンプレート２１１１３の評価ポイントの判定基準とするのは、例えば、運用開始前にデータ分析者が予め設定した切り替え閾値である。

この場合、データ抽出サーバ１０３のデータ抽出機能部２１４は、切替候補テンプレート２１１１３の数が１以上か判定する（Ｓ７０１）。このフローの開始時点における切替候補テンプレート２１１１３の数は、テンプレート記憶フォルダ１１０１における、運用中テンプレート２１１１２を除く他のテンプレートの数、すなわち切替候補テンプレート２１１１３の数となる。また、このフローの開始時点における切替候補テンプレート２１１１３の数は、メモリ２０２または補助記憶装置２０３にて保持するものとする。

こうした判定の目的は、複数の切替候補テンプレート２１１１３があった場合に、すべての切替候補テンプレート２１１１３の評価ポイントに対する判定処理を実行させるためである。

このフローの初回実行時には、（テンプレート記憶フォルダ１１０１において、運用中
テンプレート２１１１２以外のテンプレートが存在する場合）切替候補テンプレート２１１１３の数は１つ以上であるから、必ずＳ７０２へ処理が遷移する。また、切替候補テンプレート２１１１３が元々１つしか存在しない場合、当該フローの初回実行時に後述するＳ７０３での処理を経て再びこの判定を行えば、本フローチャートの処理が完了することとなる。

続いて、データ抽出機能部２１４は、上述のＳ７０１の判定の結果、切替候補テンプレート２１１１３の数が１以上でないと判定した場合（Ｓ７０１：ＮＯ）、処理を終了する。

他方、上述のＳ７０１の判定の結果、切替候補テンプレート２１１１３の数が１以上と判定した場合（Ｓ７０１：ＹＥＳ）、フロー例４で得ている切替候補テンプレート２１１１３の評価ポイントの値をメモリ２０２等から取得する（Ｓ７０２）。

次に、データ抽出機能部２１４は、メモリ２０２等で保持する切替候補テンプレート２１１１３の数を１つ減算する（Ｓ７０３）。減算したテンプレート数は、上述のＳ７０１の判定を再び実行する際に使用する数値となる。

また、データ抽出機能部２１４は、Ｓ７０２で取得した評価ポイントと、上述の切り替え閾値とを比較し、運用中テンプレート２１１１２を切替候補テンプレート２１１１３に切り替えるか判定する（Ｓ７０４）。

上述の判定の結果、評価ポイントが切り替え閾値より小さいことが判明した場合（Ｓ７０４：ＮＯ）、データ抽出機能部２１４は、当該切替候補テンプレート２１１１３を切り替え対象とせず、次の切替候補テンプレート２１１１３の有無を確認すべくフローをＳ７０１に戻す。

他方、上述の判定の結果、評価ポイントが切り替え閾値以上であることが判明した場合（Ｓ７０４：ＹＥＳ）、データ抽出機能部２１４は、当該切替候補テンプレート２１１１３の情報を切替先テンプレートとしてメモリ２０２ないし補助記憶装置２０３にて設定し（Ｓ７０５）、処理を終了する。評価ポイントが切り替え閾値以上の切替候補テンプレート２１１１３を複数特定できた場合、切替先テンプレートとしては、評価ポイントが最も高いものを選定すればよい。こうした処理を実行することにより、複数の切替候補テンプレート２１１１３から１つのテンプレートを切替先テンプレートして確定することが可能となる。

−−−フロー例６−−−
次に、上述のフロー例２における、運用中テンプレート２１１１２から切替先テンプレート２１１１３への移行処理（Ｓ４０４）の詳細について図１３に基づき後述する。

図１３は、図１２のフローチャートにて移行先テンプレートの候補が設定されたあとに、テンプレートを切り替える処理を示すフローチャートである。図１３のフローチャートに従い説明する。

この場合、データ抽出サーバ１０３のデータ抽出機能部２１４は、上述の切替先テンプレート設定（Ｓ７０５）でメモリ２０２等に設定しておいた切替先テンプレートの情報に基づいて、テンプレート記憶フォルダ１１０１から当該切替先テンプレートを取得する（Ｓ８０１）。

また、データ抽出機能部２１４は、運用中テンプレート２１１１２の退避処理を実行す
る（Ｓ８０２）。この退避処理は、例えば、テンプレート記憶フォルダ１１０１における運用中テンプレート２１１１２のファイル名から運用中を示す“ＲＵＮ”の文字を削除する処理を想定できる。

続いて、データ抽出機能部２１４は、切替先テンプレートを運用中テンプレート２１１１２として設定し（Ｓ８０３）、処理を終了する。この設定は、例えば、テンプレート記憶フォルダ１１０１における該当テンプレート２１１１のファイル名の先頭に運用中を示す“ＲＵＮ”の文字を付与する処理を想定できる。こうしてＳ８０１からＳ８０３の処理を行うことで、運用中テンプレート２１１１２から切替先テンプレートへの変更を実現する。

以上、本発明を実施するための最良の形態などについて具体的に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。

こうした本実施形態によれば、分析対象となるデータの変動要因を適宜に踏まえて、分析システムの効率的な運用を図ることが可能となる。

本明細書の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。すなわち、本実施形態の分析管理システムにおいて、前記演算装置は、前記候補テンプレートを特定するに際し、前記所定テンプレートで規定する所定世代分のデータを前記記憶装置から読み出し、前記複数種類のテンプレートにおける前記所定テンプレート以外のテンプレートのうち、その判定基準が前記読み出した所定世代分のデータの分布とより適合する候補テンプレートを特定するものである、としてもよい。

これによれば、例えば、分析対象の各事象に関して適宜な知見を有する者が予め決定した、または、機械学習によって予め決定した世代分のデータに関して、各テンプレートの判定基準との適合度合いをみることとなり、データ発信源の置かれた状況によりマッチしたテンプレートを効率よく特定し、以降利用することができる。ひいては、分析対象となるデータの変動要因を適宜に踏まえて、分析システムのさらに効率的な運用を図ることが可能となる。

また、本発明の分析管理方法において、前記情報処理システムが、前記候補テンプレートを特定するに際し、前記所定テンプレートで規定する所定世代分のデータを前記記憶装置から読み出し、前記複数種類のテンプレートにおける前記所定テンプレート以外のテンプレートのうち、その判定基準が前記読み出した所定世代分のデータの分布とより適合する候補テンプレートを特定する、としてもよい。

１ データ発信端末（データ発信源）
１０、１１ ネットワーク
１００ 分析管理システム
１０１ データ受信サーバ
１０２ データ格納サーバ
１０３ データ抽出サーバ
１０４ データ分析サーバ
１０５ ユーザ端末
２０１ ＣＰＵ（演算装置）
２０２ メモリ
２０３ 補助記憶装置
２０３１ プログラム
２０４ 通信Ｉ／Ｆ
２０５ 入力Ｉ／Ｆ
２０６ キーボード
２０７ マウス
２０８ 出力Ｉ／Ｆ
２０９ ディスプレイ
２１０ 検出ロジック記憶部
２１０１ ロジック
２１１ テンプレート記憶部
２１１１ テンプレート
２１１１２ 運用中テンプレート
２１１１３ 切替候補テンプレート
２１２ データ格納Ｉ／Ｆ機能部
２１３ データ分析Ｉ／Ｆ機能部
２１４ データ抽出機能部
２１５ 故障モード判定記憶部
９０８ 仕様限界（上限）
９０９ 仕様限界（下限）
９１０ 管理限界（上限）
９１１ 管理限界（下限）
９１２ 検出ロジックファイルアドレス
９１３ スナップショットアドレス
９１４ スナップショット計算数
１００１ テンプレート記憶フォルダ
１１０１ データ記憶フォルダ
１１０２ （分析対象である）データ
１２０１ 温度データに対するテンプレート
１２０２ 湿度データに対するテンプレート
１２０３ 照度データに対するテンプレート
１２０４ 気圧データに対するテンプレート

Claims (4)

1. 所定のデータ発信源から得たデータと、前記データの分析対象としての良否の判定基準をそれぞれ定めた複数種類のテンプレートと、を保持する記憶装置と、
   前記データを所定テンプレートに照合して、前記データの分析対象としての良否判定を実行し、前記データの分布が前記所定テンプレートの判定基準からずれている場合、当該ずれが前記データ発信源の故障に起因するものか否か所定アルゴリズムで判断する処理と、前記判断の結果、前記ずれが前記故障に起因するものでなかった場合、前記複数種類のテンプレートにおける前記所定テンプレート以外のテンプレートのうち、その判定基準が、前記データ発信源から得ている所定世代分のデータの分布とより適合する切替対象テンプレートを特定する処理と、前記良否判定に用いるテンプレートを前記所定テンプレートから前記切替対象テンプレートに切り替える処理と、を実行する演算装置と、
   を備えることを特徴とする分析管理システム。
2. 前記演算装置は、
   前記切替対象テンプレートを特定するに際し、前記所定テンプレートで規定する所定世代分のデータを前記記憶装置から読み出し、前記複数種類のテンプレートにおける前記所定テンプレート以外のテンプレートのうち、その判定基準が前記読み出した所定世代分のデータの分布とより適合するテンプレートを特定するものである、
   ことを特徴とする請求項１に記載の分析管理システム。
3. 所定のデータ発信源から得たデータと、前記データの分析対象としての良否の判定基準をそれぞれ定めた複数種類のテンプレートと、を保持する記憶装置を備えた情報処理システムが、
   前記データを所定テンプレートに照合して、前記データの分析対象としての良否判定を実行し、前記データの分布が前記所定テンプレートの判定基準からずれている場合、当該ずれが前記データ発信源の故障に起因するものか否か所定アルゴリズムで判断する処理と、
   前記判断の結果、前記ずれが前記故障に起因するものでなかった場合、前記複数種類のテンプレートにおける前記所定テンプレート以外のテンプレートのうち、その判定基準が、前記データ発信源から得ている所定世代分のデータの分布とより適合する切替対象テンプレートを特定する処理と、
   前記良否判定に用いるテンプレートを前記所定テンプレートから前記切替対象テンプレートに切り替える処理と、
   を実行することを特徴とする分析管理方法。
4. 前記情報処理システムが、
   前記切替対象テンプレートを特定するに際し、前記所定テンプレートで規定する所定世代分のデータを前記記憶装置から読み出し、前記複数種類のテンプレートにおける前記所定テンプレート以外のテンプレートのうち、その判定基準が前記読み出した所定世代分のデータの分布とより適合するテンプレートを特定する、
   ことを特徴とする請求項３に記載の分析管理方法。

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