JP2020144457A - データ選定システム、及びデータ選定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】アプリケーションで利用するアプリケーション用データを容易且つ適切に生成できるようにする。【解決手段】分析管理サーバ１０において、ストレージ１３は工場Ａにおける複数のカタログを含む工場Ａカタログ群と、工場Ｂにおける複数のカタログを含む適用先カタログ１４１と、工場Ａの対象テーブルと、不良要因分析テーブルとのカラム間を対応付ける適用元分析データ対応関係テーブル３９とを記憶し、ＣＰＵは、適用元分析データ対応関係テーブル３９に含まれる工場Ａの複数のカタログの中の、同一の対応関係を有する工場Ｂのカタログが存在しない未接続カタログを特定し、適用元分析データ対応関係テーブル３９中の未接続カタログの対応関係である未接続対応関係と、工場Ｂのセンサデータと、未接続カタログを含む経路上のカタログの対応関係である同一経路対応関係とを特定し、未接続対応関係と同一経路対応関係との情報を表示するように構成する。【選択図】図２

Description

本発明は、アプリケーションの実行に使用するアプリケーション用データを選定する技術等に関する。

従来、工場の設備・装置等のセンサによるデータ等を分析用のアプリケーション（分析アプリ）に入力して設備・装置等を分析することが行われている。

例えば、工場の設備・装置は、長期間利用され、設備・装置の更新時期も工場ごとに異なっていることから、工場ごとに、その工場の運用において利用されるデータのデータ構造が異なっている場合が多い。そのため、活用実績のある分析アプリを他の工場で利用しようとすると、大量のデータから分析アプリ用のデータ（分析データ）を作成するために必要なデータを探す必要がある。

例えば、アプリケーションに使用できるデータを有するデバイスのデータをそれぞれのメタデータを用いてマッチングする技術が、例えば、特許文献１に開示されている。

特開２０１７−１６７７４７号公報

上記したように、既存の分析アプリを他の工場で利用しようとすると、分析データを作成するために、必要なデータを探す必要がある。工場ごとに管理しているデータのデータ構造が異なっていることもあり、必要なデータを探すための工数は、膨大となってしまう。例えば、工場のデータについてのＥＲ（Entity-relationship）図が整備されていない場合には、必要なデータを探すことが困難である。このような事態は、分析アプリに限らず、他のアプリケーションで利用するデータを探す場合にも、同様に発生する。

本発明は、上記事情に鑑みなされたものであり、その目的は、アプリケーションで利用するアプリケーション用データを生成するために必要なデータを容易且つ適切に選定することができる技術を提供することにある。

上記目的を達成するため、一観点に係るデータ選定システムは、所定の処理を実行可能なアプリケーションに使用するためのアプリケーション用テーブルのデータを所定の客体における複数のテーブルに基づいて選定するためのデータ選定システムであって、データ選定システムは、プロセッサ部と、プロセッサ部に接続された記憶部とを備え、記憶部は、第１客体における複数のテーブルのカラム構成を示す複数のカタログを含む第１カタログ群と、第２客体における複数のテーブルのカラム構成を示す複数のカタログを含む第２カタログ群と、第１客体の対象テーブルと、アプリケーション用テーブルとのカラム間を対応付ける複数のカタログのカラムの対応関係を示す第１対応関係情報とを記憶し、プロセッサ部は、第１対応関係情報と第２カタログ群とに基づいて、第１対応関係情報に含まれる第１客体の複数のカタログの中の、同一の対応関係を有する第２客体のカタログが存在しない未接続カタログを特定し、第１対応関係情報の中の未接続カタログの対応関係である未接続対応関係と、第１客体の対象テーブルとアプリケーション用テーブルとのカラム間を接続する複数のカタログの中の未接続カタログを含む経路上のカタログの対応関係である同一経路対応関係とを特定し、未接続対応関係の情報と、同一経路対応関係の情報とを表示する。

本発明によれば、アプリケーションで利用するアプリケーション用データを生成するために必要なデータを容易且つ適切に選定することができる。

図１は、一実施形態に係る計算機システムの全体構成図である。 図２は、一実施形態に係る分析管理サーバの機能構成図である。 図３は、一実施形態に係る工場Ａに関するテーブル及びカタログと、分析アプリのテーブル及びカタログと、不良要因分析テーブルとの構成図である。 図４は、一実施形態に係る工場Ａに関するテーブル及びカタログと、不良要因分析テーブルとの対応関係を示す図である。 図５は、一実施形態に係る工場Ａの適用元分析データ対応関係テーブルの構成図である。 図６は、一実施形態に係る工場Ｂに関するテーブル及びカタログと、分析アプリのテーブル及びカタログの構成図である。 図７は、一実施形態に係る工場Ｂに関するテーブル及びカタログと、不良要因分析テーブルとの対応関係を示す図である。 図８は、一実施形態に係る管理テーブルの構成図である。 図９は、一実施形態に係る工場Ｂの抽出分析データ対応関係テーブルの構成図である。 図１０は、一実施形態に係るデータ選定処理の第１のフローチャートである。 図１１は、一実施形態に係るデータ選定処理の第２のフローチャートである。 図１２は、一実施形態に係るデータ選定処理の第３のフローチャートである。 図１３は、一実施形態に係る接続関係性抽出処理のフローチャートである。 図１４は、一実施形態に係る分析アプリデータ結果確認画面を示す図である。 図１５は、一実施形態に係る分析アプリデータ選定結果表示画面を示す図である。 図１６は、一実施形態に係る分析アプリデータ結果修正画面を示す図である。 図１７は、変形例に係る分析アプリデータ結果修正画面を示す図である。 図１８は、変形例に係る差分一覧表示処理のフローチャートである。

実施形態について、図面を参照して説明する。なお、以下に説明する実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明されている諸要素及びその組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

以下の説明では、「ＡＡＡテーブル」の表現にて情報を説明することがあるが、情報は、どのようなデータ構造で表現されていてもよい。すなわち、情報がデータ構造に依存しないことを示すために、「ＡＡＡテーブル」を「ＡＡＡ情報」と呼ぶことができる。

また、以下の説明では、「記憶部」は、１以上の主記憶装置（メモリ）又はストレージを含む。少なくとも１つの主記憶装置は、揮発性メモリであってもよいし不揮発性メモリであってもよい。記憶部は、主に、プロセッサ部による処理の際に使用される。

また、以下の説明では、「プロセッサ部」は、１以上のプロセッサを含む。少なくとも１つのプロセッサは、典型的には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）のようなマイクロプロセッサである。１以上のプロセッサの各々は、シングルコアでもよいしマルチコアでもよい。プロセッサは、処理の一部または全部を行うハードウェア回路を含んでもよい。

図１は、一実施形態に係る計算機システムの全体構成図である。

計算機システム１は、データレイクサーバ２と、複数のデータ収集サーバ３、４と、分析アプリ実行サーバ４５、データ選定システムの一例としての分析管理サーバ１０とを備える。分析アプリサーバ５は、ネットワーク６を介してデータレイクサーバ２と接続されている。データレイクサーバ２は、ネットワーク８を介して分析管理サーバ１０と接続され、ネットワーク７を介して、複数のデータ収集サーバ３，４と接続されている。ネットワーク６，７，８は、例えば、有線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、無線ＬＡＮ、インターネットなどである。なお、ネットワーク６，７，８の少なくとも２つを、１つのネットワークとしてもよい。

分析アプリ実行サーバ５は、例えば、記憶部や、プロセッサ部を有する計算機であり、各種分析を実行する分析アプリケーション（分析アプリ）をプロセッサ部が実行することにより、分析対象に対する分析処理を実行する。分析アプリとしては、例えば、検査結果の不良が何の原因によるものかを分析する不良要因分析を行う分析アプリがある。

分析アプリは、アプリケーション用に用意された所定形式のデータ（例えば、後述する不良要因分析テーブル２４）を入力として、分析処理を行うことができる。例えば、不良要因分析の分析アプリであれば、分析アプリ実行サーバ５は、データレイクサーバ２から不良要因分析テーブル２４を受け取り、不良要因分析を行う。ここで、工場Ａ（第１客体の一例）においては、不良要因分析テーブル２４をと、工場Ａにおける複数のテーブルとの対応関係が既に認識され、工場Ａのテーブルに基づいて、不良要因分析テーブル２４を作成することができるようになっている。本実施形態では、工場Ｂ（第２客体の一例）と、工場Ａとのテーブルの構成等が異なっている場合において、この分析アプリを工場Ｂのテーブル等を用いても適用できるようにするために、工場Ｂのテーブルと不良要因分析テーブル２４との対応関係を特定する処理を行う。

工場Ａデータ収集サーバ３は、分析アプリによる分析の対象とされている適用元の工場Ａ（第１客体）のデータを収集するサーバであり、例えば、記憶部の一例のストレージ３１と、プロセッサ部（図示せず）とを備える計算機により構成される。ストレージ３１は、工場Ａテーブル群３２と、工場Ａカタログ群（第１カタログ群）３３とを格納する。工場Ａテーブル群３３は、例えば、工場Ａにおける各種情報を管理するためのデータベースの複数のテーブルであり、例えば、部品に関するデータを格納する部品テーブル３４と、センサから出力されたデータを格納する対象テーブルの一例としてのセンサデータテーブル３５と、検査結果のデータを格納する検査結果テーブル３６と、工場設備に関する情報を管理する工場設備テーブル３７と、工場Ａの作業者に関する情報を管理する作業者テーブル３８と、工場Ａにおけるテーブルのデータと分析アプリ実行サーバ５における不良要因分析に使用する不良要因分析テーブル２４との対応関係を示す適用元分析データ対応関係テーブル（第１対応関係情報の一例）３９とを含む。工場Ａカタログ群３３は、工場Ａテーブル群３２の各テーブルの構成等を示す複数のカタログ（メタ情報の一例）である。

工場Ｂデータ収集サーバ４は、分析アプリによる分析を新たに適用する適用先の工場Ｂ（第２客体）のデータを収集するサーバであり、例えば、記憶部の一例のストレージ４１と、プロセッサ部（図示せず）とを備える計算機により構成される。ストレージ４１は、工場Ｂテーブル群４２と、工場Ｂカタログ群（第２カタログ群）４３とを格納する。工場Ｂテーブル群４３は、例えば、工場Ｂにおける各種情報を管理するためのデータベースの複数のテーブルであり、例えば、部品に関するデータを格納する部品テーブル４４と、センサから出力されたデータを格納するセンサデータテーブル４５と、検査結果のデータを格納する検査結果テーブル４６と、工場設備に関する情報を管理する工場設備テーブル４７と、工場Ｂの作業者に関する情報を管理する作業者テーブル４８と、作業区を管理するための作業区テーブル４９とを含む。工場Ｂカタログ群４３は、工場Ｂテーブル群４２の各テーブルの構成等を示すメタ情報である複数のカタログである。

データレイクサーバ２は、例えば、汎用的な１以上のサーバ装置等で構成され各種情報を格納して管理する。データレイクサーバ２は、ストレージ２０を有する。ストレージ２０は、テーブル群２２と、カタログ群２１とを格納する。

テーブル群２２は、分析アプリテーブル２３と、アプリケーション用テーブルの一例である不良要因分析テーブル２４と、工場Ａテーブル群２５と、工場Ｂテーブル群２６とを含む。工場Ａテーブル群２５は、工場Ａデータ収集サーバ３の工場Ａテーブル群３２から取得されたテーブル群であり、工場Ａテーブル群３２の全てのテーブルを含んでいてもよい。工場Ｂテーブル群２６は、工場Ｂデータ収集サーバ４の工場Ｂテーブル群４２から取得されたテーブル群であり、工場Ｂテーブル群４２の全てのテーブルを含んでいてもよい。

カタログ群２１は、分析アプリカタログ２７と、工場Ａカタログ群２８と、工場Ｂカタログ群２９とを含む。分析アプリカタログ２７は、分析アプリテーブル２３の構成等を示すカタログ（メタ情報の一例）である。工場Ａカタログ群２８は、工場Ａデータ収集サーバ３の工場Ａカタログ群３３から取得されたカタログ群であり、工場Ａテーブル群３３の全てのカタログを含んでいてもよい。工場Ｂカタログ群２９は、工場Ｂデータ収集サーバ４の工場Ｂカタログ群４３から取得されたカタログ群であり、工場Ｂテーブル群４３の全てのカタログを含んでいてもよい。

分析管理サーバ１０は、１以上のＣＰＵ１１と、記憶部の一例としてのメモリ１２及びストレージ１３と、通信インターフェース（ＩＦ）１７と、Ｉ／Ｏインターフェース（ＩＦ）１８とを備える。

通信ＩＦ１７は、例えば、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）であり、ネットワーク８を介して、他の装置（データレイクサーバ２等）と通信する。Ｉ／Ｏ ＩＦ１８は、例えば、ディスプレイ５１等の表示装置、キーボード５２、マウス５３等の入力装置との間でデータの入出力を行う。

ＣＰＵ１１は、メモリ１２及び／又はストレージ１３に格納されているプログラムに従って各種処理を実行する。

メモリ１２は、例えば、ＲＡＭ（ＲＡＮＤＯＭ ＡＣＣＥＳＳ ＭＥＭＯＲＹ）であり、ＣＰＵ１１で実行されるプログラム（例えば、分析データ選定プログラム１２ａ）や、必要な情報を記憶する。

ストレージ１３は、例えば、ハードディスクやフラッシュメモリなどであり、ＣＰＵ１１で実行されるプログラムや、ＣＰＵ１１に利用されるデータを記憶する。本実施形態では、ストレージ１３は、カタログ群１４と、管理テーブル１５と、テーブル群１６とを記憶する。カタログ群１４は、データレイクサーバ２のカタログ群２１のうちの処理に必要なカタログ群である。本実施形態では、カタログ群１４は、例えば、工場Ｂカタログ群４３の全てのカタログを含んでいる。なお、本実施形態では、工場Ａデータ収集サーバ３（又は工場Ｂデータ収集サーバ４）、データレイクサーバ２、分析管理サーバ１０のストレージ１３のいずれに格納されているものであっても、同じ内容のカタログについては、便宜的に同一の符号を付すこととする。

管理テーブル１５は、処理により作成したテーブルである。管理テーブル１５は、未検出対応関係テーブル１５１と、検出済対応関係テーブル１５２と、抽出対応関係テーブル１５３と、未解決対応関係テーブル１５４とを含む（図８参照）。テーブル群１６は、データレイクサーバ２のテーブル群２２のうちの処理に必要なテーブル群である。本実施形態では、テーブル群１６は、適用元分析データ対応関係テーブル３９を含む。なお、本実施形態では、工場Ａデータ収集サーバ３（又は工場Ｂデータ収集サーバ４）、データレイクサーバ２、分析管理サーバ１０のストレージ１３のいずれに格納されているものであっても、同じ内容のテーブルについては、便宜的に同一の符号を付すこととする。

図２は、一実施形態に係る分析管理サーバの機能構成図である。

分析管理サーバ１０では、ＣＰＵ１１が分析データ選定プログラム１２ａを実行することにより、対象分析アプリ選択部１２１と、分析データカラム読込部１２２と、対応データカラム抽出部１２３と、データ対応関係選定部１２４と、結果表示処理部１２５とが形成される。結果表示処理部１２５は、対応関係変更表示部１２６と、対応関係図表示部１２７と、結果修正部１２８とを含む。

対象分析アプリ選択部１２１は、分析アプリテーブル２３の中からユーザによる対象とする分析アプリの選択を受け付ける。

分析データカラム読込部１２２は、分析アプリテーブル２３から対象分析アプリに対応するエントリにおける接続対象とするカラムを読み込む。また、分析データカラム読込部１２２は、適用元分析データ対応関係テーブル３９を読み込む。

対応データカラム抽出部１２３は、適用先（工場Ｂ）のカタログ（適用先カタログ：工場Ｂカタログ群２９に対応）１４１を取得し、適用元分析データ対応関係テーブル３９の中で適用先に同一の対応関係を有するカタログが存在するカタログと、存在しないカタログを抽出し、また、その存在しないカタログを経由するために適用先では接続されなくなるカタログを抽出し、抽出結果に基づいて、未検出対応関係テーブル１５１と、検出済対応関係テーブル１５２とを生成する。

データ対応関係選定部１２４は、未検出対応関係テーブル１５１に登録された、存在しないカタログ又は接続されないカタログに基づいて、適用先カタログ１４１を探索することにより、不良要因分析テーブル２４のカラムに接続可能なテーブルのカタログの対応関係を抽出し、抽出した対応関係を抽出対応関係テーブル１５３に出力する。

結果表示処理部１２５では、未検出対応関係テーブル１５１と、検出済対応関係テーブル１５２と、抽出対応関係テーブル１５３とに含まれる情報とに基づく結果をディスプレイ５１に結果確認画面１４０１（図１４参照）として出力する。対応関係変更表示部１２６は、接続可能なテーブル（カタログ）の対応関係を抽出する前における不良要因分析テーブル２４のカラムとテーブルのデータとの対応関係と、抽出した対応関係を含む不良要因分析テーブル２４のカラムとテーブルとの対応関係とを表示する。また、対応関係図表示部１２７は、不良要因分析テーブル２４のカラムとテーブルのデータとの対応関係を示す図、例えば、不良要因分析テーブル２４のカラムと、対応関係を有するテーブルのカタログとの接続関係を示す図を表示出力する。結果修正部１２８は、検出済対応関係テーブル１５２及び抽出対応関係テーブル１５３に基づく抽出分析データ対応関係テーブル１５５（図９参照）を出力する。また、結果修正部１２８は、ユーザから、不良要因分析テーブル２４のカラムとテーブルのデータとの対応関係の修正の指示を受け付け、指示に応じて、不良要因分析テーブル２４のカラムとテーブルのデータとの対応関係を修正し、抽出分析データ対応関係テーブル１５５を修正する。なお、結果表示処理部１２５は、抽出分析データ対応関係テーブル１５５に基づいて、工場Ｂテーブル群２６のテーブルから工場Ｂ用の不良要因分析テーブル２４を作成するようにしてもよい。さらに、結果表示処理部１２５は、作成した工場Ｂ用の不良要因分析テーブル２４を分析アプリ実行サーバ５に送信して、不良要因分析テーブル２４を用いた分析アプリによる分析処理を実行させるようにしてもよい。

図３は、一実施形態に係る工場Ａに関するテーブル及びカタログと、分析アプリのテーブル及びカタログと、不良要因分析テーブルとの構成図である。

分析アプリテーブル２３は、分析アプリ実行サーバ５が提供するアプリ毎のエントリを格納する。分析アプリテーブル２３のエントリは、アプリＩＤと、アプリ名と、分析テーブルと、説明カラムと、目的カラムとのカラムを有する。アプリＩＤには、アプリのＩＤが格納される。アプリ名には、アプリの名前が格納される。分析テーブルには、分析アプリが分析対象とするテーブルの名称が格納される。説明カラムには、分析アプリの入力となるデータのうちで、原因に関わるデータについてのカラムのカラム名が格納される。目的カラムには、分析アプリの入力となるデータのうちで、結果に関わるデータについてのカラムのカラム名が格納される。すなわち、分析アプリは、目的カラムのカラムについて、目的カラム以外の説明カラムのカラムとの関係を分析する。なお、分析アプリテーブル２３に、説明カラムと、目的カラムとを含めていたが、例えば、処理対象が分析テーブルの全データや、特定のデータに決まっている場合には、これらカラムを含めなくてもよい。

分析アプリカタログ２７は、分析アプリテーブル２３を構成するカラム名と、それらのカラムの属性とを含む。

不良要因分析テーブル２４は、生産された商品ごとのエントリが格納される。不良要因分析テーブル２４のエントリは、商品ＩＤと、工場ＩＤと、工程ＩＤと、装置ＩＤと、製造日時（製造日、工程開始時刻、工程完了時刻）と、センサデータテーブルＩＤと、作業者ＩＤと、検査結果とのカラムを有する。商品ＩＤには、商品のＩＤ（商品ＩＤ）が格納される。例えば、商品ＩＤは、同じ商品であれば、個体ごとではなく、共通に振られるものとしている。工場ＩＤには、エントリに対応する商品を製造した工場のＩＤが格納される。工程ＩＤには、エントリに対応する商品を製造した工程のＩＤが格納される。製造日時には、エントリに対応する商品の製造日時（製造日、工程開始時刻、工程完了時刻）が格納される。センサデータテーブルＩＤには、エントリに対応する商品の製造時におけるセンサの情報を格納しているセンサデータテーブルを示すＩＤが格納される。なお、本実施形態では、センサデータテーブルのＩＤを格納し、実際のセンサデータを参照可能としているが、不良要因分析テーブル２４にセンサデータ自体を格納するようにしてもよい。作業者ＩＤには、エントリに対応する商品の製造の作業者のＩＤが格納される。検査結果には、エントリに対応する商品の検査結果が格納される。

センサデータテーブル３５は、センサデータを格納するテーブルである。各センサデータテーブル３５は、センサデータテーブルＩＤにより識別可能に管理されている。センサデータテーブル３５のエントリは、装置ＩＤと、部品ＩＤと、センサ種別と、測定時刻と、センサデータとのカラムを有する。装置ＩＤには、エントリに対応するセンサデータが検出された装置の装置ＩＤが格納される。部品ＩＤには、センサデータが検出された部品の部品ＩＤが格納される。センサ種別には、センサデータの種別が格納される。測定時刻には、センサデータが測定された時刻が格納される。センサデータには、測定されたセンサデータが格納される。

センサデータカタログ３０１は、センサデータテーブル３５を構成するカラム名と、それらのカラムの属性と、単位と、周期と、種別とを含む。なお、単位、周期、及び種別は、センサデータテーブル３５には格納されていないセンサについてのメタデータ情報（オントロジ等）が格納される。

工場設備カタログ３０２は、工場設備テーブル３７を構成するカラム名と、それらのカラム属性とを含む。工場設備テーブル３７を構成するカラムとしては、例えば、工場ＩＤと、工程ＩＤと、作業区ＩＤと、設備ＩＤと、装置ＩＤとがある。

検査結果カタログ３０３は、検査結果テーブル３６を構成するカラム名と、それらのカラム属性とを含む。検査結果テーブル３６を構成するカラムとしては、例えば、商品ＩＤと、製造日時と、検査結果と、不良原因とがある。

作業者カタログ３０５は、作業者テーブル３８を構成するカラム名と、それらのカラム属性とを含む。作業者テーブル３８を構成するカラムとしては、例えば、装置ＩＤと、作業者ＩＤと、作成日時とがある。

部品カタログ３０６は、部品テーブル３４を構成するカラム名と、それらのカラム属性とを含む。部品テーブル３４を構成するカラムとしては、例えば、商品ＩＤと、商品名と、部品ＩＤとがある。

図４は、一実施形態に係る工場Ａに関するテーブル及びカタログと、不良要因分析テーブルとの対応関係を示す図である。

センサデータカタログ３０１の部品ＩＤは、部品カタログ３０６の部品ＩＤに接続でき（対応関係があり）、部品カタログ３０６の商品ＩＤが、不良要因分析テーブル２４の商品ＩＤに接続できることがわかる。このことは、センサデータテーブル３５の部品ＩＤをキーとして、部品テーブル３４を検索し、検索結果のエントリの商品ＩＤの値を不良要因分析テーブル２４の商品ＩＤの値とすることができることを意味している。

また、センサデータカタログ３０１の装置ＩＤは、工場設備カタログ３０２の装置ＩＤと接続でき、工場設備カタログ３０２の工場ＩＤ、工程ＩＤ、及び装置ＩＤが、不良要因分析テーブル２４の工場ＩＤ、工程ＩＤ、及び装置ＩＤに対応することがわかる。このことは、センサデータテーブル３５の装置ＩＤをキーとして、工場設備テーブル３７を検索し、検索結果のエントリの工場ＩＤ、工程ＩＤ、及び装置ＩＤの値を不良要因分析テーブル２４の工場ＩＤ、工程ＩＤ、及び装置ＩＤの値とすることができることを意味している。

また、センサデータカタログ３０１の部品ＩＤは、部品カタログ３０６の部品ＩＤに接続でき（対応関係があり）、部品カタログ３０６の商品ＩＤは、検査結果カタログ３０３の商品ＩＤに接続でき、検査結果カタログ３０３の製造日時及び検査結果は、不良要因分析テーブル２４の製造日時（製造日、工程開始時刻、工程完了時刻）及び検査結果に接続できることがわかる。このことは、センサデータテーブル３５の部品ＩＤの値をキーとして、部品テーブル３４を検索し、検索結果のエントリの商品ＩＤの値をキーとして、検索結果テーブル３６を検索し、検索結果のエントリの製造日時及び検索結果の値を不良要因分析テーブル２４の製造日時（製造日、工程開始時刻、工程完了時刻）と検査結果の値とすることができることを意味している。

また、センサデータカタログ３０１の装置ＩＤは、不良要因分析テーブル２４の装置ＩＤに接続でき、センサデータカタログ３０１の測定時刻は、不良要因分析テーブル２４の製造日時に対応付けられることがわかる。測定時刻が、製造日時の工程開始時刻と工程完了時刻との間であれば対応づけられる。このことは、センサデータテーブル３５における装置ＩＤ及び測定時刻をキーとして、センサデータテーブル３５の値を不良要因分析テーブル２４の値とすることができることを意味している。

また、センサデータテーブル３５のテーブルのＩＤ（例えば、Ｘ００８−３１３１）を不良要因分析テーブル２４のセンサデータテーブルＩＤの値とすることができることを意味している。

また、センサデータカタログ３０１の装置ＩＤは、工場設備カタログ３０２の装置ＩＤと接続でき、工場設備カタログ３０２の装置ＩＤは、作業者カタログ３０５の装置ＩＤと接続でき、作業者カタログ３０５の作業者ＩＤは、不良要因分析テーブル２４の作業者ＩＤと接続できることがわかる。このことは、センサデータテーブル３５の装置ＩＤをキーとして、工場設備テーブル３７を検索し、検索結果のエントリの装置ＩＤをキーとして、作業者テーブル３８を検索し、検索結果のエントリの作業者ＩＤの値を不良要因分析テーブル２４の作業者ＩＤの値とすることができることを意味している。

図５は、一実施形態に係る工場Ａの適用元分析データ対応関係テーブルの構成図である。図５において、Ｃは、カタログを示し、Ｔは、テーブルを示す。

適用元分析データ対応関係テーブル３９は、適用元（図５では、工場Ａ）でのセンサデータテーブル３５と、分析データ（不良要因分析テーブル２４）との対応関係、すなわち、センサデータテーブル３５から不良要因分析テーブル２４を生成するために利用する対応関係を示している。

適用元分析データ対応関係テーブル３９は、具体的には、図４に示すカタログ、テーブル等のそれぞれの対応関係を示すエントリを含む。エントリは、接続元（接続元となるカタログ名やテーブル名）と、接続先（接続先となるカタログ名やテーブル名）と、それらを結合する結合キー（カラム名）とを含む。

適用元分析データ対応関係テーブル３９は、カタログ、テーブルの構成に基づいて、システムにより設定されてもよく、ユーザにより設定されてもよい。

図６は、一実施形態に係る工場Ｂに関するテーブル及びカタログと、分析アプリのテーブル及びカタログの構成図である。なお、図４に示すテーブル及びカタログと同一のものは、同じ符号を付して重複する説明を省略する。

センサデータテーブル４５は、工場Ｂにおけるセンサデータを格納するテーブルである。各センサデータテーブル４５は、センサデータテーブルＩＤにより識別可能に管理されている。センサデータテーブル４５のエントリは、装置ＩＤと、部品ＩＤと、センサ種別と、測定時刻と、センサデータとのカラムを有する。装置ＩＤには、エントリに対応するセンサデータが検出された装置の装置ＩＤが格納される。部品ＩＤには、センサデータが検出された部品の部品ＩＤが格納される。センサ種別には、センサデータの種別が格納される。測定時刻には、センサデータが測定された時刻が格納される。センサデータには、測定されたセンサデータが格納される。

センサデータカタログ４０１は、センサデータテーブル４５を構成するカラム名と、それらのカラムの属性と、単位と、周期と、種別とを含む。なお、単位、周期、及び種別は、センサデータテーブル４５には格納されていないセンサについてのメタデータ情報（オントロジ等）が格納される。

工場設備カタログ４０２は、工場設備テーブル４７を構成するカラム名と、それらのカラム属性とを含む。工場設備テーブル４７を構成するカラムとしては、例えば、工場ＩＤと、工程ＩＤと、作業区ＩＤと、設備ＩＤと、装置ＩＤとがある。

検査結果カタログ４０３は、検査結果テーブル４６を構成するカラム名と、それらのカラム属性とを含む。検査結果テーブル４６を構成するカラムとしては、例えば、商品ＩＤと、製造日時と、検査結果と、不良原因とがある。

作業者カタログ４０５は、作業者テーブル４８を構成するカラム名と、それらのカラム属性とを含む。作業者テーブル４８を構成するカラムとしては、例えば、作業指示ＩＤと、作業者ＩＤと、作成日時とがある。本実施形態では、作業者テーブル４８は、工場Ａの作業者テーブル３８とは、カラム構成が異なっている。

部品カタログ４０６は、部品テーブル４４を構成するカラム名と、それらのカラム属性とを含む。部品テーブル４４を構成するカラムとしては、例えば、商品ＩＤと、商品名と、部品ＩＤとがある。

作業区カタログ４０７は、作業区テーブル４９を構成するカラム名と、それらのカラム属性とを含む。作業区テーブル４９を構成するカラムとしては、例えば、作業指示ＩＤと、作業区ＩＤと、着手日時と、数量と、生産実績と、装置ＩＤとがある。本実施形態では、工場Ａには、作業区テーブル４９と同様な構成のテーブルは存在しない。

図７は、一実施形態に係る工場Ｂに関するテーブル及びカタログと、不良要因分析テーブルとの対応関係を示す図である。なお、図７に示す実線の矢印は、後述する処理により、適用元分析データ対応関係テーブル３９により特定された対応関係を示し、破線の矢印は、後述する処理により、工場Ｂのカタログのデータに基づいて抽出された対応関係を示す。

センサデータカタログ４０１の部品ＩＤは、部品カタログ４０６の部品ＩＤに接続でき（対応関係があり）、部品カタログ４０６の商品ＩＤが、不良要因分析テーブル２４の商品ＩＤに接続できることがわかる。このことは、センサデータテーブル４５の部品ＩＤをキーとして、部品テーブル４４を検索し、検索結果のエントリの商品ＩＤの値を不良要因分析テーブル２４の商品ＩＤの値とすることができることを意味している。

また、センサデータカタログ４０１の装置ＩＤは、工場設備カタログ４０２の装置ＩＤと接続でき、工場設備カタログ４０２の工場ＩＤ、工程ＩＤ、及び装置ＩＤが、不良要因分析テーブル２４の工場ＩＤ、工程ＩＤ、及び装置ＩＤに対応することがわかる。このことは、センサデータテーブル４５の装置ＩＤをキーとして、工場設備テーブル４７を検索し、検索結果のエントリの工場ＩＤ、工程ＩＤ、及び装置ＩＤの値を不良要因分析テーブル２４の工場ＩＤ、工程ＩＤ、及び装置ＩＤの値とすることができることを意味している。

また、センサデータカタログ４０１の部品ＩＤは、部品カタログ４０６の部品ＩＤに接続でき（対応関係があり）、部品カタログ４０６の商品ＩＤは、検査結果カタログ４０３の商品ＩＤに接続でき、検査結果カタログ４０３の製造日時及び検査結果は、不良要因分析テーブル２４の製造日時（製造日、工程開始時刻、工程完了時刻）及び検査結果に接続できることがわかる。このことは、センサデータテーブル４５の部品ＩＤの値をキーとして、部品カタログ４４を検索し、検索結果のエントリの商品ＩＤの値をキーとして、検索結果テーブル４６を検索し、検索結果のエントリの製造日時及び検索結果の値を不良要因分析テーブル２４の製造日時（製造日、工程開始時刻、工程完了時刻）と検査結果の値とすることができることを意味している。

また、センサデータテーブル４５のテーブルのＩＤ（例えば、Ｙ００８−６７７０）を不良要因分析テーブル２４のセンサデータテーブルＩＤの値とすることができることを意味している。

また、センサデータカタログ４０１の装置ＩＤは、工場設備カタログ４０２の装置ＩＤと接続できる。また、作業者カタログ４０５の作業者ＩＤは、不良要因分析テーブル２４の作業者ＩＤと接続できる。しかしながら、Ｂ工場における作業者カタログ４０５には、装置ＩＤが含まれておらず、工場設備カタログ４０２の装置ＩＤとは接続できない。したがって、適用元分析データ対応関係テーブル３９を使ったのみでは、工場Ｂにおける不良要因分析テーブル２４の作業者ＩＤの値を設定することができない。

また、センサデータカタログ４０１の装置ＩＤは、工場設備カタログ４０２の装置ＩＤと接続でき、工場設備カタログ４０２の装置ＩＤは、作業区カタログ４０７の装置ＩＤと接続でき、作業区カタログ４０７の作業指示ＩＤは、作業者カタログ４０５の作業指示ＩＤと接続でき、作業者カタログ４０５の作業者ＩＤは、不良要因分析テーブル２４の作業者ＩＤと接続できる。このカラム同士の接続関係は、後述する処理により抽出される関係であり、適用元分析データ対応関係テーブル３９からは、把握することができない。この対応関係によると、センサデータテーブル４５の装置ＩＤをキーとして、工場設備テーブル４７を検索し、検索結果のエントリの装置ＩＤをキーとして作業区テーブル４９を検索し、検索結果のエントリの作業指示ＩＤの値をキーとして、作業者テーブル４８を検索し、検索結果のエントリの作業者ＩＤの値を不良要因分析テーブル２４の作業者ＩＤの値とすることができる。

図８は、一実施形態に係る管理テーブルの構成図である。

管理テーブル１５は、未検出対応関係テーブル１５１と、検出済対応関係テーブル１５２と、抽出対応関係テーブル１５３と、未解決対応関係テーブル１５４とを含む。

未検出対応関係テーブル１５１は、適用元分析データ対応関係テーブル３９の対応関係の中で、センサデータカタログ４０１のカラムから不良要因分析テーブル２４のカラムへと接続されていない対応関係の経路上に存在する各対応関係に対応するエントリを管理するテーブルである。未検出対応関係テーブル１５１のエントリは、接続元と、接続先と、結合キーと、抽出状態とを含む。

接続元は、接続元となるカタログ名やテーブル名である。接続先は、接続先となるカタログ名やテーブル名である。結合キーは、接続元と接続先とを結合する結合キー（カラム名）である。抽出状態は、エントリに対応する対応関係の状態である。抽出状態には、エントリに対応する対応関係が存在せず、対応関係を検出してしないことを示す「未対応」、エントリに対応する対応関係の接続元又は接続先が、センサデータテーブル又は分析データ（不良要因分析テーブル２４）と接続されていることを示す「接続済」、エントリに対応する対応関係の接続元又は接続先が、センサデータテーブル及び分析データ（不良要因分析テーブル２４）と接続されていないことを示す「未接続」等がある。また、抽出状態には、他の対応関係との親子関係（ここでは、センサデータテーブル（センサデータカタログ）側が上位（親側）であり、不良要因分析テーブル２４側が下位（子側）である。例えば、２番目のエントリの「＃１子」は、このエントリの対応関係が、＃１（１番目のエントリ）の子となる対応関係、すなわち、接続先に繋がる対応関係であることを示している。

検出済対応関係テーブル１５２は、適用元分析データ対応関係テーブル３９の対応関係の中で、センサデータカタログ４０１（センサデータテーブル３５）のカラムから不良要因分析テーブル２４のカラムへと接続されている対応関係の経路上に存在する各対応関係に対応するエントリを管理するテーブルである。検出済対応関係テーブル１５２のエントリは、接続元と、接続先と、結合キーとを含む。

抽出対応関係テーブル１５３は、センサデータカタログ４０１のカラムから不良要因分析テーブル２４のカラムへと接続されていない対応関係について、センサデータカタログ４０１（センサデータテーブル３５）のカラムから不良要因分析テーブル２４のカラムへと接続するとして抽出された対応関係に対応するエントリを管理するテーブルである。抽出対応関係テーブル１５３のエントリは、接続元と、接続先と、結合キーとを含む。

未解決対応関係テーブル１５４は、センサデータカタログ４０１のカラムから不良要因分析テーブル２４のカラムへと接続されていない対応関係について、接続される対応関係が見つかっていない対応関係に対応するエントリを管理するテーブルである。未解決対応関係テーブル１５４のエントリは、接続元と、接続先と、結合キーとを含む。

図９は、一実施形態に係る工場Ｂの抽出分析データ対応関係テーブルの構成図である。
図９において、Ｃは、カタログを示し、Ｔは、テーブルを示す。

抽出分析データ対応関係テーブル１５５は、適用先（本実施形態では、工場Ｂ）でのセンサデータテーブル４５と、分析データ（不良要因分析テーブル２４）との対応関係、すなわち、センサデータテーブル４５から不良要因分析テーブル２４を生成するために利用する対応関係を示している。抽出分析データ対応関係テーブル１５５は、第２対応関係情報の一例である。

抽出分析データ対応関係テーブル１５５は、具体的には、図７に示すカタログ、テーブル等のそれぞれの接続関係を示すエントリを含む。エントリは、接続元と、接続先と、それらを結合する結合キーとを含む。

次に、分析管理サーバ１０によるデータ選定処理について説明する。

図１０は、一実施形態に係るデータ選定処理の第１のフローチャートであり、図１１は、一実施形態に係るデータ選定処理の第２のフローチャートであり、図１２は、一実施形態に係るデータ選定処理の第３のフローチャートである。

まず、分析管理サーバ１０の対象分析アプリ選択部１２１は、分析アプリテーブル２３を読み込み、分析アプリテーブル２３に基づいて、分析アプリの情報を選択可能に表示し、ユーザから処理対象とする分析アプリの選択を受け付ける（Ｓ１０１）。

次いで、分析データカラム読込部１２２は、分析アプリテーブル２３を読み込み、選択された分析アプリの説明カラムと目的カラムとを抽出し、更に、適用元分析データ対応関係テーブル３９を読み込み、接続関係を抽出する（Ｓ１０２）。

次いで、対応データカラム抽出部１２３は、適用先（この例では、工場Ｂ）のテーブルデータに対応するカタログ群（工場Ｂカタログ群：各カタログを適用先カタログという）を読み込む（Ｓ１０３）。

次いで、対応データカラム抽出部１２３は、適用元分析データ対応関係テーブル３９の対応関係と同一の対応関係が適用先に存在するか否かを判定する（Ｓ１０４）。ここで、対応関係には、接続元のカタログ（又はテーブル）と、接続先のカタログ（又はテーブル）と、結合キーとが含まれる。したがって、ステップＳ１０４では、接続元のカタログに対応するカタログが適用先に存在するか、接続先のカタログに対応するカタログが適用先に存在するか、及び、結合キーが、適用先のカタログ間の結合キーと一致するかを判定することとなる。ここで、対応する適用先のカタログであって、結合キーが存在しないカタログが、未接続カタログである。

対応関係における対応するカタログが存在するか否かを判定する存在判定処理においては、対応データカラム抽出部１２３は、適用元のカタログと、適用先のカタログとについて、カラム名が一致するか否かを判定する（Ｓ１１０）。ここで、カラム名が一致するとは、両方のカラム名が完全に一致している場合としてもよく、また、カタログにおける全体のカラム数に対するカラム名が一致するものの確度（カラムマッピング確度）が所定以上である場合としてもよい。

この結果、カラム名が一致しない場合（Ｓ１１０：Ｎｏ）には、対応データカラム抽出部１２３は、対応するカタログが存在しないと判定する。一方、カラム名が一致する場合（Ｓ１１０：Ｙｅｓ）には、対応データカラム抽出部１２３は、カタログに対応するテーブルを参照し、カラムに格納されているデータが一致するものであるか否かを判定する（Ｓ１１１）。

この結果、カラムに格納されているデータが一致するものでない場合（Ｓ１１１：Ｎｏ）には、対応データカラム抽出部１２３は、対応するカタログが存在しないと判定する。一方、カラムに格納されているデータが一致するものである場合（Ｓ１１１：Ｙｅｓ）には、対応データカラム抽出部１２３は、対応するカタログが存在すると判定する。

ステップＳ１０４の判定の結果、適用元分析データ対応関係テーブル３９の対応関係と同一の対応関係が、適用先に存在する場合（Ｓ１０４：Ｙｅｓ）には、対応データカラム抽出部１２３は、その対応関係のエントリを検出済対応関係テーブル１５２に登録し、処理をステップＳ１０７に進める。

一方、適用元分析データ対応関係テーブル３９の対応関係が、適用先に存在しない場合（Ｓ１０４：Ｎｏ）には、対応データカラム抽出部１２３は、その対応関係のエントリを未検出対応関係テーブル１５１に登録し、処理をステップＳ１０７に進める。ここで、本実施形態では、工場Ｂの作業者カタログ４０５には、装置ＩＤが存在しないので、図５の未検出対応関係テーブル３９の７番目のエントリが、適用先に存在しない対応関係（未接続対応関係）に相当する。

ステップＳ１０７では、対応データカラム抽出部１２３は、適用元分析データ対応関係テーブル３９の全ての対応関係について確認済みか否かを判定し、全ての対応関係について確認済みでない場合（Ｓ１０７：Ｎｏ）には、処理をステップＳ１０３に進めて、他の対応関係についての確認を行う一方、全ての対応関係について確認済みである場合（Ｓ１０７：Ｙｅｓ）には、処理をステップＳ１０８に進める。

ステップＳ１０８では、データ対応関係選定部１２４は、未検出対応関係テーブル１５１にエントリの登録があるか否かを判定する。

この結果、未検出対応関係テーブル１５１にエントリの登録がない場合（Ｓ１０８：Ｎｏ）には、不良要因分析テーブル２４の各カラムについての必要なカラムと、そのカラムの値を取得するためのデータとの対応関係がすべてそろっている、すなわち、不良要因分析テーブル２４を生成することができることを意味しているので、データ対応関係選定部１２４は、処理をステップＳ２０８（図１１）に進める。

一方、未検出対応関係テーブル１５１にエントリの登録がある場合（Ｓ１０８：Ｙｅｓ）には、データ対応関係選定部１２４は、未検出対応関係テーブル１２４に登録されているエントリが示す対応関係（未接続対応関係）により、センサデータテーブル４５のカラムから不良要因分析テーブル２０１の説明カラム及び目的カラムのカラムへの対応関係が接続されていない対応関係、言い換えれば、センサデータテーブル４５のカラムから不良要因分析テーブル２０１の説明カラム及び目的カラムのカラムへの未接続対応関係が含まれている接続経路を構成する他の対応関係（同一経路対応関係）のエントリを検出済対応関係テーブル１５２から取り出し、未検出対応関係テーブル１５１に移動する。この際、データ対応関係選定部１２４は、この対応関係と未接続対応関係との親子関係などの情報を特定し、特定した情報をこのエントリに含め、処理をステップＳ２０１に進める。ここで、本実施形態では、図５に示す未検出対応関係テーブル１５１の＃１のエントリが登録されている場合には、このエントリの接続先のカタログ（作業者カタログ）と不良要因分析テーブル２４との間を接続する接続関係のエントリ（適用元分析データ対応関係テーブル３９の１行目と８行目とに対応するエントリ）が、図８の未検出対応関係テーブル１５１の＃２及び＃３のエントリとして登録される。

ステップＳ２０１では、データ対応関係選定部１２４は、未検出対応関係テーブル１５１の未対応の対応関係について、適用先（本例では、工場Ｂ）のカタログに基づいて、接続する関係性を抽出するための接続関係性抽出処理（図１３参照）を実行する。

次いで、データ対応関係選定部１２４は、全ての未対応の接続関係について接続関係性抽出処理を実行したか否かを判定し、全ての未対応の接続関係について接続関係性抽出処理を実行していない場合（Ｓ２０２：Ｎｏ）には、処理をステップＳ２０１に進めて、未処理の未対応の接続関係について接続関係性抽出処理を実行する。

一方、全ての未対応の接続関係についての接続関係性抽出処理を実行した場合（Ｓ２０２：Ｙｅｓ）には、データ対応関係選定部１２４は、接続関係性抽出処理で抽出した関係性を抽出対応関係テーブル１５３に登録する（Ｓ２０３）。

次いで、データ対応関係選定部１２４は、抽出された関係性と、親子にある対応関係のうち、未抽出時（接続関係性抽出処理前）に未接続とされていた対応関係を解決済みとして、抽出対応関係テーブル１５３に登録する（Ｓ２０４）。

次いで、データ対応関係選定部１２４は、抽出した関係性と、親子にある対応関係とを組み合わせることにより、センサデータのカラムから説明カラム及び目的カラムに接続できるか否かを判定する（Ｓ２０５）。

この結果、センサデータのカラムから説明カラム及び目的カラムに接続できる場合（Ｓ２０５：Ｙｅｓ）又は、後述するステップＳ３０５でＹｅｓの場合には、結果表示処理部１２５は、分析アプリテーブル２３の対象とする分析アプリの情報と、未検出対応関係テーブル１５１と、抽出対応関係テーブル１５３とを含む結果確認画面（例えば、分析アプリデータマッピング結果確認画面１４０１（図１４参照））を表示する（Ｓ２０６）。これにより、ユーザは、適用先において、未接続である対応関係と、接続するために新たに抽出された対応関係とを容易に把握することができる。これにより、抽出された対応関係が適切であるか否かを把握することができる。また、未検出対応関係テーブルの内容からは、未接続である対応関係があるカタログ自体と、未接続の対応関係により影響を受けている他のカタログとを把握することができる。未接続の対応関係により影響を受けている他のカタログを把握することができると、例えば、ユーザは、このカタログを出発点として、センサデータのカラムから説明カラム及び目的カラムに接続するための新たな対応関係を探索することができるようになる。

次いで、結果表示処理部１２５は、ユーザから結果確認画面を終了する指示を受け付けたか否かを判定し（Ｓ２０８）、終了する指示を受け付けた場合（Ｓ２０８：Ｙｅｓ）には、検出済対応関係テーブル１５２と、抽出対応関係テーブル１５３との全てのエントリを含む抽出分析データ対応関係テーブル１５５を作成し（Ｓ２１１）、データ選定処理を終了する。

一方、ユーザから結果確認画面を終了する指示を受け付けていない場合（Ｓ２０８：Ｎｏ）には、結果表示処理部１２５は、結果確認画面において、選定データの展開がユーザにより選択されたか否かを判定し（Ｓ２０９）、選定データの展開がユーザにより選択されていない場合（Ｓ２０９：Ｎｏ）には、処理をステップＳ２０８に進める。一方、選定データの展開がユーザにより選択された場合（Ｓ２０９：Ｙｅｓ）には、抽出データ表示部１２７は、抽出対応関係テーブル１５３と、検出済対応関係テーブル１５２との各エントリが示す対応関係に基づいて、センサデータと、不良要因分析テーブル２４のカラムとの対応関係を示す対応関係図を含む結果確認画面（例えば、分析アプリデータ選定結果表示画面１５０１（図１５参照））を表示し（Ｓ２１０）、処理をステップＳ２０８に進める。これにより、ユーザは、適用先におけるセンサデータテーブル４５と不良要因分析テーブル２４の説明カラム及び目的カラムとの対応関係を対応関係図により容易に把握することができる。

一方、ステップＳ２０５において、センサデータのカラムから説明カラム及び目的カラムに接続できない場合（Ｓ２０５：Ｎｏ）には、データ対応関係選定部１２４は、解決できていない関係性を未解決対応関係テーブル１５４に登録する（Ｓ２０７）。

次いで、結果表示処理部１２５は、分析アプリテーブル２３の対象とする分析アプリの情報と、未検出対応関係テーブル１５１と、抽出対応関係テーブル１５３と、未解決対応関係テーブル１５４とを含む結果確認画面（例えば、分析アプリデータマッピング結果修正画面１６０１（図１６参照））を表示する（Ｓ３０１）。

次いで、結果修正部１２８は、ユーザから抽出対応関係テーブル１５３、又は未解決対応関係テーブル１５４から修正となる対象が選択されて、修正指示を受け付けたか否かを判定し（Ｓ３０２）、修正指示を受け付けていない場合（Ｓ３０２：Ｎｏ）には、処理をステップＳ３０２に進める。

一方、修正指示を受け付けた場合（Ｓ３０２：Ｙｅｓ）には、結果修正部１２８は、指示された情報に基づいて、代替となる対応関係を抽出し（Ｓ３０３）、抽出した内容に基づいて、代替となる対応関係について未解決対応関係テーブル１５４から削除し、抽出対応関係テーブル１５３に登録する（Ｓ３０４）。

次いで、結果修正部１２８は、未解決対応関係テーブル１５４のエントリが残っているか否かを判定し（Ｓ３０５）、エントリが残っている場合（Ｓ３０５：Ｙｅｓ）には、処理をステップＳ３０２に進める一方、エントリが残っていない場合（Ｓ３０５：Ｎｏ）には、処理をステップＳ２０６に進める。

ステップＳ３０２〜Ｓ３０５の処理によると、ユーザが適切な対応関係を指定して、センサデータと、不良要因分析テーブル２４のカラムとの対応関係を修正することができる。

次に、接続関係性抽出処理（図１１のステップＳ２０１）について詳細に説明する。

図１３は、一実施形態に係る接続関係性抽出処理のフローチャートである。

ここで、未検出の対応関係が存在する理由としては、以下の（１）、（２）のケースが考えられる。

（１）：データの管理方法が、工場Ａと工場Ｂとで異なっているため、新しいテーブルが存在し、新しいカタログが存在する。例えば、図６、図７の例では、作業区カタログ４０７がこれに対応する。

（２）：工場Ｂにおけるカタログにおいて、工場Ａと同一の内容を格納するカラム名や、カタログ名が異なっており、工場Ａにおける対応関係をそのまま使えない。この場合には、一般的な辞書情報や、適用先（この例では、工場Ｂ）で指定された辞書情報などを用いて、工場Ａのカラムと、工場Ｂのカラムとの同一性を判定すればよい。例えば、カラムとして、「作業区ＩＤ」と「作業場所ＩＤ」とが存在する場合には、一般的な辞書情報を用いて、「区」が場所を表すことから、これらカラムが同一であると判定してもよく、或いは、工場Ｂの作業場所ＩＤと、工場Ａの作業区ＩＤとが同じであるとの適用先で指定された辞書情報（適用先用辞書情報）を用いて、カラムが同一であると判定してもよい。さらに、カラムに格納されている実際のデータ同士の類似度を判定し、その類似度に基づいて、カラムが同一であるかを判定してもよい。なお、データ選定処理において、カラム同士が同一であると特定した場合に、特定したカラムのカラム名同士を対応付けて適用先用辞書情報に格納し、以降のデータ選定処理において再利用するようにしてもよい。

ここで、（１）のケースが存在する場合に対処するための接続関係性抽出処理を以下に説明する。なお、以下の説明においては、工場Ａのカタログ等の構成が、図３、図４に示す状態であり、工場Ｂのカタログ等の構成が、図６、図７に示す状態における具体例を適宜説明する。

まず、データ対応関係選定部１２４は、未検出対応関係テーブル１５１から、未接続なカタログ（本具体例では、作成者カタログ４０５）についての親側（センサデータテーブル３５（センサデータカタログ３０１）側）と、子側（不良要因分析テーブル２４側）とのそれぞれについて、未接続なカタログに含まれるカラムを接続可能カラムとしてリスト化する（Ｓ４０１）。本具体例では、親側のカラムである工場設備カタログ４０２の全てのカラムを含む親側のリスト（親側接続可能カラムリスト）と、子側のカラムである作業者カタログ４０５の全てのカラムを含む子側のリスト（子側接続可能カラムリスト）とを作成する。ここで、各接続可能カラムリストにおいては、カタログ名とカラム名とを対とした情報が格納される。ここで、処理対象とする親側のカタログとしては、例えば、センサデータカタログ３０１側の一部の範囲のカタログとしてもよく、センサデータカタログ３０１を含んでもよい。また、処理対象とする子側のカタログとしては、例えば、不良要因分析テーブル２４側の一部の範囲のカタログとしてもよい。

次いで、データ対応関係選定部１２４は、親側のカタログ又は子側のカタログを処理対象とし、工場Ｂのカタログの中身（カラム）が、対応する工場Ａのカタログと一致しているか否かを判定する（Ｓ４０２）。この結果、工場Ｂのカタログの中身が、工場Ａのカタログと一致している場合（Ｓ４０２：Ｙｅｓ）には、接続に利用できないので、別のカタログ（例えば、子側のカタログを処理対象としている場合には、別の子側のカタログ、又は親側のカタログ）を処理対象とするために、データ対応関係選定部１２４は、処理をステップＳ４０６に進める。

一方、工場Ｂのカタログの中身が、工場Ａのカタログと一致していない場合（Ｓ４０２：Ｎｏ）には、データ対応関係選定部１２４は、相違しているカラム（差分カラム）を一覧化する（Ｓ４０３）。本具体例では、例えば、作業者カタログ４０５の「作業指示ＩＤ」が相違しているカラムである。

次いで、データ対応関係選定部１２４は、相違しているカラムを含む、他の工場Ｂのカタログを探索し、見つかった場合には、見つかったカタログの全カラムを、処理対象のカタログが属する側（親側又は子側）の接続可能カラムリストに追加する（Ｓ４０４）。具体例では、作業指示ＩＤのカラムを含む作業区カタログ４０７の全てのカラム名を、子側接続可能カラムリストに追加する。

次いで、データ対応関係選定部１２４は、親側と子側の接続可能カラムリストで一致しているものを特定し、そのカラムを含む親側のカタログとそのカラムを含む子側のカタログとを、そのカラムを結合キーとして接続する関係性（対応関係）として抽出する（Ｓ４０５）。具体例では、親側のカタログとして、工場設備カタログ４０２が抽出され、子側のカタログとして、作業区カタログ４０７が抽出され、結合キーとして、装置ＩＤが抽出される。ここで、作業区カタログ４０７が接続可能カタログに相当する。

次いで、データ対応関係選定部１２４は、親側と子側とのいずれかに処理対象としていない未処理のカタログがあるか否かを判定し（Ｓ４０６）、未処理のカタログがある場合（Ｓ４０６：Ｙｅｓ）には、処理をステップＳ４０２に進め、未処理のカタログがない場合（Ｓ４０６：Ｎｏ）には、処理を終了する。

上記接続関係性抽出処理によると、センサデータテーブル４５から不良要因分析テーブル２４を求めるためのデータの関係性を容易且つ適切に抽出することができる。

なお、（２）のケースが存在する場合に対処するための接続関係性抽出処理においては、上記した処理のステップＳ４０４において、辞書情報を用いて、相違しているカラムとの類似度が高いカラムを含むカタログを探索するようにすればよい。また、上記接続関係性抽出処理により、適切な接続関係を有する関係性が見つからない場合には、代替となるセンサデータテーブルの選択を促したり、選択したりしてもよい。この場合、カラム名の類似度に基づいて代替となるセンサデータテーブルを選択してもよく、カラム中のデータの類似度に基づいて代替となるセンサデータテーブルを選択してもよい。

次に、分析アプリデータ結果確認画面１４０１について説明する。

図１４は、一実施形態に係る分析アプリデータ結果確認画面を示す図である。

分析アプリデータ結果確認画面１４０１は、ステップＳ２０６において表示される画面の一例であり、分析アプリ情報表示領域１４０２と、対応関係変更結果表示領域１４０３と、展開ボタン１４０４と、修正ボタン１４０５と、ＯＫボタン１４０６とを含む。

分析アプリ情報表示領域１４０２には、分析アプリテーブル２３に基づく、対象の分析アプリの情報が表示される。対応関係変更結果表示領域１４０３には、未検出対応関係テーブル１５１の内容と、抽出対応関係テーブル１５３の内容と、未解決対応関係テーブル１５４の内容とが表示される。なお、対応関係変更結果表示領域１４０３において、未接続の対応関係に対応するカタログ名やカラム名を、例えば、表示色を濃くする等の強調表示を行うようにして、表示態様を異ならせてもよい。この対応関係変更結果表示領域１４０３の未検出対応関係テーブル１５１の内容によると、接続されていない対応関係と、その対応関係を含むセンサデータカタログ４０１のカラムから不良要因分析テーブル２４のカラムへと接続されていない対応関係の経路上に存在する各対応関係の情報が含まれるので、ユーザは、これらの経路上の各カタログのいずれかを経由して、センサデータテーブル４５から不良要因分析テーブル２４へと接続される経路を検討すればよいことがわかる。

展開ボタン１４０４は、現在表示されている抽出対応関係テーブル１５３における対応関係を含む、工場Ｂにおけるセンサデータ４５から不良要因分析テーブル２４を選定するための各データの対応関係を示す対応関係図を表示させる指示を行うためのボタンである。展開ボタン１４０４が押下されると、結果表示処理部１２５により、図１５に示す分析アプリデータ選定結果表示画面１５０１が表示される。

修正ボタン１４０５は、現在表示されている抽出対応関係テーブル１５３における対応関係等の修正の指示を行うためのボタンである。修正ボタン１４０５が押下されると、結果表示処理部１２５により、図１６に示す分析アプリデータ結果修正画面１６０１が表示される。

ＯＫボタン１４０６は、現在表示されている抽出対応関係テーブル１５３における対応関係を確定させるためのボタンである。ＯＫボタン１４０６が押下されると、その時点における、センサデータ４５から不良要因分析テーブル２４を選定するための各データの対応関係が確定され、例えば、抽出分析データ対応関係テーブル１５５が生成される。

次に、分析アプリデータ選定結果表示画面１５０１について説明する。

図１５は、一実施形態に係る分析アプリデータ選定結果表示画面を示す図である。

分析アプリデータ選定結果表示画面１５０１は、分析アプリデータ結果確認画面１４０１の展開ボタン１４０４が押下された場合に表示される画面の一例であり、選定結果表示領域１５０２と、修正ボタン１５０３と、ＣＬＯＳＥボタン１５０４とを含む。

選定結果表示領域１５０２には、適用先（図の例では、工場Ｂ）におけるセンサデータ４５から不良要因分析テーブル２４を選定するための各データの対応関係を示す対応関係図が表示される領域である。

修正ボタン１５０３は、現在表示されている対応関係図に対応する対応関係等の修正の指示を行うためのボタンである。修正ボタン１５０３が押下されると、結果表示処理部１２５により、図１６に示す分析アプリデータ結果修正画面１６０１が表示される。

ＣＬＯＳＥボタン１５０４は、分析アプリデータ選定結果表示画面１５０１を閉じる指示を行うためのボタンである。ＣＬＯＳＥボタン１５０４が押下されると、結果表示処理部１２５により、分析アプリデータ選定結果表示画面１５０１を閉じられる。

次に、分析アプリデータ結果修正画面１６０１について説明する。

図１６は、一実施形態に係る分析アプリデータ結果修正画面を示す図である。

分析アプリデータ結果修正画面１６０１は、分析アプリデータ結果確認画面１４０１の修正ボタン１４０５が押下された場合に表示されたり、ステップＳ３０１において表示されたりする画面の一例であり、分析アプリ情報表示領域１４０２と、対応関係変更結果表示領域１４０３と、修正対応関係入力領域１６０２と、Ｃａｎｃｅｌボタン１６０３と、Ｓｕｂｍｉｔボタン１６０４とを含む。

修正対応関係入力領域１６０２には、対応関係とする接続元のカタログと、接続先のカタログと、これらカタログを接続するカラムである接合キーとを選択入力するために領域である。

Ｃａｎｃｅｌボタン１６０３は、修正対応関係入力領域１６０２に入力した対応関係を取り消す指示を行うためのボタンである。Ｃａｎｃｅｌボタン１６０３が押下されると、結果表示処理部１２５により、修正対応関係入力領域１６０２に入力した対応関係が反映されずに、分析アプリデータ結果修正画面１６０１が閉じられる。

Ｓｕｂｍｉｔボタン１６０４は、修正対応関係入力領域１６０２に入力した対応関係の適応を送信（適用）する指示を行うためのボタンである。Ｓｕｂｍｉｔボタン１６０４が押下されると、結果表示処理部１２５は、修正対応関係入力領域１６０２に入力した対応関係を、抽出対応関係テーブル１５３に登録し、未解決対応関係テーブル１５１から登録した対応関係により解消された対応関係を削除する。

この分析アプリデータ結果修正画面１６０１によると、ユーザは、工場Ｂにおける対応関係を適切に入力、修正等することができる。

例えば、図１６に示す分析アプリデータ結果修正画面１６０１に変えて、分析析アプリデータ結果修正画面１７０１を表示するようにしてもよい。

図１７は、変形例に係る分析アプリデータ結果修正画面を示す図である。

分析アプリデータ結果修正画面１７０１は、分析アプリ情報表示領域１４０２と、対応関係変更結果表示領域１４０３と、修正対応関係入力領域１７０２と、Ｃａｎｃｅｌボタン１６０３と、Ｓｕｂｍｉｔボタン１６０４とを含む。

修正対応関係入力領域１７０２は、修正対応関係入力領域１６０２に対して、更に、差分情報表示領域１７０３を備えるようにした領域である。差分情報表示領域１７０３には、対象となるカタログと、適用元（例では、工場Ａ）のカタログと適用先（例では、工場Ｂ）のカタログとのカラムの相違点（差分情報）を表示する領域である。この差分情報表示領域１７０３の差分情報をヒントとして、ユーザは、対応関係を検討することができ、対応関係の修正をより容易に行うことができる。

次に、分析析アプリデータ結果修正画面１７０１における差分情報１７０３を表示するための差分一覧表示処理について説明する。

図１８は、変形例に係る差分一覧表示処理のフローチャートである。なお、図１６と同様なステップには、同一符号を付し、重複する説明を省略する。

ステップＳ５０１では、結果表示処理部１２５の結果修正部１２８が、相違していているカラムの一覧を、分析アプリデータ結果修正画面１７０１の修正対応関係入力領域１７０２の差分情報表示領域１７０３に表示させる。

なお、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、適宜変形して実施することが可能である。

例えば、上記実施形態では、ユーザから修正指示を受け付けた場合（Ｓ３０２：Ｙｅｓ）に、代替となる対応関係を抽出し（Ｓ３０３）、抽出対応関係テーブル１５４に登録し（Ｓ３０４）、未解決対応関係があれば（Ｓ３０５：Ｎｏ）、ステップＳ３０２に進んで、ユーザからの更なる修正を受け付けるようにしていたが、本発明はこれに限られず、例えば、ステップＳ３０４の後に、修正した対応関係を維持させた状態で、ステップＳ１０３以降の処理をして、修正後においても存在しない対応関係を見つけるようにしてもよい。

また、上記実施形態において、ＣＰＵが行っていた処理の一部又は全部を、ハードウェア回路で行うようにしてもよい。また、上記実施形態におけるプログラムは、プログラムソースからインストールされてよい。プログラムソースは、プログラム配布サーバ又は記憶メディア（例えば可搬型の記憶メディア）であってもよい。

１…計算機システム、２…データレイクサーバ、３…工場Ａデータ収集サーバ、４…工場Ｂデータ収集サーバ、５…分析アプリ実行サーバ、６，７，８…ネットワーク、１０…分析管理サーバ

Claims (13)

1. 所定の処理を実行可能なアプリケーションに使用するためのアプリケーション用テーブルのデータを所定の客体における複数のテーブルに基づいて選定するためのデータ選定システムであって、
   前記データ選定システムは、プロセッサ部と、前記プロセッサ部に接続された記憶部とを備え、
   前記記憶部は、
   第１客体における複数のテーブルのカラム構成を示す複数のカタログを含む第１カタログ群と、第２客体における複数のテーブルのカラム構成を示す複数のカタログを含む第２カタログ群と、前記第１客体の対象テーブルと、前記アプリケーション用テーブルとのカラム間を対応付ける複数のカタログのカラムの対応関係を示す第１対応関係情報とを記憶し、
   前記プロセッサ部は、
   前記第１対応関係情報と前記第２カタログ群とに基づいて、前記第１対応関係情報に含まれる前記第１客体の複数のカタログの中の、同一の対応関係を有する前記第２客体のカタログが存在しない未接続カタログを特定し、
   前記第１対応関係情報の中の前記未接続カタログの対応関係である未接続対応関係と、前記第１客体の対象テーブルと前記アプリケーション用テーブルとのカラム間を接続する複数のカタログの中の前記未接続カタログを含む経路上のカタログの対応関係である同一経路対応関係とを特定し、
   前記未接続対応関係の情報と、前記同一経路対応関係の情報とを表示する
   データ選定システム。
2. 前記プロセッサ部は、
   前記未接続対応関係により接続される、前記対象テーブルと前記アプリケーション用テーブルとのカラムの接続関係を、実現可能なテーブルのカタログである接続可能カタログを、前記第２カタログ群から抽出し、
   前記接続可能カタログを介する対応関係を表示する
   請求項１に記載のデータ選定システム。
3. 前記プロセッサ部は、
   抽出した前記接続可能カタログの対応関係を含む、前記第２客体の対象テーブルと前記アプリケーション用テーブルとのカラム間を対応付ける複数のカタログのカラムの対応関係を示す第２対応関係情報を生成する
   請求項２に記載のデータ選定システム。
4. 前記第１対応関係情報は、接続元のカタログと、接続先のカタログと、それらに対応するテーブルを対応付けるカラムとの情報を含む
   請求項２又は請求項３に記載のデータ選定システム。
5. 前記プロセッサ部は、
   前記未接続カタログにはないが、前記未接続カタログに対応する前記第２カタログ群のカタログにのみ存在するカラムである差分カラムを特定し、前記第２カタログ群から前記差分カラムを含み、且つ、前記未接続カタログと接続関係のあるカタログと同一のカラムを含むカタログを、前記接続可能カタログとして抽出する
   請求項２から請求項４のいずれか一項に記載のデータ選定システム。
6. 前記プロセッサ部は、
   前記第１客体のカラム名と、前記第２客体のカラム名とが、一致又は類似する場合に、同一のカラムと認識する
   請求項５に記載のデータ選定システム。
7. 前記プロセッサ部は、
   前記第１客体のカラム名と、前記第２客体のカラム名とが、一致又は類似する場合であって、前記第１客体のカラムのデータと、前記第２客体のカラムのデータとが、同一の種類のデータである場合に、同一のカラムと認識する
   請求項５に記載のデータ選定システム。
8. 前記プロセッサ部は、
   ユーザから、接続元のカタログと、接続先のカタログと、それらのカタログを対応付けるカラムとを含む対応関係を受け付け、
   前記第２客体の対象テーブルと前記アプリケーション用テーブルとのカラム間を対応付ける複数のカタログのカラムの対応関係を示す第２対応関係情報に、前記受け付けた対応関係を含ませる
   請求項１に記載のデータ選定システム。
9. 前記プロセッサ部は、
   前記第１客体のカタログと、前記第１客体のカタログに対応する前記第２客体のカタログとの間での、含まれるカラムの差分を表示する
   請求項８に記載のデータ選定システム。
10. 前記プロセッサ部は、
    前記第２客体における複数のテーブルを取得し、
    前記複数のテーブルと、前記第２対応関係情報と基づいて、前記アプリケーション用テーブルを生成する
    請求項３又は請求項８に記載のデータ選定システム。
11. 前記プロセッサ部は、
    前記生成された前記アプリケーション用テーブルにより、前記アプリケーションを実行させる
    請求項１０に記載のデータ選定システム。
12. 前記対象テーブルは、前記客体におけるセンサにより取得されたセンサデータを格納するテーブルである
    請求項１から請求項１１のいずれか一項に記載のデータ選定システム。
13. 所定の処理を実行可能なアプリケーションに使用するためのアプリケーション用テーブルのデータを所定の客体における複数のテーブルに基づいて選定するためのデータ選定システムによるデータ選定方法であって、
    第１客体における複数のテーブルのカラム構成を示す複数のカタログを含む第１カタログ群と、第２客体における複数のテーブルのカラム構成を示す複数のカタログを含む第２カタログ群と、前記第１客体の対象テーブルと、前記アプリケーション用テーブルとのカラム間を対応付ける複数のカタログのカラムの対応関係を示す第１対応関係情報とを記憶し、
    前記第１対応関係情報と前記第２カタログ群とに基づいて、前記第１対応関係情報に含まれる前記第１客体の複数のカタログの中の、同一の対応関係を有する前記第２客体のカタログが存在しない未接続カタログを特定し、
    前記第１対応関係情報の中の前記未接続カタログの対応関係である未接続対応関係と、前記第１客体の対象テーブルと前記アプリケーション用テーブルとのカラム間を接続する複数のカタログの中の前記未接続カタログを含む経路上のカタログの対応関係である同一経路対応関係とを特定し、
    前記未接続対応関係の情報と、前記同一経路対応関係の情報とを表示する
    データ選定方法。