JP2021040221A - 通信品質分析システム、通信品質分析方法 - Google Patents

Abstract

【課題】通信品質変化原因を高精度に特定する。【解決手段】通信品質分析システムであって、通信設備及び通信品質を測定する設備の少なくとも一つが出力し、分析対象データを含むログデータを取得するログデータ収集部と、前記分析対象データの統計値を算出し、前記算出された統計値から通信設備の品質変化原因を分類するための複数のモデルを作成し、前記作成された各モデルによって算出される分類確率に、前記各モデルの重みを乗算した値から通信設備の品質変化原因を分類するための複合モデルを作成するログデータ分析部とを備え、前記ログデータ分析部は、前記作成された複合モデルによって導出される品質変化原因と、運用管理者が特定した品質変化原因との一致度が高い重みの組み合わせを選択し、前記複合モデルを作成する。【選択図】図２

Description

本発明は、通信設備の通信品質分析装置、通信品質分析システム、及び通信品質分析方法に関するものである。

モバイル通信の利用が拡大している。モバイル通信を実現するために、モバイル網を運用する事業者は、無線基地局を設置し運用している。特許文献１では、無線端末と無線基地局との間の無線通信の区間において、通信品質の劣化が起きることが開示されている。また、特許文献１では、通信品質の劣化が生じた場合、その要因を特定するために、電波強度や送受信トラフィック等の情報を収集し分析していることが開示されている。

特開２０１０−２３９２３９号公報 特開２０１７−１４２６８７号公報

無線通信区間で通信品質の劣化が生じた場合、特許文献２に開示された技術を用いれば、モバイル網の運用者が収集しているデータを分析し、予め定めた閾値を超えるか否かによって、劣化原因を推定できる。しかしながら、モバイル網の運用者が収集しているデータが閾値近くに到達していても、閾値を超過していない場合、劣化の原因の分析を誤ることがある。

本発明の目的は、通信通信品質が変化（劣化又は向上）したときに、その原因を高精度に特定することである。

本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、通信品質分析システムであって、通信設備及び通信品質を測定する設備の少なくとも一つが出力し、分析対象データを含むログデータを取得するログデータ収集部と、前記分析対象データの統計値を算出し、前記算出された統計値から通信設備の品質変化原因を分類するための複数のモデルを作成し、前記作成された各モデルによって算出される分類確率に、前記各モデルの重みを乗算した値から通信設備の品質変化原因を分類するための複合モデルを作成するログデータ分析部とを備え、前記ログデータ分析部は、前記作成された複合モデルによって導出される品質変化原因と、運用管理者が特定した品質変化原因との一致度が高い重みの組み合わせを選択し、前記複合モデルを作成することを特徴とする。

本発明の一態様によれば、通信品質変化原因を高精度に特定できる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明によって明らかにされる。

ログデータ分析装置の分析対象である無線通信システムの構成の例を示すブロック図である。 ログデータ分析装置の構成の例を示すブロック図である。 ログデータ分析装置の動作シーケンスの例を示す図である。 ログデータ分析プログラムの構成の例を示すブロック図である。 ログデータ蓄積領域に保存されるログデータの例を示す図である。 通信品質指標と分析対象データとの相関係数の算出結果の例を示す図である。 分析対象データの平均値の算出結果の例を示す図である。 変化原因蓄積領域の例を示す図である。 相関係数モデルの例を示す図である。 平均値モデルの例を示す図である。 通信品質変化原因を相関係数モデルで分類した分類結果と分類確率の例を示す図である。 通信品質変化原因を平均値モデルで分類した分類結果と分類確率の例を示す図である。 重みを算出する処理のフローチャートである。 複合モデルが算出した分類確率と分類結果の例を示す図である。 相関係数モデルの重み、平均値モデルの重みの組み合わせのパターンを変化させたときの正答率の例を示す図である。 モデル表示画面の例を示す図である。 変化原因分類プログラムの構成の例を示すブロック図である。 複合モデルが算出した分類確率と分類結果の例を示す図である。 変化原因表示画面の例を示す。

以下、本発明の一実施形態を図面を参照して説明する。

（Ａ１）システム構成
図１は、ログデータ分析装置５０の分析対象である無線通信システムの構成の例を示すブロック図である。

無線通信システムとモバイル通信をするユーザ端末１０ａ、１０ｂ、１０ｃ、１０ｄ、１０ｅが存在する。以下、複数のユーザ端末を特定しない場合には、アルファベットの小文字を省略した符号「１０」とし、また他の構成要素の符号についても同じように表す。ここでユーザ端末１０は、スマートフォンやタブレット型ＰＣ（Personal Computer）等がある。ユーザ端末１０は、モバイル網の運用者が設置した無線基地局２０ａ、２０ｂ、２０ｃと無線で接続し、音声や映像等のデータを送受信する。無線基地局２０は、パケット中継装置３０ａ、３０ｂと有線で接続し、ユーザ端末１０から受信したデータや無線基地局２０で作成したログデータをパケットに分割し中継する。パケット中継装置３０ａ、３０ｂは、パケット中継装置３０ｃと有線で接続し、パケットを中継する。パケット中継装置３０ｃは、パケット中継装置３０ａ、３０ｂから受信したパケットをインターネット４０へ送信したり、インターネット４０から受信したパケットをパケット中継装置３０ａ、３０ｂへ送信する。

通信品質変化の原因を分類する原因分類システムであるログデータ分析装置５０は、パケット中継装置３０と有線で接続し、無線基地局２０及び通信品質を測定する設備の一方又は両方が出力するログデータをパケット中継装置３０経由又は記録媒体から読み込んで収集する。ログデータ分析装置５０は、ログデータを参照し、無線基地局２０の品質変化を検知すると、その原因を分類する。通信品質変化の原因を分類する手順は後述する。

なお、ユーザ端末１０、無線基地局２０、パケット中継装置３０とログデータ分析装置５０については、その構成や、種類、数は、図１に示す例に限らず、適宜、他の態様としてもよい。

（Ａ２）ログデータ分析装置の構成
図２は、ログデータ分析装置５０の構成の例を示すブロック図である。

ログデータ分析装置５０は、パケット送受信ポート５１、ストレージ５２、メモリ５３、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ、中央処理装置）５４を有する。ストレージ５２には、ソフトウェア処理部５５のプログラムの一部又は全部が記憶されている。ここで、ストレージ５２とは、ハードディスクや半導体ディスクやフラッシュメモリ等の不揮発性のメモリによって構成される記憶装置である。メモリ５３には、ログデータ分析装置５０が動作するときに、少なくともその動作に必要なプログラムが読み込まれる。ＣＰＵ５４は、メモリ５３へ読み込まれたプログラムに従って、ログデータ分析装置５０の処理を実行する。メモリ５３は、ソフトウェア処理部５５以外に図示を省略するＯＳ（Operating System）等のプログラム実行環境を含んでもよいし、ＣＰＵ５４が一時的に読み書きするデータを含んでもよい。ＣＰＵ５４は複数のＣＰＵで構成されてもよい。

ソフトウェア処理部５５は、ログデータ収集プログラム５６、ログデータ分析プログラム５７、変化原因分類プログラム５８、モデル表示プログラム５９、及び分類結果表示プログラム６１を含む。各プログラムはＣＰＵ５４によって実行されて処理部の機能を発揮する。例えば、ログデータ収集プログラム５６は、ログデータ収集部の機能を発揮する。このため、以下で、プログラムを主語とする説明は、プログラムを実行するＣＰＵ５４を主語とする説明に置き換えてもよい。また、ソフトウェア処理部５５は、ログデータ蓄積領域６３、分析結果蓄積領域６４、モデル蓄積領域６５、及び変化原因蓄積領域６６を含む。

ユーザインタフェースプログラム６２は、モデル蓄積領域６５及び変化原因蓄積領域６６に蓄積されたデータを取得し、モデル及び通信品質の変化原因を表示装置６７に出力する機能を発揮する。また、モバイル網の運用者がキーボード６８やマウス６９を操作した内容を、入力として受け付ける機能も発揮する。

（Ａ３）ログデータ分析装置の動作シーケンス
図３は、ログデータ分析装置５０の動作シーケンスの例を示す図である。

ログデータ分析装置５０の分類結果表示プログラム６１は、モバイル網の運用者７０からの各無線基地局の通信品質の変化原因の入力を受け付けると（１００１）、それを変化原因蓄積領域６６に書き込む。ログデータ分析装置５０のログデータ分析プログラム５７は、変化原因蓄積領域６６が更新されると、ログデータ蓄積領域６３に蓄積されたログデータを読み込み（１００２）、ログデータを分析する（１００３）。そして、ログデータ分析プログラム５７は、分析した結果を分析結果蓄積領域６４に書き込む。変化原因蓄積領域６６に蓄積されたデータの形式と、ログデータ蓄積領域６３に蓄積されたログデータの形式と、分析手順と、分析結果蓄積領域６４に蓄積される分析結果の形式は後述する。

次に、ログデータ分析装置５０のログデータ分析プログラム５７は、分析結果蓄積領域６４と変化原因蓄積領域６６に蓄積されたデータを読み込み（１００４）、無線基地局の通信品質の変化原因を分類するためのモデルを作成する（１００５）。そして、ログデータ分析プログラム５７は、作成したモデルをモデル蓄積領域６５に書き込む。モデル作成の手順と、モデル蓄積領域６５に蓄積されるモデルの形式は図９、図１０を参照して後述する。

次に、ログデータ分析装置５０のログデータ分析プログラム５７が、無線基地局２０からログデータを受信すると（１００６）、又は、記録媒体からログデータを読み込むと、ログデータ分析プログラム５７は、ログデータ蓄積領域６３の形式にログデータを整形して、ログデータを書き込む。そして、ログデータ分析プログラム５７は、ログデータ蓄積領域６３に蓄積されたログデータを読み込み（１００７）、ログデータを分析する（１００８）。更に、ログデータ分析プログラム５７は、分析した結果を分析結果蓄積領域６４に書き込む。

次に、ログデータ分析装置５０の変化原因分類プログラム５８は、モデル蓄積領域６５に蓄積されたモデル、及び分析結果蓄積領域６４に蓄積された分析結果を読み込み（１００９）、それらを用いて無線基地局２０の通信品質の変化原因を分類する（１０１０）。そして、変化原因分類プログラム５８は、分類結果を分類結果表示プログラム６１に提供する。変化原因の分類の手順は後述する。

最後に、ログデータ分析装置５０の分類結果表示プログラム６１は、変化原因分類プログラム５８から提供された分類結果をモバイル網の運用者７０に表示して（１０１１）、分類結果の確認を促す。モバイル網の運用者７０に分類結果を表示する手順は、後述する。モバイル網の運用者７０が、各無線基地局の通信品質の変化原因を確認又は修正すると、分類結果表示プログラム６１は、その結果を入力として（１００１）変化原因蓄積領域６６に書き込む。変化原因蓄積領域６６が更新されると、ログデータ分析装置５０は、新しいモデルを作成し直して、前のモデルを更新する。

（Ａ４）ログデータを分析しモデルを作成する手順
図４は、ログデータ分析プログラム５７の構成の例を示すブロック図である。

ログデータ分析プログラム５７は、ログデータ読込プログラム５７１、相関係数算出プログラム５７２、平均値算出プログラム５７３、相関係数モデル作成プログラム５７４、平均値モデル作成プログラム５７５、及び重み算出プログラム５７６等を含む。

なお、ログデータ分析プログラム５７は、相関係数算出プログラム５７２や平均値算出プログラムの他に、分散や確率など他の統計値を算出するプログラムを含んでもよい。また、相関係数モデル作成プログラム５７４や平均値モデル作成プログラム５７５の他に、分散や確率など他の統計値で原因を分類するモデルを作成するプログラムを含んでもよい。

図５は、ログデータ分析プログラム５７のログデータ読込プログラム５７１が、ログデータ蓄積領域６３から読み込むログデータの例を示す図である。

ログデータ蓄積領域６３に格納されるログデータは、無線基地局２０毎に、タイムスタンプ６３０１、通信品質指標６３０２、及びモバイル網の運用者が収集している各分析対象データ６３０３等を含む。分析対象データ６３０３は、例えば、当該基地局への接続ユーザ数やトラフィック量などの無線基地局２０の動作状態を示す指標である。例えば、エントリ６３０４ａは、「２０１９年５月４日１０時」に、通信品質指標は「１００」％であり、この時、分析対象データＡは「３０００」、分析対象データＢは「９９」であったことを示す。このログデータをログデータ読込プログラム５７１が読み込むと、ログデータ分析プログラム５７の相関係数算出プログラム５７２は、通信品質指標６３０２と、各分析対象データとの相関係数を算出する。また、ログデータ分析プログラム５７の平均値算出プログラム５７３は、各分析対象データの平均値を算出する。

図６は、相関係数算出プログラム５７２が計算した相関係数の算出結果６４０１の例を示す図である。

相関係数の算出結果６４０１は、無線基地局名６４０２、モバイル網の運用者が収集している各分析対象データ６４０３等を含む。例えば、エントリ６４０４ａは、無線基地局「２０ａ」の通信品質指標と分析対象データＡの一定期間の相関係数は「０．２」であり、無線基地局「２０ａ」の通信品質指標と分析対象データＢの一定期間の相関係数は「０．７」であることを示す。相関係数算出プログラム５７２は、相関係数の算出結果６４０１を作成すると、分析結果蓄積領域６４に書き込む。

図７は、平均値算出プログラム５７３が計算した平均値の算出結果６４１１の例を示す図である。

平均値の算出結果６４１１は、無線基地局名６４１２、モバイル網の運用者が収集している各分析対象データ６４１３等を含む。例えば、エントリ６４１４ａは、無線基地局「２０ａ」の分析対象データＡの一定期間の平均値は「３０００」であり、無線基地局「２０ａ」の分析対象データＢの一定期間の平均値は「９５」であることを示す。平均値算出プログラム５７３は、平均値の算出結果６４１１を作成すると、分析結果蓄積領域６４に書き込む。

図８は、変化原因蓄積領域６６の例を示す図である。

変化原因蓄積領域６６は、無線基地局名６６０１ａ、及び変化原因６６０２ａを含む。例えば、エントリ６６０３ａは、無線基地局「２０ａ」は「変化原因１」によって通信品質に変化が生じたことを示す。変化原因蓄積領域６６は、モバイル網の運用者が、実際に変化原因を分類した内容をユーザインタフェースプログラム６２を介して入力することによって作成される。

相関係数モデル作成プログラム５７４は、相関係数の算出結果６４０１及び変化原因蓄積領域６６が存在すると、それらを読み込み、決定木等の分類手法を用いて無線基地局の通信品質の変化原因及びそのときの相関係数との関係から特徴的なパターンを見出し、無線基地局の分析対象データの相関係数の値に基づいて変化原因を分類するモデルを作成する。最後に、作成した相関係数モデルをモデル蓄積領域６５に書き込む。一方、平均値モデル作成プログラム５７５は、平均値の算出結果６４１１及び変化原因蓄積領域６６が存在すると、それらを読み込み、決定木等の分類手法を用いて無線基地局の通信品質の変化原因とそのときの平均値との関係から特徴的なパターンを見出し、無線基地局の分析対象データの平均値に基づいて変化原因を分類するモデルを作成する。最後に、作成した平均値モデルをモデル蓄積領域６５に書き込む。

図９は、モデル蓄積領域６５内に蓄積された、無線基地局の通信品質の変化原因を分析対象データの相関係数で分類する相関係数モデルの例を示す図である。

相関係数モデルは、ノード６４１及びリーフ６４２を含む。このモデルで無線基地局の通信品質の変化原因を分類する場合、最初にノード６４１ａの判定式を参照する。例えば、分析対象データＡの相関係数が「０．５」未満の場合、ノード６４１ｂの判定式へ進む。一方、分析対象データＡの相関係数が「０．５」以上の場合、ノード６４１ｃの判定式へ進む。ノード６４１ｂへ進むと、分析対象データＢの相関係数が「０．６」以上の場合、リーフ６４２ａへ進み、通信品質が変化した原因は変化原因１であると分類する。一方、分析対象データＢの相関係数が「０．６」未満の場合、リーフ６４２ｂへ進み、通信品質が変化した原因は変化原因２であると分類する。ノード６４１ｃへ進むと、分析対象データＣの相関係数が「０．３」以上の場合、リーフ６４２ｃへ進み、通信品質が変化した原因は変化原因３であると分類する。一方、分析対象データＣの相関係数を参照し「０．３」未満の場合、リーフ６４２ｄへ進み、通信品質が変化した原因は変化原因４であると分類する。

このとき、それぞれのリーフ６４２による分類確率が算出可能である。分類確率とは、作成したモデルに相関係数の算出結果を実際に入力するときに、各リーフにそれぞれの変化原因の無線基地局がどのぐらいの確率で分類されるかを示す指標である。例えば、リーフ６４２ａに１０個の無線基地局が分類されるとして、そのうち変化原因１の無線基地局は９個だけであり、残りの１個の無線基地局は変化原因２である場合、変化原因１の分類確率は９０％となり、変化原因２の分類確率は１０％となる。

相関係数は、通信品質指標と分析対象データがお互い大きな変化をするときに、特徴的な値が表れる傾向がある。従って、各分析対象データの相関係数で無線基地局の通信品質の変化原因を分類することによって、通信品質指標が大きく劣化した場合や向上した場合の原因分類に有効である。

図１０は、モデル蓄積領域６５内に蓄積された、無線基地局の通信品質の変化原因を分析対象データの平均値で分類する平均値モデルの例を示す図である。

平均値モデルは、ノード６４１及びリーフ６４２を含む。このモデルで無線基地局の通信品質の変化原因を分類する場合、最初にノード６４１ｄの判定式を参照する。例えば、分析対象データＡの平均値が「２５００」以上の場合、ノード６４１ｅの判定式へ進む。一方、分析対象データＡの平均値が「２５００」未満の場合、ノード６４１ｆの判定式へ進む。ノード６４１ｅへ進むと、分析対象データＢの平均値が「５０」以上の場合、リーフ６４２ｅへ進み、通信品質が変化した原因は変化原因１であると分類する。一方、分析対象データＢの平均値が「５０」未満の場合、リーフ６４２ｆへ進み、通信品質が変化した原因は変化原因２であると分類する。ノード６４１ｆへ進むと、分析対象データＣの平均値が「８０」以上の場合、リーフ６４２ｇへ進み、通信品質が変化した原因は変化原因３であると分類する。一方、分析対象データＣの平均値が「８０」未満の場合、リーフ６４２ｈへ進み、通信品質が変化した原因は変化原因４であると分類する。

平均値モデルにおいても、相関係数モデルと同様に、それぞれのリーフ６４２による分類確率が算出可能である。

平均値は、通信品質指標の変化が大きくない場合でも、変化原因に応じて、分析対象データに特徴的な値が表れる傾向がある。従って、各分析対象データの平均値で無線基地局の通信品質の変化原因を分類することによって、通信品質指標の劣化が継続する場合や向上が継続する場合の原因分類に有効である。

図１１は、無線基地局の通信品質変化原因を、図９に示す相関係数モデルで分類した分類結果と、各リーフ６４２の分類確率の例を示す図である。

相関係数モデルでの分類確率６４２１は、無線基地局名６４２２、このモデルでの分類結果６４２３、及び分類されたリーフにおける分類確率６４２４を含む。例えば、エントリ６４２５ａは、無線基地局「２０ａ」は「変化原因１」のリーフに分類され、変化原因１である確率が９０％、変化原因２である確率が１０％あることを示す。エントリ６４２５ｂは、無線基地局「２０ｂ」が「変化原因１」のリーフに分類され、変化原因１である確率が９０％、変化原因２である確率が１０％あることを示す。エントリ６４２５ｃは、無線基地局「２０ｃ」が「変化原因２」のリーフに分類され、変化原因１である確率が３５％、変化原因２である確率が４０％、変化原因３である確率が２５％あることを示す。エントリ６３２５ｄは、無線基地局「２０ｄ」が「変化原因４」のリーフに分類され、変化原因４である確率が１００％であることを示す。

ここで図８に示す変化原因６６０２ａを参照すると、無線基地局２０ａ、２０ｂ、２０ｃ、２０ｄの変化原因は、それぞれ「変化原因１」、「変化原因１」、「変化原因３」、「変化原因４」であることが分かる。図１１に示す分類結果６４２３を参照すると、このモデルによる無線基地局２０ａ、２０ｂ、２０ｃ、２０ｄの変化原因の分類結果は、それぞれ「変化原因１」、「変化原因１」、「変化原因２」、「変化原因４」であり、４分の３のエントリで正答している。

図１２は、無線基地局の通信品質変化原因を、図１０に示す平均値モデルで分類した分類結果と、各リーフ６４２の分類確率の例を示す図である。

平均値モデルでの分類確率６４３１は、無線基地局名６４３２、このモデルでの分類結果６４３３、及び分類されたリーフにおける分類確率６４３４を含む。例えば、エントリ６３３５ａは、無線基地局「２０ａ」が「変化原因３」のリーフに分類され、変化原因２である確率が４０％、変化原因３である確率が６０％あることを示す。エントリ６４３５ｂは、無線基地局「２０ｂ」が「変化原因１」のリーフに分類され、変化原因１である確率が９０％、変化原因２である確率が１０％あることを示す。エントリ６４３５ｃは、無線基地局「２０ｃ」が「変化原因３」のリーフに分類され、変化原因２である確率が４０％、変化原因３である確率が６０％あることを示す。エントリ６４３５ｄは、無線基地局「２０ｄ」が「変化原因４」のリーフに分類され、変化原因４である確率が１００％であることを示す。

ここで図８に示す変化原因６６０２ａを参照すると、無線基地局２０ａ、２０ｂ、２０ｃ、２０ｄの変化原因は、それぞれ「変化原因１」、「変化原因１」、「変化原因３」、「変化原因４」であることが分かる。図１２に示す分類結果６４３３を参照すると、このモデルによる無線基地局２０ａ、２０ｂ、２０ｃ、２０ｄの変化原因の分類結果は、それぞれ「変化原因３」、「変化原因１」、「変化原因３」、「変化原因４」であり、４分の３のエントリで正答している。

相関係数モデルによる各劣化原因の分類確率と平均値モデルによる各劣化原因の分類確率が算出された後、重み算出プログラム５７６は、それぞれのモデルの分類確率に乗算する重みを算出する。それぞれのモデルの分類確率にそれぞれのモデルの重みを乗算し、算出した値を足し合わせたときに、分類確率が最も大きい値となった変化原因を、通信品質の変化原因として分類する。そして、各モデルに乗算する重みの組み合わせを複数のパターンで実施し、運用管理者が特定した品質変化原因との一致度が高い重み、すなわち正答率が最も高くなる重みの組み合わせを選択する。重みの組み合わせの選択は、後述するように、運用者の選択に従ってログデータ分析プログラム５７が選択してもよいし、ログデータ分析プログラム５７が自動的に選択してもよい。

図１３は、重み算出プログラム５７６が重みを算出する処理のフローチャートである。

重み算出プログラム５７６は、相関係数モデルと平均値モデルとを組み合わせた複合モデルにおいて、相関係数モデル及び平均値モデルの各々の最適な重みを決定する。なお、本実施例では二つのモデルを組み合わせて複合モデルを作成しているが、三つ以上のモデルを組み合わせて複合モデルを作成してもよい。

まず、相関係数モデルの重み［ｋ］を０．０に設定する。平均値モデルの重み［ｋ］を、１−（相関係数モデルの重み［ｋ］）で算出する（５７６１）。すなわち、相関係数モデルの重み［ｋ］が０．０の場合、平均値モデルの重み［ｋ］を１．０に設定する。次に、相関係数モデルでの分類確率に相関係数モデルの重み［ｋ］を乗算する。また、平均値モデルでの分類確率に平均値モデルの重み［ｋ］を乗算する（５７６２）。そして、それらの結果を合算する（５７６３）。

一方、相関係数モデルの重み［ｋ］が０．０、平均値モデルの重み［ｋ］が１．０の場合、相関係数モデルでの分類確率、平均値モデルでの分類確率のそれぞれに０．０、１．０を乗算し合算すると、その結果は図１２に示す分類確率６３３４と同じになる。

次に、エントリ毎に、分類確率が最も大きい値の「変化原因」を、複合モデルでの分類結果とする（５７６４）。相関係数モデルの重み［ｋ］が０．０、平均値モデルの重み［ｋ］が１．０の場合、複合モデルでの分類結果は図１２に示す分類結果６４３３と同じになる。

次に、図８に示す変化原因６６０２ａと比較して正しく分類できた無線基地局の数を算出し、正しく分類できた無線基地局の数を全エントリ数で除算して、正答率［ｋ］を算出する（５７６５）。４分の３のエントリで正答していれば、正答率［ｋ］は７５％となる。次に、相関係数モデルの重み［ｋ＋１］を０．１増加させ、同様の処理を繰り返す（５７６６）。

図１４は、無線基地局の通信品質の変化原因を分類するために、複合モデルが算出した分類確率と分類結果の例を示す図である。

複合モデル５７７１ａは、無線基地局名５７７２ａ、複合モデルでの分類結果５７７３ａ、及び分類確率５７７４を含む。分類確率５７７４ａ〜５７７４ｄは、相関係数モデルの重みが０．５、かつ平均値モデルの重みが０．５のときに算出された値を記している。例えば、エントリ５７７５ａは、無線基地局「２０ａ」は「変化原因１」に分類され、変化原因１である確率が４５％、変化原因２である確率が２５％、変化原因３である確率が３０％あることを示す。エントリ５７７５ｂは、無線基地局「２０ｂ」は「変化原因１」に分類され、変化原因１である確率が９０％、変化原因２である確率が１０％あることを示す。エントリ５７７５ｃは、無線基地局「２０ｃ」は「変化原因３」に分類され、変化原因１である確率が１７．５％、変化原因２である確率が４０％、変化原因３である確率が４２．５％あることを示す。エントリ５７７５ｄは、無線基地局「２０ｄ」は「変化原因４」に分類され、変化原因４である確率が１００％であることを示す。ここで図８を参照すると、無線基地局２０ａ、２０ｂ、２０ｃ、２０ｄの変化原因は、それぞれ「変化原因１」、「変化原因１」、「変化原因３」、「変化原因４」であったことが分かる。図１３に示す分類結果５７７３ａを参照すると、複合モデルが無線基地局２０ａ、２０ｂ、２０ｃ、２０ｄの変化原因として分類した結果は、それぞれ「変化原因１」、「変化原因１」、「変化原因３」、「変化原因４」であり、四つのエントリの全てで正答している。

図１５は、相関係数モデルの重み、平均値モデルの重みの組み合わせのパターンを変化させたときの正答率５７８１の例を示す図である。

それぞれの重みの組み合わせパターン毎の正答率５７８１は、相関係数モデルの重み５７８２、平均値モデルの重み５７８３、正答率５７８４を含む。例えば、エントリ５７８５ａは、相関係数モデルの重みが０．０、平均値モデルの重みが１．０のとき、正答率は７５％であることを示す。エントリ５７８５ｂは、相関係数モデルの重みが０．５、平均値モデルの重みが０．５のとき、正答率は１００％であることを示す。

重み算出プログラム５７６は、それぞれの重みの組み合わせパターン毎の正答率５７８１を作成すると、その中で最も正答率が高いエントリの重みの組み合わせを、モデル蓄積領域６５に書き込む（５７６７）。図１４に示す場合、相関係数モデルの重みが０．５、平均値モデルの重みが０．５のときに最も正答率が高く、重み算出プログラム５７６は、相関係数モデルの重みと平均値モデルの重みを０．５としてモデル蓄積領域６５に書き込む。そして、モデル表示プログラム５９は、複合モデルを構成しているモデルと、算出された重みの組み合わせをモバイル網の運用者に表示する。

図１６は、モデル表示画面の例を示す図である。

モデル表示画面５９０１は、重み選択欄５９０２、重み表示欄５９０３ａ、５９０３ｂ、複合モデル正答率表示欄５９０４、モデル選択欄５９０５、モデルＩＤ表示欄５９０６、モデル名称表示欄５９０７、及びＯＫボタン５９０９等を含む。例えば、エントリ５９０８ａは、相関係数モデルの重みが「０．０」、平均値モデルの重みが「１．０」のとき、複合モデルの正答率が「７５％」であることを示す。エントリ５９０８ｂは、相関係数モデルの重みが「０．５」、平均値モデルの重みが「０．５」のとき、複合モデルの正答率が「１００％」であることを示す。エントリ５９０８ｃは、相関係数モデルの重みが「１．０」、平均値モデルの重みが「０．０」のとき、複合モデルの正答率が「７５％」であることを示す。

モバイル網の運用者は、モデル表示画面５９０１の画面を確認し、モデル選択欄５９０５でモデルを選択でき、重み選択欄５９０２で重みの組み合わせを選択できる。モデル、及び重みを選択した後に、ＯＫボタン５９０９を押下操作する。ＯＫボタン５９０９が操作されると、モデル表示プログラム５９は、モデル蓄積領域６５に書き込まれた、複合モデルを構成しているモデルと重みを更新、又は修正する。

（Ａ５）ログデータを分析し変化原因を分類する手順
図１７は、変化原因分類プログラム５８の構成の例を示すブロック図である。

変化原因分類プログラム５８は、ログデータ分析結果読込プログラム５８１、モデルと重み読込プログラム５８２、及び変化原因算出プログラム５８３を含む。

図３に示すログデータ分析装置５０のログデータ収集プログラム５６は、定期的に無線基地局からログデータを受信する（１００６）。なお、ログデータは記録媒体から読み込んでもよい。ログデータ収集プログラム５６は、取得したログデータを図５に示す形式に加工して、ログデータ蓄積領域６３に書き込む。このログデータをログデータ分析プログラム５７のログデータ読込プログラム５７１が読み込むと、ログデータ分析プログラム５７の相関係数算出プログラム５７２は、通信品質指標６２０２と、各分析対象データとの相関係数を算出する。相関係数算出プログラム５７２は、相関係数の算出結果６４０１を図６に示す形式にて分析結果蓄積領域６４に書き込む。また、ログデータ分析プログラム５７の平均値算出プログラム５７３は、各分析対象データの平均値を算出する。平均値算出プログラム５７３は、平均値の算出結果６４１１を図７に示した形式にして分析結果蓄積領域６４に書き込む。

変化原因分類プログラム５８のログデータ分析結果読込プログラム５８１が、分析結果蓄積領域６４から分析結果を読み込むと、続いて変化原因分類プログラム５８のモデルと重み読込プログラム５８２が、モデル蓄積領域６５から図９及び図１０に示すモデルと図１５に示す重みとを読み込む（１００８）。

変化原因分類プログラム５８の変化原因算出プログラム５８３は、図６に示す形式の分析結果を、モデル蓄積領域６５から読み込んだ相関係数モデルに入力し、図１１に示す形式の分類確率を出力する。また、図７に示す形式の分析結果を、モデル蓄積領域６５から読み込んだ平均値モデルに入力し、図１２に示す形式の分類確率を出力する。続いて変化原因算出プログラム５８３は、これらの分類確率に、モデル蓄積領域６５から読み込んだ重みを乗算する。

図１８は、無線基地局の通信品質の変化原因を分類するために、複合モデルが算出した分類確率と分類結果の例を示す図である。

複合モデルが算出した結果５７７１ｂは、無線基地局名５７７２ｂ、複合モデルでの分類結果５７７３ｂ、及び分類確率５７７４ｅ〜５７７４ｈを含む。分類確率５７７４は、相関係数モデルの重みが０．５、平均値モデルの重みが０．５のときに算出された値を記している。例えば、エントリ５７７５ｅは、無線基地局「２０ｐ」は「変化原因４」に分類され、変化原因４である確率が１００％であることを示す。エントリ５７７５ｆは、無線基地局「２０ｑ」は「変化原因２」に分類され、変化原因１である確率が１７．５％、変化原因２である確率が５０％、変化原因３である確率が１２．５％あることを示す。エントリ５７７５ｇは、無線基地局「２０ｒ」は「変化原因１」に分類され、変化原因１である確率が４５％、変化原因２である確率が２５％、変化原因３である確率が３０％あることを示す。エントリ５７７５ｈは、無線基地局「２０ｓ」は「変化原因３」に分類され、変化原因１である確率が１７．５％、変化原因２である確率が４０％、変化原因３である確率が４２．５％あることを示す。変化原因算出プログラム５８３は、算出された分類確率と分類結果（図１８）を分類結果表示プログラム６１に提供する。

（Ａ６）分類した変化原因を表示する手順
図３に示すログデータ分析装置５０の分類結果表示プログラム６１は、変化原因算出プログラム５８３が算出した変化原因の分類結果を受け取ると、ユーザインタフェースプログラム６２を介して、モバイル網の運用者７０に表示する（１０１０）。

図１９は、変化原因表示画面の例を示す。

変化原因表示画面５９１１は、モバイル網の運用者に通信品質変化原因の確認を促すために表示される。変化原因表示画面５９１１は、確認優先度欄５９１２、無線基地局名欄５９１３、分類確率１位と分類確率２位の差の表示欄５９１４、分類結果欄５９１５、及びＯＫボタン５９１７を含む。分類結果表示プログラム６１は、分類確率１位と分類確率２位の差５９１４が小さい順に、変化原因の分類結果を表示する。例えば、エントリ５９１６ａは、無線基地局「２０ｓ」では、分類確率１位（変化原因３の４２．５％）と分類確率２位（変化原因２の４０％）の差が２．５％であり、「変化原因３」に分類されることを示す。エントリ５９１６ｂは、無線基地局「２０ｒ」では、分類確率１位（変化原因１の４５％）と分類確率２位（変化原因３の３０％）の差が１５％であり、「変化原因１」に分類されることを示す。エントリ５９１６ｃは、無線基地局「２０ｑ」では、分類確率１位（変化原因２の５０％）と分類確率２位（変化原因１の１７．５％）の差が３２．５％であり、「変化原因２」に分類されることを示す。エントリ５９１６ｄは、無線基地局「２０ｐ」では、分類確率１位（変化原因４の１００％）と分類確率２位（その他の変化原因の０％）の差は１００％であり、「変化原因４」に分類されることを示す。

モバイル網の運用者は、変化原因表示画面５９１１の分類結果５９１５を確認し、その内容に応じた対策を無線基地局に施す。通信品質の劣化が解消すれば、分類結果５９１５が正しいと推定される。品質変化が解消しなければ、分類結果５９１５が誤っていると推定される。モバイル網の運用者は、分類結果５９１６が正しくないときは分類結果５９１６を修正し、最後にＯＫボタン５９１７を押下操作する。ＯＫボタン５９１７が操作されると、分類結果表示プログラム６１は、分類結果５９１５を変化原因蓄積領域６６に書き込む（１０１０）。

このとき、変化原因表示画面５９１１の上位にあるエントリは、正答確率がそれほど高くないと推定されるエントリである。モバイル網の運用者が、変化原因表示画面５９１１の上位にあるエントリを優先的に確認することによって、正答確率がそれほど高くないと推定される無線基地局の分類結果が修正されて優先的に蓄積され、原因分類の精度が向上する。一方、変化原因表示画面５９１１の下位にあるエントリは、正答確率が高いと推定されるエントリである。モバイル網の運用者は、時間がなければ、変化原因表示画面５９１１の下位にあるエントリについては、無線基地局の対策を施して分類結果を検証せずに、ＯＫボタンを操作してもよい。この結果、変化原因蓄積領域６６内に短時間で多くのデータを蓄積できる。変化原因蓄積領域６６内のデータが増加すると（例えば、変化原因蓄積領域６６内のデータの更新毎、所定の時間間隔など）、相関係数モデル、及び平均値モデルが更新され、原因分類の精度が向上する。また、無線基地局の対策を施す前にＯＫボタンが操作された変化原因表示画面５９１１の下位にあるエントリについては、対策を施し次第、改めて確認するとよい。

以上に説明した処理では、複数のモデルに各モデルの重みを乗算して組み合わせた複合モデルを用いて、無線基地局の通信品質の変化原因を分類する。これによって、無線基地局の通信品質の変化原因を高精度で分類できる。また、正答確率がそれほど高くないと推定される無線基地局の分類結果を、モバイル網の運用者に優先的に確認するよう促すことによって、正答確率がそれほど高くないと推定される無線基地局の分類結果が修正されて優先的に蓄積され、モデルが更新され、原因分類の精度を短時間で向上できる。

なお、本発明及び／又は本実施例は、ログデータ分析装置５０による構成のほか、ログデータ分析方法や、ログデータ分析装置５０で実行されるコンピュータプログラムとしても構成できる。コンピュータプログラムは、コンピュータが読取可能な記録媒体に記録されるとよい。記録媒体としては、例えば、フロッピーディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、メモリカード、ハードディスク等の種々の媒体を利用できる。

以上に説明したように、本発明の実施例の通信品質分析システムは、通信設備及び通信品質を測定する設備の少なくとも一つが出力し、分析対象データを含むログデータを取得するログデータ収集部（ログデータ収集プログラム５６）と、分析対象データの統計値を算出し、算出された統計値から通信設備の品質変化原因を分類するための複数のモデル（例えば、相関係数モデル、平均値モデル）を作成し、作成された各モデルによって算出される分類確率に、各モデルの重みを乗算した値から通信設備の品質変化原因を分類するための複合モデルを作成するログデータ分析部（ログデータ分析プログラム５７）とを備え、ログデータ分析部は、作成された複合モデルによって導出される品質変化原因と、運用管理者が特定した品質変化原因との一致度が高い重みの組み合わせを選択し、前記複合モデルを作成するので、高精度で品質変化原因を特定可能なモデルを作成できる。

また、ログデータ分析部は、分析対象データと通信品質指標との相関係数を算出する相関係数算出部（相関係数算出プログラム５７２）と、算出された相関係数から通信設備の品質変化原因を分類するモデルを作成する相関係数モデル作成部（相関係数モデル作成プログラム５７４）と、通信品質指標の平均値を算出する平均値算出部（平均値算出プログラム５７３）と、算出された平均値から通信設備の品質変化原因を分類するモデルを作成する平均値モデル作成部（平均値モデル作成プログラム５７５）とを有するので、品質変化原因と相関が高い通信品質指標によって品質変化原因を高精度に特定できると共に、平均値の併用によって相関関係だけでは捉えられない品質変化原因の変化を捉えることができる。

また、ログデータ分析部は、各モデルの重みの組み合わせを複数のパターンで試行し、品質変化原因を最も高い確率で分類可能な重みの組み合わせを選択する重み算出部（重み算出プログラム５７６）を有するので、全ての重みのパターンで最適の組み合わせを選択できる。また、計算が単純で処理を迅速に実行できる。

また、収集したログデータに作成された複合モデルを適用して通信品質変化原因を分類する変化原因分類部（変化原因分類プログラム５８）を備えるので、通信品質が変化（劣化又は向上）した原因を高精度に特定できる。

また、複合モデルによって算出される分類確率の値が小さい順に、分類した変化原因を出力する分類結果表示部（分類結果表示プログラム６１）を備えるので、分類確率が低い通信品質変化原因から教師データが準備され，モデルの分類精度を早期に向上できる。すなわち、教師データを作成する工数を抑制できる。

なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をしてもよい。

また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。

各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に格納することができる。

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。

１０ ユーザ端末
２０ 無線基地局
３０ パケット中継装置
４０ インターネット
５０ ログデータ分析装置
５１ パケット送受信ポート
５２ ストレージ
５３ メモリ
５４ ＣＰＵ
５５ ソフトウェア処理部
５６ ログデータ収集プログラム
５７ ログデータ分析プログラム
５８ 変化原因分類プログラム
５９ モデル表示プログラム
６１ 分類結果表示プログラム
６２ ユーザインタフェースプログラム
６３ ログデータ蓄積領域
６４ 分析結果蓄積領域
６５ モデル蓄積領域
６６ 変化原因蓄積領域
６７ 表示装置
６８ キーボード
６９ マウス
７０ 運用者

Claims (12)

1. 通信品質分析システムであって、
   通信設備及び通信品質を測定する設備の少なくとも一つが出力し、分析対象データを含むログデータを取得するログデータ収集部と、
   前記分析対象データの統計値を算出し、前記算出された統計値から通信設備の品質変化原因を分類するための複数のモデルを作成し、前記作成された各モデルによって算出される分類確率に、前記各モデルの重みを乗算した値から通信設備の品質変化原因を分類するための複合モデルを作成するログデータ分析部とを備え、
   前記ログデータ分析部は、前記作成された複合モデルによって導出される品質変化原因と、運用管理者が特定した品質変化原因との一致度が高い重みの組み合わせを選択し、前記複合モデルを作成することを特徴とする通信品質分析システム。
2. 請求項１に記載の通信品質分析システムであって、
   前記ログデータ分析部は、
   前記分析対象データと通信品質指標との相関係数を算出する相関係数算出部と、
   前記算出された相関係数から通信設備の品質変化原因を分類するモデルを作成する相関係数モデル作成部と、
   前記通信品質指標の平均値を算出する平均値算出部と、
   前記算出された平均値から通信設備の品質変化原因を分類するモデルを作成する平均値モデル作成部とを有することを特徴とする通信品質分析システム。
3. 請求項１に記載の通信品質分析システムであって、
   前記通信設備は、無線基地局であることを特徴とする通信品質分析システム。
4. 請求項１に記載の通信品質分析システムであって、
   前記ログデータ分析部は、前記各モデルの重みの組み合わせを複数のパターンで試行し、前記品質変化原因を最も高い確率で分類可能な重みの組み合わせを選択する重み算出部を有することを特徴とする通信品質分析システム。
5. 請求項１に記載の通信品質分析システムであって、
   前記収集したログデータに前記作成された複合モデルを適用して通信品質変化原因を分類する変化原因分類部を備えることを特徴とする通信品質分析システム。
6. 請求項１に記載の通信品質分析システムであって、
   前記複合モデルによって算出される分類確率１位と分類確率２位の差が小さい順に、分類した変化原因を出力する分類結果表示部を備えることを特徴とする通信品質分析システム。
7. 通信システムの通信品質を計算機が分析する通信品質分析方法であって、
   前記計算機は、所定の演算処理を実行する演算装置と、前記演算装置がアクセス可能な記憶装置とを有し、
   前記通信品質分析方法は、
   前記演算装置が、通信設備及び通信品質を測定する設備の少なくとも一つが出力し、分析対象データを含むログデータを取得するログデータ収集手順と、
   前記演算装置が、前記分析対象データの統計値を算出し、前記算出された統計値から通信設備の品質変化原因を分類するための複数のモデルを作成し、前記作成された各モデルによって算出される分類確率に、前記各モデルの重みを乗算した値から通信設備の品質変化原因を分類するための複合モデルを作成するログデータ分析手順とを含み、
   前記ログデータ分析手順では、前記演算装置が、前記作成された複合モデルによって導出される品質変化原因と、運用管理者が特定した品質変化原因との一致度が高い重みの組み合わせを選択し、前記複合モデルを作成することを特徴とする通信品質分析方法。
8. 請求項７に記載の通信品質分析方法であって、
   前記ログデータ分析手順は、
   前記演算装置が、前記分析対象データと通信品質指標との相関係数を算出する相関係数算出手順と、
   前記演算装置が、前記算出された相関係数から通信設備の品質変化原因を分類するモデルを作成する相関係数モデル作成手順と、
   前記演算装置が、前記通信品質指標の平均値を算出する平均値算出手順と、
   前記演算装置が、前記算出された平均値から通信設備の品質変化原因を分類するモデルを作成する平均値モデル作成手順とを含むことを特徴とする通信品質分析方法。
9. 請求項７に記載の通信品質分析方法であって、
   前記通信設備は、無線基地局であることを特徴とする通信品質分析方法。
10. 請求項７に記載の通信品質分析方法であって、
    前記ログデータ分析手順は、前記演算装置が、前記各モデルの重みの組み合わせを複数のパターンで試行し、前記品質変化原因を最も高い確率で分類可能な重みの組み合わせを選択する重み算出手順を含むことを特徴とする通信品質分析方法。
11. 請求項７に記載の通信品質分析方法であって、
    前記演算装置が、前記収集したログデータに前記作成された複合モデルを適用して通信品質変化原因を分類する変化原因分類手順を含むことを特徴とする通信品質分析方法。
12. 請求項７に記載の通信品質分析方法であって、
    前記演算装置が、前記複合モデルによって算出される分類確率１位と分類確率２位の差が小さい順に、分類した変化原因を出力する分類結果表示手順を含むことを特徴とする通信品質分析方法。

Images