JP2023161659A - 計算機システム及び時系列データのエラー補正方法 - Google Patents

Abstract

【課題】推論システムが扱う時系列データのエラーを補正する複数の補正プログラムの中から最適な補正プログラムを適用する。【解決手段】計算機システムは、時系列データを用いた推論を行う推論システムと接続し、時系列データのエラーを補正する補正プログラムを管理するための補正プログラム管理情報を保持する。補正プログラム管理情報にて管理される複数の補正プログラムの各々は、異なる補正処理を実行する。計算機システムは、時系列データのエラーを検出した場合、適用可能な補正プログラムを選択し、選択された補正プログラムに基づいて時系列データのエラーを補正し、補正された時系列データを用いた推論システムによる推論への影響を評価する評価処理を実行し、推論システムが実行できるように、推論への影響の評価の結果に基づいて選択される補正プログラムを設定する。【選択図】 図９

Description

本発明は、時系列データを用いて推論を行う推論機能を有するシステムにおいて、時系列データのエラーを補正するシステム及び方法に関する。

機械学習技術の適用分野の拡大に伴い、工場及び倉庫における作業ログ及び作業員の行動ログを用いた業務の効率化又は安全行動の徹底を実現するために機械学習技術が活用されている。

工場及び倉庫における作業ログ及び作業員の行動ログ等、機械学習で用いられるデータの多くは時系列データである。センサの不具合、センサとデータを収集するハブとの間の通信障害、及び作業員の不注意等によって、時系列データの一部又は全部の欠損、時系列データへの異常データ（想定した範囲外のデータ又は単位が異なるデータ）の混入等、時系列データのエラーが発生する場合がある。

時系列データのエラーは、推論システムの設計時に網羅的に把握できず、実際の運用後に発生する場合が多いため、事前に時系列データを補正する仕組みを推論システムに実装することが困難である。

時系列データのエラーに対処するために、推論システムを停止し、原因を究明することも考えられる。しかし、推論システムの停止に伴って、業務に関連する時系列データの収集を停止することになり、時系列データを収集できない期間が長くなることにつながり、業務への影響が甚大となる。

そこで、時系列データを用いる推論システムでは、推論システムを運用しながら収集した時系列データを補正する技術が必要である。これに対して、例えば、特許文献１に記載の技術が知られている。

特許文献１には、工場で収集する電力値に欠損が生じた場合に、欠損期間の長さに応じて欠損の補完方法を変えることによって、収集中の電力値に欠損が生じても、自動で欠損を補完し、業務への影響を小さくする手法が開示されている。

特開２０１９－７８８２号公報

時系列データを用いて推論を行う推論システムにおいては、欠損及び異常データの発生等、時系列データのエラーを適切に補正しないと推論に影響を及ぼす。ここで、推論への影響とは、誤った推論結果が出力されること及び推論に要するコストを意味する。特許文献１に記載の補正方法は、事前に時系列データのエラーの種別及び内容が分からない環境には適用できないという課題がある。

本発明は、時系列データを用いて推論を行う推論システムにおいて、検出された時系列データのエラーを補正する場合に、複数のエラーの補正方法の中から最適な補正方法を適用することを目的とする。

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、少なくとも一つの計算機を含む計算機システムであって、時系列データを用いた推論を行う推論システムと接続し、前記時系列データのエラーを補正する補正プログラムを管理するための補正プログラム管理情報を保持し、前記補正プログラム管理情報にて管理される複数の前記補正プログラムの各々は、異なる補正処理を実行し、前記計算機システムは、前記時系列データのエラーを検出した場合、適用可能な前記補正プログラムを選択し、選択された前記補正プログラムに基づいて前記時系列データのエラーを補正し、補正された前記時系列データを用いた前記推論システムによる前記推論への影響を評価する評価処理を実行し、前記推論システムが実行できるように、前記推論への影響の評価の結果に基づいて選択される前記補正プログラムを設定する。

本発明によれば、複数のエラーの補正方法の中から最適な補正方法を推論システムに適用することができる。上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。

実施例１のシステムの構成例を示す図である。 実施例１の時系列データＤＢに格納される要素データのデータ構造の一例を示す図である。 実施例１のエラー検出プログラム管理情報のデータ構造の一例を示す図である。 実施例１の補正プログラム管理情報のデータ構造の一例を示す図である。 実施例１の評価プログラム管理情報のデータ構造の一例を示す図である。 実施例１の設定制御情報のデータ構造の一例を示す図である。 実施例１の類似データ定義情報のデータ構造の一例を示す図である。 実施例１のエラー再現プログラム管理情報のデータ構造の一例を示す図である。 実施例１のシステムにおいて実行される補正プログラム設定処理の流れを説明するシーケンス図である。 実施例１の補正プログラム評価システムが実行する補正プログラム選択処理の一例を説明するフローチャートである。 実施例２のシステムにおいて実行される補正プログラム設定処理の流れを説明するシーケンス図である。 実施例２の端末が提示する画面の一例を示す図である。

以下、本発明の実施例を、図面を用いて説明する。ただし、本発明は以下に示す実施例の記載内容に限定して解釈されるものではない。本発明の思想ないし趣旨から逸脱しない範囲で、その具体的構成を変更し得ることは当業者であれば容易に理解される。

以下に説明する発明の構成において、同一又は類似する構成又は機能には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。

本明細書等における「第１」、「第２」、「第３」等の表記は、構成要素を識別するために付するものであり、必ずしも、数又は順序を限定するものではない。

図面等において示す各構成の位置、大きさ、形状、及び範囲等は、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、及び範囲等を表していない場合がある。したがって、本発明では、図面等に開示された位置、大きさ、形状、及び範囲等に限定されない。

図１は、実施例１のシステムの構成例を示す図である。

システムは、時系列データ収集システム１００、推論システム１１０、補正プログラム評価システム１２０、補正プログラム設定支援システム１３０、エラー再現システム１４０、及び端末１５０から構成される。時系列データ収集システム１００、推論システム１１０、補正プログラム評価システム１２０、補正プログラム設定支援システム１３０、エラー再現システム１４０、及び端末１５０は、ネットワーク１６０を介して接続される。ネットワーク１６０は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネット、及び専用回線等である。

時系列データ収集システム１００、推論システム１１０、補正プログラム評価システム１２０、補正プログラム設定支援システム１３０、及びエラー再現システム１４０の各々は、プロセッサ、メモリ、及びネットワークインタフェースを有する、少なくとも一つの計算機から構成される。

システム又は装置が管理するデータベース及び情報は、例えば、ＧｉｔＨｕｂ（登録商標、以下同じ）等のソースコード管理サービス、デバイスドライバ、ファイルシステム、並びに、リレーショナルデータベース及びＮｏＳＱＬ等のＤＢＭＳ（ＤａｔａＢａｓｅ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ）等を用いて実現される。

システム又は装置が有する機能部は、一つ又は複数の計算機を用いて実現してもよいし、仮想マシン及びコンテナ等を用いて実現してもよい。

時系列データ収集システム１００は、情報処理装置及びセンサ等から、時刻及び一つ以上のメトリクスを含むデータを収集し、時系列データとして時系列データＤＢ１０１に蓄積する。情報処理装置は、計算機、スマートフォン、及びロボット等である。センサは、温度センサ及び湿度センサ等の環境センサ、並びに、心拍計及び歩数計等の生体センサである。

時系列データ収集システム１００と、情報処理装置及びセンサとの間の通信方式は、Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標、以下同じ）、ＢＬＥ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ）（ＢＬＥは登録商標、以下同じ）、ＷｉＦｉ（登録商標、以下同じ）、携帯電話網、IＥＥＥ８０２．１規格、Ａｎｔ＋等が考えられる。

推論システム１１０は、時系列データを用いた推論を行う。推論システム１１０は、データ取得部１１１、前処理部１１２、推論部１１３、及び後処理部１１４を有する。

データ取得部１１１は、時系列データ収集システム１００から時系列データを取得し、前処理部１１２に送信する。前処理部１１２は、時系列データに対して前処理を実行し、推論が可能な時系列データに変換する。前処理部１１２は、変換された時系列データを推論部１１３に送信する。推論部１１３は、機械学習により生成されたモデルに、変換された時系列データを入力することによって出力（推論結果）を得る。推論部１１３は、推論結果を後処理部１１４に送信する。モデルは、例えば、ｐｉｃｋｌｅ等のファイル形式の情報として管理される。後処理部１１４は、推論結果を、人が理解可能な出力に変換する。推論システム１１０は、後処理部１１４の出力を提示する表示機能を有してもよい。

補正プログラム評価システム１２０は、時系列データのエラーを検出し、補正プログラムに従った時系列データのエラーの補正による推論の影響を評価する。補正プログラム評価システム１２０は、制御部１２１を有し、また、エラー検出プログラム管理情報１２２、補正プログラム管理情報１２３、及び評価プログラム管理情報１２４を保持する。

本実施例において、「時系列データのエラー」は、時系列データを構成する要素データのメトリクスの欠損、要素データにおけるメトリクスの欠損によって発生するカラムのズレ、外れ値を格納する要素データの存在等を意味する。

補正プログラム設定支援システム１３０は、推論システム１１０への補正プログラムの設定を支援する。補正プログラム設定支援システム１３０は、補正プログラム設定部１３１を有し、また、設定制御情報１３２を保持する。

エラー再現システム１４０は、エラーが検出された時系列データと類似する時系列データを抽出し、抽出された時系列データを用いて、検出されたエラーと同様のエラーが再現された時系列データを生成する。エラー再現システム１４０は、類似データ抽出部１４１及びエラー再現部１４２を有し、また、類似データ定義情報１４３及びエラー再現プログラム管理情報１４４を保持する。なお、エラー再現システム１４０に関連する処理は実施例２で説明する。

端末１５０は、システムに対して各種操作を行い、また、システムにおける各種情報を参照するための端末である。

なお、補正プログラム評価システム１２０、補正プログラム設定支援システム１３０、及びエラー再現システム１４０を一つのシステムとして実現してもよい。

図２は、実施例１の時系列データＤＢ１０１に格納される要素データのデータ構造の一例を示す図である。

要素データ２００は、時刻及び一つ以上のメトリクスを含む。本発明は、要素データ２００に含まれるメトリクスの数に限定されない。

図３は、実施例１のエラー検出プログラム管理情報１２２のデータ構造の一例を示す図である。

エラー検出プログラム管理情報１２２は、時系列データのエラーを検出するためのエラー検出プログラムを管理するための情報であり、エラー検出プログラムＩＤ３０１、エラー検出プログラム３０２、実行タイミング３０３、及び対象３０４を含むエントリを格納する。一つのエラー検出プログラムに対して一つのエントリが存在する。なお、エントリに含まれるカラムは前述したものに限定されない。前述したカラムのいずれかを含まなくてもよいし、また、他のカラムを含んでもよい。

エラー検出プログラムＩＤ３０１は、エラー検出プログラムの識別情報を格納するカラムである。エラー検出プログラムの識別情報は、補正プログラム及び評価プログラムとの対応付けを行うための識別情報としても用いられる。

エラー検出プログラム３０２は、エラー検出プログラムの実体、実体の格納場所を示すパス、実体の格納場所にアクセスするためのリンク等を格納するカラムである。エラー検出プログラムは、Ｐｙｔｈｏｎ等のプログラム言語で実装されたプログラムである。

実行タイミング３０３は、エラー検出プログラムの実行タイミングを格納するカラムである。例えば、実行周期、時系列データに含まれる要素データの数、及び時系列データの受信回数等が格納される。

対象３０４は、エラー検出プログラムの実行対象を格納するカラムである。図３では、データ取得部１１１から送信された時系列データが実行対象であることを示す。

図４は、実施例１の補正プログラム管理情報１２３のデータ構造の一例を示す図である。

補正プログラム管理情報１２３は、時系列データのエラーを補正するための補正プログラムを管理するための情報であり、エラー検出プログラムＩＤ４０１及び補正プログラム４０２を含むエントリを格納する。一つの補正プログラムに対して一つのエントリが存在する。なお、エントリに含まれるカラムは前述したものに限定されない。前述したカラムのいずれかを含まなくてもよいし、また、他のカラムを含んでもよい。

エラー検出プログラムＩＤ４０１はエラー検出プログラムＩＤ３０１と同一のカラムである。補正プログラム４０２は、補正プログラムの実体、実体の格納場所を示すパス、実体の格納場所にアクセスするためのリンク等を格納するカラムである。

補正プログラムは、Ｐｙｔｈｏｎ等のプログラム言語で実装されたプログラムである。補正プログラムは、例えば、要素データにおけるメトリクスの欠損に対して、欠損したメトリクスへの０の挿入、又は、時系列が前後の要素データのメトリクスから求めた値の挿入等を行う。なお、補正プログラム管理情報１２３にて管理される各補正プログラムは異なる補正処理を実行するものとする。

時系列データのエラーと補正プログラムとの対応付けは、ユーザが予め設定してもよい。また、実際の補正操作の履歴に基づいて設定してもよい。

図５は、実施例１の評価プログラム管理情報１２４のデータ構造の一例を示す図である。

評価プログラム管理情報１２４は、補正による推論への影響を評価するための評価プログラムを管理するための情報であり、エラー検出プログラムＩＤ５０１及び評価プログラム５０２を含むエントリを格納する。一つの補正プログラムに対して一つのエントリが存在する。なお、エントリに含まれるカラムは前述したものに限定されない。前述したカラムのいずれかを含まなくてもよいし、また、他のカラムを含んでもよい。

エラー検出プログラムＩＤ５０１はエラー検出プログラムＩＤ３０１と同一のカラムである。評価プログラム５０２は、評価プログラムの実体、実体の格納場所を示すパス、実体の格納場所にアクセスするためのリンク等を格納するカラムである。

評価プログラムは、Ｐｙｔｈｏｎ等のプログラム言語で実装されたプログラムである。評価プログラムは、例えば、補正後の時系列データを用いた推論を行って、得られた推論結果を評価する。正しい推論結果が取得できる場合、評価プログラムは、得られた評価結果と、正しい推論結果とを比較することによって評価を行う。また、推論に要する時間を評価することも考えられる。

図６は、実施例１の設定制御情報１３２のデータ構造の一例を示す図である。

設定制御情報１３２は、推論システム１１０への補正プログラムの設定を制御するための情報であり、補正プログラム６０１及び設定タイミング６０２を含むエントリを格納する。推論システム１１０に設定する一つの補正プログラムに対して一つのエントリが存在する。なお、エントリに含まれるカラムは前述したものに限定されない。前述したカラムのいずれかを含まなくてもよいし、また、他のカラムを含んでもよい。

補正プログラム６０１は補正プログラム４０２と同一のカラムである。設定タイミング６０２は、推論システム１１０への補正プログラムの設定を行うタイミングを格納するカラムである。補正プログラムの設定タイミングは、例えば、推論システム１１０の非稼働時、現時刻から５分後、又は即時等が考えられる。補正プログラムの設定タイミングは、手動で設定してもよいし、任意の設定ルールに基づいて自動的に設定してもよい。

図７は、実施例１の類似データ定義情報１４３のデータ構造の一例を示す図である。

類似データ定義情報１４３は、時系列データの類似に関する定義を管理するための情報であり、時系列データ種類７０１及び抽出条件７０２を含むエントリを格納する。一つのメトリクスに対して一つのエントリが存在する。なお、エントリに含まれるカラムは前述したものに限定されない。前述したカラムのいずれかを含まなくてもよいし、また、他のカラムを含んでもよい。

時系列データ種類７０１は、時系列データの種類を格納するカラムである。抽出条件７０２は、時系列データ種類７０１に対応する種類の時系列データのエラーが検出された場合に、類似の時系列データを抽出するための条件を格納するカラムである。

図７に示す例では、工場の作業者の加速度センサから収集した加速度情報を要素データとする時系列データについて、作業者、生産ライン、及び曜日が同じ要素データから構成される時系列データが類似することを定義している。

図８は、実施例１のエラー再現プログラム管理情報１４４のデータ構造の一例を示す図である。

エラー再現プログラム管理情報１４４は、類似の時系列データを用いて、時系列データのエラーを再現するエラー再現プログラムを管理するための情報であり、エラー検出プログラムＩＤ８０１及びエラー再現プログラム８０２を含むエントリを格納する。一つのエラー再現プログラムに対して一つのエントリが存在する。なお、エントリに含まれるカラムは前述したものに限定されない。前述したカラムのいずれかを含まなくてもよいし、また、他のカラムを含んでもよい。

エラー検出プログラムＩＤ８０１はエラー検出プログラムＩＤ３０１と同一のカラムである。エラー再現プログラム８０２は、エラー再現プログラムの実体、実体の格納場所を示すパス、実体の格納場所にアクセスするためのリンク等を格納するカラムである。エラー再現プログラムは、Ｐｙｔｈｏｎ等のプログラム言語で実装されたプログラムである。

図９は、実施例１のシステムにおいて実行される補正プログラム設定処理の流れを説明するシーケンス図である。

推論システム１１０は、補正プログラム評価システム１２０に推論情報を送信する（ステップＳ１０１）。推論情報には、推論システム１１０が取得した時系列データ、各機能部から出力された処理データ、及び推論結果が含まれる。なお、時系列データ、処理データ、及び推論結果のいずれかのみが含まれていてもよい。また、推論情報の送信は、手動でもよいし、また、自動でもよい。推論情報を自動で送信する場合の送信タイミングは、任意に設定できる。

補正プログラム評価システム１２０は、推論情報を用いてエラー検出処理を実行する（ステップＳ１０２）。具体的には、以下のような処理が実行される。

（Ｓ１０２－１）補正プログラム評価システム１２０は、エラー検出プログラム管理情報１２２を参照し、一つのエラー検出プログラムを取得する。補正プログラム評価システム１２０は、推論情報に対して、取得したエラー検出プログラムを実行する。

（Ｓ１０２－２）時系列データのエラーが検出されなかった場合、補正プログラム評価システム１２０は、Ｓ１０２－１に戻り、同様の処理を実行する。

（Ｓ１０２－３）時系列データのエラーが検出された場合、又は、全てのエラー検出プログラムを実行した結果、時系列データのエラーが検出されたかった場合、補正プログラム評価システム１２０はエラー検出処理を終了する。以上がステップＳ１０２の処理の説明である。

エラー検出処理を実行した結果、時系列データのエラーが検出された場合、補正プログラム評価システム１２０は、補正プログラム評価処理を実行する（ステップＳ１０３）。補正プログラム選択処理の詳細は図１０を用いて説明する。

補正プログラム評価システム１２０は、補正プログラム評価処理の結果に基づいて、推論の影響が最も小さい補正プログラムを選択する（ステップＳ１０４）。

補正プログラム評価システム１２０は、選択された補正プログラムに関する情報（補正プログラム情報）を補正プログラム設定支援システム１３０に送信する（ステップＳ１０５）。補正プログラム情報には、補正プログラムの実体、実体の格納場所を示すパス、又は、実体の格納場所にアクセスするためのリンク等が含まれる。

補正プログラム設定支援システム１３０は、補正プログラム情報を受信した場合、設定制御情報１３２を更新する（ステップＳ１０６）。

具体的には、補正プログラム設定支援システム１３０は、設定制御情報１３２にエントリを追加し、追加されたエントリの補正プログラム６０１に補正プログラム情報に含まれる値を設定し、設定タイミング６０２に値を設定する。

補正プログラム設定支援システム１３０は、設定タイミングを検出した場合、推論システム１１０が補正プログラムを実行できるように設定する（ステップＳ１０７）。

このように、補正プログラム設定支援システム１３０は、推論システム１１０への補正プログラムの設定タイミングを調整することによって、推論システム１１０を停止させることなく、補正プログラムを設定することができる。

図１０は、実施例１の補正プログラム評価システム１２０が実行する補正プログラム選択処理の一例を説明するフローチャートである。

制御部１２１は、補正プログラム管理情報１２３から適用可能な補正プログラムを抽出する（ステップＳ２０１）。

具体的には、制御部１２１は、補正プログラム管理情報１２３を参照し、エラー検出プログラムＩＤ４０１に、時系列データのエラーを検出したエラー検出プログラムの識別情報が格納されるエントリを検索する。制御部１２１は、検索されたエントリの補正プログラム４０２に格納される値を取得する。

制御部１２１は、補正プログラムのループ処理を開始する（ステップＳ２０２）。具体的には、制御部１２１は、抽出された補正プログラムの中から一つの補正プログラムを選択する。

制御部１２１は、選択した補正プログラムを用いて時系列データのエラーを補正する（ステップＳ２０３）。このとき、制御部１２１は、補正プログラムと補正結果とを対応づけて図示しないメモリのワークエリアに格納する。

制御部１２１は、抽出された全ての補正プログラムについて処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ２０４）。

抽出された全ての補正プログラムについて処理が完了していない場合、制御部１２１は、ステップＳ２０２に戻り、新たな補正プログラムを選択する。

抽出された全ての補正プログラムについて処理が完了した場合、制御部１２１は、評価プログラム管理情報１２４から適用可能な評価プログラムを抽出する（ステップＳ２０５）。

具体的には、制御部１２１は、評価プログラム管理情報１２４を参照し、エラー検出プログラムＩＤ５０１に、時系列データのエラーを検出したエラー検出プログラムの識別情報が格納されるエントリを検索する。制御部１２１は、検索されたエントリの評価プログラム５０２に格納される値を取得する。

制御部１２１は、評価プログラムのループ処理を開始する（ステップＳ２０６）。具体的には、制御部１２１は、抽出された評価プログラムの中から一つの評価プログラムを選択する。

制御部１２１は、選択した評価プログラムを用いて、複数の時系列データの補正結果の各々を評価する（ステップＳ２０７）。このとき、制御部１２１は、評価プログラムと、各補正結果の評価結果とを対応づけて図示しないメモリのワークエリアに格納する。

制御部１２１は、抽出された全ての評価プログラムについて処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ２０８）。

抽出された全ての評価プログラムについて処理が完了していない場合、制御部１２１は、ステップＳ２０６に戻り、新たな評価プログラムを選択する。

抽出された全ての評価プログラムについて処理が完了した場合、制御部１２１は補正プログラム選択処理を終了する。

ステップＳ１０４では、例えば、評価結果が数値である場合、制御部１２１は、各補正結果について、評価結果の合計値、平均値、最大値、又は最小値等を評価指標として算出する。制御部１２１は、評価指標に基づいて、推論に与える影響が最も小さい補正プログラムを選択する。

実施例１によれば、補正プログラム評価システム１２０は、時系列データのエラーを検出した場合、複数の補正プログラムについて、補正プログラムを推論システム１１０に適用した場合の推論への影響を評価し、評価結果に基づいて適用する補正プログラムを選択することができる。

また、新たな推論システムの構築時に、エラー検出プログラム、補正プログラム、及び評価プログラムを流用することによって、エラー設計に要する工数を削減できる。

実施例２の補正プログラム評価システム１２０は、エラーが検出された時系列データと類似する時系列データを用いてエラーを再現し、その後、補正プログラムを評価する。

図１１は、実施例２のシステムにおいて実行される補正プログラム設定処理の流れを説明するシーケンス図である。図１２は、実施例２の端末１５０が提示する画面の一例を示す図である。

推論システム１１０は、補正プログラム評価システム１２０に推論情報を送信する（ステップＳ３０１）。ステップＳ３０１の処理はステップＳ１０１と同一である。

補正プログラム評価システム１２０は、推論情報を用いてエラー検出処理を実行する（ステップＳ３０２）。ステップＳ３０２の処理はステップＳ１０２と同一である。

補正プログラム評価システム１２０は、エラー検出処理を実行した結果、時系列データのエラーを検出した場合、エラーが検出された時系列データをエラー再現システム１４０に送信する（ステップＳ３０３）。このとき、補正プログラム評価システム１２０は、エラーを検出したエラー検出プログラムの識別情報を送信する。

エラー再現システム１４０の類似データ抽出部１４１は、エラーが検出された時系列データと類似する時系列データ（類似時系列データ）を抽出する（ステップＳ３０４）。具体的には、以下のような処理が実行される。

（Ｓ３０４－１）類似データ抽出部１４１は、時系列データの種別、及び時系列データのエラーの種別等を分析し、分析結果に基づいて類似データ定義情報１４３を参照して、抽出条件を選択する。

（Ｓ３０４－２）類似データ抽出部１４１は、抽出条件に基づいて、時系列データ収集システム１００から類似時系列データを取得する。時系列データの取得方法としては、データベースに対するクエリの送信が考えられる。以上がステップＳ３０４の処理の説明である。

エラー再現システム１４０のエラー再現部１４２は、類似時系列データを用いて、検出されたエラーと同様のエラーを再現した、エラー再現時系列データを生成する（ステップＳ３０５）。具体的には、以下のような処理が実行される。

（Ｓ３０５－１）エラー再現部１４２は、エラー再現プログラム管理情報１４４を参照し、エラー検出プログラムＩＤ８０１に、時系列データのエラーを検出したエラー検出プログラムの識別情報が格納されるエントリを検索する。制御部１２１は、検索されたエントリのエラー再現プログラム８０２に格納される値を取得する。

（Ｓ３０５－２）エラー再現部１４２は、類似時系列データに対してエラー再現プログラムを実行することによって、エラー再現時系列データを生成する。以上がステップＳ３０５の処理の説明である。

エラー再現システム１４０のエラー再現部１４２は、生成されたエラー再現時系列データを補正プログラム評価システム１２０に送信する（ステップＳ３０６）。

補正プログラム評価システム１２０は、エラー再現時系列データを受信した場合、補正プログラム評価処理を実行する（ステップＳ３０７）。実施例２の補正プログラム評価処理の流れは実施例１と同一である。ただし、ステップＳ２０３では、エラーが検出された時系列データとエラー再現時系列データとに対して補正が行われる点が実施例１と異なる。

補正プログラム評価システム１２０は、補正結果及び評価結果を含む評価情報を端末１５０に送信する（ステップＳ３０８）。

端末１５０は、評価情報を受信した場合、図１２に示すような画面１２００を表示する。画面１２００は、時系列データ表示欄１２０１及び評価結果表示欄１２０２を含む。

時系列データ表示欄１２０１は、エラーが検出された時系列データ及びエラー再現時系列データ等を表示する欄である。時系列データの全部が表示されてもよいし、データ欠損がある要素データ又は外れ値を含む要素データのみが表示されてもよい。時系列データ表示欄１２０１には、エラーの内容が表示されてもよい。また、時系列データ表示欄１２０１には、推論システム１１０の各機能部が出力するデータが表示されてもよい。

評価結果表示欄１２０２は評価結果を表示する欄である。図１２では、補正プログラム及び評価指標の組みを表示するテーブルが表示される。ユーザは、評価結果表示欄１２０２に表示された補正プログラムを選択し、選択ボタンを押下する。

なお、補正プログラム評価システム１２０が画面１２００を表示してもよい。また、実施例１と同様に、補正プログラム評価システム１２０が補正プログラムを選択してもよい。

端末１５０は、ユーザが選択した補正プログラムに関する情報（補正プログラム情報）を補正プログラム設定支援システム１３０に送信する（ステップＳ３０９）。

補正プログラム設定支援システム１３０は、補正プログラム情報を受信した場合、設定制御情報１３２を更新する（ステップＳ３１０）。ステップＳ３１０の処理はステップＳ１０５の処理と同一である。

補正プログラム設定支援システム１３０は、設定タイミングを検出した場合、推論システム１１０に、補正プログラムを設定する（ステップＳ３１１）。ステップＳ３１１の処理はステップＳ１０６の処理と同一である。

実施例２によれば、複数の時系列データに補正を行うことによって、補正による推論への影響をより正確に評価することができる。また、ユーザに対して補正方法及び評価結果を提示することによって、ユーザは納得感を持って適用する補正プログラムを選択できる。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。また、例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために構成を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限定されるものではない。また、各実施例の構成の一部について、他の構成に追加、削除、置換することが可能である。

また、上記の各構成、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い。また、本発明は、実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードによっても実現できる。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体をコンピュータに提供し、そのコンピュータが備えるプロセッサが記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施例の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどが用いられる。

また、本実施例に記載の機能を実現するプログラムコードは、例えば、アセンブラ、Ｃ／Ｃ＋＋、ｐｅｒｌ、Ｓｈｅｌｌ、ＰＨＰ、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｊａｖａ（登録商標）等の広範囲のプログラム又はスクリプト言語で実装できる。

さらに、実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、ネットワークを介して配信することによって、それをコンピュータのハードディスクやメモリ等の記憶手段又はＣＤ－ＲＷ、ＣＤ－Ｒ等の記憶媒体に格納し、コンピュータが備えるプロセッサが当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしてもよい。

上述の実施例において、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、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。全ての構成が相互に接続されていてもよい。

１００ 時系列データ収集システム
１０１ 時系列データＤＢ
１１０ 推論システム
１１１ データ取得部
１１２ 前処理部
１１３ 推論部
１１４ 後処理部
１２０ 補正プログラム評価システム
１２１ 制御部
１２２ エラー検出プログラム管理情報
１２３ 補正プログラム管理情報
１２４ 評価プログラム管理情報
１３０ 補正プログラム設定支援システム
１３１ 補正プログラム設定部
１３２ 設定制御情報
１４０ エラー再現システム
１４１ 類似データ抽出部
１４２ エラー再現部
１４３ 類似データ定義情報
１４４ エラー再現プログラム管理情報
１５０ 端末
１６０ ネットワーク
２００ 要素データ
１２００ 画面

Claims (12)

1. 少なくとも一つの計算機を含む計算機システムであって、
   時系列データを用いた推論を行う推論システムと接続し、
   前記時系列データのエラーを補正する補正プログラムを管理するための補正プログラム管理情報を保持し、
   前記補正プログラム管理情報にて管理される複数の前記補正プログラムの各々は、異なる補正処理を実行し、
   前記計算機システムは、
   前記時系列データのエラーを検出した場合、適用可能な前記補正プログラムを選択し、
   選択された前記補正プログラムに基づいて前記時系列データのエラーを補正し、補正された前記時系列データを用いた前記推論システムによる前記推論への影響を評価する評価処理を実行し、
   前記推論システムが実行できるように、前記推論への影響の評価の結果に基づいて選択される前記補正プログラムを設定することを特徴とする計算機システム。
2. 請求項１に記載の計算機システムであって、
   前記推論への影響の評価の結果に基づいて、前記推論への影響が最も小さい前記補正プログラムを選択することを特徴とする計算機システム。
3. 請求項２に記載の計算機システムであって、
   前記推論システムの状態を確認し、
   前記推論システムが待機状態である場合、前記推論システムが実行できるように、選択された前記補正プログラムを設定することを特徴とする計算機システム。
4. 請求項２に記載の計算機システムであって、
   前記時系列データのエラーを検出する検出プログラムを管理するための検出プログラム管理情報を保持し、
   前記検出プログラム管理情報にて管理される複数の前記検出プログラムの各々は、異なるエラーを検出する処理を実行し、
   前記検出プログラムの識別情報と、前記補正プログラムの識別情報とが対応付くように管理され、
   前記計算機システムは、
   前記検出プログラムを実行し、当該検出プログラムに対応する前記時系列データのエラーが発生しているか否かを判定し、
   実行した前記検出プログラムに対応する前記時系列データのエラーが発生していると判定された場合、適用可能な前記補正プログラムとして、当該検出プログラムに対応づけられた前記補正プログラムを選択することを特徴とする計算機システム。
5. 請求項２に記載の計算機システムであって、
   前記時系列データを収集し、管理する時系列収集システムと接続し、
   前記時系列データのエラーを検出した場合、当該時系列データに類似する類似時系列データを前記時系列収集システムから取得し、
   前記類似時系列データに対して、検出されたエラーと同様のエラーを発生させることによって、エラー再現時系列データを生成し、
   選択された前記補正プログラムに基づいて前記エラーが検出された時系列データ及び前記エラー再現時系列データのエラーを用いて前記評価処理を実行することを特徴とする計算機システム。
6. 請求項１に記載の計算機システムであって、
   前記推論への影響の評価の結果を表示し、かつ、適用する前記補正プログラムの選択を受け付けるためのユーザインタフェースを提供することを特徴とする計算機システム。
7. 計算機システムが実行する時系列データのエラー補正方法であって、
   前記計算機システムは、
   少なくとも一つの計算機を含み、
   時系列データを用いた推論を行う推論システムと接続し、
   前記時系列データのエラーを補正する補正プログラムを管理するための補正プログラム管理情報を保持し、
   前記補正プログラム管理情報にて管理される複数の前記補正プログラムの各々は、異なる補正処理を実行し、
   前記時系列データのエラー補正方法は、
   前記少なくとも一つの計算機が、前記時系列データのエラーを検出した場合、適用可能な前記補正プログラムを選択する第１のステップと、
   前記少なくとも一つの計算機が、選択された前記補正プログラムに基づいて前記時系列データのエラーを補正し、補正された前記時系列データを用いた前記推論システムによる前記推論への影響を評価する評価処理を実行する第２のステップと、
   前記少なくとも一つの計算機が、前記推論システムが実行できるように、前記推論への影響の評価の結果に基づいて選択される前記補正プログラムを設定する第３のステップと、を含むことを特徴とする時系列データのエラー補正方法。
8. 請求項７に記載の時系列データのエラー補正方法であって、
   前記第３のステップは、前記少なくとも一つの計算機が、前記推論への影響の評価の結果に基づいて、前記推論への影響が最も小さい前記補正プログラムを選択するステップを含むことを特徴とする時系列データのエラー補正方法。
9. 請求項８に記載の時系列データのエラー補正方法であって、
   前記第３のステップは、
   前記少なくとも一つの計算機が、前記推論システムの状態を確認するステップと、
   前記少なくとも一つの計算機が、前記推論システムが待機状態である場合、前記推論システムが実行できるように、選択された前記補正プログラムを設定するステップと、を含むことを特徴とする時系列データのエラー補正方法。
10. 請求項８に記載の時系列データのエラー補正方法であって、
    前記計算機システムは、前記時系列データのエラーを検出する検出プログラムを管理するための検出プログラム管理情報を保持し、
    前記検出プログラム管理情報にて管理される複数の前記検出プログラムの各々は、異なるエラーを検出する処理を実行し、
    前記検出プログラムの識別情報と、前記補正プログラムの識別情報とが対応付くように管理され、
    前記第１のステップは、
    前記少なくとも一つの計算機が、前記検出プログラムを実行し、当該検出プログラムに対応する前記時系列データのエラーが発生しているか否かを判定するステップと、
    前記少なくとも一つの計算機が、実行した前記検出プログラムに対応する前記時系列データのエラーが発生していると判定された場合、適用可能な前記補正プログラムとして、当該検出プログラムに対応づけられた前記補正プログラムを選択するステップと、を含むことを特徴とする時系列データのエラー補正方法。
11. 請求項８に記載の時系列データのエラー補正方法であって、
    前記時系列データを収集し、管理する時系列収集システムと接続し、
    前記第１のステップは、
    前記少なくとも一つの計算機が、前記時系列データのエラーを検出した場合、当該時系列データに類似する類似時系列データを前記時系列収集システムから取得するステップと、
    前記少なくとも一つの計算機が、前記類似時系列データに対して、検出されたエラーと同様のエラーを発生させることによって、エラー再現時系列データを生成するステップと、を含み、
    前記第２のステップは、前記少なくとも一つの計算機が、選択された前記補正プログラムに基づいて前記エラーが検出された時系列データ及び前記エラー再現時系列データのエラーを用いて前記評価処理を実行するステップを含むことを特徴とする時系列データのエラー補正方法。
12. 請求項７に記載の時系列データのエラー補正方法であって、
    前記少なくとも一つの計算機が、前記推論への影響の評価の結果を表示し、かつ、適用する前記補正プログラムの選択を受け付けるためのユーザインタフェースを提供するステップを含むことを特徴とする時系列データのエラー補正方法。

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