JP4978789B2 - センサ評価システム、センサ評価方法、および、センサ評価プログラム - Google Patents

センサ評価システム、センサ評価方法、および、センサ評価プログラム Download PDF

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Description

本発明は、複数のセンサと、複数のセンサの少なくとも１つから得られるセンサデータを用いた分析サービスを提供するサービス実行部を備える複数の分析システムとを含むネットワークに接続されたセンサ評価システム、センサ評価方法、および、センサ評価プログラムに関する。
近年、ネットワークに接続されたセンサから得られるセンサデータを用いた分析システムによる分析サービスが行われている。例えば、複数の店舗に設置されたカメラから得られる画像データ（センサデータ）を用いて、それらの店舗における顧客の動線の傾向を分析するサービスを提供する分析システムがある。このような分析システムを構築すると、センサの設置、分析システムに対する設定、センサのメンテナンス等により運用コストがかかる。特に、メンテナンスにおいて、多数のセンサが設置された場合、設置された多数のセンサの中から手当たり次第センサの点検を行っていくのでは、効率が悪く、メンテナンス費用がかかる。
従来では、多数のセンサのそれぞれにセンサ重要度を予め設定し、設定されたセンサ重要度に従って、センサに割り当てる処理手段の数を決定するシステムが知られている（例えば、特許文献１参照）。なお、処理手段は、センサの動作を制御するための処理装置である。ここで、例えば、センサ重要度が高い場合、センサに割り当てる処理手段の数を増加し、センサ重要度が低い場合、センサに割り当てる処理手段の数を減少する。このようなシステムを用いることにより、例えば、設定されたセンサ重要度に従って、重要度の高いセンサからセンサの点検を行うことが可能となる。これにより、効率よくセンサの点検を行うことができる。
ところで、近年、電話網が持つ信頼性・安定性を守りながら、ＩＰネットワークの柔軟性・経済性を備えた、次世代の情報通信ネットワークであるＮＧＮ（Next Generation Network）が普及してきている。すなわち、ＮＧＮは、インターネットサービス用のＩＰネットワークと、電話サービス用の電話網とをＩＰ通信網として統合したネットワークである。このようなＮＧＮにおいては、ネットワークに、上記のセンサあるいは分析システムを動的に追加・削除することが可能である。また、１つのセンサから得られるセンサデータは、１つの分析システムだけでなく、複数の分析システムで用いられることもある。つまり、ネットワークにセンサあるいは分析システムが動的に追加・削除される度に、センサ重要度は変化していく。
特開２００２−１５７２３３号公報
しかしながら、上記従来の方法では、多数のセンサのそれぞれにセンサ重要度が予め設定されているので、ネットワークにセンサあるいは分析システムが動的に追加・削除される度に、センサ重要度を新たに設定する必要があった。また、ネットワークに接続されたセンサおよび分析システムの数が増加するに従って、多数のセンサのうちどのセンサが重要なセンサであるのかを予め判断するのは手間がかかる。
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、ネットワークにセンサあるいは分析システムが動的に追加・削除された場合であっても、手間をかけることなくセンサ重要度を算出することが可能なセンサ評価システム、センサ評価方法、および、センサ評価プログラムを提供することにある。
上記目的を達成するために本発明におけるセンサ評価システムは、複数のセンサと、前記複数のセンサの少なくとも１つから得られる時系列のセンサデータを用いた分析サービスを提供するサービス実行部を備える分析システムとを含むネットワークに接続されたセンサ評価システムであって、前記分析サービスと所定の関係を有する事象の経時的変化を示す時系列データが前記分析システムに対応付けて記録された時系列データ記録部と、前記時系列データが示す事象の経時的変化と、前記サービス実行部が分析サービスを提供する際に用いたセンサデータの時系列とを同一の期間において比較することにより、前記時系列データに対する前記センサデータの関連の度合いを示すセンサ関連度を算出するセンサ関連度算出部と、前記センサ関連度算出部により算出されたセンサ関連度を指標としてセンサ重要度を算出し、算出したセンサ重要度をセンサ重要度記録部へ記録するセンサ重要度算出部とを備えたことを特徴とする。
本発明のセンサ評価システムによれば、時系列データ記録部には、分析サービスと所定の関係を有する事象の経時的変化を示す時系列データが分析システムに対応付けて記録されている。センサ関連度算出部は、時系列データが示す事象の経時的変化と、サービス実行部が分析サービスを提供する際に用いたセンサデータの時系列とを同一の期間において比較することにより、時系列データに対するセンサデータの関連の度合いを示すセンサ関連度を算出する。このように、センサ関連度を算出することにより、サービス実行部が分析サービスを提供する際に用いたセンサデータが、この分析サービスと所定の関係を有する事象の経時的変化を示す時系列データに対してどの程度関連しているのかを定量的に示すデータとしてセンサ関連度が得られる。つまり、サービス実行部が分析サービスを提供する際に用いたセンサデータが、この分析サービスにとってどの程度重要かを判断するための指標となるデータとしてセンサ関連度が得られることになる。そのため、センサ重要度算出部は、算出されたセンサ関連度を指標としてセンサ重要度を算出し、算出したセンサ重要度をセンサ重要度記録部へ記録することができる。これにより、ネットワークにセンサあるいは分析システムが動的に追加・削除された場合であっても、手間をかけることなくセンサ重要度を算出することが可能となる。
なお、時系列データは、分析システムで提供される分析サービスと所定の関係を有する事象の経時的変化を示す時系列データであれば、例えば、分析サービスの分析結果であってもよいし、センサ評価システムの管理者によって入力されたデータであってもよく、特に限定されない。
上記本発明におけるセンサ評価システムシステムにおいては、前記分析システムが複数存在し、前記複数の分析システムのそれぞれを識別する識別データと、前記識別データのそれぞれに対応付けられた分析システムの重要度とが記録された分析重要度記録部をさらに備え、前記センサ重要度算出部は、前記センサ関連度算出部により分析システムのそれぞれについて算出されたセンサ関連度と、前記分析重要度記録部に分析システムのそれぞれについて記録された分析システムの重要度とに基づいて、センサ重要度を算出し、算出したセンサ重要度をセンサ重要度記録部へ記録する態様とするのが好ましい。
上記構成によれば、分析重要度記録部には、複数の分析システムのそれぞれを識別する識別データと、識別データのそれぞれに対応付けられた分析システムの重要度とが記録されている。これにより、センサ重要度算出部は、分析重要度記録部に分析システムのそれぞれについて記録された分析システムの重要度を考慮しながら、分析システムのそれぞれについて算出されたセンサ関連度に基づいて、センサ重要度を算出し、算出したセンサ重要度をセンサ重要度記録部へ記録することが可能となる。
上記本発明におけるセンサ評価システムシステムにおいては、前記ネットワークには、予め定められた機能を実行する複数の業務システムがさらに含まれており、前記分析システムが複数存在し、前記時系列データを参照した業務システムの数、前記時系列データを参照した業務システムのアクセス状況、および、前記時系列データを参照した業務システムの性能状況の少なくとも１つに基づいて、前記時系列データに対応付けられた分析システムの重要度を、前記分析システムのそれぞれについて算出する分析重要度算出部をさらに備え、前記センサ重要度算出部は、前記センサ関連度算出部により分析システムのそれぞれについて算出されたセンサ関連度と、前記分析重要度算出部により分析システムのそれぞれについて算出された分析システムの重要度とに基づいて、センサ重要度を算出し、算出したセンサ重要度をセンサ重要度記録部へ記録する態様とするのが好ましい。
上記構成によれば、ネットワークには、予め定められた機能を実行する複数の業務システムがさらに含まれている。なお、業務システムは、例えば、販売システム、生産システム、物流システム、購買システム、経理システム等である。分析重要度算出部は、時系列データを参照した業務システムの数、時系列データを参照した業務システムのアクセス状況、および、時系列データを参照した業務システムの性能状況の少なくとも１つに基づいて、時系列データに対応付けられた分析システムの重要度を、分析システムのそれぞれについて算出する。なお、業務システムのアクセス状況は、例えば、時系列データを参照した業務システムの参照回数等である。また、業務システムの性能状況は、例えば、業務システムを構成するサーバの台数、ＣＰＵのスペック、メモリの容量、ＨＤＤの容量、あるいは、業務システムにインストールされているソフトウェア（ＯＳ、パッケージソフトウェア等）に関する情報等である。ここで、分析重要度算出部は、例えば、時系列データを参照した業務システムの数が多ければ、この時系列データに対応付けられた分析システムの重要度が高くなるように、分析システムの重要度を算出する。一方、分析重要度算出部は、時系列データを参照した業務システムの数が少なければ、この時系列データに対応付けられた分析システムの重要度が低くなるように、分析システムの重要度を算出する。これにより、センサ重要度算出部は、分析システムのそれぞれについて算出された分析システムの重要度を考慮しながら、分析システムのそれぞれについて算出されたセンサ関連度に基づいて、センサ重要度を算出し、算出したセンサ重要度をセンサ重要度記録部へ記録することが可能となる。
上記本発明におけるセンサ評価システムシステムにおいては、前記センサ関連度算出部は、前記時系列データが示す事象の経時的変化と、前記サービス実行部が分析サービスを提供する際に用いたセンサデータの時系列との相関性を示す相関係数を算出し、算出した相関係数に基づいて、センサ関連度を算出する態様とするのが好ましい。
上記構成によれば、センサ関連度算出部は、時系列データが示す事象の経時的変化と、サービス実行部が分析サービスを提供する際に用いたセンサデータの時系列との相関性を示す相関係数を算出する。なお、相関係数は、一般に、−１〜＋１の間の実数値をとる係数であって、＋１に近ければ正の相関があり、−１に近ければ負の相関があり、０に近ければ相関は弱くなる。これにより、センサ関連度算出部は、算出した相関係数に基づいて、センサ関連度を算出することが可能となる。
上記本発明におけるセンサ評価システムにおいては、前記センサ関連度算出部は、前記時系列データが示す事象の経時的変化と、前記サービス実行部が分析サービスを提供する際に用いたセンサデータの時系列とを用いて回帰分析を行い、回帰分析を行った結果に基づいて、センサ関連度を算出する態様とするのが好ましい。
上記構成によれば、センサ関連度算出部は、時系列データが示す事象の経時的変化と、サービス実行部が分析サービスを提供する際に用いたセンサデータの時系列とを用いて回帰分析を行う。これにより、センサ関連度算出部は、回帰分析を行った結果に基づいて、センサ関連度を算出することが可能となる。
上記目的を達成するために本発明におけるセンサ評価システムは、複数のセンサと、前記複数のセンサの少なくとも１つから得られるセンサデータを用いた分析サービスを提供するサービス実行部を備える分析システムと、予め定められた機能を実行する複数の業務システムとを含むネットワークに接続されたセンサ評価システムであって、前記センサから得られるセンサデータを参照した業務システムの数、前記センサから得られるセンサデータを参照した業務システムのアクセス状況、および、前記センサから得られるセンサデータを参照した業務システムの性能状況の少なくとも１つに基づいて、前記サービス実行部が分析サービスを提供する際に用いたセンサデータが参照された度合いを示すセンサ参照度を算出するセンサ参照度算出部と、前記センサ参照度算出部により算出されたセンサ参照度を指標としてセンサ重要度を算出し、算出したセンサ重要度をセンサ重要度記録部へ記録するセンサ重要度算出部とを備えたことを特徴とする。
本発明のセンサ評価システムによれば、センサ参照度算出部は、センサから得られるセンサデータを参照した業務システムの数、センサから得られるセンサデータを参照した業務システムのアクセス状況、および、センサから得られるセンサデータを参照した業務システムの性能状況の少なくとも１つに基づいて、サービス実行部が分析サービスを提供する際に用いたセンサデータが参照された度合いを示すセンサ参照度を算出する。なお、業務システムのアクセス状況は、例えば、センサデータを参照した業務システムの参照回数等である。また、業務システムの性能状況は、例えば、業務システムを構成するサーバの台数、ＣＰＵのスペック、メモリの容量、ＨＤＤの容量、あるいは、業務システムにインストールされているソフトウェア（ＯＳ、パッケージソフトウェア等）に関する情報等である。ここで、センサ参照度算出部は、例えば、センサから得られるセンサデータを参照した業務システムの数が多ければ、このセンサの参照度が高くなるようにセンサ参照度を算出する。一方、センサ参照度算出部は、センサから得られるセンサデータを参照した業務システムの数が少なければ、このセンサの参照度が低くなるようにセンサ参照度を算出する。このように、センサ参照度を算出することにより、サービス実行部が分析サービスを提供する際に用いたセンサデータが、業務システムによってどの程度参照されたのかを定量的に示すデータとしてセンサ参照度が得られる。つまり、サービス実行部が分析サービスを提供する際に用いたセンサデータが、この分析サービスにとってどの程度重要かを判断するための指標となるデータとしてセンサ参照度が得られることになる。そのため、センサ重要度算出部は、算出されたセンサ参照度を指標としてセンサ重要度を算出し、算出したセンサ重要度をセンサ重要度記録部へ記録することができる。これにより、ネットワークにセンサあるいは分析システムが動的に追加・削除された場合であっても、手間をかけることなくセンサ重要度を算出することが可能となる。
上記本発明におけるセンサ評価システムシステムにおいては、前記分析システムが複数存在し、前記複数の分析システムのそれぞれを識別する識別データと、前記識別データのそれぞれに対応付けられた分析システムの重要度とが記録された分析重要度記録部をさらに備え、前記センサ重要度算出部は、前記センサ参照度算出部により分析システムのそれぞれについて算出されたセンサ参照度と、前記分析重要度記録部に分析システムのそれぞれについて記録された分析システムの重要度とに基づいて、センサ重要度を算出し、算出したセンサ重要度をセンサ重要度記録部へ記録する態様とするのが好ましい。
上記構成によれば、分析重要度記録部には、複数の分析システムのそれぞれを識別する識別データと、識別データのそれぞれに対応付けられた分析システムの重要度とが記録されている。これにより、センサ重要度算出部は、分析重要度記録部に分析システムのそれぞれについて記録された分析システムの重要度を考慮しながら、分析システムのそれぞれについて算出されたセンサ参照度に基づいて、センサ重要度を算出し、算出したセンサ重要度をセンサ重要度記録部へ記録することが可能となる。
上記本発明におけるセンサ評価システムにおいては、前記分析システムが複数存在し、前記時系列データを参照した業務システムの数、前記時系列データを参照した業務システムのアクセス状況、および、前記時系列データを参照した業務システムの性能状況の少なくとも１つに基づいて、前記時系列データに対応付けられた分析システムの重要度を、前記分析システムのそれぞれについて算出する分析重要度算出部をさらに備え、前記センサ重要度算出部は、前記センサ参照度算出部により分析システムのそれぞれについて算出されたセンサ参照度と、前記分析重要度算出部により分析システムのそれぞれについて算出された分析システムの重要度とに基づいて、センサ重要度を算出し、算出したセンサ重要度をセンサ重要度記録部へ記録する態様とするのが好ましい。
上記構成によれば、分析重要度算出部は、時系列データを参照した業務システムの数、時系列データを参照した業務システムのアクセス状況、および、時系列データを参照した業務システムの性能状況の少なくとも１つに基づいて、時系列データに対応付けられた分析システムの重要度を、分析システムのそれぞれについて算出する。分析重要度算出部は、例えば、時系列データを参照した業務システムの数が多ければ、この時系列データに対応付けられた分析システムの重要度が高くなるように、分析システムの重要度を算出する。一方、分析重要度算出部は、時系列データを参照した業務システムの数が少なければ、この時系列データに対応付けられた分析システムの重要度が低くなるように、分析システムの重要度を算出する。これにより、センサ重要度算出部は、分析システムのそれぞれについて算出された分析システムの重要度を考慮しながら、分析システムのそれぞれについて算出されたセンサ参照度に基づいて、センサ重要度を算出し、算出したセンサ重要度をセンサ重要度記録部へ記録することが可能となる。
上記本発明におけるセンサ評価システムにおいては、前記センサの動作を、前記センサ重要度記録部に記録されたセンサ重要度に基づいて決定し、当該センサの動作を示すシナリオデータを生成するシナリオ生成部と、前記シナリオ生成部により生成されたシナリオデータが示すセンサの動作を、当該センサに実行させるための制御命令を生成し、生成した制御命令が示す制御信号を前記センサに対して送信するシナリオ管理部とをさらに備える態様とするのが好ましい。
上記構成によれば、シナリオ生成部は、センサの動作を、センサ重要度に基づいて決定し、当該センサの動作を示すシナリオデータを生成する。例えば、シナリオ生成部は、センサ重要度が高ければ、このセンサの待機時間が短くなるようにシナリオデータを生成する。一方、シナリオ生成部は、センサ重要度が低ければ、このセンサの待機時間が長くなるようにシナリオデータを生成する。シナリオ管理部は、シナリオデータが示すセンサの動作を、当該センサに実行させるための制御命令を生成し、生成した制御命令が示す制御信号をセンサに対して送信する。これにより、センサは、シナリオデータが示すセンサの動作に従って、動作することが可能となる。
上記本発明におけるセンサ評価システムにおいては、前記センサ重要度記録部に記録されたセンサ重要度に基づいて、前記センサをメンテナンスするための保守スケジュール、または、前記センサの在庫数を示す在庫データを生成するメンテナンス管理部をさらに備える態様とするのが好ましい。
上記構成によれば、メンテナンス管理部は、センサ重要度に基づいて、センサをメンテナンスするための保守スケジュール、または、センサの在庫数を示す在庫データを生成する。例えば、メンテナンス管理部は、センサ重要度が高ければ、センサの点検時間が長くなるように保守スケジュールを生成する。一方、メンテナンス管理部は、センサ重要度が低ければ、センサの点検時間が短くなるように保守スケジュールを生成する。これにより、管理者は、生成された保守スケジュールに従って、センサの保守を行うことが可能となる。また、例えば、メンテナンス管理部は、センサ重要度が高ければ、センサの在庫数が多くなるように在庫データを生成する。一方、メンテナンス管理部は、センサ重要度が低ければ、センサの在庫数が少なくなるように在庫データを生成する。これにより、管理者は、生成された在庫データに従って、センサの在庫数を用意することが可能となる。
上記目的を達成するために本発明におけるセンサ評価方法は、複数のセンサと、前記複数のセンサの少なくとも１つから得られる時系列のセンサデータを用いた分析サービスを提供するサービス実行部を備える分析システムとを含むネットワークに接続され、前記分析サービスと所定の関係を有する事象の経時的変化を示す時系列データが前記分析システムに対応付けて記録された時系列データ記録部を備えるコンピュータが実行するセンサ評価方法であって、前記コンピュータが備えるセンサ関連度算出部が、前記時系列データが示す事象の経時的変化と、前記サービス実行部が分析サービスを提供する際に用いたセンサデータの時系列とを同一の期間において比較することにより、前記時系列データに対する前記センサデータの関連の度合いを示すセンサ関連度を算出するセンサ関連度算出工程と、前記コンピュータが備えるセンサ重要度算出部が、前記センサ関連度算出工程により算出されたセンサ関連度を指標としてセンサ重要度を算出し、算出したセンサ重要度をセンサ重要度記録部へ記録するセンサ重要度算出工程とを含むことを特徴とする。
上記目的を達成するために本発明におけるセンサ評価方法は、複数のセンサと、前記複数のセンサの少なくとも１つから得られるセンサデータを用いた分析サービスを提供するサービス実行部を備える分析システムと、予め定められた機能を実行する複数の業務システムとを含むネットワークに接続されたコンピュータが実行するセンサ評価方法であって、前記コンピュータが備えるセンサ参照度算出部が、前記センサから得られるセンサデータを参照した業務システムの数、前記センサから得られるセンサデータを参照した業務システムのアクセス状況、および、前記センサから得られるセンサデータを参照した業務システムの性能状況の少なくとも１つに基づいて、前記サービス実行部が分析サービスを提供する際に用いたセンサデータが参照された度合いを示すセンサ参照度を算出するセンサ参照度算出工程と、前記コンピュータが備えるセンサ重要度算出部が、前記センサ参照度算出工程により算出されたセンサ参照度を指標としてセンサ重要度を算出し、算出したセンサ重要度をセンサ重要度記録部へ記録するセンサ重要度算出工程とを含むことを特徴とする。
上記目的を達成するために本発明におけるセンサ評価プログラムは、複数のセンサと、前記複数のセンサの少なくとも１つから得られる時系列のセンサデータを用いた分析サービスを提供するサービス実行部を備える分析システムとを含むネットワークに接続され、前記分析サービスと所定の関係を有する事象の経時的変化を示す時系列データが前記分析システムに対応付けて記録された時系列データ記録部を備えるコンピュータに処理を実行させるセンサ評価プログラムであって、前記時系列データが示す事象の経時的変化と、前記サービス実行部が分析サービスを提供する際に用いたセンサデータの時系列とを同一の期間において比較することにより、前記時系列データに対する前記センサデータの関連の度合いを示すセンサ関連度を算出するセンサ関連度算出処理と、前記センサ関連度算出処理により算出されたセンサ関連度を指標としてセンサ重要度を算出し、算出したセンサ重要度をセンサ重要度記録部へ記録するセンサ重要度算出処理とを前記コンピュータに実行させることを特徴とする。
上記目的を達成するために本発明におけるセンサ評価プログラムは、複数のセンサと、前記複数のセンサの少なくとも１つから得られるセンサデータを用いた分析サービスを提供するサービス実行部を備える分析システムと、予め定められた機能を実行する複数の業務システムとを含むネットワークに接続されたコンピュータに処理を実行させるセンサ評価プログラムであって、前記センサから得られるセンサデータを参照した業務システムの数、前記センサから得られるセンサデータを参照した業務システムのアクセス状況、および、前記センサから得られるセンサデータを参照した業務システムの性能状況の少なくとも１つに基づいて、前記サービス実行部が分析サービスを提供する際に用いたセンサデータが参照された度合いを示すセンサ参照度を算出するセンサ参照度算出処理と、前記センサ参照度算出処理により算出されたセンサ参照度を指標としてセンサ重要度を算出し、算出したセンサ重要度をセンサ重要度記録部へ記録するセンサ重要度算出処理とを前記コンピュータに実行させることを特徴とする。
なお、本発明におけるサービス評価方法およびサービス評価プログラムは、上記のサービス評価システムと同様の効果を得る。
以上のように、本発明のセンサ評価システム、センサ評価方法、および、センサ評価プログラムは、ネットワークにセンサあるいは分析システムが動的に追加・削除された場合であっても、手間をかけることなくセンサ重要度を算出することが可能であるという効果を奏する。
以下、本発明のより具体的な実施形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
[実施の形態１]
図１は、本実施形態に係るセンサ評価システム１の構成を、これを含むシステム全体の構成と共に示すブロック図である。図１に示すセンサ評価システム１は、ネットワークＮに接続されている。本実施形態においては、一例として、ネットワークＮがインターネットである場合について説明するが、ネットワークＮの種類は特に限定するものではなく、イーサネット（登録商標）、無線ＬＡＮ、その他のコンピュータネットワーク等であってもよい。
ネットワークＮには、センサ制御部２ａ〜２ｃをそれぞれ備えるセンサ３ａ〜３ｃと、分析システム４ａ，４ｂとが接続されている。センサ３ａ〜３ｃは、物理量（例えば、光、圧力、変位、温度、湿度等）の情報、化学量（例えば、ガス、イオン、生体物質等）の情報、または、情報処理において生成される情報（例えば、各種のログデータ、ＰＯＳレジ情報、通信パケット解析情報等）を検出し、検出した情報をセンサデータとして出力するデバイスである。例えば、センサ３ａ〜３ｃは、ビデオカメラ、プリンタ、スキャナ、ＰＯＳレジのバーコードリーダ、ブログの評判情報を提供するＣＧＭ（Consumer Generated Media）、ＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）タグ、ポテンショメータ、熱電対等であるが、センサの種類は特に限定されない。
本実施形態においては、一例として、センサ３ａがプリンタ、センサ３ｂが商品に付されたバーコードを読み取り可能なバーコードリーダ、センサ３ｃが店舗Ａに備えられたビデオカメラである場合について説明する。具体的には、センサ３ａがチケットの印刷枚数を示す時系列のセンサデータＸ１を出力し、センサ３ｂが店舗Ａにおける商品Ｂの入荷数を示す時系列のセンサデータＸ２を出力し、センサ３ｃが店舗Ａの顧客数を示す時系列のセンサデータＸ３を出力した場合について説明する。
分析システム４ａ，４ｂは、サービス実行部４０ａ，４０ｂをそれぞれ備える。それぞれのサービス実行部４０ａ，４０ｂは、センサ３ａ〜３ｃのうち少なくとも１つのセンサから得られるセンサデータを用いた分析サービスをユーザに対して提供する。本実施形態においては、サービス実行部４０ａは、時系列のセンサデータＸ１〜Ｘ３を用いて分析サービスをユーザに対して提供したものとする。なお、この分析サービスは、チケットの印刷枚数、商品Ｂの入荷数、および、店舗Ａの顧客数のそれぞれと、店舗Ａの売上高との関連性を分析するサービスである。また、本実施形態においては、サービス実行部４０ｂは、時系列のセンサデータＸ１，Ｘ２を用いて分析サービスをユーザに対して提供したものとする。なお、この分析サービスは、チケットの印刷枚数、および、商品Ｂの入荷数のそれぞれと、商品Ｂの在庫数との関連性を分析するサービスである。
なお、図１では、説明の簡略化のために、３つのセンサ３ａ〜３ｃ、および、２つの分析システム４ａ，４ｂが存在する場合を図示したが、ネットワークＮに接続されるセンサおよび分析システムの数は任意である。また、ネットワークＮには、センサ評価システム１、センサ３ａ〜３ｃ、および、分析システム４ａ，４ｂの他に、例えば、ＷＷＷサーバ、ＤＮＳサーバ、ＤＨＣＰサーバ、ユーザ端末等のコンピュータが接続されていてもよい。そして、このようなコンピュータにおいても、センサから得られるセンサデータを用いた分析サービスを提供するサービス実行部が備えられていてもよい。
（センサ評価システムの構成）
センサ評価システム１は、時系列データ記録部１１、センサデータ取得部１２、センサ関連度算出部１３、分析重要度記録部１４、センサ重要度算出部１５、センサ重要度記録部１６、シナリオ生成部１７、および、シナリオ管理部１８を備えている。
時系列データ記録部１１は、分析システム４ａ，４ｂのそれぞれを識別する識別データと、識別データのそれぞれに対応付けられた時系列データとを記録する。なお、時系列データは、分析サービスと所定の関係を有する事象の経時的変化を示すデータである。所定の関係を有するとは、分析サービスの分析結果と何かしらの関連性を有することをいう。つまり、時系列データは、分析システム４ａ，４ｂで提供される分析サービスと所定の関係を有する事象の経時的変化を示す時系列データであれば、例えば、分析システム４ａ，４ｂで提供される分析サービスの分析結果であってもよいし、センサ評価システム１の管理者によって入力されたデータであってもよく、特に限定されない。例えば、サービス実行部４０ａは、チケットの印刷枚数、商品Ｂの入荷数、および、店舗Ａの顧客数のそれぞれと、店舗Ａの売上高との関連性を分析するサービスを提供するので、分析システム４ａに対して、例えば、店舗Ａの売上高の推移や、店舗Ａで販売している商品Ｂの在庫数の遷移等を時系列データとすることができる。
本実施形態に係る時系列データ記録部１１には、分析システム４ａを示す識別データ「００１」と、この識別データに対応付けられた時系列データＹ１とが記録されている。また、時系列データ記録部１１には、分析システム４ｂを示す識別データ「００２」と、この識別データに対応付けられた時系列データＹ２とが記録されている。
図２は、本実施形態に係る時系列データ記録部１１に記録された時系列データＹ１，Ｙ２の一例をそれぞれ示す図である。図２（ａ）に示すように、時系列データＹ１は、店舗Ａにおいて、２００６年１月１日〜２００６年１２月３１日までの売上高を日毎に示すデータである。つまり、時系列データＹ１は、分析システム４ａのサービス実行部４０ａが提供する分析サービスと所定の関係を有する事象の経時的変化を示すデータである。また、図２（ｂ）に示すように、時系列データＹ２は、店舗Ａにおいて、２００６年１月１日〜２００６年１２月３１日までの商品Ｂの在庫数を日毎に示すデータである。つまり、時系列データＹ２は、分析システム４ｂのサービス実行部４０ｂが提供する分析サービスと所定の関係を有する事象の経時的変化を示すデータである。
センサデータ取得部１２は、分析システム４ａ，４ｂのサービス実行部４０ａ，４０ｂが分析サービスを提供する際に用いたセンサデータを、分析システム４ａ，４ｂのそれぞれから取得する。本実施形態においては、分析システム４ａのサービス実行部４０ａは、時系列のセンサデータＸ１〜Ｘ３を用いて分析サービスをユーザに対して提供しているので、センサデータ取得部１２は、分析システム４ａからセンサデータＸ１〜Ｘ３を取得する。また、本実施形態においては、分析システム４ｂのサービス実行部４０ｂは、時系列のセンサデータＸ１，Ｘ２を用いて分析サービスをユーザに対して提供しているので、センサデータ取得部１２は、分析システム４ｂからセンサデータＸ１，Ｘ２を取得する。
センサ関連度算出部１３は、時系列データＹ１が示す事象の経時的変化と、サービス実行部４０ａが分析サービスを提供する際に用いたセンサデータＸ１〜Ｘ３の時系列とを同一の幅を持った期間において比較することにより、時系列データＹ１に対するセンサデータＸ１〜Ｘ３の関連の度合いを示すセンサ関連度を算出する。具体的には、まず、センサ関連度算出部１３は、時系列データ記録部１１を参照し、時系列データ記録部１１から、分析システム４ａを示す識別データ「００１」に対応付けられた時系列データＹ１を抽出する。また、センサ関連度算出部１３は、分析システム４ａのサービス実行部４０ａが分析サービスを提供する際に用いたセンサデータＸ１〜Ｘ３をセンサデータ取得部１２から取得する。
センサ関連度算出部１３は、同一の期間において、時系列データＹ１が示す事象の経時的変化と、チケットの印刷枚数を示すセンサデータＸ１の時系列、店舗Ａにおける商品Ｂの入荷数を示すセンサデータＸ２の時系列、および、店舗Ａの顧客数を示すセンサデータＸ３の時系列のそれぞれとの相関性を示す相関係数を算出する。なお、相関係数は、一般に、−１〜＋１の間の実数値をとる係数であって、＋１に近ければ正の相関があり、−１に近ければ負の相関があり、０に近ければ相関は弱くなる。また、相関係数は、一般に、ＸとＹの共分散を、ＸとＹそれぞれの標準偏差で割ったものとして表される。センサ関連度算出部１３は、算出した相関係数に基づいて、センサ関連度を算出する。本実施形態においては、センサ関連度算出部１３は、算出した相関係数をそのままセンサ関連度とする。
センサ関連度算出部１３は、上記と同様に、時系列データＹ２が示す事象の経時的変化と、サービス実行部４０ｂが分析サービスを提供する際に用いたセンサデータＸ１，Ｘ２の時系列とを同一の期間において比較することにより、時系列データＹ２に対するセンサデータＸ１，Ｘ２の関連の度合いを示すセンサ関連度を算出する。図３は、本実施形態に係るセンサ関連度算出部１３が算出したセンサ関連度を説明するための図である。本実施形態においては、センサ関連度算出部１３は、図３に示すように、分析システム４ａにおいて、センサ３ａのセンサ関連度「０．６」、センサ３ｂのセンサ関連度「０．７」、および、センサ３ｃのセンサ関連度「０．９」をそれぞれ算出したものとする。また、センサ関連度算出部１３は、分析システム４ｂにおいて、センサ３ａのセンサ関連度「０．１」、および、センサ３ｂのセンサ関連度「０．７」をそれぞれ算出したものとする。
本実施形態においては、分析システム４ａにおいて、センサ３ｃのセンサ関連度が「０．９」であるので、店舗Ａの顧客数を示す時系列のセンサデータＸ３は、店舗Ａの売上高を日毎に示す時系列データＹ１に対して、直接的に影響を及ぼしているデータであるといえる。すなわち、時系列データＹ１は、店舗Ａの顧客数を示すセンサデータＸ３に連動するデータであるといえる。つまり、店舗Ａの顧客数が増えれば売上高が増加し、店舗Ａの顧客数が減れば売上高が減少する。一方、分析システム４ｂにおいて、センサ３ａのセンサ関連度が「０．１」であるので、チケットの印刷枚数を示す時系列のセンサデータＸ１は、店舗Ａにおける商品Ｂの在庫数を日毎に示す時系列データＹ２に対して、ほとんど影響を及ぼさないデータであるといえる。すなわち、時系列データＹ２は、チケットの印刷枚数を示す時系列のセンサデータＸ１にほとんど連動しないデータであるといえる。つまり、商品Ｂの在庫数は、チケットの印刷枚数に関わらず増減する。
分析重要度記録部１４は、分析システム４ａ，４ｂのそれぞれを識別する識別データと、識別データのそれぞれに対応付けられた分析システム４ａ，４ｂの重要度とを記録する。図４は、本実施形態に係る分析重要度記録部１４に記録されたデータの一例を示す図である。図４に示すように、分析重要度記録部１４には、分析システム４ａを示す識別データ「００１」と、この識別データに対応付けられた分析システム４ａの重要度「３」とが記録されている。また、分析重要度記録部１４には、分析システム４ｂを示す識別データ「００２」と、この識別データに対応付けられた分析システム４ｂの重要度「１」とが記録されている。なお、分析重要度記録部１４に記録された分析システム４ａ，４ｂの重要度は、センサ評価システム１の管理者によって予め設定されている。つまり、センサ評価システム１の管理者は、重要な分析サービスを提供する分析システムには重要度を高く設定し、あまり重要でない分析サービスを提供する分析システムには重要度を低く設定する。
センサ重要度算出部１５は、センサ関連度算出部１３により分析システム４ａ，４ｂのそれぞれについて算出されたセンサ関連度と、分析重要度記録部１４に分析システム４ａ，４ｂのそれぞれについて記録された分析システムの重要度とに基づいて、センサ重要度を算出する。具体的には、まず、センサ重要度算出部１５は、分析システム４ａにおける、センサ３ａのセンサ関連度「０．６」、センサ３ｂのセンサ関連度「０．７」、および、センサ３ｃのセンサ関連度「０．９」をセンサ関連度算出部１３から取得する。また、センサ重要度算出部１５は、分析重要度記録部１４を参照し、分析システム４ａを示す識別データ「００１」に対応付けられた分析システム４ａの重要度「３」を抽出する。センサ重要度算出部１５は、分析システム４ａにおける、センサ３ａのセンサ関連度「０．６」、センサ３ｂのセンサ関連度「０．７」、および、センサ３ｃのセンサ関連度「０．９」のそれぞれと、分析システム４ａの重要度「３」との積をとる。この結果、分析システム４ａにおいて、センサ３ａの算出結果は「１．８」、センサ３ｂの算出結果は「２．１」、および、センサ３ｃの算出結果は「２．７」となる。
センサ重要度算出部１５は、上記と同様に、分析システム４ｂにおける、センサ３ａのセンサ関連度「０．１」、および、センサ３ｂのセンサ関連度「０．７」をセンサ関連度算出部１３から取得する。また、センサ重要度算出部１５は、分析重要度記録部１４を参照し、分析システム４ｂを示す識別データ「００２」に対応付けられた分析システム４ｂの重要度「１」を抽出する。センサ重要度算出部１５は、分析システム４ｂにおける、センサ３ａのセンサ関連度「０．１」、および、センサ３ｂのセンサ関連度「０．７」のそれぞれと、分析システム４ｂの重要度「１」との積をとる。この結果、分析システム４ｂにおいて、センサ３ａの算出結果は「０．１」、および、センサ３ｂの算出結果は「０．７」となる。
センサ重要度算出部１５は、分析システム４ａにおけるセンサ３ａの算出結果「１．８」と、分析システム４ｂにおけるセンサ３ａの算出結果「０．１」との和をセンサ３ａのセンサ重要度とする。つまり、センサ３ａのセンサ重要度は「１．９」となる。また、センサ重要度算出部１５は、分析システム４ａにおけるセンサ３ｂの算出結果「２．１」と、分析システム４ｂにおけるセンサ３ｂの算出結果「０．７」との和をセンサ３ｂのセンサ重要度とする。つまり、センサ３ｂのセンサ重要度は「２．８」となる。さらに、センサ重要度算出部１５は、分析システム４ａにおけるセンサ３ｃの算出結果「２．７」をセンサ３ｃのセンサ重要度とする。センサ重要度算出部１５は、算出したセンサ重要度をセンサ重要度記録部１６へ記録する。
なお、上記では、センサ重要度算出部１５は、分析システム４ａにおける算出結果と、分析システム４ｂにおける算出結果との和をセンサ重要度とする例について説明したが、これに限定されない。例えば、分析システム４ａにおける算出結果と、分析システム４ｂにおける算出結果との積をセンサ重要度としてもよい。つまり、分析システム４ａにおけるセンサ関連度と、分析システム４ｂにおけるセンサ関連度とに基づいて、センサ重要度が算出できれば、特にその方法は限定されない。
センサ重要度記録部１６は、センサ重要度算出部１５により算出されたセンサ重要度を記録する。図５は、本実施形態に係るセンサ重要度記録部１６に記録されたデータの一例を示す図である。図５に示すように、センサ重要度記録部１６には、センサ３ａのセンサ重要度「１．９」、センサ３ｂのセンサ重要度「２．８」、および、センサ３ｃのセンサ重要度「２．７」が記録されている。
シナリオ生成部１７は、センサ３ａ〜３ｃの動作を、センサ重要度記録部１６に記録されたセンサ重要度に基づいて決定し、当該センサ３ａ〜３ｃの動作を示すシナリオデータを生成する。本実施形態においては、シナリオ生成部１７は、８：００〜１８：００の時間帯において、センサ３ａ〜３ｃの動作が待機状態になる時間帯、および、センサ３ａ〜３ｃの動作が動作状態になる時間帯を決定するシナリオデータを生成する場合について説明する。なお、待機状態は、センサ３ａ〜３ｃが備えるセンサ制御部２ａ〜２ｃの動作が一時的に停止されたスリープ状態であることをいう。動作状態は、センサ３ａ〜３ｂが備えるセンサ制御部２ａ〜２ｃの動作が通常の動作状態であることをいう。
具体的には、シナリオ生成部１７は、まず、センサ重要度記録部１６に記録されたセンサ重要度を抽出する。本実施形態においては、シナリオ生成部１７は、センサ３ａのセンサ重要度「１．９」、センサ３ｂのセンサ重要度「２．８」、および、センサ３ｃのセンサ重要度「２．７」を抽出する。シナリオ生成部１７は、３つのセンサ３ａ〜３ｃの中で最も重要度が高いセンサ３ｂに対して、最も短い待機時間を割り当てる。また、シナリオ生成部１７は、３つのセンサ３ａ〜３ｃの中で最も重要度が低いセンサ３ａに対して、最も長い待機時間を割り当てる。なお、シナリオ生成部１７は、センサ３ｃに対して、センサ３ａに割り当てた待機時間とセンサ３ｂに割り当てた待機時間との間の待機時間を割り当てる。なお、各センサ３ａ〜３ｃに割り当てる待機時間は、シナリオ生成部１７の図示しないメモリに予め記録されている。また、シナリオ生成部１７の図示しないメモリには、センサ重要度の高い順あるいは低い順に、待機時間を割り当てるべき時間帯が記録されている。
図６は、本実施形態に係るシナリオ生成部１７により生成されたシナリオデータの一例を示す図である。図６において矢印は時間軸を示している。図６に示すように、センサ３ａは、８：００〜１０：００、および、１６：００〜１８：００の時間帯において待機状態になり、それ以外の時間帯において動作状態になることを表している。また、センサ３ｂは、８：００〜９：００の時間帯において待機状態になり、それ以外の時間帯において動作状態になることを表している。さらに、センサ３ｃは、８：００〜９：００、および、１６：００〜１７：００の時間帯において待機状態になり、それ以外の時間帯において動作状態になることを表している。つまり、センサ３ａは、３つのセンサ３ａ〜３ｃのうち、最も重要度が低いセンサであるので、図６に示すシナリオデータにおいては、３つのセンサ３ａ〜３ｃの中で最も長い待機時間Ｔ１（４時間）が割り当てられている。一方、センサ３ｂは、３つのセンサ３ａ〜３ｃのうち、最も重要度が高いセンサであるので、図６に示すシナリオデータにおいては、３つのセンサ３ａ〜３ｃの中で最も短い待機時間Ｔ２（１時間）が割り当てられている。なお、センサ３ｃは、図６に示すシナリオデータにおいては、センサ３ａの待機時間Ｔ１とセンサ３ｂの待機時間Ｔ２との間の待機時間Ｔ３（２時間）が割り当てられている。シナリオ生成部１７は、生成したシナリオデータをシナリオ管理部１８に出力する。
シナリオ管理部１８は、シナリオ生成部１７により生成されたシナリオデータが示すセンサ３ａ〜３ｃの動作を、当該センサ３ａ〜３ｃに実行させるための制御命令を生成し、生成した制御命令が示す制御信号をセンサ３ａ〜３ｃに対して送信する。具体的には、シナリオ管理部１８は、各センサ３ａ〜３ｃが備えるセンサ制御部２ａ〜２ｃに対して制御信号を送信することにより、各センサ３ａ〜３ｃをシナリオデータのとおりに動作させる。例えば、センサ制御部２ａは、シナリオ管理部１８から送信された制御信号に基づいて、８：００〜１０：００、および、１６：００〜１８：００の時間帯において待機状態になり、それ以外の時間帯において動作状態になるように、センサ３ａを制御する。
ところで、上記のセンサ評価システム１は、パーソナルコンピュータ等の任意のコンピュータにプログラムをインストールすることによっても実現される。すなわち、上記のセンサデータ取得部１２、センサ関連度算出部１３、センサ重要度算出部１５、シナリオ生成部１７、および、シナリオ管理部１８は、コンピュータのＣＰＵがこれらの機能を実現するプログラムに従って動作することによって具現化される。したがって、センサデータ取得部１２、センサ関連度算出部１３、センサ重要度算出部１５、シナリオ生成部１７、および、シナリオ管理部１８の機能を実現するためのプログラムまたはそれを記録した記録媒体も、本発明の一実施形態である。また、時系列データ記録部１１、分析重要度記録部１４、および、センサ重要度記録部１６は、コンピュータの内蔵記憶装置またはこのコンピュータからアクセス可能な記憶装置によって具現化される。
（センサ評価システムの動作）
次に、上記の構成に係るセンサ評価システム１の動作について、図７を参照しながら説明する。
図７は、センサ評価システム１の動作の一例を示すフローチャートである。すなわち、センサデータ取得部１２は、分析システム４ａ，４ｂのサービス実行部４０ａ，４０ｂが分析サービスを提供する際に用いたセンサデータを、分析システム４ａ，４ｂのそれぞれから取得する。具体的には、センサデータ取得部１２は、分析システム４ａから、チケットの印刷枚数を示す時系列のセンサデータＸ１、店舗Ａにおける商品Ｂの入荷数を示す時系列のセンサデータＸ２、および、店舗Ａの顧客数を示すセンサデータＸ３を取得する（Ｏｐ１）。また、センサデータ取得部１２は、分析システム４ｂから、チケットの印刷枚数を示す時系列のセンサデータＸ１、および、店舗Ａにおける商品Ｂの入荷数を示す時系列のセンサデータＸ２を取得する（Ｏｐ２）。
センサ関連度算出部１３は、時系列データ記録部１１を参照し、時系列データ記録部１１から、分析システム４ａを示す識別データ「００１」に対応付けられた時系列データＹ１を抽出する（Ｏｐ３）。また、センサ関連度算出部１３は、時系列データ記録部１１を参照し、時系列データ記録部１１から、分析システム４ｂを示す識別データ「００２」に対応付けられた時系列データＹ２を抽出する（Ｏｐ４）。センサ関連度算出部１３は、同一の期間において、Ｏｐ３にて抽出された時系列データＹ１が示す事象の経時的変化と、Ｏｐ１にて取得されたセンサデータＸ１〜Ｘ３の時系列との相関性を示す相関係数を算出する。センサ関連度算出部１３は、算出した相関係数をそのままセンサ関連度とする（Ｏｐ５）。また、センサ関連度算出部１３は、同一の期間において、Ｏｐ４にて抽出された時系列データＹ２が示す事象の経時的変化と、Ｏｐ２にて取得されたセンサデータＸ１，Ｘ２の時系列との相関性を示す相関係数を算出する。センサ関連度算出部１３は、算出した相関係数をそのままセンサ関連度とする（Ｏｐ６）。
センサ重要度算出部１５は、分析重要度記録部１４を参照し、分析システム４ａを示す識別データ「００１」に対応付けられた分析システム４ａの重要度「３」を抽出する（Ｏｐ７）。また、センサ重要度算出部１５は、分析重要度記録部１４を参照し、分析システム４ｂを示す識別データ「００２」に対応付けられた分析システム４ｂの重要度「１」を抽出する（Ｏｐ８）。センサ重要度算出部１５は、Ｏｐ５にて算出されたセンサ関連度と、Ｏｐ７にて抽出された分析システム４ａの重要度「３」との積を算出する（Ｏｐ９）。また、センサ重要度算出部１５は、Ｏｐ６にて算出されたセンサ関連度と、Ｏｐ８にて抽出された分析システム４ｂの重要度「１」との積を算出する（Ｏｐ１０）。センサ重要度算出部１５は、Ｏｐ９にて算出されたセンサ関連度と、Ｏｐ１０にて算出されたセンサ関連度との和を算出する。センサ重要度算出部１５は、算出した和をセンサ重要度とする（Ｏｐ１１）。センサ重要度算出部１５は、Ｏｐ１１にて算出されたセンサ重要度をセンサ重要度記録部１６へ記録する（Ｏｐ１２）。
シナリオ生成部１７は、センサ３ａ〜３ｃの動作を、Ｏｐ１２にてセンサ重要度記録部１６へ記録されたセンサ重要度に基づいて決定し、当該センサ３ａ〜３ｃの動作を示すシナリオデータを生成する（Ｏｐ１３）。シナリオ管理部１８は、Ｏｐ１３にて生成されたシナリオデータが示すセンサ３ａ〜３ｃの動作を、当該センサ３ａ〜３ｃに実行させるための制御命令を生成し、生成した制御命令が示す制御信号をセンサ３ａ〜３ｃに対して送信する（Ｏｐ１４）。
以上のように、本実施形態に係るセンサ評価システム１によれば、時系列データ記録部１１には、分析サービスと所定の関係を有する事象の経時的変化を示す時系列データが分析システムに対応付けて記録されている。センサ関連度算出部１３は、時系列データが示す事象の経時的変化と、サービス実行部４０ａ，４０ｂが分析サービスを提供する際に用いたセンサデータの時系列とを同一の期間において比較することにより、時系列データに対するセンサデータの関連の度合いを示すセンサ関連度を算出する。このように、センサ関連度を算出することにより、サービス実行部４０ａ，４０ｂが分析サービスを提供する際に用いたセンサデータが、この分析サービスと所定の関係を有する事象の経時的変化を示す時系列データに対してどの程度関連しているのかを定量的に示すデータとしてセンサ関連度が得られる。つまり、サービス実行部４０ａ，４０ｂが分析サービスを提供する際に用いたセンサデータが、この分析サービスにとってどの程度重要かを判断するための指標となるデータとしてセンサ関連度が得られることになる。そのため、センサ重要度算出部１５は、算出されたセンサ関連度を指標としてセンサ重要度を算出し、算出したセンサ重要度をセンサ重要度記録部１６へ記録することができる。これにより、ネットワークにセンサあるいは分析システムが動的に追加・削除された場合であっても、手間をかけることなくセンサ重要度を算出することが可能となる。
なお、上記した具体例は、本発明に係るセンサ評価システム１の好適な実施形態に過ぎず、例えば、センサ関連度算出部１３によるセンサ関連度の算出方法や、センサ重要度記録部１６に記録されたセンサ重要度の用い方等について、種々の変更が可能である。
（第１の変形例）
一例として、センサ関連度算出部１３によるセンサ関連度の他の算出方法を説明する。すなわち、センサ関連度算出部１３は、分析システム４ａにおいて、チケットの印刷枚数を示す時系列のセンサデータＸ１、店舗Ａにおける商品Ｂの入荷数を示すセンサデータＸ２、および、店舗Ａの顧客数を示すセンサデータＸ３のそれぞれと、時系列データＹ１との回帰分析を行う。つまり、センサ関連度算出部１３は、下記の（式１）におけるβが最小となるように、それぞれの回帰係数α１〜α３を算出する。センサ関連度算出部１３は、算出した回帰係数α１〜α３をそのままセンサ関連度とする。つまり、センサ関連度算出部１３は、分析システム４ａにおいて、センサ３ａのセンサ関連度を回帰係数α１、センサ３ｂのセンサ関連度を回帰係数α２、および、センサ３ｃのセンサ関連度を回帰係数α３とする。
Ｙ１＝α１×Ｘ１＋α２×Ｘ２＋α３×Ｘ３＋β ――― （式１）
センサ関連度算出部１３は、上記と同様に、分析システム４ｂにおいて、チケットの印刷枚数を示す時系列のセンサデータＸ１、および、店舗Ａにおける商品Ｂの入荷数を示すセンサデータＸ２のそれぞれと、時系列データＹ２との回帰分析を行う。つまり、センサ関連度算出部１３は、下記の（式２）におけるγが最小となるように、それぞれの回帰係数α４，α５を算出する。センサ関連度算出部１３は、算出した回帰係数α４，α５をそのままセンサ関連度とする。つまり、センサ関連度算出部１３は、分析システム４ｂにおいて、センサ３ａのセンサ関連度を回帰係数α４、および、センサ３ｂのセンサ関連度を回帰係数α５とする。
Ｙ２＝α４×Ｘ１＋α５×Ｘ２＋γ ――― （式２）
なお、センサ関連度算出部１３は、上記の（式１）を用いて回帰分析を行う際、センサデータＸ１〜Ｘ３を正規化しておくことが好ましい。これと同様に、センサ関連度算出部１３は、上記の（式２）を用いて回帰分析を行う際、センサデータＸ１，Ｘ２を正規化しておくことが好ましい。なお、正規化は、センサデータＸ１〜Ｘ３が、平均０、分散１となるように変換することをいう。これにより、例えば、センサデータＸ１〜Ｘ３がそれぞれ異なる尺度で表されたデータであっても、センサデータＸ１〜Ｘ３を正規化することによって、センサデータＸ１〜Ｘ３をそれぞれ同一の尺度で表したデータに変換することが可能となる。
なお、上記では、センサ関連度算出部１３は、回帰分析を用いることにより、センサ関連度を算出する例について説明したが、これに限定されない。例えば、センサ関連度算出部１３は、ＡＲＩＭＡモデル、状態遷移モデル、因子分析、主成分分析、共分散構造分析等を用いることにより、センサ関連度を算出するようにしてもよい。
（第２の変形例）
図８は、第２の変形例に係るセンサ評価システム１ａの構成を、これを含むシステム全体の構成と共に示すブロック図である。すなわち、第２の変形例に係るセンサ評価システム１ａは、図１に示すセンサ評価システム１に加えて、メンテナンス管理部１９を備えている。なお、図８において、図１と同様の機能を有する構成については、同じ参照符号を付記し、その詳細な説明を省略する。
メンテナンス管理部１９は、センサ重要度記録部１６に記録されたセンサ重要度に基づいて、センサ３ａ〜３ｃをメンテナンスするための保守スケジュールを生成する。第２の変形例においては、メンテナンス管理部１９は、８：００〜１８：００の時間帯において、センサ３ａ〜３ｃを点検する時間帯を決定する保守スケジュールを生成する場合について説明する。
具体的には、メンテナンス管理部１９は、まず、センサ重要度記録部１６に記録されたセンサ重要度を抽出する。本実施形態においては、メンテナンス管理部１９は、センサ３ａのセンサ重要度「１．９」、センサ３ｂのセンサ重要度「２．８」、および、センサ３ｃのセンサ重要度「２．７」を抽出する。メンテナンス管理部１９は、３つのセンサ３ａ〜３ｃの中で最も重要度が高いセンサ３ｂに対して、最も長い点検時間を割り当てる。また、メンテナンス管理部１９は、３つのセンサ３ａ〜３ｃの中で最も重要度が低いセンサ３ａに対して、最も短い点検時間を割り当てる。なお、メンテナンス管理部１９は、センサ３ｃに対して、センサ３ａに割り当てた点検時間とセンサ３ｂに割り当てた点検時間との間の点検時間を割り当てる。なお、各センサ３ａ〜３ｃに割り当てる点検時間は、メンテナンス管理部１９の図示しないメモリに予め記録されている。
図９は、第２の変形例に係るメンテナンス管理部１９により生成された保守スケジュールの一例を示す図である。図９において矢印は時間軸を示している。図９に示すように、センサ３ａは、８：００〜９：００の時間帯において点検されることを表している。また、センサ３ｂは、８：００〜１０：００、および、１６：００〜１８：００の時間帯において点検されることを表している。さらに、センサ３ｃは、８：００〜９：００、および、１６：００〜１７：００の時間帯において点検されることを表している。つまり、センサ３ａは、３つのセンサ３ａ〜３ｃのうち、最も重要度が低いセンサであるので、図９に示す保守スケジュールにおいては、３つのセンサ３ａ〜３ｃの中で最も短い点検時間Ｔ１（１時間）が割り当てられている。一方、センサ３ｂは、３つのセンサ３ａ〜３ｃのうち、最も重要度が高いセンサであるので、図９に示す保守スケジュールにおいては、３つのセンサ３ａ〜３ｃの中で最も長い点検時間Ｔ２（４時間）が割り当てられている。なお、センサ３ｃは、図９に示す保守スケジュールにおいては、センサ３ａの点検時間Ｔ１とセンサ３ｂの点検時間Ｔ２との間の点検時間Ｔ３（２時間）が割り当てられている。これにより、管理者は、生成された保守スケジュールに従って、センサの保守を行うことが可能となる。
また、メンテナンス管理部１９は、センサ重要度記録部１６に記録されたセンサ重要度に基づいて、センサ３ａ〜３ｃの在庫数を示す在庫データを生成する。図１０は、第２の変形例に係るメンテナンス管理部１９により生成された在庫数を示す在庫データの一例を示す図である。図１０に示すように、センサ３ａは、在庫数５個が割り当てられている。また、センサ３ｂは、在庫数２０個が割り当てられている。さらに、センサ３ｃは、在庫数１０個が割り当てられている。つまり、センサ３ａは、３つのセンサ３ａ〜３ｃのうち、最も重要度が低いセンサであるので、図１０に示す在庫データにおいては、３つのセンサ３ａ〜３ｃの中で最も少ない在庫数（５個）が割り当てられている。一方、センサ３ｂは、３つのセンサ３ａ〜３ｃのうち、最も重要度が高いセンサであるので、図１０に示す在庫データにおいては、３つのセンサ３ａ〜３ｃの中で最も多い在庫数（２０個）が割り当てられている。なお、センサ３ｃは、図１０に示す在庫データにおいては、センサ３ａの在庫数５個とセンサ３ｂの在庫数２０個との間の在庫数１０個が割り当てられている。これにより、管理者は、生成された在庫データに従って、センサの在庫を用意することが可能となる。
[実施の形態２]
図１１は、本実施形態に係るセンサ評価システム５の構成を、これを含むシステム全体の構成と共に示すブロック図である。すなわち、本実施形態に係るセンサ評価システム５は、図１に示す分析重要度記録部１４の代わりに、構成管理記録部５１、および、分析重要度算出部５２を備えている。また、本実施形態に係るネットワークＮには、複数の業務システム６ａ〜６ｅがさらに接続されている。ここで、販売システム６ａは、製品の販売を管理するためのシステムである。生産システム６ｂは、製品の生産を管理するためのシステムである。物流システム６ｃは、製品の物流を管理するためのシステムである。購買システム６ｅは、製品の購買を管理するためのシステムである。経理システム６ｆは、店舗の財務状態を管理するためのシステムである。なお、図１１では、説明の簡略化のために、５つの業務システム６ａ〜６ｅが存在する場合を図示したが、ネットワークＮに接続される業務システムの数は任意である。また、図１１において、図１と同様の機能を有する構成については、同じ参照符号を付記し、その詳細な説明を省略する。
構成管理記録部５１は、時系列データを参照した業務システム６ａ〜６ｅの数、時系列データを参照した業務システム６ａ〜６ｅのアクセス状況、および、時系列データを参照した業務システム６ａ〜６ｅの性能状況の少なくとも１つを含む構成管理データを記録する。図１２は、本実施形態に係る構成管理記録部５１に記録された構成管理データの一例を示す図である。図１２に示す構成管理データは、例えば、ＸＭＬ（Extensible Markup Language）用のスキーマ言語で記述されているが、構成管理データの記述形式については特に限定されない。
図１２に示すスキーマにおいて、構成管理データは、物理リソース情報、論理リソース情報、稼動サービス情報、設計情報、および、ユーザ情報に関連付けられている。
物理リソース情報は、業務システム６ａ〜６ｅを構成する実際の機器に関する情報である。物理リソース情報には、ハードウェア情報、ソフトウェア情報、および、アクセス情報が関連付けられている。性能状況を示すハードウェア情報は、個々の業務システム６ａ〜６ｅを構成するサーバ、ＣＰＵ、メモリ、ＨＤＤ等に関する情報の他に、業務システム６ａ〜６ｅの位置情報、業務システム６ａ〜６ｅに接続されているデバイスに関する情報等が含まれる。業務システム６ａ〜６ｅを構成するサーバ、ＣＰＵ、メモリ、ＨＤＤ等に関する情報は、例えば、業務システム６ａ〜６ｅを構成するサーバの台数、ＣＰＵのスペック、メモリの容量、ＨＤＤの容量等の情報である。性能状況を示すソフトウェア情報は、個々の業務システム６ａ〜６ｅにインストールされているソフトウェア（ＯＳ、パッケージソフトウェア等）に関する情報である。アクセス状況を示すアクセス情報は、複数の業務システム６ａ〜６ｅのうちどの業務システムがどの時系列データを参照したのかを示す情報である。また、アクセス情報は、時系列データを参照した業務システムの参照回数等も含む。
なお、本実施形態に係るアクセス情報は、販売システム６ａ、生産システム６ｂ、購買システム６ｄ、および、経理システム６ｅが、店舗Ａの売上高を日毎に示す時系列データＹ１を参照したことを表しているものとする。つまり、本実施形態においては、販売システム６ａ、生産システム６ｂ、購買システム６ｄ、および、経理システム６ｅが、時系列データＹ１を用いて任意の処理を行ったものとする。また、本実施形態に係るアクセス情報は、購買システム６ｄが、店舗Ａにおける商品Ｂの在庫数を日毎に示す時系列データＹ２を参照したことを表しているものとする。つまり、本実施形態においては、購買システム６ｄが、時系列データＹ２を用いて任意の処理を行ったものとする。
論理リソース情報は、上記の物理リソース情報を仮想化した情報である。このため、論理リソース情報には、物理リソース情報を仮想化した情報に加えて、仮想化した情報と物理リソース情報との間の対応関係を示すマッピング情報も含まれる。稼動サービス情報は、業務システム６ａ〜６ｅの運用段階におけるシステムの情報である。設計情報は、業務システム６ａ〜６ｅを運用するための運用ポリシーに関する情報である。運用ポリシーは、例えば、「販売システム６ａのプロセッサータイムが３０分以上に渡って４０％を超える異状を示している場合、販売システム６ａにサーバを１台追加する」等である。ユーザ情報は、ユーザにどのような権限が与えられているか等を示す情報である。
なお、構成管理記録部５１に記録された構成管理データは、センサ評価システム１の管理者によって予め設定されている。このため、例えば、業務システムを構成するサーバの台数が変更された場合、センサ評価システム１の管理者は、構成管理記録部５１に記録された構成管理データのハードウェア情報を、変更されたサーバの台数に更新する。また、例えば、業務システムを構成するサーバの台数が変更された場合、業務システムが構成管理記録部５１へ変更通知を送信することによって、構成管理記録部５１は、送信された変更通知に基づいて、構成管理データのハードウェア情報を、変更されたサーバの台数に更新するようにしてもよい。
分析重要度算出部５２は、構成管理記録部５１に記録された構成管理データに基づいて、分析システム４ａ，４ｂの重要度を、分析システム４ａ，４ｂのそれぞれについて算出する。本実施形態においては、分析重要度算出部５２は、構成管理データのアクセス情報に基づいて、分析システム４ａ，４ｂの重要度を算出する。具体的には、まず、分析重要度算出部５２は、構成管理データのアクセス情報に基づいて、売上高を示す時系列データＹ１を参照した業務システム６ａ〜６ｅの数を算出する。本実施形態に係るアクセス情報は、販売システム６ａ、生産システム６ｂ、購買システム６ｄ、および、経理システム６ｅが、時系列データＹ１を参照したことを表しているので、分析重要度算出部５２は、時系列データＹ１を参照した業務システムの数「４」を算出する。分析重要度算出部５２は、算出した業務システムの数「４」をそのまま分析システム４ａの重要度とする。また、本実施形態に係るアクセス情報は、購買システム６ｄが、時系列データＹ２を参照したことを表しているので、分析重要度算出部５２は、時系列データＹ２を参照した業務システムの数「１」を算出する。分析重要度算出部５２は、算出した業務システムの数「１」をそのまま分析システム４ｂの重要度とする。
次に、上記の構成に係るセンサ評価システム５の動作について、図１３を参照しながら説明する。
図１３は、センサ評価システム５の動作の一例を示すフローチャートである。図１３に示す処理において、Ｏｐ１〜Ｏｐ６、Ｏｐ９〜Ｏｐ１４は、図７に示すＯｐ１〜Ｏｐ６、Ｏｐ９〜Ｏｐ１４の処理と同様である。
Ｏｐ６の後、分析重要度算出部５２は、構成管理データのアクセス情報に基づいて、時系列データＹ１を参照した業務システムの数を算出する。本実施形態においては、分析重要度算出部５２は、算出した業務システムの数をそのまま分析システム４ａの重要度とする（Ｏｐ２１）。また、分析重要度算出部５２は、構成管理データのアクセス情報に基づいて、時系列データＹ２を参照した業務システムの数を算出する。本実施形態においては、分析重要度算出部５２は、算出した業務システムの数をそのまま分析システム４ｂの重要度とする（Ｏｐ２２）。
以上のように、本実施形態に係るセンサ評価システム５によれば、分析重要度算出部５２は、時系列データを参照した業務システムの数に基づいて、時系列データに対応付けられた分析システムの重要度を、分析システムのそれぞれについて算出する。例えば、分析重要度算出部５２は、時系列データを参照した業務システムの数が多ければ、この時系列データに対応付けられた分析システムの重要度が高くなるように分析システムの重要度を算出する。一方、分析重要度算出部５２は、時系列データを参照した業務システムの数が少なければ、この時系列データに対応付けられた分析システムの重要度が低くなるように分析システムの重要度を算出する。これにより、センサ重要度算出部１５は、分析システムのそれぞれについて算出された分析システムの重要度を考慮しながら、分析システムのそれぞれについて算出されたセンサ関連度に基づいて、センサ重要度を算出し、算出したセンサ重要度をセンサ重要度記録部１６へ記録することが可能となる。
なお、上記では、分析重要度算出部５２は、構成管理データのアクセス情報に基づいて、時系列データを参照した業務システムの数を算出し、算出した業務システムの数を分析システムの重要度とする例について説明したが、これに限定されない。例えば、分析重要度算出部５２は、構成管理データのハードウェア情報に基づいて、時系列データを参照した業務システムを構成するサーバの台数を算出し、算出したサーバの台数に基づいて、分析システムの重要度を算出するようにしてもよい。一例として、販売システム６ａを構成するサーバが３台、生産システム６ｂを構成するサーバが１０台であって、時系列データを参照した業務システムが販売システム６ａおよび生産システム６ｂであった場合、分析システムの重要度は、それぞれのサーバ台数の総和「１３」とする。つまり、業務システムを構成するサーバの台数が多い場合、その業務システムは、利用率の高いシステムであるといえる。これにより、時系列データを参照した業務システムの数を単に分析システムの重要度とする構成と比較して、個々の業務システムの重要度（上記では、業務システムを構成するサーバの台数）を考慮しながら、分析システムの重要度を算出することが可能となる。なお、サーバの台数の代わりに、業務システムを構成するＣＰＵのスペック、メモリ容量、ＨＤＤ容量等であってもよい。また、業務システムを構成するサーバの台数、ＣＰＵのスペック、メモリ容量、ＨＤＤ容量等に個別に得点を付与することにより、分析システムの重要度を算出してもよい。さらに、分析重要度算出部５２は、構成管理データのソフトウェア情報に基づいて、分析システムの重要度を算出してもよい。
[実施の形態３]
図１４は、本実施形態に係るセンサ評価システム７の構成を、これを含むシステム全体の構成と共に示すブロック図である。すなわち、本実施形態に係るセンサ評価システム７は、図１に示す時系列データ記録部１１の代わりに、構成管理記録部７１を備えている。また、本実施形態に係るセンサ評価システム７は、図１に示すセンサ関連度算出部１３の代わりに、センサ参照度算出部７２を備えている。また、本実施形態に係るネットワークＮには、実施の形態２で説明した複数の業務システム６ａ〜６ｅがさらに接続されている。なお、図１４において、図１と同様の機能を有する構成については、同じ参照符号を付記し、その詳細な説明を省略する。
構成管理記録部７１は、図１２に示す構成管理記録部５１に記録された構成管理データに加えて、センサから得られるセンサデータを参照した業務システムの数、センサから得られるセンサデータを参照した業務システムのアクセス状況、および、センサから得られるセンサデータを参照した業務システムの性能状況の少なくとも１つを含む構成管理データを記録する。構成管理記録部７１に記録された構成管理データは、図１２に示す構成管理データと同様、物理リソース情報、論理リソース情報、稼動サービス情報、設計情報、および、ユーザ情報に関連付けられている。また、物理リソース情報は、図１２に示す物理リソース情報と同様、ハードウェア情報、ソフトウェア情報、および、アクセス情報に関連付けられている。
なお、本実施形態に係るアクセス情報は、販売システム６ａが、センサ３ａから得られるセンサデータＸ１を参照したことを表しているものとする。つまり、本実施形態においては、販売システム６ａが、チケットの印刷枚数を示す時系列のセンサデータＸ１を用いて任意の処理を行ったものとする。また、本実施形態に係るアクセス情報は、販売システム６ａおよび購買システム６ｄが、センサ３ｂから得られるセンサデータＸ２を参照したことを表しているものとする。つまり、本実施形態においては、販売システム６ａおよび購買システム６ｄが、店舗Ａにおける商品Ｂの入荷数を示すセンサデータＸ２を用いて任意の処理を行ったものとする。さらに、本実施形態に係るアクセス情報は、販売システム６ａ、生産システム６ｂ、購買システム６ｄ、および、経理システム６ｅが、センサ３ｃから得られるセンサデータＸ３を参照したことを表しているものとする。つまり、本実施形態においては、販売システム６ａ、生産システム６ｂ、購買システム６ｄ、および、経理システム６ｅが、店舗Ａの顧客数を示すセンサデータＸ３を用いて任意の処理を行ったものとする。
センサ参照度算出部７２は、構成管理記録部７１に記録された構成管理データに基づいて、分析システム４ａのサービス実行部４０ａが分析サービスを提供する際に用いたセンサデータＸ１〜Ｘ３が参照された度合いを示すセンサ参照度を算出する。本実施形態においては、センサ参照度算出部７２は、構成管理データのアクセス情報に基づいて、センサ参照度を算出する。具体的には、まず、センサ参照度算出部７２は、構成管理データのアクセス情報に基づいて、センサ３ａから得られるセンサデータＸ１を参照した業務システム６ａ〜６ｅの数を算出する。本実施形態に係るアクセス情報は、販売システム６ａが、センサ３ａから得られるセンサデータＸ１を参照したことを表しているので、センサ参照度算出部７２は、センサ３ａから得られるセンサデータＸ１を参照した業務システムの数「１」を算出する。センサ参照度算出部７２は、算出した業務システムの数「１」をそのままセンサ３ａのセンサ参照度とする。また、本実施形態に係るアクセス情報は、販売システム６ａおよび購買システム６ｄが、センサ３ｂから得られるセンサデータＸ２を参照したことを表しているので、センサ関連度算出部７２は、センサ３ｂから得られるセンサデータＸ２を参照した業務システムの数「２」を算出する。センサ参照度算出部７２は、算出した業務システムの数「２」をそのままセンサ３ｂのセンサ参照度とする。さらに、本実施形態に係るアクセス情報は、販売システム６ａ、生産システム６ｂ、購買システム６ｄ、および、経理システム６ｅが、センサ３ｃから得られるセンサデータＸ３を参照したことを表しているので、センサ参照度算出部７２は、センサ３ｃから得られるセンサデータＸ３を参照した業務システムの数「４」をそのままセンサ３ｃのセンサ参照度とする。
センサ参照度算出部７２は、構成管理記録部７１に記録された構成管理データに基づいて、分析システム４ｂのサービス実行部４０ｂが分析サービスを提供する際に用いたセンサデータＸ１，Ｘ２が参照された度合いを示すセンサ参照度を算出する。図１５は、本実施形態に係るセンサ参照度算出部７２が算出したセンサ参照度を説明するための図である。本実施形態においては、センサ参照度算出部７２は、図１５に示すように、分析システム４ａにおいて、センサ３ａのセンサ参照度「１」、センサ３ｂのセンサ参照度「２」、および、センサ３ｃのセンサ参照度「４」をそれぞれ算出したものとする。また、センサ参照度算出部７２は、分析システム４ｂにおいて、センサ３ａのセンサ参照度「１」、および、センサ３ｂのセンサ参照度「２」をそれぞれ算出したものとする。
次に、上記の構成に係るセンサ評価システム７の動作について、図１６を参照しながら説明する。
図１６は、センサ評価システム７の動作の一例を示すフローチャートである。図１６に示す処理において、Ｏｐ１およびＯｐ２、Ｏｐ７〜Ｏｐ１４は、図７に示すＯｐ１およびＯｐ２、Ｏｐ７〜Ｏｐ１４の処理と同様である。
Ｏｐ２の後、センサ参照度算出部７２は、構成管理データのアクセス情報に基づいて、分析システム４ａにおけるセンサ参照度を算出する。本実施形態においては、センサ参照度算出部７２は、センサから得られるセンサデータを参照した業務システムの数をそのままセンサ参照度とする（Ｏｐ３１）。また、センサ参照度算出部７２は、構成管理データのアクセス情報に基づいて、分析システム４ｂにおけるセンサ参照度を算出する。本実施形態においては、センサ参照度算出部７２は、センサから得られるセンサデータを参照した業務システムの数をそのままセンサ参照度とする（Ｏｐ３２）。
以上のように、本実施形態に係るセンサ評価システム７によれば、センサ参照度算出部７２は、センサから得られるセンサデータを参照した業務システムの数に基づいて、サービス実行部４０ａ，４０ｂが分析サービスを提供する際に用いたセンサデータが参照された度合いを示すセンサ参照度を算出する。センサ参照度算出部７２は、例えば、センサから得られるセンサデータを参照した業務システムの数が多ければ、このセンサの参照度が高くなるようにセンサ参照度を算出する。一方、センサ参照度算出部７２は、センサから得られるセンサデータを参照した業務システムの数が少なければ、このセンサの参照度が低くなるようにセンサ参照度を算出する。このように、センサ参照度を算出することにより、サービス実行部４０ａ，４０ｂが分析サービスを提供する際に用いたセンサデータが、業務システム６ａ〜６ｅによってどの程度参照されたのかを定量的に示すデータとしてセンサ参照度が得られる。つまり、サービス実行部４０ａ，４０ｂが分析サービスを提供する際に用いたセンサデータが、この分析サービスにとってどの程度重要かを判断するための指標となるデータとしてセンサ参照度が得られることになる。そのため、センサ重要度算出部１５は、算出されたセンサ参照度を指標としてセンサ重要度を算出し、算出したセンサ重要度をセンサ重要度記録部１６へ記録することができる。これにより、ネットワークにセンサあるいは分析システムが動的に追加・削除された場合であっても、手間をかけることなくセンサ重要度を算出することが可能となる。
なお、上記では、センサ参照度算出部７２は、構成管理データのアクセス情報に基づいて、センサを参照した業務システムの数を算出し、算出した業務システムの数をセンサ参照度とする例について説明したが、これに限定されない。例えば、センサ参照度算出部７２は、構成管理データのハードウェア情報に基づいて、センサを参照した業務システムを構成するサーバの台数を算出し、算出したサーバの台数に基づいて、センサ参照度を算出するようにしてもよい。一例として、販売システム６ａを構成するサーバが３台、生産システム６ｂを構成するサーバが１０台であって、センサを参照した業務システムが販売システム６ａおよび生産システム６ｂであった場合、センサ参照度は、それぞれのサーバ台数の総和「１３」とする。つまり、業務システムを構成するサーバの台数が多い場合、その業務システムは、利用率の高いシステムであるといえる。これにより、センサを参照した業務システムの数を単にセンサ参照度とする構成と比較して、個々の業務システムの重要度（上記では、業務システムを構成するサーバの台数）を考慮しながら、センサ参照度を算出することが可能となる。なお、サーバの台数の代わりに、業務システムを構成するＣＰＵのスペック、メモリ容量、ＨＤＤ容量等であってもよい。また、業務システムを構成するサーバの台数、ＣＰＵのスペック、メモリ容量、ＨＤＤ容量等に個別に得点を付与することにより、センサの参照度を算出してもよい。さらに、センサ参照度算出部７２は、構成管理データのソフトウェア情報に基づいて、センサ参照度を算出してもよい。
[実施の形態４]
図１７は、本実施形態に係るセンサ評価システム８の構成を、これを含むシステム全体の構成と共に示すブロック図である。すなわち、本実施形態に係るセンサ評価システム８は、図１４に示す分析重要度記録部１４の代わりに、分析重要度算出部８１を備えている。なお、図１７において、図１４と同様の機能を有する構成については、同じ参照符号を付記し、その詳細な説明を省略する。
分析重要度算出部８１は、構成管理記録部５１に記録された構成管理データに基づいて、分析システム４ａ，４ｂの重要度を、分析システム４ａ，４ｂのそれぞれについて算出する。本実施形態においては、分析重要度算出部８１は、構成管理データのアクセス情報に基づいて、分析システム４ａ，４ｂの重要度を算出する。具体的には、まず、分析重要度算出部８１は、構成管理データのアクセス情報に基づいて、時系列データＹ１を参照した業務システム６ａ〜６ｅの数を算出する。本実施形態においては、分析重要度算出部８１は、算出した業務システムの数をそのまま分析システム４ａの重要度とする。また、分析重要度算出部８１は、構成管理データのアクセス情報に基づいて、時系列データＹ２を参照した業務システム６ａ〜６ｅの数を算出する。本実施形態においては、分析重要度算出部８１は、算出した業務システムの数をそのまま分析システム４ｂの重要度とする。
次に、上記の構成に係るセンサ評価システム８の動作について、図１８を参照しながら説明する。
図１８は、センサ評価システム８の動作の一例を示すフローチャートである。図１８に示す処理において、Ｏｐ１およびＯｐ２、Ｏｐ３１およびＯｐ３２、Ｏｐ９〜Ｏｐ１４は、図１６に示すＯｐ１およびＯｐ２、Ｏｐ３１およびＯｐ３２、Ｏｐ９〜Ｏｐ１４の処理と同様である。
Ｏｐ３２の後、分析重要度算出部８１は、構成管理データのアクセス情報に基づいて、時系列データＹ１を参照した業務システムの数を算出する。本実施形態においては、分析重要度算出部８１は、算出した業務システムの数をそのまま分析システム４ａの重要度とする（Ｏｐ４１）。また、分析重要度算出部８１は、構成管理データのアクセス情報に基づいて、時系列データＹ２を参照した業務システムの数を算出する。本実施形態においては、分析重要度算出部８１は、算出した業務システムの数をそのまま分析システム４ｂの重要度とする（Ｏｐ４２）。
以上のように、本実施形態に係るセンサ評価システム８によれば、分析重要度算出部８１は、時系列データを参照した業務システムの数に基づいて、時系列データに対応付けられた分析システムの重要度を、分析システムのそれぞれについて算出する。例えば、分析重要度算出部８１は、時系列データを参照した業務システムの数が多ければ、この時系列データに対応付けられた分析システムの重要度が高くなるように分析システムの重要度を算出する。一方、分析重要度算出部８１は、時系列データを参照した業務システムの数が少なければ、この時系列データに対応付けられた分析システムの重要度が低くなるように分析システムの重要度を算出する。これにより、センサ重要度算出部１５は、分析システムのそれぞれについて算出された分析システムの重要度を考慮しながら、分析システムのそれぞれについて算出されたセンサ参照度に基づいて、センサ重要度を算出し、算出したセンサ重要度をセンサ重要度記録部１６へ記録することが可能となる。
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明の適用範囲は、上記実施形態に限られない。また、物理的または化学的な事象を検出するセンサで提供されるデータの他の例として、生体計測により得られるデータ（眼球運動を表すデータ、床反力系、筋電図等）、モーションキャプチャリングデータ、加速度データ、ＣＰＵ負荷、ＧＰＳデータ等が挙げられる。情報処理において生成される情報で示される事象を検出するセンサで提供されるデータの他の例として、Ｗｅｂアクセスのパターンを表すデータ、Ｗｅｂサイトの広告効果を示すデータ、ユーザによる入力操作の傾向を示すデータ、通信パケット量、トランザクション数等が挙げられる。
以上の実施の形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
複数のセンサと、前記複数のセンサの少なくとも１つから得られる時系列のセンサデータを用いた分析サービスを提供するサービス実行部を備える分析システムとを含むネットワークに接続されたセンサ評価システムであって、
前記分析サービスと所定の関係を有する事象の経時的変化を示す時系列データが前記分析システムに対応付けて記録された時系列データ記録部と、
前記時系列データが示す事象の経時的変化と、前記サービス実行部が分析サービスを提供する際に用いたセンサデータの時系列とを同一の期間において比較することにより、前記時系列データに対する前記センサデータの関連の度合いを示すセンサ関連度を算出するセンサ関連度算出部と、
前記センサ関連度算出部により算出されたセンサ関連度を指標としてセンサ重要度を算出し、算出したセンサ重要度をセンサ重要度記録部へ記録するセンサ重要度算出部とを備えたことを特徴とするセンサ評価システム。
（付記２）
前記分析システムが複数存在し、前記複数の分析システムのそれぞれを識別する識別データと、前記識別データのそれぞれに対応付けられた分析システムの重要度とが記録された分析重要度記録部をさらに備え、
前記センサ重要度算出部は、前記センサ関連度算出部により分析システムのそれぞれについて算出されたセンサ関連度と、前記分析重要度記録部に分析システムのそれぞれについて記録された分析システムの重要度とに基づいて、センサ重要度を算出し、算出したセンサ重要度をセンサ重要度記録部へ記録する、付記１に記載のセンサ評価システム。
（付記３）
前記ネットワークには、予め定められた機能を実行する複数の業務システムがさらに含まれており、
前記分析システムが複数存在し、前記時系列データを参照した業務システムの数、前記時系列データを参照した業務システムのアクセス状況、および、前記時系列データを参照した業務システムの性能状況の少なくとも１つに基づいて、前記時系列データに対応付けられた分析システムの重要度を、前記分析システムのそれぞれについて算出する分析重要度算出部をさらに備え、
前記センサ重要度算出部は、前記センサ関連度算出部により分析システムのそれぞれについて算出されたセンサ関連度と、前記分析重要度算出部により分析システムのそれぞれについて算出された分析システムの重要度とに基づいて、センサ重要度を算出し、算出したセンサ重要度をセンサ重要度記録部へ記録する、付記１に記載のセンサ評価システム。
（付記４）
前記センサ関連度算出部は、前記時系列データが示す事象の経時的変化と、前記サービス実行部が分析サービスを提供する際に用いたセンサデータの時系列との相関性を示す相関係数を算出し、算出した相関係数に基づいて、センサ関連度を算出する、付記１〜３のいずれか一項に記載のセンサ評価システム。
（付記５）
前記センサ関連度算出部は、前記時系列データが示す事象の経時的変化と、前記サービス実行部が分析サービスを提供する際に用いたセンサデータの時系列とを用いて回帰分析を行い、回帰分析を行った結果に基づいて、センサ関連度を算出する、付記１〜３のいずれか一項に記載のセンサ評価システム。
（付記６）
複数のセンサと、前記複数のセンサの少なくとも１つから得られるセンサデータを用いた分析サービスを提供するサービス実行部を備える分析システムと、予め定められた機能を実行する複数の業務システムとを含むネットワークに接続されたセンサ評価システムであって、
前記センサから得られるセンサデータを参照した業務システムの数、前記センサから得られるセンサデータを参照した業務システムのアクセス状況、および、前記センサから得られるセンサデータを参照した業務システムの性能状況の少なくとも１つに基づいて、前記サービス実行部が分析サービスを提供する際に用いたセンサデータが参照された度合いを示すセンサ参照度を算出するセンサ参照度算出部と、
前記センサ参照度算出部により算出されたセンサ参照度を指標としてセンサ重要度を算出し、算出したセンサ重要度をセンサ重要度記録部へ記録するセンサ重要度算出部とを備えたことを特徴とするセンサ評価システム。
（付記７）
前記分析システムが複数存在し、前記複数の分析システムのそれぞれを識別する識別データと、前記識別データのそれぞれに対応付けられた分析システムの重要度とが記録された分析重要度記録部をさらに備え、
前記センサ重要度算出部は、前記センサ参照度算出部により分析システムのそれぞれについて算出されたセンサ参照度と、前記分析重要度記録部に分析システムのそれぞれについて記録された分析システムの重要度とに基づいて、センサ重要度を算出し、算出したセンサ重要度をセンサ重要度記録部へ記録する、付記６に記載のセンサ評価システム。
（付記８）
前記分析システムが複数存在し、前記時系列データを参照した業務システムの数、前記時系列データを参照した業務システムのアクセス状況、および、前記時系列データを参照した業務システムの性能状況の少なくとも１つに基づいて、前記時系列データに対応付けられた分析システムの重要度を、前記分析システムのそれぞれについて算出する分析重要度算出部をさらに備え、
前記センサ重要度算出部は、前記センサ参照度算出部により分析システムのそれぞれについて算出されたセンサ参照度と、前記分析重要度算出部により分析システムのそれぞれについて算出された分析システムの重要度とに基づいて、センサ重要度を算出し、算出したセンサ重要度をセンサ重要度記録部へ記録する、付記６に記載のセンサ評価システム。
（付記９）
前記センサの動作を、前記センサ重要度記録部に記録されたセンサ重要度に基づいて決定し、当該センサの動作を示すシナリオデータを生成するシナリオ生成部と、
前記シナリオ生成部により生成されたシナリオデータが示すセンサの動作を、当該センサに実行させるための制御命令を生成し、生成した制御命令が示す制御信号を前記センサに対して送信するシナリオ管理部とをさらに備える、付記１〜８のいずれか一項に記載のセンサ評価システム。
（付記１０）
前記センサ重要度記録部に記録されたセンサ重要度に基づいて、前記センサをメンテナンスするための保守スケジュール、または、前記センサの在庫数を示す在庫データを生成するメンテナンス管理部をさらに備える、付記１〜８のいずれか一項に記載のセンサ評価システム。
（付記１１）
複数のセンサと、前記複数のセンサの少なくとも１つから得られる時系列のセンサデータを用いた分析サービスを提供するサービス実行部を備える分析システムとを含むネットワークに接続され、
前記分析サービスと所定の関係を有する事象の経時的変化を示す時系列データが前記分析システムに対応付けて記録された時系列データ記録部を備えるコンピュータが実行するセンサ評価方法であって、
前記コンピュータが備えるセンサ関連度算出部が、前記時系列データが示す事象の経時的変化と、前記サービス実行部が分析サービスを提供する際に用いたセンサデータの時系列とを同一の期間において比較することにより、前記時系列データに対する前記センサデータの関連の度合いを示すセンサ関連度を算出するセンサ関連度算出工程と、
前記コンピュータが備えるセンサ重要度算出部が、前記センサ関連度算出工程により算出されたセンサ関連度を指標としてセンサ重要度を算出し、算出したセンサ重要度をセンサ重要度記録部へ記録するセンサ重要度算出工程とを含むことを特徴とするセンサ評価方法。
（付記１２）
複数のセンサと、前記複数のセンサの少なくとも１つから得られるセンサデータを用いた分析サービスを提供するサービス実行部を備える分析システムと、予め定められた機能を実行する複数の業務システムとを含むネットワークに接続されたコンピュータが実行するセンサ評価方法であって、
前記コンピュータが備えるセンサ参照度算出部が、前記センサから得られるセンサデータを参照した業務システムの数、前記センサから得られるセンサデータを参照した業務システムのアクセス状況、および、前記センサから得られるセンサデータを参照した業務システムの性能状況の少なくとも１つに基づいて、前記サービス実行部が分析サービスを提供する際に用いたセンサデータが参照された度合いを示すセンサ参照度を算出するセンサ参照度算出工程と、
前記コンピュータが備えるセンサ重要度算出部が、前記センサ参照度算出工程により算出されたセンサ参照度を指標としてセンサ重要度を算出し、算出したセンサ重要度をセンサ重要度記録部へ記録するセンサ重要度算出工程とを含むことを特徴とするセンサ評価方法。
（付記１３）
複数のセンサと、前記複数のセンサの少なくとも１つから得られる時系列のセンサデータを用いた分析サービスを提供するサービス実行部を備える分析システムとを含むネットワークに接続され、
前記分析サービスと所定の関係を有する事象の経時的変化を示す時系列データが前記分析システムに対応付けて記録された時系列データ記録部を備えるコンピュータに処理を実行させるセンサ評価プログラムであって、
前記時系列データが示す事象の経時的変化と、前記サービス実行部が分析サービスを提供する際に用いたセンサデータの時系列とを同一の期間において比較することにより、前記時系列データに対する前記センサデータの関連の度合いを示すセンサ関連度を算出するセンサ関連度算出処理と、
前記センサ関連度算出処理により算出されたセンサ関連度を指標としてセンサ重要度を算出し、算出したセンサ重要度をセンサ重要度記録部へ記録するセンサ重要度算出処理とを前記コンピュータに実行させることを特徴とするセンサ評価プログラム。
（付記１４）
複数のセンサと、前記複数のセンサの少なくとも１つから得られるセンサデータを用いた分析サービスを提供するサービス実行部を備える分析システムと、予め定められた機能を実行する複数の業務システムとを含むネットワークに接続されたコンピュータに処理を実行させるセンサ評価プログラムであって、
前記センサから得られるセンサデータを参照した業務システムの数、前記センサから得られるセンサデータを参照した業務システムのアクセス状況、および、前記センサから得られるセンサデータを参照した業務システムの性能状況の少なくとも１つに基づいて、前記サービス実行部が分析サービスを提供する際に用いたセンサデータが参照された度合いを示すセンサ参照度を算出するセンサ参照度算出処理と、
前記センサ参照度算出処理により算出されたセンサ参照度を指標としてセンサ重要度を算出し、算出したセンサ重要度をセンサ重要度記録部へ記録するセンサ重要度算出処理とを前記コンピュータに実行させることを特徴とするセンサ評価プログラム。
以上のように、本発明は、ネットワークにセンサあるいは分析システムが動的に追加・削除された場合であっても、手間をかけることなくセンサ重要度を算出することが可能なセンサ評価システム、センサ評価方法、または、センサ評価プログラムとして有用である。
本発明の第１の実施形態に係るセンサ評価システムの構成を、これを含むシステム全体の構成と共に示すブロック図である。 上記センサ評価システムにおける時系列データ記録部に記録された時系列データの一例をそれぞれ示す図である。 上記センサ評価システムにおけるセンサ関連度算出部が算出したセンサ関連度を説明するための図である。 上記センサ評価システムにおける分析重要度記録部に記録されたデータの一例を示す図である。 上記センサ評価システムにおけるセンサ重要度記録部に記録されたデータの一例を示す図である。 上記センサ評価システムにおけるシナリオ生成部により生成されたシナリオデータの一例を示す図である。 上記センサ評価システムの動作の一例を示すフローチャートである。 本発明の第２の変形例に係るセンサ評価システムの構成を、これを含むシステム全体の構成と共に示すブロック図である。 上記センサ評価システムにおけるメンテナンス管理部により生成された保守スケジュールの一例を示す図である。 上記センサ評価システムにおけるメンテナンス管理部により生成された在庫データの一例を示す図である。 本発明の第２の実施形態に係るセンサ評価システムの構成を、これを含むシステム全体の構成と共に示すブロック図である。 上記センサ評価システムにおける構成管理記録部に記録された構成管理データの一例を示す図である。 上記センサ評価システムの動作の一例を示すフローチャートである。 本発明の第３の実施形態に係るセンサ評価システムの構成を、これを含むシステム全体の構成と共に示すブロック図である。 上記センサ評価システムにおけるセンサ関連度算出部が算出したセンサの参照度を説明するための図である。 上記センサ評価システムの動作の一例を示すフローチャートである。 本発明の第４の実施形態に係るセンサ評価システムの構成を、これを含むシステム全体の構成と共に示すブロック図である。 上記センサ評価システムの動作の一例を示すフローチャートである。
符号の説明
１、１ａ、５、７、８ センサ評価システム
２ａ〜２ｃ センサ制御部
３ａ〜３ｃ センサ
４ａ、４ｂ 分析システム
４０ａ、４０ｂ サービス実行部
６ａ〜６ｅ 業務システム
１１ 時系列データ記録部
１３ センサ関連度算出部
１４ 分析重要度記録部
１５ センサ重要度算出部
１６ センサ重要度記録部
１７ シナリオ生成部
１８ シナリオ管理部
１９ メンテナンス管理部
５２、８１ 分析重要度算出部
７２ センサ参照度算出部
Ｎ ネットワーク

Claims (8)

  1. 複数のセンサと、前記複数のセンサの少なくとも１つから得られる時系列のセンサデータを用いた分析サービスを提供するサービス実行部を備える分析システムとを含むネットワークに接続されたセンサ評価システムであって、
    前記分析サービスと所定の関係を有する事象の経時的変化を示す時系列データが前記分析システムに対応付けて記録された時系列データ記録部と、
    前記時系列データが示す事象の経時的変化と、前記サービス実行部が分析サービスを提供する際に用いたセンサデータの時系列とを同一の期間において比較することにより、前記時系列データに対する前記センサデータの関連の度合いを示すセンサ関連度を算出するセンサ関連度算出部と、
    前記センサ関連度算出部により算出されたセンサ関連度を指標としてセンサ重要度を算出し、算出したセンサ重要度をセンサ重要度記録部へ記録するセンサ重要度算出部とを備えたことを特徴とするセンサ評価システム。
  2. 前記分析システムが複数存在し、前記複数の分析システムのそれぞれを識別する識別データと、前記識別データのそれぞれに対応付けられた分析システムの重要度とが記録された分析重要度記録部をさらに備え、
    前記センサ重要度算出部は、前記センサ関連度算出部により分析システムのそれぞれについて算出されたセンサ関連度と、前記分析重要度記録部に分析システムのそれぞれについて記録された分析システムの重要度とに基づいて、センサ重要度を算出し、算出したセンサ重要度をセンサ重要度記録部へ記録する、請求項１に記載のセンサ評価システム。
  3. 前記ネットワークには、予め定められた機能を実行する複数の業務システムがさらに含まれており、
    前記分析システムが複数存在し、前記時系列データを参照した業務システムの数、前記時系列データを参照した業務システムのアクセス状況、および、前記時系列データを参照した業務システムの性能状況の少なくとも１つに基づいて、前記時系列データに対応付けられた分析システムの重要度を、前記分析システムのそれぞれについて算出する分析重要度算出部をさらに備え、
    前記センサ重要度算出部は、前記センサ関連度算出部により分析システムのそれぞれについて算出されたセンサ関連度と、前記分析重要度算出部により分析システムのそれぞれについて算出された分析システムの重要度とに基づいて、センサ重要度を算出し、算出したセンサ重要度をセンサ重要度記録部へ記録する、請求項１に記載のセンサ評価システム。
  4. 前記センサ関連度算出部は、前記時系列データが示す事象の経時的変化と、前記サービス実行部が分析サービスを提供する際に用いたセンサデータの時系列との相関性を示す相関係数を算出し、算出した相関係数に基づいて、センサ関連度を算出する、請求項１〜３のいずれか一項に記載のセンサ評価システム。
  5. 複数のセンサと、前記複数のセンサの少なくとも１つから得られるセンサデータを用いた分析サービスを提供するサービス実行部を備える分析システムと、予め定められた機能を実行する複数の業務システムとを含むネットワークに接続されたセンサ評価システムであって、
    前記センサから得られるセンサデータを参照した業務システムの数、前記センサから得られるセンサデータを参照した業務システムのアクセス状況、および、前記センサから得られるセンサデータを参照した業務システムの性能状況の少なくとも１つに基づいて、前記サービス実行部が分析サービスを提供する際に用いたセンサデータが参照された度合いを示すセンサ参照度を算出するセンサ参照度算出部と、
    前記センサ参照度算出部により算出されたセンサ参照度を指標としてセンサ重要度を算出し、算出したセンサ重要度をセンサ重要度記録部へ記録するセンサ重要度算出部とを備えたことを特徴とするセンサ評価システム。
  6. 前記センサの動作を、前記センサ重要度記録部に記録されたセンサ重要度に基づいて決定し、当該センサの動作を示すシナリオデータを生成するシナリオ生成部と、
    前記シナリオ生成部により生成されたシナリオデータが示すセンサの動作を、当該センサに実行させるための制御命令を生成し、生成した制御命令が示す制御信号を前記センサに対して送信するシナリオ管理部とをさらに備える、請求項１〜５のいずれか一項に記載のセンサ評価システム。
  7. 複数のセンサと、前記複数のセンサの少なくとも１つから得られる時系列のセンサデータを用いた分析サービスを提供するサービス実行部を備える分析システムとを含むネットワークに接続され、
    前記分析サービスと所定の関係を有する事象の経時的変化を示す時系列データが前記分析システムに対応付けて記録された時系列データ記録部を備えるコンピュータが実行するセンサ評価方法であって、
    前記コンピュータが備えるセンサ関連度算出部が、前記時系列データが示す事象の経時的変化と、前記サービス実行部が分析サービスを提供する際に用いたセンサデータの時系列とを同一の期間において比較することにより、前記時系列データに対する前記センサデータの関連の度合いを示すセンサ関連度を算出するセンサ関連度算出工程と、
    前記コンピュータが備えるセンサ重要度算出部が、前記センサ関連度算出工程により算出されたセンサ関連度を指標としてセンサ重要度を算出し、算出したセンサ重要度をセンサ重要度記録部へ記録するセンサ重要度算出工程とを含むことを特徴とするセンサ評価方法。
  8. 複数のセンサと、前記複数のセンサの少なくとも１つから得られる時系列のセンサデータを用いた分析サービスを提供するサービス実行部を備える分析システムとを含むネットワークに接続され、
    前記分析サービスと所定の関係を有する事象の経時的変化を示す時系列データが前記分析システムに対応付けて記録された時系列データ記録部を備えるコンピュータに処理を実行させるセンサ評価プログラムであって、
    前記時系列データが示す事象の経時的変化と、前記サービス実行部が分析サービスを提供する際に用いたセンサデータの時系列とを同一の期間において比較することにより、前記時系列データに対する前記センサデータの関連の度合いを示すセンサ関連度を算出するセンサ関連度算出処理と、
    前記センサ関連度算出処理により算出されたセンサ関連度を指標としてセンサ重要度を算出し、算出したセンサ重要度をセンサ重要度記録部へ記録するセンサ重要度算出処理とを前記コンピュータに実行させることを特徴とするセンサ評価プログラム。
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Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07243906A (ja) 1994-03-08 1995-09-19 Bridgestone Corp 音源・振動源の寄与診断方法およびその装置
US6324290B1 (en) 1994-03-08 2001-11-27 Bridgestone Corporation Method and apparatus for diagnosing sound source and sound vibration source
US6598195B1 (en) * 2000-08-21 2003-07-22 General Electric Company Sensor fault detection, isolation and accommodation
JP2002157233A (ja) 2000-11-20 2002-05-31 Mitsubishi Electric Corp マルチセンサ処理装置
JP4298944B2 (ja) 2001-10-18 2009-07-22 オムロン株式会社 情報処理装置、センサネットワークシステム、情報処理プログラム、および情報処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
US6842719B1 (en) * 2003-02-26 2005-01-11 Kerien W. Fitzpatrick Real-time prediction and management of food product demand
US7852761B2 (en) * 2006-09-07 2010-12-14 Sap Ag Duty cycle control for networks of nodes
US20080077510A1 (en) * 2006-09-21 2008-03-27 Polymer Logistics Bv Method And System For Providing Security Surveillance And Shelf Monitoring Functions
US7696866B2 (en) * 2007-06-28 2010-04-13 Microsoft Corporation Learning and reasoning about the context-sensitive reliability of sensors

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