JP6838150B2 - データ名称分類支援装置及びデータ名称分類支援プログラム - Google Patents

Description

本発明は、データ名称分類支援装置及びデータ名称分類支援プログラムに関する。

従来、ビルに設けられた設備あるいはプラント機器などを含む機器の稼働状況を検出するために、当該機器にセンサ群が設けられている。センサ群が検出した検出値群は、様々な目的のための分析に用いることができる。例えば、より省エネルギーを実現する機器の運用方法を特定するための分析に用いることができる。

機器に対しては、温度センサ、湿度センサ、電圧センサ、電流センサ、圧力センサ、回転数センサ、加速度センサなど、様々な種類のセンサが設けられる場合があり、また、複数の機器に複数のセンサが設けられる場合がある。このような場合、分析内容に応じて、これらセンサ群の中から分析対象となるセンサを抽出する必要がある。

一般に、各センサの検出値に対して予めデータ名称が定義されており、分析対象となるセンサの抽出は、当該データ名称に基づいて行われる。過去においては、この抽出作業は分析者などのユーザによって手動で行われていたが、センサ群の数が膨大となる場合に当該抽出作業に多大な負担が掛かることに鑑み、従来、センサ群の中から分析対象となるセンサを自動抽出する技術が提案されている。

例えば、特許文献１には、センサの検出対象となる機器の種別に関する機器種別用語、センサの出力値の種別に関する信号種別用語、及び、機器が設定されている場所に関する設置場所用語を含むデータ名称を、形態素解析により各用語に分割し、用語とカテゴリ（機器種別カテゴリ、信号種別カテゴリ、設置場所カテゴリ）との関係を示す辞書情報に基づいて、分割した各用語に対してカテゴリを付与するデータ名称抽出装置が開示されている。当該データ名称抽出装置においては、ユーザがカテゴリを指定することで、指定されたカテゴリに該当するデータ名称が抽出される。

特開２０１４−２１５９０２号公報

機器に設けられたセンサ群の検出値に関する各データ名称が、複数の属性項目（例えば場所、設備種別、信号種別）に対する複数の属性名（例えば場所名、設備名、信号名）から構成される場合、当該データ名称を複数の属性名に適切に自動分類できることを前提とすれば、特定の属性項目に対する特定の属性名（例えば特定の場所名、特定の設備名、あるいは特定の信号名）をユーザが指定することで、データ名称群の中から、当該特定の属性項目に対する特定の属性名を有するデータ名称を抽出することが可能になる。

しかしながら、例えば、データ名称における使用用語のゆれ及び分類に用いる辞書情報が不十分であることなどに起因して、自動分類処理が正確性を欠く場合がある。すなわち、自動分類処理によってデータ名称を複数の属性名に適切に分類することができない場合がある。例えば、自動分類処理により場所名として分類された属性名に設備を示す用語が含まれてしまうなどする場合がある。

このような場合、自動分類処理が実行された分類済みのデータ名称に対して、ユーザによる複数の属性名の分類の手動修正が必要になる。

ここで、データ名称が複数存在する場合、当該手動修正のために手間及び時間がかかってしまうという問題があった。例えば、ユーザは、自動分類処理されたデータ名称群のうち、どのデータ名称に対して手動修正を行なえばよいのか特定するのが困難であるという問題があった。特に、データ名称群に含まれるデータ名称が数千あるいは数万といった膨大な数である場合、その問題がより顕著となる。あるいは、手動修正を要するデータ名称が複数存在する場合、手動修正作業自体に多大な手間及び時間がかかるという問題もあった。

本発明の目的は、複数の属性項目に対する複数の属性名から構成され、複数の属性名に自動分類されたデータ名称に対する、ユーザによる各属性名の分類の手動修正を支援することにある。

本発明は、機器に設けられたセンサ群の検出値に関する複数のデータ名称それぞれについて、前記データ名称を複数の用語に分割する形態素解析の処理結果と、各属性項目に属する用語が定義された辞書情報とに基づいて、複数の属性項目に対する複数の属性名に分類して分類済みデータ名称を生成する分類処理を実行する分類処理部と、前記辞書情報に基づいて、複数の前記分類済みデータ名称ぞれぞれについて、前記分類処理の精度に関する指標である信頼度を算出する信頼度算出部と、前記複数の分類済みデータ名称と、各分類済みデータ名称についての前記信頼度をユーザに提供するデータ提供部と、を備えることを特徴とするデータ名称分類支援装置である。

望ましくは、前記信頼度が信頼度閾値以下である前記分類済みデータ名称に対して、ユーザに当該分類済みデータ名称の各属性名への分類の修正を促すための修正推薦情報を付与する修正推薦情報処理部と、をさらに含み、前記データ提供部は、さらに、前記分類済みデータ名称に付与された前記修正推薦情報をユーザに提供する、ことを特徴とする。

望ましくは、ユーザ指示に基づいて、ユーザによって指定された前記分類済みデータ名称に対して個別的に各属性名への分類を修正する修正処理を実行する分類修正処理部と、前記分類修正処理部によって修正された前記分類済みデータ名称に対して、ユーザによって修正済みであることを示す修正済み情報を付与する修正情報処理部と、をさらに含み、前記データ提供部は、さらに、修正された前記分類済みデータ名称に付与された前記修正済み情報をユーザに提供する、ことを特徴とする。

望ましくは、前記修正情報処理部は、修正された前記分類済みデータ名称に対して、さらに、前記修正処理を実行した時刻である修正時刻、及び、前記修正処理を指示したユーザを示す修正者情報の少なくとも一方を付与し、前記データ提供部は、さらに、修正された前記分類済みデータ名称に付与された、前記修正時刻及び前記修正者情報の少なくとも一方をユーザに提供する、ことを特徴とする。

望ましくは、前記分類修正処理部は、前記修正処理が実行された前記分類済みデータ名称と同一のデータ名称を有する他の分類済みデータ名称に対して、当該修正処理と同内容の修正を行う、ことを特徴とする。

望ましくは、前記分類修正処理部は、前記修正処理が実行された前記分類済みデータ名称と類似するデータ名称を有する他の分類済みデータ名称に対して、当該修正処理に対応する内容の修正を行ってよいか否かをユーザに対して問い合わせ、当該ユーザが許可した場合に、当該他の分類済みデータ名称に対して当該修正処理に対応する内容の修正を行う、ことを特徴とする。

望ましくは、前記信頼度算出部は、前記分類済みデータ名称に対して前記修正処理が実行された場合に、当該分類済みデータ名称と類似するデータ名称を有する他の分類済みデータ名称の前記信頼度を低下させる、ことを特徴とする。

望ましくは、前記複数の属性項目は、前記センサが設置された場所、前記センサの検出対象となる機器の種別、及び、前記センサの検出値の種別を含む、ことを特徴とする。

また、本発明は、コンピュータを、機器に設けられたセンサ群の検出値に関する複数のデータ名称それぞれについて、前記データ名称を複数の用語に分割する形態素解析の処理結果と、各属性項目に属する用語が定義された辞書情報とに基づいて、複数の属性項目に対する複数の属性名に分類して分類済みデータ名称を生成する分類処理を実行する分類処理部と、前記辞書情報に基づいて、複数の前記分類済みデータ名称ぞれぞれについて、前記分類処理の精度に関する指標である信頼度を算出する信頼度算出部と、前記複数の分類済みデータ名称と、各分類済みデータ名称についての前記信頼度をユーザに提供するデータ提供部、として機能させることを特徴とするデータ名称分類支援プログラムである。

本発明によれば、複数の属性項目に対する複数の属性名から構成され、複数の属性名に自動分類されたデータ名称に対する、ユーザによる各属性名の分類の手動修正を支援することができる。

本実施形態に係るデータ名称分類支援システムの構成概略図である。 本実施形態に係るサーバの構成概略図である。 データ名称リストの例を示す図である。 辞書ＤＢの内容例を示すグラフである。 分類済みデータ名称リストの第１の例を示す図である。 ユーザ端末の表示部に表示される属性名指定画面の例を示す図である。 分類済みデータ名称リストの第２の例を示す図である。 分類済みデータ名称リストの第３の例を示す図である。 本実施形態に係るサーバの処理の流れを示す第１のフローチャートである。 本実施形態に係るサーバの処理の流れを示す第２のフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について説明する。

図１に、本実施形態に係るデータ名称分類支援システム１０の構成概略図が示されている。データ名称分類支援システム１０は、複数のセンサからなるセンサ群１２、データ名称分類支援装置としてのサーバ１４、及び、ユーザ端末１６を含んで構成されている。

本実施形態では、センサ群１２は、ビル１８内の各機器（設備）に設けられる。センサ群１２に含まれるセンサは、ビル１８内の機器に関する種々のパラメータ、特に、機器の稼働状況を判定するためのパラメータを検出するセンサである。センサ群１２に含まれる各センサとしては、例えば、温度センサ、湿度センサ、電圧センサ、電流センサ、圧力センサ、回転数センサ、加速度センサなど、様々な種類のセンサであってよい。

各センサは、ビル１８内に設けられた複数の機器に設けられる。１つの機器に複数のセンサが設けられてもよい。本実施形態におけるセンサ群１２は、数千から数万といった膨大な数のセンサを含んでいるものとする。

センサ群１２に含まれる各センサは、有線あるいは無線によってビル１８の中央監視装置２０に接続されており、各センサの検出値は逐次中央監視装置２０に送られる。各センサは、検出値を検出した時刻を取得可能であり、各センサは、検出値と、検出時刻を示す検出時刻情報と、自センサ（あるいは自センサが検出した検出値）を識別する情報（データＩＤ）とを関連付けて中央監視装置２０に送信する。以後、検出値と、検出時刻情報と、データＩＤとが関連付けられた情報を検出値情報と記載する。このようにして、中央監視装置２０には、ビル１８に設けられたセンサ群１２からの各検出値情報が集約される。なお、検出時刻は、中央監視装置２０が取得するようにしてもよい。すなわち、中央監視装置２０が各センサから検出値を受信した時刻を検出時刻として取得するようにしてもよい。

中央監視装置２０は、インターネットあるいはＬＡＮ（Local Area Network）などを含む通信回線２２を介してサーバ１４に通信可能に接続される。中央監視装置２０に集約されたセンサ群１２からの各検出値情報はサーバ１４へ送られる。

なお、中央監視装置２０はコンピュータであってよく、少なくとも、センサ群１２から各検出値情報を受信する受信部と、各検出値情報を記憶する記憶部と、各検出値情報をサーバ１４へ送信する送信部と、これらを制御する制御部とを備えていればよい。

サーバ１４は、サーバとして機能し得る程度の性能を有したコンピュータである。サーバ１４は、通信回線２２を介して中央監視装置２０及びユーザ端末１６と通信可能に接続される。サーバ１４の詳細については後述する。

ユーザ端末１６は、ビル１８内の機器の稼働状況を分析し、当該機器の運用に関する改善プランなどを提案する者（分析者あるいはプランナ）、あるいは、それらの者を支援する者であってデータ処理を行う者などを含むユーザが利用する端末である。ユーザ端末１６は、一般的なコンピュータであってよく、本実施形態ではパーソナルコンピュータである。あるいは、ユーザ端末１６は、スマートフォンあるいはタブレット端末のような携帯端末であってもよい。ユーザ端末１６は、ネットワークアダプタなどからなる通信部、液晶パネルなどからなる表示部、タッチパネルあるいはボタンなどからなる入力部、メモリなどからなる記憶部、及び、マイクロコンピュータなどからなる制御部を含んで構成される。

ユーザは、ユーザ端末１６を用いてサーバ１４にアクセスして各種情報、特にビル１８内の機器の稼働状況を分析するために必要なセンサ群１２の検出値を取得することができる。上述の通り、本実施形態ではセンサ群１２には数千から数万のセンサが含まれているところ、ユーザは分析内容に応じてセンサ群１２の中から適切な複数のセンサの検出値を抽出し、抽出した複数のセンサの抽出値に基づいて分析を行う。

図２に、サーバ１４の構成概略図が示されている。

通信部３０は、例えばネットワークアダプタなどから構成される。通信部３０は、中央監視装置２０及びユーザ端末１６と通信するためのものである。具体的には、通信部３０は、中央監視装置２０からセンサ群１２に関する各検出値情報を受信する機能、ユーザ端末１６からの接続要求を受信する機能、あるいは、各種情報をユーザ端末１６へ送信する機能を有する。

記憶部３２は、例えば、ハードディスク、ＲＯＭ（Read Only Memory）、あるいはＲＡＭ（Random Access Memory）などから構成される。記憶部３２には、サーバ１４の各部を動作させるためのデータ名称分類支援プログラムが記憶される。あるいは、記憶部３２には、各種制御データ、各種処理データが記憶される。さらに、図２に示されるように、記憶部３２には、検出値ＤＢ（データベース）３４、データ名称リスト３６、辞書ＤＢ３８、及び、分類結果リスト４０が記憶される。

検出値ＤＢ３４には、センサ群１２に関する検出値情報群が蓄積記憶される。具体的には、中央監視装置２０からセンサ群１２に関する各検出値情報を受信する度に、後述の制御部４２は、受信した検出値情報を検出値ＤＢ３４に格納する。これにより、センサ群１２に関する検出値情報群が検出値ＤＢ３４に蓄積記憶される。上述のように、検出値情報には、データＩＤ、検出時刻、及び検出値が含まれるから、検出値ＤＢ３４においては、データＩＤ、検出時刻、及び検出値が関連付けられて記憶される。

データ名称リスト３６は、センサ群１２に含まれる各センサの検出値を示すデータ名称群を含むリストである。本実施形態では、センサ毎にデータ名称が付与される。各データ名称は、複数の属性項目に対する複数の属性名から構成される。本実施形態では、各データ名称は、センサが設けられた場所を示す場所、センサの検出対象となる設備（機器）の種別（設備種別）、及び、センサの検出値の種別（信号種別）の３つの属性項目に対する３つの属性名、すなわち、場所名、設備名、及び信号名から構成される。

図３に、本実施形態におけるデータ名称リスト３６の例が示されている。本実施形態におけるデータ名称リスト３６においては、各センサ（あるいはセンサの検出値）に対応する各データ名称が一覧となっている。なお、各データ名称には、それを識別するための識別情報であるデータＩＤが関連付けられている。図３に示されたデータ名称リスト３６の一番目に示されるように、データ名称の一例としては、「Ｂ１Ｆ系統１空調機ＡＨＵ−１ＳＡ温度」である。このうち、「Ｂ１Ｆ」が場所名であり、「系統１空調機ＡＨＵ−１」が設備名であり、「ＳＡ温度」が信号名である。なお、図３に示されたデータ名称は、データ名称リスト３６の一部であり、実際には、データ名称リスト３６には、センサ群１２の数に応じた膨大な数のデータ名称群が含まれる。

各データ名称は、ユーザあるいはセンサを設置した業者など、様々な者（データ名称付与者）によって付与され得る。したがって、データ名称としては様々な名称が付与され得る。例えば、予め、「データ名称は場所名、設備名、及び信号名から構成すること」との決まりを定めておいた上で、各データ名称付与者がその決まりを遵守したとしても、データ名称における場所名、設備名、及び信号名の並び順が異なっていたり、あるいは同じ場所を示すにしても異なる用語が用いられたりすることが想定される。具体的には、例えば「１Ｆ」の「空調機」に設けられた「電力」センサの検出値を示すデータ名称に対して、あるデータ名称付与者は「１Ｆ空調機電力量」というデータ名称を付与し、他のデータ名称付与者は「空調機電力１階」というデータ名称を付与する場合が想定される。また、データ名称リスト３６に同一のデータ名称が含まれる場合もあり得る。

辞書情報としての辞書ＤＢ３８には、データ名称を構成する各属性項目に属する用語（単語）が定義されている。辞書ＤＢ３８は、後述のデータ名称処理部４４（より詳細には分類処理部５４）が、データ名称リスト３６内の各データ名称を各属性名（本実施形態では場所名、設備名、及び信号名）に分類する際、あるいは、後述の信頼度算出部５６が信頼度を算出する際に参照される。

図４に、本実施形態における辞書ＤＢ３８の内容の例が示されている。本実施形態では、各データ名称は場所、設備種別、及び信号種別の各属性項目に対する属性名から構成されるから、本実施形態における辞書ＤＢ３８には、図４に示す通り、場所、設備種別、及び信号種別それぞれに属する用語が定義されている。例えば、図４の辞書ＤＢ３８は、「Ｂ１Ｆ」、「１Ｆ」、「会議室」、及び「作業室」などの用語が属性項目「場所」に属すことを示し、「系統」、「空調機」、及び「電灯」などの用語が属性項目「設備種別」に属すことを示し、「ＳＡ」、「温度」、「状変値」、及び「電力量」などの用語が属性項目「信号種別」に属すことを示している。

また、辞書ＤＢ３８には、用語として、標準用語と、当該標準用語とは異なる用語であるが当該標準用語と同じ意味を表す同義語とが関連付けられて定義されている。同義語は、データ名称が様々なデータ名称付与者により付されることにより生じ得る用語のゆれを吸収するために用いられる。例えば、標準用語「Ｂ１Ｆ」には、当該標準用語「Ｂ１Ｆ」と同じ意味を示す同義語「地下１Ｆ」、「地下１階」、「Ｂ１」などが関連付けられている。

なお、辞書ＤＢ３８は、ユーザなどによって予め作成され記憶部３２に記憶されてよい。また、後述のように、辞書ＤＢ３８には後述のデータ名称処理部４４によって新たな用語が追加されることもできる。

分類結果リスト４０は、データ名称を構成する各属性名を区別して示す分類済みデータ名称のリスト（データベース）である。分類結果リスト４０は、後述のデータ名称処理部４４により生成されるものである。図５に、本実施形態における分類結果リスト４０の例が示されている。図５に示されるように、分類結果リスト４０においては、データ名称リスト３６に含まれていた各データＩＤ及び各データ名称に対して、分類された結果得られた各属性名である場所名、設備名、及び信号名が区別されて関連付けられている。当該場所名、設備名、信号名のセットが分類済みデータ名称である。例えば、図５に示された分類結果リスト４０の一番上のレコードを見てみると、データＩＤ「Ｄ０００１」及びデータ名称「Ｂ１Ｆ系統１空調機ＡＨＵ−１ＳＡ温度」に対して、分類済みデータ名称である場所名「Ｂ１Ｆ」、設備名「系統１空調機ＡＨＵ−１」、及び信号名「ＳＡ温度」のセットが関連付けられている。

なお、分類結果リスト４０においては、分類済みデータ名称に対して、信頼度、修正推薦フラグ、修正済みフラグ、修正時刻、及び修正者の各情報が付加されているが、これらの情報の詳細については後述する。

制御部４２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）などを含んで構成される。制御部４２は、記憶部３２に記憶されたデータ名称分類支援プログラムに従ってサーバ１４の各部の制御を行う。また、図２に示されるように、制御部４２は、データ名称処理部４４、データ抽出部４６、データ分析部４８、及びデータ提供部５０としても機能する。

データ名称処理部４４は、データ名称リスト３６に対して処理を行って分類結果リスト４０を生成する。具体的には、データ名称リスト３６に含まれる各データ名称について、複数の属性名に分類して分類済みデータ名称を生成する。また、データ名称処理部４４は、分類結果リスト４０の更新処理を行う。具体的には、分類結果リスト４０に含まれる各分類済みデータ名称に付与され得る信頼度、修正推薦フラグ、修正済みフラグ、修正時刻、修正者などの各種情報を更新する処理を行う。データ名称処理部４４の詳細については後述する。

データ抽出部４６は、ユーザから指定された特定の属性名に基づいて、分類結果リスト４０の中から、当該特定の属性名に該当する分類済みデータ名称を特定し、特定した分類済みデータ名称に関連付けられたデータＩＤを抽出する。

ユーザは、ユーザ端末１６を用いて特定の属性名を指定することができる。ユーザがユーザ端末１６を用いてサーバ１４にアクセスすると、ユーザ端末１６の表示部に属性名指定画面が表示される。

図６には、ユーザ端末１６の表示部に表示される属性名指定画面の例が示されている。属性名指定画面は、データ名称が有する複数の属性項目の１つである場所に対して、分類結果リスト４０に含まれる場所名のいずれかが選択できるようになっている。同様に、設備種別及び信号種別に対しても、分類結果リスト４０に含まれる設備名及び信号名のいずれかが選択できるようになっている。

当該属性名指定画面にて、ユーザが各属性項目に対する特定の属性名を選択すると、選択された属性名が指定される。図６の例では、場所として「Ｂ１Ｆ」が、設備種別として「系統空調機」が、信号種別として「ＳＡ温度」が指定されている。なお、ユーザは、必ずしも３つの属性項目に対する属性名を指定する必要はなく、一部の属性項目に対する属性名を指定するようにしてもよい。例えば、場所として「Ｂ１Ｆ」のみを選択するようにしてもよい。

例えば、図６の例が示すように、ユーザによって、場所名「Ｂ１Ｆ」、設備名「系統空調機」、信号名「ＳＡ温度」が指定された場合、データ抽出部４６は、分類結果リスト４０から、場所名「Ｂ１Ｆ」、設備名「系統空調機」、信号名「ＳＡ温度」を含む分類済みデータ名称を特定し、当該分類済みデータ名称に関連付けられたデータＩＤを抽出する。また、例えば、ユーザによって場所名「Ｂ１Ｆ」のみが指定された場合、データ抽出部４６は、設備種別及び信号種別に関係なく、場所名が「Ｂ１Ｆ」である全ての分類済みデータ名称のデータＩＤを抽出する。

次いで、データ抽出部４６は、検出値ＤＢ３４から抽出したデータＩＤに対応するセンサの検出値を抽出する。

データ分析部４８は、データ抽出部４６が抽出したセンサの検出値に基づいて、ビル１８内の機器の診断あるいは分析を行う。データ分析部４８は、ユーザからの指定に基づいて、種々の内容の分析を行うことができる。

データ提供部５０は、データ分析部４８による診断あるいは分析の結果を示す結果情報をユーザ端末１６に送信する制御を行う。これにより、結果情報がユーザに提供される。あるいは、詳細は後述するように、データ提供部５０は、データ名称処理部４４が生成あるいは更新した分類結果リスト４０をユーザ端末１６に送信してユーザに提供する処理を行う。

以下、データ名称処理部４４の詳細について説明する。図２に示される通り、データ名称処理部４４は、形態素解析部５２、分類処理部５４、信頼度算出部５６、修正推薦情報処理部５８、整列処理部６０、分類修正処理部６２、及び、修正情報処理部６４としての機能を有する。

形態素解析部５２は、データ名称リスト３６に含まれる各データ名称に対して形態素解析を行うことで、各データ名称を各用語に分割する。形態素解析については、既知の技術（例えば、ＭｅＣａｂなどの形態素解析ソフトウェア）を用いて行うことができる。例えば、形態素解析部５２は、図３に示すデータ名称リスト３６のうち一番目のレコードのデータ名称「Ｂ１Ｆ系統１空調機ＡＨＵ−１ＳＡ温度」に対して形態素解析を行うことで、当該データ名称を「Ｂ１Ｆ」、「系統１」、「空調機」、「ＡＨＵ−１」、「ＳＡ」、及び、「温度」の各用語に分割する。形態素解析部５２は、同様にして、その他のデータ名称についても各用語に分割する。

分類処理部５４は、形態素解析部５２の処理結果と、辞書ＤＢ３８とに基づいて、データ名称リスト３６に含まれる各データ名称を複数の属性項目に対する複数の属性名に分類して分類済みデータ名称を生成する分類処理を実行する。本実施形態では、各データ名称は場所名、設備名、及び信号名に分類される。

まず、分類処理部５４は、形態素解析部５２により分割された各用語のうち、辞書ＤＢ３８に定義されている用語については、辞書ＤＢ３８の定義に従って当該用語の属性項目を決定する。例えば、データ名称「Ｂ１Ｆ系統１空調機ＡＨＵ−１ＳＡ温度」の例において、辞書ＤＢ３８に、「Ｂ１Ｆ」が場所名であり、「系統」及び「空調機」が設備名であり、「ＳＡ」及び「温度」が信号名であることが定義されている場合を考える。この場合、分類処理部５４は、辞書ＤＢ３８に基づいて、「Ｂ１Ｆ」を属性項目「場所」に属するもの、すなわち場所名とする。同様に、分類処理部５４は、「系統」を含む「系統１」、及び「空調機」を設備名とし、「ＳＡ」及び「温度」を信号名とする。

ここまでの処理で、分類処理部５４は、当該データ名称は、場所名、設備名、信号名の順に並ぶものであることが把握できる。次いで、分類処理部５４は、データ名称の各属性名の並び順と、残りの用語（すなわち辞書ＤＢ３８に定義されていない用語）の位置とに基づいて、残りの用語の属性項目を決定する。本例では、残りの用語である「ＡＨＵ−１」の属性項目を決定する。本例では、「ＡＨＵ−１」の前に位置する「空調機」が設備名であり、「ＡＨＵ−１」の後に位置する「ＳＡ」が信号名であることが分かっているので、それらの間にある「ＡＨＵ−１」は、設備名又は信号名のいずれかであることが把握される。したがって、分類処理部５４は、「ＡＨＵ−１」を設備名又は信号名のいずれかに特定する。実際に「ＡＨＵ−１」は設備名に含まれるべき用語であり、ここでは「ＡＨＵ−１」が適切に設備名であると特定されたとする。

以上の処理により、データ名称の各用語の属性項目が決定される。そして、分類処理部５４は、決定された各用語の属性項目に従って、データ名称を複数の属性名に分類する。データ名称「Ｂ１Ｆ系統１空調機ＡＨＵ−１ＳＡ温度」の例では、「Ｂ１Ｆ（場所名）系統１（設備名）空調機（設備名）ＡＨＵ−１（設備名）ＳＡ（信号名）温度（信号名）」であるから、これらをまとめて、「Ｂ１Ｆ」を場所名、「系統１空調機ＡＨＵ−１」を設備名、「ＳＡ温度」を信号名とする。このようにして分類済みデータ名称が生成される。なお、この例では、「系統１」、「空調機」、及び「ＡＨＵ−１」の３つの用語が１つにまとめられて「系統１空調機ＡＨＵ−１」が設備名となっているが、これをまとめずに、当該分類済みデータ名称には設備名として「系統１」、「空調機」、及び「ＡＨＵ−１」の３つの用語を含むとするようにしてもよい。同様に、信号名を「ＳＡ」及び「温度」の２つの用語を含むものとしてもよい。もちろん、場所名が複数の用語を含む場合も同様である。

分類処理部５４は、データ名称リスト３６に含まれる各データ名称に対して上述の分類処理を実行し、各データ名称に対する分類済みデータ名称を生成する。これにより、分類結果リスト４０が生成される。

なお、上述の例では、辞書ＤＢ３８に含まれていない用語である「ＡＨＵ−１」が偶然にも適切に設備名に分類されたが、「ＡＨＵ−１」が信号名に分類されてしまう場合もある。このように、分類処理部５４による自動分類処理では、データ名称が必ずしも適切に複数の属性名に分類されない場合もある。

信頼度算出部５６は、辞書ＤＢ３８に基づいて、分類結果リスト４０に含まれる各分類済みデータ名称について、分類処理部５４による分類処理の精度に関する指標である信頼度を算出する。本実施形態では、信頼度算出部５６は、形態素解析部５２がデータ名称を分割することで得られた用語の数に対する、辞書ＤＢ３８に定義された用語の数の割合を信頼度として算出する。

図７の例に従って具体的に説明する。図７には、分類結果リスト４０の他の例が示されている。ここでは、辞書ＤＢ３８において、「３Ｆ」及び「会議室」が場所名であり、「電灯」が設備名であり、「電力量」が信号名であることが定義されているものとする。まず、データ名称「３Ｆ催事用電灯電力量」についてみると、当該データ名称は、形態素解析部５２により、「３Ｆ」、「催事用」、「電灯」、及び「電力量」の４つの用語に分割されている。その後、分類処理部５４により、図７に示すように、当該データ名称が、場所名「３Ｆ催事用」、設備名「電灯」、及び信号名「電力量」に分類されている。ここで、形態素解析部５２により分割された４つの用語のうち、辞書ＤＢ３８に定義された用語は３つ（「３Ｆ」、「電灯」、及び「電力量」）であり、辞書ＤＢ３８に定義されていない用語は１つ（「催事用」）であるから、その割合に応じて、信頼度算出部５６は、当該分類済みデータ名称に対する信頼度を３／４、すなわち「７５」と算出する。そして、分類結果リスト４０において、当該分類済みデータ名称に対して信頼度「７５」を関連付ける。

図７に示された他の分類済みデータ名称についても同様である。データ名称「３Ｆ厨房電灯電力量」については、形態素解析により「３Ｆ」、「厨房」、「電灯」、及び「電力量」の４つの用語に分割され、そのうち辞書ＤＢ３８に定義された用語は３つであるから、信頼度算出部５６は、当該分類済みデータ名称に対する信頼度を「７５」と算出する。データ名称「３Ｆ会議室電灯電力量」については、形態素解析により「３Ｆ」、「会議室」、「電灯」、及び「電力量」の４つの用語に分割され、そのうち全ての用語が辞書ＤＢ３８に定義されているから、信頼度算出部５６は、当該分類済みデータ名称に対する信頼度を「１００」と算出する。

なお、信頼度は、分類済みデータ名称の分類精度に関するあくまで指標であって、必ずしも分類精度を正確に示す値ではない。具体的には、辞書ＤＢ３８に登録されていない用語が適切な属性項目に分類されている場合は、正確に分類されているにも関わらず信頼度が低くなる。例えば、図７に示すデータ名称「３Ｆ厨房電灯電力量」に対応する分類済みデータ名称については、用語「厨房」が辞書ＤＢ３８に登録されていないために信頼度が「７５」となっているが、「厨房」は場所名に分類されており、これは実際に正しい分類である。逆に、正確に分類されていない場合に信頼度が高くなることはない。辞書ＤＢ３８に登録された用語は正しい属性項目に分類されるからである。したがって、信頼度は、分類済みデータ名称が正確に分類されている可能性を示す値であるとも言える。

修正推薦情報処理部５８は、信頼度算出部５６により算出された信頼度が、予め定められた信頼度閾値以下の分類済みデータ名称に対して、修正推薦情報としての修正推薦フラグを付与する。当該修正推薦フラグは、ユーザに対して当該分類済みデータ名称の各属性名への分類の手動修正を促すためのものである。信頼度閾値は、例えばユーザなどによって予め定められ記憶部３２に記憶されていてよい。本実施形態では、信頼度閾値は「６０」に設定されているものとする。すなわち、修正推薦情報処理部５８は、分類結果リスト４０において、信頼度が「６０」以下である分類済みデータ名称に対して修正推薦フラグ項目に対する値「１」を付与し、信頼度が「６０」より大きい分類済みデータ名称に対しては修正推薦フラグ項目に対しては値を付与しない。なお、後述のように、同一の分類済みデータ名称に対する信頼度は一定ではなく、種々の処理により変動し得る。したがって、修正推薦情報処理部５８は、一度付与した修正推薦フラグを削除する場合もある。

整列処理部６０は、分類結果リスト４０における各レコードの並び順を整列（ソート）する処理を行う。後述のように、分類結果リスト４０はユーザに提供されるが、整列処理部６０は、分類結果リスト４０がユーザに提供されたときに、ユーザがより見やすいよう、具体的には、目的とするデータ名称をより容易に発見できるように、各レコードをソートする。

具体的には、整列処理部６０は、分類済みデータ名称に基づいてソートを行う。まず、整列処理部６０は、データ名称を参照して、分類済みデータ名称が有する複数の属性名の並び順が同じデータ名称をまとめる処理を行う。その上で、分類済みデータ名称に同一の用語を含むレコードを近くにまとめる処理を行う。本実施形態では、整列処理部６０は、場所名、設備名、信号名の並び順が同じ分類済みデータ名称を有するレコードをまとめた上で、その中で、場所名、設備名、信号名の少なくとも１つにおいて同じ用語が含まれている分類済みデータ名称を有するレコードが近く位置するようにソートする。ここで、ソートの優先度は、場所名、設備名、信号名の順とする。具体的には、「３Ｆ電灯電力量」というデータ名称を有するレコードに対して、「１Ｆ電灯電力量」、「３Ｆ電灯温度」というデータ名称をそれぞれ有する２つのレコードを考えた場合、場所名が同じである「３Ｆ電灯温度」のデータ名称を有するレコードが優先されて、「３Ｆ電灯電力量」のデータ名称を有するレコードの近くにまとめられる。

分類処理部５４により生成され、信頼度算出部５６により信頼度が付与され、整列処理部６０によりソートされた分類結果リスト４０は、データ提供部５０によってユーザ端末１６に送信される。これにより、複数の分類済みデータ名称と、各分類済みデータ名称についての信頼度がユーザに提供される。好適には、さらに、該当する分類済みデータ名称には修正推薦情報処理部５８により修正推薦フラグが付与され、また、整列処理部６０によりソートされた分類結果リスト４０がデータ提供部５０によってユーザ端末１６に送信される。

本実施形態では、図７に示すような分類結果リスト４０がユーザ端末１６の表示部に表示される。ユーザは、分類結果リスト４０を参照して、分類処理部５４による分類処理が適切に行われているか否かを確認し、必要であれば分類の手動修正を行う。

ここで、ユーザには、各分類済みデータ名称に対する信頼度が提供されるから、ユーザは、当該信頼度を参照して、手動修正の対象となる分類済みデータ名称を容易に見つけ出すことができる。もちろん、ユーザ指示によって、整列処理部６０が、信頼度が昇順となるように分類結果リスト４０に含まれる各レコードをソートすることも可能である。

さらに好適には、ユーザには、信頼度が信頼度閾値以下の分類済みデータ名称に付された修正推薦フラグが提供されるから、ユーザは、修正推薦フラグが付された分類済みデータ名称を手動修正の対象として容易に特定することができる。もちろん、ユーザ指示によって、整列処理部６０が、修正推薦フラグが付されたレコードをまとめるように分類結果リスト４０をソートすることも可能である。

分類修正処理部６２は、ユーザからの指示（詳しくはユーザ端末１６から送信される指示情報）に基づいて、ユーザから指定された分類結果リスト４０に含まれる分類済みデータ名称の分類を個別的に修正する修正処理を実行する。例えば、図７に示された分類結果リスト４０の一番上のレコードにおいて、場所名が「３Ｆ催事用」となっているが、正しくは「催事用」に用語は設備名に含めるべきものであるとする。したがって、この場合、ユーザは、ユーザ端末１６を用いて、修正対象のレコードとしてデータ名称「３Ｆ催事用電灯電力量」のレコードを指定し、データＩＤに対応する分類済みデータ名称を、場所名「３Ｆ」、設備名「催事用」及び「電灯」、信号名「電力量」とする修正指示をサーバ１４へ送信する。当該修正指示を受けた分類修正処理部６２は、当該修正指示に従って、当該分類済みデータ名称の分類を修正する。すなわち、この例では、データ名称「３Ｆ催事用電灯電力量」の場所名を「３Ｆ催事用」から「３Ｆ」へ修正し、設備名を「電灯」から「催事用」及び「電灯」に修正する。

上述のように、データ名称リスト３６には、同一のデータ名称が含まれている場合がある。その場合、分類処理部５４による分類処理によって、当該同一のデータ名称は同じように分類されているはずである。すなわち、当該同一のデータ名称のうちの一方の分類が間違っているならば、他方のデータ名称の分類も同様に間違っているはずである。このことに鑑み、分類修正処理部６２は、分類修正の対象として指定された分類済みデータ名称である注目分類済みデータ名称の分類をユーザが手動修正した場合、注目分類済みデータ名称と同一のデータ名称を有する他の分類済みデータ名称の分類を注目分類済みデータ名称と同様に修正する。これにより、同じデータ名称を有する分類済みデータ名称について、ユーザが同様の修正処理を繰り返し行う必要がなくなる。すなわち、ユーザによる手動修正にかかる手間及び時間が低減される。

また、分類が修正された注目分類済みデータ名称に類似する他の分類済みデータ名称に対して、注目分類済みデータに対応する（類似する）内容の修正を行うことで、当該他の分類済みデータ名称の分類を好適に修正できる場合がある。ここで、注目分類済みデータ名称に類似する分類済みデータ名称とは、注目分類済みデータ名称との間の類似度が、予め定められた類似度閾値以上である分類済みデータ名称である。類似度は、例えば、データ名称における複数の属性名の並び順が同じであるか否か、あるいは、各属性名における同一の用語が含まれている個数などに基づいて決定される。

例えば、図７に示されたデータ名称「３Ｆ催事用電灯電力量」とデータ名称「３Ｆ通常用電灯電力量」との関係を考える。上述の通り、データ名称「３Ｆ催事用電灯電力量」は場所名「３Ｆ催事用」、設備名「電灯」、信号名「電力量」に分類され、データ名称「３Ｆ通常用電灯電力量」は場所名「３Ｆ通常用」、設備名「電灯」、信号名「電力量」に分類される。ここで、両分類済みデータ名称は、場所名、設備名、信号名の並び順が同じであるし、場所名において「３Ｆ」の用語が共通し、説明名及び信号名は完全一致していることから、両分類済みデータ名称は類似していると判定されるものとする。

ここで、ユーザ指示により、分類修正処理部６２が、「３Ｆ催事用電灯電力量」についての注目分類済みデータ名称に対して、場所名「３Ｆ」、設備名「催事用」及び「電灯」、信号名「電力量」とする修正、つまり、場所名に含まれる２つ目の用語を設備名とする修正を行った場合、分類修正処理部６２は、注目分類済みデータ名称に類似する「３Ｆ通常用電灯電力量」についての分類済みデータ名称に対して、当該修正に対応する内容の修正を行うか否かを問い合わせる。本例だと、当該修正に対応する内容の修正とは、場所名の２つ目の用語を設備名とする修正であり、すなわち、場所名に含まれていた「通常用」の用語を設備名とし、場所名「３Ｆ」、設備名「通常用」及び「電灯」、信号名「電力量」とする修正である。当該問い合わせに対し、ユーザが許可したならば、分類修正処理部６２は、ユーザに問い合わせた通りの内容の修正を実行する。

これにより、注目分類済みデータ名称に類似する他の分類済みデータに対するユーザの手動修正にかかる手間及び時間が低減される。なお、注目分類済みデータ名称に類似する他の分類済みデータに対しては、注目分類済みデータ名称に対する修正に対応する内容の修正を行っても、必ずしも適切に分類が修正されない場合があり得る。そのため、分類修正処理部６２は、修正案を一旦ユーザに提示した上で、ユーザの許可を待ってから類似する分類済みデータ名称の分類を修正している。

また、分類修正処理部６２は、ユーザの指示により分類が修正された場合に、修正にかかる用語を辞書ＤＢ３８に登録してよいか否かをユーザに問い合わせ、ユーザが許可したならば、当該用語を辞書ＤＢ３８に登録するようにしてもよい。例えば、図７の例では、「催事用」及び「通常用」の用語を設備種別に属する用語として辞書ＤＢ３８に登録するようにしてもよい。なお、修正された分類済みデータ名称が複数ある場合は、ユーザが各修正にかかる用語を辞書ＤＢ３８に登録するか否かを個別的に指定できるようにしてもよい。

修正にかかる用語が辞書ＤＢ３８に登録された結果、修正された分類済みデータ名称の信頼度が変化することになる。図７に示されたデータ名称「３Ｆ催事用電灯電力量」の例では、「催事用」の用語が辞書ＤＢ３８に登録されたことで、「３Ｆ催事用電灯電力量」についての分類済みデータ名称に対する信頼度は「１００」となるはずである。したがって、信頼度算出部５６は、分類修正処理部６２が修正にかかる用語を辞書ＤＢ３８に追加した場合に、当該修正にかかる分類済みデータ名称の信頼度を再計算するようにしてもよい。

また、注目分類済みデータ名称の分類が修正された場合、注目分類済みデータ名称に類似する他の分類済みデータ名称についても、同様に手動修正する必要がある場合が多いと言える。したがって、信頼度算出部５６は、注目分類済みデータ名称の分類が修正された場合、注目分類済みデータ名称に類似する他の分類済みデータ名称に対する信頼度を低下させるようにしてもよい。

例えば、図７に示されたデータ名称「３Ｆ催事用電灯電力量」とデータ名称「３Ｆ厨房用電灯電力量」との関係を考える。「３Ｆ催事用電灯電力量」についての分類済みデータ名称と、「３Ｆ厨房用電灯電力量」についての分類済みデータ名称は類似していると判定されるものとする。ここで、ユーザ指示により、分類修正処理部６２が、「３Ｆ催事用電灯電力量」についての分類済みデータ名称に対して修正をした場合、信頼度算出部５６は、当該分類済みデータ名称に類似する「３Ｆ厨房電灯電力量」についての分類済みデータ名称の信頼度を低下させる。例えば、信頼度を「７５」から「６０」に低下させる。このようにすることで、修正された注目分類済みデータ名称に類似する分類済みデータ名称について、ユーザにより手動修正を促すことができる。

修正情報処理部６４は、分類修正処理部６２が実行した修正処理に応じて、分類結果リスト４０に対して、ユーザによる手動修正処理に関する情報を付与する処理を行う。

修正情報処理部６４は、分類修正処理部６２が修正処理を行った分類済みデータ名称に対して、ユーザ指示による手動修正済みであることを示す修正済み情報としての修正済フラグを付与する。好適には、修正情報処理部６４は、さらに、分類修正処理部６２が修正処理を行った分類済みデータ名称に対して、修正処理を行った時刻である修正時刻、及び、当該修正処理を指示したユーザを示す情報である修正者情報を付与するようにしてもよい。なお、本実施形態では、修正済フラグと共に修正時刻及び修正者情報の両方が付されているが、修正時刻及び修正者情報はいずれか一方のみが付与されるようにしてもよい。

図８に、分類修正処理部６２により分類が修正された分類済みデータ名称、及び、当該分類済みデータ名称に修正済フラグ、修正時刻、及び修正者情報が付与された分類結果リスト４０が示されている。図８の分類結果リスト４０は、図７に示す分類結果リスト４０について、ユーザがデータ名称「３Ｆ催事用電灯電力量」の分類を手動修正し、それにより、当該分類済みデータ名称に修正済フラグ、修正時刻、及び修正者情報が付されたものである。さらに、図８の分類結果リスト４０においては、ユーザがデータ名称「３Ｆ催事用電灯電力量」の分類を手動修正したことに伴い、それに類似するデータ名称「３Ｆ厨房電灯電力量」についての分類済みデータ名称の信頼度が「７５」から「６０」に低下させられ、且つ、類似するデータ名称「３Ｆ通常用電灯電力量」についての分類が修正されている。さらに、データ名称「３Ｆ厨房電灯電力量」についての分類済みデータ名称の信頼度が「７５」から「６０」に下がったことに伴って、修正推薦情報処理部５８により、当該分類済みデータ名称に対して修正推薦フラグが付されている。

データ提供部５０は、分類修正処理部６２により修正され、且つ、修正情報処理部６４により修正にかかる各情報が付与された分類結果リスト４０をユーザ端末１６に送信する。例えば、図８に示す分類結果リスト４０をユーザ端末１６に送信する。これにより、修正された分類済みデータ名称に付与された修正済フラグ、修正時刻、修正者情報がユーザに提供される。

修正された分類済みデータ名称に付与された修正済フラグをユーザが確認することで、当該ユーザは、修正済フラグが付与された分類済みデータ名称は、過去に他のユーザによって手動修正されたものであることを容易に把握することができる。これにより、当該ユーザは、例えば修正済フラグが付与された分類済みデータ名称を手動修正の対象から外すという判断をすることができる。また、好適には、ユーザは、修正時刻、及び修正者情報も合わせて考慮して、当該分類済みデータ名称を手動修正の対象から外すという判断をすることができる。

本実施形態に係るデータ名称分類支援システム１０の構成概要は以上の通りである。以下、図９及び図１０に示されるフローチャートに従って、サーバ１４の処理の流れを説明する。

図９を参照し、ステップＳ１０において、形態素解析部５２は、データ名称リスト３６に含まれる各データ名称に対して形態素解析を行い、各データ名称を複数の用語に分割する。さらに、分類処理部５４は、分割された各用語と辞書ＤＢ３８に基づいて、各データ名称を場所名、設備名、及び信号名に分類して分類済みデータ名称を生成する。これにより分類結果リスト４０が生成される。

ステップＳ１２において、信頼度算出部５６は、ステップＳ１０で生成された各分類済みデータ名称について、分類済みデータ名称に含まれる用語の数に対する、辞書ＤＢ３８に定義された用語の数の割合を信頼度として算出する。

ステップＳ１４において、修正推薦情報処理部５８は、ステップＳ１２で算出された信頼度が信頼度閾値以下の分類済みデータ名称に対して修正推薦フラグを付与する。

ステップＳ１６において、データ提供部５０は、ステップＳ１０で生成された分類結果リスト４０であって、ステップＳ１２で算出された各分類済みデータ名称に対する信頼度、及び、ステップＳ１４で付与された修正推薦フラグを含む分類結果リスト４０をユーザ端末１６に送信する。これにより、当該分類結果リスト４０がユーザに提示される。

次いで、図１０を参照し、ステップＳ２０において、分類修正処理部６２は、ユーザ端末１６からいずれかの分類済みデータ名称に対する修正指示を受けたか否かを判定する。ユーザから修正指示を受けなかった場合は処理を終了する。ユーザから修正指示を受けた場合はステップＳ２２に進む。

ステップＳ２２において、分類修正処理部６２は、ユーザからの修正指示に従って、指定の分類済みデータ名称の分類を指示通りに修正する。

ステップＳ２４において、分類修正処理部６２は、ステップＳ２２で修正した分類済みデータ名称と同一のデータ名称を有する他の分類済みデータ名称の分類を、ステップＳ２２での修正と同じように修正する。

ステップＳ２６において、信頼度算出部５６は、ステップＳ２２で修正した分類済みデータ名称と類似するデータ名称を有する他の分類済みデータ名称の信頼度を低下させる。

ステップＳ２８において、分類修正処理部６２は、ステップＳ２２で修正した分類済みデータ名称と類似するデータ名称を有する他の分類済みデータ名称について、ステップＳ２２での修正内容に対応する修正案と共に、当該修正案の内容で修正してよいか否かユーザに問い合わせる。

ステップＳ３０において、分類修正処理部６２はステップＳ２８の問い合わせに対してユーザが許可したか否かを判断する。ユーザが許可した場合はステップＳ３２に進み、ユーザが許可しなかった場合はステップＳ３２をバイパスしてステップＳ３４に進む。

ステップＳ３２において、分類修正処理部６２は、ステップＳ２２で修正した分類済みデータ名称と類似するデータ名称を有する他の分類済みデータ名称の分類をステップＳ２８で問い合わせた修正案通りに修正する。

ステップＳ３４において、修正情報処理部６４は、ステップＳ２２、Ｓ２４、及びＳ３２で修正した分類済みデータ名称に対して、修正済フラグ、修正時刻、及び修正者情報を付与する。なお、ステップＳ２４及びＳ３２で修正された分類済みデータ名称に付される修正者情報は、ステップＳ２０で修正指示をしたユーザを示すものである。

ステップＳ３６において、分類修正処理部６２は、ステップＳ２２、Ｓ２４、及びＳ３２の修正にかかる用語について、ユーザから辞書ＤＢ３８への登録指示を受けたか否かを判定する。ユーザから登録指示を受けた場合は、ステップＳ３８に進み、ユーザから登録指示を受けなかった場合はステップＳ３８をバイパスしてステップＳ４０に進む。

ステップＳ３８において、分類修正処理部６２は、ステップＳ２２、Ｓ２４、及びＳ３２の修正にかかる用語を辞書ＤＢ３８へ登録する。また、当該用語の辞書ＤＢ３８への登録に伴って、信頼度算出部５６は、ステップＳ２２、Ｓ２４、及びＳ３２で修正した分類済みデータ名称に対する信頼度を再計算する。

ステップＳ４０において、データ提供部５０は、ステップＳ２２、Ｓ２４、及びＳ３２で修正された分類済みデータ名称、ステップＳ３４で付与された修正済フラグ、修正時刻、修正者情報、及び、ステップＳ３８で再計算された信頼度を含む分類結果リスト４０をユーザ端末１６に送信する。これにより、当該分類結果リスト４０がユーザに提示される。

ステップＳ４０の後、再度ステップＳ２０に戻り、分類修正処理部６２は、ユーザ端末１６からいずれかの分類済みデータ名称に対する修正指示を受けたか否かを判定する。ユーザから修正指示を受けなかった場合は処理を終了する。ユーザから修正指示を受けた場合は再度ステップＳ２２〜Ｓ４０の処理を繰り返す。

以上、本発明に係る実施形態を説明したが、本発明は上記実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない限りにおいて種々の変更が可能である。

１０ データ名称分類支援システム、１２ センサ群、１４ サーバ、１６ ユーザ端末、１８ ビル、２０ 中央監視装置、２２ 通信回線、３０ 通信部、３２ 記憶部、３４ 検出値ＤＢ、３６ データ名称リスト、３８ 辞書ＤＢ、４０ 分類結果リスト、４２ 制御部、４４ データ名称処理部、４６ データ抽出部、４８ データ分析部、５０ データ提供部、５２ 形態素解析部、５４ 分類処理部、５６ 信頼度算出部、５８ 修正推薦情報処理部、６０ 整列処理部、６２ 分類修正処理部、６４ 修正情報処理部。

Claims (9)

1. 機器に設けられたセンサ群の検出値に関する複数のデータ名称それぞれについて、前記データ名称を複数の用語に分割する形態素解析の処理結果と、各属性項目に属する用語が定義された辞書情報とに基づいて、複数の属性項目に対する複数の属性名に分類して分類済みデータ名称を生成する分類処理を実行する分類処理部と、
   前記辞書情報に基づいて、複数の前記分類済みデータ名称ぞれぞれについて、前記分類処理の精度に関する指標である信頼度を算出する信頼度算出部と、
   前記複数の分類済みデータ名称と、各分類済みデータ名称についての前記信頼度をユーザに提供するデータ提供部と、
   を備えることを特徴とするデータ名称分類支援装置。
2. 前記信頼度が信頼度閾値以下である前記分類済みデータ名称に対して、ユーザに当該分類済みデータ名称の各属性名への分類の修正を促すための修正推薦情報を付与する修正推薦情報処理部と、
   をさらに含み、
   前記データ提供部は、さらに、前記分類済みデータ名称に付与された前記修正推薦情報をユーザに提供する、
   ことを特徴とする請求項１に記載のデータ名称分類支援装置。
3. ユーザ指示に基づいて、ユーザによって指定された前記分類済みデータ名称に対して個別的に各属性名への分類を修正する修正処理を実行する分類修正処理部と、
   前記分類修正処理部によって修正された前記分類済みデータ名称に対して、ユーザによって修正済みであることを示す修正済み情報を付与する修正情報処理部と、
   をさらに含み、
   前記データ提供部は、さらに、修正された前記分類済みデータ名称に付与された前記修正済み情報をユーザに提供する、
   ことを特徴とする請求項１に記載のデータ名称分類支援装置。
4. 前記修正情報処理部は、修正された前記分類済みデータ名称に対して、さらに、前記修正処理を実行した時刻である修正時刻、及び、前記修正処理を指示したユーザを示す修正者情報の少なくとも一方を付与し、
   前記データ提供部は、さらに、修正された前記分類済みデータ名称に付与された、前記修正時刻及び前記修正者情報の少なくとも一方をユーザに提供する、
   ことを特徴とする請求項３に記載のデータ名称分類支援装置。
5. 前記分類修正処理部は、前記修正処理が実行された前記分類済みデータ名称と同一のデータ名称を有する他の分類済みデータ名称に対して、当該修正処理と同内容の修正を行う、
   ことを特徴とする請求項３に記載のデータ名称分類支援装置。
6. 前記分類修正処理部は、前記修正処理が実行された前記分類済みデータ名称と類似するデータ名称を有する他の分類済みデータ名称に対して、当該修正処理に対応する内容の修正を行ってよいか否かをユーザに対して問い合わせ、当該ユーザが許可した場合に、当該他の分類済みデータ名称に対して当該修正処理に対応する内容の修正を行う、
   ことを特徴とする請求項３に記載のデータ名称分類支援装置。
7. 前記信頼度算出部は、前記分類済みデータ名称に対して前記修正処理が実行された場合に、当該分類済みデータ名称と類似するデータ名称を有する他の分類済みデータ名称の前記信頼度を低下させる、
   ことを特徴とする請求項３に記載のデータ名称分類支援装置。
8. 前記複数の属性項目は、前記センサが設置された場所、前記センサの検出対象となる機器の種別、及び、前記センサの検出値の種別を含む、
   ことを特徴とする請求項１に記載のデータ名称分類支援装置。
9. コンピュータを、
   機器に設けられたセンサ群の検出値に関する複数のデータ名称それぞれについて、前記データ名称を複数の用語に分割する形態素解析の処理結果と、各属性項目に属する用語が定義された辞書情報とに基づいて、複数の属性項目に対する複数の属性名に分類して分類済みデータ名称を生成する分類処理を実行する分類処理部と、
   前記辞書情報に基づいて、複数の前記分類済みデータ名称ぞれぞれについて、前記分類処理の精度に関する指標である信頼度を算出する信頼度算出部と、
   前記複数の分類済みデータ名称と、各分類済みデータ名称についての前記信頼度をユーザに提供するデータ提供部、
   として機能させることを特徴とするデータ名称分類支援プログラム。

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