JP6887941B2 - データ分析システム、及びデータ分析方法 - Google Patents

Description

本発明は、データ分析システム、及びデータ分析方法に関する。

特許文献１には、「市販データマイニングツールを使用してデータマイニングを行う際に、モデリングや残差の解析を行う部分の操作簡易化を目的とする。」、「市販データマイニングツールに対して、入力データから適用可能な相関関係発見用の予測モデルを判断して、各予測モデルに対し、予め用意した複数のパラメータセットから任意のパラメータセットを適用して予測結果を算出し、その予測結果から残差を算出して、最適な相関関係発見モデルを判断し、データマイニングを行う。」と記載されている。

特開２００６―２３５８４８号公報

昨今、製造現場の管理、倉庫や店舗の在庫管理等の様々な分野においてＩｏＴ（Internet of Things）の導入が進められている。例えば、製造現場においては、装置や人に設置されたセンサからデータを収集し、収集したデータを分析して装置の稼働状況や人やモノの導線を把握することにより、作業や業務の全体的な効率改善を行う試みが行われている。

ここで収集したデータの分析方法としては種々のものが存在し、分析対象や分析目的に応じて適切な分析方法を選択する必要がある。また同じ分析方法を用いた場合でも、データの前処理方法や設定するパラメータの値によって分析性能は異なる。そのため、新たにデータ分析システムを構築する場合には、熟練者等が試行を重ねて前処理方法や分析方法を選択するとともに、パラメータを適切に設定する必要もある。尚、特許文献１ではモデルの評価に残差を用いているため、実際に測定可能な目的変数が存在しない場合には適用することができない。

本発明はこのような背景を鑑みてなされたものであり、データ分析の最適な処理方法の選択を支援することが可能な、データ分析システム、及びデータ分析方法を提供することを目的としている。

上記課題を解決するための本発明の一つは、データ分析システムであって、分析対象について取得されたデータである取得データ、及び、前記分析対象に関して実際に生じた事象に関するデータである実事象データ、を記憶する記憶部と、前記取得データの分析に関する第１の処理である一つ以上の第１の方法、及び、前記取得データの分析に関する第２の処理である一つ以上の第２の方法の、一つ以上の組合せを生成する第１処理部と、前記取得データについて前記組合せを実行し、前記組合せの夫々の実行結果を含むデータである分析結果データを生成する第２処理部と、前記分析結果データと前記実事象データとを照合することにより、前記組合せの夫々の分析性能を示すデータである分析性能データを生成し出力する第３処理部と、を備え、前記分析結果データは、当該分析結果データの生成に際して用いた前記取得データの取得日時を示す情報を含み、前記実事象データは、前記分析対象について実際に生じた障害に関する事象の発生日時を示す情報を含み、前記第３処理部は、前記警告有無情報が前記分析対象の異常又は異常予兆が有ることを示している前記分析結果データの前記取得日時と前記実事象データの前記発生日時との時間的な前後関係に基づき、前記分析性能データを生成する。

その他、本願が開示する課題、及びその解決方法は、発明を実施するための形態の欄、及び図面により明らかにされる。

本発明によれば、データ分析の最適な処理方法の選択を支援することができる。

データ分析システムの概略的な構成を示す図である。 データ分析システムの構成要素として用いることが可能な情報処理装置の一例を示す図である。 データ前処理装置が備える主な機能、及びデータ前処理装置が管理する主なデータを示す図である。 データ管理装置が備える主な機能、及びデータ管理装置が管理する主なデータを示す図である。 分析対象データの一例である。 実事象データの一例である。 分析結果データの一例である。 分析性能算出結果データの一例である。 推奨組合せ登録データの一例を示す図である。 分析装置が備える主な機能及び分析装置が管理する主なデータを示す図である。 前処理方法データの一例である。 分析方法データの一例である。 閾値パターンデータの一例である。 選択組合せ登録データの一例である。 系列データ属性データの一例である。 系列グループ登録データの一例である。 重み付けデータの一例である。 初期設定データの一例である。 初期設定処理を説明するシーケンス図である。 初期設定画面の一例である。 初期設定画面の一例である。 系列データ属性入力画面の一例である。 系列グループ指定画面の一例である。 分析処理を説明するシーケンス図である。 分析性能算出＆見直し処理を説明するシーケンス図である。 重み付け設定画面の一例である。 分析性能算出処理を説明するフローチャートである。 組合せ見直し画面の一例である。 選択方法指定画面の一例である。 重み記録データの一例である。 初期設定画面の一例である。 分析性能算出処理を説明するフローチャートである。 組合せ見直し画面の一例である。 初期設定処理を説明するシーケンス図である。

以下、実施形態について図面を参照しつつ説明する。以下の説明において、同一又は類似する構成に共通の符号を付して重複した説明を省略することがある。

［第１実施形態］
図１に、第１実施形態として説明するデータ分析システム１の概略的な構成を示している。同図に示すように、データ分析システム１は、各種センサ３、データ前処理装置１０１、データ管理装置１０２、分析装置１０３、及び入出力装置１０５を含む。

同図に示すように、データ前処理装置１０１、データ管理装置１０２、分析装置１０３、入出力装置１０５、分析対象２、及び各種センサ３は、通信ネットワーク５を介して通信可能に接続されている。通信ネットワーク５は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、インターネット、イントラネット、専用線、携帯電話網、光ファイバ等の、有線又は無線の通信基盤により構成される。

分析対象２は、例えば、製品の製造工場等に設けられている工作機械や製造装置（例えば、プレス機、ＮＣ工作機械、及びロボットアーム等）である。分析対象２については必ずしも通信ネットワーク５に接続されていなくてもよい。

各種センサ３は、例えば、分析対象２もしくは分析対象２の周辺に設置される。各種センサ３の種類は必ずしも限定されないが、例えば、電流センサ、振動センサ、温度センサ、湿度センサ、位置検知センサ、速度センサ、及び騒音センサ等である。データ管理装置１０２は、例えば、通信ネットワーク５を介して各種センサ３から出力されるデータ（信号を含む）を取得する。以下、データ管理装置１０２が取得する上記データ（即ち、センサデータ）のことを取得データと称する。

データ前処理装置１０１は、取得データについて、分析装置１０３がデータ分析に関する処理（即ち、第２の処理。以下、分析処理と称する。）を行うために必要な前処理（即ち、第１の処理）を行う。

データ管理装置１０２は、上記前処理により生成されるデータ（以下、分析対象データと称する。）を記憶する。またデータ管理装置１０２は、データ分析システム１において行われる各種の処理で用いる様々なデータを記憶する。

分析装置１０３は、分析対象データについて分析処理を行うことにより、例えば、分析対象２の異常発生の予兆の検出（以下、異常予兆検出と称する。）を行う。具体的には、分析装置１０３は、前処理である一つ以上の方法（即ち、第１の方法。以下、前処理方法と称する。）、分析処理である一つ以上の方法（即ち、第２の方法。以下、分析処理方法と称する。）の一つ以上の組合せ（以下、方法組合せと称する。）と、後述する系列グループとの組合せを生成する。分析装置１０３は、取得データについて、生成した上記の各組合せを実行し、各組合せの実行結果を含むデータである分析結果データを生成する。尚、前処理及び分析処理における方法とは、プログラム（即ち、アルゴリズム）や当該プログラムで用いるパラメータを示す。

また分析装置１０３は、分析処理の結果を含むデータである分析結果データと、分析対象２について実際に生じた事象（例えば、故障、及びメンテナンス等。以下、実事象と称する。）に関するデータである実事象データと、を照合することにより、上記組合せの夫々の分析性能を示すデータである分析性能データを生成する。また分析装置１０３は、分析性能データに基づき分析性能の高い組合せを特定して出力し、組合せの評価や分析処理の改善提案等を行う。

入出力装置１０５は、ユーザが、データ前処理装置１０１、データ管理装置１０２、及び分析装置１０３にアクセスするためのユーザインタフェースを提供する。ユーザは、入出力装置１０５を介して、データ前処理装置１０１、データ管理装置１０２、及び分析装置１０３に対して、データの入力や各種の設定を行うことができる。またユーザは、入出力装置１０５を介して、データ前処理装置１０１、データ管理装置１０２、及び分析装置１０３が出力する情報（即ち、データ）を参照もしくは取得することができる。

データ前処理装置１０１、データ管理装置１０２、分析装置１０３、及び入出力装置１０５は、いずれも情報処理装置である。これらは独立したハードウェアであってもよいし、これらのうちの２つ以上が共通のハードウェアで構成されていてもよい。またこれらの装置は、夫々、その全部又は一部が、例えば、クラウドシステムにおけるクラウドサーバのような仮想的な情報処理資源を用いて構成されていてもよい。

図２は、分析装置１０３、データ前処理装置１０１、データ管理装置１０２、及び入出力装置１０５の各装置として用いることが可能な情報処理装置（以下、情報処理装置１０と称する。）のハードウェア構成の一例である。同図に示すように、情報処理装置１０は、プロセッサ１１、主記憶装置１２、補助記憶装置１３、入力装置１４、出力装置１５、及び通信装置１６を備える。これらは図示しないバス等の通信手段を介して互いに通信可能に接続されている。

プロセッサ１１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）を用いて構成される。プロセッサ１１が、主記憶装置１２に格納されているプログラムを読み出して実行することにより、分析装置１０３、データ前処理装置１０１、データ管理装置１０２、及び入出力装置１０５の様々な機能が実現される。

主記憶装置１２は、プログラムやデータを記憶する装置であり、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、及び不揮発性半導体メモリ（ＮＶＲＡＭ（Non Volatile RAM））等である。

補助記憶装置１３は、例えば、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光学式記憶装置（即ち、ＣＤ（Compact Disc）、及びＤＶＤ(Digital Versatile Disc)等）、ストレージシステム、ＩＣカード、ＳＤメモリカード、光学式記録媒体等の記録媒体の読取／書込装置、及びクラウドサーバの記憶領域等である。補助記憶装置１３に格納されているプログラムやデータは主記憶装置１２に随時読み込まれる。

入力装置１４は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、カードリーダ、及び音声入力装置等である。出力装置１５は、ユーザに処理経過や処理結果等の各種情報を提供するユーザインタフェースであり、例えば、画面表示装置（即ち、液晶モニタ、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、及びグラフィックカード等）、音声出力装置（即ち、スピーカ等）、及び印字装置等である。尚、例えば、情報処理装置１０が、通信装置１６を介して他の装置との間で情報の入力や出力を行う構成としてもよい。

通信装置１６は、ＬＡＮやインターネット等の通信手段を介した他の装置との間の通信を実現する有線方式又は無線方式の通信インタフェースであり、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）、無線通信モジュール、ＵＳＢ（Universal Serial Interface）モジュール、及びシリアル通信モジュール等である。

尚、分析装置１０３、データ前処理装置１０１、データ管理装置１０２、及び入出力装置１０５が備える各種の機能は、例えば、プロセッサ１１が、主記憶装置１２に読みだされているプログラム（補助記憶装置１３から主記憶装置１２に読み出されるプログラムを含む。）を実行することにより実現される。

図３にデータ前処理装置１０１が備える主な機能、及びデータ前処理装置１０１が記憶する主なデータを示している。同図に示すように、データ前処理装置１０１は、データ前処理部２０６（即ち、第２処理部の一部）を備える。またデータ前処理装置１０１は、取得データ２０７及び分析対象データ２０８を記憶する。

データ前処理部２０６は、一つ以上の種類の前処理方法を実行することができる。データ前処理部２０６は、通信ネットワーク５を介して各種センサ３から受信した取得データについて、通信ネットワーク５を介して分析装置１０３から指示された前処理方法により前処理を行って分析対象データ２０８を生成し、生成した分析対象データ２０８をデータ管理装置１０２に送信する。

図４にデータ管理装置１０２が備える主な機能、及びデータ管理装置１０２が記憶する主なデータを示している。同図に示すように、データ管理装置１０２は、推奨組合せ検索部３０６及びデータ抽出部３０７の各機能を備える。またデータ管理装置１０２は、分析対象データ３０８、実事象データ３０９、分析結果データ３１０、分析性能算出結果データ３１１、及び推奨組合せ登録データ３１２を記憶する。各データは、例えばテーブル形式で記録される。

上記機能のうち、推奨組合せ検索部３０６は、分析装置１０３から、推奨される組合せ（即ち、分析目的及び分析対象について推奨される、方法組合せと当該方法組合せが用いる後述の系列データ（即ち、分析対象データの一部）との組合せをいう。以下、推奨組合せと称する。）の提供要求（即ち、問い合わせ）を受信すると、ユーザが指定した分析目的及び分析対象に対応する推奨組合せ登録データ３１２を検索し、検索した推奨組合せを分析装置１０３に送信する。

データ抽出部３０７は、分析装置１０３からデータの提供要求を受信し、受信した提供要求に応じて、実事象データ３０９や分析結果データ３１０から上記提供要求に対応するデータを抽出し、抽出したデータを分析装置１０３に送信する。

図５に分析対象データ３０８の一例を示している。同図に示すように、分析対象データ３０８は、取得日時５０１、系列名５０２、前処理方法５０３、測定項目５０４、及び測定値５０５の各項目を有する一つ以上のレコードで構成される。分析対象データ３０８の一つのレコードは一つの分析対象データに対応している。

上記項目のうち、取得日時５０１には、当該分析対象データの生成元の取得データの取得日時が設定される。系列名５０２には、後述する系列データ名が設定される。前処理方法５０３には、当該分析対象データの生成に用いた前処理方法を特定する情報が設定される。測定項目５０４には、当該分析対象データの生成元の取得データの内容を示す情報が設定される。測定値５０５には、分析対象データの値（即ち、取得データの前処理後の値）が設定される。

図６に実事象データ３０９の一例を示している。実事象データ３０９は、例えば、ユーザが入出力装置１０５を介して設定する。同図に示すように、実事象データ３０９は、発生日時６０１、内容６０２、場所６０３、再開日時６０４、及び障害発生予測時間６０５の各項目を有する一つ以上のレコードで構成される。実事象データ３０９の各レコードは一つの実事象に対応している。

発生日時６０１には、実事象の発生日時が設定される。内容６０２には、実事象の具体的な内容（例えば、故障、又はメンテナンス等）を示す情報が設定される。場所６０３には、実事象が発生した位置（例えば、場所、又は分析対象２における位置（即ち、箇所）等）を示す情報が設定される。再開日時６０４には、実事象に起因して停止していた分析対象２が稼動を再開した日時を示す情報が設定される。障害発生予測時間６０５には、実事象に関係した機器（即ち、分析対象２やその周辺機器等）について予測される、仮に適切な対応（即ち、メンテナンス）を行わなかった場合に次の障害が発生するまでの時間（以下、障害発生予測時間と称する。）が設定される。

図７に分析結果データ３１０の一例を示している。分析結果データ３１０には、分析装置１０３が行った分析処理の結果が管理される。同図に示すように、分析結果データ３１０は、データ取得日時７０１、方法組合せＩＤ７０２、系列グループＩＤ７０３、指標値７０４、及び警告有無７０５の各項目を含む一つ以上のレコードで構成される。

データ取得日時７０１には、組合せ（即ち、方法組合せと後述する系列データとの組合せ）の実行に際して用いた分析対象データの前述した取得日時が設定される。方法組合せＩＤ７０２には、方法組合せごとに付与される識別子（以下、方法組合せＩＤと称する。）が設定される。系列グループＩＤ７０３には、上記組合せの実行に際して用いた分析対象データのグループ（以下、系列グループと称する。）に付与される識別子（以下、系列グループＩＤと称する。）が設定される。尚、分析結果データ３１０の一つのレコードは、上記組合せの一つに対応している。指標値７０４には、上記組合せの実行により算出された、分析対象２の異常の程度を表す値（以下、指標値と称する。）が設定される。警告有無７０５には、分析対象２の異常の有無又は異常予兆の有無を示す情報（以下、警告有無情報と称する。）が設定される。

図８に分析性能算出結果データ３１１の一例を示している。分析性能算出結果データ３１１には、分析装置１０３が、上記組合せの夫々について分析性能を算出（即ち、評価）した結果が管理される。同図に示すように、分析性能算出結果データ３１１は、分析性能算出日時８０１、方法組合せＩＤ８０２、系列グループＩＤ８０３、及び分析性能８０４の各項目を有する一つ以上のレコードで構成される。

分析性能算出日時８０１には、分析性能を算出した日時（以下、性能算出日時と称する。）が設定される。

方法組合せＩＤ８０２には方法組合せＩＤが設定される。系列グループＩＤ８０３には系列グループＩＤが設定される。

分析性能８０４には、上記組合せについて算出（即ち、評価）した分析性能が設定される。同図に示すように、分析性能８０４は、Ｆ値８０５、再現率８０６、及び適合率８０７の各項目を有する。再現率８０６には、分析性能の網羅性を示す値である再現率（recall）が設定される。適合率８０７には、分析性能の正確性を示す値である適合率（precision）が設定される。Ｆ値８０５には、再現率と適合率の調和平均であるＦ値（F-measure）が設定される。

図９に推奨組合せ登録データ３１２の一例を示している。推奨組合せ登録データ３１２には、前述した推奨組合せが管理される。同図に示すように、推奨組合せ登録データ３１２は、分析目的９０１、分析対象９０２、分析対象詳細９０３、前処理方法９０４、分析方法９０５、閾値９０６、測定項目９０７、及び分析性能９０８の各項目を有する一つ以上のレコードで構成される。推奨組合せ登録データ３１２の一つのレコードは、分析目的と分析対象の組合せの一つに対応している。

分析目的９０１には、分析目的（例えば、異常予兆検出、又は作業効率向上等を示す情報が設定される。分析対象９０２には、分析対象２を特定する情報（例えば、工作機器、又はライン作業等）が設定される。分析対象詳細９０３には、分析対象２に関する詳細な情報が設定される。

前処理方法９０４には、前処理方法を特定する情報が設定される。分析方法９０５には、分析方法を特定する情報が設定される。閾値９０６には、分析対象２の異常の有無又は異常予兆の有無を判定する際に指標値と比較する値が設定される。測定項目９０７には、分析処理に用いる測定項目が設定される。

分析性能９０８には、符号９０１〜９０７の組合せでデータ分析を行った場合における分析性能の算出（即ち、評価）結果が設定される。同図に示すように、分析性能９０８は、Ｆ値９０９、再現率９１０、及び適合率９１１の各項目を含む。これらの各項目の意味は前述と同様であるので説明を省略する。

図１０に分析装置１０３が備える主な機能及び分析装置１０３が記憶する主なデータを示している。同図に示すように、分析装置１０３は、組合せ決定部４０６（即ち、第１処理部）、重み算出部４０７（即ち、第３処理部の一部）、分析処理部４０８（即ち、第２処理部の一部）、及び性能算出部４０９（即ち、第３処理部）の各機能を備える。また分析装置１０３は、前処理方法データ４１１、分析方法データ４１２、閾値パターンデータ４１３、選択組合せ登録データ４１４、系列データ属性データ４１５、重み付けデータ４１７、初期設定データ４１８、及び分析対象データ４１９を記憶する。

上記機能のうち、組合せ決定部４０６は、前述した組合せ（即ち、方法組合せや、方法組合せと系列データの組合せ）を決定する。尚、上記決定に際して選択可能な前処理方法や前処理方法で用いるパラメータについては前処理方法データ４１１に、上記決定に際して選択可能な分析方法や分析方法で用いるパラメータについては分析方法データ４１２に、夫々管理されている。また上記決定に際して選択可能な系列データについては系列グループ登録データ４１６に管理されている。

重み算出部４０７は、後述する分析性能の算出に際して用いる重みを算出（もしくは管理）する。

分析処理部４０８は、組合せ決定部４０６が決定した上記の各組合せについて分析処理を行う。尚、分析対象データ４１９は、分析装置１０３が通信ネットワーク５を介してデータ管理装置１０２から取得する。分析処理の結果はデータ管理装置１０２に送信され、分析結果データ３１０として管理される。

性能算出部４０９は、分析結果データ３１０に基づき、上記組合せごとに分析性能を算出する。尚、分析結果データ３１０は、分析装置１０３が通信ネットワーク５を介してデータ管理装置１０２から取得する。

図１１に前処理方法データ４１１の一例を示している。前処理方法データ４１１には、選択可能な前処理方法に関する情報が記憶される。同図に示すように、前処理方法データ４１１は、前処理方法１００１及び一つ以上のパラメータ１００２を有する一つ以上のレコードで構成される。

上記項目のうち、前処理方法１００１には、前処理方法を特定する情報が設定される。パラメータ１００２（図１１の例ではパラメータ１（１００２ａ）とパラメータ２（１００２ｂ））には、前処理に際して用いるパラメータの値が設定される。尚、パラメータ１００２は、例えば、パラメータの値として1つの値が設定されていてもよいし、最小値、最大値、及び刻み幅の値を設定し、最低値から最大値までの間の値に対して、指定した刻み幅で前処理を実行するようにしてもよい。またパラメータ１００２はその他の態様で設定してもよい。

図１２に分析方法データ４１２の一例を示している。分析方法データ４１２には選択可能な分析方法に関する情報が管理される。同図に示すように、分析方法データ４１２は、分析方法１１０１及び一つ以上のパラメータ１１０２を含む一つ以上のレコードで構成される。

上記項目のうち、分析方法１１０１には、分析方法を特定する情報が設定される。パラメータ１１０２（図１２の例ではパラメータ１（１１０２ａ）とパラメータ２（１１０２ｂ））には、当該分析方法による分析に際して与えるパラメータの値が設定される。パラメータ１１０２は、例えば、パラメータの値として1つの値が設定されていてもよいし、最小値、最大値、及び刻み幅の値を設定し、最低値から最大値までの間の値に対して、指定した刻み幅で前処理を実行するようにしてもよい。またパラメータ１１０２はその他の態様で設定してもよい。

図１３に閾値パターンデータ４１３の一例を示している。閾値パターンデータ４１３には、分析装置１０３が分析対象２について異常の有無又は異常予兆の有無の判定を行う際に用いる判定方法のパターン（以下、閾値パターンと称する。）の定義情報が管理される。同図に示すように、閾値パターンデータ４１３は、閾値パターンＩＤ１２０１、閾値１２０２、単位時間１２０３、回数上限１２０４、及び継続時間１２０５の各項目を有する一つ以上のレコードで構成される。

閾値パターンＩＤ１２０１には、閾値パターンの識別子（以下、閾値パターンＩＤと称する。）が設定される。閾値１２０２、単位時間１２０３、回数上限１２０４、及び継続時間１２０５の各項目には、夫々を選択するか否かを示す情報が設定される（本例では、選択する場合は「○」が設定され、選択しない場合は「−」が設定される）。

同図において、例えば、閾値パターンＩＤ１２０１が「Ｔ１」の閾値パターンでは、閾値１２０２のみが選択されている。この閾値パターンが指定された場合、分析装置１０３は、算出した指標値７０４が閾値を超えている場合に異常又は異常予兆が有ると判定する。

また例えば、閾値パターンＩＤ１２０１が「Ｔ２」の閾値パターンでは、閾値１２０２、単位時間１２０３、及び回数上限１２０４が選択されている。この閾値パターンが指定された場合、分析装置１０３は、算出した指標値７０４が単位時間当たりに閾値を超えた回数を回数上限１２０４の値と比較することにより、異常の有無又は異常予兆の有無を判定する。

図１４に選択組合せ登録データ４１４の一例を示している。同図に示すように、選択組合せ登録データ４１４は、選択組合せＩＤ１４０１、分析目的１４０２、前処理方法１４０３、分析方法１４０４、閾値１４０５、測定項目１４０６、及び系列グループＩＤ１４０７の各項目を有する一つ以上のレコードで構成される。

上記項目のうち、選択組合せＩＤ１４０１には、分析目的、方法組合せ、及び系列グループの組合せごとに付与される識別子（以下、選択組合せＩＤと称する。）が設定される。

分析目的１４０２には、分析目的を示す情報が設定される。前処理方法１４０３には、前処理方法を特定する情報が設定される。分析方法１４０４には、分析方法を特定する情報が設定される。閾値１４０５には、分析装置１０３が異常の有無又は異常予兆の有無を判定する際に参照する閾値に関する情報が設定される。測定項目１４０６には、分析処理で用いる測定項目を示す情報が設定される。系列グループＩＤ１４０７には、前述した系列グループＩＤが設定される。

図１５に系列データ属性データ４１５の一例を示している。取得データ（即ち、分析対象データ）は、系列の異なる複数のグループのデータを含む。以下、上記グループのことを系列グループと称し、系列グループに属するデータ群のことを系列データと称する。

同図に示すように、系列データ属性データ４１５は、系列データＩＤ１５０１、系列データ名１５０２、測定位置１５０３、測定項目１５０４、及び属性情報１５０５の各項目を有する一つ以上のレコードで構成される。系列データ属性データ４１５の一つのレコードは一つの系列データに対応している。

上記項目のうち、系列データＩＤ１５０１には、系列データごとに付与される識別子（以下、系列データＩＤと称する。）が設定される。系列データ名１５０２には、系列データに付される名称（以下、系列データ名と称する。）が設定される。測定位置１５０３には、当該系列データのデータが測定された位置（例えば、各種センサ３の設置位置等）を示す情報（以下、測定位置情報と称する。）が設定される。測定項目１５０４には、測定項目（例えば、振動値や温度等）が設定される。属性情報１５０５には、データの単位（例えばmm/sや℃等）等、対応する系列データの属性に関する情報（以下、属性情報と称する。）が設定される。

図１６に系列グループ登録データ４１６の一例を示している。系列グループ登録データ４１６には、分析装置１０３が分析処理を行う際に用いるデータ群（即ち、系列データのグループ。以下、系列グループと称する。）が登録される。

同図に示すように、系列グループ登録データ４１６は、系列グループＩＤ１６０１、系列データ名１６０２、測定位置１６０３、及び測定項目１６０４の各項目を有する一つ以上のレコードで構成される。系列グループ登録データ４１６の一つのレコードは一つの系列データに対応している。

上記項目のうち、系列グループＩＤ１６０１には、系列グループの識別子（以下、系列グループＩＤと称する。）が設定される。系列データ名１６０２には、前述した系列データ名が設定される。測定位置１６０３には、前述した測定位置情報が設定される。測定項目１６０４には、前述した測定項目が設定される。本構成により、各系列グループに属する系列データの管理が可能である。尚、任意の系列データは複数の系列グループに属しても構わない。

図１７に重み付けデータ４１７の一例を示している。同図に示すように、重み付けデータ４１７は、時間１７０１及び重み１７０２の各項目を有する一つ以上のレコードで構成される。重み付けデータ４１７の詳細については後述する。

図１８に初期設定データ４１８の一例を示している。初期設定データ４１８には、ユーザが初期設定に際して設定した各種の情報が管理される。同図に示すように、初期設定データ４１８は、初期設定ＩＤ１８０１、分析目的１８０２、分析対象１８０３、及び詳細１８０４の各項目を有する一つ以上のレコードで構成される。これらの項目には、初期設定に際してユーザが入力した値が設定される。

続いて、データ分析システム１において行われる処理について説明する。データ分析システム１の導入時等においては、まずユーザ等が初期設定を行い、方法組合せと系列グループの組合せの中から、試行する組合せを指定する。データ分析システム１は、指定された組合せの夫々に対応する処理を実行する。そしてデータ分析システム１は、随時（例えば、定期的、異常等の事象発生時、又はシステムユーザの要求時等）、各組合せについて分析性能の評価を行い、各組合せの見直しを行う。

図１９は、データ分析システム１の導入時等に行われる、分析装置１０３の初期設定に関する処理（以下、初期設定処理Ｓ１９００と称する。）を説明するシーケンス図である。尚、以下の説明において、符号の先頭に付している「Ｓ」の文字は処理ステップを意味する。

まず分析装置１０３の組合せ決定部４０６は、入出力装置１０５を介して分析目的及び分析対象の入力を受け付け（Ｓ１９０１）、分析目的及び分析対象に対応する推奨組合せのデータの提供をデータ管理装置１０２に要求する（Ｓ１９０２）。

データ管理装置１０２の推奨組合せ検索部３０６は、上記要求を受信すると、推奨組合せ登録データ３１２から、上記要求で指定されている分析目的及び分析対象に対応するデータを検索する（Ｓ１９０３）。推奨組合せ検索部３０６は、検索の結果、推奨組合せが検索された場合はその推奨組合せを、推奨組合せが検索されなければ推奨組合せ無しという結果を、分析装置１０３に送信する（Ｓ１９０４）。

分析装置１０３の組合せ決定部４０６は、推奨組合せの有無を確認する（Ｓ１９０５）。推奨組合せを受信した場合は（Ｓ１９０５：ＹＥＳ）、組合せ決定部４０６は、受信した推奨組合せを入出力装置１０５に表示する（Ｓ１９０６）。また推奨組合せをユーザに提示する際、各推奨組合せの分析性能に関する情報を提示してもよい。また推奨組合せが無ければ（Ｓ１９０５：ＮＯ）、組合せ決定部４０６は、例えば、可能な全ての方法組合せと系列データの組み合わせを暫定的に選択し、全ての組合せを選択したことを示す情報を入出力装置１０５に表示する（Ｓ１９０７）。

続いて、組合せ決定部４０６は、入出力装置１０５を介して受け付けたユーザの操作入力（即ち、推奨組合せ又は全ての組合せの中からの選択操作）に基づき方法組合せを決定するとともに（Ｓ１９０８）、分析処理に用いる系列グループを決定する（Ｓ１９０９）。

続いて、組合せ決定部４０６は、決定した組合せに基づく前処理方法をデータ前処理装置１０１に送信（即ち、指示）する（Ｓ１９１０）。

続いて、組合せ決定部４０６は、以上の処理で設定された情報を初期設定データ４１８として記憶する（Ｓ１９１１）。

図２０及び図２１は、分析装置１０３が、初期設定処理Ｓ１９００に際し入出力装置１０５を介してユーザに提示する画面（以下、初期設定画面２０００と称する。）の一例である。尚、図２０は、推奨組合せが存在しない場合の例であり、図２１は、推奨組合せが存在する場合の例である。

まず図２０について説明する。同図に示すように、この初期設定画面２０００は、分析目的入力欄２００１、分析対象入力欄２００２、測定項目登録欄２００３、分析方法指定欄２００４、及び組合せ選択欄２００５を有する。

分析目的入力欄２００１には、分析目的（例えば、機器異常予兆検出、作業工程異常監視、又は品質推定等）が入力される。尚、分析目的入力欄２００１は、例えば、プルダウンメニューによる選択や直接入力により設定できるようにしてもよい。

分析対象入力欄２００２には、分析対象２に関する情報（例えば、装置種別、機器名称、又は分析する対象の現象等）が入力される。これらはプルダウンによる選択、又は直接入力等により設定可能としてもよい。また装置種別は、目的を設定すると、目的に対応する装置がプルダウンに表示されるようにしてもよい。また装置種別の選択により、対応する機器名称がプルダウンに表示され、機器名称の選択により対応する対象現象がプルダウンに表示されるようにしてもよい。分析対象入力欄２００２の各欄は空欄のままでもよい。

ユーザが、分析目的入力欄２００１及び分析対象入力欄２００２に内容を入力して決定ボタン２００６を操作すると、測定項目登録欄２００３ａ、及び分析方法指定欄２００４が表示される。

測定項目登録欄２００３ａにおいて、ユーザはデータ分析システム１に入力可能な測定値を選択する。ユーザが、分析方法指定欄２００４において全ての組合せで実行ボタン２００７を操作すると全ての組合せが選択され、組合せ決定となる（図１９のＳ１９０８）。分析方法指定欄２００４において、ユーザが、組合せを選択ボタン２００８を操作すると、組合せ選択欄２００５が表示され、前処理方法、分析方法、異常の有無又は異常予兆の有無の判定に用いる閾値、及び測定項目の指定が可能な状態となる。

組合せ選択欄２００５のチェック欄２００９は、組合せの選択欄であり、表示された組合せによる分析を選択するか否かの判定に用いる。選択組合せＩＤ２０１０には、前述した選択組合せＩＤが設定される。

前処理２０１１、分析方法２０１２、閾値２０１３、及び測定項目２０１４は、ユーザが夫々の項目を選択する欄である。ユーザが各項目を設定し、決定ボタン２０１５を操作すると組合せ決定となる（図１９のＳ１９０８）。尚、測定項目２０１４において、測定項目登録欄２００３ａで登録した項目以外の項目は必ずしも表示しなくてもよい。

分析対象入力欄２００２は、分析目的の入力終了後に表示するようにしてもよい。また測定項目登録欄２００３、分析方法指定欄２００４、及び組合せ選択欄２００５は、分析対象入力欄２００２の入力終了後に表示するようにしてもよい。また必ずしも全ての要素を表示しなくてもよい。また必ずしも全ての入力欄を記入しなくても良く、空欄が存在してもよい。

続いて、図２１とともに推奨組合せが存在する場合の初期設定画面２０００について説明する。

推奨組合せが存在する場合、ユーザが分析目的入力欄２００１、及び分析対象入力欄２００２へ入力を行い、決定ボタン２００６を操作すると、測定項目登録欄２００３ｂに推奨の測定項目が表示される。

推奨分析方法選択欄２１０１には、推奨する組合せが表示される。更に追加して分析を実行したい組合せがある場合、ユーザは、追加組合せ選択欄２１０２において、前処理、分析方法、閾値、及び測定項目を指定する。

推奨分析方法選択欄２１０１及び追加組合せ選択欄２１０２において、ユーザがチェックを付して決定ボタン２１０５を操作すると組合せ決定となる（図１９のＳ１９０８）。全ての組合せで実行ボタン２１０４を操作して全ての組合せを選択してもよい。

図２２は、入出力装置１０５が系列データの属性を読み込む際に入出力装置１０５が表示する画面（以下、系列データ属性入力画面２２００と称する。）の一例である。

同図に示すように、系列データ属性入力画面２２００には、系列データＩＤ２２０１、系列データ名２２０２、測定位置２２０３、測定項目２２０４、及び属性情報２２０５、ファイル読み込み部２２０６の各項目の入力欄が設けられている。

上記項目のうち、系列データＩＤ２２０１には、系列データＩＤが設定される。系列データ名２２０２は、前述した系列データ名が設定される。測定位置２２０３には測定位置情報が設定される。測定項目２２０４には、前述した測定項目が設定される。属性情報２２０５には、前述した属性情報が設定される。属性データは、系列データごとに入力画面から入力してもよいし、ファイル読み込み部２２０６を用いて属性データが記載されたファイルを読み込むようにしてもよい。

図２３は、ユーザが方法組合せの夫々に用いる系列グループ（即ち、一つ以上の系列データ）を指定する際に入出力装置１０５が表示する画面（以下、系列グループ指定画面２３００と称する。）である。同図に示すように、系列グループ指定画面２３００は、方法組合せ指定欄２３０１、及び分析対象系列選択欄２３０２（図２３の例では、２３０２ａ、及び２３０２ｂ）を有する。

方法組合せ指定欄２３０１において、ユーザは、図２０の組合せ選択欄２００５、図２１の推奨分析方法選択欄２１０１、及び図２１の追加組合せ選択欄２１０２にて選択した方法組合せの中から、系列グループを設定しようとする方法組合せを選択する。

分析対象系列選択欄２３０２は、選択欄２３０３にチェックを付することにより、組合せ指定欄２３０１で選択した方法組合せについて用いる系列データを一つ以上指定する。

系列名２３０４、測定位置２３０５、及び測定項目２３０６には、図２２の系列データ属性入力画面２２００で読み込んだ内容が表示される。尚、これらの項目（即ち、符号２３０４〜２３０６）の設定に際しては、検索機能や整列機能、又は条件指定によるフィルタリング等を併用できるようにしてもよい。また選択欄２３０３は一括してチェックできるようにしてもよい。

この例では、方法組合せＩＤが「Ａ１」及び「Ｂ１」の組合せの双方について、グループ１で指定した系列データを用いた分析及びグループ２で指定した系列データを用いた分析処理を行うように指定されている。尚、組合せ指定欄２３０１における方法組合せＩＤについては、例えば、簡単な操作で全ての組合せを指定できるようにしてもよい。また組合せ指定追加ボタンやグループ追加ボタンにより、組合せや系列グループを随時追加できるようにしてもよい。

分析装置１０３の組合せ決定部４０６は、初期設定画面２０００の分析目的入力欄２００１及び分析対象入力欄２００２に設定された情報を初期設定データ４１８として、また組合せ選択欄２００５、推奨分析方法選択欄２１０１、及び追加組合せ選択欄２１０２に入力された情報を選択組合せ登録データ４１４として、また系列データ属性入力画面２２００を介して設定された情報を系列データ属性データ４１５として、また系列グループ指定画面２３００に設定された情報を系列グループ登録データ４１６として、夫々記憶する。

図２４は、分析装置１０３が分析処理を行う際にデータ分析システム１において行われる処理（以下、分析処理Ｓ２４００と称する。）を説明するシーケンス図である。以下、同図とともに分析処理Ｓ２４００について説明する。

同図に示すように、各種センサ３からデータ前処理装置１０１に対して取得データが送信される（Ｓ２４０１〜Ｓ２４０２）。

データ前処理装置１０１のデータ前処理部２０６は、各種センサ３から受信した取得データに対して、図１９のＳ１９１０で分析装置１０３から指示された一つ以上の前処理方法で前処理を行い（Ｓ２４０３）、生成された分析対象データをデータ管理装置１０２に送信する（Ｓ２４０４）。

データ管理装置１０２は、受信した分析対象データを分析対象データ３０８として記憶するとともに（Ｓ２４０５）、当該分析対象データを分析装置１０３に送信する（Ｓ２４０６）。

分析装置１０３の分析処理部４０８は、データ管理装置１０２から受信した分析対象データを分析対象データ４１９として記憶し、分析対象データ４１９に対して、初期設定や後述する組合せの見直しにおいて決定された組合せに基づき分析処理を行い、分析対象２の異常の程度を表す指標値を算出する（Ｓ２４０７）。

また分析処理部４０８は、閾値パターンに基づき分析対象２の異常の有無又は異常予兆の有無を判定し（Ｓ２４０８）、判定の結果、警告（即ち、アラート）が必要であれば警告を入出力装置１０５に出力する（Ｓ２４０９）。

続いて、分析処理部４０８は、分析結果をデータ管理装置１０２に送信し（Ｓ２４１０）、データ管理装置１０２は、受信した分析結果を分析結果データ３１０として記憶する（Ｓ２４１１）。

図２５は、分析装置１０３が分析性能の算出及び組合せの見直しに関する処理を行う際にデータ分析システム１において行われる処理（以下、分析性能算出＆見直し処理Ｓ２５００と称する。）の一例を示すシーケンス図である。以下、同図とともに分析性能算出＆見直し処理Ｓ２５００について説明する。

ユーザが実事象データを入力すると（Ｓ２５０１）、入出力装置１０５は、実事象データをデータ管理装置１０２に送信するとともに（Ｓ２５０２）、分析装置１０３に実事象データの入力通知を送信する（Ｓ２５０３）。

データ管理装置１０２は、受信した実事象データを実事象データ３０９として記憶する（Ｓ２５０４）。

分析装置１０３の性能算出部４０９は、実事象データの入力通知を受信すると、データ管理装置１０２に実事象データ及び分析結果データの提供要求を送信する（Ｓ２５０５）。尚、このとき、分析装置１０３の性能算出部４０９が時間範囲を指定して指定した時間範囲内の実事象データ及び分析結果データを要求するようにしてもよい。

データ管理装置１０２のデータ抽出部３０７は、上記提供要求を受信すると、実事象データ３０９及び分析結果データ３１０の夫々から要求されているデータを抽出し（Ｓ２５０６）、抽出したデータを分析装置１０３に送信する（Ｓ２５０７）。

分析装置１０３の性能算出部４０９は、受信した実事象データ及び分析結果データに基づき分析性能を算出する（Ｓ２５０８）。尚、この処理（以下、分析性能算出処理Ｓ２５０８と称する。）の詳細については後述する。

続いて、分析装置１０３の組合せ決定部４０６が組合せの見直しを行う（Ｓ２５０９）。尚、この処理（以下、組合せ見直し処理Ｓ２５０９と称する。）の詳細については後述する。

続いて、組合せ決定部４０６は、算出した分析性能の情報（以下、分析性能算出結果データと称する。）をデータ管理装置１０２に送信するとともに（Ｓ２５１０）、データ前処理装置１０１に見直し後の前処理方法の指示を行う（Ｓ２５１２）。

尚、性能算出方法は分析目的によって異なってもよい。その場合、性能算出部４０９は、分析目的ごとの性能算出方法を実行し、分析目的に適した性能算出方法を用いて分析性能を算出する。

データ管理装置１０２は、分析性能算出結果データを受信すると、受信した分析性能算出結果データを分析性能算出結果データ３１１として記憶する（Ｓ２５１１）。またデータ管理装置１０２は、性能が上位の組合せを推奨組合せ登録データ３１２に記憶する（Ｓ２５１１）。

尚、例えば、分析装置１０３が、データ管理装置１０２に対し、分析目的及び分析対象２等の情報とともに性能上位の組合せを推奨組合せとして通知し、これをデータ管理装置１０２が推奨組合せ登録データ３１２として登録するようにしてもよい。また図２５では、実事象データの入力（Ｓ２５０１）を契機として性能算出、及び方法組合せの見直しを行う例を示したが、本処理は、定期的に、もしくはユーザの要求を契機として実行するようにしてもよい。

続いて、図２５に示した分析性能算出処理Ｓ２５０８について詳述する。尚、一般に異常予兆検出においては、異常予兆の検出時点から実際に障害が発生するまでの時間に余裕があることが望ましい。そこで以下においては、異常予兆の検出時点から障害が発生するまでの時間に応じた重み付けを行って分析性能を算出する場合を例として説明する。

図２６は、上記重み付けの設定に際して入出力装置１０５が表示する画面（以下、重み付け設定画面２６００と称する。）の一例である。同図に示すように、重み付け設定画面２６００は、基本情報入力欄２６０２、重み付け設定欄２６０３、及び重み付けグラフ表示欄２６０４を有する。

基本情報入力欄２６０２に、ユーザが、メンテナンス頻度・間隔、及び装置停止に要する時間を入力し、ＯＫボタン２６０５を操作すると、分析装置１０３の重み算出部４０７が、入力された情報に基づき重みを算出し、重み付け表２６０６を生成する。尚、重み算出部４０７は、同図に示すような重み付けグラフ２６０７を表示して重み付けの内容を可視化するようにしてもよい。またユーザが重み付け表２６０６、又は重み付けグラフ２６０７を操作して重みを容易に変更できるようにしてもよい。またユーザが重み付け表２６０６又は重み付けグラフ２６０７の一方を修正すると他方に自動的に同じ修正が反映されるようにしてもよい。ユーザが決定ボタン２６０８を操作すると、重み算出部４０７は、重み付け設定画面２６００に入力された内容を重み付けデータ４１７として記憶する。

尚、この例では４つの時間を指定しているが、時間指定の態様は必ずしも限定されない。また重み付け表２６０６で指定（即ち、設定）された時間に基づき、各指定時間の間の時間に対する重みを一時関数等で自動的に内挿するようにしてもよい。重み付けの設定は、例えば、前述した初期設定時に行うようにしてもよい。

図２７は、分析目的が異常予兆検知である場合における、図２５の分析性能算出処理Ｓ２５０８の一例を説明するフローチャートである。以下、同図とともに分析性能算出処理Ｓ２５０８について説明する。

まず分析装置１０３の性能算出部４０９は、分析を実施した一つ以上の組合せ(即ち、方法組合せ、及び系列グループの組合せ)の中から一つの組合せを選択する（Ｓ２７０１）。次に、性能算出部４０９は、実事象データ３０９の未選択のレコードのうち発生日時６０１が最先のレコードを選択し（Ｓ２７０２）、分析結果データ３１０の未選択のレコードのうち警告有無７０５に「有」が設定されており、かつ、データ取得日時７０１が最先のレコードを選択する（Ｓ２７０３）。尚、分析性能算出処理Ｓ２５０８において、アラートありのレコードとは、分析性能算出中の組合せ（即ち、方法組合せ、及び系列グループの組合せ）による分析の結果としてアラートが設定されたレコードを示す。

続いて、性能算出部４０９は、選択中の分析結果データ３１０のレコードのデータ取得日時７０１（以下、アラート発生日時とも称する。）と選択中の実事象データ３０９のレコードの発生日時６０１（以下、障害発生日時とも称する。）との前後関係を比較する（Ｓ２７０４）。

比較の結果、「アラート発生日時＞障害発生日時」である場合（Ｓ２７０４：Ｎｏ）、性能算出部４０９は、見逃し数に１を加算し（Ｓ２７１５）、選択中の実事象データ３０９のレコードよりも発生日時６０１が後である実事象データ３０９のレコードの有無（障害の有無）を判定し（Ｓ２７１６）、もしレコードが有れば（Ｓ２７１６：ＹＥＳ）そのレコードを選択し（Ｓ２７１７）、Ｓ２７０４の処理に戻る。一方、レコードが無ければ（Ｓ２７１６：ＮＯ）、性能算出部４０９は、誤報数に警告有無７０５に「有」が設定されている未選択の分析結果データ３１０のレコード（選択中の分析結果データ３１０のレコードを含む）の数を加算し（Ｓ２７１８）、その後はＳ２７１２の処理に進む。

Ｓ２７０４において、「アラート発生日時≦障害発生日時」である場合（Ｓ２７０４：ＹＥＳ）、性能算出部４０９は、アラートが発生した後の一定期間（例えば、図２６の符号２６０６におけるタイムアウトの時間）内の障害発生の有無（即ち、そのような実事象データ３０９のレコードの有無）を確認する（Ｓ２７０５）。

一定時間以内に障害が発生していない場合（Ｓ２７０５：ＮＯ）、性能算出部４０９は、誤報数に１を加算し（Ｓ２７１９）、その後はＳ２７０９の処理に進む。

一方、一定時間以内に障害が発生していれば（Ｓ２７０５：ＹＥＳ）、性能算出部４０９は、選択中の分析結果データ３１０のデータ取得日時７０１（即ち、アラート発生日時）から障害の発生日時６０１までの時間に応じた重みを決定し（Ｓ２７０６）、決定した重みを重み合計に加算するとともに、検出数に１を加算する（Ｓ２７０７）。

続いて、性能算出部４０９は、選択中の分析結果データのレコードから当該障害の発生日時６０１までのレコードを全てスキップする（即ち、選択中の分析結果データのレコードから当該障害の発生日時６０１までのレコードを全て選択済にする）（Ｓ２７０８）。

続いて、性能算出部４０９は、発生日時６０１が更に後の実事象データのレコードの有無（即ち、障害の有無）を判定する（Ｓ２７０９）。次のレコードがない場合（即ち、後の障害がない場合）（Ｓ２７０９：ＮＯ）、性能算出部４０９は、誤報数に未選択アラートの数（即ち、警告有無７０５に「有」が設定されている未選択の分析結果データのレコードの数）を加算し（Ｓ２７２０）、その後はＳ２７１２の処理に進む。

一方、次の障害がある場合（Ｓ２７０９：ＹＥＳ）、性能算出部４０９は、未選択アラートの有無（即ち、警告有無７０５に「有」が設定されている未選択の分析結果データのレコードの有無）を判定し（Ｓ２７１１）、未選択のアラートが存在する場合（Ｓ２７１１：ＹＥＳ）、Ｓ２７０３の処理に戻る。一方、未選択アラートが存在しない場合（Ｓ２７１１：ＮＯ）、処理はＳ２７１２に進む。

Ｓ２７１２では、性能算出部４０９は、見逃し数に未選択の実事象データのレコードの数（即ち、未選択の障害の数）を加算する。

続いて、性能算出部４０９は、例えば、以下の式から各種の性能の値を算出する（Ｓ２７１３）。
再現率＝重み合計／障害発生数 ・・・式１
適合率＝検出数／（検出数＋誤報数） ・・・式２
Ｆ値＝（２×適合率×再現率）／（適合率＋再現率） ・・・式３

続いて、性能算出部４０９は、分析を実施した一つ以上の組合せ(即ち、方法組合せ、及び系列グループの組合せ)のうち、未処理の組合せの有無を判定する（Ｓ２７１４）。未選択の組合せが有れば（Ｓ２７１４：ＹＥＳ）、Ｓ２７０１の処理に戻り、未選択の組合せが無ければ（Ｓ２７１４：ＮＯ）、処理は終了する。

以上の処理により、性能算出部４０９は、見逃し数、誤報数、再現率、適合率、及びＦ値を組合せ（即ち、方法組合せと系列データの組合せ）ごとに算出する。また性能算出部４０９が、組合せごとに、重みの平均及び分散、又は所定の単位時間当たりの誤報数等を算出するようにしてもよい。またその場合、性能算出部４０９が、障害の見逃しに対する重みを０として平均及び分散を求めるようにしてもよい。性能算出部４０９は、これらの性能情報を、分析目的や分析対象２等の情報とともにデータ管理装置１０２に送信し、データ管理装置１０２は、分析性能算出結果データ３１１に情報を蓄積する。障害情報には、実際に発生した障害だけではなく、メンテナンスの情報を基に、修理や部品交換等を行わなかった場合に発生したであろう障害を反映してもよい。このようにメンテナンス情報を含めることで、警告の発生を受けてメンテナンスを行って障害発生を事前に回避したような場合も含めて分析性能を精度よく算出することが可能になる。

続いて、図２５に示した組合せ見直し処理Ｓ２５０９について詳述する。

図２８は、図２５の組合せ見直し処理Ｓ２５０９において入出力装置１０５が表示する画面（以下、組合せ見直し画面２８００と称する。）の一例である。同図に示すように、組合せ見直し画面２８００には、Ｎｏ．２８０２、選択欄２８０３、組合せの識別子２８０４、分析に用いた系列グループ２８０５、前処理方法２８０６、分析方法２８０７、及び閾値２８０８、分析性能（再現率２８０９、適合率２８１０、Ｆ値２８１１、重み平均２８１２、重み分散２８１３、及び単位時間当たりの誤報数２８１４等）の各項目を有する行形式設定欄が設けられている。同図における一つの行は一つの組合せに対応している。

尚、各組合せは、例えば、再現率、適合率等の数値の大きさに基づき、昇順、又は降順に整列して表示してもよい。また各項目の値に応じてフィルタリングを行ってもよい。整列やフィルタリングを行った結果が出力されることで、ユーザは、例えば、分析性能の上位の組合せを容易に把握することができる。ユーザが、選択欄２８０３にチェックを設定して決定ボタン２８１５を操作すると、組合せ決定部４０６は、チェックされた組合せを記憶し、分析処理部４０８は当該組合せに基づいて処理を行う。

この例ではユーザが組合せの内容を選択するが、ユーザが指定した方法に従って組合せ決定部４０６が自動的に組合せを選択するようにしてもよい。

図２９は、組合せ決定部４０６が自動的に組合せを構成する場合に入出力装置１０５が表示する画面（以下、選択方法指定画面２９００と称する。）の一例である。同図に示すように、選択方法指定画面２９００は、選択欄２９０２、及び組合せ選択方法設定欄２９０３を含む。ユーザは、選択欄２９０２にチェックを入力することにより組合せの選択方法を一つ以上選択することができる。組合せの見直しに際し、性能算出部４０９は、選択方法指定画面２９００でユーザが指定した選択方法に従い自動的に組合せの内容を設定する。尚、ユーザが選択方法指定画面２９００に設定した内容（即ち、条件）を満たす組合せが存在しない場合、組合せ決定部４０６が、Ｆ値優先、又は、重みつき再現率優先等を条件として上位の所定数の組合せを自動的に選択するようにしてもよい。

また組合せ決定部４０６が、組合せを、例えば、分析性能算出処理Ｓ２５０８で決定した実事象ごとの重みの分布に基づき自動的に選択するようにしてもよい。

図３０は、組合せ決定部４０６が、決定した実事象ごとの重み（Ｓ２７０６）の分布に基づき自動的に方法組合せの内容を選択する際に参照するデータ（以下、重み記録データ３０００と称する。）の一例である。同図に示すように、重み記録データ３０００は、実事象３００２、方法組合せＩＤ３００３、系列グループＩＤ３００４、及び重み３００５を含む。また実事象３００２は、Ｎｏ．３００６、内容３００７、及び場所３００８の各項目を含む。

Ｎｏ．３００６には実事象の識別子が、内容３００７には実事象の内容を示す情報が、場所３００８には実事象の発生位置を示す情報が、夫々設定される。また方法組合せＩＤ３００３には方法組合せＩＤが、系列グループＩＤ３００４には系列グループＩＤが、重み３００５には図２７のＳ２７０６で組合せ決定部４０６が決定した重みが設定される。

組合せ決定部４０６が、例えば、重みの平均値や分散値、９９％値等に対する条件等を指定して組合せごとに重みの値を算出し、条件を満たす組合せを選択するようにしてもよい。これによれば、例えば、重みを、値が「１」に近いほど予兆が早く検出されたことを示し、値が「０」に近いほど予兆の検出が遅いことを示すように設定した場合、９９％値が０．７以上となる、重みが０．５以上である割合が９０％となる等の任意の条件を用いて組合せを選択することが可能になる。

また例えば、分析性能が上位所定％（例えば２０％）の組合せを選択して推奨組合せとして学習しつつ、他の組合せ（例えば、分析性能が上位の２０％×２）についても試行して絞り込むようにしてもよい。また分析性能の評価で性能下位の数％を毎回除外していくことにより、徐々に組合せを絞り込むようにしてもよい。組合せの見直しは分析性能の評価の度に必ずしも行わなくてもよく、分析処理を開始した後の一定期間や一定回数、又は、組合せの数が絞り込めた段階で終了する等してもよい。また再現率やＦ値等の値が高い組合せを推奨組合せとして学習するようにしてもよい。また以上では、各種センサ３を用いて収集したデータを用いた異常予兆検出を例として説明したが、分析対象データは、例えば、機器が備えるプロセッサの負荷や稼働時間、又は画像データ等、他の方法で収集したものであってもよい。前処理方法、分析方法、及び閾値パターンは、データ分析システム１の稼動後においても、ユーザが追加、及び削除することができるようにしてもよい。

また前処理方法は必ずしも系列グループごとに同じ方法を選択する必要はなく、測定項目ごとに異なる前処理方法を選択できるようにしてもよい。またデータ分析システム１は、一つ以上の分析対象２について分析を行うことが可能な構成としてもよい。

また新たなデータ分析システム１の構築時において、分析対象２に対して既に収集済みの分析対象データが存在する場合、収集済みの分析対象データを用いて分析処理Ｓ２４００や分析性能算出＆見直し処理Ｓ２５００を行い、性能のよい方法を選択して以降のデータ分析を行うようにしてもよい。これによりデータ分析システム１を構築する際のリードタイムを短縮することが可能になる。

また複数のデータ分析システム１を通信可能に接続し、複数のデータ分析システム１が推奨組合せの情報を共有するようにしてもよい。例えば、データ管理装置１０２に推奨組合せの情報を共有する機能を設け、各データ分析システム１のデータ管理装置１０２が推奨組合せ登録データ３１２の情報を送受信し合うことにより、推奨組合せの情報を共有するようにする。また同じ推奨組合せ登録データ３１２を各データ分析システム１が共有するようにしてもよい。これにより例えば、既存のデータ分析システム１において分析目的や対象機器ごとに学習した性能情報を新たに構築した他のデータ分析システム１に活用することができ、他のデータ分析システム１において分析性能が上位の組合せを容易に特定することができる。また分析性能が上位の組合せを優先して試行する事により、新たなデータ分析システム１を構築する際のリードタイムを短縮することができ、新たなデータ分析システム１を構築する際のリソースの消費量も削減することができる。

また複数のデータ分析システム１間でデータを送受信する構成とした場合、各データ分析システム１のデータ前処理装置１０１、データ管理装置１０２、分析装置１０３、及び入出力装置１０５については、全部又は一部の構成が一つ以上の他のデータ分析システム１との間で共有されるようにしてもよい。これにより例えば、各データ分析システム１の間で、夫々が保有する余剰のリソースを融通しあう事が可能になり、各データ分析システム１のリソースを有効に利用することができる。

また分析装置１０３が、前処理方法、分析方法、及び閾値パターンに加え、分析目的ごとの複数の組合せ（即ち、前処理方法、分析方法、閾値パターン、及び各パラメータの組合せ）を設定して予め保持（即ち、記憶）するようにしてもよい。上記組合せは、経験的に得られた知見に基づくものであってもよい。組合せ決定部４０６は、例えば、推奨組合せ登録データ３１２にデータが蓄積されておらず、データ管理装置１０２から推奨の組合せを得られなかった時に、予め設定された組合せとして提示する。これによれば、データ分析システム１で学習したデータ以外の知見を利用することが可能になり、推奨組合せが登録されていない場合でも、全組合せを実行することなく、高性能が期待できる組合せを選択的に実行することが可能になる。

以上に説明したように、本実施形態のデータ分析システム１によれば、方法組合せ（即ち、前処理方法、分析方法、パラメータ）と系列グループ（即ち、一つ以上の系列データ）との最適な組合せを選択することが可能になる。また分析目的及び分析対象について、方法組合せと系列グループとの最適な組合せを選択することが可能になる。またシステム構築者等のユーザの技量に左右されることなく、分析目的に応じて性能の高い組合せを選択することが可能になる。

［第２実施形態］
第１実施形態では、分析目的が異常予兆検出である場合を例として説明したが、第２実施形態では分析目的が作業工程管理である場合について説明する。第２実施形態のデータ分析システム１の基本的な構成、及びデータ分析システム１が行う処理の流れは、第１実施形態と基本的に同様である。以下、第１実施形態との相違点を中心に説明する。

図３１は、第２実施形態の初期設定処理Ｓ１９００に際して入出力装置１０５が表示する初期設定画面２０００の一例である。第１実施形態と同様、第２実施形態の初期設定画面２０００についても、分析目的入力欄２００１、分析対象入力欄２００２、測定項目登録欄２００３ｃ、分析方法指定欄２００４、組合せ選択欄２００５、推奨分析方法選択欄２１０１、及び追加組合せ選択欄２１０２を有する。これらについては第１実施形態と同様であるので説明を省略する。尚、測定項目登録欄２００３ｃにおける推奨測定項目は、分析目的入力欄２００１、及び分析対象入力欄２００２等に合わせて、第１実施形態と異なる測定項目が表示されてもよい。

同図に示すように、この例では、分析目的を「作業工程管理」、分析対象を「ライン」、作業内容を「組立作業」とし、分析詳細は、「作業異常」及び「効率」としている。本例のように、分析詳細は必ずしも1つでなく、複数指定してもよい。「作業異常」は、例えば、「作業工程の順番間違え」、「工程抜け」、「余計な工程が入る」、及び「工程は正しいが失敗した」等である。また「効率」とは、例えば、「材料を取りに行く回数」や、「材料を載せる台を倒した」等の失敗の回数等である。

図３２は、第２実施形態における分析性能算出処理Ｓ２５０８を説明するフローチャートである。以下、同図とともに説明する。

同図におけるＳ３２０１〜Ｓ３２０４の処理は、図２７のＳ２７０１〜Ｓ２７０４の処理と同様であるので説明を省略する。

Ｓ３２１５では、性能算出部４０９は、見逃し数に１を、作業異常の種別ごとの見逃し数に１を、夫々加算する。

Ｓ３２１６〜Ｓ３２１７の処理は、図２７のＳ２７１６〜Ｓ２７１７の処理と同様であるので説明を省略する。

Ｓ３２１８では、性能算出部４０９は、誤報数、及び作業異常種別ごとの誤報数の夫々に選択中のアラートも含めて未選択アラートの数を加算し、その後はＳ３２１２に進む。

Ｓ３２０５では、性能算出部４０９は、アラート発生日時と作業異常発生日時が一致するか否かを判定する。アラート発生日時と作業異常発生日時が一致しない場合（Ｓ３２０５：ＮＯ）、性能算出部４０９は、誤報数に１を、作業異常種別ごとの誤報数に１を、夫々加算し（Ｓ３２１９）、その後はＳ３２０９の処理に進む。アラート発生日時と作業異常発生日時が一致する場合（Ｓ３２０５：ＹＥＳ）、性能算出部４０９は、検出数に１を、作業異常種別ごとの検出数に１を、夫々加算し（Ｓ３２０６）、その後はＳ３２０９の処理に進む。

Ｓ３２０９〜Ｓ３２１１の処理は、図２７のＳ２７０９〜Ｓ２７１１の処理と同様であるので説明を省略する。

Ｓ３２２０では、性能算出部４０９は、誤報数、及び作業以上種別ごとの誤報数に未選択アラートの数を夫々加算し、その後はＳ３２１２の処理に進む。

Ｓ３２１２では、性能算出部４０９は、見逃し数に、未選択の実事象データのレコードの数（即ち、未選択の障害の数）を、作業異常種別ごとの見逃し数に、未選択の実事象データのレコードの数（即ち、未選択の障害の数）を、夫々加算する。

続くＳ３２１３では、性能算出部４０９は、再現率、適合率、及びＦ値等を算出する。ここで性能算出部４０９は、適合率、及びＦ値については第１実施形態の式２、式３により算出し、再現率については次の式を用いて算出する。
再現率＝検出数／障害発生数 ・・・式４

また性能算出部４０９は、作業異常種別ごとの再現率、適合率、及びＦ値についても、作業種別ごとの、見逃し数、誤報数、及び発生数を用いて、夫々式４、式２、式３により算出する。尚、このときに単位時間当たりの誤報数や他の指標値を算出してもよい。

続いて、性能算出部４０９は、分析を実施した一つ以上の組合せ(即ち、方法組合せ、及び系列グループの組合せ)で、未処理の組合せの有無を判定する（Ｓ３２１４）。未選択の組合せが有れば（Ｓ３２１４：ＹＥＳ）、Ｓ３２０１の処理に戻り、未選択の組合せが無ければ（Ｓ３２１４：ＮＯ）、処理は終了する。

尚、Ｓ３２０４及び３２０５の比較は必ずしも厳密なものでなくてもよく、実事象の日時記録の誤差を考慮し、多少のマージンをもって比較するようにしてもよい。また短時間に一つ以上のアラートが発生している場合、一つ以上のアラートをまとめて一つとカウントしてもよい。また実事象データには作業異常や作業台の転倒等の発生日時、及び事例の種別（即ち、順番間違え、工程抜け、及び作業台転倒当など）を含めてもよい。

図３３は、第２実施形態における組合せ見直し画面２８００の一例である。符号２８０２〜２８１１，２８１４で示す各項目については第１実施形態と同様である。第１実施形態と異なり、第２実施形態の組合せ見直し画面２８００には、重み平均２８１２、重み分散２８１３の項目は存在せず、作業異常種別２８２０の項目が別途設けられている。この組合せ見直し画面２８００によれば、例えば、作業異常種別２８２０でフィルタリングすることにより特定の作業異常を選択し、その異常に最も適した組合せを選択するといったことが可能である。

第２実施形態のデータ分析システム１によれば、異常の種類の全体に対して分析性能のよい組合せと、異常の種類ごとに分析性能のよい組合せを、夫々一つ以上選択することが可能である。これによれば、作業異常の種類が多岐に渡り、全ての異常を網羅して検出する組合せがない場合でも、異常の種類ごとに分析性能のよい組合せを選択することができる。また作業異常の種別ごとに各組合せの分析性能を学習し、作業異常の検出性能を向上することができる。また学習した分析性能を、新規のデータ分析システム１の構築時に活用する場合、全体、及び作業異常ごとに、分析性能のよい組合せを効率的に選択することが可能になり、リードタイムの短縮、及び計算リソースの削減を図ることができる。更に組合せごとに検出する異常の種別が顕著に異なる場合、警告有と判定された組合せを調べることにより、異常の種別を推測することも可能になる。

［第３実施形態］
第３実施形態では、第１実施形態又は第２実施形態における分析装置１０３を複数用いて負荷分散することにより処理性能の向上を図る。本実施形態では、複数の分析装置１０３のうちの一つを代表の分析装置１０３ａとし、他の分析装置１０３を分析装置１０３ｂとして区別する。代表の分析装置１０３ａには処理の割り当て機能を設ける。代表の分析装置１０３ａは、他の分析装置１０３ｂの情報を管理し、処理を他の分析装置１０３ｂに割り当てることにより負荷分散を行う。

図３４は、第２実施形態おける、第１実施形態の初期設定処理Ｓ１９００に対応する処理（以下、初期設定処理Ｓ３４００と称する。）を説明するシーケンス図である。

まず同図における符号Ｓ３４０１〜Ｓ３４０９までの処理は、分析装置１０３の処理を代表の分析装置１０３ａが行っている点以外は図１９のＳ１９０１〜Ｓ１９０９までの処理と同様であるので説明を省略する。

Ｓ３４１０では、代表の分析装置１０３ａの組合せ決定部４０６（もしくは分析装置１０３ａに処理割当部等を設けてもよい。）が、組合せの処理を複数の他の分析装置１０３ｂに割り当て（Ｓ３４１０）、割り当て結果を各分析装置１０３ｂに通知する（Ｓ３４１１）。また代表の分析装置１０３ａの組合せ決定部４０６が、決定した組合せに基づく前処理方法を、データ前処理装置１０１に指示する（Ｓ３４１２）。

他の分析装置１０３ｂは、夫々、割り当てられた処理に対応する分析対象データ４１９をデータ管理装置１０２に要求し（Ｓ３４１３）、データ管理装置１０２は、要求された分析対象データ４１９を要求元の他の分析装置１０３ｂに送信する（Ｓ３４１４）。

Ｓ３４１５の処理は図１９のＳ１９１１と同様であるので説明を省略する。

尚、他の分析装置１０３ｂは、分析処理Ｓ２４００において、例えば、自身に割り当てられた処理（例えば、特定の方法組合せと系列グループの組合せについての処理）を行い、その結果を代表の分析装置１０３ａに送信する。代表の分析装置１０３ａは、他の分析装置１０３ｂの夫々から送られてくる処理結果を集約し、集約した情報に基づき分析性能算出＆見直し処理Ｓ２５００を行う。また代表の分析装置１０３ａは、例えば、分析性能算出＆見直し処理Ｓ２５００の結果に基づき処理を他の分析装置１０３ｂに割り当て直し、その割り当て結果を他の分析装置１０３ｂに通知する。他の分析装置１０３ｂは、新たに割り当てられた処理を実行する。

以上のように組合せの処理を複数の分析装置１０３を用いて負荷分散することで、効率よく処理を実行することができ、ターンアラウンドタイムを短縮することができる。

以上、本発明について実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は上記の実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。例えば、上記の実施の形態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限定されるものではない。また上記実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることができる。

また上記の各構成、機能部、処理部、処理手段等は、それらの一部または全部を、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。また上記の各構成、機能等は、プロセッサが夫々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、メモリやハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、またはＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。

また各図において、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、必ずしも実装上の全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。例えば、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もよい。

また以上に説明した情報処理装置の各種機能部、各種処理部、各種データベースの配置形態は一例に過ぎない。各種機能部、各種処理部、各種データベースの配置形態は、各情報処理装置がハードウェアやソフトウェアの性能、処理効率、通信効率等の観点から最適な配置形態に変更し得る。

また前述した各種データベースの構成は、リソースの効率的な利用、処理効率向上、アクセス効率向上、検索効率向上等の観点から柔軟に変更し得る。

また以上に説明したデータは、テーブル構造に限るものではなく、夫々のデータを適切に関連付けて記憶できればよく、キュー構造やリスト構造等、他の構造で記録されてもよい。また値の記録方法として数値の他に、数式等を用いてもよい。また夫々のテーブルに記録される各項目は、用途に応じて異なってもよく、例として記載した項目に限定されない。またデータは複数の情報処理装置に分散配置されていてもよい。

また以上において、要素の数（例えば、個数、数値、量、及び範囲等）に言及する場合、とくに明示した場合及び原理的に明らかに特定の数に限定される場合等を除いて、その特定の数に限定されるものではなく、特定の数以上でも以下でもよい。

また以上の説明において、その構成要素（例えば、各機能、テーブル、及び要素ステップ等）は、特に明示した場合及び原理的に明らかに必須であると考えられる場合等を除き、必ずしも必須のものではない。

また以上に示した各処理は、リアルタイム処理に限らず、バッチ処理として実行されてもよい。

また以上に示した各実施形態は夫々を独立して適用してもよいし、複数の実施形態の全部又は一部を組み合せて適用してもよい。

１ データ分析システム、２ 分析対象、３ 各種センサ、１０１ データ前処理装置、１０２ データ管理装置、１０３ 分析装置、２０６ データ前処理部、２０７ 取得データ、２０８ 分析対象データ、３０６ 推奨組合せ検索部、３０７ データ抽出部、３０８ 分析対象データ、３０９ 実事象データ、３１０ 分析結果データ、３１１ 分析性能算出結果データ、３１２ 推奨組合せ登録データ、４０６ 組合せ決定部、４０７ 重み算出部、４０８ 分析処理部、４０９ 性能算出部、４１１ 前処理方法データ、４１２ 分析方法データ、４１３ 閾値パターンデータ、４１４ 選択組合せ登録データ、４１５ 系列データ属性データ、４１６ 系列グループ登録データ、４１７ 重み付けデータ、４１８ 初期設定データ、４１９ 分析対象データ、Ｓ１９００ 初期設定処理、Ｓ２４００ 分析処理、Ｓ２５００ 分析性能算出＆見直し処理

Claims (16)

1. 分析対象について取得されたデータである取得データ、及び、
   前記分析対象に関して実際に生じた事象に関するデータである実事象データ、
   を記憶する記憶部と、
   前記取得データの分析に関する第１の処理である一つ以上の第１の方法、及び、
   前記取得データの分析に関する第２の処理である一つ以上の第２の方法の、
   一つ以上の組合せを生成する第１処理部と、
   前記取得データについて前記組合せを実行し、前記組合せの夫々の実行結果を含むデータである分析結果データを生成する第２処理部と、
   前記分析結果データと前記実事象データとを照合することにより、前記組合せの夫々の分析性能を示すデータである分析性能データを生成し出力する第３処理部と、
   を備え、
   前記分析結果データは、前記分析対象の異常の有無又は異常予兆の有無を示す情報である警告有無情報と、当該分析結果データの生成に際して用いた前記取得データの取得日時を示す情報とを含み、
   前記実事象データは、前記分析対象について実際に生じた障害に関する事象の発生日時を示す情報を含み、
   前記第３処理部は、前記警告有無情報が前記分析対象の異常又は異常予兆が有ることを示している前記分析結果データの前記取得日時と前記実事象データの前記発生日時との時間的な前後関係に基づき、前記分析性能データを生成する、
   データ分析システム。
2. 請求項１に記載のデータ分析システムであって、
   前記取得データは、系列の異なる複数のグループのデータを含み、
   前記第１処理部は、前記第１の方法、前記第２の方法、及び前記グループの一つ以上の組合せを生成し、
   前記第２処理部は、前記取得データについて前記組合せを実行し、前記組合せの夫々の実行結果を含むデータである分析結果データを生成し、
   前記第３処理部は、前記分析結果データと前記実事象データとを照合することにより、前記組合せの夫々の分析性能を示すデータである分析性能データを生成する、
   データ分析システム。
3. 請求項２に記載のデータ分析システムであって、
   前記分析結果データは、前記組合せの夫々について求められる、前記分析対象の異常の程度を示す指標値を含み、
   前記記憶部は、前記指標値を判定するための閾値を記憶し、
   前記第２処理部は、前記指標値を前記閾値と比較することにより、前記組合せの夫々について、前記警告有無情報を生成して前記分析結果データに含める、
   データ分析システム。
4. 請求項１に記載のデータ分析システムであって、
   前記第３処理部は、
   前記警告有無情報が前記分析対象の異常又は異常予兆が有ることを示している前記分析結果データの前記取得日時から後の一定時間以内に、前記実事象データの前記発生日時が存在しない頻度を示す値である誤報数と、
   前記実事象データの前記発生日時が、前記警告有無情報が前記分析対象の異常又は異常予兆が有ることを示している前記分析結果データの前記取得日時の後の一定時間以内である、前記分析結果データと前記実事象データの対の頻度を示す値である検出数と、
   を求め、
   前記誤報数及び前記検出数のうちの少なくともいずれかに基づき前記分析性能データを生成する、
   データ分析システム。
5. 請求項４に記載のデータ分析システムであって、
   前記第３処理部は、前記実事象データの前記発生日時が、前記警告有無情報が前記分析対象の異常又は異常予兆が有ることを示している前記分析結果データの前記取得日時の後の一定時間以内である前記対について、前記取得日時と前記発生日時との時間差が大きいほど前記分析性能が高くなるように重み付けを行うことにより前記分析性能データを生成する、
   データ分析システム。
6. 請求項２に記載のデータ分析システムであって、
   前記第１の方法は、前記取得データについての前処理を実現するプログラムと、当該プログラムが実行時に参照するパラメータとによって実現され、
   前記第２の方法は、前記取得データについての分析処理を実現するプログラムと、当該プログラムが実行時に参照するパラメータとよって実現される、
   データ分析システム。
7. 請求項２に記載のデータ分析システムであって、
   前記記憶部は、前記分析対象を特定する情報、前記取得データの分析を行う目的を示す情報、前記組合せを特定する情報、及び前記組合せの夫々の分析性能を対応づけた情報を記憶する、
   データ分析システム。
8. 請求項７に記載のデータ分析システムであって、
   前記分析対象、及び前記取得データの分析を行う目的が特定されると、前記記憶部に記録された分析性能に基づき、前記特定された分析対象及び分析目的に対応する、性能の良い前記組合せを一つ以上選択して出力する処理部を更に備える、
   データ分析システム。
9. 情報処理装置が、
   分析対象について取得されたデータである取得データ、及び、
   前記分析対象に関して実際に生じた事象に関するデータである実事象データ、
   を記憶するステップ、
   前記取得データの分析に関する第１の処理である一つ以上の第１の方法、及び、
   前記取得データの分析に関する第２の処理である一つ以上の第２の方法の、
   一つ以上の組合せを生成するステップ、
   前記取得データについて前記組合せを実行し、前記組合せの夫々の実行結果を含むデータである分析結果データを生成するステップ、
   前記分析結果データと前記実事象データとを照合することにより、前記組合せの夫々の分析性能を示すデータである分析性能データを生成し出力するステップ、
   を実行し、
   前記分析結果データは、前記分析対象の異常の有無又は異常予兆の有無を示す情報である警告有無情報と、当該分析結果データの生成に際して用いた前記取得データの取得日時を示す情報とを含み、
   前記実事象データは、前記分析対象について実際に生じた障害に関する事象の発生日時を示す情報を含み、
   前記情報処理装置が、
   前記警告有無情報が前記分析対象の異常又は異常予兆が有ることを示している前記分析結果データの前記取得日時と前記実事象データの前記発生日時との時間的な前後関係に基づき、前記分析性能データを生成するステップ
   を実行する、データ分析方法。
10. 請求項９に記載のデータ分析方法であって、
    前記取得データは、系列の異なる複数のグループのデータを含み、
    前記情報処理装置が、
    前記第１の方法、前記第２の方法、及び前記グループの一つ以上の組合せを生成するステップ、
    前記取得データについて前記組合せを実行し、前記組合せの夫々の実行結果を含むデータである分析結果データを生成するステップ、
    前記分析結果データと前記実事象データとを照合することにより、前記組合せの夫々の分析性能を示すデータである分析性能データを生成するステップ、
    を更に実行する、データ分析方法。
11. 請求項１０に記載のデータ分析方法であって、
    前記分析結果データは、前記組合せの夫々について求められる、前記分析対象の異常の程度を示す指標値を含み、
    前記情報処理装置が、
    前記指標値を判定するための閾値を記憶するステップ、
    前記指標値を前記閾値と比較することにより、前記組合せの夫々について、前記警告有無情報を生成して前記分析結果データに含めるステップ、
    を更に実行する、データ分析方法。
12. 請求項９に記載のデータ分析方法であって、
    前記情報処理装置が、
    前記警告有無情報が前記分析対象の異常又は異常予兆が有ることを示している前記分析結果データの前記取得日時から後の一定時間以内に、前記実事象データの前記発生日時が存在しない頻度を示す値である誤報数と、
    前記実事象データの前記発生日時が、前記警告有無情報が前記分析対象の異常又は異常予兆が有ることを示している前記分析結果データの前記取得日時の後の一定時間以内である、前記分析結果データと前記実事象データの対の頻度を示す値である検出数と、
    を求めるステップ、及び
    前記誤報数及び前記検出数のうちの少なくともいずれかに基づき前記分析性能データを生成するステップ、
    を更に実行する、データ分析方法。
13. 請求項１２に記載のデータ分析方法であって、
    前記情報処理装置が、前記実事象データの前記発生日時が、前記警告有無情報が前記分析対象の異常又は異常予兆が有ることを示している前記分析結果データの前記取得日時の後の一定時間以内である前記対について、前記取得日時と前記発生日時との時間差が大きいほど前記分析性能が高くなるように重み付けを行うことにより前記分析性能データを生成するステップ、
    を更に実行する、データ分析方法。
14. 請求項１０に記載のデータ分析方法であって、
    前記第１の方法は、前記取得データについての前処理を実現するプログラムと、当該プログラムが実行時に参照するパラメータとによって実現され、
    前記第２の方法は、前記取得データについての分析処理を実現するプログラムと、当該プログラムが実行時に参照するパラメータとよって実現される、
    データ分析方法。
15. 請求項１０に記載のデータ分析方法であって、
    前記情報処理装置が、前記分析対象を特定する情報、前記取得データの分析目的を示す情報、前記組合せを特定する情報、及び前記組合せの夫々の分析性能を対応づけた情報を記憶するステップ、
    を更に実行する、データ分析方法。
16. 請求項１５に記載のデータ分析方法であって、
    前記情報処理装置が、前記分析対象、及び前記分析目的が特定されると、前記記憶された分析性能に基づき、前記特定された分析対象及び分析目的に対応する、性能の良い前記組合せを一つ以上選択して出力するステップ、
    を更に実行する、データ分析方法。

Images