JP7110990B2 - 情報処理装置、情報処理方法および記憶媒体 - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

特許文献１～３には、センサからの実測データを利用して装置の劣化状況を測定して故障判断を行う技術が開示されている。

また、特許文献４には、定期的にＰｉｎｇによる死活監視を実施し、故障情報を元に故障判定を行う技術が開示されている。

特開２０１５－０６３２９８号公報 特開２０１２－２４２９８５号公報 特開２０１１－２３０６３４号公報 特開２０１６－０９５６１０号公報

上記特許文献に記載の技術は、死活監視を実施するコストを抑える技術ではない。

本発明の目的の一つは、死活監視を実施するコストを抑える技術を提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明の一実施態様に係る装置は、監視対象デバイスからのデータを受信するデータ受信手段と、前記データ受信手段が前記データを受信したデータ受信状況に基づいて、前記監視対象デバイスの異常を推定する異常推定手段と、前記異常推定手段が前記監視対象デバイスに異常があると推定した場合、デバイス診断の開始を指示する診断指示手段と、を備えた情報処理装置である。

上記目的を達成するため、本発明の一実施態様に係る方法は、監視対象デバイスからのデータを受信し、前記データを受信したデータ受信状況に基づいて、前記監視対象デバイスの異常を推定し、前記監視対象デバイスに異常があると推定された場合、デバイス診断の開始を指示する。

上記目的を達成するため、本発明の一実施態様に係る記憶媒体は、監視対象デバイスからのデータを受信するデータ受信処理と、前記データ受信処理により前記データを受信したデータ受信状況に基づいて、前記監視対象デバイスの異常を推定する異常推定処理と、前記異常推定処理によって前記監視対象デバイスに異常があると推定された場合、デバイス診断の開始を指示する診断指示処理と、をコンピュータに実行させる情報処理プログラムを記憶する。

本発明によれば、死活監視を実施するコストを抑えることができる。

本発明の第１実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。 第１実施形態に係る情報処理装置の処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。 受信履歴データベースに記憶されるデータの一例を示す図である。 傾向情報データベースに記憶されるデータの一例を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る情報処理装置の処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の第３実施形態に係る情報処理装置が監視する監視対象デバイスの通知特性の一例を示す図である。 本発明の第３実施形態に係る情報処理装置が監視する監視対象デバイスの通知特性に基づく期待値累積のグラフの一例を示す図である。 本発明の第３実施形態に係る情報処理装置の処理の流れを示すフローチャートである。 本発明を実現し得るコンピュータシステムの一例を示すブロック図である。

以下に、図面を参照して、本発明の実施の形態について例示的に詳しく説明する。ただし、以下の実施の形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の技術範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。

［第１実施形態］
本発明の第１実施形態としての情報処理装置１００について、図１Ａを用いて説明する。情報処理装置１００は、監視対象デバイス１１０の異常を推定する装置である。

図１Ａに示すように、情報処理装置１００は、データ受信部１０１と異常推定部１０２と診断指示部１０３とを備える。

データ受信部１０１は、監視対象デバイスからのデータを受信する。

異常推定部１０２は、データ受信部１０１がデータを受信したデータ受信状況に基づいて、監視対象デバイス１１０の異常を推定する。

診断指示部１０３は、異常推定部１０２が監視対象デバイス１１０に異常があると判定した場合、デバイス診断の開始を指示する。

第１実施形態に係る情報処理装置１００による処理の流れを、図１Ｂのフローチャートを参照しながら説明する。ステップＳ１０１において、データ受信部１０１が、監視対象デバイスからのデータを受信する。そして、異常推定部１０２が、データ受信部１０１がデータを受信したデータ受信状況に基づいて、監視対象デバイス１１０の異常を推定する（ステップＳ１０２）。異常推定部１０２が監視対象デバイス１１０に異常があると判定した場合、診断指示部１０３が、デバイス診断の開始を指示する（ステップＳ１０３）。

本実施形態によれば、監視対象デバイスからのデータ受信状況に基づいて異常推定を行なった後にデバイス診断を行なうため、死活監視を実施するコストを抑えることができる。

［第２実施形態］
次に本発明の第２実施形態に係る情報処理装置としてのデバイス故障検知装置２００について、図２を用いて説明する。図２は、本実施形態に係るデバイス故障検知装置２００の構成を説明するための図である。

監視対象デバイス２１１～２１４から送信されるデータは、モバイルルータ２５１～２５４を利用して、モバイル回線２５５を経由して、デバイス故障検知装置２００に送信される。

監視対象デバイス２１１～２１４としては、例えば、自動販売機（玩具など）や、自然現象（活火山の噴火活動、害虫発生、渡り鳥の飛来など）の観測装置が挙げられる。なお、モバイル回線２５５による接続は一例であり、固定通信網と無線ＬＡＮまたは低電力無線通信手段との組み合わせが用いられても構わない。

デバイス故障検知装置２００はネットワークシステム２５０を介して監視対象デバイス２１１～２１４に接続される。デバイス故障検知装置２００は、データ受信部２０１、期待値生成部２０２、異常推定部２０３、診断指示部２０４、受信履歴データベース２０５、傾向情報データベース２０６を有する。

デバイス故障検知装置２００では、データ受信部２０１が監視対象デバイス２１１～２１４からのデータを受信し、受信したデータを受信履歴データベース２０５へ蓄積する。期待値生成部２０２は、受信履歴データベース２０５内のデータ受信履歴と、傾向情報データベース２０６内の通知発生頻度に関する傾向情報（季節による変動、平日/休日の違いによる変動、時間帯による変動など）とを参照し、各時点におけるデータ受信頻度の期待値情報を生成する。すなわち、期待値生成部２０２は、データの受信状況と、データの受信頻度の傾向に関わる情報とに基づき、所定の時間帯ごとの、データの受信頻度の期待値を導出し、その期待値を表す情報を生成する。なお、頻度とは、「所定時間内における発生回数」と同義である。

監視対象イベント（すなわち、監視対象デバイス２１１～２１４がデータを送信するきっかけとなるイベント）に雪崩効果（すなわち、通常は発生する確率が低いが、ひとたび発生すれば連続して発生する確率が高くなる傾向）がある場合、無通知期間（言い換えれば、通知がしばらく発生していない期間）には期待値が低く設定され、一旦通知が発生すると、その後の時間帯における期待値は高い値に修正されてもよい。

さらに、異常推定部２０３は、イベント発生回数の期待値（すなわち、データの受信頻度の期待値）と、受信履歴情報（すなわち、実際のデータの受信の履歴。言い換えれば、データの受信頻度の実績値。）との差分の累積から、期待値と実績値との間の乖離の程度を測り、デバイス異常（すなわち、デバイスに異常があること）の可能性を判定する。すなわち、異常推定部２０３は、期待値と実績値との差分の累積から、期待値と実績値との間の乖離の程度を測り、この程度があらかじめ設定された閾値を超えた段階でデバイス異常と判定する。この信号（異常推定部２０３がデバイス異常と判定したことを示す信号）を受け、診断指示部２０４が診断手順の開始を指示する。

異常推定部２０３による推定の方法の一例を説明する。例えば、異常推定部２０３は、データの受信実績値が、データの受信頻度の期待値の累積値から求めた閾値を超えない場合に、監視対象デバイスに異常が発生したと推定する。

例えば、監視対象店舗の営業日には監視対象デバイスからのデータ受信が２０分以下の間隔で発生していた場合において、データ受信から２０分後までの通知受信回数の期待値から閾値が設定され、異常推定部２０３は、２０分間、データ受信が無ければデバイス異常を推定してもよい。

例えば、監視対象店舗の営業日には監視対象デバイスからのデータ受信が２０分間に毎分の間隔で発生していた場合において、データ受信から２０分後までの通知受信回数の累積の期待値から閾値が１９回と設定され得る。そして、異常推定部２０３は、２０分間の実績値の累積が閾値１９回を下回ればデバイス異常と推定する。

異常推定部２０３による推定の方法の別の例を説明する。例えば、監視対象店舗の営業日には監視対象デバイスからのデータ受信が２０分間に１度の頻度で発生していた場合、２０分毎における期待値は１回である。閾値が「１回」よりも小さな値に設定された場合において、ある２０分間においてデータの受信がないとき、期待値（１回）と実績値（０回）との差が閾値を超えるため、異常推定部２０３はデバイス異常と推定する。

ここで、通知の発生時刻に揺らぎがあることが知られている場合には、揺らぎにより誤った異常推定が起きないよう、閾値越えの判断のタイミング（すなわち、期待値と実績値との間の乖離の程度が閾値を超えているかを判断するタイミング）を揺らぎの最大値の分だけ遅らせてもよい。

また、異常推定後の診断・対処時間を含めてデバイス非稼働時間を許容最大値以下に抑えるため、閾値越えの判断のタイミングを診断・対処時間の分だけ早めてもよい。

異常推定部２０３が異常と判断したいずれかの監視対象デバイス２１１～２１４に対して、診断指示部２０４が診断手順の開始を指示する。具体的には、例えば、診断指示部２０４が、監視対象デバイス２１１～２１４のいずれかに対して、遠隔診断（Ping診断など）を行なう。あるいは、診断指示部２０４が、監視対象デバイスの操作者に対して、異常が推定される監視対象デバイス２１１～２１４を通知して診断作業を指示してもよい。

図３Ａに、受信履歴データベース２０５に格納されるデータの一例を示す。受信履歴データベース２０５には、データ受信部２０１から入力されたデータ受信履歴（受信日時・時刻の系列）が格納される。

図３Ｂに、傾向情報データベース２０６に格納されるデータの一例を示す。傾向情報データベース２０６には、外部入力として与えられるデータ受信傾向が、周期的な受信確率の変動を示す確率分布や、データ受信が反復的に発生する傾向を示す確率分布などの形で格納される。例えば、ある受信を起点として、０～１タイムスロットの間に受信が反復する（すなわち、再度発生する）確率２０％、１～２タイムスロットの間に受信が反復する確率３０％、などといった確率分布が格納される。また、傾向情報データベース２０６は、デバイスが稼働している時間帯（例：水曜日以外の毎日１０：００～１９：００）の情報や、１日の周期で同じ時間帯にデータを受信する傾向があることを示す情報などを保持している。

期待値生成部２０２は、受信履歴と傾向情報とを合成する（組み合わせる）ことで、期待値を算出する。

図４を参照して、デバイス故障検知装置２００の故障検知処理の流れの例を説明する。まず、ステップＳ４０１において、監視対象デバイス２１１～２１４のそれぞれからのデータ送信間隔の最小時間の経過を判定する。最小時間（例えば２０分）が経過していれば、ステップＳ４０３において、異常推定部２０３は、データ受信部２０１に対し、監視対象デバイス２１１～２１４のそれぞれからデータを受信しているか否かの確認を行う。

データ受信部２０１が監視対象デバイス２１１～２１４の全てからデータを受信した場合、処理はステップＳ４０５からステップＳ４０１に戻る。最小時間（例えば２０分）が経過したにもかかわらずデータ受信部２０１が監視対象デバイス２１１～２１４のいずれかからデータを受信していない場合、処理はステップＳ４０５からステップＳ４０７に進む。ステップＳ４０７において、異常推定部２０３は、傾向情報データベース２０６を参照して、データを受信していなかった時間帯が、データを受信しなかった監視対象デバイスが稼働しているべき時間帯であるか、の確認を行う。データを受信していなかった時間帯が監視対象デバイスが稼働しているべき時間帯である場合、ステップＳ４０７からステップＳ４０９に進み、異常推定部２０３は、受信履歴データベース２０５を参照し、ある日における、データを受信していなかった時間帯に相当する時間帯に、データが受信されているか確認する。上記時間帯においてデータが受信されている場合は、デバイス故障検知装置２００は、「データを受信していなかった時間帯は通常ならデータを受信しているべき時間帯である」と判定して、ステップＳ４０９からステップＳ４１３に進む。

データを受信していなかった時間帯が、データを受信しなかった監視対象デバイスが稼働しているべき時間帯でない場合、または「通常ならデータを受信しているべき時間帯」ではない場合、ステップＳ４０１に戻り、再度、データ受信確認を行なう。

ステップＳ４１３において、異常推定部２０３は、診断指示部２０４へ故障切り分けを要求し、診断指示部２０４は、データを受信しなかった監視対象デバイスに対して、Ｐｉｎｇによる死活監視を実施する。

次にステップＳ４１５において、診断指示部２０４は、データを受信しなかった監視対象デバイスからの応答の有無を判定する。応答がない場合には、処理はステップＳ４１７に進み、デバイス故障検知装置２００は監視対象デバイスが故障したと判断しアラームを発信する。

最小時間は、監視対象デバイスの仕様やデータ受信の傾向によって異なる。

本実施形態では、デバイス故障検知装置２００が、各監視デバイスからのデータ受信状況、各監視デバイスの通知発生の傾向情報をもとに、デバイスの異常を推定して、異常推定デバイスに対する診断の実施を指示することにより、通信コストやデバイス電力消費を最小限にすることができる。

［第３実施形態］
次に本発明の第３実施形態に係る情報処理装置について、図５乃至図７を用いて説明する。本実施形態において監視対象デバイスは無人店舗であり、店舗閉店日では通知は発生せず、店舗営業日には、決まったパターンで通知が発生するものとする。

図５は、本実施形態に係る情報処理装置が監視する監視対象デバイスの通知特性（通知期待値（すなわち、通知回数の期待値）の時間的変動）を説明するための図である。本実施形態に係る情報処理装置は、上記第２実施形態と比べると、監視対象デバイスの通知特性以外の構成および動作は、第２実施形態と同様であるため、同じ構成および動作については同じ符号を付してその詳しい説明を省略する。

図５は、期待値生成部２０２が生成した期待値の変化を示すグラフである。横軸が時間帯（タイムスロット）、縦軸がその時間帯における通知回数の期待値を示す。図６は、期待値生成部２０２が閾値を決定する際に用いる期待値累積のグラフであり、横軸が時間帯（タイムスロット）、縦軸がその時間帯における期待値累積、すなわち、通知回数の期待値の累積値を示す。

直近の通知受信から現在時刻までの通知期待値の累積値に基づいて事前に疑義判定閾値（例えば１０分間１３回）を定義する。実績値の累積値（不図示、例えば１０分間１２回）がこのように定義された疑義判定閾値を越えない場合、異常推定部２０３は、診断を実施すべきと判定する。ここで、店舗が閉店中なら期待値はゼロに設定されてもよい。この場合、店舗が閉店している状態では期待値の累積値が増加しない。また、店舗営業時間における期待値の算出は前日の履歴に基づいて行われてもよい。すなわち、期待値生成部２０２は、期待値の作成を、前日の店舗営業時間に受信したデータ情報をもとに作成してもよい。店舗が営業している状態では、前日に通知があったタイミングで（すなわち、前日に通知があった時刻に相当する時刻に）期待値の累積値が増加する。通知期待値の累積値の算出方法としては、毎回計算する方法か、事前にシミュレーションで閾値超過時間を推定する方法か、早見表で求める方法（インターバルのみで算出可能な場合）かのどれでも構わない。

図７は、本実施形態における処理の流れを示すフローチャートである。第２実施形態の処理（図４）におけるステップと同一のステップについては第２実施形態の処理のステップ番号と同一のステップ番号を付与している。

ステップＳ４０５でデータを受信していないと判定された場合、処理はステップＳ７０７に進み、期待値生成部２０２は、傾向情報データベース２０６を参照して、該当時間（すなわち、データを受信していない期間）における通知期待値の累積値を算出する。そして、異常推定部２０３は、算出された通知期待値の累積値と疑義判定閾値とを比較する。通知期待値の累積値が疑義判定閾値を上回っている場合、処理はステップＳ７０７からステップＳ４１３に進み、死活監視が行われる。

本実施形態によれば、情報処理装置が、通知期待値の累積値を用いて、デバイスの異常を推定して、異常推定デバイスに対して診断を実施することにより、通信コストやデバイス電力消費を最小限にすることができる。

［他の実施形態］
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。上記実施形態の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。また、それぞれの実施形態に含まれる別々の特徴を如何様に組み合わせたシステムまたは装置も、本発明の範疇に含まれる。

また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用されてもよいし、単体の装置に適用されてもよい。さらに、本発明は、実施形態の機能を実現する情報処理プログラムが、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給される場合にも適用可能である。したがって、本発明の機能をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされるプログラム、あるいはそのプログラムを格納した媒体、そのプログラムをダウンロードさせるＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ）サーバも、本発明の範疇に含まれる。特に、少なくとも、上述した実施形態に含まれる処理をコンピュータに実行させるプログラムを格納した非一時的コンピュータ可読媒体（ｎｏｎ－ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｒｅａｄａｂｌｅ ｍｅｄｉｕｍ）は本発明の範疇に含まれる。

上記プログラムを格納した媒体の例としては、光ディスク、磁気ディスク、光磁気ディスク、および不揮発性半導体メモリ等の可搬媒体、ならびに、コンピュータシステムに内蔵されるＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）およびハードディスク等の記憶装置が挙げられる。さらに、「媒体」は、コンピュータシステム内部の揮発性メモリのようにプログラムを一時的に保持可能なもの、および、ネットワークや電話回線等の通信回線のように、プログラムを伝送するものも含み得る。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、更に前述した機能をコンピュータシステムにすでに記憶されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。

本発明を実現し得るコンピュータシステムは、一例として、図８に示されるようなコンピュータ９００を含むシステムである。コンピュータ９００は、以下のような構成を含む。
・１つまたは複数のＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）９０１
・ＲＯＭ９０２
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９０３
・ＲＡＭ９０３へロードされるプログラム９０４Ａおよび記憶情報９０４Ｂ
・プログラム９０４Ａおよび記憶情報９０４Ｂを格納する記憶装置９０５
・記憶媒体９０６の読み書きを行うドライブ装置９０７
・通信ネットワーク９０９と接続する通信インタフェース９０８
・データの入出力を行う入出力インタフェース９１０
・各構成要素を接続するバス９１１

たとえば、各実施形態における各装置の各構成要素は、その構成要素の機能を実現するプログラム９０４ＡをＣＰＵ９０１がＲＡＭ９０３にロードして実行することで実現される。各装置の各構成要素の機能を実現するプログラム９０４Ａは、例えば、予め、記憶装置９０５やＲＯＭ９０２に格納される。そして、必要に応じてＣＰＵ９０１がプログラム９０４Ａを読み出す。記憶装置９０５は、たとえば、ハードディスクである。プログラム９０４Ａは、通信ネットワーク９０９を介してＣＰＵ９０１に供給されてもよいし、予め記憶媒体９０６に格納されており、ドライブ装置９０７に読み出され、ＣＰＵ９０１に供給されてもよい。なお、記憶媒体９０６は、たとえば、光ディスク、磁気ディスク、光磁気ディスク、および不揮発性半導体メモリ等の、可搬媒体である。

［実施形態の他の表現］
上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
監視対象デバイスからのデータを受信するデータ受信手段と、
前記データ受信手段が前記データを受信したデータ受信状況に基づいて、前記監視対象デバイスの異常を推定する異常推定手段と、
前記異常推定手段が前記監視対象デバイスに異常があると推定した場合、デバイス診断の開始を指示する診断指示手段と、
を備えた情報処理装置。
（付記２）
前記監視対象デバイスからの前記データの受信頻度の期待値を表す情報を生成する期待値生成手段をさらに備え、
前記異常推定手段は、前記データ受信状況と、前記期待値を表す情報とに基づいて、前記監視対象デバイスの異常を推定する
付記１に記載の情報処理装置。
（付記３）
前記異常推定手段は、前記監視対象デバイスについて、ある期間における、前記データの受信回数の実績値と期待値との差が、所定の閾値を超えた場合に、前記監視対象デバイスに異常が発生したと推定する
付記１または２に記載の情報処理装置。
（付記４）
前記異常推定手段は、前記監視対象デバイスからのデータ受信の傾向を示す情報にも基づいて、前記監視対象デバイスの異常を推定する
付記１乃至３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
（付記５）
前記診断指示手段は、前記監視対象デバイスに異常が発生したと推定された場合に、当該監視対象デバイスに対して死活監視を実施する
付記１乃至４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
（付記６）
監視対象デバイスからのデータを受信し、
前記データを受信したデータ受信状況に基づいて、前記監視対象デバイスの異常を推定し、
前記監視対象デバイスに異常があると推定された場合、デバイス診断の開始を指示する
情報処理方法。
（付記７）
前記監視対象デバイスからの前記データの受信頻度の期待値を表す情報を生成し、
前記データ受信状況と、前記期待値を表す情報とに基づいて、前記監視対象デバイスの異常を推定する
付記６に記載の情報処理方法。
（付記８）
前記監視対象デバイスについて、ある期間における、前記データの受信回数の実績値と期待値との差が、所定の閾値を超えた場合に、前記監視対象デバイスに異常が発生したと推定する
付記６または７に記載の情報処理方法。
（付記９）
前記監視対象デバイスからのデータ受信の傾向を示す情報にも基づいて、前記監視対象デバイスの異常を推定する
付記６乃至８のいずれか１つに記載の情報処理方法。
（付記１０）
前記監視対象デバイスに異常が発生したと推定された場合に、当該監視対象デバイスに対して死活監視を実施する
付記６乃至９のいずれか１つに記載の情報処理方法。
（付記１１）
監視対象デバイスからのデータを受信するデータ受信処理と、
前記データ受信処理により前記データを受信したデータ受信状況に基づいて、前記監視対象デバイスの異常を推定する異常推定処理と、
前記異常推定処理により前記監視対象デバイスに異常があると推定された場合、デバイス診断の開始を指示する診断指示処理と、
をコンピュータに実行させるプログラムを記憶した、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
（付記１２）
前記プログラムは、
前記監視対象デバイスからの前記データの受信頻度の期待値を表す情報を生成する期待値生成処理をさらにコンピュータに実行させ、
前記異常推定処理は、前記データ受信状況と、前記期待値を表す情報とに基づいて、前記監視対象デバイスの異常を推定する
付記１１に記載の記憶媒体。
（付記１３）
前記異常推定処理は、前記監視対象デバイスについて、ある期間における、前記データの受信回数の実績値と期待値との差が、所定の閾値を超えた場合に、前記監視対象デバイスに異常が発生したと推定する
付記１１または１２に記載の記憶媒体。
（付記１４）
前記異常推定処理は、前記監視対象デバイスからのデータ受信の傾向を示す情報にも基づいて、前記監視対象デバイスの異常を推定する
付記１１乃至１３のいずれか１つに記載の記憶媒体。
（付記１５）
前記診断指示処理は、前記監視対象デバイスに異常が発生したと推定された場合に、当該監視対象デバイスに対して死活監視を実施する
付記１１乃至１４のいずれか１つに記載の記憶媒体。

この出願は、２０１７年２月２０日に出願された日本出願特願２０１７－０２９０２９を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

Claims (4)

1. 監視対象デバイスが送信するデータの送信タイミングの時間的な変動傾向を格納する傾向情報データベースと、
   前記監視対象デバイスからの前記データを受信し、前記データ送信の最小間隔を判定するデータ受信手段と、
   前記最小間隔を経過しても前記データ受信手段が前記データを受信しなかった場合、前記傾向情報データベースが格納する前記データの変動傾向を参照して前記監視対象デバイスが異常か否かを推定する異常推定手段と、
   前記異常推定手段が前記監視対象デバイスに異常があると推定した場合、デバイス診断の開始を指示する診断指示手段と、
   を備えた情報処理装置。
2. 前記診断指示手段は、前記監視対象デバイスに異常が発生したと推定された場合に、当該監視対象デバイスに対して死活監視を実施する
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 監視対象デバイスが送信するデータの送信タイミングの時間的な変動傾向を格納しておき、
   前記監視対象デバイスからの前記データを受信し、前記データ送信の最小間隔を判定し、
   前記最小間隔を経過しても前記データを受信しなかった場合、前記データの変動傾向を参照して前記監視対象デバイスが異常か否かを推定し、
   前記監視対象デバイスに異常があると推定された場合、デバイス診断の開始を指示する
   情報処理方法。
4. 監視対象デバイスが送信するデータの送信タイミングの時間的な変動傾向を格納する格納処理と、
   前記監視対象デバイスからの前記データを受信し、前記データ送信の最小間隔を判定するデータ受信処理と、
   前記最小間隔を経過しても前記データ受信処理により前記データを受信しなかった場合、前記データの変動傾向を参照して前記監視対象デバイスが異常か否かを推定する異常推定処理と、
   前記異常推定処理により前記監視対象デバイスに異常があると推定された場合、デバイス診断の開始を指示する診断指示処理と、
   をコンピュータに実行させるプログラム。

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