JP7310673B2 - データ管理システム、データ管理方法、および、データ管理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、データ管理システム、データ管理方法、および、データ管理プログラムに関する。

特許文献１には、「予測・診断モデル構築手段…は、温度、圧力、ガス量のそれぞれについて上下限値を逸脱しているか否かをチェックし、上下限値を逸脱している計測データについてはこれを学習に適さない異常データとして削除する処理…を行う」と記載されている。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］ 特開２０１１－１７５５４０

本発明の第１の態様においては、データ管理システムを提供する。データ管理システムは、測定対象を測定した測定データを取得するデータ取得部を備えてよい。データ管理システムは、測定データを記録するデータ記録部を備えてよい。データ管理システムは、測定データ内における、モデルの学習に用いる学習用データを、モデルを学習する学習部へ送信するデータ送信部を備えてよい。データ管理システムは、記録した測定データの中から、学習用データを削除するデータ削除部を備えてよい。

データ削除部は、学習部からの応答に応じて、学習用データを削除してよい。

データ削除部は、学習部から学習用データの肯定応答を受信したことに応じて、学習用データを削除してよい。

データ削除部は、学習部から学習用データが学習済みであることを示す応答を受信したことに応じて、学習用データを削除してよい。

データ削除部は、学習用データを学習部へムーブさせることによって、学習用データを削除してよい。

データ削除部は、削除を禁止する測定データを指定する禁止リストを有しており、削除対象の学習用データが禁止リストにより指定されている場合に、学習用データの削除を禁止してよい。

データ削除部は、削除を許可する測定データを指定する許可リストを有しており、削除対象の学習用データが許可リストにより指定されている場合に、学習用データの削除を許可してよい。

データ削除部は、削除を禁止する測定データを指定する禁止リスト、および、削除を許可する測定データを指定する許可リストを有しており、削除対象の学習用データが禁止リストおよび許可リストの両者により指定されている場合に、学習用データの削除を禁止してよい。

データ管理システムは、学習部を更に備えてよい。

データ管理システムは、測定データの中から学習用データを選択するデータ選択部を更に備えてよい。

本発明の第２の態様においては、データ管理方法を提供する。データ管理方法は、測定対象を測定した測定データを取得することを備えてよい。データ管理方法は、測定データを記録することを備えてよい。データ管理方法は、測定データ内における、モデルの学習に用いる学習用データを、モデルを学習する学習部へ送信することを備えてよい。データ管理方法は、記録した測定データの中から、学習用データを削除することを備えてよい。

本発明の第３の態様においては、データ管理プログラムを提供する。データ管理プログラムは、コンピュータにより実行されてよい。データ管理プログラムは、コンピュータを、測定対象を測定した測定データを取得するデータ取得部として機能させてよい。データ管理プログラムは、コンピュータを、測定データを記録するデータ記録部として機能させてよい。データ管理プログラムは、コンピュータを、測定データ内における、モデルの学習に用いる学習用データを、モデルを学習する学習部へ送信するデータ送信部を備えてよい。データ管理プログラムは、記録した測定データの中から、学習用データを削除するデータ削除部として機能させてよい。

なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

本実施形態に係るデータ管理システム１００のブロック図の一例を示す。 本実施形態に係るデータ管理システム１００が管理する測定データの一例を示す。 本実施形態に係るデータ管理システム１００が学習用データを削除するフローの一例を示す。 本実施形態に係るデータ管理システム１００が学習用データを削除する前後における測定データの一例を示す。 本実施形態に係るデータ管理システム１００が禁止リスト５００を用いて学習用データを削除した場合における、禁止リスト５００および削除後の測定データの一例を示す。 本実施形態に係るデータ管理システム１００が許可リスト６００を用いて学習用データを削除した場合における、許可リスト６００および削除後の測定データの一例を示す。 本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ２２００の例を示す。

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

図１は、本実施形態に係るデータ管理システム１００のブロック図の一例を示す。本実施形態に係るデータ管理システム１００は、測定データを取得して記録する。そして、データ管理システム１００は、学習用データを、学習を実行する機能部へ送信し、記録した測定データの中から当該学習用データを削除する。

本実施形態においては、データ管理システム１００が、プラントに設けられた複数のセンサから取得した測定データを管理対象とする場合について一例として示す。しかしながら、これに限定されるものではない。データ管理システム１００は、プラントとは異なる如何なる場所に設けられた１または複数のフィールド機器等からのデータを管理対象としてもよい。

データ管理システム１００は、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）、タブレット型コンピュータ、スマートフォン、ワークステーション、サーバコンピュータ、または汎用コンピュータ等のコンピュータであってよく、複数のコンピュータが接続されたコンピュータシステムであってもよい。このようなコンピュータシステムもまた広義のコンピュータである。また、データ管理システム１００は、コンピュータ内で１または複数実行可能な仮想コンピュータ環境によって実装されてもよい。これに代えて、データ管理システム１００は、データの管理用に設計された専用コンピュータであってもよく、専用回路によって実現された専用ハードウェアであってもよい。また、データ管理システム１００がインターネットに接続可能な場合、データ管理システム１００は、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。

データ管理システム１００は、データ取得部１１０、データ記録部１２０、データ選択部１３０、データ送信部１４０、学習部１５０、および、データ削除部１６０を備える。なお、これらブロックは、それぞれ機能的に分離された機能ブロックであって、実際のデバイスや装置構成とは必ずしも一致していなくてもよい。すなわち、本図において、１つのブロックとして示されているからといって、それが必ずしも１つのデバイスや装置により構成されていなくてもよい。また、本図において、別々のブロックとして示されているからといって、それらが必ずしも別々のデバイスや装置により構成されていなくてもよい。

データ取得部１１０は、測定対象を測定した測定データを取得する。一例として、データ取得部１１０は、通信部であってよく、例えば、通信ネットワークを介して、複数のセンサのそれぞれから測定データを時系列に取得する。

このような通信ネットワークは、複数のコンピュータを接続するネットワークであってよい。例えば、通信ネットワークは、複数のコンピュータネットワークを相互接続したグローバルなネットワークであってよく、一例として、通信ネットワークは、インターネット・プロトコルを使用したインターネット等であってよい。これに代えて、通信ネットワークは、専用回線により実現されていてもよい。

なお、上述の説明では、データ取得部１１０が通信ネットワークを介して複数のセンサのそれぞれから測定データを取得する場合を一例として示したが、これに限定されるものではない。データ取得部１１０は、例えば、ユーザ入力や各種メモリデバイス等、通信ネットワークとは異なる他の手段を介して複数のセンサのそれぞれから測定データを取得してもよい。

ここで、このような複数のセンサは、測定対象を測定した測定データを取得可能である。複数のセンサは、例えば、ＯＴ（Ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）領域に設置されているセンサ（例えば、プロセス制御（測定）用センサ）やＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）センサであってよく、一例として、プラントに設けられた１または複数のフィールド機器と接続、または、一体に構成された産業用（Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ）センサであってよい。

ここで、このようなプラントは、例えば、化学等の工業プラントの他、ガス田や油田等の井戸元やその周辺を管理制御するプラント、水力・火力・原子力等の発電を管理制御するプラント、太陽光や風力等の環境発電を管理制御するプラント、および、上下水やダム等を管理制御するプラント等であってよい。

また、このようなプラントに設けられたフィールド機器は、例えば、圧力計、流量計、温度センサ等のセンサ機器、流量制御弁や開閉弁等のバルブ機器、ファンやモータ等のアクチュエータ機器、プラント内の状況や対象物を撮影するカメラやビデオ等の撮像機器、プラント内の異音等を収集したり警報音等を発したりするマイクやスピーカ等の音響機器、および、各機器の位置情報を出力する位置検出機器等であってよい。

したがって、データ取得部１１０は、測定データとして、例えば、温度、圧力、流量、加速度、磁界、位置、カメラ映像、スイッチのオン／オフデータ、音、および、これらの組み合わせ等を取得してよい。また、データ取得部１１０は、これらのデータを基に数式を用いて生成された値を測定データとして取得してもよい。データ取得部１１０は、複数のセンサのそれぞれから取得した測定データを、データ記録部１２０へ供給する。

データ記録部１２０は、測定データを記録する。一例として、データ記録部１２０は、データ取得部１１０から供給された複数のフィールド機器等からの測定データを、センサ毎に時系列に記録してよい。

データ選択部１３０は、測定データの中から、モデルの学習に用いる学習用データを選択する。一例として、データ選択部１３０は、データ記録部１２０にアクセス可能であってよく、データ記録部１２０に記録された複数のフィールド機器等からの測定データを閲覧する。そして、データ選択部１３０は、複数のフィールド機器等からの測定データの中から、測定対象の状態を判定するためのモデルの学習に適しているデータセットを、学習用データとして選択する。データ選択部１３０は、選択した学習用データに関する情報をデータ送信部１４０へ供給する。

データ送信部１４０は、測定データ内における、モデルの学習に用いる学習用データを、モデルを学習する学習部１５０へ送信する。一例として、データ送信部１４０は、データ記録部１２０にアクセス可能であってよく、データ記録部１２０に記録された複数のフィールド機器等からの測定データの中から、データ選択部１３０によって学習用データとして選択されたデータセットを読み出す。そして、データ送信部１４０は、読み出したデータセットを学習用データとして、モデルを学習する学習部１５０へ送信する。

学習部１５０は、測定対象の状態を判定するためのモデルの学習を実行する機能部である。学習部１５０は、学習用データを受信したことに応じて、学習用データの肯定応答（ＡＣＫ：Ａｃｋｎｏｗｌｅｄｇｅｍｅｎｔ）を、データ送信部１４０に加えてデータ削除部１６０へ送信する。そして、学習部１５０は、学習用データを用いて、測定対象の状態を判定するためのモデルを学習する。この際、学習部１５０は、モデルを学習するにあたって、様々なアルゴリズムを用いてよい。学習部１５０は、例えば、学習アルゴリズムとして、回帰分析、クラスター分析、主成分分析、ベクトル量子化、自己組織化マップ、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、ＩＤ３、および、単純ベイズ分類器等を用いてよい。学習部１５０は、学習用データを用いたモデルの学習が終了した場合に、学習用データが学習済みであることを示す応答をデータ削除部１６０へ送信する。なお、このような学習済みであることを示す応答は、学習用データが再学習不要であり、当該学習用データの削除を許可する旨を含むものであってもよい。

データ削除部１６０は、記録した測定データの中から、学習用データを削除する。一例として、データ削除部１６０は、データ記録部１２０にアクセス可能であってよく、データ記録部１２０に記録された複数のフィールド機器等からの測定データの中から、学習用データとして学習部１５０へ送信されたデータセットを削除する。

なお、本図においては、学習部１５０がデータ管理システム１００内に設けられている場合について一例として示している。したがって、データ管理システム１００は、データの管理からモデルの学習までの処理を、１つのシステムにより実現することができる。これにより、データ管理システム１００によれば、学習用データが外部へ漏洩するリスクを低減するとともに、システムの管理やメンテナンスを単純化することができる。しかしながら、一般に、モデルの学習には大きな負荷がかかる。したがって、学習部１５０の機能は、データ管理システム１００とは異なる他のシステム内に設けられてもよい。これにより、データ管理システム１００を小型、低容量化することができる。

図２は、本実施形態に係るデータ管理システム１００が管理する測定データの一例を示す。本図においては、データ管理システム１００が、センサＡ、センサＢ、センサＣ、および、センサＤの４つのセンサからの測定データを管理する場合を一例として説明する。しかしながら、これに限定されるものではない。データ管理システム１００は、４つよりも多い複数のセンサからの測定データを管理してもよいし、４つよりも少ない１または複数のセンサからの測定データを管理してもよい。

ここで、複数のセンサの種別はそれぞれ同じであってもよい。すなわち、センサＡからセンサＤの全てが同じ種別の測定データ（例えば、温度等）を取得可能であってもよい。これに代えて、複数のセンサの種別は一部または全部が異なっていてもよい。すなわち、センサＡからセンサＤの一部が異なる種別の測定データ（例えば、温度および圧力等）を取得可能であってもよいし、センサＡからセンサＤの全てが異なる種別の測定データ（温度、圧力、流量、および、加速度等）を取得可能であってもよい。

本図においては、センサＡ、センサＢ、センサＣ、および、センサＤからの測定データを、時刻Ｔ＝１から時刻Ｔ＝２０まで時系列に示している。なお、本図においては、データ管理システム１００が、全てのセンサから時刻的に同期して測定データを取得した場合について、一例として示している。しかしながら、これに限定されるものではない。データ管理システム１００は、複数のセンサにおける少なくとも一部から、非同期に測定データを取得してもよい。一例として、時刻Ｔ＝１におけるセンサＡからの測定データを、データａ１として示している。同様に、時刻Ｔ＝２におけるセンサＢからの測定データを、データｂ２として示している。同様に、時刻Ｔ＝１９におけるセンサＣからの測定データを、データｃ１９として示している。同様に、時刻Ｔ＝２０におけるセンサＤからの測定データを、データｄ２０として示している。

本実施形態に係るデータ管理システム１００は、例えば、本図に示すような測定データを取得して記録する。そして、データ管理システム１００は、学習用データを、学習を実行する機能部へ送信し、記録した測定データの中から当該学習用データを削除する。これについて、フローを用いて詳細に説明する。

図３は、本実施形態に係るデータ管理システム１００が学習用データを削除するフローの一例を示す。

ステップ３１０において、データ管理システム１００は、測定データを取得する。一例として、データ取得部１１０は、通信ネットワークを介して、複数のセンサ（例えば、センサＡ、センサＢ、センサＣ、および、センサＤ）のそれぞれから測定データを時系列に取得する。データ取得部１１０は、複数のセンサのそれぞれから取得した測定データを、データ記録部１２０へ供給する。

ステップ３２０において、データ管理システム１００は、測定データを記録する。一例として、データ記録部１２０は、ステップ３１０において取得された複数のセンサからの測定データを、センサ毎に時系列に記録する。

ステップ３３０において、データ管理システム１００は、測定データの中から、モデルの学習に用いる学習用データを選択する。一例として、データ選択部１３０は、データ記録部１２０にアクセスし、ステップ３２０において記録された複数のセンサからの測定データを閲覧する。そして、データ選択部１３０は、複数のセンサからの測定データの中から、予め定められた基準に基づいて、測定対象の状態を判定するためのモデルの学習に適しているデータセットを、モデルの学習に用いる学習用データとして自動的に選択する。ここで、学習用データの選択方法それ自体は、どのような方法が用いられてもよい。したがって、ここでは詳細な説明を省略する。なお、上述の説明では、データ選択部１３０が学習用データを自動的に選択する場合について一例として示した。しかしながら、これに限定されるものではない。データ管理システム１００は、ユーザ入力を受け付け、データ選択部１３０が、当該ユーザ入力に応じて学習用データを選択してもよい。

一例として、データ選択部１３０は、特定の期間（例えば、時刻Ｔ＝４～時刻Ｔ＝１０）における全てのセンサからの測定データのセット（例えば、データａ４～データｄ１０）を学習用データとして選択してよい。また、データ選択部１３０は、全ての期間における特定のセンサ（例えば、センサＤ）からの測定データのセット（例えば、データｄ１～データｄ２０）を学習用データとして選択してよい。また、データ選択部１３０は、特定の期間（例えば、時刻Ｔ＝１３～時刻Ｔ＝１５）における特定のセンサ（例えば、センサＣ）からの測定データのセット（例えば、データｃ１３～データｃ１５）を学習用データとして選択してよい。また、データ選択部１３０は、特定の期間（例えば、時刻Ｔ＝１６～時刻Ｔ＝１８）における複数のセンサ（例えば、センサＡおよびセンサＢ）からの測定データのセット（例えば、データａ１６～データｂ１８）を学習用データとして選択してよい。データ選択部１３０は、選択した学習用データに関する情報をデータ送信部１４０へ供給する。

ステップ３４０において、データ管理システム１００は、測定データ内における、モデルの学習に用いる学習用データを、モデルを学習する学習部１５０へ送信する。一例として、データ送信部１４０は、データ記録部１２０にアクセスし、ステップ３２０において記録された複数のセンサからの測定データの中から、ステップ３３０において学習用データとして選択されたデータセット（例えば、データａ４～データｄ１０、データｄ１～データｄ２０、データｃ１３～データｃ１５、および、データａ１６～データｂ１８）を読み出す。そして、データ送信部１４０は、読み出したデータセットを学習用データとして、モデルを学習する学習部１５０へ送信する。

ステップ３５０において、データ管理システム１００は、応答を受信したか否か判定する。一例として、データ削除部１６０は、学習用データを受信したことに応じて学習部１５０が送信する、学習用データの肯定応答を受信したか否か判定する。これに代えて、データ削除部１６０は、学習用データを用いたモデルの学習が終了したことに応じて学習部１５０が送信する、学習用データが学習済みであることを示す応答を受信したか否か判定してもよい。なお、このような学習済みであることを示す応答は、上述のとおり、学習用データが再学習不要であり、当該学習用データの削除を許可する旨を含むものであってもよい。

ステップ３５０において応答を受信していないと判定された場合、データ管理システム１００は、処理をステップ３５０に戻してフローを継続する。一方、ステップ３５０において応答を受信したと判定された場合、データ管理システム１００は、処理をステップ３６０に進める。

ステップ３６０において、データ管理システム１００は、記録した測定データの中から、学習用データを削除する。一例として、データ削除部１６０は、データ記録部１２０にアクセスして、ステップ３２０において記録された複数のセンサからの測定データの中から、ステップ３３０において学習用データとして選択されたデータセット（例えば、データａ４～データｄ１０、データｄ１～データｄ２０、データｃ１３～データｃ１５、および、データａ１６～データｂ１８）を削除する。例えば、データ削除部１６０は、学習部１５０から学習用データの肯定応答を受信したことに応じて、学習用データを削除する。これに代えて、データ削除部１６０は、学習部１５０から学習用データが学習済みであることを示す応答を受信したことに応じて、学習用データを削除してもよい。

なお、上述の説明では、データ削除部１６０が、学習部１５０からの応答に応じて学習用データを削除する場合について一例として示した。しかしながら、これに限定されるものではない。データ削除部１６０は、学習用データを学習部１５０へムーブさせることによって、学習用データを削除してもよい。この場合、データ削除部１６０は、データ送信部１４０と一体に構成されていてもよい。すなわち、データ送信部１４０およびデータ削除部１６０は、ステップ３４０において、学習用データとして選択されたデータセット（例えば、データａ４～データｄ１０、データｄ１～データｄ２０、データｃ１３～データｃ１５、および、データａ１６～データｂ１８）をデータ記録部１２０から学習部１５０へ送信するにあたって、データをコピーして送信するのではなく、記録されたデータそれ自体をデータ記録部１２０から学習部１５０へ移動させてもよい。このように、データ削除部１６０は、学習部１５０への送信に応じて、記録した測定データの中から、学習用データを削除してよい。

図４は、本実施形態に係るデータ管理システム１００が学習用データを削除する前後における測定データの一例を示す。本図左は、学習用データの削除前における測定データの一例を示している。本図左において、斜線部分は、学習用データとして選択されたデータセット、すなわち、データａ４～データｄ１０、データｄ１～データｄ２０、データｃ１３～データｃ１５、および、データａ１６～データｂ１８である。本実施形態に係るデータ管理システム１００は、図３のフローにより、学習用データ、すなわち、本図左における斜線部分のデータセットを削除する。

本図右は、学習用データの削除後における測定データの一例を示している。本図右に示すように、時刻Ｔ＝４～時刻Ｔ＝１０における測定データは全てのセンサについて削除されている（図中、行ごと削除されている）。また、センサＤからの測定データは全ての期間において削除されている（図中、列ごと削除されている）。また、時刻Ｔ＝１３～時刻Ｔ＝１５におけるセンサＣからの測定データは削除されている（図中、「Ｎ／Ａ」と表記されている）。同様に、時刻Ｔ＝１６～時刻Ｔ＝１８におけるセンサＡおよびセンサＢからの測定データは削除されている（図中、「Ｎ／Ａ」と表記されている）。このように、本実施形態に係るデータ管理システム１００は、学習用データを、学習部１５０へ送信し、データ記録部１２０に記録されている測定データの中から、当該学習用データを削除する。

例えば、ＯＴ（Ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）領域にあるプロセス制御システムが、ＩＴ（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）領域のシステムと結合される等、データ量が爆発的に増加することが予想される。このような状況において、全てのデータを記録しておくことは現実的ではなく、データ量の削減もしくは取捨選択が必要である。従来、学習に適さない異常データを削除して学習データを作成するモデル構築装置が知られている。当該モデル構築装置においては、データベースに蓄積された計測データの中から新たなデータセットとして学習データを作成するにあたって、異常データを含めないよう取捨選択している。したがって、当該モデル構築装置は、データベースに蓄積された計測データ自体を削除するものではなく、データベースに蓄積された計測データのデータ量を削減することができない。また、当該モデル構築装置において、データを削除する基準は、学習に適するか否かであって、学習を実行する機能部へ送信したか否かに基づくものではない。

これに対して、本実施形態に係るデータ管理システム１００は、学習用データを、モデルを学習する機能部、すなわち、学習部１５０へ送信し、データ記録部１２０に記録された測定データの中から、当該学習用データを削除する。これにより、本実施形態に係るデータ管理システム１００によれば、モデルの学習に用いられる、または、用いられた学習済みのデータを、データ記録部１２０から選択的に削除して、データ記録部１２０に記録される測定データのデータ量を削減することができる。

また、本実施形態の一態様に係るデータ管理システム１００は、一方的に学習用データを削除するのではなく、学習部１５０からの応答に応じて、学習用データを削除する。これにより、本実施形態に係るデータ管理システム１００によれば、例えば、学習部１５０への送信過程においてエラーが発生した場合等において、学習用データが不用意に削除されてしまうことを防止することができる。

また、本実施形態の一態様に係るデータ管理システム１００は、学習部１５０からの学習用データが学習済みであることを示す応答に応じて、学習用データを削除する。これにより、本実施形態に係るデータ管理システム１００によれば、実際に学習が終了したことが確認された学習済みデータのみを削除することができる。

また、本実施形態の一態様に係るデータ管理システム１００は、学習用データをデータ記録部１２０から学習部１５０へムーブさせる。これにより、本実施形態に係るデータ管理システム１００によれば、学習部１５０からの応答を不要とし、処理を簡略化することができる。

上述の説明では、データ管理システム１００が、モデルの学習に用いられる、または、用いられた学習済みのデータを一律に削除する場合について一例として示した。しかしながら、これに限定されるものではない。データ管理システム１００は、学習済みのデータであってもデータ記録部１２０に記録された測定データの中から、削除を禁止するデータセットを指定可能であってもよい。すなわち、データ削除部１６０は、削除を禁止する測定データを指定する禁止リスト５００を有しており、削除対象の学習用データが禁止リスト５００により指定されている場合に、学習用データの削除を禁止してもよい。

図５は、本実施形態に係るデータ管理システム１００が禁止リスト５００を用いて学習用データを削除した場合における、禁止リスト５００および削除後の測定データの一例を示す。本図左は禁止リスト５００を示している。本図左において、例えば、二重線で囲まれる領域が削除を禁止する測定データとして指定されていたものとする。一例として、特定の期間（例えば、時刻Ｔ＝１～時刻Ｔ＝５）における全てのセンサからの測定データのデータセット（例えば、データａ１～ｄ５）が、削除を禁止する測定データとして指定されてよい。また、全ての期間における特定のセンサ（例えば、センサＢ）からの測定データのセット（例えば、データｂ１～ｂ２０）が、削除を禁止する測定データとして指定されてよい。また、特定の期間（例えば、時刻Ｔ＝１５～時刻Ｔ＝２０）における特定のセンサ（例えば、センサＤ）からの測定データのセットが、削除を禁止する測定データとして指定されてよい。このように、禁止リスト５００は、削除を禁止する期間を指定する項目、削除を禁止するセンサを指定する項目、および、削除を禁止する期間およびセンサを指定する項目の少なくとも何れかを有していてよい。

このような場合には、データ管理システム１００は、学習用データのうち禁止リスト５００によって指定されている測定データの削除を禁止する。例えば、データ管理システム１００は、学習用データのうち、時刻Ｔ＝４～時刻Ｔ＝５におけるセンサＡからの測定データの削除を禁止する。同様に、データ管理システム１００は、学習用データのうち、時刻Ｔ＝４～時刻Ｔ＝１０、および、時刻Ｔ＝１６～時刻Ｔ＝１８におけるセンサＢからの測定データの削除を禁止する。同様に、データ管理システム１００は、学習用データのうち、時刻Ｔ＝４～時刻Ｔ＝５におけるセンサＣからの測定データの削除を禁止する。同様に、データ管理システム１００は、学習用データのうち、時刻Ｔ＝１～時刻Ｔ＝５、および、時刻Ｔ＝１５～時刻Ｔ＝２０におけるセンサＤからの測定データの削除を禁止する。

なお、このような禁止リスト５００は、ユーザ入力に基づいて設定されてよい。これに代えて、データ管理システム１００が禁止リスト５００を設定してもよい。この場合、データ管理システム１００は、例えば、予め定められた期間においてデータ記録部１２０に記録された測定データの統計をとり、当該統計に基づいて（例えば、特異的なデータを自動的に抽出する等して）、削除を禁止するデータセットを自動的に指定してもよい。

本図右は、禁止リスト５００を用いた場合における削除後の測定データの一例を示している。本図において「Ｎ／Ａ」と表記されている領域は、測定データが削除された領域、すなわち、学習用データのうち禁止リスト５００によって指定されていない領域を示している。一方、本図において斜線で示される領域は、測定データの削除が禁止された領域、すなわち、学習用データのうち禁止リスト５００によって指定されていた領域を示している。

このように、本実施形態に係るデータ管理システム１００は、禁止リスト５００を用いて、一部のデータセットの削除を禁止する。これにより、本実施形態に係るデータ管理システム１００によれば、後に参照する可能性がある、または、他のユーザが参照する可能性がある測定データが不用意に削除されてしまうことを防止することができる。

なお、上述の説明では、データ管理システム１００が削除を禁止する禁止リスト５００、すなわち、ブラックリストを用いる場合について一例として示した。しかしながら、これに代えて、データ管理システム１００は、削除を許可する許可リスト６００、すなわち、ホワイトリストを用いて、削除を許可するデータセットを指定可能であってもよい。すなわち、データ削除部１６０は、削除を許可する測定データを指定する許可リスト６００を有しており、削除対象の学習用データが許可リスト６００により指定されている場合に、学習用データの削除を許可してもよい。

図６は、本実施形態に係るデータ管理システム１００が許可リスト６００を用いて学習用データを削除した場合における、許可リスト６００および削除後の測定データの一例を示す。本図左は許可リスト６００を示している。本図左において、例えば、二重線で囲まれる領域が削除を許可する測定データとして指定されていたものとする。一例として、特定の期間（例えば、時刻Ｔ＝６～時刻Ｔ＝２０）における特定のセンサ（例えば、センサＡ）からの測定データのデータセット（例えば、データａ６～ａ２０）が、削除を許可する測定データとして指定されてよい。また、特定の期間（例えば、時刻Ｔ＝５～時刻Ｔ＝８）における複数のセンサ（例えば、センサＣおよびセンサＤ）からの測定データのセット（例えば、データｃ５～ｄ８）が、削除を許可する測定データとして指定されてよい。このように、許可リスト６００は、削除を許可する期間を指定する項目、削除を許可するセンサを指定する項目、および、削除を許可する期間およびセンサを指定する項目の少なくとも何れかを有していてよい。

このような場合には、データ管理システム１００は、学習用データのうち許可リスト６００によって指定されている測定データの削除を許可する。例えば、データ管理システム１００は、時刻Ｔ＝６～時刻Ｔ＝１０、および、時刻Ｔ＝１６～時刻Ｔ＝１８におけるセンサＡからの測定データを削除する。また、データ管理システム１００は、時刻Ｔ＝５～時刻Ｔ＝８におけるセンサＣおよびセンサＤからの測定データを削除する。

なお、このような許可リスト６００についても、禁止リスト５００と同様、ユーザ入力に基づいて設定されてよい。これに代えて、データ管理システム１００が許可リスト６００を設定してもよい。この場合、データ管理システム１００は、例えば、予め定められた期間においてデータ記録部１２０に記録された測定データの統計をとり、当該統計に基づいて（例えば、平均値や中央値からの差が比較的小さいデータを自動的に抽出する等して）、削除を許可するデータセットを自動的に指定してもよい。

本図右は、許可リスト６００を用いた場合における削除後の測定データの一例を示している。本図において「Ｎ／Ａ」と表記されている領域は、測定データが削除された領域、すなわち、学習用データのうち許可リスト６００によって指定されていた領域を示している。一方、本図において斜線で示される領域は、測定データの削除が許可されなかった領域、すなわち、学習用データのうち許可リスト６００によって指定されていない領域を示している。

このように、本実施形態に係るデータ管理システム１００は、許可リスト６００を用いて、一部のデータセットの削除を許可する。これにより、本実施形態に係るデータ管理システム１００によれば、後に参照する可能性が低い、または、他のユーザが参照する可能性が低い測定データのみを、削除を許可するデータとして指定することができる。

なお、上述の説明では、禁止リスト５００および許可リスト６００のいずれか１つを用いる場合について一例として示した。しかしながら、これに限定されるものではない。データ管理システム１００は、禁止リスト５００および許可リスト６００の両者を用いて、測定データの削除を制御してもよい。

この場合、データ削除部１６０は、削除を禁止する測定データを指定する禁止リスト５００、および、削除を許可する測定データを指定する許可リスト６００を有しており、削除対象の学習用データが禁止リスト５００および許可リスト６００の両者により指定されている場合に、学習用データの削除を禁止してもよい。

例えば、上述の説明においては、時刻Ｔ＝５におけるセンサＣおよびセンサＤからの測定データは、許可リスト６００によって削除が許可されているため、削除する場合について一例として示した。すなわち、図６において、データｃ５およびデータｄ５が「Ｎ／Ａ」となる場合について一例として示した。しかしながら、これらのデータｃ５およびデータｄ５は、禁止リスト５００によって削除が禁止されている。このように禁止リスト５００と許可リスト６００との間で重複したデータセットが指定されている場合に、データ管理システム１００は、禁止リスト５００を優先してもよい。すなわち、データ管理システム１００は、データｃ５およびデータｄ５については、許可リスト６００によって削除が許可されているものの、禁止リスト５００によって削除が禁止されているため、削除を禁止してもよい。

このように、本実施形態に係るデータ管理システム１００は、禁止リスト５００および許可リスト６００の両者を用いる場合に、禁止リスト５００を優先する。これにより、本実施形態に係るデータ管理システム１００によれば、例えば、異なるユーザによって禁止リスト５００および許可リスト６００がそれぞれ設定された場合等において、一のユーザが禁止リスト５００を用いて削除を禁止したデータセットが、他のユーザが設定した許可リストによって不用意に削除されてしまうことを禁止することができる。

本発明の様々な実施形態は、フローチャートおよびブロック図を参照して記載されてよく、ここにおいてブロックは、（１）操作が実行されるプロセスの段階または（２）操作を実行する役割を持つ装置のセクションを表わしてよい。特定の段階およびセクションが、専用回路、コンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、および／またはコンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタルおよび／またはアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）および／またはディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、論理ＡＮＤ、論理ＯＲ、論理ＸＯＲ、論理ＮＡＮＤ、論理ＮＯＲ、および他の論理操作、フリップフロップ、レジスタ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のようなメモリ要素等を含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。

コンピュータ可読媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読媒体は、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ-ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（ＲＴＭ）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。

コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、またはＳｍａｌｌｔａｌｋ、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語または同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１または複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコードまたはオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。

コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサまたはプログラマブル回路に対し、ローカルにまたはローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して提供され、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく、コンピュータ可読命令を実行してよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。

図７は、本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ２２００の例を示す。コンピュータ２２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係る装置に関連付けられる操作または当該装置の１または複数のセクションとして機能させることができ、または当該操作または当該１または複数のセクションを実行させることができ、および／またはコンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係るプロセスまたは当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ２２００に、本明細書に記載のフローチャートおよびブロック図のブロックのうちのいくつかまたはすべてに関連付けられた特定の操作を実行させるべく、ＣＰＵ２２１２によって実行されてよい。

本実施形態によるコンピュータ２２００は、ＣＰＵ２２１２、ＲＡＭ２２１４、グラフィックコントローラ２２１６、およびディスプレイデバイス２２１８を含み、それらはホストコントローラ２２１０によって相互に接続されている。コンピュータ２２００はまた、通信インターフェイス２２２２、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６、およびＩＣカードドライブのような入／出力ユニットを含み、それらは入／出力コントローラ２２２０を介してホストコントローラ２２１０に接続されている。コンピュータはまた、ＲＯＭ２２３０およびキーボード２２４２のようなレガシの入／出力ユニットを含み、それらは入／出力チップ２２４０を介して入／出力コントローラ２２２０に接続されている。

ＣＰＵ２２１２は、ＲＯＭ２２３０およびＲＡＭ２２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ２２１６は、ＲＡＭ２２１４内に提供されるフレームバッファ等またはそれ自体の中にＣＰＵ２２１２によって生成されたイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス２２１８上に表示されるようにする。

通信インターフェイス２２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。ハードディスクドライブ２２２４は、コンピュータ２２００内のＣＰＵ２２１２によって使用されるプログラムおよびデータを格納する。ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６は、プログラムまたはデータをＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１から読み取り、ハードディスクドライブ２２２４にＲＡＭ２２１４を介してプログラムまたはデータを提供する。ＩＣカードドライブは、プログラムおよびデータをＩＣカードから読み取り、および／またはプログラムおよびデータをＩＣカードに書き込む。

ＲＯＭ２２３０はその中に、アクティブ化時にコンピュータ２２００によって実行されるブートプログラム等、および／またはコンピュータ２２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入／出力チップ２２４０はまた、様々な入／出力ユニットをパラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入／出力コントローラ２２２０に接続してよい。

プログラムが、ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１またはＩＣカードのようなコンピュータ可読媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読媒体から読み取られ、コンピュータ可読媒体の例でもあるハードディスクドライブ２２２４、ＲＡＭ２２１４、またはＲＯＭ２２３０にインストールされ、ＣＰＵ２２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ２２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置または方法が、コンピュータ２２００の使用に従い情報の操作または処理を実現することによって構成されてよい。

例えば、通信がコンピュータ２２００および外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インターフェイス２２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インターフェイス２２２２は、ＣＰＵ２２１２の制御下、ＲＡＭ２２１４、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１、またはＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ処理領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、またはネットワークから受信された受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ処理領域等に書き込む。

また、ＣＰＵ２２１２は、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６（ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイルまたはデータベースの全部または必要な部分がＲＡＭ２２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ２２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ２２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックする。

様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、およびデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプの操作、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ２２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ２２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ２２１２は、第１の属性の属性値が指定される、条件に一致するエントリを当該複数のエントリの中から検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。

上で説明したプログラムまたはソフトウェアモジュールは、コンピュータ２２００上またはコンピュータ２２００近傍のコンピュータ可読媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワークまたはインターネットに接続されたサーバーシステム内に提供されるハードディスクまたはＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ２２００に提供する。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

１００ データ管理システム
１１０ データ取得部
１２０ データ記録部
１３０ データ選択部
１４０ データ送信部
１５０ 学習部
１６０ データ削除部
５００ 禁止リスト
６００ 許可リスト
２２００ コンピュータ
２２０１ ＤＶＤ－ＲＯＭ
２２１０ ホストコントローラ
２２１２ ＣＰＵ
２２１４ ＲＡＭ
２２１６ グラフィックコントローラ
２２１８ ディスプレイデバイス
２２２０ 入／出力コントローラ
２２２２ 通信インターフェイス
２２２４ ハードディスクドライブ
２２２６ ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ
２２３０ ＲＯＭ
２２４０ 入／出力チップ
２２４２ キーボード

Claims (8)

1. 測定対象を測定した測定データを取得するデータ取得部と、
   前記測定データを記録するデータ記録部と、
   前記測定データ内における、モデルの学習に用いる学習用データを、前記モデルを学習する学習部へ送信するデータ送信部と、
   記録した前記測定データの中から、前記学習用データを削除するデータ削除部と
   を備え、
   前記データ削除部は、前記学習部から前記学習用データが学習済みであることを示す応答を受信したことに応じて、前記学習用データを削除する、データ管理システム。
2. 前記データ削除部は、削除を禁止する測定データを指定する禁止リストを有しており、削除対象の学習用データが前記禁止リストにより指定されている場合に、前記学習用データの削除を禁止する、請求項１に記載のデータ管理システム。
3. 前記データ削除部は、削除を許可する測定データを指定する許可リストを有しており、削除対象の学習用データが前記許可リストにより指定されている場合に、前記学習用データの削除を許可する、請求項１に記載のデータ管理システム。
4. 前記データ削除部は、削除を禁止する測定データを指定する禁止リスト、および、削除を許可する測定データを指定する許可リストを有しており、削除対象の学習用データが前記禁止リストおよび前記許可リストの両者により指定されている場合に、前記学習用データの削除を禁止する、請求項１に記載のデータ管理システム。
5. 前記学習部を更に備える、請求項１から４のいずれか一項に記載のデータ管理システム。
6. 前記測定データの中から前記学習用データを選択するデータ選択部を更に備える、請求項１から５のいずれか一項に記載のデータ管理システム。
7. コンピュータが、
   測定対象を測定した測定データを取得することと、
   前記測定データを記録することと、
   前記測定データ内における、モデルの学習に用いる学習用データを、前記モデルを学習する学習部へ送信することと、
   記録した前記測定データの中から、前記学習用データを削除することと
   を備え、
   前記削除することは、前記学習部から前記学習用データが学習済みであることを示す応答を受信したことに応じて、前記学習用データを削除することを含む、データ管理方法。
8. コンピュータにより実行されて、前記コンピュータを、
   測定対象を測定した測定データを取得するデータ取得部と、
   前記測定データを記録するデータ記録部と、
   前記測定データ内における、モデルの学習に用いる学習用データを、前記モデルを学習する学習部へ送信するデータ送信部と、
   記録した前記測定データの中から、前記学習用データを削除するデータ削除部と
   して機能させ、
   前記データ削除部は、前記学習部から前記学習用データが学習済みであることを示す応答を受信したことに応じて、前記学習用データを削除する、データ管理プログラム。