JP7457743B2 - 情報処理方法、情報処理装置、プログラム及び記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、情報処理方法、情報処理装置、プログラム及び記録媒体に関する。

情報処理端末上において、様々なハードウェアが搭載され、様々なソフトウェアが動作している。それらハードウェアやソフトウェアの動作状態を遠隔でモニタする技術として、テレメトリが挙げられる。テレメトリは情報処理端末上でソフトウェアとして動作する。テレメトリが動作する情報処理端末において、テレメトリは、ハードウェアやソフトウェアの動作について何らかの情報を取得する。テレメトリは、取得した情報を管理者端末に送信する。

管理者端末は、テレメトリにより集計した値が何らかの異常を示していると判定した場合、障害や不具合が情報処理端末に発生していることを検出することは出来ても、その詳細を特定することが出来ない場合がある。また、情報処理端末が複数ある場合、全ての情報処理端末において障害や不具合が発生しておらず、特定のユーザや特定の端末環境においてのみ障害や不具合が発生しているということもある。

特許文献１において、複数のノードから構成されるネットワークシステムにおいて異常が発生したノードと関連のある関連ノードを抽出し、抽出された関連ノードと当該関連ノードの稼働データとの各組み合わせをそれぞれ目的変数とし、当該目的変数以外の組み合わせのうち、当該目的変数についての予測モデルとして使用できる組み合わせを、当該目的変数の説明変数としてそれぞれ選択し、選択された説明変数を用いておこなわれた異常検出において、異常が検出された異常検出目的変数と、当該異常検出目的変数の説明変数を抽出し、抽出された異常検出目的変数の説明変数に共通する目的変数の数を算出し、算出された目的変数の数に基づいて、障害原因箇所の優先順位を設定する、制御部を有する障害原因特定システムが記載されている。

特開２０２１－１４９８４９号公報

しかしながら、障害や不具合が発生している情報処理端末の具体的な動作環境を特定可能な方法は開示されていない。

本発明は、障害や不具合が発生している情報処理端末の具体的な動作環境を特定可能な情報処理方法、情報処理装置、プログラム及び記録媒体を提供することを目的の一つとする。

この発明に係る情報処理方法、情報処理装置、プログラム及び記録媒体は、以下の構成を採用した。
（１）この発明の一態様に係る情報処理方法は、基準となる端末に含まれる構成要素を示す情報を表す第１のデータセットと、監視対象端末に含まれる構成要素を示す情報を表す第２のデータセットと、前記監視対象端末の状態監視結果を示すテレメトリ値と、を取得するステップと、前記第２のデータセットと前記第１のデータセットとの間の距離である第１距離を算出するステップと、前記テレメトリ値と前記第１距離とを出力するステップと、を備える。

（２）上記（１）の態様において、前記第１距離を算出するステップは、前記第２のデータセットと前記第１のデータセットとのハミング距離を算出するステップをさらに備える。

（３）上記（１）の態様において、前記第１距離を算出するステップは、前記第２のデータセットと前記第１のデータセットとのシティブロック距離を算出するステップをさらに備える。

（４）上記（１）から（３）のいずれかの態様において、情報処理方法は、前記第１のデータセットを少なくとも第１のプライマリデータセット及び第１のセカンダリデータセットに分類するステップと、前記第２のデータセットを少なくとも第２のプライマリデータセット及び第２のセカンダリデータセットに分類するステップと、をさらに備え、前記第１距離を算出するステップは、前記第２のプライマリデータセットと前記第１のプライマリデータセットとの間の距離としてプライマリ距離を算出し、前記第２のセカンダリデータセットと前記第１のセカンダリデータセットとの間の距離としてセカンダリ距離を算出するステップをさらに備える。

（５）上記（４）の態様において、情報処理方法は、前記プライマリ距離及び前記第１のプライマリデータセットを要素とするプライマリベクトルと、前記セカンダリ距離及び前記第１のセカンダリデータセットを要素とするセカンダリベクトルと、を生成するステップと、前記プライマリベクトル及び前記セカンダリベクトルを出力するステップと、をさらに備える。

（６）上記（４）又は（５）の態様において、情報処理方法は、前記プライマリ距離及び前記第１プライマリデータセットを要素とするプライマリベクトルと、前記セカンダリ距離及び前記第１セカンダリデータセットを要素とするセカンダリベクトルと、を生成するステップと、前記プライマリベクトル及び前記セカンダリベクトルを出力するステップと、をさらに備える。

（７）この発明の一態様に係る情報処理装置は、基準となる端末に含まれる構成要素を示す情報を表す第１のデータセットと、監視対象端末に含まれる構成要素を示す情報を表す第２のデータセットと、前記監視対象端末の状態監視結果を示すテレメトリ値と、を取得する取得部と、前記第２のデータセットと前記第１のデータセットとの間の距離である第１距離の算出処理を実行する処理部と、前記テレメトリ値と前記第１距離とを出力する出力部とを備える。

（８）この発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータに、基準となる端末に含まれる構成要素を示す情報を表す第１のデータセットと、監視対象端末に含まれる構成要素を示す情報を表す第２のデータセットと、前記監視対象端末の状態監視結果を示すテレメトリ値と、を取得するステップと、前記第２のデータセットと前記第１のデータセットとの間の距離である第１距離を算出するステップと、前記テレメトリ値と前記第１距離とを出力するステップとを実行させる。

（９）この発明の一態様に係る記録媒体は、コンピュータに、基準となる端末に含まれる構成要素を示す情報を表す第１のデータセットと、監視対象端末に含まれる構成要素を示す情報を表す第２のデータセットと、前記監視対象端末の状態監視結果を示すテレメトリ値と、を取得するステップと、前記第２のデータセットと前記第１のデータセットとの間の距離である第１距離を算出するステップと、前記テレメトリ値と前記第１距離とを出力するステップとを実行させるための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である。

（１）から（９）によれば、障害や不具合が発生している情報処理端末の具体的な動作環境を特定することができる。

本発明の第１実施形態における情報処理方法が使用される情報処理装置を含む情報処理システムＳの構成例を示す図である。 本発明の第１実施形態における情報処理装置１０の機能構成図である。 本実施形態に係る各装置のハードウェア構成を説明する説明図である。 本発明の第１実施形態における第１のデータセット、第２のデータセット及びそれらの距離の一例を示す表である。 本発明の第１実施形態における情報処理方法のシーケンスを示すフローチャートである。 本発明の第１実施形態における異常な動作の環境を特定するシーケンスを示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態における第１のデータセット、第２のデータセット及びそれらの距離の一例を示す表である。 本発明の第３実施形態における情報処理方法が生成する動作環境の類似度の一例である。 本発明の第３実施形態における情報処理方法のシーケンスを示すフローチャートである。 本発明の第３実施形態における第１のデータセット、第２のデータセット、それらの距離及び余弦値の一例を示す表である 本発明の第３実施形態において異常な動作の環境を特定する際に用いるデータセットの一例である。 本発明の第３実施形態における異常な動作の環境を特定するシーケンスを示すフローチャートである。

以下、図面を参照し、本発明の情報処理方法、情報処理装置、プログラム及び記録媒体の実施形態について説明する。尚、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではなく、また実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明に必須のものとは限らない。実施形態で説明されている複数の特徴のうち二つ以上の特徴が任意に組み合わされてもよい。また、同一若しくは同様の構成には同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。

（第１実施形態）
図１は、本発明の第１実施形態における情報処理方法が使用される情報処理装置を含む情報処理システムＳの構成例を示す図である。情報処理システムＳは、情報処理装置１０－１～１０－４を含む。情報処理システムＳは、デベロッパ側に情報処理装置１０－５～情報処理装置１０－７及び情報処理装置１０－Ｍを含む。情報処理システムＳは、解析サイトとしての “Analytics site” を備える。“Analytics site” には情報処理装置１０－Ａが設置される。

情報処理装置１０－１～情報処理装置１０－７、情報処理装置１０－Ａ及び情報処理装置１０－Ｍは、例えばパーソナルコンピュータ（ＰＣ）である。情報処理装置１０－１～情報処理装置１０－７は、スマートフォンでもよいし、タブレットコンピュータでもよいし、ワークステーションでもよいし、サーバ装置でもよい。情報処理装置１０－１～情報処理装置１０－７、情報処理装置１０－Ａ及び情報処理装置１０－Ｍを総称して情報処理装置１０とも表記する。

情報処理装置１０－１～情報処理装置１０－７及び情報処理装置１０－Ｍと、解析サイトにおける情報処理装置１０－Ａとは、ネットワークを介して直接的又は間接的に接続される。情報処理装置１０－１～情報処理装置１０－４は、情報処理システムＳにおいて動作状態の監視対象となる装置である。情報処理装置１０－５～情報処理装置１０－７は、デベロッパ側において用いられる検証用端末装置である。情報処理装置１０－Ｍは、情報処理装置１０～情報処理装置１０－７の管理に用いられる。情報処理装置１０－５～情報処理装置１０－７は、情報処理システムＳにおいて、情報処理装置１０－１～情報処理装置１０－４に不具合や障害が発生した際に、不具合や障害の発生原因となる動作環境を特定するために用いられる。

解析サイトにおける情報処理装置１０－Ａは、情報処理装置１０－１～情報処理装置１０－４において取得されたテレメトリ値を集計し、デベロッパ側に配置される管理端末としての情報処理装置１０－Ｍに送信する。テレメトリについては後述する。

情報処理装置１０には、テレメトリを実行するためのソフトウェア（テレメトリソフト）がインストールされている。情報処理装置１０には、本実施形態に係る情報処理方法を実行するためのプログラム（アプリケーション）もインストールされている。本実施形態に係る情報処理方法を実行するためのプログラム（アプリケーション）を、端末環境情報取得アプリとも称する。

テレメトリとは、情報処理装置１０に含まれる構成要素の動作状態を常時、定期的又は不定期に監視する機能である。構成要素とは、情報処理装置１０に含まれるハードウェア及びソフトウェアである。構成要素の例は、ハードウェアであれば、情報処理装置１０そのもの、情報処理装置１０を構成するCPU、メモリ、ハードディスクドライブ（Hard disc drive: HDD）、グラフィックカード及びネットワークインターフェースカード（Network interface card: NIC）である。

構成要素の例は、ソフトウェアであれば、情報処理装置１０上で動作するソフトウェア及び基本動作システム（Operating system: OS）である。

テレメトリソフトは、インストールされた情報処理装置１０の動作状態を監視し、テレメトリ値として定期的又は不定期に解析サイトの情報処理装置１０－Ａに、通信部１５を用いて送信する。端末環境情報取得アプリは、情報処理装置１０のうち、基準となる所定の端末装置に含まれる構成要素を示す情報を、第１のデータセットとして取得する。基準となる所定の端末装置を、基準端末とも称する。端末環境情報取得アプリは、動作監視対象としての情報処理装置１０に含まれる構成要素を示す情報を第２のデータセットとして取得する。検証に用いる端末である検証用端末に含まれる構成要素を示す情報を、第３のデータセットと称してもよい。

構成要素を示す情報は、例えば情報処理装置１０そのものの型番、CPUの型番と、メモリの型番及び容量の少なくともいずれかと、HDDの型番及び容量の少なくともいずれかと、ビデオカードの型番と、NICの型番と、のうちの少なくともいずれかを含む。構成要素を示す情報は、情報処理装置１０における所定のアプリケーションのインストールパス、OSのバージョン及び所定のアプリのバージョンの少なくともいずれかを含む。

端末環境情報取得アプリは、第１のデータセットと第２のデータセットとの間の距離を計算する。テレメトリ値、第１のデータセット、第２のデータセット及び計算した距離は情報処理装置１０－１及び情報処理装置１０－４によって、解析サイトの収容器１０－Ａ及びデベロッパ側の情報処理装置１０－Ｍの少なくともいずれかに送信される。情報処理装置１０－Ａ及び情報処理装置１０－Ｍの少なくともいずれかは、テレメトリ値を解析し、情報処理装置１０－１～情報処理装置１０－４の少なくともいずれかに何らかの不具合又は障害が起こっていないかを判定する。

情報処理装置１０－１～情報処理装置１０－４のいずれかに何らかの不具合又は障害が発生していることが判定されると、取得したテレメトリ値、第１のデータセット、第２のデータセット及び計算した距離に基づき、不具合又は障害が発生した情報処理装置１０の構成要素と同一又は類似した構成要素を備える装置が情報処理装置１０－５～情報処理装置１０－７から特定される。その後、特定された情報処理装置１０において、不具合又は障害の原因となる動作環境が特定される。

図２は、本発明の第１実施形態における情報処理装置１０の機能構成図である。情報処理装置１０は、入力部１１、処理部１２、記憶部１３、出力部１４及び通信部１５を備える。

入力部１１は、情報や命令の入力を外部から受け付ける。処理部１２は、各種情報処理及び命令を実行する。記憶部１３は、各種情報やデータを記憶する。出力部１４は、各種情報やデータを外部に出力する。通信部１５は、情報やデータを他の装置から受信し、他の装置に対して送信する。

図３は、本実施形態に係る各装置のハードウェア構成を説明する説明図である。各装置とは、情報処理装置１０－１～情報処理装置１０－７、情報処理装置１０－Ａ及び情報処理装置１０－Ｍを含む。各装置は、入出力モジュールＩ、記憶モジュールＭ、及び制御モジュールＰを含んで構成される。入出力モジュールＩは、通信モジュールＨ１１、接続モジュールＨ１２、ポインティングデバイスＨ２１、キーボードＨ２２、ディスプレイＨ２３、ボタンＨ３、マイクＨ４１、スピーカＨ４２、カメラＨ５１、又はセンサＨ５２の一部或いは全部を含んで実現される。

記憶モジュールＭは、ドライブＨ７を含んで実現される。記憶モジュールＭは、さらに、メモリＨ８の一部或いは全部を含んで構成されてもよい。制御モジュールＰは、メモリＨ８及びプロセッサＨ９を含んで実現される。これらのハードウェア構成要素は、バス（Ｂｕｓ）を介して、相互に通信可能に接続されるとともに、電源Ｈ６から電力を供給されている。

接続モジュールＨ１２は、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉｕｌ Ｂｕｓ）等のデジタル入出力ポートである。携帯機器の場合、ポインティングデバイスＨ２１、キーボードＨ２２、及びディスプレイＨ２３は、タッチパネルである。センサＨ５２は、加速度センサ、ジャイロセンサ、ＧＰＳ受信モジュール、近接センサ等である。電源Ｈ６は、各装置を動かすために必要な電気を供給する電源ユニットである。携帯機器の場合、電源Ｈ６は、バッテリーである。

ドライブＨ７は、ハードディスクドライブやソリッドステートドライブ等の補助記憶媒体である。ドライブＨ７は、ＥＥＰＲＯＭやフラッシュメモリ等の不揮発性メモリ、又は、光磁気ディスクドライブやフレキシブルディスクドライブであってもよい。また、ドライブＨ７は、例えば、各装置に内蔵されるものに限らず、ＩＦモジュールＨ１２のコネクタに接続された外付け型の記憶装置でもよい。

メモリＨ８は、ランダムアクセスメモリ等の主記憶媒体である。なお、メモリＨ８は、キャッシュメモリであってもよい。メモリＨ８は、一又は複数のプロセッサＨ９によって命令が実行されるときに、これらの命令を格納する。プロセッサＨ９は、ＣＰＵ（中央演算装置）である。プロセッサＨ９は、ＭＰＵ（マイクロプロセッシングユニット）又はＧＰＵ（グラフィックスプロセッシングユニット）であってもよい。プロセッサＨ９は、メモリＨ８を介してドライブＨ７から、プログラム及び各種データを読み出して演算を行うことで、一又は複数のメモリＨ８に格納した命令を実行する。

入出力モジュールＩは、入力部１１及び出力部１４を実現する。記憶モジュールＭは、記憶部１３を実現する。通信モジュールＨ１１は、通信部１５を実現する。

制御モジュールＰは、処理部１２を実現する。なお、本明細書等において、情報処理装置１０との記載は、それぞれ、制御部Ｐ３０、Ｐ５０又はＰ７０との記載に置き換えられてもよいし、これらの各装置との記載は、制御モジュールＰとの記載に置き換えられてもよい。

図４は、本発明の第１実施形態における、第２のデータセット及びそれらの距離の一例を示す表である。「基準端末」の列において、基準端末の構成要素を示す情報が８ビットで表されている。図４において、基準端末のＣＰＵの機種、メモリの機種、基準端末にインストールされたＯＳのバージョン及び基準端末に搭載されたＨＤＤの型番がそれぞれ「０１０１０１０１０１」と表現されている。これを結合した３２ビットのビット列を第１のデータセットと称する。第１のデータセットを構成するビット列の長さは３２ビットに限られない。

図４において、監視対象端末の１つに含まれるＣＰＵの機種、メモリの機種、監視対象端末１つに含まれるにインストールされたＯＳのバージョン及び監視対象端末１つに含まれるに搭載されたＨＤＤの型番がそれぞれ、「１００１１１１０」、「０１１１０１１０」、「１０１０１０１０」及び「１０１０１０１０」として表現されている。これらを結合した３２ビットのビット列を第２のデータセットと称する。第２のデータセットを構成するビット列の長さは３２ビットに限られない。

なお、第１のデータセット及び第２のデータセットとして用いるための構成要素から、全てのユーザ端末環境において異なる値になるようなパラメータは排除されてもよい。例えばグローバル一意識別子（Globally unique identifier: GUID）、NICに割り振られたMACアドレス、その他、各構成要素のシリアルナンバーを示す値は、第１のデータセット及び第２のデータセットとして用いられなくてもよい。

図４の最も下の列は、第１のデータセットと第２のデータセットとの間の距離としてのハミング距離を示す。ハミング距離は、第１のデータセット及び第２のデータセットの各位のビットの値を比較し、値が異なるビットの数を表す。２つのビット列の間の類似性を表す指標として、ハミング距離を用いることが出来る。第１のデータセットと第２のデータセットとの間の距離を第１距離とも称する。

なお、各構成要素のビット列を結合せず、各構成要素に分けることによってビット列間のハミング距離を求めてもよい。この場合、基準端末について、ＣＰＵの機種、メモリの機種、基準端末にインストールされたＯＳのバージョン及び基準端末に搭載されたＨＤＤの型番を示すビット列を、第１のプライマリデータセット、第１のセカンダリデータセット、第１のターシャリデータセット及び第１のクォータナリデータセットと称してもよい。「プライマリ」、「セカンダリ」、「ターシャリ」及び「クォータナリ」は、それぞれ「１番目の」、「２番目の」、「３番目の」及び「４番目の」ということを示す。

同様に、検証に用いる情報処理装置１０－５～情報処理装置１０－７（検証端末）について、ＣＰＵの機種、メモリの機種、検証端末にインストールされたＯＳのバージョン及び検証端末に搭載されたＨＤＤの型番を示すビット列をそれぞれ、第２のプライマリデータセット、第２のセカンダリデータセット、第３のターシャリデータセット及び第４のクォータナリデータセットと称してもよい。

図５は、本発明の第１実施形態における情報処理方法のシーケンスを示すフローチャートである。

ステップＳ１００において、処理部１２は、テレメトリソフトを記憶部１３にロードする。処理部１２は、入力部１１を用いて、基準端末の第１のデータセットを取得する。第１のデータセットは、テレメトリソフトに事前にプリセットされていてもよい。処理部１２は、通信部１５を用いて、基準端末の第１のデータセットを取得してもよい。処理はステップＳ１０１に進む。

ステップＳ１０１において、処理部１２は、監視対象端末から第２のデータセットを取得する。処理はステップＳ１０２に進む。

ステップＳ１０２において、処理部１２は、監視対象端末からテレメトリ値を取得する。処理はステップＳ１０３に進む。

ステップＳ１０３において、処理部１２は、第１距離を計算する。第１距離は、第１のデータセットと第２のデータセットとの間のハミング距離でもよいし、後述するシティブロック距離（マンハッタン距離）でもよい。処理はステップＳ１０４に進む。

ステップＳ１０４において、処理部１２は、出力部１４を介して、取得したテレメトリ値及び第１距離を出力する。出力部１４は、これらに加えて、第１のデータセット及び第２のデータセットを出力してもよい。その後、処理は終了する。

ステップＳ１０１－ステップＳ１０４の処理を、監視対象端末としての情報処理装置１０－１～情報処理装置１０－４は実施する。

検証端末としての情報処理装置１０－５～情報処理装置１０－７も同様に、ステップＳ１０１－ステップＳ１０４の処理を実施する。この場合、情報処理装置１０－５～情報処理装置１０－７の処理部１２がＳ１０１において取得するデータセットを、第２のデータセットに代えて第３のデータセットと読み替える。また、ステップＳ１０３において処理部１２が計算する距離を、第１距離に代えて第３距離と読み替える。第３のデータセットがビット列によって表される場合、ビット列の長さは特定の長さに限られない。

図６は、本発明の第１実施形態における異常な動作の環境を特定するシーケンスを示すフローチャートである。このフローチャートの各処理は、デベロッパ側における情報処理装置１０－Ｍによって実行される。

ステップＳ１１００において、処理部１２は、入力部１１又は通信部１５を用いて、情報処理装置１０－１～情報処理装置１０－４それぞれの第１距離及びテレメトリ値を、情報処理装置１０－Ａを介して取得する。第１距離及びテレメトリ値の少なくともいずれかを、入力部１１又は通信部１５は、情報処理装置１０－１～情報処理装置１０－４から取得してもよい。

処理部１２は、入力部１１を用いて、第１のデータセット及び第２のデータセットを取得してもよい。第１のデータセットは、テレメトリソフトに事前にプリセットされていてもよい。処理はステップＳ１１０１に進む。

ステップＳ１１０１において、処理部１２は、入力部１１又は通信部１５を用いて、検証用端末から第３距離を取得する。処理部１２は、第３のデータセットを取得してもよい。処理はステップＳ１１０２に進む。

ステップＳ１１０２において、処理部１２は、情報処理装置１０－１～情報処理装置１０－４において収集されたテレメトリ値が何らかの不具合、異常又は障害の発生を示しているか否かを判定する。収集したテレメトリ値が何らかの不具合、異常又は障害の発生を示していると処理部１２が判定した場合、処理はステップＳ１１０３に進む。そうでない場合、処理は終了する。

ステップＳ１１０３において、処理部１２は、異常なテレメトリ値を示した端末の第１距離と、各検証用端末についての第３距離とを比較する。図４に示す監視対象端末についての第１のデータセットは、テレメトリ値が何らかの異常又は障害を示した監視対象端末のものであるとする。処理部１２は、異常なテレメトリ値を示した端末の第１距離と同じ又は最も近い第３距離の検証用端末を特定する。各検証用端末の第３のデータセット及び第３距離は、図４に例示する通りである。この場合、監視対象端末についてハミング距離は１６なので、基準端末の第１のデータセットとのハミング距離が１６である検証用端末３を、処理部１２は特定する。処理はステップＳ１１０４に進む。

ステップＳ１１０４において、処理部１２は、特定した検証用端末に対してテレメトリ値に基づく動作検証を実行することを命令する命令情報を生成する。処理はステップＳ１１０５に進む。

ステップＳ１１０５において、処理部１２は、通信部１５を用いて、生成した命令情報を、特定した検証用端末に対して送信する。処理部１２は、生成した命令情報を、出力部１４を用いて出力してもよい。処理はステップＳ１１０６に進む。

ステップＳ１１０６において、検証用端末の処理部１２は、命令情報に基づいて、不具合、異常又は障害との原因となる動作環境を特定する。この処理は、デベロッパ側のエンジニアによって実行されてもよい。なお、ステップＳ１１０５及びステップＳ１１０６において、情報処理装置１０－Ｍの処理部１２は、検証用端末に通信部１５を用いてリモートアクセスすることによって、不具合、異常又は障害の原因となる動作環境の特定を、生成した命令情報に基づいて実行してもよい。

以上説明したように、本実施形態に係る情報処理方法は、基準となる端末に含まれる構成要素を示す情報を表す第１のデータセットと、監視対象端末に含まれる構成要素を示す情報を表す第２のデータセットと、監視対象端末の状態監視結果を示すテレメトリ値と、を取得するステップと、第２のデータセットと前記第１のデータセットとの間の距離である第１距離を算出するステップと、テレメトリ値と第１距離とを出力するステップとを備える。

これにより、障害や不具合が発生している情報処理端末の具体的な動作環境を特定することができる。

また、処理部１２は、図４に示す第１のデータセット及び第２のデータセットのビット列を全て用いることなく、例えば下位の数ビットを用いなくてもよい。

これにより、検証に用いるビット数を削減し、障害や不具合が発生している情報処理端末の具体的な動作環境を少ない情報量によって特定することができる。

（第２実施形態）
図７は、本発明の第２実施形態における第１のデータセット、第２のデータセット及びそれらの距離の一例を示す表である。

図７において、第１のデータセット及び第２のデータセットはそれぞれ１０進数で表現されている。第２実施形態において、第１距離としてシティブロック距離を用いる。第１のデータセット及び第２のデータセットを、各構成要素を示す値を要素として持つベクトルとして表す場合、シティブロック距離において、各構成要素を示す値の差の絶対値の和を計算し、その和の合計がどれだけ離れているかによって、第１のデータセットと第２のデータセットとの類似度が評価される。

例えば、図７において、第１のデータセットと、監視対象端末の第２のデータセットとの間のシティブロック距離は、２＋６＋１０＋５の結果として２３となる。なお、図７に示す監視対象端末は、テレメトリ値が何らかの異常又は障害の発生を示す端末であるとする。

このように、第１距離としてシティブロック距離を用い、図５及び６に記載のフローチャートに則り、情報処理装置１０－１～情報処理装置１０－４、情報処理装置１０－５～情報処理装置１０－７及び情報処理装置１０－Ｍを用いて、障害や不具合が発生している情報処理端末の具体的な動作環境を、異なる指標の信号間距離によって特定することができる。

（第３実施形態）
図８は、本発明の第３実施形態における情報処理方法が生成する動作環境の類似度の一例である。図８において、横軸は、基準端末の構成要素を示す値（第１のデータセット）のそれぞれを示す。縦軸は、基準端末の構成要素を示す値に対応する監視対象端末のデータセット（第２のデータセット）の距離を示す。

例えば、図７において、ＣＰＵについては、基準端末のパラメータ値は３であり、それに対して監視対象端末のシティブロック距離は２となる。そこで、本実施形態においては、第１のデータセットと第２のデータセットとの類似度の指標として、コサイン類似度を用いる。第２のデータセットをv2とし、第１のデータセットをv1とし、データセット間の距離をdとする。本実施形態においては、距離の代わりに、dを分母とし、v1を分子とする分数を引数とするコサイン値（cos（d/v1））を用いる。

図９は、本発明の第３実施形態における情報処理方法のシーケンスを示すフローチャートである。このフローチャートにおける各処理は、監視対象端末としての少なくとも情報処理装置１０－１～情報処理装置１０－４によって実行される。

ステップＳ２１００についてはステップＳ１００と同様である。処理はステップＳ２１０１に進む。

ステップＳ２１０１において、処理部１２は、第１のデータセットを第１のプライマリデータセット、第１のセカンダリデータセット、第１のターシャリデータセット及び第１のクォータナリデータセットに分割する。なお、ステップＳ２１００の段階で、これら分割されたデータセットを処理部１２は取得していてもよい。処理はステップＳ２１０２に進む。

ステップＳ２１０２において、処理部１２は、監視対象端末から第２のデータセットを取得する。処理はステップＳ２１０３に進む。

ステップＳ２１０３において、処理部１２は、第２のデータセットを第２のプライマリデータセット、第２のセカンダリデータセット、第２のターシャリデータセット及び第２のクォータナリデータセットに分割する。なお、ステップＳ２１０２の段階で、これら分割されたデータセットを処理部１２は取得していてもよい。処理はステップＳ２１０４に進む。

ステップＳ２１０４において、処理部１２は、監視対象端末からテレメトリ値を取得する。処理はステップＳ２１０５に進む。

ステップＳ２１０５において、処理部１２は、第２のプライマリデータセットと第１のプライマリデータセットとの間の距離としてプライマリ距離を算出する。このプライマリ距離を第１プライマリ距離とも称する。処理はステップＳ２１０６に進む。

ステップＳ２１０６において、処理部１２は、第２のセカンダリデータセットと第１のセカンダリデータセットとの間の距離としてセカンダリ距離を算出する。このセカンダリ距離を第１セカンダリ距離とも称する。処理はステップＳ２１０７に進む。

ステップＳ２１０７において、処理部１２は、第２のターシャリデータセットと第１のターシャリデータセットとの間の距離としてターシャリ距離を算出する。このターシャリ距離を第１ターシャリ距離とも称する。処理はステップＳ２１０８に進む。

ステップＳ２１０８において、処理部１２は、第２のクォータナリデータセットと第１のクォータナリデータセットとの間の距離としてこのクォータリ距離を第１クォータナリ距離とも称する。クォータナリ距離を算出する。ステップＳ２１０５－ステップＳ２１０８において、処理部１２は、データセット間の距離としてハミング距離を用いてもよいし、シティブロック距離を用いてもよい。処理はステップＳ２１０９に進む。

ステップＳ２１０９において、処理部１２は、第１のプライマリデータセット（v1_p）を分母、第１プライマリ距離（d_p）を分子とする分数を引数とする余弦の値（cos(d_p/v1_p)）を、プライマリ余弦値として算出する。このプライマリ余弦値を第１プライマリ余弦値とも称する。処理はステップＳ２１１０に進む。

ステップＳ２１１０において、処理部１２は、第１のセカンダリデータセット（v1_s）を分母、セカンダリ距離（d_s）を分子とする分数を引数とする余弦の値（cos(d_s/v1_s)）を、セカンダリ余弦値として算出する。このセカンダリ余弦値を第１セカンダリ余弦値とも称する。処理はステップＳ２１１１に進む。

ステップＳ２１１１において、処理部１２は、第１のターシャリデータセット（v1_t）を分母、ターシャリ距離（d_t）を分子とする分数を引数とする余弦の値（cos(d_t/v1_t)）を、ターシャリ余弦値として算出する。このターシャリ余弦値を第１ターシャリ余弦値とも称する。処理はステップＳ２１１２に進む。

ステップＳ２１１２において、処理部１２は、第１のクォータナリデータセット（v1_q）を分母、クォータナリ距離（d_q）を分子とする分数を引数とする余弦の値（cos(d_q/v1_q)）を、クォータナリ余弦値として算出する。このクォータナリ余弦値を第１クォータナリ余弦値とも称する。処理はステップＳ２１１３に進む。

ステップＳ２１１３において、処理部１２は、第１プライマリ余弦値、第１セカンダリ余弦値、第１ターシャリ余弦値及び第１クォータナリ余弦値を出力部１４又は通信部１５を用いて出力する。その後、処理は終了する。

ステップＳ２１００からステップＳ２１１３の処理は、検証端末としての情報処理装置１０－５～情報処理装置１０－７によっても実行される。この場合、第１プライマリ距離～第１クォータナリ距離及び第１プライマリ余弦値～第１クォータナリ余弦値を、第３プライマリ距離～第３クォータナリ距離及び第３プライマリ余弦値～第３クォータナリ余弦値とそれぞれ読み替える。

図１０は、本発明の第３実施形態における第１のデータセット、第２のデータセット、それらの距離及び余弦値の一例を示す表である。図１０に示した値は、図７に示した値に対して図９に示したフローチャートに基づいて距離及び余弦値を計算した結果の一覧である。図１０では距離の計算にシティブロック距離が用いられている。類似度の指標として余弦値を用いると、探索空間を狭くできるというメリットがある。

図１１は、本発明の第３実施形態において異常な動作の環境を特定する際に用いるデータセットの一例である。図１１に記載された監視対象端末は、そのテレメトリ値が、不具合又は異常な動作の発生を示しているものとする。図１１の２－５行目において、図１０に示したプライマリ～クォータナリ距離が、監視対象端末及び検証端末１～３について示されている。図１１の６－９行目において、２－５行目に示した各距離を要素とするベクトルを、大きさ１となるように、各要素の２乗和の平方根で乗じた値が正規化ベクトルとして示されている。

図１１の１０行目において、６－９行目において示した正規化ベクトルに基づき、監視対象端末と各検証端末との類似度をコサイン類似度として計算した結果が示されている。これらのコサイン類似度の計算について以下説明する。

コサイン類似度は一般に下記数式１によって表される。

ベクトルｑ及びｄは、類似度の検証対象である２つのベクトルを示す。数式１において、最右辺は、ベクトルｑ及びベクトルｄをそれぞれの大きさで除算し、大きさ１の単位ベクトルに正規化したうえで、各々の内積を計算することを示す。図１１における６－１０行目の値は上記数式１を用いて求めたものである。図１１において、監視対象端末の正規化ベクトルは、基準端末の第１のデータセットと監視対象端末の第２のデータセットとの間の距離（第１プライマリ距離～第１クォータナリ距離）を、既述のように正規化したものである。

図１１において、検証端末１～３の正規化ベクトルは、基準端末の第１のデータセットと検証端末１～３の第３のデータセットとの間の距離（第３プライマリ距離～第３クォータナリ距離）を、既述のように正規化したものである。図１１の最も下の行に示す類似度は、監視対象端末についての正規化ベクトルと、検証端末１～３の正規化ベクトルのいずれかとの内積を、数式１に基づき処理部１２が計算したものである。図１１において、内積値が１に最も近い値は０．９９７であり、この値は検証端末３についてである。したがって、監視対象端末と最も類似した動作環境を備えているのは検証端末３であると推定することが出来る。

図１２は、本発明の第３実施形態における異常な動作の環境を特定するシーケンスを示すフローチャートである。このフローチャートの各処理は、デベロッパ側に設置された情報処理装置１０－Ｍによって実行される。

ステップＳ３１００及びステップＳ３１０１の処理は、それぞれステップＳ１１００及びステップＳ１１０１の処理に対応する。処理はステップＳ３１０２に進む。

ステップＳ３１０２において、処理部１２は、収集したテレメトリ値が何らかの不具合、異常又は障害の発生を示しているか否かを判定する。収集したテレメトリ値が何らかの不具合、異常又は障害の発生を示していると処理部１２が判定した場合、処理はステップＳ３１０３に進む。そうでない場合、処理は終了する。

ステップＳ３１０３において、処理部１２は、検証用端末のプライマリ～クォータナリ距離それぞれを要素とするベクトルの正規化ベクトルと、監視対象端末のプライマリ～クォータナリ距離それぞれを要素とするベクトルの正規化ベクトルとの間で内積値を計算し、コサイン類似度が最も高い検証端末を特定する。処理はステップＳ３１０４に進む。

ステップＳ３１０４－ステップＳ３１０６の処理は、ステップＳ１１０４－ステップＳ１１０６の処理に対応する。その後、処理は終了する。

以上説明したように、本実施形態に係る情報処理方法は、記第１のデータセットを少なくとも第１のプライマリデータセット及び第１のセカンダリデータセットに分類するステップと、第２のデータセットを少なくとも第２のプライマリデータセット及び第２のセカンダリデータセットに分類するステップと、をさらに備え、第１距離を算出するステップは、第２のプライマリデータセットと第１のプライマリデータセットとの間の距離としてプライマリ距離を算出し、第２のセカンダリデータセットと第１のセカンダリデータセットとの間の距離としてセカンダリ距離を算出するステップをさらに備える。

また、本実施形態に係る情報処理方法は、プライマリ距離及び第1プライマリデータセットを要素とするプライマリベクトルと、セカンダリ距離及び第1セカンダリデータセットを要素とするセカンダリベクトルと、を生成するステップと、プライマリベクトル及びセカンダリベクトルを出力するステップと、をさらに備える。

これにより、障害や不具合が発生している情報処理端末の具体的な動作環境を、異なる指標の信号間距離によって特定することができる。

また、本実施形態に係る情報処理方法は、基準となる端末の販売数量が所定数以上の場合、第１のデータセットを第１のプライマリデータセット及び第１のセカンダリデータセットに分類するステップをさらに備えてもよい。

これにより、稼働台数の多いシステムに近いほど距離（もしくは距離ベクトルの該当要素の距離）が０に近くなる。つまり、距離が大きいほど探査空間が広くなるため、監視対象端末のユーザ特定性を低下させることが可能になるので、ユーザのプライバシーに配慮することによって、テレメトリソフトの起動を無効化すること（オプトアウト）を抑制し、より多くの動作環境情報をテレメトリによって取得することができる。

以上、この発明の一態様として各実施形態や変形例に関して図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成は各実施形態や変形例に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。また、本発明の一態様は、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。また、上記各実施形態や変形例に記載された要素であり、同様の効果を奏する要素同士を置換した構成も含まれる。

例えば、上記各実施形態の一部又は全部を組み合わせることで本発明の一態様を実現してもよい。

１０…情報処理装置、１１…入力部、１２…処理部、１３…記憶部、１４…出力部、１５…通信部

Claims (9)

1. 基準となる端末に含まれる構成要素を示す情報を表す第１のデータセットと、
   監視対象端末に含まれる構成要素を示す情報を表す第２のデータセットと、
   前記監視対象端末の状態監視結果を示すテレメトリ値と、を取得するステップと、
   前記第２のデータセットと前記第１のデータセットとの間の距離である第１距離を算出するステップと、
   前記テレメトリ値と前記第１距離とを出力するステップと
   を備える情報処理方法。
2. 前記第１距離を算出するステップは、前記第２のデータセットと前記第１のデータセットとのハミング距離を算出するステップをさらに備える
   請求項１に記載の情報処理方法。
3. 前記第１距離を算出するステップは、前記第２のデータセットと前記第１のデータセットとのシティブロック距離を算出するステップをさらに備える
   請求項１に記載の情報処理方法。
4. 前記第１のデータセットを少なくとも第１のプライマリデータセット及び第１のセカンダリデータセットに分類するステップと、
   前記第２のデータセットを少なくとも第２のプライマリデータセット及び第２のセカンダリデータセットに分類するステップと、をさらに備え、
   前記第１距離を算出するステップは、
   前記第２のプライマリデータセットと前記第１のプライマリデータセットとの間の距離としてプライマリ距離を算出し、
   前記第２のセカンダリデータセットと前記第１のセカンダリデータセットとの間の距離としてセカンダリ距離を算出するステップをさらに備える
   請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理方法。
5. 前記プライマリ距離及び前記第１のプライマリデータセットを要素とするプライマリベクトルと、前記セカンダリ距離及び前記第１のセカンダリデータセットを要素とするセカンダリベクトルと、を生成するステップと、
   前記プライマリベクトル及び前記セカンダリベクトルを出力するステップと、をさらに備える
   請求項４に記載の情報処理方法。
6. 前記基準となる端末の販売数量が所定数以上の場合、前記第１のデータセットを前記第１のプライマリデータセット及び前記第１のセカンダリデータセットに分類するステップをさらに備える
   請求項４又は５に記載の情報処理方法。
7. 基準となる端末に含まれる構成要素 を示す情報を表す第１のデータセットと、
   監視対象端末に含まれる構成要素を示す情報を表す第２のデータセットと、
   前記監視対象端末の状態監視結果を示すテレメトリ値と、を取得する取得部と、
   前記第２のデータセットと前記第１のデータセットとの間の距離である第１距離の算出処理を実行する処理部と、
   前記テレメトリ値と前記第１距離とを出力する出力部と
   を備える情報処理装置。
8. コンピュータに、
   基準となる端末に含まれる構成要素を示す情報を表す第１のデータセットと、
   監視対象端末に含まれる構成要素を示す情報を表す第２のデータセットと、
   前記監視対象端末の状態監視結果を示すテレメトリ値と、を取得するステップと、
   前記第２のデータセットと前記第１のデータセットとの間の距離である第１距離を算出するステップと、
   前記テレメトリ値と前記第１距離とを出力するステップと
   を実行させるためのプログラム。
9. コンピュータに、
   基準となる端末に含まれる構成要素を示す情報を表す第１のデータセットと、
   監視対象端末に含まれる構成要素を示す情報を表す第２のデータセットと、
   前記監視対象端末の状態監視結果を示すテレメトリ値と、を取得するステップと、
   前記第２のデータセットと前記第１のデータセットとの間の距離である第１距離を算出するステップと、
   前記テレメトリ値と前記第１距離とを出力するステップと
   を実行させるための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。

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