JPWO2020065925A1 - サーバ装置、データ流通システム、データ提供方法、及び、プログラム - Google Patents

Abstract

データ収集部（６２１）は、例えば、家庭、職場等に配置された機器から得られる機器データを収集する。流通データ生成部（６２３）は、データ収集部（６２１）により収集された機器データに、付帯情報（一例として、時刻、単位、精度、分解能、処理内容、メーカ、型番等）を付加して、流通データを生成する。データ提供部（６２２）は、流通データ生成部（６２３）により生成された流通データを外部（一例として、データ利用サーバ）に提供する。

Description

本発明は、サーバ装置、データ流通システム、データ提供方法、及び、プログラムに関する。

近年、家庭、職場等に設置された種々の機器（一例として、家電機器、センサ機器等）から収集された機器データを取引対象とするデータ流通市場の形成が進められている。このようなデータ流通市場では、膨大な量の機器データが流通することが予想されており、その中から、データの利用者が、自身にとって有用な機器データ（一例として、有効性、信頼性等を満たした機器データ）を利用きるようにすることが望ましい。そのためには、例えば、取得時刻、精度等の付帯情報を活用することが考えられる。

例えば、特許文献１には、センサ端末の付帯情報（形式、仕様、属性等）を活用しているセンサネットワークシステムの発明が開示されている。このセンサネットワークシステムでは、センサ端末の付帯情報と、センサ端末によるセンシングデータとを、センサ端末の識別情報に対応付けてデータベースで管理している。

国際公開第２０１６／１５７２７１号

しかしながら、上述した特許文献１の発明では、所望のセンシングデータをデータベースから検索するために、検索条件に付帯情報を用いているだけであり、検索後、利用者端末に提供されるのは、センシングデータだけであった。つまり、特許文献１の発明では、実際に流通するのがセンシングデータだけであり、利用者側において、流通するセンシングデータについての有効性、信頼性等を一切検証できないだけでなく、流通するセンシングデータの使い分け（例えば、精度の高いセンシングデータを判定に使用し、また、精度の低いセンシングデータを表示に使用する等）もできないのが現状であった。

そのため、利用者側が、流通するデータについての有効性、信頼性等を検証できるようにすると共に、流通するデータの使い分けも行えるような新たな技術の開発が求められていた。

本発明は、上述のような課題を解決するためになされたものであり、より適切なデータを流通させることのできるサーバ装置、データ流通システム、データ提供方法、及び、プログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明に係るサーバ装置は、
機器から得られる機器データを収集する収集手段と、
前記収集手段により収集された前記機器データと当該機器データについての付帯情報とを含む流通データを外部に提供する提供手段と、
を備える。

この発明によれば、収集手段が、例えば、家庭、職場等に設置された機器から得られる機器データを収集し、提供手段が、収集手段により収集された機器データと当該機器データについての付帯情報とを含む流通データを外部（一例として、データ利用者サーバ）に提供する。これにより、外部の利用者側が、付帯情報に基づいて、流通データについての有効性、信頼性等を検証できると共に、付帯情報に基づいて、流通データの使い分けが行えるようになる。この結果、より適切なデータを流通させることができる。

本発明の実施形態１に係るデータ流通システムの全体構成の一例を示す図 本発明の実施形態１に係る空調機（機器）の構成の一例を示すブロック図 空調機についての機器データの一例を示す図 空調機（機器データ）についての付帯情報の一例を示す図 空調機についての流通データの一例を示す図 温度センサについての流通データの一例を示す図 人感センサについての流通データの一例を示す図 本発明の実施形態１に係るデータ収集サーバの構成の一例を示すブロック図 データ記憶部に蓄積される流通データの一例を示す図 本発明の実施形態１に係るデータ利用サーバの構成の一例を示すブロック図 機器が実行するデータ送信処理、及び、データ収集サーバが実行するデータ蓄積処理の一例を示すフローチャート データ利用サーバが実行する見守り処理、及び、データ収集サーバが実行するデータ提供処理の一例を示すフローチャート 本発明の実施形態２に係るデータ収集サーバの構成の一例を示すブロック図 付帯情報データベースに記憶される付帯情報の一例を示す図 データ収集サーバ側で生成される流通データの一例を示す図 機器が実行するデータ送信処理、及び、データ収集サーバが実行するデータ蓄積処理の一例を示すフローチャート 本発明の実施形態３に係るデータ収集サーバの構成の一例を示すブロック図 ５分前に取得された流通データの一部を示す図 現時点で取得された流通データの一部を示す図 補完して生成された流通データの一例を示す図 データ収集サーバが実行するデータ蓄積処理の一例を示すフローチャート データ利用サーバが実行する室温監視処理の一例を示すフローチャート

以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付す。以下では、各家庭に設置されている機器から機器データを含む流通データを収集して外部に提供する（流通させる）場合について説明するが、一例であり、他に、各職場（オフィス、工場等）、若しくは、各施設（商業施設、学校、病院等）に設置されている機器から機器データを含む流通データを収集して外部に提供する場合においても本発明を適用することができる。すなわち、以下に説明する実施形態は説明のためのものであり、本発明の範囲を制限するものではない。従って、当業者であればこれらの各要素または全要素をこれと均等なものに置換した実施形態を採用することが可能であるが、これらの実施形態も本発明の範囲に含まれる。

（実施形態１）
図１は、本発明の実施形態１に係るデータ流通システム１の全体構成の一例を示す図である。このデータ流通システム１は、後述するように、機器データ及び付帯情報を含んだ流通データを取引する（流通させる）ために構築されるシステムである。図示するように、データ流通システム１は、住宅Ｈ内に配置された機器の一例である空調機１０、照明装置２０、温度センサ３０、及び、人感センサ４０と、これらの機器をインターネットＮ２に繋げるためのルータ５０と、これらの機器から得られる機器データ（より詳細には、流通データ）を収集するデータ収集サーバ６０と、データ収集サーバ６０が収集した流通データを利用するデータ利用サーバ７０とを含んでいる。なお、データ収集サーバ６０は、サーバ装置の一例である。また、図１では、データ収集サーバ６０とデータ利用サーバ７０との間を、インターネットＮ２を介して接続する場合を示しているが、一例であり、他に、データ収集サーバ６０とデータ利用サーバ７０との間を、専用のネットワークを介して接続するようにしてもよい。

住宅Ｈ内に配置された空調機１０、照明装置２０、温度センサ３０、及び、人感センサ４０は、有線又は無線の宅内ネットワークＮ１を介してルータ５０と通信可能に接続されている。これら住宅Ｈ内に配置される機器は、一例であり、他に、給湯器、ＩＨ（Induction Heating）調理器、炊飯器、冷蔵庫、除湿機、換気扇等を含めてもよい。なお、これら空調機１０、照明装置２０、温度センサ３０、人感センサ４０等の機器が、直接インターネットＮ２に接続可能であれば、ルータ５０を省略してもよい。また、図１では、１つの住宅Ｈだけを示しているが、実際には、膨大な数の家庭（同様な構成の住宅Ｈ）が含まれており、各家庭のそれぞれが、インターネットＮ２に接続されている。

空調機１０は、例えば、冷房、暖房、除湿等の空調運転を行って、室内（住宅Ｈ内）の空気を調和する機器である。この空調機１０は、一例として、室内の空気を取り込む取り込み口の近傍に温度計測ユニットを備えており、室内の温度を計測可能となっている。

照明装置２０は、例えば、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）又は蛍光灯を発光させて、室内を照らす機器である。

温度センサ３０は、例えば、高精度の半導体温度センサを備え、室内の温度を計測する機器である。一例として、温度センサ３０は、上述した空調機１０が計測する温度よりも高精度の温度が計測できるようになっている。

人感センサ４０は、例えば、室内に人がいるかどうか、そして、室内に人がいる場合に、その人の動き量（動きの度合い）を検出する機器である。人感センサ４０は、一例として、人の発する赤外線を捉えたり、超音波の反射を捉えることにより、室内における人の有無を検出する。また、人感センサ４０は、赤外線による温度（熱）分布の変化、又は、超音波の反射時間の変化に応じて、室内にいる人の動き量を検出する。

これらの機器の具体的な構成を、空調機１０を一例として、図２を参照して説明する。図２は、空調機１０の構成を説明するためのブロック図である。図示するように、空調機１０は、送信手段の一例である通信部１１と、制御部１２と、主機能部１３とを備えている。

通信部１１は、例えば、ＢＬＥ（Bluetooth（登録商標） Low Energy ）、Ｗｉ−Ｆｉ等の無線通信、若しくは、ＰＬＣ（Power Line Communication）、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）等の有線通信によって、宅内ネットワークＮ１を介して、ルータ５０と通信を行う。より詳細に、通信部１１は、このルータ５０を通じ、インターネットＮ２を介して、データ収集サーバ６０と通信を行う。

制御部１２は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit），ＲＯＭ（Read Only Memory），ＲＡＭ（Random Access Memory）等を備えており、空調機１０（機器）の動作を制御する。より詳細に、制御部１２には、機能的に、主機能制御部１２１と、データ生成部１２２とが含まれている。これらの機能は、例えば、ＣＰＵが、ＲＡＭをワークメモリとして用い、ＲＯＭに記憶されているプログラムを適宜実行することにより実現される。

主機能制御部１２１は、例えば、ユーザからの指示（一例として、リモコン操作）に応じて主機能部１３を制御して、冷房、暖房、除湿等の空調運転を行う。

データ生成部１２２は、データ流通システム１において流通対象となる流通データを生成する。例えば、データ生成部１２２は、空調機１０（機器）の機器データに、付帯情報を付加した流通データを生成する。以下、これらのデータ（情報）について、具体的に説明する。

機器データは、空調機１０（機器）の状態を示すデータであり、一例として、図３Ａに示すように、電源及び運転モードの状態、設定温度に代表される設定状態、室内温度に代表される検出状態等を含んでいる。なお、機器データの内容（項目）は、機器に応じて、適宜異なっている。

また、付帯情報は、空調機１０（機器）及び機器データについて付帯すべき詳細情報である。付帯情報は、予めＲＯＭ内に記憶されており、一例として、図３Ｂに示すように、空調機１０（機器）について、メーカ、機種、型番等の情報と、機器データについて、取得時刻（日時）、単位、精度、分解能等の情報とを含んでいる。なお、付帯情報には、後述するように、機器データに対する処理内容が含まれていてもよい。

そして、データ生成部１２２は、図３Ａの機器データに、図３Ｂの付帯情報を付加して、図３Ｃに示すような流通データを生成する。なお、図３Ｃに示す流通データは、ＪＳＯＮ（JavaScript（登録商標） Object Notation）形式にて記述されている場合を示しているが、一例であり、ＸＭＬ（Extensible Markup Language）形式、ＣＳＶ（Comma-Separated Values）形式など他の形式で記述されていてもよい。

図２に戻って、データ生成部１２２は、予め定められた送信条件を満たした場合（例えば、送信条件が５分間隔であれば、前回の送信から５分が経過したとき）に、図３Ｃに示すような流通データを生成する。そして、データ生成部１２２は、生成した流通データを、通信部１１から（ルータ５０を通じて）データ収集サーバ６０に送信する。なお、送信条件には、空調機１０（機器）の状態変化時が含まれていてもよい。例えば、ユーザの指示により空調機１０の電源又は運転モードが変化した場合にも、データ生成部１２２は、同様に流通データを生成し、通信部１１からデータ収集サーバ６０に送信する。

主機能部１３は、冷房、暖房、除湿等の空調機能を実現するための構成であり、例えば、冷媒を循環させるポンプ、冷媒を圧縮させる圧縮機、冷媒を膨張させる膨張器、送風を行うファンモータ等である。なお、他の機器であれば、主機能部１３は、その機器に応じた機能を実現するための構成となる。つまり、照明装置２０であれば、主機能部１３は、例えば、ＬＥＤ、蛍光灯、その周辺回路等である。また、温度センサ３０であれば、主機能部１３は、例えば、高精度の半導体温度センサ、その周辺回路等である。そして、人感センサ４０であれば、主機能部１３は、例えば、焦電型赤外線センサ、その周辺回路等である。

このような図２に示す構成は、照明装置２０、温度センサ３０、人感センサ４０等の機器でも同様である。つまり、主機能部１３については、機器に応じて異なっているものの、データ生成部１２２は、上記と同様に、流通データを生成する。例えば、温度センサ３０であれば、データ生成部１２２は、図４Ａに示すような流通データを生成する。また、人感センサ４０であれば、データ生成部１２２は、図４Ｂに示すような流通データを生成する。これらの流通データも、機器（温度センサ３０，人感センサ４０等）からデータ収集サーバ６０に送信される。

図１に戻って、ルータ５０は、宅内ネットワークＮ１とインターネットＮ２との通信を中継する通信装置である。なお、上述した空調機１０、照明装置２０、温度センサ３０、人感センサ４０等の機器が、直接インターネットＮ２に接続可能であれば、ルータ５０を省略してもよい。

データ収集サーバ６０は、例えば、機器のメーカが構築したサーバ（一例として、オンプレミスのサーバ）、クラウドベンダが構築したパブリッククラウド等であり、各家庭（各住宅Ｈ）の機器（空調機１０、照明装置２０、温度センサ３０、人感センサ４０等）から収集した流通データを外部に提供する（流通させる）。

データ収集サーバ６０の具体的な構成について、図５を参照して説明する。図５は、データ収集サーバ６０の構成を説明するためのブロック図である。図示するように、データ収集サーバ６０は、通信部６１と、制御部６２と、データ蓄積手段の一例であるデータ記憶部６３とを備えている。

通信部６１は、例えば、インターネットＮ２を通じて、上述した機器（空調機１０、照明装置２０、温度センサ３０、人感センサ４０等）、及び、データ利用サーバ７０と通信可能なネットワークインタフェースである。なお、通信部６１は、データ利用サーバ７０との通信を、標準化されたＷｅｂ ＡＰＩ（Web Application Programming Interface）に沿って行う。つまり、データ収集サーバ６０からデータ利用サーバ７０に提供される流通データは、Ｗｅｂ ＡＰＩに応じたデータフォーマット（一例として、ＪＳＯＮ形式のフォーマット）で配信される。

制御部６２は、例えば、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ等を備えており、データ収集サーバ６０の動作を制御する。より詳細に、制御部６２には、機能的に、データ収集手段の一例であるデータ収集部６２１と、データ提供手段の一例であるデータ提供部６２２とが含まれている。これらの機能は、例えば、ＣＰＵが、ＲＡＭをワークメモリとして用い、ＲＯＭに記憶されているプログラムを適宜実行することにより実現される。

データ収集部６２１は、空調機１０、照明装置２０、温度センサ３０、人感センサ４０等の機器から流通データを収集する。つまり、データ収集部６２１は、通信部６１を制御して、機器から送られた流通データを受信し、受信した流通データをデータ記憶部６３に保存する。

データ提供部６２２は、データ利用サーバ７０からの要求に応じて、該当する流通データをデータ利用サーバ７０に提供する。例えば、付帯情報における特定の内容（項目）が指定された場合に、データ提供部６２２は、データ記憶部６３に保存されている流通データのうち、該当する付帯情報が含まれる流通データを抽出する（読み出す）。そして、データ提供部６２２は、通信部６１を制御して、抽出した流通データをデータ利用サーバ７０に送信する。

データ記憶部６３は、データ収集部６２１が収集した流通データを蓄積する。つまり、データ記憶部６３は、図６に示すように、各家庭から収集した膨大な数の流通データ（流通データ群）を記憶する。

図１に戻って、データ利用サーバ７０は、例えば、流通データを利用するサービサが構築したサーバ（一例として、オンプレミスのサーバ）、又は、クラウドベンダが構築したパブリッククラウドであり、データ収集サーバ６０から提供される流通データを用いた各種サービスを提供する。

データ利用サーバ７０の具体的な構成について、図７を参照して説明する。図７は、データ利用サーバ７０の構成を説明するためのブロック図である。図示するように、データ利用サーバ７０は、通信部７１と、制御部７２とを備えている。なお、データ利用サーバ７０は、データ収集サーバ６０から提供される流通データを保存するデータ記憶部を更に備えてもよい。

通信部７１は、例えば、インターネットＮ２を通じて、データ収集サーバ６０と通信可能なネットワークインタフェースである。なお、通信部７１は、データ収集サーバ６０との通信を、標準化されたＷｅｂ ＡＰＩに沿って行う。つまり、データ利用サーバ７０は、データ収集サーバ６０からＷｅｂ ＡＰＩに応じたデータフォーマット（一例として、ＪＳＯＮ形式のフォーマット）で送られる流通データを受信する。

制御部７２は、例えば、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ等を備えており、データ利用サーバ７０の動作を制御する。より詳細に、制御部７２には、機能的に、データ分析部７２１と、サービス提供手段の一例であるサービス提供部７２２とが含まれている。これらの機能は、例えば、ＣＰＵが、ＲＡＭをワークメモリとして用い、ＲＯＭに記憶されているプログラムを適宜実行することにより実現される。

データ分析部７２１は、データ収集サーバ６０から提供された流通データを分析する。例えば、データ利用サーバ７０が、見守りサービス（一例として、離れて暮らしている親世帯の安否を確認するサービス）を提供している場合では、データ分析部７２１は、見守り対象となる家庭（住宅Ｈ）の流通データを分析し、その家庭において異常の有無を判別する。より具体的に、見守り対象の家庭に、空調機１０、人感センサ４０等の機器が配置されており、それらの機器についての流通データがデータ収集サーバ６０から提供される場合を一例として説明する。その場合、データ分析部７２１は、上述した図３Ｃに示す空調機１０の流通データにおいて、空調機１０のＰｏｗｅｒがＯｎの状態であり、かつ、上述した図４Ｂに示す人感センサ４０の流通データ（時系列に沿った複数の流通データ）において、人感センサ４０から一定時間（一例として、３０分）に亘って「検出なし」（一例として、機器データの値が１０ｍＶ以下の状態）が続いた場合に、異常と判別する。その際、データ分析部７２１は、図４Ｂに示す流通データの付帯情報から、人感センサ４０の精度が基準よりも低いと判別した場合に、例えば、上記の一定時間を３０分から４５分に延ばして、異常の判別を行うようにしてもよい。つまり、データ分析部７２１は、流通データに含まれる付帯情報に応じて、異常を検出する手法を適宜変更する。

サービス提供部７２２は、データ分析部７２１による分析（判別）結果に応じて、ユーザに必要な情報を提供する。例えば、データ利用サーバ７０が、見守りサービスを提供している場合において、サービス提供部７２２は、データ分析部７２１が異常を判別した際に、登録されたユーザ（一例として、見守り対象の親族）のアドレス先に、電子メールを送信し、異常の発生を通知する。なお、電子メールを用いるのは一例であり、他に、サービス提供部７２２は、登録されたユーザのＳＮＳ（Social Networking Service）アカウントに、メッセージを送信し、異常の発生を通知してもよい。

以下、このような構成のデータ流通システム１の動作について、図８，及び、図９を参照して説明する。図８は、空調機１０、照明装置２０、温度センサ３０、人感センサ４０等の機器が実行するデータ送信処理、及び、データ収集サーバ６０が実行するデータ蓄積処理の一例を示すフローチャートである。また、図９は、データ利用サーバ７０が実行する見守り処理、及び、データ収集サーバ６０が実行するデータ提供処理の一例を示すフローチャートである。

最初に、図８を参照して、機器におけるデータ送信処理、及び、データ収集サーバ６０におけるデータ蓄積処理について説明する。これらのデータ送信処理及びデータ蓄積処理は、機器及びデータ収集サーバ６０において、繰り返し実行される。

まず、機器は、データの送信条件を満たしたか否かを判別する（ステップＳ１０１）。例えば、空調機１０のデータ生成部１２２は、送信条件が５分間隔であれば、前回の送信から５分が経過したか否かを判別する。なお、送信条件には、空調機１０の状態変化時が含まれていてもよい。その場合、データ生成部１２２は、空調機１０の電源又は運転モードが変化したか否かも併せて判別する。

機器は、データの送信条件を満たしていないと判別すると（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、そのまま、送信条件を満たすまで待機する。

一方、データの送信条件を満たしていると判別した場合（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）に、機器は、機器データを生成する（ステップＳ１０２）。例えば、空調機１０のデータ生成部１２２は、空調機１０の状態に応じて、図３Ａに示すような機器データを生成する。

機器は、機器データに付帯情報を付加して流通データを生成する（ステップＳ１０３）。例えば、空調機１０のデータ生成部１２２は、図３Ａの機器データに図３Ｂの付帯情報を付加して、図３Ｃに示すような流通データを生成する。なお、図３Ｃに示す流通データは、ＪＳＯＮ形式にて記述されている場合を示しているが、一例であり、ＸＭＬ形式、ＣＳＶ形式など他の形式で記述されていてもよい。

機器は、生成した流通データをデータ収集サーバ６０に送信する（ステップＳ１０４）。例えば、空調機１０の通信部１１は、ステップＳ１０３にて生成された図３Ｃに示すような流通データを、ルータ５０を通じて、データ収集サーバ６０に送信する。なお、機器が、温度センサ３０であれば、図４Ａに示すような流通データを、データ収集サーバ６０に送信し、また、機器が、人感センサ４０であれば、図４Ｂに示すような流通データを、データ収集サーバ６０に送信する。

一方のデータ収集サーバ６０は、流通データを受信したか否かを判別する（ステップＳ２０１）。つまり、データ収集部６２１は、機器から送られる流通データを、通信部６１にて、受信したかどうかを判別する。

データ収集サーバ６０は、流通データを受信していないと判別すると（ステップＳ２０１；Ｎｏ）、そのまま、流通データを受信するまで待機する。

一方、流通データを受信したと判別した場合（ステップＳ２０１；Ｙｅｓ）に、データ収集サーバ６０は、受信した流通データを蓄積する（ステップＳ２０２）。すなわち、データ収集部６２１は、受信した流通データをデータ記憶部６３に保存する。

続いて、図９を参照して、データ利用サーバ７０における見守り処理、及び、データ収集サーバ６０におけるデータ提供処理について説明する。これらの見守り処理及びデータ提供処理は、データ利用サーバ７０及びデータ収集サーバ６０において、繰り返し実行される。

まず、データ利用サーバ７０は、付帯情報の内容を指定して、流通データを要求する（ステップＳ３０１）。例えば、データ利用サーバ７０は、見守り対象の家庭（住居Ｈ）に配置されている空調機１０及び人感センサ４０の固有情報（一例として、シリアル番号）を指定しつつ、データ収集サーバ６０に対して、流通データを要求する。

一方のデータ収集サーバ６０は、要求があったか否かを判別する（ステップＳ４０１）。つまり、データ提供部６２２は、データ利用サーバ７０から送られる要求（付帯情報の内容を指定した要求）を、通信部６１にて、受信したかどうかを判別する。

データ収集サーバ６０は、要求がなかったと判別すると（ステップＳ４０１；Ｎｏ）、そのまま、要求があるまで待機する。

一方、要求があったと判別した場合（ステップＳ４０１；Ｙｅｓ）に、データ収集サーバ６０は、要求に該当する流通データを抽出する（ステップＳ４０２）。すなわち、データ提供部６２２は、指定された機器の固有情報（一例として、シリアル番号）に合致する付帯情報を含んだ流通データを、データ記憶部６３から読み出す。

データ収集サーバ６０は、流通データをデータ利用サーバ７０に提供する（ステップＳ４０３）。すなわち、データ提供部６２２は、通信部６１を制御して、抽出した流通データをデータ利用サーバ７０に送信する。

データ利用サーバ７０は、データ収集サーバ６０から提供される流通データを受信する（ステップＳ３０２）。

データ利用サーバ７０は、受信した流通データを分析する（ステップＳ３０３）。すなわち、データ分析部７２１は、流通データを分析して、異常の有無を判別する。例えば、データ分析部７２１は、図３Ｃに示す空調機１０の流通データにおいて、空調機１０のＰｏｗｅｒがＯｎの状態であり、かつ、図４Ｂに示す人感センサ４０の流通データ（時系列に沿った複数の流通データ）において、人感センサ４０から一定時間（一例として、３０分）に亘って「検出なし」（一例として、人感センサ４０の値が１０ｍＶ以下の状態）が続いている場合に、異常と判別する。その際、データ分析部７２１は、図４Ｂに示す流通データの付帯情報から、人感センサ４０の精度が基準よりも低いと判別した場合に、例えば、上記の一定時間を３０分から４５分に延ばして、異常の判別を行うようにしてもよい。

データ利用サーバ７０は、ステップＳ３０３における分析結果により、見守り対象の家庭で、異常があったかどうかを判別する（ステップＳ３０４）。データ利用サーバ７０は、異常がないと判別すると（ステップＳ３０４；Ｎｏ）、上述したステップＳ３０１に処理を戻す。

一方、異常があったと判別した場合（ステップＳ３０４；Ｙｅｓ）に、データ利用サーバ７０は、異常の発生を電子メールにて通知する（ステップＳ３０５）。すなわち、サービス提供部７２２は、登録されたユーザ（一例として、見守り対象の親族）のアドレス先に、電子メールを送信し、異常の発生を通知する。

このような図８に示す処理によって、機器データ及び付帯情報が含まれる流通データが、データ収集サーバ６０に蓄積され、また、図９に示す処理によって、有用な流通データを利用することができる。すなわち、利用者側は、付帯情報に基づいて、流通データについての有効性、信頼性等を検証できる。また、利用者側は、付帯情報に基づいて、流通データの使い分けが行えるようになる。つまり、流通データに付帯情報が付加されているため、利用者側は、流通データ（機器データ）の加工若しくは使い分けが容易になる。例えば、異なる設置箇所から取得した流通データに含まれる機器データ（一例として、温度のデータ）を演算するときに、精度又は分解能に応じて、有効数字を適切に定めたり、また、精度の高い機器データを判定に用い、逆に精度の低い機器データを表示にだけ用いることが可能となる。また、機器が、同じ物理量を測定するために精度の異なるセンサを複数備えているような場合でも、流通データに付帯情報が付加されているため、利用者側は、何れのセンサで測定した物理量を採用するかを、状況に応じて、適宜切り換えることができる。その場合、状況に応じて切り換えることで、有用な流通データだけを使用し、通信量も最適化できる。そして、データ利用サーバ７０では、上述した見守り処理の他にも、種々のサービスを提供できる。つまり、データ利用サーバ７０は、データ収集サーバ６０から提供された流通データに含まれる付帯情報を用いて、サービスに応じて最適化したアルゴリズムを組むことで、種々のサービスを提供することができる。

この結果、本発明の実施形態１に係るデータ流通システム１において、より適切なデータを流通させることができる。

上記の実施形態１では、データ収集サーバ６０が、データ利用サーバ７０からの要求に応じて、流通データを提供する場合について説明したが、データ収集サーバ６０が該当する流通データを収集したことに応じて、要求を待たずに、データ収集サーバ６０からデータ利用サーバ７０にその流通データを提供するようにしてもよい。

上記の実施形態１では、空調機１０、照明装置２０、温度センサ３０、人感センサ４０等の機器側で、流通データを生成する場合について説明したが、機器からは機器データをそのまま送るようにし、データ収集サーバ６０側で流通データを生成してもよい。以下、データ収集サーバ６０側で流通データを生成することを特徴とする実施形態２について説明する。

（実施形態２）
本発明の実施形態２に係るデータ流通システム１の全体構成は、上述した図１に示す構成と同じである。また、空調機１０、照明装置２０、温度センサ３０、人感センサ４０等の機器の構成も、上述した図２に示す構成と同じである。なお、実施形態２において、データ生成部１２２は、機器データを生成するまでとする。そして、データ利用サーバ７０の構成も、上述した図７に示す構成と同じである。

図１０は、本発明の実施形態２に係るデータ収集サーバ６０の構成を説明するためのブロック図である。図示するように、データ収集サーバ６０は、通信部６１と、制御部６２と、データ蓄積手段の一例であるデータ記憶部６３と、付帯情報データベース６４とを備えている。なお、制御部６２には、流通データ生成手段の一例である流通データ生成部６２３が更に含まれている。つまり、図１０に示すデータ収集サーバ６０の構成は、流通データ生成部６２３、及び、付帯情報データベース６４を更に備えている点で、上述した図５のデータ収集サーバ６０と異なっている。

付帯情報データベース６４は、空調機１０、照明装置２０、温度センサ３０、人感センサ４０等の機器（一例として、機器ＩＤ）に対応する付帯情報を記憶するデータベースである。例えば、付帯情報データベース６４には、図１１に示すような、メーカ、型番等に対応する付帯情報が記憶されている。なお、このような付帯情報データベース６４に記憶される付帯情報は、最低限の内容（項目）となっている（一例として、メーカ、型番、シリアル番号のみ）。

また、制御部６２において、データ収集部６２１は、空調機１０、照明装置２０、温度センサ３０、人感センサ４０等の機器から機器データを収集する。つまり、データ収集部６２１は、上述した図３Ａに示すような機器データだけを収集する。

そして、流通データ生成部６２３は、データ収集部６２１が収集した機器データに対応する付帯情報を付帯情報データベース６４から取得し、機器データに付帯情報を付加して図１２に示すような流通データを生成する。なお、図１２に示す流通データは、ＪＳＯＮ形式にて記述されている場合を示しているが、一例であり、ＸＭＬ形式、ＣＳＶ形式など他の形式で記述されていてもよい。流通データ生成部６２３は、生成した流通データをデータ記憶部６３に保存する。

また、データ提供部６２２は、上記と同様に、データ利用サーバ７０からの要求に応じて、該当する流通データをデータ利用サーバ７０に提供する。

以下、実施形態２に係るデータ流通システム１の動作について、図１３を参照して説明する。図１３は、空調機１０、照明装置２０、温度センサ３０、人感センサ４０等の機器が実行するデータ送信処理、及び、データ収集サーバ６０が実行するデータ蓄積処理の一例を示すフローチャートである。なお、図１３において、上述した図８の処理と同じ処理内容には、同じ符号を付している。

まず、機器は、データの送信条件を満たしたか否かを判別する（ステップＳ１０１）。機器は、データの送信条件を満たしていないと判別すると（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、そのまま、送信条件を満たすまで待機する。

一方、データの送信条件を満たしていると判別した場合（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）に、機器は、機器データを生成する（ステップＳ１０２）。例えば、空調機１０のデータ生成部１２２は、空調機１０の状態に応じて、図３Ａに示すような機器データを生成する。なお、機器データには、機器を識別するための機器ＩＤも含まれているものとする。

機器は、生成した機器データをデータ収集サーバ６０に送信する（ステップＳ１１３）。例えば、空調機１０の通信部１１は、ステップＳ１０２にて生成された機器データを、ルータ５０を通じて、データ収集サーバ６０に送信する。

一方のデータ収集サーバ６０は、機器データを受信したか否かを判別する（ステップＳ２１１）。つまり、データ収集部６２１は、機器から送られる機器データを、通信部６１にて、受信したかどうかを判別する。

データ収集サーバ６０は、機器データを受信していないと判別すると（ステップＳ２１１；Ｎｏ）、そのまま、機器データを受信するまで待機する。

一方、機器データを受信したと判別した場合（ステップＳ２１１；Ｙｅｓ）に、データ収集サーバ６０は、機器データに付帯情報を付加して流通データを生成する（ステップＳ２１２）。すなわち、流通データ生成部６２３は、ステップＳ２１１にて受信した機器データに対応する付帯情報を付帯情報データベース６４から取得し、機器データに付帯情報を付加して図１２に示すような流通データを生成する。なお、図１２に示す流通データは、ＪＳＯＮ形式にて記述されている場合を示しているが、一例であり、ＸＭＬ形式、ＣＳＶ形式など他の形式で記述されていてもよい。

データ収集サーバ６０は、流通データを蓄積する（ステップＳ２０２）。すなわち、データ収集部６２１は、ステップＳ２１２にて生成した流通データをデータ記憶部６３に保存する。

このような図１３に示す処理によって、機器データ及び付帯情報が含まれる流通データが、データ収集サーバ６０に蓄積される。その際、機器は、機器データをデータ収集サーバ６０に送信するだけであるため、処理負荷、通信量等を低減することができる。そして、実施形態２に係るデータ流通システム１でも、上述した図９に示す処理を行うことによって、有用な流通データを利用することができる。すなわち、利用者側は、付帯情報に基づいて、流通データについての有効性、信頼性等を検証できる。また、利用者側は、付帯情報に基づいて、流通データの使い分けが行えるようになる。つまり、流通データに付帯情報が付加されているため、利用者側は、流通データ（機器データ）の加工若しくは使い分けが容易になる。例えば、異なる設置箇所から取得した流通データに含まれる機器データ（一例として、温度のデータ）を演算するときに、精度又は分解能に応じて、有効数字を適切に定めたり、また、精度の高い機器データを判定に用い、逆に精度の低い機器データを表示にだけ用いることが可能となる。また、機器が、同じ物理量を測定するために精度の異なるセンサを複数備えているような場合でも、流通データに付帯情報が付加されているため、利用者側は、何れのセンサで測定した物理量を採用するかを、状況に応じて、適宜切り換えることができる。その場合、状況に応じて切り換えることで、有用な流通データだけを使用し、通信量も最適化できる。そして、データ利用サーバ７０では、上述した見守り処理の他にも、種々のサービスを提供できる。つまり、データ利用サーバ７０は、データ収集サーバ６０から提供された流通データに含まれる付帯情報を用いて、サービスに応じて最適化したアルゴリズムを組むことで、種々のサービスを提供することができる。

この結果、本発明の実施形態２に係るデータ流通システム１において、より適切なデータを流通させることができる。

上記の実施形態１，２では、データ収集サーバ６０が、空調機１０、照明装置２０、温度センサ３０、人感センサ４０等の機器から収集した流通データ、若しくは、データ収集サーバ６０側で生成した流通データだけを蓄積する場合について説明したが、蓄積した複数の流通データを基に、新たな流通データを生成して蓄積するようにしてもよい。以下、データ収集サーバ６０側で新たな流通データを生成することを特徴とする実施形態３について説明する。

（実施形態３）
本発明の実施形態３に係るデータ流通システム１の全体構成は、上述した図１に示す構成と同じである。また、空調機１０、照明装置２０、温度センサ３０、人感センサ４０等の機器の構成も、上述した図２に示す構成と同じである。なお、実施形態３において、データ生成部１２２は、実施形態１と同じく、流通データまで生成する。そして、データ利用サーバ７０の構成も、上述した図７に示す構成と同じである。

図１４は、本発明の実施形態３に係るデータ収集サーバ６０の構成を説明するためのブロック図である。図示するように、データ収集サーバ６０は、通信部６１と、制御部６２と、データ蓄積手段の一例であるデータ記憶部６３とを備えている。なお、制御部６２には、図５の制御部６２の構成に、流通データ加工手段の一例であるデータ加工部６２４が更に含まれている。

制御部６２において、データ収集部６２１は、空調機１０、照明装置２０、温度センサ３０、人感センサ４０等の機器から流通データを収集する。つまり、データ収集部６２１は、上述した図３Ｃ，図４Ａ等に示すような流通データを収集して、データ記憶部６３に保存する。なお、図３Ｃに示す空調機１０の流通データは、一例として、５分間隔で収集され、また、図４Ａに示す温度センサ３０の流通データは、一例として、１分間隔で収集される場合について、以下説明する。

データ加工部６２４は、データ収集部６２１が収集した流通データを加工して新たな流通データを生成する。例えば、５分間隔で収集される空調機１０の流通データを線形補間して、間を埋める１分間隔の流通データを生成する。具体的に、データ加工部６２４は、図１５Ａに示すような５分前の流通データ（取得時刻が５分前である空調機１０の流通データの一部）と、図１５Ｂに示すような現時点の流通データ（取得時刻が現時点である空調機１０の流通データの一部）とを線形補間して、４分前、３分前、２分前、及び、１分前の流通データをそれぞれ生成する。具体的に、図１５Ａに示す５分前の流通データにおける室温が２５℃であり、図１５Ｂに示す現時点の流通データにおける室温が２６℃であるため、データ加工部６２４は、４分前の室温を２５．２℃、３分前の室温を２５．４℃、２分前の室温を２５．６℃、及び、１分前の室温を２５．８℃にした流通データを、図１５Ｃに示すように、それぞれ生成する。その際、データ加工部６２４は、図１５Ｃに示す流通データにおいて、精度（Resolution）に「１．０」を設定して粗くする（室温についての精度を下げる）と共に、処理内容（Processing）に「１２」を設定して、線形補間が行われていることを明確にしている。

なお、データ加工部６２４は、このような線形補間だけでなく他の加工により、新たな流通データを生成してもよい。例えば、データ加工部６２４は、一定期間（一例として、６０分前から現時点まで）の流通データにおける室温の平均を求め、求めた平均室温の流通データを新たに生成してもよい。

そして、データ加工部６２４は、このように加工によって生成した新たな流通データをデータ記憶部６３に保存する。

また、データ提供部６２２は、上記と同様に、データ利用サーバ７０からの要求に応じて、該当する流通データをデータ利用サーバ７０に提供する。

以下、実施形態３に係るデータ流通システム１の動作について、図１６及び図１７を参照して説明する。図１６は、データ収集サーバ６０が実行するデータ蓄積処理の一例を示すフローチャートである。なお、空調機１０、照明装置２０、温度センサ３０、人感センサ４０等の機器が実行するデータ送信処理は、図８と同じであるため省略している。なお、図１６において、上述した図８のデータ蓄積処理と同じ処理内容には、同じ符号を付している。また、図１７は、データ利用サーバ７０が実行する室温監視処理の一例を示すフローチャートである。なお、データ収集サーバ６０が実行するデータ提供処理は、図９と同じであるため省略している。

最初に、図１６を参照して、データ収集サーバ６０におけるデータ蓄積処理について説明する。

データ収集サーバ６０は、機器から送られる流通データを受信したか否かを判別する（ステップＳ２０１）。データ収集サーバ６０は、流通データを受信していないと判別すると（ステップＳ２０１；Ｎｏ）、そのまま、流通データを受信するまで待機する。

一方、流通データを受信したと判別した場合（ステップＳ２０１；Ｙｅｓ）に、データ収集サーバ６０は、受信した流通データが空調機１０からの流通データであるか否かを判別する（ステップＳ２２２）。例えば、データ収集部６２１は、受信したのが、５分間隔で収集される空調機１０の流通データであるかどうかを判別する。

データ収集サーバ６０は、空調機１０からの流通データでないと判別すると（ステップＳ２２２；Ｎｏ）、後述するステップＳ２０２に処理を進める。

一方、空調機１０からの流通データであると判別した場合（ステップＳ２２２；Ｙｅｓ）に、データ収集サーバ６０は、５分前の流通データを取得する（ステップＳ２２３）。すなわち、データ加工部６２４は、データ記憶部６３から、５分前の空調機１０の流通データを読み出す。

データ収集サーバ６０は、１分毎に補完した室内温度を算定する（ステップＳ２２４）。例えば、ステップＳ２２３にて取得した５分前の流通データにおける室温が２５℃であり、また、ステップＳ２０１にて受信した現時点の流通データにおける室温が２６℃であった場合に、データ加工部６２４は、線形補間により、４分前の室温を２５．２℃、３分前の室温を２５．４℃、２分前の室温を２５．６℃、及び、１分前の室温を２５．８℃と算定する。

データ収集サーバ６０は、補完した室内温度毎に流通データを生成する（ステップＳ２２５）。例えば、データ加工部６２４は、図１５Ｃに示すように、４分前、３分前、２分前、及び、１分前の流通データをそれぞれ生成する。その際、データ加工部６２４は、図１５Ｃに示す流通データにおいて、精度（Resolution）に「１．０」を設定して粗くする（室温についての精度を下げる）と共に、処理内容（Processing）に「１２」を設定して、線形補間が行われていることを明確にしている。

データ収集サーバ６０は、流通データを蓄積する（ステップＳ２０２）。すなわち、データ収集部６２１は、ステップＳ２０１にて受信した流通データをデータ記憶部６３に保存する。また、データ加工部６２４は、ステップＳ２２５にて新たに生成した流通データをデータ記憶部６３に保存する。

続いて、図１７を参照して、データ利用サーバ７０における室温監視処理について説明する。

まず、データ利用サーバ７０は、付帯情報の内容を指定して、流通データを要求する（ステップＳ５０１）。例えば、データ利用サーバ７０は、室温を監視する対象の家庭（住居Ｈ）に配置されている空調機１０及び温度センサ３０の固有情報（一例として、シリアル番号）を指定しつつ、データ収集サーバ６０に対して、流通データを要求する。

データ利用サーバ７０は、データ収集サーバ６０から提供される流通データを受信する（ステップＳ５０２）。

データ利用サーバ７０は、受信した流通データの付帯情報で示される室温の精度が基準よりも高いか否かを判別する（ステップＳ５０３）。例えば、データ分析部７２１は、付帯情報における精度（Resolution）が、「０．１」以下であるか否かを判別する。なお、図３Ｃに示す空調機１０の流通データでは、精度（Resolution）が「０．５」と記述されており、また、図１５Ｃに示す補完した空調機１０の流通データでは、精度（Resolution）が「１．０」と記述されており、そして、図４Ａに示す温度センサ３０の流通データでは、精度（Resolution）が「０．１」と記述されている。そのため、温度センサ３０の流通データだけが、室温の精度が基準よりも高いと判別される。

データ利用サーバ７０は、付帯情報で示される室温の精度が基準よりも高くないと判別すると（ステップＳ５０３；Ｎｏ）、上述したステップＳ５０１に処理を戻す。

一方、付帯情報で示される室温の精度が基準よりも高いと判別した場合（ステップＳ５０３；Ｙｅｓ）に、データ利用サーバ７０は、その室温が上限値を超えているか否かを判別する（ステップＳ５０４）。なお、このように、室温を上限値と比較するだけでなく、下限値とも比較するようにしてもよい。

データ利用サーバ７０は、室温が上限値を超えていないと判別すると（ステップＳ５０４；Ｎｏ）、上述したステップＳ５０１に処理を戻す。

一方、室温が上限値を超えていると判別した場合（ステップＳ５０４；Ｙｅｓ）に、データ利用サーバ７０は、室温の異常を電子メールにて通知する（ステップＳ５０５）。すなわち、サービス提供部７２２は、登録されたユーザのアドレス先に、電子メールを送信し、室温の異常を通知する。

なお、図１７に示す室温監視処理では、室温の異常を通知する処理だけを示しているが、データ利用サーバ７０が、データ収集サーバ６０から提供された流通データを蓄積するようにし、利用者端末（一例として、スマートフォン）から室温の照会があった場合に、室温の変化を時系列で表示するようにしてもよい。その際、精度の高い温度センサ３０の流通データを用いて、室温を表示するようにしてもよい。また、空調機１０と温度センサ３０の設置場所（一例として、部屋の上部、机の上など）の情報が付帯情報に含まれている場合に、それぞれの場所と室温とを併記して表示してもよい。なお、上述した様に、空調機１０の流通データは、１分毎に補間されているため、利用者端末は、温度センサ３０が計測した室温と空調機１０が計測した室温とを、１分単位の時系列でそれぞれ表示することができる。

このような図１６に示すデータ蓄積処理によって、機器データ及び付帯情報が含まれる流通データが、適宜加工されてデータ収集サーバ６０に蓄積され、また、図１７に示す室温監視処理によって、有用な流通データを利用することができる。すなわち、新たな流通データが加工により生成されるため、利用者に対してより細かなサービスを提供することができる。また、利用者側は、付帯情報に基づいて、流通データについての有効性、信頼性等を検証できる。また、利用者側は、付帯情報に基づいて、流通データの使い分けが行えるようになる。つまり、流通データに付帯情報が付加されているため、利用者側は、流通データ（機器データ）の加工若しくは使い分けが容易になる。例えば、異なる設置箇所から取得した流通データに含まれる機器データ（一例として、温度のデータ）を演算するときに、精度又は分解能に応じて、有効数字を適切に定めたり、また、精度の高い機器データを判定に用い、逆に精度の低い機器データを表示にだけ用いることが可能となる。また、機器が、同じ物理量を測定するために精度の異なるセンサを複数備えているような場合でも、流通データに付帯情報が付加されているため、利用者側は、何れのセンサで測定した物理量を採用するかを、状況に応じて、適宜切り換えることができる。その場合、状況に応じて切り換えることで、有用な流通データだけを使用し、通信量も最適化できる。そして、データ利用サーバ７０では、上述した室温監視処理の他にも、種々のサービスを提供できる。つまり、データ利用サーバ７０は、データ収集サーバ６０から提供された流通データに含まれる付帯情報を用いて、サービスに応じて最適化したアルゴリズムを組むことで、種々のサービスを提供することができる。

この結果、本発明の実施形態３に係るデータ流通システム１において、より適切なデータを流通させることができる。

また、上記の実施形態において、データ収集サーバ６０及びデータ利用サーバ７０の制御部６２，７２により実行されるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory），ＤＶＤ（Digital Versatile Disc），ＭＯ（Magneto-Optical Disk），ＵＳＢメモリ，メモリカード等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布することも可能である。そして、かかるプログラムを特定の又は汎用のコンピュータにインストールすることによって、当該コンピュータを上記の実施形態におけるデータ収集サーバ６０及びデータ利用サーバ７０として機能させることも可能である。

また、上記のプログラムをインターネットといった通信ネットワーク上のサーバ装置が有するディスク装置に格納しておき、例えば、搬送波に重畳させて、コンピュータにダウンロードするようにしてもよい。また、通信ネットワークを介してプログラムを転送しながら起動実行することによっても、上述の処理を達成することができる。さらに、プログラムの全部又は一部をサーバ装置上で実行させ、その処理に関する情報をコンピュータが通信ネットワークを介して送受信しながらプログラムを実行することによっても、上述の処理を達成することができる。

なお、上述の機能を、ＯＳ（Operating System）が分担して実現する場合又はＯＳとアプリケーションとの協働により実現する場合等には、ＯＳ以外の部分のみを上記の記録媒体に格納して配布してもよく、また、コンピュータにダウンロードしてもよい。

本発明は、広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施形態及び変形が可能である。また、上述した実施形態は、本発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。つまり、本発明の範囲は、実施形態ではなく、請求の範囲によって示される。そして、請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、本発明の範囲内とみなされる。

本発明は、より適切なデータを流通させることのできるサーバ装置、データ流通システム、データ提供方法、及び、プログラムに好適に採用され得る。

１ データ流通システム、１０ 空調機、２０ 照明装置、３０ 温度センサ、４０ 人感センサ、５０ ルータ、６０ データ収集サーバ、７０ データ利用サーバ、１１，６１，７１ 通信部、１２，６２，７２ 制御部、１３ 主機能部、１２１ 主機能制御部、１２２ データ生成部、６３ データ記憶部、６４ 付帯情報データベース、６２１ データ収集部、６２２ データ提供部、６２３ 流通データ生成部、６２４ データ加工部、７２１ データ分析部、７２２ サービス提供部

上記目的を達成するため、本発明に係るサーバ装置は、
機器から得られる機器データを収集する収集手段と、
前記収集手段により収集された前記機器データと当該機器データの精度及び加工内容が含まれる付帯情報とを含む流通データを外部に提供する提供手段と、
を備える。

Claims (7)

1. 機器から得られる機器データを収集する収集手段と、
   前記収集手段により収集された前記機器データと当該機器データについての付帯情報とを含む流通データを外部に提供する提供手段と、
   を備えるサーバ装置。
2. 機器から得られる、機器データと付帯情報とを含む流通データを収集する収集手段と、
   前記収集手段により収集された前記流通データを外部に提供する提供手段と、
   を備えるサーバ装置。
3. 前記流通データを蓄積する蓄積手段を更に備え、
   前記提供手段は、前記蓄積手段に蓄積した前記流通データのうち、外部から要求された前記流通データを提供する、
   請求項１又は２に記載のサーバ装置。
4. 前記付帯情報には、時刻、単位、精度、分解能、処理内容、メーカ、及び、型番のうち少なくとも１つの項目が含まれる、
   請求項１又は２に記載のサーバ装置。
5. 機器と、データ収集サーバと、データ利用サーバとを有するデータ流通システムであって、
   前記機器は、機器データを送信する送信手段を備え、
   前記データ収集サーバは、
   前記機器から送られる前記機器データを収集する収集手段と、
   前記収集手段により収集された前記機器データと当該機器データについての付帯情報とを含む流通データを前記データ利用サーバに提供する提供手段と、を備え、
   前記データ利用サーバは、前記データ収集サーバから提供された流通データを用いたサービスを提供するサービス提供手段を備える、
   データ流通システム。
6. サーバ装置におけるデータ提供方法であって、
   機器から得られる機器データを収集する収集ステップと、
   前記収集ステップにて収集された前記機器データと当該機器データについての付帯情報とを含む流通データを外部に提供する提供ステップと、
   を備えるデータ提供方法。
7. コンピュータを、
   機器から得られる機器データを収集する収集部、
   前記収集部より収集された前記機器データと当該機器データについての付帯情報とを含む流通データを外部に提供する提供部、
   として機能させるプログラム。

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