WO2015193973A1 - 情報処理装置および情報処理方法 - Google Patents

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隆義 飯田
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三菱電機株式会社
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Definitions

  • the present invention relates to an information processing apparatus and an information processing method.
  • Data analysis that obtains necessary information from a large amount of data is known as a data mining technique.
  • a method has been proposed in which data to be analyzed is visualized by a computer and analysis is advanced by an interactive method by a human in order to analyze data using such a data mining method (for example, patents) Reference 1).
  • an analysis process that is frequently used is determined, and an analysis process having a high utilization rate may be prepared as a setting file in advance.
  • the present invention has been made to solve the above-described problems, and provides an information processing apparatus and an information analysis method capable of performing data analysis without impairing the interactivity.
  • An information processing apparatus is an information processing apparatus that performs data analysis interactively by visualizing data extracted from a database, and an analysis process setting in which one or more data items necessary for data analysis are set File, data extracted from the database prior to visualization, data of one or more data items with higher usage frequency used for analysis are extracted from the database, and before analysis And a memory development instruction unit that pre-expands the memory.
  • An information processing method is an information processing method in which data extracted from a database is visualized to interactively analyze data, and an analysis process setting in which one or more data items necessary for data analysis are set Among the one or more data items in the file, the data of the data item having the highest usage frequency used for the analysis is extracted from the database and pre-expanded to the memory before the analysis.
  • the data extraction time can be shortened and the analysis can be performed without impairing the interactivity.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an information processing apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • the information processing apparatus 100A includes a memory development instruction unit 110, a controller unit 111, an analysis process development unit 112, a memory search unit 113, and a database access unit 114 as processing function units until data is visualized. ing.
  • an input device 104 that receives an operator's operation and a display device 105 such as a display are connected to the information processing apparatus 100A.
  • the memory development instruction unit 110 accesses the database 102 via the database access unit 114 based on an analysis process setting file 103 described later when the information processing apparatus 100 ⁇ / b> A is activated, and sets the data items set in the analysis process setting file 103. Data is expanded in advance in the memory 101.
  • the controller unit 111 performs processing related to input / output operations such as receiving an input operation from an operator in the input device 104 and displaying data on the display device 105.
  • the analysis process development unit 112 reads the analysis process setting file 103.
  • the memory search unit 113 searches whether data has already been expanded in the memory 101.
  • the information processing apparatus 100A includes a control unit including a CPU, a RAM, a ROM, and the like, and a control program is stored in the ROM.
  • the memory development instruction unit 110, the controller unit 111, the analysis process development unit 112, the memory search unit 113, and the database access unit 114 are functionally configured by the CPU and the control program.
  • the controller unit 111 and the memory search unit 113 constitute a visualization control unit 111a of the present invention.
  • the information processing apparatus 100A includes a memory 101 serving as a primary buffer for visualizing data, and a database 102 for storing data for a long time.
  • the memory 101 has an access speed higher than that of the database 102, and a processing time required for extracting stored data is shorter than that of the database 102.
  • FIG. 2 is a schematic diagram of the memory structure of the memory of FIG.
  • the memory 101 includes a pre-read memory area 200 and a general memory area 201.
  • the pre-read memory area 200 is an area for pre-developing data pre-read based on an analysis process setting file 103 described later when the information processing apparatus 100A is activated.
  • the general memory area 201 is an area for developing a normal analysis result.
  • the memory 101 includes a threshold value 202 that determines the maximum value of the pre-read memory area 200.
  • This threshold value 202 is set with reference to an amount of memory that can guarantee stable operation even if the pre-read memory area 200 is reserved for pre-development separately from the general memory area 201 in the entire memory area of the memory 101. That is, if the general memory area 201 is too small, the normal analysis operation becomes unstable. Therefore, the threshold value 202 is set so that the amount of memory that does not cause such operation instability is allocated to the pre-read memory area 200.
  • the database 102 stores a plurality of data to be analyzed.
  • the sensor data of the temperature sensor is stored in the database 102.
  • the data stored in the database 102 is referred to as sensor data
  • the sensor data designated as the visualization target is referred to as analysis target data
  • the item to which the sensor data belongs It is called a data item.
  • the data item is an identification name of the temperature sensor, and temperature sensor A, temperature sensor B,...
  • temperature sensor data is taken as an example, but the data stored in the database 102 is not limited to sensor data. For example, data such as operation modes of equipment and operation history is used. May be included.
  • the information processing apparatus 100A further includes an analysis process setting file 103 for improving the efficiency of analysis.
  • the significance of the analysis process setting file 103 will be described. For example, assume that an abnormality has occurred in the equipment. There are many possible causes of abnormalities, but in order to diagnose abnormalities, the sensor data of various sensors (temperature, pressure, etc.) is visualized and analyzed in chronological order (or overlaid on the same graph area) It is necessary to investigate the trend of the operation of the equipment. However, there are many data items to be analyzed, and it takes time to select truly necessary data items from the database. Also, such work can only be done by experienced experts.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the analysis process setting file of FIG.
  • the analysis process setting file 103 is a file in which a process such as which data item of sensor data is visualized out of a large amount of data items of the sensor data in the database 102 is set.
  • the process set in the analysis process setting file 103 includes (1) a data set of data items necessary for data analysis and (2) advice information for data analysis.
  • the advice information includes, for example, advice on what kind of viewpoint the graphed analysis target data should be analyzed.
  • the configuration itself of the analysis process setting file 103 is not particularly limited, and it is only necessary to set information on at least which data item of sensor data to be visualized.
  • a temperature sensor and a pressure sensor are set as data items as a data set of analysis target data to be visualized. Will be.
  • the number of data items may be one or more.
  • advice information advice for detecting an abnormality from the respective sensor data of the temperature sensor and the pressure sensor is set.
  • the analysis process setting file 103 is provided with a plurality of variations with different combinations of data items depending on the analysis contents.
  • an analysis process setting file C103c there are data items common to each analysis process setting file 103, such as temperature sensor A and temperature sensor D.
  • the advice information is not shown.
  • sensor data of a data item having a higher usage frequency in the data analysis in the information processing apparatus 100A is extracted from the database 102 in advance before performing the analysis, and compared with the database 102.
  • the data is expanded in the memory 101 that can be accessed at high speed.
  • FIG. 4 is a flowchart showing a processing procedure until the analysis target data is visualized in the information processing apparatus according to Embodiment 1 of the present invention. This processing procedure is roughly divided into a preliminary stage before the operator starts the analysis and an analysis stage after the operator starts the analysis.
  • the operator operates the input device 104 to activate the information processing apparatus 100A (procedure 300 above).
  • the information processing apparatus 100 ⁇ / b> A is activated, the activation information is first transmitted from the input device 104 to the memory development instruction unit 110.
  • the memory development instruction unit 110 accesses the analysis process setting file 103 (procedure 301 above).
  • the memory expansion instruction unit 110 accesses all of the analysis process setting files A103a, B103b, and C103c, and expands all of the data items set in each of the analysis process setting files A103a, B103b, and C103c (above). , Procedure 302).
  • three temperature sensors A, two temperature sensors D, and one others are developed in the memory development instruction unit 110.
  • the memory expansion instruction unit 110 sorts the data items in the order of the usage frequency of each data item expanded within itself.
  • the usage frequency is the appearance frequency that appears in common in the plurality of analysis process setting files 103, and when sorted in descending order of appearance frequency, temperature sensor A, temperature sensor D, temperature sensor B, temperature sensor F, temperature sensor G and temperature sensor H in this order.
  • the appearance frequency may be the number of appearances, or may be the appearance rate that is the ratio of the number of appearances of the data items to the total number of data items developed in the memory development instruction unit 110.
  • the memory expansion instruction unit 110 accesses the database 102 via the database access unit 114, extracts the sensor data of the data item with the higher appearance frequency from the database 102, and expands it in the pre-read memory area 200 in the memory 101. (Step 303).
  • the sensor data is expanded in the pre-read memory area 200 in the order of data items having a high appearance frequency within a range not exceeding the threshold value 202.
  • the sensor data of the temperature sensor A having the highest appearance frequency is developed in the pre-read memory area 200. If the use area does not exceed the threshold value 202 even if the sensor data of the temperature sensor A is developed, the sensor data of the temperature sensor B is also developed in the pre-read memory area 200 (step 304 above). This operation is repeated as long as the threshold value 202 is not exceeded.
  • the analysis stage When the above preliminary steps are completed, the analysis phase is entered.
  • the analysis target specifying operation is an operation in which an operator specifies an analysis target to be analyzed (to be visualized).
  • the processing from the analysis target specifying operation until the specified analysis target data is visualized is interactively performed as will be described later.
  • the analysis target setting operation 103 may be the analysis target setting file 103 or a data item.
  • the analysis process setting file 103 is set as an analysis target, and when the analysis proceeds, data items not described in the analysis process setting file are set individually.
  • One example is the usage form of analyzing and analyzing.
  • the analysis stage will be described below by taking as an example the case where the temperature sensor A is specified by the analysis target specifying operation.
  • the display device 105 displays a screen for prompting the designation of the analysis target, and the operator who confirms the display operates the input device 104 to designate the analysis target.
  • the controller unit 111 is in charge of processing related to the operation of the operator.
  • step 305 when an analysis target designating operation is performed (step 305 above), the processing moves from the controller unit 111 to the memory search unit 113. Then, the memory search unit 113 searches whether the analysis target data necessary for visualization, in this case, the sensor data of the temperature sensor A is expanded in the pre-read memory area 200 of the memory 101 (steps 306 and 307).
  • step 303 the sensor data of the temperature sensor A has already been developed in the pre-read memory area 200 of the memory 101. For this reason, the controller unit 111 accesses the pre-read memory area 200 without accessing the database 102, extracts the sensor data of the temperature sensor A at high speed, and performs a visualization process such as displaying the graph on the display device 105 ( The procedure 310).
  • the memory search unit 113 sends the corresponding analysis target data to the database access unit 114 from the database 102 to the memory 101.
  • the memory expansion is performed in the general memory area 201.
  • the controller unit 111 extracts the developed analysis target data from the general memory area 201, and performs the visualization process (procedure 310).
  • the threshold 202 of the pre-read memory area 200 may be changed to expand the general memory area 201.
  • the analysis target specifying operation by the operator and the visualization processing of the specified analysis target data are repeated, and the analysis proceeds interactively with the operator.
  • the information processing apparatus 100A determines that the analysis is complete and ends the analysis (procedures 311 and 312 above).
  • the analysis process setting file 103 may be specified as described above.
  • the controller unit 111 issues a file access command to the analysis process development unit 112 and accesses the analysis process setting file A 103a.
  • the sensor data of the temperature sensor A is extracted from the pre-read memory area 200 and visualized at high speed. Is done.
  • the temperature sensor B is not expanded in the pre-read memory area 200, and therefore is extracted from the database 102 and expanded in the general memory area 201. It will be visualized at a slower speed.
  • the analysis target data of the upper data item used for analysis is expanded in advance in the memory 101, so that the operator's interactivity is not impaired. It can analyze at high speed.
  • the usage frequency is the appearance frequency that appears in common in the plurality of analysis process setting files 103.
  • the usage frequency may be the designation frequency designated in the analysis target designation operation in step 304. That is, in the example of the analysis process setting file 103 in FIG. 3, the temperature sensor F has a lower appearance frequency than the temperature sensor A and the temperature sensor B, but the number of times specified in the analysis target specifying operation of the procedure 304 is large.
  • the sensor data of the temperature sensor F may be developed in advance.
  • Embodiment 2 FIG.
  • the sensor data of the data item with the highest usage frequency is pre-deployed to the memory 101.
  • the data item set in the analysis process setting file 103 with the highest usage frequency are pre-expanded in the memory 101.
  • FIG. 5 is a block diagram showing an information processing apparatus according to Embodiment 2 of the present invention.
  • the information processing apparatus 100B according to the second embodiment has a configuration in which an analysis process use frequency ranking file 106 is further provided in the first embodiment shown in FIG.
  • Other configurations are the same as those of the first embodiment shown in FIG.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of an analysis process usage frequency ranking file of the information processing apparatus in Embodiment 2 of the present invention.
  • the analysis process use frequency ranking file 106 an analysis process setting file name and the number of uses thereof are registered in association with each other.
  • the usage frequency is used as the usage frequency, but a usage rate that is a ratio of the usage frequency of the analysis process setting file 103 to the total usage frequency may be used.
  • FIG. 7 is a flowchart showing a processing procedure until the analysis target data of the information processing apparatus according to Embodiment 2 of the present invention is visualized. This processing procedure is roughly divided into a preliminary stage before the operator starts the analysis and an analysis stage after the operator starts the analysis.
  • the operator operates the input device 104 to activate the information processing apparatus 100B (procedure 400 above).
  • the information processing apparatus 100 ⁇ / b> B is activated, the activation information is first transmitted to the memory development instruction unit 110.
  • the memory development instruction unit 110 accesses the analysis process usage frequency ranking file 106 (step 401 above).
  • the memory development instruction unit 110 analyzes the number of uses of each analysis process setting file 103 described in the analysis process use frequency ranking file 106 and identifies the analysis process setting file 103 with the highest use frequency.
  • the memory development instructing unit 110 accesses the database 102 from the memory development instructing unit 110 via the database access unit 114 for data items described in the analysis process setting file 103 having a higher usage frequency, and pre-reads in the memory 101
  • the memory area 200 is expanded.
  • the analysis process setting file A is used most frequently and the use frequency is the highest. Therefore, the respective sensor data of the temperature sensor A and the temperature sensor B, which are data items described in the analysis process setting file A, are expanded in order in the memory 101 (step 402).
  • the sensor data of the data items described in the analysis process setting file 103 with the highest usage frequency is developed in order within a range not exceeding the threshold value 202 in the memory 101.
  • the threshold value 202 is not exceeded, it is described in the analysis process setting file C having the next highest use frequency.
  • the sensor data of the data item is also expanded in the memory 101 (procedure 403).
  • the analysis stage When the above preliminary steps are completed, the analysis phase is entered.
  • the analysis target specifying operation is an operation in which an operator specifies an analysis target to be analyzed (to be visualized).
  • the processing from the analysis target specifying operation until the specified analysis target data is visualized is interactively performed.
  • the analysis target setting operation 103 may be the analysis target setting file 103 or a data item.
  • the analysis stage will be described below by taking as an example the case where the temperature sensor A is specified by the analysis target specifying operation.
  • the display device 105 displays a screen for prompting the designation of the analysis target, and the operator who confirms the display operates the input device 104 to designate the analysis target.
  • the controller unit 111 is in charge of processing related to the operation of the operator.
  • step 404 above when an analysis target designating operation is performed (step 404 above), the processing moves from the controller unit 111 to the memory search unit 113. Then, the memory search unit 113 searches whether the analysis target data necessary for visualization, in this case, the sensor data of the temperature sensor A is expanded in the pre-read memory area 200 of the memory 101 (steps 405 and 406 above).
  • step 402 the sensor data of the temperature sensor A has already been developed in the pre-read memory area 200 of the memory 101.
  • the controller unit 111 accesses the pre-read memory area 200 without accessing the database 102, extracts the sensor data of the temperature sensor A at high speed, and performs a visualization process such as displaying the graph on the display device 105 ( The procedure 410).
  • the controller unit 111 subsequently selects the analysis target specified in the analysis target specifying operation in step 404 as the analysis process setting file. It is checked whether it is 103 (step 407 above).
  • the controller unit 111 accesses the analysis process usage frequency ranking file 106 via the analysis process development unit 112, and updates the number of usages. (Step 408). If the analysis target specified by the analysis target specifying operation in step 404 is not the analysis process setting file 103, the procedure 408 is omitted and the procedure proceeds to step 409.
  • the memory search unit 113 instructs the database access unit 114 to expand the corresponding analysis target data from the database 102 to the memory 101 (steps 409 and 410).
  • the controller unit 111 extracts the developed analysis target data from the general memory area 201 and performs a visualization process (procedure 411 above). If the general memory area 201 is depleted, the threshold value 202 of the pre-read memory area 200 may be changed to expand the general memory area 201.
  • the analysis target specifying operation by the operator and the visualization processing of the specified analysis target data are repeated, and the analysis proceeds interactively with the operator.
  • the information processing apparatus 100B determines that the analysis has ended and ends the analysis (steps 412 and 413 above).
  • the frequency of use of the analysis process setting file 103 is used for selecting data to be pre-deployed in the memory 101.
  • Data to be analyzed with the highest frequency of analysis can be expanded in the memory 101 in advance. Therefore, it is possible to analyze at high speed without impairing the operator's interactivity.
  • the preliminary stage is completed and then the analysis stage is entered.
  • the analysis target designating operation is performed and the analysis stage is entered. May be.
  • the preliminary stage operates in the background of the analysis stage. That is, for example, when the sensor data of the temperature sensor A and the temperature sensor B needs to be preliminarily developed in the memory 101 in the preliminary stage, for example, the sensor stage enters the analysis stage when the pre-expansion of the sensor data of the temperature sensor A ends
  • the pre-development of sensor data for sensor B may operate in the background of the analysis stage.
  • the database 102 exists in the information processing apparatuses 100A and 100B, but may exist outside the information processing apparatuses 100A and 100B. In this case, it goes without saying that data can be selected and analyzed from a remote database 102 via a network, for example.
  • the sensor data is described as the data stored in the database 102.
  • the present invention is not limited to this, and appropriate data can be adopted according to the analysis content.
  • the operation mode or operation history of the equipment may be used.

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Abstract

　データベース１０２から抽出したデータを可視化して対話的にデータ分析を行う情報処理装置であって、データ分析に必要な１または複数のデータ項目が設定された分析プロセス設定ファイル１０３と、データベース１０２から抽出したデータが可視化に先立って展開されるメモリ１０１と、１または複数のデータ項目のうち、分析に用いられる利用頻度が上位のデータ項目のデータをデータベース１０２から抽出し、分析前にメモリへ事前展開するメモリ展開指示部１１０とを備えた。

Description

情報処理装置および情報処理方法
　本発明は、情報処理装置および情報処理方法に関するものである。
　近年では、安価で高速な計算機環境、安価なセンサネットワーク環境など、データを長期間、気軽に収集し、データ分析できる環境が整ってきた。このため、業務作業の効率化、設備機器の異常検出、設備機器の全体最適化などに関する、分析が一般的に行われるようになった。
　多量のデータから必要とする情報を得るデータ分析は、データマイニング手法として知られている。このようなデータマイニング手法を生かした上で、データを分析するにあたり、分析対象となるデータを計算機によって可視化し、人間による対話的な手法にて分析を進める方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
　ここで、業務作業の効率化を分析する際には、同じ分析プロセスを定期的に実施することで、日々の業務作業の改善を可視化することが多く、一度利用した分析プロセスを、例えば設定ファイルとして保存しておき、再利用できる場合がある。また、設備機器の異常検出に関する分析、設備機器の全体最適化に関する分析においては、良く利用する分析プロセスは決まっており、利用率の高い分析プロセスを予め設定ファイルとして用意しておくこともある。
特開２００８－２０４２８２号公報（第４頁、第５頁）
　しかしながら、従来の分析方法は、データが大規模になればなるほど、データベースからデータを抽出する処理に時間がかかる。このため、抽出したデータを可視化し、その可視化されたデータを操作者が確認して試行錯誤を行うといった対話的なデータ分析を行うにあたり、レスポンス性が損なわれ、結果としてインタラクティブ性を損なっていた。このような課題は、計算機の処理能力を向上することで対応できるが、処理能力を上げるためには、複数の計算機や、高価な計算機が必要となってしまう。そのため、一般的な処理能力を有する安価な計算機では、大規模なデータを対話的に分析できないという問題がある。
　本発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、インタラクティブ性を損なわずにデータ分析を行うことが可能な情報処理装置および情報分析方法を得るものである。
　本発明に係る情報処理装置は、データベースから抽出したデータを可視化して対話的にデータ分析を行う情報処理装置であって、データ分析に必要な１または複数のデータ項目が設定された分析プロセス設定ファイルと、データベースから抽出したデータが可視化に先立って展開されるメモリと、１または複数のデータ項目のうち、分析に用いられる利用頻度が上位のデータ項目のデータをデータベースから抽出し、分析前にメモリへ事前展開するメモリ展開指示部とを備えたものである。
　本発明にかかる情報処理方法は、データベースから抽出したデータを可視化して対話的にデータ分析を行う情報処理方法であって、データ分析に必要な１または複数のデータ項目が設定された分析プロセス設定ファイルにおける１または複数のデータ項目のうち、分析に用いられる利用頻度が上位のデータ項目のデータをデータベースから抽出し、分析前にメモリへ事前展開するものである。
　本発明によれば、利用頻度が上位のデータを分析前に事前にメモリへ展開するようにしたので、データ抽出時間を短縮でき、インタラクティブ性を損なわずに分析を行うことができる。
本発明の実施の形態１における情報処理装置を示すブロック図である。 図１のメモリのメモリ構造の概要図である。 図１の分析プロセス設定ファイルの例を示す図である。 本発明の実施の形態１における情報処理装置において分析対象データを可視化するまでの処理手順を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態２における情報処理装置を示すブロック図である。 本発明の実施の形態２における情報処理装置の分析プロセス利用頻度ランキングファイル例を示す図である。 本発明の実施の形態２における情報処理装置の分析対象データを可視化するまでの処理手順を示すフローチャートである。
実施の形態１．
　図１は、本発明の実施の形態１における情報処理装置を示すブロック図である。
　情報処理装置１００Ａは、データを可視化するまでの処理機能部として、メモリ展開指示部１１０と、コントローラ部１１１と、分析プロセス展開部１１２と、メモリ検索部１１３と、データベースアクセス部１１４とを有している。また、情報処理装置１００Ａには操作者の操作を受け付ける入力装置１０４と、ディスプレイなどの表示装置１０５とが接続されている。
　まず、処理機能部について説明する。
　メモリ展開指示部１１０は、情報処理装置１００Ａの起動時に、後述の分析プロセス設定ファイル１０３に基づいてデータベースアクセス部１１４を介してデータベース１０２にアクセスし、分析プロセス設定ファイル１０３に設定されたデータ項目のデータをメモリ１０１へ事前展開する。
　コントローラ部１１１は、入力装置１０４における操作者からの入力操作を受け取ったり、データを表示装置１０５に表示したりといった、入出力操作に関わる処理を行う。分析プロセス展開部１１２は分析プロセス設定ファイル１０３の読込みを行う。メモリ検索部１１３は、メモリ１０１に既にデータが展開されているかを検索する。
　情報処理装置１００Ａは、ＣＰＵ、ＲＡＭおよびＲＯＭ等を備えた制御部を備えており、ＲＯＭには制御プログラムが記憶されている。そして、ＣＰＵと制御プログラムとにより上記のメモリ展開指示部１１０と、コントローラ部１１１と、分析プロセス展開部１１２と、メモリ検索部１１３と、データベースアクセス部１１４とが機能的に構成されている。なお、コントローラ部１１１およびメモリ検索部１１３は本発明の可視化制御部１１１ａを構成している。
　また、情報処理装置１００Ａには、データを可視化するための１次バッファとなるメモリ１０１と、データを長期記憶しておくためのデータベース１０２とを具備している。なお、メモリ１０１は、データベース１０２に比べてアクセス速度が高速であり、格納データの抽出に要する処理時間がデータベース１０２に比べて短いものである。
　図２は、図１のメモリのメモリ構造の概要図である。
　メモリ１０１は、事前読込みメモリ領域２００と、一般メモリ領域２０１とを備えている。事前読込みメモリ領域２００は、情報処理装置１００Ａの起動時に後述の分析プロセス設定ファイル１０３に基づいて先読みしたデータを事前展開するための領域である。一般メモリ領域２０１は、通常の分析結果を展開する領域である。メモリ１０１は事前読込みメモリ領域２００の最大値を決める閾値２０２を備える。
　この閾値２０２は、メモリ１０１のメモリ領域全体のうち、事前読込みメモリ領域２００を一般メモリ領域２０１とは別に事前展開用として確保しても、安定動作を保証できるメモリ量を目安として設定される。すなわち、一般メモリ領域２０１が少なすぎると、通常分析の動作が不安定となることから、このような動作不安定が生じないメモリ量が事前読込みメモリ領域２００に割り当てられるように閾値２０２が設定される。
　データベース１０２には、分析対象の複数のデータが記憶されている。ここでは、データベース１０２に温度センサのセンサデータが記憶されているものとする。以下では、データベース１０２に記憶されているデータをセンサデータと言い、データベース１０２に記憶されているセンサデータのうち、可視化対象として指定されたセンサデータを分析対象データと言い、センサデータが属する項目をデータ項目と言う。データ項目は、ここでは温度センサの識別名とし、温度センサＡ、温度センサＢ、・・・とする。ここでは、説明を簡単にするため、温度センサデータを例としているが、データベース１０２に記憶されるデータは、センサデータに限ることはなく、例えば、設備機器の動作モードや、操作履歴といったデータを含んでもよい。
　情報処理装置１００Ａにはさらに、分析の効率化を図るための分析プロセス設定ファイル１０３を具備している。
　ここで、分析プロセス設定ファイル１０３の意義についてに説明する。例えば、設備機器において異常が発生したとする。異常の原因は数多く想定されるが、異常を診断するためには、各種センサ（温度、圧力など）のセンサデータを可視化し、時系列に並べて（または、同じグラフ領域に重ねて）分析し、機器の動作の傾向を探ることが必要となる。ただし、分析対象となるデータ項目は数多くあり、データベースから真に必要なデータ項目を選択する作業だけでも時間がかかる。また、そのような作業は、経験を積んだ玄人しか行えない。
　このため、そのような負担を軽減するための設定ファイルとして分析プロセス設定ファイルがあり、分析内容毎に用意され、その分析に必要なプロセス（データ項目を含む）が設定されている。以上を踏まえ、分析プロセス設定ファイルの具体的な構成について次に説明する。
　図３は、図１の分析プロセス設定ファイルの例を示す図である。
　分析プロセス設定ファイル１０３は、上述したようにデータベース１０２内にある多量のセンサデータのデータ項目のうち、どのデータ項目のセンサデータを可視化するかといったプロセスを設定したファイルである。分析プロセス設定ファイル１０３に設定されるプロセスは、（１）データ分析に必要なデータ項目のデータセットと、（２）データ分析するためのアドバイス情報等とを含んで構成される。アドバイス情報とは、例えば、グラフ化分析対象データをどのような視点で分析すればよいかのアドバイスがある。なお、本発明において分析プロセス設定ファイル１０３の構成自体は特に限定するものではなく、少なくともどのデータ項目のセンサデータを可視化するかといった情報が設定されていればよい。
　例えば上記の「設備機器の異常」の問題に対応する分析プロセス設定ファイル１０３の例で説明すると、（１）可視化すべき分析対象データのデータセットとして、温度センサおよび圧力センサがデータ項目として設定されることになる。データ項目数は１つでも複数でもよい。また、（２）アドバイス情報には、温度センサおよび圧力センサのそれぞれのセンサデータから異常を検知するにあたってのアドバイスが設定されることになる。
　図３において分析プロセス設定ファイル１０３は、分析内容に応じてデータ項目の組み合わせが異なる複数のバリエーションが用意されており、ここでは、図３に示す分析プロセス設定ファイルＡ１０３ａと、分析プロセス設定ファイルＢ１０３ｂと、分析プロセス設定ファイルＣ１０３ｃとを保持している。これらの分析プロセス設定ファイル１０３の中には、温度センサＡ、温度センサＤのように、各分析プロセス設定ファイル１０３で共通のデータ項目も存在する。なお、ここでは分析プロセス設定ファイル１０３としてここでは、３つの例を挙げているが、いくつ存在しても良い。また、図３において、アドバイス情報の図示は省略している。
　次に、本実施の形態１の特徴を説明する。まず、概要を説明すると、本実施の形態１は、情報処理装置１００Ａにおけるデータ分析において利用頻度が上位のデータ項目のセンサデータを分析実施前に事前にデータベース１０２から抽出し、データベース１０２に比べて高速アクセス可能なメモリ１０１へ展開しておく。これにより、センサデータの可視化にあたり、データ抽出に要する時間を短縮してレスポンス性を高め、結果として分析に必要な時間をトータル的に短縮して高速な分析を行えるようにしたものである。以下、本実施の形態１の動作をフローチャートを用いて説明する。
　図４は、本発明の実施の形態１における情報処理装置において分析対象データを可視化するまでの処理手順を示すフローチャートである。
　本処理手順は、操作者が分析を開始する前の事前段階と、操作者が分析を開始後の分析段階とに大きく分けられる。
（事前段階）
　まず、操作者は入力装置１０４を操作して情報処理装置１００Ａを起動する（以上、手順３００）。情報処理装置１００Ａが起動されると、最初に、その起動情報が入力装置１０４からメモリ展開指示部１１０に伝わる。メモリ展開指示部１１０は、起動情報に基づき情報処理装置１００Ａが起動したことを認識すると、分析プロセス設定ファイル１０３に対してアクセスを行う（以上、手順３０１）。
　メモリ展開指示部１１０は分析プロセス設定ファイルＡ１０３ａ、Ｂ１０３ｂ、Ｃ１０３ｃの全てにアクセスを行い、各分析プロセス設定ファイルＡ１０３ａ、Ｂ１０３ｂ、Ｃ１０３ｃに設定されているデータ項目の全てを、自己内に展開する（以上、手順３０２）。ここでは、温度センサＡは３つ、温度センサＤは２つ、その他は１つずつ、メモリ展開指示部１１０に展開されることになる。
　メモリ展開指示部１１０は、自己内に展開した各データ項目それぞれの利用頻度の順番でデータ項目をソートする。利用頻度は、ここでは、複数の分析プロセス設定ファイル１０３において共通して登場する出現頻度とし、出現頻度の高い順にソートすると、温度センサＡ、温度センサＤ、温度センサＢ、温度センサＦ、温度センサＧ、温度センサＨの順となる。なお、出現頻度は、出現回数でもよいし、メモリ展開指示部１１０内に展開したデータ項目の総数に対するデータ項目の出現回数の割合である出現率でもよい。
　そして、メモリ展開指示部１１０は、データベースアクセス部１１４を介してデータベース１０２にアクセスし、出現頻度が上位のデータ項目のセンサデータをデータベース１０２から抽出してメモリ１０１内の事前読込みメモリ領域２００に展開する（以上、手順３０３）。
　具体的には、閾値２０２を超えない範囲で、出現頻度が高いデータ項目順にセンサデータを事前読込みメモリ領域２００に展開していく。ここでは、まず、出現頻度が最上位の温度センサＡのセンサデータを事前読込みメモリ領域２００に展開する。そして、温度センサＡのセンサデータを展開してもなお、使用領域が閾値２０２を超えない場合は、温度センサＢのセンサデータも、事前読込みメモリ領域２００に展開する（以上、手順３０４）。この動作を閾値２０２を超えない範囲で繰り返す。
（分析段階）
　以上の事前段階が完了すると、分析段階に入る。分析段階では、まず、操作者が分析対象指定操作を行う。分析対象指定操作とは、操作者が分析したい（可視化したい）分析対象を指定する操作である。この分析対象指定操作から、指定された分析対象データが可視化されるまでの処理が後述するようにインタラクティブに行われる。
　分析対象指定操作での指定対象は、分析プロセス設定ファイル１０３でもよいし、データ項目でもよい。例えば、「設備機器の異常」を診断（分析）する初期段階では、分析プロセス設定ファイル１０３が分析対象として設定され、分析が進むと、分析プロセス設定ファイルに記載のないデータ項目を改めて個別に設定し分析する、といった利用形態が一例として挙げられる。ここでは、分析対象指定操作で温度センサＡを指定する場合を例に、以下、分析段階を説明する。
　表示装置１０５には分析対象の指定を促す画面が表示され、その表示を確認した操作者が入力装置１０４を操作して分析対象を指定する操作を行う。操作者の操作に関する処理は、コントローラ部１１１が担当する。
　そして、分析対象指定操作が行われると（以上、手順３０５）と、コントローラ部１１１からメモリ検索部１１３に処理が移る。そして、メモリ検索部１１３は可視化に必要な分析対象データ、ここでは温度センサＡのセンサデータがメモリ１０１の事前読込みメモリ領域２００に展開されているかを検索する（以上、手順３０６、手順３０７）。ここでは、手順３０３において、温度センサＡのセンサデータが既にメモリ１０１の事前読込みメモリ領域２００へ展開されている。このため、コントローラ部１１１はデータベース１０２にアクセスすることなく、事前読込みメモリ領域２００にアクセスして高速で温度センサＡのセンサデータを抽出し、表示装置１０５にグラフ表示する等の可視化処理を行う（以上、手順３１０）。
　一方、メモリ１０１の事前読込みメモリ領域２００に可視化に必要な分析対象データが存在していなかった場合、メモリ検索部１１３はデータベースアクセス部１１４に対して、該当の分析対象データをデータベース１０２からメモリ１０１へ展開するように指示する（以上、手順３０８、３０９）。ここでのメモリ展開は、一般メモリ領域２０１に展開することになる。そして、コントローラ部１１１は展開された分析対象データを一般メモリ領域２０１から抽出し、可視化処理を行う（以上、手順３１０）。なお、手順３０９において、一般メモリ領域２０１が枯渇した場合、事前読込みメモリ領域２００の閾値２０２を変更し、一般メモリ領域２０１を広げてもよい。
　以上のように、操作者による分析対象指定操作と、指定された分析対象データの可視化処理とが繰り返され、操作者との間で対話的に分析が進められる。
　そして、操作者によって入力装置１０４から終了指示操作が行われると、情報処理装置１００Ａは分析終了と判断して分析を終了する（以上、手順３１１、３１２）。
　以上では、手順３０５の分析対象指定操作でデータ項目を指定する例を説明したが、上述したように分析プロセス設定ファイル１０３を指定してもよい。例えば、分析プロセス設定ファイルＡ１０３ａが指定された場合には、コントローラ部１１１は分析プロセス展開部１１２へファイルアクセス指令を出し、分析プロセス設定ファイルＡ１０３ａへアクセスする。
　そして、分析プロセス設定ファイルＡ１０３ａに設定されたデータ項目うち、温度センサＡは事前読込みメモリ領域２００に展開されているため、温度センサＡのセンサデータは事前読込みメモリ領域２００から抽出され、高速に可視化される。一方、分析プロセス設定ファイルＡ１０３ａに設定されたデータ項目のうち、温度センサＢは事前読込みメモリ領域２００に展開されていないため、データベース１０２から抽出されて一般メモリ領域２０１に展開され、温度センサＡに比べて低速に可視化されることになる。
　以上説明したように本実施の形態１によれば、分析に用いる利用頻度が上位のデータ項目の分析対象データを事前にメモリ１０１へ展開するようにしているので、操作者のインタラクティブ性を損なわず高速に分析することができる。
　すなわち、本発明を用いない場合、分析に必要なセンサデータをデータベース１０２から抽出する必要があるため、抽出処理に時間を要し、可視化するまでに時間がかかる。これに対し、本発明を用いた場合、利用頻度が上位の分析対象データが分析開始前に事前にメモリ１０１上に展開されている。このため、操作者により分析対象指定操作で指定された分析対象が、利用頻度が上位のデータ項目であれば、そのセンサデータが分析開始前に既にメモリ１０１上に展開されているため、データ抽出に要する時間を短縮してレスポンス性を高めることができる。よって、トータル的に見て、分析に必要とする処理時間を短縮（高速）化することができる。また、事前のメモリ展開を行うタイミングを起動時としたため、起動後の初回の分析時にも、同様に高速に分析することができる。
　なお、本実施の形態１では、利用頻度を、複数の分析プロセス設定ファイル１０３において共通して登場する出現頻度としたが、手順３０４の分析対象指定操作において指定される指定頻度としてもよい。すなわち、図３の分析プロセス設定ファイル１０３の例では、温度センサＦは温度センサＡおよび温度センサＢに比べて出現頻度は低いが、手順３０４の分析対象指定操作で指定される回数が多い場合、温度センサＦのセンサデータを事前展開するようにしてもよい。
実施の形態２．
　上記実施の形態１では、利用頻度上位のデータ項目のセンサデータをメモリ１０１へ事前展開するようにしていたが、実施の形態２では、利用頻度上位の分析プロセス設定ファイル１０３に設定されたデータ項目のセンサデータをメモリ１０１への事前展開をするようにしたものである。
　図５は、本発明の実施の形態２における情報処理装置を示すブロック図である。
　実施の形態２の情報処理装置１００Ｂは、図１に示した実施の形態１にさらに分析プロセス利用頻度ランキングファイル１０６が設けられた構成を有する。その他の構成は図１に示した実施の形態１と同様である。
　図６は、本発明の実施の形態２における情報処理装置の分析プロセス利用頻度ランキングファイル例を示す図である。
　分析プロセス利用頻度ランキングファイル１０６には、分析プロセス設定ファイル名と、その利用回数とが対応付けて登録されている。なお、ここでは、利用頻度として利用回数を用いているが、利用回数の総数に対する分析プロセス設定ファイル１０３の利用回数の割合である利用率を用いても良い。
　次に動作について説明する。図７は、本発明の実施の形態２における情報処理装置の分析対象データを可視化するまでの処理手順を示すフローチャートである。
　本処理手順は、操作者が分析を開始する前の事前段階と、操作者が分析を開始後の分析段階とに大きく分けられる。
（事前段階）
　まず、操作者は入力装置１０４を操作して情報処理装置１００Ｂを起動する（以上、手順４００）。情報処理装置１００Ｂが起動されると、最初に、その起動情報がメモリ展開指示部１１０に起動情報が伝わる。メモリ展開指示部１１０は、起動情報に基づき情報処理装置１００Ｂが起動したことを認識すると、分析プロセス利用頻度ランキングファイル１０６に対してアクセスを行う（以上、手順４０１）。
　メモリ展開指示部１１０は分析プロセス利用頻度ランキングファイル１０６に記載されている、各分析プロセス設定ファイル１０３の利用回数を解析し、利用頻度が上位の分析プロセス設定ファイル１０３を特定する。メモリ展開指示部１１０は利用頻度が上位の分析プロセス設定ファイル１０３に記載されているデータ項目について、メモリ展開指示部１１０からデータベースアクセス部１１４を介してデータベース１０２にアクセスし、メモリ１０１内の事前読込みメモリ領域２００に展開する。
　具体的には、図６で示した分析プロセス利用頻度ランキングファイル１０６では、分析プロセス設定ファイルＡの利用回数が最も多く、利用頻度が最上位である。よって、この分析プロセス設定ファイルＡに記載されているデータ項目である、温度センサＡと温度センサＢのそれぞれのセンサデータをメモリ１０１に順番に展開することになる（以上、手順４０２）。
　ここで、メモリ１０１へのデータ展開にあたり、メモリ１０１内の閾値２０２を超えない範囲で、利用頻度上位の分析プロセス設定ファイル１０３に記載のデータ項目のセンサデータを順番に展開していく。ここでは、まず、分析プロセス設定ファイルＡの温度センサＡと温度センサＢのそれぞれのセンサデータを全て展開した段階で閾値２０２を超えない場合は、次に利用頻度が高い分析プロセス設定ファイルＣに記載のデータ項目のセンサデータもメモリ１０１に展開する（以上、手順４０３）。
（分析段階）
　以上の事前段階が完了すると、分析段階に入る。分析段階では、まず、操作者が分析対象指定操作を行う。分析対象指定操作とは、操作者が分析したい（可視化したい）分析対象を指定する操作である。この分析対象指定操作から、指定された分析対象データが可視化されるまでの処理がインタラクティブに行われる。
　分析対象指定操作での指定対象は、分析プロセス設定ファイル１０３でもよいし、データ項目でもよい。ここでは、分析対象指定操作で温度センサＡを指定する場合を例に、以下、分析段階を説明する。
　表示装置１０５には分析対象の指定を促す画面が表示され、その表示を確認した操作者が入力装置１０４を操作して分析対象を指定する操作を行う。操作者の操作に関する処理は、コントローラ部１１１が担当する。
　そして、分析対象指定操作が行われると（以上、手順４０４）と、コントローラ部１１１からメモリ検索部１１３に処理が移る。そして、メモリ検索部１１３は可視化に必要な分析対象データ、ここでは温度センサＡのセンサデータがメモリ１０１の事前読込みメモリ領域２００に展開されているかを検索する（以上、手順４０５、手順４０６）。ここでは、手順４０２において、温度センサＡのセンサデータが既にメモリ１０１の事前読込みメモリ領域２００へ展開されている。このため、コントローラ部１１１はデータベース１０２にアクセスすることなく、事前読込みメモリ領域２００にアクセスして高速で温度センサＡのセンサデータを抽出し、表示装置１０５にグラフ表示する等の可視化処理を行う（以上、手順４１０）。
　一方、メモリ１０１の事前読込みメモリ領域２００に可視化に必要な分析対象データが存在していなかった場合、コントローラ部１１１は続いて手順４０４の分析対象指定操作で指定された分析対象が分析プロセス設定ファイル１０３であるか否かをチェックする（以上、手順４０７）。手順４０４の分析対象指定操作で指定された分析対象が分析プロセス設定ファイル１０３である場合、コントローラ部１１１は分析プロセス展開部１１２を介して分析プロセス利用頻度ランキングファイル１０６にアクセスし、利用回数の更新を行う（以上、手順４０８）。手順４０４の分析対象指定操作で指定された分析対象が分析プロセス設定ファイル１０３でない場合は、手順４０８を省略して手順４０９に移行する。
　手順４０９では、メモリ検索部１１３はデータベースアクセス部１１４に対して、該当の分析対象データをデータベース１０２からメモリ１０１へ展開するように指示する（以上、手順４０９、手順４１０）。メモリ１０１に展開する際は、一般メモリ領域２０１に展開することになる。そして、コントローラ部１１１は展開された分析対象データを一般メモリ領域２０１から抽出し、可視化処理を行う（以上、手順４１１）。もし、一般メモリ領域２０１が枯渇した場合、事前読込みメモリ領域２００の閾値２０２を変更し、一般メモリ領域２０１を広げてもよい。
　以上のように、操作者による分析対象指定操作と、指定された分析対象データの可視化処理とが繰り返され、操作者との間で対話的に分析が進められる。
　そして、操作者によって入力装置１０４から終了指示操作が行われると、情報処理装置１００Ｂは分析終了と判断して分析を終了する（以上、手順４１２、手順４１３）。
　以上説明したように本実施の形態２によれば、メモリ１０１に事前展開するデータの選定にあたり、分析プロセス設定ファイル１０３の利用頻度を用いるようにしたので、実施の形態１と同様に操作者が最も分析する頻度の高い分析対象データを事前にメモリ１０１へ展開することができる。よって、操作者のインタラクティブ性を損なわず高速に分析することができる。
　なお、上記実施の形態１、２では、事前段階が完了した後、分析段階に入るとして説明したが、事前段階の途中であっても、分析対象指定操作が行われて分析段階に入るようにしてもよい。この場合、事前段階は分析段階のバックグラウンドで動作することになる。すなわち、例えば事前段階において温度センサＡおよび温度センサＢのセンサデータをメモリ１０１に事前展開する必要がある場合に、例えば温度センサＡのセンサデータの事前展開が終わった段階で分析段階に入り、温度センサＢのセンサデータの事前展開は分析段階のバックグラウンドで動作してもよい。
　ところで上記実施の形態１、２では、データベース１０２は情報処理装置１００Ａ、１００Ｂ内に存在したが、情報処理装置１００Ａ、１００Ｂ外に存在してもよい。この場合、例えば遠隔にあるデータベース１０２からデータをネットワークを介して選択し、分析できることは、言うまでもない。
　また、上記実施の形態１、２では、データベース１０２に記憶されているデータとしてセンサデータを挙げて説明したが、これに限られたものではなく、分析内容に応じて適宜のデータを採用でき、例えば、設備機器の動作モードや操作履歴などとしてもよい。
　１００Ａ　情報処理装置、１００Ｂ　情報処理装置、１０１　メモリ、１０２　データベース、１０３　分析プロセス設定ファイル、１０３ａ　分析プロセス設定ファイルＡ、１０３ｂ　分析プロセス設定ファイルＢ、１０３ｃ　分析プロセス設定ファイルＣ、１０４　入力装置、１０５　表示装置、１０６　分析プロセス利用頻度ランキングファイル、１１０　メモリ展開指示部、１１１　コントローラ部、１１１ａ　可視化制御部、１１２　分析プロセス展開部、１１３　メモリ検索部、１１４　データベースアクセス部、２００　事前読込みメモリ領域、２０１　一般メモリ領域、２０２　閾値。

Claims (9)

  1. 　データベースから抽出したデータを可視化して対話的にデータ分析を行う情報処理装置であって、
    　データ分析に必要な１または複数のデータ項目が設定された分析プロセス設定ファイルと、
    　前記データベースから抽出したデータがその可視化に先立って展開されるメモリと、
    　前記１または複数のデータ項目のうち、分析に用いられる利用頻度が上位のデータ項目のデータを前記データベースから抽出し、分析前に前記メモリへ事前展開するメモリ展開指示部とを備えた情報処理装置。
  2. 　前記データ項目の組み合わせが異なる複数の前記分析プロセス設定ファイルを備え、
    　前記メモリ展開指示部は、前記複数の分析プロセス設定ファイルにおいて共通して登場する出現頻度が上位の前記データ項目のデータを、前記分析に用いられる利用頻度が上位の前記データ項目として前記メモリへ展開する請求項１記載の情報処理装置。
  3. 　前記データ項目の組み合わせが異なる複数の前記分析プロセス設定ファイルを備え、
    　前記メモリ展開指示部は、前記複数の分析プロセス設定ファイルのうち、利用頻度が上位の分析プロセス設定ファイルに設定されている前記データ項目のデータを、前記分析に用いられる利用頻度が上位の前記データ項目として前記メモリへ展開する請求項１記載の情報処理装置。
  4. 　前記メモリ展開指示部は、前記データベースから抽出した前記データを、前記メモリにおいて事前展開用の事前読込みメモリ領域に展開する請求項１～請求項３の何れか一項に記載の情報処理装置。
  5. 　前記事前読込みメモリ領域は、安定動作が保障されるメモリ量に設定されている請求項４記載の情報処理装置。
  6. 　前記メモリ展開指示部は、前記事前読込みメモリ領域を超えない範囲で、前記利用頻度が最上位のデータ項目のデータから順に前記メモリへ展開する請求項４または請求項５記載の情報処理装置。
  7. 　入力装置から分析対象指定操作が行われると、指定された分析対象データが前記メモリに事前展開されているかを検索し、事前展開されていない場合、前記データベースから抽出して前記メモリへ展開させた後、前記指定された分析対象データを前記メモリから抽出して可視化し、前記指定された分析対象データが前記メモリに事前展開されている場合、前記メモリから抽出して可視化する可視化制御部をさらに備えた請求項１～請求項６の何れか一項に記載の情報処理装置。
  8. 　前記メモリ展開指示部は、前記事前展開を当該情報処理装置の起動時に行う請求項１～請求項７の何れか一項に記載の情報処理装置。
  9. 　データベースから抽出したデータを可視化して対話的にデータ分析を行う情報処理方法であって、
    　データ分析に必要な１または複数のデータ項目が設定された分析プロセス設定ファイルにおける前記１または複数のデータ項目のうち、分析に用いられる利用頻度が上位のデータ項目のデータを前記データベースから抽出し、分析前にメモリへ事前展開する情報処理方法。
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