(57)【要約】  観測対象の時点に対応する観測値を含む観測データを記憶領域に格納し、前記記憶領域に格納された観測データに基づいて、現時点の観測値と比較するための比較値を算出する比較値算出システムにおいて、過去の観測データから、現在の観測データと同一又は類似となる部分を過去類似データとして少なくとも一つ以上選択し、前記過去類似データの部分の最終時点から第２所定時間の観測値を母数データとして選択し、前記母数データに基づいて、将来の観測データと比較するための比較値を算出することを特徴とする。
2012153400.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
観測対象の時点に対応する観測値を含む観測データを記憶領域に格納し、前記記憶領域に格納された観測データに基づいて、将来の観測値と比較するための比較値を算出するデータ処理システムにおいて、
前記統計値算出システムは、
前記観測対象から前記観測データを収集し、前記収集した観測データを前記記憶領域に格納し、現時点よりも第１所定時間前の第１時点から前記現時点までの第１観測データと、前記第１時点よりも前の観測データである第２観測データと、を特定する観測データ収集部と、
前記第２観測データから、前記第１観測データの前記第１所定時間の観測値と観測値が同一又は類似となる前記第１所定時間と同じ幅の時間の部分を過去類似データとして少なくとも一つ以上選択する過去類似データ選択部と、
前記過去類似データとして選択された部分の最終時点から第２所定時間の観測値を母数データとして選択する母数データ選択部と、
前記母数データに基づいて、前記比較値を算出する比較値算出部と、を備えることを特徴とするデータ処理システム。
【請求項２】
前記母数データ選択部は、複数の前記母数データを選択し、
前記比較算出部は、前記母数データの一部である利用部分の観測値に基づいて、前記比較値を算出し、
前記母数データの部分から前記利用部分を特定する利用部分特定部を備え、
前記利用部分特定部は、
前記選択されたすべての母数データの各時点の観測値の平均値を算出し、前記平均値に対する前記各時点の観測値の分散を算出し、
前記母数データの部分のうち、最初の時点から前記分散が所定値以上となる時点までの部分を前記利用部分として特定し、
前記比較算出部は、前記利用部分特定部によって特定された前記利用部分の最初の時点を前記現時点に対応させて、前記現時点の後となる前記利用部分の時間分の前記比較値を算出し、
前記過去類似データ選択部は、前記利用部分の時間が経過した場合、新たな過去類似データを選択することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理システム。
【請求項３】
前記比較値算出部は、
前記母数データ選択部によって選択されたすべての母数データの各時点の観測値の平均値及び標準偏差を算出し、
前記標準偏差に任意のパラメータαを乗算した乗算値を算出し、
前記算出した平均値に前記乗算値を加算した値を前記比較値の上限値に設定し、前記平均値から前記乗算値を減算した値を前記比較値の下限値に設定することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理システム。
【請求項４】
前記過去類似データ選択部は、
前記観測データの前記第１所定時間と同じ幅の部分の観測値の特徴を示す特徴量を算出し、
前記第２観測データのうち、前記第１観測データの特徴量から所定範囲内にある特徴量となる部分を過去類似データ候補として少なくとも一つ以上選択し、
前記第１観測データに含まれる観測値に対する前記選択された各過去類似データ候補の観測値全体の類似度を算出し、
前記算出した類似度に基づいて、前記第１観測データと同一又は類似となる前記過去類似データ候補を前記過去類似データとして選択することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理システム。
【請求項５】
前記過去類似データ選択部は、
前記観測データの前記第１所定時間と同じ幅の部分の観測値の平均値、又は当該部分の観測値の傾きの平均値を前記特徴量として算出し、
前記第１観測データに含まれる観測値と前記選択された各過去類似データ候補に含まれる観測値との相関係数を前記類似度として算出し、
前記算出した相関係数の値に基づいて、前記過去類似データ候補から前記過去類似データを選択することを特徴とする請求項４に記載のデータ処理システム。
【請求項６】
前記観測対象は、計算機システムの稼働に関するデータであって、
前記観測データは、前記観測値に対応する時点で前記計算機システムによって実行されていたプロセスを特定可能なプロセス情報を含み、
前記過去類似データ選択部は、前記観測データを観測した曜日を特定可能な曜日情報及び前記プロセス情報を前記特徴量とともに管理することを特徴とする請求項４に記載のデータ処理システム。
【請求項７】
前記観測データによって新たに収集された観測データの観測値が前記比較値を超えるか否かを判定する比較値判定部を備え、
前記比較値判定部は、
前記新たに収集された観測データの観測値が前記比較値を超えると判定した場合、前記観測値が前記比較値を超える旨を表示し、
前記観測値が前記比較値を超えた部分を、前記観測値が前記比較値を超えていない部分の色と異なる色で表示することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理システム。
【請求項８】
観測対象の時点に対応する観測値を含む観測データを記憶領域に格納する計算機システムにおいて、前記記憶領域に格納された観測データに基づいて、将来の観測値と比較するための比較値を算出するデータ処理方法において、
前記方法は
前記観測対象から前記観測データを収集するステップ、前記収集された観測データを前記記憶領域に格納するステップ、及び、現時点よりも第１所定時間前の第１時点から前記現時点までの第１観測データと、前記第１時点よりも前の観測データである第２観測データと、を特定するステップと、を含む観測データ収集ステップと、
前記第２観測データから、前記第１観測データの前記第１所定時間の観測値と観測値が同一又は類似となる前記第１所定時間と同じ幅の時間の部分を過去類似データとして少なくとも一つ以上選択する過去類似データ選択ステップと、
前記過去類似データとして選択された部分の最終時点から第２所定時間の観測値を母数データとして選択する母数データ選択ステップと、
前記母数データに基づいて、前記比較値を算出する比較値算出ステップと、を含むことを特徴とするデータ処理方法。
【請求項９】
前記母数データ選択ステップでは、複数の前記母数データを選択し、
前記比較値算出ステップでは、前記母数データの一部である利用部分の観測値に基づいて、前記比較値を算出し、
前記方法は、前記母数データの部分から前記利用部分を特定する利用部分特定ステップを含み、
前記利用部分特定ステップは、
前記選択されたすべての母数データの各時点の観測値の平均値を算出し、前記平均値に対する前記各時点の観測値の分散を算出するステップと、
前記母数データの部分のうち、最初の時点から前記分散が所定値以上となる時点までの部分を前記利用部分として特定するステップと、を含み、
前記比較値算出ステップでは、前記利用部分特定部によって特定された前記利用部分の最初の時点を前記現時点に対応させて、前記現時点の後となる前記利用部分の時間分の前記比較値を算出し、
前記過去類似データ選択部では、前記利用部分の時間が経過した場合、新たな過去類似データを選択することを特徴とする請求項８に記載のデータ処理方法。
【請求項１０】
前記比較値算出ステップは、
前記母数データ選択部によって選択されたすべての母数データの各時点の観測値の平均値及び標準偏差を算出するステップと、
前記標準偏差に任意のパラメータαを乗算した乗算値を算出するステップと、
前記算出した平均値に前記乗算値を加算した値を前記比較値の上限値に設定し、前記平均値から前記乗算値を減算した値を前記比較値の下限値に設定するステップと、を含むことを特徴とする請求項８に記載のデータ処理方法。
【請求項１１】
前記過去類似データ選択ステップは、
前記観測データの前記第１所定時間と同じ幅の部分の観測値の特徴を示す特徴量を算出するステップと、
前記第２観測データのうち、前記第１観測データの特徴量から所定範囲内にある特徴量となる部分を過去類似データ候補として少なくとも一つ以上選択するステップと、
前記第１観測データに含まれる観測値に対する前記選択された各過去類似データ候補の観測値全体の類似度を算出するステップと、
前記算出した類似度に基づいて、前記第１観測データと同一又は類似となる前記過去類似データ候補を前記過去類似データとして選択するステップと、を含むことを特徴とする請求項８に記載のデータ処理方法。
【請求項１２】
前記過去類似データ選択ステップは、
前記観測データの前記第１所定時間と同じ幅の部分の観測値の平均値、又は当該部分の観測値の傾きの平均値を前記特徴量として算出するステップと、
前記第１観測データの観測値と前記選択された各過去類似データ候補の観測値との相関係数を前記類似度として算出するステップと、
前記算出した相関係数の値に基づいて、前記過去類似データ候補から前記過去類似データを選択するステップと、を含むことを特徴とする請求項１１に記載のデータ処理システム。
【請求項１３】
前記観測対象は、計算機システムの稼働に関するデータであって、
前記観測データは、前記観測値に対応する時点で前記計算機システムによって実行されていたプロセスを特定可能なプロセス情報を含み、
前記過去類似データ選択ステップでは、前記観測データを観測した曜日を特定可能な曜日情報及び前記プロセス情報を前記特徴量とともに管理することを特徴とする請求項１１に記載のデータ処理方法。
【請求項１４】
前記方法は、前記観測データによって新たに収集された観測データの観測値が前記比較値を超えるか否かを判定する比較値判定ステップを含み、
前記比較値判定部は、
前記新たに収集された観測データの観測値が前記比較値を超えると判定した場合、前記観測値が前記比較値を超える旨を表示するステップと、
前記観測値が前記比較値を超えた部分を、前記観測値が前記比較値を超えていない部分の色と異なる色で表示するステップと、を含むことを特徴とする請求項８に記載のデータ処理方法。
【請求項１５】
プロセッサ及び記憶領域を備え、観測対象の時点に対応する観測値を含む観測データを前記記憶領域に格納する計算機システムにおいて、前記記憶領域に格納された観測データに基づいて、将来の観測値と比較するための比較値を算出する処理を前記プロセッサに実行させるプログラムにおいて、
前記処理は
前記観測対象から前記観測データを収集するステップ、前記収集された観測データを前記記憶領域に格納するステップ、及び、現時点よりも第１所定時間前の第１時点から前記現時点までの第１観測データと、前記第１時点よりも前の観測データである第２観測データと、を特定するステップと、を含む観測データ収集ステップと
前記第２観測データから、前記第１観測データの前記第１所定時間の観測値と観測値が同一又は類似となる前記第１所定時間と同じ幅の時間の部分を過去類似データとして少なくとも一つ以上選択する過去類似データ選択ステップと、
前記過去類似データとして選択された部分の最終時点から第２所定時間の観測値を母数データとして選択する母数データ選択ステップと、
前記母数データに基づいて、前記比較値を算出する比較値算出ステップと、を含むことを特徴とするプログラム。
【請求項１６】
前記母数データ選択ステップでは、複数の前記母数データを選択し、
前記比較値算出ステップでは、前記母数データの一部である利用部分の観測値に基づいて、前記比較値を算出し、
前記処理は、前記母数データの部分から前記利用部分を特定する利用部分特定ステップを含み、
前記利用部分特定ステップは、
前記選択されたすべての母数データの各時点の観測値の平均値を算出し、前記平均値に対する前記各時点の観測値の分散を算出するステップと、
前記母数データの部分のうち、最初の時点から前記分散が所定値以上となる時点までの部分を前記利用部分として特定するステップと、を含み、
前記比較値算出ステップでは、前記利用部分特定部によって特定された前記利用部分の最初の時点を前記現時点に対応させて、前記現時点の後となる前記利用部分の時間分の前記比較値を算出し、
前記過去類似データ選択部では、前記利用部分の時間が経過した場合、新たな過去類似データを選択することを特徴とする請求項１５に記載のプログラム。
【請求項１７】
前記比較値算出ステップは、
前記母数データ選択部によって選択されたすべての母数データの各時点の観測値の平均値及び標準偏差を算出するステップと、
前記標準偏差に任意のパラメータαを乗算した乗算値を算出するステップと、
前記算出した平均値に前記乗算値を加算した値を前記比較値の上限値に設定し、前記平均値から前記乗算値を減算した値を前記比較値の下限値に設定するステップと、を含むことを特徴とする請求項１５に記載のプログラム。
【請求項１８】
前記過去類似データ選択ステップは、
前記観測データの前記第１所定時間と同じ幅の部分の観測値の特徴を示す特徴量を算出するステップと、
前記第２観測データのうち、前記第１観測データの特徴量から所定範囲にある特徴量となる部分を過去類似データ候補として少なくとも一つ以上選択するステップと、
前記第１観測データに含まれる観測値に対する前記選択された各過去類似データ候補の観測値全体の類似度を算出するステップと、
前記算出した類似度に基づいて、前記第１観測データと同一又は類似となる前記過去類似データ候補を前記過去類似データとして選択するステップと、を含むことを特徴とする請求項１５に記載のプログラム。
【請求項１９】
前記過去類似データ選択ステップは、
前記観測データの前記第１所定時間と同じ幅の部分の観測値の平均値、又は当該部分の観測値の傾きの平均値を前記特徴量として算出するステップと、
前記第１観測データの観測値と前記選択された各過去類似データ候補の観測値との相関係数を前記類似度として算出するステップと、
前記算出した相関係数の値に基づいて、前記過去類似データ候補から前記過去類似データを選択するステップと、を含むことを特徴とする請求項１８に記載のプログラム。
【請求項２０】
前記観測対象は、計算機システムの稼働に関するデータであって、
前記観測データは、前記観測値に対応する時点で前記計算機システムによって実行されていたプロセスを特定可能なプロセス情報を含み、
前記過去類似データ選択ステップでは、前記観測データを観測した曜日を特定可能な曜日情報及び前記プロセス情報を前記特徴量とともに管理することを特徴とする請求項１８に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、観測データと比較するための比較値を算出するデータ処理システムに関し、特に、過去の観測データに基づいて比較値を算出するデータ処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、取り扱うデータの膨大化に伴い、時系列データから有用な規則及び有用なパターン等をリアルタイムに分析するためのストリームマイニング技術が注目されている。例えば、ストリームマイニング技術がＩＴシステムの監視に適用されることによって、ＩＴシステムの通常と異なる挙動を検知できる。これによって、サイレント障害の予兆を検知できるので、当該サイレント障害が発生する前に対応できる。【０００３】
従来、ＩＴシステムにおける障害検知技術（異常判定技術）は、現時点の値が通常時の値である基準値（ベースライン）から所定値（閾値）以上逸脱した場合に、現時点の値が通常と異なる異常値であると判定するものである。【０００４】
高精度かつ効率的に異常判定を実行するための閾値を設定する方法として、周期性のある時系列データ（例えば、ネットワークトラヒック等のデータ）の過去データの周期的な傾向から閾値を自動的に設定する方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。【０００５】
特許文献１に記載された方法では、ユーザによって設定されたコンフィグ定義情報に含まれる周期、代表時刻（サンプリング時刻）、代表時刻に対する考慮期間（平均値及び標準偏差を算出するためのデータの幅）に基づいて、時系列データの統計量（平均値及び標準偏差）が算出され、閾値は、算出された統計量に基づいて自動的に設定される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００８−３１１７１９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従来技術の異常判定技術には以下の第１〜第３の課題がある。【０００８】
第１の課題について説明する。【０００９】
時系列データの周期は常に一定でなく、日によって周期がずれる可能性がある。例えば、ネットワークトラヒックのピーク値が１５時台である日もあれば、全体としてはピーク値が１５時台の日の波形に類似するが、ピーク値が３時間ずれて１８時台の日もある。【００１０】
従来技術は、ある周期のＡ時点での閾値は、過去の周期の同じＡ時点での値に基づいて設定される。このため、従来技術では、全体の波形は類似するが、ピーク値となる時刻がずれている場合等は、時刻がずれたピーク値を異常値として検出してしまう。換言すれば、従来技術は周期がずれた場合には異常値を誤って検出し、また、異常値を検出できない可能性があった。【００１１】
第２の課題について説明する。【００１２】
従来技術では、閾値の算出に用いる時点等をユーザが設定しなければならないので、ユーザは時系列データの特徴的な時刻を予め知ることが必要であり、ユーザの経験則が必要であった。【００１３】
第３の課題について説明する。【００１４】
時系列データの規則性を利用するためには、類似する時系列データに基づいて閾値が設定される必要がある。例えば、変動周期が一日周期であるデータ系列の中でも、平日と休日のように一周期におけるデータ変動のパターンが異なる場合がある。従来技術では、データ変動のパターンが異なる周期を区別せずに閾値を算出するので、閾値を算出するための時系列データの信頼度が低く、閾値を正確に設定できない。【００１５】
以上より、本発明の一つの目的は、ユーザの経験則を必要とせずに、誤検出を防止し、正確な閾値を設定する比較値算出システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、観測対象の時点に対応する観測値を含む観測データを記憶領域に格納し、前記記憶領域に格納された観測データに基づいて、将来の観測値と比較するための比較値を算出するデータ処理システムにおいて、前記統計値算出システムは、前記観測対象から前記観測データを収集し、前記収集した観測データを前記記憶領域に格納し、現時点よりも第１所定時間前の第１時点から前記現時点までの第１観測データと、前記第１時点よりも前の観測データである第２観測データと、を特定する観測データ収集部と、前記第２観測データから、前記第１観測データの前記第１所定時間の観測値と観測値が同一又は類似となる前記第１所定時間と同じ幅の時間の部分を過去類似データとして少なくとも一つ以上選択する過去類似データ選択部と、前記過去類似データとして選択された部分の最終時点から第２所定時間の観測値を母数データとして選択する母数データ選択部と、前記母数データに基づいて、前記比較値を算出する比較値算出部と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明の一態様によれば、ユーザの経験則を必要とせずに、誤検出を防止し、正確な閾値を設定する比較値算出システムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の実施形態の比較値算出システムによって実行される比較値算出方法の概略の説明図である。
【図２】本発明の実施形態の比較値算出システムのブロック図である。
【図３】本発明の実施形態の予兆検知システムによる比較値算出処理のフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態の観測データ情報ＤＢに格納された観測データの説明図である。
【図５】本発明の実施形態の特徴情報ＤＢの説明図である。
【図６】本発明の実施形態のスライディングウィンドウ処理のフローチャートである。
【図７】本発明の実施形態の中間結果算出処理の説明図である。
【図８】本発明の実施形態の閾値設定範囲判定処理のフローチャートである。
【図９】本発明の実施形態の閾値設定範囲判定処理の説明図である。
【図１０】本発明の実施形態の予兆検知パラメータ設定画面の説明図である。
【図１１】本発明の実施形態の予兆検知画面の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面を参照しつつ、本発明を実施するための形態を説明する。説明の明確化のため、以下の記載及び図面は、適宜、省略及び簡略化がなされている。又、各図面において、同一要素には同一の符号が付されており、説明の明確化のため、必要に応じて重複説明は省略されている。
【００２０】
以下において、本発明の実施形態を図１〜図１１を参照して説明する。
【００２１】
図１は、本発明の実施形態の比較値算出システムによって実行される比較値算出方法の概略の説明図である。
【００２２】
本実施形態の比較値算出方法は、過去観測データ１１０から、現在観測データ１００と同一又は類似となる部分（１１１Ａ〜１１１Ｃ）を過去類似データ１１１として選択し、選択した過去類似データ１１１の最終時刻から所定時間までの間の観測データ（１１２Ａ〜１１２Ｃ）を母数データ１１２として選択する。そして、選択した母数データ１１２の各時点の平均値である予測基準値１３１を算出し、予測基準値１３１に所定の幅を付与した予測閾値１３１を算出する。
【００２３】
以下、具体的に説明する。
【００２４】
現在観測データ１００は、現在時刻から所定時間（例えば１時間）前までの観測データであり、換言すれば直近の観測データである。
【００２５】
現在観測データ１００よりも前の過去観測データ１１０から、所定時間（例えば１時間）の観測データが現在観測データ１００と同一又は類似となる部分を過去類似データ１１１として選択される。図１では、過去類似データ１１１として、１日前の過去観測データ１１０の１１１Ａで示す部分、２日前の過去観測データ１１０の１１１Ｂで示す部分、及び、ｎ−１日前の過去観測データ１１０の１１１Ｃで示す部分が選択される。
【００２６】
次に、過去類似データ１１１として選択された過去観測データ１１０の各部分から所定時間（例えば３時間）経過するまでの部分（１１２Ａ〜１１２Ｃ）を母数データ１１２として選択する。
【００２７】
そして、選択された母数データ１１２の観測データの現在時刻に対応させ、母数データ１１２の各時刻に対応する観測データ情報の平均値を予測基準値１３１として算出する。そして、予測閾値１３１に所定範囲を付与した予測閾値１３２を算出する。
【００２８】
これによって、現在時刻から将来の予測基準値１３１及び予測閾値１３２を算出することができ、観測値を新たに取得すると即座に予測基準値１３１及び予測閾値１３２の少なくとも一方の比較値と比較することができる。そして、新たに取得した観測値が比較値に基づいて異常な値か判定することによって、異常の予兆を検知できる。
【００２９】
また、過去観測データ１１０から、現在観測データ１００と同一又は類似となる部分が過去類似データ１１１として選択され、選択された過去類似データ１１１の母数データ１１２が選択されるので、従来技術と異なり、比較値の元になる母数データ１１２は時刻に依存していない。このため、現在観測データ１００のピーク時刻が過去観測データ１１０のピーク時刻とずれていても誤検出等を防止でき、さらに、正確な比較値を設定できる。また、過去観測データ１１０のサンプリング等の必要がないので、ユーザが過去観測データ１１０の特徴を予め知る必要もない。
【００３０】
図２は、本発明の実施形態の比較値算出システムのブロック図である。
【００３１】
比較値算出システムは、観測対象システム２００、予兆検知システム２１０、及びクライアントＰＣ２５０を備える。なお、観測対象システム２００と予兆検知システム２１０とはネットワーク２４１を介して接続され、クライアントＰＣ２５０と予兆検知システム２１０とはネットワーク２４２を介して接続される。
【００３２】
観測対象システム２００は、予兆検知システム２１０がデータを観測する対象となる計算機システム（ＩＴシステム）である。観測対象システム２００は、例えば、ＣＰＵ２０１、メモリ２０２、インタフェース（Ｉ／Ｆ）２０３、入力装置２０４、及び出力装置２０５を備える計算機である。
【００３３】
例えば、予兆検知システム２１０は、観測対象システム２００の稼働に関するデータを数値化して監視する。なお、観測対象システム２００の稼働に関するデータは、例えば、観測対象システム２００のネットワークトラヒック等を含む。また、予兆検知システム２１０の観測対象は計算機システムに限らず、何らかのデータであればよい。
【００３４】
ＣＰＵ２０１は、メモリ２０２に格納された各種プログラムを実行する。メモリ２０２には、ＣＰＵ２０１が実行する各種プログラム、及びＣＰＵ２０１が使用する各種データが格納される。Ｉ／Ｆ２０３は、観測対象システム２００をネットワーク２４１に接続するネットワークインタフェース、並びに、観測対象システム２００を入力装置２０３及び出力装置２０４に接続する入出力インタフェースとして機能する。
【００３５】
予兆検知システム２１０は、観測対象システム２００等から観測データを収集し、収集した観測データに基づいて、現在観測データ１００と比較するための比較値を算出し、現在観測データ１００と比較値とを比較することによって現在観測データ１００が異常であるか否かを判定し、異常の予兆を検知する。
【００３６】
予兆検知システム２１０は、ＣＰＵ２１１、メモリ２１２、インタフェース２１３、入力装置２１４、及び出力装置２１５を備える。
【００３７】
ＣＰＵ２１１は、メモリ２１２に格納された各種プログラムを実行する。メモリ２１２には、ＣＰＵ２１１が実行する各種プログラム及びＣＰＵ２１１が使用する各種データが格納される。Ｉ／Ｆ２１３は、予兆検知システム２１０を入力装置２１４及び出力装置２１５に接続する入出力インタフェースとして機能する。入力装置２１４は、ユーザからの入力を受け付ける装置であり、例えば、キーボード及びマウス等である。出力装置２１５は、ユーザへデータを出力する装置であり、例えば、ディスプレイ等である。
【００３８】
クライアントＰＣ２５０は、予兆検知システム２１０のユーザが利用するＰＣであって、現在観測データ１００及び比較値を表示する予兆検知画面１１００（図１１参照）を表示する。クライアントＰＣ２５０は、ＣＰＵ２５１、メモリ２５２、インタフェース（Ｉ／Ｆ）２５３、入力装置２５４、及び出力装置２５５を備える。
【００３９】
ＣＰＵ２５１は、メモリ２５２に格納された各種プログラムを実行する。メモリ２５２には、ＣＰＵ２５１が実行する各種プログラム、及びＣＰＵ２５１が使用する各種データが格納される。Ｉ／Ｆ２５３は、クライアントＰＣ２５０をネットワーク２４２に接続するネットワークインタフェース、並びに、クライアントＰＣ２５０を入力装置２５３及び出力装置２５４に接続する入出力インタフェースとして機能する。
【００４０】
なお、予兆検知システム２１０が自身の出力装置２１５に予兆検知パラメータ設定画面１０００（図１０参照）及び予兆検知画面１１００（図１１参照）等を出力すれば、比較値算出システムはクライアントＰＣ２５０を備えなくてもよい。
【００４１】
次に、予兆検知メモリ２１２に格納されるプログラムについて説明する。
【００４２】
メモリ２１２には、観測データ収集部２２１として機能するプログラム、特徴情報計算部２２３として機能するプログラム、類似特徴情報選択部２２５として機能するプログラム、類似観測データ収集部２２６として機能するプログラム、類似波形選択部２２７として機能するプログラム、統計量計算部２２８として機能するプログラム、予兆検知部２２９として機能するプログラム、範囲判定部２３０として機能するプログラム、及び、ユーザインタフェース制御部（Ｕ／Ｉ制御部）２３１として機能するプログラムが格納される。
【００４３】
また、予兆検知システム２１０に備わる図示しない記憶装置に観測データデータベース（ＤＢ）２２２、及び特徴情報データベース（ＤＢ）２２４が格納される。この記憶装置は、予兆検知システム２１０と同一筐体内に実装される必要はなく、予兆検知システム２１０がネットワークを介してアクセス可能な記憶装置であってもよい。
【００４４】
ＣＰＵ２１０がメモリ２１２に格納された各プログラムを実行することによって実現される機能を、実行されたプログラムに対応する部という。例えば、観測データ収集部２２１として機能するプログラムがＣＰＵ２１２によって実行された場合に実現される機能を観測データ収集部２２１という。
【００４５】
観測データ収集部２２１は、観測対象の観測値を周期的に収集し、収集した観測値と当該観測値が観測された時刻とを観測データとして観測データＤＢ２２２に格納する。例えば、観測データ収集部２２１は、前回の観測データの収集から現在時刻までの観測データを収集するものとする。観測データ収集部２２１によって収集された観測データを現在観測データ１００という。
【００４６】
観測データ収集部２２１の観測データの収集周期と異なる幅のデータを現在観測データ１００としての設定をユーザが所望する場合、観測データ収集部２２１は、現時点からユーザが所望する時間分だけ前の観測データを観測データＤＢ２２２から取得し、当該時間の区間のデータを現在観測データ１００として設定する。
【００４７】
観測データＤＢ２２２には、観測データ収集部２２１によって収集された観測データが格納される。なお、観測データＤＢ２２２の詳細は図４で詳細を説明する。
【００４８】
特徴情報計算部２２３は、現在観測データ１００の特徴情報を算出し、算出した特徴情報を情報ＤＢ２２４に格納する。特徴情報は、例えば、現在観測データ１００の観測値の平均値であってもよいし、現在観測データ１００の各時点の観測値の傾き（加速度）の平均値であってもよい。本実施形態では、特徴情報は平均値である場合について説明する。
【００４９】
類似特徴情報選択部２２５は、範囲判定部２３０によって設定された時刻に現在時刻が達した場合、特徴情報ＤＢ２２４に格納された特徴情報のうち、特徴情報計算部２２３から取得した現在観測データ１００の特徴情報と同一又は類似となる特徴情報を選択し、選択した特定情報を算出元の観測データの時点を特定する。
【００５０】
特徴情報ＤＢ２２４には現在観測データ１００の特徴情報が格納されるので、特徴情報ＤＢ２２４には同じ時間幅の観測データの特徴情報が格納される。特徴ＤＢ２２４の詳細は、図５で詳細を説明する。
【００５１】
類似観測データ収集部２２６は、特徴情報計算部２２３によって特定された時点に対応する時間幅の過去観測データを観測データＤＢ２２２から収集し、収集した過去観測データを類似波形選択部２２７に入力する。
【００５２】
類似波形選択部２２７は、類似波形選択部２７７から過去観測データが入力された場合、入力された過去観測データを蓄積し、観測データ収集部２２１から現在観測データ１００を取得する。そして、類似波形選択部２２７は、蓄積した過去観測データのうち、波形が取得した現在観測データ１００の波形と同一又は類似となる過去観測データを過去観測データ１１１として選択する。過去類似データ１１１の選択処理の具体的な処理は図３のステップ３０８及び３０９の処理で詳細を説明する。
【００５３】
次に、類似波形選択部２２７は、選択した過去類似データ１１１から所定時間経過するまでの観測データを観測データＤＢ２２２から取得し、取得した母数データ１１２を範囲判定部２３０に入力する。
【００５４】
範囲判定部２３０は、類似波形選択部２２７から入力された母数データ１１２の部分うち、比較値を算出するために利用できる部分を示す利用可能部分を特定し、特定した利用可能部分を類似波形選択部２２７に通知する。また、範囲判定部２３０は、特定した利用可能部分の時間を現在時刻に加算した時刻を再選択時刻として類似特徴情報選択部２２５に通知する。なお、範囲判定部２３０の利用可能範囲特定処理の詳細は、図３のステップ３１０の処理、図８及び図９で詳細を説明する。
【００５５】
類似波形選択部２２７は、範囲判定部２３０から母数データ１１２の利用可能部分を通知された場合、母数データ１１２の利用可能部分を統計量計算部２２８に入力する。
【００５６】
統計量計算部２２８は、類似波形選択部２２７から母数データ１１２の利用可能部分が入力された場合、母数データ１１２の利用可能部分の平均値及び標準偏差を算出し、算出した平均値及び標準偏差を予兆検知部２２９に入力する。
【００５７】
予兆検知部２２９は、統計量計算部２２８から入力された平均値を予測基準値１３１とし、当該入力された平均値に任意のパラメータαを用いて式（１）を計算することによって算出した値を予測閾値１３２として予兆検知画面１１００の表示データを生成する。
【数１】
2012153400.tif 000003
また、予兆検知部２２９は、予兆検知画面１１００の表示データを生成する場合、現在観測データ１００の観測値が予測閾値１３２を超えている部分を強調表示する表示データを生成する。なお、強調表示の詳細は図１１で説明する。
【００５８】
予兆検知部２２９は、生成した予兆検知画面１１００の表示データをＵ／Ｉ制御部２３１に入力する。
【００５９】
Ｕ／Ｉ制御部２３１は、予兆検知部２２９から入力された表示データを、ネットワーク２４２を介してクライアントＰＣ２５０に出力する。
【００６０】
なお、上述した各部の機能を実現するプログラムは一つのメモリに格納されている必要はなく、複数の計算機のメモリに分散して格納され、複数の計算機によって予兆検知システム２００が実現されてもよい。
【００６１】
また、各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、不揮発性半導体メモリ、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記憶デバイス、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の計算機読み取り可能な非一時的データ記憶媒体に格納することができる。
【００６２】
図３は、本発明の実施形態の予兆検知システム２１０による比較値算出処理のフローチャートである。
【００６３】
比較値算出処理は、予兆検知システム２１０のＣＰＵ２１１によって実行される。
【００６４】
まず、ＣＰＵ２１１は、観測データ収集部２２１として機能するプログラムを実行し、観測対象の観測データを収集し（３０１）、収集した観測データを観測情報ＤＢ２２２に格納する（３０２）。
【００６５】
ステップ３０１の処理では、ＣＰＵ２１１は、現在時刻の所定時間前の時刻から現在時刻までの観測データを現在観測データ１００として設定する。
【００６６】
次に、ＣＰＵ２１１は、特徴情報計算部２２３として機能するプログラムを実行し、現在観測データ１００の特徴情報を算出する（３０３）。ステップ３０３の処理では、特徴情報として現在観測データ１００の平均値をスライディングウィンドウ処理により算出するものとする。なお、スライディングウィンドウ処理は図６及び図７で詳細を説明する。
【００６７】
そして、ＣＰＵ２１１は、ステップ３０３の処理で算出された特徴情報を特徴情報ＤＢ２２４に格納する（３０４）。
【００６８】
次に、ＣＰＵ２１１は、類似特徴情報選択部２２５として機能するプログラムを実行し、現在時刻が母数データ１１２の再選択時刻に達しているか否かを判定する（３０５）。
【００６９】
ステップ３０５の処理で、現在時刻が母数データ１１２の再選択時刻に達していないと判定された場合、現在算出されている比較値を利用できるので、比較値算出処理を終了する。
【００７０】
ステップ３０５の処理で、現在時刻が母数データ１１２の再選択時刻に達していると判定された場合、ＣＰＵ２１１は、特徴情報ＤＢ２２２に格納された特徴情報のうち、ステップ３０４の処理で算出された現在観測データ１００の特徴情報と同一又は類似となる特徴情報を選択する（３０６）。
【００７１】
具体的には、ＣＰＵ２１１は、特徴情報ＤＢ２２２に格納された特徴情報のうち、現在観測データ１００の特徴情報から所定値の範囲にある特徴情報を選択し、選択した特徴情報の時刻を特定する。
【００７２】
ステップ３０６の処理では、ユーザによって設定される類似特徴量データ選択数（ｎ）個の特徴情報が選択される。
【００７３】
次に、ＣＰＵ２１１は、類似観測データ収集部２２６として機能するプログラムを実行し、ステップ３０６の処理で特定された時刻に対応する時間幅の過去観測データを過去類似データ候補として観測データＤＢ２２２から収集する（３０７）。
【００７４】
ステップ３０７の処理について具体的に説明する。
【００７５】
特徴情報ＤＢ２２２には、特徴情報計算部２２３によって現在観測データ１００に対して算出された特徴情報、及び、当該特徴情報の算出元の現在観測データ１００の時刻情報が格納される。
【００７６】
なお、観測データ収集部２２１が新たに観測値を収集するたびに特徴情報計算部２２３は現在観測データ１００の特徴情報を算出するので、観測データ収集部２２１が新たに観測値を収集するたびに特徴情報ＤＢ２２２に新たな特徴情報が格納される。
【００７７】
したがって、類似観測データ収集部２２６は、特徴情報ＤＢ２２２に格納された特徴情報の時刻情報から当該特徴情報を算出した現在観測データ１００の時間帯を特定できる。そして、類似観測データ収集部２２６は、観測データＤＢ２２２を参照し、特定した時間帯の観測データを過去類似データ候補として収集する。
【００７８】
次に、ＣＰＵ２１１は、類似波形選択部２２７として機能するプログラムを実行し、現在観測データ１００の観測値に対する各過去類似データ候補の観測値全体の類似度を算出する（３０８）。
【００７９】
ＣＰＵ２１１は、現在観測データ１００と過去類似データ候補との相関係数を類似度として算出する。具体的には、ＣＰＵ２１１は、式（２）を計算することによって、各過去類似データ候補の現在観測データ１００に対する類似度を算出する。
【数２】
2012153400.tif 000004
ｒは相関係数であり、ｘは現在観測データの観測値であり、ｙは過去類似データ候補の観測値であり、ｉ＝１〜ｉ＝ｎは現在観測データ及び過去類似データ候補の各時点を示す。
【００８０】
そして、ＣＰＵ２１１は、ｎ個の過去類似データ候補から類似度が高い順にｍ個の過去類似データ候補を過去類似データ１１１として選択し、各過去類似データ１１１の最終時刻から所定時間（母数データ取得範囲）の観測データを母数データ１１２として選択する（３０９）。
【００８１】
なお、ステップ３０９の処理で選択される過去類似データ１１１の数は、ユーザによって設定される母数データ選択数（ｍ）個である。
【００８２】
次に、ＣＰＵ２１１は、範囲判定部２３０として機能するプログラムを実行し、閾値設定範囲判定処理を実行する（３１０）。
【００８３】
閾値設定範囲判定処理は、各母数データ１１２として選択された母数データ取得範囲から、比較値を算出するために利用できる利用可能部分を特定する処理である。なお、閾値設定範囲判定処理は、図８及び図９で詳細を説明する。
【００８４】
次に、ＣＰＵ２１１は、統計量算出部２２８として機能するプログラムを実行し、各母数データ１１２に対して、ステップ３０９の処理で算出された類似度に基づいて重みを設定する（３１１）。
【００８５】
具体的には、ＣＰＵ２１１は、ステップ３０９の処理で算出された類似度が高い母数データ１１２ほど高い重みを設定する。
【００８６】
そして、ＣＰＵ２１１は、母数データ１１２の利用可能部分の最初の時刻を現在時刻に対応させて、母数データ１１２の利用可能部分の各時点の平均値を算出し、算出した平均値に基づいて母数データ１１２の利用可能部分の各時点の標準偏差を算出する統計量算出処理を実行する（３１２）。つまり、現在時刻から母数データ１１２の利用可能部分の時間分の予測基準値が算出される。
【００８７】
なお、ＣＰＵ２１１は、図６及び図７で説明するスライディングウィンドウ処理を実行して母数データ１１２の平均値を算出する。
【００８８】
次に、ＣＰＵ２１１は、予兆検知部２２９として機能するプログラムを実行し、ステップ３１２の処理で算出された母数データ１１２の利用可能部分の平均値及び標準偏差に基づいて式（１）を計算することによって、閾値を算出する（３１３）。つまり、ステップ３１３の処理では、現在時刻から母数データ１１２の利用可能部分の時間分の予測基準値に基づいて、当該時間分の予測閾値が算出される。
【００８９】
そして、ＣＰＵ２１１は、ステップ３１２の処理で算出された平均値を予測基準値１３１として表示し、ステップ３１３の処理で算出した閾値を予測閾値１３２として表示する予兆検知画面１１００の表示データを生成し、生成した表示データをＵ／Ｉ制御部２３１に入力し（３１４）、比較値算出処理を終了する。なお、Ｕ／Ｉ制御部２３１は、ネットワーク２４２を介して表示データをクライアントＰＣ２５０に送信し、クライアントＰＣ２５０は、表示データを受信すると、出力装置２５５に予兆検知画面１１００を表示する。
【００９０】
本実施形態では、ステップ３０９の処理で波形の類似度に基づいて過去類似データ１１１を選択する前に、特徴情報に基づいて過去類似データ候補をステップ３０６の処理で選択している。波形の類似度を算出する処理のＣＰＵ２１１への処理負荷が、特徴情報を算出する処理のＣＰＵ２１１への処理負荷よりも高いので、波形の類似度を算出する処理の実行回数を減少させれば、ＣＰＵ２１１への処理負荷も軽減できる。このため、本実施形態では、特徴情報に基づいて過去類似データ候補を選択することによって、波形の類似度を算出する観測データを減少させている。
【００９１】
図４は、本発明の実施形態の観測データＤＢ２２２に格納された観測データの説明図である。
【００９２】
観測データＤＢ２２２には、観測データ収集部２２１によって収集された観測データが格納される。
【００９３】
観測データは観測値と当該観測値が観測された時刻とを含むため、観測データＤＢ２２２には時刻情報及び当該時刻に観測された観測値が一つのレコードとして格納される。
【００９４】
図４は、観測データＤＢ２２２に格納されたレコードをグラフ化したものである。具体的には、図４では、観測データＤＢ２２２に格納されたレコードの時刻を横軸にプロットし、当該時刻の観測値を縦軸にプロットしている。
【００９５】
図５は、本発明の実施形態の特徴情報ＤＢ２２４の説明図である。
【００９６】
特徴情報ＤＢ２２４は、時刻２２４１、特徴情報（平均値）２２４２、曜日２２４３、及びプロセス名２２４４を含む。
【００９７】
時刻２２４１には、特徴情報を算出した現在観測データ１００が観測データ収集部２２１によって収集された時刻が登録される。特徴情報２２４２には、現在観測データ１００の平均値が登録される。曜日２２４３には、特徴情報を算出した現在観測データ１００が観測データ収集部２２１によって収集された曜日が登録される。プロセス名２２４４には、監視対象システム２００によって実行されるプロセスのうち現在観測データ１００を生成したプロセスの一意な識別子が登録される。
【００９８】
ここで、プロセス名２２４４の登録方法について説明する。
【００９９】
観測対象システム２００から収集される観測データは、観測値に対応する時点で観測対象システム２００によって実行されているプロセスの一意な識別子を含む。特徴情報計算部２２３は、現在時刻データ１００の平均値を算出し、算出した平均値を特徴情報２２４２に登録する場合、特徴条現在時刻データ１００となる観測データに含まれるプロセスの一意な識別子をプロセス名２２４４に登録する。
【０１００】
類似特徴情報選択部２２５は、図３に示すステップ３０６の処理で説明したように、特徴情報ＤＢ２２４の時刻２２４１及び特徴情報２２４２を参照し、過去の特徴情報のうち、現在観測データ１００の特徴情報から所定値の範囲にある特徴情報を選択する。このため、特徴情報ＤＢ２２４は、本質的には時刻２２４１及び特徴情報（平均値）２２４２を含んでいればよく、曜日２２４３及びプロセス名２２４４は付加的なものである。
【０１０１】
曜日２２４３及びプロセス名２２４４の利用方法について説明する。
【０１０２】
同じ曜日に収集された観測データ同士は、ある観測データと異なる曜日に収集された観測データとの関係よりも類似する傾向にある。例えば、月曜日に収集された観測データの類似度は、月曜日に収集された観測データと日曜日に収集された観測データとの類似度よりも高い傾向にある。
【０１０３】
さらに、同じプロセスによって生成された観測データ同士は、ある観測値と異なるプロセスによって生成された観測データとの関係よりも類似する傾向にある。
【０１０４】
例えば、類似特徴情報選択部２２５は、図３に示すステップ３０６の処理で、過去の特徴情報のうち、曜日２２４３に登録された曜日及びプロセス名２２４４に登録されたプロセス名の少なくとも一方が、現在観測データ１００の曜日及びプロセス名と一致する特徴情報を選択し、選択した特徴情報から現在観測データ１００の特徴情報と同一又は類似となる特徴情報を選択するようにしてもよい。
【０１０５】
これによって、予兆検知システム２１０は、現在観測データ１００と類似する可能性の高い過去の観測データを選択するので、選択される過去の観測データの数を減少させることができる。このため、予兆検知システム２１０は、ステップ３０８の処理の類似度算出処理の実行回数を減少させることができるので、ＣＰＵ２１１の処理負荷を軽減できる。
【０１０６】
また、統計量算出部２２８は、ステップ３１１の処理で母数データ１１２に対して重みを設定する場合、母数データ１１２の元になった過去類似データ１１１の曜日２２４３に登録された曜日及びプロセス名２２４４に登録されたプロセス名の少なくとも一方が、現在観測データ１００の曜日及びプロセス名と一致する母数データ１１２の重みを、曜日２２４３に登録された曜日及びプロセス名２２４４に登録されたプロセス名のいずれも、現在観測データ１００の曜日及びプロセス名と一致しない母数データ１１２の重みよりも高く設定してもよい。
【０１０７】
これによって、予兆検知システム２１０は、現在観測データ１００と類似する可能性の高い母数データ１１２の重みを高くして比較値を設定できるので、比較値の信頼度を高くすることができる。
【０１０８】
なお、統計量算出部２２８は、母数データ１１２の元になった過去類似データ１１１の曜日２２４３に登録された曜日及びプロセス名２２４４に登録されたプロセス名の両方が現在観測データ１００の曜日及びプロセス名と一致する母数データ１１２する母数データ１１２の重みを、母数データ１１２の元になった過去類似データ１１１の曜日２２４３に登録された曜日及びプロセス名２２４４に登録されたプロセス名の一方が、現在観測データ１００の曜日及びプロセス名と一致する母数データ１１２の重みよりも高く設定してもよい。
【０１０９】
次に、図６及び図７を用いてスライディングウィンドウ処理を説明する。
【０１１０】
図６は、本発明の実施形態のスライディングウィンドウ処理のフローチャートである。
【０１１１】
スライディングウィンドウ処理は、特徴情報計算部２２３として機能するプログラム、及び統計量計算部２２８として機能するプログラムに含まれる処理であり、ＣＰＵ２１１によって実行される。
【０１１２】
スライディングウィンドウ処理は、時刻ｔの所定時間前の時刻から時刻ｔまでの時間幅（スライディングウィンドウ幅）にある観測値の合計値を算出するための処理である。
【０１１３】
まず、ＣＰＵ２１１に時刻ｔの観測値ｄ（ｔ）が入力される（６０１）と、ＣＰＵ２１１は、観測データｄ（ｔ）をメモリ２１２上に保持する（６０２）。
【０１１４】
次に、ＣＰＵ２１１は、観測データに対して、観測値ｄ（ｔ）を含むようにスライディングウィンドウをスライド（移動）する（６０３）。
【０１１５】
次に、ＣＰＵ２１１は、ステップ６０３の処理で移動させたスライディングウィンドウ（現在のスライディングウィンドウ）内にある観測値の合計である現在の中間結果（Ｒ（ｔ））を算出する（６０４）。
【０１１６】
ここで、ステップ６０４の処理（中間結果算出処理）について説明する。
【０１１７】
ＣＰＵ２１１は、ステップ６０３の処理で移動させる前のスライディングウィンドウ内にある観測値のうち現在のスライディングウィドウから外れた除外観測値を特定する。ＣＰＵ２１１は、現在のスライディングウィンドウに追加された追加観測値を特定する。そして、ＣＰＵ６０１は、前回の中間結果から除外観測値を減算し、減算した値に追加観測値を加算することによって現在の中間結果を算出する。
【０１１８】
中間結果算出処理を図７を用いて説明する。
【０１１９】
図７は、本発明の実施形態の中間結果算出処理の説明図である。
【０１２０】
前回のスライディングウィンドウ処理で入力された時刻を図７に示す時刻ｔ−１とし、スライディングウィンドウ幅をΔｔとすると、現在のスライディングウィンドウから外れた時刻は時刻ｔ−Δｔ−１となり、除外観測値は観測値ｄ（ｔ−Δｔ−１）となる。また、追加観測値は観測値ｄ（ｔ）となる。よって、現在の中間結果（Ｒ（ｔ））は、式（３）を計算することによって算出できる。
【数３】
2012153400.tif 000005
なお、図７では、一つ前の中間結果を「３４３」であり、除外観測値が「２６」と特定され、追加観測値が「３３」が特定された場合、中間結果は、３４３−２６＋３３＝３５０となる。
【０１２１】
これによって、スライディングウィンドウ処理では、現在のスライディングウィンドウの合計値は、現在のスライディングウィンドウにあるすべての観測値を合計せずとも、一つ前のスライディングウィンドウの中間結果から除外観測値を減算する計算、及び当該減算値に追加観測値を加算する計算のみで、取得される。これによって、予兆検知システム２１０にかかる処理負荷を軽減することができる。
【０１２２】
次に、ＣＰＵ２１１は、ステップ６０４の処理で算出された中間結果をメモリ２１２上に保持し（６０５）、観測値のうち現在のスライディングウィドウから外れた除外観測値をメモリ２１２から破棄する（６０６）。
【０１２３】
次に、ＣＰＵ２１１は、ステップ６０４の処理で算出された中間結果に対して任意の演算Ｅを実行し、演算結果Ａ（ｔ）を出力し（６０８）、スライディングウィンドウ処理を終了する。
【０１２４】
ステップ６０８の処理の演算Ｅは、スライディングウィンドウ処理で算出する値によって変更されるものであり、平均値を算出する場合には演算Ｅは中間結果Ｒ（ｔ）をスライディングウィンドウ幅Δｔで除算する演算となる。
【０１２５】
なお、図７では、ステップ６０８の処理に関し、中間結果「３５０」をスライディングウィンドウ幅「１０」で除算し、スライディング幅の観測値尾の平均値「３５」を算出する例を示している。
【０１２６】
次に、閾値設定範囲判定処理を図８及び図９を用いて説明する。
【０１２７】
図８は、本発明の実施形態の閾値設定範囲判定処理のフローチャートである。
【０１２８】
閾値設定判定処理は、範囲判定部２３０として機能するプログラムに含まれる処理であり、ＣＰＵ２１１によって実行される。
【０１２９】
まず、ＣＰＵ２１１は、変数ｔ０に現在時刻を設定し、収集された母数データ１１２の最初の時刻を現在時刻に設定する（８０１）。そして、ＣＰＵ２１１は、母数データ１１２の変数ｔに設定された時刻から所定時間（Δｔ）の間の観測データを収集する（８０２）。この所定時間は、母数データ取得範囲よりも少ない時間である。そして、ＣＰＵ２１１は、変数ｔに変数ｔ０に設定された時刻を設定する（８０３）。
【０１３０】
次に、ＣＰＵ２１１は、変数ｔに設定された時刻が母数データ１１２の最終時刻以上であるか否かを判定する（８０４）。
【０１３１】
ステップ８０４の処理で、変数ｔに設定された時刻が母数データ１１２の最終時刻以上であると判定された場合、閾値設定範囲判定処理を実行する母数データ１１２が存在しないので、ＣＰＵ２１１は、変数ｔに設定された時刻を再選択時刻に設定し（８０７）、閾値設定範囲判定処理を終了する。なお、ステップ８０１の処理で母数データ１１２の最初の時刻が現在時刻に設定されているので、母数データ１１２の最終時刻は、現在時刻に母数データ取得範囲を加算した時刻となる。
【０１３２】
一方、ステップ８０４の処理で、変数ｔに設定された時刻が母数データ１１２の最終時刻よりも前であると判定された場合、ＣＰＵ２１１は、収集されたｍ個の母数データの同一時点ｔにおける観測値の分散を算出する（８０５）。
【０１３３】
具体的には、ＣＰＵ２１１は、収集されたｍ個の母数データの同一時点ｔの観測値の平均値を算出する。そして、ＣＰＵ２１１は、算出した平均値に基づいて同一時点ｔの分散を算出する。
【０１３４】
次に、ＣＰＵ２１１は、ステップ８０５の処理で算出された分散が閾値よりも大きいか否かを判定する（８０６）。
【０１３５】
ステップ８０５の処理で算出された分散が閾値よりも大きいと、ステップ８０６の処理で判定された場合、ｍ個の母数データ１１２における変数ｔの時刻の観測値は非類似となり、ｍ個の母数データ１１２の変数ｔの時刻よりも後の観測値が同一又は類似となることが担保できない。このため、ＣＰＵ２１１は、変数ｔに設定された時刻よりも後の母数データ１１２を再度選択するために、ＣＰＵ２１１は、ステップ８０７の処理で、変数ｔに設定された時刻を再選択時刻に設定し、閾値設定範囲判定処理を終了する。
【０１３６】
一方、ステップ８０５の処理で算出された分散が閾値以下であると、ステップ８０６の処理で判定された場合、ＣＰＵ２１１は、ステップ８０２の処理で収集された観測データのすべての時刻の観測値に対してステップ８０５及び８０６の処理が実行されたか否かを判定する（８０８）。具体的には、ＣＰＵ２１１は、変数ｔに設定された時刻が、変数ｔ０に設定された時刻にステップ８０２の処理で母数データ１１２の観測値を収集した所定時間に加算した時刻よりも大きいか否かを判定する。
【０１３７】
ステップ８０２の処理で収集された観測データのすべての時刻の観測値に対してステップ８０５及び８０６の処理が実行されていないと、ステップ８０８の処理で判定された場合、ＣＰＵ２１１は、変数ｔに設定された時刻を予め設定された時間（例えば１分）進めて、（８０９）、ステップ８０４の処理に戻る。
【０１３８】
一方、ステップ８０２の処理で収集された観測データのすべての時刻の観測値に対してステップ８０５及び８０６の処理が実行されたと、ステップ８０８の処理で判定された場合、ＣＰＵ２１１は、変数ｔ０に設定された時刻にステップ８０２の処理で母数データ１１２の観測値を収集した所定時間に加算した時刻を変数ｔ０に設定し（８１０）、ステップ８０２の処理に戻る。
【０１３９】
図９は、本発明の実施形態の閾値設定範囲判定処理の説明図である。
【０１４０】
図９では、ｍ個の母数データ１１２の同一時点の分散を分散データ９００として示す。分散データ９００では、分散が閾値よりも大きくなる時刻を時刻ｔ１と示す。したがって、母数データ１１２の最初の時刻ｔ０から時刻ｔ１までのデータが、比較値を算出するために母数データ１１２として利用可能な時間となり、また、類似特徴情報選択部２２５が現在観測データ１００の特徴情報と同一又は類似となる過去の特徴情報を選択する時刻が、時刻ｔ１となる。
【０１４１】
図１０は、本発明の実施形態の予兆検知パラメータ設定画面１０００の説明図である。
【０１４２】
予兆検知パラメータ設定画面１０００は、予兆検知システム２０によって比較値設定処理が実行される前に、クライアントＰＣ２５０の出力装置２５５又は予兆検知システム２１０の出力装置２１５に表示される画面である。
【０１４３】
予兆検知パラメータ設定画面１０００は、比較値設定処理で使用される各種パラメータのユーザの指定値の入力を受け付けるための画面であり、類似特徴情報選択数（ｎ）入力フィールド１００１、過去類似データ選択数（ｍ）入力フィールド１００２、特徴情報算出ウィンドウ幅（Δｔｆ）入力フィールド１００３、統計量算出ウィンドウ（Δｔｓ）入力フィールド１００４、及び閾値設定幅（α）入力フィールド１００５を含む。
【０１４４】
類似特徴情報選択数（ｎ）入力フィールド１００１は、類似特徴情報収集部２２６によって
特徴情報ＤＢ２２４から選択される特徴情報の数をユーザが指定するフィールドである。
【０１４５】
過去類似データ選択周（ｍ）入力フィールド１００２は、類似波形選択部２２７によって過去類似データ１１２として選択される観測データの数をユーザが指定するフィールドである。
【０１４６】
特徴情報算出ウィンドウ幅（Δｔｆ）入力フィールド１００３は、特徴情報計算部２２３によって特徴情報が算出される場合のスライディングウィンドウ幅をユーザが指定するフィールドである。
【０１４７】
統計量算出ウィンドウ（Δｔｓ）入力フィールド１００４は、統計量計算部２２８によって統計量が算出される場合のスライディングウィンドウ幅をユーザが指定するフィールドである。
【０１４８】
閾値設定幅（α）入力フィールド１００５は、予兆検知部２２９が予測閾値を算出する場合のパラメータ（α）をユーザが指定するフィールドである。
【０１４９】
これによって、予測基準値及び予測閾値を算出するための各種パラメータをユーザが設定できる。
【０１５０】
図１１は、本発明の実施形態の予兆検知画面１１００の説明図である。
【０１５１】
予兆検知画面１１００は、観測値、予測基準値、予測閾値、及び予兆検知領域を表示する画面であり、クライアントＰＣ２５０の出力装置２５５又は予兆検知システム２１０の出力装置２１５に表示される画面である。
【０１５２】
観測値、観測データ収集部２２１によって収集された各時刻の観測値である。図１１では、現在時刻が「１０：００：００」であるので、「１０：００：００」までの観測値が表示され、観測データ収集部２２１が新たな観測値を収集するたびに図１１に示す観測値は更新される。
【０１５３】
予測基準値は、統計量計算部２２８によって母数データ１１２の各時点の平均値である。また、母数データ１１２の利用可能時間（「１０：０４：００」）までの予測基準値が表示される。
【０１５４】
予測閾値は、予兆検知部２２９によって算出された閾値である。また、予測基準値と同じく、母数データ１１２の利用可能時間（「１０：０４：００」）までの予測閾値が表示される。
【０１５５】
予兆検知は、観測データが予測閾値の間の範囲にない区間を強調表示するものである。強調表示方法としては、当該区間の背景色を他の区間の背景色と異ならせ、当該区間の上方にアイコンを表示する。
【０１５６】
また、予兆検知部２３１は、観測データが予測閾値の間の範囲にないことを検出した場合、予兆検知画面１１００を表示している計算機（予兆検知システム２１０又はクライアントＰＣ２５０）にイベントとして表示するように通知してもよい。
【０１５７】
なお、本実施形態では、予兆検知部２３１は、観測データと予測閾値とを比較し、観測データが予測閾値内にあるか否かを判定したが、観測データと予測基準値とを比較してもよい。この場合、予兆検知部２３１は、観測データの観測値が予測基準値を基準に所定値以上大きいか、所定値以下小さい場合、ユーザに通知する。
【０１５８】
以上、本発明を添付の図面を参照して詳細に説明したが、本発明はこのような具体的構成に限定されるものではなく、添付した請求の範囲の趣旨内における様々な変更及び同等の構成を含むものである。
【産業上の利用可能性】
【０１５９】
本発明は、観測データと比較するための比較値を自動的に算出する比較値算出システムに適用できる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【国際調査報告】
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