(57)【要約】【課題】応用性の高い因果モデルの推定を可能とする。【解決手段】判別対象から得られた説明変数および目的変数を含む計測データを入力して、説明変数と目的変数との間の関係性を示す一または複数の因果モデルを推定する因果モデル推定部と、目的変数についての予測または判別の性能を示す指標を用いて一または複数の因果モデルを評価し、当該評価の結果が所定の条件を満たす因果モデルを出力する評価部と、評価部が出力した因果モデルと評価の結果とを表示部に出力する編集部と、を備える。【選択図】  図１
2020194320.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
判別対象から得られた説明変数および目的変数を含む計測データを入力して、前記説明変数と前記目的変数との間の関係性を示す一または複数の因果モデルを推定する因果モデル推定部と、
前記目的変数についての予測または判別の性能を示す指標を用いて前記一または複数の因果モデルを評価し、当該評価の結果が所定の条件を満たす因果モデルを出力する評価部と、
前記評価部が出力した因果モデルと前記評価の結果とを表示部に出力する編集部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記編集部は、前記評価部が出力した因果モデルに対する編集を受け付け、
前記評価部は、前記編集部が受け付けた編集後の因果モデルと、当該編集後の因果モデルについての前記評価の結果とを表示部に出力する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記評価部は、前記編集部により編集された過去の因果モデルと当該因果モデルの評価の結果の推移を示す情報とを表示部に出力する、
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記評価部は、前記評価の結果の推移を示す情報の中から選択された過去の因果モデルと当該因果モデルの評価の結果とを表示部に出力する、
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記評価部は、前記評価の結果として前記指標が一定の基準値を満たす高指標の因果モデルを、前記所定の条件を満たす因果モデルとして出力する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
計測データを出力する判別対象から得られた説明変数と目的変数と製造IDとを含む前記計測データを入力して、前記説明変数と前記目的変数との間の関係性を示す一または複数の因果モデルを推定する因果モデル推定部と、
前記目的変数についての予測または判別の性能を示す指標を用いて前記一または複数の因果モデルを評価し、当該評価の結果が所定の条件を満たす因果モデルを出力する評価部と、
前記評価部が出力した因果モデルと前記評価の結果とを表示部に出力する編集部と、
前記モデル評価部から、前記評価の結果が所定の条件を満たす因果モデルと、当該因果モデルの入力となった計測データに含まれる製造IDとを取得し、前記判別対象から取得した計測データの中から、前記製造IDと同じ製造IDのデータを抽出し、前記所定の条件を満たす因果モデルとともに、表示部に出力するモデル活用部と、
を備えることを特徴とする予測判別システム。
【請求項７】
前記予測判別システムは、
前記判別対象から出力された計測データを蓄積する第１の装置と、
前記因果モデル推定部と前記評価部と前記編集部とを有した第２の装置と、
前記判別対象から出力された計測データを取得し、前記モデル活用部を有した第３の装置と、
前記編集部の出力先となる前記表示部を有する表示装置と、
前記モデル活用部の出力先となる出力装置とにより構成される、
ことを特徴とする請求項６に記載の予測判別システム。
【請求項８】
因果モデル推定部が、判別対象から得られた説明変数および目的変数を含む計測データを入力し、
前記因果モデル推定部が、前記説明変数と前記目的変数との間の関係性を示す一または複数の因果モデルを推定し、
評価部が、前記目的変数についての予測または判別の性能を示す指標を用いて前記一または複数の因果モデルを評価し、
前記評価部が、前記評価の結果が所定の条件を満たす因果モデルを出力し、
編集部が、前記評価部が出力した因果モデルと前記評価の結果とを表示部に出力する、
ことを特徴とする予測判別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、因果モデルの構築およびその応用技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
製造現場においては、生産効率向上のために、製造装置の故障を予測して事前にメンテナンスを行うことや、不良品の発生原因を早期に判別して対策を打つことが必要とされる。
【０００３】
こうした予測・判別のためのモデルは、回帰分析や判別分析などの統計的手法、ニューラルネットワークなどの機械学習の手法を用いて構築することが可能である。これらの手法では、入力変数として、製造装置やラインの設定パラメータ、センシングデータなどを受け取り、目的変数である判別結果・予測結果を出力するが、その判断根拠を明確化すべく、入力変数・目的変数間の関係性を表した因果モデルを構築し、これを活用して予測・判別を行うことが考えられている。
【０００４】
因果モデルの自動推定にはSGS（Spirts, Glymour and Scheines）アルゴリズムやパス解析などの手法が一般に知られており、データへの適合度が最大となるように因果モデルを自動推定することが可能である。ただし、データ数が少ない場合などは誤った因果モデルを推定することがある。そこで、製造現場に適用する際には、予め製造現場もしくはその構成要素に詳しい人（以降、ドメイン知識保有者）の判断をもとにモデルを修正する必要がある。こうしたモデルの自動推定とその結果に対する編集の機構は特許文献１などでも示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−２１７７１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら因果モデルの推定において、グラフ構造の推定そのものではなく、予測や判別といった応用を重視するとき、グラフ全体のデータへの適合度を指標として因果モデルを選択することは最良ではない。これはモデル全体のデータへの適合度が、必ずしも特定の目的変数について予測や判別の性能（以下、応用性指標）とは対応しないためである。応用性を高めるには、例えば、モデルにおいて目的変数と相関のない変数集合に関する部分グラフよりも目的変数に相関のある変数集合の部分グラフを重視する必要がある。
【０００７】
そこで本発明では、応用性の高い因果モデルの推定が可能な技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様にかかる情報処理装置は、判別対象から得られた説明変数および目的変数を含む計測データを入力して、前記説明変数と前記目的変数との間の関係性を示す一または複数の因果モデルを推定する因果モデル推定部と、前記目的変数についての予測または判別の性能を示す指標を用いて前記一または複数の因果モデルを評価し、当該評価の結果が所定の条件を満たす因果モデルを出力する評価部と、前記評価部が出力した因果モデルと前記評価の結果とを表示部に出力する編集部と、を備えることを特徴とする情報処理装置として構成される。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の一態様によれば、応用性の高い因果モデルが推定可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施例１における予測判別装置の概略構成図
【図２】実施例１における予測判別装置の処理フロー
【図３】実施例１におけるデータ形式
【図４】実施例１における因果モデルの仮説のセット
【図５】実施例１におけるモデル評価部102の概略構成図
【図６】実施例１における推定パラメータの例
【図７】実施例１におけるユーザ表示編集部103の例
【図８】実施例２における概略構成図
【図９】実施例２における概略構成図
【図１０】実施例３におけるデータ形式
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。以下の記載および図面は、本発明を説明するための例示であって、説明の明確化のため、適宜、省略および簡略化がなされている。本発明は、他の種々の形態でも実施する事が可能である。特に限定しない限り、各構成要素は単数でも複数でも構わない。
【００１２】
図面において示す各構成要素の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。
【００１３】
以下の説明では、「テーブル」、「リスト」等の表現にて各種情報を説明することがあるが、各種情報は、これら以外のデータ構造で表現されていてもよい。データ構造に依存しないことを示すために「ＸＸテーブル」、「ＸＸリスト」等を「ＸＸ情報」と呼ぶことがある。識別情報について説明する際に、「識別情報」、「識別子」、「名」、「ＩＤ」、「番号」等の表現を用いるが、これらについてはお互いに置換が可能である。
【００１４】
同一あるいは同様な機能を有する構成要素が複数ある場合には、同一の符号に異なる添字を付して説明する場合がある。ただし、これらの複数の構成要素を区別する必要がない場合には、添字を省略して説明する場合がある。
【００１５】
また、以下の説明では、プログラムを実行して行う処理を説明する場合があるが、プログラムは、プロセッサ（例えばＣＰＵ、ＧＰＵ）によって実行されることで、定められた処理を、適宜に記憶資源（例えばメモリ）および／またはインターフェースデバイス（例えば通信ポート）等を用いながら行うため、処理の主体がプロセッサとされてもよい。同様に、プログラムを実行して行う処理の主体が、プロセッサを有するコントローラ、装置、システム、計算機、ノードであってもよい。プログラムを実行して行う処理の主体は、演算部であれば良く、特定の処理を行う専用回路（例えばＦＰＧＡやＡＳＩＣ）を含んでいてもよい。
【００１６】
プログラムは、プログラムソースから計算機のような装置にインストールされてもよい。プログラムソースは、例えば、プログラム配布サーバまたは計算機が読み取り可能な記憶メディアであってもよい。プログラムソースがプログラム配布サーバの場合、プログラム配布サーバはプロセッサと配布対象のプログラムを記憶する記憶資源を含み、プログラム配布サーバのプロセッサが配布対象のプログラムを他の計算機に配布してもよい。また、以下の説明において、２以上のプログラムが１つのプログラムとして実現されてもよいし、１つのプログラムが２以上のプログラムとして実現されてもよい。
【実施例１】
【００１７】
ここでは、製造現場で用いられる機器、装置、工具の一例である切削加工機の磨耗が検知された環境にある場合を例に挙げるが、これに限らず、様々な対象物を検知対象、判別対象として適用することができる。また、以下では、図３に示すように、切削加工機が被削材を加工する都度、予測判別装置100は、当該切削加工機から繰り返し送信された５変数（（１）製造ID、（２）材質、（３）振動、（４）加工種別、（５）加工異常の有無）を含む計測データを受信し、当該計測データをデータ蓄積部111に記憶しているものとする。図３では、予測判別装置100は、製造IDが「ID−09」、「ID−05」等の様々な数や種類の切削加工機から計測データを受信し、蓄積していることを示している。また、例えば、「ID−09」から受信した計測データは、「鋼」を材質とする被削材を加工し、その時の振動が「小」（所定の閾値未満）、加工種別が「Type−A」（金属切削）であり、加工異常がなかったことを示している。さらに、予測判別装置100は、上記計測データから、上記（１）〜（４）を計測して、（５）加工異常の有無を判別するモデルを作成したいとする。このとき（１）〜（４）が説明変数であり、（５）が目的変数である。
【００１８】
図１に示すように、予測判別装置100は、データ蓄積部111と、因果モデル推定部101と、モデル評価部102と、ユーザ表示編集部103とを有して構成される。
【００１９】
データ蓄積部111は、ハードウェアとしては、例えば、HDD（hard Disk Drive）やSSD（Solid State Drive）等の一般的な記憶装置から構成され、上記計測データを記憶する。
【００２０】
因果モデル推定部101は、データ蓄積部111から計測データを読み出し、１または複数の因果モデルを推定する。モデル評価部102は、因果モデル推定部101が生成した因果モデルの中から、目的変数についての予測や判別についての性能を示す応用性指標が所定の基準値以上である高指標の因果モデルをユーザに提示する候補として評価する。
【００２１】
ユーザ表示編集部103は、因果モデル推定部101が推定した因果モデルの構造と、モデル評価部102が応用性指標を用いて性能を評価した結果を、LCD（Liquid Crystal Display）等のハードウェアとしては一般的な表示装置である表示部１１２に出力し、ユーザに提示する。因果モデル推定部101、モデル評価部102、ユーザ表示編集部103が行う具体的な処理については後述する。
【００２２】
予測判別装置100は、ハードウェアとしては、例えば、PC（Personal Computer）やサーバ等の一般的な情報処理装置により構成される。また、因果モデル推定部101、モデル評価部102、ユーザ表示編集部103は、プログラムの実行により実現される。例えば、予測判別装置100のCPU（Central Processing Unit）が、ROM（Read Only Memory）からプログラムを読み出して実行することにより、因果モデル推定部101、モデル評価部102、ユーザ表示編集部103の機能が実現される。上記プログラムは、USB(Universal Serial Bus)メモリ等の記憶媒体から読み出されたり、ネットワークを介した他のコンピュータからダウンロードする等して、予測判別装置100に提供されてもよい。なお、本実施例では、表示部112は、予測判別装置100ではない外部に設けられている場合を例示しているが、予測判別装置100が表示部112を有していてもよい。
【００２３】
続いて、本実施例における処理を、図２のフローチャートに沿って説明する。
【００２４】
step201:
因果モデル推定部101は、データ蓄積部111から計測データを読み出して取得する。
【００２５】
step202:
因果モデル推定部101は、データ蓄積部111から読み出した計測データを入力データとして、因果モデルを推定する。この際、一または複数のモデルを仮説として生成する。因果モデルは変数間の関係性を明示したモデルであり、変数に対応するノードを用意して関係のあるものをリンクで結んだグラフ構造として可視化されるものと定義することができる。具体的にはベイジアンネットワークやマルコフネットワークなどを用いることができる。また、因果モデルの推定手法としては例えばSGS（Spirtes, Glymour and Scheines）アルゴリズムを用いることができる。例えばSGSであれば、特定ノード間における独立性検定の閾値を操作して異なる因果モデルを得ることが出来る。またMDL（Minimum Description Length）等の指標を最大化するモデルを得たうえで、リンクの有無をランダムに変更することで、複数の仮説を生成しても良い。この結果、例えば、図４に示すような因果モデルのセットが推定される。図４では、一例として、(a)〜(d)の４つの因果モデルが推定されたことを示している。
【００２６】
step203：
モデル評価部102は、step1で生成された一または複数の因果モデルを、応用性指標を用いて評価し、ユーザに提示する候補とする。
【００２７】
モデル評価部102の構成を図５に示す。図５に示すように、モデル評価部102は、データ分割部201と、学習部202と、テスト部203と、統合評価部204とを有して構成される。
【００２８】
データ蓄積部111から与えられた入力データをそのまま評価用のデータとして入力した場合、因果モデルの推定に用いたデータと評価に用いるデータが重複し、かつ一度の評価しか行えないため、頑健な評価ができない。そこで、データ分割部201は、入力データを学習データとテストデータに分割し、学習部202では学習データを用いて学習を行い、テスト部203ではテストデータを用いたテストを行う。これをデータの分割の方法を変えながら繰り返し、統合評価部204は、学習データおよびテストデータのそれぞれについて評価を行い、これらのデータを統合した全体の評価を行う。この構成によって、頑健な評価が可能となる。
【００２９】
ここで学習部202では、モデルの構造は保存したままで、分割の方法を変えたデータを因果モデルに入力し、そのパラメータを推定しなおす。例えば、学習部202は、図６に示すようなパラメータを計算できる。ここでは、一例として、因果モデルはベイジアンネットワークで表現され、パラメータは確率として求まるものとしている。また、図６では、一例として、図４(a)に示した因果モデルについてのパラメータを推定する場合を示している。図６では、製造ID、材質、加工種別、振動、加工異常をそれぞれA、B、C、D、Eとして、推定されたパラメータである確率P(A)、P(B|A)、P(C|A)、P(D|B)、P(E|B,C)の分布を表で示している。パラメータの推定には、一般的に、最尤推定やEAP(Expected A Posteriori)推定を用いることができる。最尤推定によってパラメータP(A)を推定する場合であれば、データにおいて出現するA（製造ID）のそれぞれの出現回数を求めて、その総和で割ることで求められる。例えばID−05が15回、ID−09が15回それぞれ出現する場合、総和は30であり、それぞれの確率P(A)は15/30=0.5となる。学習部202は、このような推定を、step1で生成されたすべての因果モデルについて実行する。
【００３０】
さらに、テスト部203では、学習部202で推定されたパラメータを用いて、テストデータの入力変数（この場合は加工異常を除いた４変数）から目的変数（この場合は加工異常）を予測するテストを実施する。推定されたパラメータを用いて、目的変数の予測を行う手法としては、グラフ構造が大きい場合でも効率的な推定が可能であるジョインツリー・アルゴリズムなどが知られている。
【００３１】
統合評価部204では、例えば応用性指標として判別精度指標の一つであるAccuracyやf−measureを用いて、因果モデルの評価を行うことができる。上記のデータ分割部201→学習部202→テスト部203→統合評価部204で行う処理の流れを、step202で生成された各モデルに対して実施する。最後に、統合評価部204は、応用性指標が最も高く、最良となる因果モデルを選択する。本実施例では、統合評価部204は、応用性指標が最良となる因果モデルを選択しているが、応用性指標が所定の条件として基準値を満たす高指標の一または複数の因果モデルを選択してもよい。これにより、一定の水準を満たす因果モデルを候補として選択することができる。当該基準値は、計測データの種類や要求される評価精度に応じて定めればよい。
【００３２】
Step204:
ユーザ表示編集部103は、統合評価部204が選択した因果モデルの構造と応用性指標による性能評価を提示する。例えば図７に示すように、ユーザ表示編集部103は、因果モデル701と評価結果702を表示部112に表示する。図７では、ユーザ表示編集部103が、図４(a)に示した因果モデルのモデル名と応用性指標の値（精度：60%）を表示部112に表示していることを示している。
【００３３】
Step205:
ここで、ドメイン知識保有者であるユーザが、表示された因果モデルの構造をチェックして、編集の必要がないと判断し、編集を終了する場合、予測判別装置100は、表示部112あるいはキーボードやマウス等の予測判別装置100に接続された他の入力装置を介して、編集終了ボタン711の押下を受け付ける。ユーザ表示編集部103は、編集終了ボタン711の押下が受け付けられたか否かを判定し、編集終了ボタン711の押下が受け付けられたと判定した場合（Step205;Yes）、処理を終了させる。一方、ユーザ表示編集部103は、編集終了ボタン711の押下が受け付けられていないと判定した場合（Step205;No）、S206に進む。
【００３４】
Step206:
ユーザ表示編集部103は、編集終了ボタン711の押下が受け付けられていないと判定した場合（Step205;No）、編集の必要がある可能性があると判断し、そのまま待機する。ユーザ表示編集部103は、予測判別装置100が、ユーザから編集が必要であることを示す操作（例えば、リンクの削除ボタン712やリンクの追加ボタン713の押下）を受け付けたと判定した場合、表示されている因果モデル701のリンクを繋ぎ変えて構造を変更することができる。例えば、表示部112に表示された図４(a)に示す因果モデル701が、上記操作により、図４(b)のように編集される。
【００３５】
ここで、ユーザへの表示や編集は、必ずしも図７に示したように行う必要はなく、テキストベースでの編集も考えられる。例えば、ユーザ表示編集部103が、「加工種別が材質に影響を与えると考えますか？」というような2択質問文を生成して表示部112に出力し、否定を意味する「いいえ」が入力されたと判定した場合に、上記のように因果モデルを変更する方法が考えられる。
【００３６】
その後、Step202に戻って、予測判別装置100は、以降の処理を繰り返し実行する。編集された後のStep202では、因果モデル推定部101は、ユーザにより編集された因果モデルをもとに新たにモデルの仮説を作成し、編集前のStep202で生成された仮説へと追加する。例えば、因果モデル推定部101は、ユーザによる変更を遵守して、他の変数間リンクの有無をランダムに変更するなどといった生成方法が考えられる。単に、因果モデル推定部101が、ユーザによる編集結果を、これまでの仮説のセットへと追加するだけでも良い。
【００３７】
編集された後のStep203では、編集された後のStep202で作成されたモデルの仮説のセットについて、モデル評価部102が評価を実施する。ここで、モデル評価部102は、既に評価したモデルを記憶しておき、以前に評価していないモデルについてのみ評価を行うことで、評価にかかる手間を削減しても良い。
【００３８】
編集された後のStep204では、ユーザ表示編集部112は、編集された後のStep203での評価結果をもとに、ユーザの編集による応用性指標の変化をユーザへと提示する。例えば、ユーザ表示編集部112は、図７の編集履歴705のように、これまでの編集過程で作成・評価されたモデルの精度の推移を一覧表示する。図７では、ユーザ表示編集部112は、編集履歴705として、表示中の因果モデルを含めて過去5回の応用性指標による因果モデルの指標の変化を時系列に表示していることを示している。また、表示中の5回目の因果モデル701についての評価が、前回（4回目）の評価よりも低いため、ユーザが、編集履歴705のグラフにおいて4回目の評価値7051を選択すると、ユーザ表示編集部112は、当該回目における情報を表示するポップアップ画面706を表示する。ポップアップ画面706には、当該回目における因果モデル7061および評価結果7062が表示され、当該回目に戻る場合は、ボタン714を押下する。この場合、ユーザ表示編集部112は、当該回目の因果モデルおよび評価結果を、現在表示している因果モデルおよび評価結果から切り替えてメイン画面に表示する。過去のデータは、図２に示した処理を行う都度、データ蓄積部1011に記憶され、ユーザ表示編集部112が、図７を表示するタイミングで、その時点で記憶されている因果モデルおよび評価結果を履歴として表示すればよい。
【００３９】
このように、ユーザ表示編集部112は、現在表示されている因果モデル701に対して編集を行うだけでなく、過去のモデルに遡って編集をやり直すこともできる。
【００４０】
編集された後のStep205では、ユーザはこれまでの情報をもとに、自分の編集の正否を検討し、満足であれば編集を終了する。ユーザ表示編集部103は、上記Step205と同様、ユーザから、編集終了ボタン711の押下が受け付けられたと判定した場合（Step205;Yes）、処理を終了させる。一方、ユーザ表示編集部103は、編集終了ボタン711の押下が受け付けられていないと判定した場合（Step205;No）、S206に進む。
【００４１】
このように、所望の因果モデルが得られなかった場合でも、ドメイン知識保有者は、因果モデルの編集を容易に行うことができる。さらに、ドメイン知識保有者がどのように因果モデルを変更すべきか判断できない場合でも、過去の編集履歴を参照することにより、応用性の高い因果モデルへの編集が可能となり、より応用性の高いモデルを作成することができる。
【実施例２】
【００４２】
実施例２として、実施例１で作成したモデルをさらに、製造現場に適用可能とした例を図８、９に示す。実施例２における予測判別装置800は、モデル活用部104を有している点で、実施例１における予測判別装置100とは異なっている。また、予測判別装置800には、モデル活用部104から得られたデータを出力するための結果出力部113が接続され、計測データの出力元となる装置群114（装置114a、装置114b、装置114c）に接続されている。
【００４３】
図８では、モデル活用部104が予測判別装置800に含まれる構成を示したが、例えば、図９に示すように、予測判別装置800（第２の装置）とは別の他の装置として構成してもよい。図９では、モデル活用部104がモデル活用装置902（第３の装置）に含まれるように構成されている。さらに、データ蓄積部111がモデル活用装置901（第１の装置）に含まれるように構成され、結果出力部113についても結果出力装置903（出力装置）に含まれるように構成されている。これらは、必要に応じて一または複数を予測判別装置800に含めることができる。図９のような構成とすることにより、モデルの評価と活用とを安定した環境で両立して実行することができる。例えば、モデル評価部102の処理とモデル活用部104の処理とが異なる装置で実行されるため、各装置における処理負荷を軽減することができ、より低スペックの装置でこれらの機能を実現することができる。また、表示部112と結果出力部113とが異なる別の装置として構成されるので、モデルの評価結果を編集するユーザとモデルを活用するユーザとがネットワークを介した異なる環境にある場合であっても本システムを適用することができる。
【００４４】
以下では、実施例１のStep205の編集終了後に、ユーザ表示編集部112が、因果モデルをモデル活用部104に出力して活用される例を示している。
【００４５】
モデル活用部104では、装置群114から計測データを取得し、モデル評価部102から、統合評価部204が選択した応用性指標が所定の条件として基準値を満たす高指標の因果モデル（例えば、応用性指標が最良となる因果モデル）と、当該因果モデルの入力となった計測データに含まれる製造IDとを取得する。モデル活用部104は、装置群114から受け取った計測データの中から、上記製造IDと同じ製造IDのデータを抽出し、上記基準値を満たす因果モデル（例えば、最良となる因果モデル）とともに、結果出力部113に出力する。
【００４６】
結果出力部113では、モデル活用部104から受け取った因果モデルと製造IDとを含む結果を記憶装置に記憶したり、表示装置や音声出力装置等の出力装置にこれらの情報を提示する。これにより、評価が最も高い因果モデルを活用する因果モデルとして決定し、その因果モデルに入力して評価したときの計測データの内容を把握することができる。また、実施例１では、加工異常が判別された場合は、アラームをあげるなどの措置が考えられるが、本実施例では、結果出力部113が出力する製品IDにより、アラームがあがった製品を把握することができる。
【００４７】
さらに、因果モデルを活用している間についても、データ蓄積部111は装置群114から取得した計測データを蓄積しており、新たに蓄積した計測データを含めて因果モデル推定部101に入力し、モデルの再学習を行う。これにより、因果モデル推定部101は、随時蓄積される最新の計測データを用いて因果モデルを評価し、モデル活用部104は、新たな因果モデルを最も評価の高い因果モデルとして取得し、活用することができる。この場合、因果モデル推定部101は、学習パラメータの再推定だけを行うか、構造の再推定を含めて行うか、さらにはドメイン知識保有者による編集も行うかは、使用環境等に応じて定めればよい。
【実施例３】
【００４８】
実施例１および２では現在の状態の判別の例を示したが、同様に未来の予測を行うこともできる。例えば、計測データが、データ蓄積部111に図１０に示すように時系列に蓄積されている場合を考える。図１０では、時刻tn、tn−1、tn−2…というように、過去から現在までの計測データが記憶されていることを示している。学習部202は、このように蓄積された計測データを入力して、現在（例えば、tn−1時点）の説明変数からその後の時点（例えば、tn時点）の目的変数を予測する因果モデルを生成する。このように、目的変数を故障の有無とし、入力変数を故障発生時よりも過去のセンサや設定の値として学習を行えば、過去の状態から未来の状態を予測するモデルを構築可能である。
【実施例４】
【００４９】
また、予測判別装置を用いて装置などの正常・異常を判別する場合、必ずしも異常のデータを必要としない。例えば装置の各種パラメータと特定箇所の振動値が計測でき、振動値が装置の異常に関連していることはわかっているとする。このとき、正常時の振動値のデータしか得られなくても、正常時の振動値を判別するモデルを作っておくことは可能である。活用時には、このモデルを用いて、振動値以外のデータから振動値を予測し、実際の振動値との差異を求め、差異が特定の閾値を超えたときに、異常な振動として検知することができる。
【００５０】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。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、メモリや、ハードディスク、SSD（Solid State Drive）等の記録装置、または、ICカード、SDカード、DVD等の記録媒体に置くことができる。 
【符号の説明】
【００５１】
100…予測判別装置、101…因果モデル推定部、102…モデル評価部、201…データ分割部、202…学習部、203…テスト部、204…統合評価部、103…ユーザ表示編集部、104…モデル活用部、111…データ蓄積部、112…表示部
【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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