(57)【要約】      （修正有）【課題】監視対象のデータが所望の状態になる時期を精度よく推定できるようにする推定装置を提供する。【解決手段】推定装置１０において、予測区間データ取得部１２０は、監視データ記憶部１１０が記憶している時系列の監視データを用いて、監視対象２０のｎ％予測区間の時間推移の推定結果を示すデータ（以下、予測区間データと記載）を生成する。推定時期出力部１３０は、予測区間データ、及び監視対象２０に対して設定された基準値を用いて、基準値がｎ％予測区間に入ると推定される時期を示すデータを生成し、この出力データを出力する。【選択図】図１
2020170304.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視対象の監視結果及びその監視時期を含む監視データを用いて生成されたデータであって、当該監視対象のｎ％予測区間の時間推移の推定結果を示す予測区間データを取得する予測区間データ取得部と、
前記予測区間データ、及び前記監視対象に対して設定された基準値を用いて、前記基準値が前記ｎ％予測区間に入ると推定される時期を示す出力データを生成して出力する推定時期出力手段と、
を備える推定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の推定装置において、
前記予測区間データ取得部は、前記監視データを用いて前記予測区間データを生成する推定装置。
【請求項３】
請求項２に記載の推定装置において、
複数の前記監視対象に対して前記監視データが生成されており、
前記予測区間データ取得部は、第１の前記監視対象に関する前記予測区間データを生成するときに、前記第１の監視対象に対する前記監視データ、及び前記第１の監視対象に対する類似度が基準を満たす第２の前記監視対象に対する前記監視データを用いる推定装置。
【請求項４】
請求項２又は３のいずれか一項に記載の推定装置において、
前記予測区間データ取得部は、ガウス過程を用いて前記予測区間データを生成する推定装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか一項に記載の推定装置において、
前記監視対象はレールの軌間又はレールの継ぎ目のギャップである推定装置。
【請求項６】
請求項５に記載の推定装置において、
同一の前記レールの互いに異なる前記監視対象に対して前記監視データが生成されており、
第１の前記監視対象の環境と、第２の前記監視対象の環境は類似度が基準を満たしており、
前記予測区間データ取得部は、前記第１の監視対象に関する前記予測区間データを生成するときに、前記第１の監視対象に対する前記監視データ、及び前記第２の前記監視対象に対する前記監視データを用いる推定装置。
【請求項７】
請求項１〜４のいずれか一項に記載の推定装置において、
前記監視対象は自動販売機における商品の在庫である推定装置。
【請求項８】
請求項７に記載の推定装置において、
前記自動販売機は複数種類の商品を販売しており、
前記ｎは前記商品の種類によって異なっている推定装置。
【請求項９】
請求項１〜４のいずれか一項に記載の推定装置において、
前記監視対象はＡＴＭ（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｔｅｌｌｅｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）における現金の残量である推定装置。
【請求項１０】
コンピュータが、
監視対象の監視結果及びその監視時期を含む監視データを用いて生成されたデータであって、当該監視対象のｎ％予測区間の時間推移の推定結果を示す予測区間データを取得し、
前記予測区間データ、及び前記監視対象に対して設定された基準値を用いて、前記基準値が前記ｎ％予測区間に入ると推定される時期を示す出力データを生成して出力する、推定方法。
【請求項１１】
コンピュータに、
監視対象の監視結果及びその監視時期を含む監視データを用いて生成されたデータであって、当該監視対象のｎ％予測区間の時間推移の推定結果を示す予測区間データを取得する機能と、
前記予測区間データ、及び前記監視対象に対して設定された基準値を用いて、前記基準値が前記ｎ％予測区間に入ると推定される時期を示す出力データを生成して出力する機能と、
を持たせるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、推定装置、推定方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
監視対象を精度よく監視するためには、監視対象のデータを精度よく解析することは重要である。例えば特許文献１には、流体の流量を制御する装置のメンテナンス指標に関する技術が開示されている。具体的には、この制御装置は、バルブの開度を制御することにより流体の流量を一定に保っている。そして、現在の開度と、バルブの開度と流体の流量の関係を近似した近似式と、現在の開度を用いて、バルブの開度を上限にしたと仮定した場合の流量を算出し、この流量をメンテナンスの判断指標とする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１８−１３６８４２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
監視対象を精度よく監視するためには、監視対象のデータが所望の状態になる時期を精度よく推定することは重要である。しかし、監視対象の変化状況にはばらつきがあるため、近似式を用いて上記した推定を行うと、推定結果の精度が要求された水準を満たさないことがあり得る。
【０００５】
本発明の目的は、監視対象のデータが所望の状態になる時期を精度よく推定することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明によれば、監視対象の監視結果及びその監視時期を含む監視データを用いて生成されたデータであって、当該監視対象のｎ％予測区間の時間推移の推定結果を示す予測区間データを取得する予測区間データ取得部と、
前記予測区間データ、及び前記監視対象に対して設定された基準値を用いて、前記基準値が前記ｎ％予測区間に入ると推定される時期を示す出力データを生成して出力する推定時期出力手段と、
を備える推定装置が提供される。
【０００７】
本発明によれば、コンピュータが、
監視対象の監視結果及びその監視時期を含む監視データを用いて生成されたデータであって、当該監視対象のｎ％予測区間の時間推移の推定結果を示す予測区間データを取得し、
前記予測区間データ、及び前記監視対象に対して設定された基準値を用いて、前記基準値が前記ｎ％予測区間に入ると推定される時期を示す出力データを生成して出力する、推定方法が提供される。
【０００８】
本発明によれば、コンピュータに、
監視対象の監視結果及びその監視時期を含む監視データを用いて生成されたデータであって、当該監視対象のｎ％予測区間の時間推移の推定結果を示す予測区間データを取得する機能と、
前記予測区間データ、及び前記監視対象に対して設定された基準値を用いて、前記基準値が前記ｎ％予測区間に入ると推定される時期を示す出力データを生成して出力する機能と、
を持たせるプログラムが提供される。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、監視対象のデータが所望の状態になる時期を精度よく推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１の実施形態に係る推定装置の機能構成を、推定装置の使用環境とともに示す図である。
【図２】推定装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】推定装置が行う処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】推定時期出力部が出力するデータを説明するためのグラフである。
【図５】第２の実施形態に係る推定装置の使用環境を説明するための図である。
【図６】図５の変形例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。
【００１２】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る推定装置１０の機能構成を、推定装置１０の使用環境とともに示す図である。推定装置１０は、監視対象２０のデータが所望の状態になる時期を推定する装置である。推定装置１０は、監視対象２０を監視するセンサ２２から監視データを取得する。監視データは、監視対象の監視結果及びその監視時期を含んでいる。
【００１３】
監視対象２０が複数ある場合、センサ２２は複数の監視対象２０のそれぞれに対して設けられている。そして監視データには、センサ２２を識別するセンサ識別情報が含まれている。
【００１４】
一例として、監視対象２０は、鉄道のレールの軌間又はレールの継ぎ目である。この場合、センサ２２は、レールの軌間を測定するセンサ、又はレールの継ぎ目を測定するセンサであり、例えばレールを走行する車両に搭載されている。センサ２２は、監視結果、その測定位置を特定する情報（以下、測定位置情報と記載）、及び測定日時を示す情報（以下、測定日時情報と記載）を監視データとして記憶装置に記憶させる。記憶装置は、例えば車両に搭載されている。そして推定装置１０は、この記憶装置に記憶されたデータを取得する。この取得方法は様々である。例えば推定装置１０はバッチ式で記憶装置からデータを取得してもよいし、リアルタイムで通信網を介して記憶装置からデータを取得してもよい。また、監視データは他の装置から取得されてもよい。なお、監視データは、過去の軌道変位、設備情報、通トン数、曲率半径、天気、及び気温の少なくとも一つを含んでいてもよい。
【００１５】
上記した記憶装置は推定装置１０の一部（すなわち後述する監視データ記憶部１１０）であってもよい。この場合、センサ２２は、車両に搭載された通信装置及び通信網を介して監視データを推定装置１０に送信する。
【００１６】
そして推定装置１０は、レールの軌間又はレールの継ぎ目が一定確率以上の確率で基準を満たさなくなる時期を推定する。
【００１７】
他の例として、監視対象２０は、自動販売機の商品の在庫又は売れた商品の数である。この場合、センサ２２は自動販売機に内蔵されており、監視結果すなわち商品の在庫又は売れた商品の数、その自動販売機を特定する情報（以下、自動販売機特定情報と記載）、及び測定日時情報を監視データとして記憶装置に記憶する。そして推定装置１０は、この記憶装置に記憶されたデータを取得する。この取得方法は様々であり、レールの例と同様にバッチ式又はリアルタイムであってもよい。本例における監視結果は、商品の残数であってもよいし、商品の有無であってもよい。そして推定装置１０は、一定確率以上の確率で商品の在庫が基準以下になる時期、例えば０になる時期を推定する。推定装置１０は、売れた商品の数が基準を超える時期を推定してもよい。
【００１８】
他の例として、監視対象２０はＡＴＭ（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｔｅｌｌｅｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）における現金の残量である。この場合、センサ２２はＡＴＭに内蔵されており、監視結果すなわち現金の通貨別の残量、そのＡＴＭを特定する情報（以下、ＡＴＭ特定情報と記載）、及び測定日時情報を監視データとして記憶装置に記憶する。そして推定装置１０は、この記憶装置に記憶されたデータを取得する。この取得方法は様々であるが、なるべくリアルタイムであるのが好ましい。そして推定装置１０は、通貨別に、その通貨の残量又は払出量について定められた基準値がｎ％予測区間に入ると推定される時期を推定する。なお、監視データは、時間別の客数、周りの環境、曜日、及び土日祝日の並びを含んでいてもよい。
【００１９】
他の例として、監視対象２０は、店舗又は電子商取引における、個別品目の商品残高及び商品消費数（売れた商品の数）の少なくとも一方であってもよい。この場合、監視データは自動販売機におけるデータと同様であってもよい。例えば監視データは、過去の消費数、周りの環境（天気、気温、及び立地の少なくとも一つ）を含んでいるのが好ましい。また監視データは周辺イベントの有無、棚割、及び商品の価格を含んでいてもよい。そして推定装置１０は、商品残高又は商品消費数について定められた基準値がｎ％予測区間に入ると推定される時期を推定する。
【００２０】
他の例として、監視対象２０は、製造機械であってもよい。この場合、監視データは、例えば過去の故障定義変数、使用時間、通過品数、温度、及び湿度を含んでいる。そして推定装置１０は、故障定義変数について定められた基準値がｎ％予測区間に入ると推定される時期を推定する。なお、故障定義変数は、設計時に設定された許容値である。
【００２１】
他の例として、監視対象２０は、コンピュータ（例えば携帯型の端末）で使用されるゲームの課金額であってもよい。この場合、監視データは、過去の課金額、利用人数、ゲーム内行動である。そして推定装置１０は、次の施策における課金額の予測区間推定処理、すなわち課金額の予測区間の幅の推定処理を行う。
【００２２】
他の例として、監視対象２０は、人間の健康診断結果であってもよい。この場合、監視データは、過去の検査結果、年齢、性別、身長、体重、睡眠の長さ、食事状況、及び運動の有無である。そして推定装置１０は、ある検査項目について定められた基準値がｎ％予測区間に入ると推定される時期を推定する。
【００２３】
他の例として、監視対象２０は、飲食店における必要人員数又は来客数であってもよい。この場合、監視データは、過去の来客数、席数、営業時間、周りの環境、天気、及び気温である。そして推定装置１０は、必要人員数又は来客数に関する基準値がｎ％予測区間に入ると推定される時期を推定する。
【００２４】
推定装置１０は、監視データ記憶部１１０、予測区間データ取得部１２０、及び推定時期出力部１３０を有している。
【００２５】
監視データ記憶部１１０は、センサ２２が生成した監視データを記憶している。センサ２２は定期的に測定、並びに監視データの生成及び送信を行っているため、監視データは、例えば時系列のデータとなっている。監視データがセンサ識別情報を含んでいる場合、センサ２２は、監視データに対応付けて、そのセンサ２２に対応する監視対象２０を特定する情報を記憶していてもよい。
【００２６】
監視データ記憶部１１０は、監視データを、さらにセンサ２２が監視対象２０の環境を特定するデータ（以下、環境データと記載）に紐付づけている。監視データ記憶部１１０は、環境データを監視データに紐づけて記憶していてもよいし、環境データの記憶場所を特定するデータを監視データに紐づけて記憶していてもよい。環境データは、例えば測定場所の気温や天候などの気象データを含んでいる。センサ２２が複数ある場合、各監視データに対応する環境データは、例えばセンサ識別情報を用いて特定される。
【００２７】
監視対象２０がレールの軌間又はレールの継ぎ目である場合、環境データは、測定場所の累積通過トン数、及び測定場所から基準距離（例えば１０ｍ）以内に位置する設備（例えば踏切や駅など）の種類を示すデータの少なくとも一つを含んでいてもよい。また、環境データは、レールの属性を示すデータを含んでいてもよい。この属性の一例はレールの種類及び曲率半径の少なくとも一方である。
【００２８】
また、監視対象２０が自動販売機や店舗における商品の在庫や販売数である場合、環境データは、自動販売機から基準距離（例えば１００ｍ）以内に位置する施設（他の自動販売機も含む）の種類を示すデータを含んでいてもよい。
【００２９】
予測区間データ取得部１２０は、監視データ記憶部１１０が記憶している時系列の監視データを用いて、監視対象２０のｎ％予測区間の時間推移の推定結果を示すデータ（以下、予測区間データと記載）を生成する。
【００３０】
この際、予測区間データ取得部１２０は、ガウス過程を用いるのが好ましい。この場合、予測区間データ取得部１２０は、ガウス過程回帰を行い、この回帰結果を用いて予測区間データを生成する。回帰結果は、横軸が時間を示しており、縦軸が対象となる事象が発生する確率を示している。そして予測区間データ取得部１２０は、この回帰結果を用いて予測区間データを生成する。
【００３１】
ガウス過程回帰を用いる場合、予測区間データを生成するための入力データは、上記した監視データの他に、監視データ記憶部１１０が記憶している環境データを含んでいてもよい。
【００３２】
上記ｎの値は、例えば推定装置１０のユーザによって推定装置１０に入力されるが、デフォルトで設定されていてもよい。デフォルトで設定される場合、上記ｎの値は例えば９５（％）であるが、これに限定されない。監視対象２０が複数種類ある場合、上記ｎの値は、監視対象２０の種類によって異なっていてもよい。例えば一つの自動販売機が複数種類の商品を販売している場合、上記ｎの値は商品の種類によって異なっていてもよい。ｎを大きくすることは、監視対象に不備が生じる可能性（例えば自動販売機において商品が欠品する可能性）を減らすことを意味するが、一方でメンテナンスの頻度（例えば自動販売機に商品を補充する頻度）も大きくなる。不備が許容されるか否かは監視対象の種類（例えば商品の種類）によって決まることが多い。このため、上記ｎの値を監視対象の種類によって異ならせると、メンテナンスの頻度が不必要に増大することを抑制できる。
【００３３】
推定時期出力部１３０は、予測区間データ、及び監視対象２０に対して設定された基準値を用いて、基準値がｎ％予測区間に入ると推定される時期を示すデータ（以下、出力データと記載）を生成し、この出力データを出力する。出力データは、例えばグラフ形式のデータを含んでいてもよいが、時期を示す文字列データであってもよい。出力データの出力先は例えばディスプレイであるが、プリンター、据置型の端末、又は携帯端末であってもよい。
【００３４】
図２は、推定装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。推定装置１０の主な構成は、集積回路を用いて実現される。この集積回路は、バス４０２、プロセッサ４０４、メモリ４０６、ストレージデバイス４０８、入出力インタフェース４１０、及びネットワークインタフェース４１２を有する。バス４０２は、プロセッサ４０４、メモリ４０６、ストレージデバイス４０８、入出力インタフェース４１０、及びネットワークインタフェース４１２が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ４０４などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。プロセッサ４０４は、マイクロプロセッサなどを用いて実現される演算処理装置である。メモリ４０６は、RAM（Random Access Memory）などを用いて実現されるメモリである。ストレージデバイス４０８は、ROM（Read Only Memory）やフラッシュメモリなどを用いて実現されるストレージデバイスである。
【００３５】
入出力インタフェース４１０は、推定装置１０を周辺デバイスと接続するためのインタフェースである。
【００３６】
ネットワークインタフェース４１２は、推定装置１０を、通信網を介してセンサ２２などの外部の装置に接続するためのインタフェースである。ネットワークインタフェース４１２が通信網に接続する方法は、無線接続であってもよいし、有線接続であってもよい。
【００３７】
ストレージデバイス４０８は、推定装置１０の各機能要素を実現するためのプログラムモジュールを記憶している。プロセッサ４０４は、このプログラムモジュールをメモリ４０６に読み出して実行することで、推定装置１０の各機能を実現する。また、ストレージデバイス４０８は監視データ記憶部１１０としても機能する。
【００３８】
図３は、推定装置１０が行う処理の一例を示すフローチャートである。まず推定装置１０のユーザは、処理対象となる監視対象２０を特定する情報（以下、監視対象特定情報と記載）を推定装置１０に入力する。また、推定装置１０のユーザは、ｎ％予測区間のｎの値、及び推定時期出力部１３０が用いる基準値を入力する（ステップＳ１０）。なお、ｎの値及び基準値がデフォルトで設定されており、推定装置１０がこのデフォルト値を用いる場合はｎ及び基準値の入力は省略される。
【００３９】
次いで推定装置１０の予測区間データ取得部１２０は、ユーザが入力した監視対象特定情報に対応する監視データを選択する（ステップＳ２０）。
【００４０】
ここで、予測区間データ取得部１２０は、処理対象となっている監視対象２０と環境が類似している監視対象２０における監視データも、併せて選択してもよい。具体的には、予測区間データ取得部１２０は、処理対象となっている監視対象２０に関し、ユーザが入力した監視対象特定情報に対応する環境データの少なくとも一項目の値を取得する。そして、予測区間データ取得部１２０は、取得した項目の値を用いて、項目別の基準範囲を定める。例えば予測区間データ取得部１２０は、取得した環境データの値を基準として上下に所定の幅（上側の幅と下側の幅は互いに同じであってもよいし異なっていてもよい）を設けることにより、基準範囲を設定する。そして項目の値が基準範囲を満たす（すなわち環境データの類似度が基準を満たす）監視対象２０（第２の監視対象２０）を選択し、選択した第２の監視対象２０に対応する監視データを選択する。
【００４１】
例えば監視対象２０がレールの軌間又はレールの継ぎ目のギャップの場合、第２の監視対象２０を選択する際に用いられる項目は、累積通過トン数を含んでいるのが好ましい。
【００４２】
次いで、予測区間データ取得部１２０は予測区間データを生成する（ステップＳ３０）。推定時期出力部１３０は、ステップＳ３０で生成された予測区間データ、及びステップＳ１０で入力された基準値を用いて出力データを生成し（ステップＳ４０）、生成した出力データを出力する（ステップＳ５０）。
【００４３】
図４は、推定時期出力部１３０が出力するデータを説明するためのグラフである。本図に示す例において、出力データは、監視対象のであるレールの変位、すなわちレール幅の変位の実測値の時間推移とともに、現在の日時以降において、レール幅の変位の予測値及び９５％予測区間が時間とともにどのように変化するか（すなわち予測区間データ）を示している。そして、推定時期出力部１３０は、９５％予測区間に基準値が入る日時を出力する。例えば基準値が−４．０ｍｍであった場合、推定時期出力部１３０が出力する日時は２０１７年１２月２５日前後になる。
【００４４】
以上、本実施形態によれば、推定装置１０は、監視対象２０のｎ％予測区間の時間推移の推定結果を示す予測区間データを生成する。そして、監視対象２０に対して設定された基準値がｎ％予測区間に入ると推定される時期、例えば監視対象２０をメンテナンスすべき時期を示す出力データを生成する。このため監視対象２０のデータが所望の状態になる時期を精度よく推定することができる。
【００４５】
（第２の実施形態）
図５は、第２の実施形態に係る推定装置１０の使用環境を説明するための図である。本実施形態において、推定装置１０は監視データ記憶部１１０を有しておらず、また、推定装置１０の予測区間データ取得部１２０は予測区間データを生成しない。その代わりに、データ処理装置３０が監視データ記憶部３１０及び予測区間データ生成部３２０を有している。データ処理装置３０は、例えばクラウド型の装置である。この場合、推定装置１０は端末として機能する。ただし、データ処理装置３０はこの例に限定されない。
【００４６】
監視データ記憶部３１０は第１の実施形態における監視データ記憶部１１０と同様の構成であり、予測区間データ生成部３２０は、第１の実施形態における予測区間データ取得部１２０の予測区間データ生成機能を有している。そして予測区間データ取得部１２０は、データ処理装置３０の予測区間データ生成部３２０から予測区間データを取得する。
【００４７】
なお、図６に示すように、推定装置１０は、予測区間データ生成部３２０が生成した予測区間データを記憶する予測区間データ記憶部１４０を有していてもよい。この場合、予測区間データ記憶部１４０は、監視対象特定情報に対応付けて、その監視対象特定情報に対応する予測区間データを記憶するのが好ましい。そして予測区間データ取得部１２０は、ユーザが入力した監視対象特定情報に対応する予測区間データを予測区間データ記憶部１４０から読み出す。
【００４８】
本実施形態によっても、第１の実施形態と同様の効果が得られる。
【００４９】
以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。
【符号の説明】
【００５０】
１０ 推定装置
２０ 監視対象
２２ センサ
３０ データ処理装置
１１０ 監視データ記憶部
１２０ 予測区間データ取得部
１３０ 推定時期出力部
１４０ 予測区間データ記憶部
３１０ 監視データ記憶部
３２０ 予測区間データ生成部
【図１】
2020170304.tif 000003
【図２】
2020170304.tif 000004
【図３】
2020170304.tif 000005
【図４】
2020170304.tif 000006
【図５】
2020170304.tif 000007
【図６】
2020170304.tif 000008