(57)【要約】【課題】稀な入力パターン、あるいは、未学習の入力パターンが発生した場合であっても、高精度な通信障害の予測処理を実行する通信状況予測装置を実現する。【解決手段】無線状況予測装置１００では、予測誤差分布および予測値に基づいて、将来時刻において通信障害が発生する可能性を示すリスク値を取得するので、取得したリスク値に基づいて、将来時刻において通信障害が発生する可能性を適切に把握することができる。また、無線状況予測装置１００では、リスク値を連続値、あるいは、多値データとして取得できるため、従来技術のような通信障害の発生の有無を示す２値データによる判定処理に比べて、遙かに精度のよい予測処理を実現できる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
現時刻において入力されている通信品質データの時系列パターンから、所定の時刻後の前記通信品質データの予測値を取得する予測値取得部と、
前記予測値取得部により取得された前記通信品質データの予測値と、当該予測値の真値との差である予測誤差値の分布である予測誤差分布を取得する予測誤差分布取得部と、
前記予測誤差分布および前記予測値に基づいて、将来時刻において通信障害が発生する可能性を示すリスク値を取得するリスク値取得部と、
を備える通信状況予測装置。
【請求項２】
通信品質を示すデータである通信品質データの時系列パターンの発生頻度の稀少度合いを示すレアリティ値を取得するレアリティ取得部をさらに備え、
前記予測誤差分布取得部は、
前記レアリティ値に基づいて複数のクラスを決定し、決定したクラスごとに、前記予測誤差分布を取得し、
前記リスク値取得部は、
前記予測値と前記レアリティ値に基づいて決定されたクラスに対応する前記予測誤差分布とに基づいて、将来時刻において通信障害が発生する可能性を示すリスク値を取得する、
請求項１に記載の通信状況予測装置。
【請求項３】
前記通信品質データの前記時系列パターンの発生パターンと、当該時系列パターンが発生した後の将来時刻の前記通信品質データとを用いて学習処理を実行する学習部と、
前記学習部により取得された前記通信品質データの前記時系列パターンの発生パターンを含むレアリティ算出用データセットと、当該時系列パターンが発生した後の所定の時刻後である将来時刻の前記通信品質データを含むラベルデータセットとを含む学習済みデータを記憶する記憶部と、
をさらに備え、
前記レアリティ取得部は、現時刻において取得される前記通信品質データの前記時系列パターンと、前記レアリティ算出用データセットに含まれる前記通信品質データの複数の前記時系列パターンとのノルムをそれぞれ算出し、算出したノルムのうちの最小値を前記レアリティ値として取得する、
請求項２に記載の通信状況予測装置。
【請求項４】
前記予測誤差分布取得部は、
所定の時間における前記レアリティ値の頻度分布を取得することで、レアリティ分布データを取得し、
取得した前記レアリティ分布に含まれるレアリティ値を所定数のクラスに分類するための閾値群を取得する、
請求項２または３に記載の通信状況予測装置。
【請求項５】
前記予測値取得部により取得された前記通信品質データの予測値と、当該予測値の真値との差である予測誤差値を取得する減算部をさらに備え、
前記予測誤差分布取得部は、
前記予測誤差値を、当該予測誤差値を取得するときに用いた前記通信品質データの前記時系列パターンの前記レアリティ値および前記閾値群に基づいて、決定されるクラスに分類し、分類された当該クラスごとに予測誤差値の予測誤差分布データを取得し、
前記時系列パターンの前記レアリティ値により決定されたクラスに対応する前記予測誤差分布データの中心を前記予測値に設定したときに、前記通信品質データの要求基準値以下の領域を積分した値を前記リスク値として取得する、
請求項から４のいずれかに記載の通信状況予測装置。
【請求項６】
前記予測誤差分布取得部は、
分類されたクラスごとの予測誤差分布データを、当該クラスに属する予測誤差値の平均値と分散値により決定される正規分布に設定する、
請求項５に記載の通信状況予測装置。
【請求項７】
第１学習予測部と、
第２学習予測部と、
を備える通信状況予測装置であって、
前記第１学習予測部は、
通信品質データの時系列パターンの発生パターンと、当該時系列パターンが発生した後の将来時刻の前記通信品質データとを用いて学習処理を実行する第１学習部と、
前記第１学習部により取得された前記通信品質データの前記時系列パターンの発生パターンを含むレアリティ算出用データセットと、当該時系列パターンが発生した後の所定の時刻後である将来時刻の前記通信品質データを含むラベルデータセットとを含む学習済みデータを記憶する第１記憶部と、
通信障害の発生の予測判定処理を行う第１予測判定処理部であって、
現時刻において入力されている前記通信品質データの時系列パターンから、所定の時刻後の前記通信品質データの予測値を取得する第１予測値取得部と、
前記予測値取得部により取得された前記通信品質データの予測値と、当該予測値の真値との差である予測誤差値の分布である予測誤差分布を取得する第１予測誤差分布取得部と、
前記予測誤差分布および前記予測値に基づいて、将来時刻において通信障害が発生する可能性を示すリスク値を取得する第１リスク値取得部と、
を含む前記第１予測判定処理部と、
を備え、
前記第２学習予測部は、
通信品質データの前記時系列パターンの発生パターンと、当該時系列パターンが発生した後の将来時刻の前記通信品質データとを用いて学習処理を実行する第２学習部と、
前記第２学習部により取得された前記通信品質データの前記時系列パターンの発生パターンを含むレアリティ算出用データセットと、当該時系列パターンが発生した後の所定の時刻後である将来時刻の前記通信品質データを含むラベルデータセットとを含む学習済みデータを記憶する第２記憶部と、
通信障害の発生の予測判定処理を行う第２予測判定処理部であって、
現時刻において入力されている前記通信品質データの時系列パターンから、所定の時刻後の前記通信品質データの予測値を取得する第２予測値取得部と、
前記予測値取得部により取得された前記通信品質データの予測値と、当該予測値の真値との差である予測誤差値の分布である予測誤差分布を取得する第２予測誤差分布取得部と、
前記予測誤差分布および前記予測値に基づいて、将来時刻において通信障害が発生する可能性を示すリスク値を取得する第２リスク値取得部と、
を含む前記第２予測判定処理部と、
を備え、
前記第１学習予測部は、
（１）第２学習予測部が前記予測判定処理を実行しているときに、前記学習処理を実行し、
（２）第２学習予測部が前記学習処理を実行しているときに、前記予測判定処理を実行する、
通信状況予測装置。
【請求項８】
現時刻において入力されている通信品質データの時系列パターンから、所定の時刻後の前記通信品質データの予測値を取得する予測値取得ステップと、
前記予測値取得ステップにより取得された前記通信品質データの予測値と、当該予測値の真値との差である予測誤差値の分布である予測誤差分布を取得する予測誤差分布取得ステップと、
前記予測誤差分布および前記予測値に基づいて、将来時刻において通信障害が発生する可能性を示すリスク値を取得するリスク値取得ステップと、
を備える通信状況予測方法。
【請求項９】
請求項８に記載の通信状況予測方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、無線通信の通信状況、通信状態の予測処理の技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
工場等の狭空間では工作機械・製品・作業員等の移動に伴う伝搬環境の変化や、複数の無線アプリケーション間の干渉等により想定外の通信品質（ＱｏＳ：Ｑｕａｌｉｔｙ  ｏｆ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）低下が発生し、生産性が低下してしまう。
【０００３】
そのため、ＱｏＳの極端な劣化（通信障害）が発生する前に回避行動をとることが必要となり、その実現には通信障害発生の予測が必要となる。通信障害の予測により，例えば以下のような対策を講じることで、生産性の低下を未然に防止できる。
（１）ある無線端末の通信リンクにおいて通信障害の予兆が検知された場合に、同じ無線チャネルを利用している他無線端末の停止や利用帯域の変更を行うことにより伝送スループットの低下を未然に防止する。
（２）ある通信リンクで通信障害の予兆が検知された場合に、干渉の原因となっている端末の帯域制限を自動的に行い、伝送スループットの低下や大きなレイテンシの発生等を未然に防止する。
【０００４】
例えば、特許文献１、２には、過去の情報に基づいて、将来時刻の通信品質の予測を行う技術の開示がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１６−９１２７１号公報
【特許文献２】特開２０１７−５４７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１、２の技術を通信障害の予兆検知に用いる場合、予測値が所要ＱｏＳ値を満たすか否かの２択の判定を行う、あるいは、所要ＱｏＳ値と予測値との類似度合い（例えば、所要ＱｏＳ値と予測値とのユークリッド距離）により通信障害の危険性を定量化し判定する等の方法が考えられる。このように過去情報に基づいた予測を行う場合、必然的に頻出の入力パターンについては精度良く予測できるが、稀な入力パターン、あるいは、未学習の入力パターンについては予測精度が劣化する。このため、上記のような技術を用いた場合、通信障害の不検出・誤検出を招くことになり問題となる。
【０００７】
そこで、本発明は上記課題に鑑み、稀な入力パターン、あるいは、未学習の入力パターンが発生した場合であっても、高精度な通信障害の予測処理を実行する通信状況予測装置、通信状況予測方法、および、プログラムを実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、第１の発明は、予測値取得部と、予測誤差分布取得部と、リスク値取得部と、を備える通信状況予測装置である。
【０００９】
予測値取得部は、現時刻において入力されている通信品質データの時系列パターンから、所定の時刻後の通信品質データの予測値を取得する。
【００１０】
予測誤差分布取得部は、予測値取得部により取得された通信品質データの予測値と、当該予測値の真値との差である予測誤差値の分布である予測誤差分布を取得する。
【００１１】
リスク値取得部は、予測誤差分布および予測値に基づいて、将来時刻において通信障害が発生する可能性を示すリスク値を取得する。
【００１２】
この通信状況予測装置では、予測誤差分布および予測値に基づいて、将来時刻において通信障害が発生する可能性を示すリスク値を取得するので、取得したリスク値に基づいて、将来時刻において通信障害が発生する可能性を適切に把握することができる。また、この通信状況予測装置では、上記のように処理することで、リスク値を連続値、あるいは、多値データとして取得できるため、従来技術のような通信障害の発生の有無を示す２値データによる判定処理に比べて、遙かに精度のよい予測処理を実現できる。
【００１３】
第２の発明は、第１の発明であって、レアリティ取得部をさらに備える。
【００１４】
レアリティ取得部は、通信品質を示すデータである通信品質データの時系列パターンの発生頻度の稀少度合いを示すレアリティ値を取得する。
【００１５】
予測誤差分布取得部は、レアリティ値に基づいて複数のクラスを決定し、決定したクラスごとに、予測誤差分布を取得する。
【００１６】
リスク値取得部は、予測値とレアリティ値に基づいて決定されたクラスに対応する予測誤差分布とに基づいて、将来時刻において通信障害が発生する可能性を示すリスク値を取得する。
【００１７】
この通信状況予測装置では、処理対象の観測データ（例えば、ＱｏＳ値）の時系列データのレアリティ値に基づいて、分類されるクラスを特定し、当該クラスに対応する予測誤差分布データと将来時刻の予測値に基づいて、当該将来時刻における通信障害の発生確率を示すリスク値を取得する。そして、この通信状況予測装置では、取得したリスク値に基づいて、将来時刻において通信障害が発生する可能性を適切に把握することができる。そして、この通信状況予測装置では、上記のように処理することで、リスク値を連続値、あるいは、多値データとして取得できるため、従来技術のような通信障害の発生の有無を示す２値データによる判定処理に比べて、遙かに精度のよい予測処理を実現できる。
【００１８】
このように、この通信状況予測装置では、通信障害を検知する際の重要な要因である、入力パターン（観測データ（例えば、ＱｏＳ値）の時系列データ）のめずらしさ（Ｒａｒｉｔｙ）を考慮しつつ、通信障害の発生の可能性を示すリスク値を取得することができるので、高精度な通信障害の発生の予測処理を実現することができる。
【００１９】
また、この通信状況予測装置では、入力パターン（観測データ（例えば、ＱｏＳ値）の時系列データ）のめずらしさ（Ｒａｒｉｔｙ）を考慮した、通信障害の発生の予測処理を実行するので、稀な入力パターン、あるいは、未学習の入力パターンが発生した場合であっても、通信障害の発生の可能性を示すリスク値を適切に取得でき、その結果、高精度な通信障害の予測処理を実現できる。
【００２０】
第３の発明は、第２の発明であって、学習部は、通信品質データの時系列パターンの発生パターンと、当該時系列パターンが発生した後の将来時刻の通信品質データとを用いて学習処理を実行する。
【００２１】
記憶部は、学習部により取得された通信品質データの時系列パターンの発生パターンを含むレアリティ算出用データセットと、当該時系列パターンが発生した後の所定の時刻後である将来時刻の通信品質データを含むラベルデータセットとを含む学習済みデータを記憶する。
【００２２】
レアリティ取得部は、現時刻において取得される通信品質データの時系列パターンと、レアリティ算出用データセットに含まれる通信品質データの複数の時系列パターンとのノルムをそれぞれ算出し、算出したノルムのうちの最小値をレアリティ値として取得する。
【００２３】
この通信状況予測装置では、学習時において、観測データ（例えば、ＱｏＳ値）の時系列データの発生パターンを学習することで、頻出する観測データ（例えば、ＱｏＳ値）の時系列データの発生パターンを把握する。また、この通信状況予測装置では、学習時に取得した観測データ（例えば、ＱｏＳ値）の時系列データの発生パターンと、実際の観測データ（例えば、ＱｏＳ値）の時系列データとの類似性を、例えば、ノルム（例えば、ユークリッド距離）を算出することにより判定し、観測データ（例えば、ＱｏＳ値）の時系列データの出現の稀少度合いを示すレアリティ値を算出する。この通信状況予測装置では、上記のように取得したレアリティ値を用いて、高精度な通信障害の予測処理を実行することができる。
【００２４】
第４の発明は、第２または第３の発明であって、予測誤差分布取得部は、所定の時間におけるレアリティ値の頻度分布を取得することで、レアリティ分布データを取得し、取得したレアリティ分布に含まれるレアリティ値を所定数のクラスに分類するための閾値群を取得する。
【００２５】
これにより、この通信状況予測装置では、レアリティ値の分布であるレアリティ分布を取得し、当該レアリティ分布に基づいて、レアリティ値のデータ群を閾値により所定のクラスに分類することができる。
【００２６】
第５の発明は、第１から第４のいずれかの発明であって、減算部をさらに備える。
【００２７】
減算部は、予測値取得部により取得された通信品質データの予測値と、当該予測値の真値との差である予測誤差値を取得する。
【００２８】
予測誤差分布取得部は、予測誤差値を、当該予測誤差値を取得するときに用いた通信品質データの時系列パターンのレアリティ値および閾値群に基づいて、決定されるクラスに分類し、分類された当該クラスごとに予測誤差値の予測誤差分布データを取得する。
【００２９】
また、予測誤差分布取得部は、時系列パターンのレアリティ値により決定されたクラスに対応する予測誤差分布データの中心を予測値に設定したときに、通信品質データの要求基準値以下の領域を積分した値をリスク値として取得する。
【００３０】
これにより、この通信状況予測装置では、通信品質データの要求基準値を下回るリスク（可能性）を上記積分値により適切に把握することができ、その結果、リスク値により、通信障害が発生する可能性（通信品質データの要求基準値を下回る状況が発生する可能性）を適切に把握することができる。したがって、この通信状況予測装置では、リスク値に基づいて、通信障害発生の可能性を把握することで、稀な入力パターン、あるいは、未学習の入力パターンが発生した場合であっても、高精度な通信障害の予測処理を実現できる。
【００３１】
第６の発明は、第５の発明であって、予測誤差分布取得部は、分類されたクラスごとの予測誤差分布データを、当該クラスに属する予測誤差値の平均値と分散値により決定される正規分布に設定する。
【００３２】
これにより、この通信状況予測装置では、正規分布による近似した予測誤差分布データを用いて、リスク値を取得することができる。
【００３３】
第７の発明は、第１学習予測部と、第２学習予測部と、を備える通信状況予測装置である。
【００３４】
第１学習予測部は、第１学習部と、第１記憶部と、第１予測判定処理部とを備える。
【００３５】
第１学習部は、通信品質データの時系列パターンの発生パターンと、当該時系列パターンが発生した後の将来時刻の通信品質データとを用いて学習処理を実行する。
【００３６】
第１記憶部は、第１学習部により取得された通信品質データの時系列パターンの発生パターンを含むレアリティ算出用データセットと、当該時系列パターンが発生した後の所定の時刻後である将来時刻の通信品質データを含むラベルデータセットとを含む学習済みデータを記憶する。
【００３７】
第１予測判定処理部は、通信障害の発生の予測判定処理を行う機能部であって、第１予測値取得部と、第１予測誤差分布取得部と、第１リスク値取得部と、を備える。
【００３８】
第１予測値取得部は、現時刻において入力されている通信品質データの時系列パターンから、所定の時刻後の通信品質データの予測値を取得する。
【００３９】
第１予測誤差分布取得部は、予測値取得部により取得された通信品質データの予測値と、当該予測値の真値との差である予測誤差値の分布である予測誤差分布を取得する。
【００４０】
第１リスク値取得部は、予測誤差分布および予測値に基づいて、将来時刻において通信障害が発生する可能性を示すリスク値を取得する。
【００４１】
第２学習予測部は、第２学習部と、第２記憶部と、第２予測判定処理部とを備える。
【００４２】
第２学習部は、通信品質データの時系列パターンの発生パターンと、当該時系列パターンが発生した後の将来時刻の通信品質データとを用いて学習処理を実行する。
【００４３】
第２記憶部は、第２学習部により取得された通信品質データの時系列パターンの発生パターンを含むレアリティ算出用データセットと、当該時系列パターンが発生した後の所定の時刻後である将来時刻の通信品質データを含むラベルデータセットとを含む学習済みデータを記憶する。
【００４４】
第２予測判定処理部は、通信障害の発生の予測判定処理を行う機能部であって、第２予測値取得部と、第２予測誤差分布取得部と、第２リスク値取得部とを備える。
【００４５】
第２予測値取得部は、現時刻において入力されている通信品質データの時系列パターンから、所定の時刻後の通信品質データの予測値を取得する。
【００４６】
第２予測誤差分布取得部は、予測値取得部により取得された通信品質データの予測値と、当該予測値の真値との差である予測誤差値の分布である予測誤差分布を取得する。
【００４７】
第２リスク値取得部は、予測誤差分布および予測値に基づいて、将来時刻において通信障害が発生する可能性を示すリスク値を取得する。
【００４８】
そして、第１学習予測部は、
（１）第２学習予測部が予測判定処理を実行しているときに、学習処理を実行し、
（２）第２学習予測部が学習処理を実行しているときに、予測判定処理を実行する。
【００４９】
これにより、この通信状況予測装置では、学習処理と予測判定処理とをパイプライン処理により実行することができる。その結果、この通信状況予測装置では、常に、学習処理、および、予測判定処理を実行させることができるため、さらに高精度の通信障害の予測を行うことができる。
【００５０】
第８の発明は、予測値取得ステップと、予測誤差分布取得ステップと、リスク値取得ステップと、を備える通信状況予測方法である。
【００５１】
予測値取得ステップは、現時刻において入力されている通信品質データの時系列パターンから、所定の時刻後の通信品質データの予測値を取得する。
【００５２】
予測誤差分布取得ステップは、予測値取得ステップにより取得された通信品質データの予測値と、当該予測値の真値との差である予測誤差値の分布である予測誤差分布を取得する。
【００５３】
リスク値取得ステップは、予測誤差分布および予測値に基づいて、将来時刻において通信障害が発生する可能性を示すリスク値を取得する。
【００５４】
これにより、第１の発明と同様の効果を奏する通信状況予測方法を実現することができる。
【００５５】
第９の発明は、第８の発明である通信状況予測方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００５６】
これにより、第１の発明と同様の効果を奏する通信状況予測方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを実現することができる。
【発明の効果】
【００５７】
本発明によれば、稀な入力パターン、あるいは、未学習の入力パターンが発生した場合であっても、高精度な通信障害の予測処理を実行する通信状況予測装置、通信状況予測方法、および、プログラムを実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】第１実施形態に係る無線状況予測装置１００（通信状況予測装置の一例）の概略構成図。
【図２】第１実施形態に係る無線状況予測装置１００の予測判定処理部２の概略構成図。
【図３】無線状況予測装置１００で取得されるＱｏＳ値の時系列データ（一例）を示す図。
【図４】無線状況予測装置１００において、学習期間に実行される第１ステップの処理を説明するための図。
【図５】無線状況予測装置１００において、学習期間に実行される第２ステップの処理を説明するための図。
【図６】無線状況予測装置１００において、学習期間に実行される第３ステップの処理を説明するための図。
【図７】無線状況予測装置１００において、予測処理実行期間に実行される予測処理を説明するための図。
【図８】予測処理（通信障害の予測実行処理）を説明するための図。
【図９】第２実施形態の無線状況予測装置２００の概略構成図。
【図１０】無線状況予測装置２００で取得されるＱｏＳ値の時系列データ（一例）と、第１学習予測部Ｄｅｖ１の処理モードと、第２学習予測部Ｄｅｖ２の処理モードとを示すタイミングチャート。
【図１１】ＣＰＵバス構成を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００５９】
［第１実施形態］
第１実施形態について、図面を参照しながら、以下、説明する。
【００６０】
＜１．１：無線状況予測装置の構成＞
図１は、第１実施形態に係る無線状況予測装置１００（通信状況予測装置の一例）の概略構成図である。
【００６１】
図２は、第１実施形態に係る無線状況予測装置１００の予測判定処理部２の概略構成図である。
【００６２】
無線状況予測装置１００は、図１に示すように、アンテナＡｎｔ１と、復調処理部Ｄｍ１と、観測データ取得部ＦＥ１と、制御部ＣＰＵ１と、学習部１と、学習済みデータ記憶部Ｓｔ１と、予測判定処理部２とを備える。
【００６３】
アンテナＡｎｔ１は、外部からのＲＦ信号（例えば、搬送帯域ＯＦＤＭ信号）を受信するためのアンテナである。アンテナＡｎｔ１は、受信したＲＦ信号（例えば、搬送帯域ＯＦＤＭ信号）を信号ＲＦｉｎとして、復調処理部Ｄｍ１に出力する。なお、アンテナＡｎｔ１は、送信用アンテナとしても機能するアンテナ（送受信用アンテナ）であってもよい。
【００６４】
復調処理部Ｄｍ１は、ＲＦ処理部Ｄｍ１１と、ＢＢ処理部Ｄｍ１２とを備える。
【００６５】
ＲＦ処理部Ｄｍ１１は、信号ＲＦｉｎに対して、ＲＦ復調処理を実行し、ベースバンド信号を取得する。
【００６６】
ＢＢ処理部Ｄｍ１２は、ＲＦ処理部Ｄｍ１１により復調されたベースバンド信号に対して、ベースバンド復調処理を実行し、ベースバンド復調処理後の信号（データ）をデータＤ０として取得し、取得したデータＤ０を観測データ取得部ＦＥ１に出力する。
【００６７】
観測データ取得部ＦＥ１は、復調処理部Ｄｍ１から出力されるデータＤ０を入力し、当該データＤ０から、無線状況予測装置１００が置かれている無線通信環境のＱｏＳを示すデータであるＱｏＳ値を取得する。そして、観測データ取得部ＦＥ１は、取得したＱｏＳ値を含むデータをデータＤｉｎとして、学習部１および予測判定処理部２に出力する。
【００６８】
なお、ＱｏＳ値は、スループット、（連続）パケットロス数、遅延量等の通信品質を示す指標値である。
【００６９】
制御部ＣＰＵ１は、無線状況予測装置１００の各機能部を制御するための機能部である。制御部ＣＰＵ１は、無線状況予測装置１００の処理モード（例えば、（１）学習モード、（２）予測処理実行モード）を示すデータを含むモード信号Ｍｏｄｅを学習部１および予測判定処理部２に出力する。また、制御部ＣＰＵ１は、制御信号ｃｔｌ１を予測判定処理部２に出力する。
【００７０】
学習部１は、観測データ取得部ＦＥ１から出力されるデータＤｉｎを入力する。学習部１は、データＤｉｎ、すなわち、ＱｏＳ値の時系列データに対して、ＰＮＮ（Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）等によるパターンマッチング系予測処理を実行するための学習処理を実行し、学習済みデータを取得する。学習済みデータとして、例えば、（１）Ｒａｒｉｔｙ計算用データセット、（２）将来値予測用データセットを取得する（詳細については後述）。学習部１は、取得した学習済みデータをデータＤ＿ｔｒａｉｎｅｄとして、学習済みデータ記憶部Ｓｔ１に記憶する。
【００７１】
学習済みデータ記憶部Ｓｔ１は、学習部１から出力される学習済みデータを記憶する。また、学習済みデータ記憶部Ｓｔ１は、予測判定処理部２からの要求に従い、データを読み出し、読み出したデータ（例えば、データＤ＿ｔｒａｉｎｅｄ）を予測判定処理部２に出力する。
【００７２】
予測判定処理部２は、図２に示すように、データ保持部２１と、レアリティ取得部２２と、予測値取得部２３と、減算器２４と、予測誤差分布取得部２５と、リスク値取得部２６とを備える。
【００７３】
データ保持部２１は、観測データ取得部ＦＥ１からのデータＤｉｎを入力する。データ保持部２１は、入力されたデータＤｉｎを所定の期間、記憶保持する。データ保持部２１は、データＤｉｎの時系列データをデータＤ１ｓとして、レアリティ取得部２２および予測値取得部２３に出力する。時刻ｉのデータＤｉｎをＤｉと表記するとすると、データＤ１ｓは、例えば、３つの連続する時系列データＤ１ｓ＝｛Ｄｉ，Ｄｉ＋１，Ｄｉ＋２｝として設定される。なお、時系列データＤ１ｓのデータ数は、３以外の任意の数であってもよい（ｋ１個（ｋ１：自然数）の連続する時系列データ（Ｄ１ｓ＝｛Ｄｉ，Ｄｉ＋１，・・・，Ｄｉ＋ｋ１−１｝）であってもよい）。
【００７４】
また、データ保持部２１は、予測時刻を時刻ｉ＋ｋ（ｋ：自然数）とすると、時刻ｉ＋ｋの実際のデータＤｉｎ（＝Ｄｉ＋ｋ）（真値）をデータＤ１＿ｔｒｕｅとして減算器２４に出力する。
【００７５】
レアリティ取得部２２は、図２に示すように、ノルム取得部２２１と、Ｒａｒｉｔｙ算出部２２２とを備える。
【００７６】
ノルム取得部２２１は、学習済みデータ記憶部Ｓｔ１から出力される学習済みデータＤ＿ｔｒａｉｎｅｄと、データ保持部２１から出力されるデータＤ１ｓとを入力する。ノルム取得部２２１は、学習済みデータＤ＿ｔｒａｉｎｅｄとデータＤ１ｓとを用いて、ノルム（例えば、ユークリッド距離）の算出を行い、算出したノルムを含むデータをデータＤ＿ｎｏｒｍとして、Ｒａｒｉｔｙ算出部２２２に出力する。なお、算出したノルムがｎ１個（ｎ１：自然数）ある場合、データＤ＿ｎｏｒｍは、ｎ１個のノルム（ｄ０，ｄ１，・・・，ｄｎ１−１）を含む集合のデータとなる。このとき、データＤ＿ｎｏｒｍを、
Ｄ＿ｎｏｒｍ＝｛ｄ０，ｄ１，・・・，ｄｎ１−１｝
と表記する。
【００７７】
Ｒａｒｉｔｙ算出部２２２は、ノルム取得部２２１から出力されるデータＤ＿ｎｏｒｍを入力し、データＤ＿ｎｏｒｍから、時系列データＤ１ｓの出現の稀少度合いを示すレアリティ（Ｒａｒｉｔｙ）を算出する。そして、Ｒａｒｉｔｙ算出部２２２は、算出したレアリティを含むデータをデータＤ２として、予測誤差分布取得部２５に出力する。
【００７８】
予測値取得部２３は、学習済みデータ記憶部Ｓｔ１から出力される学習済みデータＤ＿ｔｒａｉｎｅｄと、データ保持部２１から出力されるデータＤ１ｓとを入力する。予測値取得部２３は、学習済みデータＤ＿ｔｒａｉｎｅｄとデータＤ１ｓとを用いて予測処理（例えば、ＰＮＮを用いた予測処理）を行い、将来の時刻の予測データの値をデータＤ＿ｐｒｅｄｉｃｔとして取得する。そして、予測値取得部２３は、取得したデータＤ＿ｐｒｅｄｉｃｔを減算器２４およびリスク値取得部２６に出力する。
【００７９】
減算器２４は、データ保持部２１から出力されるデータＤ１＿ｔｒｕｅと、予測値取得部２３から出力されるデータＤ＿ｐｒｅｄｉｃｔとを入力する。減算器２４は、
Ｄ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｅｒｒｏｒ＝Ｄ１＿ｔｒｕｅ―Ｄ＿ｐｒｅｄｉｃｔ
に相当する処理（減算処理）を実行して、予測誤差データＤ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｅｒｒｏｒを取得する。そして、減算器２４は、取得した予測誤差データＤ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｅｒｒｏｒを予測誤差分布取得部２５に出力する。
【００８０】
予測誤差分布取得部２５は、図２に示すように、セレクタＳＥＬ１と、Ｒａｒｉｔｙ分布取得部２５１と、クラス分類処理部２５２と、第１記憶部Ｓｔ２と、Ｒａｒｉｔｙクラス分類部２５３と、予測誤差分布データ取得部２５４と、第２記憶部Ｓｔ３と、クラス判定部２５５とを備える。
【００８１】
セレクタＳＥＬ１は、１入力３出力のセレクタであり、レアリティ取得部２２のＲａｒｉｔｙ算出部２２２から出力されるデータＤ２と、制御部ＣＰＵ１から出力される制御信号ｃｔｌ１とを入力とする。セレクタＳＥＬ１は、制御信号ｃｔｌ１に従い、入力されたデータＤ２を、（１）Ｒａｒｉｔｙ分布取得部２５１、（２）Ｒａｒｉｔｙクラス分類部２５３、および、（３）クラス判定部２５５のいずれかに出力する。
【００８２】
Ｒａｒｉｔｙ分布取得部２５１は、セレクタＳＥＬ１から出力されるデータＤ２を入力する。Ｒａｒｉｔｙ分布取得部２５１は、データＤ２から、Ｒａｒｉｔｙ分布を取得し、取得したＲａｒｉｔｙ分布のデータをデータＤｉｓｔ＿Ｒａｒｉｔｙとして、クラス分類処理部２５２に出力する。
【００８３】
クラス分類処理部２５２は、Ｒａｒｉｔｙ分布取得部２５１から出力されるデータＤｉｓｔ＿Ｒａｒｉｔｙを入力する。クラス分類処理部２５２は、データＤｉｓｔ＿Ｒａｒｉｔｙに基づいて、クラス分類処理を実行し、クラス分類するための閾値の集合データＴｈを取得し、取得した閾値の集合データＴｈを第１記憶部Ｓｔ２に記憶する。
【００８４】
なお、クラス分類するために必要な閾値がｎ２個（ｎ２：自然数）である場合、閾値の集合データＴｈは、ｎ２個の閾値（ｔｈ０，ｔｈ１，・・・，ｔｈｎ２−１）を含む集合のデータとなる。このとき、閾値の集合データＴｈを、
Ｔｈ＝｛ｔｈ０，ｔｈ１，・・・，ｔｈｎ２−１｝
と表記する。
【００８５】
第１記憶部Ｓｔ２は、クラス分類処理部２５２から出力される閾値の集合データＴｈを記憶する。また、第１記憶部Ｓｔ２は、Ｒａｒｉｔｙクラス分類部２５３からのデータ読み出し要求に従い、データを読み出し、当該データをＲａｒｉｔｙクラス分類部２５３に出力する。また、第１記憶部Ｓｔ２は、クラス判定部２５５からのデータ読み出し要求に従い、データを読み出し、当該データをクラス判定部２５５に出力する。
【００８６】
Ｒａｒｉｔｙクラス分類部２５３は、セレクタＳＥＬ１から出力されるデータＤ２と、第１記憶部Ｓｔ２から出力される閾値の集合データＴｈとを入力する。Ｒａｒｉｔｙクラス分類部２５３は、閾値の集合データＴｈに基づいて、データＤ２をクラス分類し、データＤ２が振り分けられたクラスの番号ｊを含むデータをデータＤ３として、予測誤差分布データ取得部２５４に出力する。
【００８７】
予測誤差分布データ取得部２５４は、減算器２４から出力されるデータＤ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｅｒｒｏｒと、Ｒａｒｉｔｙクラス分類部２５３から出力されるデータＤ３とを入力する。予測誤差分布データ取得部２５４は、データＤ３に基づいて、データＤ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｅｒｒｏｒをクラスに振り分け、振り分けられたクラスごとに、データＤ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｅｒｒｏｒの発生頻度分布を取得することで、予測誤差分布データを取得する。そして、予測誤差分布データ取得部２５４は、取得した予測誤差分布データＥｒｒ＿ｄｉｓｔｊを含むデータをデータＤ４として、第２記憶部Ｓｔ３に記憶する。なお、クラス番号ｊのクラスに分類される予測誤差の予測誤差分布データをＥｒｒ＿ｄｉｓｔｊと表記する。
【００８８】
第２記憶部Ｓｔ３は、予測誤差分布データ取得部２５４から出力されるデータＤ４（＝Ｅｒｒ＿ｄｉｓｔｊ）を記憶する。また、第２記憶部Ｓｔ３は、リスク値取得部２６からのデータ読み出し要求に従い、データを読み出し、当該データをリスク値取得部２６に出力する。
【００８９】
クラス判定部２５５は、セレクタＳＥＬ１から出力されるデータＤ２と、第１記憶部Ｓｔ２から出力される閾値の集合データＴｈとを入力する。クラス判定部２５５は、閾値の集合データＴｈに基づいてデータＤ２をクラス分類し、データＤ２が振り分けられたクラス（例えば、クラス番号がｊのクラス）を特定する情報であるクラス番号ｊ（＝ｃｌａｓｓ（ｒｉ）、ｃｌａｓｓ（ｘ）は、ｘのクラス番号を取得する関数）を含むデータをリスク値取得部２６に出力する。
【００９０】
リスク値取得部２６は、予測値取得部２３から出力されるデータＤ＿ｐｒｅｄｉｃｔｅｄと、クラス判定部２５５から出力されるクラス番号ｊと、第２記憶部Ｓｔ３から出力されるデータＤ４（＝Ｅｒｒ＿ｄｉｓｔｊ）と、通信品質データの要求基準値を示すデータＱｏＳ＿ｒｅｑと、制御部ＣＰＵ１から出力されるモード信号Ｍｏｄｅとを入力する。リスク値取得部２６は、モード信号Ｍｏｄｅが「予測処理実行モード」を示す信号である場合、予測誤差分布データＤ４（＝Ｅｒｒ＿ｄｉｓｔｊ）に基づいて、データＤ＿ｐｒｅｄｉｃｔｅｄの真値が取得される時刻（将来時刻）において、通信障害が発生する可能性を示すリスク値を取得する。そして、リスク値取得部２６は、取得したリスク値を含むデータをデータＤｏｕｔとして出力する。
【００９１】
なお、通信品質データの要求基準値を示すデータＱｏＳ＿ｒｅｑは、無線状況予測装置１００内において予め設定されているデータ（例えば、無線状況予測装置１００内の記憶部（不図示）に予め設定され記憶保持されるデータ）であってもよいし、無線状況予測装置１００外部から設定されるデータであってもよい。
【００９２】
＜１．２：無線状況予測装置の動作＞
以上のように構成された無線状況予測装置１００の動作について、以下、説明する。
【００９３】
図３は、無線状況予測装置１００で取得されるＱｏＳ値の時系列データ（一例）を示す図である。図３のグラフにおいて、横軸は時間であり、縦軸はＱｏＳ値である。
【００９４】
図４は、無線状況予測装置１００において、学習期間に実行される第１ステップの処理を説明するための図である。
【００９５】
図５は、無線状況予測装置１００において、学習期間に実行される第２ステップの処理を説明するための図である。
【００９６】
図６は、無線状況予測装置１００において、学習期間に実行される第３ステップの処理を説明するための図である。
【００９７】
図７は、無線状況予測装置１００において、予測処理実行期間に実行される予測処理を説明するための図である。
【００９８】
（１．２．１：学習処理）
まず、学習処理について説明する。学習処理は、（１）第１ステップの処理、（２）第２ステップ処理、および、（３）第３ステップの処理に分割されて実行される。
（１）第１ステップの処理では、ＱｏＳ値の時系列データ（観測値系列）から、学習ベクトルとラベルの取得処理が実行される。
（２）第２ステップの処理では、Ｒａｒｉｔｙ分布に基づいて、クラス判定用の閾値を算出する。
（３）第３ステップの処理では、ＱｏＳ値の予測誤差分布を算出するためのデータを取得する。
【００９９】
以下、（１）第１ステップの処理、（２）第２ステップ処理、および、（３）第３ステップの処理に分けて説明する。
【０１００】
（１．２．１．１：第１ステップの処理）
第１ステップの処理において、無線状況予測装置１００は、ＱｏＳ値の時系列データ（観測値系列）から、学習ベクトルとラベルの取得処理を実行する。
【０１０１】
無線状況予測装置１００の復調処理部Ｄｍ１は、アンテナＡｎｔ１を介して受信した無線信号に対して復調処理を実行し、ＲＦ復調信号、ＢＢ復調信号を取得する。観測データ取得部ＦＥ１は、復調処理部Ｄｍ１により取得された、ＲＦ復調信号、および／または、ＢＢ復調信号から、ＱｏＳ値（スループット、（連続）パケットロス数、遅延量等の通信品質を示す指標値）を取得する。そして、観測データ取得部ＦＥ１は、取得したＱｏＳ値を含むデータをデータＤｉｎとして、学習部１に出力する。
【０１０２】
制御部ＣＰＵ１は、モード信号Ｍｏｄｅを「学習モード」を示す信号値に設定し、学習部１に出力する。
【０１０３】
学習部１は、データＤｉｎ、すなわち、ＱｏＳ値の時系列データに対して、ＰＮＮ（Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）等によるパターンマッチング系予測処理を実行するための学習処理を実行し、学習済みデータを取得する。具体的には、学習部１は、以下の（１）〜（３）のように処理する。
（１）時系列の観測値系列（ＱｏＳ値の時系列データ）を、時刻ｉ（図４の場合の時刻ｔ０に相当）からｋ１個取得し、学習用ベクトルを取得する。また、当該学習用ベクトルに対応する将来値データ（正解データ）を時刻ｉ＋ｋ２の観測値（ＱｏＳ値）として、当該学習用ベクトルと対応付けるラベルに設定する。例えば、図４の場合、ｉ＝０、ｋ１＝３であり、ＱｏＳ値の時系列データＤ１ｓは、
Ｄ１ｓ＝｛Ｄｉ，Ｄｉ＋１，Ｄｉ＋２｝
＝｛ａｉ，ａｉ＋１，ａｉ＋２｝＝｛ａ０，ａ１，ａ２｝
であり、上記のデータＤ１ｓを学習ベクトルとする。そして、図４の場合、ｋ２＝４であるので、当該学習ベクトルに対応付けるラベルを、時刻ｉ＋ｋ２（＝ｉ＋４）の観測値（ＱｏＳ値）ａｉ＋４とする。なお、図４の場合の上記処理の対象データは、図４のウィンドウＷｉｎ１の区間（時刻ｔ０〜ｔｗの区間）に含まれるデータである。
（２）次に、時刻（時間ステップ）を１つ進める。つまり、図４のウィンドウＷｉｎ１の区間を１時間ステップ(１回のデータサンプリングに対応する時間)だけ、時間軸方向Ｄｉｒ１へずらし、ずらしたウィンドウＷｉｎ１の区間を処理の対象データとする。
【０１０４】
処理（１）と同様に、時系列の観測値系列（ＱｏＳ値の時系列データ）を、時刻ｉ＋１からｋ１個取得し、学習用ベクトルを取得する。また、当該学習用ベクトルに対応する将来値データ（正解データ）を時刻ｉ＋ｋ２＋１の観測値（ＱｏＳ値）として、当該学習用ベクトルと対応付けるラベルに設定する。例えば、図４の場合、ｉ＝０、ｋ１＝３であり、ＱｏＳ値の時系列データＤ１ｓは、
Ｄ１ｓ＝｛Ｄｉ＋１，Ｄｉ＋２，Ｄｉ＋３｝
＝｛ａｉ＋１，ａｉ＋２，ａｉ＋３｝＝｛ａ１，ａ２，ａ３｝
であり、上記のデータＤ１ｓを学習ベクトルとする。そして、図４の場合、ｋ２＝４であるので、当該学習ベクトルに対応付けるラベルを、時刻ｉ＋ｋ２（＝ｉ＋４）の観測値（ＱｏＳ値）ａｉ＋４とする。
（３）学習部１は、上記（１）、（２）の処理を繰り返し実行する。
【０１０５】
時刻ｉ＋ｎ１−１（ｎ１：自然数）において、処理（１）と同様に、時系列の観測値系列（ＱｏＳ値の時系列データ）を、時刻ｉ＋ｎ１−１からｋ１個取得し、学習用ベクトルを取得する。また、当該学習用ベクトルに対応する将来値データ（正解データ）を時刻ｉ＋ｎ１−１＋ｋ２の観測値（ＱｏＳ値）として、当該学習用ベクトルと対応付けるラベルに設定する。例えば、図４の場合、ｉ＝０、ｋ１＝３であり、ＱｏＳ値の時系列データＤ１ｓは、
Ｄ１ｓ＝｛Ｄｉ＋ｎ１−１，Ｄｉ＋ｎ１，Ｄｉ＋ｎ１＋１｝
＝｛ａｉ＋ｎ１−１，ａｉ＋ｎ１，ａｉ＋ｎ１＋１｝＝｛ａｎ１−１，ａｎ１，ａｎ１＋１｝
であり、上記のデータＤ１ｓを学習ベクトルとする。そして、図４の場合、ｋ２＝４であるので、当該学習ベクトルに対応付けるラベルを、時刻ｉ＋ｎ１−１＋ｋ２（＝ｉ＋ｎ１＋３）の観測値（ＱｏＳ値）ａｎ１＋３とする。
【０１０６】
学習部１は、上記により取得したデータから、将来値予測用データセットＤｓｅｔ１、Ｒａｒｉｔｙ計算用データセットＤｓｅｔ２、および、ラベル（正解データ）のデータセットＤｓｅｔ＿Ｌａｂｅｌを取得する。
【０１０７】
なお、説明便宜のため、ｋ１＝３、ｋ２＝２、１つの学習ベクトルに対応するラベルデータの個数を１個として（図４に示した場合に相当）、以下説明する。また、ｋ１、ｋ２、１つの学習ベクトルに対応するラベルデータの個数は、上記の数に限定されない。
【０１０８】
上記の場合（図４に示した場合に相当）における、将来値予測用データセットＤｓｅｔ１、Ｒａｒｉｔｙ計算用データセットＤｓｅｔ２、および、ラベル（正解データ）のデータセットＤｓｅｔ＿Ｌａｂｅｌは、行列により、以下のように表現できる。
【数１】
2020136938.tif 000003
【数２】
2020136938.tif 000004
【数３】
2020136938.tif 000005
なお、上記のＲａｒｉｔｙ計算用データセットＤｓｅｔ２の行列において、各行ベクトルが、時刻ｉの学習ベクトルに対応する。
【０１０９】
学習部１は、上記のデータセットを用いて、例えば、ＰＮＮによる学習処理を実行し、学習済みモデル（例えば、ＰＮＮによる学習モデル）を取得する。なお、ＰＮＮによる処理としては、例えば、特願２０１７−２３２４４２号、特願２０１８−０４２７４７号に開示されている技術を用いてもよい。
【０１１０】
そして、学習部１は、上記のようにして取得したデータ（（１）将来値予測用データセットＤｓｅｔ１、（２）Ｒａｒｉｔｙ計算用データセットＤｓｅｔ２、および、（３）ラベル（正解データ）のデータセットＤｓｅｔ＿Ｌａｂｅｌ）を、学習済みデータＤ＿ｔｒａｉｎｅｄとして、学習済みデータ記憶部Ｓｔ１に記憶する。
【０１１１】
（１．２．１．２：第２ステップの処理）
第２ステップの処理において、無線状況予測装置１００は、ＱｏＳ値の時系列データ（観測値系列）から、Ｒａｒｉｔｙ分布を取得し、当該Ｒａｒｉｔｙ分布に基づいて、クラス判定用の閾値を算出する処理を実行する。
【０１１２】
無線状況予測装置１００の復調処理部Ｄｍ１は、アンテナＡｎｔ１を介して受信した無線信号に対して復調処理を実行し、ＲＦ復調信号、ＢＢ復調信号を取得する。観測データ取得部ＦＥ１は、復調処理部Ｄｍ１により取得された、ＲＦ復調信号、および／または、ＢＢ復調信号から、ＱｏＳ値を取得する。そして、観測データ取得部ＦＥ１は、取得したＱｏＳ値を含むデータをデータＤｉｎとして、予測判定処理部２のデータ保持部２１に出力する。
【０１１３】
制御部ＣＰＵ１は、モード信号Ｍｏｄｅを「学習モード」を示す信号値に設定し、予測判定処理部２に出力する。また、制御部ＣＰＵ１は、制御信号ｃｔｌ１を「第２ステップの処理」を実行させるための信号値（セレクタＳＥＬ１の端子０が選択される信号値）に設定し、予測判定処理部２に出力する。
【０１１４】
データ保持部２１は、観測データ取得部ＦＥ１からのデータＤｉｎを所定の期間、記憶保持する。データ保持部２１は、データＤｉｎの時系列データをデータＤ１ｓとして、レアリティ取得部２２および予測値取得部２３に出力する。時刻ｉのデータＤｉｎをＤｉと表記するとすると、データＤ１ｓは、例えば、３つの連続する時系列データＤ１ｓ＝｛Ｄｉ，Ｄｉ＋１，Ｄｉ＋２｝として設定される。なお、説明便宜のため、図５に示すように、時刻ｔ１以降のＱｏＳ値の観測値系列（時系列データ）を、ｂ０，ｂ１，ｂ２，・・・とする。この場合、データ保持部２１は、データＤ１ｓ＝｛ｂ０，ｂ１，ｂ２｝をレアリティ取得部２２に出力する。
【０１１５】
レアリティ取得部２２のノルム取得部２２１は、学習済みデータ記憶部Ｓｔ１から学習済みデータＤ＿ｔｒａｉｎｅｄのＲａｒｉｔｙ計算用データセットＤｓｅｔ２を読み出すとともに、データ保持部２１から出力されるデータＤ１ｓとを入力する。なお、ここでは、ノルム取得部２２１が、データＤ１ｓ＝｛ｂ０，ｂ１，ｂ２｝を処理する場合について説明する。
【０１１６】
ノルム取得部２２１は、Ｒａｒｉｔｙ計算用データセットＤｓｅｔ２の各行ベクトルとデータＤ１ｓ（＝｛ｂ０，ｂ１，ｂ２｝）とを用いて、ノルム（例えば、ユークリッド距離）の算出を行う。つまり、ノルム取得部２２１は、Ｒａｒｉｔｙ計算用データセットＤｓｅｔ２のｍ行目の行ベクトルをＤｓｅｔ２＿ｒｍとすると、
ｄ０＝Ｎｏｒｍ（Ｄｓｅｔ２＿ｒ０，Ｄ１ｓ）
ｄ１＝Ｎｏｒｍ（Ｄｓｅｔ２＿ｒ１，Ｄ１ｓ）
ｄ２＝Ｎｏｒｍ（Ｄｓｅｔ２＿ｒ２，Ｄ１ｓ）
・・・
ｄｎ１−１＝Ｎｏｒｍ（Ｄｓｅｔ２＿ｒｎ１−１，Ｄ１ｓ）
Ｎｏｒｍ（ｖ１，ｖ２）：ベクトルｖ１とベクトルｖ２のノルム（例えば、ユークリッド距離）を取得する関数。
に相当する処理により、ノルムの集合データ｛ｄ０，ｄ１，・・・，ｄｎ１−１｝を取得する。そして、ノルム取得部２２１は、取得したノルムの集合データ｛ｄ０，ｄ１，・・・，ｄｎ１−１｝を含むデータをデータＤ＿ｎｏｒｍとして、Ｒａｒｉｔｙ算出部２２２に出力する。
【０１１７】
Ｒａｒｉｔｙ算出部２２２は、ノルム取得部２２１から出力されるデータＤ＿ｎｏｒｍから、時系列データＤ１ｓの出現の稀少度合いを示すレアリティ（Ｒａｒｉｔｙ）を算出する。具体的には、Ｒａｒｉｔｙ算出部２２２は、
ｒｉ＝ｍｉｎ（ｄｉ，ｄｉ＋１，・・・，ｄｉ＋ｎ１−１）
ｍｉｎ（）：要素の最小値を取得する関数
に相当する処理を実行することで、ＱｏＳ値の時系列データ｛Ｄｉ，Ｄｉ＋１，Ｄｉ＋２｝に対応するレアリティ値ｒｉを取得する。なお、ここでは、ＱｏＳ値の時系列データ｛Ｄｉ，Ｄｉ＋１，Ｄｉ＋２｝＝｛ｂ０，ｂ１，ｂ２｝であるので、Ｒａｒｉｔｙ算出部２２２は、
ｒ０＝ｍｉｎ（ｄ０，ｄ１，・・・，ｄｎ１−１）
を取得する。
【０１１８】
そして、Ｒａｒｉｔｙ算出部２２２は、算出したレアリティｒｉを含むデータをデータＤ２として、予測誤差分布取得部２５のセレクタＳＥＬ１に出力する。
【０１１９】
セレクタＳＥＬ１は、「第２ステップの処理」を実行させるための信号値（セレクタＳＥＬ１の端子０が選択される信号値）に設定されている制御信号ｃｔｌ１に従い、端子０を選択し、入力されたデータＤ２をＲａｒｉｔｙ分布取得部２５１に出力する。
【０１２０】
Ｒａｒｉｔｙ分布取得部２５１は、セレクタＳＥＬ１から出力されるデータＤ２から、Ｒａｒｉｔｙ分布を取得する。具体的には、Ｒａｒｉｔｙ分布取得部２５１は、図５に示すように、各時刻（各サンプリング時刻）において取得されたレアリティ値ｒｉを所定の期間分取得し、レアリティ値ｒｉの頻度分布図（ヒストグラム）（図５の右下図に相当）を取得する。Ｒａｒｉｔｙ分布取得部２５１は、上記のようにして取得したレアリティ値ｒｉの頻度分布図（ヒストグラム）を特定するデータをＲａｒｉｔｙ分布データＤｉｓｔ＿Ｒａｒｉｔｙとして、クラス分類処理部２５２に出力する。
【０１２１】
クラス分類処理部２５２は、Ｒａｒｉｔｙ分布取得部２５１から出力されるデータＤｉｓｔ＿Ｒａｒｉｔｙに基づいて、クラス分類処理を実行する。具体的には、Ｋ−ｍｅａｎｓ法などのクラスタリング手法やＳＯＭ（Ｓｅｌｆ−ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ  ｍａｐ）による手法を適用し、Ｒａｒｉｔｙを所定数のクラスに分類し、当該クラスを分類するための閾値Ｔｈ（＝｛ｔｈ０，ｔｈ１，・・・，ｔｈｎ２−１｝）を取得する。
【０１２２】
ここでは、Ｋ−ｍｅａｎｓ法を採用する場合について説明する。
【０１２３】
クラス分類処理部２５２は、Ｒａｒｉｔｙ分布データＤｉｓｔ＿Ｒａｒｉｔｙに基づいて、各レアリティ値ｒｉを予め設定されたクラス数（クラスタ数）ｋｃｌ（ｋｃｌ：２以上の自然数）に分類する場合、Ｋ−ｍｅａｎｓ法により、各レアリティ値ｒｉと、クラスタ中心とのノルム（例えば、ユークリッド距離）を計算し、各レアリティ値ｒｉを、最も近いクラスタ中心のクラスタに割り当てる。クラス分類処理部２５２は、この処理を繰り返し実行し、クラスタ割り当ての状況が変化しない、あるいは、変化量が所定の値以下になった場合、収束したと判断し、クラス分類処理を終了させる。そして、クラス分類処理部２５２は、クラス分類処理が終了した段階で、各クラス（各クラスタ）を分離するための閾値Ｔｈ（＝｛ｔｈ０，ｔｈ１，・・・，ｔｈｎ２−１｝）を設定する。なお、クラス数（クラスタ数）ｋｃｌは、クラス分類処理部２５２において、予め設定されているものとする。
【０１２４】
クラス分類処理部２５２は、以上のようにして取得したクラス分類するための閾値の集合データＴｈ（＝｛ｔｈ０，ｔｈ１，・・・，ｔｈｎ２−１｝）を第１記憶部Ｓｔ２に記憶する。
【０１２５】
なお、以下では、説明便宜のため、図５の右下図に示すように、クラス数を「３」とし、各クラスをクラスＣｌａｓｓ＿０、クラスＣｌａｓｓ＿１、および、クラスＣｌａｓｓ＿２とし、閾値Ｔｈ＝｛ｔｈ０，ｔｈ１｝とする場合について説明する。
【０１２６】
（１．２．１．３：第３ステップの処理）
第３ステップの処理において、無線状況予測装置１００は、ＱｏＳ値の予測誤差分布を算出するためのデータを取得する。
【０１２７】
無線状況予測装置１００の復調処理部Ｄｍ１は、アンテナＡｎｔ１を介して受信した無線信号に対して復調処理を実行し、ＲＦ復調信号、ＢＢ復調信号を取得する。観測データ取得部ＦＥ１は、復調処理部Ｄｍ１により取得された、ＲＦ復調信号、および／または、ＢＢ復調信号から、ＱｏＳ値を取得する。そして、観測データ取得部ＦＥ１は、取得したＱｏＳ値を含むデータをデータＤｉｎとして、予測判定処理部２のデータ保持部２１に出力する。
【０１２８】
制御部ＣＰＵ１は、モード信号Ｍｏｄｅを「学習モード」を示す信号値に設定し、予測判定処理部２に出力する。また、制御部ＣＰＵ１は、制御信号ｃｔｌ１を「第３ステップの処理」を実行させるための信号値（セレクタＳＥＬ１の端子１が選択される信号値）に設定し、予測判定処理部２に出力する。
【０１２９】
データ保持部２１は、観測データ取得部ＦＥ１からのデータＤｉｎを所定の期間、記憶保持する。データ保持部２１は、データＤｉｎの時系列データをデータＤ１ｓとして、レアリティ取得部２２および予測値取得部２３に出力する。時刻ｉのデータＤｉｎをＤｉと表記するとすると、データＤ１ｓは、例えば、３つの連続する時系列データＤ１ｓ＝｛Ｄｉ，Ｄｉ＋１，Ｄｉ＋２｝として設定される。なお、説明便宜のため、図６に示すように、時刻ｔ２以降のＱｏＳ値の観測値系列（時系列データ）を、ｃ０，ｃ１，ｃ２，・・・とする。この場合、データ保持部２１は、データＤ１ｓ＝｛ｃ０，ｃ１，ｃ２｝をレアリティ取得部２２および予測値取得部２３に出力する。
【０１３０】
また、データ保持部２１は、予測値取得部２３で予測対象とした時刻の実際のデータ（真値）をデータＤ１＿ｔｒｕｅ（＝Ｄｉ＋ｋ（図６の場合、ｃ４））を減算器２４に出力する。
【０１３１】
レアリティ取得部２２のノルム取得部２２１は、学習済みデータ記憶部Ｓｔ１から学習済みデータＤ＿ｔｒａｉｎｅｄのＲａｒｉｔｙ計算用データセットＤｓｅｔ２を読み出すとともに、データ保持部２１から出力されるデータＤ１ｓとを入力する。なお、ここでは、ノルム取得部２２１が、データＤ１ｓ＝｛ｃ０，ｃ１，ｃ２｝を処理する場合について説明する。
【０１３２】
ノルム取得部２２１は、Ｒａｒｉｔｙ計算用データセットＤｓｅｔ２の各行ベクトルとデータＤ１ｓ（＝｛ｃ０，ｃ１，ｃ２｝）とを用いて、ノルム（例えば、ユークリッド距離）の算出を行う。つまり、ノルム取得部２２１は、Ｒａｒｉｔｙ計算用データセットＤｓｅｔ２のｍ行目の行ベクトルをＤｓｅｔ２＿ｒｍとすると、
ｄ０＝Ｎｏｒｍ（Ｄｓｅｔ２＿ｒ０，Ｄ１ｓ）
ｄ１＝Ｎｏｒｍ（Ｄｓｅｔ２＿ｒ１，Ｄ１ｓ）
ｄ２＝Ｎｏｒｍ（Ｄｓｅｔ２＿ｒ２，Ｄ１ｓ）
・・・
ｄｎ１−１＝Ｎｏｒｍ（Ｄｓｅｔ２＿ｒｎ１−１，Ｄ１ｓ）
Ｎｏｒｍ（ｖ１，ｖ２）：ベクトルｖ１とベクトルｖ２のノルム（例えば、ユークリッド距離）を取得する関数。
に相当する処理により、ノルムの集合データ｛ｄ０，ｄ１，・・・，ｄｎ１−１｝を取得する。そして、ノルム取得部２２１は、取得したノルムの集合データ｛ｄ０，ｄ１，・・・，ｄｎ１−１｝を含むデータをデータＤ＿ｎｏｒｍとして、Ｒａｒｉｔｙ算出部２２２に出力する。
【０１３３】
Ｒａｒｉｔｙ算出部２２２は、ノルム取得部２２１から出力されるデータＤ＿ｎｏｒｍから、時系列データＤ１ｓの出現の稀少度合いを示すレアリティ（Ｒａｒｉｔｙ）を算出する。具体的には、Ｒａｒｉｔｙ算出部２２２は、
ｒｉ＝ｍｉｎ（ｄｉ，ｄｉ＋１，・・・，ｄｉ＋ｎ１−１）
ｍｉｎ（）：要素の最小値を取得する関数
に相当する処理を実行することで、ＱｏＳ値の時系列データ｛Ｄｉ，Ｄｉ＋１，Ｄｉ＋２｝に対応するレアリティ値ｒｉを取得する。なお、ここでは、ＱｏＳ値の時系列データ｛Ｄｉ，Ｄｉ＋１，Ｄｉ＋２｝＝｛ｃ０，ｃ１，ｃ２｝であるので、Ｒａｒｉｔｙ算出部２２２は、
ｒ０＝ｍｉｎ（ｄ０，ｄ１，・・・，ｄｎ１−１）
を取得する。
【０１３４】
そして、Ｒａｒｉｔｙ算出部２２２は、算出したレアリティｒｉを含むデータをデータＤ２として、予測誤差分布取得部２５のセレクタＳＥＬ１に出力する。
【０１３５】
セレクタＳＥＬ１は、「第３ステップの処理」を実行させるための信号値（セレクタＳＥＬ１の端子１が選択される信号値）に設定されている制御信号ｃｔｌ１に従い、端子１を選択し、入力されたデータＤ２をＲａｒｉｔｙクラス分類部２５３に出力する。
【０１３６】
Ｒａｒｉｔｙクラス分類部２５３は、第１記憶部Ｓｔ２から閾値の集合データＴｈ（＝｛ｔｈ０，ｔｈ１｝）を読み出し、閾値の集合データＴｈ（＝｛ｔｈ０，ｔｈ１｝）に基づいて、データＤ２をクラス分類し、データＤ２が振り分けられたクラスの番号ｊを含むデータをデータＤ３として、予測誤差分布データ取得部２５４に出力する。
【０１３７】
予測値取得部２３は、学習済みデータ記憶部Ｓｔ１から学習済みデータＤ＿ｔｒａｉｎｅｄ（Ｒａｒｉｔｙ計算用データセットＤｓｅｔ２、および、ラベル（正解データ）のデータセットＤｓｅｔ＿Ｌａｂｅｌ）を読み出す。予測値取得部２３は、ノルム取得部２２１で実行される処理と同様にＱｏＳ値の時系列データＤ１ｓ（＝｛ｃ０，ｃ１，ｃ２｝）と、Ｒａｒｉｔｙ計算用データセットＤｓｅｔ２の各行ベクトルとのノルム（例えば、ユークリッド距離）を算出し、最小値となる行ベクトルを検出し、検出した行ベクトルに対応するラベル（正解データ）を、データセットＤｓｅｔ＿Ｌａｂｅｌを用いて特定する。これにより、予測値取得部２３は、ノルムの最小値をとる行ベクトルに対応するラベルを、将来の時刻の予測データ値Ｄ＿ｐｒｅｄｉｃｔとして取得する。例えば、図６に示す場合、ＱｏＳ値の時系列データＤ１ｓ（＝｛ｃ０，ｃ１，ｃ２｝）と、Ｒａｒｉｔｙ計算用データセットＤｓｅｔ２の第３行目のベクトル（｛ａ２，ａ３，ａ４｝）とのノルムが最小値をとるとすると、予測値取得部２３は、Ｒａｒｉｔｙ計算用データセットＤｓｅｔ２の第３行目のベクトル（｛ａ２，ａ３，ａ４｝）に対応するラベルの値ａ６（ラベル（正解データ）のデータセットＤｓｅｔ＿Ｌａｂｅｌの第３行目のデータ）を将来の時刻（現在時刻ｉとすると将来時刻ｉ＋４）の予測データ値Ｄ＿ｐｒｅｄｉｃｔであると特定する。
【０１３８】
そして、予測値取得部２３は、上記のようにして取得した将来時刻（現在時刻ｉとすると将来時刻ｉ＋４）の予測データ値Ｄ＿ｐｒｅｄｉｃｔ（＝Ｄ’ｉ＋ｋ＝ａ６）を減算器２４に出力する。
【０１３９】
減算器２４は、データ保持部２１から出力されるデータＤ１＿ｔｒｕｅ（＝Ｄｉ＋ｋ＝ｃ４）と、予測値取得部２３から出力されるデータＤ＿ｐｒｅｄｉｃｔ（＝Ｄ’ｉ＋ｋ＝ａ６）とを入力する。減算器２４は、
Ｄ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｅｒｒｏｒ＝Ｄ１＿ｔｒｕｅ―Ｄ＿ｐｒｅｄｉｃｔ
に相当する処理（減算処理）を実行して、予測誤差データＤ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｅｒｒｏｒ（＝Ｅｒｒｉ＋ｋ）を取得する。そして、減算器２４は、取得した予測誤差データＤ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｅｒｒｏｒ（＝Ｅｒｒｉ＋ｋ）を予測誤差分布取得部２５の予測誤差分布データ取得部２５４に出力する。
【０１４０】
予測誤差分布データ取得部２５４は、減算器２４から出力されるデータＤ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｅｒｒｏｒと、Ｒａｒｉｔｙクラス分類部２５３から出力されるデータＤ３（＝ｊ＝ｃｌａｓｓ（ｒｉ）、ｃｌａｓｓ（ｘ）は、Ｒａｒｉｔｙ値ｘが属するクラスの番号を取得する関数）とを入力する。予測誤差分布データ取得部２５４は、データＤ３に基づいて、データＤ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｅｒｒｏｒをクラスに振り分け、振り分けられたクラスごとに（同一クラスに振り分けられたデータ群について）、データＤ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｅｒｒｏｒの発生頻度分布を取得することで、予測誤差分布データ（Ｅｒｒ＿ｄｉｓｔｊ）を取得する。そして、予測誤差分布データ取得部２５４は、取得した予測誤差分布データＥｒｒ＿ｄｉｓｔｊを含むデータＤ４を第２記憶部Ｓｔ３に記憶する。
【０１４１】
なお、一般に、クラス０（Ｃｌａｓｓ＿０）に分類される予測誤差は、通常の入力パターン（頻出するＱｏＳ値の時系列データ）に対応するので、値が小さく、クラス０（Ｃｌａｓｓ＿０）に分類される予測誤差のデータ群の分布の分散（あるいは標準偏差）は小さい。
【０１４２】
それに対して、クラス１（Ｃｌａｓｓ＿１）に分類される予測誤差は、出現頻度がクラス０の入力パターンよりも低いので、その値は、クラス０に分類される予測誤差よりも大きく、クラス１（Ｃｌａｓｓ＿１）に分類される予測誤差のデータ群の分布の分散（あるいは標準偏差）は、クラス０（Ｃｌａｓｓ＿０）に分類される予測誤差のデータ群の分布の分散（あるいは標準偏差）よりも大きくなる。
【０１４３】
また、クラス２（Ｃｌａｓｓ＿２）に分類される予測誤差は、出現頻度がクラス１の入力パターンよりも低いので、その値は、クラス１に分類される予測誤差よりも大きく、クラス２（Ｃｌａｓｓ＿２）に分類される予測誤差のデータ群の分布の分散（あるいは標準偏差）は、クラス１（Ｃｌａｓｓ＿１）に分類される予測誤差のデータ群の分布の分散（あるいは標準偏差）よりも大きくなる。
【０１４４】
上記のような特性があるので、クラス０（Ｃｌａｓｓ＿０）に分類される予測誤差の予測誤差分布データＥｒｒ＿ｄｉｓｔ０、クラス１（Ｃｌａｓｓ＿１）に分類される予測誤差の予測誤差分布データＥｒｒ＿ｄｉｓｔ１、および、クラス２（Ｃｌａｓｓ＿２）に分類される予測誤差の予測誤差分布データＥｒｒ＿ｄｉｓｔ２は、例えば、図６の右端中間に示したような分布になる。
【０１４５】
（１．２．２：予測処理）
次に、予測処理（通信障害の予測実行処理）について説明する。
【０１４６】
図７は、予測処理（通信障害の予測実行処理）を説明するための図である。
【０１４７】
予測処理（通信障害の予測実行処理）において、無線状況予測装置１００は、将来時刻のＱｏＳ値の予測値Ｄ’ｉ＋ｋと、当該予測値Ｄ’ｉ＋ｋに対応するクラスの予測誤差分布データＤ４（＝Ｅｒｒ＿ｄｉｓｔｊ）に基づいて、データＤ＿ｐｒｅｄｉｃｔｅｄの真値が取得される時刻（将来時刻）において、通信障害が発生する可能性を示すリスク値を取得する。
【０１４８】
無線状況予測装置１００の復調処理部Ｄｍ１は、アンテナＡｎｔ１を介して受信した無線信号に対して復調処理を実行し、ＲＦ復調信号、ＢＢ復調信号を取得する。観測データ取得部ＦＥ１は、復調処理部Ｄｍ１により取得された、ＲＦ復調信号、および／または、ＢＢ復調信号から、ＱｏＳ値を取得する。そして、観測データ取得部ＦＥ１は、取得したＱｏＳ値を含むデータをデータＤｉｎとして、予測判定処理部２のデータ保持部２１に出力する。
【０１４９】
制御部ＣＰＵ１は、モード信号Ｍｏｄｅを「予測処理実行モード」を示す信号値に設定し、予測判定処理部２に出力する。また、制御部ＣＰＵ１は、制御信号ｃｔｌ１を「予測処理」を実行させるための信号値（セレクタＳＥＬ１の端子２が選択される信号値）に設定し、予測判定処理部２に出力する。
【０１５０】
データ保持部２１は、観測データ取得部ＦＥ１からのデータＤｉｎを所定の期間、記憶保持する。データ保持部２１は、データＤｉｎの時系列データをデータＤ１ｓとして、レアリティ取得部２２および予測値取得部２３に出力する。時刻ｉのデータＤｉｎをＤｉと表記するとすると、データＤ１ｓは、例えば、３つの連続する時系列データＤ１ｓ＝｛Ｄｉ，Ｄｉ＋１，Ｄｉ＋２｝として設定される。なお、説明便宜のため、図８に示すように、時刻ｔ３以降のＱｏＳ値の観測値系列（時系列データ）を、ｑ０，ｑ１，ｑ２，・・・とする。この場合、データ保持部２１は、データＤ１ｓ＝｛ｑ０，ｑ１，ｑ２｝をレアリティ取得部２２および予測値取得部２３に出力する。
【０１５１】
レアリティ取得部２２のノルム取得部２２１は、学習済みデータ記憶部Ｓｔ１から学習済みデータＤ＿ｔｒａｉｎｅｄのＲａｒｉｔｙ計算用データセットＤｓｅｔ２を読み出すとともに、データ保持部２１から出力されるデータＤ１ｓとを入力する。なお、ここでは、ノルム取得部２２１が、データＤ１ｓ＝｛ｑ０，ｑ１，ｑ２｝を処理する場合について説明する。
【０１５２】
ノルム取得部２２１は、Ｒａｒｉｔｙ計算用データセットＤｓｅｔ２の各行ベクトルとデータＤ１ｓ（＝｛ｑ０，ｑ１，ｑ２｝）とを用いて、ノルム（例えば、ユークリッド距離）の算出を行う。つまり、ノルム取得部２２１は、Ｒａｒｉｔｙ計算用データセットＤｓｅｔ２のｍ行目の行ベクトルをＤｓｅｔ２＿ｒｍとすると、
ｄ０＝Ｎｏｒｍ（Ｄｓｅｔ２＿ｒ０，Ｄ１ｓ）
ｄ１＝Ｎｏｒｍ（Ｄｓｅｔ２＿ｒ１，Ｄ１ｓ）
ｄ２＝Ｎｏｒｍ（Ｄｓｅｔ２＿ｒ２，Ｄ１ｓ）
・・・
ｄｎ１−１＝Ｎｏｒｍ（Ｄｓｅｔ２＿ｒｎ１−１，Ｄ１ｓ）
Ｎｏｒｍ（ｖ１，ｖ２）：ベクトルｖ１とベクトルｖ２のノルム（例えば、ユークリッド距離）を取得する関数。
に相当する処理により、ノルムの集合データ｛ｄ０，ｄ１，・・・，ｄｎ１−１｝を取得する。そして、ノルム取得部２２１は、取得したノルムの集合データ｛ｄ０，ｄ１，・・・，ｄｎ１−１｝を含むデータをデータＤ＿ｎｏｒｍとして、Ｒａｒｉｔｙ算出部２２２に出力する。
【０１５３】
Ｒａｒｉｔｙ算出部２２２は、ノルム取得部２２１から出力されるデータＤ＿ｎｏｒｍから、時系列データＤ１ｓの出現の稀少度合いを示すレアリティ（Ｒａｒｉｔｙ）を算出する。具体的には、Ｒａｒｉｔｙ算出部２２２は、
ｒｉ＝ｍｉｎ（ｄｉ，ｄｉ＋１，・・・，ｄｉ＋ｎ１−１）
ｍｉｎ（）：要素の最小値を取得する関数
に相当する処理を実行することで、ＱｏＳ値の時系列データ｛Ｄｉ，Ｄｉ＋１，Ｄｉ＋２｝に対応するレアリティ値ｒｉを取得する。なお、ここでは、ＱｏＳ値の時系列データ｛Ｄｉ，Ｄｉ＋１，Ｄｉ＋２｝＝｛ｃ０，ｃ１，ｃ２｝であるので、Ｒａｒｉｔｙ算出部２２２は、
ｒ０＝ｍｉｎ（ｄ０，ｄ１，・・・，ｄｎ１−１）
を取得する。
【０１５４】
そして、Ｒａｒｉｔｙ算出部２２２は、算出したレアリティｒｉを含むデータをデータＤ２として、予測誤差分布取得部２５のセレクタＳＥＬ１に出力する。
【０１５５】
セレクタＳＥＬ１は、「予測処理」を実行させるための信号値（セレクタＳＥＬ１の端子２が選択される信号値）に設定されている制御信号ｃｔｌ１に従い、端子２を選択し、入力されたデータＤ２（＝ｒｉ）をクラス判定部２５５に出力する。
【０１５６】
クラス判定部２５５は、セレクタＳＥＬ１から出力されるデータＤ２（＝ｒｉ）と、第１記憶部Ｓｔ２から出力される閾値の集合データＴｈとを入力する。クラス判定部２５５は、閾値の集合データＴｈに基づいてデータＤ２（＝ｒｉ）をクラス分類し、データＤ２（＝ｒｉ）が振り分けられたクラス（例えば、クラス番号ｊ＝ｃｌａｓｓ（ｒｉ））を特定する。そして、クラス判定部２５５は、特定したクラス番号ｊ（＝ｃｌａｓｓ（ｒｉ））をリスク値取得部２６に出力する。
【０１５７】
予測値取得部２３は、学習済みデータ記憶部Ｓｔ１から学習済みデータＤ＿ｔｒａｉｎｅｄ（Ｒａｒｉｔｙ計算用データセットＤｓｅｔ２、および、ラベル（正解データ）のデータセットＤｓｅｔ＿Ｌａｂｅｌ）を読み出す。予測値取得部２３は、ノルム取得部２２１で実行される処理と同様にＱｏＳ値の時系列データＤ１ｓ（＝｛ｑ０，ｑ１，ｑ２｝）と、Ｒａｒｉｔｙ計算用データセットＤｓｅｔ２の各行ベクトルとのノルム（例えば、ユークリッド距離）を算出し、最小値となる行ベクトルを検出し、検出した行ベクトルに対応するラベル（正解データ）を、データセットＤｓｅｔ＿Ｌａｂｅｌを用いて特定する。これにより、予測値取得部２３は、ノルムの最小値をとる行ベクトルに対応するラベルを、将来の時刻の予測データ値Ｄ＿ｐｒｅｄｉｃｔとして取得する。例えば、図７に示す場合、ＱｏＳ値の時系列データＤ１ｓ（＝｛ｑ０，ｑ１，ｑ２｝）と、Ｒａｒｉｔｙ計算用データセットＤｓｅｔ２の第３行目のベクトル（｛ａ２，ａ３，ａ４｝）とのノルムが最小値をとるとすると、予測値取得部２３は、Ｒａｒｉｔｙ計算用データセットＤｓｅｔ２の第３行目のベクトル（｛ａ２，ａ３，ａ４｝）に対応するラベルの値ａ６（ラベル（正解データ）のデータセットＤｓｅｔ＿Ｌａｂｅｌの第３行目のデータ）を将来の時刻（現在時刻ｉとすると将来時刻ｉ＋４）の予測データ値Ｄ＿ｐｒｅｄｉｃｔとして取得する。
【０１５８】
そして、予測値取得部２３は、上記のようにして取得した将来時刻（現在時刻ｉとすると将来時刻ｉ＋４）の予測データ値Ｄ＿ｐｒｅｄｉｃｔ（＝Ｄ’ｉ＋ｋ＝ａ６）をリスク値取得部２６に出力する。
【０１５９】
リスク値取得部２６は、予測値取得部２３から出力されるデータＤ＿ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ（＝Ｄ’ｉ＋ｋ＝ａ６）と、クラス判定部２５５から出力されるクラス番号ｊと、第２記憶部Ｓｔ３から出力されるデータＤ４（＝Ｅｒｒ＿ｄｉｓｔｊ）と、通信品質データの要求基準値を示すデータＱｏＳ＿ｒｅｑと、制御部ＣＰＵ１から出力されるモード信号Ｍｏｄｅとを入力する。リスク値取得部２６は、モード信号Ｍｏｄｅが「予測処理実行モード」を示す信号である場合、予測誤差分布データＤ４（＝Ｅｒｒ＿ｄｉｓｔｊ）に基づいて、データＤ＿ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ（＝Ｄ’ｉ＋ｋ＝ａ６）の真値（ｑ４）が取得される時刻（将来時刻）において、通信障害が発生する可能性を示すリスク値を取得する。具体的には、リスク値取得部２６は、予測値Ｄ＿ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ（＝Ｄ’ｉ＋ｋ）を取得するときに決定されたクラスｊの予測誤差分布データＥｒｒ＿ｄｉｓｔｊを、第２記憶部Ｓｔ３から読み出し、予測値Ｄ＿ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ（＝Ｄ’ｉ＋ｋ）を中心とする予測誤差分布を取得する。そして、予測値Ｄ＿ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ（＝Ｄ’ｉ＋ｋ）を中心とする予測誤差分布において、通信品質データの要求基準値ＱｏＳ＿ｒｅｑ以下の領域における予測誤差値を積分（あるいは積算）し、当該積分値（積算値）をリスク値として取得する。例えば、図７の中央付近に示した図のグレーの領域（通信品質データの要求基準値ＱｏＳ＿ｒｅｑ以下の領域）の面積がリスク値となる。
【０１６０】
そして、リスク値取得部２６は、上記のようにして取得したリスク値をデータＤｏｕｔとして出力する。リスク値取得部２６により取得されたリスク値を考慮することで、将来時刻における通信障害の発生の可能性を把握することができ、その結果、高精度な通信障害の発生の予測処理を実現できる。
【０１６１】
以上のようにして、無線状況予測装置１００では、予測処理が実行される。
【０１６２】
ここで、図８を用いて、観測データ（ＱｏＳ値）の時系列データの発生パターンが頻出する入力パターン（Ｒａｒｉｔｙ値が低い入力パターン）が無線状況予測装置１００に入力された場合（図９（ａ））と、観測データ（ＱｏＳ値）の時系列データの発生パターンが稀少な入力パターン（Ｒａｒｉｔｙ値が高い入力パターン）が無線状況予測装置１００に入力された場合（図９（ｂ））のリスク値の取得について、説明する。
【０１６３】
図９（ａ）の場合、観測データ（ＱｏＳ値）の時系列データの発生パターンが頻出する入力パターン（Ｒａｒｉｔｙ値が低い入力パターン）であり、Ｒａｒｉｔｙ値が低く、入力パターンの発生頻度が高いため、当該入力パターンから算出されるＲａｒｉｔｙ値により決定されるクラスの予測誤差分布データＥｒｒ＿ｄｉｓｔｊのばらつき（標準偏差、分散）が小さい。この場合、例えば、クラス番号ｊ＝０のクラス（Ｃｌａｓｓ＿０）が選択され、予測誤差分布データＥｒｒ＿ｄｉｓｔ０が選択される。そして、リスク値取得部２６は、予測誤差分布データＥｒｒ＿ｄｉｓｔ０の中心を、予測値Ｄ’ｉ＋ｋ（Ｄ’ｉ＋ｋ：時刻ｔｉ＋ｋのＱｏＳ値の予測値）とする予測誤差分布を取得し、取得した当該予測誤差分布において、ＱｏＳ値が値ＱｏＳ＿ｒｅｑ以下の領域（図９（ａ）の場合の領域ＡＲ１）の積分値（積算値）をリスク値として取得する。図９（ａ）の場合、領域ＡＲ１の面積がかなり小さいので、リスク値も小さい値となる。すなわち、図９（ａ）の場合、時刻ｔｉ＋ｋにおいて、通信障害が発生する可能性はかなり小さいと適切に判定される。
【０１６４】
一方、図９（ｂ）の場合、観測データ（ＱｏＳ値）の時系列データの発生パターンが稀少な入力パターン（Ｒａｒｉｔｙ値が高い入力パターン）であり、Ｒａｒｉｔｙ値が高く、入力パターンの発生頻度が低いため、当該入力パターンから算出されるＲａｒｉｔｙ値により決定されるクラスの予測誤差分布データＥｒｒ＿ｄｉｓｔｊのばらつき（標準偏差、分散）が大きい。この場合、例えば、クラス番号ｊ＝２のクラス（Ｃｌａｓｓ＿２）が選択され、予測誤差分布データＥｒｒ＿ｄｉｓｔ２が選択される。そして、リスク値取得部２６は、予測誤差分布データＥｒｒ＿ｄｉｓｔ２の中心を、予測値Ｄ’ｉ＋ｋ（Ｄ’ｉ＋ｋ：時刻ｔｉ＋ｋのＱｏＳ値の予測値）とする予測誤差分布を取得し、取得した当該予測誤差分布において、ＱｏＳ値が値ＱｏＳ＿ｒｅｑ以下の領域（図９（ｂ）の場合の領域ＡＲ２）の積分値（積算値）をリスク値として取得する。図９（ｂ）の場合、領域ＡＲ１の面積が大きいので、リスク値も大きな値となる。すなわち、図９（ａ）の場合、時刻ｔｉ＋ｋにおいて、通信障害が発生する可能性は大きいと適切に判定される。
【０１６５】
無線状況予測装置１００では、このように処理することで、観測データ（ＱｏＳ値）の時系列データの発生パターンが稀少な入力パターンが入力された場合であっても、適切に通信障害の発生の有無の可能性を把握し、高精度な通信障害の発生の予測処理を行うことができる。
【０１６６】
以上のように、無線状況予測装置１００では、学習時において、観測データ（ＱｏＳ値）の時系列データの発生パターンを学習することで、頻出する観測データ（ＱｏＳ値）の時系列データの発生パターンを把握する。また、無線状況予測装置１００では、学習時に取得した観測データ（ＱｏＳ値）の時系列データの発生パターンと、実際の観測データ（ＱｏＳ値）の時系列データとの類似性を、例えば、ノルム（例えば、ユークリッド距離）を算出することにより判定し、観測データ（ＱｏＳ値）の時系列データの出現の稀少度合いを示すレアリティ値（Ｒａｒｉｔｙ値）を算出する。そして、無線状況予測装置１００では、レアリティ値の分布であるレアリティ分布を取得し、当該レアリティ分布に基づいて、レアリティ値のデータ群を閾値により所定のクラスに分類する。
【０１６７】
そして、無線状況予測装置１００は、予測時において、処理対象の観測データ（ＱｏＳ値）の時系列データのレアリティ値ｒｉに基づいて、分類されるクラスを特定し、当該クラスに対応する予測誤差分布データＥｒｒ＿ｄｉｓｔｊと将来時刻の予測値に基づいて、当該将来時刻における通信障害の発生確率を示すリスク値を取得する。そして、無線状況予測装置１００では、取得したリスク値に基づいて、将来時刻において通信障害が発生する可能性を適切に把握することができる。無線状況予測装置１００では、上記のように処理することで、リスク値を連続値、あるいは、多値データとして取得できるため、従来技術のような通信障害の発生の有無を示す２値データによる判定処理に比べて、遙かに精度のよい予測処理を実現できる。
【０１６８】
このように、無線状況予測装置１００では、通信障害を検知する際の重要な要因である、入力パターン（観測データ（ＱｏＳ値）の時系列データ）のめずらしさ（Ｒａｒｉｔｙ）を考慮しつつ、通信障害の発生の可能性を示すリスク値を取得することができるので、高精度な通信障害の発生の予測処理を実現することができる。
【０１６９】
また、無線状況予測装置１００では、入力パターン（観測データ（ＱｏＳ値）の時系列データ）のめずらしさ（Ｒａｒｉｔｙ）を考慮した、通信障害の発生の予測処理を実行するので、稀な入力パターン、あるいは、未学習の入力パターンが発生した場合であっても、通信障害の発生の可能性を示すリスク値を適切に取得でき、その結果、高精度な通信障害の予測処理を実現することができる。
【０１７０】
［第２実施形態］
次に、第２実施形態について、説明する。なお、上記実施形態と同様の部分については、同一符号を付し、詳細な説明を省略する。
【０１７１】
図９は、第２実施形態の無線状況予測装置２００の概略構成図である。
【０１７２】
第２実施形態の無線状況予測装置２００は、図９に示すように、第１実施形態の無線状況予測装置１００の学習部１、学習済みデータ記憶部Ｓｔ１、予測判定処理部２、および、制御部ＣＰＵ１を２組設けた構成を有している。つまり、第２実施形態の無線状況予測装置２００は、図９に示すように、アンテナＡｎｔ１と、復調処理部Ｄｍ１と、観測データ取得部ＦＥ１と、第１学習予測部Ｄｅｖ１と、第２学習予測部Ｄｅｖ２とを備える。
【０１７３】
第１学習予測部Ｄｅｖ１は、第１学習部１Ａと、第１学習済みデータ記憶部Ｓｔ１Ａと、第１予測判定処理部２Ａと、第１制御部ＣＰＵ１Ａとを備える。第１学習部１Ａ、第１学習済みデータ記憶部Ｓｔ１Ａ、第１予測判定処理部２Ａ、および、第１制御部ＣＰＵ１Ａは、それぞれ、第１実施形態の無線状況予測装置１００の学習部１、学習済みデータ記憶部Ｓｔ１、予測判定処理部２、および、制御部ＣＰＵ１と同じ機能部である。
【０１７４】
第２学習予測部Ｄｅｖ２は、第２学習部１Ｂと、第２学習済みデータ記憶部Ｓｔ１Ｂと、第２予測判定処理部２Ｂと、第２制御部ＣＰＵ１Ｂとを備える。第２学習部１Ｂ、第２学習済みデータ記憶部Ｓｔ１Ｂ、第２予測判定処理部２Ｂ、および、第２制御部ＣＰＵ１Ｂは、それぞれ、第１実施形態の無線状況予測装置１００の学習部１、学習済みデータ記憶部Ｓｔ１、予測判定処理部２、および、制御部ＣＰＵ１と同じ機能部である。
【０１７５】
図１０は、無線状況予測装置２００で取得されるＱｏＳ値の時系列データ（一例）と、第１学習予測部Ｄｅｖ１の処理モードと、第２学習予測部Ｄｅｖ２の処理モードとを示すタイミングチャートである。図１０のタイミングチャートにおいて、横軸は時間である。
【０１７６】
無線状況予測装置２００では、図１０に示すように、第１学習予測部Ｄｅｖ１の処理モードと、第２学習予測部Ｄｅｖ２の処理モードとを互いに異なる処理モードとすることで、学習処理と予測処理とをパイプライン処理により実行する。つまり、無線状況予測装置２００において、第１学習予測部Ｄｅｖ１、および、第２学習予測部Ｄｅｖ２は、以下のように処理を実行し、さらに、以下の処理を繰り返し実行する。
（１）時刻ｔ００〜ｔ１０の期間において、第１学習予測部Ｄｅｖ１は、学習処理（第１実施形態の学習処理と同じ処理）を実行する。そして、第１制御部ＣＰＵ１Ａは、この期間において、「学習モード」を示す信号値のモード信号ＭｏｄｅＡを出力する。
（１−１）時刻ｔ００〜ｔ０１の期間において、第１学習予測部Ｄｅｖ１は、第１ステップの処理Ａ１１（第１実施形態の第１ステップの処理Ａ１と同じ処理）を実行する。そして、第１制御部ＣＰＵ１Ａは、この期間において、制御信号ｃｔｌ１Ａ（第１実施形態の制御信号ｃｔｌ１に対応する信号）を「第１ステップの処理」を実行させるための信号値に設定し、第１予測判定処理部２Ａに出力する。
（１−２）時刻ｔ０１〜ｔ０２の期間において、第１学習予測部Ｄｅｖ１は、第２ステップの処理Ａ１２（第１実施形態の第２ステップの処理Ａ２と同じ処理）を実行する。そして、第１制御部ＣＰＵ１Ａは、この期間において、制御信号ｃｔｌ１Ａを「第２ステップの処理」を実行させるための信号値に設定し、第１予測判定処理部２Ａに出力する。
（１−３）時刻ｔ０２〜ｔ１０の期間において、第１学習予測部Ｄｅｖ１は、第３ステップの処理Ａ１３（第１実施形態の第３ステップの処理Ａ３と同じ処理）を実行する。そして、第１制御部ＣＰＵ１Ａは、この期間において、制御信号ｃｔｌ１Ａを「第３ステップの処理」を実行させるための信号値に設定し、第１予測判定処理部２Ａに出力する。
（２）時刻ｔ１０〜ｔ２０の期間において、第１学習予測部Ｄｅｖ１は、予測処理（第１実施形態の予測処理と同じ処理）を実行し、判定結果ＤｏｕｔＡを出力する。そして、第１制御部ＣＰＵ１Ａは、この期間において、「予測処理実行モード」を示す信号値のモード信号ＭｏｄｅＡを出力する。
（２−１）時刻ｔ１０〜ｔ１１の期間において、第２学習予測部Ｄｅｖ２は、第１ステップの処理Ｂ１１（第１実施形態の第１ステップの処理Ａ１と同じ処理）を実行する。そして、第２制御部ＣＰＵ１Ｂは、この期間において、制御信号ｃｔｌ１Ｂ（第１実施形態の制御信号ｃｔｌ１に対応する信号）を「第１ステップの処理」を実行させるための信号値に設定し、第２予測判定処理部２Ｂに出力する。
（２−２）時刻ｔ１１〜ｔ１２の期間において、第２学習予測部Ｄｅｖ２は、第２ステップの処理Ｂ１２（第１実施形態の第２ステップの処理Ａ２と同じ処理）を実行する。そして、第２制御部ＣＰＵ１Ｂは、この期間において、制御信号ｃｔｌ１Ｂを「第２ステップの処理」を実行させるための信号値に設定し、第２予測判定処理部２Ｂに出力する。
（２−３）時刻ｔ１２〜ｔ２０の期間において、第２学習予測部Ｄｅｖ２は、第３ステップの処理Ｂ１３（第１実施形態の第３ステップの処理Ａ３と同じ処理）を実行する。そして、第２制御部ＣＰＵ１Ｂは、この期間において、制御信号ｃｔｌ１Ｂを「第３ステップの処理」を実行させるための信号値に設定し、第２予測判定処理部２Ｂに出力する。
（３）時刻ｔ２０〜ｔ３０の期間において、第２学習予測部Ｄｅｖ２は、予測処理（第１実施形態の予測処理と同じ処理）を実行し、判定結果ＤｏｕｔＢを出力する。そして、第２制御部ＣＰＵ１Ｂは、この期間において、「予測処理実行モード」を示す信号値のモード信号ＭｏｄｅＢを出力する。
（３−１）時刻ｔ２０〜ｔ２１の期間において、第１学習予測部Ｄｅｖ１は、第１ステップの処理Ａ２１（第１実施形態の第１ステップの処理Ａ１と同じ処理）を実行する。そして、第１制御部ＣＰＵ１Ａは、この期間において、制御信号ｃｔｌ１Ａ（第１実施形態の制御信号ｃｔｌ１に対応する信号）を「第１ステップの処理」を実行させるための信号値に設定し、第１予測判定処理部２Ａに出力する。
（３−２）時刻ｔ２１〜ｔ２２の期間において、第１学習予測部Ｄｅｖ１は、第２ステップの処理Ａ２２（第１実施形態の第２ステップの処理Ａ２と同じ処理）を実行する。そして、第１制御部ＣＰＵ１Ａは、この期間において、制御信号ｃｔｌ１Ａを「第２ステップの処理」を実行させるための信号値に設定し、第１予測判定処理部２Ａに出力する。
（３−３）時刻ｔ２２〜ｔ３０の期間において、第１学習予測部Ｄｅｖ１は、第３ステップの処理Ａ２３（第１実施形態の第３ステップの処理Ａ３と同じ処理）を実行する。そして、第１制御部ＣＰＵ１Ａは、この期間において、制御信号ｃｔｌ１Ａを「第３ステップの処理」を実行させるための信号値に設定し、第１予測判定処理部２Ａに出力する。
【０１７７】
無線状況予測装置２００では、上記のように処理することで、学習処理と予測処理とをパイプライン処理により実行することができる。その結果、無線状況予測装置２００では、常に、学習処理、および、予測処理を実行させることができるため、さらに高精度の通信障害の予測を行うことができる。
【０１７８】
［他の実施形態］
上記実施形態では、観測値がＱｏＳ値である場合について説明したが、これに限定されることはなく、観測値は、例えば、無線環境の状況を把握することができるデータであれば、他のデータを用いてもよい。
【０１７９】
また、学習済みデータ記憶部Ｓｔ１、第１記憶部Ｓｔ２、第２記憶部Ｓｔ３、第１学習済みデータ記憶部Ｓｔ１Ａ、および、第２学習済みデータ記憶部Ｓｔ１Ｂは、無線状況予測装置１００、２００の外部に設けられるものであってもよい。
【０１８０】
また、上記実施形態では、データＤ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｅｒｒｏｒの発生頻度分布を取得することで、予測誤差分布データを取得し、取得した予測誤差分布データを用いて、リスク値を取得する場合について説明したが、これに限定されることはなく、例えば、以下のように処理してもよい。無線状況予測装置１００、２００において、分類されたクラスごとに、データＤ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｅｒｒｏｒの発生頻度分布から、データＤ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｅｒｒｏｒの平均値μｊ（μｊ：クラス番号ｊのクラスに分類される予測誤差値の平均値）、標準偏差σｊ（σｊ：クラス番号ｊのクラスに分類される予測誤差値の標準偏差）とを算出し、予測誤差分布データＥｒｒ＿ｄｉｓｔｊが正規分布Ｎ（μｊ，σｊ２）に従う分布であるとみなし（近似し）、リスク値を取得する処理を実行してもよい。
【０１８１】
また、上記実施形態では、無線環境の通信障害を予測する場合について、説明したが、これに限定されることはなく、無線状況予測装置において、例えば、有線の通信環境、あるいは、無線、有線が混在するネットワークのバックボーンにあるハブからＱｏＳ情報を取得し、通信環境の通信障害を予測するようにしてもよい。
【０１８２】
また、上記実施形態で説明した無線状況予測装置１００、２００において、各ブロックは、ＬＳＩなどの半導体装置により個別に１チップ化されても良いし、一部又は全部を含むように１チップ化されても良い。
【０１８３】
なお、ここでは、ＬＳＩとしたが、集積度の違いにより、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。
【０１８４】
また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサーを利用しても良い。
【０１８５】
また、上記各実施形態の各機能ブロックの処理の一部または全部は、プログラムにより実現されるものであってもよい。そして、上記各実施形態の各機能ブロックの処理の一部または全部は、コンピュータにおいて、中央演算装置（ＣＰＵ）により行われる。また、それぞれの処理を行うためのプログラムは、ハードディスク、ＲＯＭなどの記憶装置に格納されており、ＲＯＭにおいて、あるいはＲＡＭに読み出されて実行される。
【０１８６】
また、上記実施形態の各処理をハードウェアにより実現してもよいし、ソフトウェア（ＯＳ（オペレーティングシステム）、ミドルウェア、あるいは、所定のライブラリとともに実現される場合を含む。）により実現してもよい。さらに、ソフトウェアおよびハードウェアの混在処理により実現しても良い。
【０１８７】
例えば、上記実施形態の各機能部を、ソフトウェアにより実現する場合、図１１に示したハードウェア構成（例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、入力部、出力部等をバスＢｕｓにより接続したハードウェア構成）を用いて、各機能部をソフトウェア処理により実現するようにしてもよい。
【０１８８】
また、上記実施形態における処理方法の実行順序は、必ずしも、上記実施形態の記載に制限されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で、実行順序を入れ替えることができるものである。
【０１８９】
前述した方法をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム及びそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、本発明の範囲に含まれる。ここで、コンピュータ読み取り可能な記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、大容量ＤＶＤ、次世代ＤＶＤ、半導体メモリを挙げることができる。
【０１９０】
上記コンピュータプログラムは、上記記録媒体に記録されたものに限られず、電気通信回線、無線又は有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク等を経由して伝送されるものであってもよい。
【０１９１】
なお、本発明の具体的な構成は、前述の実施形態に限られるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更および修正が可能である。
【符号の説明】
【０１９２】
１００、２００  無線状況予測装置
１  学習部
２  予測判定処理部
２２  レアリティ取得部
２３  予測値取得部
２４  減算器（減算部）
２５  予測誤差分布取得部
２６  リスク値取得部
Ｓｔ１  学習済みデータ記憶部
Ｄｅｖ１  第１学習予測部
Ｄｅｖ２  第２学習予測部
【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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【図１１】
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