(57)【要約】      （修正有）【課題】システムのリソース管理を効率的かつ精度良好とする。【解決手段】対象システムにおける利用者数、データ処理量、リソース状況、及び外部環境の過去情報を格納し、過去の所定期間における利用者数及び外部環境の情報を入力とした機械学習により、未来の所定時期における所定の外部環境下での予測利用者数を推定し、過去の所定期間におけるデータ処理量、利用者数と当該期間のカレンダー特性を入力とした機械学習により、未来の所定時期における予測利用者数での予測データ処理量を推定し、過去の所定期間におけるリソース状況情報に基づき、リソースの使用状況及び処理時間が基準以上か判定し、判定の結果に応じて当該リソースの必要割当て量を現状より所定割合だけ増減させたものと推定し、当該リソースの必要割当て量及びデータ処理量のピーク値を入力とした機械学習により、未来の所定時期における予測データ処理量での予測必要割当て量を推定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
管理対象のシステムにおける利用者数、データ処理量、リソース状況、および外部環境、のそれぞれの過去情報を格納した記憶部と、
過去の所定期間における前記利用者数および前記外部環境の過去情報を入力とした機械学習により、前記過去の所定期間より未来の所定時期における所定の外部環境下での予測利用者数を推定する第１処理と、過去の所定期間における前記データ処理量および前記利用者数の過去情報と当該期間のカレンダー特性とを入力とした機械学習により、前記過去の所定期間より未来の所定時期における前記予測利用者数での予測データ処理量を推定する第２処理と、過去の所定期間における前記リソース状況の過去情報に基づき、リソースの使用状況および処理時間が所定基準以上か判定し、当該判定の結果に応じて前記過去情報が示す当該リソースの必要割当て量を現状より所定割合だけ増加または減少させたものと推定する第３処理と、前記過去の所定期間に関して推定した前記リソースの必要割当て量および当該期間におけるデータ処理量のピーク値を入力とした機械学習により、前記過去の所定期間より未来の所定時期における前記予測データ処理量での予測必要割当て量を推定する第４処理と、を実行する演算部と、
を備えることを特徴とするリソース管理支援装置。
【請求項２】
前記演算部は、
前記第４処理に際し、前記使用状況および前記処理時間ともに第１の基準以上である場合、前記過去情報が示す当該リソースの必要割当て量を現状より所定割合増加させたものと推定し、前記使用状況および処理時間ともに第２の基準以下である場合、前記過去情報が示す当該リソースの必要割当て量を現状より所定割合減少させたものと推定するものである、
ことを特徴とする請求項１に記載のリソース管理支援装置。
【請求項３】
前記演算部は、
前記第４処理に際し、
前記使用状況であるピーク時の最大使用率または平均使用率、および、前記処理時間であるバッチ処理時間またはレイテンシ、ともに第１の基準以上である場合、前記過去情報が示す当該リソースの必要割当て量を現状より所定割合増加させたものと推定し、
前記使用状況であるピーク時の最大使用率または平均使用率、および、前記処理時間であるバッチ処理時間またはレイテンシ、ともに第２の基準以下である場合、前記過去情報が示す当該リソースの必要割当て量を現状より所定割合減少させたものと推定するものである、
ことを特徴とする請求項２に記載のリソース管理支援装置。
【請求項４】
前記演算部は、
前記第１処理に際し、過去の所定期間における前記利用者数、および前記外部環境の情報である金融商品の情報と前記システムに関する販促活動の情報、の過去情報を入力とした機械学習により、前記過去の所定期間より未来の所定時期における、金融商品および販促活動の所定状況下での予測利用者数を推定するものである、
ことを特徴とする請求項１に記載のリソース管理支援装置。
【請求項５】
前記演算部は、
前記第１処理および前記第２処理を併合し、過去の所定期間における、前記利用者数、前記外部環境、および前記データ処理量の過去情報と、当該期間のカレンダー特性とを入力とした機械学習により、前記過去の所定期間より未来の所定時期における所定の予測利用者数での予測データ処理量を推定するものである、
ことを特徴とする請求項１に記載のリソース管理支援装置。
【請求項６】
管理対象のシステムにおける利用者数、データ処理量、リソース状況、および外部環境、のそれぞれの過去情報を格納した記憶部を備えた情報処理装置が、
過去の所定期間における前記利用者数および前記外部環境の過去情報を入力とした機械学習により、前記過去の所定期間より未来の所定時期における所定の外部環境下での予測利用者数を推定する第１処理と、
過去の所定期間における前記データ処理量および前記利用者数の過去情報と当該期間のカレンダー特性とを入力とした機械学習により、前記過去の所定期間より未来の所定時期における前記予測利用者数での予測データ処理量を推定する第２処理と、
過去の所定期間における前記リソース状況の過去情報に基づき、リソースの使用状況および処理時間が所定基準以上か判定し、当該判定の結果に応じて前記過去情報が示す当該リソースの必要割当て量を現状より所定割合だけ増加または減少させたものと推定する第３処理と、
前記過去の所定期間に関して推定した前記リソースの必要割当て量および当該期間におけるデータ処理量のピーク値を入力とした機械学習により、前記過去の所定期間より未来の所定時期における前記予測データ処理量での予測必要割当て量を推定する第４処理と、
を実行することを特徴とするリソース管理支援方法。
【請求項７】
前記情報処理装置が、
前記第４処理に際し、前記使用状況および前記処理時間ともに第１の基準以上である場合、前記過去情報が示す当該リソースの必要割当て量を現状より所定割合増加させたものと推定し、前記使用状況および処理時間ともに第２の基準以下である場合、前記過去情報が示す当該リソースの必要割当て量を現状より所定割合減少させたものと推定する、
ことを特徴とする請求項６に記載のリソース管理支援方法。
【請求項８】
前記情報処理装置が、
前記第４処理に際し、前記使用状況であるピーク時の最大使用率または平均使用率、および、前記処理時間であるバッチ処理時間またはレイテンシ、ともに第１の基準以上である場合、前記過去情報が示す当該リソースの必要割当て量を現状より所定割合増加させたものと推定し、前記使用状況であるピーク時の最大使用率または平均使用率、および、前記処理時間であるバッチ処理時間またはレイテンシ、ともに第２の基準以下である場合、前記過去情報が示す当該リソースの必要割当て量を現状より所定割合減少させたものと推定する、
ことを特徴とする請求項７に記載のリソース管理支援方法。
【請求項９】
前記情報処理装置が、
前記第１処理に際し、過去の所定期間における前記利用者数、および前記外部環境の情報である金融商品の情報と前記システムに関する販促活動の情報、の過去情報を入力とした機械学習により、前記過去の所定期間より未来の所定時期における、金融商品および販促活動の所定状況下での予測利用者数を推定する、
ことを特徴とする請求項６に記載のリソース管理支援方法。
【請求項１０】
前記情報処理装置が、
前記第１処理および前記第２処理を併合し、過去の所定期間における、前記利用者数、前記外部環境、および前記データ処理量の過去情報と、当該期間のカレンダー特性とを入力とした機械学習により、前記過去の所定期間より未来の所定時期における所定の予測利用者数での予測データ処理量を推定する、
ことを特徴とする請求項６に記載のリソース管理支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、リソース管理支援装置およびリソース管理支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
機器構成やアプリケーションの多層化、種々の外部システムとの連携など、システムの複雑化や大規模化が近年加速する傾向にある。
【０００３】
一方、そうしたシステムにおいて、各種リソースの稼働状況を監視・分析し、当該システムにおける問題の早期検出、将来的な動作を見据えた補強計画の立案等のリソース管理業務は、重要さを増している。
【０００４】
このようなシステムの稼働分析等に関連する従来技術としては、例えば、顧客からのアクセス数を予測するアクセス数予測システムにおいて、アクセス用件別にアクセスが分けられて記録されたアクセス履歴であり、かつ、所定期間毎のアクセス履歴を記憶する記憶手段と、前記アクセス履歴を用いて予測対象期間のアクセス数を予測する場合に、アクセス用件のアクセス数に増減があるとき、該増減をアクセス履歴に反映し、該アクセス履歴を基にして該予測対象期間のアクセス数を予測する予測手段と、を備えることを特徴とするアクセス数予測システム（特許文献１参照）などが提案されている。
【０００５】
また、通信ネットワークにおけるサービスに対するユーザのアクセス数を推定するアクセス数推定装置であって、ＤＮＳ（Ｄｏｍａｉｎ  Ｎａｍｅ  Ｓｙｓｔｅｍ）クエリを一定の時間間隔でドメイン毎に集計し、通信ログに記録するＤＮＳクエリ集計部と、前記通信ログから算出されるドメイン毎の累計クエリ数、最大ＴＴＬ（Ｔｉｍｅ−Ｔｏ−Ｌｉｖｅ）及び潜在ユーザ数を用いて表したモデル式に基づき、ドメイン毎のアクセス数を推定するアクセス数推定部と、前記ドメイン毎のアクセス数を出力する出力部とを有するアクセス数推定装置（特許文献２参照）なども提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００９−１５４１５号公報
【特許文献２】特開２０１８−３２９６５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従来におけるシステムの稼働分析やそれに基づくリソース管理の各業務は、一般的には、担当のシステムエンジニアが行っている。
【０００８】
この場合のシステムエンジニアは、例えば定期的に、該当システムの稼働情報を取得・分析し、その結果をもって、各種設定変更などリソース管理の判断を行うことになる。
ところが上述のように、対象となるシステムが大規模で複雑であるほど、該当業務に要する工数やコストが著しく増大する。
【０００９】
また、属人性の強い業務でもあり、システムエンジニアによって上述のリソース管理の判断精度が異なる。また、そうした判断のための基準がそもそも曖昧で、システムエンジニアのスキルや経験値が不十分である場合、相応の運用リスクを招く判断結果となりやすい。
【００１０】
そのよう精度に基づくシステム運用を行うとなれば、業務上必要なパフォーマンスを高負荷時には発揮できないケースや、負荷に対して過度に高機能なリソース設定で運用コストを高止まりさせるといったケースにつながりかねない。
そこで本発明の目的は、システムのリソース管理を効率的かつ精度良好なものとする技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記課題を解決する本発明のリソース管理支援装置は、管理対象のシステムにおける利用者数、データ処理量、リソース状況、および外部環境、のそれぞれの過去情報を格納した記憶部と、過去の所定期間における前記利用者数および前記外部環境の過去情報を入力とした機械学習により、前記過去の所定期間より未来の所定時期における所定の外部環境下での予測利用者数を推定する第１処理と、過去の所定期間における前記データ処理量および前記利用者数の過去情報と当該期間のカレンダー特性とを入力とした機械学習により、前記過去の所定期間より未来の所定時期における前記予測利用者数での予測データ処理量を推定する第２処理と、過去の所定期間における前記リソース状況の過去情報に基づき、リソースの使用状況および処理時間が所定基準以上か判定し、当該判定の結果に応じて前記過去情報が示す当該リソースの必要割当て量を現状より所定割合だけ増加または減少させたものと推定する第３処理と、前記過去の所定期間に関して推定した前記リソースの必要割当て量および当該期間におけるデータ処理量のピーク値を入力とした機械学習により、前記過去の所定期間より未来の所定時期における前記予測データ処理量での予測必要割当て量を推定する第４処理と、を実行する演算部と、を備えることを特徴とする。
【００１２】
また、本発明のリソース管理支援方法は、管理対象のシステムにおける利用者数、データ処理量、リソース状況、および外部環境、のそれぞれの過去情報を格納した記憶部を備えた情報処理装置が、過去の所定期間における前記利用者数および前記外部環境の過去情報を入力とした機械学習により、前記過去の所定期間より未来の所定時期における所定の外部環境下での予測利用者数を推定する第１処理と、過去の所定期間における前記データ処理量および前記利用者数の過去情報と当該期間のカレンダー特性とを入力とした機械学習により、前記過去の所定期間より未来の所定時期における前記予測利用者数での予測データ処理量を推定する第２処理と、過去の所定期間における前記リソース状況の過去情報に基づき、リソースの使用状況および処理時間が所定基準以上か判定し、当該判定の結果に応じて前記過去情報が示す当該リソースの必要割当て量を現状より所定割合だけ増加または減少させたものと推定する第３処理と、前記過去の所定期間に関して推定した前記リソースの必要割当て量および当該期間におけるデータ処理量のピーク値を入力とした機械学習により、前記過去の所定期間より未来の所定時期における前記予測データ処理量での予測必要割当て量を推定する第４処理と、を実行することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、システムのリソース管理を効率的かつ精度良好なものとできる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本実施形態のリソース管理支援装置を含むネットワーク構成例を示す図である。
【図２】本実施形態のリソース管理支援装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図３】本実施形態のアクティブ契約者数情報のデータ構成例を示す図である。
【図４】本実施形態の金融情報のデータ構成例を示す図である。
【図５】本実施形態の販促情報のデータ構成例を示す図である。
【図６】本実施形態のリソース関連情報のデータ構成例を示す図である。
【図７】本実施形態におけるリソース管理支援方法のフロー例を示す図である。
【図８】本実施形態における目的変数および説明変数の構成例１を示す図である。
【図９】本実施形態における目的変数および説明変数の構成例２を示す図である。
【図１０】本実施形態における目的変数および説明変数の構成例３を示す図である。
【図１１】本実施形態における目的変数および説明変数の構成例４を示す図である。
【図１２】本実施形態におけるリソース管理支援方法のフロー例２を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
−−−ネットワーク構成−−−
【００１６】
以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は、本実施形態におけるリソース管理支援装置１００の構成例を示す図である。図１に示すリソース管理支援装置１００は、システムのリソース管理を効率的かつ精度良好なものとするコンピュータ装置である。
【００１７】
このリソース管理支援装置１００は、例えば、ベンダーが運用するサーバ装置である。このベンダーは、例えば金融機関の業務システムの管理を担当している。また、当該業務システムは、図１における対象システム３００である。
対象システム３００の例としては、金融機関が提供するインターネットバンキングサービス、などの業務システムを想定できる。
一方、この対象システム３００を利用するユーザ、すなわち上述の金融機関の顧客が操作する端末が、ユーザ端末２００である。
【００１８】
ユーザ端末２００の具体的な例としては、スマートフォン、ＰＣ、タブレット端末、などを想定できる。この場合の金融機関の顧客は、このユーザ端末２００を操作し、対象システム３００の提供するインターネットバンキングサービスを利用することとなる。
【００１９】
他方、ベンダーの運用するリソース管理支援装置１００は、対象システム３００におけるリソース管理を、対象システム３００におけるアクティブ契約者数や日次取引量などの種々の情報に基づきつつ、効率的かつ精度良好に行う装置となる。
−−−ハードウェア構成−−−
【００２０】
また、本実施形態におけるリソース管理支援装置１００のハードウェア構成は以下の如くとなる。図２に例示するように、リソース管理支援装置１００は、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ
Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）やハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される記憶部１０１、ＲＡＭなど揮発性記憶素子で構成されるメモリ１０３、記憶部１０１に保持されるプログラム１０２をメモリ１０３に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうＣＰＵなどの演算部１０４、ユーザからのキー入力や音声入力を受け付ける入力部１０５、処理データの表示を行うディスプレイ等の出力部１０６、および、ネットワーク１０と接続して上述の対象システム３００など他の装置とのデータ通信を担う通信部１０７を備える。
なお、リソース管理支援装置１００がスタンドアロンマシンである場合、上述の通信部１０７は不要である。
【００２１】
また、記憶装置１０１内には、本実施形態のリソース管理支援装置として必要な機能を実装する為のプログラム１０２に加えて、アクティブ契約者数情報１２５、金融情報１２６、販促情報１２７、およびリソース関連情報１２８が少なくとも記憶されている。ただしこれらの情報の詳細については後述する。
【００２２】
また、プログラム１０２は、機械学習アルゴリズム１０２１を含むものとする。機械学習アルゴリズム１０２１としては、例えば、推定対象の事項（例：後述するアクティブ契約者数や日次取引量、割当てリソース値など）である目的変数を、説明変数（例：後述す
る金融情報やカレンダー特性、予測アクティブ契約者数、予測日次取引量など）で説明する回帰問題を、いわゆる教師有り学習で解く、線形回帰モデル、ＭＡＲＳ、サポートベクター回帰、回帰木、モデル木、遺伝子プログラミングなどを適宜に採用すればよい。
−−−データ構造例−−−
【００２３】
続いて、本実施形態のリソース管理支援装置１００が用いるテーブル類について説明する。図３に、本実施形態におけるアクティブ契約者数情報１２５の一例を示す。
本実施形態のアクティブ契約者数情報１２５は、対象システム３００における日次のアクティブ契約者数および取引量の情報を蓄積したテーブルである。
そのデータ構造は、日をキーとして、当該日の日次取引量、アクティブ契約者数、年、月、日、および曜日、といったデータから成るレコードの集合体である。
【００２４】
また図４に、本実施形態における金融情報１２６の一例を示す。本実施形態の金融情報１２６は、月ごとの金融商品等の価格、金利などの情報を蓄積したテーブルである。
そのデータ構造は、月をキーとして、当該月の前月平均株価、および前月金利といったデータから成るレコードの集合体である。
【００２５】
また図５に、本実施形態における販促情報１２７の一例を示す。本実施形態の販促情報１２７は、対象システム３００の提供サービスに関して、その金融機関等が行った販促の情報を月ごとに蓄積したテーブルである。
【００２６】
そのデータ構造は、月をキーとして、当該月の前月ＣＭ数、および、前月ＤＭ数といったデータから成るレコードの集合体である。ＣＭはマスメディアで放映したコマーシャルフィルム、また、ＤＭは各顧客に送付したダイレクトメール、を示す。
【００２７】
また図６に、本実施形態におけるリソース関連情報１２９の一例を示す。本実施形態のリソース関連情報１２９は、対象システム３００に設定した各種リソースの種別や量、当該期間における当該リソースの使用状況等を月ごとにを蓄積したテーブルである。
【００２８】
そのデータ構造は、月をキーとして、当該月に対象システム３００に割り当てたリソースの種別、量、当該対象システム３００におけるピーク時の最大使用率／使用量、ピーク時の平均使用率／使用量、バッチ処理時間、および待ち時間、といったデータから成るレコードの集合体である。
【００２９】
なお、上述のうちバッチ処理時間は、対象システム３００における該当月でのバッチ処理（例：インターネットバンキングサービスでの業務データに関する日次処理）に要した時間であって、対象システム３００における平均的なバッチ処理時間又は予め規定した通常の処理時間、を１．０とした場合の割合を示している。
【００３０】
また、待ち時間は、対象システム３００におけるサービスをユーザが利用した場合に、当該ユーザからのリクエストに対して発生する待ち時間（レイテンシ）であって、対象システム３００における平均的な待ち時間又は予め規定した通常の待ち時間、を１．０とした場合の割合を示している。
−−−フロー例−−−
【００３１】
以下、本実施形態におけるリソース管理支援方法の実際手順について図に基づき説明する。以下で説明するリソース管理支援方法に対応する各種動作は、リソース管理支援装置１００がメモリ等に読み出して実行するプログラムによって実現される。そして、このプログラムは、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。
【００３２】
図７は、本実施形態におけるリソース管理支援方法のフロー例１を示す図である。まず、リソース管理支援装置１００は、例えば、予め定めた時期の到来を自身のカレンダー機能（コンピュータとして当然備える機能）で感知するか、または入力部１０５にてユーザ指示を受けて、記憶部１０１のアクティブ契約者数情報１２５、金融情報１２６、および、販促情報１２７から、過去の所定期間における情報（過去情報）を抽出する（ｓ１０）。
【００３３】
ここでは、図８の「学習時」のテーブル１５０で例示するように、過去の所定期間である、「２０１８年１月」〜「２０１８年４月」までの各月について、アクティブ契約者数（利用者数：アクティブ契約者数情報１２５から抽出）、前月平均株価および前月金利（外部環境の情報：いずれも金融情報１２６から抽出）、前月ＣＭ数および前月ＤＭ数（外部環境の情報：いずれも販促情報１２７から抽出）、が得られたとする。
【００３４】
続いて、リソース管理支援装置１００は、ｓ１０で得た情報のうち、アクティブ契約者数を目的変数とし、前月平均株価および前月金利と、前月ＣＭ数および前月ＤＭ数を説明変数として、機械学習アルゴリズム１０２１に入力し、例えば、現時点からみて来月にあたる「２０１８年５月」におけるアクティブ契約者を推定する（ｓ１１）。
【００３５】
この時の説明変数は、図８の「予測時」のテーブル１５１で示すように、「２０１８年５月」の直近である「２０１８年４月」の平均株価および金利である、前月平均株価および前月金利と、「２０１８年４月」のＣＭ数およびＤＭ数である、前月ＣＭ数および前月ＤＭ数である。
【００３６】
続いて、リソース管理支援装置１００は、アクティブ契約者数情報１２５から、過去の所定期間における日次取引量（データ処理量）およびアクティブ契約者数、当該期間のカレンダー特性とを抽出する（ｓ１２）。
【００３７】
ここでは、図９の「学習時」のテーブル１６０で例示するように、過去の所定期間である、「２００８年５月１日」〜「２０１８年４月３０日」までの各日について、日次取引量（データ処理量：アクティブ契約者数情報１２５から抽出）、アクティブ契約者数（利用者数：アクティブ契約者数情報１２５から抽出）、年月日、曜日（カレンダー特性：いずれもアクティブ契約者数情報１２５から抽出）、が得られたとする。
【００３８】
続いて、リソース管理支援装置１００は、ｓ１２で得た情報のうち、日時および日次取引量を目的変数とし、アクティブ契約者数、年月日、曜日を説明変数として、機械学習アルゴリズム１０２１に入力し、例えば、現時点からみて明日にあたる「２０１８年５月１日」から「２０１８年５月３１日」までの各日における日次取引量を推定する（ｓ１３）。
【００３９】
この時の説明変数は、図９の「予測時」のテーブル１６１で示すように、ｓ１１で推定したアクティブ契約者数と、「２０１８年５月１日」〜「２０１８年５月３１日」の各曜日、である。
【００４０】
続いて、リソース管理支援装置１００は、記憶部１０１のリソース関連情報１２８から、過去の所定期間である「２００８年５月」から「２０１８年４月」に至る各月に関して、リソース状況の過去情報として、ピーク時の最大使用率または平均使用率、および、バッチ処理時間またはレイテンシ（いずれも処理時間）の各情報を抽出する（ｓ１４）。
【００４１】
ここでは、図１０のーブル１７０で例示するように、過去の所定期間である、「２００８年５月」〜「２０１８年４月」までの各月について、リソース種別とその割当てた量、
ピーク時の最大使用率／使用量、平均使用率／使用量、バッチ処理時間、およびレイテンシ（リソース状況の過去情報：いずれもリソース関連情報１２８から抽出）、が得られたとする。
【００４２】
続いて、リソース管理支援装置１００は、ｓ１４で得た情報のうち、ピーク時の最大使用率／使用量または平均使用率／使用量と、バッチ処理時間またはレイテンシ、ともに第１の基準以上であるか判定する（ｓ１５）。
【００４３】
ここで第１の基準とは、例えば、ピーク時の最大使用率／使用量については、「１００％」、ピーク時の平均使用率／使用量については「１００％」、バッチ処理時間およびレイテンシについては「１．３」、とする。
【００４４】
上述の判定の結果、ピーク時の最大使用率／使用量または平均使用率／使用量と、バッチ処理時間またはレイテンシ、ともに第１の基準以上ではない場合（ｓ１６：Ｎｏ）、リソース管理支援装置１００は、処理をｓ１８に遷移させる。
【００４５】
一方、上述の判定の結果、ピーク時の最大使用率／使用量または平均使用率／使用量と、バッチ処理時間またはレイテンシ、ともに第１の基準以上である場合（ｓ１６：Ｙｅｓ）、リソース管理支援装置１００は、上述の過去情報が示す当該リソースの必要割当て量を、該当期間（現状の概念含みうる）の値より、所定割合増加させたものと推定し（ｓ１７）、処理をｓ２２に遷移する。
【００４６】
この増加させる「所定割合」としては、例えば、バッチ処理時間またはレイテンシが、第１の基準を上回る割合、を想定できる。したがって、バッチ処理時間またはレイテンシが、第１の基準を１０％上回る場合、当該リソースの必要割当て量を、該当期間の値より１０％増加させる。
【００４７】
他方、上述のステップｓ１５での判定の結果、ピーク時の最大使用率／使用量または平均使用率／使用量と、バッチ処理時間またはレイテンシ、ともに第１の基準以上ではない場合（ｓ１６：Ｎｏ）、リソース管理支援装置１００は、ピーク時の最大使用率／使用量または平均使用率／使用量と、バッチ処理時間またはレイテンシ、ともに第２の基準以下であるか判定する（ｓ１８）。
【００４８】
ここで第２の基準とは、例えば、ピーク時の最大使用率／使用量については、「５０％」、ピーク時の平均使用率／使用量については「５０％」、バッチ処理時間およびレイテンシについては「０．５」、とする。
【００４９】
上述の判定の結果、ピーク時の最大使用率／使用量または平均使用率／使用量と、バッチ処理時間またはレイテンシ、ともに第２の基準以下ではない場合（ｓ１９：Ｎｏ）、リソース管理支援装置１００は、上述の過去情報が示す当該リソースの必要割当て量が、該当期間（現状の概念含みうる）の値としても妥当であると推定し（ｓ２０）、処理をｓ２２に遷移する。
【００５０】
他方、上述の判定の結果、ピーク時の最大使用率／使用量または平均使用率／使用量と、バッチ処理時間またはレイテンシ、ともに第２の基準以下である場合（ｓ１９：Ｙｅｓ）、リソース管理支援装置１００は、上述の過去情報が示す当該リソースの必要割当て量を、該当期間（現状の概念含みうる）の値より、所定割合減少させたものと推定する（ｓ２１）。
【００５１】
この減少させる「所定割合」としては、例えば、バッチ処理時間またはレイテンシが、
第２の基準を下回る割合、を想定できる。したがって、バッチ処理時間またはレイテンシが、第２の基準を１０％上回る場合、当該リソースの必要割当て量を、該当期間の値より１０％減少させる。
【００５２】
続いて、リソース管理支援装置１００は、上述のｓ１７、ｓ２０、およびｓ２１の少なくともいずれかで所定期間について推定した、対象システム３００における各リソースの必要割当て量を目的変数とし、当該期間におけるデータ処理量のピーク値（ｓ１３で推定した、該当期間の各日における日次取引量のうち最大値）、を説明変数として、図１１の「学習時」のテーブル１８０および「予測時」のテーブル１８１で示すように、機械学習アルゴリズム１０２１に入力し、例えば、「２０１８年５月」における必要割当て量（図１１中では「割当リソース値」）を推定する（ｓ２２）。
【００５３】
リソース管理支援装置１００は、こうして対象システム３００のリソースに関して推定した必要割当て量（図１１のテーブル１８１）を、例えば、出力部１０６に表示し（ｓ２３）、処理を終了する。
【００５４】
なお、図１２のフローに示すように、図７のフロー例１におけるステップｓ１０〜ｓ１３に代えて、過去の所定期間における、アクティブ契約者数、金融情報、販促情報、および日次取引量の過去情報と、当該期間のカレンダー特性とを取得し（ｓ１０１）、このうち日次取引量を目的変数、アクティブ契約者数およびカレンダー特性を説明変数として機械学習アルゴリズム１０２１による機械学習を実行し、未来の所定時期における各カレンダー特性の各日におけるアクティブ契約者数、での日次取引量を推定する（ｓ１０２）としてもよい。この場合、ステップｓ１４以降はフロー例１と同様である。
【００５５】
以上、本発明を実施するための最良の形態などについて具体的に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
【００５６】
こうした本実施形態によれば、対象システムに関する、定期的な稼働情報の分析を自動化し、その結果をもってリソースの設定変更要否を精度良く判定可能となる。このことは、システムエンジニア等の負荷を低減して人的コスト等の抑制につながると共に、将来のピーク時に的確に対処できるリソース構成を予め設定し対処できることとなる。こうしたシステムのエンドユーザからすれば、高負荷によりアクセスがしにくい、レイテンシが許容範囲を超えるといった好ましくない状況に遭遇せず、スムーズで快適なサービス利用が可能になる利点もある。
すなわち、システムのリソース管理を効率的かつ精度良好なものとできる。
【００５７】
本明細書の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。すなわち、本実施形態のリソース管理支援装置において、前記演算部は、前記第４処理に際し、前記使用状況および前記処理時間ともに第１の基準以上である場合、前記過去情報が示す当該リソースの必要割当て量を現状より所定割合増加させたものと推定し、前記使用状況および処理時間ともに第２の基準以下である場合、前記過去情報が示す当該リソースの必要割当て量を現状より所定割合減少させたものと推定するものである、としてもよい。
【００５８】
これによれば、例えば、リソース使用状況の高止まり（例：１００％）に対し、それがリソースを完全に使い切っているがパフォーマンスに悪影響が生じる過負荷状態ではないのか、リソースを完全に使い切った上でパフォーマンスに悪影響が生じるほどの過負荷状態であるのか、従来では判然としなかった事態に、処理時間を目安にして適切に対処し判断を行うことが可能となる。ひいては、システムのリソース管理をさらに効率的かつ精度良好なものとできる。
【００５９】
また、本実施形態のリソース管理支援装置において、前記演算部は、前記第４処理に際し、前記使用状況であるピーク時の最大使用率または平均使用率、および、前記処理時間であるバッチ処理時間またはレイテンシ、ともに第１の基準以上である場合、前記過去情報が示す当該リソースの必要割当て量を現状より所定割合増加させたものと推定し、前記使用状況であるピーク時の最大使用率または平均使用率、および、前記処理時間であるバッチ処理時間またはレイテンシ、ともに第２の基準以下である場合、前記過去情報が示す当該リソースの必要割当て量を現状より所定割合減少させたものと推定するものである、としてもよい。
【００６０】
これによれば、例えば、リソース使用状況の高止まり（例：１００％）に対し、それがリソースを完全に使い切っているがパフォーマンスに悪影響が生じる過負荷状態ではないのか、リソースを完全に使い切った上でパフォーマンスに悪影響が生じるほどの過負荷状態であるのか、従来では判然としなかった事態に、バッチ処理時間またはレイテンシの過度の長さを目安にして適切に対処し判断を行うことが可能となる。ひいては、システムのリソース管理をさらに効率的かつ精度良好なものとできる。
【００６１】
また、本実施形態のリソース管理支援装置において、前記演算部は、前記第１処理に際し、過去の所定期間における前記利用者数、および前記外部環境の情報である金融商品の情報と前記システムに関する販促活動の情報、の過去情報を入力とした機械学習により、前記過去の所定期間より未来の所定時期における、金融商品および販促活動の所定状況下での予測利用者数を推定するものである、としてもよい。
【００６２】
これによれば、例えば、金融機関が提供する金融サービスの利用者数は、株価や金利といった金融環境の情報すなわち金融情報に敏感で、また、当該金融機関が行う販促活動（マスメディアでのコマーシャル放映や、ダイレクトメールの送付など）に影響を受けるといった者が多い状況を踏まえて、未来の利用者数を精度良く推定可能となる。ひいては、システムのリソース管理をさらに効率的かつ精度良好なものとできる。
【００６３】
また、本実施形態のリソース管理支援装置において、前記演算部は、前記第１処理および前記第２処理を併合し、過去の所定期間における、前記利用者数、前記外部環境、および前記データ処理量の過去情報と、当該期間のカレンダー特性とを入力とした機械学習により、前記過去の所定期間より未来の所定時期における所定の予測利用者数での予測データ処理量を推定するものである、としてもよい。
【００６４】
これによれば、未来の利用者数の推定をさらに効率良く行うことが可能となり、ひいては、システムのリソース管理をさらに効率的かつ精度良好なものとできる。
【００６５】
また、本実施形態のリソース管理支援方法において、前記情報処理装置が、前記第４処理に際し、前記使用状況および前記処理時間ともに第１の基準以上である場合、前記過去情報が示す当該リソースの必要割当て量を現状より所定割合増加させたものと推定し、前記使用状況および処理時間ともに第２の基準以下である場合、前記過去情報が示す当該リソースの必要割当て量を現状より所定割合減少させたものと推定する、としてもよい。
【００６６】
また、本実施形態のリソース管理支援方法において、前記情報処理装置が、前記第４処理に際し、前記使用状況であるピーク時の最大使用率または平均使用率、および、前記処理時間であるバッチ処理時間またはレイテンシ、ともに第１の基準以上である場合、前記過去情報が示す当該リソースの必要割当て量を現状より所定割合増加させたものと推定し、前記使用状況であるピーク時の最大使用率または平均使用率、および、前記処理時間であるバッチ処理時間またはレイテンシ、ともに第２の基準以下である場合、前記過去情報が示す当該リソースの必要割当て量を現状より所定割合減少させたものと推定する、とし
てもよい。
【００６７】
また、本実施形態のリソース管理支援方法において、前記情報処理装置が、前記第１処理に際し、過去の所定期間における前記利用者数、および前記外部環境の情報である金融商品の情報と前記システムに関する販促活動の情報、の過去情報を入力とした機械学習により、前記過去の所定期間より未来の所定時期における、金融商品および販促活動の所定状況下での予測利用者数を推定する、としてもよい。
【００６８】
また、本実施形態のリソース管理支援方法において、前記情報処理装置が、前記第１処理および前記第２処理を併合し、過去の所定期間における、前記利用者数、前記外部環境、および前記データ処理量の過去情報と、当該期間のカレンダー特性とを入力とした機械学習により、前記過去の所定期間より未来の所定時期における所定の予測利用者数での予測データ処理量を推定する、としてもよい。
【符号の説明】
【００６９】
１０  ネットワーク
１００  リソース管理支援装置
１０１  記憶部
１０２  プログラム
１０２１  機械学習アルゴリズム
１０３  メモリ
１０４  演算部
１０５  入力部
１０６  出力部
１０７  通信部
１２５  アクティブ契約者数情報
１２６  金融情報
１２７  販促情報
１２８  リソース関連情報
２００  ユーザ端末
３００  対象システム
【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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【図１２】
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