(57)【要約】【課題】  アクセスされるデータ自身の属性に基づいたアクセス頻度の予測ができないという問題点がある。【解決手段】  予測参照頻度算出対象情報の性質を示す少なくとも１つの参照頻度算出要素を取得する参照頻度算出要素取得手段と、取得した参照頻度算出要素に基づいて、対応する予測参照頻度算出対象情報についての予測参照頻度を算出する予測参照頻度算出手段とを備える。【選択図】      図１
2010267187.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予測参照頻度算出対象情報の性質を示す少なくとも１つの参照頻度算出要素を取得する参照頻度算出要素取得手段と、
前記取得した参照頻度算出要素に基づいて、対応する前記予測参照頻度算出対象情報についての予測参照頻度を算出する予測参照頻度算出手段と
を備えることを特徴とするデータ管理システム。
【請求項２】
複数のデータサーバをさらに備え、
各前記データサーバは、当該データサーバ間で共有されかつ前記予測参照頻度算出対象情報に関連する共有情報を記憶する共有情報記憶手段を有することを特徴とする請求項１記載のデータ管理システム。
【請求項３】
前記予測参照頻度算出対象情報は、前記共有情報に関連していることを示す属性情報を含むことを特徴とする請求項２記載のデータ管理システム。
【請求項４】
前記予測参照頻度算出対象情報は、前記共有情報であることを特徴とする請求項２または３記載のデータ管理システム。
【請求項５】
前記参照頻度算出要素取得手段は、前記共有情報を記憶しているデータサーバの存在状態を前記参照頻度算出要素として取得することを特徴とする請求項２乃至４のいずれかに記載のデータ管理システム。
【請求項６】
情報収集手段をさらに備え、
前記予測参照頻度算出対象情報は、物品に取り付けられた可搬型記憶装置から受信した情報に基づいて前記情報収集手段により生成された情報であって、識別子を含むイベントデータと、識別子及び計測履歴を含むセンサデータとの内の少なくともいずれかであること
を特徴とする請求項１記載のデータ管理システム。
【請求項７】
前記イベントデータを記憶するイベントデータ記憶手段と、前記センサデータを記憶するセンサデータ記憶手段と、入力手段とをさらに備え、
前記入力手段から指定された前記イベントデータと前記センサデータとの内の少なくともいずれかを前記共有情報とすることを特徴とする請求項６記載のデータ管理システム。
【請求項８】
情報収集手段をさらに備え、
前記予測参照頻度算出対象情報は、物品に取り付けられた可搬型記憶装置から受信した情報に基づいて前記情報収集手段により生成された情報であって、識別子を含むイベントデータと、識別子及び計測履歴を含むセンサデータとの内の少なくともいずれかであることを特徴とする請求項２乃至５記載のデータ管理システム。
【請求項９】
前記共有情報は、前記イベントデータと前記センサデータとの内の少なくともいずれかであることを特徴とする請求項８記載のデータ管理システム。
【請求項１０】
受信したアドレス解決要求に応答して共有情報を記憶しているデータサーバのアドレスリストを送信する物流情報アドレス解決装置をさらに備えることを特徴とする請求項８または９記載のデータ管理システム。
【請求項１１】
前記イベントデータを記憶するイベントデータ記憶手段と、前記センサデータを記憶するセンサデータ記憶手段と、入力手段とをさらに備え、
前記入力手段から指定された前記イベントデータと前記センサデータとの内の少なくともいずれかを前記共有情報とすることを特徴とする請求項８乃至１０のいずれか記載のデータ管理システム。
【請求項１２】
前記入力手段から指定された前記イベントデータと前記センサデータとの内の少なくともいずれかを前記予測参照頻度算出対象情報とすることを特徴とする請求項７または１１記載のデータ管理システム。
【請求項１３】
前記予測参照頻度を前記予測参照頻度算出対象情報に付加して記憶する予測参照頻度算出対象情報記憶手段を有することを特徴とする請求項１乃至１２記載のデータ管理システム。
【請求項１４】
前記参照頻度算出要素取得手段は、前記予測参照頻度算出対象情報内に含まれる予め定められた特異値の存在状態を前記参照頻度算出要素として取得することを特徴とする請求項１乃至１３のいずれかに記載のデータ管理システム。
【請求項１５】
企業物流評価値を記憶する企業物流評価値管理手段をさらに備え、
前記参照頻度算出要素取得手段は、前記企業物流評価値管理手段の記憶する企業物流評価値を前記参照頻度算出要素として取得することを特徴とする請求項１乃至１４記載のデータ管理システム。
【請求項１６】
前記予測参照頻度に基づいて、前記予測参照頻度算出対象情報の保管を制御する配置制御手段を有することを特徴とする請求項１乃至１５のいずれかに記載のデータ管理システム。
【請求項１７】
前記予測参照頻度に基づいて、前記予測参照頻度算出対象情報の配置を制御する配置制御手段を有することを特徴とする請求項１乃至１５のいずれかに記載のデータ管理システム。
【請求項１８】
予測参照頻度算出対象情報の性質を示す少なくとも１つの参照頻度算出要素を取得し、
前記取得した参照頻度算出要素に基づいて、対応する前記予測参照頻度算出対象情報についての予測参照頻度を算出することを特徴とするデータ管理方法。
【請求項１９】
前記予測参照頻度算出対象情報は、複数のデータサーバ間で共有されかつ前記予測参照頻度算出対象情報に関連する共有情報に関連していることを示す属性情報を含むことを特徴とする請求項１８記載のデータ管理方法。
【請求項２０】
前記予測参照頻度算出対象情報は、前記共有情報であることを特徴とする請求項１９記載のデータ管理方法。
【請求項２１】
前記共有情報を記憶しているデータサーバの存在状態を前記参照頻度算出要素として取得することを特徴とする請求項１９または２０記載のデータ管理方法。
【請求項２２】
前記予測参照頻度算出対象情報は、物品に取り付けられた可搬型記憶装置から受信した情報に基づいて生成された情報であって、識別子を含むイベントデータと、識別子及び計測履歴を含むセンサデータとの内の少なくともいずれかであることを特徴とする請求項１８記載のデータ管理方法。
【請求項２３】
前記イベントデータと前記センサデータとの内の少なくともいずれかを前記共有情報とすることを特徴とする請求項２２記載のデータ管理方法。
【請求項２４】
前記予測参照頻度算出対象情報は、物品に取り付けられた可搬型記憶装置から受信した情報に基づいて生成された情報であって、識別子を含むイベントデータと、識別子及び計測履歴を含むセンサデータとの内の少なくともいずれかであることを特徴とする請求項１９乃至２１記載のデータ管理方法。
【請求項２５】
前記共有情報は、前記イベントデータと前記センサデータとの内の少なくともいずれかであることを特徴とする請求項２４記載のデータ管理方法。
【請求項２６】
前記イベントデータと前記センサデータとの内の少なくともいずれかを前記共有情報とすることを特徴とする請求項２４または２５記載のデータ管理方法。
【請求項２７】
前記イベントデータと前記センサデータとの内の少なくともいずれかを前記予測参照頻度算出対象情報とすることを特徴とする請求項２３または２６記載のデータ管理方法。
【請求項２８】
前記予測参照頻度を前記予測参照頻度算出対象情報に付加して記憶することを特徴とする請求項１８乃至２７記載のデータ管理方法。
【請求項２９】
前記予測参照頻度算出対象情報内に含まれる予め定められた特異値の存在状態を前記参照頻度算出要素として取得することを特徴とする請求項１８乃至２８のいずれかに記載のデータ管理方法。
【請求項３０】
企業物流評価値を前記参照頻度算出要素として取得することを特徴とする請求項１８乃至２９記載のデータ管理方法。
【請求項３１】
前記予測参照頻度に基づいて、前記予測参照頻度算出対象情報の保管を制御することを特徴とする請求項１８乃至３０のいずれかに記載のデータ管理方法。
【請求項３２】
前記予測参照頻度に基づいて、前記予測参照頻度算出対象情報の配置を制御することを特徴とする請求項１８乃至３１のいずれかに記載のデータ管理方法。
【請求項３３】
予測参照頻度算出対象情報の性質を示す少なくとも１つの参照頻度算出要素を取得し、
前記取得した参照頻度算出要素に基づいて、対応する前記予測参照頻度算出対象情報についての予測参照頻度を算出する処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項３４】
前記予測参照頻度算出対象情報は、複数のデータサーバ間で共有されかつ前記予測参照頻度算出対象情報に関連する共有情報に関連していることを示す属性情報を含むことを特徴とする請求項３３記載のデータ評価装置。
【請求項３５】
前記予測参照頻度算出対象情報は、前記共有情報であることを特徴とする請求項３４記載のプログラム。
【請求項３６】
前記共有情報を記憶しているデータサーバの存在状態を前記参照頻度算出要素として取得する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項３４または３５記載のプログラム。
【請求項３７】
前記予測参照頻度算出対象情報は、物品に取り付けられた可搬型記憶装置から受信した情報に基づいて生成された情報であって、識別子を含むイベントデータと、識別子及び計測履歴を含むセンサデータとの内の少なくともいずれかであることを特徴とする請求項３３記載のプログラム。
【請求項３８】
前記イベントデータとセンサデータとの内の少なくともいずれかを前記共有情報とする処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項３７記載のプログラム。
【請求項３９】
前記予測参照頻度算出対象情報は、物品に取り付けられた可搬型記憶装置から受信した情報に基づいて生成された情報であって、識別子を含むイベントデータと、識別子及び計測履歴を含むセンサデータとの内の少なくともいずれかであることを特徴とする請求項３４乃至３６記載のプログラム。
【請求項４０】
前記共有情報は、前記イベントデータと前記センサデータとの内の少なくともいずれかであることを特徴とする請求項３９記載のプログラム。
【請求項４１】
前記イベントデータと前記センサデータとの内の少なくともいずれかを前記共有情報とする処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項３９または４０記載のプログラム。
【請求項４２】
前記イベントデータと前記センサデータとの内の少なくともいずれかを前記予測参照頻度算出対象情報とする処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項３８または４１記載のプログラム。
【請求項４３】
前記予測参照頻度を前記予測参照頻度算出対象情報に付加して記憶する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項３３乃至４２記載のプログラム。
【請求項４４】
前記予測参照頻度算出対象情報内に含まれる予め定められた特異値の存在状態を前記参照頻度算出要素として取得する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項３３乃至４３のいずれかに記載のプログラム。
【請求項４５】
企業物流評価値を前記参照頻度算出要素として取得する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項３３乃至４４記載のプログラム。
【請求項４６】
前記予測参照頻度に基づいて、前記予測参照頻度算出対象情報の保管を制御する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項３３乃至４５のいずれかに記載のプログラム。
【請求項４７】
前記予測参照頻度に基づいて、前記予測参照頻度算出対象情報の配置を制御する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項３３乃至４６のいずれかに記載のプログラム。
【請求項４８】
予測参照頻度算出対象情報の性質を示す少なくとも１つの参照頻度算出要素を取得する参照頻度算出要素取得手段と、
前記取得した参照頻度算出要素に基づいて、対応する前記予測参照頻度算出対象情報についての予測参照頻度を算出する予測参照頻度算出手段と
を備えることを特徴とするデータサーバ。
【請求項４９】
複数のデータサーバ間で共有されかつ前記予測参照頻度算出対象情報に関連する共有情報を記憶する共有情報記憶手段を有することを特徴とする請求項４８記載のデータサーバ。
【請求項５０】
前記予測参照頻度算出対象情報は、前記共有情報に関連していることを示す属性情報を含むことを特徴とする請求項４９記載のデータサーバ。
【請求項５１】
前記予測参照頻度算出対象情報は、前記共有情報であることを特徴とする請求項４９または５０記載のデータサーバ。
【請求項５２】
前記参照頻度算出要素取得手段は、前記共有情報を記憶している前記データサーバの存在状態を前記参照頻度算出要素として取得することを特徴とする請求項４９乃至５１のいずれかに記載のデータサーバ。
【請求項５３】
情報収集手段をさらに備え、
前記予測参照頻度算出対象情報は、物品に取り付けられた可搬型記憶装置から受信した情報に基づいて前記情報収集手段により生成された情報であって、識別子を含むイベントデータと、識別子及び計測履歴を含むセンサデータとの内の少なくともいずれかであることを特徴とする請求項４８記載のデータサーバ。
【請求項５４】
前記イベントデータを記憶するイベントデータ記憶手段と、前記センサデータを記憶するセンサデータ記憶手段と、入力手段とをさらに備え、
前記入力手段から指定された前記イベントデータと前記センサデータとの内の少なくともいずれかを前記共有情報とすることを特徴とする請求項５３記載のデータサーバ。
【請求項５５】
情報収集手段をさらに備え、
前記予測参照頻度算出対象情報は、物品に取り付けられた可搬型記憶装置から受信した情報に基づいて前記情報収集手段により生成された情報であって、識別子を含むイベントデータと、識別子及び計測履歴を含むセンサデータとの内の少なくともいずれかであることを特徴とする請求項４９乃至５２記載のデータサーバ。
【請求項５６】
前記共有情報は、前記イベントデータと前記センサデータとの内の少なくともいずれかであることを特徴とする請求項５５記載のデータサーバ。
【請求項５７】
前記イベントデータを記憶するイベントデータ記憶手段と、前記センサデータを記憶するセンサデータ記憶手段と、入力手段とをさらに備え、
前記入力手段から指定された前記イベントデータと前記センサデータとの内の少なくともいずれかを前記共有情報とすることを特徴とする請求項５５または５６記載のデータサーバ。
【請求項５８】
前記入力手段から指定された前記イベントデータ及び前記センサデータとの内の少なくともいずれかを前記予測参照頻度算出対象情報とすることを特徴とする請求項５４または５７記載のデータサーバ。
【請求項５９】
前記予測参照頻度を前記予測参照頻度算出対象情報に付加して記憶する予測参照頻度算出対象情報記憶手段を有することを特徴とする請求項４８乃至５８記載のデータサーバ。
【請求項６０】
前記参照頻度算出要素取得手段は、前記予測参照頻度算出対象情報内に含まれる予め定められた特異値の存在状態を前記参照頻度算出要素として取得することを特徴とする請求項４８乃至５９のいずれかに記載のデータサーバ。
【請求項６１】
企業物流評価値を記憶する企業物流評価値管理手段をさらに備え、
前記参照頻度算出要素取得手段は、前記企業物流評価値管理手段の記憶する企業物流評価値を前記参照頻度算出要素として取得することを特徴とする請求項４８乃至６０記載のデータサーバ。
【請求項６２】
前記予測参照頻度に基づいて、前記予測参照頻度算出対象情報の保管を制御する配置制御手段を有することを特徴とする請求項４８乃至６１のいずれかに記載のデータサーバ。
【請求項６３】
前記予測参照頻度に基づいて、前記予測参照頻度算出対象情報の配置を制御する配置制御手段を有することを特徴とする請求項４８乃至６２のいずれかに記載のデータサーバ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ管理システム、データ管理方法、プログラム及びデータサーバに関し、データを効率的に管理するためのデータ管理システム、データ管理方法、プログラム及びデータサーバに関する。
【背景技術】
【０００２】
非特許文献１に記載されたＥＰＣＩＳ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｐｒｏｄｕｃｔ  Ｃｏｄｅ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）のデータベースに代表されるような物流情報を管理するデータサーバのリポジトリには、物品の到着や出荷といったイベントに対応して発生する物流情報などが書き込まれる。
【０００３】
具体的には、物流情報を管理する上述のようなデータサーバは、輸送物品に取り付けられたＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）タグなどの識別子を持つデバイスから各拠点にて情報を読み取り、この情報に基づいて物品の入庫、出庫といったイベントデータを作成し、リポジトリに記憶する。
【０００４】
また、このデバイスがセンサＲＦＩＤタグやロガーなどのセンサを搭載したデバイスである場合には、輸送物品の輸送中の環境履歴であるセンサデータを取得し、記憶することができる。
【０００５】
このようなデータサーバは、扱う品物の数が増えて書き込まれる物流情報が増大し、保有するリポジトリに収まらなくなった場合、収集時刻の古い物流情報を選択して消去もしくは圧縮などの処理を行っている。
【０００６】
また、特許文献１にファイルを分散管理する情報処理システムが開示されている。特許文献１記載の情報処理システムは、各ディスク装置に既に格納されているファイルのアクセス状況をモニタして導出したディスク装置のアクセス頻度に基づいて、新たなファイルを格納するディスク装置を選択している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開平０７−１５２４９８号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】EPCglobal Inc., The EPCglobal Architecture Framework Version1.2, ２００７年９月（http://www.epcglobalinc.org/standards/architecture/architecture_1_2-framework-20070910.pdf)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、上述した先行技術文献に記載された技術においては、参照される可能性の低いデータが長期に渡って消去も圧縮もされずに保管されていたり、参照される期間の長いデータがその必要な期間よりも早い時期に消去もしくは圧縮されたりしてしまうという問題点がある。
【００１０】
本発明の目的は、上述した問題を解決するデータ管理システム、データ管理方法、プログラム及びデータサーバを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明のデータ管理システムは、予測参照頻度算出対象情報の性質を示す少なくとも１つの参照頻度算出要素を取得する参照頻度算出要素取得手段と、前記取得した参照頻度算出要素に基づいて、対応する前記予測参照頻度算出対象情報についての予測参照頻度を算出する予測参照頻度算出手段とを備える。
【００１２】
本発明のデータ管理方法は、予測参照頻度算出対象情報の性質を示す少なくとも１つの参照頻度算出要素を取得し、前記取得した参照頻度算出要素に基づいて、対応する前記予測参照頻度算出対象情報についての予測参照頻度を算出する。
【００１３】
本発明のプログラムは、予測参照頻度算出対象情報の性質を示す少なくとも１つの参照頻度算出要素を取得し、前記取得した参照頻度算出要素に基づいて、対応する前記予測参照頻度算出対象情報についての予測参照頻度を算出する処理をコンピュータに実行させる。
【００１４】
本発明のデータサーバは、予測参照頻度算出対象情報の性質を示す少なくとも１つの参照頻度算出要素を取得する参照頻度算出要素取得手段と、前記取得した参照頻度算出要素に基づいて、対応する前記予測参照頻度算出対象情報についての予測参照頻度を算出する予測参照頻度算出手段とを備える。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、データが参照される可能性を示す予測アクセス頻度に基づいて、データの保管制御をすることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の第１及び第２の実施形態の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１及び第２の実施形態のイベントデータ記憶手段に記憶されるイベントデータの構造を示す図である。
【図３】本発明の第１及び第２の実施形態のセンサデータ記憶手段に記憶されるセンサデータの構造を示す図である。
【図４】本発明の第１の実施形態のデータサーバの動作を示すフローチャートである。
【図５】本発明の第２の実施形態のデータサーバの動作を示すフローチャートである。
【図６】本発明の第３の実施形態の構成を示すブロック図である。
【図７】本発明の第３の実施形態のデータサーバの動作を示すフローチャートである。
【図８】本発明の第３の実施形態の別の構成を示すブロック図である。
【図９】本発明の第４の実施形態の構成を示すブロック図である。
【図１０】本発明の第５の実施形態の別の構成を示すブロック図である。
【図１１】本発明の第６の実施形態の別の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
次に、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００１８】
図１を参照すると、本発明の第１の実施形態に係るトレーサビリティシステム（データ管理システムとも呼ばれる）９０１は、可搬型記憶装置２００と、物流情報収集装置（情報収集手段とも呼ばれる）３００と、物流情報アドレス解決装置４００と、データサーバ５０１とから構成されている。
【００１９】
物流情報アドレス解決装置４００とデータサーバ５０１とは、互いにネットワークを介して接続されている。
【００２０】
可搬型記憶装置２００は、識別子６２０と計測履歴６７０とを記憶する機能と、物流情報収集装置３００及び物流設備（図示しない）と通信を行う機能とを有する。尚、識別子６２０は例えば、ＥＰＣ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｐｒｏｄｕｃｔ  Ｃｏｄｅ）タグにおけるＵＲＩ（Uniform Resource Identifiers）、ＩＤＳＴＧＩＮ（Ｓｅｒｉａｌｉｚｅｄ  Ｇｌｏｂａｌ  Ｔｒａｄｅ  Ｉｔｅｍ  Ｎｕｍｂｅｒ）、ＳＳＣＣ（Ｓｅｒｉａｌ  Ｓｈｉｐｐｉｎｇ  Ｃｏｎｔａｉｎｅｒ  Ｃｏｄｅ）あるいはＧＬＮ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｌｏｃａｔｉｏｎ  Ｎｕｍｂｅｒ）などであってよい。また、計測履歴６７０は例えば、可搬型記憶装置２００自身で収集したあるいは物流施設から受け取った、温度情報、湿度情報あるいは衝撃情報などであってよい。
【００２１】
可搬型記憶装置２００は、例えばＲＦＩＤタグあるいは携帯端末で実現される。また、可搬型記憶装置２００は、センサ付きタグやロガーなどであって、温度、湿度あるいは衝撃などの環境情報を収集する機能を備えていてもよい。
【００２２】
また、可搬型記憶装置２００は、識別子６２０及び計測履歴６７０を物流情報収集装置３００へ送信する。
【００２３】
物流情報収集装置３００は、可搬型記憶装置２００と通信を行う機能と、可搬型記憶装置２００から受信した識別子６２０及び計測履歴６７０に基づいてデータサーバ５０１へ出力する情報を作成する機能と、データサーバ５０１と通信を行う機能とを有する。
【００２４】
物流情報収集装置３００は、例えば、ＲＦＩＤタグと情報をやり取りするＲＦＩＤリーダなどのデバイス、もしくはこのようなデバイスを接続したＣＰＵ、メモリ、ハードディスク装置などを備えた一般的なサーバ装置やパーソナルコンピュータと、デバイスが収集したデータの加工を行うＲＦＩＤミドルウェアといったプログラムとの組み合わせで実現される。また、例えば、データサーバ５０１が、このようなデバイスを接続されて、ＲＦＩＤミドルウェアを搭載されている構成としてもよい。
【００２５】
物流情報収集装置３００は、可搬型記憶装置２００から識別子６２０及び計測履歴６７０を受信し、これらに基づいて少なくとも識別子６２０を含むイベントデータ（共有情報とも呼ばれる）６００及び少なくとも識別子６２０と計測履歴６７０とを含むセンサデータ８００（予測参照頻度算出対象情報とも呼ばれる）を作成し、これらをデータサーバ５０１に送る。
【００２６】
イベントデータ６００は、図２に示すように、少なくとも識別子６２０を含み、さらにイベント時刻６３０、イベントステップ６４０、読み取り場所６５０及びタグの存在場所６６０のうち１つ以上を含んでもよい。尚、イベント時刻６３０は、例えばイベントの発生した時刻情報であってよい。また、イベントステップ６４０は、例えば入庫や出庫を示す情報であってよい。また、読み取り場所６５０は、例えば物流情報収集装置３００の位置情報であってよい。またタグの存在場所６６０は、例えば可搬型記憶装置２００の位置情報であってよい。
【００２７】
センサデータ８００は、図３に示すように、少なくとも識別子６２０及び計測履歴６７０が含まれており、計測履歴６７０は、計測開始時刻６７１、計測終了時刻６７２、計測間隔６７３及び計測値６７４を含む。具体的には、例えばセンサデータ８００は、物品に取り付けられたセンサが取得したその物品の輸送中の環境情報履歴（例えば、温度情報、湿度情報あるいは衝撃情報）である。
【００２８】
物流情報アドレス解決装置４００は、ＯＮＳ（Ｏｂｊｅｃｔ  Ｎａｍｅ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）やＰ２Ｐ（Ｐｅｅｒ  ｔｏ  Ｐｅｅｒ）などのアドレス解決を行う技術を用いたプログラムを実行するコンピュータ、もしくはこれらのような機能を有する一般的なサーバ装置やパーソナルコンピュータでもよい。また、物流情報アドレス解決装置４００は、上述のプログラムをデータサーバ５０１上に置くことにより、データサーバ５０１が物流情報アドレス解決装置４００を含む構成として実現してもよい。
【００２９】
物流情報アドレス解決装置４００は、識別子６２０を含むアドレス解決要求をデータサーバ５０１から受信する機能と、受信したアドレス解決要求に含まれる識別子６２０に対応するイベントデータ６００やセンサデータ８００を記憶しているデータサーバ５０１を特定する機能と、特定したデータサーバ５０１のアドレスを全て含むアドレスリストをアドレス解決要求元のデータサーバ５０１に送信する機能とを有する。尚、アドレスリストの情報は、共有情報を記憶しているデータサーバの存在状態ともいわれる。
【００３０】
データサーバ５０１はイベントデータ記憶手段（共有情報記憶手段とも呼ばれる）５１０、センサデータ記憶手段５２０、入出力手段５３０、予測参照頻度算出手段５５０、参照頻度算出要素取得手段５４０及び通信手段５６０を有している。
【００３１】
イベントデータ記憶手段５１０は、イベントデータ６００を記憶する機能と、識別子６２０を含むイベントデータ６００の取得要求を受信した場合に対応するイベントデータ６００を送信する機能とを有する。
【００３２】
センサデータ記憶手段５２０は、センサデータ８００と予測参照頻度とを記憶する機能を有する。
【００３３】
入出力手段５３０は、キーボードや外部記憶装置などの入力デバイス（図示しない）から入力されたデータを受け取る機能、及びディスプレイや外部記憶装置等の出力デバイス（図示しない）へデータを出力する機能を有する。
【００３４】
入出力手段５３０は、イベントデータ記憶手段５１０に格納されているイベントデータ６００のいずれかを指定する情報、あるいはセンサデータ記憶手段５２０に格納されているセンサデータ８００のいずれかを指定する情報を入力されると、それを予測参照頻度算出手段５５０に送信する。
【００３５】
参照頻度算出要素取得手段５４０は、物流情報収集装置３００からセンサデータ８００を受信する機能と、受信したセンサデータ８００に含まれる識別子６２０を含むアドレス解決要求を物流情報アドレス解決装置４００へ送信する機能と、アドレス解決要求に対する応答として物流情報アドレス解決装置４００から送信されたアドレスリスト（参照頻度算出要素とも呼ばれる）を受信する機能とを有する。
【００３６】
予測参照頻度算出手段５５０は、参照頻度算出要素取得手段５４０が受信したアドレスリストに基づいて、受信したセンサデータ８００の予測参照頻度を算出する機能と、算出した予測参照頻度を対応するセンサデータ８００に付加してセンサデータ記憶手段５２０（この場合、予測参照頻度算出対象情報記憶手段とも呼ばれる）に記憶させる機能とを有する。
【００３７】
通信手段５６０は、インターネット、ＬＡＮ、回線及び専用インタフェースなどを制御して、外部とのデータの送受信を行う機能を有する。通信手段５６０は、他のデータサーバ５０１との間であるいは物流情報アドレス解決装置４００との間で、アドレス解決要求とその応答、イベントデータ６００の取得要求とその応答、センサデータ８００の取得要求とその応答などの通信を制御する。また、通信手段５６０は、物流情報収集装置３００との間でイベントデータ６００やセンサデータ８００を取得するための通信を制御する。
【００３８】
尚、本実施形態の説明においては、上述の通信手段５６０の通信制御の機能を介して行われることの記載は省略する。
【００３９】
次に、本実施形態の動作について図１〜図４を参照して詳細に説明する。
【００４０】
本実施形態のトレーサビリティシステム９０１の動作は、まず、物流情報収集装置３００が可搬型記憶装置２００から識別子６２０及び計測履歴６７０を受信することから始まる。これらの情報を受信した物流情報収集装置３００は、受信した識別子６２０及び計測履歴６７０に基づいてイベントデータ６００とセンサデータ８００とを作成する。さらに続けて、物流情報収集装置３００は、作成したイベントデータ６００とセンサデータ８００とをデータサーバ５０１に送信する。
【００４１】
次に、この送信に応答して、データサーバ５０１は動作を開始する。図４はデータサーバ５０１の動作を示すフローチャートである。
【００４２】
まず、イベントデータ記憶手段５１０は、イベントデータ６００を物流情報収集装置３００より受信し、イベントデータ６００を記憶する（ステップＳ１０１）。
【００４３】
次に、参照頻度算出要素取得手段５４０は、センサデータ８００を物流情報収集装置３００より受信する（ステップＳ１０２）。
【００４４】
続けて、参照頻度算出要素取得手段５４０は、センサデータ８００に含まれる識別子６２０を含むアドレス解決要求を作成し、物流情報アドレス解決装置４００に送信する（ステップＳ１０３）。
【００４５】
アドレス解決要求を受信した物流情報アドレス解決装置４００は、アドレス解決要求から識別子６２０を抽出し、これと同じ値の識別子６２０を含むイベントデータ６００を記憶しているデータサーバ５０１を特定する。続けて、物流情報アドレス解決装置４００は、特定したデータサーバ５０１のアドレスリストを作成し、アドレス解決要求の送信元のデータサーバ５０１への応答として作成したアドレスリストを送信する。（これらの物流情報アドレス解決装置４００の動作ステップは図示しない。）
次に、参照頻度算出要素取得手段５４０は、物流情報アドレス解決装置４００から送信されたアドレスリストを受信する（ステップＳ１０４）。
【００４６】
次に、予測参照頻度算出手段５５０は、ステップＳ１０４で受信したアドレスリストに基づいて、受信したセンサデータ８００の予測参照頻度を算出する（ステップＳ１０５）。
【００４７】
予測参照頻度の算出は、例えば、アドレスリストに含まれるアドレス数が「５個」の場合、予測参照頻度を「５」と算出する。即ち、センサデータ８００の予測参照頻度は、センサデータ８００に関連するイベントデータ６００の分散状態に基づいて算出されるものである。
【００４８】
尚、予測参照頻度の算出は、例えば、アドレスリストに含まれるアドレスを予め定められた正規表現で表した場合の種類数（例えば、同一ドメインのアドレスは、重複して計数しないようにするため）としてもよい。
【００４９】
予測参照頻度算出手段５５０は、算出した予測参照頻度を対応するセンサデータ８００に付加してセンサデータ記憶手段５２０に記憶させる（ステップＳ１０６）。
【００５０】
以上により、センサデータ記憶手段５２０には、予測参照頻度付きのセンサデータ８００が記憶される。
【００５１】
尚、以上説明した本実施形態は、センサデータ８００に対する処理をイベントデータ６００に対して実施するように構成することで、イベントデータ６００を予測参照頻度算出対象情の１つとしてもよい。
【００５２】
また、以上説明した本実施形態におけるセンサデータ８００に対する処理を、物流情報収集装置３００から受信したイベントデータ６００に替えて、イベントデータ記憶手段５１０に記憶されているイベントデータ６００の内のいずれかに対して実施するように構成することで、物流の流れとは非同期に予測参照頻度を算出するようにしてもよい。この場合、対象とするイベントデータ記憶手段５１０に記憶されているイベントデータ６００の内のいずれかは入出力手段５３０を経由して指定されるように構成してもよい。
【００５３】
また、以上説明した本実施形態におけるセンサデータ８００に対する処理を、物流情報収集装置３００から受信したセンサデータ８００に替えて、センサデータ記憶手段５２０に記憶されているセンサデータ８００の内のいずれかに対して実施するように構成することで、物流の流れとは非同期に予測参照頻度を算出するようにしてもよい。この場合、対象とするセンサデータ記憶手段５２０に記憶されているセンサデータ８００の内のいずれかは入出力手段５３０を経由して指定されるように構成してもよい。
【００５４】
また、本実施形態では、イベントデータ６００及びセンサデータ８００を関連付けるために識別子６２０を使用したが、例えばセンサデータを共有データとし、計測開始時刻６７１や計測終了時刻６７２あるいは計測時刻と計測値６７４とのペアを、またはこれらから作成したハッシュ値を識別子に替えて使用してもよい。さらにまた、イベントデータ６００及びセンサデータ８００はそれぞれ異なる識別子または他の識別用情報を有し、例えば物流情報アドレス解決装置４００がこれらの識別子または他の識別用情報を関連付ける手段を有するように構成してもよい。
【００５５】
上述した本実施形態における第１の効果は、センサデータ８００自身の属性に基づいたアクセス頻度の予測が付加されたセンサデータ８００を得ることができる点である。
【００５６】
その理由は、センサデータ８００自身に関連する情報に基づいて算出した予測参照頻度をセンサデータ８００に付加するようにしたからである。
【００５７】
上述した本実施形態における第２の効果は、イベントデータ６００自身の属性に基づいたアクセス頻度の予測が付加されたイベントデータ６００を得ることができる点である。
【００５８】
その理由は、イベントデータ６００自身に関連する情報に基づいて算出した予測参照頻度をイベントデータ６００に付加して記憶させるようにしたからである。
【００５９】
次に本発明の第２の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００６０】
本発明の第２の実施形態の構成は、図１に示す第１の実施形態の構成と同じである。本発明の第２の実施形態は、第１の実施形態と比べて、参照頻度算出要素取得手段５４０と予測参照頻度算出手段５５０との機能及び動作とが異なっている。
【００６１】
参照頻度算出要素取得手段５４０は、第１の実施形態で説明した機能に加えて、受信したセンサデータ８００の計測値６７４に含まれる予め定められた異常値（予め定められた特異値とも呼ばれる）の数（存在状態とも呼ばれる）を計数する機能をさらに有する。
【００６２】
予測参照頻度算出手段５５０は、第１の実施形態で説明した機能に加えて、参照頻度算出要素取得手段５４０が計数した異常値の数に基づいて、受信したセンサデータ８００の予測参照頻度を算出する機能をさらに有する。
【００６３】
予測参照頻度の算出は、例えば、第１の実施形態で説明したアドレスリストに含まれるアドレス数がＮ、異常値数がＰ（Ｐは自然数）であれば予測参照頻度を「Ｎ×（Ｐ＋１）」と算出する。
【００６４】
即ち、センサデータ８００の予測参照頻度は、センサデータ８００に関連するイベントデータ６００の分散状態と、センサデータ８００の内容（例えば、可搬型記憶装置２００を取り付けられた品物の管理環境が正常な状態を逸脱していることを示す計測値６７４）とに基づいて算出されるものである。
【００６５】
次に、本実施形態の動作について図１〜図５を参照して詳細に説明する。
【００６６】
図５は本実施形態のデータサーバ５０１の動作を示すフローチャートである。本実施形態の動作は、第１の実施形態の動作を説明した図４のフローチャートに対して、ステップＳ１０２とステップＳ１０３との間にステップＳ２０１が追加されていることと、ステップＳ１０５がステップＳ２０２に変更されていることとが異なる。
【００６７】
ステップＳ１０２に続けて、参照頻度算出要素取得手段５４０は、受信したセンサデータ８００の計測値６７４に含まれる異常値の数を計数する（ステップＳ２０１）。例えば、図３に示す計測値６７４において、計測値６７４の個々の要素が１６進数で表されているとすると、「０１」、「Ａ１」、「Ａ５」、「３２」という要素が含まれている。そして、予め定められた異常値が、例えば「２０以下」であるとすると、計測値６７４には１つの異常値「０１」が含まれているので、異常値数を「１」と計数する。そして、処理はステップＳ１０３へ進む。
【００６８】
ステップＳ１０４に続けて、予測参照頻度算出手段５５０は、ステップＳ１０４で受信したアドレスリストとステップＳ１０２で計数された異常値数とに基づいて、受信したセンサデータ８００の予測参照頻度を算出する（ステップＳ２０２）。そして、処理はステップＳ１０６へ進む。
【００６９】
予測参照頻度の算出は、例えば、アドレスリストに含まれるアドレス数が「５個」の場合、「Ｎ＝５」、異常値数が「１」であるので「Ｐ＝１」、従って予測参照頻度を「５×（１＋１）＝１０」と算出する。
【００７０】
上述した本実施形態における効果は、第１の実施形態の効果に加えて、よりセンサデータ８００自身の属性に従属させた予測参照頻度を得ることができる点である。
【００７１】
その理由は、センサデータ８００に関連するイベントデータ６００の分散状態に加えて、センサデータ８００の計測値６７４の内容にも基づいて予測参照頻度を算出するようにしたからである。
【００７２】
次に、本発明の第３の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００７３】
図６を参照すると、本発明の第３の実施形態に係るトレーサビリティシステム９０２は、可搬型記憶装置２００と、物流情報収集装置３００と、物流情報アドレス解決装置４００と、データサーバ５０２とから構成されている。可搬型記憶装置２００、物流情報収集装置３００及び物流情報アドレス解決装置４００は、第１の実施形態で説明したものと同じである。
【００７４】
データサーバ５０２は、第１の実施形態のデータサーバ５０１に比べて、企業物流評価値管理手段５７０が追加されている。また、データサーバ５０２は、第１の実施形態のデータサーバ５０１に比べて、参照頻度算出要素取得手段５４０と予測参照頻度算出手段５５０との機能及び動作とが異なっている。
【００７５】
企業物流評価値管理手段５７０は、物流業務を行う企業の物流業務に対する評価値である企業物流評価値を記憶する機能と、予測参照頻度算出手段５５０からの企業物流評価値取得要求に対して企業物流評価値を送信する機能とを有する。
【００７６】
企業物流評価値は、例えば、物流企業の過去の物流履歴などを元に設定されているものであって、各データサーバ５０２と各企業とがそれぞれ対応しているものとする。企業物流評価値は、入出力手段５３０を介して設定されてもよいし、データサーバ５０２のイベントデータ記憶手段５１０、センサデータ記憶手段５２０に記憶されたイベントデータ６００やセンサデータ８００に基づいて、企業物流評価値管理手段５７０が算出してもよい。例えば、入出力手段５３０が、企業物流評価値を入力されるとそれを予測参照頻度算出手段５５０に送信するようにしてもよい。また例えば、サーバ管理者や第３者が、企業の過去の輸送事故を元に企業物流評価値を入出力手段５３０から入力してもよい。また例えば、企業物流評価値管理手段５７０が、計測値６７４に異常値を含むセンサデータ８００とこれに対応する読み取り場所６５０、及び読み取り場所６５０と各データサーバ５０２とを対応つける予め定められた情報から企業物流評価値を算出するようにしてもよい。
【００７７】
参照頻度算出要素取得手段５４０は、第１の実施形態での機能に加えて、各データサーバ５０２の企業物流評価値管理手段５７０へ企業物流評価値取得要求を送信し、その応答として送信された企業物流評価値を受信する機能を有する。
【００７８】
予測参照頻度算出手段５５０は、参照頻度算出要素取得手段５４０が受信した企業物流評価値に基づいて、受信したセンサデータ８００の予測参照頻度を算出する機能とをさらに有する。
【００７９】
予測参照頻度の算出は、例えば、受信した企業物流評価値を全て加算した値とする。また、予測参照頻度はさらに、第２の実施形態で説明した異常値数に基づいて加重されてもよい。
【００８０】
次に、本実施形態の動作について図６〜図７を参照して詳細に説明する。
【００８１】
図７は本実施形態のデータサーバ５０２の動作を示すフローチャートである。
【００８２】
本実施形態の動作は、第１の実施形態の動作を説明した図４のフローチャートに対して、ステップＳ１０５がステップＳ３０１〜ステップＳ３０５に変更されていることとが異なる。
【００８３】
ステップＳ１０４に続けて、参照頻度算出要素取得手段５４０は、受信したアドレスリストから未選択のアドレスを１つ選択する（ステップＳ３０１）。
【００８４】
続けて、参照頻度算出要素取得手段５４０は、選択したアドレスを有するデータサーバ５０２の企業物流評価値管理手段５７０へ企業物流評価値取得要求を送信する（ステップＳ３０２）。
【００８５】
企業物流評価値取得要求を受信した企業物流評価値管理手段５７０は、企業物流評価値取得要求の送信元のデータサーバ５０２へ企業物流評価値を送信する。（このデータサーバ５０２の動作ステップは図示しない。）
次に、参照頻度算出要素取得手段５４０は、企業物流評価値管理手段５７０から送信された企業物流評価値を受信する（ステップＳ３０３）。
【００８６】
参照頻度算出要素取得手段５４０は、受信したアドレスリストに含まれる全てのアドレスに対して企業物流評価値の取得処理を行ったかどうかを判定する（ステップＳ３０４）。企業物流評価値の取得処理を行っていないアドレスが残っている場合（ステップＳ３０４でＮＯ）、処理は、ステップＳ３０１へ戻る。全てのアドレスに対して企業物流評価値の取得処理を行っていれば（ステップＳ３０４でＹＥＳ）、処置はステップＳ３０５へ進む。
【００８７】
予測参照頻度算出手段５５０は、取得した企業物流評価値に基づいて予測参照頻度を算出する（ステップＳ３０５）。そして、処理はＳ１０６へ進む。
【００８８】
例えば、受信したアドレスリストに含まれるアドレス数が「３個」で、それぞれのアドレスに対応するデータサーバ５０２の企業物流評価値管理手段５７０から受信した企業物流評価値がそれぞれ「３」、「５」、「２」であった場合、予測参照頻度算出手段５５０は、予測参照頻度を企業物流評価値の総和「Ｓ＝３＋５＋３＝１０」と算出する。またさらに、予測参照頻度算出手段５５０は、参照頻度算出要素取得手段５４０が異常値数「Ｐ＝１」を計数している場合に予測参照頻度を「Ｓ×（Ｐ＋１）＝１０×（１＋１）＝２０」と算出するように構成されてもよい。
【００８９】
尚、企業物流評価値管理手段５７０を各データサーバ５０２に配置するのではなく、図８に示すように各データサーバ５０２の企業物流評価値をまとめて管理する企業物流評価値管理手段７７０を備える企業物流評価値管理サーバ７００を構成要素としても良い。
【００９０】
また、物流情報アドレス解決装置４００が、企業物流評価値管理サーバ７００の機能を兼ねて企業物流評価値管理手段７７０を有し、データサーバ５０２のアドレスリストに対応する企業物流評価値を付加して返すようにしてもよい。
【００９１】
上述した本実施形態における効果は、第１の実施形態の効果に加えて、より精度の高い予測参照頻度を得ることができる点である。
【００９２】
その理由は、センサデータ８００の信頼性に相関のある企業物流評価値に基づいて予測参照頻度を算出するようにしたからである。
【００９３】
即ち、現実の物流業界では、企業ごとに配送品質が異なることが考えられる。そのため、ある品物が配送品質の低い企業を経由した場合に、その品物の品質が低下する可能性が高くなることが考えられる。品質の低くなった品物のセンサデータ８００は、品質が低下した原因を調査するためにアクセスされる確率が高くなる。本実施形態ではこのような状況に対応が可能である。
【００９４】
次に、本発明の第４の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００９５】
図９を参照すると、本発明の第４の実施形態に係るトレーサビリティシステム９０３は、可搬型記憶装置２００と、物流情報収集装置３００と、物流情報アドレス解決装置４００と、データサーバ５０３とから構成されている。可搬型記憶装置２００、物流情報収集装置３００及び物流情報アドレス解決装置４００は、第１の実施形態で説明したものと同じである。
【００９６】
本実施形態のデータサーバ５０３は、第１の実施形態のデータサーバ５０１に比べて、保管制御手段５８０が追加されている。
【００９７】
保管制御手段５８０は、イベントデータ記憶手段５１０に格納されているイベントデータ６００及びセンサデータ記憶手段５２０に格納されているセンサデータ８００にそれぞれに付加された予測参照頻度に基づいて、イベントデータ６００及びセンサデータ８００の保管を制御する。
【００９８】
例えば、イベントデータ記憶手段５１０の記憶許容値が不足することを防止するためにイベントデータ６００を削除する場合、保管制御手段５８０は、イベントデータ記憶手段５１０に格納されているイベントデータ６００の内の対応する予測参照頻度が最も小さいイベントデータ６００を選択して削除する。
【００９９】
上述した本実施形態における効果は、消去もしくは圧縮するセンサデータ８００として最適なイベントデータ６００及びセンサデータ８００を選択することができる点である。
【０１００】
その理由は、予測参照頻度に基づいて消去もしくは圧縮するセンサデータ８００を選択するようにしたからである
即ち、予測参照頻度の大小を不要センサデータ８００の選択基準に加えることで、アクセス可能性に基づく不要センサデータ８００の選択を可能とすることが実現できる。
【０１０１】
次に、本発明の第５の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
【０１０２】
図１０を参照すると、本発明の第５の実施形態に係るトレーサビリティシステム９０４は、可搬型記憶装置２００と、物流情報収集装置３００と、物流情報アドレス解決装置４００と、データサーバ５０４とから構成されている。可搬型記憶装置２００、物流情報収集装置３００及び物流情報アドレス解決装置４００は、第１の実施形態で説明したものと同じである。
【０１０３】
本実施形態のデータサーバ５０４は、第１の実施形態のデータサーバ５０１に比べて、配置制御手段５９０が追加されている。
【０１０４】
配置制御手段５９０は、イベントデータ記憶手段５１０に既に格納されているイベントデータ６００及びセンサデータ記憶手段５２０に既に格納されているセンサデータ８００にそれぞれに付加された予測参照頻度と新たなイベントデータ６００及びセンサデータ８００にそれぞれ付加された予測参照頻度とに基づいて、これらを配置するデータサーバ５０４を選定する。
【０１０５】
上述した本実施形態における効果は、イベントデータ６００及びセンサデータ８００の配置場所として最適な配置場所を選定することができる点である。
【０１０６】
その理由は、予測参照頻度に基づいてイベントデータ６００及びセンサデータ８００の配置場所を選定するようにしたからである。
【０１０７】
即ち、各データサーバ５０４のイベントデータ６００及びセンサデータ８００の数が均等になるようにではなく予測参照頻度の総数が均等となるように分散配置すれば、アクセス可能性に基づくイベントデータ６００及びセンサデータ８００を複数データサーバ５０４へ負荷分散配置することが実現できる。
【０１０８】
次に、本発明の第６の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。本実施形態は、本発明の基本的な要素から構成されている。
【０１０９】
図１１を参照すると、本発明の第６の実施形態に係るデータサーバ５０５は、参照頻度算出要素取得手段５４０及び予測参照頻度算出手段５５０を有している。
【０１１０】
参照頻度算出要素取得手段５４０は、予測参照頻度算出対象情報の性質を示す少なくとも１つの参照頻度算出要素を取得する。
【０１１１】
予測参照頻度算出手段５５０は、参照頻度算出要素取得手段５４０が取得した参照頻度算出要素に基づいて、対応する予測参照頻度算出対象情報についての予測参照頻度を算出する。
【０１１２】
上述した本実施形態における効果は、アクセスされる予測参照頻度算出対象情報自身の属性に基づいた予測参照頻度を算出することが可能になる点である。
【０１１３】
その理由は、予測参照頻度算出対象情報の性質を示す参照頻度算出要素を取得し、これに基づいて予測参照頻度を算出するようにしたからである。
【０１１４】
以上の各実施形態で説明した各構成要素は、例えば、プログラムにより所定の処理をコンピュータに実行させてもよい。
【０１１５】
以上の各実施形態で説明した各構成要素は、必ずしも個々に独立した存在である必要はなく、複数の構成要素が１個のモジュールとして実現されたり、一つの構成要素が複数のモジュールで実現されたり、ある構成要素が他の構成要素の一部であったり、ある構成要素の一部と他の構成要素の一部とが重複していたり、といったような構成であってもよい。
【０１１６】
また、以上説明した各実施形態では、複数の動作をフローチャートの形式で順番に記載してあるが、その記載の順番は複数の動作を実行する順番を限定するものではない。このため、各実施形態を実施するときには、その複数の動作の順番は内容的に支障しない範囲で変更することができる。
【０１１７】
さらに、以上説明した各実施形態では、複数の動作は個々に相違するタイミングで実行されることに限定されない。例えば、ある動作の実行中に他の動作が発生したり、ある動作の実行タイミングと他の動作の実行タイミングとの一部乃至全部が重複していたりしていてもよい。
【０１１８】
さらに、以上説明した各実施形態では、ある動作が他の動作の契機になるように記載しているが、その記載はある動作と他の動作の全ての関係を限定するものではない。このため、各実施形態を実施するときには、その複数の動作の関係は内容的に支障のない範囲で変更することができる。また各構成要素の各動作の具体的な記載は、各構成要素の各動作を限定するものではない。このため、各構成要素の具体的な各動作は、各実施形態を実施する上で機能的、性能的、その他の特性に対して支障をきたさない範囲内で変更されて良い。
【０１１９】
尚、以上説明した各実施形態における各構成要素は、必要に応じ可能であれば、ハードウェアで実現されても良いし、ソフトウェアで実現されても良いし、ハードウェアとソフトウェアの混在により実現されても良い。
【０１２０】
また、各構成要素の物理的な構成は、以上の実施形態の記載に限定されることはなく、独立して存在しても良いし、組み合わされて存在しても良いしまたは分離して構成されても良い。
【０１２１】
以上説明した本発明の実施形態により、例えば、イベントデータ６００及びセンサデータ８００（以下、単にデータと記載する）を管理するトレーサビリティシステム９０１〜９０４における管理不要なデータの選択やデータを分散管理する複数台のデータサーバ５０１〜５０４での負荷の均一化が、データ自身のアクセスの可能性に基づいて行われていない点を解決することができる。
【０１２２】
より具体的には、一般的なトレーサビリティシステムでは非常に多くの物流を対象としており、大量のデータの収集が行われる。物流時に収集されたデータは、後にトラブルが発生した際などに詳細な調査をするためにデータサーバに保管される。保管されたデータは、いずれ消去を行わなければデータサーバの記憶許容量を超えてしまう。そこで、データの、消去もしくは圧縮を行う。
【０１２３】
このような場合において、データの収集時刻の古いデータを選択し、消去もしくは圧縮を行うようすると、サイズは大きいにも拘わらず参照されることのないデータが長期に渡って存在する問題や、長期に渡って参照され続けるデータが早く消去もしくは圧縮される問題が発生する。
【０１２４】
本実施形態のトレーサビリティシステム９０１〜９０４及びデータサーバ５０１〜５０５は、このような問題の発生を回避することを可能にする。
【０１２５】
また、可搬型記憶装置２００は、通常物品の最終的な配送地(終着点)に到着し回収されるまで、計測履歴６７０を内部に蓄積する。そのため、終着点に近い拠点であるほどさまざまな情報が含まれたデータがデータサーバ５０１〜５０４によって取得、記憶される。そのため、終着点に近い拠点のデータサーバ５０１〜５０４ほど、データを取得されることによるアクセス負荷が大きくなる。
【０１２６】
このような負荷を軽減する方法として、Ｐ２Ｐなどの分散技術を用いて各データサーバの管理するセンサデータ数やデータのサイズが均等となるような分散配置が行われていた。
【０１２７】
しかし、各データの参照頻度は均一ではなく、個々のデータのサイズとも無関係である。そのため、量の均等化を考慮しただけの分散配置では、必ずしもアクセス負荷が軽減されるとは限らないという問題があった。
【０１２８】
本実施形態のトレーサビリティシステム９０１〜９０４及びデータサーバ５０１〜５０５は、このような問題の発生を解決することを可能にする。
【０１２９】
即ち、本発明の実施形態は、可搬型記憶装置２００を使用して収集したデータに対してそのデータが参照される頻度の予想値を算出、付加することにより、効率的なデータの管理を行うことを可能にする。
【産業上の利用可能性】
【０１３０】
本発明は、トレーサビリティシステムに代表されるような、情報を複数のデータサーバ間で共有するシステムでの、データ管理に適用できる。
【符号の説明】
【０１３１】
２００    可搬型記憶装置
３００    物流情報収集装置
４００    物流情報アドレス解決装置
５０１    データサーバ
５０２    データサーバ
５０３    データサーバ
５０４    データサーバ
５０５    データサーバ
５１０    イベントデータ記憶手段
５２０    センサデータ記憶手段
５３０    入出力手段
５４０    参照頻度算出要素取得手段
５５０    予測参照頻度算出手段
５６０    通信手段
５７０    企業物流評価値管理手段
５８０    保管制御手段
５９０    配置制御手段
６００    イベントデータ
６２０    識別子
６４０    イベントステップ
６５０    読み取り場所
６６０    タグの存在場所
６７０    計測履歴
６７１    計測開始時刻
６７２    計測終了時刻
６７３    計測間隔
６７４    計測値
７００    企業物流評価値管理サーバ
７７０    企業物流評価値管理手段
９０１    トレーサビリティシステム
９０２    トレーサビリティシステム
９０３    トレーサビリティシステム
９０４    トレーサビリティシステム
【図１】
2010267187.tif 000003
【図２】
2010267187.tif 000004
【図３】
2010267187.tif 000005
【図４】
2010267187.tif 000006
【図５】
2010267187.tif 000007
【図６】
2010267187.tif 000008
【図７】
2010267187.tif 000009
【図８】
2010267187.tif 000010
【図９】
2010267187.tif 000011
【図１０】
2010267187.tif 000012
【図１１】
2010267187.tif 000013