(57)【要約】【課題】複数のデータ名称から、分析対象のデータに付与されたデータ名称を正確に抽出することが可能なデータ名称抽出装置を提供する。【解決手段】カテゴリ付与部１４は、機器の種別に関する機器種別用語、センサーの出力値に関する信号種別用語及び機器の設置場所に関する設置場所用語を含んで構成され、複数のセンサーのそれぞれの出力値に付与されたデータ名称を取得し、カテゴリ辞書に基づき、各データ名称の機器種別用語、信号種別用語及び設置場所用語にカテゴリを付与する。抽出部１８は、センサーの出力値を同一の分析対象とするためのカテゴリの組み合わせを定義するデータ名称組パターン１３０を取得し、カテゴリが付与された複数のデータ名称から、当該定義されているカテゴリと同一のカテゴリが付与されたデータ名称を抽出する。【選択図】図２
2014215902.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサーの検出対象となる機器の種別に関する機器種別用語、センサーの出力値の種別に関する信号種別用語及び機器が設置されている場所に関する設置場所用語を含んで構成され、複数のセンサーのそれぞれの出力値に関連付けられているデータ名称情報を取得し、各データ名称情報の機器種別用語のうち互いに同義語となる機器種別用語に同一の機器種別カテゴリを付与し、各データ名称情報の信号種別用語のうち互いに同義語となる信号種別用語に同一の信号種別カテゴリを付与し、各データ名称情報の設置場所用語のうち互いに同義語となる設置場所用語に同一の設置場所カテゴリを付与するカテゴリ付与手段と、
複数のセンサーの出力値を同一の分析対象とするための機器種別カテゴリ、信号種別カテゴリ及び設置場所カテゴリの組み合わせを定義する分析対象情報を取得し、カテゴリ付与手段によってカテゴリが付与された複数のデータ名称情報から、分析対象情報によって定義されているカテゴリと同一のカテゴリが付与されたデータ名称情報を抽出する抽出手段と、
を有することを特徴とするデータ名称抽出装置。
【請求項２】
請求項１に記載のデータ名称抽出装置であって、
分析対象情報は、機器種別カテゴリ及び設置場所カテゴリが互いに共通し、信号種別カテゴリが互いに異なる複数の組み合わせを定義し、
抽出手段は、機器種別カテゴリ及び設置場所カテゴリが互いに共通し、信号種別カテゴリが互いに異なる複数のデータ名称情報を抽出し、抽出した複数のデータ名称情報のうち、設置場所用語が示す場所が同一であるデータ名称情報を同一の組に分類する、
ことを特徴とするデータ名称抽出装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載のデータ名称抽出装置であって、
抽出手段は、分析対象情報によって定義されている機器種別カテゴリ、信号種別カテゴリ及び設置場所カテゴリのすべてのカテゴリと同一のカテゴリが付与されたデータ名称情報が複数のデータ名称情報内に存在しない場合、分析対象情報によって定義されている機器種別カテゴリ、信号種別カテゴリ及び設置場所カテゴリのうちの一部のカテゴリと同一のカテゴリが付与されたデータ名称情報を複数のデータ名称情報から抽出する、
ことを特徴とするデータ名称抽出装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれか一項に記載のデータ名称抽出装置であって、
抽出手段は、センサーの出力値の単位に基づき出力値の種別を特定し、特定した種別に対応する信号種別カテゴリに基づきデータ名称情報の抽出を行う、
ことを特徴とするデータ名称抽出装置。
【請求項５】
請求項１から請求項３のいずれか一項に記載のデータ名称抽出装置であって、
抽出手段は、センサーの出力値に基づき出力値の種別を特定し、特定した種別に対応する信号種別カテゴリに基づきデータ名称情報の抽出を行う、
ことを特徴とするデータ名称抽出装置。
【請求項６】
コンピュータに、
センサーの検出対象となる機器の種別に関する機器種別用語、センサーの出力値の種別に関する信号種別用語及び機器が設置されている場所に関する設置場所用語を含んで構成され、複数のセンサーのそれぞれの出力値に関連付けられているデータ名称情報を取得し、各データ名称情報の機器種別用語のうち互いに同義語となる機器種別用語に同一の機器種別カテゴリを付与し、各データ名称情報の信号種別用語のうち互いに同義語となる信号種別用語に同一の信号種別カテゴリを付与し、各データ名称情報の設置場所情報のうち互いに同義語となる設置場所用語に同一の設置場所カテゴリを付与するステップと、
複数のセンサーの出力値を同一の分析対象とするための機器種別カテゴリ、信号種別カテゴリ及び設置場所カテゴリの組み合わせを定義する分析対象情報を取得し、カテゴリが付与された複数のデータ名称情報から、分析対象情報によって定義されているカテゴリと同一のカテゴリが付与されたデータ名称情報を抽出するステップと、
を実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数のデータ名称情報から特定のデータ名称情報を抽出するデータ名称抽出装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ビルやプラント等の建物には照明や空調器等の様々な機器が設置されており、それら機器に関するデータを取得し、当該データに基づいて機器の診断や省エネ向けの分析等を行う場合がある。例えば、設定温度、実測温度、空調状態、電圧値、電流値、圧力値等が、当該データに該当する。
【０００３】
機器に関するデータには、そのデータを識別するためのデータ名称が付与されている。例えば、機器が設置されている場所に関する用語、データの種別に関する用語、機器の種別に関する用語等が、データ名称として用いられることがある。このようなデータ名称は、建物の利用者が任意に作成することがあり、必ずしも、機器診断や分析等を行う分析者が作成するとは限らない。従って、同種の機器に関するデータや、同種のデータであっても、建物ごとにデータ名称が異なって作成される場合がある。例えば、温度を示すデータであったとしても、データ名称に「温度」と付与する場合もあれば、「Ｔｅｍｐ」等と付与する場合もある。このように、データ名称が建物によって異なる状況下で、分析者は、データに付与されたデータ名称を参照し、データ名称の意味を考慮しながら分析対象のデータの名称を選択し、選択したデータ名称が付与されたデータを抽出して分析や診断等を行う必要がある。
【０００４】
データ名称を自動的に分類する装置として、特許文献１には、データ名称を構成する用語の種別を辞書によって判定し、判定された用語の種別を用いて重要度の高い用語のみを抽出し、抽出された重要度の高い用語に基づき類似のデータ名称を分類する装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平６−２３１１８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記のように、同種の機器に関するデータや同種のデータであっても、異なるデータ名称が作成される場合があるため、分析者は、データ名称の意味を考慮しながら分析対象のデータの名称を選択する必要があった。従来、この選択作業は分析者が手動で行う必要があり、また、データ名称（データ項目）の数が数千から数万になる場合もあるため、そのような膨大な数のデータ名称から所望のデータ名称を選択して分類することは容易ではなく、分析者に過大な負担を課すことになる。また、分析対象となるデータの抽出にも多大な時間を要することになる。
【０００７】
また、機器に関するデータの名称は、温度や圧力等のデータの種別、機器の種別、設置場所等によって、その意味が大きく異なるため、重要度の高い用語が似ているからといって、データ名称が類似しているとは限らない。従って、上記の特許文献１に記載された発明のように重要度の高い用語に基づきデータ名称を分類したとしても、分析対象のデータに付与されたデータ名称を正確に分類できるとは限らず、データ分類の誤りが多くなるおそれがある。
【０００８】
本発明の目的は、複数のデータ名称から、分析対象のデータに付与されたデータ名称を正確に抽出することが可能なデータ名称抽出装置及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
請求項１に係る発明は、センサーの検出対象となる機器の種別に関する機器種別用語、センサーの出力値の種別に関する信号種別用語及び機器が設置されている場所に関する設置場所用語を含んで構成され、複数のセンサーのそれぞれの出力値に関連付けられているデータ名称情報を取得し、各データ名称情報の機器種別用語のうち互いに同義語となる機器種別用語に同一の機器種別カテゴリを付与し、各データ名称情報の信号種別用語のうち互いに同義語となる信号種別用語に同一の信号種別カテゴリを付与し、各データ名称情報の設置場所用語のうち互いに同義語となる設置場所用語に同一の設置場所カテゴリを付与するカテゴリ付与手段と、複数のセンサーの出力値を同一の分析対象とするための機器種別カテゴリ、信号種別カテゴリ及び設置場所カテゴリの組み合わせを定義する分析対象情報を取得し、カテゴリ付与手段によってカテゴリが付与された複数のデータ名称情報から、分析対象情報によって定義されているカテゴリと同一のカテゴリが付与されたデータ名称情報を抽出する抽出手段と、を有することを特徴とするデータ名称抽出装置である。
【００１０】
請求項２に係る発明は、請求項１に記載のデータ名称抽出装置であって、分析対象情報は、機器種別カテゴリ及び設置場所カテゴリが互いに共通し、信号種別カテゴリが互いに異なる複数の組み合わせを定義し、抽出手段は、機器種別カテゴリ及び設置場所カテゴリが互いに共通し、信号種別カテゴリが互いに異なる複数のデータ名称情報を抽出し、抽出した複数のデータ名称情報のうち、設置場所用語が示す場所が同一であるデータ名称情報を同一の組に分類する、ことを特徴とする。
【００１１】
請求項３に係る発明は、請求項１又は請求項２に記載のデータ名称抽出装置であって、抽出手段は、分析対象情報によって定義されている機器種別カテゴリ、信号種別カテゴリ及び設置場所カテゴリのすべてのカテゴリと同一のカテゴリが付与されたデータ名称情報が複数のデータ名称情報内に存在しない場合、分析対象情報によって定義されている機器種別カテゴリ、信号種別カテゴリ及び設置場所カテゴリのうちの一部のカテゴリと同一のカテゴリが付与されたデータ名称情報を複数のデータ名称情報から抽出する、ことを特徴とする。
【００１２】
請求項４に係る発明は、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載のデータ名称抽出装置であって、抽出手段は、センサーの出力値の単位に基づき出力値の種別を特定し、特定した種別に対応する信号種別カテゴリに基づきデータ名称情報の抽出を行う、ことを特徴とする。
【００１３】
請求項５に係る発明は、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載のデータ名称抽出装置であって、抽出手段は、センサーの出力値に基づき出力値の種別を特定し、特定した種別に対応する信号種別カテゴリに基づきデータ名称情報の抽出を行う、ことを特徴とする。
【００１４】
請求項６に係る発明は、コンピュータに、センサーの検出対象となる機器の種別に関する機器種別用語、センサーの出力値の種別に関する信号種別用語及び機器が設置されている場所に関する設置場所用語を含んで構成され、複数のセンサーのそれぞれの出力値に関連付けられているデータ名称情報を取得し、各データ名称情報の機器種別用語のうち互いに同義語となる機器種別用語に同一の機器種別カテゴリを付与し、各データ名称情報の信号種別用語のうち互いに同義語となる信号種別用語に同一の信号種別カテゴリを付与し、各データ名称情報の設置場所情報のうち互いに同義語となる設置場所用語に同一の設置場所カテゴリを付与するステップと、複数のセンサーの出力値を同一の分析対象とするための機器種別カテゴリ、信号種別カテゴリ及び設置場所カテゴリの組み合わせを定義する分析対象情報を取得し、カテゴリが付与された複数のデータ名称情報から、分析対象情報によって定義されているカテゴリと同一のカテゴリが付与されたデータ名称情報を抽出するステップと、を実行させることを特徴とするプログラムである。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によると、データ名称情報にカテゴリを付与し、同一の分析対象とすべきデータの名称の組み合わせをカテゴリによって定義した分析対象情報を用いることで、分析対象のデータに付与されたデータ名称を正確に抽出ことが可能となる。本発明によると、用語の類似性のみでは分類することができないデータ名称を分類することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の実施形態に係るデータ分析システムの一例を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係るデータ名称抽出装置の一例を示すブロック図である。
【図３】データ名称リストの一例を示す図である。
【図４】分割済みデータ名称リストの一例を示す図である。
【図５】カテゴリ辞書の一例を示す図である。
【図６】カテゴリ付きデータ名称リストの一例を示す図である。
【図７】データ名称組パターンの一例を示す図である。
【図８】抽出されたデータ名称組の一例を示す図である。
【図９】変形例１に係るデータ名称リストの一例を示す図である。
【図１０】変形例１に係る抽出されたデータ名称組の一例を示す図である。
【図１１】データの単位及び値の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
［データ分析システムの全体構成］
まず、本発明の実施形態に係るデータ名称抽出装置が用いられるデータ分析システムの全体構成を説明する。図１にデータ分析システムの一例を示す。本実施形態に係るデータ分析システムは、建物２００に設置されている各種機器に関するデータを取得し、データに付与されているデータ名称に基づき分析対象のデータを抽出し、抽出されたデータに基づき分析や診断等を行う。なお、図１には１つの建物２００のみが図示されているが、複数の建物２００からデータを取得して分析や診断等を行ってもよい。
【００１８】
建物２００は、例えばオフィスビルやプラント等である。建物２００には、空調機２０２、照明２０４及び受変電設備２０６等の各種機器が設置されている。建物２００に設置されている機器には、各種のデータを検出する各種のセンサーが設置されており、センサーによって検出されたデータは、ネットワーク等の通信経路Ｎを介してデータ収集装置２１０に送信される。データには、当該データを識別するためのデータ名称が関連付けられている。このデータ名称は、例えば、建物２００の利用者によって作成される。
【００１９】
データ収集装置２１０によって収集された各種のデータは、データ管理システム２２０の記憶装置２２２に記憶される。また、データに関連付けられたデータ名称はリスト化され、データ名称リスト１００としてデータ管理システム２２０に記憶される。
【００２０】
データ名称抽出装置１０は、データ管理システム２２０に記憶されているデータ名称リスト１００から、分析対象となるデータに付与されたデータ名称の組（分析対象データ名称組１４０）を抽出する。
【００２１】
データ抽出装置２３０は、データ名称抽出装置１０によって抽出されたデータ名称が付与されたデータを分析対象データ２４０として、データ管理システム２２０の記憶装置２２２から抽出する。分析装置２５０は、この分析対象データ２４０に基づき、分析対象の機器の診断や分析等を行う。
【００２２】
［データ名称抽出装置１０］
次に、図２を参照して、本実施形態に係るデータ名称抽出装置１０を説明する。データ名称抽出装置１０は、形態素解析部１２、カテゴリ付与部１４、カテゴリ記憶部１６及び抽出部１８を含む。
【００２３】
形態素解析部１２は、データ管理システム２２０からデータ名称リスト１００を取得し、データ名称リスト１００に含まれる各データ名称を各用語に区分けし、分割されたデータ名称のリストである分割済みデータ名称リスト１１０を作成する。自然言語処理に関する従来技術（例えば、ＭｅＣａｂ等の形態素解析ソフトウェア）を用いることで、区分け処理を行うことができる。
【００２４】
図３に、データ名称リスト１００の一例を示す。データ名称リスト１００は、例えば、（１）〜（１９）のデータ名称を含んでいる。これらのデータ名称はデータ名称リスト１００の一部であってもよいし、全部であってもよい。例えば、データ名称リスト１００には、数千から数万のデータ名称が含まれていることがある。なお、（１）〜（１９）の番号は説明の便宜上図示されたものであり、各データ名称には、当該番号は付与されていないものとする。各データ名称は、例えば、センサーの検出対象となる機器の種別に関する機器種別用語、センサーの出力信号の種別に関する信号種別用語及び機器が設置されている場所に関する設置場所用語を含んで構成されている。機器種別用語としては、例えば「空調機」や「照明」等が該当し、信号種別用語としては、例えば「温度」、「湿度」、「圧力」等の物理量が該当し、設置場所用語としては、例えば「Ｂ１Ｆ」、「２Ｆ」、［１階］等が該当する。例えば、データ名称（１）は「Ｂ１Ｆ系統空調機  ＳＡ温度計測」であり、このデータ名称は、Ｂ１Ｆ（地下１階）に設置されている空調機の給気（ＳＡ）の温度を計測するセンサーから出力されたデータの名称であることを示している。これらのデータ名称は、建物２００の利用者によって作成される場合があるため、建物２００ごとにデータ名称を作成するルールが異なることがある。従って、同じ意味のデータであっても、データ名称に異なる用語が使用されたり、用語の並び順が異なったりする場合がある。例えば、異なる用語が使用される場合として、（１）のデータ名称「Ｂ１Ｆ系統空調機  ＳＡ温度計測」が「地下１階系統空調機  ＳＡ温度計測」と作成されることが考えられ、用語の並び順が異なる場合として、「ＳＡ温度計測  Ｂ１Ｆ系統空調機」と作成される場合が考えられる。
【００２５】
図４に、分割済みデータ名称リスト１１０の一例を示す。例えばデータ名称（１）は、「Ｂ１Ｆ／系統空調機／ＳＡ／温度／計測」のように、各用語で分割されている。他のデータ名称も同様にして、各用語で分割されている。
【００２６】
カテゴリ付与部１４は、カテゴリ記憶部１６に記憶されているカテゴリ辞書を参照することで、分割済みデータ名称に含まれる各用語に、信号種別に関するカテゴリ（信号種別カテゴリ）、機器種別に関するカテゴリ（機器種別カテゴリ）又は設置場所に関するカテゴリ（設置場所カテゴリ）を付与し、カテゴリ付きデータ名称リスト１２０を作成する。例えば、カテゴリ付与部１４は、各データ名称の信号種別用語のうち互いに同義語となる信号種別用語に同一の信号種別カテゴリを付与し、各データ名称の機器種別用語のうち互いに同義語となる機器種別用語に同一の機器種別カテゴリを付与し、各データ名称の設置場所用語のうち互いに同義語となる設置場所用語に同一の設置場所カテゴリを付与する。
【００２７】
図５にカテゴリ辞書の一例を示す。カテゴリ辞書は、データ名称に使用されると予想される標準用語とカテゴリとの対応関係を規定した情報であり、さらに、標準用語に対する同義語を定義した情報である。上記のように、データ名称には、信号種別用語、機器種別用語及び設置場所用語が含まれるため、標準用語は、信号種別用語、機器種別用語及び設置場所用語に分類されており、カテゴリとして、信号種別カテゴリ、機器種別カテゴリ及び設置場所カテゴリが定義されている。そして、各カテゴリには標準用語が対応付けられている。また、データ名称に含まれる用語には、重要度が相対的に高い主要語と、重要度が相対的に低い修飾語とが含まれるため、各カテゴリは、主要語に対するカテゴリと修飾語に対するカテゴリとに分けられている。
【００２８】
信号種別の標準用語として、例えば「温度」、「湿度」、「制御出力」、「給気」、「還気」、「設定」及び「計測」等が定義されている。標準用語「温度」、「湿度」及び「制御出力」はデータの物理量を示し、信号の種別に関する用語であるため、信号種別用語に分類されている。また、標準用語「温度」、「湿度」及び「制御出力」は、データの物理量を直接的に示す用語であるため、重要度が相対的に高い主要語であると定義され、信号種別カテゴリのうちの信号主要語（信主）カテゴリに分類されている。
【００２９】
標準用語「給気」、「還気」、「設定」及び「計測」はデータの物理量を直接的に示す用語ではないが、信号の種別に関する用語であるため、信号種別用語に分類されている。また、これらの用語は、データの物理量を直接的に示す用語でないため、重要度が相対的に低い修飾語であると定義され、信号種別カテゴリのうちの信号修飾語（信修）カテゴリに分類されている。図５に示す例では、用語「給気」の同義語として用語「ＳＡ」が定義され、用語「還気」の同義語として用語「ＲＡ」が定義されている。
【００３０】
機器種別の標準用語として、例えば「空調機」、「状態」及び「弁開度」等が定義されている。標準用語「空調機」は機器の種別を示しているため、機器種別用語に分類されており、機器の種別を直接的に示す用語であるため、重要度が相対的に高い主要語であると定義され、機器種別カテゴリのうちの機器主要語（機主）カテゴリに分類されている。
【００３１】
標準用語「状態」及び「弁開度」は機器の種別を直接的に示す用語ではないが、機器の種別に関する用語であるため、機器種別用語に分類されており、重要度が相対的に低い修飾語であると定義され、機器種別カテゴリのうちの機器修飾語（機修）カテゴリに分類されている。図５に示す例では、用語「状態」の同義語として用語「ＯＡＭＤ」が定義され、用語「弁開度」の同義語として用語「バルブ」が定義されている。
【００３２】
設置場所の標準用語として、標準用語「Ｂ１Ｆ」や「２Ｆ」等のような設置場所に関する用語が定義されている。これらの用語は、機器が設置されている場所を示す用語であるため、重要度が相対的に高い主要語であると定義され、場所主要語（場主）カテゴリに分類されている。なお、設置場所の同義語として、例えば「１階」や「地下１階」等のように階の数を示す用語が考えられる。
【００３３】
図６に、カテゴリ付きデータ名称リスト１２０の一例を示す。（１）のデータ名称「Ｂ１Ｆ系統空調機  ＳＡ温度計測」を例にして、付与されたカテゴリについて説明する。用語「Ｂ１Ｆ」は場所主要語であるため、「場主」カテゴリが付与されている。また、用語「Ｂ１Ｆ」には、標準用語「Ｂ１Ｆ」が付与されており、結果として、標準用語が含まれた「Ｂ１Ｆ:場主」カテゴリが付与されている。用語「系統空調機」は機器主要語であるため、「機主」カテゴリが付与されている。また、用語「系統空調機」には、標準用語「空調機」が付与されており、結果として、標準用語が含まれた「空調機：機主」カテゴリが付与されている。用語「ＳＡ」は信号修飾語であるため、「信修」カテゴリが付与されている。また、用語「ＳＡ」には、標準用語「給気」が付与されており、結果として、標準用語が含まれた「給気：信修」カテゴリが付与されている。用語「温度」は信号主要語であるため、「信主」カテゴリが付与されている。また、用語「温度」には、標準用語「温度」が付与されており、結果として、標準用語が含まれた「温度：信主」カテゴリが付与されている。用語「計測」は信号修飾語であるため、「信修」カテゴリが付与されている。また、用語「計測」には、標準用語「計測」が付与されており、結果として、標準用語が含まれた「計測：信修」カテゴリが付与されている。その他のデータ名称の用語にも、標準用語が含まれるカテゴリが付与されている。
【００３４】
抽出部１８は、データ名称組パターン１３０を参照することで、カテゴリ付きデータ名称リスト１２０から、同一の分析対象とすべきデータに付与されたデータ名称の組を抽出し、当該組に含まれるデータ名称を示す分析対象データ名称組１４０を出力する。データ名称組パターン１３０は、同一の分析対象とすべきデータのデータ名称に付与されている機器種別カテゴリ、信号種別カテゴリ及び設置場所カテゴリの組み合わせを定義する情報である。例えば、抽出部１８は、カテゴリ付きデータ名称リスト１２０から、データ名称組パターン１３０によって定義されているカテゴリと同一のカテゴリが付与されたデータ名称を抽出する。なお、データ名称組パターン１３０が分析対象情報の一例に相当する。
【００３５】
図７に、データ名称組パターン１３０の一例を示す。データ名称組パターン１３０は、例えば、同じ場所に設置された同じ種類の機器に関する複数のデータの名称であって、互いに異なる信号種別カテゴリが付与されたデータ名称を同一の組として抽出するための規則を定めた情報であり、同一の分析対象とすべきデータの名称に付与されているカテゴリの組み合わせを定義する情報である。換言すると、データ名称組パターン１３０は、機器種別カテゴリ及び設置場所カテゴリが互いに共通し、信号種別カテゴリが互いに異なる複数の組み合わせを定義する情報である。異なる信号種別カテゴリは、例えば、分析者等が予め指定すればよい。例えば、同一の分析対象とすべきデータの名称に付与される信号種別カテゴリを指定すればよい。図７に示すデータ名称組パターン１３０は、空調機における弁開時の給気温度を分析するためのデータの名称を抽出するためのカテゴリの組み合わせである。具体的には、図７に示すデータ名称組パターン１３０は、同じ場所に設置された空調機に関するデータの名称であって、「温度、給気、計測」のカテゴリが付与されたデータ名称、「温度、給気、設定」のカテゴリが付与されたデータ名称、「制御出力、弁開度」のカテゴリが付与されたデータ名称、「制御出力、状態」のカテゴリが付与されたデータ名称を抽出するための定義である。データ名称組パターン１３０は例えば定義（α）〜（δ）を含み、定義（α）〜（δ）は、変数Ａ，Ｂ,Ｃ１，Ｃ２，Ｄ１，Ｄ２等の組み合わせによって構成されている。各変数は、設置場所カテゴリ、機器種別カテゴリ及び信号種別カテゴリのいずれかである。例えば、変数Ａは設置場所カテゴリを示し、変数Ｂは機器種別カテゴリを示し、変数Ｃ１，Ｃ２，Ｄ１，Ｅ１等は信号種別カテゴリを示す。例えば、定義（α）は、変数Ａ［場主］、変数Ｂ［空調機：機主］、変数Ｃ１［温度：信主］、変数Ｄ１［給気：信修］、変数Ｅ１［計測：信修］の組み合わせによって構成されている。他の定義（β）〜（δ）についても同様に、カテゴリに対応する変数の組み合わせによって構成されている。なお、変数Ａ，Ｂは、定義（α）〜（δ）で共通している。変数は、分析者等が予め指定すればよい。
【００３６】
抽出部１８は、図７に示すデータ名称組パターン１３０の定義（α）〜（δ）に該当するデータ名称を、カテゴリ付きデータ名称リスト１２０から抽出する。すなわち、複数のデータ名称のうち、カテゴリが各定義のカテゴリと一致するデータ名称を抽出する。このとき、同じ場所に設置された同じ種類の機器に関するデータの名称を、同一の組として抽出する。例えば、図６に示すカテゴリ付きデータ名称リスト１２０のうち、定義（α）に該当するデータ名称は、データ名称（１）とデータ名称（１１）であるため、抽出部１８は、データ名称（１）とデータ名称（１１）とを抽出する。すなわち、データ名称（１）及びデータ名称（１１）に付与されているカテゴリが、定義（α）を構成するカテゴリと一致するため、抽出部１８は、データ名称（１），（１１）を抽出する。データ名称（１）とデータ名称（１１）とでは、空調機に関するデータの名称であるが設置場所が異なるため、抽出部１８は、データ名称（１）とデータ名称（１１）とを別の組に分類する。また、定義（β）に該当するデータ名称は、データ名称（６）とデータ名称（１７）であるため、抽出部１８は、データ名称（６）とデータ名称（１７）とを抽出する。データ名称（６）とデータ名称（１７）とでは、設置場所が異なるため、抽出部１８は、データ名称（６）とデータ名称（１７）とを別の組に分類する。定義（γ），（δ）についても同様に、該当するデータ名称を抽出して分類する。なお、抽出部１８は、定義（α）〜（δ）に含まれる変数の順序や、各データ名称に含まれる用語（カテゴリ）の順序に関係なく、定義（α）〜（δ）に該当するデータ名称を抽出する。
【００３７】
図８に抽出結果を示す。図８（ａ）に示すように、データ名称（１），（６），（４），（５）は、同じ場所に設置された空調機に関するデータの名称であるため、抽出部１８は、これらのデータ名称を同一のデータ名称組１に分類する。また、図８（ｂ）に示すように、データ名称（１１），（１７），（１５），（１６）は、同じ場所に設置された空調機に関するデータの名称であるため、抽出部１８は、これらのデータ名称を同一のデータ名称組２に分類する。
【００３８】
そして、抽出部１８は、データ名称組１，２をそれぞれ分析対象データ名称組１４０として出力する。図１に示すデータ抽出装置２３０は、データ名称組１に含まれるデータ名称が付与されたデータを記憶装置２２２から抽出し、抽出したデータをデータ名称組１に係る分析対象データ２４０として分析装置２５０に出力する。同様に、データ抽出装置２３０は、データ名称組２に含まれるデータ名称が付与されたデータを記憶装置２２２から抽出し、抽出したデータをデータ名称組２に係る分析対象データ２４０として分析装置２５０に出力する。そして、分析装置２５０は、データ名称組１に係る分析対象データに基づき、建物２００のＢ１Ｆに設置された空調機の給気に関する診断や分析を行う。同様に、分析装置２５０は、データ名称組２に係る分析対象データに基づき、建物２００の２Ｆに設置された空調機の給気に関する診断や分析を行う。
【００３９】
以上のように、カテゴリ辞書を用いてデータ名称にカテゴリを付与し、抽出対象のデータ名称の組をカテゴリによって定義したデータ名称組パターン１３０を用いて設置場所が同じ機器に関するデータ名称を抽出することで、用語の類似性のみでは分類することができなかったデータ名称を分類することが可能となる。例えば、用語の類似性のみでデータ名称を分類しようとする場合、「Ｂ１Ｆ系統空調機  ＳＡ温度」、「Ｂ１Ｆ系統空調機  ＲＡ温度」及び「２Ｆ系統空調機  ＳＡ温度」は、１つの用語のみが異なるという意味で類似度は同じとなり、これらのデータ名称を区別して抽出することができない。これに対して本実施形態では、信号種別カテゴリをデータ名称に付与することで、「ＳＡ」と「ＲＡ」等のような信号種別に関する用語を区別することが可能となり、また、異なる場所に設置された機器に関するデータ名称を別の組に分類することで、用語の類似性のみでは分類することができないデータ名称を分類することが可能となる。上記の「ＳＡ（給気）」や「ＲＡ（還気）」等の信号修飾語も区別することができるため、信号修飾語を含むデータ名称を区別して抽出することが可能となる。その結果、データ分析に役に立つデータの名称のみを抽出することが可能となる。例えば、「ＳＡ（給気）」を含むデータ名称のデータと「ＲＡ（還気）」を含むデータ名称のデータとでは、分析の対象が異なるため、「ＳＡ」を含むデータ名称と「ＲＡ」を含むデータ名称とが同一の組に分類されると、データ分析の際に支障をきたし、データ分析の精度が低下するおそれがある。本実施形態では、信号修飾語が異なるデータ名称を別々の組に分類することができるため、データ分析の精度を向上させることが可能となる。このように、分析対象となるデータの名称を自動で分類することが可能となるため、分析者の手間が省け、分析対象となるデータの抽出に要する時間を削減することが可能となる。
【００４０】
（変形例１）
次に、変形例１について説明する。上述した実施形態では、データ名称組パターン１３０に含まれる定義（例えば定義（α）〜（δ）のそれぞれ）に完全に一致するデータ名称を、カテゴリ付きデータ名称リスト１２０から抽出する場合について説明した。変形例１では、データ名称組パターン１３０に含まれる定義に完全に一致しなくても、マッチ度（一致度）が高いデータ名称を抽出する。例えば、抽出部１８は、データ名称組パターン１３０によって定義されている機器種別カテゴリ、信号種別カテゴリ及び設置場所カテゴリのうちの一部のカテゴリと同一のカテゴリが付与されたデータ名称をカテゴリ付きデータ名称リスト１２０から抽出する。
【００４１】
図９に、変形例１に係るデータ名称リスト１００Ａの一例を示す。データ名称リスト１００Ａは、図３に示すデータ名称リスト１００と同様に、（１）〜（１９）のデータ名称を含んでいるが、（１）〜（３）及び（１１）〜（１３）のデータ名称に、用語「計測」が含まれていない。この点が、データ名称リスト１００とデータ名称リスト１００Ａとで異なる。
【００４２】
上述した実施形態と同様に、形態素解析部１２は、データ名称リスト１００Ａに含まれる各データ名称を各用語で区分けし、カテゴリ付与部１４は、分割済みデータ名称に含まれる各用語にカテゴリを付与する。これにより、図６に示すような、カテゴリが付与されたデータ名称リストが作成される。変形例１に係るカテゴリ付きデータ名称リストにおいては、図６に示すカテゴリ付きデータ名称リスト１２０と異なり、（１）〜（３）及び（１１）〜（１３）のデータ名称に、「計測」に関する信号種別カテゴリ（信号修飾語カテゴリ）が付与されない。
【００４３】
この場合、抽出部１８は、データ名称組パターン１３０と、変形例１に係るカテゴリ付きデータ名称リストとを比較し、データ名称組パターン１３０の定義（α）〜（δ）に該当するデータ名称を、変形例１に係るカテゴリ付きデータ名称リストから抽出する。
【００４４】
図１０（ａ）に、データ名称組パターン１３０の一例を示す。図１０（ａ）に示すパターンは、図７に示すパターンと同じである。変形例１では、各データ名称に用語「計測」が含まれていないため、定義（α）〜（δ）のうち、「計測」に関する信号種別カテゴリを含む定義（α）に一致するデータ名称は抽出されず、定義（β）〜（δ）のそれぞれに一致するデータ名称のみが抽出されることになる。
【００４５】
図１０（ｂ）に、定義（β）〜（δ）のそれぞれに一致するデータ名称の組（データ名称組１）を示す。図８（ａ）に示すデータ名称組１と同様に、データ名称（４）〜（６）が抽出されて同じデータ名称組１に分類されている。
【００４６】
図１０（ｃ）に、定義（β）〜（δ）のそれぞれに一致するデータ名称の組（データ名称組２）を示す。図８（ｂ）に示すデータ名称組２と同様に、データ名称（１５）〜（１６）が抽出されて同じデータ名称組２に分類されている。
【００４７】
変形例１では、抽出部１８は、定義（α）に最も近いデータ名称を、カテゴリ付きデータ名称リストから抽出する。データ名称組１に含まれる候補となるデータ名称に着目すると、定義（α）は、変数［Ａ：［場］］、変数［Ｂ：［空調機：機主］］、変数［Ｃ１：［温度：信主］］、変数［Ｄ１：［給気：信修］］、変数［Ｅ１：［計測：信修］］を含んでおり、データ名称（１）〜（１０）のうちのデータ名称（１）は「Ｂ１Ｆ系統空調機  ＳＡ温度」であるため、データ名称（１）〜（１０）の中で、定義（α）に対するデータ名称（１）のマッチ度（一致度）が最も高くなる。従って、抽出部１８は、データ名称（１）を抽出し、データ名称組１に分類する。同様に、データ名称組２に含まれる候補となるデータ名称に着目すると、データ名称（１１）〜（１９）の中で、定義（α）に対するデータ名称（１１）のマッチ度（一致度）が最も高くなる。従って、抽出部１８は、データ名称（１１）を抽出し、データ名称組２に分類する。
【００４８】
以上のように、抽出の基礎となるデータ名称組パターン１３０に完全に一致するデータ名称が存在しない場合であっても、マッチ度を考慮することで、抽出されるべきデータ名称を抽出することが可能となる。
【００４９】
（変形例２）
次に、変形例２について説明する。変形例２では、抽出部１８は、データ名称に関連付けられているデータそのものの値やデータに付与されている単位に基づきデータの種別を特定し、特定した種別に対応する信号種別カテゴリに基づきデータ名称の抽出を行う。例えば、データ名称組パターン１３０に含まれる定義に完全に一致するデータ名称が存在しない場合、データそのものの値や単位を参照することで信号種別を特定し、特定した信号種別に対応する信号種別カテゴリをデータ名称に追加してデータ名称を分類する。または、データ名称組パターン１３０に含まれる定義に完全に一致するデータ名称が存在する場合であっても、データそのものの値や単位を参照することで信号種別を特定し、特定した信号種別に基づき信号種別カテゴリを修正してデータ名称の抽出を行ってもよい。このように信号種別カテゴリを修正することで、例えば、データ名称が誤って抽出されることを防止することができる。
【００５０】
図１１（ａ）に、データに付与されると想定される単位の一例を示す。例えば、データに付与されている単位が「℃」であれば、そのデータの種別は「温度」であると推定される。従って、抽出部１８は、単位「℃」が付与されているデータを温度データと推定し、そのデータの名称とデータ名称組パターン１３０とを照合することで抽出処理を行う。例えば、抽出部１８は、データ名称組パターン１３０に含まれる定義に一致しないデータ名称のデータを記憶装置２２２から取得し、単位「℃」が付与されているデータを温度データと推定して抽出処理を行う。これにより、用語「温度」が含まれないデータ名称であっても、そのデータ名称が付与されたデータの単位が「℃」であれば、そのデータを温度データであると推定し、データ名称に用語「温度」が含まれるものとして抽出処理を行うことが可能となる。例えば、温度の用語の一種として「Ｔｅｍｐ」等の用語がデータ名称に付与されたために、温度に関する信号種別カテゴリが当該データ名称に付与されなかった場合、当該データ名称を「温度」のデータ名称として抽出することができないが、変形例２によると、データの単位に「℃」が含まれていれば、当該データ名称を「温度」のデータ名称として抽出することができる。
【００５１】
また、データ名称に「圧力」等のように「温度」とは異なる物理量の用語が含まれている場合であっても、データの単位が「℃」であれば、抽出部１８は、当該データを温度データと推定して抽出処理を行う。これにより、データ名称が誤っている場合であっても、データ名称を正確に抽出することが可能となる。例えば、抽出部１８は、データ名称に付与された「圧力」に関する信号種別カテゴリを、「温度」に関する信号種別カテゴリに修正し、修正後の信号種別カテゴリに基づき抽出処理を行う。
【００５２】
同様に、データに付与されている単位が「Ｐａ」であれば、そのデータの種別は「圧力」であると推定され、単位が「Ｖ」であればデータの種別は「電圧」であると推定され、単位が「Ａ」であればデータの種別は「電流」であると推定される。抽出部１８は、その推定に基づき、データ名称とデータ名称組パターン１３０とを照合してデータ名称の抽出処理を行う。
【００５３】
また、図１１（ｂ）にデータ（値）を示す。例えば、データは一定時間ごとに取得されている。抽出部１８は、データを記憶装置２２２から取得し、当該データの特徴に基づきデータの種別を推定し、その推定に基づきデータ名称を分類する。例えば、データのレンジに基づきデータの種別を推定してもよい。温度、圧力、電流値、電圧値では値そのものが異なり、またレンジも異なるため、そのレンジに基づきデータの種別を推定する。または、データが時間とともに変化するのであれば、季節変動、一日の変動、一月の変動等のように一定期間の変化に基づきデータの種別を推定してもよい。または、データが一定期間変化しないのであれば、計測値ではなく、設定値であると推定してもよい。計測値であれば時間とともに変動し、設定値であれば時間とともに変化しないと考えられるからである。このように、データの特徴に基づきデータ名称を分類することで、データ名称組パターン１３０に含まれる定義に完全に一致するデータ名称が存在しない場合であっても、データ名称を分類することができる。また、データ名称が誤っている場合であっても、データ名称を正確に抽出することが可能となる。
【００５４】
また別の例として、抽出部１８は、データの特徴に基づき、機器が設置されている場所を推定してもよい。データの変化の傾向は機器の設置場所によって異なる場合があるため、抽出部１８は、その変化の傾向に基づいて機器の設置場所を推定してもよい。例えば、データ名称に設置場所用語が含まれていないデータの変化の傾向が、機器の設置場所が既知のデータの変化の傾向と同じであれば、抽出部１８は、当該設置場所を、データ名称に設置場所用語が含まれていないデータが取得された場所であると推定する。機器の設置場所が既知のデータとして、例えば、過去のデータを用いればよい。そして、抽出部１８は、推定した設置場所に対応する設置場所カテゴリをデータ名称に付与し、データ名称の抽出を行う。一例として、温度、圧力、湿度等の計測値の変化の傾向が、建物１００内の機器の設置場所によって異なる場合、計測値の変化の傾向に基づいて建物１００内の機器の設置場所を推定し、データ名称の抽出処理を行う。また、建物１００内の機器の設置場所によって設定値が異なる場合、設定値に基づいて建物１００内の機器の設置場所を推定し、データ名称の抽出処理を行ってもよい。
【００５５】
上述したデータ名称抽出装置１０は、図示しないＣＰＵ等のプロセッサを備えている。プロセッサは、図示しないメモリに記憶されたプログラムを実行することにより、形態素解析部１２、カテゴリ付与部１４及び抽出部１８のそれぞれの機能を実現する。上記プログラムは、ＣＤやＤＶＤ等の記録媒体を介して又はネットワーク等の通信経路を介してハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等の記憶装置に記憶される。なお、上記プログラムはハードディスクドライブ等の記憶装置に予め記憶されていてもよい。ハードディスクドライブ等の記憶装置に記憶されたプログラムがＲＡＭ等のメモリに読み出されてＣＰＵ等のプロセッサによって実行されることにより、データ名称抽出装置１０の各部の機能が実現される。
【符号の説明】
【００５６】
１０  データ名称抽出装置、１２  形態素解析部、１４  カテゴリ付与部、１６  カテゴリ記憶部、１８  抽出部。
【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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