(57)【要約】【課題】センサデータを解析する専門家を迅速に決定することが可能なセンサネットワークシステムを提供することである。【解決手段】本発明にかかるセンサネットワークシステムは、センサデータ２１_１〜２１_３をネットワークを介して収集すると共に、センサデータ２１_１〜２１_３の中に異常を示すセンサデータがあるかを監視するセンサデータ監視部１１と、センサデータ２１_１〜２１_３に対応した業界を示す業界パラメータと、当該業界の専門家データとを対応づけて格納した専門家データ格納部１２と、異常を示すセンサデータがあるとセンサデータ監視部１１において判定された場合、異常を示すセンサデータに対応した業界パラメータを用いて、専門家データ格納部１２に格納されている専門家データの中から異常に対処する専門家を決定する専門家決定部１３と、を備える。【選択図】図１
2014182707.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の装置が備えるセンサからそれぞれ送信されたセンサデータをネットワークを介して収集すると共に、前記複数のセンサデータの中に異常を示すセンサデータがあるかを監視するセンサデータ監視部と、
前記センサデータに対応した業界を示す業界パラメータと、当該業界の専門家データとを対応づけて格納した専門家データ格納部と、
異常を示すセンサデータがあると前記センサデータ監視部において判定された場合、前記異常を示すセンサデータに対応した業界パラメータを用いて、前記専門家データ格納部に格納されている前記専門家データの中から前記異常に対処する専門家を決定する専門家決定部と、を備える、
センサネットワークシステム。
【請求項２】
前記業界パラメータは、前記センサデータを送信する前記各々の装置において前記センサデータに付与される、請求項１に記載のセンサネットワークシステム。
【請求項３】
前記業界パラメータは、前記センサデータを収集する前記センサデータ監視部において前記センサデータに付与される、請求項１に記載のセンサネットワークシステム。
【請求項４】
前記センサデータ監視部は、前記収集した各々のセンサデータを、当該各々のセンサデータに対応した各々の閾値と比較することで前記複数のセンサデータの中に異常を示すセンサデータがあるかを監視する、請求項１乃至３のいずれか一項に記載のセンサネットワークシステム。
【請求項５】
前記専門家データ格納部は、各々の専門家の各々の業界における業務期間を示す業務経歴情報を更に格納しており、
前記専門家決定部は、前記業務経歴情報を用いて、前記異常を示すセンサデータに対応した業界における業務期間が長い専門家を前記異常に対処する専門家として優先的に決定する、
請求項１乃至４のいずれか一項に記載のセンサネットワークシステム。
【請求項６】
前記専門家データ格納部は、各々の専門家が各々の装置に対処した回数を示す対処回数情報を更に格納しており、
前記専門家決定部は、前記対処回数情報を用いて、前記異常を示すセンサデータに対応した装置に対処した回数が多い専門家を前記異常に対処する専門家として優先的に決定する、
請求項１乃至５のいずれか一項に記載のセンサネットワークシステム。
【請求項７】
前記専門家データ格納部は、各々の専門家のスケジュール情報を更に格納しており、
前記専門家決定部は、前記スケジュール情報を用いて、スケジュールが空いている専門家を前記異常に対処する専門家として優先的に決定する、
請求項１乃至６のいずれか一項に記載のセンサネットワークシステム。
【請求項８】
複数の装置が備える各々のセンサから送信されたセンサデータをネットワークを介して収集し、
前記複数のセンサデータの中に異常を示すセンサデータがあるかを監視し、
異常を示すセンサデータがある場合、前記センサデータに対応した業界を示す業界パラメータと、当該業界の専門家データとを対応づけた専門家データの中から、前記異常を示すセンサデータに対応した業界パラメータを用いて、前記異常に対処する専門家を決定する、
専門家決定方法。
【請求項９】
複数の装置が備える各々のセンサから送信されたセンサデータをネットワークを介して収集し、
前記複数のセンサデータの中に異常を示すセンサデータがあるかを監視し、
異常を示すセンサデータがある場合、前記センサデータに対応した業界を示す業界パラメータと、当該業界の専門家データとを対応づけた専門家データの中から、前記異常を示すセンサデータに対応した業界パラメータを用いて、前記異常に対処する専門家を決定する、処理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】
本発明はセンサネットワークシステム、専門家決定方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、各種センサで検出されたセンサ情報をネットワークを介して取得し、このセンサ情報を解析して様々なサービスを提供するセンサネットワークシステムが発達している。
【０００３】
特許文献１には、オペレータによる一次切り分けを迅速に行えるようにする障害対処支援システムに関する技術が開示されている。特許文献２には、機器の不具合に対するカスタマエンジニアの派遣を効率的に行うことができるシステムに関する技術が開示されている。特許文献３には、端末装置の稼働状況を遠隔でリアルタイムに監視する際に、端末装置のログ情報の収集管理及び設定の手間を軽減するための技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−２２９５５号公報
【特許文献２】特開２００２−３５８３８２号公報
【特許文献３】特開２０１２−１９８７９６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
背景技術で説明したように、近年、各種センサで検出された情報（センサデータ）をネットワークを介して取得し、このセンサデータを解析して様々なサービスを提供するセンサネットワークシステムが発達している。特に最近では、様々な業界のセンサデータを扱うセンサネットワークシステムが開発されており、これに伴いセンサネットワークシステムが扱うセンサデータが多様化してきている。
【０００６】
しかしながら、センサネットワークシステムが扱うセンサデータが多様化すると、各々のセンサデータを解析する専門家を迅速に決定することが困難になるという問題がある。すなわち、センサデータが多様化すると、センサデータを解析する専門家に求められる技術も多様化し、センサデータを解析する専門家の人数が多くなる。このため、センサデータを解析する専門家を多くの専門家の中から決定する必要があり、専門家を迅速に決定することが困難になるという問題がある。
【０００７】
上記課題に鑑み本発明の目的は、センサデータを解析する専門家を迅速に決定することが可能なセンサネットワークシステム、専門家決定方法およ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】
【０００８】
本発明にかかるセンサネットワークシステムは、複数の装置が備えるセンサからそれぞれ送信されたセンサデータをネットワークを介して収集すると共に、前記複数のセンサデータの中に異常を示すセンサデータがあるかを監視するセンサデータ監視部と、前記センサデータに対応した業界を示す業界パラメータと、当該業界の専門家データとを対応づけて格納した専門家データ格納部と、異常を示すセンサデータがあると前記センサデータ監視部において判定された場合、前記異常を示すセンサデータに対応した業界パラメータを用いて、前記専門家データ格納部に格納されている前記専門家データの中から前記異常に対処する専門家を決定する専門家決定部と、を備える。
【０００９】
本発明にかかる専門家決定方法は、複数の装置が備える各々のセンサから送信されたセンサデータをネットワークを介して収集し、前記複数のセンサデータの中に異常を示すセンサデータがあるかを監視し、異常を示すセンサデータがある場合、前記センサデータに対応した業界を示す業界パラメータと、当該業界の専門家データとを対応づけた専門家データの中から、前記異常を示すセンサデータに対応した業界パラメータを用いて、前記異常に対処する専門家を決定する。
【００１０】
本発明にかかるプログラムは、複数の装置が備える各々のセンサから送信されたセンサデータをネットワークを介して収集し、前記複数のセンサデータの中に異常を示すセンサデータがあるかを監視し、異常を示すセンサデータがある場合、前記センサデータに対応した業界を示す業界パラメータと、当該業界の専門家データとを対応づけた専門家データの中から、前記異常を示すセンサデータに対応した業界パラメータを用いて、前記異常に対処する専門家を決定する、処理をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明により、センサデータを解析する専門家を迅速に決定することが可能なセンサネットワークシステム、専門家決定方法およびプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施の形態にかかるセンサネットワークシステムを説明するためのブロック図である。
【図２】実施の形態にかかるセンサネットワークシステムの動作を説明するための図である。
【図３】センサデータの一例を示す表である。
【図４】異常を示すセンサデータの一例を示す表である。
【図５】専門家データ格納部に格納されている専門家データの一例を示す表である。
【図６】専門家データ格納部に格納されている専門家データの一例（業務経歴情報）を示す表である。
【図７】専門家データ格納部に格納されている専門家データの一例（対処回数情報）を示す表である。
【図８】専門家データ格納部に格納されている専門家データの一例（スケジュール情報）を示す表である。
【図９】センサデータの一例を示す表である。
【図１０】異常を示すセンサデータの一例を示す表である。
【図１１】専門家データ格納部に格納されている専門家データの一例（業務経歴情報）を示す表である。
【図１２】専門家データ格納部に格納されている専門家データの一例（対処回数情報）を示す表である。
【図１３】専門家データ格納部に格納されている専門家データの一例（スケジュール情報）を示す表である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。図１は、本実施の形態にかかるセンサネットワークシステムを説明するためのブロック図である。図１に示すように、本実施の形態にかかるセンサネットワークシステムは、センサ１０_１〜１０_３、センサデータ監視部１１、専門家データ格納部１２、および専門家決定部１３を備える。
【００１４】
センサデータ監視部１１は、複数の装置Ａ〜Ｃが備えるセンサ１０_１〜１０_３からそれぞれ送信されたセンサデータ２１_１〜２１_３をネットワークを介して収集する。複数の装置Ａ〜Ｃは、それぞれ異なる業界において使用されている装置である。つまり、装置Ａは業界Ｘにおいて使用されている。装置Ａが備えるセンサ１０_１はセンサデータ２１_１をセンサデータ監視部１１に送信する。装置Ｂは業界Ｙにおいて使用されている。装置Ｂが備えるセンサ１０_２はセンサデータ２１_２をセンサデータ監視部１１に送信する。装置Ｃは業界Ｚにおいて使用されている。装置Ｂが備えるセンサ１０_３はセンサデータ２１_３をセンサデータ監視部１１に送信する。
【００１５】
例えば、各業界で使用される装置（センサ）は、複数であってもよい。また、一つの装置が複数のセンサを備えていてもよい。この場合は、一つの装置から複数のセンサデータが送信される。また、同一の装置が複数の業界において使用されていてもよい。例えば装置Ａが業界Ｘ以外の業界Ｚで使用されていてもよい。この場合、業界Ｘで使用されている装置Ａと業界Ｚで使用されている装置Ａは、後述する業界パラメータを用いて区別することができる。
【００１６】
例えばセンサ１０_１〜１０_３は、温度センサ、湿度センサなどの環境に関する情報を取得するためのセンサや、ＧＰＳなどの位置情報を取得するためのセンサである。なお、センサはこれらに限定されることはなく、物理的性質を検出することができるデバイスであればどのようなものであってもよい。
【００１７】
図３は、センサデータ監視部１１に蓄積されるセンサデータ（センサデータ蓄積ＤＢ）の一例を示す表である。図３に示すように、例えばセンサデータには、データＩＤ、装置種別、センサ種別、取得日時、値、業界パラメータが含まれる。図３に示す例では、装置Ａが２つのセンサデータ（温度データ、湿度データ）を送信する場合を示している。この場合、装置Ａは２つのセンサ（温度センサ、湿度センサ）を備えている。
【００１８】
業界パラメータは、センサデータに対応した業界を示すパラメータであり、例えば製造業、物流業、医療、農業、金融業、教育など、産業分野のカテゴリを示すパラメータである。センサデータに対応した業界は、例えばセンサデータを出力する装置に基づいて決定してもよい。図３に示す例では、装置Ａから出力されたセンサデータ（温度、湿度）の業界パラメータは、製造業である。また、業界パラメータは一つの装置に対して複数定義してもよい。つまり、装置Ａが使用される業界が複数ある場合は、装置Ａに対して複数の業界パラメータを設定することができる。具体的には、装置Ａを製造業と物流業で使用することができるのであれば、装置Ａから出力されるセンサデータの業界パラメータとして、製造業と物流業の２つを設定することができる。また、業界パラメータは一度設定した後でも任意に設定を変更することができる。
【００１９】
業界パラメータは、センサデータ２１_１〜２１_３を送信する側である各々の装置（すなわちセンサ１０_１〜１０_３側）において付与するようにしてもよい。また、業界パラメータは、センサデータ２１_１〜２１_３を受信する側であるセンサデータ監視部１１において付与するようにしてもよい。この場合、例えば、センサデータ監視部１１は、センサデータ２１_１〜２１_３の送信元（装置）と業界パラメータとを対応づけた情報を備えている。そして、センサデータ２１_１〜２１_３を受信した際に、送信元（装置）に対応した業界パラメータをセンサデータ２１_１〜２１_３に付与することができる。
【００２０】
また、センサデータ監視部１１は、複数のセンサデータ２１_１〜２１_３の中に異常を示すセンサデータがあるかを監視する。つまり、センサデータ監視部１１は、収集した各々のセンサデータ２１_１〜２１_３を、当該各々のセンサデータ２１_１〜２１_３に対応した各々の閾値と比較することで、複数のセンサデータ２１_１〜２１_３の中に異常を示すセンサデータがあるかを監視することができる。例えば、センサデータが温度データである場合は、このセンサデータを出力した装置において異常と判定される温度を閾値として設定する。各々の閾値は任意に設定することができる。
【００２１】
センサデータ監視部１１は、センサデータ監視部１１において異常を示すセンサデータがあると判定された場合、専門家決定部１３にアラーム信号２２を送信する。また、センサデータ監視部１１は情報表示部（不図示）にアラーム信号を送信し、情報表示部にアラーム表示することでシステム管理者に異常を通知してもよい。
【００２２】
図４は、異常を示すセンサデータ（アラームデータ）の一例を示す表であり、アラーム管理ＤＢに蓄積されているアラームデータを示している。図４に示すように、アラームデータには、管理Ｎｏ、アラームＩＤ、発生日時、装置種別、業界パラメータ、センサ種別、アラーム内容が含まれる。例えば、管理Ｎｏ．１のアラームデータは、図３に示したデータＩＤ：１０００００２のセンサデータにおいて、センサデータの値（温度３６度）が、定義されていた閾値（３５度）を超過したことを示している。また、管理Ｎｏ．３のアラームデータは、図３に示したデータＩＤ：１０００１０２のセンサデータにおいて、センサデータの値（湿度９２％）が、定義されていた閾値（９０％）を超過したことを示している。なお、管理Ｎｏ．５のアラームデータは、装置Ｄにおいてハードウェア障害（ＨＷ障害）が発生したことを示している。
【００２３】
図１に示す専門家データ格納部１２は、センサデータ２１_１〜２１_３に対応した業界を示す業界パラメータと、当該業界の専門家データとを対応づけて格納している。図５は、専門家データ格納部１２に格納されている専門家データの一例を示す表である。図５に示すように、専門家データには専門家ＩＤ、専門家名、業界パラメータ、連絡先が含まれている。専門家は個人であってもよく、また企業であってもよい。専門家が個人である場合は、専門家名は氏名であり、専門家が企業である場合は、専門家名は企業名となる。図５に示すように、各々の専門家Ｘ、Ｙ、Ｚには、各々の専門家Ｘ、Ｙ、Ｚの専門分野を示す業界パラメータが付与されている。例えば、専門家Ｘの業界パラメータは、物流業、製造業となっている。
【００２４】
また、専門家データ格納部１２は、各々の専門家の各々の業界における業務期間を示す業務経歴情報を更に格納していてもよい。図６は、専門家データ格納部１２に格納されている専門家データの一例（業務経歴情報）を示す表である。図６に示すように、専門家データには専門家ＩＤ、専門家名、業界パラメータ、業務期間、センサ種別、スキル、連絡先が含まれている。図６に示す専門家データでは、専門家の業界パラメータに加えて、専門家の業界における業務期間を示す業務経歴情報が含まれている。
【００２５】
また、専門家データ格納部１２は、各々の専門家が各々の装置に対処した回数を示す対処回数情報を更に格納していてもよい。図７は、専門家データ格納部１２に格納されている専門家データの一例（対処回数情報）を示す表である。図７に示すように、専門家データには専門家ＩＤ、専門家名、装置種別、センサ種別、対処回数が含まれている。ここで、装置種別は専門家が対処した装置の種別を示し、センサ種別は専門家が対処したセンサの種別を示している。例えば、専門家Ｐは、装置Ａの温度センサについて３５回、装置Ａの湿度センサについて３１２回、それぞれ対処したことがあることを示しており、装置Ａに対する対処回数は、３４７回（３５回＋３１２回）であることを示している。
【００２６】
また、専門家データ格納部１２は、各々の専門家のスケジュール情報を更に格納していてもよい。図８は、専門家データ格納部１２に格納されている専門家データの一例（スケジュール情報）を示す表である。図８に示すように、スケジュール情報には専門家ＩＤ、専門家名、作業予定日時、作業状況、連絡先が含まれている。
【００２７】
図１に示すように、専門家データ格納部１２に格納されている専門家データ２３は、専門家決定部１３に送信される。例えば、専門家データ格納部１２は、専門家決定部１３から要求があった場合に、専門家データ２３を専門家決定部１３に送信することができる。
【００２８】
専門家決定部１３は、センサデータ監視部１１において異常を示すセンサデータがあると判定された場合、異常を示すセンサデータに対応した業界パラメータを用いて、専門家データ格納部１２に格納されている専門家データの中から異常に対処する専門家を決定する。
【００２９】
例えば、専門家決定部１３は、図５に示す専門家データ（つまり、業界パラメータと専門家とを対応づけたデータ）を用いて、異常に対処する専門家を決定することができる。例えば、異常を示すセンサデータに対応した業界パラメータが製造業である場合、専門家決定部１３は、専門家Ｘ、Ｚを異常に対処する専門家候補１４として決定することができる。センサネットワークシステムは、専門家決定部１３が決定した専門家候補１４に対して自動的に作業依頼を通知してもよい。また、センサネットワークシステムのシステム管理者が、専門家決定部１３が決定した専門家候補１４に対して手動で連絡するようにしてもよい。この場合、専門家候補１４を情報表示部（不図示）に表示することで、システム管理者に専門家候補１４を通知することができる。連絡を受けた専門家は、異常を示すセンサデータに対応した装置に対して対処（修理やデータ解析など）することができる。
【００３０】
このように、本実施の形態にかかるセンサネットワークシステムでは、複数の装置が備える各々のセンサ１０_１〜１０_３から送信されたセンサデータ２１_１〜２１_３をセンサデータ監視部１１において収集し、センサデータ２１_１〜２１_３の中に異常を示すセンサデータがあるかを監視している。また、センサデータ２１_１〜２１_３に対応した業界を示す業界パラメータと、当該業界の専門家データとを対応づけて専門家データ格納部１２に格納している。そして、異常を示すセンサデータがあるとセンサデータ監視部１１において判定された場合、異常を示すセンサデータに対応した業界パラメータを用いて、専門家データ格納部１２に格納されている専門家データの中から異常に対処する専門家を決定している。よって、センサデータを解析する専門家を迅速に決定することが可能なセンサネットワークシステムを提供することができる。
【００３１】
また、専門家決定部１３は、専門家データ格納部１２に格納されている業務経歴情報（図６参照）を用いて、異常に対処する専門家を決定してもよい。例えば、専門家決定部１３は、異常を示すセンサデータに対応した業界における業務期間が長い専門家を、異常に対処する専門家として優先的に決定してもよい。図６に示す業務経歴情報では、業界パラメータが製造業である専門家は、専門家Ｘと専門家Ｚである。そして、専門家Ｘの製造業における業務期間は１９９８年〜２０１２年であり、専門家Ｚの製造業における業務期間は２００１年〜２００８年である。よって、異常を示すセンサデータに対応した業界が製造業である場合、専門家決定部１３は、製造業における業務期間が長い専門家Ｘを、異常に対処する専門家として優先的に決定することができる。
【００３２】
また、専門家決定部１３は、図６に示した業務経歴情報のセンサ種別と業務期間とに基づいて、異常に対処する専門家を決定してもよい。例えば、専門家決定部１３は、異常を示すセンサデータに対応したセンサにおける業務期間が長い専門家を、異常に対処する専門家として優先的に決定してもよい。例えば、異常を示すセンサデータが温度データである場合、専門家決定部１３は、温度センサに対する業務期間が長い専門家Ｘを、異常に対処する専門家として優先的に決定することができる。
【００３３】
また、専門家決定部１３は、専門家データ格納部１２に格納されている対処回数情報（図７参照）を用いて、異常に対処する専門家を決定してもよい。例えば、専門家決定部１３は、異常を示すセンサデータに対応した装置に対処した回数が多い専門家を、異常に対処する専門家として優先的に決定してもよい。異常を示す装置が装置Ａである場合、専門家決定部１３は、装置Ａに対する対処回数が多い専門家Ｐを、異常に対処する専門家として優先的に決定することができる。
【００３４】
このとき、専門家決定部１３は、対処回数情報として、センサ種別の対処回数情報を用いてもよい。つまり、異常を示すセンサデータが温度データである場合、専門家決定部１３は、温度異常に対する対処回数が多い専門家Ｐを、異常に対処する専門家として優先的に決定することができる。
【００３５】
また、専門家決定部１３は、専門家データ格納部１２に格納されているスケジュール情報（図８参照）を用いて、スケジュールが空いている専門家を異常に対処する専門家として優先的に決定してもよい。図８に示すスケジュール情報によると、上記で装置Ａの異常に対処する専門家候補として挙げられた専門家Ｘ、Ｚ、Ｐ、Ｑのうち、専門家Ｘのスケジュールが空いていない。よって、専門家決定部１３は、専門家Ｘ以外の専門家Ｚ、Ｐ、Ｑを専門家候補として決定することができる。
【００３６】
なお、上記で説明した、図５に示した専門家データ（つまり、業界パラメータと専門家を対応づけたデータ）を用いて専門家を決定する方法、図６に示した業務経歴情報を用いて専門家を決定する方法、図７に示した対処回数情報を用いて専門家を決定する方法、図８に示したスケジュール情報を用いて専門家を決定する方法は、適宜組み合わせてもよい。また、先にスケジュール情報を用いてスケジュールが空いている専門家候補をピックアップした後に、専門家データ、業務経歴情報、対処回数情報を用いて、異常に対処する専門家を決定してもよい。
【００３７】
次に、図２を用いて、本実施の形態にかかるセンサネットワークシステムの動作（専門家決定方法）について説明する。本実施の形態にかかるセンサネットワークシステムでは、予め専門家データ格納部１２に専門家データ（図５〜図８参照）が格納されているものとする。
【００３８】
センサ１０_１〜１０_３は、センサデータ２１_１〜２１_３を生成する（ステップＳ１）。センサ１０_１〜１０_３において生成されたセンサデータ２１_１〜２１_３は、ネットワークを介してセンサデータ監視部１１に定期的に送信される（ステップＳ２）。このとき、センサ１０_１〜１０_３は、自発的にセンサデータ２１_１〜２１_３をセンサデータ監視部１１に送信してもよい。また、センサ１０_１〜１０_３は、センサデータ監視部１１からの要求に応じて、センサデータ２１_１〜２１_３をセンサデータ監視部１１に送信してもよい。
【００３９】
センサデータ監視部１１は、センサ１０_１〜１０_３から送信されたセンサデータ２１_１〜２１_３を収集し、また、複数のセンサデータ２１_１〜２１_３の中に異常を示すセンサデータがあるかを監視する（ステップＳ３）。つまり、センサデータ監視部１１は、収集した各々のセンサデータ２１_１〜２１_３を、当該各々のセンサデータ２１_１〜２１_３に対応した各々の閾値と比較することで、複数のセンサデータ２１_１〜２１_３の中に異常を示すセンサデータがあるかを監視する。例えば、センサデータが温度データである場合は、このセンサデータを出力した装置において異常と判定される温度を閾値として設定することができる。
【００４０】
その後、センサデータ監視部１１は、センサデータ２１_１〜２１_３の中に異常を示すセンサデータがある場合（ステップＳ４：Ｙｅｓ）、専門家決定部１３にアラーム信号２２を送信する（ステップＳ５）。このとき、センサデータ監視部１１は情報表示部（不図示）にアラーム信号を送信し、情報表示部にアラーム表示することでシステム管理者に異常を通知してもよい。一方、センサデータ監視部１１は、センサデータ２１_１〜２１_３の中に異常を示すセンサデータがない場合（ステップＳ４：Ｎｏ）、センサデータの収集と監視を継続する。
【００４１】
専門家決定部１３は、センサデータ監視部１１が送信したアラーム信号２２を受信した場合、つまり、センサデータ監視部１１において異常を示すセンサデータがあると判定された場合、専門家データ格納部１２に専門家データ要求信号を送信する（ステップＳ６）。専門家データ格納部１２は、専門家決定部１３から専門家データ要求があった場合、専門家データ２３を専門家決定部１３に送信する（ステップＳ７）。
【００４２】
その後、専門家決定部１３は、専門家データ格納部１２から取得した専門家データ２３を用いて、異常に対処する専門家を決定する（ステップＳ８）。つまり、専門家決定部１３は、異常を示すセンサデータに対応した業界パラメータを用いて、専門家データ格納部１２に格納されている専門家データの中から異常に対処する専門家を決定する。なお、異常に対処する専門家を決定する方法については上記で説明したので、重複した説明は省略する。
【００４３】
次に、本実施の形態にかかるセンサネットワークシステムの具体的な適用例について説明する。以下では、本実施の形態にかかるセンサネットワークシステムを、人の健康状態を監視するシステムに適用した場合について説明する。
【００４４】
図９は、センサデータ監視部１１に蓄積されるセンサデータ（センサデータ蓄積ＤＢ）の一例を示す表である。図９に示すように、センサデータには、データＩＤ、装置種別、センサ種別、取得日時、値、業界パラメータが含まれる。図９に示す例では、体温計０００１と血圧計０００１のセンサデータを示している。例えば、体温計０００１と血圧計０００１は同一人物に取り付けられており、体温計０００１と血圧計０００１とを用いて当該人物の健康状態を監視しているものとする。なお、体温計０００１と血圧計０００１の業界パラメータは医療となっている。
【００４５】
図１０は、異常を示すセンサデータ（アラームデータ）の一例を示す表であり、アラーム管理ＤＢに蓄積されているアラームデータを示している。図１０に示すように、アラームデータには、管理Ｎｏ、アラームＩＤ、発生日時、装置種別、業界パラメータ、センサ種別、アラーム内容が含まれる。例えば、管理Ｎｏ．１１のアラームデータは、図９に示したデータＩＤ：２０００００２のセンサデータにおいて、センサデータの値（体温：３８度）が、定義されていた閾値（３７度）を超過したことを示している。また、管理Ｎｏ．１４のアラームデータは、図９に示したデータＩＤ：２０００１０２のセンサデータにおいて、センサデータの値（血圧（高）：１４５）が、定義されていた閾値（１４０）を超過したことを示している。
【００４６】
図１１は、専門家データ格納部１２に格納されている専門家データの一例（業務経歴情報）を示す表である。図１１に示すように、専門家データには専門家ＩＤ、専門家名、業界パラメータ、業務期間、センサ種別、スキル、連絡先が含まれている。
【００４７】
図１２は、専門家データ格納部１２に格納されている専門家データの一例（対処回数情報）を示す表である。図１２に示すように、専門家データには専門家ＩＤ、専門家名、装置種別、センサ種別、対処回数が含まれている。ここで、装置種別は専門家が対処した装置の種別を示し、センサ種別は専門家が対処したセンサの種別を示している。例えば、専門家Ｌは、体温計０００１について１５回、血圧計０００１について２０回、それぞれ対処したことがあることを示している。
【００４８】
図１３は、専門家データ格納部１２に格納されている専門家データの一例（スケジュール情報）を示す表である。図１３に示すように、スケジュール情報には専門家ＩＤ、専門家名、作業予定日時、作業状況、連絡先が含まれている。
【００４９】
この場合も、専門家決定部１３は、センサデータ監視部１１において異常を示すセンサデータがあると判定された場合、異常を示すセンサデータに対応した業界パラメータを用いて、専門家データ格納部１２に格納されている専門家データの中から異常に対処する専門家を決定することができる。
【００５０】
例えば、専門家決定部１３は、専門家データ格納部１２に格納されている業務経歴情報（図１１参照）を用いて、異常に対処する専門家を決定してもよい。例えば、専門家決定部１３は、異常を示すセンサデータに対応した業界における業務期間が長い専門家を、異常に対処する専門家として優先的に決定してもよい。図１１に示す業務経歴情報では、業界パラメータが医療である専門家Ｈ、Ｊ、Ｋのうち、業務期間が長い専門家Ｈを異常に対処する専門家として優先的に決定することができる。
【００５１】
また、専門家決定部１３は、図１１に示した業務経歴情報のセンサ種別と業務期間とに基づいて、異常に対処する専門家を決定してもよい。例えば、専門家決定部１３は、異常を示すセンサデータに対応したセンサにおける業務期間が長い専門家を、異常に対処する専門家として優先的に決定してもよい。例えば、異常を示すセンサデータが体温である場合、専門家決定部１３は、体温に対する業務期間が長い専門家Ｈを異常に対処する専門家として優先的に決定することができる。
【００５２】
また、専門家決定部１３は、専門家データ格納部１２に格納されている対処回数情報（図１２参照）を用いて、異常に対処する専門家を決定してもよい。例えば、専門家決定部１３は、異常を示すセンサデータに対応した装置に対処した回数が多い専門家を、異常に対処する専門家として優先的に決定してもよい。図１２に示す対処回数情報では、専門家Ｌの体温計０００１に対する対処回数は１５回であり、専門家Ｍの体温計０００１に対する対処回数は６５回である。よって、専門家決定部１３は、体温計０００１が異常を示した場合、体温計０００１に対する対処回数が多い専門家Ｍを異常に対処する専門家として優先的に決定することができる。この場合、体温計０００１を装着している人物は、主に専門家Ｍの診察を受けていることを示している。
【００５３】
また、専門家決定部１３は、専門家データ格納部１２に格納されているスケジュール情報（図１３参照）を用いて、スケジュールが空いている専門家を、異常に対処する専門家として優先的に決定してもよい。図１３に示すスケジュール情報によると、上記で体温計０００１の異常に対処する専門家候補として挙げられた専門家Ｌ、Ｍのうち、専門家Ｌのスケジュールが空いていない。よって、専門家決定部１３は、専門家Ｌ以外の専門家Ｍを専門家候補として決定することができる。
【００５４】
なお、上記で説明した、図１１に示した業務経歴情報を用いて専門家を決定する方法、図１２に示した対処回数情報を用いて専門家を決定する方法、図１３に示したスケジュール情報を用いて専門家を決定する方法は、適宜組み合わせてもよい。また、先にスケジュール情報を用いてスケジュールが空いている専門家候補をピックアップした後に、専門家データ、業務経歴情報、対処回数情報を用いて異常に対処する専門家を決定してもよい。
【００５５】
背景技術で説明したように、近年、各種センサで検出された情報（センサデータ）をネットワークを介して取得し、このセンサデータを解析して様々なサービスを提供するセンサネットワークシステムが発達している。特に最近では、様々な業界のセンサデータを扱うセンサネットワークシステムが開発されており、これに伴いセンサネットワークシステムが扱うセンサデータが多様化してきている。
【００５６】
しかしながら、センサネットワークシステムが扱うセンサデータが多様化すると、各々のセンサデータを解析する専門家を迅速に決定することが困難になるという問題がある。すなわち、センサデータが多様化すると、センサデータを解析する専門家に求められる技術も多様化し、センサデータを解析する専門家の人数が多くなる。このため、センサデータを解析する専門家を多くの専門家の中から決定する必要があり、専門家を迅速に決定することが困難になるという問題があった。
【００５７】
例えば、センサネットワークシステムはＭ２Ｍ（Machine-to-Machine）システムであり、機械と機械との間で通信を行っている。センサネットワークシステムでは、センサデータを生成し、生成されたセンサデータを蓄積し、センサデータを解析し（センサデータの異常検出を含む）、センサデータの解析結果を表示する処理を行っている。このとき、様々な業界のセンサデータを一括管理し、様々な業界のセンサデータを活用することで、新たなサービスを提供することができる。
【００５８】
一方、様々な業界のセンサデータを一括管理すると、センサネットワークシステムが扱うセンサデータが多様化し、センサデータを解析する専門家の人数が多くなる。このため、センサデータを解析する専門家を多くの専門家の中から決定する必要があり、専門家を迅速に決定することが困難になるという問題があった。
【００５９】
そこで本実施の形態にかかるセンサネットワークシステムでは、複数の装置が備える各々のセンサ１０_１〜１０_３から送信されたセンサデータ２１_１〜２１_３をセンサデータ監視部１１において収集し、センサデータ２１_１〜２１_３の中に異常を示すセンサデータがあるかを監視している。また、センサデータ２１_１〜２１_３に対応した業界を示す業界パラメータと、当該業界の専門家データとを対応づけて専門家データ格納部１２に格納している。そして、異常を示すセンサデータがあるとセンサデータ監視部１１において判定された場合、異常を示すセンサデータに対応した業界パラメータを用いて、専門家データ格納部１２に格納されている専門家データの中から異常に対処する専門家を決定している。このように、本実施の形態にかかるセンサネットワークシステムでは、異常に対処する専門家を決定する際に業界パラメータを用いているので、センサデータを解析する専門家を迅速に決定することができる。
【００６０】
以上で説明したセンサネットワークシステムは、上述の機能を実現するプログラムを記憶した記憶媒体をシステムもしくは装置に供給し、システムあるいは装置の有するコンピュータ又はＣＰＵ、ＭＰＵ(Micro Processing Unit)がこのプログラムを実行することによって、構成することもできる。
【００６１】
また、このプログラムは様々な種類の記憶媒体に格納することが可能であり、通信媒体を介して伝達されることが可能である。ここで、記憶媒体には、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ(Compact Disc Read Only Memory)、ＤＶＤ(Digital Versatile Disc)、ＢＤ(Blu-ray(登録商標) Disc)、ＲＯＭカートリッジ、バッテリバックアップ付きＲＡＭ、メモリカートリッジ、フラッシュメモリカートリッジ、不揮発性ＲＡＭカートリッジを含む。また、通信媒体には、電話回線等の有線通信媒体、マイクロ波回線等の無線通信媒体を含む。また、上述のプログラムは、インターネットを介して伝達することも可能である。
【００６２】
以上、本発明を上記実施形態に即して説明したが、本発明は上記実施の形態の構成にのみ限定されるものではなく、本願特許請求の範囲の請求項の発明の範囲内で当業者であればなし得る各種変形、修正、組み合わせを含むことは勿論である。
【符号の説明】
【００６３】
１０、１０_１〜１０_３  センサ
１１  センサデータ監視部
１２  専門家データ格納部
１３  専門家決定部
１４  専門家候補
２１、２１_１〜２１_３  
２２  アラーム信号
２３  専門家データ
【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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【図１３】
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