(57)【要約】社会問題解決のための社会システムモデルと解決手段として用いる情報通信システムのモデルとを関連付ける技術を提供する。データ処理装置（１０）は、社会システムモデルに属するノードである第１ノードの名称に基づいて、ノードの名称とガイドワードとの対応関係を記憶する記憶部から、第１ノードに対応するガイドワードを抽出するガイドワード抽出部（１１０）と、抽出したガイドワードに対する選択入力を受け付けるガイドワード選択部（１２０）と、ガイドワードと情報通信システムの少なくとも１つの性能指標との対応関係を記憶する記憶部から、選択されたガイドワードに対応する性能指標を抽出する性能指標抽出部（１３０）と、抽出した性能指標に対する選択入力を受け付ける性能指標選択部（１４０）、選択された性能指標を第２ノードとして第１ノードと関連付けるモデル更新部（１５０）と、を備える。
2017033448.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
社会システムモデルに属するノードである第１ノードの名称に基づいて、ノードの名称とガイドワードとの対応関係を記憶するガイドワード記憶手段から、前記第１ノードに対応する少なくとも１つのガイドワードを抽出するガイドワード抽出手段と、
前記抽出した少なくとも１つのガイドワードに対する選択入力を受け付けるガイドワード選択手段と、
ガイドワードと情報通信システムの少なくとも１つの性能指標との対応関係を記憶する性能指標記憶手段から、前記選択されたガイドワードに対応する前記少なくとも１つの性能指標を抽出する性能指標抽出手段と、
前記抽出した少なくとも１つの性能指標に対する選択入力を受け付ける性能指標選択手段と、
前記選択された性能指標を第２ノードとして前記第１ノードと関連付けるモデル更新手段と、
を備えるデータ処理装置。
【請求項２】
前記第１ノードの選択入力を受け付けるノード選択手段を更に備え、
前記ガイドワード抽出手段は、前記選択された第１ノードに対応するガイドワードを抽出する、
請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
前記ガイドワード抽出手段は、
前記第１ノードに対応するガイドワードが前記ガイドワード記憶手段に記憶されていない場合、前記ガイドワード記憶手段に記憶されているノードの名称と当該ノードの名称と類似する用語とを対応付けて格納する類語辞書格納手段から、前記第１ノードの名称と類似するノードの名称を特定し、
前記特定されたノードの名称に基づいて前記ガイドワード記憶手段から前記第１ノードに対応するガイドワードを抽出する、
請求項１または２に記載のデータ処理装置。
【請求項４】
前記ガイドワード抽出手段は、
過去に選択されたガイドワードと当該ガイドワードを抽出する基になった第１ノードの名称とを対応付けて格納するガイドワード履歴格納手段から、前記第１ノードの名称に基づいて前記第１ノードに対応するガイドワードを抽出する、
請求項１乃至３のいずれか１項に記載のデータ処理装置。
【請求項５】
前記性能指標抽出手段は、
過去に選択された前記情報通信システムの性能指標と、当該性能指標を抽出する基になったノード及びガイドワードの組み合わせとを対応付けて格納する性能指標履歴格納手段から、前記選択されたノードに対応する性能指標を抽出する、
請求項１乃至４のいずれか１項に記載のデータ処理装置。
【請求項６】
前記ガイドワード抽出手段は、
前記ガイドワード記憶手段に記憶されているノードの名称と当該ノードの名称と類似する用語とを対応付けて格納する類語辞書格納手段、または、過去に選択されたガイドワードと当該ガイドワードを抽出する基になった第１ノードの名称とを対応付けて格納するガイドワード履歴格納手段を用いて、前記抽出したガイドワード毎にスコアを付ける、
請求項１乃至５のいずれか１項に記載のデータ処理装置。
【請求項７】
前記性能指標抽出手段は、
過去に選択された前記情報通信システムの性能指標と、当該性能指標を抽出する基になったノード及びガイドワードの組み合わせとを対応付けて格納する性能指標履歴格納手段を用いて、前記抽出した性能指標毎にスコアを付ける、
請求項１乃至６のいずれか１項に記載のデータ処理装置。
【請求項８】
前記ガイドワード選択手段は、前記抽出したガイドワードの中で前記スコアが最も高いガイドワードを選択する、
請求項６に記載のデータ処理装置。
【請求項９】
コンピュータが、
社会システムモデルに属するノードである第１ノードの名称に基づいて、ノードの名称とガイドワードとの対応関係を記憶するガイドワード記憶手段から、前記第１ノードに対応する少なくとも１つのガイドワードを抽出し、
前記抽出した少なくとも１つのガイドワードに対する選択入力を受け付け、
ガイドワードと情報通信システムの少なくとも１つの性能指標との対応関係を記憶する性能指標記憶手段から、前記選択されたガイドワードに対応する前記少なくとも１つの性能指標を抽出し、
前記抽出した少なくとも１つの性能指標に対する選択入力を受け付け、
前記選択された性能指標を第２ノードとして前記第１ノードと関連付ける、
ことを含むデータ処理方法。
【請求項１０】
コンピュータを、
社会システムモデルに属するノードである第１ノードの名称に基づいて、ノードの名称とガイドワードとの対応関係を記憶するガイドワード記憶手段から、前記第１ノードに対応する少なくとも１つのガイドワードを抽出するガイドワード抽出手段、
前記抽出した少なくとも１つのガイドワードに対する選択入力を受け付けるガイドワード選択手段、
ガイドワードと情報通信システムの少なくとも１つの性能指標との対応関係を記憶する性能指標記憶手段から、前記選択されたガイドワードに対応する前記少なくとも１つの性能指標を抽出する性能指標抽出手段、
前記抽出した少なくとも１つの性能指標に対する選択入力を受け付ける性能指標選択手段、
前記選択された性能指標を第２ノードとして前記第１ノードと関連付けるモデル更新手段、
として機能させるため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。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はシステムモデルを合成するデータ処理方法に関し、特に社会システムと情報システムの相互依存関係を捉えるモデルを獲得できるデータ処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
都市の安全性確保や交通渋滞の緩和、資源の有効活用や自然災害への対策など、様々な社会問題の解決に情報通信技術が使われるようになってきている。多種多様なセンサーやカメラを活用して社会の状況をモニタリングし、収集したデータを分析して実世界の状況を適切に把握するために情報システムが活用されている。さらには、警備員や監視員への通報、ディスプレイ等への情報表示、ロボットや機械の操作などにより実世界に変化を起こすような制御も可能になっている。このように様々な情報システムの機能を活用して社会問題の解決に活かしていくためには、社会の問題構造と情報通信システムの機能が与える効果や影響を適切に把握して制御設計に活かすことが重要になる。【０００３】
複雑な社会問題の構造を把握するために社会科学の分野では因果関係図やシステムダイナミクスが用いられている。因果関係図は社会において変化する属性値の関係をグラフ構造で記述し、その因果関係やフィードバック構造の分析を可能にする。また、システムダイナミクスは因果関係図にストックとフローの概念を導入し、因果関係に基づく変数の時間的変化を分析可能にする。近年、このようなモデル化手法は社会問題の解決手段を考えるツールとして利用されるようになってきた。問題解決を与える適切な社会モデルを効率良く獲得する手法の一例が、例えば、特許文献１に開示されている。【０００４】
特許文献１では因果をノードとリンクを用いて定義する画面を提示し、登録された現象や事象毎に、それらの程度の量を定量的に表すメトリクス情報等を付与することにより、システムダイナミクスによるシミュレーションモデルを作成する手法を開示している。【０００５】
一方、社会問題を情報通信システムによって解決・緩和するためには、情報通信システムで提供される機能が期待された品質で提供されなければならない。情報通信システムの品質には、性能や信頼性、コストとなどがある。これらの品質は情報処理を行うための計算機資源や通信を行う際のネットワーク資源、およびそれらの構成に依存して決まる。従来、情報通信システムの品質を設計するために様々なモデル化技術が利用されてきた。例えば、待ち行列モデルでは複数の計算機サーバで負荷分散処理を行う際の平均処理時間や処理棄却率などの分析を可能にする。また、故障木モデルを用いれば冗長構成をとるシステムの信頼性を分析することが可能になる。このような情報通信システムの品質を評価するモデルと社会モデルとを組み合わせることができれば、情報通信システムの構成や動作によって社会にどのような影響を与えるかを分析することが可能になり、社会問題の解決に向けた最適な情報通信システムの設計や運用に活かすことができる。【０００６】
しかし、情報通信システムの性能を見積もるためのモデルと社会システムのモデルを合成することは容易ではない。その理由は、第一にモデルで使われる記法や用語が根本的に異なることにある。社会システムのモデルと情報通信システムのモデルは、モデル化の目的も対象も異なるため、一般的に使われる記法や用語も異なる。モデルとは、現実の事象の一面を抽象化して捉えた概念構造であり、その捉え方は記法や用語に依存する。社会システムのモデルが社会における様々な要素間関係の因果関係を捉えることを目的としているのに対し、情報通信システムのモデルは情報処理装置や通信ネットワークの構造を詳細に捉えて品質評価することを目的としている。このため、モデルで使われる用語や記法は異なる。第二にモデル化の対象とする要素の詳細度が異なることに問題がある。社会システムのモデルは社会的な構造を俯瞰的に捉えるために抽象度の高い概念を用いてモデル化が行われるのに対し、情報通信システムは厳密な品質評価を実施するために可能な限り高い詳細度でかつ汎用性の高いモデルを用いる。したがって、詳細度を何れかのモデルに合わせるためにはモデルの目的から見直す必要があり、モデル化をやり直さなければならない。特に社会の構造を情報システムと同様の詳細度でモデル化しようとすると、多様な要因を全て考慮する必要があるためモデル化自体が困難になる。【０００７】
情報通信システムの性能が業務やサービス、またビジネスの指標に与える影響を分析するためのモデル化手法としては特許文献２に示される手法が知られている。ＩＴサービスの評価指標とその測定結果、および、作業に関わる者の役割業務との関連づけをしてサービス構造を生成する手法を開示している。しかし、このような構造化手法は、指標の測定結果や業務のログを必要とするため、まだ実現していない問題解決のためのシステムに対するモデルを合成する用途には適用できない。【０００８】
また下記特許文献３には、各々が事象情報を表わす複数のノードとノード間の因果関係を定義したリンクとを含むネットワーク構造において、ノードやリンクを選択し、ノードやリンクの追加、削除又は属性変更を行う技術が開示されている。また、特許文献４には、過去の操作で入力された情報を他の場面での入力として用いることにより、ユーザに入力にかかる手間を低減する技術が開示されている。また、下記特許文献５および下記特許文献６には、検索された文書を解析して評判語を抽出して対象物と組み合わせた評判対を生成すると共に評判の度合いを示すスコアを算出し、各文書の概要情報を算出したスコアに応じてランキングして表示させる技術が開示されている。また、下記特許文献６には、入力された住所表現に対応する所在地の各候補について、所定の計算式を用いてスコア算出し、当該スコアに基づいて候補の中から所在地を決定する技術が開示されている。また、下記特許文献７には、所定の単語に適合する見出語を所定の類語辞書から検索し、検索した見出語に対応する類語をリスト化する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特許第４７７０４９５号公報
【特許文献２】特許第５３６５００８号公報
【特許文献３】特開平０６−０４４０７４号公報
【特許文献４】特開２０１１−２３９２０５号公報
【特許文献５】特開２００８−２３４０９０号公報
【特許文献６】特開２００８−０９０３３４号公報
【特許文献７】特開２００５−２９３１１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
第１の問題点は、社会問題解決のための社会システムモデルと解決手段として用いる情報通信システムのモデルを合成できないことである。その理由は、各モデルで使われる用語や記法、およびモデル化の詳細度が両者で異なるためである。
［発明の目的］
本発明の目的は、上述した社会問題解決のための社会システムモデルと解決手段として用いる情報通信システムのモデルとを関連付け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】
本発明によれば、
社会システムモデルに属するノードである第１ノードの名称に基づいて、ノードの名称とガイドワードとの対応関係を記憶するガイドワード記憶手段から、前記第１ノードに対応する少なくとも１つのガイドワードを抽出するガイドワード抽出手段と、
前記抽出した少なくとも１つのガイドワードに対する選択入力を受け付けるガイドワード選択手段と、
ガイドワードと情報通信システムの少なくとも１つの性能指標との対応関係を記憶する性能指標記憶手段から、前記選択されたガイドワードに対応する前記少なくとも１つの性能指標を抽出する性能指標抽出手段と、
前記抽出した少なくとも１つの性能指標に対する選択入力を受け付ける性能指標選択手段と、
前記選択された性能指標を第２ノードとして前記第１ノードと関連付けるモデル更新手段と、
を備えるデータ処理装置が提供される。【００１２】
本発明によれば、
コンピュータが、
社会システムモデルに属するノードである第１ノードの名称に基づいて、ノードの名称とガイドワードとの対応関係を記憶するガイドワード記憶手段から、前記第１ノードに対応する少なくとも１つのガイドワードを抽出し、
前記抽出した少なくとも１つのガイドワードに対する選択入力を受け付け、
ガイドワードと情報通信システムの少なくとも１つの性能指標との対応関係を記憶する性能指標記憶手段から、前記選択されたガイドワードに対応する前記少なくとも１つの性能指標を抽出し、
前記抽出した少なくとも１つの性能指標に対する選択入力を受け付け、
前記選択された性能指標を第２ノードとして前記第１ノードと関連付ける、
ことを含むデータ処理方法が提供される。【００１３】
本発明によれば、
コンピュータを、
社会システムモデルに属するノードである第１ノードの名称に基づいて、ノードの名称とガイドワードとの対応関係を記憶するガイドワード記憶手段から、前記第１ノードに対応する少なくとも１つのガイドワードを抽出するガイドワード抽出手段、
前記抽出した少なくとも１つのガイドワードに対する選択入力を受け付けるガイドワード選択手段、
ガイドワードと情報通信システムの少なくとも１つの性能指標との対応関係を記憶する性能指標記憶手段から、前記選択されたガイドワードに対応する前記少なくとも１つの性能指標を抽出する性能指標抽出手段、
前記抽出した少なくとも１つの性能指標に対する選択入力を受け付ける性能指標選択手段、
前記選択された性能指標を第２ノードとして前記第１ノードと関連付けるモデル更新手段、
として機能させるため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が提供される。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の効果は、社会問題解決のための社会システムモデルと解決手段として用いる情報通信システムのモデルを合成できることにある。その理由は、情報通信システムのモデルで使われる具体的な性能指標の名称を性能指標のカテゴリを表すガイドワードを用いて特定することにより、社会システムモデルと情報通信システムの接続点となるノードを生成して社会システムモデルの中に情報通信システムのモデルを組み込むことが可能になるためである。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の第１実施形態のデータ処理装置の構成を概念的に示す図である。
【図２】第１実施形態のデータ処理装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】入力となる社会システムモデルの一例を示す図である。
【図４】ガイドワード記憶部が記憶する情報の一例を示す図である。
【図５】社会システムモデルのノードが選択された場合に表示される画面の一例を示す図である。
【図６】社会システムモデルのノードが選択された場合に表示される画面の一例を示す図である。
【図７】性能指標記憶部が記憶する情報の一例を示す図である。
【図８】性能指標抽出部が取得した性能指標を表示する画面の一例を示す図である。
【図９】モデル更新部による処理の結果の一例を示す図である。
【図１０】本発明の第２実施形態のデータ処理装置の処理構成を概念的に示す図である。
【図１１】類語辞書格納部が格納する情報の一例を示す図である。
【図１２】関連ノード情報格納部が記憶する情報の一例を示す図である。
【図１３】本発明の第３実施形態のデータ処理装置の処理構成を概念的に示す図である。
【図１４】ガイドワード履歴格納部に格納される情報の一例を示す図である。
【図１５】性能指標履歴格納部に格納される情報の一例を示す図である。
【図１６】第４実施形態のデータ処理装置の処理構成を概念的に示す図である。
【図１７】施設の安全管理問題と監視カメラによる不審行動・人物特定機能の価値提供の因果関係をモデル化した因果関係図を示す図である。
【図１８】図１７の因果関係図にマークとガイドワードを追記した例を示す図である。
【図１９】第１実施例の情報通信システムの構成を例示する図である。
【図２０】ｃ個の処理サーバとサイズＫのバッファ領域を持つ待ち行列モデルの例を示す図である。
【図２１】第１実施例の性能指標記憶部が記憶する情報の一例を示す図である。
【図２２】第１実施例の最終的なアウトプットを例示す図である。
【図２３】都市の洪水問題と降雨量情報に基づく洪水通報の効果の因果関係をモデル化した因果関係図を示す図である。
【図２４】洪水警報システムの信頼性ブロック図を示す図である。
【図２５】第２実施例の最終的なアウトプットを例示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
［第１実施形態］
［構成の説明］
次に、発明を実施するための形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００１７】
図１は、本発明の第１実施形態のデータ処理装置１０の構成を概念的に示す図である。
図１に示されるように、データ処理装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサ１０１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）などのメモリ１０２と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、又はメモリカードなどの記憶装置であるストレージ１０３と、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイなどの表示装置１０４と、キーボード、マウス、タッチセンサなどのオペレータからの入力を受け付ける入力装置１０５とを含んで構成される。
【００１８】
また、本実施形態のデータ処理装置１０は、ガイドワード抽出部１１０、ガイドワード選択部１２０、性能指標抽出部１３０、性能指標選択部１４０及びモデル更新部１５０を備える。これらの処理部を記憶するプログラムはストレージ１０３に格納されており、これらのプログラムがプロセッサ１０１によってメモリ１０２に読み出されて実行されることにより、データ処理装置１０の各処理部の機能が実現される。
【００１９】
データ処理装置１０の各処理部はそれぞれ概略つぎのように動作する。
【００２０】
ガイドワード抽出部１１０は、社会システムモデルに属するノードである第１ノードの名称に基づいて、ノードの名称とガイドワードとの対応関係を記憶するガイドワード記憶部から、第１ノードに対応する少なくとも１つのガイドワードを抽出する。
【００２１】
例えば、社会システムモデルの各ノードの中から第１ノードを選択する入力をオペレータから受け付けるノード選択部（図示せず）をデータ処理装置１０が更に有し、ガイドワード抽出部１１０は、当該ノード選択部で選択されたノードを第１ノードとして認識する。そして、ガイドワード抽出部１１０は、当該第１ノードとして認識されたノードに属性情報として付与されている名称を用いてガイドワード記憶部からガイドワードを抽出する。また上述した例に限らず、社会システムモデルにおいて第１ノードであるノードには所定の属性情報が予め付与されており、ガイドワード抽出部１１０は、各ノードに所定の属性情報が付与されているか否かを判定し、所定の情報が付与されているノードを第１ノードとして認識するように構成されていてもよい。所定の属性情報は、例えば、社会システムモデルを作成する過程において、情報通信システムと影響し得るノードに付与される。
【００２２】
ここで第１ノードとは、社会システムモデルに属するノードの中で、本明細書で説明するデータ処理装置１０の処理の対象となるノードを意味する。
【００２３】
また、社会システムモデルに属する各ノードには、それぞれ属性情報が付与されている。ノードの属性情報は、例えば、ノードの名称、ノードの評価値（変数）、評価値を算出する関数、リンクする（すなわち因果関係のある）ノードを識別する情報、因果関係の正負を示す情報などを含む。但し、ここで例示したもの以外の属性情報が各ノードに付与されていてもよい。例えば、そのノードが第１ノードか否かを示す情報が、属性情報として更に付与されていてもよい。
【００２４】
「ノードの評価値（変数）」は、社会システムモデルとして表現された社会問題の各要素を数値化したものであり、例えば、属性情報として付与された関数によって算出される。この関数は、リンクする（すなわち因果関係のある）ノードの評価値と、その因果関係の正負に基づく係数などをパラメータとして有する。よって、ある一のノードに関してリンクするノードの評価値に変動が生じた場合、その因果関係の正負に応じて、当該一のノードの評価値も変動することになる。具体的には、正の因果関係がある場合は、一のノードの評価値はリンクするノードの評価値の変動方向と同一方向に変動し、負の因果関係がある場合は一のノードの評価値はリンクするノードの評価値の変動方向と逆方向に変動する。
【００２５】
ガイドワード選択部１２０は、ガイドワード抽出部１１０で抽出した少なくとも１つのガイドワードに対する選択入力を受け付ける。
【００２６】
性能指標抽出部１３０は、ガイドワードと情報通信システムの少なくとも１つの性能指標との対応関係を記憶する性能指標記憶部から、ガイドワード選択部１２０で選択されたガイドワードに対応する少なくとも１つの性能指標を抽出する。
【００２７】
性能指標選択部１４０は、性能指標抽出部１３０で抽出した少なくとも１つの性能指標に対する選択入力を受け付ける。
【００２８】
モデル更新部１５０は、性能指標選択部１４０で選択された性能指標を第２ノードとして第１ノードと関連付ける。詳しくは後述するが、第２ノードは、別途格納されている情報通信システムモデルが社会システムモデルにどのような影響を与えるかを算出する情報を受け付ける役割を果たす。
【００２９】
これらの手段は、社会システムモデルと情報通信システムモデルの接続点となるノードを新しく作成する様に相互に作用することで、社会システムモデルと情報通信モデルとを関連付ける。
［動作の説明］
次に、図２のフローチャートを参照して本実施の形態の全体の動作について詳細に説明する。図２は、第１実施形態のデータ処理装置１０の処理の流れを示すフローチャートである。なお、以下の動作例では、社会システムモデルにおいて第１ノードであるノードには所定の属性情報が予め付与されており、ガイドワード抽出部１１０が各ノードに付与された所定の属性情報に基づいて第１ノードを認識するケースを例示する。
【００３０】
まず、データ処理装置１０は、社会システムモデルを格納する社会システムモデル格納部（図示せず）から社会システムモデルを読み込む（Ｓ１０１）。社会システムモデル格納部に格納される社会システムモデルは、システムの管理者等によって予め作成される。
社会システムモデル格納部は、データ処理装置１０に備えられていてもよいし、データ処理装置１０と通信可能に接続された他の装置に備えられていてもよい。データ処理装置１０は、例えば図３に示されるような社会システムモデルを社会システムモデル格納部から読み込み、表示装置１０４に表示させる。図３は、入力となる社会システムモデルの一例を示す図である。図３の例において、「リンク」はノード間に引かれた線で表される。また、ここでは図示しないが、ノード間の因果関係の正負が、それぞれ「＋」及び「−」としてリンクを示す線に併せて表示されていてもよい。また、図３の例で示される社会システムモデルでは、第１ノードには星形のマークが付与されている。このマークは、社会システムモデルを構築する各ノードに予め付与された所定の属性情報に基づいて付されるものである。但し、このようなマークは画面に表示されなくてもよい。
【００３１】
そして、ガイドワード抽出部１１０は、図３に示されるような社会システムモデルにおいてマーク付けされたノードを一つ選択する（Ｓ１０２）。なお、読み込んだ社会システムモデルにおいて所定の属性情報が付与されたノードがない場合には、ガイドワード抽出部１１０は全てのノードを順番に一つずつ選択していく。
【００３２】
次にガイドワード抽出部１１０は選択されたノードに対応付けられているガイドワードを抽出し、表示装置１０４に表示する（Ｓ１０３）。各ノードとガイドワードとの対応関係は、例えば図４に示されるような情報として定義され、ガイドワード記憶部（図示せず）に記憶されている。図４は、ガイドワード記憶部が記憶する情報の一例を示す図である。図４で例示されるように、各ノードの名称に対して、少なくとも１つ以上のガイドワードが関連付けて記憶されている。図４に示されるようなガイドワード記憶部は、データ処理装置１０に備えられていてもよいし、データ処理装置１０と通信可能に接続された他の装置に備えられていてもよい。
【００３３】
ガイドワード抽出部１１０は、例えば、選択されたノードに応じて図５及び図６に示されるような画面を表示する。図５及び図６は、社会システムモデルのノードが選択された場合に表示される画面の一例を示す図である。具体的には、図３に示されるような社会システムモデルにおいてノードＢが選択された場合、図４に示されるような情報によれば、ノードＢに対応付けられているガイドワードは「平均応答時間」であり、この「平均応答時間」というガイドワードが抽出され、図５に示されるような画面が表示装置１０４に表示される。また図３に示されるような社会システムモデルにおいてノードＣが選択された場合、図４に示されるような情報によれば、ノードＣに対応付けられているガイドワードは「可用性」および「棄却率」であり、「可用性」および「棄却率」という２つのガイドワードが抽出され、例えば図６に示されるような画面が表示装置１０４に表示される。
【００３４】
次に、ガイドワード選択部１２０は、上記のように抽出されたガイドワードに対する選択入力をオペレータから受け付ける（Ｓ１０４）。そして、性能指標抽出部１３０は、ガイドワード選択部１２０で受け付けたオペレータからの選択入力が示すガイドワードをキーとして、例えば図７に示されるような情報を記憶する性能指標記憶部を参照し、該当する性能指標を取得する（Ｓ１０５）。図７は、性能指標記憶部が記憶する情報の一例を示す図である。図７に例示されるように、各ガイドワードに対して、情報通信システムに関する少なくとも１つ以上の性能指標が関連付けて記憶されている。図７に示されるような性能指標記憶部は、データ処理装置１０に備えられていてもよいし、データ処理装置１０と通信可能に接続された他の装置に備えられていてもよい。ここで取得される性能指標は、図示しない情報通信システムモデル格納部において定義されている情報通信システムモデルの特性によって計算可能な性能指標である。情報通信システムモデルの特性は、特に限定されないが、例えば、情報通信システムでの単位時間あたりの処理要求数、情報通信システムが備える処理サーバの単位時間あたり処理実行数、該処理サーバの数、処理サーバの稼働率などである。
【００３５】
そして、性能指標抽出部１３０は、例えば図８に示されるように、取得した性能指標を表示装置１０４に表示する（Ｓ１０６）。図８は、性能指標抽出部１３０が取得した性能指標を表示する画面の一例を示す図である。図８では、Ｓ１０２でノードＢが選択され、また、Ｓ１０４で「平均応答時間」のガイドワードが選択されたケースを例示している。
図７に示されるように「平均応答時間」のガイドワードには「平均検索処理応答時間」、「平均情報取得応答時間」、「平均更新処理応答時間」、「平均ＤＢアクセス遅延」、「平均ネットワーク遅延」などの性能指標が対応付けられており、これらの性能指標が画面に表示される。
【００３６】
次に、性能指標選択部１４０は、画面に表示された少なくとも１つの性能指標に対する選択入力を受け付ける（Ｓ１０７）。そして、いずれかの性能指標が選択された場合、モデル更新部１５０は、当該選択された性能指標を第２ノードとして生成し、第１ノードと関連付ける（Ｓ１０８）。モデル更新部１５０は、例えば、次のようにして第１ノードと第２ノードとを関連付ける。
【００３７】
まず、モデル更新部１５０は、Ｓ１０１で読み込まれた社会システムモデルに対して追加する第２ノードの属性情報を生成する。第２ノードの属性情報は、例えば、性能指標の名称、第２ノードの評価値（変数）、評価値を算出する関数、リンク先の第１ノードを識別する情報などである。モデル更新部１５０は、ここで生成した第２ノードの属性情報を、Ｓ１０１で読み込んだ社会システムモデルの新たなノードの情報として社会システムモデル格納部に格納されている社会システムモデルに追加し、当該社会システムモデルの構造を更新する。また、モデル更新部１５０は、第２ノードの評価値を新たなパラメータとして、第１ノードの評価値を算出する関数を更新する。また、モデル更新部１５０は、第１ノードと第２ノードとの間の因果関係の正負を示す情報を更に追加する。これにより、社会システムモデルの第１ノードにモデル更新部１５０で生成した情報通信システムの第２ノードが関連付けられる。
【００３８】
以降、更新された社会システムモデルを基に、例えば図９に示されるようなモデルが表示されることになる。図９は、モデル更新部１５０による処理の結果の一例を示す図である。図９の例では、Ｓ１０６で抽出された情報通信システムの性能指標のうち、Ｓ１０７で「平均情報取得応答時間」の性能指標が選択されたケースを例示している。図９に示されるように、社会システムモデルのノード（第１ノード）である「ノードＢ」に対して、情報通信システムのノード（第２ノード）である「平均情報取得応答時間」が新たにリンクされる。ここで追加された「平均情報取得応答時間」のノードの評価値は、情報通信システムモデル格納部に格納された情報通信システムモデルの特性に基づいて算出される。
ここで算出される「平均情報取得応答時間」のノードの評価値は、まず、当該ノードにリンクする社会システムモデルのノードＢの評価値に影響を与え、更にその影響はリンクに沿って連鎖的に広がっていく。このように、新たに追加された第２ノードを入り口として、情報通信システムモデルを社会システムモデルと接続することで、社会問題の解決に向けた最適な情報通信システムの設計や運用に活用することが可能になる。
［効果の説明］
次に、本実施形態の効果について説明する。本実施形態では、社会システムモデルの選択されたノードに対して、ガイドワードを用いて、情報通信システムモデルにおいて定義されている性能指標との関連を明らかにし、性能指標に対応するノードを作成して情報通信システムのモデルと関連付けるように構成されているため、社会問題の解決に向けた最適な情報通信システムの設計や運用を導出するためのモデルを獲得できる。
【００３９】
他にも、情報通信システムの性能実測値や業務ログなどを用いてサービスの構造を分析して特定する従来手法が適用できないために、社会問題解決のための情報通信システムが完成していない段階では、実測データから問題解決のためのモデルを生成することができないことがある。しかしながら、本実施形態によれば、情報通信システムの性能実測値や業務ログなどを用いることなく、社会システムモデルと情報通信モデルを組み合わせてモデルを合成することが可能になる。そのため、本実施形態によれば、社会問題解決のための情報通信システムが完成していない段階で問題解決のためのモデルを生成することができる。
［第２実施形態］
次に、本発明の第２実施形態について図面を参照して詳細に説明する。第１実施形態では、社会システムモデルの各ノードにガイドワードが事前に付与されていることを前提としていたのに対し、第２実施形態ではガイドワードを関連ノード情報と類語辞書から自動的に提示する方法を用いる。
【００４０】
図１０は本発明の第２実施形態のデータ処理装置１０の処理構成を概念的に示す図である。本実施形態のデータ処理装置１０は、第１実施形態の構成に加えて、関連ノード情報格納部１６０、及び、類語辞書格納部１７０を含む。なお、関連ノード情報格納部１６０および類語辞書格納部１７０は、データ処理装置１０と通信可能に接続された他の装置に備えられていてもよい。
【００４１】
類語辞書格納部１７０は、例えば図１１に示すように、ガイドワード記憶部に記憶されているノードの名称と当該ノードの名称と類似する用語とを対応付けて格納する。図１１は、類語辞書格納部１７０が格納する情報の一例を示す図である。本実施形態のガイドワード抽出部１１０は、ガイドワード記憶部に第１ノードに対応するガイドワードが記憶されていない場合、類語辞書格納部１７０を用いて、第１ノードの名称と類似するノードの名称を特定する。そして、ガイドワード抽出部１１０は、特定されたノードの名称に基づいてガイドワード記憶部から第１ノードに対応するガイドワードを抽出する。例えば、第１ノードの名称が「ノードｂ」である場合、ガイドワード抽出部１１０は、図１１に示される類語辞書格納部１７０から、「ノードｂ」と類似する「ノードＢ」を特定する。そして、ガイドワード抽出部１１０は、特定された「ノードＢ」に基づいて、図４に示されるようなガイドワード記憶部から、「平均応答時間」のガイドワードを抽出する。
【００４２】
関連ノード情報格納部１６０は、例えば図１２に示すように、社会システムモデルを作成する過程で採用しなかった関連するノードの情報を社会システムモデルのノードと関連づけて格納する。図１２は、関連ノード情報格納部が記憶する情報の一例を示す図である。図１２に示される例では、社会システムモデルに属する各ノードの識別情報に、関連ノード情報が対応付けて格納されている。一般的に、社会システムモデルを作成する過程では様々な要素が洗い出されるが、最終的に因果関係を簡潔に表現するために、いくつかの不要なノードは集約・削除される。これらのノードは分析の過程で出てきたものであるが、情報としては参考になるため、集約されたノードの関連情報として関連ノード情報格納部１６０に残しておく。ガイドワード抽出部１１０は、ガイドワード記憶部に第１ノードに対応するガイドワードが記憶されていない場合に、関連ノード情報格納部１６０にある関連ノード情報を取得し、取得された関連ノード情報に含まれるノード名をキーとして類語辞書格納部１７０を検索する。そして、ガイドワード抽出部１１０は、類語辞書格納部１７０を検索してヒットしたガイドワードを抽出して表示装置１０４に出力する。例えば、第１ノードの名称が「ノードｃ」である場合、ガイドワード抽出部１１０は、図１２に示される関連ノード情報格納部１６０から、「ノードｃ」の関連ノード情報として「ノードＹ」等を取得する。そして、ガイドワード抽出部１１０は、取得された「ノードＹ」に基づいて、図１１に示させる類語辞書格納部を検索し、「ノードｃ」と類似するノードとして「ノードＣ」を特定する。そして、ガイドワード抽出部１１０は、特定された「ノードＣ」に基づいて、図４に示されるようなガイドワード記憶部から、「可用性」および「棄却率」のガイドワードを抽出する。
【００４３】
ここで、関連ノード情報は必ずしも存在する必要はない。上述したように、ガイドワード抽出部１１０は選択されたノードの名称のみに基づいて類語辞書格納部１７０を検索しても良い。
【００４４】
このような構成をとることにより、社会システムモデルにガイドワードが明示されていない場合においても選択されたノードに関連する情報に基づいて類似性の高いガイドワードを抽出してユーザに提示することが可能となる。ガイドワードが選択されれば、そのガイドワードに該当する情報通信システムモデルの性能指標が選択可能になる。これにより、オペレータは社会システムモデルと情報通信システムモデルとの関連付けを容易に行うことができる。
【００４５】
［第３実施形態］
次に、本発明の第３の発明を実施するための形態について図面を参照して詳細に説明する。第２実施形態ではガイドワードを提示するために関連ノード情報格納部１６０と類語辞書格納部１７０を用いたが、第３実施形態では、ガイドワード抽出部１１０がガイドワードを抽出して提示する際、過去の情報（第１ノードに対応するガイドワードとして表示装置１０４に表示されたガイドワードの選択履歴）を利用する。また、性能指標抽出部１３０が性能指標を提示する場合においても同様に、過去の性能指標ノードの作成履歴（選択されたガイドワードに対する性能指標として１０４に表示された性能指標の選択履歴）を用いる。
【００４６】
図１３は本発明の第３実施形態のデータ処理装置１０の処理構成を概念的に示す図である。発明の第１実施形態の構成に加えて、ガイドワード履歴格納部１８０をおよび性能指標履歴格納部１９０を含む。ガイドワード履歴格納部１８０および性能指標履歴格納部１９０は、データ処理装置１０と通信可能に接続された他の装置に備えられていてもよい。
また、本実施形態において、第２実施形態の構成を更に備えていてもよい。
【００４７】
ガイドワード履歴格納部１８０は、過去の社会システムモデルで使われたノードに対してどのようなガイドワードが選択されたかという統計情報を格納する。具体的には、ガイドワード履歴格納部１８０は、過去に選択されたガイドワードと当該ガイドワードを抽出する基になった第１ノードの名称とを対応付けて格納する。ガイドワード履歴格納部１８０は、例えば図１４に示されるような情報を格納する。図１４は、ガイドワード履歴格納部１８０に格納される情報の一例を示す図である。また、類語辞書格納部１７０を有する形態では、ガイドワード履歴格納部１８０は、類語辞書格納部１７０に基づいてどのガイドワードが選択されたかという統計情報を更に格納していてもよい。この統計情報は、別の設計者や別の部門で行われた結果であっても良い。本実施形態のガイドワード抽出部１１０は処理対象の第１ノードの名称に対して過去にガイドワードが設定された履歴がないかどうかを、ガイドワード履歴格納部１８０を参照して確認する。ここで履歴があった場合は、そのガイドワードを表示端末に出力する。例えば、第１ノードの名称が「ノードＣ」である場合、ガイドワード抽出部１１０は、図１４に示されるガイドワード履歴格納部１８０から、「可用性」および「棄却率」のガイドワードを抽出し、表示装置１０４に表示する。
【００４８】
性能指標履歴格納部１９０は、過去の社会システムモデルにおいて使われたノードに対してどのような性能指標ノードが作成されたかという統計情報を格納する。具体的には、性能指標履歴格納部１９０は、過去に選択された情報通信システムの性能指標と、当該性能指標を抽出する基になったノード及びガイドワードの組み合わせとを対応付けて格納する。性能指標履歴格納部１９０は、例えば図１５に示されるような情報を格納する。図１５は、性能指標履歴格納部１９０に格納される情報の一例を示す図である。この情報は、別の設計者や別の部門で行われた結果であっても良い。本実施形態の性能指標抽出部１３０は選択されたノードとガイドワードの組み合わせを基に、性能指標履歴格納部１９０を参照し、過去に選択されたノードに対して性能指標ノードが生成された履歴がないかどうかを確認する。ここで履歴があった場合は、性能指標抽出部１３０は、その性能指標を表示装置１０４に出力する。例えば、第１ノードの名称が「ノードＣ」、ガイドワードが「棄却率」の組み合わせの場合、性能指標抽出部１３０は、図１５に示されるガイドワード履歴格納部１８０から、「データ処理要求棄却率」および「データ取得要求棄却率」の性能指標を抽出し、表示装置１０４に表示する。
【００４９】
以上、本実施形態では、過去に合成された社会システムモデルと情報通信システムモデルの履歴情報を利用することにより、ガイドワードや性能指標をより絞り込んでユーザに提示できる。これにより、オペレータは、過去の実績に基づいて、社会システムモデルと情報通信システムとの関連付けをより効率的に行うことができる。
［第４実施形態］
本実施形態では、ガイドワード抽出部１１０で抽出されるガイドワードの各々のスコアを算出し、そのガイドワード毎のスコアに基づいて、ガイドワードをランキングしてから提示する形態について説明する。
【００５０】
図１６は、第４実施形態のデータ処理装置１０の処理構成を概念的に示す図である。本実施形態のデータ処理装置１０は、第１実施形態の構成に加え、図１０の類語辞書格納部１７０、ガイドワード履歴格納部１８０、及び、図１３のガイドワード履歴格納部１８０、性能指標履歴格納部１９０を更に備える。本実施形態のガイドワード抽出部１１０は、ガイドワード記憶手段に記憶されているノードの名称と当該ノードの名称と類似する用語とを対応付けて格納する類語辞書格納部１７０、または、過去に選択されたガイドワードと当該ガイドワードを抽出する基になった第１ノードの名称とを対応付けて格納するガイドワード履歴格納部１８０を用いて、抽出したガイドワード毎にスコアを付ける。ここでガイドワード毎に付けられるスコアは、抽出されたガイドワードが第１ノードに対応するガイドワードとしてどの程度適しているかを示す数値である。
【００５１】
例えば、第１ノードの名称と関連ノード情報に基づいて類語辞書を参照してガイドワードを選択する場合、ガイドワード抽出部１１０は、第１ノードの名と関連ノード情報それぞれについてガイドワードとの類似性を判定し、ヒット件数や用語の類似度を用いてガイドワードにスコアをつけることができる。一方、ガイドワード履歴格納部１８０を参照してガイドワードを選択する場合、ガイドワード抽出部１１０は、第１ノードに対するガイドワードの利用頻度や履歴の新しさ、利用した人や部門との関係の強さなどの情報に基づいてガイドワードにスコアをつけることができる。本実施形態のガイドワード抽出部１１０は、これらのガイドワードのスコアに基づいて、抽出したガイドワードをランキングして表示装置１０４に出力する。
【００５２】
例として、第１ノード名称が「ノードＣ」であるケースを考える。この場合、ガイドワード抽出部１１０は、図１４に示されるガイドワード履歴格納部１８０に基づいて、次のようにガイドワード毎にスコアを付け、ガイドワードをランキングすることができる。まず、ガイドワード抽出部１１０は、ガイドワード履歴格納部１８０に基づいて、「ノードＣ」に対しては、「棄却率」のガイドワードが２回、「可用性」のガイドワードが１回、それぞれ選択されたことを認識する。これに従い、ガイドワード抽出部１１０は、利用頻度に関しては、「可用性」のガイドワードよりも、「棄却率」のガイドワードの方に高いスコアをつける。また、ガイドワード抽出部１１０は、直近では「可用性」のガイドワードが選択され、次いで「棄却率」が選択されたことを認識する。これに従い、ガイドワード抽出部１１０は、履歴の新しさに関しては、「棄却率」のガイドワードよりも、「可用性」のガイドワードの方に高いスコアをつける。そして、ガイドワード抽出部１１０は、ここでつけたスコアの平均値、中間値、合計値などをガイドワード毎に算出し、そのガイドワード毎に算出されたスコアに基づいてガイドワードをランキングする。
【００５３】
以上、本実施形態では用語の類似性や性能指標履歴格納部１９０に格納される履歴等に基づいてガイドワード毎にスコアをつけ、スコアに基づいてランキングした結果をユーザに提示するように構成される。このスコアによるガイドワードのランキングはオペレータがガイドワードを選択する助けとなる。これにより、オペレータが社会システムモデルと情報処理システムとの関連付けをより効率的に行うことができる。
［第５実施形態］
本実施形態では、性能指標抽出部１３０により抽出される性能指標の各々のスコアを算出し、その性能指標毎のスコアに基づいて、性能指標をランキングして提示する形態について説明する。
【００５４】
本実施形態のデータ処理装置１０は、図１６と同様の構成を有する。本実施形態の性能指標抽出部１３０は、過去に選択された情報通信システムの性能指標と、当該性能指標を抽出する基になったノード及びガイドワードの組み合わせとを対応付けて格納する性能指標履歴格納手段を用いて、抽出した性能指標毎にスコアを付ける。ここでガイドワード毎に付けられるスコアは、抽出された性能指標が第１ノードとガイドワードの組み合わせに対応する性能指標としてどの程度適しているかを示す数値である。
【００５５】
例として、第１ノードの名称が「ノードＢ」、ガイドワードが「平均応答時間」であるケースを考える。この場合、本実施得形態の性能指標抽出部１３０は、図１５に示される性能指標履歴格納部１９０に基づいて、次のように性能指標毎にスコアを付け、性能指標をランキングすることができる。まず、性能指標抽出部１３０は、性能指標履歴格納部１９０に基づいて、「ノードＢ」と「平均応答時間」の組み合わせに対しては、「平均情報取得応答時間」の性能指標が１回、「平均ネットワーク遅延」の性能指標が３回、それぞれ選択されたことを認識する。これに従い、性能指標抽出部１３０は、利用頻度に関して、「平均情報取得応答時間」の性能指標よりも、「平均ネットワーク遅延」の性能指標の方に高いスコアをつける。また、性能指標抽出部１３０は、直近では「平均情報取得応答時間」の性能指標が選択され、次いで「平均ネットワーク遅延」が選択されたことを認識する。これに従い、性能指標抽出部１３０は、履歴の新しさに関しては、「平均ネットワーク遅延」の性能指標よりも、「平均情報取得応答時間」の性能指標の方に高いスコアをつける。そして、性能指標抽出部１３０は、ここでつけたスコアの平均値、中間値、合計値などを性能指標毎に算出し、その性能指標毎に算出されたスコアに基づいてガイドワードをランキングする。
【００５６】
指定されたガイドワードに該当する性能指標は複数存在するが、本実施形態では、過去に利用された履歴情報を用いることにより、利用される頻度や履歴の新しさ等に基づいて性能指標をスコアづけすることができる。これにより、本実施形態の性能指標抽出部１３０は、抽出した複数の性能指標をスコアに基づいてランキングして表示装置１０４に出力することができる。このスコアによる性能指標のランキングはオペレータが性能指標を選択する助けとなる。これにより、オペレータがユーザは性能指標をより選択しやすくなるため、社会システムモデルと情報通信システムとの関連付けをより効率よく行うことができる。
［第６実施形態］
本実施形態では、第４実施形態に加えて、スコアの最も高いガイドワードを自動で選択する形態について説明する。さらに、本実施形態では、第５実施形態に加えて、スコアの最も高い性能指標を自動で選択する形態について説明する。
【００５７】
本実施形態のデータ処理装置１０は、図１６と同様の構成を有する。本実施形態のガイドワード選択部１２０は、ガイドワード抽出部１１０によって抽出されたガイドワードの中で、第４実施形態で説明したように算出されるスコアが最も高いガイドワードを選択する。また、本実施形態の性能指標選択部１４０は、性能指標抽出部１３０によって抽出された少なくとも１つの性能指標の中で、第５実施形態で説明したように算出されるスコアが最も高い性能指標を選択する。そして、モデル更新部１５０は、当該選択された性能指標のノードを第２ノードとして生成し、第１ノードと関連付ける。
【００５８】
以上、本実施形態では、ガイドワード選択部１２０と性能指標選択部１４０が、それぞれスコア情報に基づいて最もスコアの高いガイドワードと性能指標を選んで実行するように構成されている。これにより、ユーザの入力を必要とすることなく、社会システムモデルと情報通信システムとを関連付けることが可能となる。
［第１実施例］
次に、具体的な実施例を用いて本発明を実施するための形態の動作を説明する。
【００５９】
多くの人が集まる公共施設や鉄道駅などの安全管理は都市化社会における重要な課題の一つである。特に人が集まるイベント時などには、窃盗などの軽犯罪から爆発物を使ったテロや器物損壊行為に至るまで様々な犯罪リスクが存在する。このような犯罪を未然に防ぐために、警備員による巡回行為と合わせて監視カメラを使った不審行動や不審人物特定が活用されている。監視カメラで撮影した画像を画像解析処理によって分析し、不審行動や不審人物を判定して警備員等に通報する。このような監視カメラを利用した施設の安全性管理の問題を社会システムモデルによってモデル化する状況を考える。
【００６０】
図１７に施設の安全管理問題と監視カメラによる不審行動・人物特定機能の価値提供の因果関係をモデル化した因果関係図を示す。このモデルは、社会問題を実際に抱えている顧客と、問題解決の手段を提供する問題解決提供者によって作成されるものとする。因果関係図はノード（楕円）とノードを接続するリンクで表現される。各ノードは社会の事象に対応する変数を表す。リンクは二つの変数の間の因果関係を表す。＋記号を持つリンクは正の因果関係、すなわち、リンク元の変数の値が増加するときにはリンク先の変数の値も増加する関係にあることを表す。逆に−記号を持つリンクは負の因果関係、すなわち、リンク元の変数の値が増加するときにはリンク先の変数の値は逆に減少する関係にあることを表す。図１７の因果関係図では対象とする施設の混雑度を表す変数と施設における犯罪発生リスクを表す変数の関係が正のリンクで接続されている。これはすなわち、施設の混雑度が高まれば犯罪発生リスクが高まり、逆に低くなれば犯罪発生リスクはより小さくなるという関係を表している。一方、犯罪発生リスクを表す変数は施設の安全性を表す変数に対して負のリンクを持っている。これはすなわち、犯罪発生リスクが高まれば施設の安全性は低下し、逆に犯罪発生リスクが小さくなれば施設の安全性は高くなることが示されている。問題解決提供者は施設の安全性を維持するという最終目標に対して、有効な解決手段を検討し、警備レベル、不審者発見能力という変数を因果関係図に追加する。これらのノードは犯罪発生リスクに対して負のリンクを持つ。不審者発見能力を改善する手段の一つとして監視カメラを使った不審行動・人物特定機能がある。さらに、不審者発見能力は混雑度のノードから負のリンクを持つことがわかる。つまり、混雑度が高いと不審者発見能力は低下する。このように因果関係図を用いることにより、社会問題とその解決手段の因果関係を俯瞰的にとらえることが可能になる。このような因果関係図は問題の当事者である顧客と問題解決提供者の間で理解を共有できる内容であれば良く、すべての現象を厳密に捉えたものである必要はない。
【００６１】
図１８は、図１７の因果関係図にマークとガイドワードを追記した例を示す図である。
問題解決提供者は監視カメラシステム（情報通信システム）を利用して不審者発見能力を高めることを考えているため、不審者発見能力のノードが情報通信システムのモデルと関連を持つ可能性があることを示すためにマークを付与し、さらに、ガイドワードとして棄却率を設定する。ガイドワードとして、平均応答時間や可用性などを設定しても良い。ガイドワード自体は情報通信システムの品質の分類を示すものであり、それが具体的にどのような指標であるかは特定しない。ガイドワードを付与する問題解決提供者は不審者発見能力と棄却率が関連性を持つ可能性があることをガイドワードで表現する。
【００６２】
一方、監視カメラの画像を解析して不審者を特定するための情報通信システムは図１９のようなシステム構成で与えられるものとする。図１９は、第１実施例の情報通信システムの構成を例示する図である。施設内に設置された複数の監視カメラはネットワークに接続され、録画した映像を負荷分散装置に送る。負荷分散装置は画像処理を行うための複数のサーバに接続され処理の量に応じて負荷分散を行う。画像処理サーバでは不審者判定に必要となる情報を画像処理アルゴリズムによって抽出し、不審者判定装置に情報を転送する。不審者判定装置は画像処理サーバから送られてくる情報とデータベースに格納された情報とを照合することによって不審者かどうかを判定し、不審者を発見した場合は通報機能によってメッセージを出力する。一般的に画像処理アルゴリズムは計算機資源を多く消費するため、このような負荷分散構成をとることが多い。負荷の総量は監視カメラに映る物体や人物の数に応じて変動する。このような負荷分散構成をとるシステムの性能を解析する場合には待ち行列モデルが広く利用される。図２０は、ｃ個の処理サーバとサイズＫのバッファ領域を持つ待ち行列モデルの例を示す図である。画像処理要求の到着過程を到着率λのポワソン過程とし、各サーバにおけるサービス時間がサービス率μの指数分布に従うと仮定すると、この待ち行列モデルはＭ／Ｍ／ｃ／Ｋと呼ばれるモデルで表現できる。容量Ｋのバッファが全て埋まっている場合に新しく画像処理要求が到着するとその画像処理要求は棄却される。Ｍ／Ｍ／ｃ／Ｋモデルの良く知られた解析結果により、到着した要求が棄却される確率は次式ｚで与えられることがわかっている。
【００６３】
【数１】
2017033448.tif 000003
【００６４】
この計算式で計算される値を画像処理要求棄却率と定義する。待ち行列モデルの解析により、平均応答時間や平均スループットなどを計算することも可能である。
【００６５】
図１８の因果関係図と図１９の情報通信システムモデルから、本発明のシステムモデル合成方法によって社会システムモデルを生成する。まず、ノード選択手段は図１８の因果関係図からマーク付けされたノードである不審者発見能力のノードを選択する。次にガイドワード抽出部１１０はこのノードに付与されたガイドワードである棄却率を表示装置１０４に出力する。ユーザはここで棄却率を選択し、ガイドワード選択部１２０がこれを受け付けたとする。ここで、性能指標抽出部１３０が、選択されたガイドワードに対応する性能指標を、図２１に示すような性能指標記憶部から取得する。図２１は、第１実施例の性能指標記憶部が記憶する情報の一例を示す図である。性能指標記憶部は、対象とする情報システムのモデルにおいて実際に定義されている性能指標とその性能指標のカテゴリを表すガイドワードとの対応関係を記憶している。性能指標抽出部１３０は、図２１の性能指標記憶部を参照し、棄却率に該当する性能指標として画像処理要求棄却率と画像データ取得要求棄却率を抽出する。性能指標抽出部１３０は、この結果を表示装置１０４に出力する。そして、ユーザは提示された棄却率の性能指標から画像処理要求棄却率を選択し、性能指標選択部１４０がこれを受け付けたとする。すると、モデル更新部１５０は画像処理要求棄却率を表現するノードを新たに生成し、このノードを不審者発見能力のノードとリンクさせる。最終的に図２２に示されるように、社会システムモデルと情報通信モデルとが関連付けられる。図２２は、第１実施例の最終的なアウトプットを例示す図である。
情報通信モデルによって画像処理要求の具体的な画像処理要求棄却率を計算可能であり、その値を用いて社会システムモデルを分析することにより、画像処理要求棄却率とその値の変化が最終的な社会的な価値である施設の安全性に与える影響を分析することが可能になる。また、逆に、目的とする安全性を維持するために必要となる画像処理要求棄却率を導出し、その結果に基づいて情報通信システムの最適な構成を決定することが可能になる。例えば、バッファサイズＫや画像処理サーバの数ｃなどを調整することにより、目標とする画像処理要求棄却率を満たす情報通信システムの構成を決定できる。
【００６６】
上記は性能評価のためのモデルとして待ち行列モデルを用いたが、情報システムの性能を評価するためのモデルとしてはペトリネットやワークフロー図、シーケンス図、ＰＥＲＴ図などを用いても良い。
［第２実施例］
次に、別の実施例を用いて本発明を実施するための形態の動作を説明する。
【００６７】
都市部への人口集中と気候変動の影響により、近年都市部での洪水被害が多発している。突発的かつ集中的な降雨により、都市の排水能力を超えて雨水が短時間で側溝や地下に溜り、多くの市民が危険にさらされるリスクがある。洪水による人身被害を回避するためには、適切なタイミングで危険な地域に滞在している市民に避難を促すことが重要である。このような適切なタイミングでの洪水通報を目的として洪水警報システムが活用されている。都市の各地に配置された降雨センサーで降雨量をモニタリングし、降雨量が一定のレベルを超えた場合に洪水の危険があると判断して、事前にシステムに登録された市民の連絡先に避難警報を送信する。適切なタイミングで避難警報が市民に届けば、洪水の被害を回避するように行動を促すことができる。このような都市の洪水問題とその解決手段を社会システムモデルによってモデル化する状況を考える。
【００６８】
図２３に都市の洪水問題と降雨量情報に基づく洪水通報の効果の因果関係をモデル化した因果関係図を示す。単位時間当たりの降雨量は突発的豪雨頻度や台風頻度等に影響を受けるため、これらの要素を表すノードは正のリンクで接続される。降雨量が多くなると洪水発生率は高まるため、単位時間当たりの降水量を示すノードから洪水発生率を表すノードに対して正のリンクがつけられる。洪水は都市の排水能力が高ければその発生を抑制することができるため、都市の排水能力を表すノードと洪水発生率のノードは負のリンクで接続される。洪水発生率が高まると洪水被害者数は増加する可能性がある。一方で、洪水警報は降水量が高まったときに発報され、洪水警報が市民に適切に伝達されれば、洪水が発生したとしても洪水被害者の増加を抑制することができる。したがって、洪水警報を表すノードと洪水被害者を表すノードは負のリンクで接続される。洪水被害者の増加は都市の安全性を損なう要因となるため、洪水被害者のノードから都市の安全性を表すノードには負のリンクが張られる。このような因果関係図により、洪水の原因と、それが与える望ましくない社会的状況、およびその状況を改善するための手がかりに関する情報が因果関係として整理される。ここで、洪水警報システムを利用した問題解決手段を提案する提案者は情報通信システムとの接続を表すために洪水警報のノードにマークをつけ、ガイドワードとして可用性を付与する。洪水時に確実に避難警報が送られることが重要であるため、可用性が問題解決において重視される。
【００６９】
一方、降雨量をモニタリングした結果に基づいて洪水警報を発するシステムは、大きく分けて雨量集計サーバ、データベース、メッセージを送信するための送信機、およびそれらを接続するネットワーク（ＬＡＮ：Local Area Network）から構成される。これらのシステムの可用性を解析するためのモデルとして信頼性ブロック図を利用することができる。図２４に洪水警報システムの信頼性ブロック図を示す。雨量集計サーバ、データベース、送信機の何れが壊れても洪水警報を適切に発することはできないため、これらの構成要素に対応するブロックは直列に接続される。ここで、データベースは重要なデータを保護する目的で二重化されているものとする。したがってデータベースは信頼性ブロック図で並列構成をとる。構成要素ｉの故障率をλｉ、復旧率をμｉとし、構成要素は集計サーバ（ｓ）、データベース（ｄ）、ネットワーク（ｎ）、送信機（ｍ）の何れかであるとすると、図２４の信頼性ブロック図で示される洪水警報システムの可用性は以下の式で計算される。
【００７０】
【数２】
2017033448.tif 000004
【００７１】
この計算式で計算される値を洪水警報システム可用性と定義する。信頼性ブロック図の解析により、信頼性やシステムとしての平均故障時間などを計算することも可能である。
図２３の因果関係図と図２４の情報通信システムモデルから、本発明のシステムモデル合成方法によって社会システムモデルを生成する。まず、ノード選択手段は図２３の因果関係図からマーク付けされたノードである洪水警報のノードを選択する。次にガイドワード抽出部１１０はこのノードに付与されたガイドワードである可用性を表示装置１０４に出力する。ユーザはここで可用性を選択し、ガイドワード選択部１２０がこれを受け付けたとする。ここで、性能指標抽出部１３０が、選択されたガイドワードに対応する性能指標を性能指標記憶部から取得する。本例での性能指標記憶部は、「可用性」のガイドワードに対応する性能指標として洪水警報システム可用性を含むものとする。ユーザが洪水警報システム可用性を選択すると、性能指標選択部１４０がこれを受け付け、モデル更新部１５０は洪水警報システム可用性を表現するノードを新たに生成し、このノードを洪水警報のノードとリンクさせる。最終的に図２５に示されるように、社会システムモデルと情報通信モデルとが関連付けられる。図２５は、第２実施例の最終的なアウトプットを例示する図である。
【００７２】
信頼性ブロック図によって洪水警報システム可用性を計算可能であり、その値を用いて社会システムモデルを分析することにより、洪水警報システム可用性とその値の変化が最終的な社会的な価値である都市の安全性に与える影響を分析することが可能になる。また、逆に、目的とする都市の安全性を維持するために必要となる洪水警報システム可用性を導出し、その結果に基づいて洪水警報システムの可用性を達成するためのシステム構成を設計することも可能となる。
【００７３】
可用性評価のために信頼性ブロック図を用いたが、情報システムの可用性や信頼性を評価するモデルとしてはマルコフモデル、ペトリネット、故障木を使っても良い。
【産業上の利用可能性】
【００７４】
本発明によれば、社会問題を解決するための社会システムモデル作成支援装置や、社会システムモデル作成支援装置をコンピュータに実現するためのプログラムといった用途に適用できる。また、情報通信システムの設計が社会問題の解決にどのように役立つかを社会システムモデルに基づいて評価する社会価値評価装置や、社会価値評価装置をコンピュータに実現するためのプログラムといった用途に適用できる。さらに、社会問題を解決するために必要な情報通信システムの最適な構成を社会システムモデルに基づいて導出する情報通信システム最適構成設計装置や、情報通信システム最適構成設計装置をコンピュータに実現するためのプログラムといった用途にも適用可能である。【００７５】
以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。【００７６】
また、上述の説明で用いたフローチャートでは、複数の工程（処理）が順番に記載されているが、各実施形態で実行される工程の実行順序は、その記載の順番に制限されない。
各実施形態では、図示される工程の順番を内容的に支障のない範囲で変更することができる。また、上述の各実施形態は、内容が相反しない範囲で組み合わせることができる。【００７７】
以下、参考形態の例を付記する。
１．
社会システムモデルに属するノードである第１ノードの名称に基づいて、ノードの名称とガイドワードとの対応関係を記憶するガイドワード記憶手段から、前記第１ノードに対応する少なくとも１つのガイドワードを抽出するガイドワード抽出手段と、
前記抽出した少なくとも１つのガイドワードに対する選択入力を受け付けるガイドワード選択手段と、
ガイドワードと情報通信システムの少なくとも１つの性能指標との対応関係を記憶する性能指標記憶手段から、前記選択されたガイドワードに対応する前記少なくとも１つの性能指標を抽出する性能指標抽出手段と、
前記抽出した少なくとも１つの性能指標に対する選択入力を受け付ける性能指標選択手段と、
前記選択された性能指標を第２ノードとして前記第１ノードと関連付けるモデル更新手段と、
を備えるデータ処理装置。
２．
前記第１ノードの選択入力を受け付けるノード選択手段を更に備え、
前記ガイドワード抽出手段は、前記選択された第１ノードに対応するガイドワードを抽出する、
１．に記載のデータ処理装置。
３．
前記ガイドワード抽出手段は、
前記第１ノードに対応するガイドワードが前記ガイドワード記憶手段に記憶されていない場合、前記ガイドワード記憶手段に記憶されているノードの名称と当該ノードの名称と類似する用語とを対応付けて格納する類語辞書格納手段から、前記第１ノードの名称と類似するノードの名称を特定し、
前記特定されたノードの名称に基づいて前記ガイドワード記憶手段から前記第１ノードに対応するガイドワードを抽出する、
１．または２．に記載のデータ処理装置。
４．
前記ガイドワード抽出手段は、
過去に選択されたガイドワードと当該ガイドワードを抽出する基になった第１ノードの名称とを対応付けて格納するガイドワード履歴格納手段から、前記第１ノードの名称に基づいて前記第１ノードに対応するガイドワードを抽出する、
１．乃至３．のいずれか１つに記載のデータ処理装置。
５．
前記性能指標抽出手段は、
過去に選択された前記情報通信システムの性能指標と、当該性能指標を抽出する基になったノード及びガイドワードの組み合わせとを対応付けて格納する性能指標履歴格納手段から、前記選択されたノードに対応する性能指標を抽出する、
１．乃至４．のいずれか１つに記載のデータ処理装置。
６．
前記ガイドワード抽出手段は、
前記ガイドワード記憶手段に記憶されているノードの名称と当該ノードの名称と類似する用語とを対応付けて格納する類語辞書格納手段、または、過去に選択されたガイドワードと当該ガイドワードを抽出する基になった第１ノードの名称とを対応付けて格納するガイドワード履歴格納手段を用いて、前記抽出したガイドワード毎にスコアを付ける、
１．乃至５．のいずれか１つに記載のデータ処理装置。
７．
前記性能指標抽出手段は、
過去に選択された前記情報通信システムの性能指標と、当該性能指標を抽出する基になったノード及びガイドワードの組み合わせとを対応付けて格納する性能指標履歴格納手段を用いて、前記抽出した性能指標毎にスコアを付ける、
１．乃至６．のいずれか１つに記載のデータ処理装置。
８．
前記ガイドワード選択手段は、前記抽出したガイドワードの中で前記スコアが最も高いガイドワードを選択する、
６．に記載のデータ処理装置。
９．
前記性能指標選択手段は、
前記抽出した少なくとも１つの性能指標の中で前記スコアが最も高い性能指標を選択する、
７．に記載のデータ処理装置。
１０．
コンピュータが、
社会システムモデルに属するノードである第１ノードの名称に基づいて、ノードの名称とガイドワードとの対応関係を記憶するガイドワード記憶手段から、前記第１ノードに対応する少なくとも１つのガイドワードを抽出し、
前記抽出した少なくとも１つのガイドワードに対する選択入力を受け付け、
ガイドワードと情報通信システムの少なくとも１つの性能指標との対応関係を記憶する性能指標記憶手段から、前記選択されたガイドワードに対応する前記少なくとも１つの性能指標を抽出し、
前記抽出した少なくとも１つの性能指標に対する選択入力を受け付け、
前記選択された性能指標を第２ノードとして前記第１ノードと関連付ける、
ことを含むデータ処理方法。
１１．
前記コンピュータが、
前記第１ノードの選択入力を受け付け、
前記選択された第１ノードに対応するガイドワードを抽出する、
ことを含む１０．に記載のデータ処理方法。
１２．
前記コンピュータが、
前記第１ノードに対応するガイドワードが前記ガイドワード記憶手段に記憶されていない場合、前記ガイドワード記憶手段に記憶されているノードの名称と当該ノードの名称と類似する用語とを対応付けて格納する類語辞書格納手段から、前記第１ノードの名称と類似するノードの名称を特定し、
前記特定されたノードの名称に基づいて前記ガイドワード記憶手段から前記第１ノードに対応するガイドワードを抽出する、
ことを含む１０．または１１．に記載のデータ処理方法。
１３．
前記コンピュータが、
過去に選択されたガイドワードと当該ガイドワードを抽出する基になった第１ノードの名称とを対応付けて格納するガイドワード履歴格納手段から、前記第１ノードの名称に基づいて前記第１ノードに対応するガイドワードを抽出する、
ことを含む１０．乃至１２．のいずれか１つに記載のデータ処理方法。
１４．
前記コンピュータが、
過去に選択された前記情報通信システムの性能指標と、当該性能指標を抽出する基になったノード及びガイドワードの組み合わせとを対応付けて格納する性能指標履歴格納手段から、前記選択されたノードに対応する性能指標を抽出する、
ことを含む１０．乃至１３．のいずれか１つに記載のデータ処理方法。
１５．
前記コンピュータが、
前記ガイドワード記憶手段に記憶されているノードの名称と当該ノードの名称と類似する用語とを対応付けて格納する類語辞書格納手段、または、過去に選択されたガイドワードと当該ガイドワードを抽出する基になった第１ノードの名称とを対応付けて格納するガイドワード履歴格納手段を用いて、前記抽出したガイドワード毎にスコアを付ける、
ことを含む１０．乃至１４．のいずれか１つに記載のデータ処理方法。
１６．
前記コンピュータが、
過去に選択された前記情報通信システムの性能指標と、当該性能指標を抽出する基になったノード及びガイドワードの組み合わせとを対応付けて格納する性能指標履歴格納手段を用いて、前記抽出した性能指標毎にスコアを付ける、
ことを含む１０．乃至１５．のいずれか１つに記載のデータ処理方法。
１７．
前記コンピュータが、前記抽出したガイドワードの中で前記スコアが最も高いガイドワードを選択する、
ことを含む１５．に記載のデータ処理方法。
１８．
前記コンピュータが、
前記抽出した少なくとも１つの性能指標の中で前記スコアが最も高い性能指標を選択する、
ことを含む１６．に記載のデータ処理方法。
１９．
コンピュータを、
社会システムモデルに属するノードである第１ノードの名称に基づいて、ノードの名称とガイドワードとの対応関係を記憶するガイドワード記憶手段から、前記第１ノードに対応する少なくとも１つのガイドワードを抽出するガイドワード抽出手段、
前記抽出した少なくとも１つのガイドワードに対する選択入力を受け付けるガイドワード選択手段、
ガイドワードと情報通信システムの少なくとも１つの性能指標との対応関係を記憶する性能指標記憶手段から、前記選択されたガイドワードに対応する前記少なくとも１つの性能指標を抽出する性能指標抽出手段、
前記抽出した少なくとも１つの性能指標に対する選択入力を受け付ける性能指標選択手段、
前記選択された性能指標を第２ノードとして前記第１ノードと関連付けるモデル更新手段、
として機能させるためのプログラム。
２０．
前記コンピュータを、
前記第１ノードの選択入力を受け付けるノード選択手段、
前記ガイドワード抽出手段であって、前記選択された第１ノードに対応するガイドワードを抽出する手段、
として機能させるための１９．に記載のプログラム。
２１．
前記コンピュータを、
前記ガイドワード抽出手段であって、
前記第１ノードに対応するガイドワードが前記ガイドワード記憶手段に記憶されていない場合、前記ガイドワード記憶手段に記憶されているノードの名称と当該ノードの名称と類似する用語とを対応付けて格納する類語辞書格納手段から、前記第１ノードの名称と類似するノードの名称を特定し、
前記特定されたノードの名称に基づいて前記ガイドワード記憶手段から前記第１ノードに対応するガイドワードを抽出する手段、
として機能させるための１９．または２０．に記載のプログラム。
２２．
前記コンピュータを、
前記ガイドワード抽出手段であって、
過去に選択されたガイドワードと当該ガイドワードを抽出する基になった第１ノードの名称とを対応付けて格納するガイドワード履歴格納手段から、前記第１ノードの名称に基づいて前記第１ノードに対応するガイドワードを抽出する手段、
として機能させるための１９．乃至２１．のいずれか１つに記載のプログラム。
２３．
前記コンピュータを、
前記性能指標抽出手段であって、
過去に選択された前記情報通信システムの性能指標と、当該性能指標を抽出する基になったノード及びガイドワードの組み合わせとを対応付けて格納する性能指標履歴格納手段から、前記選択されたノードに対応する性能指標を抽出する手段、
として機能させるための１９．乃至２２．のいずれか１つに記載のプログラム。
２４．
前記コンピュータを、
前記ガイドワード抽出手段であって、
前記ガイドワード記憶手段に記憶されているノードの名称と当該ノードの名称と類似する用語とを対応付けて格納する類語辞書格納手段、または、過去に選択されたガイドワードと当該ガイドワードを抽出する基になった第１ノードの名称とを対応付けて格納するガイドワード履歴格納手段を用いて、前記抽出したガイドワード毎にスコアを付ける手段、
として機能させるための１９．乃至２３．のいずれか１つに記載のプログラム。
２５．
前記コンピュータを、
前記性能指標抽出手段であって、
過去に選択された前記情報通信システムの性能指標と、当該性能指標を抽出する基になったノード及びガイドワードの組み合わせとを対応付けて格納する性能指標履歴格納手段を用いて、前記抽出した性能指標毎にスコアを付ける手段、
として機能させるための１９．乃至２４．のいずれか１つに記載のプログラム。
２６．
前記コンピュータを、
前記ガイドワード選択手段であって、前記抽出したガイドワードの中で前記スコアが最も高いガイドワードを選択する手段、
として機能させるための２４．に記載のプログラム。
２７．
前記コンピュータを、
前記性能指標選択手段であって、
前記抽出した少なくとも１つの性能指標の中で前記スコアが最も高い性能指標を選択する手段、
として機能させるための２５．に記載のプログラム。【００７８】
以上、上述した実施形態を模範的な例として本発明を説明した。しかしながら、本発明は、上述した実施形態には限定されない。即ち、本発明は、本発明のスコープ内において、当業者が理解し得る様々な態様を適用することができる。【００７９】
この出願は、２０１５年８月２７日に出願された日本出願特願２０１５−１６７９４３を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【００８０】
１０  データ処理装置
１０１  プロセッサ
１０２  メモリ
１０３  ストレージ
１０４  表示装置
１０５  入力装置
１１０  ガイドワード抽出部
１２０  ガイドワード選択部
１３０  性能指標抽出部
１４０  性能指標選択部
１５０  モデル更新部
１６０  関連ノード情報格納部
１７０  類語辞書格納部
１８０  ガイドワード履歴格納部
１９０  性能指標履歴格納部
【図１】
2017033448.tif 000005
【図２】
2017033448.tif 000006
【図３】
2017033448.tif 000007
【図４】
2017033448.tif 000008
【図５】
2017033448.tif 000009
【図６】
2017033448.tif 000010
【図７】
2017033448.tif 000011
【図８】
2017033448.tif 000012
【図９】
2017033448.tif 000013
【図１０】
2017033448.tif 000014
【図１１】
2017033448.tif 000015
【図１２】
2017033448.tif 000016
【図１３】
2017033448.tif 000017
【図１４】
2017033448.tif 000018
【図１５】
2017033448.tif 000019
【図１６】
2017033448.tif 000020
【図１７】
2017033448.tif 000021
【図１８】
2017033448.tif 000022
【図１９】
2017033448.tif 000023
【図２０】
2017033448.tif 000024
【図２１】
2017033448.tif 000025
【図２２】
2017033448.tif 000026
【図２３】
2017033448.tif 000027
【図２４】
2017033448.tif 000028
【図２５】
2017033448.tif 000029
【国際調査報告】
2017033448.tif 000030
2017033448.tif 000031
2017033448.tif 000032