(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
データソースから時間経過に伴って送信される一連のデータである時系列データを処理する時系列データ処理装置であって、
前記データソースから送信されてきた前記時系列データに対して、当該時系列データが到着した時刻である到着時刻を付与する到着時刻付与部と、
要求された前記時系列データの到着の有無を判定するデータ到着判定部と、
各前記時系列データに付与された前記到着時刻に基づいて、前記データ到着判定部により未到着と判定された前記時系列データの前記到着時刻を予測する到着時刻予測部と
を備え、
前記データソースは、
定期的に計測値を取得し、取得した前記計測値及び当該計測値を取得した計測時刻を格納した前記時系列データを前記時系列データ処理装置に送信し、
前記到着時刻予測部は、
到着済みの各前記時系列データにそれぞれ格納された計測時刻に基づいて、前記データ到着判定部により未到着と判定された前記時系列データの前記到着時刻を予測する
ことを特徴とする時系列データ処理装置。
【請求項２】
前記データ到着判定部は、
前記データソースが前記計測値を取得する時間間隔である計測時間間隔と、前記データソースが前記計測値の取得を開始する計測開始時刻とを予め保持し、
当該計測時間間隔及び当該計測開始時刻と、到着済みの各前記時系列データにそれぞれ格納されていた前記計測時刻とに基づいて、要求された前記時系列データの到着の有無を判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の時系列データ処理装置。
【請求項３】
前記到着時刻予測部は、
到着済みの各前記時系列データにそれぞれ格納された計測時刻と、各前記時系列データにそれぞれ付与された前記到着時刻とに基づいて、前記データソースが前記計測値を取得してから当該計測値が到着するまでの時間の平均値を算出し、
算出した前記平均値に基づいて、要求された未到着の前記時系列データの到着時刻を予測する
ことを特徴とする請求項１に記載の時系列データ処理装置。
【請求項４】
前記データソースは、
前記時系列データを、予め定められた転送時刻に一括して前記時系列データ処理装置に送信し、
前記データソースが前記時系列データを一括して送信する前記転送時刻を予め保持し、前記データソースから送信されてきた前記時系列データに対して対応する前記転送時刻を付与する転送時刻付与部を備え、
前記到着時刻予測部は、
各前記時系列データにそれぞれ付与された前記到着時刻及び前記転送時刻に基づいて、前記データソースが前記時系列データを送信してから当該時系列データが到着するまでの時間の平均値を算出し、
算出した前記平均値に基づいて、要求された未到着の前記時系列データの到着時刻を予測する
ことを特徴とする請求項１に記載の時系列データ処理装置。
【請求項５】
前記データソースが前記計測値を取得してから当該計測値が格納された前記時系列データが前記時系列データ処理装置に到着するまでの時間を要した要因である転送時間決定要因を判定する転送時間決定要因判定部を備え、
前記転送時間決定要因判定部は、
到着済みの各前記時系列データを前記転送時間決定要因に応じて複数のグループに分ける場合に、前記データ到着判定部により未到着と判定された前記時系列データがいずれのグループに属するかを判定し、
前記到着時刻予測部は、
未到着と判定された前記時系列データが属すると判定したグループに属する到着済みの各前記時系列データにそれぞれ格納された計測時刻と、当該時系列データにそれぞれ付与された前記到着時刻とに基づいて、当該グループについて、前記データソースが前記計測値を取得してから当該計測値が到着するまでの時間の平均値を算出し、
算出した前記平均値に基づいて、要求された未到着の前記時系列データの到着時刻を予測する
ことを特徴とする請求項１に記載の時系列データ処理装置。
【請求項６】
データソースから時間経過に伴って送信される一連のデータである時系列データを処理する時系列データ処理装置において実行される時系列データ処理方法であって、
前記時系列データ処理装置が、前記データソースから送信されてきた前記時系列データに対して、当該時系列データが到着した時刻である到着時刻を付与する第１のステップと、
前記時系列データ処理装置が、要求された前記時系列データの到着の有無を判定する第２のステップと、
前記時系列データ処理装置が、各前記時系列データに付与された前記到着時刻に基づいて、未到着と判定した前記時系列データの前記到着時刻を予測する第３のステップと
を備え、
前記データソースは、
定期的に計測値を取得し、取得した前記計測値及び当該計測値を取得した計測時刻を格納した前記時系列データを前記時系列データ処理装置に送信し、
前記第３のステップにおいて、前記時系列データ処理装置は、
到着済みの各前記時系列データにそれぞれ格納された計測時刻に基づいて、未到着と判定した前記時系列データの前記到着時刻を予測する
ことを特徴とする時系列データ処理方法。
【請求項７】
前記時系列データ処理装置は、
前記データソースが前記計測値を取得する時間間隔である計測時間間隔と、前記データソースが前記計測値の取得を開始する計測開始時刻とを予め保持し、
前記第３のステップにおいて、前記時系列データ処理装置は、
当該計測時間間隔及び当該計測開始時刻と、到着済みの各前記時系列データにそれぞれ格納されていた前記計測時刻とに基づいて、要求された前記時系列データの到着の有無を判定する
ことを特徴とする請求項６に記載の時系列データ処理方法。
【請求項８】
前記第３のステップにおいて、前記時系列データ処理装置は、
到着済みの各前記時系列データにそれぞれ格納された計測時刻と、各前記時系列データにそれぞれ付与された前記到着時刻とに基づいて、前記データソースが前記計測値を取得してから当該計測値が到着するまでの時間の平均値を算出し、
算出した前記平均値に基づいて、要求された未到着の前記時系列データの到着時刻を予測する
ことを特徴とする請求項６に記載の時系列データ処理方法。
【請求項９】
前記データソースは、
前記時系列データを、予め定められた転送時刻に一括して前記時系列データ処理装置に送信し、
前記時系列データ処理装置は、
前記データソースが前記時系列データを一括して送信する前記転送時刻を予め保持し、前記データソースから送信されてきた前記時系列データに対して対応する前記転送時刻を付与し、
前記第３のステップにおいて、前記時系列データ処理装置は、
各前記時系列データにそれぞれ付与された前記到着時刻及び前記転送時刻に基づいて、前記データソースが前記時系列データを送信してから当該時系列データが到着するまでの時間の平均値を算出し、
算出した前記平均値に基づいて、要求された未到着の前記時系列データの到着時刻を予測する
ことを特徴とする請求項６に記載の時系列データ処理方法。
【請求項１０】
前記第３のステップにおいて、前記時系列データ処理装置は、
前記データソースが前記計測値を取得してから当該計測値が格納された前記時系列データが前記時系列データ処理装置に到着するまでの時間を要した要因である転送時間決定要因を判定し、
到着済みの各前記時系列データを前記転送時間決定要因に応じて複数のグループに分ける場合に、未到着と判定した前記時系列データがいずれのグループに属するかを判定し、
未到着と判定した前記時系列データが属すると判定したグループに属する到着済みの各前記時系列データにそれぞれ格納された計測時刻と、当該時系列データにそれぞれ付与された前記到着時刻とに基づいて、当該グループについて、前記データソースが前記計測値を取得してから当該計測値が到着するまでの時間の平均値を算出し、
算出した前記平均値に基づいて、要求された未到着の前記時系列データの到着時刻を予測する
ことを特徴とする請求項６に記載の時系列データ処理方法。
【請求項１１】
データソースから時間経過に伴って送信される一連のデータである時系列データを処理する時系列データ処理装置において実行されるコンピュータプログラムが格納された記憶媒体であって、
前記データソースは、
定期的に計測値を取得し、取得した前記計測値及び当該計測値を取得した計測時刻を格納した前記時系列データを前記時系列データ処理装置に送信し、
前記コンピュータプログラムは、
前記データソースから送信されてきた前記時系列データに対して、当該時系列データが到着した時刻である到着時刻を付与する第１のステップと、
要求された前記時系列データの到着の有無を判定する第２のステップと、
各前記時系列データに付与された前記到着時刻に基づいて、未到着と判定した前記時系列データの前記到着時刻を予測する第３のステップと
を備え、
前記第３のステップにおいて、
到着済みの各前記時系列データにそれぞれ格納された計測時刻に基づいて、未到着と判定した前記時系列データの前記到着時刻を予測する
時系列データ処理を前記時系列データ処理装置に実行させる
ことを特徴とする記憶媒体。
【請求項１２】
前記時系列データ処理装置は、
前記データソースが前記計測値を取得する時間間隔である計測時間間隔と、前記データソースが前記計測値の取得を開始する計測開始時刻とを予め保持し、
前記第３のステップにおいて、前記時系列データ処理装置は、
当該計測時間間隔及び当該計測開始時刻と、到着済みの各前記時系列データにそれぞれ格納されていた前記計測時刻とに基づいて、要求された前記時系列データの到着の有無を判定する
ことを特徴とする請求項１１に記載の記憶媒体。
【請求項１３】
前記第３のステップにおいて、前記時系列データ処理装置は、
到着済みの各前記時系列データにそれぞれ格納された計測時刻と、各前記時系列データにそれぞれ付与された前記到着時刻とに基づいて、前記データソースが前記計測値を取得してから当該計測値が到着するまでの時間の平均値を算出し、
算出した前記平均値に基づいて、要求された未到着の前記時系列データの到着時刻を予測する
ことを特徴とする請求項１１に記載の記憶媒体。
【請求項１４】
前記データソースは、
前記時系列データを、予め定められた転送時刻に一括して前記時系列データ処理装置に送信し、
前記時系列データ処理装置は、
前記データソースが前記時系列データを一括して送信する前記転送時刻を予め保持し、前記データソースから送信されてきた前記時系列データに対して対応する前記転送時刻を付与し、
前記第３のステップにおいて、前記時系列データ処理装置は、
各前記時系列データにそれぞれ付与された前記到着時刻及び前記転送時刻に基づいて、前記データソースが前記時系列データを送信してから当該時系列データが到着するまでの時間の平均値を算出し、
算出した前記平均値に基づいて、要求された未到着の前記時系列データの到着時刻を予測する
ことを特徴とする請求項１１に記載の記憶媒体。
【請求項１５】
前記第３のステップにおいて、前記時系列データ処理装置は、
前記データソースが前記計測値を取得してから当該計測値が格納された前記時系列データが前記時系列データ処理装置に到着するまでの時間を要した要因である転送時間決定要因を判定し、
到着済みの各前記時系列データを前記転送時間決定要因に応じて複数のグループに分ける場合に、未到着と判定した前記時系列データがいずれのグループに属するかを判定し、
未到着と判定した前記時系列データが属すると判定したグループに属する到着済みの各前記時系列データにそれぞれ格納された計測時刻と、当該時系列データにそれぞれ付与された前記到着時刻とに基づいて、当該グループについて、前記データソースが前記計測値を取得してから当該計測値が到着するまでの時間の平均値を算出し、
算出した前記平均値に基づいて、要求された未到着の前記時系列データの到着時刻を予測する
ことを特徴とする請求項１１に記載の記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、時系列データ処理装置及びその方法並びに記憶媒体に関し、例えばセンサ等のデータソースから時間経過に伴って送信される一連のデータである時系列データを処理する時系列データ処理装置に適用して好適なものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、各種センサが定期的に取得する計測値を時系列データとして計算機システムに取り込み、利活用する取り組みが始まっている。また、センサの低価格化により、その適応範囲が広がっており、様々な環境にある機器から時系列データを収集できるようになってきている。例えば、鉱山やトンネルなどの環境にある機器から稼動履歴やＧＰＳ（Global Positioning System）位置情報などの時系列データを収集し、鉄道や建設機械の予防保守に活用するケースが出てきている。【０００３】
上述のような機器から時系列データを収集する際、計測時刻経過後も、計算機システムが時系列データを収集できない場合がある。その原因としては、機器が移動することにより、一時的にネットワークに接続不可になるといったことが挙げられる。【０００４】
そのため、時系列データが一部欠落したり、遅れて収集されたりする場合があり、このような時系列データを対象に含む解析処理を計算機システムが実行できないといった問題が生じている。そこで、データ欠落や遅延の問題に対処した時系列データ処理システムがいくつか提案されている。【０００５】
例えば、特許文献１では、時系列データの欠落を抑制するため、時系列データの収集に失敗した場合、予め設定された時間が経過した後に、収集処理をリトライする技術が開示されている。また、特許文献２では、時系列データ解析の失敗を繰り返さないため、時系列データの解析に失敗した場合に、解析対象の時系列データの欠落を利用者に通知する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】国際公開第２０１１／１５８３７２号パンフレット
【特許文献２】特開平１０‐２４３３６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところが特許文献１に開示された技術によると、場合によっては収集処理のリトライが繰り返されることとなり、システムに余計な負荷がかかるという問題があった。また特許文献２に開示された技術によると、時系列データの欠落情報だけでは、全時系列データの揃う時刻を把握できないため、時系列データの収集結果を何度も確認することになり、結果的に特許文献１と同様に、システムに余計な負荷がかかるといった問題がある。【０００８】
本発明は以上の点を考慮してなされたもので、時系列データ解析処理に必要な時系列データが収集されていない場合においてもシステムに余計な負荷が発生するのを未然に防止し得る時系列データ処理装置及び方法並びに記憶媒体を提案しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
かかる課題を解決するため本発明においては、データソースから時間経過に伴って送信される一連のデータである時系列データを処理する時系列データ処理装置であって、前記データソースから送信されてきた前記時系列データに対して、当該時系列データが到着した時刻である到着時刻を付与する到着時刻付与部と、要求された前記時系列データの到着の有無を判定するデータ到着判定部と、各前記時系列データに付与された前記到着時刻に基づいて、前記データ到着判定部により未到着と判定された前記時系列データの前記到着時刻を予測する到着時刻予測部とを設け、前記データソースが、定期的に計測値を取得し、取得した前記計測値及び当該計測値を取得した計測時刻を格納した前記時系列データを前記時系列データ処理装置に送信し、前記到着時刻予測部が、到着済みの各前記時系列データにそれぞれ格納された計測時刻に基づいて、前記データ到着判定部により未到着と判定された前記時系列データの前記到着時刻を予測するようにした。
【００１０】
また本発明においては、データソースから時間経過に伴って送信される一連のデータである時系列データを処理する時系列データ処理装置において実行される時系列データ処理方法であって、前記時系列データ処理装置が、前記データソースから送信されてきた前記時系列データに対して、当該時系列データが到着した時刻である到着時刻を付与する第１のステップと、前記時系列データ処理装置が、要求された前記時系列データの到着の有無を判定する第２のステップと、前記時系列データ処理装置が、各前記時系列データに付与された前記到着時刻に基づいて、未到着と判定した前記時系列データの前記到着時刻を予測する第３のステップとを設け、前記データソースが、定期的に計測値を取得し、取得した前記計測値及び当該計測値を取得した計測時刻を格納した前記時系列データを前記時系列データ処理装置に送信し、前記第３のステップにおいて、前記時系列データ処理装置が、到着済みの各前記時系列データにそれぞれ格納された計測時刻に基づいて、未到着と判定した前記時系列データの前記到着時刻を予測するようにした。
【００１１】
さらに本発明においては、データソースから時間経過に伴って送信される一連のデータである時系列データを処理する時系列データ処理装置において実行されるコンピュータプログラムが格納された記憶媒体であって、前記データソースが、定期的に計測値を取得し、取得した前記計測値及び当該計測値を取得した計測時刻を格納した前記時系列データを前記時系列データ処理装置に送信し、前記コンピュータプログラムが、前記データソースから送信されてきた前記時系列データに対して、当該時系列データが到着した時刻である到着時刻を付与する第１のステップと、要求された前記時系列データの到着の有無を判定する第２のステップと、各前記時系列データに付与された前記到着時刻に基づいて、未到着と判定した前記時系列データの前記到着時刻を予測する第３のステップとを備え、前記第３のステップにおいて、到着済みの各前記時系列データにそれぞれ格納された計測時刻に基づいて、未到着と判定した前記時系列データの前記到着時刻を予測する時系列データ処理を前記時系列データ処理装置に実行させるようにした。
【００１２】
この結果、本発明の時系列データ処理装置、時系列データ処理方法及び記憶媒体によれば、時系列データの利用者等が処理に必要なすべての時系列データが揃う時刻を把握できるため、当該利用者等が、これらすべての時系列データを得るためのリトライ処理等を盲目的に繰り返すのを未然に防止することができる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、時系列データ解析処理に必要な時系列データが収集されていない場合においてもシステムに余計な負荷が発生するのを未然に防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】第１〜第３の実施の形態による計算機システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施の形態による時系列データ処理装置の構成を示すブロック図である。
【図３】時系列データの概略構成を示す概念図である。
【図４】解析クエリの概略構成を示す概念図である。
【図５】第１の実施の形態による到着時刻付きデータテーブルの構成を示す概念図である。
【図６】第１の実施の形態による計測時刻ルールテーブルの構成を示す概念図である。
【図７】第１の実施の形態による到着時刻予測モデルテーブルの構成を示す概念図である。
【図８】第１の実施の形態によるデータ収集処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図９】第１の実施の形態によるデータ解析処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】第１の実施の形態によるクエリ結果作成処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】データ解析画面の概略構成例を示す略線図である。
【図１２】第２の実施の形態による時系列データ処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１３】第２の実施の形態による計測時刻ルールテーブルの構成を示す概念図である。
【図１４】第２の実施の形態による到着時刻予測モデルテーブルの構成を示す概念図である。
【図１５】第２の実施の形態による到着時刻付きデータテーブルの構成を示す概念図である。
【図１６】第２の実施の形態によるデータ収集処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１７】第２の実施の形態によるクエリ結果作成処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１８】転送予定時刻算出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１９】第３の実施の形態による時系列データ処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２０】第３の実施の形態による到着時刻予測モデルテーブルの構成を示す概念図である。
【図２１】第３の実施の形態によるクエリ結果作成処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図２２】データ転送時間決定要因判定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図２３】転送時間のヒストグラムの作成例を示す図表である。
【図２４】グループ内分散を算出する演算式を示す図表である。
【図２５】グループ間分散を算出する演算式を表す図表である。
【図２６】グループ間の分離度を算出する演算式を表す図表である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下図面について、本発明の一実施の形態を詳述する。
【００１６】
（１）第１の実施の形態
（１−１）本実施の形態による計算機システムの構成
図１において、１は全体として本実施の形態による計算機システムを示す。この計算機システム１は、少なくとも１つ以上の時系列データソース２と、時系列データ利用装置３及び時系列データ処理装置４とを備え、これらがネットワーク５を介して相互に接続されて構成されている。
【００１７】
時系列データソース２は、例えば温度センサ、湿度センサ、風速センサ又は位置センサなどから構成される。時系列データソース２は、温度、湿度、風速又は位置を定期的に測定し、計測値を時系列データ１０として時系列データ処理装置４に送出する。
【００１８】
時系列データ利用装置３は、プロセッサ及びメモリ等の情報処理資源を備えるコンピュータ装置であり、例えばパーソナルコンピュータから構成される。時系列データ利用装置３には、例えば、時系列データ処理装置４との間でのデータ入出力インターフェースとなるブラウザなどのアプリケーションプログラム（以下、これを単にプログラムと呼ぶ）が実装される。
【００１９】
そして時系列データ利用装置３は、かかるブラウザを用いたユーザからの指示に従って、時系列データ処理装置４に対して解析要求としての解析クエリ１１を発行する。また時系列データ利用装置３は、当該解析クエリ１１に対する時系列データ処理装置４からのクエリ結果１２を記憶装置に蓄積し、必要に応じてユーザに提供する。
【００２０】
時系列データ処理装置４は、時系列データソース２から送信される時系列データ１０を記憶及び管理し、時系列データ利用装置３からの解析クエリ１１に応じた解析結果をクエリ結果１２として時系列データ利用装置３に送信するサーバ装置である。この時系列データ処理装置４は、図２に示すように、内部ネットワーク２０を介して相互に接続されたプロセッサ２１、メモリ２２、入出力装置２３及びネットワークインタフェース２４を備えて構成される。
【００２１】
プロセッサ２１は、時系列データ処理装置４全体の動作制御を司る機能を有し、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）又はＭＰＵ（Micro-Processing Unit）から構成される。プロセッサ２１がメモリ２２に格納されたプログラムを実行することにより、時系列データ処理装置４全体として後述のような各種処理を実行する。
【００２２】
メモリ２２は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory Unit）などの半導体メモリから構成され、ＯＳ（Operation Program）２５や、他のプログラムと、プログラムが使用するパラメータデータ及びテーブル等のデータとが格納される。後述する時系列データ処理プログラム２６もこのメモリ２２に格納されて保持される。
【００２３】
入出力装置２３は、一般的なコンピュータ装置で使用されるデータ入出力デバイスから構成される。例えば、入出力装置２３として、キーボード、マウス、タッチスクリーン、ペンタブレット等の入力デバイス、及び表示モニタ、プリンタ等の出力デバイスから選択したデバイスを適用することができる。
【００２４】
ネットワークインタフェース２４は、ネットワーク５（図１）を介して時系列データソース２や時系列データ利用装置３との間でデータ通信を行うためのインターフェース回路であり、ネットワーク５の種類に応じて適切なものが用いられる。例えば、ネットワーク５がＬＡＮ（Local Area Network）であれば、ネットワークインタフェース２４としてＮＩＣ（Network Interface Card）が適用される。
【００２５】
なお時系列データソース２から出力される時系列データ１０の概略構成を図３に示す。この図３に示すように、時系列データ１０は、名前、計測時刻及び計測値の各情報を含む。名前は、送信元の時系列データソース２のセンサ種別を表し、計測時刻は計測を行った時刻、計測値はそのとき取得したセンサ値をそれぞれ表す。従って、図３は、「温度センサ」が「2012-06-05 0:00」の計測時刻に取得した「28.0」という計測値が格納された時系列データ１０の構成例である。
【００２６】
また時系列データ利用装置３から時系列データ処理装置４に送信される解析クエリ１１の概略構成を図４に示す。この図４からも明らかなように、解析クエリ１１は、選択対象（select_objects）及びデータ取得対象時刻範囲（from_timerange）の各情報を含む。選択対象は、計測値の転送を要求する時系列データソース２を表し、データ取得対象時刻範囲は、転送を要求する計測値の時間的範囲を表す。従って、図４は、「温度センサ」が「2012-06-05 0:00」〜「2012-06-05 1:00」の間に取得した計測値の転送を要求する解析クエリ１１の構成例である。
【００２７】
（１−２）本実施の形態による時系列データ処理方式
次に、本実施の形態による時系列データ処理装置４に搭載された時系列データ処理機能について説明する。時系列データ処理装置４には、対象とすべき時系列データソース２及びデータ取得対象時刻範囲が指定された解析クエリ１１が時系列データ利用装置３から与えられた場合であって、当該時系列データソース２から当該データ取得対象時刻範囲内の計測時刻に取得した計測値が格納された時系列データ１０がすべて到着していない場合に、到着していない時系列データ１０については当該時系列データ１０が到着するであろう時刻を予測し、予測結果を時系列データ利用装置３に通知する時系列データ処理機能が搭載されている。
【００２８】
このような時系列データ処理機能を実現するための手段として、時系列データ処理装置４のメモリ２２には、図２に示すように、時系列データ処理プログラム２６、到着時刻付きデータテーブル２７、計測時刻ルールテーブル２８及び到着時刻予測モデルテーブル２９が格納されている。
【００２９】
時系列データ処理プログラム２６は、かかる時系列データ処理機能を時系列データ処理装置４に発揮させるためのプログラムであり、各時系列データソース２から定期的に送信される時系列データ１０を収集するデータ収集部３０と、収集した時系列データ１０に基づいて未到着の時系列データ１０の到着時刻を予測するデータ解析部３１とから構成される。
【００３０】
データ収集部３０は、データ受付け部３２、到着時刻付与部３３及びデータ蓄積部３４から構成される。データ受付け部３２は、各時系列データソース２から送信される時系列データ１０を到着順に受け付け、受け付けた時系列データ１０を到着時刻付与部３３に出力する機能を有するオブジェクトである。
【００３１】
また到着時刻付与部３３は、データ受付け部３２から与えられた時系列データ１０に対して、当該時系列データ１０を時系列データ処理装置４が受信した時刻を到着時刻として付加してデータ蓄積部３４に出力する機能を有するオブジェクトである。さらにデータ蓄積部３４は、到着時刻付与部３３から与えられた時系列データ１０を、後述する到着時刻付きデータテーブル２７に登録する機能を有するオブジェクトである。
【００３２】
またデータ解析部３１は、クエリ処理部３５、データ到着判定部３６及び到着時刻予測部３７から構成される。クエリ処理部３５は、時系列データ利用装置３からの解析クエリ１１において指定された時系列データ１０の情報を到着時刻付きデータテーブル２７から取得し、取得した情報をクエリ結果１２として当該時系列データ利用装置３に送信する機能を有するオブジェクトである。
【００３３】
またデータ到着判定部３６は、クエリ処理部３５が解析クエリ１１において指定された時系列データ１０の情報を到着時刻付きデータテーブル２７から取得するに際して、解析クエリ１１において指定された選択対象及びデータ取得対象時刻範囲に基づき、後述する計測時刻ルールテーブル２８を参照して、到着時刻付きデータテーブル２７から取得すべき時系列データ１０を特定する機能を有するオブジェクトである。
【００３４】
さらに到着時刻予測部３７は、データ到着判定部３６により特定された時系列データ１０が未到着である場合に、後述する到着時刻予測モデルテーブル２９を参照して、その時系列データ１０の到着時刻を予測する機能を有するオブジェクトである。
【００３５】
一方、到着時刻付きデータテーブル２７は、時系列データ処理装置４が受信した時系列データ１０を記憶管理するために利用されるテーブルであり、図５に示すように、名前欄２７Ａ、計測時刻欄２７Ｂ、到着時刻欄２７Ｃ及び計測値欄２７Ｄから構成される。
【００３６】
そして名前欄２７Ａには、受信した時系列データ１０の送信元の時系列データソース２の名前（センサ種別）が格納され、計測時刻欄２７Ｂには、対応する時系列データ１０に格納されていた計測時刻（図３参照）が格納される。また到着時刻欄２７Ｃには、その時系列データ１０を時系列データ処理装置４が受信した時刻が格納され、計測値欄２７Ｄには、その時系列データ１０に格納されていた計測値（図３参照）が格納される。
【００３７】
従って、図５の場合、例えば「温度センサ」が「2012-06-05 0:00」に計測した「28.2」という計測値が格納された時系列データ１０の時系列データ処理装置４への到着時刻は「2012-06-05 0:01」であり、「圧力センサ」が「2012-06-05 0:00」に計測した「101.0」という計測値が格納された時系列データ１０の時系列データ処理装置４への到着時刻は「2012-06-05 0:03」であり、「風速センサ」が「2012-06-05 0:00」に計測した「0.3」という計測値が格納された時系列データ１０の時系列データ処理装置４への到着時刻は「2012-06-05 0:04」であることが示されている。
【００３８】
また計測時刻ルールテーブル２８は、各時系列データソース２の計測開始時刻及び計測時刻間隔を管理するためのテーブルであり、図６に示すように、名前欄２８Ａ、計測開始時刻欄２８Ｂ及び計測時刻間隔欄２８Ｃから構成される。
【００３９】
そして名前欄２８Ａには、各時系列データソース２の名前（センサ種別）がそれぞれ格納され、計測開始時刻欄２８Ｂには、対応する時系列データソース２が計測値の取得を開始（計測を開始）する時刻として予め設定された時刻が格納される。また計測時刻間隔欄２８Ｃには、対応する時系列データソース２が計測値を取得し、取得した計測値を時系列データ１０として時系列データ処理装置４に送信する時間間隔が格納される。
【００４０】
従って、図６には、時系列データソース２として「温度センサ」、「圧力センサ」及び「風速センサ」が存在し、このうち温度センサについては、「2012-06-05 0:00」から「10分」ごとに計測値を時系列データ１０として時系列データ処理装置４に送信するよう設定されていることが示されている。
【００４１】
また到着時刻予測モデルテーブル２９は、時系列データソース２ごとの予測到着時刻の算出式を管理するためのテーブルであり、図７に示すように、名前欄２９Ａ及び算出式欄２９Ｂから構成される。そして名前欄２９Ａには、対応する時系列データソース２の名前が格納され、算出式欄２９Ｂには、対応する時系列データソース２について予め設定された、到着が遅れている時系列データ１０の到着予測時刻を算出するための算出式が格納される。
【００４２】
本実施の形態の場合、かかる算出式は、温度センサ及び風速センサと、圧力センサとで異なっており、例えば温度センサ及び風力センサについては、次式
【数１】
0006002250.tif 000002
のように規定されている。
【００４３】
つまり本実施の形態の場合、温度センサ及び風力センサについては、到着が遅れている時系列データ１０の到着予測時刻を、その時系列データ１０に格納された計測値を取得する予定時刻（以下、これを計測予定時刻と呼ぶ）と、過去のデータ収集時間の平均値との和として算出する。なお、データ収集時間とは、時系列データソース２が計測値を取得した計測時刻から、当該計測値が格納された時系列データ１０が時系列データ処理装置４に到着するまでの時間をいう。以下においては、適宜、このデータ収集時間を転送時間とも呼ぶ。
【００４４】
（１−３）時系列データ処理機能に関する各種処理
次に、かかる時系列データ処理機能に関連して時系列データ処理装置４において実行される各種処理の処理手順について説明する。なお、以下においては、各種処理の処理手順を「……部」（つまりオブジェクト）として説明するが、実際上は、そのオブジェクトに基づいてその処理をプロセッサ２１（図２）が実行することは言うまでもない。
【００４５】
（１−３−１）データ収集処理
図８は、時系列データソース２からの時系列データ１０を時系列データ処理装置４が受信した場合に時系列データ処理プログラム２６のデータ収集部３０において実行されるデータ収集処理の処理手順を示す。データ収集部３０は、この図８に示す処理手順に従って、受信した時系列データ１０を到着時刻付きデータテーブル２７に登録する。
【００４６】
実際上、時系列データソース２からの時系列データ１０を時系列データ処理装置４が受信すると、受信した時系列データ１０をデータ収集部３０のデータ受付け部３２が受け付ける。そしてデータ受付け部３２は、受け付けた時系列データ１０を到着時刻付与部３３に与える（ＳＰ１）。
【００４７】
また到着時刻付与部３３は、データ受付け部３２から与えられた時系列データ１０に対して当該時系列データ１０が時系列データ処理装置４に到着した時刻を到着時刻として付与し、到着時刻を付与した時系列データ１０をデータ蓄積部３４に与える（ＳＰ２）。さらにデータ蓄積部３４は、到着時刻付与部３３から与えられた時系列データ１０を到着時刻付きデータテーブル２７に登録する（ＳＰ３）。これによりデータ収集部３０におけるこのデータ収集処理が終了する。
【００４８】
（１−３−２）データ解析処理
図９は、時系列データ利用装置３からの解析クエリ１１を時系列データ処理装置４が受信した場合に時系列データ処理プログラム２６のデータ解析部３１において実行されるデータ解析処理の処理手順を示す。データ解析部３１は、この図９に示す処理手順に従って、受信した解析クエリ１１に応じたクエリ結果１２を生成して時系列データ利用装置３に送信する。
【００４９】
実際上、データ解析部３１のクエリ処理部３５は、受信した解析クエリ１１から選択対象の時系列データソース２（以下、これを対象時系列データソース２と呼ぶ）の名前及びデータ取得対象時刻範囲を取得する（ＳＰ１０）。
【００５０】
続いて、データ解析部３１は、クエリ処理部３５、データ到着判定部３６及び到着時刻予測部３７の協働処理により、その対象時系列データソース２がそのデータ取得対象時刻範囲において取得したすべての計測値を含むクエリ結果１２を作成する（ＳＰ１１）。そして、クエリ処理部３５は、作成したクエリ結果１２を時系列データ利用装置３に送信する（ＳＰ１２）。これによりデータ解析部３１におけるこのデータ解析処理が終了する。
【００５１】
なお、かかるデータ解析処理のステップＳＰ１１においてクエリ処理部３５、データ到着判定部３６及び到着時刻予測部３７により実行されるクエリ結果作成処理の具体的な処理内容を図１０に示す。
【００５２】
データ解析処理（図９）のステップＳＰ１１に進むと、この図１０に示すクエリ結果作成処理が開始され、まず、データ到着判定部３６が、計測時刻ルールテーブル２８（図６）の計測開始時刻欄２８Ｂに格納された計測開始時刻と、計測時刻間隔欄２８Ｃに格納された計測時刻間隔とに基づいて、解析クエリ１１において指定されたデータ取得対象時刻範囲内のすべての計測時刻を取得対象計測時刻として掲載した取得対象計測時刻リスト（図示せず）を作成する（ＳＰ２０）。
【００５３】
例えば、解析クエリ１１において指定された対象時系列データソース２が図３のように「温度センサ」であり、データ取得対象時刻範囲が「2012-06-05 0:00〜2012-06-05 1:00」であった場合、図６の計測時刻ルールテーブル２８を参照すると「温度センサ」の計測時刻間隔が「10分」であるため、「2012-06-05 0:00」、「2012-06-05 0:10」、「2012-06-05 0:20」、「2012-06-05 0:30」、「2012-06-05 0:40」、「2012-06-05 0:50」及び「2012-06-05 1:00」が取得対象計測時刻である。よってデータ到着判定部３６は、これらの取得対象計測時刻を時刻順に列挙したリストを取得対象計測時刻リストとして作成する。
【００５４】
続いて、データ到着判定部３６が、取得対象計測時刻リストに掲載された取得対象計測時刻の中から最も時刻が早く、かつ未処理の取得対象計測時刻を１つ選択し（ＳＰ２１）、到着時刻付きデータテーブル２７上で、対象時系列データソース２の名前が名前欄２７Ａに格納され、かつステップＳＰ２１において選択した取得対象計測時刻と同じ計測時刻が計測時刻欄２７Ｂに格納されているエントリ（行）を検索する（ＳＰ２２）。
【００５５】
またデータ到着判定部３６は、ステップＳＰ２２の検索により、対象時系列データソース２の名前が名前欄２７Ａに格納され、かつステップＳＰ２１において選択した取得対象計測時刻と同じ計測時刻が計測時刻欄２７Ｂに格納されているエントリを検出できたか否かを判断する（ＳＰ２３）。
【００５６】
そしてこの判断で肯定結果が得られた場合には、クエリ処理部３５が、そのとき検出したエントリの計測時刻欄２７Ｂに格納されている計測時刻と、計測値欄２７Ｄに格納されている計測値とを到着時刻付きデータテーブル２７から取得し（ＳＰ２４）、取得したこれら計測時刻及び計測値をクエリ結果１２に追加登録する（ＳＰ２５）。
【００５７】
この後、データ到着判定部３６が、ステップＳＰ２０において作成された取得対象計測時刻リストに掲載されたすべての取得対象計測時刻についてステップＳＰ２２以降の処理を実行し終えたか否かを判断する（ＳＰ２８）。そしてこの判断で否定結果を得た場合には、ステップＳＰ２１に戻り、この後、ステップＳＰ２１において選択する取得対象計測時刻を順次他の未処理の取得対象計測時刻に切り替えながら、ステップＳＰ２１以降を繰り返す。
【００５８】
これに対して、ステップＳＰ２３の判断で否定結果が得られた場合、対応する取得対象計測時刻に取得された計測値が格納された時系列データ１０が未だ時系列データ処理装置４に到着していないと考えられる。かくして、このとき到着時刻予測部３７が、到着時刻予測モデルテーブル２９に格納されている対応する算出式に基づいてその時系列データ１０の到着予測時刻を算出する（ＳＰ２６）。そして、算出された到着予測時刻と、その時系列データ１０に格納されている計測値の取得対象計測時刻とをクエリ処理部３５がクエリ結果１２に追加登録する（ＳＰ２７）。
【００５９】
この後、クエリ処理部３５が、ステップＳＰ２０において作成された取得対象計測時刻リストに掲載されたすべての取得対象計測時刻についてステップＳＰ２１以降の処理を実行し終えたか否かを判断する（ＳＰ２８）。そしてこの判断で否定結果を得た場合には、ステップＳＰ２１に戻り、この後、ステップＳＰ２１において選択する取得対象計測時刻を順次他の未処理の取得対象計測時刻に切り替えながら、ステップＳＰ２１以降が繰り返えされる。
【００６０】
そして、やがてステップＳＰ２０において作成された取得対象計測時刻リストに掲載されたすべての取得対象計測時刻についてステップＳＰ２１以降の処理を実行し終えることによりステップＳＰ２８の判断で肯定結果が得られると、データ解析部３１は、このクエリ結果作成処理を終了し、データ解析処理（図９）に戻る。
【００６１】
（１−４）データ解析画面
図１１は、図９について上述したデータ解析処理により作成されたクエリ結果１２に基づいて時系列データ利用装置３又は時系列データ処理装置４の入出力装置２３（図２）に表示させ得るデータ解析画面４０の構成例を示す。このデータ解析画面４０は、解析範囲フィールド４１、クエリ結果概要フィールド４２及びクエリ結果詳細フィールド４３から構成される。
【００６２】
解析範囲フィールド４１は、計測値を要求する時系列データソース２（解析クエリ１１の選択対象）及び要求する計測値の時間的範囲（解析クエリ１１のデータ取得対象時刻範囲）を指定するためのフィールドであり、検索対象指定領域５０、検索範囲指定領域５１及び検索ボタン５２から構成される。
【００６３】
そして検索対象指定領域５０には、各時系列データソース２の名前（センサ種別）がそれぞれ表記され、これら名前とそれぞれ対応付けてチェックボックス５０Ａが表示される。そして検索対象指定領域５０では、チェックボックス５０Ａをクリックすることによって、後述するクエリ結果概要フィールド４２に計測値等を表示させるべき時系列データソース２を選択することができ、このとき選択された時系列データソース２と対応するチェックボックス５０Ａ（つまりクリックされたチェックボックス５０Ａ）内にチェックマーク５０Ｂを表示させることができる。
【００６４】
また検索範囲指定領域５１には、範囲開始時刻指定欄５１Ａ及び第１のプルダウンボタン５１Ｂが設けられており、第１のプルダウンボタン５１Ｂをクリックすることにより、データ取得対象時刻範囲の開始時刻として選択可能な時刻が掲載された第１のプルダウンメニュー（図示せず）を表示させることができる。そして、その第１のプルダウンメニューに表示された時刻の中から所望する時刻を選択することによって、その時刻をデータ取得対象時刻範囲の開始時刻として指定することができ、このとき指定された開始時刻が範囲開始時刻指定欄５１Ａに表示される。
【００６５】
同様に、検索範囲指定領域５１には、範囲終了時刻指定欄５１Ｃ及び第２のプルダウンボタン５１Ｄが設けられており、第２のプルダウンボタン５１Ｄをクリックすることにより、データ取得対象時刻範囲の終了時刻として選択可能な時刻が掲載された第２のプルダウンメニュー（図示せず）を表示させることができる。そして、その第２のプルダウンメニューに表示された時刻の中から所望する時刻を選択することによって、その時刻をデータ取得対象時刻範囲の終了時刻として指定することができ、このとき指定された終了時刻が範囲終了時刻指定欄５１Ｃに表示される。
【００６６】
そしてデータ解析画面４０では、検索対象指定領域５０に表示されたチェックボックス５０Ａの中から所望する時系列データソース２と対応付けられたチェックボックス５０Ａ内にチェックマーク５０Ｂを表示させると共に、検索範囲指定領域５１内の範囲開始時刻指定欄５１Ａ内及び範囲終了時刻指定欄５１Ｃ内にそれぞれデータ取得対象時刻範囲の開始時刻又は終了時刻を表示させた後に検索ボタン５２をクリックすることによって、その時系列データソース２がそのデータ取得対象時刻範囲に取得した計測値等の情報が格納されたクエリ結果１２を時系列データ処理装置４に作成させることができ、このクエリ結果１２の内容を後述のようにクエリ結果概要フィールド４２内に表示させ得るようになされている。
【００６７】
実際上、クエリ結果概要フィールド４２には、対象欄５３Ａ、計測値欄５３Ｂ、到着状態欄５３Ｃ及び到着予測時刻欄５３Ｄから構成されるクエリ結果一覧５３が表示される。
【００６８】
そしてクエリ結果一覧５３の対象欄５３Ａには、上述のように解析範囲フィールド４１において指定された時系列データソース２の名前がそれぞれ表示されると共に、計測値欄５３Ｂには、対応する時系列データソース２が対応するデータ取得対象時刻範囲内に取得したすべての計測値がそれぞれ表示される。
【００６９】
また到着状態欄５３Ｃには、対応する時系列データソース２の対応するデータ取得対象時刻範囲内におけるすべての計測値（時系列データ１０）が時系列データ処理装置４に到着しているか否かを表す情報が格納される。具体的に、対応する時系列データソース２の対応するデータ取得対象時刻範囲内におけるすべての計測値（時系列データ１０）が時系列データ処理装置４に到着していない場合には、「未到着データあり」という文字列が到着状態欄５３Ｃ内に表示され、かかるすべての計測値（時系列データ１０）が時系列データ処理装置４に到着している場合には、「全データ到着済み」という文字列が到着状態欄５３Ｃ内に表示される。
【００７０】
さらに到着予測時刻欄５３Ｄには、対応する時系列データソース２の対応するデータ取得対象時刻範囲内におけるすべての計測値（時系列データ１０）が時系列データ処理装置４に到着していない場合（到着状態欄５３Ｃに「未到着データあり」という文字列が表示されている場合）に、未到着の計測値（時系列データ１０）の到着予測時刻が表示される。また対応する時系列データソース２の対応するデータ取得対象時刻範囲内におけるすべての計測値（時系列データ１０）が時系列データ処理装置４に到着している場合（到着状態欄５３Ｃに「全データ到着済み」という文字列が表示されている場合）には、「NULL」という文字列が到着予測時刻欄５３Ｄに表示される。
【００７１】
他方、クエリ結果詳細フィールド４３には、データ取得対象時刻範囲内の計測値（時系列データ１０）の時系列データ処理装置４への到着状況が表示される。具体的に、クエリ結果詳細フィールド４３には、上述のように解析範囲フィールド４１において指定された時系列データソース２にそれぞれ対応させてタイムライン５４Ａが表示され、これら時系列データソース２ごとにデータ取得対象時刻範囲内においてどの取得対象計測時刻までの計測値（時系列データ１０）が時系列データ処理装置４に到着しているかを表す棒グラフ５４Ｂがそのタイムライン５４Ａ内に表示される。
【００７２】
また各タイムライン５４Ａの右側には、それぞれ対応する時系列データソース２について、既に対応する時系列データ１０が時系列データ処理装置４に到着しているデータ取得対象時刻範囲内の取得対象計測時刻のうちの最後の取得対象計測時刻が蓄積データ最新時刻として表示される。
【００７３】
（１−５）本実施の形態の効果
以上のように本実施の形態による計算機システム１では、時系列データ処理装置４に未到着の時系列データ１０の到着時刻を当該時系列データ処理装置４が予測し、これを時系列データ利用装置３やユーザに提示し得るようになされているため、時系列データ利用装置３やユーザが、処理に必要なすべての時系列データが揃う時刻を容易に把握することができる。
【００７４】
かくするにつき、本計算機システム１によれば、時系列データ利用装置３やユーザが、処理に必要なすべての時系列データを取得するためのリトライ処理等を盲目的に繰り返すのを未然に防止することができ、かくして時系列データ解析処理に必要な時系列データが収集されていない場合においてもシステムに余計な負荷が発生するのを未然に防止することができる。
【００７５】
また本計算機システム１では、処理に必要なすべての時系列データが揃う時刻を容易に把握できるため、時系列データ利用装置３やユーザが、全データが揃う時刻を待たずに他のデータ分析処理を優先するなどの業務判断を行うことが可能となり、処理や作業の効率を向上させることができる。
【００７６】
（２）第２の実施の形態
（２−１）本実施の形態による計算機システムの構成
図１において、６０は全体として第２の実施の形態による計算機システムを示す。この計算機システム６０は、時系列データソース２が時系列データ１０を定刻に一括して転送する点と、これに伴い時系列データ処理装置６１において、第１の実施の形態とは異なる方法で時系列データ１０の到着予測時刻を算出する点とを除いて第１の実施の形態による計算機システム１と同様に構成されている。
【００７７】
図１との対応部分に同一符号を付して示す図１２は、第２の実施の形態による時系列データ処理装置６１の構成を示す。この図１２に示すように、本時系列データ処理装置６１の場合、時系列データ処理プログラム６２のデータ収集部６３には、転送時刻付与部６４が設けられている。転送時刻付与部６４は、到着時刻付与部３３から出力される到着時刻が付与された時系列データ１０に対して、当該時系列データ１０を時系列データソース２が時系列データ処理装置６１に送信した時刻（以下、これを転送時刻と呼ぶ）を付与する機能を有するオブジェクトである。
【００７８】
また時系列データ処理装置６１の場合、時系列データ処理プログラム６２のデータ解析部６５には、転送有無判定部６６が設けられている。転送有無判定部６６は、後述する計測時刻ルールテーブル６７を参照して、そのとき受信した解析クエリ１１において指定された選択対象が送信元であり、かつ、計測時刻が当該解析クエリ１１において指定されたデータ取得対象時刻範囲内である計測値が格納された時系列データ１０の予定された転送時刻（以下、これを転送予定時刻と呼ぶ）を算出する機能を有するオブジェクトである。
【００７９】
図１３は、第２の実施の形態による計測時刻ルールテーブル６７の構成を示す。この図１３からも明らかなように、この計測時刻ルールテーブル６７は、名前欄６７Ａ、計測開始時刻欄６７Ｂ、転送時刻欄６７Ｃ及び計測時刻間隔欄６７Ｄから構成される。
【００８０】
そして名前欄６７Ａ、計測開始時刻欄６７Ｂ及び計測時刻間隔欄６７Ｄには、図６について上述した第１の実施の形態の計測時刻ルールテーブル２８の名前欄２８Ａ、計測開始時刻欄２８Ｂ及び計測時刻間隔欄２８Ｃにそれぞれ格納される情報と同様の情報が格納される。
【００８１】
また転送時刻欄６７Ｃには、対応する時系列データソース２が未転送の時系列データ１０を一括して時系列データ処理装置６１に転送すべき時刻として予め定められた１日分の時刻（以下、これらをそれぞれ既定転送時刻と呼ぶ）がすべて格納される。
【００８２】
従って、図１３の例の場合、「位置センサ」については、計測開始時刻が「2012-06-05 0:00」であり、計測時間間隔が「10分」に設定され、時系列データ１０の既定転送時刻が「8:30」、「12:00」、「14:30」及び「17:00」に設定されていることが示されている。
【００８３】
一方、図１４は、本実施の形態による到着時刻予測モデルテーブル６８の構成を示す。この到着時刻予測モデルテーブル６８は、第１の実施の形態による到着時刻予測モデルテーブル２９（図７）と同様に、時系列データソース２ごとの予測到着時刻の算出式を管理するためのテーブルであり、図１４に示すように、名前欄６８Ａ及び算出式欄６８Ｂから構成される。そして名前欄６８Ａには、対応する時系列データソース２の名前（センサ種別）が格納され、算出式欄６８Ｂには、対応する時系列データソース２について予め設定された、到着が遅れている時系列データ１０の到着予測時刻を算出するための算出式が格納される。
【００８４】
本実施の形態の場合、かかる算出式は、次式
【数２】
0006002250.tif 000003
のように規定されている。
【００８５】
つまり本実施の形態では、到着が遅れている時系列データ１０の到着予測時刻を、その時系列データ１０の転送予定時刻と、過去の転送時刻及び到着時刻の差（つまり時系列データソース２が時系列データ１０を送信してから当該時系列データ１０が時系列データ処理装置６１に到着するまでの時間）の平均値との和として算出する。
【００８６】
他方、図１５は、本実施の形態による到着時刻付きデータテーブル６９の構成を示す。この到着時刻付きデータテーブル６９は、図５について上述した第１の実施の形態による到着時刻付きデータテーブル２７と同様に、時系列データ処理装置６１が受信した各時系列データソース２からの時系列データ１０を記憶管理するためのテーブルであり、図１５に示すように、名前欄６９Ａ、計測時刻欄６９Ｂ、転送時刻欄６９Ｃ、到着時刻欄６９Ｄ及び計測値欄６９Ｅから構成される。
【００８７】
そして名前欄６９Ａ、計測時刻欄６９Ｂ及び到着時刻欄６９Ｄには、それぞれ図５について上述した第１の実施の形態による到着時刻付きデータテーブル２７の名前欄２７Ａ、計測時刻欄２７Ｂ及び到着時刻欄２７Ｃに格納される情報と同様の情報がそれぞれ格納される。また転送時刻欄６９Ｃには、対応する時系列データ１０の転送時刻が格納され、計測値欄６９Ｅには、対応する時系列データ１０及び当該時系列データ１０と共に受信したすべての他の時系列データ１０にそれぞれ格納されていた計測値がすべて格納される。
【００８８】
従って、図１５では、例えば「位置センサ」が「2012-06-05 0:00」に測定した計測値が格納された時系列データ１０は、「2012-06-05 8:30」に当該「位置センサ」から時系列データ処理装置６１に転送され、その時系列データ１０の時系列データ処理装置６１への到着時刻が「2012-06-05 8:44」であり、このとき取得した複数の時系列データ１０にそれぞれ格納された計測値がそれぞれ「100」、「28」及び「30」であったことが示されている。
【００８９】
（２−２）データ収集処理
図１６は、時系列データソース２からの時系列データ１０を時系列データ処理装置６１が受信した場合に本実施の形態のデータ収集部６３（図１２）において実行されるデータ収集処理の処理手順を示す。データ収集部６３は、この図１６に示す処理手順に従って、受信した時系列データ１０を到着時刻付きデータテーブル１５に登録する。
【００９０】
実際上、時系列データソース２からの時系列データ１０を時系列データ処理装置６１が受信すると、この図１６に示すデータ収集処理が開始され、時系列データ処理プログラム６２のデータ収集部６３によりステップＳＰ３０及びステップＳＰ３１が図８について上述した第１の実施の形態のデータ収集処理のステップＳＰ１及びステップＳＰ２と同様に実行される。
【００９１】
これにより時系列データ処理装置６１が受信した１又は複数の時系列データ１０がデータ収集部６３のデータ受付け部３２により受け付けられ（ＳＰ３０）、その時系列データ１０にそれぞれ到着時刻が付与される（ＳＰ３１）。
【００９２】
続いて、データ収集部６３の転送時刻付与部６４が、そのとき到着時刻付与部３３から与えられる到着時刻が付与された各時系列データ１０に対して、計測時刻ルールテーブル６７（図１３）の対応する転送時刻欄６７Ｃに格納された既定転送時刻のうち、その時系列データ１０に格納された計測時刻よりも後の時刻で、かつ、当該計測時刻に最も近い既定転送時刻を転送時刻として付与する。
【００９３】
具体的に、転送時刻付与部６４は、例えば時系列データ１０に格納された時系列データソース２の名前が「位置センサ」であり、図１３のように位置センサの既定転送時刻が「8:30」、「12:00」、「14:30」及び「17:00」である場合、その時系列データ１０に格納された計測時刻が「17:00」〜「8:30」（ただし「8:30」は含まず）である場合には、その時系列データ１０に対して転送時刻として「8:30」を付与し、その時系列データ１０に格納された計測時刻が「8:30」〜「12:00」（ただし「12:00」は含まず）である場合には、その時系列データ１０に対して転送時刻として「12:00」を付与する。また転送時刻付与部６４は、その時系列データ１０に格納された計測時刻が「12:00」〜「14:30」（ただし「14:30」は含まず）である場合には、その時系列データ１０に対して転送時刻として「14:30」を付与し、その時系列データ１０に格納された計測時刻が「14:30」〜「17:00」（ただし「17:00」は含まず）である場合には、その時系列データ１０に対して転送時刻として「17:00」を付与する。
【００９４】
そして転送時刻付与部６４は、この後、転送時刻を付与した各時系列データ１０をそれぞれデータ蓄積部３４に与える（ＳＰ３２）。
【００９５】
またデータ蓄積部３４は、転送時刻付与部６４から与えられる転送時刻が付与された各時系列データ１０を、それぞれ到着時刻付きデータテーブル６９（図１５）に追加登録する（ＳＰ３３）。これによりデータ収集部６３におけるこのデータ収集処理が終了する。
【００９６】
（２−３）クエリ結果作成処理
図１７は、図１０について上述した第１の実施の形態によるクエリ結果作成処理に代えて、図９について上述したデータ解析処理のステップＳＰ１１においてデータ解析部６５（図１２）により実行される本実施の形態によるクエリ結果作成処理の処理手順を示す。
【００９７】
本実施の形態の場合、データ解析部６５は、データ解析処理（図９）のステップＳＰ１１に進むと、この図１７に示すクエリ結果作成処理を開始し、ステップＳＰ４０〜ステップＳＰ４３が第１の実施の形態のクエリ結果作成処理のステップＳＰ２０〜ステップＳＰ２３と同様に実行される。
【００９８】
これにより、取得対象計測時刻リストが作成され（ＳＰ４０）、その取得対象計測時刻リストに掲載された取得対象計測時刻の中から１つの未処理の取得対象計測時刻が選択される（ＳＰ４１）。また、この後、到着時刻付きデータテーブル６９（図１５）上で、対象時系列データソース３と同じ名前が名前欄６９Ａに格納され、かつステップＳＰ４１において選択した取得対象計測時刻と同じ計測時刻が計測時刻欄６９Ｂに格納されているエントリ（行）が検索され（ＳＰ４２）、そのようなエントリを検出できたか否かが判断される（ＳＰ４３）。
【００９９】
そしてステップＳＰ４３の判断で肯定結果が得られた場合、ステップＳＰ４４以降が第１の第１の実施の形態のクエリ結果作成処理のステップＳＰ２４以降と同様に実行される。これによりステップＳＰ４１において選択された取得対象計測時刻と、当該取得対象計測時刻（計測時刻）に取得された計測値とがクエリ結果に追加登録される（ＳＰ４４，ＳＰ４５）。
【０１００】
これに対して、ステップＳＰ４３の判断で否定結果が得られた場合、転送有無判定部６６が、ステップＳＰ４１において選択した取得対象計測時刻における計測値が格納された時系列データ１０の転送予定時刻を算出する転送予定時刻算出処理を実行する（ＳＰ４６）。
【０１０１】
次いで、到着時刻予測部３７が、ステップＳＰ４６の転送予定時刻算出処理において算出された転送予定時刻を利用し、到着時刻予測モデルテーブル６８（図１４）に格納された対応する算出式に基づいて、ステップＳＰ４１において選択した取得対象計測時刻における計測値が格納された時系列データ１０の到着予測時刻を算出する（ＳＰ４７）。
【０１０２】
この後、ステップＳＰ４８以降が第１の第１の実施の形態のクエリ結果作成処理（図１０）のステップＳＰ２７以降と同様に実行される。そして、やがて取得対象計測時刻リストに掲載されたすべての取得対象計測時刻についてステップＳＰ４１以降の処理を実行し終えることによりステップＳＰ４９の判断で肯定結果が得られると、データ解析部６５は、このクエリ結果作成処理を終了し、データ解析処理（図９）に戻る。
【０１０３】
図１８は、かかるクエリ結果作成処理のステップＳＰ４６において転送有無判定部６６（図１２）により実行される転送予定時刻算出処理の具体的な処理手順を示す。
【０１０４】
クエリ結果作成処理がステップＳＰ４６に進むと、転送有無判定部６６が、この図１８に示す転送予定時刻算出処理を開始し、まず、取得対象計測時刻に取得された計測値が格納された時系列データ１０の転送予定時刻として、計測時刻ルールテーブル６７（図１３）の対応する転送時刻欄６７Ｃに格納されている既定転送時刻のうち、そのとき対象としている取得対象時刻（クエリ結果作成処理のステップＳＰ４１において選択した取得対象計測時刻）よりも遅く、かつ、当該取得対象時刻に最も近い既定転送時刻を取得する（ＳＰ５０）。
【０１０５】
例えば、このときの解析クエリ１１において選択対象として指定された時系列データソース２が「位置センサ」であり、クエリ結果作成処理のステップＳＰ４１において選択した取得対象時刻が「2012-06-05 14:10」であった場合、計測時刻ルールテーブル６７の対応する転送時刻欄６７Ｃに格納されている既定転送時刻の中で、「2012-06-05 14:10」よりも遅く、かつ「2012-06-05 14:10」に最も近い既定転送時刻は「2012-06-05 14:30」である。よって、この場合に転送有無判定部６６は、この「2012-06-05 14:30」を取得することになる。
【０１０６】
続いて、転送有無判定部６６は、到着時刻付きデータテーブル６９（図１５）上で、名前欄６９Ａに格納されたセンサ種別がかかる解析クエリ１１において選択対象として指定された時系列データソース２の名前と一致し、かつ転送時刻欄６９Ｃに格納された転送時刻がステップＳＰ５０において取得した既定転送時刻と一致するエントリ（行）を検索する（ＳＰ５１）。そして転送有無判定部６６は、この後、そのようなエントリを検出できたか否かを判断する（ＳＰ５２）。
【０１０７】
ここで、このステップＳＰ５２において肯定結果を得ることは、同じ転送時刻に一括転送された時系列データ１０の少なくとも１つを時系列データ処理装置６１が受信していることを意味する。従って、そのとき対象としている取得対象時刻に取得された計測値が格納された時系列データ１０の転送が何らかの要因により遅れていると考えることができる。そして、このような場合、かかる一部の時系列データ１０は、次の既定転送時刻に転送される可能性が高いと考えられる。
【０１０８】
かくして、このとき転送有無判定部６６は、かかる「次の既定転送時刻」を計測時刻ルールテーブル６７から読み出し、読み出した「次の既定転送時刻」を、そのとき対象としている取得対象時刻に取得された計測値が格納されている時系列データ１０の転送予定時刻とする（ＳＰ５４）。そして転送有無判定部６６は、この後、この転送予定時刻算出処理を終了する。
【０１０９】
例えば、解析クエリ１１において指定された選択対象の時系列データソース２が「位置センサ」であり、ステップＳＰ５０において取得した既定転送時刻が「2012-06-05 14:30」であり、かつ到着時刻付きデータテーブル６９が図１５のような内容であった場合、転送有無判定部６６は、到着時刻が「2012-06-05 14:45」の時系列データ１０にそれぞれ対応する少なくとも２つのエントリを到着時刻付きデータテーブル６９上で発見することができる。よって、この場合、転送有無判定部６６は、計測時刻ルールテーブル６７の対応する転送時刻欄６７Ｃから「2012-06-05 14:30」の次の既定転送時刻である「2012-06-05 17:00」を読み出し、「2012-06-05 17:00」をそのとき対象としている取得対象時刻の計測値が格納された時系列データ１０の転送予定時刻とする。
【０１１０】
これに対して、ステップＳＰ５２において否定結果を得ることは、同じ転送時刻に一括転送すべきすべての時系列データ１０の転送処理が何らかの要因により遅れ、これらの時系列データ１０のすべてが時系列データ処理装置６１に未だ到着していないと考えることができる。そして、このような場合、その時系列データ１０がいつ時系列データ処理装置６１に到着するかを予測することは難しい。
【０１１１】
かくして、このとき転送有無判定部６６は、そのとき対象としている取得対象時刻に取得された計測値が格納されている時系列データ１０の転送時刻であった既定転送時刻を転送予定時刻とする（ＳＰ５４）。そして転送有無判定部６６は、この後、この転送予定時刻算出処理を終了する。
【０１１２】
例えば、解析クエリ１１において指定された選択対象の時系列データソースが「位置センサ」であり、ステップＳＰ５０において取得した既定転送時刻が「2012-06-05 17:00」であり、かつ到着時刻付きデータテーブル６９が図１５のような内容であった場合、転送有無判定部６６は、到着時刻付きデータテーブル６９上で、名前欄６９Ａに格納されたセンサ種別がかかる解析クエリ１１において選択対象として指定された時系列データソース２の名前と一致し、かつ転送時刻欄６９Ｃに格納された転送時刻がステップＳＰ５０において取得した既定転送時刻と一致するエントリを発見することができない。よって、この場合、転送有無判定部６６は、「2012-06-05 17:00」をそのとき対象としている取得対象時刻の計測値が格納された時系列データ１０の転送予定時刻とする。
【０１１３】
（２−４）本実施の形態の効果
以上のように本実施の形態の計算機システム６０では、時系列データソース２が時系列データ１０を定刻に一括して転送するものの、第１の実施の形態の計算機システム１と同様に、時系列データ処理装置６１に未到着の時系列データ１０の到着時刻を当該時系列データ処理装置６１が予測し、これを時系列データ利用装置３やユーザに提示し得るようになされているため、時系列データ利用装置３やユーザが、処理に必要なすべての時系列データが揃う時刻を容易に把握することができる。
【０１１４】
かくするにつき、本計算機システム６０によれば、時系列データソース２が時系列データ１０を定刻に一括して転送するシステム構成である場合にも、第１の実施の形態と同様の効果を得ることができる。
【０１１５】
（３）第３の実施の形態
（３−１）本実施の形態による計算機システムの構成
図１において、７０は全体として第３の実施の形態による計算機システムを示す。この計算機システム７０は、時系列データソース２が計測値を取得してから当該計測値が格納された時系列データ１０が時系列データ処理装置７１に到着するまでの時間を要した要因（以下、これを転送時間決定要因と呼ぶ）を判定し、判定結果に基づいて当該時系列データ１０の到着時刻を予測し、予測した転送時間決定要因及び到着予測時刻をクエリ結果１２（図１）として時系列データ利用装置３（図１）に通知する点を除いて第１の実施の形態による計算機システム１と同様に構成されている。
【０１１６】
実際上、本計算機システム７０の時系列データ処理装置７１は、解析クエリ１１等において選択対象として指定された時系列データソースが当該解析クエリ１１等において指定されたデータ取得対象時刻範囲内の各取得対象計測時刻において取得した計測値がそれぞれ格納された各時系列データ１０を、その時系列データ１０に格納された計測値を計測してから当該時系列データ１０が時系列データ処理装置７１に到着するまでに要した時間（転送時間）に応じて複数のグループ（以下、２つのグループとする）に分け、グループごとに転送時間決定要因を推定する。
【０１１７】
例えば、転送時間がそれほど大きくないグループの転送時間決定要因としては、単なる「通信遅延」と推定することができ、転送時間が大きいグループの転送時間決定要因としては、時系列データソース２の移動により時系列データソース２が通信環境から一時的に離脱した等に起因する「一時的な通信障害」であると推定することができる。
【０１１８】
また時系列データ処理装置７１は、上述のように分けたグループ間の分散が最大となる時間を要因判定時間として算出する。そして、時系列データ処理装置７１は、解析クエリ１１等において指定された時系列データソース２が当該解析クエリ１１等において指定されたデータ取得対象時刻範囲内の各取得対象時刻に取得した計測値がそれぞれ格納された時系列データ１０のうちの未だ到着していない時系列データ１０について、現在までの経過時間と要因判定時間とを比較することにより、当該時系列データ１０がどちらのグループに属するかを判定する。
【０１１９】
そして時系列データ処理装置７１は、かかる未到着の時系列データ１０が属するグループの転送時間の平均値を算出し、算出した平均値をその時系列データ１０に格納されている計測値の計測予定時刻に加算することにより当該時系列データ１０の到着予測時刻を算出する。また時系列データ処理装置７１は、このようにして算出したその時系列データ１０の到着予測時刻と、推定したその時系列データ１０の転送時間決定要因とをクエリ結果１２に登録して時系列データ利用装置３（図１）に送信する。
【０１２０】
以上のような時系列データ処理装置７１の時系列データ処理機能を実現するための手段として、本実施の形態による時系列データ処理装置７１には、図２との対応部分に同一符号を付した図１９に示すように、時系列データ処理プログラム７２のデータ解析部７３に転送時間決定要因判定部７４が設けられている。
【０１２１】
転送時間決定要因判定部７４は、解析クエリ１１等において指定された時系列データソース２が当該解析クエリ１１等において指定されたデータ取得対象時刻範囲内の各取得対象時刻に取得した計測値がそれぞれ格納された各時系列データ１０の転送時間決定要因を判定する機能を有するオブジェクトである。
【０１２２】
この転送時間決定要因判定部７４により、かかる各時系列データ１０が転送時間に応じて２つのグループにグループ分けされると共に、グループ間の時間的閾値である上述の要因判定時間が算出され、この要因判定時間に基づいて、未到着の時系列データ１０の転送時間決定要因の推定及び到着予測時間の算出が行われる。
【０１２３】
図２０は、本実施の形態による到着時刻予測モデルテーブル７５の構成を示す。この到着時刻予測モデルテーブル７５は、図７について上述した第１の実施の形態による到着時刻予測モデルテーブル２９と同様に、時系列データソース２ごとの予測到着時刻の算出式を管理するためのテーブルであり、図２０に示すように、名前欄７５Ａ及び算出式欄７５Ｂから構成される。
【０１２４】
そして名前欄７５Ａには、対応する時系列データソース２の名前（センサ種別）が格納され、算出式欄７５Ｂには、対応する時系列データソース２について予め設定された、到着が遅れている時系列データ１０の到着予測時刻を算出するための算出式が格納される。
【０１２５】
本実施の形態の場合、かかる算出式は、次式
【数３】
0006002250.tif 000004
のように規定されている。
【０１２６】
つまり本実施の形態においては、到着が遅れている時系列データ１０の到着予測時刻を、その時系列データ１０に格納された計測値の計測予定時刻と、当該時系列データ１０が属するグループ内のデータ収集時間（つまり転送時間）の平均値の和として算出する。
【０１２７】
（３−２）本実施の形態によるクエリ結果作成処理
図２１は、図１０について上述した第１の実施の形態によるクエリ結果作成処理に代えて、図９について上述したデータ解析処理のステップＳＰ１１において実行される本実施の形態によるクエリ結果作成処理の処理手順を示す。
【０１２８】
データ解析処理（図９）のステップＳＰ１１に進むと、時系列データ処理プログラム７２のデータ解析部７３によりこの図２１に示すクエリ結果作成処理が開始され、ステップＳＰ６０〜ステップＳＰ６３が第１の実施の形態のクエリ結果作成処理のステップＳＰ２０〜ステップＳＰ２３と同様に実行される。
【０１２９】
これにより、取得対象計測時刻リストが作成され（ＳＰ６０）、その取得対象計測時刻リストに掲載された取得対象計測時刻の中から１つの未処理の取得対象計測時刻が選択される（ＳＰ６１）。また、この後、到着時刻付きデータテーブル２７（図５）上で対象時系列データソース２と同じ名前が名前欄２７Ａに格納され、かつステップＳＰ６１において選択した取得対象計測時刻と同じ時刻が計測時刻欄２７Ｂに格納されているエントリ（行）が検索され（ＳＰ６２）、そのようなエントリを検出できたか否かが判断される（ＳＰ６３）。
【０１３０】
そしてステップＳＰ６３の判断で肯定結果が得られた場合、ステップＳＰ６４以降が第１の第１の実施の形態のクエリ結果作成処理のステップＳＰ２４以降と同様に実行される。これによりステップＳＰ６１において選択された取得対象計測時刻と、当該取得対象計測時刻に取得された計測値とがクエリ結果１２に追加登録される（ＳＰ６４，ＳＰ６５）。
【０１３１】
これに対して、ステップＳＰ６３の判断で否定結果が得られた場合、ステップＳＰ６１において選択した取得対象計測時刻における計測値が格納された時系列データ１０のデータ転送時間決定要因を判定すると共に、その判定結果に基づいて、当該時系列データ１０の到着予測時間を推定し、推定結果等をクエリ結果１２に追加登録するデータ転送時間決定要因判定処理が実行される（ＳＰ６６）。
【０１３２】
この後、データ到着判定部３６が、ステップＳＰ６０において作成された取得対象計測時刻リストに掲載されたすべての取得対象計測時刻についてステップＳＰ６１以降の処理を実行し終えたか否かを判断する（ＳＰ６７）。そしてこの判断で否定結果を得た場合には、ステップＳＰ６１に戻り、この後、ステップＳＰ６１において選択する取得対象計測時刻を順次他の未処理の取得対象計測時刻に切り替えながら、ステップＳＰ６１以降を繰り返す。
【０１３３】
そして、やがてステップＳＰ６０において作成された取得対象計測時刻リストに掲載されたすべての取得対象計測時刻についてステップＳＰ６１以降の処理を実行し終えることによりステップＳＰ６７の判断で肯定結果が得られると、データ解析部７３は、このクエリ結果作成処理を終了し、データ解析処理（図９）に戻る。
【０１３４】
図２２は、かかるクエリ結果作成処理のステップＳＰ６６において実行されるデータ転送時間決定要因判定処理の具体的な処理手順を示す。
【０１３５】
クエリ結果作成処理のステップＳＰ６６に進むと、この図２２に示すデータ転送時間決定要因判定処理が開始され、まず、転送時間決定要因判定部７４が、到着時刻付きデータテーブル２７（図５）を参照して、転送時間のヒストグラムを作成する（ＳＰ７０）。
【０１３６】
例えば、解析クエリ１１において指定された選択対象の時系列データソース２の名前（センサ種別）が「温度センサ」であり、転送時間のヒストグラムを０〜９分の区間において１分刻みで作成する場合、かかるヒストグラムは、図２３に示すように、転送時間が０分以上１分未満のものは０個、２分以上３分未満のものは２個、３分以上４分未満のものは１個、７分以上８分未満のものは２個、８分以上９分未満のものが２個、それ以外のものは０個となる。
【０１３７】
続いて、転送時間決定要因判定部７４が、時系列データ１０をどちらかのグループに振り分ける際の基準（閾値）となる要因判定時間Ｔを算出する（ＳＰ７１）。具体的には、要因判定時間Ｔ以下のグループの要素数をｗ１、平均をμ１、分散をσ１、要因判定時間Ｔよりも大きいグループの要素数をｗ２、平均をμ２、分散をσ２とした場合、転送時間決定要因判定部７４は、グループ内分散σｉを図２４に示す演算式より算出すると共に、グループ間分散σｏを図２５に示す演算式により算出し、算出したこれらグループ内分散σｉ及びグループ間分散σｏを用いて図２６に示す演算式により、グループ間の分離度λを最大化する時間を要因判定時間Ｔとして算出する。
【０１３８】
例えば、図２３のヒストグラムを「５分以下」及び「５分よりも大きい」の２つのグループに分ける場合、「５分以下」のグループの要素数は３、平均μ１は2.3、分散σ１は0.22であり、「５分よりも大きい」グループの要素数は３、平均μ２は7.7、分散σ２は0.22となる。従って、この場合のグループ内分散σｉは図２４に示す（４）式より0.048、グループ間分散σｏは図２５に示す（５）式より7.29とそれぞれ算出され、この結果、分離度λは図２６に示す（６）式より151.8と算出される。転送時間決定要因判定部７４は、このような演算を０分から９分まで、１分ずつ増加しながら行い、分離度λが最大値となる時間を要因判定時間Ｔとする。
【０１３９】
次いで、転送時間決定要因判定部７４が、そのとき対象としている時系列データ１０の転送時間がステップＳＰ７１において算出した要因判定時間Ｔよりも大きいか否かを判断する（ＳＰ７２）。なお、このとき対象としている時系列データ１０は、時系列データ処理装置７１に未到達であるため、転送時間決定要因判定部７４は、その時系列データ１０に格納されている計測値の取得予定時刻（計測予定時刻）を現在時刻から引いた値を当該時系列データ１０の転送時間としてステップＳＰ７２の処理を実行する。以下のステップＳＰ７３及びステップＳＰ７５においても、「転送時間」という用語には、このようにして算出された転送時間を含むものとする。
【０１４０】
そして、この判断で否定結果を得た場合には、到着時刻予測部３７が、転送時間が要因判定時間Ｔ以下のグループ内における転送時間の平均値を算出する。また到着時刻予測部３７は、算出した転送時間の平均値を利用して、到着時刻予測モデルテーブル７５（図２０）に格納された対応する算出式に従って、そのとき対象としている時系列データ１０の到着予測時間を算出する（ＳＰ７３）。
【０１４１】
この後、クエリ処理部３５が、その時系列データ１０についての計測時刻、到着予測時刻及び転送時間決定要因（例えば通信遅延）をクエリ結果１２に追加登録する（ＳＰ７４）。そしてデータ解析部７３は、この後、このデータ転送時間決定要因判定処理を終了し、クエリ結果作成処理（図２１）に戻る。
【０１４２】
これに対してステップＳＰ７２の判断で否定結果が得られた場合、到着時刻予測部３７が、転送時間が要因判定時間Ｔよりも大きいグループ内における転送時間の平均値を算出する。また到着時刻予測部３７は、算出した転送時間の平均値を利用して、到着時刻予測モデルテーブル７５に格納された対応する算出式に従って、そのとき対象としている時系列データ１０の到着予測時間を算出する（ＳＰ７５）。
【０１４３】
この後、クエリ処理部３５が、その時系列データ１０についての計測時刻、到着予測時刻及び転送時間決定要因（例えば一時的な通信障害）をクエリ結果１２に追加登録する（ＳＰ７６）。そしてデータ解析部７３は、この後、このデータ転送時間決定要因判定処理を終了し、クエリ結果作成処理に戻る。
【０１４４】
（３−３）本実施の形態の効果
以上のように本実施の形態による計算機システム７０では、未到着の時系列データ１０の転送時間決定要因を判定し、同様の転送時間決定要因の時系列データ１０から得られた情報のみを用いて未到着の時系列データ１０の到着予測時刻を算出するようにしているため、より精度の高い到着予測時刻を得ることができる。
【０１４５】
従って、本計算機システム７０によれば、第１の実施の形態による計算機システム１と同様の効果に加えて、より精度の高い情報（到着予測時刻）を時系列データ利用装置３等に提供できるという効果をも得ることができる。
【０１４６】
（４）他の実施の形態
なお上述の第１〜第３実施の形態においては、時系列データソース２がセンサである場合について述べたが、本発明はこれに限らず、時系列データソース２としては、定期的に何らかのデータを出力するセンサ以外の他の機器を広く適用することができる。
【０１４７】
また上述の第１〜第３の実施の形態においては、時系列データソース２から時間経過に伴って送信される一連のデータである時系列データ１０を処理する時系列データ処理装置４，６１，７１において実行されるコンピュータプログラムを格納しておく記憶媒体としてＲＡＭ等から構成されるメモリ２２を適用するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えばＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＢＤ（Blu-ray Disc）、ハードディスクなどのディスク状記憶媒体や、この他種々の記憶媒体を広く適用することができる。
【０１４８】
さらに上述の第３の実施の形態においては、時系列データ１０を転送時間に応じて２つのグループに分ける場合について述べたが、本発明はこれに限らず、３以上のグループに分けるようにしても良い。
【産業上の利用可能性】
【０１４９】
本発明は、時系列データを処理する種々の構成の時系列データ処理装置に広く適用することができる。
【符号の説明】
【０１５０】
１，６０，７０……計算機システム、２……時系列データソース、３……時系列データ利用装置、４，６１，７１……時系列データ処理装置、１０……時系列データ、１１……解析クエリ、１２……クエリ結果、２１……プロセッサ、２２……メモリ、２６，６２，７２……時系列データ処理プログラム、２７，６９……到着時刻付きデータテーブル、２８，６７……計測時刻ルールテーブル、２９，６８，７５……到着時刻予測モデルテーブル、３０，６３……データ収集部、３１，６５，７３……データ解析部、４０……データ解析画面。
【図１】
0006002250.tif 000005
【図２】
0006002250.tif 000006
【図３】
0006002250.tif 000007
【図４】
0006002250.tif 000008
【図５】
0006002250.tif 000009
【図６】
0006002250.tif 000010
【図７】
0006002250.tif 000011
【図８】
0006002250.tif 000012
【図９】
0006002250.tif 000013
【図１０】
0006002250.tif 000014
【図１１】
0006002250.tif 000015
【図１２】
0006002250.tif 000016
【図１３】
0006002250.tif 000017
【図１４】
0006002250.tif 000018
【図１５】
0006002250.tif 000019
【図１６】
0006002250.tif 000020
【図１７】
0006002250.tif 000021
【図１８】
0006002250.tif 000022
【図１９】
0006002250.tif 000023
【図２０】
0006002250.tif 000024
【図２１】
0006002250.tif 000025
【図２２】
0006002250.tif 000026
【図２３】
0006002250.tif 000027
【図２４】
0006002250.tif 000028
【図２５】
0006002250.tif 000029
【図２６】
0006002250.tif 000030