(57)【要約】【課題】解析対象のデータに不要なデータが含まれている可能性に関する情報を提示する。【解決手段】情報処理装置は、解析対象のデータを記憶する対象データ記憶部１と、データの普遍性の度合いを示すデータ普遍性情報を予め記憶するデータ普遍性情報記憶部２と、解析対象のデータを複数のグループに分類するための分類情報を記憶する分類情報記憶部３と、解析対象のデータに対応するデータ普遍性情報をデータ普遍性情報記憶部２から取得し、このデータ普遍性情報に対応する分類情報を分類情報記憶部３から取得して、解析対象のデータが属するグループを決定し、決定したグループに基づいて解析対象の全データの総合的な普遍性の度合いを示すデータ指標を算出するデータ指標算出部４と、データ指標を提示するデータ指標提示部５とを備える。【選択図】  図２
2018063570.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１個以上の情報源から収集された解析対象の１種類以上のデータを記憶する対象データ記憶手段と、
この対象データ記憶手段に記憶されるデータの種類毎に、データの普遍性の度合いを示すデータ普遍性情報を予め記憶するデータ普遍性情報記憶手段と、
前記データ普遍性情報を基に、前記解析対象のデータを複数のグループに分類するための分類情報を予め記憶する分類情報記憶手段と、
前記解析対象のデータに対応するデータ普遍性情報を前記データ普遍性情報記憶手段から取得し、このデータ普遍性情報に対応する分類情報を前記分類情報記憶手段から取得して、前記解析対象のデータが属するグループを決定し、決定したグループに基づいて解析対象の全データの総合的な普遍性の度合いを示すデータ指標を算出するデータ指標算出手段と、
このデータ指標算出手段が算出したデータ指標を提示するデータ指標提示手段とを備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
請求項１記載の情報処理装置において、
さらに、オペレータの指示に応じて解析処理を実施するデータ解析処理手段が実施可能なデータ解析の種別毎に、データ解析の普遍性の度合いを示す解析普遍性情報を予め記憶する解析種別特性記憶手段と、
前記解析普遍性情報を前記解析種別特性記憶手段から取得し、前記データ指標算出手段が算出したデータ指標と前記データ解析処理手段が実施可能なデータ解析の普遍性とが適合するか否かを判定して、データ指標と適合するデータ解析を、誤りが生じる可能性が低いデータ解析とし、データ指標と適合しないデータ解析を、誤りが生じる可能性が高いデータ解析とする解析制限処理手段とを備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項３】
請求項２記載の情報処理装置において、
前記解析制限処理手段は、前記判定の結果を提示することを特徴とする情報処理装置。
【請求項４】
請求項２記載の情報処理装置において、
前記解析制限処理手段は、オペレータが前記データ解析処理手段に実施させようとするデータ解析が、誤りが生じる可能性が高いデータ解析と判定したときに、自動的に又はオペレータの指示に応じて解析処理の実施を取り消すことを特徴とする情報処理装置。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置において、
前記データ指標算出手段は、データが有する普遍性の度合いを、１情報源あたりのデータの種類の数Ｎと、情報源の数Ｍという２つの成分に分離して表現するとき、解析対象のデータが属するグループの普遍性の度合いに応じて予め定められた１情報源あたりのデータの種類の数Ｎを、解析対象の各データについて平均した値Ｎａｖｅを算出すると共に、解析対象のデータが属するグループの普遍性の度合いに応じて予め定められた情報源の数Ｍを、解析対象の各データについて平均した値Ｍａｖｅを算出し、これらの平均値Ｎａｖｅ，Ｍａｖｅに基づいて前記データ指標を算出することを特徴とする情報処理装置。
【請求項６】
請求項２乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置において、
前記データ指標算出手段は、データが有する普遍性の度合いを、１情報源あたりのデータの種類の数Ｎと、情報源の数Ｍという２つの成分に分離して表現するとき、解析対象のデータが属するグループの普遍性の度合いに応じて予め定められた１情報源あたりのデータの種類の数Ｎを、解析対象の各データについて平均した値Ｎａｖｅを算出すると共に、解析対象のデータが属するグループの普遍性の度合いに応じて予め定められた情報源の数Ｍを、解析対象の各データについて平均した値Ｍａｖｅを算出し、これらの平均値Ｎａｖｅ，Ｍａｖｅに基づいて前記データ指標を算出し、
前記解析種別特性記憶手段に予め記憶される解析普遍性情報は、前記データ指標に対応して、データ解析の普遍性の度合いを２つの成分で表現することを特徴とする情報処理装置。
【請求項７】
１個以上の情報源から収集された解析対象の１種類以上のデータを記憶する対象データ記憶手段と、データの種類毎にデータの普遍性の度合いを示すデータ普遍性情報を予め記憶するデータ普遍性情報記憶手段と、前記解析対象のデータを複数のグループに分類するための分類情報を予め記憶する分類情報記憶手段とを参照し、前記解析対象のデータに対応するデータ普遍性情報を前記データ普遍性情報記憶手段から取得し、このデータ普遍性情報に対応する分類情報を前記分類情報記憶手段から取得して、前記解析対象のデータが属するグループを決定し、決定したグループに基づいて解析対象の全データの総合的な普遍性の度合いを示すデータ指標を算出するデータ指標算出ステップと、
このデータ指標算出ステップで算出したデータ指標を提示するデータ指標提示ステップとを含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項８】
請求項７記載の情報処理方法において、
さらに、オペレータの指示に応じて解析処理を実施するデータ解析処理手段が実施可能なデータ解析の種別毎に、データ解析の普遍性の度合いを示す解析普遍性情報を予め記憶する解析種別特性記憶手段を参照し、前記解析普遍性情報を前記解析種別特性記憶手段から取得して、前記データ指標算出ステップで算出したデータ指標と前記データ解析処理手段が実施可能なデータ解析の普遍性とが適合するか否かを判定し、データ指標と適合するデータ解析を、誤りが生じる可能性が低いデータ解析とし、データ指標と適合しないデータ解析を、誤りが生じる可能性が高いデータ解析とする解析制限処理ステップを含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項９】
請求項８記載の情報処理方法において、
前記解析制限処理ステップは、前記判定の結果を提示するステップを含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１０】
請求項８記載の情報処理方法において、
前記解析制限処理ステップは、オペレータが前記データ解析処理手段に実施させようとするデータ解析が、誤りが生じる可能性が高いデータ解析と判定したときに、自動的に又はオペレータの指示に応じて解析処理の実施を取り消すステップを含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１１】
請求項７乃至１０のいずれか１項に記載の情報処理方法において、
前記データ指標算出ステップは、データが有する普遍性の度合いを、１情報源あたりのデータの種類の数Ｎと、情報源の数Ｍという２つの成分に分離して表現するとき、解析対象のデータが属するグループの普遍性の度合いに応じて予め定められた１情報源あたりのデータの種類の数Ｎを、解析対象の各データについて平均した値Ｎａｖｅを算出すると共に、解析対象のデータが属するグループの普遍性の度合いに応じて予め定められた情報源の数Ｍを、解析対象の各データについて平均した値Ｍａｖｅを算出し、これらの平均値Ｎａｖｅ，Ｍａｖｅに基づいて前記データ指標を算出するステップを含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１２】
請求項８乃至１０のいずれか１項に記載の情報処理方法において、
前記データ指標算出ステップは、データが有する普遍性の度合いを、１情報源あたりのデータの種類の数Ｎと、情報源の数Ｍという２つの成分に分離して表現するとき、解析対象のデータが属するグループの普遍性の度合いに応じて予め定められた１情報源あたりのデータの種類の数Ｎを、解析対象の各データについて平均した値Ｎａｖｅを算出すると共に、解析対象のデータが属するグループの普遍性の度合いに応じて予め定められた情報源の数Ｍを、解析対象の各データについて平均した値Ｍａｖｅを算出し、これらの平均値Ｎａｖｅ，Ｍａｖｅに基づいて前記データ指標を算出するステップを含み、
前記解析種別特性記憶手段に予め記憶される解析普遍性情報は、前記データ指標に対応して、データ解析の普遍性の度合いを２つの成分で表現することを特徴とする情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ビッグデータを解析する技術に係り、特にビッグデータを対象とする解析を行なう際に、ビッグデータに不要なデータが含まれている可能性に関する情報を提示することができる情報処理装置および方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータおよび関連技術の高速化、小型化、低価格化により、高度な制御技術が小型の装置レベルでも実現可能になっている。一方で、ＩｏＴ（Internet of Things）というキーワードに代表されるように、ネットワーク技術が進化し、市場浸透してきている。特にクラウドサーバに大量のデータ（いわゆるビッグデータ）を収集して、新たな価値創造に結び付けるソリューションサービスビジネスが活性化している。
【０００３】
ビッグデータを対象とする多変量解析手法（ＡＩ（Artificial Intelligence）、ＳＶＭ（Support Vector Machine）などの技術を含む）では、解析の負荷を大きくするだけで解析に貢献しないデータや誤った解析の原因になるデータ（以下、これらのデータを総称してゴミデータと呼ぶ）の問題がある。ゴミデータの性質を考慮しないで、多変量解析などの処理を行なうと、誤った解析結果が導かれる危険性が高くなったり、解析処理に時間がかかったり、最悪の場合には解析処理に要する時間が長くなり過ぎて処理が完了しなくなったりするなどの問題が認識されている。
【０００４】
このような問題に対処するため、例えばデータをある程度の範囲で適正化するための前処理として、時系列データに対するローパスフィルタによる高周波ノイズ除去技術が知られている。また、この性質を応用したデータ処理方法が提案されている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０−１８１０８２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、ビッグデータに含まれるゴミデータは、複雑な性質のものであり、ローパスフィルタで適切な除去ができるデータばかりではない。したがって、ビッグデータに不要なゴミデータが含まれている可能性を判断するための情報提供が必要となる。
【０００７】
本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、解析対象のデータに不要なデータが含まれている可能性に関する情報を提示することができる情報処理装置および方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の情報処理装置は、１個以上の情報源から収集された解析対象の１種類以上のデータを記憶する対象データ記憶手段と、この対象データ記憶手段に記憶されるデータの種類毎に、データの普遍性の度合いを示すデータ普遍性情報を予め記憶するデータ普遍性情報記憶手段と、前記データ普遍性情報を基に、前記解析対象のデータを複数のグループに分類するための分類情報を予め記憶する分類情報記憶手段と、前記解析対象のデータに対応するデータ普遍性情報を前記データ普遍性情報記憶手段から取得し、このデータ普遍性情報に対応する分類情報を前記分類情報記憶手段から取得して、前記解析対象のデータが属するグループを決定し、決定したグループに基づいて解析対象の全データの総合的な普遍性の度合いを示すデータ指標を算出するデータ指標算出手段と、このデータ指標算出手段が算出したデータ指標を提示するデータ指標提示手段とを備えることを特徴とするものである。
【０００９】
また、本発明の情報処理装置の１構成例は、さらに、オペレータの指示に応じて解析処理を実施するデータ解析処理手段が実施可能なデータ解析の種別毎に、データ解析の普遍性の度合いを示す解析普遍性情報を予め記憶する解析種別特性記憶手段と、前記解析普遍性情報を前記解析種別特性記憶手段から取得し、前記データ指標算出手段が算出したデータ指標と前記データ解析処理手段が実施可能なデータ解析の普遍性とが適合するか否かを判定して、データ指標と適合するデータ解析を、誤りが生じる可能性が低いデータ解析とし、データ指標と適合しないデータ解析を、誤りが生じる可能性が高いデータ解析とする解析制限処理手段とを備えることを特徴とするものである。
また、本発明の情報処理装置の１構成例において、前記解析制限処理手段は、前記判定の結果を提示することを特徴とするものである。
また、本発明の情報処理装置の１構成例において、前記解析制限処理手段は、オペレータが前記データ解析処理手段に実施させようとするデータ解析が、誤りが生じる可能性が高いデータ解析と判定したときに、自動的に又はオペレータの指示に応じて解析処理の実施を取り消すことを特徴とするものである。
【００１０】
また、本発明の情報処理装置の１構成例において、前記データ指標算出手段は、データが有する普遍性の度合いを、１情報源あたりのデータの種類の数Ｎと、情報源の数Ｍという２つの成分に分離して表現するとき、解析対象のデータが属するグループの普遍性の度合いに応じて予め定められた１情報源あたりのデータの種類の数Ｎを、解析対象の各データについて平均した値Ｎａｖｅを算出すると共に、解析対象のデータが属するグループの普遍性の度合いに応じて予め定められた情報源の数Ｍを、解析対象の各データについて平均した値Ｍａｖｅを算出し、これらの平均値Ｎａｖｅ，Ｍａｖｅに基づいて前記データ指標を算出することを特徴とするものである。
また、本発明の情報処理装置の１構成例において、前記データ指標算出手段は、データが有する普遍性の度合いを、１情報源あたりのデータの種類の数Ｎと、情報源の数Ｍという２つの成分に分離して表現するとき、解析対象のデータが属するグループの普遍性の度合いに応じて予め定められた１情報源あたりのデータの種類の数Ｎを、解析対象の各データについて平均した値Ｎａｖｅを算出すると共に、解析対象のデータが属するグループの普遍性の度合いに応じて予め定められた情報源の数Ｍを、解析対象の各データについて平均した値Ｍａｖｅを算出し、これらの平均値Ｎａｖｅ，Ｍａｖｅに基づいて前記データ指標を算出し、前記解析種別特性記憶手段に予め記憶される解析普遍性情報は、前記データ指標に対応して、データ解析の普遍性の度合いを２つの成分で表現することを特徴とするものである。
【００１１】
また、本発明の情報処理方法は、１個以上の情報源から収集された解析対象の１種類以上のデータを記憶する対象データ記憶手段と、データの種類毎にデータの普遍性の度合いを示すデータ普遍性情報を予め記憶するデータ普遍性情報記憶手段と、前記解析対象のデータを複数のグループに分類するための分類情報を予め記憶する分類情報記憶手段とを参照し、前記解析対象のデータに対応するデータ普遍性情報を前記データ普遍性情報記憶手段から取得し、このデータ普遍性情報に対応する分類情報を前記分類情報記憶手段から取得して、前記解析対象のデータが属するグループを決定し、決定したグループに基づいて解析対象の全データの総合的な普遍性の度合いを示すデータ指標を算出するデータ指標算出ステップと、このデータ指標算出ステップで算出したデータ指標を提示するデータ指標提示ステップとを含むことを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、対象データ記憶手段と、データ普遍性情報記憶手段と、分類情報記憶手段と、データ指標算出手段と、データ指標提示手段とを設けることにより、解析対象のデータに不要なデータが含まれている可能性に関する情報（データ指標）を提示することができる。データ指標が示す普遍性の度合いが高い場合、普遍性の度合いが低い解析を行なうと、不要なデータが増えることが予想され、普遍性の度合いが高い解析を行なうと、不要なデータが減ることが予想される。反対に、データ指標が示す普遍性の度合いが低い場合、普遍性の度合いが高い解析を行なうと、不要なデータが増えることが予想され、普遍性の度合いが低い解析を行なうと、不要なデータが減ることが予想される。
【００１３】
また、本発明では、解析種別特性記憶手段と、解析制限処理手段とを設けることにより、データ解析処理手段が実施可能なデータ解析が、誤りが生じる可能性が高いデータ解析か低い解析かを判定することができるので、不要なデータが多い可能性の高いデータ選択のまま、何らかの解析処理を実施してしまう危険性を低減することができる。
【００１４】
また、本発明では、データが有する普遍性の度合いを、１情報源あたりのデータの種類の数Ｎと、情報源の数Ｍという２つの成分に分離して表現することにより、誤りが生じる可能性が高いデータ解析か否かを判定する際の判定精度を高めることができる。さらに、１情報源あたりのデータの種類の数Ｎと、情報源の数Ｍという２つの成分のバランスとして普遍性の度合いを把握できるようになるので、オペレータが解析対象のデータを選び直す場合などにおいて、選び直し方などの方針を検討し易くすることができる。２つで提示する場合、１つで提示する場合に比べて、オペレータが誤認識する危険性を低減できる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の原理を説明する図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る情報処理装置の動作を説明するフローチャートである。
【図４】本発明の実施の形態に係る情報処理装置のデータ指標算出部の動作を説明するフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態に係る情報処理装置のデータ指標提示部および解析制限処理部による提示例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
［発明の原理１］
発明者は、ビッグデータが発生するケースとして、情報源の数が大量であることによりビッグデータになるケースや、１個の情報源からの情報の数が大量であることによりビッグデータになるケースがあることに着眼した。図１は本発明の原理を説明する図であり、ビッグデータの発生形態を分類した図である。図１では、ビッグデータの発生を模式的に説明するため、ビッグデータの数を１００個に縮小している。
【００１７】
図１に示すように、ビッグデータの発生形態は、例えば１×１００型、１０×１０型、１００×１型のような捉え方で表現できる。１×１００型は１つの情報源Ｓから１つのデータが生じる形態である。この場合、情報源Ｓがビッグデータの数だけ大量に存在することになる。この１×１００型の代表的な情報源Ｓとしては、ＢｔｏＣ（Business-to-Consumer）の量産品の個人消費者などが考えられる。
【００１８】
１０×１０型は適量の情報源Ｓの各々から適量のデータが生じる形態である。この１０×１０型の代表的な情報源Ｓとしては、ＢｔｏＣあるいはＢｔｏＢ（Business to Business）の一般設備（例えば空調設備などの設備機器）などが考えられる。
【００１９】
１００×１型は１つの情報源Ｓから大量のデータが生じる形態である。この１００×１型の代表的な情報源Ｓとしては、ＢｔｏＢの専用製造装置（例えば半導体製造装置や薬品の製造プラント）などが考えられる。
【００２０】
なお、図１の例は、両極端な形態（１×１００型、１００×１型）と中間的な形態（１０×１０型）を表現した例であるが、中間的な形態は、１０×１０型のように情報源Ｓの数と１情報源あたりのデータの種類の数が同数の形態だけでなく、例えば２×５０型、４×２５型、２５×４型、２０×５型のように、さらに中間的な形態が連続的に存在すると考えるべきものである。
【００２１】
ここで、概ね１×１００型から１０×１０型に該当するケース（図１の上寄りの形態）のビッグデータは、複数の情報源間の共通特性が解析の対象になるという性質のデータである。特に１×１００型の形態で考えれば明確であるが、各情報源Ｓから得られるデータは、個々の情報源Ｓに限定した特性についての分析をするに足るデータにはなり得ない。
【００２２】
一方、概ね１０×１０型から１００×１型に該当するケース（図１の下寄りの形態）のビッグデータは、個々の情報源Ｓに特有の特性がデータに反映され易いので、複数の情報源間の共通特性が解析の対象外になるという性質のデータである。特に１００×１型の形態で考えれば明確であるが、情報源Ｓから得られるデータは、複数の情報源間の共通特性についての分析をするに足るデータにはなり得ない。
【００２３】
以上のようなデータの性質を踏まえ、情報源間の共通特性の存在の可能性について推定すると、法規制あるいは業界や企業の標準規定によって監視対象になっているデータであるとか、オペレータの関与が少ない非業務情報（例えば設備内の標準機能からの情報）についてのデータである場合に、情報源間の共通特性が存在し易いと考えられる。反対に、現場事情やオペレータの感覚などに依存して“任意”である余地が大きいデータほど、情報源間の共通特性は期待できない。そして、この共通特性が期待できないデータであればあるほど、共通特性を解析する際にはゴミデータになり易い。
【００２４】
そこで、「法規制」、「業務」など、データの普遍性の度合いを示す情報を予め登録しておき、解析対象として選択された多数のデータの総合的な普遍性の度合いに基づき、例えば電力需要予測などのように普遍性の度合いが高い解析に適しているか、あるいは製品の品質管理分析などのように普遍性の度合いが低い解析に適しているかを提示すれば、実質的にゴミデータの増減の指標（ゴミデータが増えるかあるいは減るかの可能性に関する情報）になることに想到した。
【００２５】
［発明の原理２］
上記の指標に基づき、実施可能な解析を制限すれば、ゴミデータが多い可能性の高いデータ選択のまま、何らかの解析を実行してしまう危険性を低減することができる。すなわち、例えばデータの総合的な性質が、普遍性の度合いが高い解析に適しているのであれば、普遍性の度合いが低い解析は実行させないように抑制する。逆にデータの総合的な性質が、普遍性の度合いが低い解析に適しているのであれば、普遍性の度合いが高い解析は実行させないように抑制する。
【００２６】
［実施の形態］
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。図２は本発明の実施の形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。本実施の形態は、上記発明の原理１、発明の原理２に対応する例である。
【００２７】
情報処理装置は、１個以上の情報源から収集された解析対象の１種類以上のデータを記憶する対象データ記憶部１と、対象データ記憶部１に記憶されるデータの種類毎に、データの普遍性の度合いを示すデータ普遍性情報を予め記憶するデータ普遍性情報記憶部２と、データ普遍性情報記憶部２に記憶されたデータ普遍性情報を基に、解析対象のデータを複数のグループに分類するための分類情報を記憶する分類情報記憶部３と、解析対象のデータに対応するデータ普遍性情報をデータ普遍性情報記憶部２から取得し、このデータ普遍性情報に対応する分類情報を分類情報記憶部３から取得して、解析対象のデータが属するグループを決定し、決定したグループに基づいて解析対象の全データの総合的な普遍性の度合いを示すデータ指標を算出するデータ指標算出部４と、データ指標を提示するデータ指標提示部５と、オペレータの指示に応じて解析処理を実施するデータ解析処理部９が実施可能なデータ解析の種別毎に、データ解析の普遍性の度合いを示す解析普遍性情報を予め記憶する解析種別特性記憶部６と、オペレータが情報処理装置に対して指示を与えるための入力装置７と、解析普遍性情報を解析種別特性記憶部６から取得し、データ指標とデータ解析処理部９が実施可能なデータ解析の普遍性とが適合するか否かを判定して、データ指標と適合するデータ解析を、誤りが生じる可能性が低いデータ解析とし、データ指標と適合しないデータ解析を、誤りが生じる可能性が高いデータ解析とする解析制限処理部８と、データ解析処理部９とを備えている。
【００２８】
以下、本実施の形態の情報処理装置の動作を図３を参照して説明する。まず、対象データ記憶部１には、１個以上の情報源（不図示）から収集された解析対象のデータが記憶される（図３ステップＳ１００）。
【００２９】
例えば、工場の生産ラインの空調装置Ａという情報源から、空調電力時系列データＡ−１、空調設定温度時系列データＡ−２、空調給気温度時系列データＡ−３、空調給気風量時系列データＡ−４という４種類のデータが収集され、対象データ記憶部１に記憶されるものとする。
【００３０】
また、工場の生産ラインの空調装置Ｂという情報源から、空調電力時系列データＢ−１、空調設定温度時系列データＢ−２、空調給気温度時系列データＢ−３、空調給気風量時系列データＢ−４という４種類のデータが収集され、対象データ記憶部１に記憶されるものとする。
【００３１】
また、工場の生産ラインの空調装置Ｃという情報源から、空調電力時系列データＣ−１、空調設定温度時系列データＣ−２、空調給気温度時系列データＣ−３、空調給気風量時系列データＣ−４という４種類のデータが収集され、対象データ記憶部１に記憶されるものとする。
【００３２】
また、工場の生産ラインの加熱処理装置Ｄという情報源から、装置電力時系列データＤ−１、加熱ゾーンＸ温度時系列データＤ−２、加熱ゾーンＸヒータ出力時系列データＤ−３、加熱ゾーンＹ温度時系列データＤ−４、加熱ゾーンＹヒータ出力時系列データＤ−５という５種類のデータが収集され、対象データ記憶部１に記憶されるものとする。ここでは、加熱処理装置Ｄに加熱ゾーンＸ，Ｙという２つの温度制御ゾーンがあって、それぞれのゾーンについて温度（℃）とヒータ出力（％）のデータが取得される場合を例に挙げている。
【００３３】
さらに、工場の生産ラインの冷却処理装置Ｅという情報源から、装置電力時系列データＥ−１、冷却ゾーンＺ温度時系列データＥ−２、冷却ゾーンＺ冷凍機出力時系列データＥ−３、冷却ゾーンＷ温度時系列データＥ−４、冷却ゾーンＷ冷凍機出力時系列データＥ−５という５種類のデータが収集され、対象データ記憶部１に記憶されるものとする。ここでは、冷却処理装置Ｅに冷却ゾーンＺ，Ｗという２つの温度制御ゾーンがあって、それぞれのゾーンについて温度（℃）と冷凍機出力（％）のデータが取得される場合を例に挙げている。
【００３４】
なお、上記の例では、対象データ記憶部１に記憶されるデータを時系列データとしているが、単発のデータであってもよい。また、各データには、データの種類を識別するための識別情報が付加されていることは言うまでもない。
【００３５】
また、本実施の形態の情報処理装置は、データ収集手段（不図示）が収集したデータを記憶すればよく、解析開始までに必要なデータの収集が完了していればよいので、データ収集手段の種類を問わず適用が可能である。
【００３６】
次に、データ普遍性情報記憶部２には、対象データ記憶部１に記憶されるデータの既知の種類毎にデータ普遍性情報が予め登録されている。ここで、法律（省エネルギー法など）、ＧＭＰ（Good Manufacturing Practice）、ＪＩＳ（Japanese Industrial Standards）やＨＡＣＣＰ（Hazard Analysis and Critical Control Point）などの公的規格やガイドライン、業界標準、一般常識などで規定されるデータは普遍性の度合いが高くなる。
【００３７】
また、上記の空調装置Ａ〜Ｃといった情報源から得られるデータのうち少なくとも一部は、法律、公的規格、ガイドライン、業界標準、社内規格といった何らかの規制を受けることが多いので、普遍性の度合いが高くなる。また、上記の加熱処理装置Ｄや冷却処理装置Ｅといった製造装置から得られるデータのうち少なくとも一部は、製品の生産に特化した特殊なデータであることが多いので、普遍性の度合いが低くなる。
【００３８】
例えば、データ普遍性情報記憶部２には、空調電力時系列データＡ−１および空調設定温度時系列データＡ−２のデータ普遍性情報として、これらのデータが法律で規制されていることを示す「法規制管理対象」という情報が記憶されている。また、データ普遍性情報記憶部２には、空調給気温度時系列データＡ−３および空調給気風量時系列データＡ−４のデータ普遍性情報として、これらのデータが法律では規制されていないものの、公的規格、ガイドライン、業界標準、社内規格といった規制を受けていることを示す「標準規定管理対象」という情報が記憶されている。
【００３９】
また、データ普遍性情報記憶部２には、空調電力時系列データＢ−１、空調設定温度時系列データＢ−２、空調電力時系列データＣ−１、および空調設定温度時系列データＣ−２のデータ普遍性情報として、「法規制管理対象」という情報が記憶され、空調給気温度時系列データＢ−３、空調給気風量時系列データＢ−４、空調給気温度時系列データＣ−３、および空調給気風量時系列データＣ−４のデータ普遍性情報として、「標準規定管理対象」という情報が記憶されている。
【００４０】
また、データ普遍性情報記憶部２には、装置電力時系列データＤ−１および装置電力時系列データＥ−１のデータ普遍性情報として、「法規制管理対象」という情報が記憶され、加熱ゾーンＸ温度時系列データＤ−２、加熱ゾーンＸヒータ出力時系列データＤ−３、加熱ゾーンＹ温度時系列データＤ−４、加熱ゾーンＹヒータ出力時系列データＤ−５、冷却ゾーンＺ温度時系列データＥ−２、冷却ゾーンＺ冷凍機出力時系列データＥ−３、冷却ゾーンＷ温度時系列データＥ−４、および冷却ゾーンＷ冷凍機出力時系列データＥ−５のデータ普遍性情報として、これらのデータが製品の生産に特化した特殊なデータであることを示す「装置特性監視業務対象」という情報が記憶されている。以上のデータ普遍性情報を整理して示すと、表１のようになる。
【００４１】
【表１】
2018063570.tif 000003
【００４２】
なお、本実施の形態では、普遍性の度合いが高い方から順に、法律で規制されるデータ→公的規格やガイドラインで規制されるデータ→業界標準で規制されるデータ→社内規格で規制されるデータ→製品の品質等で規制される特殊なデータ、といった順番でデータの性質を定めている。ただし、本実施の形態では、説明を簡易にするため、データ普遍性情報が示す普遍性の度合いを３段階に分けている。普遍性の度合いを３段階以上に分けてもよいことは言うまでもない。
【００４３】
一方、分類情報記憶部３には、解析対象のデータを、普遍性の度合いが互いに異なる複数のグループに分類するための分類情報が予め登録されている。分類情報は、例えばデータ普遍性情報とグループ識別情報とを対応付けたものである。例えば「法規制管理対象」というデータ普遍性情報と、普遍性の度合いが高い第１グループｇ１（図１の１×１００型〜４×２５型に該当）の識別情報とが対応付けられ、「標準規定管理対象」というデータ普遍性情報と、普遍性の度合いが中程度である第２グループｇ２（図１の１０×１０型に該当）の識別情報とが対応付けられ、「装置特性監視業務対象」というデータ普遍性情報と、普遍性の度合いが低い第３グループｇ３（図１の２５×４型〜１００×１型に該当）の識別情報とが対応付けられている。以上の分類情報を整理して示すと、表２のようになる。
【００４４】
【表２】
2018063570.tif 000004
【００４５】
なお、本実施の形態の例では、データ普遍性情報が示す普遍性の度合いの段階数と、分類情報で規定される各グループに設定される普遍性の度合いの段階数（グループの数）とをいずれも３としているが、これらの数を一致させることは本発明の必須の構成要件ではない。データ普遍性情報で普遍性の度合いを何段階に設定するかという設計事項とデータをいくつのグループに分類するかという設計事項は異なる事項であり、それぞれ個別に設定すればよい。また、「法規制管理対象」、「標準規定管理対象」、「装置特性監視業務対象」といったデータ普遍性情報はデータの性質を表す情報であり、データ普遍性情報記憶部２の登録内容は一般に法律や情報源側の都合に応じて情報処理装置のメーカーの担当者や情報処理装置のオペレータによって設定されるのに対し、分類情報記憶部３の登録内容は一般に情報処理装置の設計者側で設定される情報である。このようにデータ普遍性情報と分類情報の２つを用いることで、オペレータにとって使い勝手の良い情報処理装置を実現することができる。
【００４６】
次に、オペレータは、データ解析を開始しようとするときに、入力装置７を操作して情報処理装置に対して解析開始を指示する（図３ステップＳ１０１においてＹＥＳ）。
データ指標算出部４は、データ解析の開始時に、対象データ記憶部１に記憶された解析対象の全データの総合的な普遍性の度合いを示すデータ指標を算出する（図３ステップＳ１０２）。図４はデータ指標算出部４の動作を説明するフローチャートである。
【００４７】
まず、データ指標算出部４は、対象データ記憶部１に記憶された解析対象のデータに対応するデータ普遍性情報をデータ普遍性情報記憶部２から取得し、このデータ普遍性情報に対応する分類情報を分類情報記憶部３から取得して、解析対象のデータが属するグループをデータ毎に決定する（図４ステップＳ２００）。
【００４８】
データ指標算出部４は、対象データ記憶部１に記憶された解析対象のデータのうち、空調電力時系列データＡ−１について所属するグループを決定しようとする場合、このデータに対応するデータ普遍性情報として「法規制管理対象」という情報をデータ普遍性情報記憶部２から取得し、このデータ普遍性情報と分類情報記憶部３に記憶された分類情報を基に、空調電力時系列データＡ−１を普遍性の度合いが高い第１グループｇ１に分類する。
【００４９】
また、データ指標算出部４は、解析対象のデータのうち、加熱ゾーンＸ温度時系列データＤ−２について所属するグループを決定しようとする場合、このデータに対応するデータ普遍性情報として「装置特性監視業務対象」という情報をデータ普遍性情報記憶部２から取得し、このデータ普遍性情報と分類情報記憶部３に記憶された分類情報を基に、加熱ゾーンＸ温度時系列データＤ−２を普遍性の度合いが低い第３グループｇ３に分類する。
データ指標算出部４は、以上のような処理を対象データ記憶部１に記憶された解析対象のデータ毎に行なう。
【００５０】
データ指標算出部４は、対応するデータ普遍性情報がデータ普遍性情報記憶部２に登録されていないデータについては、普遍性の度合いが最も低いグループに属するものとすればよい。
【００５１】
続いて、データ指標算出部４は、解析対象のデータが属するグループに基づいてデータ指標を算出する。ここで、データが有する普遍性の度合いは、図１で説明したビッグデータの発生形態で表現すると、１情報源あたりのデータの種類の数と、情報源の数という２つの成分に分離して表現することができる。例えば１×１００型、１０×１０型、１００×１型のようなＮ×Ｍ型の表現をしたとき、１情報源あたりのデータの種類の数はＮであり、情報源の数はＭである。なお、後述する式（１）、式（２）で用いる乗算記号（×）を除き、１×１００，Ｎ×Ｍといった表現で用いる「×」は２つの成分を分ける記号であって、乗算の意味でないことは言うまでもない。
【００５２】
本実施の形態では、上記のような２つの成分の各々について各データの平均値を算出してデータ指標を求める。すなわち、データ指標算出部４は、解析対象のデータが属するグループの普遍性の度合いに応じて予め定められた１情報源あたりのデータの種類の数Ｎを、対象データ記憶部１に記憶された解析対象の各データについて平均した値Ｎａｖｅを算出する（図４ステップＳ２０１）。
【００５３】
このとき、１情報源あたりのデータの種類の数Ｎとしては正規化された値を用いる。例えば普遍性の度合いが高い第１グループｇ１（図１の１×１００型〜４×２５型に該当）であれば、Ｎ＝１とするケースと、Ｎ＝４とするケースの２とおりでデータ指標を算出してもよいし、Ｎ＝１とＮ＝４の平均であるＮ＝２．５の１とおりに換算してデータ指標を算出してもよい。本実施の形態では、後者の方法で算出するものとし、普遍性の度合いが高い第１グループｇ１に応じて予め定められたデータの種類の数Ｎを２．５、普遍性の度合いが中程度である第２グループｇ２に応じて予め定められたデータの種類の数Ｎを１０．０、普遍性の度合いが低い第３グループｇ３に応じて予め定められたデータの種類の数Ｎを６２．５とする。これにより、表１に示した各データが属するグループの普遍性の度合いに応じて決まる１情報源あたりのデータの種類の数Ｎは、表３のようになる。
【００５４】
【表３】
2018063570.tif 000005
【００５５】
その結果、データ指標算出部４は、１情報源あたりのデータの種類の数Ｎの平均値Ｎａｖｅを２６．４と算出する。
次に、データ指標算出部４は、解析対象のデータが属するグループの普遍性の度合いに応じて予め定められた情報源の数Ｍを、対象データ記憶部１に記憶された解析対象の各データについて平均した値Ｍａｖｅを算出する（図４ステップＳ２０２）。
【００５６】
１情報源あたりのデータの種類の数Ｎと同様に、情報源の数Ｍについても正規化された値を用いる。例えば普遍性の度合いが高い第１グループｇ１であれば、Ｍ＝１００とするケースと、Ｍ＝２５とするケースの２とおりでデータ指標を算出してもよいし、Ｍ＝１００とＭ＝２５の平均であるＭ＝６２．５の１とおりに換算してデータ指標を算出してもよい。本実施の形態では、後者の方法で算出するものとし、普遍性の度合いが高い第１グループｇ１に応じて予め定められた情報源の数Ｍを６２．５、普遍性の度合いが中程度である第２グループｇ２に応じて予め定められた情報源の数Ｍを１０．０、普遍性の度合いが低い第３グループｇ３に応じて予め定められた情報源の数Ｍを２．５とする。これにより、表１に示した各データが属するグループの普遍性の度合いに応じて決まる情報源の数Ｍは、表４のようになる。
【００５７】
【表４】
2018063570.tif 000006
【００５８】
その結果、データ指標算出部４は、情報源の数Ｍの平均値Ｍａｖｅを２６．４と算出する。
最後に、データ指標算出部４は、１情報源あたりのデータの種類の数Ｎの平均値Ｎａｖｅと、情報源の数Ｍの平均値Ｍａｖｅとからデータ指標を求める（図４ステップＳ２０３）。ここで、データ指標をＮ×Ｍ型と同様の形式で表現すると、Ｎａｖｅ×Ｍａｖｅという表現形式になる。ただし、本実施の形態では、平均値Ｎａｖｅを以下のように換算した値Ｎａｖｅ’と平均値Ｍａｖｅを以下のように換算した値Ｍａｖｅ’とを用いて、データ指標をＮａｖｅ’×Ｍａｖｅ’という形式で表現する。
【００５９】
具体的には、データ指標算出部４は、平均値Ｎａｖｅと平均値Ｍａｖｅとの積が、所定値Ｖ（ここではＶ＝１００）になるように換算してデータ指標とする。上記の例では、Ｎａｖｅ＝２６．４，Ｍａｖｅ＝２６．４なので、換算した値Ｎａｖｅ’，Ｍａｖｅ’は以下のようになる。
Ｎａｖｅ’＝Ｎａｖｅ×ｓｑｒｔ｛Ｖ／（Ｎａｖｅ×Ｍａｖｅ）｝
＝２６．４×ｓｑｒｔ｛１００／（２６．４×２６．４）｝＝１０．０
・・・（１）
Ｍａｖｅ’＝Ｍａｖｅ×ｓｑｒｔ｛Ｖ／（Ｎａｖｅ×Ｍａｖｅ）｝
＝２６．４×ｓｑｒｔ｛１００／（２６．４×２６．４）｝＝１０．０
・・・（２）
【００６０】
式（１）、式（２）におけるｓｑｒｔ｛｝は平方根を求める関数である。こうして、１０．０×１０．０というデータ指標を得ることができる。以上で、データ指標算出部４の処理が終了する。
【００６１】
データ指標提示部５は、データ指標算出部４が算出したデータ指標を例えば図５の例のように提示（表示）する（図３ステップＳ１０３）。図５の例では、画面５０に、データ指標が１０．０×１０．０型であることが表示されている。
【００６２】
次に、解析種別特性記憶部６には、オペレータの指示に応じてデータ解析処理部９が実施可能なデータ解析の種別毎に、データ解析の普遍性の度合いを示す解析普遍性情報が予め登録されている。例えば「エネルギー管理分析」、「労働管理分析」、「設備保全分析」という種別名に対して、普遍性の度合いが高いことを示す１×１００型という解析普遍性情報が設定され、「衛生管理分析」という種別名に対して、普遍性の度合いが中程度であることを示す１０×１０型という解析普遍性情報が設定され、「品質管理分析」、「装置特性分析」という種別名に対して、普遍性の度合いが低いことを示す１００×１型という解析普遍性情報が設定されている。
【００６３】
「エネルギー管理分析」という種別に該当する実際のデータ解析の例としては、例えば電力需要予測などがある。「労働管理分析」という種別に該当するデータ解析の例としては、例えば労働時間予測などがある。「設備保全分析」という種別に該当するデータ解析の例としては、例えば空調装置のフィルタ交換時期予測などがある。「衛生管理分析」という種別に該当するデータ解析の例としては、例えば食品衛生状態推定などがある。「品質管理分析」という種別に該当するデータ解析の例としては、例えば製品強度要因分析などがある。「装置特性分析」という種別に該当するデータ解析の例としては、例えば制御装置のＰＩＤパラメータ再調整などがある。以上の解析普遍性情報を整理して示すと、表５のようになる。
【００６４】
【表５】
2018063570.tif 000007
【００６５】
なお、データ指標をＮａｖｅ’×Ｍａｖｅ’という２つの成分で表現する場合、解析普遍性情報についても同様に、データ解析の普遍性の度合いを、１情報源あたりのデータの種類の数ＡＮと、情報源の数ＡＭという２つの成分ＡＮ×ＡＭで表現することになる。このとき、解析普遍性情報の各成分ＡＮ，ＡＭの最低値は１、最大値は所定値Ｖ（ここではＶ＝１００）である。
【００６６】
解析制限処理部８は、解析普遍性情報を解析種別特性記憶部６から取得し、データ指標算出部４が算出したデータ指標とデータ解析処理部９が実施可能なデータ解析の普遍性とが適合するか否かを判定して、データ指標と適合するデータ解析を、誤りが生じる可能性が低いデータ解析とし、データ指標と適合しないデータ解析を、誤りが生じる可能性が高いデータ解析とする（図３ステップＳ１０４）。
【００６７】
普遍性の度合いが適合するか否かを判定する方法としては２つの方法が考えられる。第１の方法は、データ指標が示す普遍性の度合いが、解析普遍性情報が示す普遍性の度合いと完全一致する場合のみ適合と判定し、データ指標が示す普遍性の度合いが、解析普遍性情報が示す普遍性の度合いと一致しない場合に不適合と判定する方法である。
【００６８】
ここで、普遍性の度合いが完全一致する場合とは、データ指標の成分Ｎａｖｅ’と解析普遍性情報の成分ＡＮとが一致し、かつデータ指標の成分Ｍａｖｅ’と解析普遍性情報の成分ＡＭとが一致することを意味する。また、普遍性の度合いが一致しない場合とは、データ指標の成分Ｎａｖｅ’と解析普遍性情報の成分ＡＮとが一致しないか、あるいはデータ指標の成分Ｍａｖｅ’と解析普遍性情報の成分ＡＭとが一致しないかのうち少なくとも一方の不一致が生じることを意味する。
【００６９】
第２の方法は、データ指標が示す普遍性の度合いが、解析普遍性情報が示す普遍性の度合い以上である場合に適合と判定し、データ指標が示す普遍性の度合いが、解析普遍性情報が示す普遍性の度合い未満である場合に不適合と判定する方法である。図１の説明から明らかなように、普遍性の度合いが高い方から順に、１×１００型→２×５０型→４×２５型→１０×１０型→２５×４型→５０×２型→１００×１型という順に定められているので、このような規則に従って普遍性の度合いの高低を判定すればよい。
【００７０】
本実施の形態の場合、２つの成分の最大値を同一の値（本実施の形態の例では１００）に定めており、Ｎａｖｅ’とＭａｖｅ’の積（ＡＮとＡＭの積）が１００になるように正規化しているので、データ指標の成分Ｎａｖｅ’またはＭａｖｅ’のどちらかを調べることで、普遍性の度合いの高低を判定することが可能である。例えばデータ指標の成分Ｎａｖｅ’が解析普遍性情報の成分ＡＮ以上であれば、データ指標が示す普遍性の度合いが、解析普遍性情報が示す普遍性の度合い以上であると判定できる。
【００７１】
第１の方法、第２の方法のどちらの方法を採用するかは必要に応じて適宜設定すればよいが、本発明はゴミデータの混入によってデータ解析に誤りが生じる可能性が高いか否かをデータ解析の種別毎に判定することを目的としているので、第１の方法を採用することが好ましい。
【００７２】
上記の例では、データ指標が１０．０×１０．０型で、「エネルギー管理分析」、「労働管理分析」および「設備保全分析」の解析普遍性情報が１×１００型、「衛生管理分析」の解析普遍性情報が１０×１０型、「品質管理分析」および「装置特性分析」の解析普遍性情報が１００×１型である。したがって、上記の第１の方法によると、解析制限処理部８は、「衛生管理分析」については、データ指標と普遍性の度合いが適合し、データ解析に誤りが生じる可能性が低いと判定する。また、解析制限処理部８は、「エネルギー管理分析」、「労働管理分析」、「設備保全分析」、「品質管理分析」および「装置特性分析」については、データ指標と普遍性の度合いが適合せず、データ解析に誤りが生じる可能性が高いと判定する。
【００７３】
解析制限処理部８は、以上のような判定処理を解析種別特性記憶部６に登録されたデータ解析の種別毎に行なう。
【００７４】
そして、解析制限処理部８は、誤ったデータ解析が実施されることを防ぐために、判定結果を提示（表示）する（図３ステップＳ１０５）。図５の例では、データ指標が表示された画面５０に、誤りが生じる可能性が低いデータ解析の種別と誤りが生じる可能性が高いデータ解析の種別とが分けて表示されている。なお、図５の例では、普遍性の度合いが適合するか否かを判定する方法として上記の第１の方法を採用した場合の判定結果について示している。
【００７５】
データ解析処理部９は、オペレータが解析開始の指示時に選択または入力した、所望のデータ解析の種別名に応じて、対象データ記憶部１に記憶された解析対象のデータに対して解析処理を実施する（図３ステップＳ１０６）。ビッグデータを対象とする解析手法としては様々な解析手法が提案されているが、どのような手法で解析を行なうかは本発明の本質的な問題ではなく、本発明は解析手法の種類を問わず適用が可能なので、解析手法の詳細な説明は省略する。
【００７６】
以上により、本実施の形態では、ビッグデータを対象とする解析を行なう際に、ゴミデータが増えるかあるいは減るかの可能性に関する情報（データ指標）を提示できることになる。さらに、この情報に基づいて、データ解析に誤りが生じる可能性が高いか否かを判断できるようになるので、ゴミデータが多い可能性の高いデータ選択のまま、何らかの解析を実行してしまう危険性を低減することができる。
【００７７】
なお、本実施の形態では、オペレータからの解析開始の指示に応じて情報処理装置がステップＳ１０２以降の処理を開始しているが、これに限るものではなく、例えばオペレータからの判定開始の指示に応じてステップＳ１０２以降の処理を開始してもよい。この場合にはステップＳ１０６の解析処理は実施しない。
【００７８】
ただし、解析処理と同時に、誤りが生じる可能性が高いデータ解析か否かを判定すれば、解析処理の実施を取り消すことが可能である。すなわち、本実施の形態では、解析制限処理部８は、判定結果を提示しているが、オペレータが実施しようとするデータ解析が、誤りが生じる可能性が高いデータ解析と判定したときに、データ解析処理部９に解析処理を中止させるようにしてもよい。
【００７９】
例えばオペレータが所望のデータ解析の種別名として「品質管理分析」を選択または入力したとすると、上記の例では「品質管理分析」は誤りが生じる可能性が高いデータ解析と判定されるので、解析制限処理部８は、品質管理分析を実行中のデータ解析処理部９に対して処理の中止を指令する。また、この例では解析処理の実施を自動的に取り消しているが、解析制限処理部８による判定結果の提示を見たオペレータからの指示に応じて解析処理の実施を取り消すようにしてもよい。
【００８０】
また、本実施の形態では、表５に示したとおり、普遍性の度合いが一意に定まる解析普遍性情報の例を挙げているが、普遍性の度合いが一意に確定しない（すなわち、ある範囲を有する）解析普遍性情報としてもよい。例えば「エネルギー管理分析」、「労働管理分析」および「設備保全分析」というデータ解析の種別名に対して１×１００型〜３×３３．３型という範囲の解析普遍性情報を設定し、「衛生管理分析」という種別名に対して４×２５型〜２５×４型という範囲の解析普遍性情報を設定し、「品質管理分析」および「装置特性分析」という種別名に対して３３．３×３型〜１００×１型という範囲の解析普遍性情報を設定してもよい。
【００８１】
解析制限処理部８は、データ指標が示す普遍性の度合いが、解析普遍性情報が示す普遍性の度合いの範囲内であれば適合（誤りが生じる可能性が低いデータ解析）と判定し、データ指標が示す普遍性の度合いが、解析普遍性情報が示す普遍性の度合いの範囲外であれば不適合（誤りが生じる可能性が高いデータ解析）と判定すればよい（第１の方法）。
【００８２】
ここで、データ指標の成分Ｎａｖｅ’が解析普遍性情報の成分ＡＮの範囲内で、かつデータ指標の成分Ｍａｖｅ’が解析普遍性情報の成分ＡＭの範囲内の場合、データ指標が示す普遍性の度合いは、解析普遍性情報が示す普遍性の度合いの範囲内である。また、データ指標の成分Ｎａｖｅ’が解析普遍性情報の成分ＡＮの範囲外、およびデータ指標の成分Ｍａｖｅ’が解析普遍性情報の成分ＡＭの範囲外という２つの状態のうち少なくとも一方が生じる場合、データ指標が示す普遍性の度合いは、解析普遍性情報が示す普遍性の度合いの範囲外である。
【００８３】
ただし、本実施の形態の場合、２つの成分の最小値は１であり、２つの成分の最大値を同一の値（本実施の形態の例では所定値Ｖ＝１００）に定め、Ｎａｖｅ’とＭａｖｅ’の積およびＡＮとＡＭの積が所定値Ｖになるように正規化しているので、データ指標の成分Ｎａｖｅ’またはＭａｖｅ’のどちらかを調べることで、データ指標が示す普遍性の度合いと解析普遍性情報が示す普遍性の度合いとが適合するか否かを判定することが可能である。例えばデータ指標の成分Ｎａｖｅ’が解析普遍性情報の成分ＡＮの範囲内であれば、適合と判定し、データ指標の成分Ｎａｖｅ’が解析普遍性情報の成分ＡＮの範囲外であれば、不適合と判定すればよい。
【００８４】
あるいは、解析制限処理部８は、データ指標が示す普遍性の度合いが、解析普遍性情報が示す普遍性の度合いの範囲内もしくはこの範囲よりも度合いが高い場合には適合と判定し、データ指標が示す普遍性の度合いが、解析普遍性情報が示す普遍性の度合いの範囲よりも度合いが低い場合には不適合と判定すればよい（第２の方法）。
【００８５】
上記のとおり、普遍性の度合いが高い方から順に、１×１００型→２×５０型→４×２５型→１０×１０型→２５×４型→５０×２型→１００×１型という順に定められているので、このような規則に従って普遍性の度合いの高低を判定すればよい。
【００８６】
具体的には、データ指標の成分Ｎａｖｅ’が解析普遍性情報の成分ＡＮよりも小さく（普遍性の度合いとしては高い）、データ指標の成分Ｍａｖｅ’が解析普遍性情報の成分ＡＭよりも大きい場合、データ指標が示す普遍性の度合いが、解析普遍性情報が示す普遍性の度合いよりも高いと判定する。また、データ指標の成分Ｎａｖｅ’が解析普遍性情報の成分ＡＮと一致し、かつデータ指標の成分Ｍａｖｅ’が解析普遍性情報の成分ＡＭと一致する場合、データ指標が示す普遍性の度合いが、解析普遍性情報が示す普遍性の度合いと一致すると判定する。また、データ指標の成分Ｎａｖｅ’が解析普遍性情報の成分ＡＮよりも大きく（普遍性の度合いとしては低い）、データ指標の成分Ｍａｖｅ’が解析普遍性情報の成分ＡＭよりも小さい場合、データ指標が示す普遍性の度合いが、解析普遍性情報が示す普遍性の度合いよりも低いと判定する。
【００８７】
ただし、本実施の形態では、上記のとおり、データ指標の成分Ｎａｖｅ’またはＭａｖｅ’のどちらかを調べることで判定が可能である。例えばデータ指標の成分Ｎａｖｅ’が解析普遍性情報の成分ＡＮよりも小さい場合、データ指標が示す普遍性の度合いが、解析普遍性情報が示す普遍性の度合いよりも高いと判定すればよく、データ指標の成分Ｎａｖｅ’が解析普遍性情報の成分ＡＮよりも大きい場合、データ指標が示す普遍性の度合いが、解析普遍性情報が示す普遍性の度合いよりも低いと判定すればよい。
【００８８】
また、本実施の形態では、データ指標をＮａｖｅ’×Ｍａｖｅ’、すなわち１情報源あたりのデータの種類の数Ｎに基づく値Ｎａｖｅ’と情報源の数Ｍに基づく値Ｍａｖｅ’という２つの成分で表現しているが、これに限るものではなく、１つの値で表現してもよい。この場合には、解析対象のデータが分類されるグループの普遍性の度合いに応じてグループデータ指標Ｇを予め定めておく。例えば普遍性の度合いが高い第１グループｇ１についてＧ＝１００、普遍性の度合いが中程度である第２グループｇ２についてＧ＝１０、普遍性の度合いが低い第３グループｇ３についてＧ＝１というグループデータ指標Ｇを設定しておく。
【００８９】
データ指標算出部４は、解析対象のデータが属するグループの普遍性の度合いに応じて予め定められたグループデータ指標Ｇを、対象データ記憶部１に記憶された解析対象の各データについて平均した値Ｇａｖｅを、データ指標として算出すればよい。また、平均値Ｇａｖｅを正規化した値をデータ指標としてもよい。
【００９０】
データ指標を１つの数値で表現する場合、解析種別特性記憶部６に予め登録される解析普遍性情報は、データ解析の普遍性の度合いを１つの数値で表現することになる。例えば「エネルギー管理分析」、「労働管理分析」、「設備保全分析」という種別名に対して、普遍性の度合いが高いことを示す１００という解析普遍性情報が設定され、「衛生管理分析」という種別名に対して、普遍性の度合いが中程度であることを示す１０という解析普遍性情報が設定され、「品質管理分析」、「装置特性分析」という種別名に対して、普遍性の度合いが低いことを示す１という解析普遍性情報が設定されている。
【００９１】
また、データ指標を２つの成分で表現する場合と同様に、普遍性の度合いが一意に確定しない解析普遍性情報としてもよい。例えば「エネルギー管理分析」、「労働管理分析」および「設備保全分析」というデータ解析の種別名に対して１００〜２５という範囲の解析普遍性情報を設定し、「衛生管理分析」という種別名に対して２４〜５という範囲の解析普遍性情報を設定し、「品質管理分析」および「装置特性分析」という種別名に対して４〜１という範囲の解析普遍性情報を設定してもよい。
【００９２】
データ指標を１つの数値で表現する場合、解析普遍性情報がとり得る数値範囲は、データ指標がとり得る数値範囲と一致させる必要がある。
データ指標を１つの数値で表現する場合においても、解析制限処理部８は、上記と同じ処理を実施すればよい。
【００９３】
本実施の形態では、データ解析処理部９が情報処理装置の内部に設けられる例で説明しているが、これに限るものではなく、データ解析処理部９を情報処理装置の外部に設けるようにしてもよい。
【００９４】
本実施の形態で説明した情報処理装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、記憶装置及びインタフェースを備えたコンピュータと、これらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。ＣＰＵは、記憶装置に格納されたプログラムに従って本実施の形態で説明した処理を実行する。
【産業上の利用可能性】
【００９５】
本発明は、ビッグデータを解析する技術に適用することができる。
【符号の説明】
【００９６】
１…対象データ記憶部、２…データ普遍性情報記憶部、３…分類情報記憶部、４…データ指標算出部、５…データ指標提示部、６…解析種別特性記憶部、７…入力装置、８…解析制限処理部、９…データ解析処理部。
【図１】
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【図２】
2018063570.tif 000009
【図３】
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【図４】
2018063570.tif 000011
【図５】
2018063570.tif 000012