(57)【要約】【課題】解析対象のデータへの不要なデータの混入を低減する。【解決手段】情報処理装置は、解析対象の候補となるデータを記憶する対象データ記憶部１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記憶するデータ普遍性情報記憶部２と、解析対象の候補となるデータを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、データ解析の普遍性の度合いを示す解析普遍性情報を入力する解析種別入力部４と、データ普遍性情報と分類情報を基に、解析対象の候補となるデータが属するグループを決定し、解析普遍性情報が示す普遍性の度合いと解析対象の候補となるデータが属するグループの普遍性の度合いとが適合するか否かを判定し、適合しないデータを排除対象として選定する適合可否処理部５と、適合可否処理部５の判定結果を提示する処理結果提示部６を備える。【選択図】  図２
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【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候補となる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、前記解析対象の候補となる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、
オペレータが実施しようとするデータ解析の普遍性の度合いを示す解析普遍性情報を入力する解析種別入力手段と、
前記解析対象の候補となる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、前記解析対象の候補となるデータが属するグループを決定し、前記解析普遍性情報が示す普遍性の度合いと前記解析対象の候補となるデータが属するグループの普遍性の度合いとが適合するか否かを判定して、解析普遍性情報と適合しないデータを、排除対象として選定する適合可否処理手段と、
この適合可否処理手段の判定結果を提示する処理結果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、前記解析対象の候補のデータから、前記適合可否処理手段が排除対象として選定したデータを排除し、排除後の残ったデータを、解析処理を実施するデータ解析処理手段に渡す排除処理手段を備え、
前記処理結果提示手段は、前記適合可否処理手段が排除対象として選定したデータを解析対象から排除するか否かをオペレータが最終判断できるように、前記適合可否処理手段の判定結果を提示するものであり、
前記排除処理手段は、前記適合可否処理手段が排除対象として選定したデータのうち、オペレータが排除を決定したデータを排除することを特徴とする情報処理装置。
【請求項３】
請求項１記載の情報処理装置において、
さらに、前記解析対象の候補のデータから、前記適合可否処理手段が排除対象として選定したデータを排除し、排除後の残ったデータを、解析処理を実施するデータ解析処理手段に渡す排除処理手段を備え、
前記処理結果提示手段は、データの排除の全てまたは一部を取り消すか否かをオペレータが判断できるように、前記適合可否処理手段の判定結果を提示するものであることを特徴とする情報処理装置。
【請求項４】
請求項３記載の情報処理装置において、
前記排除処理手段は、オペレータがデータの排除の取り消しを決定したときに、前記データ解析処理手段に解析処理を中止させ、オペレータがデータの排除の全てを取り消す決定をした場合には、前記解析対象の候補の全てのデータを解析対象のデータとして前記データ解析処理手段に渡し、オペレータがデータの排除の一部を取り消す決定をした場合には、前記適合可否処理手段が排除対象として選定したデータのうちオペレータが取り消し決定したデータ以外のデータを、前記解析対象の候補のデータから排除して、排除後の残ったデータを前記データ解析処理手段に渡し、改めて前記データ解析処理手段に解析処理を実施させることを特徴とする情報処理装置。
【請求項５】
請求項３記載の情報処理装置において、
さらに、オペレータがデータの排除の全てを取り消す決定をしたときに、前記データ解析処理手段に解析処理を中止させ、オペレータに対して解析種別番号の再選択または再入力を促す再実行手段を備え、
前記解析種別入力手段は、オペレータが選択または入力した解析種別番号に対応する前記解析普遍性情報を前記適合可否処理手段に入力するものであり、
前記再実行手段は、オペレータが再選択または再入力した解析種別番号に応じて、前記解析種別入力手段と前記適合可否処理手段と前記排除処理手段と前記処理結果提示手段とに改めて処理を実行させることを特徴とする情報処理装置。
【請求項６】
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、
前記解析種別入力手段は、オペレータが選択または入力した解析種別名に対応する前記解析普遍性情報を前記適合可否処理手段に入力することを特徴とする情報処理装置。
【請求項７】
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、
前記解析種別入力手段は、オペレータが選択または入力した解析種別番号に対応する前記解析普遍性情報を前記適合可否処理手段に入力することを特徴とする情報処理装置。
【請求項８】
オペレータが実施しようとするデータ解析の普遍性の度合いを示す解析普遍性情報を入力する解析種別入力ステップと、
１個以上の情報源から収集された解析対象の候補となる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、前記解析対象の候補となる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、前記解析対象の候補となる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、前記解析対象の候補となるデータが属するグループを決定し、前記解析普遍性情報が示す普遍性の度合いと前記解析対象の候補となるデータが属するグループの普遍性の度合いとが適合するか否かを判定して、解析普遍性情報と適合しないデータを、排除対象として選定する適合可否処理ステップと、
この適合可否処理ステップの判定結果を提示する処理結果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９】
請求項８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、前記解析対象の候補のデータから、前記適合可否処理ステップで排除対象として選定したデータを排除し、排除後の残ったデータを、解析処理を実施するデータ解析処理手段に渡す排除処理ステップを含み、
前記処理結果提示ステップは、前記適合可否処理ステップで排除対象として選定したデータを解析対象から排除するか否かをオペレータが最終判断できるように、前記適合可否処理ステップの判定結果を提示するステップを含み、
前記排除処理ステップは、前記適合可否処理ステップで排除対象として選定したデータのうち、オペレータが排除を決定したデータを排除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、
さらに、前記解析対象の候補のデータから、前記適合可否処理ステップで排除対象として選定したデータを排除し、排除後の残ったデータを、解析処理を実施するデータ解析処理手段に渡す排除処理ステップを含み、
前記処理結果提示ステップは、データの排除の全てまたは一部を取り消すか否かをオペレータが判断できるように、前記適合可否処理ステップの判定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１１】
請求項１０記載の情報処理方法において、
前記排除処理ステップは、オペレータがデータの排除の取り消しを決定したときに、前記データ解析処理手段に解析処理を中止させ、オペレータがデータの排除の全てを取り消す決定をした場合には、前記解析対象の候補の全てのデータを解析対象のデータとして前記データ解析処理手段に渡し、オペレータがデータの排除の一部を取り消す決定をした場合には、前記適合可否処理ステップで排除対象として選定したデータのうちオペレータが取り消し決定したデータ以外のデータを、前記解析対象の候補のデータから排除して、排除後の残ったデータを前記データ解析処理手段に渡し、改めて前記データ解析処理手段に解析処理を実施させ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１０記載の情報処理方法において、
さらに、オペレータがデータの排除の全てを取り消す決定をしたときに、前記データ解析処理手段に解析処理を中止させ、オペレータに対して解析種別番号の再選択または再入力を促す再実行ステップを含み、
前記解析種別入力ステップは、オペレータが選択または入力した解析種別番号に対応する前記解析普遍性情報を前記適合可否処理ステップのために入力するステップを含み、
前記再実行ステップは、オペレータが再選択または再入力した解析種別番号に応じて、前記解析種別入力ステップと前記適合可否処理ステップと前記排除処理ステップと前記処理結果提示ステップとを改めて実行させ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１３】
請求項８乃至１１のいずれか１項に記載の情報処理方法において、
前記解析種別入力ステップは、オペレータが選択または入力した解析種別名に対応する前記解析普遍性情報を前記適合可否処理ステップのために入力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１４】
請求項８乃至１１のいずれか１項に記載の情報処理方法において、
前記解析種別入力ステップは、オペレータが選択または入力した解析種別番号に対応する前記解析普遍性情報を前記適合可否処理ステップのために入力するステップを含む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、特に解析対象のデータへの不要なデータの混入を低減す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、ビッグデータに含まれるゴミデータを適切に取り除く技術の改善が求められている。
【０００７】
本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、解析対象のデータへの不要なデータの混入を低減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候補となる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、前記解析対象の候補となる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、オペレータが実施しようとするデータ解析の普遍性の度合いを示す解析普遍性情報を入力する解析種別入力手段と、前記解析対象の候補となる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、前記解析対象の候補となるデータが属するグループを決定し、前記解析普遍性情報が示す普遍性の度合いと前記解析対象の候補となるデータが属するグループの普遍性の度合いとが適合するか否かを判定して、解析普遍性情報と適合しないデータを、排除対象として選定する適合可否処理手段と、この適合可否処理手段の判定結果を提示する処理結果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、前記解析対象の候補のデータから、前記適合可否処理手段が排除対象として選定したデータを排除し、排除後の残ったデータを、解析処理を実施するデータ解析処理手段に渡す排除処理手段を備え、前記処理結果提示手段は、前記適合可否処理手段が排除対象として選定したデータを解析対象から排除するか否かをオペレータが最終判断できるように、前記適合可否処理手段の判定結果を提示するものであり、前記排除処理手段は、前記適合可否処理手段が排除対象として選定したデータのうち、オペレータが排除を決定したデータを排除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構成例は、さらに、前記解析対象の候補のデータから、前記適合可否処理手段が排除対象として選定したデータを排除し、排除後の残ったデータを、解析処理を実施するデータ解析処理手段に渡す排除処理手段を備え、前記処理結果提示手段は、データの排除の全てまたは一部を取り消すか否かをオペレータが判断できるように、前記適合可否処理手段の判定結果を提示するものである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、前記排除処理手段は、オペレータがデータの排除の取り消しを決定したときに、前記データ解析処理手段に解析処理を中止させ、オペレータがデータの排除の全てを取り消す決定をした場合には、前記解析対象の候補の全てのデータを解析対象のデータとして前記データ解析処理手段に渡し、オペレータがデータの排除の一部を取り消す決定をした場合には、前記適合可否処理手段が排除対象として選定したデータのうちオペレータが取り消し決定したデータ以外のデータを、前記解析対象の候補のデータから排除して、排除後の残ったデータを前記データ解析処理手段に渡し、改めて前記データ解析処理手段に解析処理を実施させ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構成例は、さらに、オペレータがデータの排除の全てを取り消す決定をしたときに、前記データ解析処理手段に解析処理を中止させ、オペレータに対して解析種別番号の再選択または再入力を促す再実行手段を備え、前記解析種別入力手段は、オペレータが選択または入力した解析種別番号に対応する前記解析普遍性情報を前記適合可否処理手段に入力するものであり、前記再実行手段は、オペレータが再選択または再入力した解析種別番号に応じて、前記解析種別入力手段と前記適合可否処理手段と前記排除処理手段と前記処理結果提示手段とに改めて処理を実行させることを特徴とするものである。
【００１１】
また、本発明の情報処理装置の１構成例において、前記解析種別入力手段は、オペレータが選択または入力した解析種別名に対応する前記解析普遍性情報を前記適合可否処理手段に入力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、前記解析種別入力手段は、オペレータが選択または入力した解析種別番号に対応する前記解析普遍性情報を前記適合可否処理手段に入力することを特徴とするものである。
【００１２】
また、本発明の情報処理方法は、オペレータが実施しようとするデータ解析の普遍性の度合いを示す解析普遍性情報を入力する解析種別入力ステップと、１個以上の情報源から収集された解析対象の候補となる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、前記解析対象の候補となる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、前記解析対象の候補となる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、前記解析対象の候補となるデータが属するグループを決定し、前記解析普遍性情報が示す普遍性の度合いと前記解析対象の候補となるデータが属するグループの普遍性の度合いとが適合するか否かを判定して、解析普遍性情報と適合しないデータを、排除対象として選定する適合可否処理ステップと、この適合可否処理ステップの判定結果を提示する処理結果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】
【００１３】
本発明によれば、データ普遍性情報記憶手段と、分類情報記憶手段と、解析種別入力手段と、適合可否処理手段と、処理結果提示手段とを設けることにより、解析対象のデータへの不要なデータの混入を低減することができる。また、本発明では、処理結果提示手段を設けることにより、適合可否処理手段が排除対象として選定したデータを解析対象から排除するか否かをオペレータが最終判断することができる。
【００１４】
また、本発明では、解析対象の候補のデータから、適合可否処理手段が排除対象として選定したデータを排除し、排除後の残ったデータを、解析処理を実施するデータ解析処理手段に渡す排除処理手段を設けることにより、適合可否処理手段が排除対象として選定したデータの排除処理を、オペレータからの指示を待つことなく自動的に実行するので、利便性を向上させることができる。
【００１５】
また、本発明では、処理結果提示手段を設けることにより、排除処理手段が排除処理を自動実行したときに、データの排除の全てまたは一部を取り消すか否かをオペレータが判断することができる。
【００１６】
また、本発明では、解析種別入力手段が、オペレータが選択または入力した解析種別番号に対応する解析普遍性情報を適合可否処理手段に入力することにより、解析の普遍性の度合いをより詳細に設定することができるので、確度の高い解析を実施できる可能性を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の原理を説明する図である。
【図２】本発明の第１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】本発明の第１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】本発明の第１の実施の形態に係る情報処理装置の処理結果提示部による提示例を示す図である。
【図５】本発明の第２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６】本発明の第２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７】本発明の第２の実施の形態に係る情報処理装置の処理結果提示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】
【００１８】
［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。
【００１９】
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。
【００２０】
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。
【００２１】
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。
【００２２】
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。
【００２３】
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。
【００２４】
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。
【００２５】
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。
【００２６】
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、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をオペレータが行なおうとしているときには、普遍性の度合いが低いデータを排除するか否かをオペレータが判断できるようにする。反対に、例えば製品の品質管理分析などのように私的（私企業的）度合いが高く、普遍性の度合いが低い解析をオペレータが行なおうとしているときには、普遍性の度合いが高いデータを排除するか否かをオペレータが判断できるようにする。このようにすることで、解析対象のデータへのゴミデータの混入を低減できることに想到した。
【００２７】
［発明の原理２］
オペレータが普遍性の度合いが高い解析をするつもりなのか、普遍性の度合いが低い解析をするつもりなのかを、直接的に数値指標でオペレータの意図として指定することにより、不適合データが排除対象として高い確度で選ばれ、自動的に排除されるようにすると、さらに利便性を向上できる。この場合、排除するか否かをオペレータが判断できるステップとしては、排除されたことを取り消すか否かを一括で判断する程度が妥当である。
【００２８】
［第１の実施の形態］
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は本発明の第１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に対応する例である。
【００２９】
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候補となる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、解析対象の候補となる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、オペレータが実施しようとするデータ解析の普遍性の度合いを示す解析普遍性情報を入力する解析種別入力部４と、解析対象の候補となる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、解析対象の候補となるデータが属するグループを決定し、解析普遍性情報が示す普遍性の度合いと解析対象の候補となるデータが属するグループの普遍性の度合いとが適合するか否かを判定して、解析普遍性情報と適合しないデータを、排除対象として選定する適合可否処理部５と、適合可否処理部５が排除対象として選定したデータを解析対象から排除するか否かをオペレータが最終判断できるように、適合可否処理部５の判定結果を提示する処理結果提示部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、解析対象の候補のデータから適合可否処理部５が排除対象として選定したデータを排除する排除処理部８と、解析処理を実施するデータ解析処理部９とを備えている。
【００３０】
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候補となるデータが記憶される（図３ステップＳ１００）。
【００３１】
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。
【００３２】
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。
【００３３】
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。
【００３４】
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。
【００３５】
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。
【００３６】
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。
【００３７】
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。
【００３８】
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。
【００３９】
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。
【００４０】
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。
【００４１】
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。
【００４２】
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。
【００４３】
【表１】
2018063569.tif 000003
【００４４】
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。
【００４５】
一方、分類情報記憶部３には、解析対象の候補となるデータを、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。
【００４６】
【表２】
2018063569.tif 000004
【００４７】
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。
【００４８】
次に、オペレータがデータ解析の開始を指示すると（図３ステップＳ１０１においてＹＥＳ）、解析種別入力部４は、オペレータが実施しようとするデータ解析の普遍性の度合いを示す解析普遍性情報を入力する（図３ステップＳ１０２）。解析種別入力部４には、データ解析の種別毎に解析普遍性情報が予め登録されており、オペレータが入力したデータ解析の種別名に応じた解析普遍性情報を適合可否処理部５に入力する。
【００４９】
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（図１の１×１００型〜４×２５型に該当）ことを示す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（図１の１０×１０型に該当）であることを示す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（図１の２５×４型〜１００×１型に該当）ことを示す解析普遍性情報が設定されている。
【００５０】
「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３のようになる。
【００５１】
【表３】
2018063569.tif 000005
【００５２】
なお、解析普遍性情報は、後述のように、データ解析の普遍性の度合いに対して、解析対象の候補となるデータの普遍性の度合いが適合するか否かを判定するためのものなので、解析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）とは一致している必要がある。本実施の形態では、いずれの段階数も３である。
【００５３】
また、解析種別入力部４は、予め用意された解析種別名を複数表示して、その中からオペレータに所望の種別名を選択させるようにしてもよい。
また、解析種別入力部４は、オペレータが入力した解析種別名が登録されていない場合に、普遍性の度合いが最も低い解析普遍性情報を適合可否処理部５に入力するようにしてもよい。
【００５４】
次に、適合可否処理部５は、対象データ記憶部１に記憶された判定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、判定対象のデータが属するグループを決定し、解析種別入力部４から入力された解析普遍性情報が示す普遍性の度合いと判定対象のデータが属するグループの普遍性の度合いとが適合するか否かを判定して、解析普遍性情報と適合しないデータを、排除対象として選定する（図３ステップＳ１０３）。
【００５５】
例えばオペレータが実施しようとするデータ解析の種別が「エネルギー管理分析」であったとする。適合可否処理部５は、判定対象のデータが空調電力時系列データＡ−１の場合、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。
【００５６】
また、適合可否処理部５は、判定対象のデータが加熱ゾーンＸ温度時系列データＤ−２の場合、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。
【００５７】
「エネルギー管理分析」というデータ解析の種別に応じて、普遍性の度合いが高いことを示す解析普遍性情報が解析種別入力部４から入力されるので、適合可否処理部５は、この解析普遍性情報が示す普遍性の度合いと空調電力時系列データＡ−１が属する第１グループｇ１の普遍性の度合いとが適合するか否かを判定する。この場合、適合可否処理部５は、解析の普遍性とデータの普遍性のいずれも度合いが高いため、普遍性の度合いが適合すると判定する。
【００５８】
また、判定対象のデータが加熱ゾーンＸ温度時系列データＤ−２の場合、適合可否処理部５は、普遍性の度合いが高いことを示す解析普遍性情報に対して、加熱ゾーンＸ温度時系列データＤ−２が普遍性の度合いが低い第３グループｇ３に分類されているので、普遍性の度合いが適合しないと判定し、加熱ゾーンＸ温度時系列データＤ−２を排除対象として選定する。
【００５９】
つまり、上記の例で言えば、データＡ−１，Ａ−２，Ｂ−１，Ｂ−２，Ｃ−１，Ｃ−２，Ｄ−１，Ｅ−１については普遍性の度合いが適合すると判定され、データＡ−３，Ａ−４，Ｂ−３，Ｂ−４，Ｃ−３，Ｃ−４，Ｄ−２，Ｄ−３，Ｄ−４，Ｄ−５，Ｅ−２，Ｅ−３，Ｅ−４，Ｅ−５については排除対象のデータと判定される。適合可否処理部５は、以上のような処理を対象データ記憶部１に記憶されたデータ毎に行なう。
【００６０】
なお、適合可否処理部５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し、このデータについて普遍性の度合いが適合するか否かを判定すればよい。
【００６１】
また、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、判定対象のデータが属するグループの普遍性の度合いが、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、判定対象のデータが属するグループの普遍性の度合いが、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。
【００６２】
第２の方法は、判定対象のデータが属するグループの普遍性の度合いが、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、判定対象のデータが属するグループの普遍性の度合いが、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。一般的には第１の方法が採用されると考えられるが、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。
【００６３】
また、本実施の形態では、排除対象と判定したデータを、解析対象から即時に排除する処理は実行しない。その理由は、後述のようにオペレータの判断を確認するためであり、特に普遍性の度合いが中程度の第２グループｇ２に属すると判定したデータを実際に排除するか否かはオペレータの意図に依存するためである。
【００６４】
処理結果提示部６は、排除対象として選定されたデータを解析対象から排除するか否かをオペレータが最終判断できるように、適合可否処理部５の判定結果を提示（表示）する（図３ステップＳ１０４）。図４は処理結果提示部６による提示例を示す図である。図４の例では、画面４０に、各データの判定結果が色分けして表示されている。例えば普遍性の度合いが適合すると判定されたデータについては灰色で表示され、排除対象と判定されたデータについては黒色で表示される。また、排除対象と判定されたデータについては、解析対象から排除するか否かをオペレータに確認するためのラジオボタン４１が表示される。
【００６５】
なお、図４の例では、全てのデータを表示しているが、例えばデータが大量に存在する場合に表示が困難になることが考えられるので、排除対象と判定されたデータのみを表示するようにしてもよい。
【００６６】
オペレータは、表示された画面を見て、排除対象と判定されたデータを実際に排除するか否かを判断し、マウス等の入力装置７を操作して、排除するデータについては画面４０上のラジオボタン４１で「Ｙｅｓ」を選択し、排除しないデータについてはラジオボタン４１で「Ｎｏ」を選択する。最後に、オペレータは、画面４０の「解析実行」ボタン４２を操作する。
【００６７】
排除処理部８は、「解析実行」ボタン４２が操作されると（図３ステップＳ１０５においてＹＥＳ）、対象データ記憶部１に記憶されている解析対象の候補のデータから、ラジオボタン４１で「Ｙｅｓ」が選択されたデータを排除し、排除後の残ったデータを解析対象のデータとしてデータ解析処理部９に渡す（図３ステップＳ１０６）。
【００６８】
なお、排除処理部８が行なう排除処理は、対象データ記憶部１に記憶されているデータそのものを削除する処理（取り消し不可）であってもよいし、対象データ記憶部１から取り出したデータのうち、ラジオボタン４１で「Ｙｅｓ」が選択されたデータを排除する処理（取り消し可）であってもよい。取り消し可の排除処理は、例えばラジオボタン４１で「Ｙｅｓ」が選択されたデータをデータ解析処理部９に送信しないようにロックする処理となる。
【００６９】
また、上記の例では、排除対象と判定されたデータを実際に排除するか否かの判断結果を、オペレータがデータ毎にラジオボタン４１で入力しているが、例えば排除対象と判定されたデータを全て排除するというオペレータの指示に対して、排除処理部８は、対象データ記憶部１に記憶されている解析対象の候補のデータから、排除対象と判定された全てのデータを排除し、排除後の残ったデータを解析対象のデータとしてデータ解析処理部９に渡すようにしてもよい。また、排除を中止するというオペレータの指示に対して、排除処理部８は、対象データ記憶部１に記憶されている解析対象の候補の全てのデータを解析対象のデータとしてデータ解析処理部９に渡すようにしてもよい。これにより、オペレータにとっては、データ毎にラジオボタン４１を操作する必要がなくなる。
【００７０】
データ解析処理部９は、排除処理部８から渡されたデータに対して解析処理を実施する（図３ステップＳ１０７）。なお、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。
【００７１】
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、ゴミデータに関する情報（ゴミデータになる可能性が高い排除対象のデータ）を提示できることになる。そして、この情報に基づいてオペレータがデータを排除するか否かを判断できるようになるので、解析対象のデータへのゴミデータの混入を低減することができる。
【００７２】
［第２の実施の形態］
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。図５は本発明の第２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り、図２と同一の構成には同一の符号を付してある。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。
【００７３】
本実施の形態の情報処理装置は、対象データ記憶部１と、データ普遍性情報記憶部２ａと、分類情報記憶部３ａと、オペレータが選択または入力した解析種別番号に対応する解析普遍性情報を入力する解析種別入力部４ａと、適合可否処理部５と、データの排除の全てまたは一部を取り消すか否かをオペレータが判断できるように、適合可否処理部５の判定結果を提示する処理結果提示部６ａと、入力装置７と、排除処理部８ａと、データ解析処理部９ａとを備えている。
【００７４】
以下、本実施の形態の情報処理装置の動作を図６を参照して説明する。対象データ記憶部１の動作（図６ステップＳ２００）は、第１の実施の形態で説明したとおりである。
データ普遍性情報記憶部２ａに予め登録されるデータ普遍性情報は、第１の実施の形態と同様であるが、本実施の形態の例ではデータ普遍性情報が細分化されている。本実施の形態のデータ普遍性情報の例を表４に示す。
【００７５】
【表４】
2018063569.tif 000006
【００７６】
表４に示すように、普遍性の度合いが高い方から順に、「法規制管理対象１」、「法規制管理対象２」、「標準規定管理対象１」、「標準規定管理対象２」、「装置特性監視業務対象１」、「装置特性監視業務対象２」、「装置特性監視業務対象３」という７段階のデータ普遍性情報が設定されている。
【００７７】
また、分類情報記憶部３ａに予め登録される分類情報も第１の実施の形態と同様であるが、本実施の形態の例ではデータを７個のグループに分類するため、第１の実施の形態の場合よりも分類情報が細分化されている。本実施の形態の分類情報の例を表５に示す。
【００７８】
【表５】
2018063569.tif 000007
【００７９】
表５に示すように、普遍性の度合いが高い方から順に、第１グループｇ１、第２グループｇ２、第３グループｇ３、第４グループｇ４、第５グループｇ５、第６グループｇ６、第７グループｇ７の７個のグループが設定されている。
【００８０】
次に、オペレータがデータ解析の開始を指示し、実施しようとするデータ解析の種別番号を入力すると（図６ステップＳ２０１）、解析種別入力部４ａは、オペレータから入力された解析種別番号に対応する解析普遍性情報を適合可否処理部５に入力する（図６ステップＳ２０２）。
【００８１】
例えば解析種別番号１に対して、普遍性の度合いが非常に高い（図１の１×１００型に該当）ことを示す解析普遍性情報が設定され、解析種別番号２に対して、普遍性の度合いが高い（図１の２×５０型に該当）ことを示す解析普遍性情報が設定され、解析種別番号３に対して、普遍性の度合いがやや高い（図１の４×２５型に該当）ことを示す解析普遍性情報が設定され、解析種別番号４に対して、普遍性の度合いが中程度（図１の１０×１０型に該当）であることを示す解析普遍性情報が設定され、解析種別番号５に対して、普遍性の度合いがやや低い（図１の２５×４型に該当）ことを示す解析普遍性情報が設定され、解析種別番号６に対して、普遍性の度合いが低い（図１の５０×２型に該当）ことを示す解析普遍性情報が設定され、解析種別番号７に対して、普遍性の度合いが非常に低い（図１の１００×１型に該当）ことを示す解析普遍性情報が設定されている。以上の解析普遍性情報を整理して示すと、表６のようになる。
【００８２】
【表６】
2018063569.tif 000008
【００８３】
第１の実施の形態で説明したとおり、解析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）とは一致している必要がある。本実施の形態では、いずれの段階数も７である。
なお、解析種別入力部４ａは、予め用意された解析種別番号を複数表示して、その中からオペレータに所望の解析種別番号を選択させるようにしてもよい。
【００８４】
適合可否処理部５の動作（図６ステップＳ２０３）は、第１の実施の形態と同様である。ここでは、オペレータが解析種別番号２を入力したとする。
適合可否処理部５は、判定対象のデータが空調設定温度時系列データＡ−２の場合、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２」という情報をデータ普遍性情報記憶部２ａから取得し、このデータ普遍性情報と分類情報記憶部３ａに記憶された分類情報を基に、空調設定温度時系列データＡ−２を普遍性の度合いが高い第２グループｇ２に分類する。そして、適合可否処理部５は、解析普遍性情報が示す普遍性の度合いと空調設定温度時系列データＡ−２が属する第２グループｇ２の普遍性の度合いとが適合するか否かを判定する。この場合、適合可否処理部５は、解析の普遍性とデータの普遍性のいずれも度合いが高いため、普遍性の度合いが適合すると判定する。
【００８５】
また、適合可否処理部５は、判定対象のデータが加熱ゾーンＸ温度時系列データＤ−２の場合、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１」という情報をデータ普遍性情報記憶部２ａから取得し、このデータ普遍性情報と分類情報記憶部３ａ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やや低い第５グループｇ５に分類する。そして、適合可否処理部５は、解析普遍性情報が示す普遍性の度合いと加熱ゾーンＸ温度時系列データＤ−２が属する第５グループｇ５の普遍性の度合いとが適合するか否かを判定する。このとき、オペレータが入力した解析種別番号２に対して、普遍性の度合いが高いことを示す解析普遍性情報が設定されているので、適合可否処理部５は、普遍性の度合いが適合しないと判定し、加熱ゾーンＸ温度時系列データＤ−２を排除対象として選定する。
【００８６】
なお、例えば空調電力時系列データＡ−１については、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、第２の方法のいずれを採用するかで判定結果が異なる。表４、表５によると、空調電力時系列データＡ−１は、普遍性の度合いが非常に高い第１グループｇ１に属するので、第１の方法を採用する場合、普遍性の度合いが高いことを示す解析普遍性情報に対して適合と判定される。一方、第２の方法を採用する場合、空調電力時系列データＡ−１は、普遍性の度合いが高いことを示す解析普遍性情報に対して不適合と判定される。
【００８７】
以上の結果から、第１の方法によれば、データＡ−１，Ａ−２，Ｂ−１，Ｂ−２，Ｃ−１，Ｃ−２，Ｄ−１，Ｅ−１については普遍性の度合いが適合すると判定され、データＡ−３，Ａ−４，Ｂ−３，Ｂ−４，Ｃ−３，Ｃ−４，Ｄ−２，Ｄ−３，Ｄ−４，Ｄ−５，Ｅ−２，Ｅ−３，Ｅ−４，Ｅ−５については排除対象のデータと判定される。
【００８８】
また、第２の方法によれば、データＡ−２，Ｂ−２，Ｃ−２については普遍性の度合いが適合すると判定され、データＡ−１，Ａ−３，Ａ−４，Ｂ−１，Ｂ−３，Ｂ−４，Ｃ−１，Ｃ−３，Ｃ−４，Ｄ−１，Ｄ−２，Ｄ−３，Ｄ−４，Ｄ−５，Ｅ−１，Ｅ−２，Ｅ−３，Ｅ−４，Ｅ−５については排除対象のデータと判定される。
【００８９】
本実施の形態では、オペレータからの解析実行指示を待つことなく、排除対象のデータを排除してデータ解析を開始する。すなわち、排除処理部８ａは、適合可否処理部５の処理が終了すると、対象データ記憶部１に記憶されている解析対象の候補のデータから、適合可否処理部５が排除対象として選定したデータを排除し、排除後の残ったデータを解析対象のデータとしてデータ解析処理部９ａに渡す（図６ステップＳ２０４）。
【００９０】
なお、本実施の形態では、後述のように排除の取り消しを可能にするため、排除処理部８ａが行なう処理は、対象データ記憶部１に記憶されているデータそのものを削除する処理ではなく、対象データ記憶部１から取り出したデータのうち、適合可否処理部５が排除対象として選定したデータを排除する処理となる。
【００９１】
データ解析処理部９ａの解析処理（図６ステップＳ２０５）は、第１の実施の形態と同様である。
次に、処理結果提示部６ａは、データの排除を取り消すか否かをオペレータが判断できるように、適合可否処理部５の判定結果を提示（表示）する（図６ステップＳ２０６）。図７は処理結果提示部６ａによる提示例を示す図である。
【００９２】
図７の例では、画面７０に、解析対象のデータと排除されたデータとが分けて表示されている。また、排除されたデータについては、排除を取り消すか否かをオペレータに確認するためのラジオボタン７１が表示される。ここで、排除されたデータは、実質的にゴミデータになる確度の高いデータである。したがって、排除が取り消されないことを前提に、効率的な一括提示とし、排除を一括して取り消すか否かをオペレータに確認するようにしている。
【００９３】
なお、図７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。
また、図７の例では、全てのデータを表示しているが、排除対象と判定されたデータのみを表示するようにしてもよい。
【００９４】
オペレータは、表示された画面を見て、データの排除を取り消すか否かを判断し、取り消したい場合には、マウス等の入力装置７を操作して、ラジオボタン７１で「ＮＧ」を選択し、画面７０の「取り消し」ボタン７２を操作する。
【００９５】
排除処理部８ａは、「取り消し」ボタン７２が操作されると（図６ステップＳ２０７においてＹＥＳ）、データ解析処理部９ａに解析処理を中止させ（図６ステップＳ２０８）、対象データ記憶部１から取り出した全てのデータを解析対象のデータとしてデータ解析処理部９ａに渡し、改めてデータ解析処理部９ａに解析処理を実施させる（図６ステップＳ２０９）。
【００９６】
なお、オペレータから取り消し指示があった場合の動作は本実施の形態の例に限るものではない。例えば「取り消し」ボタン７２が操作されると、情報処理装置の図示しない再実行手段が、データ解析処理部９ａに解析処理を中止させ、オペレータに対して解析種別番号の再選択または再入力を促す画面を表示し、オペレータが再選択または再入力した解析種別番号に応じて、ステップＳ２０２から改めて処理を開始させるようにしてもよい。
【００９７】
解析種別番号は、「エネルギー管理分析」、「労働管理分析」、「設備保全分析」、「衛生管理分析」、「品質管理分析」、「装置特性分析」といった解析の種別を示すだけではなく、普遍性の度合いを示す指標でもあるので、データの排除が適切でないと判断したオペレータにとっては、解析種別番号を再選択または再入力することで、より目的に適った解析を実施できる可能性を高めることができる。
【００９８】
本実施の形態では、第１の実施の形態のようにデータ解析の種別名をオペレータに選択または入力させるのではなく、解析種別番号をオペレータに選択または入力させることで、解析の普遍性の度合いをより詳細に設定することができるので、第１の実施の形態に比べて確度の高い解析を実施できる可能性を高めることができる。
【００９９】
また、本実施の形態では、適合可否処理部５が排除対象として選定したデータの排除処理を、オペレータからの指示を待つことなく自動的に実行するので、利便性を向上させることができる。ただし、本実施の形態では、オペレータが解析種別について数値指標で認識できている（慣れている）ことが好ましく、その意味では、本発明を使い慣れたオペレータを対象とする例とも言える。
【０１００】
本実施の形態では、データの排除の全てを取り消す場合について説明しているが、一部を取り消しできるようにしてもよい。この場合には、排除を取り消すか否かをオペレータに確認するためのラジオボタン７１を、排除されたデータ毎に表示することになる。排除処理部８ａは、「取り消し」ボタン７２が操作されたときに、データ解析処理部９ａに解析処理を中止させ（ステップＳ２０８）、適合可否処理部５が排除対象として選定したデータのうちオペレータが取り消し決定したデータ以外のデータを、解析対象の候補のデータから排除して、排除後の残ったデータをデータ解析処理部９ａに渡し、改めてデータ解析処理部９ａに解析処理を実施させるようにすればよい（ステップＳ２０９）。
【０１０１】
なお、本実施の形態のデータ普遍性情報記憶部２ａと分類情報記憶部３ａと解析種別入力部４ａとを第１の実施の形態に適用してもよい。反対に、第１の実施の形態のデータ普遍性情報記憶部２と分類情報記憶部３と解析種別入力部４とを本実施の形態に適用してもよい。
【０１０２】
第１、第２の実施の形態では、データ解析処理部９，９ａ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９，９ａを情報処理装置の外部に設けるようにしてもよい。
【０１０３】
第１、第２の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第１、第２の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】
【０１０４】
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】
【０１０５】
１…対象データ記憶部、２，２ａ…データ普遍性情報記憶部、３，３ａ…分類情報記憶部、４，４ａ…解析種別入力部、５…適合可否処理部、６，６ａ…処理結果提示部、７…入力装置、８，８ａ…排除処理部、９，９ａ…データ解析処理部。
【図１】
2018063569.tif 000009
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2018063569.tif 000015