(57)【要約】【課題】Ｗｅｂ読み込み待ち時間の集合に対するユーザ体感品質を推定可能とすること。【解決手段】品質推定装置は、Ｗｅｂページの読み込みの待ち時間の集合を取得する取得部と、前記集合における各待ち時間に対して体感品質値が所定値以上となる確率を、前記集合に対して体感品質値が前記所定値以上となる確率として算出する算出部と、を有する。【選択図】図２
2019219786.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｗｅｂページの読み込みの待ち時間の集合を取得する取得部と、
前記集合における各待ち時間に対して体感品質値が所定値以上となる確率を、前記集合に対して体感品質値が前記所定値以上となる確率として算出する算出部と、
を有することを特徴とする品質推定装置。
【請求項２】
前記算出部は、Ｗｅｂページの読み込みの待ち時間を入力とし、体感品質値が所定値以上となる確率を出力する関数を用いて前記確率を求める、
ことを特徴とする請求項１記載の品質推定装置。
【請求項３】
Ｗｅｂページの読み込みの待ち時間の集合を取得する取得部と、
前記集合に対する確率密度関数を推定する推定部と、
Ｗｅｂページの読み込みの待ち時間を入力とし、体感品質値が所定値以上となる確率を出力する関数と、前記確率密度関数とに基づいて、前記集合に対して体感品質値が前記所定値以上となる確率を算出する算出部と、
を有することを特徴とする品質推定装置。
【請求項４】
前記算出部は、待ち時間ｔに対して体感品質値がｉ以上となる確率を出力する関数をＦｉ（ｔ）とし、前記確率密度関数をｇ（ｔ）とした場合に、
【数３】
2019219786.tif 000005
に基づいて前記集合に対して体感品質値がｉ以上となる確率を算出する、
ことを特徴とする請求項３記載の品質推定装置。
【請求項５】
Ｗｅｂページの読み込みの待ち時間の集合を取得する取得手順と、
前記集合における各待ち時間に対して体感品質値が所定値以上となる確率を、前記集合に対して体感品質値が前記所定値以上となる確率として算出する算出手順と、
をコンピュータが実行することを特徴とする品質推定方法。
【請求項６】
Ｗｅｂページの読み込みの待ち時間の集合を取得する取得手順と、
前記集合に対する確率密度関数を推定する推定手順と、
Ｗｅｂページの読み込みの待ち時間を入力とし、体感品質値が所定値以上となる確率を出力する関数と、前記確率密度関数とに基づいて、前記集合に対して体感品質値が前記所定値以上となる確率を算出する算出手順と、
をコンピュータが実行することを特徴とする品質推定方法。
【請求項７】
請求項１乃至４いずれか一項記載の各部としてコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、品質推定装置、品質推定方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
通信ネットワークの発展に伴い、ネットワークを介して様々なコンテンツを転送する通信サービス（音声通信、映像通信、Ｗｅｂ）が普及している。中でもＷｅｂ技術の進展・高度化に伴い、多様なコンテンツや複雑な処理を含むＷｅｂページが多く登場している。
【０００３】
ネットワーク上の通信では、データはパケットに分割されて送信されるため、ネットワークの回線帯域の制約や、輻輳、パケット損失等の発生する箇所・順番の影響を強く受ける。したがって、ネットワークの状態が同一であっても同一コンテンツの転送時間が変動することが知られている。
【０００４】
ネットワーク事業者が、Ｗｅｂサービスを良好な品質で提供していることを確認するためには、ユーザ個々のＷｅｂページの読み込みにかかったＷｅｂ読み込み待ち時間の測定を行い、通信ネットワークが提供するサービスの品質を監視することが重要となる。また、ネットワーク事業者がサービスの品質を監視する際には、実際にかかったＷｅｂ読み込み待ち時間だけではなく、それがユーザの体感品質としてどのようにとらえられているのかを推定することが重要である。
【０００５】
ネットワーク事業者は、通信サービス品質の向上のため、上記のユーザ体感品質の推定を用いて、提供品質が相対的に悪いエリアから設備投資を行うことで、効率的な設備構築を行うことが可能になる。そのため、ユーザが実際にかかったＷｅｂ読み込み待ち時間の計測値から、ユーザ体感品質をエリア単位に推定する技術が必要とされている。
【０００６】
従来、Ｗｅｂ読み込み待ち時間の把握には、端末上で計測を行うことのできるNavigation Timing API（非特許文献１）が使われてきた。このＡＰＩでは、Ｗｅｂページ読み込みの各タイミングをブラウザから取得することでＷｅｂ読み込み待ち時間の推定を行うものである。
【０００７】
また、特許文献１では、或るＷｅｂページのＷｅｂ読み込み待ち時間を入力として、該当するカテゴリー別ＱｏＥ推定モデルに応じてＱｏＥ（Quality of Experience）を推定するモデルが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１６−１３９１９１号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】Navigation Timing、W3C Recommendation、インターネット＜URL：https://www.w3.org/TR/navigation-timing/＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、Navigation Timing APIでは、Ｗｅｂ読み込み待ち時間の測定を行うことは可能だが、ユーザの体感品質を評価することは困難であった。
【００１１】
また、特許文献１の発明では、ＷｅｂページのＷｅｂ読み込み待ち時間を入力として、該当するカテゴリー別ＱｏＥ推定モデルに応じてＱｏＥを推定することが可能だが、Ｗｅｂ読み込み待ち時間はネットワークの状態が同一であっても変動する。そのため、或るエリアの品質を評価する場合には、複数回の計測を行い、平均的な品質を評価することが想定されるが、一般にＷｅｂ読み込み待ち時間の計測を複数回行うと、異なる値からなるＷｅｂ読み込み待ち時間の集合が得られるため、当該集合に対してユーザ体感品質を推定することは困難であった。
【００１２】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、Ｗｅｂ読み込み待ち時間の集合に対するユーザ体感品質を推定可能とすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
そこで上記課題を解決するため、品質推定装置は、Ｗｅｂページの読み込みの待ち時間の集合を取得する取得部と、前記集合における各待ち時間に対して体感品質値が所定値以上となる確率を、前記集合に対して体感品質値が前記所定値以上となる確率として算出する算出部と、を有する。
【発明の効果】
【００１４】
Ｗｅｂ読み込み待ち時間の集合に対するユーザ体感品質を推定可能とすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】第１の実施の形態における品質推定装置１０のハードウェア構成例を示す図である。
【図２】第１の実施の形態における品質推定装置１０の機能構成例を示す図である。
【図３】第１の実施の形態における品質推定装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図４】第２の実施の形態における品質推定装置１０の機能構成例を示す図である。
【図５】第２の実施の形態における品質推定装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面に基づいて第１の実施の形態を説明する。図１は、第１の実施の形態における品質推定装置１０のハードウェア構成例を示す図である。図１の品質推定装置１０は、それぞれバスＢで相互に接続されているドライブ装置１００、補助記憶装置１０２、メモリ装置１０３、ＣＰＵ１０４、及びインタフェース装置１０５等を有する。
【００１７】
品質推定装置１０での処理を実現するプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体１０１によって提供される。プログラムを記憶した記録媒体１０１がドライブ装置１００にセットされると、プログラムが記録媒体１０１からドライブ装置１００を介して補助記憶装置１０２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１０１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。
【００１８】
メモリ装置１０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１０２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１０４は、メモリ装置１０３に格納されたプログラムに従って品質推定装置１０に係る機能を実行する。インタフェース装置１０５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。
【００１９】
図２は、第１の実施の形態における品質推定装置１０の機能構成例を示す図である。図２において、品質推定装置１０は、情報取得部１１及び品質推定部１２を有する。これら各部は、品質推定装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ１０４に実行させる処理により実現される。
【００２０】
以下、品質推定装置１０が実行する処理手順について説明する。図３は、第１の実施の形態における品質推定装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【００２１】
ステップＳ１１０において、情報取得部１１は、或るエリア（以下「推定対象エリア」という。）において或る期間（以下、「推定対象期間」という。）内に計測されたＷｅｂ読み込み待ち時間の集合（Ｗｅｂ読み込み待ち時間の標本系列Ｇ'＝｛ｇ１，ｇ２，…，ｇＮ｝）を取得する。ここで、推定対象期間とは、１分、５分、１時間等の連続した期間でもよいし、例えば、或る期間を周期的に含む期間（例えば、１週間、１ヶ月、１年等）内の或る時間帯（例えば、０７：００〜０８：００）等の離散的な期間の和集合であってもよい。また、各Ｗｅｂ読み込み待ち時間の計測対象とされた端末（ユーザ）は、全て異なっていてもよいし、全て同一であってもよいし、部分的に同一であってもよい。また、Ｗｅｂ読み込み待ち時間の取得方法は、所定のものに限定されない。例えば、各端末から情報取得部１１に対して送信されてもよいし、予めＷｅｂ読み込み待ち時間の集合を記憶したデータベース等から取得されてもよい。
【００２２】
なお、Ｗｅｂ読み込み待ち時間とは、Ｗｅｂページの読み込みに関するユーザの待ち時間（ユーザがＷｅｂページの表示指示を入力してから当該Ｗｅｂページの表示が完了するまでの所要時間）をいう。
【００２３】
また、Ｗｅｂ読み込み待ち時間の標本系列Ｇ'＝｛ｇ１，ｇ２，…，ｇＮ｝は、全てが相互に異なっていてもよいし、一部のＷｅｂ読み込み待ち時間が同じであってもよい。
【００２４】
続いて、品質推定部１２は、情報取得部１１が取得したＷｅｂ読み込み待ち時間の標本系列Ｇ'＝｛ｇ１，ｇ２，…，ｇＮ｝に対し、事前に定められた関数Ｆｉ（ｘ）を用い、推定対象エリアにおける推定対象期間に対して、ユーザによる体感品質（ＱｏＥ（Quality of Experience））を示す指標である体感品質値がｉ以上である確率（の推定値）を、以下の式に基づいて算出する（Ｓ１２０）。
【００２５】
【数１】
2019219786.tif 000003
すなわち、上記の式は、の標本系列Ｇ'における各Ｗｅｂ読み込み待ち時間に対して体感品質値がｉ以上である確率を算出するものである。
【００２６】
ここで、体感品質値とは、例えば、Ｗｅｂ読み込み待ち時間に対するユーザの体感品質を複数の段階（例えば、５段階又は１０段階等）で示す指標の値であり、大きいほど体感品質が高いことを示す。例えば、５段階であれば、体感品質値は、１、２、３、４又は５である。
【００２７】
また、Ｆｉ（ｘ）は、Ｗｅｂ読み込み待ち時間ｘに対し、体感品質値がｉ以上となる確率を出力するＱｏＥ評価特性関数であり、ｉごとに定義される。当該ＱｏＥ評価特性関数は、例えば、複数のユーザを集めて主観評価実験を行い、当該主観評価実験によって経験的に得られたデータ（各ユーザによるＷｅｂ待ち時間に対する体感品質値の集合）に基づいて導出されてもよい。
【００２８】
ステップＳ１２０において算出される確率が、本実施の形態において、異なる値からなるＷｅｂ読み込み待ち時間の集合に対するユーザ体感品質を推定するための指標となる。
【００２９】
なお、ｉについては、いずれか１つの値が指定されてもよいし、複数の値が指定されてもよい。複数の値が指定された場合、ステップＳ１２０では、複数のｉごとに確率の推定値が算出される。
【００３０】
上述したように、第１の実施の形態によれば、異なる値からなるＷｅｂ読み込み待ち時間の集合に対するユーザ体感品質を推定可能とすることができる。
【００３１】
したがって、本実施の形態によれば、従来Ｗｅｂ読み込み待ち時間の集合に対して体感品質の推定を行えなかったことに対して、任意の推定対象エリアに対して特定時間内のＷｅｂ読み込み待ち時間の体感品質を監視・管理することが可能となり、エリア品質の改善に寄与することが可能となる。
【００３２】
なお、上記では、推定対象エリアが１つである例について説明したが、複数の推定対象エリアについて図３の処理手順が実行されてもよい。又は、推定対象エリアは定められずにＷｅｂ読み込み待ち時間が取得されてもよい。この場合、Ｗｅｂ読み込み待ち時間の取得先の範囲が、推定対象エリアということになる。
【００３３】
次に、第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態では第１の実施の形態と異なる点について説明する。第２の実施の形態において特に言及されない点については、第１の実施の形態と同様でもよい。
【００３４】
図４は、第２の実施の形態における品質推定装置１０の機能構成例を示す図である。図４中、図２と同一又は対応する部分には同一符号を付し、その説明は省略する。
【００３５】
図４において、品質推定装置１０は、分布推定部１３を有する。分布推定部１３は、品質推定装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ１０４に実行させる処理により実現される。
【００３６】
図５は、第２の実施の形態における品質推定装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。図５中、図３と同一ステップには同一ステップ番号を付し、その説明は省略する。
【００３７】
ステップＳ１１０に続いて、分布推定部１３は、情報取得部１１が取得したＷｅｂ読み込み待ち時間の標本系列Ｇ'＝｛ｇ１，ｇ２，…，ｇＮ｝に対する確率密度関数ｇ（ｘ）を推定する（Ｓ１１５）。確率密度関数ｇ（ｘ）は、例えば、標本系列Ｇ'＝｛ｇ１，ｇ２，…，ｇＮ｝に対する内挿に基づいて推定されてもよい。又は、標本系列Ｇ'＝｛ｇ１，ｇ２，…，ｇＮ｝に対する任意のＫ１パーセンタイル値からＫ２パーセンタイル値間については正規分布によって、Ｋ２パーセンタイル値以上については内挿によって確率密度関数ｇ（ｘ）が推定されてもよい。なお、Ｋ１＞０の場合、Ｋ１未満については内挿によって確率密度関数ｇ（ｘ）が推定されてもよい。
【００３８】
続いて、品質推定部１２は、体感品質値がｉ以上である確率（の推定値）を、以下の式に基づいて算出する（Ｓ１２０ａ）。
【００３９】
【数２】
2019219786.tif 000004
ｔは、Ｗｅｂ読み込み待ち時間に対する変数である。ここで、ｔの範囲は０〜∞でよい。ｔが或る値を超えると体感品質値は、一定（最低）となるからである。
【００４０】
上述したように、第２の実施の形態によっても、第１の実施の形態と同様の効果を得ることができる。
【００４１】
なお、本実施の形態において、情報取得部１１は、取得部の一例である。品質推定部１２は、算出部の一例である。分布推定部１３は、推定部の一例である。体感品質値のｉは、所定値の一例である。
【００４２】
以上、本発明の実施の形態について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【００４３】
１０        品質推定装置
１１        情報取得部
１２        品質推定部
１３        分布推定部
１００        ドライブ装置
１０１        記録媒体
１０２        補助記憶装置
１０３        メモリ装置
１０４        ＣＰＵ
１０５        インタフェース装置
Ｂ            バス
【図１】
2019219786.tif 000006
【図２】
2019219786.tif 000007
【図３】
2019219786.tif 000008
【図４】
2019219786.tif 000009
【図５】
2019219786.tif 000010