(57)【要約】【課題】個別のｗｅｂページの影響が除去された表示待ち時間の品質の推定を可能とすること。【解決手段】推定装置は、地域及び時間帯の少なくともいずれか一方が異なる複数回の試行ごとに、ｗｅｂページの表示待ち時間の計測データに基づいて、前記表示待ち時間の品質を示す指標の代表値を算出する算出部と、前記試行ごとに、当該試行に係る前記代表値について、閾値との比較結果を示す論理値を出力する比較部と、前記試行ごとに、当該試行に係る地域及び時間帯のそれぞれにおける通信トラフィックの状況を示すパラメータを抽出する抽出部と、前記各試行の前記論理値を目的変数とし、前記各試行の前記パラメータを説明変数として推定器を学習させる学習部と、或る地域及び時間帯における前記パラメータを前記推定器に入力して、前記地域及び時間帯におけるｗｅｂページの表示待ち時間の品質を推定する推定部と、を有する。【選択図】図２
2019075030.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
地域及び時間帯の少なくともいずれか一方が異なる複数回の試行ごとに、ｗｅｂページの表示待ち時間の計測データに基づいて、前記表示待ち時間の品質を示す指標の代表値を算出する算出部と、
前記試行ごとに、当該試行に係る前記代表値について、閾値との比較結果を示す論理値を出力する比較部と、
前記試行ごとに、当該試行に係る地域及び時間帯のそれぞれにおける通信トラフィックの状況を示すパラメータを取得する取得部と、
前記各試行の前記論理値を目的変数とし、前記各試行の前記パラメータを説明変数として推定器を学習させる学習部と、
或る地域及び時間帯における前記パラメータを前記推定器に入力して、前記地域及び時間帯におけるｗｅｂページの表示待ち時間の品質を推定する推定部と、
を有することを特徴とする推定装置。
【請求項２】
前記算出部は、前記試行ごとに、複数のｗｅｂページのそれぞれの表示待ち時間の計測データに基づいて、前記ｗｅｂページの表示待ち時間の品質を示す指標の代表値を算出する、
ことを特徴とする請求項１記載の推定装置。
【請求項３】
前記比較部は、前記試行ごとに、当該試行に係る前記代表値について、複数の閾値との比較結果を示す論理値群を出力し、
前記学習部は、前記各試行の前記論理値群を目的変数とし、前記各試行の前記パラメータを説明変数として、前記複数の閾値のそれぞれに対応する複数の推定器を学習させ、
前記推定部は、或る地域及び時間帯における前記パラメータを前記複数の閾値のそれぞれに対応する前記推定器に入力して、前記地域及び時間帯におけるｗｅｂページの表示待ち時間の品質を推定する、
ことを特徴とする請求項１又は２記載の推定装置。
【請求項４】
前記取得部は、前記時間帯を分割する複数の単位時間ごとに前記パラメータを取得し、単位時間ごとに取得されたパラメータの代表値を算出し、
前記学習部は、前記各試行の前記論理値を目的変数とし、前記各試行の前記パラメータの代表値を説明変数として推定器を学習させる、
ことを特徴とする請求項１乃至３いずれか一項記載の推定装置。
【請求項５】
前記算出部は、前記試行ごとに、前記ｗｅｂページの表示待ち時間の複数の計測データに基づいて、前記ｗｅｂページの表示待ち時間の品質を示す指標の代表値を算出する、
ことを特徴とする請求項１乃至４いずれか一項記載の推定装置。
【請求項６】
地域及び時間帯の少なくともいずれか一方が異なる複数回の試行ごとに、ｗｅｂページの表示待ち時間の計測データに基づいて、前記表示待ち時間の品質を示す指標の代表値を算出する算出手順と、
前記試行ごとに、当該試行に係る前記代表値について、閾値との比較結果を示す論理値を出力する比較手順と、
前記試行ごとに、当該試行に係る地域及び時間帯のそれぞれにおける通信トラフィックの状況を示すパラメータを取得する取得手順と、
前記各試行の前記論理値を目的変数とし、前記各試行の前記パラメータを説明変数として推定器を学習させる学習手順と、
或る地域及び時間帯における前記パラメータを前記推定器に入力して、前記地域及び時間帯におけるｗｅｂページの表示待ち時間の品質を推定する推定手順と、
をコンピュータが実行することを特徴とする推定方法。
【請求項７】
請求項１乃至５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、推定装置、推定方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットの利用が普及している中で、ｗｅｂブラウザを快適に利用できるかどうかが、ユーザが「インターネットを快適に利用できるか」について大きな位置を占めている。
【０００３】
そのため、ユーザがｗｅｂページを閲覧する際の表示待ち時間を対象に品質管理することが重要である。
【０００４】
また、一般にＬＴＥ（Long Term Evolution）に代表されるようなモバイルネットワークでは、混雑状況が、エリア・時間帯で異なるため、エリアごとに利用品質が異なり、また時間帯によっても品質が異なる。
【０００５】
エリア・時間帯ごとの品質を把握する方法としては、個別端末から実際にコンテンツアクセスを行い計測する方法（アクティブ計測）がある（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１７−９２６６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、各エリア・時間帯でアクティブ計測を行うのは経済的ではない。また、ｗｅｂページ・サーバは千差万別であり、個別のｗｅｂページごとに同じネットワークの品質劣化の影響下でも、表示待ち時間への影響に差異等があるため、ｗｅｂページの表示待ち時間の品質（劣化程度）の判断が困難である。
【０００８】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、個別のｗｅｂページの影響が除去された表示待ち時間の品質の推定を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】
【０００９】
そこで上記課題を解決するため、推定装置は、地域及び時間帯の少なくともいずれか一方が異なる複数回の試行ごとに、ｗｅｂページの表示待ち時間の計測データに基づいて、前記表示待ち時間の品質を示す指標の代表値を算出する算出部と、前記試行ごとに、当該試行に係る前記代表値について、閾値との比較結果を示す論理値を出力する比較部と、前記試行ごとに、当該試行に係る地域及び時間帯のそれぞれにおける通信トラフィックの状況を示すパラメータを抽出する抽出部と、前記各試行の前記論理値を目的変数とし、前記各試行の前記パラメータを説明変数として推定器を学習させる学習部と、或る地域及び時間帯における前記パラメータを前記推定器に入力して、前記地域及び時間帯におけるｗｅｂページの表示待ち時間の品質を推定する推定部と、を有する。
【発明の効果】
【００１０】
個別のｗｅｂページの影響が除去された表示待ち時間の品質の推定を可能とすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施の形態における推定装置１０のハードウェア構成例を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態における推定装置１０の機能構成例を示す図である。
【図３】ｗｅｂ劣化分析部１１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】トラフィック情報抽出部１２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】学習段階において品質推定部１３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６】推定段階において推定装置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】
【００１２】
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。図１は、本発明の実施の形態における推定装置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、及びインタ段階装置１０５等を有するコンピュータである。
【００１３】
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。
【００１４】
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推定装置１０に係る機能を実行する。インタ段階装置１０５は、ネットワークに接続するためのインタ段階として用いられる。
【００１５】
図２は、本発明の実施の形態における推定装置１０の機能構成例を示す図である。図２において、推定装置１０は、ｗｅｂ劣化分析部１１、トラフィック情報抽出部１２及び品質推定部１３等を有する。これら各部は、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。
【００１６】
ｗｅｂ劣化分析部１１は、エリア（地域）及び時間帯の組み合わせによって区別されるＺ回の試行のそれぞれごとに、１種類以上（Ｋ種類）のｗｅｂページ（ｗｅｂコンテンツ）についての端末における表示待ち時間の計測結果の集合である端末計測データＤ１を分析する。ｗｅｂ劣化分析部１１は、分析の結果として、表示待ち時間の品質を示す指標の一例である劣化度等を出力する。
【００１７】
トラフィック情報抽出部１２は、上記各試行のエリア及び時間帯におけるネットワークのトラフィック計測データＤ２から、通信トラフィックの状況を示すパラメータ等を抽出（取得）する。
【００１８】
品質推定部１３は、学習段階において、ｗｅｂ劣化分析部１１のから出力される情報とトラフィック情報抽出部１２によって抽出される情報とを１以上推定器に学習させる。品質推定部１３は、また、推定段階において、任意のエリア及び時間帯におけるトラフィック計測データＤ２が入力されると、当該エリア及び時間帯におけるｗｅｂページの表示待ち時間の劣化の程度を、１以上の推定器を用いて推定する。
【００１９】
推定器は、例えば、ＳＶＭ（Support Vector Machine）である。但し、数値ベクトルから１つの論理値を推定可能であれば他の推定器が用いられてもよい。
【００２０】
端末計測データＤ１の収集方法の一例について説明する。ここでは、計測対象のｗｅｂページのＵＲＬとして、ＵＲＬ＿１，ＵＲＬ＿２...ＵＲＬ＿Ｋ：（Ｋ個の計測対象ＵＲＬ；Ｋは１以上の任意の自然数（すなわち、１つのＵＲＬでもよい。））が設定されているとする。ＵＲＬは、特定のものに限定されないが、よく利用されるようなｗｅｂページを多様な種類を含むのが望ましい。
【００２１】
試行ごとに以下が行われる。なお、試行とは、上記したように、計測対象のエリア及び時間帯（期間）の組み合わせによって区別される概念である。したがって、エリア及び時間帯の少なくともいずれか一方が異なると、試行は異なる。
【００２２】
（１）１つの試行に対応するエリア・時間帯について、Ｋ個の計測対象ＵＲＬについて、表示待ち時間を、ｗｅｂページを表示可能な端末を用いてＰ回計測する。すなわち、１回の試行についてＰ×Ｋ回の計測が行われる。但し、全てのＵＲＬについて、Ｐの値は共通でなくてもよい。また、Ｐ＝１であってもよい。すなわち、各ＵＲＬについて、必ずしも複数回の計測が行われなくてもよい。当該エリア及び時間帯の代表値を取得するため、同一エリア及び同一時間帯の範囲内で、ある程度異なる場所及び時刻で計測が行われるのが望ましいが、計測パターン（例えば、同一エリア及び同一時間帯で、場所及び時刻をどのように選択するか）は任意でよく、計測手法は、特定のものに限定されない。また、表示待ち時間を取得する方法も特定のものに限定されないが、navigation timing APIを用いてnavigationStartとloadEventEndとの時間差を用いる方法が利用されてもよい。なお、各試行におけるＰ回の計測は、集計時間幅Ｗ内に終了するとする。
【００２３】
（２）（１）をＺ通りの試行について実行する。
【００２４】
（１）及び（２）の実行の結果として取得される端末計測データＤ１は、以下において、「Ｌ（ｚ，ｙ，ｘ）」として表記される計測値（表示待ち時間）の集合である。ここで、Ｌ（ｚ，ｙ，ｘ）は、ｚ回目（ｚ：１〜Ｚ）試行のｙ番目ＵＲＬ（ｙ：１〜Ｋ）のｘ回目（ｘ：１〜Ｐ）計測での表示待ち時間を示す。
【００２５】
次に、トラフィック計測データＤ２の収集方法について説明する。こここでは、上記各試行に対応するエリア及び時間帯ごとの通信トラフィックの品質情報を、個別アクティブ計測なしに評価するため、例えば、当該エリア内の全て、又は（サンプリングしている場合は）一部の通信トラフィックを処理するルータ等の装置のモニタ用ポートにＤＰＩ（Deep Packet Inspection）装置を接続し、ＤＰＩ装置を用いてトラフィックを監視することで、トラフィック計測データＤ２を収集する。したがって、トラフィック計測データＤ２は、ＤＰＩ装置によって監視されるトラフィックの履歴情報（ログ）であってもよい。監視対象は、Ｚ回の試行のそれぞれに対応するエリア及び時間帯（時間幅Ｗ）のトラフィックとする（但し、表示待ち時間の計測に関するトラフィックに限定されない）。表示待ち時間の計測がモバイル・ＬＴＥであれば特定の基地局（ｅＮＢ）又は特定のセクタ（ＥＣＩ）におけるトラフィックが監視対象とされ、固定網であれば特定の収容ルータ等におけるトラフィックが監視対象とされるが、これらの基地局、セクタ、又は収容ルータ等の特定方法は、所定のものに限定されない。網上流でモニタ出来る権限を持つものは当然に把握できているものとする。
【００２６】
以下、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、ｗｅｂ劣化分析部１１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。
【００２７】
ステップＳ１０１において、ｗｅｂ劣化分析部１１は、Ｋ個のＵＲＬのそれぞれについて、表示待ち時間に関する基準値を算出する。例えば、或るＵＲＬに対する基準値であれば、当該ＵＲＬに係るＺ×Ｐ個の計測値の中央値、１０％値、最小値等が、基準値とされてもよい。又は、基準値は、推定装置１０のユーザによって事前に設定されてもよい。以下、ＵＲＬ＿１，ＵＲＬ＿２...ＵＲＬ＿Ｋに対する基準値を、Ｗｂ＿１，Ｗｂ＿２，．．Ｗｂ＿Ｋとする。この場合、中央値を基準値とするのであれば、Ｗｂ＿１の基準値は以下の通りである。
Ｗｂ＿１＝（Ｌ（ｚ，１，ｘ）の表示待ち時間の集合の中央値）
続いて、ｗｅｂ劣化分析部１１は、Ｚ回の試行ごとに、Ｋ個の各ＵＲＬに対する「劣化度（Ｄｗ（ｚ，ｙ，ｘ）」を以下のように算出する（Ｓ１０２）。
Ｄｗ（ｚ，ｙ，ｘ）＝Ｌ（ｚ，ｙ，ｘ）／Ｗｂ＿ｙ
すなわち、劣化度Ｄｗ（ｚ，ｙ，ｘ）は、基準値に対する計測値の割合であり、本実施の形態において、ｗｅｂページの表示待ち時間の品質（劣化の程度）を示す指標の一例である。なお、ｗｅｂページの表示待ち時間の品質を把握可能な方法であれば、他の方法によって劣化度Ｄｗ（ｚ，ｙ，ｘ）が算出されてもよい。
【００２８】
続いて、ｗｅｂ劣化分析部１１は、Ｚ回の試行ごとに、「劣化度代表値（Ｄ＿ｚ）」を算出する（Ｓ１０３）。
【００２９】
具体的には、ｗｅｂ劣化分析部１１は、Ｄ＿ｚ＝（Ｄｗ（ｉ，ｊ，ｌ）のうち，ｉがｚに固定され、ｊ及びｌは、それぞれが取りうる全ての値である集合（すなわち、Ｐ×Ｋ個の要素を含む集合）を、全てのｚについて取り出し、各集合のそれぞれのｄ＿ｔｈ分位点（ｑｕａｎｔｉｌｅ）の値）を算出する。ｄ＿ｔｈは、分位点で与える劣化閾値であり、予め設定される。例えば、ｄ＿ｔｈが、０．８（すなわち、８０パーセンタイル）であれば、Ｄｗ（ｚ，ｊ，ｌ）の集合の８０％値（８０パーセンタイル）が算出される。なお、Ｋ＝１であり、かつ、Ｐ＝１である場合、劣化度代表値（Ｄ＿ｚ）＝劣化度（Ｄｗ（ｚ，1，１）とされてもよい。
【００３０】
続いて、ｗｅｂ劣化分析部１１は、Ｚ回の試行ごとに「劣化度論理値（Ｄｂ＿（ｚ，ｓ））」を算出する（Ｓ１０４）。ここで、ｓは、Ｄ＿ｚに対する劣化判定閾値劣化判定閾値に対する変数であり、本実施の形態では、予め、（−ｍ，−（ｍ−１），...，−１，０，１，２，...ｎ−１，ｎ）のｍ＋ｎ＋１個だけ、多段階のＴｓｈ＿ｓが設定される。すなわち、ｍ及びｎは、劣化判定閾値Ｔｓｈ＿ｓの数（段階数）を規定するパラメータであり、予め設定される。なお、ｎ＝ｍでもよいし、ｎ≠ｍでもよい。また、推定器を１つのみ用いる場合には、ｍ＝ｎ＝０でよい（すなわち、Ｔｓｈ＿ｓは１つでよい）。
【００３１】
したがって、１回の試行に関して以下のように算出されるＤｂ＿（ｚ，ｓ）の個数は、ｍ＋ｎ＋１個である。
Ｄｂ＿（ｚ，ｓ）＝ｂｏｏｌ（Ｄ＿ｚ＞Ｔｓｈ＿ｓ）
すなわち、各試行について、劣化判定閾値Ｔｓｈ＿ｓごとに、Ｄ＿ｚと当該劣化判定閾値Ｔｓｈ＿ｓとが比較され、比較結果を示す論理値が、Ｄｂ＿（ｚ，ｓ）に代入される。
【００３２】
Ｄｂ＿（ｚ，ｓ）は、真であれば「劣化」、偽であれば「非劣化」を表す論理値群であり、閾値の違い（ｓごと）で、異なる強度の劣化を表している。なお、劣化度代表値Ｄ＿ｚは、ｓ（閾値の種類）に非依存であり、劣化判定閾値Ｔｓｈ＿ｓは試行（ｚ）に非依存）である。
【００３３】
続いて、トラフィック情報抽出部１２が実行する処理手順について説明する。図４は、トラフィック情報抽出部１２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。
【００３４】
ステップＳ２０１において、トラフィック情報抽出部１２は、変数ｉに１を代入する。変数ｉは、図４の説明において、各試行を識別するための変数である。以下、ｉ番目の試行を「試行ｉ」という。
【００３５】
続いて、トラフィック情報抽出部１２は、トラフィック計測データＤ２から、試行ｉに対応するログデータを取得する（Ｓ２０２）。具体的には、試行ｉに対応するエリア及び時間帯（集計時間幅Ｗ）に対応するログデータが取得される。以下、取得されたログデータに係る通信トラフィックを「対象トラフィック」という。試行ｉに対応するエリアは、エリアが基地局単位又はセクタ単位であり、ログデータにｅＮＢのＩＰアドレス又はＣＩＤが付与されている場合には、試行ｉに対応するエリアのｅＮＢのＩＰアドレスに基づいて、又は当該エリアのセクタのＣＩＤに基づいて、対象トラフィックのログデータを絞り込むことができる。一方、ｅＮＢのＩＰアドレス又はＣＩＤがログデータに付与されていない場合、試行ｉに対応するエリアのモニタ用ポートで観測できる範囲が、試行ｉに対応するエリアに関するログデータとなる。
【００３６】
続くステップＳ２０３〜Ｓ２０７において、トラフィック情報抽出部１２は、対象トラフィックに係るログデータから、試行ｉに係る通信トラフィックの状況を示すパラメータを抽出する。
【００３７】
ステップＳ２０３において、トラフィック情報抽出部１２は、対象トラフィックの特定のポート番号に係る時間内スループット及び総転送量に基づいて、以下のステップＳ２０３−１〜Ｓ２０３−３を実行することにより、試行ｉに関する低スループットの代表値を算出する。
【００３８】
ステップＳ２０３−１において、トラフィック情報抽出部１２は、対象トラフィックから、以下の（１）及び（２）の条件を満たすＴＣＰフローを抽出する。
（１）ＴＣＰポートがｔｈｐｔ＿ｐｏｒｔであること。ここで、ｔｈｐｔ＿ｐｏｒｔは、事前設定されるパラメータの一つであり、集計対象のＴＣＰスループットのポート番号を示す。本実施の形態において、ｔｈｐｔ＿ｐｏｒｔの値は「８０」である。
（２）更に、事前設定パラメータとして、ｔｈ＿ｔｈｐｔ＿Ｌ及びｔｈ＿ｔｈｐｔ＿Ｕが設定されていれば、（１）に該当するＴＣＰフローのうち、総転送量がｔｈ＿ｔｈｐｔ＿Ｌ以上かつｔｈ＿ｔｈｐｔ＿Ｕ以下のＴＣＰフローであること。ここで、ｔｈ＿ｔｈｐｔ＿Ｌは、抽出対象の下限フローサイズであり、ｔｈ＿ｔｈｐｔ＿Ｕは、抽出対象の上限フローサイズを示す。なお、ｔｈ＿ｔｈｐｔ＿Ｌ及びｔｈ＿ｔｈｐｔ＿Ｕのいずれについても、０が設定された場合には、（２）の条件は無効とされる。
【００３９】
ステップＳ２０３−２において、トラフィック情報抽出部１２は、試行ｉの時間帯（集計時間幅Ｗ）を分割（細分化）する集計単位時間τごとに、抽出されたＴＣＰフローごとのスループット値（時間内転送量／τ）を集計し、当該スループット値の集合のｔｈｐｔ＿ｐ１分位点の値を算出する。
【００４０】
ここで、ｔｈｐｔ＿ｐ１及び以下のｔｈｐｔ＿ｐ２は、事前設定パラメータの一つであり、分位点（パーセンタイル）によって指定される、スループット値の抽出閾値である。したがって、例えば、ｔｈｐｔ＿ｐ１が０．２の場合、集計されたスループット値の集合の２０パーセンタイルが算出される。また、τも、事前設定パラメータの一つであり、Ｗ＝τ＊κとする（κは整数）。したがって、ステップＳ２０３−２は、κ回繰り返され、κ個のｔｈｐｔ＿ｐ１分位点の値の組が得られる。
【００４１】
ステップＳ２０３−３において、トラフィック情報抽出部１２は、κ個の値の組におけるｔｈｐｔ＿ｐ２（例えば、０．２等）分位点の値を算出する。ステップＳ２０３−３にて算出されたｔｈｐｔ＿ｐ２分位点の値が、スループットの代表値（以下、「Ｔｈ１＿ｚ」という（ｚは１．．Ｚ）。）である。
【００４２】
ステップＳ２０３に続いて、トラフィック情報抽出部１２は、対象トラフィック内のＴＣＰフローのａｃｋ応答等から計算したＲＴＴサンプルに基づいて、以下のステップＳ２０４−１〜Ｓ２０４−３を実行することにより、試行ｉに関する高ＲＴＴの代表値を算出する（Ｓ２０４）。なお、ＴＣＰのパケット列からＲＴＴ（Round Trip Time）を算出する方法は、所定のものに限定されない。既存の方法の一例として、パケット分析ツールｗｉｒｅｓｈａｒｋにおいてｔｃｐ．ａｎａｌｙｓｉｓ．ａｃｋ＿ｒｔｔで読み取る方法が挙げられる。
【００４３】
ステップＳ２０４−１において、トラフィック情報抽出部１２は、試行ｉの集計単位時間τごとに、対象トラフィックに対するＲＴＴデータ群を抽出する。
【００４４】
ステップＳ２０４−２において、トラフィック情報抽出部１２は、試行ｉの集計単位時間τごとに、抽出されたＲＴＴデータ群のｒｔｔ＿ｐ１分位点の値を算出する。なお、ステップＳ２０４−１では、κ個のＲＴＴデータ群が抽出されている。したがって、ステップＳ２０４−２では、κ個のｒｔｔ＿ｐ１分位点の値の組が算出される。なお、ｒｔｔ＿ｐ１及び以下のｔｈｐｔ＿ｐ２は、事前設定パラメータの一つであり、スループット抽出閾値を分位点（例えば、０．１，０．２等）で指定する値である。
【００４５】
ステップＳ２０４−３において、トラフィック情報抽出部１２は、κ個のｒｔｔ＿ｐ１分位点の値のｒｔｔ＿ｐ２分位点の値を算出する。ステップＳ２０４−３で算出されたｒｔｔ＿ｐ２分位点の値が、高ＲＴＴの代表値（以下、「Ｒｔｔ１＿ｚ」という（ｚは１．．Ｚ）。）である。
【００４６】
ステップＳ２０４に続いて、トラフィック情報抽出部１２は、対象トラフィック内のＴＣＰフローの解析から計算したτごとのＴＣＰ再送発生比率（ＴＣＰパケット中の再送パケットの比率）に基づいて、以下のステップＳ２０５−１〜Ｓ２０５−２を実行することにより、試行ｉに関する再送率の代表値を算出する（Ｓ２０５）。なお、ＴＣＰのパケット列から再送を検出する方法は、所定のものに限定されない。既存の方法の一例として、パケット分析ツールｗｉｒｅｓｈａｒｋにおいてｔｃｐ．ａｎａｌｙｓｉｓ．ｒｅｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ等のパラメータから評価する方法が挙げられる。
【００４７】
ステップＳ２０５−１において、トラフィック情報抽出部１２は、集計単位時間τごとに、対象トラフィックに対しての再送率を抽出する。したがって、κ個の再送率の値の組が得られる。
【００４８】
ステップＳ２０５−２において、トラフィック情報抽出部１２は、κ個の再送率のｒｅｔ＿ｐ分位点の値を算出する。なお、ｒｅｔ＿ｐは、事前設定パラメータの一つであり、再送率抽出閾値を分位点（例えば、０．９，０．８等）で指定する値である。このｒｅｔ＿ｐ分位点の値が再送率の代表値（以下、「Ｒｅｔ１＿ｚ」という（ｚは１．．Ｚ）。）である。
【００４９】
ステップＳ２０５に続いて、トラフィック情報抽出部１２は、以下のステップＳ２０６−１〜Ｓ２０６−３を実行することにより、ＤＮＳ応答時間の代表値を算出する（Ｓ２０６）。ＤＮＳ応答時間とは、対象トラフィック内のＤＮＳ検索の解析から計算したＤＮＳ検索からＤＮＳ応答までの時間である。
【００５０】
ステップＳ２０６−１において、トラフィック情報抽出部１２は、試行ｉの集計単位時間τごとに、対象トラフィックに対してのＤＮＳ−ＲＴＴデータ集合を抽出する。
【００５１】
ステップＳ２０６−２において、トラフィック情報抽出部１２は、試行ｉの集計単位時間τごとに、抽出されたＤＮＳ−ＲＴＴデータ集合について、ｄｎｓｔ＿ｐ１分位点の値を算出する。なお、ステップＳ２０６−１では、κ個のＤＮＳ−ＲＴＴデータ集合が抽出されている。したがって、ステップＳ２０６−２では、κ個のｄｎｓｔ＿ｐ１分位点の値の組が算出される。なお、ｄｎｓｔ＿ｐ１及び以下のｄｎｓｔ＿ｐ２は、事前設定パラメータの一つであり、ＤＮＳ応答時間抽出閾値を分位点（例えば、０．９，０．８等）で指定する値である。
【００５２】
ステップＳ２０６−３において、トラフィック情報抽出部１２は、κ個のｄｎｓｔ＿ｐ１分位点の値のｄｎｓｔ＿ｐ２分位点の値を算出する。このｄｎｓｔ＿ｐ２分位点の値が、ＤＮＳ応答時間（ＤＮＳ−ＲＴＴ）の代表値（以下、「Ｄｒｔ１＿ｚ」という（ｚは１．．Ｚ）。）である。
【００５３】
ステップＳ２０６に続いて、トラフィック情報抽出部１２は、以下のステップＳ２０７−１〜Ｓ２０７−３を実行することにより、ＤＮＳ応答率の代表値を算出する（Ｓ２０７）。ＤＮＳ応答率とは、モニタ対象トラフィック内のＤＮＳ検索の解析から計算したＤＮＳ検索に対し応答が有った比率である。
【００５４】
ステップＳ２０７−１において、トラフィック情報抽出部１２は、試行ｉの集計単位時間τごとに、対象トラフィックに対してのＤＮＳ検索数と当該検索に対するＤＮＳ応答の数とを抽出する。なお、応答は、τより後の時間になる場合もあるため、ｄｎｓ＿ｔｉｍｅｏｕｔ経過時までを集計対象とする。ｄｎｓ＿ｔｉｍｅｏｕｔは、事前設定パラメータの一つであり、ＤＮＳ応答率算出時のタイムアウト時間である。
【００５５】
ステップＳ２０７−２において、トラフィック情報抽出部１２は、試行ｉの集計単位時間τごとに、応答率（ＤＮＳ応答数／ＤＮＳ検索数）を算出する。検索数が０のτについては値なしとする。なお、ステップＳ２０７−２では、κ個の応答率が算出される。したがって、κ個の応答率の組が得られる。
【００５６】
ステップＳ２０７−３において、トラフィック情報抽出部１２は、κ個の応答率の組から「値なし」のものがあれば除外し、κ個（除外してκ未満のこともある）の値のｄｎｓｒ＿ｐ分位点の値を算出する。ｄｎｓｒ＿ｐは、事前設定パラメータの一つであり、ＤＮＳ応答率抽出閾値を分位点（例えば、０．２等）で指定する値である。このｄｎｓｒ＿ｐ分位点の値が、ＤＮＳ応答率の代表値（以下、「Ｄｒｐ１＿ｚ」という（ｚは１．．Ｚ）。）である。
【００５７】
ステップＳ２０２〜Ｓ２０７は、Ｚ回の全ての試行について実行される（Ｓ２０８、Ｓ２０９）。その結果、スループット代表値Ｔｈ１として、以下のようなベクトルが得られる。
Ｔｈ１＝（Ｔｈ＿１，Ｔｈ１＿２，Ｔｈ１＿３…Ｔｈ１＿ｚ）
なお、ｔｈｐｔ＿ｐ１，ｔｈｐｔ＿ｐ２の組が、複数設定されてもよい。その場合、当該組毎に、Ｔｈ２＿ｚ，Ｔｈ３＿ｚ等のベクトルが得られる。
【００５８】
また、高ＲＴＴ代表値Ｒｔｔ１として、以下のようなベクトルが得られる。
Ｒｔｔ１＝（Ｒｔｔ１＿１，Ｒｔｔ１＿２，…Ｒｔｔ１＿ｚ）
なお、ｒｔｔ＿ｐ１，ｒｔｔ＿ｐ２の組が、複数設定されてもよい。その場合、当該組ごとに、Ｒｔｔ２＿ｚ，Ｒｔｔ３＿ｚ等のベクトルが得られる。
【００５９】
また、再送率代表値Ｒｅｔ１として、以下のようなベクトルが得られる。
Ｒｅｔ１＝（Ｒｅｔ１＿１，Ｒｅｔ１＿２，…Ｒｅｔ１＿ｚ）
なお、ｒｅｔ＿ｐについて、複数の値が設定されてもよい。その場合、当該値ごとに、Ｒｅｔ２＿ｚ，Ｒｅｔ３＿ｚ等のベクトルが得られる。
【００６０】
また、ＤＮＳ応答時間代表値Ｄｒｔ１として、以下のようなベクトルが得られる。
Ｄｒｔ１＝（Ｄｒｔ１＿１，Ｄｒｔ１＿２，…Ｄｒｔ１＿ｚ）
なお、ｄｎｓｔ＿ｐ１、ｄｎｓｔ＿ｐ２の組が複数設定されてもよい。その場合、当該組ごとに、Ｄｒｔ２＿ｚ，Ｄｒｔ３＿ｚ等のベクトルが得られる。
【００６１】
更に、ＤＮＳ応答率Ｄｒｐ１として、以下のようなベクトルが得られる。
Ｄｒｐ１＝（Ｄｒｐ１＿１，Ｄｒｐ１＿２，…Ｄｒｐ１＿ｚ）
なお、ｄｎｓｒ＿ｐについて、複数の値が設定されてもよい。その場合、当該値ごとに、Ｄｒｐ２＿ｚ、Ｄｒｐ３＿ｚ等のベクトルが得られる。
【００６２】
続いて、トラフィック情報抽出部１２は、それぞれが長さＺの上記各代表値のベクトルを組（行列）として、以下のＤＰＩｖｅｃを出力する（Ｓ２１０）。
ＤＰＩｖｅｃ＝（Ｔｈ１（，Ｔｈ２，Ｔｈ３．．），Ｒｔｔ１（，Ｒｔｔ２，Ｒｔｔ３．．），Ｒｅｔ１（，Ｒｅｔ２，Ｒｅｔ３．．），Ｄｒｔ１（，Ｄｒｔ２，Ｄｒｔ３），Ｄｒｐ１（，Ｄｒｐ２，Ｄｒｐ３．．））
なお、（，Ｔｈ２，Ｔｈ３．．）、（，Ｒｔｔ２，Ｒｔｔ３．．）、（，Ｒｅｔ２，Ｒｅｔ３．．）、（，Ｄｒｔ２，Ｄｒｔ３）及び（，Ｄｒｐ２，Ｄｒｐ３．．）は、事前設定パラメータとしての閾値（分位点）の組の数によって、構成するベクトルの数が変化することを示す。
【００６３】
続いて、学習段階において品質推定部１３が実行する処理手順について説明する。図５は、学習段階において品質推定部１３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。
【００６４】
ステップＳ３０１において、品質推定部１３は、ｗｅｂ劣化分析部１１によって算出された、ｍ＋ｎ＋１個の長さＺの以下の論理値ベクトルである劣化度論理値Ｄｂ＿（ｚ，ｓ）を入力する。
Ｄｂ＿（ｚ，ｓ）＝（Ｄｂ＿（ｚ，−ｍ），Ｄｂ＿（ｚ，−ｍ＋１），…Ｄｂ＿（ｚ，ｎ−１），Ｄｂ＿（ｚ，ｎ））
なお、Ｄｂ＿（ｚ，ｓ）は、ｓを固定すると要素数Ｚ個のベクトルである。ｓはｍ＋ｎ＋１個の値を取るので、Ｄｂ＿（ｚ，ｓ）は、ｍ＋ｎ＋１個のＺ個のベクトルを要素とするベクトルとなる。
【００６５】
続いて、品質推定部１３は、トラフィック情報抽出部１２によって出力された、以下の代表値のベクトルの組（行列）を入力する（Ｓ３０２）。
ＤＰＩｖｅｃ＝（Ｔｈ１（，Ｔｈ２，Ｔｈ３．．），Ｒｔｔ１（，Ｒｔｔ２，Ｒｔｔ３．．），Ｒｅｔ１（，Ｒｅｔ２，Ｒｅｔ３．．），Ｄｒｔ１（，Ｄｒｔ２，Ｄｒｔ３），Ｄｒｐ１（，Ｄｒｐ２，Ｄｒｐ３．．））
続いて、品質推定部１３は、ｍ＋ｎ＋１個（すなわち、１以上）の推定器のインスタンスを生成する（Ｓ３０３）。すなわち、劣化判定閾値Ｔｓｈ＿ｓの数と同数の（劣化判定閾値Ｔｓｈ＿ｓごとの）推定器が用意される。各推定器を「Ｓ＿ｓ」と表記する。ここで、ｓは、ｍ＋ｎ＋１種類のＴｓｈ＿ｓに対応する。
【００６６】
続いて、品質推定部１３は、Ｄｂ＿（ｚ，ｓ）を目的変数とし、ＤＰＩｖｅｃを説明変数として、各Ｓ＿ｓを学習させる（Ｓ３０４）。なお、各Ｓ＿ｓは、ｓが共通するＤｂ＿（ｚ，ｓ）について学習を行う。これでＳ＿ｓは学習済みとなり、ｗｅｂページの表示待ち時間の品質の推定に用いることが可能な状態となる。
【００６７】
続いて、推定段階において推定装置１０が実行する処理手順について説明する。図６は、推定段階において推定装置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。
【００６８】
図６の処理手順の前提として、推定対象のエリア及び時間帯に対応するトラフィック計測データＤ２（例えば、ＤＰＩのログデータ）が収集されているとする。当該トラフィック計測データＤ２を、以下「推定対象計測データ」という。なお、ｗｅｂページの表示待ち時間の計測は不要である。当該表示待ち時間の劣化の度合いが目的変数（推定対象）だからである。
【００６９】
ステップＳ４０１において、トラフィック情報抽出部１２は、推定対象計測データを入力する。続くステップＳ４０２〜Ｓ４０６において、トラフィック情報抽出部１２は、図４のステップＳ２０３〜Ｓ２０７と同様の処理を実行して、推定対象計測データから各代表値を算出（抽出）する。但し、推定対象のエリア及び時間帯は１つであるため、Ｚ＝１である。
【００７０】
その結果、トラフィック情報抽出部１２は、図５のステップＳ２１０と同様に、長さＺ＝１である、ＤＰＩｖｅｃと同じ形式の行列を得る。以下、当該行列を「ＤＰＩｖｅｃ＿ｎｅｗ」という。
【００７１】
続いて、品質推定部１３は、以下のように、各Ｓ＿ｓ（各推定器）に対してＤＰＩｖｅｃ＿ｎｅｗを入力することで、各劣化判定閾値Ｔｓｈ＿ｓに応じた、劣化か否かの論理値の組（ベクトル）であるＥｓｔ＿ｓを得る（Ｓ４０７）
（複数のｓに対し）Ｅｓｔ＿ｓ＝Ｓ＿ｓ（ＤＰＩｖｅｃ＿ｎｅｗ）
なお、Ｅｓｔ＿ｓは、ｍ＋ｎ＋１の長さの論理値の組（ベクトル）となる。
【００７２】
典型的には、Ｔｓｈ＿ｓの値が最大のｓについて真（劣化）であり、Ｔｓｈ＿ｓが順に小さくなるようｓを変えていくと、或るｓがθであるときに偽（非劣化）となり、それ以下のＴｓｈ＿ｓでは全部偽（非劣化）というパターンとなる（但し、全部偽、全部真、又は順番が壊れていることも起こりうる。）。
【００７３】
品質推定部１３は、Ｅｓｔ＿ｓからこのようなθを探索し、探索されたθに対応したＴｓｈ＿θを「推定された劣化度」（推定対象のエリア及び時間帯に対する劣化度の推定値）として出力する（Ｓ４０９）。具体的には、例えば、全部偽（非劣化）であれば、品質推定部１３は、「非劣化」と出力する。この場合、（最少の）Ｔｓｈ＿ｓ未満の劣化となる。また、全部真（劣化）であれば、品質推定部１３は、「（最大の）Ｔｓｈ＿ｓ以上」を出力する。また、全部偽でなく、かつ、全部真でない場合、偽と真とが、或るＴｓｈ＿ｓを境に区分されていない場合でも、品質推定部１３は、Ｔｓｈ＿ｓが大きい側から順に値を確認し、最初に偽となったＴｓｈ＿θを使い「Ｔｓｈ＿θ以上」を出力する。このＴｓｈ＿θは（個別のｗｅｂページのみには依存しない）ｗｅｂページの表示待ち時間の劣化発生の度合の推定結果である。
【００７４】
なお、本実施の形態では、通信トラフィックの状況を示すパラメータを抽出するパラメータの一例として、低スループット代表値、高ＲＴＴ代表値、再送率代表値、ＤＮＳ応答時間代表値、及びＤＮＳ応答率代表値を用いる例を説明したが、必ずしもこれら全部が用いられなくてもよく、これらの一部（例えば、いずれか一つ）が用いられてもよい。また、通信トラフィックの状況を把握可能なパラメータであれば、これら以外のパラメータが用いられてもよい。
【００７５】
上述したように、本実施の形態によれば、ｗｅｂページの表示待ち時間の計測値と、当該表示待ち時間の計測のエリア及び時間帯に対応する通信トラフィックに関する情報との関係を推定器に学習させ、推定したい未知データの通信トラフィックに関する情報を当該推定器に入力することで（個別ページのみには依存しない）ｗｅｂページの待ち時間の劣化の程度を推定することができる。したがって、本実施の形態によれば、個別のｗｅｂページの影響が除去された表示待ち時間の品質の推定を可能とすることができる。
【００７６】
また、本実施の形態では、複数のｗｅｂページ・サーバを学習に用い、また「ｗｅｂページの表示待ち時間の劣化」という一般的特性を（ネットワーク起因でなくｗｅｂページ側の理由等で）一部だけ劣化するものの影響を除外して抽出するために、ｗｅｂページごとの基準で正規化した「劣化度」の考え方、及び複数の計測データの分位点によりデータを抽出する手法を用いることで、個別ｗｅｂページ毎の待ち時間の差を吸収してｗｅｂページの待ち時間の劣化を捉える。したがって、ｗｅｂページ・サーバが千差万別であり、同じ時間・場所で利用していても個々のページにより待ち時間は異なるといった問題を解消することができる。
【００７７】
また、本実施の形態では、パッシブ計測データ（ユーザ・通信相手・目的もバラバラの通信データ解析ログ（ＤＰＩのログ））の内容の不安定性に対し、（表示待ち時間の劣化時に対応するログも劣化しているなど）劣化情報と対応性が良く、極端な異常値に左右されにくいトラフィックデータの分位点を抽出することで、平均値等を抽出する場合と比較して、斯かる不安定性に適切に対応することができる。
【００７８】
また、同じＮＷ劣化影響下でも個別ｗｅｂページごとに表示待ち時間の劣化への影響の出方が異なるが、本実施の形態では、複数の対象ｗｅｂページを一括して扱い、その統計量で評価することで「典型的な劣化影響の出方」として定量化することが出来る。また、一般に劣化判定は二値（論理値）で行う。本実施の形態でも論理値の推定器を用いるが、本実施の形態では「劣化度」として定量的な値を用いるため、学習時の論理値ベクトルに変換する際に（複数の劣化レベルに対応した）複数用意し、それぞれ異なるレベルの推定器を用意することで、劣化度合いの判定も併せて実現することができる
なお、本実施の形態において、ｗｅｂ劣化分析部１１は、算出部及び比較部の一例である。トラフィック情報抽出部１２は、取得部の一例である。品質推定部１３は、学習部及び推定部の一例である。
【００７９】
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】
【００８０】
１０          推定装置
１１          ｗｅｂ劣化分析部
１２          トラフィック情報抽出部
１３          品質推定部
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        インタ段階装置
Ｂ            バス
【図１】
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【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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