(57)【要約】【課題】本開示は、判定対象の状態の変化を総合的に分析することで検出精度を高め、さらに、判定対象の状態が未知の状態に変化した場合であっても、判定対象の変化を検知可能にすることを目的とする。【解決手段】本開示は、任意の装置２０から発出された発出情報及び当該発出情報の発出時間を含む装置データを取得し、状態の判定対象に関連する装置データを組み合わせた結合データを生成する結合データ生成部２１と、結合データの類似性に基づいて結合データをマップ化し、マップを生成するマップ作成部２２と、マップ内に配置されている結合データの位置を用いて、判定対象の状態を分析する第１の状態分析部２３と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
任意の装置から発出された発出情報及び当該発出情報の発出時間を含む装置データを取得し、状態の判定対象に関連する装置データを組み合わせた結合データを生成する結合データ生成部と、
結合データの類似性に基づいて結合データをマップ化し、マップを生成するマップ作成部と、
マップ内に配置されている結合データの位置を用いて、判定対象の状態を分析する第１の状態分析部と、
を備える状態判定装置。
【請求項２】
前記第１の状態分析部の分析結果を用いて、判定対象の状態に対応するマップ上の領域を定める参照マップを生成する領域定義部と、
参照マップに含まれる結合データとは異なる新たな結合データに対して最も類似した参照マップ上の結合データがどの領域に配置されるかに基づいて、当該新たな結合データに関連する状態を判定する状態判定部と、
をさらに備える請求項１に記載の状態判定装置。
【請求項３】
前記参照マップ上に状態の定められていない空白領域が存在し、当該空白領域に結合データが配置された場合、当該結合データを用いて判定対象の状態を分析する第２の状態分析部をさらに備え、
前記領域定義部は、前記第２の状態分析部の分析結果を、前記参照マップの空白領域に定義する、
請求項２に記載の状態判定装置。
【請求項４】
前記装置は、車両の動作を検出するセンサであり、
前記結合データ生成部は、一つの車両に搭載されている複数のセンサから発出されるセンサデータを組み合わせて前記結合データを生成し、
前記第１の状態分析部は、前記一つの車両の運転性向を分析する、
請求項１から３のいずれかに記載の状態判定装置。
【請求項５】
前記装置は、製品を製造する加工装置であり、
前記結合データ生成部は、一つの製品の製造過程で用いられた複数の加工装置から発出される加工データを組み合わせて前記結合データを生成し、
前記第１の状態分析部は、前記一つの製品の品質を分析する、
請求項１から３のいずれかに記載の状態判定装置。
【請求項６】
前記装置は、通信ネットワークを構成する通信装置であり、
前記結合データ生成部は、一定のウィンドウ時間内に複数の通信装置から発出されたログデータを組み合わせて前記結合データを生成し、
前記第１の状態分析部は、前記通信ネットワークの状態を分析する、
請求項１から３のいずれかに記載の状態判定装置。
【請求項７】
任意の装置から発出された発出情報及び当該発出情報の発出時間を含む装置データを取得し、状態の判定対象に関連する装置データを組み合わせた結合データを生成する結合データ生成手順と、
結合データの類似性に基づいて結合データをマップ化し、マップを生成するマップ作成手順と、
マップ内に配置されている結合データの位置を用いて、判定対象の状態を分析する第１の状態分析手順と、
をコンピュータが実行する状態判定方法。
【請求項８】
請求項１から６のいずれかに記載の状態判定装置に備わる各機能部をコンピュータに実現させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、状態判定装置、状態判定方法及び状態判定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
通信ネットワークを監視するシステムが提案されている（例えば、特許文献１参照。）。特許文献１のシステムは、障害の種類に応じて監視タイマ値を定め、所定の状態が監視タイマ値にわたって継続したことによって、通信ネットワークを構成する装置に障害が発生したか否かを判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−６６５２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１のシステムは、予め定めたタイマ値を用いて通信ネットワークを構成する装置の障害を判定する。このように、特許文献１のシステムは、所定の状態の継続時間のみで障害の判定を行うため、タイマ値を設定している状態が障害以外の要因で継続した場合、障害が発生していないにもかかわらず障害が発生したと誤判定する可能性がある。また、特許文献１のシステムは、判定対象の状態がタイマ値の設定されていない未知の新たな状態に変化した場合、判定対象の変化を検知することはできない問題があった。
【０００５】
そこで、本開示は、判定対象の状態の変化を総合的に分析することで検出精度を高め、さらに、判定対象の状態が未知の状態に変化した場合であっても、判定対象の変化を検知可能にすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示に係る状態判定装置は、
任意の装置から発出された発出情報及び当該発出情報の発出時間を含む装置データを取得し、状態の判定対象に関連する装置データを組み合わせた結合データを生成する結合データ生成部と、
結合データの類似性に基づいて結合データをマップ化し、マップを生成するマップ作成部と、
マップ内に配置されている結合データの位置を用いて、判定対象の状態を分析する第１の状態分析部と、
を備える。
【０００７】
本開示に係る状態判定方法は、
任意の装置から発出された発出情報及び当該発出情報の発出時間を含む装置データを取得し、状態の判定対象に関連する装置データを組み合わせた結合データを生成する結合データ生成手順と、
結合データの類似性に基づいて結合データをマップ化し、マップを生成するマップ作成手順と、
マップ内に配置されている結合データの位置を用いて、判定対象の状態を分析する第１の状態分析手順と、
をコンピュータが実行する。
【０００８】
本開示に係る状態判定プログラムは、本開示に係る状態判定装置に備わる各機能部をコンピュータに実現させるか、或いは、本開示に係る状態判定方法に備わる各手順をコンピュータに実行させるための、プログラムである。本開示に係る状態判定プログラムは、記録媒体に記録されていてもよいし、通信ネットワークなどの情報伝送媒体を介して流通可能であってもよい。
【発明の効果】
【０００９】
本開示によれば、判定対象の状態の変化を総合的に分析することで検出精度を高め、さらに、判定対象の状態が未知の状態に変化した場合であっても、判定対象の変化を検知可能にすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本開示に係る状態判定システムの第一例を示す。
【図２】本開示に係る状態判定システムの第二例を示す。
【図３】第１の実施形態に係るセンサデータの一例である。
【図４】第１の実施形態に係るイベントの集計例である。
【図５】マップの一例である。
【図６】参照マップの一例である。
【図７】第２の実施形態に係る加工データの一例である。
【図８】第３の実施形態に係るログデータの一例である。
【図９】状態判定部における新たな結合データの配置の決定の方法の一例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本開示の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、本開示は、以下に示す実施形態に限定されるものではない。これらの実施の例は例示に過ぎず、本開示は当業者の知識に基づいて種々の変更、改良を施した形態で実施することができる。なお、本明細書及び図面において符号が同じ構成要素は、相互に同一のものを示すものとする。
【００１２】
（概要）
図１に、本実施形態に係る状態判定システムの一例を示す。状態判定システムは、状態判定装置１０及び装置２０を備える。装置２０は、任意の情報を発出する装置である。図１では、装置２０が１台のみの例を示すが、システムに備わる装置２０は、実施の態様によって、１台以上の任意の数でありうる。
【００１３】
本開示では、装置２０から発出された情報（以下、発出情報と表記する。）を、発出情報の発出された時間（以下、発出時間と表記する。）と紐付け、装置データとして扱う。状態判定装置１０は、装置データを取得し、これを用いて、判定対象の状態を分析する。状態判定装置１０は、任意の手段を用いて装置データを取得する。例えば、状態判定装置１０は、通信ネットワーク３０を用いて装置データを取得する。
【００１４】
図１に示す状態判定装置１０は、記憶部１１、結合データ生成部２１、マップ作成部２２、第１の状態分析部２３を備える。状態判定装置１０は、コンピュータにプログラムを実行させることで、状態判定装置１０に備わる各機能部を実現させたものであってもよい。状態判定方法は、状態判定装置１０が、結合データ生成手順と、マップ作成手順と、第１の状態分析手順と、を順に実行する。
【００１５】
記憶部１１は、装置２０からの発出情報を発出時間と紐付けて記憶する。状態の判定対象が予め定められている場合、記憶部１１は、発出情報及び発出時間を、判定対象の識別子と関連付けて記憶する。
【００１６】
発出情報は、状態の判定対象に関連する任意の情報である。装置が任意の処理を実行する機器であれば、発出情報は、装置の実行した処理内容や処理結果であり、例えば、ログ、イベント、警報などが例示できる。装置がセンサであれば、発出情報は、センサの取得した情報やこれによって導き出される情報であり、例えば、物理情報、化学情報、機械情報が例示できる。物理情報は、例えば、温度、圧力、電圧又は電流である。化学情報は、例えば、成分又は濃度である。機械情報は、例えば、回転数又は振動数である。
【００１７】
結合データ生成手順では、結合データ生成部２１が、発出情報に関し、発出時間に基づいて、時間的な組み合わせを行い、その情報の組み合わせをひとつのデータに結合する。本開示では、この結合されたデータを、結合データと呼ぶ。結合方法は任意であるが、例えばベクトルデータ化することが挙げられる。マップ作成手順では、マップ作成部２２が、結合データ間の類似性に基づいてマップ化を行う。マップ作成部２２がマップ化する結合データの範囲は、任意であり、例えば発出時間や判定対象で定められる。第１の状態分析手順では、第１の状態分析部２３が、マップ内の配置位置を用いて、判定対象の状態を分析する。
【００１８】
結合データを構成する装置データは、１つの装置から発出されるデータであってもよいし、複数の装置から発出されるデータであってもよい。例えば、共通の時間に複数の装置から発出された各発出情報を組み合わせて結合データとする。また、異なる時間に１つの装置から発出された各発出情報を組み合わせて結合データとする。また、異なる時間に異なる装置から発出された関連する各発出情報を組み合わせて結合データとする。発出情報の関連性は任意であり、例えば、同じ時間範囲に含まれる場合や、製造ラインが共通する複数の装置２０から発出される場合が例示できる。
【００１９】
マップ上には、各結合データを示す点が、結合データの類似性に応じた相互の結合データの距離に基づき配置されている。例えば、類似している結合データは近くに配置され、類似性の少ない結合データとは遠くに配置される。マップ化は、より近いデータ同士はより正確な距離になるように配置することが好ましい。
【００２０】
十分な量の装置データが蓄積できると、マップ上のどの領域に配置された場合に判定対象がどのような状態にあるかの傾向が定まってくる。このため、第１の状態分析部２３は、マップ内の配置位置を用いて、判定対象の状態を分析することができる。これにより、状態判定装置１０は、判定対象の状態が未知の状態に変化した場合であっても、判定対象の変化を検知可能にすることができる。ここで、本実施形態は、結合データを用いて判定対象の状態の変化を総合的に分析するため、判定対象の状態の検出精度を高めることができる。
【００２１】
図２に、状態判定装置１０の別形態を示す。図２に示す状態判定装置１０は、記憶部１１、結合データ生成部２１、マップ作成部２２、第１の状態分析部２３、領域定義部２４、状態判定部２５、第２の状態分析部２６を備える。状態判定装置１０の別形態では、第１の状態分析手順の後に、参照マップ作成手順、状態判定手順及び第２の状態分析手順をさらに有する。
【００２２】
参照マップ作成手順では、領域定義部２４は、判定対象のどのような状態がマップ上のどの領域に位置するのかを定義し、判定対象の状態に対応するマップ上の領域を定める参照マップを生成する。参照マップの生成後に、記憶部１１に新たな発出情報が記憶されると、結合データ生成部２１が新たな結合データを生成する。
【００２３】
状態判定手順では、状態判定部２５は、参照マップに含まれる結合データとは異なる新たな結合データの状態を、一定のアルゴリズムに基づいた参照マップ上の当該新たな結合データのプロット位置から判定する。これにより、状態判定装置１０は、新たな発出情報に対し、リアルタイムで判定対象の状態を判定することができる。
【００２４】
状態判定装置１０は、参照マップを更新することが好ましい。この場合、設定された更新のタイミングで、結合データ生成手順、マップ作成手順、第１の状態分析手順及び参照マップ作成手順を順に行う。更新のタイミングは、例えば、一定期間ごと、或いは、装置２０の機材や数の変更などの装置２０に変化が生じたときである。ここで、参照マップを作成する結合データは、更新のタイミングから一定期間をさかのぼった時間の間に記憶部１１に蓄積された発出情報を含み、さらにそれ以前の発出情報が含まれていてもよい。
【００２５】
参照マップ上に定義されていない空白領域が存在し、そのような空白領域に新たな結合データが配置された場合、第２の状態分析部２６が第２の状態分析手順を実行する。第２の状態分析部２６は、空白領域に配置された新たな結合データを用いて、判定対象の状態を分析する。例えば、第２の状態分析部２６は、新たな結合データに含まれる発出データと参照マップに用いられた結合データに含まれる発出データを比較し、新たな結合データから導出される判定対象の状態を特定する。或いは、参照マップを構成する結合データに、当該新たなデータを加えて、マップ作成部２２で参照マップを更新することもできる。
【００２６】
状態判定装置１０は、第２の状態分析手順の後、第１の状態分析手順及び参照マップ作成手順を実行し、第２の状態分析部２６の分析結果が参照マップに反映された新たな参照マップを生成する。これにより、状態判定装置１０は、より多くの状態を判定できるよう、参照マップを継続的に改善することができる。
【００２７】
マップ作成部２２における類似性に基づいたマップ化の方法は任意である。例えば、ニューラルネットワークなどの機械学習のほか、ベクトル空間モデルなどの類似性を比較可能な任意のアルゴリズムを用いることができる。また、自己組織化写像（Ｓｅｌｆ−ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ  ｍａｐｓ；ＳＯＭ）などのマップ化することができる任意のアルゴリズムを用いてもよい。
【００２８】
（第１の実施形態）
車両には、種々のセンサが装備されている。これらのセンサは、予め定められた状態を検出すると、イベントログを発出する。本実施形態は、これらのセンサを装置２０として用い、これらのセンサから発出されたセンサデータを発出情報として用い、車両の運転性向を検知する例について説明する。
【００２９】
記憶部１１は、各センサの発出したセンサデータ及び発出時間を、車両の識別子に関連付けて記憶する。図３に、センサデータの一例を示す。センサデータＳＤ１〜ＳＤ６は、車両に関係する任意のデータであり、例えば、基準速度オーバー、急ブレーキ、急ハンドル、追越し、アイドリング、急加速である。車両ＩＤ＿１のセンサデータＳＤ１，ＳＤ２，ＳＤ４が時間Ｔ１に発出され、車両ＩＤ＿１のセンサデータＳＤ３，ＳＤ４が時間Ｔ２に発出され、車両ＩＤ＿１のセンサデータＳＤ４，ＳＤ６が時間Ｔ３に発出されている。
【００３０】
記憶部１１は、一定時間内に同じ車両から発出されたセンサデータをセンサ種別毎に集計する。一定時間は任意であるが、本実施形態では一例として、３分である例について説明する。
【００３１】
図４に、イベントの集計例を示す。図３に示す時間Ｔ１〜Ｔ２が３分であり、時間Ｔ１〜Ｔ２の間に、車両ＩＤ＿１のセンサデータとして、ＳＤ１〜ＳＤ３及びＳＤ６が１回、ＳＤ４が３回発出されている場合、記憶部１１の集計結果は、ＳＤ１〜ＳＤ３及びＳＤ６が１、ＳＤ４が３である。他のドライバーについても同様に、時間Ｔ１〜Ｔ２の間の各センサデータの発出回数を集計する。
【００３２】
結合データ生成部２１は、車両ＩＤ及び発出時間が共通するセンサデータをひとつのデータに結合し、結合データを生成する。結合データは、例えば、センサデータの種類を次元とし、センサデータの発出回数を次元の値とするベクトルデータである。時間Ｔ１〜Ｔ２の車両ＩＤ＿１の結合データの場合、ＳＤ１〜ＳＤ３及びＳＤ６の次元が１、ＳＤ４の次元が３、ＳＤ５の次元が０のベクトルデータとなる。このように、本実施形態では、６種類のセンサデータＳＤ１〜ＳＤ６を用いて、６次元のベクトルデータが結合データとして生成される。
【００３３】
例えば、車両ｍの３分ごとの結合データを基準時間をｔ１として時間ｔＮまでの結合データをＤｍｎ（ｎ＝１，２，．．．．，Ｎ）と記述する。車両の数をＭとすると、結合データの総数はＭｘＮ個となる。マップ作成部２２は、このＭｘＮ個の結合データを、６次元空間で定義された距離（＝相互の類似性）に基づいて２次元上にマップ化する。この結果、図５のような、ＭｘＮ個の点がプロットされたマップが作成される。
【００３４】
結合データは、各次元（センサデータの種類）の大きさの分布に応じて、類似した結合データの集合した領域をマップ上に構成する。マップの中央付近には、各次元の値がゼロの結合データが集まって、データ密度の高い領域が構成される。本実施形態では、違反の少ない良好な運転を行うドライバーの場合、マップの中央付近の領域にデータが分布する。このため、第１の状態分析部２３は、マップの中央付近から外れた任意の領域に位置する結合データが存在する場合、当該結合データの車両を何らかの問題がある車両であると判定することができる。このように、本実施形態は、判定対象である車両の状態が未知の状態に変化した場合であっても、車両の変化を検知することができる。
【００３５】
さらに、第１の状態分析部２３は、車両毎の結合データがマップ上に、どのような分布をするかを調べる。そして、領域定義部２４は、車両のどのような運転性向がマップ上のどの領域に位置するのかを定義し、参照マップを作成する。これにより、状態判定部２５は、新たな結合データに対して最も類似した参照マップ上の結合データの配置されている領域から、その車両の安全運転の評価や車両の運転傾向を判定することが可能となる。
【００３６】
図６に、本実施形態の参照マップの一例を示す。急加速（ＳＤ６）や追越し（ＳＤ４）の頻度の高い車両の場合、領域Ａ３及びＡ５に結合データが分布する。基準速度オーバー（ＳＤ１）、急ブレーキ（ＳＤ２）の頻度が高い車両の場合、領域Ａ６及びＡ７に結合データが分布する。急ハンドル（ＳＤ３）や追越し（ＳＤ４）の頻度の高い車両の場合、領域Ａ２、Ａ９及びＡ１０に結合データが分布する。
【００３７】
以上説明したように、状態判定装置１０は、各車両で発出されたセンサデータがマップ上のどの領域に属するかに基づき、車両の運転性向を判定することができる。
【００３８】
（第２の実施形態）
製品の製造ラインでは、製造過程に応じた加工装置が用いられる。加工装置は、イベントログ及び付随するセンサの計測データなどを発出する。本実施形態は、これらの加工装置を装置２０として用い、これらの加工装置から発出された加工データを発出情報として用い、製品の品質を検知する例について説明する。
【００３９】
記憶部１１は、各加工装置の発出した加工データ及び発出時間を、製品の識別子に関連付けて記憶する。図７に、加工データの一例を示す。加工データＰＤ１〜ＰＤ４は、製品を構成する各部品や材料を製造する加工装置の発出する任意のデータであり、例えば、加工装置の設定値、加工装置に備わる各種センサのデータなど、機械的、物理的、あるいは化学的データを含む。製品ＩＤ＿１の加工データＰＤ１〜ＰＤ３が時間Ｔ１に発出され、製品ＩＤ＿１の加工データＰＤ４及び製品ＩＤ＿２の加工データＰＤ１が時間Ｔ２に発出され、製品ＩＤ＿２の加工データＰＤ２〜ＰＤ４が時間Ｔ３に発出されている。
【００４０】
結合データ生成部２１は、一つの製品を製造する過程で発出された加工データを一つのデータに結合し、結合データを生成する。結合データは、例えば、センサの種類などの加工データの種類を次元とし、センサの値などの加工データの値を次元の値とする、或いは、発出されたログの種類を次元とし、そのログが含まれる場合は次元の値は１、含まれない場合は次元の値を０とするベクトルデータである。種類製品ＩＤ＿１の結合データの場合、ＰＤ１〜ＰＤ３の次元が時間Ｔ１、ＰＤ４の次元が時間Ｔ２のベクトルデータとなる。製品がＭ個の場合、結合データ生成部２１によって、Ｍ個の結合データが生成される。
【００４１】
マップ作成部２２は、Ｍ個の結合データを、相互の類似性に基づいて２次元上にマップ化する。この結果、Ｍ個の点がプロットされたマップが作成される。マップ上に表示される色をグリーンと赤にするなど、良品の製品と不良品の製品とで識別可能に表示すると、不良品に対応した結合データは、一つあるいは複数の領域に集中する。このため、第１の状態分析部２３は、良品の集中する領域から外れた任意の領域に位置する結合データが存在する場合、当該結合データの製品を、何らかの問題がある製品であると判定することができる。このように、本実施形態は、判定対象である製品の状態が未知の状態に変化した場合であっても、製品の変化を検知することができる。
【００４２】
さらに、第１の状態分析部２３は、良品の結合データ及び不良品の結合データがマップ上にどのような分布をするかを調べる。また、第１の状態分析部２３は、不良品の結合データに大きく影響する次元とその値、すなわち、加工データとその発出時間を分析する。これにより、領域における特徴的な加工データを抽出する。そして、領域定義部２４は、良品及び不良品の結合データがそれぞれマップ上のどの領域に位置するのかを定義し、参照マップを作成する。これにより、状態判定部２５は、新たな結合データに対して最も類似した参照マップ上の結合データの配置されている領域から、その製品の良品及び不良品の評価や製造過程における加工装置の状態を判定することが可能となる。
【００４３】
したがって、本実施形態は、不良品の発生に大きく影響する単数あるいは複数の加工装置と、その時の加工装置の状態（装置データから判定できる）を知ることができる。これにより、本実施形態は、不良品の発生率を低減する対策が可能となる。
【００４４】
また、本実施形態は、十分な量の製造プロセスデータが蓄積できた時点で、参照マップを作成し、参照マップ上で、不良品の発生率が高い領域（不良領域）を定義できる。その後の製造プロセスデータを順次参照マップ上の最も類似した製造プロセスデータの近傍に配置すると、その配置位置が不良領域にあるとすると、その製造プロセスデータに対応した製品は不良品である可能性が高いと判定でき、重点的に製品検査を行うこともできる。この方法によって、本実施形態は、製品検査コストを低減することが可能となる。
【００４５】
（第３の実施形態）
通信ネットワークは、各種サーバ、パソコン、スイッチなどの複数の通信装置が接続されている。通信装置は、イベントログを発出する。本実施形態は、これらの通信装置を装置２０として用い、これらの通信装置から発出されたログデータを発出情報として用い、通信ネットワークの異常を検知する例について説明する。
【００４６】
記憶部１１は、各通信装置の発出したログデータ及び発出時間を、通信装置の識別子に関連付けて記憶する。図８に、ログデータの一例を示す。時間Ｔ１に通信装置２０＿１〜２０＿４からログデータＤＤ１１，ＤＤ２１，ＤＤ３１，ＤＤ４１が発出され、時間Ｔ２に通信装置２０＿１〜２０＿４からログデータＤＤ１２，ＤＤ２２，ＤＤ３２，ＤＤ４２が発出されている。
【００４７】
ログデータは、任意であり、例えば、装置本体及び通信の状況を含む。装置本体の状況は、例えば、ハードウェア、ＯＳ、及びリソースの状況である。リソースの状況は、例えば、メモリ利用率、ハードディスク利用率である。通信の状況は、例えば、アクセス先やアクセス元の情報、及びプロトコルや認証におけるエラーの有無である。
【００４８】
結合データ生成部２１は、一定のウィンドウ時間内に各通信装置から発出されたログデータを一つのデータに結合し、結合データを生成する。結合データは、例えば、メモリ利用率などのログデータの種類を次元とし、ログデータの情報を次元の値とするベクトルデータである。通信装置の数がＭであり、ウィンドウ時間の数がＮの場合、結合データ生成部２１によって、ＭｘＮ個の結合データが生成される。
【００４９】
マップ作成部２２は、ＭｘＮ個の結合データを、相互の類似性に基づいて２次元上にマップ化する。この結果、ＭｘＮ個の点がプロットされたマップが作成される。通信ネットワークが正常な場合、マップ上の点は、結合データの新しさと関係なく一定の領域（正常領域）にランダムに位置する。通信ネットワークに異常が起きると、マップ上の点の一部は正常領域に位置するものの、一部は正常領域から外れた領域に位置するようになる。このため、第１の状態分析部２３は、正常領域から外れた領域に位置する結合データが存在する場合、当該結合データの通信ネットワークを何らかの異常が起きた通信ネットワークであると判定することができる。このように、本実施形態は、判定対象である通信ネットワークの状態が未知の状態に変化した場合であっても、通信ネットワークの変化を検知することができる。
【００５０】
ここで、マップ作成部２２は、予め定められた個数の最新の結合データを用いてマップを作成することが好ましい。例えば、新たな１個の結合データが生成されると、マップを形成する１０００個の結合データの内最初の１個が除かれ、新たな結合データを加えた新たな１０００個の結合データでマップを作成する。これにより、新しい結合データが正常領域から外れた位置に現れるようになったときに、ネットワークになんらかの異常が発生していることを判定することができる。
【００５１】
また、マップ作成部２２は、データの古い順にマップ上のプロットの色や明るさを変えることが好ましい。例えば、１００個単位で新しい結合データほど明るく表示するなどの方法が考えられる。
【００５２】
当初は、異常データが発生した場合は、その都度通信ネットワーク管理者が異常の原因を分析する。異常の原因としては、装置の故障のほか、外部からのサイバー攻撃、ユーザが特殊な作業を行っている場合などがありうる。異常原因が判明すると、その際の異常データのマップ上の位置と異常原因の関連付けができる。次回、新たな結合データが先に現れた異常データの位置の近くにプロットされた場合、ネットワークの状態は先に観測された異常データが発生した際のネットワークの状態が再度発生したと推測できる。
【００５３】
第１の状態分析部２３は、異常の原因毎に、結合データがマップ上に、どのような分布をするかを調べる。そして、領域定義部２４は、通信ネットワークのどのような状態がマップ上のどの領域に位置するのかを定義し、参照マップを作成する。これにより、状態判定部２５は、新たな結合データに対し、それに類似したデータが参照マップ上のどの領域に属するかに基づいて、通信ネットワークの異常の有無や原因を判定することが可能となる。
【００５４】
以上説明したように、状態判定装置１０は、マップの作成と判定対象の状態の分析の経験を繰り返すことで、より多くの異常状態が既知となり、既知の異常状態であればその原因推定がリアルタイムでできるようになる。既知でない異常状態の場合は、ネットワーク管理者は都度原因を究明し、既知化していくことができる。
【００５５】
（第４の実施形態）
状態判定部２５における参照マップへの新たな結合データのプロットの方法は、マップ作成部２２と同様の方法を用いてもよいが、参照マップを変化させない方法であることが好ましい。本実施形態では、参照マップを変化させないプロット方法の具体例について、新たな結合データを追加情報と記載し、参照マップを構成する結合データを母集団の情報として、以下に説明する。
【００５６】
（１）第１の配置例
本配置例は、多次元ベクトル空間上で追加情報Ｓと距離の近い上位２点を選択し、これを用いて追加情報Ｓのプロット位置を決定する。具体的には、追加情報Ｓと母集団の各情報ｄｉとの多次元ベクトル空間上での距離を計算し、距離の近い順に２つの情報ｄｘ及びｄｙを選別する。そして、参照マップ上の情報ｄｘ及びｄｙに相当する座標Ｐｘ、Ｐｙを用いて、追加情報Ｓの座標Ｐｓを求める。例えば、座標Ｐｘ、Ｐｙの中間を追加情報Ｓの座標Ｐｓとする。
追加情報Ｓの座標Ｐｓは、追加情報Ｓと情報ｄｘ、ｄｙ、ｄｚとの多次元ベクトル空間上での距離Ｓｘ及びＳｙに基づく座標Ｐｘ、Ｐｙの内分点であることが好ましい。例えば、次式を満足する座標Ｐｓを求める。この座標Ｐｓが、参照マップ上の追加情報Ｓの位置となる。
（数１）
Ｐｓ＝Ｐｘ＋（Ｐｙ−Ｐｘ）＊Ｓｘ／（Ｓｘ＋Ｓｙ）
ここで、｜Ｐｓ−Ｐｘ｜：｜Ｐｓ−Ｐｙ｜＝Ｓｘ：Ｓｙ
【００５７】
（２）第２の配置例
本配置例は、多次元ベクトル空間上で追加情報Ｓと距離の近い上位３点を選択し、これを用いて追加情報Ｓのプロット位置を決定する。具体的には、追加情報Ｓと母集団の各情報ｄｉとの多次元ベクトル空間上での距離を計算し、距離の近い順に３つの情報ｄｘ、ｄｙ、ｄｚを選別する。そして、図９に示すように、参照マップ上の情報ｄｘ、ｄｙ、ｄｚに相当する座標Ｐｘ、Ｐｙ、Ｐｚを用いて、追加情報Ｓの座標Ｐｓを求める。例えば、座標Ｐｘ、Ｐｙ、Ｐｚの中心を追加情報Ｓの座標Ｐｓとする。
追加情報Ｓの座標Ｐｓは、追加情報Ｓと情報ｄｘ、ｄｙ、ｄｚとの多次元ベクトル空間上での距離Ｓｘ、Ｓｙ、Ｓｚに基づいて求められることが好ましい。例えば、次式を満足する座標Ｐｓを求める。この座標Ｐｓが、参照マップ上の追加情報Ｓの位置となる。
（数２）
｜Ｐｓ−Ｐｘ｜：｜Ｐｓ−Ｐｙ｜：｜Ｐｓ−Ｐｚ｜＝Ｓｘ：Ｓｙ：Ｓｚ
【００５８】
（３）第３の配置例
本配置例は、多次元ベクトル空間上で追加情報Ｓと距離の近い上位Ｎ点を選択し、これを用いて追加情報Ｓのプロット位置を決定する。具体的には、追加情報Ｓと母集団の各情報ｄｉとの多次元ベクトル空間上での距離を計算し、距離の近い情報を順にＮ個選別する。そして、参照マップ上のＮ個の情報に相当する座標を用いて、追加情報Ｓの座標Ｐｓを求める。例えば、Ｎ点の座標の重心ＧＮを求める。この重心ＧＮの座標が、参照マップ上の追加情報Ｓの位置となる。
【００５９】
以上説明したように、追加情報のプロット位置は、情報母集団のなかから、多次元ベクトル空間上で追加情報との距離が近い複数の情報を選び、これを用いることが好ましい。ここで、多次元ベクトル空間上での距離は、ユークリッド距離のほか、内積空間距離であってもよいし、外積を用いるなどの任意の演算方法を用いて求めることができる。
【００６０】
また、追加情報のプロット位置は、多次元ベクトル空間上で追加情報との距離が近い複数の情報の座標に加え、これら複数の情報と追加情報との多次元ベクトル空間上での距離を考慮することが好ましい。これにより、参照マップを構成する母集団と追加情報との関連性をより明確にすることができる。
【００６１】
例えば、追加情報と複数の情報とのベクトル相互間の多次元ベクトル空間上での距離が、当該複数の情報同士のベクトル相互間の多次元ベクトル空間上での距離と同程度かそれ以下の場合、追加情報は、当該複数の情報の座標で特定される領域内又は当該領域の近傍に配置される。一方、追加情報と複数の情報とのベクトル相互間の多次元ベクトル空間上での距離が、当該複数の情報同士のベクトル相互間の多次元ベクトル空間上での距離よりも大きい場合、追加情報は、当該複数の情報の座標で特定される領域の外に配置される。このように、多次元ベクトル空間上で追加情報との距離が近い複数の情報の座標で特定される領域内に追加情報がプロットされるか否かによって、情報母集団と追加情報との関係を参照マップ上で明示することができる。
【００６２】
（第５の実施形態）
新たな結合データによっては、参照マップを構成する結合データと内容的に遠く、参照マップ上で不自然なものも存在しうる。その場合、参照マップでは表されていない新たな状態が生じたことになる。そこで、状態判定部２５における参照マップへの新たな結合データのプロットの際に、参照マップ上にプロットできない不自然な新たな結合データであるか否かを判定することが好ましい。このような不自然な新たな結合データが発見された場合、状態判定装置１０は新たな結合データを加えて参照マップを更新することが好ましい。以下、新たな結合データが参照マップ上にプロットできない不自然なデータであるか否かの判定例について、新たな結合データを追加情報と記載し、参照マップを構成する結合データを母集団の情報として説明する。
【００６３】
追加情報Ｓと参照マップを構成している情報ｄｉ群との多次元ベクトル空間上での距離を計算し、追加情報Ｓに多次元ベクトル空間上で最も距離の近い情報ｄｘを特定する。そして、追加情報Ｓと情報ｄｘとの距離Ｓｘを、予め定められたしきい値Ｄと比較する。例えば、Ｓｘ＜Ｃ＊Ｄであれば、状態判定部２５が追加情報Ｓを参照マップ上にプロットし、Ｓｘ＞Ｃ＊Ｄであれば、状態判定装置１０が参照マップを更新する。ここで、「Ｃ」は、予め定められた定数であり、０を除く正の任意の値を採りうる。
【００６４】
予め定められたしきい値Ｄは、装置２０からの発出情報の種類、判定対象、発出時間、状態判定装置１０のユーザの目的などの任意の条件によって設定しうる値であり、状態判定装置１０のユーザが設定可能であることが好ましい。しきい値Ｄの１つの設定例としては、例えば、多次元ベクトル空間上で追加情報Ｓと距離の近い上位Ｋ個の情報を選択し、Ｋ個の情報の多次元ベクトル空間上での相互間距離の最大値である。ここで「Ｋ」は任意の正数であり、ユーザが設定可能であることが好ましい。これにより、参照マップ上でのＫ個の情報の広がりに対して追加情報Ｓの座標が適当であるかを判定することができる。
【産業上の利用可能性】
【００６５】
本開示は状通信産業に適用することができる。
【符号の説明】
【００６６】
１０：状態判定装置
１１：記憶部
１２：情報処理部
２０：装置
２１：結合データ生成部
２２：マップ作成部
２３：第１の状態分析部
２４：領域定義部
２５：状態判定部
２６：第２の状態分析部
３０：通信ネットワーク
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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