(57)【要約】【課題】モデルの診断結果の妥当性の判断を支援する。【解決手段】本発明の実施形態としての診断装置は、異常診断部と、グラフ作成部とを備える。前記異常診断部は、計測データに基づいて異常診断を行う。前記グラフ作成部は、前記異常診断の結果に応じてグラフ作成用のパラメータ情報を決定し、前記パラメータ情報に従って、前記第１計測データから第１グラフを作成する。【選択図】図１
2019016209.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１計測データに基づいて異常診断を行う異常診断部と、
前記異常診断の結果に応じてグラフ作成用のパラメータ情報を決定し、前記パラメータ情報に従って、前記第１計測データから第１グラフを作成するグラフ作成部と、
を備えた診断装置。
【請求項２】
前記パラメータ情報は、データの抽出条件を含み、
前記グラフ作成部は、前記抽出条件に基づき前記第１計測データからデータを抽出し、抽出したデータを用いて前記第１グラフを作成する
請求項１に記載の診断装置。
【請求項３】
前記パラメータ情報は、使用する変数を指定し、
前記グラフ作成部は、前記指定された変数を前記計測データから生成し、生成した変数を用いて前記第１グラフを作成する
請求項１または２に記載の診断装置。
【請求項４】
前記パラメータ情報は、グラフの種類を指定し、
前記グラフ作成部は、前記指定された種類の前記第１グラフを作成する
請求項１ないし３のいずれか一項に記載の診断装置。
【請求項５】
前記異常診断部は、前記異常診断により異常を検知した場合に、異常要因を前記第１計測データに基づいて推定し、
前記異常診断の結果は、前記異常の検知有無と、前記異常が検知された場合の前記異常要因とを含む
請求項１ないし４のいずれか一項に記載の診断装置。
【請求項６】
前記グラフ作成部は、前記パラメータ情報の指定を受け付け、前記指定されたパラメータ情報に従って、前記第１グラフを作成し、
前記指定されたパラメータ情報を履歴データベースに追加し、
前記異常診断部は、第２計測データに基づいて異常診断を行い、
前記グラフ作成部は、前記履歴データベースに基づいて、前記第２計測データに対するグラフ作成用のパラメータ情報を決定し、決定したパラメータ情報に従って、前記第２計測データから第２グラフを作成する
請求項１ないし５のいずれか一項に記載の診断装置。
【請求項７】
前記グラフ作成部は、前記指定されたパラメータ情報を、前記異常診断の結果と対応づけて、前記履歴データベースに追加し、
前記グラフ作成部は、前記第２計測データに対する異常診断の結果に基づき、前記履歴データから前記第２計測データに対するグラフ作成用のパラメータ情報を決定する
請求項６に記載の診断装置。
【請求項８】
前記グラフ作成部は、前記第１グラフを出力し、前記出力した第１グラフに対する登録指示を受けた場合に、前記履歴データベースへの追加を行う
請求項６または７に記載の診断装置。
【請求項９】
前記グラフ作成部は、前記グラフ作成用のパラメータ情報の指定を複数回受け付け、前記第１グラフの作成を複数回行い、複数の前記第１グラフを出力し、前記複数の第１グラフのうち、前記登録指示を受けた前記第１グラフに対してのみ、前記履歴データベースへの追加を行う
請求項８に記載の診断装置。
【請求項１０】
前記履歴データベースに基づき診断モデルを生成する診断モデル生成部
を備え、
前記異常診断部は、前記診断モデルを用いて異常診断を行う
請求項６ないし９のいずれか一項に記載の診断装置。
【請求項１１】
第１計測データに基づいて異常診断を行う異常診断ステップと、
前記異常診断の結果に応じてグラフ作成用のパラメータ情報を決定し、前記パラメータ情報に従って、前記第１計測データから第１グラフを作成するグラフ作成ステップと、
を備えた診断方法。
【請求項１２】
第１計測データに基づいて異常診断を行う異常診断ステップと、
前記異常診断の結果に応じてグラフ作成用のパラメータ情報を決定し、前記パラメータ情報に従って、前記第１計測データから第１グラフを作成するグラフ作成ステップと、
をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、診断装置、診断方法およびコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＩＣＴ（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）化や、センサの小型化・低価格化の進行に伴い、ビッグデータの収集が可能となり、これらのデータの活用が期待されている。例えば、発電所、プラント、交通など社会インフラの分野において、複数のセンサから得られる時系列のデータを機械学習することで、システムの異常検知や異常要因を診断する技術が研究、開発されている。社会インフラの監視診断作業は保守員の長年の経験や感覚によるところが大きく、充分に習熟した者でないと的確かつ迅速な診断を行うのが難しい。従って、機械学習の社会インフラ分野での活用は、人手不足の状況下においても社会インフラの保守を継続するための解決策のひとつとなりうる。
【０００３】
しかし、機械学習により生成したモデルのみを用いてシステムの監視と診断を行うと、これまでと全く違った性質のものであるデータが発生した場合などに、熟練した保守員（オペレータ）では間違えないような誤判定が発生するリスクがある。誤判定が存在すると、異常状態であるのに関わらず警報が通知されない、正常状態であるのに関わらず警報が通知される、誤った対応により事態が更に深刻化してしまうなどの問題が起こりうる。特に、社会インフラでは、誤った対応をした場合の影響が大きく、安定的な運用保守への悪影響が懸念される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第５１９９４７８号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の実施形態は、診断結果の妥当性の判断を支援する診断装置、診断方法およびコンピュータプログラムに関する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の実施形態としての診断装置は、異常診断部と、グラフ作成部とを備える。前記異常診断部は、計測データに基づいて異常診断を行う。前記グラフ作成部は、前記異常診断の結果に応じてグラフ作成用のパラメータ情報を決定し、前記パラメータ情報に従って、前記第１計測データから第１グラフを作成する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の実施形態に係る異常診断システムのブロック図。
【図２】計測データの例を表す図。
【図３】診断結果情報とグラフとを含む診断評価画面の例を示す図。
【図４】トレンドグラフの作成例を示す図。
【図５】散布図の作成例を示す図。
【図６】ヒストグラムの作成例を示す図。
【図７】ボックスプロットの作成例を示す図。
【図８】異常が検知された場合のグラフの例を示す図。
【図９】表示履歴データベースの例を示す図。
【図１０】診断履歴データベースの例を示す図。
【図１１】線形回帰による異常検知モデルの例を示す図。
【図１２】ランダムフォレストを用いた要因分析モデルの例を示す図。
【図１３】ｋ近傍法を用いた要因分析モデルの例を示す図。
【図１４】診断結果情報の他の表示例を示す図。
【図１５】異常度と異常確率との関係の例を示す図。
【図１６】本発明の実施形態に係る診断装置の処理の全体のフローチャート。
【図１７】診断処理、グラフ作成の処理に関するフローチャート。
【図１８】グラフ作成処理の詳細なフローチャートを示す。
【図１９】本発明の実施形態に係る診断結果の評価処理を表したフローチャート。
【図２０】本発明の実施形態に係るモデル生成処理を表したフローチャート。
【図２１】本発明の本実施形態に係る診断装置のハードウェア構成を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。また、図面において同一の構成要素は、同じ番号を付し、説明は、適宜省略する。
【０００９】
図１は本発明の実施形態に係る異常診断システムのブロック図である。ここではまず、異常診断システムの構成の概要について説明する。
【００１０】
第１の実施形態に係る異常診断システムは、診断装置１００と、診断対象システム５００と、入力装置８００と、画面表示装置９００とを備えている。診断対象システム５００は、診断装置１００によって監視および診断の対象となるシステムである。以下、診断装置１００の概要を説明する。
【００１１】
診断装置１００は、診断対象システム５００の計測データ１（例えば複数のセンサの計測データ）に基づき、事前に機械学習により生成した診断モデルを用いて診断対象システム５００の異常診断を行う。診断装置１００は、保守員またはオペレータ等のユーザ（以下、保守員に統一）が異常診断の結果の妥当性を判断するためのグラフを計測データ１から生成する。診断装置１００は、作成したグラフを、異常診断の結果とともに、画面表示装置９００に表示させる。
【００１２】
グラフの生成は、一例として、過去に行った異常診断の結果と、そのときの異常診断の結果の妥当性を判断するために保守員が有効と判断したグラフのパラメータ情報とを格納した履歴データベース（表示履歴データベース２３０、診断履歴データベース２４０）に基づいて行う。履歴データベースからグラフ作成用のパラメータ情報を決定し、決定したパラメータ情報に従ってグラフを生成する。パラメータ情報は、例えば計測データからのデータの抽出条件、グラフ作成に使用する変数（センサ値または１つ以上のセンサのセンサ値から計算される特徴量等）、作成するグラフの種類などを指定する。
【００１３】
保守員は、表示されたグラフを参照して、診断モデルによる今回の異常診断の結果が妥当か否か（正誤）を判断する。表示されたグラフから異常診断の結果の正誤を判断できないときは、保守員は、入力装置８００を用いて、自らグラフ作成用のパラメータ情報を指定して、診断装置１００にグラフを再作成させる。診断装置１００は、保守員から指定されたパラメータ情報からグラフを再作成して、作成したグラフを表示させる。保守員は、異常診断の結果の妥当性をグラフから判断できるまで、グラフ作成用のパラメータ情報を指定し、グラフを表示させることを繰り返し行う。
【００１４】
保守員は、表示されたグラフから異常診断の結果が妥当でない（正しくない）と判断したときは、修正指示を診断装置１００に与えることで、異常診断の結果を修正する。保守員の承認を経た最終的な異常診断の結果を診断履歴データベース２４０に格納するとともに、異常診断の結果の妥当性の判断に有効であったとして保守員が承認したグラフのパラメータ情報を表示履歴データベース２３０に格納しておく。次回の異常診断の際に、これらの履歴データベースを活用して、グラフ作成を行うことで、異常診断の結果の妥当性を判断するために有効なグラフを、最初から保守員に提示できる可能性を高める。これにより、保守員は、異常診断の結果の妥当性を高速に判断できる。以下、このような診断装置１００について詳細に説明する。
【００１５】
診断装置１００は、診断モデル生成部１１０と、診断部１２０と、グラフ作成部１３０と、診断結果生成部１４０と、グラフ表示変更部１５０と、診断結果登録部１６０と、発報部１７０と、計測データベース２１０と、診断モデルデータベース２２０と、履歴データベース（表示履歴データベース２３０と、診断履歴データベース２４０）とを備える。診断モデル生成部１１０は、異常検知モデル生成部１１０ａと、要因分析モデル生成部１１０ｂとを備える。診断部１２０は、異常検知部１２０ａと、要因分析部１２０ｂとを備える。
【００１６】
データベース２１０、２２０、２３０、２４０は、すべて図１では診断装置１００の内部に配置されている。しかし、データベースの配置方法については、特に問わない。例えば、一部のデータベースを、外部のサーバやストレージ装置などに配置させてもよい。データベースはリレーショナルデータベースマネジメントシステムや各種ＮｏＳＱＬシステムにより実装することができるが、その他の方式を用いることもできる。データベースの保存フォーマットとしてはＸＭＬ、ＪＳＯＮ、ＣＳＶなどでもよいし、バイナリ形式などその他の形式でもよい。診断装置１００内のすべてのデータベースが同一のデータベースシステム及び保存フォーマットで実現されている必要はなく、複数の方式によるものが混在していてもよい。
【００１７】
診断装置１００は診断対象システム５００の計測データ１を取得し、取得した計測データ１を計測データベース２１０に格納する。計測データ１は、例えばネットワークを介して電気信号の形態で計測対象システム５００から受信してもよいし、事前に保守員等のユーザが計測データ１をメモリデバイス等の記憶媒体に格納し、これを計測データベース２１０として用いてもよい。
【００１８】
計測データ１を診断対象システム５００から受信する手段は、例えばイーサネット、無線ＬＡＮ、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＲＳ−２３２Ｃなど任意の方式でよい。
【００１９】
計測データ１は、１つまたは複数のセンサの計測データを含む。計測データは、計測時刻とセンサ値と含む。計測データの例を図２に示す。図２には、４つのセンサの計測データの例が示される。計測データの種類としては、温度、流量、電流、電圧、圧力、人の操作指令、物の稼働位置、周辺環境などが想定されるが、その他の種類であってもよい。計測データ１の各計測時刻に対して、診断対象システムが異常か正常かのラベル、および異常の場合には異常の要因を示すラベルが付与されていてもよい。計測データのラベル付けは、保守員が画面表示装置９００を参照しながら、入力装置８００を操作することにより行ってもよい。異常か正常かのラベル付け、および、異常要因のラベル付けは、後述するように本実施形態の診断結果をフィードバックすることにより行うことも可能である。
【００２０】
診断対象システム５００は、診断装置１００が監視及び診断を行う対象となるシステムである。当該システムは、監視及び診断を行う単一の装置でもよいし、監視及び診断を行う複数の装置を含んでもよい。本実施形態では特に明示の無い限り、単一の装置の場合を想定する。複数の装置の集合を診断対象として、総合的な診断を行ってもよい。本実施形態における診断は、異常検知の有無の推定と、異常が検知された場合の異常要因の推定とを含む。
【００２１】
入力装置８００は、保守員による操作用のインターフェースを提供する。入力装置８００は、マウス、キーボード、音声認識システム、画像認識システム、タッチパネル又はこれらの組み合わせなどを含む。保守員は入力装置８００より診断装置１００へ各種の指令又はデータを入力し、操作を行うことができる。
【００２２】
画面表示装置９００は、診断装置１００が出力したデータまたは情報を、静止画像又は動画像として表示する。画面表示装置９００は液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、有機エレクトロルミネッセンスディスプレイ、蛍光表示管（ＶＦＤ）などにより表示を行うことが想定されているが、その他の方式による表示装置であってもよい。
【００２３】
入力装置８００及び画面表示装置９００は、診断装置１００と接続されている。接続は、イーサネットや無線ＬＡＮを介してインターネットなどの電気通信回線による接続でもよいし、シリアル通信用のケーブル接続でもよいし、その他の方式による接続でもよい。入力装置８００及び画面表示装置９００は、パソコン、スマートフォンやタブレットなどでもよい。
【００２４】
図１では入力装置８００及び画面表示装置９００は、診断装置１００から独立した装置となっているが、入力装置８００及び画面表示装置９００が、診断装置１００と物理的に一体化した構成であってもよい。また、入力装置８００と画面表示装置９００は一体化したひとつの装置であってもよい。例えばタッチパネル機能付ディスプレイを用いてもよい。
【００２５】
診断モデル生成部１１０は、計測データベース２１０に保存された計測データを用いて、監視対象システム５００の異常診断に用いる診断モデル（異常検知モデル、要因分析モデル）を生成する。診断モデルの生成に用いる計測データを、学習データと呼ぶ。診断モデル生成部１１０は、機械学習により異常検知モデルを生成する異常検知モデル生成部１１０ａと、機械学習により要因分析モデルを生成する要因分析モデル生成部１１０ｂとを含む。生成された異常検知モデルと要因分析モデルは、診断モデルデータベース２２０に保存される。
【００２６】
異常検知モデルは、計測データ１において、今回の診断用のデータ（データサンプル）を用いて、診断対象システム５００の異常有無を推定するためのモデルである。データサンプルは、診断の計測時刻における計測データでもよいし、複数の計測時刻を含む一定期間内の計測データもよい。異常診断を行う方法によって、ここで述べた以外の方法で、データサンプルを定義してもよい。
【００２７】
要因分析モデルは、異常検知モデルで異常が検知された場合に、データサンプルを用いて、異常の要因を推定するためのモデルである。要因を特定することで、保守員などが異常要因に適した対応をとることが可能になる。要因分析検知モデルで使用するデータサンプルと、異常検知モデルで使用するデータサンプルとは同一であるとするが、これに限定されるものではない。
【００２８】
１つのシステムに対して、複数の異常検知モデルおよび複数の要因分析モデルを用意し、複数の異常検知モデルの推定結果を比較して、異常診断を行い、複数の要因分析モデルを比較して、異常要因を特定してもよい。また、診断対象システム５００の状態や周囲の状況等に応じて、複数の異常検知モデルおよび複数の要因分析モデルを用意し、異常診断の際は、そのときの状態または周囲の状況に応じて、これらを使い分けてもよい。例えば、運転モード及び運転状態などのシステム稼働状態、出力の高低及び乗客や貨物の多寡などシステムへの負荷並びに、天候及び季節などのシステムの使用環境に応じて、複数の異常検知モデルと複数の要因分析モデルを用意してもよい。この場合、異常診断の際、当該状態、負荷、または使用環境に応じた異常検知モデルと要因分析モデルを使用する必要がある。複数のシステムが存在する場合は、システムごとに異常検知モデルおよび要因分析モデルを用意してもよいし、共通の性質を有する複数のシステムについては、同一の異常検知モデルおよび同一の要因分析モデルを用いることも可能である。異常検知モデルと要因分析モデルの構成や、これらの生成方法の詳細については、後述する。
【００２９】
診断部１２０は、計測データベース２１０から診断対象となるデータサンプルを読み出し、読み出したデータサンプルに対して、診断モデルデータベース２２０に格納された、診断対象システム用の異常検知モデルと要因分析モデルとを用いて、異常診断を行う。診断対象となるデータサンプルは保守員が入力装置８００を用いて指定してもよいし、まだ診断していない最新の時刻のデータサンプルでもよいし、その他の方法で決めたデータサンプルでもよい。
【００３０】
異常検知部１２０ａは、異常検知モデルを用いて、診断対象となるデータサンプルに対して、診断対象システム５００の異常有無の推定を行う。診断対象システム５００が異常と判断された場合のデータサンプルを異常データと呼ぶ場合がある。また、診断対象システム５００が正常と判断された場合のデータサンプルを正常データと呼ぶ場合がある。
【００３１】
要因分析部１２０ｂは、異常検知部１２０ａで異常が検出された場合に、要因分析モデルを用いて、異常要因の推定を行う。
【００３２】
結果生成部１３０は、診断部１２０の異常診断の結果に応じた診断結果情報（レポート）を作成し、作成した診断結果情報を画面表示装置９００に表示させる。診断結果情報は、異常検知部１２０ａの異常検知結果に関する情報と、異常検知部１２０ａで異常が検出された場合には要因分析部１２０ｂで推定された異常要因に関する情報とを含む。
【００３３】
グラフ作成部１４０は、異常診断の結果に応じて、異常診断の結果の妥当性（正誤）を保守員が判断するために有効と思われるグラフを、計測データ１から作成する。グラフの作成は、後述する表示履歴データベースと診断履歴データベース２４０を利用する。グラフ作成部１４０は、作成したグラフを、画面表示装置９００に表示させる。この際、グラフは、診断結果生成部１３０の出力する診断結果情報と併せて、画面表示装置９００に表示される。保守員は、表示されたグラフを参照しながら、診断結果情報の内容の正確性を判断する。つまり、グラフは、異常診断結果の妥当性を判断するための支援材料として用いられる。グラフは、保守員にとって異常検知及び要因分析の正確性が判断しやすいものであることが望まれる。
【００３４】
図３に、診断結果情報９０１とグラフ（第１グラフ９０２、第２グラフ９０３）とを含む診断評価画面の表示例を示す。この例では、診断対象が“第３ボイラー”であり、異常検知モデルにより異常が検知されている。詳細ボタン９０４を選択することで、異常に関する詳細情報が閲覧できる。また、要因分析モデルにより異常要因が要因Ａと判断されている。詳細ボタン９０５を選択することで、異常要因の詳細が閲覧できる。第１グラフ９０２としてトレンドグラフが、第２グラフ９０３として散布図が表示されている。なお、表示するグラフの個数は１でもよいし、３以上でもよい。グラフの作成方法については後述する。
【００３５】
保守員は、異常検知モデルおよび要因分析モデルの判断結果が妥当か否かを、グラフ９０２、９０３を参照して判断する。保守員は、グラフ９０２、９０３から、判断結果が妥当か否かを判断できないときは、グラフ変更ボタン９０８により、異なるグラフの作成を指示する。この際、グラフ作成用の新たなパラメータ情報を指定する。後述するように、グラフ表示変更部１５０は、指定されたパラメータ情報に従って、グラフを再作成し、画面表示装置９００に第１グラフまたは第２グラフに代えて表示させる。保守員は、妥当なグラフを確認できるまで、グラフの作成とグラフの表示を繰り返し行うことができる。
【００３６】
保守員は、異常検知モデルおよび要因分析モデルの判断結果の少なくとも一方が妥当でないと判断したときは、診断修正ボタン９０６により異常検知モデルおよび要因分析モデルの判断結果の少なくとも一方を修正できる。
【００３７】
保守員は、異常検知モデルおよび要因分析モデルの判断結果の妥当性の判断に役立ったグラフについては、グラフ確定ボタン９０９を押下することで、当該グラフの登録を指示する。なお、登録の不要なグラフがあるときは、そのグラフを選択対象から除外する。グラフ作成部１４０は、グラフ確定ボタン９０９で選択されたグラフのパラメータ情報、および当該グラフのパラメータ情報を特定するためのＩＤ（表示ＩＤ）等を、表示履歴データベース２３０に登録する。これらに加えて、異常診断に用いた診断モデル（異常検知モデル、要因分析モデル）を特定するＩＤを、表示履歴データベース２３０に登録してもよい。
【００３８】
また、保守員は、診断対象システム５００の異常有無および異常要因の判断が確定した場合は、診断承認ボタン９０７を押下することで、これらの登録を指示する。診断承認ボタン９０７の押下は、登録指示を表す。後述する診断結果登録部１６０は、今回の診断結果（異常検知有無、異常要因）および、診断結果の妥当性の判断に使用されたグラフの表示ＩＤを、診断履歴データベース２４０に登録する。これらに加えて、異常診断に用いた診断モデル（異常検知モデル、要因分析モデル）を特定するＩＤを、診断履歴データベース２４０に登録してもよい。
【００３９】
このようにして、表示履歴データベース２３０および診断履歴データベース２４０を更新することで、次回以降の異常診断の際にグラフ作成部１４０が最初に作成するグラフの有効性を高めることが可能となる。これにより、保守員がグラフを作成する負担を軽減でき、診断部１２０による異常診断の結果の妥当性を高速に判断できるようになる。一例として、今回の異常診断で使用したデータサンプル（計測データ）は第１の計測データに対応し、今回の異常診断で作成したグラフは第１のグラフに対応する。また、次回の異常診断で使用するデータサンプル（計測データ）は本実施形態の第２の計測データに対応し、次回の異常診断で作成するグラフは第２のグラフに対応する。
【００４０】
以下、グラフ作成部１４０によるグラフの作成例を示す。グラフ作成部１４０は、今回の診断に用いたデータサンプルを含む計測データを用いて、グラフ作成用のパラメータ情報（データの抽出条件、使用する変数、グラフの種類など）に基づき、グラフを作成する。以下、グラフの例をいくつか示す。
【００４１】
図４に、トレンドグラフの例を示す。変数Ａは、センサＡの計測値を表す。変数Ｂは、センサＢの計測値を表しており、ＯＮ／ＯＦＦを２値で示しているとする。センサＢの計測値は、ＯＮのときは１、ＯＦＦのときは０をとる。センサＢがＯＮであるときのセンサＡの計測データが破線の矩形で囲まれている。各矩形内の計測データを抽出して、同じ座標系に配置した結果が、図４右上のトレンドグラフである。各計測データのトレンドグラフが比較しやすいように、各トレンドグラフの始点は同じ位置になっている。仮にあるサンプルデータに対して診断対象システムに対して異常が検知された場合に、サンプルデータにおけるセンサＢがＯＮに対応するトレンドグラフが、正常なデータサンプルに対して大きく乖離している場合（図３または後述する図８参照）、当該データサンプルが異常データであることを判断するための有効な材料となり得る。この例では、グラフ作成用のパラメータ情報は、変数ＢがＯＮ（１）のときの変数Ａの値のトレンドグラフを作成することを表す情報に相当する。グラフ作成に使用するデータの範囲は、一例として、今回の異常診断に使用したデータサンプルと、これより一定時間前のデータ、例えばこれより前に行った複数回の異常診断に用いたそれぞれのデータサンプル（診断結果が正常であったデータサンプルに限定してもよい）とである。使用するデータの範囲に関する条件は、デフォルトで決まっていてもよい。
【００４２】
図５に、散布図の例を示す。変数Ａと変数Ｂは図４と同じである。変数Ｃは、センサＣの計測値を表している。センサＢがＯＮとなっている区間における、センサＡの最大値とセンサＣの最小値をプロットすることで、図５右上に示す散布図が作成されている。グラフ作成用のパラメータ情報は、変数ＢがＯＮ（１）のときの変数Ａの最大値と変数Ｃの最小値との組をプロットした散布図を作成することを表す情報に相当する。グラフ作成に使用するデータの範囲は、一例として、今回の異常診断に使用したデータサンプルと、これより一定時間前のデータ、例えばこれより前に行った複数回の異常診断に用いたそれぞれのデータサンプル（診断結果が正常であったデータサンプルに限定してもよい）である。
【００４３】
変数Ａの最大値と変数Ｃの最小値の組の代わりに、変数Ａの最大値とセンサＣの最小値の比を表す変数を生成し、当該比を表す変数を縦軸、横軸を別の値（例えば変数Ａの最大値または変数Ｃの最小値）とする座標系にプロットして、散布図を作成してもよい。あるいは、当該比を表す変数を縦軸、横軸を時間とするトレンドグラフを作成してもよい。
【００４４】
または、変数Ａの最大値と変数Ｃの最小値の差を表す変数を生成し、当該差を表す変数を縦軸、横軸を別の値（例えば変数Ａの最大値または変数Ｃの最小値）とする座標系にプロットして、散布図を作成してもよい。あるいは、当該差を表す変数を縦軸、横軸を時間とするトレンドグラフを作成してもよい。
【００４５】
図６に、ヒストグラムの例を示す。変数Ａは図４，図５と同じである。ここでは一定時間内における変数Ａの計測データを対象にヒストグラムが作成されている。一定時間として、時刻ｔ１からｔ２までの範囲となっている。ヒストグラムは、変数Ａの値の範囲を、複数の階級に区分し、各階級の度数を表している。異常診断を行った時刻が、時刻ｔ１〜ｔ２の範囲に含まれている。時刻ｔ１〜ｔ２は、異常検知されたデータサンプルの時刻または現在時刻を基準として相対的に決められてもよいし、異常検知されたデータサンプルの時刻を含む予め定めた絶対時間（例えば０時から２４時）でもよい。グラフ作成用のパラメータ情報は、時刻ｔ１〜ｔ２の範囲の変数Ａの計測データを抽出し、一定幅の階級のヒストグラムを作成することを表す情報に相当する。
【００４６】
図７に、ボックスプロットの例を示す。変数Ａは図４〜図６と同じである。変数Ｄは、センサＤの値を表している。変数Ｄは状態１、状態２、状態３の３つの状態をとるため、センサＤも３つの値をとる。時刻ｔ３からｔ４までの範囲に対して、変数Ｄの状態１、状態２、状態３に対する変数Ａがとった値の分布を表すボックスプロットが作成されている。図の○は外れ値を表す記号である。グラフ作成用のパラメータ情報は、時刻ｔ３〜ｔ４の範囲を計測データを抽出し、変数Ｄがとる各状態において、変数Ａの値の分布を表すボックスプロットを作成することを表す情報に相当する。
【００４７】
グラフ表示変更部１５０は、保守員からのグラフ作成指示（グラフ表示変更指示）に基づき、グラフを作成し、診断評価画面（図３）に表示されたグラフを、保守員の指示したグラフに変更する。保守員は、診断表示画面を参照しながら、入力装置８００を用いてグラフ作成の指示操作を行う。具体的には、保守員は、グラフ作成用のパラメータ情報を決定し、決定したパラメータ情報を指定することで、グラフ作成指示を行う。画面に表示されるグラフが２つ以上の場合は、変更対象となるグラフを指定してもよい。指定するパラメータ情報の内容としては、グラフの種類を選択・変更・追加・削除をすること、グラフ表示に使用する変数を選択・変更・追加・削除すること、計測データからデータの抽出条件を指定・変更することの少なくとも１つを、一例として含む。その他、グラフの表示縮尺、表示範囲等も、パラメータ情報として指定可能にしてもよい。グラフ表示変更部１５０は、保守員に指定されたパラメータ情報に従ってグラフを作成し、作成したグラフを診断評価画面に表示する。保守員によるグラフ作成指示は複数回行ってもよく、その場合、グラフ表示変更部１５０はグラフ作成指示を受けるごとに、グラフを作成して、診断評価画面に表示する。
【００４８】
保守員は、表示されたグラフが診断結果の妥当性の判断に役立ったときは（診断部１２０の診断結果が正しいと判断した場合、正しくないと判断し保守員が診断結果を修正した場合のいずれも含む）、グラフ確定ボタン９０９を押下することで、当該グラフのパラメータ情報等を、表示履歴データベース２３０に登録する。グラフ確定ボタン９０９の押下は、グラフの登録指示を表す。あるいは、保守員は、最初にグラフ作成部が作成したグラフが診断結果の妥当性の判断に役立ち、グラフ作成指示を行わなかった場合も同様にグラフ確定ボタン９０９を押下して、当該グラフのパラメータ情報等を表示履歴データベース２３０に登録してもよい。表示されているグラフが２以上の場合は、登録するグラフを選択可能にし、選択したグラフのみ、そのパラメータ情報等を、登録するようにしてもよい。
【００４９】
ここで、診断結果の妥当性の判断に役立つグラフとして、異常検知が正しく行われているか否か、または要因分析が正しく行われているか否かを、視覚的に判断できることが望ましい。トレンドグラフまたは散布図の場合は、他のデータサンプルに対応するグラフまたは点と距離を算出し、その距離を元に、診断対象となるデータサンプルが、外れ値であるかを判断できるかどうかということがある。距離は、マンハッタン距離、ユークリッド距離、ＤＴＷなど既存の距離尺度を使えればよい。例えば、図８の左上に示すトレンドグラフの太線や、図８の右上に示す散布図の斜線の丸、図８の左下に示すヒストグラムの灰色に塗りつぶされたデータ、図８の右下に示すボックスプロットの灰色に塗りつぶされたデータのように、診断対象となるデータサンプルが、外れ値に属することが明確に識別できることが望ましい。
【００５０】
表示履歴データベース２３０には、保守員によるグラフ確定ボタン９０９の押下により選択されたグラフのパラメータ情報等が格納される。
【００５１】
図９は表示履歴データベースの例を示している。表示ＩＤ、日付、時刻、ユーザ、パラメータ情報（グラフの種類、条件、第１変数、第２変数）を含む複数のエントリが登録されている。この例では、表示ＩＤ０００３のエントリが、図４に示したトレンドグラフに、表示ＩＤ０００４のエントリが図５に示した散布図に、表示ＩＤ０００５のエントリが図７に示したヒストグラムに、表示ＩＤ０００６のエントリが図９に示したボックスプロットにそれぞれ対応している。表示ＩＤは、エントリのＩＤである。日付および時刻は、本データベースにパラメータ情報を含むエントリが登録された日付および時刻である。ユーザは、エントリの登録を行った保守員である。パラメータ情報として、グラフの種類、条件、グラフの変数（第１変数、第２変数）が示されている。条件は、計測データからグラフ作成に使用するデータを抽出する条件（データの抽出条件）である。例えば“Ｂ＝１”は、変数Ｂ（センサＢ）の値が１である他の変数のデータ（この例では変数Ａのデータ）を使うことを意味している。パラメータ情報として、ここではグラフの種類、データの抽出条件、グラフの変数が示されているが、これらの全てではなく、少なくとも１つでもよい。例えば、データの抽出条件のみが指定されている場合、グラフの種類および変数は、予め定めたものを用いればよい。
【００５２】
診断装置１００が複数のシステムを診断対象としている場合や、動作モードごとに適用される診断モデルが切り替えられている場合には、対象システムの項目や動作モードの項目を設けて、診断対象または動作モードごとに、表示履歴を区別して保存してもよい。これにより診断対象または動作モードごとに、グラフ表示の最適化を行うことができる。
【００５３】
診断結果登録部１６０は、診断部１２０が出力した診断結果を修正する機能を提供する。診断結果は、異常検知の有無と、要因分析の結果とを含む。保守員は、画面表示装置９００に表示された診断評価画面を確認し、異常検知有無または要因分析結果またはこれらの両方の修正を行うか否かを判断する。修正を行う場合、保守員は入力装置８００から診断修正ボタン９０６を押下し、修正操作を行う。修正後の内容は、診断評価画面に反映される。修正後、もしくは、修正が不要である場合、保守員は入力装置８００から診断承認ボタン９０７を押下し、診断結果の承認操作を行う。承認操作により、診断結果登録部１６０は、保守員により承認された診断結果（異常検知の有無、要因分析の結果）を、診断履歴データベース２４０に登録する。診断結果の修正の具体的なケース例を説明する。
【００５４】
例えば診断部１２０で異常検知有りと判定されたが、保守員がグラフの内容からこの判定は誤判定と判断した場合、保守員は異常無し（すなわち診断対象システムは正常）とする修正操作を行う。この場合、異常要因の分析は不要となるため、診断評価画面に表示されている要因分析モデルの分析結果を削除としてもよい。
【００５５】
また、診断部１２０で異常検知無し（すなわち診断対象システムは正常）と判断されたが、保守員が、表示されたグラフの内容から、この判定は誤判定であると判断した場合、保守員は異常有りとする修正操作を行う。保守員は、グラフの内容から異常要因を判定できる場合、保守員は異常要因を入力する。異常要因が分からない場合は、不明を表す情報を入力してもよい。
【００５６】
また、診断部１２０で異常検知無しが判定され、保守員がこの判定はグラフの内容から正しいと判断したものの、要因分析の結果が誤っていると判断した場合、保守員は異常要因の修正操作を行う。異常要因の修正操作は、複数の候補から保守員が正しいと判断する異常要因を選択してもよいし、異常要因を表す値を直接入力してもよい。
【００５７】
なお、診断部１２０で異常検知無しが判定され、保守員がこの判定はグラフの内容から正しいと判断した場合は、修正操作を行わずに、承認操作をすればよい。また、診断部１２０で異常検知有りが判定され、保守員がこの判定はグラフの内容から正しく、かつ異常要因も正しいと判断した場合も、修正操作を行わずに、承認操作をすればよい。
【００５８】
図１０は診断履歴データベース２４０の例を示している。履歴ＩＤ、診断期間、対象システム、表示ＩＤ、診断結果を含む複数のエントリが登録されている。ここで履歴ＩＤは、エントリを識別するＩＤを表す。
【００５９】
診断期間は、診断を行った期間を表す。診断期間内に、異常診断が１回または複数回行われる。複数回行われる場合、１回でも異常が検知された場合は、診断結果画面で異常検知有りが通知される。診断期間内に異常診断が複数回行われる場合、診断結果画面は診断期間が終了した時点で表示してもよい。
【００６０】
対象システムは、診断対象となったシステムを表す。
【００６１】
表示ＩＤは、保守員により診断結果の妥当性を判断するために使用され、かつ承認されたグラフの表示ＩＤ（図９参照）を表す。具体的には、診断結果画面でグラフ確定ボタン９０９の押下により選択されたグラフの表示ＩＤである。例えば、履歴ＩＤ＿０００１では、診断部１２０の診断結果の妥当性を判断するために、表示ＩＤ＿０００３、０００５のグラフが保守員により有用であると判断され、承認されたことを意味する。
【００６２】
診断結果は、異常検知の有無と、異常検知有りの場合の異常要因とを表す。保守員が修正を行った場合は、その旨の情報が付記されている。例えば、履歴ＩＤ＿０００２では、診断部１２０は異常を検知したが保守員は実際には異常は無いと判断したため、診断結果は、“正常（誤判定）”となっている。異常要因の修正を行った場合も、同様の付記が行われる。
【００６３】
グラフ作成部１４０は、表示履歴データベース２３０と診断履歴データベース２４０に基づいて、診断部１２０の診断結果に対するグラフを作成する。これにより、診断部１２０による診断結果を評価する際に保守員が参照して有用なグラフを求める。例えば、診断対象システムＡに対して異常が検知され、異常要因が要因Ａと判定されたとする。このケースの場合、診断履歴データベース２４０の図１０の履歴ＩＤ０００１のエントリが合致する。このエントリの表示ＩＤが０００３及び０００５であり、これは図９の表示履歴データベース２３０の表示ＩＤ０００３及び０００５に該当する。これより、過去の同一の診断結果のケースにおいて、変数ＢがＢ＝１の値をとったときの変数Ａの値を表したトレンドグラフと、時刻ｔ１からｔ２の間における変数Ａの値を表したヒストグラムが保守員の診断に役だったことがわかる。したがって、今回も同じ条件でトレンドグラフとヒスとグラムを作成して表示することで、保守員に、診断部１２０の診断結果を評価するのに有効なグラフ提示が可能となることが期待できる。以下、グラフ作成部１４０について詳細に説明する。
【００６４】
グラフ作成部１４０は、診断部１２０から異常検知有無の情報と、異常が検知された場合の異常要因の情報とを受け取る。グラフ作成部１４０は、これらの情報に基づき、診断履歴データベース２４０を参照する。診断履歴データベース２４０内において、過去に、今回と同じ診断対象システムに対して、同一の異常要因の診断結果を記録したエントリが存在しているかを調べる。存在している場合、該当するエントリの表示ＩＤを特定し、該当する表示ＩＤに対応するパラメータ情報を、表示履歴データベース２３０から特定する。グラフ作成部１４０は、特定したパラメータ情報に基づき、グラフを作成する。例えば、パラメータ情報に含まれるデータ抽出条件に従って計測データからデータを抽出し、抽出したデータから、パラメータ情報に示される１つまたは複数の変数を取得し、取得した変数を用いて、パラメータ情報に示される種類のグラフを作成する。
【００６５】
診断履歴データベース２４０内において、同一要因による異常診断結果を記録したエントリが複数存在している場合、複数のエントリに含まれるすべての表示ＩＤに対応する複数のグラフを生成し、画面表示装置９００に表示させてもよい。この際、表示ＩＤの回数が多いグラフから優先的に（たとえば画面の上から順番に）表示してもよい。または、表示ＩＤの回数の多いグラフから優先的に、上限値以下の個数を優先的に選択し、選択したグラフを表示してもよい。
【００６６】
診断履歴データベース２４０に、同一要因による異常診断結果を記録したエントリが登録されていない場合、グラフ作成部１４０は表示履歴データベース２３０のみを用いて、グラフを作成する。以下、表示履歴データベース２３０のみを用いて、グラフを作成する処理を説明する。
【００６７】
グラフ作成部１４０は、表示履歴データベース２３０に含まれる各エントリの情報を利用して、グラフを作成する。同じ保守員のエントリを利用して、今回のグラフを作成してもよい。表示履歴データベース２３０に診断対象システムの項目が存在する場合は、同じ診断対象システムのエントリを利用して、今回のグラフを作成してもよい。表示履歴データベース２３０のエントリ群から計算される統計情報を利用して、グラフを作成してもよい。統計情報として、グラフの種別ごとの回数を集計してもよい。ユーザごとに回数を算出してもよいし、すべてのユーザを対象に、合計回数を計算してもよい。また、表示履歴データベース２３０に診断対象システムの項目が存在する場合は、診断対象システム別の統計情報を算出してもよい。
【００６８】
具体例として、所定回数前（例えば前回）の診断で、今回と同じ保守員によって承認されたグラフと同じパラメータ情報で、今回のグラフも作成してもよい。一度保守員による評価を経たグラフであれば、保守員の希望との乖離が少ないと推定されるからである。また、診断対象システムの項目が表示履歴データベース２３０に存在する場合は、今回と同じ診断対象システムについて、所定回数前（例えば前回）の診断によって同じ保守員によって承認されたグラフと同じパラメータ情報を用いてもよい。
【００６９】
今回と同じ保守員のエントリを用いて、表示ＩＤの回数が最も多いグラフと同じパラメータ情報で、今回のグラフを作成してもよい。また、診断対象システムの項目が表示履歴データベース２３０に存在する場合は、今回と同じ診断対象システムかつ同じ保守員のエントリを利用して、表示ＩＤの回数が最も多いグラフと同じパラメータ情報を用いて、グラフを作成してもよい。または、保守員を区別せず、今回と同じ診断対象システムのエントリを用いて、表示ＩＤの合計回数が最も多いグラフと同じパラメータ情報を用いてもよい。表示ＩＤの回数を集計する期間を一定時間範囲に制限してもよい。例えば、現在時刻または今回の診断時刻から一定時間前までを対象に、集計を行ってもよい。
【００７０】
保守員がある診断対象システムのグラフについて、同一または類似の傾向で表示変更操作を行っている場合には、次回表示するグラフについても同様の変更を事前に行ったグラフを表示させてもよい。例えば、データサンプル数が時間に比例して増えており、グラフの表示範囲を継続して拡大する必要がある場合、このような処理を行うと保守員の負担が軽減される。グラフ表示の変更傾向を利用した処理の具体例を示す。
【００７１】
１つめの例は、一定期間における過去履歴のうち、同一の変更操作または同一の変更操作パターンの行われた回数がしきい値を超えた場合、次回グラフを生成するときには同一の操作または同一の操作パターンで変更を行った後のグラフを表示する方法である。
【００７２】
２つめの例は、変更操作を予めクラス分けし、各クラスに属する操作が行われた頻度を確認し、あるクラスに属する操作が行われた回数がしきい値を超えた場合には、次回グラフを作成するときに、当該クラスに属する操作をすべて施した後のグラフを作成する方法である。これにより保守員が行っている変更操作のおおまかな傾向を反映することができるため、保守員がグラフ表示を変更する負担が軽減される場合がある。
【００７３】
このように、グラフ作成部１４０によるグラフの作成方法には、診断履歴データベース２４０と表示履歴データベース２３０の両方を利用する手法と、表示履歴データベース２３０のみを利用する手法が存在する。いずれの手法も、保守員に、診断部１２０による診断結果の評価に有効なグラフを提供し、診断結果の評価に要する時間を短縮させることを支援する。
【００７４】
上述した同一または類似の傾向の表示変更を利用したグラフ作成を、診断履歴データベース２４０および表示履歴データベース２３０の両方を利用するグラフ作成を行う場合に組み合わせてもよい。例えば、同一要因の異常診断結果が得られた際に用いられたグラフのパラメータ情報を利用してグラフ作成を行う際に、当該傾向を反映したグラフを作成してもよい。
【００７５】
発報部１７０は、保守員が使用する端末１７１へ診断結果に応じた情報を通知する。この通知は電子メールの送信、端末１７１の操作画面上へのポップアップメッセージの表示、所定の機器管理プロトコルによる通知などによって行われてもよいし、その他の手段によるものであってもよい。保守員はこの通知を受けとることにより、評価対象となる診断結果が得られたことを知ることができる。発報部１７０が端末１７１へ通知を行う条件や頻度については、特に限定しない。例えば異常の検知結果が得られた場合のみ通知してもよいし、異常および正常を問わず、診断結果が得られる都度、その旨の情報を端末１７１に通知してもよい。データサンプルの時間間隔が大きい場合には、診断が行われるたびに保守員へ通知をしてもよい。データサンプルの時間間隔が短い場合には、診断を行ったデータサンプルの数がしきい値を超えたら通知を行ってもよい。前回の通知から一定の時刻の経過という条件も加えてもよい。
【００７６】
診断モデル生成部１１０について説明する。診断モデル生成部１１０の異常検知モデル生成部１１０ａは異常検知モデルを生成し、要因分析モデル生成部１１０ｂは、要因分析モデルを生成する。これらのモデルの生成は、計測データベース２１０内の計測データを学習データとして用いて行う。
【００７７】
診断モデル生成部１１０は、診断装置１００の立ち上げ時や、新しいシステムや装置を診断対象として追加した場合に、異常検知モデルおよび要因分析モデルの作成を実行する。その他、既存のシステムが特定の条件に置かれたときに特化したモデルを生成してもよい。ここで特定の条件とは、システムや装置の設置環境、運転モード、負荷の状況などを意味する。既存のシステムが特定の条件に置かれたときに特化したモデルを生成するためには、計測データベース２１０に保存されている、既存システムから取得した計測データのうち、システムが特定の条件にあったときの計測データのみを抽出し、それを学習データとして用いればよい。
【００７８】
異常検知モデル生成に用いる学習用データに異常データが含まれておらず、あるいはほとんど含まれておらず、大多数のデータサンプルが正常データであると仮定できる場合には、教師なし学習を行えばよい。教師なし学習により、診断対象システムの正常状態を表すモデルを生成し、それを用いて異常検知（ａｎｏｍａｌｙ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）をする。
【００７９】
発電所、プラント、鉄道など社会インフラ系のシステムから取得したデータサンプルのほとんどは正常データに属し、ほとんど異常データが含まれないと想定される。このため計測データをそのまま学習データとして活用し、教師なし学習により、診断対象システムの正常状態を表すモデルを生成し、これを異常検知モデルとして用いる。この場合、新たに得られたデータサンプルの、異常検知モデルからの距離に基づいて、異常検知を行うことができる。教師なし学習のモデルとして、Ｏｎｅ  Ｃｌａｓｓ  ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅｓ）、ｋ近傍法、ＬＯＦ（Ｌｏｃａｌ  Ｏｕｔｌｉｅｒ  Ｆａｃｔｏｒ）などを用いることができる。
【００８０】
一方、一部のデータサンプルのみの正常・異常の属性が識別されている場合には、半教師あり学習を行うことができる。これにより、半教師あり異常検知（Ｓｅｍｉ−ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ  Ａｎｏｍａｌｙ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）モデルを生成することもできる。
【００８１】
例えば、異常発生率の低いシステムから取得された、数万点以上のデータサンプルを教師あり学習に用いる場合には、全データサンプルについてラベル付けを行う必要がある。ラベル付けとは、各々のデータサンプルに属性を表す識別子を付与することを意味し、異常検知モデルの場合には、正常または異常のラベルとなる。後述の要因分析モデルの場合には、要因を識別するラベルとなる。熟練した保守員に各データサンプルにラベル付けをさせることは、現実の工数などから困難な状況もが生じうる。半教師あり学習を用いれば、一部のデータサンプルのみに正常または異常のラベルが付与されている場合にも、異常検知モデルを生成できる。
【００８２】
学習データとして用いるデータサンプルのすべてに正常または異常のラベル付けが可能である場合は、教師あり学習によりモデルを生成すればよい。
【００８３】
本発明の実施形態において、ラベル付けは、診断対象システムを新規に追加したタイミングや、診断装置１００の初期設定時のみに行われるものではない。診断結果登録部１６０で診断装置１００の稼働中に、診断結果を追加することも、計測データに対するラベル付けを行うことに相当する。
【００８４】
異常検知モデル生成部１１０ａが生成する異常検知モデルの一例として、線形回帰などの回帰モデルが挙げられる。図１１には例として線形回帰モデルを示している。横軸ｘ（１）及び縦軸ｘ（２）はそれぞれ説明変数を表す。本発明の実施形態において、説明変数は例えばセンサの計測値でもよいし、複数のセンサの計測値の演算値でもよい。この回帰モデルは、正常状態の計測データから生成したモデルであるとし、データサンプル９１１と回帰直線との距離Ｄを異常度と定義する。異常度がしきい値を超えた場合、診断対象システムに異常が発生したと推定することができる。
【００８５】
異常検知モデルはクラスタリング的手法により生成することもできる。クラスタリングは教師なし分類の例である。クラスタリング手法には階層型クラスタリングやＫｍｅａｎｓ方といった汎用的な手法を使うことが出来る。データサンプルがクラスタに属しない場合に異常と判定する手法、データサンプルが中心クラスタから遠いクラスタに属する場合に異常と判定する手法、データサンプルが、サンプル数が最も少ないまたは所定値以下のクラスタに属する場合に異常と判定する手法がある。
【００８６】
他にはニューラルネットワーク、ｋ近傍法などを用いて異常検知モデルを生成することも可能である。正常なデータが正規分布の中心近傍に分布すると仮定できる場合は統計的手法を用いて、異常検知を行ってもよい。以上で挙げた手法は例示であり。異常検知に使う手法及びモデルは特に問わない。
【００８７】
要因分析モデル生成部１１０ｂは、異常の要因を推定するための要因分析モデルを生成する。要因を特定することで、保守員などが異常要因に適した対応をとることが可能になる。要因分析モデルについても、教師なし学習、半教師あり学習、教師あり学習に属する様々な手法を用いることができるが、ここではランダムフォレストとｋ近傍法を用いた例を説明する。
【００８８】
図１２では、ランダムフォレストによる分析例を示している。ランダムフォレストでは、最初にｎ個のサンプルからなる１つのデータ集合より、重複を許してｎ個のサンプルを抽出する処理をＢ回繰り返し、Ｂ個の新たな標本集合を作り出す。標本集合の個数Ｂは、元の学習データのサンプル数や性質を考慮して決められ、数百から数千個になることが多い。この過程はブートストラップと呼ばれる。以下では新たな標本集合をブートストラップ標本と呼ぶことにする。本実施形態ではサンプルは、データサンプルに対応する。各データサンプルは異常データであり、異常の要因が分かっているとする。
【００８９】
次にそれぞれのブートストラップ標本を訓練データとして用いて、分類器として決定木を生成する。ここでＢ個の決定木が作られる。訓練データ中の説明変数のうち、ｍ個をランダムに選び出して行う。説明変数がａ個ある場合、そのうちｍ＝√ａ個を選択するのが一般的である。これにより決定木間の相関を低くし、分類精度を高めることができる。説明変数の数が１０個未満で多くない場合は、そのすべて、あるいは大半の説明変数を選び出して使ってもよい。
【００９０】
ノード分割方法（ノードから子ノードを生成する方法）の決定は、例えばジニ係数１−Σｐｉ２又はエントロピー−Σｐｉｌｏｇｐｉが最も小さくなる方法を探索して行うことができる。ここでｐｉは事象ｉが発生する確率である。ジニ係数とエントロピーのそれぞれに重みづけし、両方を組み合わせたものを指標とすることもできる。分割方法の決定は予測に適した決定木が得られるのであれば、その他の方法であってもよい。
【００９１】
ノード分割は予め定めた条件を満たしたときに終了する。ノード分割の終了条件としては、それぞれのノードに属するサンプル数を用いることが一般的である。例えば、ノードのサンプルが１個を終了条件とすることができる。その他の条件を用いてもよい。例えば、ノードの深さがしきい値以上であること、ノード内が同一属性に属するサンプルのみとなったことを終了条件にしてもよい。各決定木の末端ノード以外のノードは説明変数であり、末端ノードは、要因を表すラベルが割り当てられる。
【００９２】
上記の処理を、Ｂ個のブートストラップ標本のそれぞれについて実行すると、Ｂ個の決定木が得られる。要因推定を行うときは、診断対象とするデータサンプルを、Ｂ個の決定木の根ノードにそれぞれ与え、Ｂ個の決定木の出力について多数決をとる。最も多い要因を、要因の推定結果として採択する。あるいは、各要因の割合（確率）を推定結果としてもよい。
【００９３】
このようにブートストラップを行い、複数の決定木による分類を行うことにより、元のデータ中のノイズの影響を低減することができる。また、各決定木は互いに独立して分類を行うため、並列的に計算を実行し処理時間の短縮をはかることができる。
【００９４】
図１２の例では、要因Ａを推定した決定木が８０本、要因Ｂを推定した決定木が２０本あったとすると、多数決により要因Ａが最も有力な要因であると推測される。この推測の確かさを表すため確率８０％で要因Ａ、確率２０％で要因Ｂであると解釈することも可能である。
【００９５】
図１３ではｋ近傍法を用いて要因分析を行った例を示している。ここでも横軸ｘ（１）及び縦軸ｘ（２）はそれぞれ説明変数を表す。各データサンプルに正常または異常のラベルが付与されており、異常データのデータサンプルには要因のラベルが付与されているとする。
【００９６】
診断対象のデータサンプルに最も近接しているｋ個（例えば５個）のサンプルデータを特定する。破線の枠で示すように、要因Ａのデータサンプルが３つ、要因Ｂのデータサンプルが２つ特定されたとする。この場合、異常が要因Ａによる確率が６０％、要因Ｂによる確率が４０％であるといえる。
【００９７】
ここでは、異常検知モデルと要因分析モデルとしてそれぞれ別々のモデルを用意した場合について説明をしたが、１つのモデルにより異常検知と要因分析の両方を行うことができる場合には、１つのモデルだけを使って異常検知と要因分析をしてもよい。このような場合、１つのモデルが異常検知モデルと要因分析モデルを兼ねているといえる。
【００９８】
上述した説明では、診断モデル（異常検知モデルおよび要因分析モデル）を１つ使って診断を行い、結果表示（図３参照）を行ったが、２つの診断モデルを使って診断を行い、２つの診断の結果表示を行うことも可能である。２つの診断結果を利用することで、保守員はより正確な判断を行うことが期待できる。
【００９９】
図１４に診断結果情報の別の表示例を示している。図１４の例は、２つの異常検知モデルの判定結果と、２つの要因分析モデルの分析結果が表示されている。
【０１００】
図１４の左側には、２つの異常検知モデルの判定結果が表示されている。図１４の右側には２つの要因分析モデルの分析結果が表示されている。
【０１０１】
図１４の左側に示すように、２つの異常検知モデルで、いずれも異常と判定されている。ここでは、異常との判定結果に加えて、異常度と、しきい値と、異常確率も表示されている。異常度は、異常と判定されたデータサンプルについて、正常データからの乖離度を表す指標である。前述した図１１の線形回帰モデルの例では、直線からの距離が異常度に対応していた。しきい値は、異常か否かの判定を行うために、異常度と比較される値である。例えば、あるデータサンプルの異常度がしきい値以下である場合、当該データサンプルは正常データ（診断対象は正常である）と判定され、異常度がしきい値より大きい場合、当該データサンプルは異常データである（診断対象は異常である）と判定される。
【０１０２】
異常度は、診断対象が異常である確率である。異常度がしきい値より大きいほど、異常度は高くなる。図１５に、異常度と異常確率の関係を表すグラフの例を示す。このようなグラフは、異常検知モデル作成後に、モデル学習に利用した学習データを利用して算出できる。結果生成部１３０は、このようなグラフも、診断結果情報と併せて生成し、画面表示装置９００に表示させてもよい。
【０１０３】
異常度のしきい値を、保守員が図１５のグラフを参照しながら、入力装置８００を介して設定してもよい。この場合、設定した値を異常検知モデルに関連づけて保存しておく。または、計算機により、適合率、再現率、Ｆ値などの指標が最大となるようなしきい値を求めてもよい。また、異常度の分布を、異常度の平均値を中心とする正規分布で近似した場合、正規分布の中心から、診断対象となるデータサンプルの異常度の値までの距離に応じて、異常確率を計算することもできる。正規分布の中心からの距離を標準偏差のｎ倍として表す場合、ｎの値が大きいほど、診断対象が異常である確率が高いといえる。異常確率の代わりに、ｎの値を表示してもよい。
【０１０４】
図１４の右側では、要因分析モデルの分析結果として、分類器（ランダムフォレスト）を用いた場合の分析結果と、ｋ近傍法を用いた場合の分析結果とが表示されている。
【０１０５】
分類器の分析結果として、円形グラフを使って、各要因の構成比率が示されている。
【０１０６】
ｋ近傍法による分析結果として、距離の小さい順に、近傍のデータサンプルに対応する要因と、当該近傍のデータサンプルとの距離とが、テーブル形式で表示されている。テーブルをスクロールすると、更に他の近傍のデータサンプルについての情報も参照できるようになっている。なお、ｋ近傍法により要因分析を行った場合についても、分類器の場合と同様に、各要因の構成比率を表示させてもよい。
【０１０７】
図１４に示す診断結果情報の表示画面は一例に過ぎない。例えばｋ近傍法による異常要因の分析結果として、最も個数の多い要因のみを表示してもよいし、複数の要因に個数の多い順にランク付けを行い、ランクに応じて順番で要因を表示してもよい。複数の異常検知モデルのうち、異常と判定したものの診断結果のみを表示させてもよい。また、複数の異常検知モデルの診断結果に統計処理を加えて、１つの診断結果として表示してもよい。なお、複数の異常検知モデルのいずれでも診断対象システムが正常であると判定された場合、診断評価画面の表示を省略してもよいし、診断結果情報の表示内容を簡略化させてもよい。
【０１０８】
診断装置１００の構成要素のうち、診断モデル生成部１１０、異常検知モデル生成部１１０ａ、要因分析モデル生成部１１０ｂ、診断部１２０、異常検知部１２０ａ、要因分析部１２０ｂ、結果生成部１３０、グラフ表示変更部１４０、グラフ表示変更部１５０、診断結果登録部１６０、発報部１７０は、１以上のＣＰＵ（中央処理装置）と記憶装置を備え、ＯＳ（オペレーティングシステム）とソフトウェアが動作する計算機などの情報処理装置により実現されるものとする。または複数の情報処理装置が分散配置された、これらの連携により実現されてもよい。本実施形態に係る情報処理システムは、単独の情報処理装置および、分散配置された複数の情報処理装置のいずれの場合も含む。
【０１０９】
情報処理装置は、仮想計算機（Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｍａｃｈｉｎｅ：ＶＭ）、コンテナ（ｃｏｎｔａｉｎｅｒ）又はこれらの組み合わせにより実現されるものであってもよい。
【０１１０】
図１６は、第１の実施形態に係る診断装置の全体の処理の概要を表したフローチャートである。
【０１１１】
ステップＳ１０１では、診断モデル生成部１１０が、計測データベース２１０を用いて、機械学習により診断モデル（異常検知モデル、要因分析モデル）を生成する。診断モデル生成部１１０は、生成した診断モデルを、診断モデルデータベース２２０に格納する。異常検知モデルおよび要因分析モデルの学習方法に応じて、計測データベース２１０の計測データには、事前に正常または異常を表すラベル、異常要因を表すラベルなどのラベル付けが行われる。これは、例えば熟練した保守員による判断により行ってもよいし、事前に正常・異常、および異常要因が分かっている場合は、その事実に基づいて行ってもよい。
【０１１２】
ステップＳ１０２では診断実行タイミングが到来したかを判断する。例えば１回の診断に必要な分のデータサンプル、または診断期間内に複数回の診断を行う場合は当該複数回の診断に必要な分のデータサンプルが計測データベース２１０に記録されたら、診断実行タイミングが到来したと判断する。あるいは、保守員が診断開始の明示の指示情報を入力し、この指示情報を検出したタイミングを、診断実行タイミングとしてもよい。ここに挙げたタイミングの例は一例であり、診断実行タイミングについては特に限定されない。
【０１１３】
なお、診断実行タイミングの判断は、診断対象ごとに行われる。例えばシステムＡとシステムＢが診断対象である場合、システムＡとシステムＢの診断実行タイミングの判断は個別に行われる。また、診断モデルをシステムの状態ごとに作成する場合、システムの状態ごとに、診断実行タイミングの判断を行う。例えば、システムＣが状態αおよび状態βをとり、各状態の診断モデルが作成されている場合、状態ごとに、診断実行タイミングが到来したかを判断する。
【０１１４】
診断実行タイミングが到来したと判断された場合は、次のステップＳ１０３へ進む。もし、それ以外の場合は、ステップＳ１０６に進む。
【０１１５】
ステップＳ１０３では、診断モデルに基づく診断処理と、診断処理の結果とに基づくグラフの作成が行われ、診断処理の結果と、グラフとが画面に表示される。ステップＳ１０３の詳細フローは後述する。
【０１１６】
ステップＳ１０４で、保守員による診断結果とグラフとの評価が行われる。前述のように、保守員は発報部１７０による通知を契機に、診断結果及びグラフの評価を開始してもよい。ステップＳ１０４の詳細フローは後述する。
【０１１７】
ステップＳ１０５で、ステップＳ１０４における保守員の評価に基づき、診断モデルのモデル更新処理が実行される。ステップＳ１０５の詳細フローは後述する。
【０１１８】
ステップＳ１０６で、診断を終了させるか否かの判定が行われる。終了条件が満たされているとき、診断対象システムの診断は終了する。終了条件の例として、保守員から終了指示を受けた場合、本診断装置の電源オフ指令が入力された場合などがある。これら以外の終了条件でもよい。診断を継続する場合は、ステップＳ１０２に戻り、診断実行タイミングであるか否かの判定が行われる。
【０１１９】
以下、ステップＳ１０３、Ｓ１０４、Ｓ１０５の詳細について説明する。
【０１２０】
図１７はステップＳ１０３（診断処理、グラフ作成、およびこれらの結果の画面表示）の詳細なフローチャートを示す。診断部１２０の異常検知部１２０ａは、サンプルデータを取り込み（Ｓ２０１）、異常検知モデルとサンプルデータに基づき異常診断を行う（Ｓ２０２）。異常が検知された場合は、要因分析部１２０ｂは、要因分析モデルとサンプルデータに基づき、異常要因を推定する（Ｓ２０３）。なお、異常が検知されない場合は、要因分析は行わない。診断結果生成部１３０は、異常診断の結果に基づき診断結果情報を生成し、画面表示装置９００に出力する（Ｓ２０４）。また、グラフ作成部１４０は、異常診断の結果と、表示履歴データベース２３０と診断履歴データベース２４０に基づき、サンプルデータおよび計測データからグラフを作成し、作成したグラフを、画面表示装置９００に出力する（Ｓ２０５）。画面表示装置９００は、診断結果情報とグラフとを診断評価画面に表示する（Ｓ２０６）。なお、ステップＳ２０２で異常が検知されない場合、以降のステップＳ２０３〜Ｓ２０６、ステップＳ１０４、１０５を省略することも可能である。なお、診断結果情報の表示と、グラフの表示とを同じ画面で行っているが、別々の画面で表示してもよい。
【０１２１】
図１８に、図１７のグラフ作成処理（Ｓ２０５）の詳細なフローチャートを示す。異常検知部１２０ａの異常検知の有無と、異常検知有りの場合に要因分析部１２０ｂで推定された異常要因と、今回の診断対象システムの識別子とに基づき、診断履歴データベース２２０にアクセスする（Ｓ３０１）。診断対象システムの識別子と、異常検知の有無と、異常要因とが合致するエントリが存在するか調べ（Ｓ３０２）、合致するエントリが存在する場合は、エントリに含まれる表示ＩＤを特定する（Ｓ３０３）。合致するエントリが複数存在する場合は、最新のエントリなど１つのエントリを選択し、選択したエントリに含まれる表示ＩＤを特定してもよい。または、複数または全てのエントリを選択し、選択したエントリに含まれるすべての表示ＩＤを特定してもよい。特定した表示ＩＤの個数が多い場合は、最も個数の多い表示ＩＤから優先的に所定個数の表示ＩＤを、選択してもよい。特定した表示ＩＤに対応するグラフ作成用のパラメータ情報を、表示履歴データベース２３０から特定し（Ｓ３０４）、特定したパラメータ情報と、データサンプルを含む計測データを用いて、グラフを作成する（Ｓ３０５）。ステップＳ３０２で合致するエントリが存在しないときは、表示履歴データベース２３０から今回のグラフ作成用に使用するパラメータ情報を決定する（Ｓ３０６）。そして、特定したパラメータ情報と、データサンプルを含む計測データを用いて、グラフを作成する（Ｓ３０５）。
【０１２２】
次に図１６のステップＳ１０４の詳細について説明する。ステップＳ１０４では、保守員による診断結果とグラフとの評価が行われる。
【０１２３】
図１９はステップＳ１０４におけるグラフと診断結果の評価の処理を詳細に示すフローチャートである。
【０１２４】
ステップＳ４０１では保守員により診断結果とグラフの評価が行われ、評価に応じた操作指示を受け付ける。具体的には、保守員が、グラフを見ながら、診断モデルによる診断結果が正しいか否かを確認し、診断結果が正しければ、入力装置８００を通じて承認操作を行い、正しくなければ、診断結果の修正操作を行うため、これらの操作を受け付ける。また、保守員は、診断結果を評価するためにグラフが適切でなければ、グラフの表示変更操作を行い、グラフが適切であれば、承認操作を行うため、これらの少なくとも一方の操作を受け付ける。
【０１２５】
次のステップＳ４０２では、診断結果およびグラフの承認が保守員から得られたかを判断し、これらの承認が得られた場合は、ステップＳ４０７に進む。なお、保守員が診断結果の正誤、および有効なグラフに関する判断をできない場合も、ステップＳ４０７に進むようにしてもよい。
【０１２６】
ステップＳ４０７では、保守員から診断結果およびグラフの承認を得られた場合に、承認されたグラフに関する情報を表示履歴データベース２３０に登録する。また、承認された診断結果に関する情報を、診断結果登録部１６０を介して診断履歴データベース２４０に登録する。
【０１２７】
保守員から診断結果の修正操作またはグラフの表示変更操作を受けた場合、ステップＳ４０３に進む。
【０１２８】
ステップＳ４０３において、保守員からグラフの表示変更操作を受けたかを判断し、当該変更操作を受けた場合、ステップＳ４０４において、保守員が指示したパラメータ情報に基づき、グラフ表示変更部１５０がグラフを再作成し、画面表示装置９００に表示する。保守員は表示された新しいグラフを参照し、グラフの内容から診断結果の正誤を判断する（Ｓ４０１）。新しいグラフが診断結果の正誤の判断に役だったと判断した場合は、グラフの承認操作を受け付けて、変更後のグラフに関する情報を表示履歴データベース２３０に登録する（Ｓ４０５）。もし保守員がグラフ表示を再度変更する必要があると判断した場合、ステップＳ４０５を行わず、もう一度グラフ変更操作を行い、グラフ表示の変更作業を継続してもよい（Ｓ４０２のＮＯ、Ｓ４０３、Ｓ４０４）。
【０１２９】
ステップＳ４０５の後、ステップＳ４０１に戻り、保守員は診断結果及びグラフの評価を再び行う。診断結果の承認およびグラフの承認の操作を受けた場合にはステップＳ４０８に進む。グラフの承認操作は受けたが、診断結果の修正操作を受けた場合はステップＳ４０６に進む。
【０１３０】
ステップＳ４０６において、保守員からの修正操作に応じて診断結果を修正する。診断結果の修正は、異常検知有りまたは無しの修正、および異常要因の修正の少なくとも一方を含む。
【０１３１】
ステップＳ４０７では、ステップＳ４０６において保守員が診断結果の修正をしたときは、修正後の診断結果に関する情報を診断履歴データベース２４０に登録する。
【０１３２】
次に図１６のステップＳ１０５のモデル更新処理の詳細について説明する。なお、図１６の処理フローでは、モデル更新処理が、保守員によるグラフと診断結果の評価が行われるたびに実行されるようになっているが、必ずしも毎回、モデル更新処理を実行する必要はない。モデル更新処理の実行頻度は、モデル更新処理に要する時間と計算資源などのコストを考慮して決めることができる。本フローとは別の方法で決めたタイミングでモデル更新処理を実行させてもよい。例えば、１週間に一度などの周期でモデル更新処理を行ってもよい。保守員によるグラフと診断結果の評価が一定回数行われるごとに、モデル更新処理を実行させてもよい。モデル更新処理は、ここで述べた以外のタイミングで行われてもよい。
【０１３３】
図２０はステップＳ１０５のモデル更新処理を表したフローチャートである。
【０１３４】
ステップＳ５０１では、表示履歴データベース２３０と診断履歴データベース２４０を参照し、追加の学習データを用意する。具体的には、診断履歴データベース２４０に記録されている、診断結果を計測データに反映させることで、学習データを新規に追加する。
【０１３５】
このように学習データのサンプル数を増やすことにより、生成される診断モデルの精度が向上することが期待される。熟練した保守員による正確な判断をより多く反映させられた学習データを利用することで、より高精度の予測ができるモデルを生成できる可能性が高まる。診断モデルの更新と、学習データの追加とを繰り返せば、より確実な学習を行うことができるようになる。
【０１３６】
ステップＳ５０２では、今回追加した学習データを前回までに使用した学習データに加えて用いて、診断モデルを生成する。これにより、以前の診断モデルより、診断の精度を向上させた新しい診断モデルを生成できる。なお、新たなモデルの生成では、変数の追加・削除や、ランダムフォレストの場合の子ノードの分割条件の変更など、モデル作成の条件の変更を行ってもよい。追加する変数および条件として、表示履歴データベース２３０および診断履歴データベース２４０に新たに登録されたパラメータ情報の変数や条件を、用いても良い。追加する変数は重回帰分析などの手法を用いて抽出してもよい。新しいモデルの精度を前回のモデルと比較し、精度が向上している場合には、既存のモデルを新しいモデルで置き換える。精度は、交差検証などの手法で確認することができる。交差検証法では、一部の学習データを使ってモデルを生成し、残りの学習データをモデルの検証に使う。他に推定誤差や異常検知率を用いて更新後の診断モデルの精度を評価し、もとの診断モデルに比べ、精度が向上したか否かを確認してもよい。
【０１３７】
また、ステップＳ５０２では、既存の診断モデルの更新だけでなく、新しい診断モデルを追加的に生成してもよい。
【０１３８】
ステップＳ５０３では、ステップＳ５０２で生成された診断モデルを診断モデルデータベース２２０に保存する。なお、診断モデルは、診断対象システムごとに生成する。同じ診断対象システムでも、動作モード、環境条件などにより、別々の診断モデルを生成してもよい。
【０１３９】
同一の診断対象システムに係る診断モデルについて、ステップＳ５０１からステップＳ５０３に相当するモデル更新処理を繰り返し実行することにより、学習データを継続的に追加し診断モデルの再生成と検証を繰り返し行うことができる。この繰り返し回数を増やすほど、より熟練した保守員が行う診断を反映させた正確な診断モデルが得られるようになる。
【０１４０】
計測データベース２１０に保存される拡充された学習データや、診断モデルデータベース２２０に保存される診断モデルは、診断装置１００から他の診断装置へ送信することができる。これにより、改めて学習データの用意や診断モデルの生成を行うことなく他の診断装置が、診断装置１００と同じ設計の発電所、プラント、車両や装置などを診断することができる。他の診断装置が診断対象とする装置やシステムの構成にわずかな違いがあったり、設置環境に違いがある場合でも、少ない回数のモデル更新処理で高い診断精度を確保できることが期待できる。
【０１４１】
図２１に、本実施形態に係る診断装置のハードウェア構成を示す。本実施形態に係る診断装置は、コンピュータ装置１００により構成される。コンピュータ装置１００は、ＣＰＵ１０１と、入力インターフェース１０２と、表示装置１０３と、通信装置１０４と、主記憶装置１０５と、外部記憶装置１０６とを備え、これらはバス１０７により相互に接続されている。
【０１４２】
ＣＰＵ（中央演算装置）１０１は、主記憶装置１０５上で、コンピュータプログラムである診断プログラムを実行する。診断プログラムは、診断装置の上述の各機能構成を実現するプログラムのことである。ＣＰＵ１０１が、診断プログラムを実行することにより、各機能構成は実現される。
【０１４３】
入力インターフェース１０２は、キーボード、マウス、及びタッチパネルなどの入力装置からの操作信号を、診断装置に入力するための回路である。
【０１４４】
表示装置１０３は、診断装置から出力されるデータまたは情報を表示する。表示装置１０３は、例えば、ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）、ＣＲＴ（ブラウン管）、及びＰＤＰ（プラズマディスプレイ）であるが、これに限られない。診断結果生成部１３０またはグラフ作成部１４０から出力されたデータまたは情報は、この表示装置１０３により表示することができる。
【０１４５】
通信装置１０４は、診断装置が外部装置と無線又は有線で通信するための回路である。計測データは、通信装置１０４を介して外部装置から入力することができる。外部装置から入力した計測データを、計測データベース２１０に格納することができる。
【０１４６】
主記憶装置１０５は、診断プログラム、診断プログラムの実行に必要なデータ、及び診断プログラムの実行により生成されたデータなどを記憶する。診断プログラムは、主記憶装置１０５上で展開され、実行される。主記憶装置１０５は、例えば、ＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭであるが、これに限られない。計測データベース２１０、診断モデルデータベース２２０、表示履歴データベース２３０、診断履歴データベース２４０は、主記憶装置１０５上に構築されてもよい。
【０１４７】
外部記憶装置１０６は、診断プログラム、診断プログラムの実行に必要なデータ、及び診断プログラムの実行により生成されたデータなどを記憶する。これらのプログラムやデータは、診断プログラムの実行の際に、主記憶装置１０５に読み出される。外部記憶装置１０６は、例えば、ハードディスク、光ディスク、フラッシュメモリ、及び磁気テープであるが、これに限られない。計測データベース２１０、診断モデルデータベース２２０、表示履歴データベース２３０、診断履歴データベース２４０は、外部記憶装置１０６上に構築されてもよい。
【０１４８】
なお、診断プログラムは、コンピュータ装置１００に予めインストールされていてもよいし、ＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体に記憶されていてもよい。また、診断プログラムは、インターネット上にアップロードされていてもよい。
【０１４９】
また、診断装置は、単一のコンピュータ装置１００により構成されてもよいし、相互に接続された複数のコンピュータ装置１００からなるシステムとして構成されてもよい。
【０１５０】
なお、本発明は上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記各実施形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることによって種々の発明を形成できる。また例えば、各実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除した構成も考えられる。さらに、異なる実施形態に記載した構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【符号の説明】
【０１５１】
１  計測データ
１００  診断装置
１１０  診断モデル生成部
１１０ａ  異常検知モデル生成部
１１０ｂ  要因分析モデル生成部
１２０  診断部
１２０ａ  異常検知部
１２０ｂ  要因分析部
１３０  結果生成部
１４０  グラフ作成部
１５０  グラフ表示変更部
１６０  診断結果登録部
１７０  発報部
２１０  計測データベース
２２０  診断モデルデータベース
２３０  表示履歴データベース
２４０  診断履歴データベース
５００  診断対象システム
８００  入力装置
９００  画面表示装置
【図１】
2019016209.tif 000003
【図２】
2019016209.tif 000004
【図３】
2019016209.tif 000005
【図４】
2019016209.tif 000006
【図５】
2019016209.tif 000007
【図６】
2019016209.tif 000008
【図７】
2019016209.tif 000009
【図８】
2019016209.tif 000010
【図９】
2019016209.tif 000011
【図１０】
2019016209.tif 000012
【図１１】
2019016209.tif 000013
【図１２】
2019016209.tif 000014
【図１３】
2019016209.tif 000015
【図１４】
2019016209.tif 000016
【図１５】
2019016209.tif 000017
【図１６】
2019016209.tif 000018
【図１７】
2019016209.tif 000019
【図１８】
2019016209.tif 000020
【図１９】
2019016209.tif 000021
【図２０】
2019016209.tif 000022
【図２１】
2019016209.tif 000023