(57)【要約】【課題】データの送信先が収集可能なデータの多様性を高めること。【解決手段】データ送信装置は、それぞれ送信先が異なる第１のデータ及び第２のデータを受信する受信手順と、前記第１のデータと前記第２のデータとの関連性を評価する評価手順と、前記第１のデータ及び前記第２のデータを、それぞれの送信先へ送信する送信手順とをコンピュータが実行し、前記送信手順は、前記評価手順による評価結果に応じ、前記第１のデータを、前記第２のデータの送信先へも送信する。【選択図】図３
2019215617.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
それぞれ送信先が異なる第１のデータ及び第２のデータを受信する受信手順と、
前記第１のデータと前記第２のデータとの関連性を評価する評価手順と、
前記第１のデータ及び前記第２のデータを、それぞれの送信先へ送信する送信手順とをコンピュータが実行し、
前記送信手順は、前記評価手順による評価結果に応じ、前記第１のデータを、前記第２のデータの送信先へも送信する、
ことを特徴とするデータ送信方法。
【請求項２】
前記送信手順は、前記評価手順による評価結果に応じ、前記第１のデータを、前記第２のデータとともに前記第２のデータの送信先へ送信する、
ことを特徴とする請求項１記載のデータ送信方法。
【請求項３】
地理的な属性情報と時期的な属性情報のうちの少なくともいずれか一方を評価対象属性情報とし、
前記第１のデータ及び前記第２のデータに対し、前記評価対象属性情報が付与されていないデータであれば、当該評価対象属性情報を追加する追加手順をコンピュータが実行し、
前記評価手順は、前記第１のデータの評価対象属性情報と、前記第２のデータの評価対象属性情報とに基づいて前記関連性を評価する、
ことを特徴とする請求項１又は２記載のデータ送信方法。
【請求項４】
前記評価手順は、同じ属性情報を対象に前記第１のデータの属性情報と前記第２のデータの属性情報との距離を求め、属性情報が複数あれば求めた距離の合計を求める、
ことを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載のデータ送信方法。
【請求項５】
前記評価手順は、属性情報を利用したクラスタリング手法により、前記第１のデータをクラスに分類し、前記第２のデータが各クラスに分類される確率値を求め、最高の確率値となったクラスに前記第１のデータが分類されていれば、関連性が高いと判断する、
ことを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載のデータ送信方法。
【請求項６】
前記評価手順は、前記第１のデータと同じ送信元のデータ集合と前記第２のデータと同じ送信元のデータ集合との相関係数を求める、
ことを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載のデータ送信方法。
【請求項７】
それぞれ送信先が異なる第１のデータ及び第２のデータを受信する受信部と、
前記第１のデータと前記第２のデータとの関連性を評価する評価部と、
前記第１のデータ及び前記第２のデータを、それぞれの送信先へ送信する送信部とを有し、
前記送信部は、前記評価部による評価結果に応じ、前記第１のデータを、前記第２のデータの送信先へも送信する、
ことを特徴とするデータ送信装置。
【請求項８】
請求項１乃至６いずれか一項記載のデータ送信方法をコンピュータに実行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、データ送信方法、データ送信装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ＩｏＴ（Internet of Things）の進展に伴い、様々なデバイスが通信ネットワークに接続され、デバイスから収集されるデータ（以下、「デバイスデータ」という。）が通信ネットワークに流通するようになってきた。これにより、大量のデバイスデータが通信ネットワークに流通し、通信ネットワークの帯域圧迫や負荷増大の発生が問題視されている。
【０００３】
このような問題を解決するために、通信ネットワークのエッジにおいて、デバイスデータの収集元が必要としてない情報を排除して、キャリアが管理する通信ネットワーク内に必要な情報のみを流入させる技術が提案されている（例えば、非特許文献１）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】小野，肥後，石橋，桑原，高谷、"ネットワークを介した移動型カメラの画像転送方式の検討"、信ソ大2017，B-6-5，2017.9.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
デバイスデータを活用するＡＩ技術として、機械学習や深層学習がある。機械学習では、大量のデータから規則性や関連性を見つけ出し、判断や予測を行う手法である。深層学習は、機械学習を発展させた手法であり、特徴量の設定や組み合わせをＡＩ自らが考えて決定するが、精度を高めるために大量のデータを要する。
【０００６】
最近では、このようなＡＩ技術を活用したアプリケーションが一般的となってきている。非特許文献１に記載された技術等をこのようなアプリケーションに適用する場合、当該アプリケーションにおいて当初は不要であると考えられていたデバイスデータが有用となる可能性が考えられる。この場合、当該アプリケーションについて分析対象のデバイスデータの種類や範囲等に不足が生じ、分析結果に影響を及ぼす可能性がある。
【０００７】
分析の精度を高めたり、分析の範囲を拡大させたりするためには、より様々な種類の広範囲なデータを対象とする必要がある。
【０００８】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、データの送信先が収集可能なデータの多様性を高め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、データ送信装置は、それぞれ送信先が異なる第１のデータ及び第２のデータを受信する受信手順と、前記第１のデータと前記第２のデータとの関連性を評価する評価手順と、前記第１のデータ及び前記第２のデータを、それぞれの送信先へ送信する送信手順とをコンピュータが実行し、前記送信手順は、前記評価手順による評価結果に応じ、前記第１のデータを、前記第２のデータの送信先へも送信する。
【発明の効果】
【００１０】
データの送信先が収集可能なデータの多様性を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施の形態におけるシステム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データセット生成装置１０のハードウェア構成例を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態におけるデータセット生成装置１０の機能構成例を示す図である。
【図４】デバイスデータの受信に応じてデータセット生成装置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】デバイスデータの送信処理の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】本実施の形態のシステム構成においてデータセット生成装置１０が実行する処理の具体例を説明するための図である。
【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システム構成例を示す図である。図１において、デバイス２０ａ、デバイス２０ｂ及びデバイス２０ｃ等の複数のデバイス（以下、これらを区別しない場合、単に「デバイス２０」という。）と、サーバ装置３０ａ、サーバ装置３０ｂ及びサーバ装置３０ｃ等の複数のサーバ装置（以下、これらを区別しない場合、単に「サーバ装置３０」という。）とは、通信ネットワークＮ１に接続されている。各サーバ装置３０は、アプリケーション３１ａ、アプリケーション３１ｂ又はアプリケーション３１ｃ（以下、これらを区別しない場合、単に「アプリケーション３１」という。）を有する。
【００１３】
デバイス２０は、データ（以下、「デバイスデータ」という。）を生成して、予め決められたアプリケーション３１宛てにデバイスデータを送信する機器又は装置である。例えば、ＩｏＴ（Internet of Things）デバイスや、スマートフォン等の通信端末等が、デバイス２０として利用されてもよい。
【００１４】
各サーバ装置３０の各アプリケーション３１は、デバイス２０から送信されるデバイスデータについて、機械学習や深層学習などのＡＩ技術を活用したサービスを提供するソフトウェアであり、例えば、サービス事業者によって提供される。各サーバ装置３０は、クラウドシステムとして構成されてもよい。なお、本実施の形態において、アプリケーション３１ａは、デバイス２０ａのデータを収集し、アプリケーション３１ｂは、デバイス２０ｂのデータを収集し、アプリケーション３１ｃは、デバイス２０ｃのデータを収集する。すなわち、各デバイス２０から送信されるデバイスデータの送信先は異なる。但し、アプリケーション３１とデバイス２０との関係は、１対１に限られない。多対１、１対多、多対多のいずれであってもよい。
【００１５】
通信ネットワークＮ１は、例えば、ＴＣＰ／ＩＰのプロトコルスタックをサポートし、各デバイス２０から送信されるデバイスデータを各アプリケーション３１へ転送するネットワークである。
【００１６】
図１において、通信ネットワークＮ１は、データセット生成装置１０を含む。データセット生成装置１０は、各デバイス２０から送信されるデバイスデータを受信する。データセット生成装置１０は、過去に受信したデバイスデータの中で、新たに受信されたデバイスデータと関連性が高いデバイスデータを、新たに受信されたデバイスデータと共に、当該新たに受信されたデバイスデータの収集元（送信先）のアプリケーション３１（サーバ装置３０）へ送信するコンピュータである。その結果、当該アプリケーション３１は、収集を予定しているデバイスデータのみならず、当該デバイスデータと関連性の高いデバイスデータに基づいて、機械学習や深層学習等を行うことができる。なお、データセット生成装置１０は、例えば、仮想化された（ソフトウェアで実現された）ルータが実装されるコンピュータや、データセンタにおけるコンピュータ等が用いられて実現されてもよい。
【００１７】
なお、各デバイスデータがデータセット生成装置１０によって受信可能とされるように、各デバイス２０は、当該デバイス２０からのデバイスデータの収集元のアプリケーション３１宛てではなく、データセット生成装置１０宛てにデバイスデータを送信してもよい。この場合、データセット生成装置１０は、各デバイス２０（又はデバイスデータの種類）と各アプリケーション３１との対応情報を管理し、受信されたデバイスデータの送信先のアプリケーション３１（サーバ装置３０）を、当該対応情報に基づいて特定してもよい。または、各デバイス２０は、各デバイスデータを収集元のアプリケーション３１に送信し、データセット生成装置１０は、通信ネットワークＮ１からパケットキャプチャ等で各デバイスデータの複製を取得してもよい。
【００１８】
図２は、本発明の実施の形態におけるデータセット生成装置１０のハードウェア構成例を示す図である。図２のデータセット生成装置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。
【００１９】
データセット生成装置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。
【００２０】
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データセット生成装置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。
【００２１】
図３は、本発明の実施の形態におけるデータセット生成装置１０の機能構成例を示す図である。図３において、データセット生成装置１０は、通信処理部１１及びデータ処理部１２等を有する。これら各部は、データセット生成装置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。データセット生成装置１０は、また、デバイスデータ記憶部１３を利用する。デバイスデータ記憶部１３は、例えば、補助記憶装置１０２、又はデータセット生成装置１０にネットワークを介して接続可能な記憶装置等を用いて実現可能である。
【００２２】
通信処理部１１は、デバイスデータの通信（転送）に関する処理を行う。図３において、通信処理部１１は、デバイスデータ受信部１１１及びデバイスデータ送信部１１２を含む。デバイスデータ受信部１１１は、デバイスデータを受信する。デバイスデータ送信部１１２は、デバイスデータを当該デバイスデータの収集元のアプリケーション３１宛てに送信する。
【００２３】
データ処理部１２は、デバイスデータに関する処理を行う。図３において、データ処理部１２は、関連性評価部１２１、属性情報追加部１２２及びデータ組み合わせ部１２３を含む。
【００２４】
関連性評価部１２１は、デバイスデータ受信部１１１によって受信されたデバイスデータ（以下、「受信データ」という。）と、デバイスデータ記憶部１３に記憶されている、過去に受信されたデバイスデータ（以下、「蓄積データ」という。）との関連性を評価する。
【００２５】
属性情報追加部１２２は、受信データに対して、地理的な属性情報が付与されていない受信データであれば地理的な属性情報を追加する。地理的な属性情報とは、例えば、当該受信データが収集された場所（位置）を示す情報である。また、属性情報追加部１２２は、時期的な属性情報が付与されていない受信データであれば時期的な属性情報を追加する。時期的な属性情報とは、当該受信データが収集又は受信された時期（日時等）を示す情報である。こうして属性情報を持つ受信データがデバイスデータ記憶部１３に記憶される。なお、上記の属性情報の追加の説明では、属性情報として地理的な属性情報と時期的な属性情報の２つで説明したが、地理的な属性情報と時期的な属性情報のいずれか一方を追加することにしてもよいし、また、地理的な属性及び時期的な属性情報以外の属性情報が追加されてもよい。なお、属性情報追加部１２２によって受信データに追加された属性情報は、受信データと蓄積データとの関連性の評価の対象としての属性情報（評価対象属性情報）として用いられる。
【００２６】
データ組み合わせ部１２３は、受信データと、受信データに関連性が有ると評価（判定）された蓄積データとを組み合わせる。受信データがいずれかの蓄積データと組み合わされた場合、当該蓄積データも受信データと共に受信データの収集元（送信先）のアプリケーション３１宛てに送信される。すなわち、デバイスデータ送信部１１２は、受信データと蓄積データとの関連性の評価結果に応じて、当該蓄積データを当該受信データの収集元（送信先）へ送信する。
【００２７】
なお、受信データと組み合わされる蓄積データは、受信データの送信元のデバイス２０と同一ユーザによって管理されているデバイス２０から収集された蓄積データに限定されてもよいし、そうでなくてもよい。
【００２８】
なお、データ処理部１２を構成する各部は、必ずしも同一のコンピュータ（ノード）内に実装されなくてもよく、複数のコンピュータ（ノード）に分散されてもよい。
【００２９】
以下、データセット生成装置１０が実行する処理手順について説明する。図４は、デバイスデータの受信に応じてデータセット生成装置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。
【００３０】
デバイスデータ受信部１１１がデバイスデータ（受信データ）を受信すると（Ｓ１０１）、属性情報追加部１２２は、当該受信データが収集された場所や日時等を示す属性情報を当該受信データに追加する（Ｓ１０２）。例えば、場所の場合、属性情報追加部１２２が、デバイス２０を収容するネットワーク装置（例えば、基地局等）に対して当該ネットワーク装置がカバーするエリアを問い合わせ、当該エリアを示す情報を場所の情報として受信データに追加してもよい。また、デバイス２０の位置を把握しているネットワーク装置があれば、属性情報追加部１２２がその位置情報を当該ネットワーク装置に問い合わせ、当該位置情報を場所の情報として受信データに追加してもよい。また、日時については、デバイスデータ受信部１１１によって受信された日時が採用されてもよい。但し、受信データにこのような属性情報が含まれている場合（例えば、デバイス２０によってこのような属性情報が受信データに付加されている場合等）には、受信データに対する属性情報の追加は行われなくてよい。
【００３１】
続いて、属性情報追加部１２２は、受信データをデバイスデータ記憶部１３に記憶する（Ｓ１０３）。したがって、デバイスデータ記憶部１３には、属性情報を含むデバイスデータが蓄積される。
【００３２】
図５は、デバイスデータの送信処理の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の処理手順は、図４の処理手順とは非同期に実行されてもよいし、同期的に（例えば、ステップＳ１０２に続いて）実行されてもよい。ここでは、非同期に実行される例について説明する。
【００３３】
ステップＳ２０１において、関連性評価部１２１は、デバイスデータ記憶部１３から未送信のデバイスデータ（以下、「未送信データ」という。）を一つ取得する。ここで、未送信データとは、データセット生成装置１０によって、当該未送信データの収集元のアプリケーション３１への送信（転送）が実行されていないデバイスデータをいう。なお、図５の処理手順が図４の処理手順と同期的に実行される場合、受信データが未送信データとなる。
【００３４】
未送信データが無い場合（Ｓ２０２でＮＯ）、一定期間経過後にステップＳ２０１以降が実行される。未送信データが取得された場合（Ｓ２０２でＹＥＳ）、関連性評価部１２１は、当該未送信データ以外の蓄積データであって、当該未送信データとの関連性が評価されていない蓄積データ（以下「対象蓄積データ」という。）をデバイスデータ記憶部１３から取得する（Ｓ２０３）。
【００３５】
続いて、関連性評価部１２１は、当該未送信データと対象蓄積データとの関連性を評価する（Ｓ２０４）。関連性の評価方法の一例として、方法ａ〜方法ｃの３つの評価方法を以下に示す。
【００３６】
［方法ａ］
属性情報の項目（場所、日時）ごとに、関連性の強さの範囲（最大値及び最小値）と、当該範囲を分割する段階（すなわち、関連性の評価値の段階）とを定めておく。例えば、場所であれば、デバイスデータの収集対象の全デバイス２０のうち、最も遠いデバイス２０間の距離を関連性の強さの範囲の最小値とし、最も近いデバイス２０間の距離を当該範囲の最大値とする。関連性の強さを１０段階で評価する場合、当該最大値と当該最小値との間を均等に１０分割する。分割された各範囲を、以下「分割範囲」という。距離が近い分割範囲から順に、１０、９、８・・・２、１の評価値を割り当てる。関連性評価部１２１は、未送信データの場所と、対象蓄積データの場所との差分（距離）を求め、当該差分（距離）が属する分割範囲に対応する評価値を、未送信データ及び対象蓄積データとの場所に関する評価値とする。
【００３７】
日時についても同様に評価値を求めることができる。例えば、関連性の強さの範囲を過去２４時間とし、２４時間を均等に１０分割し、各分割範囲に対して、時間が新しい順に、１０、９、８・・・２、１の評価値を割り当てる。関連性評価部１２１は、未送信データの日時と、対象蓄積データの日時との差分を求め、当該差分が属する分割範囲に対応する評価値を、未送信データ及び対象蓄積データとの時間に関する評価値とする。なお、当該差分が２４時間を超える場合には、当該評価値が０とされてもよい。
【００３８】
関連性評価部１２１は、場所の評価値と日時の評価値との合計値を、未送信データと対象蓄積データとの関連性の評価値とする。なお、属性情報の項目が他にも有る場合には、他の項目についても同様に評価値を求めればよい。
【００３９】
［方法ｂ］
関連性評価部１２１は、例えば、属性情報（属性情報を構成する各項目の値の組み合わせ）を利用したクラスタリング手法により、未送信データを除く蓄積データの集合を複数の部分集合（複数のクラス）に分類する。分類には、機械学習や深層学習等のＡＩ技術が適用されてもよい。関連性評価部１２１は、未送信データについて、各部分集合への当てはまり度合い（各部分集合へ分類される確率値）（例えば、０〜１の確率を示す値等）を求め、対象蓄積データが属する部分集合への当てはまり度合いを、未送信データと対象蓄積データとの関連性の評価値とする。
【００４０】
［方法ｃ］
関連性評価部１２１は、未送信データと同じデバイス２０から送信された蓄積データの集合（未送信データも含む）と、対象蓄積データと同じデバイス２０から送信された蓄積データの集合（対象蓄積データも含む）のそれぞれをデバイスデータ記憶部１３から抽出し、２つの集合に対する相関係数を求め、当該相関係数を評価値とする。相関係数の算出対象とする変数は、属性情報でもよいし、デバイスデータの値でもよい。デバイスデータの値とは、例えば、気温を計測するデバイス２０のデバイスデータであれば、気温を示す数値である。
【００４１】
続いて、関連性評価部１２１は、対象蓄積データと受信データとの関連性が高いか否か（又は関連性の有無）を判定する（Ｓ２０５）。関連性の高さ（関連性の有無）の判定方法の一例を、関連性の評価方法別に以下に示す。
【００４２】
［方法ａの場合］
関連性の評価値に対する閾値を決めておき、未送信データと対象蓄積データとの関連性の評価値が当該閾値を超える場合には関連性が高い（関連性が有る）と判定し、そうでない場合には関連性が低い（関連性が無い）と判定する。
【００４３】
［方法ｂの場合］
未送信データと対象蓄積データとの関連性の評価値が、未送信データについて部分集合ごとに求められた当てはまり度合い中での最高値である場合には関連性が高い（関連性が有る）と判定し、そうでない場合には関連性が低い（関連性が無い）と判定する。
【００４４】
［方法ｃの場合］
関連性の評価値（相関係数）に対する閾値を決めておき、未送信データと対象蓄積データとの関連性の評価値が当該閾値を超える場合には関連性が高い（関連性が有る）と判定し、そうでない場合には関連性が低い（関連性が無い）と判定する。
【００４５】
未送信データと対象蓄積データとの関連性が高い（未送信データと対象蓄積データとに関連性が有る）と判定される場合（Ｓ２０５でＹＥＳ）、データ組み合わせ部１２３は、未送信データに対して対象蓄積データを組み合わせる（関連付ける）ことで、未送信データに対するデータセットを生成する（Ｓ２０６）。一方、未送信データと対象蓄積データとの関連性が低い（未送信データと対象蓄積データとに関連性が無い）と判定される場合（Ｓ２０５でＮＯ）、未送信データに対する対象蓄積データの組み合わせ（関連付け）は行われない。
【００４６】
続いて、関連性評価部１２１は、未送信データと関連性が評価されていない蓄積データの有無を判定する（Ｓ２０７）。該当する蓄積データが有る場合（Ｓ２０７でＹＥＳ）、該当する蓄積データのうちの一つが対象蓄積データとされて（Ｓ２０３）、ステップＳ２０４以降が実行される。この場合、新たな対象蓄積データについて、未送信データとの関連性が高い（未送信データと関連性が有る）と判定されれば（Ｓ２０５でＹｅｓ）、当該新たな対象蓄積データは、未送信データと共にデータセットを構成する（Ｓ２０６）。すなわち、１つの未送信データには、１又は複数の蓄積データが関連付けられる可能性が有る。
【００４７】
一方、ステップＳ２０７の判定に該当する蓄積データが無い場合（Ｓ２０７でＮＯ）、デバイスデータ送信部１１２は、未送信データを未送信データの収集元のアプリケーション３１（サーバ装置３０）宛てに送信する（Ｓ２０８）。この際、未送信データに対して他の蓄積データが組み合わされていれば、未送信データと当該他の蓄積データとのデータの組（データセット）が当該アプリケーション３１（サーバ装置３０）宛てに送信される。なお、未送信データに組み合わされている他の蓄積データは、未送信データとは別のタイミングで未送信データの収集元のアプリケーション３１へ送信されてもよい。但し、未送信データと当該他の蓄積データとが組み合わされて送信することで、収集元のアプリケーション３１は、当該未送信データと当該他の蓄積データとが関連を有することを容易に認識することができ、デビスデータの解析処理等に役立てることができる。
【００４８】
続いて、ステップＳ２０１以降が実行される。すなわち、他の未送信データがデバイスデータ記憶部１３に記憶されていれば、当該他の未送信データについてステップＳ２０３以降が実行される。なお、各蓄積データが当該蓄積データの収集元へ送信済みであるか否かを判別可能とするために、ステップＳ２０８において、送信済みフラグが未送信データに関連付けられてデバイスデータ記憶部１３に記憶されてもよい。
【００４９】
図６は、本実施の形態のシステム構成においてデータセット生成装置１０が実行する処理の具体例を説明するための図である。
【００５０】
図６では、まず、デバイス２０ｃから送信されたデバイスデータ（以下、「デバイスデータｃ」という。）がデータセット生成装置１０において受信される（Ｓ１１）。デバイスデータｃを受信データとして、図４の処理が実行され、デバイスデータｃを未送信データとして図５の処理が実行される（Ｓ１２）。ここでは、デバイスデータｃと関連性の高い蓄積データは無いとする。したがって、データセット生成装置１０は、デバイスデータｃのみを、デバイスデータｃの収集元のアプリケーション３１ｃへ送信する（Ｓ１３）。
【００５１】
続いて、デバイス２０ｂから送信されたデバイスデータ（以下、「デバイスデータｂ」という。）がデータセット生成装置１０において受信される（Ｓ２１）。デバイスデータｂを受信データとして、図４の処理が実行され、デバイスデータｂを未送信データとして図５の処理が実行される（Ｓ２２）。ここでは、デバイスデータｂと関連性の高い蓄積データは無いとする。したがって、データセット生成装置１０は、デバイスデータｂのみを、デバイスデータｂの収集元のアプリケーション３１ｂへ送信する（Ｓ２３）。
【００５２】
続いて、デバイス２０ａから送信されたデバイスデータ（以下、「デバイスデータａ」という。）がデータセット生成装置１０において受信される（Ｓ３１）。デバイスデータａを受信データとして、図４の処理が実行され、デバイスデータａを未送信データとして図５の処理が実行される（Ｓ３２）。ここでは、デバイスデータｂが、デバイスデータａと関連性が高いと判定されたとする。したがって、データセット生成装置１０は、デバイスデータａ及びデバイスデータｂとを含むデータセットを、デバイスデータａの収集元のアプリケーション３１ａへ送信する（Ｓ３３）。
【００５３】
上述したように、本実施の形態によれば、様々なデバイス２０から送信されるデバイスデータの関連性を評価し、他のデバイスデータと関連性の高いデータについては、当該他のデバイスデータの収集元（送信先）だけでなく、当該他のデバイスデータと関連性の高いデバイスデータの収集元（送信先）へも送信される。したがって、データの送信先が収集可能なデータの多様性を高めることができる。その結果、例えば、各アプリケーション３１は、より広範囲のデータを学習対象とすることが可能になり、分析の精度を高めることができる。
【００５４】
なお、本実施の形態において、データセット生成装置１０は、データ送信装置の一例である。デバイスデータ受信部１１１は、受信部の一例である。関連性評価部１２１は、評価部の一例である。デバイスデータ送信部１１２は、送信部の一例である。属性情報追加部１２２は、追加部の一例である。
【００５５】
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】
【００５６】
１０          データセット生成装置
１１          通信処理部
１２          データ処理部
１３          デバイスデータ記憶部
２０ａ、２０ｂ、２０ｃ  デバイス
３０ａ、３０ｂ、３０ｃ  サーバ装置
３１ａ、３１ｂ、３１ｃ  アプリケーション
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
１１１        デバイスデータ受信部
１１２        デバイスデータ送信部
１２１        関連性評価部
１２２        属性情報追加部
１２３        データ組み合わせ部
Ｂ            バス
【図１】
2019215617.tif 000003
【図２】
2019215617.tif 000004
【図３】
2019215617.tif 000005
【図４】
2019215617.tif 000006
【図５】
2019215617.tif 000007
【図６】
2019215617.tif 000008