(57)【要約】【課題】異常データに関する確率分布を導入して学習に用いることができる学習装置を提供する。【解決手段】正常音に基づくデータと異常音に基づくデータを学習データとし、変分オートエンコーダを用いて、正常音に基づくデータを第１の潜在変数の確率分布にエンコードし、異常音に基づくデータを第１の潜在変数の確率分布とは異なる第２の潜在変数の確率分布にエンコードするエンコーダと、エンコード結果をデコードするデコーダを学習する学習部を含む。【選択図】図２
2019070965.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
正常音に基づくデータと異常音に基づくデータを学習データとし、変分オートエンコーダを用いて、前記正常音に基づくデータを第１の潜在変数の確率分布にエンコードし、前記異常音に基づくデータを前記第１の潜在変数の確率分布とは異なる第２の潜在変数の確率分布にエンコードするエンコーダと、エンコード結果をデコードするデコーダを学習する学習部
を含む学習装置。
【請求項２】
請求項１に記載の学習装置であって、
前記第１の潜在変数の確率分布は所定の原点およびその周辺において密となる特徴を有し、前記第２の潜在変数の確率分布は前記所定の原点およびその周辺において疎となる特徴を有する
学習装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の学習装置であって、
前記学習部は、
前記エンコーダの、前記第２の潜在変数の確率分布に対するカルバック・ライブラー情報量を表す式をテイラー展開した結果の１次までの項のみを用いる近似式を、前記異常音に基づくデータに対する学習基準として、前記エンコーダおよび前記デコーダを学習する
学習装置。
【請求項４】
請求項１または２に記載の学習装置であって、
前記学習部は、
前記エンコーダの、前記第２の潜在変数の確率分布に対するカルバック・ライブラー情報量を表す式をテイラー展開した結果のｎ次（ｎは２以上の自然数）までの項のみを用いる近似式を、前記異常音に基づくデータに対する学習基準として、前記エンコーダおよび前記デコーダを学習する
学習装置。
【請求項５】
請求項１から４の何れかに記載の学習装置であって、
異常を検知する対象のデータである検知対象データを前記エンコーダによりエンコードして得られた潜在変数の推定平均ベクトルの、前記第１の潜在変数の確率分布に対する尤度である第１の尤度、
または、前記検知対象データをエンコードして得られた潜在変数の推定平均ベクトルの、前記第２の潜在変数の確率分布に対する尤度である第２の尤度、
または、前記第１の尤度と前記第２の尤度の尤度比、
または、前記検知対象データをエンコードして得られた潜在変数の、前記第１の潜在変数の確率分布に対するカルバック・ライブラー情報量である第１のＫＬダイバージェンス、
または、前記検知対象データをエンコードして得られた潜在変数の、前記第２の潜在変数の確率分布に対するカルバック・ライブラー情報量である第２のＫＬダイバージェンス、
または、前記第１のＫＬダイバージェンスと前記第２のＫＬダイバージェンスの比、
または、エンコードおよびデコードに伴う再構成誤差
のうち少なくとも何れか一つ以上を用いて異常度を算出する異常度算出部
を含む学習装置。
【請求項６】
正常なデータと異常なデータを学習データとし、変分オートエンコーダを用いて、前記正常なデータを第１の潜在変数の確率分布にエンコードし、前記異常なデータを前記第１の潜在変数の確率分布とは異なる第２の潜在変数の確率分布にエンコードするエンコーダと、エンコード結果をデコードするデコーダを学習する学習部
を含む学習装置。
【請求項７】
学習装置が実行する学習方法であって、
正常音に基づくデータと異常音に基づくデータを学習データとし、変分オートエンコーダを用いて、前記正常音に基づくデータを第１の潜在変数の確率分布にエンコードし、前記異常音に基づくデータを前記第１の潜在変数の確率分布とは異なる第２の潜在変数の確率分布にエンコードするエンコーダと、エンコード結果をデコードするデコーダを学習するステップ
を含む学習方法。
【請求項８】
コンピュータを請求項１から６の何れかに記載の学習装置として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば機械などの動作音から正常音と異常音を学習する学習装置、機械などの正常データと異常データを学習する学習装置、学習方法、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
機械などの故障を故障前に発見、または故障後に素早く発見することは、業務の継続性の観点で重要である。これを省力化するために、センサなどを用いて電気回路やプログラムにより、正常状態からの乖離である「異常」を発見する異常検知という分野が存在する。特に、マイクロフォンなどの音を電気に変換するセンサを用いるものを異常音検知と呼ぶ。
【０００３】
従来、故障などが発生していない、正常な状態であると考えられる音波形などのデータ（正常データ）を収集し、回帰モデルなどを用いて、正常データが従う分布を導出し、正常・異常が未知のサンプルに対する生成確率の小ささや回帰誤差の大きさを異常の度合いとし、正常・異常の判定を行う技術が代表的である。例えば、変分オートエンコーダ（非特許文献１）の再構成確率や再構成誤差を用いた従来技術（非特許文献２）がある。
【０００４】
異常音検知システムを実運用すると、正常データ以外の、故障時などに対応するごく少量の異常データが収集できることがある。しかしながら、正常データと異常データのデータ量が著しく偏るため、異常データを単純に判別問題として学習に用いることは難しい。これを解決する技術として両方のデータを用いて多様体学習を行う技術（非特許文献３）などがある。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Kingma, Diederik P., and Max Welling. "Auto-encoding variational bayes." arXiv preprint arXiv:1312.6114 (2013).
【非特許文献２】An, Jinwon, and Sungzoon Cho. Variational Autoencoder based Anomaly Detection using Reconstruction Probability. Technical Report, 2015.
【非特許文献３】Du, Bo, and Liangpei Zhang. "A discriminative metric learning based anomaly detection method." IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 52.11 (2014): 6844-6857.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
変分オートエンコーダは確率分布を出力するため、推定結果のあいまいさの情報も反映して分布間距離尺度を用いた異常検知ができる。変分オートエンコーダにはこのようなメリットがあるが、これに対して異常データに関する確率分布を導入した手法は提案されていなかった。
【０００７】
そこで本発明では、異常データに関する確率分布を導入して学習に用いることができる学習装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の学習装置は学習部を含む。学習部は、正常音に基づくデータと異常音に基づくデータを学習データとし、変分オートエンコーダを用いて、正常音に基づくデータを第１の潜在変数の確率分布にエンコードし、異常音に基づくデータを第１の潜在変数の確率分布とは異なる第２の潜在変数の確率分布にエンコードするエンコーダと、エンコード結果をデコードするデコーダを学習する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の学習装置によれば、異常データに関する確率分布を導入して学習に用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１の潜在変数の確率分布と、第２の潜在変数の確率分布を例示する図。
【図２】実施例１の学習装置の構成を示すブロック図。
【図３】実施例１の学習装置の学習動作を示すフローチャート。
【図４】実施例１の学習装置の異常検知動作を示すフローチャート。
【図５】実施例１の学習装置が学習するエンコーダとデコーダを説明する図。
【図６】正常音に基づくデータ、異常音に基づくデータのエンコード結果を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。なお、同じ機能を有する構成部には同じ番号を付し、重複説明を省略する。
【実施例１】
【００１２】
以下の実施例１に係る学習装置では、変分オートエンコーダ学習において、潜在変数事前分布に、正常、異常で異なる確率分布を設定した。例えば正常データに対しては潜在空間内で所定の原点に集まる（所定の原点およびその周辺において密となる）制約、異常データに対しては所定の原点から遠ざかる（所定の原点およびその周辺において疎となる）制約を導入してエンコーダ・デコーダの学習を行う。未知のテストデータ（検知対象データ）にエンコーダを適用し出力された潜在変数の所定の原点への近さに関する尺度を算出することで異常を判定できる。また、変分オートエンコーダの潜在変数空間を異常度算出に用いることにより、正常、異常それぞれの確率分布に対するＫＬダイバージェンスの差や比などを用いることが可能になり、潜在変数の推定結果のばらつきを考慮することができるようになるため、異常判定精度の向上が期待できる。
【００１３】
＜異常分布の定義＞
機器動作音やその潜在表現ベクトルなどの、正常、異常両者のデータが点として存在する空間を考える。例えば、音響特徴を用いるのであれば、その音響特徴の次元数と同じ次元のユークリッド空間において、一つのサンプルは一つの点として表現できる。
【００１４】
正常パターン以外は全て異常であるという観点から、この空間において、正常なサンプルは全て有限な正常領域Dの内部に存在するとし、異常なサンプルはその正常領域D以外の場所にのみ存在すると仮定する。
【００１５】
データzの正常度合を表す分布として正常領域D上での一様分布UD(z)を考える。これは単にデータが領域D内に含まれていれば、正常であるとするものである。つまりUD(z)=cD>0:正常とする。cDは、一様分布の定義域内での確率密度値である。異常については、領域D以外の場所D￣に正の密度を持った一様分布UD￣(z)を用いて、UD￣(z)=cD￣=α(cD-UD(z))>0：異常(αは適当な正の定数)と定義するのが自然である。
しかし、
【００１６】
【数１】
2019070965.tif 000003
【００１７】
は矛盾であるため、そのような確率密度関数UD￣(z)は存在しない。そこで、この条件を満たすために、別の正規分布R(z)を用い、
【００１８】
【数２】
2019070965.tif 000004
【００１９】
を代わりに異常サンプルを表現する確率密度関数とする。Yはzに関する積分を1にするための正規化定数である。ここでは、一様分布で解析解を導出することが困難であるため、一様分布UD(z)を平均0分散1の正規分布に置き換え、正規分布R(z)も平均0分散s2の正規分布とした
【００２０】
【数３】
2019070965.tif 000005
【００２１】
を異常分布とした例を示す（図１の破線参照）。なお、sの値は通常は実験的に決定されるハイパーパラメータである。図１の例において、正常分布p(z)は、平均0分散1の正規分布であって、原点Ｏおよびその周辺において密となる特徴を有し、異常分布p￣(z)は、原点Ｏおよびその周辺において疎となる特徴を有する。
【００２２】
図２を参照して本実施例の学習装置１の構成を説明する。同図に示すように、本実施例の学習装置１は、ＡＤ変換部１１と、前処理部１２と、正常データ記憶部１２ａと、異常データ記憶部１２ｂと、検知対象データ記憶部１２ｃと、学習部１３と、エンコーダ・デコーダ記憶部１３ａと、異常度算出部１４と、異常判定部１５を含む。以下、図３、図４を参照して各構成要件の動作について説明する。
【００２３】
＜ＡＤ変換（Ｓ１１−１）＞
まず、ＡＤ変換部１１は、正常音（例えば機械の正常動作音など）の音波形を適切なサンプリング周波数でＡＤ（アナログデジタル)変換し、量子化した波形データを用意する（Ｓ１１−１）。ＡＤ変換部１１は、異常音（例えば機械の異常動作音など）の音波形を、正常音と同様に、ＡＤ変換する（Ｓ１１−１）。
【００２４】
＜データ前処理（Ｓ１２−１）＞
前処理部１２は、ＡＤ変換した正常音のデータ、異常音のデータに対し、複数サンプルの連結、離散フーリエ変換、フィルタバンク処理などを用いて多次元に拡張する特徴抽出処理や、データの平均、分散を計算して値の取り幅を正規化するなどの前処理を実行する（Ｓ１２−１）。なお、前処理部１２は必須の構成要件ではない。正常音のデータ、異常音のデータを前処理せずに、そのまま１次元の値が時系列に並んだデータとして扱ってもよい。
【００２５】
ステップＳ１２−１実行後の正常音に基づくデータを正常データと呼び、ステップＳ１２−１実行後の異常音に基づくデータを異常データと呼ぶ。ステップＳ１２−１を省略する場合には、ステップＳ１１−１実行後の正常音に基づくデータを正常データと呼び、ステップＳ１１−１実行後の異常音に基づくデータを異常データと呼ぶ。正常データは、正常データ記憶部１２ａに記憶される。異常データは、異常データ記憶部１２ｂに記憶される。
【００２６】
＜変分オートエンコーダ学習（Ｓ１３）＞
学習部１３は、正常データと異常データを学習データとし、変分オートエンコーダを用いて、正常データを第１の潜在変数の確率分布（正常分布）にエンコードし、異常データを第１の潜在変数の確率分布とは異なる第２の潜在変数の確率分布（異常分布）にエンコードするエンコーダと、エンコード結果をデコードするデコーダを学習する（Ｓ１３）。
【００２７】
以下、変分オートエンコーダを用いたエンコーダ・デコーダの学習例を示す。以下では主に、潜在変数の次元が１次元の場合について説明するが、多次元においても、最適化基準の次元ごとの和を取ることで同様のことが言える。正常データには、通常の変分オートエンコーダを用いる。これにより、学習部１３は、データx(ベクトルでもスカラーでもよい)を、xに対応した潜在変数の分布N(z;μx,σ2x)に変換するパラメータφを持ったエンコーダ１３１（q(z|x;φ)）と、潜在変数zをxに再構成するパラメータθを持ったデコーダ１３２（p(x|z;θ)）を学習する（図５参照）。簡単のため、μx,σ2xの添え字xは以降省略する。
【００２８】
最適化基準は、パラメータθを持ったモデルでのデータxの周辺尤度最大化基準
【００２９】
【数４】
2019070965.tif 000006
【００３０】
である。これに対し、学習部１３は、変分下限
【００３１】
【数５】
2019070965.tif 000007
【００３２】
を求め、分布q(z|x;φ)をこの分布からのサンプル数Lの経験分布によって近似した、
【００３３】
【数６】
2019070965.tif 000008
【００３４】
を代わりに最適化する。具体的な最適化基準は、再構成誤差項とエンコーダq(z|x;φ)の、第１の潜在変数の確率分布（正常分布p(z)）に対するカルバック・ライブラー情報量を表す式の和
【００３５】
【数７】
2019070965.tif 000009
【００３６】
である。前半は再構成誤差と見做せ、後半は潜在変数制約項と見做せる。係数Cnは２項のバランスを取る為の項である。学習部１３は、これを正常データに対する学習基準としてエンコーダおよびデコーダの学習を実行する。これに対して、変分オートエンコーダの式における事前分布に前述の異常分布p￣(z)を代入する。すなわち、エンコーダq(z|x;φ)の、第２の潜在変数の確率分布（異常分布p￣(z)）に対するカルバック・ライブラー情報量を表す式は、
【００３７】
【数８】
2019070965.tif 000010
【００３８】
となる。上式のlogの中の足し算を分解するため、テイラー展開した結果の１次までの項のみを用いる近似を導入し、これを解くと
【００３９】
【数９】
2019070965.tif 000011
【００４０】
となる。最適化における基準としては、
【００４１】
【数１０】
2019070965.tif 000012
【００４２】
となる。その際、係数Caを同様にバランスを取る項として導入した。なお、上述のlogの中の足し算を分解するため、テイラー展開した結果のｎ次（ｎは２以上の自然数）までの項を用いる近似式を用いてもよい。学習部１３は、これを異常データに対する学習基準としてエンコーダおよびデコーダの学習を実行する。潜在変数zが多次元の場合、p￣(z)が各次元独立であるすると、各次元での上記の最適化基準の和とできるから、潜在変数次元数をJとして
【００４３】
【数１１】
2019070965.tif 000013
【００４４】
を多次元の場合の基準としてもよい。この最適化基準の加算で連結されている項の一部のみを用いて学習を行ってもよいし、各項を任意に定数倍して各項の間の重みのバランスを変えてもよい。さらに定数となる係数を除去してもよい。
【００４５】
潜在変数の次元数が大きい場合、球面集中現象により中心に近い部分は出にくくなることが想定される。そのようなケースでは、単に正常分布より分散の大きいガウス事前分布を異常分布としてもよいと考えられる。つまり、異常分布を
【００４６】
【数１２】
2019070965.tif 000014
【００４７】
とし、
【００４８】
【数１３】
2019070965.tif 000015
【００４９】
として異常データに対する学習を行ってもよい。正常データと異常データの学習は、任意の回数ずつ交互に行ってもよいし、確率的勾配法を用いる場合は、正常、異常毎にバッチを作成して学習してもよいし、勾配法の誤差計算ごとに、正常、異常データに対する誤差を計算し、その平均を取って全体の誤差としてもよい。また、正常データと異常データのデータ量の偏りに配慮して、各勾配を定数倍するなどの工夫をしてもよい。
【００５０】
＜異常度算出（Ｓ１４）＞
異常度算出部１４は、正常であるか異常であるかが未知のデータであって、異常を検知する対象のデータである検知対象データ（Ｓ１１−２のＡＤ変換、Ｓ１２−２の前処理を実行し、検知対象データ記憶部１２ｃに記憶済み）に対して、変分オートエンコーダのエンコーダによりエンコードして得られた潜在変数の事後確率分布q(z│x;φ)=N(z;μ,σ2)を用いて異常度を算出する（Ｓ１４）。
【００５１】
異常の程度に比例する値(異常度または正常度)の算出は複数の方法が考えられる。図６に示すように、正常データのエンコード結果１３１ａは、正常分布（同図の破線）の中に現れ、異常データのエンコード結果１３１ｂは、正常分布の外（異常分布の中）に現れるため、ステップＳ１４では、この特徴を利用して異常度算出を実行する。
【００５２】
すなわち、異常度算出部１４は、潜在変数の推定平均ベクトルμのみ用い、例えば
（１）検知対象データをエンコードして得られた潜在変数の推定平均ベクトルの、第１の潜在変数の確率分布（正常分布）に対する尤度である第１の尤度
（２）検知対象データをエンコードして得られた潜在変数の推定平均ベクトルの、第２の潜在変数の確率分布（異常分布）に対する尤度である第２の尤度
（３）第１の尤度と、第２の尤度の尤度比
を用いて異常度を算出してもよい。また、異常度算出部１４は、潜在変数推定平均ベクトルμと推定分散ベクトルσ2を両方用い、分布間距離尺度として、
（４）検知対象データをエンコードして得られた潜在変数の、第１の潜在変数の確率分布（正常分布）に対するカルバック・ライブラー情報量である第１のＫＬダイバージェンス
【００５３】
【数１４】
2019070965.tif 000016
【００５４】
（５）検知対象データをエンコードして得られた潜在変数の、第２の潜在変数の確率分布（異常分布）に対するカルバック・ライブラー情報量である第２のＫＬダイバージェンス
【００５５】
【数１５】
2019070965.tif 000017
【００５６】
（６）第１のＫＬダイバージェンスと、第２のＫＬダイバージェンスの比
【００５７】
【数１６】
2019070965.tif 000018
【００５８】
などの事後確率分布q(z│x;φ)を用いたいずれの尺度を用いて異常度を算出してもよい。負の対数を取るなど、順序が入れ替わらない操作や、順序の完全な反転をしてもよい。また、変分下限の値等、上記の条件とエンコードおよびデコードに伴う再構成誤差を加算などで組み合わせてもよいし、モデル学習のみに異常データに関する確率分布を導入した方法を適用し、異常度の算出には再構成誤差のみを用いてもよい。
【００５９】
＜異常判定（Ｓ１５）＞
異常判定部１５は、異常検知手法で用いられる方法を用いて、ステップＳ１４で算出した異常度から異常を判定する（Ｓ１５）。例えば異常判定部１５は、異常度が予め定めた閾値を超過するか否かを判断基準として、異常判定を行えばよい。
【００６０】
＜変形例＞
上述の実施例１では、正常「音」、異常「音」に注目して異常「音」の検出に用いるエンコーダ・デコーダを学習する学習装置を開示したが、本発明における正常、異常の判断対象は音に限定されない。本発明の判断対象は、正常、異常の何れかに判断可能なデータ全般に及ぶ。従って、実施例１を変形し、学習部が、正常なデータと異常なデータ（音のデータに限定されない）を学習データとし、変分オートエンコーダを用いて、正常なデータを第１の潜在変数の確率分布（正常分布）にエンコードし、異常なデータを第１の潜在変数の確率分布とは異なる第２の潜在変数の確率分布（異常分布）にエンコードするエンコーダと、エンコード結果をデコードするデコーダを学習する構成としてもよい。変形例にかかる学習装置は、音以外の、温度、圧力、変位、などの任意のセンサデータ、ネットワーク通信量などのトラフィックデータなどを対象とした異常検知に適用することができる。
【００６１】
＜効果＞
変分オートエンコーダを用いた異常音検知において、正常、異常両方のデータを用いた学習により高精度に異常を検知できる。その際、モデル学習の計算量は、制約項を変更するだけであるからほとんど増加しない。
【００６２】
＜補記＞
本発明の装置は、例えば単一のハードウェアエンティティとして、キーボードなどが接続可能な入力部、液晶ディスプレイなどが接続可能な出力部、ハードウェアエンティティの外部に通信可能な通信装置（例えば通信ケーブル）が接続可能な通信部、ＣＰＵ（Central Processing Unit、キャッシュメモリやレジスタなどを備えていてもよい）、メモリであるＲＡＭやＲＯＭ、ハードディスクである外部記憶装置並びにこれらの入力部、出力部、通信部、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、外部記憶装置の間のデータのやり取りが可能なように接続するバスを有している。また必要に応じて、ハードウェアエンティティに、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体を読み書きできる装置（ドライブ）などを設けることとしてもよい。このようなハードウェア資源を備えた物理的実体としては、汎用コンピュータなどがある。
【００６３】
ハードウェアエンティティの外部記憶装置には、上述の機能を実現するために必要となるプログラムおよびこのプログラムの処理において必要となるデータなどが記憶されている（外部記憶装置に限らず、例えばプログラムを読み出し専用記憶装置であるＲＯＭに記憶させておくこととしてもよい）。また、これらのプログラムの処理によって得られるデータなどは、ＲＡＭや外部記憶装置などに適宜に記憶される。
【００６４】
ハードウェアエンティティでは、外部記憶装置（あるいはＲＯＭなど）に記憶された各プログラムとこの各プログラムの処理に必要なデータが必要に応じてメモリに読み込まれて、適宜にＣＰＵで解釈実行・処理される。その結果、ＣＰＵが所定の機能（上記、…部、…手段などと表した各構成要件）を実現する。
【００６５】
本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。また、上記実施形態において説明した処理は、記載の順に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されるとしてもよい。
【００６６】
既述のように、上記実施形態において説明したハードウェアエンティティ（本発明の装置）における処理機能をコンピュータによって実現する場合、ハードウェアエンティティが有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記ハードウェアエンティティにおける処理機能がコンピュータ上で実現される。
【００６７】
この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリなど、どのようなものでもよい。具体的には、例えば、磁気記録装置として、ハードディスク装置、フレキシブルディスク、磁気テープなどを、光ディスクとして、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ−ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）などを、光磁気記録媒体として、ＭＯ（Magneto-Optical disc）などを、半導体メモリとしてＥＥＰ−ＲＯＭ（Electronically Erasable and Programmable-Read Only Memory）などを用いることができる。
【００６８】
また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭなどの可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与などすることによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。
【００６９】
このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録媒体に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるＡＳＰ（Application Service Provider）型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるもの（コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータなど）を含むものとする。
【００７０】
また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、ハードウェアエンティティを構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。
【図１】
2019070965.tif 000019
【図２】
2019070965.tif 000020
【図３】
2019070965.tif 000021
【図４】
2019070965.tif 000022
【図５】
2019070965.tif 000023
【図６】
2019070965.tif 000024