(57)【要約】【課題】タイヤの使用履歴に関するデータから、異常なデータを検出し、良質なデータのみを得る方法とその装置と提供する。【解決手段】タイヤの使用履歴に関するデータを収集した後、例えば、走行距離と摩耗量などの、収集されたタイヤの使用履歴の複数項目から選択される、相関関係にある複数の項目の組み合わせであるデータセットを抽出し、しかる後に、抽出されたデータセットから、アイソレーションフォレストなどの機械学習アルゴリズムにより、異常データを検出する。異常データを検出する際には、予め正常であると判定された複数のデータセットを訓練データとして構築した判別モデルに基づいて、データセットが異常なデータセットであるか否かを判定するようにした。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
タイヤの使用履歴に関するデータから異常なデータを検出する方法であって、
タイヤの使用履歴に関するデータを収集するステップと、
前記収集されたタイヤの使用履歴の複数項目から選択される、相関関係にある複数の項目の組み合わせであるデータセットを抽出するステップと、
前記抽出されたデータセットから、機械学習アルゴリズムにより、異常なデータを検出するステップと、を備え、
前記異常なデータを検出するステップでは、
予め正常であると判定された複数のデータセットを訓練データとして構築した判別モデルに基づいて、前記データセットが異常なデータセットであるか否かを判定することを特徴とするタイヤの使用履歴データからの異常データ検出方法。
【請求項２】
前記項目の組み合わせが、
走行距離と摩耗量、もしくは、内圧充填からの経過日数と内圧であることを特徴とする請求項１に記載のタイヤの使用履歴データからの異常データ検出方法。
【請求項３】
前記機械学習アルゴリズムが、アイソレーションフォレスト法であることを特徴とする請求項１または請求項２に記載のタイヤの使用履歴データからの異常データ検出方法。
【請求項４】
タイヤの使用履歴に関するデータから、異常なデータを検出する装置であって、
タイヤの使用履歴に関するデータを記憶する記憶手段と、
前記記憶されたタイヤの使用履歴の複数項目から選択される、相関関係にある複数の項目の組み合わせであるデータセットを抽出するデータセット抽出手段と、
前記抽出されたデータセットから、機械学習アルゴリズムにより異常なデータを検出する異常データ検出手段と、
を備え、
前記異常データ検出手段は、
予め正常であると判定された複数のデータセットを前記機械学習に使用する訓練データとして構築された判別モデルに基づいて前記抽出されたデータセットが異常なデータセットであるか否かを判定することを特徴とするタイヤの使用履歴データからの異常データ検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の項目から成るタイヤの使用履歴のデータから、異常データを検出する方法とその装置とに関する。
【背景技術】
【０００２】
タイヤの使用履歴に関するデータ、例えば、新品時からのタイヤの走行距離、トレッド溝深さや空気圧の推移などを採取する際、採取したデータの中に、測定や調査方法のミス、採取データの転記ミスなど、様々な理由で、異常なデータが混じることがある。
蓄積したタイヤの使用履歴に関するデータを、タイヤの適正な交換時期やメンテナンス時期の予測や、種々のタイヤサイズの違いによる特性の評価等、様々なことに利用しようとする際には、蓄積されたデータの中に異常データが混じっていると、有効な利用の妨げとなるため、蓄積されたタイヤの使用履歴に関するデータから、異常なデータを検出して除去する必要がある。
ところで、異常なデータを抽出する方法としては、センサー装置から取得された時間的に変化する測定値を集計し、これら集計された測定値のデータの中から、周期的に変動する指標を用いて正常なパターンを抽出し、この正常パターンと、予め設定された集計期間に得られたデータのパターンとを比較して、データが異常か否かを判定する方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−１０８９９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記特許文献１に記載の方法では、摩耗量やタイヤ内圧など、走行距離や時間経過により一方的に変化するタイヤの使用履歴に関するデータに関しては、異常なデータを検出して除去することが困難である、といった問題点があった。
【０００５】
本発明は、従来の問題点に鑑みてなされたもので、タイヤの使用履歴に関するデータから、異常なデータを検出し、良質なデータのみを得る方法とその装置と提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、タイヤの使用履歴に関するデータから異常なデータを検出する方法であって、タイヤの使用履歴に関するデータを収集するステップと、前記収集されたタイヤの使用履歴の複数項目から選択される、例えば、走行距離と摩耗量、もしくは、内圧充填からの経過日数と内圧などの、相関関係にある複数の項目の組み合わせであるデータセットを抽出するステップと、前記抽出されたデータセットから、アイソレーションフォレスト（Isolation Forest）などの機械学習アルゴリズムにより、異常なデータを検出するステップと、を備え、前記異常なデータを検出するステップでは、予め正常であると判定された複数のデータセットを訓練データとして構築した判別モデルに基づいて、前記データセットが異常なデータセットであるか否かを判定することを特徴とする。
このように、相関関係にある複数の項目の組み合わせについて異常であるか否かの判定を行うようにしたので、異常なデータを精度よく検出することができる。
このとき、機械学習の訓練データとして、予め正常であると判定された複数のデータセットを用いれば、判別モデルを効果的に構築できる。
【０００７】
また、本発明は、タイヤの使用履歴に関するデータから、異常なデータを検出する装置であって、タイヤの使用履歴に関するデータを記憶する記憶手段と、前記記憶されたタイヤの使用履歴の複数項目から選択される、相関関係にある複数の項目の組み合わせであるデータセットを抽出するデータセット抽出手段と、前記抽出されたデータセットから、機械学習アルゴリズムにより異常なデータを検出する異常データ検出手段と、を備え、前記異常データ検出手段は、予め正常であると判定された複数のデータセットを前記機械学習に使用する訓練データとして構築された判別モデルに基づいて前記抽出されたデータセットが異常なデータセットであるか否かを判定することを特徴とする。
このような構成を採ることにより、精度の高い異常データ検知装置を得ることができる。
【０００８】
なお、前記発明の概要は、本発明の必要な全ての特徴を列挙したものではなく、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となり得る。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本実施の形態に係る異常データ検出装置の構成を示す図である。
【図２】アイソレーションツリーによる分離方法を説明するための図である。
【図３】本実施の形態に係る異常データ検出方法を示すフローチャートである。
【図４】異常データの検出結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
図１は、タイヤの使用履歴データからの異常データ検出装置（以下、異常データ検出装置１０という）の構成を示す機能ブロック図である。
異常データ検出装置１０は、データ記憶手段１１と、データセット抽出手段１２と、異常データ検出手段１３とを備える。
データ記憶手段１１は、複数のタイヤ販売店Ｓ１〜Ｓｎが収集したタイヤの使用履歴に関するデータを、販売店毎に記憶する。
データセット抽出手段１２は、データ記憶手段１１に記憶されたタイヤの使用履歴の複数項目から、相関関係にある複数の項目のデータを組み合わせたデータセットを抽出する。
タイヤの使用履歴の項目としては、走行距離、走行時間、内圧充填からの経過日数、摩耗量、内圧などがあるが、本例では、走行距離Ｄi（km）と摩耗量Ｍi（mm）とをデータセットｘi＝（Ｄi，Ｍi）とした。
異常データ検出手段１３は、アイソレーションツリー作成部１３ａと、平均パス長算出部１３ｂと、異常データ検出部１３ｃとを備え、予め正常であると判定された複数のデータセットＸj＝（Ｄj，Ｍj）を機械学習に使用する訓練データとして構築された判別モデルもしくは判別パラメータに基づいてデータセットが異常なデータセットであるか否かを判定することで、異常なデータを検出する。  
本例では、機械学習のアルゴリズムとして、アイソレーションフォレスト（以下、Isolation Forest）を用いるとともに、判別パラメータとして、予め訓練データＸj ＝（Ｄj，Ｍj）を用いて学習したパス長閾ＫLとした。
【００１１】
アイソレーションフォレストは、複数本のアイソレーションツリーの結果を統合した検知方法で、アイソレーションツリーは、以下の仮定（１），（２）に基づいて、正常なデータと異常なデータとを分離する。
（１）異常なデータは正常なデータに対して少数である。
（２）異常なデータの値は正常なデータの値と大きく異なっている。
次に、アイソレーションツリーによるデータの分離方法について、図２（ａ），（ｂ）を参照して説明する。なお、説明を簡便にするため、データ数を４個とした。
図２（ｂ）の大きな円で示したアイソレーションツリーのノード（node-1〜node-3）は、データの属性（ｐ，ｑ）とその閾値との関係により、データをどのように分割したか表している。閾値は、データの最大値と最小値の間からランダムに選ばれる（閾値は、例えば、アイソレーションツリー作成部１３ａに設けられた図示しない乱数発生器を用いて設定される）。分割は、これ以上分割できなくなった時点で終了する。
上記の仮定（１），（２）から、正常なデータは分布が密集しているので、他のデータから分離するのに何回も分割しなくてはいけないのに対し、異常なデータは、閾値をランダムに選択しても、少ない回数で分離できる。
ここで、データの通過するノードの数をパス長Ｌ（もしくは、ツリー深さ）とすると、
異常なデータのパス長が短いことがわかる。
しかしながら、ノードの設定はランダムなので、１本のツリーでは誤差が出やすい。そこで、アイソレーションフォレストでは、ランダムな閾値を用いた多数のアイソレーションツリー（ランダムツリーフォーレスト）を作成して、判定するデータのパス長Ｌの平均値（以下、平均パス長Ｌaveという）算出し、この平均パス長Ｌaveと、予め訓練データＸj
＝（Ｄj，Ｍj）を用いて学習した判定モデルとしてのパス長閾値ＫLと比較することで、異常なデータを正常なデータから分離する。
【００１２】
アイソレーションツリー作成部１３ａは、データセット抽出手段１２で抽出された、１個もしくは複数のデータセットｘk＝（Ｄk，Ｍk）と正常なデータである訓練データＸj ＝（Ｄj，Ｍj）の一部もしくは全部とを分離するランダムツリーフォーレストを作成する。なお、複数のデータセットｘk＝（Ｄk，Ｍk）のみを用いてランダムツリーフォーレストを作成してもよい。
平均パス長算出部１３ｂと、アイソレーションツリー作成部１３ａで作成されたランダムツリーフォーレストのそれぞれについて、データセットｘk＝（Ｄk，Ｍk）のパス長Ｌkを算出して、この平均値Ｌk-aveを算出する。
異常データ検出部１３ｃでは、前記算出された平均値Ｌk-aveと予め訓練データＸj ＝（Ｄj，Ｍj）を用いて学習したパス長閾ＫLと比較することで、異常なデータセットを正常なデータセットから分離する。
なお、データセットｘk＝（Ｄk，Ｍk）が異常である場合には、走行距離Ｄi（km）と摩耗量Ｍi（mm）のいずれか一方もしくは両方が異常なデータである。
【００１３】
次に、異常データ検出装置１０を用いて、複数のタイヤ販売店Ｓ１〜Ｓｎが収集したタイヤの使用履歴に関するデータから、異常データを検出する方法について、図３のフローチャートを参照して説明する。
まず、複数のタイヤ販売店Ｓ１〜Ｓｎが収集したタイヤの使用履歴に関するデータを、販売店毎に記憶する（ステップＳ１０）。
次に、記憶されたタイヤの使用履歴の複数項目から、相関関係にある走行距離Ｄi（km）と摩耗量Ｍi（mm）とをデータセットｘi＝（Ｄi，Ｍi）としを抽出する（ステップＳ１１）。
図４（ａ）は、ランダムツリーフォーレストの作成に使用したデータセットの分布を示す図で、横軸が走行距離Ｄi（km）、縦軸が摩耗量Ｍi（mm）、白丸が抽出されたデータセットｘi＝（Ｄi，Ｍi）、薄く色づけた丸が、正常なデータである訓練データＸj ＝（Ｄj，Ｍj）の一部である。
ステップＳ１２では、データセットｘk＝（Ｄk，Ｍk）と正常なデータである訓練データＸj ＝（Ｄj，Ｍj）の一部とを分離するランダムツリーフォーレストを作成する。
そして、なお、複数のデータセットｘk＝（Ｄk，Ｍk）のみを用いてランダムツリーフォーレストを作成してもよい。
次に、パスデータセットｘk＝（Ｄk，Ｍk）の平均パス長Ｌk-aveを算出し（ステップＳ１３）、この平均パス長Ｌaveと、予め訓練データＸj ＝（Ｄj，Ｍj）を用いて学習して得られたパス長閾値ＫLと比較することで、異常なデータを正常なデータから分離する。
する（ステップＳ１４）。
これにより、図４（ｂ）に示すように、データセットｘi＝（Ｄi，Ｍi）を、同図の二重丸で示す正常なデータと、同図の黒丸で示す異常なデータとに分離することができる。
同図から明らかなように、正常なデータは、走行距離が長いほど摩耗量が大きいデータであり、異常なデータの多くは、走行距離が長いにもかかわらず摩耗量が少ないデータであることから、本発明の異常データ検出方法を用いれば、異常なデータを正常なデータから確実に分離することができることがわかる。
【００１４】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は前記実施の形態に記載の範囲には限定されない。前記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者にも明らかである。そのような変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲から明らかである。
【００１５】
例えば、前記実施形態では、走行距離Ｄi（km）と摩耗量Ｍi（mm）とをデータセットｘi＝（Ｄi，Ｍi）としたが、走行時間Ｔi（hr）と摩耗量Ｍi（mm）とをデータセットとしてもよい。また、本発明による異常データ検出方法は、内圧充填からの経過日数Ｒi（day）と内圧Ｐi（MPa）などの他の項目を組み合わせたデータセットについても適用可能であることはいうまでもない。
また、前記実施の形態では、機械学習のアルゴリズムとしてアイソレーションフォレストを用いたが、サポートベクトルマシーン（ＳＶＭ）どの他の機械学習のアルゴリズムを用いてもよい。
なお、学習データとして、正常なデータセットＸj ＝（Ｄj，Ｍj）を用いる場合には、機械学習のアルゴリズムとして、周知のOne-Class SVMを用いれば、データセットｘi＝（Ｄi，Ｍi）を、同図の白丸で示す正常なデータと、同図の黒丸で示す異常なデータとに分離することができる。
【符号の説明】
【００１６】
１０  異常データ検出装置、１１  データ記憶手段、１２  データセット抽出手段、
１３  異常データ検出手段、１３ａ  アイソレーションツリー作成部、
１３ｂ  平均パス長算出部、１３ｃ  異常データ検出部、Ｓ１〜Ｓｎ  タイヤ販売店。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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