(57)【要約】【課題】高精度な予測モデルの生成に資すること。【解決手段】実施形態に係る学習データ管理方法は、取得工程と、判別工程と、管理工程とを含む。取得工程は、機械設備に設けられた複数のセンサのセンサデータ、および、かかるセンサデータが示す状況に対し与えられた機械設備への指令値を含むデータセットを取得する。判別工程は、指令値の導出において寄与度の高い第１センサをデータセットに基づいて判別する。管理工程は、指令値のとり得るデータ範囲が所定個に分割された各ノードを上位階層とし、第１センサの正常検出範囲が所定個に分割された各ノードを下位階層とするツリー構造の末端にそれぞれ割り付けられたキューに対し、それぞれ対応するデータセットを格納することによって、上記状況に対応する指令値を予測する予測モデルを生成するための機械学習用としてデータセットを管理する。【選択図】図２
2019021109.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
機械設備に設けられた複数のセンサのセンサデータ、および、該センサデータが示す状況に対し与えられた前記機械設備への指令値を含むデータセットを取得する取得工程と、
前記指令値の導出において寄与度の高い第１センサを前記データセットに基づいて判別する判別工程と、
前記指令値のとり得るデータ範囲が所定個に分割された各ノードを上位階層とし、前記第１センサの正常検出範囲が所定個に分割された各ノードを下位階層とするツリー構造の末端にそれぞれ割り付けられたキューに対し、それぞれ対応する前記データセットを格納することによって、前記状況に対応する前記指令値を予測する予測モデルを生成するための機械学習用として前記データセットを管理する管理工程と
を含むことを特徴とする学習データ管理方法。
【請求項２】
前記管理工程は、
前記キューへ新たに前記データセットを格納する場合に、前記データセットの格納個数が前記キューの上限値を超えるならば、前記キュー内で最も古い前記データセットを取り出して廃棄すること
を特徴とする請求項１に記載の学習データ管理方法。
【請求項３】
前記管理工程は、
前記取得工程によって取得された前記データセットに含まれる前記指令値に基づいて前記上位階層におけるノードを特定し、前記データセットに含まれる前記第１センサの検出値に基づいて当該ノード内の前記キューを特定すること
を特徴とする請求項１または２に記載の学習データ管理方法。
【請求項４】
前記判別工程は、
前記データセットを用いて実行される事前の機械学習の学習結果に基づいて前記センサごとの前記寄与度を導出し、前記第１センサを判別すること
を特徴とする請求項１、２または３に記載の学習データ管理方法。
【請求項５】
機械設備に設けられた複数のセンサのセンサデータ、および、該センサデータが示す状況に対し与えられた前記機械設備への指令値を含むデータセットを取得する取得工程と、
前記指令値の導出において寄与度の高い第１センサを前記データセットに基づいて判別する判別工程と、
前記指令値のとり得るデータ範囲が所定個に分割された各ノードを上位階層とし、前記第１センサの正常検出範囲が所定個に分割された各ノードを下位階層とするツリー構造の末端にそれぞれ割り付けられたキューに対し、それぞれ対応する前記データセットを格納することによって、前記状況に対応する前記指令値を予測する予測モデルを生成するための機械学習用として前記データセットを管理する管理工程と、
前記キューへ格納中である前記データセットを用いて機械学習を実行することによって前記予測モデルを生成する生成工程と
を含むことを特徴とする学習方法。
【請求項６】
機械設備に設けられた複数のセンサのセンサデータ、および、該センサデータが示す状況に対し与えられた前記機械設備への指令値を含むデータセットを取得する取得部と、
前記指令値の導出において寄与度の高い第１センサを前記データセットに基づいて判別する判別部と、
前記指令値のとり得るデータ範囲が所定個に分割された各ノードを上位階層とし、前記第１センサの正常検出範囲が所定個に分割された各ノードを下位階層とするツリー構造の末端にそれぞれ割り付けられたキューに対し、それぞれ対応する前記データセットを格納することによって、前記状況に対応する前記指令値を予測する予測モデルを生成するための機械学習用として前記データセットを管理する管理部と
を備えることを特徴とする学習データ管理装置。
【請求項７】
機械設備に設けられた複数のセンサのセンサデータ、および、該センサデータが示す状況に対し与えられた前記機械設備への指令値を含むデータセットを取得する取得手順と、
前記指令値の導出において寄与度の高い第１センサを前記データセットに基づいて判別する判別手順と、
前記指令値のとり得るデータ範囲が所定個に分割された各ノードを上位階層とし、前記第１センサの正常検出範囲が所定個に分割された各ノードを下位階層とするツリー構造の末端にそれぞれ割り付けられたキューに対し、それぞれ対応する前記データセットを格納することによって、前記状況に対応する前記指令値を予測する予測モデルを生成するための機械学習用として前記データセットを管理する管理手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする学習データ管理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
開示の実施形態は、学習データ管理方法、学習方法、学習データ管理装置および学習データ管理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、機械設備につき、過去の介入操作実績に基づく機械学習を実行することで介入操作を行う条件を含むルール情報を生成し、かかるルール情報と現在の機械設備の状況とに基づいて行うべき介入操作を決定し、指示する技術が知られている（たとえば、特許文献１参照）。前述のルール情報は、いわゆる予測モデルに対応する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−０４９８０１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、上述した従来技術には、高精度な予測モデルの生成に資するうえで、さらなる改善の余地がある。
【０００５】
具体的には、操作指示の対象となる機械設備の工程は通常、変化の緩やかな定常運用と、変化の激しい非定常運用とに大別できるが、定常運用時の運用データは大量に取得可能であるものの、非定常運用は定常運用に比して機会が少なく、その運用データも少量しか取得できない場合が多い。
【０００６】
このため、たとえば単純に所定期間分の運用データを学習データとして機械学習を実行しても、学習結果に定常運用時の特徴ベクトルを示すデータ成分が必要以上に多く含まれてしまい、生成される予測モデルは、非定常運用時における操作指示の予測精度が低いものとなるおそれがある。
【０００７】
実施形態の一態様は、上記に鑑みてなされたものであって、高精度な予測モデルの生成に資することができる学習データ管理方法、学習方法、学習データ管理装置および学習データ管理プログラム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】
実施形態の一態様に係る学習データ管理方法は、取得工程と、判別工程と、管理工程とを含む。前記取得工程は、機械設備に設けられた複数のセンサのセンサデータ、および、該センサデータが示す状況に対し与えられた前記機械設備への指令値を含むデータセットを取得する。前記判別工程は、前記指令値の導出において寄与度の高い第１センサを前記データセットに基づいて判別する。前記管理工程は、前記指令値のとり得るデータ範囲が所定個に分割された各ノードを上位階層とし、前記第１センサの正常検出範囲が所定個に分割された各ノードを下位階層とするツリー構造の末端にそれぞれ割り付けられたキューに対し、それぞれ対応する前記データセットを格納することによって、前記状況に対応する前記指令値を予測する予測モデルを生成するための機械学習用として前記データセットを管理する。
【発明の効果】
【０００９】
実施形態の一態様によれば、高精度な予測モデルの生成に資することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１Ａ】図１Ａは、実施形態に係る学習データ管理方法の概要説明図（その１）である。
【図１Ｂ】図１Ｂは、実施形態に係る学習データ管理方法の概要説明図（その２）である。
【図１Ｃ】図１Ｃは、実施形態に係る学習データ管理方法の概要説明図（その３）である。
【図２】図２は、実施形態に係る予測ガイダンスシステムのブロック図である。
【図３Ａ】図３Ａは、学習データ管理部による学習データ管理処理の説明図（その１）である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、学習データ管理部による学習データ管理処理の説明図（その２）である。
【図３Ｃ】図３Ｃは、学習データ管理部による学習データ管理処理の説明図（その３）である。
【図４】図４は、学習データ管理装置が実行する処理手順を示すフローチャートである。
【図５】図５は、学習データ管理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、添付図面を参照して、本願の開示する学習データ管理方法、学習方法、学習データ管理装置および学習データ管理プログラムの実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００１２】
また、以下では、学習データ管理の対象となる機械設備を「対象設備１００」と記載する。対象設備１００は、本実施形態では、たとえば浄水場であるものとする。
【００１３】
また、以下では、かかる対象設備１００の運用に関する熟練者のノウハウを機械学習し、これにより生成される予測モデルに基づき、直近のプロセスデータに対する指令を予測してガイダンスする予測ガイダンス装置１０（図２参照）を主たる例に挙げる。本実施形態に係る学習データ管理方法は、かかる予測ガイダンス装置１０における機械学習用の学習データ管理方法であるものとする。
【００１４】
また、以下では、複数個で構成される構成要素については、複数個のうちの一部（少なくとも２個）にのみ符号を付し、その他については符号の付与を省略する場合がある。
【００１５】
まず、本実施形態に係る学習データ管理方法の概要について、図１Ａ〜図１Ｃを参照して説明する。図１Ａ〜図１Ｃは、実施形態に係る学習データ管理方法の概要説明図（その１）〜（その３）である。
【００１６】
図１Ａに示すように、対象設備１００は、センサＳ−１〜Ｓ−ｎのセンサ群を備える。対象設備１００の運用中、オペレータは、かかるセンサ群からのセンサデータが示す状況に基づき、下すべき指令を導き出し、かかる指令を対象設備１００に対し与える。
【００１７】
しかしながら、かかる指令は、熟練者の経験知に基づいて導き出される場合も多く、熟練者のノウハウが継承されなければ、対象設備１００の運用業務を属人化させてしまうおそれがある。
【００１８】
そこで、本実施形態に係る予測ガイダンス装置１０では、かかる熟練者のノウハウを機械学習することによって予測モデルを生成し、直近のプロセスデータをかかる予測モデルへ入力することによって下すべき指令を予測し、オペレータに対しガイダンスすることとした。
【００１９】
具体的には、図１Ａに示すように、本実施形態に係る予測ガイダンス装置１０は、対象設備１００の備えるセンサ群からのセンサデータ、および、かかるセンサデータが示す状況に対し与えられた指令結果を含むデータセットｄを、正常運用分につき取得する（ステップＳ１）。
【００２０】
そして、本実施形態に係る予測ガイダンス装置１０は、取得した正常運用分のデータセットｄを用いて機械学習を実行し、予測モデル１２ｄを生成する（ステップＳ２）。なお、機械学習のアルゴリズムは特に限定されるものではなく、ランダムフォレストやディープラーニングなど公知の手法を用いることができる。
【００２１】
そして、本実施形態に係る予測ガイダンス装置１０は、かかる予測モデル１２ｄを用いた評価用として直近のプロセスデータを取得し、予測モデル１２ｄへ入力する（ステップＳ３）。プロセスデータは、対象設備１００が浄水場であれば、図１Ａに示すように、濁度や水温、ｐＨ値などに相当する。
【００２２】
そして、本実施形態に係る予測ガイダンス装置１０は、予測モデル１２ｄにより下すべき指令を予測し（ステップＳ４）、たとえば予測ガイダンス装置１０の備える表示部などに予測した指令をガイダンスする（ステップＳ５）。なお、図１Ａでは、浄水処理において注入されるべきＡ剤およびＢ剤の注入率の指令値がガイダンスされた場合を図示している。
【００２３】
このように、機械学習によってセンサＳ−１〜Ｓ−ｎおよび指令結果の間の相関性を把握することによって、センサ群のセンサデータが示す状況に応じて適切な指令を自動的に導き出すことが可能となり、熟練者でないオペレータであっても、対象設備１００を状況に応じて適切に運用させることが可能となる。
【００２４】
ただし、機械学習の学習データには、たとえば所定の周期で取得され、過去の所定期間分蓄積されたデータセットｄが用いられるが、通常、ガイダンスの対象となる運用工程では、変化の激しい非定常運用よりも、変化の緩やかな定常運用の比率が圧倒的に高い。
【００２５】
たとえば図１Ｂに示すように、浄水場において濁度の変化に対し、Ａ剤を注入する指令を与える場合を考える。図１Ｂに示すように、たとえば一時的に天候が急変するなどした場合の濁度の変化に応じてオペレータがＡ剤の注入率を一時的に大きく変化させるといった非定常運用は、Ａ剤の注入率をほぼ一定に保つ定常運用に比べてその比率は低い傾向にある。かかる傾向は、取得されるデータセットｄが蓄積され、ビックデータ化するに連れて顕著になる。
【００２６】
すなわち、定常運用時のデータセットｄは大量に取得することが可能であるものの、非定常運用時のデータセットｄは、かかる定常運用時に比べて少ないことが多い。このため、たとえば単純に所定期間分のデータセットｄを用いて機械学習を実行した場合、学習結果に定常運用時の特徴ベクトルを示すデータ成分が多く含まれてしまい、生成された予測モデル１２ｄにおいては、非定常運用時における指令の予測精度が低くなるおそれがある。
【００２７】
そこで、本実施形態に係る学習データ管理方法では、類似した状況を示すデータセットｄが一定量以上は蓄積されないように、複数のキューを用いて学習データを管理することとした。これは、言い換えれば、かかる一定量を超えない限りは、非定常運用で稀な状況を示すデータセットｄであっても、一度キューに格納されたならば学習データとして保持し続けることが可能であることを示す。
【００２８】
また、本実施形態に係る学習データ管理方法では、データセットｄを先入れ先出し方式のリスト構造で保持するキューを用いることによって、学習データに直近の状況を示すデータ成分が反映されやすくなるようにした。
【００２９】
具体的には、図１Ｃに示すように、本実施形態に係る学習データ管理方法では、指令結果に含まれる指令値のとり得るデータ範囲が所定個に分割されたノードＮ１，Ｎ２…を第１階層とし、最重要センサの正常検出範囲が所定個に分割されたノードＮ１−１，Ｎ１−２，Ｎ１−３…を第２階層とするツリー構造の末端にそれぞれキューＭ１，Ｍ２，Ｍ３…が割り付けられた学習データ管理キュー群１２ｃを用いて学習用データを管理する。
【００３０】
ここで、最重要センサは、所定の指令を導き出すうえで最も重要度（寄与度）の高いセンサであり、たとえばデータセットｄを用いた事前の機械学習によってセンサＳ−１〜Ｓ−ｎの中から予め判別される。本実施形態に係る学習データ管理方法では、上述の「類似した状況」を、取得したデータセットｄに含まれる指令値および最重要センサの検出値の組み合わせに基づいて振り分け、振り分け先にそれぞれ割り付けられたキューＭ１，Ｍ２，Ｍ３…に対して取得したデータセットｄをそれぞれ格納することによって学習用データを管理する。振り分けの具体例については図３Ｃを用いた説明で後述する。
【００３１】
各キューＭ１，Ｍ２，Ｍ３…は、先入れ先出し方式のリスト構造でデータセットｄを保持するように設けられており、各キューＭ１，Ｍ２，Ｍ３…へ新たにデータセットｄを格納する場合に、データセットｄの格納個数が各キューＭ１，Ｍ２，Ｍ３…の上限値を超えるならば、最も古いデータセットｄが取り出されて廃棄される（図中のノードＮ１−１のキューＭ１参照）。これにより、直近の状況を示すデータ成分を学習データに反映しやすくすることができる。なお、各キューＭ１，Ｍ２，Ｍ３…の上限値は、たとえばデータセットｄが１０００個〜１００００個分程度とすることができる。
【００３２】
そして、予測モデル１２ｄは、かかる学習データ管理キュー群１２ｃに格納中のデータセットｄを用いて機械学習が実行されることで生成される。すなわち、かかる機械学習は、類似した状況を示すデータセットｄが一定量以上は格納されないように（図中のキューＭ１参照）、かつ、稀な状況を示すデータセットｄが一度格納されれば一定量を超えない限りは保持され続けるように（図中のキューＭ２，Ｍ３参照）、管理された学習データを用いて実行される。
【００３３】
したがって、予測モデル１２ｄは、定常運用時の特徴ベクトルおよび非定常運用時の特徴ベクトルを示すデータ成分を適度に含んだものとして生成されることとなる。これにより、非定常運用時における指令の予測精度を維持することができる。すなわち、本実施形態に係る学習データ管理方法によれば、高精度な予測モデル１２ｄの生成に資することができる。
【００３４】
以下、上述した学習データ管理方法を適用した予測ガイダンスシステム１の構成について、さらに具体的に説明する。
【００３５】
図２は、本実施形態に係る予測ガイダンスシステム１のブロック図である。なお、図２では、本実施形態の特徴を説明するために必要な構成要素を機能ブロックで表しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。
【００３６】
換言すれば、図２に図示される各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。たとえば、各機能ブロックの分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することが可能である。
【００３７】
なお、図２を用いた説明では、これまでに既に述べた構成要素については、説明を簡略化するか、省略する場合がある。
【００３８】
図２に示すように、予測ガイダンスシステム１は、予測ガイダンス装置１０と、対象設備１００とを備える。予測ガイダンス装置１０と対象設備１００とは、ネットワーク接続されて通信可能に設けられ、予測ガイダンス装置１０は、対象設備１００のセンサＳ−１〜Ｓ−ｎからのセンサデータを逐次取得可能に設けられている。
【００３９】
また、予測ガイダンス装置１０は、指令入力部２０を有しており、かかる指令入力部２０を介して、オペレータからの指令を逐次取得可能に設けられている。
【００４０】
予測ガイダンス装置１０は、制御部１１と、記憶部１２とを備える。制御部１１は、取得部１１ａと、センサ判別部１１ｂと、学習データ管理部１１ｃと、モデル生成部１１ｄと、予測部１１ｅと、ガイダンス部１１ｆとを備える。
【００４１】
記憶部１２は、ハードディスクドライブや不揮発性メモリ、レジスタといった記憶デバイスであって、センサ判別データセット１２ａと、最重要センサ情報１２ｂと、学習データ管理キュー群１２ｃと、予測モデル１２ｄと、直近プロセスデータセット１２ｅとを記憶する。
【００４２】
制御部１１は、予測ガイダンス装置１０の全体制御を行う。取得部１１ａは、対象設備１００のセンサ群からのセンサデータ、および、かかるセンサデータが示す状況に対し指令入力部２０から与えられた対象設備１００への指令値を含むデータセットｄを所定の周期で取得する。サンプリングレートは、毎分１０００個〜３０００個程度、あるいは、毎秒５０００個〜１００００個程度であってもよい。
【００４３】
また、取得部１１ａは、予測ガイダンス装置１０の運用初回において実行される最重要センサ判別のために、過去所定期間分の正常運用分のデータセットｄを取得し、センサ判別データセット１２ａへ格納する。
【００４４】
また、取得部１１ａは、対象設備１００の運用中に逐次取得するデータセットｄを学習データ管理部１１ｃへ渡す。また、取得部１１ａは、対象設備１００の運用中に逐次取得するセンサ群からのセンサデータの直近所定期間分を直近プロセスデータセット１２ｅへ格納する。
【００４５】
センサ判別部１１ｂは、予測ガイダンス装置１０の運用初回において、センサ判別データセット１２ａを用いて事前の機械学習を実行し、学習結果から所定の指令ごとの最重要センサを判別する。たとえばここで機械学習にランダムフォレストを用いた場合、センサＳ−１〜Ｓ−ｎのうち、所定の指令との相関においてランダムフォレストにより算出される寄与度が最も高いものが最重要センサとなる。なお、寄与度は、ランダムフォレスト以外の手法によっても導くことが可能である。
【００４６】
また、センサ判別部１１ｂは、判別した最重要センサに関する情報を、最重要センサ情報１２ｂへ格納する。最重要センサに関する情報は、たとえば最重要センサに該当するセンサの識別子などである。
【００４７】
学習データ管理部１１ｃは、取得部１１ａから渡されるデータセットｄに含まれる指令結果および最重要センサの検出値に基づき、学習データ管理キュー群１２ｃにおいて対応するキューＭ１，Ｍ２，Ｍ３…を特定し、特定したキューＭ１，Ｍ２，Ｍ３…へデータセットｄを格納することによって学習データを管理する。
【００４８】
ここで、学習データ管理部１１ｃによる学習データ管理処理について、図３Ａ〜図３Ｃを用いて説明する。図３Ａ〜図３Ｃは、学習データ管理部１１ｃによる学習データ管理処理の説明図（その１）〜（その３）である。
【００４９】
既に述べたように、学習データ管理部１１ｃは、取得したデータセットｄ（以下、単に「取得データ」と言う場合がある）を学習データ管理キュー群１２ｃにおいて対応するキューＭ１，Ｍ２，Ｍ３…へ格納することによって学習データを管理する。
【００５０】
ツリー構造を有する学習データ管理キュー群１２ｃの第１階層は、図３Ａに示すように、指令結果の指令値がとり得るデータ範囲、すなわち指令値の上下限範囲をｍ分割（ｍは２以上の自然数）した各ノードである。また、第２階層は、最重要センサの正常検出範囲をｎ分割（ｎは２以上の自然数）した各ノードである。
【００５１】
ここで、より具体的に、図３Ｂに示すように、第１階層につき、指令結果における指令が「Ａ剤注入」である場合を考える。「Ａ剤注入」の指令値がとり得る上下限範囲は「１〜２００ｍｇ／Ｌ」であるものとし、説明の便宜上、分割数（ｍ）は「２００」と仮定する。
【００５２】
また、第２階層については、最重要センサが「センサＳ−１」であるものとし、その検出値の正常検出範囲は「１〜５０」であるとする。そして、説明の便宜上、分割数（ｎ）は「５０」と仮定しておく。
【００５３】
このような条件下では、学習データ管理部１１ｃは、図３Ｃに示すように、２００分割された第１階層の各ノードに対し、５０分割され、末端にそれぞれキューＭ１，Ｍ２，Ｍ３…を有する第２階層の各ノードが対応付けられたツリー構造に基づく、学習データ管理キュー群１２ｃによって、「Ａ剤注入」指令についての学習データを管理する。
【００５４】
ここで、図３Ｃに示すように、学習データ管理部１１ｃが、取得部１１ａからデータセットｄ１を渡されたものとする。データセットｄ１に含まれる指令結果は「Ａ剤注入」指令であり、指令値は「１９９」（ｍｇ／Ｌ）、また、最重要センサである「センサＳ−１」の検出値は「３」であったものとする。
【００５５】
かかる場合、学習データ管理部１１ｃは、「Ａ剤注入」の指令値「１９９」に基づいてまず第１階層のノードを特定する。すると図３Ｃに示す例の場合、破線の閉曲線Ｃ１に示す１９９番目のノードが特定される。これにより、すなわち、データセットｄ１に対応するキューＭ１，Ｍ２，Ｍ３…のグループが特定される。
【００５６】
そして、学習データ管理部１１ｃは、最重要センサ情報１２ｂを参照して最重要センサが「センサＳ−１」であることを把握し、データセットｄ１に含まれる「センサＳ−１」の検出値「３」に基づいて上記１９９番目のノード内の、第２階層の３番目のノード（図中の破線の閉曲線Ｃ２参照）へ割り付けられたキューＭ３を特定する。そして、学習データ管理部１１ｃは、かかるキューＭ３に対し、先入れ先出し方式でデータセットｄ１を格納することとなる。
【００５７】
なお、図３Ｂに示した各分割数は、説明の便宜上、分かりやすくなるように数値を設定したものであって、無論その値を限定するものではない。
【００５８】
図２の説明に戻り、つづいてモデル生成部１１ｄについて説明する。モデル生成部１１ｄは、学習データ管理キュー群１２ｃに格納中の各データセットｄを用いて機械学習を実行することによって予測モデル１２ｄを生成する。
【００５９】
予測部１１ｅは、直近プロセスデータセット１２ｅに格納された直近のプロセスデータを予測モデル１２ｄへ入力することによって、直近のプロセスデータが示す状況に対して下すべき指令を予測する。また、予測部１１ｅは、予測した予測結果をガイダンス部１１ｆへ通知する。
【００６０】
ガイダンス部１１ｆは、予測部１１ｅから通知された予測結果に基づいてガイダンスすべきガイダンス情報を生成し、たとえば表示部などの外部装置へかかるガイダンス情報を出力させる。ガイダンス情報の一例は既に図１Ａに示したので、ここでの説明は省略する。
【００６１】
なお、図２に示すように、取得部１１ａ、センサ判別部１１ｂ、学習データ管理部１１ｃ、センサ判別データセット１２ａ、最重要センサ情報１２ｂおよび学習データ管理キュー群１２ｃによって、学習データ管理装置２を構成することができる。
【００６２】
また、学習データ管理装置２にさらに、モデル生成部１１ｄおよび予測モデル１２ｄを備えることによって、学習装置３を構成することができる。
【００６３】
次に、学習データ管理装置２が実行する処理手順について、図４を用いて説明する。図４は、学習データ管理装置２が実行する処理手順を示すフローチャートである。なお、図４に示す処理手順は、取得部１１ａによりデータセットｄが取得されるたびごとに繰り返されるものとする。
【００６４】
図４に示すように、まず運用初回であるか否かが判定される（ステップＳ１０１）。ここで、運用初回である場合（ステップＳ１０１，Ｙｅｓ）、センサ判別部１１ｂが、センサ判別データセット１２ａに基づいて機械学習を実行する（ステップＳ１０２）。そして、学習結果から指令結果ごとの最重要センサを判別し（ステップＳ１０３）、最重要センサ情報１２ｂを記憶する（ステップＳ１０４）。そして、処理を終了する。
【００６５】
一方、運用初回でない場合（ステップＳ１０１，Ｎｏ）、学習データ管理部１１ｃが、取得データの指令結果に基づいて第１階層のノード、すなわち取得データに対応するキューのグループを特定する（ステップＳ１０５）。
【００６６】
そして、学習データ管理部１１ｃは、取得データの指令結果に対応する最重要センサの検出値に基づいてキューを特定する（ステップＳ１０６）。そして、学習データ管理部１１ｃは、特定したキューへ取得データを格納し（ステップＳ１０７）、処理を終了する。なお、このとき、キューの格納個数の上限値を超える場合には、学習データ管理部１１ｃは、キューの中で最も古いデータセットｄを取り出して廃棄するようキューを操作する。
【００６７】
なお、実施形態に係る学習データ管理装置２は、たとえば図５に示すような構成のコンピュータ６０によって実現される。図５は、学習データ管理装置２の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ６０は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）６１、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）６２、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）６３、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）６４、通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）６５、入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）６６、およびメディアインタフェース（Ｉ／Ｆ）６７を備える。
【００６８】
ＣＰＵ６１は、ＲＯＭ６３またはＨＤＤ６４に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ６３は、コンピュータ６０の起動時にＣＰＵ６１によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ６０のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【００６９】
ＨＤＤ６４は、ＣＰＵ６１によって実行されるプログラムおよび当該プログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インタフェース６５は、対象設備１００との通信部（図示略）に対応し、通信ネットワークを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ６１へ送り、ＣＰＵ６１が生成したデータを、通信ネットワークを介して他の機器へ送信する。
【００７０】
ＣＰＵ６１は、入出力インタフェース６６を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、および、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ６１は、入出力インタフェース６６を介して、指令入力部２０等の入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ６１は、生成したデータを、入出力インタフェース６６を介して出力装置へ出力する。
【００７１】
メディアインタフェース６７は、記録媒体６８に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ６２を介してＣＰＵ６１に提供する。ＣＰＵ６１は、当該プログラムを、メディアインタフェース６７を介して記録媒体６８からＲＡＭ６２上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体６８は、たとえばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【００７２】
コンピュータ６０が学習データ管理装置２として機能する場合、コンピュータ６０のＣＰＵ６１は、ＲＡＭ６２上にロードされたプログラムを実行することにより、取得部１１ａ、センサ判別部１１ｂおよび学習データ管理部１１ｃの各機能を実現する。また、ＨＤＤ６４は、記憶部１２の機能を実現し、センサ判別データセット１２ａ、最重要センサ情報１２ｂおよび学習データ管理キュー群１２ｃが格納される。
【００７３】
コンピュータ６０のＣＰＵ６１は、これらのプログラムを、記録媒体６８から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、通信ネットワークを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【００７４】
上述してきたように、実施形態に係る学習データ管理装置２は、取得部１１ａと、センサ判別部１１ｂ（「判別部」の一例に相当）と、学習データ管理部１１ｃ（「管理部」の一例に相当）とを備える。
【００７５】
取得部１１ａは、対象設備１００（「機械設備」の一例に相当）に設けられた複数のセンサＳ−１〜Ｓ−ｎのセンサデータ、および、かかるセンサデータが示す状況に対し与えられた対象設備１００への指令値を含むデータセットｄを取得する。
【００７６】
センサ判別部１１ｂは、指令値の導出において寄与度の高い最重要センサ（「第１センサ」の一例に相当）をデータセットｄに基づいて判別する。
【００７７】
学習データ管理部１１ｃは、指令値のとり得るデータ範囲が所定個に分割された各ノードを第１階層（「上位階層」の一例に相当）とし、最重要センサの正常検出範囲が所定個に分割された各ノードを第２階層（「下位階層」の一例に相当）とするツリー構造の末端にそれぞれ割り付けられたキューＭ１，Ｍ２，Ｍ３…に対し、それぞれ対応するデータセットｄを格納することによって、上記状況に対応する指令値を予測する予測モデル１２ｄを生成するための機械学習用としてデータセットｄを管理する。
【００７８】
したがって、本実施形態に係る学習データ管理装置２によれば、高精度な予測モデル１２ｄの生成に資することができる。
【００７９】
なお、上述した実施形態では、対象設備１００が浄水場であり、予測対象となる指令が薬剤注入である場合を例に挙げたが、指令の種別を限定するものではなく、配水量や取水量に関する指令であってもよい。また、対象設備１００も浄水場に限らず、たとえば製鉄所といった大型プラントであってもよい。対象設備１００が製鉄所である場合、予測対象となる指令としては、たとえば鉄を処理する際のヒータの温度の決め方（電圧値）に関するものなどを挙げることができる。
【００８０】
また、上述した実施形態では、機械学習のアルゴリズムとしてランダムフォレストやディープラーニングを例に挙げたが、この他にも、ＳＶＭ（Support  Vector  Machine）のようなパターン識別器を用いたサポートベクタ回帰等の回帰分析手法により機械学習を実行し、予測モデル１２ｄを生成してもよい。また、ここで、パターン識別器はＳＶＭに限らず、たとえばアダブースト（AdaBoost）などであってもよい。
【００８１】
さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。
【符号の説明】
【００８２】
１    予測ガイダンスシステム
２    学習データ管理装置
３    学習装置
１０    予測ガイダンス装置
１１ａ  取得部
１１ｂ  センサ判別部
１１ｃ  学習データ管理部
１１ｄ  モデル生成部
１１ｅ  予測部
１１ｆ  ガイダンス部
１２ａ  センサ判別データセット
１２ｂ  最重要センサ情報
１２ｃ  学習データ管理キュー群
１２ｄ  予測モデル
１２ｅ  直近プロセスデータセット
１００    対象設備
Ｍ１〜Ｍ３  キュー
Ｎ１，Ｎ２，Ｎ１−１〜３  ノード
Ｓ−１〜Ｓ−ｎ  センサ
ｄ，ｄ１  データセット
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図１Ｃ】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図４】
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【図５】
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