(57)【要約】 【課題】分析対象と関係性が低いデータの蓄積を低減可能なデータ分析システムを提供する。【解決手段】本実施形態によれば、移動体の異常検知に用いることが可能なデータ分析システムにおいて、取得部と、関係性データベースと、機器動作状況記憶データベースと、を備える。取得部は、移動体の機器に関連する機器動作状況データを取得する。関係性データベースは、分析の対象とする対象情報と、対象情報に関係する可能性がある機器動作状況データの項目との間の関係を規定する関係情報を記憶する。機器動作状況記憶データベースは、取得部で取得された機器動作状況データの中から関係情報に基づき選択された機器動作状況データを蓄積する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体の異常検知に用いることが可能なデータ分析システムにおいて、
前記移動体の機器に関連する機器動作状況データを取得する取得部と、
分析の対象とする対象情報と、前記対象情報に関係する可能性がある機器動作状況データの項目との間の関係を規定する関係情報を記憶する関係性データベースと、
前記取得部で取得された機器動作状況データの中から前記関係情報に基づき選択された前記機器動作状況データを蓄積する機器動作状況記憶データベースと、
を備える、データ分析システム。
【請求項２】
データ分析対象となる対象情報を指定するデータ指定部と、
前記指定された対象情報との間の関係を規定する前記関係情報を用いて、関係する機器動作状況データを前記機器動作状況記憶データベースから抽出するデータ抽出部と、
前記データ抽出部により抽出されたデータに基づき、前記指定された対象情報を分析する分析関数を有する分析関数部と、
を更に備える、請求項１に記載のデータ分析システム。
【請求項３】
前記関係性データベースを有しており、
過去のデータを用いた相関関係に基づき、前記対象情報と前記機器動作状況データの項目との間の関係を規定する規定する関係情報を生成するデータ管理部を、
更に備える、請求項１又は２に記載のデータ分析システム。
【請求項４】
前記関係性データベースは、前記関係情報に前記分析関数の情報を含んでいる、請求項２に記載のデータ分析システム。
【請求項５】
前記移動体は電気鉄道列車であり、
前記データ指定部は、前記電気鉄道列車の車両、及び前記電気鉄道列車の走行区間の少なくとも一つが指定可能である、請求項２に記載のデータ分析システム。
【請求項６】
前記関係性データベースは、前記機器動作状況データの属性情報に対応する少なくとも２つ以上の関係性データベースを有し、
前記機器動作状況記憶データベースは、前記機器動作状況データの属性情報に対応する関係性データベースが有する関係情報に基づき、前記機器動作状況データを蓄積する、請求項２に記載のデータ分析システム。
【請求項７】
前記移動体は電気鉄道列車であり、
前記属性情報は、前記電気鉄道列車が走行する時間帯、前記電気鉄道列車が走行する位置、及び前記電気鉄道列車の速度の内の少なくとも２つである、請求項６に記載のデータ分析システム。
【請求項８】
前記関係性データベースは、前記２つ以上の関係性データベース毎の前記関係情報に前記分析関数の情報を含んでいる、請求項６に記載のデータ分析システム。
【請求項９】
前記関係性データベースは、前記関係情報に含む項目として、天候、及び前記移動体の移動位置に対応するこう配の内の少なくとも一つを含む、請求項１乃至８のいずれか一項に記載のデータ分析システム。
【請求項１０】
複数の対象路線に応じた複数の関係性データベースと、
前記複数の関係性データベースのそれぞれに対応する複数のデータ管理部と、
を備える、請求項１乃至９のいずれか一項に記載のデータ分析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、データ分析システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
移動体の機器の動作状況などのデータを収集し、データ分析を行うことにより、異常検知、異常予測などを行うデータ分析システムの導入が進められている。このようなデータ分析システムにおいては、収集したデータのデータ分析が重要となる。
【０００３】
機器の定格値を超えた場合に警告などを出力する自己診断機能が一般に知られている。一方、定格値を超えてはいないものの、他の情報などを合わせて総合的に分析することで、移動体のシステムとしての異常が判別できる場合がある。また、時系列のデータから、異常が予測される場合もある。このような、総合的な分析による異常の検知は、機器による自動検知では十分ではなく、システムに精通したデータ分析者による分析が重要となる。
【０００４】
このような状況に対応する技術として、蓄積された大量データから異常に関連するデータを抽出し、異常分析を効率よく実施する技術が知られている。また、データベースに蓄積された複数の過去の分析処理の履歴である分析履歴に基づいて、分析処理の候補を分析利用者に提示する提示する技術も知られている。ところが、蓄積された大量のデータを分析システムが読み出すためには、システムの処理能力などに上限があり、処理能力に制限がかかってしまう。また、過去の分析履歴が無い場合には、利用者のスキルによらないデータ分析結果が変動してしまう恐れがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１６−１２２４０号公報
【特許文献２】特開２０１６−２９５１６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
発明が解決しようとする課題は、分析対象と関係性が低いデータの蓄積を低減可能なデータ分析システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本実施形態によれば、移動体の異常検知に用いることが可能なデータ分析システムにおいて、取得部と、関係性データベースと、機器動作状況記憶データベースと、を備える。取得部は、移動体の機器に関連する機器動作状況データを取得する。関係性データベースは、分析の対象とする対象情報と、対象情報に関係する可能性がある機器動作状況データの項目との間の関係を規定する関係情報を記憶する。機器動作状況記憶データベースは、取得部で取得された機器動作状況データの中から関係情報に基づき選択された機器動作状況データを蓄積する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】データ分析システムの構成例を示す図。
【図２】データ管理部の例を示す図。
【図３】関係性データベースの関係情報を例示する図。
【図４】機器動作状況データの項目外として、降水量のデータを含む例を示す図。
【図５】機器動作状況データベースを例示する図。
【図６】第２実施形態に係るデータ分析システムの構成例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態に係るデータ分析システムについて、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態は、本発明の実施形態の一例であって、本発明はこれらの実施形態に限定して解釈されるものではない。また、本実施形態で参照する図面において、同一部分又は同様な機能を有する部分には同一の符号又は類似の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する場合がある。また、図面の寸法比率は説明の都合上実際の比率とは異なる場合や、構成の一部が図面から省略される場合がある。
【００１０】
（第１実施形態）
図１は、本実施形態に係るデータ分析システム１の構成例を示す図である。図１に示すように、本実施形態に係るデータ分析システム１は、移動体の異常検知に用いることが可能であり、受信部１００と、変換部１０２と、データ処理部１０４と、リモート監視部１０６と、データ管理部１０８と、機器動作状況データベース１１０と、データ分析部１１２と、を備えて構成されている。図１では更に、複数の電気鉄道列車２と、データ分析者３とを図示している。
【００１１】
電気鉄道列車２は、移動体の一例であり、移動体には、例えば車両、建設機器、エレベータ等が含まれる。電気鉄道列車２は、車両機器、モータ電流値などの機器動作状況データを例えば識別情報及び時刻に関連付けて送信する。識別情報は、例えば列車番号（列番）、車両番号などである。また、電気鉄道列車２は、機器動作状況データを定周期、停車時などのイベント発生時などにデータを受信部１００に送信する。送信は、無線でも有線でもよい。
【００１２】
受信部１００は、電気鉄道列車２から送信されたデータを受信する。変換部１０２は、受信部１００から入力されたデータに対して、圧縮解凍処理、平文処理などの変換処理を行う。なお、本実施形態に係る受信部１００が取得部に対応する。
【００１３】
データ処理部１０４は、例えば記憶領域を有しており、変換部１０２から取得したデータを、データに関連付けられた識別情報などに基づき、識別情報別の記憶領域に振り分けて格納する。また、データ処理部１０４は、分割送信されたデータをデータに関連付けられた時刻に基づき、例えば時系列なデータに結合する。すなわち、データ処理部１０４は、データに関連付けられた識別情報及び時刻に基づき、データの発生した時刻とともに各機器のデータを列車番号ごとに、記憶領域に格納する。データ処理部１０４がデータを保存する期間は限られており、例えばデータ管理部１０８に送信されたデータは、例えば２４時間後には消去される。これにより、データ処理部１０４の記憶領域は、所定範囲の記憶容量に抑制されている。
【００１４】
リモート監視部１０６は、データ処理部１０４から送信されるデータを表示部に表示する。例えば、リモート監視部１０６は、鉄道の運行管理室などに配置され、データ分析者３などにより電気鉄道列車２の状態を監視するために使用される。リモート監視部１０６は、機器動作状況データを例えば機器の定格となる上下限値とともに表示するようにしてもよい。
【００１５】
上述のように、データ処理部１０４には、各機器の機器動作状況データはデータの発生時刻に関連付けられ、列番ごとに格納される。ところが、これらの機器動作状況データは、例えば、１秒周期、１００ミリ秒周期などで収集されると共に、速度、位置、モータ電流・電圧、操作量、機器状態正常以上フラグ、等々、多岐にわたる。また、時々刻々受信したデータは例えば車両、列番ごとなどに格納する必要がある。このため、全てのデータを、機器動作状況データベース１１０に格納することは現実的ではない。
【００１６】
そこで、データ管理部１０８は、データ処理部１０４から取得したデータをその関連性に応じて選択する処理を行う。データ管理部１０８の詳細は後述する。
【００１７】
機器動作状況データベース１１０は、データ管理部１０８が選択したデータを記憶する。機器動作状況データベース１１０は、ハードディスクやメモリなどにより実現される。
【００１８】
データ分析部１１２は、機器動作状況データベース１１０に格納されたデータを用いて、異常検知や異常予測などの分析を行うことが可能である。データ分析部１１２の詳細も後述する。
【００１９】
ここで、図２乃至図４に基づき、データ管理部１０８の詳細な構成を説明する。図２は、データ管理部１０８の詳細な構成例を示す図である。図２に示すように、データ管理部１０８は、第１関係性データベース１０８Ａと、抽出部１０８Ｂとを有している。
【００２０】
第１関係性データベース１０８Ａは、分析の対象とする対象情報と、対象情報に関係する可能性がある機器動作状況データの項目との間の関係を規定する関係情報を記憶する。例えば、第１関係性データベース１０８Ａは、分析対象とする指標値とそれに関係する可能性があるデータ群の関係を示す関係情報を記憶する。第１関係性データベース１０８Ａと、後述のデータ指定部データベースは、共有化され、関係性データベース１０９を構成している。
【００２１】
図３は、第１関係性データベース１０８Ａが有する関係情報の一例を示す図である。図３では、分析の対象となる対象情報は、指標値である牽引力であり、この牽引力に関係する可能性がある機器動作に関するデータの項目として、ｘ１、ｘ２、ｘ３、電力量とが定義されている。一方で関係しないデータの項目として、ｘ４、ｘ５が設定されている。図３で示す表中では、指標値に関係する可能性があるデータの項目に１を設定し、関係しないデータの項目に０を設定している。
【００２２】
データ管理部１０８は、利用可能なデータがあらかじめ存在する場合には、散布図行列や相関行列などの統計分析による相関関係、例えば相関係数に基づき、関係情報を設定する。例えば、データ管理部１０８は、所謂多段回回帰分析により、分析の対象とする対象情報に関係する情報を自動選択し、対象情報に関連する機器動作状況データに１を設定し、関連性が低い機器動作状況データに０を設定してもよい。すなわち、データ管理部１０８は、過去のデータを用いた相関係数に基づき、指標と機器動作状況データの項目間との関係を規定する。或いは、データ管理部１０８は、分析者３の過去の分析経験から指標と機器動作状況データの項目間との関係を設定してもよい。例えば分析者３は、先頭車両のモータの値と末尾車両のモータの値は関係性が明らかに無いと考え、関連性が低い機器動作状況データとして０を設定してもよい。
【００２３】
第１関係性データベース１０８Ａは、複数の種類の関係性データベースで構成してもよい。例えば、第１関係性データベース１０８Ａは、電気鉄道列車２の少なくとも２つ以上の属性情報に対応する関係性データベースを有する。２つ以上の属性情報は、電気鉄道列車２が走行する時間帯、電気鉄道列車２が走行する位置、及び電気鉄道列車２の速度の内の少なくとも２つである。これにより、朝ラッシュ時の関係性データベース、高速域での関係性データベース、などのように適宜使い分けることができるように構成してもよい。
【００２４】
また、第１関係性データベース１０８Ａは、２つ以上の属性情報の組み合わせに対応する複数の種類の関係性データベースで構成してもよい。例えば、第１関係性データベース１０８Ａは、電気鉄道列車２が走行する路線と、電気鉄道列車２の車両との組み合わせに応じた関係性データベースで構成されている。これにより、例えば電気鉄道列車２が走行する路線がＡ１、車両番号がＡ２の情報に関しては関係性データベースＡ３を用い、例えば電気鉄道列車２が走行する路線がＢ１、車両番号がＢ２の情報に関しては関係性データベースＢ３を用いる。このように、分析対象となるデータに応じて関係性データベースを使い分けることにより、分析対象となるデータ固有の処理状況を均一化可能である。例えば、分析対象となるデータに関連のあるデータ数を所定数に制限して、後述するデータ分析部１１２の処理を共通化することも可能となる。
【００２５】
また、第１関係性データベース１０８Ａは、機器動作状況データの項目以外のデータ、例えば、天候、位置に対応するこう配、なども含むように構成することも可能である。図４は、機器動作状況データの項目外として、降水量のデータを含む例を示す図である。この例では降水量と牽引力には何らかの関係があると規定し、当該箇所に１が設定されている。なお、降水量は機器動作状況データではなく、例えば沿線に降水量計を設置してデータを取得する。
【００２６】
このように、第１関係性データベース１０８Ａを用いることにより、分析対象と関係が低いデータを機器動作状況データベース１１０に蓄積しないようにすることが可能となり、地上システムの処理能力に応じたデータ格納ができる。これにより、機器動作状況データベース１１０が有するハードディスクやメモリなどの処理能力に応じた分析を行うことも可能となる。また、不要な情報を蓄積しないことにより、データ分析者の分析を効率化することも可能である。
【００２７】
ここで、データ分析部１１２の詳細な構成を説明する。図１に示すように、データ分析部１１２は、機器動作状況データベース１１０に蓄積された機器動作状況データから分析対象に応じて選択されたデータの分析をデータ分析者３が行うために用いられる。すなわち、このデータ分析部１１２は、データ指定部１１２Ａ、データ指定部データベース１１２Ｂと、データ抽出部１１２Ｃと、分析関数部１１２Ｄと、を有する。
【００２８】
データ指定部１１２Ａは、データ分析対象となる対象情報を指定する。例えば、分析者３は、データ指定部１１２Ａを介して、分析対象となる、例えば指標、車両、データなどを指定する。この選択には、リモート監視部１０６が表示部にするデータを参照してもよい。或いは、あらかじめ分析作業により指定されているデータを用いてもよい。データ指定部１１２Ａには指定を容易にするため、項目別の指定部を備えてもよい。これにより、分析対象の指定を容易に行うことが可能となる。
【００２９】
データ指定部１１２Ａは、電気鉄道列車の車両、及び前記電気鉄道列車の走行区間の少なくとも一つが指定可能である。より詳細には、本実施形態に係るデータ指定部は、車両指定部、期間指定部、区間指定部などを有する。
【００３０】
車両指定部は、車両を指定する。例えば、車両指定部が指定した車両番号Ａに関して分析関数部は分析を行う。車両番号Ａの分析の際に他の車両、例えば車両番号Ｂのデータは不要であるので、データを制限することにより、分析関数部の処理を効率化できる。
【００３１】
また、期間指定部は、例えば過去１年間のデータを分析対象として指定する。これにより、機器動作状況データベース１１０に、これまでのデータがすべて蓄積されている場合でも、期間を指定することで、使用するデータに制限をかけることが可能となり、分析関数部の処理を効率化できる。
【００３２】
また、区間指定部では、例えば鉄道におけるキロ程などを指定する。  
図５は、こう配０の区間のデータを示す図である。平坦なこう配０の線路を走行している場合、上りこう配、下りこう配を走行している場合など、モータの使用状況は明らかに異なる。このことから、区間指定部により平坦なこう配０の線路を指定することにより、同じ路線状況のデータを分析でき、分析精度を上げることが可能となる。例えば図５では、車両Ａ、車両Ｂの勾配０区間のデータが抽出されている。このほかにも、車両重量指定部により、ある一定以上の車両重量の動作状況データを分析対象とすることが可能となる。このように、データ指定部１１２により、より的確にデータを指定可能となる。これにより、対象システムに関する分析のスキルが必ずしも十分でないデータ分析システム利用者にとっても分析をより的確に行うことが可能となる。  
【００３３】
データ指定部データベース１１２Ｂは、データ指定部１１２Ａにより指定される指定対象と、指定対象の分析に用いる機器動作状況データの項目との間の関係を規定する関係情報を有する。
なお、第１関係性データベース１０８Ａは、データ指定部データベース１１２Ｂを含で構成してもよい。すなわち、第１関係性データベース１０８Ａが有する関係情報と、データ指定部データベース１１２Ｂが有する関係情報は共有化されていてもよい。
【００３４】
また、データ指定部データベース１１２Ｂは、指定対象と指定対象の耐用年数によるデータ分析の間隔を規定した関係情報を有する。例えば、部品耐用年数が１年などの指定対象は、１週間が関連付けられた関係情報を有し、部品耐用年数が１０年などの指定対象は、１月が関連付けられた関係情報を有する。これにより、データ指定部１１２Ａにより部品耐用年数が１年などの短い指定対象が指定されると、１週間ごとに分析関数部Ｄによる自動データ分析が行われ、部品耐用年数が１０年などの長い指定対象が指定されると、１月ごとに分析関数部Ｄによる自動データ分析が行われる。
【００３５】
データ抽出部１１２Ｃは、データ指定部１１２Ａにより指定された対象情報と関係するデータをデータ指定部データベース１１２Ｂが有する関係情報に基づき、機器動作状況記憶データベースから抽出する。  
分析関数部１１２Ｃは、データ抽出部により抽出されたデータに基づき、前記指定された対象情報を分析する分析関数を有する。分析処理は、一般的な散布図、線形回帰、平均、分散、上下限管理、相関係数などでもよいし、或いは、他のアルゴリズムでもよい。  
【００３６】
また、データ指定部データベース１１２Ｂは、対象情報の関係情報に分析関数部１１２Ｃの分析関数の情報を含んでもよい。例えば、データ指定部データベース１１２Ｂは、関係情報に対応する分析関数部１１２Ｃの分析関数として散布図の情報を含んでもよい。この場合、散布図の情報として、横軸及び縦軸の情報も関連付けられている。例えば、データ指定部１１２Ａにより指定された対象情報が指標値である省エネ性である場合、省エネ性の関連情報に散布図が含まれており、横軸に走行時間、縦軸に走行消費電力量の散布図が分析関数部１１２Ｃにより作成される。  
【００３７】
さらにまた、データ指定部データベース１１２Ｂは、機器動作状況データの属性情報に対応する少なくとも２つ以上の関係性データベースを有してもよい。これにより、機器動作状況記憶データベース１１０は、機器動作状況データの属性情報に対応する関係性データベースが有する関係情報に基づき、機器動作状況データを蓄積する。例えば、属性情報は、電気鉄道列車が走行する時間帯、電気鉄道列車が走行する位置、及び前記電気鉄道列車の速度の内の少なくとも２つである。また、データ指定部データベース１１２Ｂは、これら２つ以上の関係性データベース毎の関係情報に分析関数の情報を含んでいる。
【００３８】
例えばデータ指定部データベース１１２Ｂは、回生車両用と非回生車両用の２種類の関係性データベースを有している。この場合、回生車両用と非回生車両用の２種類の関係性データベース毎の関係情報に分析関数部１１２Ｃの分析関数の情報を含んでいる。これにより、例えば回生車両用の関係性データベースが有する関係情報には、回生車両用の走行消費電力量計算の関数が含まれ、非回生車両用の関係性データベースが有する関係情報には、非回生車両用の走行消費電力量計算の関数が含まれる。
【００３９】
このように、関係性データベース１０９のデータ指定部データベース１１２Ｂを用いることにより、対象システムに関する分析のスキルが必ずしも十分でないデータ分析システム利用者にとっても、データの抽出を容易に行うことが可能となる。これにより、データ分析部１１２における試行錯誤による分析を軽減、決め打ち分析の低減などにより、効率よく的確なデータ分析を可能とする。
【００４０】
以上のように、本実施形態によれば、関係性データベース１０９を用いることにより、分析対象と関係が低いデータを機器動作状況データベース１１０に蓄積しないようにすることが可能となる。これにより、機器動作状況データベース１１０が有するハードディスクやメモリなどの処理能力に応じた分析を行うことが可能となる。
【００４１】
（第２実施形態）
本実施形態に係る分析システム１は、処理対象に応じてデータ管理部を複数備える点で第１実施形態と相違する。図６は、第２実施形態に係る分析システム１の構成を示す図である。
【００４２】
図６における実施形態では、データ制御機能２０２、分析機能２０３、および利用機能２０４にて行われる各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路２００に格納されている。処理回路３００はプログラムを記憶回路２００から読み出し、実行することで、各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路は、図６の処理回路３００内に示された各機能を有することとなる。第１実施形態と同等の機能には同一の番号の後ろにＡを付し説明を省略する。異常検知機能２０６Ａは、例えば指標が規定値を外れたり、規定値を外れる可能性あったりする場合に、異常を検知して、分析結果利用者に通知する。
【００４３】
図６に示すように、本実施形態では、関係性データベースを有する複数のデータ管理部１０８を備えることによりデータ分析の効率化が可能である。このデータ分析をソフトウェアなどにより自動化することで、分析結果を利用するアプリケーション、例えば異常検知システムが構築可能となる。例えば、データ管理部１０８は分析対象となる路線や車両などに応じて個別に作成する。これにより、データ機能２０２と分析機能２０３とのデータのインタフェースの形式をそろえれば、データ分析機能２０３は路線や車両によらない共通化が可能となる。  
【００４４】
例えば異常検知システムのようなアプリケーションを、対象路線などの案件ごとに構築するのは手間であり、誤りも入る可能性も高くなってしまう。データ処理部１０４を案件ごとに作るとしても、関係性の有無は対象領域が同一であれば機器項目の関係性も同様である。このため、複数のデータ管理部１０８を生成し、関係性データベースのみを変更することで、データ分析機能２０３の処理機能は、対象路線などによらずに共有化可能である。これにより、異常検知システムのようなアプリケーションを効率よく作成できる。すなわち、複数の対象路線に応じた複数の関係性データベース１０８Ａ（図２）と、複数の関係性データベースデータベース１０８Ａ（図２）のそれぞれに対応する複数のデータ管理部１０８と、を備える。
【００４５】
なお、本実施形態に係るデータ分析部１０４の処理能力が必ずしも十分でない場合の例を含めて説明したが、これに限定されず、処理能力が十分な場合についても効率よくデータ分析ができる。また、関係性データベース１０９の関係情報によりどのデータを使いどのデータを使わなかったのかのデータ分析の過程が明確になる。このため、分析結果の検証もより容易となり、より効率的なデータ分析を行うことが可能となる。
【００４６】
以上説明したように、対象路線別に関係性データベースを含む複数のデータ管理部１０８を備えることとした。これにより、複数のデータ管理部１０８を有するデータ機能２０２と分析機能２０３とのデータのインタフェースの形式をそろえれば、データ分析機能２０３は路線や車両によらない共通化が可能となる。  
【００４７】
以上、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施することが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これらの実施形態やその変形例は、発明の範囲や要旨に含まれると共に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００４８】
１：分析システム（地上システム）、２：電気鉄道列車、３：データ分析者、１０６：リモート監視部、１０８：データ管理部、１０８Ａ：第１関係性データベース（関係性データベース）、１０８Ｂ：抽出部、１０９：関係性データベース、１１２：データ分析部、１１２Ａ：データ指定部、１１２Ｂ：データ指定部データベース（関係性データベース）、１１２Ｃ：データ抽出部、１１２Ｄ：分析関数部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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