(57)【要約】【課題】異常発生を通知することができないセンサであっても、情報処理装置が、異常が発生したセンサを検知する。【解決手段】コンピュータが、複数のセンサが得たセンサデータを、ネットワークを介して取得し、取得した前記センサデータを記憶する。その後、コンピュータは、前記複数のセンサのうちの各センサが検出対象を検出した順序に基づき、センサ間の関係性を示す関係性情報を、複数の時間範囲ごとに生成する。コンピュータは、前記複数の時間範囲ごとに生成された前記関係性情報の変化を、前記複数のセンサのうちのセンサごとに監視し、前記関係性情報の変化に基づいて、前記複数のセンサのうち、異常が発生したセンサを検出する。【選択図】図３
2019153080.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータが、
複数のセンサが得たセンサデータを、ネットワークを介して取得し、
取得した前記センサデータを記憶し、
前記複数のセンサのうちの各センサが検出対象を検出した順序に基づき、センサ間の関係性を示す関係性情報を、複数の時間範囲ごとに生成し、
前記複数の時間範囲ごとに生成された前記関係性情報の変化を、前記複数のセンサのうちのセンサごとに監視し、
前記関係性情報の変化に基づいて、前記複数のセンサのうち、異常が発生したセンサを検出する
ことを特徴とする異常センサ検出方法。
【請求項２】
前記複数のセンサのうち、所定の距離内にあるセンサに関して前記関係性情報を生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の異常センサ検出方法。
【請求項３】
前記関係性情報の変化に基づいて複数の異常センサを検出し、第１の異常センサの検出が第２の異常センサを要因とした検出である場合、前記第１の異常センサを異常センサではないと判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の異常センサ検出方法。
【請求項４】
センサデータを得る複数のセンサと、
前記センサデータをネットワークを介して前記複数のセンサより取得し、取得した前記センサデータを記憶し、前記複数のセンサのうちの各センサが検出対象を検出した順序に基づき、センサ間の関係性を示す関係性情報を、複数の時間範囲ごとに生成し、前記複数の時間範囲ごとに生成された前記関係性情報の変化を、前記複数のセンサのうちのセンサごとに監視し、前記関係性情報の変化に基づいて、前記複数のセンサのうち、異常が発生したセンサを検出する情報処理装置と、を含む
ことを特徴とする異常センサ検出システム。
【請求項５】
複数のセンサが得たセンサデータを、ネットワークを介して取得するデータ取得部と、
取得した前記センサデータを記憶する記憶部と、
前記複数のセンサのうちの各センサが検出対象を検出した順序に基づき、センサ間の関係性を示す関係性情報を、複数の時間範囲ごとに生成する関係性情報生成部と、
前記複数の時間範囲ごとに生成された前記関係性情報の変化を、前記複数のセンサのうちのセンサごとに監視する関係性監視部と、
前記関係性情報の変化に基づいて、前記複数のセンサのうち、異常が発生したセンサを検出する異常センサ検出部と、を備える
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項６】
コンピュータに、
複数のセンサがそれぞれ検出したセンサデータを取得し、
前記センサデータに基づき算出された、第一の時間範囲における、前記複数のセンサのうちの少なくとも２つのセンサそれぞれが検出対象を検出した順序に関する第一の情報と、前記第一の時間範囲とは異なる第二の時間範囲における、前記少なくとも２つのセンサそれぞれが前記検出対象を検出した順序に関する第二の情報との比較に基づき、前記少なくとも２つのセンサのうちの１のセンサについて、異常の発生を検出する
処理を実行させることを特徴とする異常センサ検出プログラム。
【請求項７】
前記第一の情報は、前記第一の時間範囲において、前記少なくとも２つのセンサそれぞれが前記検出対象を検出した順序の組合せについての発生頻度に関する情報であって、
前記第二の情報は、前記第二の時間範囲において、前記少なくとも２つのセンサそれぞれが前記検出対象を検出した順序の組合せについての発生頻度に関する情報であることを特徴とする請求項６に記載の異常センサ検出プログラム。
【請求項８】
前記第一の時間範囲は、前記少なくとも２つのセンサに異常が発生する前の時間帯に含まれ、
前記第二の時間範囲は、前記少なくとも２つのセンサに異常が発生した後の時間帯に含まれることを特徴とする請求項６または７に記載の異常センサ検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異常センサの検出技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ｏｆ  Ｔｈｉｎｇｓ（ＩｏＴ）への注目が高まっている。病院における患者の安否確認のために、ＩｏＴセンサを病院の様々な場所に設置し、患者の離床などのデータを収集するなどの事例もある。今後、ネットワークを利用するセンサが大量に導入されると、センサの故障や寿命に応じたメンテナンスが必要となるため、導入したセンサの数に応じてメンテナンスコストが急増することが予想される。
【０００３】
制御対象に備えられたセンサの出力信号を時系列に記憶させ、それらに内在している相関関係を抽出し、正常時の相関関係との隔たり度を定量化する技術がある。当該技術は、センサペア毎に定量化された相関関係の隔たりから、各センサ出力の異常の有無を判定し、異常値を出力しているセンサを特定する（例えば、特許文献１を参照）。
【０００４】
センサ健全性判定方法において、機器の動作信号を用いて事故事象を推定し、事故事象に基づいて相関鑑定を比較するセンサグループを設定し、設定したセンサグループを用いてセンサの相関関係を比較することでセンサの健全性を判定する技術が知られている（例えば、特許文献２を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平７−１１０７０８号公報
【特許文献２】国際公開２０１５／０４０６８３号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
大量のセンサを使用する現場では、コスト面から安価なセンサのほうが導入が容易である。たとえば、センサによっては、管理系（たとえば、センサデータを収集する情報処理装置）にセンサデータを通信する機能とは別に、センサに生じた異常を検出し、管理系へ通知するための通信機能を別途有するものもある。しかし、安価なセンサは、センサの異常の検出機能や管理系に異常を通知する通信機能を持っているとは限らない。そのため、このような安価なセンサが大量に設置された場合であっても、異常センサを発見することが求められる。さらに、管理系で異常を検知する以外に、人手で、各センサの異常を検知することも考えられるが、この手法は作業負荷が高い。
【０００７】
そこで、本発明は１つの側面において、異常発生を通知することができないセンサであっても、情報処理装置が、異常が発生したセンサを検知することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
コンピュータが、複数のセンサが得たセンサデータを、ネットワークを介して取得し、取得した前記センサデータを記憶する。その後、コンピュータは、前記複数のセンサのうちの各センサが検出対象を検出した順序に基づき、センサ間の関係性を示す関係性情報を、複数の時間範囲ごとに生成する。コンピュータは、前記複数の時間範囲ごとに生成された前記関係性情報の変化を、前記複数のセンサのうちのセンサごとに監視し、前記関係性情報の変化に基づいて、前記複数のセンサのうち、異常が発生したセンサを検出する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、異常発生を通知することができないセンサであっても、情報処理装置が、異常が発生したセンサを検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】病院に設置したセンサと患者の動作の一例を説明する図である。
【図２】病院に設置したセンサから異常センサを検出する方法の例を説明する図である。
【図３】異常センサを検出する処理を行う情報処理装置を説明するブロック図の例である。
【図４】関係性情報生成部の処理に用いられる関係性情報テーブルの例を説明する図である。
【図５】関係性監視部の処理の例を説明する図である。
【図６】異常センサ検出部が異常センサを検出する例を説明する図である。
【図７Ａ】関係性情報生成部のデータ処理の例を説明する図である。
【図７Ｂ】関係性情報生成部のデータ処理の例を説明する図である。
【図８】本実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の例を説明する図である。
【図９】異常センサを検出する情報処理装置の処理の例を説明するフローチャートである。
【図１０】信頼度の変化量に対して設定する閾値の例を説明する図である。
【図１１】セグメントに分けてセンサを管理する方法の例を説明する図である。
【図１２Ａ】セグメントに分けてセンサを管理する方法の例を説明するフローチャートである。
【図１２Ｂ】セグメントに分けてセンサを管理する方法の例を説明するフローチャートである。
【図１３】異常連鎖を判定する処理の例を説明する図である。
【図１４Ａ】異常連鎖を判定する処理の例を説明するフローチャートである。
【図１４Ｂ】異常連鎖を判定する処理の例を説明するフローチャートである。
【図１５】動線変化における関係性崩れの例を説明する図である。
【図１６】動線変化における発火率分布の例を説明する図である。
【図１７】動線変化に対応した実施形態におけるセンサの設置の例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
図１は、病院に設置したセンサと患者の動作の一例を説明する図である。図１の例では、患者が廊下を通り、ドアを開け、病室のベッドに入るまでの一連の動作データを取得するために、ドアセンサ１０１、人感センサ１０２、音センサ１０３、ベッドセンサ１０４が設置されている。ドアセンサ１０１は、例えば、ドア上方に設置され、ドアの開閉を検知する。人感センサ１０２は、検知方向が廊下側に向けられて設置され、廊下における人の通過を検知する。音センサ１０３は、ドアの周辺に設置され、ドアの開閉に係る音を検知する。ベッドセンサ１０４は、ベッドのマット内やベッドフレームの上に設置され、患者がベッドに入った際の加重に基づいて患者がベッドに入ったことを検知する。そのため、ドアセンサ１０１、人感センサ１０２、音センサ１０３、ベッドセンサ１０４の夫々のセンサは、自機が検知対象を検知したタイミングでセンサ値を出力する。
【００１２】
ここで、患者が廊下を通り、自分の病室のドアを開け、ベッドに入るまでの一連の動作と、各センサの関連性を説明する。まず、患者が廊下を通ると、人感センサ１０２は、患者が廊下を通過したことを検知する。次に、患者がドアを開けると、ドアセンサ１０１は、ドアが開いたことを検知する。併せて、音センサ１０３は、ドアの開いた際の音を検知する。患者がベッドに入ると、ベッドセンサ１０４は、患者の加重に基づいて患者がベッドに入ったことを検知する。
【００１３】
このように、患者が廊下を通り、自分の病室のドアを開け、ベッドに入るまでの一連の動作（以下、「一連の動作」と称す）に対して、人感センサ１０２、ドアセンサ１０１、音センサ１０３、ベッドセンサ１０４が順に動作を検知する。そのため、人感センサ１０２、ドアセンサ１０１、音センサ１０３、ベッドセンサ１０４の夫々の検知は、患者の動作に対する関連したものである。
【００１４】
図２は、病院に設置したセンサから異常センサを検出する方法の例を説明する図である。正常状態２１０は、図１の患者が廊下を通り、自分の病室のドアを開け、ベッドに入るまでの一連の動作における、故障や電池切れなどの異常が発生していない人感センサ１０２、ドアセンサ１０１、音センサ１０３、ベッドセンサ１０４の関係性を例示したものである。
【００１５】
正常状態２１０におけるグラフ２１１は、縦軸がセンサ値を示し、横軸が時間（ｔ）を表している。患者が廊下を通り、自分の病室のドアを開け、ベッドに入る一連の動作に対し、グラフ２１１は、人感センサ１０２、ドアセンサ１０１、音センサ１０３、ベッドセンサ１０４が検知対象を検知していることを示すセンサ値を順に出力する。
【００１６】
正常状態２１０における関係図２１２は、患者の一連の動作における音センサ１０３と人感センサ１０２、ドアセンサ１０１、ベッドセンサ１０４との関係性を表す図である。関係図２１２において、ドアセンサ１０１から音センサ１０３への矢印は、ドアを開けたことを検知した後に音の発生を検知したという関係性を示している。人感センサ１０２から音センサ１０３への矢印は、人の通過を検知した後に音の発生を検知したという関係性を示している。音センサ１０３からベッドセンサ１０４への矢印は、ドアの開閉音を検知した後にベッドへの加重などから患者がベッドに入ったことを検知したという関係性を示している。このように、関係図２１２の例では、音センサ１０３を中心に、各センサの検知順番（時系列）及び関係性を示している。
【００１７】
故障状態２２０は、正常状態２１０から時間が経過した後に、音センサ１０３が故障した状態の例である。つまり、故障状態２２０は、患者の一連の動作における故障した音センサ１０３と人感センサ１０２、ドアセンサ１０１、ベッドセンサ１０４との関係性を表す図である。
【００１８】
故障状態２２０におけるグラフ２２１は、縦軸がセンサ値を示し、横軸が時間（ｔ）を表している。故障状態２２０では音センサ１０３が故障しているため、グラフ２２１は、音センサ１０３がドアの音を検知していることを示すセンサ値が出力しない。そのため、患者の一連の動作に対し、グラフ２２１は、人感センサ１０２、ドアセンサ１０１、ベッドセンサ１０４の３つのセンサが検知対象を検知していることを示すセンサ値を順に出力する。
【００１９】
本実施例において、センサ値は、センサが検出した値であるセンサデータと、予め設定された閾値との比較結果により、検出対象を検出した場合は「１」、検出しない場合は「０」とした結果をいう。なお、閾値は、各センサの種類に応じて異なる値が設定される。
【００２０】
たとえば、センサが音センサであれば、音の大きさに応じた値（デシベル）がセンサデータである。そして、音センサの場合、センサ値はセンサデータが所定の閾値よりも大きい場合、検出対象を検出したことを示す値（たとえば１）となり、センサデータが閾値以下である場合、検出対象を検出しなかったことを示す値（たとえば０）となる。また、センサがドアセンサの場合、センサデータは、ドアの開き具合を示す値であってもよいし、ドアが開いたか否か（１または０）であってもよい。後者の場合には、ドアセンサに関するセンサデータとセンサ値とは、同じものとなる。
【００２１】
故障状態２２０における関係図２２２は、音センサ１０３が故障した場合の一連の動作における音センサ１０３と人感センサ１０２、ドアセンサ１０１、ベッドセンサ１０４との関係性を表す図である。故障状態２２０では、人感センサ１０２が患者が廊下を通ったことを検知し、ドアセンサ１０１がドアが開いたことを検知し、ベッドセンサ１０４が患者がベッドに入ったことを検知する。
【００２２】
一方、故障状態２２０では、音センサ１０３が故障しているため、ドアが開いた音を検知しない。そのため、故障状態２２０では、音センサ１０３と、他のセンサとの関係性はなくなった状態となっている。以降、正常状態２１０の関係性から故障状態２２０のように関係性がなくなった状態を、「関係性が崩れた」状態と称す。関係図２２２は、音センサ１０３と他のセンサとの関係性が崩れた状態を表すため、音センサ１０３と他のセンサとの関係性を表す矢印を点線で示している。
【００２３】
本実施形態に係る異常センサ検出装置は、通信対象の全てのセンサに関して、他のセンサとの関係性を求め、正常状態２１０の関係性から故障状態２２０のように関係性の崩れた状態に移ったセンサを検出することで、異常センサ検出装置が、異常センサを検出することができる。
【００２４】
図３は、異常センサを検出する処理を行う情報処理装置を説明するブロック図の例である。情報処理装置３００は、データ取得部３１０、関係性情報生成部３２０、関係性監視部３３０、異常センサ検出部３４０、通知部３５０、記憶部３６０を備える。
【００２５】
データ取得部３１０は、ネットワークを介して、現場に設置された複数のセンサから、センサが反応した時刻情報、センサ値、センサの識別情報を取得する。記憶部３６０は、取得した情報を記憶する。
【００２６】
関係性情報生成部３２０は、データ取得部３１０が取得したデータを用いて、各センサについて他のセンサとの相関ルールを生成する。相関ルールとは、各センサにおける検出対象の検出順序の傾向に関するが、これは、各センサが検出可能な対象の性質（たとえば、音や振動）や配置位置関係から、センサによる検出対象の検出順序の傾向に規則性が見いだせることに着目したものである。例えば、相関ルールとは、センサＡが反応した場合にセンサＢが反応するといったセンサの組み合わせの規則を指す。関係性情報生成部３２０は、相関ルール毎の信頼度（関係性）を算出し、相関ルールに対する信頼度の値を関係性情報として、記憶部３６０に保存する。関係性監視部３３０は、センサ毎に、そのセンサが含まれる全ての相関ルールに対する信頼度を定期的に監視する。
【００２７】
異常センサ検出部３４０は、あるセンサとそのセンサが含まれる全ての相関ルールの信頼度の変化量が所定の閾値よりも大きい場合に、そのセンサを異常センサとして検出する。通知部３５０は、異常センサに係る情報を管理者などに通知する。異常センサに係る情報は、例えば、情報処理装置３００に予め登録されている登録者に通知される。登録者は、例えば、システムの管理者や病院の例では、ナースステーションなどでもよい。又、通知される異常センサに係る情報は、異常センサを識別する識別情報や、該センサが設置されている場所情報などである。
【００２８】
このように、本実施形態に係る情報処理装置３００は、センサによる検出結果を情報処理装置３００に通信する通信機能を使って情報処理装置３００へ送信された情報により、センサに発生した異常を検出することができる。つまり、センサが、センサの情報処理装置３００（管理系の一例）に異常を通知する専用の通信機能を備えない場合であっても、情報処理装置３００は、センサが異常であることを検知できる。そのため、情報処理装置３００は、人手で異常センサを発見するよりも、効率よく異常センサの有無を検出することができる。
【００２９】
以降、図４〜図６を用いて、関係性情報生成部３２０、関係性監視部３３０、異常センサ検出部３４０の処理をより具体的に説明する。
【００３０】
図４は、関係性情報生成部の処理に用いられる関係性情報テーブルの例を説明する図である。関係性情報生成部３２０は、データ取得部３１０が取得したデータを用いて、各センサについて他のセンサとの相関ルールを生成する。その後、関係性情報生成部３２０は、相関ルールに対する信頼度を算出し、相関ルールと算出した信頼度の値とを対応付けた関係性情報を記憶部３６０に保存する。
【００３１】
関係性情報テーブル４１０は、相関ルールと関係性情報生成部３２０が算出した信頼度の値とを対応付けたテーブルである。信頼度は、項目間の確率的な関係であり、例えば、「センサＡが反応したらセンサＢも反応する確率」である。このセンサＡが反応したらセンサＢも反応する相関ルールを、例えば、｛Ａ⇒Ｂ｝と表す。相関ルールの支持度（ｓｕｐｐ）は、以下の式１を用いることで算出できる。支持度は、相関ルールにおけるデータの重要度である。
【００３２】
【数１】
2019153080.tif 000003
【００３３】
式１において、σは標準偏差を表し、Ｍは、記憶部３６０に記憶したセンサデータにおける全トランザクションを表す。トランザクションは、関連した一連のデータの処理単位である。式１は、センサＸからセンサＹへの支持度（ｓｕｐｐ）を算出する式である。センサＸからセンサＹへの支持度（ｓｕｐｐ）は、σ（Ｘ∪Ｙ）／Ｍで算出できる。即ち、支持度（ｓｕｐｐ）であるσ（Ｘ∪Ｙ）／Ｍは、全トランザクション（Ｍ）の中でセンサＸとセンサＹとを含む（σ（Ｘ∪Ｙ））トランザクションの確率である。
【００３４】
次に、相関ルールの信頼度（ｃｏｎｆ）は、以下の式２を用いることで算出できる。
【００３５】
【数２】
2019153080.tif 000004
【００３６】
式２において、σは標準偏差を表す。式２は、センサＸからセンサＹへの信頼度（ｃｏｎｆ）を算出する式である。センサＸからセンサＹへの信頼度（ｃｏｎｆ）は、σ（Ｘ∪Ｙ）／σ（Ｘ）で算出できる。即ち、センサＸからセンサＹへの信頼度（ｃｏｎｆ）は、全トランザクションの中でセンサＸとセンサＹとを含む（σ（Ｘ∪Ｙ））トランザクションの確率を、全トランザクションの中でセンサＸを含む（σ（Ｘ））トランザクションの確率で割ることで算出できる。
【００３７】
関係性情報テーブル４１０は、条件部、結論部、支持度、信頼度の項目を備える。条件部と結論部は、情報処理装置３００の管理対象の全センサうち、相関ルールに対応するセンサの組み合わせを表し、センサの識別情報を保持する。条件部と結論部は、｛条件部⇒結論部｝のようなセンサ間の相関関係を持つ。そのため、例えば、関係性情報テーブル４１０の１行目は、「ドアセンサ１０１（条件部）が検知後に音センサ１０３（結論部）が検知するケースの支持度が０．６であり、信頼度が１である」ことを示している。
【００３８】
図５は、関係性監視部の処理の例を説明する図である。関係性情報テーブル４１０ａは、図４の関係性情報テーブル４１０と同じ値が入ったテーブルである。関係図４２０ａは、時刻Ｔ０における関係性情報テーブル４１０ａの音センサ１０３との信頼度が所定の値以上のセンサとの関係性を表している。なお、以下では、信頼度が所定の値以上となっている場合を、「関係性がある」と称する。また、信頼度の算出方法によっては、信頼度が閾値以下である場合に「関係性がある」としてもよい。
関係図４２０ａのドアセンサ１０１から音センサ１０３への矢印は、関係性情報テーブル４１０ａの1行目の「ドアセンサ１０１（条件部）が検知後に音センサ１０３（結論部）が検知するケースの信頼度が１」であり、関係性があることを示している。関係図４２０ａの人感センサ１０２から音センサ１０３への矢印は、関係性情報テーブル４１０ａの３行目の「人感センサ１０２（条件部）が検知後に音センサ１０３（結論部）が検知するケースの信頼度が０．８」であり、関係性があることを示している。関係図４２０ａのベッドセンサ１０４から音センサ１０３への矢印は、関係性情報テーブル４１０ａの４行目の「ベッドセンサ１０４（条件部）が検知後に音センサ１０３（結論部）が検知するケースの信頼度が０．８」であり、関係性があることを示している。
【００３９】
関係性情報テーブル４１０ｂは、時刻Ｔ０から所定時間Δｔが経過後の時刻Ｔ１における関係性情報テーブル４１０ａと同様のセンサの組み合わせ（条件部と結論部のセンサの組み合わせ）に対応した信頼度を保持したテーブルである。関係性情報テーブル４１０ｂでは、音センサ１０３が故障している状態であるため、ドアセンサ１０１から音センサ１０３への信頼度（１行目）、人感センサ１０２から音センサ１０３への信頼度（３行目）、ベッドセンサ１０４から音センサ１０３への信頼度（４行目）が０となっている。関係図４２０ｂでは、関係図４１０ａにおける各矢印が、関係性が崩れたことを表す点線となっている。
【００４０】
ここで、関係性監視部３３０は、時刻Ｔ０〜時刻Ｔ１間に、定期的に各センサの他センサとの信頼度を監視する。
【００４１】
異常センサ検出部３４０は、関係性情報テーブル４１０ｂと関係性情報テーブル４１０ａとの信頼度の差分（Δｃｏｎｆ）の時間当たりの変化量（Δｃｏｎｆ／Δｔ）が所定の閾値よりも大きい場合に、音センサ１０３を異常センサと検出する。
【００４２】
図６は、異常センサ検出部が異常センサを検出する例を説明する図である。関係図５１０は、音センサ１０３と、ドアセンサ１０１、人感センサ１０２、ベッドセンサ１０４との関係性が崩れた状態を表している。そのため、関係図５１０における音センサ１０３と、ドアセンサ１０１、人感センサ１０２、ベッドセンサ１０４との間の矢印は点線で表される。異常センサ検出部３４０は、関係性のあった全てのセンサに関する信頼度の時間当たりの変化量が所定の閾値よりも大きい場合に音センサ１０３を異常センサとして検出する。
【００４３】
関係図５２０は、音センサ１０３と、ドアセンサ１０１の関係性が崩れた状態を表している。そのため、関係図５１０における音センサ１０３と、ドアセンサ１０１との間の矢印は点線で表される。一方、音センサ１０３と人感センサ１０２、ベッドセンサ１０４とは関係性がある状態である。異常センサ検出部３４０は、関係性のあるセンサに関する信頼度の時間当たりの変化量が所定の閾値よりも小さいセンサがある場合、センサを異常センサとして判定しない。
【００４４】
関係図５３０は、音センサ１０３と、ドアセンサ１０１、人感センサ１０２の関係性が崩れた状態を表している。そのため、関係図５１０における音センサ１０３と、ドアセンサ１０１、人感センサ１０２との間の矢印は点線で表される。一方、音センサ１０３とベッドセンサ１０４とは関係性がある状態である。異常センサ検出部３４０は、関係性のあるセンサに関する信頼度の時間当たりの変化量が所定の閾値よりも小さいセンサがある場合、センサを異常センサとして判定しない。
【００４５】
図７Ａ及び図７Ｂは、関係性情報生成部のデータ処理の例を説明する図である。図７Ａのテーブル６００は、情報処理装置３００のデータ取得部３１０がドアセンサ１０１、人感センサ１０２、音センサ１０３、ベッドセンサ１０４から取得した２０１７年７月２８日の１０時〜１０時０分４１秒までの間のデータの例である。テーブル６００では、ドアセンサ１０１、人感センサ１０２、音センサ１０３、ベッドセンサ１０４の各々が検知対象を検知した時間に、検知対象を検知したことを示す値「１」を入力している。
【００４６】
関係性情報生成部３２０は、音センサ１０３が検知対象を検知した時間から、例えば、３秒以内に検知を示す値を持つセンサを音センサ１０３と関係性のある他センサ（相関ルール）を特定する。このように、あるセンサと関係性のあるセンサを特定する際に用いる、関連した一連のデータの処理単位をトランザクションと称す。テーブル６００において関係性情報生成部３２０は、以下の（１）〜（７）のトランザクションにおいて音センサ１０３と関係性のある他センサを特定している。
【００４７】
（１）｛１０２⇒１０３｝、｛１０１⇒１０３｝、｛１０４⇒１０３｝
（２）｛１０１⇒１０３｝、｛１０２⇒１０３｝、｛１０４⇒１０３｝
（３）｛１０２⇒１０３｝、｛１０１⇒１０３｝、｛１０４⇒１０３｝
（４）｛１０３⇒１０４｝
（５）｛１０１⇒１０３｝、｛１０２⇒１０３｝
（６）｛１０４⇒１０３｝、｛１０１⇒１０３｝
（７）｛１０３⇒１０２｝
【００４８】
次に、関係性情報生成部３２０は、音センサ１０３と関係性のある他センサとの組み合わせ毎に信頼度を算出する。｛１０１⇒１０３｝の信頼度は、ドアセンサ１０１と音センサ１０３を共に含むトランザクションの数／ドアセンサ１０１を含むトランザクションの数により算出できる。テーブル６００では、５／５であり、信頼度は１となる。｛１０２⇒１０３｝の信頼度は、人感センサ１０２と音センサ１０３を共に含むトランザクションの数／人感センサ１０２を含むトランザクションの数により算出できる。テーブル６００では、４／５であり、信頼度は０．８となる。｛１０４⇒１０３｝の信頼度は、ベッドセンサ１０４と音センサ１０３を共に含むトランザクションの数／ベッドセンサ１０４を含むトランザクションの数により算出できる。テーブル６００では、４／５であり、信頼度は０．８となる。
【００４９】
図７Ｂのテーブル６１０は、図７Ａのテーブル６００の翌日の２０１７年７月２９日の１０時〜１０時０分４１秒までの間のデータの例である。テーブル６１０では、２０１７年７月２９日の１０時〜１０時０分４１秒までの間に、音センサ１０３は、何も検知していない。そのため、関係性情報生成部３２０は、テーブル６１０から｛１０１⇒１０３｝、｛１０２⇒１０３｝、｛１０４⇒１０３｝の何れの関係性も特定できない。すると、関係性情報生成部３２０は、｛１０１⇒１０３｝、｛１０２⇒１０３｝、｛１０４⇒１０３｝の信頼度を０と算出する。
【００５０】
異常センサ検出部３４０は、｛１０１⇒１０３｝、｛１０２⇒１０３｝、｛１０４⇒１０３｝の時間当たりの信頼度の変化量が所定の閾値よりも大きいか否かを判定する。｛１０１⇒１０３｝の時間当たりの信頼度の変化量は、関係性監視部３３０の信頼度への監視タイミングが１日毎である場合、（Δｃｏｎｆ／Δｔ＝１／１ｄａｙ）で求められる。｛１０２⇒１０３｝の時間当たりの信頼度の変化量は、関係性監視部３３０の信頼度への監視タイミングが１日毎である場合、（Δｃｏｎｆ／Δｔ＝０．８／１ｄａｙ）で求められる。｛１０４⇒１０３｝の時間当たりの信頼度の変化量は、関係性監視部３３０の信頼度への監視タイミングが１日毎である場合、（Δｃｏｎｆ／Δｔ＝０．８／１ｄａｙ）で求められる。異常センサ検出部３４０は、音センサ１０３と関係性のある全ての他センサとの組み合わせによける信頼度の変化量が所定の閾値よりも大きいため、音センサ１０３を異常センサとして検出する。
【００５１】
このように、本実施形態に係る情報処理装置３００は、センサによる検出結果を情報処理装置３００に通信する通信機能を使って情報処理装置３００へ送信された情報により、センサに発生した異常を検出することができる。つまり、センサが、センサの情報処理装置３００（管理系の一例）に異常を通知する専用の通信機能を備えない場合であっても、情報処理装置３００は、センサが異常であることを検知できる。そのため、情報処理装置３００は、人手で異常センサを発見するよりも、効率よく異常センサの有無を検出することができる。
【００５２】
図８は、本実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の例を説明する図である。情報処理装置３００は、プロセッサ１１、メモリ１２、バス１５、外部記憶装置１６、ネットワーク接続装置１９を備える。さらにオプションとして、情報処理装置３００は、入力装置１３、出力装置１４、媒体駆動装置１７を備えても良い。情報処理装置３００は、例えば、コンピュータなどで実現されることがある。
【００５３】
プロセッサ１１は、Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ（ＣＰＵ）を含む任意の処理回路とすることができる。なお、プロセッサ１１は、例えば、外部記憶装置１６に記憶されたプログラムを実行することで、関係性情報生成部３２０、関係性監視部３３０、異常センサ検出部３４０の各機能を実現する。メモリ１２は、記憶部３６０として動作し、関係性情報テーブル４１０、データ取得部３１０が取得したデータを記憶する。さらに、メモリ１２は、プロセッサ１１の動作により得られたデータや、プロセッサ１１の処理に用いられるデータも、適宜、記憶する。ネットワーク接続装置１９は、他の装置との通信に使用され、データ取得部３１０、通知部３５０として動作し、他の装置や移動通信端末との通信に使用される。
【００５４】
入力装置１３は、例えば、ボタン、キーボード、マウス等として実現され、出力装置１４は、ディスプレイなどとして実現される。バス１５は、プロセッサ１１、メモリ１２、入力装置１３、出力装置１４、外部記憶装置１６、媒体駆動装置１７、ネットワーク接続装置１９の間を相互にデータの受け渡しが行えるように接続する。外部記憶装置１６は、プログラムやデータなどを格納し、格納している情報を、適宜、プロセッサ１１などに提供する。媒体駆動装置１７は、メモリ１２や外部記憶装置１６のデータを可搬記憶媒体１８に出力することができ、また、可搬記憶媒体１８からプログラムやデータ等を読み出すことができる。ここで、可搬記憶媒体１８は、フロッピイディスク、Ｍａｇｎｅｔ−Ｏｐｔｉｃａｌ（ＭＯ）ディスク、Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ  Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ（ＣＤ−Ｒ）やＤｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ  Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ（ＤＶＤ−Ｒ）を含む、持ち運びが可能な任意の記憶媒体とすることができる。
【００５５】
図９は、異常センサを検出する情報処理装置の処理の例を説明するフローチャートである。データ取得部３１０は、管理対象のセンサよりセンサデータを定期的に取得する（ステップＳ１０１）。さらに、センサデータに基づき、センサ値が生成される。
【００５６】
記憶部３６０は、取得したセンサデータを記憶する。関係性情報生成部３２０は、取得したセンサデータを用いて、関係性ルールを特定する（ステップＳ１０２）。
【００５７】
関係性情報生成部３２０は、管理対象のセンサのうち１つのセンサＳｉを選択する（ステップＳ１０３）。ｉは、インデックスであり、管理対象のセンサに割り当てた番号である。関係性情報生成部３２０は、センサＳｉを含む相関ルール毎の信頼度を算出する（ステップＳ１０４）。関係性監視部３３０は、時間当たりの信頼度の変化量と、所定の閾値とを比較する（ステップＳ１０５）。異常センサ検出部３４０は、ステップＳ１０５の比較に基づいて、関係性が崩れた状態であるか否かを判定する（ステップＳ１０６）。関係性崩れがある場合（ステップＳ１０６でＹＥＳ）、異常センサ検出部３４０は、センサＳｉを異常センサとして検出する（ステップＳ１１０）。通知部３５０は、異常センサに係る情報を情報処理装置３００に予め登録されている登録者に通知する（ステップＳ１１１）。登録者は、例えば、システムの管理者や病院の例では、ナースステーションなどでもよい。又、通知される異常センサに係る情報は、異常センサを識別する識別情報や、該センサが設置されている場所情報などである。
【００５８】
ステップＳ１１１の処理後、又は関係性崩れがない場合（ステップＳ１０６でＮＯ）、関係性情報生成部３２０は、ステップＳ１０３の処理で全てのセンサを選択したか否かを判定する（ステップＳ１０７）。
【００５９】
全てのセンサを選択していない場合（ステップＳ１０７でＮＯ）、関係性情報生成部３２０は、インデックスｉに１を加算し、処理をステップＳ１０３に戻す。ステップＳ１０３の処理では、関係性情報生成部３２０は、未だ選択していないセンサＳｉ＋１を選択する。全てのセンサを選択済みの場合（ステップＳ１０７でＹＥＳ）、情報処理装置３００は、異常センサの検出処理を終了する。
【００６０】
このように、本実施形態に係る情報処理装置３００は、センサによる検出結果を情報処理装置３００に通信する通信機能を使って情報処理装置３００へ送信された情報により、センサに発生した異常を検出することができる。つまり、センサが、センサの情報処理装置３００（管理系の一例）に異常を通知する専用の通信機能を備えない場合であっても、情報処理装置３００は、センサが異常であることを検知できる。そのため、情報処理装置３００は、人手で異常センサを発見するよりも、効率よく異常センサの有無を検出することができる。
【００６１】
ステップＳ１０２では、関係性情報生成部３２０は、取得したセンサデータ全てを用いて相関ルールを特定している。ここで、病院の営業時間や曜日などにより営業していない時間帯や休日などのセンサデータを処理対象としないことで、関係性情報生成部３２０のデータ処理量を削減してもよい。
【００６２】
情報処理装置３００の管理対象のセンサが人が装着するものである場合、関係性情報生成部３２０は、相関ルールを人単位で特定してもよい。このように、人単位で相関ルールを特定することで、関係性情報生成部３２０のデータ処理量を削減してもよい。
【００６３】
関係性情報生成部３２０が相関ルールを特定する際に、天気、気温、湿度などの天候に係る変数毎にセンサの組み合わせを分類することで、関係性情報生成部３２０のデータ処理量を削減してもよい。
【００６４】
＜その他＞
図１０は、信頼度の変化量に対して設定する閾値の例を説明する図である。本実施形態に係る関係性監視部３３０は、信頼度の変化量との比較に用いる閾値を、関係性情報の変化量の一部を用いて変更してもよい。関係図７１０は、時刻ｔ−２における音センサ１０３と、ドアセンサ１０１、人感センサ１０２、ベッドセンサ１０４との関係性の例を示す図である。関係図７１０では、ドアセンサ１０１から音センサ１０３への信頼度は１であり、人感センサ１０２から音センサ１０３への信頼度は０．８であり、ベッドセンサ１０４から音センサ１０３への信頼度は０．８である。ここで、時刻ｔ−２の時点における、関係性監視部３３０が信頼度の変化量との比較に用いる閾値Ｔｈｔ−２は、０．５となっている。
【００６５】
続いて、関係図７２０は、時刻ｔ−１における音センサ１０３と、ドアセンサ１０１、人感センサ１０２、ベッドセンサ１０４との関係性の例を示す図である。関係図７２０では、ドアセンサ１０１から音センサ１０３への信頼度は０．８であり、人感センサ１０２から音センサ１０３への信頼度は０．７であり、ベッドセンサ１０４から音センサ１０３への信頼度は０．６である。ここで、時刻ｔ−１の時点における、関係性監視部３３０が信頼度の変化量との比較に用いる閾値Ｔｈｔ−１は、０．５となっている。
【００６６】
関係性監視部３３０は、時刻ｔ−２と時刻ｔ−１の関係性情報の変化量の一部、閾値を変更する。具体的には、まず、関係性監視部３３０は、時刻ｔ−２と時刻ｔ−１の信頼度変化量の平均値（ＴｈＡＤＤ）を式３に基づいて算出する。その後、関係性監視部３３０は、式４のように、直前までの閾値Ｔｈｔ−１に、算出した信頼度変化量の平均値の一部（例えば、１０％）を減算することで、閾値を随時更新する。
【００６７】
【数３】
2019153080.tif 000005
【００６８】
【数４】
2019153080.tif 000006
【００６９】
このように、閾値を随時更新し、以降変更した閾値を利用することで、関係性監視部３３０と異常センサ検知部３４０の異常センサの検知精度を向上させることができる。
【００７０】
また、情報処理装置３００は、所定距離内にあるセンサを群として取り扱ってもよい。図１１は、セグメントごとにセンサを管理する方法の例を説明する図である。なお、セグメントは、所定距離内にあるセンサを群として取り扱うための概念である。以下では、隣接する２つのエリアを一つのセグメントとして取り扱うことで、互いに近くに存在するセンサを群として取り扱うことで、簡易的に群を形成する例を示すが、これに限られない。
【００７１】
図１１では、共有エリアＡ、病室ａ、共有エリアＢ、病室ｂ、共有エリアＣ、処置室ｃが例示されている。情報処理装置３００は、共有エリアＡ、病室ａ、共有エリアＢ、病室ｂ、共有エリアＣ、処置室ｃなどの各エリアを１または複数含むセグメントに分けて管理する。情報処理装置３００は、１または複数のエリアを含むセグメントを、記憶する。図１１では、たとえば、隣接しているエリア同士をセグメントとして管理する場合を、隣接情報テーブル１０１０に示す。隣接情報テーブル１０１０では、例えば、共有エリアＡと病室ａが隣接関係にある場合に、｛Ａ，ａ｝などと表している。又、情報処理装置３００は、センサが設置されているエリアの情報であるセンサ場所テーブル１０２０を記憶する。
【００７２】
セグメントごとにセンサを管理する方法では、関係性情報生成部３２０は、セグメントに所属しているセンサ群から、相関ルールを特定する。具体的には、隣接関係｛Ａ，ａ｝のセグメントには、センサ１００１、センサ１００２、センサ１００３、センサ１００４が所属している。すると、関係性情報生成部３２０は、隣接関係｛Ａ，ａ｝のセグメントに対してセンサ１００１、センサ１００２、センサ１００３、センサ１００４を含む相関ルールを特定する。隣接関係｛Ａ，Ｂ｝のセグメントには、センサ１００１、センサ１００２、センサ１００５が所属している。すると、関係性情報生成部３２０は、隣接関係｛Ａ，Ｂ｝のセグメントに対してセンサ１００１、センサ１００２、センサ１００５から相関ルールを特定する。
【００７３】
このように、セグメントに分けてセンサを管理する場合、関係性情報生成部３２０は、セグメントに所属しているセンサ群から相関ルールを特定する。そのため、関係性情報生成部３２０が全ての相関ルールから関係性のあるセンサの組み合わせを特定する場合に比べて、データ処理の量が低減され、処理スピードが向上する。
【００７４】
図１２Ａ及び図１２Ｂは、セグメントに分けてセンサを管理する方法の例を説明するフローチャートである。データ取得部３１０は、管理対象のセンサよりセンサデータを定期的に取得する（ステップＳ２０１）。記憶部３６０は、取得したセンサデータを記憶する。関係性情報生成部３２０は、センサ毎の所属するセグメント情報を隣接情報テーブル１０１０及びセンサ場所テーブル１０２０より取得する（ステップＳ２０２）。
【００７５】
関係性情報生成部３２０は、隣接情報テーブル１０１０のうちの１つのセグメントＡｋを選択する（ステップＳ２０３）。ｋは、インデックスであり、セグメント毎に割り当てる番号である。関係性情報生成部３２０は、セグメントＡｋに所属するセンサについて相関ルールを特定する（ステップＳ２０４）。
【００７６】
関係性情報生成部３２０は、セグメントＡｋに所属するセンサのうち１つのセンサＢｊを選択する（ステップＳ２０５）。ｊは、インデックスであり、管理対象のセンサに割り当てた番号である。関係性情報生成部３２０は、センサＢｊを含む相関ルール毎の信頼度を算出する（ステップＳ２０６）。関係性監視部３３０は、時間当たりの信頼度の変化量と、所定の閾値とを比較する（ステップＳ２０７）。異常センサ検出部３４０は、ステップＳ２０７の比較に基づいて、関係性が崩れた状態であるか否かを判定する（ステップＳ２０８）。関係性崩れがある場合（ステップＳ２０８でＹＥＳ）、異常センサ検出部３４０は、センサＢｊを異常センサとして検出する（ステップＳ２０９）。通知部３５０は、異常センサに係る情報を情報処理装置３００に予め登録されている登録者に通知する（ステップＳ２１４）。ステップＳ２１４の処理後、又は関係性崩れがない場合（ステップＳ２０８でＮＯ）、関係性情報生成部３２０は、ステップＳ２０５の処理で、処理対象のセグメントに含まれる全てのセンサを選択したか否かを判定する（ステップＳ２１０）。
【００７７】
全てのセンサを選択していない場合（ステップＳ２１０でＮＯ）、関係性情報生成部３２０は、インデックスｊに１を加算し、処理をステップＳ２０５に戻す。ステップＳ２０５の処理では、関係性情報生成部３２０は、未だ選択していないセンサＢｊ＋１を選択する。
【００７８】
全てのセンサを選択済みの場合（ステップＳ２１０でＹＥＳ）、関係性情報生成部３２０は、ステップＳ２０３の処理で全てのセグメントを選択したか否かを判定する（ステップＳ２１１）。全てのセグメントを選択していない場合（ステップＳ２１１でＮＯ）、関係性情報生成部３２０は、インデックスｋに１を加算し、処理をステップＳ２０３に戻す。ステップＳ２０３の処理では、関係性情報生成部３２０は、未だ選択していないセグメントＡｋ＋１を選択する。全てのセグメントを選択済みの場合（ステップＳ２１１でＹＥＳ）、情報処理装置３００は、異常センサの検出処理を終了する。
【００７９】
ここで、ステップＳ２１４で通知される異常センサに係る情報は、異常センサを識別する識別情報や、該センサが設置されている場所情報などである。通知を受けた管理者などは、通知された端末装置などを用いて、端末装置では、図１１のセグメントとセンサの位置関係に基づいて地図を表示し、異常センサの位置を地図上で表示する。
【００８０】
このように、セグメントに分けてセンサを管理する場合、関係性情報生成部３２０は、セグメントに所属しているセンサ群から相関ルールを特定する。そのため、関係性情報生成部３２０が全ての相関ルールから関係性のあるセンサの組み合わせを特定する場合に比べて、データ処理の量が低減され、処理スピードが向上する。
【００８１】
図１３は、異常連鎖を判定する処理の例を説明する図である。図１３では、センサＳａ、センサＳｂ、センサＳｃ、センサＳｄ、センサＳ（ｆ１）があり、センサＳ（ｆ１）とセンサＳａ、センサＳｂ、センサＳｃ、センサＳｄとは関係性があるものとする。
【００８２】
ここで、センサＳａ、センサＳｂ、センサＳｃ、センサＳｄが故障した場合、センサＳ（ｆ１）とセンサＳａ、センサＳｂ、センサＳｃ、センサＳｄとは関係性Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３、Ｒ４の関係性は崩れる。すると、センサＳ（ｆ１）が故障していなくても、情報処理装置３００は、センサＳ（ｆ１）を異常センサとして検出してしまう。このように他の異常センサが要因となり、正常なセンサが異常と判定されてしまうことを、異常連鎖と称す。
【００８３】
情報処理装置３００は、異常と判定されたセンサＳ（ｆ１）が図４の関係性情報テーブル４１０の結論部に保持されている組み合わせの全てにおいて関係性が崩れている場合、センサＳ（ｆ１）を異常ではないと判定する。この処理により、情報処理装置３００は、異常連鎖により正常なセンサが異常と判定されてしまうことを防ぐことができる。即ち、条件部に保持されているセンサ側が全て異常である場合、結論部に保持されているセンサＳ（ｆ１）が誤って異常と検知されてしまうため、情報処理装置３００は、センサＳ（ｆ１）を異常ではないと判定する。情報処理装置３００は、異常連鎖により正常なセンサが異常と判定されてしまうことを防ぐ処理を、全ての異常と判定されたセンサに対して行う。
【００８４】
図１４Ａ及び図１４Ｂは、異常連鎖を判定する処理の例を説明するフローチャートである。図１４Ａ及び図１４Ｂは、図９のステップＳ１１０で異常センサがあると判定された場合に実行される処理のフローチャートである。
【００８５】
異常センサ検出部３４０は、異常センサを複数検知しているか否かを判定する（ステップＳ３０１）。異常センサを複数検知していない場合（ステップＳ３０１でＮＯ）、情報処理装置３００は、異常連鎖を判定する処理を終了する。
【００８６】
異常センサを複数検知した場合（ステップＳ３０１でＹＥＳ）、関係性情報生成部３２０は、検知された複数の異常センサのうち１つの異常センサＳ（ｆｎ）を選択する（ステップＳ３０２）。ｎは、インデックスであり、異常センサ毎に割り当てる番号である。関係性情報生成部３２０は、図４の関係性情報テーブル４１０の結論部に異常センサＳ（ｆｎ）を持ち、異常センサＳ（ｆｎ）と関係性のあるセンサ（相関ルール）を特定する（ステップＳ３０３）。異常センサ検出部３４０は、特定した相関ルールの条件部に記憶されているセンサが異常センサであるかを確認する（ステップＳ３０４）。異常センサ検出部３４０は、特定した全相関ルールで関係性崩れが発生しているか否かを判定する（ステップＳ３０５）。特定した全相関ルールで関係性崩れが発生している場合（ステップＳ３０５でＹＥＳ）、異常センサ検出部３４０は、センサＳ（ｆｎ）を異常連鎖センサ（異常ではないセンサ）と判定する（ステップＳ３０６）。特定した全相関ルールで関係性崩れが発生していない場合（ステップＳ３０５でＮＯ）、又は、ステップＳ３０６の処理が終了すると、異常センサ検出部３４０は、異常センサと判定した全てに対して処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ３０７）。異常センサと判定した全てのセンサに対して処理が完了していない場合（ステップＳ３０７でＮＯ）、異常センサ検出部３４０は、インデックスｎに１を加算し、処理をステップＳ３０２に戻す。ステップＳ３０２の処理では、関係性情報生成部３２０は、未だ選択していない異常センサＳ（ｆｎ＋１）を選択する。全ての異常センサに対して処理が完了している場合（ステップＳ３０７でＹＥＳ）、情報処理装置３００は、異常連鎖を判定する処理を終了する。
【００８７】
この異常連鎖を判定する処理により、情報処理装置３００は、異常連鎖により正常なセンサが異常と判定されてしまうことを防ぐことができる。
【００８８】
＜動線変化に対応した実施形態＞
図１５は、動線変化における関係性崩れの例を説明する図である。動線変化とは、人や物が移動する場合の経路・軌跡を指す。関係図１５００ａは、病院における共有エリア、病室ａ、病室ｂの夫々に設置された複数のセンサの関係性を示す図である。関係図１５００ａの共有エリアでは、病室ａや病室ｂなどよりも信頼度の値が大きいため、信頼度の値を示すセンサ間のエッジ（線）を太く表している。
【００８９】
関係図１５００ａにおいて患者の病室は、病室ａとする。すると、患者が病室ａにいる間、センサ１５０１は、患者の所在などを検知する。すると、情報処理装置３００は、病室ａ内に存在する複数のセンサとセンサ１５０１の間の信頼度を算出する。
【００９０】
ここで、患者の病室が病室ａから病室ｂに移動となったことを仮定する。関係図１５００ｂは、患者の病室が病室ｂになった場合の病院における共有エリア、病室ａ、病室ｂの夫々に設置された複数のセンサの関係性を示す図である。病室ａに設置されているセンサ１５０１は、患者が病室ａを利用していないため、検知対象がなくなり、センサ値を出力しなくなる。すると、病室ａ内に存在する複数のセンサとセンサ１５０１の間の信頼度が０となり、関係性崩れが発生する。これに伴い、情報処理装置３００の異常センサ検知部３４０は、センサ１５０１を異常センサとして検知してしまう。
【００９１】
図１６は、動線変化における発火頻度分布の例を説明する図である。発火頻度分布１６００ａは、患者が病室ａから移る前の共有エリアに設置されたセンサの発火率（センサ出力率）の１日の変化を表す例である。発火頻度分布１６００ａの縦軸は共有エリアに設置されたセンサの時間あたりの発火率を表し、横軸は時間（０時〜２４時）を表している。発火頻度分布１６００ａの例では、夜間帯には共有エリアに設置されたセンサの発火率が低く、日中帯には共有エリアに設置されたセンサの発火率が上がっている。発火頻度分布１６００ｂは、患者が病室ａから病室ｂに移った後（動線変化後）の共有エリアに設置されたセンサの発火率の１日の変化を表す例である。共有エリアは、患者の病室ａから病室ｂへの病室の移動の影響を受けない。そのため、動線変化後であっても、発火頻度分布１６００ｂは、発火頻度分布１６００ａから分布の変化はみられない。
【００９２】
発火頻度分布１６１０ａは、患者が病室ａから移る前の病室ａに設置されたセンサの発火率の１日の変化を表す例である。発火頻度分布１６１０ａの縦軸は病室ａに設置されたセンサの時間あたりの発火率を表し、横軸は時間（０時〜２４時）を表している。発火頻度分布１６１０ａの例では、患者が病室にいるため、活動しない夜間帯には病室ａに設置されたセンサの発火率が低く、患者が活動する日中帯には病室ａに設置されたセンサの発火率が上がっている。発火頻度分布１６１０ｂは、患者が病室ａから病室ｂに移った後（動線変化後）の病室ａに設置されたセンサの発火率の１日の変化を表す例である。病室ａは、患者がいなくなってしまった状態である。そのため、発火頻度分布１６１０ｂの例では、発火頻度分布１６１０ａと比べて病室ａに設置された日中帯の発火率が下がっている。
【００９３】
発火頻度分布１６２０ａは、患者が病室ａから移る前の病室ｂに設置されたセンサの発火率の１日の変化を表す例である。発火頻度分布１６２０ａの縦軸は病室ｂに設置されたセンサの時間あたりの発火率を表し、横軸は時間（０時〜２４時）を表している。発火頻度分布１６２０ａの例では、患者が病室にいないため、夜間帯、日中帯共に発火率は低い状態である。発火頻度分布１６２０ｂは、患者が病室ａから病室ｂに移った後（動線変化後）の病室ｂに設置されたセンサの発火率の１日の変化を表す例である。病室ｂには、患者が新しく入った状態である。そのため、発火頻度分布１６２０ｂの例では、発火頻度分布１６１０ａに比べて患者が活動をする日中帯の発火率が上がっている。
【００９４】
図１７は、動線変化における異常センサの誤検知を防ぐためのセンサの設置例を説明する図である。図１７の病院には、共有エリアＡ〜Ｃと病室ａ、ｂと処置室ｃが存在する。共有エリアＡには、センサ（ａ）、病室ａに入るドア付近にセンサ（ｂ）、共有エリアＢとの境界付近にセンサ（ｃ）が設置されている。病室ａには、病室ａから出るドア付近にセンサ（ｄ）、センサ（ｅ）が設置されている。共有エリアＢには、共有エリアＡとの境界付近にセンサ（ｆ）、病室ｂに入るドア付近にセンサ（ｇ）、共有エリアＣとの境界付近にセンサ（ｈ）が設置されている。病室ｂには、病室ｂから出るドア付近にセンサ（ｉ）、センサ（ｊ）が設置されている。共有エリアＣには、共有エリアＢとの境界付近にセンサ（ｋ）、処置室ｃに入るドア付近にセンサ（ｌ）、センサ（ｍ）が設置されている。処置室ｃには、処置室を出るドア付近にセンサ（ｎ）、センサ（ｏ）が設置されている。
【００９５】
図１７の例では、患者が共有エリアＡから病室ａに入る動線変化前の動作を仮定する。すると、動線変化前の動作ではセンサは、（ａ）、（ｂ）、（ｄ）、（ｅ）の順で発火する。その後、患者が病室ａから病室を病室ｂに移った場合、センサ（ａ）、（ｂ）、（ｄ）、（ｅ）の順の発火はなくなってしまう。すると、情報処理装置３００の異常センサ検知部３４０は、病室ａのセンサの関係性が崩れたと判定し、例えば、センサ（ｄ）を異常センサとして検知してしまう。
【００９６】
動線変化における異常センサの誤検知を防ぐため、情報処理装置３００の異常センサ検知部３４０は、異常センサを検知した場合に、部屋を跨っている箇所に設置されたセンサを抽出する。部屋を跨っている箇所に設置されたセンサは、例えば、隣接情報テーブルやセンサ場所テーブルなどから判定してもよい。異常センサ検知部３４０は、病室ａに設置されているセンサ（ｄ）の異常を検知した場合に、病室ａと共有エリアＡに跨る箇所に設置されているセンサ（ｂ）と（ｄ）を抽出する。
【００９７】
仮に患者が病室ａから病室ｂに移っておらず、本当にセンサ（ｄ）が異常である場合、センサ（ｂ）は日中帯に発火率が上がる発火頻度分布を持ち、センサ（ｄ）は日中帯でも発火率が低い発火頻度分布となる。一方、患者が病室ａから病室ｂに移り、センサ（ｄ）が異常でない場合、センサ（ｂ）（ｄ）共に日中帯でも発火率が低い発火頻度分布となる。そのため、本実施形態に係る異常センサ検知部３４０は、異常センサを一度検知した場合であっても、部屋の跨り部分に設置された異常センサと別のセンサの発火頻度の時間分布のタイミングが一致している場合に、該センサを異常センサではないと判定する。これにより、動線変化における異常センサの誤検知を防ぐことができる。
【００９８】
本実施形態に係る異常センサを検出する情報処理装置３００は、通信対象の全てのセンサに関して、他のセンサとの関係性を求め、正常状態２１０の関係性から故障状態２２０のように関係性の崩れた状態に移ったセンサを検出することで、異常センサを効率よく検出することができる。又、情報処理装置３００は、異常連鎖や動線変化に基づいて、一度異常センサと検出したセンサが本当に異常であるかを再判定を行うことで、異常センサの誤検出を防ぐこともできる。
【００９９】
以上記載した各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
コンピュータが、
複数のセンサが得たセンサデータを、ネットワークを介して取得し、
取得した前記センサデータを記憶し、
前記複数のセンサのうちの各センサが検出対象を検出した順序に基づき、センサ間の関係性を示す関係性情報を、複数の時間範囲ごとに生成し、
前記複数の時間範囲ごとに生成された前記関係性情報の変化を、前記複数のセンサのうちのセンサごとに監視し、
前記関係性情報の変化に基づいて、前記複数のセンサのうち、異常が発生したセンサを検出する
ことを特徴とする異常センサ検出方法。
（付記２）
前記複数のセンサのうち、所定の距離内にあるセンサに関して前記関係性情報を生成する
ことを特徴とする付記１に記載の異常センサ検出方法。
（付記３）
前記関係性情報の変化に基づいて複数の異常センサを検出し、第１の異常センサの検出が第２の異常センサを要因とした検出である場合、前記第１の異常センサを異常センサではないと判定する
ことを特徴とする付記１に記載の異常センサ検出方法。
（付記４）
前記関係性情報の変化の検出に用いる閾値を、前記関係性情報の変化量の一部を用いて変更する
ことを特徴とする付記１に記載の異常センサ検出方法。
（付記５）
センサデータを得る複数のセンサと、
前記センサデータをネットワークを介して前記複数のセンサより取得し、取得した前記センサデータを記憶し、前記複数のセンサのうちの各センサが検出対象を検出した順序に基づき、センサ間の関係性を示す関係性情報を、複数の時間範囲ごとに生成し、前記複数の時間範囲ごとに生成された前記関係性情報の変化を、前記複数のセンサのうちのセンサごとに監視し、前記関係性情報の変化に基づいて、前記複数のセンサのうち、異常が発生したセンサを検出する情報処理装置と、を含む
ことを特徴とする異常センサ検出システム。
（付記６）
複数のセンサが得たセンサデータを、ネットワークを介して取得するデータ取得部と、
取得した前記センサデータを記憶する記憶部と、
前記複数のセンサのうちの各センサが検出対象を検出した順序に基づき、センサ間の関係性を示す関係性情報を、複数の時間範囲ごとに生成する関係性情報生成部と、
前記複数の時間範囲ごとに生成された前記関係性情報の変化を、前記複数のセンサのうちのセンサごとに監視する関係性監視部と、
前記関係性情報の変化に基づいて、前記複数のセンサのうち、異常が発生したセンサを検出する異常センサ検出部と、を備える
ことを特徴とする情報処理装置。
（付記７）
コンピュータに、
複数のセンサがそれぞれ検出したセンサデータを取得し、
前記センサデータに基づき算出された、第一の時間範囲における、前記複数のセンサのうちの少なくとも２つのセンサそれぞれが検出対象を検出した順序に関する第一の情報と、前記第一の時間範囲とは異なる第二の時間範囲における、前記少なくとも２つのセンサそれぞれが前記検出対象を検出した順序に関する第二の情報との比較に基づき、前記少なくとも２つのセンサのうちの１のセンサについて、異常の発生を検出する
処理を実行させることを特徴とする異常センサ検出プログラム。
（付記８）
前記第一の情報は、前記第一の時間範囲において、前記少なくとも２つのセンサそれぞれが前記検出対象を検出した順序の組合せについての発生頻度に関する情報であって、
前記第二の情報は、前記第二の時間範囲において、前記少なくとも２つのセンサそれぞれが前記検出対象を検出した順序の組合せについての発生頻度に関する情報であることを特徴とする付記７に記載の異常センサ検出プログラム。
（付記９）
前記第一の時間範囲は、前記少なくとも２つのセンサに異常が発生する前の時間帯に含まれ、
前記第二の時間範囲は、前記少なくとも２つのセンサに異常が発生した後の時間帯に含まれることを特徴とする付記７または８に記載の異常センサ検出プログラム。
【符号の説明】
【０１００】
１０１  ドアセンサ
１０２  人感センサ
１０３  音センサ
１０４  ベッドセンサ
３００  情報処理装置
３１０  データ取得部
３２０  関係性情報生成部
３３０  関係性監視部
３４０  異常センサ検出部
３５０  通知部
３６０  記憶部
【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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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１３】
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【図１４Ａ】
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【図１４Ｂ】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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