(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信に関する複数の属性のそれぞれについての時間幅ごとの通信品質の劣化度を時系列に記憶した記憶部を参照して、前記時間幅を１以上含む全ての継続時間ごとに、全ての２つの属性の組について、当該継続時間における劣化度の類似度を算出する算出部と、
算出された類似度の中で、継続時間が共通し、属性の少なくとも一部が共通する２以上の類似度を１つに集約する集約部と、
集約された類似度に係る継続時間と、属性の集合とを出力する出力部と、
を有することを特徴とする分析装置。
【請求項２】
前記集約された類似度のうち、属性の集合が共通する類似度ごとに、類似度と継続時間に基づく閾値とに基づいて、１つの類似度を抽出する抽出部を有し、
前記出力部は、抽出された類似度に係る継続時間と、属性の集合とを出力する、
ことを特徴とする請求項１記載の分析装置。
【請求項３】
前記算出部は、算出された類似度の中から、継続時間に基づく閾値に基づいて一部の類似度を抽出し、
前記集約部は、抽出された類似度の中で、継続時間が共通し、属性の少なくとも一部が共通する２以上の類似度を１つに集約する、
ことを特徴とする請求項１又は２記載の分析装置。
【請求項４】
通信に関する複数の属性のそれぞれについての時間幅ごとの通信品質の劣化度を時系列に記憶した記憶部を参照して、前記時間幅を１以上含む全ての継続時間ごとに、全ての２つの属性の組について、当該継続時間における劣化度の類似度を算出する算出手順と、
算出された類似度の中で、継続時間が共通し、属性の少なくとも一部が共通する２以上の類似度を１つに集約する集約手順と、
集約された類似度に係る継続時間と、属性の集合とを出力する出力手順と、
をコンピュータが実行することを特徴とする分析方法。
【請求項５】
前記集約された類似度のうち、属性の集合が共通する類似度ごとに、類似度と継続時間に基づく閾値とに基づいて、１つの類似度を抽出する抽出手順をコンピュータが実行し、
前記出力手順は、抽出された類似度に係る継続時間と、属性の集合とを出力する、
ことを特徴とする請求項４記載の分析方法。
【請求項６】
前記算出手順は、算出された類似度の中から、継続時間に基づく閾値に基づいて一部の類似度を抽出し、
前記集約手順は、抽出された類似度の中で、継続時間が共通し、属性の少なくとも一部が共通する２以上の類似度を１つに集約する、
ことを特徴とする請求項４又は５記載の分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分析装置及び分析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
モバイル通信は、ユーザ環境の多様化、利用方法の多岐化により、様々な事象によってその品質劣化がより顕著に発生するような状況にある。したがって、モバイル通信サービスの品質向上のためには、品質の劣化要因を把握することが重要である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−１１５６７２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
モバイル通信サービスの品質向上を目的として適切なアクションを起こすためには、品質劣化した事実を捉えるのみならず、品質劣化の背景にある要因となる事象を捉える必要がある。
【０００５】
既存研究では、ネットワーク内のノード、リンク、及びネットワーク区間のいずれが品質劣化の要因であるのかを推定するような技術はあるが、一つの要因となる事象が複数箇所に影響を与えるような場合には、個々の劣化を見つけて、それぞれに対処するのではなく、その複数箇所に影響を与える大元となる原因を見つけて対処を行わないと、問題の根本的な解決は困難である。よって、個々の劣化発生箇所を捉えるのみならず、それらに劣化影響を与えた根本的な要因となる事象の推定を可能とすることが求められる。
【０００６】
そのためには、劣化要因が共通する劣化影響の範囲を特定することが有効であると考えられる。
【０００７】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、通信品質の劣化要因が共通する劣化影響の範囲を特定可能とすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
そこで上記課題を解決するため、分析装置は、通信に関する複数の属性のそれぞれについての時間幅ごとの通信品質の劣化度を時系列に記憶した記憶部を参照して、前記時間幅を１以上含む全ての継続時間ごとに、全ての２つの属性の組について、当該継続時間における劣化度の類似度を算出する算出部と、算出された類似度の中で、継続時間が共通し、属性の少なくとも一部が共通する２以上の類似度を１つに集約する集約部と、集約された類似度に係る継続時間と、属性の集合とを出力する出力部と、を有する。
【発明の効果】
【０００９】
通信品質の劣化要因が共通する劣化影響の範囲を特定可能とすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施の形態における分析装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態における分析装置の機能構成例を示す図である。
【図３】劣化度履歴記憶部の構成例を示す図である。
【図４】分析装置が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
まず、本実施の形態における考え方について説明する。モバイル通信の品質の劣化には潜在的な要因が存在し、劣化要因は様々な種類又は質のものがある。したがって、或る劣化要因と当該劣化要因によって引き起こされる劣化影響の出方（劣化パターン）には関係性が有ると考えられる。通信品質の計測を行なったデータ群が収集されているとき、そのデータ群には様々な品質劣化要因によって引き起こされる劣化の影響が混ざっているような状況にある。同じ劣化要因によって計測データに発現する影響は類似又は共通しているため、その影響の類似性から計測データをグルーピングすることで、品質劣化要因に紐付く劣化パターンのグループを生成できる。更に、その劣化パターングループから劣化要因の推定を行うことが可能になる。
【００１２】
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。図１は、本発明の実施の形態における分析装置のハードウェア構成例を示す図である。図１の分析装置１０は、それぞれバスＢで相互に接続されているドライブ装置１００、補助記憶装置１０２、メモリ装置１０３、ＣＰＵ１０４、及びインタフェース装置１０５等を有する。
【００１３】
分析装置１０での処理を実現するプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体１０１によって提供される。プログラムを記憶した記録媒体１０１がドライブ装置１００にセットされると、プログラムが記録媒体１０１からドライブ装置１００を介して補助記憶装置１０２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１０１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。
【００１４】
メモリ装置１０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１０２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１０４は、メモリ装置１０３に格納されたプログラムに従って分析装置１０に係る機能を実行する。インタフェース装置１０５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。
【００１５】
図２は、本発明の実施の形態における分析装置の機能構成例を示す図である。図２において、分析装置１０は、類似度算出部１１、グループ生成部１２、グループ抽出部１３、及び出力部１４等を有する。これら各部は、分析装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ１０４に実行させる処理により実現される。分析装置１０は、また、劣化度履歴記憶部１５を利用する。劣化度履歴記憶部１５は、例えば、補助記憶装置１０２、又は分析装置１０にネットワークを介して接続可能な記憶装置等を用いて実現可能である。
【００１６】
劣化度履歴記憶部１５には、通信（例えば、モバイル通信）に関する属性であって、通信の品質に関係する属性ごとに、劣化度の履歴（時間幅τごとに算出された時系列ベクトル）を記憶する。一回の通信（例えば、端末からサーバへのリクエスト等）に関して、複数の属性が取得される。例えば、通信に関与したサーバの固有識別子、通信によって利用されたサービスの識別情報、通信に関与した基地局のＩＤ、通信に関与した通信キャリア、通信に関与した端末のＯＳ（Operating System）等が、属性の一例として挙げられる。また、劣化度とは、通信品質の劣化の度合い（大きさ）を示す指標値である。
【００１７】
図３は、劣化度履歴記憶部の構成例を示す図である。図３に示されるように、劣化度履歴記憶部１５には、属性ごとに（属性１〜属性ｍのｍ個の属性のそれぞれについて）、時刻１〜時刻ＮのＮ−１のそれぞれからの時間幅τに関して、劣化度が記憶されている。
【００１８】
なお、劣化度履歴記憶部１５に記憶される情報は、例えば、特開２０１５−１１５６７２号公報に開示された手法を利用して収集されてもよい。より詳しくは、特開２０１５−１１５６７２号における品質劣化増分が、劣化度として用いられてもよい。すなわち、１以上の端末（モバイル端末）において通信の品質情報（遅延等）が計測され、当該品質情報に基づいて、推定される品質劣化増分が、本実施の形態における劣化度として用いられてもよい。
【００１９】
類似度算出部１１は、全ての２つの属性の組ごとに、全ての時間帯に関して、劣化度の類似度を算出する。全ての時間帯とは、開始時刻と終了時刻（すなわち、開始時刻と継続時間）の全ての組み合わせをいう。その結果、｛開始時刻、継続時間、属性の組、類似度｝を要素とする集合Ｒが生成される。
【００２０】
グループ生成部１２は、集合Ｒの要素のうち、開始時刻及び継続時間が共通し、属性の組に共通部分を有する要素同士を集約（グループ化）して、劣化パターングループを生成する。劣化パターングループは、同じ劣化要因から影響を受ける属性の組である。劣化パターングループが生成されることで、集合Ｒは、集合Ｒ'に更新される。集合Ｒ'は、劣化パターングループを要素とする集合である。但し、集合Ｒの要素のうち、いずれの劣化パターングループにも属さない要素は、そのまま集合Ｒ'に含められる。
【００２１】
グループ抽出部１３は、集合Ｒ'の中から、属性の組が共通する要素の集合ごとに、１つの要素を抽出する。抽出に際しては、類似度がより高く、継続時間がより長い要素が優先される。具体的には、類似度に対して、継続時間に基づく重み関数が乗じられた値が要素間で比較され、当該値が大きい方が抽出される。
【００２２】
出力部１４は、属性の組が共通する要素の集合ごとに抽出された要素の開始時刻、継続時間、及び属性の組を出力する。この開始時刻、継続時間、及び属性の組が、同様の劣化要因による影響範囲の推定結果を示す情報である。なお、出力の形態は、所定のものに限定されない。例えば、表示装置への表示、印刷装置からの出力、ネットワークを介した他の装置への送信等が行われてもよい。
【００２３】
以下、分析装置１０が実行する処理手順について説明する。図４は、分析装置が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【００２４】
ステップＳ１０１において、類似度算出部１１は、変数ｉに２を代入する。ｉは、類似度を算出する属性の組の一方の属性についての図３における行番号を格納する変数である。続いて、類似度算出部１１は、ｉの値が、ｍ以下であるか否かを判定する（Ｓ１０２）。ｍは、属性の種類の総数である。すなわち、ｍは、図３における行数である。
【００２５】
ｉがｍ以下である場合（Ｓ１０２でＹｅｓ）、類似度算出部１１は、変数ｊに１を代入する（Ｓ１０３）。ｊは、類似度を算出する属性の組の他方の属性についての図３における行番号を格納する変数である。続いて、類似度算出部１１は、ｊの値がｉより小さいか否かを判定する（Ｓ１０４）。
【００２６】
ｊの値がｉより小さい場合（Ｓ１０４でＹｅｓ）、類似度算出部１１は、変数ｋに１を代入する（Ｓ１０５）。ｋは、類似度を算出する継続時間の開始時刻についての図３における列番号を格納するための変数である。続いて、類似度算出部１１は、ｋの値が、Ｎ−１以下であるか否かを判定する（Ｓ１０６）。なお、Ｎは、開始時刻のスロット数（図３の列の総数）である。
【００２７】
ｋがＮ−１以下である場合（Ｓ１０６でＹｅｓ）、類似度算出部１１は、変数ｗに２を代入する（Ｓ１０７）。ｗは、継続時間（時刻のスロット数）を格納するための変数である。続いて、類似度算出部１１は、ｗの値がＮ−ｋ＋１以下であるか否かを判定する（Ｓ１０８）。
【００２８】
ｗの値がＮ−ｋ＋１以下であれば（Ｓ１０８でＹｅｓ）、類似度算出部１１は、属性ａ＿ｉと属性ａ＿ｊとの組に関する劣化度の類似度σ＿ｉｊ（ｋ，ｗ）を算出する（Ｓ１０９）。なお、属性ａ＿ｉは、ｉ番目の属性を示し、属性ａ＿ｊは、ｊ番目の属性を示す。また、類似度σ＿ｉｊ（ｋ，ｗ）は、属性ａ＿ｉと属性ａ＿ｊとの組に関する、開始時刻ｋから継続時間ｗにおける劣化度の類似度を示す。
【００２９】
ここでは、一例として、共分散を用いて類似度を算出する方法について説明する。但し、他のクラスタリング手法を用いてグルーピング・類似度算出が行われてもよい。なお、以下において、ｔ＿ｋは、ｋ番目の時刻を示す。また、Ａ＿（ａ＿ｉ，ｔ＿ｋ）（ｉ＝１，…，ｍ，ｋ＝１，…，Ｎ）は、時刻ｔ＿ｋにおける属性ａ＿ｉの劣化度を示す。
σ＿ｉｊ（ｋ，ｗ）＝（１／ｗ）Σ（Ａ＿（ａ＿ｉ，ｔ＿ｌ）−Ａ＿（ａ＿ｉ））（Ａ＿（ａ＿ｊ，ｔ＿ｌ）−Ａ＿（ａ＿ｊ））
（ｌ＝ｋ，…，ｋ＋ｗ−１）
但し、Ａ＿（ａ＿ｉ）、Ａ＿（ａ＿ｊ）は、時刻ｔ＿ｋから時刻ｔ＿（ｋ＋ｗ）の間の劣化度の時間平均
Ａ＿（ａ＿ｉ）＝（１／ｗ）Σ（ｌ＝ｋ，…，ｋ＋ｗ−１）Ａ＿（ａ＿ｉ，ｔ＿ｌ）
Ａ＿（ａ＿ｊ）＝（１／ｗ）Σ（ｌ＝ｋ，…，ｋ＋ｗ−１）Ａ＿（ａ＿ｊ，ｔ＿ｌ）
続いて、類似度算出部１１は、類似度σ＿ｉｊ（ｋ，ｗ）が、ｆ（ｗ）より大きいか否かを判定する（Ｓ１１０）。ｆ（ｗ）は、類似度σ＿ｉｊ（ｋ，ｗ）が、所定値以上であるものを抽出するための閾値を返却する関数である。例えば、ｆ（ｗ）＝ｗとされてもよい。すなわち、ｗが、閾値とされてもよい。
【００３０】
類似度σ＿ｉｊ（ｋ，ｗ）が、ｆ（ｗ）より大きい場合（Ｓ１１０でＹｅｓ）、類似度算出部１１は、（ｋ，ｗ，Ｇ＿ｉｊ，σ＿ｉｊ（ｋ，ｗ））のリストを、集合Ｒに追加する（Ｓ１１１）。ここで、集合Ｇ＿ｉｊ＝｛ａ＿ｉ、ａ＿ｊ｝は、類似度判定を行った属性の組を表す。すなわち、集合Ｒは、（時刻ＩＤｋ，継続時間ｗ，属性識別子の組，類似度）のリストを要素とする集合である。
【００３１】
ステップＳ１１０でＮｏの場合、又はステップＳ１１１に続いて、類似度算出部１１は、ｗに１を加算して（Ｓ１１２）、ステップＳ１０８に戻る。すなわち、ステップＳ１０９〜Ｓ１１２は、Ｎ−ｋ＋１以下の全てのｗに関して実行される。
【００３２】
ｗがＮ−ｋ＋１より大きくなると（Ｓ１０８でＮｏ）、類似度算出部１１は、ｋに１を加算して（Ｓ１１３）、ステップＳ１０６に戻る。すなわち、ステップＳ１０７〜Ｓ１１３は、Ｎ−１以下の全てのｋに関して実行される。ｋの値がＮと同じ値になると（Ｓ１０６でＮｏ）、類似度算出部１１は、ｊに１を加算して（Ｓ１１４）、ステップＳ１０４に戻る。すなわち、ステップＳ１０５〜Ｓ１１４は、ｉの値より小さい全てのｊに関して実行される。続いて、ｊの値がｉの値と同じになると（Ｓ１０４でＮｏ）、類似度算出部１１は、ｉに１を加算して（Ｓ１１５）、ステップＳ１０２に戻る。すなわち、ステップＳ１０３〜Ｓ１１５は、ｍ以下の全てのｉに関して実行される。
【００３３】
ｉの値がｍより大きくなると（Ｓ１０２でＮｏ）、ステップＳ１１６に進む。この時点において、全ての属性の組（ｉ，ｊ＝１，…，ｍ，ｉ＞ｊ）について、全ての開始時刻ｔ＿ｋ（ｋ＝１，…，Ｎ−１）、スロット数ｗ（ｗ＝２，…，Ｎ−ｋ＋１）の組に関して類似度σ＿ｉｊ（ｋ，ｗ）が算出され、ｆ（ｗ）より大きい類似度σ＿ｉｊ（ｋ，ｗ）のみが、集合Ｒに格納された状態となる。
Ｒ＝｛（ｋ，ｗ，Ｇ＿ｉｊ，σ＿ｉｊ（ｋ，ｗ））｜ｋ＝１，…，Ｎ−１，ｗ＝２，…，Ｎ，ｉ，ｊ＝１，…，ｍ，ｉ＞ｊ｝
ステップＳ１１６において、グループ生成部１２は、集合Ｒにおける（ｋ，ｗ）の各組を要素として、集合Ｔを生成する。続いて、グループ生成部１２は、変数ｈに１を代入する（Ｓ１１７）。変数ｈは、集合Ｔのうちの各要素を識別するための変数である。
【００３４】
続いて、グループ生成部１２は、集合Ｔのうちのｈ番目の要素（ｋ，ｗ）を含む全ての要素を、集合Ｒから抽出する（Ｓ１１８）。すなわち、（ｋ，ｗ）が共通する要素が集合Ｒから抽出される。
【００３５】
２以上の要素が抽出された場合（Ｓ１１９でＹｅｓ）、グループ生成部１２は、抽出された要素のＧの組の補集合が空であるか否かを判定する（Ｓ１２０）。すなわち、抽出された要素のＧの組に、共通部分が有るか否かが判定される。当該共通部分が有る場合（Ｓ１２０でＹｅｓ）、グループ生成部１２は、抽出された要素が一つに集約された要素を生成する（Ｓ１２１）。集約において、Ｇは、集約されるＧの和集合で置き換えられる。また、類似度σは、例えば、集約されるσの代表値（最大値又は平均値等）によって置き換えられる。
【００３６】
なお、例えば、３以上の要素が抽出され、そのうち２つの要素のＧの組が共通部分を有する場合、当該２つの要素が集約される。
【００３７】
続いて、グループ生成部１２は、集約によって生成された要素を集合Ｒ'に追加する（Ｓ１２２）。一方、ステップＳ１１８において２以上の要素が抽出されなかった場合（Ｓ１１８でＮｏ）、又は抽出された要素のＧに共通部分が無かった場合（Ｓ１１９でＮｏ）、グループ生成部１２は、ステップＳ１１８において抽出された要素を、そのまま集合Ｒ'に追加する（Ｓ１２３）。
【００３８】
続いて、グループ生成部１２は、ｈに１を加算する（Ｓ１２４）。ステップＳ１１８〜Ｓ１２４は、集合Ｔに含まれている各要素（すなわち、全ての（ｋ，ｗ）の組）について実行される（Ｓ１２５）。
【００３９】
例えば、
Ｒ＝｛（４，６，Ｇ＿ｉｊ，σ＿ｉｊ（４，６）），（４，６，Ｇ＿ｐｑ，σ＿ｐｑ（４，６）），…｝
の場合、（ｋ，ｗ）＝（４，６）の組であるリスト（４，６，Ｇ＿ｉｊ，σ＿ｉｊ（４，６））、（４，６，Ｇ＿ｐｑ，σ＿ｐｑ（４，６））が、ステップＳ１１８で抽出される。
Ｇ＿ｉｊ∩Ｇ＿ｐｑ＝φ（空集合）の場合は集約は行われない。
Ｇ＿ｉｊ∩Ｇ＿ｐｑ≠φ（空集合）の場合は、
Ｇ'＝Ｇ＿ｉｊ∪Ｇ＿ｐｑとして、集合Ｒが次のような集合Ｒ'に更新される。
但し、Ｇ'は、要素数２以上の集合となる。すなわち、元のＧ（Ｇ＿ｉｊやＧ＿ｐｑなど）は、２つの要素を持つ集合なので、集約された場合には要素数は３以上になる。また、集約されなかった場合には、要素数は２となる。
Ｒ'＝｛（４，６，Ｇ'，ｍａｘ（σ＿ｉｊ（４，６），σ＿ｐｑ（４，６）），…）
ここでは、ｍａｘ（σ＿ｉｊ（４，６），σ＿ｐｑ（４，６））が、新たなσである例を示したが、平均値等、他の代表値が採用されてもよい。
【００４０】
なお、集合Ｒ'の各要素が、上記における劣化パターングループの一例である。
【００４１】
続いて、グループ抽出部１３は、集合Ｒ'の要素数が、集合Ｒ'内のＧの種類数より大きい限り、すなわち、集合Ｒ'内に、Ｇが共通する要素が有る限り、ステップＳ１２７以降を繰り返す（Ｓ１２６）。
【００４２】
ステップＳ１２７において、グループ抽出部１３は、集合Ｒ'から、Ｇが共通する任意の２つの要素を取り出す（Ｓ１２８）、ここでは、一方の要素を、（ｋ，ｗ，Ｇ，σ）とし、他方の要素を、（ｋ'，ｗ'，Ｇ，σ'）と表記する。
【００４３】
続いて、グループ抽出部１３は、ｋ'−ｗ＋１≦ｋ≦ｋ'＋ｗ'−１が成立するか否かを判定する（Ｓ１２８）。これは、取り出された２つの要素の継続時間に重複部分が有るか否かの判定に相当する。ｋ'−ｗ＋１≦ｋ≦ｋ'＋ｗ'−１が成立する場合（Ｓ１２８でＹｅｓ）、グループ抽出部１３は、σ×ｆ（ｗ）とσ'×ｆ（ｗ'）とを比較する（Ｓ１２９）。
【００４４】
σ×ｆ（ｗ）＞σ'×ｆ（ｗ'）の場合（Ｓ１２９でＹｅｓ）、グループ抽出部１３は、（ｋ'，ｗ'，Ｇ，σ'）を集合Ｒ'から削除する（Ｓ１３０）。一方、σ×ｆ（ｗ）＜σ'×ｆ（ｗ'）の場合（Ｓ１３１でＹｅｓ）、グループ生成部１２は、（ｋ，ｗ，Ｇ，σ）を集合Ｒ'から削除する（Ｓ１３２）。また、σ×ｆ（ｗ）＝σ'×ｆ（ｗ'）の場合（Ｓ１３１でＮｏ）、グループ生成部１２は、例えば、ｗが小さい方を、集合Ｒ'から削除する（Ｓ１３３）。但し、σが小さい方が削除されるようにしてもよい。
【００４５】
集合Ｒ'内に、Ｇが共通する要素が無くなるまでステップＳ１２７以降が実行されると（Ｓ１２６でＮｏ）、出力部１４は、集合Ｒ'に残っている各要素の、（ｋ，ｗ，Ｇ）を出力する（Ｓ１３４）。ステップＳ１２７以降は、Ｇが共通する要素ごとに実行される。したがって、ステップＳ１３４では、Ｇごとに、（ｋ，ｗ，Ｇ）が出力される。
【００４６】
なお、出力結果は、共通の劣化要因に起因する類似性の高い劣化影響が、時刻ｔ＿ｋから時間幅τ×ｗにおいて継続して発生しており、その影響範囲は、Ｇの属性グループに含まれる各属性、と読み取ることで、共通の劣化要因による影響範囲の特定を行うことができる。
【００４７】
なお、本実施の形態において、類似度算出部１１は、算出部の一例である。グループ生成部１２は、集約部の一例である。出力部１４は、出力部の一例である。グループ抽出部１３は、抽出部の一例である。
【００４８】
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【００４９】
１０          分析装置
１１          類似度算出部
１２          グループ生成部
１３          グループ抽出部
１４          出力部
１５          劣化度履歴記憶部
１００        ドライブ装置
１０１        記録媒体
１０２        補助記憶装置
１０３        メモリ装置
１０４        ＣＰＵ
１０５        インタフェース装置
Ｂ            バス
【図１】
0006466864.tif 000002
【図２】
0006466864.tif 000003
【図３】
0006466864.tif 000004
【図４】
0006466864.tif 000005