(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物の劣化に影響を与え得る情報である１つ以上の説明変数である予測用データを入力する予測用データ入力部と、
隠れ変数が木構造で表わされ、当該木構造の最下層のノードに確率モデルを表わすコンポーネントが配された構造である階層隠れ構造と、当該階層隠れ構造のノードにおいて分岐方向を決定する門関数と、前記予測用データとに基づいて、前記対象物の劣化の予測に用いる前記コンポーネントを決定するコンポーネント決定部と、
前記コンポーネント決定部が決定した前記コンポーネントと前記予測用データとに基づいて、前記対象物の劣化を予測する劣化予測部と、
前記劣化予測部の予測から前記対象物の劣化が予め定められる基準を下回ると予想される時期に対し、前記コンポーネント決定部が決定した前記コンポーネントの予測誤差の散布度に応じた期間を加算または減算することで、前記対象物のメンテナンス時期を決定するメンテナンス時期決定部とを備えた
ことを特徴とするメンテナンス時期決定装置。
【請求項２】
メンテナンス時期の幅を示す予備期間を算出する予備期間算出部を備え、
劣化予測部は、コンポーネント決定部が決定したコンポーネントおよび予測用データを用いて対象物の劣化を予測し、
前記予備期間算出部は、前記劣化予測部が劣化の予測に用いたコンポーネントごとの予測誤差の散布度に応じて、前記予備期間を算出する
請求項１記載のメンテナンス時期決定装置。
【請求項３】
コンポーネント決定部は、各説明変数に係る重みを示すコンポーネントを決定し、
劣化予測部は、前記コンポーネントが示す重みを乗算した説明変数の総和で表される目的変数を用いて、対象物の劣化を予測する
請求項１または請求項２記載のメンテナンス時期決定装置。
【請求項４】
劣化予測に用いる説明変数のうち、より対象物の劣化に影響する説明変数の内容を出力する要因提示部を備えた
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載のメンテナンス時期決定装置。
【請求項５】
要因提示部は、目的変数を表すために用いられる各説明変数に係る重みに応じて、より対象物の劣化に影響する説明変数を決定する
請求項４記載のメンテナンス時期決定装置。
【請求項６】
対象物の劣化に影響を与え得る情報である１つ以上の説明変数である予測用データを入力し、
隠れ変数が木構造で表わされ、当該木構造の最下層のノードに確率モデルを表わすコンポーネントが配された構造である階層隠れ構造と、当該階層隠れ構造のノードにおいて分岐方向を決定する門関数と、前記予測用データとに基づいて、前記対象物の劣化の予測に用いる前記コンポーネントを決定し、
決定されたコンポーネントと前記予測用データとに基づいて、前記対象物の劣化を予測し、
前記対象物の劣化が予め定められる基準を下回ると予想される時期に対し、前記コンポーネント決定部が決定した前記コンポーネントの予測誤差の散布度に応じた期間を加算または減算することで、前記対象物のメンテナンス時期を決定する
ことを特徴とするメンテナンス時期決定方法。
【請求項７】
コンピュータに、
対象物の劣化に影響を与え得る情報である１つ以上の説明変数である予測用データを入力する予測用データ入力処理、
隠れ変数が木構造で表わされ、当該木構造の最下層のノードに確率モデルを表わすコンポーネントが配された構造である階層隠れ構造と、当該階層隠れ構造のノードにおいて分岐方向を決定する門関数と、前記予測用データとに基づいて、前記対象物の劣化の予測に用いる前記コンポーネントを決定するコンポーネント決定処理、
前記コンポーネント決定処理で決定された前記コンポーネントと前記予測用データとに基づいて、前記対象物の劣化を予測する劣化予測処理、および、
前記劣化予測処理の予測から前記対象物の劣化が予め定められる基準を下回ると予想される時期に対し、前記コンポーネント決定部が決定した前記コンポーネントの予測誤差の散布度に応じた期間を加算または減算することで、前記対象物のメンテナンス時期を決定するメンテナンス時期決定処理
を実行させるためのメンテナンス時期決定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、メンテナンス時期決定装置、メンテナンス時期決定方法およびメンテナンス時期決定プログラム、並びに、各種対象物の劣化を予測する劣化予測システム、劣化予測方法および劣化予測プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
屋外に備えられた設備や使用する部材の劣化は、様々な要因によって観測され、データとして蓄積できる。例えば、設備の劣化は、設置期間や使用頻度、天候等によって生じる。すなわち、これらのデータは、１つの要因ではなく、様々な要因から生じた観測値として蓄積される。このようなデータが生じる要因を分析することで、設置期間や使用頻度、天候等との関係を分析して、故障の発生を予防したり、耐用寿命を延長したり、メンテナンス時期を適切に把握したりするなど、劣化への対処が可能になる。【０００３】
このような対応を行うため、過去に収集された観測情報などから未来の劣化を予測する技術が提案されている（例えば、特許文献１）。特許文献１には、鉄塔の腐食速度を予測する方法が開示されている。【０００４】
また、非特許文献１には、隠れ変数モデルの代表例である混合モデルに対して、完全周辺尤度関数を近似して、その下界（下限）を最大化することで、観測確率の種類を決定する方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１２−１３６７３号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Ryohei Fujimaki, Satoshi Morinaga: Factorized Asymptotic Bayesian Inference for Mixture Modeling. Proceedings of the the fifteenth international conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), March 2012.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１では、説明変数を多く用いるほどモデルの当てはまり度が高くなることに言及しているが、必ずしもすべての説明変数候補を利用することが良いことではないと指摘している。すなわち、特許文献１に記載された方法は、事前に説明変数を選別する必要がある。このような説明変数の選択には、専門家の知見などに基づく必要があり、これらの説明変数を用いた予測モデルの設計が困難であるという問題がある。また、説明変数の選択が適切でない場合、かえって予測結果の信頼性が低くなってしまうという問題がある。【０００８】
また、非特許文献１に記載された方法を用いたとしても、階層的な隠れ変数を含むモデルのモデル選択問題は解決できないという問題がある。その理由は、非特許文献１に記載された方法は、階層的な隠れ変数を考慮していないため、自明には計算手順を構築できないからである。また、非特許文献１に記載された方法は、階層的な隠れ変数がある場合には適用できないという強い仮定に基づいているため、この方法を単純に適用した場合には理論的正当性を失ってしまうからである。【０００９】
したがって、これらの予測方法を用いて対象物の劣化を把握したとしても、予測モデルを分けるための基準が適切でない場合、劣化への対処を適切に行うことができない。【００１０】
本発明の目的は、上述した課題を解決する、メンテナンス時期決定装置、メンテナンス時期決定方法およびメンテナンス時期決定プログラム、並びに、劣化予測システム、劣化予測方法および劣化予測プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明によるメンテナンス時期決定装置は、対象物の劣化に影響を与え得る情報である１つ以上の説明変数である予測用データを入力する予測用データ入力部と、隠れ変数が木構造で表わされ、その木構造の最下層のノードに確率モデルを表わすコンポーネントが配された構造である階層隠れ構造と、その階層隠れ構造のノードにおいて分岐方向を決定する門関数と、予測用データとに基づいて、対象物の劣化の予測に用いるコンポーネントを決定するコンポーネント決定部と、コンポーネント決定部が決定したコンポーネントと予測用データとに基づいて、対象物の劣化を予測する劣化予測部と、劣化予測部の予測から対象物の劣化が予め定められる基準を下回ると予想される時期に対し、コンポーネント決定部が決定したコンポーネントの予測誤差の散布度に応じた期間を加算または減算することで、対象物のメンテナンス時期を決定するメンテナンス時期決定部とを備えたことを特徴とする。【００１２】
本発明によるメンテナンス時期決定方法は、対象物の劣化に影響を与え得る情報である１つ以上の説明変数である予測用データを入力し、隠れ変数が木構造で表わされ、その木構造の最下層のノードに確率モデルを表わすコンポーネントが配された構造である階層隠れ構造と、その階層隠れ構造のノードにおいて分岐方向を決定する門関数と、予測用データとに基づいて、対象物の劣化の予測に用いるコンポーネントを決定し、決定されたコンポーネントと予測用データとに基づいて、対象物の劣化を予測し、対象物の劣化が予め定められる基準を下回ると予想される時期に対し、コンポーネント決定部が決定したコンポーネントの予測誤差の散布度に応じた期間を加算または減算することで、対象物のメンテナンス時期を決定することを特徴とする。【００１３】
本発明によるメンテナンス時期決定プログラムは、コンピュータに、対象物の劣化に影響を与え得る情報である１つ以上の説明変数である予測用データを入力する予測用データ入力処理、隠れ変数が木構造で表わされ、その木構造の最下層のノードに確率モデルを表わすコンポーネントが配された構造である階層隠れ構造と、その階層隠れ構造のノードにおいて分岐方向を決定する門関数と、予測用データとに基づいて、対象物の劣化の予測に用いるコンポーネントを決定するコンポーネント決定処理、コンポーネント決定処理で決定されたコンポーネントと予測用データとに基づいて、対象物の劣化を予測する劣化予測処理、および、劣化予測処理の予測から対象物の劣化が予め定められる基準を下回ると予想される時期に対し、コンポーネント決定部が決定したコンポーネントの予測誤差の散布度に応じた期間を加算または減算することで、対象物のメンテナンス時期を決定するメンテナンス時期決定処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
上記態様によれば、劣化への対処を適切に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】少なくとも１つの実施形態に係る劣化予測システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】少なくとも１つの実施形態に係る学習用データベースが記憶する情報の例を示す図である。
【図３】少なくとも１つの実施形態に係る階層隠れ変数モデル推定装置の構成例を示すブロック図である。
【図４】少なくとも１つの実施形態に係る階層隠れ変数変分確率計算処理部の構成例を示すブロック図である。
【図５】少なくとも１つの実施形態に係る門関数最適化処理部の構成例を示すブロック図である。
【図６】少なくとも１つの実施形態に係る階層隠れ変数モデル推定装置の動作例を示すフローチャートである。
【図７】少なくとも１つの実施形態に係る階層隠れ変数変分確率計算処理部の動作例を示すフローチャートである。
【図８】少なくとも１つの実施形態に係る門関数最適化処理部の動作例を示すフローチャートである。
【図９】少なくとも１つの実施形態に係る劣化予測装置の構成例を示すブロック図である。
【図１０】少なくとも１つの実施形態に係る劣化予測装置の動作例を示すフローチャートである。
【図１１】少なくとも１つの実施形態に係る階層隠れ変数モデル推定装置の構成例を示すブロック図である。
【図１２】少なくとも１つの実施形態に係る階層隠れ構造最適化処理部の構成例を示すブロック図である。
【図１３】少なくとも１つの実施形態に係る階層隠れ変数モデル推定装置の動作例を示すフローチャートである。
【図１４】少なくとも１つの実施形態に係る階層隠れ構造最適化処理部の動作例を示すフローチャートである。
【図１５】第３の実施形態の門関数最適化処理部の構成例を示すブロック図である。
【図１６】少なくとも１つの実施形態に係る門関数最適化処理部の動作例を示すフローチャートである。
【図１７】少なくとも１つの実施形態に係る劣化予測装置の構成例を示すブロック図である。
【図１８】少なくとも１つの実施形態に係る劣化予測装置の動作例を示すフローチャートである。
【図１９】少なくとも１つの実施形態に係る劣化予測装置の構成例を示すブロック図である。
【図２０】メンテナンス時期決定装置の基本構成を示すブロック図である。
【図２１】劣化予測システムの基本構成を示すブロック図である。
【図２２】少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
本明細書において、階層隠れ変数モデルとは、隠れ変数（すなわち、階層構造）が木構造を持つものである。その木構造の最下層のノードには、確率モデルであるコンポーネントが配される。また、各分岐ノードには、入力に応じて分岐を振り分ける門関数が設けられている。以下の説明では、特に深さ２の階層隠れ変数モデルについて具体的な説明を行う。
【００２０】
また、階層構造は木構造を想定しているため、根ノードからあるノードまでの道筋は一つに決定される。以下、階層隠れ構造において根ノードからあるノードまで結んだときの道筋（リンク）のことを経路と記す。また、経路ごとに隠れ変数を辿ることで、経路隠れ変数が決定される。例えば、最下層経路隠れ変数とは、根ノードから最下層ノードまでの経路ごとに決定される経路隠れ変数を示す。
【００２１】
また、以下の説明では、データ列ｘｎ（ｎ＝１，・・・，Ｎ）が入力されると仮定し、各ｘｎがＭ次元多変量データ列（ｘｎ＝ｘ１ｎ，・・・，ｘＭｎ）であるとする。また、データ列ｘｎのことを観測変数と記すこともある。観測変数ｘｎに対する第１層分岐隠れ変数ｚｉｎ、最下層分岐隠れ変数ｚｊ｜ｉｎ、最下層経路隠れ変数ｚｉｊｎを定義する。
【００２２】
ｚｉｎ＝１は、根ノードに入力されたｘｎが第１層第ｉノードへ分岐することを表し、ｚｉｎ＝０は、第１層第ｉノードへは分岐しないことを表している。ｚｊ｜ｉｎ＝１は、第１層第ｉノードに入力されたｘｎが第２層第ｊノードへ分岐することを表し、ｚｊ｜ｉｎ＝０は、第１層第ｉノードに入力されたｘｎが第２層第ｊノードへは分岐しないことを表している。ｚｉｊｎ＝１は、ｘｎが第１層第ｉノード、第２層第ｊノードを通ることで辿られるコンポーネントに対応することを表し、ｚｉｊｎ＝０は、ｘｎが第１層第ｉノード、第２層第ｊノードを通ることで辿られるコンポーネントに対応しないことを表している。
【００２３】
なお、Σｉｚｉｎ＝１、Σｊｚｊ｜ｉｎ＝１、ｚｉｊｎ＝ｚｉｎ・ｚｊ｜ｉｎを満たすため、これらより、ｚｉｎ＝Σｊｚｉｊｎが成り立つ。ｘと、最下層経路隠れ変数ｚｉｊｎの代表値ｚとの組みは、「完全変数」と呼ばれる。一方、対比として、ｘは、不完全変数と呼ばれる。
【００２４】
完全変数に関する深さ２の階層隠れ変数モデル同時分布は、以下に示す式１で表わされる。
【００２５】
【数１】
0006525002.tif 000002
【００２６】
すなわち、完全変数に関する深さ２の階層隠れ変数モデル同時分布は、上記に示す式１に含まれるＰ（ｘ，ｙ）＝Ｐ（ｘ，ｚ１ｓｔ，ｚ２ｎｄ）で定義される。ここでは、ｚｉｎの代表値をｚ１ｓｔｎとし、ｚｊ｜ｉｎの代表値をｚ２ｎｄｎとする。なお、第１層分岐隠れ変数ｚｉｎに対する変分分布をｑ（ｚｉｎ）とし、最下層経路隠れ変数ｚｉｊｎに対する変分分布をｑ（ｚｉｊｎ）とする。
【００２７】
上記の式１において、Ｋ１は、第１層のノード数を表わし、Ｋ２は、第１層のノードそれぞれから分岐するノード数を表わす。最下層のコンポーネントは、Ｋ１・Ｋ２で表わされる。また、θ＝（β，β１,・・・, βＫ１,φ１,・・・,φＫ１・Ｋ２）が、モデルのパラメータを表わすとする。ただし、βは、根ノードの分岐パラメータであり、βｋは、第１層第ｋノードの分岐パラメータであり、φｋは、ｋ番目のコンポーネントに対する観測パラメータである。
【００２８】
また、Ｓ１,・・・,ＳＫ１・Ｋ２は、φｋに対応する観測確率の種類を表すとする。なお、例えば、多変量データの生成確率の場合、Ｓ１〜ＳＫ１・Ｋ２になり得る候補は、｛正規分布、対数正規分布、指数分布｝などである。また、例えば、多項曲線が出力される場合、Ｓ１〜ＳＫ１・Ｋ２になり得る候補は、｛０次曲線、１次曲線、２次曲線、３次曲線｝などである。
【００２９】
なお、以下の説明では、具体的な例を説明する場合、深さ２の階層隠れ変数モデルを例示して説明する。ただし、少なくとも１つの実施形態に係る階層隠れ変数モデルは、深さ２の階層隠れ変数モデルに限定されず、深さが１や３以上の階層隠れ変数モデルであってもよい。この場合も、深さ２の階層隠れ変数モデルの場合と同様に、上記に示す式１や、後述する式２〜４を導出すればよく、同様の構成により推定装置が実現される。
【００３０】
また、以下の説明では、ターゲット変数をＸとした場合の分布について説明する。ただし、観測分布が回帰や判別のように、条件付モデルＰ（Ｙ｜Ｘ）（Ｙはターゲットとなる確率変数）である場合についても適用可能である。
【００３１】
また、実施形態について説明する前に、実施形態に係る推定装置と、非特許文献１に記載された混合隠れ変数モデルに対する推定方法との本質的な違いを説明する。
【００３２】
非特許文献１に記載された方法では、隠れ変数を各コンポーネントのインジケータとする一般的な混合モデルが想定され、最適化の基準が、非特許文献１の式１０に示すように導出される。しかし、フィッシャー情報行列が非特許文献１の式６の形式で与えられているように、非特許文献１に記載された方法では、コンポーネントのインジケータである隠れ変数の確率分布が混合モデルの混合比にのみ依存すると仮定されている。そのため、入力に応じたコンポーネントの切り替えが実現できず、この最適化基準は、適切でない。
【００３３】
この問題を解決するためには、以下の実施形態で示すように、階層的な隠れ変数を設定し、適切な最適化基準を用いて計算する必要がある。以下の実施形態では、適切な最適化基準として、入力に応じて各分岐ノードでの分岐を振り分ける多段の特異モデルを想定する。
【００３４】
以下、実施形態を図面を参照して説明する。
【００３５】
《第１の実施形態》
図１は、少なくとも１つの実施形態に係る劣化予測システムの構成例を示すブロック図である。本実施形態に係る劣化予測システム１０は、階層隠れ変数モデル推定装置１００と、学習用データベース３００と、モデルデータベース５００と、劣化予測装置７００とを備える。劣化予測システム１０は、過去に収集された観測情報に基づいて劣化の予測に用いるモデルを生成し、当該モデルを用いて劣化の予測を行う。
【００３６】
階層隠れ変数モデル推定装置１００は、学習用データベース３００が記憶するデータを用いて、対象物の劣化を予測するモデルを推定し、当該モデルをモデルデータベース５００に記録する。
【００３７】
図２は、少なくとも１つの実施形態に係る学習用データベース３００が記憶する情報の例を示す図である。学習用データベース３００は、観測情報や設備に関する情報を記憶する。
【００３８】
具体的には、学習用データベース３００は、対象の設備に関するデータを含む設備テーブルを記憶してもよい。設備テーブルは、図２（Ａ）に例示するように、日時、設備ＩＤ、設備属性ＩＤの組合せに関連付けて、稼働状況（常時、定期的、メンテナンス中など）、設置個所、設置年月日などを格納する。設備ＩＤは、設備を一意に識別する情報である。
【００３９】
また、学習用データベース３００は、気象に関するデータを含む気象テーブルを記憶してもよい。気象テーブルは、図２（Ｂ）に例示するように、日時および地域に関連付けて、気温、その日の最高気温、その日の最低気温、降水量、天気、湿度などを格納する。
【００４０】
また、学習用データベース３００は、設備の属性に関するデータを含む設備属性テーブルを記憶してもよい。設備属性テーブルは、図２（Ｃ）に例示するように、各設備属性ＩＤに関連付けて、その設備の種類、設置場所、劣化の内容、故障時の影響、交換可否などを格納する。
【００４１】
また、学習用データベース３００は、設備に含まれる部位の属性に関するデータを含む部位属性テーブルを記憶してもよい。部位属性テーブルは、図２（Ｄ）に例示するように、設備ＩＤ、部位ＩＤおよび部位属性ＩＤに関連付けて、その部位の種類、稼働状況、該当設備が備える各部位に対して測定可能な測定値（大きさや温度、電力値など）、交換可否、故障時影響度などを格納する。
【００４２】
また、学習用データベース３００は、設備に含まれる部位に対して測定可能な測定値（大きさや温度、電力値など）の、時系列データテーブルを記憶してもよい。時系列データテーブルは、例えば、設備ＩＤ、部位ＩＤなどに関連付けて、その部位に対して測定可能な測定値を、一定期間ごとに測定した値を格納する。さらに、測定可能な測定値は、部位ごとに複数種類存在しても構わない。
【００４３】
モデルデータベース５００は、階層隠れ変数モデル推定装置が推定した、対象物の劣化を予測するモデルを記憶する。モデルデータベース５００は、ハードディスクドライブやソリッドステートドライブなど、一時的でない有形の媒体によって構成される。
【００４４】
劣化予測装置７００は、対象物の観測情報に関するデータが入力され、当該データとモデルデータベース５００が記憶するモデルとに基づいて、対象物の劣化を予測する。
【００４５】
図３は、少なくとも１つの実施形態に係る階層隠れ変数モデル推定装置の構成例を示すブロック図である。本実施形態の階層隠れ変数モデル推定装置１００は、データ入力装置１０１と、階層隠れ構造設定部１０２と、初期化処理部１０３と、階層隠れ変数変分確率計算処理部１０４と、コンポーネント最適化処理部１０５と、門関数最適化処理部１０６と、最適性判定処理部１０７と、最適モデル選択処理部１０８と、モデル推定結果出力装置１０９とを備えている。
【００４６】
階層隠れ変数モデル推定装置１００は、学習用データベース３００が記憶するデータに基づいて生成された入力データ１１１が入力されると、その入力データ１１１に対して階層隠れ構造及び観測確率の種類を最適化し、最適化した結果をモデル推定結果１１２として出力し、モデルデータベース５００に記録する。本実施形態において入力データ１１１は、学習用データの一例である。
【００４７】
図４は、少なくとも１つの実施形態に係る階層隠れ変数変分確率計算処理部１０４の構成例を示すブロック図である。階層隠れ変数変分確率計算処理部１０４は、最下層経路隠れ変数変分確率計算処理部１０４−１と、階層設定部１０４−２と、上層経路隠れ変数変分確率計算処理部１０４−３と、階層計算終了判定処理部１０４−４を含む。
【００４８】
階層隠れ変数変分確率計算処理部１０４は、入力データ１１１と、後述するコンポーネント最適化処理部１０５で推定された推定モデル１０４−５が入力されると、階層隠れ変数変分確率１０４−６を出力する。なお、階層隠れ変数変分確率計算処理部１０４の詳細な説明は後述される。本実施形態におけるコンポーネントは、各説明変数に係る重みを示す値である。劣化予測装置７００は、当該コンポーネントが示す重みを乗算した説明変数の総和を算出することで目的変数を得ることができる。
【００４９】
図５は、少なくとも１つの実施形態に係る門関数最適化処理部１０６の構成例を示すブロック図である。門関数最適化処理部１０６は、分岐ノード情報取得部１０６−１と、分岐ノード選択処理部１０６−２と、分岐パラメータ最適化処理部１０６−３と、全分岐ノード最適化終了判定処理部１０６−４とを含む。
【００５０】
門関数最適化処理部１０６は、入力データ１１１と、後述する階層隠れ変数変分確率計算処理部１０４で算出された階層隠れ変数変分確率１０４−６と、コンポーネント最適化処理部１０５で推定された推定モデル１０４−５が入力されると、門関数モデル１０６−６を出力する。なお、門関数最適化処理部１０６の詳細な説明は後述される。本実施形態における門関数は、入力データ１１１に含まれる情報が所定の条件を満たすか否かの判定を行うための関数である。また、門関数は、階層隠れ構造の内部ノードに対応して設けられる。劣化予測装置７００は、階層隠れ構造のノードをたどる際、門関数の判定結果に従って次にたどるノードを決定する。
【００５１】
データ入力装置１０１は、入力データ１１１を入力するための装置である。データ入力装置１０１は、学習用データベース３００の払出テーブルに記録されたデータに基づいて、対象とする設備の劣化を示す目的変数を入力する。目的変数としては、例えば、１つの設備が備える各部位の軟化度合、腐食度合や残り耐久時間などを採用することができる。また、データ入力装置１０１は、学習用データベース３００の各テーブル（例えば、設備テーブル、気象テーブル、設備属性テーブル、部位属性テーブル）に記録されたデータに基づいて、目的変数ごとに、その目的変数に影響を与え得る情報である１つ以上の説明変数を生成する。そして、データ入力装置１０１は、目的変数と説明変数の複数の組み合わせを、入力データ１１１として入力する。データ入力装置１０１は、入力データ１１１を入力する際、観測確率の種類やコンポーネント数の候補など、モデル推定に必要なパラメータを同時に入力する。本実施形態において、データ入力装置１０１は、学習用データ入力部の一例である。
【００５２】
階層隠れ構造設定部１０２は、入力された観測確率の種類やコンポーネント数の候補から、最適化の候補になる階層隠れ変数モデルの構造を選択し、設定する。本実施形態で用いられる隠れ構造は、木構造である。以下では、設定されたコンポーネント数をＣと表わすものとし、説明に用いられる数式は、深さが２の階層隠れ変数モデルを対象としたものとする。なお、階層隠れ構造設定部１０２は、選択された階層隠れ変数モデルの構造を内部のメモリに記憶するようにしてもよい。
【００５３】
例えば、２分木モデル（各分岐ノードから２つに分岐するモデル）で木構造の深さを２とした場合、階層隠れ構造設定部１０２は、第一階層ノードが２つ、第二階層ノード（本実施形態では、最下層ノード）が４つの階層隠れ構造を選択する。
【００５４】
初期化処理部１０３は、階層隠れ変数モデルを推定するための初期化処理を実施する。初期化処理部１０３は、初期化処理を任意の方法によって実行可能である。初期化処理部１０３は、例えば、観測確率の種類をコンポーネントごとにランダムに設定し、設定された種類にしたがって、各観測確率のパラメータをランダムに設定してもよい。また、初期化処理部１０３は、階層隠れ変数の最下層経路変分確率をランダムに設定してもよい。
【００５５】
階層隠れ変数変分確率計算処理部１０４は、階層ごとに経路隠れ変数の変分確率を計算する。ここでは、パラメータθは、初期化処理部１０３、または、コンポーネント最適化処理部１０５および門関数最適化処理部１０６で計算されている。そのため、階層隠れ変数変分確率計算処理部１０４は、その値を利用して変分確率を計算する。
【００５６】
階層隠れ変数変分確率計算処理部１０４は、周辺化対数尤度関数を完全変数に対する推定量（例えば、最尤推定量や最大事後確率推定量）に関してラプラス近似し、その下界を最大化することによって変分確率を算出する。以下、このように算出された変分確率を最適化基準Ａと呼ぶ。
【００５７】
最適化基準Ａを算出する手順を、深さが２の階層隠れ変数モデルを例に説明する。周辺化対数尤度は、以下に示す式２で表わされる。
【００５８】
【数２】
0006525002.tif 000003
【００５９】
まず、上記に示す式２で表わされる周辺化対数尤度の下界を考える。式２において、 最下層経路隠れ変数変分確率ｑ（ｚｎ）を最大化することで等号が成立する。ここで、分子の完全変数の周辺化尤度を完全変数に対する最尤推定量を用いてラプラス近似すると、以下の式３に示す周辺化対数尤度関数の近似式が得られる。
【００６０】
【数３】
0006525002.tif 000004
【００６１】
式３において、上付きのバーは、完全変数に対する最尤推定量を表わし、Ｄ＊は、下付きパラメータ＊の次元を表す。
【００６２】
次に、最尤推定量が対数尤度関数を最大化する性質と、対数関数が凹関数であることを利用すると、式３の下界は、以下に示す式４のように算出される。
【００６３】
【数４】
0006525002.tif 000005
【００６４】
第１層分岐隠れ変数の変分分布ｑ’及び、最下層経路隠れ変数の変分分布ｑ’’は、それぞれの変分分布について式４を最大化することで得られる。なお、ここでは、ｑ’’＝ｑ（ｔ−１）、θ＝θ（ｔ−１）に固定し、ｑ’を以下の式Ａに示す値に固定する。
【００６５】
ｑ´＝Σｋ２ｊ＝１ｑ（ｔ−１）  （式Ａ）
【００６６】
ただし、上付き（ｔ）は、階層隠れ変数変分確率計算処理部１０４、コンポーネント最適化処理部１０５、門関数最適化処理部１０６、最適性判定処理部１０７の繰り返し計算におけるｔ回目の繰り返しを表わす。
【００６７】
次に、図４を参照して、階層隠れ変数変分確率計算処理部１０４の動作を説明する。
最下層経路隠れ変数変分確率計算処理部１０４−１は、入力データ１１１と推定モデル１０４−５を入力し、最下層隠れ変数変分確率ｑ（ｚＮ）を算出する。階層設定部１０４−２は、変分確率を計算する対象が最下層であることを設定する。具体的には、最下層経路隠れ変数変分確率計算処理部１０４−１は、入力データ１１１の目的変数と説明変数の組み合わせ毎に、各推定モデル１０４−５の変分確率を計算する。変分確率の計算は、推定モデル１０４−５に入力データ１１１の説明変数を代入して得られる解と入力データ１１１の目的変数とを比較することで行う。
【００６８】
上層経路隠れ変数変分確率計算処理部１０４−３は、一つ上の層の経路隠れ変数変分確率を算出する。具体的には、上層経路隠れ変数変分確率計算処理部１０４−３は、同じ分岐ノードを親として持つ現在の層の隠れ変数変分確率の和を算出し、その値を一つ上の層の経路隠れ変数変分確率とする。
【００６９】
階層計算終了判定処理部１０４−４は、変分確率を計算する層が上にまだ存在するか否か判定する。上の層が存在すると判定された場合、階層設定部１０４−２は、変分確率を計算する対象に一つ上の層を設定する。以降、上層経路隠れ変数変分確率計算処理部１０４−３および階層計算終了判定処理部１０４−４は、上述する処理を繰り返す。一方、上の層が存在しないと判定された場合、階層計算終了判定処理部１０４−４は、すべての階層で経路隠れ変数変分確率が算出されたと判定する。
【００７０】
コンポーネント最適化処理部１０５は、上記の式４に対して各コンポーネントのモデル（パラメータθおよびその種類Ｓ）を最適化し、最適化した推定モデル１０４−５を出力する。深さが２の階層隠れ変数モデルの場合、コンポーネント最適化処理部１０５は、ｑおよびｑ’’を階層隠れ変数変分確率計算処理部１０４で算出された最下層経路隠れ変数変分確率ｑ（ｔ）に固定し、ｑ’を上記の式Ａに示す上層経路隠れ変数変分確率に固定する。そして、コンポーネント最適化処理部１０５は、式４に示すＧの値を最大化するモデルを算出する。
【００７１】
上記の式４により定義されたＧは、コンポーネントごとに最適化関数を分解することが可能である。そのため、コンポーネントの種類の組み合わせ（例えば、Ｓ１〜ＳＫ１・Ｋ２のどの種類を指定するか）を考慮することなく、Ｓ１〜ＳＫ１・Ｋ２及びパラメータφ１〜からφＫ１・Ｋ２を別々に最適化できる。このように最適化できる点が、この処理において重要な点である。これにより、組み合わせ爆発を回避してコンポーネントの種類を最適化できる。
【００７２】
次に、図５を参照して、門関数最適化処理部１０６の動作を説明する。分岐ノード情報取得部１０６−１は、コンポーネント最適化処理部１０５で推定された推定モデル１０４−５を用いて分岐ノードのリストを抽出する。分岐ノード選択処理部１０６−２は、抽出された分岐ノードのリストの中から分岐ノードを１つ選択する。以下、選択されたノードのことを選択ノードと記すこともある。
【００７３】
分岐パラメータ最適化処理部１０６−３は、入力データ１１１と、階層隠れ変数変分確率１０４−６から得られる選択ノードに関する隠れ変数変分確率とを用いて、選択ノードの分岐パラメータを最適化する。なお、選択ノードの分岐パラメータが、上述する門関数に対応する。
【００７４】
全分岐ノード最適化終了判定処理部１０６−４は、分岐ノード情報取得部１０６−１によって抽出されたすべての分岐ノードが最適化されたか否かを判定する。すべての分岐ノードが最適化されている場合、門関数最適化処理部１０６は、ここでの処理を終了する。一方、すべての分岐ノードが最適化されていない場合、分岐ノード選択処理部１０６−２による処理が行われ、以降、分岐パラメータ最適化処理部１０６−３および全分岐ノード最適化終了判定処理部１０６−４が同様に行われる。
【００７５】
ここで、門関数の具体例を、２分木の階層モデルに対するベルヌーイ分布を基としたものを例に説明する。以下、ベルヌーイ分布を基とした門関数をベルヌーイ型門関数と記すこともある。ここでは、ｘの第ｄ次元をｘｄとし、この値がある閾値ｗを超えないときに２分木の左下へ分岐する確率をｇ−とし、閾値ｗを超えるときに２分木の左下へ分岐する確率をｇ＋とする。分岐パラメータ最適化処理部１０６−３は、上記の最適化パラメータｄ、ｗ、ｇ−、ｇ＋をベルヌーイ分布に基づいて最適化する。これは、非特許文献１に記載されたロジット関数に基づくものと異なり、各パラメータが解析解を持つため、より高速な最適化が可能である。
【００７６】
最適性判定処理部１０７は、上記の式４を用いて計算される最適化基準Ａが収束したか否かを判定する。収束していない場合、階層隠れ変数変分確率計算処理部１０４、コンポーネント最適化処理部１０５、門関数最適化処理部１０６および最適性判定処理部１０７による処理が繰り返される。最適性判定処理部１０７は、例えば、最適化基準Ａの増分が所定の閾値未満であるときに、最適化基準Ａが収束したと判定してもよい。
【００７７】
以降、階層隠れ変数変分確率計算処理部１０４、コンポーネント最適化処理部１０５、門関数最適化処理部１０６および最適性判定処理部１０７による処理をまとめて、階層隠れ変数変分確率計算処理部１０４から最適性判定処理部１０７による処理と記すこともある。階層隠れ変数変分確率計算処理部１０４から最適性判定処理部１０７による処理が繰り返され、変分分布とモデルが更新されることで、適切なモデルを選択できる。なお、これらの処理を繰り返すことにより、最適化基準Ａが単調に増加することが保証される。
【００７８】
最適モデル選択処理部１０８は、最適なモデルを選択する。具体的には、階層隠れ構造設定部１０２で設定された隠れ状態数Ｃに対して、階層隠れ変数変分確率計算処理部１０４から最適性判定処理部１０７による処理で算出される最適化基準Ａが、現在設定されている最適化基準Ａよりも大きい場合、最適モデル選択処理部１０８は、そのモデルを最適なモデルとして選択する。
【００７９】
モデル推定結果出力装置１０９は、入力された観測確率の種類やコンポーネント数の候補から設定される階層隠れ変数モデルの構造の候補についてモデルの最適化が完了した場合、最適な隠れ状態数、観測確率の種類、パラメータ、変分分布などをモデル推定結果出力結果１１２として出力する。一方、最適化の済んでいない候補が存在する場合、階層隠れ構造設定部１０２へ処理が移され、上述する処理が同様に行われる。
【００８０】
階層隠れ構造設定部１０２と、初期化処理部１０３と、階層隠れ変数変分確率計算処理部１０４（より詳しくは、最下層経路隠れ変数変分確率計算処理部１０４−１と、階層設定部１０４−２と、上層経路隠れ変数変分確率計算処理部１０４−３と、階層計算終了判定処理部１０４−４）と、コンポーネント最適化処理部１０５と、門関数最適化処理部１０６（より詳しくは、分岐ノード情報取得部１０６−１と、分岐ノード選択処理部１０６−２と、分岐パラメータ最適化処理部１０６−３と、全分岐ノード最適化終了判定処理部１０６−４）と、最適性判定処理部１０７と、最適モデル選択処理部１０８とは、プログラム（階層隠れ変数モデルの推定プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。
【００８１】
例えば、プログラムは、階層隠れ変数モデル推定装置１００の記憶部（図示せず）に記憶され、ＣＰＵは、そのプログラムを読み込み、プログラムに従って、階層隠れ構造設定部１０２、初期化処理部１０３、階層隠れ変数変分確率計算処理部１０４（より詳しくは、最下層経路隠れ変数変分確率計算処理部１０４−１と、階層設定部１０４−２と、上層経路隠れ変数変分確率計算処理部１０４−３と、階層計算終了判定処理部１０４−４）、コンポーネント最適化処理部１０５、門関数最適化処理部１０６（より詳しくは、分岐ノード情報取得部１０６−１と、分岐ノード選択処理部１０６−２と、分岐パラメータ最適化処理部１０６−３と、全分岐ノード最適化終了判定処理部１０６−４）、最適性判定処理部１０７および最適モデル選択処理部１０８として動作してもよい。
【００８２】
また、階層隠れ構造設定部１０２と、初期化処理部１０３と、階層隠れ変数変分確率計算処理部１０４と、コンポーネント最適化処理部１０５と、門関数最適化処理部１０６と、最適性判定処理部１０７と、最適モデル選択処理部１０８とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。
【００８３】
次に、本実施形態の階層隠れ変数モデル推定装置の動作を説明する。図６は、少なくとも１つの実施形態に係る階層隠れ変数モデル推定装置の動作例を示すフローチャートである。
【００８４】
まず、データ入力装置１０１は、入力データ１１１を入力する（ステップＳ１００）。次に、階層隠れ構造設定部１０２は、入力された階層隠れ構造の候補値のうち、まだ最適化の行なわれていない階層隠れ構造を選択し、設定する（ステップＳ１０１）。次に、初期化処理部１０３は、設定された階層隠れ構造に対して、推定に用いられるパラメータや隠れ変数変分確率の初期化処理を行う（ステップＳ１０２）。
【００８５】
次に、階層隠れ変数変分確率計算処理部１０４は、各経路隠れ変数の変分確率を計算する（ステップＳ１０３）。次に、コンポーネント最適化処理部１０５は、各コンポーネントについて、観測確率の種類とパラメータを推定してコンポーネントを最適化する（ステップＳ１０４）。
【００８６】
次に、門関数最適化処理部１０６は、各分岐ノードにおける分岐パラメータを最適化する（ステップＳ１０５）。次に、最適性判定処理部１０７は、最適化基準Ａが収束したか否かを判定する（ステップＳ１０６）。すなわち、最適性判定処理部１０７は、モデルの最適性を判定する。
【００８７】
ステップＳ１０６において、最適化基準Ａが収束したと判定されなかった場合、すなわち、最適ではないと判定された場合（ステップＳ１０６ａにおけるＮｏ）、ステップＳ１０３からステップＳ１０６の処理が繰り返される。
【００８８】
一方、ステップＳ１０６において、最適化基準Ａが収束したと判定された場合、すなわち、最適であると判定された場合（ステップＳ１０６ａにおけるＹｅｓ）、最適モデル選択処理部１０８は、現在設定されている最適なモデル（例えば、コンポーネント数、観測確率の種類、パラメータ）による最適化基準Ａと、最適なモデルとして現在設定されているモデルによる最適化基準Ａの値を比較し、値の大きいモデルを最適なモデルとして選択する（ステップＳ１０７）。
【００８９】
次に、最適モデル選択処理部１０８は、推定されていない階層隠れ構造の候補が残っているか否かを判定する（ステップＳ１０８）。候補が残っている場合（ステップＳ１０８におけるＹｅｓ）、ステップＳ１０２からステップＳ１０８の処理が繰り返される。一方、候補が残っていない場合（ステップＳ１０８におけるＹｅｓ）、モデル推定結果出力装置１０９は、モデル推定結果を出力し、処理を完了させる（ステップＳ１０９）。つまり、モデル推定結果出力装置１０９は、コンポーネント最適化処理部１０５が最適化したコンポーネントと、門関数最適化処理部１０６が最適化した門関数とを、モデルデータベース５００に記録する。
【００９０】
次に、本実施形態の階層隠れ変数変分確率計算処理部１０４の動作を説明する。図７は、少なくとも１つの実施形態に係る階層隠れ変数変分確率計算処理部１０４の動作例を示すフローチャートである。
【００９１】
まず、最下層経路隠れ変数変分確率計算処理部１０４−１は、最下層経路隠れ変数変分確率を算出する（ステップＳ１１１）。次に、階層設定部１０４−２は、どの層まで経路隠れ変数を算出したか設定する（ステップＳ１１２）。次に、上層経路隠れ変数変分確率計算処理部１０４−３は、階層設定部１０４−２によって設定された層での経路隠れ変数変分確率を用いて、１つ上の層の経路隠れ変数変分確率を算出する（ステップＳ１１３）。
【００９２】
次に、階層計算終了判定処理部１０４−４は、経路隠れ変数が算出されていない層が残っているか否かを判定する（ステップＳ１１４）。経路隠れ変数が算出されていない層が残っている場合（ステップＳ１１４におけるＮｏ）、ステップＳ１１２からステップＳ１１３の処理が繰り返される。一方、経路隠れ変数が算出されていない層が残っていない場合、階層隠れ変数変分確率計算処理部１０４は、処理を完了させる。
【００９３】
次に、本実施形態の門関数最適化処理部１０６の動作を説明する。図８は、少なくとも１つの実施形態に係る門関数最適化処理部１０６の動作例を示すフローチャートである。
【００９４】
まず、分岐ノード情報取得部１０６−１は、すべての分岐ノードを把握する（ステップＳ１２１）。次に、分岐ノード選択処理部１０６−２は、最適化の対象とする分岐ノードを１つ選択する（ステップＳ１２２）。次に、分岐パラメータ最適化処理部１０６−３は、選択された分岐ノードにおける分岐パラメータを最適化する（ステップＳ１２３）。
【００９５】
次に、全分岐ノード最適化終了判定処理部１０６−４は、最適化されていない分岐ノードが残っているか否かを判定する（ステップＳ１２４）。最適化されていない分岐ノードが残っている場合、ステップＳ１２２からステップＳ１２３の処理が繰り返される。一方、最適化されていない分岐ノードが残っていない場合、門関数最適化処理部１０６は、処理を完了させる。
【００９６】
以上のように、本実施形態では、階層隠れ構造設定部１０２が、階層隠れ構造を設定する。なお、階層隠れ構造は、隠れ変数が木構造で表わされ、その木構造の最下層のノードに確率モデルを表わすコンポーネントが配された構造である。
【００９７】
そして、階層隠れ変数変分確率計算処理部１０４が、経路隠れ変数の変分確率（すなわち、最適化基準Ａ）を計算する。階層隠れ変数変分確率計算処理部１０４は、木構造の階層ごとに隠れ変数の変分確率を最下層のノードから順に計算してもよい。また、階層隠れ変数変分確率計算処理部１０４は、周辺化対数尤度を最大化するように変分確率を計算してもよい。
【００９８】
そして、コンポーネント最適化処理部１０５が、算出された変分確率に対してコンポーネントを最適化し、門関数最適化処理部１０６が、階層隠れ構造のノードにおける隠れ変数の変分確率に基づいて門関数モデルを最適化する。なお、門関数モデルとは、階層隠れ構造のノードにおいて多変量データに応じた分岐方向を決定するモデルである。
【００９９】
以上のような構成によって多変量データに対する階層隠れ変数モデルを推定するため、理論的正当性を失うことなく適切な計算量で階層的な隠れ変数を含む階層隠れ変数モデルを推定できる。また、階層隠れ変数モデル推定装置１００を用いることで、コンポーネントを分けるための適切な基準を人手で設定する必要がなくなる。
【０１００】
また、階層隠れ構造設定部１０２が、隠れ変数が２分木構造で表わされる階層隠れ構造を設定し、門関数最適化処理部１０６が、ノードにおける隠れ変数の変分確率に基づいて、ベルヌーイ分布を基とした門関数モデル最適化してもよい。この場合、各パラメータが解析解を持つため、より高速な最適化が可能になる。
【０１０１】
これらの処理によって、階層隠れ変数モデル推定装置１００は、稼働時間が長い時または短い時の劣化パターン、設置場所が屋内または屋外の劣化パターン、所定の部位の有無による劣化パターンなどにコンポーネントを分離できる。
【０１０２】
本実施形態の劣化予測装置について説明する。図９は、少なくとも１つの実施形態に係る劣化予測装置の構成例を示すブロック図である。劣化予測装置７００は、データ入力装置７０１と、モデル取得部７０２と、コンポーネント決定部７０３と、劣化予測部７０４と、予測結果出力装置７０５とを備える。
【０１０３】
データ入力装置７０１は、対象物の劣化に影響を与え得る情報である１つ以上の説明変数を、入力データ７１１として入力する。入力データ７１１を構成する説明変数の種類は、入力データ１１１の説明変数と同じ種類のものである。本実施形態において、データ入力装置７０１は、予測用データ入力部の一例である。
【０１０４】
モデル取得部７０２は、劣化の予測に用いるモデルとして、モデルデータベース５００から門関数及びコンポーネントを取得する。当該門関数は、門関数最適化処理部１０６によって最適化されたものである。また、当該コンポーネントは、コンポーネント最適化処理部１０５によって最適化されたものである。
【０１０５】
コンポーネント決定部７０３は、データ入力装置７０１が入力した入力データ７１１とモデル取得部７０２が取得した門関数とに基づいて、階層隠れ構造をたどる。そして、コンポーネント決定部７０３は、当該階層隠れ構造の最下層のノードに関連付けられたコンポーネントを、劣化予測に用いるコンポーネントに決定する。
【０１０６】
劣化予測部７０４は、コンポーネント決定部７０３が決定したコンポーネントに、データ入力装置７０１が入力した入力データ７１１を代入することで、劣化を予測する。予測結果出力装置７０５は、劣化予測部７０４による劣化の予測結果７１２を出力する。
【０１０７】
次に、本実施形態の劣化予測装置の動作を説明する。図１０は、少なくとも１つの実施形態に係る劣化予測装置の動作例を示すフローチャートである。
【０１０８】
まず、データ入力装置７０１は、入力データ７１１を入力する（ステップＳ１３１）。なお、データ入力装置７０１は、１つの入力データ７１１でなく複数の入力データ７１１を入力しても良い。例えば、データ入力装置７０１は、ある設備におけるある日付の時刻ごとの入力データ７１１を入力しても良い。データ入力装置７０１が複数の入力データ７１１を入力する場合、劣化予測部７０４は、入力データ７１１毎に対象物の劣化を予測する。次に、モデル取得部７０２は、モデルデータベース５００から門関数及びコンポーネントを取得する（ステップＳ１３２）。
【０１０９】
次に、劣化予測装置７００は、入力データ７１１を１つずつ選択し、選択した入力データ７１１について、以下に示すステップＳ１３４〜ステップＳ１３６の処理を実行する（ステップＳ１３３）。
【０１１０】
まず、コンポーネント決定部７０３は、モデル取得部７０２が取得した門関数に基づいて、階層隠れ構造の根ノードから最下層のノードまでたどることで、劣化の予測に用いるコンポーネントを決定する（ステップＳ１３４）。具体的には、コンポーネント決定部７０３は、以下の手順でコンポーネントを決定する。
【０１１１】
コンポーネント決定部７０３は、階層隠れ構造のノードごとに当該ノードに関連付けられた門関数を読み出す。次に、コンポーネント決定部７０３は、入力データ７１１が、読み出した門関数を満たすか否かを判定する。次に、コンポーネント決定部７０３は、判定結果に基づいて次にたどる子ノードを決定する。コンポーネント決定部７０３は、当該処理により階層隠れ構造のノードをたどって最下層のノードに到達すると、当該ノードに関連付けられたコンポーネントを、劣化予測に用いるコンポーネントに決定する。
【０１１２】
ステップＳ１３４でコンポーネント決定部７０３が劣化予測に用いるコンポーネントを決定すると、劣化予測部７０４は、ステップＳ１３３で選択した入力データ７１１を当該コンポーネントに代入することで、対象物の劣化を予測する（ステップＳ１３５）。そして、予測結果出力装置７０５は、劣化予測部７０４による劣化の予測結果７１２を出力する（ステップＳ１３６）。
【０１１３】
そして、劣化予測装置７００は、ステップＳ１３４〜ステップＳ１３６の処理をすべての入力データ７１１について実行して、処理を完了させる。
【０１１４】
以上のように、本実施形態の劣化予測装置７００は、門関数により適切なコンポーネントを用いることで、精度よく対象物の劣化の予測を行うことができる。特に、当該門関数及びコンポーネントは、階層隠れ変数モデル推定装置１００により理論的正当性を失うことなく推定されたものであるため、劣化予測装置７００は、適切な基準で分類されたコンポーネントを用いて劣化予測を行うことができる。
【０１１５】
《第２の実施形態》
次に、劣化予測システムの第２の実施形態について説明する。本実施形態に係る劣化予測システムは、劣化予測システム１０と比較して、階層隠れ変数モデル推定装置１００が階層隠れ変数モデル推定装置２００に置き換わったという点でのみ相違する。
【０１１６】
図１１は、少なくとも１つの実施形態に係る階層隠れ変数モデル推定装置の構成例を示すブロック図である。なお、第１の実施形態と同様の構成については、図３と同一の符号を付し、説明を省略する。本実施形態の階層隠れ変数モデル推定装置２００は、階層隠れ変数モデル推定装置１００と比較して、階層隠れ構造最適化処理部２０１が接続され、最適モデル選択処理部１０８が接続されていない点でのみ相違する。
【０１１７】
また、第１の実施形態では、階層隠れ変数モデル推定装置１００が、階層隠れ構造の候補に対してコンポーネントや門関数のモデルを最適化し、最適化基準Ａを最大化する階層隠れ構造を選択する。一方、本実施形態の階層隠れ変数モデル推定装置２００では、階層隠れ変数変分確率計算処理部１０４による処理の後、階層隠れ構造最適化処理部２０１により、隠れ変数が小さくなった経路がモデルから除去される処理が追加されている。
【０１１８】
図１２は、少なくとも１つの実施形態に係る階層隠れ構造最適化処理部２０１の構成例を示すブロック図である。階層隠れ構造最適化処理部２０１は、経路隠れ変数和演算処理部２０１−１と、経路除去判定処理部２０１−２と、経路除去実行処理部２０１−３とを含む。
【０１１９】
経路隠れ変数和演算処理部２０１−１は、階層隠れ変数変分確率１０４−６を入力し、各コンポーネントにおける最下層経路隠れ変数変分確率の和（以下、サンプル和と記す）を算出する。
【０１２０】
経路除去判定処理部２０１−２は、サンプル和が所定の閾値ε以下であるか否かを判定する。ここで、εは、入力データ１１１と共に入力される閾値である。具体的には、経路除去判定処理部２０１−２が判定する条件は、例えば、以下の式５で表わすことができる。
【０１２１】
【数５】
0006525002.tif 000006
【０１２２】
すなわち、経路除去判定処理部２０１−２は、各コンポーネントにおける最下層経路隠れ変数変分確率ｑ（ｚｉｊｎ）が上記の式５で表わされる基準を満たすか否かを判定する。言い換えると、経路除去判定処理部２０１−２は、サンプル和が十分小さいか否かを判定
しているとも言える。
【０１２３】
経路除去実行処理部２０１−３は、サンプル和が十分小さいと判定された経路の変分確率を０とする。そして、経路除去実行処理部２０１−３は、残りの経路（すなわち、０にしなかった経路）に対して正規化した最下層経路隠れ変数変分確率を用いて、各階層での階層隠れ変数変分確率１０４−６を再計算し、出力する。
【０１２４】
この処理の正当性を説明する。以下に例示する式６は、繰り返し最適化におけるｑ（ｚｉｊｎ）の更新式である。
【０１２５】
【数６】
0006525002.tif 000007
【０１２６】
上記に示す式６において、指数部に負の項が含まれ、その前の処理で算出されたｑ（ｚｉｊｎ）がその項の分母に存在する。したがって、この分母の値が小さければ小さいほど最適化されたｑ（ｚｉｊｎ）の値も小さくなるため、小さい経路隠れ変数変分確率が繰り返し計算されることによって、徐々に小さくなっていくことが示される。
【０１２７】
なお、階層隠れ構造最適化処理部２０１（より詳しくは、経路隠れ変数和演算処理部２０１−１と、経路除去判定処理部２０１−２と、経路除去実行処理部２０１−３）は、プログラム（階層隠れ変数モデルの推定プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。
【０１２８】
次に、本実施形態の階層隠れ変数モデル推定装置２００の動作を説明する。図１３は、少なくとも１つの実施形態に係る階層隠れ変数モデル推定装置２００の動作例を示すフローチャートである。
【０１２９】
まず、データ入力装置１０１は、入力データ１１１を入力する（ステップＳ２００）。次に、階層隠れ構造設定部１０２は、階層隠れ構造として隠れ状態数の初期状態を設定する（ステップＳ２０１）。
【０１３０】
すなわち、第１の実施形態では、コンポーネント数に対して複数個の候補をすべて実行することで最適解を探索していた。一方、本実施形態では、コンポーネント数も最適化できるため、一度の処理で階層隠れ構造の最適化が可能になっている。よって、ステップＳ２０１では、第１の実施形態におけるステップＳ１０２で示すように複数の候補から最適化が実行されていないものを選ぶのではなく、隠れ状態数の初期値を一度設定するだけでよい。
【０１３１】
次に、初期化処理部１０３は、設定された階層隠れ構造に対して、推定に用いられるパラメータや隠れ変数変分確率の初期化処理を行う（ステップＳ２０２）。
【０１３２】
次に、階層隠れ変数変分確率計算処理部１０４は、各経路隠れ変数の変分確率を計算する（ステップＳ２０３）。次に、階層隠れ構造最適化処理部２０１は、コンポーネント数を推定することで、階層隠れ構造を最適化する（ステップＳ２０４）。すなわち、コンポーネントは各最下層ノードに配されているため、階層隠れ構造が最適化されると、コンポーネント数も最適化されることになる。
【０１３３】
次に、コンポーネント最適化処理部１０５は、各コンポーネントについて、観測確率の種類とパラメータを推定してコンポーネントを最適化する（ステップＳ２０５）。次に、門関数最適化処理部１０６は、各分岐ノードにおける分岐パラメータを最適化する（ステップＳ２０６）。次に、最適性判定処理部１０７は、最適化基準Ａが収束したか否かを判定する（ステップＳ２０７）。すなわち、最適性判定処理部１０７は、モデルの最適性を判定する。
【０１３４】
ステップＳ２０７において、最適化基準Ａが収束したと判定されなかった場合、すなわち、最適ではないと判定された場合（ステップＳ２０７ａにおけるＮｏ）、ステップＳ２０３からステップＳ２０７の処理が繰り返される。
【０１３５】
一方、ステップＳ１０６において、最適化基準Ａが収束したと判定された場合、すなわち、最適であると判定された場合（ステップＳ２０７ａにおけるＹｅｓ）、モデル推定結果出力装置１０９は、モデル推定結果を出力し、処理を完了させる（ステップＳ２０８）。
【０１３６】
次に、本実施形態の階層隠れ構造最適化処理部２０１の動作を説明する。図１４は、少なくとも１つの実施形態に係る階層隠れ構造最適化処理部２０１の動作例を示すフローチャートである。
【０１３７】
まず、経路隠れ変数和演算処理部２０１−１は、経路隠れ変数のサンプル和を算出する（ステップＳ２１１）。次に、経路除去判定処理部２０１−２は、算出したサンプル和が十分小さいか否か判定する（ステップＳ２１２）。次に、経路除去実行処理部２０１−３は、サンプル和が十分小さいと判定された最下層経路隠れ変数変分確率を０として再計算した階層隠れ変数変分確率を出力し、処理を完了させる（ステップＳ２１３）。
【０１３８】
以上のように、本実施形態では、階層隠れ構造最適化処理部２０１が、算出された変分確率が所定の閾値以下である経路をモデルから除外することにより階層隠れ構造を最適化する。
【０１３９】
このような構成にすることで、第１の実施形態の効果に加え、階層隠れ変数モデル推定装置１００のように複数の階層隠れ構造の候補に対して最適化をする必要がなく、一回の実行処理でコンポーネント数も最適化できる。そのため、コンポーネント数、観測確率の種類とパラメータ、変分分布を同時に推定し、計算コストを抑えることが可能になる。
【０１４０】
《第３の実施形態》
次に、劣化予測システムの第３の実施形態について説明する。本実施形態に係る劣化予測システムは、階層隠れ変数モデル推定装置の構成が第２の実施形態と異なるものである。本実施形態の階層隠れ変数モデル推定装置は、階層隠れ変数モデル推定装置２００と比較して、門関数最適化処理部１０６が門関数最適化処理部１１３に置き換わったという点でのみ相違する。
【０１４１】
図１５は、第３の実施形態の門関数最適化処理部１１３の構成例を示すブロック図である。門関数最適化処理部１１３は、有効分岐ノード選別部１１３−１と、分岐パラメータ最適化並列処理部１１３−２を含む。
【０１４２】
有効分岐ノード選別部１１３−１は、階層隠れ構造から有効な分岐ノードのみを選別する。具体的には、有効分岐ノード選別部１１３−１は、コンポーネント最適化処理部１０５で推定された推定モデル１０４−５を用い、モデルから除去された経路を考慮することで、有効な分岐ノードのみを選別する。すなわち、有効な分岐ノードとは、階層隠れ構造から除去されていない経路上の分岐ノードを意味する。
【０１４３】
分岐パラメータ最適化並列処理部１１３−２は、有効な分岐ノードに関する分岐パラメータの最適化処理を並列に行い、門関数モデル１０６−６を出力する。具体的には、分岐パラメータ最適化並列処理部１１３−２は、入力データ１１１と、階層隠れ変数変分確率計算処理部１０４で算出された階層隠れ変数変分確率１０４−６とを用いて、有効なすべての分岐ノードに関する分岐パラメータを同時並行で最適化する。
【０１４４】
分岐パラメータ最適化並列処理部１１３−２は、例えば、図１５に例示するように、第１の実施形態の分岐パラメータ最適化処理部１０６−３を並列に並べて構成してもよい。このような構成により、一度にすべての門関数の分岐パラメータを最適化できる。
【０１４５】
すなわち、階層隠れ変数モデル推定装置１００，２００は、門関数の最適化処理を１つずつ実行していたが、本実施形態の階層隠れ変数モデル推定装置は、門関数の最適化処理を並行して行うことができるため、より高速なモデル推定が可能になる。
【０１４６】
なお、門関数最適化処理部１１３（より詳しくは、有効分岐ノード選別部１１３−１と、分岐パラメータ最適化並列処理部１１３−２）は、プログラム（階層隠れ変数モデルの推定プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。
【０１４７】
次に、本実施形態の門関数最適化処理部１１３の動作を説明する。図１６は、少なくとも１つの実施形態に係る門関数最適化処理部１１３の動作例を示すフローチャートである。まず、有効分岐ノード選別部１１３−１は、有効なすべての分岐ノードを選択する（ステップＳ３０１）。次に、分岐パラメータ最適化並列処理部１１３−２は、有効なすべての分岐ノードを並列に最適化し（ステップＳ３０２）、処理を完了させる。
【０１４８】
以上のように、本実施形態によれば、有効分岐ノード選別部１１３−１が、階層隠れ構造のノードから有効な分岐ノードを選別し、分岐パラメータ最適化並列処理部１１３−２が、有効な分岐ノードにおける隠れ変数の変分確率に基づいて門関数モデルを最適化する。その際、分岐パラメータ最適化並列処理部１１３−２は、有効な分岐ノードに関する各分岐パラメータの最適化を並列に処理する。よって、門関数の最適化処理を並行して行うことができるため、上述する実施形態の効果に加え、より高速なモデル推定が可能になる。
【０１４９】
《第４の実施形態》
次に、本発明の第４の実施形態について説明する。
第４の実施形態に係る劣化予測システムは、対象とする設備の劣化予測に基づいて、その設備のメンテナンス管理を行う。具体的には、劣化予測システムは、設備の劣化予測に基づいて、その設備のメンテナンス時期を決定する。なお、対象とする設備は、例えば、社会インフラストラクチャを構築する際に用いられる機械や施設そのものに限定されない。対象とする施設は、例えば、機械や施設が備える部品や配線、インフラストラクチャそのものを構築するための道路や通信網なども含む。
【０１５０】
なお、本実施形態では、対象設備が備える各部位の劣化予測を行う場合について説明する。第４の実施形態に係る劣化予測システムに含まれる劣化予測装置８００は、メンテナンス時期決定装置の一例である。
【０１５１】
図１７は、少なくとも１つの実施形態に係る劣化予測装置の構成例を示すブロック図である。本実施形態に係る劣化予測システムは、劣化予測システム１０と比較して、劣化予測装置７００が劣化予測装置８００に置き換わったものである。劣化予測装置８００は、劣化予測装置の一例である。
【０１５２】
劣化予測装置８００は、第１の実施形態の構成に加え、さらに分類部８０６、クラスタ推定部８０７、予備期間算出部８０８、メンテナンス時期決定部８０９を備える。また、劣化予測装置８００は、第１の実施形態とモデル取得部８０２、コンポーネント決定部８０３、劣化予測部８０４、予測結果出力装置８０５の動作が異なる。
【０１５３】
分類部８０６は、学習用データベース３００の設備属性テーブルから複数の設備の設備属性を取得し、当該設備属性に基づいて各設備をクラスタに分類する。分類部８０６は、例えば、ｋ−ｍｅａｎｓアルゴリズムや階層的クラスタリングの各種アルゴリズムなどによりクラスタの分類を行う。ｋ−ｍｅａｎｓアルゴリズムとは、ランダムに生成されたクラスタに各個体を分類し、分類された個体の情報に基づいてクラスタの中心を更新する処理を繰り返し実行することで、クラスタリングを行うアルゴリズムである。
【０１５４】
クラスタ推定部８０７は、分類部８０６による分類結果に基づいて予測対象となる設備がいずれのクラスタに属するかを推定する。
【０１５５】
予備期間算出部８０８は、コンポーネント決定部８０３が決定したコンポーネントの推定誤差に基づいてメンテナンス時期の予備期間を算出する。ここで、予備期間とは、メンテナンス時期の幅を示す期間である。
【０１５６】
メンテナンス時期決定部８０９は、劣化予測部８０４が予測した対象設備の劣化と、予備期間算出部８０８が算出した予備期間とに基づいて、メンテナンス時期を決定する。メンテナンス時期には、例えば、劣化部位の交換や、消耗品の補充、異物の除去などが必要な時期を示す。
【０１５７】
本実施形態に係る劣化予測システムの動作について説明する。
まず、階層隠れ変数モデル推定装置１００は、対象設備毎かつ対象部位毎に、当該設備における当該対象部位の劣化を予測するための門関数及びコンポーネントを推定する。本実施形態では、階層隠れ変数モデル推定装置１００は、各部位ごとに門関数及びコンポーネントを推定する。本実施形態では、階層隠れ変数モデル推定装置１００は、第１の実施形態に示す方法により門関数及びコンポーネントを算出する。なお、他の実施形態では、階層隠れ変数モデル推定装置１００は、第２の実施形態に示す方法や第３の実施形態に示す方法で門関数及びコンポーネントを算出しても良い。
【０１５８】
本実施形態では、階層隠れ変数モデル推定装置１００は、推定した各コンポーネントについて予測誤差の散布度を算出する。予測誤差の散布度としては、例えば、予測誤差の標準偏差、分散、範囲や、予測誤差率の標準偏差、分散、範囲などが挙げられる。
階層隠れ変数モデル推定装置１００は、推定した門関数、コンポーネント及び各コンポーネントについての予測誤差の散布度を、モデルデータベース５００に記録する。
【０１５９】
モデルデータベース５００に門関数、コンポーネント及び各コンポーネントについての予測誤差の散布度が記録されると、劣化予測装置８００は、劣化の予測を開始する。
【０１６０】
図１８は、少なくとも１つの実施形態に係る劣化予測装置の動作例を示すフローチャートである。
劣化予測装置８００のデータ入力装置７０１は、入力データ７１１を入力する（ステップＳ１４１）。具体的には、データ入力装置７０１は、対象設備の設備属性、対象設備が備える部位の部位属性、その部位の性能や状態を観測した観測情報を、入力データ７１１として入力する。
【０１６１】
次に、モデル取得部８０２は、対象設備が新規設備であるか否かを判定する（ステップＳ１４２）。例えば、モデル取得部８０２は、モデルデータベース５００に対象設備についての門関数、コンポーネント及び予測誤差の散布度が記録されていない場合に、対象設備が新規設備であると判定する。また、例えば、モデル取得部８０２は、学習用データベース３００の設備テーブルの設備ＩＤに関連付けられた部位テーブル内の測定値が無い場合に、対象設備が新規設備であると判定する。
【０１６２】
モデル取得部８０２は、対象設備が既設設備であると判定した場合（ステップＳ１４２：ＮＯ）、モデルデータベース５００から対象設備についての門関数、コンポーネント及び予測誤差の散布度を取得する（ステップＳ１４３）。次に、劣化予測装置８００は、入力データ７１１を１つずつ選択し、選択した入力データ７１１について、以下に示すステップＳ１４５〜ステップＳ１４６の処理を実行する（ステップＳ１４４）。つまり、劣化予測装置８００は、対象設備が備える部位ごとに、ステップＳ１４５〜ステップＳ１４６の処理を実行する。
【０１６３】
まず、コンポーネント決定部８０３は、モデル取得部８０２が取得した門関数に基づいて、階層隠れ構造の根ノードから最下層のノードまでたどることで、劣化予測に用いるコンポーネントを決定する（ステップＳ１４５）。コンポーネント決定部８０３が劣化予測に用いるコンポーネントを決定すると、劣化予測部８０４は、ステップＳ１４４で選択した入力データ７１１を当該コンポーネントに代入することで、対象物の劣化を予測する（ステップＳ１４６）。
【０１６４】
他方、モデル取得部８０２が、対象設備が新規設備であると判定した場合（ステップＳ１４２：ＹＥＳ）、分類部８０６は、学習用データベース３００の設備属性テーブルから複数の設備の設備属性を取得し、当該設備属性に基づいて設備をクラスタに分類する（ステップＳ１４７）。なお、分類部８０６による分類対象には、対象設備が含まれる。次に、クラスタ推定部８０７は、分類部８０６による分類結果に基づいて対象設備がいずれのクラスタに属するかを推定する（ステップＳ１４８）。
【０１６５】
次に、劣化予測装置８００は、入力データ７１１を１つずつ選択し、選択した入力データ７１１について、以下に示すステップＳ１５０〜ステップＳ１５４の処理を実行する（ステップＳ１４９）。
【０１６６】
劣化予測装置８００は、クラスタ推定部８０７が推定したクラスタに属する既設設備を１つずつ選択し、選択した既設設備について、以下に示すステップＳ１５１〜ステップＳ１５３の処理を実行する（ステップＳ１５０）。まず、モデル取得部８０２は、モデルデータベース５００からステップＳ１４３で選択した既設設備についての門関数、コンポーネント及び予測誤差の散布度を取得する（ステップＳ１５１）。
【０１６７】
次に、コンポーネント決定部８０３は、モデル取得部８０２が取得した門関数に基づいて、階層隠れ構造の根ノードから最下層のノードまでたどることで、劣化予測に用いるコンポーネントを決定する（ステップＳ１５２）。コンポーネント決定部８０３が劣化予測に用いるコンポーネントを決定すると、劣化予測部８０４は、ステップＳ１５１で選択した入力データ７１１を当該コンポーネントに代入することで、対象物の劣化を予測する（ステップＳ１５３）。
【０１６８】
ステップＳ１５１〜ステップＳ１５３の処理を、対象設備と同じクラスタ内の全ての既設設備について実行すると、劣化予測部８０４は、対象部位ごとに、当該部位の各設備における劣化の平均値を、対象設備における対象部位の劣化の予測値として算出する（ステップＳ１５４）。これにより、劣化予測装置８００は、過去の劣化情報が蓄積されていない新規設備についても、対象部位の劣化を予測することができる。
【０１６９】
劣化予測装置８００が、全ての入力データ７１１についてステップＳ１４５〜ステップＳ１４６の処理、またはステップＳ１４９〜ステップＳ１５４の処理を実行すると、メンテナンス時期決定部８０９は、対象物の基準とするメンテナンス時期を決定する（ステップＳ１５５）。具体的には、メンテナンス時期決定部８０９は、対象部位の劣化が、各部位ごとに定められる基準を下回る時期を予測し、この時期を基準とするメンテナンス時期と決定する。
【０１７０】
予備期間算出部８０８は、ステップＳ１４５またはステップＳ１５２でコンポーネント決定部８０３が決定したコンポーネントの予測誤差の散布度を、モデル取得部８０２から取得する（ステップＳ１５７）。次に、予備期間算出部８０８は、取得した予測誤差の散布度に基づいて対象部位のメンテナンス時期の予備期間を算出する（ステップＳ１５８）。例えば、予備期間算出部８０８は、予測誤差の散布度が予測誤差の標準偏差である場合、当該標準偏差の総和に所定の係数を乗じることで、予備期間を算出することができる。また例えば、予備期間算出部８０８は、予測誤差の散布度が予測誤差率の標準偏差である場合、対象部位の劣化が予め定められる基準を下回るまでの期間に当該標準偏差の平均値及び所定の係数を乗じることで、予備期間を算出することができる。
【０１７１】
そして、メンテナンス時期決定部８０９は、ステップＳ１５５で算出した時期に、ステップＳ１５８で算出した予備期間を加味（例えば、期間への加算または減算）することで、対象部位のメンテナンス時期を決定する（ステップＳ１５９）。予測結果出力装置８０５は、メンテナンス時期決定部８０９が決定したメンテナンス時期８１２を出力する（ステップＳ１６０）。このように、劣化予測装置８００は、門関数により適切なコンポーネントを用いることで、適切なメンテナンス時期を決定することができる。
【０１７２】
以上のように、本実施形態の劣化予測装置８００は、対象設備が新規設備であるか既存設備であるかに関わらず、精度よく劣化を予測し、また適切なメンテナンス時期を決定することができる。
【０１７３】
また、本実施形態では、劣化予測部８０４が、新規設備である対象設備の劣化を予測する場合に、対象設備と同じクラスタの既存設備の予測劣化の平均値を算出する場合について説明したが、これに限られない。例えば、他の実施形態では、劣化予測部８０４は、対象設備と既存設備との類似度に応じた重み付けをして平均値を算出しても良いし、中央値や最大値など、他の代表値を用いて算出しても良い。
【０１７４】
また、本実施形態では、対象設備が新規設備であるときに、既設設備のモデルに基づいて劣化を予測する場合について説明したが、これに限られない。例えば、他の実施形態では、対象設備が既設設備である場合であっても、対象設備に新たに設けられる部位について、対象設備と同じクラスタの既設設備のモデルに基づいて劣化を予測しても良い。
【０１７５】
また、本実施形態では、メンテナンス時期が遅れないように、劣化予測装置８００が基準メンテナンス時期に予備期間を加味した時期をメンテナンス時期とする場合について説明したが、これに限られない。例えば、他の実施形態では、過剰なメンテナンスの抑制を目的として、劣化予測装置８００が、基準メンテナンス時期から予測誤差の散布度に応じた量だけ期間を短くした時期をメンテナンス時期としても良い。
【０１７６】
《第５の実施形態》
次に、劣化予測システムの第５の実施形態について説明する。
図１９は、少なくとも１つの実施形態に係る劣化予測装置の構成例を示すブロック図である。本実施形態に係る劣化予測システムは、第４の実施形態に係る劣化予測システムと比較して、劣化予測装置８００が劣化予測装置８２０に置き換わったものである。劣化予測装置８２０は、劣化予測装置８００と比較して、分類部８０６が分類部８２６に置き換わり、クラスタ推定部８０７がクラスタ推定部８２７に置き換わったものである。
【０１７７】
分類部８２６は、劣化に係る情報に基づいて、既設設備を複数のクラスタに分類する。分類部８２６は、ｋ−ｍｅａｎｓアルゴリズムや階層的クラスタリングの各種アルゴリズムなどにより、クラスタの分類を行う。例えば、分類部８２６は、モデル取得部８０２が取得したコンポーネントの係数等に基づいて、既存設備をクラスタに分類する。これにより、同じクラスタにおける設備ごとにメンテナンスまでの期間の傾向のばらつきが少なくなる。
【０１７８】
クラスタ推定部８２７は、分類部８２６が分類したクラスタと設備属性との関係を推定する。つまり、クラスタ推定部８２７は、設備属性を説明変数とし、クラスタを目的変数とする関数を生成する。当該推定は、例えば、ｃ４．５決定木アルゴリズムや、サポートベクターマシンなどの教師あり学習によって行うことができる。クラスタ推定部８２７は、新規設備の設備属性と推定した関係とに基づいて、当該新規設備がいずれのクラスタに属するかを推定する。
【０１７９】
これにより、本実施形態の劣化予測装置８２０は、新規設備とメンテナンスまでの期間の傾向が類似すると推定される既設設備のクラスタに基づいて、対象部位の劣化予測をすることができる。
【０１８０】
《第６の実施形態》
次に、劣化予測システムの第６の実施形態について説明する。本実施形態の劣化予測システムの構成は、第４の実施形態と同様である。ただし、本実施形態の予測結果出力装置８０５は、メンテナンス時期以外の情報も出力する点において、第６の実施形態と異なる。すなわち、本実施形態の予測結果出力装置８０５は、利用者に対して劣化の要因を提示する機能を有していると言える。
【０１８１】
コンポーネントは各説明変数に係る重みを示す値であることから、劣化予測に用いられるコンポーネントは、例えば、以下の式Ｂに例示するように、各説明変数の一次式で表すことができる。
【０１８２】
ｙ＝ａ０＋ａ１ｘ１＋ａ２ｘ２＋・・・＋ａｎｘｎ  （式Ｂ）
【０１８３】
ここで、ｙは、対象物の劣化を示す目的変数であり、ｘｉは、説明変数である。また、ａｉは、各説明変数ｘｉに対する重みを示す。
【０１８４】
予測結果出力装置８０５は、劣化予測に用いる説明変数のうち、より対象物の劣化に影響する説明変数の内容を出力してもよい。予測結果出力装置８０５は、例えば、重み値がより大きい説明変数を出力してもよい。また、予測結果出力装置８０５は、各説明変数の取りうる範囲に応じて重み値を調整し、その調整後の重み値がより大きい説明変数を出力してもよい。
【０１８５】
本実施形態では、コンポーネント決定部８０３により得られる目的変数の予測式が、例えば、上記に例示する式Ｂの形式で表すことができるため、いわゆるブラックボックス化された式ではなく、解釈容易性の観点で優位性が高い。したがって、対象物の劣化により影響する説明変数を低コストで提示できる。
【０１８６】
《基本構成》
次に、メンテナンス時期決定装置の基本構成を説明する。図２０は、メンテナンス時期決定装置の基本構成を示すブロック図である。
メンテナンス時期決定装置は、予測用データ入力部９０と、コンポーネント決定部９１と、劣化予測部９２と、メンテナンス時期決定部９３とを備える。
【０１８７】
予測用データ入力部９０は、対象物の劣化に影響を与え得る情報である１つ以上の説明変数である予測用データを入力する。予測用データ入力部９０の例として、データ入力装置７０１が挙げられる。
コンポーネント決定部９１は、隠れ変数が木構造で表わされ、当該木構造の最下層のノードに確率モデルを表わすコンポーネントが配された構造である階層隠れ構造と、当該階層隠れ構造のノードにおいて分岐方向を決定する門関数と、予測用データとに基づいて、前記対象物の劣化予測に用いるコンポーネントを決定する。コンポーネント決定部９１の例として、コンポーネント決定部８０３が挙げられる。
劣化予測部９２は、コンポーネント決定部９１が決定したコンポーネントと予測用データとに基づいて、対象物の劣化を予測する。劣化予測部９２の例として、劣化予測部８０４が挙げられる。
メンテナンス時期決定部９３は、劣化予測部９２の予測から対象物の劣化が予め定められる基準を下回ると予想される時期に対し、コンポーネント決定部９１が決定したコンポーネントの予測誤差の散布度に応じた期間を加算または減算することで、対象物のメンテナンス時期を決定する。メンテナンス時期決定部９３の例として、メンテナンス時期決定部８０９が挙げられる。
【０１８８】
そのような構成により、メンテナンス時期決定装置は、門関数により適切なコンポーネントを用いることで、適切なメンテナンス時期を決定することができる。
【０１８９】
次に、劣化予測システムの基本構成を説明する。図２１は、劣化予測システムの基本構成を示すブロック図である。劣化予測システムは、対象物の劣化を示す目的変数とその対象物の劣化に影響を与え得る情報である１つ以上の説明変数の複数の組み合わせである学習用データを入力する学習用データ入力部８１（例えば、データ入力装置１０１）と、隠れ変数が木構造で表わされ、その木構造の最下層のノードに確率モデルを表わすコンポーネントが配された構造である階層隠れ構造を設定する階層隠れ構造設定部８２（例えば、階層隠れ構造設定部１０２）と、学習用データ入力部８１が入力した学習用データとコンポーネントとに基づいて、階層隠れ構造において根ノードから対象ノードまでを結んだ経路に含まれる隠れ変数である経路隠れ変数の変分確率を計算する変分確率計算部８３（階層隠れ変数変分確率計算処理部１０４）と、学習用データ入力部８１が入力した学習用データに基づいて、算出された変分確率に対してコンポーネントを最適化するコンポーネント最適化処理部８４（例えば、コンポーネント最適化処理部１０５）と、階層隠れ構造のノードにおいて説明変数に応じた分岐方向を決定するモデルである門関数モデルを、そのノードにおける隠れ変数の変分確率に基づいて最適化する門関数最適化部８５（例えば、門関数最適化処理部１０６）と、１つ以上の説明変数を予測用データとして入力する予測用データ入力部８６（例えば、データ入力装置７０１）と、門関数最適化部８５が最適化した門関数と予測用データとに基づいて、コンポーネント最適化処理部８４が最適化したコンポーネントのうち、対象物の劣化の予測に用いるコンポーネントを決定するコンポーネント決定部８７（例えば、コンポーネント決定部７０３）と、コンポーネント決定部８７が決定したコンポーネントと予測用データとに基づいて、対象物の劣化を予測する劣化予測部８８（例えば、劣化予測部７０４）とを備えている。
【０１９０】
そのような構成により、対象物の劣化をコストを抑えつつ予測できる。
【０１９１】
図２２は、少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１００１、主記憶装置１００２、補助記憶装置１００３、インタフェース１００４を備える。
上述の階層隠れ変数モデル推定装置や劣化予測装置は、それぞれコンピュータ１０００に実装される。なお、階層隠れ変数モデル推定装置が実装されたコンピュータ１０００と劣化予測装置が実装されたコンピュータ１０００は異なるものであって良い。そして、上述した各処理部の動作は、プログラム（階層隠れ変数モデルの推定プログラムや劣化予測プログラム）の形式で補助記憶装置１００３に記憶されている。ＣＰＵ１００１は、プログラムを補助記憶装置１００３から読み出して主記憶装置１００２に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。
【０１９２】
なお、少なくとも１つの実施形態において、補助記憶装置１００３は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例としては、インタフェース１００４を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ１０００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ１０００が当該プログラムを主記憶装置１００２に展開し、上記処理を実行しても良い。
【０１９３】
また、当該プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、当該プログラムは、前述した機能を補助記憶装置１００３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【０１９４】
以上、実施形態及び実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態および実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【０１９５】
この出願は、２０１４年４月２８日に出願された米国仮出願第６１／９８５，２３７号を基礎とする優先権を主張し、その開示をここに取り込む。
【符号の説明】
【０１９６】
１０  劣化予測システム
１００  階層隠れ変数モデル推定装置
３００  学習用データベース
５００  モデルデータベース
８００，８２０  劣化予測装置
８０２  モデル取得部
８０３  コンポーネント決定部
８０４  劣化予測部
８０６、８２６  分類部
８０７、８２７  クラスタ推定部
８０８  予備期間算出部
８０９  メンテナンス時期決定部
【図１】
0006525002.tif 000008
【図２】
0006525002.tif 000009
【図３】
0006525002.tif 000010
【図４】
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【図５】
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【図６】
0006525002.tif 000013
【図７】
0006525002.tif 000014
【図８】
0006525002.tif 000015
【図９】
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【図１０】
0006525002.tif 000017
【図１１】
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【図１２】
0006525002.tif 000019
【図１３】
0006525002.tif 000020
【図１４】
0006525002.tif 000021
【図１５】
0006525002.tif 000022
【図１６】
0006525002.tif 000023
【図１７】
0006525002.tif 000024
【図１８】
0006525002.tif 000025
【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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