(57)【要約】  不変関係分析における異常検知能力を向上し、誤った異常報告を低減する。  システム分析装置（１００）は、相関モデル生成部（１３０）、及び、学習信頼度算出部（１４０）を含む。相関モデル生成部（１３０）は、システムにおける複数のメトリックの学習期間の時系列をもとに、メトリック間の相関関係を含む相関モデルを生成する。学習信頼度算出部（１４０）は、相関モデルに含まれる相関関係に係るメトリックの各々の学習期間の時系列の振る舞いをもとに、当該相関関係の学習信頼度を算出する。
2015174063.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
システムにおける複数のメトリックの学習期間の時系列をもとに、メトリック間の相関関係を含む相関モデルを生成する、相関モデル生成手段と、
前記相関モデルに含まれる前記相関関係に係るメトリックの各々の前記学習期間の時系列の振る舞いをもとに、当該相関関係の学習信頼度を算出する、学習信頼度算出手段と、
を備えた、システム分析装置。
【請求項２】
前記学習信頼度算出手段は、前記相関関係に係るメトリックの各々の前記学習期間の時系列に対する所定形式の時系列モデルの適合度合いをもとに、当該相関関係の前記学習信頼度を算出する、
請求項１に記載のシステム分析装置。
【請求項３】
前記適合度合いは、前記メトリックの前記学習期間の時系列に対して生成された前記所定形式の時系列モデルによる、当該学習期間の時系列に対する予測誤差をもとに算出される、
請求項２に記載のシステム分析装置。
【請求項４】
前記学習信頼度算出手段は、前記相関関係に係るメトリックの各々について算出された、１以上の前記所定形式の時系列モデルによる予測誤差の内の、最小の予測誤差の合計値を、当該相関関係の前記学習信頼度として算出する、
請求項３に記載のシステム分析装置。
【請求項５】
前記学習信頼度算出手段は、前記相関関係に係るメトリックの各々の前記学習期間の時系列を時間方向で分割し、分割された時系列の各々に対する前記所定形式の時系列モデルの適合度合いをもとに、前記学習信頼度を算出する、
請求項２に記載のシステム分析装置。
【請求項６】
前記学習信頼度算出手段は、前記相関関係に係るメトリックの各々の、前記学習期間の時系列に対する前記所定形式の時系列モデルの適合度合いと、監視期間の時系列に対する当該所定形式の時系列モデルの適合度合いとをもとに、前記学習信頼度を算出する、
請求項２に記載のシステム分析装置。
【請求項７】
前記所定形式の時系列モデルは、時系列が一定値を示すモデル、二つの値のいずれかを示すモデル、及び、直線的な変化を示すモデルの内のいずれかである、
請求項２乃至６のいずれかに記載のシステム分析装置。
【請求項８】
さらに、前記学習信頼度が所定の信頼度閾値以上の前記相関関係を用いて、当該相関関係に係るメトリック間の相関破壊を検出する、相関変化分析手段を備えた、
請求項１乃至７のいずれかに記載のシステム分析装置。
【請求項９】
システムにおける複数のメトリックの学習期間の時系列をもとに、メトリック間の相関関係を含む相関モデルを生成し、
前記相関モデルに含まれる前記相関関係に係るメトリックの各々の前記学習期間の時系列の振る舞いをもとに、当該相関関係の学習信頼度を算出する、
分析方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
システムにおける複数のメトリックの学習期間の時系列をもとに、メトリック間の相関関係を含む相関モデルを生成し、
前記相関モデルに含まれる前記相関関係に係るメトリックの各々の前記学習期間の時系列の振る舞いをもとに、当該相関関係の学習信頼度を算出する、
処理を実行させるプログラムを格納する、コンピュータが読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、分析方法、及び、記録媒体に関し、特に、相関関係を用いてシステムの分析を行う情報処理装置、分析方法、及び、記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
システム性能の時系列間の相関性に基づいてシステムのモデル化を行い、生成されたモデルを用いてシステムの障害や異常等の要因を判定する運用管理システムの一例が、特許文献１に開示されている。【０００３】
特許文献１に記載されている運用管理システムは、システムの正常時（学習期間）における複数のメトリックの実測値の時系列をもとに、複数のメトリックの内の各ペアの相関関係を表す相関関数を決定する。そして、運用管理システムは、相関関数の誤差をもとに算出される重みに応じて相関関係を選択することにより、システムの相関モデルを生成する。さらに、運用管理システムは、生成された相関モデルを用いて、相関関係の破壊（相関破壊）を検出し、相関破壊をもとにシステムの障害要因を判定する。このように、相関破壊をもとにシステムの状態を分析する技術は、不変関係分析と呼ばれる。【０００４】
不変関係分析においては、例えば、メトリックｙ、ｕのペアに関して、メトリックｕの値をもとにメトリックｙの値を予測する相関関数が用いられる。そして、モデル生成時の時系列を用いて、メトリックｙの実測値と相関関数による予測値との差、つまり予測誤差が算出される。さらに、算出された予測誤差をもとに、監視時に許容される予測誤差の閾値が設定される。監視時の予測誤差が閾値を超えた（相関破壊が検出された）場合、システムにおいて異常が発生したと判断される。【０００５】
また、関連技術として、特許文献２には、システム性能の時系列を用いて、システムの異常を検知する設備状態監視方法が開示されている。特許文献２に記載されている設備状態監視方法は、設備の出力する時系列信号に、一定期間ごとに運転パターンラベルを付与し、ラベルごとに正常モデルを構築する。異常検知を行う場合は、検知対象期間に運転パターンラベルを付与し、同じまたは状態の近いラベルを持つ正常モデルを使って異常検知を行う。【０００６】
また、他の関連技術として、特許文献３には、不変関係分析を行う運用管理システムにおいて、所定期間に生成された複数の相関モデルから、当該所定期間の性能情報に対する適合度をもとに、基本モデル、特定モデルを抽出する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特許第４８７２９４４号公報
【特許文献２】国際公開第２０１３／０３０９８４号
【特許文献３】国際公開第２０１２／０２９５００号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上述の特許文献１に記載されている技術では、不変関係分析において、異常検知能力が低下、もしくは、誤った異常報告が出力される可能性がある。その理由は、相関関係に係るメトリックの学習期間における時系列が、メトリック間の関係の学習を十分に行うことのできないような時系列であっても、当該相関関係の重みが大きく（相関関数の予測誤差が小さく）なる可能性があるためである。例えば、相関関係に係るメトリックの時系列の値が全く変化しない、一度だけしか変化しない、もしくは直線状に増加する場合でも、相関関係の重みは大きくなる可能性がある。不変関係分析において、このような学習が不十分な相関関係が選択された場合、異常検知能力の低下や誤った異常報告が発生する。【０００９】
本発明の目的は、上述した課題を解決し、不変関係分析において、異常検知能力を向上し、かつ、誤った異常報告を低減できる情報処理装置、分析方法、及び、記録媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の一態様におけるシステム分析装置は、システムにおける複数のメトリックの学習期間の時系列をもとに、メトリック間の相関関係を含む相関モデルを生成する、相関モデル生成手段と、前記相関モデルに含まれる前記相関関係に係るメトリックの各々の前記学習期間の時系列の振る舞いをもとに、当該相関関係の学習信頼度を算出する、学習信頼度算出手段と、を備える。【００１１】
本発明の一態様における分析方法は、システムにおける複数のメトリックの学習期間の時系列をもとに、メトリック間の相関関係を含む相関モデルを生成し、前記相関モデルに含まれる前記相関関係に係るメトリックの各々の前記学習期間の時系列の振る舞いをもとに、当該相関関係の学習信頼度を算出する。【００１２】
本発明の一態様におけるコンピュータが読み取り可能な記録媒体は、コンピュータに、システムにおける複数のメトリックの学習期間の時系列をもとに、メトリック間の相関関係を含む相関モデルを生成し、前記相関モデルに含まれる前記相関関係に係るメトリックの各々の前記学習期間の時系列の振る舞いをもとに、当該相関関係の学習信頼度を算出する、処理を実行させるプログラムを格納する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の効果は、不変関係分析において、異常検知能力を向上し、かつ、誤った異常報告を低減できることである。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の第１の実施の形態の特徴的な構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態における、システム分析装置１００の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態における、学習信頼度算出部１４０の構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態における、コンピュータにより実現されたシステム分析装置１００の構成を示すブロック図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態における、システム分析装置１００の全体的な処理を示すフローチャートである。
【図６】本発明の第１の実施の形態における、相関モデル生成処理（ステップＳ１００）の詳細を示すフローチャートである。
【図７】本発明の第１の実施の形態における、相関変化分析処理（ステップＳ２００）の詳細を示すフローチャートである。
【図８】本発明の第１の実施の形態における、単一時系列モデルの形式の例を示す図である。
【図９】本発明の第１の実施の形態における、性能情報の時系列の例を示す図である。
【図１０】図９の時系列におけるメトリックＡ、Ｂを示すグラフである。
【図１１】図９の時系列におけるメトリックＣ、Ｄを示すグラフである。
【図１２】本発明の第１の実施の形態における、学習信頼度の算出例を示す図である。
【図１３】本発明の第１の実施の形態における、学習信頼度の他の算出例を示す図である。
【図１４】本発明の第１の実施の形態における、相関モデルの例を示す図である。
【図１５】本発明の第２の実施の形態における、時系列の分割例を示す図である。
【図１６】本発明の第２の実施の形態における、単一時系列モデルの生成例を示す図である。
【図１７】本発明の第２の実施の形態における、学習信頼度の算出例を示す図である。
【図１８】本発明の第２の実施の形態における、相関モデルの例を示す図である。
【図１９】本発明の第３の実施の形態における、システム分析装置１００の構成を示すブロック図である。
【図２０】本発明の第３の実施の形態における、学習信頼度モデル生成部１９０の構成を示すブロック図である。
【図２１】本発明の第３の実施の形態における、学習信頼度決定部１９５の構成を示すブロック図である。
【図２２】本発明の第３の実施の形態における、相関モデル生成処理（ステップＳ１００）の詳細を示すフローチャートである。
【図２３】本発明の第３の実施の形態における、相関変化分析処理（ステップＳ２００）の詳細を示すフローチャートである。
【図２４】本発明の第３の実施の形態における、相関モデルの例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
（第１の実施の形態）
本発明の第１の実施の形態について説明する。
【００１６】
はじめに、本発明の第１の実施の形態の構成について説明する。図２は、本発明の第１の実施の形態における、システム分析装置１００の構成を示すブロック図である。システム分析装置１００は、本発明の情報処理装置の一実施形態である。
【００１７】
図２を参照すると、本発明の第１の実施の形態におけるシステム分析装置１００は、被監視システム５００とネットワーク等により接続される。被監視システム５００は、例えばＷＥＢサービスや業務サービスといった情報通信サービスを提供するシステムや、プラントや発電設備などのシステムである。被監視システム５００は、システム性能の実測値の時系列を出力する。
【００１８】
被監視システム５００は、複数種目の性能値の実測値を一定間隔ごとに計測し、システム分析装置１００へ送信する。ここで、性能値の種目として、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）使用率、メモリ使用率、ディスクアクセス頻度等、コンピュータリソースやネットワークリソースの使用率、使用量等が用いられる。また、性能値の種目として、各種センサにより測定される電力、電圧、電流、温度、圧力等が用いられてもよい。
【００１９】
ここで、性能値の種目をメトリック（性能指標）と定義し、同一時刻に計測された複数のメトリックの値の組を性能情報と定義する。メトリックの値は、整数や小数により表される。また、メトリックは、特許文献１における相関モデルの生成対象である「要素」に相当する。
【００２０】
システム分析装置１００は、被監視システム５００から収集した性能情報の時系列をもとに、被監視システム５００の相関モデルを生成し、生成した相関モデルを用いて、被監視システム５００の状態を分析する。
【００２１】
システム分析装置１００は、性能情報収集部１１０、性能情報記憶部１２０、相関モデル生成部１３０、学習信頼度算出部１４０、相関モデル記憶部１５０、相関変化分析部１６０、分析設定記憶部１７０、及び、障害分析部１８０を含む。
【００２２】
性能情報収集部１１０は、被監視システム５００から、性能情報の時系列を収集する。
【００２３】
性能情報記憶部１２０は、性能情報収集部１１０が収集した、学習期間における性能情報の時系列を記憶する。
【００２４】
相関モデル生成部１３０は、特許文献１と同様に、学習期間における性能情報の時系列をもとに、被監視システム５００の相関モデルを生成する。
【００２５】
相関モデルは、複数のメトリックの内の各ペアの相関関係を含む。ここで、相関関係は、メトリック間の相関関数（または、変換関数）によって表される。相関関数は、メトリックのペアの内の一方のメトリック（入力メトリック）の値から、他方のメトリック（出力メトリック）の値を予測する関数である。
【００２６】
相関モデル生成部１３０は、性能情報収集部１１０に記憶された学習期間における性能情報の時系列を用いて、各メトリックのペアについて、相関関数のパラメータを算出する。相関関数のパラメータは、特許文献１と同様に、メトリックの時系列に対するシステム同定処理によって決定される。相関モデル生成部１３０は、これらの処理を全てのメトリックのペアに対して繰り返すことにより、相関モデルを生成する。相関モデル生成部１３０は、特許文献１と同様に、相関関数の予測誤差に応じた重みを算出し、相関関係に付与してもよい。また、相関モデル生成部１３０は、重みに応じて相関関係を選別してもよい。
【００２７】
学習信頼度算出部１４０は、性能情報収集部１１０に記憶された、学習期間における性能情報の時系列を用いて、相関モデルに含まれる相関関係の学習信頼度を算出する。ここで、学習信頼度は、相関関係がメトリック間の関係を学習しているかどうかを示す。
【００２８】
本発明の実施の形態においては、相関関係に係るメトリックの各々の学習期間の時系列が、特定の振る舞い（挙動）を示した場合、当該相関関係は実際のメトリック間の関係を十分学習しておらず、学習信頼度が低いと仮定する。ここで、特定の振る舞いとは、例えば、メトリックの時系列が一定値を示す、二つの値のいずれかを示す、あるいは、直線的な変化を示す等である。
【００２９】
例えば、相関関係に係るメトリックの学習期間の時系列が直線的に増加した場合、当該相関関係は、その場合のメトリック間の関係しか学習できていない。したがって、相関変化分析において、当該メトリックの値が減少する場合や増減を繰り返す場合、正常な挙動であっても異常と判定される（誤った異常報告が出力される）可能性が高くなる。
【００３０】
そこで、本発明の実施の形態においては、相関関係に係る各メトリックの学習期間における時系列をもとに、上述の特定の振る舞いを示す時系列モデル（単一時系列モデル）を生成する。そして、各メトリックの学習期間における時系列に対する、単一時系列モデルの適合度をもとに、学習信頼度を算出する。ここで、学習信頼度は、適合度に応じて、適合度が高い場合は低く、適合度が低い場合は高くなるように算出される。
【００３１】
また、本発明の実施の形態においては、適合度を、各メトリックの学習期間における時系列に対する、単一時系列モデルの予測誤差を用いて算出する。この場合、学習信頼度は、単一時系列モデルの予測誤差に応じて、予測誤差が小さい（適合度が高い）場合は低く、予測誤差が大きい（適合度が低い）場合は高くなるように算出される。
【００３２】
相関モデル記憶部１５０は、相関モデル生成部１３０により生成された相関モデルの各相関関係に、学習信頼度算出部１４０により算出された学習信頼度を付加して記憶する。
【００３３】
相関変化分析部１６０は、相関モデル記憶部１５０から学習信頼度が付加された相関モデルを取得し、学習信頼度が所定の閾値以上の相関関係を抽出する。ここで、相関モデルに重みが付与されている場合、相関変化分析部１６０は、さらに、重みによって相関関係を抽出してもよい。そして、相関変化分析部１６０は、抽出した各相関関係について、相関変化分析の対象となる期間（監視期間）における性能情報の時系列を用いて、相関関数の予測誤差を算出することにより、相関破壊の有無の検出を行う。
【００３４】
分析設定記憶部１７０は、障害分析部１８０が障害分析を行う方法や条件を示す分析設定を記憶する。例えば、分析設定には、障害分析部１８０が異常を通知する（警告を発する）、相関破壊の数や割合等に係る条件が設定される。
【００３５】
障害分析部１８０は、分析設定に従って障害分析を行う。
【００３６】
図３は、本発明の第１の実施の形態における、学習信頼度算出部１４０の構成を示すブロック図である。
【００３７】
図３を参照すると、学習信頼度算出部１４０は、時系列モデル記憶部１４１、時系列モデル生成部１４２、予測誤差算出部１４３、及び、信頼度算出部１４４を含む。
【００３８】
時系列モデル記憶部１４１は、単一時系列モデルの形式を記憶する。単一時系列モデルは、各メトリックの時系列をモデル化するための時系列モデルである。単一時系列モデルには、相関関係の学習信頼度が低いと判断される振る舞いを示す時系列モデルが用いられる。
【００３９】
図８は、本発明の第１の実施の形態における、単一時系列モデルの形式の例を示す図である。図８の例では、単一時系列モデルの形式として、一定値モデル、二値モデル、及び、直線モデルが設定されている。図８において、Ｘ（ｉ）は、時刻ｉにおけるメトリックＸの値である。また、ａ、ｂ、ｃはパラメータである。
【００４０】
時系列モデル生成部１４２は、各メトリックの学習期間における時系列をもとに、時系列モデル記憶部１４１に記憶されている各形式の単一時系列モデルのパラメータを決定（単一時系列モデルを生成）する。単一時系列モデルのパラメータは、例えば、メトリックの時系列に対するシステム同定処理によって決定される。
【００４１】
予測誤差算出部１４３は、各メトリックの学習期間の時系列に対する、単一時系列モデルの適合度として、当該単一時系列モデルによる予測誤差を算出する。予測誤差は、例えば、単一時系列モデルに学習期間における時系列を適用することにより得られる予測値と実測値との差の二乗平均により算出される。
【００４２】
信頼度算出部１４４は、相関関係の学習信頼度を算出する。ここで、信頼度算出部１４４は、相関関係に係る各メトリックについて生成された単一時系列モデルの適合度が高い（予測誤差が小さい）ほど、当該相関関係の学習信頼度が低くなるように、学習信頼度を決定する。
【００４３】
例えば、信頼度算出部１４４は、相関関係に係る各メトリックについて算出されている複数の単一時系列モデルの予測誤差の内、最も小さい予測誤差を抽出する。そして、信頼度算出部１４４は、相関関係に係る各メトリックについて抽出された予測誤差の合計を、当該相関関係の学習信頼度として算出する。
【００４４】
なお、本発明の第１の実施の形態では、単一時系列モデルの適合度として、単一時系列モデルの予測誤差を用いたが、学習期間の時系列に対する単一時系列モデルの適合度合いを表すことができれば、予測誤差以外を用いてもよい。例えば、単一時系列モデルが一定値モデルや二値モデルの場合、これらの一定値や二値以外の値を示した回数を、適合度として用いてもよい。この場合、時系列モデル記憶部１４１に記憶される各単一時系列モデルの形式に、当該単一時系列モデルの適合度の算出方法が付与されていてもよい。
【００４５】
なお、システム分析装置１００は、ＣＰＵとプログラムを記憶した記憶媒体を含み、プログラムに基づく制御によって動作するコンピュータであってもよい。また、性能情報記憶部１２０、相関モデル記憶部１５０、及び、分析設定記憶部１７０は、それぞれ個別の記憶媒体でも、１つの記憶媒体によって構成されてもよい。
【００４６】
図４は、本発明の第１の実施の形態における、コンピュータにより実現されたシステム分析装置１００の構成を示すブロック図である。システム分析装置１００は、ＣＰＵ１０１、ハードディスクやメモリ等の記憶手段（記憶媒体）１０２、他の装置等とデータ通信を行う通信手段１０３、キーボード等の入力手段１０４、及び、ディスプレイ等の出力手段１０５を含む。
【００４７】
ＣＰＵ１０１は、性能情報収集部１１０、相関モデル生成部１３０、学習信頼度算出部１４０、相関変化分析部１６０、及び、障害分析部１８０の機能を実現するためのコンピュータプログラムを実行する。記憶手段１０２は、性能情報記憶部１２０、相関モデル記憶部１５０、及び、分析設定記憶部１７０のデータを記憶する。通信手段１０３は、被監視装置５００から、性能情報の時系列を受信する。入力手段１０４は、ユーザ等から、各種閾値や分析設定の入力を受け付ける。出力手段１０５は、ユーザ等へ障害分析の結果を出力する。
【００４８】
また、図２に示されたシステム分析装置１００の各構成要素は、独立した論理回路でもよい。
【００４９】
次に、本発明の第１の実施の形態における、システム分析装置１００の動作について説明する。
【００５０】
図５は、本発明の第１の実施の形態における、システム分析装置１００の全体的な処理を示すフローチャートである。
【００５１】
はじめに、システム分析装置１００は、相関モデルを生成する（ステップＳ１００）。そして、システム分析装置１００は、生成された相関モデルを用いて、相関変化分析（不変関係分析）を行う（ステップＳ２００）。
【００５２】
図６は、本発明の第１の実施の形態における、相関モデル生成処理（ステップＳ１００）の詳細を示すフローチャートである。
【００５３】
ここでは、メトリックＸ、Ｙ間の相関関係を表す相関関数の形式として、Ｙ（ｉ）＝ａ＊Ｘ（ｉ）＋ｂ（ａ、ｂはパラメータ、ｉは時刻）を用いると仮定する。
【００５４】
はじめに、性能情報収集部１１０は、被監視システム５００から、学習期間における性能情報の時系列を収集する（ステップＳ１０１）。性能情報収集部１１０は、収集した性能情報の時系列を、性能情報記憶部１２０に保存する。
【００５５】
図９は、本発明の第１の実施の形態における、性能情報の時系列の例を示す図である。
【００５６】
例えば、性能情報収集部１１０は、図９のように、性能情報の時系列として、メトリックＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの時系列を収集し、保存する。
【００５７】
相関モデル生成部１３０は、性能情報収集部１１０に記憶された性能情報から、メトリックのペアを一つ選択する（ステップＳ１０２）。相関モデル生成部１３０は、選択したメトリックのペアについて、学習期間の時系列を用いて、相関関数を算出する（ステップＳ１０３）。
【００５８】
図１０は、図９の時系列におけるメトリックＡ、Ｂを示すグラフである。
【００５９】
例えば、相関モデル生成部１３０は、図９の時系列における時系列におけるメトリックＡ、Ｂ間の相関関数を、最小二乗法により、Ｂ（ｉ）＝１．２＊Ａ（ｉ）のように算出する。
【００６０】
学習信頼度算出部１４０は、相関関係の学習信頼度を算出する（ステップＳ１０４）。ここで、学習信頼度算出部１４０の時系列モデル生成部１４２は、相関関係に係る各メトリックの学習期間の時系列について、時系列モデル記憶部１４１に記憶されている各形式の単一時系列モデルを生成する。予測誤差算出部１４３は、各単一時系列モデルの、学習期間の時系列に対する予測誤差を算出する。信頼度算出部１４４は、各メトリックについて算出されている単一時系列モデルの予測誤差の内、最も小さい予測誤差を抽出する。そして、信頼度算出部１４４は、各メトリックについて抽出された予測誤差の合計を、当該相関関係の学習信頼度として算出する。
【００６１】
図１２は、本発明の第１の実施の形態における、学習信頼度の算出例を示す図である。
【００６２】
例えば、学習信頼度算出部１４０は、図９の時系列におけるメトリックＡ、Ｂの各々について、図１２のように単一時系列モデルを生成し、単一時系列モデルの予測誤差（最小値）を合計して、メトリックＡ、Ｂ間の相関関係の学習信頼度「０」を算出する。
【００６３】
学習信頼度算出部１４０は、相関関係に学習信頼度を付与し、相関モデル記憶部１５０に保存する（ステップＳ１０５）。
【００６４】
図１４は、本発明の第１の実施の形態における、相関モデルの例を示す図である。
【００６５】
例えば、学習信頼度算出部１４０は、図１４のように、メトリックＡ、Ｂ間の相関関係に学習信頼度を付与して、保存する。
【００６６】
以降、全てのメトリックのペアについて、ステップＳ１０２〜Ｓ１０５の処理が繰り返される（ステップＳ１０６）。
【００６７】
図１１は、図９の時系列におけるメトリックＣ、Ｄを示すグラフである。
【００６８】
例えば、相関モデル生成部１３０は、図９の時系列におけるメトリックＣ、Ｄ間の相関関数を、Ｄ（ｉ）＝１．４４５４＊Ｃ（ｉ）−０．３３３５のように算出する。
【００６９】
図１３は、本発明の第１の実施の形態における、学習信頼度の他の算出例を示す図である。
【００７０】
学習信頼度算出部１４０は、図９の時系列におけるメトリックＣ、Ｄの各々について、図１３のように単一時系列モデルを生成し、メトリックＣ、Ｄ間の相関関係の学習信頼度「２．４７４」を算出する。
【００７１】
学習信頼度算出部１４０は、図１４のように、メトリックＣ、Ｄ間の相関関係に学習信頼度を付与して、保存する。
【００７２】
図７は、本発明の第１の実施の形態における、相関変化分析処理（ステップＳ２００）の詳細を示すフローチャートである。
【００７３】
はじめに、相関変化分析部１６０は、相関モデル記憶部１５０から、学習信頼度が付加された相関モデルを取得する（ステップＳ２０１）。相関変化分析部１６０は、相関モデルから、学習信頼度が所定の信頼度閾値以上の相関関係を抽出する（ステップＳ２０２）。
【００７４】
例えば、信頼度閾値が「０．１」の場合、相関変化分析部１６０は、図１４の相関モデルから、学習信頼度が「２．４７４」である、メトリックＣ、Ｄ間の相関関係を抽出する。メトリックＡ、Ｂ間の相関関係は抽出されない。
【００７５】
相関変化分析部１６０は、ステップＳ２０２で抽出された相関関係の内の一つを選択する（ステップＳ２０３）。
【００７６】
相関変化分析部１６０は、選択した相関関係について、性能情報収集部１１０により取集された性能情報の監視期間の時系列に対して、予測誤差を算出する（ステップＳ２０４）。
【００７７】
予測誤差が所定の誤差閾値以上の場合（ステップＳ２０５／Ｙ）、相関変化分析部１６０は、相関破壊が検出されたと判定し（ステップＳ２０６）、相関破壊の異常スコアを算出する（ステップＳ２０７）。
【００７８】
相関変化分析部１６０は、ステップＳ２０２で抽出された全ての相関関係について、ステップＳ２０３〜Ｓ２０７の処理を繰り返す（ステップＳ２０８）。
【００７９】
例えば、相関変化分析部１６０は、ステップＳ２０２で抽出されたメトリックＣ、Ｄ間の相関関係について、監視期間の時系列を用いて、相関破壊の有無の検出を行う。
【００８０】
最後に、障害分析部１８０は、分析設定記憶部１７０に記憶された分析設定に従って障害分析を行う（ステップＳ２０９）。障害分析部１８０は、検出された相関破壊の詳細や障害分析の結果を、ユーザ等に出力する。
【００８１】
以上により、本発明の第１の実施の形態の動作が完了する。
【００８２】
次に、本発明の第１の実施の形態の特徴的な構成を説明する。図１は、本発明の第１の実施の形態の特徴的な構成を示すブロック図である。
【００８３】
図１を参照すると、システム分析装置１００は、相関モデル生成部１３０、及び、学習信頼度算出部１４０を含む。相関モデル生成部１３０は、システムにおける複数のメトリックの学習期間の時系列をもとに、メトリック間の相関関係を含む相関モデルを生成する。学習信頼度算出部１４０は、相関モデルに含まれる相関関係に係るメトリックの各々の学習期間の時系列の振る舞いをもとに、当該相関関係の学習信頼度を算出する。
【００８４】
本発明の第１の実施の形態によれば、不変関係分析において、異常検知能力を向上し、かつ、誤った異常報告を低減できる。その理由は、学習信頼度算出部１４０が、相関モデルに含まれる相関関係に係るメトリックの各々の学習期間の時系列の振る舞いをもとに、当該相関関係の学習信頼度を算出するためである。これにより、学習信頼度の高い相関関係を用いて、不変関係分析を行うことができる。
【００８５】
また、上述の特許文献２に記載されている技術のように、ラベルに基づいてモデルを選択する方法では、検知対象期間に応じたシステムのモデルを選択することは可能である。しかしながら、ラベルはシステムに対して付与されるため、不変関係分析で用いられる相関モデルのように、モデルにシステムに係る複数の相関関係が含まれる場合、適切な相関関係を選択することができない。
【００８６】
本発明の第１の実施の形態によれば、システムの相関モデルに含まれる複数の相関関係から、適切な相関関係を選択して、不変関係分析を行うことができる。その理由は、学習信頼度算出部１４０が、相関モデルに含まれる相関関係ごとに学習信頼度を算出するためである。
【００８７】
（第２の実施の形態）
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。
【００８８】
本発明の第２の実施の形態においては、性能情報の時系列を時間方向で分割し、分割された時系列をもとに学習信頼度を算出する点において、本発明の第１の実施の形態と異なる。
【００８９】
本発明の第２の実施の形態においては、学習信頼度算出部１４０の時系列モデル生成部１４２は、学習期間における相関関係に係る各メトリックの時系列を時間方向で分割し（第１の分割）、第１の分割による分割区間ごとに単一時系列モデルを生成する。
【００９０】
ここで、第１の分割は、例えば、全ての可能な分割と分割された時系列ごとに生成した単一時系列モデルとの組合せの中から、単一時系列モデルの予測誤差の合計が最小になるような組合せを選択することにより行われる。例えば、単一時系列モデルとして直線モデルが用いられる場合であって、メトリックの時系列が、単調増加、及び、単調減少を示す場合は、時系列が当該単調増加、及び、単調減少を示す区間で分割される。
【００９１】
図１５は、本発明の第２の実施の形態における、時系列の分割例を示す図である。
【００９２】
例えば、時系列モデル生成部１４２は、図９の時系列におけるメトリックＣの時系列を、図１５に示すように、時刻１から６（分割区間ｃ１）、時刻７から１２（分割区間ｃ２）、及び、時刻１３から２０（分割区間ｃ３）の３つに分割する。同様に、時系列モデル生成部１４２は、メトリックＤの時系列を、時刻１から８（分割区間ｄ１）、時刻９から１２（分割区間ｄ２）、及び、時刻１３から２０（分割区間ｄ３）の３つに分割する。
【００９３】
図１６は、本発明の第２の実施の形態における、単一時系列モデルの生成例を示す図である。
【００９４】
時系列モデル生成部１４２は、メトリックＣ、Ｄの各々について、分割区間（ｃ１、ｃ２、ｃ３、ｄ１、ｄ２、ｄ３）ごとに、図１６のように、単一時系列モデルを生成する。
【００９５】
なお、時系列の分割数には上限が設定されていてもよい。
【００９６】
予測誤差算出部１４３は、第１の分割による分割区間を、さらに、いずれかのメトリックの時系列が分割される時刻で、双方のメトリックの時系列が分割されるように分割する（第２の分割）。
【００９７】
例えば、予測誤差算出部１４３は、メトリックＣ、Ｄの時系列を、図１５に示すように、時刻１から６（分割区間ｃｄ１）、時刻７から８（分割区間ｃｄ２）、時刻９から１２（分割区間ｃｄ３）、及び、時刻１３から２０（分割区間ｃｄ４）の４つに分割する。
【００９８】
予測誤差算出部１４３は、第２の分割による分割区間ごとに単一時系列モデルの組合せを割り当て、割り当てられた単一時系列モデルの予測誤差を算出する。そして、信頼度算出部１４４は、分割区間ごとに算出された予測誤差の合計を、相関関係の学習信頼度として算出する。
【００９９】
図１７は、本発明の第２の実施の形態における、学習信頼度の算出例を示す図である。
【０１００】
例えば、予測誤差算出部１４３は、図１７のように、分割区間（ｃｄ１、ｃｄ２、ｃｄ３、ｃｄ４）ごとに、単一時系列モデルの組合せを割り当て、単一時系列モデルの予測誤差を算出する。信頼度算出部１４４は、分割区間ごとの予測誤差を合計して、メトリックＣ、Ｄの相関関係の学習信頼度「０．１６５９２８」を算出する。
【０１０１】
学習信頼度算出部１４０は、相関関係に学習信頼度を付与し、相関モデル記憶部１５０に保存する。
【０１０２】
図１８は、本発明の第２の実施の形態における、相関モデルの例を示す図である。
【０１０３】
例えば、信頼度算出部１４４は、図１８のように、メトリックＣ、Ｄ間の相関関係に学習信頼度を付与して、保存する。
【０１０４】
なお、本発明の第２の実施の形態においては、相関関係に係る各メトリックの時系列に対して第１の分割を行った後で、いずれかのメトリックの時系列が分割される時刻で、双方のメトリックの時系列が分割されるように第２の分割を行った。そして、第２の分割が行われた分割区間ごとに算出した予測誤差を合計して学習信頼度を算出した。しかしながら、これに限らず、例えば、第２の分割を省略し、第１の分割が行われた分割区間ごとに算出した予測誤差を合計して学習信頼度を算出してもよい。
【０１０５】
本発明の第２の実施の形態によれば、学習期間におけるメトリックの時系列の振る舞いが、時間によって、異なる単一時系列モデルに適合する場合でも、学習信頼度を算出できる。その理由は、学習信頼度算出部１４０が、相関関係に係るメトリックの各々の学習期間の時系列を時間方向で分割し、分割された時系列の各々に対する単一時系列モデルの適合度合いをもとに、学習信頼度を算出するためである。
【０１０６】
（第３の実施の形態）
次に、本発明の第３の実施の形態について説明する。
【０１０７】
本発明の第３の実施の形態においては、学習期間の時系列に対する単一時系列モデルの適合度合いと、監視期間の時系列に対する当該単一時系列モデルの適合度合いとをもとに、学習信頼度を算出する点において、本発明の第１の実施の形態と異なる。
【０１０８】
はじめに、本発明の第３の実施の形態の構成について説明する。図１９は、本発明の第３の実施の形態における、システム分析装置１００の構成を示すブロック図である。
【０１０９】
図１９を参照すると、本発明の第３の実施の形態におけるシステム分析装置１００の学習信頼度算出部１４０は、学習信頼度モデル生成部１９０、及び、学習信頼度決定部１９５を含む。
【０１１０】
学習信頼度モデル生成部１９０は、性能情報収集部１１０に記憶された、学習期間における性能情報の時系列を用いて、相関モデルに含まれる相関関係の学習信頼度モデルを生成する。ここで、学習信頼度モデルは、監視期間における性能情報の時系列をもとに、学習信頼度を決定する方法を示す。
【０１１１】
本発明の第３の実施の形態においては、さらに、相関関係に係るメトリックの時系列が、学習期間と監視期間とで同じ振る舞いを示した場合、相関関係は監視期間のメトリック間の関係を十分学習しており、相関関係の学習信頼度が高いと仮定する。
【０１１２】
そこで、本発明の第３の実施の形態では、学習期間の時系列に対する適合度が高い単一時系列モデルと同形式の単一時系列モデルの、監視期間の時系列に対する適合度が高い場合は、学習信頼度を高くするような、学習信頼度モデルを生成する。
【０１１３】
相関モデル記憶部１５０は、相関モデル生成部１３０により生成された相関モデルの各相関関係に、学習信頼度モデル生成部１９０により生成された学習信頼度モデルを付加して記憶する。
【０１１４】
学習信頼度決定部１９５は、監視期間における性能情報の時系列と学習信頼度モデルとを用いて学習信頼度を決定する。
【０１１５】
図２０は、本発明の第３の実施の形態における、学習信頼度モデル生成部１９０の構成を示すブロック図である。
【０１１６】
図２０を参照すると、学習信頼度モデル生成部１９０は、時系列モデル記憶部１９１、時系列モデル生成部１９２、及び、信頼度モデル生成部１９３を含む。
【０１１７】
時系列モデル記憶部１９１は、単一時系列モデルの形式を記憶する。
【０１１８】
時系列モデル生成部１９２は、各メトリックの学習期間における時系列をもとに、時系列モデル記憶部１９１に記憶されている各形式の単一時系列モデルのパラメータを決定（単一時系列モデルを生成）する。
【０１１９】
信頼度モデル生成部１９３は、時系列モデル生成部１９２により生成された単一時系列モデルの、学習期間における時系列に対する適合度をもとに、上述の学習信頼度モデルを生成する。
【０１２０】
図２１は、本発明の第３の実施の形態における、学習信頼度決定部１９５の構成を示すブロック図である。
【０１２１】
図２１を参照すると、学習信頼度決定部１９５は、時系列モデル記憶部１９６、時系列モデル生成部１９７、及び、信頼度決定部１９８を含む。
【０１２２】
時系列モデル記憶部１９６は、単一時系列モデルの形式を記憶する。時系列モデル記憶部１９６は、単一時系列モデルの形式として、時系列モデル記憶部１９１と同じ形式を記憶していてもよいし、異なる形式を記憶していてもよい。
【０１２３】
時系列モデル生成部１９７は、各メトリックの監視期間における時系列をもとに、時系列モデル記憶部１９６に記憶されている各形式の単一時系列モデルのパラメータを決定（単一時系列モデルを生成）する。時系列モデル生成部１９７は、時系列モデル生成部１９２と同様の方法で単一時系列モデルを生成してもよいし、異なる方法で単一時系列モデルを生成してもよい。
【０１２４】
信頼度決定部１９８は、時系列モデル生成部１９７により生成された単一時系列モデルの、監視期間における時系列に対する適合度と、学習信頼度モデルとを用いて、学習信頼度を決定する。
【０１２５】
次に、本発明の第３の実施の形態におけるシステム分析装置１００の動作について説明する。
【０１２６】
図２２は、本発明の第３の実施の形態における、相関モデル生成処理（ステップＳ１００）の詳細を示すフローチャートである。
【０１２７】
ここで、性能情報収集部１１０が性能情報の時系列を収集してから相関モデル生成部１３０が相関関数を算出するまでの処理（ステップＳ１１１〜Ｓ１１３）は、本発明の第１の実施の形態（ステップＳ１０１〜Ｓ１０３）と同様である。
【０１２８】
学習信頼度モデル生成部１９０は、相関関係の学習信頼度モデルを生成する（ステップＳ１１４）。ここで、学習信頼度モデル生成部１９０の時系列モデル生成部１９２は、相関関係に係る各メトリックの学習期間の時系列について、時系列モデル記憶部１９１に記憶されている各形式の単一時系列モデルを生成する。信頼度モデル生成部１９３は、生成した各単一時系列モデルの学習期間の時系列に対する予測誤差を算出し、予測誤差の小さい（適合度の高い）単一時系列モデルについて、学習信頼度モデルを生成する。
【０１２９】
図２４は、本発明の第３の実施の形態における、相関モデルの例を示す図である。
【０１３０】
例えば、学習信頼度モデル生成部１９０は、図９の時系列におけるメトリックＡ、Ｂの各々について、図１２のように単一時系列モデルを生成する。そして、学習信頼度モデル生成部１９０は、予測誤差が小さい（０である）直線モデルについて、図２４のような学習信頼度モデルを生成する。
【０１３１】
学習信頼度モデル生成部１９０は、相関関係に学習信頼度モデルを付与し、相関モデル記憶部１５０に保存する（ステップＳ１１５）。
【０１３２】
例えば、学習信頼度モデル生成部１９０は、図２４のように、メトリックＡ、Ｂ間の相関関係に学習信頼度モデルを付与して、保存する。
【０１３３】
以降、全てのメトリックのペアについて、ステップＳ１１２〜Ｓ１１５の処理が繰り返される（ステップＳ１１６）。
【０１３４】
図２３は、本発明の第３の実施の形態における、相関変化分析処理（ステップＳ２００）の詳細を示すフローチャートである。
【０１３５】
はじめに、相関変化分析部１６０は、相関モデル記憶部１５０から、学習信頼度モデルが付加された相関モデルを取得する（ステップＳ２１１）。学習信頼度決定部１９５は、相関モデルに含まれる相関関係の内の一つを選択する（ステップＳ２１２）。
【０１３６】
学習信頼度決定部１９５は、選択した相関関係の学習信頼度を決定する（ステップＳ２１３）。ここで、学習信頼度決定部１９５の時系列モデル生成部１９７は、相関関係に係る各メトリックの監視期間の時系列について、時系列モデル記憶部１９６に記憶されている各形式の単一時系列モデルを生成する。信頼度決定部１９８は、生成した各単一時系列モデルの監視期間の時系列に対する予測誤差を算出する。信頼度決定部１９８は、各単一時系列モデルの予測誤差と相関関係に付与された学習信頼度モデルとを用いて、学習信頼度を決定する。
【０１３７】
例えば、信頼度決定部１９８は、メトリックＡ、Ｂ間の相関関係について、図２４の学習信頼度モデルを用いて、学習信頼度を算出する。ここで、メトリックＡ、Ｂの双方に対して、監視期間の時系列に対する直線モデルの予測誤差が０の場合、信頼度決定部１９８は、学習信頼度モデルに従って、学習信頼度に「１」を設定する。また、メトリックＡ、Ｂのいずれかに対して、監視期間の時系列に対する直線モデルの予測誤差が０の場合、信頼度決定部１９８は、学習信頼度に「０．５」を設定する。上記以外の場合、信頼度決定部１９８は、学習信頼度に「０」を設定する。
【０１３８】
学習信頼度が所定の信頼度閾値以上の場合（ステップＳ２１４／Ｙ）、相関変化分析部１６０は、本発明の第１の実施の形態（ステップＳ２０４〜Ｓ２０７）と同様に、相関破壊の検出を行う（ステップＳ２１５〜Ｓ２１８）。そして、相関モデルに含まれる全ての相関関係について、ステップＳ２１２〜Ｓ２１８の処理が繰り返される（ステップＳ２１９）。
【０１３９】
最後に、障害分析部１８０は、本発明の第１の実施の形態（ステップＳ２０９）と同様に、障害分析を行う（ステップＳ２２０）。
【０１４０】
以上により、本発明の第３の実施の形態の動作が完了する。
【０１４１】
本発明の第３の実施の形態によれば、本発明の第１の実施の形態に比べて、より正確に学習信頼度を算出できる。その理由は、学習信頼度算出部１４０が、相関関係に係るメトリックの各々の、学習期間の時系列に対する単一時系列モデルの適合度合いと、監視期間の時系列に対する当該単一時系列モデルの適合度合いとをもとに、学習信頼度を算出するためである。
【０１４２】
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態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。
【０１４３】
例えば、本発明の実施の形態においては、相関関係をメトリック間の相関関数によって表したが、相関関係をメトリック間の相関係数で表してもよい。この場合、相関モデル生成部１３０は、例えば、学習期間における相関係数が所定の閾値以上であるメトリックのペアについて、相関関係を検出する。学習信頼度算出部１４０は、検出された相関関係の学習信頼度を算出する。そして、相関変化分析部１６０は、例えば、学習信頼度が所定の閾値以上の相関関係について、監視期間における相関係数が所定の閾値未満の場合、システムにおいて異常が発生したと判断する。
【０１４４】
この出願は、２０１４年５月１６日に出願された日本出願特願２０１４−１０１９４８を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【０１４５】
１００    システム分析装置
１０１    ＣＰＵ
１０２    記憶手段
１０３    通信手段
１０４    入力手段
１０５    出力手段
１１０    性能情報収集部
１２０    性能情報記憶部
１３０    相関モデル生成部
１４０    学習信頼度算出部
１４１    時系列モデル記憶部
１４２    時系列モデル生成部
１４３    予測誤差算出部
１４４    信頼度算出部
１５０    相関モデル記憶部
１６０    相関変化分析部
１７０    分析設定記憶部
１８０    障害分析部
１９０    学習信頼度モデル生成部
１９１    時系列モデル記憶部
１９２    時系列モデル生成部
１９３    信頼度モデル生成部
１９５    学習信頼度決定部
１９６    時系列モデル記憶部
１９７    時系列モデル生成部
１９８    信頼度決定部
５００    被監視システム
【図１】
2015174063.tif 000003
【図２】
2015174063.tif 000004
【図３】
2015174063.tif 000005
【図４】
2015174063.tif 000006
【図５】
2015174063.tif 000007
【図６】
2015174063.tif 000008
【図７】
2015174063.tif 000009
【図８】
2015174063.tif 000010
【図９】
2015174063.tif 000011
【図１０】
2015174063.tif 000012
【図１１】
2015174063.tif 000013
【図１２】
2015174063.tif 000014
【図１３】
2015174063.tif 000015
【図１４】
2015174063.tif 000016
【図１５】
2015174063.tif 000017
【図１６】
2015174063.tif 000018
【図１７】
2015174063.tif 000019
【図１８】
2015174063.tif 000020
【図１９】
2015174063.tif 000021
【図２０】
2015174063.tif 000022
【図２１】
2015174063.tif 000023
【図２２】
2015174063.tif 000024
【図２３】
2015174063.tif 000025
【図２４】
2015174063.tif 000026
【手続補正書】
【提出日】平成28年9月23日(2016.9.23)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
システムにおける複数のメトリックの学習期間の時系列をもとに、メトリック間の相関関係を含む相関モデルを生成する、相関モデル生成手段と、
前記相関モデルに含まれる前記相関関係に係るメトリックの各々の前記学習期間の時系列の振る舞いをもとに、当該相関関係の学習信頼度を算出する、学習信頼度算出手段と、
を備えた、システム分析装置。
【請求項２】
前記学習信頼度算出手段は、前記相関関係に係るメトリックの各々の前記学習期間の時系列に対する所定形式の時系列モデルの適合度合いをもとに、当該相関関係の前記学習信頼度を算出する、
請求項１に記載のシステム分析装置。
【請求項３】
前記適合度合いは、前記メトリックの前記学習期間の時系列に対して生成された前記所定形式の時系列モデルによる、当該学習期間の時系列に対する予測誤差をもとに算出される、
請求項２に記載のシステム分析装置。
【請求項４】
前記学習信頼度算出手段は、前記相関関係に係るメトリックの各々について算出された、１以上の前記所定形式の時系列モデルによる予測誤差の内の、最小の予測誤差の合計値を、当該相関関係の前記学習信頼度として算出する、
請求項３に記載のシステム分析装置。
【請求項５】
前記学習信頼度算出手段は、前記相関関係に係るメトリックの各々の前記学習期間の時系列を時間方向で分割し、分割された時系列の各々に対する前記所定形式の時系列モデルの適合度合いをもとに、前記学習信頼度を算出する、
請求項２に記載のシステム分析装置。
【請求項６】
前記学習信頼度算出手段は、前記相関関係に係るメトリックの各々の、前記学習期間の時系列に対する前記所定形式の時系列モデルの適合度合いと、監視期間の時系列に対する当該所定形式の時系列モデルの適合度合いとをもとに、前記学習信頼度を算出する、
請求項２に記載のシステム分析装置。
【請求項７】
前記所定形式の時系列モデルは、時系列が一定値を示すモデル、二つの値のいずれかを示すモデル、及び、直線的な変化を示すモデルの内のいずれかである、
請求項２乃至６のいずれかに記載のシステム分析装置。
【請求項８】
さらに、前記学習信頼度が所定の信頼度閾値以上の前記相関関係を用いて、当該相関関係に係るメトリック間の相関破壊を検出する、相関変化分析手段を備えた、
請求項１乃至７のいずれかに記載のシステム分析装置。
【請求項９】
システムにおける複数のメトリックの学習期間の時系列をもとに、メトリック間の相関関係を含む相関モデルを生成し、
前記相関モデルに含まれる前記相関関係に係るメトリックの各々の前記学習期間の時系列の振る舞いをもとに、当該相関関係の学習信頼度を算出する、
分析方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
システムにおける複数のメトリックの学習期間の時系列をもとに、メトリック間の相関関係を含む相関モデルを生成し、
前記相関モデルに含まれる前記相関関係に係るメトリックの各々の前記学習期間の時系列の振る舞いをもとに、当該相関関係の学習信頼度を算出する、
処理を実行させるプログラム。
【国際調査報告】
2015174063.tif 000027
2015174063.tif 000028