(57)【要約】  データベース１０２から抽出したデータを可視化して対話的にデータ分析を行う情報処理装置であって、データ分析に必要な１または複数のデータ項目が設定された分析プロセス設定ファイル１０３と、データベース１０２から抽出したデータが可視化に先立って展開されるメモリ１０１と、１または複数のデータ項目のうち、分析に用いられる利用頻度が上位のデータ項目のデータをデータベース１０２から抽出し、分析前にメモリへ事前展開するメモリ展開指示部１１０とを備えた。
2015193973.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データベースから抽出したデータを可視化して対話的にデータ分析を行う情報処理装置であって、
データ分析に必要な１または複数のデータ項目が設定された分析プロセス設定ファイルと、
前記データベースから抽出したデータがその可視化に先立って展開されるメモリと、
前記１または複数のデータ項目のうち、分析に用いられる利用頻度が上位のデータ項目のデータを前記データベースから抽出し、分析前に前記メモリへ事前展開するメモリ展開指示部とを備えた情報処理装置。
【請求項２】
前記データ項目の組み合わせが異なる複数の前記分析プロセス設定ファイルを備え、
前記メモリ展開指示部は、前記複数の分析プロセス設定ファイルにおいて共通して登場する出現頻度が上位の前記データ項目のデータを、前記分析に用いられる利用頻度が上位の前記データ項目として前記メモリへ展開する請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記データ項目の組み合わせが異なる複数の前記分析プロセス設定ファイルを備え、
前記メモリ展開指示部は、前記複数の分析プロセス設定ファイルのうち、利用頻度が上位の分析プロセス設定ファイルに設定されている前記データ項目のデータを、前記分析に用いられる利用頻度が上位の前記データ項目として前記メモリへ展開する請求項１記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記メモリ展開指示部は、前記データベースから抽出した前記データを、前記メモリにおいて事前展開用の事前読込みメモリ領域に展開する請求項１〜請求項３の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記事前読込みメモリ領域は、安定動作が保障されるメモリ量に設定されている請求項４記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記メモリ展開指示部は、前記事前読込みメモリ領域を超えない範囲で、前記利用頻度が最上位のデータ項目のデータから順に前記メモリへ展開する請求項４または請求項５記載の情報処理装置。
【請求項７】
入力装置から分析対象指定操作が行われると、指定された分析対象データが前記メモリに事前展開されているかを検索し、事前展開されていない場合、前記データベースから抽出して前記メモリへ展開させた後、前記指定された分析対象データを前記メモリから抽出して可視化し、前記指定された分析対象データが前記メモリに事前展開されている場合、前記メモリから抽出して可視化する可視化制御部をさらに備えた請求項１〜請求項６の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記メモリ展開指示部は、前記事前展開を当該情報処理装置の起動時に行う請求項１〜請求項７の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
データベースから抽出したデータを可視化して対話的にデータ分析を行う情報処理方法であって、
データ分析に必要な１または複数のデータ項目が設定された分析プロセス設定ファイルにおける前記１または複数のデータ項目のうち、分析に用いられる利用頻度が上位のデータ項目のデータを前記データベースから抽出し、分析前にメモリへ事前展開する情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置および情報処理方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年では、安価で高速な計算機環境、安価なセンサネットワーク環境など、データを長期間、気軽に収集し、データ分析できる環境が整ってきた。このため、業務作業の効率化、設備機器の異常検出、設備機器の全体最適化などに関する、分析が一般的に行われるようになった。【０００３】
多量のデータから必要とする情報を得るデータ分析は、データマイニング手法として知られている。このようなデータマイニング手法を生かした上で、データを分析するにあたり、分析対象となるデータを計算機によって可視化し、人間による対話的な手法にて分析を進める方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。【０００４】
ここで、業務作業の効率化を分析する際には、同じ分析プロセスを定期的に実施することで、日々の業務作業の改善を可視化することが多く、一度利用した分析プロセスを、例えば設定ファイルとして保存しておき、再利用できる場合がある。また、設備機器の異常検出に関する分析、設備機器の全体最適化に関する分析においては、良く利用する分析プロセスは決まっており、利用率の高い分析プロセスを予め設定ファイルとして用意しておくこともある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−２０４２８２号公報（第４頁、第５頁）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来の分析方法は、データが大規模になればなるほど、データベースからデータを抽出する処理に時間がかかる。このため、抽出したデータを可視化し、その可視化されたデータを操作者が確認して試行錯誤を行うといった対話的なデータ分析を行うにあたり、レスポンス性が損なわれ、結果としてインタラクティブ性を損なっていた。このような課題は、計算機の処理能力を向上することで対応できるが、処理能力を上げるためには、複数の計算機や、高価な計算機が必要となってしまう。そのため、一般的な処理能力を有する安価な計算機では、大規模なデータを対話的に分析できないという問題がある。【０００７】
本発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、インタラクティブ性を損なわずにデータ分析を行うことが可能な情報処理装置および情報分析方法を得るものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係る情報処理装置は、データベースから抽出したデータを可視化して対話的にデータ分析を行う情報処理装置であって、データ分析に必要な１または複数のデータ項目が設定された分析プロセス設定ファイルと、データベースから抽出したデータが可視化に先立って展開されるメモリと、１または複数のデータ項目のうち、分析に用いられる利用頻度が上位のデータ項目のデータをデータベースから抽出し、分析前にメモリへ事前展開するメモリ展開指示部とを備えたものである。【０００９】
本発明にかかる情報処理方法は、データベースから抽出したデータを可視化して対話的にデータ分析を行う情報処理方法であって、データ分析に必要な１または複数のデータ項目が設定された分析プロセス設定ファイルにおける１または複数のデータ項目のうち、分析に用いられる利用頻度が上位のデータ項目のデータをデータベースから抽出し、分析前にメモリへ事前展開するものである。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、利用頻度が上位のデータを分析前に事前にメモリへ展開するようにしたので、データ抽出時間を短縮でき、インタラクティブ性を損なわずに分析を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施の形態１における情報処理装置を示すブロック図である。
【図２】図１のメモリのメモリ構造の概要図である。
【図３】図１の分析プロセス設定ファイルの例を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態１における情報処理装置において分析対象データを可視化するまでの処理手順を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態２における情報処理装置を示すブロック図である。
【図６】本発明の実施の形態２における情報処理装置の分析プロセス利用頻度ランキングファイル例を示す図である。
【図７】本発明の実施の形態２における情報処理装置の分析対象データを可視化するまでの処理手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１における情報処理装置を示すブロック図である。
情報処理装置１００Ａは、データを可視化するまでの処理機能部として、メモリ展開指示部１１０と、コントローラ部１１１と、分析プロセス展開部１１２と、メモリ検索部１１３と、データベースアクセス部１１４とを有している。また、情報処理装置１００Ａには操作者の操作を受け付ける入力装置１０４と、ディスプレイなどの表示装置１０５とが接続されている。
【００１３】
まず、処理機能部について説明する。
メモリ展開指示部１１０は、情報処理装置１００Ａの起動時に、後述の分析プロセス設定ファイル１０３に基づいてデータベースアクセス部１１４を介してデータベース１０２にアクセスし、分析プロセス設定ファイル１０３に設定されたデータ項目のデータをメモリ１０１へ事前展開する。
【００１４】
コントローラ部１１１は、入力装置１０４における操作者からの入力操作を受け取ったり、データを表示装置１０５に表示したりといった、入出力操作に関わる処理を行う。分析プロセス展開部１１２は分析プロセス設定ファイル１０３の読込みを行う。メモリ検索部１１３は、メモリ１０１に既にデータが展開されているかを検索する。
【００１５】
情報処理装置１００Ａは、ＣＰＵ、ＲＡＭおよびＲＯＭ等を備えた制御部を備えており、ＲＯＭには制御プログラムが記憶されている。そして、ＣＰＵと制御プログラムとにより上記のメモリ展開指示部１１０と、コントローラ部１１１と、分析プロセス展開部１１２と、メモリ検索部１１３と、データベースアクセス部１１４とが機能的に構成されている。なお、コントローラ部１１１およびメモリ検索部１１３は本発明の可視化制御部１１１ａを構成している。
【００１６】
また、情報処理装置１００Ａには、データを可視化するための１次バッファとなるメモリ１０１と、データを長期記憶しておくためのデータベース１０２とを具備している。なお、メモリ１０１は、データベース１０２に比べてアクセス速度が高速であり、格納データの抽出に要する処理時間がデータベース１０２に比べて短いものである。
【００１７】
図２は、図１のメモリのメモリ構造の概要図である。
メモリ１０１は、事前読込みメモリ領域２００と、一般メモリ領域２０１とを備えている。事前読込みメモリ領域２００は、情報処理装置１００Ａの起動時に後述の分析プロセス設定ファイル１０３に基づいて先読みしたデータを事前展開するための領域である。一般メモリ領域２０１は、通常の分析結果を展開する領域である。メモリ１０１は事前読込みメモリ領域２００の最大値を決める閾値２０２を備える。
【００１８】
この閾値２０２は、メモリ１０１のメモリ領域全体のうち、事前読込みメモリ領域２００を一般メモリ領域２０１とは別に事前展開用として確保しても、安定動作を保証できるメモリ量を目安として設定される。すなわち、一般メモリ領域２０１が少なすぎると、通常分析の動作が不安定となることから、このような動作不安定が生じないメモリ量が事前読込みメモリ領域２００に割り当てられるように閾値２０２が設定される。
【００１９】
データベース１０２には、分析対象の複数のデータが記憶されている。ここでは、データベース１０２に温度センサのセンサデータが記憶されているものとする。以下では、データベース１０２に記憶されているデータをセンサデータと言い、データベース１０２に記憶されているセンサデータのうち、可視化対象として指定されたセンサデータを分析対象データと言い、センサデータが属する項目をデータ項目と言う。データ項目は、ここでは温度センサの識別名とし、温度センサＡ、温度センサＢ、・・・とする。ここでは、説明を簡単にするため、温度センサデータを例としているが、データベース１０２に記憶されるデータは、センサデータに限ることはなく、例えば、設備機器の動作モードや、操作履歴といったデータを含んでもよい。
【００２０】
情報処理装置１００Ａにはさらに、分析の効率化を図るための分析プロセス設定ファイル１０３を具備している。
【００２１】
ここで、分析プロセス設定ファイル１０３の意義についてに説明する。例えば、設備機器において異常が発生したとする。異常の原因は数多く想定されるが、異常を診断するためには、各種センサ（温度、圧力など）のセンサデータを可視化し、時系列に並べて（または、同じグラフ領域に重ねて）分析し、機器の動作の傾向を探ることが必要となる。ただし、分析対象となるデータ項目は数多くあり、データベースから真に必要なデータ項目を選択する作業だけでも時間がかかる。また、そのような作業は、経験を積んだ玄人しか行えない。
【００２２】
このため、そのような負担を軽減するための設定ファイルとして分析プロセス設定ファイルがあり、分析内容毎に用意され、その分析に必要なプロセス（データ項目を含む）が設定されている。以上を踏まえ、分析プロセス設定ファイルの具体的な構成について次に説明する。
【００２３】
図３は、図１の分析プロセス設定ファイルの例を示す図である。
分析プロセス設定ファイル１０３は、上述したようにデータベース１０２内にある多量のセンサデータのデータ項目のうち、どのデータ項目のセンサデータを可視化するかといったプロセスを設定したファイルである。分析プロセス設定ファイル１０３に設定されるプロセスは、（１）データ分析に必要なデータ項目のデータセットと、（２）データ分析するためのアドバイス情報等とを含んで構成される。アドバイス情報とは、例えば、グラフ化分析対象データをどのような視点で分析すればよいかのアドバイスがある。なお、本発明において分析プロセス設定ファイル１０３の構成自体は特に限定するものではなく、少なくともどのデータ項目のセンサデータを可視化するかといった情報が設定されていればよい。
【００２４】
例えば上記の「設備機器の異常」の問題に対応する分析プロセス設定ファイル１０３の例で説明すると、（１）可視化すべき分析対象データのデータセットとして、温度センサおよび圧力センサがデータ項目として設定されることになる。データ項目数は１つでも複数でもよい。また、（２）アドバイス情報には、温度センサおよび圧力センサのそれぞれのセンサデータから異常を検知するにあたってのアドバイスが設定されることになる。
【００２５】
図３において分析プロセス設定ファイル１０３は、分析内容に応じてデータ項目の組み合わせが異なる複数のバリエーションが用意されており、ここでは、図３に示す分析プロセス設定ファイルＡ１０３ａと、分析プロセス設定ファイルＢ１０３ｂと、分析プロセス設定ファイルＣ１０３ｃとを保持している。これらの分析プロセス設定ファイル１０３の中には、温度センサＡ、温度センサＤのように、各分析プロセス設定ファイル１０３で共通のデータ項目も存在する。なお、ここでは分析プロセス設定ファイル１０３としてここでは、３つの例を挙げているが、いくつ存在しても良い。また、図３において、アドバイス情報の図示は省略している。
【００２６】
次に、本実施の形態１の特徴を説明する。まず、概要を説明すると、本実施の形態１は、情報処理装置１００Ａにおけるデータ分析において利用頻度が上位のデータ項目のセンサデータを分析実施前に事前にデータベース１０２から抽出し、データベース１０２に比べて高速アクセス可能なメモリ１０１へ展開しておく。これにより、センサデータの可視化にあたり、データ抽出に要する時間を短縮してレスポンス性を高め、結果として分析に必要な時間をトータル的に短縮して高速な分析を行えるようにしたものである。以下、本実施の形態１の動作をフローチャートを用いて説明する。
【００２７】
図４は、本発明の実施の形態１における情報処理装置において分析対象データを可視化するまでの処理手順を示すフローチャートである。
本処理手順は、操作者が分析を開始する前の事前段階と、操作者が分析を開始後の分析段階とに大きく分けられる。
【００２８】
（事前段階）
まず、操作者は入力装置１０４を操作して情報処理装置１００Ａを起動する（以上、手順３００）。情報処理装置１００Ａが起動されると、最初に、その起動情報が入力装置１０４からメモリ展開指示部１１０に伝わる。メモリ展開指示部１１０は、起動情報に基づき情報処理装置１００Ａが起動したことを認識すると、分析プロセス設定ファイル１０３に対してアクセスを行う（以上、手順３０１）。
【００２９】
メモリ展開指示部１１０は分析プロセス設定ファイルＡ１０３ａ、Ｂ１０３ｂ、Ｃ１０３ｃの全てにアクセスを行い、各分析プロセス設定ファイルＡ１０３ａ、Ｂ１０３ｂ、Ｃ１０３ｃに設定されているデータ項目の全てを、自己内に展開する（以上、手順３０２）。ここでは、温度センサＡは３つ、温度センサＤは２つ、その他は１つずつ、メモリ展開指示部１１０に展開されることになる。
【００３０】
メモリ展開指示部１１０は、自己内に展開した各データ項目それぞれの利用頻度の順番でデータ項目をソートする。利用頻度は、ここでは、複数の分析プロセス設定ファイル１０３において共通して登場する出現頻度とし、出現頻度の高い順にソートすると、温度センサＡ、温度センサＤ、温度センサＢ、温度センサＦ、温度センサＧ、温度センサＨの順となる。なお、出現頻度は、出現回数でもよいし、メモリ展開指示部１１０内に展開したデータ項目の総数に対するデータ項目の出現回数の割合である出現率でもよい。
【００３１】
そして、メモリ展開指示部１１０は、データベースアクセス部１１４を介してデータベース１０２にアクセスし、出現頻度が上位のデータ項目のセンサデータをデータベース１０２から抽出してメモリ１０１内の事前読込みメモリ領域２００に展開する（以上、手順３０３）。
【００３２】
具体的には、閾値２０２を超えない範囲で、出現頻度が高いデータ項目順にセンサデータを事前読込みメモリ領域２００に展開していく。ここでは、まず、出現頻度が最上位の温度センサＡのセンサデータを事前読込みメモリ領域２００に展開する。そして、温度センサＡのセンサデータを展開してもなお、使用領域が閾値２０２を超えない場合は、温度センサＢのセンサデータも、事前読込みメモリ領域２００に展開する（以上、手順３０４）。この動作を閾値２０２を超えない範囲で繰り返す。
【００３３】
（分析段階）
以上の事前段階が完了すると、分析段階に入る。分析段階では、まず、操作者が分析対象指定操作を行う。分析対象指定操作とは、操作者が分析したい（可視化したい）分析対象を指定する操作である。この分析対象指定操作から、指定された分析対象データが可視化されるまでの処理が後述するようにインタラクティブに行われる。
【００３４】
分析対象指定操作での指定対象は、分析プロセス設定ファイル１０３でもよいし、データ項目でもよい。例えば、「設備機器の異常」を診断（分析）する初期段階では、分析プロセス設定ファイル１０３が分析対象として設定され、分析が進むと、分析プロセス設定ファイルに記載のないデータ項目を改めて個別に設定し分析する、といった利用形態が一例として挙げられる。ここでは、分析対象指定操作で温度センサＡを指定する場合を例に、以下、分析段階を説明する。
【００３５】
表示装置１０５には分析対象の指定を促す画面が表示され、その表示を確認した操作者が入力装置１０４を操作して分析対象を指定する操作を行う。操作者の操作に関する処理は、コントローラ部１１１が担当する。
【００３６】
そして、分析対象指定操作が行われると（以上、手順３０５）と、コントローラ部１１１からメモリ検索部１１３に処理が移る。そして、メモリ検索部１１３は可視化に必要な分析対象データ、ここでは温度センサＡのセンサデータがメモリ１０１の事前読込みメモリ領域２００に展開されているかを検索する（以上、手順３０６、手順３０７）。ここでは、手順３０３において、温度センサＡのセンサデータが既にメモリ１０１の事前読込みメモリ領域２００へ展開されている。このため、コントローラ部１１１はデータベース１０２にアクセスすることなく、事前読込みメモリ領域２００にアクセスして高速で温度センサＡのセンサデータを抽出し、表示装置１０５にグラフ表示する等の可視化処理を行う（以上、手順３１０）。
【００３７】
一方、メモリ１０１の事前読込みメモリ領域２００に可視化に必要な分析対象データが存在していなかった場合、メモリ検索部１１３はデータベースアクセス部１１４に対して、該当の分析対象データをデータベース１０２からメモリ１０１へ展開するように指示する（以上、手順３０８、３０９）。ここでのメモリ展開は、一般メモリ領域２０１に展開することになる。そして、コントローラ部１１１は展開された分析対象データを一般メモリ領域２０１から抽出し、可視化処理を行う（以上、手順３１０）。なお、手順３０９において、一般メモリ領域２０１が枯渇した場合、事前読込みメモリ領域２００の閾値２０２を変更し、一般メモリ領域２０１を広げてもよい。
【００３８】
以上のように、操作者による分析対象指定操作と、指定された分析対象データの可視化処理とが繰り返され、操作者との間で対話的に分析が進められる。
【００３９】
そして、操作者によって入力装置１０４から終了指示操作が行われると、情報処理装置１００Ａは分析終了と判断して分析を終了する（以上、手順３１１、３１２）。
【００４０】
以上では、手順３０５の分析対象指定操作でデータ項目を指定する例を説明したが、上述したように分析プロセス設定ファイル１０３を指定してもよい。例えば、分析プロセス設定ファイルＡ１０３ａが指定された場合には、コントローラ部１１１は分析プロセス展開部１１２へファイルアクセス指令を出し、分析プロセス設定ファイルＡ１０３ａへアクセスする。
【００４１】
そして、分析プロセス設定ファイルＡ１０３ａに設定されたデータ項目うち、温度センサＡは事前読込みメモリ領域２００に展開されているため、温度センサＡのセンサデータは事前読込みメモリ領域２００から抽出され、高速に可視化される。一方、分析プロセス設定ファイルＡ１０３ａに設定されたデータ項目のうち、温度センサＢは事前読込みメモリ領域２００に展開されていないため、データベース１０２から抽出されて一般メモリ領域２０１に展開され、温度センサＡに比べて低速に可視化されることになる。
【００４２】
以上説明したように本実施の形態１によれば、分析に用いる利用頻度が上位のデータ項目の分析対象データを事前にメモリ１０１へ展開するようにしているので、操作者のインタラクティブ性を損なわず高速に分析することができる。
【００４３】
すなわち、本発明を用いない場合、分析に必要なセンサデータをデータベース１０２から抽出する必要があるため、抽出処理に時間を要し、可視化するまでに時間がかかる。これに対し、本発明を用いた場合、利用頻度が上位の分析対象データが分析開始前に事前にメモリ１０１上に展開されている。このため、操作者により分析対象指定操作で指定された分析対象が、利用頻度が上位のデータ項目であれば、そのセンサデータが分析開始前に既にメモリ１０１上に展開されているため、データ抽出に要する時間を短縮してレスポンス性を高めることができる。よって、トータル的に見て、分析に必要とする処理時間を短縮（高速）化することができる。また、事前のメモリ展開を行うタイミングを起動時としたため、起動後の初回の分析時にも、同様に高速に分析することができる。
【００４４】
なお、本実施の形態１では、利用頻度を、複数の分析プロセス設定ファイル１０３において共通して登場する出現頻度としたが、手順３０４の分析対象指定操作において指定される指定頻度としてもよい。すなわち、図３の分析プロセス設定ファイル１０３の例では、温度センサＦは温度センサＡおよび温度センサＢに比べて出現頻度は低いが、手順３０４の分析対象指定操作で指定される回数が多い場合、温度センサＦのセンサデータを事前展開するようにしてもよい。
【００４５】
実施の形態２．
上記実施の形態１では、利用頻度上位のデータ項目のセンサデータをメモリ１０１へ事前展開するようにしていたが、実施の形態２では、利用頻度上位の分析プロセス設定ファイル１０３に設定されたデータ項目のセンサデータをメモリ１０１への事前展開をするようにしたものである。
【００４６】
図５は、本発明の実施の形態２における情報処理装置を示すブロック図である。
実施の形態２の情報処理装置１００Ｂは、図１に示した実施の形態１にさらに分析プロセス利用頻度ランキングファイル１０６が設けられた構成を有する。その他の構成は図１に示した実施の形態１と同様である。
【００４７】
図６は、本発明の実施の形態２における情報処理装置の分析プロセス利用頻度ランキングファイル例を示す図である。
分析プロセス利用頻度ランキングファイル１０６には、分析プロセス設定ファイル名と、その利用回数とが対応付けて登録されている。なお、ここでは、利用頻度として利用回数を用いているが、利用回数の総数に対する分析プロセス設定ファイル１０３の利用回数の割合である利用率を用いても良い。
【００４８】
次に動作について説明する。図７は、本発明の実施の形態２における情報処理装置の分析対象データを可視化するまでの処理手順を示すフローチャートである。
本処理手順は、操作者が分析を開始する前の事前段階と、操作者が分析を開始後の分析段階とに大きく分けられる。
【００４９】
（事前段階）
まず、操作者は入力装置１０４を操作して情報処理装置１００Ｂを起動する（以上、手順４００）。情報処理装置１００Ｂが起動されると、最初に、その起動情報がメモリ展開指示部１１０に起動情報が伝わる。メモリ展開指示部１１０は、起動情報に基づき情報処理装置１００Ｂが起動したことを認識すると、分析プロセス利用頻度ランキングファイル１０６に対してアクセスを行う（以上、手順４０１）。
【００５０】
メモリ展開指示部１１０は分析プロセス利用頻度ランキングファイル１０６に記載されている、各分析プロセス設定ファイル１０３の利用回数を解析し、利用頻度が上位の分析プロセス設定ファイル１０３を特定する。メモリ展開指示部１１０は利用頻度が上位の分析プロセス設定ファイル１０３に記載されているデータ項目について、メモリ展開指示部１１０からデータベースアクセス部１１４を介してデータベース１０２にアクセスし、メモリ１０１内の事前読込みメモリ領域２００に展開する。
【００５１】
具体的には、図６で示した分析プロセス利用頻度ランキングファイル１０６では、分析プロセス設定ファイルＡの利用回数が最も多く、利用頻度が最上位である。よって、この分析プロセス設定ファイルＡに記載されているデータ項目である、温度センサＡと温度センサＢのそれぞれのセンサデータをメモリ１０１に順番に展開することになる（以上、手順４０２）。
【００５２】
ここで、メモリ１０１へのデータ展開にあたり、メモリ１０１内の閾値２０２を超えない範囲で、利用頻度上位の分析プロセス設定ファイル１０３に記載のデータ項目のセンサデータを順番に展開していく。ここでは、まず、分析プロセス設定ファイルＡの温度センサＡと温度センサＢのそれぞれのセンサデータを全て展開した段階で閾値２０２を超えない場合は、次に利用頻度が高い分析プロセス設定ファイルＣに記載のデータ項目のセンサデータもメモリ１０１に展開する（以上、手順４０３）。
【００５３】
（分析段階）
以上の事前段階が完了すると、分析段階に入る。分析段階では、まず、操作者が分析対象指定操作を行う。分析対象指定操作とは、操作者が分析したい（可視化したい）分析対象を指定する操作である。この分析対象指定操作から、指定された分析対象データが可視化されるまでの処理がインタラクティブに行われる。
【００５４】
分析対象指定操作での指定対象は、分析プロセス設定ファイル１０３でもよいし、データ項目でもよい。ここでは、分析対象指定操作で温度センサＡを指定する場合を例に、以下、分析段階を説明する。
【００５５】
表示装置１０５には分析対象の指定を促す画面が表示され、その表示を確認した操作者が入力装置１０４を操作して分析対象を指定する操作を行う。操作者の操作に関する処理は、コントローラ部１１１が担当する。
【００５６】
そして、分析対象指定操作が行われると（以上、手順４０４）と、コントローラ部１１１からメモリ検索部１１３に処理が移る。そして、メモリ検索部１１３は可視化に必要な分析対象データ、ここでは温度センサＡのセンサデータがメモリ１０１の事前読込みメモリ領域２００に展開されているかを検索する（以上、手順４０５、手順４０６）。ここでは、手順４０２において、温度センサＡのセンサデータが既にメモリ１０１の事前読込みメモリ領域２００へ展開されている。このため、コントローラ部１１１はデータベース１０２にアクセスすることなく、事前読込みメモリ領域２００にアクセスして高速で温度センサＡのセンサデータを抽出し、表示装置１０５にグラフ表示する等の可視化処理を行う（以上、手順４１０）。
【００５７】
一方、メモリ１０１の事前読込みメモリ領域２００に可視化に必要な分析対象データが存在していなかった場合、コントローラ部１１１は続いて手順４０４の分析対象指定操作で指定された分析対象が分析プロセス設定ファイル１０３であるか否かをチェックする（以上、手順４０７）。手順４０４の分析対象指定操作で指定された分析対象が分析プロセス設定ファイル１０３である場合、コントローラ部１１１は分析プロセス展開部１１２を介して分析プロセス利用頻度ランキングファイル１０６にアクセスし、利用回数の更新を行う（以上、手順４０８）。手順４０４の分析対象指定操作で指定された分析対象が分析プロセス設定ファイル１０３でない場合は、手順４０８を省略して手順４０９に移行する。
【００５８】
手順４０９では、メモリ検索部１１３はデータベースアクセス部１１４に対して、該当の分析対象データをデータベース１０２からメモリ１０１へ展開するように指示する（以上、手順４０９、手順４１０）。メモリ１０１に展開する際は、一般メモリ領域２０１に展開することになる。そして、コントローラ部１１１は展開された分析対象データを一般メモリ領域２０１から抽出し、可視化処理を行う（以上、手順４１１）。もし、一般メモリ領域２０１が枯渇した場合、事前読込みメモリ領域２００の閾値２０２を変更し、一般メモリ領域２０１を広げてもよい。
【００５９】
以上のように、操作者による分析対象指定操作と、指定された分析対象データの可視化処理とが繰り返され、操作者との間で対話的に分析が進められる。
【００６０】
そして、操作者によって入力装置１０４から終了指示操作が行われると、情報処理装置１００Ｂは分析終了と判断して分析を終了する（以上、手順４１２、手順４１３）。
【００６１】
以上説明したように本実施の形態２によれば、メモリ１０１に事前展開するデータの選定にあたり、分析プロセス設定ファイル１０３の利用頻度を用いるようにしたので、実施の形態１と同様に操作者が最も分析する頻度の高い分析対象データを事前にメモリ１０１へ展開することができる。よって、操作者のインタラクティブ性を損なわず高速に分析することができる。
【００６２】
なお、上記実施の形態１、２では、事前段階が完了した後、分析段階に入るとして説明したが、事前段階の途中であっても、分析対象指定操作が行われて分析段階に入るようにしてもよい。この場合、事前段階は分析段階のバックグラウンドで動作することになる。すなわち、例えば事前段階において温度センサＡおよび温度センサＢのセンサデータをメモリ１０１に事前展開する必要がある場合に、例えば温度センサＡのセンサデータの事前展開が終わった段階で分析段階に入り、温度センサＢのセンサデータの事前展開は分析段階のバックグラウンドで動作してもよい。
【００６３】
ところで上記実施の形態１、２では、データベース１０２は情報処理装置１００Ａ、１００Ｂ内に存在したが、情報処理装置１００Ａ、１００Ｂ外に存在してもよい。この場合、例えば遠隔にあるデータベース１０２からデータをネットワークを介して選択し、分析できることは、言うまでもない。
【００６４】
また、上記実施の形態１、２では、データベース１０２に記憶されているデータとしてセンサデータを挙げて説明したが、これに限られたものではなく、分析内容に応じて適宜のデータを採用でき、例えば、設備機器の動作モードや操作履歴などとしてもよい。
【符号の説明】
【００６５】
１００Ａ  情報処理装置、１００Ｂ  情報処理装置、１０１  メモリ、１０２  データベース、１０３  分析プロセス設定ファイル、１０３ａ  分析プロセス設定ファイルＡ、１０３ｂ  分析プロセス設定ファイルＢ、１０３ｃ  分析プロセス設定ファイルＣ、１０４  入力装置、１０５  表示装置、１０６  分析プロセス利用頻度ランキングファイル、１１０  メモリ展開指示部、１１１  コントローラ部、１１１ａ  可視化制御部、１１２  分析プロセス展開部、１１３  メモリ検索部、１１４  データベースアクセス部、２００  事前読込みメモリ領域、２０１  一般メモリ領域、２０２  閾値。
【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７】
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【国際調査報告】
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