(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
オントロジーデータを記憶する記憶手段と、
センサデータに対して一意に付与されたｋｅｙ情報を含むデータストリームに対し、記憶手段に記憶されたオントロジーデータを用いてクエリーに対応するｋｅｙ情報を有するデータストリームを選択する選択手段と、
選択されたデータストリームを処理する処理手段と、
を備え、
オントロジーデータは、作業手順書のオントロジーデータである、
データ処理システム。
【請求項２】
オントロジーデータを記憶する記憶手段と、
センサデータに対して一意に付与されたｋｅｙ情報を含むデータストリームに対し、記憶手段に記憶されたオントロジーデータを用いてクエリーに対応するｋｅｙ情報を有するデータストリームを選択する選択手段と、
選択されたデータストリームを処理する処理手段と、
を備え、
ｋｅｙ情報には、製品組立の組立工程に配置され、センサデータを受信するセンサハブを一意に特定するＩＤが含まれ、
推論部は、抽出した組立動作要素からＩＤを推論することでｋｅｙ情報を推論する
データ処理システム。
【請求項３】
オントロジーデータを記憶する記憶手段と、
センサデータに対して一意に付与されたｋｅｙ情報を含むデータストリームに対し、  記憶手段に記憶されたオントロジーデータを用いてクエリーに対応するｋｅｙ情報を有するデータストリームを選択する選択手段と、
選択されたデータストリームを処理する処理手段と、
を備え、
選択手段は、
クエリーを受け付ける受付部と、
記憶手段からオントロジーデータを取得する取得部と、
クエリーとオントロジーデータを用いてｋｅｙ情報を推論する推論部と、
推論されたｋｅｙ情報を用いてデータストリームを選択する選択部と、
を備え、
オントロジーデータは、製品組立に関するオントロジーデータであり、
センサデータは、製品組立に関するセンサデータであり、
推論部は、クエリーを用いて製品組立の組立動作要素を抽出し、
抽出した組立動作要素からｋｅｙ情報を推論する
データ処理装置。
【請求項４】
オントロジーデータを記憶する記憶手段と、
センサデータに対して一意に付与されたｋｅｙ情報を含むデータストリームに対し、  記憶手段に記憶されたオントロジーデータを用いてクエリーに対応するｋｅｙ情報を有するデータストリームを選択する選択手段と、
選択されたデータストリームを処理する処理手段と、
を備え、
処理手段は、センサデータを所定時間幅のウィンドウで切り取って得られるデータと、機械学習して得られた学習結果とを用いて処理し、
オントロジーデータは、製品組立に関するオントロジーデータであり、
センサデータは、製品組立に関するセンサデータであり、
処理手段は、センサデータを処理して得られる製品組立シーケンス情報と、オントロジーデータから得られる製品組立シーケンス情報とを用いて、製品組立の異常を検出する、
データ処理装置。
【請求項５】
センサデータを所定時間幅のウィンドウで切り取って得られるデータには時間情報が含まれ、
処理手段は、センサデータを処理して得られるシーケンス情報と、オントロジーデータから得られるシーケンス情報とを用いて、製品組立時間の異常を検出する
請求項４に記載のデータ処理装置。
【請求項６】
オントロジーデータを記憶する記憶手段と、
センサデータに対して一意に付与されたｋｅｙ情報を含むデータストリームに対し、記憶手段に記憶されたオントロジーデータを用いてクエリーに対応するｋｅｙ情報を有するデータストリームを選択する選択手段と、
選択されたデータストリームを処理する処理手段と、
を備え、
処理手段は、
選択されたデータストリームを抽象化する抽象化部と、
抽象化されたデータストリームを構造化する構造化部と、
記憶手段に記憶されたオントロジーデータを用いて構造化されたデータストリームを処理する処理部と、
を備える
データ処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ処理システムに関する。  
【背景技術】
【０００２】
近年、ストリームデータミドルウェア（Stream Data Middleware）、複合イベント処理（ＣＥＰ：Complex Event Processing）、ストリームリーズニング（Stream Reasoning）等の各種データ処理方法が開発・提案されている。ストリームデータミドルウェアや複合イベント処理では、事前に定義した分析シナリオに、リアルタイムにデータを流し込むことでリアルタイム処理しているが、１つのデータに１つのコンテキストを割り付ける、すなわちＲＡＷデータに対して直接処理テンプレートを適用して処理するため、フレキシビリティがない欠点がある。ストリームリーズニングでは、ＲＤＦ（Resource Description Framework）とオントロジー（Ontology）をベースとしてデータを推論しながら処理する、すなわちＲＡＷデータを推論可能が可能なデータに加工した上で処理するため、１つのデータに複数のオントロジーを割り付けることが可能で、データ処理にフレキシビリティがある。但し、ＲＡＷデータに対して後ろ向き及び前向き推論を行うと、データ処理量が増加してリアルタイム性が低下する場合がある。
【０００３】
特許文献１には、ユーザアプリケーションと、存在論ベースの検索システムを使用する位置ベースのサービスを使用するモバイルデバイスのためのユーザアプリケーションの作成を単純化するために検索されるべき様々なコンテンツデータベースとの間に位置する、ミドルウェアシステムが記載されている。ミドルウェアシステムは、ユーザアプリケーションに１つ又は複数のサービスを提示する。例えば、サービスは、ユーザが既知の意味的な位置に注釈をつけ及び／又はタグ付けすることを可能にするサービスを提示する。提案される意味的なＰＯＩはユーザの位置及びコンテキスト依存の情報に基づいて選択される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特表２０１３−５０７６９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の目的は、フレキシブルなデータ処理を可能とするとともに、ストリームリーズニング等の従来技術と比べて処理速度が改善されたデータ処理システムを提供することにある。  
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に記載の発明は、オントロジーデータを記憶する記憶手段と、センサデータに対して一意に付与されたｋｅｙ情報を含むデータストリームに対し、記憶手段に記憶されたオントロジーデータを用いてクエリーに対応するｋｅｙ情報を有するデータストリームを選択する選択手段と、選択されたデータストリームを処理する処理手段とを備え、オントロジーデータは、作業手順書のオントロジーデータである、データ処理システムである。
【０００７】
請求項２に記載の発明は、オントロジーデータを記憶する記憶手段と、センサデータに対して一意に付与されたｋｅｙ情報を含むデータストリームに対し、記憶手段に記憶されたオントロジーデータを用いてクエリーに対応するｋｅｙ情報を有するデータストリームを選択する選択手段と、選択されたデータストリームを処理する処理手段と、を備え、ｋｅｙ情報には、製品組立の組立工程に配置され、センサデータを受信するセンサハブを一意に特定するＩＤが含まれ、推論部は、抽出した組立動作要素からＩＤを推論することでｋｅｙ情報を推論する、データ処理システムである。
【０００８】
請求項３に記載の発明は、オントロジーデータを記憶する記憶手段と、センサデータに対して一意に付与されたｋｅｙ情報を含むデータストリームに対し、記憶手段に記憶されたオントロジーデータを用いてクエリーに対応するｋｅｙ情報を有するデータストリームを選択する選択手段と、選択されたデータストリームを処理する処理手段と、を備え、選択手段は、クエリーを受け付ける受付部と、記憶手段からオントロジーデータを取得する取得部と、クエリーとオントロジーデータを用いてｋｅｙ情報を推論する推論部と、推論されたｋｅｙ情報を用いてデータストリームを選択する選択部と、を備え、オントロジーデータは、製品組立に関するオントロジーデータであり、センサデータは、製品組立に関するセンサデータであり、推論部は、クエリーを用いて製品組立の組立動作要素を抽出し、抽出した組立動作要素からｋｅｙ情報を推論する、データ処理装置である。
【０００９】
請求項４に記載の発明は、オントロジーデータを記憶する記憶手段と、センサデータに対して一意に付与されたｋｅｙ情報を含むデータストリームに対し、記憶手段に記憶されたオントロジーデータを用いてクエリーに対応するｋｅｙ情報を有するデータストリームを選択する選択手段と、選択されたデータストリームを処理する処理手段と、を備え、処理手段は、センサデータを所定時間幅のウィンドウで切り取って得られるデータと、機械学習して得られた学習結果とを用いて処理し、オントロジーデータは、製品組立に関するオントロジーデータであり、センサデータは、製品組立に関するセンサデータであり、処理手段は、センサデータを処理して得られる製品組立シーケンス情報と、オントロジーデータから得られる製品組立シーケンス情報とを用いて、製品組立の異常を検出する、データ処理装置である。
【００１０】
請求項５に記載の発明は、センサデータを所定時間幅のウィンドウで切り取って得られるデータには時間情報が含まれ、処理手段は、センサデータを処理して得られるシーケンス情報と、オントロジーデータから得られるシーケンス情報とを用いて、製品組立時間の異常を検出する、請求項４に記載のデータ処理装置である。
【００１１】
請求項６に記載の発明は、オントロジーデータを記憶する記憶手段と、センサデータに対して一意に付与されたｋｅｙ情報を含むデータストリームに対し、記憶手段に記憶されたオントロジーデータを用いてクエリーに対応するｋｅｙ情報を有するデータストリームを選択する選択手段と、選択されたデータストリームを処理する処理手段と、を備え、処理手段は、選択されたデータストリームを抽象化する抽象化部と、抽象化されたデータストリームを構造化する構造化部と、記憶手段に記憶されたオントロジーデータを用いて構造化されたデータストリームを処理する処理部と、を備える、データ処理装置である。
【発明の効果】
【００１６】
請求項１に記載の発明によれば、フレキシブルなデータ処理を可能とするとともに、ストリームリーズニング等の従来技術と比べて処理速度を改善することができる。さらに、推論しながらデータ処理することができる。
【００１７】
請求項２に記載の発明によれば、さらに、作業手順のデータ処理が可能となる。
【００１８】
請求項３に記載の発明によれば、さらに、作業手順のデータ処理が可能となる。
【００１９】
請求項４に記載の発明によれば、さらに、製品組立に関するセンサデータを処理することができる。
【００２０】
請求項５に記載の発明によれば、さらに、センサデータを処理して製品組立の異常を検出することができる。
【００２１】
請求項６に記載の発明によれば、さらに、センサデータを処理して製品組立時間の異常を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】実施形態のシステム構成図である。
【図２】実施形態のシステム構成図（その２）である。
【図３】実施形態のリアルタイムデータ取得部の処理説明図である。
【図４】実施形態のリアルタイムデータ取得部の機能ブロック図である。
【図５】実施形態のリアルタイムデータ処理部の機能ブロック図である。
【図６】オントロジーデータの概念説明図である。
【図７】オントロジーデータを用いたデータ処理システムの概念図である。
【図８】組立動作要素のオントロジー説明図である。
【図９】センサ・アクチュエータハブの配置説明図である。
【図１０】ｋｅｙ値の付与説明図である。
【図１１】組立工程と組立説明書の関係を示す図である。
【図１２】ｋｅｙ値の推論を示す説明図である。
【図１３】センサデータの分割説明図である。
【図１４】センサデータの学習説明図である。
【図１５】センサデータの詳細学習説明図である。
【図１６】センサデータと学習データの比較説明図である。
【図１７】ＲＡＷデータとオントロジーデータのシーケンス情報比較説明図（その１）である。
【図１８】ＲＡＷデータとオントロジーデータのシーケンス情報比較説明図（その２）である。
【図１９】組立手順書の具体例を示す図である。
【図２０】組立手順書のオントロジーデータ説明図である。
【図２１】作業手順のオントロジーデータ説明図（その１）である。
【図２２】作業手順のオントロジーデータ説明図（その２）である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、図面に基づき本発明の実施形態について説明する。
【００２５】
まず、本実施形態について前提となるオントロジーについて説明する。
【００２６】
オントロジーは、情報を組織化する構造的フレームワークであり、エンティティ、アイデア、およびイベントに関する特性と関係とともに、それらをある分類システムに沿って表現することを意味する。
【００２７】
図６は、オントロジーを概念的に示す。標準的なデータ５０、領域毎に作成されたデータ５２、個別情報５４を収集し、概念レベル、ドメインレベル、個別情報レベルの各レベルで関係性を記述するとともに各レベルで構造化する。構造化データを用いることで、人間が考えているようにコンピュータが判断し、データを処理することが可能となる。オントロジーを構築するには、辞書や標準データ、ドキュメント等の非構造化データを構造化する技術が必要であり、自然言語処理や機械学習が用いられる。
【００２８】
図７は、オントロジーを用いた一般的な処理システムの概念構成を示す。
【００２９】
辞書や標準データ、作業手順書６０、あるいはドメイン知識等は、自然言語処理及び機械学習により知識情報構造化データ、すなわちオントロジーデータ６８に変換される。
【００３０】
他方、ドキュメント６２等の非構造化データ、データベースデータ６４等の構造化データ、センサ６６からのセンサデータ等は、それぞれドキュメントデータ構造化モジュール、データベースデータ変換モジュール、センサデータ構造化モジュールにより構造化され、構造化データ（ＲＤＦ）６７に変換される。ここで、ＲＤＦ（Resource Description Framework）は、メタデータの表現方法についての枠組みである。
【００３１】
構造化データ６７とオントロジーデータ６８は、推論エンジンに供給されて構造化データ６７とオントロジーデータ６８とのマッチングが行われ、これにより知識情報を付与した構造化データ７０が得られる。知識情報が付与された構造化データ７０は、データベース７２に格納され、各種処理に供される。各種処理は、知識情報を付与することで可能となる処理であり、例えば、コンテキスト（プログラムの実行に必要な各種情報）抽出により知識情報見える化ツール７４を生成し、データ統合により状況に合わせた二次データ７６を生成し、意味推論により意味検索７８を行い、属性統合により顧客データベース用データ８０を再構築する等である。
【００３２】
このような処理システムにおいて、構造化データ６７とオントロジーデータ６８を用いた推論としては、ＲＡＷデータを推論処理が可能なデータに加工し、推論しながら処理するストリームリーズニング処理が公知であるが、既述したようにデータ処理量が増大してリアルタイム性が低下する問題がある。
【００３３】
そこで、本実施形態では、推論処理とＲＡＷデータの処理を分け、第１ステップで推論処理を実行して必要なＲＡＷデータを選択し、第２ステップで選択したＲＡＷデータを処理する方式を用いる。
【００３４】
次に、本実施形態のデータ処理システムについて、各種センサからのセンサデータを例にとり具体的に説明する。なお、かかるデータ処理システムは、いわゆるＩｏＴ（Internet of Things）に適用し得るものであるが、必ずしもこれに限定されない。
【００３５】
本実施形態において、「モジュール」あるいは「エンジン」とは、論理的に分離可能なソフトウェア、ハードウェア等の部品を意味する。従って、本実施形態におけるモジュールはコンピュータプログラムにおけるモジュールのみならず、ハードウェア構成におけるモジュールも意味する。モジュールは機能に対して１：１に対応してもよいが、１モジュールを１プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを１プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは１つのプロセッサないしコンピュータによって実行されてもよいし、分散又は並列環境における複数のプロセッサないしコンピュータによって実行されてもよい。各モジュールによる処理では、対象となる情報を記憶装置から読み込み、ＣＰＵ等のプロセッサで処理を行った後に、処理結果を記憶装置に出力して書き込む。記憶装置は、ＨＤＤ、ＲＡＭ、ＣＰＵ内のレジスタ等が含まれる。
【００３６】
また、本実施形態における「推論」とは、オントロジーデータとのマッチングを行うことで知識情報、すなわち意味を構造化データに付与することをいう。
【００３７】
＜システム構成＞
図１は、本実施形態におけるデータ処理システムの構成図を示す。センサやアクチュエータからの信号を受信して処理するシステムである。データ処理システムは、センサ・アクチュエータ制御モジュール１４、Ｒｅｄｉｓデータストア１６、サービスモジュール１８、メタデータ抽出モジュール２０、及びＲＤＦストア２２を備える。センサ・アクチュエータ制御モジュール１４、サービスモジュール１８及びメタデータ抽出モジュール２０は、例えば単一のコンピュータのコンピュータプログラムとして実現される。あるいは、それぞれ別のコンピュータのコンピュータプログラムとして実現されてもよい。Ｒｅｄｉｓデータストア１６及びＲＤＦストア２２は、コンピュータがアクセス可能なデータベースとして実現される。
【００３８】
センサ・アクチュエータ制御モジュール１４は、センサ１０やアクチュエータ１２と有線あるいは無線でデータ送受可能に接続される。センサ・アクチュエータ制御モジュール１４は、センサ１０やアクチュエータ１２を制御するための制御ライブラリ、及び受け取ったデータに対してリアルタイムにｋｅｙ／Ｖａｌｕｅの形態に変換してＲｅｄｉｓデータストア１６に格納するＲｅｄｉｓＡＰＩを備える。ここで、Ｒｅｄｉｓ（Remote dictionary server）とは、メモリ上にｋｅｙ−ｖａｌｕｅストア（ＫＶＳ）を構築することができるソフトウェアであり、ＫＶＳは、任意の保存したいデータ（ｖａｌｕｅ）に対し、対応する一意の標識（ｋｅｙ）を設定し、これらをペアで保存するデータベースである。Ｒｅｄｉｓは、コンピュータのメインメモリ上にＫＶＳを構築し、外部のプログラムからデータの保存と読み出しを可能とする。ＲｅｄｉｓＡＰＩは、具体的には、時刻とデバイスＩＤを基に、予め定められたアルゴリズムを用いてｋｅｙ情報ビット列を生成してデータに付与することで、ｋｅｙ／ｖａｌｕｅの形態に変換してＲｅｄｉｓデータストア１６に格納する。ＲｅｄｉｓＡＰＩは、生成したｋｅｙ情報とデバイスＩＤとの対応関係をテーブルとして記憶する。なお、ＲｅｄｉｓＡＰＩは、これ以外にも、ＤＥＣやＭＤ５ハッシュ、ＳＨＡ−１ハッシュ等の暗号化プロトコルを用いてｋｅｙ情報ビット列を生成してデータに付与してもよく、さらにはランダムにｋｅｙ情報ビット列を生成してデータに付与してもよい。
【００３９】
Ｒｅｄｉｓデータストア１６は、センサ・アクチュエータ制御モジュール１４からの、ｋｅｙ／ｖａｌｕｅの形態に変換されたデータ（ＲＡＷデータ）を順次格納する。
【００４０】
メタデータ抽出モジュール２０は、ｋｅｙ／ｖａｌｕｅのＲＡＷデータからメタデータを抽出して構造化する。メタデータ抽出モジュール２０は、ＲＡＷデータを、主体情報、主体属性情報、対象情報、対象属性情報、環境情報に構造化する。主体情報は、一意に付与されたｋｅｙ情報である。構造化されたデータは、ＲＤＦストア２２に格納される。
【００４１】
ＲＤＦストア２２は、オントロジーデータを記憶する記憶手段として機能し、別途構築されたオントロジーデータを格納する。オントロジーデータは、辞書や作業手順書を自然言語処理及び機械学習により構造化して作成される。自然言語処理には形態素解析及び係り受け解析が含まれる。オントロジーデータには、大別して２つの領域のデータがある。第１は、人間の基本動作等の情報あるいはセンサの属性ライブラリ等の個別アプリケーションに対して共通で利用し得る共通オントロジーデータであり、第２は、個別の情報（作業手順書等から作成されたもの）から構成されたローカルオントロジーデータである。ＲＤＦストア２２は、センサ・アクチュエータ制御モジュール１４が保持しているｋｅｙ情報とデバイスＩＤの対応関係を規定するテーブルを取得し、ｋｅｙ情報とオントロジーデータを関連付ける。
【００４２】
サービスモジュール１８は、クエリーを受け付けて、ＲＤＦストア２２に格納されているオントロジーデータに従い、ＲＡＷデータを２ステップで処理する。サービスモジュール１８は、データストリームを選択する第１ステップを実行するリアルタイムデータ取得部１８１と、選択されたデータストリームを処理する第２ステップを実行するリアルタイムデータ処理部１８２を備える。
【００４３】
リアルタイムデータ取得部１８１は、Ｒｅｄｉｓデータストア１６に格納されたＲＡＷデータから、任意のタイミングでストリームデータチャンネルを切り取って取得する。リアルタイムデータ取得部１８１は、クエリー受付部、クエリー書き換え部、ＲｅｄｉｓＡＰＩ、推論エンジン、ＲＤＦＡＰＩを備える。
【００４４】
クエリー受付部は、クエリーを受け付ける。
【００４５】
ＲＤＦＡＰＩは、ＲＤＦストア２２にアクセスして、オントロジーデータを取得する。
【００４６】
推論エンジンは、クエリーとオントロジーデータからｋｅｙ情報を推論する。すなわち、リアルタイム処理したいクエリー、例えばある特定機種の動作分析と基本動作オントロジーデータとをマッチングさせ、基本動作オントロジーにマッチングするｋｅｙ情報を抽出する。クエリー書き換え部は、推論したｋｅｙ情報を基にクエリーから不要な情報を取り除いてクエリーをリライト（書き換え）する。クエリー・リライトは公知であり、クエリーをプリミティブなクエリーに展開する技術である。
【００４７】
ＲｅｄｉｓＡＰＩは、リライトクエリーを用いてＲｅｄｉｓデータストア１６から、該当するｋｅｙ情報を有するストリームデータチャンネルを選択する。
【００４８】
リアルタイムデータ処理部１８２は、選択されたＲＡＷデータをデータ処理する。
【００４９】
本実施形態のシステムでは、センサ・アクチュエータ制御モジュール１４とサービスモジュール１８でデータ処理するが、これらのモジュールは複数存在してもよく、複数のセンサ・アクチュエータ制御モジュール１４及び複数のサービスモジュール１８が存在する場合に、これらのモジュールが並列・非同期で動作してもよい。
【００５０】
図２は、複数のセンサ・アクチュエータ制御モジュール１４及び複数のサービスモジュール１８が存在する場合のシステム構成例を示す。
【００５１】
センサ・アクチュエータ制御モジュール１４として、センサ・アクチュエータ制御モジュール１４−１（センサ・アクチュエータ制御モジュール１）及びセンサ・アクチュエータ制御モジュール１４−２（センサ・アクチュエータ制御モジュール２）が設けられる。センサ１０−１（センサ１）からのデータはセンサ・アクチュエータ制御モジュール１４−１に供給され、センサ１０−２（センサ２）からのデータはセンサ・アクチュエータ制御モジュール１４−２（センサ・アクチュエータ制御モジュール２）に供給される。
【００５２】
また、Ｒｅｄｉｓデータストア１６もマスタスレーブ接続形式で複数設けられ、Ｒｅｄｉｓデータストア１６−１（マスタＲｅｄｉｓ）、Ｒｅｄｉｓデータストア１６−２（スレーブＲｅｄｉｓ１）、Ｒｅｄｉｓデータストア１６−３（スレーブＲｅｄｉｓ２）、Ｒｅｄｉｓデータストア１６−４（スレーブＲｅｄｉｓ３）、Ｒｅｄｉｓデータストア１６−５（スレーブＲｅｄｉｓ４）が設けられる。Ｒｅｄｉｓデータストア１６−２〜Ｒｅｄｉｓデータストア１６−５はいずれもＲｅｄｉｓデータストア１６−１に接続される。センサ・アクチュエータ制御モジュール１４−１は、例えばＲｅｄｉｓデータストア１６−２にＲＡＷデータを登録し、センサ・アクチュエータ制御モジュール１４−２は、例えばＲｅｄｉｓデータストア１６−３にＲＡＷデータを登録する。
【００５３】
他方、サービスモジュール１８として、サービスモジュール１８−１（サービスモジュール１）及びサービスモジュール１８−２（サービスモジュール２）が設けられる。サービスモジュール１８−１は、Ｒｅｄｉｓデータストア１６−４にアクセスして、他のモジュールと並列・非同期にデータ処理し、サービスモジュール１８−２も、Ｒｅｄｉｓデータストア１６−５にアクセスして他のモジュールと並列・非同期にデータ処理する。
【００５４】
次に、リアルタイムデータ取得部１８１で実行される第１ステップと、リアルタイムデータ処理部１８２で実行される第２ステップについて、より詳細に説明する。
【００５５】
＜第１ステップ＞
図３は、サービスモジュール１８のリアルタイムデータ取得部１８１における処理の流れを示す。クエリーに対応するｋｅｙ情報を推論し、推論されたｋｅｙ情報に該当するデータストリームを選択する処理である。
【００５６】
Ｒｅｄｉｓデータストア１６には、ｋｅｙ／ｖａｌｕｅのＲａｗデータが格納される。図において、格納されるＲＡＷデータの一例として、
ｋｅｙ１／データストリーム１
ｋｅｙ２／データストリーム２
ｋｅｙ３／データストリーム３
ｋｅｙ４／データストリーム４
を示す。ｋｅｙ１は、データストリーム１に対して一意に付与されたｋｅｙ情報であり、例えば時刻とデバイスＩＤを基に作成される。ｋｅｙ２、ｋｅｙ３、ｋｅｙ４についても同様である。
【００５７】
リアルタイムデータ取得部１８１は、受け付けたクエリーに応じて該当するｋｅｙ情報を有するデータストリームを切り取る。例えば、クエリーがある特定機種の動作分析である場合、このコンテキストに含まれる基本動作オントロジーデータと一致するｋｅｙ情報を推論し、推論して得られたｋｅｙ情報を有するデータストリームを選択する。上記のＲＡＷデータのうち、ｋｅｙ１及びｋｅｙ４が該当するｋｅｙ情報であるとすると、リアルタイムデータ取得部１８１は、Ｒｅｄｉｓデータストア１６から、
ｋｅｙ１／データストリーム１
ｋｅｙ４／データストリーム４
を選択する。図３には、選択されたＲＡＷデータをデータ１７として示す。
【００５８】
図４は、リアルタイムデータ取得部１８１の機能ブロック図を示す。
【００５９】
クエリー受付部で受け付けた所望のクエリーは、推論エンジンに供給される。また、ＲＤＦＡＰＩでＲＤＦストア２２から取得したオントロジーデータは、推論エンジンに供給される。推論エンジンは、クエリーとオントロジーデータに基づき、オントロジーデータにマッチングするｋｅｙ情報を推論する。クエリー書き換え部は、推論したｋｅｙ情報からノイズを除去してクエリーをリライトする。ＲｅｄｉｓＡＰＩは、リライトクエリーを用いて、ＫＶＤＢ（ｋｅｙーｖａｌｕｅデータベース）としてのＲｅｄｉｓデータストア１６から該当するｋｅｙ情報を有するデータストリームを取得する。
【００６０】
＜第２ステップ＞
図５は、サービスモジュール１８のリアルタイムデータ処理部１８２の機能ブロック図を示す。第１ステップで選択されたＲＡＷデータ１７を処理するステップである。
【００６１】
リアルタイムデータ処理部１８２は、ＲＡＷデータ１７を推論処理が可能なデータに一旦変換してデータ処理する。このため、リアルタイムデータ処理部１８２は、ＣＥＰエンジンを備え、ＣＥＰエンジンは、さらに、データウィンドウ切り出しモジュール、データ抽象化モジュール、データパターンマッチングモジュール、データラベリング／タイムスタンプモジュールを備える。
【００６２】
ＣＥＰエンジンには、リアルタイムデータ取得部１８１で選択されたｋｅｙ１／データストリーム１、及びｋｅｙ４／データストリーム４が供給される。
【００６３】
データウィンドウ切り出しモジュールは、時間軸上でウィンドウ（窓）を順次移動しながら設定し、ウィンドウ内のデータをデータ抽象化モジュールに順次供給する。
【００６４】
データ抽象化モジュールは、周波数成分抽出モジュール、データ平均化モジュール、機械学習モジュールを備え、ウィンドウ内のデータに対して、周波数成分変換（フーリエ変換）、平均変換等の変換処理を行い抽象化データを生成する。１つのＲＡＷデータから複数の抽象化データを生成してもよい。機械学習モジュールは、抽出されたデータを基に、４元のファクトデータに構造化する。４元のファクトデータは、具体的には時間情報／主体情報／属性情報／センサデータである。時間情報は、タイムスタンプ情報を割り付ける。主体情報は、センサ取付主体の情報（ＩＤ等）を割り付ける。属性情報は、センサに対して予め定義された属性情報あるいはデータ変換処理に付けられた属性を割り付ける。センサデータは、抽象化されたデータそのものである。
【００６５】
データパターンマッチングモジュールは、構造化された抽象化データと、ＲＤＦストア２２から取得したオントロジーデータとのマッチングを行うことで推論する。
【００６６】
推論を行う際のオントロジーデータの生成は、例えば作業手順書を例にとると、以下の通りである。
【００６７】
まず、作業手順書をＯＣＲ処理等により電子化する。次に、作業手順書を自然言語処理し、４元のルールデータに変換する。すなわち、作業手順書の形態素分解を行い、名詞、動詞等に分解し、係り受けを考慮して、作業手順書に出現した順番に順序ＩＤ／主語／述語／目的語の形に割り付けて変換する。このとき、ルールデータの出現頻度を評価して５元目のデータとして付与してもよい。
【００６８】
次に、一連の順序の作業を作業手順書順に属性で接続し、複数の手順をまとめて上位概念でラベル付けして作業手順オントロジーデータを作成する。
【００６９】
データラベリング／タイムスタンプモジュールは、データパターンマッチングモジュールでマッチング処理されたデータにラベル及びタイムスタンプを付与してデータベース７０に登録する。データベース７０に登録されたデータ、すなわちオントロジーデータにより知識情報が付与された構造化データは、各種処理に供される。
【００７０】
このように、リアルタイムデータ処理部１８２は、ＲＡＷデータを推論可能なデータに一旦変換した上でデータ処理しているが、これに代えて、ＲＡＷデータを処理するデータ処理ルーチンテンプレートをオントロジーデータに関連付けてＲＤＦストア２２に格納し、第１ステップでＲＡＷデータを選ぶと同時にデータ処理ルーチンのテンプレートも選んでＲＤＦストア２２から取得し、第２ステップでは選択したデータ処理ルーチンテンプレートでＲＡＷデータを処理してもよい。あるいは両者を適宜組み合わせて実行してもよい。
【００７１】
第２ステップでのデータ処理の方式をまとめると、以下の通りである。
（Ａ）ＲＡＷデータを推論処理が可能なデータに一旦変換し、推論を進めながらデータ処理
（Ｂ）ＲＡＷデータを選択されたデータ処理ルーチンテンプレートでデータ処理
（Ｃ）上記の（Ａ）と（Ｂ）の組合せ
【００７２】
本実施形態では、第１ステップとして、ｋｅｙ情報を用いて処理すべきデータストリームを選択し（リアルタイムデータ取得）、第２ステップとして、選択されたデータストリームについてデータ処理する（リアルタイムデータ処理）という２つのステップで処理を行い、リアルタイム処理すべきデータストリームを絞り込んで効率的にデータを処理するので、オントロジーデータとして作業手順書のオントロジーデータを用いた場合には生産現場のデータをリアルタイムに分析して異常発生をリアルタイムに検出でき、これにより迅速な対応が可能となる。また、異常発生時に発生までのデータを遡ってトレースすることで異常原因の分析も可能となる。また、人による作業の相違を抽出し、作業改善を図ることもできる。さらに、作業の状態を作業者にフィードバックすることで作業の継続的な向上を図ることもできる。
【００７３】
次に、本実施形態の処理について、より具体的に説明する。
【００７４】
図８は、オントロジーデータの一例として、ある製品、例えばコピー、プリンタ、ファックス等の機能を備える画像形成装置の組立動作要素のオントロジーデータを示す。
組立動作要素は、何を（Ｗｈａｔ）、どこに（Ｗｈｅｒｅ）、どうやって（Ｈｏｗ）から構成され、何を（Ｗｈａｔ）には部品名、どこに（Ｗｈｅｒｅ）には位置、どうやって（Ｈｏｗ）には動きが対応する。これらのそれぞれにセンサデータが存在し得る。
【００７５】
他方、オントロジーデータとして、画像形成装置の部品の情報を記述した画像形成装置構成部品オントロジー３０、画像形成装置の一般的な構成を記述した標準書オントロジー３２、画像形成装置の部品の配置情報を記述した画像形成装置内配置構成オントロジー３４、画像形成装置の３ＤＣＡＤデータ３６、画像形成装置を組み立てる際の組立作業者の基本動作を記述した基本動作オントロジー３８が用意され、画像形成装置構成部品オントロジー３０及び標準書オントロジー３２を用いて組立動作要素の部品名を推論し、これに該当するセンサデータを抽出する。また、画像形成装置内配置構成オントロジー３４と３ＤＣＡＤデータ３６を用いて組立動作要素の位置を推論し、これに該当するセンサデータを抽出する。さらに、基本動作オントロジー３８を用いて組立動作要素の動きを推論し、これに該当するセンサデータを抽出する。
【００７６】
図９は、センサ・アクチュエータ制御モジュール１４の一例としてのセンサ・アクチュエータハブの物理的配置を示す。
【００７７】
画像形成装置の組立ラインは、複数の組立工程から構成されており、図では組立工程１、組立工程２，組立工程３のみを例示的に示す。組立工程１、組立工程２、組立工程３のそれぞれにはセンサ１０が設置される。他方、各組立工程には組立作業者が存在し、この組立作業者を検出するセンサ１０も設置される。これらのセンサで検出されたデータは、複数の工程毎に設置されたセンサ・アクチュエータハブ１４１に供給される。なお、センサ・アクチュエータハブ１４１は、工程毎に設置されていてもよい。センサ・アクチュエータハブ１４１には、一意のアドレスが付与されており、このアドレスにより複数のセンサ・アクチュエータハブ１４１が存在する場合においてもいずれのセンサ・アクチュエータハブ１４１であるかを特定し得る。
【００７８】
センサ・アクチュエータハブ１４１は、各センサ１０からのデータを受信すると、受け取ったデータに対してリアルタイムにｋｅｙ／ｖａｌｕｅの形態に変換してＫＶＳに格納する。
【００７９】
図１０は、センサ・アクチュエータハブ１４１の処理を模式的に示す。センサ１０からのＲＡＷデータは、センサ・アクチュエータハブ１４１に送信され、センサ・アクチュエータハブ１４１は、ｋｅｙ値としてタイムスタンプ（ｔｉｍｅｓｔａｍｐ）及びＩＤ（センサ・アクチュエータハブ１４１のアドレス）を付与し、ｖａｌｕｅ値としてＲＡＷデータとするｋｅｙ−ｖａｌｕｅの形態に変換してＫＶＳ１４２に格納する。ＫＶＳ１４２は、既述したように、任意の保存したいデータに対し、対応する一意の標識（ｋｅｙ）をペアで保存するデータベースであり、ＲｅｄｉｓＡＰＩによりコンピュータメモリ上に構成される。
【００８０】
図１１は、組立工程と組立説明書の関係を模式的に示す。図９に示すように、ラインは複数の組立工程１，組立工程２、組立工程３、・・から構成されるが、例えば組立工程１には、この組立工程において実行されるべき組立説明書が対応する。組立説明書は、図に示すように複数存在し得る。組立説明書では、複数の組立動作要素が時系列で記述されている。
【００８１】
組立動作要素１→組立動作要素２→組立動作要素３
等である。それぞれの組立動作要素は、図８に示すように、何を（Ｗｈａｔ）、どこに（Ｗｈｅｒｅ）、どのように（Ｈｏｗ）を規定し、これらにはそれぞれ部品名、位置、動作が対応している。
【００８２】
このことは、組立動作要素が得られれば、その組立動作要素に該当する組立説明書が得られ、組立説明書が得られれば、その組立説明書に該当する組立工程が得られることを意味する。そして、組立工程には、１対１、あるいは多対１でセンサ・アクチュエータハブ１４１が設置されているから（図９参照）、該当する組立工程が得られれば、その組立工程に該当するセンサ・アクチュエータハブ１４１が得られることになる。
【００８３】
図１２は、リアルタイムデータ取得部１８１の推論エンジンで実行されるＫｅｙ値の推論を模式的に示す。
【００８４】
必要となる技術標準、部品、３ＤＣＡＤでの領域、動作から、ＳＰＡＲＱＬ等を用いて組立動作要素を検出し抽出する（Ｓ１）。ここで、ＳＰＡＲＱＬは、ＲＤＦ（Resource Description Framework）で記述されたデータを検索/操作するクエリー言語である。
【００８５】
次に、検索／抽出された組立動作要素から、これに該当する組立説明書を抽出する（Ｓ２）。
【００８６】
次に、抽出された組立説明書から、これに該当する組立工程を抽出する（Ｓ３）。
【００８７】
次に、抽出された組立工程から、これに該当するセンサ・アクチュエータハブ１４１のアドレスを特定する（Ｓ４）。
【００８８】
次に、特定されたアドレスから、Ｋｅｙ値を抽出する（Ｓ５）。既述したように、ｋｅｙ値はタイムスタンプとＩＤ（アドレス）から構成されているから、アドレスを指定することで、それに対応するｋｅｙ値を一意に得ることができる。
【００８９】
以上のようにしてｋｅｙ値を推論すると、リアルタイムデータ取得部１８１は、Ｒｅｄｉｓデータストア１６から、該当するＫｅｙ値を有するデータストリームを切り取ってリアルタイムデータ処理部１８２に供給する。
【００９０】
図１３及び図１４は、リアルタイムデータ処理部１８２における処理を模式的に示す。組立説明書は、複数の組立動作要素
組立動作要素１→組立動作要素２→組立動作要素３
を規定する。他方、各組立動作要素に対応するビデオ等の情報が存在する場合に、これを用いてセンサ１０から得られるセンサデータを分割し、各組立動作要素とセンサデータとを関連付ける。例えば、ビデオを用いてセンサデータをセンサデータ１、センサデータ２、センサデータ３に分割し、
組立動作要素１・・・センサデータ１
組立動作要素２・・・センサデータ２
組立動作要素３・・・センサデータ３
と関連付ける。
【００９１】
次に、図１４に示すように、分割されたセンサデータ（センサデータ１、センサデータ２、センサデータ３）を教師データ１９０として用いて機械学習して、複数のカテゴリーに分類した学習データ１９２を得る。具体的には、ベクトルデータとして、それぞれの分類結果との類似度を算出する。例えば、分類１，分類２、分類３に分類し、分類１は、
分類１＝［：組立動作要素１［０．１，０．２］，：組立動作要素２［０．３，０．２］，：組立動作要素［０．８，０．７］］
等である。ここで、組立動作要素１との類似度は、ベクトル［０．１，０．２］として示されている。組立動作要素２，３との類似度についても同様である。機械学習して得られた学習データ１９２は、実際のセンサデータの比較対象となる。
【００９２】
図１５は、機械学習の方法をより詳細に示す。センサデータ１、センサデータ２、センサデータ３、・・・からなる教師データ１９０は、予め設定されたウィンドウＷを時間軸上でスライドさせることで所定の時間幅のセンサデータに切り取られる。
【００９３】
次に、所定の時間幅に切り取られたセンサデータは、プリプロセッシング部１９１−１に供給され、フィルタ処理（高周波フィルタ、低周波フィルタ等）、微分／積分処理、エッジ検出等の各種前処理が実行されて、特徴抽出部１９１−２に供給される。特徴抽出部１９１−２は、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）、ピーク検出、ゼロクロスカウント等によりセンサデータ波形の特徴を抽出する。抽出された特徴は、さらに学習アルゴリズム部１９１−３に供給される。学習アルゴリズム部１９１−３では、公知の機械学習アルゴリズム、例えば、ニューラルネットワーク、ディープニューラルネットワーク、再帰ニューラルネットワーク等を用いることができる。また、分類手法としては、
・ Adaptive Naive Bayes Classifier
・ K-Nearest Neighbor
・ AdaBoost（アダブースト）
・ Decision Trees（決定木）
・ Dynamic Time Wrapping（動的時間伸縮）
・ Support Vector Machine（サポートベクターマシン）
・ Hidden Markov Model（隠れマルコフモデル）
Gaussian Mixture Model（混合ガウスモデル）
等を用いることができる。学習アルゴリズム部１９１−３で機械学習することで、学習データ１９２が得られる。
【００９４】
図１６は、センサ１０から順次得られるセンサデータと学習データ１９２との比較処理を模式的に示す。センサデータは、教師データ１９０と同様に、予め設定されたウィンドウＷを時間軸上でスライドさせることで所定の時間幅のセンサデータに切り取られる。そして、切り取られたセンサデータを学習データ１９２と比較し、ベクトルデータを生成する。
【００９５】
例えば、切り取られたセンサデータと学習データ１９２とを比較し、各分類の比率が
［：分類１  ０．３：分類２  ０．１：分類３  ０．６］
である場合、各分類における組立動作要素との類似度を用いて、切り取られたセンサデータは、
［：組立動作要素１［０．３，０．２］：組立動作要素２［０．１，０．２］：組立動作要素３［０．６，０．７］］
等と算出する。
【００９６】
このようにしてベクトルデータを生成し、切り取られたセンサデータに対して順次ベクトルデータを生成することで、これらの集合としてのマトリクスが生成される。
例えば、切り取られたセンサデータの３つから、
[:組立動作要素1 [0.3,0.2] :組立動作要素2 [0.1 0.2] :組立動作要素3[ 0.6, 0.7]]
[:組立動作要素1 [0.3,0.2] :組立動作要素2 [0.1 0.2] :組立動作要素3[ 0.6, 0.7]]
[:組立動作要素1 [0.3,0.2] :組立動作要素2 [0.1 0.2] :組立動作要素3[ 0.6, 0.7]]
のマトリクスが生成される。これらのマトリクスにおいて、最も類似度が高い組立動作要素を抽出する。
【００９７】
[:組立動作要素1 [0.3,0.2] :組立動作要素2 [0.1 0.2] :組立動作要素3[ 0.6, 0.7]]の中で最も類似度が高いものは組立動作要素３［０．６，０．７］であるから、それぞれのベクトルデータから組立動作要素３が抽出される。そして、抽出された組立動作要素をシーケンス情報として再構成して、
組立動作要素３→組立動作要素３→組立動作要素３
が最終的に得られる。
【００９８】
以上のようにして、センサデータからシーケンス情報としての組立動作要素が抽出されると、これを画像形成装置組立のオントロジーデータから得られるシーケンス情報と比較することで、オントロジーデータに沿った組立動作となっているか否か、すなわち製品組立時の異常を検出できる。
【００９９】
図１７は、センサデータと組立情報とのマッチングを模式的に示す。センサ１０からのセンサデータ（ＲＡＷ）データをウィンドウＷで切り取って得られるデータから再構成されたシーケンス情報２００と、画像形成装置組立のオントロジーデータから再構成されたシーケンス情報２０２とを比較し、オントロジーデータから再構成されたシーケンス情報２０２の中から最も近いものを抽出する。図１７の場合、ＲＡＷデータから再構成して得られたシーケンス情報２００は、
組立動作要素３→組立動作要素３→組立動作要素３
であり、シーケンス情報２０２の中でこれに最も近いものは組立動作要素３である。従って、ＲＡＷデータは、オントロジーデータにおける組立動作要素３を意味するものであると決定し得る。図において、シーケンス情報２００とシーケンス情報２０２の対応関係を破線で示す。
【０１００】
他方、図１８は、ＲＡＷデータから再構成されたシーケンス情報２００の他の例を示す。この例では、
組立動作要素３→組立動作要素１→組立動作要素３
となっており、２つの組立動作要素３の間に組立動作要素１が含まれている。本来であれば、オントロジーデータから再構成して得られたシーケンス情報２０２と比較した結果、組立動作要素３であるべきところ、これとは異なる組立動作要素１が含まれている場合、ＲＡＷデータが意味する組立動作要素１は何らかの異常が生じていると推定し、異常を出力できる。
【０１０１】
また、ウィンドウＷでセンサデータを切り取る際に、ウィンドウ毎にタイムスタンプを付与し、切り取られたセンサデータのそれぞれに時間情報を付与してもよく、これにより製品組立時間の異常を検出することもできる。図１７に即して説明すると、ＲＡＷデータから再構成されたシーケンス情報２００を構成する組立動作要素３のそれぞれに時間情報が付与されることになる。
【０１０２】
すると、シーケンス情報２００には時間情報が付与されることになり、  
組立動作要素３→組立動作要素３→組立動作要素３
の一連のシーケンスの所要時間が得られることになる。
【０１０３】
他方、オントロジーデータから再構成されたシーケンス情報２０２にも同様に時間情報が付与されていれば、両者の所要時間を比較し、ＲＡＷデータの所要時間のオントロジーデータの所要時間に対する長短、あるいはＲＡＷデータの所要時間自体のバラツキの度合い等を評価することができる。ＲＡＷデータの所要時間が過度に長い場合には製品組立時間に異常があり、ＲＡＷデータの所要時間自体のバラツキが過度に大きい場合にも製品組立時間に異常があると判定できる。所要時間のバラツキについては、組立作業者毎の熟練度も評価し得る。
【０１０４】
以上のように、センサデータから得られる組立動作要素と、オントロジーデータから得られる組立動作要素を比較することで、組立作業者が正しい手順あるいは所望の所要時間で製品を組み立てているかを評価し、その結果を出力できる。このような出力を組立作業者にフィードバックすることで、より効率的かつ確実な製品組立を可能とし得る。
【０１０５】
図１９は、画像形成装置（製品Ａ）の組立手順書の具体例を示す。概略図及び部品表が記述され、さらに作業手順が記述される。作業手順は、
１.図に示す、フレームの右側面の１-1位置に、部品-１を取り付け
２.部品-１をネジ２で仮止め
３.図に示す、フレームの右側面の１-２位置に、部品-２を取り付け
４.部品-２をネジ２で仮止め
５.部品位置調整
６.部品-１をネジ１で固定
７.部品-２をネジで固定
である。
【０１０６】
図２０は、図１９に示す組立手順書のオントロジーデータを示す。
組立手順書のページ１（ｐａｇｅ１）には、概略図と部品表と作業手順が含まれており、概略図には元となる３ＤＣＡＤデータが含まれ、３ＤＣＡＤデータにはフレームと部品が含まれる。
【０１０７】
また、部品表には部品１−１、部品１−２、ネジ１，ネジ２が含まれる。
【０１０８】
また、作業手順には、具体的な作業手順が含まれる。
【０１０９】
図２１は、作業手順のオントロジーデータを示す。
【０１１０】
作業手順には、手順テキストと手順が含まれる。手順には、１〜７の手順が含まれており、各手順は作業手順通りである。すなわち、
手順１：図に示す、フレームの右側面の１-1位置に、部品-１を取り付け
手順２：部品-１をネジ２で仮止め
手順３：図に示す、フレームの右側面の１-２位置に、部品-２を取り付け
手順４：部品-２をネジ２で仮止め
手順５：部品位置調整
手順６：部品-１をネジ１で固定
手順７：部品-２をネジで固定
である。
【０１１１】
図２２は、作業手順オントロジーデータのさらに他の例である。
【０１１２】
手順１：図に示す、フレームの右側面の１-1位置に、部品-１を取り付け
を自然言語処理、すなわち形態素解析及び係り受け分析して、
フレーム／右側面／１−１位置に／部品−１／取り付け
と分析する。
【０１１３】
画像形成装置（製品Ａ）の部品オントロジーデータとして「フレーム」及び「部品−１」が含まれる場合、このオントロジーデータの中の「フレーム」と自然言語処理して得られた「フレーム」とをマッチングさせ、オントロジーデータの中の「部品−１」と自然言語処理して得られた「部品−１」とをマッチングさせる。
【０１１４】
同様に、画像形成装置（製品Ａ）の動作オントロジーデータとして「取り付け」及び「ネジ締め」が含まれる場合、このオントロジーデータの中の「取り付け」と自然言語処理して得られた「取り付け」とをマッチングさせる。
【０１１５】
また、画像形成装置（製品Ａ）の位置オントロジーデータとして「フレーム」及び「右側面」並びに「１−１位置に」が含まれる場合、このオントロジーデータの中の「右側面」と自然言語処理して得られた「右側面」とをマッチングさせ、オントロジーデータの中の「１−１位置に」と自然言語処理して得られた「１−１位置に」とをマッチングさせる。図において、一点鎖線の矢印はこれらのマッチング処理を模式的に示す。
【０１１６】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、種々の変形が可能である。
【０１１７】
例えば、本実施形態では、センサ・アクチュエータ制御モジュール１４でセンサ１０からのセンサデータに一意のｋｅｙ情報を付与し、ｋｅｙ／ｖａｌｕｅのＲＡＷデータとしているが、センサ１０において一意のｋｅｙ情報を付与してセンサ・アクチュエータ制御モジュール１４に有線あるいは無線で供給してもよい。センサ・アクチュエータ制御モジュール１４は、受信したｋｅｙ／ｖａｌｕｅのＲＡＷデータをＲｅｄｉｓデータストア１６に格納する。
【０１１８】
また、本実施形態では、１つのデータストリームに１つのｋｅｙ情報を付与しているが、複数のデータストリームに１つのｋｅｙ情報を付与してもよい。
【０１１９】
また、本実施形態では、第２ステップにおいて、ＣＥＰエンジンでｋｅｙ情報が付与されたデータストリームを処理しているが、ｋｅｙ情報が付与されたデータストリームに加え、ｋｅｙ情報が付与されていないデータストリームもＣＥＰエンジンに供給し、ＣＥＰエンジンにて両者を併用して処理してもよい。
【０１２０】
さらに、本実施形態では、サービスモジュール１８においてｋｅｙ情報を推論し、推論したｋｅｙ情報に該当するｋｅｙ情報を有するデータストリームを選択しているが、サービスモジュール１８は受け付けたクエリーをＲＤＦストア２２に供給し、ＲＤＦストア２２にてｋｅｙ情報を推論してサービスモジュール１８に返し、サービスモジュール１８では取得したｋｅｙ情報に該当するｋｅｙ情報を有するデータストリームを選択してもよい。この場合、第１ステップは、サービスモジュール１８とＲＤＦストア２２との協働で実行されるといえる。
【符号の説明】
【０１２１】
１０  センサ、１２  アクチュエータ、１４  センサ・アクチュエータ制御モジュール、１６  Ｒｅｄｉｓデータストア、１８  サービスモジュール、２０  メタデータ抽出モジュール、２２  ＲＤＦストア、１８１  リアルタイムデータ取得部、１８２  リアルタイムデータ処理部。
【図１】
0006772692.tif 000002
【図２】
0006772692.tif 000003
【図３】
0006772692.tif 000004
【図４】
0006772692.tif 000005
【図５】
0006772692.tif 000006
【図６】
0006772692.tif 000007
【図７】
0006772692.tif 000008
【図８】
0006772692.tif 000009
【図９】
0006772692.tif 000010
【図１０】
0006772692.tif 000011
【図１１】
0006772692.tif 000012
【図１２】
0006772692.tif 000013
【図１３】
0006772692.tif 000014
【図１４】
0006772692.tif 000015
【図１５】
0006772692.tif 000016
【図１６】
0006772692.tif 000017
【図１７】
0006772692.tif 000018
【図１８】
0006772692.tif 000019
【図１９】
0006772692.tif 000020
【図２０】
0006772692.tif 000021
【図２１】
0006772692.tif 000022
【図２２】
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