(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＣＰＵとメモリと出力装置を備えるコンピュータが、
所定の時間間隔の過去の時点及び事象に対応づけて、前記時点において前記事象が発生したか否かを示す観測情報の履歴を管理するデータベースから、第１の前記事象及び前記第１の事象が発生したことを示す前記観測情報に対応する第１の時点を読み出し、
前記データベースから、前記第１の時点を基準にした所定期間に含まれる第２の時点及び第２の前記事象に対応する前記観測情報のリストを読み出し、
前記第２の事象が発生したことを示す前記観測情報又は前記第２の事象が発生しなかったことを示す前記観測情報を所定数組み合わせた全てのパターンを生成し、
生成した前記パターンのそれぞれについて、前記リストに含まれている前記パターンの出現回数をカウントし、前記パターン及び前記出現回数を前記出力装置に出力すること、
を特徴とするデータ分析方法。
【請求項２】
請求項１に記載のデータ分析方法であって、
前記コンピュータは、前記第２の事象が発生したことを示す前記観測情報又は前記第２の事象が発生しなかったことを示す前記観測情報の組合せのうち、前記第２の事象が発生したことを示す前記観測情報を少なくとも１つ含む前記パターンのみを生成すること、
を特徴とするデータ分析方法。
【請求項３】
請求項１に記載のデータ分析方法であって、
前記コンピュータは、前記出現回数の多い順に所定数の前記パターンについて、前記出現回数を出力すること、
を特徴とするデータ分析方法。
【請求項４】
請求項１に記載のデータ分析方法であって、
前記コンピュータは、
前記所定数を指定するパターン長指定情報の入力を受け付けること、
を特徴とするデータ分析方法。
【請求項５】
請求項１に記載のデータ分析方法であって、
前記コンピュータは、
前記パターンのそれぞれについて、前記データベースから前記パターンが出現した時点を検索し、
前記パターンが出現した時点から、前記第１の事象が発生した時点までの経過時間を算出し、
前記経過時間毎に、前記パターンの出現回数を集計して出力すること、
を特徴とするデータ分析方法。
【請求項６】
請求項５に記載のデータ分析方法であって、
前記コンピュータは、
前記経過時間がとりうる範囲を示す情報を前記メモリに記憶し、
前記第１の時点を基準として前記範囲内に含まれる前記第２の時点及び前記第２の事象に対応する前記観測情報のリストを前記データベースから読み出すこと、
を特徴とするデータ分析方法。
【請求項７】
請求項１に記載のデータ分析方法であって、
前記コンピュータは、
前記パターンの入力を受け付け、
受け付けた前記パターンのそれぞれについて、前記出現回数をカウントすること、
を特徴とするデータ分析方法。
【請求項８】
請求項１に記載のデータ分析方法であって、
前記コンピュータは、
前記第２の事象についての前記リストである第１のリストに加えて、前記第１の時点を基準にした所定期間に含まれる第３の時点及び第３の前記事象に対応する前記観測情報の第２のリストを前記データベースから読み出し、
前記第２の事象についての前記パターンである第１のパターンに加えて、第３の事象について、前記第３の事象が発生したことを示す前記観測情報又は前記第３の事象が発生しなかったことを示す前記観測情報を所定数組み合わせた全ての第２のパターンを生成し、
前記第１のパターン及び前記第２のパターンの組合せである組合せパターン候補を生成し、
前記組合せパターン候補のそれぞれについて、前記第１のリストに前記第１のパターンが含まれていた場合に、前記第１のパターンの開始時点と同じ時点から前記第２のパターンが前記第２のリストに含まれていたときにのみ、前記組合せパターン候補についての出現回数をカウントし、前記組合せパターン候補及び前記出現回数を前記出力装置に出力すること、
を特徴とするデータ分析方法。
【請求項９】
ＣＰＵとメモリと出力装置と、
所定の時間間隔の過去の時点及び事象に対応づけて、前記時点において前記事象が発生したか否かを示す観測情報の履歴を管理するデータベースと、
前記データベースから、第１の前記事象及び前記第１の事象が発生したことを示す前記観測情報に対応する第１の時点を読み出す事象発生時点検索部と、
前記データベースから、前記第１の時点を基準にした所定期間に含まれる第２の時点及び第２の前記事象に対応する前記観測情報のリストを読み出す観測情報取得部と、
前記第２の事象が発生したことを示す前記観測情報又は前記第２の事象が発生しなかったことを示す前記観測情報を所定数組み合わせた全てのパターンを生成するパターン候補生成部と、
生成した前記パターンのそれぞれについて、前記リストに含まれている前記パターンの出現回数をカウントする出現回数集計部と、
前記パターン及び前記出現回数を前記出力装置に出力する集計結果出力部と、
を備えることを特徴とするデータ分析システム。
【請求項１０】
データを分析するためのプログラムであって、
ＣＰＵとメモリと出力装置を備えるコンピュータに、
所定の時間間隔の過去の時点及び事象に対応づけて、前記時点において前記事象が発生したか否かを示す観測情報の履歴を管理するデータベースから、第１の前記事象及び前記第１の事象が発生したことを示す前記観測情報に対応する第１の時点を読み出すステップと、
前記データベースから、前記第１の時点を基準にした所定期間に含まれる第２の時点及び第２の前記事象に対応する前記観測情報のリストを読み出すステップと、
前記第２の事象が発生したことを示す前記観測情報又は前記第２の事象が発生しなかったことを示す前記観測情報を所定数組み合わせた全てのパターンを生成するステップと、
生成した前記パターンのそれぞれについて、前記リストに含まれている前記パターンの出現回数をカウントし、前記パターン及び前記出現回数を前記出力装置に出力するステップと、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ分析方法、データ分析システム、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
時系列的に発生する事象のデータを収集し、事象の特性を把握したり、新たな規則を発見したりするデータ分析が行われている。特許文献１には、事象の発生に関する時系列データをモデルパターンや事象カレンダと比較して、事象と時期との相関関係を導き出す仕組みが開示されている。
【特許文献１】特開２００１−３０６９９８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、特許文献１に記載のシステムでは、あらかじめモデルパターンや事象カレンダを準備しておく必要があるが、事象の変化についての分析を始めたばかりの段階では、そのような情報を準備しておくことは難しい。また、特許文献１に記載のシステムでは、ある事象と時期との相関を分析しているものの、複数の事象間の相関についての分析を行うことができない。
【０００４】
本発明は、このような背景を鑑みてなされたものであり、ある事象の発生が他の事象の発生におよぼす影響を分析することのできる、データ分析方法、データ分析システム、およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するための本発明のうち請求項１に記載の発明は、ＣＰＵとメモリと出力装置を備えるコンピュータが、所定の時間間隔の過去の時点及び事象に対応づけて、前記時点において前記事象が発生したか否かを示す観測情報の履歴を管理するデータベースから、第１の前記事象及び前記第１の事象が発生したことを示す前記観測情報に対応する第１の時点を読み出し、前記データベースから、前記第１の時点を基準にした所定期間に含まれる第２の時点及び第２の前記事象に対応する前記観測情報のリストを読み出し、前記第２の事象が発生したことを示す前記観測情報又は前記第２の事象が発生しなかったことを示す前記観測情報を所定数組み合わせた全てのパターンを生成し、生成した前記パターンのそれぞれについて、前記リストに含まれている前記パターンの出現回数をカウントし、前記パターン及び前記出現回数を前記出力装置に出力することとする。
【０００７】
また、本発明のうち請求項２に記載の発明は、請求項１に記載のデータ分析方法であって、前記コンピュータは、前記第２の事象が発生したことを示す前記観測情報又は前記第２の事象が発生しなかったことを示す前記観測情報の組合せのうち、前記第２の事象が発生したことを示す前記観測情報を少なくとも１つ含む前記パターンのみを生成することとする。
【０００８】
また、本発明のうち請求項３に記載の発明は、請求項１に記載のデータ分析方法であって、前記コンピュータは、前記出現回数の多い順に所定数の前記パターンについて、前記出現回数を出力することとする。
【０００９】
また、本発明のうち請求項４に記載の発明は、請求項１に記載のデータ分析方法であって、前記コンピュータは、前記所定数を指定するパターン長指定情報の入力を受け付けることとする。
【００１０】
また、本発明のうち請求項５に記載の発明は、請求項１に記載のデータ分析方法であって、前記コンピュータは、前記パターンのそれぞれについて、前記データベースから前記パターンが出現した時点を検索し、前記パターンが出現した時点から、前記第１の事象が発生した時点までの経過時間を算出し、前記経過時間毎に、前記パターンの出現回数を集計して出力することとする。
【００１１】
また、本発明のうち請求項６に記載の発明は、請求項５に記載のデータ分析方法であって、前記コンピュータは、前記経過時間がとりうる範囲を示す情報を前記メモリに記憶し、前記第１の時点を基準として前記範囲内に含まれる前記第２の時点及び前記第２の事象に対応する前記観測情報のリストを前記データベースから読み出すこととする。
【００１２】
また、本発明のうち請求項７に記載の発明は、請求項１に記載のデータ分析方法であって、前記コンピュータは、前記パターンの入力を受け付け、受け付けた前記パターンのそれぞれについて、前記出現回数をカウントすることとする。
【００１３】
また、本発明のうち請求項８に記載の発明は、請求項１に記載のデータ分析方法であって、前記コンピュータは、前記第２の事象についての前記リストである第１のリストに加えて、前記第１の時点を基準にした所定期間に含まれる第３の時点及び第３の前記事象に対応する前記観測情報の第２のリストを前記データベースから読み出し、前記第２の事象についての前記パターンである第１のパターンに加えて、第３の事象について、前記第３の事象が発生したことを示す前記観測情報又は前記第３の事象が発生しなかったことを示す前記観測情報を所定数組み合わせた全ての第２のパターンを生成し、前記第１のパターン及び前記第２のパターンの組合せである組合せパターン候補を生成し、前記組合せパターン候補のそれぞれについて、前記第１のリストに前記第１のパターンが含まれていた場合に、前記第１のパターンの開始時点と同じ時点から前記第２のパターンが前記第２のリストに含まれていたときにのみ、前記組合せパターン候補についての出現回数をカウントし、前記組合せパターン候補及び前記出現回数を前記出力装置に出力することとする。
【００１４】
また、本発明のうち請求項９に記載の発明は、ＣＰＵとメモリと出力装置と、所定の時間間隔の過去の時点及び事象に対応づけて、前記時点において前記事象が発生したか否かを示す観測情報の履歴を管理するデータベースと、前記データベースから、第１の前記事象及び前記第１の事象が発生したことを示す前記観測情報に対応する第１の時点を読み出す事象発生時点検索部と、前記データベースから、前記第１の時点を基準にした所定期間に含まれる第２の時点及び第２の前記事象に対応する前記観測情報のリストを読み出す観測情報取得部と、前記第２の事象が発生したことを示す前記観測情報又は前記第２の事象が発生しなかったことを示す前記観測情報を所定数組み合わせた全てのパターンを生成するパターン候補生成部と、生成した前記パターンのそれぞれについて、前記リストに含まれている前記パターンの出現回数をカウントする出現回数集計部と、前記パターン及び前記出現回数を前記出力装置に出力する集計結果出力部と、を備えることとする。
【００１５】
また、本発明のうち請求項１０に記載の発明は、データを分析するためのプログラムであって、ＣＰＵとメモリと出力装置を備えるコンピュータに、所定の時間間隔の過去の時点及び事象に対応づけて、前記時点において前記事象が発生したか否かを示す観測情報の履歴を管理するデータベースから、第１の前記事象及び前記第１の事象が発生したことを示す前記観測情報に対応する第１の時点を読み出すステップと、前記データベースから、前記第１の時点を基準にした所定期間に含まれる第２の時点及び第２の前記事象に対応する前記観測情報のリストを読み出すステップと、前記第２の事象が発生したことを示す前記観測情報又は前記第２の事象が発生しなかったことを示す前記観測情報を所定数組み合わせた全てのパターンを生成するステップと、生成した前記パターンのそれぞれについて、前記リストに含まれている前記パターンの出現回数をカウントし、前記パターン及び前記出現回数を前記出力装置に出力するステップと、を実行させるようにする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、ある事象の発生が他の事象の発生におよぼす影響を分析することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、本実施形態に係るデータ分析装置１０について説明する。本実施形態のデータ分析装置１０は、機器に取り付けられたセンサーから取り込まれた信号などの事象（イベント）が発生したかどうかを示す観測情報を複数の事象について記憶し、ある事象についての観測情報のパターンが出現した場合に、他の事象が発生する相関性を分析する。
【００１８】
＝＝ハードウェア構成＝＝
図１は本実施形態に係るデータ分析装置１０のハードウェア構成を示す図である。本実施形態のデータ分析装置１０としては、例えば、パーソナルコンピュータやワークステーションなどの一般的なコンピュータを想定する。図１に示すように、本実施形態のデータ分析装置１０はＣＰＵ１０１、メモリ１０２、記憶装置１０３、入力装置１０４、出力装置１０５を備えている。
【００１９】
記憶装置１０３は、プログラムやデータを記憶する、例えば、ハードディスクやＣＤ−ＲＯＭドライブである。ＣＰＵ１０１は記憶装置１０３に記憶されているプログラムをメモリ１０２に読み出して実行することで各種の機能を実現する。入力装置１０４は、情報の入力を受け付ける、例えば、キーボードやマウス、タッチパネルなどである。出力装置１０５は、情報を出力する、例えば、ディスプレイやプリンタなどである。
【００２０】
＝＝ソフトウェア構成＝＝
図２は、データ分析装置１０のソフトウェア構成図である。同図に示すように、データ分析装置１０は、設定情報入力部１１１、出力コマンド入力部１１２、パターン候補生成部１１３、観測情報取得部１１４、出現回数集計部１１５、集計情報出力部１１６、設定情報記憶部１５１、観測情報データベース１５２、パターン情報データベース１５３、経過時間分布データベース１５４を備えている。
【００２１】
観測情報データベース１５２は、例えばドアの開閉や機器の動作などの事象が発生したかどうかを示す情報（以下、観測情報という。）を記憶する。観測情報データベース１５２には、事象（イベント）を特定する名称などの情報（以下、イベントＩＤという。）に対応付けて、事象が発生したかどうかを観測した観測時刻及び、観測情報が記憶される。本実施形態では、観測情報は「０」又は「１」の何れかである。観測情報の「０」は、事象が発生しなかったことを示す。観測情報の「１」は、事象が発生したことを示す。図３に観測情報の一例を示す。図３には、「０９：００：００」〜「０９：００：２９」の間の１秒毎に観測された「Ｄ１」〜「Ｄ３」の事象が発生したかどうかを示す観測情報が示されている。
【００２２】
設定情報記憶部１５１には、後述する分析処理において用いられる設定情報が記憶される。図４に設定情報の構成例を示す。同図に示すように、設定情報には、最小パターン長、最大パターン長、分析対象期間、全て「０」を許容するかどうかを示す情報（以下、許容情報という。）が含まれている。最小パターン長及び最大パターン長はそれぞれ、後述する一連の観測情報から構成されるパターンのデータ長に係る最小値及び最大値である。後述するように、本実施形態のデータ分析装置１０では、一連の観測情報のパターン毎に観測情報の履歴に出現する出現回数をカウントするが、そのパターンを構成する観測情報の数を決定する情報が最小パターン長及び最大パターン長である。分析対象期間には時間の長さが設定される。本実施形態では利用者から指定された分析対象となる事象（以下、指定事象という。）が発生した（観測情報に「１」が設定された）時刻（以下、事象発生時刻という。）の分析対象期間前から、事象発生時刻までの期間を分析処理の対象としている。
【００２３】
設定情報入力部１１１は、ユーザからの設定情報の入力を受け付け、受け付けた設定情報を設定情報記憶部１５１に記憶する。
【００２４】
出力コマンド入力部１１２は、分析結果を出力するように指示するコマンド（以下、出力コマンドという。）の入力をユーザから受け付ける。出力コマンドには、指定事象を特定する情報が指定されており、本実施形態のデータ分析装置１０では、出力コマンドに指定されている指定事象が発生した場合に、その他の事象についてどのようなパターンが出現しているかを分析している。
【００２５】
パターン候補生成部１１３は、観測情報の履歴に出現しうるパターン（以下、パターン候補という。）を生成する。本実施形態において、パターン候補生成部１１３は、設定情報の最小パターン長の数から最大パターン長の数までの「０」又は「１」の組み合わせをパターン候補として作成する。例えば、パターン長が「３」の場合、「０００」「００１」「０１０」「０１１」「１００」「１０１」「１１０」「１１１」の８種類のパターン候補が生成される。また、パターン長が「４」の場合には、１６種類のパターン候補が生成される。
【００２６】
パターン情報データベース１５３は、事象毎に、観測情報の履歴に含まれているパターンの出現回数を管理する。図５にパターン情報データベース１５３の構成を示す。同図に示すように、パターン情報データベース１５３はイベントＩＤに対応付けて、パターン長、パターン、出現回数が記憶される。パターン情報データベース１５３には、観測情報データベース１５２に登録されている事象のそれぞれについて、設定情報の最小パターン長から最大パターン長までのパターン長に対応付けて、パターン候補生成部１１３が生成したパターン候補を記憶している。なお、出現回数は、後述する出現回数集計部１１５により登録される。
【００２７】
観測情報取得部１１４は、処理を行う対象となる観測情報を観測情報データベース１５２から読み出す。本実施形態では、観測情報取得部１１４は、観測情報データベース１５２から、指定事象のイベントＩＤに対応し、指定事象が発生したことを示す観測情報を読み出し、読み出した観測情報の各時刻から、設定情報の分析期間前までの他の事象の観測情報を時刻順に読み出したものを結合したリスト（以下、処理リストという。）を生成する。なお、読み出した観測情報には時刻情報が付帯されるものとする。
【００２８】
例えば、図３の例において、簡単のため分析期間が「３秒」であり、指定事象が「Ｄ３」であった場合、指定事象が発生した時刻は「９：００：０９」「０９：００：１５」「０９：００：２３」「０９：００：２５」である。この４時点のそれぞれについて、観測情報取得部１１４は、分析期間の「３秒」前からの観測情報を読み出す。例えば、「９：００：０９」に対応する観測情報は、「９：００：０６」〜「９：００：０９」の４つの観測情報「０」「０」「０」「１」であり、「９：００：１５」に対応する観測情報は、「９：００：１２」〜「９：００：１５」の「０」「０」「０」「１」である。このようにして読み出した観測情報に時刻情報を付帯させて結合し、処理リストを作る。
【００２９】
出現回数集計部１１５は、パターン候補生成部１１３が生成したパターン候補のそれぞれについて、処理リストに含まれるパターン候補の出現回数を集計する。出現回数集計部１１５は、集計した出現回数をパターン情報データベース１５３に登録する。また、出現回数集計部１１５は、各イベントＩＤとパターン候補について、パターン候補が出現した時刻から、指定事象が発生した時刻までの経過時間別に、パターンの出現回数を集計して経過時間分布データベース１５４に登録する。なお、出現回数集計部１１５による出現回数の集計処理の詳細については後述する。
【００３０】
経過時間分布データベース１５４は、パターン候補が観測情報の履歴に出現した時刻から指定事象が発生した時刻までの経過時間別に集計される出現回数を記憶する。図６に経過時間分布データベース１５４の構成を示す。同図に示すように、経過時間分布データベース１５４は、パターンと指定事象のイベントＩＤとに対応付けて、イベントＩＤ及び経過時間別にパターンの出現回数を記憶している。
【００３１】
集計情報出力部１１６は、パターン情報データベース１５４に登録されている出現回数や経過時間分布データベース１５４に登録されている出現回数を、出力装置１０５に出力する。集計情報出力部１１６による出力の例は後述する。
【００３２】
＝＝処理＝＝
図７は、観測情報のパターン毎の出現回数をカウントする処理の流れを示す図である。
【００３３】
データ分析装置１０は、ユーザから出力コマンドの入力を受け付けると（Ｓ２０１）、上述したように、観測情報データベース１５２から観測情報を読み出して処理リストを作成する（Ｓ２０２）。これにより、出力コマンドに指定されている指定事象が発生するまでの分析対象期間分の観測情報が処理リストとなる。データ分析装置１０は、設定情報の最小パターン長をパターン長とし（Ｓ２０３）、パターン長が最大パターン長以下である間以下の処理を行う。
【００３４】
データ分析装置１０は、パターン長の数の「０」又は「１」を並べたパターン候補を全通り生成する（Ｓ２０４）。データ分析装置１０は、処理リストに含まれている各事象のそれぞれにおいて、生成した各パターンが出現する回数をカウントする（Ｓ２０５）。
【００３５】
図８にパターン候補の出現回数の登録処理の詳細を示す。データ分析装置１０は、観測情報データベース１５２に登録されているイベントＩＤのそれぞれ及び、上記生成したパターンのそれぞれについて、処理リストの先頭から１つずつ順番に、そこから一連の観測情報がパターン候補と一致するかどうかを判断していく（Ｓ２２１）。観測情報がパターン候補と一致する場合（Ｓ２２１：ＹＥＳ）、データ分析装置１０は、イベントＩＤとパターン候補とに対応する出現回数をパターン情報データベース１５３から読み出し、読み出した出現回数をインクリメントし（Ｓ２２２）、インクリメントした出現回数でパターン情報データベース１５３を更新する（Ｓ２２３）。上記のようにして処理リストの先頭から順番にパターン候補にマッチするかどうかを判断して、パターン情報データベース１５３の出現回数を更新していく。
【００３６】
次にデータ分析装置１０は、上記生成した複数のパターン候補の組み合わせからなる、複数のパターン候補を組み合わせたもの（以下、組み合わせパターン候補という。）を生成し（Ｓ２０６）、生成した組み合わせパターン候補について、上記パターン候補の出現回数の登録処理と同様の処理を行う（Ｓ２０７）。ただし、組み合わせパターン候補についての出現回数の登録処理では、イベントＩＤに対応する一連の観測情報が、組み合わせパターン候補に含まれる１つのパターンと一致した場合に、さらに、他のイベントＩＤに対応する一連の観測情報が、組み合わせパターン候補に含まれる他のパターンと一致すれば、その組み合わせパターン候補に対応する出現回数をインクリメントするようにする。すなわち、データ分析装置１０は、同時刻に２つの事象のそれぞれにおいて、２つのパターン候補の何れかが出現した回数をカウントすることになる。
【００３７】
続いてデータ分析装置１０は、パターン長をインクリメントし（Ｓ２０８）、パターン長が最大パターン長を超えるまで、上記（Ｓ２０４）〜（Ｓ２０７）の処理を繰り返す。
【００３８】
このようにして、観測情報の履歴における事象の発生に係るパターンの出現回数がカウントされる。したがって、指定事象が発生するときに出現する事象のパターンについて、頻度を分析することができる。また、この出現回数が多いパターンについては、そのパターンを観測した場合に指定事象が発生するという予測に応用することができる。
【００３９】
また、本実施形態のデータ分析装置１０が、出現する可能性のあるパターン候補を生成して出現回数を集計するので、あらかじめ事象の発生パターンを把握していない場合にも対応することができる。  
また、本実施形態のデータ分析装置１０では、観測情報として「０」または「１」のデジタル値を用いているので、パターンのマッチング検索は容易である。  
また、本実施形態のデータ分析装置１０は、パターン長の大きさを最小パターン長から最大パターン長までに制限しているので、出現しうるパターン候補の組み合わせの数が爆発的に増加することを防ぐことができる。
【００４０】
図９は、パターンの出現時刻から指定事象の発生までの経過時間別の出現回数をカウントする処理の流れを示す図である。データ分析装置１０は、パターン情報データベース１５３に登録されているパターンのそれぞれについて、以下の処理を行う。
【００４１】
データ分析装置１０は、パターンが全て「０」の観測情報の組み合わせでありかつ、設定情報の許容情報が「偽」である場合には（Ｓ２４１：ＹＥＳ）、次のパターンについて処理を行う。
【００４２】
データ分析装置１０は、処理リストの先頭から１つずつ順番に、そこから一連の観測情報がパターンに一致するかどうかを判断する（Ｓ２４２）。観測情報がパターンと一致する場合（Ｓ２４２：ＹＥＳ）、以降の処理リストにおいて指定事象の観測情報が「１」になる時刻（以下、発生時刻という。）を検索し（Ｓ２４３）、発生時刻から、現在処理リストにおける処理対象となっている位置の時刻（以下、処理対象時刻という。）を減算して経過時間を算出する（Ｓ２４４）。データ分析装置１０は、経過時間分布データベース１５４の、パターン、指定事象、及び上記算出した経過時間に対応する出現回数を読み出してインクリメントし（Ｓ２４５）、経過時間分布データベース１５４を更新する（Ｓ２４６）。
【００４３】
以上のようにして、パターン情報データベース１５３には、パターン別の出現回数が格納され、経過時間分布データベース１５４には、経過時間毎の出現回数が登録される。したがって、集計情報出力部１１６は、パターン情報データベース１５３や経過時間分布データベース１５４から情報を読み出して容易に分析結果を出力することができる。
【００４４】
図１０は、集計情報出力部１１６がパターン情報データベース１５３から情報を読み出して出力した画面３１０の一例である。また、図１１は、集計情報出力部１１６が経過時間分布データベース１５４から情報を読み出して出力した画面３２０の一例である。
【００４５】
図１０に示すように、画面３１０には、観測情報データベース１５２に登録されている各事象について、パターン情報データベース１５３に登録されているパターンとその出現回数がパターン長毎出現回数順に出力されている。データ分析装置１０の集計情報出力部１１６は、出現回数が「０」であるパターンについては出力しないようにする。集計情報出力部１１６は、設定情報の許容情報が「偽」である場合には、「０」のみからなるパターンについては出力しないようにする。また、図１０の画面３１０の例では、組み合わせパターンについても出現回数が出力されている。
【００４６】
上記のようにして出現回数の多いパターンを出力することにより、指定事象が発生したときに出現する頻度の高い他の事象の発生パターンを把握することができる。したがって、他の事象の発生パターンを観測していき、上記出現回数の多いパターンが出現した場合に、指定事象の発生することを予測することができる。
【００４７】
また、図１１に示すように、画面３２０には、事象「Ｄ１」の観測情報の履歴においてパターン「０１０」が出現する回数の経過時間毎の分布を出力している。なお、出現回数を集計する経過時間の単位は任意に変更可能である。例えば画面３２０では、１０秒単位の経過時間毎に出現回数を集計しているが、３０秒や１分、５分などの単位で集計するようにしてもよい。画面３２０では、出現回数のリスト表示欄３２１に、表形式でパターンの出現回数を出力し、グラフ表示欄３２２には、出現回数の分布を線グラフで出力している。このように、観測情報のパターンが出現する頻度が視覚的に出力されるため、利用者は事象間の相関性を容易に把握し、指定事象の発生の予測に役立てることができる。
【００４８】
また、上述のような事象発生の予測は様々な局面に応用することができる。例えば、電力供給施設において発電機の制御に応用した場合には、スイッチや計測器からの出力を定期的に観測し、観測情報に上記のようにして分析したパターンが出現したときに、特定の負荷が発生すると予測することもできる。この場合、計測器などからの出力に所定のパターンが出現した場合にあらかじめ発電機の出力を上げるように制御しておくことで、電力系統の周波数動揺を防止することができるので、電力需給のバランスのとれた安定した電力供給を実現することができる。
【００４９】
以上、本実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物も含まれる。
【００５０】
例えば、本実施形態では、時刻に対応付けて事象発生情報を管理するようにしたが、事象の観測開始時刻を別途メモリ１０２や記憶装置１０３などの記憶領域に記憶しておき、所定の時間間隔で事象の観測を行った観測情報を時系列順に記憶し、観測情報のインデックスから時刻を特定するようにしてもよい。
【００５１】
また、本実施形態では、パターン長の「０」及び「１」の全通りの組み合わせをパターン候補としたが、観測情報データベース１５２に記憶されているレコードからパターン候補を抽出するようにしてもよい。
【００５２】
また、パターン候補の入力を受け付けるようにしてもよい。生じうる観測情報のパターンが事前に分かっている場合などには、利用者からパターン候補の入力を受け付け、受け付けたパターン候補についてのみ出現回数のカウントなどの分析処理を行うことができるので、処理効率を高めることができる。したがって、長いパターン長のパターン候補について分析処理を行う場合にも、現実的な時間内に処理を行うことができる。
【００５３】
また、本実施形態では、観測情報が「１」であれば事象が発生したこととしたが、例えば、一連の複数の観測情報が所定のパターンに一致した場合に事象が発生したこととしてもよい。
【００５４】
また、本実施形態では、観測情報として「０」又は「１」の２値の何れかをとるものとしたが、任意の整数値など、２値より大きい数値を用いるようにしてもよい。この場合、観測情報が所定の閾値を超えた場合に事象が発生したものとする。なお、観測情報として２値より大きい数値を採用する場合でも、観測情報を２進数表記のデータとして２値で管理することもできる。この場合には、上述した処理をそのまま適用することができる。
【００５５】
また、本実施形態では、事象が発生した場合について分析するものとしたが、もちろん事象が発生しなかった場合について分析することもできる。この場合には、観測情報が「１」であるかどうかに代えて、「０」であるかどうかを判断すればよい。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】データ分析装置１０のハードウェア構成を示す図である。
【図２】データ分析装置１０のソフトウェア構成図である。
【図３】観測情報の一例を示す図である。
【図４】設定情報の構成例を示す図である。
【図５】パターン情報データベース１５３の構成を示す図である。
【図６】経過時間分布データベース１５４の構成を示す図である。
【図７】観測情報のパターン毎の出現回数をカウントする処理の流れを示す図である。
【図８】パターン候補の出現回数の登録処理の詳細を示す図である。
【図９】パターンの出現時刻から指定事象の発生までの経過時間別の出現回数をカウントする処理の流れを示す図である。
【図１０】集計情報出力部１１６がパターン情報データベース１５３から情報を読み出して出力した画面の一例である。
【図１１】集計情報出力部１１６が経過時間分布データベース１５４から情報を読み出して出力した画面の一例である。
【符号の説明】
【００５７】
１０    データ分析装置
１０１  ＣＰＵ
１０２  メモリ
１０３  記憶装置
１０４  入力装置
１０５  出力装置
１１１  設定情報入力部
１１２  出力コマンド入力部
１１３  パターン候補生成部
１１４  観測情報取得部
１１５  出現回数集計部
１１６  集計情報出力部
１５１  設定情報記憶部
１５２  観測情報データベース
１５３  パターン情報データベース
１５４  経過時間分布データベース
【図１】
0004698328.tif 000002
【図２】
0004698328.tif 000003
【図３】
0004698328.tif 000004
【図４】
0004698328.tif 000005
【図５】
0004698328.tif 000006
【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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