(57)【要約】【課題】監視ルールを持たずに異常の兆候を有する機器を特定する、異常機器特定プログラム、異常機器特定方法、及び、異常機器特定装置を提供する。【解決手段】機器の情報を示す所定の項目が一致する複数の機器ごとに、前記機器の計測値を取得し、前記複数の機器ごとに、前記取得した計測値と前記機器の過去の計測値に基づく計測値の予測値との差分を示す変化量を算出し、前記複数の機器から前記変化量が他の機器と異なる機器を特定する、処理をコンピュータに実行させる。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
機器の情報を示す所定の項目が一致する複数の機器ごとに、前記機器の計測値を取得し、
前記複数の機器ごとに、前記取得した計測値と前記機器の過去の計測値に基づく計測値の予測値との差分を示す変化量を算出し、
前記複数の機器から前記変化量が他の機器と異なる機器を特定する、
処理をコンピュータに実行させる異常機器特定プログラム。
【請求項２】
請求項１において、
前記取得は、前記機器の構成の特性に関連する項目、及び、前記機器の構成以外の前記機器への入力に関連する項目を含む複数の項目のうち、１以上の前記所定の項目が一致する複数の機器ごとに、前記機器の計測値を取得する、異常機器特定プログラム。
【請求項３】
請求項２において、
前記取得は、前記特性に関連する１以上の項目と、前記入力に関連する１以上の項目とが一致する複数の機器ごとに、前記機器の計測値を取得する、異常機器特定プログラム。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれかにおいて、
前記算出は、前記取得した計測値と、前記計測値の最尤値を示す前記予測値と、の差分を示す変化量を算出する、異常機器特定プログラム。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれかにおいて、
前記特定は、前記複数の機器から、前記変化量と前記計測値とが、他の機器と異なる機器を特定する、異常機器特定プログラム。
【請求項６】
請求項１乃至４のいずれかにおいて、
前記特定は、前記複数の機器から、前記変化量と前記計測値との相関に基づく分布が、前記他の機器と異なる前記機器を特定する、異常機器特定プログラム。
【請求項７】
請求項１乃至４のいずれかにおいて、
前記算出は、前記複数の機器ごとに、複数の種類の前記計測値の前記変化量を算出し、
前記特定は、前記複数の機器から、前記複数の種類の前記変化量の相関に基づく分布が、前記他の機器と異なる前記機器を特定する、異常機器特定プログラム。
【請求項８】
請求項１乃至４のいずれかにおいて、
前記特定は、前記複数の機器の変化量の平均を示す基準値を算出し、前記基準値からの前記変化量の距離が所定値を超える機器を特定する、異常機器特定プログラム。
【請求項９】
請求項１乃至８のいずれかにおいて、
前記算出は、過去の前記変化量を反映した前記変化量を算出する、異常機器特定プログラム。
【請求項１０】
請求項９において、
前記算出は、忘却係数を適用した前記過去の変化量を、前記差分に加算し、前記変化量を算出する、異常機器特定プログラム。
【請求項１１】
処理部が、機器の情報を示す所定の項目が一致する複数の機器ごとに、前記機器の計測値を取得し、
処理部が、前記複数の機器ごとに、前記取得した計測値と前記機器の過去の計測値に基づく計測値の予測値との差分を示す変化量を算出し、
処理部が、前記複数の機器から前記変化量が他の機器と異なる機器を特定する、
異常機器特定方法。
【請求項１２】
機器の情報を示す所定の項目が一致する複数の機器ごとに、前記機器の計測値を記憶する記憶部と、
前記複数の機器ごとに、前記取得した計測値と前記機器の過去の計測値に基づく計測値の予測値との差分を示す変化量を算出し、前記複数の機器から前記変化量が他の機器と異なる機器を特定する処理部と、
を有する異常機器特定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異常機器特定プログラム、異常機器特定方法、及び、異常機器特定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
機器の異常を検知する運用監視が行われている。運用監視では、インターネット等を介して、機器から、性能に関する情報を定期的に取得する。そして、取得した情報を監視ルールに基づいて判定し、機器の異常を検知する。性能に関する情報は、例えば、温度、湿度、電圧等の計測値である。
【０００３】
異常の検知については、例えば、特許文献１〜４に記載される。
【０００４】
監視ルールは、例えば、計測値が所定の範囲内に収まるか否かを規定するルールである。運用監視では、計測値が監視ルールに違反した場合に、異常の発生を担当者に通知する。
【０００５】
ただし、監視ルールは、計測値に影響を及ぼす他の情報（例えば外気温等）を考慮に含めていないことがある。したがって、他の情報が変化した場合、機器の異常を適切に判定できない場合がある。また、システム構成の変更等の計測値に影響を及ぼす変化が生じた場合、監視ルールを修正する必要性が生じる。
【０００６】
また、監視ルールを使用しない異常検知の方法として、機器の通常時の挙動を学習しておき、通常時と異なる挙動を検知することによって、機器の異常を検知する方法がある。監視ルールを使用しない異常検知については、例えば、特許文献１に記載される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開平１０−３１０３２９号公報
【特許文献２】特開２０１３−２１８５５０号公報
【特許文献３】特開２００６−１０７１７９号公報
【特許文献４】特開２００４−３０９９９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
機器の異常は、計測値に異常が表れる前に、異常の兆候の段階で検知されることが望ましい。ただし、監視ルールを使用しない異常検知の方法によっても、異常の兆候の段階で、機器の異常を検知することは容易ではない。
【０００９】
１つの側面は、本発明は、監視ルールを持たずに異常の兆候を有する機器を特定する、異常機器特定プログラム、異常機器特定方法、及び、異常機器特定装置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】
【００１０】
第１の側面は、機器の情報を示す所定の項目が一致する複数の機器ごとに、前記機器の計測値を取得し、前記複数の機器ごとに、前記取得した計測値と前記機器の過去の計測値に基づく計測値の予測値との差分を示す変化量を算出し、前記複数の機器から前記変化量が他の機器と異なる機器を特定する、処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１１】
第１の側面によれば、監視ルールを持たずに異常の兆候を有する機器を特定できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本実施の形態例における運用監視システムを説明する図である。
【図２】機器の異常の検知を説明する図である。
【図３】本実施の形態例における機器の情報を示す項目を説明する図である。
【図４】第１の実施の形態例における、図１に示した異常機器特定装置のハードウェア構成を説明する図である。
【図５】図４に示した機器一覧テーブルの一例を示す図である。
【図６】図４に示した異常機器特定装置のソフトウェアブロック図を説明する図である。
【図７】図４に示した計測値テーブルの一例を示す図である。
【図８】図６に示した変化量算出モジュールによる変化量の算出処理の概要を説明する図である。
【図９】図４に示した変化量テーブルの一例を示す図である。
【図１０】図６に示した乖離スコア算出モジュール、及び、異常判定モジュールの処理の概要を説明する図である。
【図１１】図４に示した乖離スコアテーブルの一例を示す図である。
【図１２】図４に示した異常機器テーブルの一例を示す図である。
【図１３】図６に示した変化量算出モジュールの処理を説明するフローチャート図である。
【図１４】図６に示した乖離スコア算出モジュールの処理を説明するフローチャート図である。
【図１５】図６に示した異常判定モジュールの処理を説明するフローチャート図である。
【図１６】機器の計測値と、計測値の変化量との相関に基づくマハラノビス距離を表すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面にしたがって本発明の実施の形態について説明する。ただし、本発明の技術的範囲はこれらの実施の形態に限定されず、特許請求の範囲に記載された事項とその均等物まで及ぶものである。
【００１４】
［運用監視システム］
図１は、本実施の形態例における運用監視システムを説明する図である。図１に示す運用監視システムは、機器の挙動監視に基づく、機器８０の運用管理を行うシステムである。また、図１の運用監視システムは、ＩｏＴ（Internet of Things）やＩｏＥ（Internet of Everything）による監視システムである。図１の運用監視システムは、コンピュータなどの情報処理装置に加えて、様々な機器の状態を、インターネット９０を介して取得する。そして運用監視システムは、取得した情報に基づいて機器８０の異常の有無を監視する。
【００１５】
図１に示す運用監視システムは、監視対象の機器８０、異常機器特定装置１０、監視装置２０、クライアント装置３０を有する。監視装置２０は、例えば、監視オペレータの情報処理装置である。クライアント装置３０は、例えば、機器８０の担当者の装置であって、パーソナルコンピュータや携帯端末等である。
【００１６】
異常機器特定装置１０は、監視対象の機器８０の異常を検知する。具体的に、異常機器特定装置１０は、インターネット９０等を介して、事前に指定された機器８０の運用データを、定期的に収集する。運用データは、例えば、機器８０の性能に関する情報であって、機器８０の状態を計測した計測値である。異常機器特定装置１０は、機器８０の計測値に基づいて、機器８０の異常を検知し、異常と判定した機器８０の情報を監視装置２０に通知する（図中の４０）。
【００１７】
監視装置２０は、異常が検知された機器８０の情報の通知に応答して、機器８０の担当者のクライアント装置３０に、異常が検知された機器８０の情報を転送する（図中の５０）。担当者は、通知に基づいて、機器８０の対処を行う（図中の６０）。例えば、担当者は、監視対象の機器８０の設置場所を訪問し、機器８０の交換や修繕等を行う。
【００１８】
本実施の形態例において、運用監視システムが監視対象とする機器８０は、例えば、ビル等が備える蓄電池や、工場等が備える機械等である。蓄電池は、例えば、瞬間停電に対する備えや、ビルの消費電力のピーク抑制のための蓄電池である。また、工場等が備える機械は、例えば、所定の製品を製造する製造機械である。監視対象の機器８０が蓄電池の場合、計測値は、例えば、温度、電圧等である。また、監視対象の機器８０が製造機械の場合、計測値は、例えば、湿度、振動数等である。
【００１９】
なお、機器８０や計測値の例は、上述した例に限定されるものではない。機器８０は、蓄電池や製造機械、情報処理装置等を構成する部品等であってもよい。つまり、機器８０は、ＨＤＤ（Hard disk drive：HDD）や、センサ等であってもよい。また、機器８０は、企業向けの用途の機器８０に限定されるものではなく、家庭用の機器８０であってもよい。
【００２０】
蓄電池や製造機械等に異常が発生した場合、業務に支障が生じることがある。例えば、蓄電池に異常が発生した場合、所定の電荷量を蓄電できず、ピーク電力を所定の値に抑えることができない場合がある。また、例えば、製造機械に異常が発生した場合、製造機械が製造する製品に、不良製品が混在する場合がある。したがって、運用監視システムでは、監視対象の機器８０の異常を、早期に検知することが求められる。
【００２１】
［異常の検知］
図２は、機器８０の異常の検知を説明する図である。図２に示すグラフは、時刻に応じた、４つの機器８０（「ＩＤ_００１」〜「ＩＤ_００４」）の計測値の変移を表す。
【００２２】
図２に示すグラフの横軸は時刻であって、縦軸は計測値である。計測値は、例えば、機器８０で計測した電圧や温度である。また、グラフ内の点線は機器「ＩＤ_００１」の計測値であって、破線は機器「ＩＤ_００２」の計測値である。また、グラフ内の実線は機器「ＩＤ_００３」の計測値であって、一点鎖線は機器「ＩＤ_００４」の計測値である。
【００２３】
図２のグラフは、機器「ＩＤ_００３」で異常が発生する場合を例示する。機器８０の異常検知では、例えば、計測値が、予め定めたしきい値の範囲を外れた機器８０を、異常が発生した機器８０として検知する。機器８０の異常の誤判定が頻発することを回避するため、例えば、しきい値の範囲は、明確な異常を示す計測値の範囲に設定される。
【００２４】
グラフの時刻ｔ２は、計測値がしきい値の範囲を外れた時刻である。つまり、時刻ｔ２は、機器８０の計測値が明確な異常を示した時刻を示す。時刻ｔ２では、機器「ＩＤ_００３」の計測値がしきい値の範囲を外れたことにより、機器「ＩＤ_００３」の故障が検知されている。また、グラフの時刻ｔ１は、機器８０の異常の兆候が生じた時刻である。時刻ｔ１から時刻ｔ２の期間は、機器「ＩＤ_００３」に異常の兆候があるものの、計測値はしきい値の範囲を外れていない。したがって、時刻ｔ１から時刻ｔ２の期間では、機器「ＩＤ_００３」の異常の検知が生じていない。
【００２５】
機器８０の計測値がしきい値の範囲を外れた場合、計測値が明確な異常を示し、機器８０の故障が顕在化している場合を示す。故障が顕在化してからでは、その影響範囲が大きい。したがって、計測値が明確な異常を示す時点（時刻ｔ２）の前、機器「ＩＤ_００３」に異常の兆候が表れた時点（時刻ｔ１）で、機器８０の異常の兆候を検知することが望ましい。しかしながら、異常の兆候を検知するしきい値の範囲の設定は容易ではない。また、同一の計測値であっても、状況に応じて、異常と判定すべき場合と、正常と判定すべき場合がある。
【００２６】
例えば、計測値が機器８０におけるセンサの温度である場合を例示する。例えば、日中の機器８０の稼働率が高い場合における、温度「６０℃」は正常値に該当する。一方、休日の機器８０の稼働率が低い場合における、温度「６０℃」は異常値に該当する。また、しきい値は、日単位、週単位に応じて、変動することがある。したがって、異常の兆候を検知する、適切なしきい値を設定することは容易ではない。
【００２７】
そこで、しきい値の設定を要しない、アノーマリ（anomaly）検知による異常の検知方法が知られている。アノーマリ検知では、個別に監視ルールの作成を要しない。アノーマリ検知では、監視対象の機器８０の通常時の挙動を学習しておき、通常時と異なる挙動を検知することによって、機器８０の異常を検知する。
【００２８】
ただし、機器８０の構成の変更等が生じた場合、機器８０の構成の変更後は、当該機器８０が異常と判定されてしまう。即ち、学習した通常時の挙動を使用できなくなる。また、外気温や負荷等によって、挙動が大きく変動する機器８０（蓄電池など）については、通常時の挙動を用意することが困難である。したがって、通常時の挙動を学習する必要のない技術を用いることが望ましい。
【００２９】
また、アノーマリ検知によると、通常時の挙動を学習するために、一定期間における通常時のデータが必要となる。多量の機器８０の運用監視を行う場合、多量の機器８０のうち、いずれかの機器８０に故障が生じていることが多い。したがって、多量の機器８０の運用監視を行う場合、通常時のデータを用意することは容易ではない。
【００３０】
したがって、本実施の形態例では、機器８０の情報を示す所定の項目が一致する複数の機器８０ごとに、機器８０の計測値を取得する。そして、本実施の形態例では、複数の機器８０ごとに、取得した計測値と、機器８０の過去の計測値に基づく計測値の予測値と、の差分を示す変化量を算出し、複数の機器８０から変化量が他の機器８０と異なる機器８０を特定する。
【００３１】
本実施の形態例では、計測値の予測値と、実測値との差分を示す変化量を算出し、所定の項目が一致する複数の機器８０の間の変化量の相違に基づいて、異常の兆候を有する機器８０を検知する。つまり、本実施の形態例では、予測値からの計測値の変化の度合い（変化量）に基づいて、機器８０の挙動の変化を数値化する。これにより、挙動の変化を比較することが可能になり、計測値が明確な異常を示していない場合であっても、異常の兆候を検出することが可能になる。
【００３２】
また、本実施の形態例では、機器８０の情報を示す所定の項目が一致する複数の機器８０の間で、変化量を比較する。これにより、監視ルールを保持することなく、異常の兆候を有する機器８０を特定可能になる。また、当該複数の機器８０の間で、ある時刻の変化量を比較することにより、機器８０の通常時の挙動を学習しておく必要もない。
【００３３】
図３は、本実施の形態例における機器８０の情報を示す項目を説明する図である。本実施の形態例における項目は、機器８０の構成の特性に関連する項目（図３に示す特性）や、機器８０の構成以外の、機器８０への入力に関連する項目（図３に示す入力）を含む。
【００３４】
機器８０の構成の特性に関連する項目は、図３に示す特性に該当する。例えば、機器８０が蓄電池の場合、機器８０の特性に関連する項目は、機器８０の機種や、構成する部品の機種や、構成の仕様（蓄電可能電荷量等）等を示す。また、機器８０への入力に関連する項目は、図３に示す入力に該当する。例えば、機器８０が蓄電池の場合、機器８０への入力に関連する項目は、蓄電池の設置場所（設置条件）や、外部温度、充放電サイクル等を示す。
【００３５】
機器８０は、特性に関連する項目に基づいて、入力に関連する項目に応じた出力を有する。機器８０の出力は、例えば、機器８０における計測値である。例えば、機器８０が蓄電池である場合、機器８０の出力は、温度や電圧等の計測値である。即ち、機器８０の計測値は、機器８０の特性に関連する項目や、入力に関連する項目に応じて定まる。例えば、機器８０が蓄電池の場合、電圧の計測値（出力）は、蓄電池の機種（特性に関連する項目）や設置場所（入力に関連する項目）に応じた値を有する。
【００３６】
また、本実施の形態例において、機器８０の異常の兆候は、例えば、機器８０の特性の変化である。機器８０が蓄電池の場合、機器８０の特性の変化は、例えば、蓄電池の蓄電可能電荷量の変化（劣化）を示す。
【００３７】
本実施の形態例では、所定の項目が一致する複数の機器８０には、同一の出力（計測値）が挙動として表れることに着眼する。つまり、本実施の形態例では、所定の項目が一致する複数の機器８０の間で、出力（計測値）の変化の仕方（変化量）を比較することによって、特性が変化した機器８０を特定する。言い換えると、正常時の挙動が等しい複数の機器８０の間で、挙動の変化を数値化した変化量を比較することにより、特性が変化した機器８０を特定する。
【００３８】
これにより、特性が変化した機器８０、即ち、異常の兆候を有する機器８０を特定可能になる。なお、前述したとおり、正常時の挙動が等しい複数の機器８０の間で、ある時刻の変化量を比較するため、監視ルールを保持することなく、機器８０の通常時の挙動を学習しておく必要もない。
【００３９】
［第１の実施の形態例］
次に、第１の実施の形態例における異常機器特定装置１０のハードウェア構成、及び、ソフトウェアブロック図を説明する。
【００４０】
［異常機器特定装置のハードウェア構成図］
図４は、第１の実施の形態例における、図１に示した異常機器特定装置１０のハードウェア構成を説明する図である。異常機器特定装置１０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit：ＣＰＵ）１０１、ＲＡＭ（Random Access Memory：ＲＡＭ）２０１や不揮発性メモリ２０２等を備えるメモリ１０２、通信インタフェース部１０３を有する。各部は、バス１０４を介して相互に接続する。
【００４１】
ＣＰＵ１０１は、バス１０４を介してメモリ１０２等と接続するとともに、異常機器特定装置１０全体の制御を行う。通信インタフェース部１０３は、インターネット９０やイントラネットと接続する。メモリ１０２のＲＡＭ２０１は、ＣＰＵ１０１が処理を行うデータ等を記憶する。
【００４２】
メモリ１０２の不揮発性メモリ２０２は、ＣＰＵ１０１が実行するＯＳのプログラムを格納する領域（図示せず）や、ＯＳ上で動作する異常機器特定プログラムを格納する格納領域２１０を備える。また、不揮発性メモリ２０２は、機器一覧テーブル格納領域２２０、計測値テーブル格納領域２２１、変化量テーブル格納領域２２２、乖離スコアテーブル格納領域２２３、異常機器テーブル格納領域２２４を備える。不揮発性メモリ２０２は、ＨＤＤ（Hard disk drive：ＨＤＤ）、不揮発性半導体メモリ等で構成される。
【００４３】
異常機器特定プログラム格納領域２１０の異常機器特定プログラム（以下、異常機器特定プログラム２１０と称する）は、ＣＰＵ１０１の実行によって、本実施の形態例における異常機器の特定処理を実現する。処理の詳細は、図６にしたがって後述する。
【００４４】
機器一覧テーブル格納領域２２０の機器一覧テーブル（以下、機器一覧テーブル２２０と称する）は、異常機器特定プログラム２１０が参照するテーブルである。機器一覧テーブル２２０の詳細は、図５で後述する。また、計測値テーブル格納領域２２１の計測値テーブル（以下、計測値テーブル２２１と称する）は、異常機器特定プログラム２１０が参照するテーブルである。計測値テーブル２２１の詳細は、図７で後述する。
【００４５】
変化量テーブル格納領域２２２の変化量テーブル（以下、変化量テーブル２２２と称する）は、異常機器特定プログラム２１０が更新するテーブルである。変化量テーブル２２２の詳細は、図９で後述する。また、乖離スコアテーブル格納領域２２３の乖離スコアテーブル（以下、乖離スコアテーブル２２３と称する）は、異常機器特定プログラム２１０が更新するテーブルである。乖離スコアテーブル２２３の詳細は、図１１で後述する。
【００４６】
また、異常機器テーブル格納領域２２４の異常機器テーブル（以下、異常機器テーブル２２４と称する）は、異常機器特定プログラム２１０が更新するテーブルである。異常機器テーブル２２４の詳細は、図１２で後述する。
【００４７】
次に、図５にしたがって、機器一覧テーブル２２０を説明する。図４に示す、異常機器特定プログラム２１０は、監視対象の機器８０のうち、機器８０の情報を示す所定の項目が一致する複数の機器８０を抽出する。そして、異常機器特定プログラム２１０は、抽出した複数の機器８０に、変化量の分析の同一単位とすることを示す、同一の分析単位ＩＤ（Identification：ＩＤ）を付与し、機器一覧テーブル２２０に格納する。本実施の形態例において、機器８０は、例えば、蓄電池である。
【００４８】
［機器一覧テーブル］
図５は、図４に示した機器一覧テーブル２２０の一例を示す図である。機器一覧テーブル２２０は、運用監視の対象とする各蓄電池（機器８０）の情報を有するテーブルである。図５の機器一覧テーブル２２０では、運用監視の対象とするシステムの機器８０のうち、一部の機器８０の情報を例示する。
【００４９】
機器一覧テーブル２２０は、例えば、項目「システムＩＤ」、項目「機器ＩＤ」、項目「機種」、項目「設置場所」、項目「分析単位ＩＤ」等を有する。項目「システムＩＤ」は、運用監視の対象とするシステムの識別情報を示す。
【００５０】
項目「機器ＩＤ」は、機器８０の識別情報である。項目「機種」は、機器８０の機種の情報である。機種は、例えば、機器８０の型情報や、部品の型情報、仕様の情報等である。本実施の形態例において、項目「機種」は、図３で説明した、機器８０の特性に関連する項目に該当する。また、項目「設置場所」は、機器８０が設置されている場所の情報である。設置されている場所は、機器８０の外部温度等の、機器８０への入力（外部）要因を示す。本実施の形態例において、項目「設置場所」は、図３で説明した、機器８０への入力に関連する項目に該当する。
【００５１】
項目「分析単位ＩＤ」は、前述した、異常分析の同一単位とする複数の機器８０を識別する情報である。例えば、図５の例では、異常機器特定プログラム２１０は、機器８０の特性（図３）を示す項目と、機器８０の入力を示す項目（図３）とが一致する複数の機器８０を、変化量の分析の同一単位とする。具体的に、異常機器特定プログラム２１０は、項目「機種」（特性）と項目「設置場所」（入力）が一致する複数の機器８０を、同一の分析単位とする。したがって、図５の機器一覧テーブル２２０において、項目「機種」と項目「設置場所」とが一致する複数の機器８０は、同一の分析単位ＩＤを有する。
【００５２】
本実施の形態例の異常機器特定プログラム２１０は、機器８０の構成の特性に関連する１以上の項目（「機種」）と、構成以外の機器８０への入力に関連する１以上の項目（「設置場所」）とが一致する複数の機器８０を、同一の分析単位として抽出する。これにより、異常機器特定プログラム２１０は、正常時の特性を同一とし、機器８０への入力を同一とする複数の機器８０を抽出可能になる。したがって、正常時の挙動がより等しい複数の機器８０の間で、変化量が異なる機器８０を特定可能になる。
【００５３】
または、異常機器特定プログラム２１０は、機器８０の構成の特性に関連する項目（「機種」）、及び、構成以外の機器８０への入力に関連する項目（「設置場所」）を含む複数の項目のうち、１以上の項目が一致する複数の機器８０を抽出してもよい。例えば、異常機器特定プログラム２１０は、構成の特性に関連する１つの項目（例えば「機種」）のみが一致する複数の機器８０を、同一の分析単位として抽出してもよい。これにより、異常機器特定プログラム２１０は、正常時の特性を同一とする複数の機器８０の間で、変化量が異なる機器８０を特定可能になる。運用監視の担当者は、例えば、機器８０の種別に応じて、同一の分析単位とする複数の機器８０を抽出する、項目の数や種類を設定する。
【００５４】
図５に示す機器一覧テーブル２２０の例によると、運用監視の対象となるシステムは、システムＩＤ「６８５６３２１４」、及び、システムＩＤ「２０８１０１０１」のシステムである。また、図５に示す機器一覧テーブル２２０の例によると、システムＩＤ「６８５６３２１４」に属する機器８０は、機器ＩＤ「ＢＴ００１」〜機器ＩＤ「ＢＴ００８」であって、設置場所は「Ｘビル」である。
【００５５】
同様にして、図５に示す機器一覧テーブル２２０の例によると、機器ＩＤ「ＢＴ００１」〜機器ＩＤ「ＢＴ００４」の機種は、「ＭＯＤＥＬ００１」であって、機器ＩＤ「ＢＴ００５」〜機器ＩＤ「ＢＴ００８」の機種は、「ＭＯＤＥＬ００２」である。また、システムＩＤ「２０８１０１０１」に属する機器８０は、機器ＩＤ「ＱＴ００１」〜機器ＩＤ「ＱＴ００４」であって、設置場所は「Ｙ社」である。また、機器ＩＤ「ＱＴ００１」〜機器ＩＤ「ＱＴ００４」の機種は、「ＭＯＤＥＬ００１」である。
【００５６】
したがって、異常機器特定プログラム２１０は、機器ＩＤ「ＢＴ００１」〜機器ＩＤ「ＢＴ００４」に、同一の分析単位ＩＤ「００１」を付与する。また、異常機器特定プログラム２１０は、機器ＩＤ「ＢＴ００５」〜機器ＩＤ「ＢＴ００８」に、同一の分析単位ＩＤ「００２」を付与する。さらに、異常機器特定プログラム２１０は、機器ＩＤ「ＱＴ００１」〜機器ＩＤ「ＱＴ００４」に、同一の分析単位ＩＤ「００３」を付与する。
【００５７】
これにより、異常機器特定プログラム２１０は、機器ＩＤ「ＢＴ００１」〜機器ＩＤ「ＢＴ００４」の間で、計測値の変化量が他の機器８０と異なる機器８０を、異常の兆候を有する機器８０として特定する。他の分析単位ＩＤに該当する機器８０についても、同様である。
【００５８】
このように、本実施の形態例における異常機器特定プログラム２１０は、機器８０の情報を示す１以上の項目に基づいて、異常検知の分析を同一単位とする複数の機器８０を抽出する。機器８０の情報を示す項目は、図５に示した機器一覧テーブル２２０や設定情報等に基づいて容易に抽出可能である。したがって、多量の機器８０を監視対象とする場合であっても、分析単位を同一とする複数の機器８０を、容易に抽出することが可能である。
【００５９】
次に、分析単位ＩＤを同一とする複数の機器８０の間で、計測値の変化量を比較する処理を、図６〜図１２にしたがって説明する。まず、図６にしたがって、本実施の形態例における異常機器特定装置１０のソフトウェア構成図を説明する。
【００６０】
［ソフトウェアブロック図］
図６は、図４に示した、異常機器特定装置１０のソフトウェアブロック図を説明する図である。図６に示すように、異常機器特定プログラム２１０は、変化量算出モジュール２１１、乖離スコア算出モジュール２１２、及び、異常判定モジュール２１３を有する。
【００６１】
変化量算出モジュール２１１は、図５で説明した、分析単位を同一とする複数の機器８０のそれぞれの機器８０の、計測値の変化量を算出する。変化量は、同一の機器８０の過去の計測値に基づいて算出した予測値と、実際に計測した計測値（実測値）と、の差分を示す値である。即ち、変化量は、過去の計測値に基づいた予測値に対する、実測値の変化量である。
【００６２】
変化量算出モジュール２１１は、図５で説明した機器一覧テーブル２２０を参照して、分析単位ＩＤを同一とする複数の機器８０を検知する。また、変化量算出モジュール２１１は、図７で後述する計測値テーブル２２１を参照して、分析単位ＩＤを同一とする各機器８０の計測値を取得し、計測値の変化量を算出する。変化量の算出処理については、図８で後述する。変化量算出モジュール２１１は、算出した変化量を、図９で後述する変化量テーブル２２２に記憶する。
【００６３】
乖離スコア算出モジュール２１２は、機器８０ごとに、変化量算出モジュール２１１が算出した変化量に基づいて、変化量乖離スコアを算出する。変化量乖離スコアは、分析単位ＩＤを同一とする複数の機器８０の変化量の間で、変化量が他の機器８０の変化量から外れている度合いを示す。即ち、変化量乖離スコアは、複数の機器８０の平均的な変化量からの乖離度合いを示すスコアである。乖離スコア算出モジュール２１２は、変化量乖離スコアを算出することによって、分析単位ＩＤを同一とする複数の機器８０のうち、変化量が他の機器８０と異なる機器８０を検出可能にする。
【００６４】
また、乖離スコア算出モジュール２１２は、機器８０ごとに、計測値に基づいて、計測値乖離スコアを算出する。計測値乖離スコアは、分析単位ＩＤを同一とする複数の機器８０の計測値の間で、計測値が他の機器８０の計測値から外れている度合いを示す。即ち、計測値乖離スコアは、複数の機器８０の平均的な計測値からの乖離度合いを示すスコアである。
【００６５】
変化量乖離スコア、及び、計測値乖離スコアの算出処理については、図１０で後述する。乖離スコア算出モジュール２１２は、算出した、変化量乖離スコア、及び、計測値乖離スコアを、図１１で後述する乖離スコアテーブル２２３に記憶する。
【００６６】
異常判定モジュール２１３は、乖離スコア算出モジュール２１２が算出した、各機器８０の変化量乖離スコア及び計測値乖離スコアに基づいて、分析単位ＩＤを同一とする機器８０のうち、変化量が他の機器８０と異なる機器８０を特定する。処理の詳細については、図１０で後述する。異常判定モジュール２１３は、特定した機器８０を、図１２で後述する異常機器テーブル２２４に記憶する。また、異常判定モジュール２１３は、特定した機器８０の情報を、監視装置２０（図１）に通知する。
【００６７】
次に、図６で説明した、変化量算出モジュール２１１、乖離スコア算出モジュール２１２、及び、異常判定モジュール２１３の処理を、図７〜図１２にしたがって説明する。なお、本実施の形態例では、図５で説明した、分析単位ＩＤ「００１」に該当する機器ＩＤ「ＢＴ００１」〜機器ＩＤ「ＢＴ００４」の処理を例示する。
【００６８】
まず、変化量算出モジュール２１１が参照する計測値テーブル２２１を、図７にしたがって説明する。異常機器特定装置１０は、インターネット９０等を介して、蓄電池（機器８０）の計測値を収集することによって、図７に示す計測値テーブル２２１を生成する。
【００６９】
［計測値テーブル］
図７は、図４に示した計測値テーブル２２１の一例を示す図である。図７に示す計測値テーブル２２１は、各運用データの計測値を時系列に蓄積したテーブルである。図７に示す計測値テーブル２２１は、分析単位ＩＤを同一とする複数の機器８０（例えば、機器ＩＤ「ＢＴ００１」〜機器ＩＤ「ＢＴ００４」）の、運用データごとの計測値を時系列（１０秒ごと）に有する。
【００７０】
図７に示す、計測値テーブル２２１は、例えば、項目「システムＩＤ」、項目「機器ＩＤ」、項目「時刻」、項目「データ種類」、項目「計測値」等を有する。項目「システムＩＤ」、項目「機器ＩＤ」は、図５の機器一覧テーブル２２０で説明したとおりである。項目「時刻」は、計測値を計測した時刻を示す。また、項目「データ種類」は、運用データの種類である。図７の例における運用データのデータ種類は、「電圧（Ｖ）」、及び、「温度（℃）」である。
【００７１】
異常機器特定装置１０は、例えば、動作している機器ＩＤ「ＢＴ００１」〜機器ＩＤ「ＢＴ００４」の計測値をまとめて取得する。また、異常機器特定装置１０は、複数の種類の運用データ（図７の例では、電圧と温度）を、同時刻に取得する。
【００７２】
図７に示す計測値テーブル２２１の例によると、例えば、システムＩＤ「６８５６３２１４」に属する機器ＩＤ「ＢＴ００１」の、時刻「2012-03-13T10:31:20-09:00」における電圧（Ｖ）の計測値は、値「１５．５４（Ｖ）」である。また、システムＩＤ「６８５６３２１４」に属する機器ＩＤ「ＢＴ００２」の、同時刻の電圧（Ｖ）の計測値は、値「１５．５２（Ｖ）」である。また、機器ＩＤ「ＢＴ００１」の、同時刻の温度（℃）の計測値は、値「３８．２（℃）」である。そして、機器ＩＤ「ＢＴ００１」の、１０秒後の時刻「2012-03-13T10:31:30-09:00」における電圧（Ｖ）の計測値は、値「１４．５６（Ｖ）」である。
【００７３】
次に、図７で説明した計測値テーブル２２１を参照して、変化量算出モジュール２１１が計測値の変化量を算出する処理の概要を、図８にしたがって説明する。
【００７４】
［変化量の算出処理の概要］
図８は、図６に示した変化量算出モジュール２１１による変化量の算出処理の概要を説明する図である。本実施の形態例における変化量算出モジュール２１１は、例えば、ＳＤＡＲ（Sequentially Discounting AR model learning：ＳＤＡＲ）アルゴリズムにしたがって、変化量ＣＨを算出する。
【００７５】
図８の例では、ある機器８０のある運用データの計測値の変化量ＣＨを算出する場合を例示する。図８では、運用データの１つである、電圧値の変化量ＣＨを算出する場合を例示する。変化量算出モジュール２１１は、図７で説明した計測値テーブル２２１を参照し、ある機器８０の電圧値（計測値）を取得する。
【００７６】
図８のグラフＧ１は、時系列の計測値を表すグラフである。グラフＧ１の横軸は時間を示し、縦軸は電圧の値を示す。また、グラフＧ１に示す計測値は、例えば、ある機器８０の電圧値を、１０秒ごとに計測した値（即ち、実測値）である。グラフＧ１によると、時刻に応じて、電圧値の計測値は徐々に上昇している。
【００７７】
また、図８のグラフＧ２は、過去の計測値Ｄｘに基づく予測値Ｄｐを説明するグラフである。グラフ内の値Ｄｐは、過去の計測値Ｄｘに基づく、時刻ｔ１１の最尤値である。最尤値Ｄｐは、最尤法に基づく計測値の予測値である。また、グラフＧ２の値ｄｆは、時刻ｔ１１に実際に計測した値（実測値）Ｄｙと、最尤値Ｄｐとの差分ｄｆである。
【００７８】
変化量算出モジュール２１１は、例えば、最小二乗法に基づく線形回帰分析にしたがって、最尤値Ｄｐを算出する。また、変化量算出モジュール２１１は、重み付き線形回帰分析にしたがって、最尤値Ｄｐを算出してもよい。重み付き線形回帰分析では、例えば、近い過去の計測値Ｄｘの重みをより大きくした場合の線形モデルを算出し、最尤値Ｄｐを求める。これにより、近い過去の計測値Ｄｘの傾向をより大きく反映した最尤値Ｄｐを算出可能になる。したがって、最尤値Ｄｐの精度を高くすることが可能になる。
【００７９】
最尤法に基づいて、例えば、線形モデルの数式「ｙ＝ａｘ＋ｂ」の係数「ａ」、及び、係数「ｂ」が得られる。値「ｙ」は最尤値Ｄｐであって、値「ｘ」は、時刻である。数式における各値は、グラフＧ２に示す各値に対応する。数式の値「ｘ」に時刻ｔ１１を入力することによって、時刻ｔ１１の最尤値「ｙ」が得られる。最尤法に基づくことにより、計測値が一定ではなく変動するような場合であっても、過去の計測値Ｄｘに基づいて、生じ得る可能性が高い予測値（最尤値）を算出可能になる。精度の高い予測値を算出できることにより、精度の高い変化量ＣＨを算出可能になる。
【００８０】
図８のグラフＧ３は、変化量ＣＨの推移を表す。変化量ＣＨは、計測値の最尤値Ｄｐと、実際に計測した値（実測値）Ｄｙとの差分ｄｆに基づく値である。図８のグラフＧ３によると、時刻ｔ１１における変化量ＣＨは、他の時刻に対して大きい。
【００８１】
ＳＤＡＲアルゴリズムでは、例えば、差分ｄｆを段階的に平滑化し、平滑化した差分ｄｆに基づいて変化量ＣＨを算出する。即ち、ＳＤＡＲアルゴリズムでは、差分ｄｆを線形に減衰させながら、差分ｄｆを累積して、変化量ＣＨを算出する。これにより、ノイズをより除去した変化量ＣＨを算出することができる。ただし、この例に限定されるものではなく、変化量算出モジュール２１１は、差分ｄｆを変化量ＣＨとしてもよい。
【００８２】
変化量算出モジュール２１１は、変化量を算出することによって、機器８０の挙動の変化を数値化することができる。即ち、変化量にしたがって、人では理解し難い機器８０の挙動の変化を数値化することが可能になる。これにより、計測値が明確な異常を示していない場合であっても、機器８０の特性の変化を検知可能になる。
【００８３】
変化量算出モジュール２１１は、図８で説明した算出処理にしたがって、機器８０ごとに、各種類の計測値の変化量ＣＨを算出する。そして、変化量算出モジュール２１１は、算出した変化量ＣＨを、図９で説明する変化量テーブル２２２に記憶する。なお、変化量算出モジュール２１１の処理の詳細は、図１３のフローチャート図で後述する。
【００８４】
［変化量テーブル］
図９は、図４に示した変化量テーブル２２２の一例を示す図である。図９に示す変化量テーブル２２２は、各時刻の計測値の変化量ＣＨを時系列に蓄積したテーブルである。図９に示す変化量テーブル２２２は、機器ＩＤ「ＢＴ００１」〜機器ＩＤ「ＢＴ００４」の、各運用データの計測値の変化量ＣＨを有する。
【００８５】
図９に示す変化量テーブル２２２は、項目「システムＩＤ」、項目「機器ＩＤ」、項目「時刻」、項目「データ種類」、項目「変化量」等を有する。項目「システムＩＤ」、項目「機器ＩＤ」、項目「時刻」、項目「データ種類」は、図７の計測値テーブル２２１で説明したとおりである。項目「変化量」は、項目「機器ＩＤ」の項目「時刻」における項目「データ種類」の計測値の変化量ＣＨである。
【００８６】
図９に示す変化量テーブル２２２の例によると、例えば、機器ＩＤ「ＢＴ００１」の時刻「2012-03-13T10:31:20-09:00」における電圧（Ｖ）の変化量ＣＨは、値「０．０３５」である。同様にして、機器ＩＤ「ＢＴ００２」の同時刻における、電圧（Ｖ）の変化量ＣＨは、値「０．０２１」である。したがって、時刻「2012-03-13T10:31:20-09:00」における、機器ＩＤ「ＢＴ００１」の実測値Ｄｙと最尤値Ｄｐとの差は、機器ＩＤ「ＢＴ００２」の実測値Ｄｙと最尤値Ｄｐとの差よりも、大きい。図９の変化量テーブル２２２における他のレコードも同様にして、変化量ＣＨを有する。
【００８７】
図６に示した乖離スコア算出モジュール２１２は、図９で説明した変化量テーブル２２２を参照して、変化量乖離スコア、及び、計測値乖離スコアを算出する。そして、図６に示した異常判定モジュール２１３は、変化量乖離スコア、及び、計測値乖離スコアに基づいて、異常の兆候がある機器８０を特定する。次に、図１０にしたがって、乖離スコア算出モジュール２１２、及び、異常判定モジュール２１３の処理の概要を説明する。
【００８８】
［乖離スコアの算出、異常判定の概要］
図１０は、図６に示した乖離スコア算出モジュール２１２、及び、異常判定モジュール２１３の処理の概要を説明する図である。本実施の形態例では、乖離スコア算出モジュール２１２は、機器８０ごとに、変化量乖離スコアとして、変化量ＣＨに基づくマハラノビス距離を算出する。そして、異常判定モジュール２１３は、機器８０ごとに、算出した変化量ＣＨのマハラノビス距離（変化量乖離スコアともいう）と、所定値（しきい値）とを比較することによって、異常の判定を行う。
【００８９】
マハラノビス距離は、複数の項目（図１０の例では、温度と電圧）間の相関がある場合に、対象（機器８０の計測値）の平均からの距離と、相関の関係からのずれを合わせて一元化した値である。例えば、分析単位ＩＤを同一とする複数の機器８０の間で、ある機器８０の変化量ＣＨのマハラノビス距離が小さい場合、当該機器８０の変化量ＣＨが、複数の機器８０の変化量ＣＨの正規分布の重心付近に位置することを意味する。
【００９０】
一方、分析単位ＩＤを同一とする複数の機器８０の間で、ある機器８０の変化量ＣＨのマハラノビス距離が大きい場合、当該機器８０の変化量ＣＨが、複数の機器８０の変化量ＣＨの正規分布の重心から離れていることを意味する。したがって、ある機器８０の変化量ＣＨのマハラノビス距離が所定値を超える場合、当該機器８０の変化量ＣＨが、他の機器８０の変化量ＣＨと異なっている旨、判定可能になる。
【００９１】
図１０の例では、温度と電圧の計測値の変化量ＣＨに基づいて、変化量のマハラノビス距離（変化量乖離スコア）を算出する場合を例示する。図１０の例に示す変化量ＣＨは、ある時刻の変化量ＣＨである。
【００９２】
図１０のグラフＧ１１は、複数の運用データ（温度、電圧）の計測値の変化量ＣＨをプロットしたグラフである。グラフＧ１１の横軸は温度を示し、縦軸は電圧を示す。図１０のグラフＧ１１は、分析単位ＩＤを同一とする機器８０−１〜８０−ｎそれぞれの変化量ＣＨ−１〜ＣＨ−ｎの情報を有する。
【００９３】
乖離スコア算出モジュール２１２は、機器８０−１〜８０−ｎの、温度及び電圧の変化量ＣＨ−１〜ＣＨ−ｎに基づく共分散行列にしたがって、各機器８０の変化量ＣＨ−１〜ＣＨ−ｎのマハラノビス距離Ｍｈ−１〜Ｍｈ−ｎを算出する。即ち、乖離スコア算出モジュール２１２は、複数の機器８０−１〜８０−ｎの間の、温度及び電圧の変化量の相関の分布を、マハラノビス距離Ｍｈ−１〜Ｍｈ−ｎとして算出する。
【００９４】
図１０のグラフＧ１２は、機器８０−１〜８０−ｎそれぞれの変化量ＣＨ−１〜ＣＨ−ｎのマハラノビス距離Ｍｈ−１〜Ｍｈ−ｎを表すグラフである。グラフＧ１２の横軸は温度を示し、縦軸は電圧を示す。グラフＧ１２の点ｃｎは、機器８０−１〜８０−ｎの変化量ＣＨ−１〜ＣＨ−ｎの重心（平均）である。また、楕円ＥＬ１〜ＥＬ３のそれぞれは、一定のマハラノビス距離に対応する位置を示す。
【００９５】
図１０のグラフＧ１３は、変化量ＣＨが他の機器８０と異なる機器８０を説明するグラフである。異常判定モジュール２１３は、例えば、マハラノビス距離Ｍｈ−１〜Ｍｈ−ｎが、楕円ＥＬ３に示すマハラノビス距離を超える機器８０を、複数の機器８０−１〜８０−ｎの間で、変化量ＣＨが異なる機器８０として特定する。つまり、異常判定モジュール２１３は、複数の機器８０の変化量ＣＨの平均を示す基準値を算出し、基準値からの変化量ＣＨの距離が、所定のしきい値を超える機器８０を特定する。これにより、変化量ＣＨが他の機器８０と異なる機器８０を特定可能になる。
【００９６】
グラフＧ１３によると、機器８０−２の変化量ＣＨ−２に対応するマハラノビス距離Ｍｈ−２が、楕円ＥＬ３に示すしきい値を超えている（図中の８０ｘ）。これは、機器８０−２の、予測値Ｄｐ（図８）に対する実測値Ｄｙ（図８）の差異（変化量ＣＨ−２）が、他の機器８０−１、８０−３〜８０−ｎに対して大きいことを意味する。つまり、機器８０−２の挙動の変化が大きく、機器８０−２が異常の兆候を有していることを示す。
【００９７】
図１０の例によると、複数の運用データ（温度、電圧）の変化量ＣＨの相関に基づく分布が、他の機器と異なる機器を、異常の兆候を有する機器８０として特定している。即ち、図１０の例では、複数の機器８０から、複数種の変化量ＣＨの相関に基づく分布が、他の機器８０と異なる機器を特定している。
【００９８】
例えば、図１０のグラフＧ１３の例によると、機器８０−２は、温度（横軸）の変化量の乖離度合いに対して、電圧の変化量ＣＨ（縦軸）の他の機器８０からの乖離度合いが大きい。このように、機器８０−２の、温度と電圧の変化量ＣＨの相関に基づく分布は、グラフＧ１３の他の機器８０と異なっている。したがって、異常判定モジュール２１３は、機器８０−２を異常の兆候を有する機器８０として特定する。
【００９９】
図１０に示すように、機器８０によっては、異常の兆候が、複数の種類の変化量ＣＨの相関の分布に、表れる場合がある。例えば、温度の変化量ＣＨは他の機器８０と異なっていないにも関わらず、電圧の変化量ＣＨが他の機器８０と異なるという状態が異常の兆候に該当する場合がある。または、電圧の変化量ＣＨは他の機器８０と異なっていないにも関わらず、温度の変化量ＣＨが他の機器８０と異なる状態が異常の兆候に該当する場合がある。
【０１００】
このように、複数の運用データの変化量ＣＨの相関に基づく分布を、他の機器８０と比較することによって、異常の兆候を有する機器８０をより高精度に特定可能になる。また、より微細な異常の兆候を有する機器８０を特定可能になる。
【０１０１】
また、図１０の例では、変化量ＣＨのマハラノビス距離（変化量乖離スコア）を例示しているが、乖離スコア算出モジュール２１２は、さらに、計測値のマハラノビス距離（以下、計測値乖離スコアともいう）を算出する。計測値のマハラノビス距離の算出方法は、変化量ＣＨのマハラノビス距離の算出方法と同様である。乖離スコア算出モジュール２１２は、機器８０−１〜８０−ｎの、温度及び電圧の計測値に基づく共分散行列にしたがって、各機器８０の計測値のマハラノビス距離を算出する。
【０１０２】
異常判定モジュール２１３は、複数の機器８０から、変化量ＣＨと計測値とが他の機器と異なる機器を特定する。変化量ＣＨのマハラノビス距離（変化量乖離スコア）に加えて、計測値のマハラノビス距離（計測値乖離スコア）に基づいて、異常の兆候を有する機器８０を特定する処理については、図１５のフローチャート図にしたがって後述する。
【０１０３】
なお、図１０の例では、２種類（温度と電圧）の計測値の変化量ＣＨの相関に基づく、マハラノビス距離に基づいて、変化量ＣＨが異なる機器８０を特定する処理を説明した。ただし、本実施の形態例における異常機器特定プログラム２１０は、１種類（例えば、温度のみ）の計測値の変化量ＣＨに基づいて、異常の兆候を有する機器８０を特定してもよい。
【０１０４】
１種類の変化量ＣＨに基づく場合、異常判定モジュール２１３は、例えば、温度の変化量ＣＨが、温度の変化量ＣＨ−１〜ＣＨ−ｎの分布から外れている機器８０を、異常の兆候を有する機器８０として特定する。例えば、異常判定モジュール２１３は、温度の変化量ＣＨ−１〜ＣＨ−ｎに基づく変化量ＣＨの偏差値がしきい値未満である機器８０を、異常の兆候を有する機器８０として特定する。このように、運用データが１種類の場合であっても、変化量ＣＨに基づく異常の兆候を特定可能である。
【０１０５】
また、本実施の形態例における異常機器特定プログラム２１０は、３種類以上の計測値の変化量ＣＨに基づいて、異常の兆候を有する機器８０を特定してもよい。３種類以上の変化量ＣＨに基づく場合、乖離スコア算出モジュール２１２は、３つ以上の計測値の変化量ＣＨに基づくマハラノビス距離を算出する。
【０１０６】
例えば、３種類の計測値の変化量ＣＨに基づくマハラノビス距離を算出する場合、図１０に示すグラフＧ１１〜Ｇ１３は、３次元空間のグラフとなる。異常判定モジュール２１３は、複数の機器８０の間で、３次元空間における変化量の組合せに基づく分布が、他の機器と異なっている機器８０を、異常の兆候を有する機器８０として特定する。
【０１０７】
乖離スコア算出モジュール２１２は、図１０で算出の概要を説明した、変化量乖離スコア、及び、計測値乖離スコアを、図１１で説明する乖離スコアテーブル２２３に記憶する。乖離スコア算出モジュール２１２の処理の詳細は、図１４のフローチャート図で後述する。また、異常判定モジュール２１３の処理の詳細は、図１５のフローチャート図で後述する。
【０１０８】
［乖離スコアテーブル］
図１１は、図４に示した乖離スコアテーブル２２３の一例を示す図である。図１１に示す乖離スコアテーブル２２３は、各時刻の計測値乖離スコア（計測値のマハラノビス距離）Ｍｈｂ、及び、変化量乖離スコア（変化量のマハラノビス距離）Ｍｈａを時系列に蓄積したテーブルである。
【０１０９】
図１１に示す乖離スコアテーブル２２３は、機器ＩＤ「ＢＴ００１」〜機器ＩＤ「ＢＴ００４」の、計測値乖離スコアＭｈｂ、及び、変化量乖離スコアＭｈａを有する。計測値乖離スコアＭｈｂ、及び、変化量乖離スコアＭｈａは、図１０で説明したとおりである。
【０１１０】
図１１に示す乖離スコアテーブル２２３は、項目「システムＩＤ」、項目「機器ＩＤ」、項目「時刻」、項目「乖離スコア（計測値）」、項目「乖離スコア（変化量）」等を有する。項目「システムＩＤ」、項目「機器ＩＤ」、項目「時刻」、項目「データ種類」は、図７の計測値テーブル２２１で説明したとおりである。項目「乖離スコア（計測値）」は、項目「機器ＩＤ」の項目「時刻」の計測値乖離スコアＭｈｂである。また、項目「乖離スコア（変化量）」は、項目「機器ＩＤ」の項目「時刻」の変化量乖離スコアＭｈａである。
【０１１１】
図１１に示す乖離スコアテーブル２２３の例によると、機器ＩＤ「ＢＴ００１」の、時刻「2012-03-13T10:31:20-09:00」における計測値乖離スコアＭｈｂは、値「０．１３」である。また、同一の機器ＩＤ「ＢＴ００１」の同時刻における変化量乖離スコアＭｈａは、値「０．２０」である。また、機器ＩＤ「ＢＴ００２」の同時刻における計測値乖離スコアＭｈｂは、値「０．０９」である。また、機器ＩＤ「ＢＴ００２」の、同時刻における変化量乖離スコアＭｈａは、値「０．１４」である。
【０１１２】
したがって、時刻「2012-03-13T10:31:20-09:00」の時点で、機器ＩＤ「ＢＴ００１」の計測値乖離スコアＭｈｂの値「０．１３」は、機器ＩＤ「ＢＴ００２」の計測値乖離スコアＭｈｂの値「０．０９」より大きい。したがって、機器ＩＤ「ＢＴ００１」の計測値Ｄｙは、機器ＩＤ「ＢＴ００２」の計測値Ｄｙよりも、同一の分析単位ＩＤの複数の機器８０（「ＢＴ００１」〜「ＢＴ００４」）の計測値Ｄｙの平均から離れていることを示す。
【０１１３】
また、時刻「2012-03-13T10:31:20-09:00」の時点で、機器ＩＤ「ＢＴ００１」の変化量乖離スコアＭｈａの値「０．２０」は、機器ＩＤ「ＢＴ００２」の変化量乖離スコアＭｈａの値「０．１４」より大きい。したがって、機器ＩＤ「ＢＴ００１」の変化量ＣＨについても、機器ＩＤ「ＢＴ００２」の変化量ＣＨよりも、同一の分析単位ＩＤの複数の機器８０の変化量ＣＨの平均から離れていることを示す。
【０１１４】
図１１に示す乖離スコアテーブル２２３の例では、時刻「2012-03-13T10:31:30-09:00」の時点における、機器ＩＤ「ＢＴ００３」の変化量乖離スコアＭｈａの値「０．７５」は、他の機器８０と大きく異なっている。ただし、同時刻の機器ＩＤ「ＢＴ００３」の計測値乖離スコアＭｈｂの値「０．１５」は、他の機器８０と異なっていない。この場合、変化量乖離スコアＭｈａの乖離度合いが大きいことから、例えば、異常判定モジュール２１３は、機器ＩＤ「ＢＴ００３」を、異常の兆候がある機器８０ｘとして特定する。そして、異常判定モジュール２１３は、特定した機器８０ｘの情報を、図１２で説明する異常機器テーブル２２４に記憶する。
【０１１５】
図１１に示すように、計測値Ｄｙが他の機器８０と異なっていない場合であっても、変化量ＣＨは、他の機器と異なっている場合がある。このような場合、計測値Ｄｙに基づくと、計測値Ｄｙに異常の兆候が表れていないため、機器ＩＤ「ＢＴ００３」を特定することができない。本実施の形態例では、変化量ＣＨに基づくことにより、計測値に異常が表れない場合であっても、異常の兆候を有する機器８０を特定することが可能になる。
【０１１６】
［異常機器テーブル］
図１２は、図４に示した異常機器テーブル２２４の一例を示す図である。図１２に示す異常機器テーブル２２４は、異常の兆候を有する機器８０の情報と、異常の兆候を示す、計測値Ｄｙ、変化量ＣＨ、及び、その計測値乖離スコアＭｈｂ及び変化量乖離スコアＭｈａを有する。変化量ＣＨ、及び、乖離スコアについては、図７、図９、及び、図１１で説明したとおりである。図１２に示す異常機器テーブル２２４は、時刻「2012-03-13T10:31:30-09:00」における、機器ＩＤ「ＢＴ００３」の異常の情報を有する。
【０１１７】
以上のように、本実施の形態例における異常機器特定プログラム２１０は、機器８０の情報を示す所定の項目が一致する複数の機器８０ごとに、機器８０の計測値を取得する。また、異常機器特定プログラム２１０は、複数の機器８０ごとに、取得した計測値Ｄｙと、機器８０の過去の計測値Ｄｘに基づく計測値の予測値Ｄｐと、の差分を示す変化量ＣＨを算出する。そして、異常機器特定プログラム２１０は、複数の機器８０から変化量ＣＨが他の機器と異なる機器８０を特定する。
【０１１８】
このように、本実施の形態例における異常機器特定プログラム２１０は、予測値Ｄｐに対する実測値Ｄｙの変化量ＣＨを、他の機器８０と比較する。機器８０の特性の変化が表れる変化量ＣＨを比較することによって、機器８０の特性の変化、即ち、異常の兆候を検知可能になる。これにより、担当者は、機器８０の異常による影響範囲が大きくなる前に、対処を行うことが可能になる。
【０１１９】
また、異常機器特定プログラム２１０によると、変化量ＣＨに基づくことにより、たとえ、計測値Ｄｙが異常を示していない場合であっても、特性が変化した時点で異常の兆候を検知することが可能になる。または、たとえ、計測値Ｄｙが、所定の項目が一致する複数の機器８０と同様の値であっても、変化量ＣＨに基づくことにより、計測値Ｄｙの変化の仕方が異なっている機器８０を特定可能になる。したがって、異常の兆候を有する機器８０を特定可能になる。
【０１２０】
また、本実施の形態例における異常機器特定プログラム２１０は、正常時の挙動が等しい複数の機器８０の間で、挙動の変化を示す変化量ＣＨが、他の機器８０と異なる機器８０を特定する。これにより、監視ルールを生成することなく、挙動が他の機器８０と異なる機器８０を特定可能になる。したがって、異常の兆候を検知する監視ルールを生成することが容易ではないところ、監視ルールを生成することなく、異常の兆候を有する機器８０を特定可能になる。
【０１２１】
また、本実施の形態例における異常機器特定プログラム２１０は、ある時刻における、所定の項目が一致する複数の機器８０の挙動を比較して、機器８０の異常の兆候を検知する。したがって、通常時における、機器８０に対する入力情報（特性や入力等）と出力情報（計測値）の関係をモデル化する必要がない。通常時のモデルの生成が不要になることから、簡易に、異常の兆候を有する機器８０を特定することが可能になる。
【０１２２】
また、本実施の形態例における異常機器特定プログラム２１０は、機器８０の情報を示す所定の項目が一致する複数の機器８０に限定して、相互に変化量ＣＨを比較する。所定の項目が一致する複数の機器８０は、設定情報等にしたがって、容易に抽出可能である。これにより、多数の機器８０を監視の対象とする場合であっても、異常の兆候を有する機器８０を容易に検知可能である。
【０１２３】
また、たとえ、特性（機種等）や入力（気温や外部負荷等）などの機器８０の情報を示す項目に変化がある場合でも、当該項目が一致する複数の機器８０を抽出し直すことにより、異常の兆候を有する機器８０を容易に検知可能である。このように、本実施の形態例では、監視対象の機器８０に対する環境等の変化を受けにくいことから、異常の兆候を有する機器８０の特定処理を、より柔軟に行うことが可能になる。
【０１２４】
次に、図１３〜図１５にしたがって、図６で説明した変化量算出モジュール２１１、乖離スコア算出モジュール２１２、及び、異常判定モジュール２１３の処理を、フローチャート図にしたがって説明する。
【０１２５】
［変化量算出モジュール］
図１３は、図６に示した変化量算出モジュール２１１の処理を説明するフローチャート図である。変化量算出モジュール２１１は、一定期間ごとに工程Ｓ１１〜Ｓ１８の工程を行う。例えば、本実施の形態例では、変化量算出モジュール２１１は、１０秒単位に、工程Ｓ１１〜Ｓ１８の処理を行う。ただし、１０秒単位に限定されるものではない。監視オペレータは、例えば、異常検知の緊急性に応じて、一定の期間を設定する。
【０１２６】
Ｓ１１：変化量算出モジュール２１１は、分析単位ＩＤごとに、工程Ｓ１２〜Ｓ１８の工程を行う。変化量算出モジュール２１１は、図５に示した機器一覧テーブル２２０を参照し、１つの分析単位ＩＤを選択する。
【０１２７】
Ｓ１２：変化量算出モジュール２１１は、選択した分析単位ＩＤに該当する複数の機器８０のうち、１つの機器８０を選択する。また、変化量算出モジュール２１１は、図７に示した計測値テーブル２２１を参照し、選択した機器８０で計測される運用データの種類の、最新の計測値Ｄｙを取り出す。複数の種類の運用データを計測対象とする場合、変化量算出モジュール２１１は、１つの運用データを選択し、計測値Ｄｙを取り出す。
【０１２８】
Ｓ１３：変化量算出モジュール２１１は、さらに、工程Ｓ１２で取り出した最新の計測値Ｄｙについて、同じ機器８０の過去の一定期間の計測値Ｄｘを取り出し、内部記憶にストア（格納）する。内部記憶とは、例えば、異常機器特定装置１０のＲＡＭ２１０である。
【０１２９】
Ｓ１４：変化量算出モジュール２１１は、工程Ｓ１３で取り出した過去の計測値Ｄｘに基づいて、最新の計測値Ｄｙの最尤値Ｄｐを算出する。変化量算出モジュール２１１は、例えば、図８で説明した重み付き自己回帰分析や、回帰分析等にしたがって、最尤値Ｄｐを算出する。
【０１３０】
Ｓ１５：変化量算出モジュール２１１は、工程Ｓ１２で取り出した最新の計測値と、工程Ｓ１４で算出した計測値の最尤値Ｄｐとの差分ｄｆ（図８）を算出する。
【０１３１】
Ｓ１６：変化量算出モジュール２１１は、直前（前回）の変化量ＣＨを取り出し、内部記憶にストア（格納）する。直前の変化量ＣＨは、前回、図１３のフローチャート図の工程１７にしたがって、算出した変化量ＣＨである。
【０１３２】
Ｓ１７：変化量算出モジュール２１１は、工程Ｓ１５で算出した差分ｄｆと、工程Ｓ１６で取り出した前回の変化量ＣＨとに基づいて、最新の計測値Ｄｙに対応する変化量ＣＨ（以下、変化点スコアともいう）を算出する。変化量算出モジュール２１１は、算出した変化量ＣＨを、図９で説明した変化量テーブル２２２に記憶する。例えば、変化量算出モジュール２１１は、数式「ｓ＝ａ＋（１−ｄ）ｓ´」にしたがって、最新の計測値の変化量ＣＨを算出する。数式の値「ｓ」は、算出対象の変化量ＣＨを示し、値「ｓ´」は、直前（前回の）の変化量ＣＨを示す。数式の値「ａ」は、工程Ｓ１５で算出した差分ｄｆを示す。数式の値「ｄ」は、忘却係数である。
【０１３３】
上記の数式によると、変化量算出モジュール２１１は、過去の変化量ＣＨに基づいて、最新の計測値の変化量ＣＨを算出する。即ち、上記の数式では、過去の変化量ＣＨに忘却係数を適用した値を差分ｄｆに加算し、変化量ＣＨを算出する。これにより、変化量算出モジュール２１１は、過去の計測値Ｄｘの変化量ＣＨを反映した、最新の計測値Ｄｙの変化量ＣＨを算出することができる。
【０１３４】
具体的に、例えば、僅かな変化量ＣＨが長期間、継続して発生した場合、過去の変化量ＣＨに基づいて、変化量ＣＨが逓増する。これにより、たとえ変化量ＣＨが僅かな量であっても、その変化が長期間、継続した場合に異常を検知することが可能になる。このように、過去の変化量ＣＨを反映した変化量ＣＨを算出することにより、より微細な異常の兆候を有する機器８０を特定することが可能になる。
【０１３５】
Ｓ１８：変化量算出モジュール２１１は、分析単位ＩＤに該当するすべての機器８０、及び、当該機器８０のすべての運用データの最新の計測値Ｄｙについて、変化量ＣＨを算出済みであるか否かを判定する。変化量ＣＨを算出済みではない場合（Ｓ１８のＮＯ）、変化量算出モジュール２１１は、別の機器８０、または、別の運用データを対象として、工程Ｓ１２〜Ｓ１７の処理を行う。一方、変化量ＣＨの算出済みの場合（Ｓ１８のＹＥＳ）、変化量算出モジュール２１１は、処理を終了する。
【０１３６】
［乖離スコア算出モジュール］
図１４は、図６に示した乖離スコア算出モジュール２１２の処理を説明するフローチャート図である。乖離スコア算出モジュール２１２は、図１３で説明した、変化量算出モジュール２１１のフローチャート図と同様にして、一定期間ごとに工程Ｓ２１〜Ｓ２５の工程を行う。
【０１３７】
Ｓ２１：乖離スコア算出モジュール２１２は、分析単位ＩＤごとに、工程Ｓ２２〜Ｓ２５の工程を行う。乖離スコア算出モジュール２１２は、機器一覧テーブル２２０（図５）を参照し、１つの分析単位ＩＤを選択する。
【０１３８】
Ｓ２２：乖離スコア算出モジュール２１２は、選択した分析単位ＩＤに該当する複数の機器８０のうち、１つの機器８０を選択する。乖離スコア算出モジュール２１２は、選択した機器８０で計測するすべての種類の運用データの計測値Ｄｙ、及び、変化量ＣＨ（変化点スコア）を取り出す。
【０１３９】
具体的に、乖離スコア算出モジュール２１２は、計測値テーブル２２１（図７）を参照し、選択した機器８０のすべての種類の運用データの、最新の計測値Ｄｙを取り出す。また、乖離スコア算出モジュール２１２は、変化量テーブル２２２（図９）を参照し、選択した機器８０のすべての種類の運用データの、最新の変化量ＣＨを取り出す。
【０１４０】
Ｓ２３：乖離スコア算出モジュール２１２は、工程Ｓ２２で取得した最新の変化量ＣＨと計測値Ｄｙとに基づいて、変化量座標ｃｏ１ａ、及び、計測値座標ｃｏ１ｂを作成する。乖離スコア算出モジュール２１２は、複数のデータの変化量ＣＨのそれぞれを座標軸とする空間上に、複数の運用データの各変化量ＣＨをプロットして変化量座標ｃｏ１ａを生成する。また、乖離スコア算出モジュール２１２は、複数の運用データの計測値Ｄｙのそれぞれを座標軸とする空間上に、複数の運用データの各計測値Ｄｙをプロットして計測値座標ｃｏ１ｂを生成する。
【０１４１】
Ｓ２４：乖離スコア算出モジュール２１２は、分析単位ＩＤに該当するすべての機器８０を対象として、工程Ｓ２２、Ｓ２３の処理を完了したか否かを判定する。完了していない間（Ｓ２４のＮＯ）、乖離スコア算出モジュール２１２は、別の機器８０について、工程Ｓ２２、Ｓ２３を繰り返す。
【０１４２】
これにより、乖離スコア算出モジュール２１２は、複数の運用データの各変化量ＣＨを座標軸とする平面上に、各機器の変化量ＣＨをプロットする。また、乖離スコア算出モジュール２１２は、複数の運用データの各計測値Ｄｙを座標軸とする平面上に、各機器の計測値Ｄｙをプロットする。
【０１４３】
Ｓ２５：分析単位ＩＤに該当するすべての機器８０を対象とした工程Ｓ２２、Ｓ２３の処理が完了した場合（Ｓ２４のＹＥＳ）、乖離スコア算出モジュール２１２は、変化量乖離スコアＭｈａ、及び、計測値乖離スコアＭｈｂを算出する。
【０１４４】
具体的に、乖離スコア算出モジュール２１２は、選択した分析単位ＩＤに該当する複数の機器８０の変化量座標ｃｏ１ａに基づいて、機器８０それぞれのマハラノビス距離を算出する。そして、乖離スコア算出モジュール２１２は、機器８０それぞれの変化量ＣＨのマハラノビス距離を、各機器８０の変化量乖離スコアＭｈａとする。
【０１４５】
同様にして、乖離スコア算出モジュール２１２は、選択した分析単位ＩＤに該当する複数の機器８０の計測値座標ｃｏ１ｂに基づいて、機器８０それぞれの計測値Ｄｙのマハラノビス距離を算出する。そして、乖離スコア算出モジュール２１２は、機器８０それぞれの計測値Ｄｙのマハラノビス距離を、各機器８０の計測値乖離スコアＭｈｂとする。
【０１４６】
マハラノビス距離については、図１０で説明したとおりである。乖離スコア算出モジュール２１２は、算出した変化量乖離スコアＭｈａ、及び、計測値乖離スコアＭｈｂを、乖離スコアテーブル２２３（図１１）に記憶する。
【０１４７】
［異常判定モジュール］
図１５は、図６に示した異常判定モジュール２１３の処理を説明するフローチャート図である。異常判定モジュール２１３は、図１３で説明した変化量算出モジュール２１１のフローチャート図と同様にして、一定期間ごとに工程Ｓ３１〜Ｓ３６の工程を行う。
【０１４８】
Ｓ３１：異常判定モジュール２１３は、分析単位ＩＤごとに、工程Ｓ３２〜Ｓ３６の工程を行う。異常判定モジュール２１３は、機器一覧テーブル２２０（図５）を参照し、１つの分析単位ＩＤを選択する。
【０１４９】
Ｓ３２：異常判定モジュール２１３は、乖離スコアテーブル２２３（図１１）を参照して、選択した分析単位ＩＤに該当する複数の機器８０の、対象時刻の変化量乖離スコアＭｈａ、及び、計測値乖離スコアＭｈｂを取得する。そして、異常判定モジュール２１３は、変化量乖離スコアＭｈａと計測値乖離スコアＭｈｂに基づいて、二次元座標ｃｏ２を生成する。具体的に、異常判定モジュール２１３は、Ｘ軸を変化量乖離スコアＭｈａとし、Ｙ軸を計測値乖離スコアＭｈｂとする二次元空間を生成する。そして、異常判定モジュール２１３は、二次元空間に、選択した分析単位ＩＤに該当する複数の機器８０それぞれの、変化量乖離スコアＭｈａ、及び、計測値乖離スコアＭｈｂをプロットする。
【０１５０】
Ｓ３３：異常判定モジュール２１３は、二次元空間から１つの機器８０の二次元座標ｃｏ２を選択する。そして、異常判定モジュール２１３は、選択した機器８０の二次元座標ｃｏ２の、二次元空間における原点からの距離を算出する。
【０１５１】
Ｓ３４：異常判定モジュール２１３は、工程Ｓ３３で算出した原点からの距離が、しきい値以上であるか否かを判定する。しきい値は、例えば、過去の異常判定の結果等に基づいて設定される。
【０１５２】
Ｓ３５：原点からの距離がしきい値以上である場合（Ｓ３４のＹＥＳ）、異常判定モジュール２１３は、選択した機器８０の変化量ＣＨが、分析単位ＩＤを同一とする他の機器８０と異なっていると判定する。即ち、異常判定モジュール２１３は、選択した機器８０が、異常の兆候を有する機器８０である旨、特定する。異常判定モジュール２１３は、特定した機器８０の情報を、異常機器テーブル２２４（図１２）に記憶する。
【０１５３】
このように、本実施の形態例における異常判定モジュール２１３は、変化量乖離スコアＭｈａ、及び、計測値乖離スコアＭｈｂに基づいて、変化量が他の機器８０と異なる機器８０を特定する。つまり、異常判定モジュール２１３は、変化量ＣＨと計測値Ｄｙとが、他の機器８０と異なる機器８０を特定する。これにより、異常判定モジュール２１３は、変化量ＣＨと計測値Ｄｙとが総合的に、他の機器８０と異なる機器８０を特定できる。これにより、異常の兆候を有する機器８０を、より確実に特定可能になる。なお、異常判定モジュール２１３は、分析単位ＩＤを同一とする複数の機器８０のうち、２つ以上の機器８０を、異常の兆候を有する機器８０として特定してもよい。
【０１５４】
Ｓ３６：そして、異常判定モジュール２１３は、工程Ｓ３２で生成したすべての機器８０の二次元座標ｃｏ２について、工程Ｓ３３〜Ｓ３５の処理を完了したか否かを判定する。完了していない場合（Ｓ３６のＮＯ）、異常判定モジュール２１３は、別の機器８０の二次元座標を選択し、工程Ｓ３３〜Ｓ３５の処理を行う。一方、完了した場合（Ｓ３６のＹＥＳ）、異常判定モジュール２１３は、処理を終了する。
【０１５５】
［第２の実施の形態例］
第１の実施の形態例では、異常判定モジュール２１３が、変化量乖離スコアＭｈａと、計測値乖離スコアＭｈｂとに基づいて、異常の兆候の有無を判定する場合を例示した。ただし、この例に限定されるものではない。
【０１５６】
第２の実施の形態例では、異常判定モジュール２１３は、変化量乖離スコアＭｈａのみに基づいて、異常の兆候を有する機器８０を特定する。つまり、異常機器特定プログラム２１０は、分析単位を同一とする複数の機器８０の間で、変化量ＣＨのみを比較することによって、変化量ＣＨが他の機器８０と異なる機器８０を特定する。
【０１５７】
第２の実施の形態例における異常機器特定装置１０のハードウェア構成図（図４）は、第１の実施の形態例と同様である。第２の実施の形態例における異常機器特定装置１０のソフトウェアブロック図は、第１の実施の形態例の図６と同様である。
【０１５８】
ただし、第２の実施の形態例では、図６に示す乖離スコア算出モジュール２１２は、計測値Ｄｙ（図６の３００）を入力しない。即ち、乖離スコア算出モジュール２１２は、計測値乖離スコアＭｈｂを算出せず、変化量乖離スコアＭｈａのみを算出する。したがって、第２の実施の形態例における乖離スコア算出モジュール２１２は、図１４のフローチャート図における工程Ｓ２５にて、計測値乖離スコアＭｈｂを算出しない。
【０１５９】
そして、異常判定モジュール２１３は、複数の機器８０の変化量乖離スコアＭｈａに基づいて、分析単位ＩＤを同一とする機器８０のうち、変化量ＣＨが他の機器８０と異なる機器８０を特定する。第２の実施の形態例における異常判定モジュール２１３の処理は、図１５のフローチャート図における工程Ｓ３２〜Ｓ３４を除いて、第１の実施の形態例と同様である。
【０１６０】
異常判定モジュール２１３は、図１５のフローチャート図に示す工程Ｓ３２〜Ｓ３４の代わりに、変化量乖離スコアＭｈａが、予め定めたしきい値以上であるか否かを判定する。変化量乖離スコアＭｈａがしきい値以上である場合、異常判定モジュール２１３は、変化量ＣＨが、分析単位ＩＤを同一とする他の機器８０の変化量ＣＨと異なっていると判定する（図１５のＳ３５）。即ち、異常判定モジュール２１３は、選択した機器８０が、異常の兆候を有する機器８０である旨、特定する。
【０１６１】
異常判定モジュール２１３は、すべての機器８０の変化量乖離スコアＭｈａについて、しきい値との比較処理を完了したか否かを判定する（図１５のＳ３６）。完了した場合、異常判定モジュール２１３は、処理を終了する。
【０１６２】
このように、第２の実施の形態例における異常機器特定プログラム２１０は、変化量乖離スコアＭｈａに基づいて、変化量ＣＨが他の機器８０と異なる機器８０を特定できる。つまり、異常機器特定プログラム２１０は、変化量ＣＨに基づいて、複数の機器８０から変化量ＣＨが他の機器と異なる機器８０を、異常の兆候を有する機器８０として特定できる。また、変化量ＣＨの比較に基づくことにより、計測値Ｄｙが明確な異常を示していない場合であっても、異常の兆候を有する機器８０を特定することが可能になる。
【０１６３】
［他の実施の形態例］
第１、第２の実施の形態例では、２種類の計測値（温度と電圧）の変化量ＣＨの相関に基づくマハラノビス距離（変化量乖離スコアＭｈａ）を算出し、当該マハラノビス距離をしきい値と比較する場合を例示した。
【０１６４】
他の実施の形態例では、乖離スコア算出モジュール２１２は、計測値Ｄｙと、計測値Ｄｙの変化量ＣＨとの相関に基づくマハラノビス距離を算出し、当該マハラノビス距離としきい値とを比較して、異常の兆候を有する機器８０を特定してもよい。これにより、複数の機器８０の間で、変化量ＣＨと計測値との相関に基づく分布が、他の機器８０と異なる機器８０を特定することが可能になる。
【０１６５】
機器８０によっては、異常の兆候が、変化量ＣＨと計測値Ｄｙとの相関に基づく分布に表れる場合がある。例えば、計測値Ｄｙは他の機器８０と異なっていないにも関わらず、変化量ＣＨが他の機器８０と異なる状態が異常の兆候に該当する場合がある。または、変化量ＣＨは他の機器８０と異なっていないにも関わらず、計測値Ｄｙが他の機器８０と異なる状態が異常の兆候に該当する場合がある。
【０１６６】
図１６は、機器８０−１１〜８０−１ｎの計測値と、計測値の変化量ＣＨとの相関に基づくマハラノビス距離Ｍｈ−１１〜Ｍｈ−１ｎを表すグラフＧ２１である。グラフＧ２１の縦軸は変化量ＣＨを示し、横軸は計測値を示す。グラフＧ２１の点ｃｎは、機器８０−１１〜８０−１ｎの計測値Ｄｙと変化量ＣＨの重心（平均）である。また、楕円ＥＬ１１は、同一のマハラノビス距離を示す位置を示す。計測値Ｄｙと、変化量ＣＨとの相関に基づくマハラノビス距離Ｍｈ−１１〜Ｍｈ−１ｎの算出方法は、図１０で説明した、変化量ＣＨのマハラノビス距離の算出方法と同様である。
【０１６７】
異常判定モジュール２１３は、例えば、計測値Ｄｙと変化量ＣＨとのマハラノビス距離Ｍｈ−１１〜Ｍｈ−１ｎが、グラフの楕円ＥＬ１１に示すしきい値を超える機器８０を、変化量ＣＨが異なる機器８０として特定する。つまり、異常判定モジュール２１３は、当該複数の機器８０から、計測値Ｄｙと変化量ＣＨとの相関に基づく分布が、他の機器８０と異なっている機器８０を、異常の兆候を有する機器８０として特定する。
【０１６８】
図１６の例では、機器８０−１３の変化量ＣＨ、計測値Ｄｙの単独では、他の機器８０−１１〜８０−１２、８０−１４〜８０−１ｎの分布から外れていない。ただし、機器８０−１３の変化量ＣＨと計測値Ｄｙの相関に基づくマハラノビス距離Ｍｈ−１３は、楕円ＥＬ１１が示すしきい値を超えている。つまり、機器８０−１３の、変化量ＣＨと計測値Ｄｙとの相関に基づく分布は、他の機器８０−１１〜８０−１２、８０−１４〜８０−１ｎの分布と異なっている。したがって、異常判定モジュール２１３は、機器８０−１３を、異常の兆候を有する機器８０として特定する。
【０１６９】
このように、複数の機器８０の間で、変化量ＣＨと計測値Ｄｙとの相関に基づく分布を、他の機器８０と比較することによって、より微細な異常の兆候を有する機器８０を特定可能になる。
【０１７０】
また、図５の例では、本実施の形態例における異常機器特定プログラム２１０は、特性に関連する項目「機種」と、入力に関連する項目「設置場所」が一致する複数の機器８０を、同一の分析単位として抽出する。ただし、この例に限定されるものではない。異常機器特定プログラム２１０は、例えば、入力に関連する項目「設置場所」のみが一致する複数の機器８０を、同一の分析単位としてもよい。
【０１７１】
これにより、異常機器特定プログラム２１０は、機器８０への入力に関連する項目を同一とする複数の機器８０の間で、変化量ＣＨが異なる機器８０を特定可能になる。これにより、例えば、外部から機器８０への入力（外部温度等）が一致する複数の機器８０の間で、変化量ＣＨを比較することが可能になる。これにより、例えば、外部温度等が変化する場合であっても、外部温度が一致する、複数の機器８０の間で、変化量ＣＨが異なる機器８０を特定することが可能になる。
【０１７２】
また、図８の例では、本実施の形態例における変化量算出モジュール２１１は、過去の計測値Ｄｘに基づいて最尤値Ｄｐを算出し、最尤値Ｄｐと計測値Ｄｙとの差分ｄｆを示す変化量ＣＨを算出する。ただし、この例に限定されるものではない。変化量算出モジュール２１１は、過去の計測値Ｄｘに基づいて平均値を算出し、平均値と計測値Ｄｙとの差分ｄｆを示す変化量ＣＨを算出してもよい。
【０１７３】
例えば、過去の計測値Ｄｘの時系列に応じた変動が少ない場合、過去の計測値Ｄｘに基づく平均値を予測値とすることが有効である。したがって、変化量算出モジュール２１１は、過去の計測値Ｄｘに基づく平均値と、計測値Ｄｙとの差分ｄｆに基づいて、変化量ＣＨを算出してもよい。
【０１７４】
また、図１５のフローチャート図では、異常判定モジュール２１３は、変化量乖離スコアＭｈａと計測値乖離スコアＭｈｂを二次元座標にプロットし、原点と二次元座標との距離としきい値を比較した（図１５のＳ３２〜Ｓ３４）。
【０１７５】
ただし、この例に限定されるものではない。例えば、異常判定モジュール２１３は、計測値乖離スコアＭｈｂ、及び、変化量乖離スコアＭｈａが、ともに、予め定めたしきい値以上である機器８０を、異常の兆候がある機器８０として特定してもよい。または、異常判定モジュール２１３は、計測値乖離スコアＭｈｂ、変化量乖離スコアＭｈａのいずれかが、しきい値以上である機器８０を、異常の兆候がある機器８０として特定してもよい。
【０１７６】
以上の実施の形態をまとめると、次の付記のとおりである。
【０１７７】
（付記１）
機器の情報を示す所定の項目が一致する複数の機器ごとに、前記機器の計測値を取得し、
前記複数の機器ごとに、前記取得した計測値と前記機器の過去の計測値に基づく計測値の予測値との差分を示す変化量を算出し、
前記複数の機器から前記変化量が他の機器と異なる機器を特定する、
処理をコンピュータに実行させる異常機器特定プログラム。
【０１７８】
（付記２）
付記１において、
前記取得は、前記機器の構成の特性に関連する項目、及び、前記機器の構成以外の前記機器への入力に関連する項目を含む複数の項目のうち、１以上の前記所定の項目が一致する複数の機器ごとに、前記機器の計測値を取得する、異常機器特定プログラム。
【０１７９】
（付記３）
付記２において、
前記取得は、前記特性に関連する１以上の項目と、前記入力に関連する１以上の項目とが一致する複数の機器ごとに、前記機器の計測値を取得する、異常機器特定プログラム。
【０１８０】
（付記４）
付記１乃至３のいずれかにおいて、
前記算出は、前記取得した計測値と、前記計測値の最尤値を示す前記予測値と、の差分を示す変化量を算出する、異常機器特定プログラム。
【０１８１】
（付記５）
付記１乃至４のいずれかにおいて、
前記特定は、前記複数の機器から、前記変化量と前記計測値とが、他の機器と異なる機器を特定する、異常機器特定プログラム。
【０１８２】
（付記６）
付記１乃至４のいずれかにおいて、
前記特定は、前記複数の機器から、前記変化量と前記計測値との相関に基づく分布が、前記他の機器と異なる前記機器を特定する、異常機器特定プログラム。
【０１８３】
（付記７）
付記１乃至４のいずれかにおいて、
前記算出は、前記複数の機器ごとに、複数の種類の前記計測値の前記変化量を算出し、
前記特定は、前記複数の機器から、前記複数の種類の前記変化量の相関に基づく分布が、前記他の機器と異なる前記機器を特定する、異常機器特定プログラム。
【０１８４】
（付記８）
付記１乃至４のいずれかにおいて、
前記特定は、前記複数の機器の変化量の平均を示す基準値を算出し、前記基準値からの前記変化量の距離が所定値を超える機器を特定する、異常機器特定プログラム。
【０１８５】
（付記９）
付記１乃至８のいずれかにおいて、
前記算出は、過去の前記変化量を反映した前記変化量を算出する、異常機器特定プログラム。
【０１８６】
（付記１０）
付記９において、
前記算出は、忘却係数を適用した前記過去の変化量を、前記差分に加算し、前記変化量を算出する、異常機器特定プログラム。
【０１８７】
（付記１１）
処理部が、機器の情報を示す所定の項目が一致する複数の機器ごとに、前記機器の計測値を取得し、
処理部が、前記複数の機器ごとに、前記取得した計測値と前記機器の過去の計測値に基づく計測値の予測値との差分を示す変化量を算出し、
処理部が、前記複数の機器から前記変化量が他の機器と異なる機器を特定する、
異常機器特定方法。
【０１８８】
（付記１２）
付記１１において、
前記取得は、前記機器の構成の特性に関連する項目、及び、前記機器の構成以外の前記機器への入力に関連する項目を含む複数の項目のうち、１以上の前記所定の項目が一致する複数の機器ごとに、前記機器の計測値を取得する、異常機器特定方法。
【０１８９】
（付記１３）
付記１２において、
前記取得は、前記特性に関連する１以上の項目と、前記入力に関連する１以上の項目とが一致する複数の機器ごとに、前記機器の計測値を取得する、異常機器特定方法。
【０１９０】
（付記１４）
付記１１乃至１３のいずれかにおいて、
前記算出は、前記取得した計測値と、前記計測値の最尤値を示す前記予測値と、の差分を示す変化量を算出する、異常機器特定方法。
【０１９１】
（付記１５）
付記１１乃至１４のいずれかにおいて、
前記特定は、前記複数の機器から、前記変化量と前記計測値とが、他の機器と異なる機器を特定する、異常機器特定方法。
【０１９２】
（付記１６）
付記１１乃至１４のいずれかにおいて、
前記特定は、前記複数の機器から、前記変化量と前記計測値との相関に基づく分布が、前記他の機器と異なる前記機器を特定する、異常機器特定方法。
【０１９３】
（付記１７）
付記１１乃至１４のいずれかにおいて、
前記算出は、前記複数の機器ごとに、複数の種類の前記計測値の前記変化量を算出し、
前記特定は、前記複数の機器から、前記複数の種類の前記変化量の相関に基づく分布が、前記他の機器と異なる前記機器を特定する、異常機器特定方法。
【０１９４】
（付記１８）
付記１１乃至１４のいずれかにおいて、
前記特定は、前記複数の機器の変化量の平均を示す基準値を算出し、前記基準値からの前記変化量の距離が所定値を超える機器を特定する、異常機器特定方法。
【０１９５】
（付記１９）
付記１１乃至１８のいずれかにおいて、
前記算出は、過去の前記変化量を反映した前記変化量を算出する、異常機器特定方法。
【０１９６】
（付記２０）
付記１９において、
前記算出は、忘却係数を適用した前記過去の変化量を、前記差分に加算し、前記変化量を算出する、異常機器特定方法。
【０１９７】
（付記２１）
機器の情報を示す所定の項目が一致する複数の機器ごとに、前記機器の計測値を記憶する記憶部と、
前記複数の機器ごとに、前記取得した計測値と前記機器の過去の計測値に基づく計測値の予測値との差分を示す変化量を算出し、前記複数の機器から前記変化量が他の機器と異なる機器を特定する処理部と、
を有する異常機器特定装置。
【０１９８】
（付記２２）
付記２１において、
前記処理部は、前記機器の構成の特性に関連する項目、及び、前記機器の構成以外の前記機器への入力に関連する項目を含む複数の項目のうち、１以上の前記所定の項目が一致する複数の機器ごとに、前記機器の計測値を取得する、異常機器特定装置。
【０１９９】
（付記２３）
付記２２において、
前記処理部は、前記特性に関連する１以上の項目と、前記入力に関連する１以上の項目とが一致する複数の機器ごとに、前記機器の計測値を取得する、異常機器特定装置。
【０２００】
（付記２４）
付記２１乃至２３のいずれかにおいて、
前記処理部は、前記取得した計測値と、前記計測値の最尤値を示す前記予測値と、の差分を示す変化量を算出する、異常機器特定装置。
【０２０１】
（付記２５）
付記２１乃至２４のいずれかにおいて、
前記処理部は、前記複数の機器から、前記変化量と前記計測値とが、他の機器と異なる機器を特定する、異常機器特定装置。
【０２０２】
（付記２６）
付記２１乃至２４のいずれかにおいて、
前記処理部は、前記複数の機器から、前記変化量と前記計測値との相関に基づく分布が、前記他の機器と異なる前記機器を特定する、異常機器特定装置。
【０２０３】
（付記２７）
付記２１乃至２４のいずれかにおいて、
前記処理部は、前記複数の機器ごとに、複数の種類の前記計測値の前記変化量を算出し、前記複数の機器から、前記複数の種類の前記変化量の相関に基づく分布が、前記他の機器と異なる前記機器を特定する、異常機器特定装置。
【０２０４】
（付記２８）
付記２１乃至２４のいずれかにおいて、
前記処理部は、前記複数の機器の変化量の平均を示す基準値を算出し、前記基準値からの前記変化量の距離が所定値を超える機器を特定する、異常機器特定装置。
【０２０５】
（付記２９）
付記２１乃至２８のいずれかにおいて、
前記処理部は、過去の前記変化量を反映した前記変化量を算出する、異常機器特定装置。
【０２０６】
（付記３０）
付記２９において、
前記処理部は、忘却係数を適用した前記過去の変化量を、前記差分に加算し、前記変化量を算出する、異常機器特定装置。
【符号の説明】
【０２０７】
１０：異常機器特定装置、２０：監視装置、３０：クライアント装置、８０：機器、１０１：ＣＰＵ、１０２：メモリ、１０３：通信インタフェース部
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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