(57)【要約】      （修正有）【課題】複数種類の分析手法を用いるデータ分析において、分析システムの利用者のスキルを考慮したシステムを提供する。【解決手段】外部から取得したデータに対して複数の分析処理を行うデータ分析システムにおけるデータ分析方法であって、外部から取得したデータに対して分析処理を行う分析処理ステップと、分析処理ステップにおける分析処理と、データベースに蓄積された複数の過去の分析処理の履歴である分析履歴とに基づいて、分析処理ステップにおける分析処理の次に行う分析処理の候補を検索する検索ステップと、検索ステップで検索された分析処理の候補を分析利用者に提示する提示ステップと、を有し、分析履歴は複数の分析処理を含む。【選択図】図１
2016029516.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
外部から取得したデータに対して複数の分析処理を行うデータ分析システムにおけるデータ分析方法であって、
外部から取得したデータに対して分析処理を行う分析処理ステップと、
前記分析処理ステップにおける分析処理と、データベースに蓄積された複数の過去の分析処理の履歴である分析履歴とに基づいて、前記分析処理ステップにおける分析処理の次に行う分析処理の候補を検索する検索ステップと、
前記検索ステップで検索された分析処理の候補を分析利用者に提示する提示ステップと、を有し、
前記分析履歴は複数の分析処理を含むことを特徴とするデータ分析方法。
【請求項２】
請求項１のデータ分析方法であって、
前記検索ステップにおいて、前記分析処理ステップにおける分析処理と、データベースに蓄積された分析履歴との類似度を算出し、算出した類似度に基づいて前記複数の過去の分析履歴から一部の分析履歴を抽出し、抽出した分析履歴に基づいて前記分析処理ステップにおける分析処理の次に行う分析処理の候補を検索することを特徴とするデータ分析方法。
【請求項３】
請求項２のデータ分析方法であって、
前記検索ステップにおいて、
前記類似度は、前記分析処理ステップにおける分析処理と、データベースに蓄積された分析履歴に含まれる複数の分析処理の一部の分析処理とに基づいて算出し、
抽出した分析履歴に含まれる複数の分析処理のうち、類似度の算出に用いられなかった分析処理から前記分析処理ステップにおける分析処理の次に行う分析処理の候補を検索することを特徴とするデータ分析方法。
【請求項４】
外部から取得したデータに対して複数の分析処理を行うデータ分析システムであって、
外部から取得したデータに対して分析処理を行う分析処理部と、
前記分析処理部における分析処理と、データベースに蓄積された複数の過去の分析処理の履歴である分析履歴とに基づいて、前記分析処理部における分析処理の次に行う分析処理の候補を検索する検索部と、
前記検索部で検索された分析処理の候補を分析利用者に提示する提示処理部と、を有し、
前記分析履歴は複数の分析処理を含むことを特徴とするデータ分析システム。
【請求項５】
請求項４のデータ分析システムであって、
前記検索部において、前記分析処理部における分析処理と、データベースに蓄積された分析履歴との類似度を算出し、算出した類似度に基づいて前記複数の過去の分析履歴から一部の分析履歴を抽出し、抽出した分析履歴に基づいて前記分析処理部における分析処理の次に行う分析処理の候補を検索することを特徴とするデータ分析システム。
【請求項６】
請求項５のデータ分析システムであって、
前記検索部において、
前記類似度は、前記分析処理部における分析処理と、データベースに蓄積された分析履歴に含まれる複数の分析処理の一部の分析処理とに基づいて算出され、
抽出した分析履歴に含まれる複数の分析処理のうち、類似度の算出に用いられなかった分析処理から前記分析処理部における分析処理の次に行う分析処理の候補を検索することを特徴とするデータ分析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
技術分野は、データ分析に関する。
【背景技術】
【０００２】
データ分析に関して、特許文献１には、「分析の専門知識や経験がなくても、目的とする分析を簡単にコンピュータ等の分析処理装置に行わせることが可能なデータ分析支援装置等を提供すること」（特許文献１［０００７］参照）を課題とし、その解決手段として「データ分析の支援に用いるデータを蓄積する支援情報データベースを備えたデータ分析支援装置であって、分析対象データに含まれる各データ項目について、データ項目そのものの属性を定義する項目情報の設定を受け付ける項目情報設定手段と、前記分析対象データの分析目的に応じた分析方法を定義する分析設定情報の設定を受け付ける分析設定手段と、前記項目情報及び前記分析設定情報を、分析支援情報として前記支援情報データベースに登録する分析支援情報登録手段と、新規に入力された分析対象データについて設定された項目情報または分析設定情報と、一致または類似する項目情報または分析設定情報を有する分析支援情報を、前記支援情報データベースから抽出し、提示する分析支援情報提示手段と、を備えること」（特許文献１［０００８］参照）等が開示されている。
【０００３】
また、特許文献２には、「複数の分析ツールから構成されるテキストマイニングシステムの利用者に対して、有用な情報を抽出するための分析手順を提示し、利用者の分析に対する発想を支援し、分析にかかる時間を短縮すること」（特許文献２［０００２］参照）を課題とし、その解決手段として「データベース中に格納されるデータの解析を複数の分析ツールで行うテキストマイニングシステムであって、分析開始から分析終了までの前記分析ツールの操作手順及び分析結果を分析履歴データとして記憶する記憶部と、前記分析履歴データを抽象化して抽象分析履歴データを生成する抽象化部と、前記抽象分析履歴データを学習して分析手順モデルを構築する学習部とを有し、利用者が分析中に、表示部に前記分析手順モデルを参照して新たな分析手順を利用者に提示するシステム」（特許文献２［０００３］参照）が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開2010-205218号公報
【特許文献２】特開2005-044087号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、従来技術において、複数種類の分析手法を用いるデータ分析において、分析システムの利用者のスキルを考慮したシステムについては開示されていない。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明の一実施の態様は、例えば外部から取得したデータに対して複数の分析処理を行うデータ分析システムにおけるデータ分析方法であって、外部から取得したデータに対して分析処理を行う分析処理ステップと、分析処理ステップにおける分析処理と、データベースに蓄積された複数の過去の分析処理の履歴である分析履歴とに基づいて、分析処理ステップにおける分析処理の次に行う分析処理の候補を検索する検索ステップと、検索ステップで検索された分析処理の候補を分析利用者に提示する提示ステップと、を有し、分析履歴は複数の分析処理を含むように構成する。
【発明の効果】
【０００７】
上記手段によれば、分析システムの利用者のスキルを考慮したシステムを提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施例１の分析支援システム構成図
【図２】実施例１のデータ分析ブロック図の一例
【図３】図２に示すデータ分析ブロック図で振動データの主要振動成分を抽出する際の例
【図４】図２に示したデータ分析ブロック図から生成した分析履歴情報の一例
【図５】図４に示す分析データ項目と分析ツール項目の対応関係を示す一例
【図６】図１の分析履歴フィルタリング処理部の分類情報の一例
【図７】図１の分析履歴情報検索部の検索処理の一例
【図８】実施例１のデータ分析支援のフロー図
【図９】実施例２のデータ分析支援システム構成図
【図１０】実施例２の分析支援トレンド情報の一例
【図１１】実施例３の分析支援情報検索部の類似度の重み付け計算処理の一例
【図１２】実施例１のシステム全体の構成例
【発明を実施するための形態】
【０００９】
プラントシステム（火力発電、風力発電、原子力発電等）、或いは移動体システム（鉄道車両、自動車、エレベータ等）に装備される各種センサ信号等から大量のデータを通信・蓄積し、各システムのオペレーションやメンテナンス等の作業改善・作業効率化に適用する場合、これらの大量データを扱う分析利用者のスキル向上が必須である。
【００１０】
本実施例では、簡易なシステム構成で構築できる分析支援システムを提供し、分析利用者は簡易且つ短時間で分析支援情報を得ることで、分析スキルを向上し、分析作業コストを抑えることを可能とする。
【００１１】
以下、図面を参照しながら実施例を説明する。なお、各図において、共通な機能を有する構成要素には同一の番号を付与し、その重複する説明を省略する。
【実施例１】
【００１２】
まずは、本実施例のシステム全体の構成を、図１２を用いて説明する。図１２では、鉄道車両１２００に取り付けられた機器（ドア１２０１、振動センサ１２０２、床下機器１２０３から車両制御装置１２０４により取得された情報が、地上分析システム１２０５のデータベース３に送信される。図１２では無線伝送により情報を送受信する例を示しているが、有線伝送を用いてもよい。また、地上分析システム１２０５は複数の車両から情報を受信する。
【００１３】
地上システム１２０５のデータベース３に入力された情報は、ネットワーク１２０６を介してパーソナルコンピュータ１、分析処理部２、データ分析支援システム１０において利用することが可能である。
【００１４】
図１２では、パーソナルコンピュータ１、分析処理部２、データベース３、データ分析支援システム１０が別体となっている例を示しているが、それらの全て、または一部を１つの装置で構成するようにしてもよい。例えば、パーソナルコンピュータ１、分析処理部２、データ分析支援システム１０により実現される機能を１つの装置で実現するように構成してもよい。
【００１５】
また、ネットワーク１２０６は地上分析システム１２０５の構成により適当なネットワークを選択すればよい。例えば、地上分析システム１２０５を構成する装置の一部が遠隔地に設置される場合、ネットワーク１２０６はインターネットやＷＡＮ（Wide Area Network）を含むように構成すればよい。また、例えば同じ施設内に地上分析システム１２０５を構成する複数の装置が設置される場合、ネットワーク１２０６はＬＡＮ（Local Area Network）を含むように構成すればよい。また、例えば地上分析システム１２０５を構成する複数の装置が一つの機器に内蔵される場合、ネットワーク１２０６はバスを含むように構成すればよい。
【００１６】
なお、図１２では鉄道車両から情報を取得する例を示しているが、例えばプラントシステム（火力発電、風力発電、原子力発電等）、或いは鉄道車両以外の移動体システム（自動車、エレベータ等）等、鉄道車両以外から情報を取得するように構成することも可能である。
【００１７】
次に、図１を用いて図１２の地上分析システム１２０５の処理を説明する。
【００１８】
図１において、火力発電プラントや鉄道車両等の複数の製品群に供えられたセンサにより取得された情報やセンサに係る属性情報（以下、「センサ情報」と略す）を纏めて蓄積・管理するデータサーバ３は、データサーバ３に蓄積されたセンサ情報に対して分析利用者が任意の分析処理を実行する分析処理部２と接続される。
【００１９】
分析処理部２は分析利用者が分析処理を実行するインターフェースであるパーソナルコンピュータ１と接続される。データ分析支援システム１０は分析処理部２に接続され、分析履歴生成処理部４と、分析支援情報提示処理部５と、分析履歴情報検索部６と、分析履歴フィルタリング処理部７と、分析履歴保存処理部８と、分析履歴データベース９から構成される。
【００２０】
以下、各機器、及び、各処理部における処理を説明する。分析処理を実行する分析利用者はパーソナルコンピュータ１を介して分析処理部２に分析条件１００ａを出力し、分析利用者は分析条件１００ａに基づき分析処理部２で実施された分析結果１００ｂをパーソナルコンピュータ１の画面上で確認する。ここで、分析条件１００ａとは分析対象とするデータ（以下、「分析データ」と称する。例えば、ひずみ、加速度、音等。）や分析処理ツール（以下、「分析ツール」と称する。例えば、周波数分析、クラスタリング、最大値検出等。）等を意味する。
【００２１】
次に、分析処理部２は分析条件１００ａに基づき、データサーバ３に分析対象となるデータを取得する要求指令１０１aを出力し、データサーバ３から要求指令１０１aに基づく要求指令データ１０１ｂを受け取る。そして、要求指令データ１０１ｂに基づいて分析処理を行い、分析データ、分析ツール、分析結果等の分析処理情報１０３ａを分析履歴生成処理部４へ出力する。
【００２２】
次に、分析履歴生成処理部４は、入力された分析処理情報１０３ａに基づいて最新分析履歴情報１０４ａを生成し、分析履歴情報検索部６と、分析履歴保存処理部８とに出力する。最新分析履歴情報１０４ａの具体例は後述する。
【００２３】
分析履歴生成処理部４からの最新分析履歴情報１０４aが入力された分析履歴保存処理部８は、最新分析履歴情報１０４aから分析支援情報１１０ａを生成し、分析履歴データベース９に出力する。なお、最新分析履歴情報１０４ａが分析履歴情報として不適切な場合（例えば、分析利用者のスキルが低い場合、分析の途中である場合等）、分析支援情報１１０ａを生成せず、最新分析履歴情報１０４ａを分析履歴データベースに記録しないようにしてもよい。
【００２４】
分析履歴フィルタリング処理部７が分析履歴情報１０６ｂを要求する分析履歴情報要求指令１０６ａを分析履歴データベース９へ出力すると、分析履歴データベース９は分析履歴情報１０６ｂを分析履歴フィルタリング処理部７へ出力する。
【００２５】
また、分析履歴フィルタリング処理部７には分析処理部２からの属性情報フィルタリング指令１０５aが入力される。属性情報フィルタリング指令１０５aは、分析利用者の指令に基づいて生成される情報で具体例は図６を用いて後述する。
【００２６】
分析履歴フィルタリング処理部７は、入力された分析履歴情報１０６ｂ及び属性情報フィルタリング指令１０５aに基づいてフィルタリングされた分析履歴情報１０７aを生成し、分析履歴情報検索部６に出力する。
【００２７】
なお、フィルタリングが不要な場合、分析履歴フィルタリング処理部７を削除し、分析履歴情報１０６ｂをそのまま分析履歴情報検索部６に入力するように構成してもよい。
【００２８】
分析履歴情報検索部６には分析履歴生成処理部４からの最新分析履歴情報１０４aと分析履歴フィルタリング処理部７からのフィルタリングされた分析履歴情報１０７a（フィルタリングが不要な場合、分析履歴情報１０６ｂ）とが入力され、分析履歴情報検索部６は入力されたそれらの情報に基づいて分析支援情報１０８aを生成し、分析支援情報提示処理部５に出力する。
【００２９】
分析支援情報提示処理部５には分析支援情報１０８aと、分析処理部２からの分析支援情報の表示条件指令１０９aとが入力され、分析支援情報提示処理部５は入力された表示条件指令１０９a、分析支援情報１０８ａから分析支援提示情報１０９ｂを生成し、分析処理部２へ出力する。分析支援提示情報１０９ｂは、分析利用者への分析支援情報の提示に用いられる情報である。
【００３０】
分析処理部２には分析支援情報提示処理部５からの分析支援提示情報１０９ｂが入力され、分析処理部２は分析支援要求指令１１１aを受信すると、分析支援提示情報１０９ｂに基づいてパーソナルコンピュータ１における表示処理に用いられる分析支援表示情報１１１ｂをパーソナルコンピュータ１に出力する。
【００３１】
なお、分析支援提示情報１０９ｂを用いてパーソナルコンピュータ１が表示処理可能な場合、分析処理部２は分析支援表示情報１１１ｂとして分析支援提示情報１０９ｂをパーソナルコンピュータ１へそのまま転送してもよい。
【００３２】
図２、３は、分析処理部２の処理内容の一例を示すブロック図ある。図２、３では、２つの分析処理を行う例を示す。
【００３３】
図２において、分析手順１３０ａでは、分析データ１２０ａに分析ツール３０ａを適用することで分析結果１２０ｂを出力する。次の分析手順１３０ｂでは、分析結果１２０ａを新たに分析ツール３０ｂに入力し、分析結果１２０ｃを出力する。
【００３４】
図３は、図２の処理をより具体的に説明した図であり、ここでは振動データの主要振動成分を抽出する例を示している。図３では、振動データの主要振動成分を抽出する場合、振動データ１２１ａ（図２における分析データ１２０ａ）を周波数分析ツール３１a（図２における分析ツール３０ａ）に適用し、パワースペクトル１２１ｂ（図２における分析結果１２０ｂ）を出力する。次に、パワースペクトル１２１ｂを最大値検出ツール３１ｂ（図２における分析ツール３０ｂ）に適用し、最大パワースペクトルとその周波数の主成分検出結果１２１ｃ（図２における分析結果１２０ｃ）を抽出する。なお、データ分析のブロック図は分析利用者の設定により様々なブロック図のパターンが形成される。
【００３５】
図４は、図２と図３を用いて説明したデータ分析の結果に基づく分析処理情報１０３ａから分析履歴生成処理部４が生成した最新分析履歴情報１０４ａの一例である。
【００３６】
図４において、例えば、最新分析履歴情報１０４ａはデータ管理シート４４に分析手順項目４０と、分析データ項目４１と、分析ツール項目４２と、分析結果項目４３を纏める。図３に示す振動データの主要振動成分を抽出する分析手順をデータ管理シート４４に纏めると、分析手順項目４０は手順２までとなる。
【００３７】
また、手順１の分析データ４１は振動データ１２１aに対応する分析データ項目のID（Identification）番号（００１）、手順２の分析データ４１はパワースペクトル１２１ｂに対応する分析データ項目のID番号（１０１）が入力される。
【００３８】
手順１の分析ツール４２には周波数分析ツール３１aに対応する分析ツール項目のID番号（００１）、手順２の分析ツール４２は最大・最小値検出ツール３１ｂに対応する分析ツール項目４２のID番号（００３）が入力される。
【００３９】
手順１の分析結果４３にはパワースペクトル１２１ｂに対応する分析結果項目４３のID番号、手順２の分析結果４３には主成分検出結果１２１ｃに対応する分析結果項目４３のID番号が入力される。
【００４０】
なお、これらのID番号は例えば、図５に示す事前設定された分析データ項目と分析ツール項目との対応関係に基づいて設定されるものである。なお、最新分析履歴情報１０４ａはデータ分析ブロック図から様々な分析履歴情報パターンが形成され、分析が実施されると最新分析履歴情報１０４ａが更新される。
【００４１】
図６は、図１の分析履歴フィルタリング処理部７の分類情報の一例である。分析履歴フィルタリング処理部７では、分析利用者の属性情報フィルタリング指令１０５aに基づき火力発電プラントシステムや鉄道システムといった各製品システム群１１、そして各製品システム群１１を構成するモータやドアといった部位・部品群１２、そして各部位・部品群１２に含まれるセンサ群１３、そしてこれらのセンサ群１１の用途である制御用や状態監視といった用途群１４の分類情報で分析履歴データベースに蓄積された分析履歴情報をあらかじめフィルタ処理する。図６に示す分類３に相当するセンサ群１３が図５に示す分析データに対応する。
【００４２】
図７は、図１の分析履歴情報検索部６の検索処理の一例である。分析履歴情報検索部６は、分析履歴フィルタリング処理部７から得られたフィルタリングされた分析履歴情報１０７ａ（または分析履歴データベース９から得られた分析履歴情報１０６ｂ）と分析利用者の最新分析履歴情報１０４ａとの類似度を演算し、その類似度に基づいて分析支援情報を提示する。
【００４３】
ここで、類似度の演算方法の一例を説明する。例えば、図４に示すデータ管理シート４４（最新分析履歴情報１０４ａ）に対して、５０ａ、５０ｂ（フィルタリングされた分析履歴情報１０７ａ）から分析支援情報を選定する。データ管理シート５０ａ、５０ｂにある分析手順項目と分析データ項目と分析ツール項目とから、分析データ項目について、最新分析履歴情報１０４ａのデータ管理シート４４との一致度を分析手順項目毎に判定し、一致すれば１、一致しなければ０とし、分析手順項目全体の一致度の総和を履歴情報毎に演算する。本実施例ではこの一致度の総和が類似度となる。
【００４４】
図７の６において、分析データ項目については、手順１、２のいずれにおいても、分析利用者、履歴情報１、履歴情報２の項目番号が一致するため、手順１、２における履歴情報１、履歴情報２の分析データ項目の一致度はいずれも「１」となる。
【００４５】
また、分析ツール項目についても同様に、分析手順項目毎の一致度の総和を演算する。図７の６において、分析ツール項目については、手順１においては、分析利用者、履歴情報１、履歴情報２のＩＤが一致するため、手順１における履歴情報１、履歴情報２の分析ツール項目の一致度はいずれも「１」となる。しかし、手順２においては、分析利用者と履歴情報１とのＩＤが一致せず、分析利用者と履歴情報２とのＩＤが一致するため、手順２における履歴情報１の一致度は「０」、履歴情報２の一致度は「１」となる。
【００４６】
そして、分析データ項目と分析ツール項目との一致度の総和は、履歴情報１では「３」、履歴情報２では「４」となるため、分析支援情報１０９ａとして履歴情報２の手順３の分析データＩＤ、分析ツールＩＤ（図７の５１）を選定する。
【００４７】
なお、フィルタリングされた分析履歴情報１０７ａの数だけ類似度を演算し、分析支援情報を選定する。また、分析支援情報には一致度の総和（類似度）に閾値を与えて、ある値以上で抽出されたものを纏めて分析支援情報としてもよい。
【００４８】
図８は、実施例１のデータ分析支援のフロー図である。データ分析処理を開始するにあたり、分析利用者は分析目的に応じて分析データと分析ツールを選択する選択処理２００を実行し、選択処理２００に対応する分析処理２０１を実行する。
【００４９】
次に、分析処理２０１により得られた分析結果を分析利用者がパーソナルコンピュータ１の画面上で確認するための分析結果表示処理２０２を実行し、分析結果を別途データとして残しておくための分析結果保存処理２０３を実行する。
【００５０】
次に、分析を継続するか終了するか決定するための分析終了判定２０４を実行し、分析処理終了を選択した場合にはこれまでの分析履歴情報を分析履歴データベースへ登録する分析履歴情報データベース登録処理２０５を実行し、データ分析を終了する分析終了処理２０６を実行する。なお、２０５においては分析履歴情報を分析履歴データベースに登録するか否かを分析利用者が選択できるようにしてもよい。
【００５１】
一方で、分析終了判定２０４において、分析処理継続を選択した場合にはデータ分析支援の必要可否を判定する分析支援要否判定２０７を実行する。この時、分析支援不要を選択した場合（２０７のＮｏ）には、再度分析データと分析ツールを選択する選択処理２００を実行する。
【００５２】
また、分析支援要否判定２０７において、分析支援必要を選択した場合（２０７のＹｅｓ）には、事前にセンサ特性や製品群で分析履歴データベース内の分析履歴情報をフィルタリングするためのフィルタリング条件設定処理２０８を実行した上で、フィルタリング処理２０９を実行する。なお、フィルタリング処理を行わない場合、２０８、２０９の処理を行わず、２０７から２１０の処理へ進むようにしてもよい。
【００５３】
次に、分析利用者の現在のデータ分析履歴（最新分析履歴情報１０４ａ）とフィルタリング処理された分析履歴情報（フィルタリング処理を行わない場合、分析履歴データベースの分析履歴情報）を基に類似度を算出し、類似度から最も分析支援情報として有益な分析履歴情報を検索する分析支援情報検索処理２１０を実行する。
【００５４】
次に、検索された分析支援情報を分析利用者がパーソナルコンピュータ１の画面上で確認するための分析支援情報表示処理２１１を実行する。
【００５５】
次に、分析支援情報の提示を継続するか終了するか決定するための分析支援継続要否判定２１２を実行し、分析支援情報の提示不要を選択した場合（２１２のＮｏ）には、再度分析データと分析ツールを選択する選択処理２００を実行する。
【００５６】
一方、分析支援情報の提示必要を選択した場合（２１２のＹｅｓ）には、再度フィルタリング条件設定処理２０８を実行する。
【００５７】
以上より、本実施例によれば、簡易なシステム構成で構築できる分析支援システムを提供し、分析利用者は簡易且つ短時間で分析支援情報を得ることで、分析スキルを向上し、分析作業時間を短縮することが可能である。
【００５８】
さらに、製品群やセンサ特性に基づいたデータ分析支援情報を得ることができるため、センサ特有の分析処理手段の習得や、センサ不良の把握、他製品群から追加分析すべき新たな知見を得ることができる。
【実施例２】
【００５９】
実施例２のデータ分析支援システムのシステム構成図の一例を図９に示す。図９のシステム構成図のうち、図１のシステム構成図に対する変更追加点のみ説明する。図９で、分析履歴フィルタリング処理部７は、分析処理部２からの属性情報フィルタリング指令１０５aの代わりに分析履歴生成処理部４からの最新分析履歴情報１０４aを入力する。これにより、分析利用者は分類情報を逐一設定することなく、分析履歴生成処理部４において、例えば、最新分析履歴情報１０４aで使用される分析データや分析ツールのID情報を含む分析履歴情報を分析履歴データベース９から自動抽出し、フィルタリングされた分析履歴情報１０７aとして出力する。
【００６０】
さらに、データ分析支援システム１０は分析トレンド処理部１７を含み、分析トレンド処理部１７は分析支援情報１０８ａを入力し、分析支援トレンド情報１１７aを分析支援情報提示処理部５に出力する。
【００６１】
なお、分析履歴フィルタリング処理部７は属性情報フィルタリング指令１０５aを最新分析履歴情報１０４aと共に使用しても良い。
【００６２】
図１０は実施例２の分析支援トレンド情報の一例である。図１０で、分析トレンド情報７０は分析支援情報１０８aを基に、時系列的なデータ支援履歴情報の数量を示したものである。例えば、２種類の分析支援情報７１a（過去より継続的に活用されている分析支援情報）、７１ｂ（新しく追加された分析ツールや分析ツール活用により、近年著しく活用されている分析支援情報）が分析履歴情報検索部６で検索された場合、分析トレンド情報７０として提示して、分析利用者の分析支援情報１０８aの活用判定に適用する。これにより、分析利用者は提示された分析支援情報の数量だけでなく、これまでの分析支援情報の活用推移（トレンド）を把握することで、現分析に最も適した分析支援情報を選択することができる。
【００６３】
以上より、本実施例によれば、分析利用者が属性情報のフィルタリング条件を設定しなくても分析履歴生成部の属性情報を基に、自動でフィルタリングすることが可能となり、分析利用者が気付かない分析上のデータ分類知見を得ることができる。
【００６４】
さらに、分析トレンド情報を用いることで、複数の分析履歴情報が得られた際に、分析履歴情報の類似度だけでなく、分析トレンドから各センサ特性に対して一般的に用いられている分析手順の知見や、新しい分析ツールがデータ分析支援システムにインストールされた場合に、最近の分析トレンドの知見を得ることができ、分析作業の高効率化に繋がる。
【実施例３】
【００６５】
実施例３のデータ分析支援システムの分析支援情報検索部の類似度計算処理の一例を図１１に示す。図１１は、図７を用いて説明した分析ツール項目に対する類似度計算について、類似度に対する重み付けを行った例を示している。ここでは最新の分析手順に対して、より重み付けを行って類似度を計算しており、現状の分析手順から次の分析手順の支援を必要とする際に用いられる。
【００６６】
また、重み付けの方法は、分析手順に重きをおいて分析ツール項目だけに重み付け処理するようにしてもよいし、分析利用者が現状で試行錯誤を繰り返している履歴情報を除くために、分析途中の手順に対して重み付けを実施するようにしてもよい。
【００６７】
以上より、本実施例によれば、分析情報に重み付け処理を実施することで、分析利用者が必要とするより詳細な分析支援を検索することができ、分析作業の高効率化に繋がる。
【符号の説明】
【００６８】
１    パーソナルコンピュータ
２    分析処理部
３    データサーバ
４    分析履歴生成処理部
５    分析支援情報提示処理部
６    分析履歴情報検索部
７    分析履歴フィルタリング処理部
８    分析履歴保存処理部
９    分析履歴データベース
１０    データ分析支援システム
１１          製品システム群
１２          部位・部品群
１３          センサ群
１４          用途群
３０ａ          分析ツール
３０ｂ          分析ツール
３１ａ          周波数分析ツール
３１ｂ          最大・最小値検出ツール
４０          分析手順項目
４１          分析データ項目
４２          分析ツール項目
４３          分析結果項目
４４          データ管理シート
５０ａ          データ管理シート
５０ｂ          データ管理シート
１００ａ          分析条件
１００ｂ          分析結果
１０１ａ          要求指令
１０１ｂ          要求指令データ
１０２ａ          センサ信号情報やセンサ信号情報に係る属性情報
１０３ａ          分析処理情報
１０４ａ          最新分析履歴情報
１０５ａ          属性情報フィルタリング指令
１０６ａ          分析履歴情報要求指令
１０６ｂ          分析履歴情報
１０７ａ          フィルタリングされた分析履歴情報
１０８ａ          分析支援情報
１０９ａ          分析支援情報の表示条件指令
１０９ｂ          分析支援提示情報
１１０ａ          分析支援情報
１１１ａ    分析支援要求指令
１１１ｂ    分析支援表示情報
１２０ａ          分析データ
１２０ｂ          分析結果
１２０ｃ          分析結果
１２１ａ          振動データ
１２１ｂ          パワースペクトル
１２１ｃ          主成分検出結果
１３０ａ          分析手順
１３０ｂ          分析手順
１３１ａ          分析手順
１３１ｂ          分析手順
２００          選択処理
２０１          分析実行処理
２０２          分析結果表示処理
２０３          分析結果保存処理
２０４          分析終了判定
２０５          分析履歴情報データベース登録処理
２０６          分析終了処理
２０７          分析支援要否判定
２０８          フィルタリング条件設定処理
２０９          フィルタリング処理
２１０          分析支援情報検索処理
２１１          分析支援情報表示処理
２１２          分析支援継続要否判定
１２００          鉄道車両
１２０１          ドア
１２０２          振動センサ
１２０３          床下機器
１２０４          車両制御装置
１２０５          地上分析システム
１２０６          ネットワーク
【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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