(57)【要約】【課題】異なるログデータ系列のログデータから統計的に有意な関係を抽出することができ、パーソナルコンピュータ等の端末装置の利用者を適切に支援するサービスを供給することができるようにする。【解決手段】利用者による端末装置の操作のログデータを収集するログ収集手段と、ログ収集手段が収集したログデータをログデータ系列毎に記憶するログ記憶手段と、ログ記憶手段が記憶したログデータ系列間の相関を分析する相関分析手段とを有し、異なるログデータ系列のログデータ間で共通の固有表現がある場合に対応付けを行い、対応付けた各ログデータについて日時の差分を計算し、すべての差分から統計的に差分の範囲を計算し、異なるログデータ系列の差分の範囲のログデータから新規に相関分析用データを作成して相関分析を行う。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
（ａ）利用者による端末装置の操作のログデータを収集するログ収集手段と、該ログ収集手段が収集したログデータをログデータ系列毎に記憶するログ記憶手段と、該ログ記憶手段が記憶したログデータ系列間の相関を分析する相関分析手段とを有するログデータ相関分析装置であって、
（ｂ）前記相関分析手段は分析区間決定手段を備え、
（ｃ）該分析区間決定手段は、異なるログデータ系列のログデータ間で共通の固有表現がある場合に対応付けを行い、対応付けた各ログデータについて日時の差分を計算し、すべての差分から統計的に差分の範囲を計算し、
（ｄ）前記相関分析手段は、異なるログデータ系列の差分の範囲のログデータから新規に相関分析用データを作成して相関分析を行うことを特徴とするログデータ相関分析装置。
【請求項２】
前記相関分析手段は、新規に相関分析用データを作成する際に、一方のログデータ系列のログデータのパラメータと、異なるログデータ系列のログデータのパラメータとを有する新規のログデータを作成する請求項１に記載のログデータ相関分析装置。
【請求項３】
収集したログデータと保持しているログデータパターンとの照合を行うログパターン照合手段と、照合パターンとして相関分析の分析結果を保持するパターン保持手段と、サービス提供手段とを更に有し、
前記パターン保持手段は、相関分析の分析結果として、条件部、結論部、範囲及び評価値を保持し、
前記ログパターン照合手段は、収集したログデータと前記パターン保持手段が保持している条件部との照合を行い、
前記サービス提供手段は、前記条件部との照合がマッチすると、前記範囲及び評価値に応じて前記結論部の実行を支援する請求項１又は２に記載のログデータ相関分析装置。
【請求項４】
（ａ）利用者による端末装置の操作のログデータを収集し、収集した該ログデータをログデータ系列毎に記憶し、記憶したログデータ系列間の相関を分析するログデータ相関分析方法であって、
（ｂ）異なるログデータ系列のログデータ間で共通の固有表現がある場合に対応付けを行い、対応付けた各ログデータについて日時の差分を計算し、すべての差分から統計的に差分の範囲を計算し、異なるログデータ系列の差分の範囲のログデータから新規に相関分析用データを作成して相関分析を行うことを特徴とするログデータ相関分析方法。
【請求項５】
新規に相関分析用データを作成する際に、一方のログデータ系列のログデータのパラメータと、異なるログデータ系列のログデータのパラメータとを有する新規のログデータを作成する請求項４に記載のログデータ相関分析方法。
【請求項６】
収集したログデータと保持しているログデータパターンとの照合を行い、照合パターンとして相関分析の分析結果を保持し、更に、
相関分析の分析結果として、条件部、結論部、範囲及び評価値を保持し、
収集したログデータと前記パターン保持手段が保持している条件部との照合を行い、
前記条件部との照合がマッチすると、前記範囲及び評価値に応じて前記結論部の実行を支援する請求項４又は５に記載のログデータ相関分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ログデータ相関分析装置及び方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、コンピュータが収集した複数のデータの相関関係を分析するための装置として、化学プラント等のプロセスデータの分析に適した分析装置が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。該分析装置は、収集したプロセス時系列データについて時間をシフトして相関を分析し、最も相関が強くなるシフト時間を探索し、探索した結果から選択したプロセス時系列データを用いて、プロセスデータ間の関係をプロセス応答モデルとして記述するようになっている。具体的には、プラントにおける媒体の流量及び温度をプロセスデータとして収集して分析し、流量から温度を予測するモデルを構築する。
【特許文献１】特許第３８８４６８２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、前記従来の分析装置においては、時間をシフトして相関を求めるようになっているので、例えば、個人の購買履歴や移動履歴のようなスパース（ｓｐａｒｓｅ）なデータ系列、すなわち、疎らなデータ系列の相関、又は、直接的な強い因果関係ではなく、間接的若しくは弱い因果関係しかないデータ系列の相関を求めることは、時間をシフトしてもあまり相関が高くならないので、困難である。
【０００４】
また、データ系列で頻度（粒度）が異なる場合、例えば、一方のデータ系列がＷｅｂ（ウェブ）閲覧履歴であって他方のデータ系列がＷｅｂサイトを通しての購買履歴である場合や、一方のデータ系列が室温や生体データなどの連続数値データであって他方のデータ系列が離散値の非連続データである場合には、単に時間をシフトするだけでは相関を求めることは困難である。
【０００５】
本発明は、前記従来の問題点を解決して、異なるログデータ系列のログデータ間で共通の固有表現がある場合に対応付けを行い、対応付けた各ログデータについて差分の範囲を計算し、該範囲のログデータから相関分析用データを作成するようにして、異なるログデータ系列のログデータから統計的に有意な関係を抽出することができ、パーソナルコンピュータ等の端末装置の利用者を適切に支援するサービスを供給することができるログデータ相関分析装置及び方法を提供することを目的とする。
【０００６】
なお、固有表現とは、実体としての物に対する固有（一意）の表現（呼称）であり、例えば、ＵＲＬ、人名、企業名、商品名、資料名、メールアドレス等を指す。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
そのために、本発明のログデータ相関分析装置においては、利用者による端末装置の操作のログデータを収集するログ収集手段と、該ログ収集手段が収集したログデータをログデータ系列毎に記憶するログ記憶手段と、該ログ記憶手段が記憶したログデータ系列間の相関を分析する相関分析手段とを有するログデータ相関分析装置であって、前記相関分析手段は分析区間決定手段を備え、該分析区間決定手段は、異なるログデータ系列のログデータ間で共通の固有表現がある場合に対応付けを行い、対応付けた各ログデータについて日時の差分を計算し、すべての差分から統計的に差分の範囲を計算し、前記相関分析手段は、異なるログデータ系列の差分の範囲のログデータから新規に相関分析用データを作成して相関分析を行う。
【０００８】
本発明の他のログデータ相関分析装置においては、さらに、前記相関分析手段は、新規に相関分析用データを作成する際に、一方のログデータ系列のログデータのパラメータと、異なるログデータ系列のログデータのパラメータとを有する新規のログデータを作成する。
【０００９】
本発明の更に他のログデータ相関分析装置においては、さらに、収集したログデータと保持しているログデータパターンとの照合を行うログパターン照合手段と、照合パターンとして相関分析の分析結果を保持するパターン保持手段と、サービス提供手段とを更に有し、前記パターン保持手段は、相関分析の分析結果として、条件部、結論部、範囲及び評価値を保持し、前記ログパターン照合手段は、収集したログデータと前記パターン保持手段が保持している条件部との照合を行い、前記サービス提供手段は、前記条件部との照合がマッチすると、前記範囲及び評価値に応じて前記結論部の実行を支援する。
【００１０】
本発明のログデータ相関分析方法においては、利用者による端末装置の操作のログデータを収集し、収集した該ログデータをログデータ系列毎に記憶し、記憶したログデータ系列間の相関を分析するログデータ相関分析方法であって、異なるログデータ系列のログデータ間で共通の固有表現がある場合に対応付けを行い、対応付けた各ログデータについて日時の差分を計算し、すべての差分から統計的に差分の範囲を計算し、異なるログデータ系列の差分の範囲のログデータから新規に相関分析用データを作成して相関分析を行う。
【００１１】
本発明の他のログデータ相関分析方法においては、さらに、新規に相関分析用データを作成する際に、一方のログデータ系列のログデータのパラメータと、異なるログデータ系列のログデータのパラメータとを有する新規のログデータを作成する。
【００１２】
本発明の更に他のログデータ相関分析方法においては、さらに、収集したログデータと保持しているログデータパターンとの照合を行い、照合パターンとして相関分析の分析結果を保持し、更に、相関分析の分析結果として、条件部、結論部、範囲及び評価値を保持し、収集したログデータと前記パターン保持手段が保持している条件部との照合を行い、前記条件部との照合がマッチすると、前記範囲及び評価値に応じて前記結論部の実行を支援する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、ログデータ相関分析装置は、異なるログデータ系列のログデータ間で共通の固有表現がある場合に対応付けを行い、対応付けた各ログデータについて差分の範囲を計算し、該範囲のログデータから相関分析用データを作成する。これにより、異なるログデータ系列のログデータから統計的に有意な関係を抽出することができ、パーソナルコンピュータ等の端末装置の利用者を適切に支援するサービスを供給することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１５】
図１は本発明の実施の形態におけるログデータ相関分析装置の構成を示すブロック図である。
【００１６】
図において、１０は本実施の形態におけるログデータ相関分析装置であり、パーソナルコンピュータ、サーバ等の図示されない端末装置に組み込まれたプログラムによって実現される一種のコンピュータシステムである。ここで、前記端末装置は、ＣＰＵ、ＭＰＵ等の演算手段、半導体メモリ、磁気ディスク等の記憶手段、キーボード、タッチパネル等の入力手段、ＣＲＴ、液晶ディスプレイ、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ  Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ）ディスプレイ等の表示手段、通信手段等を備え、データ通信可能なネットワークに接続可能な装置であれば、いかなる種類の装置であってもよく、例えば、電子手帳、携帯電話機、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ：携帯情報端末）、テレビ電話、ゲーム機等であってもよいが、本実施の形態においては、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）、すなわち、インターネットに接続されたパーソナルコンピュータであるものとして説明する。
【００１７】
また、前記端末装置の利用者は、いわゆるエンドユーザであり、前記ログデータ相関分析装置１０は、前記端末装置を使用する利用者の操作を補助するために、操作内容の確認や次の操作を指示するためのメッセージなどを表示する機能等によって前記利用者を支援するガイダンス機能又はアシスタント機能を有するものとする。
【００１８】
そして、前記ログデータ相関分析装置１０は、ログ収集手段１１、ログ記憶手段１２、相関分析手段１３、ログパターン照合手段１４及びサービス提供手段としてのアシスタント出力手段１５を有する。ここで、前記ログ収集手段１１は、利用者がインターネット上のホームページ等のＷｅｂページを閲覧したことの記録であるＷｅｂページ閲覧ログに関するログデータ、及び、前記利用者が電子メールの送受信を行ったことの記録であるメール送受信ログに関するログデータを収集する。また、前記ログ記憶手段１２は、ログ収集手段１１が収集したログデータを各ログデータ系列毎に記憶する。さらに、前記相関分析手段１３は、ログ記憶手段１２が記憶したログデータ系列間の相関を分析する。さらに、前記ログパターン照合手段１４は、リアルタイムに発生するログデータと保持しているログデータパターンとの照合を行う。さらに、前記アシスタント出力手段１５は、分析結果を利用してアシスタントサービスを実行する。ここで、該アシスタントサービスは、利用者による端末装置の操作を補助するために、操作内容の確認や次の操作を指示するためのメッセージなどを表示する機能等によって利用者を支援することである。
【００１９】
なお、ログ収集手段１１はログ記憶手段１２に、該ログ記憶手段１２は相関分析手段１３及びログパターン照合手段１４に、相関分析手段１３はログパターン照合手段１４に、該ログパターン照合手段１４はアシスタント出力手段１５にそれぞれ接続されている。
【００２０】
そして、前記相関分析手段１３は、ログデータ統合手段３１、分析区間決定手段３２及び汎（はん）用相関分析手段３３を有する。ここで、前記ログデータ統合手段３１は、一連の行動に関連するログデータを統合する。また、前記分析区間決定手段３２は、相関を分析するログデータ系列に対して該ログデータ系列を分割する区間を決定する。さらに、前記汎用相関分析手段３３は、複数のパラメータを含む複数のログデータに対してパラメータ間の相関を抽出する。
【００２１】
また、前記ログパターン照合手段１４は、照合パターンとして分析結果を記憶して保持するパターン保持手段４１を有する。
【００２２】
次に、前記構成のログデータ相関分析装置１０の動作について説明する。まず、ログデータの収集プロセスの動作について説明する。
【００２３】
図２は本発明の実施の形態におけるログデータ系列の例を示す図、図３は本発明の実施の形態におけるログデータの収集プロセスの動作を示すフローチャートである。
【００２４】
まず、ログ収集手段１１は、端末装置のイベント情報を常時監視し、Ｗｅｂページの閲覧に関するイベント、及び、電子メールの送受信に関するイベントを検出したか否かを判断する。なお、イベントとは、利用者がメニューを選択したりマウスをクリックしたりする利用者からのリクエストやシステムからのリクエストなどによって発生する処理である。そして、前記イベントを検出するまで、ログ収集手段１１は、前記イベント情報を繰り返し監視する。
【００２５】
例えば、前記端末装置に組み込まれているＷｅｂページの閲覧用ソフトウェアがＭｉｃｒｏｓｏｆｔ（Ｒ）社製のＩｎｔｅｒｎｅｔ  Ｅｘｐｌｏｒｅｒ（Ｒ）である場合、指定したディレクトリに閲覧したＷｅｂページの情報を収集することができる。また、前記端末装置に組み込まれている電子メールの送信及び受信用ソフトウェアがＭｉｃｒｏｓｏｆｔ（Ｒ）社製のＯｕｔｌｏｏｋ（Ｒ）である場合、指定したディレクトリに電子メールの送受信の記録を保存することができ、それを利用して電子メールの送受信の情報を収集することができる。
【００２６】
続いて、ログ収集手段１１は、Ｗｅｂページの閲覧又は電子メールの送受信に関するイベントを検出すると、イベント情報を監視する状態に戻ると同時にサブプロセスを起動する。そして、ログ収集手段１１は、パラメータとして、イベントを検出した日時及びイベントの種別とともに、検出したイベントがＷｅｂページの閲覧である場合には閲覧したＷｅｂページのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ）情報及びドメイン情報を、また、検出したイベントが電子メールの送受信である場合には電子メールの送信元又は送信先の情報、添付資料の有無、電子メールのタイトル及び本文内ＵＲＬを含むログデータを、ログ記憶手段１２に送信する。
【００２７】
例えば、検出したイベントがＷｅｂページの閲覧である場合、「日時＝１０月２２日１２：３４；イベント種別＝Ｗｅｂ閲覧；ＵＲＬ＝http://xyz.co.jp/abc.htm；ドメイン＝xyz.co.jp 」というログデータを送信し、検出したイベントが電子メールの受信である場合、「日時＝１０月２２日１２：１２；イベント種別＝メール受信；送信者＝taro.yamada@xyz.co.jp ；添付資料＝無；タイトル＝打合せ；本文内ＵＲＬ＝http://zzz.co.jp/def.html 」というログデータを送信する。
【００２８】
すると、ログ記憶手段１２は、送信されたログデータを半導体メモリ、磁気ディスク等の記憶手段に、例えば、図２に示されるように、イベント種別に応じたログデータ系列として、Ｗｅｂページ閲覧ログデータ系列、電子メール送信ログデータ系列及び電子メール受信ログデータ系列を記憶する。
【００２９】
そして、ログ収集手段１１は、ログ記憶手段１２からログデータを記憶した旨の通知を受信するとサブプロセスを終了する。これにより、ログデータの収集プロセスが終了となる。
【００３０】
なお、図２に示される例においては、最上位の線がＷｅｂページ閲覧ログデータ系列を示し、２番目及び３番目の線が電子メール送信ログデータ系列及び電子メール受信ログデータ系列を示している。いくつかのＷｅｂページ閲覧ログデータ、電子メール送信ログデータ及び電子メール受信ログデータの間には、メール本文のＵＲＬを指定したＷｅｂページ閲覧、Ｗｅｂページを閲覧したＵＲＬを本文に記述した電子メールの送受信などの明示的な因果関係があり、わかりやすいように矢印で結んでいる。
【００３１】
また、図２では、例として１日分のみを示したが、ログ記憶手段１２には、このようなログデータ系列が、ログ収集手段１１によるログデータの収集に応じて数日分乃至数ヶ月分記憶される。
【００３２】
次に、フローチャートについて説明する。
ステップＳ１  ログ収集手段１１は、端末装置のイベント情報を監視する。
ステップＳ２  Ｗｅｂページの閲覧に関するイベント、及び、電子メールの送受信に関するイベントを検出したか否かを判断する。Ｗｅｂページの閲覧に関するイベント、及び、電子メールの送受信に関するイベントを検出した場合はステップＳ３に進み、Ｗｅｂページの閲覧に関するイベント、及び、電子メールの送受信に関するイベントを検出していない場合はステップＳ１に戻る。
ステップＳ３  ログ収集手段１１は、イベント情報を監視する状態に戻ると同時にサブプロセスを起動する。
ステップＳ４  ログ収集手段１１は、ログデータを送信する。
ステップＳ５  ログ記憶手段１２は、ログデータを記憶する。
ステップＳ６  ログ収集手段１１は、サブプロセスをし、処理を終了する。
【００３３】
次に、ログ収集手段１１によって収集され、ログ記憶手段１２に記憶されたログデータを分析する分析プロセスの動作について説明する。
【００３４】
図４は本発明の実施の形態におけるログデータの分析プロセスの動作を示すフローチャートである。
【００３５】
まず、相関分析手段１３は、定期的に（例えば、１週間おきに）、ログ記憶手段１２に問い合わせて最新のログデータを取得する。つまり、相関分析手段１３は、一定期間（例えば、１週間）休止した後に、ログ記憶手段１２に対してログデータ取得依頼を送信する。そして、ログデータ取得依頼を受信したログ記憶手段１２は、依頼に応じ、記憶しているログデータを相関分析手段１３に対して返信する。
【００３６】
続いて、該相関分析手段１３のログデータ統合手段３１は、取得したログデータの各ログデータ系列に対して、一連の行動に関連するログデータを統合するログデータ統合処理を実行する。
【００３７】
続いて、相関分析手段１３の分析区間決定手段３２は、ログデータ系列を分割する区間と各ログデータ系列の時間差分とを決定する分析区間決定処理を実行する。
【００３８】
続いて、相関分析手段１３は、汎用相関分析手段３３とともに相関分析処理を実行する。そして、相関分析処理が終了すると、相関分析手段１３は、ログパターン照合手段１４に対して、分析結果を送信し、再び一定期間休止して前述の動作を繰り返す。
【００３９】
これにより、ログ収集手段１１によって収集されたログデータの分析が終了する。なお、相関分析手段１３が分析結果をログパターン照合手段１４に送信すると、該ログパターン照合手段１４は、受信した分析結果について、同じものがパターン保持手段４１に保持されていないかをチェックする。そして、保持されていない場合は、分析結果における後述される条件部、結論部、範囲及び評価値は、日時とともに、パターン保持手段４１に記憶されて保持される。
【００４０】
次に、フローチャートについて説明する。
ステップＳ１１  相関分析手段１３は、一定期間休止する。
ステップＳ１２  相関分析手段１３は、ログデータ取得依頼を送信する。
ステップＳ１３  ログ記憶手段１２は、ログデータを返信する。
ステップＳ１４  相関分析手段１３のログデータ統合手段３１は、ログデータ統合処理を実行する。
ステップＳ１５  相関分析手段１３の分析区間決定手段３２は、分析区間決定処理を実行する。
ステップＳ１６  相関分析手段１３は、汎用相関分析手段３３とともに相関分析処理を実行する。
ステップＳ１７  相関分析手段１３は、分析結果をログパターン照合手段１４に送信する。
【００４１】
次に、ログデータ統合処理のサブルーチンについて説明する。
【００４２】
図５は本発明の実施の形態におけるログデータ統合処理のサブルーチンを示すフローチャートである。
【００４３】
ログデータ統合手段３１は、ログデータ統合処理を開始すると、ループをスタートし、すべてのＷｅｂページ閲覧のログデータの各々について以降の動作を繰り返す。
【００４４】
まず、ログデータ統合手段３１は、Ｗｅｂページ閲覧ログデータ系列において、一定時間（例えば、５分）内に閲覧したＷｅｂページが同じドメインであるログデータがあるか否かを判断する。
【００４５】
ここで、一定時間内に閲覧したＷｅｂページが同じドメインであるログデータがある場合、ログデータ統合手段３１はログデータを統合する。具体的には、最も新しい日時のログデータのみを採用して残りは削除し、統合したログデータとする。なお、一定時間内に閲覧したＷｅｂページが同じドメインであるログデータがない場合には、ログデータを統合せず、そのままとする。
【００４６】
そして、ログデータ統合手段３１は、すべてのＷｅｂページ閲覧のログデータについて前述の動作を繰り返すと、ループをエンドとして、ログデータ統合処理を終了する。
【００４７】
次に、フローチャートについて説明する。
ステップＳ１４−１  ループをスタートし、すべてのＷｅｂページ閲覧のログデータについて繰り返す。
ステップＳ１４−２  一定時間内に閲覧したＷｅｂページが同じドメインであるログデータがあるか否かを判断する。一定時間内に閲覧したＷｅｂページが同じドメインであるログデータがある場合はステップＳ１４−３に進み、一定時間内に閲覧したＷｅｂページが同じドメインであるログデータがない場合はステップＳ１４−４に進む。
ステップＳ１４−３  ログデータ統合手段３１は、ログデータを統合する。
ステップＳ１４−４  すべてのＷｅｂページ閲覧のログデータについて繰り返すと、ループをエンドとし、処理を終了する。
【００４８】
次に、分析区間決定処理のサブルーチンについて説明する。
【００４９】
図６は本発明の実施の形態における日時の差分の統計例を示す図、図７は本発明の実施の形態における分析区間決定処理のサブルーチンを示すフローチャートである。
【００５０】
分析区間決定手段３２は、分析区間決定処理を開始すると、ループをスタートし、すべての電子メールのログデータの各々について以降の動作を繰り返す。
【００５１】
まず、分析区間決定手段３２は、電子メールのログデータからＷｅｂページ閲覧のログデータに明確な因果関係があるか否かを判断する。そして、明確な因果関係がある場合には、電子メールのログデータからＷｅｂページ閲覧のログデータへの対応付けを行う。なお、明確な因果関係がない場合には、電子メールのログデータからＷｅｂページ閲覧のログデータへの対応付けを行わず、そのままとする。
【００５２】
そして、分析区間決定手段３２は、すべての電子メールのログデータについて前述の動作を繰り返すと、ループをエンドとする。
【００５３】
このようにして、分析区間決定手段３２は、電子メール送信ログデータ系列及び電子メール受信ログデータ系列からＷｅｂページ閲覧ログデータ系列への明確な因果関係のあるログデータ間の対応付けを行う。具体的には、電子メール送信ログデータ及び電子メール受信ログデータの各々について、本文内ＵＲＬがある場合、そのデータの日時以降のＷｅｂページ閲覧ログデータの各々のＵＲＬを検索し、該当するＵＲＬがあったときに対応付ける。
【００５４】
また、分析区間決定手段３２は、同様に、Ｗｅｂページ閲覧ログデータ系列から電子メール送信ログデータ系列及び電子メール受信ログデータ系列への明確な因果関係のあるログデータ間の対応付けを行う。
【００５５】
続いて、分析区間決定手段３２は、ループをスタートし、対応付けたすべてのログデータの各々について以降の動作を繰り返す。
【００５６】
ここで、分析区間決定手段３２は、対応付けた各ログデータ間の日時の差分の計算を行い、対応付けたすべてのログデータについて前記計算を繰り返すと、ループをエンドとする。
【００５７】
続いて、分析区間決定手段３２は、統計的に差分の範囲を計算して分析区間決定処理を終了する。具体的には、計算を行ったすべての日時の差分について、統計的に、平均から一定の範囲（例えば、８０〔％〕）を求める。
【００５８】
また、分析区間決定手段３２は、同様に、Ｗｅｂページ閲覧ログデータ系列から電子メール送信ログデータ系列及び電子メール受信ログデータ系列への対応についても、範囲を求める。
【００５９】
例えば、あるログデータ系列から他のログデータ系列への対応について、差分の統計が図６に示されるようになる場合、平均を中心に８０〔％〕の範囲をとると、０：００（０分）から１：００（１時間）になる。
【００６０】
次に、フローチャートについて説明する。
ステップＳ１５−１  ループをスタートし、すべての電子メールのログデータについて繰り返す。
ステップＳ１５−２  分析区間決定手段３２は、電子メールのログデータからＷｅｂページ閲覧のログデータに明確な因果関係があるか否かを判断する。明確な因果関係がある場合はステップＳ１５−３に進み、明確な因果関係がない場合はステップＳ１５−４に進む。
ステップＳ１５−３  電子メールのログデータからＷｅｂページ閲覧のログデータへの対応付けを行う。
ステップＳ１５−４  すべての電子メールのログデータについて繰り返すと、ループをエンドとする。
ステップＳ１５−５  ループをスタートし、対応付けたすべてのログデータについて繰り返す。
ステップＳ１５−６  分析区間決定手段３２は、日時の差分を計算する。
ステップＳ１５−７  対応付けたすべてのログデータについて繰り返すと、ループをエンドとする。
ステップＳ１５−８  分析区間決定手段３２は、統計的に差分の範囲を計算し、処理を終了する。
【００６１】
次に、相関分析処理のサブルーチンについて説明する。
【００６２】
図８は本発明の実施の形態における相関分析用データの例を示す図、図９は本発明の実施の形態における相関分析処理のサブルーチンを示すフローチャートである。
【００６３】
相関分析手段１３は、相関分析処理を開始すると、ループをスタートし、すべての電子メールのログデータの各々について以降の動作を繰り返す。
【００６４】
ここで、相関分析手段１３は、差分の範囲のＷｅｂページ閲覧のログデータの取得を行い、すべての電子メールのログデータについて、前記取得を繰り返すと、ループをエンドとする。
【００６５】
続いて、相関分析手段１３は、新規に相関分析用データを作成する。具体的には、電子メール送信ログデータ系列及び電子メール受信ログデータ系列からＷｅｂページ閲覧ログデータ系列への対応付けに関し、電子メール送信ログデータ系列及び電子メール受信ログデータ系列の各ログデータについて、分析区間決定処理で求めた範囲（時間差分の上限と下限との間）にあるＷｅｂページ閲覧ログデータ系列の各ログデータと、元の電子メール送信ログデータ系列及び電子メール受信ログデータ系列の各ログデータとを組み合わせることによって、新規に相関分析用データを作成する。
【００６６】
例えば、範囲が０：００から１：００である場合、電子メール送信ログデータ系列及び電子メール受信ログデータ系列の各ログデータの日時から、１時間後までのＷｅｂページ閲覧ログデータ系列の各ログデータについて相関分析用データを作成すると、図８に示されるように、「メール受信. 送信者＝taro.yamada@xyz.co.jp 、メール受信．添付資料＝無、メール受信．タイトル＝打合せ、メール受信. 本文内ＵＲＬ＝http://zzz.co.jp/def.htm、Ｗｅｂ閲覧．ＵＲＬ＝http://xyz.co.jp/abc.htm、Ｗｅｂ閲覧. ドメイン＝xyz.co.jp 」となる。
【００６７】
また、相関分析手段１３は、同様に、Ｗｅｂページ閲覧ログデータ系列から電子メール送信ログデータ系列及び電子メール受信ログデータ系列への対応付けについて、新規に相関分析用データを作成する。
【００６８】
続いて、相関分析手段１３の汎用相関分析手段３３は、相関分析手段１３が作成した相関分析用データについて、相関分析を行う。
【００６９】
本実施の形態における汎用相関分析手段３３は、例えば、Ｗａｉｋａｔｏ大学で開発されたＷｅｋａ（http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/waka/を参照）等と同様のものであり、複数のデータ間のパラメータの関係を「ｐａｒａｍ１＝ｙ  １０＝＝＞  ｐａｒａｍ２＝ｙ  ７  ｃｏｎｆ：０. ７  ＜ｌｉｆｔ：（１. ４）＞」のように出力することができる。これは、ｐａｒａｍ１＝ｙ（原因）である１０件のデータに対して、ｐａｒａｍ２＝ｙ（結果）であるデータが７件あり、その因果関係の確信度が０. ７であり、リフト値（２つの事象の独立性を見る指標；１より大きい場合は有効と言える）が１. ４であることを示している。
【００７０】
そして、汎用相関分析手段３３が分析結果を相関分析手段１３に送信すると、該相関分析手段１３は相関分析処理を終了する。
【００７１】
なお、相関分析手段１３は、汎用相関分析手段３３から分析結果を受け取り、異なるログデータ系列に関する因果関係だけを抽出する。
【００７２】
例えば、「メール受信．送信者＝soumu@oki.com&& メール受信．タイトル＝作業実績入力依頼」（条件部と呼ぶ）に対して、０：００から１：００の範囲において、「Ｗｅｂ閲覧. ＵＲＬ＝http://soumu.oki.com/sagyoujisseki.htm」（結論部と呼ぶ）が「確信度＝０. ７；リフト値＝２. ０」（評価値と呼ぶ）で相関がある、という分析結果を得ることができる。
【００７３】
次に、フローチャートについて説明する。
ステップＳ１６−１  ループをスタートし、すべての電子メールのログデータについて繰り返す。
ステップＳ１６−２  相関分析手段１３は、差分の範囲のＷｅｂページ閲覧のログデータの取得を行う。
ステップＳ１６−３  すべての電子メールのログデータについて繰り返すと、ループをエンドとする。
ステップＳ１６−４  相関分析手段１３は、新規に相関分析用データを作成する。
ステップＳ１６−５  汎用相関分析手段３３は、相関分析を行う。
ステップＳ１６−６  汎用相関分析手段３３は、分析結果を相関分析手段１３に送信し、処理を終了する。
【００７４】
次に、分析結果を利用してアシスタントサービスを実行する動作について説明する。
【００７５】
図１０は本発明の実施の形態におけるアシスタントサービスを実行する動作を示すフローチャートである。
【００７６】
まず、ログパターン照合手段１４は、ログ記憶手段１２に記録されるログデータを常時監視し、パターン保持手段４１に保持されている条件部との照合を行い、マッチした場合は、結論部、範囲及び評価値をアシスタント出力手段１５に送信する。
【００７７】
この場合、ログパターン照合手段１４は、一定期間休止した後に、ログ記憶手段１２に対してログデータ取得依頼を送信する。そして、ログデータ取得依頼を受信したログ記憶手段１２は、依頼に応じ、記憶しているログデータをログパターン照合手段１４に対して返信する。
【００７８】
すると、該ログパターン照合手段１４は、ログパターンがマッチしているか否かを判断する。そして、ログパターンがマッチするまで、ログパターン照合手段１４は、ログ記憶手段１２に記録されるログパターンを繰り返し監視する。
【００７９】
続いて、ログパターン照合手段１４は、ログパターンがマッチすると、ログデータを監視する状態に戻ると同時にサブプロセスを起動する。そして、分析結果における結論部、範囲及び評価値をアシスタント出力手段１５に送信する。
【００８０】
続いて、該アシスタント出力手段１５は、ログパターン照合手段１４から結論部、範囲及び評価値を受け取ると、結論部に応じて、アシスタント情報を画面に出力する。なお、該画面とは端末装置の表示手段の画面である。つまり、アシスタント出力手段１５は、結論部に応じて、Ｗｅｂページ閲覧及びＵＲＬがある場合には該ＵＲＬを、また、Ｗｅｂページ閲覧及びドメインがある場合には該ドメインに含まれるＵＲＬを、さらに、メール送信及び受信がある場合にはそのメールアドレスを、アシスタント情報として端末装置の表示手段の画面に出力する。その際、範囲に応じて、出力する時間範囲を限定し、評価値に応じて出力する順番を制御する。
【００８１】
そして、ログパターン照合手段１４は、サブプロセスを終了する。これにより、アシスタントサービスの実行が終了となる。
【００８２】
次に、フローチャートについて説明する。
ステップＳ２１  ログパターン照合手段１４は、一定期間休止する。
ステップＳ２２  ログパターン照合手段１４は、ログデータ取得依頼を送信する。
ステップＳ２３  ログ記憶手段１２は、ログデータを返信する。
ステップＳ２４  ログパターン照合手段１４は、ログパターンがマッチしているか否かを判断する。ログパターンがマッチしている場合はステップＳ２５に進み、ログパターンがマッチしていない場合はステップＳ２１に戻る。
ステップＳ２５  ログパターン照合手段１４は、ログデータを監視する状態に戻ると同時にサブプロセスを起動する。
ステップＳ２６  ログパターン照合手段１４は、結論部、範囲及び評価値を送信する。
ステップＳ２７  アシスタント出力手段１５は、結論部に応じてアシスタント情報を画面に出力する。
ステップＳ２８  ログパターン照合手段１４は、サブプロセスを終了し、処理を終了する。
【００８３】
このように、本発明の実施の形態においては、相関分析手段１３が分析区間決定手段３２を有する。そして、該分析区間決定手段３２は、電子メールの送信及び受信とＷｅｂページ閲覧とのような異なるログデータ系列のログデータ間で、明確な因果関係がある場合に対応付けを行い、対応付けた各ログデータについて、日時の差分を計算し、さらに、すべての差分から統計的に差分の範囲を計算する。また、前記相関分析手段１３は、差分の範囲のログデータから新規に相関分析用データを作成する。
【００８４】
これにより、既知の相関分析手法を用いて、時間差を生じて起こる電子メールの送信及び受信とＷｅｂページ閲覧とのような関係から、統計的に有意な関係を抽出することができる。したがって、アシスタントサービスを実行して、電子メールの送信及び受信からＷｅｂページ閲覧のような異なる行動を予測し、また、Ｗｅｂページ閲覧から電子メールの送信及び受信のような異なる行動を予測し、端末装置の利用者を適切に支援することが可能になる。
【００８５】
また、その際、統計的に計算した差分の範囲を利用することによって、必要な支援を必要なタイミングで提供することが可能になる。
【００８６】
さらに、相関分析手段１３は、分析結果として評価値を出力し、アシスタント出力手段１５が評価値に基づいて支援する内容の画面出力を変更するので、利用者は、より少ない作業量で適確な支援を得ることができる。
【００８７】
なお、本実施の形態においては、イベント種別に応じたログデータ系列として、Ｗｅｂページ閲覧ログデータ系列、電子メール送信ログデータ系列及び電子メール受信ログデータ系列を収集する例について説明したが、アプリケーションの起動及び終了やファイル操作などのログデータ系列を収集することによって、アプリケーションの起動を支援したり、ファイル操作を支援したりすることもできる。
【００８８】
また、端末装置が携帯電話機、携帯情報端末等である場合、電話の発信及び受信、電子マネー等のＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）の利用、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）による位置情報等をログデータ系列として収集して、必要なデータを通知するように支援することも可能である。
【００８９】
さらに、端末装置がサービス提供側のサーバである場合、銀行口座の取引、チケット購入等のログデータ系列を収集することによって、振込を支援したり、購買を支援したりすることも可能である。
【００９０】
なお、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨に基づいて種々変形させることが可能であり、それらを本発明の範囲から排除するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００９１】
【図１】本発明の実施の形態におけるログデータ相関分析装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態におけるログデータ系列の例を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態におけるログデータの収集プロセスの動作を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施の形態におけるログデータの分析プロセスの動作を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態におけるログデータ統合処理のサブルーチンを示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施の形態における日時の差分の統計例を示す図である。
【図７】本発明の実施の形態における分析区間決定処理のサブルーチンを示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施の形態における相関分析用データの例を示す図である。
【図９】本発明の実施の形態における相関分析処理のサブルーチンを示すフローチャートである。
【図１０】本発明の実施の形態におけるアシスタントサービスを実行する動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００９２】
１０    ログデータ相関分析装置
１１    ログ収集手段
１２    ログ記憶手段
１３    相関分析手段
１４    ログパターン照合手段
１５    アシスタント出力手段
３２    分析区間決定手段
４１    パターン保持手段
【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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