"応答データを要求する応答要求データをネットワークに接続する複数の端末装置へ送信して前記応答要求データを送信してから前記応答データを受信するまでの時間として異なる計測時刻に計測された複数の応答時間と前記複数の応答時間を計測した複数の計測時刻とを対応付けて端末装置毎に記憶する応答時間記憶部と、各端末装置で異なる測定時刻に測定された複数のリソース使用量と前記複数のリソース使用量を測定した複数の測定時刻とを対応付けて端末装置毎に記憶するリソース使用量記憶部と、前記応答時間記憶部から複数の応答時間を端末装置毎に取得し、取得した複数の応答時間に基づいて各応答時間の計測時刻毎に当該応答時間の長さに応じた値を計測時刻の応答時間評価値として算出する応答時間評価値算出部と、前記応答時間評価値算出部によって算出された各計測時刻の応答時間評価値を端末装置毎に記憶する応答時間評価値記憶部と、前記応答時間評価値記憶部から各計測時刻の応答時間評価値を端末装置毎に取得し、前記リソース使用量記憶部から各測定時刻のリソース使用量を端末装置毎に取得し、取得した各計測時刻の応答時間評価値と各測定時刻のリソース使用量とに基づいて計測時刻毎に応答時間評価値が大きいほど大きく計測時刻に対応する測定時刻のリソース使用量が多いほど小さい値を計測時刻の重み付け評価値として算出する重み付け評価値算出部と、前記重み付け評価値算出部によって算出された各計測時刻の重み付け評価値を端末装置毎に記憶する重み付け評価値記憶部と、前記重み付け評価値記憶部に記憶された各端末装置の重み付け評価値に基づいて、前記複数の端末装置を1つ以上の端末装置から成る複数の端末装置グループに分類する端末装置分類部と、前記端末装置分類部による分類結果に基づいて端末装置グループ毎に端末装置グループに属する各端末装置の重み付け評価値を前記重み付け評価値記憶部から取得し、取得した各端末装置の重み付け評価値に基づいて端末装置グループの重み付け評価値の分布を計測時刻毎に算出し、算出した重み付け評価値の分布に基づいて分布内の重み付け評価値を端末装置グループのネットワーク評価値として計測時刻毎に選択するネットワーク評価値選択部と、過去の計測時刻を示す複数の過去時刻と各過去時刻のネットワーク評価値とを対応付けて端末装置グループ毎に記憶するネットワーク評価値記憶部と、前記ネットワークに発生した障害を示す障害内容と前記障害が発生した時刻を示す障害時刻とを対応付けたネットワーク障害データを記憶するネットワーク障害データ記憶部と、前記ネットワーク評価値選択部によって端末装置グループ毎に選択された各計測時刻のネットワーク評価値と前記ネットワーク評価値記憶部に端末装置グループ毎に記憶された各過去時刻のネットワーク評価値とに基づいて各計測時刻のネットワーク評価値とネットワーク評価値の相関度が高い過去の時間帯を相関時間帯として端末装置グループ毎に判定する相関時間帯判定部と、前記ネットワーク障害データ記憶部に記憶されたネットワーク障害データと前記相関時間帯判定部によって端末装置グループ毎に判定された相関時間帯とに基づいて端末装置グループ毎に相関時間帯に対応する障害時刻を前記ネットワーク障害データから検索し、当該障害時刻に対応する障害内容を前記ネットワーク障害データから取得し、取得した障害内容と当該端末装置グループを表すグループ情報とを対応付けて出力する検出結果出力部とを備えたことを特徴とするネットワーク障害検出装置。前記応答時間評価値算出部は、取得した複数の応答時間を主成分分析し、主成分分析により各応答時間の計測時刻毎に得られる値を計測時刻の応答時間評価値として算出することを特徴とする請求項1記載のネットワーク障害検出装置。前記応答時間評価値算出部は、各応答時間の計測時刻毎に計測時刻を含んだ所定長の計測期間に対応する1つ以上の応答時間を応答時間系列として抽出し、各計測時刻の応答時間系列を並べた行列を時系列波形行列として生成し、生成した時系列波形行列を用いて主成分分析を行うことを特徴とする請求項2記載のネットワーク障害検出装置。前記重み付け評価値算出部は、各測定時刻のリソース使用量に基づいて各リソース使用量の測定時刻毎にリソース使用量の大きさに応じた値を測定時刻の重み付け値として算出し、各計測時刻の応答時間評価値と各測定時刻の重み付け値とに基づいて計測時刻毎に応答時間評価値が大きいほど大きく計測時刻に対応する測定時刻のリソース使用量が多いほど小さい値を計測時刻の重み付け評価値として算出することを特徴とする請求項1から請求項3いずれかに記載のネットワーク障害検出装置。前記重み付け評価値算出部は、各測定時刻のリソース使用量に基づいて0または1を出力する0-1関数を用いて各リソース使用量の測定時刻毎に測定時刻の重み付け値を算出し、算出した測定時刻の重み付け値に基づいて重み付け値の測定時刻に対応する計測時刻の応答時間評価値を重み付け値で減算した値を計測時刻の重み付け評価値として算出することを特徴とする請求項4記載のネットワーク障害検出装置。前記重み付け評価値算出部は、各測定時刻のリソース使用量に基づいて窓関数を用いて各リソース使用量の測定時刻毎に測定時刻の重み付け値を算出し、算出した測定時刻の重み付け値に基づいて重み付け値の測定時刻に対応する計測時刻の応答時間評価値を重み付け値で減算した値を計測時刻の重み付け評価値として算出することを特徴とする請求項4記載のネットワーク障害検出装置。前記端末装置分類部は、端末装置の複数の組み合わせを生成し、生成した組み合わせ毎に重み付け評価値の相関度を表す評価値相関値を算出し、算出した評価値相関値に基づいて複数の端末装置を複数の端末装置グループに分類することを特徴とする請求項1から請求項6いずれかに記載のネットワーク障害検出装置。前記ネットワーク障害検出装置は、さらに、端末装置グループ毎に端末装置グループに属する端末装置を示す端末装置分類データを記憶する端末装置分類データ記憶部を備え、前記端末装置分類部は、各端末装置の重み付け評価値を用いてK-means法により前記端末装置分類データを更新することにより、複数の端末装置を複数の端末装置グループに分類することを特徴とする請求項1から請求項6いずれかに記載のネットワーク障害検出装置。前記ネットワーク評価値選択部は、前記重み付け評価値記憶部から各計測時刻の重み付け評価値を端末装置毎に取得し、取得した各計測時刻の重み付け評価値に基づいて計測時刻毎に計測時刻を含んだ所定長の対象期間に対応する1つ以上の重み付け評価値を評価値系列として抽出し、抽出した評価値系列に基づいて重み付け評価値の分布を表す関数を計測時刻の確率密度関数として算出し、各端末装置の確率密度関数に基づいて端末装置グループの確率密度関数を算出し、算出した端末装置グループの確率密度関数が表す分布内の重み付け評価値を前記ネットワーク評価値として選択することを特徴とする請求項1から請求項8いずれかに記載のネットワーク障害検出装置。前記ネットワーク評価値選択部は、分布量が最も多い重み付け評価値を前記ネットワーク評価値として選択することを特徴とする請求項9記載のネットワーク障害検出装置。応答データを要求する応答要求データをネットワークに接続する複数の端末装置へ送信して前記応答要求データを送信してから前記応答データを受信するまでの時間として異なる計測時刻に計測された複数の応答時間と前記複数の応答時間を計測した複数の計測時刻とを対応付けて端末装置毎に記憶する応答時間記憶部と、各端末装置で異なる測定時刻に測定された複数のリソース使用量と前記複数のリソース使用量を測定した複数の測定時刻とを対応付けて端末装置毎に記憶するリソース使用量記憶部と、過去の計測時刻を示す複数の過去時刻と各過去時刻のネットワーク評価値とを対応付けて端末装置グループ毎に記憶するネットワーク評価値記憶部と、前記ネットワークに発生した障害を示す障害内容と前記障害が発生した時刻を示す障害時刻とを対応付けたネットワーク障害データを記憶するネットワーク障害データ記憶部とを備えるネットワーク障害検出装置のネットワーク障害検出方法において、応答時間評価値算出部は、前記応答時間記憶部から複数の応答時間を端末装置毎に取得し、取得した複数の応答時間に基づいて各応答時間の計測時刻毎に当該応答時間の長さに応じた値を計測時刻の応答時間評価値として算出し、応答時間評価値記憶部は、前記応答時間評価値算出部によって算出された各計測時刻の応答時間評価値を端末装置毎に記憶し、重み付け評価値算出部は、前記応答時間評価値記憶部から各計測時刻の応答時間評価値を端末装置毎に取得し、前記リソース使用量記憶部から各測定時刻のリソース使用量を端末装置毎に取得し、取得した各計測時刻の応答時間評価値と各測定時刻のリソース使用量とに基づいて計測時刻毎に応答時間評価値が大きいほど大きく計測時刻に対応する測定時刻のリソース使用量が多いほど小さい値を計測時刻の重み付け評価値として算出し、重み付け評価値記憶部は、前記重み付け評価値算出部によって算出された各計測時刻の重み付け評価値を端末装置毎に記憶し、端末装置分類部は、前記重み付け評価値記憶部に記憶された各端末装置の重み付け評価値に基づいて、前記複数の端末装置を1つ以上の端末装置から成る複数の端末装置グループに分類し、ネットワーク評価値選択部は、前記端末装置分類部による分類結果に基づいて端末装置グループ毎に端末装置グループに属する各端末装置の重み付け評価値を前記重み付け評価値記憶部から取得し、取得した各端末装置の重み付け評価値に基づいて端末装置グループの重み付け評価値の分布を計測時刻毎に算出し、算出した重み付け評価値の分布に基づいて分布内の重み付け評価値を端末装置グループのネットワーク評価値として計測時刻毎に選択し、相関時間帯判定部は、前記ネットワーク評価値選択部によって端末装置グループ毎に選択された各計測時刻のネットワーク評価値と前記ネットワーク評価値記憶部に端末装置グループ毎に記憶された各過去時刻のネットワーク評価値とに基づいて各計測時刻のネットワーク評価値とネットワーク評価値の相関度が高い過去の時間帯を相関時間帯として端末装置グループ毎に判定し、検出結果出力部は、前記ネットワーク障害データ記憶部に記憶されたネットワーク障害データと前記相関時間帯判定部によって端末装置グループ毎に判定された相関時間帯とに基づいて端末装置グループ毎に相関時間帯に対応する障害時刻を前記ネットワーク障害データから検索し、当該障害時刻に対応する障害内容を前記ネットワーク障害データから取得し、取得した障害内容と当該端末装置グループを表すグループ情報とを対応付けて出力することを特徴とするネットワーク障害検出装置のネットワーク障害検出方法。応答データを要求する応答要求データをネットワークに接続する複数の端末装置へ送信して前記応答要求データを送信してから前記応答データを受信するまでの時間として異なる計測時刻に計測された複数の応答時間と前記複数の応答時間を計測した複数の計測時刻とを対応付けて端末装置毎に記憶する応答時間記憶部と、各端末装置で異なる測定時刻に測定された複数のリソース使用量と前記複数のリソース使用量を測定した複数の測定時刻とを対応付けて端末装置毎に記憶するリソース使用量記憶部と、過去の計測時刻を示す複数の過去時刻と各過去時刻のネットワーク評価値とを対応付けて端末装置グループ毎に記憶するネットワーク評価値記憶部と、前記ネットワークに発生した障害を示す障害内容と前記障害が発生した時刻を示す障害時刻とを対応付けたネットワーク障害データを記憶するネットワーク障害データ記憶部とを備えるネットワーク障害検出装置を機能させるネットワーク障害検出プログラムにおいて、前記応答時間記憶部から複数の応答時間を端末装置毎に取得し、取得した複数の応答時間に基づいて各応答時間の計測時刻毎に当該応答時間の長さに応じた値を計測時刻の応答時間評価値として算出する応答時間評価値算出部と、前記応答時間評価値算出部によって算出された各計測時刻の応答時間評価値を端末装置毎に記憶する応答時間評価値記憶部と、前記応答時間評価値記憶部から各計測時刻の応答時間評価値を端末装置毎に取得し、前記リソース使用量記憶部から各測定時刻のリソース使用量を端末装置毎に取得し、取得した各計測時刻の応答時間評価値と各測定時刻のリソース使用量とに基づいて計測時刻毎に応答時間評価値が大きいほど大きく計測時刻に対応する測定時刻のリソース使用量が多いほど小さい値を計測時刻の重み付け評価値として算出する重み付け評価値算出部と、前記重み付け評価値算出部によって算出された各計測時刻の重み付け評価値を端末装置毎に記憶する重み付け評価値記憶部と、前記重み付け評価値記憶部に記憶された各端末装置の重み付け評価値に基づいて、前記複数の端末装置を1つ以上の端末装置から成る複数の端末装置グループに分類する端末装置分類部と、前記端末装置分類部による分類結果に基づいて端末装置グループ毎に端末装置グループに属する各端末装置の重み付け評価値を前記重み付け評価値記憶部から取得し、取得した各端末装置の重み付け評価値に基づいて端末装置グループの重み付け評価値の分布を計測時刻毎に算出し、算出した重み付け評価値の分布に基づいて分布内の重み付け評価値を端末装置グループのネットワーク評価値として計測時刻毎に選択するネットワーク評価値選択部と、前記ネットワーク評価値選択部によって端末装置グループ毎に選択された各計測時刻のネットワーク評価値と前記ネットワーク評価値記憶部に端末装置グループ毎に記憶された各過去時刻のネットワーク評価値とに基づいて各計測時刻のネットワーク評価値とネットワーク評価値の相関度が高い過去の時間帯を相関時間帯として端末装置グループ毎に判定する相関時間帯判定部と、前記ネットワーク障害データ記憶部に記憶されたネットワーク障害データと前記相関時間帯判定部によって端末装置グループ毎に判定された相関時間帯とに基づいて端末装置グループ毎に相関時間帯に対応する障害時刻を前記ネットワーク障害データから検索し、当該障害時刻に対応する障害内容を前記ネットワーク障害データから取得し、取得した障害内容と当該端末装置グループを表すグループ情報とを対応付けて出力する検出結果出力部としてネットワーク障害検出装置を機能させることを特徴とするネットワーク障害検出プログラム。従来手法にて品質劣化箇所の推定を行うためには、ネットワークのルーティング情報が必要である。しかし、通信インフラを契約して利用している通信事業者にとってはキャリアが管理するサブネットワークのルーティング情報や構成等は未知であり、詳細なルーティング情報は得られない。そのため、通信事業者が観測可能な通信情報や端末稼働情報から、未知のサブネットワークを含めたネットワーク全体の状態を推定し、網内の異常と端末の異常との切り分けを行い、網内に起因する障害を検出する必要がある。本発明は、例えば、ルーティング情報が未知の状態にて、通信情報と端末稼働情報とから網内に起因する障害を検出できるようにすることを目的とする。本発明のネットワーク障害検出装置は、応答データを要求する応答要求データをネットワークに接続する複数の端末装置へ送信して前記応答要求データを送信してから前記応答データを受信するまでの時間として異なる計測時刻に計測された複数の応答時間と前記複数の応答時間を計測した複数の計測時刻とを対応付けて端末装置毎に記憶する応答時間記憶部と、各端末装置で異なる測定時刻に測定された複数のリソース使用量と前記複数のリソース使用量を測定した複数の測定時刻とを対応付けて端末装置毎に記憶するリソース使用量記憶部と、前記応答時間記憶部から複数の応答時間を端末装置毎に取得し、取得した複数の応答時間に基づいて各応答時間の計測時刻毎に当該応答時間の長さに応じた値を計測時刻の応答時間評価値として算出する応答時間評価値算出部と、前記応答時間評価値算出部によって算出された各計測時刻の応答時間評価値を端末装置毎に記憶する応答時間評価値記憶部と、前記応答時間評価値記憶部から各計測時刻の応答時間評価値を端末装置毎に取得し、前記リソース使用量記憶部から各測定時刻のリソース使用量を端末装置毎に取得し、取得した各計測時刻の応答時間評価値と各測定時刻のリソース使用量とに基づいて計測時刻毎に応答時間評価値が大きいほど大きく計測時刻に対応する測定時刻のリソース使用量が多いほど小さい値を計測時刻の重み付け評価値として算出する重み付け評価値算出部と、前記重み付け評価値算出部によって算出された各計測時刻の重み付け評価値を端末装置毎に記憶する重み付け評価値記憶部と、前記重み付け評価値記憶部に記憶された各端末装置の重み付け評価値に基づいて、前記複数の端末装置を1つ以上の端末装置から成る複数の端末装置グループに分類する端末装置分類部と、前記端末装置分類部による分類結果に基づいて端末装置グループ毎に端末装置グループに属する各端末装置の重み付け評価値を前記重み付け評価値記憶部から取得し、取得した各端末装置の重み付け評価値に基づいて端末装置グループの重み付け評価値の分布を計測時刻毎に算出し、算出した重み付け評価値の分布に基づいて分布内の重み付け評価値を端末装置グループのネットワーク評価値として計測時刻毎に選択するネットワーク評価値選択部と、過去の計測時刻を示す複数の過去時刻と各過去時刻のネットワーク評価値とを対応付けて端末装置グループ毎に記憶するネットワーク評価値記憶部と、前記ネットワークに発生した障害を示す障害内容と前記障害が発生した時刻を示す障害時刻とを対応付けたネットワーク障害データを記憶するネットワーク障害データ記憶部と、前記ネットワーク評価値選択部によって端末装置グループ毎に選択された各計測時刻のネットワーク評価値と前記ネットワーク評価値記憶部に端末装置グループ毎に記憶された各過去時刻のネットワーク評価値とに基づいて各計測時刻のネットワーク評価値とネットワーク評価値の相関度が高い過去の時間帯を相関時間帯として端末装置グループ毎に判定する相関時間帯判定部と、前記ネットワーク障害データ記憶部に記憶されたネットワーク障害データと前記相関時間帯判定部によって端末装置グループ毎に判定された相関時間帯とに基づいて端末装置グループ毎に相関時間帯に対応する障害時刻を前記ネットワーク障害データから検索し、当該障害時刻に対応する障害内容を前記ネットワーク障害データから取得し、取得した障害内容と当該端末装置グループを表すグループ情報とを対応付けて出力する検出結果出力部とを備える。本発明によれば、例えば、ルーティング情報が未知の状態にて、通信情報応答時間と端末稼働情報リソース使用量とから網内に起因する障害を検出することができる。実施の形態1.ネットワークシステムで発生したネットワーク障害を検出する形態について説明する。図1は、実施の形態1におけるネットワークシステム200の構成例を示す図である。実施の形態1におけるネットワークシステム200の構成例について、図1に基づいて説明する。ネットワークシステム200において、ネットワーク210は複数のサブネットワーク211A-Dを含み、各サブネットワーク211A-Cには複数の端末装置220A-Iが接続されている。また、サブネットワーク211Dには端末情報収集装置230と網内障害抽出装置100とが接続されている。端末情報収集装置230の応答時間計測部図示省略は、所定の計測時間毎にPINGコマンドを実行し、各端末装置220へICMPInternetControlMessageProtocolの応答要求パケットを送信する。そして、端末情報収集装置230は各端末装置220から送信されるICMPの応答パケットを受信し、応答要求パケットを送信してから応答パケットを受信するまでの時間を計測し、計測した時間を端末装置220毎に記憶する。以下、端末情報収集装置230により計測された時間をPING応答時間または応答時間という。また、各端末装置220は、所定の測定時間毎にCPUCentralProcessingUnitやメモリなどのリソースの使用量以下、リソース使用量というを測定し、測定したリソース使用量を記憶する。そして、端末情報収集装置230のリソース使用量収集部図示省略は、各端末装置220からリソース使用量を収集し、収集したリソース使用量を端末装置220毎に記憶する。網内障害抽出装置100は、端末情報収集装置230により計測された各端末装置220のPING応答時間後述するPING応答時間データ191と、端末情報収集装置230により収集された各端末装置220のリソース使用量後述する端末稼働値データ192とに基づいて、ネットワーク障害が発生したサブネットワーク211を検出する。但し、ネットワーク210の構成、サブネットワーク211の構成、サブネットワーク211の接続形態、端末装置220の接続形態など、ネットワークシステム200の構成は図1に示す構成に限らない。また、網内障害抽出装置100が端末情報収集装置230の機能を兼ね備えても構わない。図2は、実施の形態1における網内障害抽出装置100の機能構成図である。実施の形態1における網内障害抽出装置100の機能構成について、図2に基づいて説明する。網内障害抽出装置100ネットワーク障害検出装置の一例は、応答時間変動定量評価部110と、稼働負荷重み関数算出部120と、重み考慮変動特性分類部130と、網変動抽出部140と、網障害評価部150と、障害通知部160とを備える。さらに、網内障害抽出装置100は、装置記憶部190応答時間記憶部、リソース使用量記憶部、応答時間評価値記憶部、重み付け評価値記憶部、ネットワーク評価値記憶部、ネットワーク障害データ記憶部の一例を備える。装置記憶部190は、網内障害抽出装置100で使用するデータを記憶媒体を用いて記憶する。例えば、装置記憶部190は、端末情報収集装置230図1参照によって生成されたPING応答時間データ191と端末稼働値データ192とを予め記憶する。また、装置記憶部190は、網内障害抽出装置100で生成される各種データ符号193-199、181を記憶する。PING応答時間データ191応答時間データの一例は、異なる計測時刻に計測された複数の応答時間PING応答時間と、複数の応答時間を計測した複数の計測時刻とを対応付けて端末装置毎に示すデータである。応答時間とは、応答データを要求する応答要求データをネットワークに接続する複数の端末装置へ送信して応答要求データを送信してから応答データを受信するまでの時間として計測された時間である。端末稼働値データ192リソース使用量データの一例は、異なる測定時刻に測定された複数のリソース使用量と、複数のリソース使用量を測定した複数の測定時刻とを対応付けて端末装置毎に示すデータである。応答時間変動定量評価部110応答時間評価値算出部の一例は、以下のように応答時間評価値後述する定量評価値を算出する応答時間評価値算出処理。応答時間変動定量評価部110は、PING応答時間データ191から複数の応答時間を端末装置毎に取得する。応答時間変動定量評価部110は、取得した複数の応答時間に基づいて各応答時間の計測時刻毎に当該応答時間の長さに応じた値を計測時刻の応答時間評価値として算出する。例えば、応答時間変動定量評価部110は、以下のように応答時間評価値を算出する。応答時間変動定量評価部110は、取得した複数の応答時間を主成分分析し、主成分分析により各応答時間の計測時刻毎に得られる値を計測時刻の応答時間評価値として算出する。例えば、応答時間変動定量評価部110は、以下のように主成分分析を行う。応答時間変動定量評価部110は、各応答時間の計測時刻毎に計測時刻を含んだ所定長の計測期間に対応する1つ以上の応答時間を応答時間系列として抽出する。応答時間変動定量評価部110は、各計測時刻の応答時間系列を並べた行列を時系列波形行列として生成し、生成した時系列波形行列を用いて主成分分析を行う。応答時間変動定量評価部110は、定量評価値データ193を生成する。定量評価値データ193応答時間評価値データの一例は、各計測時刻の応答時間評価値を端末装置毎に示すデータである。稼働負荷重み関数算出部120重み付け評価値算出部の一例は、以下のように重み付け評価値を算出する重み付け評価値算出処理。稼働負荷重み関数算出部120は、定量評価値データ193から各計測時刻の応答時間評価値を端末装置毎に取得する。稼働負荷重み関数算出部120は、端末稼働値データ192から各測定時刻のリソース使用量を端末装置毎に取得する。稼働負荷重み関数算出部120は、取得した各計測時刻の応答時間評価値と各測定時刻のリソース使用量とに基づいて、計測時刻毎に応答時間評価値が大きいほど大きく計測時刻に対応する測定時刻のリソース使用量が多いほど小さい値を計測時刻の重み付け評価値として算出する。例えば、稼働負荷重み関数算出部120は、以下のように重み付け評価値を算出する。稼働負荷重み関数算出部120は、各測定時刻のリソース使用量に基づいて各リソース使用量の測定時刻毎にリソース使用量の大きさに応じた値を測定時刻の重み付け値として算出する重み付け値算出処理。稼働負荷重み関数算出部120は、各計測時刻の応答時間評価値と各測定時刻の重み付け値とに基づいて計測時刻毎に応答時間評価値が大きいほど大きく計測時刻に対応する測定時刻のリソース使用量が多いほど小さい値を計測時刻の重み付け評価値として算出する。稼働負荷重み関数算出部120は、重み付け評価値データ195を生成する。重み付け評価値データ195は、各計測時刻の重み付け評価値を端末装置毎に示すデータである。重み考慮変動特性分類部130端末装置分類部の一例は、以下のように複数の端末装置を複数の端末装置グループに分類する端末装置分類処理。重み考慮変動特性分類部130は、重み付け評価値データ195に示される各端末装置の重み付け評価値に基づいて、複数の端末装置を1つ以上の端末装置から成る複数の端末装置グループに分類する。例えば、重み考慮変動特性分類部130は、以下のように複数の端末装置を複数の端末装置グループに分類する。重み考慮変動特性分類部130は、端末装置の複数の組み合わせを生成する。重み考慮変動特性分類部130は、生成した組み合わせ毎に重み付け評価値の相関度を表す評価値相関値を算出する。重み考慮変動特性分類部130は、算出した評価値相関値に基づいて複数の端末装置を複数の端末装置グループに分類する。重み考慮変動特性分類部130は、端末装置分類データ196を生成する。端末装置分類データ196は、端末装置グループ毎に端末装置グループに属する端末装置を示すデータである。網変動抽出部140ネットワーク評価値選択部の一例は、以下のようにネットワーク評価値後述する網変動評価値を選択するネットワーク評価値選択処理。網変動抽出部140は、重み考慮変動特性分類部130による分類結果に基づいて、端末装置グループ毎に端末装置グループに属する各端末装置の重み付け評価値を重み付け評価値データ195から取得する。網変動抽出部140は、取得した各端末装置の重み付け評価値に基づいて、端末装置グループの重み付け評価値の分布を計測時刻毎に算出する。網変動抽出部140は、算出した重み付け評価値の分布に基づいて分布内の重み付け評価値を端末装置グループのネットワーク評価値として計測時刻毎に選択する。例えば、網変動抽出部140は、以下のようにネットワーク評価値を選択する。網変動抽出部140は、重み付け評価値データ195から各計測時刻の重み付け評価値を端末装置毎に取得する。網変動抽出部140は、取得した各計測時刻の重み付け評価値に基づいて、計測時刻毎に計測時刻を含んだ所定長の対象期間に対応する1つ以上の重み付け評価値を評価値系列として抽出する。網変動抽出部140は、抽出した評価値系列に基づいて重み付け評価値の分布を表す関数を計測時刻の確率密度関数として算出する確率密度関数算出処理。網変動抽出部140は、各端末装置の確率密度関数に基づいて端末装置グループの確率密度関数後述する重ね合わせ関数を算出する。網変動抽出部140は、算出した端末装置グループの確率密度関数が表す分布内の重み付け評価値をネットワーク評価値として選択する。例えば、網変動抽出部140は、分布量が最も多い重み付け評価値をネットワーク評価値として選択する。装置記憶部190は、網変動評価値データ197oと障害内容データ199とを記憶する。網変動評価値データ197oネットワーク評価値データの一例は、過去の計測時刻を示す複数の過去時刻と各過去時刻のネットワーク評価値とを対応付けて端末装置グループ毎に示すデータである。例えば、網変動評価値データ197oは、網変動抽出部140によって過去に生成されたデータである。障害内容データ199ネットワーク障害データの一例は、ネットワークに発生した障害を示す障害内容と障害が発生した時刻を示す障害時刻とを対応付けたデータである。網障害評価部150相関時間帯判定部、検出結果出力部の一例は、以下のように相関時間帯後述する過去相関期間を判定する相関時間帯判定処理。網障害評価部150は、網変動抽出部140によって端末装置グループ毎に選択された各計測時刻のネットワーク評価値と網変動評価値データ197oに端末装置グループ毎に示される各過去時刻のネットワーク評価値とに基づいて、各計測時刻のネットワーク評価値とネットワーク評価値の相関度が高い過去の時間帯を相関時間帯として端末装置グループ毎に判定する。網障害評価部150は、以下のように網障害評価結果データ181ネットワーク障害検出データの一例を生成するネットワーク障害検出データ生成処理。網障害評価部150は、端末装置グループ毎に判定した相関時間帯に基づいて端末装置グループ毎に相関時間帯に対応する障害時刻を障害内容データ199から検索する。網障害評価部150は、当該障害時刻に対応する障害内容を障害内容データ199から取得する。網障害評価部150は、取得した障害内容と当該端末装置グループを表すグループ情報例えば、後述するグループ番号とを対応付けて網障害評価結果データ181を生成する。障害通知部160検出結果出力部の一例は、網障害評価部150により生成された網障害評価結果データ181を出力するネットワーク障害検出データ出力処理。図3は、実施の形態1における網内障害抽出装置100の網内障害抽出方法を示すフローチャートである。実施の形態1における網内障害抽出装置100の網内障害抽出方法について、図3に基づいて説明する。まず、網内障害抽出方法の概要について説明する。応答時間変動定量評価部110は、各端末装置のPING応答時間データ191に基づいてPING応答時間の定量評価値データ193を生成するS110。稼働負荷重み関数算出部120は、各端末装置の端末稼働値データ192と定量評価値データ193とに基づいてPING応答時間の重み付け評価値データ195を生成するS120。重み考慮変動特性分類部130は、各端末装置の重み付け評価値データ195に基づいて各端末装置をグループ毎に分類して端末装置分類データ196を生成するS130。網変動抽出部140は、端末装置分類データ196と重み付け評価値データ195とに基づいて、ネットワーク障害に関する新たな網変動評価値データ197nを端末装置グループ毎に算出するS140。網障害評価部150は、新たな網変動評価値データ197nと過去の網変動評価値データ197oと過去の障害内容データ199とに基づいて網障害評価結果データ181を生成するS150。障害通知部160は、網障害評価結果データ181を出力するS160。次に、網内障害抽出方法の詳細について説明する。S110において、応答時間変動定量評価部110は、装置記憶部190からPING応答時間データ191を取得する。図4は、実施の形態1におけるPING応答時間データ191の一例を示す表である。図5は、実施の形態1におけるPING応答時間データ191の一例を示すグラフである。実施の形態1におけるPING応答時間データ191について、図4と図5とに基づいて説明する。図4に示すように、PING応答時間データ191は、例えば、日時と端末名とPING応答時間とを対応付けたデータである。日時は、PING応答時間が計測された時刻計測時刻を示す。端末名は、端末装置を識別する名称端末装置識別子の一例を示す。PING応答時間は、PING応答時間を示す。PING応答時間データ191の日時を横軸の値として表し、PING応答時間を縦軸の値として表したグラフを図5に示す。図3に戻り、S110の説明を続ける。応答時間変動定量評価部110は、PING応答時間データ191に基づいて端末装置毎に時系列波形行列を生成し、生成した時系列波形行列を主成分分析し、各PING応答時間に対応するマハラノビス距離をPING応答時間の定量評価値として算出する。応答時間変動定量評価部110は、以下のように、PING応答時間データ191に基づいて端末装置毎に時系列波形行列を生成する。応答時間変動定量評価部110は、PING応答時間データ191から各PING応答時間の計測時刻日時毎に当該計測時刻を含んだ所定長の計測期間に対応する1つ以上のPING応答時間を応答時間系列として抽出する。応答時間変動定量評価部110は、抽出した各計測時刻の応答時間系列を行列の行として並べて時系列波形行列を生成する。例えば、応答時間変動定量評価部110は、図4に示したPING応答時間データ191に基づいて、2010年1月1日0時0分から1週間分のPING応答時間124,130,115,127,を2010年1月1日0時0分の応答時間系列としてPING応答時間データ191から抽出する。そして、応答時間変動定量評価部110は、抽出した応答時間系列124,130,115,127,を時系列波形行列の第1行に設定する。また、応答時間変動定量評価部110は、2010年1月1日1時30分から1週間分のPING応答時間130,115,127,を2010年1月1日1時0分の応答時間系列としてPING応答時間データ191から抽出し、抽出した応答時間系列130,115,127,を時系列波形行列の第2行に設定する。同様に、応答時間変動定量評価部110は、残りの計測時刻の応答時間系列をPING応答時間データ191から抽出し、抽出した各計測時刻の応答時間系列を時系列波形行列の各行に設定する。但し、応答時間変動定量評価部110は、全ての計測時刻毎に応答時間系列を抽出しないで応答時間系列を間引いても構わない。例えば、時系列波形行列の第1行に2010年1月1日0時0分の応答時間系列を設定した後、2010年1月2日0時0分の応答時間系列を時系列波形行列の第2行に設定してもよい。また、応答時間系列に対応する計測期間は1週間より長い期間または短い期間であっても構わない。例えば、2日分のPING応答時間を応答時間系列にしても構わないし、1カ月分のPING応答時間を応答時間系列にしても構わない。主成分分析とは、複数のデータ実施の形態ではPING応答時間の特徴を表す指標値を求める統計処理である。図6は、実施の形態1における応答時間変動定量評価部110の主成分分析を示す概要図である。応答時間変動定量評価部110が実行する主成分分析の概要について、図6に基づいて説明する。データ空間は、データPING応答時間の分布を特定のデータ軸を用いて表した空間グラフである。例えば、時系列波形行列がX行Y列の行列である場合、時系列波形行列はX次元のデータ空間に投影プロットしたY個の点として扱われる。このデータ空間時系列波形行列に対して主成分分析を行うと、データの特徴を強く反映する主成分軸がデータ空間のデータ軸と同じ数だけ算出される。これら主成分軸で表される空間を主成分空間という。さらに、主成分空間から選択した上位の主成分軸第1の主成分軸、第2の主成分軸で表される空間を特徴空間または特徴平面という。図7は、実施の形態1におけるPING応答時間の定量評価値マハラノビス距離を表す図である。図7に示すように、マハラノビス距離図中の矢印線は、データ分布の中心重心図中の三角印からデータ分布に含まれる各点までの距離を表す。但し、マハラノビス距離は、データ分布に含まれる各点を特徴平面または特徴空間に投影して得られる座標値、つまり、各点から特徴平面の主成分軸に対して垂線を引いて得られる座標値を用いて算出される。また、マハラノビス距離は、データ分布の分散が大きい方向では実際の距離より短い距離で表され、データ分布の分散が小さい方向では実際の距離より長い距離で表される。例えば、図中ではデータ分布の中心からの距離が等しい点Aと点Bとでは、データ分布の分散が小さい方向に位置する点Aの方がマハラノビス距離の値は大きい。マハラノビス距離が大きい点例えば、所定の境界線より外側に位置する点ABは、通常のデータ分布から外れている点、つまり、他の点と特性が異なる点である。応答時間変動定量評価部110は、各PING応答時間に対応するマハラノビス距離をPING応答時間の定量評価値として定量評価値データ193を生成する。図8は、実施の形態1における定量評価値データ193の一例を示す表である。図9は、実施の形態1における定量評価値データ193の一例を示すグラフである。実施の形態1における定量評価値データ193について、図8と図9とに基づいて説明する。図8に示すように、定量評価値データ193は、例えば、日時と端末名と定量評価値とを対応付けたデータである。日時は、PING応答時間の計測時刻を示す。端末名は、端末装置を識別する名称を示す。定量評価値は、PING応答時間の定量評価値を示す。定量評価値データ193の日時を横軸の値として表し、定量評価値を縦軸の値として表したグラフを図9に示す。図3に戻り、S110の説明を続ける。但し、応答時間変動定量評価部110は、主成分分析以外の処理でPING応答時間の定量評価値を算出しても構わない。また、応答時間変動定量評価部110は、マハラノビス距離以外の値をPING応答時間の定量評価値として算出しても構わない。例えば、応答時間変動定量評価部110は、PING応答時間を所定の単位時間で表した値をPING応答時間の定量評価値として算出しても構わない。S110の後、S120に進む。S120において、稼働負荷重み関数算出部120は、装置記憶部190から端末稼働値データ192を取得する。図10は、実施の形態1における端末稼働値データ192の一例を示す表である。図11は、実施の形態1における端末稼働値データ192の一例を示すグラフである。実施の形態1における端末稼働値データ192について、図10と図11とに基づいて説明する。図10に示すように、端末稼働値データ192は、例えば、日時と端末名とCPU占有率とを対応付けたデータである。日時は、CPU占有率が測定された時刻測定時刻を示す。端末名は、端末装置を識別する名称を示す。CPU占有率は、CPU使用率のうちネットワークに関する処理例えば、通信処理で使用したCPU使用率を示す。CPU使用率とはCPUを使用した時間の割合である。端末稼働値データ192の日時を横軸の値として表し、CPU占有率を縦軸の値として表したグラフを図11に示す。但し、CPU占有率はリソース使用量の一例であり、端末装置のCPU使用率、ネットワークに関する処理のメモリ占有率、端末装置のメモリ使用率など、CPU占有率以外のリソース使用量を端末稼働値データ192に設定しても構わない。図3に戻り、S120の説明を続ける。稼働負荷重み関数算出部120は、端末稼働値データ192に基づいて以下のような稼働負荷重み関数を計算して稼働負荷重み関数値を算出し、算出した稼働負荷重み関数値を設定して稼働負荷重み関数値データ194を生成する。稼働負荷重み関数値データ194は、端末装置毎に各CPU占有率の測定時刻の稼働負荷重み関数値を示すデータである。例えば、稼働負荷重み関数値データ194は日時測定時刻と端末名と稼働負荷重み関数値とを対応付けて生成される。稼働負荷重み関数値は、PING応答時間の定量評価値を重み付けする重み付け値であり、CPU占有率が大きいほど小さくCPU占有率が小さいほど大きい値である。以下のような稼働負荷重み関数重み付け関数は予め定義しておく。例えば、稼働負荷重み関数は、CPU占有率が5以上である時間帯の稼働負荷重み関数値として0を出力し、CPU占有率が5未満である時間帯の稼働負荷重み関数値として1を出力する。また、CPU占有率を1分毎に測定しておき、20分以上継続してCPU占有率が5以上である場合に稼働負荷重み関数値を0として、その他の場合に稼働負荷重み関数値を1にしてもよい。このように、0または1を出力する関数を0-1関数と呼ぶ。図12は、実施の形態1における稼働負荷重み関数値データ194を示すグラフである。稼働負荷重み関数として0-1関数を用いて場合、稼働負荷重み関数値データ194のグラフは図12のように表される。グラフの横軸は日時CPU占有率の測定時刻を示し、グラフの縦軸は稼働負荷重み関数値を示す。また、稼働負荷重み関数ft;xを以下の式1に示すように定義してもよい。式1で使用されているWtはt=0で値が1であり、t=0を中心に特定の割合で1から0に値が減少する窓関数である。但し、-0.9Δ≦t≦0.9Δの区間の値を1とする。ΔはCPU占有率の条件として考慮すべき所定の考慮時間である。窓関数とは、所定の条件を満たさない場合に0を出力する関数である。図3に戻り、S120の説明を続ける。稼働負荷重み関数算出部120は、定量評価値データ193に設定された定量評価値毎に、定量評価値の計測時刻日時に対応する稼働負荷重み関数値を稼働負荷重み関数値データ194から取得する。例えば、定量評価値の計測時刻が2010年1月1日0時0分である場合、稼働負荷重み関数算出部120は2010年1月1日0時0分または2010年1月1日0時0分に最も近い測定時刻日時の稼働負荷重み関数値を取得する。稼働負荷重み関数算出部120は、定量評価値を稼働負荷重み関数値で除算する。以下、定量評価値を稼働負荷重み関数値で除算して得られる値を重み付け評価値という。但し、稼働負荷重み関数値が0である場合、重み付け評価値は値無しまたは0とする。これにより、CPU占有率を考慮したPING応答時間の定量評価値を重み付け評価値として算出することができる。つまり、CPU占有率が高かったためにPING応答時間が長くなってしまった場合、PING応答時間の定量評価値を小さくした値が重み付け評価値として算出される。重み付け評価値は、定量評価値が大きいほど大きく稼働負荷重み関数値が大きいほど小さい値である。稼働負荷重み関数算出部120は、算出した重み付け評価値を設定して重み付け評価値データ195を生成する。重み付け評価値データ195は、端末装置毎に各PING応答時間の計測時刻の重み付け評価値を示すデータである。例えば、重み付け評価値データ195は日時計測時刻と端末名と重み付け評価値とを対応付けて生成される。図13は、実施の形態1における重み付け評価値データ195を示すグラフである。図13に示すグラフの横軸は日時PING応答時間の計測時刻を表し、グラフの縦軸は重み付け評価値を表している。また、稼働負荷重み関数値が0である時間帯の重み付け評価値を欠損値値無しとして表している。図3に戻り、網内障害抽出方法の説明を続ける。S120の後、S130に進む。S130において、重み考慮変動特性分類部130は、PING応答時間データ191や端末稼働値データ192に示される複数の端末装置を組み合わせて、2つの端末装置から成る端末装置の組み合わせを複数生成する。重み考慮変動特性分類部130は、端末装置の組み合わせ毎に重み付け評価値データ195を用いて評価値相関関数を計算し、端末装置の組み合わせ毎に評価値相関値を算出する。評価値相関関数は、評価値相関値を出力する相互相関関数である。評価値相関値は、重み付け評価値の相関度を表す値である。評価値相関値は重み付け評価値の相関度が高いほど大きく、重み付け評価値の相関度が低いほど小さい。例えば、重み考慮変動特性分類部130は以下の式2に示す評価値相関関数fx,y;kを計算し、端末装置xと端末装置yとの重み付け評価値の評価値相関値Corx,y;kを算出する。評価値相関値Corx,y;kは0以上1以下の値である。重み付け評価値の相関度が高い場合、評価値相関値Corx,y;kは1に近い値であり、重み付け評価値の相関度が低い場合、評価値相関値Corx,y;kは0に近い値である。重み考慮変動特性分類部130は、端末装置の組み合わせ毎に評価値相関値0以上1以下の値を所定の評価値相関閾値例えば、0.8と比較し、評価値相関値が評価値相関閾値より大きい端末装置の組み合わせを判定する。以下、評価値相関値が評価値相関閾値より大きい端末装置の組み合わせを相関組み合わせという。重み考慮変動特性分類部130は、各相関組み合わせに基づいて端末装置グループを生成し、生成した端末装置グループを表す端末装置分類データ196を生成する。端末装置グループは、重み付け評価値の相関度が高い複数の端末装置または1つの端末装置から成る端末装置の組み合わせである。但し、上記式2以外の評価値相関関数を定義して用いても構わない。例えば、2台の端末装置ではなく3台以上の端末装置を対象にして評価値相関値を出力する評価値相関関数を定義しても構わない。図14は、実施の形態1における重み付け評価値データ195のグラフに端末装置グループを示した図である。図15は、実施の形態1における端末装置分類データ196を示す表である。図14に実線の丸印で示すように、端末Aと端末Cとは重み付け評価値の相関度が高い。また、端末Cと端末Fとは重み付け評価値の相関度が高い。さらに、端末Fと端末Hとは重み付け評価値の相関度が高い。したがって、端末Aと端末Cと端末Fと端末Hとは一つの端末装置グループ1を構成する。同様に、端末Bと端末Eと端末Gとは端末装置グループ2を構成し、端末Dと端末Iとは端末装置グループ3を構成する。図14に示した各端末装置グループ1-3を表す端末装置分類データ196を図15に示す。図15に示すように、端末装置分類データ196は、日時とグループ番号と端末名とを対応付けたデータである。日時は、端末装置グループを分類した日時を示す。グループ番号は、端末装置グループを識別する番号グループ識別子の一例を示す。例えば、グループ番号は、端末装置グループを構成する各端末装置の端末名またはその他の端末装置識別子を入力として所定のハッシュ関数を用いて算出した値である。端末名は、端末装置グループに属する端末装置の名称を示す。図3に戻り、網内障害抽出方法の説明を続ける。S130の後、S140に進む。S140において、網変動抽出部140は、重み付け評価値データ195から各計測時刻の重み付け評価値を端末装置毎に取得する。網変動抽出部140は、取得した各計測時刻の重み付け評価値に基づいて、計測時刻毎に計測時刻を含んだ所定長の対象期間に対応する1つ以上の重み付け評価値を評価値系列として抽出する。網変動抽出部140は、抽出した評価値系列に基づいて重み付け評価値の分布を表す関数を計測時刻の確率密度関数として算出する。網変動抽出部140は、各端末装置の確率密度関数に基づいて端末装置グループの確率密度関数を算出する。網変動抽出部140は、算出した端末装置グループの確率密度関数に基づいて分布量が最も多い重み付け評価値を網変動評価値として選択する。但し、網変動抽出部140は、分布量の平均値が最も多い重み付け評価値以外の評価値を網変動評価値として選択しても構わない。例えば、網変動抽出部140は確率密度関数が表す分布内での重み付け評価値の平均値を網変動評価値として選択しても構わない。網変動抽出部140は、端末装置グループ毎に各計測時刻の網変動評価値を示す網変動評価値データ197nを生成する。図16は、実施の形態1における網変動評価値データ197nの生成方法を示す概要図である。網変動評価値データ197nの生成方法の概要について、図16に基づいて説明する。例えば、網変動抽出部140は、時刻tにおける端末装置グループ2の網変動評価値を以下のように算出する。網変動抽出部140は、時刻tを中心の時刻とする所定長の対象期間図中に示す点線枠を算出する。網変動抽出部140は、端末装置グループ2に属する各端末装置B、E、Gの重み付け評価値データ195から対象期間に対応する複数の重み付け評価値点線枠内の重み付け評価値を時刻tの評価値系列として抽出する。網変動抽出部140は、端末装置B、E、G毎に時刻tの評価値系列を用いてカーネル密度推定法により時刻tの確率密度関数カーネル関数ともいうを算出する。カーネル密度推定法とは、確率密度関数を推定する統計処理である。確率密度関数とは、確率変数実施の形態では重み付け評価値のカーネル密度を表す関数である。カーネル密度とは、確率変数の分布量を表す値である。図中において、確率密度関数は横軸に重み付け評価値を表し、縦軸にカーネル密度を表す。網変動抽出部140は、各端末装置B、E、Gの確率密度関数に基づいて重み付け評価値の分布の平均を表す確率密度関数を算出する。以下、各重み付け評価値の分布の平均を表す確率密度関数を重ね合わせ関数という。網変動抽出部140は、重ね合わせ関数が表す重み付け評価値の分布内でカーネル密度が最も大きい重み付け評価値xを網変動評価値として選択する。但し、網変動抽出部140は、カーネル密度が最も大きい重み付け評価値x以外の重み付け評価値を網変動評価値として選択しても構わない。例えば、網変動抽出部140は、分布内のカーネル密度の平均値を網変動評価値として選択しても構わない。網変動抽出部140は、選択した網変動評価値xを時刻tにおける端末装置グループ2の網変動評価値として網変動評価値データ197nに設定する。図中において、網変動評価値データ197nは横軸に日時計測時刻を表し、縦軸に網変動評価値を表す。図17は、実施の形態1における網変動評価値データ197nの一例を示す表である。図18は、実施の形態1における網変動評価値データ197nの一例を示すグラフである。図17に示すように、網変動評価値データ197nは、例えば、日時とグループ番号と網変動評価値とを対応付けたデータである。日時は、PING応答時間の計測時刻を示す。グループ番号は、端末装置グループを識別する番号を示す。網変動評価値は、網変動評価値を示す。網変動評価値データ197nの日時を横軸の値として表し、網変動評価値を縦軸の値として表したグラフを図18に示す。装置記憶部190に予め記憶される過去の網変動評価値データ197oは、新たな網変動評価値データ197nと同じデータ構造を持つ。図3に戻り、網内障害抽出方法の説明を続ける。S140の後、S150に進む。S150において、網障害評価部150は、S140で生成された網変動評価値データ197nと過去の網変動評価値を示す網変動評価値データ197oとを装置記憶部190から取得する。以下、新たな網変動評価値データ197nに示される複数の網変動評価値を新たな網変動系列といい、過去の網変動評価値データ197oに示される複数の網変動評価値を過去の網変動系列という。網障害評価部150は、過去の網変動系列から過去時刻過去の計測時刻毎に当該過去時刻を含んだ時間帯であって新たな網変動系列の時間帯と同じ時間長を持つ時間帯に対応する複数の網変動評価値を抽出する。以下、抽出した複数の網変動評価値を当該過去時刻の網変動部分系列という。網障害評価部150は、過去時刻毎に新たな網変動系列と当該過去時刻の網変動部分系列とを用いて網変動相関関数を計算し、過去時刻毎に網変動相関値を算出する。網変動相関関数は、網変動相関値を出力する相互相関関数である。網変動相関値は、新たな網変動系列と過去時刻の網変動部分系列との相関度を表す値である。例えば、網障害評価部150は以下の式3に示す網変動相関関数fjを計算し、j番目の過去時刻の網変動相関値Rjを算出する。網変動相関値Rjは0以上1以下の値である。新たな網変動系列との相関度が高い場合、網変動相関値Rjは1に近い値であり、新たな網変動系列との相関度が低い場合、網変動相関値Rjは0に近い値である。網障害評価部150は、過去時刻毎に網変動相関値0以上1以下の値を所定の網変動閾値例えば、0.8と比較し、網変動相関値が網変動閾値より大きい過去時刻を判定する。以下、網変動相関値が網変動閾値より大きい過去時刻に対応する網変動部分系列の期間時間帯を過去相関期間という。網障害評価部150は、過去相関期間を設定して過去相関期間データ198を生成する。過去相関期間データ198は、端末装置グループ毎に過去相関期間を示すデータである。例えば、過去相関期間データ198は過去相関期間とグループ番号とを対応付けたデータである。図19は、実施の形態1における過去の網変動評価値データ197oと新たな網変動評価値データ197nとの関係図である。図19において、新たな網変動評価値データ197nが表す新たな網変動系列と200=j番目の過去時刻の網変動部分系列との相関度が高い。ここで、100=j番目の過去時刻の網変動相関値Rjが0.07であり、200=j番目の過去時刻の網変動相関値Rjが0.86であり、300=j番目の過去時刻の網変動相関値Rjが0.06であったものとする。また、網変動閾値を0.8とする。この場合、網障害評価部150は、200=j番目の過去時刻の網変動相関値0.86が網変動閾値0.8より大きいため、200=j番目の過去時刻に対応する網変動部分系列の時間帯Tを過去相関期間として選択する。図3に戻り、S150の説明を続ける。網障害評価部150は、装置記憶部190から障害内容データ199を取得する。障害内容データ199は、ネットワーク障害が発生した時刻と発生したネットワーク障害の内容とを示すデータである。図20は、実施の形態1における障害内容データ199の一例を示す表である。実施の形態1における障害内容データ199について、図20に基づいて説明する。例えば、障害内容データ199は、日時とグループ番号と障害内容とを対応付けたデータである。日時は、ネットワーク障害が発生した時刻障害時刻を示す。グループ番号は、端末装置グループを識別する番号である。例えば、グループ番号は、端末装置グループを構成する各端末装置の端末名またはその他の識別子を入力として所定のハッシュ関数を用いて算出した値である。障害内容は、発生したネットワーク障害の内容障害内容を示す。図3に戻り、S150の説明を続ける。網障害評価部150は、過去相関期間データ198に基づいて端末装置グループ毎に過去相関期間に対応する障害内容を障害内容データ199から検索する。過去相関期間に対応する障害内容とは、過去相関期間に含まれる時刻または相関時間帯から所定の許容時間内に含まれる時刻、以下同様を示す障害時刻と、当該端末装置グループのグループ番号とに対応付けられた障害内容である。但し、網障害評価部150は、グループ番号に関係無く、過去相関期間に含まれる時刻を示す障害時刻に対応付けられた障害内容を過去相関期間に対応する障害内容として検索しても構わない。網障害評価部150は、過去相関期間に対応する障害内容を設定して網障害評価結果データ181を生成する。網障害評価結果データ181は、過去相関期間に対応する障害内容が存在する端末装置グループ毎に障害内容と端末装置グループを表すグループ情報とを示すデータである。例えば、網障害評価結果データ181は、計測期間PING応答時間データ191の日時の範囲と障害内容とグループ番号グループ情報の一例とを対応付けたデータである。また、網障害評価結果データ181は、グループ番号の代わり又はグループ番号と共に端末装置グループを構成する各端末装置の端末名またはその他の端末識別子を含んでも構わない。S150の後、S160に進む。S160において、障害通知部160は、装置記憶部190から網障害評価結果データ181を取得し、取得した網障害評価結果データ181を出力する。例えば、障害通知部160は、網障害評価結果データ181を表示装置に表示する。利用者は、表示装置に表示された網障害評価結果データ181を参照することによって、ネットワーク障害が発生したサブネットワークを推定することができる。一例として、利用者は、網障害評価結果データ181に示されるグループ番号に対応する端末装置グループを特定し、特定した端末装置グループが属するサブネットワークでネットワーク障害が発生したということを判断する。また、障害通知部160は、予防保全システム図示省略に網障害評価結果データ181を送信してもよい。予防保全システムとは、所定の予防保全処理を実行することによってネットワーク障害の発生を抑止し、またはネットワーク障害の影響を小さくする装置である。例えば、予防保全処理は、ネットワーク内のルータと通信してルータのルーティングテーブルを更新し、またはネットワーク内の端末装置またはゲートウェイサーバなどのサーバ装置と通信して端末装置またはサーバ装置の制御情報通信量の上限値などを更新する。これにより、通信路の多重化やトラフィック制御を実現することができる。但し、予防保全システムの機能を予防保全部として網内障害抽出装置100に備えても構わない。S160により、網内障害抽出方法の処理は終了する。網内障害抽出方法図3参照のS150において、網障害評価部150は、新たな網変動評価値データ197nがネットワーク障害の発生を示しているか否かを判定し、新たな網変動評価値データ197nがネットワーク障害の発生を示している場合に前記S150の処理を実行してもよい。また、網障害評価部150は、新たな網変動評価値データ197nに基づいてネットワーク障害が発生している障害発生期間を判定し、判定した障害発生期間に対応する複数の網変動評価値を抽出し、抽出した複数の網変動評価値に対して前記S150の処理を実行してもよい。例えば、網障害評価部150は、新たな網変動評価値データ197nと過去の網変動評価値データ197oとを統計処理により比較し、新たな網変動評価値データ197nがネットワーク障害の発生を示しているか否かを判定し、又はネットワーク障害が発生している障害発生期間を判定する。例えば、網障害評価部150は、過去の網変動評価値データ197oに基づいて過去の網変動評価値の3σ範囲または95信頼区間を算出し、算出した3σ範囲または95信頼区間から外れた網変動評価値を新たな網変動評価値データ197nが含んでいる場合、新たな網変動評価値データ197nがネットワーク障害の発生を示していると判定する。3σ範囲は平均値との差が標準偏差の3倍以下である範囲のことである。また、網障害評価部150は、過去の網変動評価値データ197oの3σ範囲または95信頼区間から外れた網変動評価値を新たな網変動評価値データ197nから検索し、検索した網変動評価値に対応する期間を障害発生期間として判定する。図21は、実施の形態1における網内障害抽出装置100のハードウェア資源の一例を示す図である。図21において、網内障害抽出装置100は、CPU901CentralProcessingUnitを備えている。CPU901は、バス902を介してROM903、RAM904、通信ボード905、ディスプレイ装置911、キーボード912、マウス913、ドライブ装置914、磁気ディスク装置920と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。ドライブ装置914は、FDFlexibleDiskDrive、CDCompactDisc、DVDDigitalVersatileDiscなどの記憶媒体を読み書きする装置である。通信ボード905は、有線または無線で、LANLocalAreaNetwork、インターネット、電話回線などの通信網に接続している。磁気ディスク装置920には、OS921オペレーティングシステム、プログラム群922、ファイル群923が記憶されている。プログラム群922には、実施の形態において~部として説明する機能を実行するプログラムが含まれる。プログラムは、CPU901により読み出され実行される。すなわち、プログラムは、~部としてコンピュータを機能させるものであり、また~部の手順や方法をコンピュータに実行させるものである。ファイル群923には、実施の形態において説明する~部で使用される各種データ入力、出力、判定結果、計算結果、処理結果などが含まれる。実施の形態において構成図およびフローチャートに含まれている矢印は主としてデータや信号の入出力を示す。実施の形態において~部として説明するものは~回路、~装置、~機器であってもよく、また~ステップ、~手順、~処理であってもよい。すなわち、~部として説明するものは、ファームウェア、ソフトウェア、ハードウェアまたはこれらの組み合わせのいずれで実装されても構わない。実施の形態2.複数の端末装置を実施の形態1と異なる方法で分類する形態について説明する。以下、実施の形態1と異なる事項について主に説明する。説明を省略した事項については実施の形態1と同様である。ネットワークシステム200の構成図1参照や網内障害抽出装置100の機能構成図2参照は実施の形態1と同様である。また、網内障害抽出方法の処理の流れ図3参照は実施の形態1と同様である。但し、端末装置分類データ生成処理S130が実施の形態1と異なる。以下、端末装置分類データ生成処理S130について説明する。S130において、重み考慮変動特性分類部130は、今回生成された定量評価値データ193と前回生成された端末装置分類データ196とを用いてK-means法によって新たな端末装置分類データ196を生成する。つまり、重み考慮変動特性分類部130は、現在の端末装置分類データ196を定量評価値データ193に基づいてK-means法によって更新する。例えば、重み考慮変動特性分類部130は、以下のように端末装置分類データ196を生成更新する。重み考慮変動特性分類部130は、装置記憶部190から定量評価値データ193と端末装置分類データ196とを取得する。重み考慮変動特性分類部130は、端末装置分類データ196が示す端末装置グループ毎に端末装置グループに属する各端末装置の定量評価値を定量評価値データ193から抽出する。重み考慮変動特性分類部130は、端末装置グループ毎に定量評価値の平均値をグループ評価値として算出する。重み考慮変動特性分類部130は、端末装置毎に定量評価値の平均値を端末評価値として算出する。重み考慮変動特性分類部130は、端末装置毎に端末評価値と各グループ評価値とを比較し、端末評価値に最も近いグループ評価値を選択し、選択したグループ評価値に対応する端末装置グループを該当グループとして選択する。重み考慮変動特性分類部130は、端末装置毎に端末装置が属する端末装置グループと該当グループとが一致するか否かを判定する。重み考慮変動特性分類部130は、端末装置グループと該当グループとが一致しない端末装置が存在する場合、当該端末装置が該当グループに属するように端末装置分類データ196を更新する。重み考慮変動特性分類部130は、端末装置分類データ196を更新した場合、上記の処理を繰り返す。網内障害抽出方法のその他の処理図3参照については実施の形態1と同様である。"