"複数の機器に設置され、所定の物理量を観測する複数のセンサと、前記センサから送信された物理量を診断するサーバとを備える計算機システムであって、前記複数の機器は、第1の機器群と、複数の第2の機器群とに分類されており、前記複数の第2の機器群には、前記物理量の診断方法を示す複数の第2の診断規則が設定され、前記サーバは、前記第1の機器群と前記各第2の機器群との類似度を算出し、前記算出された類似度に基づいて、前記複数の第2の機器群に設定された複数の第2の診断規則から、前記第1の機器群に設定される第1の診断規則を抽出することを特徴とする計算機システム。請求項1に記載の計算機システムであって、前記サーバは、前記第1の機器群から、第1の前記機器を選択し、前記複数の第2の機器群から、第2の前記機器を選択し、前記選択された第1の機器と第2の機器との類似度を算出し、前記算出された第1の機器と第2の機器との類似度に基づいて、前記第1の機器群と前記第2の機器群との類似度を算出することを特徴とする計算機システム。請求項2に記載の計算機システムであって、前記サーバは、前記第1の機器と第2の機器との類似度が、第1の所定の閾値以下である場合、前記第1の機器群と前記第2の機器群との類似度を算出し、前記算出された第1の機器群と第2の機器群との類似度が、第2の所定の閾値よりも低い前記第2の機器群を、前記複数の第2の機器群から検索し、前記検索された第2の機器群に設定された第2の診断規則から、前記第1の機器群に設定される第1の診断規則を抽出することを特徴とする計算機システム。請求項2に記載の計算機システムであって、前記サーバは、前記第1の機器群において、前記第1の機器に隣接する第3の前記機器を選択し、前記第2の機器群において、前記第2の機器に隣接する第4の前記機器がある場合、前記第4の機器を選択し、前記第3の機器と前記第4の機器との類似度を算出し、前記第1の機器群において前記第3の機器に隣接する第5の前記機器を選択し、前記第2の機器群において前記第4の機器に隣接する第6の前記機器がある場合、前記第6の機器を選択し、前記第5の機器と前記第6の機器との類似度を算出し、前記第1の機器と第2の機器との類似度と、前記第3の機器と第4の機器との類似度と、前記第5の機器と第6の機器との類似度とを加算することによって、前記第1の機器群と前記第2の機器群との類似度を算出することを特徴とする計算機システム。請求項2に記載の計算機システムであって、前記サーバは、前記機器に対応する属性と前記属性の値とを保持し、前記第1の機器に対応する前記属性の値と、前記第2の機器に対応する前記属性の値とを比較することによって、前記属性の距離を算出し、前記属性の距離と、係数とを乗じることによって、前記第1の機器と第2の機器との類似度を算出することを特徴とする計算機システム。請求項5に記載の計算機システムであって、前記診断規則には、前記観測された物理量に対応する事象に関する情報が含まれ、前記サーバは、前記複数の第2の機器群のうち、一つを第3の機器群、別の一つを第4の機器群に決定し、前記第3の機器群に対応する前記事象に関する情報に基づいて、ある事象が発生する可能性が高い物理量の第3の範囲を算出し、前記第4の機器群に対応する前記事象に関する情報に基づいて、当該事象が発生する可能性が高い物理量の第4の範囲を算出し、前記第3の範囲と前記第4の範囲との差が、前記第3の範囲に占める割合を算出し、前記第3の機器群と第4の機器群との類似度、及び、前記算出された割合とに基づいて、前記係数を求めることを特徴とする計算機システム。請求項1に記載の計算機システムであって、前記複数の第2の機器群に属する機器は、前記物理量を診断するために、前記物理量を加工する方法が設定され、前記サーバは、前記算出された類似度に基づいて、前記複数の第2の機器群に設定された物理量を加工する第2の方法から、前記第1の機器群に設定され物理量を加工する第1の方法を抽出することを特徴とする計算機システム。請求項1に記載の計算機システムであって、前記サーバは、前記診断規則に含まれる事象に関する情報に基づいて、所定期間に前記センサによって観測された物理量に対応する前記事象を出力し、前記出力された事象に関する情報を更新する必要があるか否かを示す情報を取得し、前記出力された事象に関する情報を更新する必要がある場合、前記出力された事象に関する情報を更新することを特徴とする計算機システム。請求項8に記載の計算機システムであって、前記サーバは、所定の期間において前記センサによって観測された物理量と、前記所定の期間において発生した事象とを取得し、前記取得した物理量と事象とによって、前記事象に関する情報を更新することを特徴とする計算機システム。複数の機器に設置され、所定の物理量を観測する複数のセンサと、前記センサから送信された物理量を診断するサーバによる規則生成方法であって、前記複数の機器は、第1の機器群と、複数の第2の機器群とに分類されておりを含み、前記複数の第2の機器群は、前記物理量の診断方法を示す複数の第2の診断規則が設定され、前記方法は、前記サーバが、前記第1の機器群と前記各第2の機器群との類似度を算出する手順と、前記サーバが、前記算出された類似度に基づいて、前記複数の第2の機器群に設定された複数の第2の診断規則から、前記第1の機器群に設定される第1の診断規則を抽出する手順とを含むことを特徴とする規則生成方法。請求項10に記載の規則生成方法であって、前記第1の機器群と前記各第2の機器群との類似度を算出する手順は、前記サーバが、前記第1の機器群から、第1の前記機器を選択する手順と、前記サーバが、前記複数の第2の機器群から、第2の前記機器を選択する手順と、前記サーバが、前記選択された第1の機器と第2の機器との類似度を算出する手順と、前記第1の機器と第2の機器との類似度が、第1の所定の閾値以下である場合、前記サーバが、前記第1の機器群と前記第2の機器群との類似度を算出する手順とを含み、前記第1の診断規則を抽出する手順は、前記算出された第1の機器群と第2の機器群との類似度が、第2の所定の閾値よりも低い前記第2の機器群を、前記複数の第2の機器群から検索する手順と、前記検索された第2の機器群に設定された第2の診断規則から、前記第1の機器群に設定される第1の診断規則を抽出する手順と、を含むことを特徴とする規則生成方法。請求項11に記載の規則生成方法であって、前記第1の機器群と前記第2の機器群との類似度を算出する手順は、前記サーバが、前記第1の機器群において、前記第1の機器に隣接する第3の前記機器を選択する手順と、前記サーバが、前記第2の機器群において、前記第2の機器に隣接する第4の前記機器がある場合、前記第4の機器を選択する手順と、前記サーバが、前記第3の機器と前記第4の機器との類似度を算出する手順と、前記サーバが、前記第1の機器群において前記第3の機器に隣接する第5の前記機器を選択する手順と、前記サーバが、前記第2の機器群において前記第4の機器に隣接する第6の前記機器がある場合、前記第6の機器を選択する手順と、前記サーバが、前記第5の機器と前記第6の機器との類似度を算出する手順と、前記サーバが、前記第1の機器と第2の機器との類似度と、前記第3の機器と第4の機器との類似度と、前記第5の機器と第6の機器との類似度とを加算することによって、前記第1の機器群と前記第2の機器群との類似度を算出する手順とを含むことを特徴とする規則生成方法。請求項11に記載の規則生成方法であって、前記診断規則には、前記観測された物理量に対応する事象に関する情報が含まれ、前記方法は、前記サーバが、前記複数の第2の機器群のうち、一つを第3の機器群、別の一つを第4の機器群に決定する手順と、前記サーバが、前記第3の機器群に対応する前記事象に関する情報に基づいて、ある事象が発生する可能性が高い物理量の第3の範囲を算出する手順と、前記サーバが、前記第4の機器群に対応する前記事象に関する情報に基づいて、当該事象が発生する可能性が高い物理量の第4の範囲を算出する手順と、前記サーバが、前記第3の範囲と前記第4の範囲との差が、前記第3の範囲に占める割合を算出する手順と、前記サーバが、前記第3の機器群と第4の機器群との類似度、及び、前記算出された割合とに基づいて、係数を求める手順とを含み、前記サーバは、前記機器に対応する属性と前記属性の値とを保持し、前記第1の機器と第2の機器との類似度を算出する手順は、前記サーバが、前記第1の機器に対応する前記属性の値と、前記第2の機器に対応する前記属性の値とを比較することによって、前記属性の距離を算出する手順と、前記サーバが、前記属性の距離と、係数とを乗じることによって、前記第1の機器と第2の機器との類似度を算出する手順とを含むことを特徴とする規則生成方法。請求項10に記載の規則生成方法であって、前記複数の第2の機器群は、前記物理量を診断するために、前記物理量を加工する方法が設定され、前記第1の診断規則を抽出する手順は、前記サーバが、前記算出された類似度に基づいて、前記複数の第2の機器群に設定された物理量を加工する第2の方法から、前記第1の機器群に設定される物理量を加工する第1の方法を抽出する手順を含むことを特徴とする規則生成方法。請求項10に記載の規則生成方法であって、前記方法は、前記サーバが、前記診断規則に含まれる事象に関する情報に基づいて、所定期間に前記センサによって観測された物理量に対応する前記事象を出力する手順と、前記サーバが、前記出力された事象に関する情報を更新する必要があるか否かを示す情報を取得する手順と、前記出力された事象に関する情報を更新する必要がある場合、前記サーバが、所定の期間において前記センサによって観測された物理量と、前記所定の期間において発生した事象とを取得する手順と、前記サーバが、前記取得した物理量と事象とによって、前記事象に関する情報を更新する手順とを含むことを特徴とする規則生成方法。機器の異常又は機器が異常に至る予兆を診断する異常予兆診断サービスにおいて、新しい顧客に診断サービスを提供する場合、又は、顧客の機器が変更若しくは追加される場合、異常を診断するためのルールを更新する必要がある。従来、ベクトル量子化クラスタリングVQCを用いた異常予兆診断は、観測された複数の物理量、すなわち、観測値を、統計的手法によって解析することによって、診断を行うことが可能であるため、前述した従来技術のように故障原因を分析せずに異常を診断することができる。しかしVQCを用いた異常予兆診断は、多数の無関係な観測値を用いて診断を行った場合、いわゆる次元の呪いの問題が発生し、異常検知精度が悪化する。すなわち、観測値が増加することによって、異常な事象を示すための定量的なパラメータが増える。パラメータが増えることによって、異常な事象のパターンが指数関数的に増加し、異常を特定することが困難となる。そのためVQCを用いた異常予兆診断は、診断に必要となる観測値を選択することが必要であるが、従来、管理者などのユーザが試行錯誤又は過去の経験によって、観測値を選択している。そして、この観測値の選択には、多くの工数が必要であった。例えば、火力発電所20,000個のセンサに、ルールを作成し、どの観測値を観測するのかを設定するのは多数の工数が必要である。さらにVQCは、診断に必要となる学習データコードブックを必要とするが、従来、機器構成が異なる場合、再学習をして、コードブックを新規に生成する必要があり、全ての異常な事象が情報として蓄積されるまで使用できないという課題がある。本発明は、保守システムにおけるVQCによる診断のためのルールを提供することを目的とする。本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、複数の機器に設置され、所定の物理量を観測する複数のセンサと、前記センサから送信された物理量を診断するサーバとを備える計算機システムであって、前記複数の機器は、第1の機器群と、複数の第2の機器群とに分類されており、前記複数の第2の機器群には、前記物理量の診断方法を示す複数の第2の診断規則が設定され、前記サーバは、前記第1の機器群と前記各第2の機器群との類似度を算出し、前記算出された類似度に基づいて、前記複数の第2の機器群に設定された複数の第2の診断規則から、前記第1の機器群に設定される第1の診断規則を抽出する。本発明の代表的な実施形態によると、新たな機器に診断規則を設定するための工数を削減できる。第1の実施形態図1は、本発明の第1の実施形態のシステムを示すブロック図である。本発明の実施形態のシステムは、センサ104、収集サーバ105、ネットワーク106及び診断サーバ107を備える。センサ104は、プラント101内に設けられた機器102及び配管103に各々配置され、機器102及び配管103において発生する振動、熱、又は回転数などの観測値を観測する。プラント101は、発電所又は工場などである。機器102及び配管103はプラント101に備わる。機器102は、モータ又はポンプなどであり、配管103は、機器102同士を接続するパイプ又はケーブルなどである。収集サーバ105は、センサによって観測された観測値を収集する。そして、収集サーバ105は、ネットワーク106を介して診断サーバ107に、観測された観測値を送信する。なお、本実施形態においては、発電所などをプラント101とするが、センサ104によって観測値を観測し、観測された観測値を収集するシステムであれば、どのようなプラントを対象とするシステムであってもよい。ネットワーク106は、LANLocalAreaNetwork、WANWideAreaNetwork、又は、インターネットのいずれのネットワークでもよい。診断サーバ107は、収集サーバ105から送信された観測値を解析し、異常を予兆する現象が発生しているか否かを診断する。また診断サーバ107は、ネットワーク106を介してユーザ端末108に、診断結果を送信する。ユーザ端末108は、ユーザが診断結果を閲覧できるように、診断結果を表示する。図2は、本発明の第1の実施形態の診断サーバ107のハードウェア構成を示すブロック図である。診断サーバ107は、メモリ201、補助記憶装置202、CPU203、ネットワークアダプタ204、ACアダプタ205、ディスプレイ206、及び、キーボード207を備える。CPU203は、プログラムを実行する際に、メモリ201にプログラムを展開し、また、メモリ201を一時記憶領域として用いる。補助記憶装置202には、CPU203によって実行されるプログラム、及び、データなどが格納される不揮発性記憶装置例えば、磁気ディスクドライブであり。CPU203は、プログラムを実行することによって、センサ104によって観測された観測値を解析し、異常を予兆する現象が発生しているか否かを診断する。ネットワークアダプタ204は、ネットワーク106を介して収集サーバ105から送信される観測値を受信し、また、CPU203において診断された結果をネットワーク106を介してユーザ端末108に送信するためのネットワークインターフェースである。ACアダプタ205は、診断サーバ107に電力を供給するための電源供給装置である。ディスプレイ206は、診断サーバ107における診断結果を管理者が閲覧できるように表示するための出力装置であり、キーボード207は、診断のために要するパラメータなどを、管理者によって入力させるための入力装置である。図3は、本発明の第1の実施形態の診断サーバ107の機能を示すブロック図である。診断サーバ107は、センサ入力部401、結果出力部402、診断実行部403、診断規則生成部411、及び、RDB306を有する。センサ入力部401は、収集サーバ105から送信される観測値を受信し、受信した観測値を診断実行部403に送る。結果出力部402は、診断実行部403によって診断された結果を、ユーザ端末108に送信する。診断実行部403は、センサ選択部404、観測値加工部405、診断部406、及び、加工関数301を有する。診断実行部403は、送信された観測値に基づいて、異常を予兆する現象が発生しているか否かを診断する。センサ選択部404は、送信された観測値を解析し、診断のためにどのセンサの観測値を用いるかを選択するプログラムである。観測値加工部405は、フーリエ変換などの関数を用いて観測値を加工し、加工された観測値のうち、診断のためにどの観測値を用いるかを選択するプログラムである。診断部406は、後述するVQCなどの方法によって、観測値を診断するプログラムである。加工関数301は、観測値加工部405において用いられる関数であり、観測値加工部405のサブルーチンである。診断規則生成部411は、選択規則作成部412、加工規則作成部413、診断規則作成部414、類似グラフ検索部302、類似ノード検索部303、学習部304、及び、再学習部305を備える。診断実行部403の各プログラムは、診断規則生成部411によって作成又は更新された規則によって、観測値を診断する。選択規則作成部412は、センサ選択部404において用いられる選択規則を作成するプログラムである。類似グラフ検索部302及び類似ノード検索部303は、選択規則作成部412のサブルーチンである。加工規則作成部413は、観測値加工部405において用いられる観測値を加工するための規則を作成するプログラムである。診断規則作成部414は、診断部406において用いられる診断規則を作成するプログラムである。学習部304及び再学習部305は、診断規則作成部414のサブルーチンである。RDB306には、機器情報702、センサ情報703、スキーマ情報810、時系列データ704、及び、機器クラスタ407が格納される。RDB306は、メモリ201によって実装されたリレーショナルDBDataBaseでもよいし、ファイルシステムでもよい。機器情報702は、システム内にどのような機器102及び配管103があり、どのように機器102又は配管103が接続されるかを示す情報である。機器情報702は、あらかじめ管理者等によってRDB306に格納されている。具体的には、機器102又は配管103を一意に示す識別子、機器102又は配管103の名称例えば、ポンプ、機器102又は配管103の動作の種類例えば、回転、機器102又は配管103の設置年月日、及び、接続される機器102又は配管103を示す識別子などが、機器情報702に格納される。機器情報702は、数字又は文字列によって示される。センサ情報703は、システム内の各センサがどのような仕様であるかを示す情報である。センサ情報703は、あらかじめ管理者等によってRDB306に格納されている。具体的には、接続される機器102又は配管103の識別子又は名称、観測対象例えば、回転数、温度など、観測値の単位例えば、rpm、°Cなど、及び、観測周期例えば、5分毎を示す属性情報などが、センサ情報703に格納される。センサ情報703は、数字又は文字列によって示される。スキーマ情報810は、機器情報702及びセンサ情報703にどのような情報が格納されているかを示す情報である。具体的には、機器情報702を示すスキーマ情報810には、機器102又は配管103を一意に示す識別子、機器102又は配管103の名称、機器102又は配管103の動作の種類、機器102又は配管103の設置年月日、及び、接続される機器102又は配管103を示す識別子が含まれることを示す情報などが、格納される。また、センサ情報703を示すスキーマ情報810には、センサ情報703を示す識別子、接続される機器102又は配管103の識別子又は名称、観測対象例えば、回転数、温度など、観測値の単位例えば、rpm、°Cなど、及び、観測周期例えば、5分毎などが含まれることを示す情報が、格納される。時系列データ704には、センサ104によって観測された観測値が、時系列の順に格納される。具体的には、観測された時刻、観測されたセンサ104を示す識別子、観測値などが時系列データ704に格納される。機器クラスタ407には、機器グラフ502、センサ選択規則408、観測値加工規則409、加工パラメータ1103、及び、コードブック410が格納される。機器クラスタ407は、機器102又は配管103のうち、まとめて診断されるべき機器102又は配管103の組み合わせについての情報である。一つの機器クラスタには、少なくとも一つの機器102又は配管103が含まれればよい。機器グラフ502には、機器102又は配管103の各々を一意に示す識別子と、機器102又は配管103がどれくらいの距離にどのように配置されるかといった情報とが格納される。例えば、ポンプと配管とは接続されているといった情報、又は、タービンと配管とは30cm離れて配置されるといった情報などが機器グラフ502に格納される。センサ選択規則408には、機器グラフ502に示される機器102又は配管103に接続されるセンサ104のうち、どのセンサ104による観測値を用いるかを示す情報が格納される。観測値加工規則409には、機器グラフ502に示される機器102又は配管103において観測された観測値を、どのように加工するかを示す情報が格納される。また、加工パラメータ1103は、観測値加工規則409が関数である場合において、関数に用いられるパラメータである。コードブック410には、診断するためのパラメータが格納される。すなわち、どのような観測値が、どのような数値になればどの事象を示すかを診断するための診断規則となるパラメータが格納される。図4は、本発明の第1の実施形態の診断サーバ107による処理を示すブロック図である。センサ選択部404は、センサ入力部401を介して収集サーバ105から観測値を受信すると、診断のためにどのセンサの観測値を用いるかを選択する。また、センサを選択するために、選択規則作成部412によって作成されたセンサ選択規則408を参照する。観測値加工部405は、センサ選択部404によって選択されたセンサの観測値を受信すると、受信した観測値を加工し、加工された観測値のうち、診断のためにどの観測値を用いるかを選択する。また、観測値を加工するために、加工規則作成部413によって作成された観測値加工規則409を参照する。診断部406は、観測値加工部405によって加工された観測値を受信すると、受信した観測値を診断する。また、観測値を診断するために、診断規則作成部414によって作成されたコードブック410を参照する。図5は、本発明の第1の実施形態の診断実行部403による診断処理を示すフローチャートである。図5に示す機器クラスタ407は、機器クラスタID501、機器グラフ502、センサ選択規則408、観測値加工規則409、及び、コードブック410を含む。機器クラスタID501は、機器クラスタ407を一意に示す識別子である。診断実行部403は、収集サーバ105から送信される観測値が、機器クラスタ407ごとに一定量蓄積された場合、図5に示すフローチャートを実行する。すなわち、診断実行部403は、収集サーバ105から送信される観測値が、機器クラスタ407ごとに一定量蓄積された場合、観測値が蓄積した機器クラスタ407を選択するステップ511。そして、機器クラスタ407を選択された観測値を、センサ選択部404に送る。センサ選択部404は、ステップ511において選択された機器クラスタ407に含まれるセンサ選択規則408を参照することによって、どのセンサの観測値を用いるかを選択するステップ512。そして、選択されたセンサの観測値を観測値加工部405に送る。観測値加工部405は、ステップ511において選択された機器クラスタ407に含まれる観測値加工規則409を参照することによって、ステップ512において選択された観測値を加工するステップ513。そして、加工された観測値を診断部406に送る。診断部406は、ステップ511において選択された機器クラスタ407に含まれるコードブック410を参照することによって、ステップ513において加工された観測値を診断するステップ514。観測値加工部405によって加工された観測値は複数個あり、それぞれが別の現象を示す。このため、複数個ある観測値は特徴ベクトルによって示される。診断部406は、ステップ514において、特徴ベクトルによって示される観測値をスカラー値へ変換する。診断部406は、ステップ514においてスカラー値に変換された観測値と、あらかじめ定められた閾値とを比較しステップ515、その結果、観測値が異常を示す値である場合、すなわち異常の予兆を検知した場合、警報を発行するステップ516。診断部406は、ディスプレイ206に警報を表示させることによって、警報を発行してもよいし、ユーザ端末108に警報を意味するメッセージを送信することによって、警報を発行してもよい。また、警報以外にも、異常の予兆があった旨をRDB306に保持するなどをしてもよい。ステップ515において、観測値が異常を示す値ではない場合、または、ステップ516において警報を発行した後、診断実行部403は、収集サーバ105から送信される観測値が、機器クラスタ407ごとに一定量蓄積されたか否かを判定することによって、すべての機器クラスタ407について診断が終了したか否かを判定するステップ517。終了していない場合、診断実行部403はステップ511に戻る。診断が終了した場合、診断実行部403は処理を終了し、観測値が蓄積するまで待機する。図6は、本発明の第1の実施形態の新たな機器102に機器クラスタ407を適用する例を示す説明図である。図6は、一つのプラント101に備わる機器102又は配管103の接続関係を示す。図6には、機器102及び配管103が示されておりm1~m12、各機器102及び配管103は木構造によって接続される。なお、図6に示す例には機器102のみを記載するが、接続関係に配管103が含まれてもよい。また、図6に示す機器102の接続関係は、プラント101に備わる機器102の接続関係であるが、プラント101内の特定の部署の中の接続関係でもよい。前述の通り、観測された観測値をまとめて診断されるべき機器102の接続関係が機器グラフ502によって示され、機器グラフ502に、機器クラスタ407が割り当てられる。図6に示す機器クラスタ407は、機器及び配管m1~m3に割り当てられる機器クラスタ407A、機器及び配管m4~m6に割り当てられる機器クラスタ407B、及び、機器及び配管m7~m9に割り当てられる機器クラスタ407Cを含む。ここで、プラント101に新たな機器102が備わる施設が追加された場合を示す。本実施形態の診断規則生成部411は、新規追加された複数の機器102のうち、既存の機器グラフ502と類似した機器グラフ502を検索し、検索された機器グラフ502が格納される機器クラスタ407を新たな機器102に適用することによって、追加された施設の機器クラスタ407を生成する。図6に示す例において、機器及び配管m10~m12を含む機器グラフ502と、機器及び配管m4~m6を含む機器グラフ502とが類似している場合、機器及び配管m4~m6を含む機器クラスタ407Bを、機器及び配管m10~m12に適用することによって、機器及び配管m10~m12の機器クラスタ407Dが生成される。図7は、本発明の第1の実施形態の機器グラフ502の構造を示す説明図である。機器グラフ502は0又は一つ以上の機器情報702を含み、機器情報702は機器グラフ502に集約される。また機器情報702は、0又は一つ以上の機器情報702が他の機器情報702に含まれる場合がある。例えば、パイプ配管103がポンプ機器102に接続されている場合、パイプの機器情報702はポンプの機器情報702に含まれる。なお、機器情報702の数が0である場合、機器グラフ502に含まれる機器102が存在しないため、機器クラスタ407も存在しない。機器情報702は一つ以上のセンサ情報703を含み、センサ情報703は機器情報702に集約される。センサ情報703は、機器情報702に接続されるセンサ104を示す。またセンサ情報703は0又は一つ以上の時系列データ704を含み、時系列データ704はセンサ情報703に集約される。時系列データ704は、センサ情報703のセンサ104によって観測された観測値を含む。図8は、本発明の第1の実施形態の機器情報702及びセンサ情報703のデータ構造を示す説明図である。機器情報702及びセンサ情報703は、ともにインスタンス情報801に示すデータ構造を含む。インスタンス情報801は、ID802、スキーマID803、属性804、及び、関係807を含む。ID802は、機器102若しくは配管103、又は、センサ104を一意に示す識別子である。以下において、機器102又は配管103に対応するID802を、機器ID802と表記し、センサ104に対応するID802を、センサID802と表記する。スキーマID803は、適用するスキーマ情報810を一意に示す識別子である。属性804は、属性名805及び属性値806を含む。属性名805は、機器情報702又はセンサ情報703の属性を示し、例えば、機器102又は配管103の名称、動作の種類、及び、設置年月日などを含む。属性値806は、属性名805に対応する値を示し、例えば、ポンプ、回転、2010年1月1日などを含む。関係807は、関係名808及び関係ID809を含む。関係名808は、関係ID809が示す機器102若しくは配管103又はセンサ104と、ID802が示す機器102若しくは配管103又はセンサ104との関係を示し、例えば、接続又は包含などを示す。関係IDは、関係する他の機器102若しくは配管103の識別子、又は、接続されるセンサ104の識別子を示す。インスタンス情報801には、0又は一つ以上の属性804が含まれる。また、インスタンス情報801には、0又は一つ以上の関係807が含まれる。さらに、関係807には、0又は一つ以上の関係ID809が含まれる。時系列データ704は、ID802、時刻819、及び、観測値820を含む。時系列データ704は、0又は一つ以上が存在する。ID802は、801に含まれるID802に集約される。時刻819は、観測値820が観測された時刻を示す。観測値820は、機器102又は配管103において観測された観測値を示す。なお時系列データ704は、センサ情報703に関連する。スキーマ情報810は、スキーマID803、0又は一つ以上の属性スキーマ812、及び、0又は一つ以上の関係スキーマ816を含む。スキーマID803は、801に含まれるID802に集約される。属性スキーマ812は、属性名813、データ型814、及び、類似度係数815を含む。属性名813は、属性名805と同じであり、機器102又は配管103の名称、動作の種類、及び、設置年月日などが含まれる。データ型814は、属性名813に示された属性のデータ型を示す。例えば、属性名813が機器102又は配管103の名称である場合、データ型814は文字列を示し、属性名813が設置年月日である場合、データ型814はdate型を示す。なお属性名813には、前述の例以外にも、設置位置、製造メーカー名、平均的な性能、キャリブレーションすなわち、校正の要否、又は、キャリブレーションが必要な場合のキャリブレーション周期などの属性が含まれてもよい。類似度係数815は、機器102ごと、配管103ごと、又は、センサ104ごと各々の類似度を評価するための係数を示す。類似度係数815に関する詳細は、後述する。関係スキーマ816には、関係名817及び0又は一つ以上のスキーマID818が含まれる。関係名817は、関係名808と同じであり、他の機器102、配管103、又はセンサ104とどのような関係にあるかを示す。また、スキーマID818は、スキーマID803に対応する機器102、配管103、又はセンサ104が接続されうる機器102、配管103、又はセンサ104のスキーマ情報810の識別子を示す。例えば、スキーマID803がモータについてのスキーマ情報810の識別子を示す場合、スキーマID818は、ケーブルについてのスキーマ情報810の識別子を示し、関係名817は、接続されることを示す接続の文字列が含まれる。また例えば、スキーマID803がタービンについてのスキーマ情報810についての識別子を示す場合、スキーマID818は、パイプについてのスキーマ情報810の識別子を示し、関係名817は、一定距離離れて配置されることを示す10cm離れて配置の文字列が含まれる。また、関係スキーマ816には、他のスキーマ情報810を示すスキーマID818が含まれ、前述の例では、特定のパイプのスキーマID818を含む。なお、機器情報702とセンサ情報703とは、あらかじめ管理者によって診断サーバ107に格納される。図9は、本発明の第1の実施形態の機器情報702及びセンサ情報703の具体例を示す説明図である。図9に示す機器102は、ポンプ1102-1、モータ2102-2及びポンプ4102-3であり、配管103は、配管3103-1であり、センサ104は、センサ5104-1、センサ6104-2、センサ7104-3及びセンサ8104-4である。ポンプ1102-1と、配管3103-1とは接続され、ポンプ1102-1とモータ2102-2とは、接続される。また、配管3103-1とポンプ4102-3とは接続される。ポンプ1102-1には、センサ6104-2が接続され、モータ2102-2には、センサ5104-1が接続される。また、配管3103-1には、センサ7104-3が接続され、ポンプ4102-3には、センサ8104-4が接続される。ポンプ1102-1に対応する機器情報702は、機器情報702-1である。図9に示す機器102は、各々の機器情報702に対応する。センサ8104-4に対応するセンサ情報703は、センサ情報703-4である。図9に示す配管103は、各々のセンサ情報703に対応する。また、センサ8104-4は、時系列データ704-4に対応する。時系列データ704-4のID802は、センサ情報703-4に示されるID802と同じである。前述の通り、配管103には、センサ情報703と時系列データ704とが対応する。なお図9に示す機器情報702-1及びセンサ情報703-4において、関係807は図示されない。ポンプ1102-1とポンプ4102-3とは、同じA型ポンプのスキーマ情報810を示すスキーマ情報810-1に対応する。すなわち、ポンプ1102-1の機器情報702-1のスキーマID803と、ポンプ4102-3の機器情報702のスキーマID803とは、ともにスキーマ情報810-1を示す。また、センサ5104-1とセンサ7104-3とは、ともにモータ及び配管の振動を観測するためのセンサ104であり、振動センサのスキーマ情報810であるスキーマ情報810-2に対応する。さらに、センサ6104-2とセンサ8104-4とは、ともにポンプの圧力を観測するためのセンサ104であり、圧力センサのスキーマ情報810であるスキーマ情報810-3に対応する。図10は、本発明の第1の実施形態のセンサ選択部404及びセンサ選択規則408の構成を示す説明図である。図10に示す構成は、図5のステップ511及びステップ512に対応する。複数のセンサ104によって観測された観測値は、センサ入力部401を介してセンサ選択部404に送信される。センサ104は、送信する観測値を観測イベント1001に含め、観測イベント1001をセンサ選択部404に送信することによって、観測値を送信する。ここで、各センサ104にはあらかじめ、それぞれs1~s6のセンサID802が割り当てられる。観測イベント1001は、観測値が観測された時刻819、センサID802、観測値820を含む。観測イベント1001は、時系列データ704に対応する。機器クラスタ407は、前述のとおりセンサ選択規則408を含む。なお、観測イベント1001は、時系列データ704と同じデータを持ち、診断サーバ107は、RDB306に観測イベント1001を格納する際、観測イベント1001を時系列データ704として格納する。センサ選択部404は、センサ104から送信された観測イベント1001を機器クラスタ407に従って振分けるための振分けマップ1005を保持する。振分けマップ1005は、センサID802と機器クラスタID501とを対応づけるマップである。振分けマップ1005は、例えば、センサID802をキーとし、複数個の機器クラスタID501を値として保有するキーバリュー構造を持ち、かつ、ハッシュマップ構造を持つデータベースでもよい。センサ選択規則408は、入力ID1006及びセンサID802を含み、センサID802に入力ID1006を割り当てる。入力ID1006は、観測値加工部405において観測値820が加工される際に、加工するために関数に入力する観測値820を選択するため、センサID802に割り当てられる識別子である。センサ選択部404は、センサ選択規則408によって、どのセンサ104の観測値820をどの関数の入力値にするかを選択することができる。センサ104から送信された観測イベント1001は、センサ選択部404によって、センサID802毎に機器クラスタ407に振分けられる。そして、センサ選択部404は、機器クラスタ407に含まれるセンサ選択規則408に従って、センサID802が示すセンサ104によって送信された観測イベント1001に、入力ID1006を割り当てる。ここで、一つのセンサID802が、複数の機器クラスタID501に振分けられる場合がある。例えば振分けマップ1005において、センサID802がs1、s2、s3である観測イベント1001は、機器クラスタID501がr1である機器クラスタ407に振分けられる。また、センサID802がs3、s4、s5である観測イベント1001は、機器クラスタID501がr2である機器クラスタ407に振分けられる。このため、センサID802がs3の観測イベント1001は、機器クラスタID501がr1及びr2である機器クラスタ407に振分けられる。この場合、センサ選択部404は、観測イベント1001を二つに複製し、複製された観測イベント1001の各々に入力ID1006を割り当てる。図11Aは、本発明の第1の実施形態の観測値加工規則409を示す説明図である。観測値加工規則409は、要素ID1102、入力ID1006、加工関数301及び加工パラメータ1103を含む。観測値加工規則409は、前述のとおり、機器クラスタ407ごとに存在する。要素ID1102は、特徴ベクトル1101に含まれる要素を識別する識別子である。入力ID1006は、センサ選択部404によって観測イベント1001に割り当てられた識別子である。以下において要素ID1102に含まれる要素を要素v1、要素v2、、要素vnと表記する。加工関数301は、観測イベント1001のうちの観測値820を加工するための関数である。図11Aに示す加工関数301は、文字列によって示されるが、加工関数301には、計算式が含まれてもよいし、計算式を読み出すパラメータが含まれてもよい。加工パラメータ1103は、加工関数301によって示される関数に入力するパラメータである。要素ID1102には、複数の入力ID1006が割り当てられる場合がある。これは、加工関数301に示される関数に、複数のセンサ104によって観測された観測値820を入力するためである。図11Bは、本発明の第1の実施形態の観測値加工部405による処理の例を示す説明図である。図11Bに示す処理は、図5のステップ513に対応する。図11Bに示す例では、時間軸上の丸が観測イベント1001を示し、時間軸で蓄積される観測イベント1001を示す。図11Bに示す時間軸は、右に行くほど新しい。また、時系列によって蓄積された観測イベント1001を入力データ1104と総称する。特徴ベクトル1101のうち要素v1は、観測値加工規則409において、入力ID1006がi1を示し、加工関数301がなしを示す。このため観測値加工部405は、入力ID1006がi1である観測イベント1001の観測値820を加工せずに、そのまま要素v1に観測値820を格納する。特徴ベクトル1101のうち要素v2は、観測値加工規則409において、入力ID1006がi2を示し、加工関数301が移動平均を示し、加工パラメータ1103が5秒を示す。このため、観測値加工部405は、i2に対応するセンサ104によって5秒間に観測された観測値820に基づいて、5秒間の観測値820の平均値、すなわち移動平均を算出する。そして観測値加工部405は、算出された移動平均を要素v2に格納する。なお、加工パラメータ1103が5秒を示す場合、算出のために用いる観測値820は、5秒間に観測値加工部405によって受信された観測イベント1001の観測値820でもよい。このため、加工パラメータ1103が5秒を示しても、観測イベント1001が五つであるとは限らない。特徴ベクトル1101のうち要素v3は、観測値加工規則409において、入力ID1006がi3及びi4を示し、加工関数301が平均を示す。このため観測値加工部405は、i3に対応するセンサ104とi4に対応するセンサ104とによって観測された観測値820の平均値、すなわち、同時刻のセンサ104による観測値820の平均を算出する。そして観測値加工部405は、要素v3に算出された平均を格納する。特徴ベクトル1101のうち要素v4は、観測値加工規則409において、入力ID1006がi5を示し、加工関数301が周波数分析を示し、加工パラメータ1103が5秒FFT,A点を示す。このため、観測値加工部405は、i5の入力データ1104と、i5に対応するセンサ104によって5秒間に観測された観測値820とに基づいて、FFT高速フーリエ変換、すなわち周波数分析を行う。また、A点は、任意の周波数を示し、周波数分析によって得られた結果1105のうち、A点における振幅1106を要素v4に格納する。特徴ベクトル1101のうち要素v5、及び、特徴ベクトル1101のうち要素v6も、特徴ベクトル1101がv4を示す特徴ベクトルと同様に、観測値加工規則409において加工関数301が周波数分析を示し、加工パラメータ1103が5秒FFTを示す。しかし、観測値加工規則409における要素v5には加工パラメータ1103にB点が含まれ、観測値加工規則409における要素v6には加工パラメータ1103にC点が含まれる。このため観測値加工部405は、i5の入力データ1104と、i5に対応するセンサ104によって5秒間に観測された観測値820とに基づいて行われた周波数分析の結果1105のうち、B点における振幅1107を要素v5に格納し、C点における振幅1108を要素v6に格納する。図12は、本発明の第1の実施形態の観測値加工部405による周波数分析を示すフローチャートである。図11における周波数分析についての詳細を以下に記載する。最初に観測値加工部405は、入力データ1104を取得するステップ1211。入力データ1104は、診断サーバ107に時系列に蓄積された複数の観測イベント1001時系列データ704である。観測値加工部405は、取得された入力データ1104を、加工パラメータ1103によって指定された時間間隔図11Bにおいて、5秒によってフレーム1201に分割しステップ1212、各フレーム1201をFFT等によって周波数成分に変換するステップ1213。さらに観測値加工部405は、FFT等によって得られた結果1105のうち、加工パラメータ1103によって指定された周波数の振幅を各々抽出し、抽出された振幅を特徴ベクトル1101として出力する。ここで、本実施形態における事象1305について説明する。図13Aは、本発明の第1の実施形態の事象1305の分布の例を示す説明図である。ここで事象1305とは、機器102又は配管103において発生しうる障害、又は、機器102又は配管103が正常である状態を示す。具体的には、事象1305は、ひび割れが発生または圧力が増大して爆発の危険性などの事象を示し、また、安定した状態などの状態を示す。図13Aに示す例は、特徴ベクトル1101が要素を二つ含む場合に、事象1305がどのように分布するかを示す例である。二つの要素を、各々要素V1及び要素V2によって示す。図13Aに示す図は、横軸が要素V1の値1501であり、縦軸が要素V2の値1502である。図13Aに示す横軸及び縦軸は、各々特徴空間、すなわち次元である。本実施形態における特徴空間は、特徴ベクトル1101の要素の数と同数存在する。事象1305は、図13Aにおいて、事象A事象1305-1、事象B事象1305-2及び事象C事象1305-3によって示される。図13Aにおける事象クラスタ1308は、事象1305が過去に発生した特徴ベクトル1101の値の範囲であり、事象1305が発生する可能性が非常に高いと判定される、発生要素V1の値1501と要素V2の値1502との範囲を示す。事象A事象1305-1は、c1~c7の範囲によって示される事象クラスタ1308を含む。事象B事象1305-2は、c8及びc9の範囲によって示される事象クラスタ1308を含む。事象C事象1305-3は、c10の範囲によって示される事象クラスタ1308を含む。特徴ベクトル1101の値は、図13Aにおいてp1~p3によって示される。特徴ベクトル1101が事象クラスタc2に含まれるp1である場合、図13Aは、特徴ベクトル1101が対応するセンサ104に接続される機器102又は配管103において、事象A事象1305-1が発生する可能性が非常に高いことを示す。また、特徴ベクトル1101がp2である場合、図13Aは、特徴ベクトル1101が対応するセンサ104に接続される機器102又は配管103において、事象B事象1305-2が発生する可能性が非常に高いことを示す。また、特徴ベクトル1101がp3である場合、図13Aは、特徴ベクトル1101が対応するセンサ104に接続される機器102又は配管103において、どの事象1305も発生していない可能性が高いことを示す。事象距離1503は、各事象クラスタ1308の重心と特徴ベクトル1101との距離である。図13Bは、本発明の第1の実施形態の事象クラスタ1308と特徴ベクトル1101との関係を示す説明図である。事象クラスタ重心1309は、事象クラスタ1308の重心である。事象クラスタ1308は超球であり、すなわち、複数次元の特徴空間においても球である。事象クラスタ半径1310は、事象クラスタ重心1309を中心とした事象クラスタ1308の半径である。事象クラスタ重心1309と特徴ベクトル1101との距離は、前述の通り事象距離1503である。特徴ベクトル1101が事象クラスタ1308の重心に近ければ近いほど、特徴ベクトル1101に対応するセンサ104に接続される機器102又は配管103において、事象クラスタ1308に対応する事象1305が発生する可能性が高い。図13Cは、本発明の第1の実施形態の信頼度1302を算出するための関数を示す説明図である。信頼度1302は、事象1305が発生しない可能性を示す。信頼度1302は、事象距離1503を事象クラスタ半径1310によって除算することによって算出される。事象距離1503の値が大きく、事象クラスタ半径1310の値が小さいほど、信頼度1302は大きい値となり、事象1305が発生しない可能性が高い。また、事象距離1503の値が小さく、事象クラスタ半径1310の値が大きいほど、信頼度1302の値が小さくなり、事象クラスタ1308が起こる可能性が低い。すなわち、事象距離1503が事象クラスタ半径1310よりも小さくなり、信頼度1302が1より小さい値になった場合、事象1305が発生する可能性が高い。逆に、事象クラスタ半径1310が大きく、事象距離1503が小さいほど、信頼度1302は小さい値となる。信頼度1302の値が小さいほど、事象クラスタ1308が起こる可能性が高い。図14は、本発明の第1の実施形態の診断部406によるVQCのための入出力データを示す説明図である。観測値加工部405によって生成された特徴ベクトル1101は、診断部406に送られる。診断部406は、特徴ベクトル1101と機器クラスタ407に含まれるコードブック410とを用いて、診断結果1300を生成する。診断結果1300は、事象ID1301、信頼度1302及び寄与率1303を含む。事象ID1301は、事象1305を一意に示す識別子である。信頼度1302は、図13Cに示す計算式によって算出された、特徴ベクトル1101に対応するセンサ104に接続される機器102又は配管103が、事象ID1301が示す事象1305にならない可能性である。寄与率1303は、特徴ベクトル1101の要素ごとに含まれ寄与率1303-1~寄与率1303-n、要素が診断結果1300にどれだけ寄与したのかを示す数値である。寄与率1303は、特徴ベクトル1101に含まれる各要素と、事象1305の重心との各々の距離を算出し、算出された各要素と事象1305の重心との距離が、すべての要素と事象1305の重心との距離の総和に占める割合を算出することによって求められる。また、寄与率1303は、すべての寄与率1303を加算すると1になるように、規格化されてもよい。例えば、図13Aに示すp3の特徴ベクトル1101は、要素V1の値においては事象クラスタ1308に含まれるが、要素V2の値においては事象クラスタ1308に含まれない。このため診断結果1300を算出するにあたり、要素V2のほうがより診断結果1300に寄与したため、寄与率1303が高い。コードブック410は、事象集合1304、事象1305、事象クラスタ1308及び事象クラスタ重心1309を含む。事象集合1304は、0又は一つ以上の事象1305の集合を含む。コードブック410には、事象1305に関する情報があらかじめ含まれる。事象1305は、事象ID1301及び事象クラスタ集合1307を含む。事象1305は、0又は一つ以上の事象クラスタ1308を含む。事象クラスタ1308は、事象クラスタ重心1309及び事象クラスタ半径1310を含む。事象クラスタ1308は、0又は一つ以上の事象クラスタ重心1309を含む。事象クラスタ重心1309は、重心位置1311を含む。事象クラスタ重心1309は、特徴ベクトル1101の要素数、すなわち特徴空間次元の数の重心位置1311-1~1311-nを含む。図15は、本発明の第1の実施形態の診断部406によるVQCを示すフローチャートである。診断部406は、観測値加工部405から特徴ベクトル1101を送られると、初期化をするため、最近接距離に無限大の数値を格納するステップ1401。最近接距離は、パラメータである。そしてコードブック410に含まれる事象1305のうち一つを選択しステップ1402、ステップ1402において選択された事象1305に含まれる事象クラスタ1308を選択するステップ1403。診断部406は、ステップ1403において選択された事象クラスタ1308の事象クラスタ重心1309と、観測値加工部405から送られた特徴ベクトル1101を比較し、距離を算出するステップ1404。距離を算出する際の関数を以下に示す。Vtは、特徴ベクトル1101の要素の値である。Ctは、事象クラスタ1308の重心位置1311の値である。tは、すべての特徴空間次元のうちの一つの要素を示し、0から特徴空間の数まである。そして診断部406は、算出された距離とそれまでに算出されていた距離との中で最も短い距離である事象クラスタ1308を最近接クラスタに格納するステップ1405。最近接クラスタはパラメータである。また、ステップ1404とそれまでに算出されていた距離との中で最も短い距離を、最近接距離に格納するステップ1406。そして診断部406は、すべての事象クラスタ1308との距離が算出されたか否か判定しステップ1407、すべての事象クラスタ1308との距離が算出されていないと判定された場合、ステップ1403に戻る。すべての事象クラスタ1308との距離が算出された場合、診断部406は、すべての事象1305に含まれる事象クラスタ1308との距離が算出されたか否かを判定しステップ1408、すべての事象1305に含まれる事象クラスタ1308との距離を算出していないと判定された場合、ステップ1402に戻る。すべての事象1305に含まれる事象クラスタ1308との距離が算出されたと判定された場合、診断部406は、最近接クラスタが示す事象クラスタ1308が含まれる事象ID1301を取得し、診断結果1300の事象ID1301に格納するステップ1409。そして、最近接クラスタが示す事象クラスタ1308で、ステップ1404において算出された距離を除算することによって、信頼度1302を算出するステップ1410。さらに診断部406は、特徴ベクトル1101、事象クラスタ半径1310及び重心位置1311に基づいて、寄与率1303を算出しステップ1411、診断結果1300を出力する。以上が、図5のステップ514までの処理である。図16は、本発明の第1の実施形態の機器クラスタ407を生成する処理の概要を示すフローチャートである。選択規則作成部412は、プラント101に新たな機器102又は配管103が加わる場合、新たな機器グラフ502を生成しステップ1601、センサ選択規則408を生成するステップ1602。その後加工規則作成部413は観測値加工規則409を生成するステップ1603。そして診断規則作成部414は、コードブック410を生成するステップ1604。図17は、本発明の第1の実施形態の機器クラスタ407を生成する処理の詳細を示すフローチャートである。プラント101に新たな機器102又は配管103が加わる場合、診断サーバ107は、新たな機器102又は配管103の構成に類似する機器グラフ502が含まれる機器クラスタ407を検索するステップ1701。類似する機器グラフ502が含まれる機器クラスタ407を検索する手順は、後述する。そして診断サーバ107は、類似する機器クラスタ407が検索によって、発見されたか否かを判定するステップ1702。診断サーバ107によって類似する機器クラスタ407が発見されない場合、診断サーバ107は、ステップ1703以降において管理者などによって機器クラスタ407を入力される。管理者は、設計書等に基づいて機器グラフ502を作成しステップ1703、センサ選択規則408を作成しステップ1705、観測値加工規則409を作成しステップ1705、各々を診断サーバ107に入力する。その後管理者は、新たな機器102又は配管103によって通常の業務を行い、半年又は一年などの一定期間に発生した実際の事象を、診断サーバ107の学習部304に学習させるステップ1706。すなわちステップ1706において学習部304は、一定期間に発生する観測値を取得し、取得された観測値に対応する事象の内容を、管理者から入力されることによって、学習する。診断サーバ107は、ステップ1706において取得された観測値と、管理者によって入力された事象の内容とに基づいて、図3に示す学習部304にコードブック410を作成させる。診断サーバ107は、ステップ1706において作成したコードブック410を自らに入力するステップ1707。そして診断サーバ107は、ステップ1703~1707において作成された各情報に機器クラスタID501を割り当てることによって、機器クラスタ407を登録するステップ1708。その後、診断サーバ107は、新たな機器102又は配管103のすべてに、機器クラスタ407を作成したか否かを判定しステップ1709、機器クラスタ407を作成していない機器102又は配管103がある場合、ステップ1701に戻る。また、すべての機器102又は配管103に、機器クラスタ407を作成した場合、処理を終了する。なお、実際はステップ1706において一定期間が経過するため、ステップ1709以降の処理は、ステップ1706からの処理と並行に処理してもよい。ステップ1702において、診断サーバ107によって類似する機器クラスタ407が発見されたと判定された場合、選択規則作成部412は、ステップ1701において発見された類似する機器クラスタ407の機器グラフ502を、新たな機器102又は配管103の機器クラスタ407の機器グラフ502に格納するステップ1710。さらに選択規則作成部412は、類似する機器クラスタ407のセンサ選択規則408を、新たな機器102又は配管103の機器クラスタ407のセンサ選択規則408に格納するステップ1711。また、すべての機器グラフ502に示された機器102又は配管103に対応するセンサ選択規則408を格納したか否かを判定しステップ1712、センサ選択規則408が格納されていない機器グラフ502がある場合は、ステップ1711に戻る。すべての機器グラフ502に示された機器102又は配管103に対応するセンサ選択規則408を格納した場合、加工規則作成部413は、類似する機器クラスタ407の観測値加工規則409を、新たな機器102又は配管103の機器クラスタ407の観測値加工規則409に格納しステップ1713、また、類似する機器クラスタ407のコードブック410を、新たな機器102又は配管103の機器クラスタ407のコードブック410に格納するステップ1714。次に診断サーバ107は、ステップ1714において格納されたコードブック410を修正する必要があるか否かを判定するステップ1715。診断サーバ107は、コードブック410を修正する必要があるか否かを、管理者から入力された指示によって判定する。なお管理者は、コードブック410に実績があるか否かを判定し、判定結果を診断サーバ107に入力する。ステップ1715においてコードブック410の修正が必要ではないと判定された場合、診断サーバ107はステップ1708に移行し、機器クラスタ407を登録する。ステップ1715においてコードブック410の修正が必要であると判定された場合、診断サーバ107は、過去に発生した事例における時系列データ704を、新たに生成された機器クラスタ407によって診断させる。そして、管理者が確認できるように、得られた診断結果を出力装置に出力するステップ1716。なお、管理者等は、ステップ1716における診断結果を確認し、再学習するか否かを判定する。そして、再学習が必要か否かを示す情報を診断サーバ107に入力する。診断サーバ107は、管理者によって入力された再学習が必要か否かを示す情報を取得し、再学習によって機器クラスタ407を変更する必要があるか否かを判定するステップ1717。ステップ1717において、再学習は必要ないと判定された場合、診断サーバ107は、ステップ1708に移行し、機器クラスタ407を登録する。ステップ1717において、再学習が必要であると判定された場合、診断サーバ107は、半年又は1年間などの一定期間、再学習部305に再学習させるステップ1718。再学習部305は、一定期間に発生した事象1305に基づいて、事象クラスタ重心1309及び事象クラスタ半径1310を更新することによって、再学習する。ステップ1718の結果に基づいて、診断サーバ107は、新たな機器クラスタ407のコードブック410を修正しステップ1719、ステップ1708に移行する。図17のステップ1710~ステップ1719によって、本発明の診断サーバは、新規の機器クラスタ407に類似する機器クラスタ407の診断規則等を適用することができる。また、再学習等によって、より柔軟な診断規則を新規の機器クラスタ407に適用することができる。本実施形態の診断サーバ107は、類似する機器グラフ502、すなわち、類似する機器102等の接続関係を、既存の機器102等の中から検索することによって、類似する機器クラスタ407を検索する。プラント101の新設、又は、機器102若しくは配管103の追加があった場合、診断サーバ107は、既存の機器102又は配管103に対応する機器クラスタ407のうち、新たな機器102又は配管103の接続関係と類似した接続関係を持つ機器102又は配管103に対応する機器クラスタ407を取得し、新たな機器102又は配管103に対応する機器クラスタ407を、取得された機器クラスタ407に基づいて生成する。以下の説明において、機器102又は配管103を、ノードと総称する。図18Aは、本発明の第1の実施形態の類似機器グラフ502を取得するための具体的な例を示す説明図である。新たにノードAノードA1~A6が、既存のノードBノードB1~B4を含むプラント101に追加された場合を、図18Aに示す。追加されたノードA1~A6のうち、ノードA1~A4の機器グラフ502が既存のB1~B4の機器グラフ502に類似している場合、ノードA1~A6に対応する機器クラスタ407Aは、ノードB1~B4の機器グラフ502が含まれる機器クラスタ407Bに基づいて生成される。図18Bは、本発明の第1の実施形態のセンサ選択規則408の生成を示す説明図である。図17の1701において、図18Aに示すノードA1~A4が対応する機器クラスタ407が、既存のノードB1~B4に対応する機器クラスタ407に類似する機器クラスタ407として検索された場合、図17のステップ1711において、選択規則作成部412は、ステップ1701において検索された機器クラスタ407に含まれるセンサ選択規則408Bに基づいて、新たなセンサ選択規則408Aを生成する。まず選択規則作成部412は、ステップ1701において検索された結果から、ノードA1~A4と、ノードA1~A4が各々類似するノードB1~B4との組み合わせを作成する。そして、各ノードに接続されるセンサ104のID802によって、各ノードを置き換えることによって、センサマップ2004を生成する。さらに選択規則作成部412は、センサマップ2004と、既存のノードB1~B4に対応するセンサ選択規則408Bとに基づいて、新たなノードA1~A4のセンサ選択規則408Aを生成する。以下に、図17のステップ1701において類似機器クラスタ407を検索するために、類似機器グラフ502を取得する手順を示す。図19は、本発明の第1の実施形態の類似機器グラフ502を取得する手順を示すフローチャートである。図19に示す処理は、図17のステップ1701に相当する。また、以下において、図18Aに示すようにノードA1~A4の追加があった場合を例に説明する。診断サーバ107に備わる類似グラフ検索部302は、新たなノードA1~A4がプラント101に追加された場合、新たなノードA1~A4のうち一つを選択するステップ1801。ステップ1801において選択されたノードをノードAと記載する。さらに、既存のノードB1~B4のうち一つを評価する対象に選択するステップ1802。ステップ1802において選択されたノードをノードBと記載する。類似ノード検索部303は、ステップ1802の後、ステップ1801において選択されたノードAとステップ1802において選択されたノードBとの類似度を算出するステップ1803。類似度は、0以上の値を取り、小さい方が類似していると定義する。類似度の算出方法は、後述する。そして類似グラフ検索部302は、ステップ1803において算出された類似度が、あらかじめ指定された閾値以下であるか否かを判定するステップ1804。算出された類似度が閾値以下である場合、ノードAとノードBとが類似しているため、ノードBが含まれる機器グラフ502を、類似機器グラフに追加するステップ1805。類似グラフ検索部302は、ステップ1803において算出された類似度をRDB306のグラフ類似度に格納するステップ1806。なお、類似機器グラフとグラフ類似度とは、RDB306に格納される記憶領域である。ステップ1804において算出された類似度が閾値より上である場合、又は、ステップ1806の後、類似グラフ検索部302は、既存のノードB1~B4をすべて選択したか否かを判定するステップ1807。既存のノードB1~B4をすべて選択していないと判定された場合、類似グラフ検索部302は、ステップ1802に戻る。類似グラフ検索部302は、ステップ1807までの処理によって、ノードAと比較するための基準となるノードBを選択する。ステップ1807において既存のノードをすべて選択したと判定された場合、類似グラフ検索部302は、ステップ1805において追加された類似機器グラフのうち、既存の一つの機器グラフ502を評価する対象に選択するステップ1808。その後類似グラフ検索部302は、機器グラフ502の類似度をサブルーチンXによって算出するステップ1809。類似グラフ検索部302は、ステップ1809において算出された機器グラフ502の類似度が、閾値以上であるか否かを判定するステップ1810。算出された機器グラフ502の類似度が閾値以上である場合、ステップ1808において選択された機器グラフ502は類似していないため、類似グラフ検索部302は、類似機器グラフからステップ1808において選択された機器グラフ502を削除するステップ1811。ステップ1810において、算出された機器グラフ502の類似度が閾値よりも下である場合、又は、ステップ1811の後、類似グラフ検索部302は、類似機器グラフに格納された機器グラフ502の候補を出力するステップ1813。なお、類似機器グラフに複数の機器グラフ502が格納されている場合は、すべての機器グラフ502を出力し、管理者に機器グラフ502を選択させてもよい。そして、類似グラフ検索部302は、最も類似度が小さい機器グラフ502が含まれる機器クラスタ407を、類似機器クラスタとして、図17のステップ1701の処理に出力する。なお、類似度が0、すなわち、比較元と比較先の機器クラスタが完全に一致する場合にはコードブック修正が不要なので、類似度が0の場合には図17のステップ1715~1719を省略し、ステップ1714からステップ1708に移行する分岐を設けてもよい。一方、類似度が0より大きい場合に、すなわち、比較元と比較先の機器クラスタが一致しない場合に、機器クラスタが類似していると判定されるために類似度の閾値が設定されるが、前述の類似グラフ検索部302では、該閾値はあらかじめ利用者により設定される。一方、類似グラフ検索部302の演算の結果出力された機器クラスタが、前述した図17のステップ1716で過去事例による異常判定チェックを受けた結果、ステップ1717で再学習が不要と判定された場合に、この不要と判定されたときの機器クラスタの類似度を、あらかじめ利用者により設定される閾値を置き換えて設定することにより、類似度閾値の自動設定を行うことも可能である。この自動設定により、ユーザーの閾値設定の最適化のための工数を削減することができ、また、最適化の客観性や再現性を高めることができる。さらに、この自動設定により、ステップ1701の段落で類似度が小さく再学習不要の機機クラスタを抽出でき、再学習のステップを避けて処理を高速化することができる。図19に示す処理によって、類似する機器グラフ502が取得され、取得された機器グラフ502に対応する機器クラスタ407が、ステップ1701における検索結果となる。図20は、本発明の第1の実施形態の機器グラフ502の類似度を算出する手段を示すフローチャートである。図20に示す処理は、図19のステップ1809に相当する。類似グラフ検索部302は、図19のステップ1801において選択されたノードAに隣接するノードAを選択するステップ1901。類似グラフ検索部302は、ステップ1801において隣接するノードAがあるか否かを判定しステップ1902、隣接するノードAがない場合、類似グラフ検索部302は、サブルーチンXの処理を終了する。ステップ1801において隣接するノードAがある場合、類似グラフ検索部302は、ステップ1808において選択された機器グラフ502に対応するノード、すなわちステップ1802において選択されたノードBに隣接するノードを選択するステップ1903。例えば、図19のステップ1801において選択されたノードA1と、ステップ1802において選択されたノードB1との類似度が閾値以下であり、ステップ1808においてノードB1が含まれる機器グラフ502が選択された場合、類似グラフ検索部302は、ステップ1903において、図18Aに示すノードB1に隣接するノードB2を選択する。次に類似ノード検索部303は、ステップ1901において選択されたノードAとステップ1903において選択されたノードBとの類似度を算出するステップ1904。ノードの類似度を算出する方法は、後述する。例えば、ステップ1901において選択されたノードAが図18Aに示すノードA2であり、ステップ1903において選択されたノードBが図18Aに示すノードB2であった場合、類似グラフ検索部302は、ステップ1904においてノードA2とノードB2との類似度を算出する。そして類似グラフ検索部302は、ステップ1904の後、ステップ1802において選択されたノードBに隣接するノードをすべて選択したか否かを判定するステップ1905。ノードBに隣接するノードをすべて選択していない場合、類似グラフ検索部302は、ステップ1903に戻る。また、ノードBに隣接するノードをすべて選択した場合、類似グラフ検索部302は、ステップ1906に移行する。例えば、ステップ1903において選択されたノードBが図18Aに示すノードB2であった場合、ノードB1には他に隣接するノードがないため、類似グラフ検索部302は、ステップ1905において、ノードB1に隣接するノードをすべて選択したと判定する。そして類似グラフ検索部302は、ステップ1904において算出されたすべての隣接ノードの類似度を加算し、加算された隣接ノードの類似度を、さらに機器グラフ502の類似度に加算することによって、機器グラフ502の類似度を更新するステップ1906。類似グラフ検索部302は、ステップ1906が終了すると、ステップ1903において選択されたノードBに、さらに隣接するノードに同じ処理をするため、サブルーチンXを再帰呼び出しするステップ1907。類似グラフ検索部302は、1901において選択されたノードAと、ステップ1904において算出された類似度のうち最も小さい値であったノードBとを記憶し、再帰呼び出ししたサブルーチンXを、記憶されたノードの情報に基づいて実行する。例えば、ステップ1901において選択されたノードAが図18Aに示すノードA2であり、ステップ1904において算出された類似度が最も小さいノードBがノードB2であった場合、類似グラフ検索部302は、再帰呼び出ししたサブルーチンXのステップ1901において、ノードA2に隣接するノードAであるノードA3を選択する。また、類似グラフ検索部302は、再帰呼び出ししたサブルーチンXのステップ1903において、ノードB2に接続されるノードB3を選択する。図19及び図20に示す手順によって、類似グラフ検索部302は、新たに追加されたノードと類似するノードを既存ノードから検索し、類似するノードに対応する機器グラフ502を取得する。図21は、本発明の第1の実施形態のノードの類似度を算出する手順を示すフローチャートである。図21に示す処理は、図19のステップ1803、及び図20のステップ1904に相当する。類似ノード検索部303は、ステップ1802又はステップ1903において、新たなノードAと既存のノードBとを選択されると、ノードA及びノードBの機器情報702を参照する。そして、ノードA及びノードBの機器情報702のうち、各々の属性名805が一致する属性804を選択するステップ2101。次に類似ノード検索部303は、ステップ2101において選択された属性804のデータ型814が、数値であるか文字列であるかを、スキーマ情報810に基づいて判定するステップ2102。選択された属性804のデータ型814が数値であり、ノードAの属性値806とノードBの属性値806との間で計算が可能である場合、類似ノード検索部303は、選択された属性804の属性値806の値に基づいて、ノードAとノードBとの属性距離を算出するステップ2103。ここで属性距離とは、二つのノード間の相違を定量的に示すためのパラメータである。選択された属性804のデータ型814が文字列であり、属性値806間で計算が不可能である場合、類似ノード検索部303は、選択されたノードAの属性値806とノードBの属性値806とが一致するか否かを判定するステップ2104。選択されたノードAの属性値806とノードBの属性値806とが一致する場合、類似ノード検索部303は、ノードAとノードBとの属性距離を0にするステップ2105。また、選択されたノードAの属性値806とノードBの属性値806とが一致しない場合、類似ノード検索部303は、ノードAとノードBとの属性距離を無限大にするステップ2106。ステップ2103、ステップ2105、又はステップ2106の後、類似ノード検索部303は、ステップ2103、ステップ2105、又はステップ2106において算出されたノードAとノードBとの属性距離に、属性名805に従ってあらかじめ定められた類似度係数815を乗じるステップ2107。さらに類似ノード検索部303は、ステップ2107において算出された値によって、ノードの類似度を更新するステップ2108。すなわち、ノードの類似度は、ノード間の属性距離と類似度係数815によって、以下の式2によって算出される。数2におけるkは、類似度係数815であり、属性ごとにあらかじめ定まる。aiは、新たなノードの属性値であり、biは、既存のノードの属性値である。そして、ノードの類似度は、aiとbiとの差の二乗と類似度係数815の乗数を、全ての属性について合計することによって、算出される。なお、類似度係数815は、スキーマ情報810に格納される。類似ノード検索部303は、すべての属性について属性距離及びノードの類似度を算出したか否かを判定し、すべての属性について算出していない場合、ステップ2101に戻る。すべての属性について算出した場合、類似ノード検索部303は、ノードの類似度の総和を出力しステップ2110、類似度算出手順を終了する。図21に示す処理によって、ノードの類似度が算出されたが、ノードの類似度の総和は、機器グラフ502の類似度である。さらに、機器グラフ502の類似度は、機器クラスタ407間の類似度であり、すなわち機器クラスタ407の距離と同じである。以降において、ノードの類似度の総和は、機器クラスタ407の距離と同じ意味を示す。図22は、本発明の第1の実施形態の属性距離を算出する具体的な例を示す説明図である。図19のステップ1801又は図20のステップ1901において選択されたノードAの属性804を属性804A-1と示す。また、ステップ1802又はステップ1903において既存のノードBから選択された各ノードBの属性804を、属性804B-1~属性804B-4と示す。属性804A-1は、属性804A-1-1、属性804A-1-2、及び属性804A-1-3を含む。属性804A-1-1は、属性名805が機器種類であり、属性値806がポンプである。属性804A-1-2は、属性名805がセンサ種類であり、属性値806が振動である。属性804A-1-3は、属性名805が使用年数であり、属性値806が2年である。属性804B-1は、属性804B-1-1、及び属性804B-1-2を含む。属性804B-1-1は、属性名805が機器種類であり、属性値806がモータである。属性804B-1-2は、属性名805がセンサ種類であり、属性値806が振動である。属性804B-2は、属性804B-2-1、及び属性804B-2-2を含む。属性804B-2-1は、属性名805が機器種類であり、属性値806がポンプである。属性804B-2-2は、属性名805がセンサ種類であり、属性値806が圧力である。属性804B-3は、属性804B-3-1、属性804B-3-2、及び属性804B-3-3を含む。属性804B-3-1は、属性名805が機器種類であり、属性値806がポンプである。属性804B-3-2は、属性名805がセンサ種類であり、属性値806が振動である。属性804B-3-3は、属性名805が使用年数であり、属性値806が10年である。属性804B-4は、属性804B-4-1、属性804B-4-2、及び属性804B-4-3を含む。属性804B-4-1は、属性名805が機器種類であり、属性値806がポンプである。属性804B-4-2は、属性名805がセンサ種類であり、属性値806が振動である。属性804B-4-3は、属性名805が使用年数であり、属性値806が1年である。図21のステップ2101において、属性804A-1-1と属性804B-1-1とが選択された場合、属性804A-1-1と属性804B-1-1とは、ともにデータ型814が文字列であるため、属性値806が一致するか否かを判定される。そして、各々の属性値806はポンプとモータとであるため、一致しないと判定され、属性距離に無限大が格納される。ここで、属性804が機器種類である類似度係数815が0でない場合、ステップ2110において算出される機器クラスタ407の類似度は、無限大となる。図21のステップ2101において、属性804A-1-1と属性804B-2-1とが選択された場合、属性804A-1-1と属性804B-2-1とは、属性値806が同じであるため、属性距離に0が格納される。さらに、属性804A-1-2と属性804B-2-2とが選択された場合、属性804A-1-2の属性値806は振動であり、属性804B-2-2の属性値806は圧力であるため、ステップ2104において一致しないと判定され、属性距離に無限大が格納される。図21のステップ2101において、属性804A-1-1及び属性804B-3-1が選択された場合、属性804A-1-1及び属性804B-3-1の属性値806が同じであるため、属性距離に0が格納される。また、属性804A-1-2及び属性804B-3-2も同じく、属性804A-1-2及び属性804B-3-2の属性値806が同じであるため、属性距離に0が格納される。図21のステップ2101において、属性804A-1-3及び属性804B-3-3が選択された場合、属性804A-1-3と属性804B-3-3とは、ともにデータ型814が数値であるため、属性距離が算出される。属性804A-1-3の属性値806は2年であり、属性804B-3-3の属性値806は10年であるため、属性距離は、|2-10|=8と算出される。図21のステップ2101において、属性804A-1-1及び属性804B-4-1が選択された場合、属性804A-1-1及び属性804B-4-1の属性値806が同じであるため、属性距離に0が格納される。また、属性804A-1-2及び属性804B-4-2も同じく、属性804A-1-2及び属性804B-4-2の属性値806が同じであるため、属性距離に0が格納される。図21のステップ2101において、属性804A-1-3及び属性804B-4-3が選択された場合、属性804A-1-3と属性804B-4-3とは、ともにデータ型814が数値であるため、属性距離が算出される。属性804A-1-3の属性値806は2年であり、属性804B-4-3の属性値806は1年であるため、属性距離は、|2-1|=1と算出される。本実施形態の属性距離は、前述のように算出される。算出された属性距離は類似度係数815を乗じられ、機器クラスタ407の類似度に加算される。なお、属性値806が一致する場合、属性距離には0が格納されたが、限りなく小さいが0ではない値を格納してもよい。これによって管理者は、ノードの類似度を算出するために、より重要な属性804を、選択することができる。以下に、類似度係数815を算出するための手順を示す。図23は、本発明の第1の実施形態の類似度係数815を算出する手順を示すフローチャートである。まず類似ノード検索部303は、各機器クラスタ407に対応する事象クラスタ1308の距離を算出するステップ2301。ここで、算出すべき類似度係数815がN個存在した場合、類似度係数815に対応する属性804が含まれる機器クラスタ407に、さらに対応する事象クラスタ1308の次元における体積の総和をSii=0~Nによって示す。なお、類似度係数815を算出するために用いられる機器クラスタ407には、類似度係数815に対応する属性804の数と同じ数の機器クラスタ407と、類似度係数815を算出するための基準となる一つの機器クラスタ407とが、あらかじめ選択される。また、事象クラスタ1308の次元における体積の総和Siの、次元とは、事象クラスタ1308に対応する図13Aに示す要素Vの数であり、次元における体積とは、事象クラスタ1308が各次元において分布する範囲の体積を示す。また、総和とは、一つの事象1305に対して、複数の事象クラスタ1308が存在するため、各々の事象クラスタ1308の体積をすべて足した値である。ここでS0は、類似度係数815を算出するための基準となる機器クラスタ407に対応する事象クラスタ1308の次元における体積の総和である。そして、事象クラスタ1308の距離を以下の数3によって定義する。|Si―S0|は、事象クラスタ1308の体積の総和の差である。数3によって、比較する対象の事象クラスタ1308の体積の総和と基準となる事象クラスタ1308の体積の総和との差が、基準となる事象クラスタ1308の体積の総和に占める割り合いを算出し、算出された結果を事象クラスタ1308の距離と定義する。類似ノード検索部303は、数3によって、事象クラスタ1308の距離を算出する。ここで、事象クラスタ1308の距離と機器クラスタ407の距離とは等しいとする場合、数1と数3とを用いて、以下の計算が可能である。ajiは、基準となる機器クラスタ407に含まれる属性804の値を示し、bjiは、比較する対象の機器クラスタ407に含まれる属性804を示す。また、iは、前述の通り算出すべき類似度係数815の数であり、すなわち属性804の数である。jは、比較する対象となる機器クラスタ407の数であり、すなわち算出すべき類似度係数815の数である。左辺の第1項は、機器クラスタ407の距離を行列によって表現した式である。また、右辺は、ステップ2301において算出された事象クラスタ1308の距離を行列によって示した式である。類似ノード検索部303は、機器クラスタ407の距離を示す行列を算出するステップ2302。さらに、数4の左辺の逆行列を算出することによってステップ2303、類似度係数815であるkiの値が算出される。そして類似ノード検索部303は、算出された類似度係数815の値を出力するステップ2304。以上によって類似度係数815が算出される。図24Aは、本発明の第1の実施形態の機器クラスタ407の距離の例を示す説明図である。表2401は、機器クラスタC0407、機器クラスタC1407、機器クラスタC2407の各々に含まれるノードの属性804を用いて、機器クラスタC0~C3407の距離を示す表である。表2401の横軸は使用頻度であり、縦軸は使用年数である。表2401の縦軸及び横軸は、属性名805に対応する。機器クラスタC0407に含まれるノードの属性804-00は、使用年数が2年であり、使用頻度が10回/年である。機器クラスタC1407に含まれるノードの属性804-01は、使用年数が10年であり、使用頻度が20回/年である。機器クラスタC2407に含まれるノードの属性804-02は、使用年数が1年であり、使用頻度が80回/年である。ここで、使用年数についての類似度係数815は、k1によって示し、使用頻度についての類似度係数815は、k2によって示す。機器クラスタC0407を基準とした場合、機器クラスタC1407の距離は、k12-102k210-202であり、機器クラスタC2407の距離は、k12-12k210-802である。図24Bは、本発明の第1の実施形態の事象クラスタ1308の距離の例を示す説明図である。機器クラスタC0407の事象クラスタ1308は、図24Bの事象クラスタ1308-00によって示す複数の真球である。機器クラスタC1407の事象クラスタ1308は、事象クラスタ1308-01によって示す複数の真球である。機器クラスタC2407の事象クラスタ1308は、図24Bの事象クラスタ1308-02によって示す複数の真球である。また、事象クラスタ1308-00の真球の体積の総和をS0、事象クラスタ1308-01の真球の体積の総和をS1、事象クラスタ1308-02の真球の体積の総和をS2によって示す。前述の数3によって、機器クラスタC0407と機器クラスタC1407との事象クラスタ1308の距離は、|S1-S0|/|S0|によって示される。図24Bに示す事象クラスタ1308-00と事象クラスタ1308-01は、ほぼ重なっているため、|S1-S0|の値は|S0|よりも小さい。このため、|S1-S0|/|S0|は1よりも小さい値となる。一方、機器クラスタC0407と機器クラスタC2407との事象クラスタ1308の距離は、|S2-S0|/|S0|によって示される。図24Bに示す事象クラスタ1308-00と事象クラスタ1308-02は重ならないため、|S2-S0|/|S0|は1以上の値となる。前述によって算出された機器クラスタ407の距離と、事象クラスタ1308の距離とを用いて、以下の連立方程式が成り立つ。|S1-S0|/|S0|の値を0.1、|S2-S0|/|S0|の値を2とした場合、k1の値は9.3e-4対数表記、k2の値は4.1e-4と算出される。第1の実施形態によれば、新たな機器102又は配管103が追加されても、既存の機器102又は配管103に類似する構成を持つ新たな機器102又は配管103に、既存の機器クラスタ407を適用することによって、診断規則の設定に必要となる工数を低減し、早期に新たな機器102又は配管103における診断規則を設定することができる。第2の実施形態図25は、本発明の第2の実施形態の新たなプラント101に機器クラスタ407を適用する例を示す説明図である。図25に示すように、既存のプラント101Aは機器又は配管m21~m26を有し、新規のプラント101Bは機器又は配管m27~m35を有する。本発明は、既存プラント101Aにプラント101Bが追加され、既存プラント101Aに機器クラスタ407E及び機器クラスタ407Fが設定されている場合、新たに追加されたプラント101Bに備わる機器102又は配管103に、機器クラスタ407E及び機器クラスタ407Fを適用する。m21~m23の機器グラフ502に類似する機器グラフ502を持つ機器の組み合わせを新規のプラント101Bから抽出し、機器又は配管m21~m23の機器クラスタ407Eを適用する。これによって、図25に示す例では、機器又は配管m27~m29及びm30~m32に、機器クラスタ407G及び機器クラスタ407Hが生成される。また、機器又は配管m24~m26の機器グラフ502に類似する機器グラフ502を持つ機器の組み合わせを新規のプラント101Bから抽出し、機器又は配管m24~m26の機器クラスタ407Iを適用する。これによって、図25に示す例では、機器又は配管m33~m35に、機器クラスタ407Iが生成される。第2の実施形態によれば、新規のプラント101Bが追加されても、既存のプラント101Aに含まれる機器クラスタ407を適用することによって、ユーザによる工数を低減し、早期にプラント101Bにおける診断規則を設定することができる。以上、本発明を添付の図面を参照して詳細に説明したが、本発明はこのような具体的構成に限定されるものではなく、添付した請求の範囲の趣旨内における様々な変更及び同等の構成を含むものである。"