"プロセッサと、前記プロセッサに接続されるメモリと、前記プロセッサに接続される記憶媒体と、前記プロセッサに接続され、他の装置と接続するためのインタフェースとを備え、監視対象の計算機システムから継続して到来するストリームデータを処理するストリームデータ処理サーバであって、前記ストリームデータは、タイムスタンプが付与された複数のデータを含み、前記ストリームデータ処理サーバは、予め登録されたクエリにしたがって、スライディングウィンドウを用いて前記ストリームデータから対象となる処理範囲に含まれる前記データを切り出し、前記切り出されたデータに対して分析処理を実行するストリームデータ処理部を備え、前記ストリームデータ処理部は、前記切り出されたデータを用いて前記タイムスタンプと前記データの値との対応関係を示す近似式を算出する近似式算出部と、前記算出された近似式を用いて前記データの予測値を算出し、前記算出された予測値に基づいて前記計算機システムの異常の発生を予測する異常検出部と、を備え、前記近似式算出部は、前記切り出されたデータのいずれかのタイムスタンプを時刻の原点に決定し、前記切り出されたデータの前記タイムスタンプを、前記決定された時刻の原点からの相対的な時刻値に修正し、修正された前記タイムスタンプと、前記データの値とを用いて前記近似式を算出することを特徴とするストリームデータ処理サーバ。前記近似式算出部は、最小二乗法を用いて前記近似式を算出し、前記近似式算出部は、前記切り出されたデータの入力を受け付ける入力部と、前記入力部が受け付けたデータを格納するデータ格納部と、前記切り出されたデータに基づいて前記近似式の係数を算出するために用いる統計値を算出する統計値算出部と、前記算出された統計値を格納する統計値格納部と、前記統計値を用いて前記近似式の係数を算出する係数算出部と、を有し、前記入力部が第1のデータの入力を受け付けた場合に、前記統計値算出部は、前記第1のデータが入力される前に入力された前記データに基づいて算出された第1の統計値と、前記第1のデータとを用いて、第2の統計値を算出することを特徴とする請求項1に記載のストリームデータ処理サーバ。前記入力部は、前記第1のデータを受け付けた直後に、前記統計値算出部に前記第1のデータを出力し、前記第1のデータを受け付けてから微小時間経過後に、前記データ格納部に前記第1のデータを出力し、前記データ格納部は、前記第1のデータが入力される直前に入力された前記データを前記統計値算出部に出力した後に、前記第1のデータを格納し、前記統計値算出部は、前記第2の統計値を算出した直後に、前記算出された第2の統計値を前記係数算出部に出力し、前記第2の統計値を算出してから微小時間経過後に、前記算出された第2の統計値を前記統計値格納部に出力し、前記統計値格納部は、前記第1の統計値を前記統計値算出部に出力した後に、前記算出された第2の統計値を格納することを特徴とする請求項2に記載のストリームデータ処理サーバ。前記近似式算出部は、前記タイムスタンプがxt-n1~xtまでのn個の前記データを用いて、前記データの値yと前記タイムスタンプxとの間の関係を示す一次式y=axbを算出する場合に、最も現在の時刻に近い前記タイムスタンプxtを前記時刻の原点として決定し、式1、式2、式3、及び式4に示す前記統計値を算出し、式5及び式6を用いて前記一次式の係数a及びbを算出することを特徴とする請求項3に記載のストリームデータ処理サーバ。前記統計値格納部が、前記タイムスタンプがxt-1である前記第1の統計値を格納し、前記入力部がタイムスタンプの値がxtである前記第1のデータの入力を受け付けた場合に、前記統計値算出部は、式7、式8、式9、式10、式11、及び式12を用いて前記第2の統計値を算出することを特徴とする請求項4に記載のストリームデータ処理サーバ。前記近似式算出部は、前記処理範囲を変更した場合に、前記変更前の処理範囲に含まれるが、前記変更後の処理範囲に含まれない前記データである消滅データがあるか否かを判定し、前記消滅データがないと判定された場合には、ztが0である場合の式7、式8、及び式9を用いて前記第2の統計値を算出することを特徴とする請求項5に記載のストリームデータ処理サーバ。プロセッサと、前記プロセッサに接続されるメモリと、前記プロセッサに接続される記憶媒体と、前記プロセッサに接続され、他の装置と接続するためのインタフェースとを備え、監視対象の計算機システムから継続して到来するストリームデータを処理する計算機が実行するストリームデータ処理プログラムを記録した記録媒体であって、前記ストリームデータは、タイムスタンプが付与された複数のデータを含み、前記メモリは、予め登録されたクエリの定義情報を格納し、前記ストリームデータ処理プログラムは、前記クエリの定義情報にしたがって、スライディングウィンドウを用いて前記ストリームデータから対象となる処理範囲に含まれる前記データを切り出す第1の手順と、前記切り出されたデータを用いて前記タイムスタンプと前記データの値との対応関係を示す近似式を算出する第2の手順と、前記算出された近似式を用いて前記データの予測値を算出し、前記算出された予測値に基づいて前記計算機システムの異常の発生を予測する第3の手順と、を前記プロセッサに実行させ、前記第2の手順は、前記切り出されたデータのいずれかのタイムスタンプを時刻の原点に決定する手順と、前記切り出されたデータの前記タイムスタンプを、前記決定された時刻の原点からの相対的な時刻値に修正する手順と、修正された前記タイムスタンプと、前記データの値とを用いて前記近似式を算出する手順とを含むことを特徴とするストリームデータ処理プログラムを記録した記録媒体。前記ストリームデータ処理プログラムは、最小二乗法を用いて前記近似式を算出される手順を前記プロセッサに実行させ、前記データの入力を受け付ける入力手段と、前記入力部が受け付けたデータを格納するデータ格納手段と、前記切り出されたデータに基づいて前記近似式の係数を算出するために用いる統計値を算出する統計値算出手段と、前記算出された統計値を格納する統計値格納手段と、前記統計値を用いて前記近似式の係数を算出する係数算出手段と、を有し、前記第2の手段は、前記入力手段によって第1のデータの入力を受け付けた場合に、前記第1のデータが入力を受け付ける前に入力された全ての前記データに基づいて算出された第1の統計値と前記第1のデータとを用いて、第2の統計値を算出する手順を前記統計値算出手段に実行させる手順を含むことを特徴とする請求項7に記載のストリームデータ処理プログラムを記録した記録媒体。前記第1のデータを受け付けた直後に、前記統計値格納手段に前記第1のデータを出力する手順と、前記第1のデータを受け付けてから微小時間経過後に、前記データ格納手段に前記第1のデータを出力する手順とを、前記入力手段に実行させ、前記第1のデータが入力される直前に入力された前記データを前記統計値算出手段に出力した後に、前記第1のデータを格納する手順を前記データ格納手段に実行させ、前記第2の統計値が算出された直後に、前記算出された第2の統計値を前記係数算出手段に出力する手段と、前記第2の統計値が算出されてから微小時間経過後に、前記算出された第2の統計値を前記統計値格納手段に出力させる手順とを、前記統計値算出手段に実行させ、前記第1の統計値を前記統計値算出手段に出力する手順と、その後、前記算出された第2の統計値を格納する手順とを前記統計値格納手段に実行させることを特徴とする請求項8に記載のストリームデータ処理プログラムを記録した記録媒体。前記第2の手順は、前記タイムスタンプがxt-n1~xtまでのn個の前記データを用いて、前記データの値yと前記タイムスタンプxとの間の関係を示す一次式y=axbを算出する場合に、最も現在の時刻に近い前記タイムスタンプxtを前記時刻の原点として決定する手順と、式13、式14、式15、及び式16に示す前記統計値を算出する手順と、式17及び式18を用いて前記一次式の係数a及びbを算出する手順と、を前記近似式算出手段に実行させることを特徴とする請求項9に記載のストリームデータ処理プログラムを記録した記録媒体。前記統計値格納手段によって前記タイムスタンプがxt-1である前記第1の統計値が格納され、前記入力手段によってタイムスタンプの値がxtである前記第1のデータの入力が受け付けられた場合に、式19、式20、式21、式22、式23、及び式24を用いて前記第2の統計値を算出する手順を前記統計値算出手段に実行させることを特徴とする請求項10に記載のストリームデータ処理プログラムを記録した記録媒体。前記第2の手順は、前記処理範囲を変更した場合に、前記変更前の処理範囲に含まれるが、前記変更後の処理範囲に含まれない前記データである消滅データがあるか否かを判定する手順と、前記消滅データがないと判定された場合には、ztが0である場合の式19、式20、及び式21を用いて前記第2の統計値を算出する手順と、を前記近似式算出手段に実行させることを特徴とする請求項11に記載のストリームデータ処理プログラムを記録した記録媒体。ストリームデータ処理システムでは、時系列データを継続的に処理するため、長時間経過した場合、すなわち、時刻xの値が大きくなると式1及び式2の各項の値各種の和、及びその積が大きくなる。したがって、計算機における整数表現の桁あふれが発生する。また、桁あふれの発生を抑制するために浮動小数点数を利用したとしても桁落ちが発生する可能性がある。本発明は、時刻の値が大きい場合であっても、桁あふれを発生させず、かつ、計算コストを低くして近似式を算出可能なストリームデータ処理システム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、プロセッサと、前記プロセッサに接続されるメモリと、前記プロセッサに接続される記憶媒体と、前記プロセッサに接続され、他の装置と接続するためのインタフェースとを備え、監視対象の計算機システムから継続して到来するストリームデータを処理するストリームデータ処理サーバであって、前記ストリームデータは、タイムスタンプが付与された複数のデータを含み、前記ストリームデータ処理サーバは、予め登録されたクエリにしたがって、スライディングウィンドウを用いて前記ストリームデータから対象となる処理範囲に含まれる前記データを切り出し、前記切り出されたデータに対して分析処理を実行するストリームデータ処理部を備え、前記ストリームデータ処理部は、前記切り出されたデータを用いて前記タイムスタンプと前記データの値との対応関係を示す近似式を算出する近似式算出部と、前記算出された近似式を用いて前記データの予測値を算出し、前記算出された予測値に基づいて前記計算機システムの異常の発生を予測する異常検出部と、を備え、前記近似式算出部は、前記切り出されたデータのいずれかのタイムスタンプを時刻の原点に決定し、前記切り出されたデータの前記タイムスタンプを、前記決定された時刻の原点からの相対的な時刻値に修正し、修正された前記タイムスタンプと、前記データの値とを用いて前記近似式を算出することを特徴とする。本発明の一形態によれば、時刻の原点の修正に伴って、スライディングウィンドウによって切り出されたデータのタイムスタンプを修正することによって、近似式を算出する際の桁あふれの発生を抑制することができる。図1は、本発明の実施形態におけるストリームデータ処理システムの構成例を示すブロック図である。ストリームデータ処理システムは、ストリームデータ処理サーバ100、監視対象システム、及び複数のホスト計算機130、140から構成される。ストリームデータ処理サーバ100は、ネットワーク150を介して監視対象システム120、及び複数のホスト計算機130、140と接続される。なお、ネットワーク150は、WAN、LANなどを用いることが考えられるが、本発明はネットワークの接続形式に限定されない。ストリームデータ処理サーバ100は、監視対象システム120から送信されるストリームデータを受信し、また、指示されたクエリに従ってストリームデータを処理する。ストリームデータは、時系列順の複数のデータ122を含む。ストリームデータ処理サーバ100は、プロセッサ101、メモリ102、ネットワークインタフェース104、及びストレージ105を備え、各構成はバス103を介して接続される。プロセッサ101は、メモリ102に格納されるプログラムを実行することによって各種処理を実行する。メモリ102は、プロセッサ101が実行するプログラム及び当該プログラムを実行するために必要な情報を格納する。具体的には、メモリ102は、ストリームデータ処理部110を備える。ストリームデータ処理部110は、ストリームデータを処理する。ストリームデータ処理部110は、処理の開始時に、ストレージ105に格納されるクエリグループの定義を読み出し、読み出されたクエリグループの定義に基づいてクエリグラフを構成する。ストリームデータ処理部110は、クエリグラフに従って処理を実行する。ストリームデータ処理部110は、近似式算出部112及び異常検出部113を含む。近似式算出部112は、スライディングウィンドウによって切り出された複数のデータ122に対して分析処理を実行して、近似式を算出する。以下、スライディングウィンドウによって切り出されたデータを対象データとも記載する。また、以下では、スライディングウィンドウをウィンドウと記載する。異常検出部113は、算出された近似式を用いて監視対象システム120の異常の発生を検出し、また、異常発生を予測する。例えば、異常検出部113は、近似式を用いてメトリクスの予測値を算出し、当該予測値が所定の閾値以上か否かを判定する。以下、近似式算出部112及び異常検出部113を主語にして処理を説明する場合、プロセッサ101によって、各構成部を実現するためのプログラムが実行されていることを表す。なお、近似式算出部112及び異常検出部113が備える機能は、ハードウェアを用いて実現されてもよい。ネットワークインタフェース104は、ネットワーク150と接続するためのインタフェースである。ストレージ105は、ストリームデータデータ122、クエリ132、及びその他の情報を格納する。ストレージ105は、例えば、HDD及びSSD等の記憶媒体が考えられる。なお、本発明は記憶媒体の種類に限定されない。監視対象システム120は、複数の計算機図示省略から構成される計算機システムである。監視対象システム120を構成する計算機図示省略上では、監視対象となるデータメトリクスを監視するためのシステムモニタ121が実行される。システムモニタ121は、監視対象システム120を構成する計算機図示省略から必要なデータを収集し、収集されたデータからデータ122を生成する。また、システムモニタ121は、生成されたデータ122をストリームデータ処理サーバ100に送信する。ホスト計算機130、140は、ストリームデータ処理サーバ100を利用するユーザが利用する計算機であり、プロセッサ図示省略、メモリ図示省略、及びネットワークインタフェース図示省略を備える。ホスト計算機130上では、異常監視クエリ操作インタフェース131を実現するためのプログラムが実行される。異常監視クエリ操作インタフェース131は、異常監視クエリ132を登録し、また、当該異常監視クエリ132の実行を命令するためのインタフェースである。なお、ストリームデータ処理サーバ100は、異常監視クエリ132が入力されると、異常監視クエリ132を分析して、ストリームデータ処理を実行するためのクエリグラフを構成する。ストリームデータ処理サーバ100は、クエリグラフにしたがって、ストリームデータを処理する。ホスト計算機140上では、異常監視プロセス141が実行される。異常監視プロセス141は、ストリームデータ処理サーバ100から送信された結果142に基づいて、ユーザに処理結果を表示し、エラー等を通知するためのプロセスである。なお、一つの計算機が、異常監視クエリ操作インタフェース131を提供し、また、異常監視プロセス141を実行してもよい。まず、従来の最小二乗法を用いた近似方法について説明する。図2及び図3は、従来の最小二乗法を用いた近似方法の一例を示す説明図である。ここでは、一次式の近似方法について説明する。図2及び図3では、横軸xが時刻を表し、縦軸yがメトリクスを表す。メトリクスは、例えば、モニタリングの対象となるプロセッサの使用率、及びネットワーク帯域の使用率などが考えられる。なお、時刻はデータに付与されたタイムスタンプを意味する。図2において、個数ウィンドウ200によって切り出された7個の対象データに対して最小二乗法を適用した場合、直線201のような一次式が近似式として算出される。また、図3において、個数ウィンドウ300によって切り出された7個の対象データに対して最小二乗法を適用した場合、直線301のような一次式が近似式として算出される。ここで、係数a及びbは、式1及び式2を用いて算出することができる。式1及び式2から分かるように係数a及びbを算出するためには、式4~式7の値を求めればよい。以下、式4~式7に示す値を区別しない場合には値Stと記載する。しかし、前述の算出方法には、以下のような問題点がある。第1の問題点は、図3に示すように時刻の絶対値Xが時刻差wより十分大きい場合w<<X、ウィンドウ内のデータ間の時刻値の違いが、相対的に意味をなさない値となる。したがって、係数a及びbの値が正しく算出できない。これは、時刻xの値が大きくなることによって、式4~7の値の桁数が大きくなり桁あふれが発生することに該当する。そこで、本発明では、ウィンドウの移動に合わせて時刻の原点を移動させる。具体的には、近似式算出部112は、まず、切り出されたデータ122のいずれかのデータ122のタイムスタンプを原点として決定する。次に、近似式算出部112は、切り出されたデータ122のタイムスタンプを修正された原点からの相対時間に修正する。前述したタイムスタンプの修正処理に伴って、式4~式7も変更される。例えば、任意のデータのタイムスタンプxtが時刻の原点として決定された場合、式4~式7は、式8~式11に示すように変形される。すなわち、相対的な時刻を用いることによって、第1の問題点を解消することができる。また、式8~式11を用いると式1及び式2は、式12及び式13のように表すことができる。図4A及び図4Bは、本発明の実施形態における最小二乗法を用いた近似方法の一例を示す説明図である。近似式算出部112は、ウィンドウ410内の最新のデータ411のタイムスタンプを原点とする。図4A及び図4Bに示す例では、ウィンドウ410を移動させる前の時刻の原点Omは、データ413のタイムスタンプXt-1である。ウィンドウ410の移動に伴って時刻の原点Omがデータ423のタイムスタンプXtに移動される。このとき、ウィンドウの移動に伴ってデータ424が消去される。なお、本発明の原点の決定方法は前述したものに限定されず、ウィンドウ410内に含まれるいずれかのタイムスタンプを原点とすればよい。このとき、式4~7は、式8~11に示すような式となる。これによって、時刻の絶対値の増大による式4~7の桁あふれを回避することができる。したがって、第1の問題点は、時刻の原点を移動させることによって解決できる。しかし、ウィンドウのサイズが大きくなるにしたがって、式8~式11の計算コストが増大するという第2の問題点が存在する。そこで、本発明では、ウィンドウを移動させる前に算出された値Stから、次に算出する値Stを求めるインクリメンタルな算出方法を用いる。具体的には、式8~式11を式14~式17に示すように変形する。ここで、dt及びztは時刻差を表す値であり、式18及び式19のように定義される。なお、ウィンドウを移動させたときに、古いデータが消去されない場合には式12のztは0となる。本実施形態では値Stを状態値として扱う。これによって、値Stを算出するために式8~式11に示すようなSUM計算を実行する必要がなくなり、第2の問題点を解決することができる。インクリメンタルな算出方法を実現する場合に、更新した値Stを再度入力として扱わなければならないという第3の問題点が発生する。すなわち、更新値を新たな入力として次の更新値を算出する再帰的な演算処理が必要となる。しかし、再帰的な演算をするためには単純なループ処理では、入力と出力とが同時に発生し、算出処理が収束しないため、再帰的な演算処理を実現することが困難となる。そこで、本発明ではデータの入力処理とデータの更新処理との間に時間差を発生させる。本発明では、データの入力処理とデータの出力処理との間に時間差を発生させるために、近似式算出部112の各モジュールを構成している点に特徴がある。図5は、本発明の実施形態の近似式算出部112の構成を示す説明図である。近似式算出部112は、データ入力部501、初期状態生成部502、状態値格納部503、ウィンドウデータ格納部504、データ格納部505、状態値更新部506、係数算出部507、及びデータ出力部508を備える。データ入力部501は、対象データの入力を受け付ける。なお、対象データは、タイムスタンプ及びメトリクスの形式で入力される。すなわち、x,yの形式の対象データが入力される。また、本発明ではインクリメンタルな処理が実行されるため、データ入力部501には対象データが時系列順に一つずつ入力される。初期状態生成部502は、近似式算出部112に初めて対象データが入力された場合に、状態値の初期値S0を生成し、生成された初期値S0を出力する。具体的には、式8~式11の各初期値は0となる。状態値格納部503は、状態値Stを格納する。なお、対象データが初めて入力された場合には、状態値格納部503は初期値S0を格納する。ウィンドウデータ格納部504は、ウィンドウによって切り出された対象データを格納する。また、ウィンドウデータ格納部504は、ウィンドウの移動に伴ってデータ更新処理を実行する。具体的には、以下のような処理が実行される。ウィンドウデータ格納部504は、ウィンドウの移動に伴って、当該ウィンドウから消去されるデータが存在するか否かを判定する。すなわち、ウィンドウの移動に伴って、当該ウィンドウ内に含まれなくなった対象データが存在するか否かが判定される。当該ウィンドウから消去されるデータが存在する場合、ウィンドウデータ格納部504は、当該データを状態値更新部506に出力する。以下、ウィンドウの移動に伴って消去されるデータを消滅データとも記載する。個数ウィンドウの場合、対象データの入力と消滅データの入力とは同一のタイミングになる。一方、時間ウィンドウの場合、対象データの入力と消滅データの入力とは異なるタイミングとなる。したがって、ウィンドウデータ格納部504の処理は、個数ウィンドウと時間ウィンドウとでは異なる。具体的な処理については、図6及び図8を用いて後述する。データ格納部505は、状態値Stを算出するために用いる対象データを格納する。データ格納部505には、データ入力部501が受け付けた対象データより時系列が一つ前の対象データが格納される。例えば、データ入力部501が、対象データx6,y6を受け付けた場合、データ格納部505は、対象データx5,y5が格納される。状態値更新部506は、各構成部から値が入力されると、式14~17を用いて状態値Stを算出する。なお、個数ウィンドウと時間ウィンドウとで更新処理が異なる。これは、対象データの入力タイミングと消滅データの入力タイミングとが異なることに起因する。状態値更新部506が実行する処理の詳細については、図6及び図8を用いて後述する。係数算出部507は、状態値更新部506によって算出された状態値Stが入力されると、当該状態値Stを式12及び式13に代入し、係数a及びbを算出する。データ出力部508は、算出された係数a及びbに基づいて近似式を生成し、生成された近似式を異常検出部113に出力する。なお、状態値格納部503、ウィンドウデータ格納部504、及びデータ格納部505は、メモリ102の記憶領域にデータを格納する機能を有する。以下、近似式算出部112のデータの流れについて説明する。データ入力部501は、対象データが入力されると、当該対象データを、初期状態生成部502、ウィンドウデータ格納部504、データ格納部505及び状態値更新部506に出力する。このとき、データ入力部501は、微小時間の遅延を発生させてデータ格納部505にデータを出力する。初期状態生成部502は、初めて対象データが入力される場合、初期の状態値S0を生成し、生成された初期の状態値S0を状態値格納部503に出力する。データ格納部505は、現在格納されている対象データを状態値更新部506に出力し、微小時間経過後に新たな対象データを格納する。これによって、入力された対象データに対する処理を実行する時に、一つ前の時系列の対象データを保持することができる。状態値格納部503は、現在格納されている状態値Stを状態値更新部506に出力する。状態値更新部506は、データ入力部501、状態値格納部503、ウィンドウデータ格納部504、及びデータ格納部505から入力された値を式14~17に代入し、ウィンドウが移動した後の状態値St1を算出する。さらに、状態値更新部506は、算出された状態値St1を、状態値格納部503及び係数算出部507に出力する。このとき、状態値更新部506は、微小時間の遅延を発生させて状態値格納部503に更新値St1を出力する。すなわち。微小時間経過後に、状態値格納部503の状態値St1が更新される。これは、遅延を発生させずに状態値格納部503に更新値St1が入力されると、更新値St1を入力として新たな更新値St1が算出されるため、演算処理が収束しないという問題が発生するためである。そこで、本発明では、微小時間の遅延を発生させることによって、入力と出力との整合性を保つようにしている。以上のように、状態値格納部503及びデータ格納部505へのデータ入力時に微小時間の遅延を設けることによって再帰的な処理を実現することが可能となる。なお、近似式算出部112のデータフローを実現するためには、特許文献1に記載された再帰クエリによって実現することができる。なお、微小時間はタイムスタンプの時刻精度より短い時間であればよく、例えば、タイムスタンプの時刻精度が1ミリ秒である場合、1マイクロ秒又は1ナノ秒程度の遅延を発生させればよい。次に、各構成部の処理の流れについて説明する。なお、個数ウィンドウと時間ウィンドウとでは処理の手順が異なるため、それぞれのウィンドウ毎に説明する。まず、個数ウィンドウについて説明する。個数ウィンドウの場合、対象データの入力タイミングと消滅データの発生タイミングとが同一である。ただし、個数ウィンドウによって切り出される対象データの数が、当該個数ウィンドウに設定されたデータ数以下の場合、消滅データは発生しない。したがって、状態値更新部506は、消滅データが入力される場合と、消滅データが入力されない場合とに分けて算出式を変更する必要がある。図6は、本発明の実施形態における状態値更新部506が実行する処理を説明するフローチャートである。まず、状態値更新部506は、データ入力部501から対象データが入力されると時間差dtを算出するステップS601。次に、状態値更新部506は、消滅データがあるか否かを判定するステップS602。具体的には、状態値更新部506は、ウィンドウデータ格納部504から消滅データが入力されたか否かを判定する。消滅データが入力された場合には、消滅データがあると判定される。消滅データが発生したと判定された場合、状態値更新部506は、時刻差ztを算出するステップS603。消滅データがないと判定された場合、状態値更新部506は、時刻差ztを0に設定するステップS605。状態値更新部506は、各部から入力された値を式14~式17に代入して、各状態値を算出しステップS604、処理を終了する。次に、近似式算出部112におけるデータの更新タイミングについて説明する。図7は、本発明の実施形態における近似式算出部112の各構成部のデータの更新タイミングを示す説明図である。図7では、7個のデータを切り出す個数ウィンドウの場合を例に説明する。データ入力部501が対象データx6,y6の入力を受け付ける。このとき、データ格納部505には、時系列が一つ前の対象データx5,y5が格納されている。データ格納部505は、対象データx5,y5を状態値更新部506に出力し、対象データx6,y6が入力されてから微小時間経過後に対象データx5,y5から対象データx6,y6に更新する。状態値更新部506は、対象データx6,y6が入力されると、対象データx5,y5、状態値S5及び対象データx6,y6を用いて状態値S6を算出する。また、状態値更新部506は、状態値S6を状態値格納部503に出力する。状態値格納部503は、対象データx6,y6が入力された時点では時系列が一つ前の状態値S5を格納している。状態値格納部503は、状態値更新部506から状態値S6が入力されると微小時間経過後に、状態値S6に更新する。他の対象データが入力された場合も同様に更新処理が実行される。ウィンドウデータ格納部504は、消滅データを状態値更新部506に出力する。図7に示す例では、7個のデータを切り出す個数ウィンドウを用いているため、データx8,y8が入力されたときに初めて、その7個前に入力されていたデータの消滅を表す、消滅データx1,y1が発生する。したがって、状態値更新部506は、データx8,y8が入力されるまでは、時刻差ztが0の数式を用いて状態値Stを算出する。次に、時間ウィンドウについて説明する。時間ウィンドウの場合、対象データの入力タイミングと消滅データの入力タイミングとが異なる。したがって、状態値更新部506は入力されたデータの種類によって更新処理に用いる算出式を変更する必要がある。図8は、本発明の実施形態における状態値更新部506が実行する処理を説明するフローチャートである。状態値更新部506は、入力されたデータが消滅データであるか否かを判定するステップS801。当該判定処理は、ステップS602と同一であるため説明を省略する。入力されたデータが消滅データであると判定された場合、状態値更新部506は、時刻差ztを算出しステップS802、さらに、時刻差dtを0に設定するステップS803。これは、新たな対象データが入力されていないため時刻の原点を移動させる必要がないためである。状態値更新部506は、各値を式14~17に代入して、状態値Stを算出しステップS804、処理を終了する。入力されたデータが消滅データでないと判定された場合、すなわち、入力されたデータが対象データである場合、状態値更新部506は、時刻差dtを算出しステップS805、さらに、時刻差ztを0に設定するステップS806。状態値更新部506は、各値を式14~17に代入して、状態値Stを算出しステップS803、処理を終了する。次に、近似式算出部112におけるデータの更新タイミングについて説明する。図9は、本発明の実施形態における近似式算出部112の各構成部のデータの更新タイミングを示す説明図である。ここでは、時間ウィンドウのサイズがTである場合を例に説明する。時間ウィンドウでは、対象データの入力タイミングと消滅データの入力タイミングとが異なる。ただし、データ入力部501、状態値格納部503、及びデータ格納部505の更新方法は、個数ウィンドウの場合と同一であるため説明を省略する。図9に示す例では、対象データx5,y5が入力された時点では、消滅データは発生しない。このとき、状態値更新部506は、ステップS805、ステップS806及びステップS804の処理を実行して状態値S6を算出する。また、時刻x7=x1Tの時、すなわちデータx1,y1が入力されてからウィンドウサイズの時間Tが経過したときに消滅データx1,y1が発生し、当該消滅データx1,y1が状態値更新部506に入力される。このとき、状態値更新部506は、ステップS802、ステップS803及びステップS804の処理を実行して状態値S7を算出する。[変形例]本発明は、一次の近似式に限定されず、高次の多項式に近似する場合にも適用することができる。例えば、2次の近似式y=ax2bxcの場合には、式20に示す連立方程式を解くことによって係数a、b及びcを求めることができる。一般的に、m次の近似式は、xのべき乗の和、及び、xのべき乗とyとの積の和を係数とする連立方程式の解を求めればよい。ここで、時刻xtにおける時刻xのm乗の和である状態値Sxmtを式21のように表す。このとき、時刻xt-1におけるxのm乗の和である状態値Sxmt-1は式22のように表される。ここで、式21を式23に示すように変形すると1次の近似式と同様に一つ前の状態値Sxmt-1からインクリメンタルな演算によって状態値Sxmtが算出することが分かる。同様に、xのべき乗とyとの積の和は、式24及び式25に示すような式を用いて近似式を算出することが可能となる。すなわち、近似式算出部112は、図5に示すような構成によって再帰的かつインクリメンタルな算出方法を用いてm次の多項式の係数を算出できる。但し、m≧1とする。また、Sx1t=Sxt、Syx1t=Syxt、Sx0t=n、及びSyx0t=Sytとする。本発明の一形態によれば、ウィンドウの移動に伴って時刻の原点を移動させることによって、桁あふれの発生を抑制することができる。また、対象データ及び状態値の更新において微小時間の遅延を発生させることによって再帰的かつインクリメンタルな演算処理を実現できる。これによって、近似式算出部112は、計算コストを低減して近似式の算出が可能となる。以上、本発明の実施形態について説明したが、これらは本発明を説明するための例示であり、本発明の適応範囲を例示した形態のみに限定するものではない。また、前述した実施形態のいかなる組み合わせも本発明の実施形態となりうる。"