センサデータや株価データなどの時間とともに記憶された数値の系列である時系列データと、そのデータの記録に関連する外部的な情報であるメタデータをタグとして、発生時間、終了時間とともに記録する装置。請求項1の装置に記憶されている時系列データとタグを視覚的に表示する機能を有する装置。請求項1の装置に対してインターネットから自動的にタグを収集して記録する機能を有する装置。請求項1の装置に対して人間がタグの追加、削除、編集を行える機能を有する装置。本発明は、上記の従来技術の抱える問題に鑑みてなされたものである。時系列データからの知識抽出を目的として、時系列データの記録とともに記録にかかわった背景情報やユーザのメモといったメタデータをタグとして記録、編集、閲覧する機能を有し、さらにはメタデータをウェブ上から自動的に収集することによってユーザの負担を軽減する機能を有する、汎用的な装置を提供することを目的とする。時系列データは計測時間とともに実数の系列としてデータベースに記録される。下記の表1は記録された時系列データの例を示している。時系列データに対してメタデータをタグとして付与することを考える。この時、タグには図1に示すように時点に対して与えられるものと、時区間に対して与えられるものの2種類が考えられるため、両者を取り扱う必要がある。そこで下記の表2のように時間に関連付けてタグを記録する。時点タグは時区間タグにおける開始時間と終了時間が同じものとすることで表現が可能となる。表2におけるA1は時点タグ、A2が時区間タグである。図2にタグを自動的に付与する機能の最初のステップについてプログラムの疑似コードを示す。まずはウェブクローラによるウェブ上の情報の自動収集を利用する。ウェブ空間すべてを収集対象とする方法では探索範囲が広すぎるために適切な方法で絞り込む必要がある。本発明では対象とするウェブページの情報をURIとして事前にデータベースに与えておく方法を採用する。例えば各新聞社のニュースサイトや各社のホームページを探索対象のURIとして指定する。そのうえでさらに、各ウェブページから収集する情報についてタグ辞書を利用することで絞り込む。タグ辞書とは、有効な情報となると期待される単語を登録した一種のオントロジーである。単語そのものではなく、定められたタグに統一して付与することで、ページ毎の標記の違いを吸収できる。この辞書には記事全体からの頻出単語などから効果が得られる見通しのついた語を選択して登録する。このようなタグに対してその生起した時刻を推定する。主にニュース記事のページや企業のPRページをタグ探索に使用して、その発表時間を取り出すことでタグの時間を得ることができる。次のステップでは、自動的に与えられたタグをユーザの判断で調節する。このための時系列データとタグを編集、閲覧する機能を有する画面を図3に示す。cは時系列データ全体のうち、現在表示部分を示す機能をもつ。dは現在表示している部分の時系列データの動きについて折れ線グラフ等を用いて視覚的に表示する。eはcで表示している部分の時系列データに対応したタグについてIDとともに表示する。fは記録されているタグを一覧で確認できる機能を持つ。gはfで選択したタグの詳細を表示し、hのボタンによってタグの修正を更新できる。図4に上述した機能含むシステム全体を示す。タグの自動収集機能と、ユーザによる修正を可能にすることによって、時系列データに適切なメタデータがタグとして付与される。上述した通り、時系列データに対してタグの記録、編集、閲覧する機能を有すること、さらにはメタデータをウェブ上から自動的に収集することによってユーザの負担を軽減する機能が提供される。実際に装置を作成して検証を行う。株価データを時系列データとしてシステムに与え、与えた株価銘柄の企業ウェブページとニュースサイトのURIもタグデータ探索用の情報として与える。ウェブページからの情報を基にして自動的にタギングが行われることを確認する。さらに本発明によって獲得できるタグ付きの時系列データを有効に活用するための一事例として、タグに関連した部分の時系列データのみを抽出して売り買い予測のための決定木を作成する方法と、タグのない部分も含めて全ての部分の時系列データを使って決定木を作成する方法を比較する。時系列データには電気、通信、自動車の業界から選んだ3社の株価データを用いる。クローリング対象となるウェブページは各社のPRサイトおよびニュースサイト48個を設定した。表4に示すタグ辞書を用いて、ニュースタイトルに単語が含まれている場合に対応するタグを付ける。これは部分一致によるマッチングで行う。収集したタグは、1996年10月22日から2011年10月22日までの間に合計2117個となった。各タグの数を表5に示す。本実験ではクローラで集めるタグを絞っているため、タグ付けは比較的に疎な状況である。また、特定の時期に集中しておらず、全体的にほぼ均等に分散している。図5に概要を示す通り、訓練データ作成のためにタグを含む期間のすべてのデータをデータサイズ25で切り抜き、前から20データを過去データ、後ろの5データを未来予測データとする。未来予測データは上昇、下降、停滞に分類し、学習することによって過去の20データを基にして売り買い予測を行う意思決定モデルを導出する。この導出には決定木学習を用いた。比較実験として、タグのない部分も含めて時系列データから得られるすべてのデータサイズ25の部分時系列データを用いて同様に意思決定モデルの作成を行う。表6の数値は獲得した部分時系列データの数、獲得した決定木のサイズ、予測精度を示している。予測精度は10分割交叉検定によって求めた。