観測対象の時点に対応する観測値を含む観測データを記憶領域に格納し、前記記憶領域に格納された観測データに基づいて、将来の観測値と比較するための比較値を算出するデータ処理システムにおいて、前記統計値算出システムは、前記観測対象から前記観測データを収集し、前記収集した観測データを前記記憶領域に格納し、現時点よりも第1所定時間前の第1時点から前記現時点までの第1観測データと、前記第1時点よりも前の観測データである第2観測データと、を特定する観測データ収集部と、前記第2観測データから、前記第1観測データの前記第1所定時間の観測値と観測値が同一又は類似となる前記第1所定時間と同じ幅の時間の部分を過去類似データとして少なくとも一つ以上選択する過去類似データ選択部と、前記過去類似データとして選択された部分の最終時点から第2所定時間の観測値を母数データとして選択する母数データ選択部と、前記母数データに基づいて、前記比較値を算出する比較値算出部と、を備えることを特徴とするデータ処理システム。前記母数データ選択部は、複数の前記母数データを選択し、前記比較算出部は、前記母数データの一部である利用部分の観測値に基づいて、前記比較値を算出し、前記母数データの部分から前記利用部分を特定する利用部分特定部を備え、前記利用部分特定部は、前記選択されたすべての母数データの各時点の観測値の平均値を算出し、前記平均値に対する前記各時点の観測値の分散を算出し、前記母数データの部分のうち、最初の時点から前記分散が所定値以上となる時点までの部分を前記利用部分として特定し、前記比較算出部は、前記利用部分特定部によって特定された前記利用部分の最初の時点を前記現時点に対応させて、前記現時点の後となる前記利用部分の時間分の前記比較値を算出し、前記過去類似データ選択部は、前記利用部分の時間が経過した場合、新たな過去類似データを選択することを特徴とする請求項1に記載のデータ処理システム。前記比較値算出部は、前記母数データ選択部によって選択されたすべての母数データの各時点の観測値の平均値及び標準偏差を算出し、前記標準偏差に任意のパラメータαを乗算した乗算値を算出し、前記算出した平均値に前記乗算値を加算した値を前記比較値の上限値に設定し、前記平均値から前記乗算値を減算した値を前記比較値の下限値に設定することを特徴とする請求項1に記載のデータ処理システム。前記過去類似データ選択部は、前記観測データの前記第1所定時間と同じ幅の部分の観測値の特徴を示す特徴量を算出し、前記第2観測データのうち、前記第1観測データの特徴量から所定範囲内にある特徴量となる部分を過去類似データ候補として少なくとも一つ以上選択し、前記第1観測データに含まれる観測値に対する前記選択された各過去類似データ候補の観測値全体の類似度を算出し、前記算出した類似度に基づいて、前記第1観測データと同一又は類似となる前記過去類似データ候補を前記過去類似データとして選択することを特徴とする請求項1に記載のデータ処理システム。前記過去類似データ選択部は、前記観測データの前記第1所定時間と同じ幅の部分の観測値の平均値、又は当該部分の観測値の傾きの平均値を前記特徴量として算出し、前記第1観測データに含まれる観測値と前記選択された各過去類似データ候補に含まれる観測値との相関係数を前記類似度として算出し、前記算出した相関係数の値に基づいて、前記過去類似データ候補から前記過去類似データを選択することを特徴とする請求項4に記載のデータ処理システム。前記観測対象は、計算機システムの稼働に関するデータであって、前記観測データは、前記観測値に対応する時点で前記計算機システムによって実行されていたプロセスを特定可能なプロセス情報を含み、前記過去類似データ選択部は、前記観測データを観測した曜日を特定可能な曜日情報及び前記プロセス情報を前記特徴量とともに管理することを特徴とする請求項4に記載のデータ処理システム。前記観測データによって新たに収集された観測データの観測値が前記比較値を超えるか否かを判定する比較値判定部を備え、前記比較値判定部は、前記新たに収集された観測データの観測値が前記比較値を超えると判定した場合、前記観測値が前記比較値を超える旨を表示し、前記観測値が前記比較値を超えた部分を、前記観測値が前記比較値を超えていない部分の色と異なる色で表示することを特徴とする請求項1に記載のデータ処理システム。観測対象の時点に対応する観測値を含む観測データを記憶領域に格納する計算機システムにおいて、前記記憶領域に格納された観測データに基づいて、将来の観測値と比較するための比較値を算出するデータ処理方法において、前記方法は前記観測対象から前記観測データを収集するステップ、前記収集された観測データを前記記憶領域に格納するステップ、及び、現時点よりも第1所定時間前の第1時点から前記現時点までの第1観測データと、前記第1時点よりも前の観測データである第2観測データと、を特定するステップと、を含む観測データ収集ステップと、前記第2観測データから、前記第1観測データの前記第1所定時間の観測値と観測値が同一又は類似となる前記第1所定時間と同じ幅の時間の部分を過去類似データとして少なくとも一つ以上選択する過去類似データ選択ステップと、前記過去類似データとして選択された部分の最終時点から第2所定時間の観測値を母数データとして選択する母数データ選択ステップと、前記母数データに基づいて、前記比較値を算出する比較値算出ステップと、を含むことを特徴とするデータ処理方法。前記母数データ選択ステップでは、複数の前記母数データを選択し、前記比較値算出ステップでは、前記母数データの一部である利用部分の観測値に基づいて、前記比較値を算出し、前記方法は、前記母数データの部分から前記利用部分を特定する利用部分特定ステップを含み、前記利用部分特定ステップは、前記選択されたすべての母数データの各時点の観測値の平均値を算出し、前記平均値に対する前記各時点の観測値の分散を算出するステップと、前記母数データの部分のうち、最初の時点から前記分散が所定値以上となる時点までの部分を前記利用部分として特定するステップと、を含み、前記比較値算出ステップでは、前記利用部分特定部によって特定された前記利用部分の最初の時点を前記現時点に対応させて、前記現時点の後となる前記利用部分の時間分の前記比較値を算出し、前記過去類似データ選択部では、前記利用部分の時間が経過した場合、新たな過去類似データを選択することを特徴とする請求項8に記載のデータ処理方法。前記比較値算出ステップは、前記母数データ選択部によって選択されたすべての母数データの各時点の観測値の平均値及び標準偏差を算出するステップと、前記標準偏差に任意のパラメータαを乗算した乗算値を算出するステップと、前記算出した平均値に前記乗算値を加算した値を前記比較値の上限値に設定し、前記平均値から前記乗算値を減算した値を前記比較値の下限値に設定するステップと、を含むことを特徴とする請求項8に記載のデータ処理方法。前記過去類似データ選択ステップは、前記観測データの前記第1所定時間と同じ幅の部分の観測値の特徴を示す特徴量を算出するステップと、前記第2観測データのうち、前記第1観測データの特徴量から所定範囲内にある特徴量となる部分を過去類似データ候補として少なくとも一つ以上選択するステップと、前記第1観測データに含まれる観測値に対する前記選択された各過去類似データ候補の観測値全体の類似度を算出するステップと、前記算出した類似度に基づいて、前記第1観測データと同一又は類似となる前記過去類似データ候補を前記過去類似データとして選択するステップと、を含むことを特徴とする請求項8に記載のデータ処理方法。前記過去類似データ選択ステップは、前記観測データの前記第1所定時間と同じ幅の部分の観測値の平均値、又は当該部分の観測値の傾きの平均値を前記特徴量として算出するステップと、前記第1観測データの観測値と前記選択された各過去類似データ候補の観測値との相関係数を前記類似度として算出するステップと、前記算出した相関係数の値に基づいて、前記過去類似データ候補から前記過去類似データを選択するステップと、を含むことを特徴とする請求項11に記載のデータ処理システム。前記観測対象は、計算機システムの稼働に関するデータであって、前記観測データは、前記観測値に対応する時点で前記計算機システムによって実行されていたプロセスを特定可能なプロセス情報を含み、前記過去類似データ選択ステップでは、前記観測データを観測した曜日を特定可能な曜日情報及び前記プロセス情報を前記特徴量とともに管理することを特徴とする請求項11に記載のデータ処理方法。前記方法は、前記観測データによって新たに収集された観測データの観測値が前記比較値を超えるか否かを判定する比較値判定ステップを含み、前記比較値判定部は、前記新たに収集された観測データの観測値が前記比較値を超えると判定した場合、前記観測値が前記比較値を超える旨を表示するステップと、前記観測値が前記比較値を超えた部分を、前記観測値が前記比較値を超えていない部分の色と異なる色で表示するステップと、を含むことを特徴とする請求項8に記載のデータ処理方法。プロセッサ及び記憶領域を備え、観測対象の時点に対応する観測値を含む観測データを前記記憶領域に格納する計算機システムにおいて、前記記憶領域に格納された観測データに基づいて、将来の観測値と比較するための比較値を算出する処理を前記プロセッサに実行させるプログラムにおいて、前記処理は前記観測対象から前記観測データを収集するステップ、前記収集された観測データを前記記憶領域に格納するステップ、及び、現時点よりも第1所定時間前の第1時点から前記現時点までの第1観測データと、前記第1時点よりも前の観測データである第2観測データと、を特定するステップと、を含む観測データ収集ステップと前記第2観測データから、前記第1観測データの前記第1所定時間の観測値と観測値が同一又は類似となる前記第1所定時間と同じ幅の時間の部分を過去類似データとして少なくとも一つ以上選択する過去類似データ選択ステップと、前記過去類似データとして選択された部分の最終時点から第2所定時間の観測値を母数データとして選択する母数データ選択ステップと、前記母数データに基づいて、前記比較値を算出する比較値算出ステップと、を含むことを特徴とするプログラム。前記母数データ選択ステップでは、複数の前記母数データを選択し、前記比較値算出ステップでは、前記母数データの一部である利用部分の観測値に基づいて、前記比較値を算出し、前記処理は、前記母数データの部分から前記利用部分を特定する利用部分特定ステップを含み、前記利用部分特定ステップは、前記選択されたすべての母数データの各時点の観測値の平均値を算出し、前記平均値に対する前記各時点の観測値の分散を算出するステップと、前記母数データの部分のうち、最初の時点から前記分散が所定値以上となる時点までの部分を前記利用部分として特定するステップと、を含み、前記比較値算出ステップでは、前記利用部分特定部によって特定された前記利用部分の最初の時点を前記現時点に対応させて、前記現時点の後となる前記利用部分の時間分の前記比較値を算出し、前記過去類似データ選択部では、前記利用部分の時間が経過した場合、新たな過去類似データを選択することを特徴とする請求項15に記載のプログラム。前記比較値算出ステップは、前記母数データ選択部によって選択されたすべての母数データの各時点の観測値の平均値及び標準偏差を算出するステップと、前記標準偏差に任意のパラメータαを乗算した乗算値を算出するステップと、前記算出した平均値に前記乗算値を加算した値を前記比較値の上限値に設定し、前記平均値から前記乗算値を減算した値を前記比較値の下限値に設定するステップと、を含むことを特徴とする請求項15に記載のプログラム。前記過去類似データ選択ステップは、前記観測データの前記第1所定時間と同じ幅の部分の観測値の特徴を示す特徴量を算出するステップと、前記第2観測データのうち、前記第1観測データの特徴量から所定範囲にある特徴量となる部分を過去類似データ候補として少なくとも一つ以上選択するステップと、前記第1観測データに含まれる観測値に対する前記選択された各過去類似データ候補の観測値全体の類似度を算出するステップと、前記算出した類似度に基づいて、前記第1観測データと同一又は類似となる前記過去類似データ候補を前記過去類似データとして選択するステップと、を含むことを特徴とする請求項15に記載のプログラム。前記過去類似データ選択ステップは、前記観測データの前記第1所定時間と同じ幅の部分の観測値の平均値、又は当該部分の観測値の傾きの平均値を前記特徴量として算出するステップと、前記第1観測データの観測値と前記選択された各過去類似データ候補の観測値との相関係数を前記類似度として算出するステップと、前記算出した相関係数の値に基づいて、前記過去類似データ候補から前記過去類似データを選択するステップと、を含むことを特徴とする請求項18に記載のプログラム。前記観測対象は、計算機システムの稼働に関するデータであって、前記観測データは、前記観測値に対応する時点で前記計算機システムによって実行されていたプロセスを特定可能なプロセス情報を含み、前記過去類似データ選択ステップでは、前記観測データを観測した曜日を特定可能な曜日情報及び前記プロセス情報を前記特徴量とともに管理することを特徴とする請求項18に記載のプログラム。従来技術の異常判定技術には以下の第1~第3の課題がある。第1の課題について説明する。時系列データの周期は常に一定でなく、日によって周期がずれる可能性がある。例えば、ネットワークトラヒックのピーク値が15時台である日もあれば、全体としてはピーク値が15時台の日の波形に類似するが、ピーク値が3時間ずれて18時台の日もある。従来技術は、ある周期のA時点での閾値は、過去の周期の同じA時点での値に基づいて設定される。このため、従来技術では、全体の波形は類似するが、ピーク値となる時刻がずれている場合等は、時刻がずれたピーク値を異常値として検出してしまう。換言すれば、従来技術は周期がずれた場合には異常値を誤って検出し、また、異常値を検出できない可能性があった。第2の課題について説明する。従来技術では、閾値の算出に用いる時点等をユーザが設定しなければならないので、ユーザは時系列データの特徴的な時刻を予め知ることが必要であり、ユーザの経験則が必要であった。第3の課題について説明する。時系列データの規則性を利用するためには、類似する時系列データに基づいて閾値が設定される必要がある。例えば、変動周期が一日周期であるデータ系列の中でも、平日と休日のように一周期におけるデータ変動のパターンが異なる場合がある。従来技術では、データ変動のパターンが異なる周期を区別せずに閾値を算出するので、閾値を算出するための時系列データの信頼度が低く、閾値を正確に設定できない。以上より、本発明の一つの目的は、ユーザの経験則を必要とせずに、誤検出を防止し、正確な閾値を設定する比較値算出システムを提供することである。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、観測対象の時点に対応する観測値を含む観測データを記憶領域に格納し、前記記憶領域に格納された観測データに基づいて、将来の観測値と比較するための比較値を算出するデータ処理システムにおいて、前記統計値算出システムは、前記観測対象から前記観測データを収集し、前記収集した観測データを前記記憶領域に格納し、現時点よりも第1所定時間前の第1時点から前記現時点までの第1観測データと、前記第1時点よりも前の観測データである第2観測データと、を特定する観測データ収集部と、前記第2観測データから、前記第1観測データの前記第1所定時間の観測値と観測値が同一又は類似となる前記第1所定時間と同じ幅の時間の部分を過去類似データとして少なくとも一つ以上選択する過去類似データ選択部と、前記過去類似データとして選択された部分の最終時点から第2所定時間の観測値を母数データとして選択する母数データ選択部と、前記母数データに基づいて、前記比較値を算出する比較値算出部と、を備えることを特徴とする。本発明の一態様によれば、ユーザの経験則を必要とせずに、誤検出を防止し、正確な閾値を設定する比較値算出システムを提供できる。以下、図面を参照しつつ、本発明を実施するための形態を説明する。説明の明確化のため、以下の記載及び図面は、適宜、省略及び簡略化がなされている。又、各図面において、同一要素には同一の符号が付されており、説明の明確化のため、必要に応じて重複説明は省略されている。以下において、本発明の実施形態を図1~図11を参照して説明する。図1は、本発明の実施形態の比較値算出システムによって実行される比較値算出方法の概略の説明図である。本実施形態の比較値算出方法は、過去観測データ110から、現在観測データ100と同一又は類似となる部分111A~111Cを過去類似データ111として選択し、選択した過去類似データ111の最終時刻から所定時間までの間の観測データ112A~112Cを母数データ112として選択する。そして、選択した母数データ112の各時点の平均値である予測基準値131を算出し、予測基準値131に所定の幅を付与した予測閾値131を算出する。以下、具体的に説明する。現在観測データ100は、現在時刻から所定時間例えば1時間前までの観測データであり、換言すれば直近の観測データである。現在観測データ100よりも前の過去観測データ110から、所定時間例えば1時間の観測データが現在観測データ100と同一又は類似となる部分を過去類似データ111として選択される。図1では、過去類似データ111として、1日前の過去観測データ110の111Aで示す部分、2日前の過去観測データ110の111Bで示す部分、及び、n-1日前の過去観測データ110の111Cで示す部分が選択される。次に、過去類似データ111として選択された過去観測データ110の各部分から所定時間例えば3時間経過するまでの部分112A~112Cを母数データ112として選択する。そして、選択された母数データ112の観測データの現在時刻に対応させ、母数データ112の各時刻に対応する観測データ情報の平均値を予測基準値131として算出する。そして、予測閾値131に所定範囲を付与した予測閾値132を算出する。これによって、現在時刻から将来の予測基準値131及び予測閾値132を算出することができ、観測値を新たに取得すると即座に予測基準値131及び予測閾値132の少なくとも一方の比較値と比較することができる。そして、新たに取得した観測値が比較値に基づいて異常な値か判定することによって、異常の予兆を検知できる。また、過去観測データ110から、現在観測データ100と同一又は類似となる部分が過去類似データ111として選択され、選択された過去類似データ111の母数データ112が選択されるので、従来技術と異なり、比較値の元になる母数データ112は時刻に依存していない。このため、現在観測データ100のピーク時刻が過去観測データ110のピーク時刻とずれていても誤検出等を防止でき、さらに、正確な比較値を設定できる。また、過去観測データ110のサンプリング等の必要がないので、ユーザが過去観測データ110の特徴を予め知る必要もない。図2は、本発明の実施形態の比較値算出システムのブロック図である。比較値算出システムは、観測対象システム200、予兆検知システム210、及びクライアントPC250を備える。なお、観測対象システム200と予兆検知システム210とはネットワーク241を介して接続され、クライアントPC250と予兆検知システム210とはネットワーク242を介して接続される。観測対象システム200は、予兆検知システム210がデータを観測する対象となる計算機システムITシステムである。観測対象システム200は、例えば、CPU201、メモリ202、インタフェースI/F203、入力装置204、及び出力装置205を備える計算機である。例えば、予兆検知システム210は、観測対象システム200の稼働に関するデータを数値化して監視する。なお、観測対象システム200の稼働に関するデータは、例えば、観測対象システム200のネットワークトラヒック等を含む。また、予兆検知システム210の観測対象は計算機システムに限らず、何らかのデータであればよい。CPU201は、メモリ202に格納された各種プログラムを実行する。メモリ202には、CPU201が実行する各種プログラム、及びCPU201が使用する各種データが格納される。I/F203は、観測対象システム200をネットワーク241に接続するネットワークインタフェース、並びに、観測対象システム200を入力装置203及び出力装置204に接続する入出力インタフェースとして機能する。予兆検知システム210は、観測対象システム200等から観測データを収集し、収集した観測データに基づいて、現在観測データ100と比較するための比較値を算出し、現在観測データ100と比較値とを比較することによって現在観測データ100が異常であるか否かを判定し、異常の予兆を検知する。予兆検知システム210は、CPU211、メモリ212、インタフェース213、入力装置214、及び出力装置215を備える。CPU211は、メモリ212に格納された各種プログラムを実行する。メモリ212には、CPU211が実行する各種プログラム及びCPU211が使用する各種データが格納される。I/F213は、予兆検知システム210を入力装置214及び出力装置215に接続する入出力インタフェースとして機能する。入力装置214は、ユーザからの入力を受け付ける装置であり、例えば、キーボード及びマウス等である。出力装置215は、ユーザへデータを出力する装置であり、例えば、ディスプレイ等である。クライアントPC250は、予兆検知システム210のユーザが利用するPCであって、現在観測データ100及び比較値を表示する予兆検知画面1100図11参照を表示する。クライアントPC250は、CPU251、メモリ252、インタフェースI/F253、入力装置254、及び出力装置255を備える。CPU251は、メモリ252に格納された各種プログラムを実行する。メモリ252には、CPU251が実行する各種プログラム、及びCPU251が使用する各種データが格納される。I/F253は、クライアントPC250をネットワーク242に接続するネットワークインタフェース、並びに、クライアントPC250を入力装置253及び出力装置254に接続する入出力インタフェースとして機能する。なお、予兆検知システム210が自身の出力装置215に予兆検知パラメータ設定画面1000図10参照及び予兆検知画面1100図11参照等を出力すれば、比較値算出システムはクライアントPC250を備えなくてもよい。次に、予兆検知メモリ212に格納されるプログラムについて説明する。メモリ212には、観測データ収集部221として機能するプログラム、特徴情報計算部223として機能するプログラム、類似特徴情報選択部225として機能するプログラム、類似観測データ収集部226として機能するプログラム、類似波形選択部227として機能するプログラム、統計量計算部228として機能するプログラム、予兆検知部229として機能するプログラム、範囲判定部230として機能するプログラム、及び、ユーザインタフェース制御部U/I制御部231として機能するプログラムが格納される。また、予兆検知システム210に備わる図示しない記憶装置に観測データデータベースDB222、及び特徴情報データベースDB224が格納される。この記憶装置は、予兆検知システム210と同一筐体内に実装される必要はなく、予兆検知システム210がネットワークを介してアクセス可能な記憶装置であってもよい。CPU210がメモリ212に格納された各プログラムを実行することによって実現される機能を、実行されたプログラムに対応する部という。例えば、観測データ収集部221として機能するプログラムがCPU212によって実行された場合に実現される機能を観測データ収集部221という。観測データ収集部221は、観測対象の観測値を周期的に収集し、収集した観測値と当該観測値が観測された時刻とを観測データとして観測データDB222に格納する。例えば、観測データ収集部221は、前回の観測データの収集から現在時刻までの観測データを収集するものとする。観測データ収集部221によって収集された観測データを現在観測データ100という。観測データ収集部221の観測データの収集周期と異なる幅のデータを現在観測データ100としての設定をユーザが所望する場合、観測データ収集部221は、現時点からユーザが所望する時間分だけ前の観測データを観測データDB222から取得し、当該時間の区間のデータを現在観測データ100として設定する。観測データDB222には、観測データ収集部221によって収集された観測データが格納される。なお、観測データDB222の詳細は図4で詳細を説明する。特徴情報計算部223は、現在観測データ100の特徴情報を算出し、算出した特徴情報を情報DB224に格納する。特徴情報は、例えば、現在観測データ100の観測値の平均値であってもよいし、現在観測データ100の各時点の観測値の傾き加速度の平均値であってもよい。本実施形態では、特徴情報は平均値である場合について説明する。類似特徴情報選択部225は、範囲判定部230によって設定された時刻に現在時刻が達した場合、特徴情報DB224に格納された特徴情報のうち、特徴情報計算部223から取得した現在観測データ100の特徴情報と同一又は類似となる特徴情報を選択し、選択した特定情報を算出元の観測データの時点を特定する。特徴情報DB224には現在観測データ100の特徴情報が格納されるので、特徴情報DB224には同じ時間幅の観測データの特徴情報が格納される。特徴DB224の詳細は、図5で詳細を説明する。類似観測データ収集部226は、特徴情報計算部223によって特定された時点に対応する時間幅の過去観測データを観測データDB222から収集し、収集した過去観測データを類似波形選択部227に入力する。類似波形選択部227は、類似波形選択部277から過去観測データが入力された場合、入力された過去観測データを蓄積し、観測データ収集部221から現在観測データ100を取得する。そして、類似波形選択部227は、蓄積した過去観測データのうち、波形が取得した現在観測データ100の波形と同一又は類似となる過去観測データを過去観測データ111として選択する。過去類似データ111の選択処理の具体的な処理は図3のステップ308及び309の処理で詳細を説明する。次に、類似波形選択部227は、選択した過去類似データ111から所定時間経過するまでの観測データを観測データDB222から取得し、取得した母数データ112を範囲判定部230に入力する。範囲判定部230は、類似波形選択部227から入力された母数データ112の部分うち、比較値を算出するために利用できる部分を示す利用可能部分を特定し、特定した利用可能部分を類似波形選択部227に通知する。また、範囲判定部230は、特定した利用可能部分の時間を現在時刻に加算した時刻を再選択時刻として類似特徴情報選択部225に通知する。なお、範囲判定部230の利用可能範囲特定処理の詳細は、図3のステップ310の処理、図8及び図9で詳細を説明する。類似波形選択部227は、範囲判定部230から母数データ112の利用可能部分を通知された場合、母数データ112の利用可能部分を統計量計算部228に入力する。統計量計算部228は、類似波形選択部227から母数データ112の利用可能部分が入力された場合、母数データ112の利用可能部分の平均値及び標準偏差を算出し、算出した平均値及び標準偏差を予兆検知部229に入力する。予兆検知部229は、統計量計算部228から入力された平均値を予測基準値131とし、当該入力された平均値に任意のパラメータαを用いて式1を計算することによって算出した値を予測閾値132として予兆検知画面1100の表示データを生成する。また、予兆検知部229は、予兆検知画面1100の表示データを生成する場合、現在観測データ100の観測値が予測閾値132を超えている部分を強調表示する表示データを生成する。なお、強調表示の詳細は図11で説明する。予兆検知部229は、生成した予兆検知画面1100の表示データをU/I制御部231に入力する。U/I制御部231は、予兆検知部229から入力された表示データを、ネットワーク242を介してクライアントPC250に出力する。なお、上述した各部の機能を実現するプログラムは一つのメモリに格納されている必要はなく、複数の計算機のメモリに分散して格納され、複数の計算機によって予兆検知システム200が実現されてもよい。また、各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、不揮発性半導体メモリ、ハードディスクドライブ、SSDSolidStateDrive等の記憶デバイス、または、ICカード、SDカード、DVD等の計算機読み取り可能な非一時的データ記憶媒体に格納することができる。図3は、本発明の実施形態の予兆検知システム210による比較値算出処理のフローチャートである。比較値算出処理は、予兆検知システム210のCPU211によって実行される。まず、CPU211は、観測データ収集部221として機能するプログラムを実行し、観測対象の観測データを収集し301、収集した観測データを観測情報DB222に格納する302。ステップ301の処理では、CPU211は、現在時刻の所定時間前の時刻から現在時刻までの観測データを現在観測データ100として設定する。次に、CPU211は、特徴情報計算部223として機能するプログラムを実行し、現在観測データ100の特徴情報を算出する303。ステップ303の処理では、特徴情報として現在観測データ100の平均値をスライディングウィンドウ処理により算出するものとする。なお、スライディングウィンドウ処理は図6及び図7で詳細を説明する。そして、CPU211は、ステップ303の処理で算出された特徴情報を特徴情報DB224に格納する304。次に、CPU211は、類似特徴情報選択部225として機能するプログラムを実行し、現在時刻が母数データ112の再選択時刻に達しているか否かを判定する305。ステップ305の処理で、現在時刻が母数データ112の再選択時刻に達していないと判定された場合、現在算出されている比較値を利用できるので、比較値算出処理を終了する。ステップ305の処理で、現在時刻が母数データ112の再選択時刻に達していると判定された場合、CPU211は、特徴情報DB222に格納された特徴情報のうち、ステップ304の処理で算出された現在観測データ100の特徴情報と同一又は類似となる特徴情報を選択する306。具体的には、CPU211は、特徴情報DB222に格納された特徴情報のうち、現在観測データ100の特徴情報から所定値の範囲にある特徴情報を選択し、選択した特徴情報の時刻を特定する。ステップ306の処理では、ユーザによって設定される類似特徴量データ選択数n個の特徴情報が選択される。次に、CPU211は、類似観測データ収集部226として機能するプログラムを実行し、ステップ306の処理で特定された時刻に対応する時間幅の過去観測データを過去類似データ候補として観測データDB222から収集する307。ステップ307の処理について具体的に説明する。特徴情報DB222には、特徴情報計算部223によって現在観測データ100に対して算出された特徴情報、及び、当該特徴情報の算出元の現在観測データ100の時刻情報が格納される。なお、観測データ収集部221が新たに観測値を収集するたびに特徴情報計算部223は現在観測データ100の特徴情報を算出するので、観測データ収集部221が新たに観測値を収集するたびに特徴情報DB222に新たな特徴情報が格納される。したがって、類似観測データ収集部226は、特徴情報DB222に格納された特徴情報の時刻情報から当該特徴情報を算出した現在観測データ100の時間帯を特定できる。そして、類似観測データ収集部226は、観測データDB222を参照し、特定した時間帯の観測データを過去類似データ候補として収集する。次に、CPU211は、類似波形選択部227として機能するプログラムを実行し、現在観測データ100の観測値に対する各過去類似データ候補の観測値全体の類似度を算出する308。CPU211は、現在観測データ100と過去類似データ候補との相関係数を類似度として算出する。具体的には、CPU211は、式2を計算することによって、各過去類似データ候補の現在観測データ100に対する類似度を算出する。rは相関係数であり、xは現在観測データの観測値であり、yは過去類似データ候補の観測値であり、i=1~i=nは現在観測データ及び過去類似データ候補の各時点を示す。そして、CPU211は、n個の過去類似データ候補から類似度が高い順にm個の過去類似データ候補を過去類似データ111として選択し、各過去類似データ111の最終時刻から所定時間母数データ取得範囲の観測データを母数データ112として選択する309。なお、ステップ309の処理で選択される過去類似データ111の数は、ユーザによって設定される母数データ選択数m個である。次に、CPU211は、範囲判定部230として機能するプログラムを実行し、閾値設定範囲判定処理を実行する310。閾値設定範囲判定処理は、各母数データ112として選択された母数データ取得範囲から、比較値を算出するために利用できる利用可能部分を特定する処理である。なお、閾値設定範囲判定処理は、図8及び図9で詳細を説明する。次に、CPU211は、統計量算出部228として機能するプログラムを実行し、各母数データ112に対して、ステップ309の処理で算出された類似度に基づいて重みを設定する311。具体的には、CPU211は、ステップ309の処理で算出された類似度が高い母数データ112ほど高い重みを設定する。そして、CPU211は、母数データ112の利用可能部分の最初の時刻を現在時刻に対応させて、母数データ112の利用可能部分の各時点の平均値を算出し、算出した平均値に基づいて母数データ112の利用可能部分の各時点の標準偏差を算出する統計量算出処理を実行する312。つまり、現在時刻から母数データ112の利用可能部分の時間分の予測基準値が算出される。なお、CPU211は、図6及び図7で説明するスライディングウィンドウ処理を実行して母数データ112の平均値を算出する。次に、CPU211は、予兆検知部229として機能するプログラムを実行し、ステップ312の処理で算出された母数データ112の利用可能部分の平均値及び標準偏差に基づいて式1を計算することによって、閾値を算出する313。つまり、ステップ313の処理では、現在時刻から母数データ112の利用可能部分の時間分の予測基準値に基づいて、当該時間分の予測閾値が算出される。そして、CPU211は、ステップ312の処理で算出された平均値を予測基準値131として表示し、ステップ313の処理で算出した閾値を予測閾値132として表示する予兆検知画面1100の表示データを生成し、生成した表示データをU/I制御部231に入力し314、比較値算出処理を終了する。なお、U/I制御部231は、ネットワーク242を介して表示データをクライアントPC250に送信し、クライアントPC250は、表示データを受信すると、出力装置255に予兆検知画面1100を表示する。本実施形態では、ステップ309の処理で波形の類似度に基づいて過去類似データ111を選択する前に、特徴情報に基づいて過去類似データ候補をステップ306の処理で選択している。波形の類似度を算出する処理のCPU211への処理負荷が、特徴情報を算出する処理のCPU211への処理負荷よりも高いので、波形の類似度を算出する処理の実行回数を減少させれば、CPU211への処理負荷も軽減できる。このため、本実施形態では、特徴情報に基づいて過去類似データ候補を選択することによって、波形の類似度を算出する観測データを減少させている。図4は、本発明の実施形態の観測データDB222に格納された観測データの説明図である。観測データDB222には、観測データ収集部221によって収集された観測データが格納される。観測データは観測値と当該観測値が観測された時刻とを含むため、観測データDB222には時刻情報及び当該時刻に観測された観測値が一つのレコードとして格納される。図4は、観測データDB222に格納されたレコードをグラフ化したものである。具体的には、図4では、観測データDB222に格納されたレコードの時刻を横軸にプロットし、当該時刻の観測値を縦軸にプロットしている。図5は、本発明の実施形態の特徴情報DB224の説明図である。特徴情報DB224は、時刻2241、特徴情報平均値2242、曜日2243、及びプロセス名2244を含む。時刻2241には、特徴情報を算出した現在観測データ100が観測データ収集部221によって収集された時刻が登録される。特徴情報2242には、現在観測データ100の平均値が登録される。曜日2243には、特徴情報を算出した現在観測データ100が観測データ収集部221によって収集された曜日が登録される。プロセス名2244には、監視対象システム200によって実行されるプロセスのうち現在観測データ100を生成したプロセスの一意な識別子が登録される。ここで、プロセス名2244の登録方法について説明する。観測対象システム200から収集される観測データは、観測値に対応する時点で観測対象システム200によって実行されているプロセスの一意な識別子を含む。特徴情報計算部223は、現在時刻データ100の平均値を算出し、算出した平均値を特徴情報2242に登録する場合、特徴条現在時刻データ100となる観測データに含まれるプロセスの一意な識別子をプロセス名2244に登録する。類似特徴情報選択部225は、図3に示すステップ306の処理で説明したように、特徴情報DB224の時刻2241及び特徴情報2242を参照し、過去の特徴情報のうち、現在観測データ100の特徴情報から所定値の範囲にある特徴情報を選択する。このため、特徴情報DB224は、本質的には時刻2241及び特徴情報平均値2242を含んでいればよく、曜日2243及びプロセス名2244は付加的なものである。曜日2243及びプロセス名2244の利用方法について説明する。同じ曜日に収集された観測データ同士は、ある観測データと異なる曜日に収集された観測データとの関係よりも類似する傾向にある。例えば、月曜日に収集された観測データの類似度は、月曜日に収集された観測データと日曜日に収集された観測データとの類似度よりも高い傾向にある。さらに、同じプロセスによって生成された観測データ同士は、ある観測値と異なるプロセスによって生成された観測データとの関係よりも類似する傾向にある。例えば、類似特徴情報選択部225は、図3に示すステップ306の処理で、過去の特徴情報のうち、曜日2243に登録された曜日及びプロセス名2244に登録されたプロセス名の少なくとも一方が、現在観測データ100の曜日及びプロセス名と一致する特徴情報を選択し、選択した特徴情報から現在観測データ100の特徴情報と同一又は類似となる特徴情報を選択するようにしてもよい。これによって、予兆検知システム210は、現在観測データ100と類似する可能性の高い過去の観測データを選択するので、選択される過去の観測データの数を減少させることができる。このため、予兆検知システム210は、ステップ308の処理の類似度算出処理の実行回数を減少させることができるので、CPU211の処理負荷を軽減できる。また、統計量算出部228は、ステップ311の処理で母数データ112に対して重みを設定する場合、母数データ112の元になった過去類似データ111の曜日2243に登録された曜日及びプロセス名2244に登録されたプロセス名の少なくとも一方が、現在観測データ100の曜日及びプロセス名と一致する母数データ112の重みを、曜日2243に登録された曜日及びプロセス名2244に登録されたプロセス名のいずれも、現在観測データ100の曜日及びプロセス名と一致しない母数データ112の重みよりも高く設定してもよい。これによって、予兆検知システム210は、現在観測データ100と類似する可能性の高い母数データ112の重みを高くして比較値を設定できるので、比較値の信頼度を高くすることができる。なお、統計量算出部228は、母数データ112の元になった過去類似データ111の曜日2243に登録された曜日及びプロセス名2244に登録されたプロセス名の両方が現在観測データ100の曜日及びプロセス名と一致する母数データ112する母数データ112の重みを、母数データ112の元になった過去類似データ111の曜日2243に登録された曜日及びプロセス名2244に登録されたプロセス名の一方が、現在観測データ100の曜日及びプロセス名と一致する母数データ112の重みよりも高く設定してもよい。次に、図6及び図7を用いてスライディングウィンドウ処理を説明する。図6は、本発明の実施形態のスライディングウィンドウ処理のフローチャートである。スライディングウィンドウ処理は、特徴情報計算部223として機能するプログラム、及び統計量計算部228として機能するプログラムに含まれる処理であり、CPU211によって実行される。スライディングウィンドウ処理は、時刻tの所定時間前の時刻から時刻tまでの時間幅スライディングウィンドウ幅にある観測値の合計値を算出するための処理である。まず、CPU211に時刻tの観測値dtが入力される601と、CPU211は、観測データdtをメモリ212上に保持する602。次に、CPU211は、観測データに対して、観測値dtを含むようにスライディングウィンドウをスライド移動する603。次に、CPU211は、ステップ603の処理で移動させたスライディングウィンドウ現在のスライディングウィンドウ内にある観測値の合計である現在の中間結果Rtを算出する604。ここで、ステップ604の処理中間結果算出処理について説明する。CPU211は、ステップ603の処理で移動させる前のスライディングウィンドウ内にある観測値のうち現在のスライディングウィドウから外れた除外観測値を特定する。CPU211は、現在のスライディングウィンドウに追加された追加観測値を特定する。そして、CPU601は、前回の中間結果から除外観測値を減算し、減算した値に追加観測値を加算することによって現在の中間結果を算出する。中間結果算出処理を図7を用いて説明する。図7は、本発明の実施形態の中間結果算出処理の説明図である。前回のスライディングウィンドウ処理で入力された時刻を図7に示す時刻t-1とし、スライディングウィンドウ幅をΔtとすると、現在のスライディングウィンドウから外れた時刻は時刻t-Δt-1となり、除外観測値は観測値dt-Δt-1となる。また、追加観測値は観測値dtとなる。よって、現在の中間結果Rtは、式3を計算することによって算出できる。なお、図7では、一つ前の中間結果を343であり、除外観測値が26と特定され、追加観測値が33が特定された場合、中間結果は、343-2633=350となる。これによって、スライディングウィンドウ処理では、現在のスライディングウィンドウの合計値は、現在のスライディングウィンドウにあるすべての観測値を合計せずとも、一つ前のスライディングウィンドウの中間結果から除外観測値を減算する計算、及び当該減算値に追加観測値を加算する計算のみで、取得される。これによって、予兆検知システム210にかかる処理負荷を軽減することができる。次に、CPU211は、ステップ604の処理で算出された中間結果をメモリ212上に保持し605、観測値のうち現在のスライディングウィドウから外れた除外観測値をメモリ212から破棄する606。次に、CPU211は、ステップ604の処理で算出された中間結果に対して任意の演算Eを実行し、演算結果Atを出力し608、スライディングウィンドウ処理を終了する。ステップ608の処理の演算Eは、スライディングウィンドウ処理で算出する値によって変更されるものであり、平均値を算出する場合には演算Eは中間結果Rtをスライディングウィンドウ幅Δtで除算する演算となる。なお、図7では、ステップ608の処理に関し、中間結果350をスライディングウィンドウ幅10で除算し、スライディング幅の観測値尾の平均値35を算出する例を示している。次に、閾値設定範囲判定処理を図8及び図9を用いて説明する。図8は、本発明の実施形態の閾値設定範囲判定処理のフローチャートである。閾値設定判定処理は、範囲判定部230として機能するプログラムに含まれる処理であり、CPU211によって実行される。まず、CPU211は、変数t0に現在時刻を設定し、収集された母数データ112の最初の時刻を現在時刻に設定する801。そして、CPU211は、母数データ112の変数tに設定された時刻から所定時間Δtの間の観測データを収集する802。この所定時間は、母数データ取得範囲よりも少ない時間である。そして、CPU211は、変数tに変数t0に設定された時刻を設定する803。次に、CPU211は、変数tに設定された時刻が母数データ112の最終時刻以上であるか否かを判定する804。ステップ804の処理で、変数tに設定された時刻が母数データ112の最終時刻以上であると判定された場合、閾値設定範囲判定処理を実行する母数データ112が存在しないので、CPU211は、変数tに設定された時刻を再選択時刻に設定し807、閾値設定範囲判定処理を終了する。なお、ステップ801の処理で母数データ112の最初の時刻が現在時刻に設定されているので、母数データ112の最終時刻は、現在時刻に母数データ取得範囲を加算した時刻となる。一方、ステップ804の処理で、変数tに設定された時刻が母数データ112の最終時刻よりも前であると判定された場合、CPU211は、収集されたm個の母数データの同一時点tにおける観測値の分散を算出する805。具体的には、CPU211は、収集されたm個の母数データの同一時点tの観測値の平均値を算出する。そして、CPU211は、算出した平均値に基づいて同一時点tの分散を算出する。次に、CPU211は、ステップ805の処理で算出された分散が閾値よりも大きいか否かを判定する806。ステップ805の処理で算出された分散が閾値よりも大きいと、ステップ806の処理で判定された場合、m個の母数データ112における変数tの時刻の観測値は非類似となり、m個の母数データ112の変数tの時刻よりも後の観測値が同一又は類似となることが担保できない。このため、CPU211は、変数tに設定された時刻よりも後の母数データ112を再度選択するために、CPU211は、ステップ807の処理で、変数tに設定された時刻を再選択時刻に設定し、閾値設定範囲判定処理を終了する。一方、ステップ805の処理で算出された分散が閾値以下であると、ステップ806の処理で判定された場合、CPU211は、ステップ802の処理で収集された観測データのすべての時刻の観測値に対してステップ805及び806の処理が実行されたか否かを判定する808。具体的には、CPU211は、変数tに設定された時刻が、変数t0に設定された時刻にステップ802の処理で母数データ112の観測値を収集した所定時間に加算した時刻よりも大きいか否かを判定する。ステップ802の処理で収集された観測データのすべての時刻の観測値に対してステップ805及び806の処理が実行されていないと、ステップ808の処理で判定された場合、CPU211は、変数tに設定された時刻を予め設定された時間例えば1分進めて、809、ステップ804の処理に戻る。一方、ステップ802の処理で収集された観測データのすべての時刻の観測値に対してステップ805及び806の処理が実行されたと、ステップ808の処理で判定された場合、CPU211は、変数t0に設定された時刻にステップ802の処理で母数データ112の観測値を収集した所定時間に加算した時刻を変数t0に設定し810、ステップ802の処理に戻る。図9は、本発明の実施形態の閾値設定範囲判定処理の説明図である。図9では、m個の母数データ112の同一時点の分散を分散データ900として示す。分散データ900では、分散が閾値よりも大きくなる時刻を時刻t1と示す。したがって、母数データ112の最初の時刻t0から時刻t1までのデータが、比較値を算出するために母数データ112として利用可能な時間となり、また、類似特徴情報選択部225が現在観測データ100の特徴情報と同一又は類似となる過去の特徴情報を選択する時刻が、時刻t1となる。図10は、本発明の実施形態の予兆検知パラメータ設定画面1000の説明図である。予兆検知パラメータ設定画面1000は、予兆検知システム20によって比較値設定処理が実行される前に、クライアントPC250の出力装置255又は予兆検知システム210の出力装置215に表示される画面である。予兆検知パラメータ設定画面1000は、比較値設定処理で使用される各種パラメータのユーザの指定値の入力を受け付けるための画面であり、類似特徴情報選択数n入力フィールド1001、過去類似データ選択数m入力フィールド1002、特徴情報算出ウィンドウ幅Δtf入力フィールド1003、統計量算出ウィンドウΔts入力フィールド1004、及び閾値設定幅α入力フィールド1005を含む。類似特徴情報選択数n入力フィールド1001は、類似特徴情報収集部226によって特徴情報DB224から選択される特徴情報の数をユーザが指定するフィールドである。過去類似データ選択周m入力フィールド1002は、類似波形選択部227によって過去類似データ112として選択される観測データの数をユーザが指定するフィールドである。特徴情報算出ウィンドウ幅Δtf入力フィールド1003は、特徴情報計算部223によって特徴情報が算出される場合のスライディングウィンドウ幅をユーザが指定するフィールドである。統計量算出ウィンドウΔts入力フィールド1004は、統計量計算部228によって統計量が算出される場合のスライディングウィンドウ幅をユーザが指定するフィールドである。閾値設定幅α入力フィールド1005は、予兆検知部229が予測閾値を算出する場合のパラメータαをユーザが指定するフィールドである。これによって、予測基準値及び予測閾値を算出するための各種パラメータをユーザが設定できる。図11は、本発明の実施形態の予兆検知画面1100の説明図である。予兆検知画面1100は、観測値、予測基準値、予測閾値、及び予兆検知領域を表示する画面であり、クライアントPC250の出力装置255又は予兆検知システム210の出力装置215に表示される画面である。観測値、観測データ収集部221によって収集された各時刻の観測値である。図11では、現在時刻が10:00:00であるので、10:00:00までの観測値が表示され、観測データ収集部221が新たな観測値を収集するたびに図11に示す観測値は更新される。予測基準値は、統計量計算部228によって母数データ112の各時点の平均値である。また、母数データ112の利用可能時間10:04:00までの予測基準値が表示される。予測閾値は、予兆検知部229によって算出された閾値である。また、予測基準値と同じく、母数データ112の利用可能時間10:04:00までの予測閾値が表示される。予兆検知は、観測データが予測閾値の間の範囲にない区間を強調表示するものである。強調表示方法としては、当該区間の背景色を他の区間の背景色と異ならせ、当該区間の上方にアイコンを表示する。また、予兆検知部231は、観測データが予測閾値の間の範囲にないことを検出した場合、予兆検知画面1100を表示している計算機予兆検知システム210又はクライアントPC250にイベントとして表示するように通知してもよい。なお、本実施形態では、予兆検知部231は、観測データと予測閾値とを比較し、観測データが予測閾値内にあるか否かを判定したが、観測データと予測基準値とを比較してもよい。この場合、予兆検知部231は、観測データの観測値が予測基準値を基準に所定値以上大きいか、所定値以下小さい場合、ユーザに通知する。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。