"所定のイベント発生時に、車載制御システムの動作状態に関連するデータを記録手段に記録するデータ記録装置であって、前記車載制御システムの動作状態に関連するデータは、デジタル値によって表現され、かつ変化時の時定数が異なる2種類以上のデータを含み、前記時定数に応じて、データの種類ごとに記録時のビット数を設定し、その設定ビット数の前記データを前記記録手段に記録する記録制御手段を備えることを特徴とするデータ記録装置。前記記録制御手段は、変化時の時定数が大きいデータに対する設定ビット数を、変化時の時定数が小さいデータに対する設定ビット数よりも小さく設定することを特徴とする請求項1に記載のデータ記録装置。前記記録制御手段は、前記データのビット数が設定ビット数よりも多い場合、下位のビットを破棄して、前記データのビット数を設定ビット数に一致させることを特徴とする請求項2に記載のデータ記録装置。前記記録制御手段は、前記データを前記時定数の近似性に基づいて複数のグループに分け、その各グループごとに設けられ、前記データをデジタル値に変換した後のビット数が異なる複数のA/D変換器を備え、前記複数のA/D変換器によってそれぞれデジタル値に変換されたデータを、前記記録手段に記録するものであって、前記時定数が小さいグループに対して設けられたA/D変換器のA/D変換後のビット数は、前記時定数が大きいグループに対して設けられたA/D変換器のA/D変換後のビット数よりも多いことを特徴とする請求項1に記載のデータ記録装置。前記記録制御手段は、前記複数のA/D変換器によってそれぞれデジタル値に変換されたデータを前記記録手段に記録する際に、その変換が行われた時点の時刻情報も、前記記録手段に記録することを特徴とする請求項4に記載のデータ記録装置。前記記録手段に記録された、前記複数のA/D変換器によってそれぞれデジタル値に変換されたデータを、前記時刻情報に基づいて補間することにより、同じ時刻におけるデータを算出する同時刻データ算出手段を備えることを特徴とする請求項5に記載のデータ記録装置。前記車載制御システムは、複数の電子制御装置によって構成され、前記データは、前記車載制御システムの動作状態に関連する物理量を検出するセンサによって検出されて、デジタル値に変換されるデータを含み、前記センサによって検出された検出信号は、前記グループ毎にまとめられて、それぞれ異なる電子制御装置に取り込まれ、その取り込まれる電子制御装置に対して設けられているA/D変換器によってデジタル値に変換されることを特徴とする請求項4乃至6のいずれか1項に記載のデータ記録装置。前記記録手段は、所定ビット数のサイズのデータを単位として記録を行うものであり、前記記録制御手段は、前記所定ビット数以下となるように、2個以上のデータを組み合わせて前記記録手段に記録することにより、前記記録手段におけるデータの記録のための容量を圧縮することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載のデータ記録装置。上述したように、特許文献1のデータ記憶装置では、イベント発生をトリガとして、イベント発生前後の所定期間における解析対象データをそのままメモリに記憶している。なお、解析対象データには、各種のセンサによって検出された検出値や、各種の制御機器から出力される制御データなどが含まれる。ここで、特に、各種のセンサによって検出された検出値は、検出対象である物理量に応じて、時間的な変化特性以下、時定数と呼ぶが種々異なる。例えば、モータを駆動源とする電動車両やハイブリッド車両に搭載された車載制御システムにおいて、バッテリの温度などの熱量データ、車両の速度や加速度などの車両の挙動に関する挙動データ、モータの駆動電流などの電気量データを解析対象データとしたとする。この場合、一般的に、熱量データが変化する時間が最も長く、以下、挙動データ、電気量データの順に短くなる。このように、検出対象とする物理量に応じて、各センサの検出値の時定数が異なるので、解析時に必要となる検出値の精度も異なることになる。しかしながら、特許文献1のデータ記憶装置では、そのような各センサの検出値ごとの必要精度についてなんら考慮せず、単に、各センサによって検出された検出値をそのまま記憶している。このため、特許文献1のデータ記憶装置は、センサの検出値に関して、余分な情報まで記憶することになり、無駄にメモリ容量を使用してしまうという問題が生じる。なお、このような問題は、制御機器から出力される制御データに関しても生じる場合がある。本発明は、上述した点に鑑みてなされたものであり、データの変化特性を考慮して、解析時に必要となる精度でそれぞれのデータを記録することにより、その記録に要する記録容量をより低減することが可能な車両用データ記録装置を提供することを目的とする。上記目的を達成するために、請求項1に記載の車両用データ記録装置は、所定のイベント発生時に、車載制御システムの動作状態に関連するデータを記録手段に記録するものであって、車載制御システムの動作状態に関連するデータは、デジタル値によって表現され、かつ変化時の時定数が異なる2種類以上のデータを含み、時定数に応じて、データの種類ごとに記録時のビット数を設定し、その設定ビット数のデータを記録手段に記録する記録制御手段を備えることを特徴とする。請求項1に記載のデータ記録装置は、上述した構成を備えているため、車載制御システムの動作状態に関連するデータを、それぞれのデータの変化時の時定数に応じたビット数にて、記録手段に記録することができる。このため、解析時に必要となる精度にて、それぞれのデータを記録することが可能になる。この結果、それぞれのデータの記録に際して、余分な情報を記録したり、逆に必要な情報が漏れたりすることを防止できるとともに、データの記録に要する記録容量を低減することができる。請求項2に記載したように、記録制御手段は、変化時の時定数が大きいデータに対する設定ビット数を、変化時の時定数が小さいデータに対する設定ビット数よりも小さく設定することが好ましい。変化時の時定数が大きいデータは、変化時の時定数が小さいデータに比較して、頻繁に変化しないので、必要となる精度も相対的に低くなるためである。請求項3に記載したように、記録制御手段は、データのビット数が設定ビット数よりも多い場合、下位のビットを破棄して、データのビット数を設定ビット数に一致させることが好ましい。下位ビットを破棄した場合、データの細かな変化は把握することができなくなるが、相対的に時定数が大きいデータに関しては、解析を行う際に、細かなデータの変化まで把握する必要性は低く、下位ビットによる情報は不要となるケースが多いためである。請求項4に記載したように、記録制御手段は、データを時定数の近似性に基づいて複数のグループに分け、その各グループごとに設けられ、データをデジタル値に変換した後のビット数が異なる複数のA/D変換器を備え、複数のA/D変換器によってそれぞれデジタル値に変換されたデータを、記録手段に記録するものであって、時定数が小さいグループに対して設けられたA/D変換器によるA/D変換後のビット数は、時定数が大きいグループに対して設けられたA/D変換器によるA/D変換後のビット数よりも多くなるように構成しても良い。これにより、A/D変換器によるA/D変換後のデータのビット数を、時定数から求められる精度に応じたビット数に予め近づけておくことができる。従って、A/D変換器において、無駄にA/D変換処理がなされることを極力避けることができる。さらに、A/D変換器によるA/D変換後のビット数が、時定数から求められる精度に応じたビット数に一致している場合には、A/D変換後のデータをそのまま記録することができるようになる。請求項5に記載したように、記録制御手段は、複数のA/D変換器によってそれぞれデジタル値に変換されたデータを記録手段に記録する際に、その変換が行われた時点の時刻情報も、記録手段に記録することが好ましい。このようにすれば、複数のA/D変換器を用いてデータをデジタル値に変換しながら、デジタル値に変換されたデータ同士の時間的な関係を把握することが可能になる。請求項6に記載したように、データ記録装置が、記録手段に記録された、複数のA/D変換器によってそれぞれデジタル値に変換されたデータを、時刻情報に基づいて補間することにより、同じ時刻におけるデータを算出する同時刻データ算出手段を備えるようにしても良い。これにより、例えば車両診断装置が、データ記録装置から取得したデータから、イベント発生時の車載制御システムの動作状態を容易に解析することが可能になる。請求項7に記載したように、車載制御システムは、複数の電子制御装置によって構成され、データは、車載制御システムの動作状態に関連する物理量を検出するセンサによって検出されて、デジタル値に変換されるデータを含み、センサによって検出された検出信号は、グループ毎にまとめられて、それぞれ異なる電子制御装置に取り込まれ、その取り込まれる電子制御装置に対して設けられているA/D変換器によってデジタル値に変換されるように構成することができる。すなわち、それぞれのグループごとに、そのグループに含まれるデータを扱うためのA/D変換器及び電子制御装置を個別に設けても良い。請求項8に記載したように、記録手段は、所定ビット数のサイズのデータを単位として記録を行うものであり、記録制御手段は、所定ビット数以下となるように、2個以上のデータを組み合わせて記録手段に記録することが好ましい。これにより、記録手段におけるデータの記録のための容量を圧縮することができ、より一層記録容量の低減を図ることができる。以下、本発明の実施形態による車両用データ記録装置について、図面を参照しつつ説明する。本実施形態では、車両の走行駆動源として、エンジンとモータとを有するハイブリッド車両に対して、車両用データ記録装置を適用した例について説明するが、その適用対象は、エンジンのみを有する車両や、モータのみを有する電動車両であっても良い。図1は、特に、ハイブリッド車両の走行を制御するための構成をブロック図として示した構成図である。図1に示すように、ハイブリッド車両は、走行駆動源として、エンジン11と、モータジェネレータMG32とを有する。MG32は、エンジン11の出力軸上に配設されている。さらに、エンジン11の出力軸には、無段変速機CVT21が連結されている。MG32は、車両に搭載された電池バッテリ51から電源供給を受けて動作し、エンジン11の駆動力をアシストすることが可能なものである。また、MG32は、車両が減速するときには、車輪側からの回転駆動により発電を行い、電池51を充電エネルギー回生する。このような構成において、エンジン11とMG32との間にクラッチを設けて、エンジン11とMG32を切り離すことができるようにすれば、MG32の駆動力のみにて車両を走行させるようにすることも可能となる。CVT21は、前後進切替機構を備え、エンジン11の出力軸に連結された入力軸と、発進のためのメインクラッチを介してドライブシャフトに連結された出力軸とを、金属ベルトにより連結した一般的な構成を備える無段変速機である。すなわち、このCVT21は、例えば油圧を用いて、入力軸及び出力軸に設けられたプーリのプーリ幅を変化させて金属ベルトの巻き掛け半径を変化させ、変速比を無段階に変化させることが可能なものである。ただし、CVT21に代えて、予め設定された複数の変速比を有するオートマチックトランスミッションを用いることも可能である。また、ハイブリッドシステムとして、いわゆるパラレル方式による構成を備える例について説明したが、その他の方式スプリット方式、シリーズパラレル方式などによるハイブリッドシステムを用いることも可能である。ブレーキ装置71は、例えば液圧や電動モータを用いて、運転者によるブレーキペダルの操作に係らず、制動力を発生可能なものである。電動パワーステアリング装置EPS81は、運転者がステアリングホイールを操舵する際の操舵力を、電動モータによってアシストするものである。ヒューマンマシンインターフェースHMI61は、ハイブリッド車両の運転のため、運転者によって操作される操作部を意味し、例えば、アクセルペダル、ブレーキペダル、ステアリングホイール、シフトレバーなどが該当する。それら操作部における各々の操作量がセンサ等によって検出され、ハイブリッドECU60に入力される。但し、センサからの検出信号は、他のECUに入力されても良いし、センサ自体を通信線を介してECUと通信可能に接続しても良い。エンバイロメントビークルインターフェースEVI62は、ハイブリッド車両が置かれた外部環境に関する情報を取得するもので、例えば、先行車両や障害物などを検出するレーダ装置や、車両の周囲の画像を取得するカメラなどが該当する。これらの情報が得られると、例えば、先行車両に追従するように自車両の速度を調整したりアダプティブクルーズコントロール、あるいは画像から白線を認識し、その白線によって区画される走行車線を逸脱しないように、電動パワーステアリング装置EPS81によるアシスト力を調整したりレーンキープコントロールすることが可能となる。そして、本実施形態においては、ハイブリッド車両の制御系として、図1に示すように、エンジンECU10、CVTECU20、MGECU30、エネルギー管理ECU40、電池ECU50、ハイブリッドHVECU60、ブレーキECU70、及びEPSECU80を備え、これらのECUは、通信線を介して相互に通信可能に接続されている。これらの複数のECUによりハイブリッド車両の制御系を構成する場合の、各ECUにおける機能配置の一例を図2を参照しつつ説明する。エネルギー管理ECU40は、車両全体の消費エネルギーを管理し、最も効率良く車両を走行させる機能を担うものである。具体的には、エネルギー管理部41が、各種のセンサからの入力情報などに基づいて、電池51の容量を管理するとともに、その電池51の容量に基づいて、MG32が発生可能なMGトルクを算出する。電池51の容量管理に関して、温度の変化によって電池51の容量が変動したり、過度に電池温度が上昇した場合には電池51の破損等の虞が生じる。このため、エネルギー管理部41は、温度調整部42に対して電池目標温度を出力する。温度調整部42は、その電池目標温度に基づいて、電池51の冷却を行う冷却機器を駆動するための冷却部43、あるいは電池51の温度を上昇させる加熱機器を駆動するための加熱部44を用いて、電池51の温度調節を行う。また、エネルギー管理部41は、電池51の充電容量に対する充電残量の比率である充電レベルを検出し、電池51の過充電や、過放電を防止すべく、充放電調整部45に充放電指令を出力する。充放電調整部45は、その充放電指令に従い、電池ECU50におけるプラグイン充電部52やSOC管理部54に制御信号を出力し、電池51の充電レベルを適切な範囲に調節する。なお、電池51の充電容量は、電池51の劣化状態SOHに応じて変化するので、SOC管理部54は、SOH管理部53からの情報を用いて、電池51の充電レベルを制御する。HVECU60は、例えば、アクセルセンサ、ブレーキセンサ、シフトポジションセンサ、ステアリングセンサなどの各種のセンサから情報を入力し、原則として運転者の操作に対応するように車両の挙動を制御する機能を担っている。具体的には、車両挙動制御部63が、前後挙動調整部64に対して前後方向の目標加速度減速度を出力するとともに、EPSECU80の左右挙動調整部81に対して左右方向の目標加速度を出力することにより、車両の挙動を安定させつつ、運転者の操作に対応するように車両の挙動を制御する。前後挙動調整部64は、与えられた前後方向の目標加速度を実現すべく、駆動力制御部65及び制動力制御部72に対して、目標駆動トルク及び目標制動トルクを出力する。駆動力制御部65は、目標駆動トルクを最も効率良く実現するために、エネルギー管理部41から取得したMG32が発生可能な最大MGトルクを考慮しつつ、エンジン制御部12に目標エンジントルク、MG制御部33に目標MGトルク、及びCVT制御部22に目標変速比をそれぞれ与える。エンジン制御部12は、エンジン回転数などの情報に基づき、エンジン11が目標エンジントルクを発生するように、スロットルバルブ開度や燃料供給量などを調節してエンジン11の運転状態を制御する。MG制御部33は、MG32の回転数や回転位置などの情報に基づき、MG32が目標MGトルクを発生するように、MG32の動作状態を制御するための駆動信号をIGBTドライブ回路インバータ回路31に出力する。CVT制御部22は、エンジン11及びMG32によって発生された駆動トルクが駆動輪に適切に伝達されるように、CVT21の変速比を目標変速比に制御する。また、制動力制御部72は、目標制動トルクを実現するべく、ブレーキ制御部73に目標ブレーキ制動トルク、MG制御部33に目標回生制動トルク、及びCVT制御部22に目標変速比をそれぞれ与える。ブレーキ制御部73は、4輪の各車輪速や4輪の各ブレーキの液圧などの情報に基づき、ブレーキ装置71が目標ブレーキ制動トルクを発生するように、ブレーキ液圧や電動モータの駆動を制御する。なお、目標ブレーキ制動トルクは、目標制動トルクに対して目標回生制動トルクだけでは不足する場合に、その不足分を補うように算出される。この場合、MG制御部33は、MG32が発電機ジェネレータとして動作するように制御し、MG32によって発電された電気は、電池51に充電される。また、左右挙動調整部82は、与えられた左右方向の目標加速度を実現すべく、EPS制御部83に対して、目標アシストトルクを出力する。EPS制御部83は、電動モータの駆動電流などの情報に基づき、EPS81が発生するアシストトルクが目標アシストトルクとなるようにEPS81を制御する。なお、上述した各ECUにおける機能配置は単なる一例であって、各ECUへの機能の割り振りは変更可能なものである。また、例えば、エンジン11とCVT21を共通のECUによって制御するなど、複数のECUを、適宜、統合することも可能である。上述したように、エンジン11とMG32とを走行駆動源として備えるハイブリッド車両においては、例えば、ハイブリッドECU60が、運転者の加速要求アクセルペダル踏込量に従って、エンジン11及びMG32の目標トルクを算出し、エンジン11及びMG32を制御する各ECU10,30へ出力する。すると、各ECU10,30が、算出された目標トルクに従って、エンジン11及びモMG32を制御する。このように、ハイブリッド車両においては、車両を走行駆動するためのトルクが複数のECUによって制御されるので、複数のECUの干渉的動作などによって、車両の異常な挙動が引き起こされる可能性が、通常の車両に比べて高まる。そのため、なんらかの異常イベント例えば、アクセル踏込量の急変やブレーキ踏込量の急変などの異常操作や、車両の急加速、急減速急停止、及び急旋回などの異常挙動、その他、回生要求の急変などのシステム動作状態の変化などが発生すると、そのときの各車載制御システムの動作状態に関連するデータを記録しておき、後で、異常発生の原因を解明できるようにすることが従来から行われている。なお、そのようなデータには、各種のセンサによって検出された検出信号や、各種の車載機器やECUから出力される制御データなどが含まれる。しかしながら、上記のデータをそのまま記録すると、そのデータを記録するために必要となるメモリ容量が大きくなってしまう。特にハイブリッド車両においては、データとして記録すべき情報量が多くなる傾向にあるので、そのような問題が顕著に現れる。そこで、本実施形態では、極力少ないメモリ容量で、必要なデータの記録を行うことを可能としたものである。以下に、本実施形態におけるデータの記録のための構成及び記録方法などについて詳細に説明する。まず、本実施形態では、特定のECU具体的には、ハイブリッドECU60が、原則として、記録すべき信号を出力するセンサからの信号を入力し、そのセンサ信号を内蔵のA/D変換器によりA/D変換するとともに、さらに、他のECUから出力された制御信号などの解析に必要なデータを収集し、それらをまとめて記録する場合について説明する。すなわち、本実施形態では、ハイブリッドECU60が主として車両用データ記録装置を構成する。ただし、ハイブリッドECU60以外のECUが、例外的に、解析に必要なデータとなるセンサからの信号を入力することを排除するものではない。この場合、ハイブリッドECU60は、他のECUからそのセンサ信号を受信すれば良い。また、センサ自体を通信線に接続して、センサから直接的にハイブリッドECU60へ信号を出力するように構成することも可能である。ハイブリッドECU60が、解析に必要なデータを記録するメモリは、不揮発性のものであり、車両のイグニッションスイッチがオフされ、ハイブリッドECU60への電源供給が停止されたとしても、ハイブリッドECU60は、記録したデータを保持しておくことが可能である。なお、ハイブリッドECU60は、一旦、解析に必要なデータを揮発性メモリに一時的に記録し、例えばイグニッションオフ時などの適宜なタイミングで、揮発性メモリに記録されたデータを不揮発性メモリに書き込むようにしても良い。ハイブリッドECU60のメモリは、第1所定時間分のデータを記録することができるものであり、ハイブリッドECU60は、常時、自身のメモリに対して、無限ループにてデータの書き込みを行う。この書き込みは、一定時間間隔例えば、1秒毎に行われる。同時に、ハイブリッドECU60は、入力されたセンサ信号などのイベント発生判定用データに基づいて異常イベントの発生の有無を判定する。そして、異常イベントが発生したと判定されると、ハイブリッドECU60は、その判定時点から第2所定時間が経過した時点でデータの記録を停止する。この結果、ハイブリッドECU60のメモリには、異常イベント発生前の、第1所定時間-第2所定時間分のデータと、異常イベント発生後の第2所定時間分のデータとが記録されることになる。ハイブリッドECU60のメモリに記録されるデータとしては、運転者による操作を検出するセンサの信号が含まれる。運転者による操作は、各車載制御システムの動作状態に影響を与えるためである。このようなセンサとして、例えば、アクセルペダルの踏み込み量を検出するアクセルペダルセンサ、ブレーキペダルの踏み込み量を検出するブレーキペダルセンサ、変速機のシフト位置を検出するシフト位置センサ、及びステアリングホイールの操舵角度を検出するステアリングセンサなどが該当する。また、メモリに記録されるデータには、各車載制御システムの制御により変化する車両の挙動を検出するセンサの信号も含まれる。このようなセンサとしては、例えば、車両の走行速度を検出する速度センサ、車両の前後方向及び左右方向の加速度を検出する加速度センサ、車両の回転方向の変化速度を検出するヨーレイトセンサなどが該当する。その他にも、メモリに記録されるデータとして、エンジン11、MG32、及び電池51の温度、MG32の電流値や回転数、電池51の充電レベルSOCや劣化状態SOH、ブレーキ装置の液圧などが含まれる。さらに、メモリに記録されるデータに、ハイブリッド車両の各種制御システムの制御信号を含めても良い。例えば、電動パワーステアリング制御システムの制御信号、ブレーキ制御システムの制御信号、CVT制御システムの制御信号及びエンジン制御システムによる制御信号などである。これらの制御システムによる制御信号により、EPS81のアシスト力、ブレーキ装置71における制動力、CVT21の変速比、エンジン11のトルクなどが変化するためである。以下、本実施形態の車両用データ記録装置において実行される、異常イベントが発生したときにデータの記録を行うための記録処理について、図3~図5のフローチャートを参照しつつ説明する。なお、図3~5のフローチャートは、異常イベントとして、アクセル踏込量の急変が生じた場合における記録処理を例として示している。また、図3~図5のフローチャートに示す処理は、車両のイグニッションがオンされることにより開始され、その後は、一定時間毎に繰り返し実行される。図2のフローチャートにおいては、まず、ステップS100で、アクセル踏込量の単位時間当りの変化量を検出する。続くステップS110では、ステップS100にて検出したアクセル踏込量の変化量が所定値以上であるか否かを判定する。このステップS110においてYesと判定されるとステップS120の処理に進み、Noと判定されるとステップS130の処理に進む。ステップS120では、アクセル操作量が急変する異常イベントが発生したものとみなし、アクセル急変イベント履歴をセットする。一方、ステップS130では、過去に、ステップS120の処理が実行され、アクセル急変イベント履歴がセットされているか否かを判定する。ステップS130においてYesと判定された場合、ステップS140の処理に進み、新たにアクセル急変イベントが発生したときに、そのタイミングでデータの記録処理を実施することができるように、アクセル急変イベント履歴をキャンセルする。次に、図4のフローチャートに示す処理について説明する。図4のフローチャートにおいては、まず、ステップS200で、アクセル急変イベント履歴がセットされているか否かを判定する。このステップS200でYesと判定された場合ステップS210の処理を実行し、Noと判定された場合にはステップS250の処理を実行する。なお、ステップS250では、後述するステップS220における時定数の判定結果をクリアし、新たなイベント履歴がセットされたときに、時定数の判定が行われるようにする。ステップS210では、揮発性メモリに一時的に記録されているデータを読み出し、時間的な変化量を検出する。この時間的な変化量の検出では、例えば、所定の変化に要した時間所定の比率まで増減するのに要した時間などや、単位時間あたりの変化割合などが検出される。続くステップS220では、ステップS210にて検出した時間的な変化量に基づいて、時定数の大きさを判定する。そして、ステップS230では、ステップS220にて判定された時定数の大きさに応じて、データを記録する際の最適なデータ長を設定する。ここで、時定数とは、データの時間的な変化特性であり、そのデータが意味する物理量に応じて種々変化する。例えば、ハイブリッド車両において、エンジン11や電池51の温度などの熱量データ、電池51の劣化度合SOHや充電レベルSOCなどの化学量データ、ブレーキ液圧などの液圧量データ、車両の速度や加速度などの車両の挙動に関する挙動データ、モータの駆動電流などの電気量データが、解析に必要なデータとしてメモリに記憶されるものとする。この場合、一般的に、熱量データが変化する時間が最も長く、以下、化学量データ、液圧量データ、挙動データ、電気量データの順に短くなる。このように、それぞれのデータが意味する物理量に応じて、各データの時定数が異なるので、解析時に必要となるデータの精度も異なる。このように解析時に必要なデータ精度が異なるので、それぞれのデータとして最適なデータ長も異なることになる。その点、本実施形態では、上述したように、各データの時定数の大きさを判定し、その時定数の大きさから最適なデータ長を設定しているので、解析時に必要となる精度にて、それぞれのデータを記録することが可能になる。この結果、それぞれのデータの記録に際して、余分な情報を記録したり、逆に必要な情報が漏れたりすることを防止でき、また、データの記録に要するメモリ容量を低減することができる。なお、各データは、デジタル値によって表されるので、データ長は、各データのビット数に相当する。最適なデータ長の設定について説明すると、時定数が大きいすなわち、変化に相対的に長い時間がかかるデータに対するデータ長を、時定数が小さいデータに対するデータ長よりも短くすることが好ましい。時定数が大きいデータは、時定数が小さいデータに比較して、頻繁に変化しないので、必要となる精度も相対的に低くなるためである。上述した例では、記録対象データの実際の変化量に基づいて時定数を判定し、最適なデータ長を設定した。このようにすれば、各データについて、異常イベントが発生したときの各データの実際の変化特性に適したデータ長を設定することができる。しかしながら、各データの変化特性は、大抵の場合、各データごとにある範囲に収まるので、最適なデータ長は、データ毎に予め定めておいても良い。続くステップS240では、上記のように設定されたデータ長に従って、各データをメモリに記録する処理を実行する。この記録処理に関して、図5のフローチャートを参照しつつ説明する。なお、図5のフローチャートでは、時定数により決定されたデータ長の長さを3種類に区分した例を示しているが、区分数は3種類に限られるものではない。図5のフローチャートにおいて、まず、ステップS300で、記録しようとしているデータに関して、ステップS230にて設定された最適データ長の長さを判定する。具体的には、最適データ長と所定値1,2,3とを比較する。所定値1,2,3の関係は、所定値1<所定値2<所定値3である。従って、このステップS300の判定処理では、最適データ長が、所定値1より大きく所定値2以下であるか、所定値2より大きく所定値3以下であるか、それとも所定値3より大きいかが判定される。最適データ長が所定値1より大きく所定値2以下であると判定された場合、ステップS310に進んで、類似するデータ長のデータをまとめたデータパッケージ1を作成しつつ、その記録を行う。同様に、最適データ長が所定値2より大きく所定値3以下であると判定された場合、ステップS320に進んで、類似するデータ長のデータをまとめたデータパッケージ2を作成しつつ、その記録を行い、最適データ長が所定値3より大きいと判定された場合、ステップS330に進んで、類似するデータ長のデータをまとめたデータパッケージ3を作成しつつ、その記録を行う。各データパッケージの作成に際し、設定された最適データ長に対して、実際のデータのデータ長が長い場合には、そのデータの下位のビットを破棄して、データのデータ長ビット数を最適データ長最適ビット数に一致させる。下位ビットを破棄した場合、データの細かな変化は把握することができなくなるが、相対的に時定数が大きいデータに関しては、解析を行う際に、細かなデータの変化まで把握する必要性は低く、下位ビットによる情報は不要となるケースが多いためである。また、データをメモリに記憶する場合、所定ビット数8,16,32ビットなどを単位として記録が行われる。そのため、各データパッケージを作成する際、2個以上のデータを組み合わせた長さが所定ビット数以下であれば、2個以上のデータを組合わせるようにする。これにより、データパッケージを記録するためのメモリ容量を圧縮することができる。また、上述した例では、類似するデータ長のデータをまとめてデータパッケージを作成する例について説明したが、記録すべき全データをまとめたデータパッケージを作成しても良い。この場合、種々のデータ長のデータを組み合わせることが可能となるので、メモリ容量の一層の圧縮を図ることが可能となる。ステップS340では、記録すべき全データについての記録処理が終了したか否かを判定する。まだ、全データについて処理が終了していない場合には、ステップS300からの処理を繰り返す。以上のような記録処理を行うことにより、解析時に必要となる精度にて、それぞれのデータを記録することができる。換言すれば、それぞれのデータの記録に際して、余分な情報を記録したり、逆に必要な情報が漏れたりすることを防止できる。そして、このように記録されたデータを、車両診断装置により読み出して解析することにより、異常が発生した原因の解明に役立てることができる。以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明は、上述した実施形態になんら制限されることなく、本願発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々変形して実施することが可能である。例えば、上述した実施形態では、原則として、特定のECUが、記録すべき信号を出力するセンサからの信号を入力し、そのセンサ信号を内蔵のA/D変換器によりA/D変換するとともに、さらに、他のECUから出力された制御信号などの解析に必要なデータを収集し、それらをまとめて記録するものであった。しかしながら、例えば、記録すべきデータの内、車載制御システムの動作状態に関連する物理量を検出するセンサの信号は、各センサ信号の時定数の近似性に基づいて複数のグループに分け、それぞれのグルーフ毎に異なるECUに入力するようにしても良い。この場合、各ECUに入力されたセンサ信号は、各ECUに設けられたA/D変換器によってデジタル値に変換され、各ECUにおけるメモリに記録される。この際、時定数が小さいグループに対して設けられたA/D変換器によるA/D変換後のビット数は、時定数が大きいグループに対して設けられたA/D変換器によるA/D変換後のビット数よりも多くなるように、それぞれのA/D変換器を選択しても良い。このような構成を採用すると、A/D変換器によるA/D変換後のデータのビット数を、時定数から求められる精度に応じたビット数に予め近づけておくことができる。従って、A/D変換器において、無駄にA/D変換処理がなされることを極力避けることができる。さらに、A/D変換器によるA/D変換後のビット数が、時定数から求められる精度に応じたビット数に一致している場合には、A/D変換後のデータをそのまま記録することができるようになる。ただし、上述したように、各ECUのA/D変換器によってそれぞれA/D変換を行う場合、センサ信号がA/D変換される時間的なタイミングが、各グループごとにずれる可能性がある。そのため、A/D変換が行われた時点の時刻情報も、メモリに記録することが好ましい。このようにすれば、各ECUに設けられた別々のA/D変換器を用いてデータをデジタル値に変換しながら、異なるグループのセンサ信号同士の時間的な関係を把握することが可能になる。具体的には、車両診断装置が車両用データ記録装置に記録されたデータを読み出す際に、車両用データ記録装置における1つのECUが、図6のフローチャートに示す処理を実行するようにすれば良い。図6のフローチャートでは、まず、ステップS400において、各ECUのメモリに記録されたセンサ信号及び時刻情報が、センサ信号の種類ごとに読み出される。続くステップS410では、時刻情報に基づいてセンサ信号を補間する。そして、ステップS420において、補間されたセンサ信号から、同じ時刻におけるセンサ信号を算出し、ステップS430にて、算出した同一時刻のデータである各センサ信号を出力する。この同一時刻のセンサ信号は、一定時間毎に算出され、車両診断装置に出力される。これにより、車両診断装置が、車両用データ記録装置から読み出したデータから、異常イベント発生時の車載制御システムの動作状態を容易に解析することが可能になる。また、このようにセンサ信号を補間することにより、各センサ信号のサンプリング周期が異なる場合であっても、最短のサンプリング周期に合わせたセンサ信号を出力することが可能になる。"