時間に従って記録された数値の系列である時系列データから、時系列データの部分的な形、またはそれらの組み合わせを発見、出力するための装置であって、ポインティングデバイスによってユーザの想定する時系列データの形状を入力可能な機能とその組み合わせ方を指定可能な手段を含む装置、またはプログラム。時系列データに対して、そのデータの外的な背景や要因のような数値以外の追加情報がユーザによるテキスト情報によってタグとして時間に関連して記録されているデータから、時系列データの部分的な形、タグ、またはそれらの組み合わせをユーザの興味深いパタンとして発見、出力するための機能を有する装置、またはプログラム。本発明は、上記従来技術の抱える問題に鑑みてなされたものであり、本発明は時系列データの状態を予測するための時系列データの部分的な形やその組み合わせを出力する機能を有することによって、ユーザが解析対象の時系列データに対しての新たな知識を発見可能になることを目的とする。定期的、または不定期で観測された数値を、観測時間とともに系列として保存したデータを時系列データと呼ぶ。例えば科学分野ではセンサによって定期的に観測された数値を、観測時間とともに記録したデータ、経済分野では株の売買を記録したデータなどがある。さらに本発明では単純な時系列データだけでなく、時間に関連付けられた付加的な情報としてのテキストデータを入力、記録が可能したデータについても扱う。時間に関連付けられたテキストデータをタグと呼び、タグ付けされた時系列データをアノテーション時系列データと呼ぶ。まずは時系列データから興味のある時系列データの部分を検索する手法について下記で説明する。ユーザは装置に対して検索したい興味のある時系列データの重要となる部分的な形状をマウス、ペンタブレット、タッチパネルなどのポインティングデバイスによって複数入力する。それらは全て装置に蓄積され、ユーザはその形状の参照、編集が可能である。ユーザは蓄積されたパタンを用いて、それらの組み合わせ方を指定することによって検索したい時系列データの全体像を指定する。この組み合わせの指定には正規表現やXPathといった既存の表現方法を基にした言語を使用するため、新たな手法を覚える場合と比較して習得が容易で、直感的に記述できる利点がある。本発明の特徴は、この組み合わせ方を柔軟に指定するための手法であるクエリ言語にある。下記の表1はクエリ言語の構文をBNF記法によって表現している。クエリ全体はパスか、パスをandまたはorで接続したものである。パスは部品か、によって順序をつけた部品の系列である。部品とはタグかユーザの手によって入力されたグラフ形状、もしくはワイルドカードである。タグは自由な文字列で表現され、グラフ形状は手書き形状を入力した際にシステムが自動的に連番を付けるため、先頭にPを付けたのちにその数値を指定する。具体例として、ユーザが入力した2つのグラフをP1、P2とした場合、P1の形状のあとP2の形状が出現するという条件はP1P2と記述し、P1の形状、もしくはP2の形状を検索するためにはP1orP2と記述する。使用可能なワイルドカードについては次に説明する。クエリ言語で用いることのできるワイルドカード表現の説明を下記の表2に示す。表からわかるとおり、ワイルドカード表現は従来の正規表現で用いられる典型的な量化子を模倣しているため、特別な学習を必要としない。具体的にはP1の形状が何度か出現したあとP2の形状が出現するという条件はP1P2と記述し、P1のあとP2が出現する、このときP1とP2の間には20個以内であればどのような数値でも許容するという条件はP1020P2と記述する。次に、アノテーション時系列データからの知識抽出機能を説明する。アノテーション時系列データは図1に示すように時系列データとタグを記録するためのアノテーションデータの2種類のデータを持つ。次にこのアノテーション時系列データから、検索された時系列データの形状とタグとの関係性を抽出する方法について述べる。本発明ではこの2つの関係を示すデータとして、時系列データの形状とタグとの相関ルールを抽出する。相関ルールは一般的にトランザクションデータベースを扱い、1つの相関ルールはX⇒Yと表され、この意味はデータベース中のトランザクション内にXが出現したき、同時にYが出現する確率が高いことを示す。本発明における時系列データの形状とタグとの相関ルールとは、時系列データの形状Xが出現した時、タグYが近くに存在する確率が高い、またはタグXが出現した時、時系列データの形状Yが近くに存在する確率が高いことを表す。このような有効な相関ルールを抽出するために、最大許容長と最小信頼度という2つの閾値を使用する。時系列データの形状とタグとの相関ルールを抽出するために、まず、検索結果時系列データと各タグの出現する時間を基にして長さを計算する。この長さは検索結果時系列データとタグとの間の期間である。範囲を示すタグの場合には最短の長さを使用する。図2に時系列データの形状P2とタグA1、A2との長さの概要を示す。例に示す通り、検索結果時系列データの後にタグが出現する場合とタグの後に検索結果時系列データが出現する場合の2通りを調べる必要がある。特徴パタンとアノテーションが離れている場合にはその2つのデータには関係がないと判断できる。そこで、最大許容長Dmaxを定め、Dmax以上離れている時系列データの形状とタグとの間には関係がないものとみなす。これによって時系列データの形状とタグとの組み合わせの数を削減できる。このようにして作成したルールは図3の様になる。R1はタグA1が出現した後、検索結果時系列データP2が出現する相関ルールを示し、R2は検索結果時系列データP2が出現した場合にタグA2が出現する相関ルールを示す。次に、この相関ルールの信頼度を求める。相関ルールの信頼度には一般的な相関ルールマイニングで用いられる計算方法を使う。条件部Xが出現する回数をX、条件部Xから最大許容長Dmaxまでの距離に帰結部Yが出現する回数をX∨Yとすると、ルールの信頼度は次の式で計算できるため、ユーザは最小信頼度Cminを定義し、Cmin以上のルールのみを抽出することによって、信頼できるルールを獲得できる。本発明によってユーザによって検索された各時系列データ形状の近辺にタグが存在する範囲と確率を計算することによって、ユーザの想定している時系列データの形状とタグとの関係が客観的に判断可能となる。上述した通り、本発明によって習得が容易で柔軟に表現可能な時系列データ検索機能を提供するとともに、数値情報だけでなくテキストデータを組み合わせた時系列データの未来状態を予測するための知識を発見する機能が提供される。実際の過去の株価情報を用いて、株価の未来予測を行う場合に時系列データの形状を発見するという目的のために、実際にプログラムを作成して実現した。図4は装置全体の設計図である。データベースの中には時系列データ、またはアノテーション時系列データが蓄積されている。ユーザはインタフェースを通じて検索のためのクエリを記述する。入力されたクエリはインタプリタによってシステムに理解され、時系列データの類似計算機能によって類似した時系列データの部分が検索される。検索対象が時系列データならば、検索部分を結果としてユーザに出力する。検索対象がアノテーション時系列データならばタグとの相関ルールとともにユーザに出力する。図5は本発明装置のクエリ入力画面である。51は手書き形状入力部、52は登録した形状表示分、53は手書き形状の組み合わせ方を指定するクエリ言語を記述する部分、54はクエリの決定実行とキャンセルボタンである。ユーザは手書き形状入力部51からポインティングデバイスによって時系列データの形を入力し、形状をシステムに登録する。システムは全ての入力した手書き形状にパタン番号を付けて表示部52に表示する。パタン番号とクエリ言語を用いて入力部53に全体の組み合わせ方を指定し、ボタン54の実行によって検索を開始する。本発明の主体は複数パタンの入力とその組み合わせ方を指定するためのクエリ言語であるため、類似度計算方法の説明については省略する。図6は時系列データの検索結果画面である。61は時系列データ全体のうち、検索にマッチした部分と現在表示している部分を表示し、62は検索にマッチした時系列データの形状を確認する機能を持ち、63は検索にマッチした合計数を示す。図7はアノテーション時系列データの検索結果画面である。61、62、63については上述した時系列データの検索結果画面と同様の機能である。71は表示範囲内のタグの位置を表している。72は相関のあるタグのリストを確認する機能を持つ。以上、本発明によって人間の直感的な操作と柔軟な検索機能を持つ装置を提供することで、時系列データに対する新たな知識を得るために大いに役に立つ。さらにアノテーション時系列データに対する新たな解析手法とその機能を持つ装置は、従来の時系列データのみの解析では発見できなかったタイプの知識獲得に大きく貢献できる。