"測定対象のハードディスクドライブのうち、故障が発生したハードディスクドライブの情報および特定状態が発生したハードディスクドライブの情報を収集する収集部と、ハードディスクドライブの特定状態と故障との相関関係を学習する学習部と、測定対象の個々のハードディスクドライブについて、前記学習部が学習した相関関係と、当該ハードディスクドライブの特定状態の発生件数と、を基に、当該ハードディスクドライブの寿命を推定する推定部と、を有するハードディスクドライブ寿命推定システム。前記特定状態は、RAIDコントローラがハードディスクドライブに対して発行したコマンドが完了せずに中断した状態、ハードディスクドライブ内で故障したセクタに対して、代替のセクタを割当てた状態、RAIDコントローラとハードディスクドライブとの接続が失敗した状態、のいずれかである、請求項1に記載のハードディスクドライブ寿命推定システム。前記学習部は、測定対象のハードディスクドライブに故障が発生した時点で、その時点までに故障が発生したハードディスクドライブの台数と、測定対象のハードディスクドライブの総台数と、を基に、測定対象のハードディスクドライブ全体の信頼度である第1の信頼度を求め、また、測定対象のハードディスクドライブの使用を開始した日時からその時点までの経過時間である第1の経過時間を求め、測定対象のハードディスクドライブに故障が発生した各時点における第1の信頼度および第1の経過時間を基にワイブル確率紙へのプロットを行い、ワイブル確率紙上の直線の傾きを形状母数αとして求め、測定対象のハードディスクドライブの特定状態の発生件数を区間で区切り、区間毎に、発生件数が当該区間に含まれるハードディスクドライブの台数と、発生件数が当該区間に含まれかつ故障が発生しているハードディスクドライブの台数と、を基に、当該区間のハードディスクドライブの信頼度である第2の信頼度Rtを求め、また、測定対象のハードディスクドライブの使用を開始した日時から現時点までの経過時間である第2の経過時間tを求め、区間毎に、当該区間のハードディスクドライブの第2の信頼度Rtおよび第2の経過時間tと、前記形状母数αと、を数式1に代入することより、当該区間の尺度母数βを求め、区間毎に、当該区間の尺度母数βと、前記形状母数αと、を数式2に代入することにより、当該区間のハードディスクドライブの平均寿命μを求め、ここで、Γは、ガンマ関数各区間における代表値および平均寿命μを基にプロットを行い、プロットした結果を基に数式3における定数n,mを求め、ここで、HSは特定状態の発生件数前記推定部は、測定対象の個々のハードディスクドライブについて、当該ハードディスクドライブの特定状態の発生件数と、前記定数n,mと、を前記数式3に代入することにより、当該ハードディスクドライブの平均寿命μを推定する、請求項1または2に記載のハードディスクドライブ寿命推定システム。前記推定部は、測定対象の個々のハードディスクドライブについて、当該ハードディスクドライブの平均寿命μと、当該ハードディスクドライブの使用を開始した日時から現時点までの経過時間と、を基に、当該ハードディスクドライブの平均余命を推定し、測定対象の個々のハードディスクドライブの平均余命を、平均余命の値に応じた色で一覧表示する、請求項3に記載のハードディスクドライブ寿命推定システム。ハードディスクドライブ寿命推定システムが行うハードディスクドライブ寿命推定方法であって、測定対象のハードディスクドライブのうち、故障が発生したハードディスクドライブの情報および特定状態が発生したハードディスクドライブの情報を収集する収集ステップと、ハードディスクドライブの特定状態と故障との相関関係を学習する学習ステップと、測定対象の個々のハードディスクドライブについて、前記学習した相関関係と、当該ハードディスクドライブの特定状態の発生件数と、を基に、当該ハードディスクドライブの寿命を推定する推定ステップと、を有するハードディスクドライブ寿命推定方法。前記特定状態は、RAIDコントローラがハードディスクドライブに対して発行したコマンドが完了せずに中断した状態、ハードディスクドライブ内で故障したセクタに対して、代替のセクタを割当てた状態、RAIDコントローラとハードディスクドライブとの接続が失敗した状態、のいずれかである、請求項5に記載のハードディスクドライブ寿命推定方法。前記学習ステップでは、測定対象のハードディスクドライブに故障が発生した時点で、その時点までに故障が発生したハードディスクドライブの台数と、測定対象のハードディスクドライブの総台数と、を基に、測定対象のハードディスクドライブ全体の信頼度である第1の信頼度を求め、また、測定対象のハードディスクドライブの使用を開始した日時からその時点までの経過時間である第1の経過時間を求め、測定対象のハードディスクドライブに故障が発生した各時点における第1の信頼度および第1の経過時間を基にワイブル確率紙へのプロットを行い、ワイブル確率紙上の直線の傾きを形状母数αとして求め、測定対象のハードディスクドライブの特定状態の発生件数を区間で区切り、区間毎に、発生件数が当該区間に含まれるハードディスクドライブの台数と、発生件数が当該区間に含まれかつ故障が発生しているハードディスクドライブの台数と、を基に、当該区間のハードディスクドライブの信頼度である第2の信頼度Rtを求め、また、測定対象のハードディスクドライブの使用を開始した日時から現時点までの経過時間である第2の経過時間tを求め、区間毎に、当該区間のハードディスクドライブの第2の信頼度Rtおよび第2の経過時間tと、前記形状母数αと、を数式4に代入することにより、当該区間の尺度母数βを求め、区間毎に、当該区間の尺度母数βと、前記形状母数αと、を数式5に代入することにより、当該区間のハードディスクドライブの平均寿命μを求め、ここで、Γは、ガンマ関数各区間における代表値および平均寿命μを基にプロットを行い、プロットした結果を基に数式6における定数n,mを求め、ここで、HSは特定状態の発生件数前記推定ステップでは、測定対象の個々のハードディスクドライブについて、当該ハードディスクドライブの特定状態の発生件数と、前記定数n,mと、を前記数式3に代入することにより、当該ハードディスクドライブの平均寿命μを推定する、請求項5または6に記載のハードディスクドライブ寿命推定方法。測定対象の個々のハードディスクドライブについて、当該ハードディスクドライブの平均寿命μと、当該ハードディスクドライブの使用を開始した日時から現時点までの経過時間と、を基に、当該ハードディスクドライブの平均余命を推定するステップと、測定対象の個々のハードディスクドライブの平均余命を、平均余命の値に応じた色で一覧表示するステップと、をさらに有する請求項7に記載のハードディスクドライブ寿命推定方法。非特許文献1の手法は、統計的な手法であるため、精度が極めて低い上、HDD毎に寿命を推定できないという課題がある。例えば、あるデータセンタ内で、HDDの年間故障率AFRAnnualFailureRateが33であったとする。非特許文献1の手法では、どのHDDを指定したとしても、HDDの寿命は一律で約30年10033と推定される。HDDの寿命が30年と推定されたとして、そのHDDを交換するか否かの判断には、非特許文献1の手法はなんら貢献しない。一方、非特許文献2は、SMARTパラメータとHDD故障との相関関係を調査し、SMARTパラメータとHDDの一部の故障との間に強い相関関係がみられることを報告している。しかし、非特許文献2の手法は、SMARTパラメータから、どのようにHDD寿命を推定するかが分からないという課題がある。そこで、本発明の目的は、HDD毎にHDD寿命を高精度に推定することができるハードディスクドライブ寿命推定システム、ハードディスクドライブ寿命推定方法を提供することにある。本発明のハードディスクドライブ寿命推定システムは、測定対象のハードディスクドライブのうち、故障が発生したハードディスクドライブの情報および特定状態が発生したハードディスクドライブの情報を収集する収集部と、ハードディスクドライブの特定状態と故障との相関関係を学習する学習部と、測定対象の個々のハードディスクドライブについて、前記学習部が学習した相関関係と、当該ハードディスクドライブの特定状態の発生件数と、を基に、当該ハードディスクドライブの寿命を推定する推定部と、を有する。本発明のハードディスクドライブ寿命推定方法は、ハードディスクドライブ寿命推定システムが行うハードディスクドライブ寿命推定方法であって、測定対象のハードディスクドライブのうち、故障が発生したハードディスクドライブの情報および特定状態が発生したハードディスクドライブの情報を収集する収集ステップと、ハードディスクドライブの特定状態と故障との相関関係を学習する学習ステップと、測定対象の個々のハードディスクドライブについて、前記学習した相関関係と、当該ハードディスクドライブの特定状態の発生件数と、を基に、当該ハードディスクドライブの寿命を推定する推定ステップと、を有する。本発明によれば、HDDの特定状態と故障との相関関係を学習し、個々のHDDについて、上記で学習した相関関係と、そのHDDの特定状態の発生件数と、を基に、そのHDDの寿命を推定する。本発明者らの独自の調査によれば、HDDのいくつかの状態と寿命との間に、強い相関関係があることが判明している。そのため、HDDの寿命との間に相関関係がある状態を特定状態として選択すれば、HDD毎に寿命を高精度に推定することができるという効果が得られる。このように、HDD毎に寿命を高精度に推定することができるため、定期的なメンテナンス時に寿命が短いと推定されたHDDを計画的に交換することができ、それにより、クラウドコンピューティングを実現するデータセンタ全体の信頼性を向上させることができるという効果が得られる。以下に、本発明を実施するための形態について図面を参照して説明する。図1に示すように、本実施形態のハードディスクドライブ寿命推定システムは、HDD情報収集部10と、HDD寿命学習部20と、HDD寿命推定部30と、を有している。HDD情報収集部10は、クラウドコンピューティングを実現するデータセンタ内に存在する全てのHDD以下、測定対象のHDDと呼ぶに関する情報を収集する。例えば、故障が発生したHDDの情報や、特定状態が発生したHDDの情報などを収集する。なお、HDDの状態以下、HDD状態と呼ぶは、例えば、RAIDRedundantArraysofInexpensiveDisksコントローラが保存するHDDのプロパティ値を収集する。HDD寿命学習部20は、HDDの特定状態と故障との相関関係を学習する。HDD寿命推定部30は、測定対象の個々のHDDについて、HDD寿命学習部20が学習した相関関係と、そのHDDの特定状態の発生件数と、を基に、そのHDDの寿命を推定する。以下、本実施形態のハードディスクドライブ寿命推定システムによるハードディスクドライブ寿命推定方法の手順について説明する。手順1HDD情報収集部10は、データセンタでHDDの使用を開始した時点以下、開始日時と呼ぶで、測定対象の全てのHDDを一意に識別するHDD識別子を収集する。手順2HDD情報収集部10は、測定対象のHDDに故障が発生する度に、表1に示す情報を収集する。手順3本実施形態では、HDDの寿命分布として、周知技術であるワイブル分布を使用する。以降、表1の結果故障実績から、ワイブル確率紙を用いる手法を用い、数式1のワイブル分布におけるαの値を求めていく。まず、HDD寿命学習部20は、表1の各行について、経過時間t=発生日時-開始日時と故障数とを求める。故障数は、故障が発生する度に、計数1する。故障数から、測定対象のHDD全体の信頼度R1-故障数÷HDD総数を求める。その結果として、表2が求まる。手順4次に、HDD寿命学習部20は、表2の結果を、ワイブル確率紙にプロットする。ここで、ワイブル確率紙は、横軸にlntここで、lnは自然対数をとり、縦軸にlnlnをとったグラフである。分布がワイブル分布に従う場合、ワイブル確率紙上のプロットした結果は傾きαの直線となる。この事実に基づき、表2の結果を、ワイブル確率紙上にプロットし、回帰分析により傾きαを求める。手順5また、HDD情報収集部10は、測定対象の各HDDについて、表3に示すHDD状態特定状態の情報を収集する。ここで、HDD状態の数は任意である。表3では、HDD状態1からHDD状態3までの発生件数を記載している。手順6HDD寿命学習部20は、表3の結果について、HDD状態毎に、以下の手順を行なう。なお、表3において、各HDD識別子について、対応するHDD状態に係る事象が発生していたとしても、そのHDD識別子が対応するHDDが故障しているとは限らない。まず、HDD寿命学習部20は、表3の結果から、故障したHDD識別子に関する情報のみを抜粋し、表4を作成する。なお、HDDが故障しているか否かは、そのHDDに対応するHDD識別子が表1に含まれるか否かで判断する。次に、HDD寿命学習部20は、HDD状態の発生件数の自然対数をとり、発生件数の自然対数の値を区間で区切る。そして、表3の結果から、区間毎に、その区間に含まれているHDD台数の頻度分布を作成する。同様に、表4の結果からも、区間毎に、その区間に含まれる、故障したHDD台数の頻度分布を作成する。なお、頻度分布の区間を対数尺度で等間隔となるような区間2n1~2n1において、表3の結果から作成された度数以下、HDD数と呼ぶと、表4の結果から作成された度数以下、故障数と呼ぶを求める。さらに、その区間におけるHDDの信頼度R1故障数÷HDD数を求める。経過時間tは、現時点の日時以下、実施日時と呼ぶから、開始日時を減じることで求める。数式1をβについて解くと、数式2を得る。この区間のβは、この区間に含まれるHDDだけを対象として、数式2にα、経過時間t、Rを代入することで求められる。βが求まれば、ワイブル分布の定義より、この区間の平均寿命μは、数式3で求まる。ここで、Γは、ガンマ関数である。手順7次に、HDD寿命学習部20は、頻度分布の各区間の代表値区間の最小値と最大値の相加平均の自然対数を横軸にとり、その区間における平均寿命μの自然対数を縦軸にとり、各区間の値をプロットした相関関係のグラフを作成する。この相関関係は、本発明者の独自の調査から、負の線形関係を示すことが判明している。負の線形関係を示す理由は、HDD状態の発生件数の値が、それまでにHDDに与えられた負荷衝撃振動電力に比例すると仮定した場合に、HDDの故障物理がアイリングモデルEyringModelに従うためと考えられる。この関係は、数式4のように表される。なお、ここで、HSは、あるHDD状態の発生件数の値を表す。ここで、n,mは定数である。定数n,mの値は、グラフ上で見られる負の相関関係に対して、回帰分析を行なうことで推定できる。手順8あるHDDが与えられた時に、平均寿命μを推定することを考える。まず、HDD寿命推定部30は、あるHDD状態を選択する。定数n,m、及び、HSの値は既知のため、数式4に代入することで、平均寿命μを求めることができる。また、この時点で、そのHDDの経過時間tは既知のため、平均余命はμtで求められる。手順9さらに、HDD情報収集部10は、測定対象のHDDが搭載されているサーバ以下、測定対象のサーバと呼ぶのサーバ識別子とスロットのスロット識別子を収集し、表5とする。また、測定対象のサーバが搭載されているラックのラック識別子と、ラック内のラック位置を収集し、表6とする。HDD寿命推定部30は、手順8を用いて、測定対象のHDDの平均余命μtを推定する。さらに、表5、表6の情報を基に平均余命μtを一覧で表示する。この時、平均余命μtをある基準にあてはめ、色を変更する。データセンタの運用者は、その表示を見て、どのHDDを交換すべきか判断できる。なお、色を変更する基準は、データセンタの運用形態により決定されることを想定する。例えば、定期的なメンテナンスが30日毎に実施されるデータセンタでは、平均余命が30日以内のHDDを赤に設定しておけば、赤に表示されたら、次回メンテナンス時に交換するというようなことが判断できる。以下、上記の手順を具体的な実施例を挙げて説明する。手順1HDD情報収集部10は、データセンタDでHDDの使用を開始した時点=開始日時2010年1月1日で、データセンタD内にある全てのHDDのHDD識別子HDD0000からHDD1139を収集する。これらのHDDを測定対象のHDDと呼ぶ。手順2HDD情報収集部10は、測定対象のHDDに故障が発生した時点で、表1に示す情報を収集する。開始日時2010年1月1日から実施日時2010年9月1日までの情報を表7に示す。ただし、表7は、最初の3件のみを記載しているが、実際にはデータは285件あるものとする。手順3HDD寿命学習部20は、表7の1行目について、経過時間tを求めると、発生日時2010114-開始時間201011経過時間t13日となる。次に、故障数を求めると、初期値0に1を加え、故障数1となる。さらに、故障数1から、信頼度Rを求めると、1故障数1÷HDD総数1140信頼度R0999となる。全ての行について経過時間tと故障数とを求めた例を表8に示す。なお、表8は、最初の3件のみを記載しているが、実際にはデータは285件あるものとする。手順4HDD寿命学習部20は、表8の1行目について、lntを求めると、lnt13257となる。次に、lnlnを求めると、lnln1001691となる。全ての行についてlntとlnlnとを求めた例を表9に示す。なお、表9は、最初の3件のみを記載しているが、実際にはデータは285件あるものとする。HDD寿命学習部20は、表9の結果を、ワイブル確率紙にプロットする。その結果を図2に示す。分布がワイブル分布に従う場合、ワイブル確率紙上のプロットした結果は傾きαの直線となる。この事実に基づき、図2の結果に対して、回帰分析により傾きα149が求まる。手順5HDD情報収集部10は、測定対象のHDDのHDD状態として、HDD状態1コマンド中断状態、HDD状態2メディア故障状態、HDD状態3接続失敗状態の情報を収集する。その結果を、表10に示す。なお、表10は、最初に故障した3件のHDD識別子のみを記載しているが、実際には全HDD識別子は1140件あるものとする。また、表10において、各HDD識別子について、対応するHDD状態に係る事象が発生していたとしても、そのHDD識別子が対応するHDDが故障しているとは限らない。なお、表10において、コマンド中断数とは、RAIDコントローラがHDDに対して発行したコマンドが完了せずに中断したコマンド中断状態が発生した発生件数である。メディア故障数とは、HDD内で故障したセクタに対して、代替のセクタを割当てたメディア故障状態が発生した発生件数である。接続失敗数とは、RAIDコントローラとHDDとの接続が失敗した接続失敗状態が発生した発生件数である。手順6HDD寿命学習部20は、表10の結果を用い、コマンド中断数、メディア故障数、接続失敗数について、以下を行なう。まず、HDD寿命学習部20は、表10の結果から、故障しているHDD識別子のみの情報を抜粋し、表11を作成する。HDDが故障しているか否かは、そのHDDに対応するHDD識別子が表7に含まれるかを確認すればよい。なお、表11は、最初に故障した3件のみを記載しているが、実際にはいずれかの状態が発生した、故障しているHDD識別子は83件あるものとする。次に、HDD寿命学習部20は、コマンド中断数、メディア故障数、接続失敗数の発生件数の自然対数をとり、発生件数の自然対数の値を区間で区切る。そして、表10の結果から、区間毎に、その区間に含まれるHDD台数の頻度分布図中のHDD数に対応を作成する。同様に、表11の結果からも、区間毎に、その区間に含まれる、故障したHDD台数の頻度分布図中の故障数に対応を作成する。この結果を、図3~図5に示す。なお、頻度分布の区間となる発生件数の自然対数を求めるにあたり、発生件数の値が0を取る場合は自然対数を定義できないことから、対数尺度で等間隔となるような区間2n1~2n1信頼度R0984を求める。次に、経過時間tを、実施日時201091-開始日時201011243日と求める。数式2に、信頼度R0984、α149、t243を代入し、β3877を求める。そして、数式3に、β3877、α149を代入し、平均寿命μ3503日を求める。手順7次に、HDD寿命学習部20は、図3~図5の頻度分布の各区間の代表値例えば、図3の区間0~1の最小値0と最大値1であれば、相加平均05の自然対数を横軸にとり、その区間における平均寿命μ例えば、3503日の自然対数を縦軸にとり、図3~図5の各区間についてプロットした相関関係のグラフを作成する。この相関関係のグラフを、図6~図8に示す。さらに、HDD寿命学習部20は、図6~図8の相関関係のグラフにおいて見られる、負の相関関係に対して、回帰分析を行なうことで、数式4における定数n,mの値を推定する。この結果を、数式5~数式7に示す。ここで、AC、ME、LFは、それぞれコマンド中断数、メディア故障数、接続失敗数の値を表す。また、定数nmの値を表12に示す。手順8HDD寿命推定部30は、HDD識別子HDD1000のHDDに対して、平均寿命μを推定する。例えば、HDD状態メディア故障状態を選択したとする。HDD1000のメディア故障数5とすれば、数式6に代入すると、平均寿命μが291日と求まる。また、その時点で、そのHDDの経過時間tは既知であり、経過時間t243とすれば、平均余命はμt29124348日と求まる。手順9さらに、HDD情報収集部10は、測定対象のHDDが搭載されているサーバのサーバ識別子とスロットのスロット識別子を収集する。この結果を、表13に示す。なお、表13は、2件のみを記載しているが、実際にはデータは1140件あるものとする。例えば、HDD識別子HDD1000のHDDは、サーバ識別子SVR0250のサーバのスロット識別子SLT000のスロットに搭載されている。また、HDD情報収集部10は、表13に含まれるサーバ識別子について、ラック内のラック位置を収集する。この結果を、表14に示す。なお、表14は、2件のみを記載しているが、実際には全HDDのHDD識別子に対応するデータは1140件あるものとする。HDD寿命推定部30は、測定対象のHDDについて、手順8を用い、平均余命μtを推定する。例えば、HDD識別子HDD1000のHDDについては、手順8で述べた通り、平均余命μt48日である。この手順を、測定対象のHDD全て1140台について実施する。さらに、HDD寿命推定部30は、表13、表14を基に、平均余命μtの情報を一覧で表示する。例えば、HDD識別子HDD1000のHDDは、サーバ識別子SVR0250のサーバのスロット識別子SLT000のスロットの箇所に表示される。また、サーバ識別子SVR0250のサーバは、ラック識別子RCK0006、ラック位置POS0009の箇所に表示される。また、この時、表15に示す基準にあてはめ、表示する時の色を変更する。例えば、HDD識別子HDD1000のHDDは、平均余命μt48日が60未満となり、赤色で表示される。これらの表示結果を、図9に示す。データセンタの運用者は、図9を見て、寿命が短くなっているHDDを交換すべきか判断できる。上述したように本実施形態によれば、HDDの特定状態と故障との相関関係を学習し、個々のHDDについて、上記で学習した相関関係と、そのHDDの特定状態の発生件数と、を基に、そのHDDの寿命を推定する。本発明者らの独自の調査によれば、HDDのいくつかの状態と寿命との間に、強い相関関係があることが判明している。そのため、HDDの寿命との間に相関関係がある状態を特定状態として選択すれば、HDD毎に寿命を高精度に推定することができる。"