"複数のデータから成る時系列データの中から設定された所定期間を対象として、当該所定期間内の時系列データである期間内時系列データから複数パターンの回帰直線を生成する回帰直線生成部と、上記回帰直線生成部により生成された回帰直線と上記期間内時系列データの実値との誤差の大きさおよび直線モデルの複雑性を評価するための指標を上記複数パターンのそれぞれについて算出する指標算出部と、上記指標算出部により算出された上記指標が最も良いパターンを特定し、当該特定したパターンから回帰直線の分割点を抽出する分割点抽出部と、上記回帰直線生成部、上記指標算出部および上記分割点抽出部の処理を、上記所定期間を上記時系列データの最初から終わりまで順次移動させて複数回行うことによって抽出される複数の分割点を境界として上記時系列データの回帰直線を求めることにより、上記時系列データの傾向直線を生成する傾向直線生成部とを備えたことを特徴とする時系列データの解析装置。上記回帰直線生成部は、上記複数パターンの回帰直線として、上記所定期間内の時点を境界として前後に2本の回帰直線を生成するとともに、上記所定期間内に境界を設定せずに1本の回帰直線を生成することを特徴とする請求項1に記載の時系列データの解析装置。上記傾向直線生成部により生成された上記傾向直線の傾きに基づいて、上記時系列データの増減傾向を特定する増減傾向特定部を更に備えたことを特徴とする請求項1に記載の時系列データの解析装置。上記分割点抽出部により抽出された複数の分割点について、当該分割点の前後の点における上記時系列データの実値の差異を算出し、当該分割点の前後の点における実値の差異が所定値以上となる分割点を急増点または急減点として特定する特異点特定部を更に備えたことを特徴とする請求項1に記載の時系列データの解析装置。任意の時系列データとその傾向直線との組を複数、検索対象データとして記憶する検索対象データ記憶部と、上記傾向直線生成部により生成された上記傾向直線に類似した傾向直線をパターン認識により上記検索対象データ記憶部から検索し、検索した傾向直線に対応する時系列データを上記検索対象データ記憶部から抽出する類似データ検索部とを更に備えたことを特徴とする請求項1に記載の時系列データの解析装置。上記所定期間の大きさの指定をパラメータとして受け付ける期間指定受付部を更に備え、上記回帰直線生成部は、上記期間指定受付部により指定を受け付けたパラメータに基づいて決められる上記所定期間を対象として、当該所定期間内の時系列データである期間内時系列データから複数パターンの回帰直線を生成することを特徴とする請求項1に記載の時系列データの解析装置。上記期間指定受付部が複数のパラメータの指定を受け付けた場合、上記回帰直線生成部、上記指標算出部、上記分割点抽出部および上記傾向直線生成部は、上記複数のパラメータのそれぞれについて処理を行うことによって複数の傾向直線を生成し、上記傾向直線と上記時系列データの実値との誤差の大きさおよび直線モデルの複雑性を評価するための第2の指標を上記複数の傾向直線のそれぞれについて算出する第2の指標算出部と、上記複数の傾向直線のうち、上記第2の指標算出部により算出された上記第2の指標が最も良い傾向直線を特定する最適傾向直線特定部とを更に備えたことを特徴とする請求項6に記載の時系列データの解析装置。複数のデータから成る時系列データの中から設定された所定期間を対象として、当該所定期間内の時系列データである期間内時系列データから複数パターンの回帰直線を生成する回帰直線生成手段、上記回帰直線生成手段により生成された回帰直線と上記期間内時系列データの実値との誤差の大きさおよび直線モデルの複雑性を評価するための指標を上記複数パターンのそれぞれについて算出する指標算出手段、上記指標算出手段により算出された上記指標が最も良いパターンを特定し、当該特定したパターンから回帰直線の分割点を抽出する分割点抽出手段、および上記回帰直線生成手段、上記指標算出手段および上記分割点抽出手段の処理を、上記所定期間を上記時系列データの最初から終わりまで順次移動させて複数回行うことによって抽出される複数の分割点を境界として上記時系列データの回帰直線を求めることにより、上記時系列データの傾向直線を生成する傾向直線生成手段としてコンピュータを機能させるための時系列データの解析用プログラム。しかしながら、上記特許文献1に示される従来技術では、時系列データに曲線を適用して解析するため、時系列データの外れ値や変化点などの特異点を検出することは可能であるものの、時系列データの増減傾向を把握することはできないという問題があった。本発明は、このような問題を解決するために成されたものであり、時系列データの特異点だけでなく、時系列データの増減傾向も解析できるようにすることを目的とする。上記した課題を解決するために、本発明では、時系列データに回帰直線を適用して解析するようにしている。具体的には、本発明は、時系列データの中から設定した所定期間を対象として、当該所定期間内の時系列データである期間内時系列データから複数パターンの回帰直線を生成し、当該複数パターンの中で所定の指標値が最も良いパターンから回帰直線の分割点を抽出する。そして、所定期間を時系列データの最初から終わりまで順次移動させて同様の処理を行い、それによって抽出される複数の分割点を境界として回帰直線を求めることにより、時系列データの傾向直線を生成するようにしている。上記のように構成した本発明によれば、時系列データの傾向が直線により特定されるので、その直線の傾きにより、時系列データの増減傾向を解析することができる。また、直線の傾きが大きく変わる点などを特異点として解析することもできる。これにより、本発明によれば、時系列データに現れる特異点に加え、時系列データの増減傾向も解析することができる。以下、本発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。図1は、本実施形態による時系列データの解析装置の機能構成例を示すブロック図である。図1に示すように、本実施形態による時系列データの解析装置は、その機能構成として、期間指定受付部1、回帰直線生成部2、指標算出部3、分割点抽出部4、傾向直線生成部5、第2の指標算出部6、最適傾向直線特定部7、増減傾向特定部8、特異点特定部9、類似データ検索部10、時系列データ記憶部20、分割点記憶部21、傾向直線記憶部22および検索対象データ記憶部23を備えている。なお、以上に列挙した機能構成は、ハードウェア構成、DSP、ソフトウェアの何れによっても実現することが可能である。例えばソフトウェアによって実現する場合、本実施形態による時系列データの解析装置は、実際にはコンピュータのCPUあるいはMPU、RAM、ROMなどを備えて構成され、RAMやROMに記憶された解析用プログラムが動作することによって実現できる。したがって、上記機能構成は、解析用プログラムを例えばCD-ROMのような記録媒体に記録し、当該解析用プログラムをコンピュータに読み込ませることによって実現できるものである。この解析用プログラムを記録する記録媒体としては、CD-ROM以外に、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、光ディスク、光磁気ディスク、DVD、不揮発性メモリカード等を用いることができる。また、解析用プログラムをインターネット等のネットワークを介してコンピュータにダウンロードするようにしてもよい。期間指定受付部1は、キーボードやマウス等の操作部図示せずのユーザによる操作を通じて、所定期間の大きさの指定をパラメータwとして受け付ける。なお、ここで受け付けるパラメータwは、所定期間の大きさを示す値であって、所定期間の位置を示すものではない。所定期間の大きさは、例えば、複数のデータから成る時系列データのうち何個のデータを解析対象とするかを示すものである。このパラメータwは、1つまたは複数を指定することが可能である。回帰直線生成部2は、時系列データ記憶部20に記憶されている時系列データを回帰分析することにより、当該時系列データの回帰直線を生成する。ここで、回帰直線生成部2は、期間指定受付部1により指定されたパラメータwに基づいて決められる所定期間を対象として、当該所定期間内の時系列データである期間内時系列データから複数パターンの回帰直線を生成する。具体的には、回帰直線生成部2は、複数パターンの回帰直線として、所定期間内の時点を境界として前後に2本の回帰直線を生成するとともに、所定期間内に境界を設定せずに1本の回帰直線を生成する。図2および図3は、回帰直線生成部2の処理内容を説明するための図である。図2は、パラメータwで指定される大きさの所定期間を時系列データの中から特定した状態を示す図である。図3は、特定された所定期間を対象として、当該所定期間内の期間内時系列データから複数パターンの回帰直線を生成する状態を示す図である。なお、図2aは、時系列データの最初の部分に所定期間を特定した状態を示し、図3は、図2aで特定された所定期間において複数パターンの回帰直線を生成した状態を示している。図2および図3の例では、パラメータwの値は5に設定されている。w=5の場合、回帰直線生成部2は、図3a~cに示すように、3つのパターンの回帰直線を生成する。図3aは、時点t1~t17の17個のデータから成る時系列データの最初の部分に設定された所定期間t1~t5の時点のうち、2番目の時点t2を境界として前後に2本の回帰直線を生成した状態を示している。すなわち、時点t1~t2の間で1本、時点t3~t5の間で1本の回帰直線を生成している。図3bは、3番目の時点t3を境界として前後に2本の回帰直線を生成した状態を示している。すなわち、時点t1~t3の間で1本、時点t4~t5の間で1本の回帰直線を生成している。図3cは、最初の部分に設定された所定期間t1~t5の時点に境界を設定せずに、時点t1~t5の間で1本の回帰直線を生成した状態を示している。指標算出部3は、回帰直線生成部2により生成された回帰直線と期間内時系列データの実値との誤差の大きさ、および直線モデルの複雑性を評価するための指標を、図3a~cに示す複数パターンのそれぞれについて算出する。この指標として、例えば、統計モデルの良さを表す指標として公知の情報量規準を用いることが可能である。本実施形態では、次の式1および式2で示すような赤池情報量規準AICsum、AICtermを用いる。なお、式1は回帰直線が2本ある場合図3aおよびbの場合に用いる指標であり、式2は回帰直線が1本しかない場合図3cの場合に用いる指標である。上記式1において、tは所定期間の始点から見て境界点が何番目にあるかを示す数値である。図3aの場合はt=2、図3bの場合はt=3である。また、式1の右辺の第1項にあるSe1は、境界点より前の回帰直線と期間内時系列データの実値との誤差の残差平方和を示し、同じく右辺の第2項にあるSe2は、境界点より後の回帰直線と期間内時系列データの実値との誤差の残差平方和を示す。式2の右辺にあるSeは、1本の回帰直線と期間内時系列データの実値との誤差の残差平方和を示す。分割点抽出部4は、回帰直線生成部2により生成された回帰直線の複数パターンの中から、指標算出部3により算出された指標が最も良いパターンを特定し、当該特定したパターンから回帰直線の分割点を抽出する。指標が最も良いとは、上記式1および式2で算出される赤池情報量規準AICsum、AICtermの値が最も小さいという意味である。分割点抽出部4が抽出する分割点は、図3aまたはbのように2本の回帰直線を含むパターンの場合は、その境界点が該当する。すなわち、図3aに示すパターンの指標が最も良い場合は、分割点はt2となる。図3bに示すパターンの指標が最も良い場合は、分割点はt3となる。一方、図3cのように1本の回帰直線を含むパターンの指標が最も良い場合は、分割点は無しとなる。分割点抽出部4は、分割点を抽出した場合は、その分割点を分割点記憶部21に記憶させる。また、分割点抽出部4は、処理結果を回帰直線生成部2に通知する。すなわち、分割点を抽出した場合はその分割点を回帰直線生成部2に通知し、分割点を抽出しなかった場合はその旨を回帰直線生成部2に通知する。分割点抽出部4から通知を受けた回帰直線生成部2は、通知された処理結果に応じた量だけ所定期間を移動させ、移動後の所定期間において上述の処理を実行する。ここで、回帰直線生成部2は、抽出された分割点の通知を受けた場合、その分割点まで所定期間の始点を移動させて上述の処理を行う。例えば、図3bに示すパターンの指標が最良で分割点t3が抽出されたとした場合、回帰直線生成部2は、図2bに示すように、分割点t3まで所定期間の始点を移動させて上述の処理を行う。一方、分割点を抽出しなかった旨の通知を受けた場合、回帰直線生成部2は、直前の所定期間における始点の次の時点まで所定期間の始点を移動させて上述の処理を行う。移動後の所定期間において回帰直線生成部2により回帰直線が生成されたら、指標算出部3および分割点抽出部4においても、移動後の所定期間において上述の処理を行う。このような処理を順次繰り返し行う。すなわち、回帰直線生成部2、指標算出部3および分割点抽出部4の処理を、所定期間を時系列データの最初から終わりまで順次移動させて複数回行う。なお、時系列データの終わり部分で所定期間をパラメータwの長さだけとれない場合は、時系列データの末尾までを所定期間とする。このような複数回の処理を行うことにより、分割点記憶部21には複数の分割点が記憶されることになる。傾向直線生成部5は、分割点記憶部21に記憶された複数の分割点を境界として、時系列データ記憶部20に記憶されている時系列データの回帰直線を求めることにより、時系列データの傾向直線を生成する。図4は、傾向直線生成部5の処理内容を説明するための図である。図4の例では、分割点抽出部4によって3つの分割点t3,t9,t13が抽出され、これらが分割点記憶部21に記憶されている。この場合、傾向直線生成部5は、3つの分割点t3,t9,t13を境界として、その境界の前後で時系列データの回帰直線を求める。すなわち、傾向直線生成部5は、時点t1~t3の間で回帰直線1、時点t4~t9の間で回帰直線2、時点t10~t13の間で回帰直線3、時点t14~t17の間で回帰直線4と、合計4本の回帰直線を求める。これら4本の回帰直線またはそれらを繋げた全体の直線が、時点t1~t17の17個のデータから成る時系列データの傾向直線となる。傾向直線生成部5は、このようにして生成した傾向直線を傾向直線記憶部22に記憶させる。なお、期間指定受付部1が複数のパラメータww1,w2,の指定を受け付けた場合、回帰直線生成部2、指標算出部3、分割点抽出部4および傾向直線生成部5は、各パラメータw1,w2,についてそれぞれ上述の処理を行う。これにより、各パラメータw1,w2,に対応する複数の傾向直線が生成されて傾向直線記憶部22に記憶される。第2の指標算出部6は、傾向直線と時系列データの実値との誤差の大きさおよび直線モデルの複雑性を評価するための第2の指標を、傾向直線記憶部22に記憶された複数の傾向直線のそれぞれについて算出する。この第2の指標も、例えば、統計モデルの良さを表す指標として公知の情報量規準を用いることが可能である。本実施形態では、次の式3で示すような赤池情報量規準AICallを用いる。上記式3において、iは傾向直線に含まれる複数の回帰直線がそれぞれ先頭から何番目のものであるかを表す数値である。niは各回帰直線の始点から見て分割点が何番目にあるかを数値である。図4の例において、回帰直線1の場合はn1=3、回帰直線2の場合はn2=6、回帰直線3の場合はn3=4、回帰直線4の場合はn4=4である。また、式3の右辺にあるSeiは、i番目の回帰直線と時系列データの実値との誤差の残差平方和を示す。最適傾向直線特定部7は、傾向直線記憶部22に記憶された複数の傾向直線のうち、第2の指標算出部6により算出された第2の指標が最も良い傾向直線を特定する。指標が最も良いとは、上記式3で算出される赤池情報量規準AICallの値が最も小さいという意味である。最適傾向直線特定部7は、特定した最適傾向直線を、他の傾向直線から識別できる状態にして傾向直線記憶部22に記憶させる。また、最適傾向直線特定部7は、特定した最適傾向直線に対応する時系列データを時系列データ記憶部20から読み出して、最適傾向直線とそれに対応する時系列データとを関連付けて検索対象データ記憶部23に記憶させる。検索対象データ記憶部23には、異なる時系列データを対象として上述の処理を行うことによって最適傾向直線が求められる度に、当該最適傾向直線とそれに対応する時系列データとが記憶される。このようにして検索対象データ記憶部23に記憶される複数組の時系列データとその傾向直線は、後述するようにパターン認識の検索対象データとして用いられる。なお、期間指定受付部1が1つのパラメータwだけの指定を受け付けた場合、傾向直線は1つのみ生成されて、傾向直線記憶部22に記憶される。その場合、第2の指標算出部6による第2の指標の算出処理と、最適傾向直線特定部7による最適傾向直線の特定処理は不要である。最適傾向直線特定部7は、傾向直線記憶部22に記憶された1つの傾向直線と、それに対応する時系列データとを関連付けて検索対象データ記憶部23に記憶させる。増減傾向特定部8は、傾向直線生成部5により生成され傾向直線記憶部22に記憶された傾向直線複数のパラメータw1,w2,が指定された場合は最適傾向直線の傾きに基づいて、時系列データの増減傾向を特定する。例えば、増減傾向特定部8は、任意の時点tの指定をパラメータとして受け付け、指定された時点tにおける時系列データの増減傾向を特定する。具体的には、指定された時点tにおいて傾向直線の傾きが正であったら増加傾向、負であったら減少傾向と判断する。特異点特定部9は、時系列データの急増点または急減点を特異点として特定する。急増点急減点の候補となるのは、回帰直線の境目として分割点記憶部21に記録した複数の分割点である。すなわち、特異点特定部9は、分割点抽出部4により抽出され分割点記憶部21に記憶された複数の分割点について、当該分割点の前後の点における時系列データの実値の差異を算出し、当該差異が所定値以上となる分割点を急増点または急減点として特定する。例えば、特異点特定部9は、傾向直線と時系列データの実値との誤差の標準偏差σを求め、分割点の前後の点における時系列データの実値の差異が2σ以上の増加だったら急増点、-2σ以下の減少だったら急減点と判断する。類似データ検索部10は、傾向直線生成部5により生成された傾向直線複数のパラメータw1,w2,が指定された場合は最適傾向直線に類似した傾向直線をパターン認識により検索対象データ記憶部23から検索し、検索した傾向直線に対応する時系列データを検索対象データ記憶部23から抽出する。すなわち、類似データ検索部10は、今回解析対象としている時系列データと類似の傾向を有する別の時系列データを検索対象データ記憶部23から検索する。図5は、本実施形態による時系列データの解析装置の動作例を示すフローチャートである。なお、図5は、時系列データから傾向直線を生成する際の動作例を示すものである。図5に示すフローチャートは、時系列データ記憶部20から解析対象の時系列データを読み出し、ユーザが図示しない操作部を操作してパラメータwの値を指定したときに開始する。図5において、回帰直線生成部2は、指定されたパラメータwを取得しステップS1、当該パラメータwの幅を有する所定期間を時系列データ中に設定するステップS2。最初は、時系列データの始めの部分に所定期間を設定する。そして、回帰直線生成部2は、設定した所定期間を対象として、時系列データ記憶部20から読み出した時系列データのうち期間内時系列データを回帰分析することにより、複数パターンの回帰直線を生成するステップS3。指標算出部3は、回帰直線生成部2により生成された複数パターンの回帰直線のそれぞれについて、式1および式2で示す赤池情報量規準AICsum、AICtermによる指標を算出するステップS4。次に、分割点抽出部4は、回帰直線生成部2により生成された回帰直線の複数パターンの中から、指標算出部3により算出された指標が最も良いパターンを特定し、当該特定したパターンから回帰直線の分割点を抽出するステップS5。ここで、分割点抽出部4は、解析対象としている所定期間から分割点を抽出できたか否かを判定しステップS6、抽出できなかった場合はステップS8の処理に遷移する。一方、分割点を抽出できた場合には、分割点抽出部4は、その分割点を分割点記憶部21に記憶させるステップS7。また、分割点抽出部4は、分割点を抽出できなかった場合にはその旨を、抽出できた場合には分割点を回帰直線生成部2に通知する。この通知を受けた回帰直線生成部2は、時系列データの終わりまで所定期間を設定して解析を終了したか否かを判定するステップS8。まだ時系列データの終わりまで解析を終了していない場合は、ステップS2に戻り、通知結果に応じて所定期間を移動させる。そして、移動後の所定期間についてステップS3以降の処理を同様に行う。一方、時系列データの終わりまで解析を終了した場合、傾向直線生成部5は、分割点記憶部21に記憶された複数の分割点を境界として時系列データの回帰直線を求めることにより、時系列データの傾向直線を生成するステップS9。そして、その傾向直線を傾向直線記憶部22に記憶させるステップS10。続いて、回帰直線生成部2は、ユーザにより指定されたパラメータwを全て処理したか否かを判定するステップS11。ここで、ユーザによりパラメータwが1つだけ指定されていた場合は、指定されたパラメータwを全て処理したことになる。一方、ユーザによりパラメータwが複数指定されていた場合は、未処理のものがないかどうかを判定し、なければ、指定されたパラメータwを全て処理したことになる。未処理のパラメータwが残っている場合は、ステップS1に戻り、新たに取得したパラメータwについてステップS2以降の処理を同様に行う。一方、指定されたパラメータwを全て処理した場合、第2の指標算出部6は、パラメータwの指定が複数であったか否かを判定するステップS12。複数のパラメータwが指定されていた場合、傾向直線記憶部22には複数の傾向直線が記憶されていることになるので、第2の指標算出部6は、当該複数の傾向直線のそれぞれについて第2の指標を算出するステップS13。続いて、最適傾向直線特定部7は、傾向直線記憶部22に記憶された複数の傾向直線のうち、第2の指標算出部6により算出された第2の指標が最も良い傾向直線を特定するステップS14。そして、最適傾向直線特定部7は、特定した最適傾向直線を、他の傾向直線から識別できる状態にして傾向直線記憶部22に記憶させる。また、最適傾向直線特定部7は、特定した最適傾向直線に対応する時系列データを時系列データ記憶部20から読み出して、最適傾向直線とそれに対応する時系列データとを関連付けて検索対象データ記憶部23に記憶させるステップS15。なお、パラメータwの指定が1つのみであった場合、傾向直線記憶部22には傾向直線が1つのみ記憶されていることになる。この場合は、ステップS13,S14の処理は行わず、最適傾向直線特定部7は、傾向直線記憶部22に記憶されている1つの傾向直線に対応する時系列データを時系列データ記憶部20から読み出して、当該傾向直線とそれに対応する時系列データとを関連付けて検索対象データ記憶部23に記憶させるステップS15。これにより、図5に示すフローチャートの処理を終了する。以上詳しく説明したように、本実施形態によれば、時系列データの傾向が直線により特定されるので、その直線の傾きにより時系列データの増減傾向を解析したり、直線の傾きが大きく変わる点などを特異点として解析したりすることができる。例えば、傾向直線生成部5により生成された傾向直線をグラフとしてディスプレイに表示させれば、時系列データの増減傾向や特異点をユーザが直感的に把握することができる。また、傾向直線生成部5により生成された傾向直線を対象として増減傾向特定部8または特異点特定部9による処理を行うことで、時系列データの増減傾向や特異点をコンピュータにより特定することができる。なお、上記実施形態では、所定期間の幅をパラメータwとしてユーザが指定できるにしているが、固定の値としてもよい。ただし、所定期間の幅をパラメータwとして可変にすることで、時系列データの解析をフレキシブルに行うことができるようになるというメリットを有する。すなわち、パラメータwの値を大きくすれば、時系列データの大まかな傾向を分析することができ、パラメータwの値を小さくすれば、時系列データの細かい部分の傾向を分析することができる。また、上記実施形態では、パラメータwを1つまたは複数の何れかで指定できるようにしているが、1つのみとしてもよい。その場合、第2の指標算出部6および最適傾向直線特定部7は不要となる。ただし、複数のパラメータwを指定して第2の指標算出部6および最適傾向直線特定部7の処理を行うことにより、時系列データの特徴をより忠実に表した傾向直線を生成することができるようになるというメリットを有する。また、上記実施形態では、増減傾向特定部8、特異点特定部9、類似データ検索部10を設けているが、これらは必須の構成ではなく、省略してもよい。あるいは、何れか1つまたは2つのみを設けるようにしてもよい。例えば、増減傾向特定部8および特異点特定部9を省略しても、傾向直線生成部5により生成された傾向直線をグラフとしてディスプレイに表示させれば、時系列データの増減傾向や特異点をユーザが直感的に把握することができる。また、上記実施形態では、傾向直線生成部5により生成された傾向直線とそれに対応する時系列データとを検索対象データ記憶部23に記憶させ、後に別の時系列データをパターン認識するときの検索対象データとして用いるようにしたが、本発明はこれに限定されない。例えば、検索対象とする時系列データとその傾向直線をあらかじめ数パターン生成して検索対象データ記憶部23に記憶しておくようにしてもよい。また、上記実施形態では、指標の一例として赤池情報量規準を用いたが、本発明はこれに限定されない。例えば、ベイズ統計規準などの他の情報量規準を用いてもよい。その他、上記実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の一例を示したものに過ぎず、これによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその要旨、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。"