制御システムの制御対象となるプラントのプロセス状態量を取得するデータ取得部と、前記データ取得部によって取得されたプロセス状態量を時系列データとして格納するプロセス状態量データベースと、前記プロセス状態量データベースを検索して、第1の期間分のプロセス状態量を取得するデータ検索部と、前記データ検索部によって取得されたプロセス状態量に基づいて、前記制御システムの制御性能を評価するための性能評価指標値を前記第1の期間ごとに算出する性能評価指標値算出部と、前記性能評価指標値算出部によって算出された性能評価指標値を時系列データとして格納する性能評価指標値データベースと、前記性能評価指標値の時系列データから前記第1の期間より長い第2の期間分を抽出し、前記性能評価指標値のトレンドを算出するトレンド算出部と、を有することを特徴とする制御性能評価装置。前記トレンド算出部によって算出された前記性能評価指標値のトレンドに基づいて、前記制御システムの制御性能の予測判定を行う予測判定部をさらに有し、前記トレンド算出部は、前記第2の期間分の性能評価指標値を従属変数とし、前記第2の期間分の性能評価指標値を算出した前記第1の期間のそれぞれにおける所定の時点を独立変数とした回帰分析を行って求められた回帰式を前記性能評価指標値のトレンドとして算出し、前記予測判定部は、前記トレンド算出部によって求められた回帰式を外挿して、前記性能評価指標値の予測値を求めることを特徴とする請求項1に記載の制御性能評価装置。前記トレンド算出部は、線形回帰を行って前記回帰式を求めることを特徴とする請求項2に記載の制御性能評価装置。前記予測判定部は、さらに、前記性能評価指標値の予測値に基づいて、前記性能評価指標値が所定の閾値に到達する時点を予測することを特徴とする請求項2または請求項3に記載の制御性能評価装置。前記データ取得部は、所定の周期で前記プロセス状態量を取得し、前記データ検索部は、現時点から過去に向かって前記所定の周期のN周期分Nは所定の自然数の区間を指定して前記プロセス状態量データベースを検索し、前記第1の期間分のプロセス状態量を取得することを特徴とする請求項1に記載の制御性能評価装置。請求項2ないし請求項4の何れかに記載の制御性能評価装置と、前記プラントのプロセス状態量を収集して前記データ取得部に入力するデータ収集装置と、前記予測判定部における前記制御システムの制御性能の予測判定結果を出力する出力装置と、を備えることを特徴とする制御性能評価システム。制御システムの制御対象となるプラントのプロセス状態量と、前記制御システムの制御性能を評価するための性能評価指標値と、を時系列データとして格納する記憶部を備えるコンピュータに、前記プロセス状態量を取得し、前記記憶部に時系列データとして格納するデータ取得処理と、前記プロセス状態量の時系列データを検索して、第1の期間分のプロセス状態量を取得するデータ検索処理と、前記データ検索処理によって取得されたプロセス状態量に基づいて、前記性能評価指標値を前記第1の期間ごとに算出し、前記記憶部に時系列データとして格納する性能評価指標値算出処理と、前記性能評価指標値の時系列データから前記第1の期間より長い第2の期間分を抽出し、前記性能評価指標値のトレンドを算出するトレンド算出処理と、を実行させることを特徴とする制御性能評価プログラム。制御システムの制御対象となるプラントのプロセス状態量を取得し、当該取得したプロセス状態量を時系列データとし、前記プロセス状態量の時系列データを検索して、第1の期間分のプロセス状態量を取得し、前記第1の期間分のプロセス状態量に基づいて、前記制御システムの制御性能を評価するための性能評価指標値を前記第1の期間ごとに算出し、当該算出した性能評価指標値を時系列データとし、前記性能評価指標値の時系列データから前記第1の期間より長い第2の期間分を抽出し、前記第2の期間分の性能評価指標値に基づいて、前記性能評価指標値のトレンドを算出することを特徴とする制御性能評価方法。しかしながら、特許文献1の制御性能評価方法装置では、制御システムの制御性能を評価するための性能評価指標値制御性能指標は、目標値、制御量、操作量の履歴に基づいて算出された、ある一時点での値であり、過去の傾向分析や将来の動向予測をするものではない。そのため、例えば、性能劣化の度合いを判定して、将来のある時期に所望の性能を下回ることを予測することはできない。前述した課題を解決する主たる本発明は、制御システムの制御対象となるプラントのプロセス状態量を取得するデータ取得部と、前記データ取得部によって取得されたプロセス状態量を時系列データとして格納するプロセス状態量データベースと、前記プロセス状態量データベースを検索して、第1の期間分のプロセス状態量を取得するデータ検索部と、前記データ検索部によって取得されたプロセス状態量に基づいて、前記制御システムの制御性能を評価するための性能評価指標値を前記第1の期間ごとに算出する性能評価指標値算出部と、前記性能評価指標値算出部によって算出された性能評価指標値を時系列データとして格納する性能評価指標値データベースと、前記性能評価指標値の時系列データから前記第1の期間より長い第2の期間分を抽出し、前記性能評価指標値のトレンドを算出するトレンド算出部と、を有することを特徴とする制御性能評価装置である。本発明の他の特徴については、添付図面及び本明細書の記載により明らかとなる。本発明によれば、制御システムにおける制御性能の評価において、性能評価指標値の中長期的な傾向を把握することができる。本明細書および添付図面の記載により、少なくとも以下の事項が明らかとなる。図2は、本発明の一実施形態に係る制御性能評価システムのシステム構成図である。図2において、制御性能評価システムは、プラント監視分析装置1、データ収集装置2、入力装置3、および出力装置4を含んで構成されている。また、制御性能評価システムの評価対象となる制御システムは、制御装置7a、7b、および計測装置8a、8bを含んで構成されている。さらに、プラント9は、制御システムの制御対象となる各種設備機器である。なお、各装置は、バス5を介して互いに接続されている。制御システムのうち、制御装置7aおよび7bは、プラント9を制御するPLCProgrammableLogicControllerなどの装置である。また、計測装置8aおよび8bは、振動計、温度計、流量計、圧力計などのセンシング装置である。制御性能評価システムのうち、データ収集装置2は、制御装置7a、7b、および計測装置8a、8bからのデータを収集する装置である。また、プラント監視分析装置1は、制御性能評価装置に相当し、例えばPCなどのコンピュータによって実現することができる。さらに、入力装置3は、キーボードなど、ユーザが入力作業をおこなうための装置であり、出力装置4は、ディスプレイやプリンタなどの出力装置である。図1は、本発明の一実施形態に係る制御性能評価装置の機能構成図であり、図2中のプラント監視分析装置1の詳細を示している。図1において、プラント監視分析装置1は、データ取得部11、データ検索部12、性能評価指標値算出部13、トレンド算出部14、予測判定部15、プロセス状態量データベース18、および性能評価指標値データベース19を含んで構成されている。データ取得部11は、図1中のデータ収集装置2により制御装置7a、7b、および計測装置8a、8bから収集されたデータをプロセス状態量として取得し、プロセス状態量データベース18に時系列で格納する。ここで、プロセス状態量データベース18に格納されたプロセス状態量の時系列データの一例を図4に示す。この例では、データ収集装置2が所定の周期で収集した、圧力P、流量F、および温度Tという3種類のプロセス状態量の時系列データが格納されている。図4に示すように、プロセス状態量データベース18は、データの収集日時と項目名との組合せにプロセス状態量の値プロセス値を付随させた表データを蓄積している。データ検索部12は、データの収集日時や項目名をキー情報としてプロセス状態量データベース18を検索し、該当するデータを取得する。例えば、収集日時および項目名をキー情報として、プロセス値を検索して取得する。また、例えば、収集日時のみをキー情報として、項目名とプロセス値との組を検索して取得する。また、例えば、5/110:00から5/111:00までのように、指定された日時の区間内に収集日時が入っているデータの項目名とプロセス値との組を取得する。また、例えば、指定された項目名の、指定された日時の区間内に収集日時が入っているプロセス値を取得する。性能評価指標値算出部13は、プロセス状態量データベース18に蓄積されているプロセス状態量の時系列データからデータ検索部12を介して取得したプロセス値を用いて、制御システムの制御性能を評価するための性能評価指標値を算出し、性能評価指標値データベース19に時系列で格納する。ここで、性能評価指標値データベース19に格納された性能評価指標値の時系列データの一例を図5に示す。性能評価指標値の算出方法としては、いくつかの方法があるが、本実施形態では、プロセス値の分散による算出方法を用いている。当該算出方法においては、まず、基準とする期間を定め、当該基準期間におけるプロセス値の分散を求める。また、評価対象とする期間を定め、当該対象期間におけるプロセス値の分散を求める。そして、性能評価指標値を、基準期間の分散と対象期間の分散の比として算出する。トレンド算出部14は、性能評価指標値データベース19に蓄積されている性能評価指標値の時系列データから、回帰分析により、その中長期的な傾向トレンドを算出する。また、予測判定部15は、算出されたトレンドに基づいて将来における制御性能の予測判定を行い、予測判定結果を出力装置4に出力する。例えば、所定時間経過後の将来のある時期に性能評価指標値が所定の閾値を下回るか否かを判定する。また、例えば、性能評価指標値が所定の閾値に到達する時点を予測する。前述したように、プラント監視分析装置制御性能評価装置1は、コンピュータによって実現することができる。例えば、プロセス状態量データベース18および性能評価指標値データベース19を格納する記憶部を備えるコンピュータに制御性能評価プログラムを実行させることによって、データ取得部11、データ検索部12、性能評価指標値算出部13、トレンド算出部14、および予測判定部15に相当する機能を実現することができる。図3は、このような制御性能評価プログラムの処理手順を示すフローチャートである。まず、データ取得部11に相当する機能を実現するデータ取得処理S1では、データ収集装置2からプロセス状態量を取得し、プロセス状態量データベース18に時系列データとして格納する。次に、周期判定処理S2を行い、性能評価指標値を算出するのに十分なプロセス状態量の時系列データが蓄積されているか否かを判定する。より具体的には、例えば、プロセス状態量が所定の周期で収集取得されているものとすると、当該所定の周期のN周期分Nは所定の自然数の時系列データが蓄積されている場合S2:YESにはS3に進み、そうでない場合S2:NOには、データ取得処理S1に戻る。次に、データ検索部12に相当する機能を実現するデータ検索処理S3では、プロセス状態量データベース18を検索し、性能評価指標値の算出に使用するプロセス値のセットを取得する。より具体的には、例えば、現時点から過去に向かって前述したN周期分の区間を指定して、当該区間内に収集日時が入っているデータの項目名とプロセス値との組を取得する。また、性能評価指標値算出部13に相当する機能を実現する性能評価指標値算出処理S4では、当該プロセス値のセットを用いて性能評価指標値を算出し、性能評価指標値データベース19に時系列データとして格納する。このとき、図5に示すように、算出に使用したプロセス値のうち最新のものの日時現在の日時を代表時点として登録する。次に、トレンド算出部14に相当する機能を実現するトレンド算出処理S5では、性能評価指標値データベース19から、トレンドの算出対象とする性能評価指標値を抽出し、当該性能評価指標値のトレンドを算出する。より具体的には、例えば、抽出した性能評価指標値を従属変数目的変数とし、代表時点を独立変数説明変数とした回帰分析を行い、最小2乗法のような方法を用いて、回帰式の係数を求める。ここで、一例として、代表時点が4/111:00から5/111:00までの性能評価指標値を分析対象トレンドの算出対象とし、性能評価指標値が代表時点の一次関数であると仮定して回帰分析線形回帰を行って算出された、流量Fの性能評価指標値のトレンド回帰式を図6において実線で示す。次に、予測判定部15に相当する機能を実現する予測判定処理S6では、算出されたトレンドに基づいて、将来における制御性能の予測判定を行う。より具体的には、例えば図6において破線で示すように、トレンド算出処理によって得られた回帰式を外挿補外して、キーボード入力装置3などを介して指定された所定の閾値に性能評価指標値が到達する時点を予測する。図6においては、6/29頃に流量Fの性能評価指標値が閾値に到達すると予想されている。そして、当該予測結果は、回帰式のグラフなどとともにディスプレイ出力装置4に表示することができる。前述したように、プラント監視分析装置制御性能評価装置1において、制御対象プラント9のプロセス状態量の時系列データに基づいて、例えば図5に示したように1日第1の期間ごとに性能評価指標値を算出し、当該性能評価指標値の時系列データのうち、例えば図6に示したように1ヶ月第2の期間分を抽出して、性能評価指標値のトレンドを算出することによって、制御システムにおける制御性能の評価において、性能評価指標値の中長期的な傾向を把握することができる。そして、得られた傾向情報は、制御システムのメンテナンス予定の企画立案などに活用することができる。また、例えば図4に示したように1分の周期所定の周期でプロセス状態量が取得される場合には、現時点から過去に向かってN周期分上記実施形態においては、N=1日/1分=1440の区間を指定してプロセス状態量データベース18を検索することによって、性能評価指標値の算出に使用する例えば1日分のプロセス値のセットを取得することができる。また、抽出した例えば1ヶ月分の性能評価指標値を従属変数とし、代表時点所定の時点を独立変数とした回帰分析を行って回帰式を求めることによって、当該回帰式を外挿して性能評価指標値の予測値を求めることができる。また、回帰分析として線形回帰を行うことによって、例えば図6に示したように、性能評価指標値が代表時点の一次関数であると仮定した回帰式を延長して、性能評価指標値の予測値を容易に求めることができる。また、性能評価指標値のトレンドを示す回帰式を外挿して予測値を求めることによって、当該回帰式に沿った予測値に基づいて、性能評価指標値が所定の閾値に到達する時点を予測することができる。また、図2に示した制御性能評価システムにおいて、データ収集装置2により収集されたデータをプロセス状態量として取得し、制御システムの将来における制御性能の予測判定結果を出力装置4に出力することによって、所定時間経過後の将来のある時期に性能評価指標値が所定の閾値を下回るかまたは上回るか否かを判定したり、性能評価指標値が所定の閾値に到達する時点を予測したりすることができる。また、プラント監視分析装置制御性能評価装置1のデータ取得部11、データ検索部12、性能評価指標値算出部13、トレンド算出部14、および予測判定部15に相当する機能をコンピュータに実現させるためのプログラムにおいて、記憶部に格納された制御対象プラント9のプロセス状態量の時系列データに基づいて、例えば1日ごとに性能評価指標値を算出し、記憶部に格納された当該性能評価指標値の時系列データのうち、例えば1ヶ月分を抽出して、性能評価指標値のトレンドを算出することによって、制御システムにおける制御性能の評価において、性能評価指標値の中長期的な傾向を把握して、制御システムのメンテナンス予定の企画立案などに活用することができる。また、制御対象プラント9のプロセス状態量を取得して時系列データとし、当該プロセス状態量の時系列データを検索して例えば1日分のプロセス状態量を取得し、当該1日ごとに性能評価指標値を算出して時系列データとし、当該性能評価指標値の時系列データのうち例えば1ヶ月分を抽出して、性能評価指標値のトレンドを算出することによって、制御システムにおける制御性能の評価において、性能評価指標値の中長期的な傾向を把握して、制御システムのメンテナンス予定の企画立案などに活用することができる。なお、上記実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得るとともに、本発明にはその等価物も含まれる。