システムの状況を判断するコンピュータに適用される方法であり、前記システム中の複数の計測対象からそれぞれ計測データを受け取るステップと、各計測対象の複数の属性に対応する複数の分類に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいて複数の異常値の集合を演算するステップと、前記複数の異常値の集合と予め定められた判断アルゴリズムとに基づいて、前記システムの状況を判断するステップとを含む方法。前記複数の分類の少なくとも一つは、階層的分類である請求項1に記載の方法。前記判断するステップは、予め定められた前記システムの各状況に対応した前記複数の異常値の集合のパターンと演算された前記複数の異常値の集合とを比較することで、前記システムの状況を判断する請求項1又は2に記載の方法。前記判断するステップは、予め定められた前記システムの各状況に対応した前記複数の異常値の集合のパターンと演算された前記複数の異常値の集合を単純化したものとを比較することで、前記システムの状況を判断する請求項1又は2に記載の方法。前記判断するステップは、予め定められた前記システムの各状況に対応した前記複数の異常値の集合のパターンと演算された前記複数の異常値の集合を単純化したものとを比較し、その類似度の最も高いパターンに対応する状況を前記システムの状況と判断する請求項1又は2に記載の方法。前記判断するステップは、前記複数の異常値の集合の経時変化に基づいて、前記システムの状況を判断する請求項1乃至5のいずれかに記載の方法。前記複数の属性の少なくとも一つは、前記計測対象の機能、ネットワーク構成、種類、設置場所、設置場所の管理組織、設置場所のセキュリティレベルのいずれかである請求項1乃至6のいずれかに記載の方法。前記演算するステップは、各計測対象の第一属性に対応する第一分類に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいて第一異常値の集合を演算するサブステップと、各計測対象の第二属性に対応する第二分類に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいて第二異常値の集合を演算するサブステップとを含み、前記判断するステップは、前記第一異常値の集合及び第二異常値の集合と予め定められた判断アルゴリズムとに基づいて、前記システムの状況を判断する請求項1乃至7のいずれかに記載の方法。前記演算するステップは、各計測対象のネットワーク構成に対応するネットワークの階層構造に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいてネットワーク異常値の集合を演算するサブステップと、各計測対象の設置場所に対応する場所の階層構造に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいて場所異常値の集合を演算するサブステップとを含み、前記判断するステップは、前記ネットワーク異常値の集合及び前記場所異常値の集合と予め定められた判断アルゴリズムとに基づいて、前記システムの状況を判断する請求項8に記載の方法。前記演算するステップは、各計測対象の第三属性に対応する第三分類に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいて第三異常値の集合を演算するサブステップを更に含み、前記判断するステップは、前記第一異常値の集合、第二異常値の集合、及び第三異常値の集合と予め定められた判断アルゴリズムとに基づいて、前記システムの状況を判断する請求項8に記載の方法。前記演算するステップは、各計測対象の種別に対応する階層構造に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいて種別異常値の集合を演算するサブステップと、各計測対象の設置場所に対応する階層構造に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいて場所異常値の集合を演算するサブステップと、各計測対象の設置場所のセキュリティレベルに対応する構造に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいてセキュリティ異常値の集合を演算するサブステップとを含み、前記判断するステップは、前記種別異常値の集合、前記場所異常値の集合及び前記セキュリティ異常値の集合と予め定められた判断アルゴリズムとに基づいて、前記システムの状況を判断する請求項10に記載の方法。前記システムの状況の判断結果をユーザに表示するステップを更に備える請求項1乃至11のいずれかに記載の方法。前記複数の異常値の集合と前記システムの状況の判断結果とをユーザに表示するステップを更に備える請求項1乃至12のいずれかに記載の方法。前記システムは、インダストリアルコントロールシステムである請求項1乃至13のいずれかに記載の方法。コンピュータに、前記システム中の複数の計測対象からそれぞれ計測データを受け取るステップと、各計測対象の複数の属性に対応する複数の分類に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいて複数の異常値の集合を演算するステップと、前記複数の異常値の集合と予め定められた判断アルゴリズムとに基づいて、前記システムの状況を判断するステップとを実行させるコンピュータプログラム。システムの状況を判断するコンピュータであり、前記システム中の複数の計測対象からそれぞれ計測データを受け取る入力部と、各計測対象の複数の属性に対応する複数の分類に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいて複数の異常値の集合を演算する演算部と、前記複数の異常値の集合と予め定められた判断アルゴリズムとに基づいて、前記システムの状況を判断する判断部とを含むコンピュータ。前記演算アルゴリズム及び前記判断アルゴリズムを記憶する記憶部を更に備える請求項16に記載のコンピュータ。前記記憶部は、複数の異常値の集合とシステムの状況とを対応させて記憶しており、前記判断部は、演算された複数の異常値の集合と記憶された複数の異常値の集合とを比較することで、前記システムの状況を判断する請求項17に記載のコンピュータ。前記記憶部は、複数の異常値の集合を単純化したパターンとシステムの状況とを対応させて記憶しており、前記判断部は、演算された複数の異常値の集合と記憶されたパターンとを比較することで、前記システムの状況を判断する請求項17又は18に記載のコンピュータ。前記システムの状況の判断結果をユーザに表示する出力部をさらに備える請求項16乃至19のいずれかに記載のコンピュータ。しかしながら、全ての種類の異常のデータ傾向を人手で把握表現するのは困難で、異常発生時のデータに対する前提知識は不足している。特に、異種混合的な端末データが増えるにつれ、全てを統一的に扱える万能な異常検知技術は実現困難である。他方、ICSには可用性/対策アクションのリアルタイム性への厳しい要求が課せられており、迅速かつ正確な状況の判断異常の種類発生場所原因の効率的な切り分けはきわめて重要である。本発明はこのような課題に鑑みてなされたものであり、その目的の一つは、複雑なシステムにおいて、異常の種類発生場所原因を効率的に判断乃至判断支援する方法、コンピュータプログラム、コンピュータを提供することにある。本発明を方法として把握すると、以下の通りとなる。すなわち、本発明は、システムの状況を判断するコンピュータに適用される方法であり、前記システム中の複数の計測対象からそれぞれ計測データを受け取るステップと、各計測対象の複数の属性に対応する複数の分類に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいて複数の異常値の集合を演算するステップと、前記複数の異常値の集合と予め定められた判断アルゴリズムとに基づいて、前記システムの状況を判断するステップとを含む方法である。なお、分類は階層的分類としてもよいし、非階層的分類としてもよい。階層的分類の例としては、計測対象の機能階層構造、ネットワーク上の階層構造、物理的な領域の階層構造、端末種別による階層構造を挙げることができる。また、複数の属性は相異なる独立なものを採用することができる。なお、対象のシステムは複数のサブシステムによって構成され、個々のサブシステムは様々な端末計測対象によって構成されるものを想定することができる。端末の具体例としては、センサー/アクチュエーター/制御機器/ネットワーク機器を挙げることができる。また計測データとして、各端末状態が時系列的に計測可能とする。計測データの一つの具体例としては、物理的計測値ICSの稼動状態、物理センサー情報が挙げられ、さらに具体的には、発電プラント内部の温度情報、バルブの開閉イベントが挙げられる。計測データの他の具体例としては、非物理的計測値ITシステムの状態が挙げられ、さらに具体的には、ネットワーク状態アクセスログ、レイテンシー、パケットロス率、ソフトウェア情報バージョン情報、ジョブ記録、データ授受記録、ハードウェア情報ファームウェア情報が挙げられる。各計測データから異常を検知する態様としては、1.正常か異常か判らないデータ集合から異常を検出する態様、2.正常時データと既知の異常データを元に既知の異常を検出する態様、3.正常時データのみを元に未知の異常を検出する態様が挙げられる。3.の態様では、例えば、学習データとして正常稼動中のICS時系列物理的計測イベントデータを得て、適用データとして最新のICS時系列物理的計測イベントデータを得て、出力として正常異常判定もしくは異常度異常らしさを表す数値を出力する。なお、代表的な異常検知手法としては、数値データに対するものとして、HotellingT^2検定OneclassSVMLocalOutlierFactorが挙げられ、イベントデータに対するものとして非頻出パターン発見、ナイーブベイズ、隠れマルコフモデルが挙げられる。また、属性の具体例としては、前記計測対象の機能、ネットワーク構成、種類、設置場所、設置場所の管理組織、設置場所のセキュリティレベルを挙げることができる。機能属性における階層構造としては、例えば、原子力発電システム全体→大機能要素蒸気発生器/タービン/発電機→小機能要素給水部/ナトリウム排出部/蒸気排出部→各端末を挙げることができ、ネットワーク属性における階層構造としては、ネットワーク全体→各ローカルエリア→各ネットワーク端末を挙げることができ、物理的な領域属性における階層構造としては、監視計測対象施設全体→各施設→各階→各部屋を挙げることができ、端末種別属性における階層構造としては、全端末→大分類センサー/アクチュエーター/制御/ネットワーク機器→小分類温度センサー/圧力センサー/音センサー→各端末種別メーカー製造番号バージョンを挙げることができる。なお、各分類階層におけるデータ形式と異常検知アルゴリズムは任意であり、例えば、プラントの物理状態時系列についてHotellingT^2検定を用い、ネットワーク機器のアクセスログに対してナイーブベイズ法を用いることができる。また、前記判断するステップは、予め定められた前記システムの各状況に対応した前記複数の異常値の集合のパターンと演算された前記複数の異常値の集合とを比較することで、前記システムの状況を判断することができる。さらに、前記判断するステップは、予め定められた前記システムの各状況に対応した前記複数の異常値の集合のパターンと演算された前記複数の異常値の集合を単純化したものとを比較することで、前記システムの状況を判断することもできる。さらに、前記判断するステップは、予め定められた前記システムの各状況に対応した前記複数の異常値の集合のパターンと演算された前記複数の異常値の集合を単純化したものとを比較し、その類似度の最も高いパターンに対応する状況を前記システムの状況と判断することもできる。なお、前記判断するステップは、前記複数の異常値の集合の経時変化に基づいて、前記システムの状況を判断してもよいし、経時変化に無関係に前記システムの状況を判断してもよい。また、複数の異常値の集合のパターンとは、各分類階層で計算した異常スコア集合であり、異常度の高い分類階層とそうでない分類階層の可視化を図ることができる。また、複数の異常値の集合のパターンにおいて、時系列な変化も特徴として考慮検出順序、検出頻度することもできる。また、全て異常度が低い時点ではパターンとして検出しないことが望ましい。複数の異常値の集合のパターンと演算された前記複数の異常値の集合との比較は、完全一致マッチングは計算困難及び汎用性が低く、特に分類が増えて階層構造が大きくなると計算量が爆発してしまうため、パターン間の類似度による緩いマッチング、類似度が高ければ同一の異常パターンと判定することが挙げられる。例えば、パターン木構造の編集距離、パターン木構造の部分構造の共通性に基づいて判断することができる。なお、異常パターン乃至アノマリーパターンを予め用意された異常の特徴を現す異常値の集合マッチングされる側と現在の状態=演算された前記複数の異常値の集合マッチングする側として定義することができる。つまり、定型異常パターン定型アノマリーパターンと現異常パターン現アノマリーパターンとを比較することができる。相異なる二つの属性を前提にすると、前記演算するステップは、各計測対象の第一属性に対応する第一分類に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいて第一異常値の集合を演算するサブステップと、各計測対象の第二属性に対応する第二分類に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいて第二異常値の集合を演算するサブステップとを含み、前記判断するステップは、前記第一異常値の集合及び第二異常値の集合と予め定められた判断アルゴリズムとに基づいて、前記システムの状況を判断することができる。その具体例としては、前記演算するステップは、各計測対象のネットワーク構成に対応するネットワークの階層構造に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいてネットワーク異常値の集合を演算するサブステップと、各計測対象の設置場所に対応する場所の階層構造に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいて場所異常値の集合を演算するサブステップとを含み、前記判断するステップは、前記ネットワーク異常値の集合及び前記場所異常値の集合と予め定められた判断アルゴリズムとに基づいて、前記システムの状況を判断するものを挙げることができる。さらに相異なる三つの属性を前提にすると、前記演算するステップは、各計測対象の第三属性に対応する第三分類に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいて第三異常値の集合を演算するサブステップを更に含み、前記判断するステップは、前記第一異常値の集合、第二異常値の集合、及び第三異常値の集合と予め定められた判断アルゴリズムとに基づいて、前記システムの状況を判断することができる。その具体例としては、前記演算するステップは、各計測対象の種別に対応する階層構造に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいて種別異常値の集合を演算するサブステップと、各計測対象の設置場所に対応する階層構造に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいて場所異常値の集合を演算するサブステップと、各計測対象の設置場所のセキュリティレベルに対応する構造に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいてセキュリティ異常値の集合を演算するサブステップとを含み、前記判断するステップは、前記種別異常値の集合、前記場所異常値の集合及び前記セキュリティ異常値の集合と予め定められた判断アルゴリズムとに基づいて、前記システムの状況を判断するものを挙げることができる。また、前記システムの状況の判断結果をユーザに表示するステップを更に備えてもよく、前記複数の異常値の集合と前記システムの状況の判断結果とをユーザに表示するステップを更に備えてもよい。前記システムは、インダストリアルコントロールシステムでもよいし、ITシステムでもよい。本発明をこれらコンピュータプログラム、コンピュータシステムとして把握した場合にも、上述した本発明を方法として把握した場合と実質的に同一の技術的特徴を備える事ができるのは当然である。本発明によれば、複雑なシステムにおいて、異常の種類発生場所原因を効率的に判断乃至判断支援することができる。すなわち、第一に、分類の簡単化を行うことができる。複数分類階層構造における異常パターン可視化により、異常の種類発生場所原因の分類が簡単化し、様々な異常時のデータ傾向について知識が不足していてもこれらをおこなうことがでる。そして、異常パターンについて事前知識があれば利用可能であり、例えば、ある地域全てのICSで異常→自然災害による障害、ある地域特定のICSで異常→物理的な不正行為、全地域特定のICSで異常→ネットワーク侵入行為と判断することができる。第二に、異種混合的な環境における適用可能であり、計測対象の端末やデータ形式に適したアルゴリズムが利用可能である。第三に、リアルタイム性に優れており、検知した異常の速やかな分類によって迅速な対策アクションが可能となり、異常検知後にその種類発生箇所原因を調べる作業を軽減することができる。実施形態図1は、本実施態様に係る判断装置コンピュータの機能ブロック図である。同図に示すように、この判断装置1は、入力部2と、演算部3と、記憶部4と、判断部5と、出力部6とを備える。なお、判断装置1のより具体的なハードウェア構成については、図14を参照して、後述する。図2は、この判断装置1の基本的な動作を説明するフローチャートである。同図に示すように、この判断装置1は、前記システム中の複数の計測対象からそれぞれ計測データを受け取りS2、各計測対象の複数の属性に対応する複数の分類に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいて複数の異常値の集合を演算しS3、複数の異常値の集合と予め定められた判断アルゴリズムとに基づいて、前記システムの状況を判断しS5、その判断結果をユーザに出力するS6。図3は、この判断装置1の適用対象となるシステムを例示したものである。この判断装置1は、インダストリアルコントロールシステムに適用され、その具体例としては、発電施設群図3a、工場施設群図3b、ビル施設群図3c、さらに図示はしないが、電力供給施設群、水供給施設群、交通網施設群などを挙げることができる。実施例1以下、実施例1として、このような判断装置1が発電施設群図3a、特に原子力発電施設群に適用される場合を例に挙げて説明する。また、かかる説明により、図1に示した判断装置1の各機能ブロックの機能、図2に示した判断装置1の各ステップの動作の意義をより明確にする。図4は、この判断装置1が対象とする原子力発電施設群の設置場所を階層分類構造で説明するものである。この判断装置1が対象とする原子力発電施設群の設置場所は、上位階層としてグローバルエリア:A日本であり、その下位の中位階層としてサブエリア:Aa東日本及びサブエリア:Ab西日本が存在し、さらにサブエリア:Aaの下位の下位階層としてロケーション:Aa1福島及びロケーション:Aa2新潟が、サブエリア:Abの下位の下位階層としてロケーション:Ab1福井及びロケーション:Ab2佐賀がそれぞれ存在する。図5は、この判断装置1が対象とする原子力発電施設群のネットワーク構成を階層分類構造で説明するものである。この判断装置1が対象とする原子力発電施設群のネットワーク構成は、上位階層としてルートICS:X原子力発電施設であり、その下位の中位階層としてハブICS:Xaタービン系及びハブICS:Xb原子炉系が存在し、さらにハブICS:Xaの下位の下位階層としてICS:Xa1発電機:太陽マーク及び:Xa2タービン:ハートマークが、ハブICS:Xbの下位の下位階層としてICS:Xb1蒸気発生器:稲妻マーク及びICS:Xb2原子炉:星マークがそれぞれ存在する。図6は、図4及び図5で示した設置場所及びネットワーク構成を、それぞれ階層化されたツリー構造で表現し、各構成要素のアノマリースコア、設置場所及びネットワーク構成のアノマリーパターンを説明するものである。この判断装置1の入力部2は、原子力発電施設群中の多数の計測対象から直接的または間接的にそれぞれ計測データを受け取る図2のステップS2。この判断装置1の演算部3は、各計測対象の二つの属性ここでは、原子力発電施設群の設置場所とネットワーク構成に対応する二つの分類に従い、各計測データと記憶部4に予め記憶された演算アルゴリズムとに基づいて、それぞれが複数のアノマリースコアで構成される二つのアノマリーパターンを演算する図2のステップS3。なお、アノマリースコアは、ここでは平常状態を0、異常状態を1とした連続的な値で表現される。一方、アノマリーパターンは、ここでは各アノマリースコアを三段階平常:網掛けなし、低い異常:薄い網掛け、高い異常:濃い網掛けで評価した単純化したパターンで表現される。例えば、ロケーション:Ab1福井に位置する原子力発電施設からの計測データに基づいて、ロケーション:Ab1福井のアノマリースコアが演算され、ここではその値が0.1であった。同様に、ロケーション:Aa2新潟、Aa1福島、Ab2佐賀のアノマリースコアの値がそれぞれ、0.2、0.0、0.2であった。また、サブエリア:Aa東日本及びサブエリア:Ab西日本のアノマリースコアの値は、それぞれ下位のロケーション群のアノマリースコアの値と記憶部4に予め記憶された演算アルゴリズムとに基づいて、それぞれ、0.2、0.1と演算された。同様に、グローバルエリア:A日本のアノマリースコアの値は、サブエリア:Aa東日本及びサブエリア:Ab西日本の各アノマリースコアの値と記憶部4に予め記憶された演算アルゴリズムとに基づいて、0.2と演算された。これらのアノマリースコアから図6の左側に示すアノマリーパターンが演算される。具体的には、各アノマリースコアの値を平常0.5未満:網掛けなし、低い異常0.5以上、0.8未満:薄い網掛け、高い異常0.8以上:濃い網掛けで評価し、この場合は、いずれのアノマリースコアの値も0.5未満であるので、原子力発電施設群の設置場所に対応するアノマリーパターンとしては、図に示した網掛けのないものとなる。他方、ネットワーク構成上のICS:Xb2原子炉に対応する原子力発電施設からの計測データに基づいて、ICS:Xb2原子炉:星マークのアノマリースコアが演算され、ここではその値が0.8であった。同様に、Xb1蒸気発生器:稲妻マーク、ICS:Xa2タービン:ハートマーク、Xa1発電機:太陽マーク、のアノマリースコアの値がそれぞれ、0.2、0.3、0.9であった。また、ハブICS:Xaタービン系及びハブICS:Xb原子炉系のアノマリースコアの値は、それぞれ下位のICS群のアノマリースコアの値と記憶部4に予め記憶された演算アルゴリズムとに基づいて、それぞれ、0.7、0.6と演算された。同様に、ルートICS:X原子力発電施設のアノマリースコアの値は、ハブICS:Xaタービン系及びハブICS:Xb原子炉系のアノマリースコアの値と記憶部4に予め記憶された演算アルゴリズムとに基づいて、0.6と演算された。これらのアノマリースコアから図6の左側に示すアノマリーパターンが演算される。具体的には、各アノマリースコアの値を平常0.5未満:網掛けなし、低い異常0.5以上、0.8未満:薄い網掛け、高い異常0.8以上:濃い網掛けで評価し、この場合は、各アノマリースコアの値がそれぞればらついているので、原子力発電施設群のネットワーク構成に対応するアノマリーパターンとしては、図に示した濃い網掛け、薄い網掛け、網掛けなしが混在したものとなる。なお、各アノマリースコアの値を演算する演算アルゴリズムとしては、数値データに対するものとして、HotellingT^2検定OneclassSVMLocalOutlierFactorが挙げられ、イベントデータに対するものとして非頻出パターン発見、ナイーブベイズ、隠れマルコフモデル等を採用することができる。また、ここでは、上位のアノマリースコアの値を演算するのに、下位のアノマリースコアの値のみを用いる例を説明したが、この他にも、例えば、他の計測対象からの計測データを用いて演算してもよい。判断装置1の記憶部4は、既知の原子力発電施設群の状況具体的には、1発生した異常の種類、2異常発生箇所、3異常の原因と、その状況下での原子力発電施設群の設置場所に対応するアノマリーパターン及び原子力発電施設群のネットワーク構成に対応するアノマリーパターンとを対応させて記憶している。判断装置1の判断部5は、原子力発電施設群の設置場所に対応するアノマリーパターン及び原子力発電施設群のネットワーク構成に対応するアノマリーパターンのそれぞれ経時変化と、記憶部4に予め記憶している両アノマリーパターンとを比較し、その類似度の最も高いパターンに対応する状況を原子力発電施設群の状況として判断する図2のステップS5。以下、その具体例を事例1-1乃至事例1-3として説明する。事例1-1図7は、事例1-1における原子力発電施設群の設置場所に対応するアノマリーパターン及び原子力発電施設群のネットワーク構成に対応するアノマリーパターンのそれぞれ経時変化を示すものである。同図に示すように、時刻Tから時間T1にかけて、原子力発電施設群の設置場所に対応するアノマリーパターンにおいては、特定のロケーション、ロケーション:Aa2新潟のみのアノマリースコアの値が高く0.9、かつ原子力発電施設群のネットワーク構成に対応するアノマリーパターンにおいては、全体的にアノマリースコアの値がやや高く0.5乃至0.6なっている。判断部5は、類似する両アノマリーパターンを記憶部4に探し、最も類似度の高い両アノマリーパターンに対応する原子力発電施設群の状況として、例えば1発生した異常の種類:自然災害、2異常発生箇所:主にロケーション:Aa2新潟、3異常の原因:地震によるICSへの影響と判断する。事例1-2図8は、事例1-2における原子力発電施設群の設置場所に対応するアノマリーパターン及び原子力発電施設群のネットワーク構成に対応するアノマリーパターンのそれぞれ経時変化を示すものである。同図に示すように、時刻Tから時間T1にかけて、原子力発電施設群の設置場所に対応するアノマリーパターンにおいては、特定のロケーション、ロケーション:Aa2新潟のみのアノマリースコアの値が高く0.9、かつ原子力発電施設群のネットワーク構成に対応するアノマリーパターンにおいては、特定のICSXb2原子炉及びXa1発電機のみでアノマリースコアの値がやや高く0.5乃至0.6なっている。判断部5は、類似する両アノマリーパターンを記憶部4に探し、最も類似度の高い両アノマリーパターンに対応する原子力発電施設群の状況として、例えば1発生した異常の種類:不正行為、2異常発生箇所:ロケーション:Aa2新潟、3異常の原因:Xb2原子炉及びXa1発電機への物理攻撃と判断する。事例1-3図9は、事例1-3における原子力発電施設群の設置場所に対応するアノマリーパターン及び原子力発電施設群のネットワーク構成に対応するアノマリーパターンのそれぞれ経時変化を示すものである。同図に示すように、時刻Tから時間T1にかけて、原子力発電施設群の設置場所に対応するアノマリーパターンにおいては、全体的にアノマリースコアの値がやや高く0.4乃至0.5、かつ原子力発電施設群のネットワーク構成に対応するアノマリーパターンにおいては、特定のICSXb2原子炉及びXa1発電機のみでアノマリースコアの値がやや高く0.5乃至0.6なっている。判断部5は、類似する両アノマリーパターンを記憶部4に探し、最も類似度の高い両アノマリーパターンに対応する原子力発電施設群の状況として、例えば1発生した異常の種類:侵入行為、2異常発生箇所:Xb2原子炉及びXa1発電機、3異常の原因:Xb2原子炉及びXa1発電機の脆弱性と判断する。判断装置1の出力部6は、演算部3が演算した原子力発電施設群の設置場所に対応するアノマリーパターン及び原子力発電施設群のネットワーク構成に対応するアノマリーパターンと、判断部5が判断した原子力発電施設群の状況とを、ユーザに表示する図2のステップS6。実施例2以下、実施例2として、判断装置1がビル施設群図3cに適用される場合を例に挙げて説明する。また、かかる説明により、上述の実施例1とともに、図1に示した判断装置1の各機能ブロックの機能、図2に示した判断装置1の各ステップの動作の意義をより明確にする。この判断装置1が対象とするビル施設群の場所は、上位階層としてグローバルエリア:A臨海都市であり、その下位の中位階層としてサブエリア:Aaビジネス棟及びサブエリア:Abレジデンス棟が存在し、さらにサブエリア:Aaの下位の下位階層としてロケーション:Aa1ビジネス棟低層エリア及びロケーション:Aa2ビジネス棟高層エリアが、サブエリア:Abの下位の下位階層としてロケーション:Ab1レジデンス棟低層エリア及びロケーション:Ab2レジデンス棟高層エリアがそれぞれ存在する。なお、ビジネス棟とレジデンス棟との管理主体組織が同一であってもよいし、異なっていてもよい。また、各棟の低層エリアと高層エリアとでその管理主体組織が同一であってもよいし、異なっていてもよい。また、この判断装置1が対象とするオフィスビル施設群のデバイス種類は、上位階層としてデバイス種類:Y温度センサであり、その下位の中位階層としてデバイス種類:YaY社製及びデバイス種類:YbX社製が存在し、さらにデバイス種類:Yaの下位の下位階層としてデバイス種類:Ya2バージョン5.0及び:Ya1バージョン3.0が、デバイス種類:Ybの下位の下位階層として温度センサ:Yb2バージョン2.0及び温度センサ:Yb1バージョン1.3がそれぞれ存在する。さらに、この判断装置1が対象とするオフィスビル施設群のセキュリティレベルは、誰でも入場が許可されるセキュリティレベル:Zaパブリックエリア、限られた人例えば、特定の企業の従業員しか入場が許可されないセキュリティレベル:Zb立入制限エリア、通常は入場が許可されないセキュリティレベル:Zc立入禁止エリアの三種類が存在する。図10は、判断装置1が対象とするオフィスビル施設群の場所、デバイス種類、セキュリティレベルを、それぞれ階層化されたツリー構造乃至分類ごとに表現し、各構成要素のアノマリースコア、オフィスビル施設群の場所、デバイス種類、セキュリティレベルのアノマリーパターンを説明するものである。この判断装置1の入力部2は、オフィスビル施設群中の多数の計測対象デバイスから直接的または間接的にそれぞれ計測データを受け取る図2のステップS2。この判断装置1の演算部3は、各計測対象の三つの属性ここでは、オフィスビル施設群の場所、デバイス種類、セキュリティレベルに対応する二つの分類に従い、各計測データと記憶部4に予め記憶された演算アルゴリズムとに基づいて、それぞれが複数のアノマリースコアで構成される二つのアノマリーパターンを演算する図2のステップS3。なお、アノマリースコアは、ここでは実施例1と同様に平常状態を0、異常状態を1とした連続的な値で表現される。一方、アノマリーパターンは、ここでは実施例1と同様に各アノマリースコアを三段階平常:網掛けなし、低い異常:薄い網掛け、高い異常:濃い網掛けで評価した単純化したパターンで表現される。例えば、設置場所:Ab1レジデンス棟低層エリアに位置するオフィスビル施設群中のデバイスからの計測データに基づいて、設置場所:Ab1レジデンス棟低層エリアのアノマリースコアが演算され、ここではその値が0.1であった。同様に、設置場所:Aa2ビジネス棟高層エリア、Aa1ビジネス棟低層エリア、Ab2レジデンス棟高層エリアのアノマリースコアの値がそれぞれ、0.2、0.0、0.2であった。また、サブエリア:Aaオフィス棟及びサブエリア:Abレジデンス棟のアノマリースコアの値は、それぞれ下位の設置場所群のアノマリースコアの値と記憶部4に予め記憶された演算アルゴリズムとに基づいて、それぞれ、0.2、0.1と演算された。同様に、グローバルエリア:A臨海都市のアノマリースコアの値は、サブエリア:Aaオフィス棟及びサブエリア:Abレジデンス棟の各アノマリースコアの値と記憶部4に予め記憶された演算アルゴリズムとに基づいて、0.2と演算された。これらのアノマリースコアから実施例1と同様にアノマリーパターンが演算される。具体的には、各アノマリースコアの値を平常0.5未満:網掛けなし、低い異常0.5以上、0.8未満:薄い網掛け、高い異常0.8以上:濃い網掛けで評価し、この場合は、いずれのアノマリースコアの値も0.5未満であるので、オフィスビル施設群中のデバイスの設置場所に対応するアノマリーパターンとしては、網掛けのないものとなる。また、判断装置1が対象とするオフィスビル施設群のデバイス種類:Yb1バージョン1.3に対応するデバイスからの計測データに基づいて、デバイス種類:Yb1バージョン1.3のアノマリースコアが演算され、ここではその値が0.2であった。同様に、Yb2バージョン2.0、Ya1バージョン3.0、Ya2バージョン5.0、のアノマリースコアの値がそれぞれ、0.0、0.7、0.9であった。また、デバイス種類:YaY社製及びデバイス種類:YbX社製のアノマリースコアの値は、それぞれ下位のデバイス種類のアノマリースコアの値と記憶部4に予め記憶された演算アルゴリズムとに基づいて、それぞれ、0.7、0.1と演算された。同様に、デバイス種類:Y温度センサのアノマリースコアの値は、デバイス種類:YaY社製及びデバイス種類:YbX社製のアノマリースコアの値と記憶部4に予め記憶された演算アルゴリズムとに基づいて、0.3と演算された。これらのアノマリースコアから実施例1と同様にアノマリーパターンが演算される。具体的には、各アノマリースコアの値を平常0.5未満:網掛けなし、低い異常0.5以上、0.8未満:薄い網掛け、高い異常0.8以上:濃い網掛けで評価し、この場合は、各アノマリースコアの値がそれぞればらついているので、オフィスビル施設群中のデバイスの種類に対応するアノマリーパターンとしては、濃い網掛けと網掛けなしが混在したものとなる。さらに、判断装置1が対象とするオフィスビル施設群のセキュリティレベル:Zaパブリックエリアに対応する原子力発電施設からの計測データに基づいて、セキュリティレベル:Zaパブリックエリアのアノマリースコアが演算され、ここではその値が0.1であった。同様に、セキュリティレベル:Zb立入制限エリア、Zc立入禁止エリアのアノマリースコアの値がそれぞれ、0.8、0.2であった。同様に、これらのアノマリースコアからアノマリーパターンが演算される。具体的には、各アノマリースコアの値を平常0.5未満:網掛けなし、低い異常0.5以上、0.8未満:薄い網掛け、高い異常0.8以上:濃い網掛けで評価し、この場合は、各アノマリースコアの値がそれぞればらついているので、オフィスビル施設群中のデバイスのセキュリティレベルに対応するアノマリーパターンとしては、濃い網掛けと網掛けなしが混在したものとなる。なお、本実施例では、設置場所:Aa1ビジネス棟低層エリアがセキュリティレベル:Zb立入制限エリアに該当し、設置場所:Aa2ビジネス棟高層エリアがセキュリティレベル:Zc立入禁止エリアに該当し、設置場所:Ab1レジデンス棟低層エリア及びAb2レジデンス棟高層エリアがセキュリティレベル:Zaパブリックエリアに該当する。また、各設置場所には二つのデバイスがそれぞれ設置されており、設置場所:Aa1ビジネス棟低層エリアにはデバイス種類:Yb1バージョン1.3及びYa2バージョン5.0が、設置場所:Aa2ビジネス棟高層エリアにはデバイス種類:Yb2バージョン2.0及びYa1バージョン3.0が、設置場所:Ab1レジデンス棟低層エリアにはデバイス種類:Yb1バージョン1.3及びYa1バージョン3.0が、設置場所:Ab2レジデンス棟高層エリアにはYb2バージョン2.0及びYa2バージョン5.0がそれぞれ設置されている。判断装置1の記憶部4は、既知のオフィスビル施設群の状況具体的には、1発生した異常の種類、2異常発生箇所、3異常の原因と、その状況下での三種類のアノマリーパターンデバイスの設置場所、デバイス種類、デバイスのセキュリティレベルにそれぞれ対応する3つのアノマリーパターンとを対応させて記憶している。判断装置1の判断部5は、三種類のアノマリーパターンのそれぞれ経時変化と、記憶部4に予め記憶している三種類のアノマリーパターンとを比較し、その類似度の最も高いパターンに対応する状況をオフィスビル施設群の状況として判断する図2のステップS5。以下、その具体例を事例2-1乃至事例2-3として説明する。事例2-1図11は、事例2-1におけるオフィスビル施設群のデバイスの設置場所、デバイス種類、デバイスのセキュリティレベルにそれぞれ対応する三種類のアノマリーパターンのそれぞれ経時変化を示すものである。同図に示すように、時刻Tから時間T1にかけて、デバイスの設置場所に対応するアノマリーパターンにおいては、特定の設置場所:Aa2ビジネス棟高層エリアのみのアノマリースコアの値が高い0.9一方、隣接する設置場所:Aa1ビジネス棟低層エリアを含め、他の設置場所のアノマリースコアの値はそれほど高くない。また、デバイスの種類に対応するアノマリーパターンにおいては、温度センサ:Yb2バージョン2.0及び温度センサ:Ya1バージョン3.0いずれも設置場所:Aa2ビジネス棟高層エリアに設置したのアノマリースコアの値がやや高く0.5乃至0.6なっている。さらに、デバイスのセキュリティレベルに対応するアノマリーパターンにおいては、セキュリティレベル:Zc立入禁止エリアのアノマリースコアの値のみが高い0.8。セキュリティ判断部5は、類似する両アノマリーパターンを記憶部4に探し、最も類似度の高い両アノマリーパターンに対応するオフィスビル施設群の状況として、例えば1発生した異常の種類:立入禁止エリアへの人の侵入、2異常発生箇所:Aa2ビジネス棟高層エリア、3異常の原因:内部犯行Aa2ビジネス棟高層エリアに隣接するAa1ビジネス棟低層エリア、Aaビジネス棟全体のアノマリースコアが低い為と判断する。事例2-2図12は、事例2-2におけるオフィスビル施設群のデバイスの設置場所、デバイス種類、デバイスのセキュリティレベルにそれぞれ対応する三種類のアノマリーパターンのそれぞれ経時変化を示すものである。同図に示すように、時刻Tから時間T1にかけて、デバイスの設置場所に対応するアノマリーパターンにおいては、地理的に離れた二つの設置場所:Aa1ビジネス棟低層エリアとAb2レジデンス棟高層エリアのみのアノマリースコアの値が高い0.8乃至0.9一方、隣接する設置場所:Aa2ビジネス棟高層エリア、Ab1レジデンス棟低層エリアを含め、他の設置場所のアノマリースコアの値はそれほど高くない。また、デバイスの種類に対応するアノマリーパターンにおいては、温度センサ:Ya2バージョン5.0のみAa2ビジネス棟高層エリア及びAb1レジデンス棟低層エリアに設置したのアノマリースコアの値が高く1.0なっている。さらに、デバイスのセキュリティレベルに対応するアノマリーパターンにおいては、セキュリティレベル:Zb立入制限エリアのアノマリースコアの値が高く0.9、セキュリティレベル:Zcパブリックエリアのアノマリースコアの値もやや高い0.5。セキュリティ判断部5は、類似する両アノマリーパターンを記憶部4に探し、最も類似度の高い両アノマリーパターンに対応するオフィスビル施設群の状況として、例えば1発生した異常の種類:特定のセンサー故障、2異常発生箇所:Ya2バージョン5.0が設置されているAa2ビジネス棟高層エリア及びAb1レジデンス棟低層エリア、3異常の原因:Ya2バージョン5.0のバグと判断する。事例2-3図13は、事例2-2におけるオフィスビル施設群のデバイスの設置場所、デバイス種類、デバイスのセキュリティレベルにそれぞれ対応する三種類のアノマリーパターンのそれぞれ経時変化を示すものである。同図に示すように、時刻Tから時間T1にかけて、デバイスの設置場所に対応するアノマリーパターンにおいては、地理的に離れた二つの設置場所:Aa2ビジネス棟高層エリアとAb2レジデンス棟高層エリアのみのアノマリースコアの値が高い0.8乃至0.9一方、隣接する設置場所:Aa1ビジネス棟低層エリア、Ab1レジデンス棟低層エリアを含め、他の設置場所のアノマリースコアの値はそれほど高くない。また、デバイスの種類に対応するアノマリーパターンにおいては、温度センサ:Yb2バージョン2.0のアノマリースコアの値が高く1.0、Y社製の温度センサに対応するアノマリースコアもやや高く0.5乃至0.6なっている。さらに、デバイスのセキュリティレベルに対応するアノマリーパターンにおいては、セキュリティレベル:Zc立入禁止エリアのアノマリースコアの値が高く0.8、セキュリティレベル:Zaパブリックエリアのアノマリースコアの値もやや高い0.5。セキュリティ判断部5は、類似する両アノマリーパターンを記憶部4に探し、最も類似度の高い両アノマリーパターンに対応するオフィスビル施設群の状況として、例えば1発生した異常の種類:センサー間の相性問題、2異常発生箇所:X社製バージョン2.0とY社製製品とが混在するAa2ビジネス棟高層エリア及びAb2レジデンス棟高層エリア、3異常の原因:X社製バージョン2.0とY社製製品とが混在により、不具合が発生したと判断する。判断装置1の出力部6は、演算部3が演算したデバイスの設置場所、種類、セキュリティレベルにそれぞれ対応するアノマリーパターンと、判断部5が判断したオフィスビル施設群の状況とを、ユーザに表示する図2のステップS6。本実施形態に係る判断装置1のハードウェア構成及びソフトウェア構成を説明する。図14は判断装置1のハードウェア構成を示す機能ブロック図である。この判断装置1のハードウェア構成は、低速及び高速のバス40、バスに接続されるCPU演算制御装置41、RAMランダムアクセスメモリ:記憶装置42、ROMリードオンリメモリ:記憶装置43、HDDハードディスクドライブ:記憶装置44、通信インタフェース45、入出力インタフェース46を備えている。さらに、入出力インタフェース46に接続されるマウスポインティング装置47、フラットパネルディスプレイ表示装置48、キーボード49等を備えている。なお、判断装置1は一般的なパーソナルコンピュータアーキテクチャを採用するものとして説明したが、例えば、より高いデータ処理能力や可用性を求めて、CPU41やHDD44等を多重化することができる。また、デスクトップ型の他、ラップトップ型やタブレット型のパーソナルコンピュータ、或いはPDAPersonalDigitalAssistant、スマートフォンなど、様々なタイプのコンピュータシステムを採用することができる。この判断装置1のソフトウェア構成は、基本的な機能を提供するオペレーティングシステムOSと、OSの機能を利用するアプリケーションソフトウェアと、入出力装置のドライバソフトウェアとを備えている。これらの各ソフトウェアは、RAM42上にロードされ、CPU41等により実行され、判断装置1は全体として、図1に示す入力部2と、演算部3と、記憶部4と、判断部5と、出力部6としての機能を果たし、図2に示す動作を発現する。