"時系列データを取得する取得部と、取得された前記時系列データをRARモデルに変換する変換部と、前記RARモデルを用いて現在進行中の事象の未来を予測する予測部とを備える情報処理装置。前記RARモデルからネットワーク構造を作成する作成部をさらに備える請求項1に記載の情報処理装置。前記作成部は、前記RARモデルの時間遅れ項をネットワーク構造のノードとし、前記ノードを前記RARモデルの現在の時刻の項に繋げることで前記ネットワーク構造を作成する請求項2に記載の情報処理装置。前記RARモデルの2つの前記ノードの直接距離を、そのうちの一方の前記ノードのパラメータの前記RARモデルの全部のパラメータの二乗の総和の平方根に対する割合により規定する請求項3に記載の情報処理装置。前記作成部は、2つの前記ノードが、1以上の他の前記ノードを介して繋がっている場合、繋がっている前記ノード間の直接距離の和を間接距離とする請求項4に記載の情報処理装置。前記作成部は、前記直接距離と前記間接距離のうち、最短の経路で繋がっている前記ノードにより前記ネットワーク構造を作成する請求項5に記載の情報処理装置。前記ネットワーク構造の特性から異なる時系列データ間の相同性を検索する検索部をさらに備える請求項6に記載の情報処理装置。前記検索部は、前記ネットワーク構造を行列に変換し、前記行列の相同性を検索する請求項7に記載の情報処理装置。前記検索部は、前記ノードを横方向と縦方向に配列し、繋がっているノード同士と繋がっていないノード同士の位置に1と0の一方と他方を配置して前記行列を作成する請求項8に記載の情報処理装置。前記検索部は、複数の前記行列のサイズを一致させて差を演算し、前記差を構成する要素の二乗の総和の平方根を、前記要素の数で除算した値により相同性を検索する請求項9に記載の情報処理装置。時系列データを取得する取得ステップと、取得された前記時系列データをRARモデルに変換する変換ステップと、前記RARモデルを用いて現在進行中の事象の未来を予測する予測ステップとを含む情報処理方法。時系列データを取得する取得ステップと、取得された前記時系列データをRARモデルに変換する変換ステップと、前記RARモデルを用いて現在進行中の事象の未来を予測する予測ステップとをコンピュータに実行させるプログラムが記録されているコンピュータが読み取り可能な記録媒体。時系列データを取得する取得ステップと、取得された前記時系列データをRARモデルに変換する変換ステップと、前記RARモデルを用いて現在進行中の事象の未来を予測する予測ステップとをコンピュータに実行させるプログラム。時系列のデータを利用して未来予測を行うには、過去の膨大な時系列データを解析し、その中に含まれる時間遅れの構造を抽出し分類することが必要である。そのためには、時系列データから時間構造を作成するための方法が求められる。しかし、従来の技術では、時系列データの持つ構造を抽出することが困難であった。本技術はこのような状況に鑑みてなされたものであり、時系列データの持つ構造を抽出することを可能とするものである。本技術の一側面は、時系列データを取得する取得部と、取得された前記時系列データをRARモデルに変換する変換部と、前記RARモデルを用いて現在進行中の事象の未来を予測する予測部とを備える情報処理装置である。前記RARモデルからネットワーク構造を作成する作成部をさらに備えることができる。前記作成部は、前記RARモデルの時間遅れ項をネットワーク構造のノードとし、前記ノードを前記RARモデルの現在の時刻の項に繋げることで前記ネットワーク構造を作成することができる。前記RARモデルの2つの前記ノードの直接距離を、任意の1つの前記ノードのパラメータの前記RARモデルの全部のパラメータに対する割合により規定することができる。前記作成部は、2つの前記ノードが、1以上の他の前記ノードを介して繋がっている場合、繋がっている前記ノード間の直接距離の和を間接距離とすることができる。前記作成部は、前記直接距離と前記間接距離のうち、短い経路で繋がっている前記ノードにより前記ネットワーク構造を作成することができる。前記ネットワーク構造の特性から異なる時系列データ間の相同性を検索する検索部をさらに備えることができる。前記検索部は、前記ネットワーク構造を行列に変換し、前記行列の相同性を検索することができる。前記検索部は、前記ノードを横方向と縦方向に配列し、繋がっているノード同士と繋がっていないノード同士の位置に1と0の一方と他方を配置して前記行列を作成することができる。前記検索部は、複数の前記行列のサイズを一致させて差を演算し、前記差を構成する要素の二乗の総和の平方根を、前記要素の数で除算した値により相同性を検索することができる。本技術の一側面の方法、記録媒体及びプログラムは、上述した本技術の一側面の撮像装置に対応する方法、記録媒体及びプログラムである。本技術の一側面においては、取得部が、時系列データを取得し、変換部が、取得された時系列データをRARモデルに変換し、予測部が、RARモデルを用いて現在進行中の事象の未来を予測する。以上のように、本技術の一側面によれば、時系列データの持つ構造を抽出することが可能となる。以下、本技術を実施するための形態について説明する。なお説明は以下の順序で行う。1経過2予測処理3RARモデル4ネットワークの構築法5ネットワークの相同性を検出する方法6複数の下部のネットワーク構造間の関係を検出する方法7現象を構成する複数の要素の時間構造の関係を検出する方法8ネットワーク例19ネットワーク例2本技術者らは、時系列データの持つ機能と、時系列データに含まれる時間遅れといった時間構造に含まれる特性を知るには、時系列データから時系列データの機能を反映するモデルを構築し、そのモデルのネットワーク構造を構築することが有用であると考えた。そのためには、まずネットワークを構成する要素として、時系列の中に存在する時間遅れを見つけ、次に見つけた時間遅れ項をネットワークとして表す必要があると考えた。時間遅れを正確に知るために、本技術者らは、reducedautoregressiveモデル自己回帰モデルKJuddandAIMeesPhySICaD120273を使用することにした。標準的なautoregressive自己回帰モデルは連続した時間遅れを持つ項で構成されるが、いくつかの項例えば、いくつかの時間遅れは、現象の本質的な特徴を捉えるのに必要でないことがある。RARモデルは、そのモデルに優位に貢献したと情報量規準によって評価される項のみを用いる。したがって、RARモデルは、時間遅れ項の正確な相互関係や時系列に含まれる本質的な線形構造を示すことができる。RARモデルに含まれる項の中には、2者間の相関が小さいものもあるかもしれない。しかし、2者間の相関の強い項のみがシステムにとって重要で、相関が小さい項がシステムにとって不必要とは限らない。相関が小さい項は、システムにとって触媒のような重要な役割を持っているかもしれない。このような項は、2者間の相関のみを用いた方法では見つけることができない。これが、本技術で時間遅れ項を選ぶ際、相関関数ではなく、時系列全体をシステムとして捉えることができるモデルを採用した理由である。本技術では、RARモデルを構築した後、そのモデルに含まれる各項をノードに、モデルのパラメータをネットワークのノード間のリンクの長さに、それぞれ変換する。本技術のRARモデルは、次の2段階で構成されている。時系列データからのRARモデルの作製RARモデルからのネットワークの構築<予測処理>本技術の未来予測のための情報処理は、例えば図1に示される情報処理装置1により実行される。図1は、本技術の情報処理装置1の一実施の形態の構成を示すブロック図である。予測処理を行う情報処理装置1において、CPUCentralProcessingUnit21,ROMReadOnlyMemory22,RAMRandomAccessMemory23は、バス24により相互に接続されている。バス24には、さらに、入出力インタフェース25が接続されている。入出力インタフェース25には、入力部26、出力部27、記憶部28、通信部29、及びドライブ30が接続されている。入力部26は、キーボード、マウス、マイクロフォンなどよりなる。出力部27は、ディスプレイ、スピーカなどよりなる。記憶部28は、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる。通信部29は、ネットワークインタフェースなどよりなる。ドライブ30は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリなどのリムーバブルメディア31を駆動する。以上のように構成される情報処理装置1では、CPU21が、例えば、記憶部28に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース25及びバス24を介して、RAM23にロードして実行することにより、一連の処理が行われる。情報処理装置1では、プログラムは、例えば、パッケージメディア等としてのリムーバブルメディア31をドライブ30に装着することにより、入出力インタフェース25を介して、記憶部28にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部29で受信し、記憶部28にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM22や記憶部28に、あらかじめインストールしておくことができる。図2は、予測処理を行うCPU21の機能ブロックの構成を示す図である。CPU21は、取得部51、変換部52、作成部53、検索部54、および予測部55を有している。取得部51は、時系列データを取得する。変換部52は、時系列データをRARモデルに変換する。作成部53は、RARモデルからネットワーク構造を作成する。検索部54は、ネットワーク構造の相同性を検索する。予測部55は、現在進行中の時系列データから未来の現象を予測する。次に、未来予測のための情報処理について、図3を参照して説明する。図3は、予測処理を説明するフローチャートである。ステップS1において取得部51は、時系列データを取得する。すなわち、ネットワーク構造を作成するための時系列データが取得される。この時系列データは、記憶部28に記憶されている。ステップS2において変換部52は、時系列データをRARモデルに変換する。時系列データからRARモデルを作製する方法については後述する。ステップS3において作成部53は、RARモデルからネットワーク構造を作成する。すなわちステップS2で変換されたRARモデルから、ネットワーク構造が作成される。ステップS4において検索部54は、ネットワーク構造の相同性を検索する。すなわち、ステップS3で作成されたネットワーク構造の特性から異なる時系列データ間の相同性が検索される。具体的にはネットワーク構造が相同性からクラスタリングされる。ステップS5において予測部55は、現在進行中の時系列データから未来の現象を予測する。すなわち、ステップS4で検索された相同なネットワーク構造を有する過去の時系列データを利用して、現在進行中の予測対象の時系列データから未来の現象が予測される。例えば比較対象とされる時系列データを記憶部28に予め記憶させておく。この比較対象とされる時系列データと、ステップS1で取得された予測対象の時系列データ勿論、この予測対象の時系列データも記憶部28に予め記憶させておくこともできるとの相同性が検索される。予測部は、相同性が高い比較対象の時系列データが対応する事象と類似した事象が、予測対象の時系列データの事象として生起する可能性があると予測する。また、心拍数データを使用して心筋梗塞や糖尿病が起きる時期を予測したり、血糖値を使用して、すい臓の状態を把握したり、糖尿病やすい臓ガンの症状を予測することができる。また、未来の現象を予測する処理については、後述するにおいても説明する。以下に、図3のステップS2で行われるRARモデルの作製法について説明する。ステップS1で取得される時系列データは、時系列データの特徴を捉えることができるサンプリング周波数で測定される。式1で表される測定された長さnの時系列データを用いて作られる最大時間遅れwのRARモデルは、式2で表される。ここで、式2のaii=0,1,2,,wは未知のパラメータであり、εtは近似誤差または予測誤差であり、互いに独立で同一の分布に従う乱数である。パラメータaiは、近似誤差を最小にするように選ばれる。測定によって得られる時系列データには、観測ノイズが含まれる。したがって、時系列データは、現象そのもののデータと観測ノイズのデータの両方が含まれている。一般的には、モデルに含まれるパラメータ数が多くなればなるほどすなわち、モデルサイズが大きくなればなるほど、モデルと時系列データの近似誤差は小さくなり、用いた時系列データの特徴をより正確に捉えることができる。しかし、測定によって得られる時系列データには観測ノイズが含まれるため、モデルサイズつまりパラメータ数が大きくなり、近似誤差が小さくなるということは、そのモデルは現象の特徴を捉えているだけではなく、測定対象の構造と無関係な観測ノイズの偶発的な変動にも無理にあわせてしまうことになる。逆に、サイズの小さいモデルは、現象の特徴を十分に捉えていないため、不安定になり、そのモデルから得られるデータの振る舞いを信頼することはできない。したがって、現象の特徴をできるだけ捉えることができ、観測ノイズの影響をできるだけ除外できるモデルを見つけることが必要となる。そのようなモデルを見つけるために、様々な情報量規準が提案されている。情報量規準は、近似誤差の大小を比較するだけでなく、パラメータ数も考慮した規準であり、情報量規準から得られる値が最小となるモデルが最適であると判断される。図4は、モデルサイズと情報量規準の関係を示す図である。図4において、横軸はモデルサイズすなわちパラメータ数を表し、縦軸は情報量規準を表している。線L1は、近似誤差εtが所定の値である場合における関係を表し、モデルサイズが小さいとき情報量規準が大きくなり、モデルサイズが大きいとき情報量規準が小さくなる。図4には、モデルサイズが増えるにつれて近似誤差が小さくなる一方で、モデルサイズの増加による影響がペナルティを表す線L2として表されている。すなわちペナルティにおいては、モデルサイズと情報量規準とが略正比例する。線L3は、近似誤差εtとペナルティの両方を考慮した場合の特性、すなわち線L1と線L2を合成した特性を表す。この線L3で表される情報量規準が最も小さい値に対応するモデルサイズが、最適モデルとなる。最適なモデルを選ぶためには様々な情報量規準があるが、本技術ではSchwarzInformationCriterionを採用するGSchwartzAnnalsofStatistics6461。SICはベイズ理論から得られた情報量基準である。ベイズ定理を用いると、パラメータとデータの同時確率を求めることができる。SICは、その尤度の最大値を与える情報量基準である。SICの式は、次の式3で表される。式3においてnはデータ数を表し、kはモデルサイズを表す。また、式4で表されるeは近似誤差を表す。式3の左辺は図4の線L3に対応し、右辺の第2項は、図4におけるモデルサイズに対するペナルティの線L2に対応する。RARモデルを作る際、必要な時間遅れ項を選ぶ必要がある。必要な項の組み合わせを見つけることはNPNondeterministicPolynomialtime:非決定性多項式時間問題であり、ヒューリスティックな方法が複数存在する。それらの方法に共通する問題の1つは、局所的極小値のために、大域的に最適なモデルを選ぶことが困難なことである。この問題を避けるため、本技術では全探索を行った。しかし、全探索による最適な項の組み合わせを見つける方法は、項の数が多くなると計算時間が膨大になり、現実的な方法ではなくなる。そのような場合は、ヒューリスティックな方法を用いて準最適解を用いることとなる。ここでは、1変数を用いたモデル構築について述べたが、本技術は多変数にも使用することが可能である。以上のようにしてRARモデルを作った後、図3のステップS3で、このモデルをネットワークに変換する処理が実行される。RARモデルに含まれる時間遅れ項をネットワークのノードと考え、それらを現在の時刻の項xtに繋げる。これにより、用いたRARモデルを直接変換したネットワークが得られる。RARモデルにおいて、係数の大きな項は現在の時刻の項xtに対して大きな影響を持つと考えられる。この影響の大きさをどのようにネットワークのトポロジーとして導入するかについては、いくつかの可能性が考えられるが、ここでは1つの測度として、現在の時刻の項xtとRARモデルに含まれる任意の時間遅れ項xt-i間の係数に対応するノード間の距離を導入することとする。つまり、大きな係数を持つ項は現在の時刻の項xtの近くに位置し、小さな係数を持つ項はxtの遠くに位置すると考える。式2は係数ベクトルa≡a1,a2,,awと、線形的に独立なxt-l1,xt-l2,,xt-lwの積として解釈できる。ここで、パラメータa0と近似誤差εtは時間情報を持たないため、本技術では使用しない。次に、現在の時刻の項xtとRARモデルに含まれる任意の1つの時間遅れ項xt-i間の、式5で表される角度θiを導入する。すなわち、角度θiは、RARモデルの各項のパラメータの二乗の総和の平方根に対するその1つの項xt-iのパラメータの割合により規定される。より詳細には、割合の逆余弦により規定される。そして、xtとxt-i間の距離diは、式6のように定義する。すなわち、距離diは、RARモデルの各項のパラメータの二乗の総和の平方根に対するその1つの項xt-iのパラメータの割合により規定される。より詳細には、距離diは、角度θiにより規定され、さらに詳細には、角度θiの正接の絶対値により規定される。本技術で、1つの測度として導入した距離をどのように定義するかについては、対象とするシステムによって異なる可能性がある。例えば、あるシステムに対しては、係数の逆数が最も適しているかもしれない。しかし、式6で定義した距離diは、用いるモデルの全てのパラメータの大きさをバランス良く反映しているため、多くの場合で適した距離であると考えられる。なお、本技術で提案している線形時系列モデルからネットワークトポロジーへの変換は、ノード間の距離をどのように定義するかには依存しない。式2だけを見ると、RARモデルに含まれる全てのノードは現在の時刻のxtに直接繋がっているように見える。そこで、式6から得られる距離diを、直接距離とする。一方、システムの時間展開すなわち、ダイナミクスの性質を考慮すると、ネットワーク上のノードは様々なノードと結合するので、ネットワーク上のある一対のノードは、他の複数のノードを介して間接的に繋がることができる。この場合、任意の2つのノード間には他のノードを経由する別の経路が存在することとなり、直接距離とは異なる距離を得ることができる。このような任意の2つのノード間の、他のノードを経由する経路の距離を間接距離とする。ネットワークによっては、直接距離よりも間接距離の方が短い経路がある。最短経路である間接経路は、情報がもっとも効率的に通る経路であり、本質的には最短距離を持つ経路でその一対のノードは結合していると考える。最短距離を持つ経路を集め、その集合体を対象とする線形モデルを表現するネットワークとして考える。このようにして構築されたネットワークを考察することによって、線形モデルのみを見ていては分からない階層構造が明らかになり、ある項の影響がどのように他の項を通過してきているかについての詳細を知ることができる。長期間に渡り観測された現象の状態変化を知るには、何らかの方法で得られた状態が、同じでものであるのか、または異なるものであるのかを知る必要がある。それによって、その状態には変化または変遷があったかどうかを知ることができる。ここでは、ネットワーク構造を行列に変換し、ネットワーク構造の相同性を検証する方法を述べる。この方法は、図3のステップS4において実行される。例えば最大遅れ時間が6で、次のような繋がりがあることが、RARモデルにより明らかになった時系列データがあったとする。すなわち、xtにxt-1とxt-3が直接繋がり、xt-1にはxt-2とxt-4が直接繋がり、xt-3にはxt-6が直接繋がり、xt-2にはxt-5が直接繋がっているとする。このような結合関係を図5と図6を参照して説明する。図5は、ネットワーク構造の行列化を説明する図であり、図6は、行列の例を示す図である。このような結合関係は、行列を用いて表現することが可能である。結合している場合は0以外の数値を与え、結合していない場合は0を与えることとする。ここでは、一例として結合している場合を1として説明する。ここで、同じ変数同士の結合は0とした。これにより、上記繋がりの時系列データは図5のように表される。図5では、各ノードが横方向と縦方向に配置され、繋がっているノード同士と、繋がっていないノード同士の位置に、それぞれ1と0が配置されている。図5のノードの結合関係を、行列として表現すると、図6に示されるようになる。このような変換を行うことにより、ネットワーク構造を行列に変換することが可能となる。この方法で得られた行列は、対称行列となる。こうして得られた複数の行列の相同性を検証する。相同性を検証する際は、行列のサイズが等しいことが条件となる。したがって、サイズの大きな行列に小さな行列の最大遅れ時間をあわせることが必要となる。次に、2つの行列の差を以下のように計算する。すなわち、検証する行列をAとBとする。両者の差Cを演算しC=A-B、その行列の各要素の二乗の総和を求め、その総和の平方根を求め、その値を要素数で割ることで行列AとBの違いを表現することが可能である。2つの行列が全く同じ場合は、ここで得られる値は0ゼロになる。こうして得られた値を用いて、複数の行列の相同性を示すことが可能となる。しかし、ある特定の閾値を設定して、相同性を一意に決定することは適切ではない。適切な閾値は用いたデータの性質に依存する。したがって、用いたデータの性質を十分に吟味した上で、そのデータに対して適切な閾値を設定し、相同性を検証することとする。モデリングに十分なデータ数が確保できる区間例えば、データ数が100個の区間をあらかじめ設定し、時系列データをその区間ごと分ける。各区間の時系列データに対して時系列モデルを構築し、それらのネットワークを得る。他の事象から得られた多数の時系列データに対しても、同様の作業を行う。次に、得られた多数のネットワーク構造の相同性を、上述した方法で検証する。その中で、相同性の高いものは同じネットワークとして処理する。異なる多数の事象から得られたデータを用いることで、各事象で一度しか現れないシステムだったとしても、他の事象と比較することで、同じシステムが存在する可能性があり、各システムのラベリングすなわち標識化が可能となる。多数の事象のラベルの変遷を比較することで、変化パターンを抽出することが可能となる。古典的な方法として、自己相関関数を用いて極大値や極小値を用いて時間構造を検出する方法がある。しかし、自己相関関数は時系列データの相似性を用いているため、時間構造の持つ全体の相互関係が反映できない。そこで、上述したように本技術ではRARモデルを利用した。全体の相互関係を正確に反映するには、用意した時間遅れ項すなわち関数の全ての組み合わせを用いたモデルを構築し、それらの情報量規準を計算し、最小の情報量規準のモデルを、最適なモデルとして採用することが必要となる。そのモデルに含まれる複数の項を、現象を構成する要素の時間構造とする。最適モデルの選定に必要な時間は、あまり長時間でない方が好ましい。例えば、長くても数日程度がよい。関数の全組み合わせによる最適モデルの探索は、関数の数が30個程度ならあまり時間はかからないが、それ以上の数になると非常に長い時間が必要となる。そこで、全探索に代わる方法ヒューリスティック発見的な方法が既に複数提案されていて、その有効性が検証されている。但し、全探索を行った場合は、最適なモデルを選ぶことが可能であるが、ヒューリスティックな方法を用いてモデルを選定した場合、そのモデルは最適である保障がないため準最適モデルとして扱う。本技術の適用例を示す。まず、下記のRARモデルが得られたとする。xt=101xt-107xt-3-01xt-67式5と式6から得られた式7のノードxt-1、ノードxt-3、ノードxt-6からノードxtへの直接距離dは、式8で表される。d=07001144991228868これらの直接距離dは、式5と式6から演算されたものである。すなわち、ノードxt-1からノードxtへの直接距離d=07001は、式5においてai=101を代入して求められる角度θiを、式6に代入して求められた値である。同様に、ノードxt-3からノードxtへの直接距離d=14499は、式5においてai=07を代入して求められる角度θiを、式6に代入して求められた値である。さらにノードxt-6からノードxtへの直接距離d=122886は、式5においてai=01を代入して求められる角度θiを、式6に代入して求められた値である。図7は、ネットワークを説明する図である。この図7は、式7から作られたネットワークのノードの繋がりの全体象を、時間間隔1から15までのノードで示す。ノード間の距離は、他のノードに対する影響の大きさを表している。式7は、ノードxtにノードxt-1、ノードxt-3、ノードxt-6が直接結合しているモデルである。なお、RARモデルの任意のノード間の直接距離は、RARモデルのtに任意の値を代入して、式5と式6から演算される。例えば、式7のRARモデルのtに8を代入すると、式7は式9のようになる。x8=101x707x5-01x29ノードx7からノードx8への直接距離を求めるために、式5と式6においてi=7を代入すると、式5のaii=7は、式9から101となる。この値は、式7におけるノードxt-1のパラメータと同じである。従って、ノードx7からノードx8への直接距離は、ノードxt-1からノードxtへの直接距離と同じ値=07001となる。また、式7のRARモデルのtに7を代入すると、式7は式10のようになる。x7=101x607x4-01x110ノードx1からノードx7への直接距離を求めるために、式5と式6においてi=1を代入すると、式5のaii=1は、式10から01となる。この値は、式7におけるノードxt-6のパラメータと同じである。従って、ノードx1からノードx7への直接距離は、ノードxt-6からノードxtへの直接距離と同じ値=122886となる。さらに、式7のRARモデルのtに9を代入すると、式7は式11のようになる。x9=101x807x6-01x311ノードx6からノードx9への直接距離を求めるために、式5と式6においてi=6を代入すると、式5のaii=6は、式11から07となる。この値は、式7におけるt-3のパラメータと同じである。従って、ノードx6からノードx9への直接距離は、t-3からノードxtへの直接距離と同じ値=14499となる。図7において、矢印の側に記述されている数値はノード間の直接距離を表す。各ノード間の距離は、各線の種類で示されている。太線はノード間の距離が0.7、点線は12.3、細線は1.45であることを、それぞれ示している。図中のノードの位置には特別な意味は無く、ネットワークのトポロジーのみが重要である。また、図中の矢印の長さは、実際の距離と対応していない。例えば、図7においてノードx6、ノードx4、ノードx1は、ノードx7に直接結合している。しかしながら、上述したように、直接距離が常にノード間の最短距離になるとは限らない。例えば、ノードx15はノードx9と直接結合している。しかしながら、ノードx9からノードx15への最短経路は、ノードx12を介した経路である。つまり、ノードx9からノードx12とノードx12からノードx15の経路の和である。ノードx9からノードx12とノードx12からノードx15の直接距離はどちらも1.45なので、ノードx9とノードx15間の間接距離は2.9=1.451.45である。ノードx9とノードx15間の直接距離は12.29であり、間接距離よりも長い。したがって、式7のノードxt-6のノードxtへの最も有意な影響は、直接のノード結合を介したものではなく、ノードxt-3を介したものであることが分かる。式7のネットワークの構造をよりはっきりと示すため、図8に最適な経路のみを集めたネットワークを示す。図8は、最適経路を説明する図である。図8は、ノードxt-1とノードxt-3はノードxtに直接繋がり、ノードxt-6はノードxt-3を介してノードxtに繋がっていることを示している。この結果は、式7で示したモデルの大域的な時間情報を含めたノード間の相互関係や階層構造を反映したものである。この情報は、式7を調べただけでは知ることができない。図8において、太い線で表されているノードxt-1,xt-3,xt-6は、式7のモデルに含まれる項である。また、細い線で示されるノードxt-2,xt-4,xt-5は、式7には含まれていない項であるが、式7の最大時間遅れである6以内に入る項である。ここで、本技術の手法を健康な成年男子の心拍数データに用いた結果を示す。心拍データの被験者は22歳の成年男子で、測定は閉眼安静状態において行われた。図9に使用した心拍数データを示す。図9は、心拍数の変化を示す図である。横軸は心拍回数を表し、縦軸は心拍間隔秒を表している。RARモデルを作る際に使用した心拍データの総数は600で、用いた最大時間遅れは15である。得られたRARモデルは、次の式12に示されるようなものであった。xt=00851375xt-1-0681xt-20157xt-7-0065xt-100105xt-1212式6から得られた式12の各項のノードxt-1,xt-2,xt-7,ノードxt-10,xt-12からノードxtへの直接距離は、式13で表される。d=05162203999821423694314655613式12と式13から得られたネットワークを図10に示す。図10は、心拍数データのネットワークを説明する図である。図10から、ここで用いた心拍数データは単純な鎖状構造を持っていることが分かる。本技術では、時系列から得られる決定論的モデルの構造を基にした時間構造を持つネットワークを構築する方法を述べた。本方法によって、例えば気象、地震、自然環境、ヒト健康、経済などの時間的に変化する現象の未来を時系列のデータから予測することができる。また、様々な時間遅れを持つ線形モデルをネットワークトポロジーに変換することができる。既存法に対する本技術の長所は、時系列モデルに含まれる大域的な時間構造も含めた項の相互関係を、ネットワークトポロジーに直接変換できることである。構築されたネットワークから最適な経路を抽出することで、モデルの相互関係や階層構造を知ることができる。本技術のプログラムへの適用上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行させることもできるし、ソフトウエアにより実行させることができる。一連の処理をソフトウエアにより実行させる場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、ネットワークや記録媒体からインストールされる。このようなプログラムを含む記録媒体は、図1に示されるように、装置本体とは別に、ユーザにプログラムを提供するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスクフロッピディスクを含む、光ディスクCDROMDVDを含む、光磁気ディスクMDMiniDiskを含む、もしくは半導体メモリなどよりなるリムーバブルメディア31により構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される、プログラムが記録されているROM22や、記憶部28に含まれるハードディスクなどで構成される。なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。また、本明細書において、システムとは、複数の装置により構成される装置全体を表すものである。なお、本技術の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。本技術は、以下のような構成もとることができる。1時系列データを取得する取得部と、取得された前記時系列データをRARモデルに変換する変換部と、前記RARモデルを用いて現在進行中の事象の未来を予測する予測部とを備える情報処理装置。2前記RARモデルからネットワーク構造を作成する作成部をさらに備える前記1に記載の情報処理装置。3前記作成部は、前記RARモデルの時間遅れ項をネットワーク構造のノードとし、前記ノードを前記RARモデルの現在の時刻の項に繋げることで前記ネットワーク構造を作成する前記2に記載の情報処理装置。4前記RARモデルの2つの前記ノードの直接距離を、そのうちの一方の前記ノードのパラメータの前記RARモデルの全部のパラメータの二乗の総和の平方根に対する割合により規定する前記3に記載の情報処理装置。5前記作成部は、2つの前記ノードが、1以上の他の前記ノードを介して繋がっている場合、繋がっている前記ノード間の直接距離の和を間接距離とする前記4に記載の情報処理装置。6前記作成部は、前記直接距離と前記間接距離のうち、最短の経路で繋がっている前記ノードにより前記ネットワーク構造を作成する前記5に記載の情報処理装置。7前記ネットワーク構造の特性から異なる時系列データ間の相同性を検索する検索部をさらに備える前記2乃至6のいずれかに記載の情報処理装置。8前記検索部は、前記ネットワーク構造を行列に変換し、前記行列の相同性を検索する前記7に記載の情報処理装置。9前記検索部は、前記ノードを横方向と縦方向に配列し、繋がっているノード同士と繋がっていないノード同士の位置に1と0の一方と他方を配置して前記行列を作成する前記8に記載の情報処理装置。10前記検索部は、複数の前記行列のサイズを一致させて差を演算し、前記差を構成する要素の二乗の総和の平方根を、前記要素の数で除算した値により相同性を検索する前記8または9に記載の情報処理装置。11時系列データを取得する取得ステップと、取得された前記時系列データをRARモデルに変換する変換ステップと、前記RARモデルを用いて現在進行中の事象の未来を予測する予測ステップとを含む情報処理方法。12時系列データを取得する取得ステップと、取得された前記時系列データをRARモデルに変換する変換ステップと、前記RARモデルを用いて現在進行中の事象の未来を予測する予測ステップとをコンピュータに実行させるプログラムが記録されているコンピュータが読み取り可能な記録媒体。13時系列データを取得する取得ステップと、取得された前記時系列データをRARモデルに変換する変換ステップと、前記RARモデルを用いて現在進行中の事象の未来を予測する予測ステップとをコンピュータに実行させるプログラム。"