発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

しかしながら、特許文献１〜４に記載されたような従来技術では、漏れなく変化点を検出するために計算コストが膨大になったり、検出のリアルタイム性に欠けたりする問題が生じてしまう。 例えば、特許文献１〜３に記載の技術では、時系列データ毎に変化点の検出を実施しなければならない。その結果、時系列データの数が増えると計算コストが線形的に増大してしまう。実際、時系列データを取り扱う多くの現場、例えば多数の無線基地局を有する無線通信サービス提供の現場では、取得される膨大な時系列データから、変化点を漏れなく検出しなければならない。従って、計算コストの増大は重大な問題となる。 また、特許文献４に記載の技術では、全時系列データを同時に扱ってはいるが、時系列データにおける過去の一定期間より取得される特徴ベクトル又は空間を利用するため、遅延が生じ、リアルタイム性に欠けるという問題が生じる。また、長い周期性を持つ時系列データが存在する場合、最新時刻に時間的に近い部分空間では特徴が異なるので、類似性は低くなってしまう。これに対処するため、周期分の過去の時系列データを参照する必要が生じ、結局、周期分だけ検出の遅延が発生してしまう。 さらに、時系列データ毎の変動の相関性が低い場合、部分空間は時刻によって異なってしまい、類似度が安定せず、その結果、安定して変化点検出を行うことができなくなってしまう。また、入力された複数の時系列データ群について、データ群毎に固有の周期性が存在する可能性もあるが、このような場合、データ群毎に類似度を算出するための期間を適切に決定することが容易ではなく、結果的に、安定して変化点検出を行うことができない場合も生じ得る。 そこで、本発明は、計算コストの増大を抑制しつつ、時系列データから変化点を適宜検出可能なプログラム、装置及び方法を提供することを目的とする。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明の変化点検出プログラム、装置及び方法によれば、計算コストの増大を抑制しつつ、時系列データから変化点を適宜検出することができる。