特許 6019778 運用監視装置、運用監視装置における原因事象の判定方法、及び情報通信ネットワークシステム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6019778

(24)【登録日】2016年10月14日

(45)【発行日】2016年11月2日

(54)【発明の名称】運用監視装置、運用監視装置における原因事象の判定方法、及び情報通信ネットワークシステム

(51)【国際特許分類】

   H04B 17/30 20150101AFI20161020BHJP

   H04L 12/26 20060101ALI20161020BHJP

   H04W 24/08 20090101ALI20161020BHJP

   H04M 3/00 20060101ALI20161020BHJP

   G06F 13/00 20060101ALI20161020BHJP

   H04L 29/14 20060101ALI20161020BHJP

【ＦＩ】

   H04B17/30

   H04L12/26

   H04W24/08

   H04M3/00 D

   G06F13/00 351N

   H04L13/00 313

【請求項の数】5

【全頁数】46

(21)【出願番号】特願2012-130198(P2012-130198)

(22)【出願日】2012年6月7日

(65)【公開番号】特開2013-255131(P2013-255131A)

(43)【公開日】2013年12月19日

【審査請求日】2015年3月19日

(73)【特許権者】

【識別番号】000005223

【氏名又は名称】富士通株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100094514

【弁理士】

【氏名又は名称】林 恒徳

(74)【代理人】

【識別番号】100094525

【弁理士】

【氏名又は名称】土井 健二

(72)【発明者】

【氏名】村上 憲夫

【審査官】 佐藤 敬介

(56)【参考文献】

【文献】 特表２００９−５３３９８３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特表２００９−５２８８０３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００６−２０３７９２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１２−２５３６２２（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｈ０４Ｂ １７／３０

Ｇ０６Ｆ １３／００

Ｈ０４Ｌ １２／２６

Ｈ０４Ｌ ２９／１４

Ｈ０４Ｍ ３／００

Ｈ０４Ｗ ２４／０８

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

被監視装置において観測された複数の観測データに対して、前記複数の観測データが得られた原因を判定する運用監視装置において、
前記被監視装置から送信された前記複数の観測データを受け付ける観測事象受付処理部と、
前記複数の観測データそれぞれに対して前記原因によって発生する各確率が時間経過とともに増加する観測データを抽出観測データとして抽出する観測事象抽出部と、
前記抽出観測データに応じて、前記原因を判定する原因事象判定処理部と、
前記判定した原因を示すデータを出力する原因通知処理部と
を備えることを特徴とする運用監視装置。

【請求項2】

前記複数の観測データそれぞれに対して前記原因によって発生する各確率を所定間隔毎に記憶する記憶部を更に備え、
前記観測事象抽出部は、前記記憶部に記憶した各確率の時間経過に応じて、前記抽出観測データを抽出することを特徴とする請求項１記載の運用監視装置。

【請求項3】

前記複数の観測データは、少なくとも１つ以上の観測データで構成される複数の属性区分に分けられ、
前記観測事象抽出部は、
前記複数の属性区分のうち第１の属性区分において、前記抽出観測データが抽出できなかった場合、前記複数の属性区分のうち第２の属性区分における前記複数の観測データにおける前記各確率に応じて前記抽出観測データを抽出することを特徴とする請求項２記載の運用監視装置。

【請求項4】

被監視装置において観測された複数の観測データに対して、前記複数の観測データが得られた原因を判定する運用監視装置における原因事象の判定方法であって、
観測事象受付処理部により、前記被監視装置から送信された前記複数の観測データを受け付け、
観測事象抽出部により、前記複数の観測データそれぞれに対して前記原因によって発生する各確率が時間経過とともに増加する観測データを抽出観測データとして抽出し、
原因事象判定処理部により、前記抽出観測データに応じて、前記原因を判定し、
原因通知処理部により、前記判定した原因を示すデータを出力する
ことを特徴とする原因事象の判定方法。

【請求項5】

被監視装置と、
前記被監視装置において観測された複数の観測データに対して、前記複数の観測データが得られた原因を判定する運用監視装置とを備える情報通信ネットワークシステムにおいて、
前記運用監視装置は、
前記被監視装置から送信された前記複数の観測データを受け付ける観測事象受付処理部と、
前記複数の観測データそれぞれに対して前記原因によって発生する各確率が時間経過とともに増加する観測データを抽出観測データとして抽出する観測事象抽出部と、
前記抽出観測データに応じて、前記原因を判定する原因事象判定処理部と、
前記判定した原因を示すデータを出力する原因通知処理部とを備えることを特徴とする情報通信ネットワークシステム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、運用監視装置、運用監視装置における原因事象の推定方法、及び情報通信ネットワークシステムに関する。

【背景技術】

【0002】

昨今、携帯電話やインターネットなどの情報通信ネットワークシステムは、複雑化及び大規模化が加速度的に進展している。そのような進展に伴い、情報通信ネットワークシステムの運用業務や監視業務に携わる運用者又は監視者は、システムの稼働状態を的確に把握することが困難となっている。

【0003】

例えば、情報通信ネットワークシステムの一例として、携帯電話に代表されるシステムがある。このようなシステムにおいて、基地局では、基地局や携帯電話の稼働状態や無線環境状態などの観測データを数百項目の単位で観測する場合がある。しかも、基地局の数も数万にも及ぶ場合もある。従って、収集される観測データは膨大なものとなっており、運用者又は監視者は、情報通信ネットシステムの稼働状態を的確に把握することは困難となる。

【0004】

とくに、情報通信ネットワークシステムの運用又は監視業務では、システム固有（又はシステム独自）の特徴や、その特徴に影響を与える要素（又は要因）などもある。その結果、運用者や監視者は、運用又は監視業務の際に、関連知識や経験などの個人のスキルに依存することになる。そのため、情報通信ネットワークシステムにおいては、その運用又は監視業務の質的な維持とその向上が課題となっている。

【0005】

運用者又は監視者の知識や経験不足を補うため、例えば、データマイニング技術が用いられる場合がある。データマイニング技術とは、例えば、大量のデータに対して、人工知能などのデータ解析の技法を適用することで、知識を取り出す技術である。

【0006】

しかし、データマイニング技術は、例えば、情報通信システムネットワークシステムが拡大したり複雑になると、それに応じて、処理時間も増大する。そのため、情報通信ネットワークシステムにおいて、データマイニング技術を適用することには限界がある。

【0007】

このような状況において、例えば、以下のような技術がある。すなわち、各アラーム信号に対して障害部位候補を推定し、障害部位候補集合間の共通集合を求めることで障害部位を自動的に特定し、オペレータの指示に応じて、特定された障害の発生要因を解析することで、障害の発生部位を速やかに診断できるようにしたものがある。

【0008】

また、製造物の歩留まりに係るデータを収集し、因果関係導出カーネルインターフェースにおいて、多数のデータ間の因果関係を条件付き確率で求めることで、適切なメモリ容量と処理時間にてデータの因果関係を解析した因果関係導出システムなどもある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0009】

【特許文献1】特開平５−１１４８９９号公報

【特許文献2】特開２０００−２８８８７７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0010】

しかしながら、上述した障害部位候補を推定する技術や、因果関係を条件付き確率で求める技術は、障害部位を推定したり、多数のデータ間の因果関係を求めるものである。従って、上述した技術では、例えば、障害部位を推定することはできでも、そのような障害を発生させた原因は何かを運用者又は監視者に知らせることができない。また、上述した技術は、データ間の因果関係を求めることはできても、データに潜む原因は何であるかを、運用者又は監視者に知らせることはできない。

【0011】

よって、上述したこれらの技術は、情報通信ネットワークシステムにおいて、観測された膨大な観測データから、その観測データに潜む原因は何であるのか、その原因に対してどのような対処の仕方があるのか、などを運用者又は監視者に知らせことはできない。

【0012】

例えば、携帯電話に代表される情報通信ネットワークシステムにおいて、トラヒックの変動が運用者又は監視者により監視される場合がある。トラヒックの変動は、例えば、携帯電話の移動や地域的特性（例えば住宅街やビジネス街）により大きく影響を受ける特徴がある。従って、例えば、基地局が収集したトラヒックの変動に関する観測データから、そのような観測データが得られた背景となっている、携帯電話の移動や地域的特性などの原因を瞬時に特定することは難しい。

【0013】

或いは、そのような情報通信ネットワークシステムにおいて、観測データの数値が閾値よりも悪化する方向に遷移した場合、その原因がシステム機器（例えば基地局制御装置）の処理能力にあるのか、無線リソースの不足にあるのか等、瞬時に判断し、適切な対応を講じるのは困難である。

【0014】

例えば、上述した２つの技術は、いずれの場合も、観測データからそのような観測データが得られた原因を特定することはできない。

【0015】

また、上述した２つの技術は、例えば、情報通信ネットワークシステムにおいて膨大な観測データが得られたとき、適切な観測データをどのように特定するのか、或いは、どのように絞り込みを行うのか、について何も議論されていない。情報通信ネットワークシステムにおいて、このような膨大な観測データから原因を特定する場合、原因を特定するために膨大な時間がかかってしまう場合もある。

【0016】

そこで、本発明の一目的は、膨大な観測事象から原因事象を推定又は決定することのできる運用監視装置、運用監視装置における原因事象の推定方法、及び情報通信ネットワークシステムを提供することにある。

【0017】

また、本発明の一目的は、情報通信ネットワークシステムなどの稼働状態の変化又は変位を運用者又は監視者などに適切に知らせることのできる運用監視装置、運用監視装置における原因事象の推定方法、及び情報通信ネットワークシステムを提供することにある。

【0018】

さらに、本発明の一目的は、運用者又は監視者に対して、意思決定を支援することのできる運用監視装置、運用監視装置における原因事象の推定方法、及び情報通信ネットワークシステムを提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0019】

被監視装置において観測された第１及び第２の観測データに対して、前記第１及び第２の観測データが得られた原因を推定する運用監視装置において、前記被監視装置から送信された前記第１及び第２の観測データを受け付ける観測事象受付処理部と、前記第１及び第２の観測データに対して前記原因が発生する確率に基づいて、前記第１及び第２の観測データのうち、前記第１の観測データを抽出する観測事象抽出部と、前記抽出した第１の観測データに基づいて、前記原因を推定する原因事象判定処理部と、前記推定した原因を示すデータを出力する原因通知処理部とを備える。

【発明の効果】

【0020】

膨大な観測事象から原因事象を推定又は決定することのできる運用監視装置、運用監視装置における原因事象の推定方法、及び情報通信ネットワークシステムを提供することができる。

【0021】

また、情報通信ネットワークシステムなどの稼働状態の変化又は変位を運用者又は監視者などに適切に知らせることのできる運用監視装置、運用監視装置における原因事象の推定方法、及び情報通信ネットワークシステムを提供することができる。

【0022】

さらに、運用者又は監視者に対して、意思決定を支援することのできる運用監視装置、運用監視装置における原因事象の推定方法、及び情報通信ネットワークシステムを提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0023】

【図1】図１は情報通信ネットワークシステムの構成例を表わす図である。

【図2】図２は情報通信ネットワークシステムの構成例を表わす図である。

【図3】図３はＯ＆Ｍシステムの構成例を表わす図である。

【図4】図４はＯ＆Ｍシステムの構成例を表わす図である。

【図5】図５はＯ＆Ｍシステムにおける全体の動作例を表わすフローチャートである。

【図6】図６は観測モデルの例を表わす図である。

【図7】図７はシステムモデルの例を表わす図である。

【図8】図８は全体モデルの例を表わす図である。

【図9】図９（Ａ）は観測値分布の時間変位の例、図９（Ｂ）は状態分布の時間変位の例をそれぞれ表わす図である。

【図10】図１０は本発明の実現モデルの例を表わす図である。

【図11】図１１は原因事象の推定方法の例を形式化したフローチャートである。

【図12】図１２は観測結果の例を表わす図である。

【図13】図１３はＯ＆Ｍシステムにおける処理の例を表わすフローチャートである。

【図14】図１４は観測事象の例を表わす図である。

【図15】図１５はＯ＆Ｍシステムにおける処理の例を表わすフローチャートである。

【図16】図１６は観測事象の例を表わす図である。

【図17】図１７は原因事象の例を表わす図である。

【図18】図１８は原因事象を推定する表の例を表わす図である。

【図19】図１９は原因事象を推定するフローチャートの例を表わす図である。

【図20】図２０（Ａ）及び図２０（Ｂ）は原因事象を推定する表の例をそれぞれ表わす図である。

【図21】図２１は観測事象と推定した原因事象とに対する対処例を表わす図である。

【図22】図２２はＯ＆Ｍシステムにおける処理の例を表わすフローチャートである。

【図23】図２３は観測事象の例を表わす図である。

【図24】図２４はＯ＆Ｍシステムにおける処理の例を表わす図である。

【図25】図２５はＯ＆Ｍシステムにおける処理の例を表わす図である。

【図26】図２６は観測事象と原因事象と関係例を表わす図である。

【図27】図２７は観測事象に対する関与度の計算結果の例を表わす図である。

【図28】図２８は関与度に対する処理の例を表わすフローチャートである。

【図29】図２９は同一属性区分の観測事象の例を表わす図である。

【図30】図３０は観測データの画面表示例を表わす図である。

【図31】図３１は各グループに含まれる観測事象のカウント値の画面表示例である。

【図32】図３２は原因事象に対する関与度をグラフ形式に表示した画面表示例である。

【図33】図３３は関与度を木形式で表わした画面表示例である。

【図34】図３４は原因事象と対象方法が表示された画面表示例を表わす図である。

【図35】図２５はＯ＆Ｍシステムの他の構成例を表わす図である。

【発明を実施するための形態】

【0024】

以下、本発明を実施するための形態について説明する。

【0025】

［第１の実施の形態］
最初に第１の実施の形態について説明する。図１は本第１の実施の形態における情報通信ネットワークシステム１０の構成例を表わす図である。情報通信ネットワークシステム１０は、被監視装置３５０と運用監視装置６００とを備える。

【0026】

被監視装置３５０は、第１及び第２の観測データを観測する。被監視装置３５０は、観測した第１及び第２の観測データを運用監視装置６００に送信する。

【0027】

運用監視装置６００は、例えば、被監視装置３５０を監視し、被監視装置３５０において観測された第１及び第２の観測データに対して、第１及び第２の観測データが得られた原因を推定する。

【0028】

図１に示すように、運用監視装置６００は、観測事象受付処理部１１１、観測事象抽出部１２１、原因事象判定処理部１３１、原因通信処理部１３３を備える。

【0029】

観測事象受付処理部１１１は、被監視装置３５０から送信された第１及び第２の観測データを受け付ける。

【0030】

観測事象抽出部１２１は、第１及び第２の観測データに対して原因が発生する確率に基づいて、前記第１及び第２の観測データのうち、前記第１の観測データを抽出する。

【0031】

原因事象判定処理部１３１は、抽出した第１の観測データに基づいて、原因を推定する。

【0032】

原因通知処理部１３３は、推定した原因を示すデータを出力する。

【0033】

このように運用監視装置６００は、例えば、被監視装置３５０から得られた第１の観測データと第２の観測データに対して、原因を推定する対象となる観測データを、原因が発生する確率に基づいて、抽出するようにしている。

【0034】

従って、運用監視装置６００は、例えば、膨大な観測データ（又は観測事象）を得たときでも、その中から原因（又は原因事象）を推定する対象となる観測データを抽出して、抽出した観測データに基づいて原因を推定することができる。よって、運用監視装置６００は、膨大な観測データから原因事象を推定することが可能となる。

【0035】

また、運用監視装置６００は、原因通知処理部１３３により推定した原因を示すデータを出力することができる。例えば、運用監視装置６００にモニタやディスプレイなどの表示部が接続され、運用監視装置６００が表示部に原因を示すデータを出力することで、表示部を介して運用者又は監視者に対して、第１及び第２の観測データが得られた原因を通知することが可能となる。

【0036】

例えば、運用者又は監視者は、表示部に表示された原因に基づいて、種々の対処方法を情報通信ネットワークシステム１０に対して講じることが可能となり、これにより、運用者又は監視者に対して、意思決定を支援することができる。

【0037】

さらに、運用監視装置６００は、表示部に適宜、原因を示すデータを送信することで、時系列で原因を表示させることも可能となる。これにより、例えば、運用者又は監視者は、原因の時系列変化を知ることが可能となり、情報通信ネットワーク１０の稼働状態の変化や変位を知ることもできる。よって、運用監視装置６００は、情報通信ネットワークシステム１０の稼働状態の変化や変位を運用者又は監視者に適切に知らせることができる。

【0038】

［第２の実施の形態］
次に第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態について、理解を容易にするために以下の順番で説明することにする。

【0039】

最初に、本第２の実施の形態における情報通信ネットワークシステムの全体構成例について説明する。例えば、図２は情報通信ネットワークシステム１０の全体構成例を表わす図である。

【0040】

次に、情報通信ネットワークシステム１０におけるＯ＆Ｍ（Operation and Maintenance）システム１００の構成例について説明する。

【0041】

Ｏ＆Ｍシステム１００は、例えば、情報通信ネットワークシステム１０において、観測又は収集された観測データから、そのような観測データが得られた（又は観測データに潜む）原因を推定し、更にそのような原因に対する対処の仕方を提供するサーバまたは運用監視装置である。Ｏ＆Ｍシステム１００は、例えば、第１の実施の形態における運用監視装置６００に対応する。

【0042】

例えば、このようなＯ＆Ｍシステム１００によって、推定した原因を運用者に知らせることで、運用者は情報通信ネットワークシステム１０の稼働状態を知ることができ、また、対処の仕方を知らせることで、運用者は適切な処置を瞬時に行うことができる。

【0043】

なお、本実施の形態において、例えば、観測データを観測事象、観測データから得られた（又は観測データに潜む）原因を原因事象とそれぞれ称する場合がある。

【0044】

とくに、本第２の実施の形態においては、Ｏ＆Ｍシステム１００は、例えば、着目すべき観測事象をどれにするかを特定することができ、特定した観測事象から原因事象を推定することができる。例えば、図３及び図４はＯ＆Ｍシステム１００の構成例を表わす図である。

【0045】

次に、Ｏ＆Ｍシステム１００における全体の動作例について説明する。図５は動作例を表わすフローチャートである。

【0046】

次に、観測事象などをモデル化することで、観測事象と原因事象との関係について説明し、さらに、Ｏ＆Ｍシステム１００においてどのように原因事象を推定するのかについての実現モデルの例について説明する。図６から図１０はこのようなモデルの例をそれぞれ表わす図である。

【0047】

次に、原因事象を推定する方法の具体的な例や、Ｏ＆Ｍシステム１００における具体的な処理の例などを説明する。この説明の中で、観測事象と原因事象の各具体例を説明し、さらに、Ｏ＆Ｍシステム１００が提示する対処方法の具体例についても説明する。図１３から図２３はそのような処理の例などをそれぞれ表わす図である。

【0048】

次に、原因事象の推定、さらに対処方法の提示についての動作例について説明する。ここでは、図１１から図２３で説明した処理をまとめて、全体の動作例について説明することにする。図２４と図２５はそのような動作例をそれぞれ表わす図である。

【0049】

最後に、観測又は収集した観測事象に対して、原因事象の推定又は決定のための絞り込み処理について説明する。これにより、例えば、Ｏ＆Ｍシステム１００では、膨大な観測事象から対象となる観測事象が絞り込まれ、その絞り込まれた観測事象から原因事象の推定又は決定のためのなどの処理を行うことができる。さらに、Ｏ＆Ｍシステム１００では、このような処理により、観測事象の中に隠された原因事象の精緻化や、処理の簡素化などを図ることができる。図２６（Ａ）から図２９はこのような絞り込み処理に関する動作例などをそれぞれ表わす図である。

【0050】

＜情報通信ネットワークシステム１０の構成例＞
図２は情報通信ネットワークシステム１０の構成例を表わす図である。情報通信ネットワークシステム１０は、例えば、銀行のバンキングシステムや、カード会社などの顧客情報などを管理するデータセンターシステムなどの大規模な情報処理システムにも適用可能である。図２に示す情報通信ネットワークシステム１０は、例えば、移動通信システムを例にしたものである。

【0051】

情報通信ネットワークシステム１０は、Ｏ＆Ｍシステム又はサーバ（以下、「Ｏ＆Ｍシステム」と称する場合がある）１００、移動情報端末２００（２００−１，２００−２，…，２００−ｎ）、移動通信網３００、ＧＷ（ゲートウェイ）４００、及び他ネットワーク５００とを備える。

【0052】

移動情報端末２００は、移動通信網３００に接続された無線基地局（図示せず）と無線通信を行うことができる。移動情報端末２００は、無線基地局を介して、他ネットワーク５００に接続されたサーバや他の無線基地局に無線接続された他の移動情報端末２００とデータを送受信したりすることができる。移動情報端末２００は、例えば、フィーチャーフォンやスマートフォン、或いは、ＰＤＡ（Personal Digital Assistance）などの移動可能な情報携帯端末などである。移動情報端末２００は、例えば、Ｏ＆Ｍシステム１００における被監視装置となる。例えば、移動情報端末２００は、第１の実施の形態における被監視装置３５０に対応する。

【0053】

移動通信網３００は、例えば、移動情報端末２００が通信を行うときに接続されるネットワークである。移動通信網３００には、例えば、無線基地局や１以上の無線基地局を制御する無線基地局制御装置が接続される。無線基地局は、例えば、移動情報端末２００とサーバとの間でデータが送受信される場合、データを無線信号に変換するなど、データを中継する機能を含む。無線基地局も、例えば、Ｏ＆Ｍシステム１００に対する被監視装置となり、第１の実施の形態における被監視装置３５０に対応する。

【0054】

Ｏ＆Ｍシステム１００は、例えば、移動通信網３００に接続され、情報通信ネットワークシステム１０の稼働状態の運用又は監視を行う。すなわち、Ｏ＆Ｍシステム１００は、例えば、観測又は収集された観測データから、そのような観測データが得られた（又は観測データに潜む）原因を推定又は決定（以下においては、推定と称する場合がある）し、対処の方法を提示（又は出力）することができる。その際に、Ｏ＆Ｍシステム１００は、観測された観測事象から絞り込み処理を行い、絞り込んだ観測事象に基づいて原因事象の推定処理を行う。Ｏ＆Ｍシステム１００で行われる処理の詳細については後述する。なお、Ｏ＆Ｍシステム１００は、例えば、第１の実施の形態における運用監視装置６００に対応する。

【0055】

なお、Ｏ＆Ｍシステム１００が観測する観測事象の対象となるのは、例えば、移動情報端末２００や移動通信網３００に接続された無線基地局、無線基地局制御装置、ＧＷ４００、他ネットワーク５００に接続されたサーバ、或いは、移動通信網３００や他ネットワーク５００である。ただし、本実施の形態においては、観測事象は、説明を容易にするため、移動通信網３００と移動情報端末２００を対象にして説明することにする。

【0056】

ＧＷ４００は、例えば、移動通信網３００と他ネットワーク５００とを接続するノードであって、移動通信網３００に流れるデータと他ネットワーク５００に流れるデータのプロトコルの変換を行う。

【0057】

他ネットワーク５００は、例えば、ＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol/Internet Protocol）によりデータの送受信を行う通信ネットワークである。他ネットワーク５００には、例えば、インターネットサービスを提供するサーバなどが接続される。サーバは移動情報端末２００とデータなどの送受信を行うことができる。

【0058】

＜Ｏ＆Ｍシステム１００の構成例＞
図３及び図４はＯ＆Ｍシステム１００の構成例を表わす図である。図４に示すＯ＆Ｍシステム１００の構成例は、図３に示すＯ＆Ｍシステム１００の構成例よりも詳細な構成例を示している。

【0059】

図３に示すＯ＆Ｍシステム１００から説明する。Ｏ＆Ｍシステム１００は、ＮＷＩＦ（ネットワークインターフェース）処理部１１０と、観測事象処理部１２０、原因事象判定部１３０、ナレッジＤＢ１４０、及び運用者ＩＦ処理部１５０とを備える。

【0060】

ＮＷＩＦ処理部１１０は、例えば、移動通信網３００（又は無線基地局制御装置など）と接続され、基地局などにおいて観測した観測事象を受け付ける。ＮＷＩＦ処理部１１０は、例えば、移動通信網３００から受信した観測事象をＯ＆Ｍシステム１００内部で処理可能な形式のデータに変換し、変換したデータを観測事象処理部１２０に出力する。

【0061】

観測事象処理部１２０は、例えば、ＮＷＩＦ処理部１１０から受け取った観測事象に対して、原因事象を推定するための絞り込み処理を行う。その際に、観測事象処理部１２０は、例えば、運用者ＩＦ処理部１５０から受け取った関連情報に基づいて、観測事象の絞り込み処理を行うこともできる。関連情報などの詳細は後述する。そして、観測事象処理部１２０は、例えば、絞り込んだ観測事象をナレッジＤＢ１４０に登録したり、原因事象判定部１３０に出力する。また、観測事象処理部１２０は、例えば、絞り込んだ観測事象に対して、特徴要因を抽出（又は変化状態事象の検出など）し、原因事象判定部１３０に出力する。観測事象処理部１２０の詳細などは後述する。

【0062】

原因事象判定部１３０は、例えば、観測事象処理部１２０から観測事象と特徴要因を受け取り、当該観測事象に対して想定される原因事象を推定する。原因事象判定部１３０は、例えば、推定した原因事象を運用者ＩＦ処理部１５０に出力したり、ナレッジＤＢ１４０への登録を行う。原因事象の推定処理の詳細などは後述する。

【0063】

ナレッジＤＢ１４０は、例えば、観測事象処理部１２０で絞り込んだ観測事象や、原因事象判定部１３０で推定した原因事象（又は原因事象を示すデータ。以下においては、原因事象と原因事象を示すデータとを区別せず、「原因事象」と称する場合がある。）などを記憶する。ナレッジＤＢ１４０に登録されるこれらの事象を、例えば、ナレッジ情報と称する場合がある。なお、図面においては「ナレジ」と表記される場合があるが、本明細書においては「ナレジ」を「ナレッジ」と称する場合がある。

【0064】

運用者ＩＦ処理部１５０は、例えば、運用者から操作するモニタやキーボードなどと接続されて、原因事象判定部１３０から出力された原因事象をモニタなどに表示させるようデータ形式の変換などの処理を行う。また、運用者ＩＦ処理部１５０は、例えば、運用者により操作されたキーボードなどから運用者が指定する観測項目や関連情報などを受け付け、受け付けた観測項目や関連情報をＯ＆Ｍシステム１００内で処理できる形式に変換する。そして、運用者ＩＦ処理部１５０は、例えば、受け付けた観測項目をナレッジＤＢ１４０に登録し、関連情報を観測事象処理部１２０に出力する。

【0065】

図４はＯ＆Ｍシステム１００の詳細な構成例を表わす図である。Ｏ＆Ｍシステム１００は、観測事象受付処理部１１１、関連情報受付処理部１６０、観測事象抽出部１２１、観測事象分析処理部１２２、原因事象判定処理部１３１、統計解析処理部１８０、ナレッジ追加・修正処理部１４１、ナレッジ登録処理部１４２、運用者要求受付処理部１５１、対処履歴処理部１８２、表示編集部１８４、及びモニタ１８６を備える。

【0066】

図３に示すＯ＆Ｍシステム１００との対応関係は、図３のＮＷＩＦ処理部１１０は、例えば、観測事象受付処理部１１１に対応する。また、図３の観測事象処理部１２０は、例えば、観測事象抽出部１２１と観測事象分析処理部１２２に対応する。さらに、図３のナレッジＤＢ１４０は、例えば、ナレッジ登録処理部１４２内に保持される。さらに、図３の運用者ＩＦ処理部１５０は、例えば、運用者要求受付処理部１５１に対応する。

【0067】

観測事象受付処理部１１１は、例えば、基地局において観測された観測事象（又は観測データ）を受け付ける。観測事象受付部は、例えば、時刻ｎの観測事象、時刻（ｎ＋１）の観測事象など時系列に観測事象を受け付ける。

【0068】

観測事象としては、例えば、「送信電力上昇」や「位置登録不可」などがある。詳細は後述するが、図１４に観測事象の例が示される。或いは、観測事象としては、送信電力に関する値や、位置登録の有無、などの情報であって、観測事象受付処理部１１１では、例えば、受け取った情報と閾値とを比較するなどして、「送信電力上昇」や「位置登録不可」などの観測事象を得ることもできる。

【0069】

関連情報受付処理部１６０は、例えば、関連情報（又は運用情報）を運用者要求受付処理部１５１から受け取り、受け取った関連情報を観測事象抽出部１２１に出力する。関連情報は、例えば、イベント情報やセル情報などを含む。イベント情報は、例えば、ある地域におけるコンサート情報であったり、ある場所における花火大会など、イベントに関する情報である。また、セル情報は、例えば、ある基地局が故障している、又はある基地局が休止中である、などの基地局に関する情報である。

【0070】

観測事象抽出部１２１は、例えば、観測事象に対して絞り込み処理を行い、絞り込んだ観測事象を観測事象分析処理部１２２とナレッジ追加・修正処理部１４１に出力する。観測事象抽出部１２１は、例えば、絞り込み処理の際に、関連情報を参照することもできる。絞り込み処理の詳細などは後述する。

【0071】

観測事象分析処理部１２２は、例えば、絞り込んだ観測事象に対して、特徴要因などを抽出する。例えば、観測事象分析処理部１２２は、絞り込んだ観測事象に対して、状態変化を検出することで特徴要因などを抽出することができる。観測事象分析処理部１２２は、抽出した特徴要因と絞り込んだ観測事象を原因事象判定処理部１３１に出力する。

【0072】

原因事象判定処理部１３１は、例えば、特徴要因に基づいて、観測事象に対して想定される原因事象を推定（又は判定する）。このような推定処理の詳細は後述する。

【0073】

統計解析処理部１８０は、例えば、観測事象分析処理部１２２と原因事象判定処理部１３１とで得られた観測事象や原因事象などに対して時系列解析などを行い、過去の類似事象との関連性又は相関性を分析し、その結果を、ナレッジ追加・修正処理部１４１を介してナレッジＤＢ１４０に登録する。例えば、統計解析処理部１８０は、ある時間帯とその前の時間帯とにおいて、観測事象に変化があったとき、ある時間帯における観測事象をナレッジＤＢ１４０に更新することができる。

【0074】

ナレッジ追加・修正処理部１４１は、例えば、観測事象抽出部１２１や原因事象判定処理部１３１などでそれぞれ得られた観測事象や原因事象、統計解析処理部１８０から得られた結果、対処履歴処理部１８２から得られた運用者の操作履歴などをナレッジ登録処理部１４２に出力する。これにより、ナレッジ追加・修正処理部１４１は、原因事象などを、ナレッジＤＢ１４０へ追加したり、登録したりすることができる。

【0075】

ナレッジ登録処理部１４２は、例えば、ナレッジＤＢ１４０を備え、ナレッジＤＢ１４０にアクセスして、ナレッジ追加・修正処理部１４１からの出力をナレッジＤＢ１４０に登録（又は記憶）する。また、ナレッジ登録処理部１４２は、例えば、原因事象判定処理部１３１などからの要求に基づいて、ナレッジＤＢ１４０に記憶された原因事象などを読み出して、原因事象判定処理部１３１などに出力することもできる。

【0076】

運用者要求受付処理部１５１は、例えば、運用者により要求された観測項目、収集期間、観測対象セルなどの観測事象の登録や修正、観測データの閾値条件、絞り込み対象項目、予測期間や分析トリガー条件等の分析条件指定や修正、関連情報などを受け付ける。また、運用者要求受付処理部１５１は、例えば、運用者が行った運用操作（又は対処操作）についても受け付ける。運用操作の例などについては後述する。運用者要求受付処理部１５１は、例えば、関連情報を関連情報受付処理部１６０に出力し、運用操作などを対処履歴処理部１８２に出力し、観測項目などをナレッジ追加・修正処理部１４１に出力する。

【0077】

対処履歴処理部１８２は、例えば、運用操作を受け取り、対処の方法として履歴を蓄積する場合は、ナレッジＤＢ１４０への登録を行う。例えば、Ｏ＆Ｍシステム１００が原因事象を推定したとき、対処履歴処理部１８２は、その原因事象に対して運用者がどのような対処を行ったのかを、運用操作履歴（又は対処履歴、或いは運用操作など）としてナレッジＤＢ１４０に登録することができる。

【0078】

表示編集部１８４は、例えば、運用者要求受付処理部１５１からの要求に従って、原因事象判定処理部１３１から出力された原因事象や統計解析処理部１８０からの出力をグラフ化したり、表形式に変換する。表示編集部１８４は、変換後の原因事象などをモニタ１８６に出力する。運用者要求受付処理部１５１からの要求には、例えば、表示区間や表示形式などがある。

【0079】

モニタ１８６は、例えば、表示編集部１８４からの出力を表示することができる。

【0080】

＜Ｏ＆Ｍシステム１００の全体の動作例＞
次にＯ＆Ｍシステム１００の全体の動作例について説明する。図５は全体の動作例を表わすフローチャートである。原因推定処理や絞り込み処理などの詳細については後述するが、ここでは、まずＯ＆Ｍシステム１００全体の動作例について説明する。

【0081】

Ｏ＆Ｍシステム１００は、処理を開始すると（Ｓ１０）、観測事象から状態事象変化とみなせる観測事象の抽出又は絞り込みの処理を行う（Ｓ１１）。

【0082】

例えば、観測事象抽出部１２１が観測事象受付処理部１１１から受け取った観測事象に対して絞り込み処理を行うことで本処理が行われる。絞り込み処理の詳細は、図２６から図２９を用いて後述する。なお、観測事象分析処理部１２２で行われる特徴要因の抽出などの処理も本処理において行われても良い。

【0083】

次いで、Ｏ＆Ｍシステム１００は、原因事象の推定を行う（Ｓ１２）。例えば、原因事象判定処理部１３１が観測事象分析処理部１２２から出力された特徴要因に基づいて、原因事象の推定を行う。この原因事象の推定処理の詳細についても、図１１から図２３を用いて後述することにする。

【0084】

次いで、Ｏ＆Ｍシステム１００は、推定した原因事象はナレッジＤＢ１４０が定義した事象か否かを判別する（Ｓ１３）。これは、例えば、推定した原因事象が、過去に得られた原因事象と比較してどのような結果となっているのかを運用者などに通知するためでもある。例えば、原因事象判定処理部１３１は、ナレッジ登録処理部１４２を介してナレッジＤＢ１４０にアクセスし、推定した原因事象と同一又は類似の原因事象がナレッジＤＢ１４０に登録されているか否かにより判別することができる。

【0085】

Ｏ＆Ｍシステム１００は、推定した原因事象はナレッジＤＢ１４０が定義した事象のとき（Ｓ１３でＹＥＳ）、推定した原因事象を運用者に通知する（Ｓ１４）。

【0086】

例えば、原因事象判定処理部１３１は、ナレッジＤＢ１４０において、推定した原因事象と同一又は類似の原因事象が登録されていることを確認したとき、推定した原因事象を、表示編集部１８４を介してモニタ１８６に表示する。

【0087】

そして、Ｏ＆Ｍシステム１００は、一連の処理を終了する（Ｓ１５）。

【0088】

一方、Ｏ＆Ｍシステム１００は、推定した原因事象がナレッジＤＢ１４０に定義した事象ではないとき（Ｓ１３でＮＯ）、推定した原因事象をナレッジＤＢ１４０に登録する（Ｓ１６）。例えば、原因事象判定処理部１３１は、推定した原因事象を統計解析処理部１８０に出力し、統計解析処理部１８０とナレッジ追加・修正処理部１４１を介してナレッジＤＢ１４０に登録する。

【0089】

次いで、Ｏ＆Ｍシステム１００は、推定した原因事象がナレッジＤＢ１４０に定義した事象でない旨もナレッジＤＢ１４０に登録し、推定した原因事象を運用者に通知する（Ｓ１４）。

【0090】

そして、Ｏ＆Ｍシステム１００は一連の処理を終了する（Ｓ１５）。

【0091】

以上、Ｏ＆Ｍシステム１００における全体の動作例について説明したが、全体の流れとしては、Ｏ＆Ｍシステム１００は、観測事象から絞り込み処理を行い（Ｓ１１）、次に、絞り込んだ観測事象に対して原因事象を推定する処理を行うようにしている（Ｓ１２）。

【0092】

＜実現モデル等の説明＞
次に、Ｏ＆Ｍシステム１００において、原因事象の推定を実現する実現モデルや、原因事象の推定方法などについて説明することにする。

【0093】

図６はＯ＆Ｍシステム１００における観測モデルの例を表わしており、観測事象と原因事象との関係例も表わしている。

【0094】

例えば、図６に示すように、観測される事象（＝観測事象）をＹとすると、観測事象Ｙが取り得る空間は論理的に（−∞、∞）として表わすことができ、そのうち観測事象Ｙが実際に取り得る空間は有限閉空間として表わすことができる。

【0095】

例えば、情報通信ネットワークシステム１０（例えば図２）において基地局は、観測事象として、「送信電力上昇」などといった様々な観測データを観測することができる。しかし、基地局において、実際に観測することができるのは、全観測事象のうちの一部である。従って、観測事象Ｙが実際に取り得る空間は、有限閉空間として表わすことができる。

【0096】

そして、観測されない事象（又は推定すべき原因事象）をＸとすると、観測されない事象Ｘは観測事象Ｙに内在されるものとして、例えば図６のように表わすことができる。

【0097】

例えば、基地局において、「送信電力上昇」、「自セルのトラヒックが高い」などの観測事象Ｙが得られ、この場合の原因事象Ｘが「負荷が集中している」、「設定パラメータにミスがある」であった場合を考える。この場合において、「負荷が集中している」などの原因事象Ｘは、観測事象Ｙ（「送信電力上昇」、「自セルのトラヒックが高い」など）に内在するものとして表現することができる。従って、図６に示すように観測モデルを図示することができる。

【0098】

図６に示す観測モデルについて、観測事象Ｙを目的変数とすると、観測されない事象Ｘは説明変数とすることができる。このような観測モデルにおいて、Ｏ＆Ｍシステム１００は観測事象Ｙに対して観測されない事象Ｘを推定するようにしている。

【0099】

図７は原因事象Ｘと観測事象Ｙに関するシステムモデルの例を表わしている。

【0100】

時刻ｔに観測された観測事象をＹ_ｔ、時刻ｔにおいて推定すべき状態をＸ_ｔとすると、観測事象Ｙ_ｔは、
Ｙ_ｔ＝Ｈ_ｔ・Ｘ_ｔ＋ｗ_ｔ ・・・（１）
と表すことができる。ここで、Ｈ_ｔは伝達関数、ｗ_ｔは観測ノイズを表わす。また、Ｘ_ｔはｋ次元の変量、Ｙ_ｔはｉ次元の変量を有し、Ｈ_ｔは（ｉ×ｋ）の行列式となる。

【0101】

次に、時刻ｔにおける状態Ｘ_ｔは、時刻（ｔ−１）における状態Ｘ_ｔ−１に従属的な影響があるとすると、状態Ｘ_ｔは、
Ｘ_ｔ＝Ｆ_ｔ・Ｘ_ｔ−１＋Ｇ_ｔ・ｖ_ｔ ・・・（２）
と表わすことができる。ここで、Ｆ_ｔ、Ｇ_ｔは伝達関数、ｖ_ｔは目標値を表わす。

【0102】

以上から、式（１）は観測値ｙｔの仕組みを表わす時系列モデルと考えるとＸ_ｔは係数となり、式（２）は係数Ｘ_ｔの時間的変化の表現モデルを表わしている。

【0103】

図６に示すように、原因事象Ｘは観測事象Ｙに内在するものとして考えることができる。この場合において、観測事象Ｙから原因事象Ｘを推定する問題は、観測事象Ｙ_ｊ＝｛ｙ_１，ｙ_２，・・・，ｙ_ｊ｝から時刻ｔ（ただし、ｊ＞ｔ）における状態Ｘ_ｔ＝｛ｘ_１，ｘ_２，・・・，ｘ_ｔ｝を推定する問題と置き換えることも可能である。

【0104】

すなわち、観測事象Ｙから原因事象Ｘを推定する問題は、例えば、時刻ｔ（又は現在）までの観測値｛ｙ_１，ｙ_２，・・・，ｙ_ｊ｝に基づいて、過去の状態｛ｘ_１，ｘ_２，・・・，ｘ_ｔ｝を求める条件付き確率Ｐ（Ｘ_ｔ｜Ｙ_ｊ）を求める問題に帰着させることができる。

【0105】

図８は観測事象Ｙと原因事象Ｘとの関係を表わす時間変化のモデルの例を表わす図である。例えば、観測値ｙ_ｔは、原因事象Ｘ_ｔ（図８では実際の状態θ_ｔ）によって引き起こされ、Ｏ＆Ｍシステム１００は、この観測値ｙ_ｔから、原因事象Ｘ_ｔを推定している。

【0106】

ただし、推定した原因事象Ｘ_ｔ（図８では推定した状態θ’_ｔ）は、本来の原因事象Ｘ_ｔ（図８では推定した状態θ_ｔ）と一致する場合もあれば完全に一致しない場合もあり得る。

【0107】

図９（Ａ）は観測事象Ｙの時間変位、図９（Ｂ）は原因事象Ｘの時間変位の例をそれぞれ表わす図である。観測事象Ｙ（図９（Ａ）では観測値）は、実際には時間とともに変化し、各時刻において正規分布の範囲内で値を取り得る。

【0108】

例えば、「送信電力上昇」という観測事象においても、送信電力値は、ある一定の範囲内において推移し、その範囲の中で「送信電力上昇」という観測事象が得られる。

【0109】

また、原因事象Ｘについても、時間とともに変化し、各時刻において正規分布の範囲内で値を取り得る。

【0110】

例えば、「無線資源が不足している」という原因事象についても、どの程度不足しているかについても一定の範囲内で推移しており、その範囲内において「無線資源が不足している」という原因事象が得られる。

【0111】

以上のような観測モデルやシステムモデルなどに基づいて、原因事象を推定するための実現モデルが構築可能である。図１０は原因事象を推定する実現モデルの例を表わす図である。

【0112】

観測事象Ｙに内在している原因事象θｔは時間とともに変化する（Ｓ２０）。その原因事象θｔにより、観測事象Ｙｔが発生し、その観測事象ＹｔをＯ＆Ｍシステム１００において観測する（Ｓ２１）。

【0113】

この場合において、例えば、Ｏ＆Ｍシステム１００内において、観測した（又は収集した）観測事象Ｙｔをデータベース（例えばナレッジＤＢ１４０）としてメモリに記憶する（Ｓ２２）。

【0114】

Ｏ＆Ｍシステム１００では、観測事象をデータベースから読み出し、観測事象Ｙｔから原因事象Ｘｔ（図１０では推定した状態θｔ’）を推定する（Ｓ２３）。

【0115】

そして、Ｏ＆Ｍシステム１００は、例えば、過去（時刻ｔ−１）に推定した原因事象Ｘ（ｔ−１）（図１０では推定した状態θ’ｔ−１）と現在（時刻ｔ）に推定した原因事象Ｘｔ（図１０では推定した状態θ’ｔ）とから現在の原因事象Ｘｔを推定する（Ｓ２４）。

【0116】

図１０に示す実現モデルは、例えば、図４に示すＯ＆Ｍシステム１００において実現することができる。この場合において、原因事象Ｘの推定（Ｓ２４とＳ２４）は、例えば、Ｏ＆Ｍシステム１００（例えば図４）において観測事象抽出部１２１、観測事象分析処理部１２２、及び原因事象判定処理部１３１において実現することができる。

【0117】

＜動作例の詳細＞
次にＯ＆Ｍシステム１００における動作例について説明する。動作例については理解を容易にするため、以下の項目、及び順序に従って説明することにする。
＜１．原因事象の推定方法＞
＜２．観測事象の例と原因事象の例＞
＜３．Ｏ＆Ｍシステム１００における処理の例＞
＜４．観測事象が「接続率低下」の場合の処理の例＞
＜５．原因事象の推定処理の例＞
＜５．１ 表形式による原因事象の推定処理の例＞
＜５．２ 判断形式による原因事象の推定処理の例＞
＜６．対処方法の例＞
＜７．その他の動作例＞
最初に、図１１を用いて原因事象の推定方法（＜１．原因事象の推定方法＞）について説明する。次に、図１２などを用いて観測事象の例と原因事象の例（＜２．観測事象の例と原因事象の例＞）について説明する。次に、図１３から図１６を用いてＯ＆Ｍシステム１００における処理の具体例（＜３．Ｏ＆Ｍシステム１００における処理の例＞と＜４．観測事象が「接続率低下」の場合の処理の例＞）について説明する。また、原因事象の推定処理の例（＜５．原因事象の推定処理の例＞）について図１８と図１９を用いて説明する。そして、対処方法の例（＜６．対処方法の例＞）について図２１を用いて説明し、最後に、図２２と図２３を用いて、その他の動作例（＜７．その他の動作例＞）について説明する。

【0118】

＜１．原因事象の推定方法＞
図１１は原因事象の推定方法の一例を表わすフローチャートである。図１１に示すフローチャートの例は、例えば、Ｏ＆Ｍシステム１００全体の動作例（例えば図５）のうち、Ｓ１２の詳細な例を表わすフローチャートでもある。

【0119】

図１１に示すフローチャート中の｛ｙ１，ｙ２，ｙ３｝などは観測事象を表わし、｛θ１，θ２，θ３｝は推定する原因事象（図１１では発生事象）を表わしている。

【0120】

Ｏ＆Ｍシステム１００は、処理を開始すると（Ｓ３０）、各観測事象｛ｙ１，ｙ２，ｙ３｝に対して、条件判定を行うことで（Ｓ３１からＳ３３）、各原因事象｛θ１，θ２，θ３｝を得る。

【0121】

例えば、Ｏ＆Ｍシステム１００は、観測事象ｙ１がｙ１≦ｍを満たすか否かを判定し（Ｓ３１）、満たす場合は、観測事象ｙ２がｙ２≦ｎを満たすか否かを判定する（Ｓ３２）。Ｏ＆Ｍシステム１００は、このような条件判定を観測事象｛ｙ１，ｙ２，ｙ３，・・・｝のすべて（或いは一部）に対して行うことで、原因事象｛θ１，θ２，θ３，・・・｝を得るようにしている。

【0122】

図１１に示すフローチャートの例は、例えば、判断形式による原因事象の推定処理の例を表わしており、後述する＜５．２ 判断形式による原因事象の推定処理の例＞において具体例を挙げて説明することにする。

【0123】

＜２．観測事象の例と原因事象の例＞
図１２に示す表は、Ｏ＆Ｍシステム１００が収集した観測事象の例を表わしている。図１２では、「自セルトラヒック」が「高」、「他セルトラヒック」が「低」、「Ｃａｌl Ｄｒｏｐ（呼切断）」が「低」、「他セルＲＬ−Ｆ（Radio Link-Failure：無線リンク障害）」は「高」、などの観測事象の例を示している。

【0124】

「高」や「低」などは便宜的な表現を示しているが、例えば、「高」や「低」に代えて具体的な数値であってもよい。例えば、Ｏ＆Ｍシステム１００は、基地局などで観測されたこれらの観測事象について、その数値を収集して、閾値との比較により、「高」や「低」などの観測結果が得られても良い。又は、Ｏ＆Ｍシステム１００は、例えば、基地局で観測された具体的な値について基地局において閾値との比較が行われて、その結果を基地局から収集することで、「高」や「低」などの観測結果が得られても良い。

【0125】

図１２に示す具体的な事象（又は観測事象）としては、例えば、「自セルの負荷が閾値より多く、アップリンク側の品質が満足できず、ｒｅｊｅｃｔが発生している。」などである。このような事象が発生しているため、例えば、図１２に示す観測事象が得られたとすることができる。

【0126】

この図１２に示す場合において、このような観測事象を引き起こす原因としては、例えば、
１）過剰な負荷が発生している。
２）ハンドオーバエリアが閾値より広すぎる設定になっている。
３）他セル（又は他の基地局）に在圏する端末２００からの電波を拾い過ぎている。
４）設定した各種システムパラメータにミスがある。
５）その他
などがある。この１）から５）が、図１２に示す観測事象に対する原因事象となり得る。原因事象は、例えば、１つの場合もあれば、上記のように複数の場合もある。Ｏ＆Ｍシステム１００は、原因事象の推定処理を行うことで、例えば、図１２に示す観測事象に対して、上記１）から５）を原因事象として推定することができる。

【0127】

なお、後述する動作例においても、観測事象や原因事象の具体例を示しており、これらの具体例についてはその都度説明することにする。

【0128】

＜３．Ｏ＆Ｍシステム１００における処理の例＞
図１３はＯ＆Ｍシステム１００における処理の例を表わす図である。図１３に示す図も、例えば、Ｏ＆Ｍシステム１００における全体の処理の例を表わしている。図１３において、図５や図１１に示す処理と重複している部分には同一の符号が付されている。

【0129】

例えば、Ｏ＆Ｍシステム１００は観測事象Ｂ，Ｃ，Ｄを得たとき、条件判定を行うことで（Ｓ３０からＳ３３）、観測事象Ｂ，Ｃ，Ｄについて分析する。このような条件判定は、例えば、観測事象分析処理部１２２（例えば図４）にて行うことができる。

【0130】

Ｏ＆Ｍシステム１００は、条件判定によって、原因事象を判定することができる（Ｓ１２）。原因事象の判定は、例えば、原因事象判定処理部１３１（例えば図４）において行うことができる。

【0131】

そして、Ｏ＆Ｍシステム１００は、原因事象がナレッジＤＢ１４０に登録されているか否か判別し（Ｓ１３）、登録されていれば、原因事象を運用者などに通知する（Ｓ１４）。この場合において、Ｏ＆Ｍシステム１００は、推定した原因事象に対して、どのように対処すべきかを示す対処方法を決定し、決定した対処方法を運用者に提示することもできる（Ｓ３５）。対処方法の決定や提示は、例えば、原因事象判定処理部１３１とナレッジ登録処理部１４２などで行うことができる。

【0132】

なお、例えば、対処方法を示すデータはナレッジＤＢ１４０に記憶されており、Ｏ＆Ｍシステム１００はナレッジＤＢ１４０から対処方法を示すデータを読み出してモニタ１８６に出力することで、Ｏ＆Ｍシステム１００は対処方法を運用者や監視者に提示することができる。以下においては、Ｏ＆Ｍシステム１００におけるこのような動作を、例えば、「Ｏ＆Ｍシステム１００が対処方法を提示する」と称し、また、対処方法と対処方法を示すデータとを区別せずに、単に「対処方法」と称する場合がある。

【0133】

一方、Ｏ＆Ｍシステム１００は、観測事象や原因事象についてその時系列変位から特徴要因を抽出し、ナレッジＤＢ１４０に登録することもできる（Ｓ１６）。

【0134】

ここで、観測事象Ｂ，Ｃ，Ｄについては、３つの基地局（またはセルなど）からそれぞれ得られた観測事象とすることができる。あるいは、観測事象Ｂ，Ｃ，Ｄは２つ以上の基地局から得られたものとすることもできる。

【0135】

観測事象については、対処方法が明確な観測事象もある。例えば、観測事象Ａについて条件判定を満たす場合、Ｏ＆Ｍシステム１００は、観測事象Ａに対する原因事象を推定することなく、対処方法を決定し、運用者に提示することもできる（Ｓ３６）。このような観測事象Ａは、例えば、ある１つの基地局（又はセル）に限定したものであり、他の基地局（又はセル）には影響していない。

【0136】

例えば、ある地域においてコンサートが有る場合、観測事象として「Ｃａｌｌ Ｄｒｏｐ率」がその地域でのみ変化するケースもあり、このような場合、Ｏ＆Ｍシステム１００は断定的に対処方法（例えば、呼を規制する）を提示することができる。

【0137】

図１４は観測事象の例を表わしている。図１４では、観測事象を「区分」と「観測される装置又は場所など」とにより分類した例を表わしている。例えば、「区分」としては、「品質状態」や「呼接続状態」などがある。また、「観測される装置又は場所など」としては、例えば、「ＵＰ ＬＩＮＫ」や「ＡＭＲ（Adaptive Multi Rate）」などがある。観測事象は、例えば、「品質状態」や「ＵＬ ＬＩＮＫ」などにより分類することができる。

【0138】

なお、観測事象に関するこのような分類は一例であって、他の分類の方法があってもよく、例えば、このような分類の仕方の違いによりＯ＆Ｍシステム１００における動作が異なるというわけではない。

【0139】

＜４．観測事象が「接続率低下」の場合の処理の例＞
次に、観測事象として「接続率低下」を例にして、処理の具体例について説明する。図１５は「接続率低下」の場合の処理の例を表わすフローチャートである。

【0140】

「接続率低下」に関する観測事象としては、例えば、ＲＲＣ（Radio Resource Control）プロトコルレベルでの移動情報端末２００の基地局への接続率を示す「ＲＲＣ接続率低下」、無線ベアラの移動情報端末２００の基地局への接続率を示す「Ｍｕｌｔｉ ＲＡＢの接続率低下」などがある。

【0141】

無線通信システムにおける「接続率低下」は、例えば、実際には数百個の観測事象をまとめて「接続率低下」として表現したものである。図１６は、「接続率低下」について、１つ１つの観測事象の例を表わしている。

【0142】

Ｏ＆Ｍシステム１００は、例えば、基地局などからこのような接続率低下に関する観測事象を得ることができ、このような観測事象を得たときに、図１５に示す条件判定（Ｓ４１からＳ４７）を行い、原因事象を推定する（Ｓ５０，Ｓ５２）。

【0143】

例えば、Ｏ＆Ｍシステム１００は、原因事象を判定する処理について、観測事象についてどの順番で判定するのかについての情報を保持、或いは図１５に示すフローチャートそのものを保持しておく。そして、Ｏ＆Ｍシステム１００は、例えば、得られた観測事象についてその順番に従って、あるいは図１５に示すフローチャートに従って、条件判定を行い（Ｓ４１からＳ４７）、原因事象を推定する（Ｓ５０，Ｓ５２）。

【0144】

図１５に示す原因事象や対処シナリオについても、Ｏ＆Ｍシステム１００が、メモリ（例えばナレッジＤＢ１４０）などに保持しておくことで、原因事象を推定したり（Ｓ５０，Ｓ５２）、対処シナリオを決定することができる（Ｓ５１，Ｓ５３）。

【0145】

また、例えば、ある原因事象が特定されると、対処方法も特定されることができるため、図１５の例においては、「事象解析Ａ」のときは「対処シナリオＡ」（Ｓ５０，Ｓ５１）、「事象解析Ｂ」のときは「対処シナリオＢ」などとなっている（Ｓ５２，Ｓ５３）。

【0146】

また、図１５において、例えば、Ｓ４１からＳ４７の処理は観測事象分析処理部１２２が行い、Ｓ５０とＳ５２の処理は原因事象判定処理部１３１が行い、Ｓ５１とＳ５３の処理はナレッジ登録部及び原因事象判定処理部１３１により行うことができる。

【0147】

このうち、対処方法の提示（Ｓ５１とＳ５３）については、原因事象判定処理部１３１がナレッジ登録処理部１４２を経由してナレッジＤＢ１４０にアクセスし、ナレッジＤＢ１４０から原因事象に対応する対処方法を読み出すことで実施することができる。

【0148】

＜５．原因事象の推定処理の例＞
原因事象の推定処理の例について、例えば、図１５などを用いて説明したが、ここではそれ以外の推定処理もあることを説明し、併せて原因事象の推定処理の例をまとめて説明することにする。

【0149】

＜５．１ 表形式による原因事象の推定処理の例＞
原因事象の推定処理の例としては、例えば、テーブル（又は表）形式による推定処理の例がある。図１８はＯ＆Ｍシステム１００で利用されるテーブルの例を表わし、図１７は原因事象の例を表わしている。

【0150】

図１８において、「自セルトラフィック」や「他セルトラフィック」、「Ｃａｌｌ Ｄｒｏｐ」、及び「他セルＲＬ−Ｆ」は、例えば、観測事象の項目を表わしている。また、「解析結果Ｎｏ」は、例えば、対応する原因事象の番号を表わしている。図１８に示すテーブルにより、観測事象の各項目における「高」「低」などの観測結果（又は観測事象）の組み合わせにより、特定の番号の「解析結果Ｎｏ」が得られるようになっている。

【0151】

例えば、「自セルトラフィック」や「他セルトラフィック」、「Ｃａｌｌ Ｄｒｏｐ」、及び「他セルＲＬ−Ｆ」がそれぞれ「高」、「高」、「低」、「高」のときは、「解析結果Ｎｏ」として「１１」が選択される。また、「自セルトラフィック」や「他セルトラフィック」、「Ｃａｌｌ Ｄｒｏｐ」、及び「他セルＲＬ−Ｆ」がそれぞれ「高」、「低」、「低」、「高」のときは、「解析結果Ｎｏ」として「１３」が選択される。

【0152】

そして、例えば、「解析結果Ｎｏ」が「１１」のときは、図１７に示す原因事象の「負荷が集中している」に対応し、「解析結果Ｎｏ」が「１３」のときは、「干渉波がある」に対応する。

【0153】

従って、Ｏ＆Ｍシステム１００は、図１８に示すテーブルと、図１７に示す原因事象に関する情報をメモリ（例えばナレッジＤＢ１４０）などに保持しておき、テーブルから得られた観測事象に対する「解析結果Ｎｏ」を得る。そして、Ｏ＆Ｍシステム１００は、「解析結果Ｎｏ」に対応する原因事象をメモリから読み出すことで、原因事象を推定する。例えば、メモリには、「解析結果Ｎｏ」と原因事象とが保持されて、「解析結果Ｎｏ」と原因事象とが対応して保持されることで、Ｏ＆Ｍシステム１００は、「解析結果Ｎｏ」から原因事象を特定することができる。

【0154】

なお、図１８に示すテーブルや図１７に示す原因事象などは一例であって、これ以外のテーブルにより実施することもできる。また、原因事象としては、「解析結果Ｎｏ」から１つ以上の原因事象が特定されるようにしてもよい。例えば、ある「解析結果Ｎｏ」については、複数の原因事象が対応するようにメモリに保持しておくことで、１つの「解析結果Ｎｏ」が得られると、複数の原因事象が特定されることができる。

【0155】

なお、図１７に示す原因事象の例についても、「区分」と「原因となる装置又は場所など」により区分することができる。例えば、「ハンドオーバ」に関する原因事象としては、「閾値が低すぎる又は高すぎる」などがある。この区分は一例であって、区分の違いにより推定処理が異なるというわけではない。

【0156】

図１９（Ａ）及び同図（Ｂ）も、テーブルの例を表わしている。これらの図に示す例では、観測事象の項目として、「自セルトラフィック」、「他セルトラフィック」、「ＨＯ（ハンドオーバ）率」があり、これらの観測結果に応じて、「条件」（図１８の例では「解析結果Ｎｏ」）が選択される。選択された条件に応じて、対応する１以上の原因事象が選択されることは、図１８に示す例と同様である。

【0157】

＜５．２ 判断形式による原因事象の推定処理の例＞
図２０は、原因事象の推定処理の一例を示すフローチャートである。判断形式による原因事象の推定処理とは、例えば、図２０に示すようにフローチャートによる原因事象を推定する処理のことである。例えば、図１１と図１５についても、この判断形式による原因事象の推定処理の例を示している。

【0158】

図２０において、観測事象の項目としては、例えば、基地局と移動情報端末２００との間の無線通信に利用される無線リソースに関する「Ｒｅｓｏｕｒｃｅ」、基地局の送信電力や受信電力に関する「ＴＸ ｐｏｗｅｒ」、「ＲＸ ｐｏｗｅｒ」などがある。

【0159】

例えば、Ｏ＆Ｍシステム１００は、基地局などから得られた「Ｒｅｓｏｕｒｃｅ」の値が閾値よりも低いため、「Ｒｅｓｏｕｒｃｅ不足」という観測事象が得られたのか否かを判断する（Ｓ６１）。また、Ｏ＆Ｍシステム１００は、基地局から得られた「ＴＸ ｐｏｗｅｒ」の値が閾値と限界値の間にあるため、「ＴＸ ｐｏｗｅｒが限界」という観測事象が得られたのか否かを判断する（Ｓ６２）。Ｏ＆Ｍシステム１００は、観測事象に対して、このような判断を１つ１つ行うことで（Ｓ６１〜Ｓ６４など）、原因事象を推定する。

【0160】

例えば、閾値よりも高いトラフィック状態が発生し、ＱｏＳ／ＧｏＳ（Quality of Service/Grade of Service）を満足しないエリア（又はセル、或いは基地局）が有った場合、このような観測事象が得られる。図２０は、このような場合における原因事象の推定処理の例を表わしている。

【0161】

図２０に示す例においても、例えば、Ｏ＆Ｍシステム１００は、観測事象の判断についての順序をメモリなどに保持しておき、得られた観測事象に対して、その順序に従って１つ１つ判断していくことで、原因事象を推定することができる。

【0162】

なお、図２０において、原因事象の判定については省略されているが、実際には、対処シナリオ（Ｓ６５，Ｓ６６，Ｓ６７）の前段で原因事象の判定が行われる。

【0163】

対処シナリオ（又は対処方法）の例としては、「計器不良（交換）」（Ｓ６５）、「（アクセス）パラメータ調整」（Ｓ６６）、「（ＨＯ）パラメータ調整他」（Ｓ６７）などがある。

【0164】

「計器不良（交換）」は、例えば、基地局などの計器が不良であり交換すべきことを示す対処シナリオである。また、「（アクセス）パラメータ調整」は、例えば、基地局と移動情報端末２００との無線通信に利用されるパラメータを調整すべきことを示す対処シナリオである。さらに、「（ＨＯ）パラメータ調整他」は、例えば、移動情報端末２００のハンドオーバに際して基地局において用いられるパラメータを調整すべきことを示す対処シナリオである。

【0165】

Ｏ＆Ｍシステム１００は、原因事象を推定すると、このような対処シナリオを選択して運用者などに通知することができる。これにより、Ｏ＆Ｍシステム１００は、情報通信ネットワークシステム１０に対してどのような対処を行うのかを運用者などに通知することができ、運用者の意思決定を支援することができる。

【0166】

なお、図２０に示す対処シナリオはある１つの原因事象に対して、１つの対処シナリオの例を示しているが、ある１つの原因事象に対して２つ以上の対処シナリオが選択されるようになされてもよい。

【0167】

＜６．対処方法の例＞
次に対処方法（又は対処シナリオ）の具体例などについて説明する。図２１は、観測事象と原因事象、及び対象方法の例を表形式で表わした図である。

【0168】

図２１に示す例では、２つの観測事象が示されている。すなわち、図２１の左側に示す観測事象の例と図２１の右側に示す観測事象の例である。図２１の左側に示す観測事象の例は、自セルトラヒックが「高い」、他セルトラヒックが「高い」、Ｃａｌｌ Ｄｒｏｐ率は「低い」場合の例である。また、図２１の右側に示す観測事象の例は、自セルトラヒックが「高い」、他セルトラヒックが「高い」、Ｃａｌｌ Ｄｒｏｐ率が「高い」場合の例である。

【0169】

この２つの観測事象の違いはＣａｌｌ Ｄｒｏｐ率である。この２つの観測事象から得られた事象を集約的に表現すると、図２１に示されるように、「自他セルともに負荷が高く、ＵＬ側の品質が満足できず、Ｒｅｊｅｃｔが発生している。」となり、観測事象の差異が明確ではない表現となる。

【0170】

この場合、Ｏ＆Ｍシステム１００は、２つの観測事象に対して、「パラメータ設定ミス」、「ＨＯエリアが広すぎる」、「他セルの電波を拾い過ぎ」、「ＴＸ系装置故障」、「負荷オーバ」などの原因事象を推定することができる。これら推定した原因事象は、２つの観測事象に対して同じ原因事象となっている。

【0171】

しかし、観測事象の微妙な相違（図２１の例では、「Ｃａｌｌ Ｄｒｏｐ率」の相違）によって、Ｏ＆Ｍシステム１００は異なる対処方法を提示することもできる。図２１の例では、Ｏ＆Ｍシステム１００は、左側に示す観測事象に対しては、「Ａｄｍｉｓｓｉｏｎ閾値を上げる」を含む対処方法を提示し、右側に示す観測事象に対しては、「Ａｄｍｉｓｓｉｏｎ閾値を上げる」を含まない対処方法を提示している。

【0172】

このように、Ｏ＆Ｍシステム１００は、観測事象の微妙な相違により、提示する対処方法を異なるものにすることができ、これにより、対処方法が同一の場合と比較して、提示する対処方法について精度を上げることができる。

【0173】

例えば、Ｏ＆Ｍシステム１００は、このような対処方法をメモリ（例えばナレッジＤＢ１４０）などに保持してき、観測事象に応じてメモリから対処方法を読み出して、モニタ１８６などに出力することで、運用者などに対して対処方法を提示することができる。

【0174】

なお、Ｏ＆Ｍシステム１００は、このような対処方法を対処履歴としてナレッジＤＢ１４０に記憶することもできる。例えば、ある原因事象に対して、ある対処方法による対処の結果、観測事象の改善が図られたとか、別の対処方法による対処の結果、観測事象の改善を図ることができなかった、などの履歴がナレッジＤＢ１４０に記憶される。例えば、運用者などによるＯ＆Ｍシステム１００への操作により、Ｏ＆Ｍシステム１００はどのような改善が図られたかをナレッジＤＢ１４０に記憶することができる。そして、Ｏ＆Ｍシステム１００は、ナレッジＤＢ１４０に記憶された履歴に基づいて、改善が図られた対処方法を提示するなどの処理を行うことができる。

【0175】

このような対処方法の提示により、或いは、改善が図られた対処方法を提示するなどにより、Ｏ＆Ｍシステム１００は、運用者に対して、情報通信ネットワークシステム１０に対する対処方法や改善策などの意思決定を支援することができる。

【0176】

＜７．その他の動作例＞
次にその他の動作例について説明する。上述した例（例えば図１５）においては、観測事象の例として、「接続率低下」の例について説明した。

【0177】

図２２は、観測事象として、「Ｃａｌｌ Ｄｒｏｐ率上昇」と「ハンドオーバ成功率低下」を例にした場合における原因事象の推定処理の例を表わしている。観測事象の対象が「接続率低下」から「Ｃａｌｌ Ｄｒｏｐ率上昇」と「ハンドオーバ成功率低下」に代わり、各々において観測された各観測事象に対して、原因事象に対する推定処理（Ｓ８０〜Ｓ８６，Ｓ９０〜Ｓ９６）が行われる。

【0178】

なお、図２２に示す例は判断形式による原因事象の推定処理の例を表わしているが、図１８と同様にテーブル形式で原因事象を推定するようにしてもよい。この場合、例えば、図１８の観測事象の項目には、「Ｃａｌｌ Ｄｒｏｐ率上昇」や「ハンドオーバ成功率低下」に関する観測事象（「全呼のＣａｌｌ ｄｒｏｐ率上昇」や「ハードＨＯ成功率低下」など）が記憶される。Ｏ＆Ｍシステム１００は、上述した例と同様に、これらの観測事象に対する組み合わせから「解析結果Ｎｏ」を選択し、「解析結果Ｎｏ」に対応する原因事象を特定することで、原因事象を推定する。

【0179】

図２３は、「Ｃａｌｌ Ｄｒｏｐ率上昇」と「ハンドオーバ成功率低下」に関する観測事象の具体例を表わす図である。

【0180】

「Ｃａｌｌ Ｄｒｏｐ率上昇」については、例えば、回線交換呼全体のｃａｌｌ ｄｒｏｐ率上昇を表わす「ＣＳ（Circuit Switching）の合計ｃａｌｌ ｄｒｏｐ率上昇」や、パケット呼全体のｃａｌｌ ｄｒｏｐ率上昇を表わす「ＰＳ（Packet Switching）の合計ｃａｌｌ ｄｒｏｐ率上昇」などがある。

【0181】

また、「ハンドオーバ成功率低下」についても、例えば、ハードハンドオーバの準備段階や実行段階での成功率低下をそれぞれ示す「ＨＨＯ（Hard Hand Over）のｐｒｅｐａｒａｔｉｏｎ ｐｈａｓｅでの成功率低下」や「ＨＨＯのｅｘｅｃｕｔｕｉｏｎ ｐｈａｓｅでの成功率低下」などがある。

【0182】

Ｏ＆Ｍシステム１００は、このような観測事象に基づいて、判断形式（例えば図２２）やテーブル形式（例えば図１８）により、原因事象を推定することになる。

【0183】

＜Ｏ＆Ｍシステム１００全体の詳細な動作例＞
次にＯ＆Ｍシステム１００の詳細な動作例について説明する。上述した＜Ｏ＆Ｍシステム１００全体の動作例＞などにおいてＯ＆Ｍシステム１００の動作例を説明したが、本項目ではＯ＆Ｍシステム１００における詳細な動作例について説明する。一部重複した説明となっている部分もあるが、本項目において動作例をまとめて説明することにする。

【0184】

図２４及び図２５はＯ＆Ｍシステム１００の詳細な動作例を表わすフローチャートである。図２４及び図２５では、理解を容易にするため、Ｏ＆Ｍシステム１００内における構成を含むフローチャートとなっている。

【0185】

図２４において、Ｏ＆Ｍシステム１００には、更に、運用情報受付処理部１６１、運用環境分析処理部１６３、観測対象システムインターフェース処理部１１２、観測事象抽出処理部１２３、処理対象観測事象抽出処理部１２４、変化状態事象検出処理部１２５、抽出観測事象更新処理部１６６を備える。

【0186】

ここで、運用情報受付処理部１６１と運用環境分析処理部１６３は、例えば、図４に示すＯ＆Ｍシステム１００において関連情報受付処理部１６０に相当する。また、観測対象システムインターフェース処理部１１２は、例えば、図４に示すＯ＆Ｍシステム１００における観測事象受付処理部１１１に相当する。

【0187】

また、観測事象抽出処理部１２３と処理対象観測事象抽出処理部１２４は、例えば、図４に示すＯ＆Ｍシステム１００において、観測事象抽出部１２１に相当する。さらに、変化状態事象検出処理部１２５は、例えば、図４に示すＯ＆Ｍシステム１００において、観測事象分析処理部１２２に相当する。さらに、抽出観測事象更新処理部１６６は、例えば、図４に示すＯ＆Ｍシステム１００において、統計解析処理部１８０に相当する。

【0188】

また、図２４において、Ｏ＆Ｍシステム１００には、更に、運用情報ＤＢ（データベース）１６２、運用環境条件ＤＢ１６４、観測事象ＤＢ１１３、抽出観測事象ＤＢ（ｔ時刻分）１６７、抽出観測事象ＤＢ（ｔ−１時刻分）１６５、処理対象観測事象ＤＢ１２７、変化状態事象ＤＢ１２８を備える。図２４に示すこれらのＤＢは、例えば、Ｏ＆Ｍシステム１００内のハードディスクなどのメモリに記憶されることができる。

【0189】

図２４における処理は、例えば、観測事象に対するスクリーニングを行うための環境条件を設定する処理（Ｓ１０１〜Ｓ１０４）と、設定した環境条件に基づいて観測事象をスクリーニングして処理対象とする観測事象を抽出する処理（Ｓ１０５〜Ｓ１１６）と、観測事象の更新処理（Ｓ１１７〜Ｓ１１９）を含む。

【0190】

最初に環境条件を設定する処理（Ｓ１０１〜Ｓ１０４）について説明する。運用インターフェース処理部は、イベント情報やセル情報などの運用関連情報（又は関連情報。以下において、関連情報を運用関連情報と称する場合がある）を受け付ける（Ｓ１０１）。

【0191】

運用関連情報には、例えば、イベント情報やセル情報などを含む。イベント情報としては、例えば、コンサート、スポーツなどが行われる日付や場所などの情報を含む。また、セル情報としては、例えば、ある基地局が故障中であるとか、休止中であるなどの情報を含む。イベント情報やセル情報などには、例えば、このように地域的条件、日時や季節などの時間的条件、気象的な特徴、基地局の稼働状態などの条件が含まれる。例えば、Ｏ＆Ｍシステム１００を運用する運用者などにより、運用関連情報が入力される。

【0192】

運用情報受付処理部１６１は、運用関連情報を受け付けると、運用情報ＤＢ１６２に運用関連情報を記憶する（Ｓ１０２）。

【0193】

次いで、運用環境分析処理部１６３は、運用情報ＤＢ１６２から運用関連情報を読出して、運用関連情報を分析する（Ｓ１０３）。例えば、運用環境分析処理部１６３は、運用関連情報としてどのような情報が含まれているのか、あるいは、上述した条件としてどのような条件が含まれているのか、などを確認する。運用環境分析処理部１６３は、例えば、分析した運用関連情報を運用条件として運用環境条件ＤＢ１６４に記憶する（Ｓ１０４）。

【0194】

以上により、運用条件が運用環境条件ＤＢ１６４に登録され、Ｏ＆Ｍシステム１００は、登録した運用条件に基づいて、観測事象に対してスクリーニングを行うことができる。

【0195】

次にこのスクリーニングの処理（Ｓ１０５〜Ｓ１１６）について説明する。観測対象システムインターフェース処理部１１２は、観測事象を受け付ける（Ｓ１０５）。観測事象は、例えば、数百種類の観測データ（例えば図１４に示す「観測される事象」）を含む。

【0196】

次いで、観測事象受付処理部１１１は、観測対象システムインターフェース処理部１１２から観測事象を受け付けて、受け付けた観測事象を観測事象ＤＢ１１３に記憶する（Ｓ１０６）。

【0197】

次いで、観測事象抽出処理部１２３は、運用環境条件ＤＢ１６４から読み出した運用条件に基づいて、観測事象ＤＢ１１３から読み出した観測事象に対してスクリーニング（又はフィルタリング）を行う（Ｓ１０７，Ｓ１０８）。

【0198】

例えば、観測事象抽出処理部１２３は、運用条件に基づいて、明らかに対象外となる観測事象を取り除くなどの処理を行う。例えば、ある地域でイベントなどがあり、その地域をカバーする基地局においてトラヒックが異常に高い観測事象が得られたとき、観測事象抽出処理部１２３は、そのような観測事象については対象外とすることができる。或いは、ある基地局が休止しており、隣接基地局においてＨＯ率が異常に高い数値を表わす観測事象が得られたとき、観測事象抽出処理部１２３は、そのような観測事象については対象外とすることができる。

【0199】

観測事象抽出処理部１２３は、例えば、このように対象外となる観測事象を観測対象から取り除くことでスクリーニングを行っている。観測事象抽出処理部１２３は、例えば、運用条件に合致する観測事象を抽出することでスクリーニングを行うこともできる。観測事象抽出処理部１２３は、スクリーニングした観測事象を抽出観測事象ＤＢ（ｔ時刻分）１６７に記憶する（Ｓ０１９）。

【0200】

次いで、処理対象観測事象抽出処理部１２４は、抽出観測事象ＤＢ（ｔ時刻分）１６７から読み出した最新の観測事象（時刻ｔ）と、抽出観測事象ＤＢ（ｔ−１時刻分）１６５から読み出した直前の観測事象（時刻ｔ−１）とに基づいて、処理対象の観測事象のスクリーニング（又はフィルタリング）を行う（Ｓ１１０，Ｓ１１１）。

【0201】

例えば、処理対象観測事象抽出処理部１２４は、時間変化（又は時系列変化）が発生している観測事象を抽出するなどして、スクリーニングを行う。この処理対象観測事象抽出処理部１２４としては、例えば、処理対象として意義ある観測事象を抽出するようにしている。

【0202】

上述した観測事象抽出処理部１２３では、例えば、明らかに対象外となる観測事象を取り除くなどの一次的なスクリーニングを行っている。この処理対象観測事象抽出処理部１２４では、一次スクリーニング後の観測事象に対して、例えば、時系列解析に必要な観測事象を抽出する二次的なスクリーニングを行っている。観測事象抽出処理部１２３と処理対象観測事象抽出処理部１２４とにより、例えば、数百ある観測事象に対して、処理対象となる観測事象の抽出処理が行われることになる。

【0203】

更に、観測事象抽出処理部１２３又は処理対象観測事象抽出処理部１２４は、例えば、ナレッジ登録処理部１４２で行われた絞り込み処理の結果（例えば観測対象となる観測事象）を受け取り、当該観測事象を抽出することもできる。その詳細は後述する。

【0204】

なお、処理対象観測事象抽出処理部１２４は、抽出した観測事象を処理対象観測事象ＤＢ１２７に記憶する（Ｓ１１２）。

【0205】

次いで、変化状態事象検出処理部１２５は、処理対象観測事象ＤＢ１２７から読み出した観測事象に対して、ナレッジＤＢ１４０から読み出した過去の観測事象に基づき、状態事象変化と認定すべき観測事象を検出する（Ｓ１１３，Ｓ１１４）。

【0206】

例えば、変化状態事象検出処理部１２５は、処理対象となる観測事象と同一の観測事象をナレッジＤＢ１４０から読み出して、処理対象となる観測事象がナレッジＤＢ１４０から読み出した観測事象と異なっていれば、状態事象の変化がある観測事象であると検出することができる。

【0207】

なお、変化状態事象検出処理部１２５は、検出した観測事象を変化状態事象ＤＢ１２８に記憶する（Ｓ１１５）。その後の処理は図２５に示される。

【0208】

次に、抽出した観測事象の更新処理（Ｓ１１７〜Ｓ１１９）について説明する。抽出観測事象更新処理部１６６は、抽出した観測事象の更新処理を行う。すなわち、抽出観測事象更新処理部１６６は、例えば、抽出観測事象ＤＢ（ｔ時刻分）１６７から読み出した最新（ｔ時刻）の観測事象と、抽出観測事象ＤＢ（ｔ−１時刻分）１６５から読み出した直前（時刻ｔ−１）の観測事象とを読出す（Ｓ１１７，Ｓ１１８）。そして、抽出観測事象更新処理部１６６は、直前の観測事象を最新の観測事象に書き換えて、抽出観測事象ＤＢ（ｔ時刻分）１６７に記憶する（Ｓ１１９）。

【0209】

なお、抽出観測事象更新処理部１６６は、例えば、変化状態事象の抽出処理や原因事象の判定処理（例えば図２５）などとは独立に動作し、次周期の観測事象の受け付けまでに処理を終了させる。

【0210】

図２５は、図２４から続くＯ＆Ｍシステム１００の詳細な動作例を表わすフローチャートである。図２５においても、理解を容易にするため、Ｏ＆Ｍシステム１００に含まれる構成が一部示されている。

【0211】

Ｏ＆Ｍシステム１００は、更に、ナレッジ情報受付処理部１５２、ナレッジ更新処理部１４４、原因判定処理部１３２、原因通知処理部１３３、運用者又は外部出力装置インターフェース処理部１６９、原因分析処理部１６８、運用履歴受付処理部１７０、運用履歴分析処理部１７２を備える。

【0212】

このうち、ナレッジ情報受付処理部１５２は、例えば、図４に示す運用者要求受付処理に相当する。また、ナレッジ更新処理部１４４は、例えば、図４に示すナレッジ追加・修正処理部１４１とナレッジ登録処理部１４２に相当する。さらに、原因判定処理部１３２は、例えば、図４に示す原因事象判定処理部１３１に相当する。さらに、原因通知処理部１３３と運用者又は外部出力装置インターフェース処理部１６９は、例えば、図４に示す表示編集部１８４に相当する。さらに、原因分析処理部１６８は、例えば、図４に示す対処履歴処理部１８２に相当する。さらに、運用履歴受付処理部１７０と運用履歴分析処理部１７２は、例えば、図４に示す運用者要求受付処理部１５１に相当する。

【0213】

また、Ｏ＆Ｍシステム１００は、更に、ナレッジ情報ＤＢ１５３、状態事象変化原因ＤＢ１３４、通知ログＤＢ１３５、運用履歴ＤＢ１７１、履歴分析ＤＢ１７３を備える。図２５に示されるこれらのＤＢも、例えば、Ｏ＆Ｍシステム１００内のハードディスクなどのメモリに記憶されることができる。

【0214】

図２５における処理は、例えば、ナレッジＤＢ１４０に対して新たに項目を追加したり、削除したりするなど、ナレッジＤＢ１４０への登録処理（Ｓ１２５〜Ｓ１２９）と、原因事象を推定する処理（Ｓ１３０〜Ｓ１３２）と、運用者のオペレーションをナレッジＤＢ１４０に登録する処理（Ｓ１４０〜Ｓ１４７）を含む。

【0215】

最初に、ナレッジＤＢ１４０に対する登録処理（Ｓ１２５〜Ｓ１２９）について説明する。運用者インターフェース処理部は、ナレッジ情報を受け付ける（Ｓ１２５）。ナレッジ情報は、例えば、ナレッジＤＢ１４０に記憶される観測事象（又は観測項目）や、観測事象について自セルのトラヒックが「高い」などと判定される場合の閾値などの判定条件を含む。それ以外にも、ナレッジ情報としては、図１８などに示されるテーブル（又はテーブルに含まれる観測事象など）であったり、図１１や図１５に示すフローチャート（又は観測事象についてどの順番で処理を行うかなど）などがある。或いは、ナレッジ情報としては、運用者がノウハウとして指定する項目や、原因事象などであってもよい。

【0216】

このような、ナレッジ情報は、Ｏ＆Ｍシステム１００においては運用者によって入力されることができる。ナレッジＤＢ１４０についても、運用者の意向に沿った項目や事象などが登録されることができる。これにより、例えば、図１８に示すテーブルや図１１や図１５に示すフローチャートなどがナレッジＤＢ１４０に登録されることができる。図１８に示すテーブルや、図１１や図１５に示すフローチャートなどは、例えば、ナレッジＤＢ１４０の一例を示すものでもある。

【0217】

次いで、ナレッジ情報受付処理部１５２は、運用者インターフェース処理部を介してナレッジ情報を受け付け、これをナレッジ情報ＤＢ１５３に記憶する（Ｓ１２６）。

【0218】

次いで、ナレッジ更新処理部１４４は、ナレッジ情報ＤＢ１５３からナレッジ情報を読出し、例えば、装置や機器単位にナレッジ情報を分類し、ナレッジＤＢ１４０に記憶する（Ｓ１２７〜Ｓ１２９）。この場合、ナレッジ更新処理部１４４は、例えば、観測項目や観測データそのものなど、新たなナレッジとして組み入れるべき観測事象を処理対象観測事象ＤＢ１２７から読み出し、ナレッジＤＢ１４０に記憶することで、新たなナレッジとして更新する。

【0219】

次に、原因事象の推定処理（Ｓ１３０〜Ｓ１３２）について説明する。原因判定処理部１３２は、変化状態事象ＤＢ１２８から観測事象を読み出して、ナレッジＤＢ１４０に基づいて、原因事象を推定する（Ｓ１３０，Ｓ１３１）。原因事象の推定は、例えば、＜５．１ 表形式による原因事象の推定処理の例＞で説明したテーブルによる推定処理でもよいし、＜５．２ 判断形式による原因事象の推定処理の例＞で説明したフローチャートによる推定処理でもよい。詳細はすでに説明したためここでは説明を割愛する。原因判定処理部１３２は、推定した原因事象を状態事象変化原因ＤＢ１３４に記憶する（Ｓ１３２）。

【0220】

次いで、原因通知処理部１３３は、状態事象変化原因ＤＢ１３４から読み出した原因事象を、運用者又は外部出力装置インターフェース処理部１６９を介してモニタ１８６に出力し、Ｏ＆Ｍシステム１００を運用する運用者に原因事象を通知することができる（Ｓ１３３，Ｓ１３６）。

【0221】

また、原因通知処理部１３３は、運用者に通知した原因事象を通知ログＤＢ１３５に記憶することもできる（Ｓ１３５）。

【0222】

次に、運用者のオペレーションを登録する処理（Ｓ１４０〜Ｓ１４７）について説明する。運用者インターフェース処理部は、運用者が行ったオペレーションを受け付ける（Ｓ１４０）。オペレーションとしては、例えば、原因事象に対して運用者がどのような対処を行ったかを示すものである。例えば、図２１の例では、「Ａｄｍｉｓｓｉｏｎ閾値を上げる」という対処を行った場合、この対処を行ったことを示すコマンドの入力がオペレーションとなる。オペレーションは、例えば、入力コマンドなどの諸操作の履歴を表わすものである。

【0223】

次いで、運用履歴受付処理部１７０は、運用者インターフェース処理部を介して、運用者のオペレーションを受け付け、これを運用履歴として、運用履歴ＤＢ１７１に記憶する（Ｓ１４１）。

【0224】

次いで、運用履歴分析処理部１７２は、運用履歴ＤＢ１７１に記憶された運用履歴から、例えば、処理対象の観測事象に関わる運用履歴を抽出し、その結果を履歴分析ＤＢ１７３に記憶する（Ｓ１４３）。あるいは、運用履歴分析処理部１７２は、例えば、運用履歴ＤＢ１７１に記憶された運用履歴を履歴分析ＤＢ１７３に記憶するようにすることもできる。

【0225】

原因分析処理部１６８は、状態事象変化原因ＤＢ１３４に記憶された原因事象に対して、ナレッジとして反映又は活用すべき要素などを分析し、その結果をナレッジＤＢ１４０に記憶する（Ｓ１４５〜Ｓ１４７）。例えば、原因分析処理部１６８は、どのような観測事象に対して、どのような原因事象を推定したのか、さらに、その推定した原因事象に対してどのようなオペレーションが行われたのかを、ナレッジＤＢ１４０に登録する処理を行う。そのため、原因分析処理部１６８は、処理対象観測事象ＤＢ１２７から観測事象を読出し（Ｓ１４５）、履歴分析ＤＢ１７３から運用履歴を読出し（Ｓ１４４）、状態事象変化原因ＤＢ１３４から原因事象を読み出す（Ｓ１４６）。そして、原因分析処理部１６８は、これらを関連させてナレッジＤＢ１４０に登録する（Ｓ１４７）。

【0226】

＜観測事象の絞り込み処理＞
次に観測事象の絞り込み処理の詳細について説明する。観測事象の絞り込み処理は、例えば、複数ある観測事象の中でどれを観測対象の観測事象とするかを決定する処理でもある。この観測事象の絞り込み処理により、例えば、原因事象の特定が容易となり、原因事象の精緻化を図ることもでき、又、観測事象の抽出処理やひいては全体の処理を速くすることができる。

【0227】

図４においては、例えば、ナレッジ登録処理部１４２が絞り込み処理を行って観測事象を決定し、その結果が観測事象抽出部１２１に出力され、観測事象抽出部１２１が実際に観測対象の観測事象を抽出する。

【0228】

図２４においては、例えば、観測事象抽出処理部１２３や処理対象観測事象抽出処理部１２４において、ナレッジ登録処理部１４２で決定された観測事象が入力され、収集した観測対象のうち、決定された観測事象に対応するものを抽出することができる。

【0229】

原因事象の推定処理は、例えば、収集した観測事象に対して、ナレッジＤＢ１４０に登録された原因事象のうちから対応する原因事象を抽出することでもある（例えば図１８）。すなわち、原因事象の推定処理は、図６で説明したように、観測事象Ｙ＝｛ｙ１，ｙ２，・・・ｙｊ｝に対して、原因事象Ｘ＝｛ｘ１，ｘ２，・・・，ｘｊ｝のいずれが選択されるのかについての条件確率Ｐ（Ｘ｜Ｙ）を求める問題と考えることができる。

【0230】

図２６（Ａ）から図２６（Ｃ）は、例えば、観測事象Ｈ１〜Ｈ３が独立（的）に発生（又は生起）したときにおける原因事象の確率を図示したものである。

【0231】

例えば、観測事象Ｈ１は、「トラヒック」という属性に関する観測事象である。観測事象Ｈ１に含まれる観測事象としては、例えば、「自セルトラヒック」や「他セルトラヒック」などの項目に対する観測事象（「自セルトラフィックが高い」「他セルトラフィックが低い」など）である。また、例えば、観測事象Ｈ２は「無線リソース」という属性に関する観測事象であり、観測事象Ｈ３は「接続」という属性に関する観測事象とすることができる。

【0232】

Ｏ＆Ｍシステム１００は複数の観測事象に基づいて原因事象を推定することも、１つの観測事象に基づいて原因事象を推定することも可能である。

【0233】

ここで、例えば、移動通信システムなどのシステム設計の際に、設計条件などから、各観測事象Ｈ１〜Ｈ３については２つの原因事象Ｃ１，Ｃ２によるものとし、各観測事象Ｈ１〜Ｈ３について原因事象Ｃ１である確率と原因事象Ｃ２である確率が推定できたものと仮定する。

【0234】

すなわち、観測事象Ｈ１においては、原因事象Ｃ１である確率が「３／４」、原因事象Ｃ２である確率は「１／４」であることが推定できたものとする（例えば図２６（Ａ）参照）。また、観測事象Ｈ２においては、原因事象Ｃ１である確率が「１／２」、原因事象Ｃ２である確率が「１／２」であることが推定できたものとする。さらに、観測事象Ｈ３において、原因事象Ｃ１である確率が「１／３」、原因事象Ｃ２である確率が「２／３」であることが推定できたものとする。

【0235】

次に、観測事象Ｈ１〜Ｈ３が同時に発生（又は生起）すると想定した場合には、初期条件として各観測事象Ｈ１〜Ｈ３が一様の確率で発生すると仮定する。すなわち、
Ｐ（Ｈ１）＝Ｐ（Ｈ２）＝Ｐ（Ｈ３）＝１／３ ・・・（１）
とする。

【0236】

このような場合において、観測事象Ｈ１〜Ｈ３が同時に発生し、原因事象がＣ１であると仮定した場合、各観測事象Ｈ１〜Ｈ３の原因事象Ｃ１への条件付き確率Ｐ（Ｈ１｜Ｃ１）、Ｐ（Ｈ２｜Ｃ１）、Ｐ（Ｈ３｜Ｃ１）は以下のようにしてそれぞれ求められる。

【0237】

Ｐ（Ｈ１｜Ｃ１）＝｛（１／３）×（３／４）｝／｛［（１／３）×（３／４）］＋［（１／３）×（１／２）］＋［（１／３）×（１／３）］｝＝９／１９＝０．４７ ・・・（２）
Ｐ（Ｈ２｜Ｃ１）＝｛（１／３）×（１／２）｝／｛［（１／３）×（１／２）］＋［（１／３）×（１／２）］＋［（１／３）×（１／３）］｝＝６／１９＝０．３２ ・・・（３）
Ｐ（Ｈ３｜Ｃ１）＝｛（１／３）×（１／３）｝／｛［（１／３）×（３／４）］＋［（１／３）×（１／２）］＋［（１／３）×（１／３）］｝＝４／１９＝０．２１
・・・（４）
なお、条件付き確率Ｐ（Ｈ｜Ｃ）のことを、例えば、観測事象Ｈの原因事象Ｃへの関与度Ｗと称する場合がある。

【0238】

式（２）から式（４）により、観測事象Ｈ１〜Ｈ３が同時に生起し、その原因事象がＣ１の場合、観測事象Ｈ１〜Ｈ３のうち、観測事象Ｈ１が最も有為的な（又は関与度Ｗが最も高い）観測事象と見なすことができる。よって、Ｏ＆Ｍシステム１００は、観測事象Ｈ１〜Ｈ３のうち、観測事象Ｈ１に着目すれば良いと判断することができる。

【0239】

例えば、ナレッジＤＢ１４０には、初期条件（例えば式（１））と、観測事象Ｈ１〜Ｈ３における原因事象Ｃ１，Ｃ２の確率（例えば図２６（Ａ）〜図２６（Ｃ）で示した確率）が保持される。そして、ナレッジ登録処理部１４２は、ナレッジＤＢ１４０からこれらの値などを読み出して、式（２）〜式（４）を計算することで実施することができる。

【0240】

その後、Ｏ＆Ｍシステム１００の運用が開始され、Ｏ＆Ｍシステム１００が同時生起した観測事象Ｈ１〜Ｈを観測したとき、ナレッジ登録処理部１４２は以下のようにして、条件付き確率（又は関与度Ｗ）を計算する。

【0241】

Ｐ（Ｈ１｜Ｃ１）＝｛（９／１９）×（３／４）｝／｛［（９／１９）×（３／４）］＋［（６／１９）×（１／２）］＋［（４／１９）×（１／３）］｝＝８１／１３３
＝０．６１ ・・・（５）
Ｐ（Ｈ２｜Ｃ１）＝３６／１３３＝０．２７ ・・・（６）
Ｐ（Ｈ３｜Ｃ１）＝１６／１３３＝０．１２ ・・・（７）
図２７は、Ｏ＆Ｍシステム１００が観測事象Ｈ１〜Ｈ３の同時生起を繰り返し観測したとき（又は観測事象Ｈ１〜Ｈ３の同時生起が繰り返されたとき）、原因事象Ｃ１への関与度Ｗの値を示している。図２７において「初期（設定）条件」における関与度Ｗは、式（１）を表わしている。また、図２７において「１回目」における関与度Ｗは、式（２）〜式（４）を表わし、「２回目」における関与度Ｗは、式（５）〜式（７）を表わしている。図２７では、更に、観測事象Ｈ１〜Ｈ３の同時生起が繰り返され、いずれにおいても、原因事象Ｃ１の推定ができたと仮定した場合における関与度Ｗを表わしている。

【0242】

図２７に示すように、観測する回数が増えるにしたがい、観測事象Ｈ１における原因事象に対する関与度Ｗが他の観測事象Ｈ２，Ｈ３と比較して増大している。例えば、５回目になると観測事象Ｈ１の関与度Ｗは９０％近い値となる。この場合、Ｏ＆Ｍシステム１００においては、観測事象Ｈ１を観測対象とすればよいと判定できる。勿論、観測回数が１回（例えば図２７における「２回目」）でも、Ｏ＆Ｍシステム１００は、式（５）〜式（７）により観測事象Ｈ１を観測対象と判定することもできる。

【0243】

このようにＯ＆Ｍシステム１００では、観測事象を時系列に観測することで、例えば、観測事象Ｈ１〜Ｈ３が同時に生起したとき、関与度Ｗに基づいて、どの観測事象を観測対象とすればよいかを判定することができる。例えば、Ｏ＆Ｍシステム１００は、関与度Ｗが最も高い観測事象Ｈ１を観測対象として判定することができる。この場合、Ｏ＆Ｍシステム１００は、他の原因事象と比較して、原因事象Ｃ１である確率が高いと推定することが可能となる。

【0244】

なお、観測事象Ｈ１〜Ｈ３が同時に生起したとき、設計条件や事後の分析などから、原因事象がＣ２であると推定できたと仮定した場合の関与度Ｗは以下のようにして求めることができる。

【0245】

Ｐ（Ｈ１｜Ｃ２）＝｛（１／３）×（１／４）｝×｛［（１／３）×（１／４）］＋［（１／３）×（１／２）］＋［（１／３）×（２／３）］｝＝３／１７＝０．１８
・・・（８）
Ｐ（Ｈ２｜Ｃ２）＝｛（１／３）×（２／３）｝×｛［（１／３）×（１／４）］＋［（１／３）×（１／２）］＋［（１／３）×（２／３）］｝＝７／１７＝０.３５
・・・（９）
Ｐ（Ｈ３｜Ｃ２）＝｛（１／３）×（２／３）｝×｛［（１／３）×（１／４）］＋［（１／３）×（１／２）］＋［（１／３）×（２／３）］＝８／１７＝０．４７
・・・（１０）
この場合は、例えば、観測事象Ｈ３が他の観測事象Ｈ１，Ｈ２よりも高い関与度Ｗとなっているため、Ｏ＆Ｍシステム１００は事象Ｈ３を観測対象とすることができる。

【0246】

図２８はＯ＆Ｍシステム１００における絞り込み処理の動作例を示すフローチャートである。図２８では上記した動作例も含んでいる。図２８に示す動作は、例えば、ナレッジ登録処理部１４２において行われるが、ナレッジ登録処理部１４２以外にも観測事象抽出部１２１で行われてもよい。

【0247】

ただし、初期条件として、ナレッジＤＢ１４０には、初期の関与度Ｗと、どの観測事象がどの属性に含まれるのかなどの各属性区分の観測事象が記憶される（Ｓ１７０）。

【0248】

初期の関与度Ｗは、例えば、「１回目」の観測事象の観測により得ることのできる関与度Ｗのことである。例えば、上記した例では、式（２）〜式（４）により得られた条件付き確率が初期の関与度Ｗとなる。

【0249】

また、属性区分の観測事象は、例えば、上記した観測事象Ｈ１〜Ｈ３のことである。ナレッジＤＢ１４０には、例えば、属性区分ごとに、属性区分の観測事象（例えばＨ１やＨ２など）と、当該属性区分の観測事象に含まれる観測事象の項目（「自セルトラフィック」など）とが記憶される。ナレッジＤＢ１４０に登録される属性区分の観測事象などは、例えば、システム設計の際に設計条件などを考慮して、Ｏ＆Ｍシステム１００の構築時にナレッジＤＢ１４０に登録されるものとする。

【0250】

なお、以下においては、観測事象Ｈ１〜Ｈ３と観測事象Ｈ１〜Ｈ３に含まれる各観測事象とを区別するため、例えば、前者については「同一属性区分の観測事象」又は「属性区分の観測事象」などと称し、後者については単に「観測事象」と称する場合がある。例えば、同一属性区分の観測事象Ｈ１に含まれる観測事象は、１つでもよいし複数でもよい。

【0251】

他方、Ｏ＆Ｍシステム１００においては初期設定された関与度Ｗや属性区分の観測事象などは、適宜、変更したり追加したりすることも可能である（Ｓ１７１）。

【0252】

Ｏ＆Ｍシステム１００は、このような初期設定がなされていることを前提にして処理を開始することができる（Ｓ１５０）。

【0253】

Ｏ＆Ｍシステム１００は、処理を開始すると、同時生起する同一属性区分の観測事象を抽出する（Ｓ１５１）。

【0254】

例えば、ナレッジＤＢ１４０には同一属性区分の観測事象が複数記憶され、その際に同時に生起する同一属性区分の観測事象がどれであるのかを示すフラグも記憶されている。ナレッジ登録処理部１４２は、共通フラグを有する同一属性区分の観測事象をナレッジＤＢ１４０から読み出すことで、同時生起する同一属性区分の観測事象Ｈ１〜Ｈ３を各々抽出することができる。

【0255】

次いで、Ｏ＆Ｍシステム１００は、同時生起観測事象の属性区分を判定し（Ｓ１５２）、同一属性区分の同時生起観測事象を編集する（Ｓ１５３）。例えば、ナレッジ登録処理部１４２は、共通フラグを有する他の同一属性区分の観測事象があるか否かを判定したり、他にあれば、他の同一属性区分の観測事象を、共通フラグにより示された属性に含めたりすることができる。例えば、ナレッジ登録処理部１４２は、編集後の同一属性区分の観測事象をナレッジＤＢ１４０に記憶する。

【0256】

次いで、Ｏ＆Ｍシステム１００は、同時生起する同一属性区分の観測事象ごとに、Ｓ１５４〜Ｓ１５５、及びＳ１６０の処理を行う。例えば、Ｏ＆Ｍシステム１００は、同一属性区分の観測事象Ｈ１〜Ｈ３ごとに、Ｓ１５４〜１５５、及びＳ１６０の処理を行う。

【0257】

すなわち、Ｏ＆Ｍシステム１００は、同一属性区分の観測事象に該当する原因事象の関与度Ｗ（ｏｌｄ）を抽出する（Ｓ１５４）。例えば、ナレッジＤＢ１４０にはフラグごとに関与度Ｗが記憶され、ナレッジ登録処理部１４２は、あるフラグの関与度ＷをナレッジＤＢ１４０から読み出すことで、関与度Ｗ（ｏｌｄ）を抽出する。例えば、ナレッジ登録処理部１４２は、関与度（ｏｌｄ）として、観測事象Ｈ１についての式（２）の値「９／１９」をナレッジＤＢ１４０から読み出す。

【0258】

次いで、Ｏ＆Ｍシステム１００は、原因事象の推定（又は判定）がナレッジＤＢ１４０から可能な否かを判定する（Ｓ１５５）。

【0259】

例えば、ある属性区分の観測事象については、原因事象が断定的に判断可能な場合もある。そのような場合（Ｓ１５５でＹＥＳ）、ナレッジ登録処理部１４２は、断定的に判断可能な原因事象を、最終的な原因事象として決定することができる（Ｓ１５６）。判定の方法としては、例えば、ナレッジ登録処理部１４２がナレッジＤＢ１４０にアクセスし、ナレッジＤＢ１４０において、ある属性区分の観測事象に対して、一つの原因事象のみ記憶されているか否かにより判定することができる。

【0260】

一方、Ｏ＆Ｍシステム１００は、原因事象の推定がナレッジＤＢ１４０から可能でないとき（Ｓ１５５でＮＯ）、すなわち、原因事象の推定には観測事象の分析が必要であると判定するとき、観測事象の分析を行う（Ｓ１６０）。

【0261】

例えば、ナレッジ登録処理部１４２は、後段のＳ１６２の処理により関与度Ｗが収斂している、ある属性区分の観測事象を得たとき（Ｓ１６２でＹＥＳ）、このような属性区分の観測事象を観測対象とすることができる。従って、ナレッジ登録処理部１４２は、例えば、このような属性区分の観測事象が得られたか否かを確認することで、本処理の分析を行うこともできる。なお、Ｓ１６２の処理の詳細は後述する。

【0262】

Ｏ＆Ｍシステム１００は、原因事象の推定がナレッジから可能なとき（Ｓ１５５でＹＥＳ）、又は関与度Ｗが収斂している、属性区分の観測事象を得たとき（Ｓ１６０）、最終的な原因事象の決定を行う（Ｓ１５６）。

【0263】

例えば、ナレッジ登録処理部１４２は、Ｓ１５５でＹＥＳの場合、ナレッジＤＢ１４０から原因事象を読出して原因事象判定処理部１３１に出力する。この場合、原因事象判定処理部１３１は、原因事象をモニタ１８６に出力することで、原因事象の表示を行う（Ｓ１５７）。

【0264】

そして、Ｏ＆Ｍシステム１００は一連の処理を終了する（Ｓ１５８）。

【0265】

一方、Ｏ＆Ｍシステム１００は、例えば、収斂する関与度Ｗを得ていないとき（Ｓ１６０）、同一属性区分の観測事象に該当する原因事象の関与度Ｗ（ｎｅｗ）を新たに算出する（Ｓ１６１）。

【0266】

例えば、観測事象抽出処理部１２３は、次周期の属性区分の観測事象が得られたとき、ナレッジ登録処理部１４２に出力し、ナレッジ登録処理部１４２では得られた次周期の属性区分の観測事象に対して、新たな関与度Ｗ（Ｎｅｗ）を求める。例えば、ナレッジ登録処理部１４２は、関与度Ｗ（Ｎｅｗ）として、式（５）〜式（７）の各値を算出する。

【0267】

次いで、Ｏ＆Ｍシステム１００は、Ｗ（ｏｌｄ）＜Ｗ（ｎｅｗ）か否かを判定する（Ｓ１６２）。すなわち、Ｏ＆Ｍシステム１００は、関与度Ｗが収斂しているか否かを判定する。

【0268】

例えば、式（５）の値「８１／１３３」は、式（２）の値「９／１９」より高く、Ｗ（ｏｌｄ）＜Ｗ（ｎｅｗ）を満たす。また、式（６）の値「３６／１３３」は、式（３）の値「６／１９」より低く、Ｗ（ｏｌｄ）＜Ｗ（ｎｅｗ）を満たさない。

【0269】

例えば、ナレッジ登録処理部１４２は、同時生起する複数の同一属性区分の観測事象Ｈ１〜Ｈ３について、１つでも、Ｗ（ｏｌｄ）＜Ｗ（ｎｅｗ）を満たせば（Ｓ１６２でＹｅｓ）、関与度Ｗは収斂していると判定する。一方、ナレッジ登録処理部１４２は、同時生起する複数の同一属性区分の観測事象Ｈ１〜Ｈ３における全てが、Ｗ（ｏｌｄ）＜Ｗ（ｎｅｗ）を満たさないとき（Ｓ１６２でＮｏ）、関与度Ｗは収斂していないと判定する。

【0270】

Ｏ＆Ｍシステム１００は、関与度Ｗが収斂していると判定したとき（Ｓ１６２でＹＥＳ）、同一属性区分の観測事象を次回以降の観測事象とする（Ｓ１６３）。

【0271】

例えば、Ｏ＆Ｍシステム１００は、同時生起する複数の同一属性区分の観測事象Ｈ１〜Ｈ３のうち、収斂している同一属性区分の観測事象Ｈ１を観測対象として選択する。例えば、Ｏ＆Ｍシステム１００はこの選択により、同時生起する複数の同一属性区分の観測事象Ｈ１〜Ｈ３に対して絞り込みを行い、観測対象となる同一属性区分の観測事象Ｈ１により観測を行うことができる。

【0272】

従って、Ｏ＆Ｍシステム１００は、何百、何千と観測事象を観測している状況で、観測されたすべての観測事象に基づいて、原因事象を推定するのではなく、絞り込んだ属性区分の観測事象（例えば同一属性区分の観測事象Ｈ１）に基づいて原因事象を推定するようにしている。よって、Ｏ＆Ｍシステム１００は、膨大な観測事象から原因事象を推定又は決定することができる。また、Ｏ＆Ｍシステム１００は、全ての観測事象から原因事象を推定する場合と比較して、絞り込んだ同一属性区分の観測事象に基づいて原因事象を推定するため、観測対象の観測事象を精緻化することができるし、処理速度を速くすることもできる。

【0273】

図２８に戻り、次いで、Ｏ＆Ｍシステム１００は絞り込んだ観測事象と関与度Ｗ（ｎｅｗ）をナレッジＤＢ１４０に記憶する（Ｓ１６４）。例えば、ナレッジＤＢ１４０に記憶された関与度Ｗ（ｎｅｗ）はナレッジ登録処理部１４２により読み出される際には、関与度Ｗ（ｏｌｄ）となってＳ１５４の処理が行われる。

【0274】

一方、関与度Ｗが収斂していないとき（Ｓ１６２でＮＯ）、Ｏ＆Ｍシステム１００は同一属性区分の観測事象が他の属性区分の観測事象と重複しているか否かを判定する（Ｓ１６６）。この重複に関して以下説明する。

【0275】

図２９は、同一属性区分の観測事象の例を示している。図２９の例では、属性区分Ｈ１〜Ｈ３に対して、更に他の属性区分Ｈ４があり、観測事象＃６，＃７については属性区分Ｈ３とＨ４のいずれにも重複している。例えば、属性性区分Ｈ３としては「接続」であり、属性区分Ｈ４としては「品質状態」であるとき、観測事象＃６，＃７はいずれの属性区分Ｈ３，Ｈ４に属する観測事象でもある。どの観測事象がどの属性区分に属しているかは、上記したように、例えばシステム設計の際などにおいて、ナレッジＤＢ１４０に登録されているものとする。

【0276】

図２８におけるＳ１６６の処理では、関与度Ｗが収斂していないとき、例えば、Ｏ＆Ｍシステム１００は３つの属性区分Ｈ１〜Ｈ３の組み合わせが問題であると判断し、他の属性区分の観測事象Ｈ４を加えるか否かを判定している。例えば、ナレッジ登録処理部１４２が、元の属性区分の観測事象Ｈ１〜Ｈ３、他の属性区分Ｈ４とで重複した観測事象があるか否かを判定することで処理を行うことができる。

【0277】

図２８に戻り、Ｏ＆Ｍシステム１００は、ある属性区分の観測事象が他の属性区分の観測事象とで重複した観測事象がないとき（Ｓ１６６でＮＯ）、運用者や設計者に通知する（Ｓ１６７）。

【0278】

例えば、ナレッジ登録処理部１４２は、同時生起する３つの属性区分Ｈ１〜Ｈ３を構成する観測事象の組み合わせが問題である旨を原因事象判定処理部１３１などに通知することで、モニタ１８６にその旨が表示されて、運用者や設計者に通知できる。これにより、例えば、Ｏ＆Ｍシステム１００は運用者や設計者に対して、設計条件などの再検討を求めることができる。例えば、運用者や設計者は、同時生起する属性区分Ｈ１〜Ｈ３の観測事象に対する属性区分の変更などを行い、変更後の属性区分の観測事象がナレッジＤＢ１４０に記憶される（Ｓ１７１）。

【0279】

そして、一連の処理が終了する（Ｓ１６８）。

【0280】

一方、Ｏ＆Ｍシステム１００は、同一属性区分の観測事象が他の属性区分の観測事象と重複する観測事象があるとき（Ｓ１６６でＹＥＳ）、他の属性区分の観測事象において、原因事象に対する関与度Ｗ（ｏｔｈｅｒ）を算出する（Ｓ１６９）。例えば、ナレッジ登録処理部１４２は、他の属性区分の観測事象Ｈ４について、原因事象（例えば、原因事象Ｃ１やＣ２など）の関与度Ｗを計算する。

【0281】

次いで、Ｏ＆Ｍシステム１００は、Ｗ（ｏｔｈｅｒ）＞Ｗ（ｎｅｗ）か否かを判定する（Ｓ１８０）。すなわち、Ｏ＆Ｍシステム１００は、例えば、属性区分の観測事象Ｈ１〜Ｈ３の原因事象Ｃ１に対する各関与度のうち最も高い関与度Ｗ（ｎｅｗ）と、他の属性区分の観測事象Ｈ４について原因事象Ｃ１の関与度Ｗ（ｏｔｈｅｒ）とを比較して判定する。

【0282】

関与度Ｗ（ｏｔｈｅｒ）が関与度Ｗ（ｎｅｗ）より高くないとき（Ｓ１８０でＮＯ）、他の属性区分の原因事象についての関与度Ｗ（ｏｔｈｅｒ）は、収斂していない関与度Ｗ（ｎｅｗ）よりも低くなっている。このような場合、ある属性区分の観測事象に他の属性区分の観測事象を含めたとしても、関与度は収斂しないことになり、Ｏ＆Ｍシステム１００は、属性区分の観測事象の組み合わせに問題があるものとして、その旨を運用者や設計者に通知する（Ｓ１６７）。

【0283】

一方、他の属性区分の観測事象における原因事象の関与度Ｗ（ｏｔｈｅｒ）が、当該属性区分の観測事象における原因事象の関与度Ｗ（ｎｅｗ）より高いとき（Ｓ１８０でＹＥＳ）、Ｏ＆Ｍシステム１００は、当該属性区分の変更を行う（Ｓ１８１）。

【0284】

例えば、ナレッジ登録処理部１４２は、当該属性区分の観測事象Ｈ１〜Ｈ３のうちＨ３をＨ４に入れ換えたり、Ｈ４を加えて当該属性区分の観測事象としてＨ１〜Ｈ４とすることで、変更を行うことができる。なお、ナレッジ登録処理部１４２は、例えば、変更後の属性区分の観測事象において原因事象の関与度を計算し、ナレッジＤＢ１４０に記憶することもできる。

【0285】

次いで、Ｏ＆Ｍシステム１００は、ナレッジＤＢ１４０に変更後の属性区分を記憶する（Ｓ１８２）。以後は、変更後の属性区分の観測事象に対して、原因事象の関与度ＷをナレッジＤＢ１４０から抽出するなどの処理（例えばＳ１５４）以降を繰り返す。

【0286】

すなわち、Ｏ＆Ｍシステム１００は、例えば、計算した関与度Ｗ（ｏｔｈｅｒ）をナレッジＤＢ１４０に記憶する（Ｓ１８２）。また、Ｏ＆Ｍシステム１００は、変更後の属性区分の観測事象についての式（１）と式（２）〜式（４）の値をナレッジＤＢ１４０から読み出して、関与度Ｗの計算（式（５）〜式（７）や式（８）〜式（１０）など）を行う（Ｓ１６１）。そして、Ｏ＆Ｍシステム１００は、関与度Ｗ（ｎｅｗ）を算出し（Ｓ１６２）、算出した関与度Ｗ（ｎｅｗ）が収斂するとき（Ｓ１６２でＹｅｓ）、当該属性区分の観測事象に対して、観測データを絞り込み（Ｓ６１３）、原因事象を推定することになる。

【0287】

このように、絞り込み処理においては、属性区分の観測事象について原因事象に対する関与度Ｗが収斂しないとき（Ｓ１６２でＮｏ）、属性区分を変更するようにしており、これにより新たに計算された関与度Ｗが収斂する方向に移行させることができる。従って、関与度Ｗが収斂することで、ある観測事象についての関与度Ｗは、観測回数が増加するにつれて増加するようになり（例えば図２７のＨ１など）、Ｏ＆Ｍシステム１００は観測対象となる属性区分の観測事象を絞り込むことができる。

【0288】

＜モニタ画面の表示例＞
最後に、観測事象や対処方法の画面表示例について説明する。図３０から図３４はこのような画面表示例を示す図である。

【0289】

図３０は抽出された観測データをモニタ１８６などに表示させたときの表示画面例を示す。図３０に示すように、各観測事象には、基地局などで観測されたときの日時などが表示される。基地局などにおいては、観測事象が観測された日時などを観測事象とともに測定することもでき、観測事象と日時とをＯ＆Ｍシステム１００に送信することができる。観測事象受付処理部１１１では時系列に観測事象を得ることができるし、或いは、受信した観測事象に対して時系列順に並び替える処理を行うこともできる。

【0290】

図３１は、グループ化された観測事象に対して、各グループに含まれる観測事象のカウント値を表わす画面表示例である。図３１の例では、ある基地局において観測された観測事象が３つのグループにグループ化される例を表わしている。例えば、グループ１〜グループ３は、同一属性区分の観測事象を各々表わしている。

【0291】

また、図３１に示す画面表示例では、例えば、各グループに含まれる観測事象のカウント値が時系列で表わされている。或いは、例えば、同時刻において隣接するセル（又は基地局）において観測されたカウント値が表わされている。Ｏ＆Ｍシステム１００は、例えば、このようなカウント値によって、各グループに含まれる観測事象の観測回数を把握することができる。

【0292】

図３２は原因事象に対する関与度をグラフ形式に表示した画面表示例である。例えば、図３２は図２７に対応する図であり、ナレッジ登録処理部１４２において、あるタイミングにおいて算出された関与度Ｗ（ｎｅｗ）（例えば図２８のＳ１６１）をグラフ化したものである。例えば、各原因事象に対する関与度Ｗが折れ線グラフにより表わされている様子が理解される。このような画面表示により、例えば、運用者などは原因事象に対する関与度Ｗがどのような値となっているのか、又は他の原因事象との比較、などを行うことができる。

【0293】

また、図３３は関与度を木形式（ツリー形式）で表わした画面表示例である。例えば、Ｏ＆Ｍシステム１００が複数の原因事象を推定したときに複数の原因事象の関係を木形式に表わしたり、あるタイミング（又は周期）で推定した原因事象とそのタイミング以前に推定した原因事象との関係を木形式で表わした画面表示例である。例えば、このような木形式は、ナレッジＤＢ１４０に記憶される。例えば、Ｏ＆Ｍシステム１００は、モニタ１８６を介してこのような画面表示を行うことで、運用者などに原因事象の関係などを知らせることができる。

【0294】

図３４は原因事象とそれに対する対処方法などの画面表示例を表わす図である。例えば、Ｏ＆Ｍシステム１００のモニタ１８６や、外部出力装置インターフェース処理部１６９（図２５）を介して他の装置のモニタに表示された画面表示例でもある。

【0295】

図３４に示すように、画面上の項目欄１８６１，１８６２には、観測事象とそれに対する原因事象とがそれぞれ表示される。更に、画面上の項目欄１８６３には、原因事象に対する対処方法が表示される。例えば、「レベル１」が最も高い（又は最も可能性のある）原因事象であり、「レベル８」が最も低い（又は最も可能性の低い）原因事象として表示される。対処方法は、例えば、図３４に示すように複数あってもよいし、１つであってもよい。

【0296】

このような対処方法は、例えば、ナレジＤＢ１４０に記憶されている。例えば、Ｏ＆Ｍシステムは、推定した原因事象に対応する対処方法をナレッジＤＢ１４０から読み出すことで、推定した原因事象とともに対処方法をモニタ１８６などに表示することができる。

【0297】

例えば、図３４に示す画面表示により、原因事象などが表示されるため、Ｏ＆Ｍシステム１００は、運用者や監視者などに対して、稼働状態の変化又は変位を適切に知らせることが可能となる。また、例えば、このような表示により、対処方法などが表示されるため、Ｏ＆Ｍシステム１００は、運用者や監視者などに対して、意思決定を支援することも可能となる。

【0298】

［その他の実施の形態］
次にその他の実施の形態について説明する。

【0299】

図３５はＯ＆Ｍシステムの他の構成例を表わす図である。Ｏ＆Ｍシステムは、モニタ１８６、ＮＷＩＦ（ネットワークインターフェース）１９０、運用者ＩＦ１９１、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１９２、ＲＯＭ（Random Access Memory）１９３、及びＲＡＭ（Read Only Memory）１９４を備える。ＣＰＵ１９２、ＲＯＭ１９３、及びＲＡＭ１９４はバス１９５を介して互いに接続される。

【0300】

ここで、ＮＷＩＦ１９０は、例えば、第２の実施の形態におけるＮＷＩＦ処理部１１０（例えば図３）に対応する。また、運用者ＩＦ１９１は、例えば、第２の実施の形態における運用者ＩＦ処理部１５０に対応する。さらに、ＣＰＵ１９２は、例えば、第２の実施の形態における観測事象処理部１２０と原因事象判定部１３０に対応する。さらに、ＲＡＭ１９４は、例えば、第２の実施の形態におけるナレッジＤＢ１４０に対応する。

【0301】

また、ＣＰＵ１９２は、例えば、第２の実施の形態における観測事象抽出部１２１、観測事象分析処理部１２２、原因事象判定処理部１３１、ナレッジ追加・修正処理部１４１、ナレッジ登録処理部１４２、関連情報受付処理部１６０、統計解析処理部１８０、対処履歴処理部１８２、及び表示編集部１８４（例えば図４）に対応する。

【0302】

さらに、ＣＰＵ１９２は、例えば、第２の実施の形態における、運用環境分析処理部１６３、ナレッジ情報受付処理部１５２、原因通知処理部１３３、運用履歴分析処理部１７２（例えば図２４と図２５）に対応する。

【0303】

さらに、ＲＡＭ１９４は、例えば、第２の実施の形態における観測事象ＤＢ１１２、処理対象観測事象ＤＢ１２７、変化事象ＤＢ１２８、状態事象変化原因ＤＢ１３４、通知ログＤＢ１３５、ナレッジ情報ＤＢ１５３、運用情報ＤＢ１６２、運用環境条件ＤＢ１６４、抽出観測事象ＤＢ（ｔ−１時刻分）１６５、抽出観測事象ＤＢ（ｔ時刻分）１６７、運用履歴ＤＢ１７１、及び履歴分析ＳＢ１７３に対応する。

【0304】

ＣＰＵ１９２は、バス１９５を介して、ＲＯＭ１９３に記憶されたプログラムを読み出して、ＲＡＭ１９４にロードし、ロードしたプログラムを実行することで、例えば、上記対応する各処理部の機能を実現することができる。その際に、ＣＰＵ１９２は、ＲＡＭ１９４にアクセスして、データなどを記憶することで、ナレッジＤＢ１４０などの各ＤＢにデータを記憶したり、読み出したりすることができる。

【0305】

以上まとめると付記のようになる。

【0306】

（付記１）
被監視装置において観測された第１及び第２の観測データに対して、前記第１及び第２の観測データが得られた原因を推定する運用監視装置において、
前記被監視装置から送信された前記第１及び第２の観測データを受け付ける観測事象受付処理部と、
前記第１及び第２の観測データに対して前記原因が発生する確率に基づいて、前記第１及び第２の観測データのうち、前記第１の観測データを抽出する観測事象抽出部と、
前記抽出した第１の観測データに基づいて、前記原因を推定する原因事象判定処理部と、
前記推定した原因を示すデータを出力する原因通知処理部と
を備えることを特徴とする運用監視装置。

【0307】

（付記２）
更に、前記第１及び第２の観測データに対して前記原因が発生する第１の確率を記憶するメモリを備え、
前記観測事象抽出部は、前記第１の確率を前記メモリから抽出後、前記第１及び第２の観測データを観測したとき、前記第１の確率に基づいて前記原因が発生する第２の確率を求め、前記第１の確率と前記第２の確率とに基づいて、前記第１の観測データを抽出することを特徴とする付記１記載の運用監視装置。

【0308】

（付記３）
前記観測事象抽出部は、
前記第２の確率が前記第１の確率よりも高いとき、前記第１の観測データを抽出し、
前記第２の確率が前記第１の確率よりも高くないとき、前記第１の観測データが属する属性区分を変更し、変更後の属性区分において前記原因が発生する第３の確率に基づいて、前記第１の観測データを抽出することを特徴とする付記２記載の運用監視装置。

【0309】

（付記４）
前記原因通知処理部は、前記推定した原因に対する対処方法を示すデータを出力することを特徴とする付記１記載の運用監視装置。

【0310】

（付記５）
前記観測事象抽出部は、イベントに関するイベント情報又は無線基地局装置に関するセル情報を含む運用関連情報を入力し、前記運用関連情報に基づいて、前記第１の観測データを抽出することを特徴とする付記１記載の運用監視装置。

【0311】

（付記６）
前記観測事象抽出部は、抽出した前記第１の観測データに対して、時系列変化のある前記第１の観測データを、前記原因を推定する対象の観測データとすることを特徴とする付記５記載の運用監視装置。

【0312】

（付記７）
更に、前記第１の観測データに対する原因を示すデータを記憶するメモリを備え、
前記原因事象判定処理部は、前記抽出した第１の観測データに対応する前記原因を示すデータを前記メモリから読み出すことで、前記原因を推定することを特徴とする付記１記載の運用監視装置。

【0313】

（付記８）
前記メモリには、前記第１の観測データの値に応じて１又は複数の原因を示すデータが記憶されたテーブルを備え、
前記原因事象判定処理部は、前記観測事象受付処理部で受け付けた前記第１の観測データの値に応じた原因を示すデータを前記テーブルから読み出すことを特徴とする付記７記載の運用監視装置。

【0314】

（付記９）
前記原因事象判定処理部は、前記観測事象受付処理部で受け付けた前記第１の観測データの値に応じて、異なる前記対処方法を示すデータを出力することを特徴とする付記４記載の運用監視装置。

【0315】

（付記１０）
更に、メモリと、
前記推定した原因を示すデータと、前記推定した原因に対して運用者により行われた対処方法を示すデータとを前記メモリに記憶する原因分析処理部とを備え、
前記原因通知処理部は、前記原因事象判定処理部が前記原因を推定したとき、前記メモリから前記原因に対応する前記対処方法を示すデータを読み出して、前記対処方法を示すデータを出力することを特徴とする付記１記載の運用監視装置。

【0316】

（付記１１）
前記観測事象抽出部は、前記第２の確率が前記第１の確率よりも高くないとき、前記第１の観測データが属する属性区分と重複する他の属性区分において前記原因が発生する前記第３の確率を算出し、前記算出した第３の確率が前記第２の確率よりも高いとき、前記第１の観測データが属する属性区分を前記他の属性区分に変更することを特徴とする付記３記載の運用監視装置。

【0317】

（付記１２）
前記第１の観測データは第１の属性区分に属する１又は複数の観測データであり、前記第２の観測データは第２の属性区分に属する１又は複数の観測データであることを特徴とする付記１記載の運用監視装置。

【0318】

（付記１３）
前記第１及び第２の観測データに対して前記原因が発生する確率は、前記第１の観測データに対する前記原因の条件付き確率を示す第１の条件付き確率と、前記第２の観測データに対する前記原因の条件付き確率を示す第２の条件付き確率を含むことを特徴とする付記１記載の運用監視装置。

【0319】

（付記１４）
被監視装置において観測された第１及び第２の観測データに対して、前記第１及び第２の観測データが得られた原因を推定する運用監視装置における原因事象の推定方法であって、
観測事象受付処理部により、前記被監視装置から送信された前記第１及び第２の観測データを受け付け、
観測事象抽出部により、前記第１及び第２の観測データに対して前記原因が発生する確率に基づいて、前記第１及び第２の観測データのうち、前記第１の観測データを抽出し、
原因事象判定処理部により、前記抽出した第１の観測データに基づいて、前記原因を推定し、
原因通知処理部により、前記推定した原因を示すデータを出力する
ことを特徴とする原因事象の推定方法。

【0320】

（付記１５）
被監視装置と、
前記被監視装置において観測された第１及び第２の観測データに対して、前記第１及び第２の観測データが得られた原因を推定する運用監視装置とを備える情報通信ネットワークシステムにおいて、
前記運用監視装置は、
前記被監視装置から送信された前記第１及び第２の観測データを受け付ける観測事象受付処理部と、
前記第１及び第２の観測データに対して前記原因が発生する確率に基づいて、前記第１及び第２の観測データのうち、前記第１の観測データを抽出する観測事象抽出部と、
前記抽出した第１の観測データに基づいて、前記原因を推定する原因事象判定処理部と、
前記推定した原因を示すデータを出力する原因通知処理部とを備えることを特徴とする情報通信ネットワークシステム。

【符号の説明】

【0321】

１０：情報通信ネットワークシステム １００：Ｏ＆Ｍシステム
１１０：ＮＷＩＦ処理部 １１１：観測事象受付処理部
１１２：観測対象システムインターフェース処理部
１１３：観測事象ＤＢ １２０：観測事象処理部
１２１：観測事象抽出部 １２２：観測事象分析処理部
１２３：観測事象抽出処理部 １２４：処理対象観測事象抽出処理部
１２５：変化状態事象検出処理部 １２７：処理対象観測事象ＤＢ
１２８：変化状態事象ＤＢ １３０：原因事象判定部
１３１：原因事象判定処理部 １３２：原因判定処理部
１３３：原因通知処理部 １３４：状態事象変化原因ＤＢ
１３５：通知ログＤＢ １４０：ナレッジＤＢ
１４１：ナレッジ追加・修正処理部 １４２：ナレッジ登録処理部
１４４：ナレッジ更新処理部 １５０：運用者ＩＦ処理部
１５１：運用者要求受付処理部 １５２：ナレッジ情報受付処理部
１５３：ナレッジ情報ＤＢ １６０：関連情報受付処理部
１６１：運用情報受付処理部 １６２：運用情報ＤＢ
１６３：運用環境分析処理部 １６４：運用環境条件ＤＢ
１６５：抽出観測事象ＤＢ（ｔ−１時刻分） １６６：抽出観測事象更新処理部
１６７：抽出観測事象ＤＢ（ｔ時刻分） １６８：原因分析処理部
１６９：運用者又は外部出力装置インターフェース処理部
１７０：運用履歴受付処理部 １７１：運用履歴ＤＢ
１７２：運用履歴分析処理部 １７３：履歴分析ＤＢ
１８０：統計解析処理部 １８２：対処履歴処理部
１８４：表示編集部 １８６：モニタ
１９２：ＣＰＵ １９３：ＲＯＭ
１９４：ＲＡＭ
２００（２００−１，２００−２，…，２００−ｎ）：移動情報端末
３００：移動通信網 ４００：ＧＷ（ゲートウェイ）
５００：他ネットワーク

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】

【図22】

【図23】

【図24】

【図25】

【図26】

【図27】

【図28】

【図29】

【図30】

【図33】

【図35】

【図31】

【図32】

【図34】