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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023132888
(43)【公開日】2023-09-22
(54)【発明の名称】情報収集システム及び情報評価方法
(51)【国際特許分類】
G06Q 50/04 20120101AFI20230914BHJP
【ＦＩ】
G06Q50/04
【審査請求】未請求
【請求項の数】8
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022038460
(22)【出願日】2022-03-11
(71)【出願人】
【識別番号】000005108
【氏名又は名称】株式会社日立製作所
(74)【代理人】
【識別番号】110000279
【氏名又は名称】弁理士法人ウィルフォート国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】吉永 圭吾
(72)【発明者】
【氏名】櫻井 祥樹
(72)【発明者】
【氏名】山本 祐史
【テーマコード（参考）】
5L049
【Ｆターム（参考）】
5L049CC04
(57)【要約】
【課題】複数のテーマに関するデータを効率的に収集することが可能な情報収集システム及び情報評価方法を提供する。
【解決手段】想定コスト算出部６３は、データを蓄積する蓄積処理のログ情報に基づいて、データごとに、データの蓄積にかかったコストを評価したコスト評価値を算出する。想定効果算出部６２は、データを参照する参照処理のログ情報に基づいて、テーマごとに、データの価値を評価した効果評価値を算出する。費用対効果可視部６４は、テーマごとに、コスト評価値と前記効果評価値とを比較した比較値である費用対効果値を算出する。
【選択図】図２
【解決手段】想定コスト算出部６３は、データを蓄積する蓄積処理のログ情報に基づいて、データごとに、データの蓄積にかかったコストを評価したコスト評価値を算出する。想定効果算出部６２は、データを参照する参照処理のログ情報に基づいて、テーマごとに、データの価値を評価した効果評価値を算出する。費用対効果可視部６４は、テーマごとに、コスト評価値と前記効果評価値とを比較した比較値である費用対効果値を算出する。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
複数のテーマに関するデータの蓄積及び参照を行う情報収集システムであって、
前記データを蓄積する蓄積処理のログ情報に基づいて、前記テーマごとに、前記データの蓄積にかかったコストを評価したコスト評価値を算出するコスト算出部と、
前記データを参照する参照処理のログ情報に基づいて、前記テーマごとに、前記データの価値を評価した効果評価値を算出する効果算出部と、
前記テーマごとに、前記コスト評価値と前記効果評価値とを比較した比較値を算出する比較部と、を有する情報収集システム。
前記データを蓄積する蓄積処理のログ情報に基づいて、前記テーマごとに、前記データの蓄積にかかったコストを評価したコスト評価値を算出するコスト算出部と、
前記データを参照する参照処理のログ情報に基づいて、前記テーマごとに、前記データの価値を評価した効果評価値を算出する効果算出部と、
前記テーマごとに、前記コスト評価値と前記効果評価値とを比較した比較値を算出する比較部と、を有する情報収集システム。
【請求項2】
前記蓄積処理は、前記データとして１次データを収集して蓄積する収集処理と、前記１次データを加工して２次データとして蓄積する加工処理と、を含む、請求項１に記載の情報収集システム。
【請求項3】
前記コスト算出部は、前記１次データ及び前記２次データのそれぞれについて、前記コスト評価値を算出し、
前記効果算出部は、前記１次データ及び前記２次データのそれぞれについて、前記効果評価値を算出し、
前記比較部は、前記１次データ及び前記２次データのそれぞれについて、前記比較値を算出する、請求項２に記載の情報収集システム。
前記効果算出部は、前記１次データ及び前記２次データのそれぞれについて、前記効果評価値を算出し、
前記比較部は、前記１次データ及び前記２次データのそれぞれについて、前記比較値を算出する、請求項２に記載の情報収集システム。
【請求項4】
前記コスト算出部は、前記蓄積処理のログ情報に基づいて、前記１次データを収集した収集回数と、前記１次データの収集にかかった収集時間とを算出し、前記収集回数及び前記収集時間に基づいて、前記１次データの前記コスト評価値を算出する、請求項２に記載の情報収集システム。
【請求項5】
前記コスト算出部は、前記蓄積処理のログ情報に基づいて、前記２次データを生成した加工回数と、前記２次データの生成にかかった加工時間とを算出し、前記加工回数及び加工時間に基づいて、前記２次データの前記コスト評価値を算出する、請求項２に記載の情報収集システム。
【請求項6】
前記効果算出部は、前記参照処理のログ情報に基づいて、前記参照処理が実行された参照回数と、各参照処理で参照された前記データの数である参照数とを算出し、前記参照回数及び前記参照数に基づいて、前記効果評価値を算出する、請求項１に記載の情報収集システム。
【請求項7】
前記比較部は、前記コスト評価値に対する前記効果評価値の比率を前記比較値として算出する、請求項１に記載の情報収集システム。
【請求項8】
複数のテーマに関するデータの蓄積及び参照を行う情報収集システムによる情報評価方法であって、
前記データを蓄積する蓄積処理のログ情報に基づいて、前記テーマごとに、前記データの蓄積にかかったコストを評価したコスト評価値を算出し、
前記データを参照する参照処理のログ情報に基づいて、前記テーマごとに、前記データの価値を評価した効果評価値を算出し、
前記テーマごとに、前記コスト評価値と前記効果評価値とを比較した比較値を算出する、情報評価方法。
前記データを蓄積する蓄積処理のログ情報に基づいて、前記テーマごとに、前記データの蓄積にかかったコストを評価したコスト評価値を算出し、
前記データを参照する参照処理のログ情報に基づいて、前記テーマごとに、前記データの価値を評価した効果評価値を算出し、
前記テーマごとに、前記コスト評価値と前記効果評価値とを比較した比較値を算出する、情報評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、情報収集システム及び情報評価方法に関する。
【背景技術】
【0002】
産業分野などでは、近年、工場及び部署などにおける業務の改善のために、バリューチェーンの各所からデータを収集してデータレイクに保存する情報収集システムの利用が注目されている。この種の情報収集システムを利用することで、データレイクに保存されたデータを分析して、様々なテーマに対する対策手段の早期開発及び共有化などを図ることが可能となり、業務のさらなる改善が可能となる。
【0003】
しかしながら、多様なデータを単に収集するだけでは、データレイクに保存するデータの量が膨大となるなど、データを収集して蓄積するコストが高くなるため、業務を効率的に改善することは難しい。
【0004】
これに対して特許文献１には、既に取得しているデータを解析した解析結果及びデータを記憶する記憶部の状況などに基づいて、これから収集するデータの精度（画像の解像度及び音声のサンプリングレートなど）を調整する技術が開示されている。この技術を用いることで、収集するデータのサイズを低減しつつ、必要なデータを収集することが可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【特許文献1】特開２０２０－６４３９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
工場などでは、改善などが要求される様々なテーマが存在するため、データレイクには、様々なテーマに関するデータが保存されるが、通常、各テーマの担当者は他のテーマに関するデータの収集コストを把握していない。このため、業務改善に対する費用対効果が低い特定のテーマに関するデータが他のテーマに関するデータと比べて大量に蓄積されたりするなど、業務全体における費用対効果が低くなることがある。
【0007】
特許文献１に記載の技術では、複数のテーマが存在することについては考慮されていないため、複数のテーマに関するデータを効率的に収集することができず、業務全体に対する費用対効果が低くなることを抑制することが難しい。
【0008】
本開示の目的は、複数のテーマに関するデータを効率的に収集することが可能な情報収集システム及び情報評価方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0009】
本開示の一態様に従う情報収集システムは、複数のテーマに関するデータの蓄積及び参照を行う情報収集システムであって、前記データを蓄積する蓄積処理のログ情報に基づいて、前記テーマごとに、前記データの蓄積にかかったコストを評価したコスト評価値を算出するコスト算出部と、前記データを参照する参照処理のログ情報に基づいて、前記テーマごとに、前記データの価値を評価した効果評価値を算出する効果算出部と、前記テーマごとに、前記コスト評価値と前記効果評価値とを比較した比較値を算出する費用対効果算出部と、を有する。
【発明の効果】
【0010】
本発明によれば、複数のテーマに関するデータを効率的に収集することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【0011】
【図1】情報収集システムのハードウェア構成の一例を示す図である。
【図2】情報収集システムの機能的な構成の一例を示す図である。
【図3】アプリアカウントテーブルの一例を示す図である。
【図4】ＤＢ参照アカウントテーブルの一例を示す図である。
【図5】収集アカウントテーブルの一例を示す図である。
【図6】ＥＴＬテーブルの一例を示す図である。
【図7】想定効果テーブルの一例を示す図である。
【図8】想定コストテーブルの一例を示す図である。
【図9】費用対効果テーブルの一例を示す図である。
【図10】アカウント登録処理の一例を説明するためのフローチャートである。
【図11】収集処理の一例を説明するためのフローチャートである。
【図12】加工処理の一例を説明するためのフローチャートである。
【図13】データ参照処理の一例を説明するためのフローチャートである。
【図14】効果算出処理の一例を説明するためのフローチャートである。
【図15】コスト算出処理の一例を説明するためのフローチャートである。
【図16】可視化処理の一例を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0012】
以下、本開示の実施形態について図面を参照して説明する。
【0013】
図１は、本開示の一実施形態における情報収集システムのハードウェア構成の一例を示す図である。図１に示す情報収集システム１は、データ収集装置１０と、データ加工装置２０と、データ蓄積装置３０及び４０と、データ参照装置５０と、データ分析装置６０とを有する。各装置１０～６０は、ネットワーク７０を介して相互に通信可能に接続される。
【0014】
データ収集装置１０は、複数のテーマに関するデータを収集して蓄積する収集処理を行う。例えば、データ収集装置１０は、収集対象エリアに配置されたセンサ、検査装置及び処理装置などの対象機器からデータを収集する。収集対象エリアは、例えば、工場及び店舗などの施設である。本実施形態では、収集対象エリアは工場である。データは、例えば、時系列データなどであり、音声データ、映像データ及びセンサデータなどを含む。また、データは、テーブル構造などを有していてもよい。テーマは、例えば、解決対象となる課題であり、さらに具体的に言えば、工場の各ラインにおける生産効率の向上又はミスの削減などである。この場合、テーマに関するデータは、課題を解決するために有益又は有益と考えらえるデータであり、テーマとデータとの関係は、情報収集システム１を運営するシステム運営者などにて予め設定される。
【0015】
データ加工装置２０は、データ収集装置１０にて収集されたデータである１次データを加工して２次データを生成して蓄積する加工処理を行う。１次データを加工する加工処理の具体的な内容は、特に限定されないが、例えば、データの形式の変換、データの統廃合、特定の要素の抽出、及び、データの圧縮などである。
【0016】
データ蓄積装置３０及び４０は、データ収集装置１０による収集処理及びデータ加工装置２０による加工処理にて収集及び生成されたデータを蓄積する。データを蓄積する。本実施形態では、データ蓄積装置３０は、データ収集装置１０にて収集された１次データを蓄積する１次蓄積装置であり、データ蓄積装置４０は、データ加工装置２０にて加工された２次データを蓄積する２次蓄積装置である。なお、収集処理及び加工処理は、データを蓄積する蓄積処理に含まれる。
【0017】
データ参照装置５０は、データ蓄積装置３０及び４０に蓄積されたデータを参照する参照処理を行う。具体的には、データ参照装置５０は、データ蓄積装置３０及び４０に蓄積されたデータを参照するアプリケーションプログラムを実行し、アプリケーションプログラムにてデータの参照が行われる。
【0018】
データ分析装置６０は、蓄積処理及び参照処理のログ情報に基づいて、データ収集装置１０にて収集されたデータを分析して、テーマごとに、テーマに関するデータ収集の費用対効果を評価する。
【0019】
情報収集システム１に含まれる各装置１０～６０は、例えば、情報処理装置などで実現され、図１の例では、入力部１０１と、通信インタフェース（通信Ｉ／Ｆ）１０２と、記憶装置１０３と、メモリ１０４と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０５とを有する。
【0020】
入力部１０１は、各装置１０～６０を利用するユーザから種々の情報を受け付ける。通信インタフェース１０２は、ネットワーク７０を介して他の装置と通信可能に接続し、他の装置との間で種々の情報の送受信を行う。
【0021】
記憶装置１０３は、ＣＰＵ１０５の動作を規定するプログラム（コンピュータプログラム）、及び、各装置１０～６０で使用及び生成される種々の情報を記憶する。メモリ１０４は、記憶装置１０３に記憶されたプログラムのワークエリアとして機能する記録媒体である。ＣＰＵ１０５は、各装置１０～６０を制御するプロセッサであり、記憶装置１０３に記憶されたプログラムを読み取り、その読み取ったプログラムを、メモリ１０４をワークエリアとして用いて実行することで、種々の処理を行う。なお、本開示に含まれる情報収集システムまたは情報評価方法は、フラッシュメモリまたはハードディスクドライブのような非一時的記憶媒体ＭＭに記憶させることができる。この記憶媒体は、コンピュータに直接接続されてもよいし、通信ネットワークを介してコンピュータに接続されてもよい。コンピュータは記憶媒体ＭＭとの間でコンピュータプログラムを送受信可能である。
【0022】
図１に示した情報収集システム１のハードウェア構成は単なる一例であって、これに限定されるものではない。例えば、各装置１０～６０は、図示した構成に加えて、種々の情報を表示する表示装置などの別の構成を備えていてもよい。図１の例では、データ分析装置６０が表示装置１０６を備えている。また、各装置１０～６０の少なくとも一部が同一の装置で実現されてもよい。例えば、データ蓄積装置３０及び４０が同一の装置で構成されることで、１次データ及び２次データが同一の装置に蓄積されてもよい。また、各装置１０～６０が複数の装置で構成されてもよい。また、情報収集システム１は、システム運営者などが操作する入力装置（図２の入力装置８０を参照）などの他の構成を備えていてもよい。
【0023】
図２は、情報収集システム１の機能的な構成を示す図である。
【0024】
図２に示すように情報収集システム１のデータ収集装置１０は、データ収集情報１１と、データ収集情報管理部１２とを有する。データ収集情報１１は、データ収集装置１０によるデータを収集して蓄積する収集処理に関する情報であり、例えば、収集処理のログ情報であるデータ収集ログを含む。データ収集情報１１は、データ収集装置１０の記憶装置１０３に記憶される。
【0025】
データ収集情報管理部１２は、データ収集情報１１を管理する管理部であり、例えば、データ収集情報１１をデータ分析装置６０に送信する。データ収集情報管理部１２は、例えば、データ収集装置１０のＣＰＵ１０５がプログラムを実行することで実現される。
【0026】
また、データ加工装置２０は、データ加工情報２１と、データ加工情報管理部２２とを有する。データ加工情報２１は、データ加工装置２０による１次データを加工して２次データとして蓄積する加工処理に関する情報であり、例えば、加工処理のログ情報であるデータ加工ログを含む。データ加工情報２１は、データ加工装置２０の記憶装置１０３に記憶される。
【0027】
データ加工情報管理部２２は、データ加工情報２１を管理する管理部であり、例えば、データ加工情報２１をデータ分析装置６０に送信する。データ加工情報管理部２２は、例えば、データ加工装置２０のＣＰＵ１０５がプログラムを実行することで実現される。
【0028】
データ蓄積装置３０は、クエリ実行情報３１と、クエリ実行情報管理部３２とを有する。クエリ実行情報３１は、データ参照装置５０からのデータの参照を要求するクエリに応じた処理であるクエリ実行処理に関する情報であり、例えば、クエリ実行処理のログ情報であるクエリログを含む。クエリ実行情報３１は、データ蓄積装置３０の記憶装置１０３に記憶される。
【0029】
クエリ実行情報管理部３２は、クエリ実行情報３１を管理する管理部であり、例えば、クエリ実行情報３１をデータ分析装置６０に送信する。クエリ実行情報管理部３２は、例えば、データ蓄積装置３０のＣＰＵ１０５がプログラムを実行することで実現される。
【0030】
データ蓄積装置４０は、クエリ実行情報４１と、クエリ実行情報管理部４２とを有する。クエリ実行情報４１は、クエリ実行情報３１と同等の情報であり、クエリ実行情報管理部４２はクエリ実行情報管理部３２と同等の機能を有する管理部である。
【0031】
データ参照装置５０は、データ参照情報５１と、データ参照情報管理部５２とを有する。データ参照情報５１は、データを参照するアプリケーションプログラムにより実行される処理である参照処理に関する情報であり、例えば、参照処理のログ情報であるアプリログを含む。データ参照情報５１は、データ参照装置５０の記憶装置１０３に記憶される。
【0032】
データ参照情報管理部５２は、データ参照情報５１を管理する管理部であり、例えば、データ参照情報５１をデータ分析装置６０に送信する。データ参照情報管理部５２は、例えば、データ参照装置５０のＣＰＵ１０５がプログラムを実行することで実現される。
【0033】
データ分析装置６０は、アカウント情報登録部６１と、想定効果算出部６２と、想定コスト算出部６３と、費用対効果可視部６４とを有する。なお、各部６１～６４は、データ分析装置６０のＣＰＵ１０５がプログラムを実行することで実現される。
【0034】
アカウント情報登録部６１は、情報収集システム１を利用するアカウントに関するアカウント情報を登録する登録部であり、アカウント情報受付部６１１と、アカウント情報保存部６１２とを有する。
【0035】
アカウント情報受付部６１１は、入力装置８０からアカウント情報を受け付ける。なお、入力装置８０は、情報収集システム１を運営するシステム運営者が利用する端末などである。また、入力装置８０は、図２では、データ分析装置６０とは別に示されているが、図１に示したデータ分析装置６０の入力部１０１などでもよい。
【0036】
アカウント情報保存部６１２は、アカウント情報受付部６１１にて受け付けられたアカウント情報をデータ分析装置６０の記憶装置１０３などに保存する保存部である。本実施形態では、アカウント情報は、アプリアカウントテーブル２０１と、ＤＢ参照アカウントテーブル２０２と、収集アカウントテーブル２０３と、ＥＴＬ（Extract/Transform/Load）テーブル２０４とを含む。
【0037】
想定効果算出部６２は、データ蓄積装置３０及び４０に蓄積されたデータを分析して、テーマごとに、そのテーマに関するデータの価値を評価した効果評価値を算出する効果算出部である。想定効果算出部６２は、データ取得部６２１と、利用効果算出部６２２と、利用効果保存部６２３とを有する。
【0038】
データ取得部６２１は、データ蓄積装置３０、４０及びデータ参照装置５０からクエリ実行情報３１、４１及びデータ参照情報５１を取得する。
【0039】
利用効果算出部６２２は、データ取得部６２１にて取得されたクエリ実行情報３１、４１及びデータ参照情報５１に含まれるログ情報に基づいて、テーマごとに、データ蓄積装置３０及び４０に蓄積されたデータの効果評価値を算出する。
【0040】
利用効果保存部６２３は、利用効果算出部６２２にて算出された効果評価値を示す想定効果テーブル２０５を生成して、データ分析装置６０の記憶装置１０３などに保存する。
【0041】
想定コスト算出部６３は、データ蓄積装置３０及び４０に蓄積されたデータを分析して、テーマごとに、そのテーマに関するデータの蓄積にかかったコストを評価したコスト評価値を算出するコスト算出部である。想定コスト算出部６３は、データ取得部６３１と、利用コスト算出部６３２と、利用コスト保存部６３３とを有する。
【0042】
データ取得部６３１は、データ収集装置１０及びデータ加工装置２０からデータ収集情報１１及びデータ加工情報２１を取得する。
【0043】
利用コスト算出部６３２は、データ取得部６３１にて取得されたデータ収集情報１１及びデータ加工情報２１に含まれるログ情報に基づいて、テーマごとに、データ蓄積装置３０及び４０に蓄積されたデータのコスト評価値を算出する。
【0044】
利用コスト保存部６３３は、利用コスト算出部６３２にて算出されたコスト評価値を示す想定コストテーブル２０６を生成してデータ分析装置６０の記憶装置１０３などに保存する。
【0045】
費用対効果可視部６４は、想定効果テーブル２０５及び想定コストテーブル２０６に基づいて、テーマごとに、テーマに関するデータ収集の費用対効果を評価した費用対効果値を算出することで、各テーマのデータ収集の費用対効果を可視化する比較部である。費用対効果可視部６４は、費用対効果算出部６４１と、費用対効果保存部６４２と、表示情報生成部６４３とを有する。
【0046】
費用対効果算出部６４１は、想定コストテーブル２０６に基づいて、テーマごとに、そのテーマに関するデータ収集の費用対効果を評価した費用対効果値を算出する。その際、費用対効果算出部６４１は、必要があれば、アプリアカウントテーブル２０１、ＤＢ参照アカウントテーブル２０２と、収集アカウントテーブル２０３、ＥＴＬテーブル２０４、想定効果テーブル２０５及び想定コストテーブル２０６などを使用してもよい。
【0047】
費用対効果保存部６４２は、費用対効果算出部６４１にて算出された費用対効果値を示す費用対効果テーブル２０７をデータ分析装置６０の記憶装置１０３などに保存する。
【0048】
表示情報生成部６４３は、費用対効果テーブル２０７に基づいて、費用対効果値を示す表示情報を生成して、データ分析装置６０の表示装置１０６に表示する。
【0049】
【0050】
フィールド２１０は、収集対象エリアである工場を識別するための工場名を格納する。フィールド２１１は、工場におけるテーマの名称であるテーマ名を格納する。テーマは、同じ工場に対して複数あってもよいし、複数の工場で１つのテーマが共有されてもよい。フィールド２１２は、テーマを識別するためのテーマＩＤを格納する。フィールド２１３は、テーマを管理するユーザを識別するためのユーザアカウント名として、ユーザが使用する管理用のアプリケーションプログラムを識別するためのアプリアカウント名を格納する。
【0051】
【0052】
フィールド２２０は、工場名を格納する。フィールド２２１は、テーマ名を格納する。フィールド２２２は、テーマＩＤを格納する。フィールド２２３は、テーマＩＤのテーマに係るデータを参照するアプリケーションプログラムを識別するための参照アカウント名を格納する。
【0053】
【0054】
フィールド２３０は、工場名を格納する。フィールド２３１は、テーマ名を格納する。フィールド２３２は、テーマＩＤを格納する。フィールド２３３は、テーマＩＤのテーマに関するデータを収集するアプリケーションプログラムを識別するための収集アカウント名を格納する。
【0055】
【0056】
フィールド２４０は、工場名を格納する。フィールド２４１は、テーマ名を格納する。フィールド２４２は、テーマＩＤを格納する。フィールド２４３は、テーマＩＤのテーマに関するデータを加工するアプリケーションプログラムを識別するためのＥＴＬ名を格納する。
【0057】
【0058】
フィールド２５０は、工場名を格納する。フィールド２５１は、テーマ名を格納する。フィールド２５２は、テーマＩＤを格納する。フィールド２５３は、テーマＩＤのテーマに関するデータの効果評価値を集計した集計期間を格納する。図７の例では、１カ月単位で効果評価値が集計されているが、集計期間は１カ月に限らず、システム運用者などにて適宜設定可能である。
【0059】
フィールド２５４は、集計期間において、テーマＩＤのテーマに関する１次データである対象１次データを参照する参照処理が実行された参照回数である１次ＤＬ総参照頻度［回／月］を格納する。フィールド２５５は、各参照処理で参照された１次データの数である参照数の平均値である１次ＤＬ平均参照範囲［データ数／回］を格納する。フィールド２５６は、対象１次データの効果評価値である1次想定効果を格納する。
【0060】
1次想定効果は、参照回数及び１次ＤＬ平均参照範囲に基づいて算出される値であり、本実施形態では、参照回数の平均値である１次ＤＬ総参照頻度に１次ＤＬ平均参照範囲を乗算した値である。ただし、1次想定効果は、この例に限らず、例えば、１次ＤＬ総参照頻度の代わりに、又は、１次ＤＬ総参照頻度に加えて、参照回数の中央値、最大値、最小値又は総和などの他の統計値が用いられて算出されてもよい。
【0061】
フィールド２５７は、集計期間において、テーマＩＤのテーマに関する２次データである対象２次データを参照した参照処理が実行された参照回数である２次ＤＬ総参照頻度［回／月］を格納する。フィールド２５８は、各参照処理で参照された２次データの数である参照数の平均値である２次ＤＬ平均参照範囲［データ数／回］を格納する。フィールド２５９は、対象２次データの効果評価値である２次想定効果を格納する。２次想定効果は、参照回数及び２次ＤＬ平均参照範囲に基づいて算出される値であり、本実施形態では、参照回数の平均値である２次ＤＬ総参照頻度に２次ＤＬ平均参照範囲を乗算した値である。ただし、２次想定効果は、この例に限らず、例えば、２次ＤＬ総参照頻度の代わりに、又は、２次ＤＬ総参照頻度に加えて、参照回数の中央値、最大値、最小値又は総和などの統計値が用いられて算出されてもよい。
【0062】
【0063】
フィールド２６０は、工場名を格納する。フィールド２６１は、テーマ名を格納する。フィールド２６２は、テーマＩＤを格納する。フィールド２６３は、テーマＩＤのテーマに関するデータのコスト評価値を集計した集計期間を格納する。なお、コスト評価値の集計した集計期間は、効果評価値の評価値集計期間と同じ期間である。
【0064】
フィールド２６４は、集計期間において、対象１次データを収集した収集回数である総収集頻度［回／月］を格納する。フィールド２６５は、集計期間における、各収集処理にかかった収集時間の平均値である平均収集時間［ｓ］を格納する。フィールド２６６は、集計期間における対象１次データのコスト評価値である収集想定コストを格納する。
【0065】
収集想定コストは、総収集頻度及び収集時間に基づいて算出される値であり、本実施形態では、総収集頻度に収集時間の平均値である平均収集時間を乗算した値である。ただし、収集想定コストは、この例に限らず、例えば、平均収集時間の代わりに、又は、平均収集時間に加えて、収集時間の中央値、最大値、最小値又は総和などの他の統計値が用いられて算出されてもよい。
【0066】
フィールド２６７は、集計期間において、加工処理を行って対象２次データを生成した加工回数である総加工頻度［回／月］を格納する。フィールド２６８は、集計期間において、各加工処理にかかった加工時間の平均値である平均加工時間［ｓ］を格納する。フィールド２６９は、集計期間における対象２次データのコスト評価値である加工想定コストを格納する。
【0067】
加工想定コストは、総加工頻度及び加工時間に基づいて算出される値であり、本実施形態では、総収集頻度に加工時間の平均値である平均加工時間を乗算した値である。ただし、加工想定コストは、この例に限らず、例えば、平均加工時間の代わりに、又は、平均加工時間に加えて、加工時間の中央値、最大値、最小値又は総和などの他の統計値が用いられて算出されてもよい。
【0068】
【0069】
フィールド２７０は、工場名を格納する。フィールド２７１は、テーマ名を格納する。フィールド２７２は、テーマＩＤを格納する。フィールド２７３は、集計期間を格納する。
【0070】
フィールド２７４は、テーマＩＤのテーマに関する対象１次データに対する費用対効果値である１次ＤＬ費用対効果を格納する。１次ＤＬ費用対効果は、１次想定効果と収集想定コストとを比較した比較値であり、本実施形態では、収集想定コストに対する１次想定効果の比率である。つまり、１次ＤＬ費用対効果は、（総収集頻度・平均収集時間）／（１次ＤＬ総参照頻度・１次ＤＬ平均参照範囲）となる。
【0071】
フィールド２７５は、テーマＩＤのテーマに関する対象２次データに対する費用対効果値である２次ＤＬ費用対効果を格納する。２次ＤＬ費用対効果は、２次想定効果と加工想定コストとを比較した比較値であり、本実施形態では、加工想定コストに対する２次想定効果の比率である。つまり、２次ＤＬ費用対効果は、（総加工頻度・平均加工時間）／（２次ＤＬ総参照頻度・２次ＤＬ平均参照範囲）となる。
【0072】
図１０は、アカウント情報を登録するアカウント登録処理の一例を説明するためのフローチャートである。
【0073】
アカウント登録処理では、先ず、入力装置８０は、情報収集システム１のシステム運用者からアカウント情報を受け付け、そのアカウント情報をデータ分析装置６０に送信する（ステップＳ１０１）。
【0074】
データ分析装置６０のアカウント情報登録部６１のアカウント情報受付部６１１は、アカウント情報を受け付ける。アカウント情報保存部６１２は、そのアカウント情報に基づいて、アプリアカウントテーブル２０１、ＤＢ参照アカウントテーブル２０２、収集アカウントテーブル２０３及びＥＴＬテーブル２０４を更新して（ステップＳ１０２）、処理を終了する。
【0075】
図１１は、データ収集装置１０による収集処理の一例を説明するためのフローチャートである。
【0076】
データ収集処理では、先ず、データ収集装置１０のデータ収集情報管理部１２は、所定のタイミングで（例えば、定期的に）対象機器からデータを取得する（ステップＳ２０１）。データ収集情報管理部１２は、取得したデータを１次データとしてデータ蓄積装置３０に保存する（ステップＳ２０２）。そして、データ収集情報管理部１２は、取得したデータに関するデータ収集ログを生成してデータ収集情報１１に追加し（ステップＳ２０３）、処理を終了する。
【0077】
図１２は、データ加工装置２０による加工処理の一例を説明するためのフローチャートである。加工処理は、例えば、バッチ処理であり、所定のタイミングで実行される。
【0078】
加工処理では、先ず、データ加工装置２０のデータ加工情報管理部２２は、加工する１次データをデータ蓄積装置３０から抽出する（ステップＳ３０１）。データ加工情報管理部２２は、抽出した１次データを加工して２次データを生成する（ステップＳ３０２）。データ加工情報管理部２２は、２次データをデータ蓄積装置４０に保存する（ステップＳ３０３）。データ加工情報管理部２２は、加工処理に関するデータ加工ログを生成してデータ加工情報２１に追加し（ステップＳ３０４）、処理を終了する。
【0079】
図１３は、データ参照装置５０による参照処理の一例を説明するためのフローチャートである。
【0080】
参照処理では、先ず、データ参照装置５０のデータ参照情報管理部５２は、データを参照するタイミングになると、参照するデータに対するクエリを生成してデータ蓄積装置３０及び４０の少なくとも一方に送信する（ステップＳ４０１）。クエリの送信先は、参照するデータが１次データか２次データかに応じて決定される。ここでは、クエリはデータ蓄積装置３０に送信されたとする。
【0081】
データ蓄積装置３０のクエリ実行情報管理部３２は、データ参照装置５０からクエリを受信し、そのクエリを応じたデータを読み出す（ステップＳ４０２）。そして、クエリ実行情報管理部３２は、読み出したデータをデータ参照装置５０に送信すると共に、そのクエリに応じたクエリログを生成して、クエリ実行情報３１に追加する（ステップＳ４０３）。なお、クエリがデータ蓄積装置４０に送信された場合でも、データ蓄積装置４０のクエリ実行情報管理部４２にて同様な処理が行われる。
【0082】
データ参照装置５０のデータ参照情報管理部５２は、データを受信すると、そのデータを参照した所定の処理を実行する（ステップＳ４０４）。そして、所定の処理が終了すると（ステップＳ４０５）、データ参照情報管理部５２は、参照処理のアプリログをデータ参照情報５１に追加して（ステップＳ４０６）、処理を終了する。
【0083】
図１４は、データ分析装置６０の想定効果算出部６２による効果算出処理の一例を説明するためのフローチャートである。効果算出処理は、例えば、バッチ処理であり、所定のタイミングで実行される。
【0084】
効果算出処理では、先ず、想定効果算出部６２のデータ取得部６２１は、データ蓄積装置３０、４０及びデータ参照装置５０からクエリ実行情報３１、４１及びデータ参照情報５１を取得する（ステップＳ５０１）。
【0085】
利用効果算出部６２２は、クエリ実行情報３１、４１及びデータ参照情報５１に基づいて、蓄積データをテーマごとに分析して、テーマごとに、参照頻度（１次ＤＬ総参照頻度及び２次ＤＬ総参照頻度）と、参照範囲（１次ＤＬ平均参照範囲及び２次ＤＬ平均参照範囲）とを算出する（ステップＳ５０２）。そして、利用効果算出部６２２は、算出した参照頻度及び参照範囲に基づいて、テーマごとに想定効果（１次想定効果及び２次想定効果）を算出する（ステップＳ５０３）。
【0086】
利用効果保存部６２３は、テーマごとの想定効果を示す想定効果テーブル２０５を生成して保存し（ステップＳ５０４）、処理を終了する。
【0087】
図１５は、想定コスト算出部６３によるコスト算出処理の一例を説明するためのフローチャートである。コスト算出処理は、例えば、バッチ処理であり、所定のタイミングで実行される。
【0088】
効果算出処理では、想定コスト算出部６３のデータ取得部６３１は、データ収集装置１０及びデータ加工装置２０からデータ収集情報１１及びデータ加工情報２１を取得する（ステップＳ６０１）。
【0089】
利用コスト算出部６３２は、データ取得部６３１にて取得されたデータ収集情報１１及びデータ加工情報２１に基づいて、蓄積データをテーマごとに分析して、テーマごとに、総収集頻度、平均収集時間、総加工頻度及び平均加工時間を算出する（ステップＳ６０２）。利用コスト算出部６３２は、テーマごとに、総収集頻度、平均収集時間、総加工頻度及び平均加工時間に基づいて、収集想定コスト及び加工想定コストを算出する（ステップＳ６０３）。
【0090】
利用コスト保存部６３３は、テーマごとの想定コストを示す想定コストテーブル２０６を生成して保存し（ステップＳ６０４）、処理を終了する。
【0091】
図１６は、費用対効果可視部６４による可視化処理の一例を説明するためのフローチャートである。可視化処理は、例えば、バッチ処理であり、所定のタイミングで実行される。
【0092】
可視化処理では、先ず、費用対効果可視部６４の費用対効果算出部６４１は、アプリアカウントテーブル２０１、ＤＢ参照アカウントテーブル２０２と、収集アカウントテーブル２０３、ＥＴＬテーブル２０４、想定効果テーブル２０５及び想定コストテーブル２０６を取得する（ステップＳ７０１）。
【0093】
費用対効果算出部６４１は、ステップＳ７０１で取得した情報に基づいて、テーマごとに、そのテーマに関するデータ収集の費用対効果を評価した費用対効果値を算出する（ステップＳ７０２）。本実施形態では、費用対効果値は、１次データに対する１次ＤＬ費用対効果と、２次データに対する２次ＤＬ費用対効果とを含む。１次ＤＬ費用対効果は、１次想定効果と収集想定コストとを比較した比較値（より具体的には、収集想定コストに対する１次想定効果の比率）であり、２次ＤＬ費用対効果は、２次想定効果と加工想定コストとを比較した比較値（より具体的には、加工想定コストに対する２次想定効果の比率）である。
【0094】
費用対効果保存部６４２は、費用対効果算出部６４１にて算出された費用対効果を示す費用対効果テーブル２０７を生成して保存する（ステップＳ７０３）。
【0095】
その後、表示情報生成部６４３は、費用対効果テーブル２０７に基づいて表示情報を生成しする（ステップＳ７０４）。このとき、表示情報生成部６４３は、必要に応じて、アプリアカウントテーブル２０１、ＤＢ参照アカウントテーブル２０２、収集アカウントテーブル２０３及びＥＴＬテーブル２０４を使用してもよい。
【0096】
表示情報生成部６４３は、生成した表示情報を表示して（ステップＳ７０５）、処理を終了する。
【0097】
以上説明した本実施形態では、費用対効果値は、１次ＤＬ費用対効果及び２次ＤＬ費用対効果の両方を含んでいたが、これらの一方でもよい。また、費用対効果値は、１次ＤＬ費用対効果及び２次ＤＬ費用対効果の合算値のような、１次ＤＬ費用対効果及び２次ＤＬ費用対効果に基づいて算出される値でもよい。
【0098】
以上説明したように本実施形態によれば、想定コスト算出部６３は、データを蓄積する蓄積処理のログ情報に基づいて、データごとに、データの蓄積にかかったコストを評価したコスト評価値を算出する。想定効果算出部６２は、データを参照する参照処理のログ情報に基づいて、テーマごとに、データの価値を評価した効果評価値を算出する。費用対効果可視部６４は、テーマごとに、コスト評価値と前記効果評価値とを比較した比較値である費用対効果値を算出する。したがって、テーマごとに、データの蓄積にかかったコストとデータの価値とが比較されるため、業務改善に対する費用対効果が低いテーマなどを判別することが可能となり、複数のテーマに関するデータを効率的に収集することが可能となる。
【0099】
また、本実施形態では、蓄積処理は、データとして１次データを収集して蓄積する収集処理と、１次データを加工して２次データとして蓄積する加工処理とを含む。このため、データを収集するコストだけでなく、そのデータを加工するコストも考慮することが可能となるため、テーマごとの費用対効果をより適切に把握することが可能となる。
【0100】
また、本実施形態では、費用対効果可視部６４は、１次データ及び２次データのそれぞれについて、費用対効果値を算出する。したがって、テーマごとの費用対効果をより適切に把握することが可能となる。
【0101】
また、本実施形態では、想定コスト算出部６３は、蓄積処理のログ情報に基づいて、１次データを収集した総収集頻度と、１次データの収集にかかった収集時間とを算出し、収集頻度及び前記収集時間に基づいて、１次データのコスト評価値である収集想定コストを算出する。この場合、１次データに関するコストをより適切に評価することが可能となる。
【0102】
また、本実施形態では、想定コスト算出部６３は、蓄積処理のログ情報に基づいて、２次データを生成した総加工頻度と、２次データの生成にかかった加工時間とを算出し、総加工頻度及び加工時間に基づいて、２次データのコスト評価値である加工想定コストを算出する。この場合、２データに関するコストをより適切に評価することが可能となる。
【0103】
また、本実施形態では、想定効果算出部６２は、参照処理のログ情報に基づいて、参照処理が実行された参照回数と、各参照処理で参照されたデータの数である参照数とを算出し、参照頻度及び参照数に基づいて、効果評価値を算出する。この場合、データに関する価値を適切に評価することが可能となる。
【0104】
また、本実施形態では、費用対効果可視部６４は、コスト評価値に対する効果評価値の比率を費用対効果値として算出する。このため、データに関する費用対効果をより適切に評価することが可能となる。
【0105】
上述した本開示の実施形態は、本開示の説明のための例示であり、本開示の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本開示の範囲を逸脱することなしに、他の様々な態様で本開示を実施することができる。
【符号の説明】
【0106】
１：情報収集システム １０：データ収集装置 １１：データ収集情報 １２：データ収集情報管理部 ２０：データ加工装置 ２１：データ加工情報 ２２：データ加工情報管理部 ３０，４０：データ蓄積装置 ３１、４１：クエリ実行情報 ３２、４２：クエリ実行情報管理部 ５０：データ参照装置 ５１：データ参照情報 ５２：データ参照情報管理部 ６０：データ分析装置 ６１：アカウント情報登録部 ６２：想定効果算出部 ６３：想定コスト算出部 ６４：費用対効果可視部 ７０：ネットワーク ８０ 入力装置 ６１１：アカウント情報受付部 ６１２：アカウント情報保存部 ６２１：データ取得部 ６２２：利用効果算出部 ６２３：利用効果保存部 ６３１：データ取得部 ６３２：利用コスト算出部 ６３３：利用コスト保存部 ６４１：費用対効果算出部 ６４２：費用対効果保存部 ６４３：表示情報生成部
【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】