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特開2023-183884システムバランス変動及びその予兆の抽出方法、当該方法を用いた情報処理装置及びプログラム
(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】P2023183884
(43)【公開日】2023-12-28
(54)【発明の名称】システムバランス変動及びその予兆の抽出方法、当該方法を用いた情報処理装置及びプログラム
(51)【国際特許分類】
G05B 23/02 20060101AFI20231221BHJP
G06F 17/18 20060101ALI20231221BHJP
【ＦＩ】
G05B23/02 302R
G05B23/02 301Q
G06F17/18 Z
【審査請求】未請求
【請求項の数】10
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022097677
(22)【出願日】2022-06-16
(71)【出願人】
【識別番号】301021533
【氏名又は名称】国立研究開発法人産業技術総合研究所
(71)【出願人】
【識別番号】000141060
【氏名又は名称】株式会社関電工
(74)【代理人】
【識別番号】100075410
【弁理士】
【氏名又は名称】藤沢 則昭
(74)【代理人】
【識別番号】100135541
【弁理士】
【氏名又は名称】藤沢 昭太郎
(72)【発明者】
【氏名】鍛冶 良作
(72)【発明者】
【氏名】吉岡 匠
(72)【発明者】
【氏名】河合 洋明
(72)【発明者】
【氏名】大川 慶直
(72)【発明者】
【氏名】関 健一
(72)【発明者】
【氏名】土田 崇
(72)【発明者】
【氏名】泉 敬介
(72)【発明者】
【氏名】中島 栄一
【テーマコード（参考）】
3C223
5B056
【Ｆターム（参考）】
3C223FF04
3C223FF09
3C223FF13
3C223FF45
3C223GG01
3C223HH03
5B056BB66
(57)【要約】
【課題】貢献度積分を利用した項目選択の自動化によるシステムバランス変動及びその予兆の抽出方法、当該方法を用いた情報処理装置及びプログラムを提供する。
【解決手段】システムバランスの変動及びその予兆を抽出する方法に用いる情報処理装置であって、第１のステップとして、各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出し、第２のステップとして、各項目に係る貢献度を算出し、第４のステップとして、各項目の貢献度を積分し、第４のステップとして、マハラノビス距離の日時変化図等を表示し、第５のステップとして、項目数Nが３より大きい場合、あるいはユーザから命令の入力を受け付けると、前記各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除して、削除後に残されたＮ―１項目をシステムから得られた前記Ｎ項目の代わりに用いて、前記第１のステップから前記第５のステップを再実行する制御手段１１を有する構成とした。
【選択図】図９
【解決手段】システムバランスの変動及びその予兆を抽出する方法に用いる情報処理装置であって、第１のステップとして、各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出し、第２のステップとして、各項目に係る貢献度を算出し、第４のステップとして、各項目の貢献度を積分し、第４のステップとして、マハラノビス距離の日時変化図等を表示し、第５のステップとして、項目数Nが３より大きい場合、あるいはユーザから命令の入力を受け付けると、前記各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除して、削除後に残されたＮ―１項目をシステムから得られた前記Ｎ項目の代わりに用いて、前記第１のステップから前記第５のステップを再実行する制御手段１１を有する構成とした。
【選択図】図９
【特許請求の範囲】
【請求項1】
システムバランスの変動及びその予兆を抽出する方法において、
システムから得られるＮ項目の時系列データを使用して各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出するステップと、
算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出するステップと、
算出された各項目に係る前記貢献度を、所定の日時にわたって夫々積分するステップを有することを特徴とする、方法。
システムから得られるＮ項目の時系列データを使用して各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出するステップと、
算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出するステップと、
算出された各項目に係る前記貢献度を、所定の日時にわたって夫々積分するステップを有することを特徴とする、方法。
【請求項2】
システムバランスの変動及びその予兆を抽出する方法において、
システムから得られるＮ項目の時系列データを使用して各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出する第１のステップと、
算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出する第２のステップと、
算出された各項目の貢献度を所定の日時にわたって積分する第３のステップと、
マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、同１０割図、予兆項目抽出図、同１０割図のうち少なくとも２つ以上の図、各項目の時系列データ、貢献度の時系列データを並べて表示する第４のステップと、
項目数である前記Ｎが３より大きい場合、あるいはユーザが前記表示されている内容を良しとしなければ、
前記各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除して、削除後に残されたＮ―１項目をシステムから得られた前記Ｎ項目の代わりに用いて、前記第１のステップから第５のステップを再実行する第５のステップを有することを特徴とする、方法。
システムから得られるＮ項目の時系列データを使用して各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出する第１のステップと、
算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出する第２のステップと、
算出された各項目の貢献度を所定の日時にわたって積分する第３のステップと、
マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、同１０割図、予兆項目抽出図、同１０割図のうち少なくとも２つ以上の図、各項目の時系列データ、貢献度の時系列データを並べて表示する第４のステップと、
項目数である前記Ｎが３より大きい場合、あるいはユーザが前記表示されている内容を良しとしなければ、
前記各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除して、削除後に残されたＮ―１項目をシステムから得られた前記Ｎ項目の代わりに用いて、前記第１のステップから第５のステップを再実行する第５のステップを有することを特徴とする、方法。
【請求項3】
システムバランスの変動及びその予兆を抽出する方法において、
システムから得られるＮ項目の時系列データを使用して各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出する第１のステップと、
算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出する第２のステップと、
各日時について、前記項目すべての貢献度を合算する第３のステップと、
各日時についての貢献度合算値のうち、所定の値より小さい貢献度合算値を持つ日時に係る、各項目の貢献度を積分する第４のステップと、
マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、同１０割図、予兆項目抽出図、同１０割図のうち少なくとも２つ以上の図、各項目の時系列データ、貢献度の時系列データを並べて表示する第５のステップと、
項目数である前記Ｎが３より大きい場合、あるいはユーザが前記表示されている内容を良しとしなければ、
前記各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除して、削除後に残されたＮ―１項目をシステムから得られた前記Ｎ項目の代わりに用いて、前記第１のステップから第６のステップを再実行する第６のステップを有することを特徴とする、方法。
システムから得られるＮ項目の時系列データを使用して各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出する第１のステップと、
算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出する第２のステップと、
各日時について、前記項目すべての貢献度を合算する第３のステップと、
各日時についての貢献度合算値のうち、所定の値より小さい貢献度合算値を持つ日時に係る、各項目の貢献度を積分する第４のステップと、
マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、同１０割図、予兆項目抽出図、同１０割図のうち少なくとも２つ以上の図、各項目の時系列データ、貢献度の時系列データを並べて表示する第５のステップと、
項目数である前記Ｎが３より大きい場合、あるいはユーザが前記表示されている内容を良しとしなければ、
前記各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除して、削除後に残されたＮ―１項目をシステムから得られた前記Ｎ項目の代わりに用いて、前記第１のステップから第６のステップを再実行する第６のステップを有することを特徴とする、方法。
【請求項4】
システムバランスの変動及びその予兆を抽出する方法において、
システムから得られるＮ項目の時系列データのうち、相関係数が１に近い項目について、１つを残し、その１つ以外のＭ項目を削除する第１のステップと、
削除後に残されたＬ＝Ｎ－Ｍ項目を使用して、各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出する第２のステップと、
算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出する第３のステップと、
各日時について、前記項目すべての貢献度を合算する第４のステップと、
各日時についての貢献度合算値のうち、所定の値より小さい貢献度合算値を持つ日時に係る、各項目の貢献度を積分する第５のステップと、
マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、同１０割図、予兆項目抽出図、同１０割図のうち少なくとも２つ以上の図、各項目の時系列データ、貢献度の時系列データを並べて表示する第６のステップと、
項目数である前記Ｌが３より大きい場合、あるいはユーザが前記表示されている内容を良しとしなければ、
前記各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除し、削除後に残されたＬ－１項目を削除後に残された前記Ｌ項目の代わりに用いて、前記第２のステップから第７のステップを再実行する第７のステップを有することを特徴とする、方法。
システムから得られるＮ項目の時系列データのうち、相関係数が１に近い項目について、１つを残し、その１つ以外のＭ項目を削除する第１のステップと、
削除後に残されたＬ＝Ｎ－Ｍ項目を使用して、各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出する第２のステップと、
算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出する第３のステップと、
各日時について、前記項目すべての貢献度を合算する第４のステップと、
各日時についての貢献度合算値のうち、所定の値より小さい貢献度合算値を持つ日時に係る、各項目の貢献度を積分する第５のステップと、
マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、同１０割図、予兆項目抽出図、同１０割図のうち少なくとも２つ以上の図、各項目の時系列データ、貢献度の時系列データを並べて表示する第６のステップと、
項目数である前記Ｌが３より大きい場合、あるいはユーザが前記表示されている内容を良しとしなければ、
前記各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除し、削除後に残されたＬ－１項目を削除後に残された前記Ｌ項目の代わりに用いて、前記第２のステップから第７のステップを再実行する第７のステップを有することを特徴とする、方法。
【請求項5】
システムバランスの変動及びその予兆を抽出する方法に用いる情報処理装置であって、
当該情報処理装置は、
第１のステップとして、システムから得られるＮ項目の時系列データを使用して各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出し、
第２のステップとして、算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出し、
第３のステップとして、所定の日時にわたって各項目の貢献度を積分し、
第４のステップとして、マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、同１０割図、予兆項目抽出図、同１０割図のうち少なくとも２つ以上の図、各項目の時系列データ、貢献度の時系列データを並べて表示し、
第５のステップとして、
項目数である前記Ｎが３より大きい場合、あるいはユーザから最小の積分値に係る項目を削除する旨の命令の入力を受け付けると、
前記各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除して、削除後に残されたＮ―１項目をシステムから得られた前記Ｎ項目の代わりに用いて、前記第１のステップから前記第５のステップを再実行する制御手段を有することを特徴とする、情報処理装置。
当該情報処理装置は、
第１のステップとして、システムから得られるＮ項目の時系列データを使用して各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出し、
第２のステップとして、算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出し、
第３のステップとして、所定の日時にわたって各項目の貢献度を積分し、
第４のステップとして、マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、同１０割図、予兆項目抽出図、同１０割図のうち少なくとも２つ以上の図、各項目の時系列データ、貢献度の時系列データを並べて表示し、
第５のステップとして、
項目数である前記Ｎが３より大きい場合、あるいはユーザから最小の積分値に係る項目を削除する旨の命令の入力を受け付けると、
前記各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除して、削除後に残されたＮ―１項目をシステムから得られた前記Ｎ項目の代わりに用いて、前記第１のステップから前記第５のステップを再実行する制御手段を有することを特徴とする、情報処理装置。
【請求項6】
システムバランスの変動及びその予兆を抽出する方法に用い、制御手段を有する情報処理装置を動作させるプログラムであって、
当該プログラムは、前記情報処理装置の前記制御手段に、
第１のステップとして、システムから得られるＮ項目の時系列データを使用して各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出させ、
第２のステップとして、算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出させ、
第３のステップとして、所定の日時にわたって各項目の貢献度を積分させ、
第４のステップとして、マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、同１０割図、予兆項目抽出図、同１０割図のうち少なくとも２つ以上の図、各項目の時系列データ、貢献度の時系列データを並べて表示させ、
第５のステップとして、
項目数である前記Ｎが３より大きい場合、あるいはユーザから最小の積分値に係る項目を削除する旨の命令の入力を受け付けると、
前記各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除させ、削除後に残されたＮ―１項目をシステムから得られた前記Ｎ項目の代わりに用いて、前記第１のステップから前記第５のステップを再実行させることを特徴とする、プログラム。
当該プログラムは、前記情報処理装置の前記制御手段に、
第１のステップとして、システムから得られるＮ項目の時系列データを使用して各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出させ、
第２のステップとして、算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出させ、
第３のステップとして、所定の日時にわたって各項目の貢献度を積分させ、
第４のステップとして、マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、同１０割図、予兆項目抽出図、同１０割図のうち少なくとも２つ以上の図、各項目の時系列データ、貢献度の時系列データを並べて表示させ、
第５のステップとして、
項目数である前記Ｎが３より大きい場合、あるいはユーザから最小の積分値に係る項目を削除する旨の命令の入力を受け付けると、
前記各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除させ、削除後に残されたＮ―１項目をシステムから得られた前記Ｎ項目の代わりに用いて、前記第１のステップから前記第５のステップを再実行させることを特徴とする、プログラム。
【請求項7】
システムバランスの変動及びその予兆を抽出する方法に用いる情報処理装置であって、
当該情報処理装置は、
第１のステップとして、システムから得られるＮ項目の時系列データを使用して各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出し、
第２のステップとして、算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出し、
第３のステップとして、各日時について、前記各項目すべての貢献度を合算し、
第４のステップとして、各日時についての貢献度合算値のうち、所定の値より小さい貢献度合算値を持つ日時にわたって、各項目の貢献度を積分し、
第５のステップとして、マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、同１０割図、予兆項目抽出図、同１０割図のうち少なくとも２つ以上の図、各項目の時系列データ、貢献度の時系列データを並べて表示し、
第６のステップとして、
項目数である前記Ｎが３より大きい場合、あるいはユーザから最小の積分値に係る項目を削除する旨の命令の入力を受け付けると、
前記各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除し、残されたＮ―１項目をシステムから得られた前記Ｎ項目の代わりに用いて、前記第１のステップから前記第６のステップを再実行する制御手段を有することを特徴とする、情報処理装置。
当該情報処理装置は、
第１のステップとして、システムから得られるＮ項目の時系列データを使用して各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出し、
第２のステップとして、算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出し、
第３のステップとして、各日時について、前記各項目すべての貢献度を合算し、
第４のステップとして、各日時についての貢献度合算値のうち、所定の値より小さい貢献度合算値を持つ日時にわたって、各項目の貢献度を積分し、
第５のステップとして、マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、同１０割図、予兆項目抽出図、同１０割図のうち少なくとも２つ以上の図、各項目の時系列データ、貢献度の時系列データを並べて表示し、
第６のステップとして、
項目数である前記Ｎが３より大きい場合、あるいはユーザから最小の積分値に係る項目を削除する旨の命令の入力を受け付けると、
前記各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除し、残されたＮ―１項目をシステムから得られた前記Ｎ項目の代わりに用いて、前記第１のステップから前記第６のステップを再実行する制御手段を有することを特徴とする、情報処理装置。
【請求項8】
システムバランスの変動及びその予兆を抽出する方法に用い、制御手段を有する情報処理装置を動作させるプログラムであって、
当該プログラムは、
第１のステップとして、システムから得られるＮ項目の時系列データを使用して各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出させ、
第２のステップとして、算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出させ、
第３のステップとして、各日時について、前記各項目すべての貢献度を合算させ、
第４のステップとして、各日時についての貢献度合算値のうち、所定の値より小さい貢献度合算値を持つ日時にわたって、各項目の貢献度を積分させ、
第５のステップとして、マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、同１０割図、予兆項目抽出図、同１０割図のうち少なくとも２つ以上の図、各項目の時系列データ、貢献度の時系列データを並べて表示させ、
第６のステップとして、
項目数である前記Ｎが３より大きい場合、あるいはユーザから最小の積分値に係る項目を削除する旨の命令の入力を受け付けると、
前記各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除させ、削除後に残されたＮ―１項目をシステムから得られた前記Ｎ項目の代わりに用いて、前記第１のステップから前記第６のステップを再実行させることを特徴とする、プログラム。
当該プログラムは、
第１のステップとして、システムから得られるＮ項目の時系列データを使用して各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出させ、
第２のステップとして、算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出させ、
第３のステップとして、各日時について、前記各項目すべての貢献度を合算させ、
第４のステップとして、各日時についての貢献度合算値のうち、所定の値より小さい貢献度合算値を持つ日時にわたって、各項目の貢献度を積分させ、
第５のステップとして、マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、同１０割図、予兆項目抽出図、同１０割図のうち少なくとも２つ以上の図、各項目の時系列データ、貢献度の時系列データを並べて表示させ、
第６のステップとして、
項目数である前記Ｎが３より大きい場合、あるいはユーザから最小の積分値に係る項目を削除する旨の命令の入力を受け付けると、
前記各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除させ、削除後に残されたＮ―１項目をシステムから得られた前記Ｎ項目の代わりに用いて、前記第１のステップから前記第６のステップを再実行させることを特徴とする、プログラム。
【請求項9】
システムバランスの変動及びその予兆を抽出する方法に用いる情報処理装置であって、
当該情報処理装置は、
第１のステップとして、システムから得られるＮ項目の時系列データのうち、相関係数が１に近い項目について、１つを残し、その１つ以外のＭ項目を削除してＬ＝Ｎ－Ｍ項目とし、
第２のステップとして、削除後に残されたＬ項目の時系列データを使用して、各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出し、
第３のステップとして、算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出し、
第４のステップとして、各日時について、前記各項目すべての貢献度を合算し、
第５のステップとして、各日時についての貢献度合算値のうち、所定の値より小さい貢献度合算値を持つ日時にわたって、各項目の貢献度を積分し、
第６のステップとして、マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、同１０割図、予兆項目抽出図、同１０割図のうち少なくとも２つ以上の図、各項目の時系列データ、貢献度の時系列データを並べて表示し、
第７のステップとして、
項目数である前記Ｌが３より大きい場合、あるいはユーザから最小の積分値に係る項目を削除する旨の命令の入力を受け付けると、
前記各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除し、削除後に残されたＬ－１項目を削除後に残された前記Ｌ項目の代わりに用いて、前記第２のステップから前記第７のステップを再実行する制御手段を有することを特徴とする、情報処理装置。
当該情報処理装置は、
第１のステップとして、システムから得られるＮ項目の時系列データのうち、相関係数が１に近い項目について、１つを残し、その１つ以外のＭ項目を削除してＬ＝Ｎ－Ｍ項目とし、
第２のステップとして、削除後に残されたＬ項目の時系列データを使用して、各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出し、
第３のステップとして、算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出し、
第４のステップとして、各日時について、前記各項目すべての貢献度を合算し、
第５のステップとして、各日時についての貢献度合算値のうち、所定の値より小さい貢献度合算値を持つ日時にわたって、各項目の貢献度を積分し、
第６のステップとして、マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、同１０割図、予兆項目抽出図、同１０割図のうち少なくとも２つ以上の図、各項目の時系列データ、貢献度の時系列データを並べて表示し、
第７のステップとして、
項目数である前記Ｌが３より大きい場合、あるいはユーザから最小の積分値に係る項目を削除する旨の命令の入力を受け付けると、
前記各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除し、削除後に残されたＬ－１項目を削除後に残された前記Ｌ項目の代わりに用いて、前記第２のステップから前記第７のステップを再実行する制御手段を有することを特徴とする、情報処理装置。
【請求項10】
システムバランスの変動及びその予兆を抽出する方法に用い、制御手段を有する情報処理装置を動作させるプログラムであって、
当該プログラムは、
第１のステップとして、システムから得られるＮ項目の時系列データのうち、相関係数が１に近い項目について、１つを残し、その１つ以外のＭ項目を削除させ、Ｌ＝Ｎ－Ｍ項目とさせ、
第２のステップとして、削除後に残されたＬ項目を使用して、各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出させ、
第３のステップとして、算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出させ、
第４のステップとして、各日時について、前記各項目すべての貢献度を合算させ、
第５のステップとして、各日時についての貢献度合算値のうち、所定の値より小さい貢献度合算値を持つ日時にわたって、各項目の貢献度を積分させ、
第６のステップとして、マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、同１０割図、予兆項目抽出図、同１０割図のうち少なくとも２つ以上の図、各項目の時系列データ、貢献度の時系列データを並べて表示させ、
第７のステップとして、
項目数である前記Ｌが３より大きい場合、あるいはユーザから最小の積分値に係る項目を削除する旨の命令の入力を受け付けると、
前記各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除させ、削除後に残されたＬ－１項目を削除後に残された前記Ｌ項目の代わりに用いて、前記第２のステップから前記第７のステップ再実行させることを特徴とする、プログラム。
当該プログラムは、
第１のステップとして、システムから得られるＮ項目の時系列データのうち、相関係数が１に近い項目について、１つを残し、その１つ以外のＭ項目を削除させ、Ｌ＝Ｎ－Ｍ項目とさせ、
第２のステップとして、削除後に残されたＬ項目を使用して、各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出させ、
第３のステップとして、算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出させ、
第４のステップとして、各日時について、前記各項目すべての貢献度を合算させ、
第５のステップとして、各日時についての貢献度合算値のうち、所定の値より小さい貢献度合算値を持つ日時にわたって、各項目の貢献度を積分させ、
第６のステップとして、マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、同１０割図、予兆項目抽出図、同１０割図のうち少なくとも２つ以上の図、各項目の時系列データ、貢献度の時系列データを並べて表示させ、
第７のステップとして、
項目数である前記Ｌが３より大きい場合、あるいはユーザから最小の積分値に係る項目を削除する旨の命令の入力を受け付けると、
前記各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除させ、削除後に残されたＬ－１項目を削除後に残された前記Ｌ項目の代わりに用いて、前記第２のステップから前記第７のステップ再実行させることを特徴とする、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
この発明は、複数の変数の相関性を考慮した距離「マハラノビス距離」を用いて、対象の正常状態と異常状態を判別する多変量解析手法「ＭＴ法」を使用する、システムバランス変動及びその予兆の抽出方法、当該方法を用いた情報処理装置及びプログラムに関するものである。
【背景技術】
【0002】
複数の変数の相関性を考慮した距離「マハラノビス距離」を用いて、対象の正常状態と異常状態を判別する多変量解析手法「ＭＴ法」においては、まず、基準空間データの各項目間の相関係数に係る相関係数行列を作成して、前記基準空間の相関係数行列の逆行列を使って、対象空間に係るマハラノビス距離ＤＭを算出する。それにより、基準空間に対する対象空間の状態変化を把握する。
【0003】
なお、実数データを使用したマハラノビス距離ＤＭの算出方法については、例えば、技術文献「試して究める！品質工学ＭＴシステム解析法入門」（日刊工業新聞社、２０１２年５月３０日初版発行）、複素数データを使用したマハラノビス距離ＤＭの算出方法については、例えば、特許文献「複数の変数を有するシステムの状態解析診断方法、及び当該方法を用いた情報処理装置」（特願２０２０-０４５８７３）の発行等に基づき、既知であるため、ここでは説明を割愛する。
【0004】
近年、このマハラノビス距離ＤＭを用いて監視対象物の異常の有無を判定する方法や装置が多数開発されている。
【0005】
例えば、特許文献１では、基板（ウェハ）が格納される格納容器であるポッドから、基板保持具であるボートへ基板を移載する基板移載機や基板移載機上の基板と、基板保持具や基板保持具上の基板とが互いに接触したことを、マハラノビス距離ＤＭを用いて、高精度に検出することで、故障状態の前の軽微な異常を検出することができる基板処理装置が開示されている。
【0006】
また、特許文献２では、生産設備の状態を示す複数の項目からなる項目群に基づいてマハラノビス距離ＤＭを算出し、このマハラノビス距離ＤＭとしきい値とを比較して生産設備の異常の有無を判定し、生産設備の状態を示す項目が多数ある場合であっても、生産設備の診断を容易に行うことができる生産設備異常診断システムの構成が開示されている。
【0007】
また、特許文献３では、起動運転期間、定格速度運転期間と、運転状態が異なるそれぞれにおいて、対応する期間内で取得した状態量に基づき異なる単位空間を作成し、マハラノビス距離ＤＭを算出する際に、また、求めたマハラノビス距離ＤＭに基づいてプラントが正常であるか否かを判定する際に、評価時における期間が起動運転期間か定格速度運転期間かによって二つの単位空間のいずれかを選択し、マハラノビス距離ＤＭを求め、正常か異常かを判定するプラントの状態を監視する構成が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0008】
【特許文献1】再表２０２０／１５７９６７号公報
【0009】
【特許文献2】特開２０１８―９２４３７号公報
【0010】
【特許文献3】特許第５０３１０８８号公報
【0011】
これら特許文献１～３はいずれも、基準空間を適切に設定するための「時間軸の工夫」を示したものであり、設備・システムの正常／異常の診断を実現している。
【0012】
一方で、近年、正常／異常の判定に係る分析方法では、その判断経緯・根拠がブラックボックス化されている場合が多く、判断経緯・根拠の透明化が求められている状況にある。これは説明可能性が担保された人工知能（Ｅｘｐｌａｉｎａｂｌｅ ＡＩ：ＸＡＩ）とも呼ばれている。ＭＴ法では、マハラノビス距離ＤＭとしきい値を比較する等して、異常や事故が検出された際に、どの項目の影響が強いのか、どの項目がマハラノビス距離ＤＭの増大に寄与しているのかを示す「貢献度」という概念があり、この「貢献度」を用いて、正常／異常の判断経緯・根拠の透明化が期待されている。この「貢献度」については、前述の技術文献「試して究める！品質工学 ＭＴシステム解析法入門、ｐ１７１、９～１１行目」にあるように、以下の手順で算出される。
【0013】
システムから得られるN項目全てでマハラノビス距離ＤＭを求める。次に、一つ項目を抜いて、Ｎ－１項目でマハラノビス距離ＤＭを求める。そして、「Ｎ項目全てで算出されるマハラノビス距離ＤＭ」と「一つ項目を抜いた、Ｎ－１項目に係るマハラノビス距離ＤＭ」の差分を算出する。この差分が、当該項目（抜いた一つの項目）に係るマハラノビス距離ＤＭへの「貢献度」となる。これらの手順を各項目について行うことで、各項目に係るマハラノビス距離ＤＭへの「貢献度」が算出される。以降で「貢献度」と表現する時は、「マハラノビス距離ＤＭへの貢献度」を示すものとする。
【0014】
従来から、専門家等のユーザは、この「貢献度」を用いて、事故や異常を分析し、事故や異常の要因を把握しようと努めていた。
【0015】
図１０に示すように、各日時の各項目に係る貢献度を積み上げて表示した貢献度スタック図を作成する。この貢献度スタック図の縦軸は、貢献度の値であり、横軸は、日時である。異常や事故が発生している日時は、他の日時と比べて、貢献度スタックが高くなるため、異常や事故が発生している日時を特定できる。ＰＣ等の情報処理装置のディスプレイ上に表示された貢献度スタック図は、注目日時（図では、５月１日１８：００）のスタックに、カーソルを合わせると、円グラフが表示される。専門家等のユーザは、この円グラフから、当該日時の貢献度の比率（内訳）を把握することができる。そのため、ユーザは、カーソルをずらして連続的に見ていくことで、日時毎の貢献度の比率の推移を把握していた。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0016】
しかし、上述した要因分析行うための貢献度スタックを得るためには、適切な項目を選出した基準空間を作成する必要があり、相当な熟練と経験を積んだユーザでさえも試行錯誤を必要とし、正解と判断するまで項目選択をやり直す必要があった。この過程で幾通りものＭＴ分析結果を相互に比較する必要があるが、すべての上述した円グラフの時系列変化を記憶に留めておくことは困難で、作業の長期化、あるいはＭＴ法の使用を断念する事が避けられなかった。
【0017】
こうした状況下では、前述の技術文献「試して究める！品質工学 ＭＴシステム解析法入門」の事例のように、貢献度分析の結果をマハラノビス距離ＤＭの値の高い部分に利用することが重点的に取り上げられ、マハラノビス距離ＤＭの値が小さくて拡大しない限りは確認不可能である期間については、貢献度の推移を利用しようという発想そのものが稀であり、異常に至る経緯を記述するために貢献度の推移を系統的に利用する方法論が無かった。
【0018】
まとめると、現状では試行錯誤的／経験者依存的な項目選択による基準空間の決定が分析作業の長期化の原因となっている。そして、マハラノビス距離の値が小さな期間を積極利用する方法論が整っておらず、システムの異常予兆、システムバランス変動等を見逃していて、異常に至る経緯がブラックボックス化した状態になっている。
【0019】
そこでこの発明は、上記問題点に対処するため、貢献度積分を利用した項目選択の自動化によるシステムバランス変動及びその予兆の抽出方法、当該方法を用いた情報処理装置及びプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【0020】
前記目的を達成するため、請求項１に係る発明は、
システムバランスの変動及びその予兆を抽出する方法において、
システムから得られるＮ項目の時系列データを使用して各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出するステップと、
算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出するステップと、
算出された各項目に係る前記貢献度を、所定の日時にわたって夫々積分するステップを有する、方法とした。
システムバランスの変動及びその予兆を抽出する方法において、
システムから得られるＮ項目の時系列データを使用して各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出するステップと、
算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出するステップと、
算出された各項目に係る前記貢献度を、所定の日時にわたって夫々積分するステップを有する、方法とした。
【0021】
また、請求項２に係る発明は、
システムバランスの変動及びその予兆を抽出する方法において、
システムから得られるＮ項目の時系列データを使用して各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出する第１のステップと、
算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出する第２のステップと、
算出された各項目の貢献度を所定の日時にわたって積分する第３のステップと、
マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、同１０割図、予兆項目抽出図、同１０割図のうち少なくとも２つ以上の図、各項目の時系列データ、貢献度の時系列データを並べて表示する第４のステップと、
項目数である前記Ｎが３より大きい場合、あるいはユーザが前記表示されている内容を良しとしなければ、
前記各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除して、
削除後に残されたＮ－１項目をシステムから得られた前記Ｎ項目の代わりに用いて、前記第１のステップから第５のステップを再実行する第５のステップを有する、方法とした。
システムバランスの変動及びその予兆を抽出する方法において、
システムから得られるＮ項目の時系列データを使用して各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出する第１のステップと、
算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出する第２のステップと、
算出された各項目の貢献度を所定の日時にわたって積分する第３のステップと、
マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、同１０割図、予兆項目抽出図、同１０割図のうち少なくとも２つ以上の図、各項目の時系列データ、貢献度の時系列データを並べて表示する第４のステップと、
項目数である前記Ｎが３より大きい場合、あるいはユーザが前記表示されている内容を良しとしなければ、
前記各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除して、
削除後に残されたＮ－１項目をシステムから得られた前記Ｎ項目の代わりに用いて、前記第１のステップから第５のステップを再実行する第５のステップを有する、方法とした。
【0022】
また、請求項３に係る発明は、
システムバランスの変動及びその予兆を抽出する方法において、
システムから得られるＮ項目の時系列データを使用して各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出する第１のステップと、
算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出する第２のステップと、
各日時について、前記項目すべての貢献度を合算する第３のステップと、
各日時についての貢献度合算値のうち、所定の値より小さい貢献度合算値を持つ日時に係る、各項目の貢献度を積分する第４のステップと、
マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、同１０割図、予兆項目抽出図、同１０割図のうち少なくとも２つ以上の図、各項目の時系列データ、貢献度の時系列データを並べて表示する第５のステップと、
項目数である前記Ｎが３より大きい場合、あるいはユーザが前記表示されている内容を良しとしなければ、
前記各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除して、
削除後に残されたＮ－１項目をシステムから得られた前記Ｎ項目の代わりに用いて、前記第１のステップから第６のステップを再実行する第６のステップを有する、方法とした。
システムバランスの変動及びその予兆を抽出する方法において、
システムから得られるＮ項目の時系列データを使用して各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出する第１のステップと、
算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出する第２のステップと、
各日時について、前記項目すべての貢献度を合算する第３のステップと、
各日時についての貢献度合算値のうち、所定の値より小さい貢献度合算値を持つ日時に係る、各項目の貢献度を積分する第４のステップと、
マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、同１０割図、予兆項目抽出図、同１０割図のうち少なくとも２つ以上の図、各項目の時系列データ、貢献度の時系列データを並べて表示する第５のステップと、
項目数である前記Ｎが３より大きい場合、あるいはユーザが前記表示されている内容を良しとしなければ、
前記各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除して、
削除後に残されたＮ－１項目をシステムから得られた前記Ｎ項目の代わりに用いて、前記第１のステップから第６のステップを再実行する第６のステップを有する、方法とした。
【0023】
また、請求項４に係る発明は、
システムバランスの変動及びその予兆を抽出する方法において、
システムから得られるＮ項目の時系列データのうち、相関係数が１に近い項目について、１つを残し、その１つ以外のＭ項目を削除する第１のステップと、
削除後に残されたＬ＝Ｎ－Ｍ項目を使用して、各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出する第２のステップと、
算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出する第３のステップと、
各日時について、前記項目すべての貢献度を合算する第４のステップと、
各日時についての貢献度合算値のうち、所定の値より小さい貢献度合算値を持つ日時に係る、各項目の貢献度を積分する第５のステップと、
マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、同１０割図、予兆項目抽出図、同１０割図のうち少なくとも２つ以上の図、各項目の時系列データ、貢献度の時系列データを並べて表示する第６のステップと、
項目数である前記Ｌが３より大きい場合、あるいはユーザが前記表示されている内容を良しとしなければ、
前記各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除し、
削除後に残されたＬ－１項目を削除後に残された前記Ｌ項目の代わりに用いて、前記第２のステップから第７のステップを再実行する第７のステップを有する、方法とした。
システムバランスの変動及びその予兆を抽出する方法において、
システムから得られるＮ項目の時系列データのうち、相関係数が１に近い項目について、１つを残し、その１つ以外のＭ項目を削除する第１のステップと、
削除後に残されたＬ＝Ｎ－Ｍ項目を使用して、各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出する第２のステップと、
算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出する第３のステップと、
各日時について、前記項目すべての貢献度を合算する第４のステップと、
各日時についての貢献度合算値のうち、所定の値より小さい貢献度合算値を持つ日時に係る、各項目の貢献度を積分する第５のステップと、
マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、同１０割図、予兆項目抽出図、同１０割図のうち少なくとも２つ以上の図、各項目の時系列データ、貢献度の時系列データを並べて表示する第６のステップと、
項目数である前記Ｌが３より大きい場合、あるいはユーザが前記表示されている内容を良しとしなければ、
前記各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除し、
削除後に残されたＬ－１項目を削除後に残された前記Ｌ項目の代わりに用いて、前記第２のステップから第７のステップを再実行する第７のステップを有する、方法とした。
【0024】
また、請求項５に係る発明は、
システムバランスの変動及びその予兆を抽出する方法に用いる情報処理装置であって、
当該情報処理装置は、
第１のステップとして、システムから得られるＮ項目の時系列データを使用して各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出し、
第２のステップとして、算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出し、
第３のステップとして、所定の日時にわたって各項目の貢献度を積分し、
第４のステップとして、マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、同１０割図、予兆項目抽出図、同１０割図のうち少なくとも２つ以上の図、各項目の時系列データ、貢献度の時系列データを並べて表示し、
第５のステップとして、
項目数である前記Ｎが３より大きい場合、あるいはユーザから最小の積分値に係る項目を削除する旨の命令の入力を受け付けると、
前記各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除して、削除後に残されたＮ―１項目をシステムから得られた前記Ｎ項目の代わりに用いて、前記第１のステップから前記第５のステップを再実行する制御手段を有する、情報処理装置とした。
システムバランスの変動及びその予兆を抽出する方法に用いる情報処理装置であって、
当該情報処理装置は、
第１のステップとして、システムから得られるＮ項目の時系列データを使用して各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出し、
第２のステップとして、算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出し、
第３のステップとして、所定の日時にわたって各項目の貢献度を積分し、
第４のステップとして、マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、同１０割図、予兆項目抽出図、同１０割図のうち少なくとも２つ以上の図、各項目の時系列データ、貢献度の時系列データを並べて表示し、
第５のステップとして、
項目数である前記Ｎが３より大きい場合、あるいはユーザから最小の積分値に係る項目を削除する旨の命令の入力を受け付けると、
前記各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除して、削除後に残されたＮ―１項目をシステムから得られた前記Ｎ項目の代わりに用いて、前記第１のステップから前記第５のステップを再実行する制御手段を有する、情報処理装置とした。
【0025】
また、請求項６に係る発明は、
システムバランスの変動及びその予兆を抽出する方法に用い、制御手段を有する情報処理装置を動作させるプログラムであって、
当該プログラムは、前記情報処理装置の前記制御手段に、
第１のステップとして、システムから得られるＮ項目の時系列データを使用して各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出させ、
第２のステップとして、算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出させ、
第３のステップとして、所定の日時にわたって各項目の貢献度を積分させ、
第４のステップとして、マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、同１０割図、予兆項目抽出図、同１０割図のうち少なくとも２つ以上の図、各項目の時系列データ、貢献度の時系列データを並べて表示させ、
第５のステップとして、
項目数である前記Ｎが３より大きい場合、あるいはユーザから最小の積分値に係る項目を削除する旨の命令の入力を受け付けると、
前記各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除させ、削除後に残されたＮ―１項目をシステムから得られた前記Ｎ項目の代わりに用いて、前記第１のステップから前記第５のステップを再実行させる、プログラムとした。
システムバランスの変動及びその予兆を抽出する方法に用い、制御手段を有する情報処理装置を動作させるプログラムであって、
当該プログラムは、前記情報処理装置の前記制御手段に、
第１のステップとして、システムから得られるＮ項目の時系列データを使用して各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出させ、
第２のステップとして、算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出させ、
第３のステップとして、所定の日時にわたって各項目の貢献度を積分させ、
第４のステップとして、マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、同１０割図、予兆項目抽出図、同１０割図のうち少なくとも２つ以上の図、各項目の時系列データ、貢献度の時系列データを並べて表示させ、
第５のステップとして、
項目数である前記Ｎが３より大きい場合、あるいはユーザから最小の積分値に係る項目を削除する旨の命令の入力を受け付けると、
前記各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除させ、削除後に残されたＮ―１項目をシステムから得られた前記Ｎ項目の代わりに用いて、前記第１のステップから前記第５のステップを再実行させる、プログラムとした。
【0026】
また、請求項７に係る発明は、
システムバランスの変動及びその予兆を抽出する方法に用いる情報処理装置であって、
当該情報処理装置は、
第１のステップとして、システムから得られるＮ項目の時系列データを使用して各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出し、
第２のステップとして、算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出し、
第３のステップとして、各日時について、前記各項目すべての貢献度を合算し、
第４のステップとして、各日時についての貢献度合算値のうち、所定の値より小さい貢献度合算値を持つ日時にわたって、各項目の貢献度を積分し、
第５のステップとして、マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、同１０割図、予兆項目抽出図、同１０割図のうち少なくとも２つ以上の図、各項目の時系列データ、貢献度の時系列データを並べて表示し、
第６のステップとして、
項目数である前記Ｎが３より大きい場合、あるいはユーザから最小の積分値に係る項目を削除する旨の命令の入力を受け付けると、
前記各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除し、残されたＮ－１項目をシステムから得られた前記Ｎ項目の代わりに用いて、前記第１のステップから前記第６のステップを再実行する制御手段を有する、情報処理装置とした。
システムバランスの変動及びその予兆を抽出する方法に用いる情報処理装置であって、
当該情報処理装置は、
第１のステップとして、システムから得られるＮ項目の時系列データを使用して各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出し、
第２のステップとして、算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出し、
第３のステップとして、各日時について、前記各項目すべての貢献度を合算し、
第４のステップとして、各日時についての貢献度合算値のうち、所定の値より小さい貢献度合算値を持つ日時にわたって、各項目の貢献度を積分し、
第５のステップとして、マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、同１０割図、予兆項目抽出図、同１０割図のうち少なくとも２つ以上の図、各項目の時系列データ、貢献度の時系列データを並べて表示し、
第６のステップとして、
項目数である前記Ｎが３より大きい場合、あるいはユーザから最小の積分値に係る項目を削除する旨の命令の入力を受け付けると、
前記各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除し、残されたＮ－１項目をシステムから得られた前記Ｎ項目の代わりに用いて、前記第１のステップから前記第６のステップを再実行する制御手段を有する、情報処理装置とした。
【0027】
また、請求項８に係る発明は、
システムバランスの変動及びその予兆を抽出する方法に用い、制御手段を有する情報処理装置を動作させるプログラムであって、
当該プログラムは、
第１のステップとして、システムから得られるＮ項目の時系列データを使用して各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出させ、
第２のステップとして、算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出させ、
第３のステップとして、各日時について、前記各項目すべての貢献度を合算させ、
第４のステップとして、各日時についての貢献度合算値のうち、所定の値より小さい貢献度合算値を持つ日時にわたって、各項目の貢献度を積分させ、
第５のステップとして、マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、同１０割図、予兆項目抽出図、同１０割図のうち少なくとも２つ以上の図、各項目の時系列データ、貢献度の時系列データを並べて表示させ、
第６のステップとして、
項目数である前記Ｎが３より大きい場合、あるいはユーザから最小の積分値に係る項目を削除する旨の命令の入力を受け付けると、
前記各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除させ、削除後に残されたＮ－１項目をシステムから得られた前記Ｎ項目の代わりに用いて、前記第１のステップから前記第６のステップを再実行させる、プログラムとした。
システムバランスの変動及びその予兆を抽出する方法に用い、制御手段を有する情報処理装置を動作させるプログラムであって、
当該プログラムは、
第１のステップとして、システムから得られるＮ項目の時系列データを使用して各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出させ、
第２のステップとして、算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出させ、
第３のステップとして、各日時について、前記各項目すべての貢献度を合算させ、
第４のステップとして、各日時についての貢献度合算値のうち、所定の値より小さい貢献度合算値を持つ日時にわたって、各項目の貢献度を積分させ、
第５のステップとして、マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、同１０割図、予兆項目抽出図、同１０割図のうち少なくとも２つ以上の図、各項目の時系列データ、貢献度の時系列データを並べて表示させ、
第６のステップとして、
項目数である前記Ｎが３より大きい場合、あるいはユーザから最小の積分値に係る項目を削除する旨の命令の入力を受け付けると、
前記各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除させ、削除後に残されたＮ－１項目をシステムから得られた前記Ｎ項目の代わりに用いて、前記第１のステップから前記第６のステップを再実行させる、プログラムとした。
【0028】
また、請求項９に係る発明は、
システムバランスの変動及びその予兆を抽出する方法に用いる情報処理装置であって、
当該情報処理装置は、
第１のステップとして、システムから得られるN項目の時系列データのうち、相関係数が１に近い項目について、１つを残し、その１つ以外のＭ項目を削除してＬ＝Ｎ－Ｍ項目とし、
第２のステップとして、削除後に残されたＬ項目の時系列データを使用して、各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出し、
第３のステップとして、算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出し、
第４のステップとして、各日時について、前記各項目すべての貢献度を合算し、
第５のステップとして、各日時についての貢献度合算値のうち、所定の値より小さい貢献度合算値を持つ日時にわたって、各項目の貢献度を積分し、
第６のステップとして、マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、同１０割図、予兆項目抽出図、同１０割図のうち少なくとも２つ以上の図、各項目の時系列データ、貢献度の時系列データを並べて表示し、
第７のステップとして、
項目数である前記Ｌが３より大きい場合、あるいはユーザから最小の積分値に係る項目を削除する旨の命令の入力を受け付けると、
前記各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除し、削除後に残されたＬ－１項目を削除後に残された前記Ｌ項目の代わりに用いて、前記第２のステップから前記第７のステップを再実行する制御手段を有する、情報処理装置とした。
システムバランスの変動及びその予兆を抽出する方法に用いる情報処理装置であって、
当該情報処理装置は、
第１のステップとして、システムから得られるN項目の時系列データのうち、相関係数が１に近い項目について、１つを残し、その１つ以外のＭ項目を削除してＬ＝Ｎ－Ｍ項目とし、
第２のステップとして、削除後に残されたＬ項目の時系列データを使用して、各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出し、
第３のステップとして、算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出し、
第４のステップとして、各日時について、前記各項目すべての貢献度を合算し、
第５のステップとして、各日時についての貢献度合算値のうち、所定の値より小さい貢献度合算値を持つ日時にわたって、各項目の貢献度を積分し、
第６のステップとして、マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、同１０割図、予兆項目抽出図、同１０割図のうち少なくとも２つ以上の図、各項目の時系列データ、貢献度の時系列データを並べて表示し、
第７のステップとして、
項目数である前記Ｌが３より大きい場合、あるいはユーザから最小の積分値に係る項目を削除する旨の命令の入力を受け付けると、
前記各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除し、削除後に残されたＬ－１項目を削除後に残された前記Ｌ項目の代わりに用いて、前記第２のステップから前記第７のステップを再実行する制御手段を有する、情報処理装置とした。
【0029】
また、請求項１０に係る発明は、
システムバランスの変動及びその予兆を抽出する方法に用い、制御手段を有する情報処理装置を動作させるプログラムであって、
当該プログラムは、
第１のステップとして、システムから得られるＮ項目の時系列データのうち、相関係数が１に近い項目について、１つを残し、その１つ以外のＭ項目を削除させ、Ｌ＝Ｎ－Ｍ項目とさせ、
第２のステップとして、削除後に残されたＬ項目を使用して、各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出させ、
第３のステップとして、算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出させ、
第４のステップとして、各日時について、前記各項目すべての貢献度を合算させ、
第５のステップとして、各日時についての貢献度合算値のうち、所定の値より小さい貢献度合算値を持つ日時にわたって、各項目の貢献度を積分させ、
第６のステップとして、マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、同１０割図、予兆項目抽出図、同１０割図のうち少なくとも２つ以上の図、各項目の時系列データ、貢献度の時系列データを並べて表示させ、
第７のステップとして、
項目数である前記Ｌが３より大きい場合、あるいはユーザから最小の積分値に係る項目を削除する旨の命令の入力を受け付けると、
前記各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除させ、削除後に残されたＬ－１項目を削除後に残された前記Ｌ項目の代わりに用いて、前記第２のステップから前記第７のステップ再実行させる、プログラムとした。
システムバランスの変動及びその予兆を抽出する方法に用い、制御手段を有する情報処理装置を動作させるプログラムであって、
当該プログラムは、
第１のステップとして、システムから得られるＮ項目の時系列データのうち、相関係数が１に近い項目について、１つを残し、その１つ以外のＭ項目を削除させ、Ｌ＝Ｎ－Ｍ項目とさせ、
第２のステップとして、削除後に残されたＬ項目を使用して、各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出させ、
第３のステップとして、算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、前記各項目に係る貢献度を算出させ、
第４のステップとして、各日時について、前記各項目すべての貢献度を合算させ、
第５のステップとして、各日時についての貢献度合算値のうち、所定の値より小さい貢献度合算値を持つ日時にわたって、各項目の貢献度を積分させ、
第６のステップとして、マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、同１０割図、予兆項目抽出図、同１０割図のうち少なくとも２つ以上の図、各項目の時系列データ、貢献度の時系列データを並べて表示させ、
第７のステップとして、
項目数である前記Ｌが３より大きい場合、あるいはユーザから最小の積分値に係る項目を削除する旨の命令の入力を受け付けると、
前記各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除させ、削除後に残されたＬ－１項目を削除後に残された前記Ｌ項目の代わりに用いて、前記第２のステップから前記第７のステップ再実行させる、プログラムとした。
【発明の効果】
【0030】
この発明では、計算で求められた対象空間の貢献度を注目する日時に関して積分した結果から、システム異常に関係の薄い項目を特定・除外して残された項目にて新たに基準空間を構成し、その基準空間を用いて新たに対象空間の貢献度を計算するという過程を繰り返し、項目数を絞り込んで適切な基準空間を構成し、システムバランスの変動及びその予兆を視認可能にする方法を提案している。
【0031】
その結果、ユーザは、貢献度を、システムバランスの変動の把握、システムの事故や異常の要因分析、システムの事故や異常の予兆分析等に役立てることができる。これは貢献度による状態の可視化が、判断経緯・根拠の透明化を示していることから明らかなように、説明可能性が担保された人工知能（Ｅｘｐｌａｉｎａｂｌｅ ＡＩ：ＸＡＩ）としての機能を実現できていることを示している。
【図面の簡単な説明】
【0032】
【図1】上から順に、マハラノビス距離、システムから得られる各項目の時系列データを示した図である。
【図2】上から順に、貢献度スタック、マハラノビス距離、各項目の貢献度を示した図である。
【図3】項目数、項目名、貢献度スタック、その１０割表示、予兆項目抽出図、その１０割表示を一行とし、以下項目数を一つずつ減じて再計算した結果を示した図である。項目の除外方法は、貢献度積分最小値の項目を除外する方式による。
【図4】項目数、項目名、貢献度スタック、その１０割表示、予兆項目抽出図、その１０割表示を一行とし、以下項目数を一つずつ減じて再計算した結果を示した図である。項目の除外方法は、貢献度合算値３０以下の日時についての貢献度積分最小値の項目を除外する方式による。
【図5】項目数、項目名、貢献度スタック、その１０割表示、予兆項目抽出図、その１０割表示を一行とし、以下項目数を一つずつ減じて再計算した結果を示した図である。項目の除外方法は、一回目は二重共線性のある項目を削除する方式（図中二段目）、二回目以降は、貢献度合算値３０以下の日時についての貢献度積分最小値の項目を除外する方式による（図中三段目以降）。
【図6】左側半分は、上から順に予兆項目抽出図、その１０割表示図、項目の色、貢献度スタック１０割図、貢献度スタックで振幅が１０までの図、マハラノビス距離で振幅が１０までの図、七段目以降はシステムから得られる時系列データを貢献度積分値の大きい順に六つだけ列挙した図であり、右側半分は上から六段までは左側と同じで、七段目以降は貢献度積分値の大きい順に左側で示されている項目に対応する項目の貢献度を列挙したものである。
【図8】予兆項目抽出図とその１０割表示図を例示した図である。
【図9】この発明の方法を実現するための情報処理装置の概略図である。
【図10】各マハラノビス距離に対する各項目の貢献度を積み上げて、時系列で示した説明図である。
【発明を実施するための形態】
【0033】
＜実施の形態例１＞
以下、添付図面を参照してこの発明に係る実施の形態例を詳細に説明する。ただし、この実施の形態例に記載されている構成要素はあくまでも例示であり、この発明の範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。なお、後述する図１～図５ではマハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、各項目の貢献度の日時変化図が描画されているが、説明の便宜上、最大値を適宜適切な値で区切って示しており、必ずしも最大値が示されているわけではない。各項目の生データに関しては最大値、最小値が含まれるように描画されている。
以下、添付図面を参照してこの発明に係る実施の形態例を詳細に説明する。ただし、この実施の形態例に記載されている構成要素はあくまでも例示であり、この発明の範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。なお、後述する図１～図５ではマハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、各項目の貢献度の日時変化図が描画されているが、説明の便宜上、最大値を適宜適切な値で区切って示しており、必ずしも最大値が示されているわけではない。各項目の生データに関しては最大値、最小値が含まれるように描画されている。
【0034】
＜マハラノビス距離ＤＭの算出＞
複数の変数の相関性を考慮した距離「マハラノビス距離」を用いて、対象の正常状態と異常状態を判別する多変量解析手法「ＭＴ法」においては、まず、基準空間データの各項目間の相関係数に係る相関係数行列を作成して、前記基準空間の「相関係数行列の逆行列」を使って、対象空間に係るマハラノビス距離ＤＭを算出する。それにより、基準空間に対する対象空間の状態変化を把握する。
複数の変数の相関性を考慮した距離「マハラノビス距離」を用いて、対象の正常状態と異常状態を判別する多変量解析手法「ＭＴ法」においては、まず、基準空間データの各項目間の相関係数に係る相関係数行列を作成して、前記基準空間の「相関係数行列の逆行列」を使って、対象空間に係るマハラノビス距離ＤＭを算出する。それにより、基準空間に対する対象空間の状態変化を把握する。
【0035】
なお、実数データを使用したマハラノビス距離ＤＭの算出方法については、例えば、技術文献「試して究める！品質工学 ＭＴシステム解析法入門」（日刊工業新聞社、２０１２年５月３０日初版発行）、複素数データを使用したマハラノビス距離ＤＭの算出方法については、例えば、特許文献「複数の変数を有するシステムの状態解析診断方法、及び当該方法を用いた情報処理装置」（特願２０２０-０４５８７３）の発行等に基づき、既知であるため、ここでは説明を割愛する。
【0036】
ＭＴ法が適切に効果を発揮するためには、「基準空間の設定」（＝捉えたい事故や異常の予兆に対して、如何に普通の状態のデータを選別するか）が肝要である。なお、基準空間の設定には、対象とするデータの期間（時間軸）とデータ項目（計測・取得している各種のデータの項目）を選定する必要がある。
【0037】
＜各項目の貢献度の算出＞
マハラノビス距離ＤＭは基準空間が適切に選定された時、その大きさが異常度を表すようになる。この時、どの項目がＤＭに寄与するかを表す指標として貢献度が使用される。貢献度の算出方法は以下となる。
マハラノビス距離ＤＭは基準空間が適切に選定された時、その大きさが異常度を表すようになる。この時、どの項目がＤＭに寄与するかを表す指標として貢献度が使用される。貢献度の算出方法は以下となる。
【0038】
システムから得られるＮ項目の時系列データを使用してマハラノビス距離ＤＭを求める。次に、一つの項目を抜いて、Ｎ－１項目でマハラノビス距離ＤＭを求める。そして、「Ｎ項目で算出したマハラノビス距離ＤＭ」と「一つの項目を抜いた、Ｎ－１項目に係るマハラノビス距離ＤＭ」の差分を算出する。この差分が、当該項目（抜いた一つの項目）に係る「貢献度」となる。これらの手順を各項目について行うことで、各項目に係る「貢献度」が算出される。
【0039】
なお、「Ｎ」は、特定の数を示したものではなく、マハラノビス距離ＤＭを算出するために使用した項目の数を示している。
【0040】
＜システムバランスの変動及びその予兆の抽出１＞
（ステップ１－１）
システムから得られるＮ項目の時系列データ（基準空間作成用の期間１）を使用して各日時（対象空間の期間２：期間１と同じでも異なっていても良い）のマハラノビス距離ＤＭを算出する。算出された前記各日時（即ち期間２）のマハラノビス距離ＤＭについて、各項目に係る貢献度を算出する。前記各日時について、Ｎ項目すべての貢献度を合算する。前記各日時について、各項目の貢献度を前記貢献度合算値で除して、各項目に係る貢献度の割合を算出する。
（ステップ１－１）
システムから得られるＮ項目の時系列データ（基準空間作成用の期間１）を使用して各日時（対象空間の期間２：期間１と同じでも異なっていても良い）のマハラノビス距離ＤＭを算出する。算出された前記各日時（即ち期間２）のマハラノビス距離ＤＭについて、各項目に係る貢献度を算出する。前記各日時について、Ｎ項目すべての貢献度を合算する。前記各日時について、各項目の貢献度を前記貢献度合算値で除して、各項目に係る貢献度の割合を算出する。
【0041】
図１で上記ステップ１－１の前半の手順（＝マハラノビス距離ＤＭの算出）を説明する。同図上から２番目の以降は順にＮ＝３９項目の時系列データをそれぞれ示している。ここに横軸は日時である。これら３９項目の時系列データの先頭（＝左端）から４日間で基準空間を構成する（詳しくは段落[００３５]の技術文献、特許文献参照のこと）。この基準空間を用いて対象空間の各日時のマハラノビス距離を算出した結果が同図１番上の「ＭＤ値ｍａｘ３００」と記された図である。同図では手順が矢印にて示されている。
【0042】
図２で上記ステップ１－１の後半の手順（＝各項目に係る貢献度を算出）を説明する。同図上から２番目の図は図１で求められたマハラノビス距離（ＭＤ値）と同じものである。同図上から３番目以降の図は、このＭＤ値から各項目の貢献度を求めたものである。同図１番上の「スタックｍａｘ３００」は、これら各項目の貢献度をスタック（積み上げて表示）したものである。同図では手順が矢印にて示されている。
【0043】
（ステップ１－２）
ステップ１－１で求められた各項目に係る貢献度を、所定の日時にわたって夫々積分する。そして、各項目に係る積分値をソーティングして積分値の大きな順に対応する項目のリストを作成する。
ステップ１－１で求められた各項目に係る貢献度を、所定の日時にわたって夫々積分する。そして、各項目に係る積分値をソーティングして積分値の大きな順に対応する項目のリストを作成する。
【0044】
（ステップ１－３）
そして、マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタックの日時変化図、その１０割表示図、予兆項目抽出図、その１０割表示図（詳細は後述する）等の各種図面を作成する。
そして、マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタックの日時変化図、その１０割表示図、予兆項目抽出図、その１０割表示図（詳細は後述する）等の各種図面を作成する。
【0045】
作成したこれらの図を、例えば図６及び図７のように、一段目に予兆項目抽出図、二段目にその１０割表示図、三段目に項目の色、四段目に貢献度スタック１０割表示図、五段目に貢献度スタック、六段目にマハラノビス距離の日時変化図、七段目以降に各項目の貢献度積分値を降順にソーティングした項目リストに対応する生データ（左側）と貢献度（右側）を並べて表示する。ただし、この表示の構成に限定されるものではなく、一段目から六段目はユーザの分析終了判断に必要な図面に絞り込んでもよい。さらに、ステップ１－１から１－３を繰り返した回数分だけ、前記各種図面を例えば図３のように項目数に対応させて並べて表示し、項目を絞り込むことでどの程度視認性が向上したかを確認するために利用する。当然のことながら本図は最初に一段しかなく、ステップ１－１から１－３の繰り返しが行われる毎に一段ずつ増えてゆく、という性質をもつ。
【0046】
（ステップ１－４）
分析終了の判定は大別して２種類ある。
＜判定種１：人による判定＞
前記各種図面を参考にしてシステムバランスの変動及びその予兆が視認可能な状態であれば、あるいはユーザが分析を止めたい状態であれば、分析を終了する。
＜判定種２：自動判定＞
あるいは、視認による終了判定の代わりに、貢献度や貢献度積分値等や項目数を直接、もしくは間接的に利用して終了判定を行っても良い。例えば、項目数が次のステップで３（貢献度分析の必要最小の数）より小さくなることを終了判定の条件としても良い。この場合にはユーザの判断は不要なのでステップ１－３の表示は都度行う必要はなく、解析が全て終了した後にまとめて表示して、貢献度パターンの項目数依存性分析に活用する。
分析終了の判定は大別して２種類ある。
＜判定種１：人による判定＞
前記各種図面を参考にしてシステムバランスの変動及びその予兆が視認可能な状態であれば、あるいはユーザが分析を止めたい状態であれば、分析を終了する。
＜判定種２：自動判定＞
あるいは、視認による終了判定の代わりに、貢献度や貢献度積分値等や項目数を直接、もしくは間接的に利用して終了判定を行っても良い。例えば、項目数が次のステップで３（貢献度分析の必要最小の数）より小さくなることを終了判定の条件としても良い。この場合にはユーザの判断は不要なのでステップ１－３の表示は都度行う必要はなく、解析が全て終了した後にまとめて表示して、貢献度パターンの項目数依存性分析に活用する。
【0047】
図１、２では、ステップ１－２の手順で求められた貢献度積分値の降順のソーティング順に、項目を並べ替えて表示している。本図からわかるように、最大の積分値を持つ項目から順に、缶水ｐＨ、軸移動量、木質チップ供給量・・・と並んでおり、最小値は空気流量（一次）となっている。次のステップ１－５で貢献度積分値が最小である空気流量（一次）を削除する。
【0048】
（ステップ１－５）
終了の条件に該当しない場合、ステップ１－２で求められた最小の積分値に係る項目を削除する。削除後に残されたＮ－１項目をステップ１－１の「システムから得られるN項目」の代わりに用いて、ステップ１－１から１－５までを再実行する。つまり、例えば３９項目で実行したステップ１－１からステップ１－５のプロセスを３８（＝３９－１）項目で再実行するということである。そして、終了の条件（項目数Ｎ≦３）に該当するまで、ステップ１－１からステップ１－５のプロセスを、３７項目、３６項目、３５項目・・・と削除後に残された項目を用いて（＝あてはめて）、再実行する（ループする）。即ち、これは、終了の条件に合致するまで、ステップ１―５の中で、ステップ１－１からステップ１－５までのプロセスを呼び出し、削除後に残された項目を用いて（＝あてはめて）、ステップ１－１からステップ１－５までのプロセスを繰り返し実行する、いわゆる「再帰呼び出し」である。
終了の条件に該当しない場合、ステップ１－２で求められた最小の積分値に係る項目を削除する。削除後に残されたＮ－１項目をステップ１－１の「システムから得られるN項目」の代わりに用いて、ステップ１－１から１－５までを再実行する。つまり、例えば３９項目で実行したステップ１－１からステップ１－５のプロセスを３８（＝３９－１）項目で再実行するということである。そして、終了の条件（項目数Ｎ≦３）に該当するまで、ステップ１－１からステップ１－５のプロセスを、３７項目、３６項目、３５項目・・・と削除後に残された項目を用いて（＝あてはめて）、再実行する（ループする）。即ち、これは、終了の条件に合致するまで、ステップ１―５の中で、ステップ１－１からステップ１－５までのプロセスを呼び出し、削除後に残された項目を用いて（＝あてはめて）、ステップ１－１からステップ１－５までのプロセスを繰り返し実行する、いわゆる「再帰呼び出し」である。
【0049】
なお、この削除する項目の数は１としているが、適宜調整して任意の個数Kを削除してもよい。その場合はＮ－Ｋ項目をＮ項目に置き換えて同様のプロセスを実行する。この時、再帰呼び出し終了の条件は、Ｎ－Ｋが３より小さい場合プロセスを終了する、としなければならない。何故ならば、貢献度は項目数が３より小さいと算出できないからである。
【0050】
また、この削除する項目種の決定については、前記ソーティングの結果から自動的に最小のものを選ぶ代わりに、ベテラン技術者の経験・勘に基づき、積分結果に加えて貢献度推移の図などから判断して削除する一項目以上のK項目を選んでも良い。その場合はＮ－K項目をＮ項目に置き換えて同様のプロセスを実行する。この時、再帰呼び出し終了の条件は、Ｎ－Ｋが３より小さい場合プロセスを終了する、としなければならない。何故ならば、貢献度は項目数が３より小さいと算出できないからである。
【0051】
図３はステップ１－１から１－５までを複数回繰り返し、項目数を減じて再分析した結果を並べたものである。本図は項目削除の妥当性をチェックするために使用される。例えば、ある項目を削除した時、異常時のピークが消えるなどの矛盾が確認されれば、その項目を削除することは当該異常抽出には不適切であるなどの判断を行う。
【0052】
このように、貢献度を積分し、最小の積分値に係る項目を削除して再分析する過程を繰り返すことで、例えば人間の能力では見分けることが不可能な項目の数から、視認できる程度にまで項目数を自動的に減じることが可能になる。その結果、貢献度の推移を把握することができるようになる。
【0053】
図３は上述の項目数を減じる様子を示したものである。上から順に３９項目から１項目ずつ削除して３０項目まで減じた時の前記各種図面を示している。本図からわかるように、項目をある程度（この場合３０）まで削除していくと、貢献度ｍａｘ４００の最下段の図の右端（赤丸）の日時のピークが消失して、異常時に貢献度が低くなって見えるようになり、異常に寄与する項目（予兆項目抽出図から缶水導電率とわかる）を監視必須の項目から除外してしまうという恐れがある。そこで次のアプローチでこれを克服する。
【0054】
なお、ステップ１－２で言及した「所定の日時」とは、例えば対象空間全域の日時でも良いし、マハラノビス距離の計算結果から所望のしきい値より低い値の日時でも良い。前者はマハラノビス距離が大きな日時へ影響をもつ項目がソーティング上位に浮上し、後者はマハラノビス距離が小さな日時へ影響をもつ項目がソーティング上位に浮上するという特徴を有する。図３の例での所定の日時が対象空間全域であったため、上記問題（＝異常に寄与する項目を監視必須の項目から除外してしまう）が発生した。以下では所定の日時を自動的に選択して必須項目を温存するアプローチを紹介する。
【0055】
＜システムバランスの変動及びその予兆の抽出２＞
（ステップ２－１）
システムから得られるＮ項目の時系列データを使用して各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出する。算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、各項目に係る貢献度を算出する。前記各日時について、Ｎ項目すべての貢献度を合算する。前記各日時について、各項目の貢献度を前記貢献度合算値で除して、各項目に係る貢献度の割合を算出する。
（ステップ２－１）
システムから得られるＮ項目の時系列データを使用して各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出する。算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、各項目に係る貢献度を算出する。前記各日時について、Ｎ項目すべての貢献度を合算する。前記各日時について、各項目の貢献度を前記貢献度合算値で除して、各項目に係る貢献度の割合を算出する。
【0056】
（ステップ２－２）
そして、前記各日時に係る貢献度合算値（貢献度スタック）のうち、所定の値１より小さい貢献度合算値を持つ日時にわたって各項目の貢献度を積分する。そして、各項目に係る貢献度積分値をソーティングして積分値の大きな順に対応する項目のリストを作成する。
そして、前記各日時に係る貢献度合算値（貢献度スタック）のうち、所定の値１より小さい貢献度合算値を持つ日時にわたって各項目の貢献度を積分する。そして、各項目に係る貢献度積分値をソーティングして積分値の大きな順に対応する項目のリストを作成する。
【0057】
（ステップ２－３）
そして、マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタックの日時変化図、その１０割表示図、予兆項目抽出図、その１０割表示図（詳細は後述）を作成する。これらを例えば、図６及び図７を用いて、段落[００４５]で上記したステップ１－３の場合と同様に前記各種図面を配置して表示する。さらに、ステップ２－１から２－３を繰り返した回数分だけ、前記各種図面を例えば図３のように項目数に対応させて並べて表示し、項目を絞り込むことでどの程度視認性が向上したかを確認するために利用する。当然のことながら本図は最初に一段しかなく、ステップ２－１から２－３の繰り返しが行われる毎に一段ずつ増えてゆく、というものである。
そして、マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタックの日時変化図、その１０割表示図、予兆項目抽出図、その１０割表示図（詳細は後述）を作成する。これらを例えば、図６及び図７を用いて、段落[００４５]で上記したステップ１－３の場合と同様に前記各種図面を配置して表示する。さらに、ステップ２－１から２－３を繰り返した回数分だけ、前記各種図面を例えば図３のように項目数に対応させて並べて表示し、項目を絞り込むことでどの程度視認性が向上したかを確認するために利用する。当然のことながら本図は最初に一段しかなく、ステップ２－１から２－３の繰り返しが行われる毎に一段ずつ増えてゆく、というものである。
【0058】
（ステップ２－４）
分析終了の判定は大別して２種類ある。
＜判定種１：人による判定＞
前記各種図面を参考にしてシステムバランスの変動及びその予兆が視認可能な状態であれば、あるいはユーザが分析を止めたい状態であれば、前記各種図面を並べて表示し、分析を終了する。
＜判定種２：自動判定＞
あるいは、視認による終了判定の代わりに、貢献度や貢献度積分値や項目数を直接、あるいは間接的に利用して終了判定を行っても良い。例えば、次のステップの項目数が３（貢献度分析の必要最小の数）より小さくなることを終了判定の条件としても良い。この場合にはユーザの判断は不要なのでステップ２－３の表示は都度行う必要はなく、解析が全て終了した後にまとめて貢献度パターンの項目数依存性分析に活用する。
分析終了の判定は大別して２種類ある。
＜判定種１：人による判定＞
前記各種図面を参考にしてシステムバランスの変動及びその予兆が視認可能な状態であれば、あるいはユーザが分析を止めたい状態であれば、前記各種図面を並べて表示し、分析を終了する。
＜判定種２：自動判定＞
あるいは、視認による終了判定の代わりに、貢献度や貢献度積分値や項目数を直接、あるいは間接的に利用して終了判定を行っても良い。例えば、次のステップの項目数が３（貢献度分析の必要最小の数）より小さくなることを終了判定の条件としても良い。この場合にはユーザの判断は不要なのでステップ２－３の表示は都度行う必要はなく、解析が全て終了した後にまとめて貢献度パターンの項目数依存性分析に活用する。
【0059】
（ステップ２－５）
終了の条件に該当しない場合、ステップ２－２で求められた最小の積分値に係る項目を削除する。削除後に残されたＮ－１項目をステップ２－１の「システムから得られるN項目」の代わりに用いて、ステップ２－１から２－５までを再実行する。そして、終了の条件（項目数Ｎ≦３）に該当するまで、ステップ２－１からステップ２－５のプロセスを、削除後に残された項目を用いて（＝あてはめて）、再実行する（ループする）。即ち、これは、終了の条件に合致するまで、ステップ２―５の中で、ステップ２－１からステップ２－５までのプロセスを呼び出し、削除後に残された項目を用いて（＝あてはめて）、ステップ２－１からステップ２－５までのプロセスを繰り返し実行する、いわゆる「再帰呼び出し」である。
終了の条件に該当しない場合、ステップ２－２で求められた最小の積分値に係る項目を削除する。削除後に残されたＮ－１項目をステップ２－１の「システムから得られるN項目」の代わりに用いて、ステップ２－１から２－５までを再実行する。そして、終了の条件（項目数Ｎ≦３）に該当するまで、ステップ２－１からステップ２－５のプロセスを、削除後に残された項目を用いて（＝あてはめて）、再実行する（ループする）。即ち、これは、終了の条件に合致するまで、ステップ２―５の中で、ステップ２－１からステップ２－５までのプロセスを呼び出し、削除後に残された項目を用いて（＝あてはめて）、ステップ２－１からステップ２－５までのプロセスを繰り返し実行する、いわゆる「再帰呼び出し」である。
【0060】
なお、この削除する項目の数は１としているが、適宜調整して任意の個数Ｋを削除してもよい。その場合はＮ－Ｋ項目をＮ項目に置き換えて同様のプロセスを実行する。この時、再帰呼び出し終了の条件は、Ｎ－Ｋが３より小さい場合プロセスを終了する、としなければならない。何故ならば、貢献度は項目数が３より小さいと算出できないからである。
【0061】
また、この削除する項目種の決定については、前記ソーティングの結果から自動的に最小のものを選ぶ代わりに、ベテラン技術者の経験・勘に基づき、積分結果に加えて貢献度推移の図などから判断して削除する一項目以上のK項目を選んでも良い。その場合はＮ－Ｋ項目をＮ項目に置き換えて同様のプロセスを実行する。この時、再帰呼び出し終了の条件は、Ｎ－Ｋが３より小さい場合プロセスを終了する、としなければならない。何故ならば、貢献度は項目数が３より小さいと算出できないからである。
【0062】
図４はステップ２―１から２－５の手順を繰り返し行い、項目残数が3になるまでの項目数に対する前記各種図面を示している。
【0063】
図４の例では前記ステップ２－２の所定の値１が、３０である事例であり、項目数が３になるまで、「項目の削除→マハラノビス距離の算出→貢献度の算出→積分→前記各種図面作成」の手順を繰り返し行っている。図４の貢献度ｍａｘ３００の最終時間にかけての急激な上昇に注目すると、貢献度スタックの高さが最後まで温存されていることがわかる。上記抽出１の手法では３０項目で削除されてしまった異常に関連する項目（缶水導電率）が温存されていることを示している。
【0064】
ここで注意したいことは、項目を絞り込んだ最後に残った項目のうち２つが、ほとんど同じ貢献度比率を持っていることである。図４中の予兆項目抽出図に係る箇所で示したように、これは二重共線性が強いデータが含まれた場合に現れる特徴で、他の項目に比べて共線性の強いデータの貢献度が過大評価されてしまうという特徴がある。要するに、貢献度が大きく評価されるべき他の項目が、これら二重共線性のあるデータの項目よりも貢献度積分値が過小評価されて、早く削除されてしまう恐れがあるということである。そこで、これを克服するアプローチを次に紹介する。
【0065】
なお、本実施の形態例１では、貢献度合算値のしきい値である所定の値１として、「３０」を用いる構成を示したが、この構成に限定されるものではない。貢献度を算出する対象によっては、所定の値１は、変動する。すなわち所定の値１は、貢献度合算値として明らかに異常な値の下限を示す値である。
【0066】
＜システムバランスの変動及びその予兆の抽出３＞
（ステップ３－１）
システムから得られるＮ項目の時系列データのうち、相関係数が１に近い項目について、１つを残し、その１つ以外のＭ項目を削除する。ここで、相関係数が１に近い項目を削除するのは、多重共線性（マルチコリニアリティ）を排除するためである。なお、「１に近い」とは、項目間の相関係数が高く、それらの項目が併存していることによってマハラノビス距離ＤＭや貢献度の算出に影響を与えることを指す。ここでシステムから得られるデータは（Ｎ－Ｍ）項目となるが、これを改めてＬ項目とする。
（ステップ３－１）
システムから得られるＮ項目の時系列データのうち、相関係数が１に近い項目について、１つを残し、その１つ以外のＭ項目を削除する。ここで、相関係数が１に近い項目を削除するのは、多重共線性（マルチコリニアリティ）を排除するためである。なお、「１に近い」とは、項目間の相関係数が高く、それらの項目が併存していることによってマハラノビス距離ＤＭや貢献度の算出に影響を与えることを指す。ここでシステムから得られるデータは（Ｎ－Ｍ）項目となるが、これを改めてＬ項目とする。
【0067】
ただし、一つだけ残す選択方法はＭ＋１種類の組み合わせがあり、必要な場合には、これから説明するステップ全てを、Ｍ＋１回行ってもよい。たいていは興味ある項目を数種選んで以下のステップを実行する。
【0068】
（ステップ３－２）
システムから得られるＬ項目の時系列データを使用して各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出する。算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、各項目に係る貢献度を算出する。各日時について、Ｌ項目すべての貢献度を合算する。各日時について、各項目の貢献度を前記貢献度合算値で除して、各項目に係る貢献度の割合を算出する。
システムから得られるＬ項目の時系列データを使用して各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出する。算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、各項目に係る貢献度を算出する。各日時について、Ｌ項目すべての貢献度を合算する。各日時について、各項目の貢献度を前記貢献度合算値で除して、各項目に係る貢献度の割合を算出する。
【0069】
（ステップ３－３）
そして、前記各日時に係る貢献度合算値（貢献度スタック）のうち、所定の値１より小さい貢献度合算値を持つ日時にわたって各項目の貢献度を積分する。そして、各項目に係る貢献度積分値をソーティングして積分値の大きな順に対応する項目のリストを作成する。
そして、前記各日時に係る貢献度合算値（貢献度スタック）のうち、所定の値１より小さい貢献度合算値を持つ日時にわたって各項目の貢献度を積分する。そして、各項目に係る貢献度積分値をソーティングして積分値の大きな順に対応する項目のリストを作成する。
【0070】
（ステップ３－４）
そして、マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタックの日時変化図、その１０割表示図、予兆項目抽出図、その１０割表示図（詳細は後述）を作成する。これらを例えば、図６及び図７を用いて、段落[００４５]で上記したステップ１－３の場合と同様に前記各種図面を配置して表示する。さらに、ステップ３－２から３－４を繰り返した回数分だけ、前記各種図面を例えば図３のように項目数に対応させて並べて表示し、項目を絞り込むことでどの程度視認性が向上したかを確認するために利用する。当然のことながら本図は最初に一段しかなく、繰り返しがある毎に一段ずつ増えてゆく、というものである。
そして、マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタックの日時変化図、その１０割表示図、予兆項目抽出図、その１０割表示図（詳細は後述）を作成する。これらを例えば、図６及び図７を用いて、段落[００４５]で上記したステップ１－３の場合と同様に前記各種図面を配置して表示する。さらに、ステップ３－２から３－４を繰り返した回数分だけ、前記各種図面を例えば図３のように項目数に対応させて並べて表示し、項目を絞り込むことでどの程度視認性が向上したかを確認するために利用する。当然のことながら本図は最初に一段しかなく、繰り返しがある毎に一段ずつ増えてゆく、というものである。
【0071】
（ステップ３－５）
分析終了の判定は大別して２種類ある。
＜判定種１：人による判定＞
前記各種図面を参考にしてシステムバランスの変動及びその予兆が視認可能な状態であれば、あるいはユーザが分析を止めたい状態であれば、前記各種図面を並べて表示し、分析を終了する。
＜判定種２：自動判定＞
あるいは、視認による終了判定の代わりに、貢献度や貢献度積分値や項目数を直接、あるいは間接的に利用して終了判定を行っても良い。例えば、次のステップの項目数が３（貢献度分析の必要最小の数）より小さくなることを終了判定の条件としても良い。この場合にはユーザの判断は不要なのでステップ３－４の表示は都度行う必要はなく、解析が全て終了した後にまとめて貢献度パターンの項目数依存性分析に活用する。
分析終了の判定は大別して２種類ある。
＜判定種１：人による判定＞
前記各種図面を参考にしてシステムバランスの変動及びその予兆が視認可能な状態であれば、あるいはユーザが分析を止めたい状態であれば、前記各種図面を並べて表示し、分析を終了する。
＜判定種２：自動判定＞
あるいは、視認による終了判定の代わりに、貢献度や貢献度積分値や項目数を直接、あるいは間接的に利用して終了判定を行っても良い。例えば、次のステップの項目数が３（貢献度分析の必要最小の数）より小さくなることを終了判定の条件としても良い。この場合にはユーザの判断は不要なのでステップ３－４の表示は都度行う必要はなく、解析が全て終了した後にまとめて貢献度パターンの項目数依存性分析に活用する。
【0072】
（ステップ３－６）
終了の条件に該当しない場合、ステップ３－３で求められた最小の積分値に係る項目を削除する。削除後に残されたＬ－１項目をステップ３－２の「システムから得られるＬ項目」の代わりに用いて、ステップ３－２から３－６までを再実行する。そして、終了の条件（項目数Ｌ≦３）に該当するまで、ステップ３－２からステップ３－６のプロセスを、削除後に残された項目を用いて（＝あてはめて）、再実行する（ループする）。即ち、これは、終了の条件に合致するまで、ステップ３―６の中で、ステップ３－２からステップ３－６までのプロセスを呼び出し、削除後に残された項目を用いて（＝あてはめて）、ステップ３－２からステップ３－６までのプロセスを繰り返し実行する、いわゆる「再帰呼び出し」である。
終了の条件に該当しない場合、ステップ３－３で求められた最小の積分値に係る項目を削除する。削除後に残されたＬ－１項目をステップ３－２の「システムから得られるＬ項目」の代わりに用いて、ステップ３－２から３－６までを再実行する。そして、終了の条件（項目数Ｌ≦３）に該当するまで、ステップ３－２からステップ３－６のプロセスを、削除後に残された項目を用いて（＝あてはめて）、再実行する（ループする）。即ち、これは、終了の条件に合致するまで、ステップ３―６の中で、ステップ３－２からステップ３－６までのプロセスを呼び出し、削除後に残された項目を用いて（＝あてはめて）、ステップ３－２からステップ３－６までのプロセスを繰り返し実行する、いわゆる「再帰呼び出し」である。
【0073】
なお、この削除する項目の数は１としているが、適宜調整して任意の個数Ｋを削除してもよい。その場合はＬ－Ｋ項目をＬ項目に置き換えて同様のプロセスを実行する。この時、再帰呼び出し終了の条件は、Ｌ－Ｋが３より小さい場合プロセスを終了する、としなければならない。何故ならば、貢献度は項目数が３より小さいと算出できないからである。
【0074】
また、この削除する項目種の決定については、前記ソーティングの結果から自動的に最小のものを選ぶ代わりに、ベテラン技術者の経験・勘に基づき、積分結果に加えて貢献度推移の図などから判断して削除する一項目以上のＫ項目を選んでも良い。その場合はＬ－Ｋ項目をＬ項目に置き換えて同様のプロセスを実行する。この時、再帰呼び出し終了の条件は、Ｌ－Ｋが３より小さい場合プロセスを終了する、としなければならない。何故ならば、貢献度は項目数が３より小さいと算出できないからである。
【0075】
ところで、図３～５の左から４列目の図は、同左から３列目の貢献度スタックを１０割で表示したものである。即ち、貢献度スタック内の各項目の値を、貢献度スタックのピーク値で除して、各項目の割合を算出する。そして、算出された割合に基づき、各項目を、１０割における割合で表示したものである。同図のように、貢献度スタックを１０割で表示すると、貢献度スタックでは値が小さくて拡大しない限りは確認不可能であった日時毎の貢献度の比率や推移（＝貢献度の比率の時系列的な変化）を確認することができる。具体的には色彩パターンの変わり目に着目し、色の入れ替わりを観察する事でどの項目に重要度が移ったかを把握したり、特定の色が目立ってくる時間帯に注目するとそれは異常時値が出る前であり予兆発見に活用することができる。
【0076】
図３～５の左から５列目の図は、同左から３列目の貢献度スタック図を項目毎に分離して縦の方向に等幅で積み上げ、貢献度の大きさを寒暖色で表現することによって項目間の貢献度の重要度の推移を可視化した予兆項目抽出図である。本図からは、前記した色彩パターンの変わり目の時刻から遡って項目の重要度の移り変わりを追跡できるので、色彩パターン変化を引き起こす要因の推定に利用できる。
【0077】
図３～５の左から６列目の図は、同左から４列目の貢献度スタック１０割表示図を項目毎に分離して縦の方向に等幅で積み上げ、貢献度の割合の大きさを寒暖色で表現することによって項目間の貢献度の重要度の推移を可視化した予兆項目抽出図の１０割表示図である。
【0078】
上記のステップ３－１から３－７までを通しで説明する。まず、ステップ３－１に入る前に、システムから得られる３９項目の時系列データでマハラノビス距離、貢献度を求め、貢献度積分によるソーティングを行うと図７に類する基本図と図５の項目数３９の段のような貢献度推移図が得られる。この最初の分析シークエンス（貢献度推移分析）を行った上で、多重共線性の排除（ステップ３－１）を行う。
【0079】
上記３９項目のデータのうち、相関係数が１に近い項目について、１つを残し、その１つ以外の項目を削除する（ステップ３－１）。
【0080】
残された３８項目の時系列データでマハラノビス距離、貢献度を求め（ステップ３－２）、貢献度積分によるソーティングを行うと（ステップ３－３）、図８に類する基本図と図５の項目数３８の段のような貢献度推移図が得られる（ステップ３―４）。
【0081】
ただし、貢献度積分は、各日時の３８項目のすべての項目に係る貢献度合算値のうち、当該合算値が「３０」より小さい日時に着目して、この「３０」を所定の値１として、当該合算値が「３０」より小さい日時だけ、各項目について夫々行われるものとする。
【0082】
分析終了の判定は大別して２種類ある。
＜判定種１：人による判定＞
上で得られた図面から、システムバランスの変動及びその予兆が視認可能な状態であると判断すれば終了する（ステップ３－５）。
＜判定種２：自動判定＞
若しくは項目数が３で終了する（ステップ３－５）。
＜判定種１：人による判定＞
上で得られた図面から、システムバランスの変動及びその予兆が視認可能な状態であると判断すれば終了する（ステップ３－５）。
＜判定種２：自動判定＞
若しくは項目数が３で終了する（ステップ３－５）。
【0083】
終了の条件に該当しない場合、貢献度積分値のソーティングで最小値であった項目を削除して３７項目とし（ステップ３－６）、上記の段落[００８０]の３８項目の代わりに３７項目を用いて[００８０]のステップ３－２から３－６を再実行する。補足すると、ループが終了しない限りは項目数を１つずつ削除して、現在の分析より項目が１つ少ない状態で再分析を行う。つまり項目数が３８、３７，３６、…という具合に減っていき最後は３になって終了する。段落[００８０]の数値３８、段落[００８３]の数値３７、３８は変数であり、ステップ３－２からステップ３－６を繰り返し再実行する際に、適宜読み替える必要があることに注意されたい。
【0084】
図５はステップ３－２から３－６の手順を繰り返し、項目を削除していった時の各種図面を示している。項目数が３になるまで、「項目の削除→マハラノビス距離の算出→貢献度の算出→積分→前記各種図面作成」の手順を繰り返し行っている。
【0085】
本図３列目の図は、貢献度スタック図を示しているが、日時の右端の異常ピークは、項目を減じていった３項目の場合まで温存されている。これは段落[００４０]で示した抽出１では実現できない特徴である。実用面では、項目間の遷移が把握できるような項目数までの繰り返しとすればよく、３項目まで絞り込む必要はない。
【0086】
本図５列目の図は、予兆項目抽出図を示している。これは、各項目を縦軸上に並べ、各項目の貢献度の大きさの時間列変化を、例えば小さな値を青、大きな値を赤、その間の値を緑というように、グラデーションを用いた色付けをして横軸上に並べて横長のボックスとし、前記各項目のボックスを縦方向に同一の面積で並べて、同時刻の項目間の差異が縦のラインの色彩変化で目視できるように表示したものである。本図からわかるように日時が進行するにつれて各項目の貢献度が基準空間（青色）から逸脱して行き（緑色）、終盤ではほとんどの項目が逸脱して行く様子（赤色）が描画されている。なお、縦一列の赤いラインはシステムが停止した日時を示している場合も含まれる。これは基準空間を運転状態にとったために基準外（赤色）に見えている。その他の日時の赤い部分は運転状態での基準外の値を示しており、システムバランスが経年劣化していく状況が可視化できていることがわかる。
【0087】
同図の左から４列目は、貢献度スタック図１０割表示、６列目は、予兆項目抽出図１０割表示を示しているが、色彩パターンの変化から、項目バランスの変動がある期間を視認にて特定することができる。特にマハラノビス距離の小さな期間に活用すると、予兆に関連する項目が抽出できる。
【0088】
図３～５のような項目数による基準空間の絞り込み状況を通しで観察しつつ、ユーザの興味を引いた特定の項目数について分析の内訳を呼び出すと、例えば図６のような表示が得られる。すなわち、項目数を減じて分析を行う毎に、その結果を呼び出し可能な状態でメモリなどの記憶手段に保存している。これらの保存作業はステップ３－４の実行時に行われる。
【0089】
図６では、貢献度の積分期間を３/１５～３/２４と指定した。同図七段目以下には、着目する期間において積分値の高い項目が上から順に表示されている。同図五段目と六段目の貢献度スタック、マハラノビス距離からショックリレー動作の前に両者の値が急上昇していることがわかる。同図一段目、二段目の予兆項目抽出図、その１０割表示図を見ると、スタック値、ＭＤ値急上昇の前から特定の項目の貢献度が先行上昇していることがわかる。同１０割表示図の方からは、項目の重要度の移り変わりも併せて把握することができる。同図四段目の貢献度スタック図１０割表示からは、項目の貢献度の比率の変化が色彩パターンから明確に分かり、ショックリレーまでに少なくとも４つ以上の状態変化を起こしていることが把握できる。同図七段目以降には当該積分期間における貢献度積分値の降順に各項目の生データ（図６の左側）と貢献度（図６の右側）が列挙されているが、これから主要な項目の貢献度推移のチェックと対応する生データの推移の確認を行う。同図では、硫黄酸化物の大きな変動が確認されているが、さらに硫黄酸化物が大きくなる前の期間に積分期間を絞ることにより、硫黄酸化物が大きくなる前の原因を調べることも可能である。
【0090】
上述のように、貢献度積分の活用を通して、システムバランス変動や異常予兆の分析を進め、項目間の貢献度の移り変わりを把握することができる。さらに、系統図との比較により、システム変動・予兆のメカニズム、機序の解明にも利用でき、マハラノビス距離や貢献度が異常値に至るまでの経緯・根拠の明確化が可能になる。
【0091】
＜情報処理装置１の構成＞
次に、システムバランスの変動及びその予兆の抽出を的確に行うことが可能な、システムバランス変動抽出方法を実現するための情報処理装置１について説明する。
次に、システムバランスの変動及びその予兆の抽出を的確に行うことが可能な、システムバランス変動抽出方法を実現するための情報処理装置１について説明する。
【0092】
この情報処理装置１は、マハラノビス距離ＤＭを算出し、各項目の貢献度を算出し、貢献度積分ソーティングを行い、分析結果を保存・表示し、非重要項目を削除するプロセスを繰り返して、システムバランスの変動及びその予兆を抽出する。
【0093】
【0094】
図９において、制御手段１１は、例えばＣＰＵで実現され、後述する記憶手段１２に含まれるハードディスク（ＨＤ）等に格納されているアプリケーションプログラム、オペレーティングシステム（ＯＳ）や制御プログラム等を実行し、記憶手段１２に含まれるＲＡＭにプログラムの実行に必要な情報、ファイル等を一時的に格納する制御を行う。
【0095】
特に、制御手段１１は、マハラノビス距離ＤＭを算出する。即ち、制御手段１１は、基準空間データの各項目間の相関係数に係る相関係数行列を作成して、前記基準空間の「相関係数行列の逆行列」を使って、対象空間に係るマハラノビス距離ＤＭを算出する。より詳しく言うと、基準空間データ、対象空間データ共にシステムから得られるＮ項目の時系列データのことであるが、両者は項目が同一でなければならないが、時間に関しては同一である必要はない。
【0096】
また、制御手段１１は、各項目の貢献度を算出する。即ち、制御手段１１は、システムから得られるＮ項目の時系列データからマハラノビス距離ＤＭを求めた後に、一つ項目を抜いて、Ｎ－１項目でマハラノビス距離ＤＭを求める。そして、「Ｎ項目で算出されるマハラノビス距離ＤＭ」と「一つの項目を抜いた、Ｎ－１項目で算出されるマハラノビス距離ＤＭ」の差分を算出する。この差分が、当該項目（抜いた一つの項目）に係るマハラノビス距離ＤＭへの「貢献度」となる。これらの手順を各項目について行うことで、各項目に係るマハラノビス距離ＤＭへの「貢献度」が算出される。そして、制御手段１１は、各日時について、すべての項目に係る貢献度を合算する。各日時について、各項目の貢献度を前記貢献度合算値で除して、各項目に係る貢献度の割合を算出する。制御手段１１は、各項目に係る貢献度を、所定の日時にわたって夫々積分する。制御手段１１は、積分結果（貢献度積分値）を降順に（あるいは昇順に）ソーティングして対応する項目順に並べた項目リストを作成する。そして、制御手段１１は、マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、貢献度スタック１０割表示図、予兆項目抽出図、予兆項目抽出図の１０割表示図を作成し、さらに、計算に使用したＮ項目分の時系列データ図と対応する貢献度時系列データ図等の各種図面を作成し、表示手段１４上に表示させる。
【0097】
更に、制御手段１１は、システムバランスの変動及びその予兆を抽出する。以降にそのプロセスを示す。
【0098】
＜システムバランスの変動及びその予兆の抽出１＞
（ステップ１１－１）
即ち、制御手段１１は、Ｎ項目の時系列データからマハラノビス距離ＤＭを算出し、各項目の貢献度を算出し、Ｎ項目すべての貢献度を合算する。各項目の貢献度を前記貢献度合算値で除して、各項目に係る貢献度の割合を算出する。
（ステップ１１－１）
即ち、制御手段１１は、Ｎ項目の時系列データからマハラノビス距離ＤＭを算出し、各項目の貢献度を算出し、Ｎ項目すべての貢献度を合算する。各項目の貢献度を前記貢献度合算値で除して、各項目に係る貢献度の割合を算出する。
【0099】
（ステップ１１－２）
各項目の貢献度を、所定の日時にわたって夫々積分する。積分結果（貢献度積分値）を降順に（あるいは昇順に）ソーティングして対応する項目順に並べた項目リストを作成する。
各項目の貢献度を、所定の日時にわたって夫々積分する。積分結果（貢献度積分値）を降順に（あるいは昇順に）ソーティングして対応する項目順に並べた項目リストを作成する。
【0100】
（ステップ１１－３）
制御手段１１は、生データと貢献度を対比させながら、加えて貢献度スタック、貢献度スタックの１０割表示、マハラノビス距離、予兆項目抽出図、予兆項目抽出図の１０割表示等の各種図面も併せて表示手段１４上に表示させる。
制御手段１１は、生データと貢献度を対比させながら、加えて貢献度スタック、貢献度スタックの１０割表示、マハラノビス距離、予兆項目抽出図、予兆項目抽出図の１０割表示等の各種図面も併せて表示手段１４上に表示させる。
【0101】
具体的には例えば、図６及び図７（図６の概説図）のように、マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、貢献度スタック図の１０割表示図、予兆項目抽出図、予兆項目抽出図の１０割表示図のうち少なくとも２つ以上の図について時間軸を揃えて縦に並べて、これらの図の下部か上部に、各項目の時系列の生データを前記項目リストで並べられた順と同じ順で、時間軸を揃えて並べて、左パネルを構成し、かつ、前記生データの右側には対応する項目の貢献度の時系列データを並べて表示させる。
【0102】
また、図３から図５のように、特定の図面のみを選び出し、項目数を減じていく過程の色彩変化を並べて表示させる。ただしこれらの図は再分析毎に一段ずつ表示が増えてゆくという性質のもので、最初の解析ではN項目の１段しかないことに注意されたい。
【0103】
分析終了の判定は、人が判定する構成と、制御手段１１が自動で判断する構成の２種類ある。
（ステップ１１－４）
＜判定種１：人の判断＞
分析終了の判定を人が行う構成の場合には、ユーザは前記各種図面を参考にしてシステムバランスの変動及びその予兆が視認可能な状態であるか否かを分析・確認する。そして、システムバランスの変動及びその予兆が視認できない等、ユーザが前記各種図面の内容を良しとせず、ユーザから入力手段１３を通じて、項目を削除する旨の命令の入力を認識すると（ステップ１１－４）、制御手段１１は、各項目に係る積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除して、削除後の残りＮ－１項目をＮ項目の代わりに用いて、ステップ１１－１からステップ１１－３の処理を再度実行する。なお、ユーザから再実行の命令入力が無い場合には（ステップ１１－４）、分析を終了する。
＜判定種２：自動＞
（ステップ１１－５及び１１－６）
一方、分析終了の判定を人ではなく、制御手段１１が自動で判断する構成の場合には、システムから得られる項目数Ｎが３より大きい場合（ステップ１１－５）、制御手段１１は、各項目に係る積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除して、Ｎ項目の代わりに削除後の残りのＮ－１項目を対象として、ステップ１１－１からステップ１１－６の処理を再度実行する（ステップ１１－６）。そして、終了の条件（項目数Ｎ≦３）に該当するまで、ステップ１１－１からステップ１１－６のプロセス（ステップ１１－４は除く）を、削除後に残された項目を用いて（＝あてはめて）、再実行する（ループする）。即ち、これは、終了の条件に合致するまで、ステップ１１―６の中で、ステップ１１－１からステップ１１－６までのプロセスを呼び出し、削除後に残された項目を用いて（＝あてはめて）、ステップ１１－１からステップ１１－６までのプロセスを繰り返し実行する、いわゆる「再帰呼び出し」である。なお、この判定種２では制御手段１１にステップ１１－３として示した図表示を都度行わせる必要はなく、処理の再実行を終えた後に（ループを抜けた後に）、制御手段１１にまとめて全分析結果を図３から図５や図６のように表示させる構成としてもよい。何故ならユーザが表示を見て処理の再実行を行わせるか否かの判断をする必要がないからである。また、項目数Ｎが３以下である場合、乃ち、削除後の項目数Ｎ－１が２以下である場合には（ステップ１１－５）、貢献度が計算できなくなるので、分析を終了する。
（ステップ１１－４）
＜判定種１：人の判断＞
分析終了の判定を人が行う構成の場合には、ユーザは前記各種図面を参考にしてシステムバランスの変動及びその予兆が視認可能な状態であるか否かを分析・確認する。そして、システムバランスの変動及びその予兆が視認できない等、ユーザが前記各種図面の内容を良しとせず、ユーザから入力手段１３を通じて、項目を削除する旨の命令の入力を認識すると（ステップ１１－４）、制御手段１１は、各項目に係る積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除して、削除後の残りＮ－１項目をＮ項目の代わりに用いて、ステップ１１－１からステップ１１－３の処理を再度実行する。なお、ユーザから再実行の命令入力が無い場合には（ステップ１１－４）、分析を終了する。
＜判定種２：自動＞
（ステップ１１－５及び１１－６）
一方、分析終了の判定を人ではなく、制御手段１１が自動で判断する構成の場合には、システムから得られる項目数Ｎが３より大きい場合（ステップ１１－５）、制御手段１１は、各項目に係る積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除して、Ｎ項目の代わりに削除後の残りのＮ－１項目を対象として、ステップ１１－１からステップ１１－６の処理を再度実行する（ステップ１１－６）。そして、終了の条件（項目数Ｎ≦３）に該当するまで、ステップ１１－１からステップ１１－６のプロセス（ステップ１１－４は除く）を、削除後に残された項目を用いて（＝あてはめて）、再実行する（ループする）。即ち、これは、終了の条件に合致するまで、ステップ１１―６の中で、ステップ１１－１からステップ１１－６までのプロセスを呼び出し、削除後に残された項目を用いて（＝あてはめて）、ステップ１１－１からステップ１１－６までのプロセスを繰り返し実行する、いわゆる「再帰呼び出し」である。なお、この判定種２では制御手段１１にステップ１１－３として示した図表示を都度行わせる必要はなく、処理の再実行を終えた後に（ループを抜けた後に）、制御手段１１にまとめて全分析結果を図３から図５や図６のように表示させる構成としてもよい。何故ならユーザが表示を見て処理の再実行を行わせるか否かの判断をする必要がないからである。また、項目数Ｎが３以下である場合、乃ち、削除後の項目数Ｎ－１が２以下である場合には（ステップ１１－５）、貢献度が計算できなくなるので、分析を終了する。
【0104】
＜システムバランスの変動及びその予兆の抽出２＞
（ステップ１２－１）
また、制御手段１１は、Ｎ項目の時系列データからマハラノビス距離ＤＭを算出し、各項目の貢献度を算出し、Ｎ項目すべての貢献度を合算する。各項目の貢献度を前記貢献度合算値で除して、各項目に係る貢献度の割合を算出する。
（ステップ１２－１）
また、制御手段１１は、Ｎ項目の時系列データからマハラノビス距離ＤＭを算出し、各項目の貢献度を算出し、Ｎ項目すべての貢献度を合算する。各項目の貢献度を前記貢献度合算値で除して、各項目に係る貢献度の割合を算出する。
【0105】
（ステップ１２－２）
すべての項目に係る貢献度を合算した、各日時に係る貢献度合算値（貢献度スタック）のうち、所定の値１より小さい貢献度合算値（例えば、「３０」より小さい貢献度合算値）を持つ日時について、各項目の貢献度を積分する。制御手段１１は、積分結果（貢献度積分値）を降順に（あるいは昇順に）ソーティングして対応する項目順に並べた項目リストを作成する。
すべての項目に係る貢献度を合算した、各日時に係る貢献度合算値（貢献度スタック）のうち、所定の値１より小さい貢献度合算値（例えば、「３０」より小さい貢献度合算値）を持つ日時について、各項目の貢献度を積分する。制御手段１１は、積分結果（貢献度積分値）を降順に（あるいは昇順に）ソーティングして対応する項目順に並べた項目リストを作成する。
【0106】
（ステップ１２－３）
制御手段１１は、生データと貢献度を対比させながら、加えて貢献度スタック、貢献度スタックの１０割表示、マハラノビス距離、予兆項目抽出図、予兆項目抽出図の１０割表示等の各種図面も併せて表示手段１４上に表示させる。
制御手段１１は、生データと貢献度を対比させながら、加えて貢献度スタック、貢献度スタックの１０割表示、マハラノビス距離、予兆項目抽出図、予兆項目抽出図の１０割表示等の各種図面も併せて表示手段１４上に表示させる。
【0107】
分析終了の判定は人によるものと、自動判断との２種類ある。
＜判定種１：人の判断＞
（ステップ１２－４）
分析終了の判定を人が行う構成の場合には、ユーザは前記各種図面を参考にしてシステムバランスの変動及びその予兆が視認可能な状態であるか否かを分析・確認する。そして、システムバランスの変動及びその予兆が視認できない等、ユーザが前記各種図面の内容を良しとせず、ユーザから入力手段１３を通じて、項目を削除する旨の命令の入力を認識すると（ステップ１２－４）、制御手段１１は、各項目に係る積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除して、削除後の残りのＮ－１項目をＮ項目の代わりに用いて、ステップ１２－１からステップ１２－３の処理を再度実行する。なお、ユーザから再実行の命令入力が無い場合には（ステップ１２－４）、分析を終了する。
＜判定種２：自動＞
（ステップ１２－５及び１２－６）
一方、分析終了の判定を人ではなく、制御手段１１が自動で判断する構成の場合には、システムから得られる項目数Ｎが３より大きい場合（ステップ１２－５）、制御手段１１は、各項目に係る積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除して、Ｎ項目の代わりに削除後の残りのＮ－１項目を対象として、ステップ１２－１からステップ１２－６の処理を再度実行する（ステップ１２－６）。そして、終了の条件（項目数Ｎ≦３）に該当するまで、ステップ１２－１からステップ１２－６のプロセス（ステップ１２－４は除く）を、削除後に残された項目を用いて（＝あてはめて）、再実行する（ループする）。即ち、これは、終了の条件に合致するまで、ステップ１２―６の中で、ステップ１２－１からステップ１２－６までのプロセスを呼び出し、削除後に残された項目を用いて（＝あてはめて）、ステップ１２－１からステップ１２－６までのプロセスを繰り返し実行する、いわゆる「再帰呼び出し」である。なお、この判定種２では制御手段１１にステップ１２－３として示した図表示を都度行わせる必要はなく、処理の再実行を終えた後に（ループを抜けた後に）、制御手段１１にまとめて全分析結果を図３から図５や図６のように表示させる構成としてもよい。何故ならユーザが表示を見て処理の再実行を行わせるか否かの判断をする必要がないからである。また、項目数Ｎが３以下である場合には（ステップ１２－５）、分析を終了する。
＜判定種１：人の判断＞
（ステップ１２－４）
分析終了の判定を人が行う構成の場合には、ユーザは前記各種図面を参考にしてシステムバランスの変動及びその予兆が視認可能な状態であるか否かを分析・確認する。そして、システムバランスの変動及びその予兆が視認できない等、ユーザが前記各種図面の内容を良しとせず、ユーザから入力手段１３を通じて、項目を削除する旨の命令の入力を認識すると（ステップ１２－４）、制御手段１１は、各項目に係る積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除して、削除後の残りのＮ－１項目をＮ項目の代わりに用いて、ステップ１２－１からステップ１２－３の処理を再度実行する。なお、ユーザから再実行の命令入力が無い場合には（ステップ１２－４）、分析を終了する。
＜判定種２：自動＞
（ステップ１２－５及び１２－６）
一方、分析終了の判定を人ではなく、制御手段１１が自動で判断する構成の場合には、システムから得られる項目数Ｎが３より大きい場合（ステップ１２－５）、制御手段１１は、各項目に係る積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除して、Ｎ項目の代わりに削除後の残りのＮ－１項目を対象として、ステップ１２－１からステップ１２－６の処理を再度実行する（ステップ１２－６）。そして、終了の条件（項目数Ｎ≦３）に該当するまで、ステップ１２－１からステップ１２－６のプロセス（ステップ１２－４は除く）を、削除後に残された項目を用いて（＝あてはめて）、再実行する（ループする）。即ち、これは、終了の条件に合致するまで、ステップ１２―６の中で、ステップ１２－１からステップ１２－６までのプロセスを呼び出し、削除後に残された項目を用いて（＝あてはめて）、ステップ１２－１からステップ１２－６までのプロセスを繰り返し実行する、いわゆる「再帰呼び出し」である。なお、この判定種２では制御手段１１にステップ１２－３として示した図表示を都度行わせる必要はなく、処理の再実行を終えた後に（ループを抜けた後に）、制御手段１１にまとめて全分析結果を図３から図５や図６のように表示させる構成としてもよい。何故ならユーザが表示を見て処理の再実行を行わせるか否かの判断をする必要がないからである。また、項目数Ｎが３以下である場合には（ステップ１２－５）、分析を終了する。
【0108】
＜システムバランスの変動及びその予兆の抽出３＞
（ステップ１３－１）
更に、制御手段１１は、システムから得られるＮ項目の時系列データのうち、相関係数が１に近い、即ち、相関係数が高い項目のうち、１つを残し、その１つ以外のＭ項目を削除する。
（ステップ１３－１）
更に、制御手段１１は、システムから得られるＮ項目の時系列データのうち、相関係数が１に近い、即ち、相関係数が高い項目のうち、１つを残し、その１つ以外のＭ項目を削除する。
【0109】
（ステップ１３－２）
制御手段１１は、Ｌ項目（Ｎ項目－Ｍ項目）の時系列データから各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出する。算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、削除後に残された各項目に係る貢献度を算出する。各日時について、削除後に残されたＬ項目のすべての項目の貢献度を合算する。各日時について、各項目の貢献度を前記貢献度合算値で除して、各項目に係る貢献度の割合を算出する。
制御手段１１は、Ｌ項目（Ｎ項目－Ｍ項目）の時系列データから各日時のマハラノビス距離ＤＭを算出する。算出された各日時のマハラノビス距離ＤＭについて、削除後に残された各項目に係る貢献度を算出する。各日時について、削除後に残されたＬ項目のすべての項目の貢献度を合算する。各日時について、各項目の貢献度を前記貢献度合算値で除して、各項目に係る貢献度の割合を算出する。
【0110】
（ステップ１３－３）
各日時に係る貢献度合算値（貢献度スタック）のうち、所定の値１より小さい貢献度合算値（例えば、「３０」より小さい貢献度合算値）を持つ日時について、各項目の貢献度を積分する。積分結果（貢献度積分値）を降順に（あるいは昇順に）ソーティングして対応する項目順に並べた項目リストを作成する。
各日時に係る貢献度合算値（貢献度スタック）のうち、所定の値１より小さい貢献度合算値（例えば、「３０」より小さい貢献度合算値）を持つ日時について、各項目の貢献度を積分する。積分結果（貢献度積分値）を降順に（あるいは昇順に）ソーティングして対応する項目順に並べた項目リストを作成する。
【0111】
（ステップ１３－４）
制御手段１１は、生データと貢献度を対比させながら、加えて貢献度スタック、貢献度スタックの１０割表示、マハラノビス距離、予兆項目抽出図、予兆項目抽出図の１０割表示等の各種図面も併せて表示手段１４上に表示させる。
制御手段１１は、生データと貢献度を対比させながら、加えて貢献度スタック、貢献度スタックの１０割表示、マハラノビス距離、予兆項目抽出図、予兆項目抽出図の１０割表示等の各種図面も併せて表示手段１４上に表示させる。
【0112】
分析終了の判定は人によるものと、自動判断との２種類ある。
（ステップ１３－５）
＜判定種１：人の判断＞
分析終了の判定を人が行う構成の場合には、ユーザは前記各種図面を参考にしてシステムバランスの変動及びその予兆が視認可能な状態であるか否かを分析・確認する。そして、システムバランスの変動及びその予兆が視認できない等、ユーザが前記各種図面の内容を良しとせず、ユーザから入力手段１３を通じて、項目を削除する旨の命令の入力を認識すると（ステップ１３－５）、制御手段１１は、各項目に係る積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除して、削除後の残りのＬ－１項目をＬ項目の代わりに用いて、ステップ１３－２からステップ１３－４の処理を再度実行する。なお、ユーザから再実行の命令入力が無い場合には（ステップ１３－５）、分析を終了する。
＜判定種２：自動＞
（ステップ１３－６及び１３－７）
一方、分析終了の判定を人ではなく、制御手段１１が自動で判断する構成の場合には、削除後に残された項目数Ｌが３より大きい場合（ステップ１３－６）、制御手段１１は、各項目に係る積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除して、Ｌ項目の代わりに削除後の残りのＬ－１項目を対象として、ステップ１３－２からステップ１３－７の処理を再度実行する（ステップ１３－７）。そして、終了の条件（項目数Ｌ≦３）に該当するまで、ステップ１３－２からステップ１３－７のプロセス（ステップ１３－５は除く）を、削除後に残された項目を用いて（＝あてはめて）、再実行する（ループする）。即ち、これは、終了の条件に合致するまで、ステップ１３―７の中で、ステップ１３－２からステップ１３－７までのプロセスを呼び出し、削除後に残された項目を用いて（＝あてはめて）、ステップ１３－２からステップ１３－７までのプロセスを繰り返し実行する、いわゆる「再帰呼び出し」である。なお、この判定種２では制御手段１１にステップ１３－４として示した図表示を都度行わせる必要はなく、処理の再実行を終えた後に（ループを抜けた後に）、制御手段１１にまとめて全分析結果を図３から図５や図６のように表示させる構成としてもよい。何故ならユーザが表示を見て処理の再実行を行わせるか否かの判断をする必要がないからである。また、項目数Ｌが３以下である場合には、分析を終了する（ステップ１３－６）。
（ステップ１３－５）
＜判定種１：人の判断＞
分析終了の判定を人が行う構成の場合には、ユーザは前記各種図面を参考にしてシステムバランスの変動及びその予兆が視認可能な状態であるか否かを分析・確認する。そして、システムバランスの変動及びその予兆が視認できない等、ユーザが前記各種図面の内容を良しとせず、ユーザから入力手段１３を通じて、項目を削除する旨の命令の入力を認識すると（ステップ１３－５）、制御手段１１は、各項目に係る積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除して、削除後の残りのＬ－１項目をＬ項目の代わりに用いて、ステップ１３－２からステップ１３－４の処理を再度実行する。なお、ユーザから再実行の命令入力が無い場合には（ステップ１３－５）、分析を終了する。
＜判定種２：自動＞
（ステップ１３－６及び１３－７）
一方、分析終了の判定を人ではなく、制御手段１１が自動で判断する構成の場合には、削除後に残された項目数Ｌが３より大きい場合（ステップ１３－６）、制御手段１１は、各項目に係る積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除して、Ｌ項目の代わりに削除後の残りのＬ－１項目を対象として、ステップ１３－２からステップ１３－７の処理を再度実行する（ステップ１３－７）。そして、終了の条件（項目数Ｌ≦３）に該当するまで、ステップ１３－２からステップ１３－７のプロセス（ステップ１３－５は除く）を、削除後に残された項目を用いて（＝あてはめて）、再実行する（ループする）。即ち、これは、終了の条件に合致するまで、ステップ１３―７の中で、ステップ１３－２からステップ１３－７までのプロセスを呼び出し、削除後に残された項目を用いて（＝あてはめて）、ステップ１３－２からステップ１３－７までのプロセスを繰り返し実行する、いわゆる「再帰呼び出し」である。なお、この判定種２では制御手段１１にステップ１３－４として示した図表示を都度行わせる必要はなく、処理の再実行を終えた後に（ループを抜けた後に）、制御手段１１にまとめて全分析結果を図３から図５や図６のように表示させる構成としてもよい。何故ならユーザが表示を見て処理の再実行を行わせるか否かの判断をする必要がないからである。また、項目数Ｌが３以下である場合には、分析を終了する（ステップ１３－６）。
【0113】
記憶手段１２は、各種情報を一時記憶するためのものであり、制御手段１１の主メモリ、ワークエリア等として機能するＲＡＭや、内部に基本Ｉ／Ｏプログラム等のプログラム、基本処理において使用する各種情報を記憶するＲＯＭを有している。また、大容量メモリとして機能するＨＤを有している。また、記憶手段１２内に、マハラノビス距離ＤＭ、貢献度の積分値等を記憶する構成としても良い。
【0114】
入力手段１３は、ユーザから情報処理装置１に対する情報や命令の入力を受け付ける。例えば、キーボード、タッチパネル、ボタンである。特に、入力手段１３は、ユーザから、項目を削除する旨の命令や、削除すべき項目の指定を受け付ける。なお、ユーザから入力手段１３を通じて、命令の入力を受け付けると、制御手段１１が動作する構成としても良い。詳しくは、例えば、命令の入力を認識すると、制御手段１１が、マハラノビス距離ＤＭを算出する。貢献度を算出する。各日時について、すべての項目に係る貢献度を合算する。各日時について、各項目の貢献度を前記貢献度合算値で除して、各項目に係る貢献度の割合を算出する。各項目に係る貢献度を、所定の日時にわたって夫々積分する。積分結果（貢献度積分値）を降順に（あるいは昇順に）ソーティングして対応する項目順に並べた項目リストを作成する。生データと貢献度を対比させながら、加えて貢献度スタック、貢献度スタックの１０割表示、マハラノビス距離、予兆項目抽出図、予兆項目抽出図の１０割表示等の各種図面も併せて表示手段１４上に表示させる。各項目に係る積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除する。すべての項目に係る貢献度を合算した、各日時に係る貢献度合算値（貢献度スタック）のうち、所定の値１より小さい貢献度合算値（例えば、「３０」より小さい貢献度合算値）を持つ日時について、各項目の貢献度を積分する。システムから得られるＮ項目の時系列データのうち、相関係数が１に近い、即ち、相関係数が高い項目のうち、１つを残し、その１つ以外のＭ項目を削除する。
【0115】
表示手段１４は、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、ドットマトリクス型のディスプレイであり、入力手段１３から入力された命令や、それに対する情報処理装置１の応答出力等を表示するものである。特に、表示手段１４は、マハラノビス距離の日時変化図、貢献度スタック図、貢献度スタック１０割表示図、予兆項目抽出図及び予兆項目抽出図の１０割表示図等の各種図面を表示する。
【0116】
バス１６は、情報処理装置１内の流れを司るものである。通信手段１５はインターフェイス（Ｉ／Ｆ）であり、情報処理装置１はこの通信手段１５を介して外部機器と接続される。
【0117】
なお、以上の各装置と同等の機能を実現させるソフトウェアにより、ハードウェア装置の代替として構成することもできる。
【0118】
また、実施の形態例１では、この実施の形態例１に係るプログラム及び関連データを直接ＲＡＭ等の記憶手段１２にロードして実行させることもできるが、この実施の形態例１に係るプログラムを動作させる度に、既にプログラムがインストールされているＨＤ等の記憶手段１２にロードするようにしてもよい。また、この実施の形態例１に係るプログラムをＲＯＭ等の記憶手段１２に記憶しておき、これをメモリマップの一部をなすように構成し、直接ＣＰＵ等の制御手段１１で実行することも可能である。
【0119】
また、実施の形態例１では、分析終了の条件に合致するまで、プロセスを再実行する（ループする）構成について、いわゆる「再帰呼び出し」を用いる構成を示したが、この構成に限定されるものではない。要は、分析終了の条件に合致するまで、以下のプロセスを繰り返し再実行する（ループする）構成であれば、良い。
【0120】
『分析終了の判定を、制御手段１１が自動で行う、あるいは人が行い、項目数Ｎが３より大きい場合、あるいはユーザが前記表示されている内容を良しとしなければ、各項目の貢献度積分値のうち、最小の積分値に係る項目を削除して、削除後に残されたＮ－１項目をシステムから得られた前記Ｎ項目の代わりに用いて、「マハラノビス距離ＤＭの算出→貢献度の算出→積分→各種図面の表示」を行う。』以降、項目数Ｎを１つずつ減じながら、Ｎが３以下になるまで、『』で囲まれたことを繰り返す。
【符号の説明】
【0121】
１：情報処理装置、１１：制御手段、１２：記憶手段、１３：入力手段、１４：表示手段、１５：通信手段、１６：バス
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
