特許 7381672 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2023-11-07

(45)【発行日】2023-11-15

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06N 20/00 20190101AFI20231108BHJP

   G06F 17/17 20060101ALI20231108BHJP

【ＦＩ】

G06N20/00

G06F17/17

【請求項の数】 6

(21)【出願番号】P 2022125059

(22)【出願日】2022-08-04

【審査請求日】2022-08-04

(73)【特許権者】

【識別番号】399035766

【氏名又は名称】エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】宇野 貴士

(72)【発明者】

【氏名】多田 駿介

(72)【発明者】

【氏名】古元 泰地

(72)【発明者】

【氏名】切通 恵介

(72)【発明者】

【氏名】丹野 良介

【審査官】児玉 崇晶

(56)【参考文献】

【文献】中国特許出願公開第１１１９６７５０９（ＣＮ，Ａ）

【文献】中国特許出願公開第１１２７６５２２９（ＣＮ，Ａ）

【文献】造酒 裕貴、切通 恵介、丹野 良介、内藤 理大、小川 通公、小澤 暖、伊藤 浩二，時系列データ分析支援ツールＮｏｄｅ－ＡＩによる時系列分析の効率化と製造業の実課題への適用，人工知能学会全国大会論文集 第３４回全国大会（２０２０），2020年06月19日，pp.1-4

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｎ ２０／００

Ｇ０６Ｆ １７／１７

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

時系列データの取得間隔に基づいて、前記時系列データの欠落部分を補完する補完部と、
前記補完部により補完された部分を含む前記時系列データに対し、切り出し処理を行い、学習データと予測先データとからなるデータペアを作成する作成部と、
前記切り出し処理において、前記補完部により補完されたデータに基づいて作成された前記データペアを削除する削除部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。

【請求項2】

前記取得間隔として、時系列データに付与されている時系列の等差数列の最頻値を算出する算出部をさらに備える
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記補完部は、前記時系列データにおいて、前記取得間隔以外の間隔が存在している場合、前記取得間隔以外の部分について、前記取得間隔以外の間隔が前記取得間隔となるように期間の拡張又は収縮を行い、拡張又は収縮された期間のデータに線形補間を行った値を挿入する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記補完部により補完されたデータについてフラグ系列を設定する設定部をさらに備え、
前記削除部は、前記設定部により設定されたフラグ系列に基づいて、削除する前記データペアを選択する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項5】

情報処理装置で実行される情報処理工程であって、
時系列データの取得間隔に基づいて、前記時系列データの欠落部分を補完する補完工程と、
前記補完工程により補完された部分を含む前記時系列データに対し、切り出し処理を行い、学習データと予測先データとからなるデータペアを作成する作成工程と、
前記切り出し処理において、前記補完工程により補完されたデータに基づいて作成された前記データペアを削除する削除工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。

【請求項6】

時系列データの取得間隔に基づいて、前記時系列データの欠落部分を補完する補完手順と、
前記補完手順により補完された部分を含む前記時系列データに対し、切り出し処理を行い、学習データと予測先データとからなるデータペアを作成する作成手順と、
前記切り出し処理において、前記補完手順により補完されたデータに基づいて作成された前記データペアを削除する削除手順と
をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、多変量時系列データを想定し、それに最適化された分析・分類機能を提供し、多変量時系列信号に対する機械学習モデルを作成する装置が知られている（例えば、非特許文献１）。この装置は、多変量時系列解析に必要な高度な手続きをオーバーラップし、技術的障壁を排除することで、事前知識の乏しいユーザーであってもＡＩモデルの作成及び運用をすることを可能とする。

【0003】

前述の装置に組み込まれている処理の一つとして、時間窓切り出し処理がある（例えば、特許文献１）。時間窓切り出し処理とは、得られた信号データを一定間隔に切り出す処理に、多変量時系列データ向けの制約を加えた処理であり、この処理を長大な信号に対して複数回適用することで、前述の装置は、ＡＩモデルの学習に必要な量の学習データと予測先データとのペアを得ることができる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開２０２０‐０５７２９０号公報

【非特許文献】

【0005】

【文献】“イントロダクション｜ユーザーマニュアル”、［online］、［令和４年７月２２日検索］、インターネット〈https://manual.nodeai.io/〉

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

しかし、上記の従来技術では、何らかの影響で一定期間のデータが存在しない又は正しくデータを取得できない期間によりデータの欠落が生じた場合、欠落している部分でデータを分割し、それぞれに対して時間窓切り出し処理を行う必要があるという課題があった。また、データの欠落が時系列データ中に複数存在している場合や、データを分割する際に一部のエッジケースに対して正しく切り出すことができない場合に、個別に対応する必要があるという課題もあった。

【課題を解決するための手段】

【0007】

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の情報処理装置は、時系列データの取得間隔に基づいて、時系列データの欠落部分を補完する補完部と、補完部により補完された部分を含む時系列データに対し、切り出し処理を行い、学習データと予測先データとからなるデータペアを作成する作成部と、切り出し処理において、補完部により補完されたデータに基づいて作成されたデータペアを削除する削除部とを備えることを特徴とする。

【発明の効果】

【0008】

本発明によれば、時系列データに欠落部分が生じている場合であっても、時間窓切り出し処理を適切に行うことができ、正常なデータのみが含まれたデータセットを作成することができるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】図１は、実施形態に係る情報処理の概要を示す図である。

【図2】図２は、実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。

【図3】図３は、実施形態に係る情報処理における時間窓切り出し処理の概要を示す図である。

【図4】図４は、実施形態に係る情報処理の具体例を示す図である。

【図5】図５は、実施形態に係る情報処理の具体例を示す図である。

【図6】図６は、実施形態に係る情報処理の具体例を示す図である。

【図7】図７は、実施形態に係る情報処理装置における情報処理の流れを示すフローチャートである。

【図8】図８は、情報処理プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムの実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムが限定されるものではない。

【0011】

〔１．システムの構成例〕
図１は、本実施形態に係る情報処理の概要を示す図である。情報処理装置１０は、時系列データの取得間隔に基づき、データの欠落部分を補完する。そして、情報処理装置１０は、補完後の時系列データについて時間窓切り出し処理を行うことで、学習データと予測先データからなるデータペアを作成する。その後、情報処理装置１０は、作成されたデータペアの中から、補完後のデータに基づいて作成されたデータペアを削除する。

【0012】

情報処理装置１０は、まず、時系列データの取得間隔に基づき、時系列データの欠落部分を補完する。例えば、情報処理装置１０は、得られた時系列データのうち時系列データの取得間隔以外の間隔が存在している場合、その間隔はデータの欠落が発生していると判断することで、データの欠落部分を発見する。そして、発見されたデータの欠落部分について、拡張した期間の既存データに線形補間を行った値の挿入を行うことで、時系列データの欠落部分を補完する。

【0013】

次に、情報処理装置１０は、補完後の時系列データに対し、時間窓切り出し処理を行う。例えば、情報処理装置１０は、補完後の時系列データについて、後述する時間窓切り出し処理を行い、学習データと予測先データからなるデータペアを作成する。

【0014】

その後、情報処理装置１０は、作成されたデータペアに対し、補完後のデータに基づいて作成されたデータペアを削除する。例えば、情報処理装置１０は、補完されたデータに付与されたフラグ系列の値について、階段関数により階調化を行い、階調化後のフラグ系列の値に応じてデータペアを削除する。

【0015】

このようにして、情報処理装置１０は、時系列データの欠落部分を補完し、時間窓切り出し処理を行った後、補完したデータに基づいて作成されたデータペアを削除する。その結果、情報処理装置１０は、時系列データに欠落部分が生じている場合であっても、時間窓切り出し処理を適切に行うことができ、正常なデータペアのみが含まれたデータセットを作成することができる。

【0016】

〔２．情報処理装置１０の構成〕
次に、図２を参照し、図１に示した情報処理装置１０の構成を説明する。図２は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理装置１０は、通信部１１と、制御部１２と、記憶部１３とを有する。

【0017】

通信部１１は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。通信部１１は、外部の端末と有線又は無線で接続され、情報の送受信を行う。

【0018】

記憶部１３は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）やハードディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１３は、制御部１２による各種処理に必要なデータ及びプログラムを格納するが、特に本発明に密接に関連するものとしては、時系列データ記憶部１３ａと、補完後データ記憶部１３ｂと、パラメータ記憶部１３ｃと、データペア記憶部１３ｄと、削除後データペア記憶部１３ｅとを有する。

【0019】

時系列データ記憶部１３ａは、入力された時系列データを記憶する。例えば、時系列データ記憶部１３ａは、通信部１１を介して、外部から入力された多変量時系列データについて記憶する。ここで、多変量時系列データとは、任意の多変量信号を標本化により離散値へと変換し、時系列情報と対応させたデータ形式をいう。

【0020】

補完後データ記憶部１３ｂは、後述する補完部１２ａにより、データの欠落部分が補完された時系列データを記憶する。例えば、補完後データ記憶部１３ｂは、後述する補完部１２ａにより時系列が取得間隔に統一され、データの欠落部分が補完された時系列データを記憶する。

【0021】

パラメータ記憶部１３ｃは、後述する時間窓切り出し処理によって使用されるパラメータについて記憶する。例えば、パラメータ記憶部１３ｃは、後述する時間窓切り出し処理の際に使用される４つのパラメータＮ（予測先）、Ｍ（窓幅）、Ｌ（丸め幅）、Ｓ（ストライド幅）について記憶する。なお、前述の４つのパラメータは、本実施形態に係る情報処理が行われる前に予め記憶されているものとする。

【0022】

データペア記憶部１３ｄは、後述する作成部１２ｂにより作成されたデータペアを記憶する。例えば、データペア記憶部１３ｄは、後述する作成部１２ｂにより、時系列データに対し時間窓切り出し処理が行われることで作成された、学習データと予測先データからなるデータペアについて記憶する。

【0023】

削除後データペア記憶部１３ｅは、後述する削除部１２ｃにより削除処理が行われた後の、残りのデータペアについて記憶する。例えば、削除後データペア記憶部１３ｅは、データペア記憶部１３ｄに記憶されたデータペアの中から、後述する削除部１２ｃにより、補完されたデータに基づいて作成されたデータペアを削除した後の、残りのデータペアについて記憶する。

【0024】

制御部１２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１２は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積回路により実現される。制御部１２は、補完部１２ａ、作成部１２ｂと、削除部１２ｃとを有し、必要に応じて、算出部１２ｄと、設定部１２ｅとを有してもよい。

【0025】

補完部１２ａは、時系列データの取得間隔に基づいて、時系列データの欠落部分を補完する。そして、補完部１２ａは、補完後の時系列データを補完後データ記憶部１３ｂに格納する。例えば、補完部１２ａは、得られた時系列データの中から、データの欠落部分を発見し、発見されたデータの欠落部分について、拡張した期間の既存データに線形補間を行った値の挿入を行うことで、時系列データの欠落部分を補完し、補完後データ記憶部１３ｂに格納する。

【0026】

なお、時系列データの取得間隔とは、時系列データを作成する際の、対象装置のモニタリング間隔等であり、予め設定されていてもよいし、対象装置のモニタリング装置から、時系列データの入力と共に通知されてもよいし、後述する算出部１２ｄにより算出された最頻値を時系列データの取得間隔としてもよい。

【0027】

ここで、時系列データの取得間隔以外の間隔であり、かつ、取得間隔よりも短い区間は、補完部１２ａは、ダウンサンプリングにより、取得間隔に統一されるように時系列データを補完する。なお、補完部１２ａは、ダウンサンプリングとして、線形補間やドロップアウト等の手法を用いる。

【0028】

また、補完部１２ａは、時系列データにおいて、取得間隔以外の間隔が存在している場合、取得間隔以外の部分について、取得間隔以外の間隔が取得間隔となるように期間の拡張又は収縮を行い、拡張又は収縮された期間のデータに線形補間を行った値を挿入してもよい。そして、補完部１２ａは、補完後の時系列データを補完後データ記憶部１３ｂに格納する。

【0029】

例えば、補完部１２ａは、得られた時系列データのうち時系列データの取得間隔以外の間隔が存在している場合、その間隔はデータの欠落が発生していると判断することで、データの欠落部分を発見する。そして、補完部１２ａは、時系列データ記憶部１３ａに記憶された時系列データの欠落部分について、取得間隔以外の間隔が取得間隔となるように期間の拡張又は収縮を行い、拡張又は収縮された期間のデータに線形補間を行った値を挿入することで、データの欠落部分について補完する。

【0030】

これにより、得られた時系列データの時系列が取得間隔に統一されることになるため、欠落部分が存在しない時系列データが作成され、補完部１２ａは、補完後の時系列データを補完後データ記憶部１３ｂに格納する。

【0031】

作成部１２ｂは、補完部１２ａにより補完された部分を含む時系列データに対し、切り出し処理を行い、学習データと予測先データとからなるデータペアを作成する。その後、作成部１２ｂは、作成したデータペアをデータペア記憶部１３ｄに格納する。例えば、作成部１２ｂは、補完後データ記憶部１３ｂに記憶された補完後の時系列データと、パラメータ記憶部１３ｃに記憶された各パラメータとから、後述する時間窓切り出し処理により、学習データと予測先データとからなるデータペアを作成し、データペア記憶部１３ｄに格納する。

【0032】

ここで、図３を参照し、作成部１２ｂが行う時間窓切り出し処理について説明する。図３は、実施形態に係る情報処理における時間窓切り出し処理の概要を示す図である。時間窓切り出し処理では、４つのパラメータＮ（予測先）、Ｍ（窓幅）、Ｌ（丸め幅）、Ｓ（ストライド幅）が使用され、前述の通り、４つのパラメータは、本実施形態に係る情報処理が行われる前に予めパラメータ記憶部１３ｃに記憶されている。

【0033】

パラメータＮは予測先を示すパラメータであり、Ｎ分後の値が推定される。また、パラメータＭは窓幅を示すパラメータであり、連続するＭ分間のデータが説明変数とされる。さらに、パラメータＬは丸め幅を示すパラメータであり、窓幅ＭのデータがＬ分ごとに分割され、分割された区間内のデータの均値が算出される。なお、Ｌは、Ｍの約数となるように設定される。そして、パラメータＳはストライド幅を示すパラメータであり、Ｓ分ごとにデータペアが作成される。

【0034】

図３の例では、多変量時系列データにおいて、１行を１分ごとのデータとした場合であり、カラムＡからカラムＥのそれぞれに対し、対応するデータが挿入され、Ｎ（予測先）＝２、Ｍ（窓幅）＝８、Ｌ（丸め幅）＝２、Ｓ（ストライド幅）＝３と設定されている。

【0035】

作成部１２ｂは、例えば、学習データとして、基準となる時刻から過去８分間のデータを説明変数とし、８分間のデータを２分ごとに分割し平均値を求めることで、各カラムについて４つの値を得る。また、作成部１２ｂは、予測先データとして、２分後の各カラムに挿入されたデータを得る。これにより、基準となる時刻について、学習データと予測先データとからなるデータペアが作成される。そして、作成部１２ｂは、前述のデータペアを３分ごとに作成する。

【0036】

削除部１２ｃは、切り出し処理において、補完部１２ａにより補完されたデータに基づいて作成されたデータペアを削除する。その後、削除部１２ｃは、削除した後の残りのデータペアを削除後データペア記憶部１３ｅに格納する。例えば、削除部１２ｃは、データペア記憶部１３ｄに記憶されたデータペアについて、補完されたデータに設定されたフラグ系列により削除するデータペアを判断することで、補完部１２ａにより補完されたデータを使用することにより作成されたデータペアを削除し、削除した後の残りのデータペアを削除後データペア記憶部１３ｅに格納する。

【0037】

また、削除部１２ｃは、設定部１２ｅにより設定されたフラグ系列に基づいて、削除するデータペアを選択してもよい。例えば、削除部１２ｃは、データペア記憶部１３ｄに記憶されたデータペアの各データについて、後述する設定部１２ｅにより時系列データに設定されたフラグ系列の値に対して、０以下は０、０以外は１とする階段関数により階調化を行う。そして、削除部１２ｃは、データペアに含まれるデータの中で、一つでも階調化後のフラグ系列の値が「１」となっているデータが存在する場合、そのデータペアを削除する。

【0038】

算出部１２ｄは、取得間隔として、時系列データに付与されている時系列の等差数列の最頻値を算出する。そして、算出部１２ｄは、算出した最頻値を取得間隔として補完部１２ａに通知する。例えば、算出部１２ｄは、時系列データ記憶部１３ａに記憶された、時系列データの時系列の等差数列を計算し、得られた等差数列の最頻値を算出する。その後、算出部１２ｄは、得られた最頻値を取得間隔として補完部１２ａに通知する。

【0039】

設定部１２ｅは、補完部１２ａにより補完されたデータについてフラグ系列を設定する。例えば、設定部１２ｅは、補完後データ記憶部１３ｂに記憶された補完後の時系列データについて、データの欠落により補完されたデータには「１」を設定し、それ以外のデータには「０」を設定する列であるフラグ系列を追加する。

【0040】

〔３．情報処理の具体例〕
ここで、図４から図６を参照し、情報処理装置１０による時系列データの取得間隔である最頻値を算出する処理、時系列データを補完する処理及びフラグ系列を設定する処理を含む情報処理の具体例について説明する。図４から図６は、実施形態に係る情報処理の具体例を示す図である。

【0041】

まず、算出部１２ｄは、入力された時系列データの時系列のみを抽出し、隣接する時系列の値の差を計算することで、等差数列を計算する。図４の例では、［０：００：００］と隣接する［０：００：０１］の差は「１」となり、算出部１２ｄは、同様に各時系列に対し等差数列を求める。その結果、「１」が４つ、「６」が１つであるため、算出部１２ｄは最頻値を「１」と算出し、補完部１２ａに取得間隔として通知する。

【0042】

次に、補完部１２ａは、前述の算出部１２ｄから通知された取得間隔から、時系列データの欠落部分を補完する。図５の例では、図４において算出された等差数列の「６」の部分は、取得間隔「１」以外の部分であるため、補完部１２ａは、［０：００：０１］と［０：００：０７］の間にデータの欠落が存在すると判断する。

【0043】

そして、補完部１２ａは、欠落部分について、等差数列「６」の部分が取得間隔「１」となるように［０：００：０１］と［０：００：０７］の間の期間を拡張する。補完部１２ａは、拡張により補完された期間［０：００：０２］から［０：００：０６］の各データには［０：００：０１］と［０：００：０７］のデータに基づく線形補間により算出された値を挿入する。

【0044】

その後、設定部１２ｅは、補完されたデータに対してフラグ系列を設定する。図５の例では、設定部１２ｅは、補完部１２ａにより補完された［０：００：０２］から［０：００：０６］のデータにはフラグ系列「１」を設定し、それ以外の［０：００：００］から［０：００：０１］及び［０：００：０７］から［０：００：１０］のデータにはフラグ系列「０」を設定する。前述の補完部１２ａと設定部１２ｅとの処理により、図５上部の時系列データは図５下部の時系列データとされ、補完後データ記憶部１３ｂに格納される。

【0045】

次に、作成部１２ｂは、補完後データ記憶部１３ｂに記憶された、補完後の時系列データに対し、時間窓切り出し処理を行い、データペアを作成する。図６の例では、作成部１２ｂは、図６上部の補完後の時系列データに対し、基準時刻［０７］、パラメータＭ（窓幅）＝２、パラメータＬ（丸め幅）＝２、パラメータＮ（予測先）＝２という条件で時間窓切り出し処理を行うが、特に、後の削除処理に関わるフラグ系列の値の変化について説明する。

【0046】

作成部１２ｂは、Ｍ（窓幅）＝２であるため、基準時刻［０７］から［００］までの８分間のデータを使用し、Ｌ（丸め幅）＝２であるため、８分間のデータを２分間ごとに分割し、それぞれの平均値を算出する。この処理により、［００］から［０１］のフラグ系列は「０」、［０２］から［０３］及び［０４］から［０５］のフラグ系列は「１」、［０６］から［０７］のフラグ系列は「０．５」と算出される。

【0047】

作成部１２ｂは、それぞれの列に挿入された数値に対して、前述の処理と同様の処理を行うことにより、２分間ごとの各列の数値の平均値からなるデータを作成する。つまり、図６の例において、作成部１２ｂは、フラグ系列を含めた４つの列に挿入された各数値について、２分間ごとにそれぞれの平均値を算出することで、２分間ごとに４つの平均値からなるデータを作成する。これにより、８分間のデータに対し、４つのデータが作成されることになる。

【0048】

そして、作成部１２ｂは、前述の４つのデータを学習データとし、Ｎ（予測先）＝２であることから、基準時刻［０７］から２分後の［０９］の行に挿入されている各数値を予測先データとする、学習データと予測先データとからなるデータペアを作成する。

【0049】

その後、削除部１２ｃは、作成されたデータペアについて、設定部１２ｅにより設定されたフラグ系列に対し、０以下は０、それ以外は１となるような階段関数による階調化を行い、階調化後のフラグ系列に基づきデータペアを削除する。図６の例では、作成されたデータペアの学習データの一つである［０６］から［０７］のデータのフラグ系列は「０．５」であり０以外の値であることから、前述の階段関数の適用により、フラグ系列は「１」に変換される。

【0050】

そして、前述の作成部１２ｂにより作成されたデータペアには、階調化後のフラグ系列が「１」となっているデータが三つ含まれているため、削除部１２ｃは、当該データペアを削除する。前述の一連の処理により、情報処理装置１０は、時系列データに欠落部分が存在する場合であっても、適切に時間窓切り出し処理を行い、作成されたデータペアの中から、補完されたデータに設定されたフラグ系列により、補完されたデータに基づいて作成されたデータペアを削除することができる。

【0051】

〔４．情報処理装置の情報処理の一例〕
次に、図７を用いて、情報処理装置１０の情報処理について説明する。図７は、実施形態に係る情報処理装置における情報処理の流れを示すフローチャートである。情報処理装置１０は、例えば、時系列データの入力を受付ける（ステップＳ１０１）。

【0052】

情報処理装置１０が、時系列データの入力を受付けた場合（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、補完部１２ａは、時系列データの取得間隔に基づいて、時系列データの欠落部分を補完する。（ステップＳ１０２）。一方、情報処理装置１０は、時系列データの入力を受付けていない場合（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、時系列データの入力を受付けるまで待機する。

【0053】

そして、作成部１２ｂは、補完後の時系列データについて切り出し処理を行い、データペアを作成する（ステップＳ１０３）。その後、削除部１２ｃは、補完されたデータペアに基づいて作成されたデータペアを削除する（ステップＳ１０４）。

【0054】

〔５．実施形態の効果〕
上述してきたように、本実施形態に係る情報処理装置１０は、時系列データの取得間隔に基づいて、時系列データの欠落部分を補完する補完部１２ａと、補完部１２ａにより補完された部分を含む時系列データに対し、切り出し処理を行い、学習データと予測先データとからなるデータペアを作成する作成部１２ｂと、切り出し処理において、補完部１２ａにより補完されたデータに基づいて作成されたデータペアを削除する削除部１２ｃとを備える。

【0055】

補完部１２ａは、入力された時系列データの取得間隔に基づいて、時系列データの欠落部分を発見し、欠落部分を補完する。また、作成部１２ｂは、補完された時系列データについて、時間窓切り出し処理を行い、学習データと予測先データとからなるデータペアを作成する。さらに、削除部１２ｃは、作成されたデータペアの中から、補完されたデータに基づいて作成されたデータペアを削除する。

【0056】

これにより、情報処理装置１０は、時系列データの欠落部分を補完することで、時系列データに欠落部分が生じている場合であっても、時間窓切り出し処理を適切に行うことができ、補完されたデータを使用して作成された不適切なデータペアを削除することで、正常なデータのみが含まれたデータセットを作成することができるという効果を奏する。

【0057】

また、情報処理装置１０の算出部１２ｄは、取得間隔として、時系列データに付与されている時系列の等差数列の最頻値を算出する。これにより、情報処理装置１０は、時系列データの取得間隔を、入力された時系列データから算出することができ、時系列データの取得間隔が予め設定されていない場合であっても、算出した取得間隔（最頻値）により、時系列データの欠落部分を補完することができるという効果を奏する。

【0058】

さらに、情報処理装置１０の補完部１２ａは、時系列データにおいて、取得間隔以外の間隔が存在している場合、取得間隔以外の部分について、取得間隔以外の間隔が取得間隔となるように期間の拡張又は収縮を行い、拡張又は収縮された期間のデータに線形補間を行った値を挿入する。

【0059】

これにより、情報処理装置１０は、データの取得間隔から、データの欠落部分を発見することができ、欠落部分に線形補間を行った値を挿入することで、欠落部分についてデータの取得間隔となるようにデータの補完をすることができるという効果を奏する。

【0060】

また、情報処理装置１０の設定部１２ｅは、補完部により補完されたデータについてフラグ系列を設定し、削除部１２ｃは、設定部により設定されたフラグ系列に基づいて、削除する前記データペアを選択する。これにより、情報処理装置１０は、設定されたフラグ系列により、補完されたデータとそうでないデータとを判断することができ、補完された不適切なデータを含むデータペアを削除することができるという効果を奏する。

【0061】

〔６．システム構成等〕
上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の一部を手動的に行うこともできる。あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

【0062】

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、ＣＰＵ及び当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

【0063】

例えば、図２に示した記憶部１３の一部又は全部は、情報処理装置１０によって保持されるのではなく、ストレージサーバ等に保持されてもよい。この場合、情報処理装置１０は、ストレージサーバにアクセスすることで、各種情報を取得する。

【0064】

〔７．ハードウェア構成〕
図８は、ハードウェア構成の一例を示す図である。上述してきた実施形態に係る情報処理装置１０は、例えば図８に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。

【0065】

図８は、試験プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。コンピュータ１０００は、例えば、メモリ１０１０、ＣＰＵ１０２０を有する。また、コンピュータ１０００は、ハードディスクドライブインタフェース１０３０、ディスクドライブインタフェース１０４０、シリアルポートインタフェース１０５０、ビデオアダプタ１０６０、ネットワークインタフェース１０７０を有する。これらの各部は、バス１０８０によって接続される。

【0066】

メモリ１０１０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０１１及びＲＡＭ１０１２を含む。ＲＯＭ１０１１は、例えば、ＢＩＯＳ（Basic Input Output System）等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース１０３０は、ハードディスクドライブ１０９０に接続される。ディスクドライブインタフェース１０４０は、ディスクドライブ１１００に接続される。例えば磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が、ディスクドライブ１１００に挿入される。シリアルポートインタフェース１０５０は、例えばマウス１１１０、キーボード１１２０に接続される。ビデオアダプタ１０６０は、例えばディスプレイ１１３０に接続される。

【0067】

ハードディスクドライブ１０９０は、例えば、ＯＳ（Operating System）１０９１、アプリケーションプログラム１０９２、プログラムモジュール１０９３、プログラムデータ１０９４を記憶する。すなわち情報処理装置１０の各処理を規定するプログラムは、コンピュータ１０００により実行可能なコードが記述されたプログラムモジュール１０９３として実装される。プログラムモジュール１０９３は、例えばハードディスクドライブ１０９０に記憶される。例えば、情報処理装置１０における機能構成と同様の処理を実行するためのプログラムモジュール１０９３が、ハードディスクドライブ１０９０に記憶される。なお、ハードディスクドライブ１０９０は、ＳＳＤ（Solid State Drive）により代替されてもよい。

【0068】

また、上述した実施の形態の処理で用いられる設定データは、プログラムデータ１０９４として、例えばメモリ１０１０やハードディスクドライブ１０９０に記憶される。そして、ＣＰＵ１０２０が、メモリ１０１０やハードディスクドライブ１０９０に記憶されたプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４を必要に応じてＲＡＭ１０１２に読み出して実行する。

【0069】

なお、プログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ハードディスクドライブ１０９０に記憶される場合に限らず、例えば着脱可能な記憶媒体に記憶され、ディスクドライブ１１００等を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。あるいは、プログラムモジュール１０９３及びプログラムデータ１０９４は、ネットワーク（ＬＡＮ、ＷＡＮ等）を介して接続された他のコンピュータに記憶されてもよい。そして、プログラムモジュール１０９３及びプログラムデータ１０９４は、他のコンピュータから、ネットワークインタフェース１０７０を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。

【符号の説明】

【0070】

１０ 情報処理装置
１１ 通信部
１２ 制御部
１２ａ 補完部
１２ｂ 作成部
１２ｃ 削除部
１２ｄ 算出部
１２ｅ 設定部
１３ 記憶部
１３ａ 時系列データ記憶部
１３ｂ 補完後データ記憶部
１３ｃ パラメータ記憶部
１３ｄ データペア記憶部
１３ｅ 削除後データペア記憶部

【要約】

【課題】データセットに欠落部分が生じている場合であっても、時間窓切り出し処理を適切に行うこと。
【解決手段】情報処理装置１０は、補完部１２ａと作成部１２ｂと削除部１２ｃとを備える。補完部１２ａは、時系列データの取得間隔に基づいて、時系列データの欠落部分を補完する。作成部１２ｂは、補完部１２ａにより補完された部分を含む時系列データに対し、切り出し処理を行い、学習データと予測先データとからなるデータペアを作成する。削除部１２ｃは、切り出し処理において、補完部により補完されたデータに基づいて作成されたデータペアを削除する。
【選択図】図２

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】