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公開番号2025019378
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-02-07
出願番号2023122959
出願日2023-07-28
発明の名称異常検知装置および異常検知方法
出願人富士通株式会社
代理人弁理士法人フィールズ国際特許事務所
主分類G06F 16/907 20190101AFI20250131BHJP(計算;計数)
要約【課題】誤って設定されたカテゴリカルデータを精度よく検知する。
【解決手段】異常検知装置は、保存部、相関検出部、変数結合部、及び判定部を備える。保存部は、複数のカテゴリカル変数を含む判定対象データと同じカテゴリカル変数を含む参照データを保存する。相関検出部は、参照データを利用して、複数のカテゴリカル変数の中から互いに相関のあるカテゴリカル変数の組合せを検出する。変数結合部は、相関検出部により検出された互いに相関のあるカテゴリカル変数を結合させることで1または複数の結合変数を生成する。判定部は、1または複数の結合変数それぞれについて、参照データと判定対象データとを比較することにより、判定対象データが正常であるか異常であるかを判定する。
【選択図】図1

特許請求の範囲【請求項１】
複数のカテゴリカル変数を含む判定対象データと同じカテゴリカル変数を含む参照データを保存する保存部と、
前記参照データを利用して、前記複数のカテゴリカル変数の中から互いに相関のあるカテゴリカル変数の組合せを検出する相関検出部と、
前記相関検出部により検出された互いに相関のあるカテゴリカル変数を結合させることで１または複数の結合変数を生成する変数結合部と、
前記１または複数の結合変数それぞれについて、前記参照データと前記判定対象データとを比較することにより、前記判定対象データが正常であるか異常であるかを判定する判定部と、
を備える異常検知装置。
続きを表示（約 1,500 文字）【請求項２】
前記１または複数の結合変数それぞれの重要度を決定する結合変数重要度決定部をさらに備え、
前記判定部は、
前記１または複数の結合変数のうちで、前記判定対象データの設定値の組合せが前記参照データの対応する値の組合せと一致しない結合変数を特定し、
特定した結合変数の重要度に基づいて前記判定対象データの異常度を計算し、
前記判定対象データの異常度に基づいて前記判定対象データが正常であるか異常であるかを判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の異常検知装置。
【請求項３】
前記複数のカテゴリカル変数それぞれの重要度を決定する変数重要度決定部をさらに備え、
前記判定部は、
前記複数のカテゴリカル変数のうちで、前記判定対象データの設定値が前記参照データの対応する値と一致しないカテゴリカル変数を特定し、
特定した結合変数の重要度および特定したカテゴリカル変数の重要度に基づいて前記判定対象データの異常度を計算し、
前記判定対象データの異常度に基づいて前記判定対象データが正常であるか異常であるかを判定する
ことを特徴とする請求項２に記載の異常検知装置。
【請求項４】
前記参照データは、誤設定を含まないことが確認されている、複数の正常データであり、
前記判定部は、
前記複数のカテゴリカル変数のうちで、前記判定対象データの設定値が前記正常データの対応する値のいずれとも一致しないカテゴリカル変数を特定し、
前記１または複数の結合変数のうちで、前記判定対象データの設定値の組合せが前記正常データの対応する値の組合せのいずれとも一致しない結合変数を特定し、
特定した結合変数の重要度および特定したカテゴリカル変数の重要度に基づいて前記判定対象データの異常度を計算し、
前記判定対象データの異常度に基づいて前記判定対象データが正常であるか異常であるかを判定する
ことを特徴とする請求項３に記載の異常検知装置。
【請求項５】
前記カテゴリカル変数の重要度および前記結合変数の重要度は、それぞれ、重要度が高いほど大きな値を有する数値であり、
前記判定部は、
特定した結合変数の重要度および特定したカテゴリカル変数の重要度を足し合わせることで前記判定対象データの異常度を計算し、
前記判定対象データの異常度が所定の異常度閾値より大きいときに、前記判定対象データが異常であるかと判定する
ことを特徴とする請求項４に記載の異常検知装置。
【請求項６】
前記複数のカテゴリカル変数それぞれの重要度を決定する変数重要度決定部をさらに備え、
前記相関検出部は、所定の重要度閾値より重要度が高いカテゴリカル変数の中から互いに相関のあるカテゴリカル変数の組合せを検出する
ことを特徴とする請求項１に記載の異常検知装置。
【請求項７】
複数のカテゴリカル変数を含む判定対象データと同じカテゴリカル変数を含む参照データを利用して、前記複数のカテゴリカル変数の中から互いに相関のあるカテゴリカル変数の組合せを検出し、
前記複数のカテゴリカル変数の中から検出された互いに相関のあるカテゴリカル変数を結合させることで１または複数の結合変数を生成し、
前記１または複数の結合変数それぞれについて、前記参照データと前記判定対象データとを比較することにより、前記判定対象データが正常であるか異常であるかを判定する、
ことを特徴とする異常検知方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、カテゴリカルデータの異常を検知する装置および方法に係わる。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、様々な設備がソフトウェアにより制御および管理されている。このため、設備の初期設定時には、多数のパラメータが設定される。ここで、これらのパラメータの大部分は、カテゴリカルデータである。カテゴリカルデータは、カテゴリに分類することが可能な定性的なデータである。たとえば、無線通信システムにおいては、周波数（７００ＭＨｚまたは１．８ＧＨｚ）、帯域幅（５ＭＨｚ、１０ＭＨｚ、または２０ＭＨｚ）、基地局タイプ（スモールセルまたはマクロセル）、エリアタイプ（市街地または郊外）、優先度（高、中、または低）などのカテゴリカルデータが設定される。
【０００３】
なお、数値データは、カテゴリカルデータ以外のデータの一例である。数値データは、経度または緯度などのように、連続した値をとり得る数値を表す。
【０００４】
大規模な設備においては、設定すべきパラメータ（ここでは、カテゴリカルデータ）の量は膨大である。ところが、少なくとも一部のパラメータは、人手で設定される。このため、誤った設定を自動で検知するする方法が求められる。一例として、多数の異常データの重要度を自動的に判定し、多数の異常データの中から重要な異常データを抽出する方法が提案されている（例えば、特許文献１）。また、関連する技術として、製品が特定の状態である度合いを示す状態データの偏りに基づいて、状態検知および原因推定を行う方法が提案されている（例えば、特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開２０１８－００５７１４号公報
特開２０２２－０９２４１９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述のように、誤って設定されたデータを検知する方法が提案されている。ただし、従来の技術においては、誤って設定されたカテゴリカルデータを精度よく検知できないことがある。
【０００７】
本発明の１つの側面に係わる目的は、誤って設定されたカテゴリカルデータを精度よく検知する装置および方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の１つの態様に係わる異常検知装置は、複数のカテゴリカル変数を含む判定対象データと同じカテゴリカル変数を含む参照データを保存する保存部と、前記参照データを利用して、前記複数のカテゴリカル変数の中から互いに相関のあるカテゴリカル変数の組合せを検出する相関検出部と、前記相関検出部により検出された互いに相関のあるカテゴリカル変数を結合させることで１または複数の結合変数を生成する変数結合部と、前記１または複数の結合変数それぞれについて、前記参照データと前記判定対象データとを比較することにより、前記判定対象データが正常であるか異常であるかを判定する判定部と、を備える。
【発明の効果】
【０００９】
上述の態様によれば、誤って設定されたカテゴリカルデータを精度よく検知できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
本発明の実施形態に係わる異常検知装置の一例を示す図である。
判定対象データの一例を示す図である。
正常データの一例およびカテゴリカル変数の重要度の一例を示す図である。
結合変数に対応する正常データの一例および結合変数の重要度の一例を示す図である。
相関検出部の処理の一例を示す図（その１）である。
相関検出部の処理の一例を示す図（その２）である。
正常データとの比較に基づく判定結果の一例を示す図である。
異常検知装置の処理の一例を示すフローチャートである。
各カテゴリカル変数の重要度を決定する処理の一例を示すフローチャートである。
結合変数を生成してその重要度を決定する処理の一例を示すフローチャートである。
判定対象データの異常度を計算する処理の一例を示すフローチャートである。
本発明の実施形態による効果の一例を示す図である。
異常検知装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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