JP7347756B2 - 推定装置、及び、無線通信システム - Google Patents

Description

本発明は、推定装置、及び、無線通信システムに関する。

近年、ネットワーク装置のトラフィックに基づいて、ネットワーク装置の故障を推定する推定装置が提案されている。トラフィックとは、ネットワーク上で転送されるデータである。特許文献１には、複数のネットワーク装置のトラフィックに基づいて、複数のネットワーク装置の各々の故障を推定する推定装置が開示されている。複数のネットワーク装置は、アンテナを含む無線基地局装置、中継装置、サーバ装置、及び、無線制御装置等である。無線制御装置は、無線基地局装置と中継装置との間に配置されている。

特開２０１１－１６６６０２号公報

例えば、ある無線基地局装置のトラフィック量が減少した場合、トラフィック量減少の理由としては、アンテナが取り付けられた支柱の損壊の他に、その他の理由も考えられる。しかしながら、上述した従来技術では、無線基地局装置に不具合が発生したことを推定できても、トラフィックが変動した理由を推定できないといった問題があった。

以上の課題を解決するために、本発明の好適な態様に係る推定装置は、複数のアンテナの各々に対応するトラフィックに関するトラフィック情報を取得するトラフィック情報取得部と、前記トラフィック情報のうち、第１アンテナに対応する第１トラフィック情報に基づいて通信品質の程度を示す指標値を単位期間ごとに算出する算出部と、一の単位期間において前記算出部によって算出された第１指標値が、前記一の単位期間の前の単位期間において前記算出部によって算出された第２指標値と比較して、所定値以上小さいか否かを判定する判定部と、前記判定部の判定結果が肯定である場合、第１学習モデルに対して、前記一の単位期間を含む所定数の単位期間における前記第１トラフィック情報を入力することによって、前記一の単位期間においてトラフィックが変動した理由を示す第１変動情報を前記第１学習モデルから取得する変動情報取得部と、前記第１変動情報が示す変動理由が前記第１アンテナが取り付けられた支柱の損壊である場合、前記第１アンテナが取り付けられた支柱が損壊したことを示す情報を出力する出力部と、を備え、前記第１学習モデルは、複数のアンテナについて、前記所定数の単位期間における前記トラフィック情報と前記一の単位期間においてトラフィックが変動した理由を示す変動情報との関係を学習済みである。

本発明によれば、アンテナに対応するトラフィックが変動した理由を推定できる。

第１実施形態に掛かる無線通信システム１の概要図。 支柱ＰＯの損壊の第１例を示す図。 支柱ＰＯの損壊の第２例を示す図。 推定装置１０の構成を示すブロック図。 トラフィックログＬＧの記憶内容の一例を示す図。 トラフィック値の一例を示す図。 管理者端末２０の構成を示すブロック図。 推定装置１０の機能を示す図。 データセットＤＳの一例を示す図。 データセットＤＳの一例を示す図。 第１データセットＤＳ＿１の一例を示す図。 第２データセットＤＳ＿２の一例を示す図。 第３データセットＤＳ＿３の一例を示す図。 推定装置１０の動作を示すフローチャートを示す図。 推定装置１０の動作を示すフローチャートを示す図。 学習モデルＬＭの推定精度を纏めた混同行列ＣＭを示す図。 推定装置１０ａの構成を示すブロック図。 推定装置１０ａの機能を示す図。 第４データセットＤＳ＿４の一例を示す図。 推定装置１０ａの動作を示すフローチャートを示す図。

１．第１実施形態
１－１：全体構成
図１は、第１実施形態に掛かる無線通信システム１の概要図である。無線通信システム１は、端末装置３０を所持するユーザに、無線通信により他の端末装置３０にアクセス可能とする無線通信サービスを提供する。端末装置３０は、例えば、他の端末装置３０と音声データの送受信を行うことにより、他の端末装置３０を所持する他のユーザとの会話を可能にする。

無線通信システム１は、端末装置３０と無線接続する１以上の無線基地局装置ＢＴＳと、推定装置１０と、管理者端末２０と、端末装置３０とを含む。無線基地局装置ＢＴＳと、推定装置１０と、管理者端末２０とは、ネットワークＮＷに接続される。ネットワークＮＷ内には、図１に図示しない装置として、無線基地局装置ＢＴＳと接続する無線ネットワーク制御装置（ＲＮＣ:Radio Network Controller）がある。

無線基地局装置ＢＴＳは、１以上のアンテナＡＮＴを収容する。１以上のアンテナＡＮＴは、支柱ＰＯに取り付けられている。支柱ＰＯが損壊していない状態において、支柱ＰＯは、鉄塔部分ＴＳの上部に設置されている。アンテナＡＮＴは、通信可能な範囲内にある端末装置３０と通信する。１つの無線基地局装置ＢＴＳが通信可能な範囲を、「セル」と称する。更に、１つの無線基地局装置ＢＴＳが、指向性を有する複数のアンテナＡＮＴを有してもよい。１つのアンテナＡＮＴが通信可能な範囲を、「セクタ」と称する。複数の無線基地局装置ＢＴＳのそれぞれのセクタ数は、互いに同一でもよいし異なってもよい。セクタ数は、例えば、３又は６である。

上述のアンテナＡＮＴは、鉄塔部分ＴＳの上部に設置されていたが、これに限らない。例えば、アンテナＡＮＴは、建物の屋上に設置されてもよい。更に、複数の無線基地局装置ＢＴＳにおいて、アンテナＡＮＴが鉄塔部分ＴＳの上部に設置された無線基地局装置ＢＴＳと、アンテナＡＮＴが建物の屋上に設置された無線基地局装置ＢＴＳとが混在してもよい。以下では、アンテナＡＮＴは、鉄塔部分ＴＳの上部に設置されているとして説明する。

以下の記載では、無線基地局装置ＢＴＳが有するアンテナＡＮＴは、指向性を有するアンテナ、いわゆるセクタアンテナであるとして説明する。本実施形態では、全ての無線基地局装置ＢＴＳが有するアンテナＡＮＴの総数が、ｎ１個であるとする。ｎ１は、２以上の整数である。例えば、全ての無線基地局装置ＢＴＳは、１以上の国内、及び、１以上の地域内の一方又は両方に設置される。以下では、説明の簡略化のため、全ての無線基地局装置ＢＴＳは、１つの国内に配置されたとして説明する。

推定装置１０は、支柱ＰＯが損壊したか否かを推定する。支柱ＰＯの損壊には、例えば、支柱ＰＯが折れる場合と、支柱ＰＯが傾く場合とがある。支柱ＰＯが損壊すると、アンテナＡＮＴに対応するセクタ内に電波を正確に放射できなくなるため、端末装置３０は、無線通信サービスを適切に受けられなくなる。図２及び図３を用いて、支柱ＰＯの損壊の例を示す。

図２は、支柱ＰＯの損壊の第１例を示す図である。図２に示す図は、無線基地局装置ＢＴＳの真上から、無線基地局装置ＢＴＳを見た場合の様子を示す。図２では、図面の煩雑化を避けるために、支柱ＰＯの先端部分とアンテナＡＮＴの図示を省略している。図２の例では、支柱ＰＯが折れており、支柱ＰＯに取り付けられているケーブルによって、無線基地局装置ＢＴＳの鉄塔部分ＴＳから支柱ＰＯがぶら下がっている。ケーブルによってアンテナＡＮＴが接続されているため、アンテナＡＮＴそのものの機能は正常である。

図３は、支柱ＰＯの損壊の第２例を示す図である。図３に示す図は、地面に対して水平方向から、無線基地局装置ＢＴＳを見た場合の様子を示す。図３の例では、支柱ＰＯが鉛直方向に対して傾いている。

説明を図１に戻す。管理者端末２０は、推定装置１０を管理する管理者ＡＤによって操作されるコンピュータである。端末装置３０は、スマートフォン又はタブレット端末などのコンピュータである。

図４は、推定装置１０の構成を示すブロック図である。推定装置１０は、例えば、処理装置１１と、計時装置１２と、通信装置１３と、記憶装置１５とを備える。推定装置１０の各要素は、情報を通信するための単体又は複数のバスで相互に接続される。なお、本明細書における「装置」という用語は、回路、デバイス又はユニット等の他の用語に読替えてもよい。また、推定装置１０の各要素は、単数又は複数の機器で構成され、推定装置１０の一部の要素は省略されてもよい。

処理装置１１は、推定装置１０の全体を制御するプロセッサであり、例えば、単数又は複数のチップで構成される。処理装置１１は、例えば、周辺装置とのインタフェース、演算装置及びレジスタ等を含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）で構成される。なお、処理装置１１の機能の一部又は全部を、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアによって実現してもよい。処理装置１１は、各種の処理を並列的又は逐次的に実行する。

計時装置１２は、クロック信号を基に時間を計時して、計時結果を示す時刻情報を生成する。通信装置１３は、他の装置と通信を行うためのハードウェアである。通信装置１３は、例えば、ネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュール等とも呼ばれる。

記憶装置１５は、処理装置１１が読取可能な記録媒体であり、トラフィックログＬＧ、処理装置１１が実行する制御プログラムＰＲ１を含む複数のプログラム、学習モデルＬＭ、及び、処理装置１１が使用する各種の情報などを記憶する。記憶装置１５は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ＲＯＭ）、及びＲＡＭ（Random Access Memory）等の少なくとも１つによって構成されてもよい。記憶装置１５は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）等と呼ばれてもよい。トラフィックログＬＧは、セクタごとのトラフィックの履歴を示す。

図５は、トラフィックログＬＧの記憶内容の一例を示す図である。トラフィックログＬＧは、セクタＩＤ（IDentifier）と、年月日情報ＹＭＤＩと、時間帯情報ＰＴＩと、トラフィック情報ＴＩとを関連付けた情報である。図５に示すトラフィックログＬＧは、レコードＬＧＲ＿１～レコードＬＧＲ＿６を有する。なお、図５に示すトラフィックログＬＧは、データの管理手法としてリレーショナルデータベース（ＲＤＢ：Relational DataBase）に従ったデータでもよいし、トラフィックログＬＧは、データの管理手法としてＫＶＳ（Key Value Store）に従ったデータでもよい。トラフィックログＬＧのデータ量が膨大である場合、ＲＤＢよりＫＶＳの方が好ましい。

セクタＩＤは、セクタを識別する識別子である。年月日情報ＹＭＤＩは、トラフィック情報ＴＩを取得した年月日を示す。時間帯情報ＰＴＩは、トラフィック情報ＴＩを取得した時間帯を示す情報である。時間帯情報ＰＴＩは、１日の中の期間の意味であり、年月日を含まない。例えば、時間帯は、１０時００分００秒から１１時００分００秒である。時間帯情報ＰＴＩが示す時間帯の長さは、３０分、１時間、又は２時間等、どのような期間でもよいが、第１実施形態では１時間である。トラフィック情報ＴＩは、セクタＩＤによって識別されるセクタにおいて、年月日情報ＹＭＤＩが示す年月日及び時間帯情報ＰＴＩが示す時間帯に発生したトラフィックに関する情報である。トラフィック情報ＴＩは、ｎ２個のトラフィック値を含む。ｎ２は、１以上の整数である。例えば、ｎ２は、７８９である。

図６は、トラフィック値の一例を示す図である。図６では、トラフィック情報ＴＩに含まれるトラフィック値として、単位期間におけるＤＬ（Down Link）チャネル使用状況の最大値、単位期間におけるＤＬチャネル使用状況の平均値、単位期間におけるＲＢ（Resource Block）使用率の最大値、単位期間におけるＲＢ使用率の平均値、単位期間におけるＢＢ（BaseBand）使用率の最大値、単位期間におけるＢＢ使用率の平均値、単位期間におけるＭＡＣ（Medium Access Control） ＳＤＵ（service data unit）送受信レートの最大値、ＭＡＣ ＳＤＵ送受信レートの平均値、単位期間におけるＵＬ（Up Link）チャネル使用状況の最大値、及び、単位期間におけるＵＬチャネル使用状況の平均値を示す。

ＤＬチャネル使用状況は、セクタＩＤによって識別されるセクタにおいて、ダウンリンクにおいて設定されているチャネルの数、又は、チャネルの割合である。チャネルの割合は、セクタで設定可能なチャネルの最大値に対する、セクタで現在設定されているチャネルの数の比率を示す値である。同様に、ＵＬチャネル使用状況は、セクタＩＤによって識別されるセクタにおいて、アップリンクにおいて現在設定されているチャネルの数、又は、チャネルの割合である。

ＲＢ使用率は、セクタに割り当てられた周波数帯域幅に応じて決定される総ＲＢのうち、通信に割当済みのＲＢの比率を示す値である。ＲＢは、セクタに割り当てられた周波数帯域幅を分割する分割周波数帯と、所定の期間長とによって定義されるリソースである。例えば、ＬＴＥ（Long Term Evolution）において採用されているＯＦＤＭＡ（Orthogonal Frequency Division Multiple Access：直交周波数分割多元接続）において、分割周波数帯の帯域幅は１５ｋＨｚであり、所定の期間長は、１ミリ秒である。

ＢＢ使用率は、無線基地局装置ＢＴＳ内のベースバンド処理が使用するリソースの使用率である。リソースは、例えば、ＣＰＵ及びメモリである。単位期間におけるＢＢ使用率の最大値は、単位期間内においてＢＢ使用率が最大となった値である。

ＭＡＣ ＳＤＵ送受信レートは、ＭＡＣ ＳＤＵの送信速度及び受信速度である。単位期間におけるＭＡＣ ＳＤＵ送受信レートの最大値は、単位期間内においてＭＡＣ ＳＤＵ送受信レートが最大となった値である。

説明を図５に戻す。図５に示すトラフィックログＬＧは、ｎ１個のセクタについて、２０１９年ｘｘ月ｙｙ日の１２時から、２０１９年９月１４日の１２時までのトラフィック情報ＴＩを有する。本実施形態では、アンテナＡＮＴの総数がｎ１個であるため、セクタの総数もｎ１個である。例えば、レコードＬＧＲ＿１は、セクタＩＤ１番の時間帯２０１９年９月１４日の１１時から１２時までの間のトラフィック値（ｘ１＿１１＿１，ｘ１＿１１＿２，…，ｘ１＿１１＿ｎ２）を示す。

説明を図４に戻す。学習モデルＬＭは、複数のアンテナＡＮＴについて、トラフィックとトラフィックの変動理由との関係を学習済みである。この複数のアンテナＡＮＴは、国内に配置された全ての無線基地局装置ＢＴＳの一部が有するアンテナ、又は、全ての無線基地局装置ＢＴＳが有するアンテナである。学習モデルＬＭを生成するために、この複数のアンテナＡＮＴの各々に関するトラフィック情報ＴＩを収集する必要がある。以下、この複数のアンテナＡＮＴの各々を、「収集対象アンテナＡＮＴ」と称する。学習モデルＬＭは、教師あり学習であれば、どの機械学習によって生成されてもよい。教師あり学習には、例えば、サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク、及び、単純ベイズ分類器等がある。又は、学習モデルＬＭは、複数の教師あり学習の各々に応じたモデルから得られた推定結果を組み合わせる、いわゆるアンサンブル学習によって生成されたモデルでもよい。なお、学習モデルＬＭは、「第１学習モデル」の一例である。

図７は、管理者端末２０の構成を示すブロック図である。管理者端末２０は、例えば、処理装置２１、計時装置２２、表示装置２３、記憶装置２５、入力装置２６、及び、通信装置２７を備える。管理者端末２０の各要素は、情報を通信するための単体又は複数のバスで相互に接続される。

処理装置２１は、管理者端末２０の全体を制御するプロセッサであり、例えば、単数又は複数のチップで構成される。処理装置２１は、例えば、周辺装置とのインタフェース、演算装置及びレジスタ等を含む中央処理装置で構成される。なお、処理装置２１の機能の一部又は全部を、ＤＳＰ、ＡＳＩＣ、ＰＬＤ、ＦＰＧＡ等のハードウェアによって実現してもよい。処理装置２１は、各種の処理を並列的又は逐次的に実行する。

計時装置２２は、クロック信号を基に時間を計時して、計時結果を示す時刻情報を生成する。表示装置２３は、画像を表示するデバイスである。

記憶装置２５は、処理装置２１が読取可能な記録媒体であり、処理装置２１が実行する制御プログラムＰＲ２を含む複数のプログラム、及び処理装置２１が使用する各種の情報などを記憶する。記憶装置２５は、例えば、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、及びＲＡＭ等の少なくとも１つによって構成されてもよい。

入力装置２６は、外部からの入力を受け付けるデバイスである。入力装置２６としては、キーボード及びポインティングデバイスが該当する。通信装置２７は、他の装置と通信を行うためのハードウェアである。

１－２：推定装置１０の機能
図８は、推定装置１０の機能を示す図である。処理装置１１は、記憶装置１５から制御プログラムＰＲ１を読み出し、読み出した制御プログラムＰＲ１を実行することによって、トラフィック情報取得部１１１、算出部１１２、判定部１１３、変動情報取得部１１４、及び、出力部１１５として機能する。

トラフィック情報取得部１１１は、複数の無線基地局装置ＢＴＳから、ｎ１個のアンテナＡＮＴの各々に対応するトラフィックに関するトラフィック情報ＴＩを取得する。例えば、トラフィック情報ＴＩには、例えば、単位期間におけるＤＬチャネル使用状況の最大値、単位期間におけるＤＬチャネル使用状況の平均値、単位期間におけるＲＢ使用率の最大値、単位期間におけるＲＢ使用率の平均値、単位期間におけるＢＢ使用率の最大値、単位期間におけるＢＢ使用率の平均値、単位期間におけるＭＡＣ ＳＤＵ送受信レートの最大値、単位期間におけるＢＢ使用率の平均値、単位期間におけるＵＬチャネル使用状況の最大値、及び、単位期間におけるＵＬチャネル使用状況の平均値のうちの１つ又は複数が含まれる。トラフィック情報ＴＩは、トラフィックログＬＧに格納される。

単位期間におけるＤＬチャネル使用状況の最大値、及び、単位期間におけるＤＬチャネル使用状況の平均値は、「ダウンリンクのチャネル使用率に関する情報」の一例である。また、ＲＢ使用率は、「リソースブロックの使用率」の一例である。

算出部１１２は、トラフィック情報ＴＩのうち、推定対象アンテナＡＮＴ＿ｉに対応するトラフィック情報ＴＩ＿ｉに基づいて通信品質の程度を示す指標値Ｒを、単位期間ごとに算出する。ｉは、１からｎ１までのいずれかの整数である。単位期間は、時間帯情報ＰＴＩが示す時間帯と一致する。なお、推定対象アンテナＡＮＴ＿ｉが、「第１アンテナ」の一例である。トラフィック情報ＴＩ＿ｉが、「第１トラフィック情報」の一例である。指標値Ｒは、例えばトラフィック情報ＴＩ＿ｉに含まれる複数のトラフィック値の各々に定数を乗じた値を合計した値である。指標値Ｒは、例えば、下記（１）により求められる。

Ｒ＝ａ＿１×ｘ＿１＋ａ＿２×ｘ＿２＋…＋ａ＿ｎ２×ｘ＿ｎ２ （１）

ただし、ｘ＿１、ｘ＿２、…、ｘ＿ｎ２は、トラフィック情報ＴＩ＿ｉに含まれるトラフィック値である。ａ＿１、ａ＿２、…、ａ＿ｎ２は、０以上の定数である。

判定部１１３は、単位期間ごとに、指標値Ｒが、当該指標値Ｒに対応する単位期間より前の単位期間において算出部１１２によって算出された指標値Ｒと比較して、所定値以上小さいか否かを判定する。当該指標値Ｒに対応する単位期間は、「一の単位期間」の一例である。一の単位期間の指標値Ｒは、「第１指標値」の一例である。前の単位期間において算出部１１２によって算出された指標値Ｒは、「第２指標値」の一例である。
トラフィックの変動は、なんらかの原因によって発生する。このため、原因の発生の前後の単位期間のトラフィック情報ＴＩに基づく指標値Ｒを比較することによって、トラフィックが変動した理由を推定する精度が向上する。従って、前の単位期間は直前の単位期間であることが好ましい。以下の説明では、前の単位期間は直前の単位期間とする。

変動情報取得部１１４は、判定部１１３の判定結果が肯定である場合、学習モデルＬＭを用いて、所定数ｍの単位期間におけるトラフィックの変動理由を示す変動情報ＭＩ＿ｉを取得する。所定数ｍは、１以上であればどのような値でもよいが、例えば、所定数ｍの単位期間の合計が１日間である値である。単位期間が１時間であれば、所定数ｍは、２４である。また、所定数ｍが２以上である場合、所定数ｍの単位期間の各々は、互いに連続してもよいし、互いに離散してもよい。以下の記載では、単位期間を１時間であるとし、所定数ｍの単位期間の各々が連続しているとして説明する。なお、変動情報ＭＩ＿ｉは、「第１変動情報」の一例である。

学習モデルＬＭは、複数の収集対象アンテナＡＮＴについて、所定数ｍの単位期間におけるトラフィック情報ＴＩとトラフィックの変動理由との関係を学習済みである。学習モデルＬＭの生成における所定数ｍの単位期間とは、学習モデルＬＭを生成する際に用いたデータセットＤＳに含まれるトラフィック情報ＴＩの個数が、学習モデルＬＭに入力されるトラフィック情報ＴＩの個数と同一であることを示し、単位期間の年月日及び時間帯が同一である必要はない。ただし、学習モデルＬＭは、支柱ＰＯが損壊したか否かを推定する前に生成される。このため、データセットＤＳに含まれる所定数ｍのトラフィック情報ＴＩが生成された時間は、必然的に、推定時に学習モデルＬＭに所定数ｍのトラフィック情報ＴＩを入力する時間よりも過去である。
以下では、学習モデルＬＭの生成例を説明した後、学習モデルＬＭの運用例について説明する。学習モデルＬＭを生成する装置は、推定装置１０に限らなく、管理者端末２０等の他の装置でもよい。以下では、推定装置１０が、学習モデルＬＭを生成するとして説明する。

１－２－１：学習モデルＬＭの生成例
推定装置１０は、データセットＤＳを教師データとして用いて学習モデルＬＭを生成する。データセットＤＳは、１つの入力情報と１つのラベル情報から構成される。入力情報は、所定数ｍの単位期間におけるトラフィック情報ＴＩ、セクタＩＤ、月日情報ＭＤＩ、及び、時間帯情報ＰＴＩである。ラベル情報は、変動情報ＭＩである。変動情報ＭＩは、入力情報に含まれるトラフィック情報ＴＩの変動理由を識別する識別子である。変動情報ＭＩは、トラフィックの変動に関する複数の理由に１対１に対応する複数の識別子のうち１つの識別子を示す。以下、データセットＤＳに含まれる変動情報ＭＩが取り得る７つの識別子を、図９及び図１０を用いて例示する。

図９及び図１０に例示の通り、データセットＤＳに含まれる変動情報ＭＩは、「支柱損壊」識別子、「周辺新設局等追加」識別子、「セクタ追加」識別子、「指向変更」識別子、「チルト」識別子、「建物新設」識別子、及び、「集客イベント等終了」識別子という７つの識別子のうち１つの識別子を取り得る。データセットＤＳに含まれる変動情報ＭＩが取り得る複数の識別子は、「支柱損壊」識別子を含む。また、この複数の識別子は、「周辺新設局等追加」識別子、「セクタ追加」識別子、「指向変更」識別子、「チルト」識別子、「建物新設」識別子、及び、「集客イベント等終了」識別子のうち、１又は複数の識別子を含む。なお、「支柱損壊」識別子は、「第１識別子」の一例である。「周辺新設局等追加」識別子は、「第２識別子」の一例である。「セクタ追加」識別子は、「第３識別子」の一例である。「指向変更」識別子は、「第４識別子」の一例である。「チルト」識別子は、「第５識別子」の一例である。「建物新設」識別子は、「第６識別子」の一例である。「集客イベント等終了」識別子は、「第７識別子」の一例である。

「支柱損壊」識別子は、収集対象アンテナＡＮＴが取り付けられた支柱ＰＯの損壊を示す。アンテナＡＮＴが取り付けられた支柱ＰＯが損壊すると、アンテナＡＮＴが放射する電波の一部又は全部が、アンテナＡＮＴに対応するセクタ内に届かなく、トラフィックが減少する。従って、収集対象アンテナＡＮＴが取り付けられた支柱ＰＯの損壊は、トラフィックの変動理由になり得る。

「周辺新設局等追加」識別子は、収集対象アンテナＡＮＴに対応するセクタと新たに追加された他のアンテナＡＮＴに対応するセクタとが重複したことを示す。２つのセクタが重複するとは、２つのセクタの一部分同士が重複することと、一方のセクタが他方のセクタを含むことと、一方のセクタと他方のセクタとが同一であることとを含む。他のアンテナＡＮＴは、新たに追加された無線基地局装置ＢＴＳに収容されたアンテナＡＮＴ、又は、既存の無線基地局装置ＢＴＳに追加されたアンテナＡＮＴである。収集対象アンテナＡＮＴに対応するセクタと新たに追加された他のアンテナＡＮＴに対応するセクタとが重複する場合、今まで収集対象アンテナＡＮＴと通信していた複数の端末装置３０の一部又は全部が、他のアンテナＡＮＴと通信する。従って、収集対象アンテナＡＮＴに対応するセクタと新たに追加された他のアンテナＡＮＴのセクタとが重複したことは、トラフィックの変動理由になり得る。

「セクタ追加」識別子は、収集対象アンテナＡＮＴを有する無線基地局装置ＢＴＳに新たなセクタが追加されたことを示す。例えば、ある無線基地局装置ＢＴＳにおいて、セクタ数が３から６に増加した結果、トラフィックが変動した場合、変動情報ＭＩが「セクタ追加」識別子に設定される。セクタが追加された場合、今まで収集対象アンテナＡＮＴと通信していた複数の端末装置３０の一部又は全部が、追加されたセクタに対応するアンテナＡＮＴと通信する。従って、新たなセクタが追加されることは、トラフィックの変動理由になり得る。

「指向変更」識別子は、収集対象アンテナＡＮＴの指向性が変更されたことを示す。アンテナＡＮＴの指向性が変更された場合は、例えば、無線基地局装置ＢＴＳの作業者がアンテナＡＮＴの指向性を変える場合である。作業者がアンテナＡＮＴの指向性を変える状況として、例えば、２つの無線基地局装置ＢＴＳがあり、いずれのアンテナＡＮＴから放射された電波も、端末装置３０に届いていない場合、無線基地局装置ＢＴＳの作業者は、一方の無線基地局装置ＢＴＳの第１セクタのアンテナＡＮＴの指向性を調整することにより、端末装置３０に届くようにする。アンテナＡＮＴの指向性が変更した場合、トラフィックが増加又は減少する。従って、アンテナＡＮＴの指向性が変更されたことは、トラフィックの変動理由になり得る。

「チルト」識別子は、収集対象アンテナＡＮＴの傾きが変更されたことを示す。例えば、アンテナＡＮＴの傾きが変更された場合は、例えば、無線基地局装置ＢＴＳの作業者がアンテナＡＮＴの傾きを変える場合である。作業者がアンテナＡＮＴの傾きを変える状況として、例えば、２つの無線基地局装置ＢＴＳがあり、一方の無線基地局装置ＢＴＳの第１セクタが、他方の無線基地局装置ＢＴＳの第２セクタと比較して必要以上に広い場合を想定する。この想定において、無線基地局装置ＢＴＳの作業者は、第１セクタに対応するアンテナＡＮＴ及び第２セクタに対応するアンテナＡＮＴの傾きを調整することにより、第１セクタの面積と第２セクタの面積とを同程度に設定する。以上の調整により、第１セクタに対応するアンテナＡＮＴに対応するトラフィックが減少するので、アンテナＡＮＴの傾きが変更されたことは、トラフィックの変動理由になり得る。

「ビル新設」識別子は、収集対象アンテナＡＮＴに対応するセクタ内に新たな建物が建設されたことを示す。新たな建物が建設されると、アンテナＡＮＴから放射された電波が建物に阻害され、端末装置３０に届きにくくなる。従って、アンテナＡＮＴに対応するセクタ内に新たな建物が建設されたことは、トラフィックの変動理由になり得る。

「集客イベント等終了」識別子は、収集対象アンテナＡＮＴに対応するセクタ内において発生していた集客に関する事象が終了したことを示す。集客に関する事象が終了したことには、収集対象アンテナＡＮＴに対応するセクタ内において集客イベントが終了したこと、及び、収集対象アンテナＡＮＴに対応するセクタ内に位置する建物内の一部又は全部の区画が閉鎖したことを含む。収集対象アンテナＡＮＴに対応するセクタ内で発生していた集客イベントが終了すると、集客イベントのために集まっていた端末装置３０のユーザの一部又は全部がセクタ外へ移動して、トラフィックが減少する。同様に、セクタ内の位置する建物内の一部又は全部の区画が閉鎖した場合、該当の区画内にいた端末装置３０のユーザの一部又は全部がセクタ外へ移動して、トラフィックが減少する。従って、収集対象アンテナＡＮＴに対応するセクタ内において発生していた集客に関する事象が終了したことは、トラフィックの変動理由になり得る。

変動情報ＭＩの生成例として、管理者ＡＤは、入力情報に含まれるトラフィック情報ＴＩに対応するアンテナＡＮＴ付近に駐在する駐在員から、実際の変動理由を聞きだす。そして、管理者端末２０は、管理者ＡＤの操作によって、聞き出した変動理由に対応する識別子を変動情報ＭＩとして生成する。管理者ＡＤは、駐在員から、トラフィックの変動理由を複数聞き出した場合、複数の変動理由のうち１つの変動理由を選択する。管理者端末２０は、管理者ＡＤの操作によって、選択した１つの変動理由に対応する識別子を変動情報ＭＩとして生成する。

推定装置１０は、複数のデータセットＤＳを学習モデルＬＭに学習させる。図９及び図１０では、複数のデータセットＤＳの一例として、第１データセットＤＳ＿１、第２データセットＤＳ＿２、及び、第３データセットＤＳ＿３を示す。

以下の説明では、同種の要素を区別する場合には、第１データセットＤＳ＿１、第２データセットＤＳ＿２のように参照符号を使用する。一方、同種の要素を区別しない場合には、データセットＤＳのように、参照符号のうちの共通番号だけを使用する。

図１１に、第１データセットＤＳ＿１の一例を示す。図１１に示すグラフＧ１は、第１データセットＤＳ＿１に含まれる所定数ｍの単位期間のトラフィック情報ＴＩのうち、単位が数である、ある１つのトラフィック値を、時系列に沿って並べている。グラフＧ１の横軸に記載した時刻は、各単位期間の先頭の時刻を示す。グラフＧ１の例示の通り、９月１４日の１５時から１７時までに渡ってトラフィック値が大きく減少している。１８時から１９時までのトラフィック値は、ほぼ０に近い値である。

図１２に、第２データセットＤＳ＿２の一例を示す。図１２に示すグラフＧ２は、第２データセットＤＳ＿２に含まれる所定数ｍの単位期間のトラフィック情報ＴＩのうち、単位が数である、ある１つのトラフィック値を、時系列に沿って並べている。グラフＧ２の横軸に記載した時刻は、各単位期間の先頭の時刻を示す。グラフＧ２の例示の通り、９月４日の１４時から１６時に渡ってトラフィック値が大きく減少している。１７時から１８時までのトラフィック値は、９時から１０時までのトラフィック値の略半分である。

図１３に、第３データセットＤＳ＿３の一例を示す。図１３に示すグラフＧ３は、第３データセットＤＳ＿３に含まれる所定数ｍの単位期間のトラフィック情報ＴＩのうち、単位が数である、ある１つのトラフィック値を、時系列に沿って並べている。グラフＧ３の横軸に記載した時刻は、各単位期間の先頭の時刻を示す。グラフＧ３の例示の通り、９月５日の１０時から１２時までに渡ってトラフィック値が大きく増加している。更に、１６時から１８時までに渡ってトラフィック値が大きく減少している。

１－２－２：学習モデルＬＭの運用例
変動情報取得部１１４は、学習モデルＬＭに対して、入力情報を入力することによって、所定数ｍの単位期間におけるトラフィックの変動理由を示す変動情報ＭＩ＿ｉをラベル情報として出力する。学習モデルＬＭへの入力情報は、所定数ｍの単位期間におけるトラフィック情報ＴＩと、トラフィック情報ＴＩ＿ｉに対応するセクタのセクタＩＤと、トラフィック情報ＴＩ＿ｉを取得した月日を示す月日情報ＭＤＩ＿ｉと、トラフィック情報ＴＩ＿ｉを取得した時間帯を示す時間帯情報ＰＴＩ＿ｉとである。所定数ｍの単位期間のうち、最も新しい単位期間は、判定部１１３の判定結果が肯定であると判定した単位期間である。従って、所定数ｍの単位期間におけるトラフィック情報ＴＩは、判定部１１３の判定結果が肯定であると判定した単位期間のトラフィック情報ＴＩ＿ｉと、トラフィック情報ＴＩ＿ｉの単位期間の１個前からｍ－１個前までの各単位期間のトラフィック情報ＴＩとである。

より詳細な動作として、変動情報取得部１１４は、トラフィックログＬＧから、トラフィック情報取得部１１１が取得したトラフィック情報ＴＩ＿ｉのセクタＩＤと同一のセクタＩＤとなる複数の単位期間の各々のトラフィック情報ＴＩを検索する。次に、変動情報取得部１１４は、検索して得られた複数の単位期間の各々のトラフィック情報ＴＩのうち、トラフィック情報ＴＩ＿ｉの単位期間の１個前からｍ－１個前までの各単位期間のトラフィック情報ＴＩを抽出する。更に、変動情報取得部１１４は、トラフィック情報ＴＩ＿ｉを取得した単位期間の月日に基づいて月日情報ＭＤＩを生成し、トラフィック情報ＴＩ＿ｉを取得した単位期間の時間帯に基づいて時間帯情報ＰＴＩ＿ｉを生成する。そして、変動情報取得部１１４は、トラフィック情報ＴＩ＿ｉを先頭の単位期間とする所定数ｍの単位期間におけるトラフィック情報ＴＩと、トラフィック情報ＴＩ＿ｉのセクタＩＤと、月日情報ＭＤＩ＿ｉと、時間帯情報ＰＴＩ＿ｉとを、学習モデルＬＭに入力することにより、変動情報ＭＩ＿ｉを取得する。

学習モデルＬＭは、所定数ｍの単位期間のトラフィック情報ＴＩと、セクタＩＤと、月日情報ＭＤＩと、時間帯情報ＰＴＩとを受け付けると、変動情報ＭＩとして「支柱損壊」識別子、「周辺新設局等追加」識別子、「セクタ追加」識別子、「指向変更」識別子、「チルト」識別子、「建物新設」識別子、及び、「集客イベント等終了」識別子のいずれか１つの識別子を出力する。「周辺新設局等追加」識別子、「セクタ追加」識別子、「指向変更」識別子、「チルト」識別子、「建物新設」識別子、及び、「集客イベント等終了」識別子は、アンテナＡＮＴが取り付けられた支柱ＰＯが損壊していないことを示す。以下、支柱ＰＯが損壊していることを「支柱損壊」と称することがあり、支柱ＰＯが損壊していないことを、支柱ＰＯが正常である、又は、「支柱正常」と称することがある。

出力部１１５は、変動情報ＭＩ＿ｉが示す変動理由が推定対象アンテナＡＮＴ＿ｉが取り付けられた支柱ＰＯの損壊である場合、言い換えれば、変動情報ＭＩ＿ｉが「支柱損壊」識別子である場合、推定対象アンテナＡＮＴ＿ｉが取り付けられた支柱ＰＯが損壊したことを示す情報を、管理者端末２０に出力する。推定対象アンテナＡＮＴ＿ｉが取り付けられた支柱ＰＯが損壊したことを示す情報を、「損壊情報」と称する。損壊情報は、例えば、推定対象アンテナＡＮＴ＿ｉを有する無線基地局装置ＢＴＳの位置を示す文字列と、推定対象アンテナＡＮＴ＿ｉが取り付けられた支柱ＰＯが損壊したことを示す文字列とである。

管理者端末２０は、損壊情報を推定装置１０から受け付けた場合、損壊情報を、表示装置２３に表示する。管理者ＡＤは、損壊情報を見て、推定対象アンテナＡＮＴ＿ｉの状況を確認する指示を、推定対象アンテナＡＮＴ＿ｉの付近に駐在する駐在員に通知する。

１．３：推定装置１０の動作
次に、推定装置１０の動作について、図１４及び図１５を用いて説明する。

図１４及び図１５は、推定装置１０の動作を示すフローチャートである。推定装置１０は、変数ｉに１を代入する（ステップＳ３）。ステップＳ３の処理終了後、推定装置１０は、ｉ番目のセクタに関するトラフィック情報ＴＩ＿ｉを取得する（ステップＳ５）。

次に、推定装置１０は、トラフィック情報ＴＩ＿ｉに基づいて、第１指標値を算出する（ステップＳ２１）。推定装置１０は、第１指標値が、直前の単位期間においてｉ番目のセクタに関するトラフィック情報ＴＩに基づいて算出した第２指標値と比較して、所定値以上小さいか否かを判定する（ステップＳ２３）。

ステップＳ２３の判定結果が肯定である場合、推定装置１０は、トラフィックログＬＧから、取得したトラフィック情報ＴＩ＿ｉの１個前からｍ－１個前までの各単位期間のトラフィック情報ＴＩを取得する（ステップＳ２５）。次に、推定装置１０は、トラフィック情報ＴＩ＿ｉを取得した月日を示す月日情報ＭＤＩ＿ｉと、トラフィック情報ＴＩ＿ｉを取得した時間帯を示す時間帯情報ＰＴＩ＿ｉとを生成する（ステップＳ２７）。そして、推定装置１０は、学習モデルＬＭに、トラフィック情報ＴＩ＿ｉを先頭の単位期間とする所定数ｍの単位期間におけるトラフィック情報ＴＩとセクタＩＤと月日情報ＭＤＩと時間帯情報ＰＴＩとを入力することにより、変動情報ＭＩ＿ｉを取得する（ステップＳ２９）。

ステップＳ２９の処理終了後、推定装置１０は、取得した変動情報ＭＩ＿ｉが「支柱損壊」識別子か否かを判定する（ステップＳ３１）。ステップＳ３１の判定結果が肯定である場合、推定装置１０は、損壊情報を管理者端末２０に出力する（ステップＳ３３）。ステップＳ３３の処理終了後、推定装置１０は、変数ｉの値を１増加する（ステップＳ３５）。

ステップＳ３１の判定結果が否定である場合、すなわち、推定対象アンテナＡＮＴ＿ｉが取り付けられた支柱ＰＯが正常である場合も、推定装置１０は、ステップＳ３５の処理を実行する。

ステップＳ３５の処理終了後、推定装置１０は、変数ｉが、アンテナＡＮＴの総数であるｎ１よりも大きいか否かを判定する（ステップＳ７）。ステップＳ７の判定結果が否定である場合、推定装置１０は、ステップＳ５の処理を再び実行する。一方、ステップＳ７の判定結果が肯定である場合、推定装置１０は、単位期間が経過するまで待機する（ステップＳ９）。単位期間経過後、推定装置１０は、ステップＳ３の処理を再び実行する。

以上の説明のように、第１実施形態によれば、推定装置１０は、複数のアンテナＡＮＴの各々に対応するトラフィックに関するトラフィック情報ＴＩを取得するトラフィック情報取得部１１１と、トラフィック情報ＴＩのうち、推定対象アンテナＡＮＴ＿ｉ（第１アンテナの一例）に対応するトラフィック情報ＴＩ＿ｉ（第１トラフィック情報の一例）に基づいて通信品質の程度を示す指標値を単位期間ごとに算出する算出部１１２と、一の単位期間において算出部１１２によって算出された第１指標値が、一の単位期間の前の単位期間において算出部１１２によって算出された第２指標値と比較して、所定値以上小さいか否かを判定する判定部１１３と、判定部１１３の判定結果が肯定である場合、学習モデルＬＭ（第１学習モデルの一例）に対して、一の単位期間を含む所定数ｍの単位期間におけるトラフィック情報ＴＩを入力することによって、所定数ｍの単位期間におけるトラフィックの変動理由を示す変動情報ＭＩ＿ｉ（第１変動情報の一例）を学習モデルＬＭから取得する変動情報取得部１１４と、変動情報ＭＩ＿ｉが示す変動理由が推定対象アンテナＡＮＴ＿ｉが取り付けられた支柱ＰＯの損壊である場合、推定対象アンテナＡＮＴ＿ｉが取り付けられた支柱ＰＯが損壊したことを示す情報を出力する出力部１１５と、を備え、学習モデルＬＭは、複数のアンテナＡＮＴについて、所定数ｍの単位期間におけるトラフィックと一の単位期間におけるトラフィックの変動理由との関係を学習済みである。

学習モデルＬＭを用いることにより、トラフィックが変動した理由を示す変動情報ＭＩ＿ｉを取得できる。従って、本実施形態によれば、アンテナＡＮＴに対応するトラフィックが変動した理由を推定できる。変動情報ＭＩ＿ｉを用いることにより、推定対象アンテナＡＮＴ＿ｉが取り付けられた支柱ＰＯの損壊でない理由によりトラフィックが変動した場合に支柱ＰＯが損壊したと推定する誤推定を抑えることができる。従って、アンテナＡＮＴが取り付けられた支柱ＰＯが損壊したか否かを精度良く推定できる。支柱ＰＯが損壊してもアンテナＡＮＴそのものの機能は正常であるため、アンテナＡＮＴが異常を通知することはできない。同様に、支柱ＰＯそのものに損壊を検出する機構を設けようとすると、無線基地局装置ＢＴＳにかかる費用が増加する。第１実施形態では、所定数ｍの単位期間におけるトラフィック情報ＴＩに基づいて支柱ＰＯが損壊したことを検出するため、支柱ＰＯが損壊したことを検出でき、更に無線基地局装置ＢＴＳにかかる費用が抑えられる。

また、一の単位期間の前の単位期間は、一の単位期間の直前の単位期間であることが好ましい。トラフィックの変動は、なんらかの原因によって発生する。このため、原因の発生の前後の単位期間のトラフィック情報ＴＩに基づく指標値Ｒを比較することによって、トラフィックが変動した理由の推定精度が向上する。

また、所定数ｍは、２以上であり、所定数ｍの単位期間は連続することが好ましい。所定数ｍの単位期間が連続することにより、所定数ｍの単位期間は、トラフィックの変動となった原因が発生した前後の単位期間を含めることができる。所定数ｍの単位期間が、トラフィックの変動となった原因の前後の単位期間を含むことにより、トラフィックが変動した理由を推定する精度が向上する。

また、トラフィック情報ＴＩは、所定数ｍの単位期間の各々において、トラフィック情報ＴＩに含まれるＤＬチャネル使用状況の最大値、ＤＬチャネル使用状況の平均値（ダウンリンクのチャネル使用率に関する情報の一例）、及び、トラフィック情報ＴＩに含まれるＲＢ使用率（第１アンテナを介して通信した際のリソースブロックの使用率の一例）の１又は複数である。アンテナＡＮＴが取り付けられた支柱ＰＯが損壊して、アンテナＡＮＴが放射する電波がセクタ内に到達しない場合は、アンテナＡＮＴの周辺に新たな無線基地局装置ＢＴＳが設けられた場合と比較して、ＤＬチャネル使用状況、及び、ＲＢ使用率が減少する程度が大きい傾向がある。すなわち、ＤＬチャネル使用状況、及び、ＲＢ使用率は、トラフィックの変動理由に影響を与える情報である。従って、ＤＬチャネル使用状況、及び、ＲＢ使用率の一方又は両方を学習モデルＬＭに入力する入力情報に設定することにより、アンテナＡＮＴが取り付けられた支柱ＰＯが損壊したか否かの推定精度が向上する。

また、変動情報ＭＩは、トラフィックの変動に関する複数の理由に1対１に対応する複数の識別子のうち１以上の識別子を示す。複数の識別子は、アンテナＡＮＴが取り付けられた支柱ＰＯの損壊を示す「支柱損壊」識別子（第１識別子の一例）を含み、複数の識別子は、「周辺新設局等追加」識別子（第２識別子の一例）、「セクタ追加」識別子（第３識別子の一例）、「指向変更」識別子（第４識別子の一例）、「チルト」識別子（第５識別子の一例）、「建物新設」識別子（第６識別子の一例）、及び「集客イベント等終了」識別子（第７識別子の一例）のうち、少なくとも一つの識別子を含む。「周辺新設局等追加」識別子は、アンテナＡＮＴに対応するセクタ（アンテナが通信可能な範囲の一例）と新たに追加された他のアンテナＡＮＴに対応するセクタとが重複することを示す。「セクタ追加」識別子は、アンテナＡＮＴを有する無線基地局装置ＢＴＳに新たなセクタが追加されたことを示す。「指向変更」識別子は、アンテナＡＮＴの指向性が変更されたことを示す。「チルト」識別子は、アンテナＡＮＴの傾きが変更されたことを示す。「建物新設」識別子は、アンテナＡＮＴに対応するセクタ内に建物が建設されたことを示す。「集客イベント等終了」識別子は、アンテナＡＮＴに対応するセクタ内において発生していた集客に関する事象が終了したことを示す。推定装置１０は、推定対象アンテナＡＮＴ＿ｉに対応するトラフィックが変動した理由が、「周辺新設局等追加」識別子が示す理由、「セクタ追加」識別子が示す理由、「指向変更」識別子が示す理由、「チルト」識別子が示す理由、「建物新設」識別子が示す理由、又は、「集客イベント等終了」識別子が示す理由であることを推定できる。

また、アンテナＡＮＴが通信可能な範囲と新たに追加された他のアンテナＡＮＴは、新たに追加された無線基地局装置ＢＴＳに収容されたアンテナＡＮＴ、又は既存の無線基地局装置ＢＴＳに追加されたアンテナＡＮＴである。従って、推定装置１０は、新たに無線基地局装置ＢＴＳが追加されてトラフィックが変動した場合、又は、既存の無線基地局装置ＢＴＳにアンテナＡＮＴが追加されてトラフィックが変動した場合であっても、トラフィックの変動理由が、アンテナＡＮＴに対応するセクタと新たに追加された他のアンテナＡＮＴに対応するセクタとが重複したことであると推定できる。

集客に関する事象が終了したことには、アンテナＡＮＴに対応するセクタ内において発生していた集客イベントが終了したこと、及び、アンテナＡＮＴに対応するセクタ内に位置する建物内の一部又は全部の区画が閉鎖したことを含む、従って、推定装置１０は、集客イベントが終了してトラフィックが変動した場合、及び、既存の無線基地局装置ＢＴＳにアンテナＡＮＴが追加されてトラフィックが変動した場合であっても、トラフィックの変動理由が、アンテナＡＮＴに対応するセクタ内において発生していた集客に関する事象が終了したことであると推定できる。

また、アンテナＡＮＴは、セクタアンテナである。無線基地局装置ＢＴＳ全体のトラフィックが変動する場合、アンテナＡＮＴが取り付けられた支柱ＰＯが損壊したという理由の他に、上述したように、他の無線基地局装置ＢＴＳが設けられた等の理由がある。例えば、ある１つの無線基地局装置ＢＴＳの複数のセクタのうち第１セクタ内に通信可能な他の無線基地局装置ＢＴＳが新設された場合、第１セクタに対応するトラフィックは大きく変動するが、複数のセクタのうち第１セクタ以外のセクタのトラフィックは大きく変動しない。従って、セクタ単位のトラフィックの変動は、１つの無線基地局装置ＢＴＳ全体のトラフィックの変動と比較して大きくなる。従って、セクタ単位のトラフィックを用いた学習モデルＬＭを用いることにより、無線基地局装置ＢＴＳ単位のトラフィックを用いた学習モデルよりも、特定のセクタ内の通信状況が変動したことを特定しやすくなるので、アンテナＡＮＴが取り付けられた支柱ＰＯの損壊について推定精度が向上する。

また、第１実施形態において、データセットＤＳには、月日情報ＭＤＩ及び時間帯情報ＰＴＩが含まれる。支柱ＰＯが損壊する原因の一つは、台風及び低気圧等によって発生する強風である。強風が発生する時期は、１年間を通じてある程度限定される傾向がある。従って、データセットＤＳに月日情報ＭＤＩが含まれることにより、学習モデルＬＭの推定精度が向上する。また、トラフィックの変動理由の中には、時間帯に影響する理由がある。例えば、「集客イベント等終了」に関して、一般的に、集客イベントが終了する時間帯は、夕方又は夜であることが多く、朝又は昼であることは夕方又は夜であることに比較して少ない。従って、データセットＤＳに時間帯情報ＰＴＩが含まれることにより、学習モデルＬＭの推定精度が向上する。

図１６は、学習モデルＬＭの推定精度を纏めた混同行列ＣＭを示す図である。図１６に示す混同行列ＣＭは、学習モデルＬＭに、実際に支柱ＰＯが損壊した理由によりトラフィックが変動した７個のセクタに対応するトラフィック情報ＴＩと、支柱ＰＯが損壊していない他の理由によりトラフィックが変動した４９個のセクタに対応するトラフィック情報ＴＩとをそれぞれ入力して得られた変動情報ＭＩの推定精度を示す。

混同行列ＣＭに例示の通り、「支柱損壊」識別子であった変動情報ＭＩは、２４８０７個と３０個との合計２４８３７個である。この２４８３７個の変動情報ＭＩのうち、実際に損壊していた支柱ＰＯに取り付けられたアンテナＡＮＴに対応するトラフィック情報ＴＩから得られた変動情報ＭＩが２４８０７個である。一方、実際には損壊していなかった支柱ＰＯに取り付けられたアンテナＡＮＴに対応するトラフィック情報ＴＩから得られた変動情報ＭＩが３０個である。

支柱ＰＯが正常であることを示す、「周辺新設局等追加」識別子、「セクタ追加」識別子、「指向変更」識別子、「チルト」識別子、「建物新設」識別子、又は、「集客イベント等終了」識別子のいずれかであった変動情報ＭＩは、１６個と２３４２個との合計２３５８個である。この２３５８個の変動情報ＭＩのうち、実際には損壊していた支柱ＰＯに取り付けられたアンテナＡＮＴに対応するトラフィック情報ＴＩから得られた変動情報ＭＩが１６個である。一方、実際に損壊していなかった支柱ＰＯに取り付けられたアンテナに対応するトラフィック情報ＴＩから得られた変動情報ＭＩが２３４２個である。

一般的に、学習モデルの推定精度を図る指標の一例として、適合率及び再現率がある。適合率は、学習モデルが正解と推定した件数に対して、実際に正解であった件数の割合である。再現率は、実際に正解であった件数に対して、学習モデルが正解と推定した件数の割合である。本実施形態では、学習モデルＬＭの正解とは、変動情報ＭＩが「支柱損壊」識別子であることである。従って、本実施形態における適合率は、下記（２）式により求められる。

適合率＝２４８０７／（２４８０７＋３０）≒９９．８８％ （２）

適合率が大きい程、実際に駐在員が確認した回数に対して、実際にアンテナＡＮＴが損壊していた回数の割合が高くなり、実際にはアンテナＡＮＴが損壊していなかったという必要のなかった労働を抑制できる。従って、駐在員にかかる負担を抑制できる。本実施形態における適合率は、略９９．８８％であり、駐在員にかかる負担を十分に抑制できる。

同様に、本実施形態における再現率は、下記（３）式により求められる。

再現率＝２４８０７／（２４８０７＋１６）≒９９．９４％ （３）

再現率が大きい程、実際には損壊している支柱ＰＯの検出の見逃しを抑制できる。更に、本実施形態では、ある１つの単位期間において学習モデルＬＭが支柱正常であると推定しても、次の単位期間において学習モデルＬＭが支柱損壊であると推定する割合が１００％である。従って、支柱ＰＯの損壊を見逃し続ける状態を抑制できる。

２．第２実施形態
第２実施形態では、学習モデルＬＭを更に学習させる点において、第１実施形態と相違する。以下、第２実施形態にかかる推定装置１０ａを説明する。なお、以下に例示する第２実施形態において作用又は機能が第１実施形態と同等である要素については、以上の説明で参照の符号を流用して各々の詳細な説明を適宜に省略する。

２－１：推定装置１０ａの構成
図１７は、推定装置１０ａの構成を示すブロック図である。推定装置１０ａは、例えば、処理装置１１ａと、計時装置１２と、通信装置１３と、記憶装置１５ａと、を備える。推定装置１０の各要素は、情報を通信するための単体又は複数のバスで相互に接続される。

処理装置１１ａは、推定装置１０ａの全体を制御するプロセッサであり、例えば、単数又は複数のチップで構成される。

記憶装置１５ａは、処理装置１１ａが読取可能な記録媒体であり、トラフィックログＬＧ、処理装置１１が実行する制御プログラムＰＲ１ａを含む複数のプログラム、学習モデルＬＭ、及び、処理装置１１ａが使用する各種の情報などを記憶する。

図１８は、推定装置１０ａの機能を示す図である。処理装置１１ａは、記憶装置１５から制御プログラムＰＲ１ａを読み出し、読み出した制御プログラムＰＲ１ａを実行することによって、トラフィック情報取得部１１１、算出部１１２、判定部１１３、変動情報取得部１１４、出力部１１５、データセット取得部１１６、生成部１１７、及び、更新部１１８として機能する。

データセット取得部１１６は、管理者端末２０から、入力情報とラベル情報とを対応付けた第４データセットＤＳ＿４を取得する。より詳細には、第４データセットＤＳ＿４は、１つの入力情報と１つのラベル情報とで構成される。入力情報は、所定数ｍの単位期間におけるトラフィックを示すトラフィック情報ＴＩと、セクタＩＤと、月日情報ＭＤＩ、時間帯情報ＰＴＩとである。ラベル情報は、変動情報ＭＩである。第４データセットＤＳ＿４に含まれる変動情報ＭＩは、「支柱損壊」識別子、「周辺新設局等追加」識別子、「セクタ追加」識別子、「指向変更」識別子、「チルト」識別子、「建物新設」識別子、及び、「集客イベント等終了」識別子のいずれであってもよい。第４データセットＤＳ＿４は、例えば、管理者ＡＤによる管理者端末２０の操作によって生成される。

図１９に、第４データセットＤＳ＿４の一例を示す。図１９に示すグラフＧ４は、第８データセットＤＳ＿８に含まれる所定数ｍの単位期間におけるトラフィック情報ＴＩのうち、単位が数である、ある１つのトラフィック値を、時系列に沿って並べている。更に、グラフＧ４によって示される第４データセットＤＳ＿４に含まれる変動情報ＭＩは、「支柱損壊」識別子である。グラフＧ１の横軸に記載した時刻は、各単位期間の先頭の時刻を示す。グラフＧ４の例示の通り、支柱ＰＯが損壊したにも関わらず、９月１４日の１５時から１７時までに渡ってトラフィック値が大きく変動していない。

説明を図１８に戻す。生成部１１７は、第４データセットＤＳ＿４に基づいて学習モデルＬＭを再学習させることにより、新たな学習モデルを生成する。以下、新たな学習モデルを、「更新学習モデルＬＭａ」と称する。更新学習モデルＬＭａは、「第２学習モデル」の一例である。生成部１１７は、例えば、以下に示す２つの方法がある。第１の方法において、生成部１１７は、学習モデルＬＭを生成する際に用いたデータセットＤＳと、第４データセットＤＳ＿４とを用いて、更新学習モデルＬＭａを生成する。第２の方法において、生成部１１７は、学習モデルＬＭを複製し、複製した学習モデルＬＭに第４データセットＤＳ＿４を追加学習させることにより、更新学習モデルＬＭａを生成する。

更新部１１８は、更新学習モデルＬＭａの推定精度が学習モデルＬＭの推定精度より高い場合、更新学習モデルＬＭａを学習モデルＬＭとして更新する。学習モデルの推定精度を得る方法は、例えば、ホールドアウト法、及び、クロスバリデーション法がある。例えば、更新部１１８は、更新学習モデルＬＭａに対して、ホールドアウト法、又は、クロスバリデーション法を適用し、前述した適合率又は再現率を推定精度として算出する。同様に、更新部１１８は、学習モデルＬＭに対しても、ホールドアウト法、及び、クロスバリデーション法のうち更新学習モデルＬＭａに適用した方法を適用し、前述した適合率又は再現率を推定精度として算出する。

２－２：推定装置１０ａの動作
次に、推定装置１０ａの動作について、図２０を用いて説明する。

図２０は、推定装置１０ａの動作を示すフローチャートである。推定装置１０ａは、管理者端末２０から、第４データセットＤＳ＿４を取得する（ステップＳ４１）。次に、推定装置１０ａは、第４データセットＤＳ＿４に基づいて学習モデルＬＭを再学習させることにより、更新学習モデルＬＭａを生成する（ステップＳ４３）。そして、推定装置１０ａは、学習モデルＬＭの推定精度を算出する（ステップＳ４５）。また、推定装置１０ａは、更新学習モデルＬＭａの推定精度を算出する（ステップＳ４７）。そして、推定装置１０ａは、更新学習モデルＬＭａの推定精度が学習モデルＬＭの推定精度より高いか否かを判定する（ステップＳ４９）。

ステップＳ４９の判定結果が肯定である場合、推定装置１０ａは、更新学習モデルＬＭａを学習モデルＬＭとして更新する（ステップＳ５１）。ステップＳ５１の処理終了後、又は、ステップＳ４９の判定結果が否定である場合、推定装置１０ａは、図２０に示す一連の処理を終了する。

以上の説明のように、第２実施形態によれば、推定装置１０ａは、所定数ｍの単位期間におけるトラフィック情報ＴＩと一の単位期間においてトラフィックが変動した理由を示す変動情報ＭＩに基づいて学習モデルＬＭを再学習させることにより、更新学習モデルＬＭａ（第２学習モデルの一例）を生成する生成部１１７と、更新学習モデルＬＭａの推定精度が学習モデルＬＭの推定精度より高い場合、更新学習モデルＬＭａを学習モデルＬＭとして更新する更新部１１８と、を備える。以上の様に、推定精度が高くなる場合のみ更新学習モデルＬＭａを学習モデルＬＭとして更新するため、アンテナＡＮＴが取り付けられた支柱ＰＯが損壊したか否かの推定精度を向上できる。

３．変形例
本開示は、以上に例示した実施形態に限定されない。具体的な変形の態様を以下に例示する。以下の例示から任意に選択された２以上の態様を併合してもよい。

３－１：第１変形例
第１実施形態におけるデータセットＤＳに含まれる変動情報ＭＩは、「支柱損壊」識別子、「周辺新設局等追加」識別子、「セクタ追加」識別子、「指向変更」識別子、「チルト」識別子、「建物新設」識別子、及び、「集客イベント等終了」識別子のいずれかの識別子を取り得るが、これに限らない。例えば、変動情報ＭＩは、「支柱損壊」識別子、及び、収集対象アンテナＡＮＴが取り付けられた支柱ＰＯが損壊していないことを示す識別子の一方を取り得てもよい。

３－２：第２変形例
上述の各形態において、データセットＤＳは、セクタＩＤ、月日情報ＭＤＩ、及び、時間帯情報ＰＴＩを有したが、セクタＩＤ、月日情報ＭＤＩ及び時間帯情報ＰＴＩの１つ又は複数を有さなくてもよい。データセットＤＳが、セクタＩＤを有さない場合、変動情報取得部１１４は、学習モデルＬＭに対して、所定数ｍの単位期間におけるトラフィック情報ＴＩと月日情報ＭＤＩと時間帯情報ＰＴＩ＿ｉとを入力することにより、変動情報ＭＩ＿ｉを取得する。データセットＤＳが月日情報ＭＤＩを有さない場合、変動情報取得部１１４は、学習モデルＬＭに対して、所定数ｍの単位期間におけるトラフィック情報ＴＩとセクタＩＤと時間帯情報ＰＴＩ＿ｉとを入力することにより、変動情報ＭＩ＿ｉを取得する。データセットＤＳが時間帯情報ＰＴＩを有さない場合、変動情報取得部１１４は、学習モデルＬＭに対して、所定数ｍの単位期間におけるトラフィック情報ＴＩとセクタＩＤと月日情報ＭＤＩ＿ｉとを入力することにより、変動情報ＭＩ＿ｉを取得する。データセットＤＳが月日情報ＭＤＩ及び時間帯情報ＰＴＩを有さない場合、変動情報取得部１１４は、学習モデルＬＭに対して、所定数ｍの単位期間におけるトラフィック情報ＴＩとセクタＩＤとを入力することにより、変動情報ＭＩ＿ｉを取得する。

３－３：第３変形例
上述の各形態において、推定装置１０は、変動情報ＭＩ＿ｉが、「周辺新設局等追加」識別子、「セクタ追加」識別子、「指向変更」識別子、「チルト」識別子、「建物新設」識別子、又は「集客イベント等終了」識別子である場合、管理者端末２０に対して情報を出力しないが、変動情報ＭＩ＿ｉに関する情報を管理者端末２０に出力してもよい。管理者ＡＤは、変動情報ＭＩ＿ｉに関する情報を見て、変動情報ＭＩが真に正しいかを確認するための当たりをつける情報として用いてもよい。例えば、変動情報ＭＩ＿ｉが「集客イベント等終了」である場合に、管理者ＡＤは、推定対象アンテナＡＮＴ＿ｉに対応するセクタ内に集客イベントがあったか確認することにより、変動情報ＭＩ＿ｉが正しいか否かを容易に確認できる。

３－４：第４変形例
上述した各態様におけるアンテナＡＮＴは、セクタアンテナであったが、指向性を有さないアンテナ、いわゆるオムニアンテナでもよい。更に、複数の無線基地局装置ＢＴＳにおいて、セクタアンテナを有する無線基地局装置ＢＴＳと、オムニアンテナを有する無線基地局装置ＢＴＳとが混在してもよい。また、上述した各態様は、オムニアンテナを１つ有する１つの無線基地局装置ＢＴＳに対して適用してもよい。オムニアンテナを１つ有する１つの無線基地局装置ＢＴＳに対して上述した各態様を適用することは、アンテナＡＮＴの総数であるｎ１が１である例である。

３－５：第５変形例
上述した各態様において、変動情報ＭＩは、トラフィックの変動に関する複数の理由に１対１に対応する複数のうち１つの識別子を示すが、１以上の識別子を示してもよい。例えば、変動情報ＭＩは、「周辺新設局等追加」識別子と「集客イベント等終了」識別子でもよい。

３－６：第６変形例
上述した各態様において、所定数ｍの単位期間のうち、最も新しい単位期間が、判定部１１３の判定結果が肯定であると判定した単位期間であると説明したが、これに限らない。判定部１１３の判定結果が肯定であると判定した単位期間が、所定数ｍの単位期間に含まれていればよく、例えば、２番目に新しい単位期間でもよいし、最も古い単位期間でもよい。

３－７：第７変形例
上述した各態様において、学習モデルＬＭは、変動情報ＭＩ＿ｉとして「その他」識別子を出力してもよい。「その他」識別子は、「支柱損壊」識別子、「周辺新設局等追加」識別子、「セクタ追加」識別子、「指向変更」識別子、「チルト」識別子、「建物新設」識別子、及び、「集客イベント等終了」識別子のいずれにも該当しないことを示す。変動情報ＭＩ＿ｉが「その他」識別子である場合、出力部１１５は、推定対象アンテナＡＮＴ＿ｉが取り付けられた支柱ＰＯが損壊したか否かが不明であることを示す情報を、管理者端末２０に出力する。管理者端末２０は、推定対象アンテナＡＮＴ＿ｉが取り付けられた支柱ＰＯが損壊したか否かが不明である情報を、表示装置２３に表示する。管理者ＡＤは、トラフィック情報ＴＩ等を参考にして机上で確認し、必要があれば、推定対象アンテナＡＮＴ＿ｉの状況を確認する指示を、推定対象アンテナＡＮＴ＿ｉの付近に駐在する駐在員に通知する。

３－８：第８変形例
上述した各形態において、推定装置１０は、無線基地局装置ＢＴＳ及び無線ネットワーク制御装置の外部装置として接続される構成であるが、無線基地局装置ＢＴＳ及び無線ネットワーク制御装置の一部として内部に設けられてもよい。

３－９：その他の変形例
（１）上述した実施形態では、記憶装置１５は、処理装置１１が読取可能な記録媒体であり、ＲＯＭ及びＲＡＭなどを例示したが、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリデバイス(例えば、カード、スティック、キードライブ)、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc－ＲＯＭ）、レジスタ、リムーバブルディスク、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップ、データベース、サーバその他の適切な記憶媒体である。また、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークＮＷから送信されてもよい。また、プログラムは、電気通信回線を介して通信網から送信されてもよい。

（２）上述した実施形態において、説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。

（３）上述した実施形態において、入出力された情報等は特定の場所（例えば、メモリ）に保存されてもよいし、管理テーブルを用いて管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、又は追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。

（４）上述した実施形態において、判定は、１ビットで表される値（０か１か）によって行われてもよいし、真偽値（Boolean：true又はfalse）によって行われてもよいし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）によって行われてもよい。

（５）上述した実施形態において例示した処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本開示において説明した方法については、例示的な順序を用いて様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。

（６）図８及び図１７に例示された各機能は、ハードウェア及びソフトウェアの少なくとも一方の任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現方法は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的又は論理的に結合した１つの装置を用いて実現されてもよいし、物理的又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的又は間接的に（例えば、有線、無線などを用いて）接続し、これら複数の装置を用いて実現されてもよい。機能ブロックは、上記１つの装置又は上記複数の装置にソフトウェアを組み合わせて実現されてもよい。

また、通信装置１３及び通信装置２７は、有線ネットワーク及び無線ネットワークの少なくとも一方を介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。通信装置１３及び通信装置２７は、例えば、周波数分割複信（ＦＤＤ：Frequency Division Duplex）及び時分割複信（ＴＤＤ：Time Division Duplex）の少なくとも一方を実現するために、高周波スイッチ、デュプレクサ、フィルタ、周波数シンセサイザなどを含んで構成されてもよい。

（７）上述した実施形態で例示したプログラムは、ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。

また、ソフトウェア、命令、情報などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、有線技術（同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線（ＤＳＬ：Digital Subscriber Line）など）及び無線技術（赤外線、マイクロ波など）の少なくとも一方を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び無線技術の少なくとも一方は、伝送媒体の定義内に含まれる。

（８）前述の各形態において、「システム」及び「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。

（９）本開示において説明した情報、パラメータなどは、絶対値を用いて表されてもよいし、所定の値からの相対値を用いて表されてもよいし、対応する別の情報を用いて表されてもよい。

（１０）上述した実施形態において、店舗装置及びユーザ装置は、移動局（ＭＳ：Mobile Station）である場合が含まれる。移動局は、当業者によって、加入者局、モバイルユニット、加入者ユニット、ワイヤレスユニット、リモートユニット、モバイルデバイス、ワイヤレスデバイス、ワイヤレス通信デバイス、リモートデバイス、モバイル加入者局、アクセス端末、モバイル端末、ワイヤレス端末、リモート端末、ハンドセット、ユーザエージェント、モバイルクライアント、クライアント、又はいくつかの他の適切な用語で呼ばれる場合もある。また、本開示においては、「移動局」、「ユーザ端末（user terminal）」、「ユーザ装置（ＵＥ：User Equipment）」、「端末」等の用語は、互換的に使用され得る。

（１１）上述した実施形態において、「接続された(connected)」、「結合された(coupled)」という用語、又はこれらのあらゆる変形は、２又はそれ以上の要素間の直接的又は間接的なあらゆる接続又は結合を意味し、互いに「接続」又は「結合」された２つの要素間に１又はそれ以上の中間要素が存在することを含むことができる。要素間の結合又は接続は、物理的なものであっても、論理的なものであっても、或いはこれらの組み合わせであってもよい。例えば、「接続」は「アクセス」で読み替えられてもよい。本開示で使用する場合、２つの要素は、１又はそれ以上の電線、ケーブル及びプリント電気接続の少なくとも一つを用いて、並びにいくつかの非限定的かつ非包括的な例として、無線周波数領域、マイクロ波領域及び光（可視及び不可視の両方）領域の波長を有する電磁エネルギーなどを用いて、互いに「接続」又は「結合」されると考えることができる。

（１２）上述した実施形態において、「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。

（１３）本開示で使用する「判断(determining)」、「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、判定(judging)、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking up、search、inquiry)（例えば、テーブル、データベース又は別のデータ構造での探索）、確認(ascertaining)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信(receiving)（例えば、情報を受信すること）、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)（例えば、メモリ中のデータにアクセスすること）した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。また、「判断（決定）」は、「想定する（assuming）」、「期待する（expecting）」、「みなす（considering）」などで読み替えられてもよい。

（１４）上述した実施形態において、「含む（include）」、「含んでいる（including）」及びそれらの変形が使用されている場合、これらの用語は、用語「備える（comprising）」と同様に、包括的であることが意図される。更に、本開示において使用されている用語「又は（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。

（１５）本開示において、例えば、英語でのa, an及びtheのように、翻訳により冠詞が追加された場合、本開示は、これらの冠詞の後に続く名詞が複数形であることを含んでもよい。

（１６）本開示において、「ＡとＢが異なる」という用語は、「ＡとＢが互いに異なる」ことを意味してもよい。なお、当該用語は、「ＡとＢがそれぞれＣと異なる」ことを意味してもよい。「離れる」、「結合される」等の用語も、「異なる」と同様に解釈されてもよい。

（１７）本開示において説明した各態様／実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗黙的（例えば、当該所定の情報の通知を行わない）ことによって行われてもよい。

以上、本開示について詳細に説明したが、当業者にとっては、本開示が本開示中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本開示は、請求の範囲の記載により定まる本開示の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。従って、本開示の記載は、例示説明を目的とするものであり、本開示に対して何ら制限的な意味を有するものではない。

１…無線通信システム、１０、１０ａ…推定装置、１１、１１ａ…処理装置、１５、１５ａ…記憶装置、１１１…トラフィック情報取得部、１１２…算出部、１１３…判定部、１１４…変動情報取得部、１１５…出力部、１１６…データセット取得部、１１７…生成部、１１８…更新部、ＡＮＴ…アンテナ、ＤＳ…データセット、ＬＭ…学習モデル、ＬＭａ…更新学習モデル、Ｒ…指標値、ＴＩ…トラフィック情報。

Claims (10)

1. 複数のアンテナの各々に対応するトラフィックに関するトラフィック情報を取得するトラフィック情報取得部と、
   前記トラフィック情報のうち、第１アンテナに対応する第１トラフィック情報に基づいて通信品質の程度を示す指標値を単位期間ごとに算出する算出部と、
   一の単位期間において前記算出部によって算出された第１指標値が、前記一の単位期間の前の単位期間において前記算出部によって算出された第２指標値と比較して、所定値以上小さいか否かを判定する判定部と、
   前記判定部の判定結果が肯定である場合、第１学習モデルに対して、前記一の単位期間を含む所定数の単位期間における前記第１トラフィック情報を入力することによって、前記一の単位期間においてトラフィックが変動した理由を示す第１変動情報を前記第１学習モデルから取得する変動情報取得部と、
   前記第１変動情報が示す変動理由が前記第１アンテナが取り付けられた支柱の損壊である場合、前記第１アンテナが取り付けられた支柱が損壊したことを示す情報を出力する出力部と、を備え、
   前記第１学習モデルは、複数のアンテナについて、前記所定数の単位期間における前記トラフィック情報と前記一の単位期間においてトラフィックが変動した理由を示す変動情報との関係を学習済みである、
   推定装置。
2. 前記前の単位期間は、前記一の単位期間の直前の単位期間である請求項１に記載の推定装置。
3. 前記所定数は２以上であり、
   前記所定数の単位期間は連続する、
   請求項１又は２に記載の推定装置。
4. 前記トラフィック情報は、前記所定数の単位期間の各々において、ダウンリンクのチャネル使用率に関する情報、及び、リソースブロックの使用率の一方又は両方を含む、
   請求項１から３までのいずれか１項に記載の推定装置。
5. 前記変動情報は、トラフィックの変動に関する複数の理由に1対１に対応する複数の識別子のうち１以上の識別子を示し、
   前記複数の識別子は、アンテナが取り付けられた支柱の損壊を示す第１識別子を含み、
   前記複数の識別子は、第２識別子、第３識別子、第４識別子、第５識別子、第６識別子、及び第７識別子のうち、１又は複数の識別子を含み、
   前記第２識別子は、アンテナが通信可能な範囲と新たに追加された他のアンテナが通信可能な範囲とが重複したことを示し、
   前記第３識別子は、アンテナを有する無線基地局装置に新たなセクタが追加されたことを示し、
   前記第４識別子は、アンテナの指向性が変更されたことを示し、
   前記第５識別子は、アンテナの傾きが変更されたことを示し、
   前記第６識別子は、アンテナが通信可能な範囲に建物が建設されたことを示し、
   前記第７識別子は、アンテナが通信可能な範囲において発生していた集客に関する事象が終了したことを示す、
   請求項１から４までのいずれか１項に記載の推定装置。
6. 前記他のアンテナは、新たに追加された無線基地局装置に収容されたアンテナ、又は既存の無線基地局装置に追加されたアンテナである、
   請求項５に記載の推定装置。
7. 前記集客に関する事象が終了したことには、前記アンテナが通信可能な範囲において発生していた集客イベントが終了したこと、及び、前記アンテナが通信可能な範囲に位置する建物内の一部又は全部の区画が閉鎖したことを含む、
   請求項５に記載の推定装置。
8. 前記所定数の単位期間における前記トラフィック情報と前記一の単位期間においてトラフィックが変動した理由を示す変動情報とに基づいて、前記第１学習モデルを再学習させることにより、第２学習モデルを生成する生成部と、
   前記第２学習モデルの推定精度が前記第１学習モデルの推定精度より高い場合、前記第２学習モデルを前記第１学習モデルとして更新する更新部と、
   を備える請求項１から７までのいずれか１項に記載の推定装置。
9. 前記複数のアンテナの各々は、指向性を有する、
   請求項１から８までのいずれか１項に記載の推定装置。
10. １以上の無線基地局装置と、推定装置とを有する無線通信システムであって、
    前記推定装置は、
    複数のアンテナの各々に対応するトラフィックに関するトラフィック情報を、前記無線基地局装置から取得するトラフィック情報取得部と、
    前記トラフィック情報のうち、第１アンテナに対応する第１トラフィック情報に基づいて通信品質の程度を示す指標値を単位期間ごとに算出する算出部と、
    一の単位期間において前記算出部によって算出された第１指標値が、前記一の単位期間の前の単位期間において前記算出部によって算出された第２指標値と比較して、所定値以上小さいか否かを判定する判定部と、
    前記判定部の判定結果が肯定である場合、第１学習モデルに対して、前記一の単位期間を含む所定数の単位期間における前記第１トラフィック情報を入力することによって、前記一の単位期間においてトラフィックが変動した理由を示す第１変動情報を前記第１学習モデルから取得する変動情報取得部と、
    前記第１変動情報が示す変動理由が前記第１アンテナが取り付けられた支柱の損壊である場合、前記支柱が損壊したことを示す情報を出力する出力部と、を備え、
    前記第１学習モデルは、複数のアンテナについて、前記所定数の単位期間における前記トラフィック情報と前記一の単位期間においてトラフィックが変動した理由を示す変動情報との関係を学習済みである、
    無線通信システム。

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