JP7670549B2 - デジタルツイン分析装置、デジタルツイン分析システム、デジタルツイン分析方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本開示は、デジタルツイン分析装置、デジタルツイン分析システム、デジタルツイン分析方法及びプログラムに関する。

近年、オープンデータ（Open Data）をはじめとして、外部のデータを利用することで、データを取得するコストを抑えながらデータを活用する動きがある。特許文献１には、電力系統に含まれる複数の部分系統のそれぞれにおける電気的諸量のデータを基に、各部分系統を再現したモデルを含む電力系統のシミュレーションモデルを生成すると共に、収集されたデータ及びシミュレーションモデルを基にシミュレーションを実行する技術が開示されている。

特開２０１９－１５４２０１号公報

しかしながら、特許文献１に記載された発明で用いる、外部から取得したデータは、デジタルツインの設計思想の相違等により、求めている性能や信頼性が満たされない場合がある。また、データそのものの信憑性が低い場合も考えられる。これにより、デジタルツインにおいて、外部データに不備がある場合に判断のミスや遅れが生じるという問題がある。他のデータを利用する上で、利用するデータに対して、性能や信憑性、信頼性の高いデータを利用する仕組みが必要となる。

本開示の目的の一例は、外部から取得したデータを用いても、デジタルツインの動作を安定させることを可能にしたデジタルツイン分析装置を提供することにある。

本開示の一態様における本発明のデジタルツイン分析装置は、分析するためのデータの入力を受付するデータ受付手段と、データ受付手段により受付されたデータの精度を評価するための評価指標を格納する評価指標格納手段と、評価指標格納手段に格納された評価指標に基づき、受付されたデータの精度を評価するデータ評価手段と、データ評価手段により評価された精度に基づき選択されたデータを用いて分析を行うデータ分析手段と、データ分析手段により分析された結果を出力する出力手段と、を含む。

本開示の一態様におけるデジタルツイン分析システムは、センサ部と、デジタルツイン分析装置と、デジタルツイン分析装置により分析された結果に基づいてシステムを制御する制御部と、を備え、デジタルツイン分析装置は、センサ部から取得したデータの入力を受付するデータ受付手段と、データ受付手段により受付されたデータの精度を評価するための評価指標を格納する評価指標格納手段と、評価指標格納手段に格納された評価指標に基づき、受付されたデータの精度を評価するデータ評価手段と、データ評価手段により評価された精度に基づき選択されたデータを用いて分析を行うデータ分析手段と、データ分析手段により分析された結果を出力する出力手段を含む。

本開示の一態様におけるデジタルツイン分析方法は、コンピュータが、分析するためのデータの入力を受付し、格納された評価指標に基づき、受付されたデータの精度を評価し、評価された精度に基づき選択されたデータを用いて分析を行い、分析された結果を出力する。

本開示の一態様におけるプログラムは、分析するためのデータの入力を受付する処理と、格納された評価指標に基づき、受付されたデータの精度を評価し、評価された精度に基づき選択されたデータを用いて分析する処理と、分析された結果を出力する処理と、をコンピュータに実行させる。

本発明による効果の一例は、外部から取得したデータを用いても、デジタルツインの動作を安定させることである。

図１は、第一の実施形態におけるデジタルツイン分析装置の構成を示すブロック図である。 図２は、第一の実施形態におけるデジタルツイン分析装置をコンピュータ装置とその周辺装置で実現したハードウェア構成を示す図である。 図３は、第一の実施形態において、記憶装置に格納されたデータの一例を示す図である。 図４は、第一の実施形態において、評価指標格納部に格納されている評価指標の例を示す図である。 図５は、第一の実施形態において、データソースに関するデータベースの例を示した図である。 図６は、第一の実施形態の動作を示すフローチャートである。 図７は、第二の実施形態の構成を示すブロック図である。 図８は、第二の実施形態の動作を示すフローチャートである。 図９は、第二の実施形態の動作を示すフローチャートである。 図１０は、第二の実施形態の変形例の構成を示すブロック図である。 図１１は、第二の実施形態の変形例において、記憶装置に格納されたデータの一例を示す図である。 図１２は、第二の実施形態の変形例において、評価指標格納部に格納されている評価指標の例を示す図である。

次に、実施形態について図面を参照して詳細に説明する。

［第一の実施形態］
図１は、第一の実施形態のデジタルツイン分析装置１００の構成を示すブロック図である。図１に示すデジタルツイン分析装置１００は、データ受付部１０１、評価指標格納部１０２、データ評価部１０３、データ分析部１０４及び出力部１０５を備えている。

図２は、本開示の第一の実施形態におけるデジタルツイン分析装置１００を、プロセッサを含むコンピュータ装置５００で実現したハードウェア構成の一例を示す図である。図２に示されるように、デジタルツイン分析装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５０１、ＲＯＭ５０２、ＲＡＭ５０３等のメモリ、プログラム５０４を格納するハードディスク等の記憶装置５０５、ネットワーク接続用の通信Ｉ／Ｆ（Interface）５０８、データの入出力を行う入出力インターフェース５１１を含む。また、デジタルツイン分析装置１００は、バス５１２を介して入力装置５０９および出力装置５１０に接続されている。本実施形態において、データ受付部１０１は、分析するデータを、ネットワーク接続用の通信Ｉ／Ｆ（Interface）５０８を介して受信する。

ＣＰＵ５０１は、オペレーティングシステムを動作させて第一の実施形態に係るデジタルツイン分析装置１００の全体を制御する。また、ＣＰＵ５０１は、例えばドライブ装置５０７等に装着された記録媒体５０６からメモリにプログラムやデータを読み出す。また、ＣＰＵ５０１は、第一の実施の形態におけるデータ受付部１０１、評価指標格納部１０２、データ評価部１０３、データ分析部１０４及び出力部１０５の一部として機能し、プログラムに基づいて後述する図６に示すフローチャートにおける処理または命令を実行する。

記録媒体５０６は、例えば光ディスク、フレキシブルディスク、磁気光ディスク、外付けハードディスク、又は半導体メモリカード等である。記録媒体の一部である半導体メモリカード等は、不揮発性記憶装置であり、そこにプログラムを記録する。また、プログラムは、通信網に接続されている図示しない外部コンピュータからダウンロードされてもよい。

入力装置５０９は、例えばマウスやキーボード、内蔵のキーボタン等で実現され、入力操作に用いられる。入力装置５０９は、マウスやキーボード、内蔵のキーボタンに限らず、例えばタッチパネルでもよい。出力装置５１０は、例えばディスプレイで実現され、出力を確認するために用いられる。

以上のように、図１に示す第一の実施形態は、図２に示されるコンピュータ・ハードウェアによって実現される。ただし、図１のデジタルツイン分析装置１００が備える各部の実現手段は、以上説明した構成に限定されない。またデジタルツイン分析装置１００は、物理的に結合した一つの装置により実現されてもよいし、物理的に分離した二つ以上の装置を有線または無線で接続し、これら複数の装置により実現されてもよい。たとえば、入力装置５０９及び出力装置５１０は、コンピュータ装置５００とネットワークを経由して接続されていてもよい。

データ受付部１０１は、デジタルツイン分析装置１００で分析するデータの入力を受付して記憶装置５０５に格納する手段である。データ受付部１０１によって入力を受付されるデータとは、例えば、外部に設けられたセンサからの信号を検出すること、又は外部に設けられたカメラの画像を分析することにより得られたセンサデータである。データ受付部１０１は、定期的な間隔（例えば、３０分毎）で、分析に用いるセンサから取得したセンサデータを入力し、センサデータに付随する情報と紐づけて記憶装置５０５に格納する。図３は、データ受付部１０１に格納されたデータの一例を示す図である。図３に示すように、例えば、データ受付部１０１は、センサデータを、評価フラグ、取得日時、生成日時、カテゴリ、データソース及びセンサデータに紐づけてそれぞれ記憶装置５０５に格納する。評価フラグとは、後述するデータ評価部１０３により精度があると評価されたデータに対し、評価フラグに対してオン（ＯＮ）が付与され、データ評価部１０３によりデータの精度がないと評価されたデータに対しては、評価フラグに対してオフ（ＯＦＦ）が付与される。記憶装置５０５にセンサデータを格納する際には、評価フラグをＯＦＦとして格納する。取得日時は、センサデータを入手した日付と時間を示し、生成日時は、センサデータが生成された日付と時間を示す。カテゴリは、電力需要や気象情報、電力供給といったデータの分類を示し、データソースはデータをセンシング、又は、データを生成した機関名称を示す。

評価指標格納部１０２は、受付されたデータの精度を評価するための評価指標を格納する手段である。評価指標としては、例えば、生成間隔、センサデータの範囲、センサデータの最大差分、センサデータの存在時間又はセンサデータの信頼度に基づいて設定できる。生成間隔とは、取得したセンサデータの生成時間と過去に取得したセンサデータの生成時間の差分を取り、生成間隔が所定時間分以内であれば精度があると評価し、生成間隔が所定時間よりも長い間隔であれば精度がないと評価する。図４は、評価指標格納部１０２に格納されている評価指標の例を示す図である。図４に示すように、センサデータが例えば、温度、湿度又は照度といった気象情報の場合は、評価指標が生成間隔１０分以内であるため、取得したセンサデータの生成時間と過去に取得したセンサデータの生成時間の差分を取り、生成間隔が１０分以内であればデータの精度があると評価され、生成間隔が１０分より大きい間隔であればデータの精度がないと評価される。また、センサのデータの範囲は、予め設定したセンサデータの取りうる値の範囲を指標とし、取り得る値の範囲内のセンサデータであれば精度があると評価され、取り得る値の範囲外のセンサデータであれば精度がないと評価される。センサデータの最大差分は、取得したセンサデータと前回取得したセンサデータとの差分を取り、予め設定した最大差分以内であれば精度があると評価され、最大差分より大きければ精度がないと評価される。センサデータの存在時間は、センサデータの生成時間と現在時刻の差分を取り、予め設定した存在時間以内であれば精度があると評価され、存在時間より大きければ精度がないと評価される。センサデータの信頼度は、過去のセンサデータの精度の有無の頻度を統計的に処理し、精度がある場合の比率が、予め設定した設定値より上回れば精度があると評価され、精度がある場合の比率が設定値より下回れば精度がないと評価される。

評価指標は、データソースによる評価レベルによって設定することもできる。データソースよる評価レベルは、直接センサから得られたデータであれば１次データとし、他のシステムがセンサでセンシングしたデータを活用する場合は２次データとする。評価指標格納部１０２は、例えば、取得したセンサデータが１次データか否かを判定することで、データソースの評価レベルによっても精度の有無の評価することができる。図５は、データソースに関するデータベースの例を示した図である。図５に示すように、データベースは、センシングした機関（省庁、団体、会社、など）の名称をキーとし、登録日時ともに格納されている。例えば、データ受付部１０１によって、受付されたセンサデータが、データソースのデータベースに格納されているデータソースと比較して、その差が一定未満であれば、精度があると評価し、差が一定以上であれば精度がないと評価してもよい。ただし、本実施形態で用いる評価指標はこれらに限られない。

データ評価部１０３は、評価指標格納部１０２に格納された評価指標に基づき、受付されたデータの精度を評価する手段である。データ評価部１０３は、データ受付部１０１から、分析するためのデータが入力されると、評価指標格納部１０２を参照してデータの精度が評価指標より高いかどうかを判定する。データ評価部１０３は、データの精度が評価指標より高いと判定した場合は、精度があるデータと評価し、記憶装置５０５に格納されているデータに紐づけられたフラグをオンにする。一方、データ評価部１０３は、データが評価指標以下と判定した場合は、精度がないデータと評価し、記憶装置５０５に格納されているデータに紐づけられたフラグをオフにする。

データ分析部１０４は、データ評価部１０３により評価された精度に基づき選択されたデータを用いて分析を行う手段である。データ分析部１０４は、データ評価部１０３により精度があると評価されたデータのみを用いて分析を行う。データ分析部１０４は、入力装置５０９からデータ分析を開始するための操作が行われたことを検知すると、記憶装置５０５を参照し、データに紐づけられたフラグがオンとなっているデータを用いて、デジタルツインによるデータ分析を行う。データ分析部１０４は、フラグがオフとなっているデータは、デジタルツインによるデータ分析で用いない。

ここで、データ分析部１０４が行う分析方法の一例を説明するが、本実施形態で行う分析方法はこれに限られない。データ分析部１０４は、仮想空間上でデジタルツイン技術を用いて適用するシステムのシミュレーションを実行する。デジタルツインとは、リアルタイムに取得した情報を集め、ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）等の技術を用いて実際に起こりうる状況をコンピュータ等の仮想空間上で再現してシミュレーションを実行し、現実空間で起こることを予測するためのソリューションである。本実施形態では、稼働しているシステムの制御内容を現実空間で実行した際に起こりうることを仮想空間で再現してシミュレーションを実行して分析を行う。次いで、データ分析部１０４は、分析結果を出力部１０５に出力する。

出力部１０５は、データ分析部１０４が分析した結果を出力する手段である。出力部１０５は、データ分析部１０４から分析結果が入力されると、出力装置５１０等を通して、分析結果に関する情報を確認できるように表示する。出力部１０５は、分析結果に関する情報を必要としているシステムに送信してもよい。

以上のように構成されたデジタルツイン分析装置１００の動作について、図６のフローチャートを参照して説明する。

図６は、第一の実施形態におけるデジタルツイン分析装置１００の動作の概要を示すフローチャートである。尚、このフローチャートによる処理は、前述したプロセッサによるプログラム制御に基づいて、実行されても良い。

図６に示すように、まずデータ受付部１０１は、分析するデータの入力を受付し格納する（ステップＳ１０１）。次に、データ評価部１０３は、評価指標格納部１０２に格納された評価指標に基づき、受付されたデータの精度を評価する（ステップＳ１０２）。ここで、データ評価部１０３は、評価指標格納部１０２を参照してデータの精度が評価指標より高い場合（ステップＳ１０３；ＹＥＳ）、データ受付部１０１によって格納されたデータに紐づけられた評価フラグをオンにする（ステップＳ１０４）。一方、データ評価部１０３は、評価指標格納部１０２を参照してデータの精度が評価指標以下の場合（ステップＳ１０３；ＮＯ）、データ受付部１０１によって格納されたデータに紐づけられた評価フラグをオフにする（ステップＳ１０５）。次に、データ分析部１０４が、データ評価手段により精度があると評価されたデータのみを用いて分析を行う（ステップＳ１０６）。そして、最後に、出力部１０５がデータ分析部１０４によって分析された結果を出力する（ステップＳ１０７）。以上で、デジタルツイン分析装置１００は、ステータス情報管理の動作を終了する。

次に、本開示の第一の実施形態の効果について説明する。上述した本実施形態におけるデジタルツイン分析装置１００は、外部から取得したデータを用いても、デジタルツインの動作を安定させることを可能にしたデジタルツイン分析装置等を提供できる。その理由は、データ評価部１０３によって、データの精度が評価指標よりも高い場合は、精度があると評価され、デジタルツインで分析される際に用いられる。一方、データの精度が評価指標以下の場合は、精度がないと評価され、デジタルツインで分析される際に用いられないからである。データ評価部１０３によって、精度があると評価されたセンサデータのみをデータ分析部１０４が分析に用いることで、デジタルツイン分析装置１００によるデータ分析の誤りを軽減し、誤判断や誤制御を抑制することができる。

［第二の実施形態］
次に、本開示の第二の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。以下、本実施形態の説明が不明確にならない範囲で、前述の説明と重複する内容については説明を省略する。第二の実施形態は、デジタルツイン分析装置１１０を備えた電力系統制御システムである。

図７は、本開示の第二の実施形態に係るデジタルツイン分析装置１１０を備えた電力系統制御システム１１の構成を示すブロック図である。図７を参照すると、本実施形態における電力系統制御システム１１は、センサ部２１０とデジタルツイン分析装置１１０と発電量調整部３１０を備える。また、デジタルツイン分析装置１１０は、第一の実施形態のデジタルツイン分析装置１００とは、データ管理部１１４を備える点と、出力部１０５の代わりに、データ制御部１１６を備える点が大きく相違する。第一の実施形態と同様の部分は、説明を省略し、相違する部分を中心に、第二の実施形態を説明する。第二の実施形態に係るデジタルツイン分析装置１１０は、データ受付部１１１、評価指標格納部１１２、データ評価部１１３、データ管理部１１４、データ分析部１１５及びデータ制御部１１６を備える。なお、本実施形態におけるデータ受付部１１１によって記憶装置５０５に格納されるデータは、図３で示したデータである。また、評価指標格納部１１２に格納されているデータは、図４で示したデータであるとする。

本実施形態における電力系統制御システム１１では、デジタルツイン分析装置１１０の他に、外部のセンサ部２１０として、電力の使用量データや気象情報データをセンシングする需要センサ２１１、電力の供給量をセンシングする供給センサ２１２、発電量の制御する発電量調整部３１０で構成される。需要センサ２１１は、電力の使用量データを各家庭に設置されている電力使用量をセンシングするスマートメーターから収集する。また、需要センサ２１１は、電力の需要に関連する気温や天候といった気象情報を、温度センサ、湿度センサ、照度センサ等を用いて収集する。需要センサ２１１によって収集されたこれらのデータは、データ受付部１１１によって記憶装置５０５に格納される。また、供給センサ２１２は、発電所が発電して供給した量を検知し、検知された供給量のデータは、データ受付部１１１によって記憶装置５０５に格納される。発電量調整部３１０は発電所において、発電量を調整するためのシステムを制御するための構成である。

本実施形態におけるデジタルツイン分析装置１１０では、需要センサ２１１から得られた情報に基づいて、電力の需要量を予測すると共に、供給センサ２１２から得られた供給量を加味し、必要な電力量をデータ分析部１１５による分析により算出し、算出した結果に基づいてデータ制御部１１６が発電量調整部３１０を制御する。

具体的には、データ分析部１１５は、訓練用データとして取得したセンサ部２１０から得られたセンサデータと、訓練用データの正解ラベルを示す結果である必要な電力量との関係性を示す学習済みモデルを、ニューラルネットワーク、グラフＡＩ、または他の機械学習アルゴリズムを用いて生成する。データ分析部１１５は、学習を実行する際、例えば、データ受付部１１１から分析するためのセンサデータが入力され、必要な電力量に対する学習済みモデルの検証を行うことで、モデルを最適化し、デジタルツインによる仮想空間を生成する。次に、データ分析部１１５は、需要センサ２１１及び供給センサ２１２から取得した需給量データと必要な電力量との組合せに対応する学習済みモデルを用いて、必要な電力量を算出する。以上のように、データ分析部１１５は、デジタルツインによる仮想空間を用いてモデルを学習し、必要な電力量を算出する。ただし、本実施形態におけるデータ分析部１１５による必要な電力量の算出方法は、これに限られない。

また、本実施形態におけるデータ評価部１１３は、第一の実施形態におけるデータ評価部１０３の機能及び動作に加えて、データ分析部１１５がデータを分析する前に、記憶装置５０５に格納されたデータの精度を再評価する点で異なる。そして、データ管理部１１４に精度の有無を出力する。そして、データ分析部１１５は、再評価によりデータの精度があると評価されたデータのみを用いて分析を行う。データ分析部１１５によって行われる分析の動作は、第一の実施形態におけるデータ分析部１０４の分析の動作と同様であるため、ここでは説明を省略する。

また、本実施形態における、データ管理部１１４は、データ評価手段により評価された精度に基づき、データ格納手段に格納されているデータを管理する手段である。データ管理部１１４は、データ評価部１１３よりデータの精度があるとの情報を受信すると、記憶装置５０５に格納されているデータを保存したままにする。また、既に記憶装置５０５に格納されているデータと同じカテゴリに属する情報を取得した場合は、格納するデータを更新する。一方、データ管理部１１４は、データ評価部１１３よりデータの精度がないとの情報を受信すると、記憶装置５０５に格納されているデータを削除する。

以上説明した、本開示の各実施形態における各構成要素は、図２に示すコンピュータ装置と同様に、その機能をハードウェア的に実現することはもちろん、プログラム制御に基づくコンピュータ装置、ファームウェアで実現することができる。

次に、電力系統制御システム１１の動作について図８及び図９に示すフローチャートを参照して説明する。尚、これらのフローチャートによる処理も、前述したＣＰＵによるプログラム制御に基づいて、実行されても構わない。

図８は、第二の実施形態における電力系統制御システム１１でのデジタルツイン分析の動作（センサデータの入力受付）の概要を示すフローチャートである。図８に示すように、まずデータ受付部１１１は、分析するデータの入力を受付し格納する（ステップＳ２０１）。次に、データ評価部１１３は、評価指標格納部１１２に格納された評価指標に基づき、受付されたデータの精度を評価する（ステップＳ２０２）。ここで、データ評価部１１３は、評価指標格納部１１２を参照してデータの精度が評価指標より高い場合（ステップＳ２０３；ＹＥＳ）、データの精度があると評価し、フローを終了する。一方、データ評価部１１３は、評価指標格納部１１２を参照してデータの精度が評価指標以下の場合（ステップＳ２０３；ＮＯ）、データの精度がないと評価し、データ管理部１１４が格納されたデータを削除し（ステップＳ２０４）、フローを終了する。

図９は、第二の実施形態における電力系統制御システム１１でのデジタルツイン分析の動作（データ分析）の概要を示すフローチャートである。図９に示すように、データ評価部１１３は、データ分析部１１５がデータを分析する前に、データの精度を評価する。ここで、データ評価部１１３は、評価指標格納部１１２を参照してデータの精度が評価指標より高い場合（ステップＳ２０５；ＹＥＳ）、データの精度があると評価し、データ分析部１１５は、データを用いて分析をする（ステップＳ２０６）。一方、データ評価部１１３は、評価指標格納部１１２を参照してデータの精度が評価指標以下の場合（ステップＳ２０５；ＮＯ）、データの精度がないと評価し、データ管理部１１４がデータを削除し、フローを終了する（ステップＳ２０７）。次に、データ制御部１１６がデータ分析部１１５の分析結果に基づいて、システムを制御する（ステップＳ２０８）。以上で、電力系統制御システム１１は、電力系統制御の動作を終了する。

次に、本開示の第二の実施形態の効果について説明する。本実施形態では、電力系統制御システムのように自システム内に閉じた際にも、センサデータの精度（信憑性）を評価することで、システムの動作を安定させることができる。また、第二の実施形態において、データ分析部１１５がデータを分析する前に、記憶装置５０５に格納されたデータの精度を再評価する。これにより、デジタルツイン分析装置に用いられるデータの精度がより高まり、動作が安定したデジタルツイン分析装置１１０を提供することができる。

また、第二の実施形態において、データ管理部１１４は、データ評価部１１３よりデータの精度がないとの情報を受信すると、記憶装置５０５に格納されているデータを削除する。これにより、記憶装置５０５にセンサデータが大量に蓄積することを防ぐことができる。なお、データ管理部１１４は、データ評価部１１３よりデータの精度がないとの情報を受信してすぐに削除せず、一定期間経過後に削除しても構わない。
［第二の実施形態の変形例］
次に、本開示の第二の実施形態の変形例について図面を参照して詳細に説明する。以下、本実施形態の説明が不明確にならない範囲で、前述の説明と重複する内容については説明を省略する。第二の実施形態は、デジタルツイン分析装置１２０を備えた交通渋滞緩和システムである。デジタルツイン分析装置１２０は、上述したデジタルツイン分析装置１１０の構成及び機能は同じであり、外部のセンサ部及び適用するシステムが異なっている。図１０は、本開示の第二の実施形態の変形例に係るデジタルツイン分析装置１２０を備えた交通渋滞緩和システム１２の構成を示すブロック図である。図１０を参照すると、本実施形態における交通渋滞緩和システム１２は、センサ部２２０とデジタルツイン分析装置１２０と信号機制御部３２０を備える。本実施形態におけるデジタルツイン分析装置１２０は、データ受付部１２１、評価指標格納部１２２、データ評価部１２３、データ管理部１２４、データ分析部１２５及びデータ制御部１２６を備える。

本実施形態における交通渋滞緩和システム１２では、デジタルツイン分析装置１２０の他に、外部のセンサ部２２０として、交通量センサ２２１、駐車場センサ２２２、制御対象である信号機制御部３２０から構成される。交通量センサ２２１は、交通量をセンシングするセンサであるが、交通量をセンシングしている機関が複数ある場合は、複数の交通量センサにより構成される。例えば、一つの交通量センサ２２１は、国土交通省が管理する交通量センサであり、もう一つの交通量センサ２２１は、例えばＮＥＸＣＯといった民間による交通量センサである。駐車場センサ２２２は、例えば、都市内にある駐車場の満車や空車の状況をセンシングするセンサである。データ受付部１２１が入力するデータは、センサからのデータに限定されず、例えば、外部のデジタルツインが保持するセンサデータから分析された加工済みのデータも対象となる。信号機制御部３２０は都市内の信号機を制御するシステムの一部であり、デジタルツイン技術を用いて、都市内に設置されている信号機を制御することができる。

本実施形態におけるデジタルツイン分析装置１２０では、交通量センサ２２１及び駐車場センサ２２２から取得されたセンサデータを用いて、交差点に到着する車を感知し交通量を算出する。算出された交通量に基づいて、データ制御部１２６がリアルタイムに信号機制御部３２０をコントロールすることで信号機制御を行い、急激な交通渋滞発生を未然に防ぐ。また、一つの信号機に対する制御だけでなく、都市全体の交通量を検知し、都市全体の信号機を制御することで、さらに交通渋滞を緩和できると考えられる。つまり、都市全体の交通網や信号機をデジタルツインでモデル化し、現状の交通量をセンサデータとして取り込み、都市全体の交通渋滞を緩和するよう信号機を制御するシステムが考えられる。本実施形態は、都市全体の交通網や信号機をデジタルツインによる仮想空間上で再現することで、都市全体の交通渋滞を緩和するシステムとして適用することができる。

図１１は、第二の実施形態の変形例において、記憶装置５０５に格納されたデータの一例を示す図である。図１１において、カテゴリが交通量であるデータは、交通量センサ２２１により取得されたデータであり、カテゴリが駐車場であるデータは、駐車場センサ２２２により取得されたデータである。データ受付部１２１は、交通量センサ２２１及び駐車場センサ２２２から図１１に示すようなセンサデータとセンサデータに付随する情報を入力し、記憶装置５０５に格納する。

図１２は、第二の実施形態の変形例において、評価指標格納部１２２に格納されている評価指標の例を示す図である。図１２に示すように、カテゴリが交通量であるデータは、精度を評価するための評価指標が「生成間隔が５分以内」のデータである。カテゴリが駐車場であるデータは、精度を評価するための評価指標が「生成間隔が３０分以内」のデータである。データ評価部１２３は、評価指標格納部１２２に格納されたデータの精度を評価し、評価フラグに対してオン（ＯＮ）又はオフ（ＯＦＦ）を付与する。データ管理部１２４は、データ評価部１２３により評価された精度に基づき、記憶装置５０５に格納されているデータを管理する。すなわち、データ管理部１２４は、データ評価部１２３により、精度がないと評価されたデータを削除する。また、データ管理部１２４は、既に記憶装置５０５に格納されているデータと同じカテゴリに属する情報を取得した場合は、格納するデータを更新する。データ分析部１２５は、これらの評価指標を満たすデータのみをデジタルツインで分析される際に用いてデータ分析を行う。データ制御部１２６は、データ分析部１２５により算出された結果に基づき、信号機制御部３２０を制御する。

上述した本実施形態のように、都市内の信号機を制御するシステムに適用した場合にも、センサデータの精度を評価することで、システムの動作を安定させることができる。本実施形態による発明は、上述した以外の他のセンサシステムや他のデジタルツインシステムのセンサデータを利用する際にも有効に動作し、システムの動作を安定させることができる。

以上、各実施の形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しえる様々な変更をすることができる。

例えば、複数の動作をフローチャートの形式で順番に記載してあるが、その記載の順番は複数の動作を実行する順番を限定するものではない。このため、各実施形態を実施するときには、その複数の動作の順番は内容的に支障しない範囲で変更することができる。例えば、上述した第二の実施形態の変形例において、データ分析部１２５により算出された結果に基づき、データ制御部１２６が信号機制御部３２０を制御したが、データ分析部１２５により算出された結果を渋滞予測情報として、都市内に車で移動してくる利用者向けにＷｅｂサイトやカーナビゲーション装置に配信しても構わない。

１００，１１０，１２０ デジタルツイン分析装置
１０１，１１１，１２１ データ受付部
１０２，１１２，１２２ 評価指標格納部
１０３，１１３，１２３ データ評価部
１０４，１１５，１２５ データ分析部
１０５ 出力部
１１４，１２４ データ管理部
１１６，１２６ データ制御部
２１０，２２０ センサ部

Claims (8)

1. 分析するためのデータの入力を受付するデータ受付手段と、
   前記データ受付手段により前記受付された前記データの精度を評価するための評価指標を格納する評価指標格納手段と、
   前記評価指標格納手段に格納された前記評価指標に基づき、前記受付された前記データの精度を評価するデータ評価手段と、
   前記データ評価手段により評価された精度に基づき選択された前記データを用いて分析を行うデータ分析手段と、
   前記データ分析手段により分析された結果を出力する出力手段と、
   を含み、
   前記評価指標は、データソースによる評価レベルに基づいて設定される、デジタルツイン分析装置。
2. 前記データ分析手段は、前記データ評価手段により精度があると評価された前記データのみを用いて分析を行う、請求項１に記載のデジタルツイン分析装置。
3. 前記データ評価手段は、前記データの前記評価指標格納手段に格納された評価指標より高い場合、前記データの精度があると評価し、前記データの前記評価指標格納手段に格納された評価指標以下である場合、前記データの精度がないと評価する、請求項１又は請求項２に記載のデジタルツイン分析装置。
4. 前記データ分析手段により分析された結果に基づき、稼動しているシステムを制御するデータ制御手段と、を更に備える、請求項１～３のいずれか一項に記載のデジタルツイン分析装置。
5. 前記データ受付手段は、前記入力したデータを格納し、
   前記データ評価手段により評価された精度に基づき、前記データ受付手段によって格納された前記データを管理する、データ管理部を更に備え、
   前記データ管理部は、前記データ受付手段によって格納された前記データのうち、前記データ評価手段によって、精度がないと評価されたデータを削除する、請求項１～４のいずれか一項に記載のデジタルツイン分析装置。
6. センサ部と、
   デジタルツイン分析装置と、
   前記デジタルツイン分析装置により分析された結果に基づいてシステムを制御する制御部と、を備え、
   前記デジタルツイン分析装置は、前記センサ部から取得したデータの入力を受付するデータ受付手段と、
   前記データ受付手段により前記受付された前記データの精度を評価するための評価指標を格納する評価指標格納手段と、
   前記評価指標格納手段に格納された前記評価指標に基づき、前記受付された前記データの精度を評価するデータ評価手段と、
   前記データ評価手段により評価された精度に基づき選択された前記データを用いて分析を行うデータ分析手段と、
   前記データ分析手段により分析された結果を出力する出力手段
   を含み、
   前記評価指標は、データソースによる評価レベルに基づいて設定される、デジタルツイン分析システム。
7. コンピュータが、
   分析するためのデータの入力を受付し、
   格納された評価指標に基づき、前記受付された前記データの精度を評価し、
   評価された精度に基づき選択された前記データを用いて分析を行い、
   前記分析された結果を出力するデジタルツイン分析方法であって、
   前記評価指標は、データソースによる評価レベルに基づいて設定される、デジタルツイン分析方法。
8. 分析するためのデータの入力を受付する処理と、
   格納された評価指標に基づき、前記受付された前記データの精度を評価する処理と、
   評価された精度に基づき選択された前記データを用いて分析する処理と、
   前記分析された結果を出力する処理と、
   をコンピュータに実行させるプログラムであって、
   前記評価指標は、データソースによる評価レベルに基づいて設定される、プログラム。

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