JP7697585B2 - 情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理システム、情報処理装置及び情報処理方法に関する。

近年における無線通信技術の規格は４Ｇから５Ｇへと進化しており、さらに次世代技術の開発も進められている。このような通信技術の進展に伴い、通信データ量及び通信速度が増加し、またユーザの数とユーザが無線通信技術を利用する場面も増加している。一方で、通信の品質の劣化、又は通信障害がいろいろな原因により発生するため、通信が途絶する前に原因を究明し、何らかの対策を講じることが望まれている。

例えば、特許文献１には、基地局における周囲情報として画像を取得し、端末装置の状態を示す端末情報を受信し、取得した画像と受信した端末情報とを用いて、基地局と端末装置との間の無線通信の品質を劣化させる要因が存在するか否かの監視結果に基づいて基地局を制御する監視装置とを備える監視システムが開示されている。これにより、無線通信における受信品質を劣化させる要因を携帯通信端末毎に監視することができるとされている。

また、特許文献２には、無線端末ごとの受信電力とキャリアセンス情報とを統計処理し、再送回数が増加した際に、統計処理の結果情報より無線端末の利用環境を推定し、推定した無線端末の利用環境から障害要因を推定する無線通信システムが開示されている。これにより、無線端末の利用環境に起因する障害を推定することができるとされている。

日本国特開2018-6844号公報 日本国特開2014-116660号公報

しかしながら、特許文献１に記載の技術、又は特許文献２に記載の技術は、通信を劣化させる要因があるか否か、あるいは特定の通信障害の要因があるか否かを推定する技術であり、通信の劣化又は通信障害に対して、複数の要因がどの程度の影響を与えているかまでは推定することはできない。

本発明の一態様は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、その目的の一例は、通信の劣化又は通信障害に対して、複数の要因がそれぞれどの程度の影響を与えているかを推定する技術を提供することである。

本発明の一側面に係る情報処理システムは、無線通信の通信品質の指標である電波指標値の時系列データを取得する取得手段と、取得した前記時系列データに応じて、電波の伝搬環境に起因する前記通信品質の劣化要因の各々の強度を推定する推定手段と、推定された前記劣化要因の各々の強度に応じて、前記劣化要因ごとの前記通信品質の劣化に対する関与の度合いを導出する導出手段と、を備える。

本発明の一側面に係る情報処理装置は、無線通信の通信品質の指標である電波指標値の時系列データを取得する取得手段と、取得した前記時系列データに応じて、電波の伝搬環境に起因する前記通信品質の劣化要因の各々の強度を推定する推定手段と、推定された前記劣化要因の各々の強度に応じて、前記劣化要因ごとの前記通信品質の劣化に対する関与の度合いを導出する導出手段と、を備える。

本発明の一側面に係る情報処理方法は、無線通信の通信品質の指標である電波指標値の時系列データを取得する取得ステップと、取得した前記時系列データに応じて、電波の伝搬環境に起因する前記通信品質の劣化要因の各々の強度を推定する推定ステップと、推定された前記劣化要因の各々の強度に応じて、前記劣化要因ごとの前記通信品質の劣化に対する関与の度合いを導出する導出ステップと、を含む。

本発明の一態様によれば、通信の劣化又は通信障害に対して、複数の要因がそれぞれどの程度の影響を与えているかを推定する技術を提供することができる。

本発明の例示的実施形態１に係る情報処理システム１の構成を示すブロック図である。 情報処理システム１が実行する情報処理の一例を示す模式図である。 例示的実施形態１に係る情報処理装置２の構成を示すブロック図である。 例示的実施形態１に係る情報処理方法Ｓ１の流れを示すフロー図である。 本発明の例示的実施形態２に係る情報処理装置２Ａの構成を示すブロック図である。 例示的実施形態２に係る推定部が劣化要因強度を推定するまで処理の詳細を示す模式図である。 例示的実施形態２に係る推定部である推定モデルの学習方法の流れを示す模式図である。 例示的実施形態２に係る導出部が関与の度合いを導出する方法の一例を示す模式図である。 例示的実施形態２に係る導出部が関数に代えて、あるいは加えて備えている関数テーブルの一例である。 それぞれの劣化要因に対して行われる対策方法の一例を示す表である。 例示的実施形態２に係る情報処理方法Ｓ２の流れを示すフローチャートである。 本発明の例示的実施形態３に係る情報処理装置２Ｂの構成を示すブロック図である。 本発明の例示的実施形態４に係る情報処理システムの一例を示す構成図である。 例示的実施形態４に係る情報処理システムの他の例を示す構成図である。 例示的実施形態４に係る情報処理システムのさらに他の例を示す構成図である。 ソフトウェアによって情報処理装置を実現するための構成図である。

〔例示的実施形態１〕
本発明の第１の例示的実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。本例示的実施形態は、後述する例示的実施形態の基本となる形態である。

（情報処理システムの構成）
本例示的実施形態に係る情報処理システム１の構成について、図１を参照して説明する。図１は、情報処理システム１の構成を示すブロック図である。

図１に示すように、情報処理システム１は、取得部１１、推定部１２及び導出部１３を備える。取得部１１、推定部１２及び導出部１３は、インターネット等の情報通信ネットワークＮを介して、互いに情報通信可能に接続されている。取得部１１、推定部１２及び導出部１３は、その一部又は全部が、クラウド上に配置されていてもよい。

取得部１１は、無線通信の通信品質の指標である電波指標値の時系列データを取得する。推定部１２は、取得部１１が取得した時系列データに応じて、電波の伝搬環境に起因する通信品質の劣化要因の各々の強度を推定する。導出部１３は、推定部１２によって推定された前記劣化要因の各々の強度に応じて、前記劣化要因ごとの前記通信品質の劣化に対する関与の度合いを導出する。無線通信とは、電波を用いた通信であり、一例として、４Ｇ、ＬＴＥ、５Ｇ、ローカル５Ｇ又は６Ｇ等での通信を指す。伝搬環境とは、電波の伝搬に影響を与える物理的環境、又は電磁気的環境等であり、一例として、山又は構築物等の電波を遮るもの、構築物又は大気状態等の電波を反射するもの、又は複数の電波発信源等である。取得部１１、推定部１２及び導出部１３は、それぞれ請求の範囲に記載した取得手段、推定手段及び導出手段の一形態である。

図２は、取得部１１、推定部１２及び導出部１３が実行する情報処理の一例を示す模式図である。図２の２０１に示すように、取得部１１は通信品質の指標である電波指標値を取得する。なお、通信品質は、無線通信において、一例として、送信した情報がどの程度正しく受信されたか、又は情報がどの程度の速さで受信されたかにより規定される。通信品質は、例えば、データ通信量（スループット）、データ通信遅延時間、ジッター、ハイブリッド自動再送回数、ハイブリッド自動再送超過回数、無線リンク制御再送回数、ブロックエラー率（Block Error Ratioについては後述）、パケットロス率、及びビットエラー率等によって規定される。また、通信品質は、電波の受信信号に関する値RSRP[dBm]（RSRPについては後述）、RSRQ[dB]（RSRQについては後述）、RSSI[dBm]（RSSIについては後述）、SINR[dB]（SINRについては後述）、等によって規定されてもよい。好ましい通信品質よりも通信品質が低下した状態を、通信の劣化、又は通信障害という。劣化要因とは、通信の劣化、又は通信障害の原因となる個々の要因である。

図２の２０２に示すように、推定部１２は、劣化要因の強度（以下「劣化要因強度」とも称する。）を推定する。劣化要因強度とは、その劣化要因による劣化の大きさに影響を与える指標である。一例として、推定部１２は、劣化要因強度として、電波の距離による減衰に関連する劣化要因強度、遮蔽による減衰に関連する劣化要因強度、フェージングに関連する劣化要因強度等を推定する。なお、劣化要因強度の種類は図２の２０２に示す例に限られない。

図２の２０３は、電波の劣化要因ごとに導出部１３が導出した関与の度合いの一例である。本例示的実施形態において関与の度合いとは、通信品質の劣化などに対し、どの程度影響を与えたかを示す割合や値を指す。この例では、導出部１３が、図２の２０２に示す劣化要因強度の推定値を参照して、電波の劣化要因ごとの関与の度合いは、距離による減衰が１０％、遮蔽による減衰が３０％、フェージングが６０％であると導出している。

以上のように、本例示的実施形態に係る情報処理システム１においては、無線通信の通信品質の指標である電波指標値の時系列データを取得する取得部１１と、取得した時系列データに応じて、電波の伝搬環境に起因する通信品質の劣化要因の各々の強度を推定する推定部１２と、推定された劣化要因の各々の強度に応じて、劣化要因ごとの通信品質の劣化に対する関与の度合いを導出する導出部１３と、を備える構成が採用されている。このため、本例示的実施形態に係る情報処理システム１によれば、通信の劣化又は通信障害に対して、複数の要因がそれぞれどの程度の影響を与えているかを推定することができるという効果が得られる。

（情報処理装置２）
次に、本例示的実施形態に係る情報処理装置２について、図面を参照して説明する。図３は、情報処理装置２の構成を示すブロック図である。図２に示すように、情報処理装置２は、制御部１０、メモリ１４及び通信部１５を備えている。制御部１０は、取得部１１、推定部１２及び導出部１３を備えている。取得部１１、推定部１２及び導出部１３は、上述の情報処理システム１において説明した取得部１１、推定部１２及び導出部１３と同様の構成と機能を有するので、ここでの説明は省略する。

メモリ１４は、一例として、各種の揮発性のＲＡＭ（Random Access Memory）及び不揮発性のＲＯＭ（Read Only Memory）等から構成される。ＲＯＭには、各種のプログラムが記憶されている。各種のプログラムとは、例えば、取得プログラム、推定プログラム、及び導出プログラム等である。制御部１０は、各種プログラムをＲＡＭに展開して実行することにより、取得部１１、推定部１２及び導出部１３としての機能を実現する。

通信部１５は、制御部１０の制御により、情報処理装置の外部との情報通信を行う。一例として、取得部１１は、通信部１５を介して電波指標値を取得する。また、導出部１３は、導出した関与の度合いを通信部１５を介して外部に送信してもよい。

なお、取得部１１、推定部１２、導出部１３、メモリ１４及び通信部１５は、必ずしも１つの装置として構成されている必要はない。例えば、取得部１１、推定部１２、導出部１３、メモリ１４及び通信部１５の一部が、情報処理装置２とは別の筐体に組み込まれていてもよい。

以上のように、本例示的実施形態に係る情報処理装置２においては、取得部１１、推定部１２及び導出部１３を備える制御部１０と、メモリ１４と、通信部１５と、を備える。このような構成を有する情報処理装置２によれば、上述の情報処理システム１と同様の効果を得ることができる。

（情報処理方法Ｓ１の流れ）
本例示的実施形態に係る情報処理方法Ｓ１の流れについて、図４を参照して説明する。図４は、上述の情報処理システム１又は情報処理装置２が実行する情報処理方法Ｓ１の流れを示すフロー図である。図４に示すように、情報処理方法Ｓ１は、ステップＳ１１、ステップＳ１２及びステップＳ１３を含む。

ステップＳ１１において、取得部１１は、無線通信の通信品質の指標である電波指標値の時系列データを取得する（取得ステップ）。電波指標値の種類は前述のとおりである。

次に、ステップＳ１２において、推定部１２は、取得した前記時系列データに応じて、電波の伝搬環境に起因する通信品質の劣化要因の各々の強度を推定する（推定ステップ）。劣化要因と劣化要因強度の意味については前述のとおりである。

次に、ステップＳ１３において、導出部１３は、推定された劣化要因の各々の強度に応じて、劣化要因ごとの通信品質の劣化に対する関与の度合いを導出する（導出ステップ）。関与の度合いの意味については前述のとおりである。

以上のように、本例示的実施形態に係る情報処理方法Ｓ１においては、推定された前記劣化要因の各々の強度に応じて、前記劣化要因ごとの前記通信品質の劣化に対する関与の度合いを導出する取得ステップと、取得した前記時系列データに応じて、電波の伝搬環境に起因する通信品質の劣化要因の各々の強度を推定する推定ステップと、推定された劣化要因の各々の強度に応じて、劣化要因ごとの通信品質の劣化に対する関与の度合いを導出する導出ステップと、を含む構成が採用されている。このため、本例示的実施形態に係る情報処理方法Ｓ１によれば、通信の劣化又は通信障害に対して、複数の要因がそれぞれどの程度の影響を与えているかを推定することができるという効果が得られる。このため、関与の度合いの大きい劣化要因を除去するように対策を取ることができ、通信品質を効率的に改善することができる。

〔例示的実施形態２〕
本発明の第２の例示的実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、例示的実施形態１にて説明した構成要素と同じ機能を有する構成要素については、同じ符号を付し、その説明を適宜省略する。

（情報処理装置の構成）
図５は、例示的実施形態２に係る情報処理装置２Ａの構成を示すブロック図である。図５に示すように、情報処理装置２Ａは、制御部１０Ａ、メモリ１４及び通信部１５を備えている。制御部１０Ａは、取得部１１、推定部１２、導出部１３、集計部１６、対策実行部１７及び出力部１８を備えている。

なお、図５に示す情報処理装置２Ａは、１つの装置として各部がまとめて配置されているように記載しているが、このような構成には限られない。例えば、各部の一部又は全部が異なる場所に配置され、互いに情報通信可能に接続されていてもよい。また、各部の一部又は全部がクラウド上に配置されていてもよい。これは以下に示す例示的実施形態においても同様である。

取得部１１は、電波通信の通信品質の指標である電波指標値の時系列データを取得する。推定部１２は、取得部１１が取得した時系列データを参照して、電波の伝搬環境に起因する通信品質の劣化要因ごとの劣化要因強度を推定する。本例示的実施形態においては、推定部１２は、機械学習された推定モデルである。導出部１３は、推定部１２によって推定された劣化要因の各々の強度を変換した共通の劣化指標値に応じて、劣化要因ごとの関与の度合いを導出する。推定部１２と導出部１３の具体的な処理内容については後述する。メモリ１４、通信部１５は、例示的実施形態１に係る情報処理装置２において説明したメモリ１４、通信部１５と同様であるので、ここでの説明は省略する。

集計部１６は、取得部１１が取得した電波指標値の時系列データを集計して、例えばＣＳＶ（Comma Separated Value）データとしてメモリ１４に記録する。推定部１２は、このＣＳＶデータをメモリ１４から読み込んで劣化要因強度を推定する。

対策実行部１７は、導出部１３により導出された関与の度合いに応じて、通信品質を改善する対策を実行する。具体的には、対策実行部１７は、関与の度合いが大きい劣化要因を抽出して、その劣化要因を除くための対策を選択し、実行する。一例として、対策実行部１７は、関与の度合いが最も大きい劣化要因に対する対策を選択し、実行してもよい。あるいは、対策実行部１７は、関与の度合いの合計が所定の度合いに達するまで、関与の度合いが大きな劣化要因から順に複数の劣化要因を抽出し、これらの劣化要因に対する対策を選択し、実行してもよい。対策の種類については後述する。

出力部１８は、導出部１３により導出された関与の度合いを外部へ出力する。出力された関与の度合いは、例えばディスプレイ等（図示せず）に表示される。ユーザは、出力された関与の度合いを見て、どのような対策を取るかを検討し、対策を実行することができる。あるいは、出力部１８は、関与の度合いを外部の対策制御装置（図示せず）に送信してもよい。対策制御装置は、関与の度合いを受信して、必要な対策を実行することができる。

（劣化要因強度の推定処理の流れ）
次に、推定部１２が実行する推定処理について説明する。図６は、推定部１２が劣化要因強度を推定するまで処理の詳細を示す模式図である。図６の６０１は、取得部１１が取得した電波指標値の時系列データの具体例である。電波の劣化要因により電波の通信品質が低下すると電波指標値が変動する。劣化要因の具体例については後述する。

図６の６０１に示す例では、取得部１１が取得した電波指標値として、ある時刻の０．１ミリ秒ごとの参照信号受信強度（Reference Signal Received Power、以下「ＲＳＲＰ」という。）の瞬時値、参照信号受信品質（Reference Signal Received Quality、以下「ＲＳＲＱ」という。）の瞬時値、及び受信信号強度（Received Signal Strength Indicator、以下「ＲＳＳＩ」という。）の瞬時値を示している。

ＲＳＲＰは、送信器からの１リソースエレメント（帯域１５ｋＨｚ）当たりの参照信号の受信電力（単位はdBmなど）である。ＲＳＳＩは、その帯域全体の受信電力である（単位はdBmなど）。ＲＳＲＱは、ＲＳＲＰをＲＳＳＩで除してリソースブロック数を乗じたものである（単位はdBなど）。取得部１１は、送信器（一例として、モバイル無線基地局）から送信される参照信号と通信用信号とを受信し、ＲＳＲＰ、ＲＳＲＱ、ＲＳＳＩを算出する。

なお、上述の電波指標値は例示であり、取得部１１が取得する電波指標値はこれらの一部でもよく、またこれら以外の電波指標値を含んでいてもよい。例えば、その他の電波指標値として、信号電力対干渉及び雑音電力比（Signal to Interference plus Noise Power Ratio、以下「ＳＩＮＲ」という。）等を用いてもよい。ＳＩＮＲは、信号電力に対する干渉を含めた雑音電力の比率である（単位はdBなど）。

図６の６０２は、集計部１６が集計してメモリ１４に記録したＣＳＶデータである。前述のように、時系列データ（電波指標値）の種類は図示のＲＳＲＰ，ＲＳＲＱ，ＲＳＳＩに限られない。

図６の６０３に示すように、推定部１２は、時系列データ６０２を取得して、劣化要因強度を推定する。前述のように、本例示的実施形態２においては、推定部１２は機械学習された推定モデルである。具体的には、推定部１２は、予め劣化要因をシミュレートして得られた時系列データを用いて学習されたモデルである。つまり、推定部１２は、電波指標値の時系列データを入力とし、劣化要因強度を出力する学習済の推定モデルである。推定モデルの機械学習方法については後述する。

図６の６０４は、推定部１２が推定した劣化要因強度の推定値の一例である。劣化要因強度とは、その劣化要因による劣化の大きさに影響を与える指標である。この例では、推定モデルである推定部１２が、電波指標値のＣＳＶデータ６０２を取得して、受信器の移動速度がＢ（ｍ／ｓ）、遮蔽による減衰量がＣ（ｄＢ）、ＫファクターがＤ（－）と出力した例を示している。

受信器の移動速度は、電波の距離による減衰という劣化要因に関連する劣化要因強度である。電波の距離による減衰とは、送信器と受信機との間の距離が増加することによる電波の減衰である。電波の距離による減衰とは、電波の距離による劣化とも言い換えることができる。

遮蔽による減衰量は、電波の遮蔽による減衰という劣化要因に関連する劣化要因強度である。電波の遮蔽による減衰は、電波の遮蔽による劣化とも言い換えることができる。

Ｋファクターは、電波のフェージングという劣化要因に関連する劣化要因強度である。フェージングとは、電波が干渉、反射、偏波等の様々な要因により時間的に変動することであり、電波のフェージングによる劣化とも言い換えることができる。Ｋファクターは、直接波の電力とＮ個の素波の和の電力との比として与えられる。

なお、本例示的実施形態においては、電波の劣化要因として、距離、遮蔽、及びフェージングを含む例について説明した。しかし、劣化要因はこれらに限定されない。例えば、上記の劣化要因のほか、干渉、輻輳、及びハンドオーバを含んでもよい。即ち、劣化要因として、距離、遮蔽、フェージング、干渉、輻輳、及びハンドオーバのうちの少なくともいずれかが含まれてもよい。

干渉による劣化とは、複数の発信器（基地局又は無線端末）からの電波が互いに干渉しあうことにより生じる劣化である。輻輳とは、受信器に十分な周波数が割り当てられていないことに起因する劣化である。ハンドオーバによる劣化とは、隣接する２つの基地局のセルの境界付近にある無線端末が、その２つの基地局の間でハンドオーバを繰り返すことにより生じる劣化である。

（推定モデルの学習方法）
次に、推定モデルの学習方法について説明する。図７は、推定部１２である推定モデルの学習方法の流れを示す模式図である。推定モデルの学習は、電波の通信状態シミュレータ（以下、「シミュレータ」という。）を利用して行う。シミュレータは、送信器の送信方法、送信出力等の送信条件、受信器の受信方法、受信能力等の受信条件、送信器と受信器との間の距離、障害物の種類等の空間条件などを時間的に変化させて、受信レベルの変化を計算するシミュレーションを行う。

図７の７０１は、シミュレーションの条件である劣化要因強度の大きさの条件値の一例である。このような条件値をユーザがシミュレーション条件の１つとして入力し、シミュレータが出力する出力値を取得する。なお、シミュレーション条件は、情報処理装置２Ａを用いて関与の度合いを導出したい実際の電波環境を模擬した条件であることが好ましい。実際の電波環境を模擬したシミュレーション条件で学習させた推定モデルを用いることにより、精度の高い関与の度合いを導出することができる。例えば、図７の７０１に示す例では、工場又は作業現場において、制御信号を受信して自走し作業を行うロボット又は作業機器（受信器）と、それを操作する制御信号を送信する送信器との間の電波の劣化要因強度を推定したいので、前述の劣化要因強度をパラメータとして設定している。しかし、異なる電波送受信環境における劣化要因強度を推定したい場合は、異なる劣化要因強度を設定することが好ましい。

図７の７０２は、シミュレータから出力された電波指標値の一例である。７０２の縦軸はＲＳＲＰ（ｄＢｍ）、横軸は時間（ｔ）を表している。この例ではＲＳＲＰの時間変化を示すグラフを示しているが、出力されるデータはこれに限られないのは前述のとおりである。図７の７０３は、シミュレータから出力された電波指標値の時系列データをＣＳＶデータとして集計したデータである。

次に、図７の７０４に示すように、ユーザはシミュレーションで得た時系列データ７０３を推定部１２（推定モデル）に入力して、出力値７０５がシミュレーションの条件値７０１に近づくように学習させる。図７の７０５は、推定部１２が出力した劣化要因強度の出力値の一例である。ここに示す例では、受信器の移動速度がＢ’、遮蔽による減衰量がＣ’、ＫファクターがＤ’である。これらの値がそれぞれシミュレーションの条件値としたＢ、Ｃ、Ｄに近づくように推定モデルを学習させる。つまり、推定モデルは、出力値７０５とシミュレーションの条件値７０１との誤差が小さくなるように推定モデルのパラメータと重みを更新する。そして、出力値と条件値との誤差が所定の範囲に収まった段階で更新を終了する。

（劣化要因強度から関与の度合いを導出）
次に、導出部１３が、劣化要因強度から関与の度合いを導出する方法について説明する。まず、導出部１３は、劣化要因をシミュレートして得られた劣化指標値のデータに基づいて特定されたパラメータに応じて、劣化要因の各々の強度を共通の劣化指標値に変換する。導出部１３は、劣化要因強度のそれぞれを共通の劣化指標値に変換するため、予め作成した変換手段を備えている。変換手段は、一例として、所定のパラメータを含む関数又は関数テーブルである。次に導出部１３は、共通の劣化指標値を参照して、通信品質の劣化に対する劣化要因ごとの関与の度合いを導出する。

本例示的実施形態において、劣化指標値とは、複数の劣化要因による劣化の程度のそれぞれを特定の評価値で表した数値である。この特定の評価値を、共通の劣化指標値という。共通の劣化指標値は、異なる劣化要因による劣化の程度をそれぞれ数値化することができるものであれば、その種類は限られない。

一例として、劣化指標値は、データ通信量（スループット）、データ通信遅延時間、ジッター、ハイブリッド自動再送回数、ハイブリッド自動再送超過回数、無線リンク制御再送回数、ブロックエラー率（Block Error Ratio、以下「ＢＬＥＲ」という。）、パケットロス率、及びビットエラー率のうちの少なくともいずれかに関する情報である。データ通信量（スループット）は、単位時間あたりのデータ通信量（ビット）である。データ通信遅延時間は、送信器から送信されたデータが受信器に受信されるまでの時間である。ジッターは、データの送信時間の揺らぎにより、データの着順が逆になる、あるいは受信できなくなることである。ハイブリッド自動再送回数は、ハイブリッド方式（パケットにデータ破損の有無を知らせる符号を付加した自動再送要求方式）における自動再送回数である。ハイブリッド自動再送超過回数は、ハイブリッド方式による自動再送回数が所定の回数を超過したケースの回数である。無線リンク制御再送回数は、無線リンク制御サブレイヤにおいて送信に失敗したＩＰパケットを再送した回数である。ＢＬＥＲは、送信されたブロック総数に対するエラーのあるブロックの割合である。パケットロス率は、送信したパケットが受信側に届かない割合である。ビットエラー率は、送信したデータの一部がエラーとなる割合である。

導出部１３が劣化要因強度から関与の度合いを導出する方法について、図面を参照して具体的に説明する。図８は、導出部１３が劣化要因強度を共通の劣化指標値に変換し、さらに関与の度合いを導出する方法の一例を示す模式図である。

（共通の劣化指標値への変換）
図８の８０１は、導出部１３が備えている関数の一例である関数式（１）を示す。式（１）で表される関数ｆは、パラメータａ，ｂ，ｃ，ｄを入力として、劣化指標値Ｘを出力とする関数である。この例では、劣化指標値Ｘはスループット（データ通信量）の減少量であるが、他の劣化指標値についても同様に関数を設定することができる。パラメータａは受信器・送信器間の初期距離（ｍ）、パラメータｂは受信器の移動速度（ｍ／ｓ）、パラメータｃは遮蔽減衰量（ｄＢｍ）、パラメータｄはフェージングのＫファクター（－）である。なお、この例においてパラメータａは受信器・送信器間の初期距離であり、定数である。また、単位は任意であり、実際に適用する環境に応じて設定することができる。

図８の８０２に示すように、導出部１３は、劣化指標値を式（１）を用いて次のように算出する。
（１）距離減衰による劣化指標値：Xb＝f(a,0,0,0)-f(a,b,0,0)
（２）遮蔽による劣化指標値：Xc＝f(a,0,0,0)-f(a,0,c,0)
（３）フェージングによる劣化指標値：Xd＝f(a,0,0,0)-f(a,0,0,d)

この計算結果を図８の８０３に示す。この例では、距離減衰によるスループットの減少量Ｘｂが１０（ｋｂｐｓ）、遮蔽によるスループットの減少量Ｘｃが３０（ｋｂｐｓ）、フェージングによるスループットの減少量Ｘｄが６０（ｋｂｐｓ）と算出されている。以上の処理により、導出部１３は、劣化要因強度を、スループットの減少量という共通の劣化指標値に変換することができる。

（関与の度合いの導出）
次に、導出部１３は、この劣化指標値の大きさに応じて、劣化要因ごとの関与の度合いを導出する。一例として、導出部１３は、劣化指標値の劣化要因ごとの割合を、その劣化要因ごとの関与の度合いとして導出することができる。具体的には、図８の８０４に示すように、距離減衰の関与の度合いが１０（％）、遮蔽による関与の度合いが３０（％）、フェージングによる関与の度合いが６０（％）と導出される。また、図８の８０５に示すように、関与の度合いを円グラフで表示してもよい。

図９は、導出部１３が関数に代えて、あるいは加えて備えている関数テーブルの一例である。図９に示すように、関数テーブルには、初期距離ａ、受信器の移動速度ｂ、遮蔽による減衰量ｃ、Ｋファクターｄの値に応じて、劣化指標値としてスループットＸが与えられている。この関数テーブルは、予めシミュレーションによって作成することができる。このシミュレーションは、前述のシミュレータによって実行することができる。

図９の関数テーブルにない劣化要因強度における劣化指標値は、前後の数値から補間して算出してもよい。スループット以外の劣化指標値も、シミュレーションにより算出することができる。このようなテーブルを劣化指標値ごとに備えておき、取得した電波指標値に応じて関数テーブルを使い分けてもよい。なお、前述の関数式（１）は、シミュレータによって得られたデータ（例えば図９に示す関数テーブル等）から作成されたものであってもよい。

前述のように、劣化要因ごとの関与の度合いが判明すると、対策実行部１７は、関与の度合いが大きい劣化要因を抽出して、その劣化要因を除くための対策を選択し、実行することができる。ここで、対策実行部１７が実行する、通信品質を改善する対策について説明する。

（対策方法）
図１０は、それぞれの劣化要因に対して行われる対策方法の一例を示す表である。図示するように、距離減衰に対する対策の一例として、送信器の電力調整、又は送信器のハンドオーバしきい値調整等が挙げられる。送信器の電力調整は、送信出力を大きくする対策である。送信器のハンドオーバしきい値調整は、ハンドオーバを行う受信電力のしきい値を下げることである。ハンドオーバしきい値調整は、ハンドオーバが頻繁に生じることによる劣化の場合に有効である。

遮蔽による劣化への対策の一例として、受信器のＭＣＳ（Modulation and Coding Scheme）を低めに設定すること、又は受信器の移動ルートを変更すること、等が挙げられる。ＭＣＳとは、データ変調方式とチャネル符号化率との組み合わせであり、これを調節することで、ＳＩＮＲを改善することができる。受信器の移動ルートの変更は、送信器と受信器との間にある遮蔽物を避けて移動することにより、遮蔽による劣化を抑制する方法である。

フェージングによる劣化への対策の一例として、受信器のＭＣＳを低めに設定すること、送信器の多重数を減らすこと、受信機のアンテナを増加すること、等が挙げられる。ＭＣＳの設定については上述のとおりである。送信器の多重数を減らす方法は、干渉等による劣化を低減することができる。受信機のアンテナを増加することは、受信能力を高めることにより劣化を低減する方法である。

以上の対策を送信器、又は受信器に対して行うことにより、通信品質の劣化を軽減することができる。なお、このような対策は、個別の送信器又は受信器に対して行ってもよい。あるいは、あるエリア内に存在する複数の送信器又は複数の受信器に共通の劣化要因があると考えられる場合は、複数の送信器又は複数の受信器に対して行ってもよい。また、対策実行部１７は、一例として、基地局に設置されており、導出部１３から取得した関与の度合いを参照して、基地局の送信能力を高める対策を実行してもよい。また、基地局から各受信器に対して、受信能力を高める対策を実行するように制御信号を送信してもよい。

あるいは、前述のようにユーザが、出力部１８によって出力された関与の度合いを見て、どのような対策を取るかを検討し、対策を実行してもよい。例えば、ユーザは、基地局の設置位置の変更、受信器のアンテナ数の変更、送信器の多重数を減らす等の対策を取ることができる。一方、対策実行部１７が実行可能な対策は、送信器の電力調整、基地局又は送受信器の各パラメータの変更等が挙げられる。

（情報処理装置２Ａの効果）
以上のように、本例示的実施形態に係る情報処理装置２Ａにおいては、導出部１３は、劣化要因の各々の強度を変換した共通の劣化指標値に応じて、劣化要因ごとの関与の度合いを導出するという構成が採用されている。劣化要因にはいろいろな種類があり、その劣化要因強度も劣化要因ごとに異なる単位次元を有している。しかし、単純には比較できない劣化要因強度を共通の劣化指標値に変換して参照することにより、どの劣化要因がどの程度、通信品質の劣化に関与しているかの関与の度合いを導出することができる。

つまり、本例示的実施形態に係る情報処理装置２Ａによれば、例示的実施形態１に係る情報処理装置２の奏する効果に加えて、劣化要因強度を共通の劣化指標値で比較することができるという効果が得られる。

また、本例示的実施形態に係る情報処理装置２Ａにおいては、導出部１３は、劣化要因をシミュレートして得られた劣化指標値のデータに基づいて特定されたパラメータに応じて、劣化要因の各々の強度を共通の劣化指標値に変換する、という構成が採用されている。このため、本例示的実施形態に係る情報処理装置２Ａによれば、シミュレーションに基づいて精度よく劣化指標値に変換することができるという効果が得られる。

また、本例示的実施形態に係る情報処理装置２Ａにおいては、推定部１２は、予め劣化要因をシミュレートして得られた時系列データを用いて学習されたモデルである、という構成が採用されている。このため、本例示的実施形態に係る情報処理装置２Ａによれば、精度よく劣化要因強度を推定することができるという効果が得られる。

（情報処理方法Ｓ２）
次に、本例示的実施形態２に係る情報処理方法Ｓ２について、図面を参照して説明する。図１１は、上述の情報処理装置２Ａが実行する情報処理方法Ｓ２の流れを示すフロー図である。図１１に示すように、情報処理方法Ｓ２は、ステップＳ２１からステップＳ２３Ｂを含む。
無線通信の通信品質の指標である電波指標値の時系列データを取得する取得ステップと、
取得した前記時系列データに応じて、電波の伝搬環境に起因する通信品質の劣化要因の各々の強度を推定する推定ステップと、
推定された前記劣化要因の各々の強度に応じて、前記劣化要因ごとの前記通信品質の劣化に対する関与の度合いを導出する導出ステップと、
を含むことを特徴とする情報処理方法。

ステップＳ２１において、取得部１１は、無線通信の通信品質の指標である電波指標値の時系列データを取得する（取得ステップ）。電波指標値の種類は前述のとおりである。

次に、ステップＳ２２において、推定部１２は、取得部１１が取得した時系列データに応じて、電波の伝搬環境に起因する通信品質の劣化要因の各々の強度を推定する（推定ステップ）。

次に、ステップＳ２３Ａにおいて、導出部１３は、推定部１２によって推定された劣化要因の各々の強度を共通の劣化指標値に変換する（変換ステップ）。

次に、ステップＳ２３Ｂにおいて、導出部１３は、変換された劣化指標値に応じて、劣化要因ごとの関与の度合いを導出する（導出ステップ）。

以上の情報処理方法Ｓ２によれば、単純には比較できない劣化要因強度を共通の劣化指標値に変換して参照することにより、どの劣化要因がどの程度、通信品質の劣化に寄与しているかの関与の度合いを導出することができる。従って、例示的実施形態１に係る情報処理方法Ｓ１の奏する効果に加えて、劣化要因強度を共通の劣化指標値で比較することができるという効果が得られる。

〔例示的実施形態３〕
本発明の第３の例示的実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、例示的実施形態１、２にて説明した構成要素と同じ機能を有する構成要素については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。

図１２は、例示的実施形態３に係る情報処理装置２Ｂの構成を示すブロック図である。図１２に示すように、情報処理装置２Ｂは、制御部１０Ｂ、メモリ１４及び通信部１５を備えている。制御部１０Ｂは、取得部１１、推定部１２、導出部１３、集計部１６、対策実行部１７、出力部１８及びモデル学習部１９を備えている。例示的実施形態２で説明したように、推定部１２は、機械学習可能な推定モデルである。なお、上述の各部の一部又は全部が異なる場所に配置され、互いに情報通信可能に接続されていてもよい。また、上述の各部の一部又は全部がクラウド上に配置されていてもよい。

取得部１１、推定部１２、導出部１３、集計部１６、対策実行部１７、出力部１８、メモリ１４及び通信部１５の構成及び機能については、例示的実施形態１又は２で説明した各部と同様であるので説明は省略し、ここではモデル学習部１９についてのみ説明する。

モデル学習部１９は、推定部１２である推定モデルを学習させる。推定モデルを学習させる方法は、一例として、例示的実施形態２で図７を参照して説明した方法が挙げられる。その場合、モデル学習部１９は、シミュレーションの劣化要因強度の条件値と、その条件における電波指標値のシミュレーション結果とを外部から取得する。一例として、モデル学習部１９は、通信部１５を介して、外部のデータベースからシミュレーションの条件値と、その条件における電波指標値のシミュレーション結果とを取得する。あるいは、モデル学習部１９は、ユーザが入力したシミュレーションの条件値と、その条件における電波指標値のシミュレーション結果とを取得してもよい。

次に、モデル学習部１９は、取得したシミュレーションの条件値と電波指標値のシミュレーション結果とを推定部１２に送信する。推定部１２は、電波指標値のシミュレーション結果に基づいて推定した劣化要因強度の推定値とシミュレーションの条件値との誤差が小さくなるように、推定モデルのパラメータと重みを更新する。そして、モデル学習部１９は、推定値と条件値との誤差が所定の範囲に収まった段階で更新を終了する。これにより、推定モデルの学習が終了する。

なお、推定部１２は、すでに学習されている推定モデルであってもよく、未学習の推定モデルであってもよい。推定部１２がすでに学習されている推定モデルであっても、さらに追加のシミュレーションの条件値と電波指標値のシミュレーション結果とを用いて学習させてもよい。

〔例示的実施形態４〕
本発明の第４の例示的実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、例示的実施形態１～３にて説明した構成要素と同じ機能を有する構成要素については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。

図１３は、例示的実施形態４に係る情報処理システムの一例を示す構成図である。本例示的実施形態４に係る情報処理システム１Ａは、取得部１１、推定部１２、導出部１３、集計部１６、対策実行部１７及び出力部１８を備えている。

情報処理システム１Ａは、送信器２２から基地局３０を経由して受信器２３に情報を送信する通信システムにおいて、送信器２２と基地局３０との間の通信品質、及び基地局３０と受信器２３との間の通信品質を監視して、必要な対策を実行する。つまり、取得部１１は、送信器２２と基地局３０との間の電波指標値、及び基地局３０と受信器２３との間の電波指標値を取得し、その電波指標値を用いて推定部１２が劣化要因強度を推定し、導出部１３は劣化要因強度から通信品質の劣化に対する関与の度合いを導出する。そして、対策実行部１７は、関与の度合いに応じて対策を選択し、対策信号を生成して送信器２２、受信器２３、又は基地局３０に送信することにより、対策を実行する。この例示的実施形態では、対策実行部１７は、基地局３０、送信器２２、受信器２３とは異なる場所に配置されている。

なお、図１３に示す例では、送信器２２と受信器２３は、いずれもキャリア事業者が運営する基地局３０と通信を行う例を示したが、これに限られない。例えば、キャリア事業者が運営する基地局とは独立した設備を用いるローカル５Ｇのように、送信器２２と受信器２３とが直接通信するシステムでもよい。その場合は、情報処理システム１Ａは、送信器２２から受信器２３への通信の品質を監視して、必要な対策を実行する。あるいは、出力部１８から出力された情報を見たユーザが適宜対策を実行してもよい。これらの変形例は、上述の例示的実施形態１～３及び以下に示す例示的実施形態においても適用可能である。

図１４は、例示的実施形態４に係る情報処理システムの他の例を示す構成図である。本例示的実施形態４に係る情報処理システム１Ｂは、取得部１１、推定部１２、導出部１３、集計部１６、対策実行部１７及び出力部１８を備えている。ただし、この例では、対策実行部１７が基地局３０に配置されている。情報処理システム１Ｂは、送信器２２と基地局３０との間の通信品質、及び基地局３０と受信器２３との間の通信品質を監視して、必要な対策を実行する。対策実行部１７は、基地局３０に対する対策、送信器２２に対する対策、又は受信器２３に対する対策信号を適宜生成して送信する。この例では、対策実行部１７が基地局３０に配置されていることにより、基地局３０から送信器２２又は受信器２３に対策信号を直接送信できるという利点がある。また、基地局３０への対策の選択肢が広がるという利点もある。

図１５は、例示的実施形態４に係る情報処理システムのさらに他の例を示す構成図である。本例示的実施形態４に係る情報処理システム１Ｃは、取得部１１、推定部１２、導出部１３、集計部１６、対策実行部１７及び出力部１８を備えている。ただし、この例では、送信器２２は、受信器２３である作業用ロボット又は作業機械を遠隔制御する遠隔制御システム２２に配置された送信器である。遠隔制御システム２２は、対策実行部１７と、受信器対策実行部２１を備えている。情報処理システム１Ｃは、送信器２２と基地局３０との間の通信品質、及び基地局３０と受信器２３との間の通信品質を監視して、必要な対策を実行する。受信器対策実行部２１は、受信器２３の制御装置を兼ねており、対策実行部１７が生成した受信器２３に送信する対策信号を取得し、受信器２３に送信する。このように、情報処理システム１Ｃの一部を情報通信装置を含む設備に配置して、その情報通信装置の通信品質を監視し対策を取ることにより、設備の安定した稼働を確保することができる。例えば、受信器２３の移動ルートを変更できない場合は、他の対策を実行することなどができる。このように、遠隔制御システム２２に対策実行部１７を備えることで、遠隔制御に適した対策を取ることができる。

（情報処理システム１Ａ～１Ｃの効果）
以上のように、本例示的実施形態に係る情報処理システム１Ａ～１Ｃによれば、例示的実施形態１に係る情報処理システム１の奏する効果に加えて、情報通信を行う設備の安定した稼働を確保することができるという効果が得られる。

〔ソフトウェアによる実現例〕
情報処理システム１，１Ａ，１Ｂ，１Ｃ及び情報処理装置２，２Ａ，２Ｂ（以下、「情報処理装置等」という。）の一部又は全部の機能は、集積回路（ＩＣチップ）等のハードウェアによって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。

後者の場合、情報処理装置等は、例えば、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータによって実現される。このようなコンピュータの一例（以下、コンピュータＣと記載する）を図１６に示す。コンピュータＣは、少なくとも１つのプロセッサＣ１と、少なくとも１つのメモリＣ２と、を備えている。メモリＣ２には、コンピュータＣを情報処理装置等として動作させるためのプログラムＰが記録されている。コンピュータＣにおいて、プロセッサＣ１は、プログラムＰをメモリＣ２から読み取って実行することにより、情報処理装置等の各機能が実現される。

プロセッサＣ１としては、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphic Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＦＰＵ（Floating point number Processing Unit）、ＰＰＵ（Physics Processing Unit）、マイクロコントローラ、又は、これらの組み合わせなどを用いることができる。メモリＣ２としては、例えば、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、又は、これらの組み合わせなどを用いることができる。

なお、コンピュータＣは、プログラムＰを実行時に展開したり、各種データを一時的に記憶したりするためのＲＡＭ（Random Access Memory）を更に備えていてもよい。また、コンピュータＣは、他の装置との間でデータを送受信するための通信インタフェースを更に備えていてもよい。また、コンピュータＣは、キーボードやマウス、ディスプレイやプリンタなどの入出力機器を接続するための入出力インタフェースを更に備えていてもよい。

また、プログラムＰは、コンピュータＣが読み取り可能な、一時的でない有形の記録媒体Ｍに記録することができる。このような記録媒体Ｍとしては、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、又はプログラマブルな論理回路などを用いることができる。コンピュータＣは、このような記録媒体Ｍを介してプログラムＰを取得することができる。また、プログラムＰは、伝送媒体を介して伝送することができる。このような伝送媒体としては、例えば、通信ネットワーク、又は放送波などを用いることができる。コンピュータＣは、このような伝送媒体を介してプログラムＰを取得することもできる。

〔付記事項１〕
本発明は、上述した実施形態に限定されるものでなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。例えば、上述した実施形態に開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても、本発明の技術的範囲に含まれる。

〔付記事項２〕
上述した実施形態の一部又は全部は、以下のようにも記載され得る。ただし、本発明は、以下の記載する態様に限定されるものではない。
（付記１）
無線通信の通信品質の指標である電波指標値の時系列データを取得する取得手段と、取得した前記時系列データに応じて、電波の伝搬環境に起因する前記通信品質の劣化要因の各々の強度を推定する推定手段と、推定された前記劣化要因の各々の強度に応じて、前記劣化要因ごとの前記通信品質の劣化に対する関与の度合いを導出する導出手段と、を備えることを特徴とする情報処理システム。

上記の構成によれば、通信の劣化又は通信障害に対して、複数の要因がそれぞれどの程度の影響を与えているかを推定することができる。

（付記２）
前記導出手段は、前記劣化要因の各々の強度を変換した共通の劣化指標値に応じて、前記劣化要因ごとの前記関与の度合いを導出する、付記１に記載の情報処理システム。

上記の構成によれば、単純には比較できない劣化要因の強度を共通の劣化指標値に変換して参照することにより、どの劣化要因がどの程度、通信品質の劣化に寄与しているかの関与の度合いを導出することができる。

（付記３）
前記導出手段は、前記劣化要因をシミュレートして得られた前記劣化指標値のデータに基づいて特定されたパラメータに応じて、前記劣化要因の各々の強度を共通の劣化指標値に変換する、付記２に記載の情報処理システム。

上記の構成によれば、シミュレーションに基づいて精度よく劣化指標値に変換することができる。

（付記４）
前記推定手段は、予め前記劣化要因をシミュレートして得られた前記時系列データを用いて学習されたモデルである、付記１から３のいずれか１項に記載の情報処理システム。

上記の構成によれば、精度よく劣化要因の強度を推定することができる。

（付記５）
導出された前記関与の度合いに応じて、通信品質を改善する対策を実行する対策実行手段をさらに備える、付記１から４のいずれか１項に記載の情報処理システム。

上記の構成によれば、関与の度合いの大きい劣化要因に対して選択的に対策を実行することができるため、効率的に通信品質を改善することができる。

（付記６）
導出された前記関与の度合いを出力する出力手段をさらに備える、付記１から５のいずれか１項に記載の情報処理システム。

上記の構成によれば、関与の度合いをユーザが確認することができるため、関与の度合いに応じてユーザが対策を取ることができ、効率的に通信品質を改善することができる。

（付記７）
前記電波指標値は、参照信号受信強度、参照信号受信品質、受信信号強度、及び信号電力対干渉及び雑音電力比のうちの少なくともいずれかを含む、付記１から６のいずれか１項に記載の情報処理システム。

上記の構成によれば、さまざまな電波指標値を用いて劣化要因の強度を推定することができる。

（付記８）
前記劣化要因は、距離、遮蔽、フェージング、干渉、輻輳、及びハンドオーバのうちの少なくともいずれかが含まれる、付記１から７のいずれか１項に記載の情報処理システム。

上記の構成によれば、さまざまな劣化要因について関与の度合いを導出できるため、さまざまな劣化要因に対応して対策を実行することができる。

（付記９）
前記劣化指標値は、データ通信量、データ通信遅延時間、ジッター、ハイブリッド自動再送回数、ハイブリッド自動再送超過回数、無線リンク制御再送回数、ブロックエラー率、パケットロス率、及びビットエラー率のうちの少なくともいずれかに関する情報である、付記２又は３に記載の情報処理システム。

上記の構成によれば、さまざまな劣化指標値に変換することができるため、通信システムの特性に応じて適切な共通の劣化指標値を用いることができる。

（付記１０）
前記モデルを学習させる学習手段をさらに備える、付記４に記載の情報処理システム。

上記の構成によれば、通信システムの通信品質を監視しつつ、劣化要因の強度を推定する推定モデルを学習させて精度を向上させることができる。

（付記１１）
無線通信の通信品質の指標である電波指標値の時系列データを取得する取得手段と、取得した前記時系列データに応じて、電波の伝搬環境に起因する前記通信品質の劣化要因の各々の強度を推定する推定手段と、推定された前記劣化要因の各々の強度に応じて、前記劣化要因ごとの前記通信品質の劣化に対する関与の度合いを導出する導出手段と、を備えることを特徴とする情報処理装置。

上記の構成によれば、付記１に係る効果と同様の効果を得ることができる。

（付記１２）
前記導出手段は、前記劣化要因の各々の強度を変換した共通の劣化指標値に応じて、前記劣化要因ごとの前記関与の度合いを導出する、付記１１に記載の情報処理装置。

上記の構成によれば、付記２に係る効果と同様の効果を得ることができる。

（付記１３）
前記導出手段は、前記劣化要因をシミュレートして得られた前記劣化指標値のデータに基づいて特定されたパラメータに応じて、前記劣化要因の各々の強度を共通の劣化指標値に変換する、付記１２に記載の情報処理装置。

上記の構成によれば、付記３に係る効果と同様の効果を得ることができる。

（付記１４）
前記推定手段は、予め前記劣化要因をシミュレートして得られた前記時系列データを用いて学習されたモデルである、付記１１から１３のいずれか１項に記載の情報処理装置。

上記の構成によれば、付記４に係る効果と同様の効果を得ることができる。

（付記１５）
導出された前記関与の度合いを参照して、通信品質を改善する対策を実行する対策実行手段をさらに備える、付記１１から１４のいずれか１項に記載の情報処理装置。

上記の構成によれば、付記５に係る効果と同様の効果を得ることができる。

（付記１６）
導出された前記関与の度合いを出力する出力手段をさらに備える、付記１１から１５のいずれか１項に記載の情報処理装置。

上記の構成によれば、付記６に係る効果と同様の効果を得ることができる。

（付記１７）
無線通信の通信品質の指標である電波指標値の時系列データを取得する取得ステップと、取得した前記時系列データに応じて、電波の伝搬環境に起因する前記通信品質の劣化要因の各々の強度を推定する推定ステップと、推定された前記劣化要因の各々の強度に応じて、前記劣化要因ごとの前記通信品質の劣化に対する関与の度合いを導出する導出ステップと、を含むことを特徴とする情報処理方法。

上記の構成によれば、付記１に係る効果と同様の効果を得ることができる。

（付記１８）
前記導出ステップは、前記劣化要因の各々の強度を変換した共通の劣化指標値に応じて、前記劣化要因ごとの前記関与の度合いを導出するステップである、付記１７に記載の情報処理方法。

上記の構成によれば、付記２に係る効果と同様の効果を得ることができる。

（付記１９）
前記導出ステップは、前記劣化要因をシミュレートして得られた前記劣化指標値のデータに基づいて特定されたパラメータに応じて、前記劣化要因の各々の強度を共通の劣化指標値に変換するステップである、付記１８に記載の情報処理方法。

上記の構成によれば、付記３に係る効果と同様の効果を得ることができる。

（付記２０）
前記推定ステップは、予め前記劣化要因をシミュレートして得られた前記時系列データを用いて学習されたモデルが実行する、付記１７から１９のいずれか１項に記載の情報処理方法。

上記の構成によれば、付記４に係る効果と同様の効果を得ることができる。

（付記２１）
導出された前記関与の度合いに応じて、通信品質を改善する対策を実行する対策実行ステップをさらに含む、付記１７から２０のいずれか１項に記載の情報処理方法。

上記の構成によれば、付記５に係る効果と同様の効果を得ることができる。

（付記２２）
導出された前記関与の度合いを出力する出力ステップをさらに含む、付記１７から２１のいずれか１項に記載の情報処理方法。

上記の構成によれば、付記６に係る効果と同様の効果を得ることができる。

（付記２３）
コンピュータを付記１～１０の何れか一に記載の情報処理システムとして動作させるためのプログラムであって、前記コンピュータを前記各手段として機能させる、ことを特徴とするプログラム。

〔付記事項３〕
上述した実施形態の一部又は全部は、更に、以下のように表現することもできる。

少なくとも１つのプロセッサを備え、前記プロセッサは、取得処理と、推定処理と、導出処理とを実行する情報処理システム。
なお、この情報処理システムは、更にメモリを備えていてもよく、このメモリには、前記取得処理と、前記推定処理と、前記導出処理とを前記プロセッサに実行させるためのプログラムが記憶されていてもよい。また、このプログラムは、コンピュータ読み取り可能な一時的でない有形の記録媒体に記録されていてもよい。

１，１Ａ，１Ｂ，１Ｃ…情報処理システム
２，２Ａ，２Ｂ…情報処理装置
１１…取得部
１２…推定部
１３…導出部
１４…メモリ
１５…通信部
１６…集計部
１７…対策実行部
１８…出力部
１９…モデル学習部
２１…受信器対策実行部
２２…送信器
２３…受信器
３０…基地局

Claims (9)

1. 無線通信の通信品質の指標である電波指標値の時系列データを取得する取得手段と、
   取得した前記時系列データに応じて、電波の伝搬環境に起因する前記通信品質の劣化要因の各々の強度を推定する推定手段と、
   推定された前記劣化要因の各々の強度に応じて、前記劣化要因ごとの前記通信品質の劣化に対する関与の度合いを導出する導出手段と、
   を備え、
   前記導出手段は、前記劣化要因の各々の強度を変換した共通の劣化指標値に応じて、前記劣化要因ごとの前記関与の度合いを導出する、情報処理システム。
2. 前記導出手段は、前記劣化要因をシミュレートして得られた前記劣化指標値のデータに基づいて特定されたパラメータに応じて、前記劣化要因の各々の強度を共通の劣化指標値に変換する、請求項１に記載の情報処理システム。
3. 前記推定手段は、予め前記劣化要因をシミュレートして得られた前記時系列データを用いて学習されたモデルである、請求項１又は２に記載の情報処理システム。
4. 導出された前記関与の度合いに応じて、通信品質を改善する対策を実行する対策実行手段をさらに備える、請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理システム。
5. 前記電波指標値は、参照信号受信強度、参照信号受信品質、受信信号強度、及び信号電力対干渉及び雑音電力比のうちの少なくともいずれかを含む、請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理システム。
6. 前記劣化要因は、距離、遮蔽、フェージング、干渉、輻輳、及びハンドオーバのうちの少なくともいずれかが含まれる、請求項１から５のいずれか１項に記載の情報処理システム。
7. 無線通信の通信品質の指標である電波指標値の時系列データを取得する取得手段と、
   取得した前記時系列データに応じて、電波の伝搬環境に起因する前記通信品質の劣化要因の各々の強度を推定する推定手段と、
   推定された前記劣化要因の各々の強度に応じて、前記劣化要因ごとの前記通信品質の劣化に対する関与の度合いを導出する導出手段と、
   を備え、
   前記導出手段は、前記劣化要因の各々の強度を変換した共通の劣化指標値に応じて、前記劣化要因ごとの前記関与の度合いを導出する、情報処理装置。
8. 無線通信の通信品質の指標である電波指標値の時系列データを取得する取得ステップと、
   取得した前記時系列データに応じて、電波の伝搬環境に起因する前記通信品質の劣化要因の各々の強度を推定する推定ステップと、
   推定された前記劣化要因の各々の強度に応じて、前記劣化要因ごとの前記通信品質の劣化に対する関与の度合いを導出する導出ステップと、
   を含み、
   前記導出ステップでは、前記劣化要因の各々の強度を変換した共通の劣化指標値に応じて、前記劣化要因ごとの前記関与の度合いを導出する、情報処理方法。
9. 請求項７に記載の情報処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、前記取得手段、前記推定手段、前記導出手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム。

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