JP7796001B2 - データ管理装置、データ管理システム及びデータ管理方法 - Google Patents

Description

本発明は、データ管理装置、データ管理システム及びデータ管理方法に関する。

従来、列車の安全運行を確保するため、特開２０１１－３１７１１号公報（特許文献１）に記載の技術がある。この公報には、「車上にて情報を集約する高度列車安全制御システムにおいて、線区内の地理空間情報を記憶する記憶装置を有する制御処理装置と車上観測装置とリアルタイム列車位置・速度計測装置とを有する列車と、線区内の地上観測装置と、指令所と、気象情報や地震情報の提供を行う外部機関とを備え、前記地上観測装置からの地上観測データと、前記車上観測装置からの車上観測データと、前記リアルタイム列車位置・速度計測装置からの車両の位置・速度情報と、前記地理空間情報と、前記外部機関からの気象情報や地震情報と、前記指令所から送信される他列車から得られた観測データとを組み合わせることにより、前記列車において高精度の災害予測を行う」という記載がある。

特開２０１１－３１７１１号公報

従来の技術では、地上や他の車両で収集した情報を車上に集約し、災害を予測して運転制御に反映させることができる。しかしながら、収集可能な情報の多様性や、収集した情報の利用方法の多様性に対する考慮はなされていなかった。

例えば、車両の位置情報を収集する場合には、速度パルスからの移動距離情報、ＧＰＳ（Global Positioning System）による位置情報、ドア開のイベントに基づく位置情報などを用いることができる。これらの位置情報は、形式や信頼度が異なるため、如何にして形式等の差異を超えて簡易に取り扱うかが重要な課題となっていた。さらに、位置情報は、運行制御、障害対応、分析など様々な目的・用途で使用され、目的・用途に応じてデータの数や信頼性に対する要求が異なる。

このように信頼性の異なる複数の種別のデータを総合的に用いて分析を行う場合、データを突合して組み合わせる工程を自動化することは困難であった。
ここでは鉄道の運行に関する情報を分析する場合を例示したが、このような問題は分析対象のデータに信頼性の異なる多様なデータが含まれる場合に広く発生する。

そこで、本発明では、多様な情報の効率的な利用を実現することを目的とする。

上記目的を達成するために、代表的な本発明のデータ管理装置及びデータ管理システムの一つは、演算装置と、記憶装置とを備え、前記記憶装置は、分析対象に関する状態を示す状態情報を記憶し、前記演算装置は、前記状態情報の識別に寄与する構造を部分的に指定するデータ提供要求を受け付けて、形式の異なる状態情報から前記部分的な指定に適合する状態情報を検索して提供し、提供した状態情報に対する編集を受け付け、前記データ提供要求と前記編集の内容に基づいて、前記分析対象に対する定型化したデータ処理を生成することを特徴とする。
また、代表的な本発明のデータ管理方法の一つは、データ管理装置が、分析対象に関する状態を示す状態情報を記憶するステップと、前記状態情報の識別に寄与する構造を部分的に指定するデータ提供要求を受け付けるステップと、形式の異なる状態情報から前記部分的な指定に適合する状態情報を検索するステップと、前記検索の結果を提供するステップと、提供した状態情報に対する編集を受け付けるステップと、前記データ提供要求と前記編集の内容に基づいて、前記分析対象に対する定型化したデータ処理を生成するステップとを含むことを特徴とする。

本発明によれば、多様な情報の効率的な利用を実現できる。上記した以外の課題、構成及び効果は以下の実施の形態の説明により明らかにされる。

実施例１の鉄道運行データ管理システムの構成の説明図。 データ提供要求の入力の説明図。 データに対する編集の説明図（その１）。 データに対する編集の説明図（その２）。 データに対する編集の説明図（その３）。 データに対する編集の説明図（その４）。 データに対する編集の説明図（その５）。 データに対する編集の説明図（その６）。 データに対する編集の説明図（その７）。 データに対する編集の説明図（その８）。 データ提供要求パケットの具体例。 次元統合テーブルの具体例。 編集画面と連動したデータ検索編集クエリの生成のフローチャート。 鉄道トポロジーの説明図。 ノードの誤差についての説明図。

以下、本発明を実施するための形態例について、図を参照して説明する。
実施例１では、鉄道の運行に関する多様なデータを分析する鉄道運行データ管理システムについて説明する。
なお、本明細書及び図において、実質的に同一の機能又は構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複する説明を省略する。

図１は、鉄道運行データ管理システムの構成の説明図である。
鉄道運行データ管理システムは、ユーザ端末１と、データ管理装置としてのサーバシステム２を備える。
ユーザ端末１は、その内部にＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１－３及び主記憶装置１－４を備えたコンピュータであり、表示装置１－１や補助記憶装置であるディスク１－２などの周辺機器が接続される。
ユーザ端末１は、ユーザ９の操作を受け付けて、サーバシステム２に対してデータ提供要求を送信する。そして、サーバシステム２からデータ応答を受信し、表示装置１－１に表示させる。

サーバシステム２は、１又は複数のサーバ３と、１又は複数のストレージ５を有する。
ストレージ５は、鉄道の運行に関する状態を示す状態情報を記憶する記憶装置である。また、ストレージ５は、検索ログを記憶することもできる。
１又は複数のサーバ３の一つであるサーバ３－ａを例示し、サーバ３の構成を説明する。サーバ３は、演算装置であるＣＰＵ３－１、主記憶装置であるメモリ３－２、ネットワークインターフェースカード（ＮＩＣ）３－３、ディスクコントローラ３－４、補助記憶装置であるディスク３－５を有する。

ＣＰＵ３－１は、メモリ３－２にプログラムやデータを展開し、プログラムを順次実行することで、各種機能を実現する。
具体的には、メモリ３－２には、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）３－１１、対ユースケース閾値表３－１２、状態管理機能３－１３、次元統合テーブル３－１４、信頼度分析機能３－１５、鉄道トポロジー管理テーブル３－２１、ダイヤ情報３－２２、事管理辞書３－２３、検索対象と幅の候補辞書に対する妥当幅３－２４、抽出済み重ね合わせ後のノウハウデータ３－２５に関するデータが展開される。

ＯＳ３－１１は、サーバ３の基本的な動作の制御を担うプログラム群である。
対ユースケース閾値表３－１２は、ユースケースごとに求められるデータの閾値を対応付けたテーブルである。
状態管理機能３－１３は、同一の状態に関し異なる形式で取得された複数の状態情報を比較することで、状態情報について生じた誤差を発生誤差として求める機能である。
次元統合テーブル３－１４は、階層化されたデータ取得目的と、検索の結果に対応する状態情報のデータテーブルと、状態情報の発生誤差とを対応付けたテーブルである。

信頼度分析機能３－１５は、同一の状態に関し異なる形式で取得された複数の状態情報について、信頼度の分析を行う機能である。
例えば、鉄道車両の位置情報に関し、鉄道車両のドアの開閉、速度パルスに基づく移動距離情報、ＧＰＳ位置情報を取得した場合、信頼度分析機能３－１５は、ドア開のイベント発生時には当該イベントに基づく位置情報の信頼性を高くし、走行速度が所定以下の場合に移動距離情報の信頼性を低くし、地図情報に応じてＧＰＳ位置情報の信頼性を変更する。そして、それぞれの位置情報と対応する信頼性を統合し、最終的な位置情報の信頼性を求める。
信頼度分析機能３－１５は、データ提供要求が許容誤差を指定した場合には、検索結果の状態情報とともに、発生誤差と許容誤差との比較結果をさらに提供する。

鉄道トポロジー管理テーブル３－２１は、鉄道のネットワーク構成を示すネットワークトポロジーを管理するテーブルである。
ダイヤ情報３－２２は、鉄道の運行状況を示すデータである。
事管理辞書３－２３は、分析の対象となる事象と、その事象の発生時の状態情報とを対応付けたデータである。
検索対象と幅の候補辞書に対する妥当幅３－２４は、ノウハウデータ３－２５を用いてデータを検索し、検索結果の所定範囲を使用するときに、妥当な所定範囲の大きさを妥当幅として定めたものである。この妥当幅は、検索ログに含まれるデータの編集の実績から求める。
抽出済み重ね合わせ後のノウハウデータ３－２５は、検索ログからデータの取得と編集のノウハウを生成したものである。検索ログには、指定された検索条件、検索結果、検索に要した時間、検索結果に対して行われた編集内容が含まれている。鉄道運行データ管理システムは、検索ログから、他の時刻での検索と編集に使用可能なクエリを生成する。このクエリは、前記分析対象に対する定型化したデータ処理である。このクエリを使用すれば、過去に熟練者が行った検索や編集を、以降の任意の時点での検索や編集に活用できる。

図２は、データ提供要求の入力の説明図である。ユーザ端末１の表示装置１－１は、図２に示したデータ提供要求のための入力領域を画面１－１－１に表示している。

入力領域は、データタイプ、対象データ識別子、誤差値、検索条件の内容、検索条件の指定ボックスを有する。データタイプは、データ編集用情報の検索に用いるデータのタイプである。

データタイプは、図１に示した鉄道トポロジー管理テーブル３－２１、ダイヤ情報３－２２、事管理辞書３－２３、検索対象と幅の候補辞書に対する妥当幅３－２４、抽出済み重ね合わせ後のノウハウデータ３－２５に対応する。

対象データ識別子は、対象のデータをどのように識別するかを示す。例えば、鉄道トポロジー管理テーブル及びダイヤ情報では、「列／入れ子データ／構造識別子／対象識別子」のように、対象データの格納場所を階層構造の位置によって示す。事情報では、事象の種別に対して予め付与された識別子を用いる。妥当幅では、時刻やキロ程で識別可能である。重ね合わせ後のノウハウデータは、過去の検索ログから生成されるものであり、図２の状態ではまだ生成されていない。

誤差値は、その項目で許容する最大値と最小値の幅を示している。図２では、鉄道トポロジー管理テーブルとダイヤ情報については、誤差値が「なし」と指定した状態を示している。また、事情報については、「重障害」と指定した状態を示している。時刻の妥当幅については「６０分」と指定した状態を示している。キロ程の妥当幅については「０．２ｍ」と指定した状態を示している。

検索条件の内容では、そのデータタイプの値に対する具体的な検索条件を入力可能である。検索条件の指定ボックスは、そのデータタイプを検索条件として使用するか否かを指定することができる。なお、図２に示したデータタイプはあくまで一例であり、適宜追加可能である。このため、条件を追加するためのボタンも入力領域に設けられている。

図３～図１０は、データ提供要求に応答して提供したデータに対する編集の説明図である。図３では、表示装置１－１は、データ提供要求の結果として、距離や位置に関する種類の異なる２つのデータを表示している。

１つのデータは、速度パルスからの移動距離情報、いわゆるキロ程である。キロ程は、鉄道車両の走行速度が３ｋ／ｍ以下のときには、車輪の回転に基づく速度パルスを精度よく得ることが難しいために信頼度が低くなり、走行速度が３ｋ／ｍを超えれば高い信頼性を示す。

もう１つのデータは、駅で鉄道車両がドアを開くイベント、いわゆるドア開イベントである。ドア開イベントは、鉄道車両の位置をホームに対して精度よく合わせることを条件に発生するため、キロ程よりも信頼性が高い。しかし、ドア開イベントは、駅のホームでピンポイントに発生するため、駅と駅の間の走行中における位置情報を提供することはできない。

図３において、表示装置１－１の画面１－１－１は、データ編集レイヤ追加領域１－１－１ａ、カーソル１－１－１ｂを表示する。また、画面１－１－１は、編集画面のボタンとして、レイヤ削除ボタン１－１－１ｃ、尺度調整ボタン１－１－１ｄ、レイヤ位置合わせ１－１－１ｅ、カット面条件設定ボタン１－１－１ｆ、横軸選択ボタン１－１－１ｇを表示する。

図３のデータ編集レイヤ追加領域１－１－１ａは、キロ程のデータとドア開イベントデータについて、データ種別、対象データ識別子、誤差値、データと信頼度、活用可否判定を示している。活用可否判定は、そのデータを使用するか否かを選択するチェックボックスである。カーソルを用いてチェックボックスをオン状態にすると、対応するデータにレイヤが割り当てられ、データの重ね合わせが可能となる。図３では、キロ程にレイヤ１を割り当て、レイヤ２にドア開イベントを割り当てた状態を示している。

図４では、レイヤ位置合わせボタン１－１－１ｅが操作され、レイヤ１の横軸に時刻が指定されている。そして、プロパティとして、次の情報が表示されている。
・選択され時刻軸でスライドされているレイヤ「レイヤ１」
・編集画面時刻スケールとデータの時刻の差「－３００ｍｓｅｃ」
・各レイヤの時刻の誤差範囲「＋－１０ｓｅｃ」

図５では、レイヤ位置合わせボタン１－１－１ｅが操作され、レイヤ１の横軸にキロ程が指定されている。そして、プロパティとして、次の情報が表示されている。
・選択され時刻軸でスライドされているレイヤ「レイヤ１」
・編集画面キロ程スケールとデータの差「－３０ｍ」
・各レイヤのキロ程の誤差範囲「１００ｍ」

図６では、カット面条件設定ボタン１－１－１ｆが操作され、カーソル１－１－１ｂによってレイヤ１の信頼度が選択されている。そして、プロパティとして、次の情報が表示されている。
・選択され時刻軸でスライドされているレイヤ「レイヤ１」
・信頼度面からの判断で取り除く切片「８０％未満」
なお、ここではカット面条件保存ボタン１－１－１ｈも表示しているが、このボタンの詳細については後述する。
また、データの値からの判断で取り除く切片については、図６の段階では入力を受け付けていない。

図７では、カット面条件設定ボタン１－１－１ｆが操作され、カーソル１－１－１ｂによってレイヤ１のデータが選択されている。そして、プロパティとして、次の情報が表示されている。
・選択され時刻軸でスライドされているレイヤ「レイヤ１」
・データの値からの判断で取り除く切片「３０未満」
・横軸の数値からの判断で取り除く切片「XXXより上」

図８では、信頼度とデータ面の値とに基づいてレイヤ１のデータを切り出した結果を示している。そして、プロパティとして、次の情報が表示されている。
・選択され時刻軸でスライドされているレイヤ「レイヤ１」
・信頼度面からの判断で取り除く切片「８０％未満」
・データの値からの判断で取り除く切片「３０％未満」
ここでのプロパティは、表示中のレイヤ１のデータが、どのカット面条件で切り出した結果であるかを示している。

図９では、尺度調整ボタン１－１－１ｄが操作され、カーソル１－１－１ｂによってレイヤ２のデータの縮尺が変更されている。そして、プロパティとして、次の情報が表示されている。
・選択され時刻軸でスライドされているレイヤ「レイヤ２」
・横軸縮尺との比率「－８％」
この状態で、カット面条件保存ボタン１－１－１ｈを操作すると、図９の状態に移行する。

図１０では、画面１－１－１は、カット面条件設定および縮尺調整を適用した後のレイヤ１及びレイヤ２のデータを表示している。そして、プロパティとして、各種条件、ノウハウ名の入力フォーム、編集条件からのデータ検索編集クエリ自動変換ボタン１－１－１ｊを表示している。

各種条件は、期間に対する条件や、各レイヤに対するカット面の条件、妥当幅などである。これらは、それまでの編集操作に基づいて表示される。また、これらの条件は、適宜追加、削除、修正することができる。このように、実際に行った検索と編集の内容をベースとして、条件の追加、削除、修正を行うことで、以降の分析に適用可能な定式化したデータ処理を行うクエリを生成することができる。このクエリを用いることで、例えば熟練者が行ったデータ処理と同様のデータ処理を簡易に実行可能であり、いわば熟練者のノウハウをクエリに変換したものである。

ノウハウ名は、定式化したデータ処理に対して付与する名称である。この名称は、任意に付与してもよいし、データ処理の内容に基づいて生成してもよい。各種条件とノウハウ名を入力した後、編集条件からのデータ検索編集クエリ自動変換ボタン１－１－１ｊを操作すると、サーバ３はクエリの生成を自動実行する。

サーバ３は、生成されたクエリを抽出済み重ね合わせ後のノウハウデータ３－２５として記憶し、以降の分析の際に候補として表示する。このクエリが選択されると、サーバ３は、データ提供要求パケットと同様のデータ提供要求を生成し、対応するデータに対する編集を実行する。

図１１は、データ提供要求パケットの具体例である。図１１には、イベント区間と多次元許容範囲を指定するパケット１－１－２ａ、時間区間と多次元許容範囲を指定するパケット１－１－２ｂを例示している。これらのパケットは、データ分析目的、多次元許容量、時刻又はイベントによる区間など、データを絞り込む情報をサーバ３に送るための要素を含む。

例えば、パケット１－１－２ａでは、データ分析目的が「過去歴分析/停車時間/停車時間分析/運行効率」である。また、多次元許容が「“＊／キロ程”, value: “0”, unit“m”」と指定されている。このように、ワイルドカード「＊」を用いてデータの一部を無視することで、任意のデータ形式で格納されたデータベースから、「キロ程」で単位が「ｍ」のデータを検索することができる。なお、キロ程は、速度パルスに基づいて求められた移動距離を示す。

また、パケット１－１－２ａが「制御イベント/ドア開」から「制御イベント/ドア閉」までのイベントを指定しているのに対し、パケット１－１－２ｂは「2021-01-01T00:00:00」から「2021-01-01T00:01:00」までの時間を指定している。このように、検索範囲の期間について、任意の形式を指定して検索を行うことができる。

図１２は、次元統合テーブルの具体例である。次元統合テーブル３－１４は、少なくとも１階層以上に階層化されたデータ取得目的（ユーザ入力値）、サーバ３側のデータのテンプレートとその学習状態、データテーブル、対象データ識別子、許容誤差と比較するための発生誤差値を含む管理テーブルであり、分析目的と対象データの自動学習等に用いられる。

図１３は、編集画面と連動したデータ検索編集クエリの生成のフローチャートである。まず、サーバ３は、鉄道の特徴を活かしたデータの種類と範囲の絞り込みを行う（ステップＳ１００）。この絞り込みには、データの格納場所やデータ自体の構造を示す識別子を利用することができる。特に、鉄道の特徴を活かしたデータの種類と範囲の絞り込みとしては、鉄道トポロジーやダイヤ情報に基づくデータの特定が該当する。また、鉄道の特性として、形式と信頼性が異なるが重ね合わせが可能な多種多様の情報を用いている点がある。このような情報を適宜選択し、編集し、重ね合わせることで目的とするデータを得る。

すなわち、ステップＳ１００の前段階として、分析対象に関する状態を示す状態情報を記憶するステップが存在する。そして、ステップＳ１００は、状態情報の識別に寄与する構造を部分的に指定するデータ提供要求を受け付けるステップと、形式の異なる状態情報から前記部分的な指定に適合する状態情報を検索するステップと、前記検索の結果を提供するステップと、を内包する。

ステップＳ１００の後、サーバ３は、編集画面での信頼性、値の編集による価値あるデータの切り出しとつなぎ合わせを行う（ステップＳ１０１）。すなわち、このステップＳ１０１は、提供した状態情報に対する編集を受け付けるステップを内包する。

ステップＳ１０１の後、サーバ３は、編集作業での加工条件を、データ検索編集クエリへの自動変換を行う（ステップＳ１０２）。このステップＳ１０２は、データ提供要求と編集の内容に基づいて、分析対象に対する定型化したデータ処理を生成するステップである。

図１４は、鉄道トポロジーの説明図である。図１４に示すように、路線における駅、番線、信号設備などは、トポロジーにおけるノードとリンクとして管理可能である。そして、路線における距離などの情報は、トポロジーのノードに各種座標系を与えることで管理可能である。

さらに、トポロジーのノードとリンクに対して、情報種別、状態、発生誤差を対応付けたテーブルを設けることで、鉄道の運行状態の統合管理することができる。

図１５は、ノードの誤差についての説明図である。鉄道トポロジーのノードは、階層を形成している場合がある。例えば、図１５では、Ｐｌａｔｆｏｒｍ Ｅｄｇｅ（番線と線路の境界）、Ｐｌａｔｆｏｒｍ（番線）、ＯｐｅｒａｔｉｏｎａｌＰｏｉｎ（駅）、ＲａｉｌｗａｙＬｉｎｅ（路線）が階層を形成している。

上層のノードが下層のノードの情報を集約し、サーバ３に提供するケースでは、情報を集約するときに誤差が大きくなり、信頼度が低下する。しかし、サーバ３は、信頼度の異なる情報を重ね合わせて使用するので、信頼度の低い情報も有効に活用できる。

上述してきたように、開示の実施例によれば、データ管理装置としてのサーバ３を含む鉄道運行データ管理システムは、演算装置としてのＣＰＵ３－１と、記憶装置としてのストレージ５を備え、前記記憶装置は、分析対象に関する状態を示す状態情報を記憶し、前記演算装置は、前記状態情報の識別に寄与する構造を部分的に指定するデータ提供要求を受け付けて、形式の異なる状態情報から前記部分的な指定に適合する状態情報を検索して提供し、提供した状態情報に対する編集を受け付け、前記データ提供要求と前記編集の内容に基づいて、前記分析対象に対する定型化したデータ処理を生成する。
このため、データ管理装置及びデータ管理システムは、多様な情報の効率的な利用を実現することができる。
具体的には、信頼性が変化するデータを視覚的に比較し、条件処理に対する情報の自動突合せを行い、それらの組み合わせ結果と目的を管理することができる。
さらに状態として認知される事（静的・動的イベント情報）とそれを分析するための妥当な時間幅への変換を含むクエリ生成自動化を達成することができる。
また、多階層における紐づけを事（静的・動的イベント情報）を軸として編集できる機能と画面を提供し、それらの操作ログから、多数の関係するクエリ変換ルールのノウハウセットを自動生成可能である。

また、前記分析対象は鉄道の運行であり、前記演算装置は、前記データ提供要求と、前記編集の内容と、前記鉄道のネットワーク構成とに基づいて定型化したデータ処理を生成する。
このため、鉄道に特有の特性を利用し、鉄道の運行に関する多様な情報の効率的な利用を実現することができる。

また、前記編集は、一例として複数の状態情報の重ね合わせである。
また、前記編集は、一例として前記状態情報を、値または信頼度に基づいて切り出す編集である。
このように、複数の状態情報を値や信頼度に基づいて切り出し、重ね合わせる編集処理を定型化することで、熟練者のノウハウを広く活用可能となる。

なお、本発明は上記の実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、かかる構成の削除に限らず、構成の置き換えや追加も可能である。

例えば、検索や編集のクエリの集合であるノウハウデータは、実際の操作を行ったときに登録して生成してもよいし、検索や編集のログを蓄積しておき、後から任意のタイミングで生成することも可能である。
また、常時の実施例は鉄道の運行を例に説明を行ったが、多様なデータを分析対象とするシステムであれば任意のシステムに適用可能である。

１：ユーザ端末、１－１：表示装置、１－１－１：画面、１－１－２：パケット、１－２：ディスク、１－４：主記憶装置、２：サーバシステム、３：サーバ、３－１：ＣＰＵ、３－２：メモリ、３－４：ディスクコントローラ、３－５：ディスク、３－１２：対ユースケース閾値表、３－１３：状態管理機能、３－１４：次元統合テーブル、３－１５：信頼度分析機能、３－２１：鉄道トポロジー管理テーブル、３－２２：ダイヤ情報、３－２３：事管理辞書、３－２４：妥当幅、３－２５：ノウハウデータ、３－２６：イベント受信毎ノウハウ検索機能、３－２７：プリフェッチ条件テーブル、５：ストレージ、９：ユーザ

Claims (8)

1. 演算装置と、
   記憶装置とを備え、
   前記記憶装置は、分析対象に関する状態を示す状態情報を記憶し、
   前記演算装置は、
   前記状態情報の識別に寄与する構造を部分的に指定するデータ提供要求を受け付けて、形式の異なる状態情報から前記部分的な指定に適合する状態情報を検索して提供し、
   提供した状態情報に対する編集を受け付け、
   前記データ提供要求と前記編集の内容に基づいて、前記分析対象に対する定型化したデータ処理を生成するものであり、
   前記分析対象は、鉄道の運行であり、
   前記状態情報に対する編集は、信頼性、値の編集による価値あるデータの切り出しとつなぎ合わせであり、
   前記分析対象に対する定型化したデータ処理の生成は、検索ログから、他の時刻での検索と編集に使用可能なクエリを生成するものである
   ことを特徴とするデータ管理装置。
2. 請求項１に記載のデータ管理装置であって、
   前記演算装置は、前記データ提供要求と、前記編集の内容と、前記鉄道のネットワーク構成とに基づいて定型化したデータ処理を生成することを特徴とするデータ管理装置。
3. 請求項１に記載のデータ管理装置であって、
   前記編集は、複数の状態情報の重ね合わせであることを特徴とするデータ管理装置。
4. 請求項３に記載のデータ管理装置であって、
   前記編集は、前記状態情報を、値または信頼度に基づいて切り出す編集であることを特徴とするデータ管理装置。
5. 請求項１に記載のデータ管理装置であって、
   前記状態情報は、鉄道車両の走行状態を示す情報を含み、
   前記定型化したデータ処理は、前記鉄道車両の走行の制御に関係する情報を取得する処理であることを特徴とするデータ管理装置。
6. 請求項５に記載のデータ管理装置であって、
   前記演算装置は、前記定型化したデータ処理を用いることで、前記鉄道車両の走行状態に応じ、必要な情報を事前に取得することを特徴とするデータ管理装置。
7. 演算装置と、
   記憶装置とを備え、
   前記記憶装置は、分析対象に関する状態を示す状態情報を記憶し、
   前記演算装置は、
   前記状態情報の識別に寄与する構造を部分的に指定するデータ提供要求を受け付けて、形式の異なる状態情報から前記部分的な指定に適合する状態情報を検索して提供し、
   提供した状態情報に対する編集を受け付け、
   前記データ提供要求と前記編集の内容に基づいて、前記分析対象に対する定型化したデータ処理を生成するものであり、
   前記分析対象は、鉄道の運行であり、
   前記状態情報に対する編集は、信頼性、値の編集による価値あるデータの切り出しとつなぎ合わせであり、
   前記分析対象に対する定型化したデータ処理の生成は、検索ログから、他の時刻での検索と編集に使用可能なクエリを生成するものである
   ことを特徴とするデータ管理システム。
8. データ管理装置が、
   分析対象に関する状態を示す状態情報を記憶するステップと、
   前記状態情報の識別に寄与する構造を部分的に指定するデータ提供要求を受け付けるステップと、
   形式の異なる状態情報から前記部分的な指定に適合する状態情報を検索するステップと、
   前記検索の結果を提供するステップと、
   提供した状態情報に対する編集を受け付けるステップと、
   前記データ提供要求と前記編集の内容に基づいて、前記分析対象に対する定型化したデータ処理を生成するステップと
   を含み、
   前記分析対象は、鉄道の運行であり、
   前記状態情報に対する編集は、信頼性、値の編集による価値あるデータの切り出しとつなぎ合わせであり、
   前記分析対象に対する定型化したデータ処理の生成は、検索ログから、他の時刻での検索と編集に使用可能なクエリを生成するものである
   ことを特徴とするデータ管理方法。