JP2018085589A - 診断方法、診断装置及び表示装置 - Google Patents

Abstract

【課題】統計情報を算出するためのログ情報のサンプル数が少なく、統計情報の精度が低い状況でも、電化機器の稼働状態を高精度に診断することができる診断方法、診断装置及び表示装置を提供する。
【解決手段】診断装置３は、対象電化機器を識別するための識別情報を取得するログ受信部３０１と、識別情報に基づき対象電化機器の第１及び第２の特徴項目を特定する機器統計情報算出部３０４と、第１の特徴項目と同一の特徴項目を有する第１の同一特徴電化機器の稼働状態に関する第１のログ情報を基に、第１のログ情報を集計した第１の同一特徴統計情報と、第２の特徴項目と同一の特徴項目を有する第２の同一特徴電化機器の稼働状態に関する第２のログ情報を集計した第２の同一特徴統計情報とのうちいずれの統計情報を使用するかを決定する統計値決定部３０８と、決定した統計情報を用いて、対象電化機器の稼働状態を診断する診断部３０７とを備える。
【選択図】図５

Description

本開示は、複数の電化機器のうち診断対象となる対象電化機器の稼働状態を診断する診断方法及び診断装置、並びに該診断装置の診断結果を表示する表示装置に関する。

従来、特許文献１において、複数の品種の製造物の品質を予測するシステムが開示されている。このシステムでは、品種などのグループ毎の製造物からセンサ値などのデータを導出し、そのデータの統計値（平均値）を計算しておく。これがそのグループの特徴を表す統計値となる。そして、あるグループの製造物の品質を予測する際には、同じグループの製造物から導出された統計値を用いて、製造物から収集したデータを正規化し、そのグループ固有の特徴を排除した後に、与えられるロジック（モデル）を適用して品質を予測する。そのことにより、異なる特徴を有する複数のグループの製造物であっても、単一のロジック（モデル）で品質を予測することができる。

米国特許第９１１０４５２号明細書

しかしながら、従来のシステムでは、統計情報の精度について何ら検討されておらず、更なる改善が必要であった。

本開示は、上記の課題を解決するためになされたもので、統計情報を算出するためのログ情報のサンプル数が少なく、統計情報の精度が低い状況でも、電化機器の稼働状態を高精度に診断することができる診断方法、診断装置及び表示装置を提供することを目的とするものである。

上記目的を達成すために、本開示の一態様に係る診断方法は、複数の電化機器のうち診断対象となる対象電化機器の稼働状態を診断する診断装置の診断方法であって、前記対象電化機器を識別するための識別情報を取得する取得ステップと、前記識別情報に基づき、前記対象電化機器の第１の特徴項目を示す第１の特徴情報及び前記第１の特徴項目と異なる第２の特徴項目を示す第２の特徴情報を特定する特定ステップと、前記複数の電化機器のうち前記対象電化機器の前記第１の特徴情報が示す第１の特徴項目と同一の特徴項目を有する第１の同一特徴電化機器の稼働状態に関する第１のログ情報を基に、前記第１のログ情報を集計した第１の同一特徴統計情報と、前記複数の電化機器のうち前記対象電化機器の前記第２の特徴情報が示す第２の特徴項目と同一の特徴項目を有する第２の同一特徴電化機器の稼働状態に関する第２のログ情報を集計した第２の同一特徴統計情報とのうちいずれの統計情報を使用するかを決定し、決定した統計情報を用いて、前記対象電化機器の稼働状態を診断する診断ステップとを含み、前記複数の電化機器を前記第１の特徴項目毎にグルーピングしたときのグループ数は、前記複数の電化機器を前記第２の特徴項目毎にグルーピングしたときのグループ数より多い。

上記態様により、統計情報を算出するためのログ情報のサンプル数が少なく、統計情報の精度が低い状況であっても、電化機器の稼働状態を十分な精度で診断することができる。

本開示の一実施形態における診断システムの構成の一例を示すブロック図である。 図１に示す電化機器の構成の一例を示すブロック図である。 図２に示すログ記憶部のデータ構造の一例を示す図である。 図２に示す識別情報記憶部のデータ構造の一例を示す図である。 図１に示す診断装置の構成の一例を示すブロック図である。 図５に示すログ記憶部のデータ構造の一例を示す図である。 図５に示すモデル情報記憶部のデータ構造の一例を示す図である。 図５に示す機器統計情報記憶部の一つ目の機器統計情報のデータ構造の一例を示す図である。 図５に示す機器統計情報記憶部の二つ目の機器統計情報のデータ構造の一例を示す図である。 図５に示す機器統計情報記憶部の三つ目の機器統計情報のデータ構造の一例を示す図である。 図５に示す機器接続情報記憶部の一つ目の機器接続情報のデータ構造の一例を示す図である。 図５に示す機器接続情報記憶部の二つ目の機器接続情報のデータ構造の一例を示す図である。 図５に示す機器接続情報記憶部の三つ目の機器接続情報のデータ構造の一例を示す図である。 図５に示すロジック記憶部のデータ構造の一例を示す図である。 図１に示す表示装置の構成の一例を示すブロック図である。 図１５に示す表示装置の入出力部に表示される入力画面の一例を示す図である。 図１５に示す表示装置の入出力部に表示される結果表示画面の一例を示す図である。 図１５に示す表示装置の入出力部に表示される結果表示画面の他の一例を示す図である。 図１に示す診断システムの全体シーケンスの一例を示す図である。 図１９に示すログ送受信処理の一例を示すフローチャートである。 図１９に示す機器統計情報導出処理の一例を示すフローチャートである。 図１９に示す電化機器診断処理の一例を示すフローチャートである。 図２２に示す統計情報決定処理の一例を示すフローチャートである。 図２２に示す診断処理の一例を示すフローチャートである。 図２２に示す診断結果表示処理の一例を示すフローチャートである。 図５に示す機器接続情報記憶部の一つ目の機器運転情報のデータ構造の一例を示す図である。 図５に示す機器接続情報記憶部の二つ目の機器運転情報のデータ構造の一例を示す図である。 図５に示す機器接続情報記憶部の三つ目の機器運転情報のデータ構造の一例を示す図である。 図５に示す機器接続情報記憶部の一つ目の機器データ量情報のデータ構造の一例を示す図である。 図５に示す機器接続情報記憶部の二つ目の機器データ量情報のデータ構造の一例を示す図である。 図５に示す機器接続情報記憶部の三つ目の機器データ量情報のデータ構造の一例を示す図である。 図５に示すモデル情報記憶部に格納されるモデル関係情報の一例を示す図である。 図３２に示すモデル関係情報を用いた場合に図５に示す機器接続情報記憶部の一つ目のツリー構造用機器情報のデータ構造の一例を示す図である。 図３２に示すモデル関係情報を用いた場合に図５に示す機器接続情報記憶部の二つ目のツリー構造用機器情報のデータ構造の一例を示す図である。 図５に示す機器統計情報記憶部の一つ目の機器統計情報のデータ構造の第１の変形例を示す図である。 図５に示す機器統計情報記憶部の二つ目の機器統計情報のデータ構造の第１の変形例を示す図である。 図５に示す機器統計情報記憶部の三つ目の機器統計情報のデータ構造の第１の変形例を示す図である。 図５に示す機器統計情報記憶部の一つ目の機器統計情報のデータ構造の第２の変形例を示す図である。 図５に示す機器統計情報記憶部の二つ目の機器統計情報のデータ構造の第２の変形例を示す図である。 図５に示す機器統計情報記憶部の三つ目の機器統計情報のデータ構造の第２の変形例を示す図である。 本開示の実施の形態において提供するサービスの全体像を示す図である。 本開示の実施の形態におけるサービスの類型（自社データセンタ型）を示す図である。 本開示の実施の形態におけるサービスの類型（ＩａａＳ利用型）を示す図である。 本開示の実施の形態におけるサービスの類型（ＰａａＳ利用型）を示す図である。 本開示の実施の形態におけるサービスの類型（ＳａａＳ利用型）を示す図である。

（本開示の基礎となった知見）
一般的には、平均値などに代表される統計値を算出する際に用いる元データのサンプル数が少ない段階では、統計値の精度が低いことが知られている。そのため、サンプル数によっては、そのグループの特徴を表す統計値として不適切な場合が考えられる。

しかしながら、特許文献１で開示されている従来のシステムでは、高精度の統計値が与えられることを前提として、単一の診断ロジックで品質を予測する技術が開示されているのみであり、その統計値の精度については考慮されていなかった。

例えば、あるグループにおいてデータを収集しながら、並行して統計値を算出していく場合、収集当初は統計値の精度が低く、単一の診断ロジックで品質を予測する際の判定精度が低いという課題が存在した。

上記のように、異なる特徴を有する複数のグループの電化機器に対して、単一の診断ロジックで診断を行う技術が検討されているが、単一の診断ロジックで品質予測するために必要な統計値の精度が低い場合でも高精度で診断をしたいというニーズがあり、これらのニーズを満たすための技術的な解決策に関して、何ら検討はされていなかった。

このような課題を解決するために、本開示では、例えば、単一グループに対して、同じ種類の統計値（平均値など）を複数種類算出するようにし、診断時には、それぞれの統計値の精度を考慮して、最適な統計値を選択して診断を行うようにすることにより、十分な精度で診断ができるシステムを実現している。

本開示の一態様に係る診断方法は、複数の電化機器のうち診断対象となる対象電化機器の稼働状態を診断する診断装置の診断方法であって、前記対象電化機器を識別するための識別情報を取得する取得ステップと、前記識別情報に基づき、前記対象電化機器の第１の特徴項目を示す第１の特徴情報及び前記第１の特徴項目と異なる第２の特徴項目を示す第２の特徴情報を特定する特定ステップと、前記複数の電化機器のうち前記対象電化機器の前記第１の特徴情報が示す第１の特徴項目と同一の特徴項目を有する第１の同一特徴電化機器の稼働状態に関する第１のログ情報を基に、前記第１のログ情報を集計した第１の同一特徴統計情報と、前記複数の電化機器のうち前記対象電化機器の前記第２の特徴情報が示す第２の特徴項目と同一の特徴項目を有する第２の同一特徴電化機器の稼働状態に関する第２のログ情報を集計した第２の同一特徴統計情報とのうちいずれの統計情報を使用するかを決定し、決定した統計情報を用いて、前記対象電化機器の稼働状態を診断する診断ステップとを含み、前記複数の電化機器を前記第１の特徴項目毎にグルーピングしたときのグループ数は、前記複数の電化機器を前記第２の特徴項目毎にグルーピングしたときのグループ数より多い。

このような構成により、診断対象となる対象電化機器を識別するための識別情報を取得し、取得した識別情報に基づき、対象電化機器の第１の特徴項目を示す第１の特徴情報と、第１の特徴項目と異なる第２の特徴項目を示す第２の特徴情報とを特定し、複数の電化機器のうち対象電化機器の第１の特徴情報が示す第１の特徴項目と同一の特徴項目を有する第１の同一特徴電化機器の稼働状態に関する第１のログ情報を基に、第１のログ情報を集計した第１の同一特徴統計情報と、対象電化機器の第２の特徴情報が示す第２の特徴項目と同一の特徴項目を有する第２の同一特徴電化機器の稼働状態に関する第２のログ情報を集計した第２の同一特徴統計情報とのうちいずれの統計情報を使用するかを決定し、決定した統計情報を用いて、対象電化機器の稼働状態を診断している。

ここで、複数の電化機器を第１の特徴項目毎にグルーピングしたときのグループ数は、複数の電化機器を第２の特徴項目毎にグルーピングしたときのグループ数より多いので、第２の同一特徴電化機器の数は、第１の同一特徴電化機器の数より多くなり、第２の同一特徴電化機器の稼働状態に関する第２のログ情報のサンプル数は、第１の同一特徴電化機器の稼働状態に関する第１のログ情報のサンプル数より多くなる。

したがって、第１のログ情報のサンプル数が少なく、第１の同一特徴統計情報の精度が低い場合、統計情報を算出するためのログ情報として、サンプル数が多い第２のログ情報を用いることにより、十分な精度の第２の同一特徴統計情報を得ることができ、この第２の同一特徴統計情報を用いて、対象電化機器の稼働状態を十分な精度で診断することができる。この結果、統計情報を算出するためのログ情報のサンプル数が少なく、統計情報の精度が低い状況であっても、電化機器の稼働状態を十分な精度で診断することができる。

前記複数の電化機器は、所定のネットワークに接続され、前記診断ステップは、前記第１のログ情報から特定した、前記ネットワークに接続されている前記第１の同一特徴電化機器の台数を示す接続台数が所定数以上であるか否かに応じて、前記第１の同一特徴統計情報及び前記第２の同一特徴統計情報のうちいずれの統計情報を使用するかを決定し、決定した統計情報を用いて、前記対象電化機器の稼働状態を診断するようにしてもよい。

このような構成により、第１のログ情報から特定した、ネットワークに接続されている第１の同一特徴電化機器の台数を示す接続台数が所定数以上であるか否かに応じて、第１の同一特徴統計情報及び第２の同一特徴統計情報のうちいずれの統計情報を使用するかを決定し、決定した統計情報を用いて、対象電化機器の稼働状態を診断している。

したがって、第１の同一特徴電化機器の台数を示す接続台数が所定数以上である場合、第１のログ情報のサンプル数が多くなり、精度の高い第１の同一特徴統計情報を得ることができるので、精度の高い第１の同一特徴統計情報を用いて、対象電化機器の稼働状態を高精度に診断することができる。一方、第１の同一特徴電化機器の台数を示す接続台数が所定数より少ない場合、第１のログ情報のサンプル数は少ないが、第２のログ情報のサンプル数は第１のログ情報のサンプル数より多くなり、十分な精度の第２の同一特徴統計情報を得ることができるので、十分な精度の第２の同一特徴統計情報を用いて、対象電化機器の稼働状態を十分な精度で診断することができる。

前記診断ステップは、前記接続台数が前記所定数以上である場合、前記第１の同一特徴統計情報を用いて、前記対象電化機器の稼働状態を診断するようにしてもよい。

このような構成により、第１の同一特徴電化機器の接続台数が所定数以上である場合、第１の同一特徴統計情報を用いて、対象電化機器の稼働状態を診断しているので、第１のログ情報のサンプル数が多くなり、精度の高い第１の同一特徴統計情報を得ることができ、精度の高い第１の同一特徴統計情報を用いて、対象電化機器の稼働状態を高精度に診断することができる。

前記診断ステップは、前記接続台数が前記所定数より少ない場合、前記第２の同一特徴統計情報を用いて、前記対象電化機器の稼働状態を診断するようにしてもよい。

このような構成により、第１の同一特徴電化機器の接続台数が所定数より少ない場合、第２の同一特徴統計情報を用いて、対象電化機器の稼働状態を診断しているので、サンプル数が第１のログ情報より多い第２のログ情報を用いて、十分な精度の第２の同一特徴統計情報を得ることができ、十分な精度の第２の同一特徴統計情報を用いて、対象電化機器の稼働状態を十分な精度で診断することができる。

前記複数の電化機器は、所定のネットワークに接続され、前記診断ステップは、前記ネットワークを介して前記第１の同一特徴電化機器から送信された前記第１のログ情報のデータ量が所定量以上であるか否かに応じて、前記第１の同一特徴統計情報及び前記第２の同一特徴統計情報のうちいずれの統計情報を使用するかを決定し、決定した統計情報を用いて、前記対象電化機器の稼働状態を診断するようにしてもよい。

このような構成により、ネットワークを介して第１の同一特徴電化機器から送信された第１のログ情報のデータ量が所定量以上であるか否かに応じて、第１の同一特徴統計情報及び前記第２の同一特徴統計情報のうちいずれの統計情報を使用するかを決定し、決定した統計情報を用いて、対象電化機器の稼働状態を診断している。

したがって、第１のログ情報のデータ量が所定量以上である場合、第１のログ情報のサンプル数が多くなり、精度の高い第１の同一特徴統計情報を得ることができるので、精度の高い第１の同一特徴統計情報を用いて、対象電化機器の稼働状態を高精度に診断することができる。一方、第１のログ情報のデータ量が所定量より少ない場合、第１のログ情報のサンプル数は少ないが、第２のログ情報のサンプル数は、第１のログ情報のサンプル数より多くなり、十分な精度の第２の同一特徴統計情報を得ることができるので、十分な精度の第２の同一特徴統計情報を用いて、対象電化機器の稼働状態を十分な精度で診断することができる。

前記診断ステップは、前記第１の同一特徴電化機器から送信された前記第１のログ情報のデータ量が前記所定量以上である場合、前記第１の同一特徴統計情報を用いて、前記対象電化機器の稼働状態を診断するようにしてもよい。

このような構成により、第１のログ情報のデータ量が所定量以上である場合、第１の同一特徴統計情報を用いて、対象電化機器の稼働状態を診断しているので、第１のログ情報のサンプル数が多くなり、精度の高い第１の同一特徴統計情報を得ることができ、精度の高い第１の同一特徴統計情報を用いて、対象電化機器の稼働状態を高精度に診断することができる。

前記診断ステップは、前記第１の同一特徴電化機器から送信された前記第１のログ情報のデータ量が前記所定量より少ない場合、前記第２の同一特徴統計情報を用いて、前記対象電化機器の稼働状態を診断するようにしてもよい。

このような構成により、第１のログ情報のデータ量が所定量より少ない場合、第２の同一特徴統計情報を用いて、対象電化機器の稼働状態を診断しているので、サンプル数が第１のログ情報より多い第２のログ情報を用いて、十分な精度の第２の同一特徴統計情報を得ることができ、十分な精度の第２の同一特徴統計情報を用いて、対象電化機器の稼働状態を十分な精度で診断することができる。

前記特定ステップは、前記第１の特徴情報として、前記識別情報により識別される前記対象電化機器の機種を示す機種情報を特定するとともに、前記第２の特徴情報として、前記識別情報により識別される前記対象電化機器の製品モデル及び能力のうち少なくとも一方に関する属性項目を示す属性情報を特定し、前記診断ステップは、前記複数の電化機器のうち前記対象電化機器の前記機種情報が示す機種と同一機種である同一機種電化機器の稼働状態を示す同一機種ログ情報を基に、前記同一機種ログ情報を集計した同一機種統計情報と、前記対象電化機器の前記属性情報が示す属性項目と同一の属性項目を有する同一属性電化機器からの同一属性ログ情報を集計した同一属性統計情報とのうちいずれの統計情報を使用するかを決定し、決定した統計情報を用いて前記対象電化機器の稼働状態を診断し、前記複数の電化機器を前記機種毎にグルーピングしたときのグループ数は、前記複数の電化機器を前記属性項目毎にグルーピングしたときのグループ数より多くするようにしてもよい。

このような構成により、識別情報により識別される対象電化機器の機種を示す機種情報を特定するとともに、識別情報により識別される対象電化機器の製品モデル及び能力のうち少なくとも一方に関する属性項目を示す属性情報を特定し、複数の電化機器のうち対象電化機器の機種情報が示す機種と同一機種である同一機種電化機器の稼働状態を示す同一機種ログ情報を基に、同一機種ログ情報を集計した同一機種統計情報と、対象電化機器の属性情報が示す属性項目と同一の属性項目を有する同一属性電化機器からの同一属性ログ情報を集計した同一属性統計情報とのうちいずれの統計情報を使用するかを決定し、決定した統計情報を用いて対象電化機器の稼働状態を診断している。

ここで、複数の電化機器を機種毎にグルーピングしたときのグループ数は、複数の電化機器を属性項目毎にグルーピングしたときのグループ数より多いので、同一属性電化機器の数は、同一機種電化機器の数より多くなり、同一属性電化機器の稼働状態に関する同一属性ログ情報のサンプル数は、同一機種電化機器の稼働状態に関する同一機種ログ情報のサンプル数より多くなる。

したがって、同一機種電化機器の同一機種ログ情報のサンプル数が少なく、同一機種統計情報の精度が低い場合、統計情報を算出するためのログ情報として、サンプル数が多い同一属性電化機器の同一属性ログ情報を用いることにより、十分な精度の同一属性統計情報を得ることができ、十分な精度の同一属性統計情報を用いて、対象電化機器の稼働状態を十分な精度で診断することができる。

前記属性情報は、前記対象電化機器の製造年度を示す年度情報を含むようにしてもよい。

このような構成により、同一機種電化機器の同一機種ログ情報のサンプル数が少なく、同一機種統計情報の精度が低い場合、統計情報を算出するためのログ情報として、サンプル数が多い製造年度が同一の同一属性電化機器の同一属性ログ情報を用いることにより、十分な精度の同一属性統計情報を得ることができるので、十分な精度の同一属性統計情報を用いて、対象電化機器の稼働状態を十分な精度で診断することができる。

前記属性情報は、複数のレベルのいずれかにより表現される前記対象電化機器の能力を示す能力情報を含むようにしてもよい。

このような構成により、同一機種電化機器の同一機種ログ情報のサンプル数が少なく、同一機種統計情報の精度が低い場合、統計情報を算出するためのログ情報として、サンプル数が多い能力が同一の同一属性電化機器の同一属性ログ情報を用いることにより、十分な精度の同一属性統計情報を得ることができるので、十分な精度の同一属性統計情報を用いて、対象電化機器の稼働状態を十分な精度で診断することができる。

前記診断ステップは、前記第１の同一特徴統計情報又は前記第２の同一特徴統計情報として、前記第１のログ情報又は前記第２のログ情報に含まれる診断内容に関連する項目の統計値を算出し、前記統計値を所定の診断ロジックに適用して前記対象電化機器が異常であるか否かを判断するようにしてもよい。

このような構成により、第１のログ情報又は第２のログ情報に含まれる診断内容に関連する項目の統計値を算出し、算出した統計値を所定の診断ロジックに適用して対象電化機器が異常であるか否かを判断しているので、統計情報を算出するためのログ情報のサンプル数が少なく、統計情報の精度が低い状況であっても、単一の診断ロジックを用いて、対象電化機器の稼働状態を十分な精度で診断することができる。

前記複数の電化機器は、複数の空気調和装置を含み、前記第１のログ情報及び前記第２のログ情報は、前記複数の空気調和装置の圧縮機の回転数を示す回転数情報及び配管温度を示す配管温度情報の少なくとも一方を含むようにしてもよい。

このような構成により、空気調和装置の圧縮機の回転数を示す回転数情報及び配管温度を示す配管温度情報から圧縮機の回転数及び配管温度の統計値を算出し、算出した統計値を所定の診断ロジックに適用して空気調和装置が異常であるか否かを判断しているので、第１の特徴項目と同一の特徴項目を有する空気調和装置の圧縮機の回転数及び配管温度の統計値を算出するための回転数情報及び配管温度情報のサンプル数が少なく、圧縮機の回転数及び配管温度の統計値の精度が低い状況であっても、第２の特徴項目と同一の特徴項目を有する空気調和装置の圧縮機の回転数及び配管温度の統計値を用いて、診断対象となる空気調和装置の稼働状態を十分な精度で診断することができる。

前記診断ステップの診断に用いた前記統計情報に応じて当該診断の精度を判定する判定ステップと、前記診断の精度に応じて、前記診断の結果を示す診断結果情報の表示内容を変化させる変化ステップをさらに含むようにしてもよい。

このような構成により、診断に用いた統計情報に応じて当該診断の精度を判定し、判定した診断の精度に応じて診断の結果を示す診断結果情報の表示内容を変化させているので、どの程度の精度で対象電化機器の稼働状態の診断が行われたかをユーザに提示することができる。

前記特定ステップは、さらに、前記識別情報に基づき、前記第１及び第２の特徴項目と異なる第３の特徴項目を示す第３の特徴情報を特定し、前記複数の電化機器を前記第２の特徴項目毎にグルーピングしたときのグループ数は、前記複数の電化機器を前記第３の特徴項目毎にグルーピングしたときのグループ数より多く、前記第１乃至第３の特徴情報は、前記診断ステップにおいて統計情報として使用される優先度を有し、前記診断ステップは、前記第１のログ情報、前記第２のログ情報、及び前記優先度に基づき、前記第１の同一特徴統計情報と、前記第２の同一特徴統計情報と、前記複数の電化機器のうち前記対象電化機器の前記第３の特徴情報が示す第３の特徴項目と同一の特徴項目を有する第３の同一特徴電化機器の稼働状態に関する第３のログ情報を集計した第３の同一特徴統計情報との中からいずれの統計情報を使用するかを決定するようにしてもよい。

このような構成により、さらに、診断対象となる対象電化機器を識別するための識別情報に基づき、第１及び第２の特徴項目と異なる第３の特徴項目を示す第３の特徴情報を特定し、第１のログ情報、第２のログ情報、及び第１乃至第３の特徴情報が統計情報として使用される優先度に基づき、第１の同一特徴統計情報と、第２の同一特徴統計情報と、複数の電化機器のうち対象電化機器の第３の特徴情報が示す第３の特徴項目と同一の特徴項目を有する第３の同一特徴電化機器の稼働状態に関する第３のログ情報を集計した第３の同一特徴統計情報との中からいずれの統計情報を使用するかを決定し、決定した統計情報を用いて、対象電化機器の稼働状態を診断している。

ここで、複数の電化機器を第２の特徴項目毎にグルーピングしたときのグループ数は、複数の電化機器を第３の特徴項目毎にグルーピングしたときのグループ数より多いので、第３の同一特徴電化機器の数は、第２の同一特徴電化機器の数より多くなり、第３の同一特徴電化機器の稼働状態に関する第３のログ情報のサンプル数は、第２の同一特徴電化機器の稼働状態に関する第２のログ情報のサンプル数よりさらに多くなる。

したがって、第１のログ情報のサンプル数が少なく、第１の同一特徴統計情報の精度が低い場合、第１乃至第３の特徴情報が統計情報として使用される優先度に応じて、統計情報を算出するためのログ情報として、サンプル数が多い第２のログ情報を用いることにより、十分な精度の第２の同一特徴統計情報を得ることができ、十分な精度の第２の同一特徴統計情報を用いて、対象電化機器の稼働状態を十分な精度で診断することができる。

また、第２のログ情報のサンプル数が少なく、第２の同一特徴統計情報の精度が低い場合、第１乃至第３の特徴情報が統計情報として使用される優先度に応じて、統計情報を算出するためのログ情報として、サンプル数が多い第３のログ情報を用いることにより、十分な精度の第３の同一特徴統計情報を得ることができ、十分な精度の第３の同一特徴統計情報を用いて、対象電化機器の稼働状態を十分な精度で診断することができる。

前記特定ステップは、さらに、前記識別情報に基づき、前記第１及び第２の特徴項目と異なる第３の特徴項目を示す第３の特徴情報を特定し、前記複数の電化機器を前記第２の特徴項目毎にグルーピングしたときのグループ数は、前記複数の電化機器を前記第３の特徴項目毎にグルーピングしたときのグループ数より多く、前記診断ステップは、前記第１のログ情報、前記第２のログ情報、及び前記第１乃至第３の特徴情報に含まれる前記第１乃至第３の特徴項目のそれぞれの関係をツリー構造で定義したモデル関係情報に基づき、前記第１の同一特徴統計情報と、前記第２の同一特徴統計情報と、前記複数の電化機器のうち前記対象電化機器の前記第３の特徴情報が示す第３の特徴項目と同一の特徴項目を有する第３の同一特徴電化機器の稼働状態に関する第３のログ情報を集計した第３の同一特徴統計情報との中からいずれの統計情報を使用するかを決定するようにしてもよい。

このような構成により、診断対象となる対象電化機器を識別するための識別情報に基づき、第１及び第２の特徴項目と異なる第３の特徴項目を示す第３の特徴情報を特定し、第１のログ情報、第２のログ情報、及び第１乃至第３の特徴情報に含まれる第１乃至第３の特徴項目のそれぞれの関係をツリー構造で定義したモデル関係情報に基づき、第１の同一特徴統計情報と、第２の同一特徴統計情報と、複数の電化機器のうち対象電化機器の第３の特徴情報が示す第３の特徴項目と同一の特徴項目を有する第３の同一特徴電化機器の稼働状態に関する第３のログ情報を集計した第３の同一特徴統計情報との中からいずれの統計情報を使用するかを決定し、決定した統計情報を用いて、対象電化機器の稼働状態を診断している。

ここで、複数の電化機器を第２の特徴項目毎にグルーピングしたときのグループ数は、複数の電化機器を第３の特徴項目毎にグルーピングしたときのグループ数より多いので、第３の同一特徴電化機器の数は、第２の同一特徴電化機器の数より多くなり、第３の同一特徴電化機器の稼働状態に関する第３のログ情報のサンプル数は、第２の同一特徴電化機器の稼働状態に関する第２のログ情報のサンプル数よりさらに多くなる。

したがって、第１のログ情報のサンプル数が少なく、第１の同一特徴統計情報の精度が低い場合、第１乃至第３の特徴項目のそれぞれの関係をツリー構造で定義したモデル関係情報に従い、統計情報を算出するためのログ情報として、サンプル数が多い第２のログ情報を用いることにより、十分な精度の第２の同一特徴統計情報を得ることができ、十分な精度の第２の同一特徴統計情報を用いて、対象電化機器の稼働状態を十分な精度で診断することができる。

また、第１及び第２のログ情報のサンプル数が少なく、第１及び第２の同一特徴統計情報の精度が低い場合、第１乃至第３の特徴項目のそれぞれの関係をツリー構造で定義したモデル関係情報に従い、統計情報を算出するためのログ情報として、サンプル数が多い第３のログ情報を用いることにより、十分な精度の第３の同一特徴統計情報を得ることができ、十分な精度の第３の同一特徴統計情報を用いて、対象電化機器の稼働状態を十分な精度で診断することができる。

また、本開示は、以上のような特徴的な処理を実行する診断方法として実現することができるだけでなく、診断方法が実行する特徴的な処理に対応する特徴的な構成を備える診断装置などとして実現することもできる。したがって、以下の他の態様でも、上記の空調制御方法と同様の効果を奏することができる。

本開示の他の態様に係る診断装置は、複数の電化機器のうち診断対象となる対象電化機器の稼働状態を診断する診断装置であって、前記対象電化機器を識別するための識別情報を取得する取得部と、前記識別情報に基づき、前記対象電化機器の第１の特徴項目を示す第１の特徴情報及び前記第１の特徴項目と異なる第２の特徴項目を示す第２の特徴情報を特定する特定部と、前記複数の電化機器のうち前記対象電化機器の前記第１の特徴情報が示す第１の特徴項目と同一の特徴項目を有する第１の同一特徴電化機器の稼働状態に関する第１のログ情報を基に、前記第１のログ情報を集計した第１の同一特徴統計情報と、前記複数の電化機器のうち前記対象電化機器の前記第２の特徴情報が示す第２の特徴項目と同一の特徴項目を有する第２の同一特徴電化機器の稼働状態に関する第２のログ情報を集計した第２の同一特徴統計情報とのうちいずれの統計情報を使用するかを決定し、決定した統計情報を用いて、前記対象電化機器の稼働状態を診断する診断部とを備え、前記複数の電化機器を前記第１の特徴項目毎にグルーピングしたときのグループ数は、前記複数の電化機器を前記第２の特徴項目毎にグルーピングしたときのグループ数より多い。

また、本開示の他の態様に係る表示装置は、複数の電化機器のうち診断対象となる対象電化機器の稼働状態を診断する診断装置の診断結果を表示する表示装置であって、前記対象電化機器を識別するための識別情報を前記診断装置に送信する送信部と、前記診断装置が前記対象電化機器の診断に用いた統計情報が、前記複数の電化機器のうち前記対象電化機器の第１の特徴情報が示す第１の特徴項目と同一の特徴項目を有する第１の同一特徴電化機器の稼働状態に関する第１のログ情報を集計した第１の同一特徴統計情報と、前記複数の電化機器のうち前記対象電化機器の前記第１の特徴項目と異なる第２の特徴情報が示す第２の特徴項目と同一の特徴項目を有する第２の同一特徴電化機器の稼働状態に関する第２のログ情報を集計した第２の同一特徴統計情報とのうちいずれの統計情報であるかを示す統計情報特定情報を前記診断装置から受信する受信部と、前記統計情報特定情報に基づいて前記診断の精度を決定し、決定した前記診断の精度に応じて、前記診断結果情報を通知するための表示内容を決定し、決定した表示内容を示す通知画面を表示する表示部とを備える。

このような構成により、対象電化機器を識別するための識別情報を診断装置に送信し、診断装置が対象電化機器の診断に用いた統計情報が、複数の電化機器のうち対象電化機器の第１の特徴情報が示す第１の特徴項目と同一の特徴項目を有する第１の同一特徴電化機器の稼働状態に関する第１のログ情報を集計した第１の同一特徴統計情報と、複数の電化機器のうち対象電化機器の第１の特徴項目と異なる第２の特徴情報が示す第２の特徴項目と同一の特徴項目を有する第２の同一特徴電化機器の稼働状態に関する第２のログ情報を集計した第２の同一特徴統計情報とのうちいずれの統計情報であるかを示す統計情報特定情報を診断装置から受信し、受信した統計情報特定情報に基づいて診断の精度を決定し、決定した診断の精度に応じて、診断結果情報を通知するための表示内容を決定し、決定した表示内容を示す通知画面を表示しているので、診断に用いた統計情報に応じて当該診断の精度を判定し、判定した診断の精度に応じて診断の結果を示す診断結果情報の表示内容を変化させて表示し、どの程度の精度で対象電化機器の稼働状態の診断が行われたかをユーザに提示することができるとともに、統計情報を算出するためのログ情報のサンプル数が少なく、統計情報の精度が低い状況であっても、電化機器の稼働状態を十分な精度で診断することができる。

また、上記の診断方法に含まれる特徴的な処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムとして実現することもできる。そして、このようなコンピュータプログラムを、ＣＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体あるいはインターネット等の通信ネットワークを介して流通させることができるのは、言うまでもない。

なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本開示の一具体例を示すためのものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、構成要素、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。また全ての実施の形態において、各々の内容を組み合わせることもできる。また、以下の一実施の形態に係る診断装置の構成要素の一部とそれ以外の構成要素とを複数のコンピュータに分散させたシステムとして構成してもよい。

（実施の形態）
以下、本開示の一実施の形態について、図面を参照しながら説明する。

（１．１）診断システム
まず、本実施の形態における診断システムの全体像について説明する。図１は、本開示の一実施の形態における診断システムの構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、診断システムは、複数の電化機器１、診断装置３及び表示装置４を備え、各装置は、インターネット２を介して通信可能に接続される。なお、各装置の数は、本例に特に限定されず、例えば、複数の表示装置４を用いてもよい。

各電化機器１は、例えば、家庭内に設置され、直接的又はゲートウェイ等の通信装置（図示省略）を介して間接的にインターネット２と接続される。電化機器１は、例えば、テレビ、レコーダ、エアコン（空調調和装置）、冷蔵庫、洗濯機、電子レンジ、炊飯器などの家電製品（家電機器）である。また、各電化機器１には、インターネット接続用として、有線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、無線ＬＡＮ、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）規格などの通信機能が搭載されている。

インターネット２は、公衆通信網である。なお、本実施の形態では、インターネット２を介して各装置を通信可能に接続しているが、この例に特に限定されず、他の種々のネットワークを用いることができる。

診断装置３は、電化機器１の稼働状態を診断するサーバ装置であり、例えば、クラウド上に構成されるクラウドサーバである。表示装置４は、診断装置３での診断結果を表示する装置であり、例えば、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）である。

次に、上記の診断システムにおける情報の流れを説明する。まず、各電化機器１は、定期的に又は非定期的に、電化機器自身が生成するログデータを診断装置３に送信する。ここで、ログデータとは、例えば、電化機器１の運転状況、動作日時、センサ情報等を示す情報（電化機器１の稼働状態に関するログ情報）である。洗濯機であれば、ドラムの回転数、冷蔵庫であれば、圧縮機の回転数、エアコンであれば、圧縮機の回転数及び配管温度などを含むが、これらの情報に限らず、種々の機器から取得が可能な種々の情報を含んでもよい。

次に、診断装置３は、各電化機器１から集積したログデータを基に、診断に必要な機器統計情報を導出する。そして、表示装置４は、外部から診断対象となる電化機器１（対象電化機器）を識別するための識別情報を入力されると、それを診断要求として診断装置３に送信する。診断装置３は、電化機器１から収集したログデータと、集計した機器統計情報とを用いて、診断要求を受けた電化機器１の稼働状態の診断を行い、診断結果を表示装置４へ応答する。表示装置４は、その診断結果を表示する。

なお、本実施の形態では、電化機器１が家庭用エアコン（以後、「エアコン」と呼ぶ）の場合を例に挙げて説明を行う。ただし、本実施の形態が適用される電化機器は、エアコンに限らず、あらゆる電化機器に適用可能である。以下に、図１に示す診断システムを構成する各装置について、詳細に説明する。

（１．２）電化機器１
図２は、図１に示す電化機器１の構成の一例を示すブロック図である。図２に示すように、電化機器１は、制御部１０１、ログ取得部１０２、ログ記憶部１０３、識別情報記憶部１０４、ログ送信部１０５、圧縮機１０６及びセンサ部１０７を備える。

（１）制御部１０１
制御部１０１は、電化機器１のメイン機能を制御する。このメイン機能は、電化機器１の種類によって異なる。本実施の形態では、電化機器１は、エアコンであるので、冷たい空気を吐き出す冷房機能や、暖かい空気を吐き出す暖房機能、屋内の湿度を下げる除湿機能などがメイン機能となる。

具体的には、制御部１０１は、電化機器１の使用者からの操作に応じてエアコン本体（電化機器１）に備わっている圧縮機（コンプレッサー）１０６やファン（図示省略）などの部品に対する制御を行う。圧縮機１０６は、制御部１０１に制御され、自身の回転数を制御部１０１に通知する。センサ部１０７は、冷媒が通る配管の温度を検知し、配管温度を制御部１０１に通知する。制御部１０１は、圧縮機１０６の回転数及びセンサ部１０７の配管温度をログ取得部１０２に通知する。

なお、電化機器１のメイン機能は、上記の例に特に限定されず、電化機器１が冷蔵庫である場合、圧縮機を用いて庫内を冷やす冷却機能であり、洗濯機である場合、水道水や洗剤を使って洗濯物を洗う洗濯機能や、洗濯物を乾燥させる乾燥機能がメイン機能となる。

（２）ログ取得部１０２
ログ取得部１０２は、制御部１０１の制御動作の過程において、ログデータを生成する。上記のように、ログデータは、例えば、運転状況、動作日時、センサ情報等を示す情報であるが、電化機器１はエアコンであるので、冷媒を圧縮するために用いる圧縮機１０６の回転数（単位は回／秒）や、センサ部１０７が測定した冷媒が通る配管の温度（単位は度）などがログデータとなる。ただし、これらの情報に限らず、種々の機器から取得が可能な種々の情報を含んでもよい。

ログ取得部１０２は、制御部１０１から圧縮機１０６の回転数及びセンサ部１０７の配管温度等を取得してログデータを生成し、生成したログデータをタイムスタンプと共にログ記憶部１０３に記憶する。タイムスタンプは、ログデータを取得した日時情報である。

（３）ログ記憶部１０３
ログ記憶部１０３は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などから構成される。図３は、図２に示すログ記憶部１０３のデータ構造の一例を示す図である。

図３に示すように、ログ記憶部１０３は、ログデータとして、タイムスタンプ、圧縮機回転数、及び配管温度を１組とするｎ組（ｎは２以上の整数）のデータから構成されるテーブルを記憶している。例えば、テーブルの最上段のデータとして、タイムスタンプ「２０１６／６／２８ １３：５１」に対して圧縮機の回転数「５０」及び配管温度「１３」が記憶される。このデータから、２０１６年６月２８日の１３時５１分の圧縮機１０６の回転数は５０回／秒であり、センサ部１０７の配管温度は１３度であることがわかる。

（４）識別情報記憶部１０４
識別情報記憶部１０４は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭなどから構成される。図４は、図２に示す識別情報記憶部１０４のデータ構造の一例を示す図である。

図４に示すように、識別情報記憶部１０４は、識別情報として、機種情報と製造番号とから構成されるテーブルを記憶している。機種情報は、電化機器１の機種を示す情報であり、製造番号は、電化機器１を一意に識別するユニークな番号であり、製造時に個別に付与される番号である。

図４では、機種情報が「ＡＣ２０１６−Ｈ」、製造番号が「１２３４５」の例を示している。ここで「ＡＣ」はエアコン（空気調和装置）、「２０１６」は２０１６年製モデル、「Ｈ」は上位モデル（ＨＩＧＨ）の略である。なお、機種情報の構成は、上記の例に特に限定されず、種々の変更が可能であり、製品のシリーズを特定するシリーズ番号等を含む型番等を用いてもよい。また、識別情報も、上記の例に特に限定されず、種々の変更が可能であり、機種情報のみを識別情報として用いたり、又は、製造番号のみを識別情報として用い、製造番号から機種情報を特定したりしてもよい。

（５）ログ送信部１０５
ログ送信部１０５は、所定のトリガを基に、識別情報記憶部１０４から取得した機種情報及び製造番号、並びにログ記憶部１０３から取得したタイムスタンプ、圧縮機回転数及び配管温度を合わせて、インターネット２を介して診断装置３に送信する。

なお、ログ送信部１０５は、ログ記憶部１０３のログデータのうち、診断装置３にまだ送信していないログデータのみを取得して送信するものとする。そのため、診断装置３に送信したログデータは、ログ記憶部１０３から逐次削除する構成でもよいし、送信済か否かを判断するフラグを用意して判定してもよい。

また、ログ送信部１０５から診断装置３にデータを送信するトリガとしては、種々のタイミングを用いることができ、例えば、ログ送信部１０５がタイマーカウンタを備え、１０分ごとに定期的に送信してもよいし、又は、電化機器１が動作開始したときや動作停止したときなど、状態が変化したタイミングで送信してもよい。

（１．３）診断装置３
図５は、図１に示す診断装置３の構成の一例を示すブロック図である。図５に示すように、診断装置３は、ログ受信部３０１、ログ記憶部３０２、モデル情報記憶部３０３、機器統計情報算出部３０４、機器統計情報記憶部３０５、送受信部３０６、診断部３０７、統計値決定部３０８、機器接続情報記憶部３０９、及びロジック記憶部３１０を備える。診断装置３は、例えば、サーバ装置である。

（１）ログ受信部３０１
ログ受信部３０１は、インターネット２を介して、複数の電化機器１から定期的又は非定期的に、電化機器１の識別情報である機種情報及び製造番号の情報と、電化機器１のログデータであるタイムスタンプ、圧縮機回転数及び配管温度の情報とを受信する。そして、ログ受信部３０１は、受信した識別情報及びログデータをログ記憶部３０２に記憶する。

（２）ログ記憶部３０２
ログ記憶部３０２は、例えば、ＲＡＭ、ＥＥＰＲＯＭなどから構成される。図６は、図５に示すログ記憶部３０２のデータ構造の一例を示す図である。図６に示すように、ログ記憶部３０２は、ログデータとして、機種情報、製造番号、タイムスタンプ、圧縮機回転数、及び配管温度を１組とするｍ組（ｍは２以上の整数）のデータから構成されるテーブルを記憶している。例えば、テーブルの最上段には、電化機器１のモデル情報「ＡＣ２０１６−Ｈ」及び製造番号「１２３４５」が記憶され、この電化機器１のタイムスタンプ「２０１６／６／２８ １３：５１」に対して圧縮機の回転数「５０」及び配管温度「１３」が記憶される。これらのデータから、機種情報「ＡＣ２０１６−Ｈ」及び製造番号「１２３４５」の電化機器１の２０１６年６月２８日の１３時５１分の圧縮機１０６の回転数は５０回／秒であり、センサ部１０７の配管温度は１３度であることがわかる。

（３）モデル情報記憶部３０３
モデル情報記憶部３０３は、例えば、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭなどから構成される。図７は、図５に示すモデル情報記憶部３０３のデータ構造の一例を示す図である。

図７に示すように、モデル情報記憶部３０３は、モデル情報として、機種情報、年度情報、及び能力情報を１組とするｋ組（ｋは２以上の整数）のデータから構成されるテーブルを記憶している。機種情報は、電化機器１の機種を示す情報であり、電化機器１の識別情報記憶部１０４に記憶されている機種情報と同じものである。

年度情報は、対応する機種情報の電化機器１がどの年に製造されたか（製造年度）を特定する情報である。例えば、年度情報「２０１６」は、２０１６年製モデルであることを示している。また、能力情報は、対応する機種情報の電化機器１の能力を特定する情報である。例えば、能力情報「ＨＩＧＨ」は上位モデル（能力が高い）、「ＭＩＤＤＬＥ」は中位モデル（能力が中）、「ＬＯＷ」は下位モデル（能力が低い）であることを示している。

また、複数の電化機器１を機種毎にグルーピングしたときのグループ数は、複数の電化機器１を製造年度毎にグルーピングしたときのグループ数より多く、複数の電化機器１を能力製造年度毎にグルーピングしたときのグループ数は、複数の電化機器１を能力毎にグルーピングしたときのグループ数より多い。

ここで、本実施の形態では、機種情報は、診断対象となる電化機器１の第１の特徴項目を示す第１の特徴情報の一例に相当し、年度情報は、診断対象となる電化機器１の第１の特徴項目と異なる第２の特徴項目を示す第２の特徴情報の一例に相当し、能力情報は、診断対象となる電化機器１の第１及び第２の特徴項目と異なる第３の特徴項目を示す第３の特徴情報の一例に相当する。なお、特徴情報は、上記の例に特に限定されず、２種類又は４種類以上の特徴情報を用いたり、他の特徴を示す情報を用いてもよい。

また、年度情報及び能力情報は、診断対象となる電化機器の製品モデル及び能力のうち少なくとも一方に関する属性項目を示す属性情報の一例である。なお、属性情報は、上記の例に特に限定されず、３種類以上の属性情報を用いたり、製品モデル及び能力のうち少なくとも一方に関する他の情報を用いたりしてもよい。

（４）機器統計情報算出部３０４
機器統計情報算出部３０４は、所定のトリガを基に、ログ記憶部３０２から識別情報を含むログデータを、モデル情報記憶部３０３からモデル情報をそれぞれ取得する。そして、機器統計情報算出部３０４は、これらの情報から機器統計情報及び機器接続情報を算出し、機器統計情報を機器統計情報記憶部３０５に、機器接続情報を機器接続情報記憶部３０９に記憶する。機器統計情報算出部３０４が機器統計情報及び機器接続情報を算出するトリガとしては、種々のタイミングを用いることができ、例えば、機器統計情報算出部３０４がタイマーカウンタを備え、１時間ごとに定期的に算出してもよいし、又は、表示装置４からの診断要求を受信したタイミングで算出してもよい。

ここで、一例として、上記の３種類の第１乃至第３の特徴情報等を基に機器統計情報や機器接続情報を算出する例を説明する。

まず、機器統計情報の算出方法について説明する。機器統計情報算出部３０４は、機器統計情報として、３種類の統計値、すなわち、機種情報の統計値、年度情報の統計値、及び能力情報の統計値を算出する。各統計値は、例えば、複数の電化機器１から収集した圧縮機回転数と配管温度などのログデータを、機種情報が示す機種毎、年度情報が示す年度毎、及び能力情報が示す能力毎に集計した平均値である。

すなわち、機器統計情報算出部３０４は、一つ目の統計値を機種情報の種類（機種）毎に算出し、二つ目の統計値を年度情報の種類（年度）毎に算出し、三つ目の統計値を能力情報の種類（能力）毎に算出する。

具体的には、機器統計情報算出部３０４は、一つ目の統計値（機種情報の種類毎）として、ログ記憶部３０２から、該当する機種情報と、当該機種情報に対応付けられているログデータ（圧縮機回転数や配管温度）を抽出し、圧縮機回転数の平均値及び配管温度の平均値を機種毎に導出する。

また、機器統計情報算出部３０４は、二つ目の統計値（年度情報の種類毎）として、モデル情報記憶部３０３から、該当する年度情報に対応付けられている機種情報を抽出し、その後、ログ記憶部３０２から、抽出した機種情報に対応付けられているログデータを抽出し、圧縮機回転数の平均値及び配管温度の平均値を年度毎に導出する。

さらに、機器統計情報算出部３０４は、三つ目の統計値（能力情報の種類毎）として、モデル情報記憶部３０３から、該当する能力情報に対応付けられている機種情報を抽出し、その後、ログ記憶部３０２から、抽出した機種情報に対応付けられているログデータを抽出し、圧縮機回転数の平均値及び配管温度の平均値を能力毎に導出する。

これらの３つの統計値の特徴について説明する。電化機器１の診断を行う際には、機種毎の１つ目の統計値（機種情報の種類毎）の中から、診断対象となる電化機器１の機種情報の機種と合致する１つ目の統計値を用いることが望ましい。なぜならば、機種が合致しているため、１つ目の統計値は、診断対象となる電化機器１の特徴を最も表していると考えられ、同一機種の他の個体に比べて、例えば、冷えにくい場合や圧縮機の回転数が低い場合など、高精度で的確に診断が可能となるためである。

一方で、２つ目の統計値（年度情報の種類毎）や３つ目の統計値（能力情報の種類毎）は、診断対象となる電化機器１の機種と合致しない電化機器１の特徴も含んでいるため、１つ目の統計値（機種情報の種類毎）より、診断対象となる電化機器１の特徴を最も表しているとは考えにくい。

但し、年度が合致する電化機器１は、機種が合致する電化機器１ほどでないが、診断対象となる電化機器１の特徴を表しており、１つ目の統計値が利用できない場合は、中間精度で的確に診断が可能となる。また、能力が合致する電化機器１は、年度が合致する電化機器１ほどでないが、診断対象となる電化機器１の特徴を表しており、２つ目の統計値が利用できない場合は、低精度で的確に診断が可能となる。

続いて、機器接続情報の算出方法について説明する。機器統計情報算出部３０４は、機器統計情報と同じく、先に述べた統計値を算出するために用いた電化機器１の台数の情報を用い、３種類の接続台数を算出する。１つ目の機器接続情報は、機種情報の種類毎の接続台数であり、２つ目の統計値は、年度情報の種類毎の接続台数であり、３つ目は、能力情報の種類毎の接続台数である。

具体的には、機器統計情報算出部３０４は、ログ記憶部３０２から機種情報が合致するログデータを抽出し、ユニークな製造番号の数を数えることにより、１つ目の接続台数（機種情報の種類毎）を導出する。

また、機器統計情報算出部３０４は、まず、モデル情報記憶部３０３から年度情報が合致する機種情報を抽出し、その後、抽出した機種情報が合致するログデータをログ記憶部３０２から抽出し、同じくユニークな製造番号の数を数えることにより、２つ目の接続台数（年度情報の種類毎）を導出する。

さらに、機器統計情報算出部３０４は、まず、モデル情報記憶部３０３から能力情報が合致する機種情報を抽出し、その後、抽出した機種情報が合致するログデータをログ記憶部３０２から抽出し、ユニークな製造番号の数を数えることにより、３つ目の接続台数（能力情報の種類毎）を導出する。これらの３つの機器接続情報は、対応する機器統計情報の精度を推測するために用いる。つまり、接続台数が多いほど、機器統計情報の精度は高いと判断し、逆に機器接続情報が少ないと、機器統計情報の精度は低いと判断する。

（５）機器統計情報記憶部３０５
機器統計情報記憶部３０５は、一例として、ＲＡＭ、ＥＥＰＲＯＭなどから構成される。図８は、図５に示す機器統計情報記憶部３０５の一つ目の機器統計情報のデータ構造の一例を示す図であり、図９は、図５に示す機器統計情報記憶部３０５の二つ目の機器統計情報のデータ構造の一例を示す図であり、図１０は、図５に示す機器統計情報記憶部３０５の三つ目の機器統計情報のデータ構造の一例を示す図である。なお、図８乃至図１０では、３種類のテーブルを例に挙げているが、この例に特に限定されず、種々の変更が可能である。

機器統計情報記憶部３０５は、図８乃至図１０に示すようなテーブルを記憶している。図８に示す１つ目のテーブルは、機種情報の種類毎の機器統計情報のテーブルであり、機種情報、圧縮機の回転数の平均値、及び配管温度の平均値を１組とするｌ組（ｌは２以上の整数）のデータから構成される。図９に示す２つ目のテーブルは、年度情報の種類毎の機器統計情報のテーブルであり、年度情報、圧縮機の回転数の平均値、及び配管温度の平均値を１組とするｔ組（ｔは２以上の整数）のデータから構成される。図１０に示す３つ目のテーブルは、能力情報の種類毎の機器統計情報のテーブルであり、能力情報、圧縮機の回転数の平均値、及び配管温度の平均値を１組とするｓ組（ｓは２以上の整数）のデータから構成される。

（６）送受信部３０６
送受信部３０６は、インターネット２を介して、種々の情報を表示装置４と送受信する。送受信部３０６は、大きく二つの機能を有している。一つ目の機能として、送受信部３０６は、表示装置４から、診断要求情報を受信し、その診断要求情報を診断部３０７に出力する。診断要求情報には、診断対象となる電化機器１の機種情報と製造番号とを含む。二つ目の機能として、送受信部３０６は、診断部３０７から出力される診断結果を表示装置４に送信する。

（７）診断部３０７
診断部３０７は、送受信部３０６を介して、表示装置４から診断要求情報を受信する。そして、診断部３０７は、まず、診断要求情報に含まれる機種情報を統計値決定部３０８に出力し、統計値決定部３０８から、使用する統計値と、付随情報として統計値の導出元情報とを受け取る。ここで、導出元情報は、統計値を算出した単位を示す統計情報特定情報であり、例えば、「機種情報毎」、「年度毎」、又は「能力毎」を示す情報である。

その後、診断部３０７は、ログ記憶部３０２から、診断対象となる電化機器１の製造番号に対応付けて記憶されている最新のログデータを取得するとともに、ロジック記憶部３１０から、診断項目と診断ロジックとを取得する。診断部３０７は、統計値決定部３０８から受け取った統計値と、ログ記憶部３０２から受け取った診断対象となる電化機器１のログデータとを用いて、診断ロジックが当てはまるかどうかを確認する。診断部３０７は、診断ロジックが当てはまる場合、診断ロジックの診断項目に対して「該当」と判断し、当てはまらない場合「非該当」と判断する。そして、診断部３０７は、各診断項目に対して、該当か非該当かの情報と、付随情報として統計値決定部３０８から受け取った導出元情報とをあわせて診断結果として、送受信部３０６を介して、表示装置４へ応答する。

（８）統計値決定部３０８
統計値決定部３０８は、診断部３０７から機種情報を受け取り、診断部３０７に対して統計値と付随情報とを出力する。はじめに、統計値決定部３０８は、受け取った機種情報に対応する機器接続情報を、機器接続情報記憶部３０９の中の最も優先度の高い優先度１のテーブルから取得する。次に、統計値決定部３０８は、取得した機器接続情報が与えられる閾値以上であった場合、機器統計情報記憶部３０５から同じ機種情報に対応する統計値として、圧縮機の回転数の平均値と配管温度の平均値とを取得し、圧縮機の回転数の平均値及び配管温度の平均値とともに、これらの統計値が機種情報に対応するものであることを示す情報を付随情報として、診断部３０７に対して応答する。

一方、取得した機器接続情報が与えられる閾値より小さかった場合、統計値決定部３０８は、モデル情報記憶部３０３から同じ機種情報に対応する年度情報を取得する。そして、統計値決定部３０８は、取得した年度情報に対応する機器接続情報を、機器接続情報記憶部３０９の中の次に優先度の高い優先度２のテーブルから取得する。次に、統計値決定部３０８は、取得した機器接続情報が与えられる閾値以上であった場合、機器統計情報記憶部３０５から同じ年度情報に対応する統計値として、圧縮機の回転数の平均値と配管温度の平均値とを取得し、圧縮機の回転数の平均値と配管温度の平均値とともに、これらの統計値が年度情報に対応するものであることを示す情報を付随情報として、診断部３０７に対して応答する。

一方、年度情報に対応する機器接続情報が与えられる閾値より小さかった場合、統計値決定部３０８は、最後に、モデル情報記憶部３０３から同じ機種情報に対応する能力情報を取得する。そして、統計値決定部３０８は、取得した能力情報に対応する機器接続情報を、機器接続情報記憶部３０９の中のさらに次に優先度の高い優先度３のテーブルから取得する。次に、統計値決定部３０８は、取得した機器接続情報が与えられる閾値以上であった場合、機器統計情報記憶部３０５から同じ能力情報に対応する統計値として、圧縮機の回転数の平均値と配管温度の平均値とを取得し、圧縮機の回転数の平均値と配管温度の平均値とともに、これらの統計値が能力情報に対応するものであることを示す情報を付随情報として、診断部３０７に対して応答する。

一方、機器接続情報が与えられる閾値より小さかった場合、統計値決定部３０８は、診断不可である旨の通知を診断部３０７に対して応答する。なお、上記の各閾値は、例えば、「２００」と与えられるものとするが、この例に特に限定されず、種々の変更が可能であり、機種情報、年度情報、及び能力情報ごとに異なる値を用いてもよい。

（９）機器接続情報記憶部３０９
機器接続情報記憶部３０９は、一例として、ＲＡＭ、ＥＥＰＲＯＭなどから構成される。図１１は、図５に示す機器接続情報記憶部３０９の一つ目の機器接続情報のデータ構造の一例を示す図であり、図１２は、図５に示す機器接続情報記憶部３０９の二つ目の機器接続情報のデータ構造の一例を示す図であり、図１３は、図５に示す機器接続情報記憶部３０９の三つ目の機器接続情報のデータ構造の一例を示す図である。なお、図１１乃至図１３では、３種類のテーブルを例に挙げているが、この例に特に限定されず、種々の変更が可能である。

機器接続情報記憶部３０９は、図１１乃至図１３に示すテーブルを記憶している。図１１に示す一つ目のテーブルは、機種情報の種類毎の機器接続情報のテーブルであり、機種情報及び接続台数を１組とするｌ組（ｌは２以上の整数）のデータから構成され、機種情報の優先度として「１」を記憶している。図１２に示す二つ目のテーブルは、年度情報の種類毎の機器接続情報のテーブルであり、年度情報及び接続台数を１組とするｔ組（ｔは２以上の整数）のデータから構成され、年度情報の優先度として「２」を記憶している。図１３に示す三つ目のテーブルは、能力情報の種類毎の機器接続情報のテーブルであり、能力情報及び接続台数を１組とするｓ組（ｓは２以上の整数）のデータから構成され、能力情報の優先度として「３」を記憶している。

（１０）ロジック記憶部３１０
ロジック記憶部３１０は、一例として、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭなどから構成される。図１４は、図５に示すロジック記憶部３１０のデータ構造の一例を示す図である。

ロジック記憶部３１０は、図１４に示すテーブルを記憶している。図１４に示すテーブルは、エアコンを想定しており、診断項目と診断ロジックとから構成されている。例えば、一つ目の診断項目は「配管の冷え不足」であり、判定するための診断ロジックは「平均配管温度よりも５度以上高い」である。なお、診断項目及び診断ロジックは、この例に特に限定されず、種々の変更が可能である。

（１．４）表示装置４
図１５は、図１に示す表示装置４の構成の一例を示すブロック図である。図１５に示すように、表示装置４は、入出力部４０１、診断対象特定部４０２、診断要求送信処理部４０３、送受信部４０４、診断結果受信処理部４０５、及び診断結果表示処理部４０６を備える。

（１）入出力部４０１
入出力部４０１は、表示装置４の操作者（ユーザ）からの種々の入力を受け付け、また、操作者に対して種々の情報を提示する。入出力部４０１は、例えば、キーボード、マウス、及びディスプレイ等を備える。操作者は、電化機器１の診断を行う主体者であり、例えば、電化機器１の使用者からの電話応対を受け付けるコールセンターのオペレータや、電化機器１の品質を確認する開発者等である。

（２）診断対象特定部４０２
診断対象特定部４０２は、入出力部４０１を介して、診断対象とする電化機器１の情報を取得し、診断要求送信処理部４０３に出力する。図１６は、図１５に示す表示装置４の入出力部４０１に表示される入力画面の一例を示す図である。例えば、入出力部４０１は、図１６に示すような入力画面を操作者に提示し、機種情報と製造番号との入力を促し、診断対象特定部４０２は、操作者が入力した機種情報と製造番号とを取得する。

（３）診断要求送信処理部４０３
診断要求送信処理部４０３は、診断対象特定部４０２から診断対象とする電化機器１の情報（機種情報及び製造番号）を取得し、それを診断要求情報として、送受信部４０４を介して、診断装置３に送信する。ここでの診断要求情報として、機種情報と製造番号とを含む。

（４）送受信部４０４
送受信部４０４は、インターネット２を介して、診断装置３と種々のデータを送受信する。送受信部４０４は、大きく二つの機能を有している。一つ目の機能として、送受信部４０４は、診断要求送信処理部４０３から診断要求情報を受け取り、それを診断装置３に送信する。二つ目の機能として、送受信部４０４は、診断装置３から診断結果を受信し、診断結果受信処理部４０５に出力する。

（５）診断結果受信処理部４０５
診断結果受信処理部４０５は、送受信部４０４を介して、診断装置３から診断結果を受信する。そして、診断結果受信処理部４０５は、受信した診断結果を、診断結果表示処理部４０６に出力する。

（６）診断結果表示処理部４０６
診断結果表示処理部４０６は、診断結果受信処理部４０５から診断結果を受け取り、入出力部４０１を介して、操作者に対して診断結果を提示する。図１７は、図１５に示す表示装置４の入出力部４０１に表示される結果表示画面の一例を示す図であり、図１８は、図１５に示す表示装置４の入出力部４０１に表示される結果表示画面の他の一例を示す図である。

図１７は、判定精度が高い場合の診断結果を表示する結果表示画面の例であり、図１８は、判定精度が低い場合の診断結果を表示する結果表示画面の例である。図１７及び図１８に示すように、各診断項目に対して、診断ロジックが該当であれば「異常の可能性」、非該当であれば「正常」と表示する。また、付随情報として、診断ロジックに使用された統計値の導出元が「機種情報」の場合、図１７に示すように、判定精度は「高」と表示し、統計値の導出元が「年度情報」の場合、判定精度は「中」と表示し、統計値の導出元が「能力情報」の場合、図１８に示すように、判定精度は「低」と表示する。操作者は、この判定精度を見て判定結果を解釈し、電話応対時のお客様対応や電化機器１の品質確認に活用する。

（１．５）動作
以下に、上記の診断システムの動作を説明した後、電化機器１、診断装置３、及び表示装置４のそれぞれの詳細動作について説明する。

（１）診断システムの動作
図１に示す診断システムの動作について、図１９を用いて説明する。図１９は、図１に示す診断システムの全体シーケンスの一例を示す図である。

電化機器１は、電化機器１の稼働状態に関するログデータを取得し、診断装置３に送信し、診断装置３は、受信したログデータを記憶する（ステップＳ１００）。そして、診断装置３は、記憶しているログデータ及びモデル情報を用いて、機器統計情報を導出して記憶する（ステップＳ２００）。最後に、表示装置４は、操作者からの要求に応じて診断要求情報を診断装置３に送信し、診断装置３は、受信した診断要求情報を基に診断を行い、その診断結果を表示装置４に応答し、表示装置４は、その診断結果を操作者に提示する（ステップＳ３００）。なお、これらの処理は、診断システムの処理の概要を示すものであり、各処理の順序及び各処理の回数等は、種々の変更が可能である。

（２）ステップＳ１００の詳細動作
図２０は、図１９に示すログ送受信処理Ｓ１００の一例を示すフローチャートであり、ログ送受信処理Ｓ１００は、電化機器１がログデータを診断装置３に送信する処理である。

まず、電化機器１のログ取得部１０２は、制御部１０１から圧縮機１０６の回転数及びセンサ部１０７の配管温度等を取得してログデータを生成する（ステップＳ１０１）。次に、ログ取得部１０２は、ログデータをログ記憶部１０３に記憶する（ステップＳ１０２）。その後、ログ送信部１０５は、所定のトリガを基に、識別情報記憶部１０４から取得した機種情報及び製造番号、並びにログ記憶部１０３から取得したタイムスタンプ、圧縮機回転数及び配管温度を合わせて、インターネット２を介して診断装置３に送信する（ステップＳ１０３）。このとき、診断装置３のログ受信部３０１は、インターネット２を介して、電化機器１からログデータ等を受信し、受信したログデータ等をログ記憶部３０２に記憶する（ステップＳ１０４）。

（３）ステップＳ２００の詳細動作
図２１は、図１９に示す機器統計情報導出処理Ｓ２００の一例を示すフローチャートであり、機器統計情報導出処理Ｓ２００は、診断装置３が機器統計情報を導出する処理である。

まず、診断装置３の機器統計情報算出部３０４は、タイマーカウンタをカウントアップする（ステップＳ２０１）。次に、機器統計情報算出部３０４は、カウント値が所定の閾値（例えば、１時間に相当する値）以上か否かを判断し（ステップＳ２０２）、カウント値が所定の閾値以上でない場合（ステップＳ２０２でＮＯ）、ステップＳ２０１の処理を繰り返す。

一方、カウント値が所定の閾値以上である場合（ステップＳ２０２でＹＥＳ）、機器統計情報算出部３０４は、３種類の機器統計情報として、機種情報の種類毎の統計値、年度情報の種類毎の統計値、及び能力情報の種類毎の統計値を算出し、機器統計情報記憶部３０５に記録する（ステップＳ２０３）。

次に、機器統計情報算出部３０４は、同じく３種類の機器接続情報として、機種情報の種類毎の接続台数、年度情報の種類毎の接続台数、及び能力情報の種類毎の接続台数を算出し、機器接続情報記憶部３０９に記録する（ステップＳ２０４）。最後に、機器統計情報算出部３０４は、タイマーカウンタをリセットし、ステップＳ２０１に戻って以降の処理を継続する（ステップＳ２０５）。

（４）ステップＳ３００の詳細動作
図２２は、図１９に示す電化機器診断処理Ｓ３００の一例を示すフローチャートであり、電化機器診断処理Ｓ３００は、表示装置４に対して診断対象とする電化機器１が入力され、その診断要求を診断装置３に送信し、診断装置３が電化機器１から収集したログデータと機器統計情報とを用いて稼働状態の診断を行い、診断結果を表示装置４へ応答し、表示装置４で診断結果を表示する処理である。

まず、表示装置の入出力部４０１は、操作者からの入力を受け付け、診断対象特定部４０２は、診断対象とする電化機器１の情報を取得して診断要求送信処理部４０３に出力する（ステップＳ３０１）。次に、診断要求送信処理部４０３は、診断対象特定部４０２から診断対象とする電化機器１の情報を取得し、それを診断要求情報として、送受信部４０４を介して、診断装置３に送信する（ステップＳ３０２）。

次に、診断装置３の送受信部３０６は、インターネット２を介して、表示装置４から、診断要求情報を受信し、診断要求情報を診断部３０７に出力し、診断部３０７は、送受信部３０６を介して、表示装置４からの診断要求情報を受信する（ステップＳ３０３）。次に、診断部３０７は、診断要求情報に含まれる機種情報を統計値決定部３０８に出力し、統計値決定部３０８は、診断部３０７から機種情報を受け取って統計情報を決定し、診断部３０７に対して統計値と付随情報とを出力する（ステップＳ３０４）。

次に、診断部３０７は、使用する統計値と、付随情報として統計値の導出元情報とを受け取り、その後、ロジック記憶部３１０から、診断項目と診断ロジックを取得し、統計値決定部３０８から受け取った統計値を用いて診断ロジックが当てはまるかどうかを確認して診断を行う（ステップＳ３０５）。次に、診断部３０７は、送受信部３０６を介して、診断結果を表示装置４に送信する（ステップＳ３０６）。

次に、表示装置４の送受信部４０４は、診断装置３から診断結果を受信して診断結果受信処理部４０５に出力し、診断結果受信処理部４０５は、送受信部４０４を介して、診断装置３からの診断結果を受信する（ステップＳ３０７）。最後に、診断結果表示処理部４０６は、受信した診断結果を診断結果表示処理部４０６に出力し、診断結果表示処理部４０６は、診断結果受信処理部４０５から診断結果を受け取り、入出力部４０１を用いて操作者に対して診断結果を提示する（ステップＳ３０８）。

（５）ステップＳ３０４の詳細動作
図２３は、図２２に示す統計情報決定処理Ｓ３０４の一例を示すフローチャートである。

まず、診断装置３の統計値決定部３０８は、受け取った機種情報に対応する機器接続情報を機器接続情報記憶部３０９から取得する（ステップＳ３１１）。次に、統計値決定部３０８は、受け取った機種情報に対応する機器接続情報を、機器接続情報記憶部３０９の中の最も優先度の高い優先度１のテーブルから取得し、機器接続情報が所定の閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ３１２）。

機器接続情報が閾値以上であった場合（ステップＳ３１２でＹＥＳ）、統計値決定部３０８は、機器統計情報記憶部３０５から同じ機種情報に対応する統計値として、圧縮機の回転数の平均値と配管温度の平均値とを取得し、圧縮機の回転数の平均値及び配管温度の平均値とともに、これらの統計値が機種情報に対応するものであることを示す情報を付随情報として、診断部３０７に対して応答する（ステップＳ３１３）。

一方、機器接続情報が閾値より小さかった場合（ステップＳ３１２でＮＯ）、統計値決定部３０８は、次の優先度を有する機器接続情報が機器接続情報記憶部３０９にあるか否かを判断する（ステップＳ３１４）。次の優先度を有する機器接続情報がある場合（ステップＳ３１４でＹＥＳ）、統計値決定部３０８は、モデル情報記憶部３０３から同じ機種情報に対応するより広い情報（例えば、年度情報）を取得し、取得した広い情報に対応する機器接続情報を機器接続情報記憶部３０９の中の次の優先度のテーブルから取得する（ステップＳ３１５）。次に、統計値決定部３０８は、ステップＳ３１２に処理を移行して、取得した機器接続情報が閾値以上か否かの判定を行い、以降の処理を繰り返す。

一方、次の優先度を有する機器接続情報がない場合（ステップＳ３１４でＮＯ）、統計値決定部３０８は、診断不可である旨の通知を診断部３０７に対して応答する（ステップＳ３１６）。このようにして、優先度に応じて、機種情報、年度情報、能力情報の順で機器統計情報が決定される。

（６）ステップＳ３０５の詳細動作
図２４は、図２２に示す診断処理Ｓ３０５の一例を示すフローチャートである。まず、診断装置３の診断部３０７は、送受信部３０６を介して、表示装置４から診断要求情報を受信し、診断要求情報に含まれる機種情報を統計値決定部３０８に出力し、その後、統計値決定部３０８から、使用する統計値と、付随情報として統計値の導出元情報とを受け取る（ステップＳ３２１）。

次に、診断部３０７は、ロジック記憶部３１０から、診断項目と診断ロジックとを取得し、統計値決定部３０８から受け取った統計値を用いて、診断ロジックが当てはまるかどうかを確認する（ステップＳ３２２）。また、診断部３０７は、診断ロジックが当てはまる場合、該当診断項目を「該当」とし、当てはまらない場合、該当診断項目を「非該当」とし、各診断項目に対して、「該当」又は「非該当」の情報と、付随情報として統計値決定部３０８から受け取った統計値の導出元情報とをあわせて診断結果として、送受信部３０６を介して、表示装置４へ応答する（ステップＳ３２２）。

（７）ステップＳ３０８の詳細動作
図２５は、図２２に示す診断結果表示処理Ｓ３０８の一例を示すフローチャートである。まず、表示装置４の診断結果表示処理部４０６は、診断結果受信処理部４０５から診断結果を受け取る（ステップＳ３３１）。次に、診断結果表示処理部４０６は、付随情報として、診断ロジックに使用された統計値の導出元を確認する（ステップＳ３３２）。

このとき、診断結果表示処理部４０６は、統計値の導出元が「機種情報」の場合、判定精度は「高」という第一メッセージを生成し（ステップＳ３３３）、統計値の導出元が「年度情報」の場合、判定精度は「中」という第二メッセージを生成し（ステップＳ３３４）、統計値の導出元が「能力情報」の場合、判定精度は「低」という第三メッセージを生成する（ステップＳ３３５）。

最後に、診断結果表示処理部４０６は、作成した各メッセージと判定結果とを入出力部４０１に表示する（ステップＳ３３６）。

（１．６）まとめ及び効果
以上、説明してきたように、本実施の形態において、診断対象となる電化機器１と同一機種の電化機器の接続台数が所定の閾値より少ない場合、同一機種の電化機器のログデータが少ないため、同一機種の電化機器のログデータの統計値の精度が低くなるが、診断対象となる電化機器１と同一製造年度の電化機器の接続台数は多いため、統計値を算出するためのログデータとして、同一製造年度の電化機器のログデータを用いることにより、十分な精度の統計値を得ることができる。したがって、同一機種の電化機器の接続台数が所定の閾値より少ない場合、同一製造年度の電化機器の統計値を用いて、診断対象となる電化機器１の稼働状態を十分な精度で診断することができる。

また、同一製造年度の電化機器の接続台数が所定の閾値より少ない場合、同一製造年度の電化機器のログデータが少ないため、同一製造年度の電化機器のログデータの統計値の精度が低くなるが、診断対象となる電化機器１と同一性能の電化機器の接続台数は多いため、統計値を算出するためのログデータとして、同一性能の電化機器のログデータを用いることにより、十分な精度の統計値を得ることができる。したがって、同一製造年度の電化機器の接続台数が所定の閾値より少ない場合、同一性能の電化機器の統計値を用いて、診断対象となる電化機器１の稼働状態を十分な精度で診断することができる。

このように、本実施の形態では、異なる特徴を有する複数のグループの電化機器１が存在するときに、単一の診断ロジックで品質予測するために必要な統計値を並行して算出していく場合でも、複数種類の統計値を計算し、複数種類の統計値の中から最適な統計値を選択するようにして、十分な精度で品質を予測できるシステムを実現している。

（変形例）
（１）上記の実施の形態では、エアコンを一例に説明を行ったが、電化機器１は、エアコンに限らず、直接的もしくは間接的にインターネットに繋がる家電製品であればよい。例えば、冷蔵庫、洗濯機、電子レンジ、炊飯器、空気清浄機、テレビ、レコーダ等でもよい。

（２）機器接続情報記憶部３０９は、図１１乃至図１３に示す機器接続情報（接続台数）を保持していたが、統計値の精度を予測できるものであれば、これに限らない。例えば、電化機器１（例えば、エアコン）の電源をオンしてからオフするまでの期間を１回の運転と定義し、この運転回数を示す機器運転情報を用いてもよい。図２６は、図５に示す機器接続情報記憶部３０９の一つ目の機器運転情報のデータ構造の一例を示す図であり、図２７は、図５に示す機器接続情報記憶部３０９の二つ目の機器運転情報のデータ構造の一例を示す図であり、図２８は、図５に示す機器接続情報記憶部３０９の三つ目の機器運転情報のデータ構造の一例を示す図である。

図２６乃至図２８に示すように、機器接続情報記憶部３０９は、運転回数を含む３種類のテーブルを記憶している。図２６に示す一つ目のテーブルは、機種情報の種類毎の機器運転情報のテーブルであり、機種情報及び運転回数を１組とするｌ組（ｌは２以上の整数）のデータから構成され、機種情報の優先度として「１」を記憶している。図２７に示す二つ目のテーブルは、年度情報の種類毎の機器運転情報のテーブルであり、年度情報及び運転回数を１組とするｔ組（ｔは２以上の整数）のデータから構成され、年度情報の優先度として「２」を記憶している。図２８に示す三つ目のテーブルは、能力情報の種類毎の機器運転情報のテーブルであり、能力情報及び運転回数を１組とするｓ組（ｓは２以上の整数）のデータから構成され、能力情報の優先度として「３」を記憶している。

この場合も、上記の実施の形態と同様に、統計値決定部３０８は、優先度の順に各テーブルを参照して、所定の閾値と、診断対象となる電化機器１と同一機種の電化機器の運転回数、診断対象となる電化機器１と同一製造年度の電化機器の運転回数、及び診断対象となる電化機器１と同一性能の電化機器の運転回数とを順次比較し、使用する統計値の種類を決定し、上記の実施の形態と同様の効果を奏することができる。なお、機器運転情報は、上記の例に特に限定されず、電化機器１の他の運転状態を用いてもよい。

また、電化機器１（例えば、エアコン）から送信されたログデータのデータ量（例えば、一つのログデータが機器接続情報記憶部３０９の記憶領域の一つのレコードに記憶される場合のレコード数）を示す機器データ量情報を用いてもよい。図２９は、図５に示す機器接続情報記憶部３０９の一つ目の機器データ量情報のデータ構造の一例を示す図であり、図３０は、図５に示す機器接続情報記憶部３０９の二つ目の機器データ量情報のデータ構造の一例を示す図であり、図３１は、図５に示す機器接続情報記憶部３０９の三つ目の機器データ量情報のデータ構造の一例を示す図である。

図２９乃至図３１に示すように、機器接続情報記憶部３０９は、ログデータのデータ量を含む３種類のテーブルを記憶している。図２９に示す一つ目のテーブルは、機種情報の種類毎の機器データ量情報のテーブルであり、機種情報及びデータ量を１組とするｌ組（ｌは２以上の整数）のデータから構成され、機種情報の優先度として「１」を記憶している。図３０に示す二つ目のテーブルは、年度情報の種類毎の機器データ量情報のテーブルであり、年度情報及びデータ量を１組とするｔ組（ｔは２以上の整数）のデータから構成され、年度情報の優先度として「２」を記憶している。図３１に示す三つ目のテーブルは、能力情報の種類毎の機器データ量情報のテーブルであり、能力情報及びデータ量を１組とするｓ組（ｓは２以上の整数）のデータから構成され、能力情報の優先度として「３」を記憶している。

この場合も、上記の実施の形態と同様に、統計値決定部３０８は、優先度の順に各テーブルを参照して、所定の閾値と、診断対象となる電化機器１と同一機種の電化機器のデータ量、診断対象となる電化機器１と同一製造年度の電化機器のデータ量、及び診断対象となる電化機器１と同一性能の電化機器のデータ量とを順次比較し、使用する統計値の種類を決定し、上記の実施の形態と同様の効果を奏することができる。なお、機器データ量情報は、上記の例に特に限定されず、ログデータのデータ量を表す他の情報を用いてもよい。

（３）図１１乃至図１３に示す機器接続情報は、優先度を有していたが、これに限らない。例えば、電化機器１のモデル関係表をツリー構造で定義し、このツリー構造を表すモデル関係情報を用い、優先度を省略してもよい。図３２は、図５に示すモデル情報記憶部３０３に格納されるモデル関係情報の一例を示す図である。

例えば、電化機器１がエアコンであるとき、同じ２０１６年の製品でも、普及機には、旧モデルの圧縮機を使用し、高級機には、新モデルの圧縮機を使用する場合がある。ここで、新モデルの圧縮機を「圧縮機Ａ」で表し、旧モデルの圧縮機を「圧縮機Ｂ」で表し、すべての機種を「全体」で表すと、電化機器１のモデル関係表は、図３２に示すツリー構造で定義され、このツリー構造を表すモデル関係情報がモデル情報記憶部３０３に格納される。

図３２に示す例では、特徴項目として「全体」を示す根ノードが最上位のノードとなり、特徴項目として「圧縮機Ａ」及び「圧縮機Ｂ」を示すノードが中間のノードとなり、電化機器１の各機種（例えば、「ＡＣ２０１６−Ｈ」等）を示す葉ノードが最下位のノードとなり、これらの関係がモデル関係情報として記憶されている。したがって、単純な優先順位では表せない種々の特徴項目の関係を表現することができる。

この場合、電化機器１を機種でグルーピングしたときのグループ数は４となり、電化機器１を特徴項目「圧縮機Ａ」及び「圧縮機Ｂ」でグルーピングしたときのグループ数２より多い。また、電化機器１を特徴項目「圧縮機Ａ」及び「圧縮機Ｂ」でグルーピングしたときのグループ数は２となり、電化機器１を特徴項目「全体」でグルーピングしたときのグループ数１より多い。

なお、ツリー構造は、この例に特に限定されず、種々の変更が可能であり、例えば、４階層以上のツリー構造を用いてもよい。また、特徴項目も、この例に特に限定されず、製品シリーズ等の他の特徴項目を用いてもよい。

図３３は、図３２に示すモデル関係情報を用いた場合に図５に示す機器接続情報記憶部３０９の一つ目のツリー構造用機器情報のデータ構造の一例を示す図であり、図３４は、図３２に示すモデル関係情報を用いた場合に図５に示す機器接続情報記憶部３０９の二つ目のツリー構造用機器情報のデータ構造の一例を示す図である。

図３２に示すモデル関係情報を用いた場合、例えば、機器接続情報記憶部３０９は、機器運転情報として、図３３に示す機種情報と運転回数とを含むテーブルと、図３４に示す特徴項目と運転回数とを含むテーブルとを記憶している。図３３に示す一つ目のテーブルは、機種情報の種類毎の機器運転情報のテーブルであり、機種情報及び運転回数を１組とする４組のデータから構成されている。図３４に示す二つ目のテーブルは、特徴項目の種類毎の機器運転情報のテーブルであり、特徴項目及び運転回数を１組とする３組のデータから構成されている。

この場合、統計値決定部３０８は、モデル情報記憶部３０３に記憶されているモデル関係情報を参照して、診断対象となる電化機器１の機種を葉ノード（最下位のモード）から探索を始め、葉ノードの運転回数が所定の閾値以上でない場合、その上のノードに順次移動することにより、所定の閾値と、診断対象となる電化機器１と同一機種の電化機器の運転回数、診断対象となる電化機器１と同一の圧縮機を使用する電化機器の運転回数、及びすべての電化機器１の運転回数とを順次比較し、使用する統計値の種類を決定することができる。しがたって、単純な優先順位では表せない種々の特徴項目を用いる場合でも、上記の実施の形態と同様の効果を奏することができる。

（４）機器統計情報記憶部３０５は、統計値として、図８乃至図１０に示す平均値を用いていたが、これに限らない。例えば、分散を加えてもよい。図３５は、図５に示す機器統計情報記憶部３０５の一つ目の機器統計情報のデータ構造の第１の変形例を示す図であり、図３６は、図５に示す機器統計情報記憶部３０５の二つ目の機器統計情報のデータ構造の第１の変形例を示す図であり、図３７は、図５に示す機器統計情報記憶部３０５の三つ目の機器統計情報のデータ構造の第１の変形例を示す図である。

図３５に示す一つ目のテーブルは、機種情報の種類毎の機器統計情報のテーブルであり、機種情報、圧縮機の回転数の平均値、及び圧縮機の回転数の分散を１組とするｌ組（ｌは２以上の整数）のデータから構成される。図３６に示す２つ目のテーブルは、年度情報の種類毎の機器統計情報のテーブルであり、年度情報、圧縮機の回転数の平均値、及び圧縮機の回転数の分散を１組とするｔ組（ｔは２以上の整数）のデータから構成される。図３７に示す３つ目のテーブルは、能力情報の種類毎の機器統計情報のテーブルであり、能力情報、圧縮機の回転数の平均値、及び圧縮機の回転数の分散を１組とするｓ組（ｓは２以上の整数）のデータから構成される。この場合、元データを−１から１までに正規化して扱うこともできる。また、分散以外にも、中央値や尤度などを用いてもよい。

（５）機器統計情報記憶部３０５は、統計値として、図８乃至図１０に示す単独のセンサ値の平均値を用いていたが、これに限らない。例えば、診断装置３にて、複数のセンサ値を所定の計算式を用いて計算した値の平均値を求めてもよい。図３８は、図５に示す機器統計情報記憶部３０５の一つ目の機器統計情報のデータ構造の第２の変形例を示す図であり、図３９は、図５に示す機器統計情報記憶部３０５の二つ目の機器統計情報のデータ構造の第２の変形例を示す図であり、図４０は、図５に示す機器統計情報記憶部の三つ目の機器統計情報のデータ構造の第２の変形例を示す図である。

図３８に示す一つ目のテーブルは、機種情報の種類毎の機器統計情報のテーブルであり、機種情報と、配管温度を圧縮機の回転数で除算した値の平均値とを１組とするｌ組（ｌは２以上の整数）のデータから構成される。図３９に示す２つ目のテーブルは、年度情報の種類毎の機器統計情報のテーブルであり、年度情報と、配管温度を圧縮機の回転数で除算した値の平均値とを１組とするｔ組（ｔは２以上の整数）のデータから構成される。図４０に示す３つ目のテーブルは、能力情報の種類毎の機器統計情報のテーブルであり、能力情報と、配管温度を圧縮機の回転数で除算した値の平均値とを１組とするｓ組（ｓは２以上の整数）のデータから構成される。この場合も、上記の実施の形態と同様の効果を奏することができる。なお、センサ値及び計算式は、上記の例に特に限定されず、他のセンサ値や他の計算式を用いてもよい。

（６）上記の各構成を任意に組み合わせてもよい。この場合、上記と同様の効果を得ることができる。

（提供するサービスの全体像）
図４１（Ａ）には、本実施の形態にかかるサービスの全体像が示されている。例えば、上記したクラウドサーバ（診断装置３）のブロックの一部もしくは全ては、図４１に示すデータセンタ運営会社１１０のクラウドサーバ１１１もしくはサービスプロバイダ１２０のサーバ１２１のどちらかに属す。

グループ１００は、例えば、企業、団体、家庭等であり、その規模を問わない。グループ１００には、複数の機器（電化機器）１である機器Ａ、機器Ｂ及びホームゲートウェイ１０２Ｇが存在する。複数の機器１には、インターネットと接続可能な機器（例えば、スマートフォン、ＰＣ、ＴＶ等）もあれば、それ自身ではインターネットと接続不可能な機器（例えば、照明、洗濯機、冷蔵庫等）も存在する。それ自身ではインターネットと接続不可能な機器であっても、ホームゲートウェイ１０２Ｇを介してインターネットと接続可能となる機器が存在してもよい。また、グループ１００には複数の機器１を使用するユーザ１０Ｙが存在する。

データセンタ運営会社１１０には、クラウドサーバ１１１が存在する。クラウドサーバ１１１とは、インターネットを介して様々な機器と連携する仮想化サーバである。クラウドサーバ１１１は、主に通常のデータベース管理ツール等で扱うことが困難な巨大なデータ（ビッグデータ）等を管理する。データセンタ運営会社１１０は、データ管理やクラウドサーバ１１１の管理、それらを行うデータセンタの運営等を行っている。データセンタ運営会社１１０が行っている役務については詳細を後述する。ここで、データセンタ運営会社１１０は、データ管理やクラウドサーバ１１１の運営等のみを行っている会社に限らない。例えば、複数の機器１のうちの一つの機器を開発及び製造している機器メーカが、併せてデータ管理やクラウドサーバ１１１の管理等を行っている場合は、機器メーカがデータセンタ運営会社１１０に該当する（図４１（Ｂ））。また、データセンタ運営会社１１０は一つの会社に限らない。例えば、機器メーカ及び他の管理会社が共同もしくは分担してデータ管理やクラウドサーバ１１１の運営を行っている場合は、両者もしくはいずれか一方がデータセンタ運営会社１１０に該当するものとする（図４１（Ｃ））。

サービスプロバイダ１２０は、サーバ１２１を保有している。ここで言うサーバ１２１とは、その規模は問わず例えば、個人用ＰＣ内のメモリ等も含む。また、サービスプロバイダがサーバ１２１を保有していない場合もある。

なお、上記サービスにおいてホームゲートウェイ１０２Ｇは必須ではない。例えば、クラウドサーバ１１１が全てのデータ管理を行っている場合等は、ホームゲートウェイ１０２Ｇは不要となる。また、家庭内のあらゆる機器がインターネットに接続されている場合のように、それ自身ではインターネットと接続不可能な機器は存在しない場合もある。

次に、上記サービスにおける機器のログ情報（操作履歴情報及び動作履歴情報等）の流れを説明する。

まず、グループ１００の機器Ａ又は機器Ｂは、各ログ情報をデータセンタ運営会社１１０のクラウドサーバ１１１に送信する。クラウドサーバ１１１は、機器Ａ又は機器Ｂのログ情報を集積する（図４１（ａ））。ここで、ログ情報とは、複数の機器１の、例えば運転状況や動作日時等を示す情報である。例えば、テレビの視聴履歴やレコーダの録画予約情報、洗濯機の運転日時・洗濯物の量、冷蔵庫の開閉日時・開閉回数などであるが、これらのものに限らずあらゆる機器から取得が可能なすべての情報をいう。ログ情報は、インターネットを介して複数の機器１自体から直接クラウドサーバ１１１に提供される場合もある。また、複数の機器１から一旦ホームゲートウェイ１０２Ｇにログ情報が集積され、ホームゲートウェイ１０２Ｇからクラウドサーバ１１１に提供されてもよい。

次に、データセンタ運営会社１１０のクラウドサーバ１１１は、集積したログ情報を一定の単位でサービスプロバイダ１２０に提供する。ここで、データセンタ運営会社が集積した情報を整理してサービスプロバイダ１２０に提供することのできる単位でもよいし、サービスプロバイダ１２０が要求した単位でもよい。一定の単位と記載したが一定でなくてもよく、状況に応じて提供する情報量が変化する場合もある。ログ情報は、必要に応じてサービスプロバイダ１２０が保有するサーバ１２１に保存される（図４１（ｂ））。そして、サービスプロバイダ１２０は、ログ情報をユーザに提供するサービスに適合する情報に整理し、ユーザに提供する。提供するユーザは、複数の機器１を使用するユーザ１０Ｙでもよいし、外部のユーザ２０Ｙでもよい。ユーザへのサービス提供方法は、例えば、サービスプロバイダから直接ユーザへ提供されてもよい（図４１（ｆ）、（ｅ））。また、ユーザへのサービス提供方法は、例えば、データセンタ運営会社１１０のクラウドサーバ１１１を再度経由して、ユーザに提供されてもよい（図４１（ｃ）、（ｄ））。また、データセンタ運営会社１１０のクラウドサーバ１１１がログ情報をユーザに提供するサービスに適合する情報に整理し、サービスプロバイダ１２０に提供してもよい。

なお、ユーザ１０Ｙとユーザ２０Ｙとは、別でも同一でもよい。

上記態様において説明された技術は、例えば、以下のクラウドサービスの類型において実現されうる。しかし、上記態様において説明された技術が実現される類型はこれに限られるものでない。

（サービスの類型１：自社データセンタ型）
図４２は、サービスの類型１（自社データセンタ型）を示す。本類型は、サービスプロバイダ１２０がグループ１００から情報を取得し、ユーザに対してサービスを提供する類型である。本類型では、サービスプロバイダ１２０が、データセンタ運営会社の機能を有している。即ち、サービスプロバイダが、ビッグデータの管理をするクラウドサーバ１１１を保有している。従って、データセンタ運営会社は存在しない。

本類型では、サービスプロバイダ１２０は、データセンタ（クラウドサーバ１１１）を運営、管理している（２０３）。また、サービスプロバイダ１２０は、ＯＳ（２０２）及びアプリケーション（２０１）を管理する。サービスプロバイダ１２０は、サービスプロバイダ１２０が管理するＯＳ（２０２）及びアプリケーション（２０１）を用いてサービス提供を行う（２０４）。

（サービスの類型２：ＩａａＳ利用型）
図４３は、サービスの類型２（ＩａａＳ利用型）を示す。ここでＩａａＳとはインフラストラクチャー・アズ・ア・サービスの略であり、コンピュータシステムを構築及び稼働させるための基盤そのものを、インターネット経由のサービスとして提供するクラウドサービス提供モデルである。

本類型では、データセンタ運営会社がデータセンタ（クラウドサーバ１１１）を運営、管理している（２０３）。また、サービスプロバイダ１２０は、ＯＳ（２０２）及びアプリケーション（２０１）を管理する。サービスプロバイダ１２０は、サービスプロバイダ１２０が管理するＯＳ（２０２）及びアプリケーション（２０１）を用いてサービス提供を行う（２０４）。

（サービスの類型３：ＰａａＳ利用型）
図４４は、サービスの類型３（ＰａａＳ利用型）を示す。ここでＰａａＳとはプラットフォーム・アズ・ア・サービスの略であり、ソフトウェアを構築及び稼働させるための土台となるプラットフォームを、インターネット経由のサービスとして提供するクラウドサービス提供モデルである。

本類型では、データセンタ運営会社１１０は、ＯＳ（２０２）を管理し、データセンタ（クラウドサーバ１１１）を運営、管理している（２０３）。また、サービスプロバイダ１２０は、アプリケーション（２０１）を管理する。サービスプロバイダ１２０は、データセンタ運営会社が管理するＯＳ（２０２）及びサービスプロバイダ１２０が管理するアプリケーション（２０１）を用いてサービス提供を行う（２０４）。

（サービスの類型４：ＳａａＳ利用型）
図４５は、サービスの類型４（ＳａａＳ利用型）を示す。ここでＳａａＳとはソフトウェア・アズ・ア・サービスの略である。例えばデータセンタ（クラウドサーバ）を保有しているプラットフォーム提供者が提供するアプリケーションを、データセンタ（クラウドサーバ）を保有していない会社・個人（利用者）がインターネットなどのネットワーク経由で使用できる機能を有するクラウドサービス提供モデルである。

本類型では、データセンタ運営会社１１０は、アプリケーション（２０１）を管理し、ＯＳ（２０２）を管理し、データセンタ（クラウドサーバ１１１）を運営、管理している（２０３）。また、サービスプロバイダ１２０は、データセンタ運営会社１１０が管理するＯＳ（２０２）及びアプリケーション（２０１）を用いてサービス提供を行う（２０４）。

以上いずれの類型においても、サービスプロバイダ１２０がサービス提供行為を行ったものとする。また例えば、サービスプロバイダ若しくはデータセンタ運営会社は、ＯＳ、アプリケーション若しくはビックデータのデータベース等を自ら開発してもよいし、また、第三者に外注させてもよい。

本開示の一態様に係る診断システムは、統計情報を算出するためのログ情報のサンプル数が少なく、統計情報の精度が低い状況であっても、電化機器の稼働状態を十分な精度で診断することができるので、家電製品などの診断を行う診断システムに有用である。

１ 電化機器
２ インターネット
３ 診断装置
４ 表示装置
１０１ 制御部
１０２ ログ取得部
１０３ ログ記憶部
１０４ 識別情報記憶部
１０５ ログ送信部
１０６ 圧縮機
１０７ センサ部
３０１ ログ受信部
３０２ ログ記憶部
３０３ モデル情報記憶部
３０４ 機器統計情報算出部
３０５ 機器統計情報記憶部
３０６ 送受信部
３０７ 診断部
３０８ 統計値決定部
３０９ 機器接続情報記憶部
３１０ ロジック記憶部
４０１ 入出力部
４０２ 診断対象特定部
４０３ 診断要求送信処理部
４０４ 送受信部
４０５ 診断結果受信処理部
４０６ 診断結果表示処理部

Claims (17)

1. 複数の電化機器のうち診断対象となる対象電化機器の稼働状態を診断する診断装置の診断方法であって、
   前記対象電化機器を識別するための識別情報を取得する取得ステップと、
   前記識別情報に基づき、前記対象電化機器の第１の特徴項目を示す第１の特徴情報及び前記第１の特徴項目と異なる第２の特徴項目を示す第２の特徴情報を特定する特定ステップと、
   前記複数の電化機器のうち前記対象電化機器の前記第１の特徴情報が示す第１の特徴項目と同一の特徴項目を有する第１の同一特徴電化機器の稼働状態に関する第１のログ情報を基に、前記第１のログ情報を集計した第１の同一特徴統計情報と、前記複数の電化機器のうち前記対象電化機器の前記第２の特徴情報が示す第２の特徴項目と同一の特徴項目を有する第２の同一特徴電化機器の稼働状態に関する第２のログ情報を集計した第２の同一特徴統計情報とのうちいずれの統計情報を使用するかを決定し、決定した統計情報を用いて、前記対象電化機器の稼働状態を診断する診断ステップとを含み、
   前記複数の電化機器を前記第１の特徴項目毎にグルーピングしたときのグループ数は、前記複数の電化機器を前記第２の特徴項目毎にグルーピングしたときのグループ数より多い、
   診断方法。
2. 前記複数の電化機器は、所定のネットワークに接続され、
   前記診断ステップは、前記第１のログ情報から特定した、前記ネットワークに接続されている前記第１の同一特徴電化機器の台数を示す接続台数が所定数以上であるか否かに応じて、前記第１の同一特徴統計情報及び前記第２の同一特徴統計情報のうちいずれの統計情報を使用するかを決定し、決定した統計情報を用いて、前記対象電化機器の稼働状態を診断する、
   請求項１記載の診断方法。
3. 前記診断ステップは、前記接続台数が前記所定数以上である場合、前記第１の同一特徴統計情報を用いて、前記対象電化機器の稼働状態を診断する、
   請求項２記載の診断方法。
4. 前記診断ステップは、前記接続台数が前記所定数より少ない場合、前記第２の同一特徴統計情報を用いて、前記対象電化機器の稼働状態を診断する、
   請求項２又は３記載の診断方法。
5. 前記複数の電化機器は、所定のネットワークに接続され、
   前記診断ステップは、前記ネットワークを介して前記第１の同一特徴電化機器から送信された前記第１のログ情報のデータ量が所定量以上であるか否かに応じて、前記第１の同一特徴統計情報及び前記第２の同一特徴統計情報のうちいずれの統計情報を使用するかを決定し、決定した統計情報を用いて、前記対象電化機器の稼働状態を診断する、
   請求項１記載の診断方法。
6. 前記診断ステップは、前記第１の同一特徴電化機器から送信された前記第１のログ情報のデータ量が前記所定量以上である場合、前記第１の同一特徴統計情報を用いて、前記対象電化機器の稼働状態を診断する、
   請求項５記載の診断方法。
7. 前記診断ステップは、前記第１の同一特徴電化機器から送信された前記第１のログ情報のデータ量が前記所定量より少ない場合、前記第２の同一特徴統計情報を用いて、前記対象電化機器の稼働状態を診断する、
   請求項５又は６記載の診断方法。
8. 前記特定ステップは、前記第１の特徴情報として、前記識別情報により識別される前記対象電化機器の機種を示す機種情報を特定するとともに、前記第２の特徴情報として、前記識別情報により識別される前記対象電化機器の製品モデル及び能力のうち少なくとも一方に関する属性項目を示す属性情報を特定し、
   前記診断ステップは、前記複数の電化機器のうち前記対象電化機器の前記機種情報が示す機種と同一機種である同一機種電化機器の稼働状態を示す同一機種ログ情報を基に、前記同一機種ログ情報を集計した同一機種統計情報と、前記対象電化機器の前記属性情報が示す属性項目と同一の属性項目を有する同一属性電化機器からの同一属性ログ情報を集計した同一属性統計情報とのうちいずれの統計情報を使用するかを決定し、決定した統計情報を用いて前記対象電化機器の稼働状態を診断し、
   前記複数の電化機器を前記機種毎にグルーピングしたときのグループ数は、前記複数の電化機器を前記属性項目毎にグルーピングしたときのグループ数より多い、
   請求項１〜７のいずれかに記載の診断方法。
9. 前記属性情報は、前記対象電化機器の製造年度を示す年度情報を含む、
   請求項８記載の診断方法。
10. 前記属性情報は、複数のレベルのいずれかにより表現される前記対象電化機器の能力を示す能力情報を含む、請求項８又は９記載の診断方法。
11. 前記診断ステップは、前記第１の同一特徴統計情報又は前記第２の同一特徴統計情報として、前記第１のログ情報又は前記第２のログ情報に含まれる診断内容に関連する項目の統計値を算出し、前記統計値を所定の診断ロジックに適用して前記対象電化機器が異常であるか否かを判断する、
    請求項１〜１０のいずれかに記載の診断方法。
12. 前記複数の電化機器は、複数の空気調和装置を含み、
    前記第１のログ情報及び前記第２のログ情報は、前記複数の空気調和装置の圧縮機の回転数を示す回転数情報及び配管温度を示す配管温度情報の少なくとも一方を含む、
    請求項１〜１１のいずれかに記載の診断方法。
13. 前記診断ステップの診断に用いた前記統計情報に応じて当該診断の精度を判定する判定ステップと、
    前記診断の精度に応じて、前記診断の結果を示す診断結果情報の表示内容を変化させる変化ステップをさらに含む、
    請求項１〜１２のいずれかに記載の診断方法。
14. 前記特定ステップは、さらに、前記識別情報に基づき、前記第１及び第２の特徴項目と異なる第３の特徴項目を示す第３の特徴情報を特定し、
    前記複数の電化機器を前記第２の特徴項目毎にグルーピングしたときのグループ数は、前記複数の電化機器を前記第３の特徴項目毎にグルーピングしたときのグループ数より多く、
    前記第１乃至第３の特徴情報は、前記診断ステップにおいて統計情報として使用される優先度を有し、
    前記診断ステップは、前記第１のログ情報、前記第２のログ情報、及び前記優先度に基づき、前記第１の同一特徴統計情報と、前記第２の同一特徴統計情報と、前記複数の電化機器のうち前記対象電化機器の前記第３の特徴情報が示す第３の特徴項目と同一の特徴項目を有する第３の同一特徴電化機器の稼働状態に関する第３のログ情報を集計した第３の同一特徴統計情報との中からいずれの統計情報を使用するかを決定する、
    請求項１〜１３のいずれかに記載の診断方法。
15. 前記特定ステップは、さらに、前記識別情報に基づき、前記第１及び第２の特徴項目と異なる第３の特徴項目を示す第３の特徴情報を特定し、
    前記複数の電化機器を前記第２の特徴項目毎にグルーピングしたときのグループ数は、前記複数の電化機器を前記第３の特徴項目毎にグルーピングしたときのグループ数より多く、
    前記診断ステップは、前記第１のログ情報、前記第２のログ情報、及び前記第１乃至第３の特徴情報に含まれる前記第１乃至第３の特徴項目のそれぞれの関係をツリー構造で定義したモデル関係情報に基づき、前記第１の同一特徴統計情報と、前記第２の同一特徴統計情報と、前記複数の電化機器のうち前記対象電化機器の前記第３の特徴情報が示す第３の特徴項目と同一の特徴項目を有する第３の同一特徴電化機器の稼働状態に関する第３のログ情報を集計した第３の同一特徴統計情報との中からいずれの統計情報を使用するかを決定する、
    請求項１〜１３のいずれかに記載の診断方法。
16. 複数の電化機器のうち診断対象となる対象電化機器の稼働状態を診断する診断装置であって、
    前記対象電化機器を識別するための識別情報を取得する取得部と、
    前記識別情報に基づき、前記対象電化機器の第１の特徴項目を示す第１の特徴情報及び前記第１の特徴項目と異なる第２の特徴項目を示す第２の特徴情報を特定する特定部と、
    前記複数の電化機器のうち前記対象電化機器の前記第１の特徴情報が示す第１の特徴項目と同一の特徴項目を有する第１の同一特徴電化機器の稼働状態に関する第１のログ情報を基に、前記第１のログ情報を集計した第１の同一特徴統計情報と、前記複数の電化機器のうち前記対象電化機器の前記第２の特徴情報が示す第２の特徴項目と同一の特徴項目を有する第２の同一特徴電化機器の稼働状態に関する第２のログ情報を集計した第２の同一特徴統計情報とのうちいずれの統計情報を使用するかを決定し、決定した統計情報を用いて、前記対象電化機器の稼働状態を診断する診断部とを備え、
    前記複数の電化機器を前記第１の特徴項目毎にグルーピングしたときのグループ数は、前記複数の電化機器を前記第２の特徴項目毎にグルーピングしたときのグループ数より多い、
    診断装置。
17. 複数の電化機器のうち診断対象となる対象電化機器の稼働状態を診断する診断装置の診断結果を表示する表示装置であって、
    前記対象電化機器を識別するための識別情報を前記診断装置に送信する送信部と、
    前記診断装置が前記対象電化機器の診断に用いた統計情報が、前記複数の電化機器のうち前記対象電化機器の第１の特徴情報が示す第１の特徴項目と同一の特徴項目を有する第１の同一特徴電化機器の稼働状態に関する第１のログ情報を集計した第１の同一特徴統計情報と、前記複数の電化機器のうち前記対象電化機器の前記第１の特徴項目と異なる第２の特徴情報が示す第２の特徴項目と同一の特徴項目を有する第２の同一特徴電化機器の稼働状態に関する第２のログ情報を集計した第２の同一特徴統計情報とのうちいずれの統計情報であるかを示す統計情報特定情報を前記診断装置から受信する受信部と、
    前記統計情報特定情報に基づいて前記診断の精度を決定し、決定した前記診断の精度に応じて、前記診断結果情報を通知するための表示内容を決定し、決定した表示内容を示す通知画面を表示する表示部とを備える、
    表示装置。

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