JP2024018539A - 情報管理装置、演算装置、情報管理プログラム、演算プログラム、情報処理システムおよび情報処理方法 - Google Patents

情報管理装置、演算装置、情報管理プログラム、演算プログラム、情報処理システムおよび情報処理方法 Download PDF

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Hiroo Urabe
勇作 吉田
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Abstract

【課題】デバイスが収集した測定値から得られた演算値を効率的に管理すること。【解決手段】ウェブアプリケーションサーバ１０は、デバイスが収集した測定データを受信し、測定データに対応する第１の仮想デバイスを設定し、所定の演算を実行する演算装置によって測定データが受信され、当該測定データから生成される第１の演算データを取得した場合には、当該第１の演算データに対応する第２の仮想デバイスを設定する。【選択図】図２

Description

本発明は、情報管理装置、演算装置、情報管理プログラム、演算プログラム、情報処理システムおよび情報処理方法に関する。
従来、プラント等に設置されるゲートウェイ機器、センサ機器、制御機器等の機器（デバイス）からデータを収集するクラウド環境を用いた技術が知られている。
特開２０１６－０９１４３４号公報
しかしながら、従来技術では、クラウド環境の機能拡張を効率的に実行することが難しい。例えば、従来技術では、クラウド環境上のウェブアプリケーションサーバが外部のＡＩ（Artificial Intelligence）アプリケーションサーバにデータを送信する際にソフトウェア専用の出入口を設定する必要がある。
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、デバイスが収集した測定値から得られた演算値を効率的に管理することを目的とする。
本発明は、デバイスが収集した測定データを受信する受信部と、前記測定データに対応する第１の仮想デバイスを設定する第１設定部と、所定の演算を実行する演算装置によって前記測定データが受信され、前記測定データから生成される第１の演算データを取得した場合には、前記第１の演算データに対応する第２の仮想デバイスを設定する第２設定部と、を備える情報管理装置を提供する。
また、本発明は、情報管理装置によって設定された第１の仮想デバイスに対応付けられる、デバイスが収集した測定データを前記情報管理装置から受信する受信部と、前記測定データに所定の演算を実行することによって第１の演算データを生成する演算部と、前記第１の演算データを、前記情報管理装置によって設定された前記第２の仮想デバイスに対応付けられるデータとして前記情報管理装置に送信する送信部と、を備える演算装置を提供する。
また、本発明は、コンピュータに、デバイスが収集した測定データを受信し、前記測定データに対応する第１の仮想デバイスを設定し、所定の演算を実行する演算装置によって前記測定データが受信され、前記測定データから生成される第１の演算データを取得した場合には、前記第１の演算データに対応する第２の仮想デバイスを設定する、処理を実行させる情報管理プログラムを提供する。
また、本発明は、コンピュータに、情報管理装置によって設定された第１の仮想デバイスに対応付けられた、デバイスによって収集された測定データを前記情報管理装置から受信し、前記測定データに所定の演算を実行することによって第１の演算データを生成し、前記第１の演算データを、前記情報管理装置によって設定された前記第２の仮想デバイスに対応付けられるデータとして前記情報管理装置に送信する、処理を実行させる演算プログラムを提供する。
また、本発明は、情報管理装置と演算装置とを含む情報処理システムにおいて、前記情報管理装置は、デバイスが収集した測定データを受信する受信部と、前記測定データに対応する第１の仮想デバイスを設定する第１設定部と、前記演算装置によって前記測定データから生成される第１の演算データに対応する第２の仮想デバイスを設定する第２設定部と、前記演算装置は、前記第１の仮想デバイスに対応付けられた前記測定データを前記情報管理装置から受信する受信部と、前記測定データに所定の演算を実行することによって前記第１の演算データを生成する演算部と、前記第１の演算データを、前記第２の仮想デバイスに対応付けられるデータとして前記情報管理装置に送信する送信部と、を備える情報処理システムを提供する。
また、本発明は、情報管理装置と演算装置とによって実行される情報処理方法であって、前記情報管理装置は、デバイスが収集した測定データを受信し、前記測定データに対応する第１の仮想デバイスを設定し、前記演算装置によって前記測定データから生成される第１の演算データに対応する第２の仮想デバイスを設定し、前記演算装置は、第１の仮想デバイスに対応付けられた前記測定データを前記情報管理装置から受信し、前記測定データに所定の演算を実行することによって前記第１の演算データを生成し、前記第１の演算データを、前記第２の仮想デバイスに対応付けられるデータとして前記情報管理装置に送信する、処理を実行する情報処理方法を提供する。
本発明によれば、デバイスが収集した測定値から得られた演算値を効率的に管理することができるという効果がある。
実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。 実施形態に係る各装置の構成例を示すブロック図である。 実施形態に係るウェブアプリケーションサーバの測定データ記憶部の一例を示す図である。 実施形態に係るウェブアプリケーションサーバの演算データ記憶部の一例を示す図である。 実施形態に係る表示画面の一例を示す図である。 実施形態に係るＡＩアプリケーションサーバのＡＩ関数データ記憶部の一例を示す図である。 実施形態に係る情報処理の流れの一例を示すシーケンス図である。 ハードウェア構成例を説明する図である。
以下に、本発明の一実施形態に係る情報管理装置、演算装置、情報管理プログラム、演算プログラム、情報処理システムおよび情報処理方法を、図面を参照して詳細に説明する。なお、本発明は、以下に説明する実施形態により限定されるものではない。
〔実施形態〕
以下に、実施形態に係る情報処理システム１００の構成、各装置の構成、処理の流れを順に説明し、最後に実施形態の効果を説明する。
〔１．情報処理システム１００の構成〕
図１を用いて、実施形態に係る情報処理システム１００の構成を詳細に説明する。図１は、実施形態に係る情報処理システム１００の構成例を示す図である。以下に、情報処理システム１００全体の構成例、情報処理システム１００の処理、参考技術の情報処理システムの問題点を順に説明し、最後に情報処理システム１００の効果について説明する。なお、実施形態では、プラントに設置されるデバイスであるプラント機器を使用する工場生産遠隔監視を一例にして説明するが、デバイスや利用分野を限定するものではなく、電力モニタ、風力発電、上下水モニタ、河川監視等の環境計測遠隔監視に適用することもできる。
（１－１．情報処理システム１００全体の構成例）
情報処理システム１００は、情報管理装置であるウェブアプリケーションサーバ１０、演算装置であるＡＩアプリケーションサーバ２０（２０－１、２０－２、・・・）およびプラント機器３０（３０Ａ、３０Ｂ、３０Ｃ、・・・）を有する。ここで、ウェブアプリケーションサーバ１０は、クラウド環境に構築される。また、プラント機器３０は、プラントに設置される。なお、図１に示した情報処理システム１００には、複数台のウェブアプリケーションサーバ１０が含まれてもよい。
（１－２．情報処理システム１００全体の処理）
上記のような情報処理システム１００全体の処理について説明する。なお、下記のステップＳ１～Ｓ６は、異なる順序で実行することもできる。また、下記のステップＳ１～Ｓ６のうち、省略される処理があってもよい。
（１－２－１．測定データ受信処理）
ウェブアプリケーションサーバ１０は、プラント機器３０から測定データを受信する（ステップＳ１）。例えば、ウェブアプリケーションサーバ１０は、センサ機器であるプラント機器３０Ａが収集したセンサ値等を、テキストデータであるＪＳＯＮ（JavaScript（登録商標） Object Notation）データとして受信する。
（１－２－２．仮想デバイス設定処理）
ウェブアプリケーションサーバ１０は、プラント機器３０に対応する仮想デバイス３０－Ｖを設定する（ステップＳ２）。例えば、ウェブアプリケーションサーバ１０は、プラント機器３０Ａが送信した測定データに対応する仮想デバイス３０Ａ－Ｖ１を設定する。また、ウェブアプリケーションサーバ１０は、測定データに対してＡＩ関数等を使用した演算を実行する場合には、演算データに対応する仮想デバイス３０Ａ－Ｖを設定する。例えば、ウェブアプリケーションサーバ１０は、ＡＩアプリケーションサーバ２０－１が演算するＡＩ関数１に対応する仮想デバイス３０Ａ－Ｖ２、ＡＩアプリケーションサーバ２０－２が演算するＡＩ関数２に対応する仮想デバイス３０Ａ－Ｖ３、・・・のように、異なる演算データに対応する仮想デバイス３０－Ｖを設定する。
（１－２－３．測定データ送信処理）
ウェブアプリケーションサーバ１０は、外部連携共通ＡＰＩ（Application Programming Interface）を用いて、測定データをＡＩアプリケーションサーバ２０に送信する（ステップＳ３）。例えば、ウェブアプリケーションサーバ１０は、プラント機器３０Ａが収集した測定データＡをテキストデータであるＣＳＶ（Comma-Separated Values）データとして、仮想デバイス３０Ａ－Ｖ１を介してＡＩ関数１によって演算を実行するＡＩアプリケーションサーバ２０－１に送信する。このとき、ウェブアプリケーションサーバ１０は、プラント機器３０Ａが収集した測定データＡを、ＡＩ関数２によって演算を実行するＡＩアプリケーションサーバ２０－２にさらに送信することもできる。
（１－２－４．演算データ生成処理）
ＡＩアプリケーションサーバ２０は、測定データから演算データを生成する（ステップＳ４）。例えば、ＡＩアプリケーションサーバ２０－１は、プラント機器３０Ａが収集した測定データＡをＡＩ関数１に入力することによって演算データＡ－１を生成する。このとき、ＡＩアプリケーションサーバ２０－２は、プラント機器３０Ａが収集した測定データＡをＡＩ関数２に入力することによって演算データＡ－２を生成することもできる。
（１－２－５．演算データ送信処理）
ＡＩアプリケーションサーバ２０は、外部連携共通ＡＰＩを用いて、演算データを仮想デバイス３０－Ｖの測定データとしてウェブアプリケーションサーバ１０に送信する（ステップＳ５）。例えば、ＡＩアプリケーションサーバ２０－１は、演算データＡ－１を仮想デバイス３０－Ｖ２を介してＪＳＯＮデータとして送信することによって、演算データＡ－１を仮想デバイス３０－Ｖ２の測定データとしてウェブアプリケーションサーバ１０に送信することが可能となる。このとき、ＡＩアプリケーションサーバ２０－２は、演算データＡ－２を仮想デバイス３０－Ｖ３を介してＪＳＯＮデータとして送信することによって、演算データＡ－２を仮想デバイス３０－Ｖ３の測定データとしてウェブアプリケーションサーバ１０に送信することもできる。
（１－２－６．データ表示処理）
ウェブアプリケーションサーバ１０は、デバイスデータである測定データや仮想デバイスデータである演算データを表示する（ステップＳ６）。例えば、ウェブアプリケーションサーバ１０は、プラント機器３０Ａから受信した測定データＡに対応する仮想デバイス３０Ａ－Ｖ１や、ＡＩアプリケーションサーバ２０－１から受信した演算データＡ－１に対応する仮想デバイス３０Ａ－Ｖ２を、情報処理システム１００の管理者の端末装置（不図示）に表示する。このとき、ウェブアプリケーションサーバ１０は、ＡＩアプリケーションサーバ２０－２から受信した演算データＡ－２に対応する仮想デバイス３０Ａ－Ｖ３を、情報処理システム１００の管理者の端末装置（不図示）に表示することもできる。さらに、情報処理システム１００の管理者は、上記の仮想デバイス３０－Ｖから各種データを閲覧することができる。例えば、情報処理システム１００の管理者は、仮想デバイス３０Ａ－Ｖ２の表示をクリック操作することによって、演算データＡ－１の時間推移を示すグラフを閲覧することができる。
（１－３．参考技術の情報処理システム）
以下では、参考技術としての情報処理の概要について説明した上で、参考技術の問題点について説明する。
（１－３－１．参考技術の情報処理の概要）
参考技術の情報処理システムでは、以下のような情報処理が実行される。第１に、ウェブアプリケーションサーバは、接続されたプラント機器から送信された測定データを受信する。第２に、ウェブアプリケーションサーバは、外部連携の演算機能、すなわちＡＩアプリケーションサーバからの要求に応じて、機能ごとにデータ選択処理と送信処理を実行する。第３に、外部連携機能であるＡＩアプリケーションサーバは、ソフトウェア演算処理を実行する。第４に、ＡＩアプリケーションサーバは、ウェブアプリケーションサーバに演算データを送信する。第５に、ウェブアプリケーションサーバは、ＡＩアプリケーションサーバから受信した演算データを紐付けし、プラント機器のデータとして表示する。
（１－３－２．参考技術の情報処理の問題点）
上記の参考技術の情報処理には、以下の問題点がある。第１に、クラウド環境の機能拡張を外部との連携で実現する場合に、ソフトウェア専用の出入口を作成する必要があるので、専用機能作成のコストが増大する。第２に、機能の増加に伴い、機能１用、機能２用等の専用機能の追加が必要となる。第３に、連携機能へデータを送る際に、どのデバイスを選択して送信すればよいのかの紐付け作業を、ウェブアプリケーションサーバ、外部連携機能と密に実施する必要がある。
（１－４．情報処理システム１００の効果）
以下では、実施形態に係る情報処理システム１００の概要について説明した上で、情報処理システム１００の効果について説明する。
（１－４－１．情報処理システム１００の概要）
情報処理システム１００において、ウェブアプリケーションサーバ１０は、プラント機器３０が収集した測定データを受信し、プラント機器３０に対応する仮想デバイス３０－Ｖ１を設定し、測定データを所定の演算を実行するＡＩアプリケーションサーバ２０に送信し、ＡＩアプリケーションサーバ２０によって測定データから生成された演算データを、仮想デバイス３０－Ｖ２を介して取得する。
また、ウェブアプリケーションサーバ１０は、測定データから異なる複数の演算によってそれぞれ生成される各演算データを取得する場合には、各演算データに対応する複数の仮想デバイス３０－Ｖを設定し、外部とのデータの送受信を実行する共通ＡＰＩを用いて、測定データをＡＩアプリケーションサーバ２０に送信し、共通ＡＰＩを用いて、対応する複数の仮想デバイスを介して各演算データそれぞれを取得する。さらに、ウェブアプリケーションサーバ１０は、測定データおよび演算データを記憶し、記憶した測定データおよび演算データのうち少なくとも１つを所定のグラフとして表示する。
すなわち、情報処理システム１００は、デバイスで測定した物理量から外部連携等のソフトウェア処理によって得られる演算値を、別のデバイスの測定値として管理することができる。このとき、情報処理システム１００では、外部連携との機能拡張が機能ごとに実行不要となるので、ウェブアプリケーションサーバ１０の開発コストを抑えることができる。
（１－４－２．情報処理システム１００の効果）
情報処理システム１００において、以下の効果がある。第１に、機能拡張時に外部連携において専用入口を設置する必要がないので、クラウド環境の入口を少なくすることができ、開発コストを抑えることができる。第２に、出入口を共通ＡＰＩに固定することで、ＩｏＴ（Internet of Things）のハードウェア用の入口を利用することができる。第３に、ウェブアプリケーションサーバ１０は、連携機能側の情報が不要となる。すなわち、ウェブアプリケーションサーバ１０は、データを仮想デバイスとして受けるときにデバイス情報（ハードウェア情報等）だけあればよく、連携の手間が少なくなる。第４に、１つのデバイスから、複数のソフトウェア処理に対応する仮想デバイスを生成することができる。第５に、デバイスの測定値と演算値を関連付けて保管や表示を実行すると、演算手段や表示手段の変更の際に、再計算が必要となる場合があるが、演算値を仮想デバイスの測定値とすることで、測定値と演算値とを別に扱うことで再計算や再構築が容易になる。以上のように、情報処理システム１００は、クラウド環境の機能拡張を効率的に実行することができる。
〔２．情報処理システム１００の各装置の構成〕
図２を用いて、図１に示した情報処理システム１００が有する各装置の機能構成について説明する。図２は、実施形態に係る各装置の構成例を示すブロック図である。以下では、実施形態に係る情報処理システム１００全体の構成例を説明した上で、実施形態に係るウェブアプリケーションサーバ１０、ＡＩアプリケーションサーバ２０およびプラント機器３０の構成例について詳細に説明する。
（２－１．情報処理システム１００全体の構成例）
図２に示すように、情報処理システム１００は、ウェブアプリケーションサーバ１０、ＡＩアプリケーションサーバ２０およびプラント機器３０を有する。ウェブアプリケーションサーバ１０とＡＩアプリケーションサーバ２０とは、所定の通信網によって通信可能に接続されている。また、プラント機器３０は、携帯電話網等の通信網Ｎによって通信可能となる通信機能を有する。
なお、ウェブアプリケーションサーバ１０は、クラウド環境に構築されるサーバ装置に限定されるものではなく、物理サーバ、仮想マシン、コンテナ等であってもよい。
（２－２．ウェブアプリケーションサーバ１０の構成例）
図２を用いて、情報管理装置であるウェブアプリケーションサーバ１０の構成例について説明する。ウェブアプリケーションサーバ１０は、通信部１１、記憶部１２および制御部１３を有する。なお、ウェブアプリケーションサーバ１０は、情報処理システム１００の管理者から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための出力部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。
（２－２－１．通信部１１）
通信部１１は、他の装置との間でのデータ通信を司る。例えば、通信部１１は、ルータ等を介して、各通信装置との間でデータ通信を行う。また、通信部１１は、図示しないオペレータの端末との間でデータ通信を行うことができる。
（２－２－２．記憶部１２）
記憶部１２は、制御部１３が動作する際に参照する各種情報や、制御部１３が動作した際に取得した各種情報を記憶する。記憶部１２は、測定データ記憶部１２ａおよび演算データ記憶部１２ｂを有する。ここで、記憶部１２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置等で実現され得る。なお、図２の例では、記憶部１２は、ウェブアプリケーションサーバ１０の内部に設置されているが、ウェブアプリケーションサーバ１０の外部に設置されてもよいし、複数の記憶部が設置されていてもよい。
（２－２－２－１．測定データ記憶部１２ａ）
測定データ記憶部１２ａは、プラント機器３０から送信された測定データを記憶する。ここで、図３を用いて、測定データ記憶部１２ａが記憶する情報の一例を説明する。図３は、実施形態に係るウェブアプリケーションサーバ１０の測定データ記憶部１２ａの一例を示す図である。図３の例において、測定データ記憶部１２ａは、「機器識別情報」、「時間」、「測定データ」といった項目をプラント機器３０ごとにそれぞれ有する。
「機器識別情報」は、プラント機器３０を識別するための識別情報を示し、例えばプラント機器３０の識別番号である。「時間」は、プラント機器３０がデータを取得した時間を示し、例えば年月日、時分秒で表わされる。「測定データ」は、プラント機器３０が取得したデータの強度を示し、例えば流体の圧力、流速、温度等である。
すなわち、図３では、機器識別情報「プラント機器Ａ」によって識別されるプラント機器３０Ａの測定データ１２ａ－Ａについて、時間「Ｔ００１」の測定データが「測定データＡ００１」、時間「Ｔ００２」の測定データが「測定データＡ００２」、時間「Ｔ００３」の測定データが「測定データＡ００３」・・・であり、機器識別情報「プラント機器Ｂ」によって識別されるプラント機器３０Ｂの測定データ１２ａ－Ｂについて、時間「Ｔ００１」の測定データが「測定データＢ００１」、時間「Ｔ００２」の測定データが「測定データＢ００２」、時間「Ｔ００３」の測定データが「測定データＢ００３」・・・であり、機器識別情報「プラント機器Ｃ」によって識別されるプラント機器３０Ｃの測定データ１２ａ－Ｃについて、時間「Ｔ００１」の測定データが「測定データＣ００１」、時間「Ｔ００２」の測定データが「測定データＣ００２」、時間「Ｔ００３」の測定データが「測定データＣ００３」、・・・である例を示す。
なお、測定データ記憶部１２ａは、後述する制御部１３の第１設定部１３ｂによって構築された仮想デバイス専用の記憶領域に設置されていてもよい。
（２－２－２－２．演算データ記憶部１２ｂ）
演算データ記憶部１２ｂは、ＡＩアプリケーションサーバ２０から送信された演算データを記憶する。ここで、図４を用いて、演算データ記憶部１２ｂが記憶する情報の一例を説明する。図４は、実施形態に係るウェブアプリケーションサーバ１０の演算データ記憶部１２ｂの一例を示す図である。図４の例において、演算データ記憶部１２ｂは、「機器識別情報」、「時間」、「演算データ」といった項目をプラント機器３０ごとにそれぞれ有する。
「機器識別情報」は、プラント機器３０を識別するための識別情報を示し、例えばプラント機器３０の識別番号である。「時間」は、プラント機器３０がデータを取得した時間を示し、例えば年月日、時分秒で表わされる。「演算データ」は、プラント機器３０が取得したデータから算出されたスコアの強度を示し、例えばプラントの工程の危険度を示すスコア値等である。
すなわち、図４では、機器識別情報「プラント機器Ａ」によって識別されるプラント機器３０Ａの演算データ１２ｂ－Ａ１について、時間「Ｔ００１」の演算データが「演算データＡ００１」、時間「Ｔ００２」の演算データが「演算データＡ００２」、時間「Ｔ００３」の演算データが「演算データＡ００３」・・・であり、機器識別情報「プラント機器Ｂ」によって識別されるプラント機器３０Ｂの演算データ１２ｂ－Ｂ１について、時間「Ｔ００１」の演算データが「演算データＢ００１」、時間「Ｔ００２」の演算データが「演算データＢ００２」、時間「Ｔ００３」の演算データが「演算データＢ００３」・・・であり、機器識別情報「プラント機器Ｃ」によって識別されるプラント機器３０Ｃの演算データ１２ａ－Ｃ１について、時間「Ｔ００１」の演算データが「演算データＣ００１」、時間「Ｔ００２」の演算データが「演算データＣ００２」、時間「Ｔ００３」の演算データが「演算データＣ００３」、・・・である例を示す。
ここで、演算データ１２ｂ－Ａ１、１２ｂ－Ａ２、１２ｂ－Ａ３・・・は、プラント機器３０Ａが収集した測定データ１２ａ－Ａから異なる演算処理を実行されたデータである。例えば、演算データ１２ｂ－Ａ１は、ＡＩ関数１によって演算処理を実行されたデータであり、演算データ１２ｂ－Ａ２は、ＡＩ関数２によって演算処理を実行されたデータであり、演算データ１２ｂ－Ａ３は、ＡＩ関数３によって演算処理を実行されたデータである。また、同様に、演算データ１２ｂ－Ｂ１、１２ｂ－Ｂ２、１２ｂ－Ｂ３・・・は、プラント機器３０Ｂが収集した測定データ１２ａ－Ｂから異なる演算処理を実行されたデータであり、演算データ１２ｂ－Ｃ１、１２ｂ－Ｃ２、１２ｂ－Ｃ３・・・は、プラント機器３０Ｃが収集した測定データ１２ａ－Ｃから異なる演算処理を実行されたデータである。
なお、演算データ記憶部１２ｂは、後述する制御部１３の第２設定部１３ｃによって構築された仮想デバイス専用の記憶領域に設置されていてもよい。
（２－２－３．制御部１３）
制御部１３は、当該ウェブアプリケーションサーバ１０全体の制御を司る。制御部１３は、受信部１３ａ、第１設定部１３ｂ、第２設定部１３ｃ、送信部１３ｄ、取得部１３ｅおよび表示部１３ｆを有する。ここで、制御部１３は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等の電子回路やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現され得る。
（２－２－３－１．受信部１３ａ）
受信部１３ａは、デバイスが収集した測定データを受信する。例えば、受信部１３ａは、プラントに設置されるセンサ機器、ゲートウェイ機器、制御機器等のプラント機器３０からＪＳＯＮ形式の測定データを受信する。なお、受信部１３ａは、受信した測定データを測定データ記憶部１２ａに格納する。
具体的な例について説明すると、受信部１３ａは、プラント機器３０Ａが収集した測定データ１２ａ－Ａ｛時間Ｔ００１：測定データＡ００１、時間Ｔ００２：測定データＡ００２、時間Ｔ００３：測定データＡ００３・・・｝、プラント機器３０Ｂが収集した測定データ１２ａ－Ｂ｛時間Ｔ００１：測定データＢ００１、時間Ｔ００２：測定データＢ００２、時間Ｔ００３：測定データＢ００３・・・｝、プラント機器３０Ｃが収集した測定データ１２ａ－Ｃ｛時間Ｔ００１：測定データＣ００１、時間Ｔ００２：測定データＣ００２、時間Ｔ００３：測定データＣ００３・・・｝、・・・を受信する。
（２－２－３－２．第１設定部１３ｂ）
第１設定部１３ｂは、測定データに対応する第１の仮想デバイスを設定する。このとき、第１設定部１３ｂは、クラウドシステムが有するリソースを用いて、クラウドシステム上に第１の仮想デバイスを生成する。
具体的な例について説明すると、第１設定部１３ｂは、プラント機器３０Ａが収集した測定データ１２ａ－Ａに対応する仮想デバイス３０Ａ－Ｖ１、プラント機器３０Ｂが収集した測定データ１２ａ－Ｂに対応する仮想デバイス３０Ｂ－Ｖ１、プラント機器３０Ｃが収集した測定データ１２ａ－Ｃに対応する仮想デバイス３０Ｃ－Ｖ１、・・・を、クラウド環境上にそれぞれ構築する。
（２－２－３－３．第２設定部１３ｃ）
第２設定部１３ｃは、所定の演算を実行する演算装置によって測定データが受信され、測定データから生成される第１の演算データを取得した場合には、第１の演算データに対応する第２の仮想デバイスを設定する。このとき、第２設定部１３ｃは、クラウドシステムが有するリソースを用いて、クラウドシステム上に第２の仮想デバイスを生成する。
具体的な例について説明すると、第２設定部１３ｃは、プラント機器３０Ａが収集した測定データ１２ａ－ＡをＡＩアプリケーションサーバ２０－１に送信し、ＡＩアプリケーションサーバ２０－１が有するＡＩ関数１を用いて生成される演算データ１２ｂ－Ａ１を取得した場合には、演算データ１２ｂ－Ａ１に対応する仮想デバイス３０Ａ－Ｖ２を構築する。このとき、第２設定部１３ｃは、プラント機器３０Ａから測定データ１２ａ－Ａを受信する前に仮想デバイス３０Ａ－Ｖ２を構築してもよいし、測定データ１２ａ－ＡをＡＩアプリケーションサーバ２０－１に送信する前に仮想デバイス３０Ａ－Ｖ２を構築してもよい。
また、第２設定部１３ｃは、演算装置によって測定データから生成される第２の演算データを取得した場合には、第２の演算データに対応する第３の仮想デバイスを設定する。さらに、第２設定部１３ｃは、演算装置によって測定データから生成される第３の演算データを取得した場合には、第３の演算データに対応する第４の仮想デバイスを設定する。
具体的な例について説明すると、第２設定部１３ｃは、プラント機器３０Ａが収集した測定データ１２ａ－ＡからＡＩアプリケーションサーバ２０－２が有するＡＩ関数２を用いて生成される演算データ１２ｂ－Ａ２を取得する場合には、演算データ１２ｂ－Ａ２に対応する仮想デバイス３０Ａ－Ｖ３を構築する。同様にして、第２設定部１３ｃは、プラント機器３０Ａが収集した測定データ１２ａ－ＡからＡＩアプリケーションサーバ２０－３が有するＡＩ関数３を用いて生成される演算データ１２ｂ－Ａ３を取得する場合には、演算データ１２ｂ－Ａ３に対応する仮想デバイス３０Ａ－Ｖ４を構築する。すなわち、第２設定部１３ｃは、プラント機器３０ごとに、かつ演算処理が実行されるごとに対応する仮想デバイス３０－Ｖを生成する。なお、第２設定部１３ｃは、測定データから生成された演算データだけではなく、演算データにさらに演算処理が実行されることによって生成された演算データに対応する仮想デバイスを生成することもできる。
（２－２－３－４．送信部１３ｄ）
送信部１３ｄは、第１の仮想デバイスに対応付けられる測定データを、情報管理装置と演算装置との間で共通のＡＰＩを用いて、演算装置に送信する。例えば、送信部１３ｄは、ウェブアプリケーションサーバ１０とＡＩアプリケーションサーバ２０との間でデータの送受信を可能とする共通ＡＰＩを用いて、ＣＳＶ形式の測定データをＡＩアプリケーションサーバ２０に送信する。このとき、送信部１３ｄは、測定データに対応する仮想デバイス３０－Ｖを介して、測定データをＡＩアプリケーションサーバ２０に送信する。
具体的な例について説明すると、送信部１３ｄは、共通ＡＰＩを用いて、プラント機器３０Ａが収集した測定データ１２ａ－Ａを、仮想デバイス３０Ａ－Ｖ１を介して、ＡＩアプリケーションサーバ２０－１、ＡＩアプリケーションサーバ２０－２、ＡＩアプリケーションサーバ２０－３、・・・にそれぞれに送信する。
（２－２－３－５．取得部１３ｅ）
取得部１３ｅは、演算装置によって生成された演算データを共通のＡＰＩを用いて取得する。例えば、取得部１３ｅは、ウェブアプリケーションサーバ１０とＡＩアプリケーションサーバ２０との間でデータの送受信を可能とする共通ＡＰＩを用いて、ＡＩアプリケーションサーバ２０からＪＳＯＮ形式の演算データを取得する。このとき、取得部１３ｅは、演算データに対応する仮想デバイス３０－Ｖを介して、ＡＩアプリケーションサーバ２０から演算データを取得する。なお、取得部１３ｅは、取得した演算データを演算データ記憶部１２ｂに格納する。
具体的な例について説明すると、取得部１３ｅは、共通ＡＰＩを用いて、ＡＩアプリケーションサーバ２０－１から演算データ１２ｂ－Ａ１を、仮想デバイス３０Ａ－Ｖ２を介して取得する。また、取得部１３ｅは、共通ＡＰＩを用いて、ＡＩアプリケーションサーバ２０－２から演算データ１２ｂ－Ａ２を、仮想デバイス３０Ａ－Ｖ３を介して取得する。また、取得部１３ｅは、共通ＡＰＩを用いて、ＡＩアプリケーションサーバ２０－３から演算データ１２ｂ－Ａ３を、仮想デバイス３０Ａ－Ｖ４を介して取得する。
このとき、取得部１３ｅは、デバイス情報（ハードウェア情報、タグ情報、ネットワークマップ情報）をもとに、仮想デバイス３０－Ｖを介して演算データを取得することができる。
（２－２－３－６．表示部１３ｆ）
表示部１３ｆは、測定データに対応する第１の仮想デバイスおよび第１の演算データに対応する第２の仮想デバイスを表示する。また、表示部１３ｆは、表示される第１の仮想デバイスまたは第２の仮想デバイスのうち、選択された仮想デバイスに対応付けられるデータを表示する。
（表示画面の具体例）
図５を用いて、表示部１３ｆが出力する表示画面の具体例について説明する。図５は、実施形態に係る表示画面の具体例を示す図である。例えば、表示部１３ｆは、第１設定部１３ｂおよび第２設定部１３ｃによって設定された仮想デバイス３０－Ｖを表示し、選択された表示条件に応じて、測定データや演算データを表示する。図５に示すように、表示部１３ｆは、表示条件を選択可能なプルダウンメニューや、表示条件を入力可能なテキストボックス等を表示することができる。
図５の例では、表示部１３ｆは、「表示条件」として「機器識別番号」が選択されており、当該機器識別番号として「プラント機器Ａ」が入力されているので、プラント機器３０Ａの測定データ１２ａ－Ａ（図５「測定データ」）、演算データ１２ｂ－Ａ１（図５「演算データ１」）、演算データ１２ｂ－Ａ２（図５「演算データ２」）および演算データ１２ｂ－Ａ３（図５「演算データ３」）の時間変化をグラフ化したデータを表示している。
（２－３．ＡＩアプリケーションサーバ２０の構成例）
図２を用いて、情報管理装置であるＡＩアプリケーションサーバ２０の構成例について説明する。ＡＩアプリケーションサーバ２０は、通信部２１、記憶部２２および制御部２３を有する。なお、ＡＩアプリケーションサーバ２０は、情報処理システム１００の管理者から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための出力部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。
（２－３－１．通信部２１）
通信部２１は、他の装置との間でのデータ通信を司る。例えば、通信部２１は、ルータ等を介して、各通信装置との間でデータ通信を行う。また、通信部２１は、図示しないオペレータの端末との間でデータ通信を行うことができる。
（２－３－２．記憶部２２）
記憶部２２は、制御部２３が動作する際に参照する各種情報や、制御部２３が動作した際に取得した各種情報を記憶する。記憶部２２は、ＡＩ関数データ記憶部２２ａを有する。ここで、記憶部２２は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置等で実現され得る。なお、図２の例では、記憶部２２は、ＡＩアプリケーションサーバ２０の内部に設置されているが、ＡＩアプリケーションサーバ２０の外部に設置されてもよいし、複数の記憶部が設置されていてもよい。
（２－３－２－１．ＡＩ関数データ記憶部２２ａ）
ＡＩ関数データ記憶部２２ａは、ＡＩアプリケーションサーバ２０が実行するＡＩアプリケーションに関するデータを記憶する。ここで、図６を用いて、ＡＩ関数データ記憶部２２ａが記憶する情報の一例を説明する。図６は、実施形態に係るＡＩアプリケーションサーバ２０のＡＩ関数データ記憶部２２ａの一例を示す図である。図６の例において、ＡＩ関数データ記憶部２２ａは、「ＡＩ識別情報」、「ＡＩ関数」、「アプリケーション情報」といった項目を有する。
「ＡＩ識別情報」は、ＡＩ関数を識別するための識別情報を示し、例えばＡＩ関数の識別番号である。「ＡＩ関数」は、学習済みの機械学習モデルを示し、例えば測定データの入力に応じて演算データを出力する機械学習モデルである。「アプリケーション情報」は、測定データから演算データを生成するＡＩアプリケーションを識別するための識別情報を示し、例えばＡＩアプリケーションの識別番号である。
すなわち、図６では、ＡＩ識別情報「ＡＩ００１」によって識別されるＡＩ関数「ＡＩ関数００１」について、アプリケーション情報「アプリケーション１」によって実行される例を示す。また、図６の例では、ＡＩアプリケーションサーバ２０が１つのＡＩ関数を有する例を示したが、複数のＡＩ関数を有してもよい。すなわち、ＡＩアプリケーションサーバ２０は、複数のＡＩ関数から選択したＡＩ関数を用いて演算処理を実行することができる。
（２－３－３．制御部２３）
制御部２３は、当該ＡＩアプリケーションサーバ２０全体の制御を司る。制御部２３は、受信部２３ａ、演算部２３ｂおよび送信部２３ｃを有する。ここで、制御部２３は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等の電子回路やＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現され得る。
（２－３－３－１．受信部２３ａ）
受信部２３ａは、情報管理装置によって設定された第１の仮想デバイスに対応付けられる、デバイスが収集した測定データを情報管理装置から受信する。例えば、受信部２３ａは、ウェブアプリケーションサーバ１０とＡＩアプリケーションサーバ２０との間でデータの送受信を可能とする共通ＡＰＩを用いて、ウェブアプリケーションサーバ１０から測定データを受信する。このとき、受信部２３ａは、ウェブアプリケーションサーバ１０によって設定された、測定データに対応する仮想デバイス３０－Ｖを介して、ウェブアプリケーションサーバ１０から測定データを受信する。
具体的な例について説明すると、受信部２３ａは、共通ＡＰＩを用いて、プラント機器３０Ａが収集した測定データ１２ａ－Ａを、仮想デバイス３０Ａ－Ｖ１を介して、ウェブアプリケーションサーバ１０から受信する。
（２－３－３－２．演算部２３ｂ）
演算部２３ｂは、測定データに所定の演算を実行することによって第１の演算データを生成する。例えば、演算部２３ｂは、測定データを記憶部２２に記憶されたＡＩ関数に入力し、出力されたデータをもとに演算データを生成する。
具体的な例について説明すると、演算部２３ｂは、プラント機器３０Ａが収集した測定データ１２ａ－ＡをＡＩ関数１に入力し、出力されたデータを演算データ１２ｂ－Ａ１とする。
（２－３－３－３．送信部２３ｃ）
送信部２３ｃは、第１の演算データを、情報管理装置によって設定された第２の仮想デバイスに対応付けられるデータとして情報管理装置に送信する。例えば、送信部２３ｃは、ウェブアプリケーションサーバ１０とＡＩアプリケーションサーバ２０との間でデータの送受信を可能とする共通ＡＰＩを用いて、ウェブアプリケーションサーバ１０に演算データを送信する。このとき、送信部２３ｃは、演算データに対応する仮想デバイス３０－Ｖを介して、ウェブアプリケーションサーバ１０に演算データを送信する。
具体的な例について説明すると、送信部２３ｃは、共通ＡＰＩを用いて、ウェブアプリケーションサーバ１０に演算データ１２ｂ－Ａ１を、仮想デバイス３０Ａ－Ｖ２を介して送信する。
このとき送信部２３ｃは、デバイス情報（ハードウェア情報、タグ情報、ネットワークマップ情報）をもとに、仮想デバイス３０－Ｖを介して演算データを送信することができる。
（２－４．プラント機器３０の構成例）
図２を用いて、プラント機器３０の構成例について説明する。例えば、プラント機器３０は、測定機器であるセンサ機器、通信機器であるゲートウェイ機器、プラント機器の制御を司る制御機器等で構成される。プラント機器３０（３０Ａ、３０Ｂ、３０Ｃ）は、収集部３１（３１Ａ、３１Ｂ、３１Ｃ）を有する。
（２－４－１．収集部３１）
収集部３１は、データを収集する。例えば、収集部３１は、プラントにおけるデータである測定データを収集する。また、収集部３１は、データを送信する。例えば、収集部３１は、収集した測定データをウェブアプリケーションサーバ１０に送信する。
〔３．情報処理システム１００の処理の流れ〕
図７を用いて、実施形態に係る情報処理システム１００の処理の流れについて説明する。図７は、実施形態に係る情報処理の流れの一例を示すシーケンス図である。なお、下記のステップＳ１０１～Ｓ１１１の処理は、異なる順序で実行することもできる。また、下記のステップＳ１０１～Ｓ１１１の処理のうち、省略される処理があってもよい。
（３－１．測定データ受信処理）
プラント機器３０は、ウェブアプリケーションサーバ１０に測定データを送信する（ステップＳ１０１）。例えば、プラント機器３０は、プラントにおいて収集したセンサ値等の測定データをウェブアプリケーションサーバ１０に送信する。
（３－２．仮想デバイス設定処理）
ウェブアプリケーションサーバ１０は、測定データに対応する仮想デバイス３０－Ｖ１を設定する（ステップＳ１０２）。例えば、クラウド環境のリソース上にプラント機器３０の測定データに対応する仮想デバイス３０－Ｖ１を生成する。このとき、ウェブアプリケーションサーバ１０は、測定データを記憶領域に格納する（ステップＳ１０３）。
また、ウェブアプリケーションサーバ１０は、演算データに対応する仮想デバイス３０－Ｖ２を設定する（ステップＳ１０４）。例えば、クラウド環境のリソース上にプラント機器３０の演算データに対応する仮想デバイス３０－Ｖ２を生成する。
（３－３．測定データ送信処理）
ウェブアプリケーションサーバ１０は、測定データをＡＩアプリケーションサーバ２０に送信する（ステップＳ１０５）。このとき、仮想デバイス３０－Ｖ１は、外部連携共通ＡＰＩを用いて測定データをＡＩアプリケーションサーバ２０に送信する。
（３－４．演算データ生成処理）
ＡＩアプリケーションサーバ２０は、測定データから演算データを生成する（ステップＳ１０６）。例えば、ＡＩアプリケーションサーバ２０は、測定データをＡＩ関数１に入力することによって出力される演算データ１を生成する。
（３－５．演算データ送信処理）
ＡＩアプリケーションサーバ２０は、演算データをウェブアプリケーションサーバ１０に送信する（ステップＳ１０７）。このとき、ＡＩアプリケーションサーバ２０は、外部連携共通ＡＰＩを用いて演算データをウェブアプリケーションサーバ１０に送信する。また、ウェブアプリケーションサーバ１０は、演算データを記憶領域に格納する（ステップＳ１０８）。
（３－６．データ表示処理）
ウェブアプリケーションサーバ１０は、記憶領域から測定データ、演算データを取得する（ステップＳ１０９）。そして、ウェブアプリケーションサーバ１０は、測定データ、演算データを表示する（ステップＳ１１０）。また、ウェブアプリケーションサーバ１０は、測定データ、演算データが不要であるときには、仮想デバイス３０－Ｖを削除することによって表示しないようにすることもできる（ステップＳ１１１）。
（３－７．その他）
異なるＡＩ関数を用いて、同一の測定データから異なる演算データを生成する場合には、異なる演算を実行するごとにステップＳ１０４～Ｓ１０８の処理を繰り返す。すなわち、演算データ１、演算データ２、演算データ３、・・・に対応する仮想デバイス３０－Ｖ２、仮想デバイス３０－Ｖ３、仮想デバイス３０－Ｖ４、・・・がそれぞれ生成される。
〔４．実施形態の効果〕
最後に、実施形態の効果について説明する。以下では、実施形態に係る処理に対応する効果１～６について説明する。
（４－１．効果１）
第１に、上述した実施形態に係る処理では、ウェブアプリケーションサーバ１０は、プラント機器３０が収集した測定データを受信し、測定データに対応する仮想デバイス３０－Ｖ１を設定し、所定の演算を実行するＡＩアプリケーションサーバ２０－１によって測定データが受信され、測定データから生成される演算データ１を取得した場合には、演算データ１に対応する仮想デバイス３０－Ｖ２を設定する。このため、本処理では、デバイスが収集した測定値から得られた演算値を効率的に管理することができる。
（４－２．効果２）
第２に、上述した実施形態に係る処理では、ウェブアプリケーションサーバ１０は、ＡＩアプリケーションサーバ２０－２によって測定データから生成される演算データ２を受信する場合には、演算データ２に対応する仮想デバイス３０－Ｖ３を設定し、ＡＩアプリケーションサーバ２０－３によって測定データから生成される演算データ３を受信する場合には、演算データ３に対応する仮想デバイス３０－Ｖ４を設定する。このため、本処理では、演算値が増えるたびに仮想マシンを構築することによって、デバイスが収集した測定値から得られた演算値を効率的に管理することができる。
（４－３．効果３）
第３に、上述した実施形態に係る処理では、ウェブアプリケーションサーバ１０は、クラウドシステムが有するリソースを用いて、クラウドシステム上に仮想デバイス３０－Ｖ１を生成し、クラウドシステムが有するリソースを用いて、クラウドシステム上に仮想デバイス３０－Ｖ２を生成する。このため、本処理では、クラウド環境における機能拡張を容易にすることによって、デバイスが収集した測定値から得られた演算値を効率的に管理することができる。
（４－４．効果４）
第４に、上述した実施形態に係る処理では、ウェブアプリケーションサーバ１０は、仮想デバイス３０－Ｖ１に対応付けられる測定データを、ウェブアプリケーションサーバ１０とＡＩアプリケーションサーバ２０との間で共通のＡＰＩを用いてＡＩアプリケーションサーバ２０に送信し、ＡＩアプリケーションサーバ２０によって生成された演算データを共通のＡＰＩを用いて取得する。このため、本処理では、機能拡張に際に選択するデバイスの紐付けを行う必要がなくなるので、デバイスが収集した測定値から得られた演算値を効率的に管理することができる。
（４－５．効果５）
第５に、上述した実施形態に係る処理では、ウェブアプリケーションサーバ１０は、測定データに対応する仮想デバイス３０－Ｖ１および演算データ１に対応する仮想デバイス３０－Ｖ２を表示し、表示する仮想デバイス３０－Ｖ１または仮想デバイス３０－Ｖ２のうち、選択された仮想デバイス３０－Ｖに対応付けられるデータを表示する。このため、本処理では、プラントの管理者が必要なデータを監視することが可能となるので、デバイスが収集した測定値から得られた演算値を効率的に管理することができる。
（４－６．効果６）
第６に、上述した実施形態に係る処理では、ＡＩアプリケーションサーバ２０は、ウェブアプリケーションサーバ１０によって設定された仮想デバイス３０－Ｖ１に対応付けられた、デバイスによって収集された測定データをウェブアプリケーションサーバ１０から受信し、測定データに所定の演算を実行することによって演算データ１を生成し、演算データ１をウェブアプリケーションサーバ１０によって設定された仮想デバイス３０－Ｖ２に対応付けられるデータとしてウェブアプリケーションサーバ１０に送信する。このため、本処理では、プラントソフトウェア処理専用のインターフェースを開発する必要がなくなるので、デバイスが収集した測定値から得られた演算値を効率的に管理することができる。
〔システム〕
上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散や統合の具体的形態は図示のものに限られない。つまり、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
〔ハードウェア〕
次に、情報処理装置であるウェブアプリケーションサーバ１０のハードウェア構成例を説明する。なお、ＡＩアプリケーションサーバ２０等の他の装置も同様のハードウェア構成とすることができる。図８は、ハードウェア構成例を説明する図である。図８に示すように、ウェブアプリケーションサーバ１０は、通信装置１０ａ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０ｂ、メモリ１０ｃ、プロセッサ１０ｄを有する。また、図８に示した各部は、バス等で相互に接続される。
通信装置１０ａは、ネットワークインタフェースカードなどであり、他のサーバとの通信を行う。ＨＤＤ１０ｂは、図２に示した機能を動作させるプログラムやデータベースを記憶する。
プロセッサ１０ｄは、図２に示した各処理部と同様の処理を実行するプログラムをＨＤＤ１０ｂ等から読み出してメモリ１０ｃに展開することで、図２等で説明した各機能を実行するプロセスを動作させる。例えば、このプロセスは、ウェブアプリケーションサーバ１０が有する各処理部と同様の機能を実行する。具体的には、プロセッサ１０ｄは、受信部１３ａ、第１設定部１３ｂ、第２設定部１３ｃ、送信部１３ｄ、取得部１３ｅ、表示部１３ｆ等と同様の機能を有するプログラムをＨＤＤ１０ｂ等から読み出す。そして、プロセッサ１０ｄは、受信部１３ａ、第１設定部１３ｂ、第２設定部１３ｃ、送信部１３ｄ、取得部１３ｅ、表示部１３ｆ等と同様の処理を実行するプロセスを実行する。
このように、ウェブアプリケーションサーバ１０は、プログラムを読み出して実行することで各種処理方法を実行する装置として動作する。また、ウェブアプリケーションサーバ１０は、媒体読取装置によって記録媒体から上記プログラムを読み出し、読み出された上記プログラムを実行することで上記した実施形態と同様の機能を実現することもできる。なお、この他の実施形態でいうプログラムは、ウェブアプリケーションサーバ１０によって実行されることに限定されるものではない。例えば、他のコンピュータまたはサーバがプログラムを実行する場合や、これらが協働してプログラムを実行するような場合にも、本発明を同様に適用することができる。
このプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することができる。また、このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－ＲＯＭ、ＭＯ（Magneto－Optical disk）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することができる。
〔その他〕
開示される技術特徴の組合せのいくつかの例を以下に記載する。
（１）デバイスが収集した測定データを受信する受信部と、前記測定データに対応する第１の仮想デバイスを設定する第１設定部と、所定の演算を実行する演算装置によって前記測定データが受信され、前記測定データから生成される第１の演算データを取得した場合には、前記第１の演算データに対応する第２の仮想デバイスを設定する第２設定部と、を備える情報管理装置。
（２）前記２設定部は、前記演算装置によって前記測定データから生成される第２の演算データを取得した場合には、前記第２の演算データに対応する第３の仮想デバイスを設定し、前記演算装置によって前記測定データから生成される第３の演算データを取得した場合には、前記第３の演算データに対応する第４の仮想デバイスを設定する、（１）に記載の情報管理装置。
（３）前記第１設定部は、クラウドシステムが有するリソースを用いて、前記クラウドシステム上に前記第１の仮想デバイスを生成し、前記第２設定部は、前記クラウドシステムが有するリソースを用いて、前記クラウドシステム上に前記第２の仮想デバイスを生成する、（１）または（２）に記載の情報管理装置。
（４）前記第１の仮想デバイスに対応付けられる前記測定データを、前記情報管理装置と前記演算装置との間で共通のＡＰＩを用いて、前記演算装置に送信する送信部と、前記演算装置によって生成された演算データを前記共通のＡＰＩを用いて取得する取得部と、をさらに備える（１）～（３）のうちいずれか１つに記載の情報管理装置。
（５）前記測定データに対応する前記第１の仮想デバイスおよび前記第１の演算データに対応する第２の仮想デバイスを表示し、表示される前記第１の仮想デバイスまたは前記第２の仮想デバイスのうち、選択された仮想デバイスに対応付けられるデータを表示する表示部、をさらに備える（１）～（４）のうちいずれか１つに記載の情報管理装置。
（６）情報管理装置によって設定された第１の仮想デバイスに対応付けられる、デバイスが収集した測定データを前記情報管理装置から受信する受信部と、前記測定データに所定の演算を実行することによって第１の演算データを生成する演算部と、前記第１の演算データを、前記情報管理装置によって設定された前記第２の仮想デバイスに対応付けられるデータとして前記情報管理装置に送信する送信部と、を備える演算装置。
（７）コンピュータに、デバイスが収集した測定データを受信し、前記測定データに対応する第１の仮想デバイスを設定し、所定の演算を実行する演算装置によって前記測定データが受信され、前記測定データから生成される第１の演算データを取得した場合には、前記第１の演算データに対応する第２の仮想デバイスを設定する、処理を実行させる情報管理プログラム。
（８）コンピュータに、情報管理装置によって設定された第１の仮想デバイスに対応付けられる、デバイスが収集した測定データを前記情報管理装置から受信し、前記測定データに所定の演算を実行することによって第１の演算データを生成し、前記第１の演算データを、前記情報管理装置によって設定された前記第２の仮想デバイスに対応付けられるデータとして前記情報管理装置に送信する、処理を実行させる演算プログラム。
（９）情報管理装置と演算装置とを含む情報処理システムにおいて、前記情報管理装置は、デバイスが収集した測定データを受信する受信部と、前記測定データに対応する第１の仮想デバイスを設定する第１設定部と、前記演算装置によって前記測定データから生成される第１の演算データに対応する第２の仮想デバイスを設定する第２設定部と、前記演算装置は、前記第１の仮想デバイスに対応付けられた前記測定データを前記情報管理装置から受信する受信部と、前記測定データに所定の演算を実行することによって前記第１の演算データを生成する演算部と、前記第１の演算データを、前記第２の仮想デバイスに対応付けられるデータとして前記情報管理装置に送信する送信部と、を備える情報処理システム。
（１０）情報管理装置と演算装置とによって実行される情報処理方法であって、前記情報管理装置は、デバイスが収集した測定データを受信し、前記測定データに対応する第１の仮想デバイスを設定し、前記演算装置によって前記測定データから生成される第１の演算データに対応する第２の仮想デバイスを設定し、前記演算装置は、第１の仮想デバイスに対応付けられた前記測定データを前記情報管理装置から受信し、前記測定データに所定の演算を実行することによって前記第１の演算データを生成し、前記第１の演算データを、前記第２の仮想デバイスに対応付けられるデータとして前記情報管理装置に送信する、処理を実行する情報処理方法。
１０ ウェブアプリケーションサーバ
１１ 通信部
１２ 記憶部
１２ａ 測定データ記憶部
１２ｂ 演算データ記憶部
１３ 制御部
１３ａ 受信部
１３ｂ 第１設定部
１３ｃ 第２設定部
１３ｄ 送信部
１３ｅ 取得部
１３ｆ 表示部
２０ ＡＩアプリケーションサーバ
２１ 通信部
２２ 記憶部
２２ａ ＡＩ関数データ記憶部
２３ 制御部
２３ａ 受信部
２３ｂ 演算部
２３ｃ 送信部
３０ ３０Ａ ３０Ｂ ３０Ｃ プラント機器
３１ ３１Ａ ３１Ｂ ３１Ｃ 収集部
１００ 情報処理システム

Claims (10)

  1. デバイスが収集した測定データを受信する受信部と、
    前記測定データに対応する第１の仮想デバイスを設定する第１設定部と、
    所定の演算を実行する演算装置によって前記測定データが受信され、前記測定データから生成される第１の演算データを取得した場合には、前記第１の演算データに対応する第２の仮想デバイスを設定する第２設定部と、
    を備える情報管理装置。
  2. 前記第２設定部は、
    前記演算装置によって前記測定データから生成される第２の演算データを取得した場合には、前記第２の演算データに対応する第３の仮想デバイスを設定し、
    前記演算装置によって前記測定データから生成される第３の演算データを取得した場合には、前記第３の演算データに対応する第４の仮想デバイスを設定する、
    請求項１に記載の情報管理装置。
  3. 前記第１設定部は、
    クラウドシステムが有するリソースを用いて、前記クラウドシステム上に前記第１の仮想デバイスを生成し、
    前記第２設定部は、
    前記クラウドシステムが有するリソースを用いて、前記クラウドシステム上に前記第２の仮想デバイスを生成する、
    請求項１に記載の情報管理装置。
  4. 前記第１の仮想デバイスに対応付けられる前記測定データを、前記情報管理装置と前記演算装置との間で共通のＡＰＩ（Application Programming Interface）を用いて、前記演算装置に送信する送信部と、
    前記演算装置によって生成された演算データを前記共通のＡＰＩを用いて取得する取得部と、
    をさらに備える請求項３に記載の情報管理装置。
  5. 前記測定データに対応する前記第１の仮想デバイスおよび前記第１の演算データに対応する第２の仮想デバイスを表示し、
    表示される前記第１の仮想デバイスまたは前記第２の仮想デバイスのうち、選択された仮想デバイスに対応付けられるデータを表示する表示部、
    をさらに備える請求項１に記載の情報管理装置。
  6. 情報管理装置によって設定された第１の仮想デバイスに対応付けられる、デバイスが収集した測定データを前記情報管理装置から受信する受信部と、
    前記測定データに所定の演算を実行することによって第１の演算データを生成する演算部と、
    前記第１の演算データを、前記情報管理装置によって設定された第２の仮想デバイスに対応付けられるデータとして前記情報管理装置に送信する送信部と、
    を備える演算装置。
  7. コンピュータに、
    デバイスが収集した測定データを受信し、
    前記測定データに対応する第１の仮想デバイスを設定し、
    所定の演算を実行する演算装置によって前記測定データが受信され、前記測定データから生成される第１の演算データを取得した場合には、前記第１の演算データに対応する第２の仮想デバイスを設定する、
    処理を実行させる情報管理プログラム。
  8. コンピュータに、
    情報管理装置によって設定された第１の仮想デバイスに対応付けられる、デバイスが収集した測定データを前記情報管理装置から受信し、
    前記測定データに所定の演算を実行することによって第１の演算データを生成し、
    前記第１の演算データを、前記情報管理装置によって設定された第２の仮想デバイスに対応付けられるデータとして前記情報管理装置に送信する、
    処理を実行させる演算プログラム。
  9. 情報管理装置と演算装置とを含む情報処理システムにおいて、
    前記情報管理装置は、
    デバイスが収集した測定データを受信する受信部と、
    前記測定データに対応する第１の仮想デバイスを設定する第１設定部と、
    前記演算装置によって前記測定データから生成される第１の演算データに対応する第２の仮想デバイスを設定する第２設定部と、
    前記演算装置は、
    前記第１の仮想デバイスに対応付けられた前記測定データを前記情報管理装置から受信する受信部と、
    前記測定データに所定の演算を実行することによって前記第１の演算データを生成する演算部と、
    前記第１の演算データを、前記第２の仮想デバイスに対応付けられるデータとして前記情報管理装置に送信する送信部と、
    を備える情報処理システム。
  10. 情報管理装置と演算装置とによって実行される情報処理方法であって、
    前記情報管理装置は、
    デバイスが収集した測定データを受信し、
    前記測定データに対応する第１の仮想デバイスを設定し、
    前記演算装置によって前記測定データから生成される第１の演算データに対応する第２の仮想デバイスを設定し、
    前記演算装置は、
    第１の仮想デバイスに対応付けられた前記測定データを前記情報管理装置から受信し、
    前記測定データに所定の演算を実行することによって前記第１の演算データを生成し、
    前記第１の演算データを、前記第２の仮想デバイスに対応付けられるデータとして前記情報管理装置に送信する、
    処理を実行する情報処理方法。
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