JP7346853B2 - ＩｏＴ機器信用度算出装置、ＩｏＴ機器信用度算出システム、ＩｏＴ機器信用度算出装置の利用方法、ＩｏＴ機器信用度算出方法、プログラム - Google Patents

Description

本発明は、ＩｏＴ機器信用度算出装置、ＩｏＴ機器信用度算出システム、ＩｏＴ機器信用度算出装置の利用方法、ＩｏＴ機器信用度算出方法、プログラムに関する。

全てのモノがインターネットに繋がるＩｏＴ（Internet of Things）が注目され、急速に普及している。また、ＩｏＴ機器に関する様々なセキュリティ対策が行われている。例えば、一般社団法人 情報通信ネットワーク産業協会が作成した「ＩｏＴ機器のセキュリティ対策について」（http://www.soumu.go.jp/main_content/000538611.pdf）では、端末情報の漏えい、なりすまし、盗聴、のっとり、誘導を主なＩｏＴ機器への脅威としてあげ、それについての対策について説明をしている。しかしながら、これらは主に悪意のある第三者がネットワークを介して介入することに対する対策であり、ＩｏＴ機器そのものやＩｏＴ機器の所有者、管理者などに問題がある場合の対策は挙げられていない。
一方、横浜国立大学の松本勉教授らは、現在、比較的閉じた形のＩｏＴアーキテクチャーが、２０３０年ごろにはオープンなアーキテクチャーに変化するとしている（https://www.nedo.go.jp/content/100867110.pdf）。

オープンなＩｏＴとは、ドメイン、事業主を問わず、ＩｏＴの様々なレイヤ間でデータ流通のメッシュ化、サービスの多層化、仮想化が進み、複数のステークホルダーが多様に繋がる究極のＩｏＴに向かって展開していることを示している。オープンなＩｏＴが実現した場合、データの利用側と提供側が垂直統合されておらず、データの利用側はデータ提供側のＩｏＴ機器の所有者や管理者、さらにはＩｏＴ機器の設置状態などを十分に把握できないケースが想定され、その場合、ＩｏＴ機器から発信されたデータの品質の判断できなくなる。

図１７は現状の問題点の一例を示す図である。
図１７に示すように、例えば、ＩｏＴ機器管理者が、悪意をもって偽のデータを流す、ＩｏＴ機器が正しく設置されていない、ＩｏＴ機器がきちんと校正されておらず誤ったデータが発信されてしまうなど、所有者や管理者など、第三者以外からの脅威が生じる可能性がある。特に機器を設置した後、管理者が不正をはたらく、機器がきちんとメンテナンスされておらず測定値が異常な値をしめすなど、後々になって情報の信用度が損なわれるような場合、データの利用者はデータの信用度を把握することは困難であった。

また、従来から、センサ機器により検知される環境情報の信頼性を担保する管理装置および環境センシングシステムが知られている。（例えば、特許文献１参照）。
特許文献１に記載された技術では、センサ機器が、第１の環境情報と第２の環境情報とを管理装置に送信し、管理装置は、センサ機器によって送信された第１の環境情報と第２の環境情報とを受信する。また、管理装置は、第２の環境情報に基づいてセンサ機器の周囲の環境が変化したと判断された場合に、センサ機器から送信された第１の環境情報の利用を制限する制御を実行する。
ところで、特許文献１には、管理者が環境センサ（センサ機器）の確認を行う旨が記載されているものの、特許文献１に記載された技術では、環境センサ（センサ機器）の管理者がどのような者であるかが考慮されることなく、センサ機器により検知される環境情報の信頼性の有無が判断される。
また、特許文献１に記載された技術では、例えばセンサ機器により検知される環境情報の信頼性を担保する設備がセンサ機器に備えられているか否か等のような、センサ機器の属性が考慮されることなく、センサ機器により検知される環境情報の信頼性の有無が判断される。
そのため、特許文献１に記載された技術によっては、センサ機器により検知される環境情報の信頼性の有無を高精度に判断できないおそれがある。

特開２０１８－１６０８３４号公報

上述した問題点に鑑み、本発明は、ＩｏＴ機器から発信された測定データの信用度を高精度に算出することができるＩｏＴ機器信用度算出装置、ＩｏＴ機器信用度算出システム、ＩｏＴ機器信用度算出装置の利用方法、ＩｏＴ機器信用度算出方法およびプログラムを提供することを目的とする。

本発明の一態様は、センサを有するＩｏＴ機器から経時的に発信された測定データを取得する第１取得部と、前記ＩｏＴ機器から発信された前記測定データ以外の情報である非測定情報を取得する非測定情報取得部と、前記第１取得部によって取得された前記測定データと、前記非測定情報取得部によって取得された前記非測定情報とに基づいて、前記ＩｏＴ機器から発信された前記測定データの信用度を算出する信用度算出部とを備えるＩｏＴ機器信用度算出装置である。

本発明の一態様のＩｏＴ機器信用度算出装置では、前記非測定情報には、前記ＩｏＴ機器の所有者および／または管理者の情報である所有者情報と、前記ＩｏＴ機器の属性に関する情報である属性情報とが含まれ、前記非測定情報取得部は、前記所有者情報を取得する第２取得部と、前記属性情報を取得する第３取得部とを備え、前記信用度算出部は、前記第１取得部によって取得された前記測定データと、前記第２取得部によって取得された前記所有者情報と、前記第３取得部によって取得された前記属性情報とに基づいて、前記ＩｏＴ機器から発信された前記測定データの信用度を算出してもよい。

本発明の一態様のＩｏＴ機器信用度算出装置では、前記第１取得部によって取得された前記測定データの分析を実行する測定データ分析部と、前記第２取得部によって取得された前記所有者情報に基づいて、前記ＩｏＴ機器の所有者および／または管理者の分析を実行する所有者分析部と、前記第３取得部によって取得された前記属性情報に基づいて、前記ＩｏＴ機器の属性の分析を実行するＩｏＴ機器属性分析部とを更に備え、前記信用度算出部は、前記測定データ分析部の分析結果と前記所有者分析部の分析結果と前記ＩｏＴ機器属性分析部の分析結果とに基づいて、前記ＩｏＴ機器から発信された前記測定データの信用度を算出してもよい。

本発明の一態様のＩｏＴ機器信用度算出装置では、前記測定データ分析部は、前記第１取得部によって取得された前記測定データと、前記第１取得部によって過去に取得された過去分測定データとの比較を実行すると共に、前記第１取得部によって取得された前記測定データと、前記ＩｏＴ機器以外のＩｏＴ機器から発信されたデータとの比較を実行してもよい。

本発明の一態様のＩｏＴ機器信用度算出装置では、前記測定データ分析部は、前記第１取得部によって取得された前記測定データに対する人為的な操作の痕跡の有無の分析を実行してもよい。

本発明の一態様のＩｏＴ機器信用度算出装置では、前記測定データ分析部は、前記測定データの変化の特徴を図形化した後にデータマイニング処理を実行することによって、前記測定データの分析を実行してもよい。

本発明の一態様のＩｏＴ機器信用度算出装置では、前記所有者分析部は、前記ＩｏＴ機器の所有者および／または管理者の申告内容、過去の履歴、他のデータベースから得られた情報、および、調査結果から得られた情報の少なくともいずれかに基づいて、前記ＩｏＴ機器の所有者および／または管理者が、前記ＩｏＴ機器の正規の所有者および／または管理者であるか否かを分析してもよい。

本発明の一態様のＩｏＴ機器信用度算出装置では、前記所有者分析部は、前記ＩｏＴ機器の所有者および／または管理者が前記ＩｏＴ機器に関する情報を発信しているか否か、前記ＩｏＴ機器の所有者および／または管理者が過去に発信した前記ＩｏＴ機器に関する情報の内容、前記ＩｏＴ機器の所有者および／または管理者が所有または管理している他のＩｏＴ機器の管理状況、前記ＩｏＴ機器の所有者および／または管理者が前記他のＩｏＴ機器の廃棄処理を適切に実行しているか否か、前記ＩｏＴ機器の所有者および／または管理者の与信に関する情報、および、前記ＩｏＴ機器の所有者および／または管理者の管理体制に関する情報の少なくともいずれかに基づいて、前記ＩｏＴ機器の所有者および／または管理者の分析を実行してもよい。

本発明の一態様のＩｏＴ機器信用度算出装置では、前記ＩｏＴ機器属性分析部は、前記ＩｏＴ機器の製造元、前記ＩｏＴ機器の製造時期、前記ＩｏＴ機器の校正および／またはメンテナンスが実行されたか否か、前記ＩｏＴ機器の校正および／またはメンテナンスが実行された時期、前記ＩｏＴ機器の校正および／またはメンテナンスの内容、前記ＩｏＴ機器の応答、前記ＩｏＴ機器にセキュアチップが備えられているか否か、前記ＩｏＴ機器の動作状況、前記ＩｏＴ機器に関する認証情報、前記ＩｏＴ機器の設置場所、前記ＩｏＴ機器の設置環境および／または測定環境、前記ＩｏＴ機器の前記センサによる前記測定データの測定の難易度、前記ＩｏＴ機器によって発信された前記測定データの通信経路、および、前記ＩｏＴ機器における暗号化のレベルの少なくともいずれかに基づいて、前記ＩｏＴ機器の属性の分析を実行してもよい。

本発明の一態様のＩｏＴ機器信用度算出装置では、前記ＩｏＴ機器は、前記ＩｏＴ機器の消費電力、前記ＩｏＴ機器の演算部の温度および／または前記ＩｏＴ機器のケースの開閉状態をモニタリングするモニタリング部を更に備え、前記第３取得部は、前記モニタリング部によってモニタリングされた前記ＩｏＴ機器の消費電力、前記ＩｏＴ機器の演算部の温度および／または前記ＩｏＴ機器のケースの開閉状態の情報を取得し、前記ＩｏＴ機器属性分析部は、前記第３取得部によって取得された前記ＩｏＴ機器の消費電力、前記ＩｏＴ機器の演算部の温度および／または前記ＩｏＴ機器のケースの開閉状態の情報に基づいて、前記ＩｏＴ機器の属性の分析を実行してもよい。

本発明の一態様のＩｏＴ機器信用度算出装置では、前記信用度算出部が、前記ＩｏＴ機器から発信された前記測定データの信用度を算出した後に、前記信用度算出部は、前記測定データ分析部によって継続的に実行された分析の結果と、前記所有者分析部によって継続的に実行された分析の結果と、前記ＩｏＴ機器属性分析部によって継続的に実行された分析の結果とに基づいて、前記ＩｏＴ機器から発信された前記測定データの信用度を継続的に算出してもよい。

本発明の一態様のＩｏＴ機器信用度算出装置では、前記信用度算出部は、人工知能を利用することによって、前記ＩｏＴ機器から発信された前記測定データの信用度としての信用スコアを算出してもよい。

本発明の一態様は、ＩｏＴ機器信用度算出装置と、前記ＩｏＴ機器と、ネットワークとを備えるＩｏＴ機器信用度算出システムであって、前記ＩｏＴ機器信用度算出装置は、前記ＩｏＴ機器の所有、管理および製造のいずれも行っていない者によって所有または管理され、前記ＩｏＴ機器は、前記ネットワークを介して前記ＩｏＴ機器信用度算出装置の前記第１取得部と前記ＩｏＴ機器信用度算出装置以外の箇所とに前記測定データを自動的に発信可能に構成されている、ＩｏＴ機器信用度算出システムである。

本発明の一態様は、ＩｏＴ機器信用度算出装置の利用方法であって、前記信用度算出部によって算出された前記測定データの信用度が、前記ＩｏＴ機器の証明書の発行に利用される、ＩｏＴ機器信用度算出装置の利用方法である。

本発明の一態様は、ＩｏＴ機器信用度算出装置の利用方法であって、前記信用度算出部によって算出された前記測定データの信用度が、前記ＩｏＴ機器の所有者および／または管理者の格付け、および／または、前記ＩｏＴ機器の設置エリアの格付けに利用される、ＩｏＴ機器信用度算出装置の利用方法である。

本発明の一態様は、Ｉｏｔ機器信用度算出装置の第１取得部が、センサを有するＩｏＴ機器から経時的に発信された測定データを取得する第１取得ステップと、Ｉｏｔ機器信用度算出装置の非測定情報取得部が、前記ＩｏＴ機器から発信された前記測定データ以外の情報である非測定情報を取得する非測定情報取得ステップと、Ｉｏｔ機器信用度算出装置の信用度算出部が、前記第１取得ステップにおいて取得された前記測定データと、前記非測定情報取得ステップにおいて取得された前記非測定情報とに基づいて、前記ＩｏＴ機器から発信された前記測定データの信用度を算出する信用度算出ステップとを備えるＩｏＴ機器信用度算出方法である。

本発明の一態様は、コンピュータに、センサを有するＩｏＴ機器から経時的に発信された測定データを取得する第１取得ステップと、前記ＩｏＴ機器から発信された前記測定データ以外の情報である非測定情報を取得する非測定情報取得ステップと、前記第１取得ステップにおいて取得された前記測定データと、前記非測定情報取得ステップにおいて取得された前記非測定情報とに基づいて、前記ＩｏＴ機器から発信された前記測定データの信用度を算出する信用度算出ステップとを実行させるためのプログラムである。

本発明の一態様のＩｏＴデータプラットフォームでは、前記ＩｏＴデータ受信部は、前記ＩｏＴデータ送信部によって送信された前記ＩｏＴデータを利用するＩｏＴデータ利用部の情報を秘匿化した状態で、前記ＩｏＴ機器から発信された前記ＩｏＴデータを所有していたＩｏＴデータ所有部から前記ＩｏＴデータを受信し、前記ＩｏＴデータ送信部は、前記ＩｏＴデータ所有部の情報を秘匿化した状態で、前記ＩｏＴデータ利用部に前記ＩｏＴデータを送信してもよい。

本発明によれば、ＩｏＴ機器から発信された測定データの信用度を高精度に算出することができるＩｏＴ機器信用度算出装置、ＩｏＴ機器信用度算出システム、ＩｏＴ機器信用度算出装置の利用方法、ＩｏＴ機器信用度算出方法およびプログラムを提供することができる。
また、本発明によれば、ＩｏＴデータを利用する利便性を向上させることができるＩｏＴデータプラットフォーム、および、ＩｏＴデータプラットフォームによるＩｏＴデータの処理方法を提供することができる。

第１実施形態のＩｏＴ機器信用度算出装置の概略構成の一例などを示す図である。 第１実施形態のＩｏＴ機器信用度算出装置において実行される処理の一例を説明するためのフローチャートである。 図１に示す測定データ分析部がデータマイニング処理を実行し、信用度算出部が人工知能等を利用する場合におけるＩｏＴ機器信用度算出装置内の処理の一例を示す図である。 測定データ分析部によって実行されるデータマイニング処理の一例を示す図である。 データマイニング処理を実行するニューラルネットワークの一例を示す図である。 第１実施形態のＩｏＴ機器信用度算出装置の信用度算出部において実行される処理の一例を示す図である。 第１実施形態のＩｏＴ機器信用度算出装置の信用度算出部が多変量解析を実行することによって信用スコアを算出した一例を示す図である。 第１実施形態のＩｏＴ機器信用度算出装置の信用度算出部が状態ポイント計算を実行することによって信用スコアを算出する処理の一例を説明するためのフローチャートである。 第１実施形態のＩｏＴ機器信用度算出装置の信用度算出部が状態ポイント計算を実行することによって信用スコアを算出した一例を示す図である。 第１実施形態のＩｏＴ機器信用度算出装置の第１適用例を示す図である。 第１実施形態のＩｏＴ機器信用度算出装置の第２適用例を示す図である。 第１実施形態のＩｏＴ機器信用度算出装置の第２適用例のＩｏＴ機器信用度算出システムにおいて実行される処理の一例を示すフローチャートである。 第１実施形態のＩｏＴ機器信用度算出装置の第３適用例を示す図である。 第２実施形態のＩｏＴデータプラットフォームの概略構成の一例などを示す図である。 第２実施形態のＩｏＴデータプラットフォームにおいて実行される処理の一例を説明するためのフローチャートである。 第２実施形態のＩｏＴデータプラットフォームが適用されたＩｏＴデータ流通システムの一例を示す図である。 現状の問題点の一例を示す図である。

＜第１実施形態＞
以下、添付図面を参照し、本発明のＩｏＴ機器信用度算出装置、ＩｏＴ機器信用度算出システム、ＩｏＴ機器信用度算出装置の利用方法、ＩｏＴ機器信用度算出方法およびプログラムの実施形態について説明する。

図１は第１実施形態のＩｏＴ機器信用度算出装置１の概略構成の一例などを示す図である。詳細には、図１（Ａ）は第１実施形態のＩｏＴ機器信用度算出装置１の概略構成の一例を示しており、図１（Ｂ）は第１実施形態のＩｏＴ機器信用度算出装置１とＩｏＴ機器Ｄとの関係の一例を示している。
図１に示す例では、ＩｏＴ機器信用度算出装置１が、ＩｏＴ機器ＤのセンサＤ１によって測定されたデータの信用度を算出する。ＩｏＴ機器Ｄは、センサＤ１と、モニタリング部Ｄ２と、チェック部Ｄ３と、記憶部Ｄ４とを備えている。
センサＤ１は、例えば水位、地盤、温度、湿度、風速、気圧などの気象データ等のようなデータを測定する。モニタリング部Ｄ２は、例えばＩｏＴ機器Ｄの消費電力、ＩｏＴ機器Ｄの演算部の温度、ＩｏＴ機器Ｄのケースの開閉状態などをモニタリングする。チェック部Ｄ３は、ＩｏＴ機器Ｄがソフト的および／またはハード的に改造されたか否か、ＩｏＴ機器Ｄの履歴、ＩｏＴ機器Ｄのログデータなどをチェックする。記憶部Ｄ４は、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者の情報である所有者情報と、ＩｏＴ機器Ｄの属性に関する情報である属性情報とを記憶する。ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者には、個人のみならず、組織なども含まれる。ＩｏＴ機器Ｄの属性には、例えばＩｏＴ機器Ｄが持つセキュアの能力の度合い（セキュアレベル）、デバイス（ＩｏＴ機器Ｄ）が認証されているか否か等が含まれる。
図１に示す例では、ＩｏＴ機器Ｄが、モニタリング部Ｄ２とチェック部Ｄ３と記憶部Ｄ４とを備えているが、他の例では、ＩｏＴ機器Ｄが、モニタリング部Ｄ２、チェック部Ｄ３および記憶部Ｄ４の少なくともいずれかを備えていなくてもよい。

図１に示す例では、ＩｏＴ機器信用度算出装置１が、第１取得部１１と、第２取得部１２と、第３取得部１３と、測定データ分析部１４と、所有者分析部１５と、ＩｏＴ機器属性分析部１６と、信用度算出部１７と、記憶部１８とを備えている。
第１取得部１１は、ＩｏＴ機器Ｄから経時的に発信されたセンサＤ１の測定データを取得する。
第２取得部１２は、上述した所有者情報をＩｏＴ機器Ｄから取得する。詳細には、第２取得部１２は、ＩｏＴ機器Ｄの記憶部Ｄ４に記憶されている所有者情報を取得する。第２取得部１２は、ＩｏＴ機器Ｄから発信された測定データ以外の情報である非測定情報を取得する非測定情報取得部として機能する。
第２取得部１２は、例えば、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者の申告内容、過去の履歴、他のデータベース（図示せず）から得られた情報、調査結果から得られた情報などを、所有者情報として取得する。また、第２取得部１２は、例えば、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者がＩｏＴ機器Ｄに関する情報を発信しているか否か、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者が過去に発信したＩｏＴ機器Ｄに関する情報の内容、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者が所有または管理している他のＩｏＴ機器（図示せず）の管理状況、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者が他のＩｏＴ機器の廃棄処理を適切に実行しているか否か、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者の与信に関する情報、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者の管理体制に関する情報などを、所有者情報として取得する。

第３取得部１３は、上述した属性情報をＩｏＴ機器Ｄから取得する。詳細には、第３取得部１３は、ＩｏＴ機器Ｄの記憶部Ｄ４に記憶されている属性情報を取得する。第３取得部１３も、ＩｏＴ機器Ｄから発信された測定データ以外の情報である非測定情報を取得する非測定情報取得部として機能する。
第３取得部１３は、例えば、ＩｏＴ機器Ｄの製造元、ＩｏＴ機器Ｄの製造時期、ＩｏＴ機器Ｄの校正および／またはメンテナンスが実行されたか否か、ＩｏＴ機器Ｄの校正および／またはメンテナンスが実行された時期、ＩｏＴ機器Ｄの校正および／またはメンテナンスの内容、ＩｏＴ機器の応答、ＩｏＴ機器Ｄにセキュアチップ（図示せず）が備えられているか否か、ＩｏＴ機器の動作状況、ＩｏＴ機器Ｄに関する認証情報、ＩｏＴ機器Ｄの設置場所、ＩｏＴ機器Ｄの設置環境および／または測定環境、ＩｏＴ機器ＤのセンサＤ１によるデータの測定の難易度、ＩｏＴ機器Ｄによって発信された測定データの通信経路、ＩｏＴ機器Ｄにおける暗号化のレベルなどを、属性情報として取得する。
また、第３取得部１３は、例えば、ＩｏＴ機器Ｄのモニタリング部Ｄ２によってモニタリングされたＩｏＴ機器Ｄの消費電力、ＩｏＴ機器Ｄの演算部の温度、ＩｏＴ機器Ｄのケースの開閉状態の情報などを、属性情報として取得する。
また、第３取得部１３は、例えば、ＩｏＴ機器Ｄのチェック部Ｄ３によってチェックされたＩｏＴ機器Ｄがソフト的および／またはハード的に改造されたか否か、ＩｏＴ機器Ｄの履歴、ＩｏＴ機器Ｄのログデータなどを、属性情報として取得する。
つまり、第３取得部１３によって取得される属性情報には、センサによって得られる情報（検出情報）と、センサを設ける必要なく得ることができる情報（非検出情報）とが含まれる。

図１に示す例では、ＩｏＴ機器信用度算出装置１が、非測定情報取得部として、第２取得部１２および第３取得部１３の両方を備えているが、他の例では、ＩｏＴ機器信用度算出装置１が、非測定情報取得部として、第２取得部１２および第３取得部１３の一方のみを備えていてもよい。
更に他の例では、上述した所有者情報が、属性情報に含まれるものとして扱われてもよい。この例では、ＩｏＴ機器信用度算出装置１が、非測定情報取得部として、第３取得部１３を備えており（つまり、第２取得部１２を備えておらず）、第３取得部１３は、属性情報に含まれる所有者情報も取得する。

図１に示す例では、測定データ分析部１４は、第１取得部１１によって取得されたＩｏＴ機器ＤのセンサＤ１の測定データの分析を実行する。測定データ分析部１４は、例えば、第１取得部１１によって取得されたＩｏＴ機器ＤのセンサＤ１の測定データと、第１取得部１１によって過去に取得された過去分測定データ（ＩｏＴ機器ＤのセンサＤ１によって過去に測定されたデータ）との比較を実行する。また、測定データ分析部１４は、例えば、第１取得部１１によって取得されたＩｏＴ機器ＤのセンサＤ１の測定データと、ＩｏＴ機器Ｄ以外のＩｏＴ機器から発信されたデータ（ＩｏＴ機器Ｄ以外のＩｏＴ機器のセンサによって測定されたデータ）との比較を実行する。また、測定データ分析部１４は、例えば、第１取得部１１によって取得されたＩｏＴ機器ＤのセンサＤ１の測定データに対する人為的な操作の痕跡の有無の分析を実行する。また、測定データ分析部１４は、例えば、後述するように、ＩｏＴ機器ＤのセンサＤ１の測定データの変化の特徴を図形化した後にデータマイニング処理を実行することによって、ＩｏＴ機器ＤのセンサＤ１の測定データの分析を実行する。

所有者分析部１５は、第２取得部１２によってＩｏＴ機器Ｄから取得されたＩｏＴ機器Ｄの所有者情報に基づいて、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者の分析を実行する。
所有者分析部１５は、例えば、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者の申告内容、過去の履歴、他のデータベースから得られた情報、調査結果から得られた情報などに基づいて、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者が、ＩｏＴ機器Ｄの正規の所有者および／または管理者であるか否かを分析する。
また、所有者分析部１５は、例えば、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者がＩｏＴ機器Ｄに関する情報を発信しているか否か、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者が過去に発信したＩｏＴ機器Ｄに関する情報の内容、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者が所有または管理している他のＩｏＴ機器の管理状況、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者が他のＩｏＴ機器の廃棄処理を適切に実行しているか否か、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者の与信に関する情報、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者の管理体制に関する情報などに基づいて、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者の分析を実行する。

ＩｏＴ機器属性分析部１６は、第３取得部１３によって取得された属性情報（ＩｏＴ機器Ｄの属性に関する情報）に基づいて、ＩｏＴ機器Ｄの属性の分析を実行する。ＩｏＴ機器属性分析部１６は、例えば、ＩｏＴ機器Ｄの製造元、ＩｏＴ機器Ｄの製造時期、ＩｏＴ機器Ｄの校正および／またはメンテナンスが実行されたか否か、ＩｏＴ機器Ｄの校正および／またはメンテナンスが実行された時期、ＩｏＴ機器Ｄの校正および／またはメンテナンスの内容、ＩｏＴ機器の応答、ＩｏＴ機器Ｄにセキュアチップ（図示せず）が備えられているか否か、ＩｏＴ機器の動作状況、ＩｏＴ機器Ｄに関する認証情報、ＩｏＴ機器Ｄの設置場所、ＩｏＴ機器Ｄの設置環境および／または測定環境、ＩｏＴ機器ＤのセンサＤ１によるデータの測定の難易度、ＩｏＴ機器Ｄによって発信された測定データの通信経路、ＩｏＴ機器Ｄにおける暗号化のレベルなどに基づいて、ＩｏＴ機器Ｄの属性の分析を実行する。
また、ＩｏＴ機器属性分析部１６は、例えば、第３取得部１３によって取得されたＩｏＴ機器Ｄの消費電力、ＩｏＴ機器Ｄの演算部の温度、ＩｏＴ機器Ｄのケースの開閉状態の情報などに基づいて、ＩｏＴ機器Ｄの属性の分析を実行する。
また、ＩｏＴ機器属性分析部１６は、例えば、第３取得部１３によって取得されたＩｏＴ機器Ｄがソフト的および／またはハード的に改造されたか否か、ＩｏＴ機器Ｄの履歴、ＩｏＴ機器Ｄのログデータなどに基づいて、ＩｏＴ機器Ｄの属性の分析を実行する。

信用度算出部１７は、測定データ分析部１４の分析結果と所有者分析部１５の分析結果とＩｏＴ機器属性分析部１６の分析結果とに基づいて、ＩｏＴ機器Ｄから発信されたセンサＤ１の測定データの信用度を算出する。つまり、信用度算出部１７は、第１取得部１１によって取得されたＩｏＴ機器ＤのセンサＤ１の測定データと、第２取得部１２によって取得された所有者情報（ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者の情報）と、第３取得部１３によって取得された属性情報（ＩｏＴ機器Ｄの属性に関する情報）とに基づいて、ＩｏＴ機器Ｄから発信されたセンサＤ１の測定データの信用度を算出する。
ＩｏＴ機器信用度算出装置１が、非測定情報取得部として、第２取得部１２および第３取得部１３の一方のみを備えている例では、信用度算出部１７が、第１取得部１１によって取得されたＩｏＴ機器ＤのセンサＤ１の測定データと、非測定情報取得部によって取得された非測定情報とに基づいて、ＩｏＴ機器Ｄから発信されたセンサＤ１の測定データの信用度を算出する。

図１に示す例では、信用度算出部１７は、ＩｏＴ機器Ｄから発信されたセンサＤ１の測定データの信用度としての数値またはランクを算出する。
信用度算出部１７は、ＩｏＴ機器Ｄから発信されたセンサＤ１の測定データの信用度を算出した後においても、測定データ分析部１４によって継続的に実行された分析の結果と、所有者分析部１５によって継続的に実行された分析の結果と、ＩｏＴ機器属性分析部１６によって継続的に実行された分析の結果とに基づいて、ＩｏＴ機器Ｄから発信されたセンサＤ１の測定データの信用度を継続的に算出する。
図１に示した例ではＩｏＴ機器Ｄのモニタリングおよび／またはチェックは、ＩｏＴ機器Ｄの機能の一部として説明を行なったが、その限りではなく、他の装置によってＩｏＴ機器Ｄのモニタリングおよび／またはチェックを行い、その情報をＩｏＴ機器信用度算出装置に入力してもよい。
また、ＩｏＴ機器Ｄの所有者情報やＩｏＴ機器の属性データをＩｏＴ機器から直接取得するとしたが、その限りではなく、別途保存されたデータを第２取得部及び第３取得部から取得してもよい。

図１に示す例では、信用度算出部１７が、人工知能を利用することによって、ＩｏＴ機器Ｄから発信されたセンサＤ１の測定データの信用度としての信用スコアを算出する。
他の例では、信用度算出部１７が、後述する多変量解析を実行することによって、ＩｏＴ機器Ｄから発信されたセンサＤ１の測定データの信用度としての信用スコアを算出してもよい。
更に他の例では、信用度算出部１７が、後述する状態ポイント計算を実行することによって、ＩｏＴ機器Ｄから発信されたセンサＤ１の測定データの信用度としての信用スコアを算出してもよい。

図１に示す例では、記憶部１８が、第１取得部１１によって取得された測定データと、第２取得部１２によって取得された所有者情報と、第３取得部１３によって取得された属性情報と、測定データ分析部１４の分析結果と、所有者分析部１５の分析結果と、ＩｏＴ機器属性分析部１６の分析結果と、信用度算出部１７によって算出されたＩｏＴ機器ＤのセンサＤ１の測定データの信用度とを記憶する。

図２は第１実施形態のＩｏＴ機器信用度算出装置１において実行される処理の一例を説明するためのフローチャートである。
図２に示す例では、ステップＳ１１において、第１取得部１１が、ＩｏＴ機器Ｄから経時的に発信されたセンサＤ１の測定データを取得する。
また、ステップＳ１２において、第２取得部１２が、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者の情報である所有者情報をＩｏＴ機器Ｄから取得する。
また、ステップＳ１３において、第３取得部１３が、ＩｏＴ機器Ｄの属性に関する情報である属性情報をＩｏＴ機器Ｄから取得する。

次いで、ステップＳ１４では、測定データ分析部１４が、ステップＳ１１において取得されたＩｏＴ機器ＤのセンサＤ１の測定データの分析を実行する。
また、ステップＳ１５では、所有者分析部１５が、ステップＳ１２において取得されたＩｏＴ機器Ｄの所有者情報（ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者の情報）に基づいて、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者の分析を実行する。
また、ステップＳ１６では、ＩｏＴ機器属性分析部１６が、ステップＳ１３において取得された属性情報（ＩｏＴ機器Ｄの属性に関する情報）に基づいて、ＩｏＴ機器Ｄの属性の分析を実行する。

次いで、ステップＳ１７では、信用度算出部１７が、ステップＳ１４における分析の結果とステップＳ１５における分析の結果とステップＳ１６における分析の結果とに基づいて、ＩｏＴ機器Ｄから発信されたセンサＤ１の測定データの信用度を算出する。
つまり、ステップＳ１７では、信用度算出部１７が、ステップＳ１１において取得されたＩｏＴ機器ＤのセンサＤ１の測定データと、ステップＳ１２において取得された所有者情報と、ステップＳ１３において取得された属性情報とに基づいて、ＩｏＴ機器Ｄから発信されたセンサＤ１の測定データの信用度を算出する。
なお、ステップＳ１１からステップＳ１７は、この順で行う必要はなく、適宜入れ替えておこなってよい。

上述したように、第１実施形態のＩｏＴ機器信用度算出装置１では、ＩｏＴ機器Ｄから発信されたセンサＤ１の測定データの信用度を算出する場合に、ＩｏＴ機器ＤのセンサＤ１の測定データが考慮されるのみならず、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者の情報およびＩｏＴ機器Ｄの属性に関する情報も考慮される。
そのため、第１実施形態のＩｏＴ機器信用度算出装置１では、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者の情報およびＩｏＴ機器Ｄの属性に関する情報に基づくことなく、ＩｏＴ機器Ｄから発信されたセンサＤ１の測定データの信用度が算出される場合よりも、ＩｏＴ機器Ｄから発信されたセンサＤ１の測定データの信用度を高精度に算出することができる。
詳細には、特許文献１に記載された技術では、第二センサによって第一センサの挙動が止められるために、第一センサの情報を利用できなくなってしまうのに対し、第１実施形態のＩｏＴ機器信用度算出装置１では、信用度算出部１７によって算出されるセンサＤ１の測定データの信用度に応じてデータの利用を適当に判断することができる。

また、第１実施形態のＩｏＴ機器信用度算出装置１では、ＩｏＴ機器Ｄから発信されたセンサＤ１の測定データの信用度を算出する場合に、ＩｏＴ機器ＤのセンサＤ１の測定データの分析が実行されるのみならず、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者の分析およびＩｏＴ機器Ｄの属性の分析も実行される。
そのため、第１実施形態のＩｏＴ機器信用度算出装置１では、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者の分析とＩｏＴ機器Ｄの属性の分析とが実行されることなく、ＩｏＴ機器Ｄから発信されたセンサＤ１の測定データの信用度が算出される場合よりも、ＩｏＴ機器Ｄから発信されたセンサＤ１の測定データの信用度を高精度に算出することができる。

また、第１実施形態のＩｏＴ機器信用度算出装置１では、信用度算出部１７が、ＩｏＴ機器Ｄから発信されたセンサＤ１の測定データの信用度を算出した後においても、測定データ分析部１４によって継続的に実行された分析の結果と、所有者分析部１５によって継続的に実行された分析の結果と、ＩｏＴ機器属性分析部１６によって継続的に実行された分析の結果とに基づいて、ＩｏＴ機器Ｄから発信されたセンサＤ１の測定データの信用度を継続的に算出する。
そのため、第１実施形態のＩｏＴ機器信用度算出装置１では、測定データ分析部１４の分析結果、所有者分析部１５の分析結果およびＩｏＴ機器属性分析部１６の分析結果のいずれかが変化した場合であっても、その変化を反映させて、ＩｏＴ機器Ｄから発信されたセンサＤ１の測定データの信用度を算出することができる。

次に、上述した第１実施形態のＩｏＴ機器信用度算出装置１を適用する場合に考慮すべき点について説明する。
ＩｏＴ機器ＤのセンサＤ１の測定データの利用者が、ＩｏＴ機器Ｄから発信されるセンサＤ１の測定データの信用度合いを決定するためには、悪意がある第三者によるネットワーク等を介した攻撃以外に、（１）ＩｏＴ機器Ｄそのものが信用に値する否かというモノに関する確認、（２）ＩｏＴ機器Ｄを管理するもしくは所有する人が信用に値する否かの確認、（３）ＩｏＴ機器Ｄが正しく設置されているかどうかの確認を行って判断することが必要となる。
これらの事柄は、一度、ＩｏＴ機器Ｄの信用の度合いを確認すればよいものではない。例えば、上記（１）については、ＩｏＴ機器Ｄの劣化、ＩｏＴ機器Ｄのメンテナンスの不備などによって、ＩｏＴ機器Ｄの信用の度合いが変化することが考えられる。ＩｏＴ機器Ｄの改造などが行われ、ＩｏＴ機器Ｄの信用の度合いが変化する可能性もある。上記（２）については、ＩｏＴ機器Ｄの管理者に、当初問題がなくても、ＩｏＴ機器Ｄの管理者による管理体制の不備や、ＩｏＴ機器Ｄの管理者が金銭的な誘惑に負け、測定データの利用者へ悪意を持った誘導を行うなどの様々な理由で、ＩｏＴ機器Ｄから偽の情報が発信される可能性は否定できない。上記（３）については、ＩｏＴ機器ＤのセンサＤ１自体が正常であっても、センサＤ１の設置環境周辺の変化（例えば、センサＤ１が温度センサである場合、センサＤ１に直射日光が当たらない状況から、センサＤ１に直射日光が当たる状況への変化など）によって、ＩｏＴ機器Ｄから正しいとは言えないセンサＤ１の測定データが発信されてしまうことも考えられる。そのため、信用度合いの確認は、継続的に繰り返して行うことが望ましい。

図３は図１に示す測定データ分析部１４がデータマイニング処理を実行し、信用度算出部１７が人工知能等を利用する場合におけるＩｏＴ機器信用度算出装置１内の処理の一例を示す図である。
図３に示す例では、「ＩｏＴ機器のデータ」（ＩｏＴ機器Ｄから経時的に発信されたセンサＤ１の測定データ）と、「所有者・管理者情報」（ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者の情報）と、「デバイス情報」（ＩｏＴ機器Ｄの属性に関する情報（属性情報））とがＩｏＴ機器信用度算出装置１に入力される。
「ＩｏＴ機器のデータ」は、例えばＩｏＴ機器Ｄから配信される時系列データなどである。「所有者・管理者情報」は、例えば登録情報、管理体制、過去のデータ配信情報などであり、後述するポジティブポイントに相当する。「デバイス情報」は、例えば登録情報、通信経路の安全度、製造元、製造日、校正の状況などである。
「データマイニング等による状態分析」は、測定データ分析部１４（図１参照）によって実行される。また、「ＡＩ（人工知能）等による信用スコア算出」および「信用度判断」が、信用度算出部１７（図１参照）によって実行される。

図３に示す例では、ＩｏＴ機器Ｄから発信されたセンサＤ１の測定データの確からしさ（測定データ分析部１４の分析結果）と、ＩｏＴ機器Ｄを所有および／または管理するヒトや組織の情報と、ＩｏＴ機器Ｄそのものに関する情報とから、ＡＩなどを用いて信用スコア（信用度の度合い）が算出される。ＩｏＴ機器Ｄから発信されたセンサＤ１の測定データの確からしさは、データマイニングなどの処理を実行することによって得られる。

ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者の情報としては、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者の申告内容、過去の履歴、他データベースや調査結果などから得られた情報から、ＩｏＴ機器Ｄの正規の所有者および／または管理者かどうか？ 所有および／または管理するＩｏＴ機器Ｄに関して情報を発信しているか？ ＩｏＴ機器Ｄの廃棄処理を適切に実行しているか？ 過去に発信した情報の内容、所有および／または管理している他のＩｏＴ機器の管理状況、資格、与信、管理体制などがある。
つまり、所有者分析部１５（図１参照）は、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者の申告内容、過去の履歴、他のデータベースから得られた情報、調査結果から得られた情報などに基づいて、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者が、ＩｏＴ機器Ｄの正規の所有者および／または管理者であるか否かを分析する。
また、所有者分析部１５は、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者がＩｏＴ機器Ｄに関する情報を発信しているか否か、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者が過去に発信したＩｏＴ機器Ｄに関する情報の内容、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者が所有または管理している他のＩｏＴ機器の管理状況、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者が他のＩｏＴ機器の廃棄処理を適切に実行しているか否か、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者の与信に関する情報、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者の管理体制に関する情報などに基づいて、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者の分析を実行する。

ＩｏＴ機器Ｄの情報としては、ＩｏＴ機器Ｄの製造元、製造時期、ＩｏＴ機器Ｄの校正の有無と時期、ＩｏＴ機器Ｄの応答、セキュアチップの有無、動作状況、各種の認証情報、設置場所、設置環境、ＩｏＴ機器ＤのセンサＤ１が測定するデータの難易度、通信経路、暗号化のレベルなどがある、これらの情報は、ＩｏＴ機器Ｄの機種、使っているデバイスの種類、通信回線を通した反応などから得ることができる。
つまり、ＩｏＴ機器属性分析部１６（図１参照）は、ＩｏＴ機器Ｄの製造元、ＩｏＴ機器Ｄの製造時期、ＩｏＴ機器Ｄの校正および／またはメンテナンスが実行されたか否か、ＩｏＴ機器Ｄの校正および／またはメンテナンスが実行された時期、ＩｏＴ機器Ｄの校正および／またはメンテナンスの内容、ＩｏＴ機器の応答、ＩｏＴ機器Ｄにセキュアチップが備えられているか否か、ＩｏＴ機器の動作状況、ＩｏＴ機器Ｄに関する認証情報、ＩｏＴ機器Ｄの設置場所、ＩｏＴ機器Ｄの設置環境および／または測定環境、ＩｏＴ機器ＤのセンサＤ１によるデータの測定の難易度、ＩｏＴ機器Ｄによって発信されたセンサＤ１の測定データの通信経路、ＩｏＴ機器Ｄにおける暗号化のレベルなどに基づいて、ＩｏＴ機器Ｄの属性の分析を実行する。

ＩｏＴ機器ＤのセンサＤ１の測定データの情報として、対象とするＩｏＴ機器Ｄから発信された過去分も含めたデータ、他のＩｏＴ機器の発信データとの比較などがある。
つまり、測定データ分析部１４（図１参照）は、第１取得部１１（図１参照）によって取得されたＩｏＴ機器ＤのセンサＤ１の測定データと、第１取得部１１によって過去に取得された過去分測定データとの比較を実行する。
また、測定データ分析部１４は、第１取得部１１によって取得されたＩｏＴ機器ＤのセンサＤ１の測定データと、ＩｏＴ機器Ｄ以外のＩｏＴ機器から発信されたデータとの比較を実行する。

なお、これらの情報は、全て利用する必要はなく、一つもしくは複数の組合せによって総合的に判断する。判断は、人によって行ってもよいがＩｏＴ機器の設置台数は莫大なものとなるため、全部もしくは部分的には電子的に行うことが望ましく、電子的な判断には機械学習などのＡＩを利用してもよい。特に、調査時点だけの情報による分析だけではなく、過去のデータ、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者の履歴などの統計的な分析が重要となる。
また、根拠の情報の入手には、主にインターネットや他回線などの通信系を用いて行う方法、ＩｏＴ機器メーカーなどからの情報、他のデータベースに記録された情報、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者による登録情報、調査員による確認などが考えられる。
また、これらの情報の一部もしくは全部をＩｏＴ機器Ｄ内に登録しておき、通信回線を通して参照するようにしてもよい。その場合、改ざんなどができないようセキュリティ的に保護されたチップ等の領域に保存し、暗号化された通信によって参照することが望ましい。
なお、これらの情報の書き込みには情報の内容に応じた権限を必要とすることが望ましい。また、チップに書き込まれる情報は追記可能ではあるが消去はできず、データを書き込んだ日付、人、組織などの情報も合わせて記憶することが望ましい。
また、ＩｏＴ機器Ｄ自体に自らの消費電力をモニタリングする機能を付加したり、ＩｏＴ機器Ｄ自体にソフト的もしくはハード的に改造が行われていないかを自己チェックする機能を付加したりしてもよく、それらの情報もセキュリティ的に保護された領域に保存され、参照できるようにしてもよい。

ＩｏＴ機器ＤのセンサＤ１の測定データの分析では、データの内容が書き換えられていないか？ ＩｏＴ機器Ｄが改造されていないか？ 測定環境に変化がないか？ などを判断することが重要である。これらの判断には、人為的な加工や操作の痕跡の有無や、ＩｏＴ機器Ｄの消費電力の変化などがポイントとなる。これらの判断を人が行ってよいが、多数のＩｏＴ機器に対応するためには、電子的な処理によって一部もしくは全ての判断を行う方がよい。データの分析・分類などにはデータマイニングなどの電子的な処理を必要に応じて行うことが望まれる。
このように、ＩｏＴ機器Ｄからの時系列の出力データを処理することで、異常及び異常の状態が生じている確率を求める。

人や組織、デバイスなどに関しては、必要に応じて、面談や現場確認を行った結果も判断の材料としてもよい。センサＤ１の測定データの信用度をより正確に把握する必要があるＩｏＴ機器Ｄに対しては、データでの改ざんが難しい現場での面談や確認が有効である。
逆に面談や現場確認は人手がかかるため、多数のＩｏＴ機器をチェックするには適さない。そのため、場合によっては、抜き打ちでの調査で頻度を減らす、カメラ等によるリモートでのチェックで遠隔で確認するなどの方法をとってもよい。
本明細書において、センサＤ１の測定データの信用の度合い、信用度は、同じ意味で用いられており、対象とするＩｏＴ機器Ｄが発信するセンサＤ１の測定データが正しい情報であることの度合いを確率などの数値やＡ、Ｂ、Ｃなどのランクで示すものであり、データが正しいかどうかの検出や判断をするものではない。
つまり、「信用度が高い」は誤った測定データを発信する可能性が低いことを示し、「信用度が低い」は誤った測定データを発信してしまう可能性が高いことを示している。信用度が低いからと言って正しくない測定データであるとは限らない。例えば、管理やメンテナンスが不十分で、設置から時間が経過し老朽化した温度センサは結果として正しい測定データを発信する場合もあるが、正しくない測定データを発信する可能性が高いと判断され、「信用度が低い」になる。また、過去に何度も悪意のある偽の測定データを発信した経歴のある所有者が所有するＩｏＴ機器Ｄにおいては、たとえ正しい情報を発信していたとしても、そのデータの「信用度が低い」になる可能性がある。
このような総合的な信用の度合いの判断は、初期の段階では経験のある人によって行われることもあるが、その経験をＡＩなどに学習させることで、自動的に信用スコアを算出することが可能になる。スコアリングには、例えば多変量解析、判断ベース処理、ロジスティック回帰を用いる方法などがあるが、これに限定されるものではなく様々なスコアリングに使用可能なアルゴリズムを用いることができる。

図４は測定データ分析部１４によって実行されるデータマイニング処理の一例を示す図である。詳細には、図４（Ａ）は第１取得部１１によって取得されたＩｏＴ機器ＤのセンサＤ１の測定データ（時系列データ）を示している。図４（Ｂ）は図４（Ａ）に示す測定データの変化の特徴を図形化したものを示している。図４（Ｃ）は図４（Ｂ）に示すデータに対してデータマイニング処理を実行する手法の例を示している。図５はデータマイニング処理を実行するニューラルネットワークの一例を示す図である。

ＩｏＴ機器Ｄから得られた時系列データ（第１取得部１１によって取得されたＩｏＴ機器ＤのセンサＤ１の測定データ）（図４（Ａ）参照）に対して直接データマイニングを行ってもよいが、図４（Ｂ）に示すように、その変化の特徴を図形化した前処理を行うことができれば、より精度の良いデータマイニングを行うことができる。例えば、センサＤ１の測定データの経時変化の周波数やカオスなど変換された図形を形成した後に、データマイニングによる分析する方法などが考えられる。また、データマイニングの手法として、ニューラルネットワークを用いる方法、ロジスティック回帰を用いる方法、サポートベクターマシンを用いる方法、Ｋ－近傍法を用いる方法などが考えられ、センサＤ１の測定データの内容に従って適している手法を選択・組み合わせるとよい。
図４に示す例では、ＩｏＴ機器ＤのセンサＤ１の測定データの変化の特徴を図形化した後にデータマイニング処理を実行するため、測定データの変化の特徴の図形化が行われない場合よりも高精度で演算量が少ないデータマイニング処理を実行することができる。

図５に示す例では、まず、畳み込み処理によって特徴抽出を実行し、次いで、プーリング層におけるプーリングによって画素の低減を行い、次いで、ニューラルネットワークを用いて特徴の分類を行う。
図４および図５に示す例のように、一旦図形化することによって、一般的な畳み込みニューラルネットワークなどの手法を用いることができるため、精度が良く、演算量の少ない分類が可能になる。
また、図５に示す例では、出力層における分類のアウトプットとして、正常、測定対象異常、センサ状態異常、設置環境不備、データ改ざん、装置改造などが起き得る確率とした。
なお、ＩｏＴ機器Ｄから得られるデータは、ＩｏＴ機器Ｄが設置されている環境をセンシングして獲得するセンサＤ１の測定データの他に、ＩｏＴ機器Ｄそのものの状態をセンシングするデータであってもよい。例えば、ＩｏＴ機器Ｄそのものの消費電力、ＩｏＴ機器Ｄの演算部の温度、ＩｏＴ機器Ｄのケースの開閉の状態や履歴、ログデータなどになる。
なお、ここでは前処理、データマイニング、機械学習、アウトプットなどの例をいくつか挙げたが、これらに限定するものではなく、センサＤ１の測定データの信用度を推定できるものであれば、電子的、機械的、人による判断などいずれの手法を用いてもよい。

図６は第１実施形態のＩｏＴ機器信用度算出装置１の信用度算出部１７において実行される処理の一例を示す図である。詳細には、図６は図２のステップＳ１７において実行される処理の一例を示す図である。

図６に示す例では、ステップＳ１０１において、ＩｏＴ機器ＤのセンサＤ１の測定データの信用度に関係するパラメータ（例えば図５に示す出力層から出力されたもの）が入力される。
ステップＳ１０１において入力されるデータとしては、例えば、図５に示すニューラルネットワークなどを用いてデータの信用度などとして得られたものなどが用いられる。ステップＳ１０１において入力されるデータは、例えば過去のデータの傾向を分析することで、作為的にデータが加工されていないか、ＩｏＴ機器Ｄの故障などによって異常値が示されていないかなどを分類し、データの確からしさ（信用度）を例えばパーセントなどで示したものである。
また、ステップＳ１０２では、デバイス（ＩｏＴ機器Ｄ）の属性が入力される。デバイスの属性とは、デバイスが持つセキュアの能力の度合い（セキュアレベル）や、デバイスが認証されているか、などが考えられる。デバイスのセキュアレベルは、ＩｏＴ機器Ｄのメーカー、機種名などから得られるデバイスとしての信頼の度合いや、デバイスの設定などによる脆弱性の度合い、本デバイスのセンサの校正の履歴、通信回線を通して得られたデバイスの反応などから求めることができる。

また、ステップＳ１０３では、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者（ヒト、組織）の情報が入力される。ステップＳ１０３において入力されるＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者の情報としては、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者が認証され実在しているか、過去に間違ったデータを発信したことはないか、ある場合はその頻度、ＩｏＴ機器Ｄの所有者および／または管理者の信頼の度合い（ヒトスコア）、管理体制の信頼の度合い（管理体制スコア）、ＩｏＴ機器Ｄの設置環境のスコアなどが考えられる。
ヒトスコアは例えば収入、負債、実績、行動など、過去および現在の情報から求められるヒトや組織のスコアデータを示す。これには、組織の場合は、組織の格付けなどのデータをもとに算出してもよいし、別途スコアリングされたヒトの情報から算出してもよい。
管理体制スコアは、ヒトや組織が、本デバイスだけに限らず、ＩｏＴ機器Ｄに対して行っている管理の履歴、校正の履歴などから求めることができる。
また、設置環境スコアは、設置場所を確認し、正しくセンサが設置されているかを、実際の環境の確認、映像やデータなどから判断することで求めることができる。
ステップＳ１０１、ステップＳ１０２およびステップＳ１０３の順序は、図６に示す順序でなくてもよく、必要な情報が入力されればよい。また、データの品質に関するパラメータ情報は、上記に示したものを全て使う必要はなく、さらに存在しないデータがあってもよい。
次いで、ステップＳ１０４では、ＩｏＴ機器Ｄのデータ品質の目安となる信用スコアが算出される。

図７は第１実施形態のＩｏＴ機器信用度算出装置１の信用度算出部１７が多変量解析を実行することによって、ＩｏＴ機器Ｄから発信されたセンサＤ１の測定データの信用度としての信用スコアを算出した一例を示す図である。
図７に示す例では、信用度算出部１７が、判別関数を用いて、多変量解析を実行することによって、ＩｏＴ機器Ｄから発信されたセンサＤ１の測定データの信用度としての信用スコアを算出した。
詳細には、４１台のＩｏＴ機器（図７に符号Ａ～ＡＰで示す）の、各種入力されたパラメータ情報に対して、データの正誤の結果判別する多変量解析によって判別関数の係数を求めた。さらに判別関数の結果から、見やすさの観点から正の数になるようにデータの信用スコア（確からしさ）に変換した。
図７に示す例では、信用スコアが大きければ、そのデータの品質がよいことを示している。このようにして求められた判別関数を用いることで、新規のＩｏＴ機器に対して、そのデータの信用スコアを求めることができる。さらに、入力データに対する結果を用いて、新たに判別関数の係数を更新していくことで、より精度を向上させることができる。
図７に示す例では、多変量解析の中で、線形の判別関数を用いたが、他の例では、二次判別関数や非線形判別関数を用いてもよい。更に他の例では、ニューラルネットワーク等の人工知能などの手法を用いてもよい。

図８は第１実施形態のＩｏＴ機器信用度算出装置１の信用度算出部１７が状態ポイント計算（判断ベース）を実行することによって、ＩｏＴ機器Ｄから発信されたセンサＤ１の測定データの信用度としての信用スコアを算出する処理の一例を説明するためのフローチャートである。
図９は第１実施形態のＩｏＴ機器信用度算出装置１の信用度算出部１７が状態ポイント計算（判断ベース）を実行することによって、ＩｏＴ機器Ｄから発信されたセンサＤ１の測定データの信用度としての信用スコアを算出した一例を示す図である。

図８に示す例では、ステップＳ２０１において、信用度算出部１７が、状態ポイントの計算を実行する。詳細には、ステップＳ２０１では、判定するＩｏＴ機器Ｄのセキュリティの強さ（セキュアレベル）、ＩｏＴ機器Ｄを管理するヒト・組織（ヒトスコア）、ＩｏＴ機器Ｄが設置してある管理の現状の状態（管理体制スコア）、ＩｏＴ機器Ｄの設置環境の状態（環境スコア）に対してポイントづけが行われる。図９に示す例では、ＩｏＴ機器Ｄの良い状態が高いポイントに相当し、ポイントとして、１～１００の値に正規化したものを用いた。
次いで、ステップＳ２０２では、信用度算出部１７が、ポジティブポイント加算を実行する。詳細には、ステップＳ２０２では、きちんと管理し正常なデータを発信したなどの過去の実績に対するポイントづけ（ポジティブポイント加算）が行われる。ポジティブポイント加算は、前回のポイントに今回のポイントを加算するものであり、長期間正常なデータを発信してきたＩｏＴ機器Ｄに対して高い評価を与えるものである。このような過去の行動に対して付与するポイントを「累積ポジティブポイント」（図９参照）と呼ぶ。図９に示す例では、先の状態ポイントで用いたヒトスコア、管理体制スコア、環境スコアとＩｏＴ機器Ｄが発信したセンサＤ１の測定データを分析したデータスコアを１～５に正規化したものを用いた。
図９に示す例では、ヒト・組織、管理体制、環境に関するスコアとして状態ポイントと累積ポジティブポイントとで同じものを用いたが、他の例では、現状と過去で重みを変えるなど異なるものを用いてもよい。

次いで、ステップＳ２０３では、信用度算出部１７は、後述するネガティブイベントの有無（ネガティブなイベントが発生したか否か）の判定を実行する。例えばＩｏＴ機器Ｄが誤データを発信してしまった、登録データに嘘があったなどのような、ネガティブイベントが有った（ネガティブなイベントが発生した）場合には、ステップＳ２０４に進む。一方、ネガティブイベントが無かった（ネガティブなイベントが発生していない）場合には、ステップＳ２０５に進む。
ステップＳ２０４では、信用度算出部１７が、ポイントをリセットもしくは減点し、ステップＳ２０５に進む。ステップＳ２０４は、信頼性を大きく損なう事故を起こした対象に対して、積み上げてきたポジティブポイントを大きく減らすことでペナルティーを与えるものである。リセットもしくは減点するポイントは、累積ポジティブポイントのみに行ってもよいし、状態ポイントと累積ポジティブポイントに対して行ってもよい。
なお、ヒト・組織や環境に関するポイントやネガティブイベントに関しては、そのヒト・組織や環境に含まれる全てのＩｏＴ機器に共通してポイントを計算する。

ステップＳ２０５では、信用度算出部１７が、ステップＳ２０１～ステップＳ２０４において計算されたポイントから、信用スコアを算出する。
次いで、ステップＳ２０６では、信用度算出部１７が、ポイント更新（ステップＳ２０１～ステップＳ２０４において計算されたポイントの記憶）を実行する。
次いで、ステップＳ２０７では、信用度算出部１７が、図８に示す処理を継続するか否かを判定する。図８に示す処理を継続する場合には、ステップＳ２０２に戻る。一方、図８に示す処理を継続しない場合には、図８に示す処理を終了する。

図９に示す例では、１４台のＩｏＴ機器（図９に符号Ａ～Ｎで示す）について、「状態ポイント」して、１～１００に正規化されたＩｏＴ機器のセキュアレベル、ヒトスコア、管理体制スコア、環境スコアの和を求めた。
次に、「累計ポジティブポイント」として、１～５に正規化されたヒトスコア、データスコア、管理体制スコア、環境スコアを前回の累計ポジティブポイントの値に加えたものを求めた。「累計ポジティブポイント」は、過去のポイントに対して加算していくものであり、長期間安定して正しいデータを発信したデバイスなどに対して、高いポイントがつくことになる。
次に、ネガティブイベントの例として、デバイス（ＩｏＴ機器）の設定や管理ミスによる脆弱性の発覚、悪意や人為的なミスによる誤データを発信してしまった、登録したデータに嘘があった、管理体制の不備が発覚したなど、事故が起きた場合、ポイントを０にリセットした。
こうして得られたポイントを「ポイント」として集計したうえで、見やすい形の「信用スコア」に整形した。
なお、図９に示したポイントの項目、加算もしくは減算するポイントの範囲などは、ここの示した限りでなく、他の例では、それらを適宜増減・選定してもよい。

上述した例で示したＩｏＴ機器Ｄの信用度を算出するための情報及び入力順は、一例でありこれらに限定されるものではない。
データ利用者がＩｏＴ機器ＤのセンサＤ１の測定データの信用度を必要とする分野としては、次のようなものが考えられる。
自治体などの公的機関のデータ、例えば水位、地盤、温度、湿度、風速、気圧などの気象データなど災害や農業、漁業などの自然に関する事業に関するデータ、交通量、人の移動などに関するデータなどが考えられる。これらのデータは、自然の中に設置され管理が難しく、風雨にさらされるため、様々な原因で異常が生じやすいためである。
他には、生産現場や建築建設現場等の製品品質に関わる測定データが考えられる。具体的には、重さ、サイズ、厚み、硬さ、色、画像、速度、密度、量など品質に関わるデータなどが測定対象になる。これらは、管理者などがデータ偽装をはたらいていないことを証明する必要があり、第三者によるデータのチェックを求めるニーズが高い分野である。
また、農業、林業、水産業などの事業者が発信するデータもあげられる。これらは、データを相互利用することで、気候の変動、病害虫や病気の予兆などの精度を上げることができる。具体的には、水位、水温、気温、湿度、風速、日射量、ＣＯ_２濃度、害虫、病気、画像、育成状態、肥料濃度、土壌、水質などが想定される。
他には、感染症の原因菌やウイルスなどの測定データ、射線量や放射性物質の測定データ、毒物や危険物質などの測定データなど、危険物質の分布状況や予測に利用するケースも考えられる。具体的には、ウイルスの有無や量、病原菌の有無や量、毒物の有無や量、放射性物質の有無や量、危険物の有無や量、放射能の量、ＰＭ２．５の量、窒素酸化物の量、酸素濃度、一酸化炭素濃度、感染症の感染数、感染症の媒介物の量などが想定される。

多量なデータを入手し解析する事で様々な予測をする分野では、多量のデータが必要であるが、入力したデータの信用度が低いと正しい解析をすることができなくなってしまう。
遠隔診断等で用いる医療機器など生命や健康に関わる機器からの情報も高いデータの信用度が求められる。具体的には、体温、脈拍数、血糖値、中性脂肪、皮膚の色、血圧、血中酸素濃度、運動量、消費カロリー、食事内容、声、血液成分、呼気成分、尿成分、唾液成分、汗成分、粘膜分泌物成分などが想定される。
原油、ガス、石炭などのエネルギー関連や鉱石、貴金属、レアメタル、宝石など鉱業に関わる情報、農産物などの取れ高など、取引市場での価格が、環境などに依存し、触れ幅が大きくなる分野などは、作為のあるデータ操作が行われるリスクがある。具体的には、取れ高、収量などを推測できる画像等のデータ、目的物質の含有量、品質に関わるデータなどが想定される。
以上、ＩｏＴ機器のデータの信用度を必要とする分野をいくつか上げたが、ＩｏＴ機器のデータの信用度の確認を必要とする分野であれば、これに限定するものではない。

＜適用例＞
図１０は第１実施形態のＩｏＴ機器信用度算出装置１の第１適用例を示す図である。詳細には、図１０は第１実施形態のＩｏＴ機器信用度算出装置１が適用されたＩｏＴ機器信用度算出システムＳを示している。
図１０に示す例では、ＩｏＴ機器信用度算出システムＳが、ＩｏＴ機器信用度算出装置１と、ＩｏＴ機器Ｄと、ネットワークＮＷとを備えている。ＩｏＴ機器信用度算出装置１は、ＩｏＴ機器Ｄの所有、管理および製造のいずれも行っていない者によって所有または管理される。ＩｏＴ機器Ｄは、ネットワークＮＷを介してＩｏＴ機器信用度算出装置１の第１取得部１１（図１参照）とＩｏＴ機器信用度算出装置１以外の箇所とにセンサＤ１（図１参照）の測定データを自動的に発信可能に構成されている。
図１０に示す例では、ＩｏＴ機器信用度算出装置１の信用度算出部１７（図１参照）によって算出されたＩｏＴ機器ＤのセンサＤ１の測定データの信用度が、ＩｏＴ機器Ｄの格付けに利用される。

ＩｏＴ格付け会社のＩｏＴ機器信用度算出装置１は、インターネットなどのネットワークＮＷを通じて、ＩｏＴ機器Ｄの信用度の確認を行い、得られた信用度の度合いに応じて格付け行う。次に、格付けの結果もしくは結果とその根拠を、データ利用者側に提供しその対価を得る。データ利用者は、ＩｏＴ格付け会社から入手したＩｏＴ機器Ｄの信用度などをもとにデータを解析し活用する。また、データ利用者が信用度を確認したい対象を格付け会社に要求し、格付け会社はその結果を報告するサービスも考えられる。
これらのサービスの対価は、お金、データとのセット販売などが考えられ、これらを単独もしくは組み合わせて対価とする。また、公的な行為、企業価値の向上などに活用するとして、サービスそのものは無償としてもよい。
なお、格付けする対象は、ＩｏＴ機器Ｄそのものに対して行ってもよいし、ＩｏＴ機器Ｄの所有者もしくは管理者など人もしくは法人の単位、または、設置場所、エリアなどの場所の単位などグループ化された対象に対して行ってもよい。こうすることによって、データ利用者は利用するデータの確からしさをデータ解析の前提として利用することによって、より正確なデータの解析結果を得ることが可能になる。

図１１は第１実施形態のＩｏＴ機器信用度算出装置１の第２適用例を示す図である。詳細には、図１１は第１実施形態のＩｏＴ機器信用度算出装置１が適用されたＩｏＴ機器信用度算出システムＳを示している。
図１１に示す例では、ＩｏＴ機器信用度算出システムＳが、ＩｏＴ機器信用度算出装置１と、ＩｏＴ機器Ｄと、ネットワークＮＷとを備えている。ＩｏＴ機器信用度算出装置１は、ＩｏＴ機器Ｄの所有、管理および製造のいずれも行っていない者によって所有または管理される。ＩｏＴ機器Ｄは、ネットワークＮＷを介してＩｏＴ機器信用度算出装置１の第１取得部１１（図１参照）とＩｏＴ機器信用度算出装置１以外の箇所とにセンサＤ１（図１参照）の測定データを自動的に発信可能に構成されている。
図１１に示す例では、ＩｏＴ機器信用度算出装置１の信用度算出部１７（図１参照）によって算出されたＩｏＴ機器ＤのセンサＤ１の測定データの信用度が、ＩｏＴ機器Ｄの認証（電子証明書の発行）に利用される。

現在、行われているＩｏＴ機器の認証では、ＩｏＴ機器の認証情報がＩｏＴ機器の製造段階または設置段階などにＩｏＴ機器に登録され、受け取ったデータが間違いなく対象とするＩｏＴ機器から発信されたデータかどうかが確認される。この認証は、通信経路などでのデータの改ざん、すり替えなどの対策には有効であるが、対象とするＩｏＴ機器の信用度、所有者または管理者の信用度までを確認することはできなかった。
対象とするＩｏＴ機器の信用度、所有者または管理者の信用度までを確認するＩｏＴ機器の認証では、ＩｏＴ機器の所有者または管理者もしくは両方からの登録情報に基づいて、ＩｏＴ機器が登録どおりであるか、正常に管理されているか、管理者の資質や資格は適切か、センサの校正は適正になされているか、測定データは正しそうか、機器設定は適切か、設置方法や設置場所は適切かなどが確認され、問題なければ証明書が発行される。問題がある場合は指導が行われる。設置環境や管理体制など、デジタル的な情報のみでは判断しづらいものは、調査員が定期的または抜き打ちもしくは両方で行う。ＩｏＴ機器の設置場所がカメラ等で監視できるものであれば、遠隔で確認してもよい。これらの情報から、上述のような方法によって信用の度合いが算出される。

図１２は第１実施形態のＩｏＴ機器信用度算出装置１の第２適用例のＩｏＴ機器信用度算出システムＳにおいて実行される処理の一例を示すフローチャートである。
図１２に示す例では、ステップＳ３０１において、ＩｏＴ機器Ｄの信頼性の確認が行われ、信頼できるか否かが判定される。信頼できない場合には、ステップＳ３０２に進む。一方、信頼できる場合には、ステップＳ３０３に進む。
ステップＳ３０２では、指導・是正が行われ、次いで、ステップＳ３０１に戻る。
ステップＳ３０３では、証明書が発行される。
次いで、ステップＳ３０４では、証明書の期限内であるか否かが判定される。証明書の期限内である場合には、ステップＳ３０５に進む。一方、証明書の期限内でない場合には、ステップＳ３０１に戻る。
ステップＳ３０５では、ＩｏＴ機器Ｄが正常であるか否かが判定される。ＩｏＴ機器Ｄが正常である場合には、ステップＳ３０１に戻る。一方、ＩｏＴ機器Ｄが正常でない場合には、ステップＳ３０２に進む。

図１１および図１２に示す例では、証明書に期限が設定され、定期的に期限のチェックが行われ、証明書が必要に応じて再発行される。また、証明書が発行されたＩｏＴ機器Ｄに対しては、インターネットなどの通信回線を介して、モニタリングが行われる。
測定データの信用度が保たれていない可能性が高いと判断された場合には、指導・是正が行われる。
他の例では、強い公平性を求められた場合に、指導などコンサルティングの行為を行わないことが求められることもある。
更に他の例では、測定データの信用度が保たれていない可能性が高いと判断された場合に、証明書の取り消しが実施されてもよい。

以上のようなＩｏＴ機器のデータの信用の度合いが証明されたＩｏＴ機器もしくは、それを管理する個人またはグループもしくは両方は、信用できると証明されたデータを発信することが可能になり、データの価値を高めることが可能になる。
これらのサービスの対価を求める場合は、お金、データの２次利用の権利、特定のセキュアチップの利用などが考えられ、これらを単独もしくは組み合わせて対価とする。

図１３は第１実施形態のＩｏＴ機器信用度算出装置１の第３適用例を示す図である。詳細には、図１３は第１実施形態のＩｏＴ機器信用度算出装置１が適用されたＩｏＴ機器信用度算出システムＳを示している。
図１２までに示して例では、データの利用者が、ＩｏＴ機器Ｄからデータを直接受け取る。一方、図１３に示す例では、データの利用者が、クラウドなどのデータベースに保存されたデータを受け取る。データベースＤＢに情報を集めると、ＩｏＴ機器Ｄへのデータアクセスの集中を防ぐことができる、クラウドのセキュリティーシステムを活用できるなどの利点がある。データベースＤＢ内での改ざんのリスクに対しては、データベースＤＢとしてブロックチェーンを用いれば登録したデータに改ざんがなされていないことが証明でき、登録する前の証明と組み合わせることで、より高いデータの信用度を得ることが可能になる。

＜第２実施形態＞
以下、添付図面を参照し、本発明のＩｏＴデータプラットフォーム、および、ＩｏＴデータプラットフォームによるＩｏＴデータの処理方法の実施形態について説明する。

図１４は第２実施形態のＩｏＴデータプラットフォームＰの概略構成の一例などを示す図である。
図１４に示す例では、ＩｏＴデータプラットフォームＰが、ＩｏＴデータ受信部Ｐ１と、第１対価算出部Ｐ２と、ＩｏＴデータ送信部Ｐ３と、第２対価算出部Ｐ４と、信用度情報受信部Ｐ５とを備えている。
ＩｏＴデータ受信部Ｐ１は、ＩｏＴ機器Ｄ（図１参照）から発信されたＩｏＴデータ（例えばＩｏＴ機器ＤのセンサＤ１の測定データ）を受信する。第１対価算出部Ｐ２は、ＩｏＴデータ受信部Ｐ１によって受信されたＩｏＴデータに対する対価の根拠である第１対価を算出する。ＩｏＴデータ送信部Ｐ３は、ＩｏＴデータ受信部Ｐ１によって受信されたＩｏＴデータを送信する。第２対価算出部Ｐ４は、ＩｏＴデータ送信部Ｐ３によって送信されたＩｏＴデータに対する対価の根拠である第２対価を算出する。信用度情報受信部Ｐ５は、ＩｏＴデータ受信部Ｐ１によって受信されたＩｏＴデータの信用度に関する情報を受信する。
詳細には、第１対価算出部Ｐ２は、信用度情報受信部Ｐ５によって受信されたＩｏＴデータの信用度に関する情報に基づいて第１対価を算出する。また、第２対価算出部Ｐ４は、信用度情報受信部Ｐ５によって受信されたＩｏＴデータの信用度に関する情報に基づいて第２対価を算出する。

図１５は第２実施形態のＩｏＴデータプラットフォームＰにおいて実行される処理の一例を説明するためのフローチャートである。
図１５に示す例では、ステップＳ１において、ＩｏＴデータ受信部Ｐ１が、ＩｏＴ機器Ｄ（図１参照）から発信されたＩｏＴデータを受信する。
次いで、ステップＳ２では、信用度情報受信部Ｐ５が、ＩｏＴデータ受信部Ｐ１によって受信されたＩｏＴデータの信用度に関する情報を受信する。
次いで、ステップＳ３では、第１対価算出部Ｐ２が、ステップＳ２において受信されたＩｏＴデータの信用度に関する情報に基づいて、ステップＳ１において受信されたＩｏＴデータに対する対価の根拠である第１対価を算出する。
また、ステップＳ４では、ＩｏＴデータ送信部Ｐ３が、ステップＳ１において受信されたＩｏＴデータを送信する。
次いで、ステップＳ５では、第２対価算出部Ｐ４が、ステップＳ２において受信されたＩｏＴデータの信用度に関する情報に基づいて、ステップＳ４において送信されたＩｏＴデータに対する対価の根拠である第２対価を算出する。

第２実施形態のＩｏＴデータプラットフォームＰでは、送受信されるＩｏＴデータの信用度に関する情報に基づいて、送受信されるＩｏＴデータに対する対価の根拠が算出されるため、ＩｏＴデータを利用する利便性を向上させることができる。

図１６は第２実施形態のＩｏＴデータプラットフォームＰが適用されたＩｏＴデータ流通システムＤＳの一例を示す図である。
図１６に示す例では、ＩｏＴデータプラットフォームＰのＩｏＴデータ受信部Ｐ１（図１４参照）が、ＩｏＴデータ送信部Ｐ３（図１４参照）によって送信されたＩｏＴデータを利用するＩｏＴデータ利用部Ｕの情報を秘匿化した状態で、ＩｏＴ機器Ｄ（図１参照）から発信されたＩｏＴデータを所有していたＩｏＴデータ所有部ＷからＩｏＴデータを受信する。また、ＩｏＴデータ送信部Ｐ３は、ＩｏＴデータ所有部Ｗの情報を秘匿化した状態で、ＩｏＴデータ利用部ＵにＩｏＴデータを送信する。
また、信用度情報受信部Ｐ５は、ＩｏＴデータの信用度に関する情報を格付け部Ｒから受信する。

ＩｏＴデータプラットフォームＰはデータプライシング機能を有する。つまり、ＩｏＴデータプラットフォームＰでは、データ利用者（ＩｏＴデータ利用部Ｕ）からの要求（需要）に対し、データ発信者（ＩｏＴデータ所有部Ｗ）に応じて、利用価格が決定される。双方の合意に達したとき、情報の交換がなされる。
このとき、ＩｏＴデータの信頼性について格付け会社（格付け部Ｒ）の情報を参照、加味し、ＩｏＴデータの信頼性も価格に反映することが可能となる。信頼性も価格設定の根拠として表示することができる。
また、ＩｏＴデータプラットフォームＰでは、情報が取り引きされるときのプレミアムや割引が意図的に加えられるような処理が実行されてもよい。

ＩｏＴデータプラットフォームＰでは、データ所有者（ＩｏＴデータ所有部Ｗ）および利用者（ＩｏＴデータ利用部Ｕ）等の情報を匿名化し、個人情報を介さずにＩｏＴデータの流通が管理、運営されることが望ましい。
格付け会社（格付け部Ｒ）は、匿名性の保証に関しても評価、格付けを行う情報の一つとして利用できる。

ＩｏＴデータプラットフォームＰでは、ブロックチェーンなどの技術だけでなく既存のクラウドセキュリティシステムを使うことで、ＩｏＴデータの所有者（ＩｏＴデータ所有部Ｗ）、流路、移動などの履歴を管理することができ、データ改ざんに対して強い手段として利用できる。
データ利用者（ＩｏＴデータ利用部Ｕ）は、ＩｏＴデータプラットフォームＰを利用することで、使いたいＩｏＴデータを簡単に検索でき、必要条件に応じたデータを入手しやすくなる。また、利用したいＩｏＴデータを入手するときにＩｏＴデータプラットフォームＰにリクエストをかけ、信用度の高い情報を簡単に利用できるサービスを受けられる。
データ所有者（ＩｏＴデータ所有部Ｗ）は、ＩｏＴデータプラットフォームＰを活用することで、データ利用者（ＩｏＴデータ利用部Ｕ）を簡単に見つけることが可能となり、データの対価を得やすくなる。また、データ利用者（ＩｏＴデータ利用部Ｕ）が欲している情報（需要の大きなデータ）も得ることが可能となる。流通させるデータの利用範囲、期間等も提供側（ＩｏＴデータ所有部Ｗ）が自由に設定可能であり、提供価値も担保される。
格付け会社（格付け部Ｒ）は、ＩｏＴデータプラットフォームＰのセキュリティ、管理状況、利用状態を監査し、格付け、認証、是正を行う。リアルタイム性、検索性などユーザの利便性も評価情報として利用できる。また、ＩｏＴデータプラットフォームＰのデータ管理がブロックチェーンを用いて管理されている場合、データ改ざん等が起こりにくいと判断でき、スコア格付け用の情報の一つとして利用できる。公平性が担保される必要性がある場合には、指導などのコンサルティングの行為は行われないことが求められる場合もある。
このＩｏＴデータプラットフォームＰはＩｏＴデバイス（ＩｏＴ機器Ｄ）からの情報だけでなく、広くデータを取扱い、流通させるプラットフォームとして利用することが可能である。

以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形および置換を加えることができる。上述した各実施形態および各例に記載の構成を適宜組み合わせてもよい。

なお、上述した実施形態におけるＩｏＴ機器信用度算出装置１およびＩｏＴデータプラットフォームＰが備える各部の機能全体あるいはその一部は、これらの機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現しても良い。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶部のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでも良い。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。

（付記）
本発明の一態様のＩｏＴ機器信用度算出装置では、前記ＩｏＴ機器は、前記ＩｏＴ機器がソフト的および／またはハード的に改造されたか否か、前記ＩｏＴ機器の履歴および／または前記ＩｏＴ機器のログデータをチェックするチェック部を更に備え、前記第３取得部は、前記チェック部によってチェックされた前記ＩｏＴ機器がソフト的および／またはハード的に改造されたか否か、前記ＩｏＴ機器の履歴および／または前記ＩｏＴ機器のログデータを取得し、前記ＩｏＴ機器属性分析部は、前記第３取得部によって取得された前記ＩｏＴ機器がソフト的および／またはハード的に改造されたか否か、前記ＩｏＴ機器の履歴および／または前記ＩｏＴ機器のログデータに基づいて、前記ＩｏＴ機器の属性の分析を実行してもよい。

本発明の一態様のＩｏＴ機器信用度算出装置では、前記信用度算出部は、多変量解析または状態ポイント計算を実行することによって、前記ＩｏＴ機器から発信された前記測定データの信用度としての信用スコアを算出してもよい。

本発明の一態様のＩｏＴ機器信用度算出装置では、前記信用度算出部は、前記ＩｏＴ機器から発信された前記測定データの信用度としての数値またはランクを算出してもよい。

本発明の一態様のＩｏＴ機器信用度算出装置では、前記ＩｏＴ機器は、前記所有者情報と前記属性情報とを記憶する記憶部を更に備え、前記第２取得部は、前記記憶部に記憶されている前記所有者情報を取得し、前記第３取得部は、前記記憶部に記憶されている前記属性情報を取得してもよい。

本発明の一態様のＩｏＴ機器信用度算出装置の利用方法では、前記証明書が電子証明書であってもよい。

本発明の一態様は、ＩｏＴ機器信用度算出装置の利用方法であって、前記信用度算出部によって算出された前記測定データの信用度が、前記ＩｏＴ機器の格付けに利用される、ＩｏＴ機器信用度算出装置の利用方法である。

本発明の一態様のＩｏＴデータプラットフォームでは、前記信用度情報受信部は、前記ＩｏＴデータの信用度に関する情報を格付け部から受信してもよい。

１…ＩｏＴ機器信用度算出装置、１１…第１取得部、１２…第２取得部、１３…第３取得部、１４…測定データ分析部、１５…所有者分析部、１６…ＩｏＴ機器属性分析部、１７…信用度算出部、１８…記憶部、Ｓ…ＩｏＴ機器信用度算出システム、Ｄ…ＩｏＴ機器、Ｄ１…センサ、Ｄ２…モニタリング部、Ｄ３…チェック部、Ｄ４…記憶部、ＮＷ…ネットワーク、ＤＢ…データベース、Ｐ…ＩｏＴデータプラットフォーム、Ｐ１…ＩｏＴデータ受信部、Ｐ２…第１対価算出部、Ｐ３…ＩｏＴデータ送信部、Ｐ４…第２対価算出部、Ｐ５…信用度情報受信部、ＤＳ…ＩｏＴデータ流通システム、Ｒ…格付け部、Ｗ…ＩｏＴデータ所有部、Ｕ…ＩｏＴデータ利用部

Claims (17)

1. センサを有するＩｏＴ機器から経時的に発信された測定データを取得する第１取得部と、
   前記ＩｏＴ機器から発信された前記測定データ以外の情報である非測定情報を取得する非測定情報取得部と、
   前記第１取得部によって取得された前記測定データと、前記非測定情報取得部によって取得された前記非測定情報とに基づいて、前記ＩｏＴ機器から発信された前記測定データの信用度を算出する信用度算出部とを備えるＩｏＴ機器信用度算出装置。
2. 前記非測定情報には、前記ＩｏＴ機器の所有者および／または管理者の情報である所有者情報と、前記ＩｏＴ機器の属性に関する情報である属性情報とが含まれ、
   前記非測定情報取得部は、
   前記所有者情報を取得する第２取得部と、
   前記属性情報を取得する第３取得部とを備え、
   前記信用度算出部は、前記第１取得部によって取得された前記測定データと、前記第２取得部によって取得された前記所有者情報と、前記第３取得部によって取得された前記属性情報とに基づいて、前記ＩｏＴ機器から発信された前記測定データの信用度を算出する、
   請求項１に記載のＩｏＴ機器信用度算出装置。
3. 前記第１取得部によって取得された前記測定データの分析を実行する測定データ分析部と、
   前記第２取得部によって取得された前記所有者情報に基づいて、前記ＩｏＴ機器の所有者および／または管理者の分析を実行する所有者分析部と、
   前記第３取得部によって取得された前記属性情報に基づいて、前記ＩｏＴ機器の属性の分析を実行するＩｏＴ機器属性分析部とを更に備え、
   前記信用度算出部は、前記測定データ分析部の分析結果と前記所有者分析部の分析結果と前記ＩｏＴ機器属性分析部の分析結果とに基づいて、前記ＩｏＴ機器から発信された前記測定データの信用度を算出する、
   請求項２に記載のＩｏＴ機器信用度算出装置。
4. 前記測定データ分析部は、
   前記第１取得部によって取得された前記測定データと、前記第１取得部によって過去に取得された過去分測定データとの比較を実行すると共に、
   前記第１取得部によって取得された前記測定データと、前記ＩｏＴ機器以外のＩｏＴ機器から発信されたデータとの比較を実行する、
   請求項３に記載のＩｏＴ機器信用度算出装置。
5. 前記測定データ分析部は、
   前記第１取得部によって取得された前記測定データに対する人為的な操作の痕跡の有無の分析を実行する、
   請求項４に記載のＩｏＴ機器信用度算出装置。
6. 前記測定データ分析部は、
   前記測定データの変化の特徴を図形化した後にデータマイニング処理を実行することによって、前記測定データの分析を実行する、
   請求項３から請求項５のいずれか一項に記載のＩｏＴ機器信用度算出装置。
7. 前記所有者分析部は、
   前記ＩｏＴ機器の所有者および／または管理者の申告内容、過去の履歴、他のデータベースから得られた情報、および、調査結果から得られた情報の少なくともいずれかに基づいて、前記ＩｏＴ機器の所有者および／または管理者が、前記ＩｏＴ機器の正規の所有者および／または管理者であるか否かを分析する、
   請求項３から請求項６のいずれか一項に記載のＩｏＴ機器信用度算出装置。
8. 前記所有者分析部は、
   前記ＩｏＴ機器の所有者および／または管理者が前記ＩｏＴ機器に関する情報を発信しているか否か、前記ＩｏＴ機器の所有者および／または管理者が過去に発信した前記ＩｏＴ機器に関する情報の内容、前記ＩｏＴ機器の所有者および／または管理者が所有または管理している他のＩｏＴ機器の管理状況、前記ＩｏＴ機器の所有者および／または管理者が前記他のＩｏＴ機器の廃棄処理を適切に実行しているか否か、前記ＩｏＴ機器の所有者および／または管理者の与信に関する情報、および、前記ＩｏＴ機器の所有者および／または管理者の管理体制に関する情報の少なくともいずれかに基づいて、前記ＩｏＴ機器の所有者および／または管理者の分析を実行する、
   請求項３から請求項７のいずれか一項に記載のＩｏＴ機器信用度算出装置。
9. 前記ＩｏＴ機器属性分析部は、
   前記ＩｏＴ機器の製造元、前記ＩｏＴ機器の製造時期、前記ＩｏＴ機器の校正および／またはメンテナンスが実行されたか否か、前記ＩｏＴ機器の校正および／またはメンテナンスが実行された時期、前記ＩｏＴ機器の校正および／またはメンテナンスの内容、前記ＩｏＴ機器の応答、前記ＩｏＴ機器にセキュアチップが備えられているか否か、前記ＩｏＴ機器の動作状況、前記ＩｏＴ機器に関する認証情報、前記ＩｏＴ機器の設置場所、前記ＩｏＴ機器の設置環境および／または測定環境、前記ＩｏＴ機器の前記センサによる前記測定データの測定の難易度、前記ＩｏＴ機器によって発信された前記測定データの通信経路、および、前記ＩｏＴ機器における暗号化のレベルの少なくともいずれかに基づいて、前記ＩｏＴ機器の属性の分析を実行する、
   請求項３から請求項８のいずれか一項に記載のＩｏＴ機器信用度算出装置。
10. 前記ＩｏＴ機器は、前記ＩｏＴ機器の消費電力、前記ＩｏＴ機器の演算部の温度および／または前記ＩｏＴ機器のケースの開閉状態をモニタリングするモニタリング部を更に備え、
    前記第３取得部は、前記モニタリング部によってモニタリングされた前記ＩｏＴ機器の消費電力、前記ＩｏＴ機器の演算部の温度および／または前記ＩｏＴ機器のケースの開閉状態の情報を取得し、
    前記ＩｏＴ機器属性分析部は、
    前記第３取得部によって取得された前記ＩｏＴ機器の消費電力、前記ＩｏＴ機器の演算部の温度および／または前記ＩｏＴ機器のケースの開閉状態の情報に基づいて、前記ＩｏＴ機器の属性の分析を実行する、
    請求項９に記載のＩｏＴ機器信用度算出装置。
11. 前記信用度算出部が、前記ＩｏＴ機器から発信された前記測定データの信用度を算出した後に、
    前記信用度算出部は、
    前記測定データ分析部によって継続的に実行された分析の結果と、前記所有者分析部によって継続的に実行された分析の結果と、前記ＩｏＴ機器属性分析部によって継続的に実行された分析の結果とに基づいて、前記ＩｏＴ機器から発信された前記測定データの信用度を継続的に算出する、
    請求項３から請求項１０のいずれか一項に記載のＩｏＴ機器信用度算出装置。
12. 前記信用度算出部は、人工知能を利用することによって、前記ＩｏＴ機器から発信された前記測定データの信用度としての信用スコアを算出する、
    請求項１から請求項１１のいずれか一項に記載のＩｏＴ機器信用度算出装置。
13. 請求項１から請求項１２のいずれか一項に記載のＩｏＴ機器信用度算出装置と、
    前記ＩｏＴ機器と、
    ネットワークとを備えるＩｏＴ機器信用度算出システムであって、
    前記ＩｏＴ機器信用度算出装置は、前記ＩｏＴ機器の所有、管理および製造のいずれも行っていない者によって所有または管理され、
    前記ＩｏＴ機器は、前記ネットワークを介して前記ＩｏＴ機器信用度算出装置の前記第１取得部と前記ＩｏＴ機器信用度算出装置以外の箇所とに前記測定データを自動的に発信可能に構成されている、
    ＩｏＴ機器信用度算出システム。
14. 請求項１から請求項１２のいずれか一項に記載のＩｏＴ機器信用度算出装置の利用方法であって、
    前記信用度算出部によって算出された前記測定データの信用度が、前記ＩｏＴ機器の証明書の発行に利用される、
    ＩｏＴ機器信用度算出装置の利用方法。
15. 請求項１から請求項１２のいずれか一項に記載のＩｏＴ機器信用度算出装置の利用方法であって、
    前記信用度算出部によって算出された前記測定データの信用度が、前記ＩｏＴ機器の所有者および／または管理者の格付け、および／または、前記ＩｏＴ機器の設置エリアの格付けに利用される、
    ＩｏＴ機器信用度算出装置の利用方法。
16. Ｉｏｔ機器信用度算出装置の第１取得部が、センサを有するＩｏＴ機器から経時的に発信された測定データを取得する第１取得ステップと、
    Ｉｏｔ機器信用度算出装置の非測定情報取得部が、前記ＩｏＴ機器から発信された前記測定データ以外の情報である非測定情報を取得する非測定情報取得ステップと、
    Ｉｏｔ機器信用度算出装置の信用度算出部が、前記第１取得ステップにおいて取得された前記測定データと、前記非測定情報取得ステップにおいて取得された前記非測定情報とに基づいて、前記ＩｏＴ機器から発信された前記測定データの信用度を算出する信用度算出ステップと
    を備えるＩｏＴ機器信用度算出方法。
17. コンピュータに、
    センサを有するＩｏＴ機器から経時的に発信された測定データを取得する第１取得ステップと、
    前記ＩｏＴ機器から発信された前記測定データ以外の情報である非測定情報を取得する非測定情報取得ステップと、
    前記第１取得ステップにおいて取得された前記測定データと、前記非測定情報取得ステップにおいて取得された前記非測定情報とに基づいて、前記ＩｏＴ機器から発信された前記測定データの信用度を算出する信用度算出ステップと
    を実行させるためのプログラム。

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