異常検出支援装置、異常検出支援方法、及び異常検出支援プログラム
【課題】所定の空間において読取対象として配置されている記録媒体の異常の検出を適切に支援すること。
【解決手段】異常検出支援装置は、移動体が移動する移動面に配置され、前記移動面における位置を識別する識別情報が記録された複数の記録媒体ごとに、前記移動体が有する読取装置によって前記識別情報が読み取られた回数を記憶した読取実績記憶手段より、前記回数が所定の閾値以下である第一の記録媒体を抽出する候補抽出手段と、前記記録媒体の前記識別情報に基づいて、前記移動面において前記第一の記録媒体の周辺に配置された第二の記録媒体を特定する周辺媒体特定手段と、前記第二の記録媒体に関して前記読取回数実績記憶手段が記憶する前記回数に基づいて、前記第一の記録媒体の異常の可能性を示す指標値を算出する指標値算出手段とを有する。
【解決手段】異常検出支援装置は、移動体が移動する移動面に配置され、前記移動面における位置を識別する識別情報が記録された複数の記録媒体ごとに、前記移動体が有する読取装置によって前記識別情報が読み取られた回数を記憶した読取実績記憶手段より、前記回数が所定の閾値以下である第一の記録媒体を抽出する候補抽出手段と、前記記録媒体の前記識別情報に基づいて、前記移動面において前記第一の記録媒体の周辺に配置された第二の記録媒体を特定する周辺媒体特定手段と、前記第二の記録媒体に関して前記読取回数実績記憶手段が記憶する前記回数に基づいて、前記第一の記録媒体の異常の可能性を示す指標値を算出する指標値算出手段とを有する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異常検出支援装置、異常検出支援方法、及び異常検出支援プログラムに関し、特に、所定の空間に配置されたＩＣタグ等の記録媒体の異常の検出を支援する異常検出支援装置、異常検出支援方法、及び異常検出支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ＲＦＩＤタグを倉庫の床面に配置し、フォークリフトの下面に設置されたＲＦＩＤアンテナによって読み取ることで、在庫管理を行うことが検討されている（例えば、特許文献１）。
【０００３】
このようなＲＦＩＤタグを利用したシステムに関しては、ＲＦＩＤタグが正常に読み取り可能であることがシステムの信頼性の前提となる。例えば、故障や不良により読み取り不能なＲＦＩＤタグが混在している場合、システムによる演算処理等に誤差を生じさせ、当該システムによる演算結果の信頼性を損なうことになる。また、誤った演算結果は、業務の遂行に大きな支障をもたらす可能性がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−２１０４２８号公報
【特許文献２】特開２００２−２２０１９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、倉庫の床面等、広範囲にわたって多数のＲＦＩＤタグが設置されている場合、各ＲＦＩＤタグに関して故障等の有無を確認するには非常に手間がかかるという問題がある。
【０００６】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、所定の空間において読取対象として配置されている記録媒体の異常の検出を適切に支援することのできる異常検出支援装置、異常検出支援方法、及び異常検出支援プログラムの提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
そこで上記課題を解決するため、異常検出支援装置は、移動体が移動する移動面に配置され、前記移動面における位置を識別する識別情報が記録された複数の記録媒体ごとに、前記移動体が有する読取装置によって前記識別情報が読み取られた回数を記憶した読取実績記憶手段より、前記回数が所定の閾値以下である第一の記録媒体を抽出する候補抽出手段と、前記記録媒体の前記識別情報に基づいて、前記移動面において前記第一の記録媒体の周辺に配置された第二の記録媒体を特定する周辺媒体特定手段と、前記第二の記録媒体に関して前記読取回数実績記憶手段が記憶する前記回数に基づいて、前記第一の記録媒体の異常の可能性を示す指標値を算出する指標値算出手段とを有する。
【発明の効果】
【０００８】
所定の空間において読取対象として配置されている記録媒体の異常の検出を適切に支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施の形態が適用される空間の一例を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態における異常検出支援システムの構成例を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態における異常検出支援装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態における異常検出支援装置の機能構成例を示す図である。
【図５】移動情報の蓄積及び集計処理の処理手順を説明するためのフローチャートである。
【図６】移動履歴記憶部の構成例を示す図である。
【図７】読取実績記憶部の構成例を示す図である。
【図８】異常の可能性のあるタグの判定処理の処理手順を説明するためのフローチャートである。
【図９】読取回数が閾値を超えるレコード数の周辺タグごとの集計例を示す図である。
【図１０】候補タグの異常の可能性の程度の判定結果の表示例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。図１は、本発明の実施の形態が適用される空間の一例を示す図である。同図は、倉庫Ｓの平面図を示す。すなわち、倉庫Ｓの床面Ｆを上方より見た図である。床面Ｆは、本実施の形態において、移動体が移動する面（移動面）の一例に相当する。なお、本実施の形態において、フォークリフトが移動体の一例として用いられる。
【００１１】
同図に示されるように、床面Ｆは、仮想的に行方向（Ｌ１〜Ｌ８）及び列方向（Ｒ１〜Ｒ７）に分割されている。すなわち、床面Ｆは、複数の矩形領域に仮想的に分割されている。各矩形領域には、ＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）タグ等のＩＣタグｔ（以下、単に「タグｔ」という。）が一つずつ配置されている。本実施の形態において、タグｔは、床面Ｆにおける位置を識別する識別情報が記録された記録媒体の一例である。したがって、各タグｔに記録されている識別情報（以下、「タグＩＤ」という。）は、床面Ｆにおいて一意である。本実施の形態において、各タグｔの配置位置は、当該タグｔが属する矩形領域の行番号及び列番号によって識別される。
【００１２】
なお、本実施の形態では、便宜上、タグｔの配置位置を示す概念として、矩形領域という概念を導入したが、タグｔの配置に関して矩形領域という概念は必ずしも必要ではない。例えば、タグｔが、倉庫Ｓの２つの壁面（側面）からの距離によって、各タグｔの位置が管理されてもよい。
【００１３】
いずれの方法によってタグｔの配置位置が管理される場合も、隣り合うタグｔの間隔（本実施の形態における行幅及び列幅）は、移動体（本実施の形態ではフォークリフト）によって同時に読み取られない程度の距離であることが望ましい。
【００１４】
同図には、倉庫内において保管されている物品ｂも示されている。物品ｂが配置されている矩形領域にも、タグｔは配置されている。
【００１５】
図２は、本発明の実施の形態における異常検出支援システムの構成例を示す図である。同図の異常検出支援システム１において、異常検出支援装置１０は、ＬＡＮ（Local Area Network）又はインターネット等のネットワーク３０を介して、アクセスポイント２０に接続されている。
【００１６】
アクセスポイント２０は、例えば、倉庫Ｓ内に設置され、フォークリフト５０による無線ＬＡＮ通信を仲介する。
【００１７】
フォークリフト５０は、タグリーダ５１及び車載端末５２等を有する。タグリーダ５１は、読取装置の一例であり、倉庫Ｓの床面Ｆに設置されたタグｔよりタグＩＤを読み取る（検出する）、いわゆるＲＦＩＤタグリーダ５１である。
【００１８】
車載端末５２は、無線ＬＡＮ通信が可能な通信機器である。車載端末５２は、フォークリフト５０の移動に応じてタグリーダ５１によってタグｔより読み取られたタグＩＤを含む移動情報を、異常検出支援装置１０に送信する。なお、倉庫Ｓ内において、複数のフォークリフト５０が同時に利用されていてもよい。すなわち、複数の車載端末５２より、移動情報が並列的に異常検出支援装置１０に送信されてもよい。
【００１９】
異常検出支援装置１０は、車載端末５２より転送される移動情報に基づいて、異常の発生している可能性を評価する。
【００２０】
図３は、本発明の実施の形態における異常検出支援装置のハードウェア構成例を示す図である。異常検出支援装置１０は、それぞれバスBで相互に接続されているドライブ装置１００と、補助記憶装置１０２と、メモリ装置１０３と、ＣＰＵ１０４と、インタフェース装置１０５と、表示装置１０６と、入力装置１０７とを有する。
【００２１】
異常検出支援装置１０での処理を実現するプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体１０１によって提供される。プログラムを記録した記録媒体１０１がドライブ装置１００にセットされると、プログラムが記録媒体１０１からドライブ装置１００を介して補助記憶装置１０２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１０１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。
【００２２】
メモリ装置１０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１０２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１０４は、メモリ装置１０３に格納されたプログラムに従って異常検出支援装置１０に係る機能を実現する。インタフェース装置１０５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。表示装置１０６はプログラムによるＧＵＩ（Graphical User Interface）等を表示する。入力装置１０７はキーボード及びマウス等であり、様々な操作指示を入力させるために用いられる。
【００２３】
図４は、本発明の実施の形態における異常検出支援装置の機能構成例を示す図である。同図において、異常検出支援装置１０は、移動情報受信部１１、移動履歴記憶部１２、読取実績集計部１３、読取実績記憶部１４、候補抽出部１５、周辺タグ特定部１６、指標値算出部１７、異常判定部１８、及び出力制御部１９等を有する。これら各部は、異常検出支援装置１０にインストールされたプログラムが、ＣＰＵ１０４に実行させる処理によって実現される。
【００２４】
移動情報受信部１１は、ネットワーク３０を介して受信される、フォークリフト５０の移動情報を受信する。移動情報には、フォークリフト５０のタグリーダ５１によって読み取られたタグＩＤが含まれている。
【００２５】
移動履歴記憶部１２は、補助記憶装置１０２を用いて、移動情報受信部１１によって受信された移動情報を、例えば、受信順に記憶する。
【００２６】
読取実績集計部１３は、移動履歴記憶部１２に記録されている移動情報に基づいて、各タグｔ（タグＩＤ）について、読み取られた（検出された）回数（読取回数）を所定期間ごとに集計する。
【００２７】
読取実績記憶部１４は、補助記憶装置１０２を用いて、読取実績集計部１３による集計結果を記憶する。すなわち、読取実績記憶部１４は、各タグｔ（タグＩＤ）について、所定期間ごとの読取回数を記憶する。
【００２８】
候補抽出部１５は、所定期間の読取回数が予め設定された第一閾値以下であるタグｔ（タグＩＤ）を読取実績記憶部１４を用いて抽出する。抽出されたタグｔ（以下、「候補タグ」という。）は、異常の可能性のある候補とされる。なお、本実施の形態では、複数種類の閾値が用いられる。それらを区別するため、ここでは、第一閾値という言葉が用いられている。
【００２９】
周辺タグ特定部１６は、床面Ｆにおける配置関係において、候補タグの周辺又は周囲のタグｔ（以下、「周辺タグ」という。）を特定する。「候補タグの周辺又は周囲のタグｔ」とは、候補タグが属する矩形領域の周囲（当該矩形領域を囲む）の矩形領域に属するタグｔをいう。なお、床面Ｆにおける配置関係は、タグＩＤを用いて判断される。すなわち、本実施の形態において、タグＩＤの値は、床面Ｆにおけるタグｔの配置位置を示す。
【００３０】
指標値算出部１７は、周辺タグの読取回数に基づいて、候補タグが異常である可能性を示す指標値を算出する。
【００３１】
異常判定部１８は、指標値算出部１７によって算出された指標値を、予め設定された第二閾値と比較することにより、候補タグの異常の可能性の程度を判定する。
【００３２】
出力制御部１９は、異常判定部１８による判定結果を出力先に応じた形式のデータに変換し、当該データを出力先に出力する。出力先は、所定のものに限定されない。表示装置１０６であってもよいし、補助記憶装置１０２であってもよい。又は、インタフェース装置１０５（すなわち、ネットワークを介して接続される他のコンピュータ等）であってもよい。
【００３３】
以下、異常検出支援装置１０の処理手順について説明する。図５は、移動情報の蓄積及び集計処理の処理手順を説明するためのフローチャートである。
【００３４】
フォークリフト５０の車載端末５２は、倉庫Ｓ内におけるフォークリフト５０の移動に応じてタグリーダ５１によってタグＩＤが読み取られる度に、当該タグＩＤを含む移動情報を異常検出支援装置１０に送信する。異常検出支援装置１０の移動情報受信部１１は、当該移動情報が受信されると（Ｓ１０１でＹｅｓ）、当該移動情報に対応する一つのレコードを移動履歴記憶部１２に記録する（Ｓ１０２）。
【００３５】
図６は、移動履歴記憶部の構成例を示す図である。同図において、移動履歴記憶部１２のレコードは、フォークリフトＩＤ、月日、時刻、及びタグＩＤ等を格納するための項目を有する。フォークリフトＩＤは、各フォークリフト５０に対する識別子である。車載端末５２の識別子（例えば、ＩＰアドレス等）がフォークリフトＩＤとして用いられてもよい。但し、本実施の形態において、フォークリフトＩＤを格納するための項目は、必ずしも必要ではない。各移動情報をフォークリフト５０ごとに区別する必要はないからである。
【００３６】
月日は、タグＩＤが読み取られた月日である。時刻は、タグＩＤが読み取られた時刻である。タグＩＤは、読み取られたタグＩＤである。なお、フォークリフトＩＤ、月日、時刻、及びタグＩＤは、車載端末５２より送信される移動情報に含まれている。但し、月日及び時刻の項目に関しては、移動情報が異常検出支援装置１０において受信された月日及び時刻が記録されてもよい。この場合、月日及び時刻の項目に記録される値は、移動情報受信部１１によって、異常検出支援装置１０が有する時計を用いて与えられる。
【００３７】
移動履歴記憶部１２には、フォークリフト５０の移動に応じて読み取られたタグＩＤ等が逐次記録される。したがって、移動履歴記憶部１２に蓄積された情報は、フォークリフト５０の移動履歴（移動軌跡）を示す情報となる。
【００３８】
一方、読取実績集計部１３は、所定の時期（時刻）の到来を検知すると（Ｓ１０３でＹｅｓ）、移動履歴記憶部１２に記録されている移動情報に基づいて、各タグＩＤについて、所定期間内に読み取られた（検出された）回数（読取回数）を集計する（Ｓ１０４）。本実施の形態では、例えば、終業時刻後の所定の時刻を所定の時期とする。すなわち、所定の時期の間隔（所定の期間）は、一日である。したがって、読取実績記憶部１４は、移動履歴記憶部１２の当日分のレコードに基づいて、タグＩＤごとに読取回数の集計を実行する。タグＩＤごとの読取回数の集計は、タグＩＤごとのレコード数の集計によって行われる。移動履歴記憶部１２における一つのレコードは、一回の読み取りに相当するからである。
【００３９】
続いて、読取実績記憶部１４は、タグＩＤごとの集計結果を読取実績記憶部１４に記録する（Ｓ１０５）。
【００４０】
図７は、読取実績記憶部の構成例を示す図である。同図において、読取実績記憶部１４の一レコードは、当該レコードが対応する日付における、各タグＩＤの読取回数を記憶する。
【００４１】
なお、読取実績集計部１３による集計のタイミングは、運用（例えば、移動体の移動量）に応じて適宜変更されてもよい。例えば、１週間ごとに行われてもよいし、１時間ごとにおこなわれてもよい。
【００４２】
続いて、読取実績記憶部１４に記録された情報を用いて実行される、異常の可能性の有る（異常の疑いの有る）タグｔの判定処理について説明する。
【００４３】
図８は、異常の可能性のあるタグの判定処理の処理手順を説明するためのフローチャートである。例えば、入力装置１０７を介して入力される、ユーザによる指示入力に応じて同図の処理手順は開始される。
【００４４】
ステップＳ２０１において、候補抽出部１５は、読取実績記憶部１４の直近の過去の（すなわち、最後の）Ｎレコード分の読取回数の合計値が、第一閾値以下であるタグｔ（候補タグ）を抽出（特定）する。ここで、Ｎは、１以上の整数である。例えば、本実施の形態では、読取実績記憶部１４の１レコードは、１日分の読取回数を示す。したがって、Ｎ＝３の場合、直近の過去３日分の読取回数が第一閾値以下であるタグｔが候補タグとして抽出される。第一閾値及びＮの値は、予め設定値として設定され、補助記憶装置１０２に記憶されていればよい。なお、最後のＮレコードに限定せず、任意のＮレコードを選択可能としてもよい。また、本実施の形態において、読取実績記憶部１４の一レコードが対応する期間は、第一の期間に相当し、Ｎレコードが対応する期間は、第二の期間に相当する。
【００４５】
該当するタグｔが無い場合（Ｓ２０２でＮｏ）、図８の処理は終了する。該当するタグｔ（候補タグ）が少なくとも一つ抽出された場合（Ｓ２０２でＹｅｓ）、周辺タグ特定部１６は、抽出された候補タグのうち、未処理の候補タグの一つを処理対象とする（Ｓ２０３）。未処理の候補タグとは、ステップＳ２０４以降の処理の実行対象とされていない候補タグをいう。したがって、最初にステップＳ２０３が実行されるときは、全ての候補タグが未処理の候補タグである。以下、処理対象とされた一つの候補タグを「カレント候補タグ」という。
【００４６】
続いて、周辺タグ特定部１６は、カレント候補タグの周辺タグを特定する（Ｓ２０４）。本実施の形態において、タグＩＤは、タグｔの配置位置を示す。すなわち、タグＩＤの値は、図６又は図７に示されるように、「＜倉庫ＩＤ＞Ｌ＜行番号＞Ｒ＜列番号＞」という形式を有する。したがって、カレント候補タグの周辺タグのタグＩＤは、カレント候補タグのタグＩＤに基づいて特定することができる。具体的には、カレント候補タグのタグＩＤに対して、行番号及び列番号の少なくともいずれか一方に１が加算又は１が減算されたタグＩＤが、周辺タグのタグＩＤとなる。したがって、カレント候補タグが両端の行又は両端の列に配置されたものでなければ、周辺タグは８個となる。但し、周辺タグの更に外周のタグｔを周辺タグに含めてもよい。
【００４７】
なお、タグＩＤの値は、直接的に配置位置を示すものでなくてもよい。この場合、タグＩＤと配置位置情報との対応情報が補助記憶装置１０２に予め設定されていればよい。カレント候補タグのタグＩＤを当該対応情報に当てはめて、カレント候補タグの配置位置を特定することができる。また、カレント候補タグの配置位置の周辺の配置位置に対応するタグＩＤを当該対応情報に基づいて特定することができる。ここで特定されたタグＩＤに係るタグｔが、カレント候補タグの周辺タグである。
【００４８】
タグＩＤの値が直接的に配置位置を示すものでない場合であっても、タグＩＤは、対応情報によって配置位置情報に関連付けられる。したがって、この場合においても、タグＩＤは、タグｔの配置位置を識別する情報であるといえる。すなわち、本実施の形態において、タグｔを識別することは、タグｔの配置位置を識別すること等価であるといえる。
【００４９】
続いて、指標値算出部１７は、各周辺タグについて、読取実績記憶部１４の直近の過去の（すなわち、最後の）Ｎ個のレコードを取得する（Ｓ２０５）。続いて、指標値算出部１７は、周辺タグごとに、Ｎ個のレコードの中で読取回数が第一閾値を超えるレコード数を集計し、集計値の合計値を算出する（Ｓ２０６）。ステップＳ２０６で用いられる閾値は、ステップＳ２０１の第一閾値と同じ値である。Ｓ２０６の処理内容の一例を図９に示す。
【００５０】
図９は、読取回数が第一閾値を超えるレコード数の周辺タグごとの集計例を示す図である。同図には、（１）及び（２）の二つの例が示されている。以下、それぞれを、例１、例２という。
【００５１】
例１では、タグＩＤが「ｂ０１Ｌ４Ｒ５」である候補タグ、及びその８個の周辺タグについて、過去３日（３レコード）の読取回数が抽出されている。３つのレコードの下には、読取回数が第一閾値を超えるレコード数の集計結果が周辺タグごとに記されている。なお、本実施の形態において、第一閾値は「０」であるとする。したがって、３つのレコードの読取回数が０であるタグｔが、候補タグとされている。
【００５２】
例えば、例１の表において左端の周辺タグ「ｂ０１Ｌ３Ｒ４」については、読取回数が０を超えているレコード数は、３個である。したがって、「３」が記されている。その２つ右の周辺タグ「ｂ０１Ｌ３Ｒ６」については、読取回数が０を超えているレコード数は、１個である。したがって、「１」が記されている。他の周辺タグに付いても同様に、読取回数が０を超えるレコード数が集計される。その結果、周辺タグごとの集計値の合計は、「１８」となる。
【００５３】
例２は、例１と候補タグ、周辺タグ、及び各タグｔの読取回数の値が異なる例である。例２においても、同様の集計方法によって周辺タグごとに集計が行われ、その集計値の合計として「１０」が算出されている。
【００５４】
続いて、指標値算出部１７は、各周辺タグの読取回数が第一閾値を超えるレコード数のＮに対する割合の平均値を算出する（Ｓ２０７）。当該平均値は、周辺タグごとの集計値の合計を、Ｎ×周辺タグ数によって除することによって算出される。したがって、図９の例１において、当該平均値は、１８÷（３×８）＝０．７５＝７５％となる。
【００５５】
また、例２において、当該平均値は、１０÷（３×８）＝０．４２＝４２％となる。
【００５６】
本実施の形態では、当該平均値が、候補タグが異常である可能性を示す指標値とされる。したがって、例１においては、候補タグが異常である可能性は７５％であり、例に２おいては、候補タグが異常である可能性は４２％ということになる。すなわち、過去の所定期間（図９の例では、３日間）において、周辺タグが読み取られている割合が高いほど、候補タグが異常である可能性は高くなる。この点の妥当性について説明する。
【００５７】
候補タグが読み取られていないケースは、大きく二に分けられる。ケース１は、候補タグに異常が有る場合である。ケース２は、候補タグ上をフォークリフト５０が通過していない場合である。ケース２の場合は、候補タグが正常であっても読み取りは発生しない。したがって、単に読取回数が第一閾値以下である全てのタグｔを、異常の可能性が高いと判定しては、ケース２に該当するタグｔも含まれ、ユーザの作業負担を大幅に軽減することは困難である。したがって、ケース１とケース２とを区別する必要がある。
【００５８】
そこで、検討すると、周辺タグが読み取られているにも拘わらず、候補タグが読みとられていないとすると、ケース１に該当する可能性、すなわち、候補タグが異常である可能性が高いと考えられる。一方、周辺タグが読み取られていない場合は、候補タグｂの周辺や、候補タグｂ上に物品ｂが配置されている等の原因によって、ケース２に該当する可能性が高いと考えられる。
【００５９】
以上の考えに基づいて、本実施の形態では、周辺タグの読取回数に基づいて、より厳密には、所定期間において周辺タグが読み取られている割合に基づいて、候補タグの異常の可能性を判断しているのである。
【００６０】
続いて、異常判定部１８は、指標値算出部１７によって算出された指標値（平均値）を第二閾値と比較する（Ｓ２０８）。続いて、異常判定部１８は、比較結果に基づいて、カレント候補タグの異常の可能性の程度を判定（分類）する。本実施の形態では、異常の可能性の程度は、「大」又は「小」の２段階に分類される。すなわち、指標値が第二閾値を超える場合（Ｓ２０８でＹｅｓ）、異常判定部１８は、カレント候補タグの異常の可能性は「大」であると判定する（Ｓ２０９）。一方、指標値が第二閾値以下である場合（Ｓ２０８でＹｅｓ）、異常判定部１８は、カレント候補タグの異常の可能性は「大」であると判定する（Ｓ２１０）。
【００６１】
第二閾値は、当初適当な値（例えば、５０％）を設定し、経験に基づいて妥当な値を探るとよい。また、異常の可能性の程度の分類は、３以上であってもよい。その場合、各分類の境界となる複数の閾値を定めておけばよい。
【００６２】
上述したステップＳ２０３〜Ｓ２１０は、ステップＳ２０１において抽出された各候補タグについて実行される。全ての候補タグについて、処理が終了すると（Ｓ２１１でＮｏ）、出力制御部１９は、異常判定部１８による判定結果を出力する（Ｓ２１２）。表示装置１０６が出力先とされる場合、当該判定結果は、例えば、図１０に示されるような形式で表示される。
【００６３】
図１０は、候補タグの異常の可能性の程度の判定結果の表示例を示す図である。同図では、床面Ｆの矩形領域（すなわち、タグｔ）ごとに、異常の可能性の程度の判定結果が、床面Ｆにおける各タグｔの配置位置に対応させて表示されている。判定結果は、記号に置換されている。「×」は、異常の可能性は「大」であることを示す。「△」は、異常の可能性は「小」であることを示す。「○」は、異常の可能性は無いことを示す。「○」が表示されるのは、候補タグとされなかったタグｔである。
【００６４】
図１０に示されるような表示形式によれば、ユーザは、異常の可能性の有るタグｔの位置を一目で把握することができる。したがって、検査対象を異常の可能性の高いタグｔに限定することによって、タグｔのメンテナンス作業を効率化することができる。
【００６５】
なお、指標値の値（例えば、百分率の値）が、そのまま図１０のような表示形式でタグｔごと（矩形領域ごと）に表示されてもよい。ユーザは、当該指標値を参照し、異常の可能性の高さを把握することができる。
【００６６】
また、指標値は、他の方法で算出されてもよい。例えば、周辺タグの過去Ｎ個のレコードの読取回数の合計値が指標値とされてもよい。この場合、図９の例１の指標値は、５５となり、例２の指標値は、３２となる。または、当該合計値を（Ｎ×周辺タグの数）によって除した値を指標値としてもよい。いずれの場合であっても、周辺タグが読み取られている程度を把握することが可能だからである。後者の場合、前者に比較して、周辺タグの数の相違による不均衡を是正することができる。これらいずれかの場合は、読取実績記憶部１４には、読取回数の集計期間ごとではなく、過去Ｎ回の集計期間の読取回数の集計値がタグｔごとに記録されていてもよい。
【００６７】
なお、第一閾値が０より大きい場合、過去の所定期間において少なくとも１回は読み取られたタグｔが、候補タグとなりうる。すなわち、少なくとも１回は読み取りに成功しているタグｔが候補タグとなりうる。しかし、読み取り精度が劣化し、上手く読み取れるときと読み取れないときとが有るタグｔの存在も否定し得ない。したがって、第一閾値が０より大きい場合は、不完全な故障を検出できる可能性が有るという点において意義がある。
【００６８】
また、本実施の形態は、ＩＣタグ以外の記録媒体が床面Ｆに配置される場合についても適用可能である。例えば、バーコードや２次元コード等が床面Ｆに貼付される場合、バーコード等を示す画像が印刷されたシール等は、床面Ｆの位置を識別する識別情報が記録された記録媒体であるといえる。そして、バーコード等は、汚れや表面の摩耗等によって読み取り精度が劣化する可能性がある。したがて、このような記録媒体に関しても本実施の形態は有効に適用されうる。
【００６９】
また、移動体は、フォークリフトに限られない。他の車両であってもよいし、台車のように人力によって移動するものであってもよい。
【００７０】
また、本実施の形態は、移動体の移動面に配置されたＩＣタグ等によって、移動体の移動軌跡を記録する必要がある環境であれば、倉庫以外の環境においても適用可能である。
【００７１】
上述したように、本実施の形態によれば、所定の空間に配置されたＩＣタグ等の記録媒体の異常の検出を適切に支援することができる。その結果、異常の発生した記録媒体の修理又は交換等を速やかに行うことができ、当該記録媒体を用いたシステムの信頼性を維持することができる。
【００７２】
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【００７３】
以上の説明に関し、更に以下の項を開示する。
（付記１）
移動体が移動する移動面に配置され、前記移動面における位置を識別する識別情報が記録された複数の記録媒体ごとに、前記移動体が有する読取装置によって前記識別情報が読み取られた回数を記憶した読取実績記憶手段より、前記回数が所定の閾値以下である第一の記録媒体を抽出する候補抽出手段と、
前記記録媒体の前記識別情報に基づいて、前記移動面において前記第一の記録媒体の周辺に配置された第二の記録媒体を特定する周辺媒体特定手段と、
前記第二の記録媒体に関して前記読取回数実績記憶手段が記憶する前記回数に基づいて、前記第一の記録媒体の異常の可能性を示す指標値を算出する指標値算出手段とを有する異常検出支援装置。
（付記２）
前記指標値算出手段は、前記第二の記録媒体の前記回数の中で、前記閾値を超える前記回数の割合を前記指標値として算出する付記１記載の異常検出支援装置。
（付記３）
前記指標値算出手段による算出結果を、前記移動面における前記記録媒体の位置に対応させて表示手段に表示させる出力手段を有する付記１又は２記載の異常検出支援装置。
（付記４）
前記読取実績記憶手段は、前記記録媒体ごと及び第一の期間ごとに、前記識別情報が読み取られた回数を記憶し、
前記候補抽出手段は、前記第一の期間を一以上含む第二の期間に関して、前記第二の記録媒体ごとに前記回数が前記閾値を超える第一の期間の第一の数を集計し、前記第二の記録媒体ごとの、前記第二の期間に含まれる前記第一の期間の第二の数に対する前記第一の数の平均値を前記指標値として算出する付記３記載の異常検出支援装置。
（付記５）
コンピュータが、
移動体が移動する移動面に配置され、前記移動面における位置を識別する識別情報が記録された複数の記録媒体ごとに、前記移動体が有する読取装置によって前記識別情報が読み取られた回数を記憶した読取実績記憶手段より、前記回数が所定の閾値以下である第一の記録媒体を抽出する候補抽出手順と、
前記記録媒体の前記識別情報に基づいて、前記移動面において前記第一の記録媒体の周辺に配置された第二の記録媒体を特定する周辺媒体特定手順と、
前記第二の記録媒体に関して前記読取回数実績記憶手段が記憶する前記回数に基づいて、前記第一の記録媒体の異常の可能性を示す指標値を算出する指標値算出手順とを実行する異常検出支援方法。
（付記６）
前記指標値算出手順は、前記第二の記録媒体の前記回数の中で、前記閾値を超える前記回数の割合を前記指標値として算出する付記５記載の異常検出支援方法。
（付記７）
前記指標値算出手順による算出結果を、前記移動面における前記記録媒体の位置に対応させて表示手順に表示させる出力手順を前記コンピュータが実行する付記５又は６記載の異常検出支援方法。
（付記８）
前記読取実績記憶手段は、前記記録媒体ごと及び第一の期間ごとに、前記識別情報が読み取られた回数を記憶し、
前記候補抽出手順は、前記第一の期間を一以上含む第二の期間に関して、前記第二の記録媒体ごとに前記回数が前記閾値を超える第一の期間の第一の数を集計し、前記第二の記録媒体ごとの、前記第二の期間に含まれる前記第一の期間の第二の数に対する前記第一の数の平均値を前記指標値として算出する付記７記載の異常検出支援方法。
（付記９）
コンピュータに、
移動体が移動する移動面に配置され、前記移動面における位置を識別する識別情報が記録された複数の記録媒体ごとに、前記移動体が有する読取装置によって前記識別情報が読み取られた回数を記憶した読取実績記憶手段より、前記回数が所定の閾値以下である第一の記録媒体を抽出する候補抽出手順と、
前記記録媒体の前記識別情報に基づいて、前記移動面において前記第一の記録媒体の周辺に配置された第二の記録媒体を特定する周辺媒体特定手順と、
前記第二の記録媒体に関して前記読取回数実績記憶手段が記憶する前記回数に基づいて、前記第一の記録媒体の異常の可能性を示す指標値を算出する指標値算出手順とを実行させるための異常検出支援プログラム。
（付記１０）
前記指標値算出手順は、前記第二の記録媒体の前記回数の中で、前記閾値を超える前記回数の割合を前記指標値として算出する付記９記載の異常検出支援プログラム。
（付記１１）
前記指標値算出手順による算出結果を、前記移動面における前記記録媒体の位置に対応させて表示手順に表示させる出力手順を前記コンピュータに実行させるための付記９又は１０記載の異常検出支援プログラム。
（付記１２）
前記読取実績記憶手段は、前記記録媒体ごと及び第一の期間ごとに、前記識別情報が読み取られた回数を記憶し、
前記候補抽出手順は、前記第一の期間を一以上含む第二の期間に関して、前記第二の記録媒体ごとに前記回数が前記閾値を超える第一の期間の第一の数を集計し、前記第二の記録媒体ごとの、前記第二の期間に含まれる前記第一の期間の第二の数に対する前記第一の数の平均値を前記指標値として算出する付記１１記載の異常検出支援プログラム。
【符号の説明】
【００７４】
１ 異常検出支援システム
１０ 異常検出支援装置
１１ 移動情報受信部
１２ 移動履歴記憶部
１３ 読取実績集計部
１４ 読取実績記憶部
１５ 候補抽出部
１６ 周辺タグ特定部
１７ 指標値算出部
１８ 異常判定部
１９ 出力制御部
２０ アクセスポイント
５０ フォークリフト
５１ タグリーダ
５２ 車載端末
１００ ドライブ装置
１０１ 記録媒体
１０２ 補助記憶装置
１０３ メモリ装置
１０４ ＣＰＵ
１０５ インタフェース装置
１０６ 表示装置
１０７ 入力装置
Ｂ バス
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異常検出支援装置、異常検出支援方法、及び異常検出支援プログラムに関し、特に、所定の空間に配置されたＩＣタグ等の記録媒体の異常の検出を支援する異常検出支援装置、異常検出支援方法、及び異常検出支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ＲＦＩＤタグを倉庫の床面に配置し、フォークリフトの下面に設置されたＲＦＩＤアンテナによって読み取ることで、在庫管理を行うことが検討されている（例えば、特許文献１）。
【０００３】
このようなＲＦＩＤタグを利用したシステムに関しては、ＲＦＩＤタグが正常に読み取り可能であることがシステムの信頼性の前提となる。例えば、故障や不良により読み取り不能なＲＦＩＤタグが混在している場合、システムによる演算処理等に誤差を生じさせ、当該システムによる演算結果の信頼性を損なうことになる。また、誤った演算結果は、業務の遂行に大きな支障をもたらす可能性がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−２１０４２８号公報
【特許文献２】特開２００２−２２０１９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、倉庫の床面等、広範囲にわたって多数のＲＦＩＤタグが設置されている場合、各ＲＦＩＤタグに関して故障等の有無を確認するには非常に手間がかかるという問題がある。
【０００６】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、所定の空間において読取対象として配置されている記録媒体の異常の検出を適切に支援することのできる異常検出支援装置、異常検出支援方法、及び異常検出支援プログラムの提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
そこで上記課題を解決するため、異常検出支援装置は、移動体が移動する移動面に配置され、前記移動面における位置を識別する識別情報が記録された複数の記録媒体ごとに、前記移動体が有する読取装置によって前記識別情報が読み取られた回数を記憶した読取実績記憶手段より、前記回数が所定の閾値以下である第一の記録媒体を抽出する候補抽出手段と、前記記録媒体の前記識別情報に基づいて、前記移動面において前記第一の記録媒体の周辺に配置された第二の記録媒体を特定する周辺媒体特定手段と、前記第二の記録媒体に関して前記読取回数実績記憶手段が記憶する前記回数に基づいて、前記第一の記録媒体の異常の可能性を示す指標値を算出する指標値算出手段とを有する。
【発明の効果】
【０００８】
所定の空間において読取対象として配置されている記録媒体の異常の検出を適切に支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施の形態が適用される空間の一例を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態における異常検出支援システムの構成例を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態における異常検出支援装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態における異常検出支援装置の機能構成例を示す図である。
【図５】移動情報の蓄積及び集計処理の処理手順を説明するためのフローチャートである。
【図６】移動履歴記憶部の構成例を示す図である。
【図７】読取実績記憶部の構成例を示す図である。
【図８】異常の可能性のあるタグの判定処理の処理手順を説明するためのフローチャートである。
【図９】読取回数が閾値を超えるレコード数の周辺タグごとの集計例を示す図である。
【図１０】候補タグの異常の可能性の程度の判定結果の表示例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。図１は、本発明の実施の形態が適用される空間の一例を示す図である。同図は、倉庫Ｓの平面図を示す。すなわち、倉庫Ｓの床面Ｆを上方より見た図である。床面Ｆは、本実施の形態において、移動体が移動する面（移動面）の一例に相当する。なお、本実施の形態において、フォークリフトが移動体の一例として用いられる。
【００１１】
同図に示されるように、床面Ｆは、仮想的に行方向（Ｌ１〜Ｌ８）及び列方向（Ｒ１〜Ｒ７）に分割されている。すなわち、床面Ｆは、複数の矩形領域に仮想的に分割されている。各矩形領域には、ＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）タグ等のＩＣタグｔ（以下、単に「タグｔ」という。）が一つずつ配置されている。本実施の形態において、タグｔは、床面Ｆにおける位置を識別する識別情報が記録された記録媒体の一例である。したがって、各タグｔに記録されている識別情報（以下、「タグＩＤ」という。）は、床面Ｆにおいて一意である。本実施の形態において、各タグｔの配置位置は、当該タグｔが属する矩形領域の行番号及び列番号によって識別される。
【００１２】
なお、本実施の形態では、便宜上、タグｔの配置位置を示す概念として、矩形領域という概念を導入したが、タグｔの配置に関して矩形領域という概念は必ずしも必要ではない。例えば、タグｔが、倉庫Ｓの２つの壁面（側面）からの距離によって、各タグｔの位置が管理されてもよい。
【００１３】
いずれの方法によってタグｔの配置位置が管理される場合も、隣り合うタグｔの間隔（本実施の形態における行幅及び列幅）は、移動体（本実施の形態ではフォークリフト）によって同時に読み取られない程度の距離であることが望ましい。
【００１４】
同図には、倉庫内において保管されている物品ｂも示されている。物品ｂが配置されている矩形領域にも、タグｔは配置されている。
【００１５】
図２は、本発明の実施の形態における異常検出支援システムの構成例を示す図である。同図の異常検出支援システム１において、異常検出支援装置１０は、ＬＡＮ（Local Area Network）又はインターネット等のネットワーク３０を介して、アクセスポイント２０に接続されている。
【００１６】
アクセスポイント２０は、例えば、倉庫Ｓ内に設置され、フォークリフト５０による無線ＬＡＮ通信を仲介する。
【００１７】
フォークリフト５０は、タグリーダ５１及び車載端末５２等を有する。タグリーダ５１は、読取装置の一例であり、倉庫Ｓの床面Ｆに設置されたタグｔよりタグＩＤを読み取る（検出する）、いわゆるＲＦＩＤタグリーダ５１である。
【００１８】
車載端末５２は、無線ＬＡＮ通信が可能な通信機器である。車載端末５２は、フォークリフト５０の移動に応じてタグリーダ５１によってタグｔより読み取られたタグＩＤを含む移動情報を、異常検出支援装置１０に送信する。なお、倉庫Ｓ内において、複数のフォークリフト５０が同時に利用されていてもよい。すなわち、複数の車載端末５２より、移動情報が並列的に異常検出支援装置１０に送信されてもよい。
【００１９】
異常検出支援装置１０は、車載端末５２より転送される移動情報に基づいて、異常の発生している可能性を評価する。
【００２０】
図３は、本発明の実施の形態における異常検出支援装置のハードウェア構成例を示す図である。異常検出支援装置１０は、それぞれバスBで相互に接続されているドライブ装置１００と、補助記憶装置１０２と、メモリ装置１０３と、ＣＰＵ１０４と、インタフェース装置１０５と、表示装置１０６と、入力装置１０７とを有する。
【００２１】
異常検出支援装置１０での処理を実現するプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体１０１によって提供される。プログラムを記録した記録媒体１０１がドライブ装置１００にセットされると、プログラムが記録媒体１０１からドライブ装置１００を介して補助記憶装置１０２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１０１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。
【００２２】
メモリ装置１０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１０２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１０４は、メモリ装置１０３に格納されたプログラムに従って異常検出支援装置１０に係る機能を実現する。インタフェース装置１０５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。表示装置１０６はプログラムによるＧＵＩ（Graphical User Interface）等を表示する。入力装置１０７はキーボード及びマウス等であり、様々な操作指示を入力させるために用いられる。
【００２３】
図４は、本発明の実施の形態における異常検出支援装置の機能構成例を示す図である。同図において、異常検出支援装置１０は、移動情報受信部１１、移動履歴記憶部１２、読取実績集計部１３、読取実績記憶部１４、候補抽出部１５、周辺タグ特定部１６、指標値算出部１７、異常判定部１８、及び出力制御部１９等を有する。これら各部は、異常検出支援装置１０にインストールされたプログラムが、ＣＰＵ１０４に実行させる処理によって実現される。
【００２４】
移動情報受信部１１は、ネットワーク３０を介して受信される、フォークリフト５０の移動情報を受信する。移動情報には、フォークリフト５０のタグリーダ５１によって読み取られたタグＩＤが含まれている。
【００２５】
移動履歴記憶部１２は、補助記憶装置１０２を用いて、移動情報受信部１１によって受信された移動情報を、例えば、受信順に記憶する。
【００２６】
読取実績集計部１３は、移動履歴記憶部１２に記録されている移動情報に基づいて、各タグｔ（タグＩＤ）について、読み取られた（検出された）回数（読取回数）を所定期間ごとに集計する。
【００２７】
読取実績記憶部１４は、補助記憶装置１０２を用いて、読取実績集計部１３による集計結果を記憶する。すなわち、読取実績記憶部１４は、各タグｔ（タグＩＤ）について、所定期間ごとの読取回数を記憶する。
【００２８】
候補抽出部１５は、所定期間の読取回数が予め設定された第一閾値以下であるタグｔ（タグＩＤ）を読取実績記憶部１４を用いて抽出する。抽出されたタグｔ（以下、「候補タグ」という。）は、異常の可能性のある候補とされる。なお、本実施の形態では、複数種類の閾値が用いられる。それらを区別するため、ここでは、第一閾値という言葉が用いられている。
【００２９】
周辺タグ特定部１６は、床面Ｆにおける配置関係において、候補タグの周辺又は周囲のタグｔ（以下、「周辺タグ」という。）を特定する。「候補タグの周辺又は周囲のタグｔ」とは、候補タグが属する矩形領域の周囲（当該矩形領域を囲む）の矩形領域に属するタグｔをいう。なお、床面Ｆにおける配置関係は、タグＩＤを用いて判断される。すなわち、本実施の形態において、タグＩＤの値は、床面Ｆにおけるタグｔの配置位置を示す。
【００３０】
指標値算出部１７は、周辺タグの読取回数に基づいて、候補タグが異常である可能性を示す指標値を算出する。
【００３１】
異常判定部１８は、指標値算出部１７によって算出された指標値を、予め設定された第二閾値と比較することにより、候補タグの異常の可能性の程度を判定する。
【００３２】
出力制御部１９は、異常判定部１８による判定結果を出力先に応じた形式のデータに変換し、当該データを出力先に出力する。出力先は、所定のものに限定されない。表示装置１０６であってもよいし、補助記憶装置１０２であってもよい。又は、インタフェース装置１０５（すなわち、ネットワークを介して接続される他のコンピュータ等）であってもよい。
【００３３】
以下、異常検出支援装置１０の処理手順について説明する。図５は、移動情報の蓄積及び集計処理の処理手順を説明するためのフローチャートである。
【００３４】
フォークリフト５０の車載端末５２は、倉庫Ｓ内におけるフォークリフト５０の移動に応じてタグリーダ５１によってタグＩＤが読み取られる度に、当該タグＩＤを含む移動情報を異常検出支援装置１０に送信する。異常検出支援装置１０の移動情報受信部１１は、当該移動情報が受信されると（Ｓ１０１でＹｅｓ）、当該移動情報に対応する一つのレコードを移動履歴記憶部１２に記録する（Ｓ１０２）。
【００３５】
図６は、移動履歴記憶部の構成例を示す図である。同図において、移動履歴記憶部１２のレコードは、フォークリフトＩＤ、月日、時刻、及びタグＩＤ等を格納するための項目を有する。フォークリフトＩＤは、各フォークリフト５０に対する識別子である。車載端末５２の識別子（例えば、ＩＰアドレス等）がフォークリフトＩＤとして用いられてもよい。但し、本実施の形態において、フォークリフトＩＤを格納するための項目は、必ずしも必要ではない。各移動情報をフォークリフト５０ごとに区別する必要はないからである。
【００３６】
月日は、タグＩＤが読み取られた月日である。時刻は、タグＩＤが読み取られた時刻である。タグＩＤは、読み取られたタグＩＤである。なお、フォークリフトＩＤ、月日、時刻、及びタグＩＤは、車載端末５２より送信される移動情報に含まれている。但し、月日及び時刻の項目に関しては、移動情報が異常検出支援装置１０において受信された月日及び時刻が記録されてもよい。この場合、月日及び時刻の項目に記録される値は、移動情報受信部１１によって、異常検出支援装置１０が有する時計を用いて与えられる。
【００３７】
移動履歴記憶部１２には、フォークリフト５０の移動に応じて読み取られたタグＩＤ等が逐次記録される。したがって、移動履歴記憶部１２に蓄積された情報は、フォークリフト５０の移動履歴（移動軌跡）を示す情報となる。
【００３８】
一方、読取実績集計部１３は、所定の時期（時刻）の到来を検知すると（Ｓ１０３でＹｅｓ）、移動履歴記憶部１２に記録されている移動情報に基づいて、各タグＩＤについて、所定期間内に読み取られた（検出された）回数（読取回数）を集計する（Ｓ１０４）。本実施の形態では、例えば、終業時刻後の所定の時刻を所定の時期とする。すなわち、所定の時期の間隔（所定の期間）は、一日である。したがって、読取実績記憶部１４は、移動履歴記憶部１２の当日分のレコードに基づいて、タグＩＤごとに読取回数の集計を実行する。タグＩＤごとの読取回数の集計は、タグＩＤごとのレコード数の集計によって行われる。移動履歴記憶部１２における一つのレコードは、一回の読み取りに相当するからである。
【００３９】
続いて、読取実績記憶部１４は、タグＩＤごとの集計結果を読取実績記憶部１４に記録する（Ｓ１０５）。
【００４０】
図７は、読取実績記憶部の構成例を示す図である。同図において、読取実績記憶部１４の一レコードは、当該レコードが対応する日付における、各タグＩＤの読取回数を記憶する。
【００４１】
なお、読取実績集計部１３による集計のタイミングは、運用（例えば、移動体の移動量）に応じて適宜変更されてもよい。例えば、１週間ごとに行われてもよいし、１時間ごとにおこなわれてもよい。
【００４２】
続いて、読取実績記憶部１４に記録された情報を用いて実行される、異常の可能性の有る（異常の疑いの有る）タグｔの判定処理について説明する。
【００４３】
図８は、異常の可能性のあるタグの判定処理の処理手順を説明するためのフローチャートである。例えば、入力装置１０７を介して入力される、ユーザによる指示入力に応じて同図の処理手順は開始される。
【００４４】
ステップＳ２０１において、候補抽出部１５は、読取実績記憶部１４の直近の過去の（すなわち、最後の）Ｎレコード分の読取回数の合計値が、第一閾値以下であるタグｔ（候補タグ）を抽出（特定）する。ここで、Ｎは、１以上の整数である。例えば、本実施の形態では、読取実績記憶部１４の１レコードは、１日分の読取回数を示す。したがって、Ｎ＝３の場合、直近の過去３日分の読取回数が第一閾値以下であるタグｔが候補タグとして抽出される。第一閾値及びＮの値は、予め設定値として設定され、補助記憶装置１０２に記憶されていればよい。なお、最後のＮレコードに限定せず、任意のＮレコードを選択可能としてもよい。また、本実施の形態において、読取実績記憶部１４の一レコードが対応する期間は、第一の期間に相当し、Ｎレコードが対応する期間は、第二の期間に相当する。
【００４５】
該当するタグｔが無い場合（Ｓ２０２でＮｏ）、図８の処理は終了する。該当するタグｔ（候補タグ）が少なくとも一つ抽出された場合（Ｓ２０２でＹｅｓ）、周辺タグ特定部１６は、抽出された候補タグのうち、未処理の候補タグの一つを処理対象とする（Ｓ２０３）。未処理の候補タグとは、ステップＳ２０４以降の処理の実行対象とされていない候補タグをいう。したがって、最初にステップＳ２０３が実行されるときは、全ての候補タグが未処理の候補タグである。以下、処理対象とされた一つの候補タグを「カレント候補タグ」という。
【００４６】
続いて、周辺タグ特定部１６は、カレント候補タグの周辺タグを特定する（Ｓ２０４）。本実施の形態において、タグＩＤは、タグｔの配置位置を示す。すなわち、タグＩＤの値は、図６又は図７に示されるように、「＜倉庫ＩＤ＞Ｌ＜行番号＞Ｒ＜列番号＞」という形式を有する。したがって、カレント候補タグの周辺タグのタグＩＤは、カレント候補タグのタグＩＤに基づいて特定することができる。具体的には、カレント候補タグのタグＩＤに対して、行番号及び列番号の少なくともいずれか一方に１が加算又は１が減算されたタグＩＤが、周辺タグのタグＩＤとなる。したがって、カレント候補タグが両端の行又は両端の列に配置されたものでなければ、周辺タグは８個となる。但し、周辺タグの更に外周のタグｔを周辺タグに含めてもよい。
【００４７】
なお、タグＩＤの値は、直接的に配置位置を示すものでなくてもよい。この場合、タグＩＤと配置位置情報との対応情報が補助記憶装置１０２に予め設定されていればよい。カレント候補タグのタグＩＤを当該対応情報に当てはめて、カレント候補タグの配置位置を特定することができる。また、カレント候補タグの配置位置の周辺の配置位置に対応するタグＩＤを当該対応情報に基づいて特定することができる。ここで特定されたタグＩＤに係るタグｔが、カレント候補タグの周辺タグである。
【００４８】
タグＩＤの値が直接的に配置位置を示すものでない場合であっても、タグＩＤは、対応情報によって配置位置情報に関連付けられる。したがって、この場合においても、タグＩＤは、タグｔの配置位置を識別する情報であるといえる。すなわち、本実施の形態において、タグｔを識別することは、タグｔの配置位置を識別すること等価であるといえる。
【００４９】
続いて、指標値算出部１７は、各周辺タグについて、読取実績記憶部１４の直近の過去の（すなわち、最後の）Ｎ個のレコードを取得する（Ｓ２０５）。続いて、指標値算出部１７は、周辺タグごとに、Ｎ個のレコードの中で読取回数が第一閾値を超えるレコード数を集計し、集計値の合計値を算出する（Ｓ２０６）。ステップＳ２０６で用いられる閾値は、ステップＳ２０１の第一閾値と同じ値である。Ｓ２０６の処理内容の一例を図９に示す。
【００５０】
図９は、読取回数が第一閾値を超えるレコード数の周辺タグごとの集計例を示す図である。同図には、（１）及び（２）の二つの例が示されている。以下、それぞれを、例１、例２という。
【００５１】
例１では、タグＩＤが「ｂ０１Ｌ４Ｒ５」である候補タグ、及びその８個の周辺タグについて、過去３日（３レコード）の読取回数が抽出されている。３つのレコードの下には、読取回数が第一閾値を超えるレコード数の集計結果が周辺タグごとに記されている。なお、本実施の形態において、第一閾値は「０」であるとする。したがって、３つのレコードの読取回数が０であるタグｔが、候補タグとされている。
【００５２】
例えば、例１の表において左端の周辺タグ「ｂ０１Ｌ３Ｒ４」については、読取回数が０を超えているレコード数は、３個である。したがって、「３」が記されている。その２つ右の周辺タグ「ｂ０１Ｌ３Ｒ６」については、読取回数が０を超えているレコード数は、１個である。したがって、「１」が記されている。他の周辺タグに付いても同様に、読取回数が０を超えるレコード数が集計される。その結果、周辺タグごとの集計値の合計は、「１８」となる。
【００５３】
例２は、例１と候補タグ、周辺タグ、及び各タグｔの読取回数の値が異なる例である。例２においても、同様の集計方法によって周辺タグごとに集計が行われ、その集計値の合計として「１０」が算出されている。
【００５４】
続いて、指標値算出部１７は、各周辺タグの読取回数が第一閾値を超えるレコード数のＮに対する割合の平均値を算出する（Ｓ２０７）。当該平均値は、周辺タグごとの集計値の合計を、Ｎ×周辺タグ数によって除することによって算出される。したがって、図９の例１において、当該平均値は、１８÷（３×８）＝０．７５＝７５％となる。
【００５５】
また、例２において、当該平均値は、１０÷（３×８）＝０．４２＝４２％となる。
【００５６】
本実施の形態では、当該平均値が、候補タグが異常である可能性を示す指標値とされる。したがって、例１においては、候補タグが異常である可能性は７５％であり、例に２おいては、候補タグが異常である可能性は４２％ということになる。すなわち、過去の所定期間（図９の例では、３日間）において、周辺タグが読み取られている割合が高いほど、候補タグが異常である可能性は高くなる。この点の妥当性について説明する。
【００５７】
候補タグが読み取られていないケースは、大きく二に分けられる。ケース１は、候補タグに異常が有る場合である。ケース２は、候補タグ上をフォークリフト５０が通過していない場合である。ケース２の場合は、候補タグが正常であっても読み取りは発生しない。したがって、単に読取回数が第一閾値以下である全てのタグｔを、異常の可能性が高いと判定しては、ケース２に該当するタグｔも含まれ、ユーザの作業負担を大幅に軽減することは困難である。したがって、ケース１とケース２とを区別する必要がある。
【００５８】
そこで、検討すると、周辺タグが読み取られているにも拘わらず、候補タグが読みとられていないとすると、ケース１に該当する可能性、すなわち、候補タグが異常である可能性が高いと考えられる。一方、周辺タグが読み取られていない場合は、候補タグｂの周辺や、候補タグｂ上に物品ｂが配置されている等の原因によって、ケース２に該当する可能性が高いと考えられる。
【００５９】
以上の考えに基づいて、本実施の形態では、周辺タグの読取回数に基づいて、より厳密には、所定期間において周辺タグが読み取られている割合に基づいて、候補タグの異常の可能性を判断しているのである。
【００６０】
続いて、異常判定部１８は、指標値算出部１７によって算出された指標値（平均値）を第二閾値と比較する（Ｓ２０８）。続いて、異常判定部１８は、比較結果に基づいて、カレント候補タグの異常の可能性の程度を判定（分類）する。本実施の形態では、異常の可能性の程度は、「大」又は「小」の２段階に分類される。すなわち、指標値が第二閾値を超える場合（Ｓ２０８でＹｅｓ）、異常判定部１８は、カレント候補タグの異常の可能性は「大」であると判定する（Ｓ２０９）。一方、指標値が第二閾値以下である場合（Ｓ２０８でＹｅｓ）、異常判定部１８は、カレント候補タグの異常の可能性は「大」であると判定する（Ｓ２１０）。
【００６１】
第二閾値は、当初適当な値（例えば、５０％）を設定し、経験に基づいて妥当な値を探るとよい。また、異常の可能性の程度の分類は、３以上であってもよい。その場合、各分類の境界となる複数の閾値を定めておけばよい。
【００６２】
上述したステップＳ２０３〜Ｓ２１０は、ステップＳ２０１において抽出された各候補タグについて実行される。全ての候補タグについて、処理が終了すると（Ｓ２１１でＮｏ）、出力制御部１９は、異常判定部１８による判定結果を出力する（Ｓ２１２）。表示装置１０６が出力先とされる場合、当該判定結果は、例えば、図１０に示されるような形式で表示される。
【００６３】
図１０は、候補タグの異常の可能性の程度の判定結果の表示例を示す図である。同図では、床面Ｆの矩形領域（すなわち、タグｔ）ごとに、異常の可能性の程度の判定結果が、床面Ｆにおける各タグｔの配置位置に対応させて表示されている。判定結果は、記号に置換されている。「×」は、異常の可能性は「大」であることを示す。「△」は、異常の可能性は「小」であることを示す。「○」は、異常の可能性は無いことを示す。「○」が表示されるのは、候補タグとされなかったタグｔである。
【００６４】
図１０に示されるような表示形式によれば、ユーザは、異常の可能性の有るタグｔの位置を一目で把握することができる。したがって、検査対象を異常の可能性の高いタグｔに限定することによって、タグｔのメンテナンス作業を効率化することができる。
【００６５】
なお、指標値の値（例えば、百分率の値）が、そのまま図１０のような表示形式でタグｔごと（矩形領域ごと）に表示されてもよい。ユーザは、当該指標値を参照し、異常の可能性の高さを把握することができる。
【００６６】
また、指標値は、他の方法で算出されてもよい。例えば、周辺タグの過去Ｎ個のレコードの読取回数の合計値が指標値とされてもよい。この場合、図９の例１の指標値は、５５となり、例２の指標値は、３２となる。または、当該合計値を（Ｎ×周辺タグの数）によって除した値を指標値としてもよい。いずれの場合であっても、周辺タグが読み取られている程度を把握することが可能だからである。後者の場合、前者に比較して、周辺タグの数の相違による不均衡を是正することができる。これらいずれかの場合は、読取実績記憶部１４には、読取回数の集計期間ごとではなく、過去Ｎ回の集計期間の読取回数の集計値がタグｔごとに記録されていてもよい。
【００６７】
なお、第一閾値が０より大きい場合、過去の所定期間において少なくとも１回は読み取られたタグｔが、候補タグとなりうる。すなわち、少なくとも１回は読み取りに成功しているタグｔが候補タグとなりうる。しかし、読み取り精度が劣化し、上手く読み取れるときと読み取れないときとが有るタグｔの存在も否定し得ない。したがって、第一閾値が０より大きい場合は、不完全な故障を検出できる可能性が有るという点において意義がある。
【００６８】
また、本実施の形態は、ＩＣタグ以外の記録媒体が床面Ｆに配置される場合についても適用可能である。例えば、バーコードや２次元コード等が床面Ｆに貼付される場合、バーコード等を示す画像が印刷されたシール等は、床面Ｆの位置を識別する識別情報が記録された記録媒体であるといえる。そして、バーコード等は、汚れや表面の摩耗等によって読み取り精度が劣化する可能性がある。したがて、このような記録媒体に関しても本実施の形態は有効に適用されうる。
【００６９】
また、移動体は、フォークリフトに限られない。他の車両であってもよいし、台車のように人力によって移動するものであってもよい。
【００７０】
また、本実施の形態は、移動体の移動面に配置されたＩＣタグ等によって、移動体の移動軌跡を記録する必要がある環境であれば、倉庫以外の環境においても適用可能である。
【００７１】
上述したように、本実施の形態によれば、所定の空間に配置されたＩＣタグ等の記録媒体の異常の検出を適切に支援することができる。その結果、異常の発生した記録媒体の修理又は交換等を速やかに行うことができ、当該記録媒体を用いたシステムの信頼性を維持することができる。
【００７２】
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【００７３】
以上の説明に関し、更に以下の項を開示する。
（付記１）
移動体が移動する移動面に配置され、前記移動面における位置を識別する識別情報が記録された複数の記録媒体ごとに、前記移動体が有する読取装置によって前記識別情報が読み取られた回数を記憶した読取実績記憶手段より、前記回数が所定の閾値以下である第一の記録媒体を抽出する候補抽出手段と、
前記記録媒体の前記識別情報に基づいて、前記移動面において前記第一の記録媒体の周辺に配置された第二の記録媒体を特定する周辺媒体特定手段と、
前記第二の記録媒体に関して前記読取回数実績記憶手段が記憶する前記回数に基づいて、前記第一の記録媒体の異常の可能性を示す指標値を算出する指標値算出手段とを有する異常検出支援装置。
（付記２）
前記指標値算出手段は、前記第二の記録媒体の前記回数の中で、前記閾値を超える前記回数の割合を前記指標値として算出する付記１記載の異常検出支援装置。
（付記３）
前記指標値算出手段による算出結果を、前記移動面における前記記録媒体の位置に対応させて表示手段に表示させる出力手段を有する付記１又は２記載の異常検出支援装置。
（付記４）
前記読取実績記憶手段は、前記記録媒体ごと及び第一の期間ごとに、前記識別情報が読み取られた回数を記憶し、
前記候補抽出手段は、前記第一の期間を一以上含む第二の期間に関して、前記第二の記録媒体ごとに前記回数が前記閾値を超える第一の期間の第一の数を集計し、前記第二の記録媒体ごとの、前記第二の期間に含まれる前記第一の期間の第二の数に対する前記第一の数の平均値を前記指標値として算出する付記３記載の異常検出支援装置。
（付記５）
コンピュータが、
移動体が移動する移動面に配置され、前記移動面における位置を識別する識別情報が記録された複数の記録媒体ごとに、前記移動体が有する読取装置によって前記識別情報が読み取られた回数を記憶した読取実績記憶手段より、前記回数が所定の閾値以下である第一の記録媒体を抽出する候補抽出手順と、
前記記録媒体の前記識別情報に基づいて、前記移動面において前記第一の記録媒体の周辺に配置された第二の記録媒体を特定する周辺媒体特定手順と、
前記第二の記録媒体に関して前記読取回数実績記憶手段が記憶する前記回数に基づいて、前記第一の記録媒体の異常の可能性を示す指標値を算出する指標値算出手順とを実行する異常検出支援方法。
（付記６）
前記指標値算出手順は、前記第二の記録媒体の前記回数の中で、前記閾値を超える前記回数の割合を前記指標値として算出する付記５記載の異常検出支援方法。
（付記７）
前記指標値算出手順による算出結果を、前記移動面における前記記録媒体の位置に対応させて表示手順に表示させる出力手順を前記コンピュータが実行する付記５又は６記載の異常検出支援方法。
（付記８）
前記読取実績記憶手段は、前記記録媒体ごと及び第一の期間ごとに、前記識別情報が読み取られた回数を記憶し、
前記候補抽出手順は、前記第一の期間を一以上含む第二の期間に関して、前記第二の記録媒体ごとに前記回数が前記閾値を超える第一の期間の第一の数を集計し、前記第二の記録媒体ごとの、前記第二の期間に含まれる前記第一の期間の第二の数に対する前記第一の数の平均値を前記指標値として算出する付記７記載の異常検出支援方法。
（付記９）
コンピュータに、
移動体が移動する移動面に配置され、前記移動面における位置を識別する識別情報が記録された複数の記録媒体ごとに、前記移動体が有する読取装置によって前記識別情報が読み取られた回数を記憶した読取実績記憶手段より、前記回数が所定の閾値以下である第一の記録媒体を抽出する候補抽出手順と、
前記記録媒体の前記識別情報に基づいて、前記移動面において前記第一の記録媒体の周辺に配置された第二の記録媒体を特定する周辺媒体特定手順と、
前記第二の記録媒体に関して前記読取回数実績記憶手段が記憶する前記回数に基づいて、前記第一の記録媒体の異常の可能性を示す指標値を算出する指標値算出手順とを実行させるための異常検出支援プログラム。
（付記１０）
前記指標値算出手順は、前記第二の記録媒体の前記回数の中で、前記閾値を超える前記回数の割合を前記指標値として算出する付記９記載の異常検出支援プログラム。
（付記１１）
前記指標値算出手順による算出結果を、前記移動面における前記記録媒体の位置に対応させて表示手順に表示させる出力手順を前記コンピュータに実行させるための付記９又は１０記載の異常検出支援プログラム。
（付記１２）
前記読取実績記憶手段は、前記記録媒体ごと及び第一の期間ごとに、前記識別情報が読み取られた回数を記憶し、
前記候補抽出手順は、前記第一の期間を一以上含む第二の期間に関して、前記第二の記録媒体ごとに前記回数が前記閾値を超える第一の期間の第一の数を集計し、前記第二の記録媒体ごとの、前記第二の期間に含まれる前記第一の期間の第二の数に対する前記第一の数の平均値を前記指標値として算出する付記１１記載の異常検出支援プログラム。
【符号の説明】
【００７４】
１ 異常検出支援システム
１０ 異常検出支援装置
１１ 移動情報受信部
１２ 移動履歴記憶部
１３ 読取実績集計部
１４ 読取実績記憶部
１５ 候補抽出部
１６ 周辺タグ特定部
１７ 指標値算出部
１８ 異常判定部
１９ 出力制御部
２０ アクセスポイント
５０ フォークリフト
５１ タグリーダ
５２ 車載端末
１００ ドライブ装置
１０１ 記録媒体
１０２ 補助記憶装置
１０３ メモリ装置
１０４ ＣＰＵ
１０５ インタフェース装置
１０６ 表示装置
１０７ 入力装置
Ｂ バス
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体が移動する移動面に配置され、前記移動面における位置を識別する識別情報が記録された複数の記録媒体ごとに、前記移動体が有する読取装置によって前記識別情報が読み取られた回数を記憶した読取実績記憶手段より、前記回数が所定の閾値以下である第一の記録媒体を抽出する候補抽出手段と、
前記記録媒体の前記識別情報に基づいて、前記移動面において前記第一の記録媒体の周辺に配置された第二の記録媒体を特定する周辺媒体特定手段と、
前記第二の記録媒体に関して前記読取回数実績記憶手段が記憶する前記回数に基づいて、前記第一の記録媒体の異常の可能性を示す指標値を算出する指標値算出手段とを有する異常検出支援装置。
【請求項２】
前記指標値算出手段は、前記第二の記録媒体の前記回数の中で、前記閾値を超える前記回数の割合を前記指標値として算出する請求項１記載の異常検出支援装置。
【請求項３】
前記指標値算出手段による算出結果を、前記移動面における前記記録媒体の位置に対応させて表示手段に表示させる出力手段を有する請求項１又は２記載の異常検出支援装置。
【請求項４】
前記読取実績記憶手段は、前記記録媒体ごと及び第一の期間ごとに、前記識別情報が読み取られた回数を記憶し、
前記候補抽出手段は、前記第一の期間を一以上含む第二の期間に関して、前記第二の記録媒体ごとに前記回数が前記閾値を超える第一の期間の第一の数を集計し、前記第二の記録媒体ごとの、前記第二の期間に含まれる前記第一の期間の第二の数に対する前記第一の数の平均値を前記指標値として算出する請求項３記載の異常検出支援装置。
【請求項５】
コンピュータが、
移動体が移動する移動面に配置され、前記移動面における位置を識別する識別情報が記録された複数の記録媒体ごとに、前記移動体が有する読取装置によって前記識別情報が読み取られた回数を記憶した読取実績記憶手段より、前記回数が所定の閾値以下である第一の記録媒体を抽出する候補抽出手順と、
前記記録媒体の前記識別情報に基づいて、前記移動面において前記第一の記録媒体の周辺に配置された第二の記録媒体を特定する周辺媒体特定手順と、
前記第二の記録媒体に関して前記読取回数実績記憶手段が記憶する前記回数に基づいて、前記第一の記録媒体の異常の可能性を示す指標値を算出する指標値算出手順とを実行する異常検出支援方法。
【請求項６】
コンピュータに、
移動体が移動する移動面に配置され、前記移動面における位置を識別する識別情報が記録された複数の記録媒体ごとに、前記移動体が有する読取装置によって前記識別情報が読み取られた回数を記憶した読取実績記憶手段より、前記回数が所定の閾値以下である第一の記録媒体を抽出する候補抽出手順と、
前記記録媒体の前記識別情報に基づいて、前記移動面において前記第一の記録媒体の周辺に配置された第二の記録媒体を特定する周辺媒体特定手順と、
前記第二の記録媒体に関して前記読取回数実績記憶手段が記憶する前記回数に基づいて、前記第一の記録媒体の異常の可能性を示す指標値を算出する指標値算出手順とを実行させるための異常検出支援プログラム。
【請求項１】
移動体が移動する移動面に配置され、前記移動面における位置を識別する識別情報が記録された複数の記録媒体ごとに、前記移動体が有する読取装置によって前記識別情報が読み取られた回数を記憶した読取実績記憶手段より、前記回数が所定の閾値以下である第一の記録媒体を抽出する候補抽出手段と、
前記記録媒体の前記識別情報に基づいて、前記移動面において前記第一の記録媒体の周辺に配置された第二の記録媒体を特定する周辺媒体特定手段と、
前記第二の記録媒体に関して前記読取回数実績記憶手段が記憶する前記回数に基づいて、前記第一の記録媒体の異常の可能性を示す指標値を算出する指標値算出手段とを有する異常検出支援装置。
【請求項２】
前記指標値算出手段は、前記第二の記録媒体の前記回数の中で、前記閾値を超える前記回数の割合を前記指標値として算出する請求項１記載の異常検出支援装置。
【請求項３】
前記指標値算出手段による算出結果を、前記移動面における前記記録媒体の位置に対応させて表示手段に表示させる出力手段を有する請求項１又は２記載の異常検出支援装置。
【請求項４】
前記読取実績記憶手段は、前記記録媒体ごと及び第一の期間ごとに、前記識別情報が読み取られた回数を記憶し、
前記候補抽出手段は、前記第一の期間を一以上含む第二の期間に関して、前記第二の記録媒体ごとに前記回数が前記閾値を超える第一の期間の第一の数を集計し、前記第二の記録媒体ごとの、前記第二の期間に含まれる前記第一の期間の第二の数に対する前記第一の数の平均値を前記指標値として算出する請求項３記載の異常検出支援装置。
【請求項５】
コンピュータが、
移動体が移動する移動面に配置され、前記移動面における位置を識別する識別情報が記録された複数の記録媒体ごとに、前記移動体が有する読取装置によって前記識別情報が読み取られた回数を記憶した読取実績記憶手段より、前記回数が所定の閾値以下である第一の記録媒体を抽出する候補抽出手順と、
前記記録媒体の前記識別情報に基づいて、前記移動面において前記第一の記録媒体の周辺に配置された第二の記録媒体を特定する周辺媒体特定手順と、
前記第二の記録媒体に関して前記読取回数実績記憶手段が記憶する前記回数に基づいて、前記第一の記録媒体の異常の可能性を示す指標値を算出する指標値算出手順とを実行する異常検出支援方法。
【請求項６】
コンピュータに、
移動体が移動する移動面に配置され、前記移動面における位置を識別する識別情報が記録された複数の記録媒体ごとに、前記移動体が有する読取装置によって前記識別情報が読み取られた回数を記憶した読取実績記憶手段より、前記回数が所定の閾値以下である第一の記録媒体を抽出する候補抽出手順と、
前記記録媒体の前記識別情報に基づいて、前記移動面において前記第一の記録媒体の周辺に配置された第二の記録媒体を特定する周辺媒体特定手順と、
前記第二の記録媒体に関して前記読取回数実績記憶手段が記憶する前記回数に基づいて、前記第一の記録媒体の異常の可能性を示す指標値を算出する指標値算出手順とを実行させるための異常検出支援プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【公開番号】特開２０１２−８８５６（Ｐ２０１２−８８５６Ａ）
【公開日】平成２４年１月１２日（２０１２．１．１２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−１４５０７７（Ｐ２０１０−１４５０７７）
【出願日】平成２２年６月２５日（２０１０．６．２５）
【出願人】（０００２３７１５６）株式会社富士通アドバンストエンジニアリング (100)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年１月１２日（２０１２．１．１２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年６月２５日（２０１０．６．２５）
【出願人】（０００２３７１５６）株式会社富士通アドバンストエンジニアリング (100)
【Ｆターム（参考）】
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