DATA PROCESSING METHOD, DEVICE, AND MACHINE DEVICE

The present invention provides a technique capable of appropriately predicting a future value from time-series data even when a device has a small resource. A microcomputer (20) processes time-series data (D1) output from a sensor (10). The microcomputer (20) comprises a processor (21) and a memory (22). The processor (21) executes: a) a step for storing latest data v(n) of the time-series data (D1) in the memory (22) and deleting part of past data v(m-1) from the memory (22); b) a step for calculating the feature amounts of a plurality of data segments v(m) to v(n) stored in the memory (22); and c) a step for inputting the feature amounts to a learned model and predicting a future value. La présente invention concerne une technique pouvant prédire judicieusement une future valeur à partir de données chronologiques même lorsqu'un dispositif dispose d'une petite ressource. Un micro-ordinateur (20) traite des données chronologiques (D1) délivrées en sortie par un capteur (10). Le micro-ordinateur (20) comprend un processeur (21) et une mémoire (22). Le processeur (21) exécute : a) une étape consistant à stocker les dernières données v(n) des données chronologiques (D1) dans la mémoire (22) et à supprimer une partie des données antérieures v(m-1) de la mémoire (22) ; b) une étape consistant à calculer les quantités caractéristiques d'une pluralité de segments de données v(m) à v(n) stockés dans la mémoire (22) ; et c) une étape consistant à entrer les quantités caractéristiques dans un modèle appris et à prédire une future valeur. デバイスのリソースが小さい場合であっても、時系列データから将来値を適切に予測することができる技術を提供する。マイコン（２０）は、センサ（１０）から出力される時系列データ（Ｄ１）を処理する。マイコン（２０）は、プロセッサ（２１）と、メモリ（２２）とを備える。プロセッサ（２１）は、ａ）時系列データ（Ｄ１）の最新のデータｖ（ｎ）をメモリ（２２）に記憶させるとともに、過去の一部のデータｖ（ｍ－１）をメモリ（２２）から削除する工程と、ｂ）メモリ（２２）に記憶されている複数のデータｖ（ｍ）～ｖ（ｎ）の特徴量を算出する工程と、ｃ）学習済モデルに特徴量を入力して、将来値を予測する工程とを実行する。