この記事では、シナリオプログラムを用いてラベル付き時系列センサーデータを照会する方法について述べています。サイバー物理システム（CPS）の安全性確保のために、シミュレーションベースのテストが重要な役割を果たしていますが、シミュレーションで発見された自動運転車（AV）の故障シナリオが実際のシステムでも再現可能かどうかが問題視されています。シミュレーションと実世界のデータの違いによって、シミュレーション中に発見された故障が実際にも発生するか検証するために、ラベル付きデータセット内でシナリオの発生を特定する方法を提案します。特に、Scenicという確率的プログラミング言語を用いて抽象的なシナリオを表現し、そのシナリオに一致するデータの部分集合を特定する照会アルゴリズムを開発しました。このアルゴリズムは、最新の商用視覚大型言語モデルと比較して、照会精度が向上し、高速であり、照会される時系列データの期間に応じてスケール可能であることが実験により示されています。