特許 7556777 機器障害診断プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-09-17

(45)【発行日】2024-09-26

(54)【発明の名称】機器障害診断プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06F 11/07 20060101AFI20240918BHJP

   G06F 11/34 20060101ALI20240918BHJP

【ＦＩ】

G06F11/07 193

G06F11/34 147

【請求項の数】 7

(21)【出願番号】P 2020214231

(22)【出願日】2020-12-23

(65)【公開番号】P2022100082

(43)【公開日】2022-07-05

【審査請求日】2023-12-20

(73)【特許権者】

【識別番号】000004330

【氏名又は名称】日本無線株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100119677

【弁理士】

【氏名又は名称】岡田 賢治

(74)【代理人】

【識別番号】100160495

【弁理士】

【氏名又は名称】畑 雅明

(74)【代理人】

【識別番号】100173716

【弁理士】

【氏名又は名称】田中 真理

(74)【代理人】

【識別番号】100115794

【弁理士】

【氏名又は名称】今下 勝博

(72)【発明者】

【氏名】小井▲土▼ 亜希

(72)【発明者】

【氏名】小礒 康正

【審査官】円子 英紀

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１８－２８７８０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００７－２５７１８４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－１３６６５６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平４－２９９７４０（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｆ １１／０７

Ｇ０６Ｆ １１／３４

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

機器の障害の各症状の有無に応じて、前記機器の障害への各処置を診断するためのフローチャートデータを、前記機器の障害の特定の症状に応じて、前記機器の障害への特定の処置を仮想で診断した旨の基本事例データに変換し、起こり得ない前記機器の障害の他症状又は前記機器の障害への他処置を特定するデータ作成ステップと、
前記基本事例データに基づいて、前記機器の障害の新たな症状に応じて、前記機器の障害への必要な処置を推論するための障害推論モデルを構築するモデル構築ステップと、
前記障害推論モデルに基づいて、前記機器の障害の新たな症状に応じて、前記機器の障害への必要な処置を推論する処置推論ステップと、
を順にコンピュータに実行させるための機器障害診断プログラム。

【請求項2】

前記データ作成ステップは、前記機器の障害の各症状の有無の分岐確率に基づいて、前記基本事例データの発生確率に比例する個数の前記基本事例データを重複で作成し、
前記モデル構築ステップは、前記基本事例データの発生確率に比例する個数の重複で作成された前記基本事例データに基づいて、前記障害推論モデルを構築する
ことを特徴とする、請求項１に記載の機器障害診断プログラム。

【請求項3】

前記データ作成ステップは、前記基本事例データにおいて、前記機器の障害の各症状の有無又は前記機器の障害への各処置が起きたときに、考慮すべき前記機器の障害の他症状又は起こり得る前記機器の障害への他処置を特定し、考慮不要な前記機器の障害の他症状又は起こり得ない前記機器の障害への他処置を特定する基本補間データを追加し、
前記モデル構築ステップは、前記基本事例データ及び前記基本補間データに基づいて、前記障害推論モデルを構築する
ことを特徴とする、請求項１又は２に記載の機器障害診断プログラム。

【請求項4】

前記データ作成ステップは、前記機器の障害の各症状の有無又は前記機器の障害への各処置が起きた前記基本事例データに基づいて、前記基本補間データを追加する
ことを特徴とする、請求項３に記載の機器障害診断プログラム。

【請求項5】

前記データ作成ステップは、前記機器の障害の実際の症状に応じて、前記機器の障害への実際の処置を現実に診断した旨の蓄積事例データを、前記基本事例データと同一のデータ形式を有する追加事例データに変換し、起こり得ない前記機器の障害の他症状又は前記機器の障害への他処置を特定し、
前記モデル構築ステップは、前記基本事例データ及び前記追加事例データに基づいて、前記障害推論モデルを更新する
ことを特徴とする、請求項１から４のいずれかに記載の機器障害診断プログラム。

【請求項6】

前記データ作成ステップは、前記基本事例データでの前記機器の障害の各症状又は前記機器の障害への各処置に含まれない、前記追加事例データでの前記機器の障害の実際の症状又は前記機器の障害への実際の処置が、前記基本事例データで起こり得ないことを特定し、前記基本事例データと前記追加事例データとの結合処理データを作成する
ことを特徴とする、請求項５に記載の機器障害診断プログラム。

【請求項7】

前記データ作成ステップは、前記基本事例データと前記追加事例データとの結合処理データにおいて、前記機器の障害の各症状の有無及び実際の症状の有無、又は、前記機器の障害への各処置及び実際の処置が起きたときに、考慮すべき前記機器の障害の他症状又は起こり得る前記機器の障害への他処置を特定し、考慮不要な前記機器の障害の他症状又は起こり得ない前記機器の障害への他処置を特定する追加補間データを追加し、
前記モデル構築ステップは、前記基本事例データ、前記追加事例データ及び前記追加補間データに基づいて、前記障害推論モデルを更新する
ことを特徴とする、請求項５又は６に記載の機器障害診断プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、機器の障害への必要な処置を推論する技術に関する。

【背景技術】

【0002】

機器の障害への必要な処置を推論する技術が、特許文献１、２に開示されている。特許文献１、２では、機器の障害の実際の症状に応じて、機器の障害への実際の処置を現実に診断した旨の蓄積事例データを作成する。そして、蓄積事例データに基づいて、機器の障害の新たな症状に応じて、機器の障害への必要な処置を推論する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特許第６６６７７０１号明細書

【文献】特開平９－０１６４３０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

特許文献１、２では、蓄積事例データが存在しない機器の出荷直後において、機器の障害への必要な処置を推論することができない。そして、蓄積事例データが存在する機器のサービス期間等において、蓄積事例データに含まれない機器の障害の新たな症状が現れると、機器の障害への必要な処置を推論することができず、蓄積事例データに含まれる機器の障害の実際の症状が偏ると、機器の障害への必要な処置の推論への影響が大きい。

【0005】

そこで、前記課題を解決するために、本開示は、機器の出荷直後及びサービス期間等において、機器の障害への必要な処置を高精度に推論することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

前記課題を解決するために、開発者及びサービススタッフ等の知見に基づいて、機器の障害の各症状の有無に応じて、機器の障害への各処置を診断するためのフローチャートデータを作成する。ただし、フローチャートデータは、従来技術の蓄積事例データと比べて、異なるデータ形式を有する。そこで、フローチャートデータについて、機器の障害の特定の症状に応じて、機器の障害への特定の処置を仮想で診断した旨の基本事例データに変換する。すると、基本事例データは、従来技術の蓄積事例データと比べて、同一のデータ形式を有する。そして、基本事例データに基づいて、機器の障害の新たな症状に応じて、機器の障害への必要な処置を推論するための障害推論モデルを構築する。

【0007】

具体的には、本開示は、機器の障害の各症状の有無に応じて、前記機器の障害への各処置を診断するためのフローチャートデータを、前記機器の障害の特定の症状に応じて、前記機器の障害への特定の処置を仮想で診断した旨の基本事例データに変換し、起こり得ない前記機器の障害の他症状又は前記機器の障害への他処置を特定するデータ作成ステップと、前記基本事例データに基づいて、前記機器の障害の新たな症状に応じて、前記機器の障害への必要な処置を推論するための障害推論モデルを構築するモデル構築ステップと、前記障害推論モデルに基づいて、前記機器の障害の新たな症状に応じて、前記機器の障害への必要な処置を推論する処置推論ステップと、を順にコンピュータに実行させるための機器障害診断プログラムである。

【0008】

この構成によれば、機器の出荷直後において、基本事例データが存在し、基本事例データは、様々な偏りの少ない機器の障害の症状及び機器の障害への処置を含む。よって、機器の出荷直後において、機器の障害への必要な処置を高精度に推論することができる。そして、基本事例データにおいて、起こり得ない機器の障害の他症状又は起こり得ない機器の障害への他処置を特定するデータを追加し、障害推論モデルにおいて、機器の障害の症状と機器の障害への処置との間の因果関係を顕著に表現することができる。

【0009】

また、本開示は、前記データ作成ステップは、前記機器の障害の各症状の有無の分岐確率に基づいて、前記基本事例データの発生確率に比例する個数の前記基本事例データを重複で作成し、前記モデル構築ステップは、前記基本事例データの発生確率に比例する個数の重複で作成された前記基本事例データに基づいて、前記障害推論モデルを構築することを特徴とする機器障害診断プログラムである。

【0010】

この構成によれば、基本事例データ及び障害推論モデルにおいて、フローチャートデータでの機器の障害の各症状の有無の分岐確率を正確に反映させることができる。

【0011】

また、本開示は、前記データ作成ステップは、前記基本事例データにおいて、前記機器の障害の各症状の有無又は前記機器の障害への各処置が起きたときに、考慮すべき前記機器の障害の他症状又は起こり得る前記機器の障害への他処置を特定し、考慮不要な前記機器の障害の他症状又は起こり得ない前記機器の障害への他処置を特定する基本補間データを追加し、前記モデル構築ステップは、前記基本事例データ及び前記基本補間データに基づいて、前記障害推論モデルを構築することを特徴とする機器障害診断プログラムである。

【0012】

この構成によれば、基本事例データに対して、基本補間データを追加し、学習用データを増加することができる。そして、基本補間データにおいて、考慮すべき機器の障害の他症状又は起こり得る機器の障害への他処置を特定し、障害推論モデルにおいて、機器の障害の症状と機器の障害への処置との間の因果関係を顕著に表現することができる。さらに、基本補間データにおいて、考慮不要な機器の障害の他症状又は起こり得ない機器の障害への他処置を特定し、障害推論モデルにおいて、機器の障害の症状と機器の障害への処置との間の因果関係をなおさら顕著に表現することができる。

【0013】

また、本開示は、前記データ作成ステップは、前記機器の障害の各症状の有無又は前記機器の障害への各処置が起きた前記基本事例データに基づいて、前記基本補間データを追加することを特徴とする機器障害診断プログラムである。

【0014】

この構成によれば、フローチャートデータに戻るまでもなく、基本事例データを組み合わせるのみで、基本補間データを容易に追加することができる。

【0015】

また、本開示は、前記データ作成ステップは、前記機器の障害の実際の症状に応じて、前記機器の障害への実際の処置を現実に診断した旨の蓄積事例データを、前記基本事例データと同一のデータ形式を有する追加事例データに変換し、起こり得ない前記機器の障害の他症状又は前記機器の障害への他処置を特定し、前記モデル構築ステップは、前記基本事例データ及び前記追加事例データに基づいて、前記障害推論モデルを更新することを特徴とする機器障害診断プログラムである。

【0016】

この構成によれば、機器のサービス期間等において、追加事例データが追加され、追加事例データは、様々な機器の障害の症状及び機器の障害への処置を含む。よって、機器のサービス期間等において、機器の障害への必要な処置を高精度に推論することができる。そして、追加事例データにおいて、起こり得ない機器の障害の他症状又は起こり得ない機器の障害への他処置を特定するデータを追加し、障害推論モデルにおいて、機器の障害の症状と機器の障害への処置との間の因果関係を顕著に表現することができる。

【0017】

また、本開示は、前記データ作成ステップは、前記基本事例データでの前記機器の障害の各症状又は前記機器の障害への各処置に含まれない、前記追加事例データでの前記機器の障害の実際の症状又は前記機器の障害への実際の処置が、前記基本事例データで起こり得ないことを特定し、前記基本事例データと前記追加事例データとの結合処理データを作成することを特徴とする機器障害診断プログラムである。

【0018】

この構成によれば、基本事例データと追加事例データとを、同一の形式のデータとして結合することができる。そして、基本事例データにおいて、起こり得ない機器の障害の他症状又は起こり得ない機器の障害への他処置（追加事例データでは、実際に起こる症状又は処置として含まれる。）を特定するデータを追加し、障害推論モデルにおいて、機器の障害の症状と機器の障害への処置との間の因果関係を顕著に表現することができる。

【0019】

また、本開示は、前記データ作成ステップは、前記基本事例データと前記追加事例データとの結合処理データにおいて、前記機器の障害の各症状の有無及び実際の症状の有無、又は、前記機器の障害への各処置及び実際の処置が起きたときに、考慮すべき前記機器の障害の他症状又は起こり得る前記機器の障害への他処置を特定し、考慮不要な前記機器の障害の他症状又は起こり得ない前記機器の障害への他処置を特定する追加補間データを追加し、前記モデル構築ステップは、前記基本事例データ、前記追加事例データ及び前記追加補間データに基づいて、前記障害推論モデルを更新することを特徴とする機器障害診断プログラムである。

【0020】

この構成によれば、追加事例データに対して、追加補間データを追加し、学習用データを増加することができる。そして、追加補間データにおいて、考慮すべき機器の障害の他症状又は起こり得る機器の障害への他処置を特定し、障害推論モデルにおいて、機器の障害の症状と機器の障害への処置との間の因果関係を顕著に表現することができる。さらに、追加補間データにおいて、考慮不要な機器の障害の他症状又は起こり得ない機器の障害への他処置を特定し、障害推論モデルにおいて、機器の障害の症状と機器の障害への処置との間の因果関係をなおさら顕著に表現することができる。

【発明の効果】

【0021】

このように、本開示は、機器の出荷直後及びサービス期間等において、機器の障害への必要な処置を高精度に推論することができる。

【図面の簡単な説明】

【0022】

【図1】本開示の機器障害診断装置の構成を示す図である。

【図2】本開示の初期学習の処理概要を示す図である。

【図3】本開示の基本事例データの作成処理を示す図である。

【図4】本開示の基本事例データの作成処理を示す図である。

【図5】本開示の基本事例データの作成処理を示す図である。

【図6】本開示の分岐等確率データの追加処理を示す図である。

【図7】本開示の分岐等確率データの追加処理を示す図である。

【図8】本開示の基本補間データの追加処理を示す図である。

【図9】本開示の基本補間データの追加処理を示す図である。

【図10】本開示のフローチャートデータの具体例を示す図である。

【図11】本開示の障害推論モデルの具体例を示す図である。

【図12】本開示の障害推論モデルの具体例を示す図である。

【図13】本開示の障害推論モデルの具体例を示す図である。

【図14】本開示の障害推論モデルの具体例を示す図である。

【図15】本開示の追加学習の処理概要を示す図である。

【図16】本開示の追加事例データの作成処理を示す図である。

【図17】本開示の結合処理データの作成処理を示す図である。

【図18】本開示の追加補間データの追加処理を示す図である。

【図19】本開示の障害推論モデルの具体例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0023】

添付の図面を参照して本開示の実施形態を説明する。以下に説明する実施形態は本開示の実施の例であり、本開示は以下の実施形態に制限されるものではない。

【0024】

（本開示の機器障害診断装置の構成）
本開示の機器障害診断装置の構成を図１に示す。機器障害診断装置Ｄは、フローチャートデータ１、蓄積事例データ２、データ作成部３、学習用データ４、モデル構築部５、障害推論モデル６、新規事例データ７及び処置推論部８を備える。フローチャートデータ１、蓄積事例データ２、学習用データ４、障害推論モデル６及び新規事例データ７は、データベースである。データ作成部３、モデル構築部５及び処置推論部８は、図２～９、１５～１８に示す機器障害診断プログラムをインストールされるコンピュータである。

【0025】

図２～９に示す初期学習の処理では、開発者及びサービススタッフ等の知見に基づいて、機器の障害の各症状の有無に応じて、機器の障害への各処置を診断するためのフローチャートデータ１を作成する。ただし、フローチャートデータ１は、後述の追加事例データと比べて、異なるデータ形式を有する。そこで、フローチャートデータ１について、機器の障害の特定の症状に応じて、機器の障害への特定の処置を仮想で診断した旨の基本事例データに変換する。すると、基本事例データは、後述の追加事例データと比べて、同一のデータ形式を有する。そして、基本事例データに基づいて、機器の障害の新たな症状に応じて、機器の障害への必要な処置を推論するための障害推論モデル６を構築する。

【0026】

図１５～１８に示す追加学習の処理では、消費者等の問合せ及びサービススタッフ等の処置に基づいて、機器の障害の実際の症状に応じて、機器の障害への実際の処置を現実に診断した旨の蓄積事例データ２を作成する。ただし、蓄積事例データ２は、上述の基本事例データと比べて、異なるデータ形式を有する。そこで、蓄積事例データ２について、機器の障害の実際の症状に応じて、機器の障害への実際の処置を現実に診断した旨の追加事例データに変換する。すると、追加事例データは、上述の基本事例データと比べて、同一のデータ形式を有する。そして、追加事例データに基づいて、機器の障害の新たな症状に応じて、機器の障害への必要な処置を推論するための障害推論モデル６を更新する。

【0027】

（本開示の初期学習の処理）
本開示の初期学習の処理概要を図２に示す。データ作成部３は、基本事例データＦＣ、分岐等確率データＢＥ及び基本補間データＦＩを、学習用データ４として作成する。モデル構築部５は、これらの学習用データ４に基づいて、機器の障害の新たな症状に応じて、機器の障害への必要な処置を推論するための障害推論モデル６を構築する。処置推論部８は、障害推論モデル６及び新規事例データ７（機器の障害の新たな症状が記載される。）に基づいて、機器の障害の新たな症状に応じて、機器の障害への必要な処置を推論する。

【0028】

本開示の基本事例データの作成処理を図３～５に示す。データ作成部３は、機器の障害の各症状の有無に応じて、機器の障害への各処置を診断するためのフローチャートデータ１を、機器の障害の特定の症状に応じて、機器の障害への特定の処置を仮想で診断した旨の基本事例データＦＣに変換する。なお、データ作成部３は、フローチャートデータ１において、文字種の違い及び表現のゆらぎ（意味は同じ）を整理し、機器の障害の各症状Ｓ１～Ｓ５及び機器の障害への各処置Ｔ１～Ｔ４を基本事例ＩＤとして登録する。

【0029】

フローチャートデータ１において、以下の症状から処置へのフローが表現される。症状Ｓ１が存在しなければ、処置Ｔ１が実行され、症状Ｓ１が存在すれば、症状Ｓ２の有無が判断される。症状Ｓ２が存在しなければ、症状Ｓ４の有無が判断され、症状Ｓ２が存在すれば、症状Ｓ３の有無が判断される。症状Ｓ３が存在しなければ、症状Ｓ５の有無が判断され、症状Ｓ３が存在すれば、処置Ｔ２が実行される。症状Ｓ４が存在しなければ、処置Ｔ４が実行され、症状Ｓ４が存在すれば、症状Ｓ５の有無が判断される。症状Ｓ５が存在しなければ、処置Ｔ２が実行され、症状Ｓ５が存在すれば、処置Ｔ３が実行される。

【0030】

データ作成部３は、フローチャートデータ１において、以下のシナリオＳＣ１～ＳＣ７を抽出する。そして、シナリオＳＣ１～ＳＣ７において、以下の基本事例データＦＣ１～ＦＣ７を作成する。ここで、基本事例データＦＣ１～ＦＣ７において、起こり得ない機器の障害の他症状又は起こり得ない機器の障害への他処置を特定する。

【0031】

シナリオＳＣ１において、症状Ｓ１が存在し、症状Ｓ２が存在し、症状Ｓ３が存在し、処置Ｔ２が実行される。そこで、基本事例データＦＣ１において、症状Ｓ１に「ＹＥＳ」が記載され、症状Ｓ２に「ＹＥＳ」が記載され、症状Ｓ３に「ＹＥＳ」が記載され、処置Ｔ２に「１」が記載され、他症状Ｓ４、Ｓ５及び他処置Ｔ１、Ｔ３、Ｔ４に「－（ハイフン）」が記載される。

【0032】

シナリオＳＣ２において、症状Ｓ１が存在し、症状Ｓ２が存在し、症状Ｓ３が存在せず、症状Ｓ５が存在せず、処置Ｔ２が実行される。そこで、基本事例データＦＣ２において、症状Ｓ１に「ＹＥＳ」が記載され、症状Ｓ２に「ＹＥＳ」が記載され、症状Ｓ３に「ＮＯ」が記載され、症状Ｓ５に「ＮＯ」が記載され、処置Ｔ２に「１」が記載され、他症状Ｓ４及び他処置Ｔ１、Ｔ３、Ｔ４に「－（ハイフン）」が記載される。

【0033】

シナリオＳＣ３において、症状Ｓ１が存在し、症状Ｓ２が存在し、症状Ｓ３が存在せず、症状Ｓ５が存在し、処置Ｔ３が実行される。そこで、基本事例データＦＣ３において、症状Ｓ１に「ＹＥＳ」が記載され、症状Ｓ２に「ＹＥＳ」が記載され、症状Ｓ３に「ＮＯ」が記載され、症状Ｓ５に「ＹＥＳ」が記載され、処置Ｔ３に「１」が記載され、他症状Ｓ４及び他処置Ｔ１、Ｔ２、Ｔ４に「－（ハイフン）」が記載される。

【0034】

シナリオＳＣ４において、症状Ｓ１が存在し、症状Ｓ２が存在せず、症状Ｓ４が存在し、症状Ｓ５が存在せず、処置Ｔ２が実行される。そこで、基本事例データＦＣ４において、症状Ｓ１に「ＹＥＳ」が記載され、症状Ｓ２に「ＮＯ」が記載され、症状Ｓ４に「ＹＥＳ」が記載され、症状Ｓ５に「ＮＯ」が記載され、処置Ｔ２に「１」が記載され、他症状Ｓ３及び他処置Ｔ１、Ｔ３、Ｔ４に「－（ハイフン）」が記載される。

【0035】

シナリオＳＣ５において、症状Ｓ１が存在し、症状Ｓ２が存在せず、症状Ｓ４が存在し、症状Ｓ５が存在し、処置Ｔ３が実行される。そこで、基本事例データＦＣ５において、症状Ｓ１に「ＹＥＳ」が記載され、症状Ｓ２に「ＮＯ」が記載され、症状Ｓ４に「ＹＥＳ」が記載され、症状Ｓ５に「ＹＥＳ」が記載され、処置Ｔ３に「１」が記載され、他症状Ｓ３及び他処置Ｔ１、Ｔ２、Ｔ４に「－（ハイフン）」が記載される。

【0036】

シナリオＳＣ６において、症状Ｓ１が存在し、症状Ｓ２が存在せず、症状Ｓ４が存在せず、処置Ｔ４が実行される。そこで、基本事例データＦＣ６において、症状Ｓ１に「ＹＥＳ」が記載され、症状Ｓ２に「ＮＯ」が記載され、症状Ｓ４に「ＮＯ」が記載され、処置Ｔ４に「１」が記載され、他症状Ｓ３、Ｓ５及び他処置Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３に「－（ハイフン）」が記載される。

【0037】

シナリオＳＣ７において、症状Ｓ１が存在せず、処置Ｔ１が実行される。そこで、基本事例データＦＣ７において、症状Ｓ１に「ＮＯ」が記載され、処置Ｔ１に「１」が記載され、他症状Ｓ２～Ｓ５及び他処置Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４に「－（ハイフン）」が記載される。

【0038】

このように、機器の出荷直後において、基本事例データＦＣが存在し、基本事例データＦＣは、様々な偏りの少ない機器の障害の症状及び機器の障害への処置を含む。よって、機器の出荷直後において、機器の障害への必要な処置を高精度に推論することができる。そして、基本事例データＦＣにおいて、起こり得ない機器の障害の他症状又は起こり得ない機器の障害への他処置を特定するデータを追加し、障害推論モデル６において、機器の障害の症状と機器の障害への処置との間の因果関係を顕著に表現することができる。機器の障害の症状と機器の障害への処置との間の因果関係は、図１０～１４で後述する。

【0039】

本開示の分岐等確率データの追加処理を図６、７に示す。データ作成部３は、機器の障害の各症状の有無の分岐確率に基づいて、基本事例データＦＣの発生確率に比例する個数の基本事例データＦＣを重複で作成し、分岐等確率データＢＥとして作成する。

【0040】

フローチャートデータ１において、症状Ｓ１～Ｓ５の分岐確率は、図６、７ではそれぞれ１／２に等しくしているが、変形例としてそれぞれ１／２と異なっていてもよい。フローチャートデータ１において、症状Ｓ１～Ｓ５の分岐数は、図６、７ではそれぞれ２に等しくしているが、変形例としてそれぞれ３以上と決めていてもよい。

【0041】

シナリオＳＣ１において、３種類の症状Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３の有無が判断され、発生確率は（１／２）^３＝１／８である。シナリオＳＣ２において、４種類の症状Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ５の有無が判断され、発生確率は（１／２）^４＝１／１６である。シナリオＳＣ３において、４種類の症状Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ５の有無が判断され、発生確率は（１／２）^４＝１／１６である。シナリオＳＣ４において、４種類の症状Ｓ１、Ｓ２、Ｓ４、Ｓ５の有無が判断され、発生確率は（１／２）^４＝１／１６である。シナリオＳＣ５において、４種類の症状Ｓ１、Ｓ２、Ｓ４、Ｓ５の有無が判断され、発生確率は（１／２）^４＝１／１６である。シナリオＳＣ６において、３種類の症状Ｓ１、Ｓ２、Ｓ４の有無が判断され、発生確率は（１／２）^３＝１／８である。シナリオＳＣ７において、１種類の症状Ｓ１の有無が判断され、発生確率は（１／２）^１＝１／２である。

【0042】

基本事例データＦＣ１において、シナリオＳＣ１の発生確率１／８に比例して、作成個数は１６個×１／８＝２個である。基本事例データＦＣ２において、シナリオＳＣ２の発生確率１／１６に比例して、作成個数は１６個×１／１６＝１個である。基本事例データＦＣ３において、シナリオＳＣ３の発生確率１／１６に比例して、作成個数は１６個×１／１６＝１個である。基本事例データＦＣ４において、シナリオＳＣ４の発生確率１／１６に比例して、作成個数は１６個×１／１６＝１個である。基本事例データＦＣ５において、シナリオＳＣ５の発生確率１／１６に比例して、作成個数は１６個×１／１６＝１個である。基本事例データＦＣ６において、シナリオＳＣ６の発生確率１／８に比例して、作成個数は１６個×１／８＝２個である。基本事例データＦＣ７において、シナリオＳＣ７の発生確率１／２に比例して、作成個数は１６個×１／２＝８個である。

【0043】

ここで、基本事例データＦＣの発生確率に比例する個数の基本事例データＦＣが「重複で作成されない」ときには、シナリオＳＣ１～ＳＣ７の発生確率が等しいと考えることになり、症状Ｓ１～Ｓ５の分岐確率が意図した１／２と異なると考えることになる。

【0044】

一方で、基本事例データＦＣの発生確率に比例する個数の基本事例データＦＣが「重複で作成される」ときには、症状Ｓ１～Ｓ５の分岐確率が意図した１／２に等しいと考えることになり、シナリオＳＣ１～ＳＣ７の発生確率が異なると考えることになる。

【0045】

このように、基本事例データＦＣ及び障害推論モデル６において、フローチャートデータ１での機器の障害の各症状の有無の分岐確率を正確に反映させることができる。

【0046】

本開示の基本補間データの追加処理を図８、９に示す。データ作成部３は、基本事例データＦＣ１～ＦＣ７において、機器の障害の各症状の有無又は機器の障害への各処置が起きたときに、以下の項目を特定する基本補間データＦＩ１～ＦＩ１４を追加する。つまり、基本補間データＦＩ１～ＦＩ１４において、考慮すべき機器の障害の他症状又は起こり得る機器の障害への他処置を特定し、考慮不要な機器の障害の他症状又は起こり得ない機器の障害への他処置を特定する。ここで、機器の障害の各症状の有無又は機器の障害への各処置が起きた基本事例データＦＣ１～ＦＣ７に基づいて、基本補間データＦＩ１～ＦＩ１４を追加する。以下では、基本補間データＦＩの一部について、詳細に説明する。

【0047】

基本補間データＦＩ３において、症状Ｓ２の「ＹＥＳ」が起きたとすると、症状Ｓ２の「ＹＥＳ」を通るフローチャートデータ１のフロー、又は、症状Ｓ２の「ＹＥＳ」が起きた基本事例データＦＣ１、ＦＣ２、ＦＣ３が抽出される。そして、症状Ｓ１、Ｓ３、Ｓ５が考慮すべき症状に特定され、処置Ｔ２、Ｔ３が起こり得る処置に特定され、症状Ｓ４が考慮不要な症状に特定され、処置Ｔ１、Ｔ４が起こり得ない処置に特定される。さらに、症状Ｓ２に「ＹＥＳ」が記載され、症状Ｓ１、Ｓ３、Ｓ５及び処置Ｔ２、Ｔ３に「 （空欄）（ＹＥＳ、ＮＯ、１も可）」が記載され、症状Ｓ４及び処置Ｔ１、Ｔ４に「－（ハイフン）」が記載される。

【0048】

基本補間データＦＩ４において、症状Ｓ２の「ＮＯ」が起きたとすると、症状Ｓ２の「ＮＯ」を通るフローチャートデータ１のフロー、又は、症状Ｓ２の「ＮＯ」が起きた基本事例データＦＣ４、ＦＣ５、ＦＣ６が抽出される。そして、症状Ｓ１、Ｓ４、Ｓ５が考慮すべき症状に特定され、処置Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４が起こり得る処置に特定され、症状Ｓ３が考慮不要な症状に特定され、処置Ｔ１が起こり得ない処置に特定される。さらに、症状Ｓ２に「ＮＯ」が記載され、症状Ｓ１、Ｓ４、Ｓ５及び処置Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４に「 （空欄）（ＹＥＳ、ＮＯ、１も可）」が記載され、症状Ｓ３及び処置Ｔ１に「－（ハイフン）」が記載される。

【0049】

基本補間データＦＩ７において、症状Ｓ４の「ＹＥＳ」が起きたとすると、症状Ｓ４の「ＹＥＳ」を通るフローチャートデータ１のフロー、又は、症状Ｓ４の「ＹＥＳ」が起きた基本事例データＦＣ４、ＦＣ５が抽出される。そして、症状Ｓ１、Ｓ２、Ｓ５が考慮すべき症状に特定され、処置Ｔ２、Ｔ３が起こり得る処置に特定され、症状Ｓ３が考慮不要な症状に特定され、処置Ｔ１、Ｔ４が起こり得ない処置に特定される。さらに、症状Ｓ４に「ＹＥＳ」が記載され、症状Ｓ１、Ｓ２、Ｓ５及び処置Ｔ２、Ｔ３に「（空欄）（ＹＥＳ、ＮＯ、１も可）」が記載され、症状Ｓ３及び処置Ｔ１、Ｔ４に「－（ハイフン）」が記載される。

【0050】

基本補間データＦＩ８において、症状Ｓ４の「ＮＯ」が起きたとすると、症状Ｓ４の「ＮＯ」を通るフローチャートデータ１のフロー、又は、症状Ｓ４の「ＮＯ」が起きた基本事例データＦＣ６が抽出される。そして、症状Ｓ１、Ｓ２が考慮すべき症状に特定され、処置Ｔ４が起こり得る処置に特定され、症状Ｓ３、Ｓ５が考慮不要な症状に特定され、処置Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３が起こり得ない処置に特定される。さらに、症状Ｓ４に「ＮＯ」が記載され、症状Ｓ１、Ｓ２及び処置Ｔ４に「 （空欄）（ＹＥＳ、ＮＯ、１も可）」が記載され、症状Ｓ３、Ｓ５及び処置Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３に「－（ハイフン）」が記載される。

【0051】

基本補間データＦＩ１２において、処置Ｔ２の「１」が起きたとすると、処置Ｔ２の「１」を通るフローチャートデータ１のフロー、又は、処置Ｔ２の「１」が起きた基本事例データＦＣ１、ＦＣ２、ＦＣ４が抽出される。そして、症状Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４、Ｓ５が考慮すべき症状に特定され、処置Ｔ１、Ｔ３、Ｔ４が起こり得ない処置に特定される。さらに、処置Ｔ２に「１」が記載され、症状Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４、Ｓ５に「 （空欄）（ＹＥＳ、ＮＯも可）」が記載され、処置Ｔ１、Ｔ３、Ｔ４に「－（ハイフン）」が記載される。

【0052】

基本補間データＦＩ１３において、処置Ｔ３の「１」が起きたとすると、処置Ｔ３の「１」を通るフローチャートデータ１のフロー、又は、処置Ｔ３の「１」が起きた基本事例データＦＣ３、ＦＣ５が抽出される。そして、症状Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４、Ｓ５が考慮すべき症状に特定され、処置Ｔ１、Ｔ２、Ｔ４が起こり得ない処置に特定される。さらに、処置Ｔ３に「１」が記載され、症状Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４、Ｓ５に「 （空欄）（ＹＥＳ、ＮＯも可）」が記載され、処置Ｔ１、Ｔ２、Ｔ４に「－（ハイフン）」が記載される。

【0053】

基本補間データＦＩ１～ＦＩ１４において、１種類の症状の「ＹＥＳ又はＮＯ」又は１種類の処置の「１」が起きたとしているが、変形例として、２種類以上の症状の「ＹＥＳ又はＮＯ」及び／又は２種類以上の処置の「１」が起きたとしてもよい。

【0054】

このように、基本事例データＦＣに対して、基本補間データＦＩを追加し、学習用データ４を増加することができる。そして、基本補間データＦＩにおいて、考慮すべき機器の障害の他症状又は起こり得る機器の障害への他処置を特定し、障害推論モデル６において、機器の障害の症状と機器の障害への処置との間の因果関係を顕著に表現することができる。さらに、基本補間データＦＩにおいて、考慮不要な機器の障害の他症状又は起こり得ない機器の障害への他処置を特定し、障害推論モデル６において、機器の障害の症状と機器の障害への処置との間の因果関係をなおさら顕著に表現することができる。機器の障害の症状と機器の障害への処置との間の因果関係は、図１０～１４で後述する。

【0055】

本開示のフローチャートデータの具体例を図１０に示す。本開示の障害推論モデルの具体例を図１１～１４に示す。図１１～１４に示した障害推論モデル６は、図１０に示したフローチャートデータ１について、機器の障害の症状と機器の障害への処置との間の因果関係を確率論的に表現するベイジアンネットワーク等である。

【0056】

図１１に示した障害推論モデル６において、「－（ハイフン）」が記載されていない基本事例データＦＣ及び分岐等確率データＢＥは作成されているが、基本補間データＦＩは追加されていない。基本事例データＦＣ及び分岐等確率データＢＥの「－（ハイフン）」がなく、基本補間データＦＩが追加されていないため、不足リンク箇所が多い。基本事例データＦＣ及び分岐等確率データＢＥの「－（ハイフン）」がないため、過剰リンク箇所も多い。

【0057】

図１２に示した障害推論モデル６において、「－（ハイフン）」が記載されている基本事例データＦＣ及び分岐等確率データＢＥは作成されているが、基本補間データＦＩは追加されていない。基本事例データＦＣ及び分岐等確率データＢＥの「－（ハイフン）」があるため、過剰リンク箇所が減る。基本補間データＦＩが追加されていないため、不足リンク箇所が残る。

【0058】

図１３に示した障害推論モデル６において、「－（ハイフン）」が記載されている基本事例データＦＣ及び分岐等確率データＢＥは作成されており、基本補間データＦＩは追加されているが、学習用データ４のデータ数は少ない。基本補間データＦＩの追加分があるため、不足リンク箇所が減る。学習用データ４のデータ数が少ないものの、フローチャートデータ１に近づいている。

【0059】

図１４に示した障害推論モデル６において、「－（ハイフン）」が記載されている基本事例データＦＣ及び分岐等確率データＢＥは作成されており、基本補間データＦＩは追加されており、学習用データ４のデータ数は多い。基本補間データＦＩの追加分があるため、不足リンク箇所が減る。学習用データ４のデータ数が多いため、フローチャートデータ１にかなり近づく。

【0060】

（本開示の追加学習の処理）
本開示の追加学習の処理概要を図１５に示す。データ作成部３は、基本事例データＦＣ及び分岐等確率データＢＥに加えて、追加事例データＡＣ、結合処理データＣＰ及び追加補間データＡＩを、学習用データ４として作成する。モデル構築部５は、これらの学習用データ４に基づいて、機器の障害の新たな症状に応じて、機器の障害への必要な処置を推論するための障害推論モデル６を更新する。処置推論部８は、障害推論モデル６及び新規事例データ７（機器の障害の新たな症状が記載される。）に基づいて、機器の障害の新たな症状に応じて、機器の障害への必要な処置を推論する。

【0061】

本開示の追加事例データの作成処理を図１６に示す。データ作成部３は、機器の障害の実際の症状に応じて、機器の障害への実際の処置を現実に診断した旨の蓄積事例データ２を、基本事例データＦＣと同一のデータ形式を有する追加事例データＡＣに変換し、起こり得ない機器の障害の他症状又は機器の障害への他処置を特定する。なお、データ作成部３は、フローチャートデータ１と蓄積事例データ２とを比較したうえで、文字種の違い及び表現のゆらぎ（意味は同じ）を整理し、機器の障害の既存の症状Ｓ１～Ｓ５及び機器の障害への既存の処置Ｔ１～Ｔ４を基本事例ＩＤとして維持し、機器の障害の新規の症状Ｓ６及び機器の障害への新規の処置Ｔ５を追加事例ＩＤとして登録する。

【0062】

追加事例データＡＣ１において、蓄積事例データ２に基づいて、症状Ｓ５に「ＹＥＳ」が記載され、症状Ｓ６に「ＮＯ」が記載され、処置Ｔ３に「１」が記載され、他症状Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４及び他処置Ｔ１、Ｔ２、Ｔ４、Ｔ５に「－（ハイフン）」が記載される。

【0063】

追加事例データＡＣ２において、蓄積事例データ２に基づいて、症状Ｓ４に「ＮＯ」が記載され、症状Ｓ６に「ＹＥＳ」が記載され、処置Ｔ４に「１」が記載され、他症状Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ５及び他処置Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ５に「－（ハイフン）」が記載される。

【0064】

追加事例データＡＣ３において、蓄積事例データ２に基づいて、症状Ｓ３に「ＮＯ」が記載され、症状Ｓ５に「ＮＯ」が記載され、処置Ｔ５に「１」が記載され、他症状Ｓ１、Ｓ２、Ｓ４、Ｓ６及び他処置Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４に「－（ハイフン）」が記載される。

【0065】

ここで、蓄積事例データ２が、フローチャートデータ１と矛盾することもあり得る。しかし、追加事例データＡＣが、基本事例データＦＣと矛盾しても構わない。

【0066】

このように、機器のサービス期間等において、追加事例データＡＣが追加され、追加事例データＡＣは、様々な機器の障害の症状及び機器の障害への処置を含む。よって、機器のサービス期間等において、機器の障害への必要な処置を高精度に推論することができる。そして、追加事例データＡＣにおいて、起こり得ない機器の障害の他症状又は起こり得ない機器の障害への他処置を特定するデータを追加し、障害推論モデル６において、機器の障害の症状と機器の障害への処置との間の因果関係を顕著に表現することができる。機器の障害の症状と機器の障害への処置との間の因果関係は、図１９で後述する。

【0067】

本開示の結合処理データの作成処理を図１７に示す。データ作成部３は、基本事例データＦＣ１～ＦＣ７又は分岐等確率データＢＥでの機器の障害の各症状Ｓ１～Ｓ５又は機器の障害への各処置Ｔ１～Ｔ４に含まれない、追加事例データＡＣ１～ＡＣ３での機器の障害の実際の症状Ｓ６又は機器の障害への実際の処置Ｔ５が、基本事例データＦＣ１～ＦＣ７又は分岐等確率データＢＥで起こり得ないことを「－（ハイフン）」で特定し、基本事例データＦＣ１～ＦＣ７又は分岐等確率データＢＥと追加事例データＡＣ１～ＡＣ３との結合処理データＣＰを作成する。

【0068】

このように、基本事例データＦＣと追加事例データＡＣとを、同一の形式のデータとして結合することができる。そして、基本事例データＦＣにおいて、起こり得ない機器の障害の他症状又は起こり得ない機器の障害への他処置（追加事例データＡＣでは、実際に起こる症状又は処置として含まれる。）を特定するデータを追加し、障害推論モデル６において、機器の障害の症状と機器の障害への処置との間の因果関係を顕著に表現することができる。機器の障害の症状と機器の障害への処置との間の因果関係は、図１９で後述する。

【0069】

本開示の追加補間データの追加処理を図１８に示す。データ作成部３は、基本事例データＦＣ１～ＦＣ７と追加事例データＡＣ１～ＡＣ３との結合処理データＣＰにおいて、機器の障害の各症状の有無及び実際の症状の有無、又は、機器の障害への各処置及び実際の症状への処置が起きたときに、以下の項目を特定する追加補間データＡＩ１～ＡＩ１７を追加する。つまり、追加補間データＡＩ１～ＡＩ１７において、考慮すべき機器の障害の他症状又は起こり得る機器の障害への他処置を特定し、考慮不要な機器の障害の他症状又は起こり得ない機器の障害への他処置を特定する。ここで、機器の障害の各症状の有無及び実際の症状の有無、又は、機器の障害への各処置及び実際の症状への処置が起きた基本事例データＦＣ１～ＦＣ７と追加事例データＡＣ１～ＡＣ３との結合処理データＣＰに基づいて、追加補間データＡＩ１～ＡＩ１７を追加する。

【0070】

図１８では、本開示として、データ作成部３は、基本事例データＦＣ１～ＦＣ７及び追加事例データＡＣ１～ＡＣ３に基づいて、追加補間データＡＩ１～ＡＩ１７を追加している。図１８以外に、変形例として、データ作成部３は、基本補間データＦＩ１～ＦＩ１４及び追加事例データＡＣ１～ＡＣ３に基づいて、追加補間データＡＩ１～ＡＩ１７を追加してもよい。データ作成部３は、図１８での本開示及び図１８以外の変形例のいずれによっても、同様な追加補間データＡＩ１～ＡＩ１７を追加することができる。以下では、追加補間データＡＩの一部について、図１８の本開示を用いて詳細に説明する。

【0071】

追加補間データＡＩ６において、症状Ｓ３の「ＮＯ」が起きたとすると、症状Ｓ３の「ＮＯ」が起きた基本事例データＦＣ２、ＦＣ３及び追加事例データＡＣ３が抽出される。そして、症状Ｓ１、Ｓ２、Ｓ５が考慮すべき症状に特定され、処置Ｔ２、Ｔ３、Ｔ５が起こり得る処置に特定され、症状Ｓ４、Ｓ６が考慮不要な症状に特定され、処置Ｔ１、Ｔ４が起こり得ない処置に特定される。さらに、症状Ｓ３に「ＮＯ」が記載され、症状Ｓ１、Ｓ２、Ｓ５及び処置Ｔ２、Ｔ３、Ｔ５に「 （空欄）（ＹＥＳ、ＮＯ、１も可）」が記載され、症状Ｓ４、Ｓ６及び処置Ｔ１、Ｔ４に「－（ハイフン）」が記載される。つまり、追加補間データＡＩ６において、基本補間データＦＩ６に加えて、症状Ｓ６に「－（ハイフン）」が記載され、処置Ｔ５に「 （空欄）（１でもよい。）」が記載される。

【0072】

追加補間データＡＩ８において、症状Ｓ４の「ＮＯ」が起きたとすると、症状Ｓ４の「ＮＯ」が起きた基本事例データＦＣ６及び追加事例データＡＣ２が抽出される。そして、症状Ｓ１、Ｓ２、Ｓ６が考慮すべき症状に特定され、処置Ｔ４が起こり得る処置に特定され、症状Ｓ３、Ｓ５が考慮不要な症状に特定され、処置Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ５が起こり得ない処置に特定される。さらに、症状Ｓ４に「ＮＯ」が記載され、症状Ｓ１、Ｓ２、Ｓ６及び処置Ｔ４に「 （空欄）（ＹＥＳ、ＮＯ、１も可）」が記載され、症状Ｓ３、Ｓ５及び処置Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ５に「－（ハイフン）」が記載される。つまり、追加補間データＡＩ８において、基本補間データＦＩ８に加えて、症状Ｓ６に「 （空欄）（ＹＥＳ又はＮＯでもよい。）」が記載され、処置Ｔ５に「－（ハイフン）」が記載される。

【0073】

追加補間データＡＩ９において、症状Ｓ５の「ＹＥＳ」が起きたとすると、症状Ｓ５の「ＹＥＳ」が起きた基本事例データＦＣ３、ＦＣ５及び追加事例データＡＣ１が抽出される。そして、症状Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４、Ｓ６が考慮すべき症状に特定され、処置Ｔ３が起こり得る処置に特定され、処置Ｔ１、Ｔ２、Ｔ４、Ｔ５が起こり得ない処置に特定される。さらに、症状Ｓ５に「ＹＥＳ」が記載され、症状Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４、Ｓ６及び処置Ｔ３に「 （空欄）（ＹＥＳ、ＮＯ、１も可）」が記載され、処置Ｔ１、Ｔ２、Ｔ４、Ｔ５に「－（ハイフン）」が記載される。つまり、追加補間データＡＩ９において、基本補間データＦＩ９に加えて、症状Ｓ６に「 （空欄）（ＹＥＳ又はＮＯでもよい。）」が記載され、処置Ｔ５に「－（ハイフン）」が記載される。

【0074】

追加補間データＡＩ１０において、症状Ｓ５の「ＮＯ」が起きたとすると、症状Ｓ５の「ＮＯ」が起きた基本事例データＦＣ２、ＦＣ４及び追加事例データＡＣ３が抽出される。そして、症状Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４が考慮すべき症状に特定され、処置Ｔ２、Ｔ５が起こり得る処置に特定され、症状Ｓ６が考慮不要な症状に特定され、処置Ｔ１、Ｔ３、Ｔ４が起こり得ない処置に特定される。さらに、症状Ｓ５に「ＮＯ」が記載され、症状Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４及び処置Ｔ２、Ｔ５に「 （空欄）（ＹＥＳ、ＮＯ、１も可）」が記載され、症状Ｓ６及び処置Ｔ１、Ｔ３、Ｔ４に「－（ハイフン）」が記載される。つまり、追加補間データＡＩ１０において、基本補間データＦＩ１０に加えて、症状Ｓ６に「－（ハイフン）」が記載され、処置Ｔ５に「 （空欄）（１でもよい。）」が記載される。

【0075】

追加補間データＡＩ１３において、処置Ｔ３の「１」が起きたとすると、処置Ｔ３の「１」が起きた基本事例データＦＣ３、ＦＣ５及び追加事例データＡＣ１が抽出される。そして、症状Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４、Ｓ５、Ｓ６が考慮すべき症状に特定され、処置Ｔ１、Ｔ２、Ｔ４、Ｔ５が起こり得ない処置に特定される。さらに、処置Ｔ３に「１」が記載され、症状Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４、Ｓ５、Ｓ６に「 （空欄）（ＹＥＳ、ＮＯ、１も可）」が記載され、処置Ｔ１、Ｔ２、Ｔ４、Ｔ５に「－（ハイフン）」が記載される。つまり、追加補間データＡＩ１３において、基本補間データＦＩ１３に加えて、症状Ｓ６に「 （空欄）（ＹＥＳ又はＮＯでもよい。）」が記載され、処置Ｔ５に「－（ハイフン）」が記載される。

【0076】

追加補間データＡＩ１４において、処置Ｔ４の「１」が起きたとすると、処置Ｔ４の「１」が起きた基本事例データＦＣ６及び追加事例データＡＣ２が抽出される。そして、症状Ｓ１、Ｓ２、Ｓ４、Ｓ６が考慮すべき症状に特定され、症状Ｓ３、Ｓ５が考慮不要な症状に特定され、処置Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ５が起こり得ない処置に特定される。さらに、処置Ｔ４に「１」が記載され、症状Ｓ１、Ｓ２、Ｓ４、Ｓ６に「 （空欄）（ＹＥＳ、ＮＯ、１も可）」が記載され、症状Ｓ３、Ｓ５及び処置Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ５に「－（ハイフン）」が記載される。つまり、追加補間データＡＩ１４において、基本補間データＦＩ１４に加えて、症状Ｓ６に「 （空欄）（ＹＥＳ又はＮＯでもよい。）」が記載され、処置Ｔ５に「－（ハイフン）」が記載される。

【0077】

追加事例データＡＣ１のみにおいて、症状Ｓ６の「ＮＯ」が起きており、追加補間データＡＩ１６において、追加事例データＡＣ１の内容が反映される。追加事例データＡＣ２のみにおいて、症状Ｓ６の「ＹＥＳ」が起きており、追加補間データＡＩ１５において、追加事例データＡＣ２の内容が反映される。追加事例データＡＣ３のみにおいて、処置Ｔ５の「１」が起きており、追加補間データＡＩ１７において、追加事例データＡＣ３の内容が反映される。ただし、「 （空欄）（ＹＥＳ、ＮＯ又は１でもよい。）」が追加される。

【0078】

追加補間データＡＩ１～ＡＩ１７において、１種類の症状の「ＹＥＳ又はＮＯ」又は１種類の処置の「１」が起きたとしているが、変形例として、２種類以上の症状の「ＹＥＳ又はＮＯ」及び／又は２種類以上の処置の「１」が起きたとしてもよい。

【0079】

このように、追加事例データＡＣに対して、追加補間データＡＩを追加し、学習用データ４を増加することができる。そして、追加補間データＡＩにおいて、考慮すべき機器の障害の他症状又は起こり得る機器の障害への他処置を特定し、障害推論モデル６において、機器の障害の症状と機器の障害への処置との間の因果関係を顕著に表現することができる。さらに、追加補間データＡＩにおいて、考慮不要な機器の障害の他症状又は起こり得ない機器の障害への他処置を特定し、障害推論モデル６において、機器の障害の症状と機器の障害への処置との間の因果関係をなおさら顕著に表現することができる。機器の障害の症状と機器の障害への処置との間の因果関係は、図１９で後述する。

【0080】

本開示の障害推論モデルの具体例を図１９に示す。図１９に示した障害推論モデル６は、図１０に示したフローチャートデータ１及び図１５に示した蓄積事例データ２について、機器の障害の症状と機器の障害への処置との間の因果関係を確率論的に表現するベイジアンネットワーク等である。

【0081】

図１９に示した障害推論モデル６において、「－（ハイフン）」が記載されている追加事例データＡＣ及び結合処理データＣＰは作成されており、追加補間データＡＩは追加されており、学習用データ４のデータ数は多い。機器の障害の症状数及び機器の障害への処置数が増え、機器の障害の症状と機器の障害への処置との間のリンク数も増える。フローチャートデータ１が考慮されるとともに、蓄積事例データ２が考慮されるため、機器の障害の各症状の有無の分岐確率は、１／２から他の値へと重み付けが加わる。

【産業上の利用可能性】

【0082】

本開示の機器障害診断プログラムは、サービス期間等のみならず、機器の出荷直後においても、機器の障害への必要な処置を高精度に推論することができる。

【符号の説明】

【0083】

Ｄ：機器障害診断装置
１：フローチャートデータ
２：蓄積事例データ
３：データ作成部
４：学習用データ
５：モデル構築部
６：障害推論モデル
７：新規事例データ
８：処置推論部
ＦＣ：基本事例データ
ＢＥ：分岐等確率データ
ＦＩ：基本補間データ
ＡＣ：追加事例データ
ＣＰ：結合処理データ
ＡＩ：追加補間データ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】