JP2005222115A - ベイジアンネットワークを用いた事象分析対処システム - Google Patents

Abstract

【課題】
ある事象が発生した場合に、ベイジアンネットワークによる処理を用いて、その事象が発生する原因を推測し、最適と思われる対処方法を出力する、ベイジアンネットワークを用いた事象分析対処システムを提供することを目的とする。
【解決手段】
確率テーブルと、事象情報を受信する事象情報入力部と、事象に対する対処の組合せを作成する対処案作成部と、原因の確率分布データを出力するベイジアンネットワーク演算部と、予め定められた評価関数に基づいて、その対処に対する評価値を算出する評価関数処理部と、算出した対処に対する評価値から、有効性の高い対処案データを対処案リストとして出力する対処案評価部と、からなるベイジアンネットワークを用いた事象分析対処システムである。
【選択図】 図１

Description

本発明は、ある事象（症状）が発生した場合に、ベイジアンネットワークによる処理を用いて、その事象が発生する原因を推測し、最適と思われる対処方法を出力する（対処処理を行う）、ベイジアンネットワークを用いた事象分析対処システムに関する。

機械、装置、システム等に発生する様々な事象に対する対処方法を出力し、対処するために、ベイジアンネットワークと呼ばれる分析方法を用いることがある。ベイジアンネットワークとは、確率変数をノードで表し、因果関係や相関関係のような依存関係を示す変数の間にリンクを張ったグラフ構造による確率モデルであって、このリンクが因果関係の方向に有向性を有し、そのリンクを辿ったパスが循環しない非循環有向グラフで表されるモデルである（ベイジアンネットワークは下記の非特許文献１に詳しい）。

そして下記特許文献１、特許文献２にはベイジアンネットワークを自動診断システムに用いた発明が開示されている。

特開２００１−７５８０８号公報 特開２００２−３１８６９１号公報

本村陽一、"確率ネットワークと知識情報処理への応用"、[online]、平成１３年１月２４日、インターネット＜ＵＲＬ：http://staff.aist.go.jp/y.motomura/DS/DS.html/＞

事象に対する対処方法の分析にベイジアンネットワークを用いることによって、曖昧な事象や診断結果であってもその事象の原因の予測を行うことが出来る。しかしこの予測は、確率分布によって示されるので、その予測された原因から、最適な対処方法を選択するのは一般的には困難である。又、複数の対処方法がコンフリクトする場合もあるが、ベイジアンネットワークではこのような判断を行うことが困難である。

そこで本発明者は、事象に対する対処方法の分析にベイジアンネットワークを用いることで、曖昧な事象や診断結果でもその処理を実行できることに加え、その結果に対する有効性の評価を行うことで、最適と思われる対処方法の結果を出力することを可能とした。

請求項１の発明は、
ベイジアンネットワークを用いた事象分析対処システムであって、ある事象が発生している状況で、ある対処を行った場合の、原因の確率分布を計算するための確率テーブルと、前記事象分析対処システム外から事象情報を受信する事象情報入力部と、前記事象に対する対処の組合せを作成し、それを対処案データとする対処案作成部と、前記事象情報と前記対処案データとを受信し、前記確率テーブルから、原因の確率分布データを出力するベイジアンネットワーク演算部と、前記出力した原因の確率分布データと予め定められた評価関数とに基づいて、その対処に対する評価値を算出する評価関数処理部と、前記算出した対処に対する評価値から、有効性の高い対処案データを対処案リストとして出力する対処案評価部と、からなるベイジアンネットワークを用いた事象分析対処システムである。

本発明のように、単にベイジアンネットワークで処理を行うだけでなく、その有効性を比較することによって、序列化した対処案を出力することが出来る。それにより、単に従来のように確率分布で出力されるのではなく、その事象に適した対処を有効に行うことが出来る。

請求項２の発明は、
前記事象分析対処システムは、前記対処案作成部に於いて、何も対処をしない場合の対処案データを最初に作成し、その対処をしない場合の対処案データと前記事象情報とに基づいて、前記確率テーブルから原因の確率分布データを、前記ベイジアンネットワーク演算部で出力し、前記評価関数処理部は、前記出力した原因の確率分布データと前記予め定められた関数とに基づいて、前記何も対処をしない場合の評価値を算出し、それを基準評価値として対処案評価部に記憶し、前記対処案評価部は、前記基準評価値と各対処に対する評価値とを比較し、予め設定された評価条件を満たしているものを有効性が高いとして、前記対処案リストとして出力する、ベイジアンネットワークを用いた事象分析対処システムである。

請求項３の発明は、
前記評価関数処理部は、前記原因の確率分布データを前記評価関数に基づいて、各原因に対する評価値を算出し、それらを合計することで、前記対処に対する評価値を出力する、ベイジアンネットワークを用いた事象分析対処システムである。

これらの発明のように、有効性を比較すると良い。

請求項４の発明は、
前記事象分析対処システムは、各対処に対するコンフリクト関係を示すコンフリクトテーブルを更に有しており、前記対処案評価部は、前記対処案データの有効性を比較する際、或いは前記対処案リストを出力する際に、前記コンフリクトテーブルを参照し、コンフリクト関係にある対処を含む対処案については処理を行わない、ベイジアンネットワークを用いた事象分析対処システムである。

請求項５の発明は、
前記事象分析対処システムは、各対処に対するコンフリクト関係を示すコンフリクトテーブルを更に有しており、前記対処案作成部は、前記対処案データを作成する際に、前記コンフリクトテーブルを参照し、コンフリクト関係にある対処を含む対処案については、対処案データを作成しない、ベイジアンネットワークを用いた事象分析対処システムである。

このように、コンフリクト関係にある対処案の出力を行わないことによって、実際には対処してはならない方法の出力を防ぐことが可能となる。

請求項６の発明は、
ベイジアンネットワークを用いた事象分析対処システムであって、ある事象が発生している状況で、ある対処と診断を行った場合の、原因の確率分布を計算するための確率テーブルと、前記事象分析対処システム外から事象情報を受信する事象情報入力部と、前記事象に対する対処と診断の組合せを作成し、それを診断対処案データとする診断付対処案作成部と、前記事象情報と前記診断対処案データとを受信し、前記確率テーブルから、原因の確率分布データを出力するベイジアンネットワーク演算部と、前記出力した原因の確率分布データと予め定められた評価関数とに基づいて、診断を行わない場合の対処に対する評価値と診断を行う場合の対処に対する評価値とを、分けて算出する診断付評価関数処理部と、前記算出した対処に対する評価値から、有効性の高い診断対処案データを診断対処案リストとして出力する対処案評価部と、からなるベイジアンネットワークを用いた事象分析対処システムである。

請求項７の発明は、
前記診断付評価関数処理部は、診断を行う場合の評価値の算出の際に、診断結果に対しての各評価値を算出後、各結果に対する有効性の高い評価値を算出し、それをその結果が発生する確率により加重平均することで、診断を行う場合の対処に対する評価値とする、ベイジアンネットワークを用いた事象分析対処システムである。

請求項６及び請求項７に記載の発明のように、ある対処に対して、人間やコンピュータ等による診断を付加することで、より優れた対処案リストを出力することが出来る。又、本発明に於ける診断は、診断の結果をシステムに入力して指示を仰がなければならない従来のシステムとは異なり、診断結果毎の最適な対処を始めから出力可能であるという点で、従来技術にはない顕著な特徴を持つ。更に、これらの発明によって、所謂デシジョンツリーの自動生成も可能となる。

本発明によって、最適と思われる対処方法までを出力可能とすることで、ユーザは出力された結果からどのような対処を行ったらよいのか、判断可能となる。又、その出力結果を用いて自動的に対処を行うことも可能となる。更に、個々の対処がどの原因を抑制しているかも知ることが出来る。

本発明のベイジアンネットワークを用いた事象分析対処システム１（以下、事象分析対処システム１）のシステム構成の一例を図１に示す。

事象分析対処システム１は、事象情報入力部２、対処案作成部３、ベイジアンネットワーク演算部４、評価関数処理部５、対処案評価部６、確率テーブル７を有している。

事象情報入力部２は、事象分析対処システム１外から事象情報を受信し、ベイジアンネットワーク演算部４（後述）にそれを送信する手段である。事象情報入力部２は、ベイジアンネットワーク演算部４が確率分布で演算を行うことから、受信した事象情報を確率分布に変換した後に、それを送信する。事象情報とは、測定器やセンサー等から取得したデータや、人間が感知したデータ等、様々なデータを扱うことが可能である。

対処案作成部３は、事象に対する対処候補の組合せを作成してそれを対処案データとして、ベイジアンネットワーク演算部４、対処案評価部６に送信する手段である。対処候補が少ない場合には全ての組合せを対処案データとして送信しても良いし、対処候補が多くて処理時間が必要になりそうな場合には、全ての組合せでなくても良い。

例えばまず一つを有効にした対処案データを作成し、次に有効性が高い対処候補をベースにして、他の対処候補を組み合わせた対処案データを作成する。そして更に、この中で有効性が高い対処候補をベースにして他の対処候補を組合せる、ことを反復することで、有効性の高い対処案を効率的に、且つ少ない処理ステップで作成することが可能となる。

ベイジアンネットワーク演算部４は、事象情報と対処案データとを受信し、それを予め設定された確率テーブル７（後述）に入力することで、原因の確率分布データを出力する手段である。

原因の確率分布データには、事象の発生原因を割り当てる。事象の発生原因は、事象情報と確率テーブル７とから算出されるものに加えて、対処案（対処案データ）によって状態が改善したり、悪化したりという予測があっても良い。

評価関数処理部５は、ベイジアンネットワーク演算部４で出力した、原因の確率分布データを予め定められた評価関数に基づいて、その対処案に対する評価値を出力し、対処案評価部６に対処案データとその対処案に対する評価値とを対応させて記憶させる手段である。例えば原因が損失を示すものであれば、原因の確率に損失見積もりを乗じることを評価関数とすることで、損失に対する期待値を、その対処案に対する評価値として出力することが出来る。評価関数としては、評価値を算出するための任意の関数を設定することが可能である。

対処案評価部６は、対処案データとその対処案に対する評価値とを対応して記憶し、有効性の高い対処案データを対処案リストデータとし、それを事象分析対処システム１外に処理結果として出力する手段である。

有効性の比較には、対処を行わない場合の評価値（即ち現状に於ける評価値）を基準評価値として出力し、更に各対処案データに於ける評価値と基準評価値とを比較し、予め設定された条件（評価条件）を満たしているものを有効性が高いとすると良い。評価条件としては評価値が所定値より大きい／小さい、評価値が最も大きい／小さい、評価値から上位Ｘ個の評価値、評価値から下位Ｘ個の評価値等、様々な評価条件が適用可能である。

確率テーブル７は、ある事象が発生している状況で、ある対処を行った場合の、原因の確率分布を計算する為の確率テーブルであって、事象の有無（「０」又は「１」で示される）、対処の有無（「０」又は「１」で示される）、原因の確率分布（確率値で示される）とからなる。ここで原因とは、事象に対して予想される状態をいう。図４に確率テーブル７の一例を示す。この場合は、２つの事象、２つの対処方法、３つの原因が想定されている。例えば事象Ｘとして「異音が発生している」、事象Ｙとして「油温が高い」、対処ｘとして「オイルを交換する」、対処ｙとして「ボルトを締め直す」、原因Ａとして「オイルの汚濁」、原因Ｂとして「オイルの減少」、原因Ｃとして「ボルトの緩み」が一例としてある。そして、事象Ｘ、事象Ｙが発生した場合の原因が、原因Ａ、原因Ｂ、原因Ｃである確率がテーブルに記録されている。

尚、ベイジアンネットワークであるので、入力される事象や対処は何水準であっても良いし、確率値であっても良いし、又、事象が曖昧であった場合には「０」「１」ではなく、確率値で入力しても良い。例えば事象が「ランプが点灯している」、「ランプが消灯している」、「ランプが点滅している」のような３水準であっても良いし、対処が「ボタンを押さない」、「ボタンを１秒押す」、「ボタンを３秒押す」のような３水準であっても良い。

次に本発明を用いた事象分析対処システム１のプロセスの流れの一例を図２及び図３のフローチャート図、図１のシステム構成図を用いて詳細に説明する。

事象分析対処システム１は、事象分析対処システム１外の測定器やセンサー等から、或いは人間が入力すること等によって、事象情報を事象情報入力部２で受信する（Ｓ１００）。上述の例に則って説明すると、事象情報として「異音が聞こえない」、「油温が高い」の２事象を受信する。

事象情報入力部２は、ベイジアンネットワーク演算部４でベイジアンネットワークによる演算の際に、確率分布で演算を行うことから、受信した事象情報を確率分布に変換し、それをベイジアンネットワーク演算部４に送信する。上述の例の場合、「事象Ｘ＝０、事象Ｙ＝１」を送信することとなる。

次に、対処案作成部３は、基準評価値を作成する為に、対処を行わない場合（つまり現状）の対処案データを作成し、それをベイジアンネットワーク演算部４、対処案評価部６に送信する（Ｓ１１０）。図４の例では、対処を行わない場合の対処案データとしては、「対処ｘ＝０」、「対処ｙ＝０」となるので、これを対処案データとしてベイジアンネットワーク演算部４、対処案評価部６に送信することとなる。

基準評価値の作成の場合の対処案データとしては、基準評価値が各対処案に於ける評価値の有効性との比較の際に用いるものであるから、対処を行わない場合の対処案データを基準評価値の作成の場合に用いることが好適であるが、基準評価値として、特定の対処案データを用いたい場合には、その場合の対処案データとしても良い。

次に対処案作成部３で作成した対処案データ（対処を行わない場合の対処案データ）と、事象情報入力部２から受信した事象情報とを、ベイジアンネットワーク演算部４が確率テーブル７に入力し、当該事象に対する原因の確率分布データを出力する（Ｓ２００）。図４の例の場合、「事象Ｘ＝０、事象Ｙ＝１、対処ｘ＝０、対処ｙ＝０」を入力すると、原因の確率分布データは、「原因Ａ＝０．７、原因Ｂ＝０．５、原因Ｃ＝０．１」を出力することとなる。

通常は、原因の確率分布データには、事象の発生原因を割り当てる。事象の発生原因は、事象情報と確率テーブル７とから算出されるものに加えて、対処案データによって状態が改善したり、悪化したりという予測があっても良い。

次に原因の確率分布データに基づいて、評価関数処理部５が予め定められた評価関数に基づいて、当該対処案データに於ける各原因に対する評価値を算出し、それを全ての原因の場合に対して行う（Ｓ２１０、Ｓ２２０）。上述の場合、原因Ａ、原因Ｂ、原因Ｃの各々に対して評価関数に基づいて評価値を算出し、その合計を行う（Ｓ２３０）。この合計値（原因Ａの評価値＋原因Ｂの評価値＋原因Ｃの評価値）を、当該対処に対する評価値とする。

対処を行わない場合の対処案データの評価値の合計を基準評価値として、評価関数処理部５は、対処案評価部６に対処案データと対応させて記憶する（Ｓ１３０）。つまり、当該対処に対する評価値と対処案データ「対処ｘ＝０、対処ｙ＝０」とを対応させて記憶する。

次に、まだ処理を行っていない対処を対処案データとして対処案作成部３が作成し、それをベイジアンネットワーク演算部４、対処案評価部６に送信する（Ｓ１４０、Ｓ１５０）。例えば図４の例ならば、「対処ｘ＝０、対処ｙ＝１」、「対処ｘ＝１、対処ｙ＝０」、「対処ｘ＝１、対処ｙ＝１」が対処案データとなる。尚、対処が少ない場合には全ての組合せを対処案データとして送信しても良いし、対処が多くて処理時間が必要になりそうな場合には、全ての組合せでなくても良い。

このように作成した対処案データと事象情報入力部２から受信した事象情報とに基づいて、ベイジアンネットワーク演算部４がそれらを確率テーブル７に入力し、当該事象に対する原因の確率分布データを出力する（Ｓ２００）。

そして基準評価値を算出したときと同様に、原因の確率分布データに基づいて、評価関数処理部５が予め定められた評価関数に基づいて、当該対処案データに於ける各原因の場合の評価値を算出し、それを全ての原因の場合に対して行い（Ｓ２１０、Ｓ２２０）、それらの評価値の合計を、当該対処に対する評価値として算出する（Ｓ２３０）。

このようにして算出された、対処に対する評価値を、評価関数処理部５は、対処案評価部６に対処案データと対応させて記憶する（Ｓ１７０）。

Ｓ１５０乃至Ｓ１７０を全て又は所定の対処案データに対して処理を実行後、前記記憶した対処案データとその対処に対する評価値とに基づいて、有効性の比較を行い（Ｓ１８０）、有効性の高い対処案データを対処案リストデータとして、事象分析対処システム１の外部に処理結果として出力する（Ｓ１９０）。

有効性の比較には、各対処に於ける評価値と基準評価値とを比較し（好適には基準評価値から対処に対する評価値を減算する）、それを有効性として、予め設定された条件（評価条件）を満たしているものを有効性が高いとすると良い。評価条件としては有効性が所定値より大きい／小さい、有効性が最も大きい／小さい、有効性が高いものの上位Ｘ個等、様々な評価条件が適用可能である。

次に、事象分析対処システム１の処理について、具体的事例を用いて説明する。この事例では、確率テーブル７を図４とし、事象Ｘについて「異音が聞こえる」、事象Ｙについて「油温が高い」、対処ｘについて「オイルを交換する」、対処ｙについて「ボルトを締め直す」、原因Ａについて「オイルの汚濁」、原因Ｂについて「オイルの減少」、原因Ｃについて「ボルトの緩み」である場合とする。又、評価値を「損失金額の期待値」とし、評価関数としては、
評価値Ａ＝１０００００×（原因Ａの確率）
評価値Ｂ＝１０００００×（原因Ｂの確率）
評価値Ｃ＝１０００００×（原因Ｃの確率）
であるとする（尚、この評価関数では、原因Ａ、原因Ｂ、原因Ｃであった場合に各々１０００００円（従って各定数が１０００００であるが、これは各原因によって異なっていても良い）の損失が発生することを意味している）。そして対処案評価部６で用いる評価条件としては、「損失金額を少なくする対処」（即ち、基準評価値に対して、対処に対する評価値がどれだけ低くなったかが有効性となる）を取るものとする。

事象情報入力部２に、事象分析対処システム１外から、事象情報として「異音が聞こえない」、「油温が高い」の２つの事象情報が入力され、それを事象情報入力部２で受信したとする（Ｓ１００）。

事象情報入力部２は、それらを確率分布に変換するので、「事象Ｘ＝０、事象Ｙ＝１」に変換し、変換後、ベイジアンネットワーク演算部４に送信する。

次に対処案作成部３は、基準評価値を作成するために、対処を行わない場合の対処案データを作成する（Ｓ１１０）。即ち「対処ｘ＝０、対処ｙ＝０」が基準評価値の際の対処案データとなる。この対処案データをベイジアンネットワーク演算部４、対処案評価部６に送信する。

Ｓ１１０に於いて対処案作成部３で作成した対処案データ「対処ｘ＝０、対処ｙ＝０」と、事象情報入力部２から受信した事象情報「事象Ｘ＝０、事象Ｙ＝１」とを、ベイジアンネットワーク演算部４が確率テーブル７に入力し、当該事象に対する原因の確率分布データを出力する（Ｓ２００）。この場合では、図４に示した確率テーブル７を参照すると、上記条件を満たすのは、「原因Ａ＝０．７、原因Ｂ＝０．５、原因Ｃ＝０．１」なので、それを出力することとなる。

次に原因の確率分布データに基づいて、評価関数処理部５が予め定められた評価関数に基づいて、当該対処案データに於ける各原因の場合の評価値を算出し、それを全ての原因の場合に対して行う（Ｓ２１０、Ｓ２２０）。

評価値Ａは、上述した評価関数から、
評価値Ａ＝１０００００×（原因Ａの確率）＝１０００００×０．７＝７００００
となり、同様に評価値Ｂ、評価値Ｃは、
評価値Ｂ＝１０００００×（原因Ｂの確率）＝１０００００×０．５＝５００００
評価値Ｃ＝１０００００×（原因Ｃの確率）＝１０００００×０．１＝１００００
となる。

そして各評価値を合計し（Ｓ２３０）、
対処に対する評価値＝評価値Ａ＋評価値Ｂ＋評価値Ｃ＝７００００＋５００００＋１００００＝１３００００
を当該対処に対する評価値とする。

評価関数処理部５は、Ｓ２３０で算出した、当該対処に対する評価値の合計（１３０００００）を基準評価値として、対処を行わない場合の対処案データ（対処ｘ＝０、対処ｙ＝０）と対応づけて、対処案評価部６に記憶する（Ｓ１３０）。尚、ここで算出した基準評価値は、現在の事象から算出される損失金額の期待値となる。

次に、対処を行った場合の評価値を、対処の組合せ毎に作成する。本実施例では、対処案が少ないので全ての場合について評価値を算出するが、上述したように対処案が多く、その処理に時間を費やすと想定されている場合や対処案が一定数以上等の場合には、全てを算出せず、その一部の算出にとどめても良いことは上述したとおりである。

対処案作成部３は、第１の対処案データとして「オイルを交換しない」、「ボルトを締め直す」の対処の場合、即ち「対処ｘ＝０、対処ｙ＝１」を対処案データとしてベイジアンネットワーク演算部４、対処案評価部６に送信する。

ベイジアンネットワーク演算部４は、対処案データ「対処ｘ＝０、対処ｙ＝１」と、事象情報入力部２から受信した事象情報「事象Ｘ＝０、事象Ｙ＝１」とを確率テーブル７に入力し、対応する原因の確率分布データを出力する（Ｓ２００）。この場合では、図４に示した確率テーブル７を参照すると、上記条件を満たすのは、「原因Ａ＝０．７、原因Ｂ＝０．５、原因Ｃ＝０．０」なので、それを出力することとなる。

次に原因の確率分布データに基づいて、評価関数処理部５が予め定められた評価関数に基づいて、当該対処案データに於ける各原因に対する評価値を算出し、それを全ての原因の場合に対して行う（Ｓ２１０、Ｓ２２０）。

評価値Ａは、上述した評価関数から、
評価値Ａ＝１０００００×（原因Ａの確率）＝１０００００×０．７＝７００００
となり、同様に評価値Ｂ、評価値Ｃは、
評価値Ｂ＝１０００００×（原因Ｂの確率）＝１０００００×０．５＝５００００
評価値Ｃ＝１０００００×（原因Ｃの確率）＝１０００００×０．０＝０
となる。

そして各評価値を合計し（Ｓ２３０）、
評価値＝評価値Ａ＋評価値Ｂ＋評価値Ｃ＝７００００＋５００００＋０＝１２００００
が当該対処「対処ｘ＝０、対処ｙ＝１」に対する評価値となる。

評価関数処理部５は、Ｓ２３０で算出した、対処に対する評価値（１２００００）を、対処案データ（対処ｘ＝０、対処ｙ＝１）と対応づけて、対処案評価部６に記憶する（Ｓ１７０）。尚、ここで算出した評価値は、「オイルを交換しない」、「ボルトを締め直す」の対処を行った場合で算出される損失金額の期待値となる。

次に、対処案作成部３は、第２の対処案データとして「オイルを交換する」、「ボルトを締め直さない」の対処の場合、即ち「対処ｘ＝１、対処ｙ＝０」を対処案データとしてベイジアンネットワーク演算部４、対処案評価部６に送信する。

ベイジアンネットワーク演算部４は、対処案データ「対処ｘ＝１、対処ｙ＝０」と、事象情報入力部２から受信した事象情報「事象Ｘ＝０、事象Ｙ＝１」とを確率テーブル７に入力し、対応する原因の確率分布データを出力する（Ｓ２００）。この場合では、図４に示した確率テーブル７を参照すると、上記条件を満たすのは、「原因Ａ＝０．０、原因Ｂ＝０．０、原因Ｃ＝０．１」なので、それを出力することとなる。

次に原因の確率分布データに基づいて、評価関数処理部５が予め定められた評価関数に基づいて、当該対処案データに於ける各原因に対する評価値を算出し、それを全ての原因の場合に対して行う（Ｓ２１０、Ｓ２２０）。

評価値Ａは、上述した評価関数から、
評価値Ａ＝１０００００×（原因Ａの確率）＝１０００００×０．０＝０
となり、同様に評価値Ｂ、評価値Ｃは、
評価値Ｂ＝１０００００×（原因Ｂの確率）＝１０００００×０．０＝０
評価値Ｃ＝１０００００×（原因Ｃの確率）＝１０００００×０．１＝１００００
となる。

そして各評価値を合計し（Ｓ２３０）、
対処に対する評価値＝評価値Ａ＋評価値Ｂ＋評価値Ｃ＝０＋０＋１００００＝１００００
が当該対処「対処ｘ＝１、対処ｙ＝０」に対する評価値となる。

評価関数処理部５は、Ｓ２３０で算出した、当該対処に対する評価値（１００００）を、対処案データ（対処ｘ＝１、対処ｙ＝０）と対応づけて、対処案評価部６に記憶する（Ｓ１７０）。尚、ここで算出した評価値は、「オイルを交換する」、「ボルトを締め直さない」の対処を行った場合で算出される損失金額の期待値となる。

更に、対処案作成部３は、第３の対処案データとして「オイルを交換する」、「ボルトを締め直す」の対処の場合、即ち「対処ｘ＝１、対処ｙ＝１」を対処案データとしてベイジアンネットワーク演算部４、対処案評価部６に送信する。

ベイジアンネットワーク演算部４は、対処案データ「対処ｘ＝１、対処ｙ＝１」と、事象情報入力部２から受信した事象情報「事象Ｘ＝０、事象Ｙ＝１」とを確率テーブル７に入力し、対応する原因の確率分布データを出力する（Ｓ２００）。この場合では、図４に示した確率テーブル７を参照すると、上記条件を満たすのは、「原因Ａ＝０．０、原因Ｂ＝０．０、原因Ｃ＝０．０」なので、それを出力することとなる。

次に原因の確率分布データに基づいて、評価関数処理部５が予め定められた評価関数に基づいて、当該対処案データに於ける各原因に対する評価値を算出し、それを全ての原因の場合に対して行う（Ｓ２１０、Ｓ２２０）。

評価値Ａは、上述した評価関数から、
評価値Ａ＝１０００００×（原因Ａの確率）＝１０００００×０．０＝０
となり、同様に評価値Ｂ、評価値Ｃは、
評価値Ｂ＝１０００００×（原因Ｂの確率）＝１０００００×０．０＝０
評価値Ｃ＝１０００００×（原因Ｃの確率）＝１０００００×０．０＝０
となる。

そして各評価値を合計し（Ｓ２３０）、
対処に対する評価値＝評価値Ａ＋評価値Ｂ＋評価値Ｃ＝０＋０＋０＝０
が、当該対処「対処ｘ＝１、対処ｙ＝１」に対する評価値となる。

評価関数処理部５は、Ｓ２３０で算出した、当該対処に対する評価値（０）を、対処案データ（対処ｘ＝１、対処ｙ＝１）と対応づけて、対処案評価部６に記憶する（Ｓ１７０）。尚、ここで算出した評価値は、「オイルを交換する」、「ボルトを締め直す」の対処を行った場合で算出される損失金額の期待値となる。

このように対処案作成部３は、全ての場合の対処案データを作成したので（Ｓ１４０）、対処案評価部６に於いて、前記記憶した各対処に対する評価値を抽出し、その有効性を比較する（Ｓ１８０）。

本実施例では、評価条件として、「損失金額を少なくする対処」（即ち、基準評価値に対して、対処に対する評価値がどれだけ低くなったかが有効性となる）を取るものとしていることから、基準評価値から対処に対する評価値を減算した場合に、それが最も大きくなるものが有効性が高いこととなる。

「対処ｘ＝０、対処ｙ＝１」の場合、当該対処に対する評価値の合計値は１２００００であることから、
有効性＝１３００００−１２００００＝１００００
となる。

「対処ｘ＝１、対処ｙ＝０」の場合、当該対処に対する評価値の合計値は１００００であることから、
有効性＝１３００００−１００００＝１２００００
となる。

「対処ｘ＝１、対処ｙ＝１」の場合、当該対処に対する評価値の合計値は０であることから、
有効性＝１３００００−０＝１３００００
となる。

以上のように各対処に対する有効性を比較すると、その有効性は、「対処ｘ＝１、対処ｙ＝１」、「対処ｘ＝１、対処ｙ＝０」、「対処ｘ＝０、対処ｙ＝１」の順番で有効となる。

従って、対処案リストとして有効性の高いものから順番にその対処案データ（又は対処案）を、対処案リストとして対処案評価部６が出力することとなる。即ち、対処案リストとして、「対処ｘ＝１、対処ｙ＝１」（「オイルを交換する」、「ボルトを締め直す」）、「対処ｘ＝１、対処ｙ＝０」（「オイルを交換する」）、「対処ｘ＝０、対処ｙ＝１」（「ボルトを締め直す」）が出力される。

尚、対処案リストは、上述のように、有効性が高いものから順番に対処案データ（対処案）を対処案リストとして出力しても良いし、最も有効性が高い対処案データ（対処案）を出力リストとして出力しても良いし、予め定められた有効性が高い上位Ｘ個の対処案データ（対処案）を出力リストとして出力しても良い。

更に、対処を早く行うかどうかで結果が変わる、例えば応急処置のようなものも、対処案リストとしても良い。この場合、対処案作成部３は、確率テーブル７から、対処案の組合せのみではなく、その順番の前後関係も考慮して対処案データを作成することとなる。従ってこの場合、確率テーブル７には、その順番の前後関係も記録されていることとなる。例えば、対処Ａと対処Ｂがあった場合、その順番を考慮した対処案データでは、対処Ａと対処Ｂの組合せ（最初の対処を先に実行する）と、対処Ｂと対処Ａの組合せとは、異なる組合せとなる。

更に、コンフリクトする対処案データについては、それを除外して出力しても良い。コンフリクトする対処案データについては、事象分析対処システム１に設けられた、対処毎のコンフリクト関係を示すコンフリクトテーブル（図示せず）を参照することで判断すればよい。

例えばある病気（事象）に対する対処案データとして医薬品Ａの投与（対処）、医薬品Ｂの投与（対処）があり、コンフリクトテーブル（図示せず）に医薬品Ａと医薬品Ｂの同時投与を禁止することが記録されている場合、対処案評価部６に於ける有効性の比較の結果、医薬品Ａ及び医薬品Ｂの同時投与が最も有効性が高いとなった場合であっても、それを含む対処案データを対処案リストから除外することとなる。

又、コンフリクトを除外することは、上述したように対処案評価部６で行っても良いし、対処案作成部３で対処案データを作成する際に、コンフリクトテーブル（図示せず）を参照することで、コンフリクト関係にある対処案については対処案データとして作成しない処理を行っても良い。この場合、例えば特殊なコンフリクトとして、同時に行う対処は３つまでとしたり、対処にかかる時間やコストに上限を設けたりすることが出来る。更に、ある対処が他の対処から論理的に算出可能である場合は、その対処を論理的に算出しても良い。具体的には、例えば薬品ｘと薬品ｙと薬品ｚを混合する場合、薬品ｘの割合と薬品ｙの割合が決まれば薬品ｚの割合が自動的に決定されるような場合には、対処案作成部３で対処案データを作成する際に、薬品ｘの割合と薬品ｙの割合の組合せから薬品ｚの割合を算出して、対処案データとしても良い。

尚、コンフリクト関係を示すには、上述のようにコンフリクトテーブル（図示せず）で行わずとも、低い評価値が計算されるように評価関数処理部５に於ける評価関数と確率テーブル７とを設定することで実現しても良い。

本発明の他の実施形態として、確率テーブル７の全部又は一部を予め評価関数で処理した評価値テーブル（図示せず）を用意しておき、これを事象情報や確率値で処理することで、ベイジアンネットワークと評価関数を使用した場合と同様の評価値を得ても良い。

又、対処案データを作成せずに（即ちこの場合、対処案作成部３は設けない）、確率テーブル７や、上述のように確率テーブル７を処理したものを直接操作することで、最適な対処を出力しても良い。これは、全ての対処案を入力して、その中から最適なものを出力するのと同じ効果がある。

更に、事象情報をベイジアンネットワーク演算部４に入力するのではなく、事情情報をを用いて適切な確率テーブル７を選択しても良い。これは、事象情報をベイジアンネットワークに入力するのと同じ効果がある。

加えて、対処案リストとして、対処案の全部又は一部を、評価値又は評価値を処理したもの（例えば基準評価値−評価値を演算した結果）と組み合わせて出力しても良い。

次に、問題分析システムの他の実施例として、確率テーブル７の原因にコスト発生の有無を加味した場合の処理プロセスの流れを説明する。この場合確率テーブル７は、図７のように構成されているとする。

事象Ｘについて「異音が聞こえる」、事象Ｙについて「油温が高い」、対処ｘについて「オイルを交換する」、対処ｙについて「ボルトを締め直す」、原因Ａについて「オイルの汚濁」、原因Ｂについて「オイルの減少」、原因Ｃについて「ボルトの緩み」、原因Ｄについて「機械保守コストが発生」、原因Ｅについて「オイル交換コストが発生」、原因Ｆについて「ボルト締めコストが発生」である場合とする。つまり原因Ｄから原因Ｆが原因として、コスト発生の有無を加味した場合である。

又、評価値を「損失金額の期待値」とし、評価関数としては、
評価値Ａ＝１０００００×（原因Ａの確率）
評価値Ｂ＝１０００００×（原因Ｂの確率）
評価値Ｃ＝１０００００×（原因Ｃの確率）
評価値Ｄ＝４００００×（原因Ｄの確率）
評価値Ｅ＝３００００×（原因Ｅの確率）
評価値Ｆ＝２００００×（原因Ｆの確率）
であるとする（尚、この評価関数では、原因Ａ、原因Ｂ、原因Ｃであった場合に各々１０００００円（従って各定数が１０００００であるが、これは各原因によって異なっていても良い）の損失が発生することを意味しており、更に機械保守を行った場合には４００００円、オイル交換を行った場合には３００００円、ボルト締めを行った場合には２００００円のコストが必要となることを意味している）。

そして対処案評価部６で用いる評価条件としては、「損失金額を少なくする対処」（即ち、基準評価値に対して、対処に対する評価値がどれだけ低くなったかが有効性となる）を取るものとする。

事象情報入力部２に、事象分析対処システム１外から、事象情報として「異音が聞こえない」、「油温が高い」の２つの事象情報が入力され、それを事象情報入力部２で受信したとする（Ｓ１００）。

事象情報入力部２は、それらを確率分布に変換するので、「事象Ｘ＝０、事象Ｙ＝１」に変換し、変換後、ベイジアンネットワーク演算部４に送信する。

次に対処案作成部３は、基準評価値を作成するために、対処を行わない場合の対処案データを作成する（Ｓ１１０）。即ち「対処ｘ＝０、対処ｙ＝０」が基準評価値の際の対処案データとなる。この対処案データをベイジアンネットワーク演算部４、対処案評価部６に送信する。

Ｓ１１０に於いて対処案作成部３で作成した対処案データ「対処ｘ＝０、対処ｙ＝０」と、事象情報入力部２から受信した事象情報「事象Ｘ＝０、事象Ｙ＝１」とを、ベイジアンネットワーク演算部４が確率テーブル７に入力し、当該事象に対する原因の確率分布データを出力する（Ｓ２００）。この場合では、図７に示した確率テーブル７を参照すると、上記条件を満たすのは、「原因Ａ＝０．７、原因Ｂ＝０．５、原因Ｃ＝０．１、原因Ｄ＝０．０、原因Ｅ＝０．０、原因Ｆ＝０．０」なので、それを出力することとなる。

次に原因の確率分布データに基づいて、評価関数処理部５が予め定められた評価関数に基づいて、当該対処案データに於ける各原因の場合の評価値を算出し、それを全ての原因の場合に対して行う（Ｓ２１０、Ｓ２２０）。

評価値Ａは、上述した評価関数から、
評価値Ａ＝１０００００×（原因Ａの確率）＝１０００００×０．７＝７００００
となり、同様に評価値Ｂから評価値Ｆは、
評価値Ｂ＝１０００００×（原因Ｂの確率）＝１０００００×０．５＝５００００
評価値Ｃ＝１０００００×（原因Ｃの確率）＝１０００００×０．１＝１００００
評価値Ｄ＝４００００×（原因Ｄの確率）＝４００００×０．０＝０
評価値Ｅ＝３００００×（原因Ｅの確率）＝３００００×０．０＝０
評価値Ｆ＝２００００×（原因Ｆの確率）＝２００００×０．０＝０
となる。

そして各評価値を合計し（Ｓ２３０）、
対処に対する評価値＝評価値Ａ＋評価値Ｂ＋評価値Ｃ＋評価値Ｄ＋評価値Ｅ＋評価値Ｆ＝７００００＋５００００＋１００００＋０＋０＋０＝１３００００
を当該対処に対する評価値とする。

評価関数処理部５は、Ｓ２３０で算出した、当該対処に対する評価値の合計（１３０００００）を基準評価値として、対処を行わない場合の対処案データ（対処ｘ＝０、対処ｙ＝０）と対応づけて、対処案評価部６に記憶する（Ｓ１３０）。尚、ここで算出した基準評価値は、現在の事象から算出される損失金額の期待値となる。

次に、対処を行った場合の評価値を、対処の組合せ毎に作成する。本実施例では、対処案が少ないので全ての場合について評価値を算出するが、上述したように対処案が多く、その処理に時間を費やすと想定されている場合や対処案が一定数以上等の場合には、全てを算出せず、その一部の算出にとどめても良いことは上述したとおりである。

対処案作成部３は、第１の対処案データとして「オイルを交換しない」、「ボルトを締め直す」の対処の場合、即ち「対処ｘ＝０、対処ｙ＝１」を対処案データとしてベイジアンネットワーク演算部４、対処案評価部６に送信する。

ベイジアンネットワーク演算部４は、対処案データ「対処ｘ＝０、対処ｙ＝１」と、事象情報入力部２から受信した事象情報「事象Ｘ＝０、事象Ｙ＝１」とを確率テーブル７に入力し、対応する原因の確率分布データを出力する（Ｓ２００）。この場合では、図４に示した確率テーブル７を参照すると、上記条件を満たすのは、「原因Ａ＝０．７、原因Ｂ＝０．５、原因Ｃ＝０．０、原因Ｄ＝１．０、原因Ｅ＝０．０、原因Ｆ＝１．０」なので、それを出力することとなる。

次に原因の確率分布データに基づいて、評価関数処理部５が予め定められた評価関数に基づいて、当該対処案データに於ける各原因に対する評価値を算出し、それを全ての原因の場合に対して行う（Ｓ２１０、Ｓ２２０）。

評価値Ａは、上述した評価関数から、
評価値Ａ＝１０００００×（原因Ａの確率）＝１０００００×０．７＝７００００
となり、同様に評価値Ｂから評価値Ｆは、
評価値Ｂ＝１０００００×（原因Ｂの確率）＝１０００００×０．５＝５００００
評価値Ｃ＝１０００００×（原因Ｃの確率）＝１０００００×０．０＝０
評価値Ｄ＝４００００×（原因Ｄの確率）＝４００００×１．０＝４００００
評価値Ｅ＝３００００×（原因Ｅの確率）＝３００００×０．０＝０
評価値Ｆ＝２００００×（原因Ｆの確率）＝２００００×１．０＝２００００
となる。

そして各評価値を合計し（Ｓ２３０）、
評価値＝評価値Ａ＋評価値Ｂ＋評価値Ｃ＋評価値Ｄ＋評価値Ｅ＋評価値Ｆ＝７００００＋５００００＋０＋４００００＋０＋２００００＝１８００００
が当該対処「対処ｘ＝０、対処ｙ＝１」に対する評価値となる。

評価関数処理部５は、Ｓ２３０で算出した、対処に対する評価値（１８００００）を、対処案データ（対処ｘ＝０、対処ｙ＝１）と対応づけて、対処案評価部６に記憶する（Ｓ１７０）。尚、ここで算出した評価値は、「オイルを交換しない」、「ボルトを締め直す」の対処を行った場合で算出される損失金額の期待値となる。

次に、対処案作成部３は、第２の対処案データとして「オイルを交換する」、「ボルトを締め直さない」の対処の場合、即ち「対処ｘ＝１、対処ｙ＝０」を対処案データとしてベイジアンネットワーク演算部４、対処案評価部６に送信する。

ベイジアンネットワーク演算部４は、対処案データ「対処ｘ＝１、対処ｙ＝０」と、事象情報入力部２から受信した事象情報「事象Ｘ＝０、事象Ｙ＝１」とを確率テーブル７に入力し、対応する原因の確率分布データを出力する（Ｓ２００）。この場合では、図４に示した確率テーブル７を参照すると、上記条件を満たすのは、「原因Ａ＝０．０、原因Ｂ＝０．０、原因Ｃ＝０．１、原因Ｄ＝１．０、原因Ｅ＝１．０、原因Ｆ＝０．０」なので、それを出力することとなる。

次に原因の確率分布データに基づいて、評価関数処理部５が予め定められた評価関数に基づいて、当該対処案データに於ける各原因に対する評価値を算出し、それを全ての原因の場合に対して行う（Ｓ２１０、Ｓ２２０）。

評価値Ａは、上述した評価関数から、
評価値Ａ＝１０００００×（原因Ａの確率）＝１０００００×０．０＝０
となり、同様に評価値Ｂから評価値Ｆは、
評価値Ｂ＝１０００００×（原因Ｂの確率）＝１０００００×０．０＝０
評価値Ｃ＝１０００００×（原因Ｃの確率）＝１０００００×０．１＝１００００
評価値Ｄ＝４００００×（原因Ｄの確率）＝４００００×１．０＝４００００
評価値Ｅ＝３００００×（原因Ｅの確率）＝３００００×１．０＝３００００
評価値Ｆ＝２００００×（原因Ｆの確率）＝２００００×０．０＝０
となる。

そして各評価値を合計し（Ｓ２３０）、
対処に対する評価値＝評価値Ａ＋評価値Ｂ＋評価値Ｃ＋評価値Ｄ＋評価値Ｅ＋評価値Ｆ＝０＋０＋１００００＋４００００＋３００００＝８００００
が当該対処「対処ｘ＝１、対処ｙ＝０」に対する評価値となる。

評価関数処理部５は、Ｓ２３０で算出した、当該対処に対する評価値（８００００）を、対処案データ（対処ｘ＝１、対処ｙ＝０）と対応づけて、対処案評価部６に記憶する（Ｓ１７０）。尚、ここで算出した評価値は、「オイルを交換する」、「ボルトを締め直さない」の対処を行った場合で算出される損失金額の期待値となる。

更に、対処案作成部３は、第３の対処案データとして「オイルを交換する」、「ボルトを締め直す」の対処の場合、即ち「対処ｘ＝１、対処ｙ＝１」を対処案データとしてベイジアンネットワーク演算部４、対処案評価部６に送信する。

ベイジアンネットワーク演算部４は、対処案データ「対処ｘ＝１、対処ｙ＝１」と、事象情報入力部２から受信した事象情報「事象Ｘ＝０、事象Ｙ＝１」とを確率テーブル７に入力し、対応する原因の確率分布データを出力する（Ｓ２００）。この場合では、図４に示した確率テーブル７を参照すると、上記条件を満たすのは、「原因Ａ＝０．０、原因Ｂ＝０．０、原因Ｃ＝０．０、原因Ｄ＝１．０、原因Ｅ＝１．０、原因Ｆ＝１．０」なので、それを出力することとなる。

次に原因の確率分布データに基づいて、評価関数処理部５が予め定められた評価関数に基づいて、当該対処案データに於ける各原因に対する評価値を算出し、それを全ての原因の場合に対して行う（Ｓ２１０、Ｓ２２０）。

評価値Ａは、上述した評価関数から、
評価値Ａ＝１０００００×（原因Ａの確率）＝１０００００×０．０＝０
となり、同様に評価値Ｂから評価値Ｆは、
評価値Ｂ＝１０００００×（原因Ｂの確率）＝１０００００×０．０＝０
評価値Ｃ＝１０００００×（原因Ｃの確率）＝１０００００×０．０＝０
評価値Ｄ＝４００００×（原因Ｄの確率）＝４００００×１．０＝４００００
評価値Ｅ＝３００００×（原因Ｅの確率）＝３００００×１．０＝３００００
評価値Ｆ＝２００００×（原因Ｆの確率）＝２００００×１．０＝２００００
となる。

そして各評価値を合計し（Ｓ２３０）、
対処に対する評価値＝評価値Ａ＋評価値Ｂ＋評価値Ｃ＋評価値Ｄ＋評価値Ｅ＋評価値Ｆ＝０＋０＋０＋４００００＋３００００＋２００００＝９００００
が、当該対処「対処ｘ＝１、対処ｙ＝１」に対する評価値となる。

評価関数処理部５は、Ｓ２３０で算出した、当該対処に対する評価値（９００００）を、対処案データ（対処ｘ＝１、対処ｙ＝１）と対応づけて、対処案評価部６に記憶する（Ｓ１７０）。尚、ここで算出した評価値は、「オイルを交換する」、「ボルトを締め直す」の対処を行った場合で算出される損失金額の期待値となる。

このように対処案作成部３は、全ての場合の対処案データを作成したので（Ｓ１４０）、対処案評価部６に於いて、前記記憶した各対処に対する評価値を抽出し、その有効性を比較する（Ｓ１８０）。

本実施例では、評価条件として、「損失金額を少なくする対処」（即ち、基準評価値に対して、対処に対する評価値がどれだけ低くなったかが有効性となる）を取るものとしていることから、基準評価値から対処に対する評価値を減算した場合に、それが最も大きくなるものが有効性が高いこととなる。

「対処ｘ＝０、対処ｙ＝１」の場合、当該対処に対する評価値の合計値は１８００００であることから、
有効性＝１３００００−１８００００＝−５００００
となる。

「対処ｘ＝１、対処ｙ＝０」の場合、当該対処に対する評価値の合計値は８００００であることから、
有効性＝１３００００−８００００＝５００００
となる。

「対処ｘ＝１、対処ｙ＝１」の場合、当該対処に対する評価値の合計値は９００００であることから、
有効性＝１３００００−９００００＝４００００
となる。

以上のように各対処に対する有効性を比較すると、その有効性は、「対処ｘ＝１、対処ｙ＝０」、「対処ｘ＝１、対処ｙ＝１」、「対処ｘ＝０、対処ｙ＝１」の順番で有効となる。

従って、対処案リストとして有効性の高いものから順番にその対処案データ（又は対処案）を、対処案リストとして対処案評価部６が出力することとなる。即ち、対処案リストとして、「対処ｘ＝１、対処ｙ＝０」（「オイルを交換する」）、「対処ｘ＝１、対処ｙ＝１」（「オイルを交換する」、「ボルトを締め直す」）、「対処ｘ＝０、対処ｙ＝１」（「ボルトを締め直す」）が出力される。この場合、現状より悪化する対処案データ（又は対処案）「対処ｘ＝０、対処ｙ＝１」は出力しないこととしても良い。

尚、実施例３では、評価値Ｄ、評価値Ｅ、評価値Ｆは確率テーブル７を使用せずとも、論理的に算出しても良い。例えば評価値Ｄの算出では、Ｃ言語で表記すると、「評価値Ｄ＝（対処ｘ｜｜対処ｙ） ？ ４００００：０」のように算出可能である。このように確率テーブル７を使用せずに評価値を算出しても良い。

次に上述の事象分析対処システム１に加え、確率テーブル７の対処に「診断」を含める場合を説明する。この場合の事象分析対処システム１のシステム構成を図５に示す。

事象分析対処システム１は、事象情報入力部２、診断付対処案作成部９、ベイジアンネットワーク演算部４、診断付評価関数処理部８、対処案評価部６、確率テーブル７とを有する。尚、実施例１乃至実施例３と同様の部分については説明を省略する。

確率テーブル７は、上述の実施例と同様に、ある事象が発生している状況で、ある対処と診断を行った場合の、原因の確率分布を計算する為の確率テーブルであって、実施例１乃至実施例３の対処に診断が含まれている場合である。診断は、何らかの対処を行うことにより結果の情報が得られるというものである。この場合、確率テーブル７には、診断と結果の組合せを全て対処として記録する。つまり、図４のように、対処として、単に「オイルを交換する」、「ボルトを締め直す」のような対処方法の他、診断結果に応じた対処方法を加えることとなる。例えば「診断Ｐを行い、オイルが正常であると診断」、「診断Ｐを行い、オイルが異常であると診断」とのように、一つの対処に対して複数の診断結果による場合分けが行われても良い。更に、診断を行う場合には、診断の結果の予測確率を原因として記録することが出来る。これによって、診断を含む対処がより適切に出力可能となる。

このような確率テーブル７の一例を図８に示す。尚、図８の確率テーブル７は「事象Ｘ＝１、事象Ｙ＝０」の場合のみの確率テーブル７であって、実際は「事象Ｘ＝０、事象Ｙ＝０」、「事象Ｘ＝０、事象Ｙ＝１」、「事象Ｘ＝１、事象Ｙ＝１」の場合も同様に記録されている。

図８の確率テーブルの場合、事象Ｘについて「異音が聞こえる」、事象Ｙについて「油温が高い」、対処ｘについて「オイルを交換する」、対処ｙについて「ボルトを締め直す」、対処ａについて「診断Ｐを行いオイル正常と診断」、対処ｂについて「診断Ｐを行いオイル異常と診断」、原因Ａについて「オイルの汚濁」、原因Ｂについて「オイルの減少」、原因Ｃについて「ボルトの緩み」、原因Ｄについて「機械保守コストが発生」、原因Ｅについて「オイル交換コストが発生」、原因Ｆについて「ボルト締めコストが発生」、原因Ｇについて「診断Ｐが対処ｂとなる確率」である場合とする。尚、原因Ｇは、診断Ｐを行った結果、その結果が対処ｂ（オイルが異常）となる場合の確率である。従って原因Ｇでは「ａ＝１、ｂ＝１」にはなり得ないため、この場合の確率は０と設定されている（原因Ｇ＝０．０）。

診断付対処案作成部９は、実施例１乃至実施例３に於ける対処案作成部３と同様に、事象に対する対処と診断の組合せを作成し、それを診断対処案データとして、ベイジアンネットワーク演算部４、対処案評価部６に送信する手段である。対処案データと診断対処案データとは、対処として診断が含まれているか否かの相違であるから、ベイジアンネットワーク演算部４、対処案評価部６に於ける診断対処案データに基づく処理は、対処案データの場合と同様に実行できる。

診断付評価関数処理部８は、実施例１乃至実施例３と同様に基準評価値を算出後、実施例１乃至実施例３と同様に診断を行わない場合の評価値の算出と、診断を行う場合の評価値の算出とを行う手段である。診断を行う場合の評価値の算出は、各診断結果に対しての評価値を算出後、各結果に対する有効性の高い評価値を算出し、それをその結果が発生する確率により加重平均することで、診断を行う場合の対処に対する評価値とする。

この事象分析対処システム１の処理プロセスの流れを図６及び図３のフローチャート図、図５のシステム構成図、図８の確率テーブル７を用いて説明する。

本実施例に於いては、評価値を「損失金額の期待値」とし、診断付評価関数処理部８に於ける評価関数としては、
評価値Ａ＝１０００００×（原因Ａの確率）
評価値Ｂ＝１０００００×（原因Ｂの確率）
評価値Ｃ＝１０００００×（原因Ｃの確率）
評価値Ｄ＝４００００×（原因Ｄの確率）
評価値Ｅ＝３００００×（原因Ｅの確率）
評価値Ｆ＝２００００×（原因Ｆの確率）
であるとする（尚、この評価関数では、原因Ａ、原因Ｂ、原因Ｃであった場合に各々１０００００円（従って各定数が１０００００であるが、これは各原因によって異なっていても良い）の損失が発生することを意味しており、更に機械保守を行った場合には４００００円、オイル交換を行った場合には３００００円、ボルト締めを行った場合には２００００円のコストが必要となることを意味している）。

そして対処案評価部６で用いる評価条件としては、「損失金額を少なくする対処」（即ち、基準評価値に対して、対処に対する評価値がどれだけ低くなったかが有効性となる）を取るものとする。

事象情報入力部２に、事象分析対処システム１外から、事象情報として「異音が聞こえる」、「油温が高くない（低い）」の２つの事象情報が入力され、それを事象情報入力部２で受信したとする（Ｓ３００）。

事象情報入力部２は、それらを確率分布に変換するので、「事象Ｘ＝１、事象Ｙ＝０」に変換し、変換後、ベイジアンネットワーク演算部４に送信する。

次に診断付対処案作成部９は、基準評価値を作成するために、対処を行わない場合の診断対処案データを作成する（Ｓ３１０）。即ち「対処ｘ＝０、対処ｙ＝０、対処ａ＝０、対処ｂ＝０」が基準評価値の際の診断対処案データとなる。この診断対処案データをベイジアンネットワーク演算部４、対処案評価部６に送信する。

Ｓ３１０に於いて診断付対処案作成部９で作成した診断対処案データ「対処ｘ＝０、対処ｙ＝０、対処ａ＝０、対処ｂ＝０」と、事象情報入力部２から受信した事象情報「事象Ｘ＝１、事象Ｙ＝０」とを、ベイジアンネットワーク演算部４が確率テーブル７に入力し、当該事象に対する原因の確率分布データを出力する（Ｓ２００）。この場合では、図８に示した確率テーブル７を参照すると、上記条件を満たすのは、「原因Ａ＝０．３、原因Ｂ＝０．６、原因Ｃ＝０．９、原因Ｄ＝０．０、原因Ｅ＝０．０、原因Ｆ＝０．０、原因Ｇ＝０．８」なので、それを出力することとなる。

対処を行わない場合の原因の確率分布データに基づいて、診断付評価関数処理部８が予め定められた評価関数により、当該診断対処案データに於ける各原因の場合の評価値を算出し、それを全ての原因の場合に対して行う（Ｓ２１０、Ｓ２２０）。

評価値Ａは、上述した評価関数から、
評価値Ａ＝１０００００×（原因Ａの確率）＝１０００００×０．３＝３００００
となり、同様に評価値Ｂから評価値Ｆは、
評価値Ｂ＝１０００００×（原因Ｂの確率）＝１０００００×０．６＝６００００
評価値Ｃ＝１０００００×（原因Ｃの確率）＝１０００００×０．９＝９００００
評価値Ｄ＝４００００×（原因Ｄの確率）＝４００００×０．０＝０
評価値Ｅ＝３００００×（原因Ｅの確率）＝３００００×０．０＝０
評価値Ｆ＝２００００×（原因Ｆの確率）＝２００００×０．０＝０
となる。

そして各評価値を合計し（Ｓ２３０）、
対処に対する評価値＝評価値Ａ＋評価値Ｂ＋評価値Ｃ＋評価値Ｄ＋評価値Ｅ＋評価値Ｆ＝３００００＋６００００＋９００００＋０＋０＋０＝１８００００
を当該対処（対処を行わない）に対する評価値とする。

診断付評価関数処理部８は、Ｓ２３０で算出した、当該対処に対する評価値の合計（１８００００）を基準評価値として、対処を行わない場合の診断対処案データ（対処ｘ＝０、対処ｙ＝０、対処ａ＝０、対処ｂ＝０）と対応づけて、対処案評価部６に記憶する（Ｓ３３０）。尚、ここで算出した基準評価値は、現在の事象から算出される損失金額の期待値となる。

次に、対処を行った場合の評価値を、対処の組合せ毎に作成する。本実施例では、対処案が少ないので全ての場合について評価値を算出するが、上述したように対処案が多く、その処理に時間を費やすと想定されている場合や対処案が一定数以上等の場合には、全てを算出せず、その一部の算出にとどめても良いことは上述したとおりである。又、本実施例では、診断を行わない場合と診断を行う場合とについて、各々評価値を算出するため、診断を行わない場合の診断対処案データを作成後に、診断を行う場合の診断対処案データを作成することとするが、これを逆の順番で行っても良いし、或いは順番を混合して行っても良い。

まず診断を行わない場合（対処ａ＝０、対処ｂ＝０の場合）について説明する。この場合、診断を行わない場合の診断対処案データを作成し（Ｓ３６０）、その対処に対する評価値を、実施例１乃至実施例３と同様に算出する（Ｓ３７０）。そしてその対処に対する評価値を診断対処案データと対応させて対処案評価部に記憶する（Ｓ３８０）。Ｓ３６０からＳ３８０のプロセスを、診断を行わない場合の全て又は所定の対処案に対して行う（Ｓ３５０）。具体的には、下記の処理を行う。

診断付対処案作成部９は、第１の診断対処案データとして「オイルを交換しない」、「ボルトを締め直す」、「診断を行わない」の対処の場合、即ち「対処ｘ＝０、対処ｙ＝１、対処ａ＝０、対処ｂ＝０」を診断対処案データとしてベイジアンネットワーク演算部４、対処案評価部６に送信する（Ｓ３６０）。

ベイジアンネットワーク演算部４は、診断対処案データ「対処ｘ＝０、対処ｙ＝１、対処ａ＝０、対処ｂ＝０」と、事象情報入力部２から受信した事象情報「事象Ｘ＝１、事象Ｙ＝０」とを確率テーブル７に入力し、対応する原因の確率分布データを出力する（Ｓ２００）。この場合では、図８に示した確率テーブル７を参照すると、上記条件を満たすのは、「原因Ａ＝０．３、原因Ｂ＝０．６、原因Ｃ＝０．０、原因Ｄ＝１．０、原因Ｅ＝０．０、原因Ｆ＝１．０」なので、それを出力することとなる。

次に原因の確率分布データに基づいて、診断付評価関数処理部８が予め定められた評価関数に基づいて、当該診断対処案データに於ける各原因に対する評価値を算出し、それを全ての原因の場合に対して行う（Ｓ２１０、Ｓ２２０）。

評価値Ａは、上述した評価関数から、
評価値Ａ＝１０００００×（原因Ａの確率）＝１０００００×０．３＝３００００
となり、同様に評価値Ｂから評価値Ｆは、
評価値Ｂ＝１０００００×（原因Ｂの確率）＝１０００００×０．６＝６００００
評価値Ｃ＝１０００００×（原因Ｃの確率）＝１０００００×０．０＝０
評価値Ｄ＝４００００×（原因Ｄの確率）＝４００００×１．０＝４００００
評価値Ｅ＝３００００×（原因Ｅの確率）＝３００００×０．０＝０
評価値Ｆ＝２００００×（原因Ｆの確率）＝２００００×１．０＝２００００
となる。

そして各評価値を合計し（Ｓ２３０）、
評価値＝評価値Ａ＋評価値Ｂ＋評価値Ｃ＋評価値Ｄ＋評価値Ｅ＋評価値Ｆ＝３００００＋６００００＋０＋４００００＋０＋２００００＝１５００００
が当該対処「対処ｘ＝０、対処ｙ＝１、対処ａ＝０、対処ｂ＝０」に対する評価値となる。

診断付評価関数処理部８は、Ｓ２３０で算出した、対処に対する評価値（１５００００）を、診断対処案データ（対処ｘ＝０、対処ｙ＝１、対処ａ＝０、対処ｂ＝０）と対応づけて、対処案評価部６に記憶する（Ｓ３８０）。尚、ここで算出した評価値は、「オイルを交換しない」、「ボルトを締め直す」「診断を行わない」の対処を行った場合で算出される損失金額の期待値となる。

次に、診断付対処案作成部９は、第２の診断対処案データとして「オイルを交換する」、「ボルトを締め直さない」、「診断を行わない」の対処の場合、即ち「対処ｘ＝１、対処ｙ＝０」を診断対処案データとしてベイジアンネットワーク演算部４、対処案評価部６に送信する（Ｓ３６０）。

ベイジアンネットワーク演算部４は、診断対処案データ「対処ｘ＝１、対処ｙ＝０、対処ａ＝０、対処ｂ＝０」と、事象情報入力部２から受信した事象情報「事象Ｘ＝１、事象Ｙ＝０」とを確率テーブル７に入力し、対応する原因の確率分布データを出力する（Ｓ２００）。この場合では、図８に示した確率テーブル７を参照すると、上記条件を満たすのは、「原因Ａ＝０．０、原因Ｂ＝０．０、原因Ｃ＝０．９、原因Ｄ＝１．０、原因Ｅ＝１．０、原因Ｆ＝０．０」なので、それを出力することとなる。

次に原因の確率分布データに基づいて、診断付評価関数処理部８が予め定められた評価関数に基づいて、当該診断対処案データに於ける各原因に対する評価値を算出し、それを全ての原因の場合に対して行う（Ｓ２１０、Ｓ２２０）。

評価値Ａは、上述した評価関数から、
評価値Ａ＝１０００００×（原因Ａの確率）＝１０００００×０．０＝０
となり、同様に評価値Ｂから評価値Ｆは、
評価値Ｂ＝１０００００×（原因Ｂの確率）＝１０００００×０．０＝０
評価値Ｃ＝１０００００×（原因Ｃの確率）＝１０００００×０．９＝９００００
評価値Ｄ＝４００００×（原因Ｄの確率）＝４００００×１．０＝４００００
評価値Ｅ＝３００００×（原因Ｅの確率）＝３００００×１．０＝３００００
評価値Ｆ＝２００００×（原因Ｆの確率）＝２００００×０．０＝０
となる。

そして各評価値を合計し（Ｓ２３０）、
対処に対する評価値＝評価値Ａ＋評価値Ｂ＋評価値Ｃ＋評価値Ｄ＋評価値Ｅ＋評価値Ｆ＝０＋０＋９００００＋４００００＋３００００＝１６００００
が当該対処「対処ｘ＝１、対処ｙ＝０、対処ａ＝０、対処ｂ＝０」に対する評価値となる。

診断付評価関数処理部８は、Ｓ２３０で算出した、当該対処に対する評価値（１６００００）を、診断対処案データ（対処ｘ＝１、対処ｙ＝０、対処ａ＝０、対処ｂ＝０）と対応づけて、対処案評価部６に記憶する（Ｓ３８０）。尚、ここで算出した評価値は、「オイルを交換する」、「ボルトを締め直さない」「診断を行わない」の対処を行った場合で算出される損失金額の期待値となる。

更に、診断付対処案作成部９は、第３の診断対処案データとして「オイルを交換する」、「ボルトを締め直す」、「診断を行わない」の対処の場合、即ち「対処ｘ＝１、対処ｙ＝１、対処ａ＝０、対処ｂ＝０」を診断対処案データとしてベイジアンネットワーク演算部４、対処案評価部６に送信する（Ｓ３６０）。

ベイジアンネットワーク演算部４は、診断対処案データ「対処ｘ＝１、対処ｙ＝１、対処ａ＝０、対処ｂ＝０」と、事象情報入力部２から受信した事象情報「事象Ｘ＝１、事象Ｙ＝０」とを確率テーブル７に入力し、対応する原因の確率分布データを出力する（Ｓ２００）。この場合では、図８に示した確率テーブル７を参照すると、上記条件を満たすのは、「原因Ａ＝０．０、原因Ｂ＝０．０、原因Ｃ＝０．０、原因Ｄ＝１．０、原因Ｅ＝１．０、原因Ｆ＝１．０」なので、それを出力することとなる。

次に原因の確率分布データに基づいて、診断付評価関数処理部８が予め定められた評価関数に基づいて、当該診断対処案データに於ける各原因に対する評価値を算出し、それを全ての原因の場合に対して行う（Ｓ２１０、Ｓ２２０）。

評価値Ａは、上述した評価関数から、
評価値Ａ＝１０００００×（原因Ａの確率）＝１０００００×０．０＝０
となり、同様に評価値Ｂから評価値Ｆは、
評価値Ｂ＝１０００００×（原因Ｂの確率）＝１０００００×０．０＝０
評価値Ｃ＝１０００００×（原因Ｃの確率）＝１０００００×０．０＝０
評価値Ｄ＝４００００×（原因Ｄの確率）＝４００００×１．０＝４００００
評価値Ｅ＝３００００×（原因Ｅの確率）＝３００００×１．０＝３００００
評価値Ｆ＝２００００×（原因Ｆの確率）＝２００００×１．０＝２００００
となる。

そして各評価値を合計し（Ｓ２３０）、
対処に対する評価値＝評価値Ａ＋評価値Ｂ＋評価値Ｃ＋評価値Ｄ＋評価値Ｅ＋評価値Ｆ＝０＋０＋０＋４００００＋３００００＋２００００＝９００００
が、当該対処「対処ｘ＝１、対処ｙ＝１、対処ａ＝０、対処ｂ＝０」に対する評価値となる。

診断付評価関数処理部８は、Ｓ２３０で算出した、当該対処に対する評価値（９００００）を、診断対処案データ（対処ｘ＝１、対処ｙ＝１、対処ａ＝０、対処ｂ＝０）と対応づけて、対処案評価部６に記憶する（Ｓ３８０）。尚、ここで算出した評価値は、「オイルを交換する」、「ボルトを締め直す」、「診断を行わない」の対処を行った場合で算出される損失金額の期待値となる。

このように第１の診断対処案データから第３の診断対処案データに於いて、診断Ｐを行わない場合の各対処に対する評価値を算出しているので（Ｓ３５０）、次に診断Ｐを行う場合の対処に対する評価値を算出する。即ちＳ３９０からＳ４２０の処理を実行することとなる。具体的には下記の処理プロセスを実行することとなる。

診断Ｐを行う場合は、上述の例の場合、「オイルを交換しない」、「ボルトを締め直さない」、「診断Ｐを行う」場合（対処ｘ＝０、対処ｙ＝０）、「オイルを交換する」、「ボルトを締め直さない」、「診断Ｐを行う」場合（対処ｘ＝１、対処ｙ＝０）、「オイルを交換しない」、「ボルトを締め直す」、「診断Ｐを行う」場合（対処ｘ＝０、対処ｙ＝１）、「オイルを交換する」、「ボルトを締め直す」、「診断Ｐを行う」場合（対処ｘ＝１、対処ｙ＝１）の４通りについて評価値を算出することとなる。そしてこの診断Ｐの各々の結果に対する評価値を中間評価値として算出し、その結果となる確率を加重平均することで、対処として、診断を行う場合の評価値とする。

まず診断Ｐの結果がａである場合（つまり「対処ａ＝１、対処ｂ＝０」となる場合）の評価値を計算する。例えば「対処ｘ＝０、対処ｙ＝０、対処ａ＝１、対処ｂ＝０」の場合（「オイルを交換しない」、「ボルトを締め直さない」、「診断Ｐの結果がオイル正常である場合」）、を診断付対処案作成部９は、第４の診断対処案データとしてベイジアンネットワーク演算部４、対処案評価部６に送信する（Ｓ３９０）。

ベイジアンネットワーク演算部４は、診断対処案データ「対処ｘ＝０、対処ｙ＝０、対処ａ＝１、対処ｂ＝０」と、事象情報入力部２から受信した事象情報「事象Ｘ＝１、事象Ｙ＝０」とを確率テーブル７に入力し、対応する原因の確率分布データを出力する（Ｓ２００）。この場合では、図８に示した確率テーブル７を参照すると、上記条件を満たすのは、「原因Ａ＝０．０、原因Ｂ＝０．０、原因Ｃ＝０．９、原因Ｄ＝１．０、原因Ｅ＝０．０、原因Ｆ＝０．０」なので、それを出力することとなる。

次に原因の確率分布データに基づいて、診断付評価関数処理部８が予め定められた評価関数に基づいて、当該診断対処案データに於ける各原因に対する評価値を算出し、それを全ての原因の場合に対して行う（Ｓ２１０、Ｓ２２０）。

評価値Ａは、上述した評価関数から、
評価値Ａ＝１０００００×（原因Ａの確率）＝１０００００×０．０＝０
となり、同様に評価値Ｂから評価値Ｆは、
評価値Ｂ＝１０００００×（原因Ｂの確率）＝１０００００×０．０＝０
評価値Ｃ＝１０００００×（原因Ｃの確率）＝１０００００×０．９＝９００００
評価値Ｄ＝４００００×（原因Ｄの確率）＝４００００×１．０＝４００００
評価値Ｅ＝３００００×（原因Ｅの確率）＝３００００×０．０＝０
評価値Ｆ＝２００００×（原因Ｆの確率）＝２００００×０．０＝０
となる。

そして各評価値を合計し（Ｓ２３０）、
対処に対する評価値＝評価値Ａ＋評価値Ｂ＋評価値Ｃ＋評価値Ｄ＋評価値Ｅ＋評価値Ｆ＝０＋０＋９００００＋４００００＋０＋０＝１３００００
が、当該対処「対処ｘ＝０、対処ｙ＝０、対処ａ＝１、対処ｂ＝０」に対する中間評価値となる。

次に、診断Ｐの結果がオイルが正常である場合の、他の組合せに対する評価値を計算する。「対処ｘ＝１、対処ｙ＝０、対処ａ＝１、対処ｂ＝０」の場合（「オイルを交換する」、「ボルトを締め直さない」、「診断Ｐの結果がオイル正常である場合」）、を診断付対処案作成部９は、第５の診断対処案データとしてベイジアンネットワーク演算部４、対処案評価部６に送信する（Ｓ３９０）。

ベイジアンネットワーク演算部４は、診断対処案データ「対処ｘ＝１、対処ｙ＝０、対処ａ＝１、対処ｂ＝０」と、事象情報入力部２から受信した事象情報「事象Ｘ＝１、事象Ｙ＝０」とを確率テーブル７に入力し、対応する原因の確率分布データを出力する（Ｓ２００）。この場合では、図８に示した確率テーブル７を参照すると、上記条件を満たすのは、「原因Ａ＝０．０、原因Ｂ＝０．０、原因Ｃ＝０．９、原因Ｄ＝１．０、原因Ｅ＝１．０、原因Ｆ＝０．０」なので、それを出力することとなる。

次に原因の確率分布データに基づいて、診断付評価関数処理部８が予め定められた評価関数に基づいて、当該診断対処案データに於ける各原因に対する評価値を算出し、それを全ての原因の場合に対して行う（Ｓ２１０、Ｓ２２０）。

評価値Ａは、上述した評価関数から、
評価値Ａ＝１０００００×（原因Ａの確率）＝１０００００×０．０＝０
となり、同様に評価値Ｂ、評価値Ｃは、
評価値Ｂ＝１０００００×（原因Ｂの確率）＝１０００００×０．０＝０
評価値Ｃ＝１０００００×（原因Ｃの確率）＝１０００００×０．９＝９００００
評価値Ｄ＝４００００×（原因Ｄの確率）＝４００００×１．０＝４００００
評価値Ｅ＝３００００×（原因Ｅの確率）＝３００００×１．０＝３００００
評価値Ｆ＝２００００×（原因Ｆの確率）＝２００００×０．０＝０
となる。

そして各評価値を合計し（Ｓ２３０）、
対処に対する評価値＝評価値Ａ＋評価値Ｂ＋評価値Ｃ＋評価値Ｄ＋評価値Ｅ＋評価値Ｆ＝０＋０＋９００００＋４００００＋４００００＋０＝１６００００
が、当該対処「対処ｘ＝１、対処ｙ＝０、対処ａ＝１、対処ｂ＝０」に対する中間評価値となる。

「対処ｘ＝０、対処ｙ＝１、対処ａ＝１、対処ｂ＝０」の場合（「オイルを交換しない」、「ボルトを締め直す」、「診断Ｐの結果がオイル正常である場合」）、を診断付対処案作成部９は、第６の診断対処案データとしてベイジアンネットワーク演算部４、対処案評価部６に送信する。

ベイジアンネットワーク演算部４は、診断対処案データ「対処ｘ＝０、対処ｙ＝１、対処ａ＝１、対処ｂ＝０」と、事象情報入力部２から受信した事象情報「事象Ｘ＝１、事象Ｙ＝０」とを確率テーブル７に入力し、対応する原因の確率分布データを出力する（Ｓ２００）。この場合では、図８に示した確率テーブル７を参照すると、上記条件を満たすのは、「原因Ａ＝０．０、原因Ｂ＝０．０、原因Ｃ＝０．０、原因Ｄ＝１．０、原因Ｅ＝０．０、原因Ｆ＝１．０」なので、それを出力することとなる。

次に原因の確率分布データに基づいて、診断付評価関数処理部８が予め定められた評価関数に基づいて、当該診断対処案データに於ける各原因に対する評価値を算出し、それを全ての原因の場合に対して行う（Ｓ２１０、Ｓ２２０）。

評価値Ａは、上述した評価関数から、
評価値Ａ＝１０００００×（原因Ａの確率）＝１０００００×０．０＝０
となり、同様に評価値Ｂから評価値Ｆは、
評価値Ｂ＝１０００００×（原因Ｂの確率）＝１０００００×０．０＝０
評価値Ｃ＝１０００００×（原因Ｃの確率）＝１０００００×０．０＝０
評価値Ｄ＝４００００×（原因Ｄの確率）＝４００００×１．０＝４００００
評価値Ｅ＝３００００×（原因Ｅの確率）＝３００００×０．０＝０
評価値Ｆ＝２００００×（原因Ｆの確率）＝２００００×１．０＝２００００
となる。

そして各評価値を合計し（Ｓ２３０）、
対処に対する評価値＝評価値Ａ＋評価値Ｂ＋評価値Ｃ＋評価値Ｄ＋評価値Ｅ＋評価値Ｆ＝０＋０＋０＋４００００＋０＋２００００＝６００００
が、当該対処「対処ｘ＝０、対処ｙ＝１、対処ａ＝１、対処ｂ＝０」に対する中間評価値となる。

「対処ｘ＝１、対処ｙ＝１、対処ａ＝１、対処ｂ＝０」の場合（「オイルを交換する」、「ボルトを締め直す」、「診断Ｐの結果がオイル正常である場合」）、を診断付対処案作成部９は、第７の診断対処案データとしてベイジアンネットワーク演算部４、対処案評価部６に送信する。

ベイジアンネットワーク演算部４は、診断対処案データ「対処ｘ＝１、対処ｙ＝１、対処ａ＝１、対処ｂ＝０」と、事象情報入力部２から受信した事象情報「事象Ｘ＝１、事象Ｙ＝０」とを確率テーブル７に入力し、対応する原因の確率分布データを出力する（Ｓ２００）。この場合では、図８に示した確率テーブル７を参照すると、上記条件を満たすのは、「原因Ａ＝０．０、原因Ｂ＝０．０、原因Ｃ＝０．０、原因Ｄ＝１．０、原因Ｅ＝１．０、原因Ｆ＝１．０」なので、それを出力することとなる。

次に原因の確率分布データに基づいて、診断付評価関数処理部８が予め定められた評価関数に基づいて、当該診断対処案データに於ける各原因に対する評価値を算出し、それを全ての原因の場合に対して行う（Ｓ２１０、Ｓ２２０）。

評価値Ａは、上述した評価関数から、
評価値Ａ＝１０００００×（原因Ａの確率）＝１０００００×０．０＝０
となり、同様に評価値Ｂから評価値Ｆは、
評価値Ｂ＝１０００００×（原因Ｂの確率）＝１０００００×０．０＝０
評価値Ｃ＝１０００００×（原因Ｃの確率）＝１０００００×０．０＝０
評価値Ｄ＝４００００×（原因Ｄの確率）＝４００００×１．０＝４００００
評価値Ｅ＝３００００×（原因Ｅの確率）＝３００００×１．０＝３００００
評価値Ｆ＝２００００×（原因Ｆの確率）＝２００００×１．０＝２００００
となる。

そして各評価値を合計し（Ｓ２３０）、
対処に対する評価値＝評価値Ａ＋評価値Ｂ＋評価値Ｃ＋評価値Ｄ＋評価値Ｅ＋評価値Ｆ＝０＋０＋０＋４００００＋３００００＋２００００＝９００００
が、当該対処「対処ｘ＝１、対処ｙ＝１、対処ａ＝１、対処ｂ＝０」に対する中間評価値となる。

以上の４通りが、診断Ｐを行いその結果がオイルが正常（対処ａ）である場合の中間評価値なので、次に、その結果がｂである場合（つまり「対処ａ＝０、対処ｂ＝１」となる場合）の評価値を計算する。例えば「対処ｘ＝０、対処ｙ＝０、対処ａ＝０、対処ｂ＝１」の場合（「オイルを交換しない」、「ボルトを締め直さない」、「診断Ｐの結果がオイル異常である場合」）、を診断付対処案作成部９は、第８の診断対処案データとしてベイジアンネットワーク演算部４、対処案評価部６に送信する（Ｓ３９０）。

ベイジアンネットワーク演算部４は、診断対処案データ「対処ｘ＝０、対処ｙ＝０、対処ａ＝０、対処ｂ＝１」と、事象情報入力部２から受信した事象情報「事象Ｘ＝１、事象Ｙ＝０」とを確率テーブル７に入力し、対応する原因の確率分布データを出力する（Ｓ２００）。この場合では、図８に示した確率テーブル７を参照すると、上記条件を満たすのは、「原因Ａ＝０．８、原因Ｂ＝０．９、原因Ｃ＝０．４、原因Ｄ＝１．０、原因Ｅ＝０．０、原因Ｆ＝０．０」なので、それを出力することとなる。

次に原因の確率分布データに基づいて、診断付評価関数処理部８が予め定められた評価関数に基づいて、当該診断対処案データに於ける各原因に対する評価値を算出し、それを全ての原因の場合に対して行う（Ｓ２１０、Ｓ２２０）。

評価値Ａは、上述した評価関数から、
評価値Ａ＝１０００００×（原因Ａの確率）＝１０００００×０．８＝８００００
となり、同様に評価値Ｂから評価値Ｆは、
評価値Ｂ＝１０００００×（原因Ｂの確率）＝１０００００×０．９＝９００００
評価値Ｃ＝１０００００×（原因Ｃの確率）＝１０００００×０．４＝４００００
評価値Ｄ＝４００００×（原因Ｄの確率）＝４００００×１．０＝４００００
評価値Ｅ＝３００００×（原因Ｅの確率）＝３００００×０．０＝０
評価値Ｆ＝２００００×（原因Ｆの確率）＝２００００×０．０＝０
となる。

そして各評価値を合計し（Ｓ２３０）、
対処に対する評価値＝評価値Ａ＋評価値Ｂ＋評価値Ｃ＋評価値Ｄ＋評価値Ｅ＋評価値Ｆ＝８００００＋９００００＋４００００＋４００００＋０＋０＝２５００００
が、当該対処「対処ｘ＝０、対処ｙ＝０、対処ａ＝０、対処ｂ＝１」に対する評価値となる。

次に診断Ｐの結果がオイルが異常である場合（対処ｂの場合）の、他の組合せに対する評価値を計算する。これを上述同様に計算すると、「対処ｘ＝１、対処ｙ＝０、対処ａ＝０、対処ｂ＝１」の場合（「オイルを交換する」、「ボルトを締め直さない」、「診断Ｐの結果がオイル異常である場合」）、を診断付対処案作成部９は、第９の診断対処案データとしてベイジアンネットワーク演算部４、対処案評価部６に送信する（Ｓ３９０）。

ベイジアンネットワーク演算部４は、診断対処案データ「対処ｘ＝１、対処ｙ＝０、対処ａ＝０、対処ｂ＝１」と、事象情報入力部２から受信した事象情報「事象Ｘ＝１、事象Ｙ＝０」とを確率テーブル７に入力し、対応する原因の確率分布データを出力する（Ｓ２００）。この場合では、図８に示した確率テーブル７を参照すると、上記条件を満たすのは、「原因Ａ＝０．０、原因Ｂ＝０．０、原因Ｃ＝０．４、原因Ｄ＝１．０、原因Ｅ＝１．０、原因Ｆ＝０．０」なので、それを出力することとなる。

次に原因の確率分布データに基づいて、診断付評価関数処理部８が予め定められた評価関数に基づいて、当該診断対処案データに於ける各原因に対する評価値を算出し、それを全ての原因の場合に対して行う（Ｓ２１０、Ｓ２２０）。

評価値Ａは、上述した評価関数から、
評価値Ａ＝１０００００×（原因Ａの確率）＝１０００００×０．０＝０
となり、同様に評価値Ｂから評価値Ｆは、
評価値Ｂ＝１０００００×（原因Ｂの確率）＝１０００００×０．０＝０
評価値Ｃ＝１０００００×（原因Ｃの確率）＝１０００００×０．４＝４００００
評価値Ｄ＝４００００×（原因Ｄの確率）＝４００００×１．０＝４００００
評価値Ｅ＝３００００×（原因Ｅの確率）＝３００００×１．０＝３００００
評価値Ｆ＝２００００×（原因Ｆの確率）＝２００００×０．０＝０
となる。

そして各評価値を合計し（Ｓ２３０）、
対処に対する評価値＝評価値Ａ＋評価値Ｂ＋評価値Ｃ＋評価値Ｄ＋評価値Ｅ＋評価値Ｆ＝０＋０＋４００００＋４００００＋３００００＋０＝１１００００
が、当該対処「対処ｘ＝１、対処ｙ＝０、対処ａ＝０、対処ｂ＝１」に対する評価値となる。

「対処ｘ＝０、対処ｙ＝１、対処ａ＝０、対処ｂ＝１」の場合（「オイルを交換しない」、「ボルトを締め直す」、「診断Ｐの結果がオイル異常である場合」）、を診断付対処案作成部９は、第１０の診断対処案データとしてベイジアンネットワーク演算部４、対処案評価部６に送信する（Ｓ３９０）。

ベイジアンネットワーク演算部４は、診断対処案データ「対処ｘ＝０、対処ｙ＝１、対処ａ＝０、対処ｂ＝１」と、事象情報入力部２から受信した事象情報「事象Ｘ＝１、事象Ｙ＝０」とを確率テーブル７に入力し、対応する原因の確率分布データを出力する（Ｓ２００）。この場合では、図８に示した確率テーブル７を参照すると、上記条件を満たすのは、「原因Ａ＝０．８、原因Ｂ＝０．９、原因Ｃ＝０．０、原因Ｄ＝１．０、原因Ｅ＝０．０、原因Ｆ＝１．０」なので、それを出力することとなる。

次に原因の確率分布データに基づいて、診断付評価関数処理部８が予め定められた評価関数に基づいて、当該診断対処案データに於ける各原因に対する評価値を算出し、それを全ての原因の場合に対して行う（Ｓ２１０、Ｓ２２０）。

評価値Ａは、上述した評価関数から、
評価値Ａ＝１０００００×（原因Ａの確率）＝１０００００×０．８＝８００００
となり、同様に評価値Ｂから評価値Ｆは、
評価値Ｂ＝１０００００×（原因Ｂの確率）＝１０００００×０．９＝９００００
評価値Ｃ＝１０００００×（原因Ｃの確率）＝１０００００×０．０＝０
評価値Ｄ＝４００００×（原因Ｄの確率）＝４００００×１．０＝４００００
評価値Ｅ＝３００００×（原因Ｅの確率）＝３００００×０．０＝０
評価値Ｆ＝２００００×（原因Ｆの確率）＝２００００×１．０＝２００００
となる。

そして各評価値を合計し（Ｓ２３０）、
対処に対する評価値＝評価値Ａ＋評価値Ｂ＋評価値Ｃ＋評価値Ｄ＋評価値Ｅ＋評価値Ｆ＝８００００＋９００００＋０＋４００００＋０＋２００００＝２３００００
が、当該対処「対処ｘ＝０、対処ｙ＝１、対処ａ＝０、対処ｂ＝１」に対する評価値となる。

「対処ｘ＝１、対処ｙ＝１、対処ａ＝０、対処ｂ＝１」の場合（「オイルを交換する」、「ボルトを締め直す」、「診断Ｐの結果がオイル異常である場合」）、を診断付対処案作成部９は、第１１の診断対処案データとしてベイジアンネットワーク演算部４、対処案評価部６に送信する（Ｓ３９０）。

ベイジアンネットワーク演算部４は、診断対処案データ「対処ｘ＝１、対処ｙ＝１、対処ａ＝０、対処ｂ＝１」と、事象情報入力部２から受信した事象情報「事象Ｘ＝１、事象Ｙ＝０」とを確率テーブル７に入力し、対応する原因の確率分布データを出力する（Ｓ２００）。この場合では、図８に示した確率テーブル７を参照すると、上記条件を満たすのは、「原因Ａ＝０．０、原因Ｂ＝０．０、原因Ｃ＝０．０、原因Ｄ＝１．０、原因Ｅ＝１．０、原因Ｆ＝１．０」なので、それを出力することとなる。

次に原因の確率分布データに基づいて、診断付評価関数処理部８が予め定められた評価関数に基づいて、当該診断対処案データに於ける各原因に対する評価値を算出し、それを全ての原因の場合に対して行う（Ｓ２１０、Ｓ２２０）。

評価値Ａは、上述した評価関数から、
評価値Ａ＝１０００００×（原因Ａの確率）＝１０００００×０．０＝０
となり、同様に評価値Ｂから評価値Ｆは、
評価値Ｂ＝１０００００×（原因Ｂの確率）＝１０００００×０．０＝０
評価値Ｃ＝１０００００×（原因Ｃの確率）＝１０００００×０．０＝０
評価値Ｄ＝４００００×（原因Ｄの確率）＝４００００×１．０＝４００００
評価値Ｅ＝３００００×（原因Ｅの確率）＝３００００×１．０＝３００００
評価値Ｆ＝２００００×（原因Ｆの確率）＝２００００×１．０＝２００００
となる。

そして各評価値を合計し（Ｓ２３０）、
対処に対する評価値＝評価値Ａ＋評価値Ｂ＋評価値Ｃ＋評価値Ｄ＋評価値Ｅ＋評価値Ｆ＝０＋０＋０＋４００００＋３００００＋２００００＝９００００
が、当該対処「対処ｘ＝１、対処ｙ＝１、対処ａ＝０、対処ｂ＝１」に対する評価値となる。

尚、対処ａ＝０、対処ｂ＝０は、今回の診断に於いてはあり得ないので、診断付対処案作成部９は、この値を取る診断対処案データを作成しなくても良い。対処ａ＝１、対処ｂ＝１の場合も同様である。

このように、第４の診断対処案データの評価値（１３００００）、第５の診断対処案データの評価値（１６００００）、第６の診断対処案データの評価値（６００００）、第７の診断対処案データの評価値（９００００）を比較すると、本実施例の評価条件が、「損失金額を少なくする対処」（即ち、基準評価値に対して、対処に対する評価値がどれだけ低くなったかが有効性となる）を取るものとしていることから、診断Ｐを行いその結果が対処ａの場合の最適な評価値は、診断Ｐを行いその結果が対処ａである場合の各対処に対するの評価値（中間評価値）を基準評価値から減算した場合に、それが最も大きくなるものが有効性が高いこととなる。従って、第６の診断対処案データ、即ち「対処ｘ＝０、対処ｙ＝１、対処ａ＝１、対処ｂ＝０」が最適であることが分かる。

又、診断Ｐの結果が対処ａになる場合と同様に、診断Ｐの結果が対処ｂになる場合の最適な評価値は、第８の診断対処案データの評価値（２５００００）、第９の診断対処案データの評価値（１１００００）、第１０の診断対処案データの評価値（２３００００）、第１１の診断対処案データの評価値（９００００）を比較すると、第１１の診断対処案データ、即ち「対処ｘ＝１、対処ｙ＝１、対処ａ＝０、対処ｂ＝１」が最適であることが分かる

そうすると、診断を行った場合の対処としては、診断Ｐの結果がオイルが正常（対処ａ）であったならば「対処ｘ＝０、対処ｙ＝１」（「ボルトを締め直す」）を行い、診断Ｐの結果がオイルが異常（対処ｂ）であったならば「対処ｘ＝１、対処ｙ＝１」（「オイルを交換する」、「ボルトを締め直す」）を行う、とするのが最適な対処案となる。

そして、診断を行った場合の評価値は、各結果に於ける確率によって加重平均を取ることとなるので、
（診断結果が対処ａの場合の最適な評価値（中間評価値））×（診断結果が対処ａとなる確率）＋（診断結果が対処ｂの場合の最適な評価値（中間評価値））×（診断結果が対処ｂとなる確率）
を算出することとなる（Ｓ４１０）。

ここで、診断Ｐの結果が対処ｂとなる確率は、「対処ｘ＝０、対処ｙ＝０、対処ａ＝０、対処ｂ＝０」に於ける原因Ｇとなるので０．８であり、
上述の式に基づいて診断結果を行った場合の評価値を算出すると、
（第６の診断対処案データの評価値）×（１−０．８）＋（第１１の診断対処案データの評価値）×０．８＝６００００×（１−０．８）＋９００００×０．８＝８４０００
が得られる。

これが診断Ｐを行った場合の評価値となるので、Ｓ４１０で算出した評価値を診断対処案データに対応づけて対処案評価部６に記憶する（Ｓ４２０）。つまり、評価値（８４０００）を、診断結果が対処ａの場合には「対処ｘ＝０、対処ｙ＝１」、診断結果が対処ｂの場合には「対処ｘ＝１、対処ｙ＝１」とする診断対処案データと対応させて対処案評価部６に記憶する。

このように診断付対処案作成部９は、全ての場合の診断対処案データを作成したので（Ｓ３４０）、対処案評価部６に於いて、前記記憶した各対処に対する評価値を抽出し、その有効性を比較する（Ｓ４３０）。

上述の場合では対処案評価部６は、診断を行わない場合の各対処に対する評価値と、診断を行った場合の評価値との有効性を比較することとなる。

本実施例では、評価条件として、「損失金額を少なくする対処」（即ち、基準評価値に対して、対処に対する評価値がどれだけ低くなったかが有効性となる）を取るものとしていることから、基準評価値から対処に対する評価値を減算した場合に、それが最も大きくなるものが有効性が高いこととなる。即ち
有効性＝基準評価値−対処に対する評価値
を行い、有効性が高いものから順に並び替える。

「対処ｘ＝０、対処ｙ＝１、対処ａ＝０、対処ｂ＝０」（診断を行わずに「対処ｘ＝０、対処ｙ＝１」）の場合、当該対処に対する評価値の合計値は１５００００であることから、
有効性＝１３００００−１５００００＝−２００００
となる。

「対処ｘ＝１、対処ｙ＝０、対処ａ＝０、対処ｂ＝０」（診断を行わずに「対処ｘ＝１、対処ｙ＝０」）の場合、当該対処に対する評価値の合計値は１６００００であることから、
有効性＝１３００００−１６００００＝−３００００
となる。

「対処ｘ＝１、対処ｙ＝１、対処ａ＝０、対処ｂ＝０」（診断を行わずに「対処ｘ＝１、対処ｙ＝１」）の場合、当該対処に対する評価値の合計値は９００００であることから、
有効性＝１３００００−９００００＝４００００
となる。

そして診断Ｐを行った場合の評価値が８４０００であることから、
有効性＝１３００００−８４０００＝４６０００
となる。

以上のように各対処に対する有効性を比較すると、その有効性は、「診断Ｐを行う場合」、「対処ｘ＝１、対処ｙ＝１、対処ａ＝０、対処ｂ＝０」、「対処ｘ＝０、対処ｙ＝１、対処ａ＝０、対処ｂ＝０」、「対処ｘ＝０、対処ｙ＝１、対処ａ＝０、対処ｂ＝０」の順番で有効となる。

従って、診断対処案リスト（診断対処案リストとは本実施例に於ける対処案リストであり、実施例１乃至実施例３に於ける対処案リストと同様である）として有効性の高いものから順番にその診断対処案データ（又は対処案）を、診断対処案リストとして対処案評価部６が出力することとなる（Ｓ４４０）。即ち、診断対処案リストとして、「診断Ｐを行い結果がオイル正常であれば対処ｙを、結果がオイル異常であれば対処ｘと対処ｙを行う」という出力となり、次が、「対処ｘ＝１、対処ｙ＝１、対処ａ＝０、対処ｂ＝０」（「オイルを交換する」、「ボルトを締め直す」）、「対処ｘ＝０、対処ｙ＝１、対処ａ＝０、対処ｂ＝０」（「ボルトを締め直す」）、「対処ｘ＝１、対処ｙ＝０」（「オイルを交換する」）が出力される。

このように、診断結果を対処に反映させることによって、より優れた診断対処案リストを対処案評価部６が出力することが可能となる。

又、原因Ｇで示される診断の結果の確率は、本実施例のようにベイジアンネットワークから取得しても良いし、事象分析対処システム１で固定的に持っていても良いし、外部からその数値を取得しても良い。このようにベイジアンネットワークで診断結果の確率を持たない場合には、確率テーブル７の原因Ｇは不要となる。

更に、診断の結果は、本実施例のように対処ａ、対処ｂとして扱うことも出来るし、事象Ｘや事象Ｙの出現や消失として扱うことも出来る。具体的には、例えば「対処ｘを行って事象Ｘがなくなった場合と、事象Ｘがなくならなかった場合」のようにベイジアンネットワークで評価を行うことが出来る。

実施例４に於いては、診断が一つ（診断Ｐのみ）を行う場合を説明したが、この診断が複数あってもよい。即ち診断Ｐ、診断Ｑを行い、その結果に応じて対処が別れる場合であったも良い。このような場合、確率テーブル７には診断Ｐ、診断Ｑの結果に応じた対処が図８の診断Ｐのように、診断Ｑについても記録されている。従って実施例４と同様に、全ての診断Ｐ、診断Ｑの場合について評価値を算出して、その有効性の比較を行うことが出来るが、診断の組合せに着目することによって、効率的に評価値を算出することも出来る。この場合を本実施例で示す。

例えば診断が２つ（診断Ｐ、診断Ｑ）を行い、その診断Ｐの結果として対処ａ、対処ｂの２つの場合、診断Ｑの結果として対処ｃ、対処ｄの２つの場合を例とする。この場合、診断付評価関数処理部８が算出すべき評価値としては、「診断を行わない場合の各対処に対する評価値」、「診断Ｐのみを行う場合の対処に対する評価値」、「診断Ｑのみを行う場合の対処に対する評価値」、「診断Ｐを行いその結果によって診断Ｑを行う場合の対処に対する評価値」、「診断Ｑを行いその結果によって診断Ｐを行う場合の対処に対する評価値」の各場合に於ける評価値を算出し、対処案評価部６でその有効性の比較を行う必要がある。

「診断を行わない場合の各対処に対する評価値」は実施例１乃至実施例３と同様に算出でき、「診断Ｐのみを行う場合の対処に対する評価値」、「診断Ｑのみを行う場合の対処に対する評価値」は、実施例４と同様に算出できる。従って「診断Ｐを行いその結果によって診断Ｑを行う場合の対処に対する評価値」、「診断Ｑを行いその結果によって診断Ｐを行う場合の対処に対する評価値」について説明する。

これを概念的に示すと図９のようなツリー構造となる。即ち「診断Ｐの結果が対処ａであった場合であり、診断Ｑの結果が対処ｃの場合」、「診断Ｐの結果が対処ｂであった場合であり、診断Ｑの結果が対処ｄの場合」、「診断Ｐの結果が対処ｂであった場合であり、診断Ｑの結果が対処ｃの場合」、「診断Ｐの結果が対処ｂであった場合であり、診断Ｑの結果が対処ｄの場合」、「診断Ｑの結果が対処ｃであった場合であり、診断Ｐの結果が対処ａの場合」、「診断Ｑの結果が対処ｃであった場合であり、診断Ｐの結果が対処ｂの場合」、「診断Ｑの結果が対処ｄであった場合であり、診断Ｐの結果が対処ａの場合」、「診断Ｑの結果が対処ｄであった場合であり、診断Ｐの結果が対処ｂの場合」の８通りとなる。

まず診断Ｐの結果が対処ａの場合（（１）の場合）の評価値を得るためには、診断Ｑを行うか否かを診断付評価関数処理部８で算出する必要がある。そこで（１）の場合に於いて、診断Ｑの結果に応じて最善の対処を行った場合の評価値をまず診断付評価関数処理部８が算出する。即ち、（５）の場合と（６）の場合の評価値とを実施例４と同様に算出し、診断Ｑの結果の確率で加重平均を算出することによって得られる。

この値が「診断Ｑを行わない場合の評価値」を上回れば、（１）の場合に於いて診断Ｑを行うべきであると算出することが出来、（１）の評価値は、「診断Ｐを行いその結果によって診断Ｑを行う場合の対処に対する評価値」の場合のものと、診断付評価関数処理部８はすることが出来る。

（１）の場合のみでは、診断Ｐの結果が対処ａであった場合の評価値しか算出していないので、更に（２）に於いて診断Ｐの結果が対処ｂであった場合の評価値を診断付評価関数処理部８が算出する。この算出は、上述と同様に、（７）の場合と（８）の場合の評価値とを実施例４と同様に算出し、診断Ｑの結果の確率で加重平均を算出することによって得られる。

この値が「診断Ｑを行わない場合の評価値」を上回れば、（２）の場合に於いて診断Ｑを行うべきであると算出することが出来、（２）の評価値は、「診断Ｐを行いその結果によって診断Ｑを行う場合の対処に対する評価値」の場合のものと、診断付評価関数処理部８はすることが出来る。

上述の診断付評価関数処理部８の処理によって、診断Ｐの全ての結果に対して評価値が算出できたので、更に診断付評価関数処理部８は、（１）の評価値と（２）の評価値とを診断Ｐの確率で加重平均を算出する。

診断付評価関数処理部８は、（１）の場合と（２）の場合と同様に、診断Ｑを先に行った場合の評価値を求める。即ち、（３）の場合の評価値は、（９）と（１０）の場合の評価値を算出し、それに診断Ｐの結果の確率で加重平均を算出する。同様に（４）の場合の評価値は（１１）と（１２）の場合の評価値を算出し、それに診断Ｐの確率で加重平均を算出する。このようにして算出した（３）と（４）の場合の評価値を診断Ｑの確率で加重平均を算出することによって行える。

尚、本実施例では診断が２つで、各々の診断結果が２つである場合を示したが、診断が３つ以上ある場合でも上述と同様の処理を、例えば再帰処理を利用することで実行可能である。診断結果が３以上ある場合もその各診断結果に対する評価値を、診断の確率で加重平均を算出することで実行可能である。

このような処理プロセスを診断付評価関数処理部８で実行し、その結果を対処案評価部６に記憶することによって、診断のあらゆる組合せを網羅しつつ、処理を減らすことが可能となる。

本発明に於ける各手段、テーブルは、その機能が論理的に区別されているのみであって、物理上あるいは事実上は同一の領域を為していても良い。又テーブルの代わりにデータベース、データファイルであっても良いことは言うまでもなく、テーブルとの記載にはデータベース、データファイルをも含んでいる。

尚、本発明を実施するにあたり本実施態様の機能を実現するソフトウェアのプログラムを記録した記憶媒体をシステムに供給し、そのシステムのコンピュータが記憶媒体に格納されたプログラムを読み出し実行することによって実現されることは当然である。

この場合、記憶媒体から読み出されたプログラム自体が前記した実施態様の機能を実現することとなり、そのプログラムを記憶した記憶媒体は本発明を当然のことながら構成することになる。

プログラムを供給する為の記憶媒体としては、例えば磁気ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、磁気テープ、不揮発性のメモリカード等を使用することができる。又、記憶媒体に記録する以外にも、インターネット等のネットワークを介して、当該プログラムをダウンロードできるようにしても良い。

又、コンピュータが読み出したプログラムを実行することにより、上述した実施態様の機能が実現されるだけではなく、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステムなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前記した実施態様の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。又、この際に、ネットワーク上のサーバ等が処理の一部又は全部を行っても良い。

更に、記憶媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わる不揮発性あるいは揮発性の記憶手段に書き込まれた後、そのプログラムの指示に基づき、機能拡張ボードあるいは機能拡張ユニットに備わる演算処理装置などが実際の処理の一部あるいは全部を行い、その処理により前記した実施態様の機能が実現される場合も含まれることは当然である。

従来のベイジアンネットワークを用いた処理では、単に確率分布を出力値としていたのであるが、本発明を用いることによって、最適と思われる対処方法を出力することが出来る。つまり出力される対処の組合せの序列化が可能になる。

本発明のシステム構成を示すシステム構成図の一例である。 本発明のプロセスの流れの一例を示すフローチャート図である。 本発明のプロセスの流れの一例を示すフローチャート図である。 確率テーブルの概念図の一例である。 本発明の他のシステム構成を示すシステム構成図の一例である。 本発明の他のプロセスの流れの一例を示すフローチャート図である。 コストを加味した場合の確率テーブルの概念図の一例である。 診断を加味した場合の確率テーブルの概念図の一例である。 複数の診断を行う場合をツリー構造で示した概念図である。

符号の説明

１：事象分析対処システム
２：事象情報入力部
３：対処案作成部
４：ベイジアンネットワーク演算部
５：評価関数処理部
６：対処案評価部
７：確率テーブル
８：診断付評価関数処理部
９：診断付対処案作成部

Claims (7)

1. ベイジアンネットワークを用いた事象分析対処システムであって、
   ある事象が発生している状況で、ある対処を行った場合の、原因の確率分布を計算するための確率テーブルと、
   前記事象分析対処システム外から事象情報を受信する事象情報入力部と、
   前記事象に対する対処の組合せを作成し、それを対処案データとする対処案作成部と、
   前記事象情報と前記対処案データとを受信し、前記確率テーブルから、原因の確率分布データを出力するベイジアンネットワーク演算部と、
   前記出力した原因の確率分布データと予め定められた評価関数とに基づいて、その対処に対する評価値を算出する評価関数処理部と、
   前記算出した対処に対する評価値から、有効性の高い対処案データを対処案リストとして出力する対処案評価部と、
   からなることを特徴とするベイジアンネットワークを用いた事象分析対処システム。
2. 前記事象分析対処システムは、
   前記対処案作成部に於いて、何も対処をしない場合の対処案データを最初に作成し、
   その対処をしない場合の対処案データと前記事象情報とに基づいて、前記確率テーブルから原因の確率分布データを、前記ベイジアンネットワーク演算部で出力し、
   前記評価関数処理部は、前記出力した原因の確率分布データと前記予め定められた関数とに基づいて、前記何も対処をしない場合の評価値を算出し、それを基準評価値として対処案評価部に記憶し、
   前記対処案評価部は、前記基準評価値と各対処に対する評価値とを比較し、予め設定された評価条件を満たしているものを有効性が高いとして、前記対処案リストとして出力する、
   ことを特徴とする請求項１に記載のベイジアンネットワークを用いた事象分析対処システム。
3. 前記評価関数処理部は、
   前記原因の確率分布データを前記評価関数に基づいて、各原因に対する評価値を算出し、それらを合計することで、前記対処に対する評価値を出力する、
   ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のベイジアンネットワークを用いた事象分析対処システム。
4. 前記事象分析対処システムは、
   各対処に対するコンフリクト関係を示すコンフリクトテーブルを更に有しており、
   前記対処案評価部は、
   前記対処案データの有効性を比較する際、或いは前記対処案リストを出力する際に、前記コンフリクトテーブルを参照し、コンフリクト関係にある対処を含む対処案については処理を行わない、
   ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載のベイジアンネットワークを用いた事象分析対処システム。
5. 前記事象分析対処システムは、
   各対処に対するコンフリクト関係を示すコンフリクトテーブルを更に有しており、
   前記対処案作成部は、
   前記対処案データを作成する際に、前記コンフリクトテーブルを参照し、コンフリクト関係にある対処を含む対処案については、対処案データを作成しない、
   ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載のベイジアンネットワークを用いた事象分析対処システム。
6. ベイジアンネットワークを用いた事象分析対処システムであって、
   ある事象が発生している状況で、ある対処と診断を行った場合の、原因の確率分布を計算するための確率テーブルと、
   前記事象分析対処システム外から事象情報を受信する事象情報入力部と、
   前記事象に対する対処と診断の組合せを作成し、それを診断対処案データとする診断付対処案作成部と、
   前記事象情報と前記診断対処案データとを受信し、前記確率テーブルから、原因の確率分布データを出力するベイジアンネットワーク演算部と、
   前記出力した原因の確率分布データと予め定められた評価関数とに基づいて、診断を行わない場合の対処に対する評価値と診断を行う場合の対処に対する評価値とを、分けて算出する診断付評価関数処理部と、
   前記算出した対処に対する評価値から、有効性の高い診断対処案データを診断対処案リストとして出力する対処案評価部と、
   からなることを特徴とするベイジアンネットワークを用いた事象分析対処システム。
7. 前記診断付評価関数処理部は、
   診断を行う場合の評価値の算出の際に、診断結果に対しての各評価値を算出後、各結果に対する有効性の高い評価値を算出し、それをその結果が発生する確率により加重平均することで、診断を行う場合の対処に対する評価値とする、
   ことを特徴とする請求項６に記載のベイジアンネットワークを用いた事象分析対処システム。
   

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