JP2010064654A - 車両の修理交換情報管理システム、及び車両の異常原因情報管理システム - Google Patents

Abstract

【課題】車両の異常の発生に際して検出された車両状態と、修理・部品交換の内容とを、より高精度に対応付けること。
【解決手段】修理交換情報取得手段により修理交換情報が取得されたときに、異常時車両情報取得手段により取得された異常時車両情報の特徴量を把握すると共に把握した異常時車両情報の特徴量と教師データとを用いて修理又は部品交換の内容を推定し、推定結果と修理交換情報取得手段により取得された修理交換情報が一致した場合に、把握した異常時車両情報の特徴量と修理交換情報取得手段により取得された修理交換情報との組み合わせを教師データに追加するように記憶手段を制御する。
【選択図】図１

Description

本発明は、車両に異常が発生した場合に記憶される情報と修理又は部品交換を対応付けた情報を生成して管理する車両の修理交換情報管理システム、及び車両に異常が発生した場合に記憶される情報と異常原因を対応付けた情報を生成して管理する車両の異常原因情報管理システムに関する。

従来、車両（車載機器を含む；以下略）の状態に関する情報を監視し、当該情報に基づき車両の異常（不具合、故障等をいう）を検知した際に、車両の状態に関する情報を不揮発性の記憶媒体等に記憶しておく処理が行なわれている。この記憶された情報は、必要に応じて外部接続されるモニター等により表示され、修理や部品交換に役立てられる。係る異常原因の検証は、自己診断（ダイアグノーシス）等と称されている。なお、自己診断のために情報を記憶する処理は、車両を制御する制御装置が、その本来の車両制御と並行して行なうことが可能である。

この種の車両診断システムについての発明が開示されている（例えば、特許文献１参照）。この車両診断システムでは、修理が実施されたことを外部の基地局が把握できるようにするために、車両の自己診断による異常に基づく故障診断情報が車両から基地局側に無線にて送信されたのち、その故障診断情報に対応した車両の異常の解消（修復）が検出されたときには、この異常の解消を表す異常解消情報が車両から基地局へ無線にて送信されるものとしている。
特許第３７９９７９５号公報

ところで、車両の状態に関する情報は、ＦＦＤ（フリーズフレームデータ）等と称されており、一般的には、異常発生の際における車載センサーの出力値や状態信号、制御信号等を時系列に蓄積したデータである。ＦＦＤは、異常原因を特定するための有力な手がかりではあるものの、異常原因や修理・交換すべき部品を直接特定するものではない。従って、修理店等に最適な修理・部品交換について情報提供する際には、適切な異常原因の解析を行なって、ＦＦＤ等の車両の状態に関する情報と、異常原因又は修理・交換すべき部品とを対応付けた情報を蓄積する必要がある。しかしながら、上記特許文献１には、異常原因や修理・交換すべき部品を解析することについての記載がなされていない。

本発明はこのような課題を解決するためのものであり、車両の異常の発生に際して検出された車両状態と、実施すべき修理・部品交換の内容とを高精度に対応付けることが可能な車両の修理交換情報管理システム、及び車両の異常の発生に際して検出された車両状態と、異常原因とを高精度に対応付けることが可能な車両の異常原因情報管理システムを提供することを、主たる目的とする。

上記目的を達成するための本発明の第１の態様は、
車両の異常に対して実施された修理又は部品交換の内容を表す修理交換情報を取得する修理交換情報取得手段と、
前記車両の異常の発生に際して該車両で検出された車両状態を表す異常時車両情報を取得する異常時車両情報取得手段と、
異常時車両情報と修理交換情報が対応付けられた教師データが複数組、記憶された記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された各組の教師データについて異常時車両情報の特徴量を把握し、更に各組の教師データについて、前記把握した特徴量が最も近い他の教師データに含まれる修理交換情報が記述する修理・交換の内容と、修理・交換の内容が一致する場合に当該教師データを残存させ、一致しない場合に当該教師データを削除するように前記記憶手段を制御する情報処理手段と、
を備える車両の修理交換情報管理システムである。

この本発明の第１の態様によれば、車両の異常の発生に際して検出された車両状態と、実施すべき修理・部品交換とを高精度に対応付けることができる。

本発明の第１の態様において、
前記異常時車両情報は、複数項目を有する時系列データであり、
前記情報処理手段は、前記異常時車両情報取得手段により取得された異常時車両情報の変化時点における変化項目パターンを、異常時車両情報の特徴量として把握する手段であるものとしてもよい。

また、本発明の第１の態様において、
前記情報処理手段は、所定のタイミングで、前記記憶手段に記憶された教師データに含まれる各データについて、他のデータとの相関性が低いものを削除する処理を行なう手段であるものとしてもよい。

また、本発明の第１の態様において、
ユーザーに情報提供可能な情報提供手段を備え、
前記情報処理手段は、更に、前記異常時車両情報取得手段により取得された異常時車両情報が取得されたときに、前記異常時車両情報取得手段により取得された異常時車両情報の特徴量を把握すると共に該把握した異常時車両情報の特徴量と前記教師データとを用いて修理又は部品交換の内容を推定し、該推定結果をユーザーに提供するように前記情報提供手段を制御する機能を有するものとしてもよい。

上記目的を達成するための本発明の第２の態様は、
異常時車両情報と修理交換情報が対応付けられた教師データが複数組、記憶された記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された各組の教師データについて異常時車両情報の特徴量を把握し、更に各組の教師データについて、前記把握した特徴量が最も近い他の教師データに含まれる修理交換情報が記述する修理・交換の内容と、修理・交換の内容が一致する場合に当該教師データを残存させ、一致しない場合に当該教師データを削除するように前記記憶手段を制御する情報処理手段と、
を備える車両の修理交換情報管理装置である。

上記目的を達成するための本発明の第３の態様は、
記憶手段に記憶され、異常時車両情報と修理交換情報が対応付けられた複数組の教師データの処理方法であって、
各組の教師データについて異常時車両情報の特徴量を把握するステップと、
各組の教師データについて、前記把握した特徴量が最も近い他の教師データに含まれる修理交換情報が記述する修理・交換の内容と、修理・交換の内容が一致するか否かを判定するステップと
前記修理・交換の内容が一致する場合に当該教師データを前記記憶手段に残存させ、一致しない場合に当該教師データを前記記憶手段から削除するステップと、
を有する複数組の教師データの処理方法である。

上記目的を達成するための本発明の第４の態様は、
車両の異常の原因を示す異常原因情報を取得する異常原因情報取得手段と、
前記車両の異常の発生に際して該車両で検出された車両状態を表す異常時車両情報を取得する異常時車両情報取得手段と、
異常時車両情報の特徴量と異常原因情報が対応付けられた教師データが複数組、記憶される記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された各組の教師データについて異常時車両情報の特徴量を把握し、更に各組の教師データについて、前記把握した特徴量が最も近い他の教師データに含まれる修理交換情報が記述する異常原因情報の内容と、異常原因情報の内容が一致する場合に当該教師データを残存させ、一致しない場合に当該教師データを削除するように前記記憶手段を制御する情報処理手段と、
を備える車両の異常原因情報管理システムである。

この本発明の第４の態様によれば、車両の異常の発生に際して検出された車両状態と、実施すべき修理・部品交換とを高精度に対応付けることができる。

本発明の第４の態様において、
前記異常時車両情報は、複数項目を有する時系列データであり、
前記情報処理手段は、前記異常時車両情報取得手段により取得された異常時車両情報の変化時点における変化項目パターンを、異常時車両情報の特徴量として把握する手段であるものとしてもよい。

また、本発明の第４の態様において、
前記情報処理手段は、所定のタイミングで、前記記憶手段に記憶された教師データに含まれる各データについて、他のデータとの相関性が低いものを削除する処理を行なう手段であるものとしてもよい。

また、本発明の第４の態様において、
ユーザーに情報提供可能な情報提供手段を備え、
前記情報処理手段は、更に、前記異常時車両情報取得手段により取得された異常時車両情報が取得されたときに、前記異常時車両情報取得手段により取得された異常時車両情報の特徴量を把握すると共に該把握した異常時車両情報の特徴量と前記教師データとを用いて異常原因を推定し、該推定結果をユーザーに提供するように前記情報提供手段を制御する機能を有するものとしてもよい。

上記目的を達成するための本発明の第５の態様は、
異常時車両情報と修理交換情報が対応付けられた教師データが複数組、記憶された記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された各組の教師データについて異常時車両情報の特徴量を把握し、更に各組の教師データについて、前記把握した特徴量が最も近い他の教師データに含まれる修理交換情報が記述する異常原因情報の内容と、異常原因情報の内容が一致する場合に当該教師データを残存させ、一致しない場合に当該教師データを削除するように前記記憶手段を制御する情報処理手段と、
を備える車両の修理交換情報管理装置である。

上記目的を達成するための本発明の第６の態様は、
記憶手段に記憶され、異常時車両情報と修理交換情報が対応付けられた複数組の教師データの処理方法であって、
各組の教師データについて異常時車両情報の特徴量を把握するステップと、
各組の教師データについて、前記把握した特徴量が最も近い他の教師データに含まれる修理交換情報が記述する異常原因情報の内容と、異常原因情報の内容が一致するか否かを判定するステップと
前記異常原因情報の内容が一致する場合に当該教師データを前記記憶手段に残存させ、一致しない場合に当該教師データを前記記憶手段から削除するステップと、
を有する複数組の教師データの処理方法である。

本発明によれば、車両の異常の発生に際して検出された車両状態と、修理・部品交換の内容とを、より高精度に対応付けることが可能な車両の修理交換情報管理システム、及び車両の異常の発生に際して検出された車両状態と、異常原因とを、より高精度に対応付けることが可能な車両の異常原因情報管理システムを提供することができる。

以下、本発明を実施するための最良の形態について、添付図面を参照しながら実施例を挙げて説明する。

＜第１実施例＞
［全体構成］
以下、本発明の第１実施例に係る修理交換情報管理システム１について説明する。図１は、本発明の第１実施例に係る修理交換情報管理システム１の構成を概念的に示す図である。修理交換情報管理システム１は、主要な構成として、修理交換情報入力用端末１０と、記憶装置２０と、情報処理装置３０と、を備える。

修理交換情報入力用端末１０は、例えば複数の修理店（又は販売店；以下略）内に設置されており、修理店においてなされた修理又は部品交換の種別が、車両ＩＤや日時等（以下、これらを修理交換情報と称する）と共に入力される。修理交換情報は、例えばインターネット等のネットワーク７０を介して情報処理装置３０に送信される。

記憶装置２０、及び情報処理装置３０は、例えば自動車メーカー等により運営されるサービス設備である情報センター９０内に設置される。記憶装置２０は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、磁気テープ等を用いた記憶装置であり、修理交換情報データベース２２、ＦＦＤ（Freeze Flame Data）データベース２４、及びマイニングデータベース２６が構築されている。

修理交換情報データベース２２は、修理交換情報入力用端末１０に対して入力された修理・交換の内容が格納されている。

ＦＦＤデータベース２４は、車両の異常の発生に際して車両で収集されたＦＦＤが格納されたものであり、各ＦＦＤは、修理交換情報データベース２２に記憶された修理交換情報と一対一で対応している。ＦＦＤは、図２に示す如く、異常発生の際における車載センサーの出力値や状態信号、制御信号等を時系列に蓄積したデータである。これにより、ある車両の異常について車両で収集されたＦＦＤと、その異常に対して実施された修理又は部品交換の種別がセットで参照可能となっている。より具体的には、例えば、どの異常についてのものかを示す異常識別コードがＦＦＤや修理交換情報のそれぞれに付されていてもよいし、ＦＦＤの識別ナンバーが修理交換情報に付されてもよい。

マイニングデータベース２６には、ＦＦＤの特徴量と修理交換情報が対応付けられた教師データ（マイニングデータ）が複数セット格納されている。ここで、ＦＦＤの特徴量とは、例えばＦＦＤの変化時点において所定程度以上変化した項目をパラメータ化したものである。図２に示したＦＦＤの場合、エンジン負荷、吸気管絶対圧、エンジン回転数、酸素センサ出力、及び、空燃比が時刻２から時刻３にかけて変化していることが判る。従って、例えばエンジン負荷、吸気管絶対圧、エンジン回転数、酸素センサ出力、及び空燃比を値１、その他の項目を値ゼロとしたものがＦＦＤの特徴量となる。図３は、修理・交換すべき部品と、ＦＦＤの特徴量が対応付けられた教師データの一例である。なお、マイニングデータベース２６に記憶された教師データのそれぞれには、仮登録状態であるか、本登録状態であるかを識別するための属性が付与されてよい。

情報処理装置３０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）を中心としてＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等がバスを介して相互に接続されたマイクロコンピューターであり、その他、フラッシュメモリ等の記憶装置やＩ／Ｏポート、タイマー、カウンター等を備える。ＲＯＭには、ＣＰＵが実行するプログラムやデータが格納されている。情報処理装置３０は、ＲＯＭに記憶されたプログラムをＣＰＵが実行することにより機能する主要な機能ブロックとして、修理交換情報取得部３２と、ＦＦＤ取得部３４と、推定部３６と、マイニングデータ管理部３８と、サービス提供部５０と、を有する。

修理交換情報取得部３２は、前述の如くネットワーク７０を介して修理交換情報入力用端末１０から修理交換情報を取得し、これを修理交換情報データベース２２に追加するように記憶装置２０を制御する。

ＦＦＤ取得部３４は、複数の車両に搭載された車載装置４０（簡略化のために単独の符号を付すこととする）から取得したＦＦＤをＦＦＤデータベース２２に追加するように記憶装置２０を制御する。

［車載装置の構成例］
ここで、車載装置４０の構成、及びＦＦＤの内容について説明する。車載装置４０は、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）４２やメモリ４４、ワーニングランプ４６、無線通信装置４８等を有する。ＥＣＵ４２は、例えばマイクロコンピューターであり、エンジン負荷、エンジン冷却水温、吸気管絶対圧、エンジン回転数、車速その他の、センサー出力値、状態信号、制御信号等が入力されている。

ＥＣＵ４２は、これらの値を常時監視しており、車両に何らかの異常が生じたか否かを定期的に（例えば、０コンマ数［秒］毎に）判断している。そして、異常が生じたと判断した場合には、ワーニングランプ４６を点灯又は点滅させ、その前後における上記入力値を時系列データ、すなわちＦＦＤとしてメモリ４４に記憶させる。ＦＦＤは、例えば、異常が生じたと判断した時点の第１の所定時間前から第２の所定時間後（通常、第１の所定時間＞第２の所定時間）までに入力されたデータである。なお、ＥＣＵ４２は、他の役割（エンジン制御、ブレーキ制御、ステアリング制御等）と平行してこれらの処理を行なうものでありうる。

メモリ４４は、例えばＥＥＰＲＯＭ（Electronically Erasable and Programmable Read Only Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）に小さな電池を内蔵あるいは外部に配置したＮＶＲＡＭ（Non Volatile RAM）である。また、フラッシュメモリや磁気テープ、紙（プリント用紙）等の記憶媒体が用いられてもよい。

ワーニングランプ４６の点灯又は点滅を見たユーザーは、車両を修理店に持って行き、修理等を依頼することとなる。そして、修理店において、ＦＦＤがモニター等に表示され、これに対応した修理・部品交換がなされる。また、実施された修理・部品交換の内容が前述の如く修理交換情報として入力され、情報処理装置３０に送信される。

また、ＥＣＵ４２は、異常が生じたと判断した後の所定のタイミングで、ＦＦＤとしてメモリ４４に記憶させた情報を情報処理装置３０に送信するように無線通信装置４８に指示する。この所定のタイミングは、例えば判断してから直ちに行なってもよいし、所定時間後でもよいし、修理店で修理が行なわれたときでもよい。後者の場合、必ずしも無線通信に依る必要はなく、修理店のネットワーク端末と車両を接続して情報送信してもよい。

無線通信装置４８から情報処理装置３０への情報送信は、例えば中継局８０及び前述のネットワーク７０を介して行なわれる。無線通信装置４８から中継局８０への情報送信は、携帯電話の電波網やＰＨＳ（Personal Handy-phone System）網、無線ＬＡＮ、ＷｉＭＡＸ（Worldwide Interoperability for Microwave Access）、衛星電話網、ビーコン等を用いて行なわれる。

［システム稼働初期における処理］
係る構成によって、情報処理装置３０は、修理交換情報とＦＦＤをセットで取得することができる。以下、取得した情報に対する処理について説明する。

まず、修理交換情報管理システム１の稼働初期における処理について説明する。教師データがある程度の数（例えば１００組程度）蓄積されるまでは、無条件でＦＦＤの特徴量と修理交換情報を対応付けて教師データとしてマイニングデータベース２６に格納する（仮登録の状態）。そして、推定部３６及びマイニングデータ管理部３８が、蓄積された各教師データについて他の教師データとの間で推定処理及び一致判定を行なう。

推定部３６は、１組の教師データ（ここではＤ１とする）を抽出して特徴量を把握する。推定部３６は、ＦＦＤの変化時点を把握し、これによって特徴量を把握する。図２に示したＦＦＤの場合、エンジン負荷、吸気管絶対圧、エンジン回転数、酸素センサ出力、及び、空燃比が時刻２から時刻３にかけて変化しており、これらの項目を値１として他の項目を空白としたものをＦＦＤの特徴量として把握する。なお、変化時点は、所定程度以上変化した項目が最も多い時点と定義することができる。

そして、把握したＦＦＤの特徴量と相関性が高い他の教師データ（ここではＤ２とする）を抽出し、教師データＤ２に含まれる修理交換情報が記述する修理・交換の内容を、教師データＤ１が示す異常に対して実施すべき修理・交換の内容と推定する。

図４に示す如く、図２に示したＦＦＤが教師データＤ１のものであるとすると、その特徴量は、Ａセンサ系を修理・交換する場合のＦＦＤの特徴量に最も近似し、次に、Ｂセンサ系を修理・交換する場合のＦＦＤの特徴量に近似する。従って、教師データＤ１のＦＦＤから、Ａセンサ系が修理・交換すべきものと推定する。

そして、マイニングデータ管理部３８は、推定された修理・交換の内容が、当該教師データに含まれる修理交換情報が記述する修理・交換の内容と一致した場合に当該教師データをマイニングデータベース２６に残存させ（本登録の状態）、一致しなかった場合に当該教師データをマイニングデータベース２６から削除する。以下、係る処理を「自己検証」と称する。なお、一致しなかった場合に当該教師データをマイニングデータベース２６から削除するのではなく、その後教師データとして使用しないことを示す属性等を付与してもよい。

このような処理を、各教師データについて行なう。図５は、自己検証に係る処理の流れを示すフローチャートである。

まず、各教師データＤ１〜Ｄｎの特徴量を把握する（Ｓ１００）。

次に、教師データＤｋを抽出する（Ｓ１０２）。ここで、引数ｋは教師データの番号を示し、本フローの開始状態では１に設定されている。そして、教師データＤｋの特徴量と、他の全ての教師データ（Ｄ１〜Ｄｋ−1、Ｄｋ＋１〜Ｄｎ）の特徴量を比較して、特徴量の相関性が最も高い教師データＤｘを抽出する（Ｓ１０４）。

続いて、教師データＤｋに含まれる修理・交換の内容が、教師データＤｘに含まれる修理・交換の内容と一致するか否かを判定する（Ｓ１０６）。

教師データＤｋに含まれる修理・交換の内容が、教師データＤｘに含まれる修理・交換の内容と一致した場合は、教師データＤｋをマイニングデータベース２６に残存させる（本登録の状態とする；Ｓ１０８）。

一方、教師データＤｋに含まれる修理・交換の内容が、教師データＤｘに含まれる修理・交換の内容と一致しなかった場合は、教師データＤｋをマイニングデータベース２６から削除する（Ｓ１１０）。

そして、全ての教師データについてＳ１０２〜Ｓ１１０の処理が終了したか否かを判定する（Ｓ１１２）。例えば、引数ｋがｎに等しければ、全ての教師データについて処理が終了したと判定する。

全ての教師データについて処理が終了したと判定した場合は、本フローを終了する。一方、全ての教師データについて処理が終了していないと判定した場合は、引数ｋを１増加させて（Ｓ１１４）、Ｓ１０２に戻る。

係る処理によって、他の教師データとの相関性が低い教師データが除外されるため、基準となる教師データ群を適切に抽出することができる。

［その後の処理］
取得された修理交換情報とＦＦＤは、前述の如く、まず修理交換情報データベース２２やＦＦＤデータベース２４に格納される。そして、推定部３６による推定処理を経て、所定条件下でマイニングデータ管理部３８によりマイニングデータベース２６に追加される。

推定部３６は、新規な修理交換情報が修理交換情報データベース２２に追加されたときに（ある程度の数を蓄積しておいて、任意のタイミングで複数個を一括処理しても構わない）、当該修理交換情報に対応するＦＦＤをＦＦＤデータベース２４から読み出し、読み出したＦＦＤとマイニングデータベース２６に格納されている教師データを用いて修理又は部品交換の内容を推定する。

そして、推定部３６は、自己検証の処理と同様に、教師データから今回把握したＦＦＤの特徴量と相関性が高い教師データを抽出し、最も相関性が高い教師データに含まれる修理交換情報が記述する修理・交換の内容を、今回の異常に対して実施すべき修理・交換の内容と推定する。

マイニングデータ管理部３８は、推定部３６により推定された修理・交換の内容と、修理交換情報データベース２２に格納された修理交換情報が一致した場合に、推定部３６が把握したＦＦＤの特徴量と修理交換情報データベース２２に格納された修理交換情報との組み合わせをマイニングデータベース２６に追加すると共に、当該ＦＦＤ及び修理交換情報の組み合わせを修理交換情報データベース２２及びＦＦＤデータベース２４から削除する。一方、一致しない場合には、単に当該ＦＦＤ及び修理交換情報の組み合わせを修理交換情報データベース２２及びＦＦＤデータベース２４から削除する。

係る処理によって、ＦＦＤに対応して修理店において実施された修理又は部品交換の内容と、過去に蓄積された教師データが一致した場合に、当該ＦＦＤの特徴量と修理交換情報が対応付けられて教師データに追加される。従って、車両の異常の発生に際して検出された車両状態と、実施すべき修理・部品交換とを高精度に対応付けることができる。

［処理フロー］
図６は、以上説明した処理の流れを示すものであり、情報処理装置３０によって実行されるフローチャートの一例である。本フローは、修理交換情報取得部３２及びＦＦＤ取得部３４によって修理交換情報やＦＦＤが取得され、それぞれ記憶装置２０に格納されたタイミングで実行される。

まず、取得されたＦＦＤの特徴量を把握する（Ｓ２００）。

そして、既に第１回目の自己検証が行なわれているか否かを判定する（Ｓ２０２）。

第１回目の自己検証がまだ行なわれていない場合は、Ｓ１００において把握したＦＦＤの特徴量と修理交換情報データベース２２に格納された修理交換情報との組み合わせを教師データに追加し（Ｓ２０４）、教師データの数が所定数以上であるか否かを判定する（Ｓ２０６）。教師データの数が所定数未満である場合は、何も処理を行なわずに本フローの１ルーチンを終了する。教師データの数が所定数以上である場合は、自己検証を実行する（Ｓ２０８）。この際に、自己検証実行済みフラグを情報処理装置３０の内部メモリ等に設定しておくと、後にＳ１０２の判定に役立てることができる。

一方、既に第１回目の自己検証が行なわれている場合は、Ｓ１００において把握したＦＦＤの特徴量及び教師データに基づいて、修理・交換の内容を推定する（Ｓ２１０）。そして、推定結果と修理交換情報に含まれる修理・交換の内容が一致するか否かを判定し（Ｓ２１２）、一致する場合には、Ｓ１００において把握したＦＦＤの特徴量と修理交換情報データベース２２に格納された修理交換情報との組み合わせをマイニングデータベース２６に追加する（Ｓ２１４）。一致しない場合には、マイニングデータベース２６に追加しない（Ｓ２１６）。

なお、第１回目の自己検証を行なった後においても、定期的に自己検証を行なうと好適である。これにより、車両の異常の発生に際して検出された車両状態と、実施すべき修理・部品交換の内容とを、より高精度に対応付けることができる。

［サービス提供］
以下、このようにして蓄積された教師データに基づく情報サービスの提供について説明する。サービス提供部５０は、サービス提供用ウエブサイトを管理しており、修理店（前述の情報源としての修理店と同一であってもよいし、異なってもよい）において当該サービス提供用ウエブサイトを閲覧させる。修理店においては、当該サービス提供用ウエブサイトにアクセスしてＦＦＤを入力することにより、情報処理装置３０に修理・交換内容を推定させ、推定結果を受信及び閲覧して、修理又は部品交換の参考にすることができる。

係るサービス提供は、前述した教師データの追加・削除と平行して行なうこともできる。すなわち、ユーザーにより車両が修理店に持ち込まれたときに、所定の操作等に応じて車両からＦＦＤが情報処理装置３０に送信され、情報処理装置３０は推定結果をサービス提供用ウエブサイトに表示する。修理店では、これを参考に修理又は部品交換を行ない、修理交換情報を修理交換情報入力用端末１０に入力する。そして、情報処理装置３０では、推定結果と実際に行なわれた修理・交換の内容が一致するか否かを判定し、一致する場合にＦＦＤの特徴量と修理交換情報を対応付けてマイニングデータベース２６に追加する。このように、修理店が本システムの情報源となると共に、本システムによるサービスを享受することも可能である。

［まとめ］
以上説明した本実施例の修理交換情報管理システム１によれば、車両の異常の発生に際して検出された車両状態と、実施すべき修理・部品交換の内容とを高精度に対応付けることができる。

なお、本システムに、市場における追跡調査（修理・交換後に再度修理・交換がされたか否か等を調査する）を加味することによって、更に対応付けの精度を高めることが可能となる。

＜第２実施例＞
［全体構成］
以下、本発明の第２実施例に係る修理交換情報管理システム２について説明する。図７は、本発明の第２実施例に係る修理交換情報管理システム２の構成を概念的に示す図である。修理交換情報管理システム２は、主要な構成として、異常原因情報入力用端末１１と、記憶装置２０と、情報処理装置３０と、を備える。以下、第１実施例と同様の機能を有する構成要素については第１実施例と同様の符号を付して詳細な説明を省略する。

異常原因情報入力用端末１１は、例えば複数の修理店（又は販売店；以下略）内に設置されており、修理店において判断された異常原因が、車両ＩＤや日時等（以下、これらを異常原因情報と称する）と共に入力される。異常原因情報は、例えばインターネット等のネットワーク７０を介して情報処理装置３０に送信される。

記憶装置２０には、異常原因情報データベース２３、ＦＦＤ（Freeze Flame Data）データベース２４、及びマイニングデータベース２６が構築されている。

異常原因情報データベース２３は、異常原因情報入力用端末１１に対して入力された修理・交換の内容が格納されている。

ＦＦＤデータベース２４については、第１実施例と同様であるため、説明を省略する。

マイニングデータベース２６には、ＦＦＤの特徴量と異常原因情報が対応付けられた教師データ（マイニングデータ）が複数セット格納されている。図８は、異常原因と、ＦＦＤの特徴量が対応付けられた教師データの一例である。

本実施例の情報処理装置３０は、ＲＯＭに記憶されたプログラムをＣＰＵが実行することにより機能する主要な機能ブロックとして、異常原因情報取得部３３と、ＦＦＤ取得部３４と、推定部３６と、マイニングデータ管理部３８と、サービス提供部５０と、を有する。

異常原因情報取得部３３は、前述の如くネットワーク７０を介して異常原因情報入力用端末１１から異常原因情報を取得し、これを異常原因情報データベース２３に追加するように記憶装置２０を制御する。

ＦＦＤ取得部３４、及び［車載装置の構成例］については、第１実施例と同様であるため、説明を省略する。

［特徴的な処理］
係る構成によって、情報処理装置３０は、異常原因情報とＦＦＤをセットで取得することができる。以下、取得した情報に対する本発明の特徴的な処理について説明する。

取得された異常原因情報とＦＦＤは、前述の如く、まず異常原因情報データベース２３やＦＦＤデータベース２４に格納される。そして、推定部３６による推定処理を経て、所定条件下でマイニングデータ管理部３８によりマイニングデータベース２６に追加される。

推定部３６は、新規な異常原因情報が修理交換情報データベース２２に追加されたときに（ある程度の数を蓄積しておいて、任意のタイミングで複数個を一括処理しても構わない）、当該異常原因情報に対応するＦＦＤをＦＦＤデータベース２４から読み出し、読み出したＦＦＤとマイニングデータベース２６に格納されている教師データを用いて異常原因を推定する。異常原因の推定は、第１実施例で説明した修理・故障内容の推定と同様の原理に基づいて行なう。図９に示す如く、図２に例示したＦＦＤと図８に例示した教師データを用いて推定を行なうと、Ａセンサ系の故障が異常原因と推定する。

マイニングデータ管理部３８は、推定部３６により推定された異常原因と、異常原因情報データベース２３に格納された異常原因情報が一致した場合に、推定部３６が把握したＦＦＤの特徴量と異常原因情報データベース２３に格納された異常原因情報との組み合わせをマイニングデータベース２６に追加すると共に、当該ＦＦＤ及び異常原因情報の組み合わせを異常原因情報データベース２３及びＦＦＤデータベース２４から削除する。一方、一致しない場合には、単に当該ＦＦＤ及び異常原因情報の組み合わせを異常原因情報データベース２３及びＦＦＤデータベース２４から削除する。

係る処理によって、ＦＦＤに対応して修理店において判断された異常原因と、過去に蓄積された教師データが一致した場合に、当該ＦＦＤの特徴量と異常原因が対応付けられて教師データに追加される。従って、車両の異常の発生に際して検出された車両状態と、異常原因とを高精度に対応付けることができる。

［システム稼働初期における処理］、［処理フロー］、［サービス提供］については、第１実施例に準じた処理を行なうものとして、説明を省略する。

［まとめ］
以上説明した本実施例の修理交換情報管理システム２によれば、車両の異常の発生に際して検出された車両状態と、異常原因とを高精度に対応付けることができる。

なお、本システムにおいても、市場における追跡調査（修理・交換後に再度修理・交換がされたか否か等を調査する）を加味することによって、更に対応付けの精度を高めることが可能となる。

以上、本発明を実施するための最良の形態について実施例を用いて説明したが、本発明はこうした実施例に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。

例えば、車両の異常の発生に際して車両で検出された車両状態を表す情報の一例として、複数項目を有する時系列データであるＦＦＤを例示したが、他の態様の情報であってもよい。

本発明は、自動車製造業や自動車部品製造業等に利用可能である。

本発明の第１実施例に係る修理交換情報管理システム１の構成を概念的に示す図である。 ＦＦＤを例示した図である。 修理・交換すべき部品と、ＦＦＤの特徴量が対応付けられた教師データの一例である。 今回のＦＦＤから、修理・交換すべき部品を推定する様子を示す図である。 情報処理装置３０によって実行されるフローチャートの一例である。 情報処理装置３０によって実行されるフローチャートの一例である。 本発明の第２実施例に係る修理交換情報管理システム２の構成を概念的に示す図である。 異常原因と、ＦＦＤの特徴量が対応付けられた教師データの一例である。 今回のＦＦＤから、異常原因を推定する様子を示す図である。

符号の説明

１ 修理交換情報管理システム
２ 異常原因情報管理システム
１０ 修理交換情報入力用端末
１１ 異常原因情報入力用端末
２０ 記憶装置
２２ 修理交換情報データベース
２４ ＦＦＤデータベース
２６ マイニングデータベース
３０ 情報処理装置
３２ 修理交換情報取得部
３３ 異常原因情報取得部
３４ ＦＦＤ取得部
３６ 推定部
３８ マイニングデータ管理部
４０ 車載装置
４２ ＥＣＵ
４４ メモリ
４６ ワーニングランプ
４８ 無線通信装置
５０ サービス提供部
７０ ネットワーク
８０ 中継局
９０ 情報センター

Claims (12)

1. 車両の異常に対して実施された修理又は部品交換の内容を表す修理交換情報を取得する修理交換情報取得手段と、
   前記車両の異常の発生に際して該車両で検出された車両状態を表す異常時車両情報を取得する異常時車両情報取得手段と、
   異常時車両情報と修理交換情報が対応付けられた教師データが複数組、記憶された記憶手段と、
   前記記憶手段に記憶された各組の教師データについて異常時車両情報の特徴量を把握し、更に各組の教師データについて、前記把握した特徴量が最も近い他の教師データに含まれる修理交換情報が記述する修理・交換の内容と、修理・交換の内容が一致する場合に当該教師データを残存させ、一致しない場合に当該教師データを削除するように前記記憶手段を制御する情報処理手段と、
   を備える車両の修理交換情報管理システム。
2. 前記異常時車両情報は、複数項目を有する時系列データであり、
   前記情報処理手段は、前記異常時車両情報取得手段により取得された異常時車両情報の変化時点における変化項目パターンを、異常時車両情報の特徴量として把握する手段である、
   請求項１に記載の車両の修理交換情報管理システム。
3. 前記情報処理手段は、所定のタイミングで、前記記憶手段に記憶された教師データに含まれる各データについて、他のデータとの相関性が低いものを削除する処理を行なう手段である、
   請求項１又は２に記載の車両の修理交換情報管理システム。
4. ユーザーに情報提供可能な情報提供手段を備え、
   前記情報処理手段は、更に、前記異常時車両情報取得手段により取得された異常時車両情報が取得されたときに、前記異常時車両情報取得手段により取得された異常時車両情報の特徴量を把握すると共に該把握した異常時車両情報の特徴量と前記教師データとを用いて修理又は部品交換の内容を推定し、該推定結果をユーザーに提供するように前記情報提供手段を制御する機能を有する、
   請求項１ないし３のいずれか１項に記載の車両の修理交換情報管理システム。
5. 異常時車両情報と修理交換情報が対応付けられた教師データが複数組、記憶された記憶手段と、
   前記記憶手段に記憶された各組の教師データについて異常時車両情報の特徴量を把握し、更に各組の教師データについて、前記把握した特徴量が最も近い他の教師データに含まれる修理交換情報が記述する修理・交換の内容と、修理・交換の内容が一致する場合に当該教師データを残存させ、一致しない場合に当該教師データを削除するように前記記憶手段を制御する情報処理手段と、
   を備える車両の修理交換情報管理装置。
6. 記憶手段に記憶され、異常時車両情報と修理交換情報が対応付けられた複数組の教師データの処理方法であって、
   各組の教師データについて異常時車両情報の特徴量を把握するステップと、
   各組の教師データについて、前記把握した特徴量が最も近い他の教師データに含まれる修理交換情報が記述する修理・交換の内容と、修理・交換の内容が一致するか否かを判定するステップと
   前記修理・交換の内容が一致する場合に当該教師データを前記記憶手段に残存させ、一致しない場合に当該教師データを前記記憶手段から削除するステップと、
   を有する複数組の教師データの処理方法。
7. 車両の異常の原因を示す異常原因情報を取得する異常原因情報取得手段と、
   前記車両の異常の発生に際して該車両で検出された車両状態を表す異常時車両情報を取得する異常時車両情報取得手段と、
   異常時車両情報の特徴量と異常原因情報が対応付けられた教師データが複数組、記憶される記憶手段と、
   前記記憶手段に記憶された各組の教師データについて異常時車両情報の特徴量を把握し、更に各組の教師データについて、前記把握した特徴量が最も近い他の教師データに含まれる修理交換情報が記述する異常原因情報の内容と、異常原因情報の内容が一致する場合に当該教師データを残存させ、一致しない場合に当該教師データを削除するように前記記憶手段を制御する情報処理手段と、
   を備える車両の異常原因情報管理システム。
8. 前記異常時車両情報は、複数項目を有する時系列データであり、
   前記情報処理手段は、前記異常時車両情報取得手段により取得された異常時車両情報の変化時点における変化項目パターンを、異常時車両情報の特徴量として把握する手段である、
   請求項７に記載の車両の異常原因情報管理システム。
9. 前記情報処理手段は、所定のタイミングで、前記記憶手段に記憶された教師データに含まれる各データについて、他のデータとの相関性が低いものを削除する処理を行なう手段である、
   請求項７又は８に記載の車両の異常原因情報管理システム。
10. ユーザーに情報提供可能な情報提供手段を備え、
    前記情報処理手段は、更に、前記異常時車両情報取得手段により取得された異常時車両情報が取得されたときに、前記異常時車両情報取得手段により取得された異常時車両情報の特徴量を把握すると共に該把握した異常時車両情報の特徴量と前記教師データとを用いて異常原因を推定し、該推定結果をユーザーに提供するように前記情報提供手段を制御する機能を有する、
    請求項７ないし９のいずれか１項に記載の車両の修理交換情報管理システム。
11. 異常時車両情報と修理交換情報が対応付けられた教師データが複数組、記憶された記憶手段と、
    前記記憶手段に記憶された各組の教師データについて異常時車両情報の特徴量を把握し、更に各組の教師データについて、前記把握した特徴量が最も近い他の教師データに含まれる修理交換情報が記述する異常原因情報の内容と、異常原因情報の内容が一致する場合に当該教師データを残存させ、一致しない場合に当該教師データを削除するように前記記憶手段を制御する情報処理手段と、
    を備える車両の修理交換情報管理装置。
12. 記憶手段に記憶され、異常時車両情報と修理交換情報が対応付けられた複数組の教師データの処理方法であって、
    各組の教師データについて異常時車両情報の特徴量を把握するステップと、
    各組の教師データについて、前記把握した特徴量が最も近い他の教師データに含まれる修理交換情報が記述する異常原因情報の内容と、異常原因情報の内容が一致するか否かを判定するステップと
    前記異常原因情報の内容が一致する場合に当該教師データを前記記憶手段に残存させ、一致しない場合に当該教師データを前記記憶手段から削除するステップと、
    を有する複数組の教師データの処理方法。

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