JP2011008355A - Ｆｍｅａシートの作成支援システムおよび作成支援用のプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】種々の不具合の事例の中からＦＭＥＡシートの作成に有用なものを容易に抽出して提示できるようにする。
【解決手段】作業者が、表示されているＦＭＥＡシートに対して関連文書を読み出したい箇所を指定すると、指定された箇所に記入されているテキストデータから基準テキストデータを作成し、そのテキスト中の単語の関係を関連度の強さに対応づけた特徴データが作成する（イ、ロ、ハ）。また、不具合事例文書に関しても同様のテキスト解析を実行して各文書の特徴データを作成し（ニ、ホ）、これらの特徴データと基準特徴データとの類似度を算出する。さらに、類似度が所定の基準値を上回る文書を類似度順に並べた文書リストを作成し、作業者の参照のために表示する。
【選択図】図２

Description

本発明は、故障モード影響解析（Failure Mode Effects Analysis；略してＦＭＥＡと呼ばれる。）の作業を支援するためのシステム、およびこのシステムを構成するプログラムに関する。

ＦＭＥＡとは、設計段階や工程の実行段階で起こり得る不具合をあらかじめ予測して、必要な対処方法を明らかにしておく品質管理手法であり、近年、様々な製造分野に取り入れられている。

ＦＭＥＡでは、「ＦＭＥＡシート」と呼ばれる表形式の管理シートを作成する。このシートには、各種の不具合の内容が複数の項目（不具合が発生した部位または部品の名称や機能、不具合の原因、影響など）に分けて記入される。さらに不具合に対する具体的な解決方法に関しても、１または複数の項目が設定されて、必要事項が記入される。

従来のＦＭＥＡシートは、作業者自身の知識や経験、過去に生じたトラブル事例などから書き起こされることが多いが、作業者の知識や経験に頼りすぎると、作業者によってＦＭＥＡシートの内容にばらつきが生じ、また作業者が経験していない不具合が抜け落ちるおそれがある。また過去の事例を参照する場合にも、多数の文書からシートの作成に適したものを特定するのは容易ではなく、作業時間や労力が膨大なものになる。

上記の問題点に鑑み、出願人は先般、過去の事例を参照しながらＦＭＥＡシートを作成する作業を支援するシステムを開発した。このシステムは、過去のトラブル事例を示す文書が多数蓄積されたデータベースを、部品名、不良名などの知識名称により検索し、検索により抽出された文書のテキストデータを読み出して表示するものである（特許文献１参照。）。

特開２００８−８４２４２号公報

その後のシステム開発において、発明者らは、特許文献１に記載されたシステムを検討して、以下のような問題点があることに気が付いた。

（Ａ）データベースに対する検索に使用することのできる用語が固定されているので、作業者の目的に柔軟に対応するのが困難である。
たとえば、ある部品の不良に関して記述する場合に、他の部品における同種の不良に関する事例を参照するために、不良により生じる現象や不良が及ぼす影響に関する記述を手掛かりに検索をしたいと思っても、部品名と不良名との組み合わせによる検索しか行うことができなければ、目的の事例を抽出するのは困難である。

（Ｂ）検索により抽出された事例をさらに絞り込むための手段が設けられていない。
検索に用いたキーワードが１つでも含まれる文書が全て抽出されると、多数の文書が抽出される可能性があるが、いずれの文書が目的に適しているかわからないため、各文書の内容を１つ１つ確認しなければならない。このためＦＭＥＡシートを作成する作業を十分に効率化できない。

（Ｃ）ＦＭＥＡでは、各種の不具合事例を、影響度（人身事故を引き起こしかねない等、不具合による影響が大きい事例である可能性の度合い）や検出難易度（不具合の検出が困難な事例である可能性の度合い）の観点から分析することが多いが、これらの基準により各事例の内容を定量化する手段がない。このため、作業者は、どの文書を優先して確認すれば良いかを把握できず、その結果、重要な事例を見落としたり、重要な事例に対する処理が後回しになる可能性がある。

本発明は上記の問題点（特に問題点（Ａ））に注目し、種々の不具合の事例の中からＦＭＥＡシートの作成に有用なものを容易に抽出して提示できるようにすることにより、内容の充実したＦＭＥＡシートを効率良く作成できるようにすることを、課題とする。

本発明によるシステムは、上記のＦＭＥＡシートを作成する作業者に対し、不具合に関する記述のテキストデータを含む文書が蓄積された事例データベースを用いて、ＦＭＥＡシートを作成する作業を支援するためのものであり、以下の指定受付手段、指定箇所分析手段、文書分析手段、文書抽出手段、表示制御手段を具備する。また本発明によるプログラムは、これらの手段をコンピュータに設定するものである。

指定受付手段は、作成中のＦＭＥＡシートを表示し、この表示画面上で、具体的な情報を示すテキストデータが記入されている不具合を少なくとも１つ指定する操作を受け付ける。
指定箇所分析手段は、上記の操作により指定された不具合毎に、具体的な情報を示すテキストデータが入力された項目の少なくとも１つを対象にしたテキスト解析を行って、対象となった項目に記入されたテキストデータ中の単語を単語間の関連度の強さに対応づけて示した特徴データを作成する。文書分析手段は、事例データベースに蓄積されている全ての文書について、それぞれ指定箇所分析手段と同様のテキスト解析を行って、文書中の単語を単語間の関連度の強さに対応づけて示した特徴データを作成する。

文書抽出手段は、指定された不具合毎に、その不具合につき作成された特徴データと各文書の特徴データとの類似度を算出し、この類似度が所定の基準値を上回る文書を抽出する。表示制御手段は、指定された不具合の１つについて、前記文書抽出手段により抽出された各文書の内容または各文書へのリンク情報を表示する。

上記のシステムによる支援下で作業者により指定される不具合には、少なくとも１つの項目に対して具体的な情報を示すテキストデータが記入されていればよい。したがって、いわゆる「書きかけの行」を指定することができる。
ただし、ひととおりの入力が完了して、全ての項目に関して情報が記入されている不具合を、記載を充実させる目的で指定してもよい。また、完成体のＦＭＥＡシートを別の目的のために書き換える場合には、その書き換え対象のＦＭＥＡシート内の不具合を指定してもよい。

上記によれば、作業者がＦＭＥＡシート中の何らかの情報が記入されている不具合を指定することにより、事例データベースに蓄積された多数の文書の中から、指定された不具合に入力されたテキストに含まれるのと同様の単語を含み、これらの単語間の関係の強弱のパターンの類似度が高いものを抽出し、表示することができる。よって、作業者は、ＦＭＥＡシートに、故障した部品の名称、故障内容、考えられる故障の原因、対応策など、不具合に関する情報を自由に記述し、関連文書の抽出を行いたい記述のある箇所を指定することにより、目的に適した文書を読み出すことが可能になる。

したがって作業者は、事例データベースを検索するのに必要なキーワードを意識して設定することなく、ＦＭＥＡシートをある程度記述した段階で、その記述に関連する文書を読み出して、参照することが可能になる。また、単に記述したものに含まれるのと同一の単語を含む文書が読み出されるのではなく、単語間の関連度の強弱のパターンが記述された文章に類似している文書が抽出されるので、ユーザの目的に適合する可能性の高い文書を絞り込んで抽出することが可能になる。

またＦＭＥＡシートを編集する作業は作業者に委ねられるので、作業者は、指定した行内の記述を追加するだけでなく、他の行にテキストを追加したり、新たな行を設定して、文書から参照した情報を書き込むなど、編集の自由度も保証される。

さらに、上記のシステムでは、指定された不具合の任意の項目に対して記入されたテキストの全文を解析して、その解析により得た特徴データに類似する特徴を有する文書を抽出することができるので、指定された不具合に合致する事例ではないが、解析の対象となった項目に関連する記述のある文書を抽出することが可能になる。したがって、たとえば、ある部品の故障に関して、対象の部品は異なるが同様の故障に関して記述された文書を抽出して、そのときの対応方法を参照するなど、ＦＭＥＡシートを記述する上で有用な資料を容易に抽出することができ、利便性が高められる。

上記のシステムの好ましい態様では、指定受付手段は、ＦＭＥＡシート内の少なくとも１つの不具合を、ＦＭＥＡシートに設定された少なくとも１つの項目とともに指定する操作を受け付けるように構成される。また、指定箇所分析手段は、操作により指定された項目毎に、指定された不具合の指定された項目に対して入力されているテキストに当該項目の名称を組み合わせ、各組み合わせを連ねた構成のテキストデータをテキスト解析の対象に設定する。

上記の態様によれば、作業者がテキスト解析の対象とする項目を指定することにより、その指定項目の名称と作業者が入力したテキストとが組み合わせられ、各組み合わせを連ねた構成のテキストデータに関する特徴データが作成される。ＦＭＥＡシートの項目名には、一般に『部品』『原因』『対策』など、不具合に関連する概念で、不具合について記述する場合に使用される頻度が高い語が使用されるので、作業者により入力されたテキストが不完全であっても、上記のような項目名を含むテキストデータを解析することによって、作業者が所望する不具合表現が記述された文書を抽出するのに適した特徴データを得ることができる。

他の好ましい態様のシステムは、文書抽出手段により抽出された各文書の特徴データに基づき、各文書に含まれる単語を他の単語に関連づけて使用されている度合が高い順に並べた単語リストを作成する単語リスト作成手段と、前記単語リストを表示して当該リスト内の所定の単語を指定する操作を受け付ける単語指定受付手段とをさらに具備する。また文書抽出手段は、単語指定受付手段が単語リストの表示に対する指定操作を受け付けたとき、その操作により指定された単語を含む特徴データが作成されている文書に抽出の対象を絞り込む。

上記の態様によれば、指定された行内のテキストデータに基づき抽出された文書の中から、これらの文書内で他の単語に結びつけて使用されている度合の高い単語がリスト表示され、さらにそのリストから作業者により指定された単語を含む文書に、表示対象を絞り込むことができる。よって、作業者は、単語リストの中から重要視する事象や対象物に関する単語を指定して、表示対象を絞り込むことができる。また実際の文書の中から絞り込みのための単語を自動抽出することにより、作業者が想定していなかった単語による絞り込みを行うことができる。よって、作業者の知識や経験で抽出できなかった資料を見つけることが可能になる。

さらに上記のシステムには、不具合を示す表現に関係する単語がそれぞれ不具合表現における当該単語の重要度を表す重みに対応づけられて登録された単語登録手段と、文書抽出手段により抽出された文書毎に、それぞれ文書分析手段により作成された特徴データ中の関連度と、当該特徴データに含まれて単語登録手段に登録されている単語の登録された重みとを用いて、当該文書への注目の必要度合いを表す度数データを算出する注目度算出手段とを設けることができる。さらにこの場合には、以下の２つの実施態様のいずれかを実施することができる。

第１の実施態様では、表示制御手段は、注目度算出手段による処理が行われたことに応じて、表示対象の文書を度数データが高い順に並べ替える処理または各文書に度数データを対応づけて表示する処理を実行する。また、第２の実施態様では、文書抽出手段は、注目度算出手段による処理が行われたことに応じて、抽出した文書を度数データの大きさに基づいて分類し、表示制御手段は、文書の分類結果を表示し、いずれかの分類が指定されたことに応じて指定された分類に含まれる文書を表示対象に設定する。

第１の実施態様によれば、抽出されている各文書について、その文書内に含まれる単語の種類や単語間の関連度に基づき、各文書を参照する必要性がどの程度あるかを、数値化して作業者に提示することができる。また第２の実施態様によれば、抽出された文書がそれぞれの参照の必要性に応じてグループ分けされて示されるので、作業者の判断により表示対象の文書を絞り込むことができる。
このように、抽出された文書をそれぞれの参照の必要性の度合に基づいて提示することにより、作業者が重要な事例を見逃すのを防止することができる。

他の好ましい態様によるシステムでは、上記の単語登録手段および注目度算出手段に加え、ＦＭＥＡシートの表示に対して指定受付手段が複数の不具合を指定する操作を受け付けたとき、指定された不具合毎に、その不具合に関して抽出された各文書に対して前記注目度算出手段により算出された度数データを用いて文書抽出結果の価値を示す評価値を算出する評価値算出手段と、ＦＭＥＡシートの指定された各不具合の記入場所にそれぞれ評価値算出手段により算出された評価値を示す表示が付されるようにＦＭＥＡシートの表示画面を更新するシート表示更新手段とを、さらに備える。また表示制御手段は、シート表示更新手段により更新された後のＦＭＥＡシートの表示画面に対し、評価値を示す表示が付された不具合のうちのいずれかを指定する操作が行われたとことに応じて、その操作により指定された不具合を対象に前記表示処理を実行する。

上記の態様によれば、作業者は、ＦＭＥＡシート中の複数の不具合を指定した場合には、各不具合に対して表示された評価値に基づき、価値の高い不具合から順に作業をしたり、価値の高い不具合に関する記述に厚みを持たせるなどして、重要な不具合事例に関する記述を充実させることができる。

本発明によれば、作業者は、ＦＭＥＡシートへの記述を自由に行いながら、さらなる記述を行う上での参考文献を読み出したい不具合を指定することにより、その不具合に関して何らかの記述がされた項目の当該記述に関連する文書の提示を受けることができる。よって、検索のキーワードが制約されることがなく、関連文書の抽出を必要とする記述がされた箇所を指定することにより、目的に適した文書を読み出し、参照することが可能になる。よって、ＦＭＥＡシートの記述を充実させる作業を効率良く行うことができる。

ＦＭＥＡシートの作成支援システムの機能ブロック図である。 基本の文書リストを作成する処理の概要を示す図である。 テキスト解析により作成された基本特徴データの例を示す図である。 テキストの解析データの構成を示す図である。 関連度の算出に用いられる単語間の距離を導出する方法を示す図である。 類似度処理部による処理手順を示すフローチャートである。 文書の絞り込み指定に応じた単語リストを表示した例、および単語の指定に応じて文書リストを更新した例を示す図である。 重要単語抽出部および絞り込み処理部による処理手順を示すフローチャートである。 重要度の算出例を示す図である。 影響度に関する辞書ファイル内の登録情報を示す図である。 注目度処理部による処理手順を示すフローチャートである。 抽出された文書を影響度および検出難易度の値に基づき分類して表示する例を示す図である。 行単位の評価値を算出する機能が組み込まれたシステムを示す機能ブロック図である。 複数の行の指定に応じてＦＭＥＡシートの表示を更新した例を示す図である。 抽出された文書に付与したタグ情報を保存する場合の保存形態を示す図である。

図１は、ＦＭＥＡシートの作成支援システムの機能ブロック図である。
このシステムは、作業者の編集作業に応じてＦＭＥＡシートの電子データを組み立てながら、適宜、ＦＭＥＡシートに記述する内容の参考になる文書を検索して提示する機能を具備するもので、パーソナルコンピュータなどの演算装置に設定される。具体的にこのシステムには、不具合事例文書データベース１、ＦＭＥＡシート編集・表示処理部２、指定受付部３、テキスト解析部４、類似度処理部５、文書表示部６、重要単語抽出部７、絞り込み処理部８、注目度処理部９、注目ワード辞書データベース１０、辞書データ登録処理部１１などが設けられる。

不具合事例文書データベース１には、過去に生じたトラブルの内容を記述した文書が多数蓄積される。各文書は、ワープロソフトやスライド作成用のアプリケーションなどにより作成されたデータファイルであり、設計や製造の過程で発覚した不具合のレポートや、客からのクレームおよびその対応に関する報告などを表すテキストデータが含まれる。

なお、この不具合事例文書データベース１には、ユーザが長い期間をかけて作成した文書が蓄積されるので、他の機能２〜１１とは別の場所（たとえばネットワーク上のサーバ）に設けることもできる。その他の機能２〜１１は、専用のプログラムをインストールすることにより同一のコンピュータ内に設定される。

ＦＭＥＡシート編集・表示処理部２では、作成中のＦＭＥＡシートを表示しながら、このシートの構成の変更を指定する操作やテキストデータの入力を受け付け、受け付けた内容が反映されるようにＦＭＥＡシートのデータおよび表示を更新する。指定受付部３は、ＦＭＥＡシートの表示画面上で、文書読み出しの対象とする不具合が記述された行を指定する操作と、その行において、具体的な情報が記入されている項目（列）を１つ以上指定する操作とを受け付ける。さらに必要に応じて、指定された項目に優先順位を設定する操作を受け付ける。

この実施例のシステムでは、ＦＭＥＡシートに対する上記の指定操作が行われたことに応じて、指定された箇所の項目および具体的に入力されているテキストデータに基づき不具合事例文書データベース１を検索し、抽出された文書のファイル名や記述の一部を抜き出したリストを表示する（以下、これを「文書リスト」という。）。さらに作業者がこの文書リストから所定の文書を選択すると、選択された文書の全文を表示するウィンドウが立ち上げられる。よって作業者は、文書リストや文書全文の内容を参照しながらＦＭＥＡシートを記述することができる。なお、文書のファイル名には、該当するファイルへのリンクが設定される。

このシステムでは、テキスト解析部４および類似度処理部５により基本の文書リストを作成し、これを文書表示部６により表示する。さらに、重要単語抽出部７および絞り込み処理部８により文書リストに含まれる文書を絞り込む処理を実行したり、注目度処理部９により文書リストの表示順序を並べ替える処理を行うことができる。以下、これらの処理について、順を追って詳細に説明する。

＜基本の文書リストの作成＞
図２は、ＦＭＥＡシートの行および項目を指定する操作に応じてテキスト解析部４および類似度処理部５が実行する処理の概略を示す。この例においては、図中の（イ）に示すように、ＦＭＥＡシートの２行目と「工程」「故障モード」「影響」の各項目が指定されたものとする。

テキスト解析部４は、上記の指定に応じて、指定された行の指定された項目の入力欄からテキストデータを読み出し、図２の（ロ）に示すように、指定された項目毎に、その項目名と入力されているテキストデータとを組み合わせ、各組み合わせをひとまとめにしたテキストデータを作成する（以下、このテキストデータを「基準テキストデータ」という。）。なお、作業者が項目を指定せずに行のみを指定した場合には、指定された行のうちテキストデータが入力されている全ての項目を対象にして、基準テキストデータを作成する。

テキスト解析部４は、上記の基準テキストデータを解析して、基準テキストデータに含まれる単語間の関係を表す特徴データを作成する（図２の（ハ））。以下、基準テキストデータから作成された特徴データを「基準特徴データ」という。

さらにテキスト解析部４は、不具合事例文書データベース１に格納されている各文書に対して上記と同様のテキスト分析を実行し、各文書の特徴データを作成する（図２の（ニ）（ホ））。

類似度処理部５は、各文書について、それぞれ基準特徴データに対する当該文書の特徴データの類似度を算出する。そして、この類似度が所定の基準値を超えた文書を抽出し、抽出された文書を文書表示部６に連絡する。文書表示部６は、これらの文書を不具合事例文書データベース１から読み出し、文書リストを作成する（図２の（ヘ））。

図３は、テキスト解析により作成される特徴データの構成を、図２（ハ）の基本特徴データを例にして示す。
テキスト解析部４が作成する特徴データは、処理対象のテキストデータにおいて他の単語との間に基準値を超える関連度が認められた単語を対象に、これらの単語間の関係を関連度に対応づけて示したものである。また、この実施例では、特徴データの内容を作業者に提示する場合に、特徴データを図３に示すようなマップ画像に編集して、モニタに表示するようにしている。マップ画像では、特徴データに含まれる各単語がそれぞれの関係に応じた位置に配置され、関係のある単語同士が関連度の強さ（図３中に示す数値）に応じた太さの線で連結されるので、単語間の関係を容易に確認することができる。

ここで、図４および図５を参照して、上記の特徴データの作成処理について説明する。
この実施例では、処理対象のテキストデータを形態素解析して、当該テキストデータに含まれる単語を全て抽出し、図４に示すような解析データを作成する。なお、図４には名詞の解析データしか示していないが、名詞以外の自立語についても、同様の解析データが作成される。

解析データには、単語の出現回数および出現位置が含まれる。出現回数は、解析対象のテキストデータに含まれる当該単語の数であり、出現位置は、テキストデータの先頭から数えた当該単語の順位（先頭から数えて何番目の単語か）である。

また、この実施例では、単語間の距離を、それぞれの出現位置の差の絶対値により表すようにしている。たとえば、図４の例において、「１２」の位置に出現した単語「Ｃ４２」と「１８」の位置に出現した単語「クラック」との間の距離は、
｜１２−１８｜＝６ となる。
また、上記の演算によれば、最も近い関係、すなわち隣同士の単語間の距離は１となる。

各単語に対する解析が終了すると、２つの単語を順に組み合わせて、組み合わせられた単語間の関連度を算出する。
単語間の関連度として、この実施例では、距離が短い組み合わせの出現頻度が多くなるほど値が大きくなるようなパラメータを設定している。ここで関連度の算出対象の単語を単語Ａ、単語Ｂとして説明すると、処理対象のテキストデータに含まれる全ての単語Ａについて、それぞれその単語Ａから最も近い位置にある単語Ｂまでの距離ｄＡを求める。またテキストデータ中に含まれる全ての単語Ｂについても同様に、それぞれその単語Ｂから最も近い位置にある単語Ａまでの距離ｄＢを求める。そして、各距離ｄＡ，ｄＢを以下の演算式（１）にあてはめる。

（１）式中のｅ^１−ｄＡ _，ｅ^１−ｄＢは、距離ｄＡ，ｄＢが最小値の１になるときに最大になり、ｄＡ，ｄＢの値が大きくなるほど０に近づく。よって、距離ｄＡ，ｄＢが小さい組み合わせが多くなるほど、関連度の値は大きくなる。

図５は、図４に示した単語の中の「Ｃ４２」と「クラック」とを例として、上記の距離ｄＡ，ｄＢを算出する方法を具体的に示す。図中の（ａ）は、テキスト中の各位置にある「Ｃ４２」について、それぞれ最も近い「クラック」までの距離を求めた結果であり、（ｂ）は、テキスト中の各位置にある「クラック」について、それぞれ最も近い「Ｃ４２」までの距離を求めた結果である。（ａ）で求めた各距離をｄＡにあてはめ、（ｂ）で求めた各距離をｄＢにあてはめて（１）式の演算を行うことにより、「Ｃ４２」と「クラック」との関連度を算出することができる。

テキスト解析部４は、解析対象のテキストデータに含まれる全ての単語を組み合わせて、組み合わせ毎に上記の方法により関連度を求める。さらに、各組み合わせの中から関連度が所定の基準値を上回ったものを抽出し、これらの組み合わせにそれぞれの関連度を対応づけることにより、図３に示したような特徴データを作成する。

つぎに、上記構成の特徴データを対象に類似度処理部５が実行する処理について、図６のフローチャートを参照して説明する。
このフローチャートは、１つの文書に対する処理を示すもので、不具合事例文書データベース１内の全ての文書を対象にして、順に実行される。

まず、類似度Ｒに初期値の０を設定して、基準特徴データ内の単語の組み合わせの１つに着目し、文書側の特徴データに同じ組み合わせがあるかどうかをチェックする（ＳＴ１０１→ＳＴ１０２→ＳＴ１０３）。該当する組み合わせがなければ、次の単語の組み合わせに注目対象を変更する（ＳＴ１０３→ＳＴ１０６→ＳＴ１０２）。

文書側の特徴データに着目中の組み合わせが含まれている場合には、この組み合わせにつき、文書側で算出された関連度と基準特徴データ側の関連度との積Ｓを算出する（ＳＴ１０３→ＳＴ１０４）。そして、類似度Ｒを、現在値に積Ｓを加算した値に更新する（ＳＴ１０５）。

以下、同様にして、基準特徴データ中の単語の組み合わせに順に注目し、文書側の特徴データに注目中の組み合わせと同一のものがあれば、双方の組み合わせの関連度の積Ｓを算出し、この積Ｓにより類似度Ｒの値を更新する。

類似度Ｒの算出が終了すると、算出されたＲの値を基準値Ｒ０と比較する。ここで、Ｒ＞Ｒ０であれば、処理対象の文書を文書リストに加える旨を決定し（ＳＴ１０７→ＳＴ１０８）、Ｒ≦Ｒ０であれば、処理対象の文書を文書リストから除外する旨を決定する（ＳＴ１０７→ＳＴ１０９）。

上記の類似度の算出手法によれば、基準特徴データにおいて高い関連度をもって関連づけられている単語の組み合わせについて、文書側の特徴データにも同様に高い関連度が対応づけられている場合には、これらの組み合わせの関連度の積Ｓが高い値になるので、類似度Ｒも高められる。これに対し、基準特徴データと文書側の特徴データとに共通に含まれる単語の組み合わせが少ない場合には、関連度の積Ｓを算出する処理（ＳＴ１０４）が実行される機会も少ないため、類似度Ｒは低い値に抑えられる。また、各特徴データ間である程度の数の組み合わせが共通しても、これらの組み合わせに係る関連度の強弱のパターンが類似しない場合には、関連度の積Ｓの値が上昇せず、類似度Ｒは低い値になる。
なお、上記の処理例では、単語の組み合わせが一致する場合のみ関連度の積Ｓを算出しているが、これに限らず、基準特徴データ側の単語の組み合わせに対し、文書側の特徴データに概念が類似する単語による組み合わせがある場合には、これらを関連度の積Ｓを算出する対象にしてもよい。

ここまでに説明した処理によれば、作業者は、ＦＭＥＡシートに必要な事項を記入しながら、適宜、関連する情報の取得が必要な記述がされた箇所を指定することにより、その指定箇所の記述に関係する文書を集めた文書リストの提示を受けることができる。

さらに、この実施例では、ＦＭＥＡシートに対して複数の項目を指定した場合には、指定された項目に優先順位を設定する操作を受け付けることができる。また優先順位が設定された場合には、順位が上位に設定された項目に対応するテキストデータ（項目名と入力テキストとの組み合わせ）を、重複設定した基準テキストデータを作成する。たとえば、図２の例において、「工程」「故障モード」「影響」の順に優先順位が設定された場合には、「工程−コネクタ挿入」を３回連続させ、「故障モード−コネクタ浮き」を２回連続させ、「影響−光軸ずれ」を１回のみ設定した基準テキストデータを作成する。

上記のように、基準テキストデータ中に優先度のテキストデータを重複させて設定することにより、「工程」と「コネクタ」など、順位の高い項目に対応する記述中に含まれる単語の組み合わせにかかる関連度を高めることができる。したがって、類似度Ｒを算出する場合にも、順位の高い項目に対応する記述中に含まれる単語の組み合わせが含まれている文書の類似度を高めることができる。よって、作業者が重要視する項目の記述に関連する文書を上位に表示することが可能になる。

＜重要単語の抽出および文書の絞り込み処理＞
上記の手順により抽出された文書を含む基準の文書リストが表示された後に、文書の絞り込みを指定する操作が行われると、重要単語抽出部７は、文書リスト中の各文書から重要単語を抽出する処理を実行し、抽出された単語の一覧リスト（以下、「単語リスト」という。）を表示する。作業者がこの単語リストから絞り込みに用いる単語を指定すると、絞り込み処理部８が指定された単語を含む文書のみに表示対象を絞り込む処理を実行する。文書表示部６は、この絞り込みに応じて、文書リストの表示を更新する。

図７は、文書リストの表示後に、絞り込み指定に応じて変化した画面の例を示す。
この実施例では、絞り込み操作に応じて、文書リストの表示領域Ｓ１の左手に単語リストの表示領域Ｓ２を設け、複数の単語を縦並びに配列した単語リストを領域Ｓ２内に表示する。単語リスト中の各単語にはチェックボックスが対応づけられており、作業者が所定数の単語をチェックして絞り込みの実行を指示すると、領域Ｓ１内の表示も選択された単語を含む文書に絞り込まれる。また、絞り込み後の文書リストでは、各文書中の選択された単語（図示例では「はんだ」と「コネクタ」）が他の単語とは異なる色やマーカなどにより強調表示される。

さらに、この実施例では、文書の絞り込み指定を３回まで実施できるようにし、絞り込み操作が行われる都度、その操作時の文書リストに含まれる文書を用いて新たな単語リストを作成して領域Ｓ２内に表示し、単語の選択を受け付ける。よって、一度目の絞り込みで十分に文書を絞り込めなかった場合には、前の単語リストには含まれていなかった単語による絞り込みを行うことが可能になり、絞り込みの効果を高めることができる。なお、絞り込み指定の可能回数は３回までに限らず、適宜、変更することができる。

図８は、重要単語の抽出から文書の絞り込みまでの一連の手順を示す。この手順は、絞り込み操作に応じて開始され、また絞り込み操作の都度、実行される。
この処理においては、まず、現在の文書リストに含まれている全ての文書の特徴データから、これらの特徴データに含まれている単語を全て抽出する（ＳＴ２０１）。そして、抽出された単語の１つに着目し（ＳＴ２０２）、着目中の単語と他の単語との間に設定された関連度を全て読み出して各関連度の総和を算出し、算出された値を着目中の単語の重要度とする（ＳＴ２０３）。

ＳＴ２０３の処理について、「コネクタ」という単語について、図９に示すような構成の特徴データを有する２つの文書がある場合を想定して説明する。この場合、各文書の特徴データから「コネクタ」とこれに関連する単語との間の関連度を読み出すと、文書１では２９，１５，１の各値が読み出され、文書２では４０，３２，８，８の各値が読み出される。よって、これらの値の総和１３３が、コネクタの重要度となる。

上記の処理によれば、重要度は、該当する単語が他の単語に関連づけられて出現している頻度が高くなるほど高い値を示すものとなるから、単語の重要度を示す指標として適切なものとなる。

再び図８を参照する。この実施例では、文書リストから抽出した全ての単語に順に注目して、上記の重要度を算出する（ＳＴ２０２〜２０４）。全ての単語に対する処理が終了すると、重要度が所定の基準値を上回った単語を、重要度が高いものから順に抽出し（ＳＴ２０５）、これらの単語による単語リストを作成して表示する（ＳＴ２０６）。なお、単語の抽出にあたっては、抽出する数を所定数までに限定してもよいし、重要度が基準値を超えた単語をすべて抽出してもよい。

単語リストが表示されると、リスト中の所定の単語を指定する操作を受け付けて、現在の文書リストの中から指定された単語を含む文書をすべて抽出する（ＳＴ２０７，ＳＴ２０８）。なお、単語リストに対して複数の単語が指定された場合には、指定された全ての単語を含む文書を抽出の対象に設定する。

上記の処理によれば、作業者が重要と考える単語を容易に決定して、表示対象の文書を絞り込むことができる。また、実際の文書にかなりの頻度で含まれている単語が使用されるので、絞り込み後の文書数がゼロになることがなく、安定した絞り込みを行うことができる。しかも、作業者の知識や経験で導出することができない重要語や、作業者が忘れていた重要語による絞り込みを行うことができ、絞り込みの確度や利便性を高めることができる。

＜注目度による文書の価値の定量化＞
図１に示した注目度処理部９は、影響度（人身事故を引き起こしかねない等、不具合による影響が大きい事例である可能性の度合）、または検出難易度（不具合の検出が困難な事例である可能性の度合）を指標として、文書毎に、設定された指標に基づき、その文書を参照する必要性がどの程度あるかを示す数値（以下、「注目度」という。）を算出する。また、注目度の算出には、各文書の特徴データのほか、注目ワード辞書データベース１０に登録された辞書データが使用される。

注目ワード辞書データベース１０には、影響度および検出難易度の各指標について、それぞれ当該指標に関する単語を登録した辞書ファイルが設けられる。図１０は、影響度に関する辞書ファイルの例であって、不良や事故に関連する概念の単語と影響度を表す度数データとの組み合わせ（以下、「辞書データ」という。）が相当数登録される。検出難易度に関しても、同様の構成の辞書ファイルが作成される。

図１に示した辞書データ登録処理部１１は、適宜、新規の辞書データを入力する操作や辞書データを変更する操作を受け付けて、注目ワード辞書データベース１０の登録情報を更新する。このほか、図１中に点線で示すように、テキスト解析部４や重要単語抽出部７の機能を用いて、不具合事例データベース１から重要語を自動抽出し、重要語の単語リストの表示から辞書データ登録処理部１１に登録する単語を選択させるようにしてもよい。または、抽出された重要語にその重要度に応じた度数を設定して、辞書データ登録処理部１１に自動登録してもよい。

注目度処理部９は、文書リスト（基本の文書リスト、または重要単語による絞り込み後の文書リスト）について、作業者が影響度または検出難易度を指標とする並べ替えを指定したことに応じて、文書リスト中の各文書の注目度を算出する。注目度の算出が終了すると、注目度処理部９は、表示対象の各文書の表示順序を、注目度の高い順に変更する。文書表示部６は、この変更処理に応じて、文書リスト中の文書の表示順序を変更する。

図１１は、注目度処理部９により実行される処理の概略手順を示す。この処理は、影響度または検出困難度を指標として選択して、文書をソートする指定を受け付けたことにより開始される。

以下、このフローチャートを参照して注目度処理部９による処理を説明する。
まず、文書リスト中の１文書を処理対象文書に設定し、その文書の注目度Ｐに初期値の０をセットする（ＳＴ３０１）。

つぎに、処理対象文書の特徴データに含まれる単語の１つに着目し、この単語が注目ワード辞書データベース１０の指標として選択された方の辞書ファイルに登録されているかどうかをチェックする。ここで該当する単語が登録されていない場合には、次の単語に着目する（ＳＴ３０２→ＳＴ３０３→ＳＴ３０２）。

着目中の単語が辞書ファイルに登録されている場合には、処理対象文書の特徴データ中の着目中の単語に対応づけられている関連度の総和を算出する（ＳＴ３０４）。すなわち、処理対象文書の特徴データのみを対象として、図９に示したのと同様の処理を実行することになる。

つぎに、指定された指標について、着目中の単語につき辞書ファイルに登録されている度数（影響度または検出難易度）を読み出し、この度数と関連度の総和との積Ｑを算出する（ＳＴ３０５）。さらに、注目度Ｐを、現在値に上記の積Ｑを加算した値に更新する（ＳＴ３０６）。

以下も同様に、処理対象文書の特徴データに含まれている単語のうち、選択された指標に対応する辞書ファイルに登録されている単語について、特徴データ中の関連度の総和を求める処理（ＳＴ３０４）、辞書ファイルに登録されている度数と関連度の総和との積Ｑを求める処理（ＳＴ３０５）、積Ｑを注目度Ｐに加算する処理（ＳＴ３０６）を実行する。そして、全ての単語に対する処理が終了したときの注目度Ｐを、処理対象文書の注目度として保存し、次の文書の処理に移る（ＳＴ３０８→ＳＴ３０９→ＳＴ３０１）。

文書リスト中の全ての文書に対する処理が終了すると、各文書の表示順序を注目度が高い順に変更する（ＳＴ３１０）。これにより作業者が指定した指標に基づき、作業者にとって価値の高い文書を上位に表示することができる。

なお、注目度の算出方法は、上記のように単純に総和を求める方法に限らず、たとえば、文書毎に求めた注目度をこれらの総和または最大値により正規化してもよい。

なお、図１１の例では、注目度を算出した後に、文書の表示順序を注目度の高い順に並べ替えたが、これに代えて、表示順序を維持したまま、各文書に注目度を対応づけて表示してもよい。また、この場合には、注目度が所定の値を下回るものを表示対象から除外してもよい。また図１１の例では、影響度および検出難易度のいずれか一方を指標として選択したが、これに限らず、影響度および検出難易度の双方について、それぞれ個別に注目度を算出し、その処理結果を、図１２に示すようなマップ画像に編集して表示してもよい。

図１２の例では、左右方向に影響度の軸を、上下方向に検出難易度の軸を、それぞれ設定して、各軸を複数の数値範囲に区切り、各数値範囲の組み合わせに対応する領域内にその範囲に含まれる文書の数を表示している。また、作業者がこの表示により重要と考える領域を判断して指定すると、指定された領域に対応する文書が表示される。
なお、マップ画像の構成は図１２の例に限らず、たとえば、１つ１つの文書をドットで表した構成の画像を表示してもよい。

注目度処理部９の処理によれば、文書リスト中の各文書について、それぞれ参考文献としての価値を注目度として定量化し、注目度により各文書をソートしたり、注目度に基づき各文書を重要なものと重要でないものに分類して示すことができる。よって、作業者は、表示された文書の中から参照の必要度が高い文書を特定することができ、ＦＭＥＡシートの作成に有用な情報を高い確度で抽出することができる。

＜抽出された文書を行単位で評価する例＞
これまでの説明では、ＦＭＥＡシート内の１行を指定して、その行に入力されたテキストデータに関連する文書を抽出することを前提とした（図２参照）が、行の指定は１行に限らず、複数の行の指定を受け付けてもよい。ただし、複数の行が指定された場合でも、参照用の文書を抽出する処理は行毎に行うのが望ましいから、どの行を優先して処理すれば良いかを判断するための指標が示されるのが望ましい。

図１３は、図１に示した構成のシステムに、複数の行の指定を受け付けたときに、指定された行毎に評価値を算出する機能（行単位評価値算出部１２）を設けた例を示す。行単位評価値算出部１２が算出した評価値は、ＦＭＥＡシート編集・表示処理部２に渡されて、ＦＭＥＡシートの表示が各行の評価値の算出結果を反映したものに更新される。

以下、図１３および図１４を参照して、このシステムで複数の行の指定を受け付けた場合の処理について説明する。
図１４の（１）に示すように、ＦＭＥＡシート内の複数の行が一括指定されると、指定された行毎に、テキスト解析部４および類似度処理部５による処理を実行して、不具合事例文書データベース１から文書リストに含める文書を抽出する。

この実施例では、上記の処理により抽出された各文書に対して、注目度処理部９による処理を自動的に実行し、影響度および検出難易度の双方につき注目度を算出する。なお、図１４の例においては、「工程」および「機能」の欄に含まれるテキストデータについては、指定された全ての行に反映されて、テキスト解析が行われる。

行単位評価値算出部１２では、指定された行毎に、「頻度」「影響度」「検出難易度」の各指標による評価値を求め、さらに総合評価値を算出する。具体的にこの実施例では、１つの行に対して抽出された文書の数を「頻度」の評価値とする。また１つの行に対して抽出された各文書につき算出した注目度を、影響度、検出難易度の種毎に累計し、各累計値を「影響度」の評価値、「検出難易度」の評価値とする。さらに、「頻度」「影響度」「検出難易度」の各評価値の積を算出し、求められた積を「総合評価値」に設定する。

各評価値が算出されると、その算出結果がＦＭＥＡシート編集・表示処理部２に渡されて、ＦＭＥＡシートの表示は、図１４の（２）に示すものに更新される。この画面では、各行に４種類の評価値が表示されると共に、評価値が所定値以上となった各表示欄をそれぞれの評価値の値に応じて色分けしている（図では色彩をパターンに代えて示す。）。また、数値が大きくなる「影響度」「検出難易度」については、算出された値を１００で除算し、「総合評価値」については、算出された値を１００００で除算している。

このほか、行単位の評価値の表示に際しては、正規化などの方法により最大値が１０度数程度になるように値を整えて表示してもよい。また値を示さずに、評価値の値を複数のレベルに分けて、該当するレベルを示す符号を表示したり、各行をそれぞれのレベルに応じて色分けして表示してもよい。

ＦＭＥＡシートの表示が評価値に基づき更新された後に、作業者が表示された行の中の１行を選択する操作を行うと、選択された行に対応する文書リストが表示される。以後は、先の実施例と同様に、重要単語による絞り込みを行ったり、注目度に基づいて文書リストの順序を並べ替えることができる。

上記のシステムによれば、作業者がＦＭＥＡシートにある程度のテキストを記述した後に、複数の行を指定すると、指定された各行の評価値が自動で計算されて、ＦＭＥＡシートに対応づけて表示される。よって作業者は、指定された行の中で、特に重要な事例が抽出されている行を容易に判断し、その行を優先して処理することができる。よって、充実度の高いＦＭＥＡシートを効率良く作成することが可能になる。

なお、この実施例でも、行の指定とともに複数の項目を指定したり、項目を指定する操作をしないことにより全ての項目を指定することができる。ただし、指定された行の中に、指定された項目に対応する欄にテキストデータが入力されていない行がある場合には、その項目に対する指定は無効化される。

さらに、行単位での評価値を算出する場合には、過去に参照したことのある文書を重視して、評価値を求めるようにしてもよい。ＦＭＥＡシートの作成に際しては、種々の事例に対して繰り返し参照される文書があったり、過去に別の製品のＦＭＥＡシートに記述された事例によく似た事例について、前に参照した文書が再度参照されることがよくあるからである。

たとえば、作業者が文書リストや文書の全文表示を参照してＦＭＥＡシートを記述するときに、各文書に、その文書が指定された行の不具合事例に該当したか否かを示すタグ情報（たとえば「該当」「非該当」など）を設定し、文書のコード情報とタグ情報とを対応づけて登録したデータベースを作成する。このようにすれば、新たなＦＭＥＡシートを作成する際に複数の行が指定されたとき、各行につき抽出された文書のうち、「該当」のタグが付与されているものだけを用いて評価値を算出したり、「該当」のタグが付与されている文書の注目度に重みを設定してから評価値を算出することができる。

また、図１５に示すように、設定されたタグ情報を、文書のコード情報のほか、その文書が適用されたＦＭＥＡシートのコード情報および行番号に紐付けて登録してもよい。この場合の評価値の算出処理では、たとえば、「該当」のタグが付与されている文書が抽出された行について、そのコード情報から当該文書が過去に適用されたＦＭＥＡシートおよびその行番号を特定し、特定された場所に記入されているテキストデータを読み出す。そして、読み出したテキストデータを対象に、テキスト解析や文書抽出処理を再度実行し、さらに抽出された文書の注目度および行単位の評価値を算出する。そして、算出された評価値を、現在の処理対象の行の評価値に上乗せをしたり、参考情報として表示する。

上記の処理によれば、過去に参照された文書が抽出されている行の評価値が高められるので、過去に作成したＦＭＥＡシートの事例に類似する事例を記述する場合などに、参考になる文書が抽出されている行に作業者の注意を向けることができる。

なお、過去の文書の参照履歴を利用する方法は上記に限らず、文書リストの表示に反映させてもよい。たとえば、文書リスト中の「該当」のタグが付された文書に識別マークを付けたり、これまでの参照回数を対応づけて表示する方法が考えられる。また、各文書の注目度を算出する場合に、「該当」のタグが付された文書の注目度に所定度数分の上乗せをすることもできる。

１ 不具合事例文書データベース
２ ＦＭＥＡシート編集・表示処理部
３ 指定受付部
４ テキスト解析部
５ 類似度処理部
６ 文書表示部
７ 重要単語抽出部
８ 絞り込み処理部
９ 注目度処理部
１０ 注目ワード辞書データベース
１１ 辞書データ登録処理部
１２ 行単位評価値算出部

Claims (7)

1. 発生する可能性のある不具合毎にその不具合の内容および不具合の解決方法を示す情報を複数の項目に分けて記入したＦＭＥＡシートを作成する作業者に対し、不具合に関する記述のテキストデータを含む文書が蓄積された事例データベースを用いて前記ＦＭＥＡシートを作成する作業を支援するためのシステムであって、
   前記ＦＭＥＡシートを表示し、この表示画面上で、具体的な情報を示すテキストデータが記入されている不具合を少なくとも１つ指定する操作を受け付ける指定受付手段と、
   前記操作により指定された不具合毎に、前記具体的な情報を示すテキストデータが入力された項目の少なくとも１つを対象にしたテキスト解析を行って、対象となった項目に記入されたテキストデータ中の単語を単語間の関連度の強さに対応づけて示した特徴データを作成する指定箇所分析手段と、
   前記事例データベースに蓄積されている全ての文書について、それぞれ前記指定箇所分析手段と同様のテキスト解析を行って、文書中の単語を単語間の関連度の強さに対応づけて示した特徴データを作成する文書分析手段と、
   前記指定された不具合毎に、その不具合につき作成された特徴データと各文書の特徴データとの類似度を算出し、この類似度が所定の基準値を上回る文書を抽出する文書抽出手段と、
   前記指定された不具合の１つについて、前記文書抽出手段により抽出された各文書の内容または各文書へのリンク情報を表示する表示制御手段とを、具備するＦＭＥＡシートの作成支援システム。
2. 前記指定受付手段は、前記ＦＭＥＡシート内の少なくとも１つの不具合を、ＦＭＥＡシートに設定された少なくとも１つの項目とともに指定する操作を受け付けるように構成され、
   前記指定箇所分析手段は、前記操作により指定された項目毎に、前記指定された不具合の指定された項目に対して入力されているテキストに当該項目の名称を組み合わせ、各組み合わせを連ねた構成のテキストデータを前記テキスト解析の対象に設定する、請求項１に記載されたＦＭＥＡシートの作成支援システム。
3. 請求項１または２に記載されたシステムにおいて
   前記文書抽出手段により抽出された各文書の特徴データに基づき、各文書に含まれる単語を他の単語に関連づけて使用されている度合が高い順に並べた単語リストを作成する単語リスト作成手段と、前記単語リストを表示して当該リスト内の所定の単語を指定する操作を受け付ける単語指定受付手段とをさらに具備し、
   前記文書抽出手段は、前記単語指定受付手段が単語リストの表示に対する指定操作を受け付けたとき、その操作により指定された単語を含む特徴データが作成されている文書に抽出の対象を絞り込む、ＦＭＥＡシートの作成支援システム。
4. 請求項１〜３のいずれかに記載されたシステムにおいて、
   不具合を示す表現に関係する単語がそれぞれ不具合表現における当該単語の重要度を表す重みに対応づけられて登録された単語登録手段と、前記文書抽出手段により抽出された文書毎に、それぞれ文書分析手段により作成された特徴データ中の関連度と、当該特徴データに含まれて前記単語登録手段に登録されている単語の登録された重みとを用いて、当該文書への注目の必要度合いを表す度数データを算出する注目度算出手段とが、さらに設けられ、
   前記表示制御手段は、前記注目度算出手段による処理が行われたことに応じて、表示対象の文書を前記度数データが高い順に並べ替える処理または各文書に前記度数データを対応づけて表示する処理を実行する、ＦＭＥＡシートの作成支援システム。
5. 請求項１〜３のいずれかに記載されたシステムにおいて、
   不具合を示す表現に関係する単語がそれぞれ不具合表現における当該単語の重要度を表す重みに対応づけられて登録された単語登録手段と、前記文書抽出手段により抽出された文書毎に、それぞれ文書分析手段により作成された特徴データ中の関連度と、当該特徴データに含まれて前記単語登録手段に登録されている単語の登録された重みとを用いて、当該文書への注目の必要の度合いを表す度数データを算出する注目度算出手段とが、さらに設けられ、
   前記文書抽出手段は、前記注目度算出手段による処理が行われたことに応じて、前記抽出した文書を前記度数データの大きさに基づいて分類し、
   前記表示制御手段は、前記文書の分類結果を表示し、いずれかの分類が指定されたことに応じて指定された分類に含まれる文書を表示対象に設定する、ＦＭＥＡシートの作成支援システム。
6. 請求項１〜３のいずれかに記載されたシステムにおいて、
   不具合を示す表現に関係する単語がそれぞれ不具合表現における当該単語の重要度を表す重みに対応づけられて登録された単語登録手段と、前記文書抽出手段により抽出された文書毎に、それぞれ文書分析手段により作成された特徴データ中の関連度と、当該特徴データに含まれて前記単語登録手段に登録されている単語の登録された重みとを用いて、当該文書への注目の必要度合いを表す度数データを算出する注目度算出手段と、前記ＦＭＥＡシートの表示に対して前記指定受付手段が複数の不具合を指定する操作を受け付けたとき、指定された不具合毎に、その不具合に関して抽出された各文書に対して前記注目度算出手段により算出された度数データを用いて文書抽出結果の価値を示す評価値を算出する評価値算出手段と、前記ＦＭＥＡシートの指定された各不具合の記入場所にそれぞれ前記評価値算出手段により算出された評価値を示す表示が付されるようにＦＭＥＡシートの表示画面を更新するシート表示更新手段とを、さらに備え、
   前記表示制御手段は、前記シート表示更新手段により更新された後のＦＭＥＡシートの表示画面に対し、評価値を示す表示が付された不具合のうちのいずれかを指定する操作が行われたことに応じて、その操作により指定された不具合を対象に前記表示処理を実行する、ＦＭＥＡシートの作成支援システム。
7. 発生する可能性のある不具合毎にその不具合の内容および不具合の解決方法を示す情報を複数の項目に分けて記入したＦＭＥＡシートを作成する作業に用いられるコンピュータに、不具合に関する内容が記述された文書のテキストデータが蓄積された事例データベースを用いて前記ＦＭＥＡシートを作成する作業を支援する機能を設定するためのプログラムであって、
   作成中のＦＭＥＡシートを表示し、この表示画面上で、具体的な情報を示すテキストデータが記入されている不具合を少なくとも１つ指定する操作を受け付ける指定受付手段、
   前記操作により指定された不具合毎に、前記具体的な情報を示すテキストデータが入力された項目の少なくとも１つを対象にしたテキスト解析を行って、対象となった項目に記入されたテキストデータ中の単語を単語間の関連度の強さに対応づけて示した特徴データを作成する指定箇所分析手段、
   前記事例データベースに蓄積されている全ての文書について、それぞれ前記指定箇所分析手段と同様のテキスト解析を行って、文書中の単語を単語間の関係および関連度の強さに対応づけて示した特徴データを作成する文書分析手段、
   前記指定された不具合毎に、その不具合につき作成された特徴データと各文書の特徴データとの類似度を算出し、この類似度が所定の基準値を上回る文書を抽出する文書抽出手段、
   前記指定された不具合の１つについて、前記文書抽出手段により抽出された文書の内容または各文書へのリンク情報を表示する表示制御手段、の各手段として、前記コンピュータを機能させることを特徴とする、ＦＭＥＡシートの作成支援用のプログラム。

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