JP2015153188A

JP2015153188A - 作業記録内容解析装置及び方法及びプログラム

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Publication number: JP2015153188A
Application number: JP2014026891A
Authority: JP
Inventors: 暁渡邉; Akira Watanabe; 達明木村; Tatsuaki Kimura; 剛豊野; Takeshi Toyono; 西松　研; Ken Nishimatsu; 研西松
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 2014-02-14
Filing date: 2014-02-14
Publication date: 2015-08-24
Anticipated expiration: 2034-02-14
Also published as: JP6085574B2

Abstract

【課題】システム運用中に発生した故障等の発生状況に対する作業記録の故障原因に応じた分類を行い、作業記録の内容の全てを解析する。
【解決手段】本発明は、作業記録が与えられると、解析単位文を抽出し、該解析単位文と紐付けられた内容ラベルを取得し、解析単位文と内容ラベルを用いて、内容解析を行うための特徴量を抽出し、一つまたは複数の特徴量に基づいて、条件付確率、同時確率を求める、または、作業記録の集合に含まれる頻度の高い特徴量を選択することにより、解析結果として、解析単位文や内容ラベルを出力する。
【選択図】図１

Description

本発明は、作業記録内容解析装置及び方法及びプログラムに係り、特に、システム運用におけるオペレータの作業内容を記した作業記録を分析するための作業記録内容解析装置及び方法及びプログラムに関する。

今日、オペレータ業務の作業証跡、及び、オペレータの知見の蓄積を目的として、システム運用におけるインシデント発生時の状況と対応作業は作業記録として蓄積され、一元的な管理が行われている。作業記録には運用を効率的に行うために必要な情報が多く含まれるが、膨大な量が蓄積され人手で情報抽出は困難であり、また、自由記述であるために機械的な分析も困難な状況にある。

こうした中で、作業記録からキーワードとなる単語を抽出し、キーワードから作業記録の内容を解析する方法がある（例えば、非特許文献1参照）。

また、言語、辞書やコーパスに依存しない形態素解析により動作を分類する技術がある（例えば、非特許文献2参照）。

Potharaju Rahul, Navendu Jain, and Cristina Nita-Rotaru. "Juggling the jigsaw: Towards automated problem inference from network trouble tickets." Proceedings of the 10th USENIX conference on Networked Systems Design and Implementation. 2013. MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer, http://mecab.googlecode.com/svn/trunk/mecab/doc/index.html J. Nivre. An efficient algorithm for projective dependency parsing. In IWPT, 2003. Jason M. Eisner, Three New Probabilistic Models for Dependency Parsing: An Exploration, In COLING, 1996 L.R.Labiner, A tutorial on hidden Markov models and selected applications in speech recognition, Proceedings of the IEEE, 1989 T. Kudo, K. Yamamoto, and Y. Matsumoto. Applying conditional random fields to japanese morphological analysis. In EMNLP, 2004.

しかしながら、上記従来の技術は、作業記録の"故障発生モジュール"、"故障を特定した方法"、"故障の解決方法"を獲得するに留まり、原因箇所毎に特定して分類することができず、作業記録の文全ての内容を解析することができないという問題がある。

また、形態素解析により動作を分類する方法は、特徴量は自由記述欄から予め人手により原因箇所を示す単語を定義する必要があり、自動的に取得することはできない。

本発明は上記の点に鑑みなされたもので、利用者が各文における内容が把握されていない作業記録について、原因箇所に紐付いた特徴量を負荷の係る事前作業なしに獲得し、故障原因に応じた分類を行い、作業記録の内容の全てを解析することが可能な作業記録内容解析装置及び方法及びプログラムを提供することを目的とする。

一態様によれば、利用者の作業記録の内容を分析するための作業記録内容分析装置であって、
前記作業記録が与えられると、解析の対象となる解析単位文を抽出する内容解析単位決定手段と、
前記解析単位文から内容解析を行うための特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量抽出手段で得られた一つまたは複数の特徴量に基づいて、条件付確率、同時確率を求める、または、作業記録の集合に含まれる頻度の高い特徴量を選択することにより、解析結果を求める内容解析手段と、を有する作業記録内容分析装置が提供される。

一態様によれば、利用者が各文における内容が把握されていない作業記録について、原因箇所ごとの分類を行い、内容ラベルや解析単位文を作業記録の解析結果として提供することが可能となる。

本発明の一実施の形態における作業記録内容解析装置の構成例である。本発明の一実施の形態における作業記録内容解析装置の処理のフローチャートである。本発明の第１の実施例のシステム構成例である。本発明の第２の実施例のシステム構成例である。本発明の第３の実施例のシステム構成例である。

以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。

図１は、本発明の一実施の形態における作業記録内容解析装置の構成例を示す。

同図に示す作業内容解析装置１００は、ユーザインタフェース部１１０、内容解析単位決定部１２０、内容ラベル決定部１３０、特徴量抽出部１４０、内容解析部１５０を有する。また、図示しないがメモリ等の記憶手段を有するものとする。

ユーザインタフェース部１１０は、ユーザから解析単位を受け付け、内容解析単位決定部１２０及び内容ラベル決定部１３０に入力する機能と、内容解析部１５０で得られた解析結果を出力する機能を有する。

内容解析単位決定部１２０は、作業記録ＤＢ１０から読み出した作業記録情報から解析単位や所定の抽出方法に基づいて解析単位文を抽出する。

内容ラベル決定部１３０は、解析単位文のそれぞれについて、予め定義された内容ラベルのうち、どの内容ラベルに該当するかを解析して、解析単位文と内容ラベルを紐付けて内容ラベルＤＢ２０に格納する。また、ユーザインタフェース１１０を介して、または、内容解析単位決定部１２０から解析単位文が与えられると、当該解析単位文に対する内容ラベルを内容ラベルＤＢ２０から検索する。なお、検索された内容ラベルはユーザインタフェース１１０を介して利用者に出力することも可能である。

特徴量抽出部１４０は、解析単位文における特徴量を求める。特徴量としては、解析単位文から得られた単語と内容ラベルから求められる特徴量、解析単語文を構文解析した結果、要約情報の単語集合、システムメッセージの特徴量、システム数値情報等がある。

内容解析部１５０は、特徴量抽出部１４０で得られた特徴量に基づいて、解析単位文の解析を行う。その内容解析結果はユーザインタフェース部１１０を介して出力する。

作業記録ＤＢ１０は、システム運用中に発生した故障の発生に対するオペレータの対応を記録した作業記録が格納されている。

内容ラベルＤＢ２０は、解析単位文それぞれについて、予め定義した内容ラベルのうち、利用者によってどの内容ラベルに該当するかが解析され、解析単位文に紐付けられた内容ラベルが格納される。内容ラベルの定義例を表１に示す。

内容ラベルは、例えば、作業記録の作業工数の統計分析などを目的として、作業記録の中で作業を実施したことを記述した解析単位文のみを抽出する場合には"作業"、"作業以外"の２種類の内容ラベルが定義される。また、内容ラベルは離散値とは限らない。例えば、作業内容の記述のうち、他者にとって重要な記述を抽出する場合には、各解析単位文の内容の重要度をスコアとし、内容ラベルはスコアとなる。

以下では、作業記録の各文に対して、内容を示す内容ラベルを与えることにより、本発明の課題を解決する。

図２は、本発明の一実施の形態における作業記録内容解析装置の処理のフローチャートである。

ステップ１０１）内容解析単位決定部１２０は、作業記録ＤＢ１０から読み出した作業記録情報から以下のような方法により解析単位文を抽出する。解析単位文を抽出する方法としては、以下のような方法がある。

（１）作業記録ＤＢ１０から読み出した作業記録情報に区切りを与えて解析単位文とする。

（２）ユーザインタフェース部１１０を介して、利用者から解析単位を取得し、作業記録ＤＢ１０から読み出した作業記録情報から当該解析単位に応じて解析単位文を抽出する。

（３）作業記録ＤＢ１０から読み出した作業記録情報の改行文字毎に区切って解析単位とする。

（４）作業記録ＤＢ１０から読み出した作業記録情報全文を解析単位とする。

上記のいずれかの方法により取得した解析単位文を内容ラベル決定部１３０、または、特徴量抽出部１４０に出力する。

ステップ１０２）内容ラベル決定部１３０は、ステップ１０１で取得した解析単位文それぞれについて、内容ラベルＤＢ２０に予め定義され、格納されている内容ラベルのうち、どの内容ラベルに該当するかを解析する。

ステップ１０３）特徴量抽出部１４０は、解析単位文の内容解析を行うための、解析単位文における特徴量を得る。

特徴量を得るには、以下の種々の方法がある。

（１）形態素解析を利用：
作業記録ＤＢ１０に利用者が付けた作業記録の日本語のタイトルや作業記録の要約情報がある場合、これを形態素解析し、その単語の集合を特徴量とする。例えば、
"ホストXでパケット異常発生"
というタイトルがあった場合、
"ホストX"，"で"，"パケット"，"異常"，"発生"
と単語に分割して、これらの単語の集合を特徴量とする。これにより、内容解析部１５０ではその特徴量が似ているグループによって分類することが可能となる。

（２）テンプレートを利用：
システムメッセージを特徴量として採用する方法として、作業記録ＤＢ１０から取得したシステムメッセージが異常状態を示している場合（例えば、監視システムが出力した異常アラートメッセージや機器のエラーログ）には当該メッセージをテンプレート化する方法がある。

例えば、システムメッセージが"ホストXでCPU負荷が90%を超えました"、"2014/01/01 01:10:10Error:system initiation is not defined"である場合、当該メッセージをテンプレート化（状況によって変化する部分を除いたもの）する。例えば、
"****でCPU負荷が**%を超えました"，"****/**/** **:**:** Error:system initiation is not defined"
のようにして、テンプレートと同じメッセージであるものにIDを付与する。ある作業記録に書かれた異常で、ID100、ID200、ID300の３つのメッセージが出力されたら（100,200,300）というIDの集合を特徴量とする。

（３）システム数値情報を利用：
数値情報として、パケット数や応答時間など、作業記録に記載されている数値（ベクトル）を特徴量として用いる。例えば、特徴量（"CPU使用率"、"ディスク書き込み速度"、"機器温度"）である場合は、（0.5,4000,298）というベクトルが特徴量となる。

（４）解析単位文と内容ラベルを用いる：
特徴量Fは、i番目の解析単位文に含まれる情報をX_i、また、i番目の解析単位文の内容ラベルをY_iとして、
X₁,…X_n， Y₁,…,Y_i-1， Y_i+1,…,Y_n
を自由に用いて定義することが可能である。

例えば、内容推定を行う解析単位文に単語"緊急"が含まれるかどうかは、
F(X₁,…,X_n，Y₁,…,Y_i-1，Y_i+1,…,Y_n)=1 if "緊急"∈X_i, otherwise 0
と表現できる。解析単位文に含まれる単語の獲得方法は、形態素解析器MeCab（例えば、非特許文献２等参照）などがある。

また、一つ前の解析単位文の内容ラベルが"根拠"であることを特徴量として用いる場合であれば、解析単位文の内容ラベルが決定した時点で内容ラベルＤＢ２０に当該解析単位文の内容ラベルY_i-1を保持しておき、内容ラベルＤＢ２０から内容ラベルを得ることにより、
F(X₁,…,X_n，Y₁,…Y_i-1，Y_i+1,…,Y_n)=1 if Y_i-1="根拠", otherwise 0
と表現できる。

なお、以下のステップ１０４に示す特徴量も含め、特徴量は一つでもよいし、複数の特徴量を組み合わせてもよい。

ステップ１０４）また、特徴量抽出部１４０において、特徴量を抽出する方法として、解析単位文の構造を解析する方法がある。

この場合、内容に関連性のある解析単位文の組（Xp,Xq）を獲得する。例えば、"起・承・転・結"となっている作業記録であれば、［起，承］、［承，転］、［転，結］を関連性のある解析単位文の組として得る。

また、"目的・根拠１・根拠２・根拠３"となっている作業記録であれば、［目的，根拠１］、［目的，根拠２］、［目的，根拠３］を関連性のある解析単位文の組として得る。

上記のような解析単位文の構造解析方法として、構文解析手法のShift-Reduce（例えば、非特許文献３参照）、Eisner法（例えば、非特許文献４）などがある。

また、特徴量抽出部１４０は、解析単位文の構造を解析し、特徴量として用いることも可能である。この場合、内容に関連性がある解析単位文の組（Xp,Xq）を獲得する。

上記の構造を用いて、構造特徴量を定義可能である。例えば、内容解析を行う解析単位文と関連がある解析単位文の特徴量を用いる、等である。この場合、（A,B），(B,C)，(C,D)という構造を持つ作業記録である場合、Bの解析単位文の特徴量として、A，Cの特徴量が用いられる。

ステップ１０５）内容解析部１５０は、上記のステップ１０３，１０４で得られた特徴量を元に内容解析を実施する。

内容解析手法は、同時確率をモデル化するHMM(Hidden Markov Mode)（例えば、非特許文献５参照）、条件付確率をモデル化するCRF(Conditional Random Fields)（例えば、非特許文献６参照）などが考えられる。

内容解析部１５０は、予め、特徴量と内容ラベルの関係を、当該作業記録内容解析装置１００に接続される分析システム４０に学習させ、新たな作業記録に対して、各解析単位文の特徴量から、内容ラベルを得る方法がある。この場合、解析単位文の特徴量と内容ラベルの学習方法は、学習データを利用者によって予め与える方法、分析システム４０の実行時に利用者によってインタラクティブに与える方法、同一内容ラベルと考えられる別のデータセットを用いる方法が考えられる。同一内容ラベルと考えられる別のデータセットとしては、例えば、作業マニュアルに記述された文を全て"作業"という内容ラベルのデータとして活用する、などが考えられる。

また、学習は必ずしも内容ラベルが得られた学習データを用いて行う必要はない。例えば、内容解析単位決定部１２０で得られた分析を行う作業記録の集合から、重要な解析単位文のみを取り出す場合には、特徴量抽出部１４０で得られた分析対象の作業記録の集合に登場する頻度の高い特徴量を、重要な解析単位文としてもよい。

ステップ１０６）内容解析部１５０で得られた内容解析結果を出力する。内容解析結果は、内容ラベルや、重要であると判断された解析単位文、内容ラベルが付与された解析単位文等である。

以下に、上記の実施の形態で示した作業記録内容解析装置を適用した場合の例を示す。

［第１の実施例］
図３は、本発明の第１の実施例のシステム構成例である。

同図において、図１と同一構成部分には同一符号を付しその説明を省略する。

作業記録ＤＢ１０に蓄積される作業の対象となるシステムは、どのようなものであっても構わない。例えば、企業におけるITシステム、大規模ネットワークなどが挙げられる。

図３に示すシステムは、利用者３０が解析対象として入力した作業記録に対して、解析単位文ごとの内容ラベルを獲得する場合を想定している。

作業記録に対する内容ラベルの付与システムとして用いる場合、利用者は解析の対象となる作業記録を作業記録内容解析装置１００のユーザインタフェース１１０を介して与える。内容ラベル決定部１３０は、対象の作業記録における内容ラベルを解析した後、内容ラベルＤＢ２０に作業記録の内容ラベルを記録する。その後、利用者３０に対して内容ラベルＤＢ２０から対象の作業記録の内容ラベルを取り出し、提示する。内容ラベルの解析と、利用者３０に対する内容ラベルの提示は、同じ時間に行われる必要はなく、予め解析が行われ、内容ラベルＤＢ２０に格納されている場合も考えられる。

これにより、利用者３０は、作業記録のうち必要とする内容ラベルを持つ解析単位文のみを取得することが可能となる。

［第２の実施例］
図４は、本発明の第２の実施例のシステム構成例である。

同図に示すシステムでは、複数の作業記録ＤＢ１０_１〜１０_nに対して、同時に内容ラベルを解析する場合を想定している。これは異なる種別の作業記録について、同一の内容ラベルをもつ解析単位文を獲得し、作業記録間の紐付けを行うことを実現する。例えば、ITシステムにおける人手で記述された作業記録と、同ITシステムのコマンドログなどの作業記録に対して、同時に内容解析を行い、それぞれ同じ内容レベルを持つ解析対象の作業記録を獲得し、当該内容ラベルと紐付けて、当該作業記録が格納されている作業記録ＤＢ１０に格納することができる。

具体的には、利用者３０がそれぞれの作業記録ＤＢ１０について解析を行う作業記録を選択する。作業記録内容解析装置１００は、作業記録ＤＢ１０から解析対象の作業記録を獲得し、内容ラベル決定部１３０において内容ラベルの解析を行う。この内容ラベルの解析は、複数の作業記録の解析単位文の特徴量を相互に活用しあう場合も、独立に解析する場合も考えられる。

［第３の実施例］
図５は、本発明の第３の実施例のシステム構成例である。

図１と同一構成部分には同一符号を付しその説明を省略する。

図５に示すシステムは、作業記録記述中の内容解析を行い、複数の利用者に対して内容解析の結果を提示する場合である。

図５に示すように、複数の利用者(Ａ，Ｂ)がいる場合、利用者に対して解析単位文書を変更する場合である。例えば、作業記録の内容ラベル推定結果を元に、特定の内容ラベルのみを利用者Ａに提示し、残りを利用者Ｂに対して提示する。この場合、それぞれの利用者Ａ，Ｂは内容解析を行う作業記録を入力すると同時に、解析単位文の出力を得るための内容ラベルも入力する。作業記録内容解析装置１００は、内容ラベル決定部１３０において、作業記録に該当する内容ラベルのみを獲得し、それぞれの利用者に対して出力を行う内容ラベルを持つ解析単位文のみをユーザインタフェース１１０から提示する。

これにより、例えば、ITシステムの運用において、作業記録から遠隔オペレータ（利用者Ａ）と実地作業者（利用者Ｂ）が同時に実施する作業を獲得する場合に、遠隔オペレータ（利用者Ａ）には、遠隔オペレータ（利用者Ａ）が行うべき作業の（特定の内容ラベルが付いた）解析単位文を提供し、実地作業者（利用者Ｂ）には実地作業者（利用者Ｂ）が行うべき作業の（特定の内容ラベルが付いた）解析単位文を提供することが可能となる。

なお、図１に示す作業記録内容解析装置１００の各構成要素の動作をプログラムとして構築し、作業記録内容解析装置として利用されるコンピュータにインストールする、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。

本発明は、上記の実施の形態及び実施例に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々変更・応用が可能である。

１０，１０₁〜１０_n 作業記録ＤＢ
２０内容ラベルＤＢ
３０利用者（端末）
４０分析システム
１００作業記録内容解析装置
１１０ユーザインタフェース部
１２０内容解析単位決定部
１３０内容ラベル決定部
１４０特徴量抽出部
１５０内容解析部

Claims

利用者の作業記録の内容を分析するための作業記録内容分析装置であって、
前記作業記録が与えられると、解析単位文を抽出する内容解析単位決定手段と、
前記解析単位文から内容解析を行うための特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量抽出手段で得られた一つまたは複数の特徴量に基づいて、条件付確率、同時確率を求める、または、作業記録の集合に含まれる頻度の高い特徴量を選択することにより、解析結果を求める内容解析手段と、
を有することを特徴とする作業記録内容分析装置。
前記内容解析単位決定手段は、
前記作業記録に区切りを与える；
前記作業記録の改行文字毎に区切る；
入力された解析単位を用いる；
または、
前記作業記録全文を用いる；
のいずれかにより前記解析単位文を抽出する手段を含む
請求項１記載の作業記録内容分析装置。
予め解析単位文と内容ラベルを対応付けた内容ラベルＤＢを参照して、前記解析単位文の内容ラベルを取得する内容ラベル決定手段を更に有し、
前記特徴量抽出手段は、
前記解析単位文に含まれる単語と、前記内容ラベル決定手段で取得した前記解析単位文の内容ラベルを組み合わせて特徴量を抽出する手段を含む
請求項１記載の作業記録内容分析装置。
前記特徴量抽出手段は、
前記解析単位文を構文解析し、構文解析の結果に基づいて、内容に関連性のある解析単位文の組を特徴量とする手段を含む
請求項１記載の作業記録内容分析装置。
前記内容ラベル決定手段は、
前記解析単位文から取得した内容ラベルを前記内容ラベルＤＢに格納する手段を含む
請求項３記載の作業記録内容分析装置。
前記内容ラベル決定手段は、
前記作業記録を格納した作業記録ＤＢから得られた解析対象の作業記録に対して、前記内容ラベルを紐付けて該作業記録ＤＢに格納する手段を含む
請求項３記載の作業記録内容分析装置。
利用者の作業記録の内容を分析するための作業記録内容分析方法であって、
内容解析単位決定手段、特徴量抽出手段、内容解析手段を有する装置において、
前記内容解析単位決定手段が、前記作業記録が与えられると、解析単位文を抽出する内容解析単位決定ステップと、
前記特徴量抽出手段が、前記解析単位文から内容解析を行うための特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
前記内容解析手段が、前記特徴量抽出ステップで得られた一つまたは複数の特徴量に基づいて、条件付確率、同時確率を求める、または、作業記録の集合に含まれる頻度の高い特徴量を選択することにより、解析結果を求める内容解析ステップと、
を行うことを特徴とする作業記録内容分析方法。
コンピュータを、
請求項１乃至６のいずれか１項に記載の作業記録内容分析装置の各手段として機能させるための作業記録内容分析プログラム。