JP2017142715A - 最上位事象の評価装置 - Google Patents

Abstract

【課題】基本事象の発生確率を、基本事象の状態に基づき決定し、最上位事象の発生確率を導出することで、解析対象の安全性を評価する。
【解決手段】基本事象の発生確率を、基本事象の状態に基づき決定し、最上位事象等の発生確率を導出する最上位事象の評価装置において、最小カットセットが保存される最小カットセット管理テーブル５ｂと、基本事象の状態情報に対応する係数情報が保存される係数管理テーブル５ｃと、評価対象Ａ，Ｂ，Ｃについて各基本事象の状態情報が保存される状態管理テーブル５ｄと、最小カットセット管理テーブル５ｂ、係数管理テーブル５ｃ、状態管理テーブル５ｄの情報に基づき評価対象の発生確率あるいは最上位事象の発生確率を導出する処理部３と、処理部３で導出した評価対象Ａ，Ｂ，Ｃの発生確率あるいは最上位事象の発生確率が保存される評価結果管理テーブル５ｅとを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、基本事象の状態識別機能を有する最上位事象の評価装置に関する。詳しくは、フォルトツリー解析（Fault tree analysis: 以下、ＦＴＡと略する）による安全性評価装置であり、ＦＴＡの基本事象の発生確率を、基本事象の状態に基づき決定し、最上位事象等の発生確率を導出することで、解析対象の安全性を評価する。

特許文献１は、基本事象の発生確率を元に最上位事象の発生確率を導出するとともに、最小カットセット（最上位事象を発生させる基本事象の最小の組合せ）を識別し、それらを評価することで安全性を評価している。

即ち、原子力発電プラントのような大規模プラント内に発生する複数の事象により引き起こされる事象を上位事象として、フォールトツリーを作成し、同様に、プラントに発生する事象を初期事象として、イベントツリーを作成し、フォールトツリー間のリンクの設定を行うと共に、作成したイベントツリーとフォールトツリーとのリンクの設定も行なう。そして、フォールトツリーの頂上事象の発生確率の解析を実行し、イベントツリーの伝播事象の組み合わせであるシナリオの最終状態の発生頻度の解析を実行する。

また、基本事象の発生確率については、評価対象の運用によって得た基本事象発生の実績や、特許文献２に記載の故障作用検証システムを利用することなどで得ている。この故障作用検証システムは、システムモデラ、作用モデラ、モデル解析システム、及び／又は作用評価システムを含み、作用モデラは、複合システムの故障モードの蓄積作用モデルを発展させるように、ハザード（機能の喪失／劣化）、乗務員作業量、安全マージン、及び生理的作用で構成されている。

特開２００２−２４３３７号公報 特開２０１５−１８５４３号公報

民間航空機の火災防止に関する適合性証明では、以下の要求がある（FAA Federal Aviation Registration 25.863 Flammable fluid fire protection (a)より抜粋）。日本における耐審4-10-6-1、欧州におけるCS 25.863(a)に対応する。
In each area where flammable fluids or vapors might escape by leakage of a fluid system, there must be means to minimize the probability of ignition of the fluids and vapors, and the resultant hazards if ignition does occur.（可燃性の液体や気体が流体システムから漏れる可能性がある各領域では、流体や気体の発火の可能性を最小限にし、もし発火した場合でも、その結果としての危険を最小限にする手段がなければならない。）

この要求への適合性を示すため、特に航空機に搭載する装備品については、制御できない火災に至る故障を識別し、それに対する対策の信頼性を評価する場合がある。
この評価のためには、装備品の運用実績や、特許文献２に記載の作用モデルに基づく、装備品の故障の発生確率が必要となる。
しかしながら、装備品の運用実績については、運用時間が少なく、精度の高い故障の発生確率が得られない場合がある。

また、作用モデルについては、各装備品に対して検索標的を検討する必要があるが、航空機に搭載する装備品は数百〜数千種類を超える場合があり、検討対象が膨大となる。
このため、より効率的な評価手法が必要とされていた。

上記課題を解決する本発明の請求項１に係る最上位事象の評価装置は、基本事象の発生確率を、基本事象の状態に基づき決定し、最上位事象等の発生確率を導出する最上位事象の評価装置において、最上位事象を発生させる基本事象の最小の組合せである最小カットセットが保存される最小カットセット管理テーブルと、基本事象の状態情報に対応する係数情報が保存される係数管理テーブルと、評価対象について各基本事象の状態情報が保存される状態管理テーブルと、前記最小カットセット管理テーブル、前記係数管理テーブル、前記状態管理テーブルの情報に基づき評価対象の発生確率あるいは最上位事象の発生確率を導出する処理部と、前記処理部で導出した前記評価対象の発生確率あるいは前記最上位事象の発生確率が保存される評価結果管理テーブルとを備える、ことを特徴とする。

上記課題を解決する本発明の請求項２に係る最上位事象の評価装置は、請求項１において、前記処理部が、前記評価対象に対して、前記最小カットセット管理テーブルに保存されている最小カットセットの何れかを選択し、選択した最小カットセットを構成する各基本事象の状態情報を前記状態管理テーブルを参照して決定すると共に決定された状態情報に対する係数情報を前記係数管理テーブルを参照して決定し、決定された係数情報の積を導出し、前記最小カットセット管理テーブルに保存されている全ての最小カットセットについて前記積の和を、前記評価対象の発生確率として導出し、更に、前記評価対象の全てに対して、前記評価対象の発生確率を合計して、前記最上位事象の発生確率を導出することを特徴とする。

上記課題を解決する本発明の請求項３に係る最上位事象の評価装置は、請求項１において、前記状態管理テーブルに保存されている状態情報は、前記評価対象の各基本事象に対する対策に関する情報であることを特徴とする。

上記課題を解決する本発明の請求項４に係る最上位事象の評価装置は、請求項３において、前記状態管理テーブルに保存されている状態情報は、前記評価対象について、基本事象に対して何らかの対策が取られている状態であるとの情報、基本事象に対して何らの対策も取られていない状態であるとの情報又は基本事象が起こり得ない状態のために対策が不要であるとの情報であることを特徴とする。

上記課題を解決する本発明の請求項５に係る最上位事象の評価装置は、請求項４において、前記係数管理テーブルには、係数情報として、前記状態管理テーブルに保存されている状態情報に対応して、基本事象に対して何らかの対策が取られている状態であるとの情報に対しては前記対策による基本事象の発生確率として一定の値、基本事象に対して何らの対策も取られていない状態であるとの情報に対しては前記対策を取られていないことによる基本事象の発生確率として一定の値又は基本事象が起こり得ない状態のために対策が不要であるとの情報に対しては発生確率として０が保存されることを特徴とする。

上記課題を解決する本発明の請求項６に係る最上位事象の評価装置は、請求項１において、前記評価対象は、複数の評価要素の組合せによって識別され、前記状態管理テーブルは、前記複数の評価要素毎に、各基本事象の状態が複数の状態の何れかであることを示す状態情報が保存される複数の状態管理テーブルとに分かれ、前記処理部は、前記評価対象を前記複数の評価要素の組合せに置き換え、前記複数の状態管理テーブルを参照することにより、前記複数の評価要素の組合せによる前記評価対象の発生確率及び前記最上位事象の発生確率を導出することを特徴とする。

本発明の請求項１に係る最上位事象の評価装置は、基本事象の発生確率を、基本事象の状態に基づき決定し、最上位事象等の発生確率を導出する最上位事象の評価装置において、最上位事象を発生させる基本事象の最小の組合せである最小カットセットが保存される最小カットセット管理テーブルと、基本事象の状態情報に対応する係数情報が保存される係数管理テーブルと、評価対象について各基本事象の状態情報が保存される状態管理テーブルと、前記最小カットセット管理テーブル、前記係数管理テーブル、前記状態管理テーブルの情報に基づき評価対象の発生確率あるいは最上位事象の発生確率を導出する処理部と、前記処理部で導出した前記評価対象の発生確率あるいは前記最上位事象の発生確率が保存される評価結果管理テーブルとを備えるため、評価対象の発生確率あるいは最上位事象の発生確率を導出することが可能となるという効果を奏する。

本発明の請求項２に係る最上位事象の評価装置は、請求項１において、前記処理部が、前記評価対象に対して、前記最小カットセット管理テーブルに保存されている最小カットセットの何れかを選択し、選択した最小カットセットを構成する各基本事象の状態情報を前記状態管理テーブルを参照して決定すると共に決定された状態情報に対する係数情報を前記係数管理テーブルを参照して決定し、決定された係数情報の積を導出し、前記最小カットセット管理テーブルに保存されている全ての最小カットセットについて前記積の和を、前記評価対象の発生確率として導出し、更に、前記評価対象の全てに対して、前記評価対象の発生確率を合計して、最上位事象の発生確率として導出するため、基本事象の発生確率を、基本事象の状態を示す指標に基づき自動的に決定し、最上位事象の発生確率を導出することが可能となる。これにより、従来技術と比較して、効率的な評価が可能となるという効果を奏する。

本発明の請求項３に係る最上位事象の評価装置は、請求項１において、前記状態管理テーブルに保存されている状態情報は、前記評価対象の各基本事象に対する対策に関する情報であるため、各基本事象に対する対策に応じて基本事象の状態を決定できるという効果を奏する。

本発明の請求項４に係る最上位事象の評価装置は、請求項３において、前記状態管理テーブルに保存されている状態情報は、前記評価対象について、基本事象に対して何らかの対策が取られている状態であるとの情報、基本事象に対して何らの対策も取られていない状態であるとの情報又は基本事象が起こり得ない状態のために対策が不要であるとの情報であるため、対策が取られている、取られていない、又は、対策が不要という点で対策を３種類に特定できるという効果を奏する。

本発明の請求項５に係る最上位事象の評価装置は、請求項４において、前記係数管理テーブルには、係数情報として、前記状態管理テーブルに保存されている状態情報に対応して、基本事象に対して何らかの対策が取られている状態であるとの情報に対しては前記対策による基本事象の発生確率として一定の値、基本事象に対して何らの対策も取られていない状態であるとの情報に対しては前記対策を取られていないことによる基本事象の発生確率として一定の値又は基本事象が起こり得ない状態のために対策が不要であるとの情報に対しては発生確率として０が保存されるために、対策が取られている、取られていない、又は、対策が不要という点に対応して基本事象の係数情報を３種類に決定できるという効果を奏する。

本発明の請求項６に係る最上位事象の評価装置は、請求項１において、前記評価対象は、複数の評価要素の組合せによって識別され、前記状態管理テーブルは、前記複数の評価要素毎に、各基本事象の状態が複数の状態の何れかであることを示す状態情報が保存される複数の状態管理テーブルとに分かれ、前記処理部は、前記評価対象を前記複数の評価要素の組合せに置き換え、前記複数の状態管理テーブルを参照することにより、前記複数の評価要素の組合せによる前記評価対象の発生確率及び前記最上位事象の発生確率を導出するため、複数の評価要素の組合せに基づき、最上位事象の発生確率を適切に導出できるという効果を奏する。

本発明の第１の実施例に係る最上位事象の評価装置を示す概略図である。 本発明の第１の実施例に係る最上位事象を評価するフローチャートである。 本発明の第２の実施例に係る最上位事象の評価装置を示す概略図である。 ツリー管理テーブルである。 最小カットセット管理テーブルである。 係数管理テーブルである。 状態管理テーブルである。 評価結果管理テーブルである。 ツリー管理テーブルである。 最小カットセット管理テーブルである。 係数管理テーブルである。 第１状態管理テーブルである。 第２状態管理テーブルである。 評価結果管理テーブルである。

本発明は、基本事象を構成する事象を新たな基本事象としたＦＴＡにおいて、基本事象の発生確率を、基本事象の状態を示す指標に基づき自動的に決定し、最上位事象の発生確率を導出することで、安全性を評価する最上位事象の評価装置である。
以下に、システム構成、実施手順の説明を示す。

本発明の第１の実施例に係る最上位事象の評価装置を図１に示す。
本実施例の評価装置１は、図１に示すように、入力部２、処理部３、表示部４及び記憶部５から構成される。記憶部５は、ツリー管理テーブル５ａ、最小カットセット管理テーブル５ｂ、係数管理テーブル５ｃ、状態管理テーブル５ｄ及び評価結果管理テーブル５ｅから構成される。

入力部２は、ツリー情報を入力するインターフェースである。ツリー情報は、ツリーを構成する事象の識別情報（identity data :以下、ＩＤという）、名称、種類、接続先となる事象のＩＤの４つである。

種類とは、ＦＴＡの最下位の事象である「基本事象」、基本事象の組合せで構成された中間事象である「ＡＮＤゲート」や「ＯＲゲート」である。
最上位事象については接続先がないため、接続先の入力は不要である。
また、これらの入力結果は記憶部５のツリー管理テーブル５ａに保存される。
ツリー管理テーブル５ａの一例を図４に示す。

図４に示すように、事象のＩＤとしては、例えば、１〜７の数字が使用される。
名称は、ＩＤが１，２，３，４については、例えば、それぞれ故障モードＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄであり、ＩＤが５，６，７については、例えば、それぞれ故障状態Ａ，Ｂ，Ｃである。

種類は、ＩＤが１〜４については、基本事象であり、ＩＤが５，６，７については、それぞれＡＮＤゲート、ＯＲゲート、ＡＮＤゲートである。
接続先は、ＩＤが１，２については５であり、ＩＤが３，４については６であり、ＩＤが５，６については７である。ＩＤが７は最上位事象であり、接続先はない。

処理部３は、ツリー管理テーブル５ａの情報を元に最小カットセットを導出する演算部である。最小カットセットとして導出する情報は、各最小カットセットを構成する基本事象のＩＤの組合せである。
最小カットセットの導出は、従来技術によって実現可能な周知技術であり、本アイデアの対象外であるため、詳細な説明は省略するが、最上位事象を発生させる基本事象ＩＤの最小組合せを全て抽出している。
また、導出した結果は、最小カットセット管理テーブル５ｂに保存される。最小カットセット管理テーブル５ｂの一例を図５に示す。

図５に示すように、最小カットセット管理テーブル５ｂの１行目のレコードに保存される最小カットセット番号１は、基本事象のＩＤ＝１，２，３の組合せ、即ち、基本事象である故障モードＡ，Ｂ，Ｃの組合せである。

図４を参照すると、ＩＤ＝１の基本事象である故障モードＡの接続先は５であり、ＩＤ＝２の基本事象である故障モードＢの接続先は５である。
ＩＤ＝５の故障状態Ａは、ＡＮＤゲートであるから、故障モードＡ及び故障モードＢが双方成立しているので、成立する。

一方、ＩＤ＝３の基本事象である故障モードＣの接続先は６である。ＩＤ＝６である故障状態Ｂは、ＯＲゲートであり、故障モードＣ又は故障モードＤの何れか一方が成立しているので、成立する。
ＩＤ＝５の故障状態ＡとＩＤ＝６の故障状態Ｂの接続先はいずれも７である。ＩＤ＝７の故障状態ＣはＡＮＤゲートであり、故障状態Ａ及び故障状態Ｂが双方成立しているので、成立する。

つまり、最上位事象である故障状態Ｃは、基本事象である故障モードＡ，Ｂ，Ｃの組合せにより発生することが判る。
上記と同様に、最小カットセット管理テーブル５ｂの２行目のレコードに保存される最小カットセット番号２は、基本事象のＩＤ＝１，２，４の組合せ、即ち、基本事象である故障モードＡ，Ｂ，Ｄの組合せである。つまり、最上位事象である故障状態Ｃは、基本事象故障モードＡ，Ｂ，Ｄの組合せにより発生する。

入力部２は、係数情報を入力するインターフェースでもある。係数情報は、各基本事象の状態が複数の状態の何れかであることに基づき各々設定される発生確率である。また、入力結果は係数管理テーブル５ｃに保存される。
係数管理テーブル５ｃの一例を図６に示す。

図６に示す通り、係数管理テーブル５ｃでは、各基本事象の"Ｙｅｓ"、"Ｎｏ"、"ＮＡ"の３種類の状態に対して係数情報を設定している。
基本事象の状態"Ｙｅｓ"は、基本事象に対して何らかの対策が取られていることを意味し、その係数情報は、その対策が取られたことによる基本事象の一定の発生確率を示す。厳密には装備品によって、同じ“Ｙｅｓ”状態であっても、発生確率は異なるが、異なる装備品を構成する同じパーツ部品についての数値でもあり、各基本事象同士の発生確率の相違に比べれば小さく、同等と扱っても問題は無い。発生確率は、基本事象により異なり、ＩＤ＝１，２，３，４については、各々、１．０×１０^-4，１．０×１０^-3，１．０×１０^-2，１．０×１０^-5である。図中において、例えば、「１．０Ｅ−４」は、「１．０×１０^-4」の意味である。

基本事象の状態"Ｎｏ"は、基本事象に対して何らの対策も取られてないことを意味し、その係数情報は、何れの基本事象に対しても、発生確率＝１である。
基本事象の状態"ＮＡ"は、基本事象が起こり得ない（not applicable）ために対策が不要であることを意味し、その係数情報は、何れの基本事象に対しても起こり得ないことを示す発生確率＝０である。

入力部２は、状態情報を入力するインターフェースでもある。状態情報は、評価結果管理テーブル５ｅに示される評価対象についての各基本事象の状態が複数の状態の何れかであるかを示す情報である。また、入力結果は状態管理テーブル５ｄに保存される。
状態管理テーブル５ｄの一例を図７に示す。

図７に示す通り、状態情報は、評価対象について、各基本事象の状態が３種類の状態の何れかであるかを示す。基本事象の状態"Ｙｅｓ"は、基本事象に対して何らかの対策が取られているとの情報を示す。また、基本事象の状態情報"Ｎｏ"は、基本事象に対して何らの対策も取られていないとの情報を示す。更に、基本事象の状態情報"ＮＡ"は、基本事象が起こり得ない（not applicable）ために対策が不要であるとの情報を示す。

具体的には、評価対象である装備品Ａについては、基本事象ＩＤ＝１，２，３，４に対しては、各々、"Ｙｅｓ"，"Ｎｏ"，"Ｎｏ"，"Ｙｅｓ"が保存されている。評価対象である装備品Ｂについては、基本事象ＩＤ＝１，２，３，４に対しては、各々、"ＮＡ"，"Ｎｏ"，"ＮＡ"，"ＮＡ"が保存されている。評価対象である装備品Ｃについては、基本事象ＩＤ＝１，２，３，４に対しては、各々、"Ｙｅｓ"，"Ｙｅｓ"，"Ｙｅｓ"，"Ｙｅｓ"が保存されている。本実施例では、対策に応じて３種類の状態を特定するので、適切な評価が可能となる。但し、状態情報は、基本事象の状態が複数の状態の何れかであることを示せれば、３種類に限るものではなく、また、対策に関する情報であることも必須の条件ではない。

処理部３は、各評価対象の発生確率及び全ての評価対象の発生確率を合計して最上位事象の発生確率として導出する演算部でもある。
即ち、各評価対象の発生確率は、図８に示される各評価対象に対して、図５の最小カットセット管理テーブル５ｂに示す最小カットセットの何れかを選択し、選択した最小カットセットを構成する各基本事象の状態情報を、図７の状態管理テーブル５ｄを参照して決定すると共に決定された状態情報に対する係数情報を、図６の係数管理テーブル５ｃを参照して決定し、決定された係数情報の積を導出し、図５の最小カットセット管理テーブル５ｂに保存されている全ての最小カットセットについて前記積の和を導出することにより行なう。

具体的には、図８に示される評価結果管理テーブル５ｅの１行目のレコードに保存される評価対象である装備品Ａに対しては、図５に示される最小カットセット管理テーブル５ｂに示す最小カットセットの１行目のレコードを選択する。選択した最小カットセットを構成する基本事象ＩＤ＝１，２，３の状態情報を図７の状態管理テーブル５ｄを参照して、"Ｙｅｓ"，"Ｎｏ"，"Ｎｏ"と決定する。基本事象ＩＤ＝１，２，３について、決定された状態情報"Ｙｅｓ"，"Ｎｏ"，"Ｎｏ"に対する係数情報を、図６の係数管理テーブル５ｃを参照して、１．０×１０^-4，１，１と決定する。決定された係数情報の積を、１．０×１０^-4×１×１＝１．０×１０^-4として導出する。

また、図５に示される最小カットセット管理テーブル５ｂに示す最小カットセットの２行目のレコードを選択する。選択した最小カットセットを構成する基本事象ＩＤ＝１，２，４の状態情報を図７の状態管理テーブル５ｄを参照して、"Ｙｅｓ"，"Ｎｏ"，"Ｙｅｓ"と決定する。基本事象ＩＤ＝１，２，４について決定された状態情報"Ｙｅｓ"，"Ｎｏ"，"Ｙｅｓ"に対する係数情報を、図６の係数管理テーブル５ｃを参照して、１．０×１０^-4，１，１．０×１０^-5と決定する。決定された係数情報の積を、１．０×１０^-4×１×１．０×１０^-5＝１．０×１０^-9として導出する。

また、図５の最小カットセット管理テーブル５ｂに保存されている全ての最小カットセットについて前記積の和を導出する。例えば、上記例では、１．０×１０^-4＋１．０×１０^-9≒１．０×１０^-4として導出する。
導出された評価対象である装備品Ａの発生確率１．０×１０^-4は、評価結果管理テーブル５ｅの１行目のレコードに保存される。

同様にして、評価対象である装備品Ｂ，Ｃの発生確率をそれぞれ、０．０×１０⁰，１．０×１０^-9として各々導出し、評価結果管理テーブル５ｅの２行目、３行目のレコードに保存する。
そして、最上位事象の発生確率は、装備品Ａ，Ｂ，Ｃの発生確率の和、つまり、１．０×１０^-4＋０．０＋１．０×１０^-9≒１．０×１０^-4として導出する。導出された最上位事象の発生確率は、図８の評価結果管理テーブル５ｅの最下行に保存される。
評価結果管理テーブル５ｅの一例を図８に示す。

図８に示すように、処理部３で導出された各評価対象の発生確率及び最上位事象の発生確率は、評価結果管理テーブル５ｅに保存される。
即ち、評価結果管理テーブル５ｅの１行目〜３行目には、評価対象である装備品Ａ，Ｂ，Ｃの発生確率として、１．０×１０^-4，０．０×１０⁰，１．０×１０^-9が各々保存されると共に、その最下行には、装備品Ａ，Ｂ，Ｃの発生確率の合計である最上位事象の発生確率として、１．０×１０^-4が保存されている。

表示部４は、入力部２より入力されたツリー情報、係数情報及び状態情報並びに処理部３で導出された最小カットセット、各評価対象の発生確率及び最上位事象の発生確率を表示する。これにより、各評価対象の発生確率及び最上位事象の発生確率を確認可能である。

上記構成を有する本実施例に係る評価装置１により、基本事象の発生確率を、基本事象の状態を示す指標に基づき自動的に決定し、最上位事象の発生確率を導出する手順について、図２に示すフローチャートを例に説明する。
先ず、入力部２からツリー情報を入力し、入力結果をツリー管理テーブル５ａに保存する（ステップＴ１）。

次に、ツリー管理テーブル５ａの情報を元に処理部３で最小カットセットを導出し、導出した結果は、最小カットセット管理テーブル５ｂに保存する（ステップＴ２）。
引き続き、入力部２から係数情報を入力し、入力結果を係数管理テーブル５ｃに保存する（ステップＴ３）。

そして、入力部２から状態情報を入力し、入力結果を状態管理テーブル５ｄに保存する（ステップＴ４）。
その後、評価結果管理テーブル５ｅの１行目のレコードを選択する（ステップＴ５）。例えば、評価結果管理テーブル５ｅの１行目（装備品Ａ）を選択する。

その後、最小カットセット管理テーブル５ｂの１行目のレコードを選択する（ステップＴ６）。例えば、カットセット番号１を選択する。
その後、ステップＴ６で選択したレコード（最小カットセット）を構成する各基本事象の係数の積を導出する（ステップＴ７）。

即ち、ステップＴ５で選択中の評価対象と、最小カットセットを構成する基本事象のＩＤを元に、状態管理テーブル５ｄで参照すべき状態を決定し、決定された状態の係数を、係数管理テーブル５ｃを参照して決定する。

例えば、装備品Ａの最小カットセット番号１の係数の積を導出する場合、最小カットセットの基本事象は１，２，３のＩＤで構成されているため、各々の係数を導出し、その積を導出する。具体的には、ＩＤが１の場合、状態管理テーブル５ｄから状態はＹｅｓだとわかる。また、係数管理テーブル５ｃから、ＩＤが１のＹｅｓの係数は、１.０×１０^-4だとわかる。ＩＤが２の場合、状態管理テーブル５ｄから状態はＮｏだとわかる。また、係数管理テーブル５ｃから、ＩＤが２のＮｏの係数は、１だとわかる。ＩＤが３の場合、状態管理テーブル５ｄから状態はＮｏだとわかる。また、係数管理テーブル５ｃから、ＩＤが３のＮｏの係数は、１だとわかる。従って、１.０×１０^-4×１×１＝１.０×１０^-4を導出する。

その後、ステップＴ６で選択した最小カットセットの１行下のレコードを選択する（ステップＴ８）。例えば、最小カットセット番号１の１行下の最小カットセット番号２を選択する。カットセット番号２を選択した場合、即ち、装備品Ａの最小カットセット番号２の係数の積を導出する場合、最小カットセットの基本事象は１，２，４のＩＤで構成されているため、各々の係数を導出し、その積を導出する。具体的には、ＩＤが１の場合、状態管理テーブル５ｄから状態はＹｅｓだとわかる。また、係数管理テーブル５ｃから、ＩＤが１のＹｅｓの係数は、１.０×１０^-4だとわかる。ＩＤが２の場合、状態管理テーブル５ｄから状態はＮｏだとわかる。また、係数管理テーブル５ｃから、ＩＤが２のＮｏの係数は、１だとわかる。ＩＤが４の場合、状態管理テーブル５ｄから状態はＹｅｓだとわかる。また、係数管理テーブル５ｃから、ＩＤが３のＹｅｓの係数は、１×１０^-5だとわかる。従って、１.０×１０^-4×１×１×１０^-5＝１.０×１０^-9を導出する。

その後、ステップＴ８で選択したレコード（最小カットセット）を構成する各基本事象の内容が空となるまで、ステップＴ７の手順から繰り返す（ステップＴ９）。つまり、最小カットセット管理テーブル５ｂに保存されている全ての最小カットセットについて、ステップＴ７以降の手順を繰り返す。

一方、ステップＴ９で、選択したレコード（最小カットセット）を構成する各基本事象の内容が空となったとき、即ち、最小カットセット管理テーブル５ｂに保存されている全ての最小カットセットを構成する各基本事象の係数の積を導出したときは、導出した各基本事象の係数の積の和を導出し、その値を評価結果管理テーブル５ｅの該当する評価対象の行に保存する（ステップＴ１０）。

例えば、装備品Ａの最小カットセット番号１を構成する基本事象の係数の積が１.０×１０^-4、最小カットセット番号２を構成する基本事象の係数の積が１.０×１０^-9の場合、積の和は１.０×１０^-4＋１.０×１０^-9≒１.０×１０^-4となり、評価結果管理テーブル５ｅの１行目（装備品Ａ）の発生確率に１.０×１０^-4と書き込む。

その後、ステップＴ５で選択した評価結果管理テーブル５ｅの次のレコードを選択する（ステップＴ１１）。
例えば、評価結果管理テーブル５ｅの２行目（装備品Ｂ）を選択する。

その後、評価結果管理テーブル５ｅで選択したレコードの内容が空でなければ、ステップＴ６の手順から繰り返す（ステップＴ１２）。言い換えると、評価結果管理テーブル５ｅに保存されている全ての評価対象について、ステップＴ６以降の手順を繰り返す。例えば、装備品Ｂの最小カットセット１を構成する基本事象の係数の積が０、最小カットセット２を構成する基本事象の係数の積が０となり、積の和は０＋０＝０となり、評価結果管理テーブル５ｅの２行目（装備品Ｂ）の発生確率に０×１０^-0と書き込む。装備品Ｃの最小カットセット１を構成する基本事象の係数の積が１.０×１０^-9、最小カットセット２を構成する基本事象の係数の積が１.０×１０^-12となり、積の和は１.０×１０^-9＋１.０×１０^-12≒１.０×１０^-9となり、評価結果管理テーブル５ｅの３行目（装備品Ｃ）の発生確率に１.０×１０^-9と書き込む。

その後、これまでに導出した各評価対象の発生確率の総和（合計）を導出し、その値を最上位事象の発生確率として評価結果管理テーブル５ｅの最下行に保存する（ステップＴ１３）。
例えば、装備品Ａの発生確率が１.０×１０^-4、装備品Ｂの発生確率が０、装備品Ｃの発生確率が１.０×１０^-9の場合、各評価対象の発生確率の和は、１.０×１０^-4＋０＋１.０×１０^-9≒１.０×１０^-4となり、その値を最上位事象の発生確率として評価結果管理テーブル５ｅの最下行（合計）に１.０×１０^-4と書き込む。

そして、これまでに導出した各評価対象の発生確率及びその総和（合計）である最上位事象の発生確率を表示部４に結果表示する（ステップＴ１４）。

以上、実施例に基づいて具体的に説明した通り、本実施例によれば、基本事象の発生確率を、基本事象の状態を示す指標に基づき自動的に決定し、最上位事象の発生確率を導出することが可能となる。また、本実施例では１つの基本事象（故障モード）に対して、１つの係数（故障対策）を対応させているが、これに限らず、複数の係数（故障対策）、例えば、ネジの緩みに対しては、緩み止めの適用の有無、トルク管理の有無、その作業の管理状態，緩み止めキットの管理状態など、を適用することもできる。これにより、従来技術と比較して、効率的な評価が可能となる。
即ち、本実施例は、基本事象の発生確率を、基本事象に対する各装備品の対策の状態に基づき決定し、最上位事象の発生確率を算出する。

本発明の第２の実施例に係る最上位事象の評価装置を図３に示す。
本実施例は、評価対象を複数の評価要素の組合せによって識別し、評価要素の組合せによる評価対象の発生確率、最上位事象の発生確率を導出するものである。

即ち、本実施例の評価装置１１は、図１に示すように、入力部１２、処理部１３、表示部１４及び記憶部１５から構成される。記憶部１５は、ツリー管理テーブル１５ａ、最小カットセット管理テーブル１５ｂ、係数管理テーブル１５ｃ、第１状態管理テーブル１５ｄ１、第２状態管理テーブル１５ｄ２及び評価結果管理テーブル１５ｅから構成される。
入力部１２は、ツリー情報を入力するインターフェースである。これらの入力結果は記憶部１５のツリー管理テーブル１５ａに保存される。
ツリー管理テーブル１５ａの一例を図９に示す。

図９に示すように、事象のＩＤとしては、例えば、１〜１５の数字が使用される。
名称は、ＩＤが１，２，３，４，５，６，７，８については、例えば、それぞれ故障モードＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈであり、ＩＤが９，１０，１１，１２，１３，１４，１５については、例えば、それぞれ故障状態Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇである。

種類は、ＩＤが１〜８については、基本事象であり、ＩＤが５，６，７，８，９，１０，１１，１２，１３，１４，１５については、それぞれＡＮＤゲート、ＯＲゲート、ＡＮＤゲート、ＡＮＤゲート、ＡＮＤゲート、ＯＲゲート、ＡＮＤゲートである。
接続先は、ＩＤが１，２については９であり、ＩＤが３，４については１０であり、ＩＤが５，６については１１、ＩＤが７，８については１２であり、ＩＤが９，１０については１３であり、ＩＤが１１，１２については１４、ＩＤが１３，１４については１５である。ＩＤが１５は最上位事象であり、接続先はない。

処理部１３は、ツリー管理テーブル１５ａの情報を元に最小カットセットを導出する演算部である。導出した結果は、最小カットセット管理テーブル１５ｂに保存される。
最小カットセット管理テーブル１５ｂの一例を図１０に示す。

図１０に示すように、最小カットセット管理テーブル１５ｂの１行目のレコードに保存される最小カットセット番号１は、基本事象のＩＤ＝１，２，３，５，６の組合せ、即ち、基本事象である故障モードＡ，Ｂ，Ｃ，Ｅ，Ｆの組合せである。

図９を参照すると、ＩＤ＝１の基本事象である故障モードＡの接続先は９であり、ＩＤ＝２の基本事象である故障モードＢの接続先は９である。また、ＩＤ＝３の基本事象である故障モードＣの接続先は１０である。また、ＩＤ＝５の基本事象である故障モードＥの接続先は１１であり、ＩＤ＝６の基本事象である故障モードＦの接続先は１１である。
ＩＤ＝９の故障状態Ａは、ＡＮＤゲートであるから、故障モードＡ及び故障モードＢが双方成立しているので、成立する。ＩＤ＝９の故障状態Ａの接続先は１３である。

ＩＤ＝１０の故障状態Ｂは、ＯＲゲートであり、故障モードＣ又は故障モードＤの何れか一方である故障モードＣが成立しているので、成立する。ＩＤ＝１０の故障状態Ｂの接続先は１３である。
ＩＤ＝１３の故障状態Ｅは、ＡＮＤゲートであり、故障状態Ａ及び故障状態Ｂの双方が成立しているので、成立する。ＩＤ＝１３の故障状態Ｅの接続先は１５である。

ＩＤ＝１１の故障状態Ｃは、ＡＮＤゲートであり、故障モードＥ及び故障モードＦが双方成立しているので、成立する。ＩＤ＝１１の故障状態Ｃの接続先は１４である。
ＩＤ＝１４の故障状態Ｆは、ＯＲゲートであり、故障状態Ｃ又は故障状態Ｄの何れか一方である故障状態Ｃが成立しているので、成立する。

ＩＤ＝１３の故障状態ＥとＩＤ＝１４の故障状態Ｆの接続先はいずれも１５である。ＩＤ＝１５の故障状態ＧはＡＮＤゲートであり、故障状態Ｅ及び故障状態Ｆが双方成立しているので、成立する。
つまり、最上位事象である故障状態Ｇは、基本事象である故障モードＡ，Ｂ，Ｃ，Ｅ，Ｆの組合せにより発生することが判る。

上記と同様に、最小カットセット管理テーブル１５ｂの２行目のレコードに保存される最小カットセット番号２は、基本事象のＩＤ＝１，２，３，７，８の組合せ、即ち、基本事象である故障モードＡ，Ｂ，Ｃ，Ｇ，Ｈの組合せである。最小カットセット管理テーブル１５ｂの３行目のレコードに保存される最小カットセット番号３は、基本事象のＩＤ＝１，２，４，５，６の組合せ、即ち、基本事象である故障モードＡ，Ｂ，Ｄ，Ｅ，Ｆの組合せである。最小カットセット管理テーブル１５ｂの４行目のレコードに保存される最小カットセット番号４は、基本事象のＩＤ＝１，２，４，７，８の組合せ、即ち、基本事象である故障モードＡ，Ｂ，Ｄ，Ｇ，Ｈの組合せである。

入力部１２は、係数情報を入力するインターフェースでもある。入力結果は係数管理テーブル１５ｃに保存される。
係数管理テーブル１５ｃの一例を図１１に示す。

図１１に示す通り、係数管理テーブル１５ｃでは、各基本事象の"Ｙｅｓ"、"Ｎｏ"、"ＮＡ"の３種類の状態に対して係数情報を設定している。
基本事象の状態"Ｙｅｓ"は、基本事象に対して何らかの対策が取られていることを意味し、その係数情報は、その対策が取られたことによる基本事象の一定の発生確率を示す。発生確率は、基本事象により異なり、ＩＤ＝１，２，３，４，５，６，７，８については、各々、１．０×１０^-4，１．０×１０^-3，１．０×１０^-2，１．０×１０^-5，１．０×１０^-3，１．０×１０^-2，１．０×１０^-4，１．０×１０^-3である。

基本事象の状態"Ｎｏ"は、基本事象に対して何らの対策も取られてないことを意味し、その係数情報は、その対策が取られていないことによる基本事象の一定の発生確率を示す。発生確率は、基本事象により異なり、ＩＤ＝１，２，３，４，５，６，７，８については、各々、１，１，１，１，１．０×１０^-1，１．０×１０^-1，１，１．０×１０^-2である。
基本事象の状態"ＮＡ"は、基本事象が起こり得ない（not applicable）ために対策が不要であることを意味し、その係数情報は、何れの基本事象に対しても起こり得ないことを示す発生確率＝０である。

入力部１２は、状態情報を入力するインターフェースでもある。状態情報は、評価対象についての各基本事象に対する状態である。
評価対象は、評価結果管理テーブル１５ｅに示すように、第１評価要素と第２評価要素の組合せで識別される。本実施例では、２種類の評価要素の組合せで識別するが、本発明はこれに限るものではなく、３種類以上の評価要素の組合せによっても識別可能である。

第１評価要素は、装備品の種類を示すものであり、例えば、第１状態管理テーブル１５ｄ１に示すように、装備品Ａ、装備品Ｂ、装備品Ｃである。第１評価要素についての入力結果は第１状態管理テーブル１５ｄ１に保存される。
また、第２評価要素は、装備品の設置箇所を示すものであり、例えば、第２状態管理テーブル１５ｄ１に示すように、ゾーンＡ、ゾーンＢである。第２評価要素についての入力結果は第２状態管理テーブル１５ｄ２に保存される。

前述した実施例では、評価対象が装備品Ａ，Ｂ，Ｃであったため、状態管理テーブル５ｄは一つで良かったが、本実施例では、評価対象が第１評価要素である装備品Ａ，Ｂ，Ｃと第２評価要素のゾーンＡ，Ｂの組合せで識別されるため、評価要素毎に第１状態管理テーブル１５ｄ１と第２状態管理テーブル１５ｄ２に分けたものである。
第１状態管理テーブル１５ｄ１の一例を図１２に、第２状態管理テーブル１５ｄ２の一例を図１３に各々に示す。

図１２、図１３に示す通り、第１評価要素、第２評価要素について、基本事象の状態"Ｙｅｓ"は、基本事象に対して何らかの対策が取られているとの情報を示す。また、基本事象の状態情報"Ｎｏ"は、基本事象に対して何らの対策も取られていないとの情報を示す。更に、基本事象の状態情報"ＮＡ"は、基本事象が起こり得ない（not applicable）ために対策が不要であるとの情報を示す。

具体的には、図１２に示す通り、第１評価要素である装備品Ａについては、基本事象ＩＤ＝１，２，３，４に対しては、各々、"Ｙｅｓ"，"Ｎｏ"，"Ｎｏ"，"Ｙｅｓ"が保存されている。第１評価要素である装備品Ｂについては、基本事象ＩＤ＝１，２，３，４に対しては、各々、"ＮＡ"，"Ｎｏ"，"ＮＡ"，"ＮＡ"が保存されている。第１評価要素である装備品Ｃについては、基本事象ＩＤ＝１，２，３，４に対しては、各々、"Ｙｅｓ"，"Ｙｅｓ"，"Ｙｅｓ"，"Ｙｅｓ"が保存されている。

また、図１３に示す通り、第２評価要素であるゾーンＡについては、基本事象ＩＤ＝５，６，７，８に対しては、各々、"Ｙｅｓ"，"Ｎｏ"，"Ｙｅｓ"，"Ｎｏ"が保存されている。第２評価要素であるゾーンＢについては、基本事象ＩＤ＝５，６，７，８に対しては、各々、"ＮＡ"，"Ｙｅｓ"，"Ｎｏ"，"Ｎｏ"が保存されている。

処理部１３は、各評価対象の発生確率及び全ての評価対象の発生確率を合計して最上位事象の発生確率として導出する演算部でもある。但し、本実施例では、評価対象が第１評価要素と第２評価要素の組合せで識別されるため、評価対象を第１評価要素と第２評価要素の組合せに置き換え、第１状態管理テーブル１５ｄ１と第２状態管理テーブル１５ｄ２を参照することにより、第１評価要素と第２表要素の組合せによる評価対象の発生確率及び最上位事象の発生確率を導出する。導出結果は、評価結果管理テーブル１５ｅに保存される。
評価結果管理テーブル１５ｅの一例を図１４に示す。

即ち、各評価対象の発生確率は、図１４に示される評価結果管理テーブル１５ｅに保存される第１評価要素及び第２評価要素の組合せに対して、図１０の最小カットセット管理テーブル１５ｂに示す最小カットセットの何れかを選択し、選択した最小カットセットを構成する各基本事象の状態情報を、図１２の第１状態管理テーブル１５ｄ１及び図１３の第２状態管理テーブル１５ｄ２を参照して決定すると共に決定された状態情報に対する係数情報を、図１１の係数管理テーブル１５ｃを参照して決定し、決定された係数情報の積を導出し、図１０の最小カットセット管理テーブル１５ｂに保存されている全ての最小カットセットについて前記積の和を導出することにより行なう。

具体的には、図１４に示される評価結果管理テーブル１５ｅの１行目のレコードに保存される装備品Ａ及びゾーンＡの組合せに対しては、つまり、ゾーンＡに設置される装備品Ａに対しては、図１０に示される最小カットセット管理テーブル１５ｂに示す最小カットセットの１行目のレコード（カットセット番号１）を選択する。選択した最小カットセットを構成する基本事象ＩＤ＝１，２，３の状態情報を図１２の第１状態管理テーブル１５ｄ１を参照して、"Ｙｅｓ"，"Ｎｏ"，"Ｎｏ"と決定する。同様に、選択した最小カットセットを構成する基本事象ＩＤ＝５，６の状態情報を図１３の第２状態管理テーブル１５ｄ２を参照して、"Ｙｅｓ"，"Ｎｏ"と決定する。基本事象ＩＤ＝１，２，３，５，６について、決定された状態情報"Ｙｅｓ"，"Ｎｏ"，"Ｎｏ"，"Ｙｅｓ"，"Ｎｏ"に対する係数情報を、図１１の係数管理テーブル１５ｃを参照して、１．０×１０^-4，１，１，１．０×１０^-3，１．０×１０^-1と決定する。決定された係数情報の積を、１．０×１０^-4×１×１×１．０×１０^-3×１．０×１０^-1＝１．０×１０^-8として導出する。

同様にして、図１０の最小カットセット管理テーブル１５ｂに保存されているカットセット番号２〜４についても係数情報の積を導出した結果を以下に示す。
最小カットセット番号１：１．０×１０^-4×１×１×１．０×１０^-3×１．０×１０^-1＝ １．０×１０^-8
最小カットセット番号２：１．０×１０^-4×１×１×１．０×１０^-4×１．０×１０^-2＝ １．０×１０^-10
最小カットセット番号３：１．０×１０^-4×１×１．０×１０^-5×１．０×１０^-3×１． ０×１０^-1＝１．０×１０^-13
最小カットセット番号４：１．０×１０^-4×１×１．０×１０^-5×１．０×１０^-4×１． ０×１０^-1＝１．０×１０^-13

そして、図１０の最小カットセット管理テーブル１５ｂに保存されている全ての最小カットセットについて前記積の和を導出する。例えば、上記例では、１．０×１０^-8＋１．０×１０^-10＋１．０×１０^-13＋１．０×１０^-13≒１．０×１０^-8として導出する。
導出された装備品Ａ及びゾーンＡの組合せの発生確率１．０×１０^-8は、評価結果管理テーブル１５ｅの１行目のレコードに保存される。

同様にして、評価結果管理テーブル１５ｅの２行目、３行目のレコードに保存される装備品Ｂ及びゾーンＢの組合せ、装備品Ｃ及びゾーンＡの組合せの発生確率をそれぞれ、０．０×１０⁰，１．０×１０^-13として各々導出し、評価結果管理テーブル１５ｅの２行目、３行目のレコードに保存する。
本実施例は、装備品ＡはゾーンＡのみに設置され、ゾーンＢには設置されず、また、装備品ＢはゾーンＢのみに設置され、ゾーンＡには設置されず、また、装備品ＣはゾーンＡのみに設置され、ゾーンＢには設置されていない例である。存在しない組合せについては導出する必要はない。

そして、最上位事象の発生確率は、装備品Ａ及びゾーンＡの組合せ、装備品Ｂ及びゾーンＢの組合せ、装備品Ｃ及びゾーンＡの組合せの発生確率の発生確率の和、つまり、１．０×１０^-8＋０．０×１０⁰＋１．０×１０^-13≒１．０×１０^-8として導出する。導出された最上位事象の発生確率は、図１４の評価結果管理テーブル１５ｅの最下行に保存される。

即ち、図１４に示すように、評価結果管理テーブル１５ｅの１行目、２行目、３行目には、装備品Ａ及びゾーンＡの組合せ、装備品Ｂ及びゾーンＢの組合せ、装備品Ｃ及びゾーンＡの組合せの発生確率として、１．０×１０^-8，０．０×１０⁰，１．０×１０^-13が各々保存されると共に、その最下行には、装備品Ａ及びゾーンＡの組合せ、装備品Ｂ及びゾーンＢの組合せ、装備品Ｃ及びゾーンＡの組合せの発生確率の合計である最上位事象の発生確率として、１．０×１０^-8が保存されている。

表示部１４は、入力部１２より入力されたツリー情報、係数情報及び状態情報並びに処理部１３で導出された最小カットセット、第１評価要素と第２評価要素の組合せによる各評価対象の発生確率及び最上位事象の発生確率を結果表示する。これにより、各評価対象の発生確率及び最上位事象の発生確率を確認可能である。

以上、実施例に基づいて具体的に説明した通り、本実施例によれば、前述した実施例と同様な効果を奏する他、評価対象を複数の評価要素の組合せによって識別するため、特に以下の効果を奏する。
例えば、民間航空機での火災発生に関するＦＴＡでは、評価対象を「評価する装備品」と「評価する装備品の設置箇所」という２つの評価要素に分けることができる。

上記評価要素が有する信頼性は、各メーカ（機体の製造メーカ、各装備品の製造メーカなど）での評価結果に基づく。機体の製造メーカも、機体の部分により異なる。
このため、評価対象の発生確率は、各メーカの信頼性評価結果（係数管理テーブルのＹｅｓ，Ｎｏ，ＮＡに相当）の組合せによって導出することが適切である。

例えば、同じ箇所に異なる装備品を設置する場合、装備品を設置する箇所の機体部分の構造を製造するメーカの信頼性評価結果に、異なる装備品メーカの信頼性評価結果を組合せることで、異なる評価結果を得ることが適切である。
同様に、異なる箇所に同一の装備品を設置する場合、装備品を設置する異なる箇所の機体部分の構造を製造するメーカの信頼性評価結果に、同一の装備品メーカの信頼性評価結果を組合せることで、異なる評価結果を得ることが適切である。

よって、本実施例を適用することにより、各評価要素を担当しているメーカに信頼性評価を展開し、その展開結果から当該航空機での火災の発生確率を適切に導出することが可能となる。

本発明は、基本事象の状態識別機能を有する最上位事象の評価装置として広く産業上利用可能なものである。特に、小型旅客機の型式証明に対応した安全性解析に利用して好適である。

１，１１ 評価装置
２，１２ 入力部
３，１３ 処理部
４，１４ 表示部
５，１５ 記憶部
５ａ，１５ａ ツリー管理テーブル
５ｂ，１５ｂ 最小カットセット管理テーブル
５ｃ，１５ｃ 係数管理テーブル
５ｄ 状態管理テーブル
５ｅ，１５ｅ 評価結果管理テーブル
１５ｄ１ 第１状態管理テーブル
１５ｄ２ 第２状態管理テーブル

Claims (6)

1. 基本事象の発生確率を、基本事象の状態に基づき決定し、最上位事象等の発生確率を導出する最上位事象の評価装置において、
   最上位事象を発生させる基本事象の最小の組合せである最小カットセットが保存される最小カットセット管理テーブルと、
   基本事象の状態情報に対応する係数情報が保存される係数管理テーブルと、
   評価対象について各基本事象の状態情報が保存される状態管理テーブルと、
   前記最小カットセット管理テーブル、前記係数管理テーブル、前記状態管理テーブルの情報に基づき評価対象の発生確率あるいは最上位事象の発生確率を導出する処理部と、
   前記処理部で導出した前記評価対象の発生確率あるいは前記最上位事象の発生確率が保存される評価結果管理テーブルとを備える、
   ことを特徴とする最上位事象の評価装置。
2. 請求項１において、前記処理部が、前記評価対象に対して、前記最小カットセット管理テーブルに保存されている最小カットセットの何れかを選択し、選択した最小カットセットを構成する各基本事象の状態情報を前記状態管理テーブルを参照して決定すると共に決定された状態情報に対する係数情報を前記係数管理テーブルを参照して決定し、決定された係数情報の積を導出し、前記最小カットセット管理テーブルに保存されている全ての最小カットセットについて前記積の和を、前記評価対象の発生確率として導出し、更に、前記評価対象の全てに対して、前記評価対象の発生確率を合計して、前記最上位事象の発生確率を導出する
   ことを特徴とする最上位事象の評価装置。
3. 請求項１において、前記状態管理テーブルに保存されている状態情報は、前記評価対象の各基本事象に対する対策に関する情報である
   ことを特徴とする最上位事象の評価装置。
4. 請求項３において、前記状態管理テーブルに保存されている状態情報は、前記評価対象について、基本事象に対して何らかの対策が取られている状態であるとの情報、基本事象に対して何らの対策も取られていない状態であるとの情報又は基本事象が起こり得ない状態のために対策が不要であるとの情報である
   ことを特徴とする最上位事象の評価装置。
5. 請求項４において、前記係数管理テーブルには、係数情報として、前記状態管理テーブルに保存されている状態情報に対応して、基本事象に対して何らかの対策が取られている状態であるとの情報に対しては前記対策による基本事象の発生確率として一定の値、基本事象に対して何らの対策も取られていない状態であるとの情報に対しては前記対策を取られていないことによる基本事象の発生確率として一定の値又は基本事象が起こり得ない状態のために対策が不要であるとの情報に対しては発生確率として０が保存される
   ことを特徴とする最上位事象の評価装置。
6. 請求項１において、
   前記評価対象は、複数の評価要素の組合せによって識別され、
   前記状態管理テーブルは、前記複数の評価要素毎に、各基本事象の状態が複数の状態の何れかであることを示す状態情報が保存される複数の状態管理テーブルとに分かれ、
   前記処理部は、前記評価対象を前記複数の評価要素の組合せに置き換え、前記複数の状態管理テーブルを参照することにより、前記複数の評価要素の組合せによる前記評価対象の発生確率及び前記最上位事象の発生確率を導出する
   ことを特徴とする最上位事象の評価装置。

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