JP2017194727A - 因果関係抽出装置、因果関係抽出方法及び因果関係抽出プログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】きっかけとなる原因と最終的な不具合との間の中間事象を含む因果関係の連鎖を不具合情報から抽出でき、かつ、不具合情報の表現の揺れによる影響を受けにくい因果関係抽出装置を提供する。【解決手段】本発明の因果関係抽出装置は、不具合の事例である不具合情報及び部品の階層構造が格納される記憶部と、不具合情報から部品を示す単語及び現象を示す単語を抽出する部品・現象抽出部と、抽出した部品を示す単語と抽出した現象を示す単語との間の共起関係を評価し、評価に基づき部品と現象とを組合せることによって、因果関係を構成する複数の要素を決定する共起関係評価部と、階層構造に基づき、決定した複数の要素を、下位の階層の部品を含むものから上位の階層の部品を含むものに至る因果関係の要素の連鎖として順序付け、順序付けた因果関係の要素の連鎖を記憶部に格納する因果関係抽出部と、を備えることを特徴とする。【選択図】図２
Description
本発明は、因果関係抽出装置、因果関係抽出方法及び因果関係抽出プログラムに関する。
機器の不具合を防止する方法として、故障木解析（ＦＴＡ,Failure Tree Analysis）及び故障モード影響解析（ＦＭＥＡ,Failure Mode and Effects Analysis）が知られている。ＦＴＡは、製品の不具合事象を取り上げ、その原因を順次洗い出して階層状に展開して行くことにより、不具合の発生源を系統的に探究する。ＦＴＡの成果物は、その頂上事象に製品の不具合事象を有し、その下位階層に原因を有する“故障ツリー”である。
ＦＭＥＡは、部品の設計時に、部品に発生し得る故障モードを予測し、部品の上位の階層のサブシステムに故障モードが与える影響を評価し、さらに上位の階層のシステムに故障モードが与える影響を評価し、影響が大きい故障モードに対する事前対策を講ずる。ＦＭＥＡの成果物は、部品名、故障モード、サブシステムへの影響、システムへの影響、対策等を含む “ＦＭＥＡ表”である。
このように、ＦＴＡは、頂上事象に至る因果関係を結果側から原因側へトップダウン式に辿る手法であり、ＦＭＥＡは、部品・故障モードによって引き起こされる因果関係を原因側から結果側へボトムアップ式に辿る手法であると言える。しかしながら、故障ツリーを作成する場合においても、ＦＭＥＡ表を作成する場合においても、過去に発生した不具合の因果関係の見本が、参照しやすい型式で蓄積されていることが前提となる。このような見本があってこそ、故障ツリーをトップダウン式に効率よく作成し、ＦＭＥＡ表をボトムアップ式に効率よく作成することができる。
不具合情報の過去実例から因果関係を抽出する技術の一例として、特許文献１の不具合発生原因抽出装置がある。当該装置は、手掛かり表現（特許文献１の図７）を検索キーとして使用することによって、不具合情報（特許文献１の図６）から因果関係を抽出する。具体的には、手掛かり表現“Ｂする場合Ａする”を使用し、不具合情報“お住まいの建物が鉄筋コンクリートの場合、電波が入らない場合があります”から、原因“お住まいの建物が鉄筋コンクリート”、及び、結果“電波が入らない”を抽出する。
特許文献１の不具合発生原因抽出装置は、表現の揺れに影響されやすく、不具合情報の表現次第では因果関係を抽出できない場合がある。例えば、不具合情報が“電波が入らない場合があります。原因は、お住まいの建物が鉄筋コンクリートであるためです”であるとする。この不具合情報は、前記した“お住まいの建物が鉄筋コンクリートの場合、電波が入らない場合があります”と全く同じ意味を有する。しかしながら、手掛かり表現“Ｂする場合Ａする”を使用しても、“電波が入らない場合があります。原因は、お住まいの建物が鉄筋コンクリートであるためです”から、原因及び結果を抽出できない。
また、ある原因をきっかけとして、複数の中間事象が連鎖して発生した結果、最終的な不具合に至る場合が実際には多い。つまり、前記の例では、“お住まいの建物が鉄筋コンクリート”によって何らかの中間事象１が引き起こされ、さらに中間事象１によって、別の中間事象２が引き起こされ、中間事象２によって最終的に“電波が入らない”に至ると考えられる。
しかしながら、特許文献１の不具合発生原因抽出装置は、きっかけとなる原因と最終的な不具合との因果関係しか対象にしていない。したがって、きっかけとなる原因と最終的な不具合との間の中間事象が不具合情報に記載されていたとしても、その中間事象を抽出することが困難である。以上の２点が相俟って、特許文献１の不具合発生原因抽出装置では、幅広くかつ大量の因果関係を蓄積し、このことにより、漏れなく効率的に因果関係を検索することが困難であった。
そこで、本発明は、きっかけとなる原因と最終的な不具合との間の中間事象を含む因果関係の連鎖を不具合情報から抽出でき、かつ、不具合情報の表現の揺れによる影響を受けにくい因果関係抽出装置を提供することを目的とする。
そこで、本発明は、きっかけとなる原因と最終的な不具合との間の中間事象を含む因果関係の連鎖を不具合情報から抽出でき、かつ、不具合情報の表現の揺れによる影響を受けにくい因果関係抽出装置を提供することを目的とする。
本発明の因果関係抽出装置は、不具合の事例である不具合情報及び部品の階層構造が格納される記憶部と、不具合情報から部品を示す単語及び現象を示す単語を抽出する部品・現象抽出部と、抽出した部品を示す単語と抽出した現象を示す単語との間の共起関係を評価し、評価に基づき部品と現象とを組合せることによって、因果関係を構成する複数の要素を決定する共起関係評価部と、階層構造に基づき、決定した複数の要素を、下位の階層の部品を含むものから上位の階層の部品を含むものに至る因果関係の要素の連鎖として順序付け、順序付けた因果関係の要素の連鎖を記憶部に格納する因果関係抽出部と、を備えることを特徴とする。
その他の手段については、発明を実施するための形態のなかで説明する。
その他の手段については、発明を実施するための形態のなかで説明する。
本発明によれば、きっかけとなる原因と最終的な不具合との間の中間事象を含む因果関係の連鎖を不具合情報から抽出でき、かつ、不具合情報の表現の揺れによる影響を受けにくい因果関係抽出装置を提供することが可能になる。
以降、本発明を実施するための４つの実施形態を、図等を参照しながら詳細に説明する。４つの実施形態は、第１〜第４の実施形態からなる。詳細は後記するが、これらの間の相違は、因果関係抽出装置が不具合情報から因果関係の要素の連鎖を抽出する際の情報処理の相違である。そして、第１の実施形態は、因果関係の要素の連鎖自身を抽出する処理、及び、抽出された因果関係の要素の連鎖を使用して、故障ツリー及びＦＭＥＡ表を作成する処理を含む。
〈第１の実施形態〉
（機器構成）
図１に沿って、因果関係抽出装置２の構成を説明する。因果関係抽出装置システム１は、因果関係抽出装置２及び端末装置３を有する。これらは、ネットワーク４を介して接続可能である。因果関係抽出装置２は、一般的なコンピュータであり、中央制御装置１１、入力装置１２、出力装置１３、主記憶装置１４及び補助記憶装置１５を有する。これらはバスで相互に接続されている。補助記憶装置１５は、不具合情報３１、部品リスト３２、現象リスト３３、部品ツリー３４、因果関係情報３５、故障ツリー３６及びＦＭＥＡ表３７を格納している（詳細後記）。なお、補助記憶装置１５が因果関係抽出装置２から独立した外部記憶装置となっており、両者がネットワーク４を介して接続可能である構成も可能である。
（機器構成）
図１に沿って、因果関係抽出装置２の構成を説明する。因果関係抽出装置システム１は、因果関係抽出装置２及び端末装置３を有する。これらは、ネットワーク４を介して接続可能である。因果関係抽出装置２は、一般的なコンピュータであり、中央制御装置１１、入力装置１２、出力装置１３、主記憶装置１４及び補助記憶装置１５を有する。これらはバスで相互に接続されている。補助記憶装置１５は、不具合情報３１、部品リスト３２、現象リスト３３、部品ツリー３４、因果関係情報３５、故障ツリー３６及びＦＭＥＡ表３７を格納している（詳細後記）。なお、補助記憶装置１５が因果関係抽出装置２から独立した外部記憶装置となっており、両者がネットワーク４を介して接続可能である構成も可能である。
主記憶装置１４における、部品・現象抽出部２１、共起関係評価部２２、因果関係抽出部２３、故障ツリー作成部２４及びＦＭＥＡ表作成部２５はプログラムである。以降、“○○部は”と主体を記した場合は、中央制御装置１１が、補助記憶装置１５から各プログラムを読み出し、主記憶装置１４にロードしたうえで、各プログラムの機能（詳細後記）を実現するものとする。
（因果関係）
図２（ａ）に沿って、因果関係を説明する。因果関係５１は、３つ以上の因果関係の要素５２ａ、５２ｂ、５２ｃ、・・・から構成される。要素５２ａ等のそれぞれは、有向線分５３ａ、５３ｂ、・・・で連結される。１つの有向線分で連結された１組の（２つの）要素のうち、有向線分の起点側の要素が原因であり、終点側の要素が結果である。例えば、要素５２ａは、要素５２ｂから見れば結果であり、要素５２ｂは、要素５２ａから見れば原因である。同様に、要素５２ｂは、要素５２ｃから見れば結果であり、要素５２ｃは、要素５２ｂから見れば原因である。なお、有向線分の起点側（原因側）を“上流”と呼び、終点側（結果側）を“下流”と呼ぶことがある。
図２（ａ）に沿って、因果関係を説明する。因果関係５１は、３つ以上の因果関係の要素５２ａ、５２ｂ、５２ｃ、・・・から構成される。要素５２ａ等のそれぞれは、有向線分５３ａ、５３ｂ、・・・で連結される。１つの有向線分で連結された１組の（２つの）要素のうち、有向線分の起点側の要素が原因であり、終点側の要素が結果である。例えば、要素５２ａは、要素５２ｂから見れば結果であり、要素５２ｂは、要素５２ａから見れば原因である。同様に、要素５２ｂは、要素５２ｃから見れば結果であり、要素５２ｃは、要素５２ｂから見れば原因である。なお、有向線分の起点側（原因側）を“上流”と呼び、終点側（結果側）を“下流”と呼ぶことがある。
要素５２ａは、１つの部品５４ａ及び１つの現象５５ａを有する。要素５２ｂは、１つの部品５４ｂ及び１つの現象５５ｂを有する。要素５２ｃは、１つの部品５４ｃ及び１つの現象５５ｃを有する。補助記憶装置１５は複数の因果関係５１を記憶しており、因果関係５１のそれぞれは、自身を一意に特定する因果関係ＩＤ５６を有する。例えば図２（ａ）の因果関係５１は、全体として以下のことを示している。
・部品Ｃに現象Ｃが発生することを原因として、部品Ｂに現象Ｂが発生する。
・部品Ｂに現象Ｂが発生することを原因として、部品Ａに現象Ａが発生する。
前記では、要素５２ａ等のそれぞれの“部品”５４ａ等は、その現象が発生するひとまとまりの物的単位を意味している。つまり、ここでの“部品”は、広義の部品であり、製品、製品を構成するシステム、システムを構成するサブシステム、サブシステムを構成する（狭義の）部品等をすべて含む概念である。
・部品Ｂに現象Ｂが発生することを原因として、部品Ａに現象Ａが発生する。
前記では、要素５２ａ等のそれぞれの“部品”５４ａ等は、その現象が発生するひとまとまりの物的単位を意味している。つまり、ここでの“部品”は、広義の部品であり、製品、製品を構成するシステム、システムを構成するサブシステム、サブシステムを構成する（狭義の）部品等をすべて含む概念である。
図２（ｂ）に沿って、より具体的な因果関係を説明する。因果関係５７は、全体として以下のことを示している。
・電子部品にウィスカが発生することを原因として、電源回路にショートが発生する。
・電源回路にショートが発生することを原因として、電源に出力不具合が発生する。
・電源に出力不具合が発生することを原因として、○○製品に起動不可が発生する。
・電子部品にウィスカが発生することを原因として、電源回路にショートが発生する。
・電源回路にショートが発生することを原因として、電源に出力不具合が発生する。
・電源に出力不具合が発生することを原因として、○○製品に起動不可が発生する。
（不具合情報）
図３（ａ）に沿って、不具合情報３１を説明する。不具合情報３１は、過去に生じた機器の不具合を文章として項目ごとに記述した報告書である。具体的には、不具合情報３１は、項目として、不具合名称３１ａ、不具合発生迄の経過３１ｂ、（不具合の）現象３１ｃ、（不具合の）原因３１ｄ、（不具合に対する）対策３１ｅ等の項目を有する。そして各項目は、文章（文字列）を有する。複数の不具合についての複数の不具合情報３１が補助記憶装置１５に記憶されている。
図３（ａ）に沿って、不具合情報３１を説明する。不具合情報３１は、過去に生じた機器の不具合を文章として項目ごとに記述した報告書である。具体的には、不具合情報３１は、項目として、不具合名称３１ａ、不具合発生迄の経過３１ｂ、（不具合の）現象３１ｃ、（不具合の）原因３１ｄ、（不具合に対する）対策３１ｅ等の項目を有する。そして各項目は、文章（文字列）を有する。複数の不具合についての複数の不具合情報３１が補助記憶装置１５に記憶されている。
（部品リスト）
図３（ｂ）に沿って、部品リスト３２を説明する。部品リスト３２には、因果関係抽出装置２のユーザが予め指定した（広義の）部品が記憶されている。
図３（ｂ）に沿って、部品リスト３２を説明する。部品リスト３２には、因果関係抽出装置２のユーザが予め指定した（広義の）部品が記憶されている。
（現象リスト）
図３（ｃ）に沿って、現象リスト３３を説明する。現象リスト３３には、ユーザが予め指定した現象が記憶されている。
図３（ｃ）に沿って、現象リスト３３を説明する。現象リスト３３には、ユーザが予め指定した現象が記憶されている。
（部品ツリー）
図４に沿って、部品ツリー３４を説明する。部品ツリー３４は、ユーザが予め指定した、広義の部品の階層構造を示すツリーである。図４は、以下のことを示している。
・最上位の階層に、“○○製品”が存在する。
・○○製品は、直下の階層に、少なくとも“電源”、“制御ユニット”及び“筺体”を有する。
・そのうちの“電源”は、直下の階層に、少なくとも“電源回路”を有する。
・“電源回路”は、直下の階層に、少なくとも“電子部品”を有する。
なお、部品ツリー３４の階層の数は３以上であることが好ましい。なぜならば、そのようにすることによって、３つ以上の要素が連鎖する因果関係を作成することができるからである（詳細後記）。補助記憶装置１５は、複数の部品ツリー３４を記憶している。１つの製品ごとに１つの部品ツリー３４が存在することが望ましい。
図４に沿って、部品ツリー３４を説明する。部品ツリー３４は、ユーザが予め指定した、広義の部品の階層構造を示すツリーである。図４は、以下のことを示している。
・最上位の階層に、“○○製品”が存在する。
・○○製品は、直下の階層に、少なくとも“電源”、“制御ユニット”及び“筺体”を有する。
・そのうちの“電源”は、直下の階層に、少なくとも“電源回路”を有する。
・“電源回路”は、直下の階層に、少なくとも“電子部品”を有する。
なお、部品ツリー３４の階層の数は３以上であることが好ましい。なぜならば、そのようにすることによって、３つ以上の要素が連鎖する因果関係を作成することができるからである（詳細後記）。補助記憶装置１５は、複数の部品ツリー３４を記憶している。１つの製品ごとに１つの部品ツリー３４が存在することが望ましい。
（因果関係情報）
図５に沿って、因果関係情報３５を説明する。因果関係情報３５においては、因果関係ＩＤ欄１０１に記憶された因果関係ＩＤに関連付けて、要素ＩＤ欄１０２には要素ＩＤが、部品欄１０３には部品が、現象欄１０４には現象が、下流欄１０５には下流の要素の要素ＩＤが、上流欄１０６には上流の要素の要素ＩＤが、記憶されている。
図５に沿って、因果関係情報３５を説明する。因果関係情報３５においては、因果関係ＩＤ欄１０１に記憶された因果関係ＩＤに関連付けて、要素ＩＤ欄１０２には要素ＩＤが、部品欄１０３には部品が、現象欄１０４には現象が、下流欄１０５には下流の要素の要素ＩＤが、上流欄１０６には上流の要素の要素ＩＤが、記憶されている。
因果関係ＩＤ欄１０１の因果関係ＩＤは、前記したように、因果関係を一意に特定する識別子である。
要素ＩＤ欄１０２の要素ＩＤは、要素を一意に特定する識別子である。
部品欄１０３の部品は、広義の部品の名称である。
現象欄１０４の現象は、広義の部品に発生する現象（主として不具合）である。
下流欄１０５の下流の要素の要素ＩＤは、当該要素の直接的な結果となる要素の要素ＩＤである。最下流の要素（最終結果）についての行には“−”が記憶される。
上流欄１０６の上流の要素の要素ＩＤは、当該要素の直接的な原因となる要素の要素ＩＤである。最上流の要素（きっかけとなる原因）についての行には“−”が記憶される。
要素ＩＤ欄１０２の要素ＩＤは、要素を一意に特定する識別子である。
部品欄１０３の部品は、広義の部品の名称である。
現象欄１０４の現象は、広義の部品に発生する現象（主として不具合）である。
下流欄１０５の下流の要素の要素ＩＤは、当該要素の直接的な結果となる要素の要素ＩＤである。最下流の要素（最終結果）についての行には“−”が記憶される。
上流欄１０６の上流の要素の要素ＩＤは、当該要素の直接的な原因となる要素の要素ＩＤである。最上流の要素（きっかけとなる原因）についての行には“−”が記憶される。
以上から明らかなように、因果関係情報３５は、因果関係（図２（ａ）及び（ｂ））を表型式で表したものである。なお、説明の単純化のために、因果関係（図２（ａ）及び（ｂ））及び因果関係情報３５は、枝分かれ及び合流のないものを例示した。しかしながら、因果関係は、枝分かれ及び合流を有していてもよく、因果関係情報３５が枝分かれ及び合流を表現できることはもちろんである。さらに、１つの因果関係が有する要素の数は制限されないが、通常３つ以上である。そして、因果関係情報３５は、複数の因果関係を記憶している。
（処理手順）
図６に沿って、本実施形態の処理手順を説明する。図６の説明の途中で、適宜図７〜図１５を参照する。
ステップＳ２０１において、部品・現象抽出部２１は、不具合情報３１（図３（ａ））から部品及び現象を抽出する。具体的には、第１に、部品・現象抽出部２１は、不具合情報３１のすべての項目から、部品リスト３２（図３（ｂ））に記載されている（広義の）部品を抽出する。ここでは、不具合情報３１から、“○○製品”、“電源”、“電源回路”、“電子部品”及び“基盤”の計５つが抽出されることになる。なお、部品・現象抽出部２１は、当該処理の事前処理として、不具合情報３１の文書を形態素解析し単語に分割することとする。
図６に沿って、本実施形態の処理手順を説明する。図６の説明の途中で、適宜図７〜図１５を参照する。
ステップＳ２０１において、部品・現象抽出部２１は、不具合情報３１（図３（ａ））から部品及び現象を抽出する。具体的には、第１に、部品・現象抽出部２１は、不具合情報３１のすべての項目から、部品リスト３２（図３（ｂ））に記載されている（広義の）部品を抽出する。ここでは、不具合情報３１から、“○○製品”、“電源”、“電源回路”、“電子部品”及び“基盤”の計５つが抽出されることになる。なお、部品・現象抽出部２１は、当該処理の事前処理として、不具合情報３１の文書を形態素解析し単語に分割することとする。
第２に、部品・現象抽出部２１は、不具合情報３１のすべての項目から、現象リスト３３（図３（ｃ））に記載されている現象を抽出する。ここでは、不具合情報３１から、“起動不可”、“出力不具合”、“ウィスカ”及び“ショート”の計４つが抽出されることになる。
ステップＳ２０２において、共起関係評価部２２は、部品と現象との関連度を算出する。具体的には、第１に、共起関係評価部２２は、ステップＳ２０１の“第１”において抽出された部品と、ステップＳ２０１の“第２”において抽出された現象との組合せを作成する。ここでは、“（○○製品，起動不可）”のような組合せが、５×４＝２０個作成されることになる。
第２に、共起関係評価部２２は、部品と現象との組合せのそれぞれについて、部品と現象との共起関係を評価した結果の値を関連度として求める。一般的に、共起関係とは、ある文書中に２つの単語が同時に出現する関係である。ここでの共起関係は、不具合情報３１の中に、例えば“○○製品”及び“起動不可”が同時に出現する関係である。このような共起関係を評価する手法は複数存在するが、ここでは、共起関係評価部２２は、部品と現象との間の文字数を関連度とする。
例えば、不具合情報３１（図３（ａ））の項目のうち不具合名称３１ａには、“○○製品起動不可”との記載がある。ここでは、部品“○○製品”と現象“起動不可”との間の文字数は“０”である。不具合情報３１（図３（ａ））の項目のうち現象３１ｃには、“○○製品が起動不可となった”との記載がある。ここでは、部品“○○製品”と現象“起動不可”との間の文字数は“１”である。このようにして、共起関係評価部２２は、１又は複数の文字数を取得し、そのうち最小であるものを関連度とする。関連度の値が小さいほど、部品と現象との関連性が高い。共起関係評価部２２は、部品と現象との組合せのすべてについて、ステップＳ２０２の“第２”の処理を繰り返す。
ステップＳ２０３において、共起関係評価部２２は、因果関係の要素を決定する。具体的には、第１に、共起関係評価部２２は、ステップＳ２０２の“第１”において作成した組合せに関連付けて、ステップＳ２０２の“第２”において求めた関連度を記憶した評価結果テーブルを作成する。
図７は、評価結果テーブルの例である。図７を見ると、以下のことがわかる。
・現象“起動不可”を有する部品と現象との組合せは、５つ存在する。
・現象“出力不具合” を有する部品と現象との組合せも５つ存在し、他の現象についても同様である。
・合計２０個の組合せのそれぞれに対して、関連度が算出されている。
図７は、評価結果テーブルの例である。図７を見ると、以下のことがわかる。
・現象“起動不可”を有する部品と現象との組合せは、５つ存在する。
・現象“出力不具合” を有する部品と現象との組合せも５つ存在し、他の現象についても同様である。
・合計２０個の組合せのそれぞれに対して、関連度が算出されている。
第２に、共起関係評価部２２は、同じ現象を有する組合せの群の中から、関連度の値が最小である組合せを因果関係の要素として決定する。図７の例では、現象“起動不可”を有する組合せの群の中には、５つの組合せが存在し、関連度の値も５つ存在する。そのうち最も小さい値は、“０”である。したがって、因果関係の要素として“○○製品起動不可”が取得される。同様に、他の群の中から、“電源出力不具合”、“電子部品ウィスカ” 及び“電源回路ショート”が決定される。なお、図７の現象欄に記載された、起動不可、出力不具合、・・・の順序、及び、部品欄に記載された、○○製品、電源、・・・の順序は、この段階では意味がない（次のステップで部品ツリー３４の階層に応じて順序付けられる）。
ステップＳ２０４において、因果関係抽出部２３は、因果関係の要素を順序付ける。具体的には、第１に、因果関係抽出部２３は、補助記憶装置１５から部品ツリー３４（図４）を読み出す。
第２に、因果関係抽出部２３は、ステップＳ２０３の“第２”において決定した因果関係の４つの要素が含む部品“○○製品”、“電源”、“電子部品”及び“電源回路”のそれぞれが属する部品ツリー３４の階層を特定する。図４の例では、“○○製品”について第１階層（最上位の階層）が、“電源”について第２階層が、“電子部品”について第４階層が、“電源回路”について第３階層が特定される。
第２に、因果関係抽出部２３は、ステップＳ２０３の“第２”において決定した因果関係の４つの要素が含む部品“○○製品”、“電源”、“電子部品”及び“電源回路”のそれぞれが属する部品ツリー３４の階層を特定する。図４の例では、“○○製品”について第１階層（最上位の階層）が、“電源”について第２階層が、“電子部品”について第４階層が、“電源回路”について第３階層が特定される。
第３に、因果関係抽出部２３は、ステップＳ２０４の“第２”において特定した階層に基づき、因果関係の要素を順序付ける。つまり、階層が上位にある順に、組合せを順序付ける。前記の例では、上位のものから順に、“○○製品起動不可”、“電源出力不具合”、“電源回路ショート”及び“電子部品ウィスカ”の順に順序付けられる。有向線分を使用してこの順序を表現すると、“○○製品起動不可←電源出力不具合 ←電源回路ショート ←電子部品ウィスカ”となる。このように、因果関係抽出部２３は、複数の要素を、下位の階層の部品を含むものから上位の階層の部品を含むものに至る因果関係の要素の連鎖として順序付ける。
第４に、因果関係抽出部２３は、ステップＳ２０４の“第３”において順序付けた因果関係の要素に基づいて、因果関係情報３５（図５）を作成し、補助記憶装置１５に記憶する。前記したように、本実施形態においては、手掛かり表現は使用されず、単語の共起関係及び部品ツリー（部品の階層関係）が使用される。したがって、本実施形態は、表現の揺れに影響されることなく、因果関係の要素の連鎖を抽出できる。
図６においては、ステップＳ２０４の後も、故障ツリー及びＦＭＥＡ表を作成する処理手順が続く。これらのステップの説明の前に、まずユーザが故障ツリー及びＦＭＥＡ表を作成するときの課題を説明し、その後、図６の続きを説明する。
（ＦＴＡ）
ＦＴＡにおいて、ユーザは、頂上事象を起点にして原因側に向かってトップダウン式に中間事象（どのような部品がどのような現象を発生するか）を順次決定していくことによって“故障ツリー”を完成させる。頂上事象は、最も上位の階層の部品に関する事象であることが多い。なぜならば、不具合は、製品としての不具合としてユーザにまず認識されることが多いからである。そして、頂上事象は、因果関係の結果側の末端（最下流）において発生していることが多い。
ＦＴＡにおいて、ユーザは、頂上事象を起点にして原因側に向かってトップダウン式に中間事象（どのような部品がどのような現象を発生するか）を順次決定していくことによって“故障ツリー”を完成させる。頂上事象は、最も上位の階層の部品に関する事象であることが多い。なぜならば、不具合は、製品としての不具合としてユーザにまず認識されることが多いからである。そして、頂上事象は、因果関係の結果側の末端（最下流）において発生していることが多い。
ユーザは、ある上位の階層の部品が何らかの不具合を発生していること、そして、その上位の階層の部品の不具合は、より下位の階層の部品の不具合を原因としているであろうことを認識している。しかしながらユーザは、具体的にどのような下位の階層のどのような部品がどのような不具合を発生しているかについては認識していない。
全く手掛かりがない状態で中間事象を決定することは、特に非熟練であるユーザにとっては困難である。そこで、因果関係抽出装置２は、ユーザに対して因果関係の要素の連鎖を手掛かりとして提供する。
全く手掛かりがない状態で中間事象を決定することは、特に非熟練であるユーザにとっては困難である。そこで、因果関係抽出装置２は、ユーザに対して因果関係の要素の連鎖を手掛かりとして提供する。
（ＦＭＥＡ）
ＦＭＥＡにおいて、ユーザは、下位の階層の部品を起点にして、その部品について想定される故障モードを決定する。そして、その部品とその故障モードとの組合せから結果側に向かってボトムアップ式に、その部品のその故障モードが、中位の階層の部品に与える影響、上位の階層の部品に与える影響、対策等を決定して行くことによって、ＦＭＥＡ表を完成させる。故障モードとは、例えば、断線、短絡、折損、摩耗、特性の劣化等の故障状態の型式による分類である。
ＦＭＥＡにおいて、ユーザは、下位の階層の部品を起点にして、その部品について想定される故障モードを決定する。そして、その部品とその故障モードとの組合せから結果側に向かってボトムアップ式に、その部品のその故障モードが、中位の階層の部品に与える影響、上位の階層の部品に与える影響、対策等を決定して行くことによって、ＦＭＥＡ表を完成させる。故障モードとは、例えば、断線、短絡、折損、摩耗、特性の劣化等の故障状態の型式による分類である。
ユーザが例えばコイルを設計しているとする。熟練のユーザにとって、コイルの故障モードとして、“断線”、“ショート”、“抵抗値異常”等の故障モードを思いつくことは容易であるかもしれない。しかしながら、非熟練のユーザにとって、具体的な故障モードを思いつくことは決して容易ではない。仮に具体的な故障モードを思いついたとしても、それがどのような上位の階層の部品（例えば、電源）に対して、どのような現象（例えば、出力不具合）となって影響を与えるかを思いつくのは困難である。そこで、因果関係抽出装置２は、ユーザに対して因果関係の要素の連鎖を手掛かりとして提供する。
図６に戻る。以降のステップＳ２０５〜Ｓ２１１は、故障ツリー３６を作成しようとするユーザを故障ツリー作成部２４が支援する処理である。
ステップＳ２０５において、故障ツリー作成部２４は、故障ツリー作成画面６１（図８）を表示する。具体的には、第１に、故障ツリー作成部２４は、ユーザからの任意の指示を受け付けると、出力装置１３に故障ツリー作成画面６１を表示する。故障ツリー作成画面６１は、タイトル領域６２、故障ツリー領域６３及びメニュー領域６４を有する。メニュー領域６４は、頂上事象登録ボタン６４ａ、因果関係検索ボタン６４ｂ、中間事象登録ボタン６４ｃ、故障ツリー登録ボタン６４ｄ及びキャンセルボタン６４ｅを有する。
ステップＳ２０５において、故障ツリー作成部２４は、故障ツリー作成画面６１（図８）を表示する。具体的には、第１に、故障ツリー作成部２４は、ユーザからの任意の指示を受け付けると、出力装置１３に故障ツリー作成画面６１を表示する。故障ツリー作成画面６１は、タイトル領域６２、故障ツリー領域６３及びメニュー領域６４を有する。メニュー領域６４は、頂上事象登録ボタン６４ａ、因果関係検索ボタン６４ｂ、中間事象登録ボタン６４ｃ、故障ツリー登録ボタン６４ｄ及びキャンセルボタン６４ｅを有する。
第２に、故障ツリー作成部２４は、ユーザがタイトル領域６２にタイトルをキーボード等の入力装置１２を介して入力した後、頂上事象登録ボタン６４ａを押下するのを受け付ける。ここではユーザは、タイトルとして“「○○製品起動不可」に関するＦＴＡ”を入力している。故障ツリー領域６３は、空欄のままである。
ステップＳ２０６において、故障ツリー作成部２４は、頂上事象登録画面７１（図９）を表示する。具体的には、第１に、故障ツリー作成部２４は、出力装置１３に頂上事象登録画面７１を表示する。頂上事象登録画面７１は、部品欄７２ａ、現象欄７２ｂ、登録ボタン７３ａ及びキャンセルボタン７３ｂを有する。
第２に、故障ツリー作成部２４は、ユーザが部品欄７２ａに頂上事象の部品を入力し、現象欄７２ｂに頂上事象の現象を入力した後、登録ボタン７３ａを押下するのを受け付ける。ここでユーザは、部品欄７２ａに“○○製品”を、現象欄７２ｂに“起動不可”を入力している。
第２に、故障ツリー作成部２４は、ユーザが部品欄７２ａに頂上事象の部品を入力し、現象欄７２ｂに頂上事象の現象を入力した後、登録ボタン７３ａを押下するのを受け付ける。ここでユーザは、部品欄７２ａに“○○製品”を、現象欄７２ｂに“起動不可”を入力している。
ステップＳ２０７において、故障ツリー作成部２４は、故障ツリー作成画面６１に頂上事象を表示する（図１０）。このとき、故障ツリー作成部２４は、ステップＳ２０６の“第２”において受け付けた要素“○○製品起動不可”６３ａを、図１０の故障ツリー作成画面６１の故障ツリー領域６３に表示している。なお、図１０及び以降で説明する図１３は、図８の故障ツリー作成画面６１が遷移して行く結果である。
ステップＳ２０８において、故障ツリー作成部２４は、因果関係を抽出する。具体的には、第１に、故障ツリー作成部２４は、ユーザが故障ツリー作成画面６１（図１０）において要素６３ａを選択した後、因果関係検索ボタン６４ｂを押下するのを受け付ける。
第２に、故障ツリー作成部２４は、要素“○○製品起動不可”６３ａを検索キーとして因果関係情報３５（図５）を検索し、部品“○○製品”及び現象“起動不可”を有する要素を含む因果関係を検索する。そして、故障ツリー作成部２４は、検索の結果該当したすべての因果関係を一時的に主記憶装置１４に保持する。
第２に、故障ツリー作成部２４は、要素“○○製品起動不可”６３ａを検索キーとして因果関係情報３５（図５）を検索し、部品“○○製品”及び現象“起動不可”を有する要素を含む因果関係を検索する。そして、故障ツリー作成部２４は、検索の結果該当したすべての因果関係を一時的に主記憶装置１４に保持する。
第３に、故障ツリー作成部２４は、検索結果７５（図１１）を出力装置１３に表示する。検索結果７５は、ステップＳ２０８の“第２”において該当した因果関係のリストであり、因果関係のそれぞれの最下流の要素の部品及び現象が見出しとして記載されている。
第４に、故障ツリー作成部２４は、ユーザが検索結果７５のうちから、任意の因果関係（任意の行）を選択するのを受け付ける。いま、ユーザは１行目の“○○製品起動不可”を選択したとする。
第４に、故障ツリー作成部２４は、ユーザが検索結果７５のうちから、任意の因果関係（任意の行）を選択するのを受け付ける。いま、ユーザは１行目の“○○製品起動不可”を選択したとする。
第５に、故障ツリー作成部２４は、ステップＳ２０８の“第４”において受け付けた因果関係を、出力装置１３に表示する（符号７６）。ユーザは、“○○製品起動不可”を引き起こす直接の要素は、“電源出力不具合”であることを知る。図１１の因果関係７６は、最下流に“○○製品起動不可”を有している。しかしながら、最下流以外の位置に“○○製品起動不可”を有する因果関係７６が検索結果となる場合もある。
ステップＳ２０９において、故障ツリー作成部２４は、中間事象登録画面８１（図１２）を表示する。具体的には、第１に、故障ツリー作成部２４は、ユーザが故障ツリー作成画面６１（図１０）において、頂上事象６３ａを選択したうえで、中間事象登録ボタン６４ｃを押下するのを受け付ける。
第２に、故障ツリー作成部２４は、出力装置１３に中間事象登録画面８１を表示する。中間事象登録画面８１は、部品欄８２ａ、現象欄８２ｂ、登録ボタン８３ａ及びキャンセルボタン８３ｂを有する。
第２に、故障ツリー作成部２４は、出力装置１３に中間事象登録画面８１を表示する。中間事象登録画面８１は、部品欄８２ａ、現象欄８２ｂ、登録ボタン８３ａ及びキャンセルボタン８３ｂを有する。
第３に、故障ツリー作成部２４は、ユーザが部品欄８２ａに頂上事象の直ぐ上流の中間事象の部品を入力し、現象欄８２ｂに当該中間事象の現象を入力した後、登録ボタン８３ａを押下するのを受け付ける。ここでユーザは、部品欄８２ａに“電源”を、現象欄８２ｂに“出力不具合”を入力している。
ステップＳ２１０において、故障ツリー作成部２４は、故障ツリー作成画面６１に中間事象を表示する（図１３）。このとき、故障ツリー作成部２４は、ステップＳ２０９の“第３”において受け付けた要素“電源出力不具合”６３ｂを、故障ツリー領域６３の要素６３ａの直ぐ上流に表示している。
その後、故障ツリー作成部２４は、ステップＳ２０８〜Ｓ２１０の処理を繰り返す。但し、繰り返し処理においては、ユーザは、故障ツリー作成画面６１（図１３）の故障ツリー領域６３において最上流（最も下位の階層）に表示されている要素を選択した後、因果関係検索ボタン６４ｂを押下するものとする。すると、故障ツリー作成部２４は、故障ツリー領域６３の下流側から上流側に向かって（左から右へ）、因果関係の要素６３ｃ、６３ｄ、・・・を連続して表示して行くことになる。
ステップＳ２１１において、故障ツリー作成部２４は、故障ツリー３６を登録する。ユーザは、充分な数の要素６３ａ、６３ｂ、・・・が表示されたと判断すると、故障ツリー登録ボタン６４ｄを押下する。すると、故障ツリー作成部２４は、故障ツリー領域６３に表示されている連続した要素を、故障ツリー３６として補助記憶装置１５に記憶する。
図１３の故障ツリー３６（符号６３ａ〜６３ｄ）は、図１１の因果関係７６と一見同じもののように見える。しかしながら、これらは別のものである。ユーザは、図１１の検索結果７５の複数の行を選択することによって複数の因果関係７６を見ることができる。ユーザは、このような複数の因果関係７６のうちから有用であると思われる要素を逐次選択し連鎖している。このような操作の結果完成したものが、故障ツリー３６である。
図１３の故障ツリー３６（符号６３ａ〜６３ｄ）は、図１１の因果関係７６と一見同じもののように見える。しかしながら、これらは別のものである。ユーザは、図１１の検索結果７５の複数の行を選択することによって複数の因果関係７６を見ることができる。ユーザは、このような複数の因果関係７６のうちから有用であると思われる要素を逐次選択し連鎖している。このような操作の結果完成したものが、故障ツリー３６である。
以降のステップＳ２１２〜Ｓ２１４は、ＦＭＥＡ表３７を作成しようとするユーザをＦＭＥＡ表作成部２５が支援する処理である。
ステップＳ２１２において、ＦＭＥＡ表作成部２５は、ＦＭＥＡ表作成画面９１（図１４）を表示する。具体的には、ＦＭＥＡ表作成部２５は、ユーザからの任意の指示を受け付けると、出力装置１３にＦＭＥＡ表作成画面９１を表示する。ＦＭＥＡ表作成画面９１は、タイトル領域９２、ＦＭＥＡ表領域９３及びメニュー領域９４を有する。メニュー領域９４は、因果関係検索ボタン９４ａ、ＦＭＥＡ表登録ボタン９４ｂ及びキャンセルボタン９４ｃを有する。なお、ＦＭＥＡ表作成部２５は、ユーザがタイトル領域９２にタイトル（例えば“「○○製品」に関するＦＭＥＡ”）を入力するのを受け付ける。
ステップＳ２１２において、ＦＭＥＡ表作成部２５は、ＦＭＥＡ表作成画面９１（図１４）を表示する。具体的には、ＦＭＥＡ表作成部２５は、ユーザからの任意の指示を受け付けると、出力装置１３にＦＭＥＡ表作成画面９１を表示する。ＦＭＥＡ表作成画面９１は、タイトル領域９２、ＦＭＥＡ表領域９３及びメニュー領域９４を有する。メニュー領域９４は、因果関係検索ボタン９４ａ、ＦＭＥＡ表登録ボタン９４ｂ及びキャンセルボタン９４ｃを有する。なお、ＦＭＥＡ表作成部２５は、ユーザがタイトル領域９２にタイトル（例えば“「○○製品」に関するＦＭＥＡ”）を入力するのを受け付ける。
ＦＭＥＡ表領域９３に表示された表がＦＭＥＡ表である。
部品欄９３ａの部品は、ユーザが設計対象としている部品である。
機能欄９３ｂの機能は、部品の機能である。
故障モード欄９３ｃの故障モードは、例えば、断線、短絡、折損、摩耗、特性の劣化等の故障状態の型式による分類である。
推定原因欄９３ｄの推定原因は、部品に故障モードが発生する原因であると推定されることがらである。
部品欄９３ａの部品は、ユーザが設計対象としている部品である。
機能欄９３ｂの機能は、部品の機能である。
故障モード欄９３ｃの故障モードは、例えば、断線、短絡、折損、摩耗、特性の劣化等の故障状態の型式による分類である。
推定原因欄９３ｄの推定原因は、部品に故障モードが発生する原因であると推定されることがらである。
故障の影響欄９３ｅの故障の影響は、部品に故障モードが発生した場合、それが上位の階層の部品に与える影響である。上位の階層には多くの階層がある。ここでは、中位の“ユニット”９３ｆ及び最上位の“製品”９３ｇの小欄を設け、それぞれの小欄に影響が記憶されることになる。
検知方法欄９３ｈの検知方法は、故障モードの発生を検知する具体的な方法である。
故障等級欄９３ｉの故障等級は、故障モードの重大さを示す指標等である。
対策欄９３ｊの対策は、故障モードの発生を回避する具体的な対策である。
検知方法欄９３ｈの検知方法は、故障モードの発生を検知する具体的な方法である。
故障等級欄９３ｉの故障等級は、故障モードの重大さを示す指標等である。
対策欄９３ｊの対策は、故障モードの発生を回避する具体的な対策である。
ステップＳ２１３において、ＦＭＥＡ表作成部２５は、因果関係を抽出する。具体的には、第１に、ＦＭＥＡ表作成部２５は、ユーザがＦＭＥＡ表作成画面９１（図１４）の部品欄９３ａに部品を入力し、入力した部品を選択した後、因果関係検索ボタン９４ａを押下するのを受け付ける。ここでは、“電源回路”が入力されたとする。
第２に、ＦＭＥＡ表作成部２５は、部品“電源回路”を検索キーとして因果関係情報３５（図５）を検索し、部品“電源回路”を有する要素を含む因果関係を検索する。そして、ＦＭＥＡ表作成部２５は、検索の結果該当したすべての因果関係を一時的に主記憶装置１４に保持する。
第２に、ＦＭＥＡ表作成部２５は、部品“電源回路”を検索キーとして因果関係情報３５（図５）を検索し、部品“電源回路”を有する要素を含む因果関係を検索する。そして、ＦＭＥＡ表作成部２５は、検索の結果該当したすべての因果関係を一時的に主記憶装置１４に保持する。
第３に、ＦＭＥＡ表作成部２５は、検索結果７５（図１１）を出力装置１３に表示する。検索結果７５は、ステップＳ２１３の“第２”において該当した因果関係のリストであり、因果関係のそれぞれの最下流の部品及び現象が見出しとして記載されている。
第４に、ＦＭＥＡ表作成部２５は、ユーザが検索結果７５のうちから、任意の因果関係（任意の行）を選択するのを受け付ける。いま、ユーザは１行目の“○○製品起動不可”を選択したとする。
第４に、ＦＭＥＡ表作成部２５は、ユーザが検索結果７５のうちから、任意の因果関係（任意の行）を選択するのを受け付ける。いま、ユーザは１行目の“○○製品起動不可”を選択したとする。
第５に、ＦＭＥＡ表作成部２５は、ステップＳ２１３の“第４”において受け付けた因果関係を、出力装置１３に表示する（符号７６）。ユーザは、因果関係７６を見て例えば以下のことを認識する。
・部品“電源回路”の故障モードとして、“ショート”があり得ること。
・“電源回路ショート”の原因として“電子部品ウィスカ”があり得ること。
・“電源回路ショート”が原因となって、直ぐ上位の階層の部品“電源”において現象“出力不具合”が発生し得ること。
・“電源出力不具合”が原因となって、最上位の階層の部品“○○製品”において現象“起動不可”が発生し得ること。
・部品“電源回路”の故障モードとして、“ショート”があり得ること。
・“電源回路ショート”の原因として“電子部品ウィスカ”があり得ること。
・“電源回路ショート”が原因となって、直ぐ上位の階層の部品“電源”において現象“出力不具合”が発生し得ること。
・“電源出力不具合”が原因となって、最上位の階層の部品“○○製品”において現象“起動不可”が発生し得ること。
ステップＳ２１４において、ＦＭＥＡ表作成部２５は、ＦＭＥＡ表３７を登録する。具体的には、第１に、ＦＭＥＡ表作成部２５は、ユーザがＦＭＥＡ表作成画面９１のＦＭＥＡ表領域９３に故障モード等を入力するのを受け付ける（図１５）。なお、図１５は、図１４のＦＭＥＡ表作成画面９１が遷移して行く結果である。ユーザは、故障モード欄９３ｃに“ショート”を、推定原因欄９３ｄに“電子部品におけるウィスカ”を、ユニット小欄９３ｆに“電源出力不具合”を、製品小欄９３ｇに“○○製品起動不可”を入力している。これらは、ユーザが因果関係７６（図１１）を参考にして入力したものである。
第２に、ＦＭＥＡ表作成部２５は、ユーザがＦＭＥＡ表領域９３に故障モード等以外を入力するのを受け付ける。ユーザは、機能欄９３ｂ、検知方法欄９３ｈ、故障等級欄９３ｉ及び対策欄９３ｊに適宜データを入力する。ユーザは、ステップＳ２１４の“第１”において故障モード等を既に入力しているので、その後に機能等を自身で考えて入力することは容易である。
第３に、ＦＭＥＡ表作成部２５は、ユーザがＦＭＥＡ表登録ボタン９４ｂを押下するのを受け付ける。すると、ＦＭＥＡ表作成部２５は、ＦＭＥＡ表領域９３に表示されている表をＦＭＥＡ表３７として補助記憶装置１５に記憶する。
その後処理手順を終了する。
その後処理手順を終了する。
ステップＳ２０５〜Ｓ２１１の処理は、省略されてもよい。また、ステップＳ２１２〜Ｓ２１４の処理も、省略されてもよい。さらに、ステップＳ２１２〜Ｓ２１４の処理の後にステップＳ２０５〜Ｓ２１１の処理が実行されてもよい。なお、キャンセルボタン６４ｅ等は、直前の入力を取り消す場合に押下される。
（自動入力）
前記では、ユーザが頂上事象登録画面７１（図９）の部品欄７２ａ及び現象欄７２ｂ、並びに、中間事象登録画面８１（図１２）の部品欄８２ａ及び現象欄８２ｂに対して文字を手動入力する例を説明した。しかしながら、故障ツリー作成部２４は、検索した後選択された因果関係７６に基づいて、部品及び現象を各欄に自動的に入力してもよい。さらに、故障ツリー作成部２４は、（頂上事象登録画面７１を表示しユーザが登録ボタン７３ａを押下するのを待つまでもなく）検索した後選択された因果関係７６を故障ツリー作成画面６１の故障ツリー領域６３に直接表示してもよい。
前記では、ユーザが頂上事象登録画面７１（図９）の部品欄７２ａ及び現象欄７２ｂ、並びに、中間事象登録画面８１（図１２）の部品欄８２ａ及び現象欄８２ｂに対して文字を手動入力する例を説明した。しかしながら、故障ツリー作成部２４は、検索した後選択された因果関係７６に基づいて、部品及び現象を各欄に自動的に入力してもよい。さらに、故障ツリー作成部２４は、（頂上事象登録画面７１を表示しユーザが登録ボタン７３ａを押下するのを待つまでもなく）検索した後選択された因果関係７６を故障ツリー作成画面６１の故障ツリー領域６３に直接表示してもよい。
前記では、ユーザがＦＭＥＡ表作成画面９１（図１５）の故障モード欄９３ｃ等に対して文字を手動入力する例を説明した。しかしながら、ＦＭＥＡ表作成部２５は、検索した後選択された因果関係７６に基づいて、故障モード等を各欄に自動的に入力してもよい。つまり、ＦＭＥＡ表作成部２５は、ステップＳ２１３の“第５”においてユーザが認識したことを自動的に認識し、ステップＳ２１４の“第１”においてユーザが行った入力操作を自動的に行う。
〈第２の実施形態〉
第１の実施形態では、ステップＳ２０１において、部品・現象抽出部２１は、不具合情報３１から部品及び現象を抽出する際に、部品リスト３２及び現象リスト３３を使用した。第２の実施形態では、部品・現象抽出部２１は、部品リスト３２及び現象リスト３３を使用することなく、部品らしい単語及び現象らしい単語を抽出する。
第１の実施形態では、ステップＳ２０１において、部品・現象抽出部２１は、不具合情報３１から部品及び現象を抽出する際に、部品リスト３２及び現象リスト３３を使用した。第２の実施形態では、部品・現象抽出部２１は、部品リスト３２及び現象リスト３３を使用することなく、部品らしい単語及び現象らしい単語を抽出する。
（部品らしさ、現象らしさ）
部品・現象抽出部２１は、不具合情報３１を構成する単語ごとに２つの値“ＩＥＰＨ”及び“ＩＥＰＡ”を算出する。ＩＥＰＨの値は、その単語が以下の表現傾向１に属する可能性（現象らしい可能性）を示す。ＩＥＰＡの値は、その単語が以下の表現傾向２に属する可能性（部品らしい可能性）を示す。
部品・現象抽出部２１は、不具合情報３１を構成する単語ごとに２つの値“ＩＥＰＨ”及び“ＩＥＰＡ”を算出する。ＩＥＰＨの値は、その単語が以下の表現傾向１に属する可能性（現象らしい可能性）を示す。ＩＥＰＡの値は、その単語が以下の表現傾向２に属する可能性（部品らしい可能性）を示す。
（表現傾向１）当該単語の直後に“が発生”又は“が生じた”のような語が続くことにより、当該単語が現象であると判断される表現傾向。例えば、“残留応力”、“高温劣化”等の現象の直後には、このような語が続く場合が多い。
（表現傾向２）当該単語の直後に“の故障”又は“の購入”のような語が続くことにより、当該単語が部品であると判断される表現傾向。例えば、“羽車”、“コンデンサ”等の部品の直後には、このような語が続く場合が多い。
以下に“ＩＥＰＨ”及び“ＩＥＰＡ”を算出する計算式を説明する。なお、ＩＥＰＨ等は略号ではあるが、それらの中には一般化されていない造語も含まれるので詳細のスペルを省略する。つまり、“ＩＥＰＨ”等を単なる記号と理解しても差し支えない。
（表現傾向２）当該単語の直後に“の故障”又は“の購入”のような語が続くことにより、当該単語が部品であると判断される表現傾向。例えば、“羽車”、“コンデンサ”等の部品の直後には、このような語が続く場合が多い。
以下に“ＩＥＰＨ”及び“ＩＥＰＡ”を算出する計算式を説明する。なお、ＩＥＰＨ等は略号ではあるが、それらの中には一般化されていない造語も含まれるので詳細のスペルを省略する。つまり、“ＩＥＰＨ”等を単なる記号と理解しても差し支えない。
（ＩＥＰＨ）
・ＩＥＰＨ＝ＰＨＬ×ＴＦ×ＩＤＦ
・ＰＨＬ＝ＰＨＤＦ／ＴＤＦ
・ＩＤＦ＝ｌｏｇ（Ｋ／ＤＦ）
・ＰＨＤＦは、補助記憶装置１５に記憶されているすべての不具合情報３１のうち、当該単語がその直後に“が発生”、“の発生”又は“が生じた”の語を伴い出現する場合を少なくとも１回有する不具合情報の数である。
・ＴＤＦは、補助記憶装置１５に記憶されているすべての不具合情報３１のうち、当該単語が出現する場合を少なくとも１回有する不具合情報の数である。
・ＴＦは、当該不具合情報における当該単語の出現回数である。
・Ｋは、補助記憶装置１５に記憶されているすべての不具合情報３１の総数である。
・ＤＦは、補助記憶装置１５に記憶されているすべての不具合情報３１のうち、当該単語を含む不具合情報の数である。
なお、“ｌｏｇ（Ｋ／ＤＦ）”は、“Ｋ／ＤＦ”の自然対数（又は常用対数）である。
・ＩＥＰＨ＝ＰＨＬ×ＴＦ×ＩＤＦ
・ＰＨＬ＝ＰＨＤＦ／ＴＤＦ
・ＩＤＦ＝ｌｏｇ（Ｋ／ＤＦ）
・ＰＨＤＦは、補助記憶装置１５に記憶されているすべての不具合情報３１のうち、当該単語がその直後に“が発生”、“の発生”又は“が生じた”の語を伴い出現する場合を少なくとも１回有する不具合情報の数である。
・ＴＤＦは、補助記憶装置１５に記憶されているすべての不具合情報３１のうち、当該単語が出現する場合を少なくとも１回有する不具合情報の数である。
・ＴＦは、当該不具合情報における当該単語の出現回数である。
・Ｋは、補助記憶装置１５に記憶されているすべての不具合情報３１の総数である。
・ＤＦは、補助記憶装置１５に記憶されているすべての不具合情報３１のうち、当該単語を含む不具合情報の数である。
なお、“ｌｏｇ（Ｋ／ＤＦ）”は、“Ｋ／ＤＦ”の自然対数（又は常用対数）である。
（ＩＥＰＡ）
・ＩＥＰＡ＝ＰＡＬ×ＴＦ×ＩＤＦ
・ＰＡＬ＝ＰＡＬＤＦ／ＴＤＦ
・ＩＤＦ＝ｌｏｇ（Ｋ／ＤＦ）
・ＰＡＬＤＦは、補助記憶装置１５に記憶されているすべての不具合情報３１のうち、当該単語がその直後に “の故障”、“の購入”、“の受け入れ”、“を開発”又は“の開発”の語を伴い出現する場合を少なくとも１回有する不具合情報の数である。
・ＴＦ、ＴＤＦ、Ｋ及びＤＦは、“ＩＥＰＨ”についての説明と同じである。
・ＩＥＰＡ＝ＰＡＬ×ＴＦ×ＩＤＦ
・ＰＡＬ＝ＰＡＬＤＦ／ＴＤＦ
・ＩＤＦ＝ｌｏｇ（Ｋ／ＤＦ）
・ＰＡＬＤＦは、補助記憶装置１５に記憶されているすべての不具合情報３１のうち、当該単語がその直後に “の故障”、“の購入”、“の受け入れ”、“を開発”又は“の開発”の語を伴い出現する場合を少なくとも１回有する不具合情報の数である。
・ＴＦ、ＴＤＦ、Ｋ及びＤＦは、“ＩＥＰＨ”についての説明と同じである。
図１６は、部品・現象抽出部２１が、不具合情報３１を構成する単語のそれぞれについて、“ＩＥＰＨ”、“ＩＥＰＡ”等の値を算出した結果である。図１６のＩＥＰＨ欄９５ａを参照すると、“起動不可”、“出力不具合”、“ウィスカ”及び“ショート”についてのＩＥＰＨの値が、他に比して有意に大きいことがわかる。したがって、部品・現象抽出部２１は、これらを現象として抽出する。図１６のＩＥＰＡ欄９５ｂを参照すると、“○○製品”、“電源”、“電源回路”、“電子部品”及び“基盤”についてのＩＥＰＡの値が、他に比して有意に大きいことがわかる。したがって、部品・現象抽出部２１は、これらを部品として抽出する。
（ＩＥＰＨ及びＩＥＰＡの閾値）
部品・現象抽出部２１は、ある閾値よりもＩＥＰＨの値が大きい単語を現象として抽出してもよい。同様に、部品・現象抽出部２１は、ある別の閾値よりもＩＥＰＡの値が大きい単語を部品として抽出してもよい。これらの閾値の決定の仕方の例は以下の通りである。
部品・現象抽出部２１は、ある閾値よりもＩＥＰＨの値が大きい単語を現象として抽出してもよい。同様に、部品・現象抽出部２１は、ある別の閾値よりもＩＥＰＡの値が大きい単語を部品として抽出してもよい。これらの閾値の決定の仕方の例は以下の通りである。
・部品・現象抽出部２１は、不具合情報３１を構成するすべての単語のＩＥＰＨ（ＩＥＰＡ）の値の平均値をＩＥＰＨ（ＩＥＰＡ）の閾値とする。
・ユーザは、サンプルとしての１又は複数の不具合情報３１を構成するすべての単語を“現象”又は“部品”に分類しておく。部品・現象抽出部２１は、当該不具合情報３１を構成するすべての単語についてＩＥＰＨの値及びＩＥＰＡの値を算出する。部品・現象抽出部２１は、現象である単語について算出されたＩＥＰＨの値のうち、最小であるものをＩＥＰＨの閾値とする。部品・現象抽出部２１は、部品である単語について算出されたＩＥＰＡの値のうち、最小であるものをＩＥＰＡの閾値とする。
・ユーザは、サンプルとしての１又は複数の不具合情報３１を構成するすべての単語を“現象”又は“部品”に分類しておく。部品・現象抽出部２１は、当該不具合情報３１を構成するすべての単語についてＩＥＰＨの値及びＩＥＰＡの値を算出する。部品・現象抽出部２１は、現象である単語について算出されたＩＥＰＨの値のうち、最小であるものをＩＥＰＨの閾値とする。部品・現象抽出部２１は、部品である単語について算出されたＩＥＰＡの値のうち、最小であるものをＩＥＰＡの閾値とする。
〈第３の実施形態〉
第１の実施形態では、ステップＳ２０２において、共起関係評価部２２は、部品と現象との関連度を算出する際に、部品と現象との間の文字数を関連度とした。第３の実施形態では、共起関係評価部２２は、これ以外にも以下の＃１〜＃５のいずれかの共起関係評価指標を算出してもよい。これらの共起関係評価指標は、自然言語処理で使用される指標である。
第１の実施形態では、ステップＳ２０２において、共起関係評価部２２は、部品と現象との関連度を算出する際に、部品と現象との間の文字数を関連度とした。第３の実施形態では、共起関係評価部２２は、これ以外にも以下の＃１〜＃５のいずれかの共起関係評価指標を算出してもよい。これらの共起関係評価指標は、自然言語処理で使用される指標である。
＃１：共起頻度＝抽出対象である不具合情報において、中心語及び共起語が、スパン内で同時に出現する頻度
＃２：出現頻度比＝共起頻度／共起語頻度
＃３：Ｔ値＝（共起頻度−（中心語頻度×共起語頻度）／コーパス総語数）／√共起頻度
＃４：ＭＩ値＝ｌｏｇ２（（共起頻度×コーパス総語数）／（中心語頻度×共起語頻度））
＃５：総合評価指標＝ａ×共起頻度＋ｂ×出現頻度比＋ｃ×Ｔ値＋ｄ×ＭＩ値
＃２：出現頻度比＝共起頻度／共起語頻度
＃３：Ｔ値＝（共起頻度−（中心語頻度×共起語頻度）／コーパス総語数）／√共起頻度
＃４：ＭＩ値＝ｌｏｇ２（（共起頻度×コーパス総語数）／（中心語頻度×共起語頻度））
＃５：総合評価指標＝ａ×共起頻度＋ｂ×出現頻度比＋ｃ×Ｔ値＋ｄ×ＭＩ値
ここで、“中心語”とは、評価対象となる単語であり、本実施形態では現象に相当する。“共起語”とは、中心語とともに出現する単語であり、本実施形態では部品に相当する。“スパン”とは、中心語を中心とした所定の前後の文字数である。“共起語頻度”とは、対象となる不具合情報における共起語の総出現回数である。“中心語頻度”とは、対象となる不具合情報における中心語の総出現回数である。“コーパス総語数”とは、対象となる不具合情報における総単語数である。ａ、ｂ、ｃ及びｄは重みである。
＃１は、最も単純な指標である。部品及び現象がスパン内で同時に出現する頻度が大きいと、共起関係評価部２２は、共起関係が強いと判断する。しかしながら、＃１においては、共起語頻度が大きいと自ずと共起頻度も大きくなり、共起語頻度が大きい単語とそうでない単語とで平等に共起関係を評価することができなくなる。
そこで、＃２においては、共起頻度を共起語頻度で除算することにより、共起語の出現頻度によらず共起関係を評価することができる。
そこで、＃２においては、共起頻度を共起語頻度で除算することにより、共起語の出現頻度によらず共起関係を評価することができる。
＃３は、共起語頻度だけではなくコーパス総語数も考慮に入れた指標であり、統計学から転用された、２つの語の共起関係の統計的優位性を計る指標である。
＃４もまた、共起語頻度だけではなくコーパス総語数も考慮に入れた指標であり、情報理論から生まれた、ある語と相手の語とが近接して出現する頻度を示す指標である。
＃５は、＃１〜＃４を総合した指標である。
＃４もまた、共起語頻度だけではなくコーパス総語数も考慮に入れた指標であり、情報理論から生まれた、ある語と相手の語とが近接して出現する頻度を示す指標である。
＃５は、＃１〜＃４を総合した指標である。
図１７は、共起関係評価部２２が、計２０個の部品と現象との組合せについて＃１〜＃４の共起関係評価指標を算出した結果である。共起関係評価部２２は、現象のそれぞれについて、共起関係評価指標の最も大きい部品を抽出する。共起関係評価部２２が、例えば“共起頻度”を使用した場合、現象“起動不可”については部品“○○製品”が抽出され、現象“出力不具合”、“ウィスカ”及び“ショート”については、同じ部品“電源回路”が重複して抽出されている。
どの共起関係評価指標を使用するかによって、抽出される部品が異なってくる。そこでユーザは、サンプルとしての１又は複数の不具合情報３１を構成するすべての単語から、実際に発生した部品と現象との組合せ（解答）を取得しておく。共起関係評価部２２は、当該不具合情報３１に含まれるすべての現象に対する部品を抽出する処理を、＃１〜＃４の共起関係評価指標について繰り返す。共起関係評価部２２は、抽出結果の部品と解答の部品とを比較し両者が合致する数を求める。この合致する数が最大になるような共起関係評価指標を、採用すべき共起関係評価指標として決定する。
〈第４の実施形態〉
第１の実施形態では、ステップＳ２０２において、共起関係評価部２２は、部品と現象との関連度を算出する際に、対象となる１つの不具合情報３１の中での共起関係を使用する。これに対し、第４の実施形態では、共起関係評価部２２は、補助記憶装置１５に記憶されている多くの不具合情報３１の中での共起関係を使用する。
第１の実施形態では、ステップＳ２０２において、共起関係評価部２２は、部品と現象との関連度を算出する際に、対象となる１つの不具合情報３１の中での共起関係を使用する。これに対し、第４の実施形態では、共起関係評価部２２は、補助記憶装置１５に記憶されている多くの不具合情報３１の中での共起関係を使用する。
部品とその部品で発生し得る現象との間には、一般的な傾向がある。例えば、部品“コンデンサ”で発生し得る現象としては、“短絡”、“不安定”、“ノイズ”等が考えられる。部品“配管”で発生し得る現象としては、“詰まり”、“漏れ”、“減肉”等が考えられる。したがって、現象“短絡”に対応する部品は、“配管”よりも“コンデンサ”の方がより適切であるといえる。共起関係評価部２２は、補助記憶装置１５に記憶されている多くの不具合情報３１の中から、このような一般的な傾向を求め、部品と現象との組合せを抽出する際に使用する。
いま、ある部品とある現象との組合せに対する共起関係評価指標の他の例として＃６の“傾向評価指標”を定義する。
＃６：傾向評価指標＝ｆ（部品 and 現象）／ｆ（部品 or 現象）×ｆ（部品 near N 現象）／ｆ（部品 and 現象）
＃６：傾向評価指標＝ｆ（部品 and 現象）／ｆ（部品 or 現象）×ｆ（部品 near N 現象）／ｆ（部品 and 現象）
ここで、ｆ（部品 and 現象）は、検索条件“部品 and 現象”で補助記憶装置１５に記憶されているすべての不具合情報３１を検索した場合において、該当した不具合情報３１の数である。同様に、ｆ（部品 or 現象）は、検索条件“部品 or 現象”で補助記憶装置１５に記憶されているすべての不具合情報３１を検索した場合おいて、該当した不具合情報３１の数である。ｆ（部品 near N 現象）は、部品と現象とが“N”文字以内の距離で出現するという条件で補助記憶装置１５に記憶されているすべての不具合情報３１を検索した場合おいて、該当した不具合情報３１の数である。“部品”の箇所には“○○製品”等が入り、“現象”の箇所には“起動不可”等が入る。当然のことながら、“and”は、部品と現象が同時に出現することを意味し、“or”は、部品又は現象の少なくとも一方が出現することを意味する。ユーザは、“N”を任意の値に設定できる。
＃６の右辺の“ｆ（部品 and 現象）／ｆ（部品 or 現象）”の値が大きいほど、その部品及び現象が、１つの不具合情報３１の中に同時に出現する数（比率）が大きいことになる。＃６の右辺の“ｆ（部品 near N 現象）／ｆ（部品 and 現象）”の値が大きいほど、その部品及び現象の間の距離が近い不具合情報３１の数（比率）が多いことになる。共起関係評価部２２は、ある部品に対して、＃６の左辺の値を現象ごとに算出し、＃６の左辺の値が最大になるような現象を抽出する。
部品・現象抽出部２１、共起関係評価部２２、因果関係抽出部２３、故障ツリー作成部２４及びＦＭＥＡ表作成部２５は、出力装置１３に表示した画面を、端末装置３の出力装置に表示することが可能である。また、これらの各部２１〜２５は、入力装置１２を介して受け付けた情報を、端末装置３の入力装置を介して受け付けることも可能である。したがって、端末装置３が複数用意されておれば、多くのユーザが同時に因果関係抽出装置２にアクセスすることが可能である。
（実施形態の効果）
本実施形態の因果関係抽出装置２は、以下の効果を奏する。
（１）因果関係抽出装置は、因果関係の要素の連鎖の例をユーザに容易に参照させることができる。
（２）因果関係抽出装置は、ユーザが因果関係の要素の連鎖の例を参照し、故障ツリー及びＦＭＥＡ表を容易に作成することを可能にする。
（３）因果関係抽出装置は、単語の表現傾向に基づき、部品及び現象を正確に抽出できる。
（４）因果関係抽出装置は、部品リスト及び現象リストを使用することによって、特定の分野の部品及び現象を迅速に抽出できる。
（５）因果関係抽出装置は、共起関係評価指標の値を算出することによって、部品及び現象の共起関係を正確に評価できる。
（６）因果関係抽出装置は、部品を示す単語と現象を示す単語との間の文字数を算出することによって、部品及び現象の共起関係を迅速に評価できる。
（７）因果関係抽出装置は、複数の不具合情報において、部品を示す単語及び現象を示す単語が出現する頻度を算出することによって、部品及び現象の共起関係を客観的に評価できる。
本実施形態の因果関係抽出装置２は、以下の効果を奏する。
（１）因果関係抽出装置は、因果関係の要素の連鎖の例をユーザに容易に参照させることができる。
（２）因果関係抽出装置は、ユーザが因果関係の要素の連鎖の例を参照し、故障ツリー及びＦＭＥＡ表を容易に作成することを可能にする。
（３）因果関係抽出装置は、単語の表現傾向に基づき、部品及び現象を正確に抽出できる。
（４）因果関係抽出装置は、部品リスト及び現象リストを使用することによって、特定の分野の部品及び現象を迅速に抽出できる。
（５）因果関係抽出装置は、共起関係評価指標の値を算出することによって、部品及び現象の共起関係を正確に評価できる。
（６）因果関係抽出装置は、部品を示す単語と現象を示す単語との間の文字数を算出することによって、部品及び現象の共起関係を迅速に評価できる。
（７）因果関係抽出装置は、複数の不具合情報において、部品を示す単語及び現象を示す単語が出現する頻度を算出することによって、部品及び現象の共起関係を客観的に評価できる。
なお、本発明は前記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、前記した実施例は、本発明を分かり易く説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
また、前記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウエアで実現してもよい。また、前記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウエアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆どすべての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆どすべての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
２ 因果関係抽出装置
３ 端末装置
１１ 中央制御装置
１２ 入力装置
１３ 出力装置
１４ 主記憶装置（記憶部）
１５ 補助記憶装置（記憶部）
２１ 部品・現象抽出部
２２ 共起関係評価部
２３ 因果関係抽出部
２４ 故障ツリー作成部
２５ ＦＭＥＡ表作成部
３１ 不具合情報
３２ 部品リスト
３３ 現象リスト
３４ 部品ツリー
３５ 因果関係情報
３６ 故障ツリー
３７ ＦＭＥＡ表
３ 端末装置
１１ 中央制御装置
１２ 入力装置
１３ 出力装置
１４ 主記憶装置（記憶部）
１５ 補助記憶装置（記憶部）
２１ 部品・現象抽出部
２２ 共起関係評価部
２３ 因果関係抽出部
２４ 故障ツリー作成部
２５ ＦＭＥＡ表作成部
３１ 不具合情報
３２ 部品リスト
３３ 現象リスト
３４ 部品ツリー
３５ 因果関係情報
３６ 故障ツリー
３７ ＦＭＥＡ表
Claims (9)
- 不具合の事例である不具合情報及び部品の階層構造が格納される記憶部と、
前記不具合情報から部品を示す単語及び現象を示す単語を抽出する部品・現象抽出部と、
前記抽出した部品を示す単語と前記抽出した現象を示す単語との間の共起関係を評価し、前記評価に基づき前記部品と前記現象とを組合せることによって、因果関係を構成する複数の要素を決定する共起関係評価部と、
前記階層構造に基づき、前記決定した複数の要素を、下位の階層の部品を含むものから上位の階層の部品を含むものに至る前記因果関係の要素の連鎖として順序付け、前記順序付けた因果関係の要素の連鎖を前記記憶部に格納する因果関係抽出部と、
を備えることを特徴とする因果関係抽出装置。 - ユーザが故障木解析を行う場合に前記格納した因果関係の要素の連鎖を画面表示する故障ツリー作成部と、
前記ユーザが故障モード影響解析を行う場合に前記格納した因果関係の要素の連鎖を画面表示するＦＭＥＡ表作成部と、
を備えることを特徴とする請求項１に記載の因果関係抽出装置。 - 前記部品・現象抽出部は、
前記不具合情報に含まれる単語の表現傾向に基づき、前記不具合情報から部品を示す単語及び現象を示す単語を抽出すること、
を特徴とする請求項１に記載の因果関係抽出装置。 - 前記記憶部は、
部品を示す単語のリスト及び現象を示す単語のリストを格納しており、
前記部品・現象抽出部は、
前記部品を示す単語のリストに基づき、前記不具合情報から部品を示す単語を抽出し、
前記現象を示す単語のリストに基づき、前記不具合情報から現象を示す単語を抽出すること、
を特徴とする請求項１に記載の因果関係抽出装置。 - 前記共起関係評価部は、
自然言語処理で使用される共起関係評価指標の値を算出することによって前記共起関係を評価すること、
を特徴とする請求項１に記載の因果関係抽出装置。 - 前記共起関係評価部は、
前記抽出した部品を示す単語と前記抽出した現象を示す単語との間の文字数を算出することによって前記共起関係を評価すること、
を特徴とする請求項１に記載の因果関係抽出装置。 - 前記記憶部は、
複数の前記不具合情報を格納しており、
前記共起関係評価部は、
前記複数の前記不具合情報において、前記抽出した部品を示す単語及び前記抽出した現象を示す単語が出現する頻度を算出することによって前記共起関係を評価すること、
を特徴とする請求項５に記載の因果関係抽出装置。 - 因果関係抽出装置の記憶部は、
不具合の事例である不具合情報及び部品の階層構造を格納しており、
前記因果関係抽出装置の部品・現象抽出部は、
前記不具合情報から部品を示す単語及び現象を示す単語を抽出し、
前記因果関係抽出装置の共起関係評価部は、
前記抽出した部品を示す単語と前記抽出した現象を示す単語との間の共起関係を評価し、前記評価に基づき前記部品と前記現象とを組合せることによって、因果関係を構成する複数の要素を決定し、
前記因果関係抽出装置の因果関係抽出部は、
前記階層構造に基づき、前記決定した複数の要素を、下位の階層の部品を含むものから上位の階層の部品を含むものに至る前記因果関係の要素の連鎖として順序付け、前記順序付けた因果関係の要素の連鎖を前記記憶部に格納すること、
を特徴とする因果関係抽出装置の因果関係抽出方法。 - 因果関係抽出装置の記憶部に対し、
不具合の事例である不具合情報及び部品の階層構造を格納させ、
前記因果関係抽出装置の部品・現象抽出部に対し、
前記不具合情報から部品を示す単語及び現象を示す単語を抽出する処理を実行させ、
前記因果関係抽出装置の共起関係評価部に対し、
前記抽出した部品を示す単語と前記抽出した現象を示す単語との間の共起関係を評価し、前記評価に基づき前記部品と前記現象とを組合せることによって、因果関係を構成する複数の要素を決定する処理を実行させ、
前記因果関係抽出装置の因果関係抽出部に対し、
前記階層構造に基づき、前記決定した複数の要素を、下位の階層の部品を含むものから上位の階層の部品を含むものに至る前記因果関係の要素の連鎖として順序付け、前記順序付けた因果関係の要素の連鎖を前記記憶部に格納する処理を実行させること、
を特徴とする因果関係抽出装置を機能させるための因果関係抽出プログラム。
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Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2020024689A (ja) * | 2018-07-26 | 2020-02-13 | 株式会社ｘｅｎｏｄａｔａ ｌａｂ． | 因果関係抽出システムおよび因果関係抽出プログラム |
| JP2020060878A (ja) * | 2018-10-05 | 2020-04-16 | 株式会社日立ビルシステム | 故障診断装置、故障診断方法、及び故障診断プログラム |
| JP2020154897A (ja) * | 2019-03-20 | 2020-09-24 | 株式会社日立ビルシステム | 不具合情報抽出装置及び方法並びにプログラム |
| CN112463970A (zh) * | 2020-12-16 | 2021-03-09 | 吉林大学 | 一种基于时间关系对文本包含的因果关系进行抽取的方法 |
| WO2021246102A1 (ja) * | 2020-06-04 | 2021-12-09 | 株式会社日立製作所 | 故障対策提案装置、故障対策提案方法及び故障対策提案プログラム |
| WO2022054329A1 (ja) * | 2020-09-14 | 2022-03-17 | 株式会社日立製作所 | 使用環境に基づく故障要因優先順位算出装置および方法 |
| CN116862000A (zh) * | 2023-09-01 | 2023-10-10 | 浪潮电子信息产业股份有限公司 | 一种生成式人工智能的因果思维链生成方法、装置及设备 |
| JP7474645B2 (ja) | 2020-06-23 | 2024-04-25 | 株式会社日立製作所 | 知識モデル構築システム並びに構築方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7017080B1 (en) * | 1999-06-02 | 2006-03-21 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and system for determining a fault tree of a technical system, computer program product and a computer readable storage medium |
| JP2008102758A (ja) * | 2006-10-19 | 2008-05-01 | Omron Corp | Ｆｍｅａシートの作成方法およびｆｍｅａシート自動作成装置 |
| JP2009289020A (ja) * | 2008-05-29 | 2009-12-10 | Omron Corp | Ｆｔ図作成プログラム、ｆｔ図作成装置、記録媒体及びｆｔ図作成方法 |
| JP2011008355A (ja) * | 2009-06-23 | 2011-01-13 | Omron Corp | 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 |
-
2016
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7017080B1 (en) * | 1999-06-02 | 2006-03-21 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and system for determining a fault tree of a technical system, computer program product and a computer readable storage medium |
| JP2008102758A (ja) * | 2006-10-19 | 2008-05-01 | Omron Corp | Ｆｍｅａシートの作成方法およびｆｍｅａシート自動作成装置 |
| JP2009289020A (ja) * | 2008-05-29 | 2009-12-10 | Omron Corp | Ｆｔ図作成プログラム、ｆｔ図作成装置、記録媒体及びｆｔ図作成方法 |
| JP2011008355A (ja) * | 2009-06-23 | 2011-01-13 | Omron Corp | 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 |
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2020024689A (ja) * | 2018-07-26 | 2020-02-13 | 株式会社ｘｅｎｏｄａｔａ ｌａｂ． | 因果関係抽出システムおよび因果関係抽出プログラム |
| JP2020060878A (ja) * | 2018-10-05 | 2020-04-16 | 株式会社日立ビルシステム | 故障診断装置、故障診断方法、及び故障診断プログラム |
| JP7181043B2 (ja) | 2018-10-05 | 2022-11-30 | 株式会社日立ビルシステム | 故障診断装置、故障診断方法、及び故障診断プログラム |
| JP2020154897A (ja) * | 2019-03-20 | 2020-09-24 | 株式会社日立ビルシステム | 不具合情報抽出装置及び方法並びにプログラム |
| JP7164473B2 (ja) | 2019-03-20 | 2022-11-01 | 株式会社日立ビルシステム | 不具合情報抽出装置及び方法並びにプログラム |
| WO2021246102A1 (ja) * | 2020-06-04 | 2021-12-09 | 株式会社日立製作所 | 故障対策提案装置、故障対策提案方法及び故障対策提案プログラム |
| JP7474645B2 (ja) | 2020-06-23 | 2024-04-25 | 株式会社日立製作所 | 知識モデル構築システム並びに構築方法 |
| WO2022054329A1 (ja) * | 2020-09-14 | 2022-03-17 | 株式会社日立製作所 | 使用環境に基づく故障要因優先順位算出装置および方法 |
| JP7365307B2 (ja) | 2020-09-14 | 2023-10-19 | 株式会社日立製作所 | 使用環境に基づく故障要因優先順位算出装置および方法 |
| CN112463970A (zh) * | 2020-12-16 | 2021-03-09 | 吉林大学 | 一种基于时间关系对文本包含的因果关系进行抽取的方法 |
| CN116862000A (zh) * | 2023-09-01 | 2023-10-10 | 浪潮电子信息产业股份有限公司 | 一种生成式人工智能的因果思维链生成方法、装置及设备 |
| CN116862000B (zh) * | 2023-09-01 | 2024-01-23 | 浪潮电子信息产业股份有限公司 | 一种生成式人工智能的因果思维链生成方法、装置及设备 |
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