JP2021026521A - 不適合事例検索システムおよび不適合事例検索方法 - Google Patents

Abstract

【課題】不適合事例に関するナレッジを有効活用し、技術継承、品質向上、業務効率化を実現できる不適合事例検索システム及び不適合事例検索方法を提供する。【解決手段】不適合事例検索システム１は、入力受付部４０において、検索キーワードの入力を受け付けるキーワード入力受付部と、処理検索部４１において、不適合事例を示すコンテンツを記憶するデータベース１１，１２，１３から、入力された検索キーワードに関するコンテンツを探し出すコンテンツ検索部と、探し出されたコンテンツに関する少なくとも２つの参照情報を抽出する参照情報抽出部と、表示制御部４２において、抽出された参照情報同士の繋がりを識別可能な特定態様で表示する参照情報表示部と、特定態様で表示された参照情報のうち、選択された参照情報に関するコンテンツに関する情報を提示するコンテンツ提示部と、を備える。【選択図】図２

Description

本発明の実施形態は、不適合事例検索システムおよび不適合事例検索方法に関する。

従来、事例をまとめたデータベースから参考となる事例をより容易に探し出せるようにした事例検索技術が知られている。

特開２０１０−２４４４６５号公報

東日本大震災以後、原子力発電所のプラント建設が長期に渡り無いため、建設経験者が少なくなっている。その上、ベテランの技術者の高齢化が進む中、運転プラントの定期検査作業も少なく、若手の技術者への技術継承の機会が少ない。そのため、建設・定期検査のナレッジ（技術、ノウハウ、過去の情報）が散逸されると考えられる。従来、ナレッジの継承および取得は、実際に経験するかベテランの技術者に教わるかによって行われていた。しかしながら、建設・定期検査を経験する機会が無く、ベテランの技術者がいなくなるため、ナレッジを有効活用しながら、その継承および取得を行っていくことが望まれている。長年蓄積されたナレッジに関する情報は膨大な量となるが、その中でも特に不適合事例に関するナレッジを有効活用していくことが望まれている。

本発明の実施形態は、このような事情を考慮してなされたもので、不適合事例に関するナレッジを有効活用し、技術継承、品質向上、業務効率化を実現できる不適合事例検索技術を提供することを目的とする。

本発明の実施形態に係る不適合事例検索システムは、検索キーワードの入力を受け付けるキーワード入力受付部と、不適合事例を示すコンテンツを記憶するデータベースから、入力された前記検索キーワードに関する前記コンテンツを探し出すコンテンツ検索部と、探し出された前記コンテンツに関する少なくとも２つの参照情報を抽出する参照情報抽出部と、抽出された前記参照情報同士の繋がりを識別可能な特定態様で表示する参照情報表示部と、前記特定態様で表示された前記参照情報のうち、１つの前記参照情報の選択を受け付ける参照情報選択受付部と、選択された前記参照情報に関する前記コンテンツに関する情報を提示するコンテンツ提示部と、を備える。

本発明の実施形態により、不適合事例に関するナレッジを有効活用し、技術継承、品質向上、業務効率化を実現できる不適合事例検索技術が提供される。

本実施形態の不適合事例検索システムを示すシステム構成図。 不適合事例検索システムを示すブロック図。 入力受付部を示すブロック図。 検索処理部を示すブロック図。 表示制御部を示すブロック図。 ユーザ端末に表示される検索ページの初期画面を示す画面図。 ユーザ端末に表示される検索ページの検索結果を示す画面図。 ユーザ端末に表示される検索結果の詳細画面を示す画面図。 順序型検索ペインを示す画面図。 検索キーワードが１つの場合の探索型検索ペインを示す画面図。 探索型検索ペインの操作態様を示す画面図。 検索キーワードが２つの場合の探索型検索ペインを示す画面図。 対話型検索ペインを示す画面図。 不適合事例検索処理を示すフローチャート。 検索結果表示処理を示すフローチャート。 候補検索処理を示すフローチャート。 順序型検索処理を示すフローチャート。 探索型検索処理を示すフローチャート。 対話型検索処理を示すフローチャート。

以下、図面を参照しながら、不適合事例検索システムおよび不適合事例検索方法の実施形態について詳細に説明する。

図１の符号１は、本実施形態の不適合事例検索システムである。この不適合事例検索システム１は、原子力発電所、火力発電所、化学プラント、または工場などを含むプラントにおいて、過去に発生したトラブルの原因と対応策の記録である不適合事例を使用者Ｕが検索するために設けられている。不適合事例検索システム１は、使用者Ｕが不適合事例の検索を行い易くするために支援する。

プラントは様々な構造物により構成される。ここでは、構造物とは、建築物、部品、または機器などを示す。このような構造物は、一般的に、長い年月を掛けて設計および組み立てが行われる。例えば、構造物に不適切な設計が存在すると、構造物を適切に組み立てることができずに多大な損失が生じる可能性がある。従って、新たな構造物を設計する際には、既に製造されている構造物で発生した問題とその対応策を把握し、同じ問題が繰り返されないことが望ましい。例えば、問題としては、寸法の設計誤り、材質の選定誤り、部品の意図せぬ破損などが挙げられる。

しかし、プラントなどの大規模な構造物は、受注から納入までの期間が長く、１つの構造物の耐用年数も一般的に長い。１人の技術者が新たな構造物の設計に関わる回数は限られている。従来、過去の問題について、その原因および対応策は、ベテランの技術者の経験知として蓄積されることが多かった。新たな構造物を設計する際には、若手の技術者は、ベテランの技術者から指導を受け、その新たな構造物に関係する過去の問題事例を学んでいた。

このような人から人への経験知の継承では、人とともに継承すべき知識が失われてしまうリスクがある。そのため、近年は、議事録、参考事例、成功事例、不適合事例などの事例を記録し、それらを集めてデータベース１１，１２，１３（図２参照）が構築されている。

議事録には、例えば、過去に行われた、設計に関する検討会議の内容とその結果が記録されている。不適合事例には、例えば、過去の構造物について発生した問題の内容、その原因、およびその対応策が記録されている。さらに、設計において発見した課題とその解決策が記録されている。さらに、構造物の機能を向上させたり、工期を短縮させたりするのに有効な方策が記載されている。さらに、ヒューマンエラーに関する事例とその対応策が記録されている。これらの事例をまとめたデータベース１１，１２，１３を構築することにより、より多くの技術者が、より多くの事例を参照し、学ぶことが可能となる。

データベース１１，１２，１３から事例を検索する際には、通常、使用者が設計対象の構造物に関連する文字列を検索キーワードとして入力する。例えば、構造物が発電プラントである場合には、文字列の検索キーワードに代えて、火力、水力、原子力などの発電プラントの種類、最大出力、発電機回転数、発電方式（例えば、火力発電の場合、蒸気、ガス、コンバインドなどの種別）が指定されても良い。

しかし、これらの検索条件だけを指定した場合、検索結果として、関連する事例が大量に出力される。この場合、出力された記録を全て確認するために多くの時間を要する。また、特に経験の少ない若手の技術者は、検索結果のいずれの事例に注目すべきか判断がつかない場合がある。

そこで、本実施形態の不適合事例検索システム１では、入力された検索キーワードに基づいて、検索キーワードの候補となる候補ワードの表示、順序型検索、探索型検索、対話型検索の検索態様を提供することで、使用者が参考となる可能性のある不適合事例を探し易くすることができる。そのため、不適合事例の調査に要する時間を短縮できる。さらに、使用者Ｕは、参考となる可能性がより高い不適合事例を効果的に学習できる。

不適合事例検索システム１を用いることで、使用者Ｕが直感的に過去の不適合事例に関するコンテンツを検索し、活用することができる。そして、使用者Ｕの能力を向上させて技術継承を図る。また、類似の不適合事例を容易に検索できる。そのため、検索作業が効率化される。さらに、不適合事例に関するコンテンツを、ベテランの技術者と若手の技術者とで共有することにより不適合を防止することができ、品質向上にも繋がる。

なお、以下の説明において、若手の技術者への継承すべき技術、ノウハウ、過去の情報などをナレッジと称する場合がある。また、コンテンツには、文書、図面、画像、音声、ＣＡＤデータなどのコンピュータを用いて提示可能な情報が含まれる。

使用者Ｕは、ユーザ端末３を用いて不適合事例検索システム１にアクセスし、ナレッジの検索結果に関する画面をユーザ端末３のディスプレイ４に表示させる。例えば、使用者Ｕは、不適合事例検索システム１が実装されたサーバのＵＲＬをブラウザ５（ウェブブラウザ）に入力することで、検索ページの初期画面をディスプレイ４に表示させる（図６参照）。そして、使用者Ｕは、任意の検索キーワードを入力することで、検索キーワードに関するコンテンツの検索結果が表示される（図７参照）。

図１に示すように、不適合事例検索システム１は、インターネット２に接続されている。不適合事例検索システム１は、使用者Ｕが居る施設以外に設けられたクラウドサーバに実装されている。なお、不適合事例検索システム１は、使用者Ｕが居る施設内に設けられたサーバに実装されても良い。

ナレッジの取得ために、不適合事例に関するコンテンツ（文書、図面）の閲覧を希望する使用者Ｕは、インターネット２に接続されたユーザ端末３を用いて不適合事例検索システム１にアクセスする。なお、不適合事例検索システム１は、所定のユーザ認証などを行って、許可を得た使用者Ｕのみのアクセスを許可する。

使用者Ｕが扱うユーザ端末３は、例えば、デスクトップＰＣ、ノートＰＣ、またはタブレット型ＰＣなどの所定のコンピュータで構成される。このユーザ端末３は、使用者Ｕの操作に応じて所定の情報を入力するために用いられるマウスまたはキーボードなどの入力装置を備える。本実施形態の入力操作には、マウスを用いたクリック操作、またはタッチパネルを用いたタッチ操作が含まれる。

また、ユーザ端末３は、対象情報に関する画面を表示するディスプレイ４などの表示装置を備える。なお、ディスプレイ４はコンピュータ本体と別体であっても良いし、一体であっても良い。ユーザ端末３を介して不適合事例検索システム１にアクセスし、対象情報をディスプレイ４に表示させる場合には、ディスプレイ４の画面の制御は、不適合事例検索システム１により制御される。

なお、本実施形態では、表示装置としてディスプレイ４を例示するが、その他の態様であっても良い。例えば、プロジェクタを用いて情報の表示を行っても良い。さらに、紙媒体に情報を印字するプリンタをディスプレイ４の替りとして用いても良い。つまり、不適合事例検索システム１が制御する対象としてプロジェクタまたはプリンタが含まれても良い。

次に、不適合事例検索システム１を用いることで、ユーザ端末３のディスプレイ４に表示されるブラウザ５の画面の表示態様について、図６から図８の画面図を用いて説明する。なお、これらの表示態様は一例であり、その他の態様であっても良い。

使用者Ｕは、ユーザ端末３を操作し、インターネット２を介して不適合事例検索システム１にアクセスする。そして、所定のユーザ認証を行うことで、ユーザ端末３のディスプレイ４のブラウザ５に検索ページ６を表示させることができる。

なお、不適合事例検索システム１は、使用者Ｕを個々に識別可能なユーザ認証用ＩＤに対応付けて、コンテンツを記憶しても良い。そして、認証の許可があるコンテンツに関する画面のみをブラウザ５に表示させても良い。

図６に示すように、ユーザ端末３のブラウザ５には、アドレスバー７が設けられている。さらに、このブラウザ５により表示される検索ページ６には、検索キーワードが入力される検索窓８と、検索結果の表示対象とするデータベース１１，１２，１３（図２参照）を選択するためのデータベース選択ボタン９とが設けられている。

なお、本実施形態では、３つのデータベース１１，１２，１３が検索対象となっているが、検索対象のデータベースの数は特に限られるものではない。例えば、単独のデータベースを検索対象としても良いし、４つ以上のデータベースを検索対象としても良い。

図７に示すように、使用者Ｕが検索窓８に検索キーワードを入力し、検索を開始すると、その検索キーワードに関する情報が表示される。ここで、検索ページ６（ユーザインターフェース）には、候補ワード表示ペイン１４と順序型検索ペイン１５と検索結果表示ペイン１６と探索型検索ペイン１７と対話型検索ペイン１８とが出現する。

候補ワード表示ペイン１４には、次に検索キーワードを入力する際に、その候補となり得る候補ワードの一覧が表示される。例えば、検索キーワードとして「ポンプ」と入力すると、これに類似するワードが候補ワード表示ペイン１４に並べて表示される。そして、使用者Ｕが、表示された候補ワードをマウスカーソル１０でクリックすると、その候補ワードが検索窓８にセットされ、再び検索が実行される。例えば、「給水ポンプ」の候補ワードをクリックすると、検索窓８に「給水ポンプ」と入力される。

候補ワードは、検索キーワードを一部に含むワード、検索キーワードの同義語、同義語を一部に含むワード、検索キーワードの類義語、類義語を一部に含むワード、検索キーワードの略称、略称を一部に含むワード、検索キーワードの正式名称、正式名称を一部に含むワードなどである。このようにすれば、候補ワードを手掛かりとして目的とする不適合事例を探し出すことができる。なお、「検索キーワード」が「ポンプ」である場合において、「検索キーワードを一部に含むワード」とは、「給水ポンプ」、「ポンプ運転」、「復水ポンプ」、「循環ポンプ」、「ミキシングポンプ」などである。

なお、検索キーワードに応じて抽出される候補ワードは、データベース１１，１２，１３（図２参照）ごとに異なる。例えば、使用者Ｕが、データベース選択ボタン９をマウスカーソル１０でクリックすると、候補ワード表示ペイン１４の表示内容が、選択されたデータベース１１，１２，１３に対応するものに切り替わる。

ここで、候補ワードの抽出方法について説明する。候補ワードは、不適合事例検索システム１に予め蓄積されている。例えば、候補ワードの取得のため、まず、事前に大量のｗｅｂ文書、または取り扱う分野の文書群をコーパスとして、共起関係などから候補ワード辞書を構築しておく。

具体的な辞書構築方法としては、人手により少量の候補ワードの対、所謂語彙ペアを作成しておく。それを種（シード）として、語彙ペアがコーパスに出現する前後の文脈（形態素の出現パターンなど）から、抽出パターンを生成する。その抽出パターンをコーパスに適用し、マッチして抽出された語彙ペアを候補ワードとして蓄えておくことで、候補ワード辞書を構築することができる。この操作を繰り返すこと（ブースティング）により、語彙ペアを芋づる式に増加させることができる。こうして半自動で抽出された語彙ペアを候補ワード検索用に記憶しておく。そして、検索キーワードが入力された際に、検索キーワード（クエリ）を見出し語とした辞書引きを行い、ヒットした語彙を候補ワードとして抽出することができる。

このように、不適合事例検索システム１では、検索キーワードの候補となる候補ワードを蓄積しておき、使用者Ｕが検索キーワードを入力したときに、既に蓄積されている候補ワードを表示する。このようにすれば、検索キーワードに基づいて連想され得る候補ワードを手掛かりにして目的とするコンテンツを探し出すことができる。

図７に示すように、検索結果表示ペイン１６には、検索キーワードが検索窓８に入力されたときにデータベース１１，１２，１３（図２参照）から探し出されたコンテンツの件名とスニペットの一覧が表示される。コンテンツの件名とスニペットには、所定の順位付けがなされる。この順位付けに基づいて、上下方向に並んで表示される。表示される件数が多い場合は、検索結果表示ペイン１６を上下方向にスクロールすることができる。

ここで、検索結果の順位付け方法について説明する。例えば、文書検索では、あるクエリに対して、得られるドキュメントを重み付けて順序立てて提示する必要がある。ドキュメントを順序立てて表示するには、クエリに対するドキュメントの重み付け（スコア）の定義が必要となる。例えば、一般的に知られているＯｋａｐｉ ＢＭ２５などのスコア定義は、検索対象となる文書中に出現する単語の頻度（ＴＦ：Term Frequency）、ある単語が異なる文書横断でどれくらい出現しているか（ＤＦ：Document Frequency）、およびその逆数（ＩＤＦ：Inverse Document Frequency）などの指標を用いて、所定の数式で表現できる。そして、この所定の数式に基づいて順位付けを行うようにしている。

本実施形態では、Ｏｋａｐｉ ＢＭ２５などのスコア定義を用いた検索結果の順位付けにより、決定された順序で並んだコンテンツの件名とスニペットの一覧が検索結果表示ペイン１６に表示される。

なお、検索キーワードに応じて表示されるコンテンツの件名とスニペットの一覧は、データベース１１，１２，１３ごとに異なる。例えば、使用者Ｕが、データベース選択ボタン９をマウスカーソル１０でクリックすると、検索結果表示ペイン１６の表示内容が、選択されたデータベース１１，１２，１３に対応するものに切り替わる。

図８に示すように、使用者Ｕが、検索結果表示ペイン１６に表示されるコンテンツの件名をマウスカーソル１０でクリックすると、検索結果の詳細画面１９が表示される。

検索結果の詳細画面１９には、例えば、管理番号、件名、発生日、プラント名、事象、原因、担当課、リンクなどの項目が表示される。また、その他の項目が表示されても良い。例えば、系統、概要、処置内容、回答概要などの項目が表示されても良い。

なお、事象、原因、概要、処置内容、回答概要の項目（以下「コンテンツ項目」という。）により提示される情報が、本実施形態のコンテンツとなっている。コンテンツ項目に表示される文書の量が多い場合は、文書を上下方向にスクロールすることができる。

検索結果の詳細画面１９において、例えば、管理番号の項目には、コンテンツに付与された管理番号が表示される。件名の項目には、コンテンツの件名が表示される。発生日の項目には、不適合事例が発生した日付（時間）が表示される。プラント名の項目には、不適合事例が発生したプラントの名称が表示される。事象の項目には、不適合事例に関する事例を記述した文書が表示される。原因の項目には、不適合事例に関する原因を記述した文書が表示される。担当課の項目には、不適合事例に関する担当課の名称、または担当課の回答などを記述した文書が表示される。リンクの項目には、参考になる詳細情報を提示可能なリンク先（保存先）のＵＲＬなどの情報が表示される。このリンクをクリックすることで、リンク先のページが表示される。系統の項目には、不適合事例が発生した系統の名称が表示される。概要の項目には、不適合事例に関する事例を記述した文書の概要が表示される。処置内容の項目には、不適合事例の処置に関する事例を記述した文書の概要が表示される。回答概要の項目には、担当課の回答などを記述した文書の概要が表示される。

なお、コンテンツ項目には、画像などを表示させても良いし、動画または音声を再生するための再生ボタンを表示させても良い。

検索結果の詳細画面１９には、「役に立つ」と表示された有効活用ボタン２０と、「役に立たない」と表示された非有効活用ボタン２１とが表示される。使用者Ｕは、検索の結果、提示されたコンテンツの内容が、目的とする不適合事例に関するものとして有効である場合（役に立つ場合）は、有効活用ボタン２０をクリックし、目的とする不適合事例に関するものとして有効でない場合（役に立たない場合）は、非有効活用ボタン２１をクリックする。

不適合事例検索システム１は、使用者が、有効活用ボタン２０および非有効活用ボタン２１のいずれをクリックしたかを示す有効活用情報を、提示したコンテンツに対応付けて記憶する。さらに、有効活用情報と使用者Ｕが検索に用いた検索キーワードとを対応付けて記憶する。この有効活用情報は、次に検索が行われるときに、使用者Ｕの検索を支援するために用いられる。

なお、有効活用ボタン２０または非有効活用ボタン２１は、検索結果表示ペイン１６（図７参照）に表示されるコンテンツの件名に、それぞれ対応付けられた態様で設けられても良い。

検索結果の詳細画面１９には、検索結果の詳細画面１９を閉じるための閉じるボタン２２が表示される。使用者Ｕが、閉じるボタン２２をマウスカーソル１０でクリックすると、検索結果の詳細画面１９が閉じられる。そして、検索ページ６に戻ることができる。

管理番号、件名、発生日、プラント名、担当課、リンクなどの項目に表示される情報は、本実施形態の参照情報となっている。なお、参照情報は、コンテンツに関するものとして予めデータベース１１，１２，１３（図２参照）に登録されている。例えば、データベース１１，１２，１３が有する管理テーブルには、コンテンツを個々に識別可能なコンテンツＩＤと、コンテンツに関する参照情報とが対応付けられた状態で記憶されている。

１つのコンテンツには、複数の参照情報が対応付けられている。複数の参照情報のうち、一部の参照情報は、昇順または降順に表示可能な順序情報となっている。例えば、発生日などの日付は、順序情報となっている。なお、順序情報は、「１、２、３」などの数字順の情報でも良いし、「あ、い、う、え、お」などの五十音順の情報でも良いし、「Ａ、Ｂ、Ｃ」などのアルファベット順の情報でも良い。例えば、順序情報は、管理番号でも良いし、プラント名でも良いし、系統名でも良いし、人名でも良いし、部署名でも良い。なお、検索キーワードを参照情報として用いても良い。

図９に示すように、順序型検索ペイン１５には、本実施形態の特定態様としての年表表示がなされる。この年表表示は、検索キーワードが検索窓８に入力されたときにデータベース１１，１２，１３（図２参照）から探し出されたコンテンツに関する年表となっている。年表表示は、横軸に不適合事例が生じた日付（時間）が示される。そして、縦軸に不適合事例が生じたプラント名が並ぶ。なお、年表表示は、少なくとも横軸が時系列順に並んでいれば良い。

本実施形態の年表表示では、不適合事例が生じた日付が順序情報となっているとともにプラント名が他の参照情報となっている。不適合事例検索システム１は、使用者Ｕが検索を行ったときに、コンテンツに関する少なくとも２つの参照情報が抽出し、抽出された参照情報同士の繋がりを識別可能な特定態様で表示する。

年表表示には、横軸（１次元方向）に沿って延びるメインライン２３が表示される。さらに、このメインライン２３に不適合事例が生じた時点２５が表示される。これらの時点２５から垂直方向に延びるサブライン２４が表示される。それぞれのサブライン２４には、それぞれの時点に対応する不適合事例が生じたプラント名２６が表示される。

つまり、本実施形態の年表表示は、１次元方向に沿って延びるメインライン２３により順序情報が昇順または降順に並べられ、かつメインライン２３から延びるサブライン２４に順序情報に対応する他の参照情報が結び付けられた２次元のグラフとなっている。このようにすれば、順序情報と他の参照情報との関連性（繋がり）を分かり易く表示することができる。

メインライン２３は、不適合事例が生じた時点を示す時間軸となっている。このようにすれば、不適合事例が生じた時点を使用者Ｕが把握することができる。また、使用者Ｕが不適合事例について、うろ覚えであったとしても、いつの時点（年度）で生じた事象であるかという、時間軸については覚えていることが多い。また、事象が生じた時間的な前後関係を覚えていることが多い。つまり、不適合事例がいつ生じたかという記憶が残り易い。そこで、年表表示を行うことで、使用者Ｕが検索を行う際に時間軸を手掛かりとし、目的とする不適合事例を見つけ易くなる。なお、メインライン２３は、日付の順序情報のみならず、他の順序情報を示すものでも良い。

なお、本実施形態では、サブライン２４に結び付けられる他の参照情報が、不適合事例が生じたプラント名２６となっているが、その他の態様であっても良い。例えば、サブライン２４に結び付けられる他の参照情報は、不適合事例が生じた設備名でも良いし、不適合事例の発生事象名でも良い。このようにすれば、サブライン２４を手掛かりとして目的とするコンテンツを探し出すことができる。

なお、コンテンツには、所定の順位付けがなされる。例えば、Ｏｋａｐｉ ＢＭ２５などのスコア定義を用いた検索結果の順位付けを行っても良い。この順位付けに基づいて、年表表示に表示されるプラント名が決定される。例えば、上位の数十件分のコンテンツに関するプラント名が年表表示に表示される。

なお、年表表示の横軸が長い場合は、左右方向にスクロールすることができる。つまり、使用者Ｕは、メインライン２３を横軸（１次元方向）にスクロールする操作を行うことができる。このようにすれば、使用者Ｕは、順序情報（日付）に沿って表示される他の参照情報（プラント名）を見つける操作を行うことができる。

年表表示には、現在の時点を示す現時点ライン２７が表示される。不適合事例検索システム１が検索対象としているコンテンツは、原則的に過去の不適合事例に関するものであるため、現時点ライン２７よりも未来側には、プラント名などの参照情報が表示されることはない。ただし、プラントの定期点検などが予定されている場合には、その定期点検の時期とそのプラント名を、現時点ライン２７よりも未来側に表示させても良い。さらに、不適合事例が定期的に生じている場合には、不適合事例が生じる可能性が高い時点を現時点ライン２７よりも未来側に表示させても良い。

なお、検索キーワードに応じて表示される年表表示は、データベース１１，１２，１３（図２参照）ごとに異なる。例えば、使用者Ｕが、データベース選択ボタン９をマウスカーソル１０でクリックすると、年表表示の表示内容が、選択されたデータベース１１，１２，１３に対応するものに切り替わる。

使用者Ｕが、順序型検索ペイン１５の年表表示に表示されるプラント名２６をマウスカーソル１０でクリックすると、前述した検索結果の詳細画面１９（図８参照）が表示される。

図１０に示すように、探索型検索ペイン１７には、本実施形態の特定態様としてのスター型のグラフが表示される。このスター型のグラフは、参照情報としての検索キーワード２８をルートとし、コンテンツに関するワード２９をリーフとして表示する２次元のグラフとなっている。

例えば、使用者Ｕが、検索窓８（図７参照）に「ポンプ」という検索キーワード２８を入力した場合には、探索型検索ペイン１７に表示されるルートとしての検索キーワード２８の周囲には、「オイル漏れ」などの「ポンプ」に関する不適合事例に関する複数のワード２９が表示される。

本実施形態のスター型のグラフでは、リーフとして表示されるワード２９が他の参照情報となっている。不適合事例検索システム１は、使用者Ｕが検索を行ったときに、コンテンツに関する少なくとも２つの参照情報が抽出し、抽出された参照情報同士の繋がりを識別可能な特定態様で表示する。このようにすれば、参照情報同士の繋がりを分かり易く表示することができる。

このスター型のグラフでは、参照情報としての検索キーワード２８（ルート）を中心にして、その周囲に複数のワード２９（リーフ）が表示され、検索キーワード２８とそれぞれのワード２９とが連結ライン３１（エッジ）により結び付けられている。このようにすれば、検索キーワード２８と他の参照情報であるワード２９との繋がりを連結ライン３１により把握することができる。

本実施形態では、他の参照情報としてのワード２９が複数ある場合に、スター型のグラフとして表示するため、複数のワード２９のそれぞれと検索キーワード２８との繋がりを視覚的に把握することができる。

探索型検索ペイン１７では、検索キーワード２８を第１階層ワードとし、この第１階層ワードに関する参照情報としてのワード２９を第２階層ワードとして表示する。

図１１に示すように、使用者Ｕが、任意の第２階層ワードをマウスカーソル１０でクリックすると、この選択された第２階層ワードをノードとし、その周囲に複数の第３階層ワードがリーフとして表示される。そして、選択された第２階層ワードとそれぞれの第３ワード３０とが連結ライン３１（エッジ）により結び付けられている。このようにすれば、参照情報としてのワード２９，３０を階層化して表示して、関連するワード２９，３０を相補的に提供することができる。

なお、第３階層ワードは、第２階層ワードに関するものであれば良い。第３階層ワードは、第１階層ワードと関連が無くても良い。

本実施形態では、第３階層ワードまでの表示態様を例示しているが、その他の態様であっても良い。例えば、第３階層ワードに関連する第４階層ワードを表示しても良いし、この第４階層ワードに関連する第５階層ワードを表示しても良い。

ここで、第２階層ワードの抽出方法について説明する。例えば、検索窓８（図７参照）に検索キーワード２８（第１階層ワード）が入力された場合には、その検索キーワード２８で全文検索された結果から一定数（例えば、２０件）の文書（コンテンツ）を取得する。そして、それぞれの文書内で検索キーワード２８と共起する第２階層ワードを抽出する。抽出されたワード２９の出現頻度をカウントし、上位から一定数（例えば、７件）を上限として、検索キーワード２８（第１階層ワード）をルートとし、抽出された第２階層ワードをリーフとして関連付けて表示する。

また、探索型検索ペイン１７にて第２階層ワードが選択された場合には、選択された第２階層ワード２９を検索キーワード２８として全文検索が行われる。その結果、前述と同様に一定数の文書を取得する。そして、それぞれの文書内で検索キーワード２８と共起する第３階層ワードを抽出する。探索型検索ペイン１７に表示されている既存のリーフとしての第２階層ワードは、そのまま表示した状態で、新たに得られた第３階層ワードがあれば、選択された第２階層ワード２９をノードとし、抽出された第３階層ワード３０をリーフとして関連付けて表示する。

なお、新たに検索窓８に新規の検索キーワード２８が入力された場合には、探索型検索ペイン１７をクリアし、新たにスター型のグラフの表示を行う。

図１２に示すように、例えば、使用者Ｕが、検索窓８（図７参照）に「ポンプ」と「経年劣化」という２つの検索キーワード２８を入力した場合には、これら２つの検索キーワード２８が第１階層ワードとなる。そして、探索型検索ペイン１７には、２つの第１階層ワードがルートとして表示される。

これら２つのルートの検索キーワード２８のそれぞれの周囲には、それぞれの検索キーワード２８に関する不適合事例に関する複数の第２階層ワードが表示される。これらの第２階層ワードは、２つの検索キーワード２８のそれぞれに共通したものとなっている。それぞれの検索キーワード２８は、対応する複数の第２階層ワードのそれぞれに連結ライン３１により結び付けられた態様で表示される。このようにすれば、第１階層ワードと第２階層ワードとを識別可能な状態で表示することができる。なお、検索キーワード２８同士も連結ライン３１により結び付けられた態様で表示される。

なお、検索キーワード２８に応じて表示されるスター型のグラフおよび階層ワード２８，２９，３０は、データベース１１，１２，１３（図２参照）ごとに異なる。例えば、使用者Ｕが、データベース選択ボタン９をマウスカーソル１０でクリックすると、スター型のグラフおよび階層ワード２８，２９，３０の表示内容が、選択されたデータベース１１，１２，１３に対応するものに切り替わる。

なお、探索型検索ペイン１７では、リーフ（ノード）に相当する階層ワード２９，３０の重要度（ＴＦ／ＩＤＦなどにより重み付けが可能）、または出現頻度に応じて、表示態様を変更しても良い。例えば、リーフ（ノード）の大きさ、または単語表示のフォントサイズなどを変更しても良い。また、関連付けの連結ライン３１に関しても、階層ワード２９，３０の重要度、または出現頻度に応じて、連結ライン３１の太さを変えたり、色を変えたりしても良い。

なお、参照情報としてのワード２８，２９，３０を階層化する場合に、所定のカテゴリごとに階層化しても良い。例えば、第１階層ワードをプラント名とした場合には、第２階層ワードを点検履歴に関するものとし、第３階層ワードを保守部品などの点検対象情報に関するものとしても良い。また、第１階層ワードを点検作業件名とした場合には、第２階層ワードを過去のトラブルに関するものとし、第３階層ワードを対応例などの対策情報に関するものとしても良い。カテゴリごとに関連するワードを相補的に提示することで、使用者Ｕの検索作業の支援を行うことができる。

図１３に示すように、対話型検索ペイン１８は、不適合事例検索システム１と使用者Ｕが双方向に対話をしながら、検索キーワードとして推奨される推奨ワードの提示を受けられる態様となっている。対話型検索ペイン１８には、ロボット型のアシスタントを模擬したアシスタントアイコン３２と、使用者Ｕを示すユーザアイコン３３とが表示される。例えば、アシスタントアイコン３２に対応して、検索履歴を示す会話の文字列３４が表示される。

対話型検索ペイン１８には、対話受付窓３６が表示される。使用者Ｕは、この対話受付窓３６に質問などを入力する。対話受付窓３６に入力された文字列３５は、ユーザアイコン３３に対応して表示される。使用者Ｕの質問に対する回答の文字列３４は、アシスタントアイコン３２に対応して表示される。このように対話形式で、推奨ワードの提示を使用者Ｕが受けることができる。

ここで、対話型検索における検索キーワードの提示方法について説明する。不適合事例検索システム１では、使用者Ｕが検索に用いた検索キーワードを検索履歴として蓄積する。そして、蓄積された検索履歴を似たようなワードでクラスタリング（クラスター解析）する。新たな検索キーワードが入力された場合には、クラスタリングされたワードとの類似度を判定し、推奨ワードを抽出する。そして、この抽出された推奨ワードを提示する。このようにすれば、検索キーワードの検索履歴に基づいて、目的とするコンテンツを探し出し易いように、次に入力を推奨する推奨ワードを提示することができる。

なお、本実施形態では、クラスター解析により推奨ワードを抽出しているが、その他の態様であっても良い。例えば、データマイニングにより推奨ワードを抽出しても良い。

次に、不適合事例検索システム１のシステム構成を図２から図５に示すブロック図を参照して説明する。

図２に示すように、不適合事例検索システム１は、メイン制御部３７と通信部３８と記憶部３９と第１データベース１１と第２データベース１２と第３データベース１３とを備える。データベース１１，１２，１３は、メモリまたはＨＤＤに記憶され、検索または蓄積ができるよう整理された情報の集まりである。

これらのデータベース１１，１２，１３には、不適合事例に関するコンテンツが記憶されている。本実施形態では、それぞれのデータベース１１，１２，１３ごとに、異なる種類のコンテンツが記憶されている。それぞれのデータベース１１，１２，１３の蓄積方法または管理方法が異なるものであっても良い。

本実施形態では、複数のデータベース１１，１２，１３が、不適合事例検索システム１が実装されたサーバに設けられている。なお、これらのデータベース１１，１２，１３は、不適合事例検索システム１が実装されたサーバとは異なるサーバに設けられても良い。つまり、不適合事例検索システム１は、これらのデータベース１１，１２，１３を備えていなくても良く、少なくともデータベース１１，１２，１３にアクセスして蓄積されたデータが検索および取得できるものであれば良い。

使用者Ｕは、データベース選択ボタン９をクリックすることで、検索対象のデータベース１１，１２，１３を選択できる。本実施形態では、第１データベース１１がデフォルトとして設定されている。

通信部３８は、インターネット２などの通信回線を介してユーザ端末３と通信を行う。なお、本実施形態では、不適合事例検索システム１とユーザ端末３がインターネット２を介して互いに接続されているが、その他の態様であっても良い。例えば、ＬＡＮ(Local Area Network)、ＷＡＮ（Wide Area Network）または携帯通信網を介して互いに接続されても良い。

記憶部３９は、データベース１１，１２，１３に記憶されたコンテンツを検索するときに必要な各種情報が記憶される。

メイン制御部３７は、不適合事例検索システム１を統括的に制御する。このメイン制御部３７は、インターネット２を介して接続されたユーザ端末３のディスプレイ４に表示されるブラウザ５（図６参照）の制御を行う。

メイン制御部３７は、入力受付部４０と検索処理部４１と表示制御部４２とを備える。これらは、メモリまたはＨＤＤに記憶されたプログラムがＣＰＵによって実行されることで実現される。

図３に示すように、入力受付部４０は、キーワード入力受付部４３と参照情報選択受付部４４とスクロール受付部４５と対話受付部４６とを備える。この入力受付部４０には、使用者Ｕがユーザ端末３のマウスまたはキーボードなどの入力装置を操作することにより、所定の情報が入力される。なお、入力受付部４０には、その他の受付部が設けられていても良い。

キーワード入力受付部４３は、使用者Ｕが検索ページ６（図７参照）の検索窓８にキーワードを入力したときに、ユーザ端末３から検索キーワードの入力を受け付ける。

参照情報選択受付部４４は、順序型検索ペイン１５（図９参照）の年表表示に表示されるプラント名２６（参照情報）を使用者Ｕが選択したときに、その選択操作を受け付ける。また、参照情報選択受付部４４は、探索型検索ペイン１７（図１０参照）に表示される第２階層ワード（参照情報）を使用者Ｕが選択したときに、その選択操作を受け付ける。つまり、参照情報選択受付部４４は、特定態様で表示された参照情報のうち、１つの参照情報の選択を受け付ける。

スクロール受付部４５は、順序型検索ペイン１５（図９参照）の年表表示を、使用者Ｕが左右方向にスクロールする操作をしたときに、ユーザ端末３からスクロール操作の入力を受け付ける。つまり、スクロール受付部４５は、年表表示のメインライン２３を横軸（１次元方向）にスクロールする操作を受け付ける。

対話受付部４６は、対話型検索ペイン１８（図１３参照）の対話受付窓３６に使用者Ｕが文字列３５を入力した場合に、ユーザ端末３から文字列３５の入力を受け付ける。

図４に示すように、検索処理部４１は、コンテンツ検索部４７と参照情報抽出部４８と階層情報抽出部４９と検索履歴蓄積部５０と候補ワード蓄積部５１と対話処理部５２とクラスター解析部５３と機械学習部５４とを備える。なお、検索処理部４１には、その他の処理部が設けられていても良い。

コンテンツ検索部４７は、キーワード入力受付部４３が検索キーワードの入力を受け付けた場合に、不適合事例を示すコンテンツを記憶するデータベース１１，１２，１３から、入力された検索キーワードに関するコンテンツを探し出す処理を行う。

参照情報抽出部４８は、コンテンツ検索部４７により探し出されたコンテンツに関する少なくとも２つの参照情報を抽出する処理を行う。

階層情報抽出部４９は、参照情報選択受付部４４が第２階層ワードの選択操作を受け付けた場合に、この第２階層ワードに関する第３階層ワードを抽出する処理を行う。

検索履歴蓄積部５０は、使用者Ｕが検索に用いた検索キーワードを蓄積する処理を行う。つまり、検索履歴蓄積部５０は、キーワード入力受付部４３が入力を受け付けた検索キーワードの検索履歴を蓄積する。なお、蓄積される検索履歴に関する情報は、記憶部３９に記憶される。また、有効活用情報を検索履歴と対応付けて記憶しても良い。

候補ワード蓄積部５１は、候補ワード表示ペイン１４（図７参照）に表示される候補ワードを蓄積する処理を行う。つまり、検索キーワードの候補となる候補ワードを予め蓄積する処理を行う。

対話処理部５２は、対話型検索ペイン１８（図１３参照）を用いて使用者Ｕと対話する処理を行う。

クラスター解析部５３は、検索履歴蓄積部５０により記憶部３９に記憶された検索履歴に含まれる検索キーワードをクラスタリングにより解析する処理を行う。

機械学習部５４は、検索履歴に含まれる検索キーワードをデータマイニングにより解析する処理を行う。なお、機械学習部５４は、その他の処理を行っても良い。例えば、順序型検索ペイン１５（図９参照）または探索型検索ペイン１７（図１０参照）を用いた検索を行う場合の解析に、機械学習部５４を用いても良い。

なお、機械学習部５４は、人工知能（ＡＩ：Artificial Intelligence）を備えても良い。本実施形態のコンピュータを用いた解析には、人工知能の学習に基づく解析技術を用いることができる。例えば、ニューラルネットワークによる機械学習により生成された学習モデル、その他の機械学習により生成された学習モデル、深層学習アルゴリズム、回帰分析などの数学的アルゴリズムを用いることができる。また、機械学習の形態には、クラスタリング、深層学習などの形態が含まれる。

本実施形態の不適合事例検索システム１は、機械学習を行う人工知能を備えるコンピュータを含む。例えば、ニューラルネットワークを備える１台のコンピュータで不適合事例検索システム１を構成しても良いし、ニューラルネットワークを備える複数台のコンピュータで不適合事例検索システム１を構成しても良い。

ここで、ニューラルネットワークとは、脳機能の特性をコンピュータによるシミュレーションによって表現した数学モデルである。例えば、シナプスの結合によりネットワークを形成した人工ニューロンが、学習によってシナプスの結合強度を変化させ、問題解決能力を持つようになるモデルを示す。さらに、ニューラルネットワークは、深層学習（Deep Learning）により問題解決能力を取得する。

例えば、ニューラルネットワークには、６層のレイヤーを有する中間層が設けられる。この中間層の各レイヤーは、３００個のユニットで構成されている。また、多層のニューラルネットワークに学習用データを用いて予め学ばせておくことで、回路またはシステムの状態の変化のパターンの中にある特徴量を自動で抽出することができる。なお、多層のニューラルネットワークは、ユーザインターフェース上で、任意の中間層数、ユニット数、学習率、学習回数、活性化関数を設定することができる。

なお、学習の対象となる各種情報に報酬関数を設定し、この報酬関数に基づいて価値が最も高くなるものを抽出する深層強化学習を用いても良い。

図５に示すように、表示制御部４２は、コンテンツ提示部５５と候補ワード表示部５６と参照情報表示部５７と対話型提示部５８とを備える。この表示制御部４２は、ユーザ端末３のディスプレイ４に、検索ページ６などの画像を表示する制御を行う。なお、表示制御部には、その他の制御部が設けられていても良い。

コンテンツ提示部５５は、参照情報選択受付部４４が使用者Ｕによる参照情報の選択操作を受け付けた場合に、この選択された参照情報に関するコンテンツに関する情報を提示する処理を行う。例えば、参照情報選択受付部４４が順序型検索ペイン１５（図９参照）の年表表示に表示されるプラント名２６の選択操作を受け付けた場合に、このプラント名２６に対応する検索結果の詳細画面１９（図８参照）を表示する制御を行う。また、参照情報選択受付部４４が探索型検索ペイン１７（図１０参照）に表示される第２階層ワードの選択操作を受け付けた場合に、その周囲に複数の第３階層ワードを表示する制御を行う。

候補ワード表示部５６は、キーワード入力受付部４３に入力された検索キーワードに基づいて、候補ワード蓄積部５１に蓄積された候補ワードを候補ワード表示ペイン１４（図７参照）に表示する制御を行う。

参照情報表示部５７は、順序型検索ペイン１５（図９参照）の年表表示、または、探索型検索ペイン１７（図１０参照）のスター型のグラフを表示する制御を行う。つまり、参照情報表示部５７は、参照情報抽出部４８により抽出された参照情報同士の繋がりを識別可能な特定態様で表示する制御を行う。

対話型提示部５８は、対話型検索ペイン１８（図１３参照）を表示する制御を行う。つまり、対話型提示部５８は、クラスター解析部５３のクラスタリングにより解析され、検索キーワードとして推奨される推奨ワードを対話型の態様で表示する。

本実施形態の不適合事例検索システム１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤなどのハードウェア資源を有し、ＣＰＵが各種プログラムを実行することで、ソフトウェアによる情報処理がハードウェア資源を用いて実現されるコンピュータで構成される。さらに、本実施形態の不適合事例検索方法は、プログラムをコンピュータに実行させることで実現される。

次に、不適合事例検索システム１が実行する不適合事例検索処理について図１４のフローチャートを用いて説明する。なお、前述の図１から図１３を適宜参照する。

この処理は、一定時間毎に繰り返される処理である。この処理が繰り返されることで、不適合事例検索システム１で不適合事例検索方法が実行される。なお、不適合事例検索システム１が他のメイン処理を実行中に、この処理を割り込ませて実行しても良い。

図１４に示すように、まず、ステップＳ１１において、メイン制御部３７は、ユーザ端末３から検索キーワードなどの情報の入力または選択操作などの入力を受け付ける入力受付処理を実行する。例えば、この入力受付処理では、データベース選択ボタン９などの選択操作も受け付ける。

また、入力受付処理において、キーワード入力受付部４３は、使用者Ｕが検索ページ６の検索窓８にキーワードを入力したときに、ユーザ端末３から検索キーワードの入力を受け付ける。

また、入力受付処理において、参照情報選択受付部４４は、順序型検索ペイン１５の年表表示に表示されるプラント名２６（参照情報）を使用者Ｕが選択したときに、その選択操作を受け付ける。

また、入力受付処理において、参照情報選択受付部４４は、探索型検索ペイン１７に表示される第２階層ワード（参照情報）を使用者Ｕが選択したときに、その選択操作を受け付ける。

また、入力受付処理において、スクロール受付部４５は、順序型検索ペイン１５の年表表示を、使用者Ｕが左右方向にスクロールする操作をしたときに、ユーザ端末３からスクロール操作の入力を受け付ける。

また、入力受付処理において、対話受付部４６は、対話型検索ペイン１８の対話受付窓３６に使用者Ｕが文字列３５を入力した場合に、ユーザ端末３から文字列３５の入力を受け付ける。

次のステップＳ１２において、メイン制御部３７は、検索ページ６における検索結果表示ペイン１６の表示態様を制御する検索結果表示処理を実行する。

次のステップＳ１３において、メイン制御部３７は、検索ページ６における候補ワード表示ペイン１４の表示態様を制御する候補検索処理を実行する。

次のステップＳ１４において、メイン制御部３７は、検索ページ６における順序型検索ペイン１５の表示態様を制御する順序型検索処理を実行する。

次のステップＳ１５において、メイン制御部３７は、検索ページ６における探索型検索ペイン１７の表示態様を制御する探索型検索処理を実行する。

次のステップＳ１６において、メイン制御部３７は、検索ページ６における対話型検索ペイン１８の表示態様を制御する対話型検索処理を実行する。そして、処理を終了する。

次に、不適合事例検索システム１が実行する検索結果表示処理について図１５のフローチャートを用いて説明する。なお、前述の図１から図１３を適宜参照する。

図１５に示すように、まず、ステップＳ２１において、コンテンツ検索部４７は、キーワード入力受付部４３が検索キーワードの入力を受け付けたか否かを判定する。ここで、検索キーワードの入力がない場合（ステップＳ２１にてＮＯの場合）は、ステップＳ２４に進む。一方、検索キーワードの入力がある場合（ステップＳ２１にてＹＥＳの場合）は、ステップＳ２２に進む。

次のステップＳ２２において、コンテンツ検索部４７は、入力された検索キーワードを用いてデータベース１１，１２，１３に記憶されたコンテンツ（文書）を対象として、全文検索を行う。そして、入力された検索キーワードに関するコンテンツを探し出し、検索結果の一覧を作成する。

次のステップＳ２３において、コンテンツ提示部５５は、デフォルトとして設定されている第１データベース１１に対応する検索結果の一覧を検索結果表示ペイン１６に表示する。

次のステップＳ２４において、コンテンツ提示部５５は、検索結果の一覧が検索結果表示ペイン１６に表示中であるか否かを判定する。ここで、検索結果の一覧が検索結果表示ペイン１６に表示中でない場合（ステップＳ２４にてＮＯの場合）は、処理を終了する。一方、検索結果の一覧が検索結果表示ペイン１６に表示中である場合（ステップＳ２４にてＹＥＳの場合）は、ステップＳ２５に進む。

次のステップＳ２５において、コンテンツ提示部５５は、入力受付部４０がデータベース選択ボタン９の選択操作を受け付けたか否かを判定する。ここで、データベース選択ボタン９の選択操作を受け付けていない場合（ステップＳ２５にてＮＯの場合）は、ステップＳ２７に進む。一方、データベース選択ボタン９の選択操作を受け付けた場合（ステップＳ２５にてＹＥＳの場合）は、ステップＳ２６に進む。

次のステップＳ２６において、コンテンツ提示部５５は、選択されたデータベース１１，１２，１３に対応する検索結果の一覧を検索結果表示ペイン１６に表示する。

次のステップＳ２７において、コンテンツ提示部５５は、入力受付部４０が検索結果表示ペイン１６に表示されるコンテンツの件名の選択を受け付けたか否かを判定する。ここで、コンテンツの件名の選択を受け付けていない場合（ステップＳ２７にてＮＯの場合）は、処理を終了する。一方、コンテンツの件名の選択を受け付けた場合（ステップＳ２７にてＹＥＳの場合）は、ステップＳ２８に進む。

次のステップＳ２８において、コンテンツ提示部５５は、選択を受け付けたコンテンツ名に対応する検索結果の詳細画面１９を表示する。そして、処理を終了する。

次に、不適合事例検索システム１が実行する候補検索処理について図１６のフローチャートを用いて説明する。なお、前述の図１から図１３を適宜参照する。

図１６に示すように、まず、ステップＳ３１において、コンテンツ検索部４７は、キーワード入力受付部４３が検索キーワードの入力を受け付けたか否かを判定する。ここで、検索キーワードの入力がない場合（ステップＳ３１にてＮＯの場合）は、ステップＳ３４に進む。一方、検索キーワードの入力がある場合（ステップＳ３１にてＹＥＳの場合）は、ステップＳ３２に進む。

次のステップＳ３２において、コンテンツ検索部４７は、検索結果表示処理にて探し出されたコンテンツに関する候補ワードを候補ワード蓄積部５１から抽出する。

次のステップＳ３３において、候補ワード表示部５６は、デフォルトとして設定されている第１データベース１１に対応する候補ワードを候補ワード表示ペイン１４に表示する。

次のステップＳ３４において、候補ワード表示部５６は、候補ワードが候補ワード表示ペイン１４に表示中であるか否かを判定する。ここで、候補ワードが候補ワード表示ペイン１４に表示中でない場合（ステップＳ３４にてＮＯの場合）は、処理を終了する。一方、候補ワードが候補ワード表示ペイン１４に表示中である場合（ステップＳ３４にてＹＥＳの場合）は、ステップＳ３５に進む。

次のステップＳ３５において、候補ワード表示部５６は、入力受付部４０がデータベース選択ボタン９の選択操作を受け付けたか否かを判定する。ここで、データベース選択ボタン９の選択操作を受け付けていない場合（ステップＳ３５にてＮＯの場合）は、ステップＳ３７に進む。一方、データベース選択ボタン９の選択操作を受け付けた場合（ステップＳ３５にてＹＥＳの場合）は、ステップＳ３６に進む。

次のステップＳ３６において、候補ワード表示部５６は、選択されたデータベース１１，１２，１３に対応する候補ワードを候補ワード表示ペイン１４に表示する。

次のステップＳ３７において、コンテンツ提示部５５は、入力受付部４０が候補ワード表示ペイン１４に表示される候補ワードの選択を受け付けたか否かを判定する。ここで、候補ワードの選択を受け付けていない場合（ステップＳ３７にてＮＯの場合）は、処理を終了する。一方、候補ワードの選択を受け付けた場合（ステップＳ３７にてＹＥＳの場合）は、ステップＳ３８に進む。

次のステップＳ３８において、コンテンツ提示部５５は、選択を受け付けた候補ワードを検索キーワードとして検索窓８にセットする。そして、処理を終了する。

次に、不適合事例検索システム１が実行する順序型検索処理について図１７のフローチャートを用いて説明する。なお、前述の図１から図１３を適宜参照する。

図１７に示すように、まず、ステップＳ４１において、コンテンツ検索部４７は、キーワード入力受付部４３が検索キーワードの入力を受け付けたか否かを判定する。ここで、検索キーワードの入力がない場合（ステップＳ４１にてＮＯの場合）は、ステップＳ４４に進む。一方、検索キーワードの入力がある場合（ステップＳ４１にてＹＥＳの場合）は、ステップＳ４２に進む。

次のステップＳ４２において、参照情報抽出部４８は、検索結果表示処理にてコンテンツ検索部４７により探し出されたコンテンツに関する２つの参照情報を抽出する処理を行う。ここで、参照情報抽出部４８は、順序情報としての不適合事例が生じた時点２５（日付）とプラント名２６の２つの参照情報を抽出する。

次のステップＳ４３において、参照情報表示部５７は、デフォルトとして設定されている第１データベース１１に対応する参照情報としての時点２５（日付）とプラント名２６を順序型検索ペイン１５の年表表示に表示する。

次のステップＳ４４において、参照情報表示部５７は、参照情報としての時点２５（日付）とプラント名２６が順序型検索ペイン１５に表示中であるか否かを判定する。ここで、参照情報としての時点２５（日付）とプラント名２６が順序型検索ペイン１５に表示中でない場合（ステップＳ４４にてＮＯの場合）は、処理を終了する。一方、参照情報としての時点２５（日付）とプラント名２６が順序型検索ペイン１５に表示中である場合（ステップＳ４４にてＹＥＳの場合）は、ステップＳ４５に進む。

次のステップＳ４５において、参照情報表示部５７は、入力受付部４０がデータベース選択ボタン９の選択操作を受け付けたか否かを判定する。ここで、データベース選択ボタン９の選択操作を受け付けていない場合（ステップＳ４５にてＮＯの場合）は、ステップＳ４７に進む。一方、データベース選択ボタン９の選択操作を受け付けた場合（ステップＳ４５にてＹＥＳの場合）は、ステップＳ４６に進む。

次のステップＳ４６において、参照情報表示部５７は、選択されたデータベース１１，１２，１３に対応する参照情報としての時点２５（日付）とプラント名２６を順序型検索ペイン１５の年表表示に表示する。

次のステップＳ４７において、参照情報表示部５７は、スクロール受付部４５が順序型検索ペイン１５の年表表示をスクロールする操作を受け付けたか否かを判定する。ここで、年表表示をスクロールする操作を受け付けていない場合（ステップＳ４７にてＮＯの場合）は、ステップＳ４９に進む。一方、年表表示をスクロールする操作を受け付けた場合（ステップＳ４７にてＹＥＳの場合）は、ステップＳ４８に進む。

次のステップＳ４８において、参照情報表示部５７は、順序型検索ペイン１５の年表表示がスクロールされる表示の処理を実行する。

次のステップＳ４９において、コンテンツ提示部５５は、参照情報選択受付部４４が年表表示に表示されるプラント名２６の選択操作を受け付けたか否かを判定する。ここで、年表表示に表示されるプラント名２６の選択操作を受け付けていない場合（ステップＳ４９にてＮＯの場合）は、処理を終了する。一方、年表表示に表示されるプラント名の選択操作を受け付けた場合（ステップＳ４９にてＹＥＳの場合）は、ステップＳ５０に進む。

次のステップＳ５０において、コンテンツ提示部５５は、選択を受け付けたプラント名２６に対応する検索結果の詳細画面１９を表示する。そして、処理を終了する。

次に、不適合事例検索システム１が実行する探索型検索処理について図１８のフローチャートを用いて説明する。なお、前述の図１から図１３を適宜参照する。

図１８に示すように、まず、ステップＳ５１において、コンテンツ検索部４７は、キーワード入力受付部４３が検索キーワードの入力を受け付けたか否かを判定する。ここで、検索キーワードの入力がない場合（ステップＳ５１にてＮＯの場合）は、ステップＳ５４に進む。一方、検索キーワードの入力がある場合（ステップＳ５１にてＹＥＳの場合）は、ステップＳ５２に進む。

次のステップＳ５２において、参照情報抽出部４８は、検索結果表示処理にてコンテンツ検索部４７により探し出されたコンテンツに関する複数の参照情報としての第２階層ワードを抽出する処理を行う。

次のステップＳ５３において、参照情報表示部５７は、デフォルトとして設定されている第１データベース１１に対応する複数の参照情報としての第２階層ワードを探索型検索ペイン１７のスター型のグラフに表示する。

次のステップＳ５４において、参照情報表示部５７は、参照情報としての第２階層ワードが探索型検索ペイン１７に表示中であるか否かを判定する。ここで、参照情報としての第２階層ワードが探索型検索ペイン１７に表示中でない場合（ステップＳ５４にてＮＯの場合）は、処理を終了する。一方、参照情報としての第２階層ワードが探索型検索ペイン１７に表示中である場合（ステップＳ５４にてＹＥＳの場合）は、ステップＳ５５に進む。

次のステップＳ５５において、参照情報表示部５７は、入力受付部４０がデータベース選択ボタン９の選択操作を受け付けたか否かを判定する。ここで、データベース選択ボタン９の選択操作を受け付けていない場合（ステップＳ５５にてＮＯの場合）は、ステップＳ５７に進む。一方、データベース選択ボタン９の選択操作を受け付けた場合（ステップＳ５５にてＹＥＳの場合）は、ステップＳ５６に進む。

次のステップＳ５６において、参照情報表示部５７は、選択されたデータベース１１，１２，１３に対応する参照情報としての第２階層ワードを探索型検索ペイン１７のスター型のグラフに表示する。

次のステップＳ５７において、階層情報抽出部４９は、参照情報選択受付部４４が第２階層ワードの選択操作を受け付けた否かを判定する。ここで、第２階層ワードの選択操作を受け付けていない場合（ステップＳ５７にてＮＯの場合）は、処理を終了する。一方、第２階層ワードの選択操作を受け付けた場合（ステップＳ５７にてＹＥＳの場合）は、ステップＳ５８に進む。

次のステップＳ５８において、階層情報抽出部４９は、選択された第２階層ワードに関する複数の第３階層ワードを抽出する。

次のステップＳ５９において、参照情報表示部５７は、第２階層ワードおよび第３ワードを探索型検索ペイン１７のスター型のグラフの表示を更新する。

次に、不適合事例検索システム１が実行する対話型検索処理について図１９のフローチャートを用いて説明する。なお、前述の図１から図１３を適宜参照する。

図１９に示すように、まず、ステップＳ６１において、検索履歴蓄積部５０は、キーワード入力受付部４３が検索キーワードの入力を受け付けたか否かを判定する。ここで、検索キーワードの入力がない場合（ステップＳ６１にてＮＯの場合）は、ステップＳ６３に進む。一方、検索キーワードの入力がある場合（ステップＳ６１にてＹＥＳの場合）は、ステップＳ６２に進む。

次のステップＳ６２において、検索履歴蓄積部５０は、使用者Ｕが検索に用いた検索キーワードを記憶部３９に蓄積する。

次のステップＳ６３において、対話処理部５２は、対話受付部４６が質問を受け付けたか否かを判定する。つまり、対話型検索ペイン１８の対話受付窓３６に文字列３５が入力されたか否かを判定する。ここで、質問を受け付けたていない場合（ステップＳ６３にてＮＯの場合）は、処理を終了する。一方、質問を受け付けた場合（ステップＳ６３にてＹＥＳの場合）は、ステップＳ６４に進む。

次のステップＳ６４において、対話処理部５２は、受け付けた質問の内容を解析する処理を行う。ここで、質問に対する回答を生成する処理を行っても良い。

次のステップＳ６５において、対話処理部５２は、受け付けた質問が検索に関する質問であるか否かを判定する。ここで、検索に関する質問でない場合（ステップＳ６５にてＮＯの場合）は、ステップＳ６８に進む。一方、検索に関する質問である場合（ステップＳ６５にてＹＥＳの場合）は、ステップＳ６６に進む。

次のステップＳ６６において、クラスター解析部５３は、検索履歴蓄積部５０により記憶部３９に記憶された検索履歴に含まれる検索キーワードをクラスタリングにより解析する処理を行う。そして、検索キーワードとして推奨される推奨ワードを抽出する処理を行う。なお、機械学習部５４が、検索履歴に含まれる検索キーワードをデータマイニングにより解析する処理を行うことで、検索キーワードとして推奨される推奨ワードを抽出する処理を行っても良い。

次のステップＳ６７において、対話型提示部５８は、解析に基づいて抽出された推奨ワードを推奨する回答を示す文字列３４を対話型検索ペイン１８に表示する。そして、処理を終了する。

ステップＳ６８において、対話型提示部５８は、検索に関する質問ではない他の質問に対する適切な回答を示す文字列３４を対話型検索ペイン１８に表示する。そして、処理を終了する。

なお、本実施形態のフローチャートにおいて、各ステップが直列に実行される形態を例示しているが、必ずしも各ステップの前後関係が固定されるものでなく、一部のステップの前後関係が入れ替わっても良い。また、一部のステップが他のステップと並列に実行されても良い。

本実施形態のシステムは、専用のチップ、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、またはＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサを高集積化させた制御装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）またはＲＡＭ（Random Access Memory）などの記憶装置と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）またはＳＳＤ（Solid State Drive）などの外部記憶装置と、ディスプレイなどの表示装置と、マウスまたはキーボードなどの入力装置と、通信インターフェースとを備える。このシステムは、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成で実現できる。

なお、本実施形態のシステムで実行されるプログラムは、ＲＯＭなどに予め組み込んで提供される。もしくは、このプログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、メモリカード、ＤＶＤ、フレキシブルディスク（ＦＤ）などのコンピュータで読み取り可能な非一過性の記憶媒体に記憶されて提供するようにしても良い。

また、このシステムで実行されるプログラムは、インターネットなどのネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせて提供するようにしても良い。また、このシステムは、構成要素の各機能を独立して発揮する別々のモジュールを、ネットワークまたは専用線で相互に接続し、組み合わせて構成することもできる。

なお、使用者Ｕが検索を行ったときに、不適合事例検索システム１が抽出する少なくとも２つの参照情報は、検索の絞込みを容易に行うための情報でも良いし、検索結果として多数表示されるコンテンツの識別を容易に行うための情報でも良い。

なお、使用者Ｕが検索窓８に検索キーワードを入力したときに、検索を推奨するワードを検索窓８の下に表示させても良い。

なお、不適合事例が生じる可能性が高い未来の時点をＡＩで予測し、順序型検索ペイン１５の年表表示に表示させても良い。

なお、本実施形態では、順序型検索ペイン１５の年表表示および探索型検索ペイン１７のスター型のグラフが２次元のグラフとなっているが、その他の態様であっても良い。例えば、順序型検索ペイン１５の年表表示と探索型検索ペイン１７のスター型のグラフとの少なくともいずれかを３次元のグラフとしても良い。

以上説明した実施形態によれば、抽出された参照情報同士の繋がりを識別可能な特定態様で表示する参照情報表示部を備えることにより、不適合事例に関するナレッジを有効活用し、技術継承、品質向上、業務効率化を実現できる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更、組み合わせを行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１…不適合事例検索システム、２…インターネット、３…ユーザ端末、４…ディスプレイ、５…ブラウザ、６…検索ページ、７…アドレスバー、８…検索窓、９…データベース選択ボタン、１０…マウスカーソル、１１…第１データベース、１２…第２データベース、１３…第３データベース、１４…候補ワード表示ペイン、１５…順序型検索ペイン、１６…検索結果表示ペイン、１７…探索型検索ペイン、１８…対話型検索ペイン、１９…詳細画面、２０…有効活用ボタン、２１…非有効活用ボタン、２２…閉じるボタン、２３…メインライン、２４…サブライン、２５…時点、２６…プラント名、２７…現時点ライン、２８…検索キーワード（第１階層ワード）、２９…第２階層ワード、３０…第３階層ワード、３１…連結ライン、３２…アシスタントアイコン、３３…ユーザアイコン、３４，３５…文字列、３６…対話受付窓、３７…メイン制御部、３８…通信部、３９…記憶部、４０…入力受付部、４１…検索処理部、４２…表示制御部、４３…キーワード入力受付部、４４…参照情報選択受付部、４５…スクロール受付部、４６…対話受付部、４７…コンテンツ検索部、４８…参照情報抽出部、４９…階層情報抽出部、５０…検索履歴蓄積部、５１…候補ワード蓄積部、５２…対話処理部、５３…クラスター解析部、５４…機械学習部、５５…コンテンツ提示部、５６…候補ワード表示部、５７…参照情報表示部、５８…対話型提示部、Ｕ…使用者。

本発明の実施形態に係る不適合事例検索システムは、検索キーワードの入力を受け付けるキーワード入力受付部と、プラントにて過去に発生したトラブルの原因と対応策の記録である不適合事例を示すコンテンツを記憶するデータベースから、入力された前記検索キーワードに関する前記コンテンツを探し出すコンテンツ検索部と、探し出された前記コンテンツに関する少なくとも２つの参照情報を抽出する参照情報抽出部と、抽出された前記参照情報同士の繋がりを識別可能な特定態様で表示する参照情報表示部と、前記特定態様で表示された前記参照情報のうち、１つの前記参照情報の選択を受け付ける参照情報選択受付部と、選択された前記参照情報に関する前記コンテンツに関する情報を提示するコンテンツ提示部と、を備え、前記参照情報は、昇順または降順に表示可能な順序情報を含み、少なくとも１つの前記特定態様は、１次元方向に沿って延びるメインラインにより前記順序情報が昇順または降順に並べられ、かつ前記メインラインから延びるサブラインに前記順序情報に対応する他の前記参照情報が結び付けられた少なくとも２次元のグラフであり、前記メインラインは、前記不適合事例が生じた時点を示す時間軸であり、前記サブラインに結び付けられる他の前記参照情報は、前記不適合事例が生じたプラント名、前記不適合事例が生じた設備名、前記不適合事例の発生事象名のうち、少なくともいずれか１つである。

不適合事例検索システム１は、使用者が、有効活用ボタン２０および非有効活用ボタン２１のいずれかをクリックしたかを示す有効活用情報を、提示したコンテンツに対応付けて記憶する。さらに、有効活用情報と使用者Ｕが検索に用いた検索キーワードとを対応付けて記憶する。この有効活用情報は、次に検索が行われるときに、使用者Ｕの検索を支援するために用いられる。

本実施形態の年表表示では、不適合事例が生じた日付が順序情報となっているとともにプラント名が他の参照情報となっている。不適合事例検索システム１は、使用者Ｕが検索を行ったときに、コンテンツに関する少なくとも２つの参照情報を抽出し、抽出された参照情報同士の繋がりを識別可能な特定態様で表示する。

次のステップＳ５７において、階層情報抽出部４９は、参照情報選択受付部４４が第２階層ワードの選択操作を受け付けたか否かを判定する。ここで、第２階層ワードの選択操作を受け付けていない場合（ステップＳ５７にてＮＯの場合）は、処理を終了する。一方、第２階層ワードの選択操作を受け付けた場合（ステップＳ５７にてＹＥＳの場合）は、ステップＳ５８に進む。

次のステップＳ５９において、参照情報表示部５７は、第２階層ワードおよび第３階層ワードを探索型検索ペイン１７のスター型のグラフに表示し、このグラフを更新する。

次のステップＳ６３において、対話処理部５２は、対話受付部４６が質問を受け付けたか否かを判定する。つまり、対話型検索ペイン１８の対話受付窓３６に文字列３５が入力されたか否かを判定する。ここで、質問を受け付けていない場合（ステップＳ６３にてＮＯの場合）は、処理を終了する。一方、質問を受け付けた場合（ステップＳ６３にてＹＥＳの場合）は、ステップＳ６４に進む。

Claims (13)

1. 検索キーワードの入力を受け付けるキーワード入力受付部と、
   不適合事例を示すコンテンツを記憶するデータベースから、入力された前記検索キーワードに関する前記コンテンツを探し出すコンテンツ検索部と、
   探し出された前記コンテンツに関する少なくとも２つの参照情報を抽出する参照情報抽出部と、
   抽出された前記参照情報同士の繋がりを識別可能な特定態様で表示する参照情報表示部と、
   前記特定態様で表示された前記参照情報のうち、１つの前記参照情報の選択を受け付ける参照情報選択受付部と、
   選択された前記参照情報に関する前記コンテンツに関する情報を提示するコンテンツ提示部と、
   を備える、
   不適合事例検索システム。
2. 前記特定態様は、少なくとも２次元のグラフである、
   請求項１に記載の不適合事例検索システム。
3. 前記参照情報は、昇順または降順に表示可能な順序情報を含み、
   前記特定態様は、１次元方向に沿って延びるメインラインにより前記順序情報が昇順または降順に並べられ、かつ前記メインラインから延びるサブラインに前記順序情報に対応する他の前記参照情報が結び付けられた前記グラフである、
   請求項２に記載の不適合事例検索システム。
4. 前記メインラインを前記１次元方向にスクロールする操作を受け付けるスクロール受付部を備える、
   請求項３に記載の不適合事例検索システム。
5. 前記メインラインは、前記不適合事例が生じた時点を示す時間軸となっている、
   請求項３または請求項４に記載の不適合事例検索システム。
6. 前記サブラインに結び付けられる他の前記参照情報は、前記不適合事例が生じたプラント名、前記不適合事例が生じた設備名、前記不適合事例の発生事象名のうち、少なくともいずれか１つである、
   請求項３から請求項５のいずれか１項に記載の不適合事例検索システム。
7. 前記特定態様は、前記参照情報としての前記検索キーワードと他の前記参照情報とが連結ラインにより結び付けられた前記グラフである、
   請求項２に記載の不適合事例検索システム。
8. 前記特定態様は、他の前記参照情報が複数ある場合に、前記検索キーワードをルートとし、他の前記参照情報をリーフとして表示するスター型の前記グラフである、
   請求項７に記載の不適合事例検索システム。
9. 前記検索キーワードを第１階層ワードとし、前記第１階層ワードに関する前記参照情報を第２階層ワードとした場合に、前記第２階層ワードに関する第３階層ワードを抽出する階層情報抽出部と、
   を備え、
   前記特定態様は、前記第２階層ワードと前記第３階層ワードとが前記連結ラインにより結び付けられた態様を含む、
   請求項７または請求項８に記載の不適合事例検索システム。
10. 入力を受け付けた前記検索キーワードの検索履歴を蓄積する検索履歴蓄積部と、
    前記検索履歴に含まれる前記検索キーワードをクラスタリングにより解析するクラスター解析部と、
    前記クラスタリングにより解析された前記検索キーワードとして推奨される推奨ワードを対話型の態様で表示する対話型提示部と、
    を備える、
    請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の不適合事例検索システム。
11. 前記検索キーワードの候補となる候補ワードを蓄積する候補ワード蓄積部と、
    前記キーワード入力受付部に入力された前記検索キーワードに基づいて、前記候補ワード蓄積部に蓄積された前記候補ワードを表示する候補ワード表示部と、
    を備える、
    請求項１から請求項１０のいずれか１項に記載の不適合事例検索システム。
12. 前記候補ワードは、前記検索キーワードを一部に含むワード、前記検索キーワードの同義語、前記同義語を一部に含むワード、前記検索キーワードの類義語、前記類義語を一部に含むワード、前記検索キーワードの略称、前記略称を一部に含むワード、前記検索キーワードの正式名称、前記正式名称を一部に含むワードのうち、少なくともいずれか１つである、
    請求項１１のいずれか１項に記載の不適合事例検索システム。
13. 検索キーワードの入力を受け付けるステップと、
    不適合事例を示すコンテンツを記憶するデータベースから、入力された前記検索キーワードに関する前記コンテンツを探し出すステップと、
    探し出された前記コンテンツに関する少なくとも２つの参照情報を抽出するステップと、
    抽出された前記参照情報同士の繋がりを識別可能な特定態様で表示するステップと、
    前記特定態様で表示された前記参照情報のうち、１つの前記参照情報の選択を受け付けるステップと、
    選択された前記参照情報に関する前記コンテンツに関する情報を提示するステップと、
    を含む、
    不適合事例検索方法。

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