JP2023032128A - 故障知識構築システム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】文書からの保全に関連する知識抽出の名寄せ精度の向上。【解決手段】保全の対象機器についての保全情報として、故障，処置および保全の実施手順を蓄積し、記憶する故障知識データベースと，対象機器の保全情報を記述する保全文書から、故障表現と処置表現を抽出する表現抽出部と，表現抽出部の抽出結果と、故障知識データベースの保全の実施手順の情報をもとに，故障表現と処置表現の各表現の前後に実施される保全の実施手順の出現頻度を計算し、故障表現と処置表現の各表現同士の分布間距離を計算する名寄せ部と，名寄せ部の処理結果を名寄せ候補として描画し手動編集操作を可能とする入出力部と，入出力部の情報を編集した結果を故障知識データベースに保存するデータベース編集部を具備することを特徴とする故障知識構築システム。【選択図】図１

Description

本発明は，故障知識構築システム及び方法に関する。

保全現場の人員不足解消のために，保全に関する知識を集積し活用することで効率的な保全を実現する方法が求められる。しかし，効率的な保全に必要となるデータベース化された知識を手動で構築することは工数がかかるため，導入コストが大きい。そのため，保全関連文書から保全に関する知識を自動で抽出する技術が必要となる。

文書からの情報抽出に関する技術として，例えば特許文献１が知られている。特許文献１では、類似文字列の抽出対象のデータの増大による抽出処理負荷の増大を抑制することを目的として、「所定の文字列との間の編集距離が所定数（ｄ）以下の文字列を文字列群から抽出する抽出プログラムは、前記所定の文字列内の連続する文字列である１または複数の部分文字列であって、前記所定の文字列において連続する文字数（ｎ）が前記所定の文字列の文字数（ｍ）を前記所定数（ｄ）で除算した商よりも小さい、１または複数の部分文字列を抽出し、抽出された前記１または複数の部分文字列のいずれかを含む文字列を前記文字列群から抽出し、前記文字列群から抽出された文字列について、前記所定の文字列との間の編集距離が所定の距離（ｄ）以下であるか否か判定する、処理をコンピュータに実行させる。」ものである。

特開２０１３―２９８９１号公報

文書からの知識情報の抽出において，似たような意味の情報を一つの情報としてまとめる「名寄せ」は難しい課題とされており，様々な手法が提案されている。特許文献１では，文書からの情報の抽出において，抽出された二つの文字列の編集距離の大きさを判定し，距離が近いものは名寄せする，というやり方で名寄せを実現する。

しかし，この手法では文字列的に大きく異なるものは名寄せできない。また，保全の分野においては，一般的な単語の使われ方と異なる単語の用いられ方があり，あるいは専門用語が存在しているため，一般的な自然言語処理で用いられるような名寄せ手法が適用することが難しい場合がある。

以上のことから，名寄せをする際に保全に特徴的な情報の関係性を利用することで名寄せを実現するシステム及び方法が必要となっている。

以上のことから本発明においては、「保全の対象機器についての保全情報として、故障，処置および保全の実施手順を蓄積し、記憶する故障知識データベースと，対象機器の保全情報を記述する保全文書から、故障表現と処置表現を抽出する表現抽出部と，表現抽出部の抽出結果と、故障知識データベースの保全の実施手順の情報をもとに，故障表現と処置表現の各表現の前後に実施される保全の実施手順の出現頻度を計算し、故障表現と処置表現の各表現同士の分布間距離を計算する名寄せ部と，名寄せ部の処理結果を名寄せ候補として描画し手動編集操作を可能とする入出力部と，入出力部の情報を編集した結果を故障知識データベースに保存するデータベース編集部を具備することを特徴とする故障知識構築システム。」としたものである。

また本発明は、「対象機器の保全情報を記述する保全文書から、機器及び部品の故障内容を記述した故障表現と、当該故障内容の時に実施した処置内容を記述した処置表現を抽出し，複数の故障表現と複数の処置表現について、その組み合わせを求め、特定の故障表現に対する処置表現の記述回数に応じた名寄せ処理を実施し、名寄せ処理結果についての人的判断結果を反映した情報を故障知識として故障知識データベースに反映する故障知識構築方法。」としたものである。

本発明にかかる故障知識構築システム及び方法によって，文書からの保全に関連する知識抽出の名寄せ精度が向上する。これにより，より品質の高い保全関連知識のデータが作成可能となる。また，このような保全関連の知識データの構築にかかる工数を削減する。

故障知識構築システム１の基本概念を説明するための図。 故障知識データベースＤＢの構成例として、保全内容を模式的に示した図。 部品ノードが持つプロパティの例を示す図。 故障ノードが持つプロパティの例を示す図。 処置ノードが持つプロパティの例を示す図。 故障と処置についての前後手順マップの例を示す図。 本発明の実施例２に係る故障知識構築システムの全体構成例を示す図。 表現抽出部２１の抽出結果の例を示す図。 本発明の実施例２に係る名寄せ部２２の処理内容を詳細に示す図。 名寄せ部２２での処理を表すフローチャート。 抽出結果データの編集の結果を示す図。 抽出結果追加後の故障前後手順マップの例を示す図。 故障表現に関する描画の例を示す図。 故障表現の手動編集画面の例を示す図。 表現抽出部２１で抽出したデータを編集したデータの例を示す図。 本発明の実施例３に係る名寄せ部２２の処理内容を詳細に示す図。 手順欠損確率計算部１５０１の出力を示す図。 抽出データ欠損補完部１５０２の出力を示す図。

以下，本発明の実施例について図面を用いて説明する。

実施例１では、本発明の基本的な処理概念について説明する。本発明では、機器や部品に対して実行した保全の際に、保全員が作成した記録や報告書である保全実施ログに記載の情報を用いた名寄せ処理により、高精度の故障知識データベースを簡便に構築しようとしている。

図１は故障知識構築システム１の基本概念を説明するための図である。故障知識構築システム１は、計算機を用いて構成されており、記憶部１０内に一時記憶部Mと故障知識データベースＤＢを備え、演算部２０において実行される各種処理機能として、表現抽出部２１，名寄せ部２２，データベース編集部２３の各機能を備える。また、入出力部２４を介してデータベース編集者１９と連携している。

図１の基本概念図において保全実施ログＤ１には、種々の内容が自由記述により記載されているが、この中には機器や部品に対して実行した保全の情報として、故障内容の情報Ｄ１ａとその結果として行った処置についての情報Ｄ１ｂを含んでいる。故障内容の情報Ｄ１ａは、日付、部品名の他に例えば磁気ヘッドについて故障内容が「汚れる」、「汚損」、「破損」などの表現で自由記載されている。また処置情報Ｄ１ｂは、日付、部品名の他に処置内容が「清掃」、「調整」、「交換」などの表現で自由記載されている。この例の場合に、「汚れる」、「汚損」、「破損」は、いずれも故障内容を表現したものであるが、この表現の仕方は保全員によりさまざまである。また、同義の他の用語で表現される可能性もある。

表現抽出部２１では，自由記述された保全実施ログＤ１の多くの用語の中から、故障内容の情報Ｄ１ａにおける故障内容の表現である「汚れる」、「汚損」、「破損」を抽出し、また処置情報Ｄ１ｂにおける処置内容の表現である「清掃」、「交換」を抽出する。

名寄せ部２２では、まず故障内容の表現「汚れる」、「汚損」、「破損」と、処置内容の表現「清掃」、「調整」、「交換」の組み合わせＤ１ｃを作成する。次に名寄せ部２２では、各表現での故障の時の各処置表現の出現頻度を計算し用語出現頻度情報Ｄ１ｄを求める。図示の例では故障用語が「汚れる」である場合に、処置用語が「清掃」、「調整」、「交換」である出現頻度が算出されている。同様に、「汚損」、「破損」のときの処置用語の出現頻度が求められる。さらに名寄せ部２２では、この出現頻度が高い情報の組み合わせから最終的に名寄せ後情報Ｄ１ｅを得る。この例では例えば、磁気ヘッドについての故障表現「汚れる」、「汚損」は名寄せ処理により同義と解釈されてこの時の処置は「清掃」である確率が最も高く、他方「破損」は「汚れる」、「汚損」とは異なる故障事象であり、この時の処置は「交換」である確率が最も高いと判断される。

名寄せ部２２で求められた中間生成物としての各情報Ｄ１ｃ，Ｄ１ｄ，Ｄ１ｅなどは適宜入出力部２４を介して外部出力することが可能とされ、データベース編集者１９による修正後に故障知識データベースＤＢに故障知識Ｄとして格納される。

このようにして名寄せにより構成された故障知識データベースＤＢの構成例が図２から図５に示されている。まず図２は故障知識データベースＤＢの構成例である。保全内容を模式的に示した図であり、対象となる機器とその部品の構成、及び、故障と処置の関係の一例を示した図である。故障知識データベースＤＢには、保全の対象機器についての保全情報として、故障，処置および保全の手順を蓄積し、記憶している。

図２の記述関係によれば、保全の対象となる機器Ａは、部品Ｂ，部品Ｃから構成されており、さらに部品Ｂ，部品Ｃは、それぞれ部品Ｄ，部品Ｅを含んでいることを表している。また例えば部品Ｃにおける故障Ｆとこれに対する処置Ｈ，部品Ｅにおける故障Ｇとこれに対する処置ｉ，ｊ、さらには部品Ｃ，Ｅ間にまたがる処置Ｈと故障Ｇの関係などを表している。

機器Ａについてのこれらの情報を保存する故障知識データベースＤＢの記憶方式は、例えばノードＮと、ノードＮ間の関係を表すエッジＥによって表現されるグラフデータベースで実装されたものである。ノードＮとエッジＥは，図２で示されているほかに，それぞれプロパティと呼ばれる付加情報を持つのがよい。

図２においてノードＮとは、楕円で示した機器Ａやその部品Ｂ－Ｅ、ならびに四角で示した故障Ｆ，Ｇおよび処置Ｈ，Ｉ，ｊのことであり、これらは，部品ノード（Ｎ１０１－Ｎ１０５），故障ノード（Ｎ１０６、Ｎ１０８），処置ノード（Ｎ１０７，Ｎ１０９，Ｎ１１０）を表している。

またエッジＥとは、ノードＮ間の関係を示したものであり、部品間或は部品と機器の間の親子関係（Ｅ２０１－Ｅ２０６），部品と故障の間の部品－故障関係（Ｅ２０４，Ｅ２０８），部品と処置の間の部品－処置関係（Ｅ２０５，Ｅ２０９，Ｅ２１０），故障と処置の間の実施手順関係（Ｅ２０６，Ｅ２０７，Ｅ２１１，Ｅ２１２）というエッジによって故障知識データベースＤＢが構成されていることを示している。

なお、故障知識データベースＤＢには、これらに付随したプロパティ情報として，他に知識として保存が必要な情報が含まれていてもよい。例えば，故障原因を調べる際に用いられる検査項目の情報をノードとして付加したり，故障同士の因果関係をエッジとして付加したりしてもよい。また，図２で示されているノードの種類はさらに細分化してもよい。例えば，処置ノード（Ｎ１０７，Ｎ１０９，Ｎ１１０）を実施する作業のノードと故障を修理するための対策のノードに分けたり，故障ノード（Ｎ１０６、Ｎ１０８）を症状，外部原因，内部原因などに細分化したりしてもよい。

このように、故障知識データベースＤＢは，保全の対象となる機器に関する保全知識Ｄをデータとして格納する。故障知識データベースＤＢに格納された故障知識Ｄは，各種保全サービスや設計・運用業務との連携において活用可能である。例えば，保全員に修理の手順を指示するシステムや，故障の原因を推定するシステムなどである。内部の情報は名寄せ部２２で行われる処理の中で使用される。また，最終的にデータベース編集者１９が編集した結果が故障知識データベースＤＢに保存される。故障知識データベースＤＢの実装形態はリレーショナルデータベースだけでなく，グラフデータベースでもよい。本実施例では，グラフデータベースでの実装について，図２にて説明している。

故障知識データベースＤＢによれば、以下のノードＮおよびエッヂＥが連携して使用されることで部品が定義されている。このうち部品ノード（Ｎ１０１－Ｎ１０５）は部品に関する情報を持つ。部品の親子関係は部品親子関係エッジ（Ｅ２０１－Ｅ２０６）で記述される。また，部品がどのような故障を起こすかに関する情報は部品－故障関係エッジ（Ｅ２０４，Ｅ２０８）に記述される。保全作業の手順の中で部品に対してどのような処置を行うかについては部品－処置関係エッジ（Ｅ２０５，Ｅ２０９，Ｅ２１０）で記載される。

部品の主たる情報である部品ノード（Ｎ１０１－Ｎ１０５）のプロパティを図３に示している。図３は、部品ノードＮ１０３のときのプロパティ（ＤＮ３０１－ＤＮ３０４）の一例であり，図３に示すもの以外が含まれていてもよい。部品ＩＤ（ＤＮ３０１）は，故障知識データベースＤＢ内で部品を一意に特定するために保持されるものであり、この例ではＰ＿００３として定義されている。なお他の部品ノードの部品ＩＤ（ＤＮ３０１）と重複することはない。部品名称ＤＮ３０２は部品の名称を記載するものであり、この例では部品Ｃとして定義されている。なお他のノードの部品名称ＤＮ３０２と重複があってもよいが，その場合は表現抽出部２１で抽出したものを名寄せ部２２で部品ノード（Ｎ１０１－Ｎ１０５）に紐づける処理が必要となる。

そのほか図３ではプロパティとして，説明ＤＮ３０３や部品名称の同義表現ＤＮ３０４を持つこととする。説明ＤＮ３０３には、部品Ｃについての説明が説明Ｃとして記述され、さらに部品名称の同義表現ＤＮ３０４には、部品Ｃについての説明が説明Ｃ´あるいは説明Ｃ´´として記述されている。これは、これらの表現は、表現上の相違はあるものの、基本的に同じことの説明であることを示している。なお、同義表現ＤＮ３０４は表現抽出部２１で抽出した部品名を部品ノード（Ｎ１０１－Ｎ１０５）に紐づける際に有用である。

部品親子関係エッジ（Ｅ２０１－Ｅ２０６）は、図２の矢印で示すように部品の親子関係を示す有向のエッジである。図２の例では，機器Ａの要素として部品Ｂと部品Ｃが存在し部品Ｂの中には部品Ｄがある，という機器Ａの部品構造展開に関する知識を記述している。

部品－故障関係エッジ（Ｅ２０４，Ｅ２０８）は，図２の矢印で示すようにどの部品でどのような故障が生じるかを示す有向のエッジである。例えば，図２では部品Ｃで故障Ｆという故障を発生するということを示している。

部品－処置関係（Ｅ２０５，Ｅ２０９，Ｅ２１０）では，図２の矢印で示すようにどの部品に対してどのような処置を行うかを示す有向のエッジである。例えば，図２では部品Ｃの処置Ｈという作業について記述している。

故障知識データベースＤＢによれば、以下のノードＮおよびエッヂＥが連携して使用されることで故障が定義されている。このうち故障ノード（Ｎ１０６、Ｎ１０８）は故障の情報を持つ。部品－故障関係エッジ（Ｅ２０４，Ｅ２０８）によって紐づく部品が示される。前後の保全実施手順については，実施手順関係エッジ（Ｅ２０６，Ｅ２０７，Ｅ２１１，Ｅ２１２）で記述し，これによって他の故障ノード（Ｎ１０６、Ｎ１０８）や処置ノード（Ｎ１０７，Ｎ１０９，Ｎ１１０）と紐づく。故障ノード（Ｎ１０６、Ｎ１０８）が持つプロパティを図４で説明する。

図４は、故障ノードＮ１０８のときのプロパティの一例を図４に示す。プロパティ（ＤＮ４０１－ＤＮ４０６）は一例であり，図４に示す以外のものが含まれていてもよい。故障ＩＤ（ＤＮ４０１）は故障ノードを一意に示すＩＤとなっている。他の故障ノードと重複することはない。故障名称ＤＮ４０２は故障の代表的な名称を記載する。

説明ＤＮ４０３は故障に関して説明情報を記載する。また同義表現ＤＮ４０４は，故障ノード２０２が示す故障現象を言い表す際に故障名称ＤＮ４０２以外に用いられる表現を記載する。説明ＤＮ４０３には、故障Ｇについての説明が説明Ｇとして記述され、さらに同義表現ＤＮ４０４が存在する場合には、故障Ｇについての同義表現のものが記述されることになる。これは、これらの表現は、表現上の相違はあるものの、基本的に同じことの説明であることを示している。図１の例では、故障表現「汚れる」と「汚損」がこれに該当している。本発明の名寄せ処理の結果得られる該当の故障とまとめるべき故障の表現はここに保存される。その後，新たに知識抽出する際は，名寄せ部２２の処理の一環で，表現抽出部２１で抽出した結果を故障ノード（Ｎ１０６、Ｎ１０８）に紐づけるときに使用される。

出現頻度ＤＮ４０５は、故障ノードＮ１０８で表す故障現象が過去の保全実施ログＤ１からの知識抽出の際に何回出現したかを格納する。また，前後手順出現頻度ＤＮ４０６は，故障ノードＮ１０８（故障Ｇ）に相当する表現が保全実施ログＤ１から抽出されたときに，その前後に手順として他の故障ノード（Ｎ１０６、Ｎ１０８）や処置ノード（Ｎ１０７，Ｎ１０９，Ｎ１１０）が現れたか，という出現頻度を格納する。

前後手順出現頻度ＤＮ４０６はテーブルデータのような形で保存する。図４では縦軸の該当する故障ノードＮ１０８の故障Ｆ＿０１９（故障Ｇ）に対して，その前後にどのような手順が記載されていたか横軸に記載されている。例えば，処置ノード（Ｎ１０７，Ｎ１０９，Ｎ１１０）の一つであるＡ＿００８（Ｎ１０７）は過去の保全実施ログＤ１の中でＦ＿０１９の前の手順として１５回記載されており、Ａ＿００９（Ｎ１１０）は過去の保全実施ログＤ１の中でＦ＿０１９の後の手順として３０回記載されていた，というような形になっている。

このように，前後の手順に該当するノードのＩＤとその表現が前後どちらの手順として記載されていたか，そしてその頻度という情報が示されている。前後手順出現頻度ＤＮ４０６が書かれる対象となる他のノードは，該当の故障ノード（Ｎ１０６、Ｎ１０８）と実施手順関係エッジ（Ｅ２０６，Ｅ２０７，Ｅ２１１，Ｅ２１２）で結ばれているノード，あるいは実施手順関係エッジ（Ｅ２０６，Ｅ２０７，Ｅ２１１，Ｅ２１２）をたどった先にあるノードである。例えば，図２の部品Ｅの故障Ｇの場合，実施手順関係エッジＥ２０７でつながっている部品Ｃの処置Ｈ，という処置ノード以外に，その先にある部品Ｃの故障Ｆという故障ノードＮ１０６も前後手順出現頻度の対象ノードとなる。出現頻度ＤＮ４０５および前後手順出現頻度ＤＮ４０６は，名寄せ部２２での分布計算のときに使用される。

実施手順関係エッジ（Ｅ２０６，Ｅ２０７，Ｅ２１１，Ｅ２１２）は保全実施手順の情報を持つ有向のエッジである。図２の例では，部品Ｃが故障Ｆとなったときに，部品Ｃの処置Ｈを行う，部品Ｅが故障Ｇのときには，部品Ｅに処置Ｉを行う，あるいは部品Ｅに処置Ｊを行う，というような作業手順を記載している。実施手順は分岐があってもよいため，一つのノードが複数のノードへ実施手順関係エッジ（Ｅ２０６，Ｅ２０７，Ｅ２１１，Ｅ２１２）を伸ばしていてもよいし，複数のノードから一つのノードへ実施手順関係エッジ（Ｅ２０６，Ｅ２０７，Ｅ２１１，Ｅ２１２）が向かっていてもよい。

また故障知識データベースＤＢによれば、以下のノードＮおよびエッヂＥが連携して使用されることで処置が定義されている。このうち処置ノード（Ｎ１０７，Ｎ１０９，Ｎ１１０）は処置に関する情報を持つ。紐づく部品は部品－処置関係エッジ（Ｅ２０５，Ｅ２０９，Ｅ２１０）で記述される。前後の保全実施手順は実施手順関係エッジ（Ｅ２０６，Ｅ２０７，Ｅ２１１，Ｅ２１２）で記述し，故障ノード（Ｎ１０６、Ｎ１０８）や他の処置ノード（Ｎ１０７，Ｎ１０９，Ｎ１１０）との関係が記述される。

処置の主たる情報である処置ノード（Ｎ１０７，Ｎ１０９，Ｎ１１０）のプロパティを図５に示している。図５は、処置ノードＮ１０７のときのプロパティ（ＤＮ５０１－ＤＮ５０６）の一例であり，図５に示す以外のものが含まれていてもよい。処置ＩＤ（ＤＮ５０１）は処置ノード（Ｎ１０７，Ｎ１０９，Ｎ１１０）を一意に表すＩＤとなっている。他の処置ノード（Ｎ１０７，Ｎ１０９，Ｎ１１０）と重複することはない。処置名称ＤＮ５０２は処置の代表的な名称を表す。

説明ＤＮ５０３は処置の説明を記す。また同義表現ＤＮ５０４は処置ノード（Ｎ１０７，Ｎ１０９，Ｎ１１０）が表す処置を言い表す際の処置名称ＤＮ５０２以外の表現を格納する。本発明の結果得られる該当の処置の同義表現はここに格納される。図５の場合には、説明ＤＮ５０３には、処置Ｈについての説明が説明Ｈとして記述され、さらに処置Ｈの同義表現ＤＮ５０４には、処置Ｈについての説明が説明Ｈ´として記述されている。これは、これらの表現は、表現上の相違はあるものの、基本的に同じことの説明であることを示している。その後新たに知識抽出する際は，名寄せ部２２の処理の一環で，表現抽出部２１で抽出した結果を処置ノード（Ｎ１０７，Ｎ１０９，Ｎ１１０）に紐づけるときに使用される。

出現頻度ＤＮ５０５は処置ノード（Ｎ１０７，Ｎ１０９，Ｎ１１０）で表す処置が過去の保全実施ログＤ１からの知識抽出の際に何回出現したかを格納する。また，前後手順出現頻度ＤＮ５０６は処置ノード（Ｎ１０７，Ｎ１０９，Ｎ１１０）に相当する表現が保全実施ログＤ１から抽出されたときに，その前後に手順として他の故障ノード（Ｎ１０６、Ｎ１０８）や処置ノード（Ｎ１０７，Ｎ１０９，Ｎ１１０）が現れたか，という出現頻度を格納する。前後手順出現頻度ＤＮ５０６はテーブルデータのような形で保存する。

図５では縦軸の該当する処置ノードＮ１０７の処置Ａ＿００８（処置Ｈ）に対して，その前後にどのような手順が記載されていたか横軸に記載されている。例えば，処置ノード（Ｎ１０７，Ｎ１０９，Ｎ１１０）の一つである処置ノードＮ１０９のＡ＿００９（処置Ｉ）は過去の保全実施ログＤ１の中でＡ＿００８の後の手順として１０回記載されていた，というような形になっている。このように，前後の手順に該当するノードのＩＤとその表現が前後どちらの手順として記載されていたか，そしてその頻度という情報が示されている。前後手順出現頻度ＤＮ５０６が書かれる対象となる他のノードは，該当の処置ノード（Ｎ１０７，Ｎ１０９，Ｎ１１０）と実施手順関係エッジ（Ｅ２０６，Ｅ２０７，Ｅ２１１，Ｅ２１２）で結ばれているノード，あるいは実施手順関係エッジ（Ｅ２０６，Ｅ２０７，Ｅ２１１，Ｅ２１２）をたどった先にあるノードである。出現頻度ＤＮ５０５および前後手順出現頻度ＤＮ５０６は，後述する名寄せ部２２での分布計算のときに使用される。

以上、実施例１においては、本発明の基本的な処理概念とこの結果得られる故障知識データベースＤＢの格納データについて説明した。図３、図４、図５のように纏められた、部品、故障、処置における説明は、名寄せ処理により同義表現を含んで把握されている。

また本発明においては、故障知識データベースＤＢ内に、図６に一例を示す故障と処置についての前後手順マップを保持している。図６の故障についての前後手順マップＭ９０１は、縦軸の故障Ｆ，Ｇを基準として、この事象の前後に横軸の各故障Ｆ，Ｇまたは処置Ｈ，Ｉ，Ｊが発生する経験回数をまとめたものである。同様に、図６の処置についての前後手順マップＭ９０２は、縦軸の処置Ｈ，Ｉ，Ｊを基準として、この事象の前後に横軸の各故障Ｆ，Ｇまたは処置Ｈ，Ｉ，Ｊが発生する経験回数をまとめたものである。

例えば過去の経験回数が１２０回のうち、その事象が前または後に発生した回数を整理したものであり、これによれば図２の故障や処置の事象が発生する順序が明らかにされている。前後手順マップは、実施手順関係エッジ（Ｅ２０６，Ｅ２０７，Ｅ２１１，Ｅ２１２）を用いて生成することができる。

実施例２では、実施例１の基本概念を実現するための具体的な手法について説明する。まず、図７は、本発明の実施例２に係る故障知識構築システムの全体構成例を示す図である。

計算機で構成される故障知識構築システム１は、記憶部１０として一時記憶部Ｍと故障知識データベースＤＢを備え、演算部２０における処理として表現抽出部２１、名寄せ部２２、データベース編集部２３の各機能を実行し、入出力部２４を介して、データベース編集者１９にデータを表示、提供し、データベース編集者１９からの入力を取り込み、入力内容に応じた処理を実行し、人的見直し結果を故障知識データベースＤＢに反映、記憶する。

故障知識構築システム１は、故障知識データベースＤＢ内に既存の保全機器Ａについての上記図２の関係を予め準備し、記憶していてもよい。そのうえで、保全に関連する各種の新たな情報Ｄを用いて、故障知識データベースＤＢ内の情報をより豊富化し、充実した内容のものに改良するための名寄せ処理を行っている。

これらの保全に関連する各種の新たな情報Ｄのうち保全実施ログＤ１は、保全の対象となる機器Ａに関する保全の実績を蓄積したログデータであり、テキストデータ，テーブルデータなど自然言語で記述されたものとする。保全実施ログＤ１には、機器や部品に対して実行した保全の情報として、故障内容の情報Ｄ１ａとその結果として行った処置についての情報Ｄ１ｂを含んでいる。

また保全に関連する各種の新たな情報Ｄとしては、部品名辞書Ｄ２，故障表現辞書Ｄ３，処置表現辞書Ｄ４を有しておくのがよい。これらは，図２の機器構成、故障および処置の対応関係において、それぞれ保全対象機器Ａに関する部品Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの部品名，故障Ｆ，Ｇの表現，処置Ｈ，Ｉ，ｊに関する表現が列挙された辞書となるデータである。それぞれの辞書は，故障知識構築システム１内の表現抽出部２１で、自然言語で記述された保全実施ログＤ１の記載内容から、機器に関する故障の表現や処置の表現を抽出する際に利用される。なお表現抽出部２１が機械学習手法によって実装されているなどのために，モデルの内部に辞書に相当する情報が含まれている場合には外部で用意しなくてもよい。

これらについてより詳細に述べると、部品名辞書Ｄ２は，例えば図２の「部品Ｃ」などの部品の名前を格納する。部品の名前は故障知識データベースＤＢ内に保存されている部品名と一致している，あるいは，表記ゆれの情報などが故障知識データベースＤＢ内に記述されているものとする。

故障表現辞書Ｄ３は，例えば図２の「故障Ｇ」のような故障現象を説明する際に用いられる表現を格納する。処置表現辞書Ｄ４は，例えば図２の「処置Ｈ」のような保全修理業務における処置を説明する表現を格納する。

処置の内容は，作業と対策の二つに大別されるものとする。作業とは，保全修理業務における手順の中で必要となる処置に関しての表現である。対策とは，保全修理業務において故障現象を修理するために行う処置の表現である。故障表現辞書Ｄ３に記述されている故障表現と処置表現辞書Ｄ４に記述されている処置表現が本発明で名寄せをして故障知識データベースＤＢに格納する情報の元となっているものである。そのため，格納されている表現は必ずしも故障知識データベースＤＢにすでに保存されている表現と一致している必要はない。

表現抽出部２１は，保全実施ログＤ１を入力として，故障表現や処置表現などの故障知識データベースＤＢに格納する情報を抽出する。抽出する内容は、部品、機器名称及び、故障と処置を表現した記述（Ｄ１ａ、Ｄ１ｂ）である。抽出の方法は，部品名辞書Ｄ２，故障表現辞書Ｄ３，処置表現辞書Ｄ４を利用して，ルールベースで実装してもよいし，入力情報の統計情報を利用した機械学習モデルとして実装してもよい。ルールベースの場合，例えば，辞書に記載されている文字列を検索し，検索された部品名と故障表現Ｄ１ａ，処置表現Ｄ１ｂのうち記述されている箇所が近いものをペアとして出力する，というようなやり方がありうる。

表現抽出部２１の抽出結果は，一時記憶部Ｍ内に一時的に保存される。出力の結果として一時記憶部Ｍに保存される内容は、図８に例示されている。図８に示す一時記憶部Ｍに保存されるデータ内容は、Ｍ８０１－Ｍ８０５で定義される。Ｍ８０１は、ソースＩＤを記述したものであり、これは入力となった保全実施ログＤ１内の文書の番号を一意に表す。一つの保全修理業務に対して一つのソースＩＤが振られることを想定している。図８のデータ構成によれば、特にＭ８０３－Ｍ８０５の部分に、部品と故障と処置を表現した記述（Ｄ１ａ、Ｄ１ｂ）が表現されている。

Ｍ８０２は、抽出ＩＤを記述したものであり、これは，各ソースから抽出した表現を一意に示すＩＤとなっている。抽出ＩＤ内に，抽出した表現の手順が示されている必要がある。たとえば，ＥＦ＿００２＿０１は，ソースＩＤが００２の文書から抽出された表現のうち手順が０１番目のものを表し，ＥＦ＿００２＿０２は０２番目のように、どの順序で保全修理業務が実施されたかがわかるようになっている必要がある。

Ｍ８０３の部品名は、抽出した部品名，Ｍ８０４の抽出名は抽出した故障または処置の表現，Ｍ８０５の抽出ラベルは抽出名（Ｍ８０４）が故障を示しているか処置を示しているかを表す。

図９は、名寄せ部２２の処理内容を詳細に示す図である。名寄せ部２２では、一時記憶部Ｍに保存された表現抽出部２１の抽出結果の故障表現Ｄ１ａと処置表現Ｄ１ｂを名寄せする。ここでいう名寄せとは，表現抽出部２１の抽出結果に含まれる表現同士，および抽出結果の表現と故障知識データベースＤＢ内の表現が保全の観点で似た表現かどうかを判定することである。

一時記憶部Ｍでは，抽出結果データと前後手順マップのふたつを一時的に保存する。図８の抽出結果データは、表現抽出部２１からの出力結果として得られ、また，名寄せ部２２の処理の中で編集される。図６の前後手順マップは，故障または処置表現が得られたときにその前後に書かれている手順として故障や処置がどれくらいの頻度で出現するかを表現している。この前後手順マップのデータは，故障知識データベースＤＢから取得され，あるいは抽出結果データを名寄せ部２２で処理して計算していく過程で新たに取得された情報を含んで更新されている。

名寄せ部２２の処理により、名寄せをおこなった結果得られるまとめる表現候補および名寄せが正しいものかを判定する際に有用な情報である名寄せ周辺情報は、入出力部２４に渡され、外部表示されてデータベース編集者１９に提示される。また，データベース編集者１９は入出力部２４を介して，故障知識データベースＤＢの編集操作を入力する。

データベース編集者１９は，故障知識データベースＤＢに格納する情報を編集し，名寄せ部２２でおこなった名寄せが十分かを判定して処理を続行するか判定する。入出力部２４で操作した編集情報はデータベース編集部６０２で実際の処理として実行される。

以下、名寄せ部２２における詳細処理内容を説明する。まずＤＢ手順取り込み部６０１では、故障知識データベースＤＢから名寄せ処理に必要となる保全実施手順の前後関係の情報（図６の前後手順マップＭ９０１，Ｍ９０２）を取り込む。取り込んだ情報は，前後手順マップとして一時記憶部Ｍに格納される。

抽出データ編集部６０２では、表現抽出部２１で抽出した抽出結果データ（図８）について，故障知識データベースＤＢの情報と一致するように編集を行う。

分布計算部６０３では、抽出データ編集部６０２で編集した抽出結果データと，ＤＢ手順取り込み部６０１で処理した故障知識データベース内から取り込んだ前後手順マップと合算することで，各故障表現や処置表現ごとの前後手順の分布を計算する。また，一度名寄せ処理を行い，入出力部１０８に提示された結果，名寄せが不十分であると判断されたときには，これまでのまとめ情報を元に分布を編集する処理を行う。

分布間距離計算部６０４では、分布計算部６０３で計算した各故障表現や処置表現ごとの前後手順の分布を元に，それぞれの故障表現同士や処置表現同士の距離を計算する。計算の結果，閾値より距離が小さかったものをまとめる候補とする。名寄せする候補は名寄せが正しいものかを判定する際に有用な情報である名寄せ周辺情報とともに入出力部２４で描画される。

図１０は、名寄せ部２２および入出力部２４並びにデータベース編集での処理を表すフローチャートである。表現抽出部２１での処理が完了した時点でスタートし，データベース編集者１９が編集を完了し，故障知識データベースＤＢにデータが格納された時点で終了する。

図１０のステップＳ７０１では，ＤＢ手順取り込み部６０１で故障知識データベースＤＢ内の保全実施手順に関する情報を取り込む。例えば図４に示した故障ノードＮ１０８内のプロパティである出現頻度ＤＮ４０５や前後手順出現頻度ＤＮ４０６，並びに例えば図５に示した処置ノードＮ１０７内のプロパティである出現頻度ＤＮ５０５や前後手順出現頻度ＤＮ５０６を利用して，図６に示した故障前後手順マップＭ９０１および処置前後手順マップＭ９０２を作成する。

図６の故障前後手順マップＭ９０１および処置前後手順マップＭ９０２はそれぞれ故障，処置の前後に他の故障や処置がどの程度の頻度で存在するかを表現する行列である。図４の前後手順出現頻度ＤＮ４０６および図５のＤＮ５０６と比較して，横軸が故障知識データベースＤＢ内に格納されているすべての故障ノード（Ｎ１０６、Ｎ１０８）および処置ノード（Ｎ１０７，Ｎ１０９，Ｎ１１０）になっている，という点が異なる。また，各故障ノード（Ｎ１０６、Ｎ１０８）および処置ノード（Ｎ１０７，Ｎ１０９，Ｎ１１０）は手順として前に行われる場合と後に行われる場合に場合分けして頻度が記入される。前後手順出現頻度ＤＮ４０６，ＤＮ５０６に存在しなかった故障や処置は０埋めすることで対処する。縦軸方向に故障知識データベースＤＢに記載されている故障ノード（Ｎ１０６、Ｎ１０８）および処置ノード（Ｎ１０７，Ｎ１０９，Ｎ１１０）の前後手順出現頻度が結合されている形となる。以上の形で作成された故障前後手順マップＭ９０１，処置前後手順マップＭ９０２は一時記憶部Ｍに保存される。

図１０のステップＳ７０２では，抽出データ編集部６０２において抽出結果データを故障知識データベースＤＢに合う形に編集する。ステップＳ７０２の入力となる抽出結果データは図８で示されるものであり，一時記憶部Ｍに格納されている。

編集の結果を図１１に示す。編集するのは部品名Ｍ８０３，抽出名Ｍ８０４および故障知識ＩＤ（Ｍ８０６）である。部品名Ｍ８０３は，図３の故障知識データベースＤＢ内の部品ノードＮ１０３のプロパティとして記載されている同義表現ＤＮ３０４を用いて，そこに記述されているものを部品名称ＤＮ３０２に置換する。

抽出名Ｍ８０４は、部品名Ｍ８０３に紐づいている図４の故障ノードＮ１０８，および図５の処置ノードＮ１０７の同義表現ＤＮ４０４，ＤＮ５０４から一致する表現を探し，存在していた場合は故障名称ＤＮ４０２または処置名称ＤＮ５０２と置換する。

図１１の故障知識ＩＤ（Ｍ８０６）は，図８の部品名ＤＮ８０３と抽出名ＤＮ８０４に一致する部品ノード（Ｎ１０６、Ｎ１０８），処置ノード（Ｎ１０７，Ｎ１０９，Ｎ１１０）を検索し，存在していた場合は図４の故障ＩＤ（ＤＮ４０１），図５の処置ＩＤ（ＤＮ５０１）を格納する。存在していなかった場合は，故障知識ＩＤから部品名と抽出名が一意に定まるように別途編集操作用ＩＤを付与する。

例えば図８の抽出ＩＤ（Ｍ８０２）において、２行目の抽出ＩＤ（Ｍ８０２）が「ＥＦ＿００２＿０１」のものは，部品名Ｍ８０３が図８で「部品Ｃ’」だったものを「部品Ｃ」に置換し，一致する故障ＩＤ「Ｆ＿０１７」を故障知識ＩＤ（Ｍ８０６）に格納している。また，１行目の抽出名（Ｍ８０４）は故障知識データベース内に存在しないため，図１１内に故障知識ＩＤ「ＮｅｗＦ＿００１」を付与する。

ステップＳ７０３では，保全実施ログＤ１から抽出した各表現および故障知識データベースＤＢから抽出した故障，処置の前後手順の表現の分布を分布計算部６０３で計算する。図１２に抽出結果追加後の故障前後手順マップＭ１１０１および処置前後手順マップＭ１１０２を図示する。

ここでの処理においてはまず，抽出結果をステップＳ７０２で編集した図１１の結果のうち，故障知識ＩＤ（Ｍ８０６）を参照し，故障知識ＩＤ（Ｍ８０６）が図６の前後手順マップに一致するものは，図１２の抽出結果追加後の故障前後手順マップの該当行の分母にその件数を加算する。例えば，図１１の抽出結果のうち，故障知識ＩＤ（Ｍ８０６）を参照すると、故障Ｆに関する「Ｆ＿０１８」は抽出結果の中に２件存在していたので，図１２の抽出結果追加後故障前後手順マップＭ１１０１の、「Ｆ＿０１８」を記述する一行目について、，元の分母の件数１２０件に２件加算して１２２件とする。

また，図１１の抽出結果のソースＩＤ（Ｍ８０１）および抽出ＩＤ（Ｍ８０２）を参照し，該当する故障および処置の前後に現れる故障，処置を見て，その件数を前後手順マップの分子に加算する。

また，図８の故障知識ＩＤ（Ｍ８０６）のうち，故障知識データベースＤＢ内に存在していないため，新たにＩＤを付与したものについては，前後手順マップ内に該当する行および列が存在していないため，マップ内でも新たに行・列を追加する。例えば，図１２の抽出結果追加後故障前後手順マップＭ１００１の３行目と横軸項目には，新たな故障であるＬについて、ＮｅｗＦ＿００１が追加されている。また，抽出結果追加後処置前後手順マップＭ１００２の横軸項目にＮｅｗＦ＿００１が追加されている。前後手順マップに追加した行・列の要素も抽出結果の実績に応じて，分母および分子を格納する。以上の操作により，各故障表現および各処置表現の前後に現れている手順の表現の分布を前後手順マップという形で計算する。

この処理は、要するに、抽出結果が新たに発生した時に既存の前後手順マップに新たな経験回数を所定の個所に回数追加していくものであり、これにより部品における故障とその時の処置の経験回数が蓄積されていくものである。この結果、出現頻度が高い故障と処置の組み合わせ、従って発生順序の関係が一層明確化されていくものである。

ステップＳ７０４では，分布間距離計算部６０４で各故障表現及び処置表現の分布同士の距離を計算する。図１２にまとめられた抽出結果追加後の故障前後手順マップＭ１００１，Ｍ１００２において、その各行に現れている故障表現及び処置表現同士の分布間距離を全ての表現の組み合わせで計算する。例えば，抽出結果追加後故障前後手順マップＭ１００１におけるＦ＿０１８とＮｅｗＦ＿００１の距離などを全組み合わせで計算する。距離の計算方法は，カルバックライブラー情報量やジェンセンシャノン情報量，Ｌ１ノルムやＬ２ノルムなど各分布での距離を定義できるものであればよい。距離の値と閾値として設定した値の比較を行い，距離が閾値より小さいものは名寄せする候補として表現のペアを保存する。

ここまでの処理で、表現のペアというのが、図１に示したデータの組み合わせＤ１ｃのことであり、故障を表現した用語と処置を表現した用語の組み合わせを表しており、距離としているのが、用語出現頻度情報Ｄ１ｄの大きさ（回数）を意味している。また例えば２組の故障用語と処置用語の組み合わせが存在し、多数回の経験がある用語である場合に名寄せにより同義とされる可能性があることを意味している。

ステップＳ７０５では，描画情報編集部６０５においてステップＳ７０４で取得した名寄せ候補を描画用情報に編集する。故障知識データベースＤＢから部品の構造展開の情報を取得する。ステップＳ７０４で取得した故障や処置の表現，および名寄せするペアに関して紐づく部品ごとにまとめる。また，名寄せが正しいかどうかを判断する際に用いる名寄せ周辺情報をそれぞれの故障，処置表現に紐づける。名寄せ周辺情報とは例えば，前後に頻出する手順に関する情報や，他の表現との距離の値などである。

ステップＳ７０６では，名寄せ候補を入出力部２４にて描画する。故障表現に関する描画の例を図１３に示す。図１３では、部品名にリンクして故障名の情報を表示する。部品名は故障表現が紐づく部品名であり、入出力部２４の描画画面上に部品の構造展開の情報を描画し，そこから部品を選択できるようになっている。図１３の例では，部品Ｅに関する故障の確認画面を描画する。故障情報１２０２には部品名Ｅに紐づく故障の情報が描画される。名寄せの候補となる故障表現群は同じ枠の中で列挙されている。図１３では，「故障Ｇ」と「故障Ｌ」が名寄せの候補として示されており，「故障Ｍ」はそれとは別の故障表現群として描画されている。故障表現１２０２は故障表現の故障名１２０３以外に，名寄せが適切かどうかを手動チェックで判定するのに有効な名寄せ周辺情報１２０４を表示する。図１３では，名寄せ周辺情報１２０４として故障表現の出現回数，故障表現の前に頻出する手順のリストを示している。処置表現の場合でも図１３と同様の形で処置の表現を部品に紐づく形，かつ名寄せ候補をまとめ名寄せ周辺情報も記載する形で描画する。

データベース編集者１９は描画された名寄せ候補および名寄せ周辺情報を確認し，名寄せを再試行するか，手動での編集を開始するかを決定する。名寄せ再試行ボタン１２０５を押した場合は，名寄せを再試行する。編集開始ボタン１２０６を押した場合は，手動編集を開始する。

名寄せ再試行の場合，ステップＳ７０３に戻る。抽出結果追加後前後手順マップＭ１００１，Ｍ１００２の行・列それぞれに記載されている故障表現および処置表現のうち，名寄せ候補となっていたものは，行・列を結合し，手順出現頻度の値は足し合わせたものにする。以上を行い，再度ステップＳ７０４以降のステップを実行する。

編集開始ボタン１２０６を押した場合，ステップ７０７に遷移する。データベース編集者１９が名寄せ結果を手動で編集する。故障表現の手動編集画面の例を図１４に示す。図１４は、図１３と同じ画面構成による表記を行ったものであり、部品名１３０１を部品の構造展開から選択し，故障情報１３０２を描画する点，故障名１３０３と名寄せ周辺情報１３０４を描画する点は図１３と同様である。編集後故障名１３０５の列が故障情報１３０２に追加されている。この列に手動で故障名を追記していく。名寄せ候補が正しい場合には，各行に同じ故障名を記載する。名寄せが正しくない場合には，正しい故障名称を記載する。処置表現の場合にも図１４と同様の描画によって編集を行う。すべての表現に関して編集が終わったら保存ボタン１３０６を押す。

保存ボタン１３０６を押すと，ステップＳ７０８に遷移する。ここでは，編集した結果をデータベース編集部２３から故障知識データベースＤＢに反映する。故障表現の場合，新たに追加された故障表現には故障ノードを作成する。そのほか，既存の故障表現についても故障の出現頻度ＤＮ４０５や前後手順出現頻度ＤＮ４０６の値を更新すると同時に，同義表現ＤＮ４０４に名寄せによってまとめられるその他の表現を追加する。処置に関しても，新たに追加されるものは処置ノードを作成し，既存の処置については，同義表現ＤＮ５０４，出現頻度ＤＮ５０５，前後手順出現頻度を更新する。これにより，図１０の名寄せ処理に関してのフローチャートは終了となる。以上で実施例の説明を完了する。

実施例２では，保全実施ログＤ１から情報を抽出し故障知識データベースＤＢに格納する際の名寄せ手法について説明したが，実際の保全実施ログＤ１には，実施した保全にもかかわらず記載されていない場合が多くある。

図１５に表現抽出部２１で抽出したデータを抽出データ編集部６０２で編集したものを例示する。ソースＩＤ（Ｍ８０１）が００２に該当するデータは，部品Ｃが故障Ｆとなった際に，部品Ｅの故障Ｌと推定し処置Ｊという処置を行っていることを示している。図２に示す故障知識データベースＤＢでは，部品Ｃが故障Ｆとなったとき，次に行う手順として，部品Ｃの処置Ｈ，という内容が書かれているため，この処置を保全実施ログＤ１には記載していなかったと推察される。このような場合に対応するため，名寄せ部２２の処理を追加する。

図１６に本発明の実施例３に係る名寄せ部２２の処理内容を詳細に示している。名寄せ部２２の処理機構を示す。実施例２の図９にて説明した名寄せ部２２に手順欠損確率計算部１５０１と抽出データ欠損補完部１５０２を追加した構成となっている。

手順欠損確率計算部１５０１は故障知識データベースＤＢ内に記載されている故障および処置に関する手順に基づき，どの内容が記載されているときにどの内容が欠損しやすいかを確率計算する。この結果は，一時記憶部Ｍに保存され，抽出データ欠損補完部１５０２に利用される。

抽出データ欠損補完部１５０２は抽出データ編集部６０２によって編集された抽出データについて，手順欠損確率計算部の情報に基づき手順の補完を行う。この手順補完によって得られたデータが分布計算部６０３で利用される。

手順欠損確率計算部１５０１の出力を図１７に示す。出力は手順欠損確率テーブル１６０１のような形となる。縦軸と横軸に，故障知識データベースＤＢ内に記述されている手順の順番で故障ノードと処置ノードの情報を列挙する。テーブル内の値には，その行の故障または処置が記述されていた場合に，その列の処置が記述されていない確率を記載する。この手順欠損確率テーブルは，本実施例では，前後手順出現頻度ＤＮ４０６，ＤＮ５０６と出現頻度ＤＮ４０６，ＤＮ５０６から計算しているが，故障ノードと処置ノードがそれぞれ別途欠損頻度に関するテーブルをプロパティとして保持しておいて，これを活用するのでもよい。この手順欠損確率テーブルを故障知識データベースＤＢ内に保存されているすべての手順の組み合わせにおいて計算する。

抽出データ欠損補完部１５０２は，図１５に書かれた抽出データを入力として，手順欠損確率テーブル１６０１を元に手順の補完を行う。図１５のソースＩＤ（Ｍ８０１）が００２のものを例として処理を説明する。まず，ソースＩＤ（Ｍ８０１）が００２となる故障知識ＩＤ（Ｍ８０６）のうち，故障知識データベースＤＢ内に含まれているものを抜き出す。今回は，Ｆ＿０１７とＡ＿００９となる。次に，手順欠損確率テーブル１６０１群の中で，最も抜き出した故障知識ＩＤ（Ｍ８０１）が多く含まれている手順の手順欠損確率テーブル１６０１を選び出す。

今回は，図１７に示されたテーブルが選ばれたとする。ここで，このテーブルの中で，抽出データに記載されていないものが補完されるべきかどうかを、要補完ポイントを計算することで判断する。例えば，Ａ＿００８は，抽出データに記載されているＦ＿０１７とＡ＿００９が記載されているときそれぞれ７０／１００，４０／５０の確率で記載されていないので，０．７×０．８＝０．５６を要補完ポイントとする。要補完ポイントがあらかじめ設定されている閾値より高かった場合は，補完を行うものとする。

抽出データ欠損補完部１５０２の出力を図１８に示す。ソースＩＤ（Ｍ８０１）が００２のものに関して，前後の手順から抽出ＩＤ（Ｍ８０２）がＥＡ＿００２＿０２の部品Ｃの処置Ｈという処置を追加している。どの行を補完したかが後で追えるように，補完フラグＭ８０７にフラグを立てる。得られたデータを分布計算部６０３に送り，以降実施例２と同様に分布の計算を行うことで名寄せを実現する。以上で実施例の説明を完了する。

１：故障知識構築システム
１９：データベース編集者
２１：表現抽出部
２２：名寄せ部
２４：入出力部
ＤＢ：故障知識データベース
Ｍ：一時記憶部
６０１：ＤＢ手順取り込み部
６０２：抽出データ編集部
６０３：分布計算部
６０４：分布間距離計算部
６０５：描画情報編集部

Claims (5)

1. 保全の対象機器についての保全情報として、故障，処置および保全の実施手順を蓄積し、記憶する故障知識データベースと，
   対象機器の前記保全情報を記述する保全文書から、故障表現と処置表現を抽出する表現抽出部と，
   前記表現抽出部の抽出結果と、前記故障知識データベースの保全の実施手順の情報をもとに，故障表現と処置表現の各表現の前後に実施される保全の実施手順の出現頻度を計算し、故障表現と処置表現の各表現同士の分布間距離を計算する名寄せ部と，
   前記名寄せ部の処理結果を名寄せ候補として描画し手動編集操作を可能とする入出力部と，
   前記入出力部の情報を編集した結果を前記故障知識データベースに保存するデータベース編集部を具備することを特徴とする故障知識構築システム。
2. 請求項１に記載の故障知識構築システムであって、
   前記入出力部には、名寄せ処理の結果が表示され、再度の名寄せ処理の指示が入力でき、再度の名寄せ処理の指示に応じて、前記名寄せ部の処理を再度実施することを特徴とする故障知識構築システム。
3. 請求項１に記載の故障知識構築システムであって、
   前記入出力部において、名寄せ候補および手動編集に有用な情報となる処理の際に活用した名寄せ周辺情報を描画することを特徴とする故障知識構築システム。
4. 請求項１に記載の故障知識構築システムであって、
   前記名寄せ部において、前記表現抽出部で抽出できていなかった故障や処置を前記故障知識データベースの手順情報から補完することを特徴とする故障知識構築システム。
5. 対象機器の保全情報を記述する保全文書から、機器及び部品の故障内容を記述した故障表現と、当該故障内容の時に実施した処置内容を記述した処置表現を抽出し，
   複数の前記故障表現と複数の前記処置表現について、その組み合わせを求め、特定の前記故障表現に対する前記処置表現の記述回数に応じた名寄せ処理を実施し、
   名寄せ処理結果についての人的判断結果を反映した情報を故障知識として故障知識データベースに反映する故障知識構築方法。

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