JP5251494B2 - プログラム、有用性判定装置及び有用性判定方法 - Google Patents
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Description
本発明は、機器の故障の原因となった操作、又は故障時に発生しやすい操作を判定する技術に関する。
機器に故障が発生した場合に、機器の操作履歴を調べて故障の原因となった、又は故障時に発生しやすい操作を判定する技術が知られている（例えば、特許文献１〜３参照）。
機器の操作履歴から故障の原因、又は故障時に発生しやすい操作を判定する従来の方法を図１〜図４を参照して具体的に説明する。なお、以下では、機器として、車両に搭載された車載器（例えば、ナビゲーション機能、オーディオ機能、ＴＶ機能等の複数の機能を搭載したマルチメディア機器）の故障を例に説明する。
図１には、６個の車載器Ｎｏ．１〜Ｎｏ．６の操作履歴データを示す。また、図２には、６個の車載器Ｎｏ．１〜Ｎｏ．６に生じた故障の種類を示す故障種類データが示されている。故障種類のデータには、例えば、配線の断線、ＤＶＤデッキの挿入口が開かない等が含まれる。
ある操作パターンＡ（例えば、「ＣＤのスキップ→ＣＤトラック移動の失敗」）が指定され、この指定パターンが車載器の故障に結びつく可能性の高い操作パターンであるか否かを判定するものとする。
各車載器に生じた故障種類は、図２に示す通りであり、Ｎｏ．１〜Ｎｏ．３の車載器には、故障種類Ｘの故障が生じており、Ｎｏ．４〜Ｎｏ．６の車載器には、故障種類Ｙの故障が生じている。
まず、操作パターンＡが各車載器の操作履歴データにおいて何回出現したかを数える。数えた結果を図３に示す。この例では、操作パターンＡが車載器Ｎｏ．１の操作履歴データに３０回表れ、車載器Ｎｏ．２の操作履歴データにも３０回表れている。同様に、車載器Ｎｏ．３の操作履歴データには操作パターンＡが３０回表れ、車載器Ｎｏ．４の操作履歴データには操作パターンＡが３回表れている。また、車載器Ｎｏ．５の操作履歴データには操作パターンＡが６回表れ、車載器Ｎｏ．６のの操作履歴データには操作パターンＡが１回表れている。
次に、故障種類Ｘで故障した車載器（Ｎｏ．１，Ｎｏ．２，Ｎｏ．３）における操作パターンＡの出現回数の合計を計算する。同様に、故障種類Ｙで故障した車載器（Ｎｏ．４，Ｎｏ．５，Ｎｏ．６）における操作パターンＡの出現回数の合計を計算する。
この例では、故障種類Ｘで故障した車載器では、３０＋３０＋３０＝９０回、操作パターンＡの操作が出現する。また、故障種類Ｙで故障した車載器では、３＋６＋１＝１０回、操作パターンＡの操作が出現する。
この例では、故障種類Ｘで故障した車載器では、３０＋３０＋３０＝９０回、操作パターンＡの操作が出現する。また、故障種類Ｙで故障した車載器では、３＋６＋１＝１０回、操作パターンＡの操作が出現する。
次に、各故障種類で故障した車載器における操作パターンＡの出現回数の合計を、全車載器（Ｎｏ．１〜Ｎｏ．６）での操作パターンＡの出現回数の合計で除算して、故障種類ごとの操作パターンＡの出現確率を求める。
故障種類Ｘでの操作パターンＡの出現確率は、９０／（１０＋９０）＝０．９
故障種類Ｙでの操作パターンＡの出現確率は、１０／（１０＋９０）＝０．１
従って、故障種類Ｘでの操作パターンＡの出現確率が高いので、操作パターンＡは、故障種類Ｘで発生しやすいと判断していた。すなわち、操作履歴に操作パターンＡが検出された場合に、故障種類Ｘである可能性が９０％であり、故障種類Ｙである可能性が１０％であることを示している。
故障種類Ｘでの操作パターンＡの出現確率は、９０／（１０＋９０）＝０．９
故障種類Ｙでの操作パターンＡの出現確率は、１０／（１０＋９０）＝０．１
従って、故障種類Ｘでの操作パターンＡの出現確率が高いので、操作パターンＡは、故障種類Ｘで発生しやすいと判断していた。すなわち、操作履歴に操作パターンＡが検出された場合に、故障種類Ｘである可能性が９０％であり、故障種類Ｙである可能性が１０％であることを示している。
しかしながら、機器に、一部の使用者にしか使われないがその一部の使用者には頻繁に使用される機能が存在する場合、使用者によって操作ごとの頻度が大きく異なってしまう。このため、単に特定の故障種類での操作パターンの出現確率が高いだけでは、必ずしも故障に結びつくと判断できる操作パターンであるか否かを判断することができない場合がある。
図４を参照しながらこの問題点について説明する。図４には、故障が発生した車載器Ｎｏ．１〜Ｎｏ．６において、操作履歴データから操作パターンＢが検出された回数を示す。なお、上述した例と同様に車載器Ｎｏ．１〜Ｎｏ．３には故障種類Ｘの故障が発生し、車載器Ｎｏ．４〜Ｎｏ．６には故障種類Ｙの故障が発生したものとする。
故障種類Ｘで故障した車載器（Ｎｏ．１〜Ｎｏ．３）において、操作パターンＢが何回あったのかを計算すると、８８＋２＋０で９０回となる。同様に、故障種類Ｙで故障した車載器（Ｎｏ．４〜Ｎｏ．６）において、操作パターンＢが何回あったのかを計算すると、３＋６＋１で１０回となる。
従って、故障種類Ｘでの操作パターンＢの出現確率は、９０／（１０＋９０）＝０．９
故障種類Ｙでの操作パターンＢの出現確率は、１０／（１０＋９０）＝０．１
となる。
従って、故障種類Ｘでの操作パターンＢの出現確率は、９０／（１０＋９０）＝０．９
故障種類Ｙでの操作パターンＢの出現確率は、１０／（１０＋９０）＝０．１
となる。
しかし、故障種類Ｘでの操作パターンＢの出現確率が高いのは、車載器Ｎｏ．１での操作パターンＢの発生回数が極端に高いことが原因であることは明らかである。これは、車載器Ｎｏ．１の操作履歴データを、故障に結びつく可能性が高い操作パターンを検出する処理の処理対象から外すと、故障種類Ｘでの操作パターンＢの出現確率が激減することからも分かる。
すなわち、故障種類Ｘでの操作パターンＢの出現確率の高さは、操作パターンＢが故障種類Ｘの故障原因となる可能性の高い操作であることを示しているのではなく、単に使用者による操作方法の隔たりが原因と考えられる。
すなわち、故障種類Ｘでの操作パターンＢの出現確率の高さは、操作パターンＢが故障種類Ｘの故障原因となる可能性の高い操作であることを示しているのではなく、単に使用者による操作方法の隔たりが原因と考えられる。
このような単に使用者による操作方法の隔たりが原因と考えられる操作履歴を、故障の原因、又は故障時に発生しやすい操作を特定するための操作履歴から除去する方法も提案されている。
例えば、各車載器の操作履歴データから指定された操作パターンの発生回数の分布を求めて、発生回数が他の車載器での操作パターンの発生回数から大きく外れた値（以下、外れ値と呼ぶ）を取り除く。そして、外れ値を操作履歴データから取り除いたのちに各故障種類で指定された操作パターンの出現確率を求めることが考えれる。しかしながら、望ましい外れ値を常に発見可能な手法は存在せず、データに合わせて、常に適切な外れ値を発見可能な手法や外れ値とそうではないデータとを区別するパラメータを選択しなければならない。例えば、外れ値を発見可能な方法として、各データと平均値との偏差を標準偏差で除した値がパラメータの値よりも大きな値を外れ値と見なす方法がある。パラメータの値には、２〜３の値が選択されることが多い。
例えば、各車載器の操作履歴データから指定された操作パターンの発生回数の分布を求めて、発生回数が他の車載器での操作パターンの発生回数から大きく外れた値（以下、外れ値と呼ぶ）を取り除く。そして、外れ値を操作履歴データから取り除いたのちに各故障種類で指定された操作パターンの出現確率を求めることが考えれる。しかしながら、望ましい外れ値を常に発見可能な手法は存在せず、データに合わせて、常に適切な外れ値を発見可能な手法や外れ値とそうではないデータとを区別するパラメータを選択しなければならない。例えば、外れ値を発見可能な方法として、各データと平均値との偏差を標準偏差で除した値がパラメータの値よりも大きな値を外れ値と見なす方法がある。パラメータの値には、２〜３の値が選択されることが多い。
例えば、上述した車載器Ｎｏ．１〜Ｎｏ．６での操作パターンＢの発生回数の場合、操作パターンＢの発生回数の平均値は１６．７、標準偏差は３２．０となる。このため、車載器Ｎｏ．１の８８回は、｛（８８−１６．７）／３２｝＝２．２２８となる。パラメータに２を選択すると、車載器Ｎｏ．１の８８回は外れ値と判定される。しかし、パタメータに３を選択すると、外れ値とは判定されないことになる。
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、機器の故障の原因となった操作、又は故障時に発生しやすい操作であるか否かを判定するプログラム、有用性判定装置及び有用性判定方法を提供することを目的とする。
かかる目的を達成するために本明細書に開示のプログラムは、コンピュータに、故障した機器を識別する情報と、各故障した機器に発生した故障の種類とを関連付けて記憶した故障種類データ記憶手段を参照して、発生した故障の種類ごとに該故障種類で故障をした機器数を計数する第１処理と、故障した機器と該故障した機器で行なわれた処理の履歴情報とを関連付けて記憶した履歴データ記憶手段を参照して、各機器で実行された処理のうちあらかじめ指定された特定処理の処理回数の合計である実指定パターン発生回数和を求める第２処理と、故障した機器を各故障種類で故障をした機器数と同じ機器数に割り当てる全組合せを生成し、組み合わせの種類を示す情報と故障種類での組合せとを関連付けた第１管理テーブルを生成する第３処理と、前記第１管理テーブルから特定の故障種類に割り振った機器を求めて、求めた各機器の前記実指定パターン発生回数和の合計を指定パターン発生数和として求めて、組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けて第２管理テーブルに記憶する第４処理と、第２管理テーブルに記憶した組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けた情報を指定パターン発生数和でソートし、指定パターン発生数和の大きなものからあらかじめ指定された所定の順位となった指定パターン発生数和を抽出し、該抽出をした指定パターン発生数和と前記実指定パターン発生回数和とを比べて、実指定パターン発生回数が指定パターン発生数和以上であれば、前記特定処理が前記特定の故障の種類と関連のある処理と判断をする第５処理と、を実行させる。
本明細書の開示によれば、指定された故障が実際に発生した機器での特定処理の処理回数の合計は、機器に発生した故障種類に起因して得られたものであるのか、各機器での特定処理の処理回数に起因して得られたものであるのかを判定することができる。このため、機器の故障の原因となった操作、又は故障時に発生しやすい操作であるか否かを精度よく判定することができる。
本明細書の開示によれば、指定された故障が実際に発生した機器での特定処理の処理回数の合計は、機器に発生した故障種類に起因して得られたものであるのか、各機器での特定処理の処理回数に起因して得られたものであるのかを判定することができる。このため、機器の故障の原因となった操作、又は故障時に発生しやすい操作であるか否かを精度よく判定することができる。
本明細書の開示によれば、本明細書に開示の構成を有していない場合と比較して、機器の故障の原因となった操作、又は故障時に発生しやすい操作であるか否かを精度よく判定することができる。
以下、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施例を説明する。
まず、図５を参照しながら本実施例の有用性判定装置１について説明する。図５に示す有用性判定装置１は、判定部１０と、操作部２１と、履歴データ記憶部２２と、故障種類データ記憶部２３と、表示装置２４とを備えている。
また、判定部１０は、操作入力受付部１１と、パターン発生回数計算部１２と、パターン発生回数和計算部１３と、組み合わせ集合生成部１４と、パターン発生回数和集合計算部１５と、有用性判定部１６とを備えている。
また、判定部１０は、操作入力受付部１１と、パターン発生回数計算部１２と、パターン発生回数和計算部１３と、組み合わせ集合生成部１４と、パターン発生回数和集合計算部１５と、有用性判定部１６とを備えている。
操作部２１は、キーボードやマウス等の操作入力デバイスを備え、操作者からの操作を入力する。操作部２１から入力される情報には、操作パターンの指定情報、車載器で発生した故障の種類（以下、故障種類と呼ぶ）を指定する情報、有用性判定部１６で操作パターンの有用性判定に使用する指定パーセントの情報等が含まれる。これらの情報の詳細については後述する。操作部２１で入力された情報は、操作入力受付部１１に出力される。
履歴データ記憶部２２について図６を参照しながら説明する（なお、図６に示すデータ例を使用した具体的な説明は、図９を参照しながら後述する）。履歴データ記憶部２２には、故障の発生した車載器を識別する識別情報（図６に示す車載器Ｎｏ）と、各車載器の操作入力・処理履歴データとが記憶されている。操作入力・処理履歴データには、例えば、時刻情報と、車載器に入力された操作入力（命令）や、この操作入力に従って車載器で行った処理又は処理結果とが含まれる。なお、時刻情報は、操作入力が入力された時刻や、車載器で処理が実行された時刻を示す。また、操作入力の例として、図２に示すように曲のスキップやＣＤの排出などが挙げられ、処理又は処理の結果としてＣＤを挿入する、ＣＤを再生するといった処理状態の通知が含まれる（なお、図２に示すデータ例を使用した具体的な説明は、図９を参照しながら後述する）。
故障種類データ記憶部２３について図２を参照しながら説明する。故障種類データ記憶部２３には、例えば、図２に示すように各車載器に発生した故障種類が記録されている。故障種類には、例えば、配線の断線や、ＤＶＤデッキの故障等が含まれる。なお、故障種類データ記憶部２３に故障の種類を記憶した車載器は、履歴データ記憶部２２に識別情報（車載器Ｎｏ）が記憶された車載器である。
表示装置２４は、判定部１０の判定結果を表示する。例えば、操作部２１で指定された操作パターンは、車載器の故障に結びつく操作パターンであるか否かを判定部１０で判定し、判定した判定結果を表示装置２４に表示する。故障に結びつく操作とは、例えば、故障の原因となる操作であったり、故障が生じたときに発生しやすい操作であると判定されるものである。
次に、判定部１０内に設けられた各機能部について説明する。
操作入力受付部１１は、操作部２１で入力された情報を受け付けて、受け付けた情報を、情報に応じた出力先に出力する。情報の出力先には、パターン発生回数計算部１２と、パターン発生回数和計算部１３と、パターン発生回数和集合計算部１５と、有用性判定部１６とが含まれる。
操作入力受付部１１は、操作部２１で入力された情報を受け付けて、受け付けた情報を、情報に応じた出力先に出力する。情報の出力先には、パターン発生回数計算部１２と、パターン発生回数和計算部１３と、パターン発生回数和集合計算部１５と、有用性判定部１６とが含まれる。
パターン発生回数計算部１２の入力側は、操作入力受付部１１と履歴データ記憶部２２とに接続されている。また、パターン発生回数計算部１２の出力側は、パターン発生回数和計算部１３と、パターン発生回数和集合計算部１５とに接続されている。
パターン発生回数計算部１２は、履歴データ記憶部２２から各車載器の操作入力・処理履歴データを入力する。また、パターン発生回数計算部１２は、操作部２１で入力された操作パターンの指定情報を操作入力受付部１１から入力する。
そして、パターン発生回数計算部１２は、各車載器の操作入力・処理履歴データを検索して、操作部２１で指定された操作パターンの発生回数を各車載器ごとにカウントする。
操作パターンとは、例えば、車載器に入力された命令と、この命令に対する車載器の処理又は処理結果とのセットを示すものである。特に、操作部２１で指定される操作パターンには、車載器に入力された命令に対して車載器が正常に処理を終了することができなかったものが含まれる。例えば、ＣＤのスキップ命令が入力された後に、ＣＤトラックの移動に失敗したという処理結果を通知する処理などが含まれる。なお、以下では、操作部２１で指定された操作パターンを指定パターンと呼ぶ。
パターン発生回数計算部１２は、車載器ごとにカウントした指定パターンの発生回数を、パターン発生回数和計算部１３と、パターン発生回数和集合計算部１５とに出力する。
パターン発生回数計算部１２は、履歴データ記憶部２２から各車載器の操作入力・処理履歴データを入力する。また、パターン発生回数計算部１２は、操作部２１で入力された操作パターンの指定情報を操作入力受付部１１から入力する。
そして、パターン発生回数計算部１２は、各車載器の操作入力・処理履歴データを検索して、操作部２１で指定された操作パターンの発生回数を各車載器ごとにカウントする。
操作パターンとは、例えば、車載器に入力された命令と、この命令に対する車載器の処理又は処理結果とのセットを示すものである。特に、操作部２１で指定される操作パターンには、車載器に入力された命令に対して車載器が正常に処理を終了することができなかったものが含まれる。例えば、ＣＤのスキップ命令が入力された後に、ＣＤトラックの移動に失敗したという処理結果を通知する処理などが含まれる。なお、以下では、操作部２１で指定された操作パターンを指定パターンと呼ぶ。
パターン発生回数計算部１２は、車載器ごとにカウントした指定パターンの発生回数を、パターン発生回数和計算部１３と、パターン発生回数和集合計算部１５とに出力する。
パターン発生回数和計算部１３の入力側は、操作入力受付部１１と、パターン発生回数計算部１２と、故障種類データ記憶部２３とに接続されている。また、パターン発生回数和計算部１３の出力側は、有用性判定部１６に接続されている。
パターン発生回数和計算部１３は、操作入力受付部１１から、故障種類の指定情報を入力する。また、パターン発生回数和計算部１３は、故障種類データ記憶部２３から、各車載器に発生した故障種類の情報を入力する。また、パターン発生回数和計算部１３は、パターン発生回数計算部１２から、車載器ごとの指定パターンの発生回数を入力する。
パターン発生回数和計算部１３は、故障種類が同一の車載器において、特定処理が行われた回数の合計を算出する。すなわち、パターン発生回数和計算部１３は、操作部２１で指定された故障種類（以下、指定故障種類と呼ぶ）が発生した車載器において、指定パターンの発生した回数和を求める。なお、この指定パターンが発生した回数の和を、実指定パターン発生回数和と呼ぶ。パターン発生回数和計算部１３は、求めた実指定パターン発生回数和を有用性判定部１６に出力する。なお、ここでは、同一の故障種類で故障した車載器での特定処理の回数の合計を求めているが、同様（又は類似）の故障種類で故障した車載器での特定処理の回数の合計を求めてもよい。同様の故障種類には、例えば、配線のショートと断線が含まれる。同様（又は類似）の故障種類で故障した車載器での特定処理の回数の合計を求めるために、故障種類とこの故障種類と同様の故障種類とを関連付けて記録したテーブルをＲＡＭ３２（図１１参照）に記録しておく。このテーブルを参照して指定された故障種類と同様の故障種類を特定し、特定した同様の故障種類で故障した車載器での特定処理の回数についても合計値に加える。
パターン発生回数和計算部１３は、操作入力受付部１１から、故障種類の指定情報を入力する。また、パターン発生回数和計算部１３は、故障種類データ記憶部２３から、各車載器に発生した故障種類の情報を入力する。また、パターン発生回数和計算部１３は、パターン発生回数計算部１２から、車載器ごとの指定パターンの発生回数を入力する。
パターン発生回数和計算部１３は、故障種類が同一の車載器において、特定処理が行われた回数の合計を算出する。すなわち、パターン発生回数和計算部１３は、操作部２１で指定された故障種類（以下、指定故障種類と呼ぶ）が発生した車載器において、指定パターンの発生した回数和を求める。なお、この指定パターンが発生した回数の和を、実指定パターン発生回数和と呼ぶ。パターン発生回数和計算部１３は、求めた実指定パターン発生回数和を有用性判定部１６に出力する。なお、ここでは、同一の故障種類で故障した車載器での特定処理の回数の合計を求めているが、同様（又は類似）の故障種類で故障した車載器での特定処理の回数の合計を求めてもよい。同様の故障種類には、例えば、配線のショートと断線が含まれる。同様（又は類似）の故障種類で故障した車載器での特定処理の回数の合計を求めるために、故障種類とこの故障種類と同様の故障種類とを関連付けて記録したテーブルをＲＡＭ３２（図１１参照）に記録しておく。このテーブルを参照して指定された故障種類と同様の故障種類を特定し、特定した同様の故障種類で故障した車載器での特定処理の回数についても合計値に加える。
組み合わせ集合生成部１４の入力側は、履歴データ記憶部２２と、故障種類データ記憶部２３に接続されている。また、組み合わせ集合生成部１４の出力側は、パターン発生回数和集合計算部１５に接続されている。
組み合わせ集合生成部１４は、まず、故障種類データ記憶部２３から入力した故障種類の情報を参照して、同一の故障種類で故障した車載器の数を故障種類ごとに算出する。
例えば、故障種類データ記憶部２３に故障種類の情報として故障種類Ａ，Ｂ，Ｃが記録されていた場合、この故障種類Ａ，Ｂ，Ｃの故障が発生した車載器の数をそれぞれ求める。
次に、組み合わせ集合生成部１４は、故障種類データ記憶部２３に記憶した各故障種類に、履歴データ記憶部２２に記憶した車載器を総当たりで割り当てて、各故障種類に割り当てる車載器の組み合わせからなる集合（以下、組み合わせ集合と呼ぶ）を生成する。このとき故障種類に割り当てられる車載器は、車載器で実際に発生した故障種類でなくてもよい。また、各故障種類に割り当てる車載器の数には制限を設ける。各故障種類ごとに、実際にその故障種類で故障した車載器の数を算出しているので、各故障種類に車載器を割り当てる時に、同じ故障種類に割り当てる車載器の数がその故障種類で実際に故障した車載器の数と同数になるように割り当てる。なお、各故障種類に割り当てる車載器の組み合わせを生成することで、履歴データ記憶部２２に記憶した車載器が、各故障種類が実際に発生した車載器分づつの機器群に分割される。
例えば、故障種類Ａの故障が発生した車載器の数が３台で、故障種類Ｂの故障が発生した車載器の数が４台であったとする。組み合わせ集合生成部１４は、故障種類Ａ，Ｂに各車載器を割り当てていくが、故障種類Ａに割り当てる車載器の数が３台で、故障種類Ｂに割り当てる車載器の数が４台となるように車載器の割り当てを行う。
組み合わせ集合生成部１４は、図７に示す第１管理テーブルを生成しながら各故障種類に割り当てる車載器の組み合わせからなる集合を生成する（なお、図７に示すデータ例を使用した具体的な説明は、図９を参照しながら後述する）。組み合わせ集合生成部１４は、この第１管理テーブルを後述するＲＡＭ３２等のメモリに作成する。組み合わせ集合生成部１４で生成する第１管理テーブルについて図７を参照しながら説明する。図７に示す第１管理テーブルでは、組み合わせ集合の各組み合わせを識別するＩＤ（組み合わせＩＤ）と、各故障種類に割り当てられた車載器の識別情報とが記録され、管理される。
組み合わせ集合生成部１４は、組み合わせ集合の各組み合わせの情報であって、各組み合わせにおいて各故障種類に割り当てた車載器の情報をパターン発生回数和集合計算部１５に出力する。
組み合わせ集合生成部１４は、まず、故障種類データ記憶部２３から入力した故障種類の情報を参照して、同一の故障種類で故障した車載器の数を故障種類ごとに算出する。
例えば、故障種類データ記憶部２３に故障種類の情報として故障種類Ａ，Ｂ，Ｃが記録されていた場合、この故障種類Ａ，Ｂ，Ｃの故障が発生した車載器の数をそれぞれ求める。
次に、組み合わせ集合生成部１４は、故障種類データ記憶部２３に記憶した各故障種類に、履歴データ記憶部２２に記憶した車載器を総当たりで割り当てて、各故障種類に割り当てる車載器の組み合わせからなる集合（以下、組み合わせ集合と呼ぶ）を生成する。このとき故障種類に割り当てられる車載器は、車載器で実際に発生した故障種類でなくてもよい。また、各故障種類に割り当てる車載器の数には制限を設ける。各故障種類ごとに、実際にその故障種類で故障した車載器の数を算出しているので、各故障種類に車載器を割り当てる時に、同じ故障種類に割り当てる車載器の数がその故障種類で実際に故障した車載器の数と同数になるように割り当てる。なお、各故障種類に割り当てる車載器の組み合わせを生成することで、履歴データ記憶部２２に記憶した車載器が、各故障種類が実際に発生した車載器分づつの機器群に分割される。
例えば、故障種類Ａの故障が発生した車載器の数が３台で、故障種類Ｂの故障が発生した車載器の数が４台であったとする。組み合わせ集合生成部１４は、故障種類Ａ，Ｂに各車載器を割り当てていくが、故障種類Ａに割り当てる車載器の数が３台で、故障種類Ｂに割り当てる車載器の数が４台となるように車載器の割り当てを行う。
組み合わせ集合生成部１４は、図７に示す第１管理テーブルを生成しながら各故障種類に割り当てる車載器の組み合わせからなる集合を生成する（なお、図７に示すデータ例を使用した具体的な説明は、図９を参照しながら後述する）。組み合わせ集合生成部１４は、この第１管理テーブルを後述するＲＡＭ３２等のメモリに作成する。組み合わせ集合生成部１４で生成する第１管理テーブルについて図７を参照しながら説明する。図７に示す第１管理テーブルでは、組み合わせ集合の各組み合わせを識別するＩＤ（組み合わせＩＤ）と、各故障種類に割り当てられた車載器の識別情報とが記録され、管理される。
組み合わせ集合生成部１４は、組み合わせ集合の各組み合わせの情報であって、各組み合わせにおいて各故障種類に割り当てた車載器の情報をパターン発生回数和集合計算部１５に出力する。
パターン発生回数和集合計算部１５の入力側は、操作入力受付部１１と、パターン発生回数計算部１２と、組み合わせ集合生成部１４とに接続されている。パターン発生回数和集合計算部１５の出力側は、有用性判定部１６に接続されている。
パターン発生回数和集合計算部１５は、操作入力受付部１１から故障種類を指定する情報を入力する。また、パターン発生回数和集合計算部１５は、パターン発生回数計算部１２から車載器ごとの指定パターンの発生回数を入力する。また、パターン発生回数和集合計算部１５は、組み合わせ集合生成部１４から組み合わせ集合の各組み合わせの情報であって、各組み合わせにおいて各故障種類に割り当てた車載器の情報を入力する。
パターン発生回数和集合計算部１５は、まず、指定故障種類に割り当てた車載器の指定パターン発生回数和を、組み合わせ集合の各組み合わせごとに求める。例えば、組み合わせ集合が組み合わせＡと組み合わせＢからなり、故障種類がｃ，ｄ，ｅからなるとする。また、操作部２１で指定された指定故障種類が故障種類ｃであったとする。パターン発生回数和集合計算部１５は、組み合わせＡについて、指定故障種類ｃに割り当てた車載器の指定パターン発生回数和を求める。同様にパターン発生回数和集合計算部１５は、組み合わせＢについても指定故障種類ｃに割り当てた車載器の指定パターン発生回数和を同様に求める。
パターン発生回数和集合計算部１５は、図８に示す第２管理テーブルを生成しながら、指定故障種類に割り当てた車載器の指定パターン発生回数和を、各組み合わせごとに求める（なお、図８に示すデータ例を使用した具体的な説明は、図９を参照しながら後述する）。パターン発生回数和集合計算部１５で生成する第２管理テーブルについて図８を参照しながら説明する。パターン発生回数和集合計算部１５も、この第２管理テーブルを後述するＲＡＭ３２等のメモリに作成する。
パターン発生回数和集合計算部１５は、組み合わせ集合生成部１４で生成した組み合わせＩＤごとに、指定故障種類に割り当てた車載器の指定パターン発生回数和を求め、これを第２管理テーブルに記録する。以下では、指定故障種類に割り当てた車載器の指定パターン発生回数和を、指定パターン発生回数和と呼ぶ。
パターン発生回数和集合計算部１５は、組み合わせ集合の各組み合わせごとに求めた指定パターン発生回数和と、組み合わせ集合に含まれる組み合わせの個数（すなわち、組み合わせＩＤの個数）とを有用性判定部１６に出力する。
また、パターン発生回数和集合計算部１５は、指定故障種類に割り当てた車載器の指定パターン発生回数和を、各組み合わせごとに求めているが、指定故障種類以外の故障種類に割り当てた車載器の指定パターン発生回数和を求めてもよい。すなわち、有用性判定部１６で、指定故障種類に割り当てた車載器の指定パターン発生回数和を選択して使用するようにしてもよい。
パターン発生回数和集合計算部１５は、操作入力受付部１１から故障種類を指定する情報を入力する。また、パターン発生回数和集合計算部１５は、パターン発生回数計算部１２から車載器ごとの指定パターンの発生回数を入力する。また、パターン発生回数和集合計算部１５は、組み合わせ集合生成部１４から組み合わせ集合の各組み合わせの情報であって、各組み合わせにおいて各故障種類に割り当てた車載器の情報を入力する。
パターン発生回数和集合計算部１５は、まず、指定故障種類に割り当てた車載器の指定パターン発生回数和を、組み合わせ集合の各組み合わせごとに求める。例えば、組み合わせ集合が組み合わせＡと組み合わせＢからなり、故障種類がｃ，ｄ，ｅからなるとする。また、操作部２１で指定された指定故障種類が故障種類ｃであったとする。パターン発生回数和集合計算部１５は、組み合わせＡについて、指定故障種類ｃに割り当てた車載器の指定パターン発生回数和を求める。同様にパターン発生回数和集合計算部１５は、組み合わせＢについても指定故障種類ｃに割り当てた車載器の指定パターン発生回数和を同様に求める。
パターン発生回数和集合計算部１５は、図８に示す第２管理テーブルを生成しながら、指定故障種類に割り当てた車載器の指定パターン発生回数和を、各組み合わせごとに求める（なお、図８に示すデータ例を使用した具体的な説明は、図９を参照しながら後述する）。パターン発生回数和集合計算部１５で生成する第２管理テーブルについて図８を参照しながら説明する。パターン発生回数和集合計算部１５も、この第２管理テーブルを後述するＲＡＭ３２等のメモリに作成する。
パターン発生回数和集合計算部１５は、組み合わせ集合生成部１４で生成した組み合わせＩＤごとに、指定故障種類に割り当てた車載器の指定パターン発生回数和を求め、これを第２管理テーブルに記録する。以下では、指定故障種類に割り当てた車載器の指定パターン発生回数和を、指定パターン発生回数和と呼ぶ。
パターン発生回数和集合計算部１５は、組み合わせ集合の各組み合わせごとに求めた指定パターン発生回数和と、組み合わせ集合に含まれる組み合わせの個数（すなわち、組み合わせＩＤの個数）とを有用性判定部１６に出力する。
また、パターン発生回数和集合計算部１５は、指定故障種類に割り当てた車載器の指定パターン発生回数和を、各組み合わせごとに求めているが、指定故障種類以外の故障種類に割り当てた車載器の指定パターン発生回数和を求めてもよい。すなわち、有用性判定部１６で、指定故障種類に割り当てた車載器の指定パターン発生回数和を選択して使用するようにしてもよい。
有用性判定部１６の入力側は、操作入力受付部１１と、パターン発生回数和計算部１３と、パターン発生回数和集合計算部１５とに接続されている。また、有用性判定部１６の出力側は、表示装置２４に接続されている。
有用性判定部１６は、操作入力受付部１１から、指定パーセントの情報と、故障種類を指定する情報とを入力する。また有用性判定部１６は、パターン発生回数和計算部１３から実指定パターン発生回数和の情報を入力する。また、有用性判定部１６は、パターン発生回数和集合計算部１５から組み合わせ集合の各組み合わせごとに求めた指定パターン発生回数和と、組み合わせ集合に含まれる組み合わせの個数とを入力する。
次に、有用性判定部１６は、組み合わせ集合の各組み合わせごとの指定パターン発生回数和の値を、値の大きい順にソートする。次に、有用性判定部１６は、値の大きい順にソートした各組み合わせの合計数の中で、実指定パターン発生回数和が位置する順位に基づいて、指定パターンが、指定故障種類の発生に関連する処理であるか否かを判定する。具体的には、有用性判定部１６は、パターン発生回数和集合計算部１５から入力した組み合わせの個数に、操作部２１から入力した指定パーセント（％）を積算する。なお、以下では、組み合わせの個数に指定パーセント（％）を積算した値を判定値と呼ぶ。指定パーセント（％）は、操作部２１により指定された指定パターンが、同じく操作部２１によって指定された指定故障種類の故障に関連する指定パターンであるか否かを判定するための値である。
有用性判定部１６は、値の大きい順にソートした指定パターン発生回数和の集合の中から、上位指定パーセント（％）目の値を取り出す。例えば、組み合わせ集合の組み合わせの個数が２０個で、指定パーセントが５％であれば、２０×０．０５で判定値が「１」となる。また、組み合わせの個数が１００個で、指定パーセントが５％であれば、１００×０．０５で判定値が「５」となる。有用性判定部１６は、値の大きい順にソートした指定パターン発生回数和の中から、上から数えて判定値番目の値を取り出す。そして、有用性判定部１６は、取り出した上から判定値番目の指定パターン発生回数和と、パターン発生回数和計算部１３から入力した実指定パターン発生回数和とを比較する。なお、組み合わせの個数に指定パーセント（％）を積算して求めた判定値に小数点が含まれる場合は、この判定値よりも１つ値の小さい指定パターン発生回数和を取り出すとよい。
有用性判定部１６は、操作入力受付部１１から、指定パーセントの情報と、故障種類を指定する情報とを入力する。また有用性判定部１６は、パターン発生回数和計算部１３から実指定パターン発生回数和の情報を入力する。また、有用性判定部１６は、パターン発生回数和集合計算部１５から組み合わせ集合の各組み合わせごとに求めた指定パターン発生回数和と、組み合わせ集合に含まれる組み合わせの個数とを入力する。
次に、有用性判定部１６は、組み合わせ集合の各組み合わせごとの指定パターン発生回数和の値を、値の大きい順にソートする。次に、有用性判定部１６は、値の大きい順にソートした各組み合わせの合計数の中で、実指定パターン発生回数和が位置する順位に基づいて、指定パターンが、指定故障種類の発生に関連する処理であるか否かを判定する。具体的には、有用性判定部１６は、パターン発生回数和集合計算部１５から入力した組み合わせの個数に、操作部２１から入力した指定パーセント（％）を積算する。なお、以下では、組み合わせの個数に指定パーセント（％）を積算した値を判定値と呼ぶ。指定パーセント（％）は、操作部２１により指定された指定パターンが、同じく操作部２１によって指定された指定故障種類の故障に関連する指定パターンであるか否かを判定するための値である。
有用性判定部１６は、値の大きい順にソートした指定パターン発生回数和の集合の中から、上位指定パーセント（％）目の値を取り出す。例えば、組み合わせ集合の組み合わせの個数が２０個で、指定パーセントが５％であれば、２０×０．０５で判定値が「１」となる。また、組み合わせの個数が１００個で、指定パーセントが５％であれば、１００×０．０５で判定値が「５」となる。有用性判定部１６は、値の大きい順にソートした指定パターン発生回数和の中から、上から数えて判定値番目の値を取り出す。そして、有用性判定部１６は、取り出した上から判定値番目の指定パターン発生回数和と、パターン発生回数和計算部１３から入力した実指定パターン発生回数和とを比較する。なお、組み合わせの個数に指定パーセント（％）を積算して求めた判定値に小数点が含まれる場合は、この判定値よりも１つ値の小さい指定パターン発生回数和を取り出すとよい。
ここで、値の大きい順にソートした指定パターン発生回数和の集合の中から取り出した指定パターン発生回数和と、パターン発生回数和計算部１３から入力した実指定パターン発生回数和とを比較する意義について説明する。
組み合わせ集合生成部１４が生成する組み合わせ集合は、各故障種類に割り当てる車載器の組み合わせを変更して、総当たりで求めた集合である。このため、パターン発生回数和集合計算部１５で生成される各組み合わせごとの指定パターン発生回数和は、指定パターン発生回数和の分布とみなすことができる。
従って、この指定パターン発生回数和の分布の中で、実指定パターン発生回数和がどの程度の大きさであるかを判定することで、指定パターンは、車載器での指定故障種類の発生判断に有用な操作パターンであるか否かを判定することができる。
指定パターン発生回数和の集合の中で、実際の指定パターン発生回数和（実指定パターン発生回数和）の値が上位にはないということは、各車載器に割り当てた故障種類に関係なく、各車載器の指定パターン発生回数が与えられれば、実指定パターン発生回数和は得られるということになる。すなわち、車載器に割り当てる故障種類の組み合わせを変更しても実指定パターン発生回数和が発生する頻度が高いということになる。従って、指定パターンは、車載器での指定故障種類の発生には無関係であると判定することができる。
逆に、指定パターン発生回数和の集合の中で、実指定パターン発生回数和が十分上位にあるということは、各車載器での指定パターン発生回数だけではなく、各車載器に割り当てた故障種類によって実際の指定パターン発生回数和が大きな値を示していると判定することができる。このため、指定パターンは、車載器における指定故障種類の発生に有用であると判定することができる。従って、指定された故障種類の故障が発生した車載器で指定パターンが出現する確率が高かった場合に、確率の高い要因が、指定パターンの発生回数に起因するものであるのか、各車載器に発生した故障種類に起因するものであるのかを判定することができる。
組み合わせ集合生成部１４が生成する組み合わせ集合は、各故障種類に割り当てる車載器の組み合わせを変更して、総当たりで求めた集合である。このため、パターン発生回数和集合計算部１５で生成される各組み合わせごとの指定パターン発生回数和は、指定パターン発生回数和の分布とみなすことができる。
従って、この指定パターン発生回数和の分布の中で、実指定パターン発生回数和がどの程度の大きさであるかを判定することで、指定パターンは、車載器での指定故障種類の発生判断に有用な操作パターンであるか否かを判定することができる。
指定パターン発生回数和の集合の中で、実際の指定パターン発生回数和（実指定パターン発生回数和）の値が上位にはないということは、各車載器に割り当てた故障種類に関係なく、各車載器の指定パターン発生回数が与えられれば、実指定パターン発生回数和は得られるということになる。すなわち、車載器に割り当てる故障種類の組み合わせを変更しても実指定パターン発生回数和が発生する頻度が高いということになる。従って、指定パターンは、車載器での指定故障種類の発生には無関係であると判定することができる。
逆に、指定パターン発生回数和の集合の中で、実指定パターン発生回数和が十分上位にあるということは、各車載器での指定パターン発生回数だけではなく、各車載器に割り当てた故障種類によって実際の指定パターン発生回数和が大きな値を示していると判定することができる。このため、指定パターンは、車載器における指定故障種類の発生に有用であると判定することができる。従って、指定された故障種類の故障が発生した車載器で指定パターンが出現する確率が高かった場合に、確率の高い要因が、指定パターンの発生回数に起因するものであるのか、各車載器に発生した故障種類に起因するものであるのかを判定することができる。
なお、有用性判定部１６は組み合わせ集合生成部１４で生成したすべての組み合わせにおける指定パターン発生回数和を降順にソートしているが、全ての組み合わせの中から複数組を選択して指定パターンの有用性を判定してもよい。例えば、組み合わせ集合の中からランダムサンプリングによって所定数の組み合わせを抽出し、抽出した所定数の組み合わせにおける指定パターン発生回数和を降順にソートしてもよい。ランダムサンプリングを用いることで、組み合わせ集合の中から集合の分布を類似させたままでのサンプリングが可能となり、計算量を減らすことができる。
例えば、図７に示す例では、組み合わせＩＤの数は２０個であるが、例えば、この組み合わせＩＤの数が１０００個以上になった場合には、この１０００個の組み合わせＩＤの中から所定個の組み合わせＩＤを抽出する。抽出した所定個の組み合わせＩＤの組み合わせに対して、指定故障種類に割り当てた車載器の指定パターン発生回数和を求める。
例えば、図７に示す例では、組み合わせＩＤの数は２０個であるが、例えば、この組み合わせＩＤの数が１０００個以上になった場合には、この１０００個の組み合わせＩＤの中から所定個の組み合わせＩＤを抽出する。抽出した所定個の組み合わせＩＤの組み合わせに対して、指定故障種類に割り当てた車載器の指定パターン発生回数和を求める。
図９に示すフローチャートを参照しながら判定部１０の処理手順を説明する。
故障が発生し、履歴データ記憶部２２に操作入力・処理履歴データを記憶した車載器としてＮｏ．１〜Ｎｏ．６の６個の車載器が存在するとする。これら６台の車載器に発生した故障種類は、図２に示すものであって故障種類データ記憶部２３に記憶している。なお、履歴データ記憶部２２に記憶した操作入力・処理履歴データや、故障種類データ記憶部２３に記憶した故障種類データは、人手で入力してもよい。また、故障した車載器にツールを接続して、このツールにより履歴データ記憶部２２や故障種類データ記憶部２３にデータを記憶するものであってもよい。
故障が発生し、履歴データ記憶部２２に操作入力・処理履歴データを記憶した車載器としてＮｏ．１〜Ｎｏ．６の６個の車載器が存在するとする。これら６台の車載器に発生した故障種類は、図２に示すものであって故障種類データ記憶部２３に記憶している。なお、履歴データ記憶部２２に記憶した操作入力・処理履歴データや、故障種類データ記憶部２３に記憶した故障種類データは、人手で入力してもよい。また、故障した車載器にツールを接続して、このツールにより履歴データ記憶部２２や故障種類データ記憶部２３にデータを記憶するものであってもよい。
まず、パターン発生回数計算部１２において、履歴データ記憶部２２から操作入力・処理履歴データを入力し、操作部２１で指定された指定パターンの発生回数を車載器ごとにカウントする（ステップＳ１）。ここでは、履歴データ記憶部２２から入力した操作入力・処理履歴データは、図６に示すものであったとする。また、操作部２１で指定された指定パターンがＣＤスキップ命令の次がＣＤトラックの移動失敗の状態通知であったとする。さらに、パターン発生回数計算部１２でカウントされた各車載器ごとの指定パターンの発生回数が図４に示すものであったとする。パターン発生回数計算部１２は、車載器ごとの指定パターンの発生回数をパターン発生回数和計算部１３と、パターン発生回数和集合計算部１５に出力する。
次に、パターン発生回数和計算部１３において、操作部２１で指定された故障種類で故障した車載器での実指定パターンの発生回数和を求める（ステップＳ２）。例えば、操作部２１で故障種類として故障種類Ｘが指定されたものとする。パターン発生回数和計算部１３は、まず、故障種類データ記憶部２３を参照して、故障種類Ｘで故障した車載器を認識する。図２に示す故障種類データでは、故障種類Ｘで故障した車載器はＮｏ．１〜Ｎｏ．３である。そこで、パターン発生回数和計算部１３は、車載器Ｎｏ．１〜Ｎｏ．３の指定パターン発生回数和を求める。図４に示す例では、８８＋２＋０＝９０回となる。この値が実指定パターン発生回数和となる。以下では、この値を値Ａと呼ぶ。
次に、組み合わせ集合生成部１４は、各故障種類に車載器を割り当てて、各故障種類に割り当てる車載器の組み合わせからなる組み合わせ集合を生成する。
故障種類データ記憶部２３に記憶している故障種類は、故障種類Ｘと、故障種類Ｙの２つである（図２参照）。また、故障種類Ｘで故障した車載器が３台で、故障種類Ｙで故障した車載器も３台である（図２参照）。
組み合わせ集合生成部１４は、故障種類Ｘと故障種類Ｙに車載器を割り当てていくが、実際に故障種類Ｘ、Ｙで故障した車載器が３台づつであるので、故障種類Ｘに割り当てる車載器と、故障種類Ｙに割り当てる車載器の台数がともに３台づつとなるように割り当てる。なお、各故障種類に割り当てる車載器は、故障種類の故障が実際に発生した車載器でなくてもよい。例えば、車載器Ｎｏ．１は、故障種類Ｘの故障が発生しているが、車載器Ｎｏ．１に故障種類Ｙを割り当てることもできる。
組み合わせ集合生成部１４は、故障種類ＸとＹに割り当てる車載器の組み合わせを図６に示す履歴データ記憶部２２に記憶された全ての車載器で総当たりで求め、図７に示す第１管理テーブルに記録していく。組み合わせ集合生成部１４は、生成した各組み合わせを識別する組み合わせＩＤを発行して、この組み合わせＩＤに基づいて車載器の組み合わせを管理する。
例えば、図７に示す例では、組み合わせＩＤ＝５の組み合わせにおいて、故障種類Ｘに割り当てた車載器がＮｏ．１，Ｎｏ．３，Ｎｏ．４であり、故障種類Ｙに割り当てた車載器がＮｏ．２，Ｎｏ．５，Ｎｏ．６であることを示している。
組み合わせ集合生成部１４は、組み合わせ集合の各組み合わせの情報であって、各組み合わせにおいて各故障種類に割り当てた車載器の情報をパターン発生回数和集合計算部１５に出力する。
故障種類データ記憶部２３に記憶している故障種類は、故障種類Ｘと、故障種類Ｙの２つである（図２参照）。また、故障種類Ｘで故障した車載器が３台で、故障種類Ｙで故障した車載器も３台である（図２参照）。
組み合わせ集合生成部１４は、故障種類Ｘと故障種類Ｙに車載器を割り当てていくが、実際に故障種類Ｘ、Ｙで故障した車載器が３台づつであるので、故障種類Ｘに割り当てる車載器と、故障種類Ｙに割り当てる車載器の台数がともに３台づつとなるように割り当てる。なお、各故障種類に割り当てる車載器は、故障種類の故障が実際に発生した車載器でなくてもよい。例えば、車載器Ｎｏ．１は、故障種類Ｘの故障が発生しているが、車載器Ｎｏ．１に故障種類Ｙを割り当てることもできる。
組み合わせ集合生成部１４は、故障種類ＸとＹに割り当てる車載器の組み合わせを図６に示す履歴データ記憶部２２に記憶された全ての車載器で総当たりで求め、図７に示す第１管理テーブルに記録していく。組み合わせ集合生成部１４は、生成した各組み合わせを識別する組み合わせＩＤを発行して、この組み合わせＩＤに基づいて車載器の組み合わせを管理する。
例えば、図７に示す例では、組み合わせＩＤ＝５の組み合わせにおいて、故障種類Ｘに割り当てた車載器がＮｏ．１，Ｎｏ．３，Ｎｏ．４であり、故障種類Ｙに割り当てた車載器がＮｏ．２，Ｎｏ．５，Ｎｏ．６であることを示している。
組み合わせ集合生成部１４は、組み合わせ集合の各組み合わせの情報であって、各組み合わせにおいて各故障種類に割り当てた車載器の情報をパターン発生回数和集合計算部１５に出力する。
次に、パターン発生回数和集合計算部１５において、操作部２１から指定された指定故障種類Ｘに割り当てた車載器の指定パターン発生回数和を各組み合わせごとに求める（ステップＳ４）。パターン発生回数和集合計算部１５は、パターン発生回数計算部１２から車載器ごとの指定パターンの発生回数の情報を取得しているので、各組み合わせで指定故障種類Ｘに割り当てた車載器の指定パターンの発生回数の和を求める。
パターン発生回数和集合計算部１５は、指定故障種類Ｘに割り当てた車載器の指定パターンの発生回数の和を組み合わせごとに求め、図８に示す第２管理テーブルに記録していく。図８に示す第２管理テーブルには、組み合わせを識別する組み合わせＩＤと、各組み合わせでの指定パターン発生回数和とが記録される。
パターン発生回数和集合計算部１５は、指定故障種類Ｘに割り当てた車載器の指定パターンの発生回数の和を組み合わせごとに求め、図８に示す第２管理テーブルに記録していく。図８に示す第２管理テーブルには、組み合わせを識別する組み合わせＩＤと、各組み合わせでの指定パターン発生回数和とが記録される。
パターン発生回数和集合計算部１５は、すべての組み合わせでの指定パターン発生回数和を求めると（ステップＳ５／ＹＥＳ）、求めた情報を有用性判定部１６に出力する。有用性判定部１６に出力される情報には、すべての組み合わせでの指定パターン発生回数和と、組み合わせ集合に含まれる組み合わせの個数（すなわち、組み合わせＩＤの数）とが含まれる。
次に、有用性判定部１６は、パターン発生回数和集合計算部１５から取得したすべての組み合わせでの指定パターン発生回数和を降順、すなわち値の大きい順にソートする（ステップＳ６）。有用性判定部１６でソートした結果を、図１０に示す。
次に、有用性判定部１６は、操作部２１で入力した指定パーセント（％）の値に基づいて、上から指定パーセント（％）目の値を取り出す（ステップＳ７）。有用性判定部１６は、パターン発生回数和集合計算部１５から取得した組み合わせの個数に指定パーセント（％）の値を積算する。有用性判定部１６は、積算した値を判定値として、降順にソートされた指定パターン発生回数和の上から判定値番目の値を取り出す（取り出した値を値Ｂとする）。
次に、有用性判定部１６は、ステップＳ２で求めた実指定パターン発生回数和（値Ａ）と、ステップＳ７で求めた指定パターン発生回数和（値Ｂ）とを比較する。実指定パターン発生回数和（値Ａ）が指定パターン発生回数和（値Ｂ）以上であれば（ステップ８／ＹＥＳ）、指定パターンは故障種類Ｘの故障に関連性のある操作パターンであると有用性判定部１６は判定する（ステップＳ９）。また、実指定パターン発生回数和（値Ａ）が指定パターン発生回数和（値Ｂ）よりも小さければ（ステップＳ８／ＮＯ）、指定パターンは故障種類Ｘの故障に関連性のある操作パターンではないと有用性判定部１６は判定する（ステップＳ１０）。有用性判定部１６は、判定結果を表示装置２４に表示させたり、ファイルに出力する（ステップＳ１１）。
なお、ステップＳ３で生成する組み合わせの数に合わせて計算量も増大する。このため、例えば、ステップＳ３で組み合わせ集合を生成したら、この組み合わせ集合の中からランダムサンプリングによって所定数の組み合わせを抽出し、抽出した所定数の組み合わせに対して、ステップＳ４以降の処理を実行してもよい。
このように本実施例は、故障した車載器に割り当てる故障種類を変更し、指定された故障種類に割り当てられた車載器の指定パターン発生回数和を複数の組み合わせで求める。求めた複数の組み合わせの中から指定パターン発生回数和の値が上から所定順位のものと、指定された指定パターンが実際に発生した車載器での実指定パターン発生回数和とを比較する。これにより、指定された故障が実際に発生した車載器での指定パターンの発生回数の合計は、車載器に発生した故障種類に起因して得られたものなのか、各車載器での指定パターンの発生回数に起因して得られたものなのかを判定できる。このため、車載器の故障の原因となった操作、又は故障時に発生しやすい操作であるか否かを精度よく判定することができる。
次に、判定部１０の機能をソフトウェアとハードウェアによる協働作業によって実現するためのハードウェア構成について図１１を参照しながら説明する。判定部１０はコンピュータにプログラムを実行させることで実現される。
コンピュータ内には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３１、ＲＡＭ（Random Access Memory）３２、ＲＯＭ（Read Only Memory）３３、グラフィックインタフェース３４、入出力部３５等が設けられ、これらがバスを介して接続されている。
ＲＯＭ３３には、ＣＰＵ３１に実行させるプログラムが格納されている。ＣＰＵ３１は、ＲＯＭ３３に格納されたプログラムを読み込んで、読み込んだプログラムに従った処理を行う。ＣＰＵ３１がＲＯＭ３３から読み込んだプログラムに従った演算を行うことで、図５に示す各機能部が実現され、図９に示すフローに従った処理が実行される。
また、ＲＡＭ３２は、ＣＰＵ３１の作業用メモリとして使用され、ＣＰＵ３１による処理に必要な各種データが格納される。例えば、組み合わせ集合生成部１４によって生成される図７に示す第１管理テーブルや、パターン発生回数和集合計算部１５によって生成される図８に示す第２管理テーブルがＣＰＵ３１によってＲＡＭ３２内に生成される。
コンピュータ内には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３１、ＲＡＭ（Random Access Memory）３２、ＲＯＭ（Read Only Memory）３３、グラフィックインタフェース３４、入出力部３５等が設けられ、これらがバスを介して接続されている。
ＲＯＭ３３には、ＣＰＵ３１に実行させるプログラムが格納されている。ＣＰＵ３１は、ＲＯＭ３３に格納されたプログラムを読み込んで、読み込んだプログラムに従った処理を行う。ＣＰＵ３１がＲＯＭ３３から読み込んだプログラムに従った演算を行うことで、図５に示す各機能部が実現され、図９に示すフローに従った処理が実行される。
また、ＲＡＭ３２は、ＣＰＵ３１の作業用メモリとして使用され、ＣＰＵ３１による処理に必要な各種データが格納される。例えば、組み合わせ集合生成部１４によって生成される図７に示す第１管理テーブルや、パターン発生回数和集合計算部１５によって生成される図８に示す第２管理テーブルがＣＰＵ３１によってＲＡＭ３２内に生成される。
グラフィックインターフェース３４は、ＣＰＵ３１で処理された処理結果を表示装置２４に表示させるためのインターフェースである。有用性判定部１６の判定結果がグラフィックインターフェース３４を介して表示装置２４に表示される。
入出力部３５は、操作部２１で入力された操作情報や、履歴データ記憶部２２や故障種類データ記憶部２３に記憶された情報を入力して、ＣＰＵ３１に出力する。逆に、ＣＰＵ３１による演算で得られたデータを履歴データ記憶部２２や故障種類データ記憶部２３に出力する。履歴データ記憶部２２や故障種類データ記憶部２３は入出力部３５から出力されたデータを記憶する。
また、図５に示す履歴データ記憶部２２や故障種類データ記憶部２３は、ハードディスク装置等の記憶装置によって実現されている。これ以外に、ＣＰＵ３１、ＲＯＭ３３、ＲＡＭ３２等を接続するバスに不揮発性メモリ等の記憶装置を接続し、この記憶装置に操作入力・処理履歴データや故障種類データを記憶しておくこともできる。
上述した実施例は本発明の好適な実施例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。
例えば、上述した実施例では、履歴データ記憶部２２と故障種類データ記憶部２３とをそれぞれ別々に設けているが、同一の記憶部に記憶しておくものであってもよい。
また、上述した実施例では、指定パーセント（％）の値は、操作部２１から操作者が入力するようにしている。これ以外に、指定パーセント（％）のデフォルト値（例えば、５％）をＲＡＭ３２等のメモリに記憶しておき、指定パターンが指定故障種類に関係する操作パターンであるか否かを判定するときには、このメモリに記憶した値を使用してもよい。また、デフォルト値を変更するときにだけ、操作者が操作部２１から操作するものであってもよい。
例えば、上述した実施例では、履歴データ記憶部２２と故障種類データ記憶部２３とをそれぞれ別々に設けているが、同一の記憶部に記憶しておくものであってもよい。
また、上述した実施例では、指定パーセント（％）の値は、操作部２１から操作者が入力するようにしている。これ以外に、指定パーセント（％）のデフォルト値（例えば、５％）をＲＡＭ３２等のメモリに記憶しておき、指定パターンが指定故障種類に関係する操作パターンであるか否かを判定するときには、このメモリに記憶した値を使用してもよい。また、デフォルト値を変更するときにだけ、操作者が操作部２１から操作するものであってもよい。
また、上述した実施例では、指定パーセント（％）として５％を例に挙げて説明していたが、この値は、任意に変更可能である。例えば、０％〜５０％の間で指定パーセント（％）を設定することができる。なお、指定パーセント（％）に０％を選択した場合には、常に最上位の指定パターン発生回数和を選択することになる。
また、指定パーセント（％）を５％よりも大きくすれば、指定パターン発生回数和（値Ｂ）が５％のときよりも小さい値に変更される。従って、実指定パターン発生回数和（値Ａ）が、指定パターン発生回数和（値Ｂ）よりも小さいと判定される可能性が小さくなる。このため、指定パターンが指定故障種類の発生に関連しない操作パターンであると判定される可能性が低くなる。
逆に、指定パーセント（％）を５％よりも小さくすれば、指定パターン発生回数和（値Ｂ）が５％のときよりも大きい値に変更される。従って、実指定パターン発生回数和（値Ａ）が、指定パターン発生回数和（値Ｂ）よりも小さいと判定される可能性が大きくなる。このため、指定パターンが指定故障種類の発生に関連しない操作パターンであると判定される可能性が高くなる。
また、指定パーセント（％）を５％よりも大きくすれば、指定パターン発生回数和（値Ｂ）が５％のときよりも小さい値に変更される。従って、実指定パターン発生回数和（値Ａ）が、指定パターン発生回数和（値Ｂ）よりも小さいと判定される可能性が小さくなる。このため、指定パターンが指定故障種類の発生に関連しない操作パターンであると判定される可能性が低くなる。
逆に、指定パーセント（％）を５％よりも小さくすれば、指定パターン発生回数和（値Ｂ）が５％のときよりも大きい値に変更される。従って、実指定パターン発生回数和（値Ａ）が、指定パターン発生回数和（値Ｂ）よりも小さいと判定される可能性が大きくなる。このため、指定パターンが指定故障種類の発生に関連しない操作パターンであると判定される可能性が高くなる。
（付記）
（付記１）
コンピュータに、
故障した機器を識別する情報と、各故障した機器に発生した故障の種類とを関連付けて記憶した故障種類データ記憶手段を参照して、発生した故障の種類ごとに該故障種類で故障をした機器数を計数する第１処理と、
故障した機器と該故障した機器で行なわれた処理の履歴情報とを関連付けて記憶した履歴データ記憶手段を参照して、各機器で実行された処理のうちあらかじめ指定された特定処理の処理回数の合計である実指定パターン発生回数和を求める第２処理と、
故障した機器を各故障種類で故障をした機器数と同じ機器数に割り当てる全組合せを生成し、組み合わせの種類を示す情報と故障種類での組合せとを関連付けた第１管理テーブルを生成する第３処理と、
前記第１管理テーブルから特定の故障種類に割り振った機器を求めて、求めた各機器の前記実指定パターン発生回数和の合計を指定パターン発生数和として求めて、組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けて第２管理テーブルに記憶する第４処理と、
第２管理テーブルに記憶した組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けた情報を指定パターン発生数和でソートし、指定パターン発生数和の大きなものからあらかじめ指定された所定の順位となった指定パターン発生数和を抽出し、該抽出をした指定パターン発生数和と前記実指定パターン発生回数和とを比べて、実指定パターン発生回数が指定パターン発生数和以上であれば、前記特定処理が前記特定の故障の種類と関連のある処理と判断をする第５処理と、
を実行させるプログラム。
（付記２）
前記第５処理は、前記第２管理テーブルに記憶した組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けた情報の中からランダムサンプリングによって情報を抽出し、抽出した情報を指定パターン発生回数和の大きい順にソートする処理である付記１記載のプログラム。
（付記３）
前記第５処理は、指定パターン発生数和を値の大きい順にソートし、値の大きい順にソートした指定パターン発生数和のうち上位５％目に当たる指定パターン発生数和と、前記実指定パターン発生回数和とを比べて、実指定パターン発生回数が指定パターン発生数和以上であれば、前記特定処理が前記特定の故障の種類と関連のある処理と判断をする付記１又は２記載のプログラム。
（付記４）
故障した機器を識別する情報と、各故障した機器に発生した故障の種類とを関連付けて記憶した故障種類データ記憶手段と、
故障した機器と該故障した機器で行なわれた処理の履歴情報とを関連付けて記憶した履歴データ記憶手段と、
前記故障種類データ記憶手段を参照して、発生した故障の種類ごとに該故障種類で故障をした機器数を計数する計数手段と、
故障した機器と該故障した機器で行なわれた処理の履歴情報とを関連付けて記憶した履歴データ記憶手段を参照して、各機器で実行された処理のうちあらかじめ指定された特定処理の処理回数の合計である実指定パターン発生回数和を求める実指定パターン発生回数和算出手段と、
故障した機器を各故障種類で故障をした機器数と同じ機器数に割り当てる全組合せを生成し、組み合わせの種類を示す情報と故障種類での組合せとを関連付けた第１管理テーブルを生成する第１管理テーブル生成手段と、
前記第１管理テーブルから特定の故障の種類に割り振った機器を求めて、求めた各機器の前記実指定パターン発生回数和の合計を指定パターン発生数和として求めて、組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けて第２管理テーブルに記憶させる第２テーブル生成手段と、
第２管理テーブルに記憶した組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けた情報を指定パターン発生数和でソートし、指定パターン発生数和の大きなものからあらかじめ指定された所定の順位となった指定パターン発生数和を抽出し、該抽出をした指定パターン発生数和と前記実指定パターン発生回数和とを比べて、実指定パターン発生回数が指定パターン発生数和以上であれば、前記特定処理が前記特定の故障の種類と関連のある処理と判断をする判断手段と、
を有する有用性判定装置。
（付記５）
前記判断手段は、前記第２管理テーブルに記憶した組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けた情報の中からランダムサンプリングによって情報を抽出し、抽出した情報を指定パターン発生回数和の大きい順にソートする付記４記載の有用性判定装置。
（付記６）
前記判断手段は、指定パターン発生数和を値の大きい順にソートし、値の大きい順にソートした指定パターン発生数和のうち上位５％目に当たる指定パターン発生数和と、前記実指定パターン発生回数和とを比べて、実指定パターン発生回数が指定パターン発生数和以上であれば、前記特定処理が前記特定の故障の種類と関連のある処理と判断をする付記４又は５記載の有用性判定装置。
（付記７）
故障した機器を識別する情報と、各故障した機器に発生した故障の種類とを関連付けて記憶した故障種類データ記憶手段を参照して、発生した故障の種類ごとに該故障種類で故障をした機器数を計数するステップと、
故障した機器と該故障した機器で行なわれた処理の履歴情報とを関連付けて記憶した履歴データ記憶手段を参照して、各機器で実行された処理のうちあらかじめ指定された特定処理の処理回数の合計である実指定パターン発生回数和を求めるステップと、
故障した機器を各故障種類で故障をした機器数と同じ機器数に割り当てる全組合せを生成し、組み合わせの種類を示す情報と故障種類での組合せとを関連付けた第１管理テーブルを生成するステップと、
前記第１管理テーブルから特定の故障の種類に割り振った機器を求めて、求めた各機器の前記実指定パターン発生回数和の合計を指定パターン発生数和として求めて、組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けて第２管理テーブルに記憶するステップと、
第２管理テーブルに記憶した組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けた情報を指定パターン発生数和でソートし、指定パターン発生数和の大きなものからあらかじめ指定された所定の順位となった指定パターン発生数和を抽出し、該抽出をした指定パターン発生数和と前記実指定パターン発生回数和とを比べて、実指定パターン発生回数が指定パターン発生数和以上であれば、前記特定処理が前記特定の故障の種類と関連のある処理と判断をするステップと、
を有する有用性判定方法。
（付記８）
抽出をした指定パターン発生数和と前記実指定パターン発生回数和とを比べて、前記特定処理が前記特定の故障の種類と関連のある処理と判断をするステップは、前記第２管理テーブルに記憶した組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けた情報の中からランダムサンプリングによって情報を抽出し、抽出した情報を指定パターン発生回数和の大きい順にソートする処理を含む付記７記載の有用性判定方法。
（付記９）
抽出をした指定パターン発生数和と前記実指定パターン発生回数和とを比べて、前記特定処理が前記特定の故障の種類と関連のある処理と判断をするステップは、指定パターン発生数和を値の大きい順にソートし、値の大きい順にソートした指定パターン発生数和のうち上位５％目に当たる指定パターン発生数和と、前記実指定パターン発生回数和とを比べて、実指定パターン発生回数が指定パターン発生数和以上であれば、前記特定処理が前記特定の故障の種類と関連のある処理と判断をする付記７又は８記載の有用性判定方法。
（付記１）
コンピュータに、
故障した機器を識別する情報と、各故障した機器に発生した故障の種類とを関連付けて記憶した故障種類データ記憶手段を参照して、発生した故障の種類ごとに該故障種類で故障をした機器数を計数する第１処理と、
故障した機器と該故障した機器で行なわれた処理の履歴情報とを関連付けて記憶した履歴データ記憶手段を参照して、各機器で実行された処理のうちあらかじめ指定された特定処理の処理回数の合計である実指定パターン発生回数和を求める第２処理と、
故障した機器を各故障種類で故障をした機器数と同じ機器数に割り当てる全組合せを生成し、組み合わせの種類を示す情報と故障種類での組合せとを関連付けた第１管理テーブルを生成する第３処理と、
前記第１管理テーブルから特定の故障種類に割り振った機器を求めて、求めた各機器の前記実指定パターン発生回数和の合計を指定パターン発生数和として求めて、組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けて第２管理テーブルに記憶する第４処理と、
第２管理テーブルに記憶した組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けた情報を指定パターン発生数和でソートし、指定パターン発生数和の大きなものからあらかじめ指定された所定の順位となった指定パターン発生数和を抽出し、該抽出をした指定パターン発生数和と前記実指定パターン発生回数和とを比べて、実指定パターン発生回数が指定パターン発生数和以上であれば、前記特定処理が前記特定の故障の種類と関連のある処理と判断をする第５処理と、
を実行させるプログラム。
（付記２）
前記第５処理は、前記第２管理テーブルに記憶した組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けた情報の中からランダムサンプリングによって情報を抽出し、抽出した情報を指定パターン発生回数和の大きい順にソートする処理である付記１記載のプログラム。
（付記３）
前記第５処理は、指定パターン発生数和を値の大きい順にソートし、値の大きい順にソートした指定パターン発生数和のうち上位５％目に当たる指定パターン発生数和と、前記実指定パターン発生回数和とを比べて、実指定パターン発生回数が指定パターン発生数和以上であれば、前記特定処理が前記特定の故障の種類と関連のある処理と判断をする付記１又は２記載のプログラム。
（付記４）
故障した機器を識別する情報と、各故障した機器に発生した故障の種類とを関連付けて記憶した故障種類データ記憶手段と、
故障した機器と該故障した機器で行なわれた処理の履歴情報とを関連付けて記憶した履歴データ記憶手段と、
前記故障種類データ記憶手段を参照して、発生した故障の種類ごとに該故障種類で故障をした機器数を計数する計数手段と、
故障した機器と該故障した機器で行なわれた処理の履歴情報とを関連付けて記憶した履歴データ記憶手段を参照して、各機器で実行された処理のうちあらかじめ指定された特定処理の処理回数の合計である実指定パターン発生回数和を求める実指定パターン発生回数和算出手段と、
故障した機器を各故障種類で故障をした機器数と同じ機器数に割り当てる全組合せを生成し、組み合わせの種類を示す情報と故障種類での組合せとを関連付けた第１管理テーブルを生成する第１管理テーブル生成手段と、
前記第１管理テーブルから特定の故障の種類に割り振った機器を求めて、求めた各機器の前記実指定パターン発生回数和の合計を指定パターン発生数和として求めて、組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けて第２管理テーブルに記憶させる第２テーブル生成手段と、
第２管理テーブルに記憶した組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けた情報を指定パターン発生数和でソートし、指定パターン発生数和の大きなものからあらかじめ指定された所定の順位となった指定パターン発生数和を抽出し、該抽出をした指定パターン発生数和と前記実指定パターン発生回数和とを比べて、実指定パターン発生回数が指定パターン発生数和以上であれば、前記特定処理が前記特定の故障の種類と関連のある処理と判断をする判断手段と、
を有する有用性判定装置。
（付記５）
前記判断手段は、前記第２管理テーブルに記憶した組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けた情報の中からランダムサンプリングによって情報を抽出し、抽出した情報を指定パターン発生回数和の大きい順にソートする付記４記載の有用性判定装置。
（付記６）
前記判断手段は、指定パターン発生数和を値の大きい順にソートし、値の大きい順にソートした指定パターン発生数和のうち上位５％目に当たる指定パターン発生数和と、前記実指定パターン発生回数和とを比べて、実指定パターン発生回数が指定パターン発生数和以上であれば、前記特定処理が前記特定の故障の種類と関連のある処理と判断をする付記４又は５記載の有用性判定装置。
（付記７）
故障した機器を識別する情報と、各故障した機器に発生した故障の種類とを関連付けて記憶した故障種類データ記憶手段を参照して、発生した故障の種類ごとに該故障種類で故障をした機器数を計数するステップと、
故障した機器と該故障した機器で行なわれた処理の履歴情報とを関連付けて記憶した履歴データ記憶手段を参照して、各機器で実行された処理のうちあらかじめ指定された特定処理の処理回数の合計である実指定パターン発生回数和を求めるステップと、
故障した機器を各故障種類で故障をした機器数と同じ機器数に割り当てる全組合せを生成し、組み合わせの種類を示す情報と故障種類での組合せとを関連付けた第１管理テーブルを生成するステップと、
前記第１管理テーブルから特定の故障の種類に割り振った機器を求めて、求めた各機器の前記実指定パターン発生回数和の合計を指定パターン発生数和として求めて、組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けて第２管理テーブルに記憶するステップと、
第２管理テーブルに記憶した組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けた情報を指定パターン発生数和でソートし、指定パターン発生数和の大きなものからあらかじめ指定された所定の順位となった指定パターン発生数和を抽出し、該抽出をした指定パターン発生数和と前記実指定パターン発生回数和とを比べて、実指定パターン発生回数が指定パターン発生数和以上であれば、前記特定処理が前記特定の故障の種類と関連のある処理と判断をするステップと、
を有する有用性判定方法。
（付記８）
抽出をした指定パターン発生数和と前記実指定パターン発生回数和とを比べて、前記特定処理が前記特定の故障の種類と関連のある処理と判断をするステップは、前記第２管理テーブルに記憶した組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けた情報の中からランダムサンプリングによって情報を抽出し、抽出した情報を指定パターン発生回数和の大きい順にソートする処理を含む付記７記載の有用性判定方法。
（付記９）
抽出をした指定パターン発生数和と前記実指定パターン発生回数和とを比べて、前記特定処理が前記特定の故障の種類と関連のある処理と判断をするステップは、指定パターン発生数和を値の大きい順にソートし、値の大きい順にソートした指定パターン発生数和のうち上位５％目に当たる指定パターン発生数和と、前記実指定パターン発生回数和とを比べて、実指定パターン発生回数が指定パターン発生数和以上であれば、前記特定処理が前記特定の故障の種類と関連のある処理と判断をする付記７又は８記載の有用性判定方法。
１ 有用性判定装置
１０ 判定部
１１ 操作入力受付部
１２ パターン発生回数計算部
１３ パターン発生回数和計算部
１４ 組み合わせ集合生成部
１５ パターン発生回数和集合計算部
１６ 有用性判定部
２１ 操作部
２２ 履歴データ記憶部
２３ 故障種類データ記憶部
１０ 判定部
１１ 操作入力受付部
１２ パターン発生回数計算部
１３ パターン発生回数和計算部
１４ 組み合わせ集合生成部
１５ パターン発生回数和集合計算部
１６ 有用性判定部
２１ 操作部
２２ 履歴データ記憶部
２３ 故障種類データ記憶部
Claims (4)
- コンピュータに、
故障した機器を識別する情報と、各故障した機器に発生した故障の種類とを関連付けて記憶した故障種類データ記憶手段を参照して、発生した故障の種類ごとに該故障種類で故障をした機器数を計数する第１処理と、
故障した機器と該故障した機器で行なわれた処理の履歴情報とを関連付けて記憶した履歴データ記憶手段を参照して、各機器で実行された処理のうちあらかじめ指定された特定処理の処理回数の合計である実指定パターン発生回数和を求める第２処理と、
故障した機器を各故障種類で故障をした機器数と同じ機器数に割り当てる全組合せを生成し、組み合わせの種類を示す情報と故障種類での組合せとを関連付けた第１管理テーブルを生成する第３処理と、
前記第１管理テーブルから特定の故障種類に割り振った機器を求めて、求めた各機器の前記実指定パターン発生回数和の合計を指定パターン発生数和として求めて、組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けて第２管理テーブルに記憶する第４処理と、
第２管理テーブルに記憶した組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けた情報を指定パターン発生数和でソートし、指定パターン発生数和の大きなものからあらかじめ指定された所定の順位となった指定パターン発生数和を抽出し、該抽出をした指定パターン発生数和と前記実指定パターン発生回数和とを比べて、実指定パターン発生回数が指定パターン発生数和以上であれば、前記特定処理が前記特定の故障の種類と関連のある処理と判断をする第５処理と、
を実行させるプログラム。 - 前記第５処理は、前記第２管理テーブルに記憶した組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けた情報の中からランダムサンプリングによって情報を抽出し、抽出した情報を指定パターン発生回数和の大きい順にソートする処理を含む請求項１記載のプログラム。
- 故障した機器を識別する情報と、各故障した機器に発生した故障の種類とを関連付けて記憶した故障種類データ記憶手段と、
故障した機器と該故障した機器で行なわれた処理の履歴情報とを関連付けて記憶した履歴データ記憶手段と、
前記故障種類データ記憶手段を参照して、発生した故障の種類ごとに該故障種類で故障をした機器数を計数する計数手段と、
故障した機器と該故障した機器で行なわれた処理の履歴情報とを関連付けて記憶した履歴データ記憶手段を参照して、各機器で実行された処理のうちあらかじめ指定された特定処理の処理回数の合計である実指定パターン発生回数和を求める実指定パターン発生回数和算出手段と、
故障した機器を各故障種類で故障をした機器数と同じ機器数に割り当てる全組合せを生成し、組み合わせの種類を示す情報と故障種類での組合せとを関連付けた第１管理テーブルを生成する第１管理テーブル生成手段と、
前記第１管理テーブルから特定の故障の種類に割り振った機器を求めて、求めた各機器の前記実指定パターン発生回数和の合計を指定パターン発生数和として求めて、組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けて第２管理テーブルに記憶させる第２テーブル生成手段と、
第２管理テーブルに記憶した組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けた情報を指定パターン発生数和でソートし、指定パターン発生数和の大きなものからあらかじめ指定された所定の順位となった指定パターン発生数和を抽出し、該抽出をした指定パターン発生数和と前記実指定パターン発生回数和とを比べて、実指定パターン発生回数が指定パターン発生数和以上であれば、前記特定処理が前記特定の故障の種類と関連のある処理と判断をする判断手段と、
を有する有用性判定装置。 - 故障した機器を識別する情報と、各故障した機器に発生した故障の種類とを関連付けて記憶した故障種類データ記憶手段を参照して、発生した故障の種類ごとに該故障種類で故障をした機器数を計数するステップと、
故障した機器と該故障した機器で行なわれた処理の履歴情報とを関連付けて記憶した履歴データ記憶手段を参照して、各機器で実行された処理のうちあらかじめ指定された特定処理の処理回数の合計である実指定パターン発生回数和を求めるステップと、
故障した機器を各故障種類で故障をした機器数と同じ機器数に割り当てる全組合せを生成し、組み合わせの種類を示す情報と故障種類での組合せとを関連付けた第１管理テーブルを生成するステップと、
前記第１管理テーブルから特定の故障の種類に割り振った機器を求めて、求めた各機器の前記実指定パターン発生回数和の合計を指定パターン発生数和として求めて、組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けて第２管理テーブルに記憶するステップと、
第２管理テーブルに記憶した組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けた情報を指定パターン発生数和でソートし、指定パターン発生数和の大きなものからあらかじめ指定された所定の順位となった指定パターン発生数和を抽出し、該抽出をした指定パターン発生数和と前記実指定パターン発生回数和とを比べて、実指定パターン発生回数が指定パターン発生数和以上であれば、前記特定処理が前記特定の故障の種類と関連のある処理と判断をするステップと、
を有する有用性判定方法。
Priority Applications (1)
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| JP2008330011A JP5251494B2 (ja) | 2008-12-25 | 2008-12-25 | プログラム、有用性判定装置及び有用性判定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2008330011A JP5251494B2 (ja) | 2008-12-25 | 2008-12-25 | プログラム、有用性判定装置及び有用性判定方法 |
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