JP6798181B2 - 障害解消支援サーバ装置及びシステム並びにプログラム - Google Patents

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Description

本発明は、障害解消支援サーバ装置及びシステム並びにプログラムに関する。
従来から、コンピュータにおいて障害が発生した場合に、インターネットを介してその障害を解消・支援するサービスが提供されている。
特許文献1には、質問に対してより的確な回答を得る方法として質問文を分析する技術では質問文の入力を前提としており、単一又は複数のキーワードで入力された場合に回答精度が低下して利用者(投稿者)が必要な情報が得られない場合があることを課題とし、利用者(投稿者)の質問文をキーワードレベルで分解した情報と、事前作成された疑似質問文−疑似回答文が登録されているデータベース情報を用いて適当な回答文を自動的に抽出する技術が記載されている。
特開2008−123054号公報
質問が利用者のコンピュータ環境に依存する障害に関する質問である場合、事前作成された疑似質問文−疑似回答文が登録されているデータベース情報では的確な回答が得られない場合がある。利用者のコンピュータ環境に依存する障害は、例えばアプリケーション開発で発生するミドルウェアの連携やアプリケーションの設定の障害等である。これらの障害では、利用者のコンピュータにインストールされている別のアプリケーションとの干渉によって連携や起動が出来ない等の障害が発生し得る。
従って、このような質問の場合には、利用者(質問者)のコンピュータ環境と一致または類似するコンピュータ環境を備える者を回答者として抽出するのが望ましいが、単にこれのみでは、当該障害を解消できていない者も回答者として抽出してしまうので、的確な回答文を抽出するには十分といえない。
本発明の目的は、利用者のコンピュータ環境に依存するような障害の場合においても、当該障害の解消を的確に支援し得る装置及びシステム並びにプログラムを提供することにある。
請求項1に記載の発明は、複数の端末から、各端末の、端末にインストールされているソフトウェアの情報であるインストールソフトウェア情報、操作履歴情報、利用者の情報である利用者情報を受信する第1受信手段と、質問者端末から、障害が発生したソフトウェア情報を含む調査依頼を受信する第2受信手段と、前記調査依頼を受信した場合に、前記インストールソフトウェア情報、前記操作履歴情報、前記利用者情報に基づいて、前記障害が発生しておらず、かつ前記質問者端の環類似する環を備えた端末の利用者情報を、前記質問者端末に提供する制御手段とを備える障害解消支援サーバ装置である。
請求項2に記載の発明は、前記インストールソフトウェア情報には、ログファイルとコンフィグファイルと実行ファイルの少なくともいずれかが含まれ、前記操作履歴情報には、ログファイルの操作タイミング、コンフィグファイルの操作タイミング、実行ファイルの実行タイミング及び実行ファイル名の少なくともいずれかが含まれる請求項1に記載の障害解消支援サーバ装置である。
請求項3に記載の発明は、前記制御手段は、前記ログファイルの所定期間における操作回数、前記コンフィグファイルの所定期間における操作回数、前記実行ファイルの所定期間における実行回数の少なくともいずれかに基づいて前記障害が発生しておらず、かつ前記質問者端末の環境に類似する環境を備えた端末の利用者情報を、前記質問者端末に提供する、請求項2に記載の障害解消支援サーバ装置である。
請求項4に記載の発明は、前記インストールソフトウェア情報には、さらにエラーログファイルが含まれ、前記調査依頼には、さらにエラーログファイルが含まれ、前記制御手段は、前記調査依頼の前記エラーログファイルに含まれるエラーメッセージと、前記インストールソフトウェア情報の前記エラーログファイルに含まれるエラーメッセージとの異同に基づいて前記質問者端の環類似する環を備えた端末の利用者情報を提供する
請求項2に記載の障害解消支援サーバ装置である。
請求項5に記載の発明は、前記制御手段は、前記質問者端末のインストールソフトウェアの種類及びコンフィグファイルの設定値と、前記第1受信手段で受信した各端末のインストールソフトウェアの種類及びコンフィグファイルの設定値との差分に基づいて前記質問者端の環類似する環を備えた端末の利用者情報を提供する請求項2に記載の障害解消支援サーバ装置である。
請求項6に記載の発明は、前記質問者端末に提供する、前記障害が発生しておらず、かつ前記質問者端末の環境に類似する環境を備えた端末の利用者情報には、当該利用者の端末の仮想イメージファイル情報が含まれる、請求項1〜5のいずれかに記載の障害解消支援サーバ装置である。
請求項7に記載の発明は、インストールされているソフトウェアの情報であるインストールソフトウェア情報、操作履歴情報、利用者の情報である利用者情報を定期的に収集して障害解消支援サーバ装置に送信する第1送信手段と、障害が発生したソフトウェア情報を含む調査依頼を障害解消支援サーバ装置に送信する第2送信手段とを有する複数の端末と、前記複数の端末から、各端末の前記インストールソフトウェア情報、前記操作履歴情報、前記利用者情報を受信する第1受信手段と、質問者端末から、前記障害が発生したソフトウェア情報を含む前記調査依頼を受信する第2受信手段と、前記調査依頼を受信した場合に、前記インストールソフトウェア情報、前記操作履歴情報、前記利用者情報に基づいて、前記障害が発生しておらず、かつ前記質問者端の環類似する環を備えた端末の利用者情報を、前記質問者端末に提供する制御手段とを有する障害解消支援サーバ装置とを備える障害解消支援システムである。
請求項8に記載の発明は、コンピュータに、複数の端末から、各端末の、端末にインストールされているソフトウェアの情報であるインストールソフトウェア情報、操作履歴情報、利用者の情報である利用者情報を受信するステップと、質問者端末から、障害が発生したソフトウェア情報を含む調査依頼を受信するステップと、前記調査依頼を受信した場合に、前記インストールソフトウェア情報、前記操作履歴情報、前記利用者情報に基づいて、前記障害が発生しておらず、かつ前記質問者端の環類似する環を備えた端末の利用者情報を、前記質問者端末に提供するステップとを実行させるプログラムである。
請求項1,7,8に記載の発明によれば、利用者のコンピュータ環境に依存するような障害が生じた場合においても、当該障害の解消を的確に支援することができる。
請求項2に記載の発明によれば、さらに、ログファイルとコンフィグファイルと実行ファイルの少なくともいずれかを用いて、障害の解消を的確に支援することができる。
請求項3に記載の発明によれば、特に、障害が発生していない端末の利用者情報を的確に提供することができる。
請求項4,5に記載の発明によれば、特に、質問者の端末の環類似する環を備えた端末の利用者情報を的確に提供することができる。
請求項6に記載の発明によれば、さらに、仮想イメージファイルにより障害の解消を的確に支援することができる。
実施形態のシステム構成図である。 実施形態の端末の定常的処理フローチャートである。 実施形態の情報解析サーバの定常的処理フローチャートである。 実施形態の端末の調査依頼時処理フローチャートである。 実施形態の情報解析サーバの調査依頼時処理フローチャートである。 利用傾向設定表の説明図である。 インストールSW情報の説明図である。 操作履歴情報の説明図である。 ユーザ情報の説明図である。 情報解析サーバに記憶されるインストールSW情報テーブルの説明図である。 情報解析サーバに記憶される操作履歴情報テーブルの説明図である。 情報解析サーバに記憶されるユーザ情報テーブルの説明図である。 情報解析サーバに記憶される利用傾向分析マスタテーブルの説明図である。 情報解析サーバに記憶される利用傾向分析結果テーブルの説明図である。 調査依頼の画面例である。 調査依頼時に情報解析サーバに送信される情報の説明図である。 調査依頼時に情報解析サーバに記憶される利用傾向分析結果テーブルの説明図である。 選定される成功環境の説明図である。 選定される類似環境の説明図である。 調査結果の画面例である。 調査結果情報の説明図である。
以下、図面に基づき本発明の実施形態について説明する。
<システム構成>
図1は、本実施形態における障害解消支援システムのシステム構成図を示す。障害解消支援システムは、端末10及び情報解析サーバ40を備える。端末10及び情報解析サーバ40は、インターネット等の通信回線を介してデータ送受可能に接続される。
端末10は、利用者(質問者を含む)が利用するPC等のコンピュータ端末であり、エージェント(エージェントソフトウェア)12がインストールされる。エージェント12は、機能モジュールとして、調査依頼画面表示部14、情報送信部16、情報受信部18、インストールSW(ソフトウェア)情報取得部20、操作履歴情報取得部22、ユーザ情報取得部24及び抽出情報表示部26を備える。また、端末10は、OSで用いられている設定情報のデータベースとしてのレジストリ28と、メールSW(ソフトウェア)30を備える。
情報送信部16は、インターネットを介して情報解析サーバ40に収集情報を送信する。収集情報は、端末10にインストールされているソフトウェア情報、操作履歴情報、及び端末10の利用者情報である。
情報受信部18は、インターネットを介して情報解析サーバ40から分析結果を受信する。
インストールSW情報取得部20は、端末10にインストールされているソフトウェアの情報をレジストリ28から取得する。取得すべきソフトウェアの情報は、ソフトウェアの名前、ファイルパス、バージョン、ログ(Log)ファイル、コンフィグレーション(以下、単に「コンフィグ」と略する)(Conf)ファイル、実行(Exe)ファイル等である。
レジストリ28は、OSに関する基本情報やアプリケーションの設定、拡張情報、拡張子の関連付け等を記憶する。
操作履歴情報取得部22は、端末10を操作した際の状況、具体的にはソフトウェアの起動履歴を取得する。取得すべき操作履歴情報は、操作日付、ファイルパス、操作ファイル名、Exeファイルのファイルパス等である。
ユーザ情報取得部24は、端末10の利用者の連絡先、例えばメールアドレス等をメールSW30から取得する。取得すべきユーザ情報は、メールアドレスやOS情報等である。
インストールSW情報、操作履歴情報、ユーザ情報は、定期的に取得されて情報送信部16から情報解析サーバ40に送信される。
調査依頼画面表示部14は、質問者としての利用者が、自身の端末10に何らかの障害が発生した際に調査を依頼したいソフトウェアに関連する情報を端末10のディスプレイに表示する。ディスプレイには、質問者が入力すべき項目を規定する入力フィールドが表示され、質問者である利用者は所定の入力フィールドに必要な情報を入力する。必要な情報は、調査を依頼するソフトウェアの名前とそのバージョン等である。入力された情報は、情報送信部16から情報解析サーバ40に送信される。
抽出情報表示部26は、インターネットを介して情報解析サーバ40から受信した分析結果を情報受信部18から受け取り、端末10のディスプレイに表示する。抽出情報は、具体的には調査依頼を行ったソフトウェアについての情報であり、調査依頼を行ったソフトウェアについて当該障害を解消するのに役立つ回答者の名前やメールアドレス等である。回答者は、利用者のうちの質問者以外の者であり、質問者の端末10の環境に類似する環境を有する者である。
端末10は、ハードウェア構成としてCPU、ROM、RAM、HDD、入出力インタフェース、通信インタフェース、入力デバイス及び出力デバイスを備える。上述の各モジュールは、HDDにインストールされた処理ソフトウェアをCPUが実行することで実現される。入力デバイスはキーボードやタッチパネルであるがこれに限定されない。また、出力デバイスは液晶や有機EL等のディスプレイであるがこれに限定されない。
他方、情報解析サーバ40は、障害解消支援サーバ装置として機能し、情報受信部42,利用傾向推定部44、類似環境抽出部46、情報提供方法選定部48、情報送信部50、情報記憶部52,利用傾向分析部54、類似環境構築部56及びデータベース58を備える。
情報受信部42は、インターネットを介して端末10のエージェント12からの情報を受信する。
情報記憶部52は、端末10のエージェント12からの情報をテーブルとして記憶する。また、エージェント12からの情報に基づいて利用傾向を分析し、その分析結果を記憶する。分析結果は、利用者毎に記憶される。
利用傾向分析部54は、情報記憶部52に記憶された情報、及びデータベース58に記憶された利用傾向設定表を用いて端末10における利用傾向、すなわち障害発生有無を分析する。利用傾向設定表は、利用傾向として分析する際の分析対象及び分析方法を予め定めた表(テーブル)であり、利用傾向はこの表に従って実行される。分析対象は、例えばインストールソフトウェアのLogファイルやコンフィグ(Conf)ファイル等であり、分析方法は、例えばファイルの実行回数やエラーログの有無等である。インストールソフトウェアの情報は、インストールSW情報取得部20で取得され、実行回数やエラーログの有無等は操作履歴情報取得部22で取得されて情報解析サーバ40に送信されて情報記憶部52に順次記憶されているから、利用傾向分析部54はこれらの情報を用いて利用傾向設定表に従って利用者毎に利用傾向を分析する。利用者毎の分析結果は、既述したように利用者毎に情報記憶部52に記憶される。
類似環境構築部56は、分析結果を用いて端末10に類似する環境を仮想イメージファイルとして情報解析サーバ40内に構築する。この仮想イメージファイルは、質問者が自己の障害を解消するためにアクセスするイメージファイルである。イメージファイル自体は公知であり、ファイルシステムの完全な内容と構造を1つのファイルに格納したデータである。
利用傾向推定部44は、利用傾向分析結果から、障害が発生していない利用者を抽出する。
類似環境抽出部46は、利用傾向推定部44で推定された利用者のうち、質問者の環境、つまり調査依頼を送信した端末10の環境に近い利用者の環境を抽出する。従って、類似環境抽出部46は、障害が発生しておらず、かつ、質問者の環境に近い利用者の環境を抽出することになる。このような利用者が最終的に質問者に対する回答者として抽出される。
情報提供方法選定部48は、端末10に対する分析結果の提供方法を決定する。
情報送信部50は、情報提供方法選定部48で決定された提供方法に従い、インターネットを介して端末10のエージェント12に情報を送信する。この情報には、抽出された回答者及びそのメールアドレス並びにその回答者の仮想イメージファイルへのアクセス先(ファイルパス)が含まれる。
情報解析サーバ40は、ハードウェア構成としてCPU、ROM、RAM、HDD、入出力インタフェース、通信インタフェース、入力デバイス及び出力デバイスを備える。上述の各モジュールは、HDDにインストールされた処理ソフトウェアをCPUが実行することで実現される。
図1では1つの端末10を示しているが、複数の端末10がインターネットを介して情報解析サーバ40に接続される。複数の端末10を端末10A、10B、10C,10Dとし、端末10Aの利用者A、端末10Bの利用者B、端末10Cの利用者C、端末10Dの利用者Dが存在するものとすると、情報解析サーバ40は、複数の端末10A〜10Dのそれぞれの利用者A〜利用者Dの情報を収集し取得する。
本実施形態において、「モジュール」とは、論理的に分離可能なソフトウェア、ハードウェア等の部品を意味する。従って、本実施形態におけるモジュールはコンピュータプログラムにおけるモジュールのみならず、ハードウェア構成におけるモジュールも意味する。モジュールは機能に対して1:1に対応してもよいが、1モジュールを1プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを1プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは1つのプロセッサないしコンピュータによって実行されてもよいし、分散又は並列環境における複数のプロセッサないしコンピュータによって実行されてもよい。各モジュールによる処理では、対象となる情報を記憶装置から読み込み、CPU等のプロセッサで処理を行った後に、処理結果を記憶装置に出力して書き込む。記憶装置は、HDD、RAM、CPU内のレジスタ等が含まれる。
<処理>
図2は、端末10における処理フローチャートであり、一定の時間間隔で定常的に行われる処理である。
まず、端末10にエージェント12のソフトウェアSWをインストールする(S101)。エージェント12のソフトウェアSWは、インターネットを介して図示しないアプリケーションサーバからダウンロードしてもよく、可搬性記憶媒体からダウンロードしてもよい。端末10にインストールされたエージェント12は、一定時間待機状態に移行する(S102)。
一定時間待機後、エージェント12は、端末10の情報の収集を開始する(S103)。すなわち、インストールSW情報取得部20が端末10にインストールされているソフトウェアの情報を取得し(S104)、操作履歴情報取得部22が端末10の操作履歴情報を取得し(S105)、ユーザ情報取得部24がユーザ情報を取得する(S106)。端末10にインストールされているソフトウェアの情報は、レジストリ28から収集されたインストールSW名/インストールパス/ソフトウェアのバージョン(Ver)と、ログ(log)ファイル/ログ(log)ファイルパス/コンフィグ(conf)ファイル/コンフィグ(Conf)ファイルパスである。また、操作履歴情報は、端末10の利用者が、いつ、どこで、どのファイルを操作したかの情報である。例えば、実行ファイル名/実行ファイルのファイルパスを時系列で取得する。さらに、ユーザ情報は、端末10の利用者のメールアドレスや端末10のOS情報等である。
エージェント12は、情報送信部16から取得したインストールSW情報、操作履歴情報、ユーザ情報を情報解析サーバ40に送信する。
図3は、情報解析サーバ40における処理フローチャートであり、一定の時間間隔で定常的に行われる処理である。
まず、情報受信部42は、端末10のエージェント12から送信された情報を受信する(S201)。受信した情報は、情報記憶部52に記憶される(S202)。情報記憶部52では、受信した情報に基づいて各種テーブルが作成される。すなわち、インストールSW情報に基づいてインストールSW情報テーブルが作成されて記憶され、操作履歴情報に基づいて操作履歴情報テーブルが作成されて記憶され、ユーザ情報に基づいてユーザ情報テーブルが作成される。
次に、利用傾向分析部54は予めデータベース58に記憶されている利用傾向設定表を取得し(S203)、情報記憶部52に記憶されているテーブルを用いて利用者の端末10の利用傾向を分析する。具体的には、利用傾向分析表に従い、分析対象(Logファイル/Confファイル/Exeファイル)を決定し、操作履歴情報より何回ファイルを操作しているかをカウントし、さらに当該カウント値を用いて障害が発生しているか否かを判定する。利用傾向分析結果は、利用者のインストールSW毎に、障害が発生している環境のステート(state)をエラー(error)、障害が発生していない環境のステート(state)をステーブル(stable)で示す。例えば、分析対象はLogファイル、ソフトウェア名はSWα、バーションは2.0、操作回数は2回、ステートはステーブル(Stable)等である。カウント値、及びカウント値に基づくステートの判定についてはさらに詳述する。利用傾向の分析結果は、情報記憶部52に記憶される(S204)。
次に、利用傾向の分析結果に基づき、ログにエラーが出力されているか否かを判定する(S206)。すなわち、分析対象のLoGファイルがエラー(エラーログ:ErrorLog)となっているか否かを判定する。
エラーログが存在する場合、類似環境構築部56は、類似環境としての仮想環境(仮想イメージファイル)を生成する(S207)。仮想環境(仮想イメージファイル)の生成は、ユーザ情報に含まれるOS情報と、取得したインストールSW情報を用いる。この仮想イメージファイルは、回答者の環境にアクセスするために用いられる。仮想環境(仮想イメージファイル)を作成すると、仮想イメージファイルのファイルパスと作成日時が情報記憶部52に記憶される(S208)。仮想イメージファイルは、あくまでエラーログが存在する場合にのみ作成され記憶される点に留意すべきである。すなわち、エラーが生じていない利用者については、仮想イメージファイルは作成されない。
以上のようにして、情報解析サーバ40の情報記憶部52には、定期的に利用傾向分析結果及び仮想イメージファイルが作成され記憶される。
図4は、端末10における処理フローチャートであり、いずれかの端末10のソフトウェアに障害が発生して情報解析サーバ40に調査を依頼する場合の処理である。
調査依頼画面表示部14は、利用者からの指示に応じ調査依頼画面を起動して端末10のディスプレイに表示する。利用者は、この画面を用いて必要な調査情報を入力する(S301)。調査情報は、ソフトウェア名やソフトウェアのバージョン等である。
情報送信部16は、入力された調査情報を情報解析サーバ40に送信するが(S302)、このとき、インストールSW情報取得部20はログ(Log)ファイルをチェックし、現時点における最新のエラーログ(エラーメッセージ)を抽出して情報解析サーバ40に送信する(S303)。
その後、情報解析サーバ40で分析が実行され、情報解析サーバ40からの分析結果を情報受信部18で受信する(S304)。受信した情報は、抽出情報表示部26により端末10のディスプレイに表示される。
図5は、情報解析サーバ40における処理フローチャートであり、障害等が発生して端末10から調査依頼を受信した場合の処理である。
情報受信部42は、端末10のエージェント12から調査依頼を受信すると(S401)、S204で分析してS205で情報記憶部52に記憶されている利用傾向分析結果を利用者毎に取得する(S402)。例えば、利用者として利用者A、利用者B,利用者C及び利用者Dが存在する場合、利用者Aの利用傾向分析結果、利用者Bの利用傾向分析結果、利用者Cの利用傾向分析結果、利用者Dの利用傾向分析結果を取得する。取得する利用傾向分析結果には、質問者自身の利用傾向分析結果は含まれないことは言うまでもない。
利用傾向推定部44は、利用者毎に取得した利用傾向分析結果に基づき、障害が発生していない環境を有する利用者を成功環境として抽出する(S403)。具体的には、分析対象のうち、ステートがステーブル(Stable)となっているものが多い利用者を抽出する。抽出する利用者は複数でもよい。
類似環境抽出部46は、S403で抽出された利用者からさらに、調査依頼を送信した利用者(質問者)の環境に類似する利用者を選定する(S404)。情報送信部50は、選定された環境情報を情報提供方法選定部48で選定された方法で端末10に送信する(S405)。情報提供方法選定部48で、例えば電子メールで情報を提供する旨選定していれば、情報送信部50は質問者に対して電子メールで送信する。
次に、各処理についてより具体的に説明する。
<利用傾向設定表>
図6は、情報解析サーバ40のデータベース58に記憶される利用傾向設定表の一例を示す。分析対象及び分析方法が規定される。分析対象は、インストールSWのログ(Log)ファイル、実行(Exe)ファイル、コンフィグ(Conf)ファイルであり、分析方法としては各ファイルの実行回数(Count)及びエラー発生の有無である。図6において、Logファイルに着目すると、Count=ON、エラー発生=ONとなっている。これは、Logファイルについて実行回数は何回か、及びLogファイルにエラーが発生しているかを分析方法とすることを意味する。また、Confファイルに着目すると、Count=ONとなっており、これはConfファイルについて、実行回数は何回かを分析対象とすることを意味する。
利用傾向分析部53は、このような利用傾向分析表に従って、分析対象及び分析方法を決定し、利用者毎及びインストールSW毎に利用傾向を分析する。
<インストールSW情報>
図7は、端末10のエージェント12のインストールSW情報取得部20が取得するインストールSW情報の一例を示す。インストールSWの名前、ファイルパス、バージョン、Logファイル、Confファイル、Exeファイルが取得される。インストールSWの名前、ファイルパス、及びバージョンに関する情報は、レジストリ28から取得する。Logファイル、Confファイル、Exeファイルに関する情報は、ファイルパス以下のファイルをチェックすることで取得する。例えば、インストールSWの名前がSWαの場合、レジストリ28よりファイルパスとしてC:\Programfiles\SWα、バージョンとして2.0を取得する。図7には、インストールSWとして、SWα、SWβ、SWγ、・・・がインストールされていることを示す。
なお、端末10にはエージェント12もインストールされているが、エージェント12自身も取得すべきインストールSW情報に含まれ得る。
<操作履歴情報>
図8は、端末10のエージェント12の操作履歴情報取得部22が取得する操作履歴情報の一例を示す。端末10の利用者が、いつ、どのようなソフトウェアのどのようなファイルを起動したかを時系列に取得する。例えば、2016年1月1日17時46分にソフトウェアSWαを起動した場合、図8の1行目のように実行日付、起動ファイルのファイルパス、実行ファイル名、実行ファイルパスの情報を取得する。操作履歴情報は、所定期間内に何回ファイルを実行したか、その回数をカウントする際の基本情報として用いられる。
<ユーザ情報>
図9は、端末10のエージェント12のユーザ情報取得部24が取得するユーザ情報の一例を示す。利用者のメールアドレス及び端末10のOS情報を取得する。利用者のメールアドレスはメールSW30から取得する。OS環境は、必ずしもPC(パーソナルコンピュータ)のOS環境ではなく、タブレット端末やスマートフォンのOS環境も含まれる。すなわち、端末10にはPCのみならず、タブレット端末やスマートフォン等の情報端末が含まれる。
<情報記憶部52に記憶されるインストールSW情報テーブル>
図10は、情報解析サーバ40の情報記憶部52に記憶される、利用者毎のインストールSW情報テーブルの一例を示す。利用者毎に、インストールSWの名前、バージョン、Logファイル、Confファイル、Exeファイルが記憶される。
なお、Logファイルは、インストールSW情報のファイルパス及びLogファイルを組み合わせて記憶され、ConfファイルはインストールSW情報のファイルパス及びConfファイルを組み合わせて記憶され、ExeファイルはインストールSW情報のファイルパス及びExeファイルを組み合わせて記憶される。例えば、図7を参照すると、SWαのファイルパスは、
C:\Programfiles\SWα
であり、Logファイルは、
SWα\log\swlog.log
であるから、これらを組み合わせて、
C:\Programfiles\SWα\log\swlog.log
となる。同様に、図7を参照すると、SWαのConfファイルは、
SWα\conf\conf.conf
であるから、ファイルパスと組み合わせて、
C:\Programfiles\SWα\conf\conf.conf
となる。
<情報記憶部52に記憶される操作履歴情報テーブル>
図11は、情報解析サーバ40の情報記憶部52に記憶される、利用者毎の操作履歴情報テーブルの一例を示す。利用者毎に、いつ、どのファイルを利用者が操作したかが分かるテーブルである。具体的には、実行日付、ファイルパス、Exeファイル名、Exeファイルパスが記憶される。例えば、2016年1月1日17時46分に、SWα.exeファイルを実行し、その実行ファイルのファイルパスはC:\programfiles\SWα.exeであることを示す。
<情報記憶部52に記憶されるユーザ情報テーブル>
図12は、情報解析サーバ40の情報記憶部52に記憶される、利用者毎のユーザ情報テーブルの一例を示す。メールアドレス、OS情報、及び仮想イメージファイルパスが記憶される。仮想イメージファイルパスは、既述したように、エラーログが存在する場合に作成されてユーザ情報テーブルに記憶される。仮想イメージファイルパスは、利用傾向分析が実行され、利用傾向分析結果が得られた後に作成されてユーザ情報テーブルに追加記憶される。
<情報記憶部52に記憶される利用傾向分析マスタテーブル>
図13は、情報解析サーバ40の情報記憶部52に記憶される、利用傾向分析マスタテーブルの一例を示す。このマスタテーブルは、利用傾向を分析する際の基礎データであり、具体的には、ファイルの実行回数に基づいてステートが正常(Stable)であるか異常(Error)であるかを判定する際の基準となる実行回数である。このマスタテーブルは、利用傾向分析表と同様に予めデータベース58に記憶し、利用傾向分析部54がこれを読み出して情報記憶部52に格納してもよい。利用傾向分析マスタテーブルは、分析時刻毎及びSW毎に、Logファイルの実行回数の最大値及び最小値、Confファイルの実行回数の最大値及び最小値、Exeファイルの実行回数の最大値及び最小値を規定する。例えば、分析時刻が2016年1月2日12時において、ソフトウェアSWαのバージョン2.0に関し、Logファイルの実行回数の最大値は3、最小値は1、Confファイルの最大値は10、最小値は1、Exeファイルの最大値は50、最小値は1等である。操作履歴情報テーブルに格納された各ファイルの実行回数と、このマスタテーブルにおける各ファイルの最大値及び最小値との関係により、当該ファイルのステートが分析される。
<情報記憶部52に記憶される利用傾向分析結果テーブル>
図14は、情報解析サーバ40の情報記憶部52に記憶される、利用者毎の利用傾向分析結果の一例を示す。分析時刻、分析対象(Target)、SWの名前、バージョン、実行回数、実行回数の最大値、実行回数の最小値、ステートが時系列に記憶される。回数は、前回分析時間から今回分析時間までの間の累計実行回数である。実行回数の最大値及び最小値は、図13に示す利用傾向分析マスタテーブルの値である。ステートは、分析対象となるファイル毎に異なるアルゴリズムで判定する。
すなわち、Logファイル、Confファイル、及びExeファイルの場合には、実行回数(Count)、実行回数の最大値(Count(max))、及び実行回数の最小値(Count(min))を用いて行う。例えば、
|Count(max)−Count|≧|Count−Count(min)|
の場合にはステートは正常(ステーブル:Stable)
|Count(max)−Count|<|Count−Count(min)|
の場合にはステートは異常(エラー:Error)
と分析する。勿論、これは一例であり、他の分析アルゴリズムも可能である。例えば、実行回数が最大値と最小値の間であればStableと分析し、最大値を超えるか最小値未満であればErrorと分析してもよい。
例えば、端末10の利用者について、2016年1月3日12時に分析した場合、分析対象であるLogファイル、Confファイル、Exeファイル及びErrorLogファイルのそれぞれについて、回数、回数の最大値、回数の最小値に基づいてステートを分析する。Logファイルについては、例えば回数=10、最大値=3、最小値1であり、
|Count(max)−Count|=7
|Count−Count(min)|=9
であるから、ステートはエラー(Error)と判定される。Confファイルについては、例えば回数=20、最大値=10、最小値=1であり、
|Count(max)−Count|=10
|Count−Count(min)|=19
であるから、ステートはエラー(Error)と判定される。Exeファイルについては、例えば回数=30、最大値=50、最小値=1であり、
|Count(max)−Count|=20
|Count−Count(min)|=29
であるから、ステートはエラー(Error)と分析される。
他方、分析対象がErrorLogファイルの場合には、取得したLogファイルの内容をチェックし、前回分析時間から今回分析時間までのログから、エラーメッセージが含まれているか否かを判定する。なお、分析対象がErrorLogファイルか否かは、利用傾向分析表により規定される。対象期間にエラーメッセ−ジが含まれていない場合にはErrorLogは正常(ステーブル:Stable)と分析し、対象期間にエラーメッセージが含まれていればErrorLOgは異常(エラー:Error)と分析する。図14では、2016年1月3日12時に分析した場合、ErrorLogについては対象期間にエラーメッセージが含まれていないのでStableと分析される。
<仮想イメージファイル>
図14のような利用傾向分析結果が作成された後、既述したようにログにエラーが出力されているものについて仮想イメージファイルが作成される。すなわち、図14において、分析対象としてErrorLogが存在し、かつ、そのステートがエラー(Error)のものが存在する場合にその利用者の環境の仮想イメージファイルが作成される。仮想イメージファイルは、ユーザ情報のOS情報と、収集したインストールSW情報を用いる。初回に仮想イメージファイルを作成する場合には、当該利用者のユーザ情報のOSの構築と収集したインストールSWをインストールすることで作成する。2回目以降は、初回に構築した仮想イメージファイルに既にインストールされているSWと、収集した最新のインストールSWとを比較し、差分が生じているSWのインストールを行うとともに、各SWのConfファイルのアップデートを行う。仮想イメージファイルは、例えば仮想環境SW(VMウェア)のスナップショット機能で作成されたOSイメージファイルとすることができる。作成された仮想イメージファイルのファイルパスは、既述したように利用者毎のユーザ情報に関連付けて情報記憶部52に記憶される。仮想イメージファイルのファイルパスは、質問者が自身の障害を解消するために情報解析サーバ40にアクセスする際のアクセス先として機能する。
<調査依頼画面>
図15は、端末10のエージェント12の調査依頼画面表示部14が端末10のディスプレイに表示する画面例の一例を示す。入力フィールドとして、調査を依頼するSWの名前とバージョン情報がある。利用者(質問者)は、これらの情報を入力して送信ボタンを操作し、情報解析サーバ40に送信する。
図16は、S401での端末10のエージェント12から受信する利用者(質問者)の情報の一例を示す。利用者(質問者)を利用者Aとしている。受信日付、SWの名前、SWのバージョンとともに、Logエラーの有無及びエラーメッセージの内容が情報記憶部52に記憶される。既述したように、端末10のエージェント12は、利用者(質問者)が送信ボタンを操作して調査依頼情報を送信する際に、収集したLogファイルの精査を行い、最新のエラーメッセージを抽出して情報解析サーバ40に送信する。図16におけるエラーメッセージはこの最新のエラーメッセージである。Logエラーの○印は、Logファイルにエラーが存在していることを示す。
<利用者毎の利用傾向分析結果テーブル例>
図17は、S402で利用者毎に取得する利用傾向分析結果の一例を示す。利用者として利用者A、B、C、Dが存在するものとし、それぞれの利用者毎に、利用傾向分析結果が集約される。利用傾向分析結果は、分析対象、SWの名前、バージョン、実行回数、実行回数の最大値、実行回数の最小値、及びステートである。なお、図では質問者である利用者AのソフトウェアSWαのLogファイル、Exeファイル、Confファイル及びErrorLogファイルの分析結果は全てErrorとなっている。
<成功環境の選定>
図18は、S403での成功環境の選定処理結果の一例を示す。成功環境は、障害が発生していない利用者の環境であり、ステートがステーブル(Stable)である利用者の環境である。図17において、利用者A及び利用者Cのステートはエラー(Error)であり、利用者B及び利用者Dのステートはステーブル(Stable)であるから、成功環境として利用者B及び利用者Dが抽出される。あるファイルのステートがたとえエラー(Error)であったとしても、残りのファイルのステートがステーブル(Stabel)であり、ステーブルのファイルの方が多い利用者についても成功環境として抽出してもよい。一般に、分析対象のファイル数Nに対し、StableなファイルがN/2を超えれば成功環境として抽出する。勿論、このようなアルゴリズムは一例であり、Stableなファイル数がNのみを成功環境として抽出する、Stableなファイル数がある閾値を超えた場合に成功環境として抽出する等も可能である。
<類似環境の選定>
図19は、S404での類似環境選定処理結果の一例を示す。類似環境は、成功環境のうち、質問者の環境に類似する環境である。具体的には、質問者のエラーメッセージと同一のエラーメッセージが存在するか否か、及び質問者の環境との差分が小さいか否かを判定する。図において、Logエラーの○印は、既述したようにLogファイルのエラーが存在したことを示している。利用者Bにはエラーメッセージは存在しておらず、利用者Dにはエラーメッセージが存在したことを示す。なお、図18において利用者DのErrorLogはStableになっているが、これは分析期間においてエラーメッセージが存在していないことを意味する。つまり、利用者Dに関しては、過去にはエラーメッセ−ジが存在したが、現時点(分析時刻)においてエラーメッセージは存在しておらず成功環境下にあることを意味する。
Conf(Diff)は、質問者のConfファイルの設定値と、他の利用者のConfファイルの設定値との差であり、利用者Bについては1、利用者Dについても1と算出される。
また、installSWcountは、質問者AのインストールSWの種類と、他の利用者のインストールSWの種類の差であり、利用者Bについては5、利用者Dについては2と算出される。従って、類似環境としては、質問者と同一のエラーメッセージを有し、かつ、環境の差が小さい利用者Dの環境が選定される。Conf(Diff)は、インストールSWの設定値の相違を示し、installSWcountは、インストールSWの種類の相違を示す。従って、インストールSWの種類と設定値を用いて類似環境を選定するといえる。
ここで、類似環境の選定については、次のような選定基準で選定してもよい。
第1 質問者と同一のエラーメッセージが存在する利用者がいれば、その利用者の環境を類似環境として選定する
第2 質問者と同一のエラーメッセージが存在する利用者が複数存在する場合や同一のエラーメッセージが存在する利用者が存在しない場合には、Conf(Diff)及びinstallSWcountの値が最も小さい利用者の環境を類似環境して選定する
第3 上記の第1及び第2で1つの利用者を特定できない場合、いずれも類似環境として選定する
<回答情報>
図20及び図21は、S405で類似環境情報を質問者の端末10に出力する一例を示す。図21は、情報解析サーバ40から質問者の端末10のエージェント12に送信される情報であり、図20はこの情報を情報受信部18で受信したエージェント12の抽出情報表示部26がディスプレイに表示する画面の一例である。類似環境として利用者Dの環境を選定した場合、回答者として「ユーザD」とし、そのメールアドレスと調査環境を出力する。調査環境は、S207で生成された仮想イメージファイルのファイルパスである。質問者は、自身の質問に対して的確に回答し得る回答者として回答者Dが存在すること、及びその環境を仮想イメージファイルにアクセスすることで容易に知ることができ、自身の端末10の障害解消に役立てることができる。
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、種々の変形が可能である。
例えば、本実施形態では、ユーザ情報として利用者のメールアドレスとOS環境を取得して情報解析サーバ40に送信し、情報解析サーバ40ではこのユーザ情報に基づいて類似環境情報を回答として返信しているが、ユーザ情報として利用者のメールアドレス及びOS環境に加え、さらに利用者のログイン状況とスケジュール状態を取得して情報解析サーバ40に送信してもよい。ログイン状況は、利用者がオンラインか否かであり、スケジュール状態は例えば「17:00まで予定あり」等である。これらの追加的情報により、情報解析サーバ40では、質問者に対して情報を提供する際に、以下のように状況に応じて情報提供方法を適応的に変化させ得る。
(1)回答者のログイン状況がオフラインである場合または回答者のスケジュール状態が予定有りを示す場合、質問者が回答者の端末環境(仮想環境)にログインしてトラブルシューティングを行う。これにより、回答者が不在等の場合でも即座に質問者に対して情報提供が可能となる。
(2)回答者のログイン状況がオンラインである場合または回答者のスケジュール状態が予定なしの場合、回答者が質問者の端末環境(仮想環境)にログインしてトラブルシューティングを行う。これにより、回答者を起点として質問者に対して情報提供が可能となる。
(3)質問者及び回答者の双方がオンラインであり、予定がない場合には、質問者と回答者が直接やり取りしてトラブルシューティングを行う。
また、本実施形態では、回答情報として、回答者を特定する情報、回答者のメールアドレス及び仮想イメージファイル情報(仮想イメージファイルのファイルパス)を提供しているが、回答者を特定する情報及び回答者のメールアドレスのみを提供してもよい。
また、本実施形態では、Logファイル、Confファイル、Exeファイルを分析対象として用いているが、Logファイルのみ、LogファイルとConfファイルのみ、LogファイルとExeファイルのみ等、LogファイルとConfファイルとExeファイルの少なくともいずれかを分析対象としてもよい。
また、本実施形態では、処理の流れとして、まず成功環境を選定し、その後に成功環境の中から類似環境を選定しているが、まず類似環境を選定し、その後に類似環境の中から成功環境を選定してもよい。
また、本実施形態では、端末10からの情報及び利用傾向分析結果を共に情報解析サーバ40の情報記憶部52に記憶しているが、端末10からの情報と、利用傾向分析結果を異なる記憶部あるいはデータベースに記憶してもよいのは言うまでもない。
さらに、本実施形態では、成功環境であり、かつ類似環境として利用者Dを選定した場合に、質問者に対して回答者として利用者Dを特定する情報(例えば氏名やID)とメールアドレス並びに仮想イメージファイルパスを提供しているが、回答者として選定された利用者Dに対しても、質問者に対して情報を提供した旨を送信してもよい。
10 端末、12 エージェント、14 調査依頼画面表示部、16 情報送信部、18 情報受信部、20 インストールSW(ソフトウェア)情報取得部、22 操作理例情報取得部、24 ユーザ情報取得部、26 抽出情報表示部、28 レジストリ、30 メールSW(ソフトウェア)部、40 情報解析サーバ、42 情報受信部、44 利用傾向推定部、46 類似環境抽出部、48 情報提供方法選定部、50 情報送信部、52 情報記憶部、54 利用傾向分析部、56 類似環境構築部、58 データベース。

Claims (8)

  1. 複数の端末から、各端末の、端末にインストールされているソフトウェアの情報であるインストールソフトウェア情報、操作履歴情報、利用者の情報である利用者情報を受信する第1受信手段と、
    質問者端末から、障害が発生したソフトウェアの情報を含む調査依頼を受信する第2受信手段と、
    前記調査依頼を受信した場合に、前記インストールソフトウェア情報、前記操作履歴情報、前記利用者情報に基づいて、前記障害が発生しておらず、かつ前記質問者端末の環境に類似する環境を備えた端末の利用者情報を、前記質問者端末に提供する制御手段と、
    を備える障害解消支援サーバ装置。
  2. 前記インストールソフトウェア情報には、ログファイルとコンフィグファイルと実行ファイルの少なくともいずれかが含まれ、
    前記操作履歴情報には、ログファイルの操作タイミング、コンフィグファイルの操作タイミング、実行ファイルの実行タイミング及び実行ファイル名の少なくともいずれかが含まれる、
    請求項1に記載の障害解消支援サーバ装置。
  3. 前記制御手段は、前記ログファイルの所定期間における操作回数、前記コンフィグファイルの所定期間における操作回数、前記実行ファイルの所定期間における実行回数の少なくともいずれかに基づいて前記障害が発生しておらず、かつ前記質問者端末の環境に類似する環境を備えた端末の利用者情報を、前記質問者端末に提供する、
    請求項2に記載の障害解消支援サーバ装置。
  4. 前記インストールソフトウェア情報には、さらにエラーログファイルが含まれ、
    前記調査依頼には、さらにエラーログファイルが含まれ、
    前記制御手段は、前記調査依頼の前記エラーログファイルに含まれるエラーメッセージと、前記インストールソフトウェア情報の前記エラーログファイルに含まれるエラーメッセージとの異同に基づいて前記質問者端末の環境に類似する環境を備えた端末の利用者情報を提供する、
    請求項2に記載の障害解消支援サーバ装置。
  5. 前記制御手段は、前記質問者端末のインストールソフトウェアの種類及びコンフィグファイルの設定値と、前記第1受信手段で受信した各端末のインストールソフトウェアの種類及びコンフィグファイルの設定値との差分に基づいて前記質問者端末の環境に類似する環境を備えた端末の利用者情報を提供する、
    請求項2に記載の障害解消支援サーバ装置。
  6. 前記質問者端末に提供する、前記障害が発生しておらず、かつ前記質問者端末の環境に類似する環境を備えた端末の利用者情報には、当該利用者の端末の仮想イメージファイル情報が含まれる、
    請求項1〜5のいずれかに記載の障害解消支援サーバ装置。
  7. インストールされているソフトウェアの情報であるインストールソフトウェア情報、操作履歴情報、利用者の情報である利用者情報を定期的に収集して障害解消支援サーバ装置に送信する第1送信手段と、
    障害が発生したソフトウェアの情報を含む調査依頼を障害解消支援サーバ装置に送信する第2送信手段と、
    を有する複数の端末と、
    前記複数の端末から、各端末の前記インストールソフトウェア情報、前記操作履歴情報、前記利用者情報を受信する第1受信手段と、
    質問者端末から、前記障害が発生したソフトウェアの情報を含む前記調査依頼を受信する第2受信手段と、
    前記調査依頼を受信した場合に、前記インストールソフトウェア情報、前記操作履歴情報、前記利用者情報に基づいて、前記障害が発生しておらず、かつ前記質問者端末の環境に類似する環境を備えた端末の利用者情報を、前記質問者端末に提供する制御手段と、
    を有する障害解消支援サーバ装置と、
    を備える障害解消支援システム。
  8. コンピュータに、
    複数の端末から、各端末の、端末にインストールされているソフトウェアの情報であるインストールソフトウェア情報、操作履歴情報、利用者の情報である利用者情報を受信するステップと、
    質問者端末から、障害が発生したソフトウェアの情報を含む調査依頼を受信するステップと、
    前記調査依頼を受信した場合に、前記インストールソフトウェア情報、前記操作履歴情報、前記利用者情報に基づいて、前記障害が発生しておらず、かつ前記質問者端末の環境に類似する環境を備えた端末の利用者情報を、前記質問者端末に提供するステップと、
    を実行させるプログラム。
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