JP7488547B2 - 事故情報抽出システム - Google Patents

Description

本発明は、事故情報抽出システムに関する。

日常的に用いられる身の回りの製品や、電気製品、光学的製品、工場などで用いられる工作機械、サプリメント、薬品、食品、化学製品など（以下、まとめて単に製品という）を使用する際に、製品自体の故障や不具合に起因する事故や、製品の使用方法に起因する事故など、数多くの事故情報および／または故障情報（以下、まとめて単に製品事故情報という）が報告されている。これらの製品事故情報にはそれぞれ事故原因やそのリスクがあり、たとえば、製品事故を防止することを目的とした新製品の開発などに際して、製品ごとに存在する事故原因、事故内容などを容易に分析・検知することが求められている。

現状としては、企業や行政機関が保有している製品事故情報が格納されているデータベースにアクセスすることにより、各製品の製品事故に関する事故原因、事故内容などの事故情報を検索および入手することができる。

しかし、上述したデータベースを用いて製品事故情報を検索する場合、膨大な量のデータベースの内容をユーザが自分で確認する必要があり、上述した製品事故情報から事故原因やそのリスクにたどり着くまでの分析・要素抽出に時間がかかり、また、分析プロセスに個人差がありリスク評価の精度確保などを含め、効率的な情報の抽出ができない。

そこで、本発明はかかる問題点に鑑みて、所定のデータベースを用いて短時間かつ精度良く事故原因関連情報を抽出することが可能な事故情報抽出システムの提供を目的とする。

本発明の事故情報抽出システムは、製品事故情報を格納した第１データベースにアクセスし、製品ごとの事故原因関連情報をクライアントコンピュータ上で抽出可能な事故情報抽出システムであって、前記事故情報抽出システムは、前記クライアントコンピュータからの指令によって、前記第１データベースにアクセスするように構成されたサーバコンピュータを有し、前記サーバコンピュータは、前記第１データベースと通信を行う通信部と、前記クライアントコンピュータにおいて、所定の製品情報が入力されたときに、入力された製品情報に基づいて、前記第１データベースに格納された前記製品事故情報についてテキストマイニングを実行することにより、事故原因関連情報を抽出する事故原因関連情報抽出部とを備えていることを特徴とする。

また、前記サーバコンピュータは、過去に事故原因関連情報が抽出に至った際に用いられた検知手順のログを保存するログ保存機能を有し、前記ログ保存機能により保存された検知手順のログ情報は、グループごとまたは個人ごとに記憶されていることが好ましい。

また、前記事故原因関連情報抽出部は、ＦＭＥＡ／ＦＴＡ事故情報を含むＦＭＥＡ表またはＦＴＡのＦＴ図のデータが格納されたＦＭＥＡ／ＦＴＡデータベースにアクセスし、前記第１データベースから抽出された前記事故原因関連情報と前記ＦＭＥＡ／ＦＴＡデータベースの前記ＦＭＥＡ／ＦＴＡ事故情報とを比較して、前記ＦＭＥＡ／ＦＴＡデータベースに前記事故原因関連情報と対応するＦＭＥＡ／ＦＴＡ事故情報が存在する場合に、前記事故原因関連情報が前記ＦＭＥＡ表またはＦＴＡのＦＴ図のどの項目に対応するかを示す対応情報を出力するように構成されていることが好ましい。

また、前記事故原因関連情報抽出部は、前記対応情報とともに、前記ＦＭＥＡ／ＦＴＡ事故情報で特定された事故原因の対策情報を出力するように構成されていることが好ましい。

また、前記サーバコンピュータが、前記事故原因関連情報および前記対応情報を含むレポートを作成するレポート生成部をさらに備えていることが好ましい。

また、前記ＦＭＥＡ／ＦＴＡデータベースに前記事故原因関連情報と対応する前記ＦＭＥＡ／ＦＴＡ事故情報が存在しない場合は、前記事故原因関連情報抽出部は、安全対策への拡張と充実化を図るため、前記ＦＭＥＡ／ＦＴＡデータベースに前記事故原因関連情報を記録するように構成されていることが好ましい。

また、前記製品情報は、異なる複数の検索観点によって分けられた複数のリスクシナリオ分類に分類されて、前記サーバコンピュータの記憶部に格納され、前記複数のリスクシナリオ分類のそれぞれは、検索観点に対応したキーワードを含み、前記クライアントコンピュータからの指令に応じて、前記複数のリスクシナリオ分類のうちの１つが選択されることにより、前記事故原因関連情報抽出部は、前記検索観点に対応したキーワードを用いたテキストマイニングにより、前記事故原因関連情報を抽出することが好ましい。

また、前記複数のリスクシナリオ分類は、製品の症状に関する症状関連分類、製品の位置または製品に対する位置に関する位置関連分類、製品を使用する対象者または製品事故に関わる対象者に関する対象者関連分類、製品を使用する対象者の行為に起因する対象者行為関連分類、製品の部品または部位に関する製品部分関連分類、製品の動力に関する製品動力関連分類、製品の物性に関する物性関連分類、製品の状態に関する状態関連分類、および、製品の設置された環境に関する環境関連分類のうちの１つまたは２つ以上の分類を含むことが好ましい。

また、前記事故原因関連情報抽出部は、頻度分析または相関分析によって、前記事故原因関連情報を抽出することが好ましい。

また、本発明の事故情報抽出システムは、製品事故情報を格納した第１データベースにアクセスし、製品ごとの事故原因関連情報をクライアントコンピュータ上で抽出可能な事故情報抽出システムであって、前記事故情報抽出システムは、前記クライアントコンピュータからの指令によって、前記第１データベースにアクセスするように構成されたサーバコンピュータを有し、前記サーバコンピュータは、前記第１データベースと通信を行う通信部と、前記クライアントコンピュータにおいて、所定の製品情報が入力されたときに、入力された製品情報に基づいて、前記第１データベースに格納された前記製品事故情報についてテキストマイニングを実行することにより、事故原因関連情報を抽出する事故原因関連情報抽出部とを備え、前記製品情報は、異なる複数の検索観点によって分けられた複数のリスクシナリオ分類に分類されて、前記サーバコンピュータの記憶部に格納され、前記複数のリスクシナリオ分類のそれぞれは、検索観点に対応したキーワードを含み、前記クライアントコンピュータからの指令に応じて、前記複数のリスクシナリオ分類のうちの１つが選択されることにより、前記事故原因関連情報抽出部は、前記検索観点に対応したキーワードを用いたテキストマイニングにより、前記事故原因関連情報を抽出することを特徴とする。

本発明の事故情報抽出システムによれば、所定のデータベースを用いて短時間かつ精度良く事故原因関連情報を抽出することができる。

本発明の一実施形態の事故情報抽出システムの概略図である。 第１データベースに格納される情報の一例を示す図である。 ＦＭＥＡデータベース４に格納されたＦＭＥＡ表の一例を示す図である。 サーバコンピュータの構成を示す概略図である。 事故原因関連情報を抽出する際に、クライアントコンピュータに表示される事故情報検索画面の一例を示す図である。 事故原因関連情報抽出部によって抽出された事故原因関連情報の出力画面の一例である。

以下、図面を参照し、本発明の一実施形態の事故情報抽出システムを説明する。なお、以下に示す実施形態はあくまで一例であり、本発明の事故情報抽出システムは、以下の実施形態に限定されるものではない。

図１は、本発明の一実施形態の事故情報抽出システムの概略図である。図１に示されるように、本実施形態の事故情報抽出システムＳは、サーバコンピュータ１を備えている。サーバコンピュータ１は、インターネット等の電気通信回線Ｉを介して、製品事故情報を格納した第１データベース２およびクライアントコンピュータ３に接続されている。本実施形態の事故情報抽出システムＳは、後述するように、第１データベース２にアクセスし、製品ごとの事故原因関連情報をクライアントコンピュータ３上で抽出することができる。本実施形態の事故情報抽出システムＳは、インターネット等を経由したクラウド型であってもよいし、インターネット等を経由しないオンプレミス型であってもよい。

なお、本明細書において、「製品」とは、日常的に用いられる身の回りの製品、電気製品、光学的製品、工場などで用いられる工作機械、サプリメント、薬品、食品、化学製品などを含み、分野や規模を問わない各種製品をいう。また、「製品」は、家屋、マンション、プラント、工場などにおいて設けられた、各種装置、機器、システムを含み、「製品」の概念には、複数部材、複数の装置から構成されているものも含まれる。また、本明細書において、「製品事故情報」は、第１データベース２に記憶された過去の事故・故障などの事故内容・事故原因を含むテキスト情報をいう。また、本明細書において、「製品情報」とは、製品に関連する情報であり、製品の名称や、製品の型番、後述する製品の分類などを含む情報をいう。

第１データベース２は、製品事故情報を格納したデータベースである。本実施形態では、第１データベース２は、サーバコンピュータ１から独立して設けられているが、サーバコンピュータ１に設けられていてもよいし、クライアントコンピュータ３側に設けられていてもよい。第１データベース２は、製品事故情報が格納されていればよく、既存のデータベースをそのまま用いてもよいし、新たにデータベース化して第１データベース２としてもよい。第１データベース２は、特に限定されないが、たとえば、行政機関が保有する製品事故情報、関連団体が保有する製品事故情報、システムの利用者が保有する製品事故情報であってもよい。なお、「製品事故情報」は、事故・故障の情報以外に、クレーム情報、不具合情報、お客様の声情報、ＳＮＳ等のインターネット上の事故・故障および事故・故障につながるヒヤリハット情報などの書き込み内容（以下、事故、故障、クレーム、不具合、お客様の声、ＳＮＳ等のインターネット上の書き込み内容などをまとめて単に「事故」と呼ぶ）が格納された各種データベースとすることができる。

第１データベース２は、製品名２１と製品事故情報２２とを含むデータ（テキストデータ）が格納されている。第１データベース２は、本実施形態では、図２に示されるように、製品名２１と、製品事故情報２２とが関連付けて記憶されていてもよいし、製品名２１と製品事故情報２２とが連続した１または複数の文章など、テキストデータの状態で格納されていてもよい。第１データベース２に記憶される製品事故情報２２は、図示するものに限定されないが、本実施形態では、各製品ごとに実際に生じた具体的な事故の内容を示す事故内容２２１と、事故内容２２１の事故の原因を示す事故原因２２２と、必要に応じて再発防止措置２２３とを含んでいる。なお、製品事故情報２２は、基本的には事故内容２２１と事故原因２２２とを含んでいればよく、それ以外の項目は任意である。また、製品事故情報２２は、図示する以外の他の情報、たとえば、事故番号、事故発生日、事故通知者、事故受付日、品番／型式／機種、製造・輸入・販売業者、被害内容、事故対応、製品の使用期間、品目分類コード、品目など、製品のさらに細かい分類などを含んでいてもよい。

クライアントコンピュータ３は、事故情報抽出システムＳのユーザの端末である。クライアントコンピュータ３は、図１では１つのみ示されているが、複数であってもよい。クライアントコンピュータ３は、たとえば、パーソナルコンピューター、スマートフォン、タブレットＰＣなど、各種の端末とすることができる。クライアントコンピュータ３の構成は特に限定されないが、操作画面や抽出された事故原因関連情報を表示可能な表示部と、操作画面において入力操作が可能な入力部（マウスやキーボード、タッチパネルなど）とを有している。

また、本実施形態では、クライアントコンピュータ３は、ユーザが有するＦＭＥＡ表のデータが格納されたＦＭＥＡデータベース４に接続されている。本実施形態では、ＦＭＥＡデータベース４はクライアントコンピュータ３を介して、電気通信回線Ｉを経由してサーバコンピュータ１に接続されている。しかし、ＦＭＥＡデータベース４はサーバコンピュータ１に直接（クライアントコンピュータ３および電気通信回線Ｉを経由せずに）接続されていてもよい。または、ＦＭＥＡデータベース４は、クライアントコンピュータ３を経由せずに電気通信回線Ｉを経由して、サーバコンピュータ１に接続されていてもよい。

図３は、ＦＭＥＡデータベース４に格納されたＦＭＥＡ表の一例を示す図である。ＦＭＥＡ（Ｆａｉｌｕｒｅ Ｍｏｄｅ ａｎｄ Ｅｆｆｅｃｔｓ Ａｎａｌｙｓｉｓ）は、故障・不具合の防止を目的とした、潜在的な故障の体系的な分析方法であり、それ自体は公知であるため、詳細な説明は省略する。本実施形態では、ＦＭＥＡ表は、製品名４１、機能４２、故障モード４３、事故原因４４、事故原因コード４５、対策４６などの情報を含んでいる。ＦＭＥＡ表に含まれる情報は、図示するものに限定されず、他の情報（たとえば故障影響、重要度など）を含んでいてもよいし、発明の目的を達成できる範囲で、図３に示される情報の一部のみを含んでいなくてもよい。

なお、本実施形態では、ＦＭＥＡ表のデータがＦＭＥＡデータベース４に格納されているが、ＦＭＥＡ表に代えて、またはＦＭＥＡ表と併せてＦＴＡ（Ｆａｕｌｔ Ｔｒｅｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ）のＦＴ図（樹形図）のデータを用いてもよい。ＦＴＡはそれ自体公知であるため、詳細な説明は省略するが、後述するＦＭＥＡ表における事故原因と事故原因コードの表示に代えて、ツリー状のＦＴ図における事故原因と事故原因コードの表示（ツリー状のＦＴ図における事象と、それに割り当てられたコード）とすることができる。

サーバコンピュータ１は、クライアントコンピュータ３からの指令によって、第１データベース２にアクセスして、製品ごとの事故原因関連情報をクライアントコンピュータ３上で抽出できるように構成されている。サーバコンピュータ１は、図４に示されるように、通信部１１と、事故原因関連情報抽出部１２とを備えている。また、本実施形態では、サーバコンピュータ１はさらに、レポート生成部１３と、記憶部１４とを有している。

通信部１１は、インターネット等の電気通信回線Ｉを介して第１データベース２およびクライアントコンピュータ３と通信を行う。なお、通信部１１は、ＦＭＥＡデータベース４と直接または間接的に通信するように構成されていてもよい。

詳細は後述するが、事故原因関連情報抽出部１２は、クライアントコンピュータ３において、所定の製品情報が入力されたときに、入力された製品情報に基づいて、第１データベース２に格納された製品事故情報２２についてテキストマイニングを実行することにより、事故原因関連情報を抽出する。事故原因関連情報抽出部１２によって抽出される事故原因関連情報は、第１データベース２に格納された製品事故情報のうちの一部であれば特に限定されないが、製品事故情報のうち、事故内容および／または事故原因に関連する情報、リスク情報など（以下、事故原因関連情報という）を含むことが好ましい。事故原因関連情報は、上述したように、事故内容の事故の直接または間接的な原因を示す事故原因を示す情報であり、たとえば、暴露（むきだし状態の危険源を特定した情報）、誤使用、暴露機会（むきだした危険源に触れる確率、回数など、予想される幾多のストーリー）、ハザード（危険源、危険の原因、危険物、障害物、潜在的危険性）、痕跡（ショートや溶融痕から類推される危険原因）、ケガ（怪我詳細＜部位、症状、重度＞を引き起こす危険原因）、物損（拡大損害＜物、症状、重度＞を引き起こす危険原因、経年（劣化や変化、症状によって引き起こされる危険原因）、環境（塩害、煙害、砂害など設置環境によって引き起こされる危険原因）などのうちのいずれかまたは全てを含む。なお、事故原因関連情報として、上述したもの以外の情報を含んでいてもよい。このテキストマイニングを行うことによって、ユーザは、膨大な量の第１データベース２を手作業でチェックする必要がなくなり、新製品の開発時など、事故原因関連情報を確認する際の時間や手間を大きく低減させることができる。

事故原因関連情報抽出部１２は、膨大な事故データが格納された第１データベース２にアクセスして、テキストマイニングによって所望の事故原因関連情報を抽出するように構成されている。なお、抽出される事故原因関連情報の表示順序や件数は、ユーザの設定によって、適宜変更することができる。事故原因関連情報抽出部１２におけるテキストマイニングは、たとえば、複数のリスクシナリオ分類とそれぞれの検索観点に対応したキーワードによって実行され、具体的には、第１データベース２に格納されている製品事故情報のテキストデータに関して、自然言語解析の手法を用いて、テキスト形式の文章を単語（名詞、動詞、形容詞等）に分割し、それらの出現頻度や相関関係を分析することで事故原因関連情報（本実施形態では、事故原因とそのリスク情報）を抽出することをいう。

クライアントコンピュータ３によって入力される製品情報は、たとえば、検索窓Ｗ（図５参照）に製品名が直接文字入力されてもよいし、図示しないプルダウンメニューなどから製品名を選択するように構成されていてもよい。なお、図５の検索画面はあくまで一例であり、サーバコンピュータ１は、クライアントコンピュータ３に任意の画面を表示するように制御される。

本実施形態では、製品情報は、製品名に加えて、複数のリスクシナリオ分類Ｃ１～Ｃｍ（図５参照）を含んでいる。本実施形態では、複数のリスクシナリオ分類Ｃ１～Ｃｍのそれぞれの分類に対応する複数のボタン（アイコン）が、クライアントコンピュータ３において表示されるように構成されている。複数のリスクシナリオ分類Ｃ１～Ｃｍは、異なる複数の検索観点によって分けられた分類であり、複数のリスクシナリオ分類Ｃ１～Ｃｍはサーバコンピュータ１の記憶部１４に格納されている。複数のリスクシナリオ分類Ｃ１～Ｃｍのそれぞれは、複数の検索観点に対応した分類であり、それぞれのリスクシナリオ分類Ｃ１～Ｃｍは、それぞれの検索観点に対応したキーワードを含み、予め記憶部１４に格納されている。

クライアントコンピュータ３からの指令（たとえば、図５において画面上のボタンの１つがクリックされる）に応じて、複数のリスクシナリオ分類Ｃ１～Ｃｍのうちの１つが選択されることにより、事故原因関連情報抽出部１２は、検索観点に対応したキーワードを用いたテキストマイニングを行い、事故原因関連情報を抽出するように構成されている。事故原因関連情報抽出部１２は、たとえば、頻度分析または相関分析によって、第１データベース２から事故原因関連情報を抽出する。具体的には、ユーザは、検索窓Ｗに検索したい製品名を入力するとともに、その製品の中で、検索したい観点に対応するリスクシナリオ分類Ｃ１～Ｃｍをクリック（またはタップ）して、事故原因関連情報抽出部１２のテキストマイニングが実行される。また、リスクシナリオ分類Ｃ１～Ｃｍの１つを用いて事故原因情報を１次スクリーンした後、他のリスクシナリオ分類Ｃ１～Ｃｍを用いて、事故原因情報をさらに絞り込んでもよい。

リスクシナリオ分類Ｃ１～Ｃｍは、検索観点に対応した複数のキーワードを包含する分類である。一例ではあるが、リスクシナリオ分類Ｃ１～Ｃｍは、（１）製品の症状に関する症状関連分類Ｃ１、（２）製品の位置または製品に対する位置に関する位置関連分類Ｃ２、（３）製品を使用する対象者または製品事故に関わる対象者に関する対象者関連分類Ｃ３、（４）製品を使用する対象者の行為に起因する対象者行為関連分類Ｃ４、（５）製品の部品または部位に関する製品部分関連分類Ｃ５、（６）製品の動力に関する製品動力関連分類Ｃ６、（７）製品の物性に関する物性関連分類Ｃ７、（８）製品の状態に関する状態関連分類Ｃ８、（９）製品の設置された環境に関する環境関連分類Ｃ９のうちの１つまたは２つ以上の分類を含んでいてもよい。

（１）製品の症状に関する症状関連分類Ｃ１は、たとえば、製品の症状に関するキーワードに関連する。たとえば、記憶部１４には、症状関連分類Ｃ１に関連付けられて、製品の症状に対応するキーワードが記憶される。これにより、症状関連分類Ｃ１が選択されたときに、製品の症状という観点からの事故原因関連情報の一次絞り込みが可能となる。

具体的には、症状関連分類Ｃ１によって、事故原因関連情報抽出部１２は、製品の＜不良＞、＜熱＞、＜異臭＞などによる症状を検知する。症状関連分類Ｃ１が選択されると、事故原因関連情報抽出部１２は、「症状」または「症状」の小分類（製品の＜不良＞、＜熱＞、＜異臭＞などに対応する項目）に関連した、複数の事故情報を抽出する。この抽出された事故情報の１つとして、例えば、「ウォーターサーバーから異臭がし、出火した。（事故発生地：岡山県）温度調整用サーモスタットが繰り返しの使用に伴い、接点の開閉によるスパークでサーモスタットの樹脂ケースが炭化し、絶縁劣化する構造であったため、樹脂ケースが炭化したことでサーモスタット端子間が絶縁不良となり、発煙・焼損したものと推定される」（出典元：独立行政法人 製品評価技術基盤機構（ＮＩＴＥ）製品事故情報）という事故があるとする。症状関連分類Ｃ１が選択されると、事故原因関連情報抽出部１２は、この事故情報の中から、「ウォーターサーバーから異臭」の「異臭」を検知したり、「接点の開閉によるスパーク」の「スパーク」を検知したり、「サーモスタット端子間が絶縁不良」の「絶縁不良」を検知したりして、製品の症状に関する症状関連分類Ｃ１に該当する一文を検知する。この検知内容から、例えば、なぜ「樹脂ケースが炭化したことでサーモスタット端子間が絶縁不良となり」、製品の発煙・焼損に至ったのか特定できることにつながる。また、この検知内容に近しい事故情報を複数検知することが可能になり、製品の症状に関する事故原因の分析やリスクシナリオの作成に貢献する。

（２）製品の位置または製品に対する位置に関する位置関連分類Ｃ２は、たとえば、位置に関するキーワードに関連する。たとえば、記憶部１４には、位置関連分類Ｃ２に関連付けられて、製品自体の位置（上、下、横など）に対応するキーワード、製品に対する他の対象（壁や棚など）の位置に関するキーワードなどに関するキーワードが記憶される。これにより、位置関連分類Ｃ２が選択されたときに、製品の位置という観点からの事故原因関連情報の一次絞り込みが可能となる。

（３）製品を使用する対象者または製品事故に関わる対象者に関する対象者関連分類Ｃ３は、たとえば、製品を使用する対象者または製品事故に関わる対象者に関するキーワードに関連する。たとえば、記憶部１４には、対象者関連分類Ｃ３に関連付けられて、子供、老人、ペット、そ族など、対象者（人以外も含む）の情報に関するキーワードが記憶される。これにより、対象者関連分類Ｃ３が選択されたときに、製品の対象者という観点からの事故原因関連情報の一次絞り込みが可能となる。

（４）製品を使用する対象者の行為に起因する対象者行為関連分類Ｃ４は、たとえば、対象者が行った行為、事故が生じたときの対象者の行為に関するキーワードに関連する。たとえば、記憶部１４には、対象者行為関連分類Ｃ４に関連付けられて、対象者の行為に関するキーワードが記憶される。これにより、対象者行為関連分類Ｃ４が選択されたときに、対象者の行為という観点からの一次絞り込みが可能となり、事故の原因となり得る誤使用と不注意などを抽出することができる。

具体的には、対象者行為関連分類Ｃ４によって、事故原因関連情報抽出部１２は、高齢者、使用者、被害者の＜誤使用＞や＜不注意＞などを検知する。対象者行為関連分類Ｃ４が選択されると、事故原因関連情報抽出部１２は、「対象者」または「対象者」の小分類（高齢者、使用者、被害者の＜誤使用＞や＜不注意＞などに対応する項目）に関連した、複数の事故情報を抽出する。この抽出された事故情報の１つとして、例えば、「電源を切ってバスマットを上にかけていた電気ストーブから発煙、発火し、周辺を焼損した。（事故発生地：福島県）脱衣場に置いていた事故品にバスマットをかけていたため、高齢の被害者が横を通る際、誤って電源スイッチ（押しボタン式）に触れたことから、通電してバスマットが過熱され、焼損したものと推定される」（出典元：独立行政法人 製品評価技術基盤機構（ＮＩＴＥ）製品事故情報）という事故があるとする。対象者関連分類Ｃ４が選択されると、事故原因関連情報抽出部１２は、この事故情報の中から「誤って電源スイッチ（押しボタン式）に触れた」という誤使用に該当する一文を検知する。この検知内容から、使用者の不注意が特定でき、事故原因の推定につながる。また、この検知内容に近しい事故情報を複数検知することが可能になり、製品を使用する対象者の行為に起因に関する事故原因の分析やリスクシナリオの作成に貢献する。

（５）製品の部品または部位に関する製品部分関連分類Ｃ５は、たとえば、製品の部品、部位の名称に関するキーワードに関連する。たとえば、記憶部１４には、製品部分関連分類Ｃ５に関連付けられて、製品の部品名（カートリッジ、フィルターなど）、部位の名称（上蓋、電気接点など）、部品、部位に関するキーワードが記憶される。これにより、製品部分関連分類Ｃ５が選択されたときに、製品の部品・部位という観点からの一次絞り込みが可能となる。

具体的には、製品部分関連分類Ｃ５によって、事故原因関連情報抽出部１２は、製品の事故に関連する重要な＜部品名＞や＜部位名＞などを検知する。製品部分関連分類Ｃ５が選択されると、事故原因関連情報抽出部１２は、「製品部分」または「製品部分」の小分類（製品の事故に関連する重要な＜部品名＞や＜部位名＞などに対応する項目）に関連した、複数の事故情報を抽出する。この抽出された事故情報の１つとして、例えば、ウォーターサーバーに関して、「当該製品を使用中、当該製品から発煙し、当該製品の内部部品を焼損する火災が発生した。（事故発生地：東京都）事故原因は、当該製品の温度調節用サーモスタットの接点不良による発熱とスパークにより、サーモスタット外郭樹脂部が炭化したことから絶縁低下し、短絡したため、焼損に至ったものと考えられる」（出典元：独立行政法人 製品評価技術基盤機構（ＮＩＴＥ）製品事故情報）という事故があるとする。製品部分関連分類Ｃ５が選択されると、事故原因関連情報抽出部１２は、この事故情報の中から、重要な部品キーワードである＜サーモスタット＞を含んだ一文を検知する。この検知内容から、なぜ「サーモスタット」が作動せず、事故に至ったのか事故の原因が特定できることにつながる。また、この検知内容に近しい事故情報を複数検知することが可能になり、製品の部品または部位に関する事故原因の分析やリスクシナリオの作成に貢献する。

（６）製品の動力に関する製品動力関連分類Ｃ６は、たとえば、製品の動力に関するキーワードに関連する。たとえば、記憶部１４には、製品動力関連分類Ｃ６に関連付けられて、製品の動力（電気式、ガス式など）など、動力に関するキーワードが記憶される。これにより、製品動力関連分類Ｃ６が選択されたときに、製品の動力という観点からの一次絞り込みが可能となる。

具体的には、製品動力関連分類Ｃ６によって、事故原因関連情報抽出部１２は、製品の動力に関連する重要なキーワードなどを検知する。製品動力関連分類Ｃ６が選択されると、事故原因関連情報抽出部１２は、「製品動力」または「製品動力」の小分類（製品の動力に関連する重要なキーワードなどに対応する項目）に関連した、複数の事故情報を抽出する。この抽出された事故情報の１つとして、例えば、歩行型の除雪機に関して、「当該製品を使用中、当該製品を焼損する火災が発生した。（事故発生地：青森県）〇使用者は除雪作業中に当該製品を方向転回する際、左側に傾けていた。〇当該製品を水平に戻すことができなかった。〇給油口から燃料が流れ出した形跡が認められた。〇燃料タンク等に燃料漏れの不具合は認められなかった。〇電装部品には短絡の痕跡は認められなかった。〇構造上左側に４５度以上傾いた場合、キャブレターからガソリンが漏れる、また、給油口キャップが確実に装着されていない場合も給油口からガソリンが漏れることが確認された。●当該製品を使用中、左側に方向回転をする際に当該製品を４５度以上傾けてしまったために、給油口及びキャブレターから漏れた燃料が排気管の熱により発火し、火災に至ったものと推定される」（出典元：独立行政法人 製品評価技術基盤機構（ＮＩＴＥ）製品事故情報）という事故があるとする。製品動力関連分類Ｃ６が選択されると、事故原因関連情報抽出部１２は、この事故情報の中から、製品の動力である「ガソリン」を含んだ重要な一文「給油口及びキャブレターからガソリンが漏れた」を検知する。この検知内容から、なぜ給油口及びキャブレターから「ガソリン」が漏れたのか原因が特定できることにつながる。また、この検知内容に近しい事故情報を複数検知することが可能になり、製品の動力に関する事故原因の分析やリスクシナリオの作成に貢献する。

（７）製品の物性に関する物性関連分類Ｃ７は、たとえば、製品の物性に関するキーワードに関連する。物性関連分類Ｃ７は、たとえば、製品の機械的性質、熱的性質、電気的性質、などによって起こる化学反応や変化などの物性に対応したキーワードであり、記憶部１４には、物性関連分類Ｃ７に関連付けられて、製品の素材・材料、物質の特性（性質）、製品に生じ得る化学反応、機械的反応など、製品の物性に関するキーワードが記憶される。これにより、物性関連分類Ｃ８が選択されたときに、製品の物性という観点からの一次絞り込みが可能となる。なお、製品の素材・材料としては、例えば樹脂、金属、難燃剤、ガラス、ガス、ゴム、ポリカーボネート、ポリプロピレンなど、所定の製品に用いられる素材・材料である。また、物質の特性（性質）は、所定の製品に用いられる物質の、刺激性、導電性、難燃性、引火性、揮発性、ノイズ性、耐水性、溶性など、物質の特性である。また、製品に生じ得る化学反応、機械的反応は、所定の製品に生じ得る、リーク放電、加水分解、火花放電、過剰加熱、回転異常、緩み異常、吸い込み異常、刺激反応などの化学反応、機械的反応である。

具体的には、物性関連分類Ｃ７によって、事故原因関連情報抽出部１２は、製品の物性リスクに関する重要なキーワードなどを検知する。物性関連分類Ｃ７が選択されると、事故原因関連情報抽出部１２は、「物性」または「物性」の小分類（製品の物性リスクに関する重要なキーワードなどに対応する項目）に関連した、複数の事故情報を抽出する。この抽出された事故情報の１つとして、例えば、電気カーペットに関して「当該製品のスイッチを入れたところ、当該製品を焼損する火災が発生した。（事故発生地：大阪府）〇当該製品は、カーペットの中心部の発熱体が変色していた。〇発熱体の断線部近傍は、被覆の可塑剤が抜け、硬化している状態であった。〇コントローラーを含めたその他の部位に異常は認められなかった。〇使用者は、当該製品の上に乳児用布団を常時敷き、常に「強」で使用していた。●当該製品は、布団等保温性の高いものを上に敷いていたため、局部的な過熱が生じ、被覆硬化及び発熱線の酸化劣化により、発熱体が半断線状態になったと考えられ、電源を投入時の突入電流により断線部でスパークが発生し、当該事故に至ったものと考えられ、製品に起因しない事故と推定される」（出典元：独立行政法人 製品評価技術基盤機構（ＮＩＴＥ）製品事故情報）という事故があるとする。物性関連分類Ｃ７が選択されると、事故原因関連情報抽出部１２は、この事故情報の中から、製品の物性リスクに該当する「布団等保温性の高いもの」、「被覆硬化」、「酸化劣化」を含んだ重要な一文「布団等保温性の高いものを上に敷いていたため、局部的な過熱が生じ、被覆硬化及び発熱線の酸化劣化により、発熱体が半断線状態になった」を検知する。この検知内容から、なぜ火災に至ったのか事故原因が特定できることにつながる。また、この検知内容に近しい事故情報を複数検知することが可能になり、製品の物性に関する事故原因の分析やリスクシナリオの作成に貢献する。

（８）製品の状態に関する状態関連分類Ｃ８は、たとえば、製品の状態に関するキーワードに関連する。たとえば、記憶部１４には、状態関連分類Ｃ８に関連付けられて、製品の使用中の状態（走行中、炊飯中、作動中、作業中など）、経年変化した後の状態、破損した状態など、製品の状態に関するキーワードが記憶される。これにより、状態関連分類Ｃ８が選択されたときに、製品の状態という観点からの一次絞り込みが可能となる。

具体的には、状態関連分類Ｃ８によって、事故原因関連情報抽出部１２は、製品の状態に関する重要なキーワードなどを検知する。状態関連分類Ｃ８が選択されると、事故原因関連情報抽出部１２は、「状態」または「状態」の小分類（製品の状態に関する重要なキーワードなどに対応する項目）に関連した、複数の事故情報を抽出する。この抽出された事故情報の１つとして、例えば、ガスふろがまに関して、「当該製品を使用中、当該製品及び周辺を焼損する火災が発生した。（事故発生地：福岡県）〇当該製品は、缶体の過熱によって熱交換器に多量の酸化スケールが発生しており、空だきが生じた痕跡が認められた。〇制御基板、バーナーユニット等に焼損等の異常はなく、空だき防止装置等の安全装置の作動温度及び結線は正常であり、異常は認められなかった。〇缶体の空だき防止装置装着部のすすの付着状態及び当該装置の樹脂製ケースの溶融変形状態から、空だき防止装置が装着部から外れていた痕跡が認められた。〇空だき防止装置は、装着状態で容易に缶体から脱落する構造ではなく、不完全な装着状態になることもなかった。●当該製品の空だき防止装置が装着部から外されていたため、空だきが継続して出火したものと考えられ、空だき防止装置が外されていた経緯は不明であるが、製品に起因しない事故と推定される」（出典元：独立行政法人 製品評価技術基盤機構（ＮＩＴＥ）製品事故情報）という事故があるとする。状態関連分類Ｃ８が選択されると、事故原因関連情報抽出部１２は、この事故情報の中から、製品の状態に該当する「当該製品を使用中」、「空だき防止装置装着部のすすの付着状態」、「樹脂製ケースの溶融変形状態」、「装着部から外されていた」を含んだ重要な一文「缶体の空だき防止装置装着部のすすの付着状態及び当該装置の樹脂製ケースの溶融変形状態から、空だき防止装置が装着部から外れていた痕跡が認められた。」、「当該製品の空だき防止装置が装着部から外されていたため、空だきが継続して出火したものと考えられ、空だき防止装置が外されていた経緯は不明であるが、製品に起因しない事故と推定される」を検知する。この検知内容から、なぜ火災に至ったのか事故原因が特定できることにつながる。また、この検知内容に近しい事故情報を複数検知することが可能になり、製品の状態に関する事故原因の分析やリスクシナリオの作成に貢献する。

（９）製品の設置された環境に関する環境関連分類Ｃ９は、たとえば、製品の設置された環境に関するキーワードに関連する。たとえば、記憶部１４には、環境関連分類Ｃ９に関連付けられて、病院、通路、屋外、倉庫、キッチン、風呂、事務所など、製品が設置された場所、施設、地域など、製品の環境に関するキーワードが記憶される。これにより、環境関連分類Ｃ９が選択されたときに、製品の環境という観点からの一次絞り込みが可能となる。

具体的には、環境関連分類Ｃ９によって、事故原因関連情報抽出部１２は、製品の環境に関する重要なキーワードなどを検知する。環境関連分類Ｃ９が選択されると、事故原因関連情報抽出部１２は、「環境」または「環境」の小分類（製品の環境に関する重要なキーワードなどに対応する項目）に関連した、複数の事故情報を抽出する。この抽出された事故情報の１つとして、例えば、空気圧縮機に関して「当該製品を使用後、電源を入れたままにしたところ、当該製品及び周辺を焼損する火災が発生した。（事故発生地：青森県）事故原因は、当該製品のモーターが低温環境下で起動不良を起こして過負荷状態となり、過大な電流が流れた際に、製品の仕様（定格値）に適合していないサーキットブレーカー（電流遮断装置）が使用されていたため、安全装置が作動せず、モーターが過熱し出火したものと考えられる」（出典元：独立行政法人 製品評価技術基盤機構（ＮＩＴＥ）製品事故情報）という事故があるとする。環境関連分類Ｃ９が選択されると、事故原因関連情報抽出部１２は、この事故情報の中から、製品の環境リスクに該当する「低温環境下で起動不良」を含んだ重要な一文「当該製品のモーターが低温環境下で起動不良を起こして過負荷状態となり、過大な電流が流れた」を検知する。この検知内容から、なぜ火災に至ったのか事故原因が特定できることにつながる。また、この検知内容に近しい事故情報を複数検知することが可能になり、製品の設置された環境に関する事故原因の分析やリスクシナリオの作成に貢献する。

なお、リスクシナリオ分類は、上記（１）～（９）以外の分類を含んでいてもよいし、（１）～（９）の分類のうちの一部のみを有していてもよい。また、（１）～（９）などの分類（大分類）のそれぞれはさらに詳細な小分類に分類されていてもよい。このように、各分類がさらに小分類に分かれていることにより、大分類と小分類との組み合わせ、ある大分類の小分類と異なる大分類の小分類との組み合わせなどによって、検知手順の組み合わせの数が何通りにも広がり、事故原因関連情報へのアプローチ手法に幅ができ、事故原因関連情報の抽出が容易になる。なお、小分類の数は特に限定されないが、例えば、各大分類に対して５～１００個またはそれ以上の小分類を有していてもよい。

例えば、上述した物性関連分類Ｃ７をクリックした場合、物性関連分類Ｃ７に関連付けられた、さらに詳細な分類である、製品の素材・材料、物質の特性（性質）、製品に生じ得る化学反応、機械的反応などの物性関連分類Ｃ７の小分類が表示されるように構成されていてもよい。また、上述した位置関連分類Ｃ２をクリックした場合、位置関連分類Ｃ２に関連付けられた、製品の位置（上、下、横など）、製品に対する他の対象（壁や棚など）の位置など、位置関連分類Ｃ２の小分類が表示されるように構成されていてもよい。また、上述した対象者関連分類Ｃ３をクリックした場合、対象者関連分類Ｃ３に関連付けられた、子供、老人、ペット、そ族など、対象者（人以外も含む）の情報など、対象者関連分類Ｃ３の小分類が表示されるように構成されていてもよい。また、上述した製品部分関連分類Ｃ５をクリックした場合、製品部分関連分類Ｃ５に関連付けられた、製品の部品名（カートリッジ、フィルターなど）、部位の名称（上蓋、電気接点など）、部品、部位など、製品部分関連分類Ｃ５の小分類が表示されるように構成されていてもよい。また、上述した製品動力関連分類Ｃ６をクリックした場合、製品動力関連分類Ｃ６に関連付けられた、電気式、ガス式など、製品動力関連分類Ｃ６の小分類が表示されるように構成されていてもよい。また、上述した状態関連分類Ｃ８をクリックした場合、状態関連分類Ｃ８に関連付けられた、製品の使用中の状態（走行中、炊飯中、作動中、作業中など）、経年変化した後の状態、破損した状態など、状態関連分類Ｃ８の小分類が表示されるように構成されていてもよい。また、上述した環境関連分類Ｃ９をクリックした場合、環境関連分類Ｃ９に関連付けられた、病院、通路、屋外、倉庫、キッチン、風呂、事務所など、製品が設置された場所、施設、地域など環境関連分類Ｃ９の小分類が表示されるように構成されていてもよい。

事故原因関連情報抽出部１２の事故原因関連情報の抽出方法は特に限定されないが、本実施形態では、事故原因関連情報抽出部１２は、リスクシナリオ分類Ｃ１～Ｃｍに基づいて、頻度または相関分析によってテキストマイニングを行い、事故原因関連情報を抽出する。本実施形態では、事故原因関連情報抽出部１２によって、事故原因関連情報として事故の原因とそのリスク情報が抽出される。一例として、図５において、製品「ストーブ」を検索窓Ｗに入力し、ユーザが位置関連分類Ｃ２を選択した場合、事故原因関連情報抽出部１２は、位置関連分類Ｃ２に対応するキーワードを用いて、一次絞り込みを行う。この場合、製品「ストーブ」の位置のうち、「上」Ｘ件、「下」Ｙ件など、キーワードとともにヒット件数が別画面で表示される。ユーザがさらに「上」を選択すると、「ストーブ」「上」に関する頻度分析または相関分析が行われる。ユーザが相関分析を望む場合には、事故原因関連情報抽出部１２が、ストーブの事故のうち、キーワードである「上」との相関があるテキスト文章を、第１データベース２から抽出する。より詳細に説明すると、事故原因関連情報抽出部１２は、第１データベース２に格納された製品事故情報について、「ストーブ」「上」と相関のある、「洗濯物」、「カレンダー」、「お餅」などを含むワードをテキストマイニングによって抽出する。このように、リスクシナリオ分類Ｃ１～Ｃｍを用いて、事故原因関連情報抽出部１２によってテキストマイニングによって事故原因関連情報（本実施形態では、事故原因や、そのリスク情報）を抽出した場合、ユーザは、膨大なデータベースのデータを確認することなく、短時間かつ精度良く事故原因関連情報を抽出することが可能となる。たとえば、上記の例で、「お餅」はユーザ自身が安易に事故原因として想像でき、「洗濯物」は、頻度分析において、ストーブとの関連で高頻度に登場するので、安易に事故原因として把握できる。一方、「カレンダー」は頻度が低いため、事故原因として気付きにくい。しかし、相関分析によって、「カレンダー」は、「ストーブ」の事故との相関が高いと判断され、ユーザはカレンダーが事故原因となることを容易に理解することができる。

また、本実施形態では、サーバコンピュータ１は、過去に事故原因関連情報の抽出に至った際に用いられた検知手順（事故原因を検知する際に、ユーザが選択したキーワードやリスクシナリオ分類などの内容・順序などを示すフロー）のログを保存して利用できるようにする、ログ保存機能を有していてもよい。このように、事故原因関連情報の抽出に至った際に用いられた検知手順のログを保存することにより、事故原因や危険源を特定するのに必要な検知手順を、新人や若手など、熟練者以外の者であっても容易に把握することができ、リスクアセスメント業務の精度・品質が向上する。保存される検知手順のログ情報は、例えば、サーバコンピュータ１の記憶部１４や他の記憶手段に保存することができ、保存されたログ情報を読み出すことにより、画面に検知手順を表示することができる。検知手順のログ情報は、例えば企業や部署などのグループごとに記憶されてもよいし、リスクアセスメント業務に携わるオペレータなど、個人ごとに記憶されていてもよい。これにより、グループごとの検知手順の傾向や個人の検知手順の傾向などを把握することができる。記憶される検知手順のログ情報は、事故原因や危険源の検知に至った手順、例えば製品情報、リスクシナリオ分類（大分類、小分類）などを含んでいる。また、記憶される検知手順のログ情報は、検知手順と関連付けて記憶された、当該検知手順によって検知された（特定された）事故原因や危険源を含んでいてもよい。

上述したように、検知手段のログ情報を保存することによって、事故情報抽出システムＳは、画面のカスタマイズ機能を有し、よく用いられる検知手順に沿って、自動または手動で画面のカスタマイズができるように構成してもよい。また、事故情報抽出システムＳが、ログ情報を解析するログ解析機能を有していてもよい。具体的には、事故情報抽出システムＳが、ログ情報を解析する解析部を有し、解析部によって頻度の高い検知手順（クリックされた数など、項目が選択された数に応じて）を抽出して、画面上に頻度の高い検知手段を選択できるように表示するように構成されていてもよい。また、事故情報抽出システムＳは、検知手順の短縮機能を有していてもよい。具体的には、事故情報抽出システムＳは、解析部によって解析されたリスクシナリオ分類Ｃ１～Ｃ９の組み合わせの人気順に複数の検知手順を表示するように構成され、表示された検知手順を選択することによって、容易に複数の検知手順を組み合わせた検知を行うことができ、大幅に検知時間を短縮することができる。

また、解析部は、最初に入力された情報を参照して、最初に入力された情報の後に選択された項目（キーワード、リスクシナリオ分類など）のうち、頻度の高い検知手順を表示するように構成されていてもよい。これにより、検知までの時間が短縮する。特にグループごとの記憶された検知手順のログ情報を解析部が解析して、よく使用される検知手順が表示される場合、さらに利便性が向上し、検知までの時間を大幅に短縮することができる。上記のように、サーバコンピュータ１が検知手段のログ情報を保存して呼び出すことが可能なログ保存機能を有している場合、経験豊富なユーザの検知手順が事故情報抽出システムＳに記憶されて、ユーザが記憶されたログ情報を呼び出すまたは解析部によって表示されることによって、ログ情報から得られた検知手順が、新人や若手など経験が浅い者に対して事故原因を抽出する際のガイドとして機能する。したがって、本実施形態の事故情報抽出システムＳによれば、属人的要素が強かったリスクアセスメント業務の標準化が可能となり、経験豊富な業務者が退職しても、また、若手中心の後継者によるリスクアセスメント業務でも、精度・品質の向上につながるメリットがある。

また、本実施形態では、事故原因関連情報抽出部１２は、テキストマイニングによって事故原因関連情報を抽出するとともに、事故原因情報を含むＦＭＥＡ表のデータが格納されたＦＭＥＡデータベース４にアクセスするように構成されている。ここで、事故原因情報とは、ＦＭＥＡデータベース４のＦＭＥＡ表内の事故原因４４（図３参照）に関する情報であり、具体的には、ＦＭＥＡ表の事故原因４４の欄に記載されたテキストデータである。なお、事故原因関連情報抽出部１２によって抽出された事故原因関連情報は、図６に示されており、ここでは事故原因関連情報５１として、製品「ストーブ」に関して「過熱したＩＣに可燃物が付着していた」という事故の原因となる情報が抽出されている。

事故原因関連情報抽出部１２は、第１データベース２から抽出された事故原因関連情報（事故原因情報）５１（図６参照）とＦＭＥＡデータベース４のＦＭＥＡ事故情報（本実施形態では事故原因４４）とを比較する。ここで、ＦＭＥＡ事故情報（ＦＴＡ事故情報）は、ＦＭＥＡ（ＦＴＡ）データベース４に格納された事故情報のうちの一部であれば特に限定されないが、事故情報のうち、事故内容および／または事故原因に関連する情報（以下、ＦＭＥＡ事故原因情報という）を含むことが好ましい。本実施形態では、ＦＭＥＡ事故原因情報が事故情報として抽出される。ＦＭＥＡ事故原因情報は、たとえば、暴露（むきだし状態の危険源を特定した情報）、誤使用、暴露機会（むきだした危険源に触れる確率、回数など、予想される幾多のストーリー）、ハザード（危険の原因、危険物、障害物、潜在的危険性）、痕跡（ショートや溶融痕から類推される危険原因）、ケガ（怪我詳細＜部位、症状、重度＞を引き起こす危険原因）、物損（拡大損害＜物、症状、重度＞を引き起こす危険原因、経年（劣化や変化、症状によって引き起こされる危険原因）、環境（塩害、煙害、砂害など設置環境によって引き起こされる危険原因）などのうちのいずれかまたは全てを含む。事故原因関連情報抽出部１２は、ＦＭＥＡデータベース４に事故原因関連情報５１と対応するＦＭＥＡ事故情報４４が存在する場合に、図６に示されるように、事故原因関連情報５１がＦＭＥＡ表のどの項目に対応するかを示す対応情報５２を出力するように構成されている。対応情報は、本実施形態では、数字や記号などによって特定された対応コードとして示されているが、事故原因関連情報抽出部１２によって抽出された事故原因関連情報５１がＦＭＥＡ表においてどの部分に対応するかがわかれば、対応コードである必要はない。

上述したように、事故原因関連情報抽出部１２が対応情報５２を出力する場合、ユーザは、事故原因関連情報抽出部１２で抽出された事故原因関連情報５１が、ＦＭＥＡ表のどの部分に相当するかを容易に把握することができる。したがって、ユーザは、対象となる製品について、抽出された事故原因関連情報（本実施形態では、事故原因情報）によって、どのような対策が必要かを容易に理解することができる。ユーザは、現場で使用されている製品の故障によるトラブル対応などの、アフターメンテナンス業務における修理、障害切り分け作業等をする際、製品のＰＬ対策や瑕疵担保責任上の対策などの品質保証業務の立案・改訂の際などにおいて、抽出された事故原因関連情報（事故原因情報）によって、製品にどのような対策が必要かを容易に理解することができる。

以下、本実施形態に沿って、より詳細に説明する。なお、図６は、製品「ストーブ」について、症状関連分類Ｃ１が選択された場合に、事故原因関連情報抽出部１２によって、事故原因関連情報５１が抽出された例を示している。

まず、クライアントコンピュータ３において、ユーザが事故原因関連情報を特定したい製品に関して、製品情報が入力される（ステップ１）。具体的には、図５に示される検索窓Ｗに製品名が入力され、さらに、リスクシナリオ分類Ｃ１～Ｃｍのうちの１つが選択される。この例では、製品「ストーブ」が検索窓Ｗに入力された後、リスクシナリオ分類Ｃ１～Ｃｍのうち、症状関連分類Ｃ１が選択されている。

つぎに、ステップ１において製品情報が入力されると、入力された製品情報に基づいて、事故原因関連情報抽出部１２が第１データベース２にアクセスし、テキストマイニングを行い、事故原因関連情報５１を抽出する（ステップ２）。本実施形態では、事故原因関連情報（事故原因情報）５１として、「過熱したＩＣに可燃物が付着していた」という情報が抽出されている。なお、図６においては省略されているが、事故原因関連情報は他にも表示される。図６に示す例では、事故原因関連情報５１は、表示の優先順位として相関が高いものとして表示している。図６において、「頻度」、「相関」と記載している欄の、ハッチングで示した部分は、事故原因関連情報に記載された用語（単語または文章）の頻度と、症状関連分類Ｃ１のキーワードと事故原因関連情報との間の相関の度合いを示すものであり、ハッチングで示した部分が長いほど、頻度／相関が高い。

事故原因関連情報５１が抽出されると、事故原因関連情報抽出部１２は、事故原因関連情報５１と、ＦＭＥＡデータベース４にアクセスし、事故原因関連情報５１とＦＭＥＡデータベース４のＦＭＥＡ事故情報（ＦＭＥＡ事故原因情報）４４とを比較する（ステップ３）。本実施形態では、事故原因関連情報５１とＦＭＥＡデータベース４のＦＭＥＡ事故情報４４とを比較した結果、事故原因関連情報５１のテキストと類似した事故原因関連情報（事故原因情報）がＦＭＥＡデータベース４に存在するため、ＦＭＥＡ表の事故原因コードＡ－３（図３の事故原因コード４５）に対応した対応情報５２（コードＡ－３）を出力する（ステップ４）。なお、事故原因関連情報５１とＦＭＥＡデータベース４のＦＭＥＡ事故情報４４とを比較した結果、類似した事故原因関連情報（事故原因情報）がない場合は、対応情報５２の欄は非表示とされる。または、ＦＭＥＡデータベース４に事故原因関連情報５１と対応するＦＭＥＡ事故情報４４が存在しない場合、事故原因関連情報抽出部１２は、安全対策への拡張と充実化を図るため、ＦＭＥＡデータベース４に存在しないその事故原因関連情報をＦＭＥＡデータベース４に記録するように構成されていてもよい。この場合、事故原因関連情報がＦＭＥＡデータベース４に追加、補充されることによって、ＦＭＥＡデータベース４がより充実化し、企業の安全対策の促進が可能となる。

これにより、ユーザは、ステップ４で出力された対応情報５２に基づいて、ＦＭＥＡ表の該当箇所に容易にアクセスすることができる。たとえば、ユーザが図６の出力画面において、対応情報５２に記載された事故原因コードをクリックすると、ＦＭＥＡ表の該当箇所に移動するように構成されていてもよい。また、対応情報５２は、対応した事故原因コードだけでなく、図６に示されるレポート（出力画面）に事故に対する対策をテキストとして含んでいてもよい。

また、図６に示される出力画面は、サーバコンピュータ１のレポート生成部１３によって生成される。レポート生成部１３は、ＣＳＶ形式やＰＤＦ形式など所望の形式にデータを変換することができ、図６に示されるレポート（出力画面の内容）を、クライアントコンピュータ３において出力することができる。

以上のように、ユーザは、事故原因関連情報５１によって、容易に事故内容、事故原因を知ることができるとともに、対応情報５２によって、ＦＭＥＡ表を用いて、事故内容の関連事項や、事故内容に対応する対策を容易に確認することができる。したがって、ユーザは、対象となる製品について、抽出された事故原因関連情報（本実施形態では、事故原因情報）によって、どのような対策が必要かを容易に理解することができる。ユーザは、現場で使用されている製品の故障によるトラブル対応などの、アフターメンテナンス業務における修理、障害切り分け作業等をする際、製品のＰＬ対策や瑕疵担保責任上の対策などの品質保証業務の立案・改訂の際などにおいて、抽出された事故原因関連情報（事故原因情報）によって、製品にどのような対策が必要かを容易に理解することができる。

なお、上記例では、ＦＭＥＡを例にあげて説明したが、ＦＴＡの場合も、基本的には同様である。すなわち、事故原因関連情報抽出部１２がテキストマイニングで事故原因関連情報５１を抽出した後、ＦＴＡ（ＦＴ図）の各事象（事故原因情報）との比較を行う。そして、事故原因関連情報５１とＦＴ図における対応する事象（事故原因情報）が存在する場合、対応情報（コード）を表示する。これにより、ユーザは、事故原因関連情報５１によって、容易に事故内容、事故原因を知ることができるとともに、対応情報５２によって、ＦＴＡのＦＴ図を用いて、事故内容の関連事項や、事故内容に対応する対策を容易に確認することができる。したがって、ユーザは、対象となる製品について、抽出された事故原因関連情報（本実施形態では、事故原因情報）によって、どのような対策が必要かを容易に理解することができる。ユーザは、たとえば、現場で使用されている製品の故障によるトラブル対応などの、アフターメンテナンス業務における修理、障害切り分け作業等をする際、製品のＰＬ対策や瑕疵担保責任上の対策などの品質保証業務の立案・改訂の際などにおいて、抽出された事故原因関連情報（事故原因情報）によって、製品にどのような対策が必要かを容易に理解することができる。

なお、上記実施形態では、事故内容、事故原因を知るために、ＦＭＥＡを活用していたが、本発明は上記実施形態に限定されない。本実施形態では、ＦＭＥＡに関する対応情報を抽出するように構成されていたが、本発明の事故抽出システムＳは、ＦＭＥＡを用いずに、短時間かつ精度良く事故原因関連情報を抽出してもよい。具体的には、上述したように、図５に関連して説明した、異なる複数の検索観点によって分けられた複数のリスクシナリオ分類Ｃ１～Ｃｍのうちの１つ（または２つ以上であってもよい）を選択することによって、事故原因関連情報抽出部１２が検索観点に対応したキーワードを用いたテキストマイニングを行い、事故原因関連情報（事故原因やリスク情報）を抽出することにより、短時間かつ精度良く事故原因関連情報（事故原因とそのリスク情報）を抽出することができる。

１ サーバコンピュータ
１１ 通信部
１２ 事故原因関連情報抽出部
１３ レポート生成部
１４ 記憶部
２ 第１データベース
２１ 製品名
２２ 製品事故情報
２２１ 事故内容
２２２ 事故原因
２２３ 再発防止措置
３ クライアントコンピュータ
４ ＦＭＥＡデータベース
４１ 製品名
４２ 機能
４３ 故障モード
４４ ＦＭＥＡ事故情報
４５ 事故原因コード
４６ 対策
５１ 事故原因関連情報
５２ 対応情報
Ｃ１～Ｃｍ リスクシナリオ分類
Ｃ１ 症状関連分類
Ｃ２ 位置関連分類
Ｃ３ 対象者関連分類
Ｃ４ 対象者行為関連分類
Ｃ５ 製品部分関連分類
Ｃ６ 製品動力関連分類
Ｃ７ 物性関連分類
Ｃ８ 状態関連分類
Ｃ９ 環境関連分類
Ｉ 電気通信回線
Ｓ 事故情報抽出システム
Ｗ 検索窓

Claims (11)

1. 製品事故情報を格納した第１データベースにアクセスし、製品ごとの事故原因関連情報をクライアントコンピュータ上で抽出可能な事故情報抽出システムであって、前記事故情報抽出システムは、
   前記クライアントコンピュータからの指令によって、前記第１データベースにアクセスするように構成されたサーバコンピュータを有し、
   前記サーバコンピュータは、
   前記第１データベースと通信を行う通信部と、
   前記クライアントコンピュータにおいて、所定の製品情報が入力されたときに、入力された製品情報に基づいて、前記第１データベースに格納された前記製品事故情報についてテキストマイニングを実行することにより、事故原因関連情報を抽出し、出力画面に表示させる事故原因関連情報抽出部と
   を備え、
   前記製品情報は、異なる複数の検索観点によって分けられた複数のリスクシナリオ分類に分類されて、前記サーバコンピュータの記憶部に格納され、
   前記複数のリスクシナリオ分類のそれぞれは、検索観点に対応したキーワードを含み、
   前記クライアントコンピュータからの指令に応じて、前記複数のリスクシナリオ分類のうちの１つが選択されることにより、前記事故原因関連情報抽出部は、前記検索観点に対応したキーワードを用いたテキストマイニングにより、前記事故原因関連情報を抽出し、前記キーワードに関して相関分析を行い、前記キーワードと相関があり、事故の原因となった、製品以外の他の対象に関するワードを抽出し、前記製品以外の他の対象に関するワードを含むテキストを前記出力画面に表示させる、
   事故情報抽出システム。
2. 前記サーバコンピュータは、過去に事故原因関連情報が抽出に至った際に用いられた検知手順のログを保存するログ保存機能を有し、前記ログ保存機能により保存された検知手順のログ情報は、グループごとまたは個人ごとに記憶されている、請求項１に記載の事故情報抽出システム。
3. 前記事故原因関連情報抽出部は、ＦＭＥＡ／ＦＴＡ事故情報を含むＦＭＥＡ表またはＦＴＡのＦＴ図のデータが格納されたＦＭＥＡ／ＦＴＡデータベースにアクセスし、前記第１データベースから抽出された前記事故原因関連情報と前記ＦＭＥＡ／ＦＴＡデータベースの前記ＦＭＥＡ／ＦＴＡ事故情報とを比較して、前記ＦＭＥＡ／ＦＴＡデータベースに前記事故原因関連情報と対応するＦＭＥＡ／ＦＴＡ事故情報が存在する場合に、前記事故原因関連情報が前記ＦＭＥＡ表またはＦＴＡのＦＴ図のどの項目に対応するかを示す対応情報を出力するように構成されている、請求項１または２に記載の事故情報抽出システム。
4. 前記事故原因関連情報抽出部は、前記対応情報とともに、前記ＦＭＥＡ／ＦＴＡ事故情報で特定された事故原因の対策情報を出力するように構成されている、請求項３に記載の事故情報抽出システム。
5. 前記サーバコンピュータが、前記事故原因関連情報および前記対応情報を含むレポートを作成するレポート生成部をさらに備えている、請求項３に記載の事故情報抽出システム。
6. 前記ＦＭＥＡ／ＦＴＡデータベースに前記事故原因関連情報と対応する前記ＦＭＥＡ／ＦＴＡ事故情報が存在しない場合は、
   前記事故原因関連情報抽出部は、安全対策への拡張と充実化を図るため、前記ＦＭＥＡ／ＦＴＡデータベースに前記事故原因関連情報を記録するように構成されている、請求項３に記載の事故情報抽出システム。
7. 前記複数のリスクシナリオ分類は、
   製品の症状に関する症状関連分類、
   製品の位置または製品に対する位置に関する位置関連分類、
   製品を使用する対象者または製品事故に関わる対象者に関する対象者関連分類、
   製品を使用する対象者の行為に起因する対象者行為関連分類、
   製品の部品または部位に関する製品部分関連分類、
   製品の動力に関する製品動力関連分類、
   製品の物性に関する物性関連分類、
   製品の状態に関する状態関連分類、および、
   製品の設置された環境に関する環境関連分類
   のうちの１つまたは２つ以上の分類を含む、請求項１～６のいずれか１項に記載の事故情報抽出システム。
8. 前記事故原因関連情報抽出部は、頻度分析または相関分析によって、前記事故原因関連情報を抽出する請求項１～７のいずれか１項に記載の事故情報抽出システム。
9. 製品事故情報を格納した第１データベースにアクセスし、製品ごとの事故原因関連情報をクライアントコンピュータ上で抽出可能な事故情報抽出システムであって、前記事故情報抽出システムは、
   前記クライアントコンピュータからの指令によって、前記第１データベースにアクセスするように構成されたサーバコンピュータを有し、
   前記サーバコンピュータは、
   前記第１データベースと通信を行う通信部と、
   前記クライアントコンピュータにおいて、所定の製品情報が入力されたときに、入力された製品情報に基づいて、前記第１データベースに格納された前記製品事故情報についてテキストマイニングを実行することにより、事故原因関連情報を抽出する事故原因関連情報抽出部と
   を備え、
   前記事故原因関連情報抽出部は、ＦＭＥＡ／ＦＴＡ事故情報を含むＦＭＥＡ表またはＦＴＡのＦＴ図のデータが格納されたＦＭＥＡ／ＦＴＡデータベースにアクセスし、前記第１データベースから抽出された前記事故原因関連情報と前記ＦＭＥＡ／ＦＴＡデータベースの前記ＦＭＥＡ／ＦＴＡ事故情報とを比較して、前記ＦＭＥＡ／ＦＴＡデータベースに前記事故原因関連情報と対応するＦＭＥＡ／ＦＴＡ事故情報が存在する場合に、前記事故原因関連情報が前記ＦＭＥＡ表またはＦＴＡのＦＴ図のどの項目に対応するかを示す対応情報を出力するように構成されている、
   事故情報抽出システム。
10. 前記事故原因関連情報抽出部は、前記対応情報とともに、前記ＦＭＥＡ／ＦＴＡ事故情報で特定された事故原因の対策情報を出力するように構成されている、請求項９に記載の事故情報抽出システム。
11. 前記ＦＭＥＡ／ＦＴＡデータベースに前記事故原因関連情報と対応する前記ＦＭＥＡ／ＦＴＡ事故情報が存在しない場合は、
    前記事故原因関連情報抽出部は、安全対策への拡張と充実化を図るため、前記ＦＭＥＡ／ＦＴＡデータベースに前記事故原因関連情報を記録するように構成されている、請求項９に記載の事故情報抽出システム。

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