JPH03225426A - 事例ライブラリから真に関係がある事例を検索する方法及び装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は、ある問題を解決するために、事例ライブラリ
から真に関係がある事例を検索する方法及び装置に関す
る６特定的には１本発明は、推断システムに提示された
問題に対する解決策を提供するような人工知能事例ベー
ス推断システムに関する。

［発明の背景］ 事例ベース（事例に基づく）推断は、ある問題の記述を
受け入れて直ちにその問題に対する解決策を見出すため
に、過去の事例のデータベースを使用するコンピュータ
によって実現された人工知能技術である。“事例”とは
問題を解決するための経験のことである。

事例ベース推断システムの主成分は、事例検索装置、事
例推断装置及び事例ライブラリである。

事例検索装置は、新しい問題を解決する必要が生じた度
に事例ライブラリ内に記憶されているｌまたはそれ以上
の事例を検索する。事例推断装置は事例検索装置からこ
れらの事例を入手して利用者に解決策を提供するか、も
しくは新しい問題を解決するために読み出した事例の解
決策を適切に変更する。

周知の事例ベース推断システムの１つは、医療診断の領
域に適用されているものである。このシステムでは各事
例は患者の症状、問題の診断、及び療法を含む。このシ
ステムは解決しようとしている問題に関係がある事例を
読み出し、読み出した各事例が真に関係がある事例であ
ることを“正当化”するためにこの分野の知識を使用す
る。しかしこの周知のシステムはこの正当化検査（即ち
真に関係ありとする検査）の結果を学習せず、これらの
結果から初期に読み出された他の事例を真に関係ありと
する、または関係なしとする能力を有していない。さら
にこのシステムは、読み出す事例は真に関係がある事例
であるとし、また読み出す事例の数は少数であるものと
仮定している。

これらの仮定のために、この医療診断事例ベース推断シ
ステムは読み出した事例が真に関係があることを保証す
るのではなく、読み出した事例に対応している療法をど
のように変更するかを提供するのである。

別の事例ベース推断システムが芝刈り機の診断及び修理
に関して発表されている。事例ライブラリ内の各事例は
、特定の芝刈り機の症状及びこの問題を解決した修理法
からなる。このシステムでは１組の関係がある（必ずし
も保証できるとは限らない）事例だけを読み出すと仮定
している。読み出した各事例を真に関係ありとするため
に、システムは逆方向連鎖法則として知られる法則を使
用する。現実のデータベースでは逆方向連鎖法則の数は
極端に大きくなり得るから、この法則の使用によってシ
ステムの規模が拡大（システムの深度を増加させるため
に法則の大きさが増加）するのを防ぐ。このシステムに
おいては正当性検査プロセスの結果は学習されず、その
結果を初期に読み出された関係ありとされる事例集合内
の他の読み出された事例の正当性検査に利用することは
できない。

他の既知事例ベース推断システムは、本質的に２つのの
ことを仮定する。第１の仮定は、事例検索成分は新しい
問題を解決する必要が生じた度に事例ライブラリから１
つの事例だけを読み出すというものである。第２の仮定
は、読み出された事例は真に関係がある事例であるとし
ている。従ってこれらの従来システムは、新しい問題を
解決するためには読み出した事例に対応する解決策をど
のように変更するのかを提供する。事例ライプラノから
１つの事例だけを読み出すことを保証するために、これ
らの従来システムは事例ライブラリを編成するための種
々の方法を使用し、またこの事例ライブラリをどのよう
にすれば最良の検索が行われるかを決定するために発見
的（ヒユーリスティック）技術に頼っている。しかしこ
れらのシステムは読み出した事例が真に（正当に）関係
があるか否かの検査は行わない。換言すればこれらのシ
ステムは、読み出した事例と新しい問題とが共有する表
面類似性の他は検査を行わないのである。

利用者が人間である場合には、システムに提示された問
題を解決するのに必要な時間の長さを短縮するために、
真に関係がある事例だけを戻すべきである。関係がない
と考えられる多数の事例を戻すと、利用者はその新しい
問題には不適切な多くの解決策を試みようとしてしまう
。それ故、真に関係がある事例だけを読み出して事例推
断装置へ、そして最終的にシステムの利用者へ戻す事例
ベース推断システムが待望されていた。

［発明の概要］ 事例ベース推断システムと共に事例に基づく推断を遂行
する方法を含む本発明によれば、それ自体でも、または
事例ベース推断システムと共にでも使用可能であっであ
る問題に真に関係がある事例を戻すようになっている事
例検索成分が提供される。このシステムは、事例ライブ
ラリ、事例検索装置及び事例推断装置を使用する。また
、上記方法は、新しい問題の症状を入手し、その問題の
症状に基づいて事例ライブラリ内に記憶されている事例
集合を読み出す。各事例は、症状、原因の説明（原因説
明）、及び解決策を有する。次で読み出された事例また
は事例集合がその問題に真に関係があるか否かを、事例
の原因説明に基づいて決定する。その問題に真に関係が
あると決定された事例は、事例ベース推断システムの利
用者または事例推断装置へ戻される。若干の実施例にお
いては、読み出された事例集合内の他の事例がその問題
に真に関係があるか否かを学習する段階をも含む。これ
は上記決定段階中に入手する情報に基づいて行われる。

本発明は、ある問題の表面特色または症状に基づいて事
例ライブラリから事例の初期読み出しを遂行する事例検
索システムを提供する。しかし本発明は、この読み出さ
れた事例集合を調べて各事例がその問題に真に関係があ
るか否かをも決定する。本システムは、これを事例の原
因説明に基づいて行うのである。このようにすると、真
に関係がある事例だけが利用者に戻されるので、利用者
は問題に対する正しくない解決策を適用しようとして時
間を浪費することはな（なる。

［実施例１ 第１図に全体を１０で示す事例ベース推断システムは、
ソフトウェア解析、ハードウェア解析、ルーチン設計等
多くの応用に使用可能である。それはさておき、システ
ム１０の概要及びその動作を先ず説明する。しかし、後
述するシステム１０の動作の詳細な説明から、システム
１ｏはより完全に理解されよう。

第１図のシステム１ｏの事例ライブラリ１２内には多く
の事例が記憶されている。本発明では。

事例とはその問題の症状、その問題の原因、その問題に
対する解決策を含むデータベース項目である。新しい問
題がシステムｌＯに提示されるとその新しい問題に関係
がある情報（もしくは症状）が事例検索装置１４内に入
力される。事例検索装置１４はこれらの最も重要な特色
を使用して事例ライブラリ１２に問い合わせ、先ずこの
新しい問題に適切であると考えられる事例を読み出す。

事例検索装置１４は意味知識データベース１８内に記憶
されている意味知識を使用して問い合わせを形成する（
即ち最重要な特色を決定する）。

“意味知識”とは、システムＩＯを使用する特定分野ま
たは応用の属性、またはこれらの属性間の関係を含む一
般的な知識と考えることができる知識である。これに関
しては以下の特定実施例の説明においてより一層明白に
する。

事例検索装置１４は意味知識データベース１８内に記憶
されている意味知識を使用して事例ライブラリ１２から
事例を読み出した後、読み出した各事例毎に正当性検査
を遂行する。この正当性検査には２つの動作が含まれる
。第１の動作は読み出した事例が、解決しようとしてい
る問題に真に（正当に）関係があるので受け入れるとい
うものであり、その問題に同じように関係があると考え
られる他の読み出された事例の自動受け入れをもたらす
。読み出された他の事例のこの自動受け入れは、事例検
索装置１４が遂行する事例の正当性検査中に学習した情
報に基づいて行われるのである（後述）。

第２の動作は読み出された事例を関係なしとして拒絶す
るものであり、その問題に無関係であると考えられる他
の読み出された事例も自動的に拒絶する。この自動拒絶
も事例検索装置１４が遂行する事例の正当性検査中に学
習する情報に基づいて行われるのである。

ある事例の正当性検査中のこの学習は、本発明の事例ベ
ース推断システムが遂行する第１の型の学習である。第
２の型の学習は、新しい問題が解決された（または解決
できなかった）後に、問題解決セツションが事例ライブ
ラリ１２内に新しい事例であるとして記憶する時に入手
する情報を用いて行われる。この第２の型の学習は、問
題解決セツション後に破棄される第１の型の学習に対し
て恒久型の学習であると考えることができる。

正当性検査は、検査される読み出された事例内に含まれ
る“原因説明”と、新しい問題との整合を試すことによ
って遂行される。この整合には、新しい問題に対する試
験の遂行と、原因説明が付されている事例の対応する結
果に対する各試験結果の解釈とが含まれる。もし整合に
成功すれば、読み出された事例は新しい問題の原因を明
らかにすることができるので真に関係があるものと見做
す。原因説明は、問題の原因、原因の正当性を支持する
原因説明（それ放置下に支持段階と呼ぶ）及び問題の現
れ方を含む。

次の２つの条件が満足されると、読み出された事例の原
因説明と新しい問題とが整合する。即ち第１は、読み出
された事例内の問題の現れ方が新しい問題の現れ方と正
確に整合していることである。第２の条件は、読み出さ
れた事例の原因説明の支持段階が、新しく問題をもたら
したものは何であるかを正確に説明しているか、または
支持段階によって説明がつくように原因説明を変更する
ことができるかの何れかである。

原因説明の整合には“原因モデル”と呼ばれるモデルに
事例検索装置１４がアクセスする必要がある。原因モデ
ルは、正当性検査中に読み出された事例に付された原因
説明を発生するために使用される。この原因モデルにア
クセスすることによって事例検索装置１４は整合プロセ
スの結果を解釈して原因説明内のどの支持段階が変更可
能かを決定することができる。原因モデルは装置の構造
及び挙動の表現として定義される。この原因モデルに関
しては特定の実施例を参照して後述する。

さらに事例検索装置１４は、既に呼び出し済の他の事例
を自動的に受け入れるか、または拒絶するために、新し
い問題内の原因モデルをも使用する。事例検索装置１４
は、原因モデルを通して特定事例の正当性検査中に学習
した情報の新しい各断片の含意を決定することができる
。これは事例ベース推断システムが遂行する前述の第１
の型の学習である。原因モデルは事例検索装置１４に結
合されている原因モデルデータベース２０内に記憶され
る。

前述のように各原因説明は支持段階を有している。各支
持段階は、本質的には制約違反である。

読み出した事例の原因説明を新しい問題に整合可能なら
しめるために、読み出した事例内の各原因説明は制約違
反の値が与えられた原因モデルの段階（原因モデル段階
）を指摘する。換言すれば、各原因モデル段階には値が
与えらｔ、原因説明内の支持段階は制約違反が存在した
ことを示すある値を有した原因モデル段階を指摘する。

このようにして読み出された全ての事例は原因モデル段
階に“従属”させられる。各原因モデル段階はそれに伴
う１つの試験を有している。ある原因モデル段階は、そ
れに伴う若干の試験を有することもできる。

第２の、正当性検査プロセスでは、事例検索装置１４は
初めに、新しい問題の症状に基づいて。

戻された全ての事例を“呼び出された集合”と呼ぶ集合
内に配置する。事例はこの呼び出された集合から選択さ
れ、この選択された事例を一候補事例”と呼ぶ。候補事
例の第１の支持段階が呼び出される。これにより、新し
い問題に関して支持段階が指摘する原因モデル段階に伴
う試験が遂行せしめられる。この試験が遂行されると、
呼び出された支持段階に伴う制約に対応するデータが取
得される。

もし取得した値が支持段階内の値と同一であれば同じ原
因モデル段階に従属せしめられた読み出された集合内の
全ての読み出された事例は、事例検索装置１４によって
、“活動集合”と呼ぶ集合内に配置される。つまり活動
集合は読み出された集合の部分集合であり、事例検索装
置１４が横棒的に関係を見出そうとしている事例を含む
。活動集合内の全事例は真に関係がありそうな候補であ
る。もし取得した値が支持段階の値と同一でなければ、
事例検索装置１４は、取得した値が候補事例を無効にす
るか否か、または候補事例の支持段階を適応させ得るか
否かを決定しなければならない。支持段階を適応させる
ことはできないことが原因モデルの知識から決定される
と、その原因説明、従ってその候補事例は拒絶される。

さらに、同一の支持段階を有する全ての事例は自動的に
拒絶される（即ち活動集合から除去される）。

もし他にも試験する支持段階が存在すれば、事例検索装
置は候補事例の他の支持段階を呼び出すプロセスへ戻り
、指摘された原因モデル段階に含まれる試験を遂行しで
ある値を取得する。支持段階は、それらが原因説明内に
存在しているのと全（同じ順序で呼び出される。

候補事例内にそれ以上の正当化される支持段階が存在し
なければ、それ以上にその候補事例及び正当化すべき支
持段階を有していない活動集合内の全ての事例は“正当
化された集合“と呼ぶ集合内に配置される。正当化され
た集合内の事例は活動集合内の事例の部分集合であり、
真に関係があるものと見做される。活動集合内に留まる
事例は候補事例の原因説明の和集合である原因説明を有
する。活動集合内に留まる事例の１つが新しい候補事例
になる。事例検索装置１４は再び支持段階の呼び出し等
を遂行する。

最終的に活動集合内の全ての事例を、正当化された集合
へ移動させるかまたは拒絶した後、事例検索装置１４は
読み出された集合から別の候補を選択することから始ま
る上記プロセスを繰返す。

読み出された集合及び活動集合が空であり、正当化され
た集合が空ではない場合には、正当化された集合内の事
例はシステム１０の事例推断装置１６へ渡される。しか
しもし正当化された集合及び読み出された集合が共に空
であれば、制御はシステムの利用者に戻される。

以下にシステム１０の特定の応用例に関して説明するが
、この例からシステム１０の動作及びシステムｌＯの説
明全体に使用されでいる用語が明白になるであろう。説
明する事例ベース推断システムの特定応用例は、コンピ
ュータオペレーティングシステムにおいて発生する問題
を解決するものである。コンビ二一タ才ベレーティング
システムはコンピュータプログラム及びコンピュータハ
トウェアの実行を制御するプログラムの総合コレクショ
ンである。

オペレーティングシステムは内部エラーを検出し、各エ
ラーをその型に従ってコーディングするフラグを発行で
きる。内部エラーは正常動作が続行不能になる程重大で
あり、オペレーティングシステムはクラッシュして致命
的誤りとして知られるある状態を発行する。もしこのよ
うなことが発生すればオペレーティングシステムは秩序
を守るために自分自身で遮断する。このようにしながら
オペレーティングシステムは、致命的内部エラー状態が
始まった時点のプロセッサのレジスタ、スタック及びバ
ッファの全ての内容並びに物理的記憶装置の内容をタラ
ッシュダンブファイル内に保管する。

異なる致命的誤り状態コードはそれぞれ特定の型のエラ
ーに対応する。エラーの根底に潜む原因は、たとえばハ
ードウェアの障害、またはオペレーティングシステムソ
フトウェア内のエラーであるり得る。

各クラッシュダンプファイルは、クラッシュを了解させ
るために重要な情報を含む見出しを有する。症状もしく
は表面特色と呼ぶこの情報は、例えばプログラムカウン
タの値、クラ・ンシュが発生した時に走っていたプロセ
スの名前、及びコンピュータ内に存在するオペレーティ
ングシステムのバージョンを含む。

第２図は本発明のシステム１０がコンピュータ３０のオ
ペレーティングシステム内で発生する問題を解決できる
形態を示す。普通のシステムダンプ解析装置３２が、本
発明のシステム１０と問題を生じたコンピュータ３０と
の間に結合されている。利用者の制御下にあるシステム
ダンプ解析装置３２はコンピュータ３０内に含まれるク
ラッシュダンプファイルを解析し、解析した情報を事例
検索装置１４へ送る。

最初の段階として事例検索装置１４は現クラッシュのク
ラッシュダンプファイルを調べ、状態コード及びプログ
ラムカウンタを抽出する。プログラムカウンタを調べる
ことによって事例検索装置１４はクラッシュが発生した
ソフトウェアの部分（“ソフトウェアモジュール”）を
決定することができる。このソフトウェアモジュールの
位置及び意味知識データベース１８（後に詳述）内に含
まれているオペレーティングシステムの意味知識から、
事例検索装置１４はソフトウェアモジュールの型を識別
できる。オペレーティングシステム内のソフトウェアモ
ジュール型は装置ドライバ、記憶装置管理装置等を含む
ことができる。次で事例検索装置１４は事例ライブラリ
１２に状態コード及びクラッシュが発生したモジュール
型を含む通報を同報する。また装置１４は、それが新し
い問題の解決に関係があるものとして戻されるであろう
事例の数を制約するのを援助する場合には（ＣＰＵＯ型
ような）、他の情報も同報する。

前述のように、意味知識データベース１８は事例の初期
検索を遂行する時に使用され、一般にオペレーティング
システムに関する“ブック知識”として知られるものを
含む。この知識は、システムダンプ解析装置３２が入手
するクラッシュを記述する症状（表面特色）を解釈する
ために事例検索装置１４が使用する。意味知識の例とし
て、もしアドレスの最上位桁が８であるものとすれば、
このアドレスはコンピュータの記憶装置のある空間に属
することが解る。従ってもし現クラッシュにおいてプロ
グラムカウンタが最上位けたが８であるアドレスを指摘
していれば、意味知識から、このクラッシュは仮想記憶
装置のその空間内で発生したことが解る。意味知識デー
タベース１８内に記憶されているある意味知識は、オペ
レーティングシステム、仮想アドレス空間及び各エラー
に伴う状態コードの成層構造を含んでいよう。

上記プロセスは、クラッシュを生じさせた問題の解決に
関係があると考えられる事例ライブラリ内のコレクショ
ンの、事例検索装置１４による初期読み出しである。し
かし前述したように本発明においては解決すべき問題に
真に関係がある事例だけを事例推断装置に戻すために第
２の、正当化検査プロセスが遂行される。このプロセス
は、現クラッシュの原因（即ち新しい問題）を説明する
ために、原因モデルデータベース２ｏからの適切なモデ
ルを各関連事例の原因説明と共に使用することを含む。

問題を成功裏に解決するために使用できる原因説明を伴
う読み出された事例が利用者または事例推断装置に戻さ
れる。

原因モデルデータベース２０は、オペレーティングシス
テムの種々の部分の動作のモデルを含んでいる。例えば
オペレーティングシステムのスケジューラ、ページャ、
装置ドライバ等はそれぞれこれらのオペレーティングシ
ステム成分によってアクセスされるデータ構造を含むそ
れら自体の動作のモデルを有する。これらのモデルは種
々の書籍及びマニュアルに記載されており、原因モデル
データベース２０内に符号化されている。

より一般的に言えば、原因モデルは装置の構造及び挙動
の表現と考えることができる。特定の原因モデルの場合
には、装置が出力できる値は装置の原因モデル及び装置
への入力集合を使用することによって誘導することがで
きる。オペレーティングシステムにおいては、オペレー
ティングシステム成分の原因モデルは、その成分、特定
のモジュールの動作を実現するルーチン、各ルーチンが
遂行する動作段階、各段階のためのブリコンデイション
及び各段階の結果、並びに先行各段階によって暗示され
る次の段階及び次の各段階をもたらした先行段階からな
る。

前述のように原因モデルは、装置の動作の利用者の理解
を増加させるように細分することができる。例えば原因
モデルデータベース２０を準備する利用者が最初にオペ
レーティングシステムの装置ドライバをモデル化する時
、このモデルは前処理、処理、後処理及びＡＳＴ引き渡
しの４段階からなるであろう。もし利用者が後になって
、前処理段階自体が幾つかの段階を含んでいることを学
習すれば、この初期モデルはこれらの諸段階を組み入れ
るために細分することができる（但しこの組み入れによ
ってモデルの一貫性が損なわれではならない）。

原因モデルは２つの型の成分を有する。能動成分はモデ
ル化される装置の機能を実現し、受動成分（データ構造
）は能動成分によって遂行された処理の結果を記憶する
。オペレーティングシステムへの応用においては、能動
成分はオペレーティングシステムのデータ構造によって
表される。

オペレーティングシステムの原因モデル段階及びデータ
構造によってそれぞれ表される能動及び受動成分に加え
て、原因モデルの構造及び機能を表すために４つの型の
関係及び２つの型の階層が定義される。これらの関係は
、“前処理”、“出力”、“含意”及び、“原因”であ
り、また階層は“からなる”及び“の一部”である。こ
れらは第３図に示す装置ドライバの原因モデルの例に関
して以下に説明するように別々に処理される。装置ドラ
イバとは行印字装置のようなハードウェア装置とオペレ
ーティングシステムとの間の通信を提供するプログラム
である。

第３図に４つの原因モデル段階、即ち前処理段階４１、
処理段階４２、後処理段階４３及び引き渡し段階４４を
有する原因モデルを示す。原因モデルの各段階は１また
はそれ以上の入力を受け入れ、それらを処理した後に、
ｌまたはそれ以上の出力を引き渡す。これらの入力はモ
デルの受動成分（図示の例ではデータ構造３８）内に記
憶される。必要な入力がない場合にはその段階は実行で
きない。換言すれば、原因モデル段階への入力はその原
因モデル段階が実行可能となる前に満足しなければなら
ない“ブリコンデイション”として動作する。ブリコン
デイション関係は、能動成分を受動成分に、即ちコード
の断片をデータ構造に接続するために使用される。例え
ば、オペレーティングシステム内のドライバの動作中に
使用されるデータ構造３８は、“Ｉ１０要求パッケージ
”（ＩＰＲ）である。オペレーティングシステムドライ
バの動作の４モジユールモデルでは、ＩＲＰによって表
されるデータ構造は（Ｉ　ＲＰは処理段階に実行させる
ように定義されていなければならないから）ブリコンデ
イション関係４６を介して処理段階４２へ連結される。

ＩＲＰは前処理段階４１中に定義される。

各原因モデル段階４１．４２．４３．４４の出力は受動
成分（本例ではデータ構造３８の１つ）内に記憶される
。“出力”関係は能動成分（即ちコードの断片）と適切
なデータ構造３８とを連結する。例λばデータ構造３８
の定義（即ち、その若干のフィールドの明細）は装置ド
ライバの原因モデルの前処理段階４１の出力である。こ
れは出力関係４８によって表されている。１つの段階の
出力は別の段階へのブリコンデイションの１段階として
働かせることができる。例えばデータ構造３８（前処理
段階４１の出力）は処理段階４２の入力としで役立って
いる。

原因モデル内の第３及び第４の間係は“暗示及び“原因
”関係である。原因モデル段階４１〜４４のブリコンデ
イションが満足されなかった時には、段階４１〜４４は
実行できない。そのためこのブリコンデイションを満足
できる原因モデル段階を見出さなければならない。換言
すれば、出力が現９階への入力として働いている段階を
見出して実行しなければならない。このような原因モデ
ル段階を識別するなめに、暗示関係を２つの原因モデル
段階の間に定義して、第１の原因モデル段階が実行され
ることは第２の原因モデル段階が既に実行されたことを
暗示していることを示さなければならない。例えば、処
理段階４２の実行を示す処理９階４２から前処理段階４
１への暗示関係５０は、前処理段階４１が既に実行され
たことを暗に示している。

暗示関係の逆が“原因”関係である。これは原因モデル
内の２つの段階を接続する関係である。

しかしある段階を、その段階の前に実行しなければなら
ない別の段階に接続する（暗示関係）のではなく、原因
関係は、ある原因モデル段階をその段階が実行された後
に実行されなければならない別の段階に接続する。換言
すれば原因関係は、第１の段階の実行の成功が第２の段
階を実行せしめることを表しているのである。例えば、
原因関係５２は前処理段階４１の実行成功が処理段階４
２を実行せしめることを表している。原因モデルの任意
の２つの段階の間にこれらの関係（原因及び暗示）を定
義することによって、任意の２つの特定された段階の間
で実行させる必要がある段階の順番を識別することがで
きる。

原因モデル内には、２つの異なる階層が存在する。“か
らなる”階層は元の原因モデルに対応付けられた細分で
ある。例えば、前処理段階４１は４つの副段階４１ａ、
４１ｂ、４１ｃ及び４１ｄに細分することができる。例
えば前処理段階４１はＩＰＬを上げよ（４１ａ）、バイ
トカウントを決定せよ（４１ｂ）、ＩＲＰを割り当てよ
（４１Ｃ）及びＩ１０カウントを増分せよ（４１ｄ）か
らなることができる。本発明のシステムｌＯは、クラッ
シュを生じせしめたものに関して多くの情報を集めては
いるが、読み出された事例の原因説明に特定されている
よりも詳細な原因にアクセスするためにこの階層を使用
する。

階層“の一部”は、階層“からなる”の逆である。階層
の一部はより詳細な低レベル原因モデルを同等意義の、
より要約した原因モデルに連結する。例えば装置ドライ
バの動作の前処理段階４１中に遂行される段階４１ａ〜
４１ｄはクラッシュを説明するためには特定し過ぎるか
も知れない。

これは、もしある事例が、多（の段階を組み入れた低レ
ベル原因モデルによって説明されるがこの低レベル原因
モデルを使用して現クラッシュを説明するには現クラッ
シュのタラッシュダンブファイルから充分な情報を得る
ことができない場合に起こり得る。もしこれが発生する
と、ダニ１関係は次に高いレベルの（より要約された）
原因モデルへのアクセスに使用される。この次に高いレ
ベルの原因モデルは装置ドライバの動作が４つの段階（
４１〜４４）だけからなるものとする原因モデルであり
、新しい問題の原因を見出すために、クラッシュをこの
より高いレベルの原因モデルによって説明している別の
読み出された事例と共に使用される。

原因モデルをより細分されたモデルまたはより要約され
たモデルに連結する他に、からなる階層は原因モデルの
受動成分と共に使用することもできる。即ち、からなる
階層はデータ構造をその個々のフィールドに、またはデ
ータ構造自体のより小さい部分に連結するために使用さ
れる。階層の一部はデータ構造のあるフィールドまたは
部分をそれが属しているデータ構造に連結する。これら
の連結を設定することによって、システム１０はデータ
構造間の若干の関係を誘導することができる。例えば、
あるデータ構造がある空プロセスを指摘していれば、そ
のデータ構造の成分もある空プロセスを指摘する。後述
するように、これらの関係は原因説明回答プロセス中に
使用される。

先に述べたように、原因説明は真に関係がある事例だけ
がシステムｌＯの利用者に提示されるように正当化検査
プロセス中に使用される。原因説明は、事例ライブラリ
１２内に事例を挿入した技術者または利用者によってな
された注釈もしくは要約である。この注釈は、事例内に
記述されているクラッシュの理由を説明する完全な原因
連鎖である。

原因説明の例を第３図に示す。図示の原因説明５６は支
持段階５８．６０を含む。各支持段階５８．６０は少な
くとも１つの制約６２．６４を伴っており、この制約は
事例内に記述されているクラッシュに関する２つの関係
、即ち”暗示”関係及び゛原因”関係の一方を表す。暗
示関係６６は違反によって記述されているクラッシュが
もたらされた制約を表すために使用される。これに対し
て原因関係６８は、そのクラッシュをもたらした制約違
反を表す。

暗示関係６６はそれに伴う２つの制約６２．６４を有す
る。暗示関係６６は、第１の制約６２が第２の制約６４
を暗示していることを表す。制約は、演算子、構成要素
及び値からなる。構成要素とは原因モデルの受動成分を
言う。演算子は構成要素と値との間の関係を記述する。

例えば、制約“ＰＣＢ−ＮＵＬＬ”はＰＣＢデータ構造
が空プロセスを指摘していることを表す。従って、関係
″Ｐ　Ｉ　Ｄ＝ＯはＰＣＢ−ＮＵＬＬを暗示”はＰＩＤ
がＯであることはＰＣＢが空プロセスを指摘しているこ
とを暗示する°と解釈される。第４図の第２の制約６４
はＰＣＢ−ＮＵＬＬであり、これは本例ではアクセス違
反である状態コードへの原因関係６８を伴っている。

各制約６２．６４には、事例の説明に使用された特定の
原因モデルの段階４３が関連付けられている。もし事例
の原因説明によって提唱される仮説が有効であれば、事
例検索プロセスを検査できるのは、この関連を通してで
ある。プロセスは、段階４３に伴う試験を実行し、制約
６２．６４が違反されているか否かを調べることによっ
てこれを行う。

前述のように、検索プロセスにおいては、新しい問題の
症状を使用して先ず複数の事例を読み出す。この点にお
ける正当化検査は、真に関係がある事例だけを戻すべく
初期に読み出した事例に対して行われる。正当化検査プ
ロセスは読み出した事例と新しい問題との整合を含む。

これは新しい問題に関連して読み出された事例の原因説
明を解釈することによって行われる。原因説明の解釈は
原因説明５６内に含まれる各支持段階５８．６０によっ
て指摘されている段階の試験を実行し、各支持段階６２
．６４に伴う各制約が新しい問題に関して有効であるか
否かを決定することを含む。

各制約６２．６４内に含まれる構成要素の新しい値を人
手するために、事例検索装置１４は支持段階に伴う段階
内の試験を実行する。コンピュータオペレーティングシ
ステムの場合には、この試験を新しい問題のクラッシュ
ダンプファイルに対して実行し、適切なデータを入手す
る。第４図の例では支持段階５８．６０に伴う段階は後
処理段階４３であるので、これは実行される原因モデル
段階である。

原因モデル段階を実行するプロセスにおいて規定された
段階のブリコンデイションを達成するためには、事例検
索装置１４は原因モデル内の１またはそれ以−トの他の
段階をも実行しなしづればならない。このようにするた
めに、事例検索装置１４は個々の段階４１〜４４間に設
定された暗示及び原因関係を使用する。

各事例に含まれている原因説明５６は、それらが属して
いる事例内に記述されているクラッシュの完全な原因説
明の注釈の役を演じる。しかし殆どのエキスパートは、
事例ライブラリ１２内の各事例に完全な原因説明を含ん
でいない。装置の原因モデルと共に含まれる注釈によっ
て、エキスパートは原因連鎖全体を再構成することがで
きる。

同様にして、１つの制約によって特定される段階へのブ
リコンデイションを入手するために、ｊＪ４を実行する
ことによって本発明のシステム１０は注釈が当該事例の
原因説明内に含まれている完全な原因連鎖を再構成する
ことができる。このプロセスにおいてシステム１０は、
読み出された事例に伴う原因説明には特定されていない
ヲ′−タ構造と、特定データ構造フィールドに対する値
とを決定する。

例えば、ＰＩＤ（“プロセス識別子”）の値を得るため
にシステムはＩ１０要求パッケージ（ＩＲＰ）の実行開
始アドレスを入手しなければならない。従って、原因説
明（特定的には各支持段階に伴う制約）内に明示されて
いるＰＩＤ及びＰＣＢのような特色に加えて、事例検索
装置１４は原因説明の回答中に示される特色（データ構
造及びデータ構造フィールド）を使用できる。これらの
新たに示された特色は、新しい問題を解決するために関
係ありと信じられる事例の部分集合を選択するための索
引として使用できる。

事例の部分集合の選択の例を以下に説明する。

もしある事例の原因説明内の制約の１つがＰＣＢ−ＮＵ
ＬＬであり、モデル段階実行プロセスがこの制約が有効
でないことを示していれば、これは先に読み出され且つ
この制約をも含む全ての事例を破棄できることを暗示し
ている。さらに上記制約の違反はＨＰＣＢが空プロセス
を指摘していないことを暗示するから（ＨＰＣＢは（Ｐ
ＣＢの一部であるから）、制約ＨＰＣＢ−ＮＵＬＬを有
する読み出された全事例も破棄できる。

以上のコンピュータオペレーティングシステムの問題を
解決するための本発明の特定応用の説明は、等業者には
理解されたであろう。以下に本発明の事例検索システム
の別の応用例を説明する。

この例は、自動車の修理の分野に関するものである。

本発明の事例ベース推断システムを使用する自動車整備
士は、表面特色を使用してその自動車の問題（新しい問
題）に関係があると初めに考えられる事例集合を事例ラ
イブラリから読み出す。この分野では表面特色とは、自
動車の構造、年式。

機関の型、オドメータ上の走行マイル及び問題の短い記
述を含む。

この例の場合、新しい問題が以下のような表面特色を有
するものとする。

Ｌ旦笠皿１ 構造　　：Ｘ 型式　　＝６２６ 年式　　：　１９８５ 機関の型：２．０β燃料噴射式 走行距離＝４０．０００マイル 問１ＩＮ＝機開始動せず この新しい問題は事例検索装置１４へ入力され装置１４
はこれらの表面特色を使用して事例ライブラリ１２から
事例を読み出す。これらの事例は読み出された集合に配
置される。これは真に関係がある事例を読み出すプロセ
スの第１の部分である。次にプロセスの第２の部分、即
ち正当化検査プロセスを遂行しなければならない。

上述の新しい問題の表面特色を使用して、事例検索Ｗｉ
ｔ１４は初めに事例ライブラリ１２から３つの事例を読
み出して読み出された集合に配置するものとする。また
読み出された集合内の３つの事例は以下のような情報を
有するものとする。

１五−ユ 構造　　：Ｘ 型式　　二６２６ 年式　　：　１９８８ 機関の型：２゜０β通常吸気式 走行路ｉｌｌ　：　１０．０００マイル問題　　二機開
始動せず 原因　　：燃料噴射装置が詰まっていた。そのため機関
点火のための燃料が供給さ れず、機関は始動できなかった。

解決策　：燃料噴射装置を清掃 １且−１ 構造　　：Ｘ 型式　　：６２６ 年式　　：　１９８４ 機関の型：２．Ｏｇ通常吸気式 走行距離−６０，０００マイル 問題　　：機関始動せず 原因　　：燃料ポンプが故障したため燃料が機関のどの
部分にも供給されず機関は 始動できなかった。

解決策　：燃料ポンプの交換 １阻−ユ 構造　　：Ｘ 型式　　：６２６ 年式　　：　１９８７ 機関の型：１．８４２通常吸気式 走行距離、２０．０００マイル 問題　　：ｌｌｉ開始動せず 原因　　、ガソリンタンクに漏れがあってガソノンが床
に流出していた。そのため 燃料は燃料管を通して機関に供給さ れず機関は始動できなかった。

解決策　：ガソリンタンクの漏れを止めた。

事例１〜３の表面特色と新しい問題とを比較すると、殆
どの表面特色は整合している。初期読み出しの目的から
表面特色の１つである機関の型は無視されて１．８ｆｆ
及び２．０βの両方の通常吸気式の機関の型も、充分に
大きい読み出された集合を得るために読み出される。

次に事例検索装置１４は読み出された集合内の３つの事
例の何れが新しい問題に真に関係があるかを決定しなけ
ればならない。事例検索装置１４は候補事例となった第
１の事例、即ち事例１を調べる。即ち、この候補事例の
原因説明を調べ、それが新しい問題の状態に如何に良く
整合しているかを決定する。

候補事例の第１の支持段階が呼び出される。これによっ
て支持段階が指摘するモデル段階の試験が、新しい問題
に対して遂行される。制約は“燃料噴射装置の詰まり”
である。モデル段階は燃料噴射装置が機関の２点火のた
めに燃料を供給することである。この動作によって、呼
び出された支持段階に伴う関係に対応する値が取得され
る。本例では、この試験は整備士が遂行する。もし事例
１が候補事例であれば、整備士はガソリンを燃料噴射装
置へ供給する小さい燃料溜めの中にガソリンが存在して
いるか否かの検査を遂行する。これによって燃料噴射装
置が問題を有しているか否かが決定される。事例検索装
置１４はこの試験の結果を整備士から学習する。これは
本発明が遂行する前記第１の型の学習である。成分原因
モデルブタベース２０内に含まれている自動車の型式を
参昭することによって事例検索装置１４ば、この型のガ
ソリン溜めが通常吸気式機関を搭載する自動車にも存在
するか否かを決定する。

次の支持段階（゛燃料を供給できない”）に移った事例
検索装置１４は、新しい問題を有する自動車のガソリン
溜めから燃料噴射装置へ燃料を供給する管を点検するよ
うに整備士に指令する。管が詰まっていないものとする
。その結果事例１の原因説明はこの新しい問題に適用で
きなくなる。

さらに、事例検索装置１４は小さいガソリン溜めの中に
ガソリンが存在しているために機関内に燃料が存在して
いること、及びこのガソリン溜めが通常吸気式の機関に
も設けられ得ることを学習しているから、事例検索装置
１４は事例２の原因説明もこの新しい問題に適用できな
いことを高い確実性をもって結論する。これは事例２は
その説明において燃料ポンプが故障したために燃料が機
関に供給されなくなったことを明確に述べているからで
ある。これは、第１の事例の正当化検査中に学習した情
報に基づいて第２の事例が拒絶され、読み出された集合
から除去される例である。

次いで、事例１及び２が活動集合から除去されたため、
新しい候補事例が評価される。これは、事例検索装置１
４が正当化することを試みる事例３である。事例検索装
置１４は、新しい問題を有する自動車の燃料管内に漏れ
があるか否かを決定するために次の支持段階（“ガソリ
ンタンクに漏れあり”）を呼び出して整備士に点検させ
る。整備士は先ず自動車のダツシュボードの燃料ゲージ
を点検してタンクが空になっているか否かを決定する。

燃料がタンク内に残っていることをゲージが示している
ものとする。そこで整備士が燃料管を点検した結果そこ
に漏れを発見したものとしよう。第３の事例の原因説明
は正確には合致していないが、それはこの問題の原因を
部分的に説明できる。事例検索装置１４は、新しい問題
を正確に説明できるように新しい問題の状態に整合しな
い事例３の説明の部分を適合させる。整備士は燃料管を
交換し、この新しい問題を解決する。この時点で自動車
整備士即ち利用者は、この新しい問題を１つの事例とし
て事例ライブラリ１２内に言己憶させる決定を行う。こ
の新しい事例は原因説明及び解決策を付しで完成する。

この新しい事例の事例ライブラリ１２への付加が本事例
ベース推断システムが遂行する第２の型の学習である。

本発明の装置及び方法を使用すると真に関係がある事例
だけが利用者に戻されるので、問題に対する解決策を迅
速に捜すことができる。本発明の事例検索システムの特
定の応用を説明したが１本システムの他の分野への応用
も考えられる。例えば、本システムは、ルーチン設計の
分野に、またはハードウェアの障害解析、ソフトウェア
の障害解析、医療診断、スケジ１−リング、プロセス設
計、クレジット解析、投資業務等に使用可能であり、コ
ンピュータオペレーティングシステムの障害解析の分野
に限定されるものではない６

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明の実施例による事例ベース推断システ
ムのブロック線図であり、 第２図は、第１図の事例ベース推断システムをコンピュ
ータオペレーティングシステムにおける問題を解決する
応用に適用するブロック線図であり、 第３図は、第１図の事例ベース推断システムに使用され
る原因モデルの概要図であり、第４図は、第１図の事例
ベース推断システムに使用される原因説明の概要図であ
る。 ｌＯ・・・事例ベース推断システム １２・・・事例ライブラリ １４・・・事例検索装置 １６・・・事例推断装置 １８・・・意味知識データベース ２０・・・原因モデルデータベース ３０・・・コンピュータ ３２・・・システムダンプ解析装置 ３８・・・データ構造 ４１・・・前処理段階 ４２・・・処理段階 ４３・・・後処理段階 ４４・・・引き渡し段階 ５６・・・原因説明 ５８．６０・・・支持段階 ６２．６４・・・制約 ７０・・・アクセス違反 享２０ ？

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、事例ライブラリ、事例検索装置及び事例推断装置を
   有する事例ベース推断システムにおいて事例検索を遂行
   する方法であって、 ある問題の症状を入手し、 その問題の症状に基づいて事例ライブラリに記憶されて
   いる症状、原因説明及び解決策からなる事例集台を読み
   出し、 この事例集合内の各事例毎に、その事例の原因説明に基
   づいて、その事例がその問題に真に関係があるか否かを
   決定し、 その問題に真に関係があると決定された事例を事例ベー
   ス推断システムの利用者へ戻す 諸段階を具備する方法。 ２、決定段階中に事例集合内の他の事例がその問題に真
   に関係があるか否かを学習して真に関係がある他の事例
   を受け入れ、その問題の原因説明に明白に整合せず真に
   関係がないものと学習した他の事例を拒絶する 段階をも具備する請求項１に記載の方法。 ３、問題を解決した後に、その問題の症状、原因説明及
   びその問題の解決策を事例ライブラリ内に記憶させる段
   階をも具備する請求項２に記載の方法。 ４、決定段階が、読み出した事例の原因説明とその問題
   とを整合させることを試みる段階を含む請求項３に記載
   の方法。 ５、原因説明の整合を試みる段階が、原因説明に基づい
   た原因モデルを参照することを含む請求項４に記載の方
   法。 ６、コンピュータのコンピュータオペレーティングシス
   テムの問題に対する解決策を提供する装置であって、 コンピュータに接続され、コンピュータからオペレーテ
   ィングシステムのクラッシュに関する情報を入手するシ
   ステムダンプ解析装置、及びこのシステムダンプ解析装
   置に結合され、事例ライブラリと、この事例ライブラリ
   に結合されている事例検索装置とを含む事例ベース推断
   システム を具備し、事例検索装置が、システムダンプ解析装置が
   入手した情報を使用してコンピュータオペレーティング
   システムの問題に対する解決策を含んでいる真に関係が
   ある事例を読み出すようにした装置。 ７、事例ベース推断システムが、事例検索装置に結合さ
   れている意味知識データベースと、事例検索装置に結合
   されている成分原因モデルデータベースと、事例検索装
   置に結合されている事例推断装置をも含む請求項６に記
   載の装置。