JPH0830458A - 問題解決支援システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 問題解決支援システムに関し、利用者が予測
したい項目を指定できるようにするとともに、知識ベー
スを半自動的に更新できるようにする。 【構成】 類似事例検索部は、知識ベース中の問題解決
事例と項目値間距離データベース（ＤＢ）および目的別
重みＤＢ中に定義されたルールに基づき、類似度評価部
を用いて現在進行中の問題に類似する事例を抽出する。
事例格納部は、知識ベースに新たに蓄積された事例を解
析して、得られた解析結果に基づいて項目値間距離ＤＢ
および目的別重みＤＢを更新するとともに、解析結果を
知識ベースに格納する。現在進行中の問題およびその既
知項目については、ユーザインタフェースを介して類似
事例検索部や事例格納部などに入力する。これにより、
利用者が予測したい項目を指定できるとともに、知識ベ
ースを半自動的に更新することができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は問題解決支援システムに
係り、特に、過去の問題解決事例が蓄積された知識ベー
スに基づいて現在進行中の問題に関する情報を予測する
問題解決支援システムに関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、現在進行中のひとつの問題に
関する複数の情報が時間間隔を空けて逐次得られていく
ような場合に、すべての情報が得られる以前に問題解決
に必要な推論を実行する方法が、特開平４−３４６１３
１号公報において開示されている。上記従来技術は、例
えば設備，機器，装置等の状態を診断するためのルール
がいくつかあったとき、現在までに得られた情報に関す
るルールのみを用いて推論を実行することで上記設備，
機器，装置等の状態を診断するという動作を、上記診断
に必要な情報がすべて揃うまで繰り返し行うというもの
である。したがって、この従来技術では診断に必要な情
報がすべて揃う以前でも速報的な早期診断が可能であ
り、時間の経過とともに情報量が増加することによって
診断内容が順次正確なものに移行してゆく。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来技術は、診断に必要な情報がすべて揃う以前に得られ
た情報および当該情報に関連してあらかじめ決められた
ルールのみに基づいて設備，機器，装置等の状態を診断
するものであり、診断内容について利用者が診断すべき
項目を任意に指定することができないという問題点があ
った。また、診断するためのルールはあらかじめ固定的
に決めておく必要があり、新たな診断対象が発生するな
ど過去に前例のない問題解決の必要があった場合に、元
のルールを更新して上記問題解決にも対応できる新たな
ルールを作成することが困難であるという問題点があっ
た。

【０００４】したがって本発明の目的は、上記の問題点
を解決して、現在進行中のひとつの問題に関する複数の
情報が時間間隔を空けて逐次入手されていくような場合
に、問題解決について利用者が特定の項目を指定できる
とともに、新たに発生した問題にも対応可能なルールを
過去の問題解決事例などから容易にまた自動的に作成す
ることができる問題解決支援システムを提供することに
ある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】

(1) 上記の目的を達成するため、本発明の問題解決支援
システムは、知識ベースに蓄積された過去の問題解決事
例およびルールデータベースに定義された問題解決のた
めのルールに基づき、現在進行中の問題について指定さ
れた目的項目を推論するための当該問題に類似する特定
の問題解決事例を抽出する類似事例抽出処理部と、前記
知識ベースに新たに蓄積された問題解決事例を構成する
知識項目を解析して、得られた解析結果に基づいて前記
ルールデータベースを更新し、前記解析結果を前記知識
ベースに格納する新規事例格納処理部と、当該問題およ
び関連する既知項目の逐次入力と、前記目的項目の指定
入力と、前記類似事例抽出処理部によって抽出された特
定の問題解決事例の提示出力とが行われるユーザインタ
フェースとを具備する構成としたものである。

【０００６】(2) また、(1)の構成において、前記類似事
例抽出処理部を、前記知識ベース中の問題解決事例を順
次検索する類似事例検索部と、前記目的項目について当
該問題と検索された問題解決事例との類似の度合いを前
記ルールデータベース中のルールに基づいて評価する類
似度評価部とによって構成したものである。

【０００７】(3) また、(1)または(2) の構成において、
前記ルールデータベースを、ある目的項目に対する各々
の既知項目の距離データを蓄積する項目値間距離データ
ベースと、ある目的項目に対する各々の既知項目の重み
データを蓄積する目的別重みデータベースとによって構
成したものである。

【０００８】

【作用】上記構成に基づく作用を説明する。

【０００９】本発明の問題解決支援システムでは、知識
ベースに蓄積された過去の問題解決事例およびルールデ
ータベースに定義された問題解決のためのルールに基づ
き、現在進行中の問題について指定された目的項目を推
論するための当該問題に類似する特定の問題解決事例を
抽出する類似事例抽出処理部と、前記知識ベースに新た
に蓄積された問題解決事例を構成する知識項目を解析し
て、得られた解析結果に基づいて前記ルールデータベー
スを更新し、前記解析結果を前記知識ベースに格納する
新規事例格納処理部と、当該問題および関連する既知項
目の逐次入力と、前記目的項目の指定入力と、前記類似
事例抽出処理部によって抽出された特定の問題解決事例
の提示出力とが行われるユーザインタフェースとを具備
する構成としたことにより、ユーザインタフェースを介
してユーザが当該問題について指定した目的項目に関連
する既知情報に基づいて類似事例抽出処理部が抽出した
特定の問題解決事例が当該ユーザに提供されるので、推
論目的が異なる場合であっても各々の目的に適した類似
事例をユーザに提示できる。また、知識ベースに新たに
蓄積された問題解決事例に基づいて新規事例格納処理部
がルールデータベースおよび知識ベースの更新を半自動
的に行うので、知識ベースの整備に必要な工数を削減す
るとともに新たな知識を容易に追加することができる。

【００１０】

【実施例】以下、本発明の問題解決支援システムの一実
施例を図面を用いて詳細に説明する。

【００１１】図１は、本発明の問題解決支援システムの
一実施例の全体的な構成を示すブロック図である。同図
中、１０１は利用者からの入力操作や利用者への情報提
示などを媒介するユーザインタフェース、１０２および
１０３は類似事例検索部および類似度評価部（両者が請
求項中の“類似事例抽出処理部”に相当する）、１０４
は知識ベース、１０５および１０６は項目値間距離デー
タベースおよび目的別重みデータベース（両者が請求項
中の“ルールデータベース”に相当する）、１０７は事
例格納部（請求項中の“新規事例格納処理部”に相当す
る）である。知識ベース１０４には、過去に発生した障
害対応事例（問題解決事例）や後述する項目と項目値の
組合せなどが蓄積されている。項目値間距離データベー
ス１０５には、各々の項目値間の相違度（どの程度違う
のか）を把握するためのデータが格納されている。な
お、目的別重みデータベース１０６における「目的」と
は、“項目の値を事前に予測すること”または“項目の
値が満足すべき基準を設けるとともに当該基準に合わせ
て他の項目値を予測すること”であり、「重み」とは、
“目的項目に既知項目が影響する度合い”のことであ
る。事例格納部１０７は、ユーザインタフェース１０１
から入力されるか、あるいは、知識ベース１０４に新た
に蓄積された障害対応事例を解析して、項目値間距離デ
ータベース１０５および目的別重みデータベース１０６
を更新するとともに、解析結果として得られた項目と項
目値の組合せなどを知識ベース１０４に格納する。

【００１２】本実施例の問題解決支援システムでは、現
在進行中の障害に対応しようとする際に、類似度評価部
１０３が項目値間距離データベース１０５および目的別
重みデータベース１０６を参照して得られた情報に基づ
き、類似事例検索部１０２が当該障害に最も類似する障
害対応事例を知識ベース１０４から検索する。そして当
該障害復旧後、当該障害対応事例は類似事例検索部１０
２によって未解析の問題解決事例として知識ベース１０
４に格納される。なお、項目値間距離データベース１０
５および目的別重みデータベース１０６は、知識ベース
１０４に蓄積されている過去の障害対応事例に基づき、
事例格納部１０７によって構築または更新することがで
きる。

【００１３】すなわち、本実施例の問題解決支援システ
ムの一般的な運用は、以下に示す手順にしたがって行
う。 過去に発生した問題解決事例をユーザインタフェース
１０１を介していくつか入力し、事例格納部１０７を用
いて各々の知識項目間における因果関係の構造や項目値
の相関を求めることによって、知識ベース１０４，項目
値間距離データベース１０５，目的別重みデータベース
１０６の整備をあらかじめ行っておく。

【００１４】ユーザインタフェース１０１を介して、
利用者が現在進行中の問題と目的項目（予測したい情
報）とを入力する。

【００１５】類似事例検索部１０２は、知識ベース１
０４に蓄積されている過去の問題解決事例を順次検索
し、類似度評価部１０３を用いて現在進行中の問題と比
較する。類似度評価部１０３は、問題解決事例と現在進
行中の問題のそれぞれを構成している項目ごとに類似の
度合いを評価して（評価対象とする項目は現在進行中の
問題に含まれる項目とする。また、類似度は目的項目に
応じて評価するため、項目値間距離データベース１０５
に格納する距離データは、予測の目的のそれぞれに応じ
た値としておく。）から、各項目ごとの類似度を総合し
て、問題解決事例が現在進行中の問題と類似しているか
否かを評価する（類似度の総合に際して、目的項目によ
り大きく影響する項目をより重要視するため、目的別重
みデータベース１０６に格納する各項目の重要度を示す
データは、予測の目的のそれぞれに応じた値としてお
く。）。

【００１６】ユーザインタフェース１０１を介して、
検索された類似事例を利用者に提示する。

【００１７】事例格納部１０７は、解決された（現在
進行中であった）問題を新たな問題解決事例として知識
ベース１０４に格納するとともに、必要に応じて各々の
知識項目間における因果関係の構造を新たに決定しなお
して、項目値間距離データベース１０５および目的別重
みデータベース１０６の更新を行う。ここで、項目値間
距離データベース１０５の更新では、各々の項目値の各
問題解決事例における出現傾向などから項目値間の相関
を求め、この相関値に基づいてある項目の項目値を予測
する際の別の項目の項目値間の距離を評価し、この値を
項目値間距離データベース１０５に格納する。また、目
的別重みデータベース１０６の更新では、上記相関値に
基づいてある項目の項目値を予測する際に別の項目から
受ける影響を評価し、影響のより大きい項目が重要視さ
れるようにする。

【００１８】図２は、図１中の事例格納部による処理の
流れを概略的に示すフローチャートであり、上述した
に相当する処理である。以下、図２に基づいて事例格納
部１０７による処理の流れを詳細に説明する。

【００１９】ステップ２０１：解決済み問題（＝問題解
決事例）の入力・解析 本ステップでは、第１に、知識ベース１０４に蓄積され
ている未解析の問題解決事例（最近発生した問題を解決
したときの事例であり、その結果がまだ項目値間距離デ
ータベース１０５および目的別重みデータベース１０６
に反映されていない。）を取り出す。図３は、問題解決
事例の具体例を示す図である。ここで、値が設定されて
いない未入力の項目があったときには、利用者に対して
当該項目の値の入力を促す。そして、入力がなかった場
合には、あらかじめ設定されたデフォルト値で代用す
る。なお、問題解決事例は、項目と項目値との組合せに
よって表現されており、状況情報，調査内容，問題解決
後の人間による補足入力情報などを含む。図４は、問題
解決事例を構成する項目および項目値の一例を示す図で
ある。

【００２０】第２に、問題解決事例を構成する各々の項
目を、当該項目に関する情報発生の時間的前後関係が把
握できるように時系列的に展開することにより、各々の
知識項目間における因果関係の構造を決定する。この展
開は、当該情報の発生時刻や、あらかじめ定義された内
容に基づいて行う。ここで、“定義された内容”とは解
析用のルールであって、あらかじめ何らかのデータを定
義しておくものとするが、これらの解析用知識について
は、問題解決事例を構成する知識項目の定義や問題解決
事例を解析する際に利用者が入力することもできる。ま
た、上記ルールの中で自明な関係を有するものについて
は相関の検討を行わない（ステップ２０２における選択
対象としない）ようにしてもよい。ここで、“自明な関
係”とは、ある項目の間で項目値が１対１に対応する関
係のことであり、例えば、障害の発生を通知してきた顧
客名と当該顧客の電話番号との関係が“自明な関係”に
相当する。なお、図５は、時系列的に展開された項目の
一例を示す図である。

【００２１】ステップ２０２：項目間の相関を評価 本ステップでは、第１に、ステップ２０１で入力・解析
した項目中から、推論の目的となり得る項目（目的項
目）をひとつずつ選択する。“目的項目”は、目的別重
みデータベース１０６における「目的」と同一項目であ
り、“事前に予測しておきたい項目（「原因」，「部
位」，「対策」，「顧客影響」，「回復時間」など）”
や、“項目値に制限をつけておきたい項目”（「早期回
復」（回復時間），「顧客影響最小」（顧客影響）な
ど、組合せ定義も可）である。

【００２２】第２に、ステップ２０１で入力・解析した
項目中から、上記で選択した目的項目より早期に判明す
るはずの項目（既知項目）をひとつずつ選択する。これ
は、現在進行中の問題を解決するために必要な知識が時
系列的に発生してゆく過程で過去の問題解決事例を検索
する場合を想定したものである。例えば、広域ネットワ
ークにおける障害発生などにおいては、過去の問題解決
事例を解析するのに必要な情報を収集するまでに時間を
要する作業（人間の移動、テストなど）が必要となり、
得られる情報ごとに入手時刻にずれが生じることがあ
る。また、異常が同一系内で時間の経過とともに他部位
に伝播していく場合には、問題をできるだけ早期に解決
する必要があり、すべての情報が揃う前にその時点で入
手できた情報（「監視装置の状態」など）のみに基づい
て「問題の原因」や効率のよい「情報収集手順」を推論
し、対策を行うことが求められる。この場合、上記によ
って「入手できた情報」が“既知項目”に相当し、「問
題の原因」や「情報収集手順」などが“目的項目”に相
当する。

【００２３】第３に、目的項目と既知項目との間の相関
を求める。前述したように、類似事例検索部１０２は、
発生した障害に対処する過程で項目α＝α₁,項目β＝β
₁ であることがわかった時点で、知識ベース１０４に蓄
積されている過去の問題解決事例中で項目αの値がα₁
に、項目βの値がβ₁ に、それぞれ類似している問題解
決事例を検索し、検索された事例中の項目δの値と類似
した値が現在発生中の障害でも得られるものと予測す
る。すなわち、事例検索の目的は、項目δの値を事前に
予測することである。事例中の項目値間の類似度を評価
する場合、類似度評価部１０３は、例えば項目αの項目
値がα₁ またはα₂ であるような何通りかの問題解決事
例において、目的項目δの項目値δ₁ 〜δ₄ が同じよう
な傾向で現れているとき、項目値α₁ とα₂ は類似して
いるものと評価する（なお、項目値間距離データベース
１０５には、上述したような各項目値間の距離情報があ
らかじめ格納されているものとする）。したがって、項
目値α₁ 〜α₃ と項目値δ₁〜δ₄ が同時に現れる問題
解決事例数などから項目αおよびδの相関を求めて、こ
れによって項目αおよびδの類似度（距離）を評価する
ことができる。

【００２４】また、事例間の類似度を総合評価する場
合、類似度評価部１０３は、検索された複数の問題解決
事例の中で、複数の既知項目のうち目的項目に与える影
響がより大きい項目の項目値が現在進行中の問題におけ
る既知項目の項目値に類似している事例について、より
高い類似度を有しているものと総合評価する（なお、目
的別重みデータベース１０６には、目的項目別の既知項
目の重要度があらかじめ格納されているものとする）。
例えば、既知項目α，β，γが目的項目δに与える影響
の大きさが〔α＞β＞γ〕の順位であったとすると、現
在進行中の問題における既知項目の項目値が［α₁,β₁,
γ₃ ］であった場合には、既知項目の項目値が［α₂,β
₁,γ₂ ］であった事例よりも［α₁,β₂,γ₂ ］であった
事例の方がより高い類似度を有しているものと総合評価
される。ここで、既知項目が目的項目に与える影響の度
合いは、既知項目の項目値と目的項目の項目値との間に
１対１あるいはｎ対１の関係が明確に現れて、既知項目
の値に目的項目の値が左右されるほど大きいといえるの
で、目的項目δとの相関の偏りに応じて目的別重みデー
タベース１０６に格納すべき既知項目α，β，γの総合
評価の際の重要度を決定することができる。なお、上記
において“相関”とは、選択した目的項目（の組）の対
象事例中の全項目値に対する選択した既知項目の対象事
例中の全項目値の相関の強さのことであり、事例数が膨
大な場合には最新のｎ事例のみを対象事例として処理量
を削減することもできる。また、相関の強さは、統計的
手法やニューラルネットなどで算出できるが、これにつ
いても新しい事例ほど重要視するようにしたり、あるい
は重要視する事例を利用者が特定してもよい。

【００２５】なお、図６は類似度評価部において用いら
れる相関値の一例を示す図であり、既知項目α（α₁,α
₂,α₃,α₄ のいずれかを項目値とする），既知項目β
（β₁,β₂,β₃,β₄ のいずれかを項目値とする），既知
項目γ（γ₁,γ₂,γ₃,γ₄ のいずれかを項目値とする）
に対する目的項目δ（δ₁,δ₂,δ₃ のいずれかを項目値
とする）の相関値を示している。同図中、例えば既知項
目β＝β₁ に対する目的項目δ＝δ₂ の相関値は１６で
あり、β＝β₁ であるときにδ＝δ₂ である確度はβが
異なる値であるときよりもかなり高いといえる。

【００２６】ステップ２０３：既知項目の値と他の知識
の同一項目の値との距離評価 ある目的項目に着目したとき、評価対象とする既知項目
の項目値について、ある問題解決事例における値と別の
問題解決事例における値は、各々の目的項目の項目値と
の相関が一致に近いほど目的項目に対する距離が近いと
みなせる。そこで、この一致の度合いをベクトル処理や
各種クラスタリング手法などによって数値化する。図７
は項目値間距離データベースに蓄積される距離データの
一例を示す図であり、目的項目α（α₁,α₂ のいずれか
を項目値とする）および既知項目β（β₁,β₂,β₃,β₄,
β₅ のいずれかを項目値とする）の場合の例である。同
図において、問題解決事例を検索する目的が「事前に目
的項目αの項目値を推論すること」であったとき、既知
項目β＝β₂ である事例と既知項目β＝β₃ である事例
とは類似度が高いといえる。また、図６の例において
は、問題解決事例を検索する目的が「事前に目的項目δ
の項目値を推論すること」であったとき、既知項目γ＝
γ₁ である事例と既知項目γ＝γ₂ である事例とは類似
度が高いといえる。

【００２７】ステップ２０４：項目値間距離データベー
ス更新 上記ステップ２０３で評価された結果（例えば、ベクト
ルの角度データなど）に基づいて、項目値間距離データ
ベース１０５における各々の既知項目の目的項目に対応
する距離データを更新する。

【００２８】ステップ２０５：既知項目の目的項目に対
する影響度評価 前記ステップ２０２で評価された相関に基づいて、ある
既知項目が目的項目にどの程度の影響を与えているのか
を数値化する。この場合、項目値全体における相関値の
偏りが大きいほど影響の度合いが大きいとみなせる。

【００２９】ステップ２０６：目的別重みデータベース
更新 上記ステップ２０５で評価された影響度に基づいて、目
的別重みデータベース１０６におけるある目的項目に対
する各々の既知項目の重みデータを更新する。

【００３０】ステップ２０７：知識ベースに解析済み事
例を格納 前述したステップ２０１による解析で求められた各々の
知識項目間の関係構造を、知識ベース１０４に格納す
る。

【００３１】以上のように、本実施例によれば、ユーザ
インタフェースを介してユーザが当該問題について指定
した目的項目に関連する既知情報に基づいて類似事例抽
出処理部が抽出した特定の問題解決事例が当該ユーザに
提供されるので、推論目的が異なる場合であっても各々
の目的に適した類似事例をユーザに提示できる。また、
知識ベースに新たに蓄積された問題解決事例に基づいて
新規事例格納処理部がルールデータベースおよび知識ベ
ースの更新を半自動的に行うので、知識ベースの整備に
必要な工数を削減するとともに新たな知識を容易に追加
することができる。

【００３２】

【発明の効果】以上詳しく説明したように、本発明の問
題解決支援システムによれば、知識ベースに蓄積された
過去の問題解決事例およびルールデータベースに定義さ
れた問題解決のためのルールに基づき、現在進行中の問
題について指定された目的項目を推論するための当該問
題に類似する特定の問題解決事例を抽出する類似事例抽
出処理部と、前記知識ベースに新たに蓄積された問題解
決事例を構成する知識項目を解析して、得られた解析結
果に基づいて前記ルールデータベースを更新し、前記解
析結果を前記知識ベースに格納する新規事例格納処理部
と、当該問題および関連する既知項目の逐次入力と、前
記目的項目の指定入力と、前記類似事例抽出処理部によ
って抽出された特定の問題解決事例の提示出力とが行わ
れるユーザインタフェースとを具備する構成としたこと
により、ユーザインタフェースを介してユーザが当該問
題について指定した目的項目に関連する既知情報に基づ
いて類似事例抽出処理部が抽出した特定の問題解決事例
が当該ユーザに提供されるので、推論目的が異なる場合
であっても各々の目的に適した類似事例をユーザに提示
できるという効果が得られる。また、知識ベースに新た
に蓄積された問題解決事例に基づいて新規事例格納処理
部がルールデータベースおよび知識ベースの更新を半自
動的に行うので、知識ベースの整備に必要な工数を削減
するとともに新たな知識を容易に追加することができる
という効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の問題解決支援システムの一実施例の全
体的な構成を示すブロック図である。

【図２】図１中の事例格納部による処理の流れを概略的
に示すフローチャートである。

【図３】図１中の事例格納部に入力される問題解決事例
の具体例を示す図である。

【図４】図３の問題解決事例を構成する項目および項目
値の一例を示す図である。

【図５】時系列的に展開された項目の一例を示す図であ
る。

【図６】類似度評価部において用いられる相関値の一例
を示す図である。

【図７】項目値間距離データベースに蓄積される距離デ
ータの一例を示す図である。

【符号の説明】

１０１ ユーザインタフェース １０２ 類似事例検索部 １０３ 類似度評価部 １０４ 知識ベース １０５ 項目値間距離データベース １０６ 目的別重みデータベース １０７ 事例格納部

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 知識ベースに蓄積された過去の問題解決
   事例およびルールデータベースに定義された問題解決の
   ためのルールに基づき、現在進行中の問題について指定
   された目的項目を推論するための当該問題に類似する特
   定の問題解決事例を抽出する類似事例抽出処理部と、 前記知識ベースに新たに蓄積された問題解決事例を構成
   する知識項目を解析して、得られた解析結果に基づいて
   前記ルールデータベースを更新し、前記解析結果を前記
   知識ベースに格納する新規事例格納処理部と、 当該問題および関連する既知項目の逐次入力と、前記目
   的項目の指定入力と、前記類似事例抽出処理部によって
   抽出された特定の問題解決事例の提示出力とが行われる
   ユーザインタフェースとを具備する構成としたことを特
   徴とする問題解決支援システム。
2. 【請求項２】 前記類似事例抽出処理部を、 前記知識ベース中の問題解決事例を順次検索する類似事
   例検索部と、 前記目的項目について当該問題と検索された問題解決事
   例との類似の度合いを前記ルールデータベース中のルー
   ルに基づいて評価する類似度評価部とによって構成した
   ことを特徴とする請求項１記載の問題解決支援システ
   ム。
3. 【請求項３】 前記ルールデータベースを、 ある目的項目に対する各々の既知項目の距離データを蓄
   積する項目値間距離データベースと、 ある目的項目に対する各々の既知項目の重みデータを蓄
   積する目的別重みデータベースとによって構成したこと
   を特徴とする請求項１または２記載の問題解決支援シス
   テム。