(57)【要約】【課題】新規作業における失敗原因を予測し、過去に同様の失敗が生じた作業のトラブルへの対処法を提示する。【解決手段】学習装置１において、記憶部１０は、それぞれに失敗原因が特定されている作業内容が記載された複数の文書であって、各文書は失敗原因を示す情報としてあらかじめ用意された複数の失敗原因ラベルの中から少なくとも一つの原因ラベルが紐付けられている文書である複数の作業文書を記憶する。ベクトル生成部１１０は、複数の作業文書に含まれる単語に基づいて、複数の作業文書それぞれから一つの特徴ベクトルを生成する。学習部１１１は、複数の作業文書それぞれから生成された複数の特徴ベクトルと、各作業文書に紐付けられている失敗原因ラベルとを学習データとして、特徴ベクトルを入力としたときに複数の失敗原因ラベルの中から少なくとも一つの失敗原因ラベルを出力する学習モデルを出力する。【選択図】図２
2020194498.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
それぞれに失敗原因が特定されている作業内容が記載された複数の文書であって、各文書は前記失敗原因を示す情報としてあらかじめ用意された複数の失敗原因ラベルの中から少なくとも一つの原因ラベルが紐付けられている文書である複数の作業文書を記憶する記憶部と、
前記複数の作業文書に含まれる単語に基づいて、前記複数の作業文書それぞれから一つの特徴ベクトルを生成するベクトル生成部と、
前記複数の作業文書それぞれから生成された複数の特徴ベクトルと、各作業文書に紐付けられている失敗原因ラベルとを学習データとして、特徴ベクトルを入力としたときに前記複数の失敗原因ラベルの中から少なくとも一つの失敗原因ラベルを出力する学習モデルを出力する学習部と、
を備える学習装置。
【請求項２】
前記作業文書は少なくとも作業内容に関する作業名称と作業概要とを含み、
前記ベクトル生成部は、前記作業名称と前記作業概要とに含まれる複数の単語それぞれの重要度を示す数値を要素とするベクトルを前記特徴ベクトルとして生成する、
請求項１に記載の学習装置。
【請求項３】
前記記憶部が記憶する複数の作業文書は、異なる分野における作業文書を含む、
請求項１又は２に記載の学習装置。
【請求項４】
前記複数の失敗原因ラベルのうち少なくとも１つの失敗原因ラベルは、分野の異同に関わらず失敗原因を示す共通の情報として前記作業文書に紐付けられる、
請求項３に記載の学習装置。
【請求項５】
前記ベクトル生成部は、前記記憶部に新たな作業文書が追加されることを契機として、前記記憶部に記憶された複数の作業文書それぞれの特徴ベクトルを再生成し、
前記学習部は、前記再生成された特徴ベクトルと、各作業文書に紐付けられている失敗原因ラベルとを学習データとする学習により、前記学習モデルを再出力する、
請求項１から４のいずれか１項に記載の学習装置。
【請求項６】
請求項１から５のいずれか１項に記載の学習装置における学習部が生成した学習モデルを取得するモデル取得部と、
新規作業の作業内容が記載された作業文書を取得する新規作業取得部と、
前記新規作業の作業文書に含まれる複数の単語に基づいて特徴ベクトルを生成するベクトル生成部と、
前記学習モデルに前記特徴ベクトルを入力することにより、前記新規作業を実施する際の失敗原因を示す１又は複数の失敗原因ラベルを取得するモデル適用部と、
前記モデル適用部が取得した１又は複数の失敗原因ラベルと、前記学習装置の記憶部が記憶している前記複数の作業文書それぞれに紐付けられている失敗原因ラベルとの類似度を算出する類似度算出部と、
前記類似度算出部が算出した類似度のうち、所定の通知条件を満たす類似度に対応する失敗原因ラベルが紐付けられている作業文書を前記新規作業の申請者の端末に通知する通知部と、
を備える情報処理装置。
【請求項７】
前記通知部が通知した作業文書を閲覧したことを示す既読情報を前記申請者の端末から取得する閲覧履歴取得部と、
前記閲覧履歴取得部が前記既読情報を取得したことを条件として、前記新規作業の実施を承認する権限を備える承認者の端末に承認依頼を送信することを許可する申請許可部と、
をさらに備える請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
プロセッサが、
それぞれに失敗原因が特定されている作業内容が記載された複数の文書であって、各文書は前記失敗原因を示す情報としてあらかじめ用意された複数の失敗原因ラベルの中から少なくとも一つの原因ラベルが紐付けられている文書である複数の作業文書に含まれる単語に基づいて、前記複数の作業文書それぞれから一つの特徴ベクトルを生成するステップと、
前記複数の作業文書それぞれから生成された複数の特徴ベクトルと、各作業文書に紐付けられている失敗原因ラベルとを学習データとして、特徴ベクトルを入力としたときに前記複数の失敗原因ラベルの中から少なくとも一つの失敗原因ラベルを出力する学習モデルを出力するステップと、
を実行する学習方法。
【請求項９】
コンピュータに、
それぞれに失敗原因が特定されている作業内容が記載された複数の文書であって、各文書は前記失敗原因を示す情報としてあらかじめ用意された複数の失敗原因ラベルの中から少なくとも一つの原因ラベルが紐付けられている文書である複数の作業文書に含まれる単語に基づいて、前記複数の作業文書それぞれから一つの特徴ベクトルを生成する機能と、
前記複数の作業文書それぞれから生成された複数の特徴ベクトルと、各作業文書に紐付けられている失敗原因ラベルとを学習データとして、特徴ベクトルを入力としたときに前記複数の失敗原因ラベルの中から少なくとも一つの失敗原因ラベルを出力する学習モデルを出力する機能と、
を実現させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習装置、情報処理装置、学習方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
通信設備の新規導入や設定の変更作業、建設現場における作業等は、万が一作業失敗が生じた場合の影響が大きなものとなり得るため、これらの作業には高い信頼性が求められている。このため、例えば特許文献１には、作業対象システム構成の類似度に基づいてトラブル対処を提示する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開第２００９／１２２５２５号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記の技術は、トラブル対処の作業対象となるシステムと構成が類似した過去の障害事例から、トラブルの原因及び対処法を優先的に提示する技術である。構成が類似したシステムのトラブルへの対処法を提示する場合、想定しうる失敗原因が多岐にわたるため、必ずしも有用な情報を提示できるとは限らない。
【０００５】
本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、新規作業における失敗原因を予測し、過去に同様の失敗が生じた作業のトラブルへの対処法を提示することができる技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の第１の態様は、学習装置である。この装置は、それぞれに失敗原因が特定されている作業内容が記載された複数の文書であって、各文書は前記失敗原因を示す情報としてあらかじめ用意された複数の失敗原因ラベルの中から少なくとも一つの原因ラベルが紐付けられている文書である複数の作業文書を記憶する記憶部と、前記複数の作業文書に含まれる単語に基づいて、前記複数の作業文書それぞれから一つの特徴ベクトルを生成するベクトル生成部と、前記複数の作業文書それぞれから生成された複数の特徴ベクトルと、各作業文書に紐付けられている失敗原因ラベルとを学習データとして、特徴ベクトルを入力としたときに前記複数の失敗原因ラベルの中から少なくとも一つの失敗原因ラベルを出力する学習モデルを出力する学習部と、を備える。
【０００７】
前記作業文書は少なくとも作業内容に関する作業名称と作業概要とを含んでもよく、前記ベクトル生成部は、前記作業名称と前記作業概要とに含まれる複数の単語それぞれの重要度を示す数値を要素とするベクトルを前記特徴ベクトルとして生成してもよい。
【０００８】
前記記憶部が記憶する複数の作業文書は、異なる分野における作業文書を含んでもよい。
【０００９】
前記複数の失敗原因ラベルのうち少なくとも１つの失敗原因ラベルは、分野の異同に関わらず失敗原因を示す共通の情報として前記作業文書に紐付けられてもよい。
【００１０】
前記ベクトル生成部は、前記記憶部に新たな作業文書が追加されることを契機として、前記記憶部に記憶された複数の作業文書それぞれの特徴ベクトルを再生成してもよく、前記学習部は、前記再生成された特徴ベクトルと、各作業文書に紐付けられている失敗原因ラベルとを学習データとする学習により、前記学習モデルを再出力してもよい。
【００１１】
本発明の第２の態様は、情報処理装置である。この装置は、上記のいずれかの学習装置における学習部が生成した学習モデルを取得するモデル取得部と、新規作業の作業内容が記載された作業文書を取得する新規作業取得部と、前記新規作業の作業文書に含まれる複数の単語に基づいて特徴ベクトルを生成するベクトル生成部と、前記学習モデルに前記特徴ベクトルを入力することにより、前記新規作業を実施する際の失敗原因を示す１又は複数の失敗原因ラベルを取得するモデル適用部と、前記モデル適用部が取得した１又は複数の失敗原因ラベルと、前記学習装置の記憶部が記憶している前記複数の作業文書それぞれに紐付けられている失敗原因ラベルとの類似度を算出する類似度算出部と、前記類似度算出部が算出した類似度のうち、所定の通知条件を満たす類似度に対応する失敗原因ラベルが紐付けられている作業文書を前記新規作業の申請者の端末に通知する通知部と、を備える。
【００１２】
前記情報処理装置は、前記通知部が通知した作業文書を閲覧したことを示す既読情報を前記申請者の端末から取得する閲覧履歴取得部と、前記閲覧履歴取得部が前記既読情報を取得したことを条件として、前記新規作業の実施を承認する権限を備える承認者の端末に承認依頼を送信することを許可する申請許可部と、をさらに備えてもよい。
【００１３】
本発明の第３の態様は、学習方法である。この方法において、プロセッサが、それぞれに失敗原因が特定されている作業内容が記載された複数の文書であって、各文書は前記失敗原因を示す情報としてあらかじめ用意された複数の失敗原因ラベルの中から少なくとも一つの原因ラベルが紐付けられている文書である複数の作業文書に含まれる単語に基づいて、前記複数の作業文書それぞれから一つの特徴ベクトルを生成するステップと、前記複数の作業文書それぞれから生成された複数の特徴ベクトルと、各作業文書に紐付けられている失敗原因ラベルとを学習データとして、特徴ベクトルを入力としたときに前記複数の失敗原因ラベルの中から少なくとも一つの失敗原因ラベルを出力する学習モデルを出力するステップと、を実行する。
【００１４】
本発明の第４の態様は、プログラムである。このプログラムは、コンピュータに、それぞれに失敗原因が特定されている作業内容が記載された複数の文書であって、各文書は前記失敗原因を示す情報としてあらかじめ用意された複数の失敗原因ラベルの中から少なくとも一つの原因ラベルが紐付けられている文書である複数の作業文書に含まれる単語に基づいて、前記複数の作業文書それぞれから一つの特徴ベクトルを生成する機能と、前記複数の作業文書それぞれから生成された複数の特徴ベクトルと、各作業文書に紐付けられている失敗原因ラベルとを学習データとして、特徴ベクトルを入力としたときに前記複数の失敗原因ラベルの中から少なくとも一つの失敗原因ラベルを出力する学習モデルを出力する機能と、を実現させる。
【００１５】
このプログラムを提供するため、あるいはプログラムの一部をアップデートするために、このプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体が提供されてもよく、また、このプログラムが通信回線で伝送されてもよい。
【００１６】
なお、以上の構成要素の任意の組み合わせ、本発明の表現を方法、装置、システム、コンピュータプログラム、データ構造、記録媒体などの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、新規作業における失敗原因を予測し、過去に同様の失敗が生じた作業のトラブルへの対処法を提示することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】実施の形態に係る情報処理システムの概要を説明するための図である。
【図２】実施の形態に係る学習装置及び情報処理装置の機能構成を模式的に示す図である。
【図３】実施の形態に係る失敗原因ラベルの一例を表形式で示す図である。
【図４】実施の形態に係る作業内容の文書の一例を模式的に示す図である。
【図５】実施の形態に係る情報処理装置が提供する作業申請画面の一例を模式的に示す図である。
【図６】実施の形態に係る情報処理装置が実行する類似作業抽出処理及び申請可否判定処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
＜実施の形態の概要＞
図１は、実施の形態に係る情報処理システムＳの概要を説明するための図である。実施の形態に係る情報処理システムＳは、実際に作業がなされた作業内容とそのときの失敗原因とが対応づけられたデータに基づいて、作業内容が入力されたときに推定される失敗原因を出力する学習モデルを生成する「学習フェーズ」と、学習フェーズにおいて生成された学習モデルを用いて、新規作業内容を入力してその作業の失敗原因を推定する検出フェーズとの２つのフェーズを実行する。
【００２０】
具体的には、図１に示すように、情報処理システムＳは、複数の作業内容と、各作業内容に紐付けられている１又は複数の失敗原因ラベルとを学習データとして、作業内容が入力されたときに失敗原因ラベルを出力する学習モデルを、例えば単純ベイズ分類器やＤＮＮ（Deep Neural Networks）等の既知の機械学習を用いて生成する（図１における（１））。
【００２１】
また、情報処理システムＳは、これから実施が予定されている作業の作業内容が記された文書を学習モデルに適用し（図１における（２））、その作業内容を実施することで予想される失敗原因を示す１又は複数の失敗原因ラベルを取得する（図１における（３））。情報処理システムＳは、学習モデルの学習に用いた学習データを参照して、学習モデルが出力した１又は複数の失敗原因ラベルと類似する失敗原因ラベルが紐付けられている作業内容を特定して提示する（図１における（４））。
【００２２】
これにより、実施の形態に係る情報処理システムＳは、新規作業を実施しようとする作業者に対して、その新規作業における失敗原因を予測し、過去に同様の失敗が生じた作業のトラブルへの対処法を提示することができる。
【００２３】
＜実施の形態に係る学習装置１の機能構成＞
図２は、実施の形態に係る学習装置１及び情報処理装置２の機能構成を模式的に示す図である。学習装置１は、記憶部１０と制御部１１とを備える。同様に、情報処理装置２は、記憶部２０と制御部２１とを備える。学習装置１は、上述の「学習フェーズ」を実行し、情報処理装置２は、上述の「検出フェーズ」を実行する。
【００２４】
図２において、矢印は主なデータの流れを示しており、図２に示していないデータの流れがあってもよい。図２において、各機能ブロックはハードウェア（装置）単位の構成ではなく、機能単位の構成を示している。そのため、図２に示す機能ブロックは単一の装置内に実装されてもよく、あるいは複数の装置内に分かれて実装されてもよい。機能ブロック間のデータの授受は、データバス、ネットワーク、可搬記憶媒体等、任意の手段を介して行われてもよい。
【００２５】
記憶部１０及び記憶部２０は、それぞれ学習装置１及び情報処理装置２を実現するコンピュータのＢＩＯＳ（Basic Input Output System）等を格納するＲＯＭ（Read Only Memory）や学習装置１及び情報処理装置２の作業領域となるＲＡＭ（Random Access Memory）、ＯＳ（Operating System）やアプリケーションプログラム、当該アプリケーションプログラムの実行時に参照される種々の情報を格納するＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の大容量記憶装置である。
【００２６】
制御部１１は、学習装置１のＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のプロセッサであり、記憶部１０に記憶されたプログラムを実行することによってベクトル生成部１１０及び学習部１１１として機能する。同様に、制御部２１は、情報処理装置２のＣＰＵやＧＰＵ等のプロセッサであり、記憶部２０に記憶されたプログラムを実行することによってモデル取得部２１０、新規作業取得部２１１、ベクトル生成部２１２、モデル適用部２１３、類似度算出部２１４、通知部２１５、閲覧履歴取得部２１６、及び申請許可部２１７として機能する。
【００２７】
なお、図２は、学習装置１及び情報処理装置２がそれぞれ単一の装置で構成されている場合の例を示している。しかしながら、学習装置１及び情報処理装置２の少なくともいずれか一方は、例えばクラウドコンピューティングシステムのように複数のプロセッサやメモリ等の計算リソースによって実現されてもよい。この場合、制御部１１又は制御部２１
を構成する各部は、複数の異なるプロセッサの中の少なくともいずれかのプロセッサがプログラムを実行することによって実現される。また、図２は、学習装置１及び情報処理装置２が異なる装置で構成されている場合の例を示しているが、学習装置１及び情報処理装置２は単一の装置で構成されてもよい。
【００２８】
［学習フェーズ］
まず、学習装置１が実行する学習フェーズについて説明する。
【００２９】
学習装置１の記憶部１０は、複数の作業文書を記憶している。この作業文書は、それぞれに失敗原因が特定されている作業内容が記載された複数の文書である。各文書は、失敗原因を示す情報としてあらかじめ用意された複数の失敗原因ラベルの中から少なくとも一つの原因ラベルが紐付けられている。
【００３０】
ベクトル生成部１１０は、複数の作業文書に含まれる単語に基づいて、複数の作業文書それぞれから一つの特徴ベクトルを生成する。具体的には、ベクトル生成部１１０は、失敗が生じた作業情報に含まれる、作業名称及び作業概要に出現する各単語のＴＦ−ＩＤＦ（Term Frequency-Inverse Document Frequency）を計算することでベクトルを作成する。
【００３１】
既知の手法であるため詳細は省略するが、ＴＦ−ＩＤＦは、文書中に出現する単語の重要度を評価する手法である。ＴＦ−ＩＤＦは、ある文書に出現する単語ｔの出現頻度と、文書全体における単語ｔの出現頻度を用いることで、多くの文書で横断的に出現する単語の重要度を下げつつ、特定の文書に多く出現する単語の重要度を上げることができる特徴量を抽出することができる手法である。
【００３２】
なお、ある文書ｄに出現した単語ｔのＴＦ−ＩＤＦ値ｗ（ｔ，ｄ）は、以下の式（１）で計算される。
【００３３】
【数１】
2020194498.tif 000003
【００３４】
式（１）において、ｎｔ，ｄは文書ｄにおける単語ｔの出現頻度、Σｓ∈ｄｎｔ，ｄは文書ｄにおける全単語の出現頻度、ｄｆ（ｔ）は単語ｔが１回でも出現した文書数、Ｎは全文書の数を示す。例えば、ある一つの文書ｄにおいて、単語ｔの出現頻度が大きいほど、ＴＦ−ＩＤＦ値は大きくなる。また、ある単語ｔが出現する文書の数が少ないほどＴＦ−ＩＤＦ値は大きくなる。
【００３５】
ベクトル生成部１１０は、全文書のうち少なくとも一つの文書に出現する単語ｔそれぞれについてＴＦ−ＩＤＦ値を計算し、その値を要素とするベクトルを特徴ベクトルとして生成する。すなわち、ある文書ｄに関する特徴ベクトルの各要素は、その文書ｄに含まれる複数の単語それぞれの重要度を示す数値である。式（１）より、ある文書ｄには出現しないが、別の文書には出現する単語ｔについての文書ｄにおけるＴＦ−ＩＤＦ値は０となる。
【００３６】
学習部１１１は、ベクトル生成部１１０が複数の作業文書それぞれから生成した複数の特徴ベクトルと、各作業文書に紐付けられている失敗原因ラベルとを学習データとして、特徴ベクトルを入力としたときに複数の失敗原因ラベルの中から少なくとも一つの失敗原因ラベルを出力する学習モデルを出力する。
【００３７】
これにより、学習装置１は、新規作業を記した文書から、その作業で起こりうる失敗原因を推定するための学習モデルを生成することができる。結果として、学習装置１は、過去に同様の失敗が生じた作業のトラブルへの対処法を提示することも可能となる。なお、学習部１１１が出力した学習モデルは、記憶部１０に格納される。また、記憶部１０に格納された学習モデルは、情報処理装置２の記憶部２０とも共有される。
【００３８】
図３は、実施の形態に係る失敗原因ラベルの一例を表形式で示す図である。図３に示す例では、複数の失敗原因の項目にそれぞれ通し番号が割り当てられており、各失敗原因に割り当てられた通し番号が失敗原因レベルとして用いられる。また、各失敗原因は、その項目が属する分野も割り当てられている。ここで「失敗原因が属する分野」とは、例えば、ネットワーク分野、建築分野、製鉄分野等、手順分野があげられる。
【００３９】
例えば、図３において、失敗原因ラベルとしてＱが割り当てられている項目は「ソフトウェアバグ」であり、これはネットワーク分野の失敗原因であることを示している。さらに、各分野にまたがって共通する失敗原因の内容には、属する分野として「共通」が割り当てられている。例えば、失敗原因ラベル２の項目は「試験不足」であるが、これは各分野共通の失敗原因となり得る。
【００４０】
このように、複数の失敗原因ラベルのうち少なくとも１つの失敗原因ラベルは、分野の異同に関わらず失敗原因を示す共通の情報として作業文書に紐付けられる。各分野に特有の失敗原因に加えて、複数の分野に共通して起こりうる失敗原因を設定することにより、ある分野における失敗原因の知見を他の分野に適用することができる。
【００４１】
図４は、実施の形態に係る作業内容の文書の一例を模式的に示す図である。作業内容の文書は記憶部１０に格納されており、学習部１１１による学習モデル生成の際に利用される。図４に示すように、作業内容を記した文書は、その作業内容の属する分野、失敗事例の詳細を記載するサイトへのリンク、作業日時、担当部署、作業名称、作業概要、確認ポイント、失敗原因ラベル、振り返り情報、及び今後の対策の各項目について記載されている。
【００４２】
図４はネットワーク分野の作業内容の文書を示しているが、記憶部１０が記憶する複数の作業文書は、異なる分野における作業文書を含んでいる。また、作業文書には、作業の分野の異同に関わらず共通に用いられる失敗原因ラベルも紐付けられる。学習部１１１は、ベクトル生成部１１０が生成した特徴ベクトルと、作業文書に記載されている失敗原因ラベル群（図４に示す例では、２及び１３）との組み合わせを、記憶部１０に複数の作業内容の文書それぞれについて取得する。
【００４３】
学習部１１１は、取得した特徴ベクトルと失敗原因ラベル群との組み合わせを学習データとして、特徴ベクトルを入力したときに、失敗原因ラベル群を出力する学習モデルを生成する。これにより、学習部１１１は、異なる分野にまたがって起こりうる失敗原因の知見を反映させた学習モデルを生成することができる。
【００４４】
限定はしないが、ベクトル生成部１１０は、作業内容の文書のうち作業名称と作業概要とに含まれる複数の単語それぞれの重要度を示す数値を要素とするベクトルを特徴ベクトルとして生成してもよい。作業名称及び作業概要に含まれる単語は、他の項目に記載される単語と比較して、作業内容をより強く反映する単語が用いられると考えられるからである。これにより、学習装置１は、生成する学習モデルの精度を向上させることができる。
【００４５】
通信設備の新規導入や設定の変更作業、建設現場等における作業は日々行われるものである。このため、作業内容及び失敗事例は日々追加され得る。そこで、ベクトル生成部１１０は、記憶部１０に新たな作業文書が追加されることを契機として、記憶部１０に記憶された複数の作業文書それぞれの特徴ベクトルを再生成する。学習部１１１は、再生成された特徴ベクトルと、各作業文書に紐付けられている失敗原因ラベルとを学習データとする学習により、学習モデルを再出力する。これにより、学習装置１は、生成する学習モデルに最新の作業文書の内容を反映させることができる。
【００４６】
［検出フェーズ］
図２の説明に戻り、情報処理装置２が実行する検出フェーズについて説明する。
【００４７】
情報処理装置２のモデル取得部２１０は、学習装置１における学習部１１１が生成した学習モデルを記憶部２０から読み出して取得する。新規作業取得部２１１は、新規作業の作業内容が記載された作業文書を取得する。ここで「新規作業」とは、記憶部１０に記憶されている作業内容とは異なり、これから実行することが予定されている作業である。したがって、新規作業の作業内容が記載されている文書には、失敗原因ラベルは割り当てられていない。
【００４８】
ベクトル生成部２１２は、モデル取得部２１０が取得した新規作業の作業文書に含まれる複数の単語に基づいて特徴ベクトルを生成する。具体的には、ベクトル生成部２１２は、ベクトル生成部１１０と同様に、新規作業の内容が記載された文書に含まれる各単語ｔについてＴＦ−ＩＤＦ値を計算し、その値を要素とするベクトルを特徴ベクトルとして生成する。
【００４９】
モデル適用部２１３は、モデル取得部２１０が取得した学習モデルに新規作業取得部２１１が生成した特徴ベクトルを入力することにより、新規作業を実施する際に予想される失敗原因を示す１又は複数の失敗原因ラベルを取得する。類似度算出部２１４は、モデル適用部２１３が取得した１又は複数の失敗原因ラベルと、学習装置１の記憶部１０が記憶している複数の作業文書それぞれに紐付けられている失敗原因ラベルとの類似度を算出する。
【００５０】
具体的には、類似度算出部２１４は、類似度の計算に既知のＪａｃｃａｒｄ係数を用いる。Ｊａｃｃａｒｄ係数は２つの集合の類似性を表す指標であり、Ｊａｃｃａｒｄ係数に基づく集合Ａと集合Ｂとの類似度Ｊ（Ａ，Ｂ）は以下の式（２）で表される。
【００５１】
【数２】
2020194498.tif 000004
ここで｜ｘ｜は、集合ｘの要素の数を表す。
【００５２】
例えば、第１の失敗原因ラベルの集合である失敗原因ラベル群Ａの要素が｛１，２，３｝であり、第２の失敗原因ラベルの集合である失敗原因ラベル群Ｂの要素が｛２，３，４，５｝であるとする。この場合、Ａ∩Ｂの要素は｛２，３｝、Ａ∪Ｂの要素は｛１，２，３，４，５｝となる。したがって、類似度算出部２１４は、失敗原因ラベル群Ａと失敗原因ラベル群Ｂとの類似度を、Ｊａｃｃａｒｄ係数Ｊ（Ａ，Ｂ）＝２／５＝０．４とする。
【００５３】
通知部２１５は、類似度算出部２１４が算出した類似度のうち、所定の通知条件を満たす類似度に対応する失敗原因ラベルが紐付けられている作業文書を申請者の端末（不図示）に通知する。「所定の通知条件」とは、通知部２１５が新規作業と類似する作業を判定するために参照する類似作業判定条件である。
【００５４】
具体的には、通知部２１５は、類似度算出部２１４が算出した類似度が所定の閾値を超えることを条件として作業文書を申請者の端末に通知する。所定の閾値は学習モデルの性能等を考慮して学習装置１の管理者が実験により定めればよいが、例えば０．７である。この場合、通知部２１５は、類似度算出部２１４が算出した類似度が０．７を超える失敗原因ラベルが紐付けられている作業文書を申請者の端末に通知する。これにより、作業申請者は、過去に同様の失敗が生じた作業のトラブルへの対処法を把握することができる。
【００５５】
ここで、通知部２１５は、Ｊａｃｃａｒｄ係数が同値となった作業文書については、記述量順に提示してもよい。記述量の多い過去作業ほど有用な情報が含まれやすいと考えられるからである。これにより、作業申請者は、有用な情報と考えられる情報を優先して把握することができる。
【００５６】
一般に、通信設備の新規導入や設定の変更作業、建設現場における作業等を実施する前には、作業の実施をする者がその作業の実施を許可する権限を備える承認者に対し、実施の承認をとることが広く行われている。実施の形態に係る情報処理装置２は、作業を行うために承認の申請をする申請者の端末と通信し、作業の申請及び承認に係る作業を電子的に実現するワークフロー機能も提供する。
【００５７】
図５は、実施の形態に係る情報処理装置２が提供する作業申請画面Ｗの一例を模式的に示す図である。図５に示す作業申請画面Ｗは、申請者の端末の表示部に表示される。図５に示す例において、符号Ｉを付したアイコンは、作業申請者が承認者に承認依頼を送信するために用いられる申請アイコンＩである。作業申請者は、例えばマウス等の図示しないポインティングデバイスを用いて申請アイコンＩを押下すると、申請内容が承認者の端末（不図示）に送信される。
【００５８】
ここで、図５に示す作業申請画面Ｗでは、申請アイコンＩがアクティブとなっておらず、作業申請者は申請をすることができない。これは、作業申請画面Ｗにおいて、作業申請者が過去の類似作業に目を通したか否かを示す未読／既読ラジオボタンＲが未読となっているからである。作業申請者は、過去の類似作業に目を通して未読／既読ラジオボタンＲを既読にすることにより、はじめて申請アイコンＩがアクティブとなる。
【００５９】
これを実現するために、閲覧履歴取得部２１６は、通知部２１５が通知した作業文書を閲覧したことを示す既読情報を申請者の端末から取得する。具体的には、閲覧履歴取得部２１６は、申請者の端末の表示部に表示された未読／既読ラジオボタンＲが既読となったときに、そのことを示す既読情報を申請者の端末から取得する。
【００６０】
申請許可部２１７は、閲覧履歴取得部２１６が既読情報を取得したことを条件として、新規作業の実施を承認する権限を備える承認者の端末に承認依頼を送信することを許可する。具体的には、申請許可部２１７は、申請者の端末の表示部に表示された申請アイコンＩをアクティブとするための指示命令を申請者の端末に送信する。作業申請者は、新規作業の承認を申請する前に、新規作業と同様の失敗が起こりうる過去の作業内容に目を通す機会が得られるので、承認申請の前に作業内容について見直すきっかけとすることができる。
【００６１】
＜学習装置１が実行する類似作業抽出処理及び申請可否判定処理の処理フロー＞
図６は、実施の形態に係る情報処理装置２が実行する類似作業抽出処理及び申請可否判定処理の流れを説明するためのフローチャートである。本フローチャートにおける処理は、例えば情報処理装置２が起動したときに開始する。
【００６２】
モデル取得部２１０は、学習装置１における学習部１１１が生成した学習モデルを取得する（Ｓ２）。新規作業取得部２１１は、新規作業の作業内容が記載された作業文書を申請者の端末から取得する（Ｓ４）。
【００６３】
ベクトル生成部２１２は、新規作業の作業文書に含まれる複数の単語に基づいて特徴ベクトルを生成する（Ｓ６）。モデル適用部２１３は、学習モデルに特徴ベクトルを入力することにより、新規作業を実施する際の失敗原因を示す１又は複数の失敗原因ラベルを取得する（Ｓ８）。
【００６４】
類似度算出部２１４は、モデル適用部２１３が取得した１又は複数の失敗原因ラベルと、学習装置１の記憶部１０が記憶している複数の作業文書それぞれに紐付けられている失敗原因ラベルとの類似度を算出する（Ｓ１０）。通知部２１５は、類似度算出部２１４が算出した類似度のうち、所定の通知条件を満たす類似度に対応する失敗原因ラベルが紐付けられている過去の作業文書を申請者の端末に通知する（Ｓ１２）。
【００６５】
閲覧履歴取得部２１６は、通知部２１５が通知した作業文書を閲覧したことを示す既読情報を申請者の端末から取得していない間（Ｓ１４のＮｏ）、処理を待機する。閲覧履歴取得部２１６が既読情報を申請者の端末から取得すると（Ｓ１４のＹｅｓ）、申請許可部２１７は、新規作業の実施を承認する権限を備える承認者の端末に承認依頼を送信することを許可する（Ｓ１６）。申請許可部２１７が承認依頼を送信することを許可すると、本フローチャートにおける処理は終了する。
【００６６】
＜実施の形態に係る情報処理システムＳが奏する効果＞
以上説明したように、実施の形態に係る学習装置１によれば、新規作業を記した文書から、その作業で起こりうる失敗原因を推定するための学習モデルを生成することができる。結果として、情報処理装置２は、過去に同様の失敗が生じた作業のトラブルへの対処法を提示することもできる。また、実施の形態に係る情報処理装置２によれば、過去に同様の失敗が生じた作業のトラブルへの対処法を作業申請者に通知することができる。
【００６７】
例えば、メンテナンスや修正作業の頻度が少ない分野では、過去の失敗事例の蓄積が少なくなる。その場合、作業者が新規に作業を行おうとしても、その分野において過去に類似したシステムや作業がない場合には失敗事例を提示することが難しい。実施の形態に係る情報処理システムＳは、過去の失敗事例に付与する失敗原因ラベルを抽象化し、異なる分野における作業文書に共通で用いられる失敗原因ラベルを用意することにより、他分野で生じた失敗事例を別の分野の事例として流用することができる。この結果、失敗事例のデータ不足を解消することができる。
【００６８】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。例えば、装置の全部又は一部は、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。また、複数の実施の形態の任意の組み合わせによって生じる新たな実施の形態も、本発明の実施の形態に含まれる。組み合わせによって生じる新たな実施の形態の効果は、もとの実施の形態の効果をあわせ持つ。
【符号の説明】
【００６９】
１・・・学習装置
１０・・・記憶部
１１・・・制御部
１１０・・・ベクトル生成部
１１１・・・学習部
２・・・情報処理装置
２０・・・記憶部
２１・・・制御部
２１０・・・モデル取得部
２１１・・・新規作業取得部
２１２・・・ベクトル生成部
２１３・・・モデル適用部
２１４・・・類似度算出部
２１５・・・通知部
２１６・・・閲覧履歴取得部
２１７・・・申請許可部
Ｓ・・・情報処理システム
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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