(57)【要約】【課題】より網羅的に不具合を把握することが可能な情報処理装置等を提供する。【解決手段】情報処理装置（１００）は、取得部（１２２）と、記号化部（１４２１）と、推定部（１４２２）とを備える。取得部（１２２）は、電子機器の動作状況を示すログ情報を取得する。記号化部（１４２１）は、ログ情報に一義的に対応する記号を付与する。推定部（１４２３）は、再帰型ニューラルネットワークを用いた学習モデルに記号を適用して、記号に対応するログ情報の出現確率分布を推定する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子機器の動作状況を示す第１ログ情報を取得する取得部と、
前記第１ログ情報に一義的に対応する第１記号を付与する記号化部と、
ニューラルネットワークを用いた学習モデルに前記第１記号を適用して、前記第１記号に対応する第１ログ情報の出現確率を示す第１確率分布を出力するように学習させる学習部と
を備える、情報処理装置。
【請求項２】
前記第１ログ情報は、前記電子機器の制御プログラムの実行中における動作状況を示すソフトウェアログ情報である、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記記号化部は、前記第１ログ情報に、前記第１記号として識別番号を付与する、請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記学習部は、再帰型ニューラルネットワークを用いた学習モデルに前記第１記号を入力させ、前記学習モデルの出力結果に基づいて前記第１確率分布を学習させる、請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記取得部は、前記電子機器の動作状況を示す第２ログ情報を取得し、
前記第１ログ情報と前記第２ログ情報とは、同形式の情報であり、
前記記号化部は、前記第２ログ情報に一義的に対応する第２記号を付与し、
前記学習モデルに前記第２記号を入力させ、前記学習モデルの出力結果に基づいて前記第２ログ情報の出現確率を示す第２確率分布を推論する推論部と、
推論された前記第２確率分布によって特定される前記第２ログ情報の推論出現順序と、前記第２ログ情報が示す実際出現順序との比較に基づいて、前記電子機器の不具合の可能性の有無を判定する判定部と
を更に備える、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
電子機器の動作状況を示す第１ログ情報を取得するステップと、
前記第１ログ情報に一義的に対応する第１記号を付与するステップと、
ニューラルネットワークを用いた学習モデルに前記第１記号を適用して、前記第１記号に対応する第１ログ情報の出現確率を示す第１確率分布を出力するように学習させるステップと
を包含する、不具合推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置および不具合推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像形成装置等の電子機器においては、誤動作等の不具合が発生した場合、早期に不具合の状況を把握し、その原因を特定する必要がある。そこで、不具合が発生する可能性があるときのみ、デバッグのためのデータを取得（デバッグログを実行）する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−２１０２５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、デバッグログを実行するためには、開発者が不具合を検知するための検知条件を明確にして、予めプログラムに組み込む必要がある。ところが、多機能で複雑化した電子機器で想定外の動作をした場合は、不具合を検知できない場合がある。更に、想定外の動作を含め、すべての不具合を事前に明確にすることは困難であり、不具合等の把握については改善の余地がある。
【０００５】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、より網羅的に不具合を把握することが可能な情報処理装置および不具合推定方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明による情報処理装置は、取得部と、記号化部と、学習部とを備える。前記取得部は、電子機器の動作状況を示す第１ログ情報を取得する。前記記号化部は、前記第１ログ情報に一義的に対応する第１記号を付与する。前記学習部は、ニューラルネットワークを用いた学習モデルに前記第１記号を適用して、前記第１記号に対応する第１ログ情報の出現確率を示す出現確率分布を出力するように学習させる。
【０００７】
本発明による不具合推定方法は、電子機器の動作状況を示す第１ログ情報を取得するステップと、前記第１ログ情報に一義的に対応する第１記号を付与するステップと、ニューラルネットワークを用いた学習モデルに前記第１記号を適用して、前記第１記号に対応する第１ログ情報の出現確率を示す出現確率分布を出力するように学習させるステップとを包含する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、より網羅的に不具合を把握することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施形態に係る画像形成装置の概略を示す模式図である。
【図２】本実施形態に係る画像形成装置の構成を示すブロック図である。
【図３】本実施形態に係るソフトウェアログ情報、およびソフトウェアログ情報に対応する翻訳内容の一例を示す図である。
【図４】本実施形態に係るソフトウェアログ辞書の一例を示す図である。
【図５】本実施形態に係るコーパスと、コーパスの２値化データとの一例を示す図である。
【図６】本実施形態に係る再帰型ニューラルネットワークを含む学習モデルの一例を示す模式図である。
【図７】本実施形態に係る不具合推定結果テーブルの一例を示す図である。
【図８】本実施形態に係る不具合推定処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。なお、図中、同一又は相当部分については同一の参照符号を付して説明を繰り返さない。
【００１１】
まず、図１を参照して、本実施形態の画像形成装置１００の概略について説明する。図１は、画像形成装置１００の概略を示す模式図である。画像形成装置１００は、シートＳに画像を形成する。画像形成装置１００は、例えば、プリンター、コピー機又は複合機である。画像形成装置１００は、ファクシミリ機能を有してもよい。本実施形態では、画像形成装置１００は電子写真方式である。
【００１２】
なお、画像形成装置１００は、「情報処理装置」の一例である。ここで、本発明に係る情報処理装置は、画像形成装置１００に限定されない。更に、画像形成装置１００は、情報処理装置の情報処理対象と一体化されているが、一体化された電子機器に限定されない。例えば、情報処理装置は、ネットワームに接続されたサーバー装置であってもよい。そして、サーバー装置は、ネットワークを介して電子機器からソフトウェアログ情報を受信し、電子機器の不具合の可能性の有無を推定してもよい。
【００１３】
画像形成装置１００は、画像形成部１１０と、取得部１２０と、通信部１３０と、装置制御部１４０と、入出力部１５０とを備える。画像形成部１１０、取得部１２０、通信部１３０および装置制御部１４０は、画像形成装置１００の筐体内に設置される。
【００１４】
画像形成部１１０は、シートＳに画像を形成する。例えば、シートＳは、普通紙、再生紙、薄紙、厚紙、コート紙又はＯＨＰ（Ｏｖｅｒｈｅａｄ  Ｐｒｏｊｅｃｔｏｒ）シートである。
【００１５】
取得部１２０は、電子機器の動作状況を示すログ情報を取得する。具体的には、取得部１２０は、電子機器の制御プログラムの実行中における動作状況を示すソフトウェアログ情報を取得する。ここで、「ソフトウェアログ情報」とは、制御プログラムに基づいて制御された電子機器の振る舞いを、日時などとともに時系列に記録した１文の情報である。例えば、ソフトウェアログ情報は、電子機器の状態、各機能の制御結果、エラー若しくは障害の状態、又は他の電子機器との通信状況等を示す。取得部１２０は、第１取得部１２２と、第２取得部１２４とを含む。
【００１６】
第１取得部１２２は、電子機器の動作状況を示す第１ログ情報を取得する。ここで、「第１ログ情報」は、自然言語処理の学習モデルと同様の手法で、第１確率分布を学習させるために使用されるソフトウェアログ情報である。本実施形態では、第１ログ情報は、例えば、３０００〜４０００程度のソフトウェアログ情報を含む。第１確率分布は、第１ログ情報に含まれる各ソフトウェアログ情報の出現確率を示す。
【００１７】
第２取得部１２４は、電子機器の動作状況を示す第２ログ情報を取得する。ここで、「第２ログ情報」は、学習済みの学習モデルに適用させて、第２確率分布を推論するために使用されるソフトウェアログ情報である。本実施形態では、第２ログ情報は、例えば、１０００〜１５００程度のソフトウェアログ情報を含む。第２確率分布は、第２ログ情報に含まれる各ソフトウェアログ情報の出現確率を示す。なお、第２ログ情報と第１ログ情報とは、同形式であるが、内容の異なる情報である。
【００１８】
通信部１３０は、同じ通信方式（プロトコル）を利用する通信機が搭載された電子機器との間で通信が可能である。具体的には、通信部１３０は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）などのネットワーク網を介して、他の電子機器と通信する。通信部１３０は、例えば、ＬＡＮボードのような通信モジュール（通信機器）である。
【００１９】
装置制御部１４０は、制御プログラムを実行することによって、画像形成装置１００の各構成部分の動作を制御する。更に、装置制御部１４０は、ニューラルネットワークを含む学習モデルを用いて、画像形成装置１００の不具合の可能性の有無を推定する。具体的には、装置制御部１４０は、再帰型ニューラルネットワーク（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ：以下、「ＲＮＮ」と称する場合がある）に、ソフトウェアログ情報を示す記号を入力させ、自然言語処理のための学習モデルと同様の手法を用いて、不具合の可能性の有無を推定する。例えば、ＲＮＮにおいて、特異なソフトウェアログ情報が検出された場合に、不具合の可能性があると推定する。ＲＮＮは、入力層と、隠れ層と、出力層とを有する。なお、隠れ層は、１層であってもよく、２層以上であってもよい。
【００２０】
入出力部１５０は、各種の情報をユーザーに報知する。具体的には、入出力部１５０は、装置制御部１４０で不具合の可能性があると判定された場合に、その旨を示す情報を報知する。更に、入出力部１５０は、ユーザーから指示を受け付ける。入出力部１５０は、表示部１５２と、受付部１５４と、音声出力部１５６とを有する。
【００２１】
表示部１５２は、各種の情報を画面に表示する。具体的には、表示部１５２は、装置制御部１４０で不具合の可能性があると判定された場合に、不具合の可能性がある旨を示す内容を画面に表示する。
【００２２】
表示部１５２は、ディスプレイおよびタッチセンサーを含む。表示部１５２は、例えば、液晶ディスプレイを含むタッチパネルである。なお、ディスプレイは、液晶ディスプレイに限らず、有機ＥＬディスプレイ（Ｏｒｇａｎｉｃ  Ｅｌｅｃｔｒｏ  Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ  Ｄｉｓｐｌａｙ）でもよい。
【００２３】
タッチセンサーは、被検知体によるタッチを検知する。タッチセンサーは、被検知体によるタッチを検知した位置を示す検知信号を出力する。被検知体は、例えば、ユーザーの手指である。タッチセンサーは、例えば、抵抗膜方式のタッチセンサーである。
【００２４】
受付部１５４は、例えば、テンキー、スタートキー、およびキャンセルキーを含む。
【００２５】
音声出力部１５６は、各種の情報を音声で報知する。具体的には、音声出力部１５６は、装置制御部１４０で不具合の可能性があると判定された場合に、不具合の可能性がある旨を音声で報知する。
【００２６】
画像形成部１１０は、給送部１１２と、搬送部１１４と、作像部１１６とを含む。給送部１１２は、シートＳを収容する。また、給送部１１２は、必要に応じてシートＳを１枚ずつ給送する。
【００２７】
給送部１１２は、カセット１１２ａと、給送ローラー１１２ｂとを備える。カセット１１２ａは、複数枚のシートＳを収容する。給送ローラー１１２ｂは、カセット１１２ａに収容されたシートＳを給送する。給送ローラー１１２ｂは、カセット１１２ａに収容された複数枚のシートＳのうち最上面に位置するシートＳを１枚ずつ給送する。ここでは、給送部１１２は、複数のカセット１１２ａを備え、複数のカセット１１２ａごとに給送ローラー１１２ｂが設置されている。
【００２８】
搬送部１１４は、給送部１１２によって給送されたシートＳを作像部１１６に搬送する。詳細には、搬送部１１４は、給送部１１２によって給送されたシートＳを１枚ずつ作像部１１６に搬送する。作像部１１６がシートＳに画像を形成した後、搬送部１１４は、作像部１１６からシートＳを搬送し、シートＳを画像形成装置１００の外部に排出する。
【００２９】
搬送部１１４は、搬送ローラー１１４ａを複数含む。搬送ローラー１１４ａは、シートＳを搬送する。搬送部１１４において、複数の搬送ローラー１１４ａによってシートＳの搬送路が形成される。
【００３０】
搬送ローラー１１４ａは、回転ローラーを含む。回転ローラーは、回転軸を中心に回転する。典型的には、搬送ローラー１１４ａは、一対の回転ローラーを含む。一対の回転ローラーは、互いに対向して回転軸を中心に回転する。一例では、一対の回転ローラーのうちの一方の回転ローラーはモーターの動力にしたがって回転し、他方の回転ローラーは従動して回転する。シートＳは、回転する一対の回転ローラーの間に進入し、回転ローラーによって付勢されて回転ローラーから押し出される。
【００３１】
搬送ローラー１１４ａは、レジストローラー１１４ｒを含む。レジストローラー１１４ｒは、作像部１１６にシートＳを搬送するタイミングを調整する。レジストローラー１１４ｒは、シートＳの搬送を一旦停止し、作像部１１６の所定のタイミングに合わせて作像部１１６にシートＳを搬送する。
【００３２】
トナーコンテナＣａ〜Ｃｄは画像形成装置１００に装着される。トナーコンテナＣａ〜Ｃｄの各々は画像形成装置１００に対して着脱自在である。トナーコンテナＣａ〜Ｃｄのそれぞれには異なる色のトナーが収容される。トナーコンテナＣａ〜Ｃｄのトナーは画像形成部１１０に供給される。画像形成部１１０は、トナーコンテナＣａ〜Ｃｄから供給されたトナーを用いて画像を形成する。
【００３３】
例えば、トナーコンテナＣａは、イエロー色のトナーを収容し、作像部１１６にイエロー色のトナーを供給する。トナーコンテナＣｂは、マゼンタ色のトナーを収容し、作像部１１６にマゼンタ色のトナーを供給する。トナーコンテナＣｃは、シアン色のトナーを収容し、作像部１１６にシアン色のトナーを供給する。トナーコンテナＣｄは、ブラック色のトナーを収容し、作像部１１６にブラック色のトナーを供給する。
【００３４】
作像部１１６は、トナーコンテナＣａ〜Ｃｄに収容されたトナーを用いて、画像データに基づく画像をシートＳに形成する。ここでは、作像部１１６は、露光部１１６ａ、感光体ドラム１１６ｂ、帯電部１１６ｃ、現像部１１６ｄ、１次転写ローラー１１６ｅ、クリーニング部１１６ｆ、中間転写ベルト１１６ｇ、２次転写ローラー１１６ｈ、および、定着部１１６ｉを含む。
【００３５】
中間転写ベルト１１６ｇは、モーターの動力にしたがって回転する回転ローラーによって回転する。現像部１１６ｄには、モーターが取り付けられている。現像部１１６ｄ内のトナーは、モーターの回転に伴って攪拌される。
【００３６】
感光体ドラム１１６ｂ、帯電部１１６ｃ、現像部１１６ｄ、１次転写ローラー１１６ｅおよびクリーニング部１１６ｆは、トナーコンテナＣａ〜Ｃｄのそれぞれに対応して設けられる。複数の感光体ドラム１１６ｂは、中間転写ベルト１１６ｇの外表面に当接し、中間転写ベルト１１６ｇの回転方向に沿って配置される。複数の１次転写ローラー１１６ｅは、複数の感光体ドラム１１６ｂに対応して設けられる。複数の１次転写ローラー１１６ｅは、中間転写ベルト１１６ｇを介して、複数の感光体ドラム１１６ｂに対向する。
【００３７】
帯電部１１６ｃは、感光体ドラム１１６ｂの周面を帯電する。露光部１１６ａは、画像データに基づく光を感光体ドラム１１６ｂの各々に照射し、感光体ドラム１１６ｂの周面には静電潜像が形成される。現像部１１６ｄは、静電潜像にトナーを付着させて静電潜像を現像し、感光体ドラム１１６ｂの周面にトナー像を形成する。したがって、感光体ドラム１１６ｂはトナー像を担持する。１次転写ローラー１１６ｅは、感光体ドラム１１６ｂに形成されたトナー像を中間転写ベルト１１６ｇの外表面に転写する。クリーニング部１１６ｆは、感光体ドラム１１６ｂの周面に残留しているトナーを除去する。
【００３８】
トナーコンテナＣａに対応する感光体ドラム１１６ｂは、静電潜像に基づきイエロー色のトナー像を形成し、トナーコンテナＣｂに対応する感光体ドラム１１６ｂは、静電潜像に基づきマゼンタ色のトナー像を形成する。トナーコンテナＣｃに対応する感光体ドラム１１６ｂは、静電潜像に基づきシアン色のトナー像を形成し、トナーコンテナＣｄに対応する感光体ドラム１１６ｂは、静電潜像に基づきブラック色のトナー像を形成する。
【００３９】
中間転写ベルト１１６ｇの外表面には、感光体ドラム１１６ｂから複数色のトナー像が重畳して転写され、画像が形成される。このため、中間転写ベルト１１６ｇは、画像を担持する。２次転写ローラー１１６ｈは、中間転写ベルト１１６ｇの外表面に形成された画像をシートＳに転写する。
【００４０】
定着部１１６ｉは、トナー像が転写されたシートＳを加熱および加圧することによって、トナー像をシートＳに定着させる。定着部１１６ｉは、加熱ローラー１１６ｊおよび加圧ローラー１１６ｋを備える。加熱ローラー１１６ｊおよび加圧ローラー１１６ｋは互いに対向して配置され、定着ニップを形成する。中間転写ベルト１１６ｇと２次転写ローラー１１６ｈとの間を通過したシートＳは、定着ニップを通過することにより所定の定着温度で加熱されながら、加圧される。この結果、トナー像がシートＳに定着する。搬送部１１４は、トナー像の定着されたシートＳを画像形成装置１００の外部に排出する。
【００４１】
次に、図１および図２を参照して、画像形成装置１００の構成のうち、特に装置制御部１４０の構成について、詳細に説明する。図２は、画像形成装置１００の構成を示すブロック図である。
【００４２】
図２に示すように、装置制御部１４０は、処理部１４２と、記憶部１４４とを備える。処理部１４２は、例えば、プロセッサーである。プロセッサーは、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）である。処理部１４２は、記憶部１４４に記憶された制御プログラムを実行することによって、画像形成装置１００の各構成部分の動作を制御する。
【００４３】
処理部１４２は、記号化部１４２１と、学習部１４２２と、推論部１４２３と、判定部１４２４と、制御部１４２５とを含む。本実施形態において、処理部１４２が記憶部１４４に記憶された制御プログラムを実行することによって、制御プログラムが、記号化部１４２１と、学習部１４２２と、推論部１４２３と、判定部１４２４と、制御部１４２５との機能を実現する。
【００４４】
記号化部１４２１は、図４を参照して後述するソフトウェアログ辞書の一文の情報に一義的に対応する記号を付与する。具体的には、記号化部１４２１は、ソフトウェアログ情報として取得される可能性のあるすべての一文の情報に、ＩＤ番号を付与する。本実施形態では、記号化部１４２１は、第１ログ情報又は第２ログ情報として取得される可能性のあるすべての一文の情報に、ＩＤ番号を付与し、ソフトウェアログ辞書を作成する。なお、ＩＤ番号は、「識別番号」の一例である。
【００４５】
更に、記号化部１４２１は、第１ログ情報に含まれるすべてのソフトウェアログ情報に、ソフトウェアログ辞書に付与されたＩＤ番号を流用する。更に、記号化部１４２１は、第１ログ情報の場合と同様に、第２ログ情報に含まれるすべてのソフトウェアログ情報に、ソフトウェアログ辞書に付与されたＩＤ番号を流用する。
【００４６】
学習部１４２２は、ニューラルネットワークを用いた学習モデルに第１記号を適用して、第１記号に対応する第１ログ情報の出現確率を示す第１確率分布を学習させる。具体的には、学習部１４２２は、ＲＮＮを用いた学習モデルに第１記号を入力させ、学習モデルの出力結果に基づいて、第１確率分布を学習させる。
【００４７】
本実施形態では、学習部１４２２は、ＲＮＮを含む学習モデルに、順次、すべての第１記号を入力させて、第１ログ情報に含まれるすべてのソフトウェアログ情報の出現確率を示す第１確率分布を学習させる。具体的には、学習部１４２２は、いわゆる「ｏｎｅ−ｈｏｔベクトル」を利用して、学習モデルにすべての第１記号を順次入力させ、すべての第１記号の出現確率を学習させる。その際、学習部１４２２は、学習モデルから出力された出力結果が示す第１記号の出現順序と、教師データである第１記号の出現順序とに関する誤差を算出する。学習部１４２２は、算出した誤差に基づいて、学習モデルのパラメーターである、いわゆる「重み」と「バイアス」とを更新する。このように、学習部１４２２は、すべての第１記号の出現確率について学習させる。
【００４８】
推論部１４２３は、ＲＮＮを含む学習モデルに第２記号を入力させ、学習モデルからの出力結果に基づいて、第２記号に対応する第２ログ情報の出現確率を示す第２確率分布を推論する。具体的には、推論部１４２３は、特定の第２記号の次に出現する第２記号の出現確率を推論する。すなわち、推論部１４２３は、一の第２記号の次に出現する他の第２記号の確率を、すべての第２記号について推論する。このように、推論部１４２３は、すべての第２記号の出現確率を推論する。
【００４９】
判定部１４２４は、推論された第２確率分布によって特定される第２ログ情報の推論出現順序と、第２ログ情報が示す実際出現順序との比較に基づいて、画像形成装置１００の不具合の可能性の有無を判定する。
【００５０】
制御部１４２５は、記憶部１４４に記憶された制御プログラムを実行することによって、画像形成装置１００の各構成部分を制御する。制御部１４２５は、演算素子を含む。演算素子は、プロセッサーを含む。一例では、プロセッサーは、中央処理演算機（ＣＰＵ）を含む。プロセッサーは、特定用途集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）を含んでもよい。
【００５１】
記憶部１４４は、各種のデータおよび制御プログラムを記憶する。記憶部１４４は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、および／又はソリッドステートドライブ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ：ＳＳＤ）によって構成される。記憶部１４４は、外部メモリーを含んでもよい。外部メモリーは、リムーバブルメディアである。記憶部１４４は、外部メモリーとして、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）メモリー、および／又はＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ）カードを含んでもよい。
【００５２】
更に、記憶部１４４は、制御プログラムを、コンピューター読取可能な記録媒体に非一時的に記録する。制御プログラムが非一時的に記録されるコンピューター読取可能な記録媒体は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、磁気ディスク又は光データ記憶装置を含む。
【００５３】
次に、図１〜図７を参照して、本実施形態の画像形成装置１００による不具合推定方法を説明する。図３は、画像形成装置１００による不具合推定方法に用いるソフトウェアログ情報３１０を説明するための模式図である。図３は、ソフトウェアログ情報３１０、およびソフトウェアログ情報３１０の翻訳内容３２０の一例を示す図である。
【００５４】
図１を参照して説明したように、取得部１２０は、第１ログ情報又は第２ログ情報として、画像形成装置１００の動作状況を示すソフトウェアログ情報３１０を取得する。取得部１２０は、取得した第１ログ情報又は第２ログ情報をＣＰＵが内蔵するＲＡＭ、又は非一時的な記録媒体に格納する。なお、取得部１２０は、ソフトウェアログ情報３１０を外部の電子機器から通信回線を介して取得してもよい。
【００５５】
なお、図３には、便宜のため、ソフトウェアログ情報３１０に対応させて、ソフトウェアログ情報３１０の翻訳内容３２０を示す。ソフトウェアログ情報３１０の翻訳内容３２０は、ソフトウェアログ情報３１０の内容をユーザーが分かり易い表現で示したものである。
【００５６】
図４は、本実施形態に係るソフトウェアログ辞書４００の一例を示す図である。図４に示すように、ソフトウェアログ辞書４００は、ＩＤ番号４１０と、辞書内容４２０とを含む。
【００５７】
ＩＤ番号４１０は、例えば昇順の番号である。ＩＤ番号４１０は、個々の辞書内容４２０に一義的に対応するように割り当てられている。
【００５８】
辞書内容４２０は、ソフトウェアログ情報３１０に登場するすべての一文の情報を含む。記号化部１４２１は、辞書内容４２０を構成する個々のソフトウェアログ情報に、ＩＤ番号を割り当てる（以下、ＩＤ番号が割り当てられた個々のソフトウェアログ情報を「単語」と称する場合がある）。
【００５９】
図５は、本実施形態に係るコーパス５１０と、コーパス５１０の２値化データ５２０との一例を示す図である。ここで、「コーパス」とは、自然言語処理を対象とした学習モデルにおいては、ある言語又はその言語の特定分野で観測された文節の並びの実例をいう。更に、コーパスは、コンピューターによって検索可能な大量の文節を含むデータベースである。本実施形態の「コーパス」も、自然言語処理を対象とした学習モデルにおけるコーパスと同様に、データベース化されている。
【００６０】
図６は、本実施形態に係る再帰型ニューラルネットワーク６００を含む学習モデルの一例を示す模式図である。再帰型ニューラルネットワーク６００は、入力層６１２と、隠れ層６１３と、出力層６１４と、ソフトマックス６１５とを含む。入力層６１２は、単語を入力する。具体的には、入力層６１２は、いわゆる「ｏｎｅ−ｈｏｔベクトル」を用いて、順次、すべての単語を入力する。隠れ層６１３は、入力層６１２から出力層６１４に値を伝播させる役目を担う。具体的には、隠れ層６１３は、「重み」と「バイアス」を含む関数によって、入力層６１２から出力層６１４に値を伝播させている。出力層６１４は、入力層６１２に入力された単語に次に出現する確率が出力される。ソフトマックス６１５は、ソフトマックス関数を示す。ソフトマックス６１５は、出力値を０〜１の値に落とし込み、出力値の合計が「１」となるように各出力値を算出する。
【００６１】
更に、図６には、「時刻Ｔ」のＲＮＮ６１０と、「時刻Ｔ＋１」のＲＮＮ６２０と、「時刻Ｔ＋２」のＲＮＮ６３０と、「時刻Ｔ＋３」のＲＮＮ６４０と、「時刻Ｔ＋４」のＲＮＮ６５０とを示す。
【００６２】
図６に示すように、「時刻Ｔ」のＲＮＮ６１０の出力層６１４の出力値を「時刻Ｔ＋１」のＲＮＮ６２０の隠れ層６１３に入力させている。これにより、前後に位置するソフトウェアログ情報の関連の強さを、順次、後ろのソフトウェアログ情報に引き継ぐことを行っている。
【００６３】
図７は、本実施形態に係る不具合推定結果テーブル７００の一例である。不具合推定結果テーブル７００は、インデックス７０１と、推論結果ＩＤ７０２と、第２ログＩＤ７０３と、良好／非良好７０４とを含む。インデックス７０１は、テスト用データのＩＤ番号を示す。推論結果ＩＤ７０２は、テスト用データを入力して推論を実行した場合の出力単語のＩＤ番号を示す。第２ログＩＤ７０３は、第２ログ情報のＩＤ番号を示す。良好／非良好７０４は、推論結果ＩＤと第２ログＩＤとを比較した結果、第２ログが示す画像形成装置１００の動作に不具合の可能性が低いこと、又は不具合の可能性があることを示す。
【００６４】
図７に示すように、テスト用データのインデックスが「６７９」〜「６８７」のうち、インデックスが「６８３」、「６８４」および「６８６」の第２ログ情報については、「非良好」と判定されている。すなわち、インデックスが「６８３」、「６８４」および「６８６」の第２ログ情報については、不具合の可能性が高いことを示す。
【００６５】
次に、図１〜図８を参照して本実施形態の画像形成装置１００の不具合推定処理を説明する。図８は、本実施形態の画像形成装置１００の不具合推定処理を示すフローチャートである。ここで、「不具合推定処理」とは、画像形成装置１００のソフトウェア等による不具合を推定する処理をいう。不具合推定処理は、ステップＳ２〜ステップＳ２８によって実行される。
【００６６】
ステップＳ２：制御部１４２５は、受付部１５４を介して、学習準備又は推定実行の指示をユーザーから受け付ける。ユーザーから学習準備の指示を受け付けたと制御部１４２５が判定した場合（ステップＳ２で「学習準備」）、処理は、ステップＳ４に進む。ユーザーから推定実行の指示を受け付けたと制御部１４２５が判定した場合（ステップＳ２で「推定実行」）、処理はステップＳ２０に進む。
【００６７】
ステップＳ４：記号化部１４２１部は、ＩＤ番号を付与したソフトウェアログ辞書４００を生成する。処理は、ステップＳ８に進む。
【００６８】
ステップＳ６：第１取得部１２２は、第１ログ情報を取得する。記号化部１４２１は、第１ログ情報の各ソフトウェアログ情報にソフトウェアログ辞書４００のＩＤ番号を流用する。処理は、ステップＳ８に進む。
【００６９】
ステップＳ８：制御部１４２５は、コーパスを学習用と、交差検証用と、テスト用とに分離する。処理は、ステップＳ１０に進む。
【００７０】
ステップＳ１０：学習部１４２２は、第１ログ情報のＩＤ番号をＲＮＮに入力する。処理は、ステップＳ１２に進む。
【００７１】
ステップＳ１２：学習部１４２２は、誤差を計算する。処理は、ステップＳ１４に進む。
【００７２】
ステップＳ１４：学習部１４２２は、誤差が閾値より大きいか否かを判定する。誤差が閾値より大きいと学習部１４２２が判定した場合（ステップＳ１４でＹｅｓ）、処理は、ステップＳ１６に進む。誤差が閾値より大きくないと学習部１４２２が判定した場合（ステップＳ１４でＮｏ）、処理はステップＳ１８に進む。
【００７３】
ステップＳ１６：学習部１４２２は、重み値およびバイアス値を更新する。処理は、ステップＳ１０に戻る。
【００７４】
ステップＳ１８：学習部１４２２は、重み値およびバイアス値を保存する。処理は終了する。
【００７５】
ステップＳ２０：第２取得部１２４は、第２ログ情報を取得する。記号化部１４２１は、第２ログ情報の各ソフトウェアログ情報にソフトウェアログ辞書４００のＩＤ番号を流用する。処理は、ステップＳ２２に進む。
【００７６】
ステップＳ２２：推論部１４２３は、第２ログ情報にのＩＤ番号を学習済みのＲＮＮに入力し、推論を実行する。処理は、ステップＳ２４に進む。
【００７７】
ステップＳ２４：判定部１４２４は、推論結果が示す推論出現順序と第２ログ情報が示す実際出現順序とが一致するか否かを判定する。処理は、ステップＳ２６に進む。
【００７８】
ステップＳ２６：推論結果と出力ログとが一致すると判定部１４２４が判定した場合は（ステップＳ２６でＹｅｓ）、処理は終了する。推論結果と出力ログとが一致しないと判定部１４２４が判定した場合は（ステップＳ２６でＮｏ）、ステップＳ２８に進む。
【００７９】
ステップＳ２８：音声出力部１５６は、アラーム音等によって、ユーザーに通知する。処理は終了する。
【００８０】
以上のように、本実施形態の画像形成装置１００によれば、より網羅的に不具合を把握することが可能になる。
【００８１】
以上、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明した。但し、本発明は、上記の実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の態様において実施することが可能である（例えば、下記に示す（１）、（２））。また、上記の実施形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることによって、種々の発明の形成が可能である。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。図面は、理解しやすくするために、それぞれの構成要素を主体に模式的に示しており、図示された各構成要素の長さ、個数、間隔等は、図面作成の都合上から実際とは異なる場合もある。また、上記の実施形態で示す各構成要素の形状、寸法等は一例であって、特に限定されるものではなく、本発明の効果から実質的に逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。
【００８２】
（１）上述した説明では、画像形成装置１００は、電子写真方式であったが、本実施形態はこれに限定されない。画像形成装置１００は、他の方式であってもよい。例えば、画像形成装置１００は、インクジェット方式であってもよい。
【００８３】
（２）更に、本発明は、本発明に係る情報処理装置の特徴的な構成手段をステップとする不具合推定方法として実現したり、それらのステップを含む制御プログラムとして実現したりすることもできる。また、そのプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の非一時的に記録した記録媒体や通信ネットワーク等の伝送媒体を介して流通させることもできる。
【産業上の利用可能性】
【００８４】
本発明は、画像形成装置および不具合推定方法に関するものであり、産業上の利用可能性を有する。
【符号の説明】
【００８５】
１００    画像形成装置（情報処理装置）
１１０    画像形成部
１２０    取得部
１３０    通信部
１４０    装置制御部
１４２    処理部
１４２１  記号化部
１４２２  学習部
１４２３  推論部
１４２４  判定部
１４２５  制御部
１４４    記憶部
１５０    入出力部
１５６    音声出力部
【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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【図７】
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【図８】
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