(57)【要約】【課題】生産現場の作業者がデータの意味付けをする労力を減らしつつ、意味付けがされたデータを効率的に収集する。【解決手段】データ収集システムは、異常事象毎に設定されるカテゴリとカテゴリに含まれるキーワードとが対応付けて登録された辞書ＤＢと、異常事象に関する画像又は音声を含む事例データとカテゴリとが対応付けて登録された事例ＤＢとを記憶し、対象生産現場において発生した異常事象に関する入力データから抽出されたキーワードが辞書ＤＢに登録されている場合、抽出されたキーワードを含むカテゴリと対応付けて、入力データを事例ＤＢに登録し、抽出されたキーワードが辞書ＤＢに登録されていない特異キーワードであり、且つ入力データに画像又は音声が含まれる場合、入力データに含まれる画像又は音声と、事例ＤＢとに基づいて、特異キーワードに対応するカテゴリを推定する。【選択図】図４
2020102101.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
異常事象に関するデータを複数の生産現場から収集するデータ収集システムであって、
異常事象毎に設定されるカテゴリと前記カテゴリに含まれるキーワードとが対応付けて登録された辞書データベースと、異常事象に関する画像又は音声を含む事例データと前記カテゴリとが対応付けて登録された事例データベースとを記憶する記憶部と、
対象生産現場において発生した異常事象に関する入力データから抽出されたキーワードが前記辞書データベースに登録されている場合、前記抽出されたキーワードを含む前記カテゴリと対応付けて、前記入力データを前記事例データベースに登録するデータベース更新部と、
前記抽出されたキーワードが前記辞書データベースに登録されていない特異キーワードであり、且つ前記入力データに画像又は音声が含まれる場合、前記入力データに含まれる画像又は音声と、前記事例データベースとに基づいて、前記特異キーワードに対応する前記カテゴリを推定するカテゴリ推定部と、を備える
データ収集システム。
【請求項２】
前記カテゴリは、一般表記の異常事象名を表す共通キーワードと、前記共通キーワードの同義語とを含む
請求項１に記載のデータ収集システム。
【請求項３】
前記データベース更新部は、前記カテゴリ推定部により推定された前記カテゴリと対応付けて、前記入力データを前記事例データベースに登録する
請求項１又は２に記載のデータ収集システム。
【請求項４】
前記データベース更新部は、前記カテゴリ推定部により推定された前記カテゴリと対応付けて、前記特異キーワードを前記辞書データベースに登録する
請求項１又は２に記載のデータ収集システム。
【請求項５】
前記抽出されたキーワードが前記特異キーワードであり、且つ前記カテゴリ推定部が前記特異キーワードに対応する前記カテゴリを推定不可である場合、前記特異キーワードを未分類のキーワードとして登録する未分類登録部と、
前記特異キーワードが前記未分類のキーワードとして登録された回数が所定回数を超えた場合、前記特異キーワードに対応する前記カテゴリについて前記対象生産現場に対して問い合せを行う問合部と、をさらに備える
請求項１乃至４のいずれか１項に記載のデータ収集システム。
【請求項６】
前記カテゴリ推定部は、前記カテゴリごとに前記特異キーワードと合致する確率を算出し、
前記問合部は、前記問い合わせの際に、前記算出された確率が高い順に所定数のカテゴリを、前記特異キーワードに対応する前記カテゴリの候補として提示する
請求項５に記載のデータ収集システム。
【請求項７】
前記データベース更新部は、前記問い合わせに対する回答により特定された前記カテゴリと対応付けて、前記入力データを前記事例データベースに登録する
請求項５又は６に記載のデータ収集システム。
【請求項８】
前記データベース更新部は、前記問い合わせに対する回答により特定された前記カテゴリと対応付けて、前記特異キーワードを前記辞書データベースに登録する
請求項４乃至６のいずれか１項に記載のデータ収集システム。
【請求項９】
前記事例データベースの内容を前記複数の生産現場のいずれかに提示する提示処理部をさらに備え、
前記データベース更新部は、前記対象生産現場の識別子と前記特異キーワードとを対応付けて前記辞書データベースに登録し、
前記提示処理部は、前記事例データベースの内容を前記対象生産現場に対して提示する際に、前記辞書データベースに基づいて前記特異キーワードを提示する
請求項４又は８に記載のデータ収集システム。
【請求項１０】
異常事象に関するデータを複数の生産現場から収集するデータ収集装置であって、
異常事象毎に設定されるカテゴリと前記カテゴリに含まれるキーワードとが対応付けて登録された辞書データベースと、異常事象に関する画像又は音声を含む事例データと前記カテゴリとが対応付けて登録された事例データベースとを記憶する記憶部と、
対象生産現場において発生した異常事象に関する入力データから抽出されたキーワードが前記辞書データベースに登録されている場合、前記抽出されたキーワードを含む前記カテゴリと対応付けて、前記入力データを前記事例データベースに登録するデータベース更新部と、
前記抽出されたキーワードが前記辞書データベースに登録されていない特異キーワードであり、且つ前記入力データに画像又は音声が含まれる場合、前記入力データに含まれる画像又は音声と、前記事例データベースとに基づいて、前記特異キーワードに対応する前記カテゴリを推定するカテゴリ推定部と、を備える
データ収集装置。
【請求項１１】
異常事象に関するデータを複数の生産現場から収集するデータ収集方法であって、
異常事象毎に設定されるカテゴリと前記カテゴリに含まれるキーワードとが対応付けて登録された辞書データベースと、異常事象に関する画像又は音声を含む事例データと前記カテゴリとが対応付けて登録された事例データベースとを記憶するステップと、
対象生産現場において発生した異常事象に関する入力データから抽出されたキーワードが前記辞書データベースに登録されている場合、前記抽出されたキーワードを含む前記カテゴリと対応付けて、前記入力データを前記事例データベースに登録するステップと、
前記抽出されたキーワードが前記辞書データベースに登録されていない特異キーワードであり、且つ前記入力データに画像又は音声が含まれる場合、前記入力データに含まれる画像又は音声と、前記事例データベースとに基づいて、前記特異キーワードに対応する前記カテゴリを推定するステップと、を備える
データ収集方法。
【請求項１２】
異常事象に関するデータを複数の生産現場から収集するデータ収集装置に、
異常事象毎に設定されるカテゴリと前記カテゴリに含まれるキーワードとが対応付けて登録された辞書データベースと、異常事象に関する画像又は音声を含む事例データと前記カテゴリとが対応付けて登録された事例データベースとを記憶するステップと、
対象生産現場において発生した異常事象に関する入力データから抽出されたキーワードが前記辞書データベースに登録されている場合、前記抽出されたキーワードを含む前記カテゴリと対応付けて、前記入力データを前記事例データベースに登録するステップと、
前記抽出されたキーワードが前記辞書データベースに登録されていない特異キーワードであり、且つ前記入力データに画像又は音声が含まれる場合、前記入力データに含まれる画像又は音声と、前記事例データベースとに基づいて、前記特異キーワードに対応する前記カテゴリを推定するステップと、を実行させる
データ収集プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ収集システム、データ収集装置、データ収集方法、及びデータ収集プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、工場等の生産現場においてＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ｏｆ  Ｔｈｉｎｇｓ）技術の導入が推進されており、生産現場のデータを収集して生産効率の改善につなげようという試みが多くなされている。
【０００３】
ＩｏＴ化の中核には、人工知能（ＡＩ）を利用することが考えられている（例えば、特許文献１参照）。ＡＩを有効活用するためには、専門家が正常・正解や異常・失敗などの意味付けをしたデータであるアノテーションデータを大量に必要としている。このようなアノテーションデータは、ディープデータ又は教師データと呼ばれることがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１８−１２４６１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、データの正しい意味は生産現場の作業者にしか分からず、且つ意味付けに時間がかかる。また、各生産現場によっては、その生産現場や地域でしか使われないような方言や言い回し等の特異なワードが使われることがある。よって、アノテーションデータの収集を自動化することが難しく、アノテーションデータの収集には多大な労力を要するという問題がある。
【０００６】
そこで、本発明は、生産現場の作業者がデータの意味付けをする労力を減らしつつ、意味付けがされたデータを効率的に収集することが可能なデータ収集システム、データ収集装置、データ収集方法、及びデータ収集プログラム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】
【０００７】
第１の態様に係るデータ収集システムは、異常事象に関するデータを複数の生産現場から収集するシステムである。前記データ収集システムは、異常事象毎に設定されるカテゴリと前記カテゴリに含まれるキーワードとが対応付けて登録された辞書データベースと、異常事象に関する画像又は音声を含む事例データと前記カテゴリとが対応付けて登録された事例データベースとを記憶する記憶部と、対象生産現場において発生した異常事象に関する入力データから抽出されたキーワードが前記辞書データベースに登録されている場合、前記抽出されたキーワードを含む前記カテゴリと対応付けて、前記入力データを前記事例データベースに登録するデータベース更新部と、前記抽出されたキーワードが前記辞書データベースに登録されていない特異キーワードであり、且つ前記入力データに画像又は音声が含まれる場合、前記入力データに含まれる画像又は音声と、前記事例データベースとに基づいて、前記特異キーワードに対応する前記カテゴリを推定するカテゴリ推定部とを備える。
【０００８】
第２の態様に係るデータ収集装置は、異常事象に関するデータを複数の生産現場から収集する装置である。前記データ収集装置は、異常事象毎に設定されるカテゴリと前記カテゴリに含まれるキーワードとが対応付けて登録された辞書データベースと、異常事象に関する画像又は音声を含む事例データと前記カテゴリとが対応付けて登録された事例データベースとを記憶する記憶部と、対象生産現場において発生した異常事象に関する入力データから抽出されたキーワードが前記辞書データベースに登録されている場合、前記抽出されたキーワードを含む前記カテゴリと対応付けて、前記入力データを前記事例データベースに登録するデータベース更新部と、前記抽出されたキーワードが前記辞書データベースに登録されていない特異キーワードであり、且つ前記入力データに画像又は音声が含まれる場合、前記入力データに含まれる画像又は音声と、前記事例データベースとに基づいて、前記特異キーワードに対応する前記カテゴリを推定するカテゴリ推定部とを備える。
【０００９】
第３の態様に係るデータ収集方法は、異常事象に関するデータを複数の生産現場から収集する方法である。前記データ収集方法は、異常事象毎に設定されるカテゴリと前記カテゴリに含まれるキーワードとが対応付けて登録された辞書データベースと、異常事象に関する画像又は音声を含む事例データと前記カテゴリとが対応付けて登録された事例データベースとを記憶するステップと、対象生産現場において発生した異常事象に関する入力データから抽出されたキーワードが前記辞書データベースに登録されている場合、前記抽出されたキーワードを含む前記カテゴリと対応付けて、前記入力データを前記事例データベースに登録するステップと、前記抽出されたキーワードが前記辞書データベースに登録されていない特異キーワードであり、且つ前記入力データに画像又は音声が含まれる場合、前記入力データに含まれる画像又は音声と、前記事例データベースとに基づいて、前記特異キーワードに対応する前記カテゴリを推定するステップとを備える。
【００１０】
第４の態様に係るデータ収集プログラムは、異常事象に関するデータを複数の生産現場から収集するデータ収集装置に、異常事象毎に設定されるカテゴリと前記カテゴリに含まれるキーワードとが対応付けて登録された辞書データベースと、異常事象に関する画像又は音声を含む事例データと前記カテゴリとが対応付けて登録された事例データベースとを記憶するステップと、対象生産現場において発生した異常事象に関する入力データから抽出されたキーワードが前記辞書データベースに登録されている場合、前記抽出されたキーワードを含む前記カテゴリと対応付けて、前記入力データを前記事例データベースに登録するステップと、前記抽出されたキーワードが前記辞書データベースに登録されていない特異キーワードであり、且つ前記入力データに画像又は音声が含まれる場合、前記入力データに含まれる画像又は音声と、前記事例データベースとに基づいて、前記特異キーワードに対応する前記カテゴリを推定するステップとを備える。
【発明の効果】
【００１１】
本発明の一態様によれば、生産現場の作業者がデータの意味付けをする労力を減らしつつ、意味付けがされたデータを効率的に収集することが可能なデータ収集システム、データ収集装置、データ収集方法、及びデータ収集プログラムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】一実施形態に係るデータ収集システムの構成を示す図である。
【図２】一実施形態に係るエッジコンピュータに入力される入力データの一例を示す図である。
【図３】一実施形態に係るエッジコンピュータの構成を示す図である。
【図４】一実施形態に係るデータ収集サーバの構成を示す図である。
【図５】一実施形態に係る共通辞書を示す図である。
【図６】一実施形態に係る特異辞書を示す図である。
【図７】一実施形態に係る問合部による問い合せの一例を示す図である。
【図８】一実施形態に係る提示処理部による特異キーワードの提示例を示す図である。
【図９】一実施形態に係るデータ収集サーバの動作を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
図面を参照して実施形態について説明する。図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付している。
【００１４】
（画像配信システムの構成例）
図１は、一実施形態に係るデータ収集システム１の構成を示す図である。
【００１５】
図１に示すように、データ収集システム１は、異常事象に関するデータを複数の生産現場から収集するシステムである。図１において、複数の生産現場として生産現場Ａ乃至Ｃを例示している。
【００１６】
各生産現場は、１つの施設（例えば工場）であってもよいし、複数の施設からなる拠点であってもよいし、１つの施設内の部門又は部署であってもよい。
【００１７】
データ収集システム１は、生産現場ごとに設けられたエッジコンピュータ１００と、通信ネットワーク１０を介してエッジコンピュータ１００と通信するデータ収集サーバ２００とを有する。データ収集サーバ２００は、データ収集装置の一例である。
【００１８】
図１において、複数のエッジコンピュータ１００として、生産現場Ａ乃至Ｃに対応するエッジコンピュータ１００Ａ乃至１００Ｃを例示している。
【００１９】
各エッジコンピュータ１００には、対応する生産現場の作業者により、異常事象に関するデータが入力される。異常事象に関するデータは、例えば、生産される製品について発生した異常の詳細を示すデータである。
【００２０】
各エッジコンピュータ１００は、作業者により入力されたデータをデータ収集サーバ２００に送信する。データ収集サーバ２００は、各エッジコンピュータ１００からデータを収集し、収集されたデータを管理する。
【００２１】
具体的には、データ収集サーバ２００は、収集されたデータに対して自動で意味づけを行い、意味づけされたデータを記憶する。データ収集サーバ２００により意味づけされたデータ（アノテーションデータ）は、ＡＩを活用するための機械学習（いわゆる、教師あり学習）に用いることができる。また、データ収集サーバ２００により意味づけされたデータは、過去に発生した異常に関するログデータとして用いることができる。
【００２２】
図２は、エッジコンピュータ１００に入力される入力データの一例を示す図である。
【００２３】
図２に示すように、エッジコンピュータ１００に入力される入力データは、例えば、異常事象が発生した日時と、異常事象が発生した場所と、異常事象の内容と、データを入力した担当者と、備考欄と、添付ファイルとしての画像又は音声とを有する。
【００２４】
このようなフォーマットにおいて、異常事象の内容や備考欄には、各生産現場によっては、その生産現場や地域でしか使われないような方言や言い回し等の特異なワードが使われることがある。生産現場特有の表現が含まれるデータについては、データ収集システム１が記載内容から自動で意味づけを行うことが困難である。また、生産現場特有の表現が含まれるデータについては、その生産現場の作業者は理解できるものの、他の生産現場の作業者が理解することが困難であるため、現場の知見を共有して有効活用できない。
【００２５】
このような前提下において、データ収集サーバ２００は、辞書データベース（以下、データベースを「ＤＢ」と表記する）と事例ＤＢとを記憶する。辞書ＤＢは、異常事象毎に設定されるカテゴリと、カテゴリに含まれるキーワードとが対応付けて登録されたＤＢである。事例ＤＢは、異常事象に関する画像又は音声を含む事例データと、カテゴリとが対応付けて登録されたＤＢである。事例ＤＢは、エッジコンピュータ１００に入力される入力データに含まれるデータを、異常事象に関する画像又は音声以外にも含んでもよい。例えば事例ＤＢは、事例異常事象が発生した日時、異常事象が発生した場所、異常事象の内容、データを入力した担当者、及び備考欄の内容のうちの少なくとも１つを含んでもよい。
【００２６】
また、データ収集サーバ２００は、対象生産現場において発生した異常事象に関する入力データから抽出されたキーワードが辞書ＤＢに登録されている場合、抽出されたキーワードを含むカテゴリと対応付けて、入力データを事例ＤＢに登録する。これにより、データ収集サーバ２００は、辞書ＤＢに登録済みのキーワードを含む入力データについては、自動で意味づけを行ったうえで、意味づけされたデータを蓄積できる。
【００２７】
さらに、データ収集サーバ２００は、抽出されたキーワードが辞書ＤＢに登録されていない特異キーワードであり、且つ入力データに画像又は音声が含まれる場合、入力データに含まれる画像又は音声と、事例ＤＢとに基づいて、特異キーワードに対応するカテゴリを推定する。これにより、生産現場特有の表現（特異キーワード）が入力データに含まれていても、対応するカテゴリを画像又は音声に基づいて推定できるため、生産現場特有の表現を含むデータを自動で意味づけできる。
【００２８】
（エッジコンピュータの構成例）
図３は、一実施形態に係るエッジコンピュータ１００の構成を示す図である。
【００２９】
図３に示すように、エッジコンピュータ１００は、通信部１１０と、データ入力部１２０と、表示部１３０と、処理部１４０と、記憶部１５０とを有する。
【００３０】
通信部１１０は、通信ネットワーク１０を介してデータ収集サーバ２００と通信する。通信部１１０は、有線通信モジュールを含んで構成されてもよいし、無線通信モジュールを含んで構成されてもよい。
【００３１】
データ入力部１２０は、作業者によるデータの入力を受け付ける。データ入力部１２０は、キーボード、タッチパネル、マウス、及びマイク等の入力装置を含んで構成されてもよいし、スキャナ等の読取装置を含んで構成されてもよい。
【００３２】
表示部１３０は、各種の情報を表示する。表示部１３０は、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬディスプレイを含んで構成されてもよい。
【００３３】
処理部１４０は、エッジコンピュータ１００における各種の処理及び制御を行う。処理部１４０は、少なくとも１つのプロセッサを含む。プロセッサは、ＣＰＵを含む。ＣＰＵは、記憶部１５０に記憶されたプログラムを実行して各種の処理を行う。
【００３４】
記憶部１５０は、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、及び補助記憶装置を含む。記憶部１５０は、処理部１４０により実行されるプログラムと、処理部１４０による処理に用いられる情報とを記憶する。
【００３５】
（データ収集サーバの構成例）
図４は、一実施形態に係るデータ収集サーバ２００の構成を示す図である。
【００３６】
図４に示すように、データ収集サーバ２００は、通信部２１０と、処理部２２０と、記憶部２３０とを有する。
【００３７】
通信部２１０は、通信ネットワーク１０を介してエッジコンピュータ１００と通信する。通信部２１０は、有線通信モジュールを含んで構成されてもよいし、無線通信モジュールを含んで構成されてもよい。
【００３８】
処理部２２０は、データ収集サーバ２００における各種の処理及び制御を行う。処理部２２０は、少なくとも１つのプロセッサを含む。プロセッサは、ＣＰＵを含む。ＣＰＵは、記憶部２３０に記憶されたプログラムを実行して各種の処理を行う。
【００３９】
記憶部２３０は、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、及び補助記憶装置を含む。記憶部２３０は、処理部２２０により実行されるプログラムと、処理部２２０による処理に用いられる情報とを記憶する。
【００４０】
記憶部２３０は、異常事象毎に設定されるカテゴリと、カテゴリに含まれるキーワードとが対応付けて登録された辞書ＤＢ２３１を記憶する。一実施形態において、辞書ＤＢ２３１は、共通辞書２３１ａと特異辞書２３１ｂとを有する。
【００４１】
図５は、共通辞書２３１ａの一例を示す図である。図５（ａ）及び（ｂ）に示すように、共通辞書２３１ａは、一般表記の異常事象名を表す共通キーワードと、この共通キーワードの同義語とをカテゴリごとに含む。共通キーワードは、カテゴリを表すカテゴリＩＤとして用いることができる。なお、カテゴリ番号（数字）をカテゴリＩＤとして用いてもよいが、以下においては共通キーワードをカテゴリＩＤとして用いる一例について説明する。
【００４２】
図６は、特異辞書２３１ｂの一例を示す図である。図６（ａ）及び（ｂ）に示すように、特異辞書２３１ｂは、カテゴリＩＤと特異キーワードと生産現場ＩＤとを対応付ける。
【００４３】
なお、辞書ＤＢ２３１は、必ずしも共通辞書２３１ａと特異辞書２３１ｂとに分けられていなくてもよい。共通辞書２３１ａと特異辞書２３１ｂとの内容をすべて含む１つの辞書が構成されてもよい。
【００４４】
また、記憶部２３０は、事例ＤＢ２３２を記憶する。事例ＤＢ２３２には、異常事象に関する画像又は音声を含む事例データと、カテゴリとが対応付けて登録される。すなわち、事例ＤＢ２３２には、各エッジコンピュータ１００から収集された入力データがカテゴリ分けされた状態（すなわち、意味づけされた状態）で登録される。
【００４５】
処理部２２０がプログラムを実行することにより、図４に示すように、データ分析部２２１と、ＤＢ更新部２２２と、カテゴリ推定部２２３と、未分類登録部２２４と、問合部２２５と、提示処理部２２６とを構成する。なお、データ分析部２２１は、処理の高速化のために、データ収集サーバ２００ではなくエッジコンピュータ１００に設けられてもよい。
【００４６】
データ分析部２２１は、いずれかの生産現場である対象生産現場から取得した入力データを分析する。入力データは、例えば図２に示すようなデータである。入力データは、テキストデータと非テキストデータとを含む。非テキストデータは、画像（静止画像又は動画像）であってもよいし、音声であってもよいが、以下においては非テキストデータが画像である一例を主として想定する。
【００４７】
データ分析部２２１は、異常内容に関するテキストデータを抽出し、抽出されたテキストデータを分析（例えば、形態素分析）することにより、テキストデータからキーワードを抽出する。そして、データ分析部２２１は、抽出されたキーワードが辞書ＤＢ２３１（共通辞書２３１ａ及び特異辞書２３１ｂ）に登録されているか否かを確認する。
【００４８】
ＤＢ更新部２２２は、入力データから抽出されたキーワードが辞書ＤＢ２３１に登録されている場合、抽出されたキーワードを含むカテゴリと対応付けて、入力データを事例ＤＢ２３２に登録する。すなわち、ＤＢ更新部２２２は、入力データに対して意味づけを行ったうえで、入力データを蓄積する。
【００４９】
カテゴリ推定部２２３は、入力データから抽出されたキーワードが辞書ＤＢ２３１に登録されていない特異キーワードであり、且つ入力データに画像又は音声が含まれる場合、入力データに含まれる画像又は音声と、事例ＤＢ２３２とに基づいて、特異キーワードに対応するカテゴリを推定する。
【００５０】
例えば、カテゴリ推定部２２３は、画像又は音声についてカテゴリごとに特定された特徴量と、入力データに含まれる画像又は音声の特徴量とを比較することにより、カテゴリごとに確率を算出する。カテゴリ推定部２２３は、あるカテゴリについて閾値以上の確率が得られた場合、そのカテゴリを特異キーワードに対応するカテゴリとして推定する。
【００５１】
カテゴリ推定部２２３によりカテゴリが推定された場合、ＤＢ更新部２２２は、カテゴリ推定部２２３により推定されたカテゴリと対応付けて、入力データを事例ＤＢ２３２に登録する。すなわち、ＤＢ更新部２２２は、入力データに対して意味づけを行ったうえで、入力データを蓄積する。
【００５２】
また、カテゴリ推定部２２３によりカテゴリが推定された場合、ＤＢ更新部２２２は、カテゴリ推定部２２３により推定されたカテゴリと対応付けて、特異キーワードを辞書ＤＢ２３１（特異辞書２３１ｂ）に登録する。これにより、新しいキーワードである特異キーワードを辞書ＤＢ２３１に追加できる。このようにして特異キーワードが辞書ＤＢ２３１に追加登録された後は、この特異キーワードをデータ分析部２２１が識別できるようになる。
【００５３】
未分類登録部２２４は、入力データから抽出されたキーワードが特異キーワードであり、且つカテゴリ推定部２２３がこの特異キーワードに対応するカテゴリを推定不可である場合、この特異キーワードを未分類のキーワードとして登録する。
【００５４】
問合部２２５は、この特異キーワードが未分類のキーワードとして登録された回数が所定回数を超えた場合、この特異キーワードに対応するカテゴリについて対象生産現場（作業者）に対して問い合せを行う。言い換えると、問合部２２５は、特異キーワードがある程度使用されるキーワードであるとみなされる場合に限り、対象生産現場（作業者）に対して問い合せを行う。これにより、作業者の負担の軽減を図っている。
【００５５】
問合部２２５は、問い合わせの際に、カテゴリ推定部２２３により算出された確率が高い順に所定数のカテゴリを、特異キーワードに対応するカテゴリの候補として提示してもよい。図７は、問合部２２５による問い合せの一例を示す図である。図７に示すように、問合部２２５は、特異キーワードに対応するカテゴリの候補を提示することで、作業者に該当するカテゴリの選択（入力）を促す。
【００５６】
問い合わせに対する回答によりカテゴリが特定された場合、ＤＢ更新部２２２は、問い合わせに対する回答により特定されたカテゴリと対応付けて、入力データを事例ＤＢ２３２に登録する。すなわち、ＤＢ更新部２２２は、入力データに対して意味づけを行ったうえで、入力データを蓄積する。
【００５７】
また、問い合わせに対する回答によりカテゴリが特定された場合、ＤＢ更新部２２２は、問い合わせに対する回答により特定されたカテゴリと対応付けて、特異キーワードを辞書ＤＢ２３１に登録する。このようにして特異キーワードが辞書ＤＢ２３１に追加登録された後は、この特異キーワードをデータ分析部２２１が識別できるようになる。
【００５８】
提示処理部２２６は、事例ＤＢ２３２の内容を複数の生産現場のいずれかに提示する際に、辞書ＤＢ２３１（特異辞書２３１ｂ）に基づいて、その生産現場に応じて共通キーワード及び特異キーワードのいずれかを提示するよう処理する。具体的には、提示処理部２２６は、事例ＤＢ２３２に含まれるカテゴリ（共通キーワード）をある生産現場に提示する際、該カテゴリ（共通キーワード）に対応づいた生産現場ＩＤ及び特異キーワードが存在するか否かを判定する。提示処理部２２６は、カテゴリ（共通キーワード）に、提示先の生産現場の生産現場ＩＤ及び特異キーワードが対応付けられていない場合は、カテゴリ（共通キーワード）を変換することなく対象生産現場（作業者）に提示する処理を行う。一方、提示処理部２２６は、カテゴリ（共通キーワード）に、提示先の生産現場の生産現場ＩＤ及び特異キーワードが対応付けられている場合は、カテゴリ（共通キーワード）を、対応する特異キーワードに変換し、この特異キーワードを対象生産現場（作業者）に提示する処理を行う。
【００５９】
図８は、提示処理部２２６による特異キーワードの提示例を示す図である。図８（ａ）は、共通キーワードを特異キーワードに変換するための変換テーブルである。一実施形態において、記憶部２３０は変換テーブルを記憶している。図８（ｂ）は、生産現場Ａで提示される事例ＤＢ２３２の一例である。図８（ｃ）は、生産現場Ｂで提示される事例ＤＢ２３２の一例である。図８（ｂ）及び図８（ｃ）において、事例ＤＢ２３２には、事例異常事象が発生した日時、カテゴリ（共通キーワード）、備考欄の内容、及び異常事象に関する画像又は音声が含まれる。
【００６０】
図８（ｂ）に示すように、生産現場Ａのエッジコンピュータ１００Ａにおいて検索キーワードとして特異キーワード「ＡＡ破れ」が入力されると、提示処理部２２６は、辞書ＤＢ２３１（特異辞書２３１ｂ）に基づいて、特異キーワード「ＡＡ破れ」をカテゴリ（共通キーワード）である「き裂」に変換し、このカテゴリ（き裂）に対応する事例データを事例ＤＢ２３２から取得して生産現場Ａのエッジコンピュータ１００Ａに提示する。ここで、提示処理部２２６は、生産現場Ａについての異常内容では、特異辞書２３１ｂ及び変換テーブルに基づいて、共通キーワードである「き裂」ではなく、特異キーワードである「ＡＡ破れ」を提示（表示）する。すなわち、提示処理部２２６は、変換テーブルに共通キーワードである「き裂」および生産現場ＩＤ「Ａ」を有するデータがあること、及び該データの特異キーワードが「ＡＡ破れ」であることを確認する。そして、提示処理部２２６は、対応する特異辞書２３１ｂ内のデータを参照し、共通キーワードの「き裂」の代わりに特異キーワードである「ＡＡ破れ」を用いて、生産現場Ａについての異常内容を提示（表示）する。一方、提示処理部２２６は、生産現場Ａ以外の現場（他拠点）についての異常内容では、生産現場Ａの作業者が理解困難な特異キーワードではなく、共通キーワードである「き裂」を提示する。
【００６１】
同様に、図８（ｃ）に示すように、生産現場Ｂのエッジコンピュータ１００Ｂにおいて検索キーワードとして特異キーワード「ＣＣ破れ」が入力されると、提示処理部２２６は、辞書ＤＢ２３１（特異辞書２３１ｂ）に基づいて、特異キーワード「ＣＣ破れ」をカテゴリ（共通キーワード）である「き裂」に変換し、このカテゴリ（き裂）に対応する事例データを事例ＤＢ２３２から取得して生産現場Ｂのエッジコンピュータ１００Ｂに提示する。ここで、提示処理部２２６は、生産現場Ｂについての異常内容では、特異辞書２３１ｂ及び変換テーブルに基づいて、共通キーワードである「き裂」ではなく、特異キーワードである「ＣＣ破れ」を提示（表示）する。すなわち、提示処理部２２６は、変換テーブルに共通キーワードである「き裂」および生産現場ＩＤ「Ｂ」を有するデータがあること、及び該データの特異キーワードが「ＣＣ破れ」であることを確認する。そして、提示処理部２２６は、対応する特異辞書２３１ｂ内のデータを参照し、共通キーワードの「き裂」の代わりに特異キーワードである「ＣＣ破れ」を用いて、生産現場Ｂについての異常内容を提示（表示）する。一方、提示処理部２２６は、生産現場Ｂ以外の現場（他拠点）についての異常内容では、生産現場Ｂの作業者が理解困難な特異キーワードではなく、共通キーワードである「き裂」を提示する。
【００６２】
その他、何れの生産現場にも属さないエッジコンピュータにおいて検索キーワードとして共通キーワード「き裂」が入力される場合もあり得る。この場合には、提示処理部２２６は、このカテゴリ（き裂）に対応する事例データを事例ＤＢ２３２から取得して、何れの事例データも特異キーワードに変換することなくエッジコンピュータに提示してもよい。
【００６３】
なお、上述したように、事例ＤＢ２３２は、異常事象の内容をさらに含みうる。すなわち、事例ＤＢ２３２は、カテゴリ（共通キーワード）及び特異キーワードの双方を含んでもよい。このとき、提示処理部２２６は、事例ＤＢ２３２をエッジコンピュータに提示する際に、特異辞書２３１ｂは用いず、変換テーブルに基づいてカテゴリ（共通キーワード）及び特異キーワードのどちらを提示するのかを判定し、判定結果に基づきカテゴリ（共通キーワード）及び特異キーワードのどちらかを提示することができる。
【００６４】
また、事例ＤＢ２３２は、カテゴリ（共通キーワード）及び特異キーワードの双方に加え、さらに生産現場ＩＤを含んでもよい。この場合、提示処理部２２６は、事例ＤＢ２３２をエッジコンピュータに提示する際に、特異辞書２３１ｂも変換テーブルも用いることなく、事例ＤＢ２３２に含まれる生産現場ＩＤと提示先のエッジコンピュータに関する情報（どの生産現場のエッジコンピュータか）とに基づいて、カテゴリ（共通キーワード）及び特異キーワードのどちらを提示するのかを判定し、判定結果に基づきカテゴリ（共通キーワード）及び特異キーワードのどちらかを提示してもよい。
【００６５】
（データ収集システムの動作例）
図９は、一実施形態に係るデータ収集サーバ２００の動作を示す図である。
【００６６】
図９に示すように、ステップＳ１において、データ収集サーバ２００は、対象生産現場のエッジコンピュータ１００から入力データを取得する。
【００６７】
ステップＳ２において、データ分析部２２１は、ステップＳ１で取得された入力データからキーワードを抽出する。
【００６８】
ステップＳ３において、データ分析部２２１は、ステップＳ３で抽出されたキーワードについて辞書ＤＢ２３１（共通辞書２３１ａ）を検索する。
【００６９】
ステップＳ４において、データ分析部２２１は、辞書ＤＢ２３１（共通辞書２３１ａ）に基づいて、ステップＳ３で抽出されたキーワードが、カテゴリＩＤとしての共通キーワードと一致するか否かを確認する。
【００７０】
ステップＳ３で抽出されたキーワードが共通キーワードと一致する場合（ステップＳ４：ＹＥＳ）、ステップＳ１４において、ＤＢ更新部２２２は、ステップＳ１で取得された入力データをカテゴリＩＤ（共通キーワード）と対応付けて事例ＤＢ２３２に登録する。
【００７１】
一方、ステップＳ３で抽出されたキーワードが共通キーワードと一致しない場合（ステップＳ４：ＮＯ）、ステップＳ５において、データ分析部２２１は、辞書ＤＢ２３１（共通辞書２３１ａ）に基づいて、抽出されたキーワードが共通キーワードの同義語と一致するか否かを確認する。
【００７２】
ステップＳ３で抽出されたキーワードが共通キーワードの同義語と一致する場合（ステップＳ５：ＹＥＳ）、ステップＳ６において、問合部２２５は、この共通キーワードで正しいかについて対象生産現場（作業者）に確認する。そして、ステップＳ１４において、ＤＢ更新部２２２は、ステップＳ１で取得された入力データをステップＳ６で確認されたカテゴリＩＤ（共通キーワード）と対応付けて事例ＤＢ２３２に登録する。
【００７３】
抽出されたキーワードが共通キーワードの同義語と一致しない場合（ステップＳ５：ＮＯ）、ステップＳ７において、データ分析部２２１は、取得された入力データに画像が添付されているか否かを確認する。入力データに画像が添付されていない場合（ステップＳ７：ＮＯ）、処理がステップＳ１０に進む。
【００７４】
一方、入力データに画像が添付されている場合（ステップＳ７：ＹＥＳ）、ステップＳ８において、カテゴリ推定部２２３は、入力データに添付されている画像に基づいてカテゴリを推定する。カテゴリに分類不能である場合（ステップＳ９：ＮＯ）、処理がステップＳ１０に進む。一方、カテゴリに分類可能である場合（ステップＳ９：ＹＥＳ）、処理がステップＳ１３に進む。
【００７５】
ステップＳ１０において、未分類登録部２２４は、ステップＳ３で抽出されたキーワードが未分類として一定数登録されているか否かを確認する。ステップＳ３で抽出されたキーワードが未分類として一定数登録されていない場合（ステップＳ１０：ＮＯ）、ステップＳ１１において、未分類登録部２２４は、ステップＳ３で抽出されたキーワードを未分類として登録する。ステップＳ３で抽出されたキーワードが未分類として一定数登録されている場合（ステップＳ１０：ＹＥＳ）、ステップＳ１２において、問合部２２５は、ステップＳ３で抽出されたキーワードが属するカテゴリについて対象生産現場（作業者）に問い合わせる。ここで、問合部２２５は、カテゴリ推定部２２３により算出された確率が高い順に所定数のカテゴリを候補として提示してもよい。問い合わせの結果、カテゴリが特定されると、処理がステップＳ１３に進む。
【００７６】
ステップＳ１３において、ＤＢ更新部２２２は、ステップＳ８で推定されたカテゴリ又はステップＳ１２で特定されたカテゴリと対応付けて、ステップＳ３で抽出されたキーワードを辞書ＤＢ２３１（特異辞書２３１ｂ）に登録する。また、ステップＳ１４において、ＤＢ更新部２２２は、ステップＳ１で取得された入力データを、ステップＳ８で推定されたカテゴリ又はステップＳ１２で特定されたカテゴリと対応付けて事例ＤＢ２３２に登録する。
【００７７】
（その他の実施形態）
上述した実施形態におけるデータ収集サーバ２００の処理のうち少なくとも一部を、データ収集サーバ２００ではなく、エッジコンピュータ１００において行ってもよい。例えば、辞書ＤＢ２３１をデータ収集サーバ２００及びエッジコンピュータ１００が共有し、データ分析部２２１をエッジコンピュータ１００に設け、特異キーワードを抽出する処理をエッジコンピュータ１００側で行ってもよい。
【００７８】
また、上述した実施形態におけるデータ収集サーバ２００の各処理をコンピュータに実行させるプログラムが提供されてもよい。プログラムは、コンピュータ読取り可能媒体に記録されていてもよい。コンピュータ読取り可能媒体を用いれば、コンピュータにプログラムをインストールすることが可能である。ここで、プログラムが記録されたコンピュータ読取り可能媒体は、非一過性の記録媒体であってもよい。非一過性の記録媒体は、特に限定されるものではないが、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ等の記録媒体であってもよい。
【００７９】
以上、図面を参照して実施形態について詳しく説明したが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。
【符号の説明】
【００８０】
１          ：データ収集システム
１０        ：通信ネットワーク
１００      ：エッジコンピュータ
１１０      ：通信部
１２０      ：データ入力部
１３０      ：表示部
１４０      ：処理部
１５０      ：記憶部
２００      ：データ収集サーバ
２１０      ：通信部
２２０      ：処理部
２２１      ：データ分析部
２２２      ：ＤＢ更新部
２２３      ：カテゴリ推定部
２２４      ：未分類登録部
２２５      ：問合部
２２６      ：提示処理部
２３０      ：記憶部
２３１  ：辞書ＤＢ
２３１ａ    ：共通辞書
２３１ｂ    ：特異辞書
【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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【図９】
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