(57)【要約】【課題】増加傾向にある不具合事例を精度よく検出する。【解決手段】実施形態の検出プログラムは、受け付ける処理と、類似度を算出する処理と、指標値を算出する処理と、提示する処理とをコンピュータに実行させる。受け付ける処理は、処理の対象とする対象事例を受け付ける。類似度を算出する処理は、記憶部に記憶された複数の不具合事例それぞれと、受け付けた対象事例との類似度を算出する。指標値を算出する処理は、所定の期間ごとに、算出した類似度が第１の閾値よりも大きい不具合事例の件数を分母とし、算出した類似度が第１の閾値よりも大きな第２の閾値よりも大きい不具合事例の件数を分子とする指標値を算出する。提示する処理は、所定の期間ごとに算出した指標値の推移に基づき、対象事例が増加傾向にあるか否かを提示する。【選択図】図１
2020129185.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理の対象とする対象事例を受け付け、
記憶部に記憶された複数の不具合事例それぞれと、受け付けた前記対象事例との類似度を算出し、
所定の期間ごとに、算出した前記類似度が第１の閾値よりも大きい不具合事例の件数を分母とし、算出した前記類似度が前記第１の閾値よりも大きな第２の閾値よりも大きい不具合事例の件数を分子とする指標値を算出し、
前記所定の期間ごとに算出した指標値の推移に基づき、前記対象事例が増加傾向にあるか否かを提示する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする検出プログラム。
【請求項２】
前記提示する処理は、前記指標値が逓増している場合に前記対象事例が増加傾向にあることを示す提示を行う、
ことを特徴とする請求項１に記載の検出プログラム。
【請求項３】
前記提示する処理は、前記第１の閾値よりも大きい不具合事例の件数と、前記第２の閾値よりも大きい不具合事例の件数と、算出した前記指標値とをさらに提示する、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の検出プログラム。
【請求項４】
前記提示する処理は、前記第２の閾値よりも大きい不具合事例の一覧をさらに提示する、
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の検出プログラム。
【請求項５】
処理の対象とする対象事例を受け付け、
記憶部に記憶された複数の不具合事例それぞれと、受け付けた前記対象事例との類似度を算出し、
所定の期間ごとに、算出した前記類似度が第１の閾値よりも大きい不具合事例の件数を分母とし、算出した前記類似度が前記第１の閾値よりも大きな第２の閾値よりも大きい不具合事例の件数を分子とする指標値を算出し、
前記所定の期間ごとに算出した指標値の推移に基づき、前記対象事例が増加傾向にあるか否かを提示する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする検出方法。
【請求項６】
処理の対象とする対象事例を受け付ける受付部と、
記憶部に記憶された複数の不具合事例それぞれと、受け付けた前記対象事例との類似度を算出する類似度算出部と、
所定の期間ごとに、算出した前記類似度が第１の閾値よりも大きい不具合事例の件数を分母とし、算出した前記類似度が前記第１の閾値よりも大きな第２の閾値よりも大きい不具合事例の件数を分子とする指標値を算出する指標値算出部と、
前記所定の期間ごとに算出した指標値の推移に基づき、前記対象事例が増加傾向にあるか否かを提示する提示部と、
を有することを特徴とする検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、検出プログラム、検出方法および検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
各種の製品を市場に出荷するメーカーでは、製品出荷後の市場品質マネジメントが重要な経営課題となっている。市場品質マネジメントでは、大量な不具合事例の中から増加傾向がある有意な障害（以下、「傾向障害」とよぶ）を早期に検出し、傾向障害への対策を進めることが重要である。
【０００３】
傾向障害を検出する従来技術としては、互いに類似度の高い不具合事例を同一の不具合事例として同一の不具合事例の件数を求める。そして、求めた件数が有意な増加傾向を示す場合に傾向障害として検出するものが知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−１５８７７号公報
【特許文献２】特開２０１２−２４３３６９号公報
【特許文献３】特開平７−２７１５９１号公報
【特許文献４】特開２００３−１２２５７２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、上記の従来技術では、同一の不具合事例が単純に増加傾向にあれば傾向障害として検出されるため、過剰に傾向障害として検出される場合があり、検出精度が低いという問題がある。例えば、装置の稼働台数が増加している場合は、傾向障害でなくても不具合事例の件数が稼働台数に比例して増加するので、傾向障害として検出されることがある。
【０００６】
また、品質保証の分野においては、着目する障害についての発生件数と、その障害に関連する装置の稼働台数とをもとに、「発生件数／稼働台数」で定義される故障率が一つの指標となる。しかしながら、障害に関連する装置の稼働台数の情報は不具合事例には含まれていない。したがって、障害に関連する装置の正確な稼働台数を求めて故障率を得ることは極めて困難な作業であり、故障率より傾向障害を検出することは難しかった。
【０００７】
１つの側面では、増加傾向にある不具合事例を精度よく検出できる検出プログラム、検出方法および検出装置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】
【０００８】
１つの案では、検出プログラムは、受け付ける処理と、類似度を算出する処理と、指標値を算出する処理と、提示する処理とをコンピュータに実行させる。受け付ける処理は、処理の対象とする対象事例を受け付ける。類似度を算出する処理は、記憶部に記憶された複数の不具合事例それぞれと、受け付けた対象事例との類似度を算出する。指標値を算出する処理は、所定の期間ごとに、算出した類似度が第１の閾値よりも大きい不具合事例の件数を分母とし、算出した類似度が第１の閾値よりも大きな第２の閾値よりも大きい不具合事例の件数を分子とする指標値を算出する。提示する処理は、所定の期間ごとに算出した指標値の推移に基づき、対象事例が増加傾向にあるか否かを提示する。
【発明の効果】
【０００９】
１つの実施態様によれば、増加傾向にある不具合事例を精度よく検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、実施形態にかかる検出装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図２】図２は、不具合事例を例示する説明図である。
【図３】図３は、実施形態にかかる検出装置の動作例を示すフローチャートである。
【図４】図４は、提示内容の一例を説明する説明図である。
【図５】図５は、類似事例の提示例を説明する説明図である。
【図６】図６は、提示内容の一例を説明する説明図である。
【図７】図７は、提示内容の一例を説明する説明図である。
【図８】図８は、検出プログラムを実行するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照して、実施形態にかかる検出プログラム、検出方法および検出装置を説明する。実施形態において同一の機能を有する構成には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。なお、以下の実施形態で説明する検出プログラム、検出方法および検出装置は、一例を示すに過ぎず、実施形態を限定するものではない。また、以下の各実施形態は、矛盾しない範囲内で適宜組みあわせてもよい。
【００１２】
図１は、実施形態にかかる検出装置の機能構成例を示すブロック図である。図１に示すように、検出装置１００は、通信部１１０と、表示部１１１と、操作部１１２と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、検出装置１００は、図１に示す機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば各種の入力デバイスや音声出力デバイス等の機能部を有することとしてもかまわない。
【００１３】
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。通信部１１０は、図示しないネットワークを介して他の情報処理装置と有線または無線で接続され、他の情報処理装置との間で情報の通信を司る通信インタフェースである。通信部１１０は、例えば、データセンターなどで収集した不具合事例に関するデータをセンターより受信し、受信したデータを不具合事例記憶部１２１に格納する。
【００１４】
表示部１１１は、各種情報を表示するための表示デバイスである。表示部１１１は、例えば、表示デバイスとして液晶ディスプレイ等によって実現される。表示部１１１は、制御部１３０から入力された表示画面等の各種画面を表示する。
【００１５】
操作部１１２は、検出装置１００のユーザから各種操作を受け付ける入力デバイスである。操作部１１２は、例えば、入力デバイスとして、キーボードやマウス等によって実現される。操作部１１２は、ユーザによって入力された操作を操作情報として制御部１３０に出力する。なお、操作部１１２は、入力デバイスとして、タッチパネル等によって実現されるようにしてもよく、表示部１１１の表示デバイスと、操作部１１２の入力デバイスとは、一体化されるようにしてもよい。
【００１６】
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、ハードディスクや光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、不具合事例記憶部１２１と、演算データ記憶部１２２とを有する。また、記憶部１２０は、制御部１３０での処理に用いる情報を記憶する。
【００１７】
不具合事例記憶部１２１は、市場品質マネジメントのためにデータセンターなどで収集した様々な不具合事例のデータを記憶する。例えば、不具合事例記憶部１２１には、データセンターなどで収集し、障害の傾向分析を行った後の、既知の不具合事例それぞれの内容に識別情報（事例ＩＤなど）を付与したデータが格納される。
【００１８】
図２は、不具合事例を例示する説明図である。図２に示すように、不具合事例記憶部１２１は、障害の傾向分析を行った後の既知の不具合事例の内容であり、現象と原因、および、対象に関する複数の項目を含む文書データを記憶する。具体的には、不具合事例記憶部１２１が記憶する不具合事例の文書データには、事例を識別する「事例ＩＤ」ごとに、「事例名」、「日時」、「緊急度」、「告知対象範囲」、「対象機種」、「概要情報」、「現象詳細情報」、「原因詳細情報」、「処置詳細情報」などの情報が含まれる。
【００１９】
例えば、「事例名」は、事例についての名称を示す。「日時」は、事例の発生日時・登録日時などの時刻情報を示す。「緊急度」は、事例における対策の緊急度合いを示す。「告知対象範囲」は、事例を告知する範囲（社内、社外など）を示す。「対象機種」は、事例の対象となる製品の機種を示す。「概要情報」は、事例の概要を示す。「現象詳細情報」は、事例の現象を詳細に示す。「原因詳細情報」は、事例の原因を詳細に示す。「処置詳細情報」は、事例に対する処置を詳細に示す。
【００２０】
演算データ記憶部１２２は、制御部１３０の演算に使用する演算データを記憶する。例えば、演算データ記憶部１２２は、類似度算出部１３２が算出した不具合事例ごとの類似度や検出指標算出部１３３が算出した検出指標の値などの各種演算結果を記憶する。
【００２１】
制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、内部の記憶装置に記憶されているプログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現されるようにしてもよい。
【００２２】
制御部１３０は、対象事例受付部１３１と、類似度算出部１３２と、検出指標算出部１３３と、提示部１３４とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図１に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
【００２３】
対象事例受付部１３１は、処理の対象とする不具合事例（以下、対象事例とよぶ）を受け付ける処理部である。例えば、対象事例受付部１３１は、表示部１１１の表示画面上におけるユーザの操作入力を操作部１１２より受け付けることで、ユーザが指定した所定の不具合事例を対象事例として受け付ける。一例として、対象事例受付部１３１は、不具合事例記憶部１２１に記憶された不具合事例の中から「事例ＩＤ」、「事例名」などで指定された不具合事例を対象事例として受け付ける。
【００２４】
また、対象事例受付部１３１は、ユーザの指定だけでなく、不具合事例記憶部１２１に記憶された不具合事例の中から所定の条件を満たす不具合事例を対象事例として受け付けてもよい。例えば、対象事例受付部１３１は、不具合事例記憶部１２１に記憶された不具合事例の中から直近における所定期間（例えば１周間前まで）での頻出頻度の高いワードを含む不具合事例を対象事例として受け付けてもよい。
【００２５】
具体的には、対象事例受付部１３１は、不具合事例記憶部１２１に記憶された不具合事例の中から「日時」が直近における所定期間内の不具合事例を抽出し、抽出した不具合事例について公知の文書解析技術を用いてワードの頻出頻度を求める。次いで、対象事例受付部１３１は、頻出頻度の順にワードをソートし、頻出頻度が所定値以上のワードを不具合事例が含むか否かに応じて各不具合事例の点数を求める。次いで、対象事例受付部１３１は、求めた点数が高い上位数例を対象事例とする。
【００２６】
類似度算出部１３２は、不具合事例記憶部１２１に記憶された複数の不具合事例それぞれと、対象事例受付部１３１が受け付けた対象事例との類似度を算出する処理部である。具体的には、類似度算出部１３２は、不具合事例記憶部１２１に記憶された複数の不具合事例と、対象事例との事例内容（「事例名」、「緊急度」、「告知対象範囲」、「対象機種」、「概要情報」、「現象詳細情報」、「原因詳細情報」、「処置詳細情報」）を比較し、類似度を算出する。次いで、類似度算出部１３２は、対象事例について算出した、不具合事例ごとの類似度の演算結果を演算データ記憶部１２２に記憶する。
【００２７】
この類似度の算出については、例えば、文書間の類似度計算を行う公知の自然言語処理技術を用いて行う。一例として、類似度算出部１３２は、事例内容を単語のベクトルとみなし、そのベクトルの角度などを用いて事例内容同士の類似度を算出する。
【００２８】
検出指標算出部１３３は、不具合事例の「日時」をもとに、所定の期間（例えば月間）ごとに、算出した類似度が第１の閾値よりも大きい不具合事例の件数を求める。同様に、検出指標算出部１３３は、所定の期間ごとに、算出した類似度が第１の閾値よりも大きな第２の閾値よりも大きい不具合事例の件数を求める。
【００２９】
ここで、第１の閾値は、対象事例における装置と同じ装置が用いられる程度に類似する事例を求めるためにユーザが任意に設定する値である。一例として、１〜０の範囲の類似度に対し、第１の閾値として、０．５０程度の値を設定する。これにより、類似度が第１の閾値よりも大きい不具合事例の件数として、対象事例の装置と同じ装置を用いるものと想定できる仮想的な稼働台数が得られることとなる。
【００３０】
また、第２の閾値は、対象事例とほぼ同一の事例を求めるためにユーザが任意に設定する値であり、第１の閾値よりも大きな値である。一例として、１〜０の範囲の類似度に対し、第２の閾値として、０．９５程度の値を設定する。これにより、類似度が第２の閾値よりも大きい不具合事例の件数として、対象事例と同一と見なせる不具合事例の発生件数が得られることとなる。
【００３１】
次いで、検出指標算出部１３３は、期間ごとに、類似度が第１の閾値よりも大きい不具合事例の件数を分母、類似度が第２の閾値よりも大きい不具合事例の件数を分子とする指標値を求める。すなわち、検出指標算出部１３３は、仮想的な稼働台数を分母とし、対象事例と同一と見なせる不具合事例の発生件数を分子とする仮想的な故障率を求める。このように、検出指標算出部１３３では、傾向障害を検出するための指標値の一つである故障率について、対象事例に関連する装置の稼働台数が正確にわからなくとも、仮想的な故障率を求めることができる。
【００３２】
提示部１３４は、対象事例について検出指標算出部１３３が期間ごとに算出した指標値の推移に基づき、対象事例が増加傾向にあるか否かを提示する処理部である。
【００３３】
具体的には、提示部１３４は、期間ごとに算出した指標値が逓増しており、一定割合以上での増加（有意な増加）が見られる場合に、対象事例が増加傾向にある（傾向障害である）と判定する。次いで、提示部１３４は、対象事例について判定した判定結果（傾向障害の有無）を、例えば表示部１１１の表示画面などに表示することで、ユーザに提示する。なお、提示部１３４における提示は、表示部１１１の表示画面への表示だけでなく、ファイル出力や印字出力などであってもよい。
【００３４】
次に、対象事例受付部１３１、類似度算出部１３２、検出指標算出部１３３および提示部１３４に関する処理の詳細を説明する。図３は、実施形態にかかる検出装置１００の動作例を示すフローチャートである。
【００３５】
図３に示すように、処理が開始されると、対象事例受付部１３１は、ユーザの指定などにより対象事例を受け付ける（Ｓ１）。なお、Ｓ１では、対象事例として１つの事例を受け付けてもよいし、複数の事例を受け付けてもよい。本実施形態では、一例として、ＥＣ番号（事例ＩＤ）が「ＴＢ４Ａ００６」、「ＴＢ４Ａ０１０」、「ＴＢ４Ａ０１１」である３つの事例を対象事例として受け付けるものとする。
【００３６】
次いで、制御部１３０は、受け付けた各対象事例について、一定期間ごと（本実施形態では一例として月ごととする）のループ処理を行う（Ｓ２〜Ｓ７）。
【００３７】
具体的には、類似度算出部１３２は、不具合事例記憶部１２１に記憶された複数の不具合事例の中から、対象事例と、「日時」が期間内である不具合事例とを読み出す。次いで、類似度算出部１３２は、読み出した対象事例の事例内容に対する、不具合事例ごとの類似度を算出する（Ｓ３）。
【００３８】
次いで、検出指標算出部１３３は、不具合事例ごとに算出した類似度をもとに、算出した類似度が第１の閾値（本実施形態では０．５０とする）以上の不具合事例の件数を集計する（Ｓ４）。
【００３９】
次いで、検出指標算出部１３３は、不具合事例ごとに算出した類似度をもとに、算出した類似度が第２の閾値（本実施形態では０．９５とする）以上の不具合事例の件数を集計する（Ｓ５）。
【００４０】
次いで、検出指標算出部１３３は、Ｓ４、Ｓ５の集計結果をもとに、類似度が第１の閾値よりも大きい不具合事例の件数を分母、類似度が第２の閾値よりも大きい不具合事例の件数を分子とする検出指標（指標値）を算出する（Ｓ６）。
【００４１】
なお、Ｓ４、Ｓ５における集計結果およびＳ６における検出指標については、検出指標算出部１３３は、ループ処理の期間（月度）を示す情報と、集計した不具合事例の識別情報（事例ＩＤ）とともに、算出結果として演算データ記憶部１２２に格納する。
【００４２】
ループ処理（Ｓ２〜Ｓ７）に次いで、提示部１３４は、対象事例について、ループ処理による期間ごとの算出結果を演算データ記憶部１２２より読み出し、表示部１１１の表示画面などに表示するなどしてユーザに提示する（Ｓ８）。
【００４３】
図４は、提示内容の一例を説明する説明図である。図４に示すように、提示部１３４は、ＥＣ番号が「ＴＢ４Ａ００６」、「ＴＢ４Ａ０１０」、「ＴＢ４Ａ０１１」である３つの対象事例について、期間ごとの算出結果を提示内容１４０Ａ〜１４０Ｄとして提示する。
【００４４】
具体的には、提示内容１４０Ａは、「２０１４０１」〜「２０１４０６」までの６月度における算出結果を示している。提示内容１４０Ｂは、「２０１４０２」〜「２０１４０７」までの７月度における算出結果を示している。提示内容１４０Ｃは、「２０１４０３」〜「２０１４０８」までの８月度における算出結果を示している。提示内容１４０Ｄは、「２０１４０４」〜「２０１４０９」までの９月度における算出結果を示している。
【００４５】
また、「ＴＢ４Ａ００６」、「ＴＢ４Ａ０１０」、「ＴＢ４Ａ０１１」の３つの対象事例の算出結果について、各月における「対象ＥＣ含有率」は、その月間の検出指標を示す。また、「０．９５以上件数」は、類似度が第２の閾値以上の不具合事例の件数を示す。また、「０．５〜１総数」は、類似度が第１の閾値以上の不具合事例の件数を示す。
【００４６】
提示部１３４は、「ＴＢ４Ａ００６」、「ＴＢ４Ａ０１０」、「ＴＢ４Ａ０１１」である３つの対象事例について、算出結果における検出指標（対象ＥＣ含有率）の推移をもとに、対象事例が増加傾向にあるか否かを判定結果１４１、１４２として提示する。
【００４７】
具体的には、提示部１３４は、月ごとの検出指標に有意な増加が見られない場合に、傾向障害ではないことを示す「対象外」の判定結果１４１を提示する。また、提示部１３４は、月ごとの検出指標に有意な増加が見られる場合に、傾向障害であることを示す「高い傾向」の判定結果１４２を提示する。これにより、ユーザは、「ＴＢ４Ａ００６」、「ＴＢ４Ａ０１０」、「ＴＢ４Ａ０１１」である３つの対象事例のそれぞれが傾向障害であるか否かを容易に識別できる。
【００４８】
また、提示部１３４は、操作部１１２による操作指示をもとに、例えば、類似度が第２の閾値以上の不具合事例の一覧表示が指示された場合、集計した件数とともに演算データ記憶部１２２に格納した、集計した不具合事例の識別情報（事例ＩＤ）を読み出す。次いで、提示部１３４は、読み出した識別情報をもとに、「事例名」などを不具合事例記憶部１２１より読み出して不具合事例の一覧表示を行ってもよい。
【００４９】
図５は、類似事例の提示例を説明する説明図である。図５の例では、カーソル１４３の操作により、「ＴＢ４Ａ０１０」の対象事例において、「２０１４０６」の「０．９５以上件数」の一覧表示が指示されているものとする。この場合、提示部１３４は、演算データ記憶部１２２を参照し、「２０１４０６」の「０．９５以上件数」を集計した不具合事例の識別情報（事例ＩＤ）を読み出す。次いで、提示部１３４は、読み出した事例ＩＤに該当する事例内容を不具合事例記憶部１２１より読み出すことで、例えば該当する事例名の一覧をポップアップ表示１４５として提示する。さらに、提示部１３４は、ポップアップ表示１４５における事例名の選択があった場合、選択された事例内容を不具合事例記憶部１２１より読み出してポップアップ表示してもよい。
【００５０】
また、提示部１３４は、月ごとに算出した検出指標（対象ＥＣ含有率）の推移をグラフ表示として提示してもよい。
【００５１】
図６は、提示内容の一例を説明する説明図である。図６に示すように、提示部１３４は、「ＡＡＡＡＡ」、「ＢＢＢＢＢ」、「ＣＣＣＣＣ」などの対象事例について、月ごとに算出した検出指標（対象ＥＣ含有率）の推移を表示部１１１にグラフ表示１５０してもよい。このようにグラフとして提示することで、ユーザは、検出指標の推移を容易に把握することができる。
【００５２】
以上のように、検出装置１００は、対象事例受付部１３１と、類似度算出部１３２と、検出指標算出部１３３と、提示部１３４とを有する。対象事例受付部１３１は、処理の対象とする対象事例を受け付ける。類似度算出部１３２は、不具合事例記憶部１２１に記憶された複数の不具合事例それぞれと、受け付けた対象事例との類似度を算出する。検出指標算出部１３３は、所定の期間ごとに、算出した類似度が第１の閾値よりも大きい不具合事例の件数を分母とし、算出した類似度が第１の閾値よりも大きな第２の閾値よりも大きい不具合事例の件数を分子とする指標値を算出する。提示部１３４は、所定の期間ごとに算出した指標値の推移に基づき、対象事例が増加傾向にあるか否かを提示する。
【００５３】
このように、検出装置１００は、対象事例との類似度が一定以上（第１の閾値以上）ある不具合事例の件数を分母とし、対象事例との類似度がほぼ同一程度（第１の閾値よりも大きな第２の閾値以上）の不具合事例の件数を分子とする指標値を仮想的な故障率として求める。そして、検出装置１００は、求めた指標値の推移（時系列変化）により対象事例が増加傾向にあるか否かを提示するので、対象事例に関連する装置の稼働台数が正確にわからなくとも、増加傾向にある不具合事例を精度よく求めることができる。
【００５４】
図７は、提示内容の一例を説明する説明図である。図７に示すように、「障害Ａ」の提示内容１４０における分子の件数（対象事例との類似度がほぼ同一程度の不具合事例の件数）では、１２月からは減少しているように見える。これは、年末年始の連休によって実際の稼働台数が減少していることが影響している。したがって、従来技術では、「障害Ａ」については、同一の不具合事例が減少しているので、傾向障害として検出されることはない。
【００５５】
これに対し、本実施形態では、対象事例の装置と同じ装置を用いるものと想定できる仮想的な稼働台数を分母とする検出指標を求める。したがって、この検出指標は、実際の稼働台数の減少を考慮したものとなり、「障害Ａ」については１１月〜１月において増加傾向が見られる。したがって、「障害Ａ」については、傾向障害があるものとして、漏らすことなく検出することができる。
【００５６】
また、検出装置１００は、求めた指標値が逓増している場合に対象事例が増加傾向にあることを示す判定結果１４２の提示を行う。これにより、ユーザは、傾向障害を容易に見出すことができ、見出した傾向障害への対策を進めることができる。
【００５７】
また、検出装置１００は、対象事例の提示内容１４０において、第１の閾値よりも大きい不具合事例の件数（分母）と、第２の閾値よりも大きい不具合事例の件数（分子）と、算出した指標値（検出指標）とを提示する（図４、７等参照）。これにより、ユーザは、算出した指標値とその算出内容とを直に確認することができる。
【００５８】
また、検出装置１００は、第２の閾値よりも大きい不具合事例の一覧をポップアップ表示１４５などにより提示する。これにより、ユーザは、対象事例に対して類似度が第２の閾値（例えば０．９５）よりも大きく、対象事例とほぼ同一の不具合事例の一覧を容易に確認することができる。
【００５９】
また、図示した各部の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、類似度算出部１３２と、検出指標算出部１３３とを統合してもよい。また、図示した各処理は、上記の順番に限定されるものでなく、処理内容を矛盾させない範囲において、同時に実施してもよく、順序を入れ替えて実施してもよい。
【００６０】
さらに、各装置で行われる各種処理機能は、ＣＰＵ（またはＭＰＵ、ＭＣＵ（Micro  Controller  Unit）等のマイクロ・コンピュータ）上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよい。また、各種処理機能は、ＣＰＵ（またはＭＰＵ、ＭＣＵ等のマイクロ・コンピュータ）で解析実行されるプログラム上、またはワイヤードロジックによるハードウエア上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよいことは言うまでもない。
【００６１】
ところで、上記の各実施形態で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをコンピュータで実行することで実現できる。そこで、以下では、上記の各実施形態と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図８は、検出プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【００６２】
図８に示すように、コンピュータ２００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ２０１と、データ入力を受け付ける入力装置２０２と、モニタ２０３とを有する。また、コンピュータ２００は、記憶媒体からプログラム等を読み取る媒体読取装置２０４と、各種装置と接続するためのインタフェース装置２０５と、他の情報処理装置等と有線または無線により接続するための通信装置２０６とを有する。また、コンピュータ２００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ２０７と、ハードディスク装置２０８とを有する。また、各装置２０１〜２０８は、バス２０９に接続される。
【００６３】
ハードディスク装置２０８には、図１に示した対象事例受付部１３１、類似度算出部１３２、検出指標算出部１３３および提示部１３４の各処理部と同様の機能を有する検出プログラム２０８Ａが記憶される。また、ハードディスク装置２０８には、不具合事例記憶部１２１および演算データ記憶部１２２を実現するための各種データが記憶される。入力装置２０２は、例えば、コンピュータ２００の管理者から操作情報等の各種情報の入力を受け付ける。モニタ２０３は、例えば、コンピュータ２００の管理者に対して表示画面等の各種画面を表示する。インタフェース装置２０５は、例えば印刷装置等が接続される。通信装置２０６は、例えば、図１に示した通信部１１０と同様の機能を有し、図示しないネットワークと接続され、他の情報処理装置と各種情報をやりとりする。
【００６４】
ＣＰＵ２０１は、ハードディスク装置２０８に記憶された検出プログラム２０８Ａを読み出して、ＲＡＭ２０７に展開して実行することで、各種の処理を行う。また、これらのプログラムは、コンピュータ２００を図１に示した対象事例受付部１３１、類似度算出部１３２、検出指標算出部１３３および提示部１３４として機能させることができる。
【００６５】
なお、上記の検出プログラム２０８Ａは、ハードディスク装置２０８に記憶されていなくてもよい。例えば、コンピュータ２００が読み取り可能な記憶媒体に記憶された検出プログラム２０８Ａを、コンピュータ２００が読み出して実行するようにしてもよい。コンピュータ２００が読み取り可能な記憶媒体は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）メモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、ハードディスクドライブ等が対応する。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ等に接続された装置に検出プログラム２０８Ａを記憶させておき、コンピュータ２００がこれらから検出プログラム２０８Ａを読み出して実行するようにしてもよい。
【００６６】
以上の実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【００６７】
（付記１）処理の対象とする対象事例を受け付け、
記憶部に記憶された複数の不具合事例それぞれと、受け付けた前記対象事例との類似度を算出し、
所定の期間ごとに、算出した前記類似度が第１の閾値よりも大きい不具合事例の件数を分母とし、算出した前記類似度が前記第１の閾値よりも大きな第２の閾値よりも大きい不具合事例の件数を分子とする指標値を算出し、
前記所定の期間ごとに算出した指標値の推移に基づき、前記対象事例が増加傾向にあるか否かを提示する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする検出プログラム。
【００６８】
（付記２）前記提示する処理は、前記指標値が逓増している場合に前記対象事例が増加傾向にあることを示す提示を行う、
ことを特徴とする付記１に記載の検出プログラム。
【００６９】
（付記３）前記提示する処理は、前記第１の閾値よりも大きい不具合事例の件数と、前記第２の閾値よりも大きい不具合事例の件数と、算出した前記指標値とをさらに提示する、
ことを特徴とする付記１または２に記載の検出プログラム。
【００７０】
（付記４）前記提示する処理は、前記第２の閾値よりも大きい不具合事例の一覧をさらに提示する、
ことを特徴とする付記１乃至３のいずれか一に記載の検出プログラム。
【００７１】
（付記５）処理の対象とする対象事例を受け付け、
記憶部に記憶された複数の不具合事例それぞれと、受け付けた前記対象事例との類似度を算出し、
所定の期間ごとに、算出した前記類似度が第１の閾値よりも大きい不具合事例の件数を分母とし、算出した前記類似度が前記第１の閾値よりも大きな第２の閾値よりも大きい不具合事例の件数を分子とする指標値を算出し、
前記所定の期間ごとに算出した指標値の推移に基づき、前記対象事例が増加傾向にあるか否かを提示する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする検出方法。
【００７２】
（付記６）前記提示する処理は、前記指標値が逓増している場合に前記対象事例が増加傾向にあることを示す提示を行う、
ことを特徴とする付記５に記載の検出方法。
【００７３】
（付記７）前記提示する処理は、前記第１の閾値よりも大きい不具合事例の件数と、前記第２の閾値よりも大きい不具合事例の件数と、算出した前記指標値とをさらに提示する、
ことを特徴とする付記５または６に記載の検出方法。
【００７４】
（付記８）前記提示する処理は、前記第２の閾値よりも大きい不具合事例の一覧をさらに提示する、
ことを特徴とする付記５乃至７のいずれか一に記載の検出方法。
【００７５】
（付記９）処理の対象とする対象事例を受け付ける受付部と、
記憶部に記憶された複数の不具合事例それぞれと、受け付けた前記対象事例との類似度を算出する類似度算出部と、
所定の期間ごとに、算出した前記類似度が第１の閾値よりも大きい不具合事例の件数を分母とし、算出した前記類似度が前記第１の閾値よりも大きな第２の閾値よりも大きい不具合事例の件数を分子とする指標値を算出する指標値算出部と、
前記所定の期間ごとに算出した指標値の推移に基づき、前記対象事例が増加傾向にあるか否かを提示する提示部と、
を有することを特徴とする検出装置。
【００７６】
（付記１０）前記提示部は、前記指標値が逓増している場合に前記対象事例が増加傾向にあることを示す提示を行う、
ことを特徴とする付記９に記載の検出装置。
【００７７】
（付記１１）前記提示部は、前記第１の閾値よりも大きい不具合事例の件数と、前記第２の閾値よりも大きい不具合事例の件数と、算出した前記指標値とをさらに提示する、
ことを特徴とする付記９または１０に記載の検出装置。
【００７８】
（付記１２）前記提示部は、前記第２の閾値よりも大きい不具合事例の一覧をさらに提示する、
ことを特徴とする付記９乃至１１のいずれか一に記載の検出装置。
【符号の説明】
【００７９】
１００…検出装置
１１０…通信部
１１１…表示部
１１２…操作部
１２０…記憶部
１２１…不具合事例記憶部
１２２…演算データ記憶部
１３０…制御部
１３１…対象事例受付部
１３２…類似度算出部
１３３…検出指標算出部
１３４…提示部
１４０、１４０Ａ〜１４０Ｄ…提示内容
１４１、１４２…判定結果
１４３…カーソル
１４５…ポップアップ表示
１５０…グラフ表示
２００…コンピュータ
２０１…ＣＰＵ
２０２…入力装置
２０３…モニタ
２０４…媒体読取装置
２０５…インタフェース装置
２０６…通信装置
２０７…ＲＡＭ
２０８…ハードディスク装置
２０８Ａ…検出プログラム
２０９…バス
【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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