(57)【要約】【課題】電子機器の異常原因を精度良く特定する。【解決手段】情報処理装置２０は、第１の算出部３０Ｃと。第２の算出部３０Ｄと、特定部３０Ｅと、を備える。第１の算出部３０Ｃは、電子機器１０に設けられた複数の第１のセンサ１６Ａの各々で検出される第１の検出値に応じて、電子機器１０の特定現象の推定値を算出する。第２の算出部３０Ｄは、電子機器１０に設けられた複数のセンサ１６の内、第１のセンサ１６Ａ以外のセンサ１６であり且つ特定現象を検出するセンサ１６である第２のセンサ１６Ｂで検出される第２の検出値と、推定値と、の差分を算出する。特定部３０Ｅは、差分に応じて、特定現象に関する異常原因を特定する。【選択図】図２
2020149381.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子機器に設けられた複数の第１のセンサの各々で検出される第１の検出値に応じて、前記電子機器の特定現象の推定値を算出する第１の算出部と、
前記電子機器に設けられた複数のセンサの内、前記第１のセンサ以外であり且つ前記特定現象を検出する前記センサである第２のセンサで検出される第２の検出値と、前記推定値と、の差分を算出する第２の算出部と、
前記差分に応じて、前記特定現象に関する異常原因を特定する特定部と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記特定部は、
前記差分が第１の閾値以上である場合、前記特定現象が異常を示すと判断し、前記異常原因を特定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記特定部は、
前記差分が前記第１の閾値以上である場合、
前記第１の検出値に比べて前記第２の検出値へ高い変動を与える要因となる前記異常原因を特定する、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記特定部は、
前記差分が前記第１の閾値以上である場合、
前記特定現象の前記推定値の算出に用いられる複数の前記第１の検出値の各々から直接特定不可能な前記異常原因を特定する、
請求項２または請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記特定部は、
前記差分が第１の閾値以上である場合、
前記特定現象と、前記電子機器の異常場所および異常内容の少なくとも一方を含む前記異常原因と、を対応付けた管理情報から、前記特定現象に対応する前記異常原因を特定する、
請求項２〜請求項４の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
複数の前記第１の検出値に応じて、前記電子機器における、前記特定現象に影響を与える複数の要因の各々の評価値を算出する第３の算出部を備え、
前記第１の算出部は、複数の前記評価値と前記推定値との予め導出した相関関係と、算出した複数の前記評価値と、を用いて前記推定値を算出する、
請求項１または請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記第３の算出部は、
３つ以上の前記第１の検出値に応じて、前記評価値を算出する、
請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記特定現象は、前記電子機器に設けられた発熱部品の温度である、
請求項１〜請求項７の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
電子機器に設けられた複数の第１のセンサの各々で検出される第１の検出値に応じて、前記電子機器の特定現象の推定値を算出するステップと、
前記電子機器に設けられた複数のセンサの内、前記第１のセンサ以外であり且つ前記特定現象を検出する前記センサである第２のセンサで検出される第２の検出値と、前記推定値と、の差分を算出するステップと、
前記差分に応じて、前記特定現象に関する異常原因を特定するステップと、
を含む情報処理方法。
【請求項１０】
電子機器に設けられた複数の第１のセンサの各々で検出される第１の検出値に応じて、前記電子機器の特定現象の推定値を算出するステップと、
前記電子機器に設けられた複数のセンサの内、前記第１のセンサ以外であり且つ前記特定現象を検出する前記センサである第２のセンサで検出される第２の検出値と、前記推定値と、の差分を算出するステップと、
前記差分に応じて、前記特定現象に関する異常原因を特定するステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１１】
電子機器であって、
複数のセンサと、
複数の前記センサの内の一部である複数の第１のセンサの各々で検出される第１の検出値に応じて、前記電子機器の特定現象の推定値を算出する第１の算出部と、
複数の前記センサの内、前記第１のセンサ以外であり且つ前記特定現象を検出する前記センサである第２のセンサで検出される第２の検出値と、前記推定値と、の差分を算出する第２の算出部と、
前記差分に応じて、前記特定現象に関する異常原因を特定する特定部と、
を備える電子機器。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、情報処理装置、情報処理方法、プログラム、および電子機器に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、電子機器内の温度検出結果を用いて、冷却異常などの異常を判定する技術が知られている。例えば、異常原因とセンサの検出値との相関関係をシミュレーションにより予め導出し、センサの検出値と相関関係とを用いて、異常原因を特定する技術が開示されている。
【０００３】
しかし、事前のシミュレーションにより導出された相関関係は、実際の駆動時の状況変動などによって変化する場合があり、電子機器の異常原因を精度良く特定することは困難であった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−３４７１５号公報
【特許文献２】特開２０１７−５４４９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、電子機器の異常原因を精度良く特定することができる、情報処理装置、情報処理方法、プログラム、および電子機器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】
実施形態の情報処理装置は、電子機器に設けられた複数の第１のセンサの各々で検出される第１の検出値に応じて、前記電子機器の特定現象の推定値を算出する第１の算出部と、前記電子機器に設けられた複数のセンサの内、前記第１のセンサ以外であり且つ前記特定現象を検出する前記センサである第２のセンサで検出される第２の検出値と、前記推定値と、の差分を算出する第２の算出部と、前記差分に応じて、前記特定現象に関する異常原因を特定する特定部と、を備える。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】情報処理システムの模式図。
【図２】情報処理装置の機能的構成のブロック図。
【図３】異常原因の特定処理の概略説明図。
【図４】第２の検出値と推定値との関係を示す線図。
【図５Ａ】管理情報のデータ構成を示す模式図。
【図５Ｂ】管理情報のデータ構成を示す模式図。
【図６】情報処理の流れを示すフローチャート。
【図７】異常原因の特定処理の概略説明図。
【図８】情報処理の流れを示すフローチャート。
【図９】ハードウェア構成例のブロック図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下に添付図面を参照して、本実施の形態の詳細を説明する。
【０００９】
図１は、情報処理システム１の一例を示す模式図である。
【００１０】
情報処理システム１は、電子機器１０と、情報処理装置２０と、を備える。電子機器１０と情報処理装置２０とは、データまたは信号を授受可能に接続されている。
【００１１】
電子機器１０は、１または複数の部品を備え、供給された電力によって駆動する機器である。電子機器１０は、例えば、１つのラック内に１または複数の電子部品を搭載した各種装置に適用される。具体的には、電子機器１０は、デジタル放送用送信機、データ中継装置、コンピュータ、サーバ、などの各種の電子装置に適用される。
【００１２】
電子機器１０は、各種の部品などを収容した筐体１２を備える。
【００１３】
筐体１２は、電子機器１０の本体部分であり、各種の部品や機器を収容した外装である。本実施の形態では、筐体１２は、内側が空洞の箱状の部材である場合を一例として説明する。
【００１４】
筐体１２の一部には、筐体１２の外部の空気を筐体１２の内部へ取り入れるための吸気口１３Ａが設けられている。また、筐体１２の一部には、筐体１２の内部の空気を筐体１２の外部へ排出するための排気口１３Ｂが設けられている。
【００１５】
本実施の形態では、筐体１２における、吸気口１３Ａ側端部に、送風機１５が設けられている。送風機１５は、吸気口１３Ａから筐体１２内へ、風Ｆを送り込むことの可能な位置に配置されている。送風機１５における、風Ｆの流れる方向の上流側には、フィルタ１７が設けられている。このため、本実施の形態では、送風機１５の駆動によって、筐体１２の外部の空気がフィルタ１７を介して筐体１２内へ送り込まれ、筐体１２内へ風Ｆが送り込まれる。筐体１２内へ送り込まれた風Ｆによって、筐体１２内部で発生した熱が除去される。
【００１６】
送風機１５は、例えば、ファン、または、ブロアと称される場合がある。
【００１７】
なお、送風機１５は、筐体１２の内側の空気を筐体１２の外側へ排出可能な位置に配置されていてもよい。すなわち、送風機１５は、筐体１２における、排気口１３Ｂ側端部に配置されていてもよい。また、送風機１５は、筐体１２内へ風Ｆを送り込むことの可能な位置、および、筐体１２の内側の空気を筐体１２の外側へ排出可能な位置、の双方に配置されていてもよい。
【００１８】
筐体１２内には、１または複数の部品１４、および、１または複数のセンサ１６が配置されている。本実施の形態では、筐体１２内には、複数のセンサ１６および複数のセンサ１６が配置されている形態を一例として説明する。
【００１９】
部品１４は、電子部品、および、各種の機能を有する部材の少なくとも一方である。
【００２０】
電子部品は、例えば、供給された電力に応じて駆動する部品である。電子部品には、供給された電力に応じて駆動することで発熱する発熱部品１４Ａが含まれる。なお、“駆動”には、電気的な駆動、および機械的な駆動、の双方が含まれる。電気的な駆動には、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）などのプロセッサによる処理が含まれる。機械的な駆動には、例えば、モータの駆動が含まれる。
【００２１】
発熱部品１４Ａは、例えば、ＣＰＵ、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）などのプロセッサである。なお、発熱部品１４Ａは、供給された電力に応じて駆動することで発熱する部品であればよく、ＣＰＵ、ＧＰＵに限定されない。例えば、発熱部品１４Ａは、モータ、電子回路、などであってもよい。
【００２２】
各種の機能を有する部材は、例えば、冷却機能を有する部材である。冷却機能を有する部材は、例えば、熱伝導性が高い金属材料で構成された部材である。冷却機能を有する部材は、具体的には、ヒートシンク１４Ｂ、放熱部品などである。
【００２３】
筐体１２内に配置された発熱部品１４Ａは、ヒートシンク１４Ｂなどの冷却機能を有する部材や、送風機１５によって送り込まれた風Ｆによって冷却される。
【００２４】
本実施の形態では、筐体１２内には、部品１４として、発熱部品１４Ａと、ヒートシンク１４Ｂと、が設けられた形態を一例として説明する。なお、筐体１２内には、他の部品を更に設けた構成であってもよい。
【００２５】
本実施の形態では、図１に示すように、筐体１２内には、基板１８Ａおよび基板１８Ｂの各々の基板１８上に、１または複数の発熱部品１４Ａが配置されている。
【００２６】
基板１８は、電子回路基板の一例であり、マザーボード、またはメインボードと称される場合もある。
【００２７】
本実施の形態では、基板１８Ａ上には、発熱部品１４Ａとして、発熱部品１４Ａ１および発熱部品１４Ａ２が配置されている。また、発熱部品１４Ａ１と基板１８Ａとの間には、ヒートシンク１４Ｂが配置されている。ヒートシンク１４Ｂは、発熱部品１４Ａで発生した熱を放熱させる放熱部材として機能する。
【００２８】
また、基板１８Ｂ上には、発熱部品１４Ａ３が配置されている。
【００２９】
なお、電子機器１０は、筐体１２内に、更に他の基板１８を配置した構成であってもよい。また、電子機器１０は、筐体１２内に、更に複数の発熱部品１４Ａおよび他の部品１４を備えた構成であってもよい。
【００３０】
筐体１２内には、複数のセンサ１６（センサ１６ａ〜センサ１６ｈ）が配置されている。
【００３１】
センサ１６は、環境変動の物理量を測定可能なセンサである。例えば、センサ１６は、温度、湿度、圧力、流量、加速度、電流、電圧、回転数、等の環境変動の物理量を検出し、検出結果を検出値として出力する。物理量および検出値は、例えば、温度、湿度、圧力、流量、加速度、電流、電圧、回転数、等を示す数値で表される。なお、以下では、センサ１６の検出値を、検出値Ｘと称して説明する場合がある。
【００３２】
センサ１６は、例えば、温度センサ、湿度センサ、圧力センサ、風Ｆの流量センサ、電流センサ、電圧センサ、送風機１５の回転数を検出する回転数センサ、送風機１５の回転の加速度を検出する加速度センサ、などである。
【００３３】
センサ１６は、筐体１２内の環境変動を測定可能な位置に配置されていればよい。
【００３４】
本実施の形態では、センサ１６ａ〜センサ１６ｃ、センサ１６ｅ〜センサ１６ｈは、温度を検出する温度センサである。センサ１６ａは、発熱部品１４Ａ１の温度を検出可能な位置に配置されている。詳細には、センサ１６ａは、発熱部品１４Ａ１に接触配置されている場合を一例として説明する。
【００３５】
センサ１６ｂは、基板１８Ａ上に配置され、且つ、発熱部品１４Ａ１および発熱部品１４Ａ２とは非接触の位置に配置されている。センサ１６ｇは、発熱部品１４Ａ２に接触配置されている。センサ１６ｈは、基板１８Ａ上に設置され、発熱部品１４Ａ１に対して非接触な位置に配置されている。センサ１６ｃ、センサ１６ｅ、およびセンサ１６ｆは、筐体１２内の部品１４に対して非接触に配置され、且つ、互いに異なる位置に配置されている。
【００３６】
センサ１６ｄは、送風機１５の回転数を検出するセンサ１６である。なお、センサ１６ｄは、送風機１５の駆動に関する現象を測定可能であればよい。このため、センサ１６ｄは、送風機１５へ供給される電力量（電流値、電圧値）などの物理量を検出するセンサであってもよい。
【００３７】
情報処理装置２０は、電子機器１０の異常原因を特定する装置である。情報処理装置２０と、筐体１２に設けられた複数のセンサ１６の各々とは、データまたは信号を授受可能に接続されている。なお、情報処理装置２０は、筐体１２に搭載されたセンサ１６以外の他の各種の電子機器と、データまたは信号を授受可能に更に接続されていてもよい。例えば、情報処理装置２０は、センサ１６と、複数の部品１４の内の少なくとも１つ、および送風機１５と、データまたは信号を授受可能に接続されていてもよい。
【００３８】
次に、情報処理装置２０の機能的構成の一例を説明する。
【００３９】
図２は、情報処理装置２０の機能的構成の一例を示すブロック図である。なお、図２には、説明のために、情報処理装置２０と共に、電子機器１０における情報処理装置２０とデータまたは信号の授受を行うセンサ１６を併せて示した。
【００４０】
情報処理装置２０と複数のセンサ１６とは、データまたは信号を授受可能に接続されている。なお、上述したように、情報処理装置２０は、複数のセンサ１６、および、筐体１２に搭載されたセンサ１６以外の各種の電子機器、の双方とデータまたは信号を授受可能に接続されていてもよい。
【００４１】
情報処理装置２０は、制御部３０と、記憶部３２と、出力部３４と、を備える。制御部３０と、記憶部３２および出力部３４とは、データまたは信号を授受可能に接続されている。
【００４２】
記憶部３２は、各種のデータを記憶する。記憶部３２は、例えば、公知のＨＤＤ（ハードディスクドライブ）などの記憶媒体である。本実施の形態では、記憶部３２は、管理情報３６を予め記憶する。管理情報３６のデータ構成の詳細は後述する。
【００４３】
出力部３４は、各種の情報を出力する。本実施の形態では、出力部３４は、エラー情報を出力する。エラー情報の詳細は後述する。
【００４４】
出力部３４は、各種の情報を表示する表示機能、音を出力する音出力機能、外部装置との間でデータを通信する通信機能、の少なくとも１つを備える。外部装置とは、電子機器１０の外部に設けられた装置である。電子機器１０と外部装置とは、ネットワークなどを介して通信可能とすればよい。例えば、出力部３４は、公知の表示装置、公知のスピーカ、および公知の通信装置の少なくとも１つを組み合わせることで構成される。
【００４５】
次に、制御部３０について説明する。
【００４６】
制御部３０は、取得部３０Ａと、第３の算出部３０Ｂと、第１の算出部３０Ｃと、第２の算出部３０Ｄと、特定部３０Ｅと、出力制御部３０Ｆと、を備える。
【００４７】
取得部３０Ａ、第３の算出部３０Ｂ、第１の算出部３０Ｃ、第２の算出部３０Ｄ、特定部３０Ｅ、および出力制御部３０Ｆは、例えば、１または複数のプロセッサにより実現される。例えば上記各部は、ＣＰＵなどのプロセッサにプログラムを実行させること、すなわちソフトウェアにより実現してもよい。上記各部は、専用のＩＣなどのプロセッサ、すなわちハードウェアにより実現してもよい。上記各部は、ソフトウェアおよびハードウェアを併用して実現してもよい。複数のプロセッサを用いる場合、各プロセッサは、各部のうち１つを実現してもよいし、各部のうち２以上を実現してもよい。
【００４８】
取得部３０Ａは、センサ１６の検出値Ｘを取得する。
【００４９】
ここで、本実施の形態では、情報処理装置２０は、電子機器１０の特定現象の推定値を算出し、異常原因の特定に用いる。以下では、推定値を推定値Ｉｂ、異常原因を異常原因Ｉｃと称して説明する場合がある。
【００５０】
特定現象とは、電子機器１０における、特定の異常原因Ｉｃの要因となる、筐体１２内の特定の場所の特定の現象を意味する。特定現象は、具体的には、筐体１２内の特定の場所の、温度、湿度、圧力、流量、加速度、電流、電圧、回転数、等の現象の内の１つを示す。
【００５１】
筐体１２内の特定の場所は、筐体１２内の予め定めた空間内である。該空間内には、複数の部品１４の内の何れか１つが含まれていてもよい。このため、例えば、特定の場所は、筐体１２内の何れかの部品１４を含む領域である。具体的には、特定の場所は、例えば、発熱部品１４Ａ１であるが、これに限定されない。例えば、特定の場所は、基板１８Ａ上の任意の位置などであってもよい。特定の場所が発熱部品１４Ａ１である場合、特定現象は、例えば、発熱部品１４Ａ１の温度となる。
【００５２】
推定値Ｉｂを算出する対象の特定現象の種類は、予め設定してもよいし、ユーザなどによる操作指示による入力によって設定してもよい。取得部３０Ａは、ユーザによる入力の受付または設定内容情報を記憶部３２から読取ることなどにより、推定値Ｉｂを算出する対象の、特定現象の種類を取得する。なお、以下では、取得した、推定値Ｉｂを算出する対象の特定現象の種類を、単に、対象とする特定現象、または特定現象、と称して説明する場合がある。
【００５３】
本実施の形態では、対象とする特定現象が、電子機器１０に含まれる、発熱部品１４Ａ１の温度である場合を、一例として説明する。なお、対象とする特定現象は、発熱部品１４Ａ１の温度に限定されず、適宜変更可能とすればよい。
【００５４】
取得部３０Ａは、センサ１６の検出値Ｘとして、第１の検出値Ｘａおよび第２の検出値Ｘｂを取得する。
【００５５】
第１の検出値Ｘａは、電子機器１０に設けられた複数の第１のセンサ１６Ａの各々の検出値Ｘである。
【００５６】
ここで、本実施の形態では、制御部３０は、異常原因Ｉｃの特定時には、電子機器１０に設けられた複数のセンサ１６を、対象とする特定現象に応じて、第１のセンサ１６Ａと、第２のセンサ１６Ｂと、これら以外のセンサ１６と、に分類して扱う。
【００５７】
第１のセンサ１６Ａとは、電子機器１０に設けられた複数のセンサ１６の内の少なくとも一部のセンサ１６である。また、第１のセンサ１６Ａには、対象とする特定現象を直接検出するセンサ１６は含まれない。
【００５８】
すなわち、対象とする特定現象が発熱部品１４Ａ１の温度である場合、第１のセンサ１６Ａには、発熱部品１４Ａ１の温度を直接検出するセンサ１６は含まれない。そして、この場合、第１のセンサ１６Ａは、筐体１２に設けられた複数のセンサ１６（センサ１６ａ〜センサ１６ｈ）の内、少なくともセンサ１６ａ以外のセンサとなる。本実施の形態では、センサ１６ｂ、およびセンサ１６ｃ、センサ１６ｇ、センサ１６ｈ、およびセンサ１６ｆを、第１のセンサ１６Ａとする場合を一例として説明する。
【００５９】
取得部３０Ａは、対象とする特定現象に応じて、該特定現象を直接検出するセンサ１６ａ以外の、３つ以上のセンサ１６を第１のセンサ１６Ａとして設定し、これらの第１のセンサ１６Ａからの検出値Ｘを、第１の検出値Ｘａとして取得すればよい。なお、取得部３０Ａは、３つ以上の第１の検出値Ｘａを取得することが好ましい。すなわち、取得部３０Ａは、上記条件を満たす３つ以上の第１のセンサ１６Ａの各々から受付けた検出値Ｘを、第１の検出値Ｘａとして取得することが好ましい。
【００６０】
第２のセンサ１６Ｂとは、電子機器１０に設けられた複数のセンサ１６の内、第１のセンサ１６Ａ以外のセンサ１６であり、且つ、対象とする特定現象を直接検出するセンサ１６である。
【００６１】
例えば、対象とする特定現象が発熱部品１４Ａ１の温度である場合、第２のセンサ１６Ｂは、筐体１２に設けられた複数のセンサ１６（センサ１６ａ〜センサ１６ｈ）の内、発熱部品１４Ａ１の温度を直接検出するセンサ１６ａとなる。
【００６２】
このため、この場合、取得部３０Ａは、対象とする特定現象を直接検出する第２のセンサ１６Ｂであるセンサ１６ａから受付けた検出値Ｘを、第２の検出値Ｘｂとして取得する。
【００６３】
第３の算出部３０Ｂは、取得部３０Ａで取得した複数の第１の検出値Ｘａに応じて、電子機器１０における、特定現象に影響を与える複数の要因の各々の評価値を算出する。以下では、要因の評価値を、評価値Ｉａと称して説明する場合がある。
【００６４】
評価値Ｉａとは、対象とする特定現象に影響を与える要因である。評価値Ｉａは、対象とする特定現象へ与える影響の度合いを示す数値で表される。評価値Ｉａが高い要因であるほど、対象とする特定現象に与える影響の度合いが大きい事を示す。
【００６５】
対象とする特定現象に与える要因の評価値Ｉａは、言い換えると、電子機器１０の稼働中に状態が変化する事象の評価値Ｉａである。
【００６６】
例えば、特定現象に与える要因は、ヒートシンク１４Ｂと発熱部品１４Ａとの接触状態、吸気口１３Ａの閉塞状態、排気口１３Ｂの閉塞状態、送風機１５の回転数、送風機１５から送り出される風Ｆの風量、送風機１５から送り出される風Ｆの風速、異常原因の特定に用いる特定現象、筐体１２内の温度、および、発熱部品１４Ａへの負荷、などである。すなわち、評価値Ｉａは、これらの要因の評価値Ｉａである。なお、特定現象に与える要因は、特定現象の種類によって様々であり、これらに限定されない。
【００６７】
第３の算出部３０Ｂは、例えば、以下の方法で、複数の第１の検出値Ｘａから、複数の要因の各々の評価値Ｉａを算出する。
【００６８】
図３は、本実施の形態の異常原因Ｉｃの特定処理の概略説明図である。図３に示すように、第３の算出部３０Ｂは、複数の第１の検出値Ｘａから、複数の評価値Ｉａを算出する。
【００６９】
詳細には、例えば、第３の算出部３０Ｂは、以下の式（１）を用いて、要因ごとに評価値Ｉａを算出する。
【００７０】
Ｉａ＝ｐ０＋ｐ１・Ｘａ１＋ｐ２・Ｘａ２＋・・・＋ｐｎ・Ｘａｎ      式（１）
【００７１】
式（１）中、Ｘａは、第１の検出値Ｘａを示す。Ｘａの各々に隣接する数値（１〜ｎ）は、第１のセンサ１６Ａの識別子である。ｐ０〜ｐｎは、係数を示す。Ｉａは、要因の評価値Ｉａを示す。
【００７２】
第３の算出部３０Ｂは、複数種類の要因の各々ごとに、要因の評価値Ｉａと、複数の第１の検出値Ｘａと、の相関関係を予め導出すればよい。具体的には、例えば、上記式（１）の計数ｐ０〜Ｐｎの値を、要因ごとに予め導出すればよい。この相関関係は、実験、シミュレーション、または機械学習などによって導出すればよい。機械学習には、畳み込みニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＣＮＮ）、階層ベイズモデリング、ＤＮＮ（Ｄｅｅｐ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、粒子フィルタなどのデータ同化技術、などの公知の機械学習方法を用いればよい。
【００７３】
なお、評価値Ｉａを算出するための相関関係を示す関数の一例として、式（１）を挙げた。しかし、評価値Ｉａを算出するための相関関係の式は、一次元の多項式、多次元の多項式、の何れであってもよい。また、評価値Ｉａを算出するための相関関係の式は、非線形性の強い式であってもよい。
【００７４】
そして、第３の算出部３０Ｂは、予め導出した相関関係を示す関数（例えば、上記式（１）に、複数の第１の検出値Ｘａの各々を代入することで、要因ごとの評価値Ｉａ（評価値Ｉａ１〜評価値Ｉａｎ）を算出すればよい。
【００７５】
なお、第３の算出部３０Ｂは、３つ以上の第１の検出値Ｘａ値に応じて、評価値Ｉａを算出することが好ましい。すなわち、式（１）の場合、第１の検出値Ｘａ１、第１の検出値Ｘａ２、および第１の検出値Ｘａ３を少なくとも含む上記式（１）を用いて、要因ごとの評価値Ｉａを算出することが好ましい。また、第３の算出部３０Ｂは、算出に用いる第１の検出値Ｘａの数と同じ数の、互いに要因の異なる評価値Ｉａを算出すればよい。
【００７６】
このため、例えば、第３の算出部３０Ｂが、３つの第１の検出値Ｘａから評価値Ｉａを算出する場合、第３の算出部３０Ｂは、互いに異なる３つの要因の評価値Ｉａを算出することとなる。
【００７７】
図２に戻り説明を続ける。次に、第１の算出部３０Ｃについて説明する。第１の算出部３０Ｃは、電子機器１０に設けられた複数の第１のセンサ１６Ａの各々で検出される第１の検出値Ｘａに応じて、電子機器１０の特定現象の推定値Ｉｂを算出する。
【００７８】
推定値Ｉｂは、対象とする特定現象の物理量を推定した値である。例えば、対象とする特定現象が発熱部品１４Ａ１の温度であると想定する。この場合、特定現象の推定値Ｉｂは、発熱部品１４Ａ１の温度の推定値Ｉｂである。
【００７９】
第１の算出部３０Ｃは、複数の第１の検出値Ｘａ、または、第３の算出部３０Ｂが算出した複数の評価値Ｉａを用いて、特定現象の推定値Ｉｂを算出する。本実施の形態では、第１の算出部３０Ｃは、複数の第１の検出値Ｘａから、１つの推定値Ｉｂを算出する場合を想定して説明する。
【００８０】
まず、複数の第１の検出値Ｘａを用いて、特定現象の推定値Ｉｂを算出する方法を説明する。
【００８１】
この場合、例えば、第１の算出部３０Ｃは、以下の式（２）を用いて、特定現象の推定値Ｉｂを算出する。
【００８２】
Ｉｂ＝ｑ０＋ｑ１・Ｘａ１＋ｑ２・Ｘａ２＋・・・＋ｑｎ・Ｘａｎ      式（２）
【００８３】
式（２）中、Ｘａは、第１の検出値Ｘａを示す。Ｘａの各々に隣接する数値（１〜ｎ）は、第１のセンサ１６Ａの識別子である。ｑ０〜ｑｎは、係数を示す。ｎは、２以上の整数を示す。Ｉｂは、推定値Ｉｂを示す。
【００８４】
第１の算出部３０Ｃは、特定現象の推定値Ｉｂと、複数の第１の検出値Ｘａと、の相関関係を予め導出すればよい。具体的には、例えば、第１の算出部３０Ｃは、上記式（２）の計数ｑ０〜ｑｎの値を、予め導出すればよい。この相関関係は、実験、シミュレーション、または機械学習などによって導出すればよい。機械学習には、ＣＮＮ、階層ベイズモデリング、ＤＮＮ、粒子フィルタなどのデータ同化技術、などの公知の機械学習方法を用いればよい。なお、上記には、第１の検出値Ｘａから推定値Ｉｂを算出するための相関関係を示す関数の一例として、式（２）を挙げた。しかし、第１の検出値Ｘａから推定値Ｉｂを算出するための相関関係の式は、一次元の多項式、多次元の多項式、の何れであってもよい。また、第１の検出値Ｘａから推定値Ｉｂを算出するための相関関係の式は、非線形性の強い式であってもよい。
【００８５】
そして、第１の算出部３０Ｃは、予め導出した相関関係を示す関数（例えば、上記式（２））に、複数の第１の検出値Ｘａの各々を代入することで、特定現象の推定値Ｉｂを算出すればよい。
【００８６】
なお、第１の算出部３０Ｃは、予め導出した相関関係示す関数以外に、上記式（２）によって表される該相関関係を示す学習済モデルなどを用いて、複数の第１の検出値Ｘａから、特定現象の推定値Ｉｂを算出してもよい。
【００８７】
次に、複数の評価値Ｉａを用いて、特定現象の推定値Ｉｂを算出する方法を説明する。
【００８８】
この場合、第１の算出部３０Ｃは、複数の第１の検出値Ｘａから算出された、要因ごとの評価値Ｉａを、第３の算出部３０Ｂから受付ける。すなわち、第１の算出部３０Ｃは、複数の要因の各々の評価値Ｉａを、第３の算出部３０Ｂから受付ける。そして、第１の算出部３０Ｃは、複数の要因の各々の評価値Ｉａを用いて、特定現象の推定値Ｉｂを算出する。
【００８９】
例えば、第１の算出部３０Ｃは、複数の評価値Ｉａと推定値Ｉｂとの予め導出した相関関係と、第３の算出部３０Ｂで算出した複数の評価値Ｉａと、を用いて、推定値Ｉｂを算出する。
【００９０】
具体的には、例えば、第１の算出部３０Ｃは、以下の式（３）を用いて、特定現象の推定値Ｉｂを算出する。
【００９１】
Ｉｂ＝ｒ０＋ｒ１・Ｉａ１＋ｒ２・Ｉａ２＋・・・＋ｒｎ・Ｉａｎ      式（３）
【００９２】
式（３）中、Ｉａは、要因の評価値Ｉａを示す。Ｉａの各々に隣接する数値（１〜ｎ）は、第１のセンサ１６Ａの識別子である。ｒ０〜ｒｎは、係数を示す。ｎは、２以上の整数を示す。Ｉｂは、推定値Ｉｂを示す。
【００９３】
第１の算出部３０Ｃは、特定現象の推定値Ｉｂと、複数の第１の検出値Ｘａから算出される複数の要因の各々の評価値Ｉａと、と、の相関関係を予め導出すればよい。具体的には、例えば、第１の算出部３０Ｃは、上記式（３）の計数ｒ０〜ｒｎの値を、予め導出すればよい。この相関関係は、実験、シミュレーション、または機械学習などによって導出すればよい。機械学習には、ＣＮＮ、階層ベイズモデリング、ＤＮＮ、粒子フィルタなどのデータ同化技術、などの公知の機械学習方法を用いればよい。なお、評価値Ｉａから推定値Ｉｂを算出するための相関関係を示す関数の一例として、式（３）を挙げた。しかし、評価値Ｉａから推定値Ｉｂを算出するための相関関係の式は、一次元の多項式、多次元の多項式、の何れであってもよい。また、評価値Ｉａから推定値Ｉｂを算出するための相関関係の式は、非線形性の強い式であってもよい。
【００９４】
そして、第１の算出部３０Ｃは、予め導出した相関関係を示す関数（例えば、上記式（３））に、複数の第１の検出値Ｘａ１の各々から算出された複数の要因の各々の評価値Ｉａを代入することで、特定現象の推定値Ｉｂを算出すればよい。
【００９５】
なお、第１の算出部３０Ｃは、予め導出した相関関係示す関数以外に、上記式（３）によって表される該相関関係を示す学習済モデルなどを用いて、複数の評価値Ｉａから、特定現象の推定値Ｉｂを算出してもよい。
【００９６】
図３を用いて説明する。このように、第１の算出部３０Ｃは、複数の第１の検出値Ｘａ、または、複数の第１の検出値Ｘａから算出された要因ごとの評価値Ｉａ、を用いて、特定現象の推定値Ｉｂを算出する。
【００９７】
なお、第１の算出部３０Ｃは、第１の検出値Ｘａから推定値Ｉｂを算出する算出方法、および、評価値Ｉａから推定値Ｉｂを算出する方法の内、評価値Ｉａから推定値Ｉｂを算出する算出方法を用いる事が好ましい。これは、何れの評価値Ｉａによって表される要因が、特定現象の異常に影響を与えているかを、評価値Ｉａの解析によって導出することが可能となるためである。
【００９８】
図２に戻り説明を続ける。第２の算出部３０Ｄは、第２のセンサ１６Ｂで検出される第２の検出値Ｘｂと、第１の算出部３０Ｃが算出した特定現象の推定値Ｉｂと、の差分ΔＩｂを算出する（図３も参照）。詳細には、第２の算出部３０Ｄは、第２の検出値Ｘｂと推定値Ｉｂとの差分の絶対値を、差分ΔＩｂとして算出する。
【００９９】
ここで、上述したように、第２のセンサ１６Ｂは、電子機器１０に設けられた複数のセンサ１６の内、第１のセンサ１６Ａ以外のセンサ１６であり、且つ、対象とする特定現象を直接検出するセンサ１６である。このため、第２のセンサ１６Ｂで検出される第２の検出値Ｘｂは、対象とする特定現象の実測値であるといえる。
【０１００】
一方、特定現象の推定値Ｉｂは、電子機器１０に設けられた複数のセンサ１６の内、第２のセンサ１６Ｂ以外のセンサ１６である第１のセンサ１６Ａの第１の検出値Ｘａから導出された値であり、特定現象の物理量を推定した値である。
【０１０１】
そこで、第２の算出部３０Ｄは、特定現象の推定値Ｉｂと、特定現象の実測値である第２の検出値Ｘｂと、の差の絶対値である差分ΔＩｂを算出する。
【０１０２】
特定部３０Ｅは、差分ΔＩｂに応じて、特定現象に関する異常原因Ｉｃを特定する。
【０１０３】
なお、異常原因Ｉｃの導出に用いる差分ΔＩｂの算出に間接的に用いた第１の検出値Ｘａは、異常原因Ｉｃの影響を受けにくい（ほぼ受けない）場所に設置された第１のセンサ１６Ａの、第１の検出値Ｘａであることが好ましい。
【０１０４】
特定部３０Ｅは、差分ΔＩｂが第１の閾値以上である場合、対象とする特定現象が異常を示すと判断する。第１の閾値は、対象とする特定現象の種類、および電子機器１０の装置構成などに応じて、予め実験などによって導出し、予め定めればよい。また、第１の閾値は、ユーザによる操作指示の入力などによって、適宜変更可能としてもよい。
【０１０５】
図４は、第２の検出値Ｘｂと、推定値Ｉｂと、の関係の一例を示す線図である。
【０１０６】
図４の横軸は、第２の検出値Ｘｂを示し、縦軸は推定値Ｉｂを示す。また、図４中、推定値Ｉｂおよび第２の検出値Ｘｂは、温度の値を示し、単位は“℃”である。
【０１０７】
図４は、電子機器１０内の発熱部品１４Ａ１に対する冷却異常が発生した異常状態であるときと、該冷却異常が発生していない正常状態であるときと、の各々の状態において実験を行った時の、第２の検出値Ｘｂと推定値Ｉｂとの関係を示したものである。
【０１０８】
図４中、プロット４０は、正常状態であるときの、第２の検出値Ｘｂと推定値Ｉｂとの関係を示すプロットである。また、プロット４２は、異常状態であるときの、第２の検出値Ｘｂと推定値Ｉｂとの関係を示すプロットである。
【０１０９】
図４に示すように、電子機器１０が正常状態であるときには、プロット４０に示されるように、第２の検出値Ｘｂと推定値Ｉｂとの差である差分ΔＩｂは、異常状態より小さかった。図４に示す例の場合、正常状態であるときの差分ΔＩｂは、±５℃以内であった。
【０１１０】
一方、電子機器１０が異常状態であるときには、プロット４２に示されるように、第２の検出値Ｘｂと推定値Ｉｂとの差である差分ΔＩｂは、正常状態より大きかった。図４に示す例の場合、電子機器１０が異常状態であるときの差分ΔＩｂは、１４℃であった。
【０１１１】
推定値Ｉｂと第２の検出値Ｘｂとが、図４の関係を示す場合、特定部３０Ｅは、例えば、対象とする特定現象が発熱部品１４Ａ１の温度である場合に用いる第１の閾値として、１０℃を予め設定すればよい。
【０１１２】
図２に戻り説明を続ける。特定部３０Ｅは、第１の閾値を、特定現象の識別情報に対応付けて予め記憶部３２へ記憶すればよい。特定現象の識別情報には、例えば、特定現象の種類を一意に識別可能な情報を付与すればよい。特定部３０Ｅは、異常原因Ｉｃを特定するときに、対象とする特定現象の識別情報に対応する第１の閾値を、記憶部３２から読取り、判断に用いればよい。
【０１１３】
特定部３０Ｅは、第２の算出部３０Ｄで算出された差分ΔＩｂが第１の閾値以上であると判断すると、異常原因Ｉｃを特定する。
【０１１４】
異常原因Ｉｃは、対象とする特定現象に影響を与える、異常の原因である。異常原因Ｉｃは、異常場所と、異常内容と、の少なくとも一方を含む。異常場所とは、異常の発生場所を示す情報である。異常内容とは、異常の内容を示す。
【０１１５】
本実施の形態では、特定部３０Ｅは、第１の検出値Ｘａに比べて第２の検出値Ｘｂへ高い変動を与える要因となる異常原因Ｉｃを特定する。言い換えると、特定部３０Ｅは、特定現象を直接検出する第２のセンサ１６Ｂで検出される第２の検出値Ｘｂに対して、第１の検出値Ｘａに比べて高い影響を与える異常原因Ｉｃを特定する。
【０１１６】
また、特定部３０Ｅは、特定現象の推定値Ｉｂの算出に用いられる複数の第１の検出値Ｘａの各々からは直接特定不可能な、異常原因Ｉｃを特定することが好ましい。
【０１１７】
異常原因Ｉｃは、例えば、異常場所“発熱部品−ヒートシンク間”および異常内容“熱抵抗増加”である。また、異常原因Ｉｃは、例えば、異常場所“吸気口”および異常内容“流量低下”である。流量低下は、風Ｆの流量低下を意味する。また、異常原因Ｉｃは、例えば、異常場所“発熱部品”および異常内容“異常発熱”である。また、異常原因Ｉｃは、例えば、異常場所”フィルタ”および異常内容“フィルタ目詰まり”である。
【０１１８】
なお、異常原因Ｉｃは、電子機器１０内の予め定められた範囲以下の局所的な領域の温度などの特定現象に、影響を与える異常の原因であることが好ましい。例えば、異常原因Ｉｃの一例である異常場所“発熱部品−ヒートシンク間”および異常内容“熱抵抗増加”の影響範囲は、発熱部品１４Ａ（例えば、発熱部品１４Ａ１）の周辺に限定されることが多い。一方、異常原因Ｉｃの一例である異常場所“吸気口”および異常内容“流量低下”は、異常場所“発熱部品−ヒートシンク間”の異常原因Ｉｃに比べて、影響範囲が広い。このため、特定部３０Ｅは、複数の異常原因Ｉｃが特定可能である場合、より局所的な領域の特定現象に影響を与える異常原因Ｉｃを、特定することが好ましい。
【０１１９】
異常原因Ｉｃが局所的な領域の特定現象に影響を与えるものである場合、該異常原因Ｉｃの特定に用いた推定値Ｉｂは、電子機器１０における、該異常原因Ｉｃによって影響を受ける範囲内の領域の推定値Ｉｂであるといえる。このため、この場合、特定部３０Ｅは、異常原因Ｉｃの特定精度の向上を図ることができる。
【０１２０】
例えば、異常原因Ｉｃが異常場所“発熱部品−ヒートシンク間”および異常内容“熱抵抗増加”であると想定する。また、この発熱部品が、発熱部品１４Ａ１であると想定する。この場合、第１の算出部３０Ｃは、何れかのセンサ１６（例えば、センサ１６ｂ、センサ１６ｆ、センサ１６ｇ、およびセンサ１６ｈ）の検出値Ｘを、第１の検出値Ｘａとして用いて、特定現象の推定値Ｉｂを算出すればよい。この処理により、特定部３０Ｅは、異常原因Ｉｃの特定精度の向上を図ることができる。なお、この場合、第１の検出値Ｘａとして用いるセンサ１６は、発熱部品１４Ａ１による発熱の影響を受ける範囲に配置されたセンサ１６に限定されない。すなわち、発熱部品１４Ａ１による発熱の影響を受けない範囲に配置されたセンサ１６を含んでいてもよい。
【０１２１】
なお、異常原因Ｉｃは、上記条件を満たすものであればよく、これらに限定されない。上記条件とは、第２の検出値Ｘｂに対して第１の検出値Ｘａに比べて高い影響を与える原因、複数の第１の検出値Ｘａの各々から直接特定不可能な原因、および、局所的な領域の特定現象に影響を与える原因、の少なくとも１つを示す。
【０１２２】
特定部３０Ｅは、特定現象の種類ごとに、特定現象の種類と、上記条件の少なくとも１つを満たす異常原因Ｉｃと、の対応関係を予め導出し、該対応関係を示す情報を、記憶部３２へ予め記憶すればよい。そして、特定部３０Ｅは、該対応関係を示す情報を用いて、異常原因Ｉｃを特定すればよい。
【０１２３】
例えば、特定部３０Ｅは、該対応関係を示す情報として、管理情報３６を予め記憶部３２へ記憶する。
【０１２４】
管理情報３６は、特定現象の種類と、異常原因Ｉｃと、を対応付けた情報である。
【０１２５】
図５Ａは、管理情報３６Ａのデータ構成の一例を示す模式図である。管理情報３６Ａは、管理情報３６の一例である。
【０１２６】
管理情報３６Ａは、特定現象の種類と、異常原因と、を対応付けた情報である。管理情報３６Ａのデータ構成は、限定されない。例えば、管理情報３６Ａは、テーブルであってもよいし、データベースであってもよい。
【０１２７】
図５Ａ中、“Ａ”、“Ｂ”、“Ｃ”は、特定現象の種類の識別情報を示す。管理情報３６Ａには、特定現象の種類ごとに、特定現象を直接検出する第２のセンサ１６Ｂに対して高い影響を与える異常原因Ｉｃが、予め記憶されている。なお、管理情報３６Ａには、異常場所および異常内容の少なくとも一方を含む異常原因Ｉｃが、特定現象の種類に対応付けて記憶されていればよい。また、異常原因Ｉｃは、対応する特定現象の種類の評価値Ｉａには含まれない異常原因である。このため、管理情報３６Ａには、対応する特定現象の種類の評価値Ｉａには含まれない異常原因Ｉｃが、特定現象の種類ごとに登録される。
【０１２８】
例えば、対象とする特定現象が発熱部品１４Ａの温度であり、差分ΔＩｂが上記第１の閾値以上であると想定する。この場合、異常原因Ｉｃとしては、発熱部品１４Ａに対する冷却機能の性能低下が挙げられる。このため、特定現象の種類が、例えば、発熱部品１４Ａの温度（特定現象の種類“Ａ”と想定する）である場合、管理情報３６Ａには、異常原因Ｉｃとして、異常場所“吸気口”（吸気口１３Ａ）および異常内容“流量低下”を予め対応付けて記憶すればよい。なお、異常原因Ｉｃを示す情報は、該異常原因Ｉｃを示す情報を提供されたユーザが該情報に応じて電子機器１０の保守作業を実行しやすい情報であることが好ましい。
【０１２９】
特定部３０Ｅは、差分ΔＩｂが第１の閾値以上である場合、差分ΔＩｂの算出に用いた推定値Ｉｂの特定現象の種類に対応する、異常原因Ｉｃを、管理情報３６Ａから読取る。そして、特定部３０Ｅは、該異常原因Ｉｃを読取ることで、異常原因Ｉｃを特定すればよい。
【０１３０】
特定部３０Ｅは、管理情報３６Ａに示される、特定現象の種類と異常原因との対応関係を予めシミュレーションまたは実験などにより導出し、管理情報３６Ａとして予め管理情報３６へ記憶すればよい。そして、特定部３０Ｅは、管理情報３６Ａを用いて異常原因Ｉｃを特定すればよい。
【０１３１】
なお、特定部３０Ｅは、管理情報３６Ａに示される、特定現象の種類と異常原因Ｉｃとの対応関係を学習した学習済モデルや、該対応関係を示す関数等を用いて、異常原因Ｉｃを特定してもよい。
【０１３２】
なお、図５Ａには、管理情報３６が、１つの特定現象の種類に対して、１つの異常原因Ｉｃを対応付けた情報である場合を、一例として示した。しかし、管理情報３６は、１つの特定現象の種類に対して、１または複数の異常原因Ｉｃを対応付けた情報であってもよい。
【０１３３】
図５Ｂは、管理情報３６Ｂのデータ構成の一例を示す模式図である。管理情報３６Ｂは、管理情報３６の一例である。図５Ｂに示すように、管理情報３６Ｂは、１つの特定現象の種類に対して、１または複数の異常原因Ｉｃを対応付けた情報であってもよい。管理情報３６Ａと同様に、管理情報３６Ｂには、対応する特定現象の種類の評価値Ｉａには含まれない異常原因Ｉｃが、特定現象の種類ごとに登録される。
【０１３４】
なお、本実施の形態では、管理情報３６Ａおよび管理情報３６Ｂを総称して説明する場合には、単に管理情報３６と称して説明する。
【０１３５】
図２に戻り説明を続ける。なお、特定部３０Ｅは、第３の算出部３０Ｂで算出された複数の評価値Ｉａの各々について、評価値Ｉａが異常を示すか否かを判定してもよい。そして、特定部３０Ｅは、全ての評価値Ｉａが異常を示さないと判定したときに、差分ΔＩｂを用いて異常原因Ｉｃを特定してもよい。
【０１３６】
評価値Ｉａが異常を示すか否かの判断には、第２の閾値を用いればよい。特定部３０Ｅは、第２の閾値を、要因ごとに予め特定し、判断に用いればよい。そして、特定部３０Ｅは、第２の閾値を、要因の識別情報に対応付けて予め記憶部３２へ記憶すればよい。特定部３０Ｅは、評価値Ｉａが異常を示すか否かを判断するときに、判断対象の要因の識別情報に対応する第２の閾値を記憶部３２から読取り、判断に用いればよい。
【０１３７】
そして、特定部３０Ｅは、第２の閾値以上の評価値Ｉａを示す要因を、異常であると特定すればよい。
【０１３８】
次に、出力制御部３０Ｆについて説明する。出力制御部３０Ｆは、エラー情報を出力部３４へ出力する。
【０１３９】
エラー情報は、特定部３０Ｅによって特定された異常原因Ｉｃを示す情報を含む。なお、エラー情報は、異常原因Ｉｃに応じた保守作業手順、保守作業時の注意項目、保守作業サービスへの連絡先、などを示す情報を更に含んでいてもよい。
【０１４０】
出力部３４は、エラー情報を出力する。出力部３４が表示機能を有する構成の場合、出力部３４は、エラー情報を表示する。また、出力部３４が音出力機能を有する場合、出力部３４は、エラー情報を示す音を表示する。
【０１４１】
このため、ユーザに対して、異常原因Ｉｃを示す情報を容易に提供することができる。ユーザは、出力されたエラー情報を確認することで、エラー情報に示される異常原因Ｉｃの保守作業手順などに沿って、電子機器１０の保守作業を行うことができる。すなわち、情報処理装置２０は、ユーザに対して、電子機器１０の保守作業に必要な情報を適宜提供することができる。
【０１４２】
また、エラー情報に基づいて保守作業が行われることで、電子機器１０の異常発生頻度の低減を図ることができ、保守作業員の人件費、不必要な部品１４の交換費用の低減などを図ることができる。
【０１４３】
一方、出力部３４が、通信機能を有する場合、出力部３４は、エラー情報を、ネットワークなどを介して外部装置へ送信する。
【０１４４】
エラー情報を受信した外部装置は、該エラー情報を用いて、該エラー情報の送信元の電子機器１０の遠隔監視、該エラー情報の加工、該エラー情報の解析、該エラー情報を他の外部装置へ転送、などの各種処理を実行してもよい。例えば、外部装置は、電子機器１０の設置環境とエラー情報とを組み合わせて解析することで、電子機器１０の使用環境や使用方法を解析することができる。このため、情報処理装置２０は、エラー情報を出力することで、電子機器１０の設計基準などの改善に用いる事の可能な情報を提供することができる。また、情報処理装置２０は、電子機器１０の使用環境の改善や使用方法の適正化に用いる事の可能な情報を、提供することができる。
【０１４５】
また、エラー情報の送信先である外部装置、または外部装置からの転送先である他の装置を、保守作業を担当するサービス業者のサーバ装置としてもよい。この場合、情報処理装置２０は、保守作業の効率化を図ることができる。
【０１４６】
また、保守作業後に再度、電子機器１０を稼働し、情報処理装置２０が上記処理を実行することで、電子機器１０の特定部３０Ｅは、保守作業前の差分ΔＩｂと保守作業後の差分ΔＩｂとを比較し、保守作業による改善度合いを示す値を更に算出してもよい。また、出力制御部３０Ｆは、算出した改善度合いを示す値を、更に、外部装置などへ出力してもよい。この場合、情報処理装置２０は、電子機器１０の改善検討に用いる事の可能な情報を、容易に提供することができる。
【０１４７】
次に、情報処理装置２０で実行する情報処理の流れを説明する。
【０１４８】
図６は、情報処理装置２０が実行する情報処理の流れの一例を示す、フローチャートである。なお、複数のステップの各々の順番は任意に変更可能であり、図６の例に限られるものではない。また、複数のステップの少なくとも一部は、並列して実行してもよい。
【０１４９】
なお、図６には、異常原因Ｉｃの特定時に、管理情報３６Ａ（図５Ａ参照）を用いる形態を一例として示した。
【０１５０】
取得部３０Ａが、対象とする特定現象を設定する（ステップＳ１００）。例えば、取得部３０Ａは、ユーザによって入力された特定現象を示す情報を入力機器などから受付け、受付けた情報によって示される特定現象を、対象とする特定現象として設定する。
【０１５１】
次に、取得部３０Ａが、第１の検出値Ｘａおよび第２の検出値Ｘｂを取得する（ステップＳ１０２）。取得部３０Ａは、電子機器１０に設けられた複数のセンサ１６の各々から受付けた検出値Ｘの内、ステップＳ１００で設定した特定現象を直接検出するセンサ１６である第２のセンサ１６Ｂから受付けた検出値Ｘを、第２の検出値Ｘｂとして取得する。また、取得部３０Ａは、電子機器１０に設けられた複数のセンサ１６の各々から受付けた検出値Ｘの内、第２のセンサ１６Ｂ以外の複数のセンサ１６である第１のセンサ１６Ａの各々から受付けた検出値Ｘを、第１の検出値Ｘａとして取得する。
【０１５２】
第３の算出部３０Ｂは、ステップＳ１０２で取得した複数の第１の検出値Ｘａに応じて、ステップＳ１００で設定した特定現象に影響を与える複数の要因の各々の、評価値Ｉａを算出する（ステップＳ１０４）。
【０１５３】
第１の算出部３０Ｃは、ステップＳ１０４で算出された複数の評価値Ｉａを用いて、ステップＳ１００で設定した特定現象の推定値Ｉｂを算出する（ステップＳ１０６）。なお、上述したように、第１の算出部３０Ｃは、第１の検出値Ｘａから推定値Ｉｂを算出してもよい。この場合、第１の算出部３０Ｃは、ステップＳ１０２で取得した複数の第１の検出値Ｘａから推定値Ｉｂを算出すればよい。
【０１５４】
次に、特定部３０Ｅおよび出力制御部３０Ｆが、ステップＳ１０４で算出された、複数の要因の各々の評価値Ｉａごとに、ステップＳ１０８およびステップＳ１１０の処理を実行する。
【０１５５】
詳細には、特定部３０Ｅは、評価値Ｉａが第２の閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ１０８）。評価値Ｉａが第２の閾値未満であると判断すると（ステップＳ１０８：Ｎｏ）、本繰返し処理を終了する。一方、評価値Ｉａが第２の閾値以上であると判断すると（ステップＳ１０８：Ｙｅｓ）、ステップ１１０へ進む。
【０１５６】
ステップＳ１１０では、出力制御部３０Ｆが、ステップＳ１０８で第２の閾値以上と判定した評価値Ｉａを示す要因が異常であることを示すエラー情報を、出力部３４へ出力する（ステップＳ１１０）。そして、本繰返し処理を終了する。
【０１５７】
ステップＳ１０４で算出された、複数の要因の各々の評価値Ｉａの全てについて、ステップＳ１０８およびステップＳ１１０の処理が終了すると、ステップＳ１１２へ進む。
【０１５８】
ステップＳ１１２では、特定部３０Ｅが、ステップＳ１０４で算出された複数の評価値Ｉａの全てが、第２の閾値未満であったか否かを判断する（ステップＳ１１２）。特定部３０Ｅは、ステップＳ１０４で算出された複数の評価値Ｉａの全てについて、ステップＳ１０８で否定判断したか否かを判別することで、ステップＳ１１２の判断を行う。
【０１５９】
そして、ステップＳ１１２で否定判断（ステップＳ１１２：Ｎｏ）すると、本ルーチンを終了する。ステップＳ１１２で否定判断する場合とは、ステップＳ１０４で算出した複数の要因の各々の評価値Ｉａの内、少なくとも１つが第２の閾値以上であり、ステップＳ１１０でエラー情報が出力済であることを示す。
【０１６０】
一方、ステップＳ１１２で肯定判断（ステップＳ１１２：Ｙｅｓ）すると、ステップＳ１１４へ進む。ステップＳ１１２で肯定判断する場合とは、ステップＳ１０４で算出した複数の要因の各々の評価値Ｉａの全てが、第２の閾値未満であり、ステップＳ１１０でエラー情報が出力されなかったことを示す。
【０１６１】
ステップＳ１１４では、第２の算出部３０Ｄが、ステップＳ１０２で取得した第２の検出値Ｘｂと、ステップＳ１０６で算出した推定値Ｉｂと、の差分ΔＩｂを算出する（ステップＳ１１４）。
【０１６２】
次に、特定部３０Ｅは、ステップＳ１１４で算出した差分ΔＩｂが、第１の閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ１１６）。差分ΔＩｂが第１の閾値未満であると判断した場合（ステップＳ１１６：Ｎｏ）、本ルーチンを終了する。一方、差分ΔＩｂが第１の閾値以上であると判断した場合（ステップＳ１１６：Ｙｅｓ）、特定部３０Ｅは、対象とする特定現象が異常を示すと判断する（ステップＳ１１８）。
【０１６３】
そして、特定部３０Ｅは、異常原因Ｉｃを特定する（ステップＳ１２０）。例えば、特定部３０Ｅは、ステップＳ１００で設定した、対象とする特定現象の種類に対応する異常原因Ｉｃを、管理情報３６Ａから読取ることで、異常原因Ｉｃを特定する。
【０１６４】
出力制御部３０Ｆは、ステップＳ１２０で特定された異常原因Ｉｃを示す情報を含むエラー情報を、出力部３４へ出力する（ステップＳ１２２）。そして、本ルーチンを終了する。
【０１６５】
なお、上述したように、図６には、異常原因Ｉｃの特定時に、管理情報３６Ａ（図５Ａ参照）を用いる形態を一例として示した。すなわち、図６には、特定部３０Ｅが、１つの特定現象の種類に対して、１つの異常原因Ｉｃを対応付けた管理情報３６Ａを用いて、異常原因Ｉｃを特定する形態を一例として示した。しかし、上述したように、特定部３０Ｅは、１つの特定現象の種類に対して、複数の異常原因Ｉｃを対応付けた管理情報３６Ｂを用いて（図５Ｂ参照）、異常原因Ｉｃを特定してもよい。
【０１６６】
この場合、特定部３０Ｅは、ステップＳ１００で設定した対象とする特定現象に対応する複数の異常原因Ｉｃを、一度に特定してもよい。この場合、出力制御部３０Ｆは、複数の異常原因Ｉｃを含むエラー情報を出力部３４へ出力すればよい。
【０１６７】
また、この場合、特定部３０Ｅは、ステップＳ１００で設定した対象とする特定現象に対応する複数の異常原因Ｉｃの内、前回のステップＳ１１６で肯定判断したときに特定しなかった異常原因Ｉｃを一つ選択してもよい。このとき、選択の優先度を示す情報を、予め異常原因Ｉｃに対応付けて管理情報３６Ｂへ登録しておけばよい。そして、特定部３０Ｅは、優先度の高い順に、順次、異常原因Ｉｃを１つ選択すればよい。そして、出力制御部３０Ｆは、優先順位の高い順に、未出力の異常原因Ｉｃを順次、１つずつ出力部３４へ出力すればよい。
【０１６８】
以上説明したように、本実施の形態の情報処理装置２０は、第１の算出部３０Ｃと、第２の算出部３０Ｄと、特定部３０Ｅと、を備える。第１の算出部３０Ｃは、電子機器１０に設けられた複数の第１のセンサ１６Ａの各々で検出される第１の検出値Ｘａに応じて、電子機器１０の特定現象の推定値Ｉｂを算出する。第２の算出部３０Ｄは、電子機器１０に設けられた複数のセンサ１６の内、第１のセンサ１６Ａ以外のセンサ１６であり且つ特定現象を検出するセンサ１６である第２のセンサ１６Ｂで検出される第２の検出値Ｘｂと、推定値Ｉｂと、の差分ΔＩｂを算出する。特定部３０Ｅは、差分ΔＩｂに応じて、特定現象に関する異常原因Ｉｃを特定する。
【０１６９】
ここで、従来では、異常原因とセンサの検出値との相関関係をシミュレーションにより予め導出し、センサの検出値と相関関係とを用いて、異常原因を特定していた。しかし、事前のシミュレーションにより導出された相関関係は、実際の駆動時の状況変動などによって変化する場合がある。また、シミュレーション時とは異なる製造条件で少なくとも一部の部品が製造される場合があり、高精度な相関関係を事前に導出することは困難であった。また、高精度なシミュレーションに用いるために必要なデータを全て事前に得る事は困難であり、高精度な相関関係を導出することは困難であった。また、シミュレーション結果と数値解析結果は略同じとなる場合があるが、これらの結果と実験結果とは異なる場合があった。具体的には、シミュレーションにより導出した相関関係には誤差が含まれることから、実験を行うことで相関関係を導出しても、事前の実験では評価出来ない異常原因があった。すなわち、従来では、このような異常原因と検出値との相関関係は不明であった。また、要因の評価値Ｉａと推定値Ｉｂもしくは第１の検出値Ｘａとの相関関係は、事前の実験では評価出来ない異常原因が正常状態である場合にしか成り立たない。従って、シミュレーション結果のみを用いて異常原因を特定する従来技術では、電子機器の異常原因を精度良く特定することは困難であった。
【０１７０】
一方、本実施の形態の情報処理装置２０は、第２の検出値Ｘｂと、特定現象の推定値Ｉｂと、の差分ΔＩｂを算出する。第２の検出値Ｘｂは、電子機器１０に設けられた複数のセンサ１６の内、第１のセンサ１６Ａ以外のセンサ１６の検出値Ｘである。また、第２の検出値Ｘｂは、特定現象を検出する第２のセンサ１６Ｂの検出値Ｘである。すなわち、第２の検出値Ｘｂは、特定現象の実測値である。また、一方、推定値Ｉｂは、該第２のセンサ１６Ｂ以外の第１のセンサ１６Ａで検出された第１の検出値Ｘａから推測した、特定現象の推定値Ｉｂである。そして、情報処理装置２０は、特定現象の実測値である第２の検出値Ｘｂと、特定現象の推測値である推定値Ｉｂと、の差分ΔＩｂを用いて、異常原因Ｉｃを特定する。
【０１７１】
このように、本実施の形態の情報処理装置２０では、推定値Ｉｂのみではなく、推定値Ｉｂと、実測値である第２の検出値Ｘｂと、を用いる。そして、情報処理装置２０は、推定値Ｉｂと第２の検出値Ｘｂとの差分ΔＩｂに応じて、異常原因Ｉｃを特定する。このため、センサ１６の検出値Ｘと異常原因Ｉｃとの相関関係をあらかじめ予測することが困難な場合であっても、異常原因Ｉｃを精度良く特定することができる。
【０１７２】
従って、本実施の形態の情報処理装置２０は、電子機器１０の異常原因Ｉｃを精度良く特定することができる。
【０１７３】
また、本実施の形態の情報処理装置２０では、出力制御部３０Ｆが、異常原因Ｉｃを含むエラー情報を出力部３４へ出力する。
【０１７４】
このため、本実施の形態の情報処理装置２０は、ユーザに対して、電子機器１０の保守作業に必要な情報を適宜提供することができる。
【０１７５】
例えば、異常原因Ｉｃを含むエラー情報として、異常場所“発熱部品−ヒートシンク間”、および異常内容“熱抵抗増加”、を示す情報が出力されたと想定する。
【０１７６】
ここで、発熱部品１４Ａとヒートシンク１４Ｂとの間に、放熱グリースまたは熱伝導シートなどのＴＩＭ（Ｔｈｅｒｍａｌ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  Ｍａｔｅｒｉａｌ）を介在させることで、放熱性能を向上させる場合がある。このＴＩＭは、放熱グリースの蒸発などにより経時劣化し、性能低下する場合がある。しかし、このような性能劣化の状況を事前にシミュレーションして異常原因Ｉｃを特定することは、シミュレーション自体に誤差が含まれるため、特定精度が低く、従来では困難であった。また、実験によりＴＩＭの異常状態を再現することは困難であり、事前の実験結果を用いて異常原因Ｉｃを特定することも従来では困難であった。
【０１７７】
一方、本実施の形態の情報処理装置２０は、このような場合であっても、精度良く異常原因Ｉｃを特定し、出力部３４へ出力することができる。このため、本実施の形態の情報処理装置２０は、上記効果に加えて、ユーザに対して、保守作業に必要な適切な情報を提供することができる。
【０１７８】
（変形例１）
上記実施の形態では、情報処理装置２０は、複数の第１の検出値Ｘａ、または、複数の第１の検出値Ｘａから算出した複数の要因の各々の推定値Ｉｂから、１つの推定値Ｉｂを算出する場合を想定して説明した。
【０１７９】
しかし、情報処理装置２０は、複数の第１の検出値Ｘａ、または、複数の第１の検出値Ｘａから算出した複数の要因の各々の評価値Ｉａから、特定現象の種類の異なる複数の推定値Ｉｂを算出してもよい。この場合、情報処理装置２０は、複数の推定値Ｉｂの各々ごとに、上記の実施の形態と同様にして第２の検出値Ｘｂとの差分ΔＩｂを算出し、複数の異常原因Ｉｃを特定すればよい。
【０１８０】
図７は、本変形例の異常原因Ｉｃの特定処理の概略説明図である。
【０１８１】
この場合、取得部３０Ａは、上記実施の形態と同様に、第１の検出値Ｘａおよび第２の検出値Ｘｂを取得する。但し、本変形例では、取得部３０Ａは、複数種類の特定現象の各々で検出される第２の検出値Ｘｂ（第２の検出値Ｘｂ１〜第２の検出値Ｘｂｎ）を取得する。なお、このｎは、特定現象の種類数を示す整数である。
【０１８２】
第３の算出部３０Ｂは、上記実施の形態と同様にして、複数の第１の検出値Ｘａを用いて、複数の評価値Ｉａを算出する。このため、第３の算出部３０Ｂは、上記実施の形態と同様に、複数の評価値Ｉａ（評価値Ｉａ１〜評価値Ｉａｎ）を算出する。なお、このｎは、２以上の値であればよい。また、上記実施の形態と同様に、評価値Ｉａの数と、第１の検出値Ｘａの数とは、同じ数であり、少なくとも２以上、好ましくは３以上であるものとする。
【０１８３】
第１の算出部３０Ｃは、上記実施の形態と同様にして、複数の評価値Ｉａ（評価値Ｉａ１〜評価値Ｉａｎ）を用いて、複数種類の特定現象の各々の推定値Ｉｂ（推定値Ｉｂ１〜推定値Ｉｂｎ）を算出する。なお、算出する推定値Ｉｂの数は、第１の検出値Ｘａおよび評価値Ｉａの数と不一致であってもよい。
【０１８４】
そして、特定部３０Ｅは、特定現象の種類ごとに、特定現象の実測値である第２の検出値Ｘｂ（第２の検出値Ｘｂ１〜第２の検出値Ｘｂｎ）と、特定現象の推定値Ｉｂ（推定値Ｉｂ１〜推定値Ｉｂｎ）と、の差分ΔＩｂ（差分ΔＩｂ１〜差分ΔＩｂｎ）を算出すればよい。そして、特定部３０Ｅは、上記実施の形態と同様にして、特定現象の種類ごとに、差分ΔＩｂ（差分ΔＩｂ１〜差分ΔＩｂｎ）が第１の閾値以上である場合、異常と判定し、異常原因Ｉｃ（異常原因Ｉｃ１〜異常原因Ｉｃｎ）を特定すればよい。
【０１８５】
このように、情報処理装置２０は、複数種類の特定現象ごとに異常原因Ｉｃを特定することで、複数種類の異常原因Ｉｃを特定してもよい。
【０１８６】
次に、本変形例の情報処理装置２０で実行する情報処理の流れを説明する。
【０１８７】
図８は、情報処理装置２０が実行する情報処理の流れの一例を示す、フローチャートである。なお、複数のステップの各々の順番は任意に変更可能であり、図８の例に限られるものではない。また、複数のステップの少なくとも一部は、並列して実行してもよい。
【０１８８】
取得部３０Ａが、複数種類の特定現象を設定する（ステップＳ２００）。
【０１８９】
次に、取得部３０Ａが、複数の第１の検出値Ｘａ、および、複数種類の特定現象の各々で検出された第２の検出値Ｘｂを取得する（ステップＳ２０２）。
【０１９０】
第３の算出部３０Ｂは、ステップＳ２０２で取得した複数の第１の検出値Ｘａに応じて、ステップＳ２００で設定した複数種類の特定現象の各々に影響を与える複数の要因の各々の、評価値Ｉａを算出する（ステップＳ２０４）。
【０１９１】
第１の算出部３０Ｃは、ステップＳ２０４で算出された複数の評価値Ｉａを用いて、ステップＳ２００で設定した複数種類の特定現象の各々の推定値Ｉｂを算出する（ステップＳ２０６）。なお、上記実施の形態と同様に、第１の算出部３０Ｃは、第１の検出値Ｘａから推定値Ｉｂを算出してもよい。
【０１９２】
次に、特定部３０Ｅおよび出力制御部３０Ｆが、ステップＳ２０４で算出された、複数の要因の各々の評価値Ｉａごとに、ステップＳ２０８およびステップＳ２１０の処理を実行する。ステップＳ２０８およびステップＳ２１０の処理は、上記実施の形態のステップＳ１０８およびステップＳ１１０と同様である（図６参照）。
【０１９３】
詳細には、特定部３０Ｅは、評価値Ｉａが第２の閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ２０８）。評価値Ｉａが第２の閾値未満であると判断すると（ステップＳ２０８：Ｎｏ）、本繰返し処理を終了する。一方、評価値Ｉａが第２の閾値以上であると判断すると（ステップＳ２０８：Ｙｅｓ）、ステップ２１０へ進む。
【０１９４】
ステップＳ２１０では、出力制御部３０Ｆがエラー情報を出力部３４へ出力する（ステップＳ２１０）。そして、本繰返し処理を終了する。
【０１９５】
ステップＳ２０４で算出された、複数の要因の各々の評価値Ｉａの全てについて、ステップＳ２０８およびステップＳ２１０の処理が終了すると、ステップＳ２１２へ進む。
【０１９６】
ステップＳ２１２では、特定部３０Ｅが、ステップＳ２０４で算出された複数の評価値Ｉａの全てが、第２の閾値未満であったか否かを判断する（ステップＳ２１２）。ステップＳ２１２の処理は、ステップＳ１１２と同様である（図６参照）。
【０１９７】
そして、ステップＳ２１２で否定判断（ステップＳ２１２：Ｎｏ）すると、本ルーチンを終了する。
【０１９８】
一方、ステップＳ２１２で肯定判断（ステップＳ２１２：Ｙｅｓ）すると、制御部３０は、ステップＳ２００で設定した特定現象の種類ごとに、ステップＳ２１４〜ステップＳ２２２の処理を実行する。
【０１９９】
詳細には、ステップＳ２１４では、第２の算出部３０Ｄが、ステップＳ２０２で取得した第２の検出値Ｘｂと、ステップＳ２０６で算出した推定値Ｉｂと、の差分ΔＩｂを算出する（ステップＳ２１４）。
【０２００】
次に、特定部３０Ｅは、ステップＳ２１４で算出した差分ΔＩｂが、第１の閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ２１６）。差分ΔＩｂが第１の閾値未満であると判断した場合（ステップＳ２１６：Ｎｏ）、本ルーチンを終了する。一方、差分ΔＩｂが第１の閾値以上であると判断した場合（ステップＳ２１６：Ｙｅｓ）、特定部３０Ｅは、対象とする種類の特定現象が異常を示すと判断する（ステップＳ２１８）。
【０２０１】
そして、特定部３０Ｅは、異常原因Ｉｃを特定する（ステップＳ２２０）。例えば、特定部３０Ｅは、ステップＳ２００で設定した、対象とする特定現象の種類に対応する異常原因Ｉｃを、管理情報３６Ａから読取ることで、異常原因Ｉｃを特定する。
【０２０２】
出力制御部３０Ｆは、ステップＳ２２０で特定された異常原因Ｉｃを示す情報を含むエラー情報を、出力部３４へ出力する（ステップＳ２２２）。そして、本ルーチンを終了する。
【０２０３】
このように、情報処理装置２０は、複数の第１の検出値Ｘａ、または、複数の第１の検出値Ｘａ、から算出した複数の要因の各々の推定値Ｉｂから、特定現象の異なる複数の推定値Ｉｂを算出してもよい。
【０２０４】
この場合、情報処理装置２０は、複数種類の特定現象の各々について、異常原因Ｉｃを特定することができる。
【０２０５】
なお、上記実施の形態および変形例では、電子機器１０と、情報処理装置２０と、を別体として構成した形態を一例として示した（図１参照）。しかし、電子機器１０と情報処理装置２０とを、一体的に構成してもよい。すなわち、電子機器１０が、情報処理装置２０を備えた構成であってもよい。この場合、例えば、電子機器１０の筐体１２内に、情報処理装置２０を配置した構成とすればよい。
【０２０６】
−ハードウェア構成−
次に、上記実施の形態および変形例の制御部３０のハードウェア構成について説明する。
【０２０７】
図９は、上記実施の形態および変形例の制御部３０のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【０２０８】
上記実施の形態および変形例の制御部３０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）５１などの制御装置と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）５２やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）５３などの記憶装置と、ネットワークに接続して通信を行う通信Ｉ／Ｆ５４と、各部を接続するバス６１を備えている。
【０２０９】
上記実施の形態および変形例の制御部３０で実行されるプログラムは、ＲＯＭ５２等に予め組み込まれて提供される。
【０２１０】
上記実施の形態および変形例の制御部３０で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ  Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録してコンピュータプログラムプロダクトとして提供されるように構成してもよい。
【０２１１】
さらに、上記実施の形態および変形例の制御部３０で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、上記実施の形態および変形例の制御部３０で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。
【０２１２】
上記実施の形態および変形例の制御部３０で実行されるプログラムは、コンピュータを、上記実施の形態および変形例の制御部３０の各部として機能させうる。このコンピュータは、ＣＰＵ５１がコンピュータ読取可能な記憶媒体からプログラムを主記憶装置上に読み出して実行することができる。
【０２１３】
本発明のいくつかの実施の形態および変形例を説明したが、これらの実施の形態および変形例は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施の形態および変形例は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これらの実施の形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【０２１４】
１０  電子機器
１２  筐体
１４Ａ  発熱部品
１６  センサ
１６Ａ  第１のセンサ
１６Ｂ  第２のセンサ
２０  情報処理装置
３０Ａ  取得部
３０Ｂ  第３の算出部
３０Ｃ  第１の算出部
３０Ｄ  第２の算出部
３０Ｅ  特定部
３０Ｆ  出力制御部
【図１】
2020149381.tif 000003
【図２】
2020149381.tif 000004
【図３】
2020149381.tif 000005
【図４】
2020149381.tif 000006
【図５Ａ】
2020149381.tif 000007
【図５Ｂ】
2020149381.tif 000008
【図６】
2020149381.tif 000009
【図７】
2020149381.tif 000010
【図８】
2020149381.tif 000011
【図９】
2020149381.tif 000012