(57)【要約】      （修正有）【課題】車両検出データと不具合の原因とをより効率的に関連づける車両用故障解析サーバ、車両用故障解析システム及び規則情報記憶方法を提供すること。【解決手段】不具合の発生に応じて車両部品２１が検出する車両検出データ及び不具合を解決するための修理情報に基づき、車両検出データ及び修理情報から不具合の原因を推定する規則情報を生成する車両用故障解析サーバ５０であって、車両から該車両の位置情報及び前記車両検出データを受信する受信手段３１と、位置情報に基づき、該車両が走行している前記地域を判別する地域判別手段３２と、同じ地域を走行する車両の車両検出データ及び修理情報を用いて生成された、地域別の規則情報を記憶する記憶手段６０と、記憶手段６０から、判別された地域用に生成された規則情報を読み出して、受信した車両検出データに適用し不具合の原因を推定する推定手段２４と、を有することを特徴とする。【選択図】図３
2010014498.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
不具合の発生に応じて車両部品が検出する車両検出データ及び不具合を解決するための修理情報に基づき、前記車両検出データ及び前記修理情報から不具合の原因を推定する規則情報を生成する車両用故障解析サーバであって、
車両から該車両の位置情報及び前記車両検出データを受信する受信手段と、
前記位置情報に基づき、該車両が走行している前記地域を判別する地域判別手段と、
同じ地域を走行する車両の前記車両検出データ及び前記修理情報を用いて生成された、前記地域別の前記規則情報を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段から、判別された前記地域用に生成された前記規則情報を読み出して、受信した前記車両検出データに適用し不具合の原因を推定する推定手段と、
を有することを特徴とする請求項１記載の車両用故障解析サーバ。
【請求項２】
車両から送信された車両の位置情報に基づき、該車両が走行している前記地域を判別する地域判別手段を有し、
前記記憶手段から判別された前記地域用に生成された前記規則情報を読み出し、該車両に送信する、
ことを特徴とする請求項１記載の車両用故障解析サーバ。
【請求項３】
前記地域は、１つの国、又は、１つの国内において地方自治体が統治する領域、
であることを特徴とする請求項１又は２記載の車両用故障解析サーバ。
【請求項４】
不具合の発生に応じて車両部品が検出する車両検出データ及び不具合を解決するための修理情報を受信して、前記車両検出データ及び前記修理情報から不具合の原因を推定する規則情報を生成する車両用故障解析サーバと、車両用故障解析装置とを有する車両用故障解析システムであって、
前記車両用故障解析サーバは、
車両から該車両の位置情報及び前記車両検出データを受信する受信手段と、
前記位置情報に基づき、該車両が走行している前記地域を判別する地域判別手段と、
同じ地域を走行する車両の前記車両検出データ及び前記修理情報を用いて生成された、前記地域別の前記規則情報を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段から、判別された前記地域用に生成された前記規則情報を読み出して、受信した前記車両検出データに適用し不具合の原因を推定する推定手段と、
を有することを特徴とする車両用故障解析システム。
【請求項５】
前記車両用故障解析サーバは、
前記車両用故障解析装置に、前記推定手段が推定した不具合の原因の推定結果を送信する、
ことを特徴とする請求項４記載の車両用故障解析システム。
【請求項６】
前記車両用故障解析サーバは、
車両から送信された車両の位置情報に基づき、該車両が走行している前記地域を判別する地域判別手段を有し、
前記記憶手段から、判別された前記地域用に生成された前記規則情報を読み出し、該車両に送信し、
前記車両用故障解析装置は、
送信された前記規則情報により予め記憶している規則情報を置き換える、
ことを特徴とする請求項４記載の車両用故障解析システム。
【請求項７】
不具合の発生に応じて車両部品が検出する車両検出データ及び不具合を解決するための修理情報に基づき、前記車両検出データ及び前記修理情報から不具合の原因を推定する規則情報を生成する車両用故障解析サーバの規則情報記憶方法であって、
受信手段が、車両から該車両の位置情報及び前記車両検出データを受信するステップと、
地域判別手段が、前記位置情報に基づき該車両が走行している前記地域を判別するステップと、
同じ地域を走行する車両の前記車両検出データ及び前記修理情報を用いて生成された、前記地域別の前記規則情報を記憶する記憶手段から、推定手段が、判別された前記地域用に生成された前記規則情報を読み出し、受信した前記車両検出データに適用し不具合の原因を推定するステップと、
を有することを特徴とする規則情報記憶方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両検出データ及び修理情報から不具合の原因を推定する規則情報を生成する車両用故障解析サーバ等に関し、特に、不具合に特色のある地域ごとに規則情報を生成する車両用故障解析サーバ、車両用故障解析システム及び規則情報記憶方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両に不具合が検出された場合、不具合の原因を解析するため不具合が検出された時の車両部品の状態を示す車両検出データや故障コード等がＥＣＵ（electronic  control  unit）などに記憶されるようになっている。しかしながら、車両部品の複雑化・高度化に伴い、車両検出データや故障コードを参照するだけでは不具合の原因の特定が困難になってきている。不具合をより効率的に解析するため、不具合が検出された際の気象などの環境情報と車両検出データ等をデータベース化しておく技術が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
また、不具合が生じた際の現象を入力して車両検出データと関連付けて蓄積しておき、別の車両で検出された不具合の原因を推定する不具合解析システムが提案されている（例えば、特許文献２参照。）。不具合の現象と蓄積された様々な情報を利用することで、より短時間で不具合の原因を推定することを図っている。
【０００４】
また、車両検出データと不具合の原因の対応付けを定量化する観点から、特定の動作状態における車両検出データと予め記憶しているメンバーシップ関数データとを比較して適合度に変換し、それを特定の動作状態において定まる規則データと比較することで故障原因データを算出し、故障原因データの加算値の大きいものを不具合の原因として推定する車両用故障診断装置が提案されている（例えば、特許文献３参照。）。
【０００５】
また、ダイアグ情報をセンタ（サーバ）に登録する際、ナビゲーションシステムによる現在位置を追加することで、上記ダイアグ情報が生じた地域や周囲の環境を考慮して、故障を解析する技術が提案されている（例えば、特許文献４参照。）。
【特許文献１】特開２００６−２７３９１号公報
【特許文献２】特開２００６−２５１９１８号公報
【特許文献３】特開平３−２６７７３４号公報
【特許文献４】特許第３１５１８３１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１記載のように環境情報と車両検出データ等をデータベース化するだけでは、不具合とその環境に関係があるとは限らず、必ずしも不具合の解析に効果的とは限らない。また、特許文献２記載の不具合解析システムのように、蓄積された車両検出データの全てから不具合の原因を探すのは非効率的であり、処理負荷も大きいという問題がある。例えば、特許文献３記載の車両用故障診断装置のように、不具合とその原因との関係をデータマイニングにより学習するためには大量のデータ量及び高度な処理能力が必要となる。
【０００７】
具体的には、国の法規に従って検出される車両検出データはその国以外では蓄積しても不具合の解析に使用できないため、効率的な不具合の解析には蓄積しない方が好ましい場合がある。
【０００８】
また、車両が走行する国の地理的条件（例えば、高地）、交通規則（例えば、車速制限）、交通環境（例えば、渋滞が多い）等の走行環境によって、発生する不具合に特色が生じることがある。この場合、国毎に車両検出データ等を蓄積して国毎に学習することで、学習結果のデータ量の削減や故障原因の推定時の処理負荷の低減が期待できる。
【０００９】
なお、特許文献４にはサーバに蓄積したダイアグ情報を地域や周囲の環境を考慮して解析するとの記載があるが、それだけでは複雑化・高度化した車両部品の不具合の原因を推定することは困難である。
【００１０】
本発明は、上記課題に鑑み、車両検出データと不具合の原因とをより効率的に関連づける車両用故障解析サーバ、車両用故障解析システム及び規則情報記憶方法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】
【００１１】
上記課題に鑑み、本発明は、不具合の発生に応じて車両部品が検出する車両検出データ及び不具合を解決するための修理情報に基づき、車両検出データ及び修理情報から不具合の原因を推定する規則情報（例えば、教師データ）を生成する車両用故障解析サーバであって、車両から該車両の位置情報及び前記車両検出データを受信する受信手段と、位置情報に基づき、該車両が走行している前記地域を判別する地域判別手段と、同じ地域を走行する車両の前記車両検出データ及び前記修理情報を用いて生成された、前記地域別の前記規則情報を記憶する記憶手段と、記憶手段から、判別された地域用に生成された規則情報を読み出して、受信した車両検出データに適用し不具合の原因を推定する推定手段(例えば、データマイニング部２４)と、を有することを特徴とする。
【００１２】
本発明によれば、不具合に生じやすい地域毎の特色を反映した教師データを、地域別にそれぞれ記憶することで、各教師データのデータ量、教師データを用いた不具合の解析の処理負荷を低減できる。
【００１３】
また、本発明の一形態において、車両から送信された車両の位置情報に基づき、該車両が走行している地域を判別する地域判別手段を有し、記憶手段から判別された地域用に生成された規則情報を読み出し、該車両に送信する、ことを特徴とする。
【００１４】
本発明によれば、車両は走行する地域用に生成された教師データを取得できるので、他の地域の走行を想定して生成されたデータ量の多い教師データを保持する必要がなく、また、不具合の解析の処理負荷を低減できる。
【発明の効果】
【００１５】
車両検出データと不具合の原因とをより効率的に関連づける車両用故障解析サーバ、車両用故障解析システム及び規則情報記憶方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、本発明を実施するために最良の形態について図面を参照しながら実施例を挙げて説明する。
【実施例１】
【００１７】
図１は、車両用故障解析システム２００の概略を説明するための図を示す。まず、国の交通法規、規制、気候等により、車両４０に搭載される車両用故障解析装置１００が検出する車両検出データは異なっている。例えば、アメリカを走行する車両４０は厳格な排ガス規制を受けるため、アメリカに出荷される車両４０は、排気ガスが規制を満たしているかを検出するためのセンサを備える。また、アメリカに隣接したメキシコは山岳地帯が多いため車両４０が高地を走行することが多く、メキシコに出荷される（走行する可能性のある）車両４０は大気圧に応じた点火制御等を実現するため大気圧センサを備える。また、寒冷な国や熱帯の国にはそれら気候に適切な部品や制御が利用されることがある。
【００１８】
また、一方、欧州には車速制限のないアウトバーンが設備されているので、欧州を走行する車両４０は長時間継続して高速で走行することがあり、道路整備が未発達の新興国では渋滞することが多いため、発進と停止を繰り返すことが多い。
【００１９】
このように、国毎に車両４０が検出する車両検出データが異なり、また、同じ車両検出データを検出していても国毎に走行パターンに特色が生じうることから、生じる不具合にも国毎の特色が生じることになる。このため、車両検出データ、及び、生じた不具合を解消するための修理情報を用いた学習においても、その国毎に車両検出データを蓄積・加工することが好適となる。
【００２０】
そこで、本実施形態の車両用故障解析システム２００は、走行する国毎に車両（車両検出データ及び修理情報）４０をグループ化して国毎に教師データを生成し、その国を走行している車両４０にその国専用の教師データを配信する。
【００２１】
例えば、メキシコを走行する車両４０の車両用故障解析装置１００はメキシコ用教師データを記憶しており、メキシコ用教師データを用いて、不具合が発生したか否か、不具合が生じた車両部品やその車両部品の状態（以下、これらを単に不具合原因という）を推定する。そして、アメリカに移動すると、車両用故障解析装置１００はサーバ５０からアメリカ用教師データを受信し、メキシコ用教師データを置き換え、以降はアメリカ用教師データを用いて不具合原因を推定する。
【００２２】
したがって、その国を走行する車両の不具合原因の推定に最適化された教師データを用いて、不具合原因を推定することができる。また、車両４０では教師データを置き換えるので記憶容量を圧迫することもなく、教師データのデータ量が多大になることがないので処理負荷が増大することもない。
【００２３】
なお、車両検出データとは、車載されたセンサにより検出された検出値、アクチュエータ等の制御信号、センサ・アクチュエータ・ＥＣＵ（electronic  control  unit）など（以下、車両部品という）の状態を表す信号等、車両上で車両用故障解析装置１００が取得しうるデータであればよい。例えば、不具合検出時の車両検出データとして、フリーズフレームデータ（以下、ＦＦＤという）が知られている。また、本実施形態では、データマイニングを用いて教師データを生成することを学習という場合があり、教師データを用いた不具合原因の推定をデータマイニングという。
【００２４】
また、一般的な定義として「国」とは、一定の領土とその住民を納める排他的な権力組織と統治権を伴う政治社会をいう。本実施形態で扱う車両検出データは、領土に起因する地形や気候に影響され、また、統治権に起因する法令に影響され特色が生じると説明したが、車両検出データに特色を生じさせるものは、これらに限られない。例えば、法令による車速制限に関わらず車速を守る文化もあり得るし、その国の宗教（例えば、イスラム教）によっては女性による運転を許可しない場合があり、この国では男性に特有の車両検出データが得られる可能性がある。したがって、本実施形態でいう「国」とは一般的な定義よりも広いものである。
【００２５】
また、一方で、地形、気候、法令、文化、宗教は、一般的な定義における１つの「国」の中でも地域によって変わりうる。例えば、海や砂漠地帯や山岳地帯等により国土が分断されている場合、分断された地域によって地形や気候が大きく変わることがある。また、地方自治体が統括する地域（例えば、米国の州）に関し、地方自治体がその地域の法令も定める場合がある。また、文化や宗教が、一般的な定義における１つの「国」の中で異なっていることは世界的に決して珍しくない。また、国として独立を希望する地域（例えば、中国と台湾の関係）では、その地域が国なのか地域なのかを客観的に区別することが困難な場合もある。
【００２６】
したがって、本実施形態における「国」は、一般的な定義における国よりも広く、国の中の一地域を含む概念である。また、国よりも大きな領域（例えば、ユーロ圏、オセアニア）といった概念も含む。
【００２７】
〔教師データ〕
教師データの生成について簡単に説明する。図２は、サーバ５０による教師データの生成手順を模式的に説明する図の一例である。何らかの不具合を検出した車両用故障解析装置１００は、不具合検出時の車両検出データを記憶する。不具合の内容を区分するダイアグコードを共に記憶してもよい。不具合検出時に記憶される車両検出データ（ＦＦＤ）は、例えば、エンジン回転数，冷却水温度，スロットルバルブ開度，走行速度等である。
【００２８】
また、車両用故障解析装置１００は、ＦＦＤとは別に不具合の検出に関わらず、エンジン回転数などの車両検出データを古いものから上書き保存しながら所定のサイクル時間毎に記憶している。不具合が検出された時及びその前後の車両検出データは上書きが禁止され、ＦＦＤと共に不具合原因の推定に利用される。ＦＦＤと定期的に記憶される車両検出データとは一部に重複していることが多く、また、本実施形態では区別する必要性が低いので以下ではこれらを共に車両検出データと称して説明する。
【００２９】
車両４０に点検が必要な程度の不具合が検出されると、車両４０のメータパネル等に不具合の発生を知らせる警告ランプが点灯するため、運転者は車両４０をサービス工場に持ち込むことができる。サービス工場では診断ツールなどを用いて車両検出データが読み出され、サービスマンによる点検や車両部品の交換の結果、不具合原因が特定される。
【００３０】
不具合原因は、結線の断線、接触不良、車両部品の劣化や破損等である。サービスマンは、不具合原因に応じて生じた不具合を解消する（修理する）。この修理の内容を学習やデータマイニングに好適な方法で数値化したものが修理情報となる。したがって、修理情報と不具合原因は同等な情報を含むことになるが、教師データの生成時は修理情報と称し、データマイニング時は不具合原因と称する。
【００３１】
車両（サービス工場）４０は読み出した車両検出データ、修理情報及び不具合発生時の位置情報をサーバ５０に送信する。なお、修理の内容をサーバ５０に送信し、サーバ５０で修理情報を生成してもよい。
【００３２】
サーバ５０に送信する位置情報は不具合を検出した時にＦＦＤと共に記憶されていることが好ましい。これにより、サーバ５０に送信する際、車両用故障解析装置１００が改めて位置情報を検出する必要がなくなる。また、不具合の発生から国境を超えることなくサービス工場に車両４０を持ち込むのであれば、サービス工場の位置情報を送信してもよい。
【００３３】
サーバ５０は、位置情報に基づき車両４０が走行していた国を判別する。そして、判別された国及び不具合原因に応じて、その国では不要な車両検出データを排除したり（例えば、特定の排ガス規制のない国における当該ガスの検出値）、不具合原因に対し明らかに不要な車両検出データを排除する。すなわち、蓄積された車両検出データや不具合原因に応じて、車両検出データを選別することで、学習時間の短縮やその国の車両検出データに最適な教師データの生成が可能となる。
【００３４】
そして、サーバ５０は、同じ国を走行していた車両４０の車両検出データ及び修理情報をグループにして、車両検出データから不具合原因を推定するための教師データを生成する。
【００３５】
教師データの生成にはデータマイニングによる学習が知られている。サーバ５０は、例えば、して、車両検出データ及び車両検出データの変化量が、修理情報に到達する推定ロジックを学習する。データマイニングの統計・解析アルゴリズムには、相関ルール、クラスタリング、ニューラルネットワーク、遺伝アルゴリズムなど数多くの手法が提案されているが、本実施形態ではいずれを用いてもよい。
【００３６】
したがって、本実施形態の教師データは、例えば車両４０で検出された車両検出データから、不具合原因を推定するための推定ロジック及び推定ロジックに付随するパラメータである。サーバ５０では、所定期間毎に（例えば１日、１週間、１ヶ月毎）に教師データを更新する。この教師データが国毎に生成されることになる。なお、同じ国の教師データであっても、車種に応じて複数の教師データが生成されることがある。この場合、車種別の教師データが生成されている場合には、その国のその車種の教師データを車両４０に配信する。
【００３７】
〔車両用故障解析装置１００〕
車両用故障解析装置１００について説明する。図３は、車両用故障解析装置１００の機能ブロック図の一例である。車両用故障解析装置１００は制御部２０により制御される。制御部２０には、ＣＡＮ（Controller  Area  Network）等の車載ＬＡＮ及び専用線を介してセンサ類２１、位置検出機２２及び通信装置２３が接続されている。なお、センサ類２１の一部は、別のＥＣＵ（electronic  control  unit）を介して制御部２０と接続されている。制御部２０は例えばＣＳＭＡ／ＣＤ（Carrier  Sense  Multiple  Access/Collision  Detection）を通信手順にした時分割多重通信によりセンサ類２１等や他のＥＣＵと通信し車両検出データを受信する。
【００３８】
センサ類２１は、例えば、エンジン回転数を検出する回転数センサ、スロットルバルブ開度を検出するスロットルバルブ開度センサ、排気温度を検出する排気温センサ、冷却水温度を検出する水温センサ、車速を検出する車速センサ、バッテリ残量を検出する残充電量センサ、加速度又は減速度を検出する加速センサ、ヨーレートを検出するヨーレートセンサ、マスタシリンダ圧を検出するマスタシリンダ圧センサ等である。
【００３９】
位置検出機２２は、ＧＰＳ受信機や自律センサを備え、ＧＰＳ衛星から受信した電波の到達時間に基づき車両４０の位置を検出し、これに自律センサが検出する移動方向及び距離を累積する自律航法を利用して車両４０の位置を高精度に推定する。位置検出機２２が検出する位置情報は緯度・経度・標高の座標情報であるので、制御部２０が位置情報に基づき国を判別するか、又は、位置情報を受信したサーバ５０が車両４０の走行している国を判別する。なお、車両４０が走行している国の識別情報をサーバ５０に送信してもよい。
【００４０】
通信装置２３は、携帯電話等の通信網の基地局や無線ＬＡＮのアクセスポイントを介してサーバ５０と通信する。通信装置２３は、サーバ５０の識別情報を指定して（例えば、ＩＰアドレス）通信事業者のサーバに接続し、車両４０の識別情報（電話番号等）を位置情報と共に送信する。そして、サーバ５０が車両４０の位置情報に基づき選択して送信する教師データを受信する。
【００４１】
また、制御部２０は、ＣＰＵ、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ等の不揮発メモリ、入出力インターフェイス等を備えたコンピュータを実体とし、ＣＰＵがプログラムを実行するか、又は、ＡＳＩＣ等のハードウェアにより実現される、データマイニング部２４、教師データ要求部２５及び教師データ更新部２６を有する。また、不揮発メモリには教師データ記憶部２７が実装されている。
【００４２】
データマイニング部２４は、センサ類２１が検出した車両検出データを蓄積し、所定のサイクル時間毎又は不具合が検出された場合に、車両検出データに教師データを適用し、不具合の有無及び不具合が検出された場合には不具合原因を推定する。なお、「不具合が検出される」とは、例えば１つの車両検出データが予め定めた正常値の範囲を逸脱した場合のように必ずしも不具合が検出されたことが確定的でない場合、複数の車両検出データが明らかに異常値を示す場合のように不具合が検出されたことが確定的な場合、いずれの状況も含む。不確定な状況であってもデータマイニングにより不具合原因の推定が可能となる。
【００４３】
教師データ要求部２５は、車両４０の位置情報をサーバ５０に送信して教師データをサーバ５０に要求する。教師データ要求部２５は２つのタイミングで教師データを要求しうる。一方のタイミングは、位置検出機２２により検出された位置情報に基づき車両４０が異なる国に進入したことが検出された場合である。車両用故障解析装置１００は、国境の位置情報を予め記憶しているか、又は、所定のサーバに問い合わせることで国境の位置情報を取得できる。他方のタイミングは、定期的なタイミングである。定期の間隔は例えばサーバ５０が教師データを更新する間隔と同程度であることが好適となる。定期的に教師データをサーバ５０に要求することで、常に最新の教師データを用いてデータマイニングすることが可能となる。また、定期的に教師データを要求する場合、国境を越えてからそれほど長時間が経過する前にその国の教師データを取得できるので、教師データ要求部２５が国境を越えたことを検出する必要がない。
【００４４】
教師データ更新部２６は、教師データ要求部２５が要求して通信装置２３が受信した教師データにより、教師データ記憶部２７に記憶されている教師データを置き換える。すなわち上書きすればよい。上書きするので教師データ記憶部２７の記憶容量はその国の教師データに必要な容量さえ確保されていればよく、最小限に抑制することができる。
【００４５】
サーバ５０について説明する。サーバ５０は、ＣＰＵ等を備えたコンピュータを実体とし、ＣＰＵがプログラムを実行するかＡＳＩＣ等のハードウェアにより実現される情報通信部３１及び国判別部３２を有し、各国の教師データを記憶したマスタデータ記憶部６０を有する。
【００４６】
情報通信部３１は例えばインターネットなどのネットワークに接続するＮＩＣ（Network  Interface  Card）で、車両４０の通信装置２３とピア・ツー・ピアのネットワークを形成する。情報通信部３１はＩＰパケット及びＴＣＰパケットに含まれる位置情報を受信し、同様に教師データを車両４０の通信装置２３に送信する。
【００４７】
国判別部３２は車両４０から受信した位置情報に基づき車両４０の走行している国を判別する。例えば、国判別部３２は予め記憶している各国の国境の座標情報から位置情報に最寄りの座標を検出し、その座標が国境の一部である２国のうち一方の国境の座標を辿っていく。最終的に受信した位置情報がその国の国境に囲まれていれば、その国を走行していると判別する。囲まれていなければ、他方の国の国境の座標を辿っていき、同様の判定を繰り返す。そして、国判別部３２は、判別した国の教師データをマスタデータ記憶部６０から読み出して情報通信部３１を介して車両用故障解析装置１００に送信する。
【００４８】
〔教師データの更新手順〕
図４は、車両用故障解析装置１００が教師データを更新する手順を示すシーケンス図の一例を示す。図４のシーケンス図は例えば車両４０のイグニッションがオンの状態で所定のサイクル時間毎に繰り返し実行される。
【００４９】
まず、教師データ要求部２５は、位置情報に基づき車両４０が国境を超えたか、又は、教師データを取得するタイミングになったかを判定する（Ｓ１０）。国境を越えた場合、又は、教師データを取得するタイミングになった場合（Ｓ１０のＹｅｓ）、教師データ要求部２５はサーバ５０に教師データを要求する（Ｓ２０）。要求時、教師データ要求部２５は車両４０の位置情報をサーバ５０に送信する。
【００５０】
サーバ５０の処理に移り、サーバ５０は受信した位置情報に基づき車両４０が走行する国を判別し（Ｓ２１０）、その国を走行する車両４０の車両検出データ及び修理情報から生成されたその国用の教師データをマスタデータ記憶部６０から読み出し車両４０に送信する（Ｓ２２０）。
【００５１】
車両用故障解析装置１００の処理に戻り、教師データ更新部２６は通信装置２３を介して教師データを受信し（Ｓ３０）、受信した教師データにより教師データ記憶部２７の教師データを更新する（Ｓ４０）。
【００５２】
ステップＳ１０において国境を越えておらず、かつ、教師データを取得するタイミングになっていない場合（Ｓ１０のＮｏ）、及び、ステップＳ４０で教師データを更新した後、制御部２０はセンサ類２１等から車両検出データを取得し蓄積しながら走行する（Ｓ５０）。そして、車両検出データが蓄積されるとデータマイニング部２４はデータマイニングするか否かを判定する（Ｓ６０）。データマイニングは、例えば所定のサイクル時間毎又は不具合が検出された場合に実行される。
【００５３】
所定のサイクル時間毎又は不具合が検出された場合（Ｓ６０のＹｅｓ）、データマイニング部２４は、蓄積された車両検出データに教師データを適用しデータマイニングを実行して不具合原因を推定する（Ｓ７０）。データマイニングの結果、不具合が検出されなければ（Ｓ８０のＮｏ）、処理を終了する。データマイニングの結果、不具合が検出された場合（Ｓ８０のＹｅｓ）、制御部２０は一連の不具合検知制御を実行する（Ｓ９０）。制御部２０は、例えば、不具合の情報（不具合のあった車両部品、車両検出データ等）をサーバ５０に通知し、また、早急に修理が必要な不具合であれば乗員にその旨を通知し、点検を促す程度の不具合であればメータパネルの警告ランプを点灯させる。データマイニングによる不具合原因の推定は確度が高いので、乗員に的確な行動を指示できる。
【００５４】
以上説明したように、本実施形態の車両用故障解析システム２００は、生じる不具合に特色がある国毎に教師データを生成するので、教師データの生成効率（不具合原因の推定確度が高い、確度の高い教師データを短時間で生成できる、より少ない車両検出データで教師データを生成できる）を向上させることができる。また、車両４０ではその国の車両検出データに最適化された教師データを用いてデータマイニングするので、処理負荷を低減して不具合原因を推定することができる。
【実施例２】
【００５５】
実施例１では車両用故障解析装置１００がデータマイニングしたが、本実施例ではサーバ５０がデータマイニングする車両用故障解析システム２００について説明する。
【００５６】
図５は、車両用故障解析システム２００の機能ブロック図の一例を示す。なお、図５において図３と同一部には同一の符号を付しその説明は省略する。図５の車両用故障解析装置１００はデータマイニング要求部２８を有する。車両用故障解析装置１００ではデータマイニングを行わないので教師データを車両用故障解析装置１００が記憶する必要がなく、データマイニング部２４、教師データ要求部２５、教師データ更新部２６及び教師データ記憶部２７を有していない。
【００５７】
データマイニング要求部２８は、所定のサイクル時間毎又は不具合が検出された場合、通信装置２３を介してサーバ５０に位置情報及び車両検出データを送信し、サーバ５０からデータマイニングの結果情報を受信する。
【００５８】
サーバ５０は位置情報及び車両検出データを受信し、実施例１と同様に、国判別部３２が国を判別する。国判別部３２が検出した国の判別結果は、データマイニング部２４に送出され、データマイニング部２４はマスタデータ記憶部６０からその国の教師データを読み出す。そして、データマイニング部２４は、車両用故障解析装置１００から受信した車両検出データに教師データを適用し、データマイニングを実行する。データマイニングの結果情報は情報通信部３１を介して車両用故障解析装置１００に送信される。車両に不具合が生じていれば、データマイニングの結果情報には不具合原因が含まれる。
【００５９】
したがって、本実施例の車両用故障解析装置１００は、データマイニング部２４を有する必要がないので処理負荷を低減でき、また、教師データを記憶しておく必要もないのでコスト増を抑制できる。
【００６０】
図６は、車両用故障解析システム２００がデータマイニングする手順を示すシーケンス図の一例を示す。図６のシーケンス図は例えば車両４０のイグニッションがオンの状態で所定のサイクル時間毎に繰り返し実行される。
【００６１】
制御部２０はセンサ類２１等から車両検出データを取得しこれを蓄積しながら走行する（Ｓ３１０）。そして、車両検出データが蓄積されるとデータマイニング要求部２８はデータマイニングするか否かを判定する（Ｓ３２０）。実施例１と同様にデータマイニングは、例えば所定のサイクル時間毎又は不具合が検出された場合に実行してもよいし、サーバ５０に処理が集中することを回避するため、サーバ５０が許可した場合にデータマイニングすると判定してもよい。データマイニングしない場合（Ｓ３２０のＮｏ）、車両検出データの蓄積を繰り返す。
【００６２】
所定のサイクル時間毎又は不具合が検出された場合（Ｓ３２０のＹｅｓ）、データマイニング要求部２８は、蓄積された車両検出データ及び位置情報をサーバ５０に送信する（Ｓ３３０）。
【００６３】
サーバ５０の処理に移行し、サーバ５０の情報通信部３１は位置情報と車両検出データを受信する（Ｓ４１０）。そして、国判別部３２が車両４０の国を判別する（Ｓ４２０）。
【００６４】
データマイニング部２４は判別された国の教師用データをマスタデータ記憶部６０から読み出し、受信した装置用データに適用してデータマイニングを実行する（Ｓ４３０）。情報通信部３１はデータマイニングの結果情報を車両用故障解析装置１００に送信する（Ｓ４４０）。
【００６５】
車両用故障解析装置１００の処理に戻り、データマイニングの結果情報から不具合が生じていないと判定されれば（Ｓ３４０のＮｏ）処理を終了する。データマイニングの結果情報から不具合が生じていると判定された場合（Ｓ３４０のＹｅｓ）、実施例１と同様に制御部２０は一連の不具合検知制御を実行する実行する（Ｓ３５０）。
【００６６】
本実施例の車両用故障解析システム２００は、実施例１の効果に加え、車両用故障解析装置１００の構成を簡易にしてコスト増を抑制できる。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】車両用故障解析システムの概略を説明するための図の一例である。
【図２】サーバによる教師データの生成手順を模式的に説明する図の一例である。
【図３】車両用故障解析装置の機能ブロック図の一例である。
【図４】車両用故障解析装置が教師データを更新する手順を示すシーケンス図の一例である。
【図５】車両用故障解析システムの機能ブロック図の一例である。
【図６】車両用故障解析システムがデータマイニングする手順を示すシーケンス図の一例である。
【符号の説明】
【００６８】
２０      制御部
２１      センサ類
２２      位置検出機
２４      データマイニング部
２７      教師データ記憶部
４０      車両
５０      サーバ
６０      マスタデータ記憶部
１００    車両用故障解析装置
２００    車両用故障解析システム
【図１】
2010014498.tif 000003
【図２】
2010014498.tif 000004
【図３】
2010014498.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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