(57)【要約】  多様なシステム構築に対して有効となる情報処理機能をサービスとして提供できるサービス提供システムが開示されている。本実施形態のサービス提供システムは、情報取得機能と、知識ベース構築機能と、知識提示機能とを実現する。前記情報取得機能は、分析対象に関する情報及び当該分析対象の状態を示す情報を取得する。前記知識ベース構築機能は、前記情報取得機能により取得される情報に基づいて、前記分析対象の状態に対応する知識を獲得するための知識データベースを構築する。前記知識提示機能は、記知識データベースから前記分析対象の状態に対応する知識を提示する。
2019070010.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワーク及びコンピュータを利用し、サービスとして情報処理機能を提供するサービス提供システムであって、
前記コンピュータは、
分析対象に関する情報及び当該分析対象の状態を示す情報を取得する情報取得手段と、
前記情報取得手段により取得される情報に基づいて、前記分析対象の状態に対応する知識を獲得するための知識データベースを構築する知識ベース構築手段と、
前記知識データベースから前記分析対象の状態に対応する知識を提示する知識提示手段と
を実現する、サービス提供システム。
【請求項２】
前記知識ベース構築手段は、
前記分析対象に関する情報を使用して、知識を体系化した知識ベースを生成する知識の体系化処理手段と、
前記分析対象の状態と知識をマッピングした知識ベースを生成するマッピング処理手段と、を含む請求項１に記載のサービス提供システム。
【請求項３】
前記知識提示手段は、
前記知識データベースから、前記分析対象の事象の状態に類似する状態にマッピングされた知識を取得する知識の提示処理手段を含む、請求項１又は２に記載のサービス提供システム。
【請求項４】
前記知識の体系化処理手段は、
前記分析対象に関する情報にラベルを付加した第１の生ラベル情報を知識ベースとして格納し、
前記第１の生ラベル情報に対する統一表現処理を実行し、
前記統一表現処理により表現を統一されたラベル情報を知識ベースとして格納する、請求項２に記載のサービス提供システム。
【請求項５】
前記マッピング処理手段は、
前記第１の生ラベル情報を入力し、
前記第１の生ラベル情報を使用して、ラベル間の共起関係を抽出し、
前記共起関係を示す第１の生ラベル情報のラベルＩＤを知識ベースとして格納する、請求項４に記載のサービス提供システム。
【請求項６】
前記分析対象の状態を示す情報にラベルを付加した第２の生ラベル情報、及び前記第１の生ラベル情報を使用して、関連ラベル情報を取得して格納する状態識別手段を、さらに含む請求項４又は５に記載のサービス提供システム。
【請求項７】
前記知識の提示処理手段は、
前記関連ラベル情報のラベルＩＤを取得し、
前記関連ラベル情報のラベルＩＤを使用して、第１の生ラベル情報の前記知識ベースから知識に対応する情報を取得する、請求項６に記載のサービス提供システム。
【請求項８】
ネットワーク及びコンピュータを利用し、サービスとして情報処理機能を提供するサービス提供システムに適用する方法であって、
分析対象に関する情報及び当該分析対象の状態を示す情報を取得する処理と、
前記情報に基づいて、前記分析対象の状態に対応する知識を獲得するための知識データベースを構築する処理と、
前記知識データベースから前記分析対象の状態に対応する知識を提示する処理と
を実行する、サービス提供システムの方法。
【請求項９】
請求項８に記載の方法による各処理を、コンピュータに実行させるプログラム。
【請求項１０】
分析対象に関する情報を使用して、所与の経営指標に相関のある観測指標のモデル化を実現する手段と、
前記分析対象に関する情報を使用して、前記観測指標のモデルに対する機械学習を実行して推論モデルを生成する手段と、
前記推論モデル及び前記分析対象に関する情報を知識ベースとして格納した知識データベースを構築する手段と、
前記知識ベースを使用して、前記分析対象に関する情報から所定のビジネス分析支援のための情報を生成する情報処理手段と
を含むビジネス分析支援システム。
【請求項１１】
前記情報処理手段は、
前記分析対象の経営指標を観測するための観測指標を確定する手段と、
前記経営指標を観測するための観測情報を入力する手段と、
前記観測情報を使用して、前記ビジネス分析支援のための情報としてＫＰＩダッシュボードを生成する手段と
を含む、請求項１０に記載のビジネス分析支援システム。
【請求項１２】
分析対象に関する情報を使用して、所与の経営指標に相関のある観測指標のモデル化を実現する処理と、
前記分析対象に関する情報を使用して、前記観測指標のモデルに対する機械学習を実行して推論モデルを生成する処理と、
前記推論モデル及び前記分析対象に関する情報を知識ベースとして格納した知識データベースを構築する処理と、
前記知識ベースを使用して、前記分析対象に関する情報から所定のビジネス分析支援のための情報を生成する処理と
を実行する、ビジネス分析支援システムの方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載の方法による各処理を、コンピュータに実行させるプログラム。
【請求項１４】
ネットワーク及びコンピュータを利用し、サービスとして情報処理機能を提供するサービス提供システムであって、
前記コンピュータは、
保全対象の状況対応事例に関する第１の情報を知識化し、前記保全対象の状況に対応する知識化情報を獲得するための知識データベースを構築する知識ベース構築手段と、
前記保全対象の現在の状況を示す第２の情報に基づいて前記知識データベースを参照して、前記現在の状況に対応する知識化情報を検索する検索手段と
を実現する、サービス提供システム。
【請求項１５】
前記コンピュータは、
前記検索手段により検索された知識化情報を提示する知識提示手段を実現する、請求項１４に記載のサービス提供システム。
【請求項１６】
前記第１の情報は、前記保全対象の状況及び対策を含むテキスト情報、及び前記保全対象の状態を示すセンサ情報を含み、
前記知識ベース構築手段は、前記テキスト情報及び前記センサ情報を統合して、前記知識化情報を生成する手段を含む、請求項１４又は１５に記載のサービス提供システム。
【請求項１７】
前記検索手段は、
前記第２の情報を使用して前記保全対象の現在の状況を認識する手段と、
前記現在の状況を示す認識情報に基づいて前記知識データベースを参照して、前記認識情報に対応又は類似する知識化情報を検索する手段と
を含む、請求項１４から１６の１項に記載のサービス提供システム。
【請求項１８】
前記第１の情報は、前記保全対象の障害対応事例に関する情報を含み、
前記第２の情報は、前記保全対象に発生した現在の障害状況を示す情報を含み、
前記検索手段は、
前記第２の情報を使用して前記知識データベースを参照して、前記保全対象に発生した現在の障害状況に対応又は類似する障害対応事例に対応する知識化情報を検索する、請求項１４から１７の１項に記載のサービス提供システム。
【請求項１９】
ネットワーク及びコンピュータを利用し、サービスとして情報処理機能を提供するサービス提供システムに適用する方法であって、
保全対象の状況対応事例に関する第１の情報を知識化し、前記保全対象の状況に対応する知識化情報を獲得するための知識データベースを構築する処理と、
前記保全対象の現在の状況を示す第２の情報に基づいて前記知識データベースを参照して、前記現在の状況に対応する知識化情報を検索する処理と
を実行する方法。
【請求項２０】
請求項１９に記載の方法による各処理を、コンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、サービス提供システム、ビジネス分析支援システム、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネット経由で、例えばプラットフォーム機能をサービスとして提供できる仕組み（パース:PaaS、サース：SaaS）を実現する、いわゆるクラウドシステムが開発されている。【０００３】
当該クラウドシステムの利用形態としては、例えば、映像や音声をコンピュータにより解析し、この解析結果に基づいて人物の言動を分析して、サービス業の店舗等の運営状況の分析などを行うためのビジネス分析支援システムの構築や運用に適用可能である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第５２８５５７５号公報
【発明の概要】
【０００５】
クラウドシステムの一種として、いわゆる人工知能（ＡＩ）機能を含むソフトウェア機能（総称して情報処理機能）をサービスとして提供できるサービス提供システムは、例えばビジネス分析支援システム等の多様なシステム構築に有効であると考えられる。そこで、多様なシステム構築に対して有効となる情報処理機能をサービスとして提供できるサービス提供システムを実現することが求められる。
【０００６】
本実施形態の情報処理機能のサービス提供システムは、本実施形態のサービス提供システムは、ネットワーク及びコンピュータを利用し、サービスとして情報処理機能を提供するサービス提供システムであって、前記コンピュータは、情報取得機能と、知識ベース構築機能と、知識提示機能とを実現する。前記情報取得機能は、分析対象に関する情報及び当該分析対象の状態を示す情報を取得する。前記知識ベース構築機能は、前記情報取得機能により取得される情報に基づいて、前記分析対象の状態に対応する知識を獲得するための知識データベースを構築する。前記知識提示機能は、記知識データベースから前記分析対象の状態に対応する知識を提示する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、実施形態に関するサービス提供システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、実施形態に関するサービスとして提供できる情報処理機能の概念を説明するための図である。
【図３】図３は、実施形態に関する情報処理機能の構成を示すブロック図である。
【図４】図４は、実施形態に関する知識の体系化処理部の構成を示すブロック図である。
【図５】図５は、実施形態に関する知識の体系化処理部の処理手順を説明するためのフローチャートである。
【図６】図６は、実施形態に関するマッピング処理部の構成を示すブロック図である。
【図７】図７は、実施形態に関する状態識別処理部の構成を示すブロック図である。
【図８】図８は、実施形態に関する状態識別処理部の処理手順を説明するためのフローチャートである。
【図９】図９は、実施形態に関する知識の提示処理部の構成を示すブロック図である。
【図１０】図１０は、実施形態に関する知識の提示処理部の処理手順を説明するためのフローチャートである。
【図１１】図１１は、本実施形態を適用する実施例１のシステム構成を示すブロック図である。
【図１２】図１２は、本実施形態を適用する実施例２のシステム構成を示すブロック図である。
【図１３】図１３は、実施例２に関するシステムの動作を説明するためのフローチャートである。
【図１４】図１４は、実施例２に関するエピソードの登録処理の一例を説明するための図である。
【図１５】図１５は、実施例２に関するエピソードの検索処理の一例を説明するための図である。
【図１６】図１６は、実施例２に関するテキスト解析処理の一例を説明するための図である。
【図１７】図１７は、実施例２に関するエピソードの検索処理の概念を説明するための図である。
【図１８】図１８は、実施例２のエピソードＤＢに関するテーブル構造の一例を示す図である。
【図１９】図１９は、実施例２のエピソードＤＢに関するテーブル構造の一例を示す図である。
【図２０】図２０は、実施例２のエピソードＤＢに関するテーブル構造の一例を示す図である。
【図２１】図２１は、実施例２のエピソードＤＢに関するテーブル構造の一例を示す図である。
【図２２】図２２は、実施例２のエピソードＤＢに関するテーブル構造の一例を示す図である。
【図２３】図２３は、実施例２のエピソードＤＢに関するテーブル構造の一例を示す図である。
【図２４】図２４は、実施例２の変形例を示す図である。
【実施形態】
【０００８】
以下図面を参照して、実施形態を説明する。
［システム構成］
図１は、本実施形態に関するサービス提供システムの構成を示すブロック図である。本システムは、インターネット経由で、例えば、プラットフォーム機能（情報処理機能の基盤となるソフトウェア機能）をサービスとして提供する仕組みを実現するクラウドシステムの一種である。具体的には、例えば、パース（PaaS : Platform as a Service）や、サース（SaaS : Software as a Service）を提供することである。さらに、本システムは、サービスとして、知識ベース等の人工知能（ＡＩ）機能を含むソフトウェア機能（以下、総称して情報処理機能と表記する場合がある）を提供する。
【０００９】
図１に示すように、本システムの主要素は、サーバシステム１及びネットワークを代表とするインターネット２である。サーバシステム１は、コンピュータ１０及びストレージ２０を含む。コンピュータ１０は、サービスとして情報処理機能を提供するための機能（仕組み）を実現するための各種の情報処理を実行する。情報処理機能としては、例えば、後述するように、ビジネス分析支援システムを構築し、各種のアプリケーションを動作させるためのプラットフォーム機能である。
【００１０】
コンピュータ１０は、後述するように、ＡＩ機能を実現するための知識ベースを生成するための知識の構造化・学習処理を実行する処理部１１を含む。ストレージ２０は、コンピュータ１０による情報処理に関するデータや情報を格納する記憶装置であり、本実施形態に関する知識データベース２１を構築するためのストレージとして機能する。
【００１１】
本実施形態では、サーバシステム１は、インターネット２を経由して、クライアントシステム３に対して、情報処理機能をサービスとして提供する。クライアントシステム３は、インターネット２に接続して、サービスの提供を受けるユーザが使用するシステムである。ここで、ユーザとは、顧客、カスタマ、システム・インテグレータ（SIer）等の業者を総称的に意味する。クライアントシステム３は、例えば、パーソナルコンピュータ等の端末装置１３、表示装置等を含む出力装置１４、キーボード等を含む入力装置１５、ストレージ１６、及びＩｏＴ（Internet of Things）機器１７を含む。
【００１２】
ＩｏＴ機器１７は、画像センサ（カメラ等）、音声センサ（マイクロフォン等）、及びユーザの行動を検出する各種のセンサを含み、各センサデータを端末装置１３に伝送する。また、ＩｏＴ機器１７は、各センサデータを、インターネット２を経由してサーバシステム１に対して伝送が可能である。
［サービス提供の概要］
図２は、本実施形態のサーバシステム１が、インターネット２を経由し、サービスとして提供できる情報処理機能の概念を説明するための図である。本実施形態では、サービスとして提供できる情報処理機能は、コンピュータ１０が構造化・学習処理部１１を実行することにより実現される、知識データベース２１を構築する機能、及び当該知識データベース２１から知識を提示する機能を含む。
【００１３】
図２に示すように、当該情報処理機能は、知識データベース２１を構築する機能を実現するために、知識の体系化処理部３０と、マッピング処理部３１と、及び状態識別処理部３２を含む。さらに、当該情報処理機能は、知識データベース２１から知識を提示する知識の提示処理部３３を含む。
【００１４】
知識の体系化処理部３０は、ストック型情報２００から知識を体系化した知識ベースを生成する。知識ベースは、例えば事象に対する解決方法（どんなときに、どうしたらいいか）を示すルールや規則性等を含む。なお、知識ベースは、コンピュータが読み取り可能で、論理的で所定の規則に従った形式のデータで登録されて、知識データベース（知識ＤＢ）２１として構築されたものである。
【００１５】
ここで、ストック型情報２００とは、手順書、過去の業務情報、ＩｏＴ機器１７からのセンサデータなどを含む蓄積情報である。当該ストック型情報２００は、例えば、ＣＲＭ（Customer Relationship Management）、ＥＲＰ（Enterprise Resources Planning）、ＤＭＳ（Document Management System）などのシステムにより、分析又は蓄積された情報を含む。さらに、知識の体系化処理部３０は、コンサル等の知識保有者から提供される特定分野の知識（ノウハウ）に関する提供情報２２０も使用して、知識を体系化して知識ベースを生成する。
【００１６】
マッピング処理部３１は、実際の事象の状態（状況）と知識（あのとき、どうしたか）をマッピング（対応付け、関連付け）し、マッピングされた知識ベースを生成する。マッピング処理部３１は、提供情報２２０や、知識の提示処理部３３からフィードバックされる提示結果を使用する。
【００１７】
状態識別処理部３２は、フロー型情報２１０に基づいて、実際に生起した事象の状態（状況）を識別し（今、何が起きているか）、識別された知識ベースを生成する。フロー型情報２１０は、レポート、会話のログ情報、及びＩｏＴ機器１７からのセンサデータなどである。
【００１８】
知識の提示処理部３３は、各知識ベースが構造化された知識データベース２１から、状態識別処理部３２により識別された事象の状態（状況）に類似する状態（状況）にマッピングされた知識を提示する処理を実行する。
【００１９】
本実施形態は、以上のような概念の情報処理機能をサービスとして、インターネット２を経由し、クライアントシステム３に提供できる。即ち、知識データベース２１を構築し、かつ知識データベース２１に基づいた知識をサービスとして提供する、例えばPaaS機能を実現できる。
［サービスとして提供する情報処理機能］
図３は、サービスとして提供する情報処理機能の構成を説明するためのブロック図である。図３は、図２に示す情報処理機能の概念を、インターフェース層４０，４１、要約層４２，４３、構造化層４４、及び知識ベース層からなるシステムとして実現するための構成を示す。インターフェース層４０，４１は、具体的には、Ｗｅｂ上で機能するＷｅｂ−ＡＰＩ（Application Programming Interface）を含む。要約層４２，４３は、必要に応じてデータソースをアドオン（add on）する機能を含む。知識ベース層は、各データベース（ＤＢ）６０〜６５を含む。
【００２０】
図３に示すように、ストック型情報２００及びフロー型情報２１０はいずれも、文書情報とし、具体例としては、例えば、業務や設備の仕様書、契約書、各種の規定、病院等の診療記録、及び各種の履歴文書である。要約層４２はストック型文書２００を入力する。要約層４３はフロー型文書２１０を入力する。要約層４２，４３はそれぞれ、キーワード抽出部４２０，４３０、係り受け解析部４２１，４３１、要点抽出部４２２，４３２、及び因果関係抽出部４２３，４３３を含む。
【００２１】
キーワード抽出部４２０，４３０はキーワード抽出処理を実行する。係り受け解析部４２１，４３１は、係り受け解析辞書５０を参照して係り受け解析処理を実行する。要点抽出部４２２，４３２は、要点抽出辞書５１を参照して要点抽出処理を実行する。因果関係抽出部４２３，４３３は、因果関係抽出辞書５２を参照して因果関係抽出処理を実行する。
【００２２】
インターフェース層４０は、要約層４２から出力される生ラベル（オリジナルラベル：Original Label）情報を格納する生ラベル情報格納部４００、生ラベル編集部４０１、及びマッピング編集部４０２を含む。インターフェース層４１は、要約層４３から出力される生ラベル情報を格納する生ラベル情報格納部４１０、関連ラベル情報を格納する関連ラベル情報格納部４１１、及び候補文書集合を格納する候補文書集合格納部４１２を含む。
【００２３】
構造化層４４は、表現統一部４４０、マッピング部４４１、関連ラベル取得部４４２、及び絞り込み部４４３を含む。さらに、知識ベース層は、ストック型情報ＤＢ６０、履歴情報ＤＢ６１、生ラベルＤＢ６２、ラベルＤＢ６３、マッピング編集ＤＢ６４、及びマッピングＤＢ６５を含み、知識ＤＢ２１として構築されるものである。ここで、ストック型情報ＤＢ６０は、ストック型文書２００を含むストック型情報を格納する。履歴情報ＤＢ６１は、フロー型文書２１０を含むフロー型情報を格納する。
【００２４】
以上のような情報処理機能の構成において、図２に示すように、知識の体系化処理部３０、マッピング処理部３１、状態識別処理部３２、知識の提示処理部３３のそれぞれについて、構成及び処理手順を説明する。
【００２５】
図４は、知識の体系化処理部３０の構成を示すブロック図である。図５は、知識の体系化処理部３０の処理手順を説明するためのフローチャートである。
【００２６】
図４に示すように、知識の体系化処理部３０は、要約層４２により、ストック型文書２００に対するラベル操作を実行し、生ラベル情報を出力してインターフェース層４０に含まれる生ラベル情報格納部４００に格納する。図５に示すように、要約層４２は、ストック型文書２００を入力する（Ｓ１）。
【００２７】
要約層４２に含まれるキーワード抽出部４２０は、ストック型文書２００からキーワード（単語）を抽出する処理を実行する。係り受け解析部４２１は、係り受け解析辞書５０を参照して、ストック型文書２００に対して係り受け解析処理（構文解析処理）を実行する（Ｓ２）。係り受け解析部４２１は、係り受け解析結果に基づいて、例えば、キーワード抽出部４２０により抽出されたキーワード間の関係を示すラベルを付加した生ラベル情報を生成する。即ち、生ラベル情報とは、ストック型文書２００の各文章にラベルを付加した情報である。
【００２８】
同様にして、要点抽出部４２２は、要点抽出辞書５１を参照して、ストック型文書２００に対して要点抽出処理を実行し（Ｓ３）、例えば、要点の種類を示すラベルを付加した生ラベル情報を生成する。また、因果関係抽出部４２３は、因果関係抽出辞書５２を参照して、ストック型文書２００に対して因果関係抽出処理を実行し（Ｓ４）、例えば、文章間の因果関係を示すラベルを付加した生ラベル情報を生成する。
【００２９】
インターフェース層４０は、要約層４２から出力される生ラベル情報を生ラベル情報格納部４００に保存し、当該生ラベル情報格納部４００から、入力されたストック型文書２００に含まれる文書情報を識別するコンテンツＩＤと共に、生ラベルＤＢ６２に格納する（Ｓ５）。次に、構造化層４４に含まれる表現統一部４４０は、類語辞書５３を参照して、生ラベルＤＢ６２に格納された生ラベル情報に対する統一表現処理（分類、構造化等）を実行する（Ｓ６）。表現統一部４４０は、統一表現処理により表現を統一されたラベル情報をラベルＤＢ６３に格納する（Ｓ７）。
【００３０】
図６は、マッピング処理部３１の構成を示すブロック図である。図６に示すように、マッピング処理部３１は、構造化層４４に含まれるマッピング部４４１により、事象の状態（状況）と知識をマッピング（対応付け又は関連付け）した知識ベースであるマッピングＤＢ６５を構築する。具体的には、マッピング部４４１は、生ラベルＤＢ６２に格納された生ラベル情報を入力し、ラベル間の共起関係（例えば、単語共起表現）を抽出する処理（機械学習処理）を実行する。マッピング部４４１は、抽出結果に基づいて、共起関係を示す生ラベル情報のラベルＩＤをマッピング情報としてマッピングＤＢ６５に格納する。
【００３１】
図７は、状態識別処理部３２の構成を示すブロック図である。図８は、状態識別処理部３２の処理手順を説明するためのフローチャートである。
【００３２】
図７に示すように、状態識別処理部３２は、要約層４３により、フロー型文書２１０に対するラベル操作を実行し、生ラベル情報を出力してインターフェース層４１に含まれる生ラベル情報格納部４１０に格納する。図８に示すように、要約層４３は、フロー型文書２１０を入力する（Ｓ１０）。
【００３３】
要約層４３に含まれるキーワード抽出部４３０は、フロー型文書２１０からキーワード（単語）を抽出する処理を実行する。係り受け解析部４３１は、係り受け解析辞書５０を参照して、フロー型文書２１０に対して係り受け解析処理（構文解析処理）を実行する（Ｓ１１）。係り受け解析部４３１は、係り受け解析結果に基づいて、例えば、キーワード抽出部４２０により抽出されたキーワード間の関係を示すラベルを付加した生ラベル情報を生成する。即ち、生ラベル情報とは、フロー型文書２１０の各文章にラベルを付加した情報である。
【００３４】
同様にして、要点抽出部４３２は、要点抽出辞書５１を参照して、フロー型文書２１０に対して要点抽出処理を実行し（Ｓ１２）、例えば、要点の種類を示すラベルを付加した生ラベル情報を生成する。また、因果関係抽出部４３３は、因果関係抽出辞書５２を参照して、フロー型文書２１０に対して因果関係抽出処理を実行し（Ｓ１３）、例えば、文章間の因果関係を示すラベルを付加した生ラベル情報を生成する。
【００３５】
インターフェース層４１は、要約層４３から出力される生ラベル情報を生ラベル情報格納部４１０に格納する。次に、構造化層４４に含まれる関連ラベル取得部４４２は、生ラベル情報を使用して、関連ラベル情報を取得する（Ｓ１４）。具体的には、関連ラベル取得部４４２は、生ラベルＤＢ６２に格納される生ラベル情報（ストック型文書２００にラベルを付加した情報）、及びラベルＤＢ６３に格納される統一表現処理後のラベル情報を参照し、関連ラベル情報（類似のラベル情報）を取得して、インターフェース層４１に含まれる関連ラベル情報格納部４１１に格納する。
【００３６】
図９は、知識の提示処理部３３の構成を示すブロック図である。図１０は、知識の提示処理部３３の処理手順を説明するためのフローチャートである。
【００３７】
図９に示すように、知識の提示処理部３３は、構造化層４４に含まれる関連ラベル取得部４４２及び絞り込み部４４３により、状態識別処理部３２により識別された事象の状態（状況）に類似する状態（状況）にマッピングされた知識を提示する処理を実行する。ここでは、具体的には、知識の提示処理部３３は、フロー型文書２１０による生ラベル情報と関連する関連ラベル情報を使用して、ストック型情報ＤＢ６０からストック型文書２００を取得（検索）する。
【００３８】
図１０に示すように、関連ラベル取得部４４２は、インターフェース層４１に含まれる生ラベル情報格納部４１０に格納された生ラベル情報（フロー型文書２１０にラベルを付加した情報）を使用して、生ラベルＤＢ６２に格納される生ラベル情報（ストック型文書２００にラベルを付加した情報）のラベルＩＤ（ラベル情報の識別情報）を取得する（Ｓ２０）。関連ラベル取得部４４２は、取得したラベルＩＤを使用して、マッピングＤＢ６５から関連するラベルＩＤを取得する（Ｓ２１）。
【００３９】
さらに、関連ラベル取得部４４２は、生ラベルＤＢ６２に格納される生ラベル情報のラベルＩＤ、及びマッピングＤＢ６５から取得した関連するラベルＩＤを使用して、ラベルＤＢ６３から関連ラベル情報（類似のラベル情報）を取得する（Ｓ２２）。関連ラベル取得部４４２は、取得した関連ラベル情報を、インターフェース層４１に含まれる関連ラベル情報格納部４１１に格納する。
【００４０】
次に、構造化層４４に含まれる絞り込み部４４３は、関連ラベル情報格納部４１１から関連ラベル情報を取得し、当該関連ラベル情報のラベルＩＤを使用して、生ラベルＤＢ６２からコンテンツＩＤを取得する（Ｓ２３）。このコンテンツＩＤは、生ラベルＤＢ６２に格納される生ラベル情報、即ち、ラベルを付加したストック型文書２００に含まれる文書情報を識別するための情報である。
【００４１】
絞り込み部４４３は、当該コンテンツＩＤを使用して、該当するストック型文書情報からなる候補文書集合を取得する（Ｓ２４）。絞り込み部４４３は、取得した候補文書集合を、インターフェース層４１に含まれる候補文書集合格納部４１２に格納する。これにより、インターフェース層４１から、類似する状態（状況）にマッピングされた知識として、関連ラベル情報に基づいて検索されるストック型文書情報からなる候補文書集合を提示できる。
【００４２】
なお、マッピング処理部３１は、提示される候補文書集合をフィードバックされる提示結果として使用できる。また、本実施形態では、ストック型情報及びフロー型情報として、文書情報を適用する場合について説明したが、これに限ることなく、画像情報や音声情報等の形態の情報も適用できる。
【００４３】
以上のように本実施形態のサービス提供システムによれば、クラウドシステムに適用することで、プラットフォーム機能に相当する、知識データベース２１を構築する機能及び知識を提示する機能を含む情報処理機能を、インターネット経由でサービスとして提供することが可能となる。従って、本実施形態のサービス提供システムからサービスとして当該情報処理機能の提供を受けるユーザ側では、例えばビジネス分析支援システム等の多様なシステム構築に利用することが可能である。
【実施例１】
【００４４】
図１１は、本実施形態をビジネス分析支援システムの構築に適用した場合において、当該ビジネス分析支援システムの構成を説明するためのブロック図である。当該ビジネス分析支援システムは、例えば店舗経営のビジネスモデルに適用可能であり、具体的には店舗経営に必要なＫＰＩ（Key Performance Indicator）ダッシュボードを生成して出力する機能を含む。【００４５】
図１１に示すように、本システムは、サーバシステム１がクライアントシステム３に対して提供するサービス基盤として、モデル化層１００及び観測層１１０から構成される。即ち、クライアントシステム３は、インターネット２を経由してサーバシステム１からサービスとして提供される情報処理機能により、図１１に示すようなビジネス分析支援システムを構築する。【００４６】
図１１において、入力処理部１２０及び出力処理部１３０はそれぞれ、図1に示すクライアントシステム３が有する機能である。入力処理部１２０は、例えば入力装置１５から入力される店舗プロファイル情報１２１、及びＩｏＴ機器１７からの各種のセンサデータ（時系列データ等）を含む情報１２２を観測層１１０に入力する機能である。なお、ＩｏＴ機器１７の情報１２２は、例えば、インターネット２を経由してモデル化層１００に転送される。【００４７】
ここで、店舗プロファイル情報１２１には、例えば、店舗の立地、店舗で販売する商品の単価、当該店舗の競合関係、店舗で勤務する従業員プロフィール情報、及び各種の経営情報が含まれる。【００４８】
出力処理部１３０は、後述する観測層１１０に含まれるＫＰＩダッシュボード生成部１１４によりＫＰＩダッシュボードを、例えば、出力装置１４の表示装置に表示出力する機能を含む。また、出力処理部１３０は、当該ＫＰＩダッシュボードを、インターネット２を経由してモデル化層１００に転送する機能を含む。さらに、出力処理部１３０は、当該ＫＰＩダッシュボードを入力処理部１２０にフィードバックする機能を含む。【００４９】
図１１に示すように、本システムに含まれるモデル化層１００は、データ格納部１０１と、観測指標のモデル化部１０２と、推論モデルの学習・生成部１０３と、知識データベース（知識ＤＢ）１０４とを含む。データ格納部１０１は、前述したＫＰＩダッシュボード及びＩｏＴ機器１７の情報１２２以外に、分析対象となる店舗に関する業種・業務データを格納する。業種・業務データは一般的な各種業界や企業に関するデータを含む。【００５０】
観測指標のモデル化部１０２は、観測指標（経営指標）のモデルとして、店舗の業績に関連する因果関係を認識するためのモデルを生成する。具体例としては、店舗の従業員の作業に関して数値化できる事象と店舗の売上額との因果関係（相関）を示すモデルを生成する。【００５１】
推論モデルの学習・生成部１０３は、データ格納部１０１に格納された各種のデータを使用して、いわゆるＡＩ機能の機械学習を実行する。推論モデルの学習・生成部１０３は、機械学習により、観測指標のモデル化部１０２に生成されたモデルのパラメータを調整する。推論モデルの学習・生成部１０３は、例えば、モデルを「Y＝ｆ（ｘ、ｔ）」とした場合、パラメータｘ、ｔ（例えば、ｘはセンサデータ、ｔは時間）を調整する機械学習により、推論モデル（導出関数f）を求める。【００５２】
知識ＤＢ１０４は、推論モデルの学習・生成部１０３により生成される推論モデル（導出関数f）、及びデータ格納部１０１に格納された各種のデータを、知識ベースとして格納したものである。このようなモデル化層１００が事前準備の段階に相当し、いわばプラットフォーム機能のサービス基盤である。【００５３】
また、図１１に示すように、本システムに含まれる観測層１１０は、観測指標の確定部１１１と、情報収集部１１２と、ＡＩ機能による行動抽出部１１３と、ＫＰＩダッシュボード生成部１１４とを含む。観測層１１０は、サービスとして提供される、アプリケーション機能のサービス基盤である。【００５４】
観測指標の確定部１１１は、入力処理部１２０から入力される店舗プロファイル情報１２１を使用して、例えば、分析対象の店舗の売上増や売上減の予兆を観測するための指標を確定する。観測指標の確定部１１１は、観測する際のサンプリング周期や時間帯も確定する。情報収集部１１２は、観測指標の確定部１１１により確定された観測指標を、店舗プロファイル情報１２１及びＩｏＴ機器１７の情報１２２から収集する。ここで、情報収集部１１２は、全データを収集するのではなく、データのフィルタリングや前処理も含み、サンプリングによりデータを収集する。【００５５】
ＡＩ機能による行動抽出部１１３は、観測指標の確定部１１１により確定された観測指標を測定できる推論モデル（前記の関数f）を知識ＤＢ１０４から取得する。行動抽出部１１３は、当該推論モデル及び情報収集部１１２により収集されたデータを使用して、例えば店舗の売上額との因果関係（相関）を示す、店舗の従業員の行動（数値化できる事象）を認識(抽出）する。【００５６】
ＫＰＩダッシュボード生成部１１４は、ＡＩ機能による行動抽出部１１３の認識(抽出）結果に基づいて、ＫＰＩダッシュボードを生成し、出力処理部１３０に出力する。ＫＰＩダッシュボードは、例えば、表示装置の画面上に一覧表示形式や、時系列に整形したデータとしてＫＰＩ（重要業績評価指標）を含む経営情報を表示する表示情報である。ＫＰＩダッシュボードには、比較する同じ会社の他店舗や、同業他社との比較結果も表示する表示情報も含まれても良い。具体的には、ＫＰＩダッシュボードは、例えば、人間が定点観測により店舗の状態や状況を分析し、店舗の状態や状況を改善するための意思決定を行うために利用できる表示形式の情報である。また、ＫＰＩダッシュボードは、例えば、人間が店舗経営での施策立案及びその実行を行うために利用できる表示形式の情報である。さらに、ＫＰＩダッシュボードは、例えば、店舗経営情報として、店舗の売上等の予測値や実績値を把握できる表示形式の情報である。【００５７】
以上のようなビジネス分析支援システムの構築により、店舗等の特定の場所で活動する人間の言動と経営指標の相関（因果関係）をモデル化し、知識ベースとして知識ＤＢ１０４に蓄積できる。分析対象の店舗等のプロファイル情報や、ＩｏＴ機器からの情報に基づいて、知識ＤＢ１０４から利用する推論モデルを決定し、ＫＰＩ（重要業績評価指標）を含む経営情報の可視化（ＫＰＩダッシュボード）を実現することができる。従って、店舗等の経営の意思決定に必要な情報を定期的に提供できる、有用なビジネス分析支援システムを実現できる。【００５８】
従来では、例えば、人物の行動を示す映像解析結果を、ビジネス分析支援システムに適用する場合、例えば店舗等の店員や生産現場での作業者の映像を、人間が視認して分析用の情報（フラグやタグ等）を入力するなどの長時間を要する手作業が必要である。本ビジネス分析支援システムであれば、人物の行動を示す映像だけでなく、人物の音声や各種のセンサ情報を利用し、ＡＩ機能による行動抽出を行うことで、長時間の手作業を要することなく、効率的かつ多様なビジネス分析支援を可能とする。
【実施例２】
【００５９】
図１２は、本実施形態を、例えば設備保全の支援システムの構築に適用した場合において、当該システムの構成を説明するためのブロック図である。具体的には、当該システムは、例えば、製造現場の設備の装置に障害が発生した場合に、その障害に対応する適切な対策として必要な知識を提示する機能を実現する。
［システムの構成］
図１２に示すように、システム３００は、端末装置３０１、エピソード検索部３１０、エピソード蓄積部３２０、及びデータ管理サーバ３３０を含む。端末装置３０１は、入出力部３０２及びアプリケーション３０３を含み、ユーザとエピソード検索部３１０とのインターフェースを構成する。端末装置３０１は、ユーザの操作に応じたコマンドやテキスト情報をエピソード検索部３１０に入力する処理、及びエピソード検索部３１０から提示される知識、後述するエピソードを表示画面に出力する処理を実行する。【００６０】
エピソード検索部３１０及びエピソード蓄積部３２０は、本実施形態のサーバシステム１からサービスとして提供される情報処理機能である。エピソード検索部３１０は、図２に示す情報処理機能の概念として、状態識別処理部３２及び知識の提示処理部３３に相当する構成要素を含む。エピソード蓄積部３２０は、図２に示す情報処理機能の概念として、知識の体系化処理部３０及びマッピング処理部３１に相当する構成要素を含む。【００６１】
データ管理サーバ３３０は、設備保全に関する各種情報を収集する情報収集部であり、センサデータＤＢ（ＤＢはデータベース）３３１及びテキストデータＤＢ３３２を含む。センサデータＤＢ３３１は、保全対象である各装置の温度、電圧等の各センサによるセンサ値であるセンサデータ（各装置の状態を示す情報）を蓄積する。テキストデータＤＢ３３２は、製造現場の作業員や検査員（以下、総称してユーザと表記する）の会話や作業履歴等のテキストデータを蓄積する。【００６２】
エピソード蓄積部３２０は、知識の体系化処理部３０として、センサデータ処理部３２１、テキストデータ処理部３２４及びエピソード処理部３２７の各構成要素を含む。センサデータ処理部３２１は、データセット抽出部３２２及びラベル抽出部３２３を含む。テキストデータ処理部３２４は、テキストデータ抽出部３２５及びラベル抽出部３２６を含む。【００６３】
センサデータ処理部３２１では、各センサのセンサデータ（センサ値）を含むデータセットの抽出と、各センサ値に対応するラベルを抽出する。データセットの抽出は、データセット抽出部３２２で、センサデータＤＢ３３１から、データ管理サーバ３３０により収集され蓄積された各センサからのセンサデータ（センサ値）を含むデータセットを抽出する。ラベル抽出は、ラベル抽出部３２３で、データセットから各センサ値に対応する、例えば「温度」や「電圧」等のラベルを抽出する。【００６４】
テキストデータ処理部３２４では、蓄積データからのテキストデータ抽出と、抽出したテキストデータからラベルを抽出する。テキストデータ抽出は、テキストデータ抽出部３２５で、テキストデータＤＢ３３２から、データ管理サーバ３３０により収集され蓄積されたテキストデータを抽出する。また、テキストデータ抽出部３２５は、ユーザにより端末装置３０１から入力された設備保全に関するレポート情報３３３から、テキストデータを抽出する。当該テキストデータは、ユーザが認識した、保全対象である各装置に関する状況を、会話や文章で説明した情報である。ラベル抽出は、ラベル抽出部３２６で、テキストデータから、「現象」、「箇所」、「処置」等のラベルを抽出する。【００６５】
エピソード処理部３２７は、エピソード処理として、センサデータ処理部３２１及びテキストデータ処理部３２４から出力される情報に基づいて、保全対象である各装置に関する状況を代表する要素（イベント）の集合からなるエピソード情報（以下、単にエピソードと表記）を生成する。即ち、エピソードは、「現象」、「箇所」、「処置」、「温度」等のラベルと共に、「現象」、「箇所」、「処置」等を示すキーワード、センサ値及びセンサデータの解釈等のイベント情報を含む。エピソードは、設備保全の対策として利用可能な知識化情報（知識）に相当する。【００６６】
さらに、エピソード蓄積部３２０は、マッピング処理部３１として、エピソードＤＢ３２８を含み、エピソード処理部３２７により生成されたエピソードを登録（蓄積）する。エピソード検索部３１０は、後述するように、エピソードＤＢ３２８を参照して、現在の状況（発生した障害状況）に対応（類似）するエピソードを検索して、設備保全の対策として利用可能な知識を提示する。【００６７】
エピソード検索部３１０は、状態識別処理部３２として、エピソード蓄積部３２０と同様に、センサデータ処理部３１３を含む。センサデータ処理部３１３は、データセット抽出部３１４及びラベル化部３１５を含む。データセット抽出部３１４は、データセット抽出部３２２と同様に、センサデータＤＢ３３１から、データ管理サーバ３３０により収集され蓄積された各センサによるセンサ値を含むデータセットを抽出する。【００６８】
ラベル化部３１５は、データセットから各センサ値に対応する項目コード等を、所定のテーブルを使用して変換し、例えば「温度」等のラベルを出力する。即ち、ラベル抽出部３１２、３２３、３２６はそれぞれ、テキストデータに含まれる記述から生ラベル（オリジナルのラベル）をそのまま抽出する。ラベル化部３１５は、生ラベル及び所定の表記に変換したラベルを含む統一化したラベルを出力する。【００６９】
さらに、エピソード検索部３１０は、状態識別処理部３２として、テキスト抽出部３１１、ラベル抽出部３１２及び状況情報の生成部３１６を含む。テキスト抽出部３１１は、ユーザにより端末装置３０１から入力される、保全対象である各装置に関する現在の状況を説明したテキストデータを抽出する。ラベル抽出部３１２は、テキストデータから、「現象」、「箇所」等のラベルを抽出する。【００７０】
状況情報の生成部３１６は、センサデータ処理部３１３、テキスト抽出部３１１及びラベル抽出部３１２から出力される情報に基づいて、保全対象である各装置に関する現在の状況（発生した障害状況）を示す情報（エピソードの断片情報）を生成する。また、生成部３１６は、ユーザにより端末装置３０１から入力される現在の状況を説明したテキストデータも追加的に使用して、当該エピソードの断片情報を生成する。【００７１】
エピソード検索部３１０は、知識の提示処理部３３として、エピソード探索部３１７及び提示部３１８を含む。エピソード探索部３１７は、状況情報の生成部３１６により生成される現在の状況（発生した障害状況）を示す情報（エピソードの断片情報）に対応（類似）する、エピソードをエピソードＤＢ３２８から検索する。提示部３１８は、検索結果であるエピソードを、設備保全の対策として利用可能な知識として提示する。これにより、端末装置３０１は、提示部３１８から提示される、設備保全の対策として利用可能な知識として、検索結果であるエピソードを表示画面に出力する。
［システムの動作］
以下、図１３から図１７を参照して、システム３００の動作を説明する。図１３は、当該システム３００の動作を説明するためのフローチャートである。図１４は、エピソードの登録処理の一例を示す図である。図１５は、エピソードの検索処理の一例を示す図である。図１６は、テキスト解析処理の一例を示す図である。図１７は、エピソードの検索処理の概念を示す図である。【００７２】
図１３に示すように、システム３００は大別して、エピソード蓄積部３２０による処理（Ｓ３１、Ｓ３２）及びエピソード検索部３１０による処理（Ｓ３３、Ｓ３４、Ｓ３６）を実行する。【００７３】
エピソード蓄積部３２０は、例えば、保全対象である各装置の障害対応事例の情報を入力し（Ｓ３０）、当該事例の状況認識処理を実行する（Ｓ３１）。具体的には、障害対応事例の情報とは、前述したように、データ管理サーバ３３０において、センサデータＤＢ３３１に蓄積されたセンサデータ、及びテキストデータＤＢ３３２に蓄積されたテキストデータからなる。当該テキストデータは、ユーザにより端末装置３０１から入力された設備保全に関するレポート情報３３３も含まれる。【００７４】
状況認識処理は、センサデータ処理部３２１およびテキストデータ処理部３２４の各処理に相当する。即ち、センサデータ処理部３２１は、センサデータＤＢ３３１から、障害対応事例での各センサからのセンサデータ（センサ値）及び対応するラベルを抽出する。テキストデータ処理部３２４は、テキストデータＤＢ３３２から、障害対応事例でのテキストデータ及び対応するラベルを抽出する。【００７５】
ここで、図１６に示すように、テキストデータ処理部３２４は、例えばユーザが作成したレポート等のテキストデータ５００から、各項目（ラベル）に対する文章の構成要素を抽出するテキスト解析処理を実行する。文章の構成要素とは、障害対応事例において、ユーザが着目する事象である。具体的には、例えば「現象」の項目では、「問題箇所」として「搬送部」や、「問題内容」として「異音発生」の各事項を抽出する。また、例えば「原因」の項目では、「原因箇所」として「リニアガイド」や、「原因内容」として「組付けミス」の各事項を抽出する。さらに、例えば「処置」の項目では、「処置箇所」として「装置本体」や、「処置内容」として「電源再投入」の各事項を抽出する。テキストデータ処理部３２４は、テキスト解析処理により、以上のような各項目（ラベル）において、事象間の関係を示すテキスト解析結果５１０を出力する。【００７６】
図１３に戻って、エピソード蓄積部３２０は、状況認識処理の認識結果に基づいて、知識化処理を実行する（Ｓ３２）。知識化処理とは、障害対応事例での各センサからのセンサデータ（ラベルを含む）及びテキスト解析結果５１０を含むテキストデータを統合化したエピソードを生成して、エピソードＤＢ３２８に登録（蓄積）する処理である。エピソードは、障害対応事例での報告（テキストデータ）と、その時の状況（センサデータを含む）との関連性を示す知識化情報である。【００７７】
図１４は、エピソードの登録処理の一例を示す図である。図１４に示すように、データ管理サーバ３３０において、過去データとして、例えばマニュアル、レポート、シフト表等のテキストデータ及びセンサデータが収集される（Ｓ４０）。次に、状況認識処理により、障害対応事例の状況認識結果が出力される（Ｓ４１）。状況認識結果の具体例としては、前述したように、例えばテキストデータ処理部３２４によるテキスト解析結果５１０である。【００７８】
次に、エピソード処理部３２７による知識化処理により、障害対応事例のセンサデータ及びテキストデータを統合化したエピソードを生成して、エピソードＤＢ３２８に当該エピソードを登録（蓄積）する（Ｓ４２）。これにより、エピソードＤＢ３２８には、障害対応事例での報告（テキストデータ）と、その時の状況（センサデータを含む）との関連性を示す知識化情報であるエピソードが登録（蓄積）される。【００７９】
図１３に戻って、エピソード検索部３１０は、現在の状況（発生した障害状況）を示す状況認識結果に対応（類似）するエピソードをエピソードＤＢ３２８から検索する（Ｓ３３）。当該状況認識結果（エピソードの断片情報）は、端末装置３０１から入力される現在の状況を説明したテキストデータ等の状況情報に基づいて（Ｓ３５）、状況情報の生成部３１６により生成される（Ｓ３６）。さらに、エピソード検索部３１０は、提示部３１８により、検索結果であるエピソードを、設備保全の対策として利用可能な知識として提示する（Ｓ３４）。【００８０】
図１５は、エピソードの検索処理の一例を、図１３と対応付けて示す図である。図１５に示すように、状況情報の生成部３１６により、現在の状況を示す状況認識結果が生成される（Ｓ３６）。また、生成部３１６は、ユーザにより端末装置３０１から入力される現在の状況を説明したテキストデータを使用する（Ｓ３５）。【００８１】
エピソード探索部３１７は、現在の状況を示す状況認識結果（エピソードの断片情報）に対応（類似）する、エピソードをエピソードＤＢ３２８から検索する（Ｓ３４）。エピソード検索部３１０は、提示部３１８により、検索結果であるエピソードを提示する（Ｓ３３）。これにより、端末装置３０１は、提示部３１８から提示される、設備保全の対策として利用可能な知識として、検索結果であるエピソードを表示画面に出力する。【００８２】
図１７は、エピソードの検索処理の概念を示す図である。ここでは、現在の状況を示す情報は、テキストデータのみとして、センサデータを省略する。【００８３】
図１７に示すように、エピソード検索部３１０は、現在の状況情報（発生した障害状況）として、例えば、「装置」として「外観検査装置」、「問題箇所」として「搬送部」、及び「問題内容」として「異音発生」の各事象７０１〜７０３に類似する、障害対応事例（エピソード８００）をエピソードＤＢ３２８から検索する。【００８４】
エピソードＤＢ３２８には、現在の状況情報の各事象７０１〜７０３に類似する、障害対応事例に関係する各項目として、例えば「原因」の項目では、「原因箇所」として「リニアガイド」や、「原因内容」として「組付けミス」の各事項が登録されている。さらに、例えば「処置」の項目では、「処置箇所」として「装置本体」や、「処置内容」として「電源再投入」の各事項が登録されている。【００８５】
以上のような各項目（ラベル）において、エピソード検索部３１０は、エピソードＤＢ３２８から、現在の状況情報に類似する事象間の関係を示すエピソード８００を検索して、設備保全の対策として利用可能な知識として提示することになる。【００８６】
以上のように本実施例（２）によれば、設備保全対象の各装置に関する障害対応事例を、ユーザの経験や知識を示すテキストデータ及びセンサデータの履歴を統合して知識化したエピソードを蓄積し、発生した障害状況を認識して、それに対応又は類似するエピソードを検索する機能を有するシステムを提供できる。即ち、設備保全の対策として利用可能な知識を、適切なタイミングで、例えばユーザが操作する端末装置に提示することができる。【００８７】
このようなシステムであれば、例えば製造現場において、障害対応に必ずしも熟練していないユーザの場合でも、発生した障害状況に類似したエピソードを端末装置で検索することにより、障害対応処理を行うための有用な知識を、適切なタイミングで得ることが可能となる。また、エピソードは、エピソード処理部３２７により結果的に学習されるため、実際の障害対応に有効な知識化された情報として更新されて蓄積される。【００８８】
図１８から図２３は、エピソードＤＢ３２８に登録するエピソード（知識化情報）に関するテーブル構造の一例を示す図である。【００８９】
前述したように、エピソード蓄積部３２０は、例えば、保全対象である各装置の障害対応事例の情報を入力し、当該事例の状況認識処理を実行し、知識化処理を実行する。エピソード蓄積部３２０は、知識化処理により、障害対応事例でのセンサデータ及びテキストデータを統合化したエピソードを生成して、エピソードＤＢ３２８に登録する。【００９０】
状況認識処理は、センサデータ処理部３２１およびテキストデータ処理部３２４の各処理に相当する。テキストデータ処理部３２４は、障害対応事例でのテキストデータ及び対応するラベルを抽出する。なお、ここでは、テキストデータに関してのみ説明し、センサデータについては説明を省略する。【００９１】
図１８は、ストック型情報テーブルの一例を示す図である。当該ストック型情報は、データ管理サーバ３３０に蓄積されたもので、保全対象の各装置のマニュアルや、障害対応事例のレポート等を示すテキストデータ形式の情報である。図１８に示すように、ストック型情報テーブルは、各ストック型情報を識別するコンテンツＩＤを有する。【００９２】
図１９は、生ラベル検出テーブルの一例を示す図である。テキストデータ処理部３２４は、前述したテキスト解析処理により、障害対応事例でのテキストデータ及び対応するラベルを抽出する。ここで、生ラベルは、テキストデータから抽出した文字列からなるラベルである。図１９に示すように、生ラベル検出テーブルは、検出結果を識別するための生ラベル検出IDと、検出された生ラベル自体を識別するための生ラベルＩＤと、検出グループIDとを有する。検出グループＩＤは、同一コンテンツＩＤ内の生ラベルが付与された文字列に関連性がある場合にグループ化するためのＩＤである。図１９では、コンテンツＩＤ「１」に含まれる、生ラベルＩＤ「１」の文字列と生レベルＩＤ「２」の文字列に関連性があり、同じグループを意味する検出グループＩＤ「１」が付与されていることを示している。【００９３】
図２０は、生ラベルテーブルの一例を示す図である。図２０に示すように、生ラベルテーブルは、生ラベルＩＤに対応する生ラベル（抽出された文字列）、及び当該生ラベルを含む統一化したラベルを識別するラベルＩＤを有する。統一化したラベルは、生ラベル及び所定の表記に変換したラベルを含む。【００９４】
図２１は、ラベルテーブルの一例を示す図である。図２１に示すように、ラベルテーブルは、ラベルＩＤに対応するラベル（統一化ラベルの文字列）と共に、キーワード（ＫＥＹ）を識別するキー（ＫＥＹ）ＩＤを有する。【００９５】
図２２は、キーテーブルの一例を示す図である。図２２に示すように、キーテーブルは、キー（ＫＥＹ）ＩＤに対応するキーワード（ＫＥＹ：文字列）を有する。キーワードは、テキストデータ処理部３２４のテキスト解析処理により抽出される。【００９６】
図２３は、マッピングテーブルの一例を示す図である。前述したように、エピソード蓄積部３２０は、マッピング処理部３１の機能を含み、マッピング処理によりマッピングテーブルを生成する。図２３に示すように、マッピングテーブルは、ラベルＩＤに対応する、相関のあるラベルＩＤ及びその相関強度を示すマッピングＩＤを有する。エピソード検索部３１０は、エピソード探索部３１７により、現在の状況（発生した障害状況）に対応（類似）する、エピソードをエピソードＤＢ３２８から検索する場合に、当該マッピングテーブルを参照して、相関のあるラベルＩＤに対応する障害対応事例を認識できる。
［変形例］
図２４は、本実施例２の変形例を示す図である。図２４に示すように、本変形例は、システム３００の情報処理機能の概念として、探索知識処理部６００、検索知識処理部６０１、情報蓄積部６０２、エピソード蓄積処理部６０３、及び知見処理部６０４を構成要素とするシステムに関する。【００９７】
図２４に示すように、エピソード蓄積処理部６０３は、エピソード蓄積部３２０に相当する構成要素であり、情報蓄積部６０２から抽出するイベントの集合からなるエピソードを生成して蓄積する。イベントとは、前述したように、保全対象である各装置に関する状況を代表する要素（イベント）であり、現象や箇所等を示すキーワードや、センサデータの解釈等の情報である。【００９８】
探索知識処理部６００は、保全対象である各装置の現在の状況に基づいて、エピソード蓄積処理部６０３から過去の類似したエピソードを探索する。現在の状況は、発生した障害状況等を示す現象や箇所等の情報である。探索知識処理部６００は、探索知識として、状況把握の順序や優先度、及び過去のエピソードとの類似性の尺度に関する情報を使用する。【００９９】
検索知識処理部６０１は、探索知識処理部６００からの探索知識に基づいて、情報蓄積部６０２に蓄積されているドキュメントやセンサデータ等の情報を抽出・加工して、イベントとして検索する。エピソード蓄積処理部６０３は、検索知識処理部６０１により検索されるイベントの集合からなるエピソードを生成して蓄積する。【０１００】
知見処理部６０４は、エピソード蓄積処理部６０３により蓄積されたエピソードを利用して、例えば設備保全の対策として共通する因果関係等の知見（知識化情報）を取得する。即ち、知見処理部６０４は、エピソードを利用して、発生した障害状況以外の他の状況に対する対策として利用可能な知見を取得する。知見処理部６０４は、当該知見をドキュメント等のデータとして情報蓄積部６０２に記録する。【０１０１】
以上のような本変形例によるシステムであれば、エピソード蓄積処理部６０３は、結果として、知見処理部６０４により取得される知見を含む情報を使用して、学習処理を実行する。従って、エピソード蓄積処理部６０３は継続的に学習し、例えば設備保全の対策として、発生した障害状況以外の他の状況に対する対策も含めて有効なエピソードを、知識化情報として蓄積できる。【０１０２】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、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。これら新規な実施形態は、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。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、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ものである。
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【国際調査報告】
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2019070010.tif 000028
2019070010.tif 000029
2019070010.tif 000030