(57)【要約】  本問題分析システムは、因果関係の片割れをなす問題が与えられたとき、その問題を組み直して自然言語又はブール代数表現によるクエリを自動作成し、そのクエリを知識サーチツールを介して因果関係のデータベースに自動送付し、そのデータベースからそのクエリに対する回答を受け取り自動提示する。
2009516311.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
イベント記述を取得するステップと、
イベント記述中の原因要素又は結果要素と因果関係をなす１個又は複数個の結果要素又は原因要素の在処を尋ねるクエリを作成するステップと、
そのクエリを１個又は複数個の知識ベースに送付するステップと、
その結果得られた一通り又は複数通りの回答をそのクエリのもととなった原因要素又は結果要素にリンクさせることにより問題分析に利用可能な知識を提示するステップと、
を有する問題分析方法。
【請求項２】
請求項１記載の問題分析方法であって、イベント記述から原因要素及び結果要素を取り出してクエリを作成する問題分析方法。
【請求項３】
請求項１記載の問題分析方法であって、知識ベースを構成する知識サーチエンジンに適合する形式でクエリを作成し、その知識サーチエンジンにクエリを送付することによって知識ベースにクエリを送付する問題分析方法。
【請求項４】
請求項３記載の問題分析方法であって、クエリを自然言語表現又はキーワード表現で作成する問題分析方法。
【請求項５】
請求項３記載の問題分析方法であって、知識ベースのうち１個又は複数個が、意味インデキシングサーチツールを有する知識サーチエンジンを備える意味分析知識ベースである問題分析方法。
【請求項６】
請求項２記載の問題分析方法であって、根本問題分析法による問題分析に利用可能な知識を提示できるよう、イベント記述から結果要素を取り出し、上記回答としては１個又は複数個の原因要素を取得する問題分析方法。
【請求項７】
請求項２記載の問題分析方法であって、故障モード影響分析法による問題分析に利用可能な知識を提示できるよう、イベント記述から原因要素を取り出し、上記回答としては１個又は複数個の結果要素を取得する問題分析方法。
【請求項８】
請求項１記載の問題分析方法であって、知識ベースのうち１個又は複数個が、ローカルにアクセス可能な知識ベース、組織内知識を保持している知識ベース並びに公衆アクセスが可能な知識ベースのうちいずれか又はその組合せである問題分析方法。
【請求項９】
請求項１記載の問題分析方法であって、イベントを表す画像を１個又は複数個の原因要素又は結果要素を表す画像と結んで表示する問題分析方法。
【請求項１０】
請求項１記載の問題分析方法であって、知識ベースのうち１個又は複数個が１個又は複数個の因果データベースを有する問題分析方法。
【請求項１１】
請求項１記載の問題分析方法を実行するためのコンピュータ可実行命令群が格納されたコンピュータ可読媒体。
【請求項１２】
１個又は複数個のイベント記述を含むモデル群が格納されたイベントストアと、
イベント記述から取り出された原因要素又は結果要素と因果関係をなす１個又は複数個の結果要素又は原因要素結果要素の在処を尋ねるクエリをそのイベント記述に基づき作成するクエリフォーミュレータと、
そのクエリを受け取って１個又は複数個のデータベースを調べ、得られた一通り又は複数通りの回答をそのクエリのもととなった原因要素又は結果要素にリンクさせることにより、問題分析に利用可能な知識を提示する知識サーチエンジンと、
を備える問題分析システム。
【請求項１３】
請求項１２記載の問題分析システムであって、更に、イベント記述から原因要素又は結果要素を取り出すエレメントエクストラクタを備える問題分析システム。
【請求項１４】
請求項１２記載の問題分析システムであって、クエリフォーミュレータが、知識サーチエンジンに適合する形式でクエリを作成する問題分析システム。
【請求項１５】
請求項１４記載の問題分析システムであって、クエリを自然言語表現又はキーワード表現で作成する問題分析システム。
【請求項１６】
請求項１２記載の問題分析システムであって、知識サーチエンジンが意味インデキシングサーチツールを有し、データベースのうち１個又は複数個が１個又は複数個の意味分析知識ベースを有する問題分析システム。
【請求項１７】
請求項１３記載の問題分析システムであって、１個又は複数個の問題分析ツールを備える問題分析システム。
【請求項１８】
請求項１７記載の問題分析システムであって、問題分析を根本問題分析法に従い行う際、エレメントエクストラクタが、少なくとも１個のイベント記述から結果要素を取り出す問題分析システム。
【請求項１９】
請求項１７問題分析記載のシステムであって、問題分析を故障モード影響分析法に従い行う際、エレメントエクストラクタが、少なくとも１個のイベント記述から原因要素を取り出す問題分析システム。
【請求項２０】
請求項１７記載の問題分析システムであって、ユーザとのやりとりのためのグラフィカルユーザインタフェースを備える問題分析システム。
【請求項２１】
請求項１２記載の問題分析システムであって、データベースのうち１個又は複数個が、ローカルにアクセス可能なデータベース、組織内知識を保持しているデータベース並びに公衆アクセスが可能なデータベースのうちいずれか又はその組合せである問題分析システム。
【請求項２２】
請求項１２記載の問題分析システムであって、データベースのうち１個又は複数個が１個又は複数個の因果データベースを有する問題分析システム。
【請求項２３】
請求項１２記載の問題分析システムであって、コンピュータ内処理装置、表示装置及びユーザ用入力装置を１個又は複数個備え且つ通信装置を介して１個又は複数個のデータベースと通信するコンピュータシステム上で実行できるよう、コンピュータ可読記憶乃至記録媒体上に格納されたコンピュータプログラムを使用する問題分析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータシステム上に構築されたデータベースにアクセスし情報を自動取得する知識サーチ方法及びシステム、とりわけ因果関係に関するデータベースへのアクセスによる情報取得を根幹とした知識サーチに関する。
【背景技術】
【０００２】
組織改革プロセスは自動化を通じた効率化という世風から大きく取り残されている。ブレインストーミング等、心理学的手法を利用した思考改革推進モデルも知られてはいるが、そうした古典的手法でもたらされる組織改革効果は僅かなものである。
【０００３】
このところ普及が進みつつあるのはコンピュータを利用してユーザを支援する技術、特に調査や設計の担当者による装置、プロセス乃至システムの設計乃至改良を支援する技術である。この技術で使用されるツールは問題分析ツールと呼ばれている。
【０００４】
問題分析ツールは、ユーザを支援することでより複雑なシステムを検討できるようにすると共に解決すべき問題の特定を手助けするツールである。問題分析ツールによる対ユーザ支援は、コンピュータ上のインタフェースを介し周知の手法による問題分析を支援する、という形態で実施される。使用できる問題分析法には、例えば根本問題分析法（root cause analysis）、ＴＲＩＺ（登録商標；発明的問題解決理論）法、価値工学法、機能分析法、システムベンチマーキング法等がある。例えば米国マサチューセッツ州ボストン所在のＩｎｖｅｎｔｉｏｎ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎは、ＴｅｃｈＯｐｔｉｍｉｚｅｒ（登録商標）という名の問題分析用コンピュータツールを市販している。このツールにおける問題分析支援のやり方については特許文献１及び２に部分的ながら記載があり、またそれらの文献に記載のシステムについては非特許文献１５に全般的な記載がある。
【０００５】
ＴｅｃｈＯｐｔｉｍｉｚｅｒ（登録商標）のソフトウェアスイートを構成するモジュールのなかには、装置乃至技術的手順の機能モデルの構築、その価値診断、改良（例えば高付加価値化）の余地の精査、そしてその改良を実現する上で解決すべき課題の特定を通じて、ユーザを支援するものがある。
【０００６】
【特許文献１】米国特許第６０５６４２８号明細書
【特許文献２】米国特許第６２０２０４３号明細書
【特許文献３】米国特許第６１６７３７０号明細書
【特許文献４】米国特許出願公開第２００５／０１１４２８２号明細書
【特許文献５】米国特許出願公開第２００３／０１３０８３７号明細書
【特許文献６】米国特許出願公開第２００５／０１３１８７４号明細書
【特許文献７】米国特許出願公開第２００６／００４１４２４号明細書
【特許文献８】米国特許第５４１８８８９号明細書
【特許文献９】米国特許第６１８５５９２号明細書
【特許文献１０】米国特許第６２１２４９４号明細書
【特許文献１１】米国特許第６２６３３３５号明細書
【特許文献１２】米国特許第６７５４６５４号明細書
【特許文献１３】米国特許第６８２３３２５号明細書
【特許文献１４】米国特許第６８７１１９９号明細書
【特許文献１５】米国特許出願公開第２００２／０１１６１７６号明細書
【特許文献１６】米国特許出願公開第２００２／００１０５７４号明細書
【特許文献１７】米国特許第５４０４２９５号明細書
【特許文献１８】米国特許第５６９４５９２号明細書
【特許文献１９】米国特許第５７２４５７１号明細書
【特許文献２０】米国特許第５７９４０５０号明細書
【特許文献２１】米国特許第５９３３８２２号明細書
【特許文献２２】米国特許第５９６６６８６号明細書
【特許文献２３】米国特許第６３８１５９８号明細書
【特許文献２４】米国特許出願公開第２００４／０２６１０２１号明細書
【特許文献２５】国際公開第ＷＯ９７／０８６０４号パンフレット
【特許文献２６】米国特許出願公開第２００２／０１０３７９３号明細書
【特許文献２７】米国特許第６４５９９４９号明細書
【特許文献２８】米国特許第６５５７０１１号明細書
【特許文献２９】米国特許第６７０１３４５号明細書
【非特許文献１】L. Feng et al., "Beyond Information Searching and Browsing: Aqcuiring Knowledge from Digital Libraries"
【非特許文献２】R. Girju, "Automatic Detection of Causal Relations for Question Answering"
【非特許文献３】D. Chang et al., "Causal Relation Extraction Using Cue Phrase and Lexical Pair Probabilities"
【非特許文献４】C. Paice et al., "The Use of Causal Expressions for Abstracting and Question Answering"
【非特許文献５】C. Khoo et al., "Extracting Causal Knowledge from a Medical Database Using Graphical Patterns"
【非特許文献６】K. Chan et al., "Extracting Causation Knowledge from Natural Language Texts"
【非特許文献７】D. Radev et al., "Ranking Suspected Answers to Natural Language Questions Using Predictive Annotation"
【非特許文献８】R. Srihari et al., "A Question Answering System Supported by Information Extraction"
【非特許文献９】C. Cardie et al., "Examining the Role of Statistical and Linguistic Knowledge Sources in a General-Knowledge Question-Answering System"
【非特許文献１０】S. Abney et al., "Answer Extraction"
【非特許文献１１】C. Amaral et al., "Design and Implementation of a Semantic Search Engine for Portuguese"
【非特許文献１２】G. Neumann et al., "A Cross-Language Question/Answering-System for German and English"
【非特許文献１３】M. Volk et al., "Semantic Annotation for Concept-Based Cross-Language Medical Information Retrieval"
【非特許文献１４】C. Khoo et al., "Automatic Extraction of Cause-Effect Information from Newspaper Text without Knowledge-Based Inferencing"
【非特許文献１５】TechOptimizer(TM) user guide, version 4.0, Invention Machine Corporation, Boss, Mass.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
問題分析ツールの短所は、解決すべき問題の特定には大いに役立つがその問題の解決策までは示してくれないことである。ここに、特許文献４に記載の「問題を特定しデータベースから解決策を得る方法」（Method for Problem Formulation and for Obtaining Solutions from a Data Base）なら、分析対象システムをマシン向け形式で表した情報（マシン記述）から問題を表す記述（問題記述）を自動抽出し、その記述を自然言語によるクエリ（問い合わせ／尋ねかけ）へと組み直し、そのクエリをデータベースに送付し、そしてそのクエリに対する回答をユーザに提示することができる。この方法は、問題に対する解決策を見つけ出すプロセスの実現に、大いに役に立つ。
【０００８】
しかし、そうした手法と併用不能な問題分析ツールを使用する場合、調査や設計の担当者自らが、個々のイベントを精査してその原因や結果を調べねばならない。
【０００９】
これを理解するには根本問題分析法と呼ばれる状況分析法を想起すればよい。何か望ましくないイベント即ち不祥イベントが発生し、そのイベントについて根本問題分析法で検討を行う場合、その担当者はまずそのイベントを表す記述を出発点にする。例えば「ｐｒｏｄｕｃｔ  ｓａｌｅｓ  ａｒｅ  ｄｅｃｌｉｎｉｎｇ」（製品売上低下）といったイベント記述である。担当者は、次いで、その不祥イベントの原因になりうるイベント即ち原因候補を探す。それによって、例えば「ｃｏｍｐｅｔｉｔｏｒ  ｇａｉｎｉｎｇ  ｍａｒｋｅｔ  ｓｈａｒｅ」（ライバル業者のシェア獲得攻勢）「ｃｕｓｔｏｍｅｒｓ  ｈａｖｅ  ｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙ  ｉｎ  ｆｉｎｄｉｎｇ  ｐｒｏｄｕｃｔ」（商品の目立ちにくさ）「ｃｕｓｔｏｍｅｒ  ｐｅｒｃｅｉｖｅｓ  ｄｅｃｌｉｎｅ  ｉｎ  ｐｒｏｄｕｃｔ  ｑｕａｌｉｔｙ」（品質に対する不信）等といった原因候補が見つかる。担当者は、それらの原因候補それぞれについて更にその原因候補を探す。担当者は、こうした検討を繰り返すことによって、出発点となった不祥イベントの根本原因に該当ししかもその解決の余地があるイベントを何個か特定することを目指す。この根本問題分析法は非常に有効でその適用範囲が広いが、自動化可能な原因取り出し手順がなく、専ら知的熟練（personal domain knowledge）に依存せざるを得なかったため、その実行は難しかった。
【００１０】
同様の問題は所与状況の影響を調べる際にも発生する。例えば故障モード影響分析法（Failure Mode Effect Analysis：ＦＭＥＡ法）として広く知られる検査法では、分析の担当者がまずそのシステムで発生しうる故障モードを調べ上げ、多々ある故障モードそれぞれについて、その故障モードならどのような影響が生じるかを推定しなければならない。根本問題分析法実施者に対し高度な知的熟練が求められるのと同様、ＦＭＥＡ法実施者に対しても、各故障モードの影響を推定できる高度な知的熟練が求められていた。
【００１１】
そのため、知的熟練が十分でない者が問題分析ツールの支援を受け独力で原因究明や影響推定を行うとしたら、そのユーザは、何らかの手段例えば書籍、公開インターネットサーチエンジン、プライベートデータサブスクリプションサービス、インターナルエンタープライズポータル等の関連技術情報源を駆使して、役に立つ情報を得る必要があった。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の実施形態に係る方法及びシステムは、コンピュータシステムを利用して自動知識サーチ能力及び問題分析機能を提供する。本発明の基本的着想によれば、例えば、データベースに対する知識サーチ能力を組み込むことにより問題分析ツールを補強することができる。この構成では、イベントを表す記述（イベント記述）から原因又は結果を表す記述（原因要素又は結果要素）を取り出してクエリに変換し、作成したクエリに対する回答をデータベースから取得し、データベースから取得した回答、即ちクエリに係るイベントと因果関係のある別のイベント乃至現象を示す情報を自動提示する。また、問題分析ツールによりもたらされるイベント記述は、使用する知識サーチ手法に相応しい形式のクエリに変換した上で、その手法による知識サーチに使用する。使用する問題分析ツールが違えば得られるイベント記述も変わり、また使用する知識サーチ手法が違えば望ましいクエリの形式も変わる。例えば意味論的アルゴリズムに則ったサーチエンジン向けなら自然言語でクエリを作成するのが相応しいし、より原初的なエンジン向けならキーワード形式のクエリを作成するのが相応しい。更に、問題分析ツールによって得られるイベント記述をマッピングして所望のクエリを作成する処理は、様々な手法で実施することができる。例えば、マシン記述中の問題記述からその主要素を抽出し、抽出した主要素を組み直して適切な形式のクエリを作成するとよい。
【００１３】
イベント記述からクエリへの組み直しは、問題分析ツールとして根本問題分析法用のツールを使用する場合は結果要素を、またＦＭＥＡ法用のツールを使用する場合は原因要素を、（自然言語）クエリに翻訳することにより行う。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
図５に、本発明の一実施形態に係るシステムの概略構成を示す。図示のシステム１０は、図１又は図２に示したインタフェース（後に詳述）を介し問題分析を支援する１個又は複数個の問題分析ツール２０、イベント記述を含むモデル利用マシン記述が格納されるイベントストア３０、クエリを作成及び送付するクエリフォーミュレータ４０、使用する１個又は複数個の知識サーチツールからなる知識サーチエンジン５０、並びに検索可能な１個又は複数個の因果データベース６０から構成されている。問題分析ツール２０を用い問題を分析すると、分析した問題を表すイベント記述を含む１個又は複数個のモデル利用マシン記述が問題毎に得られる。それらのマシン記述はイベントストア３０に格納され、本実施形態に係る処理の対象になる。クエリフォーミュレータ４０は、イベントストア３０上のマシン記述から調べるべきイベント記述を抽出してクエリに変換し、知識サーチエンジン５０は、そのクエリを使用して因果データベース６０から情報を取得する。
【００１５】
図６に、本実施形態における処理の流れをより具体的に示す。まず、イベントストア３０上のモデル利用マシン記述には１個又は複数個のイベント記述が含まれている。エレメントエクストラクタ３２は、それらのなかから調べるべきイベント記述を取り出し、更にそのイベント記述から主要素を抽出する。即ち、その記述に係るイベントの作用主体や作用客体を取り出し、更に原因要素か結果要素かを識別する。クエリフォーミュレータ４０は、抽出された主要素を組み直すことにより自然言語表現又はブール代数表現のクエリ４２を作成し、作成したクエリ４２を図５中の知識サーチエンジン５０に送付する。知識サーチエンジン５０はクエリ４２を受け取り、因果データベース６０例えば意味インデクス付データベースに当たって、そのクエリ４２に関連する情報を検索する。その回答として得られた情報は、グラフィクス、テキスト等の形式でユーザ向けに自動提示される。
【００１６】
本実施形態で各種問題分析ツールを有用利用できるのは、分析すべき問題を表すイベント記述を分解して処理する機能があるからである。この処理に際しては、例えばユーザの知的熟練に属さない知識をカバーする知識ベースにアクセスすることができるので、問題分析ツールをより有効に活用することができる。また、その問題分析ツールとしては、根本問題分析法によるツールやＦＭＥＡ法によるツールを使用できる。
【００１７】
前述の通り、データベースからの情報取得に使用される知識サーチエンジン５０は１個又は複数個の知識サーチツールから構成されている。サーチエンジン、データベースクエリツール等とも称しうるこの知識サーチエンジン５０を用い、コンピュータシステム上のデータベースにアクセスすることによって、そのデータベースから効率的に情報を取得することができる。可能ならば、知識サーチツールとそのアクセス先データベースとを統合して知識ベースを構築し、その知識サーチツールにクエリを送るようにする。知識サーチツールに送るクエリはそのツールに相応しい形式（例えば自然言語表現やブール代数表現）に従って作成する。知識サーチツールは、受け取ったクエリに従いデータベース上の情報を検索して結果を取得する。知識サーチツールは、自分で設定した関連性判別条件にその検索結果を照らし、その条件に合致する情報をリスト化し、そのリスト即ち結果集合をクエリ回答として提示する。ユーザはこの回答から関連情報の在処を知ることができる。こうした知識サーチツールの例としては、米国マサチューセッツ州ボストン所在のＩｎｖｅｎｔｉｏｎ  Ｍａｃｈｉｎｅ  ＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎがＧｏｌｄｆｉｒｅ（登録商標）Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅの名で市販しているコンピュータツールがある。このツールで使用されている技術については、この参照を以てその内容が本願に繰り込まれる特許文献３に、部分的ながら記載がある。
【００１８】
特許文献３に記載されている知識サーチ技術は意味インデキシングサーチ技術であり、本実施形態では知識サーチにその技術を利用する。但し、本件技術分野にて習熟を積まれた方々（いわゆる当業者）には自明な通り、これとは別の種類の知識サーチツールを用いて本発明を実施することもできる。
【００１９】
知識サーチエンジン５０によるデータベースからの情報取得は、上述の通り、クエリフォーミュレータ４０が作成したクエリに基づき行う。本実施形態では、モデル利用マシン記述中のイベント記述から主要素を抽出し、それらを材料にクエリを構築することによって、このクエリ作成を行っている。次に、問題分析ツール２０として図１及び図２に示したインタフェースのツールを用いる場合を例に、クエリフォーミュレータ４０の動作の類型について説明する。
【００２０】
図１に示した画面は、根本問題分析法に則ったツール、特に先に言及したＧｏｌｄｆｉｒｅ（登録商標）Ｉｎｎｏｖａｔｏｒなるソフトウェアツールを用いて問題分析を支援するときに、表示される画面の一つである。この画面上では、イベント「ｇａｓ  ｌｅａｋａｇｅ  ｃｏｒｒｏｄｅｓ  ｗｉｒｅｓ」（ガス漏れによるワイヤ腐食）を表す枠１０１をイベント「ｐｕｍｐ  ｄａｍａｇｅ」（ポンプ故障）を表す枠１０３と結ぶ矢印によって、両イベントの因果関係が表現されている。即ち、この表示から、イベント「ｐｕｍｐ  ｄａｍａｇｅ」の原因がイベント「ｇａｓ  ｌｅａｋａｇｅ  ｃｏｒｒｏｄｅｓ  ｗｉｒｅｓ」である可能性を、読み取ることができる。
【００２１】
図３に、本実施形態における原因候補探索方法、特に根本問題分析法情報の用法を示す。図示されている画面では、枠１０１内に表示されており不祥イベントと目されているイベント「ｇａｓ  ｌｅａｋａｇｅ  ｃｏｒｒｏｄｅｓ  ｗｉｒｅｓ」に関し、そのイベントの原因かもしれない幾つかのイベントが、コーズファインダウィンドウ１２０内に表示されている。本システムでは、不祥イベントと目されているイベント「ｇａｓ  ｌｅａｋａｇｅ  ｃｏｒｒｏｄｅｓ  ｗｉｒｅｓ」に係る記述の翻訳による自動構築により、知識サーチツールに送付できる自然言語表現のクエリを作成する。作成した自然言語クエリはコーズファインダウィンドウ１２０内のコーズサーチタブ１２２上に表示させる。
【００２２】
同図の画面には、その自然言語クエリによる対知識ベース検索結果も表示されている。知識ベースを検索するには、例えば、まず画面上のアイコンをクリックしてイベントを指定し、次いで画面上のアイコンをクリックして原因候補検索即ち支援を指令すればよい。ソフトウェアのコンフィギュレーションを適宜設定することで、ユーザがクエリを書き換えることや検索を制限することもできる。図中、クエリ表示部の下方にある複数個のサブパネル１２４には、知識ベース検索によって得られた関連情報即ち原因候補リストが表示されている。ユーザは、原因候補として表示されたそれらのイベントからいずれかのイベントを選び、そのイベントから見た原因候補を検索することによって、その問題の根本原因を根本問題分析法モデルに従い究明することができる。
【００２３】
また、クエリに従いアクセスされる知識ベースは様々な場所に様々な形態で設けることができ、設ける場所に着目して次の三群に分類できる。そのうち第１群は、そのユーザが使用しているコンピュータメモリやそのユーザがローカルで使用できる可搬型記録乃至記憶装置例えばＣＤ（compact disk）内にあるものである。第２群は、ユーザが属する組織（例えばある特定の企業）のメンバーだけがアクセスできるようその組織の施設内等に設けられた１台又は複数台のサーバ上で組織内知識（corporate knowledge）を形成しているものである。第３群は公衆がアクセスできる知識ベース、例えばＧｏｏｇｌｅ（登録商標）のような公開サーチエンジンや米国特許商標庁の特許情報データベースのような検索可能型データベースである。
【００２４】
図示例の場合、ユーザによる問題分析を支援するため二種類の知識ベースにアクセスしている。そのため、サブパネル１２４としては「Ｃａｕｓｅｓ  ｆｒｏｍ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  Ｂａｓｅｓ」（知識ベース検索結果）及び「Ｃａｕｓｅｓ  ｆｒｏｍ  Ｒｅｐｏｓｉｔｏｒｙ  Ｍｏｄｅｌｓ」（レポジトリ内モデル検索結果）の二種類が表示されている。サブパネル「Ｃａｕｓｅｓ  ｆｒｏｍ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  Ｂａｓｅｓ」は、意味インデクス付汎用文書レポジトリ等の知識ベースから得られた情報を表示するサブパネルであり、サブパネル「Ｃａｕｓｅｓ  ｆｒｏｍ  Ｒｅｐｏｓｉｔｏｒｙ  Ｍｏｄｅｌｓ」は、ユーザが以前問題分析に使用したことがあるモデルを記憶するレポジトリからそのモデルを検索した結果を表示するサブパネルである。従って、本実施形態では、汎用文書レポジトリによって提供される汎用性の高い知識、並びにレポジトリ内モデルに組み込まれている過去の分析結果に裏付けられた具体性の高い知識によって、問題分析を支援することができる。
【００２５】
また、いわゆる当業者には自明な通り、使用する問題分析ツールを別のツールに変えると、モデル利用マシン記述中のイベント記述から主要素を抽出する仕組みや抽出した主要素を組み直してクエリを作成する仕組みが変わってくる。まず、図３に示した例では、問題分析ツールに根本問題分析法の手順を自動実行させ、得られたモデル利用マシン記述に基づきグラフィカルな画像を表示させている。これはモデル利用マシン記述の内容を示す有向グラフを画像化したものであり、個々のイベントを表す枠１０１等がその有向グラフのノードに、またイベント間の相互関係を表す枠間連結矢印がエッジに、それぞれ相当している。このように、モデル利用マシン記述には調べたい問題を表すよく整った形の自然言語断片が含まれているので、問題の原因を究明したいユーザは、その原因を調べたいイベント例えば「ｇａｓ  ｌｅａｋ  ｃｏｒｒｏｄｅｓ  ｗｉｒｅｓ」を表すノードを、指定するだけでよい。ユーザからこうしてクエリ作成材料が指定されると、本ソフトウェアツールは自然言語断片をあるがままに残しつつ翻訳を行いクエリを作成する。即ち、モデル利用マシン記述中のイベント記述から主要素を抽出し、抽出した主要素に基づき、自然言語形式のクエリを作成する。例えば、客体「ｗｉｒｅｓ」（ワイヤ）に対する作用「ｃｏｒｒｏｄｅｓ」（腐食）の主体「ｇａｓ  ｌｅａｋ」（ガス漏れ）を示すイベント記述に基づきクエリ「ｇａｓ  ｌｅａｋ  ｃｏｒｒｏｄｅｓ  ｗｉｒｅｓ」を作成する。
【００２６】
更に、本実施形態では、図１及び図３に示したインタフェースに係る根本問題分析法だけでなく図２及び４に示すインタフェースに係るＦＭＥＡ法も、問題分析支援に使用することができる。即ち、先に簡潔に述べた通り、ユーザに提示されているイベントの原因候補を探す際に根本問題分析法を使用するのに対し、あるイベントの結果乃至影響として生じるイベントを探す際にはＦＭＥＡ法を使用する。図２に示す画面では疑わしい故障モードとしてイベント「Ｐａｉｎｔ  ｃｏｖｅｒａｇｅ  ｕｎｅｖｅｎ」（塗料被覆不均一）が選ばれており、図４に示す画面にはその故障モード下で生じる可能性があるイベントについての検索結果が表示されている。本実施形態では、この表示により、その故障についての分析を支援することができる。このように、本実施形態では、イベントの原因究明は根本問題分析法でまた結果乃至影響認識はＦＭＥＡ法でそれぞれ支援することができる。なお、いわゆる当業者には自明な通り、本発明は根本問題分析法やＦＭＥＡ法以外の分析法でも実施することができる。
【００２７】
そして、本発明は様々なコンピュータシステムで実施することができる。その一例たる図７のシステムは、処理装置４０１、表示装置４０３及び入力装置４０５から構成されており、また、データベース４０７にクエリを送りそのデータベース４０７から必要な情報を取得することができるよう当該データベース４０７にリンクしている。処理装置４０１は例えばコンピュータ、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ等のデバイスを１個又は複数個用いて構成する。本発明を実施するには、システムを稼働させ本発明に係る処理を実行させることが可能なコンピュータ可実行命令群を、処理装置４０１上で実行させればよい。そのコンピュータ可実行命令は、処理装置４０１内のメモリに記憶させてもよいし、処理装置４０１からアクセス可能な記憶乃至記録媒体、例えばフロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、ＣＤ、ＤＶＤ（digital versatile disk）、ＲＯＭ（read only memory）等に記憶させ又は記録しておいてもよい。
【００２８】
問題分析ツールを用いて識別したイベントの分析に必要な関連知識は、実際のところ、知識サーチツールを介してアクセス可能な知識保持体上にあることが多いので、これら知識サーチツール及び知識保持体を問題分析ツールと併用することで、ユーザに対し直接的乃至間接的に利益をもたらすことができる。例えば、問題分析のための操作乃至動作と応用研究のためのそれとを単一化乃至連携させるという新たな使用形態を提供できる。そうした形態では、出発点となるイベントを指定するという単一の操作をユーザが行うだけで、そのユーザの知的熟練外からも、またそのイベントについてだけでなくそのイベントに因果関係で連鎖する他のイベントについても、その分析に必要な要注目情報を動的に一括探索することができる。従って、イベントを識別してから原因乃至結果の究明を指令するまでに経過するはずの遅延時間が発生しなくなり、またユーザの知的熟練の豊富さに影響を受けなくなるので、分析作業の生産性や分析の精度が向上する。
【００２９】
以上、本発明の好適な実施形態について、法令で定めるところに従い詳細に例示説明した。これは、様々な用途乃至実施環境に本発明を適用する方法をいわゆる当業者に伝えることを目的としたものである。従って、説明した区々たる事項を以て、本発明の技術的範囲を内外から限定的に解釈してはならない。いわゆる当業者ならば、以上の説明から、改良や変形の可能性を検討することができよう。また、その説明中で、実施形態に組み込まれた公差、構成要素寸法、具体的動作条件、技術的仕様等にふれ、また様々な形態で本発明を実施できることについてふれ、そして実施形態が従来技術に対してどのように相違するかについてもふれたが、それらの記載も要旨限定を狙ったものではないので、当該記載に依拠して本発明を限定解釈してはならない。更に、以上の説明で基準とした技術水準は現在の技術水準であるが、技術水準は技術の進歩により将来的に高まるものであり、そうしたより高い技術水準を採り入れた実施形態も本発明の技術的範囲に含まれるものと想定している。その技術的範囲には、別紙特許請求の範囲に明示した構成だけでなく、その均等物に該当する構成も包含される。明示的に単数に限定している場合を除き、特許請求の範囲中で単複の別を明示していない要素の個数を単数と認定してはならない。更に、その要素、部材、方法乃至処理ステップは明細書中には記載されているが特許請求の範囲には記載されていない、等の論拠で、本願記載の種々の構成要素、部材、方法乃至処理ステップについて、その特許を受ける権利が放棄されていると認定してはならない。そして、「〜手段」「〜ステップ」との文言を明示して定義されているのでない限り、特許請求の範囲中の要素、方法乃至処理ステップを、米国特許法第１１２条第６段落の規定に違背するものと見なしてはいけない。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】根本問題分析法を使用したエンジニアリングシステム分析用ユーザインタフェースを示す図である。
【図２】ＦＭＥＡ法を使用したエンジニアリングシステム分析用ユーザインタフェースを示す図である。
【図３】本発明の一実施形態における根本問題分析法使用時問題分析用ユーザインタフェースを示す図である。
【図４】本発明の一実施形態におけるＦＭＥＡ法使用時問題分析用ユーザインタフェースを示す図である。
【図５】本発明の一実施形態に係るシステムの大略構成を示す図である。
【図６】本発明の一実施形態に係るシステムの動作を示すフローチャートである。
【図７】本発明の一実施形態に係るシステムのハードウェア構成を示す図である。
【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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【国際調査報告】
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