(57)【要約】保証クレームが不正である確率を判断するためのシステム及び方法が提案される。方法は、予測不正検出モデル、及び車両から受信される１つまたは複数のパラメータに基づいて確率を判断することを含んでもよい。不正の確率はオペレータに指示されてもよい。システムは開示される方法を採用するように構成される診断デバイスを含む。方法は、車両から１つまたは複数の先のＤＴＣを受信することをさらに含み、判断することは１つまたは複数の先のＤＴＣにさらに基づく。【選択図】図１
2019533242.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両から、診断トラブルコード（ＤＴＣ）データ及び１つまたは複数のパラメータを受信することと、
前記診断トラブルコードデータ及び前記１つまたは複数のパラメータに基づいて保証不正確率を判断することと、
前記保証不正確率が閾値を超えることに応答して不正の可能性が高いことをオペレータに指示することと、
を含む、方法。
【請求項２】
前記車両から１つまたは複数の先のＤＴＣを受信することをさらに含み、
前記判断することは前記１つまたは複数の先のＤＴＣにさらに基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記保証不正確率が前記閾値を超えないことに応答して不正の可能性が低いことを前記オペレータに指示することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記閾値は総コストを最小化することに基づき、
前記総コストは、不正ではないとして特定される保証クレームのコスト、及び不正として誤って特定される保証クレームのコストに基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記指示することは、画面を含むディスプレイデバイスによって前記オペレータに可読メッセージを表示することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記ＤＴＣデータ及び前記１つまたは複数のパラメータを受信することは、コントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ）バスを介して行われる、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記判断することは、１つまたは複数の機械学習技法によって生成される予測不正検出モデルに基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記予測不正検出モデルはランダムフォレストモデルを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記予測不正検出モデルはロジスティック回帰モデルを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記機械学習技法は、ｋ平均法、決定木、最大関連性・最小冗長性、または相関ルールマイニングのうちの少なくとも１つを含み、
前記機械学習技法は保証クレームデータベース上で行われる、請求項７に記載の方法。
【請求項１１】
前記保証クレームデータベースは、スナップショットデータ、車両タイプ、車両メーカー及びモデル、販売代理店詳細、交換部品情報、作業指図書情報、または車両動作パラメータを含む過去及び現在のＤＴＣを含む履歴データを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
車両と通信するように構成される通信デバイスと、
オペレータからの入力を受信するように構成される入力デバイスと、
前記オペレータにメッセージを表示するように構成される出力デバイスと、
非一時的なメモリに記憶されるコンピュータ可読命令を含むプロセッサであって、
前記通信デバイスを介して、複数の車両パラメータを受信すること、
前記車両パラメータに基づいて予測不正検出モデルを実行すること、
前記実行することに基づいて不正確率を判断すること、
前記不正確率が閾値を超えることに応答して不正の指示を表示すること、及び、
前記不正確率が前記閾値を超えないことに応答して不正ではないことの指示を表示すること
のための、前記プロセッサと、
を備える、システム。
【請求項１３】
前記予測不正検出モデルを実行することは、前記車両パラメータを履歴データにおける１つまたは複数の傾向に相関させることを含み、
前記傾向のうちの少なくとも１つは代表的な不正保証クレームであり、
前記傾向のうちの少なくとも１つは代表的な非不正保証クレームである、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記履歴データは、保証クレーム、ならびに、スナップショットデータ、車両タイプ、車両メーカー及びモデル、販売代理店詳細、交換部品情報、作業指図書情報、または車両動作パラメータを含む過去及び現在のＤＴＣを含む、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記予測不正検出モデルは、ランダムフォレストモデル、ロジスティック回帰モデル、ｋ平均法、決定木、最大関連性・最小冗長性、または相関ルールマイニングのうちの少なくとも１つを含む１つまたは複数の機械学習技法に基づく、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１６】
前記閾値は総コストを最小化することに基づき、
前記総コストは、不正ではないとして特定される保証クレームのコスト、及び不正として誤って特定される保証クレームのコストに基づく、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１７】
複数の車両パラメータと、保証クレーム履歴データにおける複数の傾向との比較に基づいて保証の不正の確率を指示することを含む、方法。
【請求項１８】
前記複数の傾向は予測不正検出モデルを含み、
前記予測不正検出モデルは、１つまたは複数の機械学習技法によって前記保証クレーム履歴データに基づいて判断される、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記複数の車両パラメータはＣＡＮバスを介して車両から受信され、
前記指示することはオペレータに対して画面上にメッセージを表示することを含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記機械学習技法は、ランダムフォレストモデル、ロジスティック回帰モデル、ｋ平均法、決定木、最大関連性・最小冗長性、または相関ルールマイニングの１つまたは複数を含み、
前記車両パラメータは、スナップショットデータ、車両タイプ、車両メーカー及びモデル、販売代理店詳細、交換部品情報、作業指図書情報、または車両動作パラメータを含む過去及び現在のＤＴＣの１つまたは複数を含む、請求項１９に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、内容全体があらゆる目的で参照により本明細書に組み込まれている、２０１６年９月２６日出願の「ＳＹＳＴＥＭＳ  ＡＮＤ  ＭＥＴＨＯＤＳ  ＦＯＲ  ＰＲＥＤＩＣＴＩＯＮ  ＯＦ  ＡＵＴＯＭＯＴＩＶＥ  ＷＡＲＲＡＮＴＹ  ＦＲＡＵＤ」という名称の米国特許仮出願第６２／３９９，９９７号の優先権を主張するものである。
【０００２】
本開示は、成果を予測するために使用される分析モデルに関し、より詳細には、自動車の相手先商標製造会社（ＯＥＭ）が、工場保証期間中に製品（車両）に必要とされる修理に対する潜在的な保証の不正を予測することに関する。
【背景技術】
【０００３】
自動車の相手先商標製造会社（ＯＥＭ）は、より良い製品を構築し、かつ車両の寿命の間に必要とされる修理の数を低減しようと努力し続けている。消費者の自信を高めるために、新しい車両と共に保証書が提供される。しかしながら、一部のサービスセンターは、最高品質のサービスを提供しようとしてＯＥＭ保証書を利用し、不要な修理を行っている。保証クレームコストが６％に達しているという地球規模の自動車産業の概算は、不正、すなわち、保証クレームとして報告される不要な修理によるものである。予測分析モデルが修理センター記録と併せて車両のメーカー及びモデルに対して使用される場合、ＯＥＭは、潜在的な保証の不正を行われる前に発見及び予測可能である。保証修理でのわずか１％の節約が、ＯＥＭの所与のメーカー及びモデル製品に対する収益性のレベルを大幅に変化させる可能性がある。よって、所与の保証クレームが不正によるものである可能性を判断するために、予測分析モデルが使用されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記の目的を念頭において、本明細書において、不正による保証クレームの特定が、業務効率を高め、査定官の時間を低減し、コストを削減し、顧客満足度を改善し、より健全なサービス提供会社とＯＥＭとの関係を助長する、高度な分析及び機械学習ソリューションフレームワークが提案される。本開示は、統計モデル、及び、既存の保証クレームと、車両ごとに生じた診断トラブルコード（ＤＴＣ）との間の属性のみならず、保証費用を低減しかつ不正クレームを特定することができる予測フレームワークにおいて実装される時のＤＴＣ自体の間の因果関係を確立する方法の両方を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示は、車両に対して生成される、ＤＴＣと共にクレーム情報を監視することによって、潜在的な保証の不正の早期警告を発する、保証不正予測モデル及び結果を要約するものである。予測モデル自体は、ＤＴＣパターンと共にクレームパターン履歴の検出に基づいて早期警告を提供してもよい。高度な統計方法を使用して、このモデルは、潜在的な不正履歴に関するデータを検査するばかりでなく、サービスセンターによる潜在的な将来の不正の予測に関するデータモデルを構築する。
【０００６】
高いレベルでは、本明細書に開示される方法は、次のステップ：データ理解、クリーニング、及び処理、（例えば、より速いモデル構築及びデータ抽出を容易にするための
ＨａｄｏｏｐのＭａｐ−Ｒｅｄｕｃｅデータベースを使用して）データを記憶するためのデータ記憶、不正クレームを予測する際の、ＤＴＣ及び他の導出された変数の予測力の確立、それぞれのクレームに対して考慮される、故障を引き起こすＤＴＣパターン及び種々の自動車部品を検出するための相関ルールマイニング、不正クレーム予測についての教師付き及び教師なし予測モデル開発、クレームパターンを、不正を引き起こすこれらの性質によって順位付けするためのルール順位付け方法論、トレーニングデータから不正であるクレームパターンを特定する予測モデルの開発、混同行列を使用することによってアウトオブサンプルデータにおいて不正クレームを特定する際のモデル検証、及び／またはＤＴＣパターンと共に不正クレームを、発見、学習、及び予測するスマートな統計モデルの組み込みのうちの１つまたは複数を含んでもよい。
【０００７】
以下でさらに詳しく論述される、本明細書で開示される方法によって行われる実験に基づいて、いくつかの結果が得られている。例えば、通常のクレームよりも多い、不正につながるクレームは、本明細書で説明される方法及びシステムを適用する時、実際のクレームが確定する前に、合理的な精度及び十分前もって行われる通知によって見つけられ得る。ＤＴＣパターンに加えてクレームパターンは、合理的な精度によって不正クレームの予測に役立つデータから見つけられ得る。さらに、テレマティックデータ、保証データセット、修理指図書、及び遠隔診断トラブルコード（ＤＴＣ）のようなデータセットを組み合わせることは、不正クレームを精確に予測するのに役立つ。本開示は、不正クレームを予測する際のＤＴＣ有用性と共にクレームを分析するためのシステム及び方法を含み、本開示はまた、これらの目的が高レベルの精度よって満たされることを実証する。
【０００８】
上記の目的は、車両から、診断トラブルコード（ＤＴＣ）データ及び１つまたは複数のパラメータを受信することと、診断トラブルコードデータ及び１つまたは複数のパラメータに基づいて保証不正確率を判断することと、保証不正確率が閾値を超えることに応答して不正の可能性が高いことをオペレータに指示することとを含む方法によって実現されてもよい。この方法は、オペレータが、保証クレームが合法である（不正ではない）可能性が高い時、不正である可能性が高い時、及び／または保証クレームが（例えば、クレーム分析者に）さらなる精査のために送付されるべきである時に判断する堅牢かつ効率的なやり方を提供してもよい。
【０００９】
方法は、車両から１つまたは複数の先のＤＴＣを受信することであって、判断することは１つまたは複数の先のＤＴＣにさらに基づく、受信することと、保証不正確率が閾値を超えないことに応答して不正の可能性が低いことをオペレータに指示することであって、閾値は総コストを最小化することに基づき、総コストは、不正ではないと特定される保証クレームのコスト、及び不正であると誤って特定される保証クレームのコストに基づく、指示することとをさらに含んでもよい。いくつかの実施例では、指示することは、画面を含むディスプレイデバイスによってオペレータに可読メッセージを表示することを含み、ＤＴＣデータ及び１つまたは複数のパラメータを受信することはコントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ）バスを介して行われ、及び／または判断することは１つまたは複数の機械学習技法によって生成される予測不正検出モデルに基づく。
【００１０】
方法はまた、予測不正検出モデルがランダムフォレストモデルを含むこと、予測不正検出モデルがロジスティック回帰モデルを含むこと、及び／または、機械学習技法が、ｋ平均法、決定木、最大関連性・最小冗長性、または相関ルールマイニングのうちの少なくとも１つを含むことを特定してもよく、機械学習技法は保証クレームデータベース上で行われる。さらに、保証クレームデータベースは、スナップショットデータ、車両タイプ、車両メーカー及びモデル、販売代理店詳細、交換部品情報、作業指図書情報、または車両動作パラメータを含む過去及び現在のＤＴＣを含む履歴データを含んでもよい。
【００１１】
他の実施例では、上記の目的は、車両と通信するように構成される通信デバイスと、オペレータからの入力を受信するように構成される入力デバイスと、オペレータにメッセージを表示するように構成される出力デバイスと、通信デバイスを介して、複数の車両パラメータを受信する、車両パラメータに基づいて予測不正検出モデルを実行する、実行することに基づいて不正確率を判断する、不正確率が閾値を超えることに応答して不正の指示を表示する、及び、不正確率が閾値を超えないことに応答して不正ではないことの指示を表示するための、非一時的なメモリに記憶されるコンピュータ可読命令を含むプロセッサと、を備えるシステムによって、実現されてもよい。
【００１２】
さらなる他の実施例では、上記の目的は、複数の車両パラメータと、保証クレーム履歴データにおける複数の傾向との比較に基づいて保証の不正の確率を指示することを含む方法によって実現されてもよい。さらなる利点及び実施形態は、下記の開示及び添付の図面から当業者には明らかとなるであろう。
【００１３】
本開示は、添付された図面を参照して、非限定的な実施形態の下記の説明を読むことでより良く理解される場合がある。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本開示の１つまたは複数の実施形態による診断デバイスの一実施形態を示す。
【図２】本開示の１つまたは複数の実施形態に従って、予測不正検出モデルを使用して保証クレームにおける不正の確率を評価するための方法を示す。
【図３】本開示の１つまたは複数の実施形態に従って、予測不正検出モデルを生成するための方法を示す。
【図４】セッション定義による不正クレーム及び非不正クレームのフロー図を示す。
【図５】サンプルの箱ひげ図法を示す。
【図６Ａ】箱ひげ図法を使用してデータ外れ値の除去前のサンプルデータを示す図。
【図６Ｂ】箱ひげ図法を使用してデータ外れ値の除去後のサンプルデータを示す。
【図７】（図７Ａ）オーバー／アンダーサンプリング技法後のモデルトレーニング及び検証のためのサンプルデータセットを示す。（図７Ｂ）オーバー／アンダーサンプリング技法後のモデルトレーニング及び検証のためのサンプルデータセットを示す。（図７Ｃ）オーバー／アンダーサンプリング技法後のモデルトレーニング及び検証のためのサンプルデータセットを示す。
【図８】層別抽出技法を示す。
【図９】ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ  ｍｉｎｏｒｉｔｙ  ｏｖｅｒｓａｍｐｌｉｎｇ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ（ＳＭＯＴＥ）を示す。
【図１０】連続的なデータ点を別個のデータ点にビニングするためのサンプルの決定木を示す。
【図１１】教師なし機械学習のためのワークフロー図を示す。
【図１２】ｋ平均法アルゴリズムに対する適合度のグラフを示す。
【図１３】感度及び特異性の図表を示す。
【図１４】教師付き機械学習についてのワークフロー図を示す。
【図１５】サンプルのロジスティック関数を示す。
【図１６】ランダムフォレストアルゴリズムの概略図を示す。
【図１７】決定閾値を判断するためのＲＯＣ曲線を示す。
【図１８】モデルのトレーニング及び検証のためのワークフロー図を示す。
【図１９】（図１９Ａ）ランダムフォレストモデルのためのモデル精度データを示す。（図１９Ｂ）ロジスティック回帰モデルのためのモデル精度データを示す。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
上記のように、予測不正検出モデルを使用する保証不正検出のためのシステム及び方法が提供される。下記は、本明細書で使用される用語の定義を含む表である。
【表１−１】
2019533242.tif 000003
【表１−２】
2019533242.tif 000004
【００１６】
図１は、本開示の教示に従って診断デバイスの例示の実施形態を概略的に示している。診断デバイス１００は、診断トラブルコード（ＤＴＣ）及び関連情報を受信するように、通信結合部１４２によって車両１４０に通信可能に結合されてもよい。ＤＴＣは、ＳＡＥ標準Ｊ／１９３９において指定される車載診断パラメータＩＤ（ＯＢＤ−ＩＩ  ＰＩＤ）を含んでもよい、または、他の標準または非標準ＤＴＣを含んでもよい。ＤＴＣは、スナップショットの時に車両と関連付けられた複数のデータ及び動作条件を含む車両「スナップショット」データを含んでもよい。ＤＴＣに含まれる車両スナップショットデータの非限定的な実施例は、エンジン負荷、燃料油面、冷媒温度、燃圧、吸気圧、エンジン速度（ＲＰＭ）、車速、点火もしくはバルブタイミング、スロットル位置、流入空気量、酸素センサ信号、エンジンランタイム、燃料レール圧力、排ガス再循環コマンド及びエラー、エバポパージコマンド、燃料システム圧力、触媒温度、電池充電状態、ＤＴＣが指示されてからの時間、燃料タイプ及び／またはエタノールパーセンテージ、燃料供給率、トルク要求、排ガス温度、特定のフィルタ装填、ＮＯｘセンサ信号、及び／または、他の適切な車両動作条件を含んでもよい。
【００１７】
車両と診断デバイスとの間の通信結合部１４２は、ＣＡＮバスによって従来方式で達成される場合があるが、他の実施形態では、無線、インターネット、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、赤外線、ＬＡＮ、またはその他といった、別の適切な結合方法が選択されてもよい。診断デバイスは、入力デバイス１２０、通信結合部１４２、またはインターネットなどを介した他の方法によって車両に関するさらなる情報を受信するように構成されてもよい。入れられた追加の情報は、車両タイプ、車両メーカー及びモデル、販売代理店もしくは店情報、保証クレーム情報、車両修理及び保証クレーム履歴、または他の情報を含んでもよい。診断デバイス１００は、交換される部品のタイプ及び数、行われるサービス、ならびに他の情報といった、現在の作業指図書及び／または保証クレームに関連する情報を受信するようにさらに構成されてもよい。
【００１８】
診断デバイスは、入力デバイス１２０及び出力デバイス１１０を含んでもよい。入力デバイス１２０は、キーボード、マウス、タッチスクリーン、マイクロホン、ジョイスティック、キーパッド、スキャナ、近接センサ、カメラ、または他のデバイスを含んでもよい。入力デバイス１２０は、オペレータからの入力を受信し、かつ、上記の入力を、診断デバイスの機能性を制御するためにプロセッサによって読み出し可能な信号に変換するまたは翻訳するように構成されてもよい。出力デバイス１１０は、画面、照明装置、スピーカ、プリンタ、触覚フィードバック、または他の適切なデバイスもしくは方法を含んでもよい。出力デバイス１１０は、例えば、照明装置を照らす、メッセージを画面上に表示する、オーディオ信号をスピーカを介して再生する、書き込まれたメッセージをプリンタを介して印刷する、または、触覚フィードバックデバイスによって振動を起こすことによって、１つまたは複数の条件、状態、または命令をオペレータに警告するように構成されてもよい。１つの実施例では、出力デバイスを使用して、保証の不正が発生しているまたは発生してない可能性をオペレータに通知してもよい。
【００１９】
診断デバイス１００は、後述される方法の１つまたは複数に従って、予想不正モデル１３４を含んでもよい。予測不正モデルは、非一時的なメモリに記憶されるコンピュータ可読命令として具現化されてもよい。モデルは、診断デバイス内の記憶媒体に局所的に記憶されてもよい。モデルは、診断デバイスの製造時に事前にインストールされてもよい、または、その後になってインストールされてもよい。代替的には、予測不正モデルは、例えば、遠隔データベースまたはクラウドにおいて非局所的に記憶されてもよく、インターネット、ＬＡＮなどを介してアクセスされてもよい。予測不正モデルは、以下でより詳細に説明されるように、オペレータが、所与の保証クレームが不正である可能性を判断できるようにする場合がある。
【００２０】
本明細書に説明される診断デバイス１００を使用して、図２に示される方法２００といった、不正による保証クレームの可能性を判断するための診断方法を行ってもよい。方法２００は、車両と診断デバイスとの間の通信接続を確立することによって、２１０で開始する。上記のように、これは、ＣＡＮバスまたは他の適切な方法によって達成されてもよい。通信接続が診断デバイスと車両との間で確立されると、処理は２２０に進む。
【００２１】
２２０において、方法はデータを車両から受信する。これは、現在のＤＴＣ、及び車両動作条件の「スナップショット」を受信することを含んでもよい。上記で論じられるように、ＤＴＣは、車両における現在の動作不良を指示する診断トラブルコードを含んでもよい。スナップショットデータは、エンジン負荷、燃料油面、冷媒温度、燃圧、吸気圧、エンジン速度（ＲＰＭ）、車速、点火もしくはバルブタイミング、スロットル位置、流入空気量、酸素センサ信号、エンジンランタイム、燃料レール圧力、排ガス再循環コマンド及びエラー、エバポパージコマンド、燃料システム圧力、触媒温度、電池充電状態、ＤＴＣが指示されてからの時間、燃料タイプ及び／またはエタノールパーセンテージ、燃料供給率、トルク要求、排ガス温度、特定のフィルタ装填、ＮＯｘセンサ信号、及び／または、他の適切な車両動作条件を含む、ＤＴＣが取り込まれた時の車両の複数の動作条件を含んでもよい。
【００２２】
方法２００は、現在のＤＴＣ及び車両からのスナップショットに加えてさらなるデータを受信してもよい。これは、車両、車両タイプ、車両メーカー及びモデル、販売代理店もしくは店情報、保証クレーム情報、車両修理及び保証クレーム履歴、または他の情報についての過去のＤＴＣ及びスナップショットデータを受信することを含んでもよい。方法２００は、交換される部品のタイプ及び数、行われるサービス、ならびに他の情報といった、現在の作業指図書及び／または保証クレームに関連する情報を受信することをさらに含んでもよい。この追加情報は、ステップ２１０において上記で確立された接続によって車両から受信されてもよい、または代替的には、インターネットによって入力デバイスを介してオペレータによって供給されてもよい、局所的なもしくは非局所的なデータベース、または他のソースからダウンロードされてもよい。データが受信されると、処理は２３０に進む。
【００２３】
２３０では、方法は、オプションとして、オペレータからの入力を受信することを含む。これは、診断デバイスの入力デバイスによる入力を受信することを含んでもよい。上述された情報のいずれも、ブロック２３０においてオペレータによってさらにまたは代替的に供給されてもよい。例えば、この段階での受信済み入力は、サービスが指示される及び／または部品が交換されることを含む、車両、保証情報、ＤＴＣスナップショットデータに含まれない場合がある観察される兆候、及び／または作業指図書情報についての自動車サービス履歴を含んでもよい。データがオペレータから受信されると、処理は２４０に進む。
【００２４】
２４０では、方法は、予測不正検出モデルに従って、ブロック２２０及び２３０において受信されたデータを評価する。予測不正検出モデル及びこの生成は、図３を参照して以下により詳細に論じられる。１つの実施例では、予測不正モデルはランダムフォレストモデルを含んでもよい。この実施例では、方法は、複数のパラメータに基づいて不正の確率を判断してもよい。パラメータは、ステップ２２０及び２３０からの受信済みデータの１つまたは複数を含んでもよい。ランダムフォレストモデルは、複数の決定木を含んでもよく、この場合、決定木は複数の確率値を得るために複数のパラメータ上で実行されてもよく、それぞれのパラメータは少なくとも１つの確率値を得るために少なくとも１つの決定木において実行されてもよい。結果として得られた確率の平均または加重平均は、保証クレームが不正である確率を得るために用いられてもよい。他の実施例では、結果として得られた確率の、中央値、最頻値、または他の測定値は、平均の代わりにまたはこれに加えて使用されてもよい。ランダムフォレストモデルは以下により詳細に説明される。
【００２５】
別の実施例として、予測不正モデルはロジスティック回帰モデルを含んでもよい。この実施例では、方法は、複数のパラメータに基づいて不正の確率を判断してもよい。パラメータは、ステップ２２０及び２３０からの受信済みデータの１つまたは複数を含んでもよい。不正の確率を判断することは、線形結合
ｚ＝ｂ０＋ｂ１ｘ１＋ｂ２ｘ２＋…＋ｂｎｘｎ
によってパラメータのそれぞれの貢献度を判断することを含む。式中、ｂｉは回帰係数であり、ｘｉは対応するパラメータである。不正の確率はさらにまた、ロジスティック関数
【数１】
2019533242.tif 000005
に従って判断されてもよい。回帰係数及び他の詳細の判断は以下に論じられる。
【００２６】
予測不正検出モデルは、ステップ２２０及び２３０において受信されたデータの１つまたは複数と、クレーム状況依存変数との間の複数の傾向または関連性を含んでもよい。クレーム状況依存変数は、（それぞれ、不正ではないまたは合法、および不正に対応する）値０及び１のみを持つことができるブール変数であってもよい。代替的には、クレーム状況依存変数は、所与の保証クレームが不正である確率または可能性といった、連続変数であってもよい。これらの傾向及び関連性は、数学モデルまたは統計モデルに埋め込まれてもよい、または、コンピュータ可読命令の１つまたは複数のデータセットもしくはセットを含んでもよい。いくつかの傾向は、所与の変数を不正クレーム状況と肯定的に相関させてもよく、他の傾向は、所与の変数（同じまたは異なる変数）を不正クレーム状況と否定的に相関させてもよい。他の傾向または関連性は、より複雑な数学的関係（すなわち、非単調的関係）を示す場合がある、または、所与の変数と不正クレーム状況との間の相関性を全く示さない場合がある。複数の傾向または関連性は、後述される機械学習アルゴリズムの１つまたは複数に基づいて判断されてもよい。受信されたデータが予測不正モデルに従って評価され、かつ保証の不正の確率が判断されると、処理は２５０に進む。
【００２７】
２５０では、方法は、不正の確率が閾値を超えるかどうかを判断する。超える場合、処理は２５５に進み、ここで、方法は、不正の可能性が高いことを指示する。不正の可能性が高いことを指示することは、メッセージを画面上に表示すること、スピーカを介して音を再生すること、またはオペレータに警告するための他の適切な出力を含んでもよい。不正の確率が２５０における閾値より低いとわかる場合、方法は戻る。方法は、オプションとして、メッセージを表示することまたは他の適切な出力によって不正の可能性が低いとの判断に対してオペレータに警告することを含む。
【００２８】
閾値は期待利益の純変化に基づいてもよい。一般に、（合法）保証クレームの支払いと関連付けられたコストがあってもよく、合法クレームを不正として誤ってフラグ設定することに関連付けられたコストがあってもよい。これらのコストは互いに異なっている場合がある。ｐ０及びｐ１を、クラス０及び１（それぞれ、不正ではない及び不正）に対する事前確率であるとし、かつｃ０及びｃ１をそれぞれ誤分類コストであるとすると、目標は、
ｆ＝ｐ０ＦＰｃ０＋ｐ１（１−ＴＰ）ｃ１
＝ｐ０ＦＰｃ０＋ｐ１（１−ｇ（ＦＰ））ｃ１
として定義され、式中、ｇ（）はＲＯＣ曲線を指定し、ＦＰ及びＴＰはそれぞれ、偽陽性及び真陽性検出率を示す。両方の側面を差別化することによって、
【数２】
2019533242.tif 000006
がもたらされ、これをゼロに設定することによって、
【数３】
2019533242.tif 000007
がもたらされる。よって、最適分類子はＲＯＣ曲線上の点に対応し、ここで、傾きは、図１７の図表１７００に示されるように、２つのクラス及び２つのコストについての事前確率を伴う比率に等しい。
【００２９】
１不正クレーム当たりのコスト及び誤った予測のコストは利用可能であり、閾値パラメータをトレードオフし、かつ利益を最大化する閾値を見つけることは簡単である。ゼロに近いＦＰを維持しながら適度なＴＰ率が実現可能であることは留意されたい。これは、保証クレームのかなりの部分を確実に事前拒絶するようにする決定境界を容易に選定できることを意味する。１つの実施例では、偽陽性がないであろうことはほぼ確実である事前拒絶のケースのみに対する保守的なポリシがあってもよい。これは、例えば、ＴＰ軸上で０．６に対応してもよい。拒絶の事前確率が考慮される場合、期待値は、不正である保証クレームの０．６×０．０６＝４％を指示することである。これらの保証クレームはさらにまた、例えば、クレームを手作業で精査するために分析者に送られてもよい。
【００３０】
閾値は、診断デバイスの製造時に事前選択されてもよい、または、実行ルーチン２００において採用される予測不正検出モデルにハードコードされてもよい。代替的には、閾値は、現在の保証クレームのコストに従って可変であってもよい。例えば、より低いコストの保証クレームはより積極的に扱われてもよい（例えば、閾値はより低い場合があり、これはクレームが不正としてフラグ設定される可能性がより大きいことを意味する）のに対し、より高いコストの保証クレームはより保守的に扱われる場合がある（例えば、閾値はより高い場合があり、これはクレームが不正としてフラグ設定される可能性が低いことを意味する）。他の実施例では、より低いコストの保証クレームは保守的に扱われる場合があるが、より高いコストの保証クレームは積極的に扱われる場合がある。さらにまたは代替的には、閾値は好みに従ってオペレータによって選択されてもよい。
【００３１】
ここで図３に移ると、機械学習技法を使用して予測不正モデルを生成するための方法が示される。方法はステップ３１０で開始し、ここで、適切なデータベースがアセンブルされる。データベースのデータは、車両フィードバックデータベース、セッションタイプファイル、テレマティックデータ、販売代理店タイプ別保証クレームデータセット、及び／または修理指図書を含む、さまざまなソースから得られる場合がある。
【００３２】
データベースユーザガイドを参考にしてデータベースを完全に理解するためにいくつかのクエリが起動されてもよい。さらに、データ辞書を使用して、ＤＴＣデータ、保証クレーム、修理指図書、及びテレマティックデータのそれぞれのフィールドを理解してもよい。クエリを使用して、１つの大きい表におけるデータソースを必要とされる特徴全てとステッチする。これが行われると、クエリはさらにまた、以下に挙げられるデータセット、及び、分析のための最終データ抽出についてのデータベース上の後処理によって実行されてもよい。データベースにインポートされたデータは、保証クレームデータ、テレマティックデータ、修理指図書データ、（スナップショットによる）ＤＴＣデータ、及び／または兆候データの１つまたは複数を含んでもよい。
【００３３】
セッションタイプデータは、最適な結果を実現するために少なくとも２年間利用可能とする。保証クレームデータは、クレームがなされた後の全てのセッションに関連している。最初に、保証クレームが不正としてマーキングされるトレーニングデータが使用される。不正対非不正クレームを準備した後に、故障及び無故障セッションが行われる。ここで使用されるルールは以下のようなものであってもよい。故障セッションはある特定の販売代理店のみからのセッションであり、全ての他のセッションは無破損セッションであり、「サービス機能」タイプの無破損セッションは無故障セッションとして扱われ、それぞれの破損及びサービスの範囲内で、クレームは不正及び非不正クレームとして分類可能である。図４は、この方法に従って、セッション情報を不正及び非不正クレームにソートすることを示す。データベースがアセンブルされた後、処理は３２０に進む。
【００３４】
３２０では、データベースにインポートされたデータは、クリーニングされかつ前処理される。インポートされたデータは、結果として生じるモデルの堅牢な動作を徹底するためにクリーニングまたは前処理を必要とする場合がある。例えば、ＤＴＣ重複はいくつかのセッションにおいて見つけられる場合がある。重複ＤＴＣは、自動化スクリプトを使用して除去されてもよく、セッションにおいて最初に生じたＤＴＣのみ、それぞれのＤＴＣがセッションにおいて一度だけ生じるように保持されてもよい。さらに、いくつかの牽引車サービスセッションは、可能ではない「サービス機能」タイプとしてマーキングされる。これらのセッションは分析から除去される。
【００３５】
データ探索は、行数、変数（列）の数、それぞれの変数のタイプを見つけることを含むハイレベル概要から始められてもよく、それぞれの変数の概要は、アセンブルされたデータベースにおけるそれぞれの変数に対する平均値、中央値、最頻値、標準偏差、四分位数を見つけることによるものである。データクリーニングの別の態様は、外れ値検出を行い、かつ外れ値として特定されるような行に対して新しい値を除去するまたは割り当てる。データにおける外れ値は結果を誤った方向に導く可能性がある。例えば、外れ値を有するいずれのデータセットについても、平均および標準偏差は分析に対して誤った方向に導くことになる。これを防止するために、外れ値検出は、箱ひげ図法を使用して行われる。箱ひげ図では、箱は四分位数値の周りに描かれ、ひげは、データ端点、最大値、及び最小値を表す。この図表は、置かれている任意のデータが外れ値とみなされることになるため、除去される場合がある上限及び下限（例えば、上位四分位数及び下位四分位数）を画定する際に役立つ。図５は、概略的な箱ひげ図を示す。
【００３６】
データ探索中にハイレベル概要を生成する際に、下記の測定値が得られる。
・中央値−最低から最高までの順序で配置される時のデータの中央
・下位四分位数または第一四分位数−データの下半分の中央値
・上位四分位数または第三四分位数−データの上半分の中央値
・ＩＱＲ−上位四分位数−下位四分位数
・最小−データにおける最小の値
・最大−データにおける最大の値
・下界−下位四分位数−１．５ＩＱＲ
・上界−上位四分位数＋１．５ＩＱＲ
・外れ値−上界を上回るまたは下界を下回る任意の値
値の５％以上が欠測している変数は、完全に除去されてもよい。このような大量の欠測データの他の処理は、データ変数の実際の分布を変え、かつ洞察を誤った方向に導くことになる場合がある。
【００３７】
値の５％未満が欠測している変数は、例えば、Ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ  Ｉｍｐｕｔａｔｉｏｎ  ｗｉｔｈ  Ｃｈａｉｎｅｄ  Ｅｑｕａｔｉｏｎ（ＭＩＣＥ）を使用して割り当てられた欠測値を有する場合がある。ＭＩＣＥでは、欠測値は、観察される変数がモデルに含まれると仮定して、所与の個体に対して観察される値、及び、他の参加者に対するデータにおいて観察される関係に基づいて欠測値が割り当てられる回帰ベース技法を使用して割り当てられるものとする。変数が割り当て手順に使用されるとして、欠測データがランダムに欠測しているとの仮定に基づいて、ＭＩＣＥは動作し、これは、値が欠測している確率が観察されない値ではなく観察される値のみに左右されることを意味する。
【００３８】
図６Ａは、アセンブル後で前処理前の例示のデータベースまたはデータセット６００ａを示す。データが外れ値及び欠測データ点の存在によって人為的に非対称になることに留意されたい。図６Ｂは、本発明の方法による、データクリーニング及び前処理の結果６００ｂを示す。データクリーニング及び前処理が終了すると、方法は３３０に進む。
【００３９】
３３０では、アセンブルされかつ前処理されたデータは、トレーニング及び検証データセットをもたらすためにサンプリングされる。保証クレームデータは不均衡なデータクラスに該当し、これは、データ分布が非不正クレームの方に肯定的に非対称になることを意味する。これにより、信頼できる機械学習モデルを開発しかつ一般化するのは困難である。この問題は、少数クラスをオーバーサンプリングすること、または大多数クラスをアンダーサンプリングすることを含んでもよい適切な技法によって克服される場合がある。それぞれの技法の実施例は以下に挙げられている。
【００４０】
大多数クラスをアンダーサンプリングすることは、簡易なランダムサンプリングによって行われてもよく、簡易なランダムサンプリング技法は、それぞれの観察に等しい選択の機会を与える。サンプルデータセットにおいて、不正クレーム対非不正クレームの比率は１：２０であり、これは、不正ではないケースの９５％と比較して、不正クレームの比率が５％であることを意味する。この技法は、全ての不正クレームを維持し、かつ非不正クレームのサブセットをランダムに選択することによって不均衡を解決する。簡易なランダムサンプリングを使用すると、比率は、非不正クレームセットからランダムに選択することによって、例えば、１：１０に変更可能である。その結果、新しい均衡セットは、９０％の不正ではないケースに対して１０％の不正ケースを有する場合がある。図７Ａは、簡易なランダムサンプリングによって大多数クラスをアンダーサンプリングする描写例７００ａを示す。
【００４１】
大多数クラスをアンダーサンプリングするための別のアプローチは、層別抽出法であり、層別抽出法を適用することは、破損修理指図書及びサーバ修理指図書と共に、エンジン、トランスミッション、放出、及び安全といった部品カテゴリのような異なる特徴に従って、データセットをカテゴリまたは層に分割することを含む。層別ランダム抽出法を使用して、データセット母集団は、例えば、６のサブグループまたは層に分割されてもよい。方法はさらにまた、作成された層のそれぞれから母集団に比例したランダムサンプルを選択してもよい。図８は、層別抽出法の描写例８００を示す。
【００４２】
代替的には、不均衡問題は、レプリケーション方法などの方法に従って、少数クラスをオーバーサンプリングすることによって解決される場合があり、これは、不正クレームが、例えば、非不正クレーム対不正クレームが７０：３０の比率になるようにレプリケーション可能であるアプローチを含む。また、この方法は、不正クレームを重複し、かつそれらを総クレームの５％から３０％まで増大させるのに役立つ場合がある。図７Ｂは、レプリケーションサンプリング方法の結果の描写７００ｂを示す。
【００４３】
少数クラスをオーバーサンプリングする別の方法は、Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ  Ｍｉｎｏｒｉｔｙ  Ｏｖｅｒｓａｍｐｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ（ＳＭＯＴＥ）である。このアプローチは、「合成」実施例を作成することによって不正クレームをオーバーサンプリングすることを含む。不正クレームは、それぞれの不正クレームをサンプリングし、かつ合成実施例を導入することによってオーバーサンプリングされる。この場合、合成例は、不正クレームを、線分を有するデータセットの位相空間（または診断空間）におけるこの最隣接部に接続することによって生成されてもよい。これは、図９における図表９００によって概略的に示される。線分はさらにまた、線分に沿っておかれる診断空間における点として、他の不正クレームを特定すると推測される。これらの線分上に置かれる１つまたは複数の点はさらにまた、選択され、かつ不正クレームのセットに追加されてもよい。必要とされるオーバーサンプリングの量に応じて、それぞれの不正クレームの一定数の最隣接部はランダムに選定されてもよい。例示のＳＭＯＴＥサンプリング方法の結果の描写７００ｃは図７Ｃに示されている。
【００４４】
これらの方法のそれぞれは、１クラスからその他よりも多いサンプルを選択するために偏りを使用することを伴う。１つの実施例では、サンプリング技法を選択する発見的アプローチは、上述した技法のそれぞれを使用してデータをサンプリングすることを含んでもよく、かつ並列して後続ステップを発展させてもよい。最良性能との組み合わせはさらにまた、以下に論じられるように選択されてもよい。データベースがトレーニング及び検証データセットを生成するためにサンプリングされると、処理は３４０に進む。
【００４５】
３４０では、方法は、従うべき機械学習技法の処理及び管理容易性を改善するように変数の数を低減することを含む。一般に、アセンブルされ、クリーニングされ、前処理され、及びサンプリングされたデータセットは、多数の変数を有する場合がある。計算複雑性及び処理負荷を低減するために、機械学習技法において使用されることになる変数の数を低減することが望ましい。より少ない変数を有するモデルは、説明するのが容易になり、かつ一般化する可能性が高くなる。この事態は、革新的ソリューションを適用し、かつ２つの機械学習アルゴリズム：決定木及びＭＲＭＲ（最大関連性・最小冗長性）を組み合わせることによって、ハンドリング可能である。
【００４６】
ＭＲＭＲアルゴリズムは、従属変数との相関性が高い変数を選定し、この実施例では、従属変数は「クレーム状況」（不正または不正ではない）である。これらの変数は「最大関連性」を有する。同時に、これらの変数は、それらの間の最小関連性−「最小冗長性」を有するものとする。ＭＲＭＲについて、全ての変数は、「順序因子」または「数値」のどちらかとする。この実施例では、従属変数は、ブール（０または１を持つ）変数であり、特徴の大部分は数値である。従って、再帰パーティション分割ベースの機能は、数値的機能を因数分解するために実施されてもよい。数値変数は、従属変数−「クレーム状況」に関するそれぞれの特徴に対して構成された決定木に従って離散変数に因数分解されてもよい。決定木の結果は、データの因数分解にルールをもたらし、それによって、ＭＲＭＲを適用するために所望のフォーマットである新しいデータセットを作成する。例示の決定木１０００は図１０に概略的に示されている。ＭＲＭＲ技法の適用後、結果として生じるデータセットは、下記の特徴の組み合わせ、例えば、上位２００、上位１００、上位５０、または上位２５の特徴に従って記憶されてもよい。モデル開発は、上述された４つの異なる特徴セットで始められ得る。実施例として、最終モデルは、上位１００の特徴に基づいていてもよい。特徴は、モデルトレーニング及び検証段階中にさらにプルーニング可能である。以下に論じられる１つの実験では、プルーニング後、最終モデルは４１の変数に基づいていてもよい。この特徴エンジニアリングまたは変数低減は、ビニング機能及びＭＲＭＲ特徴選択機能によって達成されてもよい。それぞれの実施例は以下に挙げられている。
【００４７】
ビニング機能は、連続データをビンデータに変換する。以下のような、データフレーム、従属変数、及び詳細はコンパイルするためにＦａｌｓｅに設定されたデフォルトであるという特徴を含む決定木を使用して、これを達成する。これは、決定木の複雑さパラメータ制御である。ビニング機能を使用することは、その機能にブール従属変数及び数値独立変数を含有するデータフレームを渡すことのみ含む場合がある。ビニング機能は、以下の操作を含む方法を含んでもよい。
１．データセットから連続的な独立変数を特定し、かつそれぞれの独立変数についての従属変数に対して別個に決定木を起動する。
２．決定木からルールを抽出し、かつそれぞれのルールから葉ノードを特定する。
３．抽出されかつ評価されたルールに基づいて変数をビニングする。
４．決定木から評価されたルールに基づいて数値独立変数をビン変数に変換する。
この方法は、１つの実施例では、コンピュータ、プロセッサ、またはコントローラの非一時的なメモリに記憶されるコンピュータ可読命令として具現化されてもよい。
【００４８】
ＭＲＭＲ特徴選択機能は、連続データをビンデータに変換する。以下のような、データフレーム、及び引き出される必要がある重要な特徴の数といった特徴を含む決定木を使用して、これを達成する。ＭＲＭＲは、関連性条件を最大化し、かつ冗長性条件を最小化することによって、最大の関連性変数及び最小の冗長性変数を抽出する。最小冗長性条件は、
【数４】
2019533242.tif 000008
であり、式中、Ｉ（ｆｉ、ｆｊ）はｆｉとｆｊとの間の相互情報であり、Ｓは求められる特徴（属性）サブセットであり、Ωは全ての候補特徴のプールであり、｜Ｓ｜はＳにおける特徴の総数である。クラスｃ＝（ｃｉ、…ｃｋ）について、最大関連性条件は、Ｓが
【数５】
2019533242.tif 000009
である特徴全ての全関連性を最大化することである。ＭＲＭＲ特徴セットは、
【数６】
2019533242.tif 000010
の商の形式、または
【数７】
2019533242.tif 000011
の差分の形式のどちらかで、これら２つの条件を同時に最適化することによって得られる場合がある。ＭＲＭＲ特徴選択機能を使用することは、その機能にブール従属変数及び数値独立変数を含有するデータフレームを渡すことのみ含む場合がある。変数の数が適切に低減されると、処理は３５０に進む。
【００４９】
３５０では、方法は、１つまたは複数の教師なし学習アルゴリズムを含む。例えば、これは、Ｋ平均法アルゴリズム及び／または相関ルールマイニングを含んでもよい。教師なし学習は、トレーニング対象を有さないデータ（例えば、ラベリングなしデータ）からの洞察生成に使用される機械学習アルゴリズムのクラスである。クラスタリングアルゴリズム及び相関ルールマイニングアルゴリズムは、不正クレームまたは非不正クレームとして任意のクレームを分類するためのソリューションを提供してもよい。図１１は、教師なし機械学習についての例示のワークフロー図１１００を示す。
【００５０】
Ｋ平均法は、Ｋ（クラスタの数）とすると、再帰パーティション分割方法であり、Ｋ平均法は、選定されたパーティション分割基準（例えば、コスト機能）を最適化するためにＫクラスタのパーティションを見出す。ここで、目的は、クラスタ類似内では高く、クラスタ類似間では低いデータを分類することである。Ｋ平均アルゴリズムは、以下のように、初期重心をランダムに選択するステップと、それぞれの記録を、最近重心を有するクラスタに割り当てるステップと、それぞれの重心を、割り当てられたオブジェクトの平均値として計算するステップと、変化が観察されなくなるまで先の２つのステップを繰り返すステップとで構成される。１つの実施例では、以下の変数のセットは、セッションにおける保証クレームの前の全てのＤＴＣ、車両タイプ、車両メーカー、販売代理店詳細、及びクレームである部品のアセンブリレベル情報といった、Ｋ平均を使用する教師なし学習に対する入力として使用されてもよい。適切なｋが選択されてもよく、１つの実施例では、１０のクラスタソリューションが選択され、この場合、クラスタの数は、例えば、二乗和のあてはめルーチンに基づいて選択可能である。図１２は、二乗和内で１０のクラスタソリューションにおける大きな一時的低下がある際の１０のクラスタソリューション内のソリューションの例示の図表１２００を示し、これはエルボーアプローチと呼ばれる。一時的低下・急降下分析は、外れ値または異常パターンに対してそれぞれのクラスタ内で行われる。
【００５１】
別の実施例では、教師なし学習アルゴリズムは、相関ルールマイニングを含んでもよい。相関ルールマイニングは、多数の変数を有する大きなデータセットにおける変数間の関心のある関係を発見するための方法である。下記は、相関ルールマイニングについてのいくつかの用語である。
Ｓｕｐｐｏｒｔは、項目セットがデータベースにおいてどれくらい頻繁に現れるかの指示である。
Ｒｕｌｅ：Ｘ＝＞Ｙ、従って、Ｓｕｐｐｏｒｔ＝（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ（Ｘ、Ｙ））／Ｎ
Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅは、ルールが真であると、どれくらいの頻度で見つけられているのかの指示である。
Ｒｕｌｅ：Ｘ＝＞Ｙ、従って、Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ＝Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ（Ｘ、Ｙ））／（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ（Ｘ））
Ｌｉｆｔは、２つのイベントが独立しているとした場合の、観察されるサポートと期待されるサポートとの比率である。
Ｒｕｌｅ：Ｘ＝＞Ｙ、従って、Ｌｉｆｔ＝Ｓｕｐｐｏｒｔ／（Ｓｕｐｐｏｒｔ（Ｘ）＊Ｓｕｐｐｏｒｔ（Ｙ））
１つの実施例では、下記は、セッションにおける保証クレームの前の全てのＤＴＣ、及び／またはクレームされる部品についてのアセンブリレベル情報といった、相関ルールマイニングに対する入力として使用されてもよい。
【００５２】
ＤＴＣ  Ｘが特定の部品Ｐのクレームに従い、かつＣの信頼度を有することをルールＡ−＞Ｂが述べる高リフトルールを使用する相関ルールマイニングを通して、典型的な挙動が観察される。例えば、９６％の信頼度を有するルールは、ルールに従わなかった４％のクレームを強調表示するものをもたらし、すなわち、ＤＴＣ  Ｘが生じずに部品Ｐに対してファイル登録されるクレームはさらなる調査が考慮され、すなわち、それらは不正クレームである可能性が高い。また、ＤＴＣ  Ｘ１が特定の部品Ｐ１のクレームに従い、かつＣの低信頼度及びＬの低リフトを有することをルールＤ−＞Ｅが述べる低リフトルールを使用する相関ルールマイニングを通して、典型的な挙動が観察される。１つの実施例では、低信頼度は〜４％である場合があり、低リフトは〜１．１５である場合がある。低信頼度及びリフト値は、２つのイベントの間の弱い従属性を指示し、これは、クレームの合法性に疑念を抱かせるものとなり、すなわち、これらは不正である可能性が高い。このようなクレームはさらなる調査のためにマーキングされてもよい。疑わしいクレームの分布を調査後、高い頻度でこのようなクレームがある販売代理店では、順位付けは、信頼値に基づいて行われ、かつクレームの実際のラベルに対してチェックされる。
【００５３】
相関ルールマイニングは、不連続のＤＴＣパターンマイニングをさらに含む場合がある。これを行うために、データ準備は、以下を含むデータの抽出を含んでもよい。
・市場及び販売代理店についてのフィルタ条件によって、この２年間の兆候データ及びスナップショットデータがＨａｄｏｏｐ  ＤＢから抽出されている
・観察される兆候の総数：８３７６
・保証クレームデータ及び修理指図書データは実表と合わせられる
上位不正クレームの分類は以下を含んでもよい。
・種々のレベルを有する５つの兆候にわたる不正クレームの頻度は、相関ルールマイニングを使用して推定され、不正クレームは特定される
・レベル４の上位６の兆候パスはカットオフと取られる
・同じ兆候パターンを有するそれぞれのセッションファイルは複数回記録される
・これらの６つの兆候パターンを含むセッションファイルの総数は３０５７である
不正クレームに対する不連続のＤＴＣパターンマイニングはさらにまた、進められてもよい。上位６の兆候パスは、セッションファイルの主な故障モード及び無故障モードとして特定される。それぞれの故障モードに対応する名称は、不正クレームにつながるＤＴＣを特定するためにＤＴＣスナップショットデータからマッピングされる。
【００５４】
不連続パターン
・上位６の兆候パターンからの３０５７のセッションファイルのうち、２８５０のみが観察されるが、これは、他のセッションファイルがＤＴＣスナップショットデータに記録されていないからである
・無故障モードが生じたセッションの総数は３８８９９である
・生じたＤＴＣはセッションファイル名に対してマッピングされ、高いサポート及び信頼度を有するパターン（ＤＴＣのセット）は相関ルールマイニング（ＡＲＭ）を使用して推定される
・故障モード２、３、及び４は観察されないが、これは、これらの故障モードにつながるＤＴＣのサポートが０．０５％未満であるからである
・それぞれの故障モード及び無故障モードをクレーム状況と合わせる
ＡＲＭを行った後、ルールマイニングの結果は分析され、不正クレーム及び非不正クレームに現れる同じルールに対するサポートが比較される。目標は、不正クレームの中からより高い信頼度を有するルールを発見することである。よって、高い不正の性質につながるルールを特定する。
【００５５】
分析に基づいて、次のステップで提案される上記分析は以下になる。
・全ての故障タイプを単一モードにグループ分けする
・ルールを比較し、かつそれらルールを、故障を引き起こすそれらの性質に従って順位付けするために、故障モードと無故障モードとを組み合わせた単一の信頼測定値を導出する
・完全なＤＴＣにおいてモジュール名を使用する−すなわち、完全なＤＴＣ＝Ｍｏｄｕｌｅ−ＤＴＣ−Ｔｙｐｅ  Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ
このことが、以下に論じられるように、不正クレーム対非不正クレームのより良い分類のための教師付き学習アルゴリズムの適用を所望する理由になっている。教師なし学習が終了した後、パターン順位付けは生成されてもよく、重量算出処理は３６０に進む。
【００５６】
３６０では、方法は、ベイズの定理によるパターン順位付けを含む。特に、方法は、ベイズの定理を呼び出して、パターンが先のステップの１つまたは複数において判断されたとした場合の、故障の条件付き確率を判断してもよい。従属変数として不正対非不正を使用してパターン順位付けのためにベイズの定理を呼び出すこと、それぞれのパターンに対する確率スコアを生成すること、及びこれらの確率スコアをそれぞれのパターンの方への重量として使用することによって、新しく算出された重量は、不正クレームの特定のために教師付き学習アルゴリズム（以下に論じられるブロック３７０）への入力として使用されることになる。パターンは、そのパターンが生じたとした場合の故障の条件付き確率によって順位付けされる。
【数８】
2019533242.tif 000012
この方法におけるそれぞれの用語は、以下のように解釈される。
Ｐｒ（Ｆ）−母集団の故障確率。これは、Ｐｒ（Ｆ）＝（故障セッション数）／（一定間隔の間の総売り上げ）、
Ｐｒ（ＮＦ）−１−Ｐｒ（Ｆ）である、母集団の無故障確率、
Ｐｒ（Ｐ１｜Ｆ）−故障につながるパターンＰ１の条件付き確率、
Ｐｒ（Ｐ１｜Ｆ）＝（パターンＰ１を含有する故障セッション数）／（故障セッションの総数）、
Ｐｒ（Ｐ１｜ＮＦ）−無故障につながるパターンＰ１の条件付き確率、及び
Ｐｒ（Ｐ１｜ＮＦ）＝（パターンＰ１を含有する無故障セッション数）／（無故障セッションの総数）として推定されてもよい。
これは、例えば、ある特定のＤＴＣまたは兆候のパターンを仮定して、車両故障の可能性を判断する際に有用である場合がある。他の実施形態では、ベイズの定理の使用はモデル検証に拡張されてもよい。
【００５７】
アウトオブサンプルデータにおけるトレーニングモデルから導出されたルールを使用するモデルが、ベイズのルールに基づいてパターン順位付け機構を拡張することによって使用されることを検証するための新しい方法が使用されてもよい。
【数９】
2019533242.tif 000013
上記の方法は、Ｐ１の全サポートにおける故障を引き起こすＰ１のサポートの比率であるセッションにおいて、パターンＰ１が生じたとした場合の故障Ｆの確率を推定する。この方法におけるそれぞれの用語は、以下のように解釈されかつ導出される。
Ｐｒ（Ｆ｜ＤＴＣ）ｖ＝パターン、ＤＴＣを仮定して、検証セッションの車両故障の確率
Ｐｒ（Ｆ）＝車両故障の確率
Ｐｒ（ＮＦ）＝１−Ｐｒ（Ｆ）＝故障していない、すなわち、破損していない車両の確率
Ｐｒ（ＤＴＣ｜Ｆ）ｔ＝車両が故障トレーニングデータにおいて故障していると仮定した、パターンＤＴＣが見られる確率
Ｐｒ（ＤＴＣ｜ＮＦ）ｔ＝車両が無故障トレーニングデータにおいて故障していないと仮定した、パターンＤＴＣが見られる確率
上記において、故障の条件付き確率は、トレーニングセットから推定されるアプリオリ確率から検証セット（アウトオブサンプル）において推定される。
【００５８】
セッションを故障または無故障として特定するために、故障セッション及び無故障セッション両方のＤＴＣパターン確率を使用することによって、カットオフ確率が導出される。カットオフ確率を導出することは、下記の１つまたは複数を含んでよい。
１．｛ＤＴＣｉ｝、ｉ＝１…ｎを含有するトレーニングセットにおけるそれぞれのセッションについて、ＤＴＣの全ての可能なパターン、すなわち｛ＤＴＣｉ｝のべき集合を作成する
２．Ｐにおけるそれぞれのｙについて、上記の方法を使用してＰｒ（Ｆ｜ｙ）を推定する
３．実際に故障を引き起こすパターンとして最高のＰｙ＝Ｐｒ（Ｆ｜ｙ）を有するパターンｙを選定する
４．種々のセッションからそれぞれのＰｙに対する感度及び特異性曲線を推定する
５．故障カットオフ確率はこれら２つの曲線の交点となり、この点は、故障セッション及び無故障セッションに対する分類全体を最高にする
カットオフ確率はさらにまた、以下の様式で分類に使用されてもよい。検証セットにおけるそれぞれのセッションについて、Ｐｙは上記におけるステップ１〜３を使用して推定される。Ｐｙがカットオフ確率以上である場合、セッションは故障として分類され、その他の場合は無故障として分類される。例示の感度及び特異性行列１３００は図１３に提供される。パターン順位付け後、処理は３７０に進む。
【００５９】
３７０において、方法は、教師付き機械学習アリゴリズムを含む。教師付き機械学習についての例示のワークフロー図１４００が図１４に示されている。教師付き機械学習アルゴリズムは、学習データセットにおける変数と、クレームが不正であるまたは不正ではない確率の従属変数との間の非線形関係に対処する場合がある。この確率は、０と１との間の値のみ持つことができるため、これは、ロジスティック回帰モデルまたはランダムフォレストモデルを使用して対処されてもよい。
【００６０】
ロジスティック回帰モデルは、複数のパラメータに基づいて不正の確率を判断するように構成されてもよい。このモデルの下で、不正の確率を判断することは、
ｚ＝ｂ０＋ｂ１ｘ１＋ｂ２ｘ２＋…＋ｂｎｘｎ
の線形結合によってパラメータのそれぞれの貢献度を判断することを含む。式中、ｂｉは回帰係数であり、ｘｉは対応するパラメータである。不正の確率はさらにまた、ロジスティック関数
【数１０】
2019533242.tif 000014
に従って判断されてもよい。例示のロジスティック関数が図１５の図表１５００に示されている。ステップ３７０における教師付き学習の目標はさらにまた、所与のクレームが不正である確率を精確に予測できるように適切な係数ｂｎを判断することである。係数を判断することは、既知の方法に従って行われてもよい。関与した多数の変数及びデータセットの過剰な判断により、最小二乗適合度によるニュートン法などの反復法は有益である場合があるが、他の実施形態では、種々の方法が採用されてもよい。
【００６１】
さらにまたは代替的には、ステップ３７０はランダムフォレストアルゴリズムを含む場合がある。例示のランダムフォレスト１６００が図１６に概略的に示されている。ランダムフォレストは、分類及び回帰のアルゴリズムである。簡潔に言えば、ランダムフォレストは決定木分類子の集団である。ランダムフォレスト分類子の出力は、木分類子のセットの間の多数決である。それぞれの木をトレーニングするために、全トレーニングセットのサブセットは、ランダムにサンプリングされる。さらにまた、決定木は、プルーニングが行われず、かつそれぞれのノードが全特徴セットのランダムサブセットから選択される特徴について分かれること以外は、通常のやり方で構築される。多くの特徴及びデータインスタンスを有する大きなデータセットに対しても、トレーニングは迅速であるが、これは、それぞれの木がその他から独立してトレーニングされるからである。ランダムフォレストアルゴリズムは、過剰適合に耐性があることが分かっており、戻ってくる「アウトオブバッグ」誤り率を通して（クロス検証を行う必要なく）汎化誤差の良好な推定を提供する。
【００６２】
上記のように、データセットはかなり不均衡であり、これによって、一般に、学習プロセス中に問題がもたらされ得る。再サンプリング技法、及びコストベース最適化を含むランダムフォレストの文脈での不均衡に取り組むためのいくつかのアプローチが提案されている。異なるアプローチは、ランダムフォレストを使用すること、及び調節可能な閾値に基づいて不正クレームを分類することを含む。閾値レベルを変更することによって、分類子のセットが作成され、これらのそれぞれは、異なる偽陽性（ＦＰ）及び真陽性（ＴＰ）率を有する。ＦＰ率とＴＰ率との間のトレードオフは、標準的な受信者動作特性（ＲＯＣ）曲線において取り込まれる。
【００６３】
オープンソースの「ｒａｎｄｏｍＦｏｒｅｓｔ」パッケージは使用されてもよく、これはＲにおいて利用可能である。１つの実施例では、それぞれの木ノードにおいて考慮されるべき最大数の特徴は１０である場合があり、アウトオブバッグサンプリング率は０．６である場合がある。不正クレーム予測について、ランダムフォレスト分類子はデータセットの最初の８０％に対してトレーニングされてもよく、残りの２０％は検証に使用されてもよい。それぞれの検証サンプルについて、分類モデルは、「クレーム状況」の応答を、０（非不正クレームを指示する）及び１（不正クレーム）として返す。
【００６４】
３８０では、方法は、上記のステップの１つまたは複数に基づいて予測不正検出モデルを生成することを含む。予測不正検出モデルは、１つまたは複数の数式、データ構造、コンピュータ可読命令、またはデータセットとして生成されてもよい。予測不正検出モデルは、コンピュータ記憶媒体において局所的に記憶されてもよい、または光学ドライブ、有線もしくは無線インターネット接続、または他の適切な方法によって出力されてもよい。方法３００によって生成された予測不正検出モデルは、上述される診断ルーチン２００といった、不正の確率または可能性を判断するために診断手順において採用されてもよい。予測不正検出モデルが作成されると、ルーチン３００は終わる。
【００６５】
結果
図１８は、上記の方法を使用して行われる実験の結果を要約するワークフロー図１８００を示す。以下の表に挙げられるように、モデルの３２の種々の組み合わせがトレーニング及び検証のために選択された。
【表２】
2019533242.tif 000015
車両レベルのモデルはまた、全セッションの１２．５％を含む１つの車両モデルセッションにおいて最初にフィルタリングすることによって開発される。
【００６６】
不正クレーム予測は、ロジスティック回帰及びランダムフォレストによって実現され、結果は、サンプリング技法とのある特定の変数組み合わせに対して期待されている。ランダムフォレスト及びＳＭＯＴＥサンプリングを使用するモデル性能は、図１９Ａのグラフ１９００ａにおける混同行列によって与えられる。結果の組み合わせ全てから、ランダムフォレストアルゴリズムを使用する上位４１の変数によるＳｙｎｔｈｅｔｉｃ  Ｍｉｎｏｒｉｔｙ  Ｏｖｅｒｓａｍｐｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ（ＳＭＯＴＥ）を使用するモデル結果は、モデルの他の組み合わせと比較して、精度に関してほとんど妥協することなく不正クレームを予測するのに最適であるように見える。
【００６７】
層別抽出法によるロジスティック回帰を使用するモデル性能は、図１９Ｂのグラフ１９００ｂに示されている。結果の組み合わせ全てから、ロジスティック回帰アルゴリズムを使用する上位５０の変数による層別抽出法を使用するモデル結果は、モデルの他の組み合わせと比較して、精度に関してほとんど妥協することなく不正クレームを予測するのに２番目に良くかつ最適であるように見える。
【００６８】
ソリューションの一部として、トレードオフツールが以下に挙げられるように設計される。このツールは、利益が最大化可能であるカットオフを選択する際に役立つ。いずれの機械学習モデル展開も、タイプ１のエラーとタイプ２のエラーとの間のトレードオフを必要とする。このツールへの入力は、以下の、最終モデル、介入コスト、不正クレームコストである。下記の表は、トレードオフツールの結果を要約している。
【表３】
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【００６９】
このツールを用いて、関連システムにおいてこのモデルを適用することによって収益がチェック可能である。このツールにおける以下の３つのフィールド：カットオフ（カットオフの分類）、不正クレームのコスト、及び介入コストを単に変更する。上で見られるように、発見的モデルは、ドルの価値に関して７２％の増加をもたらしている。理論仮定として、不正クレームのコストと介入コストとの１０：１の比率を想定する。
【００７０】
上で挙げられた、記述的分析及び予備的モデルの結果に基づいて、以下の結論が導き出される。
・無故障より多い故障をもたらすＤＴＣは、合理的な精度及び最適な利益による不正クレームに多く関連していることが分かる
・ベイズのルールを使用するパターン順位付けは、非不正クレームよりも不正クレームとして圧倒的に多くフラグ設定するＤＴＣパターンを特定する際に効果的な方法であり、かつ９０％以上の精度の種々の期間にわたる一貫した結果をもたらす。
【数１１】
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【００７１】
本開示は、保証不正検出を支援するように診断トラブルコード（ＤＴＣ）を検査するシステム及び方法を提供する。例えば、企業または個人と関連付けられた保証の不正の可能性を判断するために、全ての母集団にわたるＤＴＣパターン及び／またはサービス提供会社のプールは、通常のまたは予想される修理コストを超えている企業または個人を判断して、検査されてもよい。
【００７２】
上述されるＤＴＣ分析を使用するために、車両内コンピューティングフレームワークは、ＤＴＣを含む信号を受け入れることで、車両の標準的なＤＴＣ報告機構を使用するために、システムを任意の車両に統合できるようにしてもよい。ＤＴＣに基づいて、開示されたシステム及び方法は、車両についての現在のデータ、車両について以前に記録されたデータ、他の車両について以前に記録されたデータ（例えば、母集団全体であってもよい、または１つまたは複数の性質をある車両と共有する他の車両を対象としてもよい傾向）、相手先商標製造会社（ＯＥＭ）からの情報、リコール情報、及び／または他のデータを使用して、カスタムレポートを生成してもよい。いくつかの実施例では、レポートは、外部サービスに（例えば、異なるＯＥＭに）送られてもよい、及び／またはその他の場合、ＤＴＣの将来の分析に使用されてもよい。ＤＴＣは、車両から、保証の不正を検出するための１つまたは複数のモデルを構築するために集約及び分析のための集中型クラウドサービスに送信されてもよい。いくつかの実施例では、車両は、データ（例えば、局所的に生成されたＤＴＣ）を、処理のためにクラウドサービスに送信し、かつ潜在的な故障の指示を受信してもよい。他の実施例では、モデルは、車両上に局所的に記憶され、かつ車両において発行されるＤＴＣを使用して保証の不正の確率の指示を生成するために使用されてもよい。車両は、いくつかのモデルを局所的に記憶し、かつ、車両の外部で他の（例えば、異なる）モデルを構築／更新する際に使用するためにデータをクラウドサービスに送信してもよい。クラウドサービス及び／または他の遠隔デバイスと通信する時、通信デバイス（例えば、車両及びクラウドサービス、及び／または他の遠隔デバイス）は、（例えば、データを通信するために使用される通信プロトコルに内蔵されたセキュリティプロトコルを使用して、及び／またはＤＴＣベースモデルと関連付けられたセキュリティプロトコルを使用して）データ及び／またはモデルの相互検証に参加してもよい。
【００７３】
本開示は、車両から、診断トラブルコード（ＤＴＣ）データ及び１つまたは複数のパラメータを受信することと、診断トラブルコードデータ及び１つまたは複数のパラメータに基づいて保証不正確率を判断することと、保証不正確率が閾値を超えることに応答して不正の可能性が高いことをオペレータに指示することとを含む方法を提供する。方法の第１の実施例では、方法は、さらにまたは代替的には、車両から１つまたは複数の先のＤＴＣを受信することをさらに含み、判断することは１つまたは複数の先のＤＴＣにさらに基づく。方法の第２の実施例は、オプションとして第１の実施例を含み、保証不正確率が閾値を超えないことに応答して不正の可能性が低いことをオペレータに指示することをさらに含む方法をさらに含む。方法の第３の実施例は、オプションとして、第１の実施例及び第２の実施例の１つまたは両方を含み、閾値が総コストを最小化することに基づき、総コストは、不正ではないとして特定される保証クレームのコスト、及び不正として誤って特定される保証クレームのコストに基づく方法をさらに含む。方法の第４の実施例は、オプションとして、第１〜第３の実施例の１つまたは複数を含み、指示することは画面を含むディスプレイデバイスによってオペレータに可読メッセージを表示することを含む方法をさらに含む。方法の第５の実施例は、オプションとして、第１〜第４の実施例の１つまたは複数を含み、ＤＴＣデータ及び１つまたは複数のパラメータを受信することは、コントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ）バスを介して行われる方法をさらに含む。方法の第６の実施例は、オプションとして、第１〜第５の実施例の１つまたは複数を含み、判断することは、１つまたは複数の機械学習技法によって生成される予測不正検出モデルに基づく方法をさらに含む。方法の第７の実施例は、オプションとして、第１〜第６の実施例の１つまたは複数を含み、予測不正検出モデルはランダムフォレストモデルを含む方法をさらに含む。方法の第８の実施例は、オプションとして、第１〜第７の実施例の１つまたは複数を含み、予測不正検出モデルはロジスティック回帰モデルを含む方法をさらに含む。方法の第９の実施例は、オプションとして、第１〜第８の実施例の１つまたは複数を含み、機械学習技法は、Ｋ平均法、決定木、最大関連性・最小冗長性、または相関ルールマイニングのうちの少なくとも１つを含み、機械学習技法は保証クレームデータベース上で行われる方法をさらに含む。方法の第１０の実施例は、オプションとして、第１〜第９の実施例の１つまたは複数を含み、保証クレームデータベースは、スナップショットデータ、車両タイプ、車両メーカー及びモデル、販売代理店詳細、交換部品情報、作業指図書情報、または車両動作パラメータを含む過去及び現在のＤＴＣを含む履歴データを含む方法をさらに含む。
【００７４】
本開示はまた、車両と通信するように構成される通信デバイスと、オペレータからの入力を受信するように構成される入力デバイスと、オペレータにメッセージを表示するように構成される出力デバイスと、通信デバイスを介して、複数の車両パラメータを受信する、車両パラメータに基づいて予測不正検出モデルを実行する、実行することに基づいて不正確率を判断する、不正確率が閾値を超えることに応答して不正の指示を表示する、及び、不正確率が閾値を超えないことに応答して不正ではないことの指示を表示するための、非一時的なメモリに記憶されるコンピュータ可読命令を含むプロセッサと、を備えるシステムを提供する。システムの第１の実施例では、予測不正検出モデルを実行することは、さらにまたは代替的には、車両パラメータを履歴データにおける１つまたは複数の傾向に相関させることを含み、傾向のうちの少なくとも１つは代表的な不正保証クレームであり、傾向のうちの少なくとも１つは代表的な非不正保証クレームである。システムの第２の実施例は、オプションとして第１の実施例を含み、履歴データは、保証クレーム、ならびに、スナップショットデータ、車両タイプ、車両メーカー及びモデル、販売代理店詳細、交換部品情報、作業指図書情報、または車両動作パラメータを含む過去及び現在のＤＴＣを含むシステムをさらに含む。システムの第３の実施例は、オプションとして、第１の実施例及び第２の実施例の１つまたは両方を含み、予測不正検出モデルは、ランダムフォレストモデル、ロジスティック回帰モデル、Ｋ平均法、決定木、最大関連性・最小冗長性、または相関ルールマイニングのうちの少なくとも１つを含む１つまたは複数の機械学習技法に基づくシステムをさらに含む。システムの第４の実施例は、オプションとして、第１〜第３の実施例の１つまたは複数を含み、閾値は総コストを最小化することに基づき、総コストは、不正ではないとして特定される保証クレームのコスト、及び不正として誤って特定される保証クレームのコストに基づくシステムをさらに含む。
【００７５】
本開示はまた、複数の車両パラメータと、保証クレーム履歴データにおける複数の傾向との比較に基づいて保証の不正の確率を指示することを含む方法を提供する。方法の第１の実施例では、複数の傾向は、さらにまたは代替的には、予測不正検出モデルを含み、予測不正検出モデルは、さらにまたは代替的には、１つまたは複数の機械学習技法によって保証クレーム履歴データに基づいて判断される。方法の第２の実施例は、オプションとして、第１の実施例を含み、複数の車両パラメータはＣＡＮバスを介して車両から受信され、指示することはオペレータに対して画面上にメッセージを表示することを含む方法をさらに含む。方法の第３の実施例は、オプションとして、第１の実施例及び第２の実施例の１つまたは両方を含み、機械学習技法は、ランダムフォレストモデル、ロジスティック回帰モデル、ｋ平均法、決定木、最大関連性・最小冗長性、または相関ルールマイニングの１つまたは複数を含み、車両パラメータは、スナップショットデータ、車両タイプ、車両メーカー及びモデル、販売代理店詳細、交換部品情報、作業指図書情報、または車両動作パラメータを含む過去及び現在のＤＴＣの１つまたは複数を含む方法をさらに含む。
【００７６】
実施形態の記載は、例証及び説明の目的で提示されている。実施形態に対する適した修正及び変形は、上記の説明を考慮して行われてもよい、または方法を実践することから取得されてもよい。例えば、別段記されていない限り、説明した方法の１つまたは複数は、図１を参照して説明された診断デバイス１００といった、適したデバイス及び／またはデバイスの組み合わせによって行われてもよい。方法は、記憶デバイス、メモリ、ハードウェアネットワークインターフェース／アンテナ、スイッチ、アクチュエータ、クロック回路などといった１つまたは複数のさらなるハードウェア要素と組み合わせた１つまたは複数の論理デバイス（例えば、プロセッサ）によって記憶された命令を実行することによって行われてもよい。説明した方法及び関連の操作はまた、本明細書において説明された順序に加えてさまざまな順序で、並列に、及び／または同時に行われてもよい。説明したシステムは、本質的に例示であり、追加の要素を含んでもよい、及び／または要素を省いてもよい。本開示の主題は、さまざまなシステム及び構成、ならびに開示される他の特徴、機能、及び／または性質の、新規かつ非自明の組み合わせ及び部分的組み合わせ全てを含む。
【００７７】
本明細書で使用されるように、単数で示されかつ語「ａ」または「ａｎ」が先行する要素またはステップは、このような排除が述べられていない限り、複数の上記の要素またはステップを排除しないものとして理解されるべきである。さらに、本開示の「１つの実施形態」または「１つの実施例」への言及は、示される特徴も組み込む追加の実施形態の存在を排除するものとして解釈されることは意図されない。用語「第１の」、「第２の」、及び「第３の」などは、単にラベルとして使用され、これらの対象に数値的要件または特定の位置的順序を課すことは意図されない。以下の特許請求の範囲は、特に、新規かつ非自明とみなされる上記の開示から主題を指し示すものである。
【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６Ａ】
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【図６Ｂ】
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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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【国際調査報告】
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