(57)【要約】      （修正有）【課題】対象物の性能・機能性および健全性を診断し、異常兆候が検出されたとき、その原因と結果の関係の大きさの推移を把握し、適切な時期に真の原因を確定する。【解決手段】観測データの間隔尺度変数と、異常事象と関連する順序尺度変数と、前記観測データに潜在する原因潜在変数とからなる変数取得ステップと、各構成変数間の複数の因果関係の検討候補を挙げる因果モデル設定ステップと、当該原因の事後確率を求める原因事後確率算出ステップと、当該事後確率の大きさに基づき順位を付加する因果モデル順位付けステップと、順位第1位の因果モデルから順次、分割時間帯ごとに因果関係の大きさを求める因果解析ステップを最後の分割時間帯まで繰り返し、当該因果関係の大きさの推移の妥当性を評価する因果モデル評価ステップと、妥当性に欠けると判断された場合には、順位第2位の因果モデルに対して当該分割時間帯ごとに前記因果解析ステップを繰り返す。【選択図】図１
2018005645.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物の状態変化の異常兆候を早期に検出し、当該異常兆候の推移を追跡し、当該異常兆候の原因を推定する状態監視もしくは経過観察において、
前記対象物の状態の異常兆候を、初めて検出した適切な初検知時対象時間帯において、センサ等で計測して得られる観測データの要因可能性のある間隔尺度変数と、対象物の異常事象と関連する要因群を蓄積した要因ノウハウ集やヒアリング調査の結果等に関連する順序尺度変数と、前記観測データの背後に潜在する原因等観測が困難で主観的な推測を含む潜在変数とからなる変数取得ステップと、前記変数取得ステップの各構成変数間の複数の因果関係の検討候補を挙げる因果モデル設定ステップと、前記因果モデル設定ステップにて検討候補に挙げた複数のすべての因果モデルに対して、当該原因の事後確率を求める原因事後確率算出ステップと、当該事後確率の大きさに基づき、好適な因果モデルの順位を付加する因果モデル順位付けステップと、当該順位付けによる順位第1位の因果モデルから順次、当該初検知時対象時間帯を複数の時間帯に分割し、当該分割時間帯ごとに因果関係の大きさを求める因果解析ステップを最後の分割時間帯まで繰り返し、当該順位第１位の因果モデルに対する初検知時対象時間帯における、当該因果関係の大きさの推移の妥当性を評価する因果モデル評価ステップと、当該因果モデル評価ステップにて妥当性に欠けると判断された場合には、順位第2位の因果モデルに対して当該分割時間帯ごとに前記因果解析ステップを繰り返し、妥当でない場合には次の順位の因果モデルに対して因果解析と因果モデル評価を行い、すべての因果モデルにおいて因果関係の大きさの推移が妥当でなかった場合には因果モデル創出ステップへ移行し、当該因果関係の大きさの推移が妥当である場合には、当該初検知時対象時間帯での好適な因果モデルおよび事後確率付き原因として採用・保存し、次の対象時間帯に移行し、上記変数取得ステップに戻り一連の前記する処理ステップを順次実行し、前記因果モデル評価ステップにて因果関係の大きさの妥当性が確認された場合には、当該対象時間帯での因果関係の大きさ及び原因の事後確率を有する因果関係と決定・保存し、さらに直近の少なくとも３個の対象時間帯での好適な因果モデルが同一である場合には、当該異常兆候に対する原因探索を終了とする因果モデル決定ステップと、一方、当該因果モデル決定ステップにおいて少なくとも３個の対象時間帯での因果モデルが変化して同一でない場合には、次の対象時間帯での一連の処理へ移行することを特徴とする対象物の状態変化の原因探索方法。
【請求項２】
前記請求項１の変数取得ステップにおいて、センサ等で計測して得られる観測データの間隔尺度変数については、少なくとも観測データ間の相関関係に基づく主成分分析法を応用して、正常時データの特徴量と当該観測データの特徴量との乖離度を、異常兆候有無の判定指標とする検知方法によって抽出した間隔尺度変数群を、前記初検知時対象時間帯全体もしくは以降の順次した対象時間帯における、要因可能性のある間隔尺度変数群に含むことを特徴とした対象物の状態変化の原因探索方法。
【請求項３】
前記請求項１の因果モデル設定ステップの、観測データの変数名について、前記要因ノウハウ集やヒアリング調査の結果に関連する順序尺度変数群において要因可能性が全くない変数の評定値をゼロと定義し、当該順序尺度変数群と、上記請求項２に記載の観測データの要因可能性のある間隔尺度変数群を上記順序尺度変数群と同じ段階数に評定した順序尺度変数群と、を比較して、いずれの順序尺度変数の評定値ともゼロではない変数を少なくとも2つ以上含む場合を因果関係の候補として挙げることを特徴とした対象物の状態変化の原因探索方法。
【請求項４】
前記請求項１の原因事後確率算出ステップにおいて、初検知時対象時間帯もしくは以降の順次した対象時間帯を複数の時間帯に分割し、当該分割時間帯の観測データを対象データとして、請求項２に記載の、少なくとも主成分分析法を応用した解析を実行して得られる要因可能性のある間隔尺度変数群を順序尺度変数に変換した変数群と、対象物の異常事象と関連する要因群を蓄積した要因ノウハウ集やヒアリング調査の結果に関連する順序尺度変数群との一致度を条件付確率とし、当該分割時間帯の観測データを対象データとして正常時データの特徴量と当該観測データの特徴量との乖離度の最大値の、異常兆候有無を判定するときの判定閾値に対する比率に基づいた異常生起確率を事前確率として、ベイズ推論を応用することによって当該分割時間帯における原因の事後確率を求めることを特徴とした対象物の状態変化の原因探索方法。
【請求項５】
前記請求項１の因果モデル順位付けステップにおいて、前記請求項１の因果モデル設定ステップにて挙げた複数の因果モデルすべてに対して、前記請求項４で求めた因果モデルにおける原因の事後確率の大きさにより、順序付けすることを特徴とした対象物の状態変化の原因探索方法。
【請求項６】
前記請求項１の因果解析ステップにおいて、当該初検知時対象時間帯もしくは以降の順次した対象時間帯を複数の時間帯に分割し、当該分割時間帯ごとに、前記変数取得ステップで取得した各構成変数の時間変化における標本分散および標本共分散に基づく構造分析を行うことにより、各構成変数間の因果関係の大きさを求めることを特徴とした対象物の状態変化の原因探索方法。
【請求項７】
前記請求項１の因果モデル評価ステップにおいて、当該因果モデルに対する初検知時対象時間帯もしくは以降の順次した対象時間帯における、当該因果関係の大きさの分散が設定した閾値より小さくなった時点で、安定した真の因果関係と判断することを特徴とした対象物の状態変化の原因探索方法。
【請求項８】
請求項１に記載の因果モデル創出ステップは、前記対象物の異常事象と関連する要因群を蓄積した要因ノウハウ集が存在しない場合、もしくは請求項１に記載の因果モデル設定ステップにおいて検討候補に挙げるべき因果モデルが存在しない場合、もしくは請求項１に記載の因果モデル評価ステップにおいて全ての因果モデルが妥当性に欠け、採用できる因果モデルが存在しない場合に、前記対象物の異常兆候を、初めて検出した適切な初検知時対象時間帯において、センサ等で計測して得られる関連した観測データの間隔尺度変数からなる観測データ取得ステップと、初検知時対象時間帯を複数の時間帯に分割し、前記観測データ取得ステップで得た観測データの変数群を複数のグループに分類し、それぞれのグループを観測データの背後に潜在する１要因とする潜在変数と、前記観測データの間隔尺度変数とから因果関係を構築する因果モデル構築ステップと、当該因果モデルに対して当該原因の事後確率を求める原因事後確率算出ステップと、当該分割時間帯ごとに因果関係の大きさを求める因果解析ステップと、を最後の分割時間帯まで繰り返し、当該因果モデルに対する初検知時対象時間帯全体における当該因果関係の大きさの推移結果、及び、当該原因の事後確率の推移結果として保存し、当該初検知時対象時間帯以降の、次の対象時間帯における前記観測データ取得ステップ及び前記因果モデルの因果解析ステップ及び前記原因事後確率算出ステップにおいて得られる因果関係の大きさの推移結果、及び、当該原因の事後確率の推移結果を保存し、順次、継続実行して得た各対象時間帯での因果関係の大きさ、及び、原因の事後確率の推移に対して、収束性を判定する事後確率収束判定ステップと、当該事後確率収束判定ステップにて収束したと判定された対象時間帯での因果関係の大きさ、及び、原因の事後確率を採用することを特徴とする対象物の状態変化の原因探索方法。
【請求項９】
前記請求項８に記載の因果モデル構築ステップにおいて、当該初検知時対象時間帯を複数の時間帯に分割し、当該分割時間帯における、観測データの間隔尺度変数群の時間変化に対して、因子分析を適用して得られる因子パターンに基づき、当該観測データの間隔尺度変数群を複数のグループに分類し、各グループに対応した潜在変数群を原因群とし、当該潜在変数群に対応する観測データの間隔尺度変数群を結果群とした因果モデルを構築することを特徴とした対象物の状態変化の原因探索方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象物の状態変化の原因探索方法に関する。          
【背景技術】
【０００２】
対象物、たとえばプラント装置、航空機、空調設備などの機械・電気・燃焼・制御システム系から成る生産・運輸・住環境・サービス分野での構成機器、および、人体の臓器・消化器・循環系・脳/神経系・免疫系・精神系等、の状態変化に関連するデータや情報を取得して、対象物の性能、機能性および健全性を診断し、異常兆候が検出されれば、当該原因を探索して、適切な時期に保全、補修、新品との交換もしくは適宜な医療・保健処置を決定、実施して改良・復旧・治癒・回復を図っている。上記の対象物の診断においては、各目的とする検査項目に応じたデータの採取や計測、サンプルの採取・分析、ヒアリング調査（問診）などを行い、当該入手したデータや情報を必要に応じて加工・変換し、予め設定した目標値もしくは上限値／下限値との比較、もしくは故障要因ノウハウ集あるいはトラブルシューティング集などとの照合、もしくは当該専門家のノウハウや経験知に基づいて行っている。
例えば、前記プラント装置ではシステムパラメータとして、各温度、各圧力、各流量、各液レベル、プラントの製品品質（純度、物理化学的性能など）に関連するデータを取得し、取得されたデータを所定の閾値と比較することにより異常の有無を判定している。しかし、所定の閾値との比較からの警報発令の時点では、異常種別によっては故障もしくは事故発生のリスクが大きく、特に複雑化したプラント装置においては、因果関係が多重になっていて原因が不確定な場合も多い。従来技術では、定常からのズレを検知する手法が基本であるため、非定常状態の発生の検出が遅れること、異常兆候の因果関係を効率的に探索できない、もしくは当該原因の確定及び生起確率を精度良く定量化できず、プロセス異常のリスク低減に限界があるという課題があった。
【０００３】
また前記人体の検診データとしては、物理的な計測（身長、体重、血圧など）・血液や尿検査の結果・超音波画像、ＣＴ画像撮影などの科学的検査もしくは分析結果および専門技師による読影結果に基づき、担当医師が問診結果などを勘案して総合的に診断を行っている。しかも、上記した従来の医療分野での診断はEBM(Evidence Based Medicine;証拠に基づく診療行為)の手法が薬剤の治療効果やガン検診などでは有用である場合もあるが、「スクリーニング→単一の目標疾患→治療」というシンプルなモデルではなく、「スクリーニング→危険因子の同定→治療→複数の目標疾患」という多段階のモデルを考えることになる場合には、複雑な因果関係を客観的に構築することが必要になり、その方法論をいかに確立するか、に課題があった。  
また、ある疾病の治療段階もしくは治療後における保健指導の有効性に関する評価方法の確立、あるいは生活習慣病からさまざまな疾病を引き起こさないように、病気予防という観点からの健康管理手法の高度化には、取り扱う変数の種類が間隔尺度変数、順序尺度変数、さらに潜在変数と多岐にわたっていること、また基本健診の目的が現時点での病気の発見だけではなく、将来の発症リスクを予測・評価することにあることなどを鑑みると、従来技術では、因果関係の客観的で効率的な構築、及び、当該原因の確定及び生起確率の定量化が困難であるという課題があった。
【０００４】
前記プラント装置に対する課題を解決すべく、株式会社東芝から“プラント機器管理装置”として提案されている（特許文献１：特許第4056032号）。本従来技術では、プラント機器の経年劣化状態を評価し、その影響を評価することにより点検時期を判定するわけだが、下記する２つの大きな課題がある。
まず、前記特許文献１では点検結果が正常範囲を逸脱している場合を想定し、監視データもしくは劣化データの評価は特定の運転条件における積算時間および延べ起動停止回数に基づいており、運転中に不断に異常兆候を早期に検出するための配慮に欠け、また各データの評価精度が悪く実用性に欠けている。
２つ目の課題としては次に述べることが挙げられる。予め点検結果の逸脱項目に相当する故障モードの影響を分析したＦＭＥＡ(Failure Mode & Effects Analysis)データを有しておき、当該系統や他のプラント機器へ与える影響を評価し、予め故障原因とその結果との肝心な因果関係はFTA(Fault Tree Analysis )データにて記述したものに限定されており、上記ＦＭＥＡデータは対象製品（システム）ごとに、故障モードとその発生頻度や原因及び影響度合いなどを表形式にまとめて、当該製品（システム）の設計開発段階に活用している。一方、ＦＴＡ(Fault Tree Analysis )データはトップダウン的に最も重大な故障や不具合事象を出発点にして考えられる原因全てを網羅し、故障と原因を論理ダイアグラムで結びつけたものである。したがって、上記いずれも当該対象物の現在および直近で得られている観測データの変数群や潜在する要因群と、を取り扱って原因探索を行うといった配慮がなされていない。
つまり、多種多様な構成機器の多くの劣化モードが進展する際に、得られる観測データ群には原因になる変数群と、結果もしくはそれに近い変数群が入り混じって、時間とともに変化しているので、特許文献１記載の、既存の点検結果とその分析結果とに基づいた形式的な上記２種のデータベースの適用では、因果関係の実用的な探索は限定的である。さらに、劣化進行におけるプラント緊急停止となる確率を出力するように提案しているが、経年劣化評価結果と故障モードの影響分析データもしくは異常原因と当該結果の因果関係から、当該緊急停止に至る確率を算出すると記載されているのみであり、具体的な開示は見当たらず、しかも基準としているのはあくまで上記ＦＭＥＡデータとＦＴＡデータであり、本発明の目的、課題は解決できないことは明らかである。
【０００５】
また、三菱重工業株式会社は“原動機プラントの故障診断装置”(特許文献２：特開平7-239254)を提案している。本従来技術では診断項目、故障項目及び、診断項目と故障項目との因果関係等が予め設定されていて、診断項目の定性的な異常度（たとえば、Ａ信号排ガス温度 高 ）と故障項目（たとえば、燃料過大）との間に０〜１間の数値が診断データとして予め決められているのみである。（上記の特許文献２の（００２１）表１）
したがって、本従来技術では、実運転中の観測データに存在（潜在）する原因変数と複数の結果変数との因果関係に対して柔軟な対応の配慮がなされておらず、実用的な因果関係の探索は不可能である。また、診断項目と故障項目との関係が特許文献２の中の表１に示すように固定されており、したがって、当該表１に記載されていない異常事象には適用は不可能である。さらに、異常兆候発生から劣化がさらに進展する間に因果関係も強弱を繰り返えし、複数の結果変数に影響が現れてくる程度も変化するが、そのような状態変化に呼応して因果関係を追跡することは困難であるという課題がある。
【０００６】
また、山本隆義は“プラント装置の統括的診断方法、及び、プラント装置の統括的診断装置”（特許文献３：特許第5753301号）を提案している。本従来技術では観測データ間の相関関係に基づき主成分分析法を応用して、正常時データの特徴量と当該観測データの特徴量との乖離度を、異常兆候有無の判定指標とする検知方法を行って、当該乖離度が判定閾値を超えた場合には“異常兆候あり”と判定するとともに、異常兆候に関連する観測データの変数群の候補を挙げるとしている。しかしながら、当該異常兆候の早期検出には有効で、観測データ変数群の中から候補となる変数群を挙げることは可能であっても、当該候補変数間の因果関係は不明であり、したがって当該異常兆候の原因探索は困難である。
【０００７】
前記医療分野における課題を解決すべく、株式会社日立製作所は、“医療データ分析システム、及び医療データを分析する方法”（特許文献４：特開2015-90689）によって、因果関係や病態の遷移の様子を容易に把握することができる予測モデルを自動的に、かつ効率よく作成し、効率的・効果的な保険事業を実践することを提案している。
本従来技術では、被保険者の過去の健診情報やレセプト情報の項目を確率変数としたノード、当該ノード間の依存関係をエッジとして表現したグラフと、条件付確率テーブルより成るモデルを作成し、医療費への影響に基づいて各ノードの重要度を算出している。肝心のノード間の依存度については、レセプト情報の全事例（被保険者）の平均値を用いて項目間の依存度を表しているため、各個人の年齢・性別・疾病構造・生活習慣・検査値・処方の関連構造は、上記平均的な依存度とは乖離している場合がほとんどであり実用性に欠ける。また、ノード間依存度を求めるための条件付確率テーブルは、あくまで過去のレセプト情報などの診療結果から求めた確率であり、現状での、ある患者の発症程度、その原因推定あるいは治療期間における保健指導における因果関係の構築という観点に欠けている。さらに、原因と結果との直接的な関係に加えて、交絡変数もしくは中間変数と呼ばれる第３の変数の存在による間接的な関係についての配慮がなされておらず、またさらに、観測データに付随する変動誤差に対する配慮にも欠けている。
【０００８】
また、従来の因果推論では、非特許文献１：共分散構造分析（事例編）の“まえがき“にも記載されているように、共分散構造分析は柔軟なモデル構成力を有しており、応用範囲も心理学・教育学・社会学・経済学・工学・医学・保健学など非常に多岐に渡っているが、実質科学的に有効なモデルをいかに構成するかという観点からは、個々のモデル構成に際して苦労した点・工夫・留意点等積み上げてきてはいるが、有効なモデル構成のテクニック等が広まらず、残念な状態にある。具体的には、後述する３つの課題がある。
まず、因果推論では因果モデルを設定して因果関係の大きさなどを推定するわけだが、原因系および結果系の変数の個数が増えると、当該複数の変数間を繋ぐ線の本数及び矢印のひき方から、因果モデルの個数は指数関数的に増加する。たとえば、変数の個数が４個でも、変数間の繋ぎは 4*3=12本考えられ、矢印のひき方により 212 (4,096)通りの多くの因果モデルの個数になってしまう。現実の対象物の状態を診断・評価する際に関連する変数の数は、４個より大きな個数となる場合が多く、従来の因果推論を適用する際に、多くの因果モデルの中からより的確な因果モデルを絞り込むための、前選択手法の実用化が課題となっている。
２番目の課題は、因果モデルを設定し、観測データから求めた分散や共分散を用いて因果解析を行うことにより、変数間の関係の大きさは算出できても、結局のところ当該原因系変数が、当該異常兆候の真の原因である生起確率を明確に算出することができないという課題がある。
３番目の課題は、対象物の時間経過における状態変化に対して、各対象時間帯での因果モデルは同一とは限らず、特に原因系変数は変容する場合があり、原因の絞込の過程が複雑になり安定した因果関係への収束が得られない恐れがあった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
特許文献１：特許第4056032号
特許文献２：特開平7-239254
特許文献３：特許第5753301号
特許文献４：特開2015-90689
【非特許文献】
【００１０】
非特許文献１：共分散構造分析（事例編）豊田秀樹著2003年6月20日  
北大路書房
非特許文献２：共分散構造分析「入門編」豊田秀樹著  2011年7月20日
朝倉書店
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
対象物の性能・機能性および健全性を診断し、異常兆候が検出されたとき、その原因と結果の関係の大きさの推移を把握し、適切な時期に真の原因を確定し、当該原因に対応した保全、補修、新品との交換・もしくは適宜な医療、保健処置を実施するといった柔軟で汎用的な対応は困難であった。
なぜなら、多種多様な構成機器の多くの劣化モードもしくは人体の臓器・消化器・循環系・脳/神経系・免疫系・精神系等、の疾病モードが好転もしくは悪化する際に、得られる観測データ群には原因になる変数群と、結果もしくはそれに近い変数群、さらに当該観測データに潜在している要因となる変数群が入り混じって、時間とともに変化しているので、既存の点検もしくは検診結果とその分析結果とに基づいた形式的なＦＭＥＡやＦＴＡデータベースもしくは医療分野でのＥＢＭのデータベースの単なる適用では、現実の複雑な因果関係の探索は困難であるからだ。
また、診断項目と故障項目との因果関係などが予め設定されており、診断項目の定性的な異常度と故障項目との間に０〜１間の数値が求まるといった手法では上記に記載した柔軟で汎用的な対応は困難であった。
【００１２】
また、対象プラント装置の本体装置内の温度、圧力、組成、滞留時間などの異常兆候の発生が周辺の回転機械の運転状態に及ぼす影響や、逆に周辺の回転機械の異常兆候の発生が本体装置内の温度、圧力、組成、滞留時間などに及ぼす影響を考慮し、相互に関連する異常兆候の発生を検出することは可能であっても、当該異常兆候の原因との因果関係の推移や当該原因の生起確率を求めることは困難であった。
【００１３】
また、医療分野において、被保険者の過去の検診情報やレセプト情報の項目をノードとし、当該ノード間の依存関係をエッジとするグラフと、条件付確率テーブルを用いて各ノードの重要性を評価している。しかしながら、肝心のノード間の依存度は全被保険者の各種検診項目などの平均値を適用するために、各患者に対するノード間の依存度と、現状での発症程度、その原因推定あるいは治療期間における保健指導における因果関係の構築という観点に欠けている。さらに、原因と結果との直接的な関係に加えて交絡変数もしくは中間変数と呼ばれる第３の変数の存在による間接的な影響評価が考慮されておらず、「スクリーニング→危険因子の同定→治療→複数の目標疾患」という多段階のモデルにおける複雑な因果関係を客観的に構築することが困難であった。  
【００１４】
また、医療分野における治療後もしくは治療中では、患者の摂食状況による治癒の加速もしくは免疫性の向上による回復力を強化するための栄養指導・管理は重要な処置であるばかりではなく、さまざまな疾病の発症を回避するための健康維持・未病の解消に不可欠である。しかしながら、摂食物の種類、摂取量などと、治療後もしく治療中の疾患部位の状態変化との因果関係を把握しながら栄養指導・管理の評価を行うための具体的な手法の構築は困難であった。
【００１５】
本発明は、かかる課題に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは簡便かつ安定的で実用に供することが可能な対象物の状態変化の因果関係を追跡し、原因探索とその生起確率を提供することにある。つまり、下記を特徴とする手法である。
・対象物の異常兆候を検知した後、多くの因果モデルの中から適切なモデルをスクリーニング（ふるいわけ）し、順次付けを行うことにより効率的な因果解析ができること
・要因ノウハウ集など過去からの知見にて得られている関連変数と、異常兆候の検出時に抽出した変数との一致度に基づき、推定した原因の生起する事後確率の情報提供ができること
・一方、過去からの要因ノウハウ集などの知見が存在しない場合においても、因果関係の探索と原因の事後確率の推定が可能であること。
・傾向監視もしくは経過観察によって、異常事象の原因とその事後確率を追跡し、収束判定後に的確な保全・処置などの情報提供ができること
【課題を解決するための手段】
【００１６】
主たる本発明は、対象物の状態変化の異常兆候を早期に検出し、当該異常兆候の推移を追跡し、当該異常兆候の原因を推定する状態監視もしくは経過観察において、前記対象物の状態の異常兆候を、初めて検出した適切な初検知時対象時間帯において、センサ等で計測して得られる観測データの要因可能性のある間隔尺度変数と、対象物の異常事象と関連する要因群を蓄積した要因ノウハウ集やヒアリング調査の結果等に関連する順序尺度変数と、前記観測データの背後に潜在する原因等観測が困難で主観的な推測を含む潜在変数とからなる変数取得ステップと、前記変数取得ステップの各構成変数間の複数の因果関係の検討候補を挙げる因果モデル設定ステップと、前記因果モデル設定ステップにて検討候補に挙げた複数のすべての因果モデルに対して、当該原因の事後確率を求める原因事後確率算出ステップと、当該事後確率の大きさに基づき、好適な因果モデルの順位を付加する因果モデル順位付けステップと、当該順位付けによる順位第1位の因果モデルから順次、当該初検知時対象時間帯を複数の時間帯に分割し、当該分割時間帯ごとに因果関係の大きさを求める因果解析ステップを最後の分割時間帯まで繰り返し、当該順位第１位の因果モデルに対する初検知時対象時間帯における、当該因果関係の大きさの推移の妥当性を評価する因果モデル評価ステップと、当該因果モデル評価ステップにて妥当性に欠けると判断された場合には、順位第2位の因果モデルに対して当該分割時間帯ごとに前記因果解析ステップを繰り返し、妥当でない場合には次の順位の因果モデルに対して因果解析と因果モデル評価を行い、すべての因果モデルにおいて因果関係の大きさの推移が妥当でなかった場合には因果モデル創出ステップへ移行し、当該因果関係の大きさの推移が妥当である場合には、当該初検知時対象時間帯での好適な因果モデルおよび事後確率付き原因として採用・保存し、次の対象時間帯に移行し、上記変数取得ステップに戻り一連の前記する処理ステップを順次実行し、前記因果モデル評価ステップにて因果関係の大きさの妥当性が確認された場合には、当該対象時間帯での因果関係の大きさ及び原因の事後確率を有する因果関係と決定・保存し、さらに直近の少なくとも３個の対象時間帯での好適な因果モデルが同一である場合には、当該異常兆候に対する原因探索を終了とする因果モデル決定ステップと、一方、当該因果モデル決定ステップにおいて少なくとも３個の対象時間帯での因果モデルが変化して同一でない場合には、次の対象時間帯での一連の処理へ移行することを特徴とする対象物の状態変化の原因探索方法である。
【００１７】
本発明の他の特徴については、本明細書及び添付図面の記載により明らかにする。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の要因ノウハウ集が存在する場合の原因探索手法のフローチャートである。
【図２】本実施例１で要因ノウハウ集が存在する場合の因果モデルＡである。
【図３】本発明の要因ノウハウ集が存在しない場合の原因探索手法のフローチャートである。
【図４】本実施例２で要因ノウハウ集が存在しない場合の因果モデルＣである。
【図５】本実施例１及び２での海水淡水化プラントの系統図である。
【図６】本実施例１及び２での海水淡水化プラントの異常兆候に関連する観測変数群、及び、各異常度の５段階評定を示す。
【図７】本実施例１で要因ノウハウ集が存在する場合の他の因果モデルＢである。
【図８】本実施例１での因果モデルＡとＢの比較・選定に関する事後確率を示す。
【図９】本実施例１で因果モデルＡの因果関係の大きさの時間推移を示す。
【図１０】本実施例１で因果モデルＡの因果関係の大きさの分散の時間経過を示す。
【図１１】本実施例２で因果モデルＣを創出し、要因別の事後確率の推移を示す。
【図１２】本実施例２で因果モデルＣの因果関係の大きさの推移を示す。
【図１３】本実施例２で因果モデルＣの因果関係の大きさの分散の時間経過を示す。
【図１４】本実施例３での因果モデルＤを示す。
【図１５】本実施例３での因果モデルＥを示す。
【図１６】本実施例３での因果モデルＤと因果モデルＥとの比較・選定に関  する事後確率を示す。
【図１７】本実施例３で因果モデルＥの因果関係の大きさの推移を示す。
【図１８】本実施例３で因果モデルＥの因果関係の大きさの分散の時間経過を示す。                    (表１）本実施例１の海水淡水化プラント異常時における要因ノウハウ集の一例である。                       （表２）本実施例１，２の海水淡水化プラント異常兆候検出時に得た各観測変数の異常度を５段階評定にて示すものである。   （表３）本実施例２での探索的因子分析による因子選定の結果を示す。       （表４−Ｄ）本実施例３で因果モデルＤにおける事前確率を示す。    （表４−Ｅ）本実施例３で因果モデルＥにおける事前確率を示す。  （表５−Ｄ）本実施例３で因果モデルＤにおける条件付確率算出のための  影響度の減少割合を示す。（表５−Ｅ）本実施例３で因果モデルＥにおける条件付確率算出のための影響度の減少割合を示す。（表６−Ｄ）本実施例３で因果モデルＤにおける条件付確率算出のための基本となる条件付確率を示す。（表６−Ｅ）本実施例３で因果モデルＥにおける条件付確率算出のための基本となる条件付確率を示す。（表７）本実施例３で因果モデルＥの大腸ガン状態に関連する摂食状況の推移を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
本明細書及び添付図面の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。
【００２０】
対象物の状態変化の異常兆候を早期に検出し、当該異常兆候の推移を追跡し、当該異常兆候の原因を推定する状態監視もしくは経過観察において、前記対象物の状態の異常兆候を、初めて検出した適切な初検知時対象時間帯において、センサ等で計測して得られる観測データの要因可能性のある間隔尺度変数と、対象物の異常事象と関連する要因群を蓄積した要因ノウハウ集やヒアリング調査の結果等に関連する順序尺度変数と、前記観測データの背後に潜在する原因等観測が困難で主観的な推測を含む潜在変数とからなる変数取得ステップと、前記変数取得ステップの各構成変数間の複数の因果関係の検討候補を挙げる因果モデル設定ステップと、前記因果モデル設定ステップにて検討候補に挙げた複数のすべての因果モデルに対して、当該原因の事後確率を求める原因事後確率算出ステップと、当該事後確率の大きさに基づき、好適な因果モデルの順位を付加する因果モデル順位付けステップと、当該順位付けによる順位第1位の因果モデルから順次、当該初検知時対象時間帯を複数の時間帯に分割し、当該分割時間帯ごとに因果関係の大きさを求める因果解析ステップを最後の分割時間帯まで繰り返し、当該順位第１位の因果モデルに対する初検知時対象時間帯における、当該因果関係の大きさの推移の妥当性を評価する因果モデル評価ステップと、当該因果モデル評価ステップにて妥当性に欠けると判断された場合には、順位第2位の因果モデルに対して当該分割時間帯ごとに前記因果解析ステップを繰り返し、妥当でない場合には次の順位の因果モデルに対して因果解析と因果モデル評価を行い、すべての因果モデルにおいて因果関係の大きさの推移が妥当でなかった場合には因果モデル創出ステップへ移行し、当該因果関係の大きさの推移が妥当である場合には、当該初検知時対象時間帯での好適な因果モデルおよび事後確率付き原因として採用・保存し、次の対象時間帯に移行し、上記変数取得ステップに戻り一連の前記する処理ステップを順次実行し、前記因果モデル評価ステップにて因果関係の大きさの妥当性が確認された場合には、当該対象時間帯での因果関係の大きさ及び原因の事後確率を有する因果関係と決定・保存し、さらに直近の少なくとも３個の対象時間帯での好適な因果モデルが同一である場合には、当該異常兆候に対する原因探索を終了とする因果モデル決定ステップと、一方、当該因果モデル決定ステップにおいて少なくとも３個の対象時間帯での因果モデルが変化して同一でない場合には、次の対象時間帯での一連の処理へ移行することを特徴とする対象物の状態変化の原因探索方法である。
かかる対象物の状態変化の原因探索方法によれば、対象物の異常兆候の検出時以降において、原因系変数と結果系変数との因果関係の大きさというミクロ的な観点で、当該原因の事後確率の定量化というマクロ的な観点での検討が可能となり、傾向監視もしくは経過観察での異常兆候の進展もしくは悪化に沿った因果関係の追跡によって、的確な時期に最適な対策・処置の立案とその実施が実用的なものとなる。
【００２１】
また、前記の変数取得ステップにおいて、センサ等で計測して得られる観測データの間隔尺度変数については、少なくとも観測データ間の相関関係に基づく主成分分析法を応用して、正常時データの特徴量と当該観測データの特徴量との乖離度を、異常兆候有無の判定指標とする検知方法によって抽出した間隔尺度変数群を、前記初検知時対象時間帯全体もしくは以降の順次した対象時間帯における、要因可能性のある間隔尺度変数群に含むことを特徴とする。
かかる場合には、当該異常兆候に関連する原因系変数群および結果系変数群を絞り込むので、効率的な因果モデルの設定が可能になる。
【００２２】
また、前記の因果モデル設定ステップの、観測データの変数名について、前記要因ノウハウ集やヒアリング調査の結果に関連する順序尺度変数群において要因可能性が全くない変数の評定値をゼロと定義した順序尺度変数群と、前記のパラグラフ（００２１）に記載した観測データの要因可能性のある間隔尺度変数群を上記順序尺度変数群と同じ段階数に評定した順序尺度変数群と、を比較して、いずれの順序尺度変数の評定値ともゼロではない変数を少なくとも2つ以上含む場合を因果関係の候補として挙げることを特徴とする。
かかる場合には、複数の因果モデル群の中で、要因ノウハウ集やヒアリング調査結果をより良く反映した因果モデルの選択が可能となる。
【００２３】
また、前記原因事後確率算出ステップにおいて、当該初検知時対象時間帯もしくは以降の順次した対象時間帯での異常兆候の進展度合いに応じて、前記の因果モデル順位付けステップに記載のベイズ推論を応用することによって算出した事後確率の大きさを算出することを特徴とする。
かかる場合には、対象物の異常兆候の状態変化に応じて、因果関係を追跡しつつ、当該因果モデルに設定されている原因の事後確率を得ることが可能となる。
【００２４】
また、前記の因果モデル順位付けステップにおいて、センサで計測して得られる関連した観測データの中で、初検知時対象時間帯全体もしくは以降の順次した対象時間帯における要因可能性のある間隔尺度変数群を順序尺度変数に変換した変数群と、対象物の異常事象と関連する要因群を蓄積した要因ノウハウ集やヒアリング調査の結果に関連する順序尺度変数群との一致度を条件付確率とし、前記の異常兆候有無を判定するときの判定閾値に対する、当該初検知時対象時間帯全体もしくは以降の順次した対象時間帯での特徴量乖離度の最大値の比率に基づいた異常生起確率を事前確率として、ベイズ推論を応用することによって算出した事後確率の大きさにより、前記因果モデル設定ステップにて挙げた複数の因果モデルすべてに対して、順序付けすることを特徴とする。
かかる場合には、前記因果モデル設定ステップにて挙げた複数のすべての因果モデル群の中で、異常兆候事象における原因系変数と結果系変数との関係性を確率の観点から順位を付けるので因果解析ステップの効率的な適用が可能となる。
【００２５】
また、前記の因果解析ステップにおいて、当該初検知時対象時間帯もしくは以降の順次した対象時間帯を複数の時間帯に分割し、当該分割時間帯ごとに、前記変数取得ステップで取得した各構成変数の時間変化における標本分散および標本共分散に基づく構造分析を行うことにより、各構成変数間の因果関係の大きさを求めることを特徴とする。
かかる場合には、対象時間帯での各原因系変数や結果系変数の、時間変化における実データの変動に基づく因果関係の大きさを得ることが可能となる。
【００２６】
また、前記因果モデル評価ステップにおいて、当該因果モデルに対する初検知時対象時間帯もしくは以降の順次した対象時間帯における、当該因果関係の大きさの分散が設定した閾値より小さくなった時点で、安定した真の因果関係と判断することを特徴とする。
かかる場合には、当該対象時間帯での因果関係の大きさから当該異常兆候の原因を推定することが可能となる。
【００２７】
また、前記因果モデル決定ステップにおいて、少なくとも直近の３個の対象時間帯における因果関係の大きさの妥当性が得られた因果モデルが同一である場合には当該異常兆候に対する原因探索結果が妥当であるとすることを特徴とする。
かかる場合には、前記因果モデル評価ステップにより得られる単独の対象時間帯での因果関係の妥当性に基づき、３個の対象時間帯での因果関係の大きさ及び事後確率の中で、平均値もしくは中央値などの代表値をどう選ぶかについては当該対象物の重要性や位置づけなどから決める尤度を持ち、当該異常兆候に対して、安定した信頼性の高い原因確定が可能となる。
【００２８】
また、因果モデル構築ステップにおいて、対象物の異常兆候を、初めて検出した適切な初検知対象時間帯における、センサ等で計測して得られる関連した観測データと、前記観測データの変数群を複数のグループに分類し、それぞれのグループを観測データの背後に潜在する１要因とする潜在変数とし、前記観測データの間隔尺度変数とから因果モデルを構築することを特徴とする。
かかる場合には、対象物の異常状態に関する要因ノウハウ集が存在しない場合や妥当な因果モデルが見当たらない場合にも当該異常兆候に関する因果関係の構築および原因の事後確率の推定が可能となる。
（対象物の状態変化の原因探索方法の全体フローについて  その１）
図１に、対象物の状態変化の原因探索方法のフローチャートを示す。
【００２９】
対象物の異常兆候を初めて検知したときに、変数取得ステップ１にて関連する観測変数の取り込みと、当該状態変化の背後に潜在する潜在変数の選定とを行う。ステップ２では要因ノウハウ集に記載の異常項目もしくは故障項目と、当該項目に関連する観測変数の関係の大きさを（例えば５段階評定して）順序尺度変数として得点化する。あるいは対象物や対象分野によっては質問やヒアリング、問診を行って得た調査結果を（例えば５段階評定して）同じく順位尺度変数として得点化する。
そして、上記ステップ１にて取り込んだ観測変数と潜在変数、および、上記ステップ２の異常もしくは故障に関連する観測変数の順序尺度変数もしくは調査結果の順序尺度変数とから、原因系変数および結果系変数を考慮して因果モデルの構築、設定を行う。この過程がステップ３であり、通常複数の因果モデルが構築・設定される場合が多い。もし、ステップ４で原因―結果系の因果モデルの構築・設定が困難な場合には、ステップ１８の因果モデル創出ステップへ進む。
【００３０】
前記ステップ１で取り込んだ観測変数の間隔尺度変数を例えば５段階評定にて順序尺度に変換して得られた得点と、ステップ２にて得られた異常もしくは故障項目に関連する観測変数を同じく例えば５段階評定にて順序尺度に変換した得点との、各変数における差異の大きさ、および、対象物が異常兆候にあると検知した場合の異常度合（例えば異常判定閾値との比率）に基づき、ベイズ推論を応用して、当該対象時間帯全体における原因―結果系の事後確率を算出する。この過程がステップ５で、すべての因果モデルについて求める。
【００３１】
このベイズ推論を応用した原因―結果系の事後確率の算出方法について、図２に示す因果モデルＡを例にとり詳述する。
ベイズ推論を応用する際には、事前確率と条件付確率の考え方や設定に留意が必要である。
つまり、事前確率は主観的確率とも呼ばれ、ベイズ推論適用性に大きく影響するわけであるが、本発明では当該異常度合に基づき客観的に（数１）にて定義することに
よって、対象物の状態がどの程度の異常兆候にあるのかを反映することになる。なぜならば、例えば図２に示す因果モデルにおいて、（数１）での事前確率P(f1,f2)は異
常度β=1；つまり異常判定閾値に到達したときには 確率0.5 （原因推定に関して何の情報もなければ、当該要因が真の原因である確率は中立的であること）になり、その後の傾向監視において異常度が大きくなっていくにしたがって、事前確率は 1.0 に漸近してゆく（当該要因が、真の原因である確率が確からしくなっていく）。
【００３２】
次に、条件付確率は当該因果モデルにおける、異常度に関連する観測変数の中で関係性を示す順序尺度分布と要因ノウハウ集での観測変数の重み分布との絶対差の、関連するすべての観測変数の順序尺度が最大値（ここでは５段階評定なので）５となるとした絶対差の総和に対する比率に基づくこととする。具体的には（数２）に示している。
これは当該対象時間帯において、状態診断の結果で得られた関連する観測変数の順序尺度分布と、要因ノウハウ集で想定できる要因項目である観測変数の順序尺度分布との一致度と定義するものである。つまり、当該因果モデルで想定した原因群とした条件のもとで観測される変数群が生起する確率を推測するのである。
【００３３】
次に、全確率は、要因ノウハウ集記載のすべての原因候補 f についての順序尺度と当該対象時間帯での状態診断の結果で関連するすべての観測変数の順序尺度とを加えた総和に対して、原因変数群の順序尺度と上記要因ノウハウ集記載のすべての原因候補 f の順序尺度とを加えた総和の比率と定義する。具体的には（数３）に示している。
これは、考えられるすべての原因群に関連した観測変数の順序尺度の総和に対して、当該因果モデルで想定される関連する観測変数の順序尺度の占める割合を考慮することにより、当該対象時間帯における事後確率を求める基準とすることができる。
【数１】
2018005645.tif 000003
【数２】
2018005645.tif 000004
【数３】
2018005645.tif 000005
【数４】
2018005645.tif 000006
以上の手順と計算定義から、対象時間帯における観測データが得られたという条件下で、当該因果モデルＡで想定する要因群が生起している事後確率を（数４）によって得ることができるようになる。
【００３４】
前記ステップ５は、ステップ３で構築・設定したすべての因果モデルに対して適用され、それぞれの因果モデルの事後確率を算出・保存し、最も大きな事後確率を有する因果モデルから順位を付加する。これがステップ６である。
そして、順位が第１位の因果モデルについて、即ちステップ８以降のステップを処理してゆき、当該因果モデルに関する解析結果をステップ１２にて評価を行い、妥当であれば当該対象時間帯での因果解析を終了するが、妥当ではない場合にはステップ７に戻り次の順位の因果モデルの処理へ移行する。 
【００３５】
さて、因果モデルについての具体的な解析方法について図２を用いて説明する。この図２の因果モデルＡは海水淡水化プラントでのベント不良の異常兆候に関して要因ノウハウ集での異常項目とそれに関連する観測変数を選択して組み立てたものであり、前出の特許文献３の実施例記載の図１８に示す個別乖離度ＤＩ値で表す観測変数を参照したものである。
潜在変数f1はベント不良、f2はレベル変動を示し、観測変数V1は蒸発室冷却管出口温度T1、V2はブラインヒータへの蒸気流量Fs、V3は同ヒータの蒸気温度Ts、V4はＢＲＰの出口圧力P1、V5は淡水純度を示す。誤差変数は、d2、e1、e2、e3、e4、e5 で表している。
【００３６】
図２に示す潜在変数間、潜在変数と観測変数間、観測変数間の矢印に沿って、構造方程式
を（数５）によって組み立てる。これが図１のフローチャートでのステップ８に相当する
。
【数５】
2018005645.tif 000007
因果解析については、非特許文献２：共分散構造分析「入門編」豊田秀樹著  2011年7月20日  朝倉書店の例えば“第４章潜在変数と測定方程式”（p.51〜）に記載されている手順を適用すればよい。
【００３７】
次に、構造方程式（数５）に応じて観測変数の共分散構造は以下の（数６）に示す分散・
共分散で与えられる。
【数６】
2018005645.tif 000008
【００３８】
次に、観測変数V1、V2、V3、V4、V5の計測データの時間変化から、それぞれの分散S12、S22、S32、S42、S52 および 共分散S12、S13、S14、S15、S23、S24、S25、S32、S34、S35、S45が求まるので、これらの標本分散・標本共分散を上記の（１）式〜（１５）式の分散および共分散に代入し、推定量として利用する。
つまり、以下の（数７）に示すように、各分割時間帯での観測変数の計測データから得
た標本分散、標本共分散を、（数６）の左辺に代入することによって、（数６）の（１）
式〜（１５）式の連立方程式を解くことになる。
【００３９】
図２に示す因果モデルＡの各因果関係の大きさは、αa21、αb11、αb42、αb52、
αc21、αc31 の6個と、各変数への誤差変動を表すSUM2f1、SUM2(d2)、SUM2(e1)、SUM2(e2)、SUM2(e3)、SUM2(e4)、SUM2(e5)の7個との合計13個の未知数に対して、構造方程式に基づく共分散構造における方程式の数は15個であり、未知数の個数より多いから解を得ることができる。なお、標準偏差σは、SもしくはSUMで表記している場合もある。
この計測データの時間変化の取得は、ステップ９にて各分割時間帯を順次進め、当該因果解析ステップ１０を実行し、当該対象時間帯が終了するまで繰り返す。
【数７】
2018005645.tif 000009
【００４０】
ステップ１０の因果解析が、当該対象時間帯全体においてステップ１１の判定により終了した場合には、ステップ１２にて当該因果モデルＡの妥当性を評価する。この評価は、当該因果モデルＡのすべての因果関係の大きさの、ステップ９の各分割時間帯の遷移につれての変動が安定しているか否かに着目して行うものである。
具体的には、当該対象時間帯全体における分散が、予め設定した収束判定閾値を超えているときには、ステップ７にて次の順位の因果モデルでの解析に移行する。収束判定閾値未満であれば、因果解析は収束したものと判定し、対象時間帯における因果関係の大きさおよび事後確率を確定・保存し、また、ステップ１３で３個の対象時間帯での一連の処理が完了していない時には、次の対象時間帯での一連の処理を実施して、少なくとも３個の対象時間帯での因果解析結果および事後確率を求める。
そしてステップ１４で、直近の少なくとも３個の対象時間帯での因果モデルが同一である場合には、当該異常兆候に対する原因探索を終了とするが、当該３個の因果モデルが同一でない場合には、ステップ１５にて次の対象時間帯へ進み、前記一連の処理を行う。
【００４１】
（対象物の状態変化の原因探索方法の全体フローについて  その２）
図１の対象物の状態変化の原因探索フローチャートにおける、因果モデル創出ステップの構成を図３に示す。これは、予め要因ノウハウ集などの前置情報が存在しない場合でも因果関係を構築し、因果連鎖を推定することを可能とするものである。
【００４２】
観測変数間の相関関係は、背後に少数の潜在変数が存在し、影響を与えることによって生じていると想定される。対象物の状態に異常兆候が検出されたとき、当該状態変化の検出に関連する観測変数を、観測データ取得ステップ１にて当該対象時間帯で取り込む。次に、ステップ２にて複数の時間帯に分割し、ステップ３にて例えば探索的因子分析を適用することによって観測変数群を複数のグループに分類する。当該ステップ３において、１グループを１潜在変数と見なし、各観測変数グループとを結ぶことによりステップ４にて因果モデルを構築する。海水淡水化プラントでのベント不良の異常兆候を検出時で、要因ノウハウ集を利用しない場合に、ステップ４にて構築した因果モデルＣを図４に示している。
【００４３】
次に、当該因果モデルＣの、当該対象時間帯における事後確率をステップ５にて算出する。図４に示す因果モデルＣにおいて、（数８）での事前確率P(f1)およびP(f2
)は異常度β=1、つまり異常判定閾値に到達したときには 0.5 （原因推定に関して何の情報もなければ、当該要因が真の原因である確率は中性的であること）になり、その後の傾向監視において異常度が大きくなっていくにしたがって、事前確率は 1.0 に漸近してゆく（当該要因が、真の原因である確率が確からしくなっていく）。
【数８】
2018005645.tif 000010
【００４４】
この事前確率P(f1)、P(f2)の定義の考え方は、要因ノウハウ集などの前置情報が存在する場合と同じく、当該対象時間帯における異常度に基づく 0.5〜1.0の間の確率とする。
次に、（数９）に示すように、当該因果モデルに対しての条件付確率は、f1に起因する
P(v1,v2,v3|f1)とf2に起因するP(v4,v5|f2)との２つがあり、それぞれの要因fに関連する各観測変数が担っている異常度の、総異常度に対する割合と定義する。このことによって、要因ノウハウ集などの要因と観測変数の関連についての前置情報が存在しなくても、潜在要因ごとの観測変数が生起する確率の算出が可能となる。
【数９】
2018005645.tif 000011
【００４５】
次に、全確率は（数１０）に示すように、f1に起因するP(v1,v2,v3|f1)*P(f1)とf2に起
因するP(v4,v5|f2)*P(f2)の和で定義される。なぜならば、要因ノウハウ集などの前置情報が存在しない場合であるので、因果モデルは観測変数群を因子パターンによって分類して求めたものであり、想定している要因はf1とf2の２個に限られるからである。
【数１０】
2018005645.tif 000012
【００４６】
以上の、事前確率、条件付確率及び全確率から（数１１）によって、当該因果モデルＣ
に対する当該対象時間帯における事後確率を、要因f1、f2ごとに得ることができる。
【数１１】
2018005645.tif 000013
【００４７】
次に、因果解析へ進む。図４に示す潜在変数f1、f2と観測変数V1,V2,V3,V4,V5間の矢印に沿って構造方程式を（数１２）で組み立てる。これは図３のフローチャートで
のステップ６に相当する。
【数１２】
2018005645.tif 000014
次に、構造方程式（数１２）に応じて観測変数の共分散構造は以下の（数１３）に示す分
散・共分散で与えられる。
【数１３】
2018005645.tif 000015
【００４８】
次に、観測変数V1、V2、V3、V4、V5の計測データの時間変化から、それぞれの分散S12、S22、S32、S42、S52 および 共分散S12、S13、S14、S15、S23、S24、S25、S32、S34、S35、S45が求まるので、これらの標本分散・標本共分散を上記の（１）式〜（１５）式の分散および共分散に代入し、推定量として利用する。
つまり、以下の（数１４）に示すように各分割時間帯での観測変数の計測データから得
た標本分散、標本共分散を、（数１３）の左辺に代入することによって、（数１３）の（
１）式〜（１５）式の連立方程式を解くことになる。
【００４９】
図４に示す因果モデルＣの各因果関係の大きさは、αb11、αb21、αb31、αb42、αb52の5個と、各潜在変数の分散SUM2f1、SUM2f2、及び各観測変数への誤差変動を表すSUM2(e1)、SUM2(e2)、SUM2(e3)、SUM2(e4)、SUM2(e5)の7個との合計12個の未知数に対して、構造方程式に基づく共分散構造における方程式の数は15個であり、未知数の個数より多いから解を得ることができる。なお、標準偏差σは、SもしくはSUMで表している場合もある。
この計測データの時間変化の取得は、ステップ７にて各分割時間帯を順次進め、当該因果解析ステップ８を実行し、当該対象時間帯が終了するまで繰り返す。
【数１４】
2018005645.tif 000016
【００５０】
ステップ８の因果解析が、当該対象時間帯全体においてステップ９の判定により終了した場合には、ステップ１０にて当該因果モデルの各因果関係の大きさの分割時間帯における平均値と分散を算出する。
また、いままでの対象時間帯におけるステップ５にて得られている事後確率の分散の大きさを指標として、事後確率の収束を判定する。これがステップ１１である。判定閾値未満であれば、一連の原因探索は終了し、ステップ１２にて直近の対象時間帯における因果関係の大きさの平均値および事後確率に基づき、対象物の異常兆候の原因推定を行い、今後の処置及び対策案を検討することになる。
もし、事後確率の分散が収束判定閾値を超えていたら、次の対象時間帯での原因探索フローに移行する。
【実施例】
【００５１】
（発明の実施例１；海水淡水化プラント  その１；要因ノウハウ集がある場合）
本発明の実施例１として、海水淡水化プラント装置において、予め要因ノウハウ集が存在する場合に適用した事例の詳細を記述する。
【００５２】
図５に海水淡水化プラント装置の系統図を示す。
海水淡水化プラントの構成や機能などについては、前記の特許文献３に詳述している。当該実施例における異常兆候の発生事例を述べる。
本実施例では、第２段でのベント不足により第２段での沸騰・伝熱性能が低下した場合の異常兆候を検出した場合で、異常兆候の要因となる観測変数群は以下の項目に対応する。
（１） 熱回収部冷却管群出口温度        T1
（２） ブラインヒータでの必要蒸気量     Fs
（３） ブラインヒータでの蒸気温度       Ts
（４） 淡水純度                         Dist
（５） ブライン循環ポンプ出口圧力       P1
また、各観測変数の異常度である個別ＤＩ値を図６に示す。
当該図６の個別ＤＩ値で、比較的大きな５個の各観測変数とその個別ＤＩ値（異常度）を示しており下記となる。
V1(T1)=6.54  V2(Fs)=8.16  V3(Ts)=9.44  V4(P1)=3.67  V5(Dist)=4.56
【００５３】
一方、要因ノウハウ集における異常項目と関連する観測変数及び当該関連度の一例を表１に示す。異常の要因項目に対して、関連する観測変数を５段階評定（０：無関係、１〜５：関連度を５段階評定）した順序尺度を示している。
上記した図６での各観測変数の個別ＤＩ値を５段階評定して順序尺度を得て、表１の要因ノウハウ集と対応させて表２に示す。なお、表２には当該異常兆候を初めて検出した時間帯をステージ<１>とし、以降の対象時間帯をステージ<２>、<３>としている。
なお、表中のステージでは丸囲みの数字で表記している。
【表１】
2018005645.tif 000017
【表２】
2018005645.tif 000018
【００５４】
表１の左欄内には各要因項目とともに、すべての観測変数v1,・・v14の１４個に対する順序尺度（５段階評定）による関連度の総得点を示している。この総得点は要因f1（ベント不良）が１７点、要因f2（レベル変動）が１４点であり、上位から２つの要因を選定し、要因f1,f2を潜在変数とした因果モデルを構築する。前記した図２で示す因果モデルＡでは要因f1とf2を考慮し、要因f2のみを考慮した因果モデルＢを図７に示す。
【００５５】
さて、因果モデルＡとＢにおいて、いずれの因果モデルが好適であるかの判断を行うために、（数１）〜（数４）に基づいて事後確率を求め評価する。当該異常兆候を
初検知したステージ<１>の対象時間帯における事後確率を、因果モデルＡについてはP(f1,f2|v1,・・・,v14)を、因果モデルＢについてはP(f2|v1,・・・,v14)を算出した。
その結果を図８に示す。因果モデルＡでは0.86に、因果モデルＢでは0.61となり、因果モデルＡの方が好適なモデルであることが分かる。したがって、以降の検討は因果モデルＡに関して行うものとする。なお、図８には因果モデルＡのステージ<２>、<３>についての事後確率を算出した結果も図示している。
【００５６】
次に、因果モデルＡについて前記した（数５）〜（数７）に基づき因果解析を行い、各
変数間の因果関係の大きさを求め、ステージ<１>、<２>、<３>の時間経過を横軸にして図９に示す。
時間経過とともに、次第に各因果関係の大きさの変動が小さくなっているのがわかる。また、因果関係については、要因f1（ベント不良と）と要因f2（レベル変動）との関係αa21、観測変数V1(T1)とV2(Fs)との関係αc21、及び、観測変数V1(T1)とV3(Ts)との関係αc31の大きさが大きくなっており、ベント不良という第１次原因が第２次原因であるレベル変動へ影響し、かつ冷却水出口温度T1の変化を介してブラインヒータの蒸気流量Fsと蒸気温度Tsに影響を及ぼしていることが解釈でき、実質科学的にも妥当であることが分かる。
【００５７】
当該因果解析が収束しているかどうかを判断するために、それぞれの因果関係の大きさの分散を図１０に示す。各変数間の因果関係の大きさの変動は、ステージ<１>から<２>、<２>から<３>へと小さくなっていること、またステージ<１>において既に収束判定の閾値0.01未満であることが分かる。なお、当該収束判定の閾値は、1%未満の分散値としたがこれも実質科学的に妥当である。
以上の解析・評価結果から要因ノウハウ集が存在する場合に、本発明による原因探索法によって、事後確率による的確なモデルの選定、及び、構造方程式と共分散構造分析とを行うことによって因果関係を明確に絞り込み、当該異常兆候の原因を確率にて数値化することが可能になる。
つまり、海水淡水化プラントの異常兆候の因果関係は、図２、図８に示すようにベント不良とレベル変動の２つの要因が、当該異常兆候の原因である確率は88%であり、また図９に示すように因果関係の大きさは２つの原因f1,f2間、T1とFs間、T1とTs間において0.8〜0.9と大きな関係性となっていることが分かる。
【００５８】
（本発明の実施例２；海水淡水化プラント  その２；要因ノウハウ集が無い場合）
本発明の次の実施例２として、予め要因ノウハウ集が存在しない場合の原因探索手法を適用した事例を述べる。
前記した図３に示すフローチャートに沿って原因探索を行う。
５個の観測変数V1(T1)、V2(Fs)、V3(Ts)、V4(P1)、V5(Dist)について、異常兆候を初めて検知したステージ<１>において得られるデータの時間変化から探索的因子分析を行うことによって（表３）に示す因子パターンが得られる。なお、（表３）の下部欄には因子f1とf2の因子間相関係数も示している。
この（表３）に示す因子パターンを観察すると、V1(T1)、V2(Fs)、V3(Ts)が一つの因子
f1に、V4(P1)、V5(Dist)がもう一つの因子f2に分類することができる。これらのf1、f2を潜在変数とし、それぞれに対応する観測変数群を矢印で結び、図４に示す因果モデルＣを組み立てる。
【表３】
2018005645.tif 000019
【００５９】
まず、各因子に関する事後確率を求める。つまり、
因子f1；事後確率P(f1|v1,v2,v3)
＝条件付確率P(v1,v2,v3|f1)*事前確率P(f1)/全確率P(v1,v2,v3,v4,v5)
および
因子f2；事後確率 P(f2|v4,v5)
＝条件付確率P(v4,v5|f1)*事前確率P(f2)/全確率P(v1,v2,v3,v4,v5)
で求めることとする。
【００６０】
事前確率については、要因ノウハウ集が存在する場合と同様に、プラント診断結果の最大ＤＩ値をＤImaxとし、判定閾値Thとの比率α=ＤImax/Th を基にして、
（数１４）
P(f1)=P(f2)= α/(1+α)       と定義する。
【００６１】
次に、条件付確率については、プラント診断結果による個別ＤＩ値を個別の異常度とし、すべての観測変数v1,・・・v14についての異常度の総和；SUM1（総異常度）とする。
そして、[１]要因 f1 について、v1,v2,v3の異常度の和；SUM1（異常度v1,v2,v3）とSUM（総異常度）との比率と定義し、同様に、[２]要因 f2 について、v4,v5の異常度の和；SUM1（異常度v4,v5）とSUM1（総異常度）との比率と定義する。
（数１５）
[１]P(v1,v2,v3|f1)=SUM1（異常度v1,v2,v3）/SUM1（総異常度）
（数１６）
[２]P(v4,v5|f2)=SUM1（異常度v4,v5）/SUM1（総異常度）
【００６２】
次に、全確率については、ここでの原因群がf1とf2であるから条件付確率と事前確率との積和を全確率と定義する。つまり、
（数１７）
P(v1,v2,v3,v4,v5)=P(v1,v2,v3|f1)*P(f1)+P(v4,v5|f2)*P(f2) 
要因ノウハウ集が存在する場合の実施例１と同じ観測データについて、因子f1の場合と、因子f2の場合の事後確率をステージ<１>、<２>および<３>の時間推移を図１１に示す。なお、図中ではステージ番号を丸囲みの数字で表している。
明らかに、因子f1の方が事後確率は大きく推移しており（70%〜80%）、因子f2では比較的小さな確率（20%〜30%）で推移しており、当該異常兆候の原因は、因子f1 つまりV1(T1)、V2(Fs)、V3(Ts)の観測変数に関連する潜在変数にあることが分かる。
【００６３】
前出のように、予め要因ノウハウ集が存在する場合の実施例１では因果モデルＡが好適であり、ベント不良f1とレベル変動f2の２つを潜在変数としたときに、それらが原因である事後確率は88%と大きく、レベル変動f2のみの因果モデルＢでは、それが原因である事後確率はほぼ61%で中程度であった。
一方、要因ノウハウ集が存在しない場合の実施例２で原因探索手法として組み立てた因果モデルＣでは、因子f1が原因である事後確率は70%〜80%と高く、関連している観測変数がV1(T1)、V2(Fs)、V3(Ts)であることとよく対応していることが分かる。
【００６４】
次に、当該因果モデルＣにおける各変数間の因果関係の大きさの推移を図１２に示す。
因子f1と観測変数V1(T1)との因果関係の大きさαb11が、0.8〜0.9と大きく推移しており、因子f1から受ける影響は、まずT1に及ぼされることが分かる。一方、前出した実施例１の因果モデルＡではベント不良f1は、他の因子f2（レベル変動）と、観測変数V2(Fs)及びV3(Ts)への影響が比較的大きく(0.7〜0.9)表れている。
つまり、要因ノウハウ集が存在しない場合の実施例２で探索した原因は、同ノウハウ集が存在する場合の実施例１と異なって、直接的に観測変数V1(T1)との因果関係が強く評価されるが、要因f1が優位な原因であるという情報を得ることにおいては同様の結果が得られた。
【００６５】
図１３に、因果モデルＣでの各変数間の因果関係の大きさの時間経過における分散を示している。因子f2に関連する因果関係αb42、αb52 の大きさの分散がやや大きいが、ステージ<２>、<３>へと十分収束していることが確認できる。なお、図中のステージ番号は丸囲みで表記している。
以上、海水淡水化プラントの異常兆候が検出されたときに、本発明である図１に示す要因ノウハウ集が存在する場合と、図３に示す要因ノウハウ集が存在しない場合とを実施した実施例１と実施例２を詳述し、いずれにおいても好適な因果モデルの構築ができること、因果関係の大きさが実質科学的に妥当であること、時間経過における因果関係の大きさ及び事後確率が収束することを明示している。
【００６６】
（本発明の実施例３；大腸ガン治療後の摂食指導について）
ここでは、パラグラフ（００１４）に記載しているように、摂食物の種類、摂取量など、治療後もしく治療中の疾患部位の状態変化との因果関係を把握しながら栄養指導・管理の評価を行うための具体的な手法の構築は困難であったことへの解決策を本発明の実施例３によって詳述するものである。
【００６７】
消化器系のガンの原因の一部は食生活にある。従来の疫学的研究から直腸など腸の下部のガンは脂肪分の摂りすぎと関係が深いというデータがある。中でも大腸ガンは、高脂肪高タンパク食の摂取量の多さと関係が深いといわれている。
そこで、食物摂取パターンとガン発症・診断・治療後の傾向の間に因果関係がどの程度認められるかについて本発明を実施した例を示す。
上記した大まかな一般的な因果関係に基づき、図１４に示すような因果モデルＤを組み立てた。これは大腸ガンの症状変化の直接的要因 f1は、遺伝、ストレス、免疫力などが潜在要因であるがこれらは直接観測もしくは定量化が難しい。また、保健指導の一環として乳製品が腸内フローラの改善を促し免疫力向上に寄与すると言われている一方、乳製品摂取量が増えれば総カロリの摂りすぎとなり大腸ガンの悪化を招くという事実がある。
したがって、ここでは乳製品摂取量を x1 、総カロリを x2 とし、大腸ガンもしくはその予備軍としての大腸内壁異常兆候を x3 として、経過観察開始後の保健指導下のヒアリング調査（問診含み）に基づいて x1、x2の変化に対する x3 の異常兆候の事後確率と因果関係の大きさの推移を実施例３として取り上げた。
【００６８】
事前確率 P(x3)について述べる。大腸ガンもしくは大腸内壁異常兆候 x3 の具体的な観測データは、血液検査（通常では治療・処置後３か月ごとの検査）で得られる腫瘍マーカ（例えば、CA19-9）の現在値と上限値との比率α(t)に基づき事前確率を求めることとする。腫瘍マーカ値の比率α(t)と、大腸内壁異常兆候の事前確率P(x3) との関係については（表４−Ｄ）が想定される。
【表４−Ｄ】
2018005645.tif 000020
【表５−Ｄ】
2018005645.tif 000021
【表６−Ｄ】
2018005645.tif 000022
【００６９】
次に、条件付確率P(x1,x2|x3)について述べる。現在の大腸内壁の状態が上記P(x3)と求まった条件下で、乳製品摂取量がx1で、総カロリがx2となっている確率と定義する。
つまり、過去の多くの保健指導実績に基づいて x1と x2 の、x3に対する影響度とする。
また、大腸内壁の状態が悪化しているほど、x1、x2 のような摂食状態が x3 に与える影響度は相対的に小さくなり、つまり、悪化すれば手術や抗がん剤投与などの医学的施術の適用範疇となる。
具体的には、あるx3の下で、 x1;乳製品の標準摂取量に対する比率が大きくなれば、x2;総カロリの基礎代謝量に対する比率が大きくなれば、当該 x3 大腸内壁状態との関係性は大きくなる傾向にあるが、現在の内壁状態が悪化していればx1、x2 の影響度は急速に低下することになる。この影響度の低下度合いを β とし、（表５−Ｄ）に示す。
また、x1、x2 の x3 に対する影響度P'(x1,x2)を、（表６−Ｄ）に示す。
結局、条件付確率は、P(x1,x2|x3) = β*P'(x1,x2) にて求めることができる。
【００７０】
次に、全確率  P(x1,x2)について述べる。大腸内壁の状態としてα(t)が変化し得る全範囲に対する x3 について、事前確率P(x3)と条件付確率P(x1,x2|x3) との積和を全確率と定義する。したがって、事後確率 P(x3|x1,x2)はベイズ推論の定義から（数１８）にて求めることができる。
（数１８）
P(x3|x1,x2) = P(x1,x2|x3)*P(x3)/ P(x1,x2)
【００７１】
一方、当該因果モデルＤに対して、大腸粘膜保護成分という観測変数x3を追加して潜在変数f1を削除して新たに構築した因果モデルＥを図１５に示す。これは、粘膜保護成分である、牛乳中のカルシウム、他の乳製品でのラクトフェリンや乳酸菌、ビタミンＤなどは大腸粘膜の上皮細胞の発ガンを抑制するということに着目したものである。
【００７２】
事前確率P(x4)は、因果モデルＤの場合と同じく、腫瘍マーカ値の比率α(t)と、大腸内壁異常兆候の事前確率P(x4) との関係が想定されており、表４−Ｅに示す。
また、条件付確率P(x1,x2,x3|x4)は現在の大腸内壁の状態が上記P(x4)と求まった条件下で、乳製品摂取量がx1で、総カロリがx2、粘膜保護成分がx3と、なっている確率と定義する。つまり、過去の栄養指導の実績に基づいてx1、x2 およびx3 の、x4に対する影響度とする。
また、大腸内壁の状態が悪化しているほど、x1、x2、x3 のような摂食状態が x4 に与える影響度は相対的に小さくなる。具体的には、あるx4の下で、 x1;乳製品の標準摂取量に対する比率が大きくなれば、x2;総カロリの基礎代謝量に対する比率が大きくなれば、また、x3;粘膜保護成分の大腸ガン進展の抑制効果が現れる閾値との比率が大きくなれば、当該 x4；大腸内壁状態との関係性は大きくなる傾向にあるが、現在の大腸内壁状態が悪化していればx1、x2、x3 の影響度は急速に低下する。なお、因果モデルＤと比較して、因果モデルＥでは、より効果的な要素である粘膜保護成分を観測変数として導入しており、全乳製品の摂取で例えば400g/日にて大腸ガンの発生リスクは0.83に低下するなどの研究報告などを参考情報としている。このように因果モデルＥの方が詳細に観測するので、同じ大腸内壁状態x4における要因群にx3が存在することによって、特に腫瘍マーカα(t)が 1.0以下では条件付確率は相対的に大きくなる。
この影響度の低下度合いを β とし、表５-Ｅに示す。
また、x1、x2、x3 のx4 に対する影響度をP'(x1,x2,x3)とし、表５−Ｅに示す。
結局、条件付確率は、P(x1,x2,x3|x4) = β*P'(x1,x2,x3) にて求めることができる
【表４−Ｅ】
2018005645.tif 000023
【表５−Ｅ】
2018005645.tif 000024
【表６−Ｅ】
2018005645.tif 000025
【００７３】
全確率P(x1,x2,x3)については、大腸内壁の状態としてα(t)が変化し得る全範囲に対する x4 について、上記した事前確率P(x4)と条件付確率P(x1,x2,x3|x4) との積和を全確率と定義して、事後確率P(x4|x1,x2,x3)はベイズ推論の定義から（数１９）にて求める。
（数１９）
P(x4|x1,x2,x3) = P(x1,x2,x3|x4)*P(x4)/ P(x1,x2,x3)
【００７４】
上記した事後確率を用いて因果モデルＤと因果モデルＥとを比較して好適な因果モデルを選定する。腫瘍マーカ（例えば、CA19-9）の現在値と上限値との比率α(t)が0.8、乳製品の摂取量 x1、総カロリ摂取量 x2がそれぞれ1.0、大腸ガンの経過；因果モデルＤではx3(P(x3))＝0.2、因果モデルＥでは x4(P(x4))＝0.2、さらに因果モデルＥでは粘膜保護成分の摂取量x3＝1.5とした場合の、それぞれの因果モデルの事後確率を図１６に示す。
事後確率は因果モデルＤでは36%、因果モデルＥでは43%となり、因果モデルＥの方が好適なモデルであることが分かる。
【００７５】
上記の事後確率の比較結果に基づき、因果モデルＥに対して因果解析を実施する。そのために、まず構造方程式を組み立て（数２０）に示す。
【数２０】
2018005645.tif 000026
【００７６】
上記にて組み立てた構造方程式（数２０）に応じた共分散構造を（数２１）に示す。
【数２１】
2018005645.tif 000027
【００７７】
因果モデルＥにおける因果関係の大きさであるα21、α31、α41、α32、α42、α43の６個と、各観測変数への誤差変動を表すSUM2(e2)、SUM2(e3)、SUM2(e4)の３個を加えて９個の未知数に対して、前記した（数２１）の９個の方程式が使用できる
ので解を得ることができる。
そして、観測変数x1、x2、x3、x4の計測データもしくはヒアリング結果の時間変化から、それぞれの分散S12、S22、S32、S42  および 共分散S12、S13、S14、S23、S24、S34 が求まるので、これらの標本分散・標本共分散を上記の（１）式〜（９）式の分散および共分散に代入し推定量として利用する。なお、標準偏差σは、SもしくはSUMで表記している場合もある。
つまり、（数２２）の、（数２１）への左辺の置き換えによって、構造方程式（数２０
）の解が一意に求めることが可能となる。なお、SUM21はS12で置き換える。
【数２２】
2018005645.tif 000028
【００７８】
（表７）に示すような、大腸ガンの治療後、３か月毎の腫瘍マーカの値がステージ<１>
、<２>、<３>において0.8、0.9、0.7と推移し、乳製品の摂取量割合x1は1.0、2.0、2.0に、総カロリ摂取量割合x2は1.0、1.5、2.0に、粘膜保護成分の摂取量割合x3は変化なく1.5で一定、そして、大腸内壁の健全性x4の事前確率P(x4)は0.2で安定しているという条件下で、因果関係の大きさがどのように遷移するかを求めてみた結果を図１７に示す。
なお、表中のステージ番号は丸囲みの数字で表記している。
【表７】
2018005645.tif 000029
【００７９】
図１７を読み解いてみると、粘膜保護成分割合x3が大腸ガン悪化x4に対して約-0.75と大きな負の値α43であること、乳製品摂取量x1が粘膜保護成分x3に対して約0.80と大きな正の値α31であること、総カロリ摂取量x2は大腸ガン悪化x4に対して約0.81とかなり大きな正の値α42であることなど実質科学的に妥当な因果関係にあることが分かる。
なお、図１８に因果関係の大きさの時間経過における分散を示しており、十分な収束性を有していることが分かる。また、事後確率は因果モデルＥにおいて43%で比較的低い値ではあるが、これは大腸ガン処置後の摂食指導時において取り上げた観測変数に含意される要素が多く、例えば乳製品と言っても牛乳・ヨーグルトなど多岐にわたっていることに起因していると思われる。本実施例３ではむしろ計測データもしくはヒアリング結果から得た観測変数群と大腸ガンの状態変化との因果関係の大きさに主眼があることは言うまでもない。
本実施例３から大腸ガン治療後の食物摂取の栄養指導におけるさまざまな因果関係を客観的に把握する上で、因果モデルの的確な構築や因果連鎖を具体化するための基本的手法を提供することが可能であることが分かる。
【図１】
2018005645.tif 000030
【図２】
2018005645.tif 000031
【図３】
2018005645.tif 000032
【図４】
2018005645.tif 000033
【図５】
2018005645.tif 000034
【図６】
2018005645.tif 000035
【図７】
2018005645.tif 000036
【図８】
2018005645.tif 000037
【図９】
2018005645.tif 000038
【図１０】
2018005645.tif 000039
【図１１】
2018005645.tif 000040
【図１２】
2018005645.tif 000041
【図１３】
2018005645.tif 000042
【図１４】
2018005645.tif 000043
【図１５】
2018005645.tif 000044
【図１６】
2018005645.tif 000045
【図１７】
2018005645.tif 000046
【図１８】
2018005645.tif 000047
【手続補正書】
【提出日】平成29年1月18日(2017.1.18)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物の状態変化の異常兆候を早期に検出し、当該異常兆候の推移を追跡し、当該異常兆候の原因を推定する状態監視もしくは経過観察において、
前記対象物の状態の異常兆候を、初めて検出した適切な初検知時対象時間帯において、センサ等で計測して得られる観測データの要因可能性のある間隔尺度変数と、対象物の異常事象と関連する要因群を蓄積した要因ノウハウ集やヒアリング調査の結果等に関連する順序尺度変数と、前記観測データの背後に潜在する原因等観測が困難で主観的な推測を含む潜在変数とからなる変数を取得する変数取得ステップと、前記変数取得ステップにて取得した間隔尺度変数、順序尺度変数および潜在変数の３種類の変数を総称して構成変数と定義し、各構成変数間の複数の因果関係の検討候補を挙げる因果モデル設定ステップと、前記因果モデル設定ステップにて検討候補に挙げた複数のすべての因果モデルに対して、当該原因の事後確率を求める原因事後確率算出ステップと、当該事後確率の大きさに基づき、好適な因果モデルの順位を付加する因果モデル順位付けステップと、当該順位付けによる順位第１位の因果モデルから順次、当該初検知時対象時間帯を複数の時間帯に分割し、当該分割時間帯ごとに当該因果モデルにおける原因と結果との関係から構造方程式を構築し、各構成変数の時間変化から求めた標本分散および標本共分散に基づき、当該構造方程式を解くことによって、原因と結果との因果関係の大きさを求める因果解析ステップを最後の分割時間帯まで繰り返し、当該順位第１位の因果モデルに対する初検知時対象時間帯における、当該因果関係の大きさの時間変化の分散値が設定した閾値よりも小さくなった時点で、因果関係が妥当であると評価する因果モデル評価ステップと、当該因果モデル評価ステップにて妥当性に欠けると判断された場合には、順位第２位の因果モデルに対して当該分割時間帯ごとに前記因果解析ステップを繰り返し、順位第２位の因果モデルが前記因果モデル評価ステップにて妥当でないと判定された場合には次の順位の因果モデルに対して因果解析と因果モデル評価を行い、すべての因果モデルにおいて因果関係の大きさの推移が妥当でなかった場合には因果モデル創出ステップへ移行し、当該因果関係の大きさの推移が妥当である場合には、当該初検知時対象時間帯での好適な因果モデルおよび事後確率付き原因として採用・保存し、次の対象時間帯に移行し、上記変数取得ステップに戻り一連の前記する処理ステップを順次実行し、前記因果モデル評価ステップにて因果関係の大きさの妥当性が確認された場合には、当該対象時間帯での因果関係の大きさ及び原因の事後確率を有する因果関係と決定・保存し、さらに直近の少なくとも３個の対象時間帯での好適な因果モデルが同一である場合には、当該異常兆候に対する原因探索を終了とする因果モデル決定ステップと、一方、当該因果モデル決定ステップにおいて少なくとも３個の対象時間帯での因果モデルが変化して同一でない場合には、次の対象時間帯での一連の処理へ移行することを特徴とする対象物の状態変化の原因探索方法。
【請求項２】
前記請求項１の変数取得ステップにおいて、センサ等で計測して得られる観測データの間隔尺度変数については、少なくとも観測データ間の相関関係に基づく主成分分析法を応用して、正常時データの特徴量と当該観測データの特徴量との乖離度を、異常兆候有無の判定指標とする検知方法によって抽出した間隔尺度変数群を、前記初検知時対象時間帯全体もしくは以降の順次した対象時間帯における、要因可能性のある間隔尺度変数群に含むことを特徴とした対象物の状態変化の原因探索方法。
【請求項３】
前記請求項１の因果モデル設定ステップの、観測データの変数名について、前記要因ノウハウ集やヒアリング調査の結果に関連する順序尺度変数群において要因可能性が全くない変数の評定値をゼロと定義し、当該順序尺度変数群と、上記請求項２に記載の観測データの要因可能性のある間隔尺度変数群を上記順序尺度変数群と同じ段階数に評定した順序尺度変数群と、を比較して、いずれの順序尺度変数の評定値ともゼロではない変数を少なくとも２つ以上含む場合を因果関係の候補として挙げることを特徴とした対象物の状態変化の原因探索方法。
【請求項４】
前記請求項１の原因事後確率算出ステップにおいて、初検知時対象時間帯もしくは以降の順次した対象時間帯を複数の時間帯に分割し、当該分割時間帯の観測データを対象データとして、請求項２に記載の、少なくとも主成分分析法を応用した解析を実行して得られる要因可能性のある間隔尺度変数群を順序尺度変数に変換した変数群と、対象物の異常事象と関連する要因群を蓄積した要因ノウハウ集やヒアリング調査の結果に関連する順序尺度変数群との一致度を条件付確率とし、当該分割時間帯の観測データを対象データとして正常時データの特徴量と当該観測データの特徴量との乖離度の最大値の、異常兆候有無を判定するときの判定閾値に対する比率に基づいた異常生起確率を事前確率として、ベイズ推論を応用することによって当該分割時間帯における原因の事後確率を求めることを特徴とした対象物の状態変化の原因探索方法。
【請求項５】
前記請求項１の因果モデル順位付けステップにおいて、前記請求項１の因果モデル設定ステップにて挙げた複数の因果モデルすべてに対して、前記請求項４で求めた因果モデルにおける原因の事後確率の大きさにより、順序付けすることを特徴とした対象物の状態変化の原因探索方法。
【請求項６】
請求項１に記載の因果モデル創出ステップは、前記対象物の異常事象と関連する要因群を蓄積した要因ノウハウ集が存在しない場合、もしくは請求項１に記載の因果モデル設定ステップにおいて検討候補に挙げるべき因果モデルが存在しない場合、もしくは請求項１に記載の因果モデル評価ステップにおいて全ての因果モデルが妥当性に欠け、採用できる因果モデルが存在しない場合に、前記対象物の異常兆候を、初めて検出した適切な初検知時対象時間帯において、センサ等で計測して得られる関連した観測データの間隔尺度変数からなる観測データを取得する観測データ取得ステップと、初検知時対象時間帯を複数の時間帯に分割し、前記観測データ取得ステップで得た観測データの変数群を複数のグループに分類し、それぞれのグループを観測データの背後に潜在する１要因とする潜在変数と、前記観測データの間隔尺度変数とから因果関係を構築する因果モデル構築ステップと、当該因果モデルに対して当該原因の事後確率を求める原因事後確率算出ステップと、当該分割時間帯ごとに因果関係の大きさを求める因果解析ステップと、を最後の分割時間帯まで繰り返し、当該因果モデルに対する初検知時対象時間帯全体における当該因果関係の大きさの推移結果、及び、当該原因の事後確率の推移結果として保存し、当該初検知時対象時間帯以降の、次の対象時間帯における前記観測データ取得ステップ及び前記因果モデルの因果解析ステップ及び前記原因事後確率算出ステップにおいて得られる因果関係の大きさの推移結果、及び、当該原因の事後確率の推移結果を保存し、順次、継続実行して得た各対象時間帯での因果関係の大きさ、及び、原因の事後確率の推移に対して、収束性を判定する事後確率収束判定ステップと、当該事後確率収束判定ステップにて収束したと判定された対象時間帯での因果関係の大きさ、及び、原因の事後確率を採用することを特徴とする対象物の状態変化の原因探索方法。
【請求項７】
前記請求項６に記載の因果モデル構築ステップにおいて、当該初検知時対象時間帯を複数の時間帯に分割し、当該分割時間帯における、観測データの間隔尺度変数群の時間変化に対して、因子分析を適用して得られる因子パターンに基づき、当該観測データの間隔尺度変数群を複数のグループに分類し、各グループに対応した潜在変数群を原因群とし、当該潜在変数群に対応する観測データの間隔尺度変数群を結果群とした因果モデルを構築することを特徴とした対象物の状態変化の原因探索方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、対象物の状態変化の原因探索方法に関する。
【背景技術】
【０００２】対象物、たとえばプラント装置、航空機、空調設備などの機械・電気・燃焼・制御システム系から成る生産・運輸・住環境・サービス分野での構成機器、および、人体の臓器・消化器・循環系・脳／神経系・免疫系・精神系等、の状態変化に関連するデータや情報を取得して、対象物の性能、機能性および健全性を診断し、異常兆候が検出されれば、当該原因を探索して、適切な時期に保全、補修、新品との交換もしくは適宜な医療・保健処置を決定、実施して改良・復旧・治癒・回復を図っている。上記の対象物の診断においては、各目的とする検査項目に応じたデータの採取や計測、サンプルの採取・分析、ヒアリング調査（問診）などを行い、当該入手したデータや情報を必要に応じて加工・変換し、予め設定した目標値もしくは上限値／下限値との比較、もしくは故障要因ノウハウ集あるいはトラブルシューティング集などとの照合、もしくは当該専門家のノウハウや経験知に基づいて行っている。
例えば、前記プラント装置ではシステムパラメータとして、各温度、各圧力、各流量、各液レベル、プラントの製品品質（純度、物理化学的性能など）に関連するデータを取得し、取得されたデータを所定の閾値と比較することにより異常の有無を判定している。しかし、所定の閾値との比較からの警報発令の時点では、異常種別によっては故障もしくは事故発生のリスクが大きく、特に複雑化したプラント装置においては、因果関係が多重になっていて原因が不確定な場合も多い。従来技術では、定常からのズレを検知する手法が基本であるため、非定常状態の発生の検出が遅れること、異常兆候の因果関係を効率的に探索できない、もしくは当該原因の確定及び生起確率を精度良く定量化できず、プロセス異常のリスク低減に限界があるという課題があった。【０００３】  また前記人体の検診データとしては、物理的な計測（身長、体重、血圧など）・血液や尿検査の結果・超音波画像、ＣＴ画像撮影などの科学的検査もしくは分析結果および専門技師による読影結果に基づき、担当医師が問診結果などを勘案して総合的に診断を行っている。しかも、上記した従来の医療分野での診断はＥＢＭ（Ｅｖｉｄｅｎｃｅ  Ｂａｓｅｄ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ；証拠に基づく診療行為）の手法が薬剤の治療効果やガン検診などでは有用である場合もあるが、「スクリーニング→単一の目標疾患→治療」というシンプルなモデルではなく、「スクリーニング→危険因子の同定→治療→複数の目標疾患」という多段階のモデルを考えることになる場合には、複雑な因果関係を客観的に構築することが必要になり、その方法論をいかに確立するか、に課題があった。
また、ある疾病の治療段階もしくは治療後における保健指導の有効性に関する評価方法の確立、あるいは生活習慣病からさまざまな疾病を引き起こさないように、病気予防という観点からの健康管理手法の高度化には、取り扱う変数の種類が間隔尺度変数、順序尺度変数、さらに潜在変数と多岐にわたっていること、また基本健診の目的が現時点での病気の発見だけではなく、将来の発症リスクを予測・評価することにあることなどを鑑みると、従来技術では、因果関係の客観的で効率的な構築、及び、当該原因の確定及び生起確率の定量化が困難であるという課題があった。【０００４】  前記プラント装置に対する課題を解決すべく、株式会社東芝から“プラント機器管理装置”として提案されている（特許文献１：特許第４０５６０３２号）。本従来技術では、プラント機器の経年劣化状態を評価し、その影響を評価することにより点検時期を判定するわけだが、下記する２つの大きな課題がある。
まず、前記特許文献１では点検結果が正常範囲を逸脱している場合を想定し、監視データもしくは劣化データの評価は特定の運転条件における積算時間および延べ起動停止回数に基づいており、運転中に不断に異常兆候を早期に検出するための配慮に欠け、また各データの評価精度が悪く実用性に欠けている。
２つ目の課題としては次に述べることが挙げられる。予め点検結果の逸脱項目に相当する故障モードの影響を分析したＦＭＥＡ（Ｆａｉｌｕｒｅ  Ｍｏｄｅ  ＆  Ｅｆｆｅｃｔｓ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）データを有しておき、当該系統や他のプラント機器へ与える影響を評価し、予め故障原因とその結果との肝心な因果関係はＦＴＡ（Ｆａｕｌｔ  Ｔｒｅｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）データにて記述したものに限定されており、上記ＦＭＥＡデータは対象製品（システム）ごとに、故障モードとその発生頻度や原因及び影響度合いなどを表形式にまとめて、当該製品（システム）の設計開発段階に活用している。一方、ＦＴＡ（Ｆａｕｌｔ  Ｔｒｅｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）データはトップダウン的に最も重大な故障や不具合事象を出発点にして考えられる原因全てを網羅し、故障と原因を論理ダイアグラムで結びつけたものである。したがって、上記いずれも当該対象物の現在および直近で得られている観測データの変数群や潜在する要因群と、を取り扱って原因探索を行うといった配慮がなされていない。
つまり、多種多様な構成機器の多くの劣化モードが進展する際に、得られる観測データ群には原因になる変数群と、結果もしくはそれに近い変数群が入り混じって、時間とともに変化しているので、特許文献１記載の、既存の点検結果とその分析結果とに基づいた形式的な上記２種のデータベースの適用では、因果関係の実用的な探索は限定的である。さらに、劣化進行におけるプラント緊急停止となる確率を出力するように提案しているが、経年劣化評価結果と故障モードの影響分析データもしくは異常原因と当該結果の因果関係から、当該緊急停止に至る確率を算出すると記載されているのみであり、具体的な開示は見当たらず、しかも基準としているのはあくまで上記ＦＭＥＡデータとＦＴＡデータであり、本発明の目的、課題は解決できないことは明らかである。【０００５】  また、三菱重工業株式会社は“原動機プラントの故障診断装置”（特許文献２：特開平７−２３９２５４）を提案している。本従来技術では診断項目、故障項目及び、診断項目と故障項目との因果関係等が予め設定されていて、診断項目の定性的な異常度（たとえば、Ａ信号排ガス温度高）と故障項目（たとえば、燃料過大）との間に０〜１間の数値が診断データとして予め決められているのみである。（上記の特許文献２の［００２１］表１）
したがって、本従来技術では、実運転中の観測データに存在（潜在）する原因変数と複数の結果変数との因果関係に対して柔軟な対応の配慮がなされておらず、実用的な因果関係の探索は不可能である。また、診断項目と故障項目との関係が特許文献２の中の表１に示すように固定されており、したがって、当該表１に記載されていない異常事象には適用は不可能である。さらに、異常兆候発生から劣化がさらに進展する間に因果関係も強弱を繰り返し、複数の結果変数に影響が現れてくる程度も変化するが、そのような状態変化に呼応して因果関係を追跡することは困難であるという課題がある。【０００６】  また、山本隆義は“プラント装置の統括的診断方法、及び、プラント装置の統括的診断装置”（特許文献３：特許第５７５３３０１号）を提案している。本従来技術では観測データ間の相関関係に基づき主成分分析法を応用して、正常時データの特徴量と当該観測データの特徴量との乖離度を、異常兆候有無の判定指標とする検知方法を行って、当該乖離度が判定閾値を超えた場合には“異常兆候あり”と判定するとともに、異常兆候に関連する観測データの変数群の候補を挙げるとしている。しかしながら、当該異常兆候の早期検出には有効で、観測データ変数群の中から候補となる変数群を挙げることは可能であっても、当該候補変数間の因果関係は不明であり、したがって当該異常兆候の原因探索は困難である。【０００７】  前記医療分野における課題を解決すべく、株式会社日立製作所は、“医療データ分析システム、及び医療データを分析する方法”（特許文献４：特開２０１５−９０６８９）によって、因果関係や病態の遷移の様子を容易に把握することができる予測モデルを自動的に、かつ効率よく作成し、効率的・効果的な保険事業を実践することを提案している。
本従来技術では、被保険者の過去の健診情報やレセプト情報の項目を確率変数としたノード、当該ノード間の依存関係をエッジとして表現したグラフと、条件付確率テーブルより成るモデルを作成し、医療費への影響に基づいて各ノードの重要度を算出している。肝心のノード間の依存度については、レセプト情報の全事例（被保険者）の平均値を用いて項目間の依存度を表しているため、各個人の年齢・性別・疾病構造・生活習慣・検査値・処方の関連構造は、上記平均的な依存度とは乖離している場合がほとんどであり実用性に欠ける。また、ノード間依存度を求めるための条件付確率テーブルは、あくまで過去のレセプト情報などの診療結果から求めた確率であり、現状での、ある患者の発症程度、その原因推定あるいは治療期間における保健指導における因果関係の構築という観点に欠けている。さらに、原因と結果との直接的な関係に加えて、交絡変数もしくは中間変数と呼ばれる第３の変数の存在による間接的な関係についての配慮がなされておらず、またさらに、観測データに付随する変動誤差に対する配慮にも欠けている。【０００８】  また、従来の因果推論では、非特許文献１：共分散構造分析（事例編）の“まえがき“にも記載されているように、共分散構造分析は柔軟なモデル構成力を有しており、応用範囲も心理学・教育学・社会学・経済学・工学・医学・保健学など非常に多岐に渡っているが、実質科学的に有効なモデルをいかに構成するかという観点からは、個々のモデル構成に際して苦労した点・工夫・留意点等積み上げてきてはいるが、有効なモデル構成のテクニック等が広まらず、残念な状態にある。具体的には、後述する３つの課題がある。
まず、因果推論では因果モデルを設定して因果関係の大きさなどを推定するわけだが、原因系および結果系の変数の個数が増えると、当該複数の変数間を繋ぐ線の本数及び矢印のひき方から、因果モデルの個数は指数関数的に増加する。たとえば、変数の個数が４個でも、変数間の繋ぎは４＊３＝１２本考えられ、矢印のひき方により２１２（４，０９６）通りの多くの因果モデルの個数になってしまう。現実の対象物の状態を診断・評価する際に関連する変数の数は、４個より大きな個数となる場合が多く、従来の因果推論を適用する際に、多くの因果モデルの中からより的確な因果モデルを絞り込むための、前選択手法の実用化が課題となっている。
２番目の課題は、因果モデルを設定し、観測データから求めた分散や共分散を用いて因果解析を行うことにより、変数間の関係の大きさは算出できても、結局のところ当該原因系変数が、当該異常兆候の真の原因である生起確率を明確に算出することができないという課題がある。
３番目の課題は、対象物の時間経過における状態変化に対して、各対象時間帯での因果モデルは同一とは限らず、特に原因系変数は変容する場合があり、原因の絞込の過程が複雑になり安定した因果関係への収束が得られない恐れがあった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】      特許文献１：特許第４０５６０３２号
特許文献２：特開平７−２３９２５４
特許文献３：特許第５７５３３０１号
特許文献４：特開２０１５−９０６８９
【非特許文献】
【００１０】  非特許文献１：共分散構造分析（事例編）豊田秀樹著  ２００３年６月２０日
北大路書房
非特許文献２：共分散構造分析「入門編」豊田秀樹著  ２０１１年７月２０日
朝倉書店
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】  対象物の性能・機能性および健全性を診断し、異常兆候が検出されたとき、その原因と結果の関係の大きさの推移を把握し、適切な時期に真の原因を確定し、当該原因に対応した保全、補修、新品との交換・もしくは適宜な医療、保健処置を実施するといった柔軟で汎用的な対応は困難であった。
なぜなら、多種多様な構成機器の多くの劣化モードもしくは人体の臓器・消化器・循環系・脳／神経系・免疫系・精神系等、の疾病モードが好転もしくは悪化する際に、得られる観測データ群には原因になる変数群と、結果もしくはそれに近い変数群、さらに当該観測データに潜在している要因となる変数群が入り混じって、時間とともに変化しているので、既存の点検もしくは検診結果とその分析結果とに基づいた形式的なＦＭＥＡやＦＴＡデータベースもしくは医療分野でのＥＢＭのデータベースの単なる適用では、現実の複雑な因果関係の探索は困難であるからだ。
また、診断項目と故障項目との因果関係などが予め設定されており、診断項目の定性的な異常度と故障項目との間に０〜１間の数値が求まるといった手法では上記に記載した柔軟で汎用的な対応は困難であった。【００１２】  また、対象プラント装置の本体装置内の温度、圧力、組成、滞留時間などの異常兆候の発生が周辺の回転機械の運転状態に及ぼす影響や、逆に周辺の回転機械の異常兆候の発生が本体装置内の温度、圧力、組成、滞留時間などに及ぼす影響を考慮し、相互に関連する異常兆候の発生を検出することは可能であっても、当該異常兆候の原因との因果関係の推移や当該原因の生起確率を求めることは困難であった。【００１３】    また、医療分野において、被保険者の過去の検診情報やレセプト情報の項目をノードとし、当該ノード間の依存関係をエッジとするグラフと、条件付確率テーブルを用いて各ノードの重要性を評価している。しかしながら、肝心のノード間の依存度は全被保険者の各種検診項目などの平均値を適用するために、各患者に対するノード間の依存度と、現状での発症程度、その原因推定あるいは治療期間における保健指導における因果関係の構築という観点に欠けている。さらに、原因と結果との直接的な関係に加えて交絡変数もしくは中間変数と呼ばれる第３の変数の存在による間接的な影響評価が考慮されておらず、「スクリーニング→危険因子の同定→治療→複数の目標疾患」という多段階のモデルにおける複雑な因果関係を客観的に構築することが困難であった。【００１４】  また、医療分野における治療後もしくは治療中では、患者の摂食状況による治癒の加速もしくは免疫性の向上による回復力を強化するための栄養指導・管理は重要な処置であるばかりではなく、さまざまな疾病の発症を回避するための健康維持・未病の解消に不可欠である。しかしながら、摂食物の種類、摂取量などと、治療後もしく治療中の疾患部位の状態変化との因果関係を把握しながら栄養指導・管理の評価を行うための具体的な手法の構築は困難であった。【００１５】  本発明は、かかる課題に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは簡便かつ安定的で実用に供することが可能な対象物の状態変化の因果関係を追跡し、原因探索とその生起確率を提供することにある。つまり、下記を特徴とする手法である。
・対象物の異常兆候を検知した後、多くの因果モデルの中から適切なモデルをスクリーニング（ふるいわけ）し、順次付けを行うことにより効率的な因果解析ができること
・要因ノウハウ集など過去からの知見にて得られている関連変数と、異常兆候の検出時に抽出した変数との一致度に基づき、推定した原因の生起する事後確率の情報提供ができること
・一方、過去からの要因ノウハウ集などの知見が存在しない場合においても、因果関係の探索と原因の事後確率の推定が可能であること。
・傾向監視もしくは経過観察によって、異常事象の原因とその事後確率を追跡し、収束判定後に的確な保全・処置などの情報提供ができること
【課題を解決するための手段】
【００１６】  主たる本発明は、対象物の状態変化の異常兆候を早期に検出し、当該異常兆候の推移を追跡し、当該異常兆候の原因を推定する状態監視もしくは経過観察において、前記対象物の状態の異常兆候を、初めて検出した適切な初検知時対象時間帯において、センサ等で計測して得られる観測データの要因可能性のある間隔尺度変数と、対象物の異常事象と関連する要因群を蓄積した要因ノウハウ集やヒアリング調査の結果等に関連する順序尺度変数と、前記観測データの背後に潜在する原因等観測が困難で主観的な推測を含む潜在変数とからなる変数を取得する変数取得ステップと、前記変数取得ステップにて取得した間隔尺度変数、順序尺度変数および潜在変数の３種類の変数を総称して構成変数と定義し、各構成変数間の複数の因果関係の検討候補を挙げる因果モデル設定ステップと、前記因果モデル設定ステップにて検討候補に挙げた複数のすべての因果モデルに対して、当該原因の事後確率を求める原因事後確率算出ステップと、当該事後確率の大きさに基づき、好適な因果モデルの順位を付加する因果モデル順位付けステップと、当該順位付けによる順位第１位の因果モデルから順次、当該初検知時対象時間帯を複数の時間帯に分割し、当該分割時間帯ごとに因果関係の大きさを求める因果解析ステップを最後の分割時間帯まで繰り返し、当該順位第１位の因果モデルに対する初検知時対象時間帯における、当該因果関係の大きさの推移の妥当性を評価する因果モデル評価ステップと、当該因果モデル評価ステップにて妥当性に欠けると判断された場合には、順位第２位の因果モデルに対して当該分割時間帯ごとに前記因果解析ステップを繰り返し、妥当でない場合には次の順位の因果モデルに対して因果解析と因果モデル評価を行い、すべての因果モデルにおいて因果関係の大きさの推移が妥当でなかった場合には因果モデル創出ステップへ移行し、当該因果関係の大きさの推移が妥当である場合には、当該初検知時対象時間帯での好適な因果モデルおよび事後確率付き原因として採用・保存し、次の対象時間帯に移行し、上記変数取得ステップに戻り一連の前記する処理ステップを順次実行し、前記因果モデル評価ステップにて因果関係の大きさの妥当性が確認された場合には、当該対象時間帯での因果関係の大きさ及び原因の事後確率を有する因果関係と決定・保存し、さらに直近の少なくとも３個の対象時間帯での好適な因果モデルが同一である場合には、当該異常兆候に対する原因探索を終了とする因果モデル決定ステップと、一方、当該因果モデル決定ステップにおいて少なくとも３個の対象時間帯での因果モデルが変化して同一でない場合には、次の対象時間帯での一連の処理へ移行することを特徴とする対象物の状態変化の原因探索方法である。【００１７】  本発明の他の特徴については、本明細書及び添付図面の記載により明らかにする。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の要因ノウハウ集が存在する場合の原因探索手法のフローチャートである。
【図２】本実施例１で要因ノウハウ集が存在する場合の因果モデルＡである。
【図３】本発明の要因ノウハウ集が存在しない場合の原因探索手法のフローチャートである。
【図４】本実施例２で要因ノウハウ集が存在しない場合の因果モデルＣである。
【図５】本実施例１及び２での海水淡水化プラントの系統図である。
【図６】本実施例１及び２での海水淡水化プラントの異常兆候に関連する観測変数群、及び、各異常度の５段階評定を示す。
【図７】本実施例１で要因ノウハウ集が存在する場合の他の因果モデルＢである。
【図８】本実施例１での因果モデルＡとＢの比較・選定に関する事後確率を示す。
【図９】本実施例１で因果モデルＡの因果関係の大きさの時間推移を示す。
【図１０】本実施例１で因果モデルＡの因果関係の大きさの分散の時間経過を示す。
【図１１】本実施例２で因果モデルＣを創出し、要因別の事後確率の推移を示す。
【図１２】本実施例２で因果モデルＣの因果関係の大きさの推移を示す。
【図１３】本実施例２で因果モデルＣの因果関係の大きさの分散の時間経過を示す。
【図１４】本実施例３での因果モデルＤを示す。
【図１５】本実施例３での因果モデルＥを示す。
【図１６】本実施例３での因果モデルＤと因果モデルＥとの比較・選定に関する事後確率を示す。
【図１７】本実施例３で因果モデルＥの因果関係の大きさの推移を示す。
【図１８】本実施例３で因果モデルＥの因果関係の大きさの分散の時間経過を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１９】  本明細書及び添付図面の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。
【００２０】  対象物の状態変化の異常兆候を早期に検出し、当該異常兆候の推移を追跡し、当該異常兆候の原因を推定する状態監視もしくは経過観察において、前記対象物の状態の異常兆候を、初めて検出した適切な初検知時対象時間帯において、センサ等で計測して得られる観測データの要因可能性のある間隔尺度変数と、対象物の異常事象と関連する要因群を蓄積した要因ノウハウ集やヒアリング調査の結果等に関連する順序尺度変数と、前記観測データの背後に潜在する原因等観測が困難で主観的な推測を含む潜在変数とからなる変数を取得する変数取得ステップと、前記変数取得ステップにて取得した間隔尺度変数、順序尺度変数および潜在変数の３種類の変数を総称して構成変数と定義し、各構成変数間の複数の因果関係の検討候補を挙げる因果モデル設定ステップと、前記因果モデル設定ステップにて検討候補に挙げた複数のすべての因果モデルに対して、当該原因の事後確率を求める原因事後確率算出ステップと、当該事後確率の大きさに基づき、好適な因果モデルの順位を付加する因果モデル順位付けステップと、当該順位付けによる順位第１位の因果モデルから順次、当該初検知時対象時間帯を複数の時間帯に分割し、当該分割時間帯ごとに因果関係の大きさを求める因果解析ステップを最後の分割時間帯まで繰り返し、当該順位第１位の因果モデルに対する初検知時対象時間帯における、当該因果関係の大きさの推移の妥当性を評価する因果モデル評価ステップと、当該因果モデル評価ステップにて妥当性に欠けると判断された場合には、順位第２位の因果モデルに対して当該分割時間帯ごとに前記因果解析ステップを繰り返し、妥当でない場合には次の順位の因果モデルに対して因果解析と因果モデル評価を行い、すべての因果モデルにおいて因果関係の大きさの推移が妥当でなかった場合には因果モデル創出ステップへ移行し、当該因果関係の大きさの推移が妥当である場合には、当該初検知時対象時間帯での好適な因果モデルおよび事後確率付き原因として採用・保存し、次の対象時間帯に移行し、上記変数取得ステップに戻り一連の前記する処理ステップを順次実行し、前記因果モデル評価ステップにて因果関係の大きさの妥当性が確認された場合には、当該対象時間帯での因果関係の大きさ及び原因の事後確率を有する因果関係と決定・保存し、さらに直近の少なくとも３個の対象時間帯での好適な因果モデルが同一である場合には、当該異常兆候に対する原因探索を終了とする因果モデル決定ステップと、一方、当該因果モデル決定ステップにおいて少なくとも３個の対象時間帯での因果モデルが変化して同一でない場合には、次の対象時間帯での一連の処理へ移行することを特徴とする対象物の状態変化の原因探索方法である。
かかる対象物の状態変化の原因探索方法によれば、対象物の異常兆候の検出時以降において、原因系変数と結果系変数との因果関係の大きさというミクロ的な観点で、当該原因の事後確率の定量化というマクロ的な観点での検討が可能となり、傾向監視もしくは経過観察での異常兆候の進展もしくは悪化に沿った因果関係の追跡によって、的確な時期に最適な対策・処置の立案とその実施が実用的なものとなる
【００２１】  また、前記の変数取得ステップにおいて、センサ等で計測して得られる観測データの間隔尺度変数については、少なくとも観測データ間の相関関係に基づく主成分分析法を応用して、正常時データの特徴量と当該観測データの特徴量との乖離度を、異常兆候有無の判定指標とする検知方法によって抽出した間隔尺度変数群を、前記初検知時対象時間帯全体もしくは以降の順次した対象時間帯における、要因可能性のある間隔尺度変数群に含むことを特徴とする。
かかる場合には、当該異常兆候に関連する原因系変数群および結果系変数群を絞り込むので、効率的な因果モデルの設定が可能になる。
【００２２】  また、前記の因果モデル設定ステップの、観測データの変数名について、前記要因ノウハウ集やヒアリング調査の結果に関連する順序尺度変数群において要因可能性が全くない変数の評定値をゼロと定義した順序尺度変数群と、前記のパラグラフ［００２１］に記載した観測データの要因可能性のある間隔尺度変数群を上記順序尺度変数群と同じ段階数に評定した順序尺度変数群と、を比較して、いずれの順序尺度変数の評定値ともゼロではない変数を少なくとも２つ以上含む場合を因果関係の候補として挙げることを特徴とする。
かかる場合には、複数の因果モデル群の中で、要因ノウハウ集やヒアリング調査結果をより良く反映した因果モデルの選択が可能となる。
【００２３】  また、前記原因事後確率算出ステップにおいて、当該初検知時対象時間帯もしくは以降の順次した対象時間帯での異常兆候の進展度合いに応じて、前記の因果モデル順位付けステップに記載のベイズ推論を応用することによって算出した事後確率の大きさを算出することを特徴とする。
かかる場合には、対象物の異常兆候の状態変化に応じて、因果関係を追跡しつつ、当該因果モデルに設定されている原因の事後確率を得ることが可能となる。
【００２４】また、前記の因果モデル順位付けステップにおいて、センサで計測して得られる関連した観測データの中で、初検知時対象時間帯全体もしくは以降の順次した対象時間帯における要因可能性のある間隔尺度変数群を順序尺度変数に変換した変数群と、対象物の異常事象と関連する要因群を蓄積した要因ノウハウ集やヒアリング調査の結果に関連する順序尺度変数群との一致度を条件付確率とし、前記の異常兆候有無を判定するときの判定閾値に対する、当該初検知時対象時間帯全体もしくは以降の順次した対象時間帯での特徴量乖離度の最大値の比率に基づいた異常生起確率を事前確率として、ベイズ推論を応用することによって算出した事後確率の大きさにより、前記因果モデル設定ステップにて挙げた複数の因果モデルすべてに対して、順序付けすることを特徴とする。
かかる場合には、前記因果モデル設定ステップにて挙げた複数のすべての因果モデル群の中で、異常兆候事象における原因系変数と結果系変数との関係性を確率の観点から順位を付けるので因果解析ステップの効率的な適用が可能となる。
【００２５】また、前記の因果解析ステップにおいて、当該初検知時対象時間帯もしくは以降の順次した対象時間帯を複数の時間帯に分割し、当該分割時間帯ごとに、前記変数取得ステップで取得した各構成変数の時間変化における標本分散および標本共分散に基づく構造分析を行うことにより、各構成変数間の因果関係の大きさを求めることを特徴とする。
かかる場合には、対象時間帯での各原因系変数や結果系変数の、時間変化における実データの変動に基づく因果関係の大きさを得ることが可能となる。
【００２６】  また、前記因果モデル評価ステップにおいて、当該因果モデルに対する初検知時対象時間帯もしくは以降の順次した対象時間帯における、当該因果関係の大きさの分散が設定した閾値より小さくなった時点で、安定した真の因果関係と判断することを特徴とする。
かかる場合には、当該対象時間帯での因果関係の大きさから当該異常兆候の原因を推定することが可能となる。
【００２７】  また、前記因果モデル決定ステップにおいて、少なくとも直近の３個の対象時間帯における因果関係の大きさの妥当性が得られた因果モデルが同一である場合には当該異常兆候に対する原因探索結果が妥当であるとすることを特徴とする。
かかる場合には、前記因果モデル評価ステップにより得られる単独の対象時間帯での因果関係の妥当性に基づき、３個の対象時間帯での因果関係の大きさ及び事後確率の中で、平均値もしくは中央値などの代表値をどう選ぶかについては当該対象物の重要性や位置づけなどから決める尤度を持ち、当該異常兆候に対して、安定した信頓性の高い原因確定が可能となる。
【００２８】  また、因果モデル構築ステップにおいて、対象物の異常兆候を、初めて検出した適切な初検知対象時間帯における、センサ等で計測して得られる関連した観測データと、前記観測データの変数群を複数のグループに分類し、それぞれのグループを観測データの背後に潜在する１要因とする潜在変数とし、前記観測データの間隔尺度変数とから因果モデルを構築することを特徴とする。
かかる場合には、対象物の異常状態に関する要因ノウハウ集が存在しない場合や妥当な因果モデルが見当たらない場合にも当該異常兆候に関する因果関係の構築および原因の事後確率の推定が可能となる。
（対象物の状態変化の原因探索方法の全体フローについて  その１）
図１に  対象物の状態変化の原因探索方法のフローチャートを示す。
【００２９】  対象物の異常兆候を初めて検知したときに、変数取得ステップ１にて関連する観測変数の取り込みと、当該状態変化の背後に潜在する潜在変数の選定とを行う。ステップ２では要因ノウハウ集に記載の異常項目もしくは故障項目と、当該項目に関連する観測変数の関係の大きさを（例えば５段階評定して）順序尺度変数として得点化する。あるいは対象物や対象分野によっては質問やヒアリング、問診を行って得た調査結果を（例えば５段階評定して）同じく順位尺度変数として得点化する。
そして、上記ステップ１にて取り込んだ観測変数と潜在変数、および、上記ステップ２の異常もしくは故障に関連する観測変数の順序尺度変数もしくは調査結果の順序尺度変数とから、原因系変数および結果系変数を考慮して因果モデルの構築、設定を行う。この過程がステップ３であり、通常複数の因果モデルが構築・設定される場合が多い。もし、ステップ４で原因―結果系の因果モデルの構築・設定が困難な場合には、ステップ１８の因果モデル創出ステップへ進む。
【００３０】  前記ステップ１で取り込んだ観測変数の間隔尺度変数を例えば５段階評定にて順序尺度に変換して得られた得点と、ステップ２にて得られた異常もしくは故障項目に関連する観測変数を同じく例えば５段階評定にて順序尺度に変換した得点との、各変数における差異の大きさ、および、対象物が異常兆候にあると検知した場合の異常度合（例えば異常判定閾値との比率）に基づき、ベイズ推論を応用して、当該対象時間帯全体における原因―結果系の事後確率を算出する。この過程がステップ５で、すべての因果モデルについて求める。
【００３１】  このベイズ推論を応用した原因―結果系の事後確率の算出方法について、図２に示す因果モデルＡを例にとり詳述する。
ベイズ推論を応用する際には、事前確率と条件付確率の考え方や設定に留意が必要である。
つまり、事前確率は主観的確率とも呼ばれ、ベイズ推論適用性に大きく影響するわけであるが、本発明では当該異常度合に基づき客観的に［数１］にて定義することによって、対象物の状態がどの程度の異常兆候にあるのかを反映することになる。なぜならば、例えば図２に示す因果モデルにおいて、［数１］での事前確率Ｐ（ｆ１，ｆ２）は異常度β＝１；つまり異常判定閾値に到達したときには確率０．５（原因推定に関して何の情報もなければ、当該要因が真の原因である確率は中立的であること）になり、その後の傾向監視において異常度が大きくなっていくにしたがって、事前確率は１．０に漸近してゆく（当該要因が、真の原因である確率が確からしくなっていく）。
【００３２】  次に、条件付確率は当該因果モデルにおける、異常度に関連する観測変数の中で関係性を示す順序尺度分布と要因ノウハウ集での観測変数の重み分布との絶対差の、関連するすべての観測変数の順序尺度が最大値（ここでは５段階評定なので）５となるとした絶対差の総和に対する比率に基づくこととする。具体的には［数２］に示している。
これは当該対象時間帯において、状態診断の結果で得られた関連する観測変数の順序尺度分布と、要因ノウハウ集で想定できる要因項目である観測変数の順序尺度分布との一致度と定義するものである。つまり、当該因果モデルで想定した原因群とした条件のもとで観測される変数群が生起する確率を推測するのである。
【００３３】  次に、全確率は、要因ノウハウ集記載のすべての原因候補ｆについての順序尺度と当該対象時間帯での状態診断の結果で関連するすべての観測変数の順序尺度とを加えた総和に対して、原因変数群の順序尺度と上記要因ノウハウ集記載のすべての原因候補ｆの順序尺度とを加えた総和の比率と定義する。具体的には［数３］に示している。
これは、考えられるすべての原因群に関連した観測変数の順序尺度の総和に対して、当該因果モデルで想定される関連する観測変数の順序尺度の占める割合を考慮することにより、当該対象時間帯における事後確率を求める基準とすることができる。
【数１】
2018005645.tif 000048
【数２】
2018005645.tif 000049
【数３】
2018005645.tif 000050
【数４】
2018005645.tif 000051
以上の手順と計算定義から、対象時間帯における観測データが得られたという条件下で、当該因果モデルＡで想定する要因群が生起している事後確率を［数４］によって得ることができるようになる。
【００３４】  前記ステップ５は、ステップ３で構築・設定したすべての因果モデルに対して適用され、それぞれの因果モデルの事後確率を算出・保存し、最も大きな事後確率を有する因果モデルから順位を付加する。これがステップ６である。
そして、順位が第１位の因果モデルについて、即ちステップ８以降のステップを処理してゆき、当該因果モデルに関する解析結果をステップ１２にて評価を行い、妥当であれば当該対象時間帯での因果解析を終了するが、妥当ではない場合にはステップ７に戻り次の順位の因果モデルの処理へ移行する。
【００３５】  さて、因果モデルについての具体的な解析方法について図２を用いて説明する。この図２の因果モデルＡは海水淡水化プラントでのベント不良の異常兆候に関して要因ノウハウ集での異常項目とそれに関連する観測変数を選択して組み立てたものであり、前出の特許文献３の実施例記載の図１８に示す個別乖離度ＤＩ値で表す観測変数を参照したものである。
潜在変数ｆ１はベント不良、ｆ２はレベル変動を示し、観測変数Ｖ１は蒸発室冷却管出口温度Ｔ１、Ｖ２はブラインヒータへの蒸気流量Ｆｓ、Ｖ３は同ヒータの蒸気温度Ｔｓ、Ｖ４はＢＲＰの出口圧力Ｐ１、Ｖ５は淡水純度を示す。誤差変数は、ｄ２、ｅ１、ｅ２、ｅ３、ｅ４、ｅ５で表している。
【００３６】  図２に示す潜在変数間、潜在変数と観測変数間、観測変数間の矢印に沿って、構造方程式
を［数５］によって組み立てる。これが図１のフローチャートでのステップ８に相当する。
【数５】
2018005645.tif 000052
因果解析については、非特許文献２：共分散構造分析「入門編」豊田秀樹著２０１１年７月２０日  朝倉書店の例えば“第４章潜在変数と測定方程式”（ｐ．５１〜）に記載されている手順を適用すればよい。
【００３７】次に、構造方程式［数５］に応じて観測変数の共分散構造は以下の［数６］に示す分散・共分散で与えられる。
【数６】
2018005645.tif 000053
【００３８】次に、観測変数Ｖ１、Ｖ２、Ｖ３、Ｖ４、Ｖ５の計測データの時間変化から、それぞれの分散Ｓ１２、Ｓ２２、Ｓ３２、Ｓ４２、Ｓ５２および共分散Ｓ１２、Ｓ１３、Ｓ１４、Ｓ１５、Ｓ２３、Ｓ２４、Ｓ２５、Ｓ３４、Ｓ３５、Ｓ４５が求まるので、これらの標本分散・標本共分散を上記の（１）式〜（１５）式の分散および共分散に代入し、推定量として利用する。
つまり、以下の［数７］に示すように、各分割時間帯での観測変数の計測データから得た標本分散、標本共分散を、［数６］の左辺に代入することによって、［数６］の（１）式〜（１５）式の連立方程式を解くことになる。
【００３９】図２に示す因果モデルＡの各因果関係の大きさは、αａ２１、αｂ１１、αｂ４２、αｂ５２、αｃ２１、αｃ３１の６個と、各変数への誤差変動を表すσ２ｆ１、σ２（ｄ２）、σ２（ｅ１）、σ２（ｅ２）、σ２（ｅ３）、σ２（ｅ４）、σ２（ｅ５）の７個との合計１３個の未知数に対して、構造方程式に基づく共分散構造における方程式の数は１５個であり、未知数の個数より多いから解を得ることができる。
この計測データの時間変化の取得は、ステップ９にて各分割時間帯を順次進め、当該因果解析ステップ１０を実行し、当該対象時間帯が終了するまで繰り返す。
【数７】
2018005645.tif 000054
【００４０】  ステップ１０の因果解析が、当該対象時間帯全体においてステップ１１の判定により終了した場合には、ステップ１２にて当該因果モデルＡの妥当性を評価する。この評価は、当該因果モデルＡのすべての因果関係の大きさの、ステップ９の各分割時間帯の遷移につれての変動が安定しているか否かに着目して行うものである。
具体的には、当該対象時間帯全体における分散が、予め設定した収束判定閾値を超えているときには、ステップ７にて次の順位の因果モデルでの解析に移行する。収束判定閾値未満であれば、因果解析は収束したものと判定し、対象時間帯における因果関係の大きさおよび事後確率を確定・保存し、また、ステップ１３で３個の対象時間帯での一連の処理が完了していない時には、次の対象時間帯での一連の処理を実施して、少なくとも３個の対象時間帯での因果解析結果および事後確率を求める。
そしてステップ１４で、直近の少なくとも３個の対象時間帯での因果モデルが同一である場合には、当該異常兆候に対する原因探索を終了とするが、当該３個の因果モデルが同一でない場合には、ステップ１５にて次の対象時間帯へ進み、前記一連の処理を行う。
【００４１】（対象物の状態変化の原因探索方法の全体フローについて  その２）
図１の対象物の状態変化の原因探索フローチャートにおける、因果モデル創出ステップの構成を図３に示す。これは、予め要因ノウハウ集などの前置情報が存在しない場合でも因果関係を構築し、因果連鎖を推定することを可能とするものである。
【００４２】  観測変数間の相関関係は、背後に少数の潜在変数が存在し、影響を与えることによって生じていると想定される。対象物の状態に異常兆候が検出されたとき、当該状態変化の検出に関連する観測変数を、観測データ取得ステップ１にて当該対象時間帯で取り込む。次に、ステップ２にて複数の時間帯に分割し、ステップ３にて例えば探索的因子分析を適用することによって観測変数群を複数のグループに分類する。当該ステップ３において、１グループを１潜在変数と見なし、各観測変数グループとを結ぶことによりステップ４にて因果モデルを構築する。海水淡水化プラントでのベント不良の異常兆候を検出時で、要因ノウハウ集を利用しない場合に、ステップ４にて構築した因果モデルＣを図４に示している。
【００４３】  次に、当該因果モデルＣの、当該対象時間帯における事後確率をステップ５にて算出する。図４に示す因果モデルＣにおいて、［数８］での事前確率Ｐ（ｆ１）およびＰ（ｆ２）は異常度β＝１、つまり異常判定閾値に到達したときには０．５（原因推定に関して何の情報もなければ、当該要因が真の原因である確率は中性的であること）になり、その後の傾向監視において異常度が大きくなっていくにしたがって、事前確率は１．０に漸近してゆく（当該要因が、真の原因である確率が確からしくなっていく）。
【数８】
2018005645.tif 000055
【００４４】  この事前確率Ｐ（ｆ１）、Ｐ（ｆ２）の定義の考え方は、要因ノウハウ集などの前置情報が存在する場合と同じく、当該対象時間帯における異常度に基づく０．５〜１．０の間の確率とする。
次に、［数９］に示すように、当該因果モデルに対しての条件付確率は、ｆ１に起因するＰ（ｖ１，ｖ２，ｖ３｜ｆ１）とｆ２に起因するＰ（ｖ４，ｖ５｜ｆ２）との２つがあり、それぞれの要因ｆに関連する各観測変数が担っている異常度の、総異常度に対する割合と定義する。このことによって、要因ノウハウ集などの要因と観測変数の関連についての前置情報が存在しなくても、潜在要因ごとの観測変数が生起する確率の算出が可能となる。
【数９】
2018005645.tif 000056
【００４５】  次に、全確率は［数１０］に示すように、ｆ１に起因するＰ（ｖ１，ｖ２，ｖ３｜ｆ１）＊Ｐ（ｆ１）とｆ２に起因するＰ（ｖ４，ｖ５｜ｆ２）＊Ｐ（ｆ２）の和で定義される。なぜならば、要因ノウハウ集などの前置情報が存在しない場合であるので、因果モデルは観測変数群を因子パターンによって分類して求めたものであり、想定している要因はｆ１とｆ２の２個に限られるからである。
【数１０】
2018005645.tif 000057
【００４６】  以上の、事前確率、条件付確率及び全確率から［数１１］によって、当該因果モデルＣに対する当該対象時間帯における事後確率を、要因ｆ１、ｆ２ごとに得ることができる。
【数１１】
2018005645.tif 000058
【００４７】  次に、因果解析へ進む。図４に示す潜在変数ｆ１、ｆ２と観測変数Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３，Ｖ４，Ｖ５間の矢印に沿って構造方程式を［数１２］で組み立てる。これは図３のフローチャートでのステップ６に相当する。
【数１２】
2018005645.tif 000059
2018005645.tif 000060
次に、構造方程式［数１２］に応じて観測変数の共分散構造は以下の［数１３］に示す分散・共分散で与えられる。
【数１３】
2018005645.tif 000061
【００４８】次に、観測変数Ｖ１、Ｖ２、Ｖ３、Ｖ４、Ｖ５の計測データの時間変化から、それぞれの分散Ｓ１２、Ｓ２２、Ｓ３２、Ｓ４２、Ｓ５２および共分散Ｓ１２、Ｓ１３、Ｓ１４、Ｓ１５、Ｓ２３、Ｓ２４、Ｓ２５、Ｓ３４、Ｓ３５、Ｓ４５が求まるので、これらの標本分散・標本共分散を上記の（１）式〜（１５）式の分散および共分散に代入し、推定量として利用する。
つまり、以下の［数１４］に示すように各分割時間帯での観測変数の計測データから得た標本分散、標本共分散を、［数１３］の左辺に代入することによって、［数１３］の（１）式〜（１５）式の連立方程式を解くことになる。
【００４９】図４に示す因果モデルＣの各因果関係の大きさは、αｂ１１、αｂ２１、αｂ３１、αｂ４２、αｂ５２の５個と、各潜在変数の分散σ２ｆ１、σ２ｆ２、及び各観測変数への誤差変動を表すσ２（ｅ１）、σ２（ｅ２）、σ２（ｅ３）、σ２（ｅ４）、σ２（ｅ５）の７個との合計１２個の未知数に対して、構造方程式に基づく共分散構造における方程式の数は１５個であり、未知数の個数より多いから解を得ることができる。
この計測データの時間変化の取得は、ステップ７にて各分割時間帯を順次進め、当該因果解析ステップ８を実行し、当該対象時間帯が終了するまで繰り返す。
【数１４】
2018005645.tif 000062
【００５０】  ステップ８の因果解析が、当該対象時間帯全体においてステップ９の判定により終了した場合には、ステップ１０にて当該因果モデルの各因果関係の大きさの分割時間帯における平均値と分散を算出する。
また、いままでの対象時間帯におけるステップ５にて得られている事後確率の分散の大きさを指標として、事後確率の収束を判定する。これがステップ１１である。判定閾値未満であれば、一連の原因探索は終了し、ステップ１２にて直近の対象時間帯における因果関係の大きさの平均値および事後確率に基づき、対象物の異常兆候の原因推定を行い、今後の処置及び対策案を検討することになる。
もし、事後確率の分散が収束判定閾値を超えていたら、次の対象時間帯での原因探索フローに移行する。
【実施例】
【００５１】（発明の実施例１；海水淡水化プラント  その１；要因ノウハウ集がある場合）
本発明の実施例１として、海水淡水化プラント装置において、予め要因ノウハウ集が存在する場合に適用した事例の詳細を記述する。【００５２】図５に海水淡水化プラント装置の系統図を示す。
海水淡水化プラントの構成や機能などについては、前記の特許文献３に詳述している。当該実施例における異常兆候の発生事例を述べる。
本実施例では、第２段でのベント不足により第２段での沸騰・伝熱性能が低下した場合の異常兆候を検出した場合で、異常兆候の要因となる観測変数群は以下の項目に対応する。
（１）  熱回収部冷却管群出口温度        Ｔ１
（２）  ブラインヒータでの必要蒸気量    Ｆｓ
（３）  ブラインヒータでの蒸気温度      Ｔｓ
（４）  淡水純度                        Ｄｉｓｔ
（５）  ブライン循環ポンプ出口圧力      Ｐ１
また、各観測変数の異常度である個別ＤＩ値を図６に示す。
当該図６の個別ＤＩ値で、比較的大きな５個の各観測変数とその個別ＤＩ値（異常度）を示しており下記となる。
Ｖ１（Ｔ１）＝６．５４  Ｖ２（Ｆｓ）＝８．１６  Ｖ３（Ｔｓ）＝９．４４  Ｖ４（Ｐ１）＝３．６７  Ｖ５（Ｄｉｓｔ）＝４．５６【００５３】  一方、要因ノウハウ集における異常項目と関連する観測変数及び当該関連度の一例を表１に示す。異常の要因項目に対して、関連する観測変数を５段階評定（０：無関係、１〜５：関連度を５段階評定）した順序尺度を示している。
上記した図６での各観測変数の個別ＤＩ値を５段階評定して順序尺度を得て、表１の要因ノウハウ集と対応させて表２に示す。なお、表２には当該異常兆候を初めて検出した時間帯をステージ▲１▼とし、以降の対象時間帯をステージ▲２▼、▲３▼としている。
【表１】
2018005645.tif 000063
【表２】
2018005645.tif 000064
【００５４】  表１の左欄内には各要因項目とともに、すべての観測変数ｖ１，・・ｖ１４の１４個に対する順序尺度（５段階評定）による関連度の総得点を示している。この総得点は要因ｆ１（ベント不良）が１７点、要因ｆ２（レベル変動）が１４点であり、上位から２つの要因を選定し、要因ｆ１，ｆ２を潜在変数とした因果モデルを構築する。前記した図２で示す因果モデルＡでは要因ｆ１とｆ２を考慮し、要因ｆ２のみを考慮した因果モデルＢを図７に示す。【００５５】  さて、因果モデルＡとＢにおいて、いずれの因果モデルが好適であるかの判断を行うために、［数１］〜［数４］に基づいて事後確率を求め評価する。当該異常兆候を初検知したステージ▲１▼の対象時間帯における事後確率を、因果モデルＡについてはＰ（ｆ１，ｆ２｜ｖ１，・・・，ｖ１４）を、因果モデルＢについてはＰ（ｆ２｜ｖ１，・・・，ｖ１４）を算出した。
その結果を図８に示す。因果モデルＡでは０．８６に、因果モデルＢでは０．６１となり、因果モデルＡの方が好適なモデルであることが分かる。したがって、以降の検討は因果モデルＡに関して行うものとする。なお、図８には因果モデルＡのステージ▲２▼、▲３▼についての事後確率を算出した結果も図示している。【００５６】  次に、因果モデルＡについて前記した［数５］〜［数７］に基づき因果解析を行い、各変数間の因果関係の大きさを求め、ステージ▲１▼、▲２▼、▲３▼の時間経過を横軸にして図９に示す。
時間経過とともに、次第に各因果関係の大きさの変動が小さくなっているのがわかる。また、因果関係については、要因ｆ１（ベント不良と）と要因ｆ２（レベル変動）との関係αａ２１、観測変数Ｖ１（Ｔ１）とＶ２（Ｆｓ）との関係αｃ２１、及び、観測変数Ｖ１（Ｔ１）とＶ３（Ｔｓ）との関係αｃ３１の大きさが大きくなっており、ベント不良という第１次原因が第２次原因であるレベル変動へ影響し、かつ冷却水出口温度Ｔ１の変化を介してブラインヒータの蒸気流量Ｆｓと蒸気温度Ｔｓに影響を及ぼしていることが解釈でき、実質科学的にも妥当であることが分かる。【００５７】  当該因果解析が収束しているかどうかを判断するために、それぞれの因果関係の大きさの分散を図１０に示す。各変数間の因果関係の大きさの変動は、ステージ▲１▼から▲２▼へ、▲２▼から▲３▼へと小さくなっていること、またステージ▲１▼において既に収束判定の閾値０．０１未満であることが分かる。なお、当該収束判定の閾値は、１％未満の分散値としたがこれも実質科学的に妥当である。
以上の解析・評価結果から要因ノウハウ集が存在する場合に、本発明による原因探索法によって、事後確率による的確なモデルの選定、及び、構造方程式と共分散構造分析とを行うことによって因果関係を明確に絞り込み、当該異常兆候の原因を確率にて数値化することが可能になる。
つまり、海水淡水化プラントの異常兆候の因果関係は、図２、図８に示すようにベント不良とレベル変動の２つの要因が、当該異常兆候の原因である確率は８８％であり、また図９に示すように因果関係の大きさは２つの原因ｆ１，ｆ２間、Ｔ１とＦｓ間、Ｔ１とＴｓ間において０．８〜０．９と大きな関係性となっていることが分かる。【００５８】（本発明の実施例２；海水淡水化プラント  その２；要因ノウハウ集が無い場合）
本発明の次の実施例２として、予め要因ノウハウ集が存在しない場合の原因探索手法を適用した事例を述べる。
前記した図３に示すフローチャートに沿って原因探索を行う。
５個の観測変数Ｖ１（Ｔ１）、Ｖ２（Ｆｓ）、Ｖ３（Ｔｓ）、Ｖ４（Ｐ１）、Ｖ５（Ｄｉｓｔ）について、異常兆候を初めて検知したステージ▲１▼において得られるデータの時間変化から探索的因子分析を行うことによって［表３］に示す因子パターンが得られる。なお、［表３］の下部欄には因子ｆ１とｆ２の因子間相関係数も示している。
この［表３］に示す因子パターンを観察すると、Ｖ１（Ｔ１）、Ｖ２（Ｆｓ）、Ｖ３（Ｔｓ）が一つの因子ｆ１に、Ｖ４（Ｐ１）、Ｖ５（Ｄｉｓｔ）がもう一つの因子ｆ２に分類することができる。これらのｆ１、ｆ２を潜在変数とし、それぞれに対応する観測変数群を矢印で結び、図４に示す因果モデルＣを組み立てる。
【表３】
2018005645.tif 000065
【００５９】  まず、各因子に関する事後確率を求める。つまり、
因子ｆ１；事後確率Ｐ（ｆ１｜ｖ１，ｖ２，ｖ３）
＝条件付確率Ｐ（ｖ１，ｖ２，ｖ３｜ｆ１）＊事前確率Ｐ（ｆ１）／全確率Ｐ（ｖ１，ｖ２，ｖ３，ｖ４，ｖ５）
および
因子ｆ２；事後確率Ｐ（ｆ２｜ｖ４，ｖ５）
＝条件付確率Ｐ（ｖ４，ｖ５｜ｆ１）＊事前確率Ｐ（ｆ２）／全確率Ｐ（ｖ１，ｖ２，ｖ３，ｖ４，ｖ５）
で求めることとする。【００６０】  事前確率については、要因ノウハウ集が存在する場合と同様に、プラント診断結果の最大ＤＩ値をＤＩｍａｘとし、判定閾値Ｔｈとの比率α＝ＤＩｍａｘ／Ｔｈを基にして、
【数１５】
2018005645.tif 000066
【００６１】  次に、条件付確率については、プラント診断結果による個別ＤＩ値を個別の異常度とし、すべての観測変数ｖ１，・・・ｖ１４についての異常度の総和；Σ（総異常度）とする。
そして、▲１▼要因ｆ１について、ｖ１，ｖ２，ｖ３の異常度の和；Σ（異常度ｖ１，ｖ２，ｖ３）とΣ（総異常度）との比率と定義し、同様に、▲２▼要因ｆ２について、ｖ４，ｖ５の異常度の和；Σ（異常度ｖ４，ｖ５）とΣ（総異常度）との比率と定義する。
【数１６】
2018005645.tif 000067
【数１７】
2018005645.tif 000068
【００６２】  次に、全確率については、ここでの原因群がｆ１とｆ２であるから条件付確率と事前確率との積和を全確率と定義する。つまり、
【数１８】
2018005645.tif 000069
要因ノウハウ集が存在する場合の実施例１と同じ観測データについて、因子ｆ１の場合と、因子ｆ２の場合の事後確率をステージ▲１▼、▲２▼および▲３▼の時間推移を図１１に示す。
明らかに、因子ｆ１の方が事後確率は大きく推移しており（７０％〜８０％）、因子ｆ２では比較的小さな確率（２０％〜３０％）で推移しており、当該異常兆候の原因は、因子ｆ１つまりＶ１（Ｔ１）、Ｖ２（Ｆｓ）、Ｖ３（Ｔｓ）の観測変数に関連する潜在変数にあることが分かる。【００６３】  前出のように、予め要因ノウハウ集が存在する場合の実施例１では因果モデルＡが好適であり、ベント不良ｆ１とレベル変動ｆ２の２つを潜在変数としたときに、それらが原因である事後確率は８８％と大きく、レベル変動ｆ２のみの因果モデルＢでは、それが原因である事後確率はほぼ６１％で中程度であった。
一方、要因ノウハウ集が存在しない場合の実施例２で原因探索手法として組み立てた因果モデルＣでは、因子ｆ１が原因である事後確率は７０％〜８０％と高く、関連している観測変数がＶ１（Ｔ１）、Ｖ２（Ｆｓ）、Ｖ３（Ｔｓ）であることとよく対応していることが分かる。【００６４】  次に、当該因果モデルＣにおける各変数間の因果関係の大きさの推移を図１２に示す。
因子ｆ１と観測変数Ｖ１（Ｔ１）との因果関係の大きさαｂ１１が、０．８〜０．９と大きく推移しており、因子ｆ１から受ける影響は、まずＴ１に及ぼされることが分かる。一方、前出した実施例１の因果モデルＡではベント不良ｆ１は、他の因子ｆ２（レベル変動）と、観測変数Ｖ２（Ｆｓ）及びＶ３（Ｔｓ）への影響が比較的大きく（０．７〜０．９）表れている。
つまり、要因ノウハウ集が存在しない場合の実施例２で探索した原因は、同ノウハウ集が存在する場合の実施例１と異なって、直接的に観測変数Ｖ１（Ｔ１）との因果関係が強く評価されるが、要因ｆ１が優位な原因であるという情報を得ることにおいては同様の結果が得られた。【００６５】  図１３に、因果モデルＣでの各変数間の因果関係の大きさの時間経過における分散を示している。因子ｆ２に関連する因果関係αｂ４２、αｂ５２の大きさの分散がやや大きいが、ステージ▲２▼、▲３▼へと十分収束していることが確認できる。
以上、海水淡水化プラントの異常兆候が検出されたときに、本発明である図１に示す要因ノウハウ集が存在する場合と、図３に示す要因ノウハウ集が存在しない場合とを実施した実施例１と実施例２を詳述し、いずれにおいても好適な因果モデルの構築ができること、因果関係の大きさが実質科学的に妥当であること、時間経過における因果関係の大きさ及び事後確率が収束することを明示している。【００６６】（本発明の実施例３；大腸ガン治療後の摂食指導について）
ここでは、パラグラフ［００１４］に記載しているように、摂食物の種類、摂取量など、治療後もしく治療中の疾患部位の状態変化との因果関係を把握しながら栄養指導・管理の評価を行うための具体的な手法の構築は困難であったことへの解決策を本発明の実施例３によって詳述するものである。【００６７】  消化器系のガンの原因の一部は食生活にある。従来の疫学的研究から直腸など腸の下部のガンは脂肪分の摂りすぎと関係が深いというデータがある。中でも大腸ガンは、高脂肪高タンパク食の摂取量の多さと関係が深いといわれている。
そこで、食物摂取パターンとガン発症・診断・治療後の傾向の間に因果関係がどの程度認められるかについて本発明を実施した例を示す。
上記した大まかな一般的な因果関係に基づき、図１４に示すような因果モデルＤを組み立てた。これは大腸ガンの症状変化の直接的要因ｆ１は、遺伝、ストレス、免疫力などが潜在要因であるがこれらは直接観測もしくは定量化が難しい。また、保健指導の一環として乳製品が腸内フローラの改善を促し免疫力向上に寄与すると言われている一方、乳製品摂取量が増えれば総カロリの摂りすぎとなり大腸ガンの悪化を招くという事実がある。
したがって、ここでは乳製品摂取量をｘ１、総カロリをｘ２とし、大腸ガンもしくはその予備軍としての大腸内壁異常兆候をｘ３として、経過観察開始後の保健指導下のヒアリング調査（問診含み）に基づいてｘ１、ｘ２の変化に対するｘ３の異常兆候の事後確率と因果関係の大きさの推移を実施例３として取り上げた。【００６８】  事前確率Ｐ（ｘ３）について述べる。大腸ガンもしくは大腸内壁異常兆候ｘ３の具体的な観測データは、血液検査（通常では治療・処置後３か月ごとの検査）で得られる腫瘍マーカ（例えば、ＣＡ１９−９）の現在値と上限値との比率α（ｔ）に基づき事前確率を求めることとする。腫瘍マーカ値の比率α（ｔ）と、大腸内壁異常兆候の事前確率Ｐ（ｘ３）との関係については［表４−Ｄ］が想定される。
【表４−Ｄ】
2018005645.tif 000070
【００６９】  次に、条件付確率Ｐ（ｘ１，ｘ２｜ｘ３）について述べる。現在の大腸内壁の状態が上記Ｐ（ｘ３）と求まった条件下で、乳製品摂取量がｘ１で、総カロリがｘ２となっている確率と定義する。
つまり、過去の多くの保健指導実績に基づいてｘ１とｘ２の、ｘ３に対する影響度とする。
また、大腸内壁の状態が悪化しているほど、ｘ１、ｘ２のような摂食状態がｘ３に与える影響度は相対的に小さくなり、つまり、悪化すれば手術や抗がん剤投与などの医学的施術の適用範疇となる。
具体的には、あるｘ３の下で、ｘ１；乳製品の標準摂取量に対する比率が大きくなれば、ｘ２；総カロリの基礎代謝量に対する比率が大きくなれば、当該ｘ３大腸内壁状態との関係性は大きくなる傾向にあるが、現在の内壁状態が悪化していればｘ１、ｘ２の影響度は急速に低下することになる。この影響度の低下度合いをβとし、［表５−Ｄ］に示す。
また、ｘ１、ｘ２のｘ３に対する影響度Ｐ’（ｘ１，ｘ２）を、［表６−Ｄ］に示す。
結局、条件付確率は、Ｐ（ｘ１，ｘ２｜ｘ３）＝β＊Ｐ’（ｘ１，ｘ２）にて求めることができる。
【表５−Ｄ】
2018005645.tif 000071
【表６−Ｄ】
2018005645.tif 000072
【００７０】  次に、全確率  Ｐ（ｘ１，ｘ２）について述べる。大腸内壁の状態としてα（ｔ）が変化し得る全範囲に対するｘ３について、事前確率Ｐ（ｘ３）と条件付確率Ｐ（ｘ１，ｘ２｜ｘ３）との積和を全確率と定義する。したがって、事後確率Ｐ（ｘ３｜ｘ１，ｘ２）はベイズ推論の定義から［数１９］にて求める
ことができる。
【数１９】
2018005645.tif 000073
【００７１】  一方、当該因果モデルＤに対して、大腸粘膜保護成分という観測変数ｘ３を追加して潜在変数ｆ１を削除して新たに構築した因果モデルＥを図１５に示す。これは、粘膜保護成分である、牛乳中のカルシウム、他の乳製品でのラクトフェリンや乳酸菌、ビタミンＤなどは大腸粘膜の上皮細胞の発ガンを抑制するということに着目したものである。【００７２】  事前確率Ｐ（ｘ４）は、因果モデルＤの場合と同じく、腫瘍マーカ値の比率α（ｔ）と、大腸内壁異常兆候の事前確率Ｐ（ｘ４）との関係が想定されており、表４−Ｅに示す。また、条件付確率Ｐ（ｘ１，ｘ２，ｘ３｜ｘ４）は現在の大腸内壁の状態が上記Ｐ（ｘ４）と求まった条件下で、乳製品摂取量がｘ１で、総カロリがｘ２、粘膜保護成分がｘ３と、なっている確率と定義する。つまり、過去の栄養指導の実績に基づいてｘ１、ｘ２およびｘ３の、ｘ４に対する影響度とする。
また、大腸内壁の状態が悪化しているほど、ｘ１、ｘ２、ｘ３のような摂食状態がｘ４に与える影響度は相対的に小さくなる。具体的には、あるｘ４の下で、ｘ１；乳製品の標準摂取量に対する比率が大きくなれば、ｘ２；総カロリの基礎代謝量に対する比率が大きくなれば、また、ｘ３；粘膜保護成分の大腸ガン進展の抑制効果が現れる閾値との比率が大きくなれば、当該ｘ４；大腸内壁状態との関係性は大きくなる傾向にあるが、現在の大腸内壁状態が悪化していればｘ１、ｘ２、ｘ３の影響度は急速に低下する。なお、因果モデルＤと比較して、因果モデルＥでは、より効果的な要素である粘膜保護成分を観測変数として導入しており、全乳製品の摂取で例えば４００ｇ／日にて大腸ガンの発生リスクは０．８３に低下するなどの研究報告などを参考情報としている。このように因果モデルＥの方が詳細に観測するので、同じ大腸内壁状態ｘ４における要因群にｘ３が存在することによって、特に腫瘍マーカα（ｔ）が１．０以下では条件付確率は相対的に大きくなる。
この影響度の低下度合いをβとし、表５−Ｅに示す。
また、ｘ１、ｘ２、ｘ３のｘ４に対する影響度をＰ’（ｘ１，ｘ２，ｘ３）とし、表６−Ｅに示す。結局、条件付確率は、Ｐ（ｘ１，ｘ２，ｘ３｜ｘ４）＝β＊Ｐ’（ｘ１，ｘ２，ｘ３）にて求めることができる
【表４−Ｅ】
2018005645.tif 000074
【表５−Ｅ】
2018005645.tif 000075
【表６−Ｅ】
2018005645.tif 000076
【００７３】  全確率Ｐ（ｘ１，ｘ２，ｘ３）については、大腸内壁の状態としてα（ｔ）が変化し得る全範囲に対するｘ４について、上記した事前確率Ｐ（ｘ４）と条件付確率Ｐ（ｘ１，ｘ２，ｘ３｜ｘ４）との積和を全確率と定義して、事後確率Ｐ（ｘ４｜ｘ１，ｘ２，ｘ３）はベイズ推論の定義から［数２０］にて求める。
【数２０】
2018005645.tif 000077
【００７４】  上記した事後確率を用いて因果モデルＤと因果モデルＥとを比較して好適な因果モデルを選定する。腫瘍マーカ（例えば、ＣＡ１９−９）の現在値と上限値との比率α（ｔ）が０．８、乳製品の摂取量ｘ１、総カロリ摂取量ｘ２がそれぞれ１．０、大腸ガンの経過；因果モデルＤではｘ３（Ｐ（ｘ３））＝０．２、因果モデルＥではｘ４（Ｐ（ｘ４））＝０．２、さらに因果モデルＥでは粘膜保護成分の摂取量ｘ３＝１．５とした場合の、それぞれの因果モデルの事後確率を図１６に示す。
事後確率は因果モデルＤでは３６％、因果モデルＥでは４３％となり、因果モデルＥの方が好適なモデルであることが分かる。【００７５】  上記の事後確率の比較結果に基づき、因果モデルＥに対して因果解析を実施する。そのために、まず構造方程式を組み立て［数２１］に示す。
【数２１】
2018005645.tif 000078
【００７６】  上記にて組み立てた構造方程式［数２１］に応じた共分散構造を［数２２］に示す。
【数２２】
2018005645.tif 000079
【００７７】  因果モデルＥにおける因果関係の大きさであるα２１、α３１、α４１、α３２、α４２、α４３の６個と、各観測変数への誤差変動を表すσ２（ｅ２）、σ２（ｅ３）、σ２（ｅ４）の３個を加えて９個の未知数に対して、前記した［数２２］の９個の方程式が使用できるので解を得ることができる。
そして、観測変数ｘ１、ｘ２、ｘ３、ｘ４の計測データもしくはヒアリング結果の時間変化から、それぞれの分散Ｓ１２、Ｓ２２、Ｓ３２、Ｓ４２  および共分散Ｓ１２、Ｓ１３、Ｓ１４、Ｓ２３、Ｓ２４、Ｓ３４が求まるので、これらの標本分散・標本共分散を上記の（１）式〜（９）式の分散および共分散に代入し推定量として利用する。
つまり、［数２３］の、［数２２］への左辺の置き換えによって、構造方程式［数２１］の解が一意に求めることが可能となる。なお、σ２１はＳ１２で置き換える。
【数２３】
2018005645.tif 000080
2018005645.tif 000081
【００７８】  ［表７］に示すような、大腸ガンの治療後、３か月毎の腫瘍マーカの値がステージ▲１▼、▲２▼、▲３▼において０．８、０．９、０．７と推移し、乳製品の摂取量割合ｘ１は１．０、２．０、２．０に、総カロリ摂取量割合ｘ２は１．０、１．５、２．０に、粘膜保護成分の摂取量割合ｘ３は変化なく１．５で一定、そして、大腸内壁の健全性ｘ４の事前確率Ｐ（ｘ４）は０．２で安定しているという条件下で、因果関係の大きさがどのように遷移するかを求めてみた結果を図１７に示す。
【表７】
2018005645.tif 000082
【００７９】  図１７を読み解いてみると、粘膜保護成分割合ｘ３が大腸ガン悪化ｘ４に対して約−０．７５と大きな負の値α４３であること、乳製品摂取量ｘ１が粘膜保護成分ｘ３に対して約０．８０と大きな正の値α３１であること、総カロリ摂取量ｘ２は大腸ガン悪化ｘ４に対して約０．８１とかなり大きな正の値α４２であることなど実質科学的に妥当な因果関係にあることが分かる。
なお、図１８に因果関係の大きさの時間経過における分散を示しており、十分な収束性を有していることが分かる。また、事後確率は因果モデルＥにおいて４３％で比較的低い値ではあるが、これは大腸ガン処置後の摂食指導時において取り上げた観測変数に含意される要素が多く、例えば乳製品と言っても牛乳・ヨーグルトなど多岐にわたっていることに起因していると思われる。本実施例３ではむしろ計測データもしくはヒアリング結果から得た観測変数群と大腸ガンの状態変化との因果関係の大きさに主眼があることは言うまでもない。
本実施例３から大腸ガン治療後の食物摂取の栄養指導におけるさまざまな因果関係を客観的に把握する上で、因果モデルの的確な構築や因果連鎖を具体化するための基本的手法を提供することが可能であることが分かる。
【手続補正３】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】全図
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１】
2018005645.tif 000083
【図２】
2018005645.tif 000084
【図３】
2018005645.tif 000085
【図４】
2018005645.tif 000086
【図５】
2018005645.tif 000087
【図６】
2018005645.tif 000088
【図７】
2018005645.tif 000089
【図８】
2018005645.tif 000090
【図９】
2018005645.tif 000091
【図１０】
2018005645.tif 000092
【図１１】
2018005645.tif 000093
【図１２】
2018005645.tif 000094
【図１３】
2018005645.tif 000095
【図１４】
2018005645.tif 000096
【図１５】
2018005645.tif 000097
【図１６】
2018005645.tif 000098
【図１７】
2018005645.tif 000099
【図１８】
2018005645.tif 000100
【手続補正書】
【提出日】平成29年5月1日(2017.5.1)
【手続補正１】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１３】
2018005645.tif 000101
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４４】
この事前確率P(f1)、P(f2)の定義の考え方は、要因ノウハウ集などの前置情報が存在する場合と同じく、当該対象時間帯における異常度に基づく 0.5〜1.0の間の確率とする。
次に、[数９]に示すように、当該因果モデルに対しての条件付確率は、f1に起因する
P(v1,v2,v3|f1)とf2に起因するP(v4,v5|f2)との２つがあり、それぞれの要因fに関連する各観測変数が担っている異常度の、総異常度に対する割合と定義する。このことによって、要因ノウハウ集などの要因と観測変数の関連についての前置情報が存在しなくても、潜在要因ごとの観測変数が生起する確率の算出が可能となる。
【数９】
2018005645.tif 000102
ここで、当該因果モデルにおける、
f1に関連する各観測変数(v1,v2,v3)についての異常度の総和をSIG(異常度1,2,3)とし、
f2に関連する各観測変数(v4,v5)についての異常度の総和をSIG(異常度4,5)として、
すべての観測変数(v1,v2,・・・v14)についての異常度の総和SIG(総異常度)で割った
ものと定義する。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３６】
図２に示す潜在変数間、潜在変数と観測変数間、観測変数間の矢印に沿って、構造方程式を[数５]によって組み立てる。これが図１のフローチャートでのステップ８に相当する。
【数５】
2018005645.tif 000103
ここで、各α値はそれぞれの変数間の関係の大きさを表す。
因果解析については、非特許文献２：共分散構造分析「入門編」豊田秀樹著  2011年7月20日  朝倉書店の例えば“第４章潜在変数と測定方程式”（p.51〜）に記載されている手順を適用すればよい。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７０】
次に、全確率  P(x1,x2)について述べる。大腸内壁の状態としてα(t)が変化し得る全範囲に対する x3 について、事前確率P(x3)と条件付確率P(x1,x2|x3) との積和を全確率と定義する。したがって、事後確率 P(x3|x1,x2)はベイズ推論の定義から[数１９]にて求めることができる。
【数１９】
2018005645.tif 000104
以上