(57)【要約】【課題】修理整備する部品群及び予防整備する部品群の的確な予測等を行うことができる車両整備情報検索装置及びプログラムを提供する。【解決手段】車両の整備記録情報に対して利用者の検索指示を受け付ける検索受付手段と、検索条件を多次元分析検索条件として設定する多次元分析検索設定手段と、整備記録情報から部品整備履歴情報を抽出する部品整備履歴抽出手段と、部品整備履歴情報から同時整備類似部品群情報を抽出する同時整備類似部品群抽出手段と、部品整備履歴情報から部品整備間隔分布情報を抽出する部品整備間隔分布抽出手段と、部品整備間隔分布情報から整備間隔類似部品群情報を抽出する整備間隔類似部品群抽出手段と、多次元分析条件設定手段で設定された検索条件に基づき検索する整備記録検索手段と、整備記録検索手段による検索結果に付加情報を付加して報知する報知手段と、を備えた。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の識別情報それぞれに紐付いている整備記録を量的データ、質的データ又は自然言語データにより記録した整備記録情報に対して利用者の検索指示を受け付ける検索受付手段と、
複数の分析軸に対応して受け付けた検索条件を多次元分析検索条件として設定する多次元分析検索設定手段と、
前記整備記録情報から前記車両の架装を含む部品ごとの部品整備履歴情報を抽出する部品整備履歴抽出手段と、
前記部品整備履歴情報から整備タイミングの類似性に基づいてグループ化した同時整備類似部品群情報を抽出する同時整備類似部品群抽出手段と、
前記部品整備履歴情報から前記車両の部品ごとの部品整備間隔分布情報を抽出する部品整備間隔分布抽出手段と、
前記部品整備間隔分布情報から整備間隔走行距離の類似性に基づいてグループ化した整備間隔類似部品群情報を抽出する整備間隔類似部品群抽出手段と、
前記多次元分析検索設定手段で設定された検索条件に基づき前記整備記録情報、前記部品整備履歴情報、前記同時整備類似部品群情報、前記部品整備間隔分布情報及び前記整備間隔類似部品群情報を検索する整備記録検索手段と、
前記整備記録検索手段による検索結果に予測等の付加情報を付加して前記利用者に報知する報知手段と、を備えた、
ことを特徴とする車両整備情報検索装置。
【請求項２】
前記分析軸は、
車台番号、車両型式、車両モデル名、車両メーカ名及び車両分類からなる車種軸、
前記架装の架装名、型式、モデル名、メーカ名及び架装分類からなる架装軸、
前記車両の整備が実施された地方を特定する地域軸、
前記車両の整備が実施された時点の走行距離軸、
前記車両の整備が実施された時点の初年度登録時からの経過年月軸、
前記車両の車検等を含む定期点検整備の前回実施時からの整備間隔年月軸、
故障発生時の現象を組み合わせたキーワードからなる現象軸、
故障原因を組み合わせたキーワードからなる原因軸、を含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項３】
前記現象軸は、発生箇所軸、発生条件軸、発生環境軸及び症状軸を含む、
ことを特徴とする請求項２に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項４】
前記多次元分析検索設定手段は、前記利用者の検索指示が自然言語で記述されたセンテンスであり、かつ、前記センテンスに前記分析軸の値を表すキーワードが文脈に含まれていた場合、前記センテンスを形態素解析した特定のキーワードを抽出したときは前記検索指示として受け付け、前記特定のキーワードの同義語表現を抽出したときは前記特定のキーワードに置換した後に前記検索指示として受け付けて前記分析軸の検索条件として設定する、
ことを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項５】
前記形態素解析は、抽出対象となる前記特定のキーワード及び前記同義語表現を予め設定された品詞属性を付与した単語として高優先度で登録した形態素解析用辞書を用いる、
ことを特徴とする請求項４に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項６】
前記形態素解析は、前記形態素解析用辞書に登録された品詞を含む複数の形態素の並び方から特徴を抽出し、抽出対象となる前記特定のキーワードに該当するか否かを判定する、
ことを特徴とする請求項４又は５に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項７】
前記部品整備履歴抽出手段は、部品名、部品型式、部品モデル、部品メーカ、部品分類、前記車台番号及び登録番号の値、前記分析軸の値、整備理由の値、整備内容の値及び未整備内容の値を前記整備記録情報からそのまま読み取って前記部品整備履歴情報を抽出する、及び／又は、前記整備記録情報に記述された自然言語センテンスを形態素解析することにより前記特定のキーワードを抽出して前記部品整備履歴情報を抽出する、
ことを特徴とする請求項１ないし６のいずれか１項に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項８】
前記形態素解析は、前記部品名、前記部品型式、前記部品モデル、前記部品メーカ、前記部品分類、前記車台番号、前記登録番号、前記車両型式、前記車両モデル名、前記車両メーカ名、前記車両分類、前記分析軸の分析軸値、前記整備理由、前記整備内容、前記未整備内容を表す前記特定のキーワードの同義語表現を抽出した場合、前記同義語表現を前記特定のキーワードに置換する、
ことを特徴とする請求項７に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項９】
前記部品整備履歴情報は、整備時点の走行距離の情報、前回整備時からの走行距離間隔の情報、整備時点の経過年月の情報、前回整備時からの経過年月間隔の情報、前記整備理由の情報、整備入庫時に記録された故障発生時の現象の情報、整備入庫時に記録された故障原因の情報を含む、
ことを特徴とする請求項７に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項１０】
前記部品整備履歴情報は、前記部品メーカごとの前記部品名ごとに前記部品についての前記整備内容の情報及び前記未整備内容の情報を含む、
ことを特徴とする請求項７に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項１１】
前記整備内容の情報は、上位となる前記部品を構成する複数の下位の前記部品を同一の整備内容としている情報を含む、
ことを特徴とする請求項１０に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項１２】
前記同時整備類似部品群抽出手段は、同時である一度の整備入庫における整備、前回整備時から所定の走行距離内の近接した複数の整備入庫における整備、前回整備時から所定の経過年月内の近接した複数の整備入庫における整備において交換された前記部品をグループ化して抽出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項１３】
前記同時整備類似部品群抽出手段は、前記部品整備履歴情報に含まれる前記部品について、共通して出現する出現率が予め定められた閾値を超える部品群をグループ化して抽出する出現率モードと、前記部品整備履歴情報に含まれる部品同士を相関分析して得られる相関係数が予め定められた閾値を超える部品群をグループ化して抽出する相関分析モードと、前記部品整備履歴情報に含まれる部品同士をアソシエーション分析して得られる支持度、信頼度、リフト値等の統計指標値が予め定められた閾値を超える部品群をグループ化して抽出するアソシエーション分析モードとのいずれかが選択可能である、
ことを特徴とする請求項１２に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項１４】
前記出現率、前記相関係数又は前記アソシエーション分析の前記統計指標値は、整備工場が取り扱う車両母集団の車台母数の変化に応じた重みづけを付与して算出する、
ことを特徴とする請求項１３に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項１５】
前記同時整備類似部品群抽出手段は、個々の前記部品を抽出単位とする部品抽出モードと、上位となる前記部品を構成する複数の下位の前記部品を前記上位となる前記部品に集約した上で抽出単位とする上位部品抽出モードとのいずれかが選択可能である、
ことを特徴とする請求項１２に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項１６】
前記同時整備類似部品群抽出手段は、部品メーカごとの個々の前記部品を抽出単位とする部品メーカ抽出モードと、全部品メーカを集約して個々の前記部品を抽出単位とする全部品メーカ抽出モードとのいずれかが選択可能である、
ことを特徴とする請求項１２に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項１７】
前記部品整備間隔分布情報は、車台ごとの隣接した整備の間における走行距離間隔に基づいて、同一型式、同一モデル、同一メーカ又は同一車両分類で部品整備件数を集計することにより前記走行距離間隔に対する前記部品整備件数の分布として抽出される、
を特徴とする請求項１に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項１８】
前記部品整備間隔分布情報は、車台ごとの隣接した整備の間における経過年月間隔に基づいて、同一型式、同一モデル、同一メーカ又は同一車両分類で部品整備件数を集計することにより前記経過年月間隔に対する前記部品整備件数の分布として抽出される、
を特徴とする請求項１に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項１９】
前記部品整備件数は、整備工場が取り扱う車両母集団の車台母数の変化に応じた重みづけを付与して算出する、
を特徴とする請求項１７又は１８に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項２０】
前記整備間隔類似部品群抽出手段は、前記部品整備間隔分布情報における任意の二つの部品整備間隔分布間の分布間距離又はそれに類する指標に基づいて判定された分布形状が類似している部品群をグループ化して抽出する、
を特徴とする請求項１に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項２１】
前記整備間隔類似部品群抽出手段は、前記部品整備間隔分布情報における任意の二つの部品整備間隔分布間の分布間距離又はそれに類する指標に基づいて判定された前記分布形状が類似している部品群の前記分布形状の代表例を教師データに採用した機械学習を実施し、新たな部品の前記部品整備間隔分布の前記分布形状が前記機械学習に基づいて判定された前記分布形状が類似している既存部品群に前記新たな部品を追加する、
を特徴とする請求項２０に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項２２】
前記整備間隔類似部品群抽出手段は、個々の前記部品を抽出単位とする部品抽出モードと、上位となる前記部品を構成する複数の下位の前記部品を前記上位となる前記部品に集約した上で抽出単位とする上位部品抽出モードとのいずれかが選択可能である、
ことを特徴とする請求項２０に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項２３】
前記整備間隔類似部品群抽出手段は、部品メーカ別の個々の前記部品を抽出単位とする部品メーカ抽出モードと、全部品メーカを集約して個々の前記部品を抽出単位とする全部品メーカ抽出モードとのいずれかが選択可能である、
ことを特徴とする請求項２０に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項２４】
前記検索受付手段は、前記利用者の検索指示が自然言語で記述されたセンテンスである場合、前記センテンスを形態素解析した特定のキーワードを抽出したときは前記センテンスを前記検索指示として受け付け、前記特定のキーワードの同義語表現を抽出したときは前記特定のキーワードに置換した後に前記センテンスを前記検索指示として受け付ける、
ことを特徴とする請求項１に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項２５】
前記整備記録検索手段は、検索指示された条件に合致する整備部品の一覧、前記整備部品ごとの前記部品整備履歴情報の一覧、前記同時整備類似部品群情報の一覧、前記部品整備間隔分布情報の一覧、及び前記整備間隔類似部品群情報の一覧を前記分析軸の値に基づいて検索する、
ことを特徴とする請求項１に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項２６】
前記同時整備類似部品群情報及び前記整備間隔類似部品群情報の検索対象となる前記部品は、
個々の前記部品を検索対象とする抽出単位と、上位となる前記部品を構成する複数の下位の前記部品を前記上位となる前記部品に集約した上で検索対象とする上位部品抽出単位とのいずれかが選択可能である、
ことを特徴とする請求項２５に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項２７】
前記整備記録検索手段は、部品メーカ別の個々の前記部品を抽出単位とする部品メーカ抽出モードと、全部品メーカを集約して個々の前記部品を抽出単位とする全部品メーカ抽出モードとのいずれかが選択可能である、
ことを特徴とする請求項２５に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項２８】
前記報知手段は、前記同時整備類似部品群情報に基づいて、検索条件に合致する同時整備類似部品群として抽出された前記部品の識別情報を用いて、工賃金額情報及び部品金額情報を含む部品マスタ情報を検索して前記部品の単価を取得し、検索条件に合致する同時整備類似部品群を整備するための見積金額情報を前記検索結果に付加して報知する、
ことを特徴とする請求項１に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項２９】
前記報知手段は、前記部品整備間隔分布情報に基づいて、走行距離間隔又は経過年月間隔の分布の形状、及び、走行距離間隔又は経過年月間隔の分布から導かれる平均値、分散値、中央値若しくはパーセンタイル値等の統計指標値を前記検索結果に付加して報知する、
ことを特徴とする請求項１に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項３０】
前記報知手段は、前記部品整備間隔分布情報に基づいて、次回整備に至るまでの走行距離又は経過年月の予測値、並びに前記予測値が予め定められた閾値に満たない部品群である予防交換部品群情報を前記検索結果に付加して報知する、
ことを特徴とする請求項１に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項３１】
前記報知手段は、検索条件に合致する車検等の定期点検整備を予定している前記車両について、前記車両の前記定期点検整備における通常交換部品群及び前記予防交換部品群を整備前に把握するための整備部品情報を前記検索結果に付加して報知する、
ことを特徴とする請求項３０に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項３２】
前記報知手段は、前記整備間隔類似部品群情報に基づいて、特定の部品群を整備してから他の部品群を整備するまでの走行距離又は経過年月の診断値を前記検索結果に付加して報知する、
ことを特徴とする請求項１に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項３３】
前記報知手段は、前記多次元分析検索設定手段で特定の原因軸の値を前記多次元分析検索条件として設定せず、前記整備記録検索手段による前記部品整備履歴情報の前記検索結果に一つ又は複数の原因軸の値が出現した場合、出現した前記原因軸の値の中から出現頻度が予め定めた基準を満たすものを抽出した上で、検索結果内の部品群について整備するに至った原因の推測情報を前記検索結果に付加して報知する、
ことを特徴とする請求項１に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項３４】
コンピュータを、
車両の識別情報それぞれに紐付いている整備記録を量的データ、質的データ又は自然言語データにより記録した整備記録情報に対して利用者の検索指示を受け付ける検索受付手段と、
複数の分析軸に対応して受け付けた検索条件を多次元分析検索条件として設定する多次元分析検索設定手段と、
前記整備記録情報から前記車両の架装を含む部品ごとの部品整備履歴情報を抽出する部品整備履歴抽出手段と、
前記部品整備履歴情報から整備タイミングの類似性に基づいてグループ化した同時整備類似部品群情報を抽出する同時整備類似部品群抽出手段と、
前記部品整備履歴情報から前記車両の部品ごとの部品整備間隔分布情報を抽出する部品整備間隔分布抽出手段と、
前記部品整備間隔分布情報から整備間隔走行距離の類似性に基づいてグループ化した整備間隔類似部品群情報を抽出する整備間隔類似部品群抽出手段と、
前記多次元分析検索設定手段で設定された検索条件に基づき前記整備記録情報、前記部品整備履歴情報、前記同時整備類似部品群情報、前記部品整備間隔分布情報及び前記整備間隔類似部品群情報を検索する整備記録検索手段と、
前記整備記録検索手段による検索結果に予測等の付加情報を付加して前記利用者に報知する報知手段と、して機能させる、
ことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は車両整備情報検索装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ホストコンピュータと端末とを通信ネットワークを介して接続し、車両ユーザの車両情報及び個人情報を上記端末からホストコンピュータに送信し、車両情報に基づいてホストコンピュータに車両ユーザの車両に関する車両整備情報を作成させ、ホストコンピュータから端末に車両整備情報を提供するようにした車両整備情報提供方法が知られている（特許文献１）。
【０００３】
コンピュータにてユーザ車両の特定部位の次回交換時期を予測して交換時期情報をユーザに提供する車両管理情報提供システムであって、コンピュータが、ユーザ車両及び他の車両における特定部位の交換時期データを記憶すると共に、この交換時期データ中の全車両における特定部位の平均交換期間を算出する全車両平均算出機能と、交換時期データのうちユーザ車両と同一車種における特定部位の平均交換期間を算出する特定車種平均算出機能と、算出された全車両における平均交換期間と特定車種における平均交換期間とを比較して特定部位のユーザ車両車種に起因する車種別交換時期補正値を算出する特定車種補正値算出機能と、この算出された車種別交換時期補正値に基づいてユーザ車両の特定部位の次回交換時期を算出して次回交換時期情報をユーザに提供する交換時期情報提供機能と、を備えた車両管理情報提供システムも知られている（特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−１８７５３３号公報
【特許文献２】特開２００５−７８５８６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、複数の分析軸を用いた多角的な検索によって、修理整備する部品群及び予防整備する部品群の的確な予測を行うことができる車両整備情報検索装置及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前記課題を解決するために、請求項１に記載の車両整備情報検索装置は、
車両の識別情報それぞれに紐付いている整備記録を量的データ、質的データ又は自然言語データにより記録した整備記録情報に対して利用者の検索指示を受け付ける検索受付手段と、
複数の分析軸に対応して受け付けた検索条件を多次元分析検索条件として設定する多次元分析検索設定手段と、
前記整備記録情報から前記車両の架装を含む部品ごとの部品整備履歴情報を抽出する部品整備履歴抽出手段と、
前記部品整備履歴情報から整備タイミングの類似性に基づいてグループ化した同時整備類似部品群情報を抽出する同時整備類似部品群抽出手段と、
前記部品整備履歴情報から前記車両の部品ごとの部品整備間隔分布情報を抽出する部品整備間隔分布抽出手段と、
前記部品整備間隔分布情報から整備間隔走行距離の類似性に基づいてグループ化した整備間隔類似部品群情報を抽出する整備間隔類似部品群抽出手段と、
前記多次元分析検索設定手段で設定された検索条件に基づき前記整備記録情報、前記部品整備履歴情報、前記同時整備類似部品群情報、前記部品整備間隔分布情報及び前記整備間隔類似部品群情報を検索する整備記録検索手段と、
前記整備記録検索手段による検索結果に予測等の付加情報を付加して前記利用者に報知する報知手段と、を備えた、
ことを特徴とする。
【０００７】
請求項２記載の発明は、請求項１に記載の車両整備情報検索装置において、
前記分析軸は、
車台番号、車両型式、車両モデル名、車両メーカ名及び車両分類からなる車種軸、
前記架装の架装名、型式、モデル名、メーカ名及び架装分類からなる架装軸、
前記車両の整備が実施された地方を特定する地域軸、
前記車両の整備が実施された時点の走行距離軸、
前記車両の整備が実施された時点の初年度登録時からの経過年月軸、
前記車両の車検等を含む定期点検整備の前回実施時からの整備間隔年月軸、
故障発生時の現象を組み合わせたキーワードからなる現象軸、
故障原因を組み合わせたキーワードからなる原因軸、を含む、
ことを特徴とする。
【０００８】
請求項３記載の発明は、請求項２に記載の車両整備情報検索装置において、
前記現象軸は、発生箇所軸、発生条件軸、発生環境軸及び症状軸を含む、
ことを特徴とする。
【０００９】
請求項４記載の発明は、請求項１ないし３のいずれか１項に記載の車両整備情報検索装置において、
前記多次元分析検索設定手段は、前記利用者の検索指示が自然言語で記述されたセンテンスであり、かつ、前記センテンスに前記分析軸の値を表すキーワードが文脈に含まれていた場合、前記センテンスを形態素解析した特定のキーワードを抽出したときは前記検索指示として受け付け、前記特定のキーワードの同義語表現を抽出したときは前記特定のキーワードに置換した後に前記検索指示として受け付けて前記分析軸の検索条件として設定する、
ことを特徴とする。
【００１０】
請求項５記載の発明は、請求項４に記載の車両整備情報検索装置において、
前記形態素解析は、抽出対象となる前記特定のキーワード及び前記同義語表現を予め設定された品詞属性を付与した単語として高優先度で登録した形態素解析用辞書を用いる、
ことを特徴とする。
【００１１】
請求項６記載の発明は、請求項４又は５に記載の車両整備情報検索装置において、
前記形態素解析は、前記形態素解析用辞書に登録された品詞を含む複数の形態素の並び方から特徴を抽出し、抽出対象となる前記特定のキーワードに該当するか否かを判定する、
ことを特徴とする。
【００１２】
請求項７記載の発明は、請求項１ないし６のいずれか１項に記載の車両整備情報検索装置において、
前記部品整備履歴抽出手段は、部品名、部品型式、部品モデル、部品メーカ、部品分類、前記車台番号及び登録番号の値、前記分析軸の値、整備理由の値、整備内容の値及び未整備内容の値を前記整備記録情報からそのまま読み取って前記部品整備履歴情報を抽出する、及び／又は、前記整備記録情報に記述された自然言語センテンスを形態素解析することにより前記特定のキーワードを抽出して前記部品整備履歴情報を抽出する、
ことを特徴とする。
【００１３】
請求項８記載の発明は、請求項７に記載の車両整備情報検索装置において、
前記形態素解析は、前記部品名、前記部品型式、前記部品モデル、前記部品メーカ、前記部品分類、前記車台番号、前記登録番号、前記車両型式、前記車両モデル名、前記車両メーカ名、前記車両分類、前記分析軸の分析軸値、前記整備理由、前記整備内容、前記未整備内容を表す前記特定のキーワードの同義語表現を抽出した場合、前記同義語表現を前記特定のキーワードに置換する、
ことを特徴とする。
【００１４】
請求項９記載の発明は、請求項７に記載の車両整備情報検索装置において、
前記部品整備履歴情報は、整備時点の走行距離の情報、前回整備時からの走行距離間隔の情報、整備時点の経過年月の情報、前回整備時からの経過年月間隔の情報、前記整備理由の情報、整備入庫時に記録された故障発生時の現象の情報、整備入庫時に記録された故障原因の情報を含む、
ことを特徴とする。
【００１５】
請求項１０記載の発明は、請求項７に記載の車両整備情報検索装置において、
前記部品整備履歴情報は、前記部品メーカごとの前記部品名ごとに前記部品についての前記整備内容の情報及び前記未整備内容の情報を含む、
ことを特徴とする。
【００１６】
請求項１１記載の発明は、請求項１０に記載の車両整備情報検索装置において、
前記整備内容の情報は、上位となる前記部品を構成する複数の下位の前記部品を同一の整備内容としている情報を含む、
ことを特徴とする。
【００１７】
請求項１２記載の発明は、請求項１に記載の車両整備情報検索装置において、
前記同時整備類似部品群抽出手段は、同時である一度の整備入庫における整備、前回整備時から所定の走行距離内の近接した複数の整備入庫における整備、前回整備時から所定の経過年月内の近接した複数の整備入庫における整備において交換された前記部品をグループ化して抽出する、
ことを特徴とする。
【００１８】
請求項１３記載の発明は、請求項１２に記載の車両整備情報検索装置において、
前記同時整備類似部品群抽出手段は、前記部品整備履歴情報に含まれる前記部品について、共通して出現する出現率が予め定められた閾値を超える部品群をグループ化して抽出する出現率モードと、前記部品整備履歴情報に含まれる部品同士を相関分析して得られる相関係数が予め定められた閾値を超える部品群をグループ化して抽出する相関分析モードと、前記部品整備履歴情報に含まれる部品同士をアソシエーション分析して得られる支持度、信頼度、リフト値等の統計指標値が予め定められた閾値を超える部品群をグループ化して抽出するアソシエーション分析モードとのいずれかが選択可能である、
ことを特徴とする。
【００１９】
請求項１４記載の発明は、請求項１３に記載の車両整備情報検索装置において、
前記出現率、前記相関係数又は前記アソシエーション分析の前記統計指標値は、整備工場が取り扱う車両母集団の車台母数の変化に応じた重みづけを付与して算出する、
ことを特徴とする。
【００２０】
請求項１５記載の発明は、請求項１２に記載の車両整備情報検索装置において、
前記同時整備類似部品群抽出手段は、個々の前記部品を抽出単位とする部品抽出モードと、上位となる前記部品を構成する複数の下位の前記部品を前記上位となる前記部品に集約した上で抽出単位とする上位部品抽出モードとのいずれかが選択可能である、
ことを特徴とする。
【００２１】
請求項１６記載の発明は、請求項１２に記載の車両整備情報検索装置において、
前記同時整備類似部品群抽出手段は、部品メーカごとの個々の前記部品を抽出単位とする部品メーカ抽出モードと、全部品メーカを集約して個々の前記部品を抽出単位とする全部品メーカ抽出モードとのいずれかが選択可能である、
ことを特徴とする。
【００２２】
請求項１７記載の発明は、請求項１に記載の車両整備情報検索装置において、
前記部品整備間隔分布情報は、車台ごとの隣接した整備の間における走行距離間隔に基づいて、同一型式、同一モデル、同一メーカ又は同一車両分類で部品整備件数を集計することにより前記走行距離間隔に対する前記部品整備件数の分布として抽出される、
を特徴とする。
【００２３】
請求項１８記載の発明は、請求項１に記載の車両整備情報検索装置において、
前記部品整備間隔分布情報は、車台ごとの隣接した整備の間における経過年月間隔に基づいて、同一型式、同一モデル、同一メーカ又は同一車両分類で部品整備件数を集計することにより前記経過年月間隔に対する前記部品整備件数の分布として抽出される、
を特徴とする。
【００２４】
請求項１９記載の発明は、請求項１７又は１８に記載の車両整備情報検索装置において、
前記部品整備件数は、整備工場が取り扱う車両母集団の車台母数の変化に応じた重みづけを付与して算出する、
を特徴とする。
【００２５】
請求項２０記載の発明は、請求項１に記載の車両整備情報検索装置において、
前記整備間隔類似部品群抽出手段は、前記部品整備間隔分布情報における任意の二つの部品整備間隔分布間の分布間距離又はそれに類する指標に基づいて判定された分布形状が類似している部品群をグループ化して抽出する、
を特徴とする。
【００２６】
請求項２１記載の発明は、請求項２０に記載の車両整備情報検索装置において、
前記整備間隔類似部品群抽出手段は、前記部品整備間隔分布情報における任意の二つの部品整備間隔分布間の分布間距離又はそれに類する指標に基づいて判定された前記分布形状が類似している前記部品群の前記分布形状の代表例を教師データに採用した機械学習を実施し、新たな部品の前記部品整備間隔分布の前記分布形状が前記機械学習に基づいて判定された前記分布形状が類似している既存部品群に前記新たな部品を追加する、
を特徴とする。
【００２７】
請求項２２記載の発明は、請求項２０に記載の車両整備情報検索装置において、
前記整備間隔類似部品群抽出手段は、個々の前記部品を抽出単位とする部品抽出モードと、上位となる前記部品を構成する複数の下位の前記部品を前記上位となる前記部品に集約した上で抽出単位とする上位部品抽出モードとのいずれかが選択可能である、
ことを特徴とする。
【００２８】
請求項２３記載の発明は、請求項２０に記載の車両整備情報検索装置において、
前記整備間隔類似部品群抽出手段は、部品メーカ別の個々の前記部品を抽出単位とする部品メーカ抽出モードと、全部品メーカを集約して個々の前記部品を抽出単位とする全部品メーカ抽出モードとのいずれかが選択可能である、
ことを特徴とする。
【００２９】
請求項２４記載の発明は、請求項１に記載の車両整備情報検索装置において、
前記検索受付手段は、前記利用者の検索指示が自然言語で記述されたセンテンスである場合、前記センテンスを形態素解析した特定のキーワードを抽出したときは前記センテンスを前記検索指示として受け付け、前記特定のキーワードの同義語表現を抽出したときは前記特定のキーワードに置換した後に前記センテンスを前記検索指示として受け付ける、
ことを特徴とする。
【００３０】
請求項２５記載の発明は、請求項１に記載の車両整備情報検索装置において、
前記整備記録検索手段は、検索指示された条件に合致する整備部品の一覧、前記整備部品ごとの前記部品整備履歴情報の一覧、前記同時整備類似部品群情報の一覧、前記部品整備間隔分布情報の一覧、及び前記整備間隔類似部品群情報の一覧を前記分析軸の値に基づいて検索する、
ことを特徴とする。
【００３１】
請求項２６記載の発明は、請求項２５に記載の車両整備情報検索装置において、
前記同時整備類似部品群情報及び前記整備間隔類似部品群情報の検索対象となる前記部品は、
個々の前記部品を検索対象とする抽出単位と、上位となる前記部品を構成する複数の下位の前記部品を前記上位となる前記部品に集約した上で検索対象とする上位部品抽出単位とのいずれかが選択可能である、
ことを特徴とする。
【００３２】
請求項２７記載の発明は、請求項２５に記載の車両整備情報検索装置において、
前記整備記録検索手段は、部品メーカ別の個々の前記部品を抽出単位とする部品メーカ抽出モードと、全部品メーカを集約して個々の前記部品を抽出単位とする全部品メーカ抽出モードとのいずれかが選択可能である、
ことを特徴とする。
【００３３】
請求項２８記載の発明は、請求項１に記載の車両整備情報検索装置において、
前記報知手段は、前記同時整備類似部品群情報に基づいて、検索条件に合致する同時整備類似部品群として抽出された前記部品の識別情報を用いて、工賃金額情報及び部品金額情報を含む部品マスタ情報を検索して前記部品の単価を取得し、検索条件に合致する同時整備類似部品群を整備するための見積金額情報を前記検索結果に付加して報知する、
ことを特徴とする。
【００３４】
請求項２９記載の発明は、請求項１に記載の車両整備情報検索装置において、
前記報知手段は、前記部品整備間隔分布情報に基づいて、走行距離間隔又は経過年月間隔の分布の形状、及び、走行距離間隔又は経過年月間隔の分布から導かれる平均値、分散値、中央値若しくはパーセンタイル値等の統計指標値を前記検索結果に付加して報知する、
ことを特徴とする。
【００３５】
請求項３０記載の発明は、請求項１に記載の車両整備情報検索装置において、
前記報知手段は、前記部品整備間隔分布情報に基づいて、次回整備に至るまでの走行距離又は経過年月の予測値、並びに前記予測値が予め定められた閾値に満たない部品群である予防交換部品群情報を前記検索結果に付加して報知する、
ことを特徴とする。
【００３６】
請求項３１記載の発明は、請求項３０に記載の車両整備情報検索装置において、
前記報知手段は、検索条件に合致する車検等の定期点検整備を予定している前記車両について、前記車両の前記定期点検整備における通常交換部品群及び前記予防交換部品群を整備前に把握するための整備部品情報を前記検索結果に付加して報知する、
ことを特徴とする。
【００３７】
請求項３２記載の発明は、請求項１に記載の車両整備情報検索装置において、
前記報知手段は、前記整備間隔類似部品群情報に基づいて、特定の部品群を整備してから他の部品群を整備するまでの走行距離又は経過年月の診断値を前記検索結果に付加して報知する、
ことを特徴とする。
【００３８】
請求項３３記載の発明は、請求項１に記載の車両整備情報検索装置において、
前記報知手段は、前記多次元分析検索設定手段で特定の原因軸の値を前記多次元分析検索条件として設定せず、前記整備記録検索手段による前記部品整備履歴情報の前記検索結果に一つ又は複数の原因軸の値が出現した場合、出現した前記原因軸の値の中から出現頻度が予め定めた基準を満たすものを抽出した上で、検索結果内の部品群について整備するに至った原因の推測情報を前記検索結果に付加して報知する、
ことを特徴とする。
【００３９】
前記課題を解決するために、請求項３４に記載のプログラムは、
コンピュータを、
車両の識別情報それぞれに紐付いている整備記録を量的データ、質的データ又は自然言語データにより記録した整備記録情報に対して利用者の検索指示を受け付ける検索受付手段と、
複数の分析軸に対応して受け付けた検索条件を多次元分析検索条件として設定する多次元分析検索設定手段と、
前記整備記録情報から前記車両の架装を含む部品ごとの部品整備履歴情報を抽出する部品整備履歴抽出手段と、
前記部品整備履歴情報から整備タイミングの類似性に基づいてグループ化した同時整備類似部品群情報を抽出する同時整備類似部品群抽出手段と、
前記部品整備履歴情報から前記車両の部品ごとの部品整備間隔分布情報を抽出する部品整備間隔分布抽出手段と、
前記部品整備間隔分布情報から整備間隔走行距離の類似性に基づいてグループ化した整備間隔類似部品群情報を抽出する整備間隔類似部品群抽出手段と、
前記多次元分析検索設定手段で設定された検索条件に基づき前記整備記録情報、前記部品整備履歴情報、前記同時整備類似部品群情報、前記部品整備間隔分布情報及び前記整備間隔類似部品群情報を検索する整備記録検索手段と、
前記整備記録検索手段による検索結果に予測等の付加情報を付加して前記利用者に報知する報知手段と、して機能させる、
ことを特徴とする。  
【発明の効果】
【００４０】
請求項１、３４に記載の発明によれば、複数の分析軸を用いた多角的な検索によって、修理整備する部品群及び予防整備する部品群の的確な予測を行うことができる。
【００４１】
請求項２に記載の発明によれば、多角的な検索条件を設定することができる。
【００４２】
請求項３に記載の発明によれば、現象を記述した主観的な整備記録情報から交換部品を検索することができる。
【００４３】
請求項４、５、６に記載の発明によれば、同義語の表記揺れが生じ得る自然言語センテンスに対して、分析軸の値に該当するキーワードを指示して検索することができる。
【００４４】
請求項７、８に記載の発明によれば、整備記録中に記載された自然言語センテンス及び同義語の表記揺れが生じ得る自然言語センテンスに対して、キーワードを指示して検索することができる。
【００４５】
請求項９に記載の発明によれば、各車台の毎回の整備入庫において整備した部品の部品整備履歴を管理することができる。
【００４６】
請求項１０に記載の発明によれば、上位となる部品を構成する下位の部品の部品整備履歴を管理することができる。
【００４７】
請求項１１に記載の発明によれば、同時整備された部品を検索することができる。
【００４８】
請求項１２、１３、１４に記載の発明によれば、同時整備された部品のうち出現率、相関係数又はアソシエーション分析の統計指標値が高い部品群を検索することができる。
【００４９】
請求項１５に記載の発明によれば、同時整備された部品のうち出現率、相関係数又はアソシエーション分析の統計指標値が高い部品群の検索結果に関し、上位側部品に集約した単位に切り換えることにより、検索結果をより分かりやすい視点で俯瞰することができる。
【００５０】
請求項１６に記載の発明によれば、同時整備された部品のうち出願率、出現相関係数又は出現アソシエーション分析の統計指標値が高い部品群の検索結果をメーカ間で比較することができる。
【００５１】
請求項１７、１８、１９に記載の発明によれば、整備間隔走行距離又は整備間隔経過年月の分布を検索することができる。
【００５２】
請求項２０、２１に記載の発明によれば、整備間隔走行距離又は整備間隔経過年月の分布が類似している部品群を検索することができる。
【００５３】
請求項２２に記載の発明によれば、整備間隔走行距離又は整備間隔経過年月の分布が類似している部品群の検索結果に関し、上位側部品に集約した単位に切り換えることにより、検索結果をより分かりやすい視点で俯瞰することができる。
【００５４】
請求項２３に記載の発明によれば、整備間隔走行距離又は整備間隔経過年月の分布が類似している部品群の検索結果をメーカ間で比較することができる。
【００５５】
請求項２４に記載の発明によれば、同義語の表記揺れが生じ得る自然言語センテンスに対して、分析軸の値に該当するキーワードを指示して検索することができる。
【００５６】
請求項２５に記載の発明によれば、分析軸にそって多次元分析の検索結果をドリルダウン又はドリルアップすることができる。
【００５７】
請求項２６に記載の発明によれば、上位側部品に集約した単位に切り替えることにより、より分かりやすい視点で俯瞰することができる。
【００５８】
請求項２７に記載の発明によれば、全メーカに集約した単位と各メーカの単位を切り替えることにより、多次元分析の検索結果をメーカ間で比較することができる。
【００５９】
請求項２８に記載の発明によれば、同時整備された部品群の整備のための見積金額の情報を提供することができる。
【００６０】
請求項２９、３０に記載の発明によれば、現時点では故障していないが今後故障することが予測される部品の診断情報を提供することができる。
【００６１】
請求項３１に記載の発明によれば、部品の発注リードタイムに応じて、将来の定期点検又は車検の整備入庫の通常交換又は予防交換に備えて、現時点で発注すべき部品群の情報を提供することができる。
【００６２】
請求項３２に記載の発明によれば、特定の部品群を整備してから別の部品群を整備するまでの走行距離又は経過年数の診断情報を提供することができる。
【００６３】
請求項３３に記載の発明によれば、抽出された部品を整備するに至った原因の推測情報を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】本実施形態に係る車両整備情報検索装置を含む車両整備情報提供システムの一例を示すブロック図である。
【図２】車両整備情報検索装置の機能構成を示す機能ブロック図である。
【図３】車両整備情報検索装置における検索動作の流れを示す機能ブロック図である。
【図４】形態素解析用辞書を用いて形態素解析する一例を示す図である。
【図５】部品整備履歴抽出部の動作の流れを示すフローチャートである。
【図６】車台についての整備入庫の履歴を説明する図である。
【図７】車台についての設定された検索条件に合致する整備記録の例を示す図である。
【図８】図７に示す整備履歴における抽出された部品の出現率、相関係数及びアソシエーション分析の統計指標値の例を示す図である。
【図９】（ａ）は走行距離間隔における部品交換件数の例を示す図、（ｂ）は経過年数間隔における部品交換件数の例を示す図、（ｃ）は走行距離間隔における累積部品交換件数の例を示す図、（ｄ）は経過年数間隔における累積部品交換件数の例を示す図である。
【図１０】累積部品交換件数の確率分布の分布形状を説明する模式図である。
【図１１】車両整備情報検索装置における検索動作の流れを示すフローチャートである。
【図１２】データベース部に記憶されている車両の整備記録情報の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００６５】
次に図面を参照しながら、以下に実施形態及び具体例を挙げ、本発明を更に詳細に説明するが、本発明はこれらの実施形態及び具体例に限定されるものではない。
また、以下の図面を使用した説明において、図面は模式的なものであり、各寸法の比率等は現実のものとは異なることに留意すべきであり、理解の容易のために説明に必要な部材以外の図示は適宜省略されている。
【００６６】
（１）車両整備情報提供システムの構成
図１は本実施形態に係る車両整備情報検索装置２を含む車両整備情報提供システム１の一例を示すブロック図である。
車両整備情報提供システム１は、車両整備情報検索装置２と、端末装置３とを含む。車両整備情報検索装置２及び端末装置３は、ネットワークＮＷを介して互いに接続されている。図１に示す例では、３つの端末装置３が車両整備情報提供システム１に含まれている例を示しているが、通常は多数の端末装置３が車両整備情報提供システム１に含まれて車両整備情報検索装置２に接続されている。また、利用者の一例としての整備業者は、パーソナルコンピュータやタブレット端末等の端末装置３をネットワークＮＷに接続して車両整備情報検索装置２と情報の授受を行う。
【００６７】
（２）車両整備情報検索装置
（２．１）車両整備情報検索装置の構成
図２は車両整備情報検索装置２の機能構成を示す機能ブロック図、図３は車両整備情報検索装置２における検索動作の流れを示す機能ブロック図である。
車両整備情報検索装置２は、例えば、サーバなどのコンピュータであり、図２に示すように、インストールされるプログラムに従って動作するＣＰＵ、ＲＯＭやＲＡＭ等の記憶素子からなる制御部２０１、ハードディスクドライブなどである記録部２１０、ネットワークボードなどの通信インターフェースである通信部２１１、車両の整備記録情報及び整備記録に含まれる部品の部品名に対応して工賃金額、部品金額等が記録された部品マスタを記憶したデータベース部２１２などを含む。
【００６８】
本実施形態における車両整備情報検索装置２は、検索受付部２０２、多次元分析検索設定部２０３、部品整備履歴抽出部２０４、同時整備類似部品群抽出部２０５、部品整備間隔分布抽出部２０６、整備間隔類似部品群抽出部２０７、整備記録検索部２０８、報知部２０９を含んで構成され、車両の識別情報それぞれに紐付いている整備記録を量的データ、質的データ又は自然言語データにより記録した整備記録情報をネットワークＮＷを介して取得して、図３に示すように、複数の分析軸を用いた多角的な検索によって、修理整備する部品群及び予防整備する部品群の予測を行う。
【００６９】
（２．２）検索受付
検索受付部２０２は、ネットワークＮＷに接続された端末装置３から通信部２１１を介して利用者の検索指示を受け付ける。検索受付部２０２は、利用者の検索指示が自然言語で記述されたセンテンスである場合、後述する多次元分析検索設定部２０３が、センテンスを形態素解析した特定のキーワードを抽出したときは検索指示として受け付け、特定のキーワードの同義語表現を抽出したときは特定のキーワードに置換した後に検索指示として受け付ける。
【００７０】
（２．３）多次元分析検索条件設定
多次元分析検索設定部２０３は、複数の分析軸に対応して受け付けた検索条件を多次元分析検索条件として設定する。
具体的には、図３に示すように、分析軸は、車台番号、車両型式、モデル名、メーカ名及び車両分類からなる車種軸、架装を有する車両の架装の架装名、型式、モデル名、メーカ名及び架装分類からなる架装軸、車両の整備が実施された地方を特定する地域軸、車両の整備が実施された時点の走行距離軸、車両の整備が実施された時点の初年度登録時からの経過年月軸、車両の車検等を含む定期点検整備の前回実施時からの整備間隔年月軸、故障発生時の現象を組み合わせたキーワードからなる現象軸、故障原因を組み合わせたキーワードからなる原因軸、を含み、現象軸は、発生箇所軸、発生条件軸、発生環境軸及び症状軸を含む。
【００７１】
多次元分析検索設定部２０３は、利用者の検索指示が自然言語で記述されたセンテンスであり、かつ、センテンスに分析軸の値を表すキーワードが文脈に含まれていた場合、センテンスを形態素解析した特定のキーワードを抽出したときは検索指示として受け付け、特定のキーワードの同義語表現を抽出したときは特定のキーワードに置換した後に検索指示として受け付けて分析軸の検索条件として設定する。
【００７２】
形態素解析は、抽出対象となる特定のキーワード及び特定のキーワードの同義語表現を予め設定された品詞属性を付与した単語として高優先度で登録した形態素解析用辞書を用い、形態素解析用辞書に登録された品詞を含む複数の形態素の並び方から特徴を抽出し、抽出対象となるキーワードに該当するか否かを判定することにより行う。
【００７３】
図４は形態素解析用辞書を用いて形態素解析する一例を示す図である。
多次元分析検索設定部２０３は、例えば、自然言語で記述された検索指示から「ブレーキを踏んだ時」というセンテンスを取り出して、図４（ａ）に一例として示すように形態素解析用独自辞書を用いて形態素解析する。図中、網掛けされた「部品」、「運転」が形態素解析用独自辞書に登録された独自の品詞属性である。そして、このような、特定の形態素の並び方（「部品」名詞、その後方近傍にある「運転」動詞からなる形態素の並び方）から特徴を抽出する。
尚、動詞等の活用を持つ品詞は原形に置換して解析の対象とする。
【００７４】
ここで、図４（ｂ）に示すように、同義語表現は特定のキーワードに置換する。例えば、「ブレーキ  踏む」、「ブレーキ  かける」の同義語表現は、「ブレーキ制動時」というキーワードに置換する。
そして、抽出対象となるキーワードに該当するか否かを判定する。例えば、図４（ｃ）に示すように、「ブレーキ制動時」は、分析軸（現象軸）の発生条件軸の値に該当することになる。
このようにして、「ブレーキを踏んだ時」という自然言語センテンスを受け付けた場合、端末装置３に「ブレーキ制動時」をリストボックス形式で表示して利用者のリストボックスからの選択を受け付けることができる。
【００７５】
（２．４）部品整備履歴
図５は部品整備履歴抽出部２０４の動作の流れを示すフローチャート、図６は車台についての整備入庫の履歴を説明する図、図１２はデータベース部２１２に記憶されている車両の整備記録情報の一例を示す図である。
車両の整備記録情報は、図１２に一例として示すように、車両の整備単位（整備ＩＤ）ごとに、車両の車台番号、登録番号、車両型式、車両モデル名、車両メーカ名、車両分類、整備理由、整備内容、未整備内容等が記載されたテーブルとしてデータベース部２１２に記憶されている。特に、この整備記録情報の整備理由、整備内容は自然言語のセンテンスで記述されている。
【００７６】
部品整備履歴抽出部２０４は、整備記録情報から車両の架装（車両に積載された荷台等の装備）を含む部品ごとの部品整備履歴情報を抽出する。
具体的には、整備記録に記載された部品名、部品型式、部品モデル、部品メーカ、部品分類、車台番号及び登録番号の値、多次元分析検索条件として多次元分析検索設定部２０３で設定された分析軸の値、整備理由の値、整備内容の値及び未整備内容の値を整備記録情報からそのまま読み取って部品整備履歴情報を抽出する。
【００７７】
また、部品整備履歴抽出部２０４は、整備記録情報に記述された自然言語センテンスを形態素解析することによりキーワードを抽出して部品整備履歴情報を抽出する。
ここで、形態素解析は、整備記録に記載された部品名、部品型式、部品モデル、部品メーカ、部品分類、車台番号、登録番号、車両型式、車両モデル名、車両メーカ名、車両分類、分析軸の分析軸値、整備理由、整備内容、未整備内容を表す特定のキーワード及びその同義語表現を抽出し、特定のキーワード及び同義語表現を予め設定された品詞属性を付与した単語として高優先度で登録した形態素解析用辞書を用いて、抽出対象となるキーワードに該当するか否かを判定することにより行う。
【００７８】
部品整備履歴抽出部２０４は、整備記録情報を取得し（Ｓ１０１）、各車台について、図６（ａ）に一例として示すように、記録された走行距離の範囲（単位：Ｋｍ）を求める（以下、ライフラインと記す）。
そして、部品に関する項目を読み取り（Ｓ１０２）、ライフラインに整備入庫の履歴をプロットする（図中  ○印参照）。このライフラインの各整備入庫には、整備内容の情報として、整備時点の走行距離、整備時点の経過年月、整備理由、整備入庫時に記録された故障発生時の現象（発生箇所、発生条件、発生環境及び発生症状）、整備入庫時に記録した故障原因、整備内容及び未整備内容の情報を部品メーカごと部品名ごとに記録する（Ｓ１０８）。
【００７９】
また、図６（ｂ）に一例として示すように、ライフラインの１回の整備入庫における、部品メーカごと及び部品ごとの、整備内容の情報、未整備内容の情報を記録する（Ｓ１０８）。
例えば、図６（ｂ）に示す例においては、部品Ａについては、２万Ｋｍで予防交換、４万Ｋｍと６万Ｋｍにおいて故障交換が行われ、５．５万Ｋｍでは、提案却下による未整備となっている。部品Ｂについては、２万Ｋｍで予防交換、４万Ｋｍで故障交換が行われ、５．５万Ｋｍと６万Ｋｍでは、整備入庫とは無関係で未交換となっている。これにより、各車台の毎回の整備入庫において整備した部品の履歴を管理することができる。
尚、整備内容には、上位となる部品を構成する複数の下位の部品を同一の整備内容としている情報を含み、上位となる部品を構成する下位の部品の部品整備履歴を管理することができる。
【００８０】
部品に関する項目に自然言語センテンスが含まれている場合は、自然言語センテンスを形態素解析することによりキーワードを抽出する（Ｓ１０３）。そして、特定のキーワードが抽出され（Ｓ１０４：Ｙｅｓ）、さらに同義語表現である場合（Ｓ１０５：Ｙｅｓ）、同義語を特定のキーワードに置換して（Ｓ１０６）部品整備履歴情報を抽出する。部品に関する項目の読み取りは、全ての項目に対して行われ（Ｓ１０７：Ｙｅｓ）、部品整備履歴情報として記録部２１０に記録する（Ｓ１０８）。これにより、整備記録中に記載された自然言語センテンス及び同義語の表記揺れが生じ得る自然言語センテンスに対して、キーワードを指示して検索することができる。
【００８１】
（２．５）同時整備類似部品群
図７は車台についての設定された検索条件に合致する整備記録の例を示す図、図８は図７に示す整備履歴における抽出された部品の出現率、相関係数及びアソシエーション分析の統計指標値の例を示す図である。
同時整備類似部品群抽出部２０５は、同時である一度の整備入庫における整備、前回整備時から所定の走行距離内の近接した複数の整備入庫における整備、前回整備時から所定の経過年月内の近接した複数の整備入庫における整備を１回分の整備とし、複数の整備において交換された部品をグループ化して同時整備類似部品群として抽出する。
【００８２】
具体的には、同時整備類似部品群抽出部２０５は、部品整備履歴情報に含まれる部品について、共通して出現する出現率が予め定められた閾値を超える部品群をグループ化して抽出する出現率モードを有している。
図７に一例として示すように、車台Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、Ｘ４のそれぞれのライフラインにおける５回分の整備記録が［１］、［２］、［３］、［４］、［５］であった場合、個々の部品Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄについての出現率は、図８（ａ）に示すように部品Ａは１００％、部品Ｂは１００％、部品Ｃは８０％、部品Ｄは４０％、部品Ｅは２０％となり、例えば、出現率の閾値を８０％と設定した場合には、出現率が１００％である部品Ａ、部品Ｂ、出現率８０である部品Ｃをグループ化して同時整備類似部品群として抽出する。
【００８３】
また、同時整備類似部品群抽出部２０５は、部品整備履歴情報に含まれる部品同士を相関分析して得られる相関係数が予め定められた閾値を超える部品をグループ化して抽出する相関分析モードを有している。
図７に一例として示すように、車台Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、Ｘ４のそれぞれのライフラインにおける５回分の整備記録が［１］、［２］、［３］、［４］、［５］であった場合、抽出された部品群における同時交換された部品間の相関係数は、図８（ｂ）に示す相関になる。この場合、図８（ｂ）中における指標値に基づいてクラスタリングする。すなわち、部品整備履歴情報を複数の群に分割する。ここで、相関係数が予め定めた閾値０．８を超える部品群からなるクラスタは、［１］、［２］の群、［３］の群、［４］の群、［５］の群となる。そして、相関係数に基づき複数の群に分割したら、それぞれの群に対して出現率モードの手法を適用し、共通して出現する出現率が予め定められた閾値を超える部品群をグループ化して抽出する。
【００８４】
同時整備類似部品群抽出部２０５は、部品整備履歴情報に含まれる部品同士をアソシエーション分析して得られる支持度、信頼度、リフト値等のアソシエーション分析の統計指標値が予め定められた閾値を超える部品をグループ化して抽出するアソシエーション分析モードを有している。
図７に一例として示すように、車台Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、Ｘ４のそれぞれのライフラインにおける５回分の整備記録が［１］、［２］、［３］、［４］、［５］であった場合、支持度、信頼度、リフト値等のアソシエーション分析の統計指標値は、図８（ｃ）に一例と示すとおりになる。この場合、支持度、信頼度、リフト値の高いルールを抽出する。例えば、リフト値の閾値を１．１と設定した場合には、図中の上位四つのルールが抽出される。このルールを、他の手法で抽出されたグループに適用することで、当該グループの部品間に強い関連性があるか否かを判定することができる。例えば、整備間隔類似部品群のあるグループ（寿命の確率分布関数の形状が類似しているグループ）が、部品Ｃ、Ｅ、Ｆであったとすると、ルールの条件部と結論部に登場するのは部品Ｃ、Ｅである。
したがって、これら二つの部品は、整備［１］〜［５］を検索した条件において同時交換されており、かつ、寿命形状が類似していることから、今後も同じ条件で同時交換される可能性が高いものと推測でき、部品Ｃ、Ｅをグループ化して同時整備類似部品群として抽出する。
【００８５】
これにより、同時整備された部品のうち出現率、相関係数又は出現アソシエーション分析の統計指標値が高い部品群を検索することができる。
尚、出現率、相関係数又はアソシエーション分析の統計指標値は、車両の整備工場が取り扱う車両母集団が変化することにより抽出対象となる車台母数が随時増減するために、車台母数の変化の影響を打ち消すように車台母数が少ない整備記録に対しては車台母数の変化に応じた重みづけを付与して算出することが好ましい。
【００８６】
同時整備類似部品群抽出部２０５は、部品群の抽出単位として、個々の部品を抽出単位とする部品抽出モードと、上位となる部品を構成する複数の下位の部品を上位となる部品に集約した上で抽出単位とする上位部品抽出モードとのいずれかが選択可能である。
上位部品抽出モードに切り換えることで、同時整備された部品のうち出現率、相関係数又は出現アソシエーション分析の統計指標値が高い部品群の検索結果に関し、上位側部品に集約して、より分かりやすい視点で俯瞰することができる。
【００８７】
同時整備類似部品群抽出部２０５は、部品メーカごとの個々の部品を抽出単位とする部品メーカ抽出モードと、全部品メーカを集約して個々の部品を抽出単位とする全部品メーカ抽出モードとのいずれかが選択可能である。これにより、同時整備された部品のうち出願率又は相関性が高い部品群の検索結果をメーカ間で比較することができる。
【００８８】
（２．６）部品整備間隔分布
図９（ａ）は走行距離間隔における部品交換件数の例を示す図、（ｂ）は経過年数間隔における部品交換件数の例を示す図、（ｃ）は走行距離間隔における累積部品交換件数の例を示す図、（ｆ）は経過年数間隔における累積部品交換件数の例を示す図、図１０は累積部品交換件数の確率分布の分布形状を説明する模式図である。
図９（ａ）、（ｂ）に示すヒストグラムの横軸（図例における走行距離間隔又は経過年月間隔）の幅を狭め、かつ、縦軸を部品交換件数全体に占める割合にすれば、寿命の確率密度関数になる。同様に、図９（ｃ）、（ｄ）に示したヒストグラムの横軸の幅を狭め、かつ、縦軸を累積部品交換件数全体に占める割合に変更すれば、寿命の確率分布関数（不信頼度関数）になる。
【００８９】
部品整備間隔分布抽出部２０６は、部品整備履歴抽出部２０４によって抽出された部品整備履歴情報から車両の部品ごとの部品整備間隔分布情報を抽出する。
【００９０】
部品整備間隔分布情報は、図９（ｃ）に一例として示すように、車台ごとの隣接した整備の間における走行距離間隔（図例においては、万Ｋｍ単位の間隔で集計）に基づいて、同一型式、同一モデル、同一メーカ又は同一車両分類で部品整備件数（部品交換件数）を集計することにより走行距離間隔に対する累積部品交換件数の分布として抽出される。
また、部品整備間隔分布情報は、図９（ｄ）に一例として示すように、車台ごとの隣接した整備の間における経過年月間隔（図例においては、年単位の間隔で集計）に基づいて、同一型式、同一モデル、同一メーカ又は同一車両分類で部品整備件数（部品交換件数）を集計することにより経過年月間隔に対する累積部品交換件数の分布として抽出される。
これにより、整備間隔走行距離又は整備間隔経過年月の分布を検索することができる。
【００９１】
分布関数の具体的な形状を推定するにあたっては、各整備において交換する部品が異なる場合があることを考慮に入れる必要がある。そのために、累積ハザード法、カプラン-マイアー法等を用いて不信頼度関数を推定する。例えば、整備間隔走行距離に基づく不信頼度を累積ハザード法により推定する場合、縦軸に累積ハザード値、横軸に整備間隔走行距離又は整備間隔経過年月を取り、ワイブル分布に近似できるかどうかを判定する。このとき、ワイブル分布に近似できる場合はこれを部品整備間隔分布の確率分布関数として採用する（ここに、不信頼度＝１−ｅｘｐ（−１×累積ハザード値））。一方、ワイブル分布に近似できないことが判明した場合はカプラン-マイアー法により不信頼度関数の形状を求める。
【００９２】
尚、部品整備間隔分布情報にける部品整備件数は、車両の整備工場が取り扱う車両母集団が変化することにより抽出対象となる車台母数が随時増減するために、車台母数の変化の影響を打ち消すように車台母数が少ない整備記録に対しては車台母数の変化に応じた重みづけを付与して調整した上で算出することが好ましい。
【００９３】
（２．７）整備間隔類似部品群
整備間隔類似部品群抽出部２０７は、図９（ｃ）、（ｄ）に示すような部品整備間隔分布における任意の二つの部品整備間隔分布間の分布間距離又はそれに類する指標に基づいて判定された分布形状が類似している部品群をグループ化して抽出する。
例えば、比較したい二つの部品整備間隔分布がいずれもワイブル分布に近似できた場合は、当該分布関数の特徴を表すパラメータが予め定めた閾値の範囲に収まっているときは、これらを同じグループに属するものとして抽出する。また、ワイブル分布に近似できなかった場合、二つの部品整備間隔分布間の距離が予め定めた閾値の範囲に収まっているときは、これらを同じグループに属するものとして抽出する。尚、分布間の距離を求める方法には様々なものがあり、例えばカルバックライブラー情報量等を用いることもできる。
【００９４】
部品整備間隔分布の形状がワイブル分布に当てはまらないものが多い場合には、二つの部品の組それぞれについて分布間距離を計算する必要があるが、その計算量は部品間の組合せ数のオーダーとなるため膨大になる。そのために、機械学習による簡易的な方法を用いて計算量を軽減することが好ましい。
例えば、予め一部の部品の組については上述の方法で分布間距離を求めておき、いくつかのグループに分けておく。そして、それぞれのグループごとに異なる特徴を有する分布形状となるように、分布間距離の閾値の設定を適宜調整する。図１０（ａ）には、こうして得られた分布形状のパターン示す。ここで、図１０（ａ）に示す例では、グループＰは部品Ａ、Ｂ、Ｃの部品整備間隔分布であり、グループＱは部品Ｄ、Ｅの部品整備間隔分布である。
この二つのグループＰ、Ｑを教師データに採用して、予め機械学習を行う。そして、残りの部品については、機械学習を適用し、教師となっているグループＰ、Ｑの分布形状のパターンに最も近いものを選定し、その分布形状を有するグループに所属させる。例えば、図１０（ｂ）に示した部品Ｆの分布形状は、機械学習の結果、グループＰに所属する。このようにして、分布形状が類似している部品群をグループ化して抽出することができる。
【００９５】
整備間隔類似部品群抽出部２０７は、部品群の抽出単位として、個々の部品を抽出単位とする部品抽出モードと、上位となる部品を構成する複数の下位の部品を上位となる部品に集約した上で抽出単位とする上位部品抽出モードとのいずれかが選択可能である。これにより、整備間隔走行距離又は整備間隔経過年月の分布が類似している部品群の検索結果に関し、上位側部品に集約して、より分かりやすい視点で俯瞰することができる。
【００９６】
また、整備間隔類似部品群抽出部２０７は、部品メーカごとの個々の部品を抽出単位とする部品メーカ抽出モードと、全部品メーカを集約して個々の部品を抽出単位とする全部品メーカ抽出モードとのいずれかが選択可能である。これにより、整備間隔走行距離又は整備間隔経過年月の分布が類似している部品群の検索結果をメーカ間で比較することができる。
【００９７】
（３）検索動作
図１１は車両整備情報検索装置２における検索動作の流れを示すフローチャートである。
このように構成される車両整備情報検索装置２は、利用者の検索指示が自然言語で記述されたセンテンスである場合、センテンスを形態素解析した特定のキーワードを抽出したときはセンテンスを検索指示として受け付け、特定のキーワードの同義語表現を抽出したときは特定のキーワードに置換した後にセンテンスを検索指示として受け付ける（Ｓ２０１）。これにより、同義語の表記揺れが生じ得る自然言語センテンスに対して、分析軸の値に該当するキーワードを指示して検索することができる。
そして、車種軸、架装軸、地域軸、走行距離軸、経過年月軸、整備間隔年月軸、現象軸、及び原因軸を含む複数の分析軸に対応して受け付けた検索条件を多次元分析検索条件として設定する（Ｓ２０２）。
【００９８】
そして、整備記録検索部２０８は、検索指示された条件に合致する部品整備履歴情報に含まれる整備部品の一覧、整備部品ごとの部品整備間隔分布情報、同時整備類似部品群情報の一覧、及び整備間隔類似部品群情報の一覧を多次元分析検索設定部２０３で設定された分析軸の値に基づいて検索する（Ｓ２０３）。
【００９９】
ここで、利用者は、同時整備類似部品群情報及び整備間隔類似部品群情報の検索対象となる部品は、個々の部品を検索対象とする抽出単位と、上位となる部品を構成する複数の下位の部品を上位となる部品に集約した上で検索対象とする上位部品抽出単位とのいずれかが選択可能である。
また、部品メーカ別の個々の部品を抽出単位とする部品メーカ抽出モードと、全部品メーカを集約して個々の部品を抽出単位とする全部品メーカ抽出モードとのいずれかが選択可能である。  
【０１００】
そして、報知部２０９は、整備記録検索部２０８による検索結果に予測等の付加情報を付加して通信部２１１を介して端末装置３に送信することで利用者に検索結果を報知する（Ｓ２０４）。
具体的には、同時整備類似部品群情報に基づいて抽出された部品の識別情報を用いて、工賃金額情報及び部品金額情報を含む部品マスタ情報を検索して当該部品の単価を取得し、検索条件に合致する同時整備類似部品群を整備するための見積金額情報を検索結果に付加して報知する（Ｓ２０４）。これにより、同時整備された部品群の整備のための見積金額の情報を提供することができる。
【０１０１】
また、報知部２０９は、部品整備間隔分布情報に基づいて、走行距離間隔又は経過年月間隔の分布の形状、及び、分布から導かれる平均値、分散値、中央値若しくはパーセンタイル値等の統計指標値を検索結果に付加して報知する（Ｓ２０４）。
【０１０２】
また、報知部２０９は、部品整備間隔分布情報に基づいて、次回整備に至るまでの走行距離又は経過年月の予測値、並びに予測値が予め定められた閾値に満たない部品群である予防交換部品群情報を検索結果に付加して報知する（Ｓ２０４）。これにより、現時点では故障していないが今後故障することが予測される部品の診断情報を提供することができる。
【０１０３】
また、検索条件に合致する車検等の定期点検整備を予定している車両について、車両の定期点検整備における通常交換部品群及び予防交換部品群を整備前に把握するための整備部品情報を検索結果に付加して報知する（Ｓ２０４）。これにより、部品の発注リードタイムに応じて、将来の定期点検又は車検の整備入庫の通常交換又は予防交換に備えて、現時点で発注すべき部品群の情報を提供することができる。
【０１０４】
また、報知部２０９は、整備間隔類似部品群情報に基づいて、特定の部品群を整備してから別の部品群を整備するまでの走行距離又は経過年月の診断値を検索結果に付加して報知する（Ｓ２０４）。これにより、特定の部品群を整備してから別の部品群を整備するまでの走行距離又は経過年数の診断情報を提供することができる。
【０１０５】
さらに、報知部２０９は、多次元分析検索設定部２０３で特定の原因軸の値を多次元分析検索条件として設定せず、整備記録検索部２０８による部品整備履歴情報の検索結果に複数の原因軸の値が出現した場合、出現した原因軸の値の中から出現頻度が予め定めた基準を満たすものを抽出した上で、検索結果内の部品群について整備するに至った原因の推測情報を検索結果に付加して報知する（Ｓ２０４）。これにより、抽出された部品を整備するに至った原因の推測情報を提供することができる。
【０１０６】
このように、車両整備情報検索装置２によれば、複数の分析軸を用いた多角的な検索によって、修理整備する部品群及び予防整備する部品群の的確な予測を行うことができる。
【符号の説明】
【０１０７】
１・・・車両整備情報提供システム
２・・・車両整備情報検索装置
２０２・・・検索受付部
２０３・・・多次元分析検索条件設定部
２０４・・・部品整備履歴抽出部
２０５・・・同時整備類似部品群抽出部
２０６・・・部品整備間隔分布部抽出部
２０７・・・整備間隔類似部品群抽出部
２０８・・・整備記録検索部
２０９・・・報知部
３・・・端末装置
【図１】
2019194744.tif 000003
【図２】
2019194744.tif 000004
【図３】
2019194744.tif 000005
【図４】
2019194744.tif 000006
【図５】
2019194744.tif 000007
【図６】
2019194744.tif 000008
【図７】
2019194744.tif 000009
【図８】
2019194744.tif 000010
【図９】
2019194744.tif 000011
【図１０】
2019194744.tif 000012
【図１１】
2019194744.tif 000013
【図１２】
2019194744.tif 000014
【手続補正書】
【提出日】平成30年10月2日(2018.10.2)
【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】
車両の識別情報それぞれに紐付いている整備記録を量的データ、質的データ又は自然言語データにより記録した整備記録情報に対して利用者の検索指示を受け付ける検索受付手段と、
複数の分析軸に対応して受け付けた検索条件を多次元分析検索条件として設定する多次元分析検索設定手段と、
前記整備記録情報から前記車両の架装を含む部品ごとの部品整備履歴情報を抽出する部品整備履歴抽出手段と、
前記部品整備履歴情報から整備タイミングの類似性に基づいてグループ化した同時整備類似部品群情報を抽出する同時整備類似部品群抽出手段と、
前記部品整備履歴情報から前記車両の部品ごとの部品整備間隔分布情報を抽出する部品整備間隔分布抽出手段と、
前記部品整備間隔分布情報から整備間隔走行距離の類似性に基づいてグループ化した整備間隔類似部品群情報を抽出する整備間隔類似部品群抽出手段と、
前記多次元分析検索設定手段で設定された検索条件に基づき前記整備記録情報、前記部品整備履歴情報、前記同時整備類似部品群情報、前記部品整備間隔分布情報及び前記整備間隔類似部品群情報を検索する整備記録検索手段と、
前記整備記録検索手段による検索結果に予測等の付加情報を付加して前記利用者に報知する報知手段と、を備えた、
ことを特徴とする車両整備情報検索装置。
【請求項２】
前記分析軸は、
車台番号、車両型式、車両モデル名、車両メーカ名及び車両分類からなる車種軸、
前記架装の架装名、型式、モデル名、メーカ名及び架装分類からなる架装軸、
前記車両の整備が実施された地方を特定する地域軸、
前記車両の整備が実施された時点の走行距離軸、
前記車両の整備が実施された時点の初年度登録時からの経過年月軸、
前記車両の車検等を含む定期点検整備の前回実施時からの整備間隔年月軸、
故障発生時の現象を組み合わせたキーワードからなる現象軸、
故障原因を組み合わせたキーワードからなる原因軸、を含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項３】
前記現象軸は、発生箇所軸、発生条件軸、発生環境軸及び症状軸を含む、
ことを特徴とする請求項２に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項４】
前記多次元分析検索設定手段は、前記利用者の検索指示が自然言語で記述されたセンテンスであり、かつ、前記センテンスに前記分析軸の値を表すキーワードが文脈に含まれていた場合、前記センテンスを形態素解析した特定のキーワードを抽出したときは前記検索指示として受け付け、前記特定のキーワードの同義語表現を抽出したときは前記特定のキーワードに置換した後に前記検索指示として受け付けて前記分析軸の検索条件として設定する、
ことを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項５】
前記形態素解析は、抽出対象となる前記特定のキーワード及び前記同義語表現を予め設定された品詞属性を付与した単語として高優先度で登録した形態素解析用辞書を用いる、
ことを特徴とする請求項４に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項６】
前記形態素解析は、前記形態素解析用辞書に登録された品詞を含む複数の形態素の並び方から特徴を抽出し、抽出対象となる前記特定のキーワードに該当するか否かを判定する、
ことを特徴とする請求項４又は５に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項７】
前記部品整備履歴抽出手段は、部品名、部品型式、部品モデル、部品メーカ、部品分類、前記車台番号及び登録番号の値、前記分析軸の値、整備理由の値、整備内容の値及び未整備内容の値を前記整備記録情報からそのまま読み取って前記部品整備履歴情報を抽出する、及び／又は、前記整備記録情報に記述された自然言語センテンスを形態素解析することにより前記特定のキーワードを抽出して前記部品整備履歴情報を抽出する、
ことを特徴とする請求項１ないし６のいずれか１項に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項８】
前記形態素解析は、前記部品名、前記部品型式、前記部品モデル、前記部品メーカ、前記部品分類、前記車台番号、前記登録番号、前記車両型式、前記車両モデル名、前記車両メーカ名、前記車両分類、前記分析軸の分析軸値、前記整備理由、前記整備内容、又は、前記未整備内容を表す前記特定のキーワードの同義語表現を抽出した場合、前記同義語表現を前記特定のキーワードに置換する、
ことを特徴とする請求項７に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項９】
前記部品整備履歴情報は、整備時点の走行距離の情報、前回整備時からの走行距離間隔の情報、整備時点の経過年月の情報、前回整備時からの経過年月間隔の情報、前記整備理由の情報、整備入庫時に記録された故障発生時の現象の情報、又は整備入庫時に記録された故障原因の情報を含む、
ことを特徴とする請求項７に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項１０】
前記部品整備履歴情報は、前記部品メーカごとの前記部品名ごとに前記部品についての前記整備内容の情報及び前記未整備内容の情報を含む、
ことを特徴とする請求項７に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項１１】
前記整備内容の情報は、上位となる前記部品を構成する複数の下位の前記部品を同一の整備内容としている情報を含む、
ことを特徴とする請求項１０に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項１２】
前記同時整備類似部品群抽出手段は、同時である一度の整備入庫における整備、前回整備時から所定の走行距離内の近接した複数の整備入庫における整備、又は、前回整備時から所定の経過年月内の近接した複数の整備入庫における整備において交換された前記部品をグループ化して抽出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項１３】
前記同時整備類似部品群抽出手段は、前記部品整備履歴情報に含まれる前記部品について、共通して出現する出現率が予め定められた閾値を超える部品群をグループ化して抽出する出現率モードと、前記部品整備履歴情報に含まれる部品同士を相関分析して得られる相関係数が予め定められた閾値を超える部品群をグループ化して抽出する相関分析モードと、前記部品整備履歴情報に含まれる部品同士をアソシエーション分析して得られる支持度、信頼度、リフト値等の統計指標値が予め定められた閾値を超える部品群をグループ化して抽出するアソシエーション分析モードとのいずれかが選択可能である、
ことを特徴とする請求項１２に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項１４】
前記出現率、前記相関係数又は前記アソシエーション分析の前記統計指標値は、整備工場が取り扱う車両母集団の車台母数の変化に応じた重みづけを付与して算出する、
ことを特徴とする請求項１３に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項１５】
前記同時整備類似部品群抽出手段は、個々の前記部品を抽出単位とする部品抽出モードと、上位となる前記部品を構成する複数の下位の前記部品を前記上位となる前記部品に集約した上で抽出単位とする上位部品抽出モードとのいずれかが選択可能である、
ことを特徴とする請求項１２に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項１６】
前記同時整備類似部品群抽出手段は、部品メーカごとの個々の前記部品を抽出単位とする部品メーカ抽出モードと、全部品メーカを集約して個々の前記部品を抽出単位とする全部品メーカ抽出モードとのいずれかが選択可能である、
ことを特徴とする請求項１２に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項１７】
前記部品整備間隔分布情報は、車台ごとの隣接した整備の間における走行距離間隔に基づいて、同一型式、同一モデル、同一メーカ又は同一車両分類で部品整備件数を集計することにより前記走行距離間隔に対する前記部品整備件数の分布として抽出される、
を特徴とする請求項１に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項１８】
前記部品整備間隔分布情報は、車台ごとの隣接した整備の間における経過年月間隔に基づいて、同一型式、同一モデル、同一メーカ又は同一車両分類で部品整備件数を集計することにより前記経過年月間隔に対する前記部品整備件数の分布として抽出される、
を特徴とする請求項１に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項１９】
前記部品整備件数は、整備工場が取り扱う車両母集団の車台母数の変化に応じた重みづけを付与して算出する、
を特徴とする請求項１７又は１８に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項２０】
前記整備間隔類似部品群抽出手段は、前記部品整備間隔分布情報における任意の二つの部品整備間隔分布間の分布間距離又はそれに類する指標に基づいて判定された分布形状が類似している部品群をグループ化して抽出する、
を特徴とする請求項１に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項２１】
前記整備間隔類似部品群抽出手段は、前記部品整備間隔分布情報における任意の二つの部品整備間隔分布間の分布間距離又はそれに類する指標に基づいて判定された前記分布形状が類似している部品群の前記分布形状の代表例を教師データに採用した機械学習を実施し、新たな部品の前記部品整備間隔分布の前記分布形状が前記機械学習に基づいて判定された前記分布形状が類似している既存部品群に前記新たな部品を追加する、
を特徴とする請求項２０に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項２２】
前記整備間隔類似部品群抽出手段は、個々の前記部品を抽出単位とする部品抽出モードと、上位となる前記部品を構成する複数の下位の前記部品を前記上位となる前記部品に集約した上で抽出単位とする上位部品抽出モードとのいずれかが選択可能である、
ことを特徴とする請求項２０に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項２３】
前記整備間隔類似部品群抽出手段は、部品メーカ別の個々の前記部品を抽出単位とする部品メーカ抽出モードと、全部品メーカを集約して個々の前記部品を抽出単位とする全部品メーカ抽出モードとのいずれかが選択可能である、
ことを特徴とする請求項２０に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項２４】
前記検索受付手段は、前記利用者の検索指示が自然言語で記述されたセンテンスである場合、前記センテンスを形態素解析した特定のキーワードを抽出したときは前記センテンスを前記検索指示として受け付け、前記特定のキーワードの同義語表現を抽出したときは前記特定のキーワードに置換した後に前記センテンスを前記検索指示として受け付ける、
ことを特徴とする請求項１に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項２５】
前記整備記録検索手段は、検索指示された条件に合致する整備部品の一覧、前記整備部品ごとの前記部品整備履歴情報の一覧、前記同時整備類似部品群情報の一覧、前記部品整備間隔分布情報の一覧、及び前記整備間隔類似部品群情報の一覧を前記分析軸の値に基づいて検索する、
ことを特徴とする請求項１に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項２６】
前記同時整備類似部品群情報及び前記整備間隔類似部品群情報の検索対象となる前記部品は、
個々の前記部品を検索対象とする抽出単位と、上位となる前記部品を構成する複数の下位の前記部品を前記上位となる前記部品に集約した上で検索対象とする上位部品抽出単位とのいずれかが選択可能である、
ことを特徴とする請求項２５に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項２７】
前記整備記録検索手段は、部品メーカ別の個々の前記部品を抽出単位とする部品メーカ抽出モードと、全部品メーカを集約して個々の前記部品を抽出単位とする全部品メーカ抽出モードとのいずれかが選択可能である、
ことを特徴とする請求項２５に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項２８】
前記報知手段は、前記同時整備類似部品群情報に基づいて、検索条件に合致する同時整備類似部品群として抽出された前記部品の識別情報を用いて、工賃金額情報及び部品金額情報を含む部品マスタ情報を検索して前記部品の単価を取得し、検索条件に合致する同時整備類似部品群を整備するための見積金額情報を前記検索結果に付加して報知する、
ことを特徴とする請求項１に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項２９】
前記報知手段は、前記部品整備間隔分布情報に基づいて、走行距離間隔又は経過年月間隔の分布の形状、及び、走行距離間隔又は経過年月間隔の分布から導かれる平均値、分散値、中央値若しくはパーセンタイル値等の統計指標値を前記検索結果に付加して報知する、
ことを特徴とする請求項１に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項３０】
前記報知手段は、前記部品整備間隔分布情報に基づいて、次回整備に至るまでの走行距離又は経過年月の予測値、並びに前記予測値が予め定められた閾値に満たない部品群である予防交換部品群情報を前記検索結果に付加して報知する、
ことを特徴とする請求項１に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項３１】
前記報知手段は、検索条件に合致する車検等の定期点検整備を予定している前記車両について、前記車両の前記定期点検整備における通常交換部品群及び前記予防交換部品群を整備前に把握するための整備部品情報を前記検索結果に付加して報知する、
ことを特徴とする請求項３０に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項３２】
前記報知手段は、前記整備間隔類似部品群情報に基づいて、特定の部品群を整備してから他の部品群を整備するまでの走行距離又は経過年月の診断値を前記検索結果に付加して報知する、
ことを特徴とする請求項１に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項３３】
前記報知手段は、前記多次元分析検索設定手段で特定の原因軸の値を前記多次元分析検索条件として設定せず、前記整備記録検索手段による前記部品整備履歴情報の前記検索結果に一つ又は複数の原因軸の値が出現した場合、出現した前記原因軸の値の中から出現頻度が予め定めた基準を満たすものを抽出した上で、検索結果内の部品群について整備するに至った原因の推測情報を前記検索結果に付加して報知する、
ことを特徴とする請求項１に記載の車両整備情報検索装置。
【請求項３４】
コンピュータを、
車両の識別情報それぞれに紐付いている整備記録を量的データ、質的データ又は自然言語データにより記録した整備記録情報に対して利用者の検索指示を受け付ける検索受付手段と、
複数の分析軸に対応して受け付けた検索条件を多次元分析検索条件として設定する多次元分析検索設定手段と、
前記整備記録情報から前記車両の架装を含む部品ごとの部品整備履歴情報を抽出する部品整備履歴抽出手段と、
前記部品整備履歴情報から整備タイミングの類似性に基づいてグループ化した同時整備類似部品群情報を抽出する同時整備類似部品群抽出手段と、
前記部品整備履歴情報から前記車両の部品ごとの部品整備間隔分布情報を抽出する部品整備間隔分布抽出手段と、
前記部品整備間隔分布情報から整備間隔走行距離の類似性に基づいてグループ化した整備間隔類似部品群情報を抽出する整備間隔類似部品群抽出手段と、
前記多次元分析検索設定手段で設定された検索条件に基づき前記整備記録情報、前記部品整備履歴情報、前記同時整備類似部品群情報、前記部品整備間隔分布情報及び前記整備間隔類似部品群情報を検索する整備記録検索手段と、
前記整備記録検索手段による検索結果に予測等の付加情報を付加して前記利用者に報知する報知手段と、して機能させる、
ことを特徴とするプログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１３】
請求項８記載の発明は、請求項７に記載の車両整備情報検索装置において、
前記形態素解析は、前記部品名、前記部品型式、前記部品モデル、前記部品メーカ、前記部品分類、前記車台番号、前記登録番号、前記車両型式、前記車両モデル名、前記車両メーカ名、前記車両分類、前記分析軸の分析軸値、前記整備理由、前記整備内容、又は、前記未整備内容を表す前記特定のキーワードの同義語表現を抽出した場合、前記同義語表現を前記特定のキーワードに置換する、
ことを特徴とする。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１４】
請求項９記載の発明は、請求項７に記載の車両整備情報検索装置において、
前記部品整備履歴情報は、整備時点の走行距離の情報、前回整備時からの走行距離間隔の情報、整備時点の経過年月の情報、前回整備時からの経過年月間隔の情報、前記整備理由の情報、整備入庫時に記録された故障発生時の現象の情報、又は整備入庫時に記録された故障原因の情報を含む、
ことを特徴とする。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１７】
請求項１２記載の発明は、請求項１に記載の車両整備情報検索装置において、
前記同時整備類似部品群抽出手段は、同時である一度の整備入庫における整備、前回整備時から所定の走行距離内の近接した複数の整備入庫における整備、又は、前回整備時から所定の経過年月内の近接した複数の整備入庫における整備において交換された前記部品をグループ化して抽出する、
ことを特徴とする。