(57)【要約】【課題】障害対策システムにおいて、精度の高い障害原因推定および障害対処推薦が可能にする【解決手段】障害対策システムの障害対処推薦装置は、分析対象システムの障害情報と類似の障害現象に対応する障害レポートの障害原因を抽出し、障害原因分析装置は、分析対象システムの障害情報から障害原因分析ルールに基づいて、障害原因を抽出し、障害原因分析装置は、障害対処推薦装置から分析対象システムの障害情報と類似の障害現象に対応する障害レポートの障害原因を受信して、受信した障害レポートの障害原因から、障害原因分析ルールに基づいた障害原因と類似の障害原因を抽出して、出力し、障害対処推薦装置は、障害原因分析装置により障害レポートの障害原因から、障害原因分析ルールに基づいた障害原因と類似の障害原因として抽出され障害原因に対応する障害レポートの情報を出力する。【選択図】図７
2019066927.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
分析対象システムの障害情報を入力として、その障害対策を出力する障害対策システムであって、
障害情報から障害レポートに基づいて、障害原因を出力する障害対処推薦装置と、
障害情報から障害原因分析ルールに基づいて、障害原因を出力する障害原因分析装置とを有し、
前記障害対処推薦装置は、分析対象システムの障害情報と類似の障害現象に対応する前記障害レポートの障害原因を抽出し、
前記障害原因分析装置は、分析対象システムの障害情報から前記障害原因分析ルールに基づいて、障害原因を抽出し、
前記障害原因分析装置は、前記障害対処推薦装置から分析対象システムの障害情報と類似の障害現象に対応する前記障害レポートの障害原因を受信して、受信した障害レポートの障害原因から、前記障害原因分析ルールに基づいた障害原因と類似の障害原因を抽出して、出力し、
前記障害対処推薦装置は、前記障害原因分析装置により障害レポートの障害原因から、前記障害原因分析ルールに基づいた障害原因と類似の障害原因として抽出され障害原因に対応する障害レポートの情報を出力することを特徴とする障害対策システム。
【請求項２】
前記障害原因分析ルールに基づいた障害原因と、前記障害原因分析ルールに基づいた障害原因の類似は、障害原因のキーワードをベクトル要素とする単語分析ベクトルの距離の近さにより判定することを特徴とする請求項１記載の障害対策システム。
【請求項３】
前記障害原因分析装置の障害分析ルールは、障害現象をＩＦ部、障害原因をＴＨＥＮ部とするＩＦＴＨＥＮ形式のルールであることを特徴とする請求項１記載の障害対策システム。
【請求項４】
分析対象システムの障害情報を入力として、その障害対策を出力する障害対策方法であって、
分析対象システムの障害現象を示す第一の現象内容を含む障害情報を受信する障害情報受理ステップと、
障害の現象を示す第二の現象内容、障害原因および障害対処方法を含む障害ごとの障害レポートから、前記障害情報に含まれる前記第一の現象内容と類似する前記第二の現象内容を含む障害レポートを第一の障害レポート情報として抽出する第一の障害対処推薦ステップと、
障害の発生を示す障害イベントと、予め定められた障害原因分析ルールに基づいて、第一の障害原因情報を抽出する第一の障害原因抽出ステップと、
前記第一の障害原因情報のうち前記第一の障害レポート情報に含まれる障害原因と類似する障害原因を第二の障害原因情報として抽出する第二の障害原因抽出ステップを有することを特徴する障害対策方法。
【請求項５】
前記第一の障害原因情報のうち前記第一の障害レポート情報に含まれる障害原因と類似する障害原因の判定は、前記第一の障害原因情報と、前記第一の障害レポート情報に含まれる障害原因に含まれるキーワードを要素とする各々の単語分析ベクトルの距離の近さにより判定することを特徴とする請求項４記載の障害対策方法。
【請求項６】
前記第一の障害原因情報のうち前記第一の障害レポート情報に含まれる障害原因と類似する障害原因を含む障害レポートを第二の障害レポート情報として出力する第一の障害レポート出力ステップを有することを特徴とする請求項４記載の障害対策方法。
【請求項７】
前記第一の障害原因情報のうち、第二の障害原因情報を含まない障害原因情報を第三の障害原因情報として抽出する第三の障害原因抽出ステップを有することを特徴とする請求項４記載の障害対策方法。
【請求項８】
障害レポートのうち、前記第二の障害原因レポート情報を除いた障害レポート情報を、第三の障害レポート情報として出力する第二の障害レポート出力ステップを有することを特徴とする請求項４記載の障害対策方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、障害対策システムおよび障害対策方法に係り、特に、障害の原因を分析して、自動的に適切な障害の対策レポートを生成するのに好適な障害対策システムおよび障害対策方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の情報処理技術の進展により、通信やデータ処理などのＩＴシステムの重用性が増してきており、システムの安定性や障害が発生したときに、迅速にその原因を分析して、対策を講じることが求められてきている。このようなもと、ＩＴシステムの障害分析に従来の原因分析の手法を応用する試みがされている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、ＩＴシステムにおいて発生する障害を特定する場合、ルールに基づき、不具合原因分析（根本原因分析、Root Cause Analysis：ＲＣＡ）を行う技術が開示されている。また、特許文献２には、障害に関する既存データを活用し障害分析精度の向上を図る障害分析システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−２５６３５５号公報
【特許文献２】特開２０１６−５１４４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ＩＴシステムにおいて発生した障害原因を分析する場合、特許文献１に記載されるようなＲＣＡでは、運用管理システムが管理対象システムから異常が発生していることを示す「イベント」を取得し、取得したイベントを所定の分析ルールに当てはめることにより障害原因や障害箇所を推定する。
【０００６】
この分析ルールは過去の障害情報やルール作成者の知見をもとに作成されるが、過去の障害情報が不足している場合や、ルール作成者の知見が不十分である場合には、発生した障害から正しい障害原因や障害箇所を推定するルールが作成できず、高精度な障害原因分析が困難である。
【０００７】
また、一般的にＩＴシステムではシステム保守者や改修作業者によって、障害発生時の対象システム名、現象内容、対応内容、原因分析結果を記載した障害レポートが作成される。特許文献２では前述した障害レポートを活用することにより、障害発生時に現象内容と関連する過去の障害レポートを特定し、障害原因や障害の対処方法を保守者に提示するとしている。
【０００８】
過去の障害レポートを活用する場合、障害発生時に入力された障害の現象内容をもとに障害レポートが格納されたデータベースに対し検索が実行されるが、現象内容があいまいな場合に多数の類似障害レポートが推薦されることや、現象内容とは無関係な障害レポートが推薦されることが考えられ、精度の高い障害対処推薦が困難になることが発生する事態が考えられうる。
【０００９】
本発明の目的は、障害原因分析ルールの数や精度が不十分な場合、障害レポートの品質が十分に高くない場合でも、精度の高い障害原因推定および障害対処推薦が可能な障害対策システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の障害対策システムの構成は、好ましくは、分析対象システムの障害情報を入力として、その障害対策を出力する障害対策システムであって、障害情報から障害レポートに基づいて、障害原因を出力する障害対処推薦装置と、障害情報から障害原因分析ルールに基づいて、障害原因を出力する障害原因分析装置とを有し、障害対処推薦装置は、分析対象システムの障害情報と類似の障害現象に対応する障害レポートの障害原因を抽出し、障害原因分析装置は、分析対象システムの障害情報から障害原因分析ルールに基づいて、障害原因を抽出し、障害原因分析装置は、障害対処推薦装置から分析対象システムの障害情報と類似の障害現象に対応する障害レポートの障害原因を受信して、受信した障害レポートの障害原因から、障害原因分析ルールに基づいた障害原因と類似の障害原因を抽出して、出力し、障害対処推薦装置は、障害原因分析装置により障害レポートの障害原因から、障害原因分析ルールに基づいた障害原因と類似の障害原因として抽出され障害原因に対応する障害レポートの情報を出力するようにしたものである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、障害原因分析ルールの数や精度が不十分な場合、障害レポートの品質が十分に高くない場合でも、精度の高い障害原因推定および障害対処推薦が可能な障害対策システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施形態１の障害対策システムの機能構成を示すブロック図である。
【図２】分析対象システム３００の構成を示すブロック図である。
【図３】障害レポート管理テーブルの一例を示す図である。
【図４】障害原因分析ルールの一例を示す図である。
【図５】障害イベント一覧の一例を示す図である。
【図６】根本原因イベント一覧の一例を示す図である。
【図７】実施形態１の障害対処推薦装置および障害原因分析装置における各々の処理概要を示すゼネラルチャートである。
【図８】障害対処推薦処理Ｓ１０２の詳細を示すフローチャートである。
【図９】障害原因分析処理Ｓ１０５の詳細を示すフローチャートである。
【図１０】共通障害原因群抽出処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１１】実施形態２の障害対処推薦装置および障害原因分析装置における各々の処理概要を示すゼネラルチャートである。
【図１２】共通障害原因群抽出・分離処理の詳細を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明に係る各実施形態を、図１ないし図１２を用いて説明する。
【００１４】
〔実施形態１〕
以下で詳しく述べるように、本実施形態では、障害発生時に障害対処推薦装置より推薦された障害レポート群に含まれる障害原因群と、障害原因分析装置より推定された障害原因群とを比較し、両システムの分析結果のうち共通する障害原因および共通する障害原因を含む障害レポートのみを抽出することにより、精度の高い障害対処推薦および障害原因分析を実現するものである。
【００１５】
先ず、図１を用いて実施形態１の障害対策システムの機能構成について説明する。
障害対策システムは、障害対処推薦装置２００、障害原因分析装置２１０、分析対象システム３００および入出力端末２９０がインターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）などのネットワーク２８０を介して接続される。
【００１６】
障害対処推薦装置２００は、障害情報入力部２０１、類似障害収集部２０２、障害原因抽出部２０４、結果出力部２０５の各機能部を備え、データとして、障害レポート管理テーブル２０３を保持する。また、障害原因分析装置２１０は、障害情報入力部２１１、障害多段分析管理部２１２、障害詳細情報収集部２１３、障害詳細情報２１４、障害原因分析部２１５、共通障害原因抽出部２１８、障害分析結果出力部２１９の各機能部を備え、データとして、障害原因分析ルール２１６、分析結果管理テーブル２１７を保持する。
【００１７】
障害対処推薦装置２００、障害原因分析装置２１０は、共に、一般的な情報処理装置、例えば、ＰＣ（Personal Computer）やサーバ装置により実現され、各機能部の機能は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＤＤ（Solid State Drive）などの補助記憶装置に格納されたプログラムを、主記憶装置上にロードして、装置のプロセッサが命令語として実行することにより実現される。また、プログラムの一部または全ては、専用ハードウェアによって実現されてもよい
図１では、障害対処推薦装置２００、障害原因分析装置２１０の装置で実現されているように図示されているが、一台の情報処理装置で実現されてもよいし、システム上にそれぞれ複数の障害対処推薦装置２００、障害原因分析装置２１０が接続されている構成でもよい。
【００１８】
入出力端末２９０は、分析対象システム３００、障害対処推薦装置２００、障害原因分析装置２１０にデータを入力し、また、分析対象システム３００、障害対処推薦装置２００、障害原因分析装置２１０からのデータを表示する情報処理装置である。図１では、入出力端末２９０は１台であるように図示しているが複数台でもよい。
【００１９】
分析対象システム３００は、障害対処推薦装置２００および障害原因分析装置２１０により分析されるシステムである。分析対象システム３００は、例えばネットワークシステム、またはその他のシステムのコンポーネント（要素）であり、物理的なものでも仮想的なものでもよい。また、粒度も装置単位（例えばサーバ装置）、装置に実装されるボード単位、ボード内の回路単位等任意である。
【００２０】
次に、図２を用いて分析対象システムの具体例について説明する。
本実施形態では、障害対策システムが対象とする分析対象システム３００の例として通信装置３０１〜３０３、通信路３０９〜３１１から構成されるネットワークシステムを想定する。
【００２１】
ここでいうネットワークシステムとは、複数の通信装置、通信路からなるシステムである。また、通信装置とは、他の装置とデータ交換をするためのデータ送受信機能を有するものであり、例えば、クラウドサービス提供を目的に通信施設に設置されるルータであってもよい。
【００２２】
さらに、通信路とは装置同士がデータ交換を行うための通信媒体であり、本実施形態において通信路３０９〜３１１は、例えば、１０ギガビット・イーサネット（登録商標、以下同じ）の光ファイバが想定するが、いかなる帯域および規格の通信路を用いてもよい。
【００２３】
通信装置３０１〜３０３は、トランシーバ３０６を備え、また、トランシーバ３０６は、受信部３０７、送信部３０８を備える。通信装置３０１〜３０３は、他装置からのデータを受信部３０７で受信して、他装置へのデータを送信部３０８から発信する。
【００２４】
次に、図３ないし図６を用いて実施形態１の障害対策システムで使用されるデータ構造について説明する。
【００２５】
先ず、図３を用いて障害レポート管理テーブルについて説明する。
障害レポート管理テーブル２０３は、障害対処推薦装置２００において障害レポートを格納するテーブルであり、障害レポートごとにレコードを構成する。この障害レポートは、障害現象内容ごとに原因と対策についてまとめられたデータである。
【００２６】
障害レポート管理テーブル２０３は、図３に示されるように、障害レポートＩＤ５０１、報告者ＩＤ５０２、発生日時５０３、現象内容５０４、障害原因５０５、対策５０６、解消日時５０７、キーワード（現象内容）５０８、キーワード（障害原因）５０９、キーワード（対策）５１０の各フィールドを有する。
【００２７】
障害レポートＩＤ５０１は、障害レポートを一意に特定する識別情報を格納するフィールドである。
報告者ＩＤ５０２は、障害レポートを登録する報告者を一意に特定する識別情報を格納するフィールドである。
発生日時５０３は、障害対象において障害が発生した日時を格納するフィールドである。
現象内容５０４は、障害の現象内容情報を格納するフィールドである。現象内容情報は、例えば、「ｘｘ作業後にシステムダウン」など、障害の現象をシステム保守者が記述した情報である。
障害原因５０５は、障害原因情報を格納するフィールドである。障害原因情報は、障害の原因をシステム保守者が記述した情報である。
【００２８】
対策５０６は、対策情報を格納するフィールドである。対策情報は、障害に対してシステム保守者が行った対策を記述した情報である。
解消日時５０７は、解消日時を格納するフィールドである。解消日時は、対策により障害が解消した日時である。
キーワード（現象内容）５０８は、形態素解析により現象内容５０４の現象内容情報から得られた単語を格納するフィールドである。
キーワード（障害原因）５０９は、形態素解析により障害原因５０５の障害原因情報から得られた単語を格納するフィールドである。キーワード（障害原因）５０９は、障害対象推薦の結果得られた障害レポートに含まれる障害原因情報と、障害原因分析の結果得られた根本原因イベントの内容を比較するための、抽出単語として用いる。
キーワード（対策）５１０は、形態素解析により対策５０６の対策情報から得られた単語を格納するフィールドである。
【００２９】
なお、各キーワードの使用と意義については後に詳述する。
なお、システム保守者が操作する入出力端末２９０が、上述したキーワードを抽出する形態素解析を実行してもよく、また、障害レポート管理テーブル２０３を管理するサーバ（図示せず）が形態素解析を実行してもよい。
【００３０】
次に、図４を用いて障害原因分析ルールについて説明する。
障害原因分析ルール２１６は、障害原因分析装置２１０が有する分析対象システム３００の障害の原因を分析するためのＩＦＴＨＥＮ形式のルールであり、複数のルール７０１から構成され、図４に示されるように、各ルールはＩＦ部７０２およびＴＨＥＮ部７０３を備える。ＴＨＥＮ部には、分析によって推定される根本原因イベントが記載され、ＩＦ部７０２には、ＴＨＥＮ部７０３に記載される根本原因イベントを推定するための条件イベントとして、分析対象システム３００から障害原因分析装置２１０へ通知される障害イベントが記載される。
【００３１】
図２に示した分析対象システム３００の構成例においては、システム障害を検討する場合に、コンポーネントとしてトランシーバ３０６の故障と、通信装置３０１〜３０３の故障を想定し、これらの故障を根本原因イベントとしている。
【００３２】
図４中のルール１、ルール２は、トランシーバ３０６の障害を推定するためのルール、ルール３、ルール４は、通信装置３０１〜３０３の障害を推定するためのルールである。
【００３３】
次に、図５を用いて障害イベント一覧について説明する。
障害イベント一覧２１４１は、図５に示されるように、障害イベント番号８０１、キーワード（障害イベント）８０２、障害イベント内容８０３の各フィールドを有する。キーワード（障害イベント）８０２は、形態素解析により障害イベント内容８０３の格納された障害の内容から得られた単語を格納するフィールドである。また、障害イベント一覧２１４１は、障害詳細情報２１４に含まれ、障害詳細情報収集部２１３は、障害情報入力部２１１が分析対象システム３００から収集した障害イベント番号８０１をキーとして、障害イベント一覧２１４１を検索することにより発生した障害イベントの詳細を特定可能である。
【００３４】
次に、図６を用いて根本原因イベント一覧２１４２について説明する。
根本原因イベント一覧２１４２は、根本原因イベント番号９０１、キーワード（根本原因イベント）９０２、根本原因イベント内容９０３の各フィールドを有する。キーワード（根本原因イベント）９０２は、形態素解析により根本原因イベント内容９０３から得られた単語を格納するフィールドであり、障害対処推薦の結果得られた障害レポート管理テーブル２０３に含まれる障害原因情報と、障害原因分析の結果得られた根本原因イベントの内容を比較するための抽出単語として用いる（後に、詳述）。また、根本原因イベント一覧２１４２は、障害詳細情報２１４に含まれ、障害詳細情報収集部２１３は、根本原因イベント番号９０１をキーとして、根本原因イベント一覧２１４２を検索することにより特定した根本原因イベントの詳細を特定可能である。
【００３５】
次に、図７ないし図１０を用いて実施形態１の障害対策システムの処理について説明する。
【００３６】
先ず、図７を用いて障害対処推薦装置および障害原因分析装置における各々の処理概要について説明する。なお、図７のゼネラルチャートにおいて、二重線は、並行処理を表している。
【００３７】
先ず、システム保守者が、障害対処推薦装置２００に、分析対象システム３００に関する障害情報を入力する（Ｓ１０１）。ここで、障害対処推薦装置２００は、障害情報として、障害の現象内容が記載されたテキストデータである障害現象情報と、分析対象システムから取得する障害が発生したことを示す障害イベントが入力される。
【００３８】
次に、障害対処推薦装置２００が障害対処推薦を実行する（Ｓ１０２）。障害対処推薦の詳細な処理手順については、後に図８を用いて説明する。
【００３９】
そして、障害対処推薦装置２００は、Ｓ１０２により推薦された障害レポート群（Ａ）から障害原因群（ａ）を抽出し、障害原因分析装置２１０に送信する（Ｓ１０３）。
【００４０】
一方、システム保守者が、障害原因分析装置２１０に分析対象システム３００に関する障害イベントを入力する（Ｓ１０４）。ここで、障害原因分析装置２１０は、障害情報として、障害の現象内容が記載されたテキストデータである障害現象情報と、分析対象システムから取得する障害が発生したことを示す障害イベントが入力される。
【００４１】
次に、障害原因分析装置２１０が障害原因分析を行う（Ｓ１０５）。障害原因分析処理の詳細な処理手順については、後に図９を用いて説明する。そして、障害原因分析装置２１０は推定された障害原因群（ｂ）と、Ｓ１０３で抽出された送信されてきた障害原因群（ａ）を比較し、共通する障害原因のみを、障害原因群（ａ・ｂ）として抽出する（Ｓ１０６)。次に、障害原因分析装置２１０は、推定結果として障害原因群（ａ・ｂ）を出力する（Ｓ１０９）。
【００４２】
また、障害対処推薦装置２００は、Ｓ１０６で抽出した障害原因群（ａ・ｂ）を含む障害レポート群を抽出し（Ｓ１０７）、抽出結果として障害レポート群（Ａ・Ｂ）を出力する（Ｓ１０８）。
【００４３】
次に、図７の障害対処推薦処理Ｓ１０２の詳細について説明する。
先ず、障害対処推薦装置２００の障害情報入力部２１１が障害情報を受信する（Ｓ４０１）。ここで、障害情報は、障害発生時にシステム保守者によって入力される障害現象情報であり、障害現象情報には障害の発生日時および障害の現象内容が含まれている。
【００４４】
次に、類似障害収集部２０２は、障害情報に含まれる現象内容とキーワード出現傾向が類似する現象内容を含む障害レポートを障害レポート管理テーブル２０３から取得する（Ｓ４０２）。
【００４５】
具体的には、類似障害収集部２０２は障害情報に含まれる現象内容を形態素解析して、現象内容に含まれている単語を抽出する。そして、類似障害収集部２０２は抽出単語の在否を示すベクトルを生成する。ここで抽出単語が、例えばＷ１〜Ｗ５の５個の単語である場合、ベクトルＶ０は、Ｖ０＝（１，１，１，１，１）となる。このベクトルをベクトル要素の「１」は存在を示し、「０」は、不存在を示す。以下、このベクトルを単語分析ベクトルという。
【００４６】
同様に、類似障害収集部２０２は、障害レポート管理テーブル２０３のエントリごとに、障害レポートの現象内容における抽出単語Ｗ１〜Ｗ５の在否を示す単語分析ベクトルＶ１を生成する。具体的には、例えば、類似障害収集部２０２は、障害レポート管理テーブル２０３のキーワード（現象内容）５０８に格納される単語群を用いて、障害レポートの現象内容における抽出単語Ｗ１〜Ｗ５の在否を示す単語分析ベクトルを生成する。例えば、あるエントリにおける単語分析ベクトルＶ１が、Ｖ１＝（１，０，０，０，１）とする。このときには、単語分析ベクトルＶ１は抽出単語Ｗ１、Ｗ５が存在し、抽出単語Ｗ２〜Ｗ４が存在しないことを意味する。
【００４７】
類似障害収集部２０２は、単語分析ベクトルＶ０と単語分析ベクトルＶ１を用いてベクトル間距離（例えば、ユークリッド距離）を求める。
単語分析ベクトルＶ０＝（ｘ１，ｘ２，…，ｘｎ）、単語分析ベクトルＶ１＝（ｙ１，ｙ２，…，ｙｎ）としたとき、Ｖ０とＶ１の距離ｄ（Ｖ０，Ｖ１）は、以下の（式１）で求められる。
【００４８】
【数１】
2019066927.tif 000003
【００４９】
本実施形態では、ベクトル間距離が短いほど、障害情報に含まれる現象内容と、障害レポートの現象内容とは類似すると考える。類似障害収集部２０２は、障害レポート管理テーブル２０３のエントリごとにベクトル間距離を求め、ベクトル間距離がしきい値以下のエントリである障害レポートを取得する。取得した障害レポートを「類似障害レポート」と称する。ここでは、しきい値を用いて類似障害レポートを取得したが、類似障害収集部２０２は、ベクトル間距離の昇順で上位ｎ個（ｎは１以上の整数）の障害レポートを類似障害レポートとして取得してもよい。
【００５０】
次に、図７の共通障害原因群抽出処理へ移る（Ｓ４０３）。
ここで、図７に示したＳ１０２により推薦された障害レポート群（Ａ）は、この類似障害レポートである。
【００５１】
次に、図９を用いて障害原因分析処理Ｓ１０５の詳細について説明する。
先ず、障害原因分析装置２１０の障害情報入力部２１１は、分析対象システム３００から障害情報を受信する（Ｓ６０１）。ここで、障害情報は、障害分析システムが分析対象システム３００から取得する障害の発生を示す障害イベントである。
【００５２】
次に、障害原因分析部２１５は、障害原因分析ルール２１６のうち、ＩＦ部７０２に受信した障害イベントを含む分析ルールを抽出する（Ｓ６０２）。ＩＦ部７０２には、ＴＨＥＮ部７０３に登録される根本原因イベントを推定するための条件イベントが登録されている。すなわち、Ｓ６０２の処理で、受信した障害イベントを条件とする根本原因イベントの候補を特定している。
【００５３】
さらに、障害原因分析部２１５は、Ｓ６０３において抽出したルールのＴＨＥＮ部７０３に登録される根本原因イベントの確信度判定を行ない（Ｓ６０３）、確信度判定を行った根本原因イベントのうち、確信度がしきい値以上の根本原因イベントのみを抽出する。確信度は、抽出したルールのＩＦ部７０２に登録される障害イベントの数を分母に、抽出したルールのＩＦ部７０２に登録される障害イベントのうちＳ６０２で受信した障害イベントの数を分子にして計算することにより算出する。
【００５４】
次に、図７の共通障害原因群抽出処理へ移る（Ｓ６０４）。
【００５５】
次に、図１０を用いて共通障害原因群抽出処理の詳細について説明する。
共通障害原因群抽出処理の詳細とは、図７におけるＳ１０３、Ｓ１０６、Ｓ１０７の処理をより詳細に説明するものである。共通障害原因群抽出処理では、障害対処推薦装置２００、障害原因分析装置の分析結果から、共通する障害原因を抽出することで、より確度の高い分析結果のみを出力する処理である。
【００５６】
先ず、障害対処推薦装置２００の障害原因抽出部２０４は、Ｓ１０２で推薦された障害レポート管理テーブル２０３のキーワード（障害原因）５０９を抽出する（Ｓ１００１）。
【００５７】
次に、障害原因分析装置２１０の共通障害原因抽出部２１８は、Ｓ１０５で推定された根本原因イベントのキーワード（根本原因イベント）９０２を抽出する（Ｓ１００２）。
【００５８】
次に、共通障害原因抽出部２１８は、図３に示した障害レポート管理テーブル２０３の障害キーワード（障害原因）５０９に格納される単語群を用いて抽出単語Ｗ１〜Ｗｎの在否を示す単語分析ベクトルＶ０を生成する（Ｓ１００３）。同様に、図６に示した根本原因一覧２１２４のキーワード（根本原因イベント）９０２に格納される単語群を用いて抽出単語Ｗ１〜Ｗｎの在否を示す単語分析ベクトルＶ１を生成する。
【００５９】
そして、共通障害原因抽出部２１８は、単語分析ベクトルＶ０と単語分析ベクトルＶ１を用いてベクトル間距離（例えば、ユークリッド距離）を求める（Ｓ１００４）。ベクトル間距離が短いほど、障害レポートに含まれる障害原因内容と、根本原因イベントに含まれる根本原因イベント内容とは類似すると考える共通障害原因抽出部２１８は、ベクトル間距離がしきい値以下の場合、単語分析ベクトルＶ０の生成元であるキーワード（障害原因）５０９に格納される障害原因、および単語分析ベクトルＶ１の生成元であるキーワード（根本原因イベント）９０２に格納される根本原因イベント内容を共通障害原因と特定する。
【００６０】
また、共通障害原因抽出部２１８は、Ｓ１０２、Ｓ１０５で抽出された障害レポートおよび根本原因イベントの全ての組み合わせに対して、Ｓ１００１〜Ｓ１００４の処理を行う。
【００６１】
すなわち、障害レポート管理テーブル２０３の抽出されたｉ番目のエントリの障害キーワード（障害原因）５０９の単語分析ベクトルを、Ｖ０ｉとし、根本原因一覧２１２４の抽出されたｊ番目のエントリのキーワード（根本原因イベント）９０２の単語分析ベクトルを、Ｖ１ｊとしたとき、全てのｉ，ｊの組合せについて、しきい値Ｔとしたとして、ｄ（Ｖ０ｉ，Ｖ１ｊ）＜Ｔなるｉ，ｊを取り出す。
【００６２】
そして、Ｓ１００４で特定した共通障害原因を含む障害レポートを抽出する（Ｓ１００５）。
また、共通障害原因抽出部２１８は、Ｓ１００４で特定した共通障害原因を含む根本原因イベントを抽出する（Ｓ１００６）。
【００６３】
以上をふまえて、図７、図８、図９および図１０を用いて本実施形態の障害対策システムにおける具体的な事例における処理を説明する。
【００６４】
なお、障害レポート管理テーブル２０３には、図３に記載されている内容が、障害原因分析ルール２１６には、図４に記載されるルールが、それぞれ格納されていることとする。
【００６５】
先ず、障害が発生し、システム保守者が障害対処推薦装置２００に二つの障害情報を送信する（図７：Ｓ１０１）。このとき、第一の障害情報には、「通信路１３で通信断、さらに通信装置１の送信部１１Ａおよび受信部１１Ｚで異常警報が発生」という第一の現象内容が、第二の障害情報には、「通信路１３および通信路２３で通信断が発生」という第二の現象内容が含まれていることとする。
次に、障害対処推薦装置２００は、障害対処推薦処理を開始する（図７：Ｓ１０２）。
【００６６】
一方、障害原因分析装置２１０の障害情報入力部２１１は、Ｓ１０１でシステム保守者が送信した障害情報を受信する（図８：Ｓ４０２）。
【００６７】
次に、障害対処推薦装置２００の類似障害収集部２０２は、障害情報に含まれる現象内容を形態素解析して、現象内容に含まれている単語を抽出し抽出単語の在否を示すベクトルを生成する（図８：Ｓ４０３）。ここで第一の現象内容の抽出単語は、「通信路１３」「通信断」「通信装置１」「送信部１１Ａ」「送信部１１Ｚ」「異常警報」の６個の単語となり、単語分析ベクトルＶ０は、Ｖ０＝（１，１，１，１，１，１）となる。
【００６８】
そして、類似障害収集部２０２は、障害レポート管理テーブル２０３のエントリごとに、障害レポートのキーワード（現象内容）５０８に格納される単語群を用いて、第一の現象内容の抽出単語の在否を示すベクトルＶ１を生成する。障害レポートＩＤがＲ１のキーワード（現象内容）は、「通信路１３」「通信断」「通信装置１」「送信部１１Ａ」「送信部１１Ｚ」「異常警報」であり、単語分析ベクトルＶ１（Ｒ１）は、Ｖ１（Ｒ１）＝（１，１，１，１，１，１）となる。ここで、障害レポートＩＤがＲ１のエントリにおける単語分析ベクトルを、Ｖ１（Ｒ１）と表記した。また、障害レポートＩＤがＲ２のキーワード（現象内容）は、「通信装置１３」「通信路２３」「通信断」であり、単語分析ベクトルＶ１（Ｒ２）は、Ｖ１（Ｒ２）＝（１，１，０，０，０，０）となる。
【００６９】
次に、類似障害収集部２０２は、単語分析ベクトルＶ０と単語分析ベクトルＶ１を用いてベクトル間距離を求め、ベクトル間距離がしきい値以下のエントリである障害レポートを取得する。ここでしきい値は０以下とする。ベクトル間距離は、ユークリッド距離をとることにより算出する場合、単語分析ベクトルＶ０と単語分析ベクトルＶ１の各要素の差の２乗の和に平方根をとることで算出する。すなわち単語分析ベクトルＶ０と単語分析ベクトルＶ１（Ｒ１）の距離は０、単語分析ベクトルＶ０と単語分析ベクトルＶ１（Ｒ２）の距離は２となる。しきい値が０以下であるのは単語分析ベクトルＶ１（Ｒ１）のみであるため、障害レポートＩＤがＲ１の障害レポートを、「類似障害レポート」として特定する。
【００７０】
同様に、第二の現象内容についても抽出単語の在否を示すベクトルを生成する。ここで第二の現象内容の抽出単語は、「通信路１３」「通信路２３」「通信断」の３個の単語となり単語分析ベクトルＶ０は、Ｖ０＝（１，１，１）となる。次に類似障害収集部２０２は、障害レポート管理テーブル２０３のエントリごとに、障害レポートのキーワード（現象内容）５０８に格納される単語群を用いて、第二の現象内容の抽出単語の在否を示す単語分析ベクトルＶ１を生成する。障害レポートＩＤがＲ１のキーワード（現象内容）は、「通信路１３」「通信断」「通信装置１」「送信部１１Ａ」「送信部１１Ｚ」「異常警報」であり、単語分析ベクトルＶ１（Ｒ１）は、Ｖ１（Ｒ１）＝（１，０，１）となる。また、障害レポートＩＤがＲ２のキーワード（現象内容）は、「通信装置１３」「通信路２３」「通信断」であり、単語分析ベクトルＶ１（Ｒ２）は、Ｖ１（Ｒ２）＝（１，１，１）となる。
【００７１】
次に、類似障害収集部２０２は、単語分析ベクトルＶ０と単語分析ベクトルＶ１を用いてベクトル間距離を求め、ベクトル間距離がしきい値以下のエントリである障害レポートを取得する。単語分析ベクトルＶ０と単語分析ベクトルＶ１（Ｒ１）の距離は１、単語分析ベクトルＶ０と単語分析ベクトルＶ１（Ｒ２）の距離は０となる。しきい値が０以下であるのは単語分析ベクトルＶ１（Ｒ２）のみであるため、障害レポートＩＤがＲ２の障害レポートを、「類似障害レポート」として特定する。
そして、障害対処推薦処理を終了し、図７のＳ１０３の処理へ移る（図８：Ｓ４０４）。
【００７２】
次に、障害対処推薦装置２００は、Ｓ１０２にて特定した障害レポートＲ１およびＲ２からキーワード（障害原因）５０９を抽出する（図７：Ｓ１０３）。
【００７３】
一方、障害が発生したときに、障害原因分析装置２１０が分析対象システム３００より障害イベントを受信する（図７：Ｓ１０４）。ここで、障害原因分析装置２１０は、「ＥＶ−１４」「ＥＶ−１０」の２個の障害イベントを受信したこととする。
これを受けて、障害原因分析装置２１０は、障害原因分析処理を開始する（図７：Ｓ１０５）。
先ず、障害原因分析装置２１０の障害情報入力部２１１は、障害イベント「ＥＶ−１４」「ＥＶ−１０」を受信する（図９：Ｓ６０１）。
【００７４】
次に、障害原因分析部２１５は、障害原因分析ルール２１６のうちＩＦ部に受信した障害イベント「ＥＶ−１０」または「ＥＶ−１４」を含む分析ルールを抽出する（図９：Ｓ６０２）。ここでは、図４に記載される分析ルールのうち、ルール１、ルール２を抽出する。
【００７５】
次に、障害原因分析部２１５は、抽出した障害原因分析ルール２１６の根本原因イベントの確信度判定を行い、確信度が一定以上の根本原因のみを抽出する（図９：Ｓ６０３）。本実施形態では、確信度１／３以上の根本原因イベントを抽出することとする。ルール１はＩＦ部に記載される３個の障害イベントのうち、受信した障害イベントが１個含まれているため確信度は１／３となる。また、ルール２は、ＩＦ部に記載される３個の障害イベントのうち、受信した障害イベントが２個含まれているため確信度は２／３となる。確信度が１／３以上である、根本原因イベントＣＥ−１、ＣＥ−５を抽出する。
そして、障害原因分析処理を完了し、図７のＳ１０６の処理へ移る（図９：Ｓ６０４）。
【００７６】
次に、障害原因分析装置２１０はＳ１０３から抽出した障害原因群と、Ｓ１０５から抽出した障害原因群を比較し、障害原因内容が共通する障害原因のみを抽出する（図７：Ｓ１０６）。
【００７７】
そして、障害対処推薦装置２００は、Ｓ１０６にて抽出した共通する障害原因を含む障害レポートを抽出する。
【００７８】
ここで、Ｓ１０３およびＳ１０６〜Ｓ１０７の共通障害原因群抽出処理について、図１０の処理手順を基づき詳細に説明する。
【００７９】
先ず、障害対処推薦装置２００の障害原因抽出部２０４は、Ｓ１０２にて特定した障害レポートＲ１およびＲ２からキーワード（障害原因）５０９を抽出する（図１０：Ｓ１００１）。
【００８０】
一方、障害原因分析装置２１０の共通障害原因抽出部２１８は、Ｓ１０５で推定された根本原因イベントＣＥ−１、ＣＥ−５のキーワード（根本原因イベント）９０２を抽出する（図１０：Ｓ１００２）。
【００８１】
次に、共通障害原因抽出部２１８は、Ｓ１００１にて抽出したキーワード（障害原因）５０９およびＳ１００２にて抽出したキーワード（根本原因イベント）９０２およびキーワードに格納される単語群から、抽出単語の在否を示す単語分析ベクトルＶ０、およびＶ１を生成する（図１０：Ｓ１００３）。
【００８２】
Ｓ１００１にて抽出した障害レポートＲ１のキーワード（障害原因）５０９の単語群は、「トランシーバ１１」「ハードウェア故障」の２個の単語となり、単語分析ベクトルＶ０は、Ｖ０（Ｒ１）＝（１，１）となる。
【００８３】
次に、Ｓ１００２にて抽出したキーワード（根本原因イベント）９０２ごとに、障害レポートの障害ＩＤのＲ１のキーワード（障害原因）５０９の抽出単語の在否を示す単語分析ベクトルＶ１を生成する。根本原因イベントＣＥ−１のキーワード（根本原因イベント）９０２の単語群は、「トランシーバ１１」「ハードウェア故障」であり単語分析ベクトルＶ１（Ｒ１）（ＣＥ−１）＝（１，１）となる。ここで、根本原因イベントＣＥ−１の単語における障害レポートの障害ＩＤのＲ１のキーワード（障害原因）５０９の抽出単語の在否を示す単語分析ベクトルを、Ｖ１（Ｒ１）（ＣＥ−１）と表記した。
【００８４】
また、根本原因イベントＣＥ−５のキーワード（根本原因イベント）９０２の単語群は、「トランシーバ３１」「ハードウェア故障」であり単語分析ベクトルＶ１（Ｒ１）（ＣＥ−５）＝（０，１）となる。
【００８５】
同様に、Ｓ１００１にて抽出した障害レポートＲ２のキーワード（障害原因）５０９の単語群は、「通信装置３」「ハードウェア故障」の２個の単語となり、単語分析ベクトルＶ０は、Ｖ０（Ｒ２）＝（１，１）となる。
【００８６】
次に、Ｓ１００２にて抽出したキーワード（根本原因イベント）９０２ごとに、障害レポートＲ２のキーワード（障害原因）５０９の抽出単語の在否を示す単語分析ベクトルＶ１を生成する。根本原因イベントＣＥ−１のキーワード（根本原因イベント）９０２の単語群は、「トランシーバ１１」「ハードウェア故障」であり単語分析ベクトルＶ１（Ｒ２）（ＣＥ−１）＝（０，１）となる。また、根本原因イベントＣＥ−５のキーワード（根本原因イベント）９０２の単語群は、「トランシーバ３１」「ハードウェア故障」であり単語分析ベクトルＶ１（Ｒ２）（ＣＥ−５）＝（０，１）となる。
【００８７】
次に、共通障害原因抽出部２１８は、Ｓ１００３で生成した単語分析ベクトルＶ０と単語分析ベクトルＶ１を用いてベクトル間距離を求め、ベクトル間距離がしきい値が以下の場合、共通障害原因と特定する（図１０：１００４）。ここで、本実施形態では、しきい値を０とする。ベクトル間距離は、ユークリッド距離をとることにより算出することとし、単語分析ベクトルＶ０と単語分析ベクトルＶ１の各要素の差の２乗の和に平方根をとることで算出する。
【００８８】
ここで、ベクトル間距離はＳ１００１で抽出したキーワード（障害原因）５０９から生成した単語分析ベクトルＶ０について、Ｓ１００２で抽出したキーワード（根本原因イベント）９０２から生成した単語分析ベクトルＶ１ごとに算出する。まず、単語分析ベクトルＶ０（Ｒ１）と単語分析ベクトルＶ１（Ｒ１）（ＣＥ−１）の距離は０となる。次に、単語分析ベクトルＶ０（Ｒ１）と単語分析ベクトルＶ１（ＣＥ−５）の距離は１となる。また、単語分析ベクトルＶ０（Ｒ２）と単語分析ベクトルＶ１（Ｒ２）（ＣＥ−１）の距離は１となる。さらに単語分析ベクトルＶ０（Ｒ２）と単語分析ベクトルＶ１（Ｒ２）（ＣＥ−５）の距離は１となる。しきい値が０以下であるのは単語分析ベクトルＶ０（Ｒ１）と単語分析ベクトルＶ１（Ｒ１）（ＣＥ−１）であるため、単語分析ベクトルＶ０（Ｒ１）の生成元である障害レポートＲ１のキーワード（障害原因）５０９および、単語分析ベクトルＶ１（Ｒ１）（ＣＥ−１）の生成元である根本原因イベントＣＥ−１のキーワード（根本原因イベント）９０２を共通障害原因と特定する。
【００８９】
そして、障害原因抽出部２０４は、共通障害原因を含む障害レポートＲ１を抽出する（図１０：Ｓ１００５）。
また、共通障害原因抽出部２１８は、共通障害原因を含む根本原因イベントＣＥ−１を抽出する（図１０：Ｓ１００６）。
以上の処理により、障害対処推薦装置２００は共通障害原因を含むレポート群として、障害レポートＲ１を出力し、障害原因分析装置２１０は、共通障害原因群として根本原因イベントＣＥ−１を出力する（図７：Ｓ１０８、Ｓ１０９）。
【００９０】
〔実施形態２〕
以下、本発明の実施形態２を、図１１および図１２を用いて説明する。
実施形態１では、障害対処推薦装置が推薦した障害レポートに含まれる障害原因群と、障害原因分析装置が推定した障害原因群とで、共通する障害原因群以外の障害原因群および障害原因を含む障害レポートを出力するものであった。
【００９１】
本実施形態では、障害対処推薦装置が推薦した障害レポートに含まれる障害原因群と、障害原因分析装置が推定した障害原因群とで、共通する障害原因群以外の障害原因群および障害原因を含む障害レポートも出力する。これにより、システム保守者またはシステム管理者は共通する障害原因群が根本原因でなかった場合にも、第二の障害原因群として共通する障害原因群以外の障害原因群を参照することで、障害切り分けを効率的に実施することが可能となる。
本実施形態では、実施形態１と異なる所を中心にして説明するものとする。
【００９２】
障害対策システムの構成は、実施形態１の図１で示したものと同様である。分析対象システム３００も実施形態１の例を採ることにする。データ構造も実施形態１に示したものと同様である
ここでは、図１１および図１２を用いて実施形態１の障害対策システムの処理について説明する。
【００９３】
先ず、図１１を用いて実施形態２の障害対処推薦装置および障害原因分析装置における各々の処理概要について説明する。
図中Ｓ１０１〜Ｓ１０７については、実施形態１の図７に示したと処理と同様である。
ここで、障害対処推薦装置２００は、Ｓ１０２にて抽出した障害レポート群（Ａ）から、Ｓ１０７で抽出した共通障害原因を含む障害レポート群（Ａ・Ｂ）を除いたものを障害レポート群｛（Ａ）−（Ａ・Ｂ）｝として出力する（Ｓ１１０）。
【００９４】
また、障害原因分析装置２１０は、Ｓ１０３にて抽出された障害原因群（ａ）からＳ１０６にて抽出した共通する障害原因群（ａ・ｂ）を除いたものを障害原因群｛（ａ）−（ａ・ｂ）｝として出力する（Ｓ１１１）。
【００９５】
さらに、障害原因分析装置２１０は、Ｓ１０５にて抽出された障害原因群（ｂ）からＳ１０６にて抽出した共通する障害原因群（ａ・ｂ）を除いたものを障害原因群｛（ｂ）−（ａ・ｂ）｝として出力する（Ｓ１１２）。
以上の処理により、障害対処推薦装置２００および障害原因分析装置２１０は、共通障害原因および共通障害原因を含む障害レポート以外の分析結果についても出力可能である。
【００９６】
次に、図１２を用いて実施形態２の図１２における共通障害原因抽出・分離処理を詳細に説明する。
図中Ｓ１００１〜Ｓ１００６については、実施形態１の図１０に示した処理と同様である。
ここで、障害原因分析装置２１０の共通障害原因抽出部２１８は、障害詳細情報２１４の根本原因イベント一覧に含まれる全てのエントリについて、キーワード（根本原因イベント）９０２に格納される単語群を抽出する（Ｓ１００７）。
【００９７】
次に、共通障害原因抽出部２１８は、Ｓ１００１で抽出したキーワード（障害原因）５０９）に格納される単語群を用いて抽出単語Ｗ１〜Ｗｎの在否を示す単語分析ベクトルＶ０を生成する（Ｓ１００３−１）。同様に、Ｓ１００７で抽出したキーワード（根本原因イベント）９０２に格納される単語群を用いて抽出単語Ｗ１〜Ｗｎの在否を示す単語分析ベクトルＶ１を生成する（Ｓ１００３−１）。
【００９８】
そして共通障害原因抽出部２１８は単語分析ベクトルＶ０と単語分析ベクトルＶ１を用いてベクトル間距離（例えばユークリッド距離）を求める。ベクトル間距離が短いほど、障害レポートに含まれる障害原因内容と、根本原因イベントに含まれる根本原因イベント内容とは類似すると考える。共通障害原因抽出部２１８は、ベクトル間距離がしきい値以下の場合、単語分析ベクトルＶ１の生成元であるキーワード（根本原因イベント）９０２を含む根本障害イベントを共通障害原因群（ａ）として特定する（Ｓ１００８）。
【００９９】
さらに、共通障害原因抽出部２１８は、Ｓ１００８で特定した共通障害原因群（a）からＳ１００４で特定した共通障害原因群（ａ・ｂ）を除いたものを共通障害原因群｛（ａ）−（ａ・b）｝として特定する（Ｓ１００９）。
Ｓ１００３−０、Ｓ１００４の処理は、図１０のＳ１００３、Ｓ１００４の処理と同様である。
【０１００】
また、障害原因抽出部２０４は、Ｓ１０２で抽出した障害レポート群（Ａ）からＳ１００５で障害レポート群（Ａ・Ｂ）を除き、障害レポート群｛（Ａ）−（Ａ・Ｂ）｝として抽出する（Ｓ１０１０）。
【０１０１】
また、共通障害原因抽出部２１８は、Ｓ１０５で推定した共通障害原因群（ｂ）からＳ１００６で抽出した共通障害原因群（ａ・ｂ）を除き、共通障害原因群｛（ｂ）−（ａ・ｂ）｝として特定する（Ｓ１０１１）。
【０１０２】
以上をふまえて、実施形態１の図７、図８、図９および図１０を用いて本実施形態の障害対策システムにおける具体的な事例における処理を説明する。
【０１０３】
なお、障害レポート管理テーブル２０３には、実施形態１の図３に記載されている内容が、障害原因分析ルール２１６には、図４に記載されるルールが、それぞれ格納されていることとする。
【０１０４】
障害が発生してから、図７：Ｓ１０１から、図Ｓ：Ｓ６０４の処理は、実施形態１の具体的な事例における処理の記述と同様である。
【０１０５】
次に、図１１中のＳ１０３、Ｓ１０６〜Ｓ１０７、Ｓ１１０〜Ｓ１１２で構成される共通障害原因群抽出・分離処理については、図１２の手順をもとに詳細に説明する。
ここで、障害原因抽出部２０４は、Ｓ１０２にて特定した障害レポートの障害レポートＩＤがＲ１およびＲ２のエントリのキーワード（障害原因）５０９を抽出する（図１２：Ｓ１００１）。
【０１０６】
次に、共通障害原因抽出部２１８は、Ｓ１０５で推定された根本原因イベントＣＥ−１、ＣＥ−５のキーワード（根本原因イベント）９０２を抽出する（図１２：Ｓ１００２）。
【０１０７】
次に、共通障害原因抽出部２１８は、Ｓ１００１にて抽出したキーワード（障害原因）５０９およびＳ１００２にて抽出したキーワード（根本原因イベント）９０２およびキーワードに格納される単語群から、抽出単語の在否を示す単語分析ベクトルＶ０、およびＶ１を生成する（図１２：Ｓ１００３−０）。
【０１０８】
Ｓ１００１にて抽出した障害レポートＲ１のキーワード（障害原因）５０９の単語群は、「トランシーバ１１」「ハードウェア故障」の２個の単語となり、単語分析ベクトルＶ０は、Ｖ０（Ｒ１）＝（１，１）となる。
【０１０９】
次に、Ｓ１００２にて抽出したキーワード（根本原因イベント）９０２ごとに、障害レポートＲ１のキーワード（障害原因）５０９の抽出単語の在否を示す単語分析ベクトルＶ１を生成する。根本原因イベントＣＥ−１のキーワード（根本原因イベント）９０２の単語群は、「トランシーバ１１」「ハードウェア故障」であり単語分析ベクトルＶ１（Ｒ１）（ＣＥ−１）＝（１，１）となる。また、根本原因イベントＣＥ−５のキーワード（根本原因イベント）９０２の単語群は、「トランシーバ３１」「ハードウェア故障」であり単語分析ベクトルＶ１（Ｒ１）（ＣＥ−５）＝（０，１）となる。
【０１１０】
同様に、Ｓ１００１にて抽出した障害レポートＲ２のキーワード（障害原因）５０９の単語群は、「通信装置３」「ハードウェア故障」の２個の単語となり、単語分析ベクトルＶ０は、Ｖ０（Ｒ２）＝（１，１）となる。
【０１１１】
次に、Ｓ１００２にて抽出したキーワード（根本原因イベント）９０２ごとに、障害レポートＲ２のキーワード（障害原因）５０９の抽出単語の在否を示す単語分析ベクトルＶ１を生成する。根本原因イベントＣＥ−１のキーワード（根本原因イベント）９０２の単語群は、「トランシーバ１１」「ハードウェア故障」であり単語分析ベクトルＶ１（Ｒ２）（ＣＥ−１）＝（０，１）となる。また、根本原因イベントＣＥ−５のキーワード（根本原因イベント）９０２の単語群は、「トランシーバ３１」「ハードウェア故障」であり単語分析ベクトルＶ１（Ｒ２）（ＣＥ−５）＝（０，１）となる。
【０１１２】
次に、共通障害原因抽出部２１８は、Ｓ１００３−０で生成した単語分析ベクトルＶ０と単語分析ベクトルＶ１を用いてベクトル間距離を求め、ベクトル間距離がしきい値が以下の場合、共通障害原因と特定する（図１２：１００４）。ここで、本実施形態ではしきい値を０とする。ベクトル間距離は、ユークリッド距離をとることにより算出することとし、単語分析ベクトルＶ０と単語分析ベクトルＶ１の各要素の差の２乗の和に平方根をとることで算出する。
【０１１３】
ここで、ベクトル間距離はＳ１００１で抽出したキーワード（障害原因）５０９から生成した単語分析ベクトルＶ０について、Ｓ１００２で抽出したキーワード（根本原因イベント）９０２から生成した単語分析ベクトルＶ１ごとに算出する。まず、単語分析ベクトルＶ０（Ｒ１）と単語分析ベクトルＶ１（Ｒ１）（ＣＥ−１）の距離は０となる。次に、単語分析ベクトルＶ０（Ｒ１）と単語分析ベクトルＶ１（ＣＥ−５）の距離は１となる。また、単語分析ベクトルＶ０（Ｒ２）と単語分析ベクトルＶ１（Ｒ２）（ＣＥ−１）の距離は１となる。さらに単語分析ベクトルＶ０（Ｒ２）と単語分析ベクトルＶ１（Ｒ２）（ＣＥ−５）の距離は１となる。しきい値が０以下であるのは単語分析ベクトルＶ０（Ｒ１）と単語分析ベクトルＶ１（Ｒ１）（ＣＥ−１）であるため、単語分析ベクトルＶ０（Ｒ１）の生成元である障害レポートＲ１のキーワード（障害原因）５０９および、単語分析ベクトルＶ１（Ｒ１）（ＣＥ−１）の生成元である根本原因イベントＣＥ−１を共通障害原因と特定する。
【０１１４】
次に、共通障害原因抽出部２１８は図６の根本原因イベント一覧２１４２に登録される全てのエントリについて、キーワード（根本原因イベント）９０２に格納される単語群を抽出する（図１２：Ｓ１００７）。
【０１１５】
次に、共通障害原因抽出部２１８は、Ｓ１００１において抽出したキーワード（障害原因）５０９およびＳ１００７にて抽出したキーワード（根本原因イベント）９０２およびキーワードに格納される単語群から、抽出単語の在否を示す単語分析ベクトルＶ０、およびＶ１を生成する（図１２：Ｓ１００３−１）。
【０１１６】
Ｓ１００１にて抽出した障害レポートＲ１のキーワード（障害原因）５０９の単語群は、「トランシーバ１１」「ハードウェア故障」の２個の単語となり、単語分析ベクトルＶ０は、Ｖ０（Ｒ１）＝（１，１）となる。
【０１１７】
次に、Ｓ１００７にて抽出したキーワード（根本原因イベント）９０２ごとに、障害レポートＲ１のキーワード（障害原因）５０９の抽出単語の在否を示す単語分析ベクトルＶ１を生成する。根本原因イベントＣＥ−１のキーワード（根本原因イベント）９０２の単語群は、「トランシーバ１１」「ハードウェア故障」であり単語分析ベクトルＶ１（Ｒ１）（ＣＥ−１）＝（１，１）となる。同様に、根本原因イベントＣＥ−２〜ＣＥ−９についても単語分析ベクトルＶ１を生成すると、Ｖ１（Ｒ１）（ＣＥ−２）＝（０，１）、Ｖ１（Ｒ１）（ＣＥ−３）＝（０，１）
Ｖ１（Ｒ１）（ＣＥ−４）＝（０，１）、Ｖ１（Ｒ１）（ＣＥ−５）＝（０，１）、Ｖ１（Ｒ１）（ＣＥ−６）＝（０，１）、Ｖ１（Ｒ１）（ＣＥ−７）＝（０，１）、Ｖ１（Ｒ１）（ＣＥ−８）＝（０，１）、Ｖ１（Ｒ１）（ＣＥ−９）＝（０，１）となる。
【０１１８】
同様に、Ｓ１００１にて抽出した障害レポートＲ２のキーワード（障害原因）５０９の単語群は、「通信装置３」「ハードウェア故障」の２個の単語となり、単語分析ベクトルＶ０は、Ｖ０（Ｒ２）＝（１，１）となる。
【０１１９】
次に、Ｓ１００２にて抽出したキーワード（根本原因イベント）９０２ごとに、障害レポートＲ２のキーワード（障害原因）５０９の抽出単語の在否を示す単語分析ベクトルＶ１を生成する。根本原因イベントＣＥ−１のキーワード（根本原因イベント）９０２の単語群は、「トランシーバ１１」「ハードウェア故障」であり単語分析ベクトルＶ１（Ｒ２）（ＣＥ−１）＝（０，１）となる。同様に根本原因イベントＣＥ−２〜ＣＥ−９についても単語分析ベクトルＶ１を生成すると、Ｖ１（Ｒ２）（ＣＥ−２）＝（０，１）、Ｖ１（Ｒ２）（ＣＥ−３）＝（０，１）、Ｖ１（Ｒ２）（ＣＥ−４）＝（０，１）、Ｖ１（Ｒ２）（ＣＥ−５）＝（０，１）、Ｖ１（Ｒ２）（ＣＥ−６）＝（０，１）、Ｖ１（Ｒ２）（ＣＥ−７）＝（０，１）、Ｖ１（Ｒ２）（ＣＥ−８）＝（０，１）、Ｖ１（Ｒ２）（ＣＥ−９）＝（１，１）となる。
【０１２０】
次に、共通障害原因抽出部２１８は、Ｓ１００３−１で生成した単語分析ベクトルＶ０と単語分析ベクトルＶ１を用いてベクトル間距離を求め、ベクトル間距離がしきい値が以下の場合、共通障害原因と特定する（図１２：１００８）。ベクトル間距離は、Ｓ１００４と同様に、ユークリッド距離をとることにより算出する。
【０１２１】
また、ベクトル間距離はＳ１００１で抽出したキーワード（障害原因）５０９から生成した単語分析ベクトルＶ０について、Ｓ１００７で抽出したキーワード（根本原因イベント）９０２から生成した単語分析ベクトルＶ１ごとに算出する。
【０１２２】
まず、単語分析ベクトルＶ０（Ｒ１）と単語分析ベクトルＶ１（Ｒ１）（ＣＥ−１）の距離は０となる。次に、単語分析ベクトルＶ０（Ｒ１）と単語分析ベクトルＶ１（Ｒ１）（ＣＥ−２）の距離は１となる。同様に、単語分析ベクトルＶ１（Ｒ１）（ＣＥ−３）〜Ｖ１（Ｒ１）（ＣＥ−９）について、単語分析ベクトルＶ０（Ｒ１）との距離は全て１となる。
【０１２３】
そして単語分析ベクトルＶ０（Ｒ２）と単語分析ベクトルＶ１（Ｒ２）（ＣＥ−１）の距離は１となる。また、単語分析ベクトルＶ１（Ｒ２）（ＣＥ−２）〜Ｖ１（Ｒ２）（ＣＥ−８）についても同様に単語分析ベクトルＶ０（Ｒ２）との距離は全て１となる。単語分析ベクトルＶ０（Ｒ２）と単語分析ベクトルＶ１（Ｒ２）（ＣＥ−９）との距離は０となる。
【０１２４】
次に、ベクトル間距離がしきい値である０以下である単語分析ベクトルＶ１（Ｒ１）（ＣＥ−１）およびＶ１（Ｒ２）（ＣＥ−９）の生成元である根本原因イベントＣＥ−１およびＣＥ−９を、共通障害原因群（ａ）と特定する。
【０１２５】
次に、共通障害原因抽出部２１８は、Ｓ１００８で特定した根本原因イベントＣＥ−１、ＣＥ−９のうち、Ｓ１００４で特定した共通障害原因群を含む根本原因イベントＣＥ−１を除き、根本原因イベントＣＥ−９を特定する（図１２：Ｓ１００９、出力Ｃ）
次に、共通障害原因抽出部２１８は、Ｓ１００４で特定した根本原因イベントＣＥ−１を抽出する（図１２：Ｓ１００６、出力Ｄ）
次に、共通障害原因抽出部２１８は、Ｓ１０５で特定した根本原因イベントＣＥ−１、ＣＥ−５からＳ１００６で抽出した根本原因イベントＣＥ−１を除き、根本原因イベントＣＥ−５を抽出する（図１２：Ｓ１０１１、出力Ｅ）。
【０１２６】
次に、障害原因抽出部２０４は、Ｓ１００４で特定したキーワード（障害原因）５０９を含む障害レポートＲ１を抽出する（図１２：Ｓ１００５、出力Ｂ）。
【０１２７】
また、障害原因抽出部２０４はＳ１０２で特定した障害レポートＲ１、Ｒ２のうち、Ｓ１００５で特定した障害レポートＲ１を除き、障害レポートＲ２を抽出する（図１２：Ｓ１０１０、出力Ａ）。
【符号の説明】
【０１２８】
２００…障害対処推薦装置、２１０…障害原因分析装置、２９０…入出力端末、２８０…ネットワーク、３００…分析対象システム、
２０１…障害情報入力部、２０２…類似障害収集部、２０３…障害レポート管理テーブル、２０４…障害原因抽出部、２０５…結果出力部、
２１１…障害情報入力部、２１２…障害多段分析管理部、２１３…障害詳細情報収集部、２１４…障害詳細情報、２１５…障害原因分析部、２１６…障害原因分析ルール、２１７…分析結果管理テーブル、２１８…共通障害原因抽出部、２１９…障害分析結果出力部
【図１】
2019066927.tif 000004
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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