(57)【要約】【課題】障害の有無の判断に必要な情報を取得するための信頼性の高い調査手順を運用者に提示すること。【解決手段】手順抽出部１８が、発生したアラートのアラート種別に対応する手順モデル及び学習モデルをそれぞれ手順モデル記憶部１５及び学習モデル記憶部１７から抽出し、学習モデルを各手順モデルに当てはめて各手順モデルの信頼度を算出する。そして、手順抽出部１８は、各手順モデルの信頼度と対応時間に基づいて各手順モデルのスコアを算出し、スコアの最も高い手順モデルを推奨調査手順として表示する。【選択図】図４
2019082944.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
システムで発生する事象に関する情報と該事象が障害であるかを調査する調査手順及び対応時間を前記事象毎に対応付けた手順モデルと、前記調査手順の調査順番毎で調査内容毎の信頼度である第１信頼度を前記事象毎に対応付けた学習モデルとを記憶し、
前記事象に関する情報を受け付けて、受け付けた情報に対応する手順モデルと学習モデルとを用いて調査手順毎の信頼度である第２信頼度を算出し、算出した第２信頼度と前記対応時間とを用いて推奨する推奨調査手順を表示する処理
を実行させることを特徴とする事象調査補助プログラム。
【請求項２】
前記コンピュータに、
過去に発生した事象に関する情報と該事象に対して行われた調査手順に関する情報とに基づいて前記手順モデルを作成する処理と、
前記手順モデルにより調査が行われた回数に基づいて前記学習モデルを作成する処理と
をさらに実行させることを特徴とする請求項１に記載の事象調査補助プログラム。
【請求項３】
前記学習モデルを作成する処理は、前記調査手順にしたがって調査を行った運用者の信頼度である第３信頼度と前記回数に基づくことを特徴とする請求項２に記載の事象調査補助プログラム。
【請求項４】
前記コンピュータに、
前記推奨調査手順に対して運用者が実際に行った調査手順及び対応時間に基づいて前記学習モデル及び前記手順モデルを更新する処理
をさらに実行させることを特徴とする請求項１、２又は３に記載の事象調査補助プログラム。
【請求項５】
前記更新する処理は、前記推奨調査手順に対して運用者が実際に行った調査手順における調査順番の調査内容が前記推奨調査手順における該調査順番の調査内容と異なる場合に、前記推奨調査手順における該調査順番の調査内容の第１信頼度を下げることを特徴とする請求項４に記載の事象調査補助プログラム。
【請求項６】
前記調査内容に含まれる１つ以上の調査項目は、前記システムに含まれる装置に関する稼働情報を記憶するデータベースを検索する検索式であることを特徴とする請求項１〜請求項５のいずれか１つに記載の事象調査補助プログラム。
【請求項７】
前記調査内容には１つ以上の調査項目が含まれ、
前記手順モデルを作成する処理は、２つの調査項目の情報それぞれを表示する２つの表示画面の表示時間に所定の閾値より大きな重複時間がある場合には、該２つの調査項目の調査順番を同一の順番とし、該順番の調査内容を２つの調査項目とすることを特徴とする請求項２に記載の事象調査補助プログラム。
【請求項８】
コンピュータが、
システムで発生する事象に関する情報と該事象が障害であるかを調査する調査手順及び対応時間を前記事象毎に対応付けた手順モデルと、前記調査手順の調査順番毎で調査内容毎の信頼度である第１信頼度とを前記事象毎に対応付けた学習モデルとを記憶し、
前記事象に関する情報を受け付けて、受け付けた情報に対応する手順モデルと学習モデルとを用いて調査手順毎の信頼度である第２信頼度を算出し、算出した第２信頼度と前記対応時間とを用いて推奨する推奨調査手順を表示する処理
を実行することを特徴とする事象調査補助方法。
【請求項９】
システムで発生する事象に関する情報と該事象が障害であるかを調査する調査手順及び対応時間を前記事象毎に対応付けた手順モデルと、前記調査手順の調査順番毎で調査内容毎の信頼度である第１信頼度とを前記事象毎に対応付けた学習モデルとを記憶する記憶部と、
前記事象に関する情報を受け付けて、受け付けた情報に対応する手順モデルと学習モデルとを用いて調査手順毎の信頼度である第２信頼度を算出し、算出した第２信頼度と前記対応時間とを用いて推奨する推奨調査手順を表示する表示部と
を有することを特徴とする事象調査補助装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、事象調査補助プログラム、事象調査補助方法及び事象調査補助装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、情報処理システム等のシステムでアラートが発生した場合にシステムの運用者が対応に要する時間を短縮するため、システムからログ、構成情報、性能情報等の様々な情報を取得して可視化する仕組みが普及し始めている。アラートにはシステムの致命的なエラーを示すものから単なる状態通知まで様々なものがあり、アラートが発生すると、運用者は、システムから様々な情報を取得してシステムの障害の有無を判断する。
【０００３】
しかしながら、システムが提供する情報が多い場合、経験の浅い運用者はどのような順番でどの情報を取得すればシステムの障害の有無を判断できるかがわからない。すなわち、経験の浅い運用者は、アラートが発生した場合の調査手順がわからない。
【０００４】
例えば、クラウドシステムの運用においてはアラートが頻繁に発生するが、アラートが発生した場合に、運用者はサービスへの影響の有無を判断する。サービスへの影響の有無を判断するために、運用者は、ＣＰＵ使用率、ストレージの応答時間等の様々なリソース使用状態のグラフを調査する。しかしながら、経験の浅い運用者は、アラートが発生した場合にどの順番でどのリソースの使用状態のグラフを調査すればサービスへの影響の有無を判断できるかがわからない。そこで、アラートが発生した場合のグラフの調査手順を様々な運用者の過去の経験に基づいて作成して利用することが行われる。
【０００５】
なお、クラウド環境や障害許容性等を考慮した構成の対象システムにおける障害影響範囲等の状況を可視化するインシデント管理システムがある。このインシデント管理システムは、対象システムの構成及び障害影響範囲を含むインシデント状況を可視化する画面を構成情報及びインシデント情報を用いて作成し、担当者の端末に提供する第１の機能を有する。また、このインシデント管理システムは、対象システムにおける障害許容性を考慮して設計される構成部位を含む構成を、構成管理モデルとして構成情報に設定する第２の機能を有する。
【０００６】
また、システム内の監視対象機器及び監視項目に対する監視の十分さを示す技術がある。この技術では、監視サーバは、装置から稼働データを受信し、管理者端末から指示された観点によって、受信した稼働データを管理者端末に出力させ、稼働データを出力させることによって、ユーザに装置及び監視項目を監視させる。また、監視サーバは、稼働データと出力設定とアクセスログと第１の期間とに基づいて、第１の情報と監視の十分さを示す第１の指標とを含む第１の評価値を生成する。そして、監視サーバは、第１の評価値に基づいて、第２の情報と監視の十分さを示す第２の指標とを含む第２の評価値を生成し、第２の評価値に基づいて、第３の情報と監視の十分さを示す第３の指標とを含む第３の評価値を生成する。そして、監視サーバは、第１、第２、第３の評価値を表示するためのデータを生成する。
【０００７】
また、コンピュータ障害に対する障害調査を行う障害調査情報装置がある。この障害調査情報装置は、障害調査の動作環境を予め設定テーブルに設定する動作環境設定手段と、障害発生時に前記設定テーブルの内容に従って調査情報を採取するログ採取手段と、起動の指定時にトレース情報を採取するトレース採取手段とを備える。また、この障害調査情報装置は、前記ログ採取手段及びトレース採取手段により採取された調査情報を前記設定テーブルの内容に従って記憶媒体へ出力する調査情報記録手段とを備える。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１２−３８０２８号公報
【特許文献２】特開２０１２−２３８２１３号公報
【特許文献３】特開平１０−２６０８６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
アラートが発生した場合のグラフの調査手順を様々な運用者の過去の経験に基づいて作成して利用する技術には、信頼性の低い調査手順が作成される可能性があるという問題がある。経験の少ない運用者が調査手順を作成すると、調査手順が効率的でない可能性があり、調査手順の信頼性が低くなる。
【００１０】
本発明は、１つの側面では、障害の有無の判断に必要な情報を取得するための信頼性の高い調査手順を運用者に提示することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
１つの態様では、事象調査補助プログラムは、コンピュータに、システムで発生する事象に関する情報と該事象が障害であるかを調査する調査手順及び対応時間を前記事象毎に対応付けた手順モデルを記憶させる。また、事象調査補助プログラムは、コンピュータに、前記調査手順の調査順番毎で調査内容毎の信頼度である第１信頼度を前記事象毎に対応付けた学習モデルを記憶させる。そして、事象調査補助プログラムは、コンピュータに、前記事象に関する情報を受け付けて、受け付けた情報に対応する手順モデルと学習モデルとを用いて調査手順毎の信頼度である第２信頼度を算出する処理を実行させる。そして、事象調査補助プログラムは、コンピュータに、算出した第２信頼度と前記対応時間とを用いて推奨する推奨調査手順を表示する処理を実行させる。
【発明の効果】
【００１２】
１つの側面では、本発明は、障害の有無の判断に必要な情報を取得するための信頼性の高い調査手順を運用者に提示することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、実施例１に係る事象調査補助装置の概要を説明するための図である。
【図２】図２は、検索式の一例を示す図である。
【図３】図３は、従来の調査と実施例１に係る事象調査補助装置を用いた調査との相違を示す図である。
【図４】図４は、実施例１に係る事象調査補助装置の機能構成を示す図である。
【図５】図５は、アラート調査履歴の例を示す図である。
【図６】図６は、手順モデルの例を示す図である。
【図７】図７は、学習モデルの例を示す図である。
【図８】図８は、前処理から学習までの処理のフローを示すフローチャートである。
【図９】図９は、利用から評価までの処理のフローを示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、適用順推定部による処理のフローを示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、アラート調査履歴の例を示す図である。
【図１２】図１２は、アラート種別毎に調査履歴格納部から取り出されたデータの例を示す図である。
【図１３】図１３は、手順モデルの例を示す図である。
【図１４】図１４は、信頼度の算出例を示す図である。
【図１５】図１５は、取り出された学習モデルと手順モデルを示す図である。
【図１６】図１６は、手順モデルの信頼度及びスコアを示す図である。
【図１７】図１７は、手順モデル記憶部に追加される手順モデルを示す図である。
【図１８】図１８は、学習モデルの更新結果を示す図である。
【図１９】図１９は、マイナスの評価を説明するための図である。
【図２０】図２０は、実施例２に係る事象調査補助装置の機能構成を示す図である。
【図２１】図２１は、運用従事履歴の例を示す図である。
【図２２】図２２は、図２１に示した運用従事履歴から算出された運用者信頼度を示す図である。
【図２３】図２３は、手順モデル毎の検索式群適用順毎の信頼度と学習モデルの例を示す図である。
【図２４】図２４は、前処理から学習までの処理のフローを示すフローチャートである。
【図２５】図２５は、事象調査補助装置の手順抽出部により取り出された学習モデルと手順モデルを示す図である。
【図２６】図２６は、手順モデルの信頼度及びスコアを示す図である。
【図２７】図２７は、手順モデル記憶部に追加される手順モデルを示す図である。
【図２８】図２８は、学習モデルの更新結果を示す図である。
【図２９】図２９は、マイナスの評価を説明するための図である。
【図３０】図３０は、実施例に係る事象調査補助プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に、本願の開示する事象調査補助プログラム、事象調査補助方法及び事象調査補助装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施例は開示の技術を限定するものではない。
【実施例１】
【００１５】
まず、実施例１に係る事象調査補助装置の概要について説明する。図１は、実施例１に係る事象調査補助装置の概要を説明するための図である。図１に示すように、実施例１に係る事象調査補助装置は、過去にアラートが発生した際に運用者が性能可視化ダッシュボードに表示したグラフ等とアラート情報とを紐づけてルール化し、学習する。ここで、性能可視化ダッシュボードとは、クラウドシステムの性能を可視化して表示する画面である。
【００１６】
図１では、アラート発生時に、運用者Ａは、あるＶＭ（Virtual  Machine）に紐づくストレージの性能を示すグラフ、あるＶＭに紐づくホストの性能を示すグラフ、あるホストに紐づくストレージの性能を示すグラフを表示してサービスへの影響の有無を調査する。ここで、ストレージの性能としては、例えば応答時間があり、ホストの性能としては、例えばＣＰＵ使用率がある。また、対応時間（対応にかかった時間）は５分である。
【００１７】
実施例１に係る事象調査補助装置は、アラート情報と３つのグラフ及び調査時間とを紐づけてルール化する。実施例１に係る事象調査補助装置は、同じアラートに関して複数の運用者による複数のルールを学習する。
【００１８】
そして、同様のアラートが発生すると、実施例１に係る事象調査補助装置は、学習結果を利用して、調査すべきグラフ及び順番を表示する。運用者Ｂは、実施例１に係る事象調査補助装置が表示した調査手順を参照して調査を行い、サービスへの影響の有無を判断する。運用者Ｂは、実施例１に係る事象調査補助装置が表示した調査手順どおりに調査をする場合と異なる調査手順で調査を行う場合がある。そして、実施例１に係る事象調査補助装置は、運用者Ｂによる調査手順及び調査時間をフィードバック学習する。
【００１９】
このように、実施例１に係る事象調査補助装置は、アラートが発生したときの運用者による調査手順及び調査時間を学習して利用する。なお、グラフの表示は、クラウドシステムのリソースの性能データを記憶するデータベースを検索することによって行われる。したがって、グラフにはデータベースの検索式が対応する。
【００２０】
図２は、検索式の一例を示す図である。図２は、ＶＭのＣＰＵ使用率を２０１７年５月３０日の２時から５月３１の２時まで検索する場合を示す。この検索式は、ＶＭのＣＰＵ使用率を２０１７年５月３０日の２時から５月３１の２時まで表示するグラフに対応する。そこで、実施例１に係る事象調査補助装置は、グラフを検索式として扱う。なお、図２において、「ＶＭ」は絞り込み条件として指定され、「ＣＰＵ」は出力パラメータとして指定され、「２０１７年５月３０日の２時から５月３１の２時」は時刻条件として指定される。
【００２１】
図３は、従来の調査と実施例１に係る事象調査補助装置を用いた調査との相違を示す図である。図３（ａ）に示すように、従来は、アラートが発生したときの調査の手順を示す手順書を運用者Ａが作成し、別の運用者Ｂが運用者Ａによって作成された手順書を利用する。手順書は、例えば、グラフＡとＢを調査し、次にグラフＣを調査し、次にグラフＤとＥを調査することを指定する。
【００２２】
一方、図３（ｂ）に示すように、実施例１に係る事象調査補助装置は、過去のアラート調査履歴を学習し、手順書を作成する。そして、運用者Ｂは、実施例１に係る事象調査補助装置によって作成された手順書を利用して調査を行う。そして、実施例１に係る事象調査補助装置は、運用者Ｂの調査手順をフィードバックする。
【００２３】
次に、実施例１に係る事象調査補助装置の機能構成について説明する。図４は、実施例１に係る事象調査補助装置の機能構成を示す図である。図４に示すように、実施例１に係る事象調査補助装置１は、調査履歴受信部１１と、調査履歴格納部１２と、調査履歴記憶部１３と、適用順推定部１４と、手順モデル記憶部１５と、検索式信頼度算出部１６と、学習モデル記憶部１７とを有する。また、事象調査補助装置１は、手順抽出部１８と、フィードバック部１９とを有する。
【００２４】
調査履歴受信部１１は、過去のアラート情報を受信する。調査履歴格納部１２は、調査履歴受信部１１により受信したアラート調査履歴を調査履歴記憶部１３に格納する。調査履歴記憶部１３は、アラート調査履歴を記憶する。
【００２５】
図５は、アラート調査履歴の例を示す図である。図５に示すように、各アラート調査履歴には、Ｎｏ．と、発生時刻と、発生場所と、アラートタイプと、運用者ＩＤと、調査履歴とが含まれる。
【００２６】
Ｎｏ．は、アラート調査履歴を識別する番号である。発生時刻は、アラートが発生した日時である。発生場所は、クラウドシステムにおいてアラートが発生した場所である。アラートタイプは、アラートのタイプである。発生場所とアラートタイプを合わせてここではアラート種別と呼ぶ。運用者ＩＤは、アラートに対する調査を行った運用者を識別する識別子である。
【００２７】
調査履歴は、調査項目及び調査時間に関する情報である。調査履歴には、検索式と、検索時刻と、参照時間とが含まれる。検索式は、運用者がグラフの表示に利用した検索式であり、調査項目である。検索時刻は、運用者が検索式を入力した時刻である。参照時間は、運用者がグラフを参照した時間であり、グラフが画面に表示されていた時間である。参照時間の単位は秒（ｓ）である。１つの調査履歴には、検索式と検索時刻と参照時間の組合せが１つ以上含まれる。
【００２８】
例えば、「０」で識別されるアラートは「１０／２４  １０：１２」に発生し、発生場所は「物理ホスト」であり、アラートタイプは「ストレージとの通信遅延」であり、「ｔｅｔｓｕｙａ」によりアラートに対する調査が行われた。「ｔｅｔｓｕｙａ」は、「検索式Ａ」を用いて「１０：２１」にグラフを表示し、「２１５」秒参照し、「検索式Ｂ」を用いて「１０：２５」にグラフを表示し、「１２３」秒参照した。
【００２９】
適用順推定部１４は、アラート調査履歴毎に、調査履歴から運用者が調査に用いた検索式及び順番と調査時間を推定し、手順モデルを作成する。このとき、適用順推定部１４は、運用者が同時に見ていたと推定できるグラフに対応する検索式は同じ順番とする。適用順推定部１４は、運用者が参照したグラフ間で表示されていた時間に所定の閾値を超える重複がある場合に、運用者がグラフを同時に見ていたと推定する。
【００３０】
また、適用順推定部１４は、最初の検索時刻と最後の検索時刻及び参照時間とに基づいて、運用者が調査に要した時間（対応時間）を推定する。そして、適用順推定部１４は、作成した手順モデルを手順モデル記憶部１５に格納する。手順モデル記憶部１５は、手順モデルを記憶する。
【００３１】
図６は、手順モデルの例を示す図である。図６に示すように、各手順モデルには、Ｎｏ．と、発生時刻と、発生場所と、アラートタイプと、運用者ＩＤと、適用順と、検索式群と、対応時間とが含まれる。
【００３２】
Ｎｏ．は、手順モデルを識別する番号である。発生時刻は、手順モデルに対応するアラートが発生した日時である。発生場所は、手順モデルに対応するアラートがクラウドシステムにおいて発生した場所である。アラートタイプは、手順モデルに対応するアラートのタイプである。運用者ＩＤは、手順モデルの調査手順により調査を行った運用者を識別する識別子である。
【００３３】
調査手順は適用順と検索式群の１つ以上の組である。適用順は、調査手順における調査内容の順番、すなわち調査順番である。検索式群は、運用者が１つ以上のグラフの表示に利用した１つ以上の検索式であり、調査内容である。対応時間は、運用者が調査に要した時間である。対応時間の単位は秒（ｓ）である。
【００３４】
例えば、「１」で識別される手順モデルは「１０／２５  １４：０２」に「仮想ストレージ」に発生したタイプが「ＶＭとのパス途絶」であるアラームに対応し、「ｔｅｔｓｕｙａ」によりアラートに対する調査が行われた。「ｔｅｔｓｕｙａ」は、まず「検索式Ｂ」を用いてグラフを表示し、次に「検索式Ｃ」と「検索式Ｄ」を用いて２つのグラフを表示し、次に「検索式Ｅ」を用いてグラフを表示した。「ｔｅｔｓｕｙａ」が調査に要した時間は「７００」秒である。
【００３５】
検索式信頼度算出部１６は、アラート種別毎に１つ以上の手順モデルについて検索式群適用順毎に利用された回数を算出し、算出した回数を適用順における検索式群の信頼度とし学習モデルを作成する。ここで、検索式群適用順毎とは、検索式群毎で適用順毎である。そして、検索式信頼度算出部１６は、作成した学習モデルを学習モデル記憶部１７に格納する。学習モデル記憶部１７は、学習モデルを記憶する。
【００３６】
図７は、学習モデルの例を示す図である。図７に示すように、各学習モデルには、発生場所と、アラートタイプと、適用順と、検索式群と、信頼度とが含まれる。発生場所とアラートタイプの組合せはアラート種別を示す。適用順は、調査手順において検索式群が利用された順番である。信頼度は、検索式群適用順毎に利用された回数である。同じ順番で同じ検索式群が使われた回数が多いほど信頼度は高くなる。すなわち、多くの運用者が同じ順番で同じグラフを見ているほど信頼度は高い。
【００３７】
例えば、「仮想ストレージ」に「ＶＭとのパス途絶」が発生した場合に、１番目に「検索式Ｃ」と「検索式Ｄ」が利用され信頼度は「３６４」であり、１番目に「検索式Ｃ」が利用され信頼度は「４６」である。
【００３８】
手順抽出部１８は、運用者からアラート情報を受け付け、アラート種別に紐づけられた学習モデルと手順モデルを取得し、学習モデルを手順モデルに当てはめ、各手順モデルの信頼度を算出する。そして、手順抽出部１８は、信頼度を対応時間で割ったスコアを手順モデル毎に算出し、スコアの最も高い手順モデルを推奨調査手順として表示装置に表示する。多くの運用者が用い、調査時間が短いほどスコアは高くなる。なお、手順モデルと学習モデルは図１に示したルールに対応する。
【００３９】
フィードバック部１９は、運用者が推奨調査手順に基づいて実際に調査した調査手順及び調査時間を受け付け、受け付けた調査手順及び調査時間で手順モデル記憶部１５を更新し、更新した手順モデル記憶部１５を用いて学習モデル記憶部１７を更新する。なお、フィードバック部１９は、アラート調査履歴を運用者から受け付けてもよい。
【００４０】
フィードバック部１９は、受け付けた調査手順が推奨調査手順と同じである場合には、学習モデルの信頼度を増加し、受け付けた調査手順が推奨調査手順と異なる場合には、推奨調査手順の中の検索式群が異なった適用順に対応する学習モデルの信頼度を減じる。フィードバック部１９は、信頼度を増加または減じる場合に用いる重みを受け付け、重みを乗じた値を増加又は減じる。なお、学習モデルの更新の詳細は、例を用いて後述する。
【００４１】
調査履歴受信部１１、調査履歴格納部１２及び適用順推定部１４は、前処理を行って手順モデルを作成する。検索式信頼度算出部１６は、手順モデルを学習して学習モデルを作成する。手順抽出部１８は、学習モデルを利用して推奨調査手順を特定し、特定した推奨調査手順を表示する。フィードバック部１９は、推奨調査手順の運用者による評価に基づいて手順モデル及び学習モデルを更新する。
【００４２】
次に、事象調査補助装置１による処理のフローについて説明する。図８は、前処理から学習までの処理のフローを示すフローチャートである。図８に示すように、調査履歴受信部１１が過去のアラート情報を受信し、調査履歴格納部１２がアラート調査履歴を調査履歴記憶部１３に格納する。（ステップＳ１）。
【００４３】
そして、適用順推定部１４が格納されたアラート調査履歴から手順モデルを作成する（ステップＳ２）。そして、検索式信頼度算出部１６が手順モデルの検索式群適用順毎に利用回数の総和を算出し、検索式群の適用順毎の信頼度を表す学習モデルを作成する（ステップＳ３）。
【００４４】
このように、適用順推定部１４が手順モデルを作成し、検索式信頼度算出部１６が検索式群の適用順毎の信頼度を表す学習モデルを作成することで、事象調査補助装置１は推奨調査手順を特定して表示することができる。
【００４５】
図９は、利用から評価までの処理のフローを示すフローチャートである。図９に示すように、運用者によるアラート種別の入力を手順抽出部１８が受け付ける（ステップＳ１１）。そして、手順抽出部１８がアラート種別に紐づく手順モデルと学習モデルを手順モデル記憶部１５及び学習モデル記憶部１７から抽出し、学習モデルを各手順モデルに当てはめ、運用履歴全体からみた手順モデルの信頼度を算出する（ステップＳ１２）。そして、手順抽出部１８が信頼度を対応時間で割った値をスコアとして算出し、スコアが高い手順モデルを推奨調査手順として表示する（ステップＳ１３）。
【００４６】
そして、推奨調査手順を基に行われた調査手順及び信頼度の増減用重みをフィードバック部１９が運用者から受け付ける（ステップＳ１４）。そして、フィードバック部１９が、受け付けた調査手順及び信頼度の増減用重みを基に手順モデル記憶部１５及び学習モデル記憶部１７を更新する（ステップＳ１５）。
【００４７】
このように、手順抽出部１８が各手順モデルの信頼度を算出し、算出した信頼度を対応時間で割ってスコアを算出することで、事象調査補助装置１は推奨調査手順を特定して表示することができる。
【００４８】
図１０は、適用順推定部１４による処理のフローを示すフローチャートである。図１０に示すように、適用順推定部１４は、使われた検索式を検索時刻が早い順に並び替え、一番検策時刻が早い検索式Ｘｍ（ｍ＝１〜Ｍ）を検索式集合Ｚに追加する（ステップＳ２１）。
【００４９】
そして、適用順推定部１４は、検索式Ｘｍと別の検索式Ｘｋ（ｋ≠ｍ，ｋ＝１〜Ｍ）の検索時刻と参照時間から重複時間を算出する（ステップＳ２２）。検索式Ｘｍの検索時刻をＴｍ、参照時間をＡｍとし、検索式Ｘｋの検索時刻をＴｋ、参照時間をＡｋとすると、重複時間＝ｍｉｎ（Ｔｋ＋Ａｋ，Ｔｍ＋Ａｍ）−ｍａｘ（Ｔｋ，Ｔｘ）である。
【００５０】
そして、適用順推定部１４は、重複時間が閾値より大きいか否かを判定し（ステップＳ２３）、重複時間が閾値より大きい場合には、検索式集合Ｚに検索式Ｘｋを追加する（ステップＳ２４）。そして、適用順推定部１４は、ｋに１を加え、ｋがＭより大きいか否かを判定し（ステップＳ２５）、ｋがＭより大きくない場合には、ステップＳ２２へ戻る。
【００５１】
一方、ｋがＭより大きい場合には、適用順推定部１４は、検索式集合Ｚが直前（ｎ番目）の適用順と異なるか否かを判定する（ステップＳ２６）。ここで、ｎの初期値は０である。そして、検索式集合Ｚが直前（ｎ番目）の適用順と異なる場合には、ｎに１を加えｎ番目の適用順に検索式集合Ｚを追加する（ステップＳ２７）。
【００５２】
そして、適用順推定部１４は、検索式集合Ｚを空にし（ステップＳ２８）、ｍに１を加え次に検索時刻が早い検索式Ｘｍを検索集合に追加する（ステップＳ２９）。そして、適用順推定部１４は、ｍがＭより大きいか否かを判定し（ステップＳ３０）、ｍがＭより大きくない場合には、ステップＳ２２へ戻り、ｍがＭより大きい場合には、全体の対応時間を算出して終了する（ステップＳ３１）。ここで、対応時間＝ｍａｘ（Ｔｍ＋Ａｍ）−Ｔ１である。
【００５３】
このように、適用順推定部１４は、適用順が同じ検索式を特定するとともに対応時間を算出することで、手順モデルを作成することができる。
【００５４】
次に、事象調査補助装置１による実行例について図１１〜図１９を用いて説明する。図１１は、アラート調査履歴の例を示す図である。図１１に示すように、アラート調査履歴には、発生時刻、アラート種別（発生場所、アラートタイプ）、運用者ＩＤ、調査履歴が含まれる。
【００５５】
適用順推定部１４は、アラート種別毎に関連するデータを調査履歴格納部１２から取り出す。図１２は、アラート種別毎に調査履歴格納部１２から取り出されたデータの例を示す図である。図１２は、発生場所が「仮想ストレージ」であり、アラートタイプが「ＶＭとのパス途絶」であるアラート種別について調査履歴格納部１２から取り出されたデータの例を示す。
【００５６】
そして、適用順推定部１４が、検索時刻と参照時間に基づいて検索式群の適用順を推定する。適用順推定部１４は、複数のグラフ間で重複表示されている時間が所定の閾値より大きい場合に、運用者が同時に複数のグラフを参照していたと推定し、複数の検索式の適用順を同じとする。また、適用順推定部１４は、最初の検索時刻と最後の検索時刻及び参照時間とに基づいて対応時間を推定する。そして、適用順推定部１４は、手順モデルを作成し手順モデル記憶部１５に格納する。
【００５７】
図１３は、手順モデルの例を示す図である。図１３では、例えば、「ｕｃｈｉｕｍｉ」の調査において、「検索式Ｃ、検索式Ｄ」が同時参照に用いられたと推定され、両者の適用順が「１」とされている。
【００５８】
そして、検索式信頼度算出部１６が、手順モデルの適用順毎に、検索式群毎に利用された回数の和を計算し、信頼度を算出する。そして、検索式信頼度算出部１６は、学習モデルを作成し、学習モデル記憶部１７に格納する。
【００５９】
図１４は、信頼度の算出例を示す図である。例えば、適用順が「１」で検索式群が「検索式Ｃ」及び「検索式Ｄ」である手順モデルは２つある。したがって、発生場所が「仮想ストレージ」であり、アラートタイプが「ＶＭとのパス途絶」であるアラート種別について、適用順が「１」で検索式群が「検索式Ｃ、検索式Ｄ」である場合の信頼度は「２」となる。
【００６０】
そして、手順抽出部１８が、発生したアラートのアラート種別に関する学習モデルと手順モデルをそれぞれ学習モデル記憶部１７と手順モデル記憶部１５から取り出す。図１５は、取り出された学習モデルと手順モデルを示す図である。図１５（ａ）は学習モデルを示し、図１５（ｂ）は手順モデルを示す。図１５では、発生場所が「仮想ストレージ」であり、アラートタイプが「ＶＭとのパス途絶」であるアラート種別について学習モデルと手順モデルが取り出されている。
【００６１】
そして、手順抽出部１８は、学習モデルを各手順モデルに当てはめて、各手順モデルの信頼度を算出し、算出した信頼度を対応時間で割って各手順モデルのスコアを算出する。ここで、学習モデルを各手順モデルに当てはめるとは、学習モデルの検索式群適用順毎の信頼度を手順モデルの検索式群適用順毎の信頼度とすることである。
【００６２】
手順モデルの適用順が「１」だけの場合には、手順モデルの適用順「１」の信頼度が手順モデルの信頼度であり、手順モデルの適用順が複数の場合には、手順モデルの適用順毎の信頼度の和が手順モデルの信頼度である。
【００６３】
図１６は、手順モデルの信頼度及びスコアを示す図である。図１６（ａ）は信頼度を示し、図１６（ｂ）はスコアを示す。例えば、手順モデルＮｏ．３の適用順「１」の検索式群「検索式Ｃ」の信頼度は図１５（ａ）に示すように「１」であり、適用順「２」の検索式群「検索式Ｃ、検索式Ｅ」の信頼度は「１」であり、適用順「３」の検索式群「検索式Ｃ、検索式Ｄ」の信頼度は「１」である。したがって、手順モデルＮｏ．３の信頼度は、図１６（ａ）に示すように、「１」＋「１」＋「１」＝「３」である。また、手順モデルＮｏ．３のスコアは、図１６（ｂ）に示すように、「３」÷「７３２」＝「０．００４」である。
【００６４】
そして、手順抽出部１８は、スコアの最も高い手順を推奨調査手順として表示する。図１６（ｂ）では、手順モデルＮｏ．４のスコアが「０．００８」で最も高いので、手順モデルＮｏ．４の調査手順が表示される。
【００６５】
そして、運用者が推奨調査手順を参照して実際に行った調査に関する情報を事象調査補助装置１に入力すると、フィードバック部１９が、入力された情報に基づいて手順モデル記憶部１５及び学習モデル記憶部１７を更新する。
【００６６】
図１７は、手順モデル記憶部１５に追加される手順モデルを示す図である。図１７（ａ）は手順修正なしの場合すなわち推奨調査手順がそのまま利用された場合を示し、図１７（ｂ）は手順修正ありの場合を示す。
【００６７】
図１７（ａ）では、適用順「１」で検索式群「検索式Ｃ、検索式Ｄ」を用いる調査手順が追加される。適用順「１」で検索式群「検索式Ｃ、検索式Ｄ」を用いる調査手順は推奨調査手順と同じである。図１７（ｂ）では、適用順「１」で検索式群「検索式Ｃ、検索式Ｄ」を用い、適用順「２」で検索式群「検索式Ｘ」を用いる調査手順が追加される。この調査手順は、推奨調査手順と比較すると、適用順「２」で検索式群「検索式Ｘ」を用いることが追加されている。
【００６８】
図１８は、学習モデルの更新結果を示す図である。図１８（ａ）は修正なしの場合を示し、図１８（ｂ）は修正ありの場合を示す。図１８（ａ）に示すように、修正なしの場合は、図１５（ａ）と比較すると、適用順「１」の検索式群「検索式Ｃ、検索式Ｄ」の信頼度が「１」加えられて「３」となる。フィードバック部１９は、運用者のフィードバックをどの程度重視するかを示す重み「Ｗ」を掛けた値を適用順「１」の検索式群「検索式Ｃ、検索式Ｄ」の信頼度に加える。なお、ここでは、Ｗ＝１である。
【００６９】
図１８（ｂ）に示すように、修正ありの場合は、図１５（ａ）と比較すると、適用順「１」の検索式群「検索式Ｃ、検索式Ｄ」の信頼度が「１」加えられて「３」となり、適用順「２」に信頼度が「１」で検索式群「検索式Ｘ」が加えられる。
【００７０】
図１８（ｂ）では、検索が追加された場合を示したが、手順の修正には検索の挿入や置き換えがある。フィードバック部１９は、検索の挿入や置き換えが行われた場合には、推奨調査手順の修正部分に関してマイナスの評価を加えて学習モデルを更新する。
【００７１】
図１９は、マイナスの評価を説明するための図である。図１９（ａ）は修正の例を示し、図１９（ｂ）は修正前の学習モデルを示し、図１９（ｃ）は修正後の学習モデルを示す。図１９（ａ）に示すように、元の推奨調査手順では、適用順「１」で「検索式Ｅ」が用いられ、適用順「２」で「検索式Ｆ」が用いられる。一方、修正後の調査手順では、適用順「１」で「検索式Ｅ」が用いられ、適用順「２」で「検索式Ｚ」が用いられ、適用順「３」で「検索式Ｆ」が用いられる。すなわち、「検索式Ｚ」が挿入されている。
【００７２】
図１９（ｂ）に示すように、修正前の学習モデルでは、適用順「１」の検索式群「検索式Ｅ」の信頼度が「２」であり、適用順「２」の検索式群「検索式Ｆ」の信頼度が「２」である。そして、修正後の調査手順が加えられると、図１９（ｃ）に示すように、適用順「２」の検索式群「検索式Ｆ」の信頼度が「２」から「１」に更新される。すなわち、適用順「２」で「検索式Ｚ」を用いる手順モデルが追加されたため、適用順「２」で「検索式Ｆ」を用いる信頼度が低下する。
【００７３】
このように、フィードバック部１９は、検索の挿入や置き換えが行われた場合に、推奨調査手順の修正部分に関してマイナスの評価を加えて学習モデルを更新するので、推奨調査手順の修正を適切に学習モデルに反映することができる。
【００７４】
上述してきたように、実施例１では、調査履歴格納部１２がアラート情報から抽出されたアラート調査履歴を調査履歴記憶部１３に格納する。そして、適用順推定部１４が調査履歴記憶部１３が記憶するアラート調査履歴を用いて手順モデルを作成して手順モデル記憶部１５に格納する。そして、検索式信頼度算出部１６が手順モデル記憶部１５が記憶する手順モデルを用いて学習モデルを作成して学習モデル記憶部１７に格納する。
【００７５】
そして、手順抽出部１８が、発生したアラートのアラート種別に対応する手順モデル及び学習モデルをそれぞれ手順モデル記憶部１５及び学習モデル記憶部１７から取得し、学習モデルを各手順モデルに当てはめて各手順モデルの信頼度を算出する。そして、手順抽出部１８は、各手順モデルの信頼度と対応時間に基づいて各手順モデルのスコアを算出し、スコアの最も高い手順モデルを推奨調査手順として表示する。
【００７６】
したがって、事象調査補助装置１は、アラートが発生した場合に、障害の有無の判断に必要な情報を取得するための信頼性の高い調査手順を運用者に提示することができる。
【００７７】
また、実施例１では、検索式信頼度算出部１６は、手順モデルにより調査が行われた回数に基づいて学習モデルを作成するので、運用者による調査の回数を学習モデルに反映することができる。
【００７８】
また、実施例１では、フィードバック部１９が、運用者が実際に行った調査手順に基づいて手順モデル及び学習モデルを更新するので、手順モデル及び学習モデルの信頼性を高く保つことができる。
【００７９】
また、実施例１では、フィードバック部１９は、推奨調査手順に対して運用者が実際に行った調査手順における適用順の検索式群が推奨調査手順における適用順の検索式群と異なる場合に、対応する学習モデルの検索式群適用順の信頼度を下げる。したがって、フィードバック部１９は、学習モデルの信頼性を高く保つことができる。
【００８０】
また、実施例１では、適用順推定部１４は、複数のグラフ間で重複表示されている時間が所定の閾値より大きい場合に、運用者が同時に複数のグラフを参照していたと推定し、複数の検索式の適用順を同じとする。したがって、適用順推定部１４は、運用者が複数のグラフを参照して行う調査を手順モデルに反映することができる。
【実施例２】
【００８１】
ところで、上記実施例１では、全ての運用者が同じように信頼できる場合について説明したが、運用者の経験等により、運用者の信頼度は異なる。そこで、実施例２では、運用者の信頼度を学習モデルに反映させる事象調査補助装置について説明する。
【００８２】
図２０は、実施例２に係る事象調査補助装置の機能構成を示す図である。なお、ここでは説明の便宜上、図２に示した各部と同様の役割を果たす機能部については同一符号を付すこととしてその詳細な説明を省略する。図２０に示すように、実施例２に係る事象調査補助装置２は、図４に示した事象調査補助装置１と比較して、検索式信頼度算出部１６の代わりに検索式信頼度算出部２６を有し、運用者信頼度算出部２０を新たに有する。
【００８３】
運用者信頼度算出部２０は、運用従事履歴３に基づいて運用者信頼度を算出し、検索式信頼度算出部２６に渡す。運用従事履歴３は、クラウドシステムのサーバ、ストレージ、ネットワーク等のコンポーネント毎に、運用者がどれだけ関わってきたかを示す指標である。
【００８４】
図２１は、運用従事履歴３の例を示す図である。図２１に示すように、運用従事履歴３には、更新時期と、運用者ＩＤと、物理サーバと、物理ストレージと、物理ネットワークと、仮想サーバと、仮想ストレージと、仮想ネットワークとが含まれる。
【００８５】
更新時期は、運用従事履歴３が更新された年月である。運用者ＩＤは、運用者を識別する識別子である。物理サーバは、運用者が物理サーバに関する作業に従事してきた時間である。物理ストレージは、運用者が物理ストレージに関する作業に従事してきた時間である。物理ネットワークは、運用者が物理ネットワークに関する作業に従事してきた時間である。
【００８６】
仮想サーバは、運用者が仮想サーバに関する作業に従事してきた時間である。仮想ストレージは、運用者が仮想ストレージに関する作業に従事してきた時間である。仮想ネットワークは、運用者が仮想ネットワークに関する作業に従事してきた時間である。物理サーバ、物理ストレージ、物理ネットワーク、仮想サーバ、仮想ストレージ、仮想ネットワークの単位は時間である。
【００８７】
運用者信頼度算出部２０は、例えば、アラート種別に関係があるコンポーネントの従事時間を足して運用者信頼度とする。図２２は、図２１に示した運用従事履歴３から算出された運用者信頼度を示す図である。図２２に示すように、例えば、アラートの発生場所が「仮想ストレージ」でアラートタイプが「ＶＭとのパス途絶」である場合には、運用者信頼度の算出には仮想サーバと仮想ストレージの従事時間が用いられる。図２２では、発生場所が「仮想ストレージ」であり、アラートタイプが「ＶＭとのパス途絶」であるアラート種別について「ｕｃｈｉｕｍｉ」の運用者信頼度は、仮想サーバの従事時間＋仮想ストレージの従事時間＝２２０＋９８＝３１８である。
【００８８】
検索式信頼度算出部２６は、運用者信頼度算出部２０が各運用者について算出した信頼度に基づいて、アラート種別毎に各手順モデルについて検索式群適用順毎に信頼度を算出し、算出した検索式群適用順毎の信頼度を用いて学習モデルを作成する。
【００８９】
図２３は、手順モデル毎の検索式群適用順毎の信頼度と学習モデルの例を示す図である。図２３（ａ）は手順モデル毎の検索式群適用順毎の信頼度を示し、図２３（ａ）は学習モデルを示す。図２３（ａ）に示すように、手順モデル毎の検索式群適用順毎の信頼度は、図２２に示したアラート種別の運用者信頼度である。例えば、手順モデル「３」の適用順「１」、「２」及び「３」の信頼度は、発生場所が「仮想ストレージ」であり、アラートタイプが「ＶＭとのパス途絶」であるアラート種別について「ｔｅｔｓｕｙａ」の運用者信頼度の「４６」である。
【００９０】
また、図２３（ｂ）に示すように、検索式群適用順毎の信頼度を全ての手順モデルについて加えた値が学習モデルにおける検索式群適用順毎の信頼度である。例えば、学習モデルの適用順「１」の検索式群「検索式Ｃ、検索式Ｄ」の信頼度は、手順モデル「１」における適用順「１」の検索式群「検索式Ｃ、検索式Ｄ」の信頼度と手順モデル「４」における適用順「１」の検索式群「検索式Ｃ、検索式Ｄ」の信頼度の和である。すなわち、学習モデルの適用順「１」の検索式群「検索式Ｃ、検索式Ｄ」の信頼度は、「３１８」＋「４６」＝「３６４」である。
【００９１】
次に、事象調査補助装置２による処理のフローについて説明する。図２４は、前処理から学習までの処理のフローを示すフローチャートである。なお、利用から評価までの処理のフローは事象調査補助装置１による処理のフローと同じである。図２４に示すように、調査履歴受信部１１が過去のアラート情報を受信し、調査履歴格納部１２がアラート調査履歴を調査履歴記憶部１３に格納する（ステップＳ４１）。
【００９２】
そして、適用順推定部１４が格納されたアラート調査履歴から手順モデルを作成する（ステップＳ４２）。そして、運用者信頼度算出部２０がアラート種別毎の運用者信頼度を算出する（ステップＳ４３）。なお、ステップＳ４２とステップＳ４３の処理の順序は逆でもよい。そして、検索式信頼度算出部２６が運用者信頼度に基づいて手順モデルの検索式群適用順毎の信頼度を算出し、検索式群適用順毎の信頼度の総和を算出して、検索式群の適用順毎の信頼度を表す学習モデルを作成する（ステップＳ４４）。
【００９３】
このように、検索式信頼度算出部２６は、運用者信頼度に基づいて手順モデルの検索式群適用順毎の信頼度を算出し、検索式群適用順毎の信頼度の総和を算出して学習モデルを作成する。したがって、事象調査補助装置２は、運用者の信頼度に基づく学習モデルを作成することができる。
【００９４】
次に、事象調査補助装置２による実行例について図２５〜図２９を用いて説明する。図２５は、事象調査補助装置２の手順抽出部１８により取り出された学習モデルと手順モデルを示す図である。図２５（ａ）は学習モデルを示し、図２５（ｂ）は手順モデルを示す。
【００９５】
手順抽出部１８は、学習モデルを各手順モデルに当てはめて、各手順モデルの信頼度を算出し、算出した信頼度を対応時間で割って各手順モデルのスコアを算出する。図２６は、手順モデルの信頼度及びスコアを示す図である。図２６（ａ）は信頼度を示し、図２６（ｂ）はスコアを示す。
【００９６】
例えば、手順モデル「３」の適用順「１」の検索式群「検索式Ｃ」の信頼度は図２５（ａ）に示すように「４６」であり、適用順「２」、検索式群「検索式Ｃ、検索式Ｅ」の信頼度は「４６」である。また、適用順「３」、検索式群「検索式Ｃ、検索式Ｄ」の信頼度は「４６」である。したがって、手順モデル「３」の信頼度は、図２６（ａ）に示すように、「４６」＋「４６」＋「４６」＝「１３８」である。また、手順モデル「３」のスコアは、図２６（ｂ）に示すように、「１３８」÷「７３２」＝「０．１８９」である。
【００９７】
そして、手順抽出部１８は、スコアの最も高い手順を推奨調査手順として表示する。図２６（ｂ）では、手順モデル「４」のスコアが「１．４１」で最も高いので、手順モデル「４」の調査手順が表示される。
【００９８】
そして、運用者が推奨調査手順を参照して実際に行った調査に関する情報を事象調査補助装置２に入力すると、フィードバック部１９が、入力された情報に基づいて手順モデル記憶部１５及び学習モデル記憶部１７を更新する。
【００９９】
図２７は、手順モデル記憶部１５に追加される手順モデルを示す図である。図２７（ａ）は手順修正なしの場合すなわち推奨調査手順がそのまま利用された場合を示し、図２７（ｂ）は手順修正ありの場合を示す。
【０１００】
図２７（ａ）では、適用順「１」で検索式群「検索式Ｃ、検索式Ｄ」を用いる調査手順が追加される。適用順「１」で検索式群「検索式Ｃ、検索式Ｄ」を用いる調査手順は推奨調査手順と同じである。図２７（ｂ）では、適用順「１」で検索式群「検索式Ｃ、検索式Ｄ」を用い、適用順「２」で検索式群「検索式Ｘ」を用いる調査手順が追加される。この調査手順は、推奨調査手順と比較すると、適用順「２」で検索式群「検索式Ｘ」を用いることが追加されている。
【０１０１】
図２８は、学習モデルの更新結果を示す図である。図２８（ａ）は修正なしの場合を示し、図２８（ｂ）は修正ありの場合を示す。図２８（ａ）に示すように、修正なしの場合は、図２５（ａ）と比較すると、適用順「１」の検索式群「検索式Ｃ、検索式Ｄ」の信頼度が「３１８」加えられて「６８２」となる。なお、ここでは、Ｗ＝１である。
【０１０２】
図２８（ｂ）に示すように、修正ありの場合は、図２５（ａ）と比較すると、適用順「１」の検索式群「検索式Ｃ、検索式Ｄ」の信頼度が「３１８」加えられて「６８２」となり、適用順「２」に信頼度が「３１８」で検索式群「検索式Ｘ」が加えられる。
【０１０３】
図２９は、マイナスの評価を説明するための図である。図２９（ａ）は修正の例を示し、図２９（ｂ）は修正前の学習モデルを示し、図２９（ｃ）は修正後の学習モデルを示す。図２９（ａ）に示すように、元の推奨調査手順では、適用順「１」で「検索式Ｅ」が用いられ、適用順「２」で「検索式Ｆ」が用いられる。一方、修正後の調査手順では、適用順「１」で「検索式Ｅ」が用いられ、適用順「２」で「検索式Ｚ」が用いられ、適用順「３」で「検索式Ｆ」が用いられる。すなわち、「検索式Ｚ」が挿入されている。
【０１０４】
図２９（ｂ）に示すように、修正前の学習モデルでは、適用順「１」の検索式群「検索式Ｅ」の信頼度が「１５０」であり、適用順「２」の検索式群「検索式Ｆ」の信頼度が「１５０」である。そして、修正後の調査手順が加えられると、図２９（ｃ）に示すように、適用順「２」の検索式群「検索式Ｆ」の信頼度が「１５０」から「−１５０」に更新される。すなわち、適用順「２」で「検索式Ｚ」を用いる手順モデルが追加されたため、適用順「２」で「検索式Ｆ」を用いる信頼度が低下する。
【０１０５】
上述してきたように、実施例２では、運用者信頼度算出部２０が運用従事履歴３を用いてアラート種別毎に運用者信頼度を算出する。そして、検索式信頼度算出部２６が、運用者信頼度算出部２０が各運用者について算出した信頼度に基づいて、アラート種別毎に各手順モデルについて検索式群適用順毎に信頼度を算出し、算出した検索式群適用順毎の信頼度を用いて学習モデルを作成する。したがって、事象調査補助装置２は、運用者の信頼度に基づく推奨調査手順を表示することができる。
【０１０６】
なお、実施例１及び２では、事象調査補助装置について説明したが、事象調査補助装置が有する構成をソフトウェアによって実現することで、同様の機能を有する事象調査補助プログラムを得ることができる。そこで、事象調査補助プログラムを実行するコンピュータについて説明する。
【０１０７】
図３０は、実施例に係る事象調査補助プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成を示す図である。図３０に示すように、コンピュータ５０は、メインメモリ５１と、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）５２と、ＬＡＮ（Local  Area  Network）インタフェース５３と、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）５４とを有する。また、コンピュータ５０は、スーパーＩＯ（Input  Output）５５と、ＤＶＩ（Digital  Visual  Interface）５６と、ＯＤＤ（Optical  Disk  Drive）５７とを有する。
【０１０８】
メインメモリ５１は、プログラムやプログラムの実行途中結果などを記憶するメモリである。ＣＰＵ５２は、メインメモリ５１からプログラムを読み出して実行する中央処理装置である。ＣＰＵ５２は、メモリコントローラを有するチップセットを含む。
【０１０９】
ＬＡＮインタフェース５３は、コンピュータ５０をＬＡＮ経由で他のコンピュータに接続するためのインタフェースである。ＨＤＤ５４は、プログラムやデータを格納するディスク装置であり、スーパーＩＯ５５は、マウスやキーボードなどの入力装置を接続するためのインタフェースである。ＤＶＩ５６は、液晶表示装置を接続するインタフェースであり、ＯＤＤ５７は、ＤＶＤの読み書きを行う装置である。
【０１１０】
ＬＡＮインタフェース５３は、ＰＣＩエクスプレス（ＰＣＩｅ）によりＣＰＵ５２に接続され、ＨＤＤ５４及びＯＤＤ５７は、ＳＡＴＡ（Serial  Advanced  Technology  Attachment）によりＣＰＵ５２に接続される。スーパーＩＯ５５は、ＬＰＣ（Low  Pin  Count）によりＣＰＵ５２に接続される。
【０１１１】
そして、コンピュータ５０において実行される事象調査補助プログラムは、コンピュータ５０により読み出し可能な記憶媒体の一例であるＤＶＤに記憶され、ＯＤＤ５７によってＤＶＤから読み出されてコンピュータ５０にインストールされる。あるいは、事象調査補助プログラムは、ＬＡＮインタフェース５３を介して接続された他のコンピュータシステムのデータベースなどに記憶され、これらのデータベースから読み出されてコンピュータ５０にインストールされる。そして、インストールされた事象調査補助プログラムは、ＨＤＤ５４に記憶され、メインメモリ５１に読み出されてＣＰＵ５２によって実行される。
【０１１２】
また、実施例では、クラウドシステムの障害の有無を判断する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、他のシステムの障害の有無を判断する場合にも同様に適用することができる。
【０１１３】
また、実施例では、調査内容として検索式群を用いる場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、調査内容として１つ以上の調査項目を調査する場合にも同様に適用することができる。
【符号の説明】
【０１１４】
１，２    事象調査補助装置
３    運用従事履歴
１１    調査履歴受信部
１２    調査履歴格納部
１３    調査履歴記憶部
１４    適用順推定部
１５    手順モデル記憶部
１６，２６    検索式信頼度算出部
１７    学習モデル記憶部
１８    手順抽出部
１９    フィードバック部
２０    運用者信頼度算出部
５０    コンピュータ
５１    メインメモリ
５２    ＣＰＵ
５３    ＬＡＮインタフェース
５４    ＨＤＤ
５５    スーパーＩＯ
５６    ＤＶＩ
５７    ＯＤＤ
【図１】
2019082944.tif 000003
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
2019082944.tif 000019
【図１８】
2019082944.tif 000020
【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
2019082944.tif 000024
【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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