(57)【要約】【課題】部品の交換発生の予兆ルールを正確に学習する情報処理装置を提供する。【解決手段】情報処理装置１００は、複数の部品を備える機器１０１〜１０Ｎの部品の交換前のイベントログに、該部品を示す部品ラベルを付加した部品交換前データを格納するデータ格納部１１３と、部品交換前データから、複数の部品のそれぞれの部品交換発生の予兆を示す予兆ルールを学習するルール学習部１１４と、複数の部品で重複する予兆ルールを重複ルールとして選択する重複ルール選択部１１５、重複ルールのイベントパターンを含む部品交換前データを重複ルール学習データとして選択するデータ選択部１１６と、重複ルール学習データから、複数の部品ラベルが付加されたマルチラベルデータの数に基づいて重複ルールに対するマルチラベルデータの影響度を算出する影響度算出部１１７と、影響度に基づいて重複ルールを調整するルール調整部１１８と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の部品を備える機器の前記部品の交換前のイベントログに、該部品を示す部品ラベルを付加した部品交換前データを格納するデータ格納手段と、
前記部品交換前データから前記複数の部品のそれぞれの部品交換発生の予兆を示す予兆ルールを学習するルール学習手段と、
前記複数の部品で重複する前記予兆ルールを重複ルールとして選択する重複ルール選択手段と、
前記部品交換前データから、前記重複ルールのイベントパターンを含む部品交換前データを、重複ルール学習データとして選択するデータ選択手段と、
前記重複ルール学習データから、複数の部品ラベルが付加されたマルチラベルデータの数に基づいて重複ルールに対するマルチラベルデータの影響度を算出する影響度算出手段と、
前記影響度に基づいて前記重複ルールを調整するルール調整手段と、を備えることを特徴とする、
情報処理装置。
【請求項２】
前記影響度算出手段は、前記重複ルールが出現した前記複数の部品のそれぞれについて、前記影響度を、前記重複ルール学習データに含まれるマルチラベルデータの数と、それぞれの部品ラベルが付加されたすべてのデータの数と、の比として算出することを特徴とする、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記ルール調整手段は、前記影響度が、前記重複ルールが出現した前記複数の部品で偏りがある場合に、前記影響度が、より高い部品の重複ルールを削除する処理を行う、
請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記ルール調整手段は、前記影響度に基いて、前記重複ルールが出現した前記複数の部品のそれぞれの予兆ルールについて、予測処理時に利用する重みを算出することを特徴とする、
請求項１〜３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記ルール調整手段は、前記影響度の偏りの判定を所定の閾値に基いて行い、前記閾値を重複ルールが発生した部品間の関係性に基いて調整することを特徴とする、
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記影響度算出手段は、前記影響度に、部品の種類に基づいた重みを与えて重み付け影響度を算出し、前記重み付け影響度を用いて重複ルールの調整を行うことを特徴とする、
請求項１〜５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記影響度算出手段は、前記影響度に、重複ルールに含まれるイベントパターンに基いて重みを与えて重み付け影響度を算出し、前記重み付け影響度を用いて重複ルールの調整を行うことを特徴とする、
請求項１〜５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
ユーザに情報を表示するための表示手段と、ユーザの入力を受け付ける入力手段とをさらに備え、
前記表示手段は、前記影響度算出手段または前記ルール調整手段で算出した情報を表示して、前記重複ルールの調整の判断のための情報をユーザに提示し、
前記ルール調整手段は、前記入力手段に入力された情報に基いてルールの調整を行うことを特徴とする、
請求項１〜７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
複数の種類の故障発生の予兆ルールを学習する情報処理装置であって、
故障前の期間のイベントログに故障ラベルを付加した故障前データを格納するデータ格納手段と、
前記故障前データから前記複数の種類の故障のそれぞれの故障発生の予兆を示す予兆ルールを学習するルール学習手段と、
複数の故障で重複する前記予兆ルールを重複ルールとして選択する重複ルール選択手段と、
前記故障前データから前記重複ルールのイベントパターンを含む部品交換前データを重複ルール学習データとして選択するデータ選択手段と、
重複ルール学習データから、複数の故障ラベルが付加されたマルチラベルデータの数に基づいて重複ルールに対するマルチラベルデータの影響度を算出する影響度算出手段と、
前記影響度に基づいて前記重複ルールを調整するルール調整手段と、を備えることを特徴とする、
情報処理装置。
【請求項１０】
機器の部品交換前以外の期間のイベントログを正常データとし、部品交換前の期間のイベントログを部品交換前データとして格納するデータ格納手段と、
前記正常データと前記部品交換前データとから、部品交換前にのみ頻出するイベントパターンを抽出して、前記機器の部品交換の予兆を示す複数の予兆ルールを学習するルール学習手段と、を備えることを特徴とする、
情報処理装置。
【請求項１１】
部品交換の予兆を発見する対象の前記イベントログに対して、前記複数の予兆ルールを用いて予測スコアを算出することにより部品交換の予兆を発見する予測処理手段をさらに備えることを特徴とする、
請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記ルール学習手段は、前記部品交換前データと、学習した前記予兆ルールとから、該予兆ルールについて部品交換までの時間を関連づけ、
前記予測処理手段は、複数の予兆ルールに関連づけられた部品交換までの時間を用いて、部品交換までの時間を推定することを特徴とする、
請求項１１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
機器の故障前以外の期間のイベントログを正常データとし、機器の故障前の期間のイベントログを故障前データとして格納するデータ格納手段と、
前記正常データと前記故障前データとから、故障前にのみ頻出するイベントパターンを抽出して、前記機器の故障発生の予兆を示す複数の予兆ルールを作成するルール学習手段と、を備えることを特徴とする、
情報処理装置。
【請求項１４】
複数の部品を備える機器からイベントログを取得する情報処理装置により実行される方法であって、
前記部品の交換前のイベントログに該部品を示す部品ラベルを付加した部品交換前データを所定の格納手段に格納するステップと、
前記部品交換前データから前記複数の部品のそれぞれの部品交換発生の予兆を示す予兆ルールを学習するステップと、
前記複数の部品で重複する前記予兆ルールを重複ルールとして選択するステップと、
前記部品交換前データから、前記重複ルールのイベントパターンを含む部品交換前データを、重複ルール学習データとして選択するステップと、
前記重複ルール学習データの中で、複数の部品ラベルが付加されたマルチラベルデータの数に基づいて重複ルールに対するマルチラベルデータの影響度を算出するステップと、
前記影響度に基づいて前記重複ルールを調整するステップと、を含むことを特徴とする、
情報処理方法。
【請求項１５】
複数の種類の故障発生の予兆ルールを学習する情報処理方法であって、
故障前の期間のイベントログに故障ラベルを付加した故障前データを所定の格納手段に格納するステップと、
前記故障前データから前記複数の種類の故障のそれぞれの故障発生の予兆を示す予兆ルールを学習するステップと、
複数の故障で重複する前記予兆ルールを重複ルールとして選択するステップと、
前記故障前データから前記重複ルールのイベントパターンを含む部品交換前データを重複ルール学習データとして選択するステップと、
重複ルール学習データから、複数の故障ラベルが付加されたマルチラベルデータの数に基づいて重複ルールに対するマルチラベルデータの影響度を算出するステップと、
前記影響度に基づいて前記重複ルールを調整するステップと、を含むことを特徴とする、
情報処理方法。
【請求項１６】
複数の部品を備える機器からイベントログを取得する情報処理装置により実行される方法であって、
前記部品の交換前以外の期間のイベントログを正常データとし、交換前の期間のイベントログを部品交換前データとして所定の格納手段に格納するステップと、
前記正常データと前記部品交換前データとから、部品交換前にのみ頻出するイベントパターンを抽出して、前記機器の部品交換の予兆を示す複数の予兆ルールを作成するステップと、を含むことを特徴とする、
情報処理方法。
【請求項１７】
複数の部品を備える機器からイベントログを取得する情報処理装置により実行される方法であって、
前記機器の故障前以外の期間のイベントログを正常データとし、前記機器の故障前の期間のイベントログを故障前データとして所定の格納手段に格納するステップと、
前記正常データと前記故障前データとから、故障前にのみ頻出するイベントパターンを抽出して、前記機器の故障発生の予兆を示す複数の予兆ルールを作成するステップと、を含むことを特徴とする、
情報処理方法。
【請求項１８】
複数の部品を備える機器からイベントログを取得するコンピュータに、
前記部品の交換前のイベントログに該部品を示す部品ラベルを付加した部品交換前データを所定の格納手段に格納するステップ、
前記部品交換前データから前記複数の部品のそれぞれの部品交換発生の予兆を示す予兆ルールを学習するステップ、
前記複数の部品で重複する前記予兆ルールを重複ルールとして選択するステップ、
前記部品交換前データから、前記重複ルールのイベントパターンを含む部品交換前データを、重複ルール学習データとして選択するステップ、
前記重複ルール学習データの中で、複数の部品ラベルが付加されたマルチラベルデータの数に基づいて重複ルールに対するマルチラベルデータの影響度を算出するステップ、
前記影響度に基づいて前記重複ルールを調整するステップ、
を実行させるためのコンピュータプログラム。
【請求項１９】
複数の種類の故障発生の予兆ルールを学習するコンピュータに、
故障前の期間のイベントログに故障ラベルを付加した故障前データを所定の格納手段に格納するステップ、
前記故障前データから前記複数の種類の故障のそれぞれの故障発生の予兆を示す予兆ルールを学習するステップ、
複数の故障で重複する前記予兆ルールを重複ルールとして選択するステップ、
前記故障前データから前記重複ルールのイベントパターンを含む部品交換前データを重複ルール学習データとして選択するステップ、
重複ルール学習データから、複数の故障ラベルが付加されたマルチラベルデータの数に基づいて重複ルールに対するマルチラベルデータの影響度を算出するステップ、
前記影響度に基づいて前記重複ルールを調整するステップ、
を実行させるためのコンピュータプログラム。
【請求項２０】
複数の部品を備える機器からイベントログを取得するコンピュータに、
前記部品の交換前以外の期間のイベントログを正常データとし、交換前の期間のイベントログを部品交換前データとして所定の格納手段に格納するステップ、
前記正常データと前記部品交換前データとから、部品交換前にのみ頻出するイベントパターンを抽出して、前記機器の部品交換の予兆を示す複数の予兆ルールを作成するステップ、
を実行させるためのコンピュータプログラム。
【請求項２１】
複数の部品を備える機器からイベントログを取得するコンピュータに、
前記機器の故障前以外の期間のイベントログを正常データとし、前記機器の故障前の期間のイベントログを故障前データとして所定の格納手段に格納するステップ、
前記正常データと前記故障前データとから、故障前にのみ頻出するイベントパターンを抽出して、前記機器の故障発生の予兆を示す複数の予兆ルールを作成するステップ、
を実行させるためのコンピュータプログラム。
【請求項２２】
請求項１８〜２１のいずれか１項に記載のコンピュータプログラムを記憶する、コンピュータにより読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機器の故障や部品交換の発生を予測するための予兆ルールを学習する情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
機器は、保守管理のために、処理、動作、エラー、故障等のイベントに関するイベントログを保存する。イベントログを解析して、故障発生前のイベントの組み合わせやイベント発生順序を、故障発生の予兆を示す予兆ルール（予兆パターン、前兆パターン）として抽出することが行われている。予兆ルールは、故障発生の予測に用いられる。
特許文献１は、故障発生前のイベントログに対してパターンマイニングを行うことにより予兆ルールを抽出する障害予測システムを開示する。このシステムは、抽出した予兆ルールを故障発生の予測対象となる装置のイベントログに対して適用し、イベントログ中に予兆ルールと同じパターンを検出した場合に、故障の発生を予測する。また、このシステムは、故障の種類毎に故障発生前のイベントログを蓄積し、各イベントログから故障の種類毎の予兆ルールを抽出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−１７２１３１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
画像形成装置などの機器では、故障の発生や寿命に応じて部品を交換する保守作業が行われる。保守作業により交換された部品の履歴と、部品交換前のイベントログとにより、部品交換発生の予兆ルールを学習する場合、以下のような問題がある。
例えば、故障した部品Ａの交換作業時に、別の部品Ｂも同時に交換する場合がある。これは、保守作業のためのサービスマンの出動回数を削減するために、まだ交換しなくて良い部品Ｂを交換する場合や、機器の故障原因が特定できずに、真の故障部品（部品Ａ）だけでなく、異なる部品（部品Ｂ）も交換する場合である。
【０００５】
部品交換発生の予兆ルールの学習には、各部品の交換前のイベントログが必要となる。具体的には、イベントログに交換した部品のラベル（教師データ）が付加されたデータを学習データとする。複数の部品の同時交換が発生したイベントログについては、各部品（上記の例では部品Ａ及び部品Ｂ）の各ラベル（マルチラベル）が付加された学習データが得られる。しかし、部品Ｂのラベルは、部品Ｂが真の故障部品ではないために誤ったラベルである。そのために、このようなマルチラベルデータを含む学習データから各部品の交換前予兆ルールを正しく学習することは困難である。
【０００６】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、複数部品の交換によるマルチラベルのイベントログから、各部品の交換発生の予兆ルールを正確に学習する情報処理装置を提供することを主たる目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の情報処理装置は、複数の部品を備える機器の前記部品の交換前のイベントログに、該部品を示す部品ラベルを付加した部品交換前データを格納するデータ格納手段と、前記部品交換前データから前記複数の部品のそれぞれの部品交換発生の予兆を示す予兆ルールを学習するルール学習手段と、前記複数の部品で重複する前記予兆ルールを重複ルールとして選択する重複ルール選択手段と、前記部品交換前データから、前記重複ルールのイベントパターンを含む部品交換前データを、重複ルール学習データとして選択するデータ選択手段と、前記重複ルール学習データから、複数の部品ラベルが付加されたマルチラベルデータの数に基づいて重複ルールに対するマルチラベルデータの影響度を算出する影響度算出手段と、前記影響度に基づいて前記重複ルールを調整するルール調整手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、マルチラベルデータの影響を減らすことで、複数部品のそれぞれの交換発生の予兆ルールを正確に学習することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】情報処理装置の構成説明図。
【図２】（ａ）、（ｂ）は保守作業と、イベントログの説明図。
【図３】部品交換前データ及び正常データの説明図。
【図４】部品交換データの変形例示図。
【図５】予兆ルールの学習処理を表すフローチャート。
【図６】重複ルール学習データを選択する処理の説明図。
【図７】（ａ）〜（ｃ）は重複ルールの調整の説明図。
【図８】稼働中の機器のイベントログの例示図。
【図９】部品交換までの時間を関連づける学習の説明図。
【図１０】情報処理装置の構成説明図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。
【００１１】
(第１実施形態）
本実施形態は、複数の部品により構成される機器に対して適用される。機器は、サービスマンにより、各部品の故障や寿命に応じた交換等の保守作業が行われる。機器としてプリンタ等の画像形成装置を例にすると、感光ドラム、定着器、転写ユニット等が交換される部品である。本実施形態の情報処理装置は、部品交換前のイベントログから部品交換の発生の予兆を示す予兆ルールを学習する。予兆ルールは、１つのイベントや、複数のイベントの組み合わせ（イベントパターン）である。情報処理装置は、学習した予兆ルールにより、部品交換の発生の予測を行う予測処理を行うことができる。
【００１２】
（構成）
図１は、本実施形態の情報処理装置の構成説明図である。情報処理装置１００には、機器ログ格納部１１１及び部品交換履歴格納部１１２が接続される。機器ログ格納部１１１は、それぞれが複数の部品により構成されるＮ台の機器１０１〜１０Ｎで発生するイベントの履歴であるイベントログを格納する。機器ログ格納部１１１は、各機器１０１〜１０Ｎにネットワーク等を介して接続されており、各機器１０１〜１０Ｎから収集されるイベントログを格納する。
【００１３】
各機器１０１〜１０Ｎは、サービスマン１１０により保守され、交換の必要が生じた部品がサービスマンにより交換される。部品交換履歴格納部１１２は、サービスマン１１０の保守作業に伴う部品交換履歴を格納する。本実施形態では、部品交換履歴は、サービスマン１１０により入力されて部品交換履歴格納部１１２に格納される。なお、機器自体が、部品交換を検知して、その部品交換履歴を部品交換履歴格納部１１２に書き込むように構成されていてもよい。
【００１４】
情報処理装置１００は、図示は省略するが、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、及びストレージを備えるコンピュータである。ＣＰＵは、ＲＯＭ或いはストレージから本実施形態のコンピュータプログラムを読み出し、ＲＡＭを作業領域に用いて実行することで本実施形態の処理、機能を実現する。情報処理装置１００は、ＣＰＵがコンピュータプログラムを実行する事で、データ格納部１１３、ルール学習部１１４、重複ルール選択部１１５、データ選択部１１６、影響度算出部１１７、ルール調整部１１８、及び予兆ルール格納部１１９として機能する。
【００１５】
データ格納部１１３は、ストレージにより実現され、部品交換履歴とイベントログとを統合した学習データを格納する。学習データは、例えばＣＰＵにより生成される。学習データは、部品交換前のイベントログに交換部品の種類を表すラベルを付加した部品交換前データと、部品交換前以外の期間のイベントログから生成される正常データとを含む。
【００１６】
ルール学習部１１４は、学習データから、各部品の交換の予兆を示す予兆ルールを学習する。重複ルール選択部１１５は、学習した各部品の予兆ルールから、異なる部品の予兆ルールで同じイベントパターンからなる予兆ルール（重複ルール）を選択する。データ選択部１１６は、重複ルールの学習に関連したデータを、重複ルール学習データとしてデータ格納部１１３から選択する。
影響度算出部１１７は、重複ルール学習データに含まれる複数部品のラベルが付加された部品交換前データの数（マルチラベルデータ）に基づいて、マルチラベルデータが重複ルール学習に与えた影響度を算出する。ルール調整部１１８は、影響度に基づいて、重複ルールをいずれの部品の交換予兆を示す予兆ルールとして採択するかの調整を行う。
【００１７】
予兆ルール格納部１１９は、最終的に学習した予兆ルールが格納される。予兆ルールは、部品交換発生の予測に利用される。予兆ルール格納部１１９は、ストレージにより実現される。データ格納部１１３と予兆ルール格納部１１９とは、同一のストレージの異なる格納領域、或いは異なるストレージに設けられる。
情報処理装置１００の各機能ブロックの処理の詳細については後述する。
【００１８】
（部品の同時交換と重複ルール）
部品の同時交換と、同時交換時のイベントログから学習される重複ルールについて説明する。図２は、部品Ａ及び部品Ｂを含む機器の保守作業と、イベントログの説明図である。イベントログｅａなどは、エラーコードなどの１つのイベントを示す。イベントの詳細については後述する。機器のサービスマン１１０は、ユーザからの通報などにより、故障の対応のため保守作業を行う。
【００１９】
図２（ａ）は、故障した部品Ａを時刻ｔで交換する様子を示している。サービスマン１１０は、時刻ｔで部品Ａの交換２０１を行う。この場合、時刻ｔから少し前の期間に発生したイベントを表すイベントログの組（イベントセット２１１）が、部品Ａの交換予兆ルールを学習するための部品交換前データとなる。具体的には、イベントセット２１１であるイベントセットＥ＝｛ｅｄ，ｅａ，ｅｃ｝に部品Ａのラベルが付加されたデータが、部品交換前データとしてデータ格納部１１３に格納される。情報処理装置１００は、このような部品交換前データを多数収集して、後述するパターンマイニングの手法により、部品Ａの交換前に特有なイベントパターンを検出する。ルール学習部１１４は、検出したイベントパターンを予兆ルールとして学習する。
【００２０】
図２（ｂ）は、部品Ａ及び部品Ｂを同時に交換する様子を示している。サービスマン１１０は、時刻ｔで部品Ａの交換２０１及び部品Ｂの交換２０２を行う。ここでは、実際に故障して交換するべき部品は部品Ａのみであり、部品Ｂはまだ交換する必要がないものとする。このように、交換の必要のない部品を含め、同時に複数の部品を交換することは、以下のような理由により、頻繁に発生し得る。
【００２１】
サービスマン１１０は、機器の保守を行うために、機器が設置してある場所まで出動する必要がある。同じ機器に対して何度も出動して保守を行うことは、メンテナンスコストの上昇を招く。特に、機器の設置位置がサービス拠点から遠い場合には、保守作業が大きなコストとなる。サービスマン１１０は、出動回数をできるだけ削減するために、故障部品の交換のための出動時に、正常な動作を行っていても、しばらくすると故障しそうな部品を同時に交換する場合がある。また、サービスマン１１０が真の故障原因を特定することができず、交換可能な部品を複数交換することで、機器の再稼働を試みる場合がある。このような場合にも、本来、交換が必要な部品以外の部品も交換される。
【００２２】
故障原因（故障部品）の特定が難しい場合があることや、サービスマン１１０の作業負荷の増加などの理由により、本当に故障した部品についての情報を収集することは困難である。また、費用回収などの目的のため、「どの部品を交換したか」という部品交換履歴は、通常、収集される情報である。
【００２３】
このような背景から、図２（ｂ）では、時刻ｔで部品Ａ及び部品Ｂを交換したという交換履歴のみが得られ、真の故障部品は分からない状況である。交換履歴とイベントログとを部品交換の予兆ルールの学習データとして利用するために、時刻ｔから少し前の期間のイベントログを用いる。すなわち、時刻ｔから少し前の期間に含まれるイベントセット２１２（イベントセットＥ＝｛ｅｅ，ｅｃ，ｅａ｝）に対して、部品Ａ及び部品Ｂを交換したというラベルが付加される。この結果、ルール学習部１１４が学習する学習データは、部品Ａ及び部品Ｂのマルチラベルが付加され、且つ、どちらの部品が交換する必要があったかは不明なデータとなる。
【００２４】
予兆ルールの学習において、この学習データは、部品Ａの交換予兆ルールを学習するデータであるとともに、部品Ｂの交換予兆ルールを学習するデータとなる。このような学習データが多数存在する場合、イベントセット２１２（イベントセットＥ＝｛ｅｅ，ｅｃ，ｅａ｝）は、部品Ａの交換を予測する予兆ルールであると同時に、部品Ｂの交換を予測する予兆ルールとして学習される。このように複数の部品の交換発生の予兆ルールに属する同一のイベント組み合わせを「重複ルール」と呼ぶ。
【００２５】
重複ルールを含む予兆ルールにより部品交換の予測を行うと、予測対象のイベントログに重複ルールが出現したときに、部品Ａ及び部品Ｂの交換発生が予測されることになる。この例では、元の学習データ（イベントセット２１２）は、本来、部品Ａのみを交換するべきタイミングの前の期間のイベントログである。そのため、重複ルールは、部品Ａのみの交換発生を予測するべきである。従って、部品Ａ及び部品Ｂの交換発生を予測してしまうと、部品Ｂの交換発生の予測は「誤報」となってしまう。このような誤報は、サービスマン１１０の無駄な出動や不要な部品交換など、保守コストを上昇させてしまう要因となる。
【００２６】
情報処理装置１００は、このような複数の部品のラベルが付加された学習データ（同時交換のマルチラベルデータ）の影響を低減する。そのために情報処理装置１００は、学習後の予兆ルールに後処理を行うことで、誤報を発生させる可能性がある予兆ルールを削除する。後処理は、重複ルールの学習に関係する部品交換前データに付加された各部品のラベルを調査し、マルチラベルが付加された部品交換前データの数に基づいて重複ルールの取捨選択を判断する処理である。このような処理の詳細について説明する。
【００２７】
（学習データ）
データ格納部１１３に格納される学習データについて説明する。上記の通り、学習データは、機器ログ格納部１１１に格納される機器のイベントログと、部品交換履歴格納部１１２に格納される部品交換履歴とにより生成される。
【００２８】
機器ログ格納部１１１は、機器１０１〜１０Ｎが出力するイベントログを格納する。「イベントログ」は、例えば機器が画像形成装置であれば、ジャム、アラーム、エラーなどのイベントコードが発生時刻とともに記録された時系列データである。１つのイベントはｅｘで表される。また、イベントは、このように予め離散化されたデータに限定することなく、例えば、機器の内部状態を示すセンサ値などを離散化したデータを含んでも良い。具体的には、予め決められた値域のそれぞれをイベントとし、取得したセンサ値に対応する値域のイベントが発生したとしてログに残す。例えば、機器内部の温度データを離散化してイベントとする場合には、１０［℃］〜２０［℃］の温度をイベントｅＴ１、２０［℃］〜３０［℃］の温度をイベントｅＴ２、とする。
【００２９】
部品交換履歴格納部１１２は、サービスマン１１０の保守作業の履歴（保守履歴）を格納する。具体的には、部品交換履歴格納部１１２は、機器の部品が交換されたタイミングに関する部品交換情報を格納する。また、サービスマン１１０の保守作業に関する情報を部品交換履歴格納部１１２に格納し、エラーコードなどのようにイベントとして取り扱うようにしても良い。例えば、サービスマン１１０が保守点検時に機器の異音や振動、あるいはプリント結果の異常などを観測し、部品交換履歴格納部１１２にこれらの情報を記録する。その場合、これらの情報は、記録時刻（あるいは発生時刻）と共に、イベントログを構成する１つのイベントであっても良い。つまり、機器状態を表すイベントは、機器が自動的に収集するもの以外を含んでも良い。
【００３０】
データ格納部１１３は、機器ログ格納部１１１及び部品交換履歴格納部１１２のデータが統合された、予兆ルール学習のための部品交換前データ及び正常データを格納する。図３は、部品交換前データ及び正常データの説明図である。図３は、複数機器のイベントログとして、同じ機種の機器αと機器βのイベントログ（それぞれイベントログα、イベントログβ）を例示する。データ格納部１１３は、イベントログα、βを機器ログ格納部１１１から取得する。図３では、部品交換のタイミングとして、部品Ａの交換３０１、部品Ａと部品Ｂの同時交換３０２、部品Ｂの交換３０３が示される。ＣＰＵは、これらの部品交換情報を部品交換履歴格納部１１２から取得し、その時刻をイベントログに合わせて図３のように統合する。ＣＰＵは、これらのデータから予兆ルールの学習データとなる部品交換前データと正常データとを作成し、データ格納部１１３に保存する。
【００３１】
部品交換前データは、各部品の交換のタイミングから少し前の期間のイベントログに含まれるイベントセットと、交換した部品種類を表すラベル（教師データ）を含む。例えば、部品Ａの交換３０１に対しては、部品Ａの交換タイミングを表す時刻ｔ１から少し前の期間３１１に含まれるイベントを切り出し、部品交換前データＰ１＝｛ｅｂ，ｅｄ；Ａ｝が作成される。ここで、部品交換前データＰ１の「Ａ」は、部品Ａのラベルである。なお、後述する予兆ルールは、イベント発生順序を考慮しないため、期間３１１のイベントの発生順序は部品交換前データに含まれない。イベント発生順序を考慮した予兆ルールを作成する場合には、部品交換前データに、イベント発生順序を含ませる必要がある。
同様に、部品Ｂの交換３０３について、期間３１４のイベントから部品交換前データＰ３＝｛ｅａ、ｅｂ、ｅｃ；Ｂ｝が作成される。部品Ａと部品Ｂの同時交換３０２については、部品交換前データＰ２＝｛ｅａ，ｅｃ；Ａ，Ｂ｝のように、１つのイベントセット（｛ｅａ，ｅｃ｝）に対して、部品Ａ及び部品Ｂの２つのラベルが付加される。以下、これを「マルチラベルデータ」と呼ぶ。
【００３２】
以上の説明では、各部品の交換タイミングを表す時刻ｔ１〜ｔ３から少し前の期間のイベントを部品交換前データとしているが、これに所定時間の余裕を設けても良い。図４は、部品交換データの変形例示図である。図４では、部品の交換４０１が行われた時刻ｔ４に対して、時刻（ｔ４−ｔｃ）（ｔｃは所定時間）から所定時間前の間の期間４１１に発生するイベントが部品交換前データに含まれるイベントとなっている。部品交換が必要となる直前のイベントから予兆ルールを作成する場合、情報処理装置１００は、部品交換前のイベントパターンを予兆ルールとして学習することがある。このような予兆ルールにより部品交換の発生を予測すると、予兆ルールの発生直後に部品交換が必要になり（故障が発生し）、故障前にサービスマン１１０が対応することができなくなる。そのために、部品交換前のイベントを除いて、予兆ルールを学習するための部品交換前ルールを作成するようにしても良い。
【００３３】
正常データは、部品交換前以外の期間のイベントログから作成される。基本的には、正常データは、部品交換と関係のない期間のイベントログから作成される。例えば、図３では、部品交換と関係しない期間３１３及び期間３１５から正常データが作成される。正常データは、それぞれ正常データＮ１＝｛ｅａ，ｅｂ｝、正常データＮ２＝｛ｅａ，ｅｃ，ｅｄ｝のイベントセットとなる。なお、本実施形態では、各部品の予兆ルールをそれぞれ独立して学習するために、所定の部品の予兆ルールを学習するときに、別の部品の部品交換前データを正常データとして学習に利用することができる。
【００３４】
例えば、部品Ａの交換予兆ルールを学習する場合、図３の例を用いると以下のようになる。部品Ａの予兆ルールを学習するときの部品交換前データは、部品Ａのラベルが付加された部品交換前データＰ１＝｛ｅｂ，ｅｄ；Ａ｝（期間３１１のイベントセット）、部品交換前データＰ２＝｛ｅａ，ｅｃ；Ａ，Ｂ｝（期間３１２のイベントセット）となる。正常データは、正常データＮ１＝｛ｅａ，ｅｂ｝、正常データＮ２＝｛ｅａ，ｅｃ，ｅｄ｝、及び正常データＰ３＝｛ｅａ，ｅｂ，ｅｃ；Ｂ｝（期間３１４のイベントセット）となる。部品Ａの予兆ルール学習においては、正常データＰ３に付加されたラベル「Ｂ」は利用されない。
以上のような学習データが、データ格納部１１３に格納される。
【００３５】
（予兆ルールの学習）
図５は、ルール学習部１１４による予兆ルールの学習処理を表すフローチャートである。この処理は、部品交換前データから頻出イベントパターンを抽出する処理と、抽出した頻出イベントパターンの出限度を正常データと比較することで部品交換前に特有のイベントパターンを選択する処理と、を含む。本実施形態では、説明の簡略化のため、学習する予兆ルールはイベントの組み合わせであり、イベント出現の順序や出現回数を考慮しないものとするが、これらを考慮した予兆ルールであっても良い。ルール学習部１１４は、部品毎に予兆ルールの学習を行う。ここでは部品Ａの予兆ルールを学習する例を説明する。
【００３６】
ルール学習部１１４は、部品Ａの予兆ルール学習のための学習データ（部品交換前データ及び正常データ）をデータ格納部１１３から読み出す（Ｓ５０１）。部品Ａの学習に用いるデータは、部品交換前データについてはラベルＡが付加されたデータであり、正常データについては部品Ａの交換前以外のデータである。部品交換前データは、ラベルＡが付加されたデータであれば、他の部品のラベルが付加されたマルチラベルデータも、部品Ａの予兆ルールの学習に用いられる。
【００３７】
ルール学習部１１４は、部品交換前データに頻出するイベントの組み合わせ（頻出イベントパターン）を抽出する（Ｓ５０２）。ルール学習部１１４は、所謂、データマイニングや頻出パターンマイニングと呼ばれる手法を用いてこの処理を行う。これらの方法は、膨大な数となるイベントの組み合わせパターンから、頻出するパターンを効率的に抽出する方法である。本実施形態では、エラーコードを始め様々なイベントを用いている。イベントの種類は１００種類以上になることもあり、その組み合わせのすべての出現状況を調べることは困難である。そこで、ルール学習部１１４は、頻出パターンマイニングの手法を用いて効率的に部品交換前に頻出するイベントパターンを探索する。
【００３８】
本実施形態では、部品交換前の頻出パターン抽出のためにＡｐｒｉｏｒｉを用いる。Ａｐｒｉｏｒｉの詳細は、R.Agrawal and R.Srikant: Fast algorithms for mining association rules, In Proceedings of 20th Int. Conf. Very Large Data Bases, VLDB, pp.487-499, 1994.に開示される。Ａｐｒｉｏｒｉでは、イベント、またはイベントの組み合わせの出現頻度をサポート（Ｓｕｐｐｏｒｔ、支持度）と呼ぶ。部品交換前データの集合をＤＰ＝｛Ｐ１，Ｐ２，・・・ＰＮ｝とする。「Ｐｎ」は、例えば部品Ａの部品交換前データＰｎ＝｛ｅａ，ｅｂ，ｅｃ；Ａ｝を示す。イベントパターン（例えば、Ｅ＝｛ｅａ，ｅｂ｝）の部品交換前データの集合Ｄｐでのサポートは、以下の式で表される。
【００３９】
Ｓｕｐｐｏｒｔ（Ｅ，Ｄｐ）＝σＤｐ（Ｅ）／Ｎ  …（１）
「Ｎ」は部品交換前データの数、「σＤｐ（Ｅ）」はイベントパターンＥを含む部品交換前データの数である。
【００４０】
Ａｐｒｉｏｒｉでは、予め最小サポートと呼ばれる閾値を与え、最小サポート以上のサポートを示すイベントパターン（あるいは単体のイベント）を頻出パターンとして抽出する。Ａｐｒｉｏｒｉは公知のアルゴリズムである。そのため、詳細な説明は省略するが、Ａｐｒｉｏｒｉは、イベントの組み合わせ探索を行うときに予め最小サポートを指定することで、効率的に最小サポート以上のイベントパターンを発見することができる。以上のようにして、部品交換前に頻出するｘ個のイベントパターンが得られる。これを集合ＤＦ＝｛Ｆ１，Ｆ２，・・・Ｆｘ｝で表す。「Ｆ」は、頻出イベントパターンＦ＝｛ｅａ，ｅｂ｝である。
【００４１】
ルール学習部１１４は、部品交換前に「特有な」イベントパターンをＤＦから選択する（Ｓ５０３）。Ｓ５０２の処理で抽出された頻出イベントパターンの集合ＤＦは、故障発生前に頻出するイベントパターンであるが、故障発生前以外にも頻出している可能性がある。つまり、頻出イベントパターンの集合ＤＦは、機器、部品の状態（故障、交換前か否か）に関わらず、常に出現しやすいイベント、及びイベントパターンである可能性がある。そのためにルール学習部１１４は、正常データを用いて、これらのイベントパターンから部品交換前に特有のイベントパターンを抽出し、予兆ルールを作成する。具体的には、ルール学習部１１４は、各イベントパターンの故障発生前のサポート（出現頻度）と正常データでのサポートの比を算出し、これを大きなイベントパターンを故障発生前に特有なイベントパターンとする。このサポートの比はＧｒｏｗｔｈＲａｔｅと呼ばれており、以下の式で表される。
【００４２】
GrowthRate(F,Dy,DN) ＝Support(E,Dｐ)/Support(E,Dｎ)
＝ ｛σＤｐ（Ｆ）／Ｎ｝／｛σＤｎ（Ｆ）／Ｎ｝  …（２）
「Ｆ」は、Ｇｒｏｗｔｈ  Ｒａｔｅを算出する対象となる一つの頻出イベントパターンである。「Ｄｎ」は、Ｍ個の正常データの集合であり、Ｄｎ＝｛Ｎ１，Ｎ２・・・ＮＭ｝ある。以下、Ｇｒｏｗｔｈ  Ｒａｔｅを「ＧＲ」と記載する。なお、このように片方のデータセットに偏って出現するパターンは、Ｅｍｅｒｇｉｎｇ  Ｐａｔｔｅｒｎｓと呼ばれている。「Ｅｍｅｒｇｉｎｇ  Ｐａｔｔｅｒｎｓ」の詳細は、Guozhu Dong , Jinyan Li , “Efficient Mining of Emerging Patterns: Discovering Trends and Differences”, KDD 1999: pp.43-52 に開示される。
【００４３】
ＧＲは、高いほど、該イベントパターンが部品交換前に特有のイベントパターンであることを示している。従って、ルール学習部１１４は、所定の閾値以上のＧＲを持つイベントパターンを頻出イベントパターンの集合ＤＦから選択することで、部品Ａの予兆ルールセットＲＡ＝｛ＲＡ１，ＲＡ２，…ＲＡｙ｝を作成する。ＲＡ１などが１つの予兆ルールであり、例えば、予兆ルールＲＡ１＝｛ｅａ，ｅｂ｝などのイベントパターンである。また、予兆ルールセットＲＡは、頻出パターン集合ＤＦの部分集合であるために、ｙ≦ｘとなる。このように本実施形態では、ルール学習部１１４は、所定の部品に対して複数の予兆ルールを作成する。なお、ＧＲに基づいたイベントパターンの選択は、閾値ではなく、上位ｎ個のＧＲのイベントパターンを選択するようにしても良い。後述する予測処理のために、各予兆ルールＲＡ１，ＲＡ２，…それぞれの部品交換前データのサポートとＧＲは、予兆ルールと合わせて保存されることが好ましい。
【００４４】
以上の処理により、ルール学習部１１４は、部品Ａの予兆ルールを作成する。ルール学習部１１４は、機器を構成するすべての部品の予兆ルールを学習するまで、Ｓ５０１〜Ｓ５０３の処理を繰り返し実行する（Ｓ５０４：N）。ルール学習部１１４は、機器を構成するすべての部品の予兆ルールを学習すると予兆ルールの学習処理を終了する（Ｓ５０４：Y）。
【００４５】
以上の処理では、Ａｐｒｉｏｒｉを用いた頻出パターン抽出と、ＧＲ算出による部品交換前に特有なイベントパターン選択と、の２ステップによる予兆ルール学習を説明したが、予兆ルール学習方法はこれに限定されない。すなわち、部品交換前データと正常データとを用いて、部品交換前に特有のイベントパターンを発見する方法であれば、他の方法を用いても良い。例えば、頻出パターン抽出の方法としては、Ａｐｒｉｏｒｉの他に、ＦＰ−Ｇｒｏｗｔｈと呼ばれる方法もよく知られている。また、他の計算効率の良いアルゴリズムを用いて頻出パターン抽出を行っても良い。
【００４６】
（重複ルール選択部）
重複ルール選択部１１５は、ルール学習部１１４が学習した複数の部品の予兆ルールから同一のルール（重複ルール）を選択する。ルール学習部１１４が部品Ａの予兆ルールセットＲＡ＝｛ＲＡ１，ＲＡ２，…ＲＡｙ｝及び部品Ｂの予兆ルールセットＲＢ＝｛ＲＢ１，ＲＢ２，…ＲＢｚ｝を作成した場合について説明する。予兆ルールＲＡ１＝｛ｅａ，ｅｃ，ｅｅ｝、予兆ルールＲＢ２＝｛ｅａ，ｅｃ，ｅｅ｝の場合、重複ルール選択部１１５は、これらの予兆ルールが同じイベントパターンであるため、ＲＡ１及びＲＢ２を部品Ａ及び部品Ｂの重複ルールとして選択する。以降の処理では、重複ルール選択部１１５は、重複ルールＲＡＢ＝｛ｅａ，ｅｃ，ｅｅ｝を部品Ａ、部品Ｂのいずれの予兆ルールとするか、または両方の予兆ルールとして残すか、を判定する。予測対象の部品が３つ以上の場合にも同様に、重複ルール選択部１１５は、複数の部品の予兆ルールの中に同一のイベント組み合わせで構成される予兆ルールが存在すれば、これを重複ルールとして選択する。
【００４７】
重複ルールが存在しない場合、重複ルール選択部１１５は、これ以降の処理を行わない。この場合、ルール学習部１１４が学習した予兆ルールが、そのまま予兆ルール格納部１１９に格納される。重複ルール選択部１１５は、重複ルールが存在した場合であっても、重複ルール以外の予兆ルールが今後の処理の影響を受けないために、この時点で予兆ルール格納部１１９に格納しても良い。重複ルールが複数存在する場合、以下のデータ選択部１１６及び影響度算出部１１７の処理が、重複ルールの数だけ繰り返し実行される。
【００４８】
（データ選択部）
データ選択部１１６は、重複ルールの学習に関係する部品交換前データを、データ格納部１１３から選択する。重複ルールの学習に関係する部品交換前データは、重複ルールのイベントを含む部品交換前データである。この部品交換前データを、以降、「重複ルール学習データ」と呼ぶ。図６は、重複ルール学習データを選択する処理の説明図である。図６では、重複ルールＲＡＢ＝｛ｅａ，ｅｃ，ｅｅ｝が与えられたときに、データ格納部１１３に格納された部品交換前データ６０１〜６０５から、重複ルール学習データが選択される。部品交換前データには、交換部品のラベルが付加されている。例えば、部品交換前データ６０１には部品Ａのラベルが付加されており、部品交換前データ６０３は部品Ａ及び部品Ｂのマルチラベルが付加されている。
【００４９】
データ選択部１１６は、これらの部品交換前データ６０１〜６０５から重複ルールＲＡＢ＝｛ｅａ，ｅｃ，ｅｅ｝を含むデータを選択する。重複ルールは部品Ａと部品Ｂの重複ルールであるため、データ選択部１１６は、部品Ａ又は部品Ｂの少なくとも一方のラベルが付加されたデータを選択する。図６においては、部品交換前データ６０１、６０２、６０３は、イベントパターン｛ｅａ，ｅｃ，ｅｅ｝を含み、且つ部品Ａ及び部品Ｂの少なくとの一方のラベルが付加されたデータである。そのためにデータ選択部１１６は、部品交換前データ６０１、６０２、６０３を選択して重複ルール学習データとする。図６では、図示のため３つの重複ルール学習データが選択されている様子を示しているが、実際には、重複ルール学習データは、ある程度大きな量のデータ数が選択される。
【００５０】
なお、部品交換前データ６０４は、イベントパターン｛ｅａ，ｅｃ，ｅｅ｝を含まないために、重複ルール学習データとして選択されない。部品交換前データ６０５は、イベントパターン｛ｅａ，ｅｃ，ｅｅ｝を含むが、部品Ｃのラベルのみが付加さているために、重複ルール学習データとして選択されない。部品Ａ及び部品Ｃのラベルが付加された部品交換前データが存在する場合、これは重複ルール学習データとして選択される。しかし、今興味があるのは部品Ａ及び部品Ｂのラベルであるため、以降の処理では、部品Ａ及び部品Ｃのラベルが付加されたデータは、部品Ａの単独ラベルのデータとして処理される。これは、学習データ中に部品Ａと部品Ｃのマルチラベルデータが存在していたものの、部品Ａと部品Ｃの重複ルールは学習されなかったケースとなる。
【００５１】
（影響度算出部）
影響度算出部１１７は、重複ルール学習データに含まれるマルチラベルデータの数に基づいて、重複ルールの学習に対するマルチラベルデータの影響度を算出する。ルール調整部１１８は、影響度算出部１１７が算出した影響度に基づいて、重複ルールを所定の部品の予兆ルールとするか、複数の部品の予兆ルールとするか、を判断する。重複ルールを所定の部品の予兆ルールとする場合、ルール調整部１１８は、他の部品の予兆ルールセットに含まれる重複ルールを削除する。このように、所定の部品の予兆ルールセットから重複ルールに相当する予兆ルールを削除する処理（あるいは、後述する予兆ルールへの重み付け処理）を「重複ルールの調整」、と呼ぶ。本実施形態では、影響度算出部１１７の処理とルール調整部１１８の処理との２ステップにより、重複ルールの調整を行う。これらの処理の詳細を説明する。
【００５２】
図７は、重複ルールの調整の説明図である。前述のとおり、ここでは、部品Ａと部品Ｂとの重複ルールの調整を行う。データ選択部１１６に選択された重複ルール学習データは、部品Ａ、部品Ｂのラベル、または部品Ａ、部品Ｂを同時交換した場合のマルチラベルのいずれかが付加されている。これらの重複ルール学習データのラベルの関係は、図７に示すように、大きく３種類がある。図７は、複数の重複ルール学習データのラベルの関係をベン図で示している。
【００５３】
図７（ａ）は、重複ルール学習データの中に、部品Ａ及び部品Ｂを同時交換したマルチラベルデータがまったく含まれていないケースである。この場合、部品Ａ及び部品Ｂで同一の予兆ルール（重複ルール）が学習されているものの、元となる学習データにはマルチラベルデータが含まれていない。従って、図７（ａ）は、それぞれ独立したデータから偶然、同一の予兆ルールが抽出されたケースとなる。この場合の重複ルールは、部品Ａ及び部品Ｂの両方の交換を予測するルールとして適切であると考えられる。
【００５４】
図７（ｂ）は、部品Ａ、部品Ｂともに、マルチラベルデータの影響が同程度のケースである。具体的には、すべての部品Ａのラベルが付加されたデータ（Ａ、Ｂのラベルが付加されたマルチラベルデータも含む）の中のマルチラベルデータの割合と、すべての部品Ｂのラベルが付加されたデータの中のマルチラベルデータの割合が同程度の場合である。この場合、正確な判断は難しいが、部品Ａ及び部品Ｂを同時に交換することが適切であった同時交換のデータを含む学習データであったと考えられるため、重複ルールは、部品Ａ及び部品Ｂの両方の交換を予測するルールとなる。つまり、いずれの部品の重複ルールセットからも、重複ルールが削除されない。
【００５５】
図７（ｃ）は、部品Ａ及び部品Ｂでマルチラベルデータの影響に偏りがあるケースである。具体的には、部品Ｂのラベルが付加されたデータは、ほとんどが部品Ａのラベルも付加されるマルチラベルデータであるのに対して、部品Ａについては単独のラベルのデータも多く存在している。この場合、部品Ｂの予兆ルールは、部品Ａに比べてマルチラベルデータの影響を大きく受けて学習される。つまり、部品Ｂの予兆ルールは、部品Ａの交換を目的とした保守作業時に、まだ故障していない部品Ｂを交換したイベントログを主体として学習されている傾向にあると推定される。従って、このケースでは、重複ルールが、部品Ａのみの予兆ルールとして選択され、部品Ｂの予兆ルールからは消去される。
【００５６】
影響度算出部１１７は、図７（ｃ）のケースで部品Ｂに含まれる重複ルールを除去するために、これらのケースを判断するための指標を算出する。この指標は、以下の式に示すように各部品のラベルが付加された部品交換前データの中でのマルチラベルの割合として算出される。以下、これを「マルチラベル影響度Ｅ」と呼ぶ。
【００５７】
ＥＡ＝γ（Ａ，Ｂ）／ρ（Ａ）  …（３）
ＥＢ＝γ（Ａ，Ｂ）／ρ（Ｂ）  …（４）
「ＥＡ」、「ＥＢ」は、部品Ａ、部品Ｂの重複ルール学習データのマルチラベル影響度である。「ρ（Ａ）」は、重複ルール学習データ中でラベルＡが付加されたすべてのデータの数（マルチラベルデータを含む）である。「ρ（Ｂ）」は、重複ルール学習データ中でラベルＢが付加されたすべてのデータの数（マルチラベルデータを含む）である。別の言い方では、ρ（Ａ）、ρ（Ｂ）は、それぞれの部品の単独ラベルのデータ数と、マルチラベルデータの数と、の和である。「γ（Ａ、Ｂ）」は、部品Ａ及び部品Ｂの両方のラベルが付加されたマルチラベルデータの数である。
【００５８】
図７（ａ）〜（ｃ）は、各ケースのマルチラベル影響度Ｅをグラフにより示す。例えば、図７（ａ）ケースでは、マルチラベルデータが存在しないため、マルチラベル影響度Ｅは部品Ａ、部品Ｂともに「０」となる。図７（ｃ）のケースでは、部品Ｂのラベルが付加された全データに占めるマルチラベルデータの割合が高いため、部品Ａのマルチラベル影響度Ｅに比べて、部品Ｂのマルチラベル影響度Ｅは高い値を示す。
これらのマルチラベル影響度ＥＡ、ＥＢを比較することにより、マルチラベルの影響に偏りがあるケース（図７（ｃ）のケース）を判定することができる。この判定は、ルール調整部１１８が行う。
【００５９】
（ルール調整部）
ルール調整部１１８は、複数の部品のマルチラベル影響度に偏りがあるかどうかを判定し、重複ルールを複数部品の共通予兆ルールとするか、或いは特定部品の予兆ルールとするか、の重複ルールの調整を行う。マルチラベル影響度の偏りの判定は、様々な方法が考えられるが、単純には、各部品のマルチラベル影響度の差分の絶対値を算出し、この値に対して閾値処理を行うことで判定される。
【００６０】
Ｅ＊＝｜ＥＡ−ＥＢ｜  …（５）
「Ｅ＊」は、部品Ａのマルチラベル影響度ＥＡと部品Ｂのマルチラベル影響度ＥＢとの差分の絶対値である。Ｅ＊が所定閾値θＥ以上の大きさである場合、ルール調整部１１８は、マルチラベル影響度に偏りがあると判定する（Ｅ＊＞θＥ）。マルチラベル影響度の偏りの判定は、これに限らず、各部品のマルチラベル影響度の比などから求めるようにしても良い。
【００６１】
ルール調整部１１８は、以上のような判定処理によりマルチラベル影響度に偏りがあると判定した場合、マルチラベル影響度が高い部品の重複ルールを削除する処理を行う。例えば、ルール調整部１１８は、図７（ｃ）のケースでは、部品Ｂの重複ルールを削除する判定を行う。
さらに具体的に、先に示した例により説明する。この例では、ルール学習部１１４が、部品Ａの予兆ルールセットＲＡ＝｛ＲＡ１，ＲＡ２，…ＲＡｙ｝、及び部品Ｂの予兆ルールセットＲＢ＝｛ＲＢ１，ＲＢ２，…ＲＢｚ｝を学習する。その結果、ＲＡ１＝｛ｅａ，ｅｃ，ｅｅ｝及びＲＢ２＝｛ｅａ，ｅｃ，ｅｅ｝が重複ルールであると判断される。この場合、ルール調整部１１８は、部品Ｂの重複ルールＲＢ２を削除することになる。そのために、最終的に、部品Ｂの予兆ルールセットは、ＲＢ＝｛ＲＢ１，ＲＢ３，…ＲＢｚ−１｝となる。
【００６２】
図７（ａ）又は図７（ｂ）のようにマルチラベル影響度に偏りがない場合、前述したとおり、重複ルールは部品Ａ、部品Ｂの交換を予測する共通ルールとなる。そのために、それぞれの予兆ルールは残したままにされる。ルール調整部１１８は、削除などの調整を行わない。
【００６３】
（ルール調整部のバリエーション：予兆ルールの重みの学習）
以上では、マルチラベル影響度に基づいた判定処理により、重複ルールを除去する重複ルールの調整について説明した。この他にルール調整部１１８は、マルチラベル影響度に基いて予測処理時の重みを算出するようにしても良い。予兆ルールを用いた予測処理では、後述するように、予兆ルール、該予兆ルールのサポート、及びＧＲから、予測スコアを算出する方法を用いることができる。ルール調整部１１８は、予測スコア算出時に、各予兆ルールに重みをつけて予測スコアを算出しても良い。ルール調整部１１８は、重み付け予測スコア算出のために、重複ルールに相当する予兆ルールに対してマルチラベル影響度に基づく重みを算出し、学習結果として予兆ルールとともに予兆ルール格納部１１９に格納する。重みを付けた予測スコアの算出方法の詳細は後述する。
【００６４】
重みについて、前述の部品Ａ、部品Ｂの重複ルールの例（図７（ｃ）のケース）に基づいて、具体的に説明する。前の説明では、このケースは、重複ルールＲＡＢ＝ＲＡ１＝ＲＢ２｛ｅａ，ｅｃ，ｅｅ｝のマルチラベル影響度の算出結果から、部品Ａの予兆ルールのみを残すと判定した。ここでは、ルール調整部１１８は、予兆ルールＲＢ２を完全に削除するのではなく、予兆ルールＲＡ１に対すう小さな重みを学習する。ルール調整部１１８は、部品Ａの予兆ルールセットＲＡ＝｛ＲＡ１，ＲＡ２，…ＲＡｙ｝に対して、ＷＡ＝｛ｗＡ１，ｗＡ２，…ｗＡｙ｝を重みの初期値として与える。また、ルール調整部１１８は、部品Ｂの予兆ルールセットＲＢ＝｛ＲＢ１，ＲＢ２，…ＲＢｚ｝に対して、ＷＢ＝｛ｗＢ１，ｗＢ２，…ｗＢＺ｝を重みの初期値として与える。
【００６５】
ここで、重みの初期値はすべて「１」とする。重複ルールに相当する予兆ルールＲＡ１，ＲＢ２に関係する重みはｗＡ１、ｗＢ２である。この例では、部品Ｂの予兆ルールＲＢ２は、マルチラベルデータの影響を受けて学習されたルールである。この予兆ルールを用いて部品交換の予測を行うと、誤報を発生させる可能性が高いと推定されている。従って、ルール調整部１１８は、予兆ルールＲＢ２の重みｗＢ２に小さな値を設定することで、予測処理時に、この予兆ルールが予測スコア算出に及ぼす影響を小さくする。ｗＢ２に設定する値は、マルチラベル影響度ＥＢに基づいて算出されればよく、例えば、ｗＢ２’＝１／ＥＢのようにマルチラベル影響度の逆数に設定されい。このようにすることで、マルチラベル影響度が高い予兆ルールほど、予測処理時の予測スコア算出への影響を小さくすることができる。算出された新しい重みｗＢ２’は、ＷＢのｗＢ２を置き換えて、ＷＢ＝｛ｗＢ１，ｗＢ２’，…ｗＢＺ｝として予兆ルールセットＲＢの重みとして保存される。
【００６６】
ルール調整部１１８は、このようにして調整した予兆ルールを予兆ルール格納部１１９に格納する。各予兆ルールの重みを算出する方法の場合、ルール調整部１１８は、重みも合わせて予兆ルール格納部１１９に格納する。重複ルール選択部１１５により他にも重複ルールが選択されている場合、データ選択部１１６、影響度算出部１１７、及びルール調整部１１８による処理が繰り返され、予兆ルールの学習が完了する。
【００６７】
以上の処理により、情報処理装置１００は、部品の同時交換により複数の部品ラベルが付加されたマルチラベルデータを含む学習データから、マルチラベルの影響を低減して、部品の交換の予兆を示す予兆ルールを学習することができるようになる。特に、情報処理装置１００は、部品交換の誤報を発生する可能性の高い予兆ルールを削除した予兆ルールの学習が可能となる。
【００６８】
以上の説明では、２つの部品間で発生する重複ルールに対する処理について説明した。３つ以上の部品で同じイベントパターンの重複ルールが学習された場合、影響度算出部１１７及びルール調整部１１８の処理を部品組み合わせ数の回数繰り返せば良い。例えば、部品Ａ、部品Ｂ、部品Ｃの３つの部品で同一のイベントパターンが予兆ルールとして学習された場合（重複ルールが存在した場合）について説明する。まず、部品Ａと部品Ｂの組について、マルチラベル影響度の算出と重複ルールの調整（予兆ルール削除あるいは重み算出）が行われる。次に、部品Ａと部品Ｃの組について、同様にマルチラベル影響度の算出と重複ルール調整が行われる。さらに、部品Ｂと部品Ｃの組について、同様にマルチラベル影響度の算出と重複ルール調整が行われる。ここで、もし、部品Ａと部品Ｂの組での処理で、部品Ａの重複ルールを削除する判断が行われた場合には、部品Ａと部品Ｃの組の処理は省略することができる。
【００６９】
（予兆ルールを用いた部品交換発生の予測）
以上のような構成の情報処理装置１００は、以下に説明するように、学習した予兆ルールを用いて、部品交換の発生を予測する処理を実行する。
【００７０】
図８は、部品交換発生の予測処理に用いる、稼働中の機器のイベントログの例示図である。予測処理では、現在時刻ｔｎから少し前の所定の期間８０１に含まれるイベントセットを用いて部品交換の予測が行われる。なお、予測処理は、毎日１回など予め決められた所定の間隔や、新しいイベントが発生する度、など任意の条件で実行される。
【００７１】
予兆ルールを用いた予測では、期間８０１に含まれるイベントセットＥｔｎ（図８ではＥｔｎ＝｛ｅｂ，ｅｃ，ｅｄ｝）が、各部品の予兆ルールに一致するかを判定される。その後、一致した予兆ルールを用いて予測スコアが算出される。この処理は、複数部品の予測を行うときには、各部品について実行される。以下では部品Ａの交換予測を行う場合について説明する。
【００７２】
情報処理装置１００は、部品Ａの予兆ルールセットＲＡ＝｛ＲＡ１，ＲＡ２，…ＲＡｙ｝のいずれかが、予測対象のイベントセットＥｔｎ＝｛ｅｂ，ｅｃ，ｅｄ｝に一致するかどうかを判断する。例えば、情報処理装置１００は、予兆ルールセットＲＡに、ＲＡｎ＝｛ｅｂ，ｅｃ｝、ＲＡｍ＝｛ｅｂ，ｅｄ｝が存在すれば、これらの予兆ルールがイベントセットＥｔｈに一致すると判定する。ここで、情報処理装置１００は、簡単な予測処理方法として、予測スコアを算出することなく部品交換の発生を予測するようにしても良い。具体的には、情報処理装置１００は、１つの予兆ルールでも予測対象のイベントセットＥｔｎと一致する場合には、部品交換の予兆が発見されたとして、部品交換を予測する出力を行う。
【００７３】
一致した予兆ルールから予測スコアを算出し、予測スコアを閾値処理することで、予測発生の有無（部品交換の予兆があるか否か）の判定を行う処理について説明する。本実施形態の予兆ルールは、部品交換前に特有なイベントパターンを抽出して作成したＥｍｅｒｇｉｎｇ  Ｐａｔｔｅｒｎｓである。このＥｍｅｒｇｉｎｇ  Ｐａｔｔｅｒｎｓを利用したアンサンブル識別手法の詳細は、「G Dong, X Zhang, L Wong, J Li , “CAEP: Classification by aggregating emerging patterns”, Discovery Science, 1999」に記載されている。本実施形態では、この方法を部品交換の予測に応用する。このためには、各予兆ルールＲＡ１，ＲＡ２，…のサポートとＧＲを用いる。部品Ａの交換発生の予測スコアＳは、以下の式（６）で表される。
【００７４】
【数１】
2019028671.tif 000003
【００７５】
「Ｒ」は、予測対象のイベントセットＥｔｈに一致する部品Ａの予兆ルールである。Ｒに対して、式（６）に示すように、ＧＲ及びサポートにより予測スコアが算出される。また、複数の予兆ルールがイベントセットＥｔｈと一致した場合、それらの予測スコアの和が最終的な予測スコアとなる。式（６）の予測スコア算出は、ＧＲにより予兆ルールＲが一致したときの（学習データにおける）部品交換が発生する確率を算出し、サポートで重み付けを行ったものである。予測スコアの算出方法はこれに限定するものではない。しかし予兆ルールのＧＲが、その予兆ルールが部品交換前のみに出現する度合いを示しているため、ＧＲを使って予測スコアを算出することは有効である。
【００７６】
前述したように、各予兆ルールにマルチラベル影響度に基づいた重みを学習している場合、これを用いて予測スコアを算出するようにしても良い。
【００７７】
【数２】
2019028671.tif 000004
【００７８】
式（７）は、式（６）に予兆ルールＲの重みｗＲで重み付けを行って予測スコアＳ（Ｅｔｎ）を算出する。この方法によると、小さな重みが学習された予兆ルール（誤報を発生させる可能性がある予兆ルール）の影響を小さくした予測スコアを算出することができるようになる。
【００７９】
スコア算出による予測処理では、以上のようにして算出された予測スコアＳ（Ｅｔｎ）が閾値θＳを超える場合に、部品交換が発生する予兆を検知したと判断される。部品交換が発生する予兆を検知した場合、情報処理装置１００は、部品交換発生を予測する出力を行う。
【００８０】
情報処理装置１００は、予測処理時に、重複ルールの情報を用いた情報提示を行っても良い。部品Ａと部品Ｂの重複ルールで部品交換の発生を予測した場合について説明する。このときの重複ルールが、図７（ｂ）のように、部品Ａ及び部品Ｂの同時交換の部品交換前データを多く含むデータで学習された重複ルールである場合、情報処理装置１００は、その旨をユーザ（サービスマン１１０）に提示する。情報処理装置１００は、例えば「この予測は、過去のデータによると、部品Ａと部品Ｂを同時に交換する必要性を示す」といったメッセージをサービスマン１１０に提示する。ルール調整部１１８は、図７（ｂ）のケースを判定し、同時交換が必要な予兆ルールであることを予兆ルールと関連づけて予兆ルール格納部１１９に保存する必要がある。ルール調整部１１８は、図７（ｂ）のケースの判定を、マルチラベル影響度に偏りが無く、且つ複数の部品でマルチラベル影響度が高い、などの条件により行えばよい。
【００８１】
（予兆ルール学習のバリエーション：交換までの時間）
上記の予兆ルールによる部品交換予測は、部品交換が発生するか、しないかの２値の出力であった。情報処理装置１００は、これに部品交換が必要になるまでの時間を加えて出力するようにしても良い。この場合、ルール学習部１１４は、各予兆ルールについて部品交換までの時間を関連づける学習を行う。図９は、部品交換までの時間を関連づける学習の説明図である。
【００８２】
ルール学習部１１４で学習された部品Ａの予兆ルールセットＲＡの内の一つを予兆ルールＲＡｎ＝｛ｅｂ，ｅｃ｝とする。ルール学習部１１４は、この予兆ルールＲＡｎに部品交換までの時間を関連づける処理を行う。ルール学習部１１４は、データ格納部１１３から、部品Ａのラベルが付加されており、且つ｛ｅｂ，ｅｃ｝のイベントを含む部品交換前データを収集する。図９は、収集されたｎ個の部品交換前データ９０１〜９０ｎを例示する。
【００８３】
ルール学習部１１４は、収集したこれらの部品交換前データ９０１〜９０ｎに基づいて、予兆ルールに一致するイベントの発生時刻から部品交換までの時間を算出する。例えば、部品交換前データ９０１では、イベントｅｃが発生した時刻と部品交換の時刻とから、部品交換までの時間ｍ１が算出される。複数のイベントパターンからなる予兆ルールでは、複数のイベントの内、最後のイベントが発生した時刻から、部品交換までの時刻に基づいて、部品交換までの時間ｍが算出される。同様に、他の部品交換データ９０２〜９０ｎでも部品交換までの時間ｍ２〜ｍｎが算出される。予兆ルールＲＡｎに関連づける部品交換までの時間は、これらの時間ｍ１〜ｍｎの平均ｍμである。このようにルール学習部１１４は、予兆ルールごとに、該予兆ルールを含む部品交換前データを収集し、予兆ルールと部品交換の間の時間を学習する。
【００８４】
情報処理装置１００は、予測処理時に、予兆ルールが出現した時刻ｔＲと、その予兆ルールに関連づけられた部品交換までの時間ｍμに基づいて、部品交換発生までの時間（Ｍ＝ｔＲ＋ｍμ）を出力する。また、情報処理装置１００は、所定のイベントログに対して複数の予兆ルールが出現した場合、各予兆ルールで算出した部品交換発生までの時間Ｍを平均して時間Ｍμを算出し、部品交換発生までの予測時間として出力する。
【００８５】
以上の処理では、情報処理装置１００は、部品交換までの時間の学習、あるいは複数予兆ルールが出現したときの処理で平均時間を算出する。これに限らず情報処理装置１００は、これらを平均せず、それぞれ部品交換発生までの時間分布として保持、出力するようにしても良い。この場合、ユーザ（サービスマン１１０）は、部品交換までの時間の予測結果を時間軸に対する分布として確認することができる。
【００８６】
（予測対象のバリエーション）
ルール学習部１１４は、部品交換前の予兆を検知するイベントパターンを予兆ルールとして学習する。ルール学習部１１４による学習は、部品交換の予兆をターゲットにした学習だけでなく、故障の予兆の学習にも利用可能である。例えば、機器の故障時に、正確な故障種類や故障部品が判断できているとする。故障種類や故障部品のラベルが得られる場合、本実施形態例の予兆ルール学習方法における部品ラベルを故障種類や故障部品のラベルに変更することにより、ルール学習部１１４は、故障種類や故障部品ごとにこれらの予兆ルールを学習することができる。
【００８７】
具体的には、ルール学習部１１４は、上記で説明した部品交換の予兆ルール学習において、部品ラベルを故障ラベルとし、且つ部品交換前データを故障前データとして故障の予兆ルールを学習する。例えば、ルール学習部１１４は、図３の部品Ａの交換３０１を故障Ａの発生、部品Ｂの交換３０３を故障Ｂの発生とすることで、これまでに説明したような方法により、故障の発生の予兆を示す予兆ルールを学習することができる。なお、故障は、その対応で部品交換を行っても良いし、修理、処置により機能回復を行うものであっても良い。この場合の正常データは、故障前以外の期間のイベントログにより作成される。
【００８８】
また、故障種類や故障部品の特定が困難な場合があり、故障発生時のイベントログに対して、サービスマン１１０などが複数の故障種類や故障部品ラベル（マルチラベル）を付加する場合もある。このような場合にも、故障種類や故障部品間で重複ルールが学習される可能性があるが、重複ルールを調整することで、マルチラベルデータの影響を小さくして故障発生を予測する予兆ルールを学習することができる。
【００８９】
（学習法法による効果）
以上のような本実施形態の情報処理装置１００は、学習した予兆ルールに対して後処理（重複ルールの調整）を行うことで、マルチラベルデータの悪影響を抑制する。また、ルール学習部１１４の処理もマルチラベルデータの悪影響を減らすことに貢献している。これは、特に、図５のＳ５０３の正常データを利用して部品交換前に特有なイベントパターンを抽出する処理によるものである。以下では、この効果について説明する。
【００９０】
前述したように、部品Ａの予兆ルールを学習する場合の部品交換前データは、部品Ａ、部品Ｂのマルチラベルデータを含み、正常データは、部品Ｂのみのラベルが付加された部品交換前データを含む。ここで、ルール学習部１１４は、Ｓ５０２の頻出イベントパターンを抽出する処理で、マルチラベルを含む部品交換前データから、所定のイベントパターンＦを抽出する。このイベントパターンＦは、マルチラベルデータに多く含まれ、部品Ａと部品Ｂの重複ルールとなる可能性があるとする。
【００９１】
次のＳ５０３の処理では、部品Ｂのラベルが付加された部品交換前データを含む正常データで頻出イベントパターンＦのＧＲが算出される。イベントパターンが高いＧＲを示す場合、該イベントパターンは、部品Ａの交換前に特有なイベントパターンと判断され、予兆ルールとして選択される。ここで、頻出イベントパターンＦが部品Ｂの交換前に特有なイベントパターンであった場合、部品Ｂのみの予兆ルールとなることが好ましい。つまり部品Ａの予兆ルールとして学習され、重複ルールが発生することは好ましくない。この場合、部品Ｂの部品交換前データを含む正常データで、イベントパターンＦのサポートの算出値が比較的高い値を示すことが期待できる。正常データでのイベントパターンＦのサポートが高い値を示すと、ＧＲは低い値となる（式（２））。この結果、イベントパターンＦは、部品Ａの予兆ルールとしては選択されずに重複ルールは生成されないことになる。
【００９２】
このように、学習対象以外のラベルの部品交換前データを正常データに利用することで、誤予測を発生させる可能性がある重複ルールの生成を抑制することができる。つまり、情報処理装置１００は、マルチラベルデータの影響を抑えた予兆ルール学習を行うことができるようになる。ただし、このような学習を行うためには、正常データ中の部品Ｂのラベルが付加された部品交換前データの数がある程度豊富であることが前提となる。つまり、正常データ中に、正常データ中の部品Ｂのラベルがついた部品交換前データが豊富に含まれている必要がある。従って、この予兆ルール学習のみでは完全に重複ルール生成を抑制することはできないために、ルール学習部で重複ルールが学習された場合には、本実施例で説明したような重複ルール調整を行うと良い。
【００９３】
（第２実施形態）
第２実施形態の情報処理装置は、部品の関係性の事前情報を考慮して重複ルール調整を行う。第２実施形態の情報処理装置１００、機器ログ格納部１１１、及び部品交換履歴格納部１１２の構成は、第１実施形態と同様であるので説明を省略する。
【００９４】
物理的に近くに存在する部品や処理プロセスが近い部品は、共通の予兆ルール（重複ルール）が作成される可能性が高い。ここで、「処理プロセス」は、例えば機器が画像形成装置であれば、画像が形成されるシートが通過する順序である。つまり、シートが通過する順序が近い部品ほど、処理プロセスが近い部品となる。物理的に近い部品や処理プロセスが近い部品は、同時に故障する可能性が比較的高いことが多い。つまり、２つの部品を同時に交換するケースがあっても、いずれの部品の交換も正しい、というケースが比較的多い。また、物理的、処理プロセス的に近いことから、あるイベントの組み合わせが近傍の複数の部品の予兆ルールとなる可能性も高くなる。
従って、物理的、処理プロセス的に近い複数の部品で重複ルールが学習された場合、通常よりも重複ルールを残す（特定の部品の予兆ルールを削除しない）ようにすることが好ましい。
【００９５】
そのために本実施形態では、重複ルールが存在する部品の組み合わせに従って、ルール調整部１１８の閾値が変更される。第１実施形態のルール調整部１１８は、２つの部品のマルチラベル影響度の差分絶対値Ｅ＊（式５）を所定の閾値θＥで閾値処理して、所定の部品の予兆ルールを削除するべきかを判定している。第２実施形態では、閾値θＥを調整することで、重複ルールを残す判定を行う基準を緩和することができる。具体的には、通常の閾値θＥよりも大きな値を閾値に設定することで、重複ルールが残りやすくなる。この新しい閾値θＥ’は、例えば、基準の閾値θＥに、重みを与える（式８）あるいはバイアスを与える（式９）により算出することができる。
【００９６】
θＥ’＝αＡＢθＥ  （ｗＡＢ≧１）  …（８）
θＥ’＝θＥ＋βＡＢ  （βＡＢ≧０）  …（９）
「αＡＢ」、「βＡＢ」は、それぞれ部品Ａ及び部品Ｂを組み合わせのときの重みとバイアスであり、部品の組み合わせと、その物理的、処理プロセス的な近さに基づいて予め設定される。
【００９７】
以上のように情報処理装置１００は、部品間の関係の事前情報を重複ルール選択の調整に導入して、好適な重複ルールを作成することができる。
【００９８】
（第３実施形態）
第３実施形態の情報処理装置は、第２実施形態の情報処理装置とは逆に、事前情報に基づいて所定の部品の重複ルールを優先的に消去する。第３実施形態の情報処理装置１００、機器ログ格納部１１１、及び部品交換履歴格納部１１２の構成は、第１実施形態と同様であるので説明を省略する。
【００９９】
前述のとおり、サービスマンは、出動回数を削減するために、故障部品の交換時に安価な他の部品を故障の有無にかかわらず交換することがある。このような価格差のある部品の同時交換履歴のように、同時交換する部品の組み合わせによっては、同時交換時に真に交換するべき部品を予想できることがある。以下では、このような事前情報を導入する方法について、マルチラベル影響度に重みを付ける実施形態を説明する。
【０１００】
部品Ａ及び部品Ｂに重複ルールが存在する場合、影響度算出部１１７は、マルチラベルデータの数に基づいて、それぞれのマルチラベル影響度ＥＡ、ＥＢを算出する（式（３）、式（４））。本実施形態では、影響度算出部１１７は、これに重みを付けたマルチラベル影響度ＥＡ’、ＥＢ’を算出する。
【０１０１】
ＥＡ’＝ｗＡＥＡ  …（１０）
ＥＢ’＝ｗＢＥＢ  …（１１）
「ｗＡ」、「ｗＢ」は、それぞれ部品Ａ、部品Ｂの価格に基づいた重みである。例えば、部品Ｂの方が安価な部品である場合、ｗＡ＜ｗＢである。
【０１０２】
この結果、部品Ｂのマルチラベル影響度ＥＢ’は、重み付け前のマルチラベル影響度ＥＢに比べて高い値となる。また、マルチラベル影響度ＥＡ’、ＥＢ’の差も大きくなる。そのために、ルール調整部１１８の処理により、部品Ｂの重複ルールが削除されやすくなる。
【０１０３】
以上の説明では、優先度に部品の価格を含むが、この優先度は他の情報を用いても良い。例えば、寿命の長い部品と短い部品とが存在する場合、同時交換の真の交換部品は寿命が短い部品である可能性が高い。同時交換時の真の交換部品（故障原因の部品）が、過去のメンテナンス記録から判断できるのであれば、これを用いても良い。式（１０）、式（１１）のｗＡ、ｗＢのような、各部品の重み係数は、これらの影響を考慮して予め決められる。以上のように情報処理装置１００は、部品間の関係の事前情報に基づいて、重複ルールが発生したときに、優先的に予兆ルールを消去する部品を調整することができる。
【０１０４】
（第４実施形態）
第４実施形態の情報処理装置は、重複ルールのイベントパターンに基づいて、重複ルールの調整を行う。第４実施形態の情報処理装置１００、機器ログ格納部１１１、及び部品交換履歴格納部１１２の構成は、第１実施形態と同様であるので説明を省略する。
【０１０５】
イベントの中には、特定の部品と関連づけられたイベントが存在する。例えば、画像形成装置のジャムコードは、ジャムが発生した部位の部品と関連づけられている。他の例として、特定部品に設けられる温度センサにより計測した温度が所定閾値以上になったときに発生するエラーコードは、その特定部品に関連づけられている。逆に、部品に関連づけがなされていないイベントの例としては、ソフトウェアのエラーコードや、異音に基づくイベントなど、発生源が機器部位に特定できないイベントである。
【０１０６】
情報処理装置１００は、重複ルールに含まれるイベントがどの部品に関係したイベントであるかに基づいて、重複ルールの削除優先度を調整する。ここで、イベントｅｘＡを部品Ａに関連づけられたイベントとする。例えば、部品Ａ及び部品Ｂの重複ルールがＲＡＢ＝｛ｅａＡ，ｅｃＡ，ｅｅＡ｝である場合、この重複ルールＲＡＢを構成するイベントはすべて部品Ａに関係するイベントである。そのために、重複ルールＲＡＢは、部品Ａのみの部品交換の予兆ルールである可能性が高い。従って重複ルールＲＡＢは、ＲＡＢの部品Ｂの重複ルールを削除して、部品Ａのみの部品交換の予兆ルールとすることが好ましい。
【０１０７】
より具体的には、例えば、以下のように、マルチラベル影響度に、重複ルールに含まれるイベントに基づいて重みを付けることにより行われる。部品Ａ、部品Ｂのそれぞれのマルチラベル影響度ＥＡ、ＥＢに対する重み付けは、以下の式で表される。
【０１０８】
ＥＡ’＝ｆ（ＲＡＢ，Ａ）ＥＡ  …（１２）
ＥＢ’＝ｆ（ＲＡＢ，Ｂ）ＥＢ  …（１３）
「ｆ」は、重みを算出する関数である。例えば、式（１２）のｆ（ＲＡＢ，Ａ）は、重複ルールＲＡＢに含まれるイベントの内、部品Ａに関するイベントの割合が高いほど、マルチラベル影響度ＥＡを小さくする重みを算出する。
【０１０９】
第１実施形態で説明したように、所定の部品のマルチラベル影響度Ｅが小さく、他部品のマルチラベル影響度との差が大きくなると、該部品の重複ルールのみを予兆ルールに残す選択を行いやすくなる。従って、このように重複ルール内に含まれるイベントと部品の関連性に基づいてマルチラベル影響度Ｅに重み付けを行うことにより、イベントと部品の関連性に基づいた重複ルール調整を行うことができるようになる。
【０１１０】
（第５実施形態）
以上の実施形態では、ルール調整部１１８が、マルチラベル影響度に基づいて、自動的に重複ルールの調整を行う。これに対して、ユーザが、最終的な重複ルールの調整の判断（所定の部品から重複ルールとなっている予兆ルールを削除するか否か）を行ってもよい。ユーザは、機器の管理者や、サービスマン、または部品の交換予測のシステムの管理者などであり、予兆ルールの学習結果の確認を行う人物である。
【０１１１】
図１０は、本実施形態の情報処理装置の構成説明図である。この情報処理装置２００は、図１の情報処理装置１００に、表示部１２０及び入力部１２１を追加した構成である。表示部１２０には、重複ルールに関する情報が表示される。ユーザは、その表示結果を確認して、重複ルール調整のための入力を入力部１２１により行うことができる。表示部１２０は、ディスプレイ、プリンタなどの出力装置である。入力部１２１は、キーボード、タッチパネルなどの入力装置である。
【０１１２】
表示部１２０は、重複ルールに関する情報を提示する。「重複ルールに関する情報」は、例えば、重複ルールが発生している部品名称、重複ルールに含まれるイベントの情報などである。「イベントの情報」は、該イベントが示す詳細な内容、例えば、機器のどのような状態を示すエラーコードなのか、どの部品に関連づけられたイベントなのか、などの情報である。機器に対する専門的な知識を有するユーザは、これらも考慮して重複ルールの調整を検討することができる。
【０１１３】
本実施形態のルール調整部１１８は、マルチラベル影響度に基づいて、重複ルールの調整のための判定（所定の部品の重複ルールを削除する、あるいはすべての部品の重複ルールを残す）を行う。表示部１２０は、ルール調整部１１８による判定結果を表示する。ユーザは、表示部１２０に表示された判定結果を確認し、採択するか否かを判断する。ユーザは、判断結果を、入力部１２１を介して情報処理装置２００に入力する。ユーザが所定の部品の重複ルールを削除する入力を行った場合、ルール調整部１１８は、当該重複ルールを削除した予兆ルールセットを作成して予兆ルール格納部１１９へ格納する。
【０１１４】
表示部１２０は、ルール調整部１１８の判定結果とともに、あるいは単独で、マルチラベル影響度をユーザに提示するようにしても良い。または、表示部１２０は、重複ルール学習データに含まれるラベル数の関係を表示するようにしても良い。これらの場合、表示部１２０は、例えば、図７のベン図やグラフ、あるいは数値そのものを表示する。予兆ルール学習方法を良く理解しているユーザに取っては、ルール調整部１１８の判定結果よりも、その判定の元となるデータを確認することで、詳細な判断ができることがあるためである。
【０１１５】
イベントログが大量に存在し、学習データとは別に予兆ルールの評価データが準備できる場合、表示部１２０は、ユーザの判断によって、予測性能がどのように変化するかを表示しても良い。この場合、まず、ユーザが重複ルールを調整する前の予兆ルールセットで評価データの部品交換を予測し、その評価結果（予測精度）を入力部１２１により入力する。入力された予測精度は、予兆ルール格納部１１９に格納される。ユーザが所定の重複ルールを消去する判断を入力する場合、ルール調整部１１８は、その重複ルールを削除した予兆ルールセットで評価データの部品交換を予測して、評価結果を予兆ルール格納部１１９に格納する。情報処理装置２００は、ユーザの重複ルール調整前後での評価結果の変化を表示部１２０に表示することで、ユーザの判断を補助することができる。
【０１１６】
（第６実施形態）
本発明は、前述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読み出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【図１】
2019028671.tif 000005
【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】
2019028671.tif 000012
【図９】
2019028671.tif 000013
【図１０】
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