(57)【要約】【課題】  デザインレビューにおけるレビューアの発言内容から他製品にも展開可能な有用な知識を抽出する。【解決手段】  上記課題を解決するために、デザインレビューから知識を抽出する本発明の知識抽出システムは、レビュー対象設計書、レビューイの発言内容、レビューアの発言内容の三者の関連性を解析し知識を抽出する知識抽出部と、前記知識抽出部が抽出した知識を記録する知識データベースと、前記知識抽出部が抽出した知識を出力する出力装置と、を備えるものとした。【選択図】  図１
2019028823.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
デザインレビューから知識を抽出する知識抽出システムであって、
レビュー対象設計書、レビューイの発言内容、レビューアの発言内容の三者の関連性を解析し知識を抽出する知識抽出部と、
前記知識抽出部が抽出した知識を記録する知識データベースと、
前記知識抽出部が抽出した知識を出力する出力装置と、
を備えることを特徴とする知識抽出システム。
【請求項２】
請求項１に記載の知識抽出システムにおいて、
レビューアとレビューイの発言を音声認識し、発言内容テキストファイルとして出力する音声認識部と、
該発言内容テキストファイルを記憶する発言内容データベースと、
を備えることを特徴とする知識抽出システム。
【請求項３】
請求項２に記載の知識抽出システムにおいて、
前記発言内容テキストファイルには、発言時刻と、発言者と、発言内容がセットで記録されており、
前記知識抽出部は、前記発言時刻を考慮し、レビューアの発言より後のレビューイの発言を除いて、前記関連性を解析し知識を抽出することを特徴とする知識抽出システム。
【請求項４】
請求項１に記載の知識抽出システムにおいて、
前記知識抽出部は、
レビューアの発言内容から、レビュー対象設計書及びレビューイの発言内容を除いた差分から留意点を抽出し、
該留意点と共起関係にある設計対象のアイテムをレビューアの発言内容から抽出し、
前記留意点と前記アイテムの組み合わせを知識として抽出することを特徴とする知識抽出システム。
【請求項５】
請求項４に記載の知識抽出システムにおいて、
ユーザが故障モード影響解析を行う場合に、前記知識データベースに記録された知識をFMEA表に反映させて前記出力装置に表示するFMEA生成部を備えることを特徴とする知識抽出システム。
【請求項６】
請求項４に記載の知識抽出システムにおいて、
さらに、現象名のリストを格納した現象辞書と、アイテム名のリストを格納したアイテム辞書を記録した辞書データベースを備えており、
前記知識抽出部は、
前記差分の中から、前記現象辞書とマッチングした単語を留意点として抽出し、
レビューアの発言内容から前記アイテム辞書とマッチングし、かつ、前記留意点と共起関係にある単語をアイテムとして抽出することを特徴とする知識抽出システム。
【請求項７】
請求項６に記載の知識抽出システムにおいて、
さらに、不具合情報に含まれる単語の表現傾向に基づき、不具合情報からアイテムを示す単語及び現象を示す単語を抽出するアイテム・現象抽出部を備えており、
前記知識抽出部は、
前記差分の中から、前記アイテム・現象抽出部が抽出した現象を示す単語とマッチングした単語を留意点として抽出し、
レビューアの発言内容から前記アイテム・現象抽出部が抽出したアイテムを示す単語とマッチングし、かつ、前記留意点と共起関係にある単語をアイテムとして抽出することを特徴とする知識抽出システム。
【請求項８】
請求項６または７に記載の知識抽出システムにおいて、
前記知識抽出部は、
前記アイテムを示す単語と前記留意点を示す単語の間の文字数を算出することによって、前記共起関係を評価することを特徴とする知識抽出システム。
【請求項９】
請求項６または７に記載の知識抽出システムにおいて、
前記知識抽出部は、
自然言語処理で使用される共起関係評価指標の値を算出することによって、前記共起関係を評価することを特徴とする知識抽出システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デザインレビューでのレビューアの発言内容から他製品にも展開可能な有用な知識を抽出して提供する知識抽出システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
デザインレビュー（Design Review、以下では「ＤＲ」と呼ぶ）は、企画、機能設計、実装設計、試作、製造等の各工程の成果物に対し関係者で行うレビューであり、ＤＲで検討漏れを指摘することによって、後工程での問題発覚後に前工程の再検討に戻る、いわゆる手戻りを防止し、各工程を短縮化できるのに加え、最終成果物である製品の信頼性を高めることができる。
【０００３】
しかし、レビューア（指摘する人）からレビューイ（指摘される人）へのＤＲでの指摘事項は、当該ＤＲ参加者や当該製品の担当者には周知されるが、同じような部品・部位・形状・材料等を用いた製品であっても、他製品には活用されないことが多いため、複数製品を統括する立場のレビューアは、ＤＲのたびに同様の指摘を重ねて行う場合があった。
【０００４】
ここで、特許文献１では、レビュー対象の文書と、指摘事項を関連付けて蓄積することで、効率的な議事録作成を支援する議事録作成支援システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００１−２２７４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、特許文献１は、議事録を効率的に残すことが目的であり、指摘事項を他の製品に展開することまでは考慮されていない。そのため、過去に行われたレビューでの指摘事項を、自製品に適用するためには、過去の指摘事項から再利用可能な知識を人力で選び出す必要があり、手間がかかるという課題がある。
【０００７】
そこで、本発明では、ＤＲにおける発言内容から他製品にも展開可能な有用な知識を抽出することで、他製品への知識の展開を容易にすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、デザインレビューから知識を抽出する本発明の知識抽出システムは、レビュー対象設計書、レビューイの発言内容、レビューアの発言内容の三者の関連性を解析し知識を抽出する知識抽出部と、前記知識抽出部が抽出した知識を記録する知識データベースと、前記知識抽出部が抽出した知識を出力する出力装置と、を備えるものとした。
【発明の効果】
【０００９】
本発明により、ある製品に対するＤＲでの議論内容からレビューアの独自観点を抽出し、他製品の設計で活用可能な知識情報として提供することで、他製品設計時の設計品質等の向上を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】ＤＲからの知識抽出システムの構成を説明する図である。
【図２】発言内容テキストファイルの一例を示した図である。
【図３】知識抽出対象入力画面の例を示した図である。
【図４】知識抽出処理による出力結果の例を示した図である。
【図５】ＦＭＥＡ表作成画面の例を示した図である。
【図６】蓄積した知識に基づいたＦＭＥＡ表作成画面への出力例を示した図である。
【図７Ａ】アイテム辞書の例を示した図である。
【図７Ｂ】現象辞書の例を示した図である。
【図８】知識抽出処理の概念を示した図である。
【図９】知識抽出処理フローを示した図である。
【図１０】レビューイが確認のため、レビューアの発言内容と同じ内容を繰り返して発言した際の発言内容テキストファイルの例を示した図である。
【図１１】発言内容の時系列情報を考慮した因果抽出処理の概念を示した図である。
【図１２】不具合情報の記載例を示した図である。
【図１３】アイテムらしさ、現象らしさを示す評価指標の出力結果例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以降、本発明の実施例を、図等を参照しながら詳細に説明する。
【実施例１】
【００１２】
（知識抽出装置の機器構成）
先ず、図１に沿って、本実施例の知識抽出システムの構成の概要を説明する。
【００１３】
本実施例の知識抽出システムは、ある製品のＤＲから有用な知識を抽出して他製品の検討に供するものであり、知識抽出装置１１と端末装置１２を有する。両者は、ネットワーク１３を介して接続可能である。
【００１４】
知識抽出装置１１は、一般的なコンピュータであり、中央制御装置１４、キーボードやマウス等の入力装置１５、ディスプレイ等の出力装置１６、半導体メモリなどの主記憶装置１７及びハードディスクなどの補助記憶装置１８を有する。これらは図１に例示するようにバスで相互に接続されている。
【００１５】
補助記憶装置１８は、発言内容データベース（以下、発言内容ＤＢ１８ａ）、設計書データベース（以下、設計書ＤＢ１８ｂ）、辞書データベース（以下、辞書ＤＢ１８ｃ）、知識データベース（以下、知識ＤＢ１８ｄ）、FMEA結果データベース（以下、FMEA結果ＤＢ１８ｅ）を格納している（詳細後記）。なお、図１では、知識抽出装置１１が補助記憶装置１８を内蔵した構成を例示したが、補助記憶装置１８を、知識抽出装置１１から独立した外部記憶装置とし、両者をネットワーク１３で接続した構成としても良い。
【００１６】
また、主記憶装置１７の内部に示す、音声認識部１７ａ、知識抽出部１７ｂ、留意点表示／編集部１７ｃ、FMEA表生成部１７ｄ、FMEA結果登録／呼出部１７ｅは、ロードされたプログラムである。以降、“○○部は”と主体を記した場合は、中央制御装置１４が、補助記憶装置１８から各プログラムを読み出し、主記憶装置１７にロードしたうえで、各プログラムの機能（詳細後記）を実現するものとする。
【００１７】
端末装置１２もまた、一般的なコンピュータであり、バスで相互接続された、中央制御装置、入力装置、出力装置、主記憶装置及び補助記憶装置を有する（図示せず）。
（ユーザの利用手順）
ユーザの利用手順としては、ある製品に対するＤＲでの発言内容から知識を抽出し蓄積する手順と、蓄積された知識を他の製品の設計などに利用する手順がある。以下では、製品の設計書に対してＤＲを行うことを想定し、それぞれの手順と、本実施例の知識抽出装置１１の挙動について説明する。
（知識抽出・蓄積手順）
最初に、ユーザ（ＤＲ参加者等）は、音声認識部１７ａを起動し、設計書等の成果物に対してＤＲを実施する。音声認識部１７ａは、ＤＲでの発言内容を音声認識し、テキストファイルとして出力し、発言内容ＤＢ１８ａに格納する。音声認識は、既存技術による。音声認識部１７ａで作成されたテキストファイルを、以下では、発言内容テキストファイル２０と呼ぶ。
【００１８】
発言内容テキストファイル２０の出力形式例を図２に示す。音声認識部１７ａは、発言ごとに、発言時刻２１、発言者名２２、発言内容２３をセットで出力する。なお、発言内容テキストファイル２０の内容をユーザが確認、編集できるようにしてもよい。また、音声認識部１７ａではなく、ユーザ自身が発言内容テキストファイル２０を、手動で作成してもよい。
【００１９】
続いて、ユーザは知識抽出部１７ｂを起動する。知識抽出部１７ｂを起動すると、出力装置１６の画面上には、図３のような知識抽出対象入力画面が表示される。この画面には、レビュー対象の設計書名入力欄３１と、発言内容テキストファイル名入力欄３２が空欄表示されており、この空欄に、ユーザが入力装置１５を用いて設計書名と発言内容テキストファイル名を入力する。なお、レビュー対象の設計書名と発言内容テキストファイル名を直接入力する方法だけでなく、設計書ＤＢ１８ｂと発言内容ＤＢ１８ａから、それぞれ格納されている設計書と発言内容テキストファイルの一覧を表示し、そこから設計書と発言内容ファイルを選択するようにしてもよい。
【００２０】
設計書と発言内容テキストファイルが選択されると、知識抽出部１７ｂは、ユーザの知識抽出ボタン３３押下操作を受け、設計書と発言内容テキストファイルの関連性から知識を抽出する知識抽出処理を実行する。知識抽出処理の詳細は別途説明する。
【００２１】
知識抽出処理による出力結果の例を図４に示す。出力結果４０は、出力結果ＩＤ４１、アイテム４２、留意点４３で構成される。アイテム４２とは、製品、部品、機構、材料等の設計対象を指す。また、留意点４３とは、「腐食」や「応力集中」等のアイテム４２にて発生する可能性がある気を付けるべき観点や現象を指す。
【００２２】
例えば、ＩＤ１のデータは、アイテム４２が「ＸＸ合金」、留意点４３が「腐食」となっている。これは、「ＸＸ合金」が「腐食」する可能性を示しており、「ＸＸ合金」を使って設計する際には、「腐食」に気をつけた方が良いということを知らせる情報である。以下、アイテム４２、留意点４３の組み合わせで構成される情報を知識４４と呼ぶ。
【００２３】
抽出された知識４４は、知識ＤＢ１８ｄに格納され、蓄積される。なお、抽出された知識４４については、留意点表示／編集部１７ｃによって、その内容をユーザが確認、編集できるようにしてもよい。
（知識利用処理）
以下では、主にFMEA表生成部１７ｄ、FMEA結果登録／呼出部１７ｅで実施される、抽出・蓄積した知識４４を利用する手順について説明する。
【００２４】
機器の不具合を防止する方法として、故障モード影響解析（FMEA、Failure Mode and Effects Analysis）が知られている。このFMEAの中で、抽出・蓄積した知識４４を利用する手順を説明する。
【００２５】
FMEAでは、設計時に、アイテム４２に発生し得る故障モードを予測し、アイテム４２の上位の階層のサブシステムに故障モードが与える影響を評価し、さらに上位の階層のシステムに故障モードが与える影響を評価し、影響が大きい故障モードに対する事前対策を講ずる。ここで、故障モードとは、例えば、断線、短絡、折損、摩耗、特性の劣化等の故障状態の型式による分類である。
【００２６】
FMEAの成果物は、アイテム、故障モード、サブシステムへの影響、システムへの影響、対策等を含む“FMEA表”である。FMEAを実施する際、断線等の故障モードが作業の基準点となる。故障モードの選定に抜けが生じてしまうと、以降の原因、影響及び対策を的確に検討することができなくなる。
【００２７】
そこで、本実施例の知識抽出装置１１では、他製品でのＤＲから抽出した知識４４を用いて、FMEAにおいて重要な故障モードの洗い出しを支援する。
【００２８】
具体的には、ユーザがFMEA表生成部１７ｄを起動すると、図５に示すような、FMEA表作成画面５０１が表示される。FMEA表作成画面５０１は、タイトル領域５０２、FMEA表領域５０３、メニュー領域５０４から構成される。メニュー領域５０４は、知識検索ボタン５１７、FMEA表登録ボタン５１８、キャンセルボタン５１９が表示される。なお、FMEA表生成部１７ｄは、ユーザがタイトル入力欄５０５にタイトル（例えば“「○○製品」に関するFMEA”）を入力するのを受け付ける。
【００２９】
FMEA表領域５０３にはFMEAの成果物であるFMEA表が表示される。以下、FMEA表の詳細を順次説明する。アイテム欄５０６のアイテムは、ユーザが設計対象としている製品、部品、機構、材料等である。機能欄５０７の機能は、アイテム４２の機能である。故障モード欄５０８は、アイテム欄５０６で入力したアイテム４２で発生し得る故障モードである。推定原因欄５０９の推定原因は、アイテム４２に故障モードが発生する原因であると推定されることがらである。故障影響欄５１０の故障の影響は、アイテム４２に故障モードが発生した場合、それが上位の階層のアイテム４２に与える影響である。上位の階層には多くの階層がある。ここでは、中位のユニット欄５１０ａ及び最上位の製品欄５１０ｂの小欄を設け、それぞれの小欄に影響が記憶されることになる。検知方法欄５１１の検知方法は、故障モードの発生を検知する具体的な方法である。故障等級欄５１２の故障等級は、故障モードの重大さを示す指標等である。対策欄５１３の対策は、故障モードの発生を回避する具体的な対策である。
【００３０】
ユーザはFMEA表作成画面５０１のアイテム欄５０６に、知識を得たいアイテム４２を入力し、知識検索ボタンを押下する。ここでは、ユーザにより“ＸＸ合金”が入力されたとする。
【００３１】
FMEA表生成部１７ｄは、“ＸＸ合金”を検索キーとして、知識ＤＢ１８ｄを検索し、アイテム“ＸＸ合金”を含む、過去ＤＲに基づく知識４４を抽出する。そして、FMEA表生成部１０７ｄは、検索の結果該当したすべての知識４４を一時的に主記憶装置１７に保持する。その後、FMEA表生成部１７ｄは、主記憶装置１７に保持された全ての留意点４３をFMEA表の故障モード欄５０８に表示する。
【００３２】
図６は、アイテム“ＸＸ合金”を検索キー５１６とした検索結果の一例であり、ＸＸ合金に関連する知識として、図４のＩＤ１の知識４４が得られ、留意点４３である「腐食」が、故障モード６０として表示されている例を示している。
【００３３】
さらに、FMEA表生成部１７ｄは、ユーザがFMEA表領域５０３に故障モード等以外を入力するのを受け付ける。例えば、ユーザは、機能欄５０７、推定原因欄５０９、故障影響欄５１０内のユニット欄５１０ａ、製品欄５１０ｂ、検知方法欄５１１、故障等級欄５１２及び対策欄５１３に適宜データを入力する。FMEAを実施する際、作業の基準点となる故障モードがFMEA表生成部１７ｄによって既に入力されていることから、ユーザは、これら故障モードを基準として、抜けなくFMEAを実施できる。
【００３４】
最後に、FMEA生成部１７ｄは、ユーザがFMEA表登録ボタン５１８を押下するのを受け付ける。すると、FMEA生成部１７ｄは、FMEA表領域５０３に表示されている表をFMEA表として補助記憶装置１８のFMEA結果ＤＢ１８ｅに記憶する。その後処理手順を終了する。なお、キャンセルボタン５１９は、直前の入力を取り消す場合に押下される。
（知識抽出処理）
以下、主に知識抽出部１７ｂで実施される知識抽出処理について説明する。
【００３５】
知識抽出処理では、ＤＲ対象となる設計書、ＤＲでの発言内容が記載された発言内容テキストファイル２０、アイテム辞書１８ｃ１、現象辞書１８ｃ２の四者を入力として、図４に示したアイテム４２と留意点４３で構成される知識４４を抽出する。
【００３６】
ここで、アイテム辞書１８ｃ１、現象辞書１８ｃ２は、アイテム名、現象名が記載された辞書で、辞書ＤＢ１８ｃに格納される。図７Ａ、図７Ｂにアイテム辞書１８ｃ１、現象辞書１８ｃ２の例を示す。
【００３７】
図７Ａに示すアイテム辞書１８ｃ１は、「ポンプ」「弁」「ヒンジ」「カバー」「ＸＸ合金」といった製品、部品、機構、材料等のアイテム４２が網羅的に列挙される。アイテム辞書１８ｃ１は、製品の構成部品を記載した部品リストや、過去の設計書に記載された製品、部品、機構、材料等をもとに、予め作成しておく。
【００３８】
図７Ｂに示す現象辞書１８ｃ２は、「疲労破壊」「強度不足」「腐食」といった、アイテム４２にて発生する可能性のある現象７０が網羅的に列挙される。現象辞書１８ｃ２は、過去に発生した不具合の報告書に記載されている故障現象等をもとに、予め作成しておく。
【００３９】
ＤＲでは、レビューアは、レビューイの考えが及んでいない点や、設計書に記載がない点について指摘するので、レビューアの発言内容と、レビューイの発言内容及び設計書の記載内容の差分中に、レビューアによる有用な指摘が含まれる傾向を利用する。
【００４０】
図８に知識抽出処理の概念を示す。８１はＤＲ時の発言内容及び設計書に含まれる全単語群を示しており、その中に、レビューイの発言内容に含まれる単語群（以下、レビューイ単語群Ａ）と、設計書に含まれる単語群（以下、設計書単語群Ｂ）と、レビューアの発言内容に含まれる単語群（以下、レビューア単語群Ｃ）が図示する重複関係で存在する。
【００４１】
上述したように、レビューアの発言内容と、レビューイの発言内容及び設計書の記載内容の差分中に、レビューアによる有用な指摘が含まれる傾向があるため、レビューア単語群Ｃから、レビューイ単語群Ａと設計書単語群Ｂを除いた、斜線で示すレビューア特有単語群Ｄ中に、レビューアならではの有用な観点が含まれると考えられ、ここから留意点４３（図中の□）を抽出する。さらに、レビューア単語群８４のうち、留意点４３と共起する単語から、アイテム４２（図中の△）を抽出する。共起とは、発言及び設計書の文章の中で、単語が近くに出現することを指す。このアイテム４２と留意点４３のセットを知識４４として抽出する。
【００４２】
次に、図９を用いて、図８に対応する、知識抽出処理フローを説明する。
【００４３】
図２で例示したように、発言内容テキストファイル２０には、発言内容と共に、発言者も記載されることから、発言者がレビューイかレビューアかを予め割り当てておき、その情報をもとに、レビューイ発言内容とレビューア発言内容を取得する（Ｓ１）。例えば、図２では、設計者の発言内容がレビューイの発言内容、熟練設計者の発言内容がレビューアの発言内容となる。
【００４４】
次に、設計書の記載内容を取得する（Ｓ２）。
【００４５】
その後、レビューイ発言内容、設計書の記載内容、レビューア発言内容を形態素解析する（Ｓ３）。形態素解析とは、文章を単語に分解する処理である。例えば、図２のレビューア発言内容「ＸＸ合金の腐食により静的強度低下が生じ、破損する可能性はありませんか。」を形態素解析すると、「ＸＸ合金」「の」「腐食」「により」「静的強度低下」「が」「生じ」「、」「破損する」「可能性」「は」「あり」「ませ」「ん」「か」のような形で分解される。
【００４６】
形態素解析によって得られるレビューイ発言内容の含まれる単語群をＡ、設計書に含まれる単語群をＢ、レビューア発言内容に含まれる単語群をＣとすると、レビューア単語群Ｃから、レビューイ単語群Ａ，設計書単語群Ｂを除き、得られたものをレビューア特有単語群Ｄとする（Ｓ４）。このレビューア特有単語群Ｄと、現象辞書１８ｃ２に記載の現象７０とマッチングを行い、合致したものを留意点４３として取得する（Ｓ５）。
【００４７】
そして、レビューア単語群Ｃにおいて、アイテム辞書１８ｃ１とマッチングを行い、合致したものをアイテム候補として取得する（Ｓ６）。さらに、その中から、Ｓ５で取得した留意点４３に対して、最も共起関係が強いものをアイテム４２として取得する（Ｓ７）。共起関係は、レビューア発言内容の文章において留意点４３とアイテム４２の間の文字数が小さいほど、共起関係が強い単語とする。最終的に、共起関係の強いアイテム４２と留意点４３の組み合わせを知識４４として出力する（Ｓ８）。
【００４８】
例えば、図２では、レビューアである熟練設計者の発言内容に、「カバーが、○○材からＸＸ合金に変更されていますが、ＸＸ合金の腐食により静的強度低下が生じ、破損する可能性はありませんか。また、コーナー部分は応力集中により過大な応力がかかるので、十分なＲを付けてください。」がある。
【００４９】
図７Ｂに例示したように、現象辞書１８ｃ２に「腐食」「応力集中」が記載され、これら単語がレビューイの発言内容及び設計書に含まれていないとすると、ステップＳ５では、設計書等で考慮されていない留意点４３として「腐食」「応力集中」が取得される。
【００５０】
また、図７Ａに例示したように、アイテム辞書１８ｃ１に「ＸＸ合金」や「コーナー部分」が記載されているとすると、ステップＳ６では、「ＸＸ合金」や「コーナー部分」がアイテム候補として取得される。
【００５１】
レビューアの発言内容において、「腐食」と「ＸＸ合金」の間の文字数は１文字、「腐食」と「コーナー部分」の間の文字数は３１文字となる。これより、「腐食」に対して、「ＸＸ合金」の方が「コーナー部分」よりも間の文字数が小さいため、「ＸＸ合金」の方が、共起関係が強く、「ＸＸ合金」が「腐食」に対応するアイテム４２として抽出される。
【００５２】
一方、「応力集中」と「ＸＸ合金」の間の文字数は４１文字、「応力集中」と「コーナー部分」の間の文字数は１文字となる。これにより、「応力集中」に対して、「コーナー部分」の方が「ＸＸ合金」よりも間の文字数が小さいため、「コーナー部分」の方が、共起関係が強く、「コーナー部分」が「応力集中」に対応するアイテム４２として抽出される。
【００５３】
したがって、アイテム「ＸＸ合金」と留意点「腐食」の組み合わせ、および、アイテム「コーナー部分」と留意点「応力集中」の組み合わせが知識４４として出力される。
【００５４】
共起関係は、留意点４３とアイテム４２の間の文字数以外にも以下のいずれかの共起関係評価指標を算出してもよい。これらの共起関係評価指標は、自然言語処理で使用される指標である。
・第一指標：共起頻度＝抽出対象である不具合情報において、中心語及び共起語が、スパン内で同時に出現する頻度
・第二指標：出現頻度比＝共起頻度／共起語頻度
・第三指標：Ｔ値＝（共起頻度−（中心語頻度×共起語頻度）／コーパス総語数）／√共起頻度
・第四指標：ＭＩ値＝ｌｏｇ２（（共起頻度×コーパス総語数）／（中心語頻度×共起語頻度））
・第五指標：総合評価指標＝ａ×共起頻度＋ｂ×出現頻度比＋ｃ×Ｔ値＋ｄ×ＭＩ値
ここで、「中心語」とは、評価対象となる単語であり、本実施例では現象７０に相当する。「共起語」とは、中心語とともに出現する単語であり、本実施例ではアイテム４２に相当する。「スパン」とは、中心語を中心とした所定の前後の文字数である。「共起語頻度」とは、対象となる不具合情報における共起語の総出現回数である。「中心語頻度」とは、対象となる不具合情報における中心語の総出現回数である。「コーパス総語数」とは、対象となる不具合情報における総単語数である。第五指標中のａ、ｂ、ｃ及びｄは重みである。
【００５５】
第一指標は、最も単純な指標である。アイテム４２及び現象７０がスパン内で同時に出現する頻度が大きいと、共起関係が強いと判断する。しかしながら、第一指標においては、共起語頻度が大きいと自ずと共起頻度も大きくなり、共起語頻度が大きい単語とそうでない単語とで平等に共起関係を評価することができなくなる。
【００５６】
そこで、第二指標においては、共起頻度を共起語頻度で除算することにより、共起語の出現頻度によらず共起関係を評価することができる。
【００５７】
第三指標は、共起語頻度だけではなくコーパス総語数も考慮に入れた指標であり、統計学から転用された、２つの語の共起関係の統計的優位性を計る指標である。
【００５８】
第四指標もまた、共起語頻度だけではなくコーパス総語数も考慮に入れた指標であり、情報理論から生まれた、ある語と相手の語とが近接して出現する頻度を示す指標である。
【００５９】
第五指標は、第一指標〜第四指標を総合した指標である。
【００６０】
上記実施例では、FMEAの中で、抽出・蓄積した知識４４を利用する手順を説明したが、図４に示す知識４４を目視し、設計時の留意点リストとして利用してもよい。
【００６１】
以上で説明した本実施例の構成によれば、ある製品に対するＤＲでの議論内容からレビューアの独自観点を抽出し、他製品の設計で活用可能な知識情報として提供することで、他製品設計時の設計品質の向上を図ることができる。
【実施例２】
【００６２】
次に、本発明の実施例２に係る知識抽出システムを説明する。なお、実施例１との共通点は重複説明を省略する。
【００６３】
実施例１の装置では、レビューイの発言内容及び設計書の記載内容と、レビューアの発言内容の差分の中に、レビューアの有用な指摘が含まれている傾向を利用し、レビューア単語群Ｃからレビューイ単語群Ａと設計書単語群Ｂを除いた、レビューア特有単語群Ｄに基づいて知識４４を抽出した。しかし、レビューイが確認のため、レビューアの発言内容と同じ内容を繰り返して発言すると、レビューイとレビューアの発言内容が一致してしまいレビューア特有単語群Ｄが縮小する結果、適切な知識４４が抽出できなくなるという問題が発生する。
【００６４】
例えば、図１０に示すように、レビューアが「カバーが、○○材からＸＸ合金に変更されていますが、ＸＸ合金の腐食により静的強度低下が生じ、破損する可能性はありませんか。」と発言した後、レビューイが「腐食が起きる可能性がないか確認したいと思います。」と発言した場合、両者が「腐食」と発言しているため、レビューア特有単語群Ｄから「腐食」が除外され、「腐食」に関連する知識４４を抽出できなくなる。
【００６５】
そこで、本実施例では、発言内容の時系列情報（図２の発言時刻２１）を考慮することで、レビューア発言より後のレビューイ発言を無視し、レビューア発言とそれ以前のレビューイ発言の差分から知識４４を抽出することとした。
【００６６】
図１１に、発言内容の時系列情報を考慮した因果抽出処理の概念を示す。図１１は、レビューイ発言Ａ１、レビューア発言Ｃ１、レビューイ発言Ａ２、レビューア発言Ｃ２の順に会話されたことを示している。この場合、本実施例では、レビューア発言全体１１２（Ｃ１とＣ２の和）とレビューイ発言全体１１１（Ａ１とＡ２の和）の差分ではなく、レビューア発言Ｃ１とレビューイ発言Ａ１の差分からレビューア発言Ｃ１中の新規留意点を抽出し、当該留意点に対応する知識４４を抽出する。同様に、レビューア発言Ｃ２とレビューイ発言Ａ１、Ａ２の差分からレビューア発言Ｃ２中の新規留意点を抽出し、当該留意点に対応する知識４４を抽出する。
【００６７】
なお、本実施例の知識４４の抽出は、ＤＲ終了後に、完成した発言内容テキストファイル２０を参照しながら、一括で行うことを想定しているが、ＤＲ実施中に、発言内容テキストファイル２０にレビューア発言が追加される度に、リアルタイムで実施しても良い。
【００６８】
以上で説明した本実施例の構成によれば、実施例１で得られる効果に加え、レビューアの発言後に、レビューイが同じ単語を重複して発言した場合であっても、その単語を留意点４３として抽出できるため、実施例１に比べ漏れの少ない知識４４を取得することがきる。
【実施例３】
【００６９】
次に、本発明の実施例３に係る知識抽出システムを説明する。なお、上述の実施例との共通点は重複説明を省略する。
【００７０】
実施例１では、予め作成しておいたアイテム辞書１８ｃ１、現象辞書１８ｃ２を使用して知識４４を抽出した。本実施例では、これらの辞書に代え、蓄積されている不具合情報１２０から、「アイテムらしい単語」及び「現象らしい単語」を抽出するアイテム・現象抽出部１７ｆを使用して知識４４を抽出する。なお、不具合情報１２０とは、図１２のように、不具合名称１２１、不具合発生迄の経過説明１２２、現象説明１２３、原因説明１２４、対策説明１２５等が記載されたレポートのようなテキスト情報である。
（アイテムらしさ、現象らしさ）
本実施例では、「アイテムらしい単語」、「現象らしい単語」を抽出するために、主記憶装置１７にプログラムをロードし、アイテム・現象抽出部１７ｆを実現する。このアイテム・現象抽出部１７ｆは、不具合情報１２０を構成する単語ごとに２つの値「ＩＥＰＨ」と「ＩＥＰＡ」を算出するものである。
【００７１】
ＩＥＰＨは、その単語が現象７０である可能性（第一表現傾向に属する可能性）の大きさを示す値である。ある単語の直後に「が発生」、「が生じた」のような語が続く場合は、当該単語が現象７０であると判断できる傾向がある。例えば、「腐食」、「応力集中」、「起動不可」、「ショート」、「ウィスカ」等の現象７０の直後には、「が発生」、「が生じた」のような語が続く場合が多い。
【００７２】
また、ＩＥＰＡは、その単語がアイテム４２である可能性（第二表現傾向に属する可能性）の大きさを示す値である。ある単語の直後に「の故障」、「の購入」のような語が続く場合は、当該単語がアイテム４２であると判断できる傾向がある。例えば、「ポンプ」、「弁」、「ＸＸ合金」、「○○製品」、「電源」、「電源回路」等のアイテム４２の直後には、「の故障」、「の購入」のような語が続く場合が多い。
【００７３】
以下、ＩＥＰＨ、ＩＥＰＡを算出する計算式を説明する。なお、ＩＥＰＨ等は略号ではあるが、それらの中には一般化されていない造語も含まれるので詳細のスペルを省略する。つまり、“ＩＥＰＨ”等を単なる記号と理解しても差し支えない。
（ＩＥＰＨの算出式）
・ＩＥＰＨ＝ＰＨＬ×ＴＦ×ＩＤＦ  ・・・  （式１）
・ＰＨＬ＝ＰＨＤＦ／ＴＤＦ  ・・・  （式２）
・ＩＤＦ＝ｌｏｇ（Ｋ／ＤＦ）  ・・・  （式３）
ここで、式２のＰＨＤＦは、大量に蓄積されている不具合情報のうち、当該単語がその直後に「が発生」、「の発生」、「が生じた」の何れかの語を伴い出現する場合を少なくとも１回有する不具合情報の数である。また、ＴＤＦは、大量に蓄積されている不具合情報のうち、当該単語が出現する場合を少なくとも１回有する不具合情報の数である。
【００７４】
式１のＴＦは、当該不具合情報における当該単語の出現回数である。
【００７５】
式３のＫは、大量に蓄積されている不具合情報の総数である。また、ＤＦは、大量に蓄積されている不具合情報のうち、当該単語を含む不具合情報の数である。なお、式３の右辺ｌｏｇ（Ｋ／ＤＦ）は、Ｋ／ＤＦの自然対数（又は常用対数）である。
（ＩＥＰＡの算出式）
・ＩＥＰＡ＝ＰＡＬ×ＴＦ×ＩＤＦ  ・・・  （式４）
・ＰＡＬ＝ＰＡＬＤＦ／ＴＤＦ  ・・・  （式５）
ここで、式５のＰＡＬＤＦは、大量に蓄積されている不具合情報のうち、当該単語がその直後に「の故障」、「の購入」、「の受け入れ」、「を開発」、「の開発」の何れかの語を伴い出現する場合を少なくとも１回有する不具合情報の数である。なお、式４、式５のＴＦ、ＩＤＦ、ＴＤＦは、上述したＩＥＰＨの算出式の説明と同じである。
【００７６】
図１３は、アイテム・現象抽出部１７ｆが、不具合情報を構成する単語のそれぞれについて、ＩＥＰＨ、ＩＥＰＡ等の値を算出した結果である。
【００７７】
ＩＥＰＨ欄１３１を参照すると、「起動不可」、「出力不具合」、「ウィスカ」及び「ショート」についてのＩＥＰＨ値が、他に比して有意に大きいことがわかる。したがって、アイテム・現象抽出部１７ｆは、これらを現象７０として抽出する。
【００７８】
また、ＩＥＰＡ欄１３２を参照すると、「○○製品」、「電源」、「電源回路」、「電子部品」及び「基盤」についてのＩＥＰＡ値が、他に比して有意に大きいことがわかる。したがって、アイテム・現象抽出部１７ｆは、これらをアイテム４２として抽出する。
【００７９】
以上で説明した本実施例の構成によれば、予め用意されたアイテム辞書１８ｃ１、現象辞書１８ｃ２に含まれていない単語もアイテム４２や現象７０として認識できるため、アイテム・現象抽出部１７ｆが抽出したアイテム４２や現象７０を含む、実施例１に比べ漏れの少ない知識４４を取得することができる。
【００８０】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成について、他の構成の追加、削除、置換をすることが可能である。
【符号の説明】
【００８１】
１１  知識抽出装置、
１２  端末装置、
１３  ネットワーク、
１４  中央制御装置、
１５  入力装置、
１６  出力装置、
１７  主記憶装置、
１７ａ  音声認識部、
１７ｂ  知識抽出部、
１７ｃ  留意点表示／編集部、
１７ｄ  FMEA表生成部、
１７ｅ  FMEA結果登録／呼出部、
１７ｆ  アイテム・現象抽出部、
１８  補助記憶装置、
１８ａ  発言内容ＤＢ、
１８ｂ  設計書ＤＢ、
１８ｃ  辞書ＤＢ、
１８ｃ１  アイテム辞書、
１８ｃ２  現象辞書
１８ｄ  知識ＤＢ、
２０  発言内容テキストファイル、
２１  発言時刻、
２２  発言者名、
２３  発言内容、
３１  設計書名入力欄、
３２  発言内容テキストファイル名入力欄、
３３  知識抽出ボタン、
３４  キャンセルボタン、
４０  出力結果、
４１  出力結果ＩＤ、
４２  アイテム、
４３  留意点、
４４  知識、
５０１  FMEA表作成画面、
５０２  タイトル領域、
５０３  FMEA表領域、
５０４  メニュー領域、
５０５  タイトル入力欄、
５０６  アイテム欄、
５０７  機能欄、
５０８  故障モード欄、
５０９  推定原因欄、
５１０  故障影響欄、
５１０ａ  ユニット欄、
５１０ｂ  製品欄、
５１１  検知方法欄、
５１２  故障等級欄、
５１３  対策欄、
５１６  検索キー、
５１７  知識検索ボタン、
５１８  FMEA表登録ボタン、
５１９  キャンセルボタン、
６０  故障モード、
７０  現象、
８１  全単語群、
Ａ  レビューイ単語群、
Ｂ  設計書単語群、
Ｃ  レビューア単語群、
Ｄ  レビューア特有単語群、
１２１  不具合名称、
１２２  経過説明、
１２３  現象説明、
１２４  原因説明、
１２５  対策説明
【図１】
2019028823.tif 000003
【図２】
2019028823.tif 000004
【図３】
2019028823.tif 000005
【図４】
2019028823.tif 000006
【図５】
2019028823.tif 000007
【図６】
2019028823.tif 000008
【図７Ａ】
2019028823.tif 000009
【図７Ｂ】
2019028823.tif 000010
【図８】
2019028823.tif 000011
【図９】
2019028823.tif 000012
【図１０】
2019028823.tif 000013
【図１１】
2019028823.tif 000014
【図１２】
2019028823.tif 000015
【図１３】
2019028823.tif 000016