(57)【要約】【課題】鉄道車両の不具合発生の再現試験を精度よく行う。【解決手段】鉄道車両の不具合発生の再現試験を支援する不具合再現情報取得支援システムであって、気象情報、運行情報、編成情報を含む外的要因情報を構成する第１のベクトル要素と、部品情報を含む内的要因情報を構成する第２のベクトル要素とに基づいて、再現試験時のベクトル情報である第１のベクトル情報を生成するベクトル情報生成部と、第１のベクトル情報と、外的要因情報が取り得る第１のベクトル要素と内的要因情報が取り得る第２のベクトル要素とを組み合わせた評価用のベクトル情報である第２のベクトル情報との類似度を算出し、類似度の算出に用いた第２のベクトル情報の要素から得られる再現条件を出力する試験条件生成部と、を備える。【選択図】図２
2019084925.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
鉄道車両の不具合発生の再現試験を支援する不具合再現情報取得支援システムであって、
気象情報、運行情報、編成情報を含む外的要因情報を構成する第１のベクトル要素と、部品情報を含む内的要因情報を構成する第２のベクトル要素とに基づいて、前記再現試験時のベクトル情報である第１のベクトル情報を生成するベクトル情報生成部と、
前記第１のベクトル情報と、前記外的要因情報が取り得る第１のベクトル要素と前記内的要因情報が取り得る第２のベクトル要素とを組み合わせた評価用のベクトル情報である第２のベクトル情報との類似度を算出し、前記類似度の算出に用いた前記第２のベクトル情報の要素から得られる再現条件を出力する試験条件生成部と、
を備えることを特徴とする不具合再現情報取得支援システム。
【請求項２】
前記再現条件に基づく再現試験の結果、不具合が再現した場合には前記類似度の算出に用いた前記第２のベクトル情報の要素と前記第１のベクトルの要素とに共通する共通要素の重み値を大きくし、不具合が再現しない場合には前記共通要素の重み値を小さくし、変更後の前記重み値と前記第２のベクトル情報の要素と前記共通要素とを対応付けて記憶部に記憶する試験結果反映部、
を備えることを特徴とする請求項１に記載の不具合再現情報取得支援システム。
【請求項３】
前記試験結果反映部により変更された前記重み値に対応する前記第２のベクトル情報同士の距離が所定の条件を満たす場合に前記第２のベクトル情報を同じクラスにするようにクラスタリングし、当該クラスタリングの結果を類似性評価用モデルとして前記記憶部に記憶する類似性学習部、
を備えることを特徴とする請求項２に記載の不具合再現情報取得支援システム。
【請求項４】
鉄道車両の不具合発生の再現試験を支援する不具合再現情報取得方法であって、
気象情報、運行情報、編成情報を含む外的要因情報を構成する第１のベクトル要素と、部品情報を含む内的要因情報を構成する第２のベクトル要素とに基づいて、前記再現試験時のベクトル情報である第１のベクトル情報を生成し、
前記第１のベクトル情報と、前記外的要因情報が取り得る第１のベクトル要素と前記内的要因情報が取り得る第２のベクトル要素とを組み合わせた評価用のベクトル情報である第２のベクトル情報との類似度を算出し、
前記類似度の算出に用いた前記第２のベクトル情報の要素から得られる再現条件を出力する、
ことを特徴とする不具合再現情報取得方法。
【請求項５】
前記再現条件に基づく再現試験の結果、不具合が再現した場合には前記類似度の算出に用いた前記第２のベクトル情報の要素と前記第１のベクトルの要素とに共通する共通要素の重み値を大きくし、不具合が再現しない場合には前記共通要素の重み値を小さくし、
変更後の前記重み値と前記第２のベクトル情報の要素と前記共通要素とを対応付けて記憶部に記憶する、
ことを特徴とする請求項４に記載の不具合再現情報取得方法。
【請求項６】
変更された前記重み値に対応する前記第２のベクトル情報同士の距離が所定の条件を満たす場合に前記第２のベクトル情報を同じクラスにするようにクラスタリングし、
当該クラスタリングの結果を類似性評価用モデルとして前記記憶部に記憶する、
ことを特徴とする請求項５に記載の不具合再現情報取得方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、鉄道車両の不具合発生後における再現試験におけるテスト設計に関する。
【背景技術】
【０００２】
製品開発・保守においては不具合が発生した場合、不具合発生時の情報を収集・情報を解析し、対策立案を実施する。しかしながら不具合発生時の情報が十分無く、解析が困難な場合は再現試験を実施して追加情報を収集し、解析・対策立案を継続し、不具合の対策が完了するまで続けられる。
【０００３】
不具合再現自体を減らす方法として、効率良くテストを行う手法の研究が進んでおり、様々なテスト技法が提案されている。より少ないテストの数で、効率良くテストを実施し、不具合の発生を根本から減らす方法である。例えば、継続的に更新されるソフトウェアの不具合解析において、製品のバージョンごとにテストの結果を保存しておき、新たに改造箇所のテストをする際に類似性の高い変化を示すテスト項目を提示することで、テスト作成工数を減らしつつ、不具合を抑止する方法がある（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−１４２９６７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
鉄道車両は、近年のシステム化による調達品による電子部品の増加で、従来よりも障害発生時の問題解決が困難になっている。また、自動車などの量産品と異なり、試験段階営業区間において十分な試験走行と、それによる不具合のつぶし込みが難しく、運行開始後にも段階的な不具合対策と改善を実施するため、設計段階における不具合の分析だけでなく、運用開始後における不具合情報の収集・分析が非常に重要である。
【０００６】
従来は事故発生時と、事故発生後の再現試験により情報を収集し、不具合の原因分析・対策立案を実施していた。また対策に関しては、情報の収集・分析の進捗により、暫定対策と恒久対策を実施してきた。
【０００７】
しかし鉄道車両は運行時・再現試験時の前提条件が多様であり、不具合発生後の情報収集が難しいという問題があった。この問題における多様性とは、具体的には、気象条件、乗車状況などが異なること、運行状況によって使用出来る車両に制限が出てくることなどといった車両とは関係無い外的要因に基づく多様性と、不具合に対する暫定対策や本対策を、運行状況を満足しながら段階的に適用するため、内部構成が異なる車両が多数存在すること、またその結果、部品毎の使用状況が異なるといった車両の内的要因に基づく多様性である。
【０００８】
このような理由から、不具合発生後に原因分析のための情報収集を目的とした再現試験を実施しても、気象条件の違い、乗車状況の違い、ダイヤの違いといった外的要因の違いと、内部構成の違い、部品毎の使用状況の違いといった車両の内的要因の違いから原因分析に十分な情報が取れず、結果として真因解析が困難化する課題があった。
【０００９】
本発明は、鉄道車両の不具合発生の再現試験を精度よく行うことが可能な不具合再現情報取得支援システム、不具合再現情報取得方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明にかかる不具合再現情報取得支援システムは、鉄道車両の不具合発生の再現試験を支援する不具合再現情報取得支援システムであって、気象情報、運行情報、編成情報を含む外的要因情報を構成する第１のベクトル要素と、部品情報を含む内的要因情報を構成する第２のベクトル要素とに基づいて、前記再現試験時のベクトル情報である第１のベクトル情報を生成するベクトル情報生成部と、前記第１のベクトル情報と、前記外的要因情報が取り得る第１のベクトル要素と前記内的要因情報が取り得る第２のベクトル要素とを組み合わせた評価用のベクトル情報である第２のベクトル情報との類似度を算出し、前記類似度の算出に用いた前記第２のベクトル情報の要素から得られる再現条件を出力する試験条件生成部と、を備えることを特徴とする不具合再現情報取得支援システムとして構成される。
【００１１】
また、本発明は、上記不具合再現情報取得支援システムで行われる不具合再現情報取得方法としても把握される。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、鉄道車両の不具合発生の再現試験を精度よく行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】不具合再現情報取得支援システムの例を示すブロック図である。
【図２】再現支援処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図３】不具合情報一覧の例を示す図である。
【図４】不具合再現結果入力画面の例を示す図である。
【図５】共通要素テーブルの例を示す図である。
【図６】重み付け情報の例を示す図である。
【図７】類似性評価用モデル更新処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図８】類似性評価用モデルの例を示す図である。
【図９】保守情報と事故発生時の運行情報および気象情報から、不具合発生時の前提条件からなるベクトルデータを作成する例を示す図である。
【図１０】前提条件パターンデータの例を示す図である。
【図１１】不具合情報の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、実施例を、図面を用いて説明する。
【００１５】
図１は、本実施例における不具合再現情報取得支援システムの例を示すブロック図である。不具合再現情報取得支援システム10は、解析対象となる不具合の検索条件や、不具合再現結果などの入力情報を入力する入力部11と、情報の参照や検索の結果などの表示情報を表示する出力部12と、不具合再現のための試験を実施する候補日の気象状況や運行情報などの条件情報を取得するために、他システムと通信をするための通信部13と、指定された不具合内容を再現させるための再現条件を生成し、再現試験の結果を取得し更に学習をする演算処理部14と、不具合の情報や日々の保守作業の情報、演算処理部14で生成した重み付けの情報とクラスタリングによる学習の結果を保存する記憶部15を有している。
【００１６】
演算処理部14は、制御部141と、ユーザ情報取得部142と、ベクトル情報生成部143と、試験条件生成部144と、試験結果反映部145と、類似性学習部146とを有して構成されている。
【００１７】
制御部141は、入力部11から入力された入力情報や、出力部12に表示する表示情報、演算処理部14を構成する各部を制御する。ユーザ情報取得部142は、鉄道車両に関する不具合の情報を記憶部15の不具合情報151（図１１）から取得し、制御部141を経て出力部12に出力する。また、ユーザ情報取得部142は、その出力情報からユーザが再現させたいと選択した不具合の情報を、制御部141を経て入力部11から取得する。
【００１８】
ベクトル情報生成部143は、ユーザ情報取得部142にて取得したユーザの選択した不具合の情報をもとに、記憶部15に記憶されている不具合情報151と保守情報152（図９）と重み付け情報153（図６）を取得し、ベクトル情報に変換する。試験条件生成部144は、ベクトル情報生成部143で生成されたベクトル情報と、記憶部15に記憶されている類似性評価モデル154（図８）から試験条件を生成し、制御部141を経て出力部12に試験条件を出力する。
【００１９】
試験結果反映部145は、試験条件生成部144によって生成された試験条件を、制御部141を経て入力部11から取得し、試験条件を用いた試験の結果を元にベクトル情報生成部143で生成されたベクトル情報の重み付け変更値を決定し、記憶部15の重み付け情報153に保存する。類似性学習部146は、重み付け情報153と不具合情報151、保守情報152を元に、ベクトル情報生成部143で生成したベクトル情報から、類似性の高い条件の組み合わせを学習し、類似性評価用モデル154を生成し、保存する。不具合再現情報取得支援システム10を構成する上記各部の具体的な動作については後述する。
【００２０】
図２は、図１に示した演算処理部14が不具合再現試験の際に実行する処理（再現支援処理）を示したフローチャートである。
図２のフローチャートに基づく動作は以下の通りである。
ステップS201:入力部11が利用者からの処理開始の指示を受け付けて、制御部141が本システムの再現支援処理を開始する。
【００２１】
ステップS202:ユーザ情報取得部143は、不具合情報151から、図３の不具合情報一覧1201に示すような不具合管理番号、不具合名称、不具合概要、不具合対策状況、最終更新日などからなる一覧を取得する。不具合情報一覧1201については図３を用いて後述する。
【００２２】
ステップS203:制御部141は、出力部12に図３に示す形式で、ユーザ情報取得部143が取得した不具合情報一覧1201を出力する。
【００２３】
ステップS204:入力部11は、ユーザから図３に示す不具合情報一覧1201の選択欄301の中で再現試験対象となる不具合の情報を含むレコードの選択を受け付ける。
【００２４】
ステップS205:制御部141は、ステップS204でユーザから選択された再現試験対象となる不具合の情報を取得し、ベクトル情報生成部143に出力する。
【００２５】
ステップS206:ベクトル情報生成部143は、ステップS205で取得された再現試験対象となる不具合の情報をキーに不具合情報151（図１１）にアクセスし、不具合発生時の運行情報、気象情報、編成情報を取得する。
【００２６】
例えば、ベクトル情報生成部143は、上記不具合の情報として取得された不具合情報一覧1201のレコードに含まれる不具合名称（例えば、「ブレーキ故障」）を読み取り、当該不具合名称を含む故障名称（例えば、故障名称「ブレーキ圧低下」や故障情報「ブレーキシリンダ破損」）を、不具合情報151（図１１）の中から検索する。上記不具合名称と上記故障名称や上記故障情報とは、必ずしも一致する必要はなく、その一部または全部が含まれていればよい。また、ベクトル情報生成部143は、上記不具合名称と上記故障名称との間の意味を解析し、上記不具合名称と同じ意味を含む上記故障名称を検索してもよい。ベクトル情報生成部143は、検索した上記故障名称に対応付けて記憶されている運行情報、気象情報、編成情報の各項目を不具合情報151から読み出して取得する。
【００２７】
さらに、ベクトル情報生成部143は、取得した編成情報をキーに保守情報152（図９）にアクセスし、編成列車や号車の部品情報や当該部品の保守情報を取得する。
【００２８】
例えば、ベクトル情報生成部143は、上記取得した編成情報に含まれる列車番号および号車番号（例えば、列車番号「111A」、号車番号「2」）を読み取り、当該列車番号および号車番号に対応付けて記憶されている部品情報や当該部品の保守情報（例えば、部品の使用時間や部品のバージョン）を、保守情報152（図９）の中から検索する。ベクトル情報生成部143は、検索した結果得られた部品情報や当該部品の保守情報を読み出して取得する。
【００２９】
ステップS207:ベクトル情報生成部143は、ステップS204で選択され、ステップS206で取得した不具合発生時の運行情報、気象情報、編成情報、保守情報を元に、不具合が発生した時の前提条件からなるベクトルデータ（第１のベクトル情報）を生成する。
【００３０】
例えば、ベクトル情報生成部143は、ステップS206で取得した編成情報（例えば、列車番号「111A」、号車番号「2」）をキーにして、図９に示す保守情報152、図１１に示す不具合情報151の気象情報および運行情報にアクセスし、気象情報および運行情報に含まれる項目の値を数値化したベクトルデータを生成する。
【００３１】
図９では、列車番号「111A」、号車番号「2」の車両には装置として台車が含まれ、台車はバネやホイールといった部品から構成されることを示している。そして、各部品の使用時間は、それぞれ150h、2000hであり、部品のバージョンは、それぞれ2.0、3.0であることを示している。ベクトル情報生成部143は、これらの部品のバージョンの値をベクトルの要素として抽出する。抽出されたベクトルのこれらの要素は、内的要因を示す要素（第２のベクトル要素）であるといえる。
【００３２】
また、ベクトル情報生成部143は、図１１に示す不具合情報151の気象情報および運行情報に含まれる各項目の値を数値化したベクトルデータを生成する。図９では、例えば、列車番号「111A」、号車番号「2」の車両の運行情報に含まれるダイヤのルートや時刻は、それぞれ「1F10」、「630」として数値化され、同様に、天候情報に含まれる晴、雨は、それぞれ「1」、「0」として数値化されていることを示している。ベクトル情報生成部143は、これらの数値化された値をベクトルの要素として抽出する。抽出されたこれらのベクトルの要素は、外的要因を示す要素（第１のベクトル要素）であるといえる。
【００３３】
ベクトル情報生成部143は、抽出した部品のバージョンの値と、運行情報や天候情報を数値化した値とを結合し、これらを要素としたベクトルデータを生成する。すなわち、ベクトルデータは、内的要因を示すベクトルの要素である保守情報ベクトル要素と、外的要因を示すベクトルの要素である不具合情報ベクトル要素から構成される。
【００３４】
図９では、上記不具合情報ベクトル要素として、図１１に示す不具合情報151の気象情報および運行情報に含まれる各項目の値を例示したが、ベクトル情報生成部143は、運行情報や天候情報のほか、編成情報を含む不具合情報151を読み出し、ベクトルデータを生成してもよい。
【００３５】
ステップS208:試験条件生成部144は、類似性評価用モデル154（図８）に保存されているモデルのノルムと、ステップS207で生成されたベクトルデータのノルムを評価し、両者のノルムの差が最小となるモデルをベクトル情報が最も類似する再現条件として決定する。実際には、図３下段に示すように、類似性評価用モデルに記憶されているモデルが類似度が高い順に抽出され、出力部12に再現条件一覧1202として出力される。
【００３６】
すなわち、図８に示す類似性評価用モデル154には、後述する前提条件パターンデータ（図１０）に示すように、気象情報、運行情報、編成情報を含む不具合情報151の各項目が取り得る値を要素としたすべてのパターンのベクトルデータが、前提条件を示す評価用のベクトルデータ（第２のベクトル情報）としてあらかじめ記憶されている。したがって、試験条件生成部144は、図８に示す類似性評価用モデル154に記憶されている評価用のベクトルデータのノルムと、ステップS207で生成されたベクトルデータのノルムとを比較し、両者の差が最小となるベクトルデータを、上記評価用のベクトルデータの中から特定し、上記最小となるモデルとして決定する。
【００３７】
ステップS209:試験条件生成部144は、ステップS208において特定した上記評価用のベクトルデータを構成する各要素として数値化された元の部品情報や当該部品の保守情報、運行情報、気象情報、編成情報の各項目の値を読み出し、読み出したこれらの値を試験条件として引き当て、不具合の再現条件の候補として、制御部141が出力部12に出力する。
【００３８】
例えば、試験条件生成部144は、図３下段に示すように、上記試験条件の一覧を示す試験条件一覧1202を出力部12に出力し、ユーザから所望の再現条件を選択させる。その後、ユーザにより、出力部12に出力され、選択された試験条件にしたがって、不具合再現試験が行われる。
【００３９】
ステップS210:試験結果反映部145は、ユーザからステップS209にて出力された試験条件を用いて実施された不具合再現試験の結果を入力するための画面（不具合再現結果入力画面、図４）を出力部12に表示する。
【００４０】
ステップS211:入力部11は、ユーザから、図４に示す不具合再現入力画面の試験結果403に対して、ステップS209に示した不具合再現の条件で不具合が再現したか否かを示す情報の入力を受け付け、制御部141がその情報を試験結果反映部145に出力する。
【００４１】
ステップS212:試験結果反映部145は、ステップS206で取得された不具合情報151の運行情報と気象情報と編成情報と、取得した編成情報をキーに得られた保守情報152の部品情報や当該部品の保守情報とにより構成される不具合発生時のレコードと、ステップS209で試験条件として出力された運行情報と気象情報と編成情報と部品情報や当該部品の保守情報とにより構成される再現試験時のレコードとを対応付けた共通要素確認テーブル（図５）を出力し、両者の各項目で同じ値である項目を共通項目として抽出する。
【００４２】
例えば、試験結果反映部145は、図５に示すように、上記不具合発生時のレコードの各項目と上記再現試験時のレコードの各項目とを対応付け、両者の値が同じであるか否かを示す共通要素項目を、各項目に対応付けた共通要素確認テーブルを出力する。試験結果反映部145は、例えば、各レコードの同じ項目同士を比較したときに、同じ値が記憶されていると判定した場合には「1」を設定し、同じ値が記憶されていないと判定した場合には「0」を設定する。図５では、保守情報のうちの台車ホイール、空調コンプレッサの値が、不具合発生時と再現試験時とで同じ値が得られたことを示している。同様に、運行情報のうちのダイヤの値が、不具合発生時と再現試験時とで同じ値であることを示している。したがって、試験結果反映部145は、これらの項目を上記共通項目として抽出する。このように、試験結果反映部145は、内的要因を示す保守情報（例えば、部品情報や当該部品の保守情報）および外的要因を示す不具合情報（例えば、気象情報、運行情報、編成情報）のそれぞれについて、不具合発生時と再現試験時とで同じ結果が得られる項目を共通要素項目として抽出する。
【００４３】
ステップS213:試験結果反映部145は、ステップS210で実施した試験の結果およびステップS211で入力された不具合が再現したか否かを示す情報を元に、上記共通要素項目の重みを増加させるか否か判定する。すなわち、試験結果反映部145は、試験条件生成部144がステップS209において提示した前提条件で不具合が再現したことを示す情報が入力された場合、処理をステップS214に進める。一方、試験結果反映部145は、試験条件生成部144がステップS209において提示した前提条件で不具合が再現しなかたことを示す情報が入力された場合、処理をステップS215に進める。
【００４４】
ステップS214:試験結果反映部145は、再現試験の結果、不具合が再現したと判断し、上記共通要素項目に対する重み値にあらかじめ定められた設定値を加算し、当該項目の重み付けを増加させた新たな重み値を算出し、ステップ216に進む。
【００４５】
ステップS215:試験結果反映部145は、再現試験の結果、不具合が再現しなかったと判断し、上記共通要素項目に対する重み値にあらかじめ定められた設定値を減算し、当該項目の重み付けを減少させた新たな重み値を算出し、ステップ216に進む。
【００４６】
ステップS216：試験結果反映部145は、ステップS214またはステップS215にて算出された重み値と、不具合発生時の前提条件のベクトル情報である上記ステップS207で生成されたベクトルデータ、不具合再現試験実施時の前提条件のベクトル情報である上記評価用のベクトルデータ、それらの共通要素項目を対応付けて、図６に示す重み付け情報153の末尾レコードに追加する。
【００４７】
例えば、試験結果反映部145は、重み付け情報153のレコードの末尾に、試験前の重み値（例えば、初期値の重み値0）に0.1を加算した値を重み付け順に保存し、図２のステップS204、図３で対象とした不具合管理番号を対象不具合管理番号に保存し、図２のステップS209で選択された不具合再現試験の管理番号（図３下段では候補番号）を不具合再現試験管理番号に保存し、上記ステップS207で生成されたベクトルデータを前提条件からなるベクトル情報（不具合発生時）に保存し、上記評価用のベクトルデータを前提条件からなるベクトル情報（試験実施時）に保存し、上記共通要素項目を共通要素に保存し、ステップS217に進む。
ステップS217:試験結果反映部145は、図２に示す再現支援処理を終了させる。
【００４８】
図３は、再現したい不具合情報の一覧である不具合情報一覧の例を示す図である。図３では、不具合情報一覧1201が、出力部12に表示されている。入力部11は、ユーザから、当該不具合情報一覧1201に表示されている不具合の情報を含むレコードの選択を受け付け、再現条件を選択させる。不具合情報一覧1201は、図１１に示す不具合情報151の一部または全部の項目が抽出されたテーブルである。
【００４９】
図３の上段に示すように、不具合情報一覧1201は、不具合情報151の項目を一意に識別するための不具合管理番号と、その不具合管理番号によって識別される不具合の不具合名称と、その不具合の概略を示す不具合概要と、その不具合に対する対策の状況を示す不具合対策状況と、最後にその不具合対策が行われたタイミングを示す不具合対策状況の最終更新日とを含む。また、不具合情報一覧には、チェックボックスなどによるユーザ選択インタフェースを選択欄301として不具合管理番号単位で付与されている。ユーザにより、選択欄301が選択されたことにより、不具合の再現条件を提示するための不具合管理番号が指定され、その不具合管理番号により識別される不具合の各項目が選択される。また、不具合情報一覧1201が表示される画面の下部には、再現条件を提示するために再現条件提示ボタン302が表示される。当該ボタンは、ユーザ情報取得部143が、不具合情報一覧1201を表示する際にあわせて画面に表示する。これらの処理は、図２に示したステップS202、S203、S204で行われる。
【００５０】
制御部14は、入力部11を介して再現条件提示ボタン302が押下されることで、図３の下段に示す再現条件一覧を表示する。具体的には、制御部14は、不具合情報一覧の中から選択欄301により選択された不具合管理番号、不具合名称、不具合概要、不具合対策状況、最終更新日の各項目を不具合情報151から読み出し、読み出したこれらの項目とベクトル情報が類似する再現条件を、図３の下段に示すように、類似度が高い順に上から再現条件一覧1202として表示する。図３の下段では、再現条件を一意に識別するための候補番号と、推奨編成と、使用路線と、出発地および到着地と、開始時刻と、不具合再現試験の実施日である試験日とを含む。推奨編成、使用路線、出発地および到着地、開始時刻は、それぞれ、ステップS208において特定した上記評価用のベクトルデータを構成する各要素として数値化された元の部品情報や当該部品の保守情報、運行情報、気象情報、編成情報の各項目の値を示している。
【００５１】
また、再現条件一覧には、チェックボックスなどによるユーザ選択インタフェースを選択欄303として候補番号単位で付与されている。これらの処理は、図２に示したステップS205〜S209で行われる。すなわち、ユーザから、上記再現条件提示ボタン302が押下されると、ベクトル情報生成部143および試験条件生成部144は、上記各ステップの処理を実行し、再現条件一覧1202を出力部12に表示する。したがって、例えば、図３下段に示す再現条件一覧1202のうち、候補番号001で示される再現条件が、ステップS204において選択された不具合情報に基づいて生成されたベクトルデータのノルムとの差が最小となる再現条件、すなわち、上記選択された不具合情報のベクトルデータに最も類似する再現条件として、図１０に示す前提条件パターンデータの中から特定され、再現条件一覧1202の最上段に表示される。
【００５２】
なお、不具合管理番号や不具合名称がより詳細な不具合の調査・対策状況の情報にリンクされ、入力部11がユーザから不具合管理番号や不具合名称の値をクリックする等して選択すると、リンク先のデータベースにアクセスし、上記詳細な不具合の調査・対策状況の情報を表示してもよい。また、不具合再現試験時に使用する再現条件は、入力部11が、ユーザから、選択欄303にてチェックボックスのチェックを受け付けて選択された後、再現条件登録ボタン304の押下を受け付けることで、選択された再現条件が保存される。
【００５３】
図４は、不具合再現結果入力画面の例を示す図である。当該画面は、図２のステップS210、S211において、試験結果反映部145が出力部12に表示する。図４に示すように、不具合再現結果入力画面には、不具合の再現試験対象となる不具合管理番号を選択するための不具合管理番号選択リストボックス401と、選択された不具合管理番号により識別される不具合情報をキーにして出力された再現条件一覧から選択された再現条件を取得するための登録済再現試験検索ボタン402と、選択された再現条件により不具合が再現したか否かを選択して入力する試験結果チェックボックス403と、その試験結果を記憶部15の保守情報152に保存するための再現試験結果登録ボタン404が含まれている。
【００５４】
図４では、入力部１１が、ユーザから、不具合管理番号選択リストボックス401の中から不具合管理番号007の選択を受け付け、当該不具合管理番号により識別される不具合の再現条件として、図３に示す候補番号001の再現条件が表示されていることを示している。また、ユーザにより行われた再現試験の結果、同じ不具合の事象が再現したため、試験結果チェックボックス403の再現欄にチェックが入れられていることを示している。
【００５５】
図５は、不具合発生時のレコードと再現試験時のレコードとを対応付けた共通要素テーブルの例を示す図である。図５では、不具合発生時と不具合再現試験時における前提条件の共通点を比較した例を示している。図２のステップS212で説明したように、試験結果反映部145は、不具合発生時の前提条件である上記不具合発生時のレコードの各項目と、再現試験時の前提条件である上記再現試験時のレコードの各項目とを項目別に比較し、前者と後者の項目の値が同じである場合は1、同じでない場合は0を共通要素欄に記録する。図５では、前提条件および試験条件として、保守情報152に含まれる台車バネ、台車ホイール、空調コンプレッサ、空調コントローラと、運行情報に含まれるダイヤ（ルート）、ダイヤ（時刻）、天気とが比較されている例を示している。上記ダイヤ（ルート、時刻）は、図１１に示す不具合情報151のダイヤと同様の情報であり、実際には、図１１の運行情報に記憶されているダイヤにより識別される番号に対応付けて、運行される鉄道車両の具体的なダイヤ情報が記憶されている。
【００５６】
図６は、重み付け情報153の例を示す図である。重み付け情報153は、図２のステップS216において、試験結果反映部145により記録される。図６に示すように、重み付け情報153は、重み付けを実施する順番を示す重み付け順と、重み付けをする対象となる不具合の不具合管理番号と、重み付けの結果を得た際の不具合再現試験管理番号と、不具合再現試験時の結果を踏まえ得られた重み値と、上記ステップS207で生成されたベクトルデータである不具合発生時の前提条件からなるベクトル情報と、上記評価用のベクトルデータである再現試験時の前提条件からなるベクトル情報と、重み値を更新する判断基準となった上記共通要素項目を含む。重み値は、図２のステップS214またはS215において試験結果反映部145が算出した値であり、不具合発生時の前提条件からなるベクトル情報、再現試験時の前提条件からなるベクトル情報、共通要素は、それぞれ、図５に示した共通要素テーブルに記憶されている情報である。
【００５７】
図７は、図１に示す類似性学習部146が、不具合情報151と、保守情報152と、試験結果反映部145によって更新された重み付け情報153をもとにクラスタリングを実施し、類似性評価用モデル154を更新する処理（類似性評価用モデル更新処理）を示したフローチャートである。図７のフローチャートに基づく動作は以下の通りである。
【００５８】
ステップS701:制御部141が、本システムが類似性学習部146を起動して処理を開始する。当該処理後、ステップS702に進む。
【００５９】
ステップS702:ベクトル情報生成部143は、図２のステップS206の場合と同様に、記憶部15に記憶されている過去の不具合発生時および不具合再現試験時の運行情報、気象情報、編成情報を不具合情報151から取得する。ベクトル情報生成部143は、その際の編成情報（例えば、列車番号および号車番号）をキーに、保守情報152（図９）から編成の部品情報や当該部品の保守情報を取得し、ステップS703に進む。
【００６０】
ステップS703:ベクトル情報生成部143は、ステップS702において取得した情報をもとに、図２のステップS207の場合と同様に、図９に示すベクトルデータを作成し、ステップS704に進む。
【００６１】
ステップS704:ベクトル情報生成部143は、図６に示した重み付け情報153として記憶されている重み付け順の最大値を取得し、ステップS705に進む。当該最大値は、重み付け情報153として記憶されているレコード数となるため、以下のステップS705〜S708の処理が、すべてのレコードについて行われる。
【００６２】
ステップS705:類似性学習部146は、重み付け情報153として記憶されているすべてのレコードに対し、重み付けを反映するループ処理を開始し、ステップS706に進む。例えば、類似性学習部146は、初期値1から重み付け順の最大値Aまでのすべてのレコードについて、以下のステップS706、S707の処理を繰り返す。
【００６３】
ステップS706:類似性学習部146は、重み付け情報153のうち処理対象としたレコードから、不具合発生時の前提条件のベクトル情報である上記ステップS207で生成されたベクトルデータ、不具合再現試験実施時の前提条件のベクトル情報である上記評価用のベクトルデータ、それらの共通要素項目を取得し、ステップS707に進む。例えば、類似性学習部146は、重み付け順「1」に対応する重み値「+0.1」、前提条件からなるベクトル情報（不具合発生時）[”1.0”…”0630”]、前提条件からなるベクトル情報（試験実施時）[”2.0”…”0630”]、共通要素「台車ホイール，空調コンプレッサ，ダイヤ（時刻）」を読み取る。
【００６４】
ステップS707:類似性学習部146は、ステップS706で処理対象としたレコードの不具合発生時の前提条件のベクトル情報、不具合再現試験実施時の前提条件のベクトル情報、それらの共通要素項目と同じ値のレコードを、重み付け情報153の中から特定し、特定したレコードの重み値と、上記ステップS706で処理対象としたレコードの重み値とを加減算した新たな重み値を算出する。類似性学習部146は、上記特定したレコードと上記ステップS706で処理対象としたレコードとをひとつのレコードとして重み付け情報153を更新する。さらに、類似性学習部146は、更新した重み付け情報153の重み値に対応付けて記憶されている上記共通項目に、当該更新した重み値を加算した新たなベクトルデータを生成することにより、上記評価用のベクトルデータを更新する。
【００６５】
ステップS708:類似性学習部146は、ステップS705で取得した重み付け順に1を加算して重み付け順の値を算出し、当該重み付け順の値とステップS704で取得した重み付け順情報の最大値とを比較する。類似性学習部146は、当該重み付け順の値が上記最大値以下である場合、ステップS705に戻り、ステップS706、S707の処理を繰り返す。一方、類似性学習部146は、当該重み付け順の値が上記最大値より大きい場合、ステップS709に進む。
【００６６】
ステップS709:類似性学習部146は、ベクトル情報のうち、正規化が必要な対象に関しては正規化を実施し、ステップS710に進む。例えば、類似性学習部146は、ステップS705〜S708で得られた重み値を加算した新たなベクトルデータのそれぞれの長さが同じになるように正規化し、各ベクトルデータの代表点を取得する。
【００６７】
ステップS710:類似性学習部146は、ステップS707で更新した上記評価用のベクトルデータをもとにクラスタリングを実施し、ステップS711に進む。例えば、類似性学習部146は、ステップS709で取得した上記評価用の各ベクトルデータの代表点同士の距離を比較し、当該距離が所定の閾値未満であるか否かを判定する。類似性学習部146は、当該距離が所定の閾値未満であると判定した場合、これらの代表点に代表されるベクトルデータを同じクラスに分類する。類似性学習部146は、このような分類を、ステップS707で生成したすべての評価用のベクトルデータについて実行する。
【００６８】
ステップS711:類似性学習部146は、学習結果として、図８に示すような形式で、管理番号、新たに生成された上記評価用のベクトルデータのベクトル情報、当該ベクトル情報が所属するクラスの情報を類似性評価用モデル154として保存し、ステップS712に進む。当該処理により、それまで記憶されていた類似性評価用モデル154が、重み値を考慮した新たな類似性評価用モデル154として更新される。このようなクラスタリングの結果を保存しておき、以降の試験条件に使用することで、不具合の再現性を高めることができる。
【００６９】
ステップS712:類似性学習部146は、図７に示した類似性評価用モデル更新処理を終了させる。
【００７０】
図８は、類似性評価用モデル154の例を示す図である。図８に示すように、類似性評価用モデル154は、不具合管理番号または再現試験管理番号のいずれかを示す管理番号と、不具合発生時または再現試験時の前提条件からなるベクトル情報を保存する前提条件からなるベクトル情報と、クラスタリングの結果割り当てられた所属クラスの情報が保存される。
【００７１】
本実施例の場合、類似性学習部146は、図７のステップS710において、上記前提条件からなるベクトル情報を、特徴量空間にて分類する。類似性学習部146は、例えば、距離の近さという観点で、上記前提条件からなるベクトル情報の代表点同士の距離が一定値以下に収まる（類似する）部分集合に分類し、分類した部分集合を１つのクラスとして決定し、上記前提条件からなるベクトル情報に対応する所属クラス602に、決定したクラスを記録する。図８では、管理番号1のベクトル情報と管理番号Nのベクトル情報とが同じクラス1に分類されたことがわかる。
【００７２】
図９は、保守情報152に含まれる、部品のバージョン情報や、使用状況、リビジョン情報などからなる保守情報901と、事故発生時の運行情報および気象情報902から、不具合発生時の前提条件からなるベクトルデータを作成する例を示す図である。図９では、例えば、図２のステップS207で説明したように、ベクトル情報生成部143は、不具合発生時の運行情報、気象情報、編成情報、保守情報を元に、不具合が発生した時の前提条件からなるベクトルデータを生成する。ベクトルデータの生成については既に説明しているため、ここではその説明を省略する。
【００７３】
図１０は、前提条件パターンデータの例を示す図である。図１０に示すように、前提条件パターンデータでは、不具合再現試験の候補となる前提条件のベクトルデータを、図９の方式で作成する前に、その組み合わせを求める方式の一例を示している。図１０では、例えば、図２のステップS208で説明したように、気象情報、運行情報、編成情報を含む不具合情報151の各項目が取り得る値を要素としたすべてのパターンを組み合わせたベクトルデータが、前提条件を示す評価用のベクトルデータとして記憶されている。なお、図１０では例示していないが、保守情報152に記憶されている各項目についてもこれと同様に、各項目が取り得る値を要素としたすべてのパターンを組み合わせたベクトルデータが記憶されている。なお、編成条件は、図５に示したダイヤ、ルートと同様に、図１１のダイヤにより識別されるダイヤ情報に記憶されている。また、気象情報（図１０の天気）については、試験予定日における気象情報を、通信部13から取得してもよい。
【００７４】
図１１は、不具合情報151の例を示す図である。不具合情報151は、不具合を管理するための管理情報と、不具合発生時の気象情報と、不具合発生時の運行情報と、不具合発生時の鉄道車両の編成情報と、不具合の詳細を示す故障情報を含んで構成されている。管理情報は、不具合を一意に識別するためのIDと、不具合名称、起票者名、日付などの情報を含む。気象情報は、天気名、風向、風力、降水量、積雪深などの情報を含む。運行情報は、ダイヤ名、発生区間、出発地点の駅１、到着地点の駅２、走行中・停止中などの走行状況、直流・交流・ディーゼルなどの動力源を示す区間区分などの情報を含む。編成情報は、列車名、列車番号、号車番号、進行方向などの情報を含む。故障情報は、不具合の詳細を示す不具合内容や、不具合内容を補足するための画像情報と、不具合の分析結果を含む。これらの項目以外にも、本実施例で説明した様々な不具合情報が記憶されている。
【００７５】
なお、上記実施の形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化したり、上記実施の形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせて実施することができる。
【符号の説明】
【００７６】
１０              不具合再現情報取得支援システム
１１              入力部
１２              出力部
１３              通信部
１４              演算処理部
１４１            制御部
１４２            ユーザ情報取得部
１４３            ベクトル情報生成部
１４４            試験条件生成部
１４５            試験結果反映部
１４６            類似性学習部
１５              記憶部
１５１            不具合情報
１５２            保守情報
１５３            重み付け情報
１５４            類似性評価用モデル
【図１】
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【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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