(57)【要約】  情報記憶部（１０１）は、イベント発生対象に原因イベントが発生した原因イベント発生時刻と、イベント発生対象に結果イベントが発生した結果イベント発生時刻と、イベント発生対象が属する環境がイベント発生対象に影響を与え始めた環境影響時刻とが記述されるイベント情報を記憶する。算出式生成部（１０２）は、環境からの影響の飽和係数である環境影響係数の値を算出すための環境影響算出式を、結果イベント発生時刻と環境影響時刻とを用いて生成し、原因イベントからの影響の減衰係数である原因影響係数の値を算出すための原因影響算出式を、原因イベント発生時刻と結果イベント発生時刻とを用いて生成する。係数値算出部（１０３）は、環境影響算出式と原因影響算出式とに制約条件と目的関数とを設定し、制約条件と目的関数とが設定された環境影響算出式と原因影響算出式とから、環境影響係数の値と原因影響係数の値とを算出する。
2016125273.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
イベント発生対象に原因イベントが発生した時刻である原因イベント発生時刻と、前記イベント発生対象に結果イベントが発生した時刻である結果イベント発生時刻と、前記イベント発生対象が属する環境が前記イベント発生対象に影響を与え始めた時刻である環境影響時刻とが記述されるイベント情報を記憶する情報記憶部と、
前記環境からの影響である環境影響の飽和係数である環境影響係数の値を算出すための算出式である環境影響算出式を、前記結果イベント発生時刻と前記環境影響時刻とを用いて生成し、前記原因イベントからの影響である原因影響の減衰係数である原因影響係数の値を算出すための算出式である原因影響算出式を、前記原因イベント発生時刻と前記結果イベント発生時刻とを用いて生成する算出式生成部と、
前記環境影響算出式と前記原因影響算出式とに制約条件と目的関数とを設定し、前記制約条件と前記目的関数とが設定された前記環境影響算出式と前記原因影響算出式とから、前記環境影響係数の値と前記原因影響係数の値とを算出する係数値算出部とを有する情報処理装置。
【請求項２】
前記係数値算出部は、
数理計画法により、前記目的関数を最小化する、前記環境影響係数の値と前記原因影響係数の値とを算出する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記情報処理装置は、更に、
前記係数値算出部により前記環境影響係数の値と前記原因影響係数の値とが算出された後に新たな原因イベントが発生した場合に、前記係数値算出部により算出された前記環境影響係数の値を前記環境影響算出式に適用し、前記係数値算出部により算出された前記原因影響係数の値を前記原因影響算出式に適用して、前記新たな原因イベントにより発生する可能性のある結果イベント候補を特定する結果イベント候補算出部を有する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記結果イベント候補算出部は、
前記結果イベント候補の発生確率を算出する請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記結果イベント候補算出部は、
前記結果イベント候補が発生する時期を予測する請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記結果イベント候補算出部は、
複数の結果イベント候補が存在する場合に、結果イベント候補ごとに発生確率を算出し、
算出された発生確率が高い順に前記複数の結果イベント候補を順位付ける請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記算出式生成部は、
前記係数値算出部により前記環境影響係数の値と前記原因影響係数の値とが算出された後に新たな結果イベントが発生した場合に、前記新たな結果イベントの発生時刻を反映させて前記環境影響算出式と前記原因影響算出式とを更新し、
前記係数値算出部は、
前記算出式生成部による更新後の環境影響算出式と更新後の原因影響算出式とに前記制約条件と前記目的関数とを設定し、前記制約条件と前記目的関数とが設定された前記更新後の環境影響算出式と前記更新後の原因影響算出式とから、新たな環境影響係数の値と前記原因影響係数の値とを算出する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記算出式生成部は、
前記環境影響係数である、前記環境影響の強さの基準値の係数である環境影響基準係数の値と、前記環境影響の強さが飽和する速度の係数である環境影響飽和速度係数の値とを算出すための環境影響算出式を、前記結果イベント発生時刻と前記環境影響時刻とを用いて生成し、前記原因影響係数である、前記原因影響の強さの基準値の係数である原因影響基準係数の値と、前記原因影響の強さが減衰する速度の係数である原因影響減衰速度係数の値とを算出すための原因影響算出式を、前記原因イベント発生時刻と前記結果イベント発生時刻とを用いて生成し、
前記係数値算出部は、
前記制約条件と前記目的関数と前記環境影響算出式の前記環境影響時刻と前記結果イベント発生時刻と前記原因影響算出式の前記原因イベント発生時刻と前記結果イベント発生時刻とに基づき、前記環境影響基準係数の値と、前記環境影響飽和速度係数の値と、前記原因影響基準係数の値と、前記原因影響減衰速度係数の値とを算出する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記係数値算出部は、
数理計画法により、前記目的関数の値を最小化する、前記環境影響基準係数の値と前記環境影響飽和速度係数の値と前記原因影響基準係数の値と前記原因影響減衰速度係数の値とを算出する請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記算出式生成部は、
多項式関数と指数関数の組合せにより、前記環境影響算出式と前記原因影響算出式とを生成する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
コンピュータが、イベント発生対象に原因イベントが発生した時刻である原因イベント発生時刻と、前記イベント発生対象に結果イベントが発生した時刻である結果イベント発生時刻と、前記イベント発生対象が属する環境が前記イベント発生対象に影響を与え始めた時刻である環境影響時刻とが記述されるイベント情報を記憶領域から読み出し、
前記コンピュータが、前記環境からの影響である環境影響の飽和係数である環境影響係数の値を算出すための算出式である環境影響算出式を、前記結果イベント発生時刻と前記環境影響時刻とを用いて生成し、前記原因イベントからの影響である原因影響の減衰係数である原因影響係数の値を算出すための算出式である原因影響算出式を、前記原因イベント発生時刻と前記結果イベント発生時刻とを用いて生成し、
前記コンピュータが、前記環境影響算出式と前記原因影響算出式とに制約条件と目的関数とを設定し、前記制約条件と前記目的関数とが設定された前記環境影響算出式と前記原因影響算出式とから、前記環境影響係数の値と前記原因影響係数の値とを算出する情報処理方法。
【請求項１２】
イベント発生対象に原因イベントが発生した時刻である原因イベント発生時刻と、前記イベント発生対象に結果イベントが発生した時刻である結果イベント発生時刻と、前記イベント発生対象が属する環境が前記イベント発生対象に影響を与え始めた時刻である環境影響時刻とが記述されるイベント情報を記憶領域から読み出す情報読み出し処理と、
前記環境からの影響である環境影響の飽和係数である環境影響係数の値を算出すための算出式である環境影響算出式を、前記結果イベント発生時刻と前記環境影響時刻とを用いて生成し、前記原因イベントからの影響である原因影響の減衰係数である原因影響係数の値を算出すための算出式である原因影響算出式を、前記原因イベント発生時刻と前記結果イベント発生時刻とを用いて生成する算出式生成処理と、
前記環境影響算出式と前記原因影響算出式とに制約条件と目的関数とを設定し、前記制約条件と前記目的関数とが設定された前記環境影響算出式と前記原因影響算出式とから、前記環境影響係数の値と前記原因影響係数の値とを算出する係数値算出処理とをコンピュータに実行させる情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、イベント間の因果関係を解析する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
因果関係が想定されるイベントとして、原因イベントと結果イベントが与えられたとき、原因イベントが結果イベントの発生に与える影響を評価し、結果イベントの発生を予測することは、企業活動の分析などで重要な意味を持つ。
例えば、原因イベントとして機器の変調、結果イベントとして機器の故障を考えるとき、事前の変調から、機器の故障が推定できるようであれば、予防的な対策を講じ、突発故障による損失を防ぐことができる。
また、顧客に対するダイレクトメール送付を原因イベント、商品購買を結果イベントとして広告戦略を考える場合、適切な顧客にダイレクトメールを送付し、高い確率で商品購買へ繋げることが求められる。
このため、様々なアプローチにて、原因イベントが結果イベントの発生に与える影響を定量的に評価する取り組みが行われている。【０００３】
特許文献１では、原因イベントと、原因イベントにより派生して発生する隠れたイベントの影響を算出し、結果イベントの発生を予測する方式が開示されている。
特許文献２では、発生したイベントを蓄積しておき、蓄積したイベントから、時間的変化を含む時系列データと、順番の情報であるシーケンスとを抽出し、時間的重要度を考慮して、事例の類似度を計算する方式が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第５４１３２４０号公報
【特許文献２】特開２００２−２０７７５５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１及び特許文献２の方式は、原因イベントからの影響が時間的に変動することを考慮して、結果イベントの発生を予測している。
しかし、実際には、結果イベントの発生には、原因イベントの他に、環境から常時及ぼされる影響が寄与することが想定される。
例えば、保守サービス業務では、保守員に対する教育を原因イベントとみなし、保守員の保守業務の技術力の向上を結果イベントとみなして、教育と教育が及ぼす技術力向上への影響を評価することが行われる。
しかし、保守業務の技術力は、一時的に発生する教育のみからでなく、日頃の保守業務活動を通して徐々に向上することも考慮に入れるべきである。
また、その向上の度合いは、保守対象などの環境によって大きく変動する。【０００６】
一時的に発生する複数の原因イベントからの、時間とともに変化（減衰）する影響と、常時存在する環境から受ける影響の２種類を同時に考慮し、結果イベントの発生確率を評価する方式については、各々の原因イベントからの影響モデルが多岐に渡り、全ての原因イベントを適切にモデル設定することが困難であるため、効率的な方法が提案されてこなかった。【０００７】
本発明は、このような事情に鑑みたものであり、原因イベントからの、時間とともに減衰する影響と、常時存在する環境からの影響とを数値化することを主な目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係る情報処理装置は、
イベント発生対象に原因イベントが発生した時刻である原因イベント発生時刻と、前記イベント発生対象に結果イベントが発生した時刻である結果イベント発生時刻と、前記イベント発生対象が属する環境が前記イベント発生対象に影響を与え始めた時刻である環境影響時刻とが記述されるイベント情報を記憶する情報記憶部と、
前記環境からの影響である環境影響の飽和係数である環境影響係数の値を算出すための算出式である環境影響算出式を、前記結果イベント発生時刻と前記環境影響時刻とを用いて生成し、前記原因イベントからの影響である原因影響の減衰係数である原因影響係数の値を算出すための算出式である原因影響算出式を、前記原因イベント発生時刻と前記結果イベント発生時刻とを用いて生成する算出式生成部と、
前記環境影響算出式と前記原因影響算出式とに制約条件と目的関数とを設定し、前記制約条件と前記目的関数とが設定された前記環境影響算出式と前記原因影響算出式とから、前記環境影響係数の値と前記原因影響係数の値とを算出する係数値算出部とを有する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、原因イベントからの影響である原因影響の減衰係数である原因影響係数の値と、環境からの影響である環境影響の飽和係数である環境影響係数の値とを算出するため、原因イベントからの、時間とともに減衰する影響と、常時存在する環境からの影響とを数値化することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施の形態１に係る情報処理装置の機能モジュール構成例を示す図。
【図２】実施の形態１に係る情報処理装置の動作例を示すフローチャート図。
【図３】実施の形態１に係る原因イベント情報の例を示す図。
【図４】実施の形態１に係る結果イベント情報の例を示す図。
【図５】実施の形態１に係る環境情報の例を示す図。
【図６】実施の形態１に係る原因影響係数情報の例を示す図。
【図７】実施の形態１に係る環境影響係数情報の例を示す図。
【図８】実施の形態１に係る新規原因イベント情報の例を示す図。
【図９】実施の形態１に係る結果イベント候補情報の例を示す図。
【図１０】実施の形態１に係る原因イベント、結果イベント、環境の関係を示す図。
【図１１】実施の形態１に係る結果発生指標の算出例を示す図。
【図１２】実施の形態１に係る結果発生指標の結果イベント発生時の値の例を示す図。
【図１３】実施の形態１に係る結果イベント候補算出部の処理に対応するプログラムコード例を示す図。
【図１４】実施の形態１に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
実施の形態１．
本実施の形態では、一時的に発生する原因イベントからの、時間とともに減衰する影響と、常時存在する環境から受ける影響の２種類を同じ尺度にて同時に考慮し、結果イベントの発生の度合いを推定する構成を説明する。
【００１２】
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１は、本実施の形態に係る情報処理装置１００の機能モジュール構成例を示す。
情報処理装置１００の構成要素の詳細を説明する前に、情報処理装置１００の動作原理を説明する。
【００１３】
情報処理装置１００は、イベント相関推定の定式化を行うことで、原因イベントおよび環境からの結果イベントへの影響の相関推定を行う。
本実施の形態の情報処理装置１００は、原因イベント｛Ｃｉ｝と、結果イベント｛Ｒｉ｝と、イベント発生対象（物、人）｛Ｏｉ｝とを対応付けて管理している。
原因イベントは、例えば、機器の変調であり、結果イベントは、機器の故障であり、イベント発生対象は機器である。
また、本実施の形態では、原因イベント｛Ｃｉ｝および結果イベント｛Ｒｉ｝が、イベント発生対象（物、人）｛Ｏｉ｝ごとの時間軸上に存在するものとする。
原因イベント、結果イベントは、ともにいくつかの種類に分類でき、イベント発生対象は、いくつかの種類の環境｛Ｅｉ｝に属するものとする（図１０）。
【００１４】
イベント発生対象Ｏｉには、基準とする時刻ｔｉが存在するものとする。
環境からの影響（以下、環境からの影響を「環境影響」ともいう）は、基準時刻から累積すると同時に飽和していく。
つまり、環境は時刻ｔｉからイベント発生対象Ｏｉに影響を与え始める（以下、時刻ｔｉを環境影響時刻ともいう）。
環境影響は、Ａｊ（１−ｅｘｐ（−Ｂｊ（ｔｑｉ−ｔｉ））で与えられるものとする。
時刻ｔｑｉは、結果イベントが発生した時刻（以下、時刻ｔｑｉを結果イベント発生時刻ともいう）である。
変数Ａｊは、飽和した環境影響の強さとして、環境影響の最大量（もしくは、最大量に限定せず、ある経過時間を経た時点における影響の量）を示す変数である。
このように、変数Ａｊは、環境影響の強さの基準値の係数であり、環境影響基準係数ともいう。
変数Ｂｊは、飽和する影響の増加速度を示す変数である。
このように、変数Ｂｊは、環境影響の強さが飽和する速度の係数であり、環境影響飽和速度係数ともいう。
また、変数Ａｊ及び変数Ｂｊは、ともに環境影響の飽和係数であり、両者を合わせて環境影響係数ともいう。
そして、上記のＡｊ（１−ｅｘｐ（−Ｂｊ（ｔｑｉ−ｔｉ））は、環境影響係数（変数Ａｊ、変数Ｂｊ）の値を算出するための算出式（飽和関数）であり、環境影響算出式という。
なお、変数Ａｊ及び変数Ｂｊは、環境の種類及び結果イベントの種類の組合せごとに定まる。
【００１５】
原因イベントからの影響（以下、原因イベントからの影響を「原因影響」ともいう）は、時間とともに減衰するものとする。
例えば、原因イベントが発生した原因イベント発生時刻をｔｋｉとしたとき、原因影響は、Ｆｊ  ｅｘｐ（−Ｇｊ（ｔｑｉ−ｔｋｉ））の比率で減少するものとする。
変数Ｆｊは、原因影響が減衰する前の原因影響の強さとして、原因影響の最大量（もしくは、最大量に限定せず、ある経過時間を経た時点における原因影響の量）を示す変数である。
このように、変数Ｆｊは、原因影響の強さの基準値の係数であり、原因影響基準係数ともいう。
変数Ｇｊは、原因影響の減衰時の減少速度を示す変数である。
このように、変数Ｇｊは、原因影響の強さが減衰する速度の係数であり、原因影響減衰速度係数ともいう。
また、変数Ｆｊ及び変数Ｇｊは、ともに原因影響の減衰係数であり、両者を合わせて原因影響係数という。
そして、上記のＦｊ  ｅｘｐ（−Ｇｊ（ｔｑｉ−ｔｋｉ））は、原因影響係数（変数Ｆｊ、変数Ｇｊ）の値を算出するための算出式（収束関数）であり、原因影響算出式という。
なお、変数Ｆｊ及び変数Ｇｊは、原因イベントの種類、結果イベントの種類及びイベント発生対象の所属環境の種類の組合せごとに定まる。
【００１６】
原因影響の減衰を指数関数にてモデル化する例として、例えば学習した内容の忘却に関する「エビングハウスの忘却曲線」と呼ばれる曲線がある。
学習後に忘却が進行する（学習の影響が減衰する）度合いを示すこの曲線も指数関数にて近似される。
参考文献：仁木ら「シナプスの長期記憶を表現する学習神経モデル―Ｈ・ニューロンによる記憶・学習・自己組織化の表現と解析―」，電子情報通信学会論文誌  Ａ，Ｖｏｌ．Ｊ６４−Ａ，Ｎｏ．１１，ｐｐ．９４８−９５５
【００１７】
あるイベント発生対象の結果発生指標Ｐｉは、そのイベント発生対象が受けた過去の原因イベントおよび環境からの影響の累積で定まるものとする。
結果発生指標Ｐｉは、結果イベントの発生確率である。
結果イベントが発生している時点で、結果発生指標Ｐｉは、別途設定される結果発生指標閾値ｈを超過しているものとする。
結果イベントが発生する時刻ｔｑｉにおける定式化した値に注目すると、次のような不等式が得られる。
ｈ≦Ｐｉ＝Ａｊ（１−ｅｘｐ（−Ｂｊ（ｔｑｉ−ｔｉ））＋Σ（Ｆｊ  ｅｘｐ（−Ｇｊ（ｔｑｉ−ｔｋｉ）））          式１
【００１８】
式１において、ｔｑｉの値、ｔｉの値、ｔｋｉの値は既知であり、変数Ａｊ、Ｂｊ、Ｆｊ、Ｇｊが未知数である。
式１は結果イベントごとに得られるため、情報処理装置１００は、結果イベントごとの式１を用いて連立不等式を生成する。
そして、情報処理装置１００は、Ｐｉ−ｈの値（閾値差分）の総和が最小になるように数理計画法を用いて、環境影響係数Ａｊ及びＢｊと原因影響係数Ｆｊ及びＧｊを求める。
数理計画法を解く方式として、準ニュートン法を用いる方式などがある。
参考文献：山下「準ニュートン法の研究とその展望」，オペレーションズ・リサーチ：経営の科学  ５５（４），２４３−２４７，２０１０．
【００１９】
そして、情報処理装置１００は、算出された環境影響係数Ａｊ及びＢｊの値と原因影響係数Ｆｊ及びＧｊの値を上記の式１に適用し、新規原因イベントに対して、結果イベントの発生候補とその結果発生指標Ｐｉを算出する。
【００２０】
次に、本実施の形態に係る情報処理装置１００の機能モジュール構成を説明する。
情報処理装置１００は、情報記憶部１０１、算出式生成部１０２、係数値算出部１０３及び結果イベント候補算出部１０４で構成される。
【００２１】
情報記憶部１０１は、情報を記憶する記憶領域である。
情報記憶部１０１は、原因イベントＤＢ（Ｄａｔａｂａｓｅ）１０１１、結果イベントＤＢ１０１２、環境情報ＤＢ１０１３、新規原因イベントＤＢ１０１４で構成される。
原因イベントＤＢ１０１１は、図３に例示する原因イベント情報を記憶する。
原因イベント情報には、イベント発生対象に原因イベントが発生した時刻である原因イベント発生時刻ｔｋｉが記述される。
原因イベント情報の詳細は、後述する。
結果イベントＤＢ１０１２は、図４に例示する結果イベント情報を記憶する。
結果イベント情報には、イベント発生対象に結果イベントが発生した時刻である結果イベント発生時刻ｔｑｉが記述される。
結果イベント情報の詳細は、後述する。
環境情報ＤＢ１０１３は、図５に例示する環境情報を記憶する。
環境情報には、イベント発生対象が属する環境がイベント発生対象に影響を与え始めた時刻である環境影響時刻ｔｉが記述される。
環境情報の詳細は、後述する。
また、原因イベント情報、結果イベント情報、環境情報は、まとめてイベント情報ともいう。
新規原因イベントＤＢ１０１４は、図８に例示する新規原因イベント情報を記憶する。
新規原因イベント情報には、後述する係数値算出部１０３により環境影響係数Ａｊ及びＢｊの値と原因影響係数Ｆｊ及びＧｊの値とが算出された後に発生した新たな原因イベントが記述される。
新規原因イベント情報の詳細は後述する。
【００２２】
算出式生成部１０２は、多項式関数と指数関数の組合せである環境影響算出式：Ａｊ（１−ｅｘｐ（−Ｂｊ（ｔｑｉ−ｔｉ））と原因影響算出式：（Ｆｊ  ｅｘｐ（−Ｇｊ（ｔｑｉ−ｔｋｉ））とを、原因イベント発生時刻ｔｋｉと結果イベント発生時刻ｔｑｉと環境影響時刻ｔｉを用いて生成する。
より具体的には、算出式生成部１０２は、環境影響定式化部１０２１と原因影響定式化部１０２２から構成され、環境影響定式化部１０２１が環境影響算出式：Ａｊ（１−ｅｘｐ（−Ｂｊ（ｔｑｉ−ｔｉ））を生成し、原因影響定式化部１０２２が原因影響算出式：（Ｆｊ  ｅｘｐ（−Ｇｊ（ｔｑｉ−ｔｋｉ））を生成する。
【００２３】
係数値算出部１０３は、環境影響算出式と原因影響算出式とに制約条件と目的関数とを設定する。
また、係数値算出部１０３は、制約条件と目的関数とが設定された環境影響算出式と原因影響算出式とから、環境影響係数Ａｊ及びＢｊの値と原因影響係数Ｆｊ及びＧｊの値とを算出する。
係数値算出部１０３は、数理計画法により、目的関数を最小化する、環境影響係数Ａｊ及びＢｊの値と原因影響係数Ｆｊ及びＧｊの値とを算出する。
制約条件とは、式１におけるｈ≦Ｐｉである。
つまり、係数値算出部１０３は、環境影響算出式と原因影響算出式とに制約条件を設定して、式１の不等式を生成する。
また、目的関数とは、Ｐｉ−ｈの値（閾値差分）の総和である。
つまり、係数値算出部１０３は、目的関数であるＰｉ−ｈの値（閾値差分）の総和を最小化する。
係数値算出部１０３は、共起関係評価部１０３１及び数理計画法算出部１０３２で構成され、共起関係評価部１０３１が式１の不等式を生成し、目的関数を設定し、数理計画法算出部１０３２が数理計画法の演算を行う。
なお、係数値算出部１０３により算出された環境影響係数Ａｊ及びＢｊの値は、原因影響係数情報３００として結果イベント候補算出部１０４に出力され、係数値算出部１０３により算出された原因影響係数Ｆｊ及びＧｊの値は、環境影響係数情報４００として結果イベント候補算出部１０４に出力される。
【００２４】
結果イベント候補算出部１０４は、係数値算出部１０３により環境影響係数Ａｊ及びＢｊの値と原因影響係数Ｆｊ及びＧｊの値とが算出された後に新たな原因イベントが発生した場合に、環境影響係数Ａｊ及びＢｊの値を環境影響算出式に適用し、原因影響係数Ｆｊ及びＧｊの値を原因影響算出式に適用して、新たな原因イベントにより発生する可能性のある結果イベント候補を特定する。
また、結果イベント候補算出部１０４は、結果イベント候補の結果発生指標Ｐｉ（発生確率）を算出する。
複数の結果イベント候補が存在する場合は、結果イベント候補算出部１０４は、結果イベント候補ごとに結果発生指標Ｐｉを算出し、算出された結果発生指標Ｐｉが高い順に複数の結果イベント候補を順位付ける。
また、結果イベント候補算出部１０４は、結果イベント候補が発生する時期を予測する。
そして、結果イベント候補算出部１０４は、結果イベント候補のリスト、結果イベント候補が発生する時期が示される結果イベント候補情報５００を出力する。
【００２５】
次に、図３の原因イベント情報を説明する。
図３において、原因ＩＤは、発生した原因イベントのＩＤ（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）である。
原因ＩＤは、Ｃｉ（ｉ＝１、２、３・・・）と表記する。
Ｃは、Ｃａｕｓｅの略である。
原因種類ＩＤは、原因イベントの種類のＩＤである。
なお、原因種類ＩＤは、ＣＴｉ（ｉ＝１、２、３・・・）と表記する。
ＣＴは、Ｃａｕｓｅ  Ｔｙｐｅの略である。
発生日時は、原因イベント発生時刻ｔｋｉである。
イベント発生対象ＩＤは、原因イベントが発生したイベント発生対象のＩＤである。
イベント発生対象ＩＤは、Ｏｉ（ｉ＝１、２、３・・・）と表記する。
Ｏは、Ｏｂｊｅｃｔの略である。
【００２６】
次に、図４の原因イベント情報を説明する。
結果ＩＤは、発生した結果イベントのＩＤである。
結果ＩＤは、Ｒｉ（ｉ＝１、２、３・・・）と表記する。
Ｒは、Ｒｅｓｕｌｔの略である。
結果種類ＩＤは、結果イベントの種類のＩＤである。
結果種類ＩＤは、ＲＴｉ（ｉ＝１、２、３・・・）と表記する。
ＲＴは、Ｒｅｓｕｌｔ  Ｔｙｐｅの略である。
発生日時は、結果イベント発生時刻ｔｑｉである。
イベント発生対象ＩＤは、結果イベントが発生したイベント発生対象のＩＤである。
【００２７】
次に、図５の環境情報を説明する。
イベント発生対象ＩＤは、結果イベントが発生したイベント発生対象のＩＤである。
環境種類ＩＤは、結果イベントが発生したイベント発生対象が属する環境の種類のＩＤである。
環境ＩＤは、ＥＴｉ（ｉ＝１、２、３・・・）と表記する。
ＥＴは、Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ  Ｔｙｐｅの略である。
基準日時は、環境影響時刻ｔｉである。
基準日時は、イベント発生対象ごとに設定される。
【００２８】
次に、図８の新規原因イベント情報を説明する。
原因ＩＤは、環境影響係数Ａｊ及びＢｊの値と原因影響係数Ｆｊ及びＧｊの値とが算出された後に発生した原因イベントのＩＤである。
原因種類ＩＤ、発生日時、イベント発生対象ＩＤの意味は、図３に示したものと同じである。
【００２９】
次に、原因影響係数情報３００の例を図６に示す。
変数Ｆｊは、原因影響基準係数である。
変数Ｇｊは、原因影響減衰速度係数である。
原因種類ＩＤは、図３に示したものと同じである。
結果種類ＩＤは、図４に示したものと同じである。
環境種類ＩＤは、図５に示したものと同じである。
【００３０】
次に、環境影響係数情報４００の例を図７に示す。
変数Ａｊは、環境影響基準係数である。
変数Ｂｊは、環境影響飽和速度係数である。
環境種類ＩＤは、図５に示したものと同じである。
結果種類ＩＤは、図４に示したものと同じである。
【００３１】
次に、結果イベント候補情報５００の例を図９に示す。
結果候補番号は、結果イベント候補を識別するための番号である。
結果発生指標は、結果イベントの発生しやすさを数値換算した指標である。
結果発生指標は、値が大きいほど、結果イベントが発生しやすい。
結果発生想定期間開始日時は、結果発生想定期間が開始する日時である。
結果発生想定期間終了日時は、結果発生想定期間が終了する日時である。
結果発生想定期間は、結果イベント候補算出部１０４が、結果発生指標Ｐｉの値が結果発生指標閾値ｈを超え、結果イベントが発生する可能性があると想定する期間である。
【００３２】
＊＊＊動作の説明＊＊＊
本実施の形態に係る情報処理装置１００は、原因イベントの発生を基点として、原因影響係数によって時間とともに減衰する影響を定式化するとともに、環境の種類に応じて常時受ける影響を、環境影響係数によって定まるよう定式化する。
原因影響係数及び環境影響係数が不定である状態から、情報処理装置１００は、結果イベントが発生した時点での結果イベントの発生確率が閾値を超えている比率が最大となるよう、原因影響係数及び環境影響係数を算出する。
原因影響係数が原因イベントと結果イベントとの関連性の強度を示し、環境影響係数が環境と結果イベントとの関連性の強度を示す。
【００３３】
図２は、本実施の形態に係る情報処理装置１００の動作例を示す。
以下、図２を参照して、本実施の形態に係る情報処理装置１００の動作例を説明する。
図２に示す手順は、本願の情報処理方法及び情報処理プログラムの例に相当する。
【００３４】
Ｓ１０１において、環境影響定式化部１０２１が、結果イベントＤＢ１０１２から結果イベント情報の各レコードを読出し、読み出した各レコードに記述されているイベント発生対象ＩＤと同じイベント発生対象ＩＤが含まれる環境情報のレコードを環境情報ＤＢ１０１３から読み出す（情報読出し処理）。
【００３５】
Ｓ１０２において、環境影響定式化部１０２１は、イベント発生対象ＩＤごとに、イベント発生対象ＩＤが共通する結果イベント情報のレコードと環境情報のレコードから、結果イベント発生時刻ｔｑｉ（図４の発生日時）と環境影響時刻ｔｉ（図５の基準日時）とを抽出し、抽出した結果イベント発生時刻ｔｑｉと環境影響時刻ｔｉを用いて、環境影響算出式：Ａｊ（１−ｅｘｐ（−Ｂｊ（ｔｑｉ−ｔｉ））を生成する（算出式生成処理）。
そして、環境影響定式化部１０２１は、生成した環境影響算出式と、環境影響算出式の生成に用いた結果イベント情報のレコードとを原因影響定式化部１０２２に出力する。
【００３６】
次に、原因影響定式化部１０２２は、環境影響定式化部１０２１により環境影響算出式の生成に用いられたイベント発生対象ＩＤが記述されている原因イベント情報のレコードを原因イベントＤＢ１０１１から読み出す（情報読み出し処理）。
また、Ｓ１０３において、原因影響定式化部１０２２は、イベント発生対象ＩＤが共通する原因イベント情報のレコードと結果イベント情報のレコードから、原因イベント発生時刻ｔｋｉ（図３の発生日時）と結果イベント発生時刻ｔｑｉ（図４の発生日時）とを抽出し、抽出した原因イベント発生時刻ｔｋｉと結果イベント発生時刻ｔｑｉを用いて、原因影響算出式：（Ｆｊ  ｅｘｐ（−Ｇｊ（ｔｑｉ−ｔｋｉ））を生成する（算出式生成処理）。
そして、原因影響定式化部１０２２は、環境影響算出式と原因影響算出式とを共起関係評価部１０３１に出力する。
【００３７】
次に、Ｓ１０４において、共起関係評価部１０３１が環境影響係数Ａｊ及びＢｊの値と原因影響係数Ｆｊ及びＧｊの値を算出する（係数値算出処理）。
より具体的には、共起関係評価部１０３１は、共通のイベント発生対象ＩＤに対する環境影響算出式：Ａｊ（１−ｅｘｐ（−Ｂｊ（ｔｑｉ−ｔｉ））と原因影響算出式：（Ｆｊ  ｅｘｐ（−Ｇｊ（ｔｑｉ−ｔｋｉ））とを組み合わせて、上記の式１の不等式を生成し、この不等式を制約条件とし、係数の収束のため、結果発生指標Ｐｉと結果発生指標閾値ｈとの差の結果イベントごと（結果ＩＤごと）の総和を最小とすることを目的関数として解を求める。
結果発生指標閾値ｈは結果発生指標閾値２００として入力される。
解を求めるために、数理計画法算出部１０３２が数理計画法による演算処理を行う。
数理計画法算出部１０３２の数理計画法による演算処理によって、環境影響係数Ａｊ及びＢｊの値と原因影響係数Ｆｊ及びＧｊの値が得られる。
【００３８】
次に、Ｓ１０５において、新たな原因イベントが結果イベント候補算出部１０４に追加された際に、結果イベント候補算出部１０４が、新たな原因イベントにより発生する可能性のある結果イベント候補を出力する。
より具体的には、結果イベント候補算出部１０４は、Ｓ１０３で得られた環境影響係数Ａｊ及びＢｊの値を環境影響算出式：Ａｊ（１−ｅｘｐ（−Ｂｊ（ｔｑｉ−ｔｉ））に代入し、原因影響係数Ｆｊ及びＧｊの値を原因影響算出式：（Ｆｊ  ｅｘｐ（−Ｇｊ（ｔｑｉ−ｔｋｉ））に代入する。
また、結果イベント候補算出部１０４は、新たな原因イベントが発生したイベント発生対象が属する環境の環境影響時刻ｔｉを環境影響算出式：Ａｊ（１−ｅｘｐ（−Ｂｊ（ｔｑｉ−ｔｉ））に代入し、新たな原因イベントの原因イベント発生時刻ｔｋｉを原因影響算出式：（Ｆｊ  ｅｘｐ（−Ｇｊ（ｔｑｉ−ｔｋｉ））に代入する。
新たな原因イベントが発生したイベント発生対象ＩＤに対する結果発生指標Ｐｉを、以下の式２により、結果種類ＩＤ別及び時間別に算出する。
Ｐｉ＝Ａｊ（１−ｅｘｐ（−Ｂｊ（ｔｑｉ−ｔｉ））＋Σ（Ｆｊ  ｅｘｐ（−Ｇｊ（ｔｑｉ−ｔｋｉ）））          式２
ここで、「結果種類ＩＤ別及び時間別に算出する」について説明する。
「結果種類ＩＤ別」については、結果イベント候補算出部１０４が、結果種類ＩＤ｛ＲＴ１，ＲＴ２，…｝の全てのＲＴｉに対して結果発生指標Ｐｉを算出することを意味する。
「時間別に算出する」については、入力として、候補算出最大日時ｔ＿ｍａｘ（例えば１年後）と、候補算出日時間隔ｔ＿ｉｎｔｅｒｖａｌ（例えば１ヶ月）を与える。
時間別の算出では、結果イベント候補算出部１０４は、現在日時ｔ＿ｎｏｗからｔ＿ｉｎｔｅｒｖａｌの定数倍の時間が経過した時点（ｔ＝ｔ＿ｎｏｗ＋ｓ×ｔ＿ｉｎｔｅｒｖａｌ）ごとに、結果発生指標Ｐｉの値を算出する。
ここで、ｓは、１から（ｓ＿ｍａｘ）の範囲の自然数であり、（ｓ＿ｍａｘ）は｛（ｔ＿ｍａｘ−ｔ＿ｎｏｗ）÷ｔ＿ｉｎｔｅｒｖａｌ｝を超えない最大の自然数である。
「結果種類ＩＤ別及び時間別に算出する」は、途中算出結果がｔｅｍｐ＿Ｐｉ［ｅｔ，ｓ］に格納されるとしたとき、図１３の処理を行うことに対応する。
【００３９】
算出した結果発生指標Ｐｉの値が、結果発生指標閾値ｈを超過し、極大値をとった際に、結果イベント候補算出部１０４は、算出した結果発生指標Ｐｉの値を、対応する結果種類ＩＤの結果イベントが発生する度合いとみなす。
結果イベント候補算出部１０４は、全ての結果種類ＩＤについて結果発生指標Ｐｉの値を算出し、結果発生指標Ｐｉが大きい順に結果種類ＩＤを並べたリストを、結果イベント候補情報（図９）として出力する。
【００４０】
また、算出式生成部１０２は、係数値算出部１０３により環境影響係数（Ａｊ、Ｂｊ）の値と原因影響係数（Ｆｊ、Ｇｊ）の値とが算出された後に新たな結果イベントが発生した場合に、新たな結果イベントの発生時刻を反映させて環境影響算出式と原因影響算出式とを更新してもよい。
この場合は、係数値算出部１０３は、算出式生成部１０２による更新後の環境影響算出式と更新後の原因影響算出式とに前述の制約条件と目的関数とを設定し、制約条件と目的関数とが設定された更新後の環境影響算出式と更新後の原因影響算出式とから、新たな環境影響係数（Ａｊ、Ｂｊ）の値と原因影響係数（Ｆｊ、Ｇｊ）の値とを算出する。
【００４１】
図１０は、イベント発生対象ごとに、年月の経過とともに発生する原因イベント、結果イベントを模式的に表す図である。
図１０は、イベント発生対象ＩＤ：Ｏ１のイベント発生対象（以下、イベント発生対象Ｏ１という）が環境種類ＩＤ：ＥＴ１の環境（以下、環境ＥＴ１という）に属していることを示している。
また、イベント発生対象Ｏ１に、時刻ｔｋ１に原因ＩＤ：Ｃ１の原因イベント（以下、原因Ｃ１という）が発生し、時刻ｔｋ２に原因ＩＤ：Ｃ２の原因イベント（以下、原因Ｃ２という）が発生していることを示している。
また、イベント発生対象Ｏ１に、時刻ｔｑ１に結果ＩＤ：Ｒ１の結果イベント（以下、結果Ｒ１という）が発生していることを示している。
原因Ｃ１の原因種類ＩＤはＣＴ１であり、原因Ｃ２の原因種類ＩＤはＣＴ２であり、結果Ｒ１の結果種類ＩＤはＲＴ１である。
また、図１０は、イベント発生対象ＩＤ：Ｏ２のイベント発生対象（以下、イベント発生対象Ｏ２という）が環境ＥＴ１に属していることを示している。
また、イベント発生対象Ｏ２に、時刻ｔｋ３に原因ＩＤ：Ｃ３の原因イベント（以下、原因Ｃ３という）が発生し、時刻ｔｑ２に結果ＩＤ：Ｒ２の結果イベント（以下、結果Ｒ２という）が発生していることを示している。
原因Ｃ３の原因種類ＩＤはＣＴ１であり、結果Ｒ２の結果種類ＩＤはＲＴ１である。
また、図１０は、イベント発生対象ＩＤ：Ｏ３のイベント発生対象（以下、イベント発生対象Ｏ３という）が環境種類ＩＤ：ＥＴ２の環境に属していることを示している。
また、イベント発生対象Ｏ３に、時刻ｔｋ４に原因ＩＤ：Ｃ４の原因イベント（以下、原因Ｃ４という）が発生していることを示している。
原因Ｃ４の原因種類ＩＤはＣＴ２である。
【００４２】
図１１は、イベント発生対象Ｏ１に対する以下の２種類の影響（（１）、（２））から、結果発生指標Ｐ１を算出することを模式的に表す図である。
（１）原因Ｃ１及び原因Ｃ２からの影響
（２）イベント発生対象Ｏ１が属する環境ＥＴ１からの影響
図１１のグラフ１１０１は、原因Ｃ１からの影響の減衰曲線を模式的に表している。
また、図１１のグラフ１１０２は、原因Ｃ２からの影響の減衰曲線を模式的に表している。
また、図１１のグラフ１１０３は、環境ＥＴ１からの影響の飽和曲線を模式的に表している。
また、図１１のグラフ１１０４は、結果発生指標Ｐ１の時間推移を模式的に表しており、グラフ１１０１、グラフ１１０２、グラフ１１０３の重ね合わせにより得られる。
つまり、結果発生指標Ｐ１は、原因Ｃ１からの影響と、原因Ｃ２からの影響と、環境ＥＴ１からの影響の集約結果である。
結果発生指標Ｐ１の値は、以下の式で与えられる。
Ｐ１（ｔ）＝Ａ１（１−ｅｘｐ（−Ｂ１（ｔ−ｔ１）））＋Ｆ１ｅｘｐ（−Ｇ１（ｔ−ｔｋ１））＋Ｆ２ｅｘｐ（−Ｇ２（ｔ−ｔｋ２））
なお、この段階ではＦ１，Ｇ１，Ｆ２，Ｇ２，Ａ１，Ｂ１の値は未定であるが、理解の容易化のため、図１１ではＦ１，Ｇ１，Ｆ２，Ｇ２，Ａ１，Ｂ１に仮の値を用いてグラフ１１０１、グラフ１１０２、グラフ１１０３、グラフ１１０４を図示している。
また、図１１では、参考のために、図１２における評価で使用する結果発生指標閾値ｈも併記している。
【００４３】
図１２は、結果Ｒ１が発生した時点での結果発生指標Ｐ１の値と結果発生指標閾値ｈとの関係、結果Ｒ２が発生した時点での結果発生指標Ｐ２の値と結果発生指標閾値ｈとの関係を模式的に表す図である。
図１２においてグラフ１２０１は、結果発生指標Ｐ２の時間推移を示しており、図１１で説明したグラフ１１０４と同様のグラフである。
係数値算出部１０３は、ｈ≦Ｐｉとなり、かつＰｉ−ｈの値の総和（全てのイベント発生対象に渡る総和）が最小となるように、不確定の係数Ｆ１，Ｇ１，Ｆ２，Ｇ２，Ａ１，Ｂ１の値を求める。
図１２において、ｔ＝ｔｑ１の時のＰ１、およびｔ＝ｔｑ２の時のＰ２は以下で与えられる。
Ｐ１＝Ａ１（１−ｅｘｐ（−Ｂ１（ｔｑ１−ｔ１）））＋Ｆ１ｅｘｐ（−Ｇ１（ｔｑ１−ｔｋ１））＋Ｆ２ｅｘｐ（−Ｇ２（ｔｑ１−ｔｋ２））
Ｐ２＝Ａ１（１−ｅｘｐ（−Ｂ１（ｔｑ２−ｔ２）））＋Ｆ１ｅｘｐ（−Ｇ１（ｔｑ２−ｔｋ３））
本例では、環境ＥＴ１に属するイベント発生対象は、イベント発生対象Ｏ１とイベント発生対象Ｏ２のみなので、係数値算出部１０３は、ｈ≦Ｐ１、ｈ≦Ｐ２かつ（Ｐ１−ｈ）＋（Ｐ２−ｈ）の値が最小となるように、係数値算出部１０３が、係数Ｆ１，Ｇ１，Ｆ２，Ｇ２，Ａ１，Ｂ１の値を求める（ｔ１，ｔｑ１，ｔｑ２，ｔｋ１，ｔｋ２，ｔｋ３，ｈは既知）。
【００４４】
図１０に示すように、イベント発生対象Ｏ１とイベント発生対象Ｏ２は、環境種類が共通しており、また、結果イベントの結果種類が共通しており、一部の原因イベント（Ｃ１、Ｃ３）の原因種類が共通している。
このように、複数のイベント発生対象間で、環境種類が共通し、結果イベントの結果種類が共通し、少なくとも一部の原因イベントの原因種類が共通する場合は、係数値算出部１０３は、複数のイベント発生対象の算出式を上記のように統合して演算を行う。
【００４５】
次に、図３〜図９に示す具体値を用いて、本実施の形態に係る係数値算出部１０３及び結果イベント候補算出部１０４の動作例を説明する。
なお、説明の簡明化のため、図３、図４、図５、図８、図９の日時は、日までの表記としている。
【００４６】
係数値算出部１０３は、日時差を日数換算にて評価する。
また、ここでは、係数値算出部１０３は、ｈ＝１と設定する。
ｔ＝ｔｑ１の時のＰ１、およびｔ＝ｔｑ２の時のＰ２は以下で与えられる。
Ｐ１＝Ａ１（１−ｅｘｐ（−Ｂ１（ｔｑ１−ｔ１）））＋Ｆ１ｅｘｐ（−Ｇ１（ｔｑ１−ｔｋ１））＋Ｆ２ｅｘｐ（−Ｇ２（ｔｑ１−ｔｋ２））
Ｐ２＝Ａ１（１−ｅｘｐ（−Ｂ１（ｔｑ２−ｔ２）））＋Ｆ１ｅｘｐ（−Ｇ１（ｔｑ２−ｔｋ３））
ｔｑ１−ｔ１＝７０、ｔｑ１−ｔｋ１＝６０、ｔｑ１−ｔｋ２＝４０、ｔｑ２−ｔ２＝８０、ｔｑ２−ｔｋ３＝６５
であるため、既知の値を代入すると以下の通りとなる。
Ｐ１＝Ａ１（１−ｅｘｐ（−７０Ｂ１））＋Ｆ１ｅｘｐ（−６０Ｇ１）＋Ｆ２ｅｘｐ（−４０Ｇ２）
Ｐ２＝Ａ１（１−ｅｘｐ（−８０Ｂ１））＋Ｆ１ｅｘｐ（−６５Ｇ１）
上記から、係数値算出部１０３は、ｈ＝１≦Ｐかつｈ＝１≦Ｐ２となる範囲で、（Ｐ１−ｈ）＋（Ｐ２−ｈ）＝Ｐ１＋Ｐ２−２を最小とするパラメータＡ１，Ｂ１，Ｆ１，Ｆ２，Ｇ１，Ｇ２の値を算出する。
なお、Ａ１，Ｂ１，Ｆ１，Ｆ２，Ｇ１，Ｇ２の算出結果は、図６及び図７に示すとおりである。
【００４７】
結果イベント候補算出部１０４は、算出された係数Ａ１，Ｂ１，Ｆ１，Ｆ２，Ｇ１，Ｇ２の値を元に、新たなイベント発生対象Ｏ１０に対する、新たな原因イベントＣ１１１、Ｃ１１２に対する結果発生指標Ｐ３の数式を求める。
結果イベント候補算出部１０４は、結果発生指標Ｐ３の数式を、結果種類ＩＤごとに求める（ここではＲＴ１のみを記す）。
Ｐ３（ｔ）＝Ａ１（１−ｅｘｐ（−Ｂ１（ｔ−ｔ３）））＋Ｆ１ｅｘｐ（−Ｇ１（ｔ−ｔｋ１１１））＋Ｆ２ｅｘｐ（−Ｇ２（ｔ−ｔｋ１１２））
＝１−ｅｘｐ（−０．０３０５（ｔ−ｔ３）））＋ｅｘｐ（−０．０３７７（ｔ−ｔｋ１１１））＋ｅｘｐ（−４．３４（ｔ−ｔｋ１１２））
なお、ｔ’＝ｔ−ｔ３とすると、ｔ−ｔｋ１１１＝ｔ’−４５、ｔ−ｔｋ１１１＝ｔ’−８５である。
結果イベント候補算出部１０４は、このＰ３（ｔ）が極大値をとるｔを求める。
ｔ’＝４５のときにＰ３は極大値１．７２をとる。
ｔ’に対応する日付は２０１５／０５／１７である。
図９に示すように、結果イベント候補算出部１０４は、結果発生指標Ｐ３の値が結果発生指標閾値ｈを超え、結果イベントが発生する可能性があると判定する想定期間を、結果発生想定期間開始日時及び結果発生想定期間開始日時終了日時として結果イベント候補情報５００に含める。
上記のＰ３（ｔ）が結果発生指標閾値ｈを超える範囲は、４５≦ｔ’≦２３５であり、対応する日付は２０１５／０５／１６〜２０１５／１１／２２である。
以上より、図９に示す結果イベント候補情報５００が出力される。
【００４８】
＊＊＊効果の説明＊＊＊
以上のように、本実施の形態に係る情報処理装置１００は、原因イベントの発生を基点とし、時間とともに減衰する影響を原因影響係数によって定式化し、更に、環境から常時受ける影響を環境影響係数によって定式化する。
そして、情報処理装置１００は、それぞれの係数が不定である状態から、結果イベントが発生した時点での結果発生指標が閾値を超えている比率が最大となるよう、各係数を算出する。
原因影響係数が、原因イベントと結果イベントの関連性の強度を意味し、環境影響係数が、環境と結果イベントの関連性の強度を意味する。
【００４９】
本実施の形態によれば、原因影響係数の値と、環境影響係数の値とを算出するため、原因イベントからの、時間とともに減衰する影響と、常時存在する環境からの影響とを数値化することができる。
このため、原因イベントからの影響と、環境からの影響とを考慮して、結果イベントの発生確率を評価することができる。
【００５０】
例としてあげた、保守サービス業務における保守員の教育と技術力の向上を評価する事例では、次のような効果が上げられる。
教育による影響と外環境による影響を、原因影響係数と環境影響係数という同じ尺度指標で比較可能とすることにより、複数の教育を行うべきか、環境整備を行うべきかの判断を同じ基準で定量的に比較可能となる。
このため、コストなどの他の定量的パラメータと合わせて考慮した総合的判断が容易に可能となる。
教育の長期的計画立案においても、品質を維持して、教育コストを最小化することが可能になる。
また、教育や環境整備の技術力向上に与える影響が大きい順に施策に優先度を設定して、限られたリソースの中で優先度順に施策を実施することで、現実の制約条件の範囲内にて効率的な技術向上を実現することができる。
【００５１】
＊＊＊ハードウェア構成の説明＊＊＊
最後に、情報処理装置１００のハードウェア構成例を図１４を参照して説明する。
情報処理装置１００はコンピュータである。
情報処理装置１００は、プロセッサ９０１、補助記憶装置９０２、メモリ９０３、通信装置９０４、入力インタフェース９０５、ディスプレイインタフェース９０６といったハードウェアを備える。
プロセッサ９０１は、信号線９１０を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。
入力インタフェース９０５は、入力装置９０７に接続されている。
ディスプレイインタフェース９０６は、ディスプレイ９０８に接続されている。
【００５２】
プロセッサ９０１は、プロセッシングを行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。
プロセッサ９０１は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）である。
補助記憶装置９０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）である。
メモリ９０３は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）である。
図１に示す情報記憶部１０１は、補助記憶装置９０２及びメモリ９０３の少なくともいずれかである。
通信装置９０４は、データを受信するレシーバー９０４１及びデータを送信するトランスミッター９０４２を含む。
通信装置９０４は、例えば、通信チップ又はＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  Ｃａｒｄ）である。
入力インタフェース９０５は、入力装置９０７のケーブル９１１が接続されるポートである。
入力インタフェース９０５は、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）端子である。
ディスプレイインタフェース９０６は、ディスプレイ９０８のケーブル９１２が接続されるポートである。
ディスプレイインタフェース９０６は、例えば、ＵＳＢ端子又はＨＤＭＩ（登録商標）（Ｈｉｇｈ  Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）端子である。
入力装置９０７は、例えば、マウス、キーボード又はタッチパネルである。
ディスプレイ９０８は、例えば、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）である。
【００５３】
補助記憶装置９０２には、図１に示す算出式生成部１０２、係数値算出部１０３、結果イベント候補算出部１０４（以下、算出式生成部１０２、係数値算出部１０３、結果イベント候補算出部１０４をまとめて「部」と表記する）の機能を実現するプログラムが記憶されている。
このプログラムは、メモリ９０３にロードされ、プロセッサ９０１に読み込まれ、プロセッサ９０１によって実行される。
更に、補助記憶装置９０２には、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）も記憶されている。
そして、ＯＳの少なくとも一部がメモリ９０３にロードされ、プロセッサ９０１はＯＳを実行しながら、「部」の機能を実現するプログラムを実行する。
図１４では、１つのプロセッサ９０１が図示されているが、情報処理装置１００が複数のプロセッサ９０１を備えていてもよい。
そして、複数のプロセッサ９０１が「部」の機能を実現するプログラムを連携して実行してもよい。
また、「部」の処理の結果を示す情報やデータや信号値や変数値が、メモリ９０３、補助記憶装置９０２、又は、プロセッサ９０１内のレジスタ又はキャッシュメモリに記憶される。
【００５４】
「部」を「サーキットリー」で提供してもよい。
また、「部」を「回路」又は「工程」又は「手順」又は「処理」に読み替えてもよい。
「回路」及び「サーキットリー」は、プロセッサ９０１だけでなく、ロジックＩＣ又はＧＡ（Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）又はＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）又はＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）といった他の種類の処理回路をも包含する概念である。
【符号の説明】
【００５５】
１００  情報処理装置、１０１  情報記憶部、１０２  算出式生成部、１０３  係数値算出部、１０４  結果イベント候補算出部、２００  結果発生指標閾値、３００  原因影響係数情報、４００  環境影響係数情報、５００  結果イベント候補情報、１０１１  原因イベントＤＢ、１０１２  結果イベントＤＢ、１０１３  環境情報ＤＢ、１０１４  新規原因イベントＤＢ、１０２１  環境影響定式化部、１０２２  原因影響定式化部、１０３１  共起関係評価部、１０３２  数理計画法算出部。
【図１】
2016125273.tif 000003
【図２】
2016125273.tif 000004
【図３】
2016125273.tif 000005
【図４】
2016125273.tif 000006
【図５】
2016125273.tif 000007
【図６】
2016125273.tif 000008
【図７】
2016125273.tif 000009
【図８】
2016125273.tif 000010
【図９】
2016125273.tif 000011
【図１０】
2016125273.tif 000012
【図１１】
2016125273.tif 000013
【図１２】
2016125273.tif 000014
【図１３】
2016125273.tif 000015
【図１４】
2016125273.tif 000016
【国際調査報告】
2016125273.tif 000017
2016125273.tif 000018