(57)【要約】【課題】診断モデルに含まれるはずの証拠情報間の関係性を表現し、診断システムの柔軟性を持たせ、診断精度を向上させることができる故障診断システム及び故障診断プログラムを得ること。【解決手段】複数のＰＷＢＡをベイジアンネットワークに基づいてモデル化し、複数のＰＷＢＡノードを生成する。また、複数のＰＷＢＡ（故障診断対象）を各々関連付けて接続し、出力された複数の証拠情報によって故障を判定し、ベイジアンネットワークに基づいてモデル化し、証拠情報レベル（１）ノード８７０及び証拠情報レベル（２）ノード８８０を生成する。そして、生成された複数の証拠情報を相互に連携し、ベイジアンネットワークに基づいてモデル化して証拠情報連携ノード８９０を生成し、証拠情報連携ノード８９０により証拠情報を類推し、明らかになれば証拠情報連携ノード８９０が示す良否の判定バランスを各々変更して故障しているＰＷＢＡを特定する。【選択図】図８
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
機能的に必要な資源として存在する複数の原資源であるハードウェア又はソフトウェアの少なくとも一方をモデル化して、ノードを生成するノード生成手段と、
故障診断対象となる前記複数のノードをそれぞれ関連付けて接続し、前記複数のノードで表現されているシステムから出力された履歴情報によって故障を判定する故障判定手段と、
前記故障判定手段による判定結果から取得され、前記原資源であるハードウェア又はソフトウェアの少なくとも一方とは異なり、実体が存在しない証拠情報資源をモデル化して、仮想ノードを生成する仮想ノード生成手段と、
前記複数の仮想ノードを相互に連携し、モデル化して、連携ノードを生成する連携ノード生成手段と、
前記連携ノードにより仮想ノードの証拠情報を類推する類推手段と、
前記類推手段による類推で証拠情報が明らかになった前記複数の仮想ノードと、前記連携ノードの双方が示す少なくとも良否の判定バランスをそれぞれ変更することによって、故障しているノードを特定する特定手段と、
を有する故障診断システム。
【請求項２】
前記請求項１に記載の故障診断システムが、ベイジアンネットワークに基づく故障診断プログラムによって実行され、前記複数の仮想ノード及び前記連携ノードが、前記故障診断プログラム実行時に故障を特定する単位となることを特徴とする故障診断システム。
【請求項３】
機能的に必要な資源として存在する複数の原資源であるハードウェア又はソフトウェアの少なくとも一方をモデル化して、ノードを生成するノード生成工程と、
故障診断対象となる前記複数のノードをそれぞれ関連付けて接続し、前記複数のノードで表現されているシステムから出力された履歴情報によって故障を判定する故障判定工程と、
前記故障判定工程による判定結果から取得され、前記原資源であるハードウェア又はソフトウェアの少なくとも一方とは異なり、実体が存在しない証拠情報資源をモデル化して、仮想ノードを生成する仮想ノード生成工程と、
前記複数の仮想ノードを相互に連携し、モデル化して、連携ノードを生成する連携ノード生成工程と、
前記連携ノードにより仮想ノードの証拠情報を類推する類推工程と、
前記類推工程による類推で証拠情報が明らかになった前記複数の仮想ノードと、前記連携ノードの双方が示す少なくとも良否の判定バランスをそれぞれ変更することによって、故障しているノードを特定する特定工程と、
を有する故障診断プログラム。
【請求項４】
前記請求項３に記載の故障診断プログラムが、ベイジアンネットワークに基づく故障診断プログラムによって実行され、前記複数の仮想ノード及び前記連携ノードが、前記故障診断プログラム実行時に故障を特定する単位となることを特徴とする故障診断プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、故障診断システム及び故障診断プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、パーソナルコンピュータ、複写機、スキャナ、プリンタ並びにこれらが複合された複合機等の電子機器には、性能、機能の向上に伴い、様々な用途のアナログ及びデジタルの電子回路がプリント基板（以下、ＰＷＢＡ（Ｐｒｉｎｔｅｄ  Ｗｉｒｉｎｇ  Ｂｏａｒｄ  Ａｓｓｅｍｂｌｙ）と呼ぶ）の形で取り付けられてきている。ＰＷＢＡは、一連の機能を実現するために、様々な形でケーブル等の配線を介して互いに接続され、信号のやり取り等が実行されている。このようなＰＷＢＡが搭載される機器が使用される環境は、オフィス内や家屋内が主としてあるが、それ以外の過酷な環境下で使用される場合もあり、非常に多岐にわたっている。
【０００３】
そのため、それぞれの状況下で様々な異常が発生し、これらの異常、故障の修復には多大な労力を要している。また、何らかの異常が発生する頻度も低くはなく、異常が発生した場合には、工数及びコスト等の面からも早急な対応が必要である。
【０００４】
ところで、管理可能なネットワークにおける事前対策オンライン診断を提供することを目的とし、アラーム及び因果ネットワークに基づいて誤動作の確率の少なくとも１つを更新し、アラームの診断を更新された確率に応答して提示することが提案されている（特許文献１参照）。
【０００５】
また、診断エンジンが、機器に故障が発生した場合、機器の識別情報及び故障モードに基づいて故障診断データベースを参照し、運用実績に基づいて経年変化以外の故障をも解析することが提案されている（特許文献２参照）。
【０００６】
さらに、ウェブシステム等の複数のコンピュータが相互に関連しつつ、活動するシステムを監視し、異常をオンラインで検出するもので、特徴ベクトルを確率モデルにより監視することで異常状態への遷移を検出することが提案されている（特許文献３参照）。
【特許文献１】特開２００３−０３２２５３号公報
【特許文献２】特開２００５−１８２４６５号公報
【特許文献３】特開２００５−２１６０６６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１から特許文献３では、本来、診断モデルに含まれるはずの証拠情報間の関係性を表現しきれておらず、診断システムの柔軟性（例えば、故障の対処時間や工数の節約、顧客にかかる負担の軽減、及び故障診断の容易さ等）を欠き、診断精度を向上させることができないという問題がある。
【０００８】
本発明は上記事実を考慮し、本来、診断モデルに含まれるはずの証拠情報間の関係性を表現し、診断システムの柔軟性を持たせ、診断精度を向上させることができる故障診断システム及び故障診断プログラムを得ることが目的である。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
請求項１に記載の発明は、機能的に必要な資源として存在する複数の原資源であるハードウェア又はソフトウェアの少なくとも一方をモデル化して、ノードを生成するノード生成手段と、故障診断対象となる前記複数のノードをそれぞれ関連付けて接続し、前記複数のノードで表現されているシステムから出力された履歴情報によって故障を判定する故障判定手段と、前記故障判定手段による判定結果から取得され、前記原資源であるハードウェア又はソフトウェアの少なくとも一方とは異なり、実体が存在しない証拠情報資源をモデル化して、仮想ノードを生成する仮想ノード生成手段と、前記複数の仮想ノードを相互に連携し、モデル化して、連携ノードを生成する連携ノード生成手段と、前記連携ノードにより仮想ノードの証拠情報を類推する類推手段と、前記類推手段による類推で証拠情報が明らかになった前記複数の仮想ノードと、前記連携ノードの双方が示す少なくとも良否の判定バランスをそれぞれ変更することによって、故障しているノードを特定する特定手段とを有することを特徴とする。
【００１０】
請求項１に記載の発明によれば、ノード生成手段により、機能的に必要な資源として存在する複数の原資源であるハードウェア又はソフトウェアの少なくとも一方をモデル化して、ノードを生成する。なお、原資源は、ハードウェア又はソフトウェアの一方、あるいは双方を含み、特に、ソフトウェアは複数のハードウェアに関与する場合も含む。また、故障判定手段により、故障診断対象となる前記複数のノードをそれぞれ関連付けて接続し、前記複数のノードから出力された履歴情報によって故障を判定する。さらに、仮想ノード生成手段によって前記故障判定手段による判定結果から取得され、前記原資源とは異なり、実体が存在しない証拠情報資源をモデル化して、仮想ノードを生成する。そして、連携ノード生成手段が、前記複数の仮想ノードを相互に連携し、モデル化して、連携ノードを生成する。そこで、類推手段は、前記連携ノードにより仮想ノードの証拠情報を類推し、特定手段が、前記類推手段による類推で証拠情報が明らかになった前記複数の仮想ノードと、前記連携ノードの双方が示す少なくとも良否の判定バランスをそれぞれ変更することによって、故障しているノードを特定する。
【００１１】
従って、診断モデルに含まれるはずの証拠情報間の関係性を表現し、診断システムの柔軟性、例えば、故障の対処時間や工数の節約、顧客にかかる負担の軽減、及び故障診断の容易さ等を持たせ、診断精度を向上させることができる。
【００１２】
請求項２に記載の発明は、前記請求項１に記載の故障診断システムが、ベイジアンネットワークに基づく故障診断プログラムによって実行され、前記複数の仮想ノード及び前記連携ノードが、前記故障診断プログラム実行時に故障を特定する単位となることを特徴とする。
【００１３】
請求項２に記載の発明によれば、ベイジアンネットワークに基づく故障診断プログラムによって前記連携ノードを生成させることにより、証拠情報を類推させて、診断モデルに含まれるはずの証拠情報間の関係性を表現し、故障診断システムの柔軟性を持たせ、故障診断の診断精度を向上させることができる。
【００１４】
請求項３に記載の発明は、機能的に必要な資源として存在する複数の原資源であるハードウェア又はソフトウェアの少なくとも一方をモデル化して、ノードを生成するノード生成工程と、故障診断対象となる前記複数のノードをそれぞれ関連付けて接続し、前記複数のノードで表現されているシステムから出力された履歴情報によって故障を判定する故障判定工程と、前記故障判定工程による判定結果から取得され、前記原資源であるハードウェア又はソフトウェアの少なくとも一方とは異なり、実体が存在しない証拠情報資源をモデル化して、仮想ノードを生成する仮想ノード生成工程と、前記複数の仮想ノードを相互に連携し、モデル化して、連携ノードを生成する連携ノード生成工程と、前記連携ノードにより仮想ノードの証拠情報を類推する類推工程と、前記類推工程による類推で証拠情報が明らかになった前記複数の仮想ノードと、前記連携ノードの双方が示す少なくとも良否の判定バランスをそれぞれ変更することによって、故障しているノードを特定する特定工程と、を有することを特徴とする。
【００１５】
請求項３に記載の発明によれば、ノード生成工程により、機能的に必要な資源として存在する複数の原資源であるハードウェア又はソフトウェアの少なくとも一方をモデル化して、ノードを生成する。なお、原資源は、ハードウェア又はソフトウェアの一方、あるいは双方を含み、特に、ソフトウェアは複数のハードウェアに関与する場合も含む。また、故障判定工程により、故障診断対象となる前記複数のノードをそれぞれ関連付けて接続し、前記複数のノードから出力された履歴情報によって故障を判定する。さらに、仮想ノード生成工程によって前記故障判定工程による判定結果から取得され、前記原資源とは異なり、実体が存在しない証拠情報資源をモデル化して、仮想ノードを生成する。そして、連携ノード生成工程が、前記複数の仮想ノードを相互に連携し、モデル化して、連携ノードを生成する。そこで、類推工程は、前記連携ノードにより仮想ノードの証拠情報を類推し、特定工程が、前記類推工程による類推で証拠情報が明らかになった前記複数の仮想ノードと、前記連携ノードの双方が示す少なくとも良否の判定バランスをそれぞれ変更することによって、故障しているノードを特定する。
【００１６】
従って、診断モデルに含まれるはずの証拠情報間の関係性を表現し、診断システムの柔軟性、例えば、故障の対処時間や工数の節約、顧客にかかる負担の軽減、及び故障診断の容易さ等を持たせ、診断精度を向上させることができる。
【００１７】
請求項４に記載の発明は、前記請求項３に記載の故障診断プログラムが、ベイジアンネットワークに基づく故障診断プログラムによって実行され、前記複数の仮想ノード及び前記連携ノードが、前記故障診断プログラム実行時に故障を特定する単位となることを特徴とする。
【００１８】
請求項４に記載の発明によれば、ベイジアンネットワークに基づく故障診断プログラムによって前記連携ノードを生成させることにより、証拠情報を類推させて、診断モデルに含まれるはずの証拠情報間の関係性を表現し、故障診断プログラムの柔軟性を持たせ、故障診断の診断精度を向上させることができる。
【００１９】
なお、本発明において、「ノード」と称したものは、前記「連携ノード」及び前記「仮想ノード」とは異なり、実体を意味するノードである。よって、以下、この実体を持つ「ノード」を前記「連携ノード」及び前記「仮想ノード」と区別するために「実体ノード」と言う。
【発明の効果】
【００２０】
以上説明したように本発明によれば、本来、診断モデルに含まれるはずの証拠情報間の関係性を表現し、診断システムの柔軟性を持たせ、診断精度を向上させることができる故障診断システム及び故障診断プログラムを得ることができるという効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
（第１の実施の形態）
図１は、第１の実施の形態に係る故障診断を適用するためのネットワークとそれに接続される機器についての全体構成１００を示している概略図である。
【００２２】
全体構成１００は、デスクトップパソコン１１０、ノートパソコン１２０、及び機器１３０ａ、１３０ｂ（例えば、プリンタ、複写機、複合機等の画像形成装置）で構成されている。
【００２３】
デスクトップパソコン１１０は、第１の通信回線１４０を介し、機器１３０ａ及び機器１３０ｂと接続されている。また、ノートパソコン１２０も機器１３０ａと第２の通信回線１５０で接続されている。
【００２４】
図１では、デスクトップパソコン１１０やノートパソコン１２０により機器１３０ａ、１３０ｂの診断（特に故障診断）を行う。あるいは、第１の通信回線１４０を介して機器１３０ａ、１３０ｂの診断を行う。
【００２５】
なお、第１の通信回線１４０及び第２の通信回線１５０は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ：構内通信網）やＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ：広域通信網）のようなネットワークが構築された回線網（例えば、インターネット回線網等）を用いてもよい。また、第１の通信回線１４０及び第２の通信回線１５０は、有線や無線での通信用の回線網であってもよい。
【００２６】
図２は、図１の機器１３０ａ、１３０ｂの制御を司るＰＷＢＡの構成の簡易的なブロック図２００である。
【００２７】
簡易的なブロック図２００は、ＰＷＢＡ（Ａ）２０２、ＰＷＢＡ（Ｂ）２０４、ＰＷＢＡ（Ｃ）２０６、ＰＷＢＡ（Ｄ）２０８、及びＰＷＢＡ（Ｅ）２１０（総称してＰＷＢＡと呼ぶ）で構成されている。なお、これらのＰＷＢＡは物理的な実体であるので、以下、第１の実施の形態、第２の実施の形態、及び第３の実施の形態においては、「原資源」と称する。また、例えば、「原資源」はハードウェア又はソフトウェアの一方、あるいは双方を含み、特に、ソフトウェアは複数のハードウェアに関与する場合も含む。
【００２８】
ＰＷＢＡ（Ａ）２０２はＰＷＢＡ（Ｃ）２０６に向かって接続され、ＰＷＢＡ（Ｅ）２１０はＰＷＢＡ（Ｃ）２０６及びＰＷＢＡ（Ｄ）２０８に向かって接続されており、ＰＷＢＡ（Ｃ）２０６はＰＷＢＡ（Ｄ）２０８に向かって接続され、ＰＷＢＡ（Ｄ）２０８はＰＷＢＡ（Ｂ）２０４に向かって接続されている。
【００２９】
なお、上記の接続関係は図２の点線で示した矢印の接続関係を示しており、通常、ＰＷＢＡ（Ａ）２０２はＰＷＢＡ（Ｃ）２０６と接続され、ＰＷＢＡ（Ｃ）２０６はＰＷＢＡ（Ｄ）２０８及びＰＷＢＡ（Ｅ）２１０と接続され、ＰＷＢＡ（Ｄ）２０８はＰＷＢＡ（Ｅ）２１０及びＰＷＢＡ（Ｂ）２０４に接続されている。
【００３０】
上記の図２の点線で示した矢印の接続関係に示すように、各ＰＷＢＡ間が接続されているため、故障情報（証拠情報とも呼ぶ）として一般的に出力される情報コード（出力情報とも呼ぶ）であるＦａｉｌＣｏｄｅ（１）２１２及びＦａｉｌＣｏｄｅ（２）２１４がＰＷＢＡ（Ｂ）２０４から出力される。
【００３１】
なお、ＦａｉｌＣｏｄｅ（１）２１２及びＦａｉｌＣｏｄｅ（２）２１４は簡易的に故障状況をコード形式（例えば、ＣＳＶ形式のようなデータをカンマ区切りで区切って並べたファイル形式）でユーザーインターフェイス（Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅであり、以下、ＵＩと呼ぶ）画面等に出力し、ユーザーや診断対応者に状態を知らせるために予め機器内部に搭載されることが多い。また、これとは別に、故障診断対象を一部分に絞り検査するための検査プログラムや、複数の制御領域がかかわるものの特定の機能のみの状態を知ることができるＬｏｇ（ログ）等も故障情報である証拠情報として扱うことで診断に寄与させる。
【００３２】
例えば、Ｌｏｇはコンピュータなどの機器の利用状況やデータ通信の記録のことであり、履歴情報とも呼ぶ。また、Ｌｏｇは、一般的なＬｏｇ、プログラムによって機器の局部を検査した結果である局部検査Ｌｏｇ、プログラムによって機器上を動作しているソフトウェアを検査した結果であるソフトウェア（Ｓｏｆｔｗａｒｅ）検査Ｌｏｇ等も含む。そして、出力される結果があればどのような形態のもの（例えば、フリーズやハングアップという現象も含む）でも証拠情報して扱うこともできる。
【００３３】
図３は、図２を基にして因果ネットワークであるベイジアンネットワークにより故障箇所の推論を行う際のベイジアンネットワークのモデル３００であり、それぞれの符号の下２桁は図２の各ＰＷＢＡに対応している。
【００３４】
ベイジアンネットワーク（Ｂａｙｅｓｉａｎ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）とは、因果関係が複雑な問題領域を表すため、条件付き確率分布を関連づけられた複数の変数（ノード）間の因果関係を、有向エッジ（ノード間の接続）を示すアーク（図中の矢印）で順次結線し、グラフ構造を持つネットワークとして表現し、ノード間の依存関係を有向グラフにより表したものである。即ち、ベイジアンネットワークとは、確率理論を使用して問題領域をモデル化するものである。アークと呼ばれる矢印は、因果関係を示し、矢印の方向に原因から結果へと結ばれている。各ノードは、親ノード（矢印の基端側）が所定の確率の際に、子ノード（矢印の先端側）に発生する状態の確率を表す条件確率テーブルを備えている。
【００３５】
モデル３００は、ＰＷＢＡ（Ａ）ノード３０２、ＰＷＢＡ（Ｂ）ノード３０４、ＰＷＢＡ（Ｃ）ノード３０６、ＰＷＢＡ（Ｄ）ノード３０８、及びＰＷＢＡノード（Ｅ）３１０（総称してＰＷＢＡノードと称する）を含んで構成されている。なお、ＰＷＢＡノードは実体ノードである。
【００３６】
また、モデル３００は、ＦａｉｌＣｏｄｅ（１)ノード３１２及びＦａｉｌＣｏｄｅ（２)ノード３１４、証拠情報（Ｌ１）ノード３１６、証拠情報（Ｌ２）ノード３１８、及び証拠情報（Ｌ３）ノード３２０、証拠情報連携（Ｌ１）ノード３２２及び証拠情報連携（Ｌ２）ノード３２４も含んで構成されている。
【００３７】
ＰＷＢＡ（Ａ）ノード３０２はＰＷＢＡ（Ｃ）ノード３０６及び証拠情報（Ｌ１）ノード３１６に向かってアークによって接続され、ＰＷＢＡ（Ｅ）ノード３１０はＰＷＢＡ（Ｃ）ノード３０６、ＰＷＢＡ（Ｄ）ノード３０８、及び証拠情報（Ｌ３）ノード３２０に向かってアークによって接続されている。また、ＰＷＢＡ（Ｃ）ノード３０６はＰＷＢＡ（Ｄ）ノード３０８、ＦａｉｌＣｏｄｅ（１）ノード３１２、証拠情報（Ｌ１）ノード３１６、及び証拠情報（Ｌ２）ノード３１８に向かってアークによって接続されている。さらに、ＰＷＢＡ（Ｄ）ノード３０８はＰＷＢＡ（Ｂ）ノード３０４、証拠情報（Ｌ２）ノード３１８、及び証拠情報（Ｌ３）ノード３２０に向かってアークによって接続され、ＰＷＢＡ（Ｂ）ノード３０４はＦａｉｌＣｏｄｅ（１）ノード３１２、ＦａｉｌＣｏｄｅ（２）ノード３１４、証拠情報（Ｌ１）ノード３１６、及び証拠情報（Ｌ２）ノード３１８に向かってアークによって接続されている。また、ＦａｉｌＣｏｄｅ（１）ノード３１２は証拠情報連携（Ｌ１）ノード３２２及び証拠情報連携（Ｌ２）ノード３２４に向かってアークによって接続され、ＦａｉｌＣｏｄｅ（２）ノード３１４は証拠情報連携（Ｌ２）ノード３２４に向かってアークによって接続されている。さらに、証拠情報（Ｌ１）ノード３１６は証拠情報連携（Ｌ２）ノード３２４に向かってアークによって接続され、証拠情報（Ｌ２）ノード３１８及び証拠情報（Ｌ３）ノード３２０は証拠情報連携（Ｌ１）ノード３２２に向かってアークによって接続されている。
【００３８】
なお、例えば、接続関係では、ベイジアンネットワークによる言い方によれば、ＰＷＢＡ（Ａ）ノード３０２は親ノードであり、ＰＷＢＡ（Ｃ）ノード３０６及び証拠情報（Ｌ１）ノード３１６である２つの子ノードに向かって接続されていると言うこともできる。また、図３のＰＷＢＡノードの接続関係は、図２のＰＷＢＡノードの接続関係を踏襲して接続されており、故障検査プログラム又は故障検査レベルなどによっても接続関係が決定される。
【００３９】
ＰＷＢＡ（Ａ）ノード３０２、ＰＷＢＡ（Ｂ）ノード３０４、ＰＷＢＡ（Ｃ）ノード３０６、ＰＷＢＡ（Ｄ）ノード３０８、及びＰＷＢＡノード（Ｅ）３１０は、ＰＷＢＡを示すノードである。
【００４０】
また、ＦａｉｌＣｏｄｅ（１）ノード３１２及びＦａｉｌＣｏｄｅ（２）ノード３１４はフェイルコード（Ｆａｉｌ  Ｃｏｄｅ）を示すノードである。
【００４１】
さらに、証拠情報（Ｌ１）ノード３１６、証拠情報（Ｌ２）ノード３１８、及び証拠情報（Ｌ３）ノード３２０は、検査プログラムやログに基づいた故障状況の結果を表す証拠情報ノードを示すノードである。
【００４２】
そして、証拠情報連携（Ｌ１）ノード３２２及び証拠情報連携（Ｌ２）ノード３２４は、証拠情報ノードを基にして、それぞれの情報の連携を仮想的に行い、不明な情報を類推し、シミュレーションをして故障診断を行うためのノードである。
【００４３】
なお、ＰＷＢＡ（Ａ）ノード３０２、ＰＷＢＡ（Ｂ）ノード３０４、ＰＷＢＡ（Ｃ）ノード３０６、ＰＷＢＡ（Ｄ）ノード３０８、及びＰＷＢＡノード（Ｅ）３１０は、複数の原資源をベイジアンネットワークに基づいて物理的な実体をモデル化した実体ノードである。また、証拠情報（Ｌ１）ノード３１６、証拠情報（Ｌ２）ノード３１８、及び証拠情報（Ｌ３）ノード３２０は、実体ノードから出力された履歴情報によって故障を判定した結果から取得され、原資源とは異なり、実体が存在しない証拠情報資源をモデル化し、仮想ノードとしたものである。さらに、証拠情報連携（Ｌ１）ノード３２２及び証拠情報連携（Ｌ２）ノード３２４は、証拠情報（Ｌ１）ノード３１６、証拠情報（Ｌ２）ノード３１８、及び証拠情報（Ｌ３）ノード３２０をそれぞれ相互に連携し、モデル化して連携ノードとして生成されたものである。
【００４４】
以上、説明したように第１の実施の形態では、連携ノードを生成することによって証拠情報やＦａｉｌＣｏｄｅ等の情報から精度よく故障対象の故障箇所を特定することができる。
（第２の実施の形態）
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。なお、この第２の実施の形態において、前記第１の実施の形態と同一構成の記載（特に図1）については、同一の符号を付して、その構成の説明を省略する。
【００４５】
図４は、第２の実施の形態に係り、ベイジアンネットワークの証拠情報として複数のＰＷＢＡが接続して構成される制御システムの一部分を検査する検査プログラムの例を図表化したものである（図表４００）である。
【００４６】
図表４００には、検査レベルが３段階に分けられ（検査レベル（１）、検査レベル（２）、及び検査レベル（３））、それぞれの検査レベルの意味と検査を行うモードや検査項目例などを示されている。
【００４７】
詳細に説明すると、検査レベル（１）では、起動動作を妨げないように基本機能のみの検査を行う。検査モードとしては、起動モードの際に行い、毎回起動時に実施される。検査項目は、マザーボード（Ｍｏｔｈｅｒ  Ｂｏａｒｄであり、以下、ＭＢと呼ぶ）、中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔであり、以下、ＣＰＵと呼ぶ）、特定用途用集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔであり、以下、ＡＳＩＣと呼ぶ）、ＭＢ周辺通信部分、メモリモジュール（Ｍｅｍｏｒｙ  Ｍｏｄｕｌｅ：メモリボードや拡張メモリとも呼ばれる）、ネットワークアダプタ（ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  Ｃａｒｄ）やＬＡＮボード、又はＬＡＮカードとも呼ばれる）、排熱用の送風機の状態、及びバイオス（Ｂａｓｉｃ  Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ  Ｓｙｓｔｅｍの略で、コンピュータに接続された周辺機器を制御するプログラム群のことであり、以下、ＢＩＯＳと呼ぶ）の状態のそれぞれが動作するか否かの動作状態のみを検査する。
【００４８】
また、検査レベル（２）では、切り離し可能な独立したデバイス（コンピュータ内部の装置や周辺機器）に対して検査を行うもので、特定の部位に特化して実施することもある。検査モードとしては、通常動作モードの際に行い、マシンの設置時やオプションの追加時などに実施される。検査項目は、ＭＢ、ＣＰＵ、ＡＳＩＣ、ＭＢ周辺通信部分、メモリモジュール、ネットワークアダプタ、画像入力装置の機能、及びファクシミリの機能のそれぞれの主要機能の動作の状態をレベル（１）よりも深く詳細に検査する。
【００４９】
さらに、検査レベル（３）では、検査レベル（２）に加えて、搭載されたＡＳＩＣやメモリモジュール等の機能が集約している部分も含めた全体の検査を行う。検査モードとしては、診断専用モードの際に行い、不具合が発生したときに実施される。検査項目は、ＭＢ、ＣＰＵ、ＡＳＩＣ、ＭＢ周辺通信部分、メモリモジュール、ネットワークアダプタ、ハードディスクドライブの機能、及び画像入力装置の機能のそれぞれの全機能の詳細な動作状態を検査レベル（２）よりも深く詳細に検査する。
【００５０】
なお、例えば、物理的な場所を見る場合は領域と言い、同じ領域を検査する上で、簡単なものか、複雑なものか、総合的なものかであることを検査レベル（１）、（２）、（３）としてもよい。また、例えば、ある領域を検査する上でのＬｏｇ及びＦａｉｌＣｏｄｅが揃い、局部検査の結果（局部検査Ｌｏｇ）が出力されたという形式で検査レベル（１）、（２）、（３）としてもよい。さらに、物理的な場所（ハードウェア）を検査する場合だけでなく、Ｌｏｇの内容にもよるが動作させているソフトウェア（ソフトウェアを検査する領域）を検査する場合にも同様なことが言える。
【００５１】
図５は、図４に示された検査プログラムが適用されるＰＷＢＡ接続構成５００と、ＭＢ周辺通信検査項目について検査した場合の各検査レベル（検査レベル（１）、検査レベル（２）、検査レベル（３））において、実際に検査が適用される範囲の例を示している。
【００５２】
ＰＷＢＡ接続構成５００は、ＰＷＢＡ（Ａ）５０２、ＰＷＢＡ（Ｂ）５０４、ＰＷＢＡ（Ｃ）５０６、ＰＷＢＡ（Ｄ）５０８、ＰＷＢＡ（Ｐ）５１０、ＰＷＢＡ（Ｑ）５１２を含んで構成されている。なお、図２と同様に、これらの複数のＰＷＢＡは物理的な実体であるので原資源と呼ばれる。
【００５３】
ＰＷＢＡ（Ａ）５０２はＰＷＢＡ（Ｂ）５０４と接続され、ＰＷＢＡ（Ｂ）５０４はＰＷＢＡ（Ｃ）５０６、ＰＷＢＡ（Ｐ）５１０、及びＰＷＢＡ（Ｑ）５１２と接続され、ＰＷＢＡ（Ｃ）５０６はＰＷＢＡ（Ｄ）５０８と接続されている。
【００５４】
また、ＰＷＢＡ接続構成５００のＭＢ周辺通信検査項目について検査した場合の各検査レベルにおいて、実際に検査が適用される範囲は、図示されているように検査レベル（１）の検査範囲５３０、検査レベル（２）の検査範囲５４０、及び検査レベル（３）の検査範囲５５０である。
【００５５】
図５の場合、検査する項目は、ＰＷＢＡ（Ｂ）５０４及びＰＷＢＡ（Ｃ）５０６の２つのＰＷＢＡが１０ビットのインターフェイスを介して行う通信の検査が検査レベルに応じて行われる。検査レベル（１）の範囲５３０では、ＰＷＢＡ（Ｂ）５０４、ＰＷＢＡ（Ｃ）５０６、及びＰＷＢＡ（Ｄ）５０８の３つのＰＷＢＡとＰＷＢＡ間の通信１０ビット中の主要となる２ビットの検査を実施する。検査レベル（２）の範囲５４０では、ＰＷＢＡ（Ａ）５０２、ＰＷＢＡ（Ｂ）５０４、及びＰＷＢＡ（Ｃ）５０６の３つのＰＷＢＡとＰＷＢＡ間の通信１０ビット中、通信と制御の信号の４ビットの検査を実施する。検査レベル（３）の範囲５５０では、ＰＷＢＡ（Ａ）５０２、ＰＷＢＡ（Ｂ）５０４、ＰＷＢＡ（Ｃ）５０６、ＰＷＢＡ（Ｐ）５１０、ＰＷＢＡ（Ｑ）５１２の５つのＰＷＢＡとＰＷＢＡ間の通信１０ビット中、通信、制御信号、データ線の８ビットの検査を実施する。
【００５６】
なお、１つの検査項目について、各検査レベル（図４の検査レベル（１）、検査レベル（２）、検査レベル（３）参照）毎に実際の検査領域に差異が存在するのは、検査を行うモード、及びの詳細度（通信ビット数、ＰＷＢＡ上の素子数、機能等）毎の検査方法に差異があるためである。
【００５７】
図６は、図５に基づいてベイジアンネットワークにより故障箇所の推論を行う際のベイジアンネットワークの故障診断モデル６００であり、それぞれの符号の下２桁は図５の各ＰＷＢＡに対応している。
【００５８】
故障診断モデル６００は、ＰＷＢＡ（Ａ）ノード６０２、ＰＷＢＡ（Ｂ）ノード６０４、ＰＷＢＡ（Ｃ）ノード６０６、ＰＷＢＡ（Ｄ）ノード６０８、ＰＷＢＡ（Ｐ）ノード６１０、ＰＷＢＡ（Ｑ）ノード６１２、証拠情報レベル（１）ノード６１４、証拠情報レベル（２）ノード６１６、証拠情報レベル（３）ノード６１８、証拠情報連携ノード６２０を含んで構成されている。
【００５９】
ＰＷＢＡ（Ｐ）ノード６１０はＰＷＢＡ（Ｂ）ノード６０４及び証拠情報レベル（３）ノード６１８に向かってアークによって接続され、ＰＷＢＡ（Ｑ）ノード６１２もＰＷＢＡ（Ｂ）ノード６０４及び証拠情報レベル（３）ノード６１８に向かってアークによって接続されている。また、ＰＷＢＡ（Ｄ）ノード６０８はＰＷＢＡ（Ｃ）ノード６０６及び証拠情報レベル（１）ノード６１４に向かってアークによって接続され、ＰＷＢＡ（Ｃ）ノード６０６はＰＷＢＡ（Ｂ）６０４、証拠情報レベル（１）ノード６１４、証拠情報レベル（２）ノード６１６、及び証拠情報レベル（３）ノード６１８に向かってアークによって接続されている。さらに、ＰＷＢＡ（Ｂ）ノード６０４はＰＷＢＡ（Ａ）６０２、証拠情報レベル（１）ノード６１４、証拠情報レベル（２）ノード６１６、及び証拠情報レベル（３）ノード６１８に向かってアークによって接続されている。また、ＰＷＢＡ（Ａ）ノード６０２は証拠情報レベル（２）ノード６１６、及び証拠情報レベル（３）ノード６１８に向かってアークによって接続され、証拠情報レベル（１）ノード６１４、証拠情報レベル（２）ノード６１６、及び証拠情報レベル（３）ノード６１８は証拠情報連携ノード６２０に向かってアークによって接続されている。
【００６０】
以下、第２の実施の形態の作用を説明する。
【００６１】
６つのＰＷＢＡ（ＰＷＢＡ（Ａ）、ＰＷＢＡ（Ｂ）、ＰＷＢＡ（Ｃ）、ＰＷＢＡ（Ｄ）、ＰＷＢＡ（Ｐ）、ＰＷＢＡ（Ｑ））は実際の接続構成（図５参照）を踏襲して上記のように因果性がリンク付けして表現されているおり、証拠情報は各検査結果から、実際に検査が行われるＰＷＢＡに対してリンク付けされる。
【００６２】
なお、例えば、機器が節電モードに入って復帰するときにどの検査レベルまで検査させるか、どの検査レベルまでの情報を得られるか等の状況がどのくらいの故障情報としてのデータの深さ（又は質）を持っているかを、検査レベル（１）、（２）、（３）を基にモデル化された証拠情報レベル（１）ノード６１４、証拠情報レベル（２）ノード６１６、及び証拠情報レベル（３）ノード６１８等がそれぞれ表現している。それらの証拠情報レベル（１）ノード６１４、証拠情報レベル（２）ノード６１６、及び証拠情報レベル（３）ノード６１８等の証拠情報がどこまで揃ったか、それらの証拠情報に対し、どのように取り扱うかということも考慮する必要がある。
【００６３】
また、例えば、１つのＡＳＩＣは簡易的に検査するが、１０以上のＡＳＩＣが１つのマザーボード等のＰＷＢＡに搭載されていた場合は、通常、１つか２つを適当に選択して検査するが、全部のＡＳＩＣを検査することを行うこともある。または、簡単な故障診断である場合には、ある基板上のＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ：集積回路）を故障診断するにも単にもう１つ主となるＰＷＢＡから直接信号のやり取りを行う。しかし、全体の動作に関する故障診断を行う場合には、他のＰＷＢＡとの連携するような場合もあるので、故障診断の細かさによって、かかる時間及び検査範囲も変化する。
【００６４】
従って、診断モデルに含まれるはずの証拠情報間の関係性を表現し、診断システムの柔軟性、例えば、故障の対処時間や工数の節約、顧客にかかる負担の軽減、及び故障診断の容易さ等を持たせ、診断精度を向上させることができる。
（第３の実施の形態）
次に、本発明の第３の実施の形態について説明する。なお、この第３の実施の形態において、前記第１の実施の形態及び前記第２の実施の形態と同一構成の記載（特に図1）については、同一の符号を付して、その構成の説明を省略する。
【００６５】
以下、第３の実施の形態の作用を具体的に複数のＰＷＢＡ７００を構築した上でのシミュレーション結果に基づき説明する。
【００６６】
図７に示される如く、複数のＰＷＢＡ７００は、ＰＷＢＡ（Ａ）７１０、ＰＷＢＡ（Ｂ）７２０、ＰＷＢＡ（Ｃ）７３０、ＰＷＢＡ（Ｄ）７４０、ＰＷＢＡ（Ｐ）７５０、ＰＷＢＡ（Ｑ）７６０を含んで構成されている。
【００６７】
ＰＷＢＡ（Ａ）７１０はＰＷＢＡ（Ｂ）７２０と接続され、ＰＷＢＡ（Ｄ）７４０はＰＷＢＡ（Ｃ）７３０と接続され、ＰＷＢＡ（Ｃ）７３０はＰＷＢＡ（Ｂ）７２０と接続され、ＰＷＢＡ（Ｐ）７５０及びＰＷＢＡ（Ｑ）７６０はＰＷＢＡ（Ｂ）７２０と接続されている。
【００６８】
また、複数のＰＷＢＡ７００の検査項目について検査した場合の各検査レベルにおいて、実際に検査が適用される範囲は、図示されているように検査レベル（１）の検査範囲７７０及び検査レベル（２）の検査範囲７８０である。
【００６９】
そこで、ＰＷＢＡ（Ｂ）７２０の状態の検査を検査レベル（１）及び検査レベル（２）という形で行うが、これらの検査レベル（１）及び検査レベル（２）は実質的に、図４の説明で検査のモード等によって異なる。
【００７０】
詳細には、検査レベル（１）では、検査レベル（１）の検査範囲７７０で示されているようにＰＷＢＡ（Ｂ）７２０の検査に対してＰＷＢＡ（Ａ）７１０、ＰＷＢＡ（Ｐ）７５０、及びＰＷＢＡ（Ｑ）７６０の動作を必要とすることから、実質、ＰＷＢＡ（Ａ）７１０、ＰＷＢＡ（Ｂ）７２０、ＰＷＢＡ（Ｐ）７５０、及びＰＷＢＡ（Ｑ）７６０の状態が検査結果に含まれる。一方、検査レベル（２）では、同様の状況により、検査レベル（２）の検査範囲７８０で示されているようにＰＷＢＡ（Ｂ）７２０の検査に対してＰＷＢＡ（Ｃ）７３０の動作を必要とすることから、実質、ＰＷＢＡ（Ｂ）７２０及びＰＷＢＡ（Ｃ）７３０の状態が検査結果に含まれる。
【００７１】
図８は、図７に基づくベイジアンネットワーク８００であり、それぞれの符号の下２桁は図７の各ＰＷＢＡに対応している。ベイジアンネットワーク８００は、ＰＷＢＡ（Ａ）ノード８１０、ＰＷＢＡ（Ｂ）ノード８２０、ＰＷＢＡ（Ｃ）ノード８３０、ＰＷＢＡ（Ｄ）ノード８４０、ＰＷＢＡ（Ｐ）ノード８５０、ＰＷＢＡ（Ｑ）ノード８６０、証拠情報レベル（１）ノード８７０、証拠情報レベル（２）ノード８８０、及び証拠情報連携ノード８９０を含んで構成されている。
【００７２】
ＰＷＢＡ（Ｐ）ノード８５０はＰＷＢＡ（Ｂ）ノード８２０及び証拠情報レベル（１）８７０に向かってアークによって接続され、ＰＷＢＡ（Ｑ）ノード８６０はＰＷＢＡ（Ｂ）ノード８２０及び証拠情報レベル（１）８７０に向かってアークによって接続されている。また、ＰＷＢＡ（Ｄ）ノード８４０はＰＷＢＡ（Ｃ）ノード８３０に向かってアークによって接続され、ＰＷＢＡ（Ｃ）ノード８３０はＰＷＢＡ（Ｂ）ノード８２０及び証拠情報レベル（２）ノード８８０に向かってアークによって接続されている。さらに、ＰＷＢＡ（Ｂ）はＰＷＢＡ（Ａ）ノード８１０及び証拠情報レベル（２）ノード８８０に向かってアークによって接続され、ＰＷＢＡ（Ａ）は証拠情報レベル（１）ノード８８０に向かってアークによって接続され、証拠情報レベル（１）ノード８７０及び証拠情報レベル（２）ノード８８０は証拠情報連携８９０に向かってアークによって接続されている。
【００７３】
以下、第３の実施の形態の作用を説明する。
【００７４】
ここで、各検査レベル（検査レベル（１）及び検査レベル（２））は証拠情報レベルとして証拠情報レベル（１）ノード８７０及び証拠情報レベル（２）ノード８８０で表現している。
【００７５】
また、証拠情報として扱っている２つの証拠情報レベルノード（証拠情報レベル（１）ノード８７０及び証拠情報レベル（２）ノード８８０）を親ノードとして、その親ノードの子ノードである証拠情報連携ノード８９０を有している。
【００７６】
なお、以上の故障診断に係る検査レベル（１）、（２）、（３）では、検査の仕方が違う。しかし、検査レベル（１）、（２）、（３）が図４に示されている検査ではあるが、故障を検査する対象のＰＷＢＡ等のハードウェアの組み合わせを変えて同じ共通項を持った違う検査を行ってもよい。例えば、検査レベル（１）でＰＷＢＡ（Ｂ）、ＰＷＢＡ（Ｃ）、及びＰＷＢＡ（Ｄ）を検査し、検査レベル（２）でＰＷＢＡ（Ａ）、ＰＷＢＡ（Ｂ）、及びＰＷＢＡ（Ｃ）を検査し、検査レベル（３）でＰＷＢＡ（Ｂ）、ＰＷＢＡ（Ｃ）、ＰＷＢＡ（Ｄ）、及びＰＷＢＡ（Ｑ）を検査するといったようなことである。
【００７７】
図９〜図１２は、ベイジアンネットワーク設計用ソフトにより、図８のベイジアンネットワーク８００を用いた結果を示している。
（第１の結果）
まず、初期の情報のみで複数のＰＷＢＡの故障検査を行った結果を図９の第１の結果９００に示す。図７に示す複数のＰＷＢＡ７００の構成において故障を診断したい場合、２つのレベルの検査（検査レベル（１）及び検査レベル（２））を行うことは時間的、工数的には労力を有することから検査レベル（１）の検査のみが実施される。
【００７８】
このとき（初期）のＰＷＢＡ（Ｂ）ノード８２０の故障確率であるＮＧ（ＮＯ  ＧＯＯＤ）の確率は図に示されているように１．１８％である。
【００７９】
次に、検査レベル（１）の結果を反映させて、証拠情報レベル（１）ノード８７０の状態を決定する（以下、ノードの状態を決定することをアクティブ化すると言う）。アクティブ化は詳細情報の結果が具体的にそのノードに当てはめられるということも意味する。詳細には、ＮＧの確率を１００％にするということがアクティブ化するということである。証拠情報レベル（１）ノード８７０をアクティブ化した結果は図１０に示されている。
（第２の結果）
図１０は、図８のベイジアンネットワーク８００を用い、証拠情報レベル（１）ノード８７０（図１０の二重枠Ａ参照）をアクティブ化した結果を実際にシミュレーションした第２の結果１０００を示している。
【００８０】
その結果を参照すると、ＰＷＢＡ（Ｂ）ノード８２０のＮＧの確率は１７．２％と変化する。
【００８１】
次に、上記と同様に、証拠情報連携ノード８９０の状態をアクティブ化してＮＧの確率を１００％とすると図１１のような結果が示される。
（第３の結果）
図１１は、図８のベイジアンネットワーク８００を用い、証拠情報レベル（１）ノード８７０（図１０及び図１１の二重枠Ａ参照）及び証拠情報連携ノード８９０（図１１の二重枠Ｂ参照）をアクティブ化した結果を実際にシミュレーションした第３の結果１１００を示している。
【００８２】
ここで、図１１に示すように証拠情報連携ノード８９０に注目すると、証拠情報の結果が揃っていない場合、証拠情報連携ノード８９０をアクティブ化することにより、故障の傾向が明確になる。
【００８３】
図１０において、証拠情報レベル（１）ノード８７０をアクティブ化することにより、検査レベル（１）の結果が故障であるＮＧと判定された場合、図１１にあるように証拠情報連携ノード８９０をＮＧにアクティブ化すると、ＰＷＢＡ（Ｂ）ノード８２０のＮＧの確率は３４．１％に上昇する。しかしながら、証拠情報連携ノード８９０を正常であるＯＫにアクティブ化すると、図示はしていないが、ＰＷＢＡ（Ｂ）ノード８２０のＮＧの確率は８．９１％に下降する。このことは、検査レベル（１）と検査レベル（２）の共通項目であるＰＷＢＡ（Ｂ）ノード８２０の故障傾向を示している。
【００８４】
すなわち、検査レベル（１）で結果がＮＧとなった場合に、ＰＷＢＡ（Ｂ）ノード８２０がＮＧになる可能性が１７．２％から３４．１％と変化することにより、従来のように単に検査レベル（１）の結果が１７．２％としてのみの数値ではなく、証拠情報の構成、この場合は検査レベル（１）及び検査レベル（２）の２つの証拠情報の関係を利用することにより、類推することができる。
【００８５】
一方、例えば、ＰＷＢＡ（Ｐ）の状態に着目すれば、検査レベル（１）の結果に基づいて１３．２％のＮＧの確率となった（図１０参照）が、証拠情報連携ノード８９０をＮＧとすることにより、ＮＧの確率は１２％と下方に修正される。しかしながら、図示はしていないが、証拠情報連携ノード８９０をＯＫとすることにより、ＮＧの確率は１５．２％となって、上方に修正される。
【００８６】
従って、証拠情報連携ノード８９０を操作することによって（今回の場合はＮＧかＯＫだけに操作することによって）、機器の故障を検出する確率の確実性の精度を高めることができる。詳細には、因果関係が成立した段階で、どの機器のノードが故障しているかを限られた証拠情報（例えば、図１０、図１１、図１２の証拠情報レベル（１）ノード８７０及び証拠情報レベル（２）ノード８８０）の中の全ての情報から証拠情報連携ノード８９０を操作することによって、不明確な証拠情報を類推して機器の故障を検出する確率の確実度の精度を向上させることができるとも言うことができる。
（第４の結果）
図１２は、図８のベイジアンネットワーク８００を用い、証拠情報レベル（１）ノード８７０（図１０、図１１、及び図１２の二重枠Ａ参照）、証拠情報連携ノード８９０（図１０及び図１１の二重枠Ｂ参照）、及び証拠情報レベル（２）ノード８８０（図１２の二重枠Ｃ参照）をアクティブ化した結果を実際にシミュレーションした第４の結果１２００を示している。
【００８７】
表１に、証拠情報レベル（１）ノード８７０、証拠情報連携ノード８９０、証拠情報レベル（２）ノード８９０を非アクティブ状態（アクティブにしていない状態）から順にＮＧにしていった場合のＮＧの確率を示す。
【００８８】
【表１】
2008293128.tif 000003
従って、証拠情報間（証拠情報レベル（１）ノード８７０及び証拠情報レベル（２）ノード８８０の間）の関係を明示した証拠情報連携ノード８９０を用意し、証拠情報間に階層性を持たせたベイジアンネットワークを構成し、証拠情報連携ノード８９０を操作することにより、その場ですぐに知ることができる証拠情報のみから故障の傾向を知ることができるため、時間や工数を節約しながら、故障確率の精度を上げることができる。
【００８９】
さらに、複数用意された証拠情報のうち、ある部分が欠けていたとしても、その欠けた部分が、予め設定された情報であるデフォルトの情報を持っており、そのデフォルト情報に基づき、具体的にはどのような状況であるかという特定の方向に向かって想定され、診断したい状況がどちらの方向を向いているかを予測することができる。
【００９０】
また、このような状況は、機器を起動してすぐに故障が発生した場合に、詳細な診断に時間をかけずに機器の故障状況を把握できる。あるいは、起動から長時間が経過した後、機器の故障が発生して、改めて再起動する手間を省いて故障可能性の傾向を把握したい場合等、多岐に渡って有効な手段となることができる。
【００９１】
なお、図５及び図６の形態では、あるＰＷＢＡ間（ＰＷＢＡ（Ｂ）５５０とＰＷＢＡ（Ｃ）５６０の間）の通信状態、第３の実施の形態では、あるＰＷＢＡ（ＰＷＢＡ（Ｂ）７２０）の状態を診断する例を挙げて説明したが、本願発明はそれらのためだけにあるわけではなく、多くの場面で使うことができる。例えば、ＰＷＢＡに搭載されるＡＳＩＣやＣＰＵといったＩＣ単位での診断、診断対象をソフトウェアアプリケーションに適用した診断、ハードディスクドライブ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）やＤＩＭＭモジュール（Ｄｕａｌ  Ｉｎｌｉｎｅ  Ｍｅｍｏｒｙ  Ｍｏｄｕｌｅ）等マザーボード上に特化した診断、バージョン情報に関する診断、ネットワークを介して複数のＰＷＢＡ群で構成されるシステムにも同様の考え方が適用できる。
【００９２】
また、第３の実施の形態では、証拠情報連携ノード８９０の親ノードとなる証拠情報ノード（証拠情報レベル（１）ノード８７０及び証拠情報レベル（２）ノード８８０）は、局部の検査結果を基としていたが、実際には、温度や湿度といった環境情報、機器に用意されている故障コード情報等、故障の原因となりうるあらゆる証拠情報が適用される。
【００９３】
さらに、各証拠情報ノードはＯＫとＮＧの２つだけの状態遷移を有するが、実際に取りうる状態の例は条件付でいくつかに分類することも可能である。
【００９４】
また、第３の実施の形態では、簡単に説明するために１つの証拠情報連携ノード８９０という形式で表現し、説明したが、故障診断モデルに表現される証拠情報の内容によって、複数の証拠情報連携ノードが存在することもできる。
【００９５】
さらに、複数の証拠情報連携ノードがある場合を含め、１つの証拠情報連携ノードを親ノードとして、残った証拠情報連携ノードを子ノードとして適用することができる。なお、この場合、証拠情報連携ノードは他に証拠情報ノードを親ノードとすることもできる。そして、複数の証拠情報連携ノードを親ノードとしてから１つの証拠情報連携ノードを子ノードとすることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００９６】
【図１】第１の実施の形態に係る故障診断を適用するためのネットワークとそれに接続される機器についての全体構成を示している概略図である。
【図２】図１の機器の制御を司るＰＷＢＡの構成の簡易的なブロック図である。
【図３】図２を基にして因果ネットワークであるベイジアンネットワークにより故障箇所の推論を行う際のモデル図である。
【図４】第２の実施の形態に係り、故障診断を適用するための複数のＰＷＢＡが接続して構成される制御システムの一部分を検査する検査プログラムの例を示す図表である。
【図５】図４に示された検査プログラムが適用されるＰＷＢＡ接続構成図である。
【図６】図５に基づいてベイジアンネットワークにより故障箇所の推論を行う際の故障診断モデル図である。
【図７】第３の実施の形態に係り、複数のＰＷＢＡに基づくシミュレーションの構成図である。
【図８】図７に基づくベイジアンネットワーク構成図である。
【図９】図８に基づく第１の結果を示す説明図である。
【図１０】図８に基づく第２の結果を示す説明図である。
【図１１】図８に基づく第３の結果を示す説明図である。
【図１２】図８に基づく第４の結果を示す説明図である。
【符号の説明】
【００９７】
２１０、５４０    ＰＷＢＡ（Ａ）（原資源）
２２０、５５０    ＰＷＢＡ（Ｂ）（原資源）
２３０、５６０    ＰＷＢＡ（Ｃ）（原資源）
２４０、５７０    ＰＷＢＡ（Ｄ）（原資源）
２５０    ＰＷＢＡ（Ｅ）（原資源）
３０２、６０２、７１０、８１０    ＰＷＢＡ（Ａ）ノード（実体ノード）
３０４、６０４、７２０、８２０    ＰＷＢＡ（Ｂ）ノード（実体ノード）
３０６、６０６、７３０、８３０    ＰＷＢＡ（Ｃ）ノード（実体ノード）
３０８、６０８、７４０、８４０    ＰＷＢＡ（Ｄ）ノード（実体ノード）
３１０    ＰＷＢＡ（Ｅ）ノード（実体ノード）
３１６    証拠情報（Ｌ１）ノード（仮想ノード）
３１８    証拠情報（Ｌ２）ノード（仮想ノード）
３２０    証拠情報（Ｌ３）ノード（仮想ノード）
３２２    証拠情報連携（Ｌ１）ノード（連携ノード）
３２４    証拠情報連携（Ｌ２）ノード（連携ノード）
５８０    ＰＷＢＡ（Ｐ）（原資源）
５９０    ＰＷＢＡ（Ｑ）（原資源）
６１０、７５０、８５０    ＰＷＢＡ（Ｐ）ノード（実体ノード）
６１２、７６０、８６０    ＰＷＢＡ（Ｑ）ノード（実体ノード）
６１４、８７０    証拠情報レベル（１）ノード（仮想ノード）
６１６、８８０    証拠情報レベル（２）ノード（仮想ノード）
６１８    証拠情報レベル（３）ノード（仮想ノード）
６２０、８９０    証拠情報連携ノード（連携ノード）
【図１】
2008293128.tif 000004
【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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