(57)【要約】【課題】故障診断のための人の理解し易いデータ構造のデータベースの構築が容易に行え、信頼性のある明確な診断結果を得ることができる因果関係モデル生成方法および装置を提供する。【解決手段】注目事象または原因事象としての事象を、当該事象にかかわる観測対象の構成要素と観測対象の他の構成要素との包含関係、または、当該事象の概念的包含関係が、階層的に表現された属性をもつデータとして表されることを特徴とし、同一とみなす注目事象を要素とする結果の集合と、この結果の集合の各要素の原因事象を要素とする原因の集合とを対応付けて、注目事象と原因事象との間の因果関係を表す当該観測対象の因果関係モデルを生成する。【選択図】図１
2004126641.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
観測対象の注目事象とその原因となる原因事象との間の因果関係を生成する因果関係モデル生成方法であって、
前記注目事象または前記原因事象としての事象を、当該事象にかかわる前記観測対象の構成要素と前記観測対象の他の構成要素との包含関係、または、当該事象の概念的包含関係が、階層的に表現された属性をもつデータとして表されることを特徴とし、
同一とみなす前記注目事象を要素とする結果の集合と、この結果の集合の各要素の原因事象を要素とする原因の集合とを生成して、前記結果の集合と前記原因の集合とを対応付けることを特徴とする因果関係モデル生成方法。
【請求項２】
観測対象の注目事象とその原因となる原因事象との間の因果関係を生成する因果関係モデル生成方法であって、
前記注目事象または前記原因事象としての事象を、当該事象にかかわる前記観測対象の構成要素と前記観測対象の他の構成要素との包含関係、または、当該事象の概念的包含関係が、階層的に表現された属性をもつデータとして表されることを特徴とし、
同一とみなす前記注目事象を要素とする結果の集合と、この結果の集合の各要素の原因事象を要素とする原因の集合とを生成して、前記結果の集合と前記原因の集合とを対応付けるとともに、
前記結果の集合に、他の注目事象の原因事象となる要素が存在するとき、該結果の集合と、前記他の注目事象の属する結果の集合に対応付けられた原因の集合とを対応付けることを特徴とする因果関係モデル生成方法。
【請求項３】
前記結果の集合の要素である注目事象が、当該注目事象と包含関係にある、少なくとも１つの他の注目事象を包含する１つのデータとして集約されていることを特徴とする請求項１または２記載の因果関係モデル生成方法。
【請求項４】
観測対象の注目事象とその原因となる原因事象との間の因果関係に係るモデルを生成する因果関係モデル生成装置であって、
前記注目事象または前記原因事象としての事象を、当該事象にかかわる前記観測対象の構成要素と前記観測対象の他の構成要素との包含関係、または、当該事象の概念的包含関係が、階層的に表現された属性をもつデータとして表されることを特徴とし、
同一とみなす前記注目事象を要素とする結果の集合と、この結果の集合の各要素の原因事象を要素とする原因の集合とを生成する手段と、
前記結果の集合と前記原因の集合とを対応付ける手段と、
を具備したことを特徴とする因果関係モデル生成装置。
【請求項５】
観測対象の注目事象とその原因となる原因事象との間の因果関係に係るモデルを生成する因果関係モデル生成装置であって、
前記注目事象または前記原因事象としての事象を、当該事象にかかわる前記観測対象の構成要素と前記観測対象の他の構成要素との包含関係、または、当該事象の概念的包含関係が、階層的に表現された属性をもつデータとして表されることを特徴とし、
同一とみなす前記注目事象を要素とする結果の集合と、この結果の集合の各要素の原因事象を要素とする原因の集合とを生成する手段と、
前記結果の集合と前記原因の集合とを対応付ける手段と、
前記結果の集合に、他の注目事象の原因事象となる要素が存在するとき、該結果の集合と、前記他の注目事象の属する結果の集合に対応付けられた原因の集合とを対応付ける手段と、
を具備したことを特徴とする因果関係モデル生成装置。
【請求項６】
前記結果の集合の要素である注目事象が、当該注目事象と包含関係にある、少なくとも１つの他の注目事象を包含する１つのデータとして集約されていることを特徴とする請求項４または５記載の因果関係モデル生成装置。
【請求項７】
観測対象の注目事象とその原因となる原因事象との間の因果関係に基づき、前記観測対象から観測された観測事象の原因を推定する原因推定方法であって、
前記注目事象または前記原因事象としての事象を、当該事象にかかわる前記観測対象の構成要素と前記観測対象の他の構成要素との包含関係、または、当該事象の概念的包含関係が、階層的に表現された属性をもつデータとして表されることを特徴とし、
同一とみなす前記注目事象を要素とする結果の集合と、この結果の集合の各要素の原因事象を要素とする原因の集合とを生成して、前記結果の集合と前記原因の集合とを対応付けることにより生成された因果関係モデルに基づき、前記観測事象を要素とする前記結果の集合を検索するとともに、この検索された前記結果の集合に対応付けられた前記原因の集合を検索することを特徴とする原因推定方法。
【請求項８】
観測対象の注目事象とその原因となる原因事象との間の因果関係に基づき、前記観測対象から観測された観測事象の原因を推定する原因推定方法であって、
前記注目事象または前記原因事象としての事象を、当該事象にかかわる前記観測対象の構成要素と前記観測対象の他の構成要素との包含関係、または、当該事象の概念的包含関係が、階層的に表現された属性をもつデータとして表されることを特徴とし、
同一とみなす前記注目事象を要素とする結果の集合と、この結果の集合の各要素の原因事象を要素とする原因の集合とを生成して、前記結果の集合と前記原因の集合とを対応付けるとともに、前記結果の集合に、他の注目事象の原因事象となる要素が存在するとき、該結果の集合と、前記他の注目事象の属する結果の集合に対応付けられた原因の集合とを対応付けることにより生成された因果関係モデルに基づき、
前記観測事象を要素とする前記結果の集合を検索するとともに、この検索された結果の集合に対応付けられた前記原因の集合を検索し、
前記検索された前記原因の集合に前記結果の集合が対応付けられているときは、さらに、該結果の集合に対応付けられた前記原因の集合を検索することを特徴とする原因推定方法。
【請求項９】
前記結果の集合の要素である注目事象が、当該注目事象と包含関係にある、少なくとも１つの他の注目事象を包含する１つのデータとして集約されていることを特徴とする請求項７または８記載の原因推定方法。
【請求項１０】
観測対象の注目事象とその原因となる原因事象との間の因果関係に基づき、前記観測対象から観測された観測事象の原因を推定する原因推定装置であって、
前記注目事象または前記原因事象としての事象を、当該事象にかかわる前記観測対象の構成要素と前記観測対象の他の構成要素との包含関係、または、当該事象の概念的包含関係が、階層的に表現された属性をもつデータとして表されることを特徴とし、
同一とみなす前記注目事象を要素とする結果の集合と、この結果の集合の各要素の原因事象を要素とする原因の集合とを生成して、前記結果の集合と前記原因の集合とを対応付けることにより生成された因果関係モデルに基づき、前記観測事象を要素とする前記結果の集合を検索する第１の検索手段と、
前記因果関係モデルに基づき前記検索された前記結果の集合に対応付けられた前記原因の集合を検索する第２の検索手段と、
を具備したことを特徴とする原因推定装置。
【請求項１１】
観測対象の注目事象とその原因となる原因事象との間の因果関係に基づき、前記観測対象から観測された観測事象の原因を推定する原因推定装置であって、
前記注目事象または前記原因事象としての事象を、当該事象にかかわる前記観測対象の構成要素と前記観測対象の他の構成要素との包含関係、または、当該事象の概念的包含関係が、階層的に表現された属性をもつデータとして表されることを特徴とし、
同一とみなす前記注目事象を要素とする結果の集合と、この結果の集合の各要素の原因事象を要素とする原因の集合とを生成して、前記結果の集合と前記原因の集合とを対応付けるとともに、前記結果の集合に、他の注目事象の原因事象となる要素が存在するとき、該結果の集合と、前記他の注目事象の属する結果の集合に対応付けられた原因の集合とを対応付けることにより生成された因果関係モデルに基づき、前記観測事象を要素とする前記結果の集合を検索する第１の検索手段と、
前記因果関係モデルに基づき前記検索された結果の集合に対応付けられた前記原因の集合を検索する第２の検索手段と、
を具備し、
前記第２の検索手段は、前記検索された前記原因の集合に前記結果の集合が対応付けられているときは、さらに、該結果の集合に対応付けられた前記原因の集合を検索することを特徴とする原因推定装置。
【請求項１２】
前記結果の集合の要素である注目事象が、当該注目事象と包含関係にある、少なくとも１つの他の注目事象を包含する１つのデータとして集約されていることを特徴とする請求項１０または１１記載の原因推定装置。
【請求項１３】
観測対象の注目事象とその原因となる原因事象との間の因果関係を表す因果関係モデルのデータ構造であって、
前記注目事象または前記原因事象としての事象を、当該事象にかかわる前記観測対象の構成要素と前記観測対象の他の構成要素との包含関係、または、当該事象の概念的包含関係が、階層的に表現された属性をもつデータとして表されることを特徴とし、
同一とみなす前記注目事象を要素とする結果の集合と、この結果の集合の各要素の原因事象を要素とする原因の集合とが対応付けられていることを特徴とするデータ構造。
【請求項１４】
前記結果の集合に、他の注目事象の原因事象となる要素が存在するとき、該結果の集合と、前記他の注目事象の属する結果の集合に対応付けられた原因の集合とが対応付けられていることを特徴とする請求項１３記載のデータ構造。
【請求項１５】
前記結果の集合の要素である注目事象が、当該注目事象と包含関係にある、少なくとも１つの他の注目事象を包含する１つのデータとして集約されていることを特徴とする請求項１３記載のデータ構造。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば、故障診断のためのデータベースの構築方法および装置、故障診断装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
いわゆるＡＩの分野ではよく研究開発されてきた故障診断・病状診断においては、専門家の知識をいろいろな条件で整理し記憶したものを参照して現象に見あった条件にしたがって結論を導きだすものや、あるいは、事例データについてそれぞれが似ているか否か（測度）を分析して幾つかに分類することで結論とする手法が開発されてきた。
【０００３】
以前には、専門家の経験や勘による試行錯誤によって推論がおこなわれていたことを考えると、条件整理（木構造などのデータ構造を用いたデータべース構築）やデータ分類による推論手法は、より多くの人がそれらを利用することができるようになり、効率良く診断を行なえるシステムであると言える。（ここで、いわゆるモデルベース推論については言及しないが、これは事例が多くなるにつれてモデルにたいする例外が多くなりがちで現実的にはなんらかの事例対応処理、すなわち、事例データベース推論が必要となると考えられるので上の条件整理の場合に含まれるものと考えたからである。）
・　作業者（専門家）の経験と勘
・木構造による事例ＤＢ構築
・木構造以外の分類による事例ＤＢ構築
しかし、これらの条件や分類のための測度は、専門家が定義しなければならず、その為、専門家によって必ずしも一致しないために、データベース自体の正当性や、また事例追加などにともなうデータベース更新時の整合性に問題を残すことになる。
【０００４】
結果として、故障診断等のためのデータベースは、
・客観的でなく、第三者が理解できない
・条件分けが複雑になりがちで、したがって、検索が難しい
・木構造の、「関連の深さ」の表現能力がかえって因果関係を複雑にする
・分類では事例間を関係づける条件がむずかしい
のような印象を利用者、維持管理者に与えることになる。
【０００５】
例えば、木構造を利用した故障診断システムとして、故障結果を対象の情報にしたがって特定の原因情報に結びつけるために木構造を利用したものがある（例えば特許文献１参照）。ここで開示されている手法は、電気回路のような、各ブロック毎が独立していて、かつ、動作も回路論理にしたがってシーケンシャルであるとき、（１ヵ所の）故障の原因という情報だけを推論することは、たしかに、意味もあることではある。
【０００６】
しかし、対象を、ブロックなどのような考え方で小さな区分けに分割してとらえることができず、因果関係もシーケンシャルではなく複雑であって、しかも原因が複数個発生しうる場合、仮に候補としての原因情報を列挙することができても、それらの複数の原因候補全体がどういう状況にあるのかがあらかじめ原因検索に用いる木構造のなかに反映されていなければ判らないのは当然である。
【０００７】
実際、木構造を用いる方法は個々の結果と原因を関連づけることが特徴であって、いろいろな原因がある場合の状況（全体像）を人間に把握させるというのは、木構造が偶然そういう分類になっていることを期待する他は無いと思われる。
【０００８】
こういう観点から、問題解決への試みとして、オブジェクト指向を木構造に導入した手法も考えられている（例えば、特許文献２参照）。
【０００９】
しかし、これらは、個々の事例の単なる分類手法であって、すなわち、ある恣意的に与えられた分類に属するか否かが人への理解を助ける情報として利用されているにすぎず、各事例どうしの因果関係を反映した形で分類をおこなう手法ではないために、分類された集合間の関係づけが各事例間の関連情報を反映するものではない。そのため、結果として得られる分類ラベルとその属性だけでは、個々の場合の事例間の情報を十分には説明できない。
【００１０】
また、もうすこし、類別をあいまいにする形での手法として、ＡＩの分野では自然言語解釈や論理学的手法だけではなくファジィやニューラルネットワークなども導入してこれらの問題に取り組まれてきているが、本質的な解決策がないのが実情である。
【００１１】
なぜなら、これらのシステムの記述が、人間の理解の仕方を介して表現される結論としてのデータ集合で扱うものである以上、自然言語そのものが持つあいまいさ、自己矛盾、冗長性、定性的表現（定量的ではない、すなわち、人によって非線形性の度合が異なる）によって表現に使われている要素によって、閉じている（数学的な意味で）集合を表せないからである。
【００１２】
条件整理や分類という手法をそのまま自然言語的な取り扱いに応用するということが、すべての要素の所属関係を厳密に定めるものであるのと矛盾しているのである。
【００１３】
この意味では、上の正当性や整合性の問題は解決のなされない問題であると言える。
【００１４】
一方、装置やシステムの構造を階層的に表現することは、概念を階層的に構成する場合と同様（例えば、非特許文献１参照）、装置やシステムの構成を人間が理解し易くなるという点で非常に有効である。
【００１５】
【特許文献１】
特開平８−８７４１２号公報（段落番号「００３４」乃至段落番号「００４５」、第７図）
【００１６】
【特許文献２】
特開平８−９５７８８号公報（段落番号「００１４」乃至段落番号「００１８」、第２図、第５図、第６図）
【００１７】
【非特許文献１】
情報処理学会論文誌Ｖｏｌ．２４，Ｎｏ．１「機能的推論の記述に結うような知識表現の一提案」、１９８３年１月、第７３頁右欄第２行目乃至第７４頁左欄第８行目、図１）
【００１８】
【発明が解決しようとする課題】
以上説明したように、従来は、例えば、対象物から収集された事例データなどを複雑な条件分けを伴う分類、整理を行う必要があり、例えば、対象物の故障や障害などと原因に結びつけるためのデータベースを構築するのが困難であった。
【００１９】
また、従来は、対象物の構成と故障や障害などの現象とがそれぞれ別個に管理されていたため、故障や障害などの発生位置やこれらの診断結果として得られた原因箇所などを対象物の構成図上に表示することが困難であるという問題点があった。
【００２０】
そこで、本発明は、条件整理や分類手法において要素の所属関係が複雑であることに起因する故障診断のためのデータベース構築の困難さや、表示方法を含む診断結果のわかりにくさを解決することを課題とする。
【００２１】
すなわち、本発明は、故障診断のための人の理解し易いデータ構造のデータベースの構築が容易に行え、信頼性のある明確な診断結果を得ることができるとともに、診断結果の分かり易い表示が可能となる因果関係モデル生成方法およびそれを用いた因果関係モデル生成装置、因果システムモデル構成装置および原因推定方法およびそれを用いた原因推定装置を提供することを目的とする。
【００２２】
そのために、単に命題論理で記述されればよい対象をあつかう従来手法よりも、対象を限定して、
・要素の所属関係の厳密な定義はおこなわない
・対象を物理的動作をおこなうものに限り、因果関係による特性記述を行なう
・因果関係による記述において、１つの結果に対応する原因のグループを冗長を許して構成する
という手法を提案する。つまり、所属関係を厳密に定義しなくても、故障状態の把握そのものは可能であるとの考え方に立つものである。
【００２３】
【課題を解決するための手段】
（１）本発明は、観測対象の注目事象とその原因となる原因事象との間の因果関係を表す因果関係モデルのデータ構造であって、前記注目事象または前記原因事象としての事象を、当該事象にかかわる前記観測対象の構成要素と前記観測対象の他の構成要素との包含関係、または、当該事象の概念的包含関係が、階層的に表現された属性をもつデータとして表されることを特徴とし、同一とみなす前記注目事象を要素とする結果の集合と、この結果の集合の各要素の原因事象を要素とする原因の集合とが対応付けられていることを特徴とする。
【００２４】
また、前記結果の集合に、他の注目事象の原因事象となる要素が存在するとき、該結果の集合と、前記他の注目事象の属する結果の集合に対応付けられた原因の集合とが対応付けられていることを特徴とする。
【００２５】
また、前記結果の集合の要素である注目事象が、当該注目事象と包含関係にある、少なくとも１つの他の注目事象を包含する１つのデータとして集約されていることを特徴とする。
【００２６】
本発明によれば、故障診断のための人の理解し易いデータ構造のデータベースの構築が容易に行え、このような原因と結果との間の因果関係に基づくデータベースを用いることにより、信頼性のある明確な故障の診断結果を得ることができるとともに、観測対象の構造上の故障個所と診断結果として得られた当該故障の原因箇所などが観測対象の構成図上に容易に表示することができる。
【００２７】
観測対象の注目事象とその原因となる原因事象との間の因果関係を表す因果関係モデルのデータ構造であって、前記観測対象は複数の構成要素からなる階層構造を有し、前記注目事象と前記原因事象は、前記階層構造上のいずれかの構成要素で発生する現象としてとらえて、当該階層構造を辿ることにより当該構成要素に至るまでに存在する当該構成要素と包含関係にある他の構成要素を属性としてもつデータとして表されており、同一とみなす前記注目事象を要素とする結果の集合と、この結果の集合の各要素の原因事象を要素とする原因の集合とが対応付けられていることを特徴とする。
【００２８】
また、前記結果の集合に、他の注目事象の原因事象となる要素が存在するとき、該結果の集合と、前記他の注目事象の属する結果の集合に対応付けられた原因の集合とが対応付けられていることを特徴とする。
【００２９】
また、前記結果の集合の要素の中の少なくとも同一の属性を有する複数の注目事象は、前記階層構造において当該複数の注目事象を包含する１つの注目事象として集約されていることを特徴とする。
【００３０】
（２）本発明は、観測対象の注目事象とその原因となる原因事象との間の因果関係を生成するものであって、前記注目事象または前記原因事象としての事象を、当該事象にかかわる前記観測対象の構成要素と前記観測対象の他の構成要素との包含関係、または、当該事象の概念的包含関係が、階層的に表現された属性をもつデータとして表されることを特徴とし、同一とみなす前記注目事象を要素とする結果の集合と、この結果の集合の各要素の原因事象を要素とする原因の集合とを生成して、前記結果の集合と前記原因の集合とを対応付けることにより、故障診断のための人の理解し易いデータ構造のデータベースの構築が容易に行え、このような原因と結果との間の因果関係に基づくデータベースを用いることにより、信頼性のある明確な故障の診断結果を得ることができる。また、観測対象の構造上の故障個所と診断結果として得られた当該故障の原因箇所などが観測対象の構成図上に容易に表示することができる。
【００３１】
観測対象の注目事象とその原因となる原因事象との間の因果関係を生成するものであって、前記観測対象は複数の構成要素からなる階層構造を有し、前記注目事象と前記原因事象は、前記階層構造上のいずれかの構成要素で発生する現象としてとらえて、当該階層構造を辿ることにより当該構成要素に至るまでに存在する当該構成要素と包含関係にある他の構成要素を属性としてもつデータとして表されており、同一とみなす前記注目事象を要素とする結果の集合と、この結果の集合の各要素の原因事象を要素とする原因の集合とを生成して、前記結果の集合と前記原因の集合とを対応付けることにより、故障診断のための人の理解し易いデータ構造のデータベースの構築が容易に行え、このような原因と結果との間の因果関係に基づくデータベースを用いることにより、信頼性のある明確な故障の診断結果を得ることができる。また、観測対象の構造上の故障個所と診断結果として得られた当該故障の原因箇所などが観測対象の構成図上に容易に表示することができる。
【００３２】
（３）本発明は、観測対象の注目事象とその原因となる原因事象との間の因果関係に基づき、前記観測対象から観測された観測事象の原因を推定する原因推定方法であって、前記注目事象または前記原因事象としての事象を、当該事象にかかわる前記観測対象の構成要素と前記観測対象の他の構成要素との包含関係、または、当該事象の概念的包含関係が、階層的に表現された属性をもつデータとして表されることを特徴とし、同一とみなす前記注目事象を要素とする結果の集合と、この結果の集合の各要素の原因事象を要素とする原因の集合とを生成して、前記結果の集合と前記原因の集合とを対応付けることにより生成された因果関係モデルに基づき、前記観測事象を要素とする前記結果の集合を検索するとともに、この検索された前記結果の集合に対応付けられた前記原因の集合を検索することにより、原因と結果との間の因果関係に基づく人に理解し易いデータ構造のデータベースを用いた、信頼性のある明確な故障の診断結果を得ることができる。また、観測対象の構造上の故障個所と診断結果として得られた当該故障の原因箇所などが観測対象の構成図上に容易に表示することができる。
【００３３】
観測対象の注目事象とその原因となる原因事象との間の因果関係に基づき、前記観測対象から観測された観測事象の原因を推定するものであって、前記観測対象は複数の構成要素からなる階層構造を有し、前記注目事象と前記原因事象は、前記階層構造上のいずれかの構成要素で発生する現象としてとらえて、当該階層構造を辿ることにより当該構成要素に至るまでに存在する当該構成要素と包含関係にある他の構成要素を属性としてもつデータとして表されており、同一とみなす前記注目事象を要素とする結果の集合と、この結果の集合の各要素の原因事象を要素とする原因の集合とを生成して、前記結果の集合と前記原因の集合とを対応付けることにより生成された因果関係モデルに基づき、前記観測事象を要素とする前記結果の集合を検索するとともに、この検索された前記結果の集合に対応付けられた前記原因の集合を検索することにより、原因と結果との間の因果関係に基づく人に理解し易いデータ構造のデータベースを用いた、信頼性のある明確な故障の診断結果を得ることができる。また、観測対象の構造上の故障個所と診断結果として得られた当該故障の原因箇所などが観測対象の構成図上に容易に表示することができる。
【００３４】
【発明の実施の形態】
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。
【００３５】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る因果システムモデル構築装置（因果関係モデル生成装置）の構成例を示したもので、因果データ生成記憶部１１、果因データ生成記憶部１２、同一結果データ集合作成部１３、部分因果システムモデル構成部１４とから構成されている。
【００３６】
以下、図６に示すフローチャートを参照しながら、図１の因果システムモデル構築装置の構成と、各機能部の処理動作について説明する。
【００３７】
本実施形態において、モデル化すべき観測対象（例えばシステム）は、複数の構成要素からなる階層構造を有している。そして、当該観測対象にかかわる因果関係を表現する、例えば、原因データと結果データといった事象データも、上記階層構造上の構成要素で発生する現象を表すデータとして、階層的に表現されたデータである。
【００３８】
図７は、観測対象として、例えば自動車を例にとり、その階層構造の一例を示したものである。図７に示すように、自動車の構造は、大きくわけると、燃料系統と電気系統などがある。燃料系統は、さらに、燃料タンクなどから構成されており、燃料タンクは、燃料から構成されている。また、電気系統は、バッテリ、エンジン、ヘッドライトや車幅ランプなどから構成されている。「燃料系統」、「電気系統」、「燃料タンク」、「バッテリ」「ヘッドライト」、「エンジン」、「車幅ランプ」などをここでは、「自動車」の階層構造を構成する構成要素と呼ぶ。「燃料」という構成要素は、「燃料タンク」に包含される構成要素であることを示している。
【００３９】
燃料タンクに起こり得る現象（例えば障害）として、「燃料タンク破損」などがある。また、燃料に起こり得る障害として、「燃料切れ」などがある。上記のような障害は、「自動車・燃料系統・燃料タンク・燃料タンク破損」、「自動車・燃料系統・燃料タンク・燃料切れ」と表記する。以下、説明の簡単のため階層構造上の先頭の（ルートにある）構成要素（例えば、ここでは、「自動車」）を省略した表記方法を用いる。例えば、「燃料系統・燃料タンク・燃料タンク破損」、「燃料系統・燃料タンク・燃料切れ」と表記する。
【００４０】
このように、各現象（例えば障害）について、それが発生する上記階層構造上の構成要素に至るまで、ルートの（先頭の）構成要素から上記階層構造を辿り、当該構成要素に至るまでに存在する当該構成要素と包含関係にある他の構成要素を、ここでは属性と呼ぶ。各構成要素も、それぞれ属性、あるいは、クラスデータとも呼ぶ。
【００４１】
例えば、「燃料タンク破損」という障害の属性は、「燃料タンク」（より詳細に表せば「自動車・燃料系統・燃料タンク」）であり、「燃料切れ」という障害の属性は、「燃料」（より詳細に表せば「自動車・燃料系統・燃料タンク・燃料」）である。
【００４２】
また、電気系統では、バッテリに起こり得る障害として「バッテリ上がり」などがあり、ヘッドライトに起こり得る障害として「減灯」や「ヘッドライトランプ破損」などがあり、車幅ランプに起こり得る障害として「減灯」などがある。上記のような障害は、「電気系統・バッテリ・バッテリ上がり」、「電気系統・ヘッドライト・減灯」、「電気系統・ヘッドライト・ヘッドライトランプ破損」、「電気系統・車幅ランプ・減灯」と表記する。上記同様、「バッテリ上がり」という現象の属性は、「電気系統・バッテリ」であり、「減灯」という事象は、「電気系統・ヘッドライト」を属性にもつものと、「電気系統・車幅ランプ」を属性にもつものとがある。
【００４３】
このように、ある現象（ｓｉ）が発生する上記階層構造上の構成要素を属性Ｉｉと表したとき、ここでは、現象データとして、例えばＩｉ・ｓｉと表現する。なお、この表記において、属性Ｉｉは、複数の構成要素の包含関係を表していてもよく、例えば、「電気系統・バッテリ」という属性の表記を含む。例えば、結果データは、結果に対応する現象ｘｉ、その属性をＩｉと表したとき、Ｉｉ・ｘｉとなり、原因データは、原因に対応する現象ｙｊ、その属性をＪｊと表したとき、Ｊｊ・ｙｊとなる。
【００４４】
本実施形態に係る観測対象において、結果データや原因データなどの事象データは、図７に示したように階層構造のデータ構造をもつ。
【００４５】
なお、以下において、説明の簡単のため（特に図では）、Ｉｉ・ｘｉやＪｊ・ｙｊの属性の表記部分ＩｉやＪｊを省略して、Ｉｉ・ｘｉをｘｉと表記し、Ｊｊ・ｙｊをｙｊと簡単に表記する場合もある。すなわち、以下の（第１〜第３の実施形態の説明における）表記において、ｘｉ、ｙｉなどの表記形式は、全て属性の表記部分を省略したものである。
【００４６】
因果データ生成記憶部１１は、モデル化すべき観測対象（例えばシステム）にかかわる因果関係を表現する、例えば、原因データ（Ｉｉ・ｘｉ）と結果データ（Ｊｊ・ｙｊ）を対としてもつ因果データの集合Ｃを生成して、記憶する（ステップＳ１）。実際の観測対象の実データでもよいし、観測対象を分析したモデル化データであってもよい。
【００４７】
図２に示すように、Ｘを原因データ（集合）、Ｙを結果データ（集合）とすると、
【数１】
2004126641.tif 000003
なる因果データの集合を生成する。
【００４８】
ところで、上記結果データｙｈ（∈Ｙ）が、実は別の結果を引き起こす原因データｘｋ（∈Ｘ）でもある場合もある。すなわち、現実の観測対象における、結果データは単に結果であるというよりも、実は中間的なデータであり、それが別の結果を引き起こす原因につながっている場合が想定される。
【００４９】
そこで、果因データ生成記憶部１２は、上記結果データｙｈ（すなわち、Ｊｈ・ｙｈ）（∈Ｙ）と上記原因データｘｋ（すなわち、Ｉｋ・ｘｋ）（∈Ｘ）とを対としてもつ果因データの集合Ｒを生成して、記憶する（ステップＳ２）。
【００５０】
【数２】
2004126641.tif 000004
【００５１】
というように、結果データと原因データが対で、１つの結果データと別の結果を引き起こす原因との関連を示す。
【００５２】
以下、図８に示すような階層構造を有する観測対象の事象データを例にとり説明する。図８の「Ｄ１」〜「Ｄ６」はそれぞれ構成要素であり、構成要素Ｄ２は、構成要素Ｄ３を包含する構成となっている。例えば、現象ｙ１，ｙ２は、それぞれ構成要素Ｄ３に発生する現象であり、構成要素Ｄ３は、構成要素Ｄ２に包含される構成要素であって、構成要素Ｄ２には、現象ｘ３，ｘ４が発生する。
【００５３】
なお、上記各構成要素は、例えば、図７に示した自動車における燃料タンクやバッテリのような部品などに相当するものでもよいが、この場合に限らず、例えば、人為的に階層構造をわかり易くするために作成された構成要素であってもよい。例えば、図８において、現象ｙ１，ｙ３は、構成要素Ｄ２で発生する障害であり、構成要素Ｄ３は、現象ｙ１、ｙ３を１つに集約するために、ユーザにより作成された、クラスや属性などに対応する「障害」という構成要素であってもよい。
【００５４】
このように、本実施形態に係る構成要素は、基本的には、観測対象の階層構造を構成する部品などに対応するものであるが、この場合に限らず、上記のように、例えば、現象と概念的包含関係にある構成要素（例えば、上記のように、複数の現象や構成要素を１つに集約するために用いる便宜上作成された構成要素）であってもよい。
【００５５】
図９は、構成要素「Ｄ１」〜「Ｄ６」から構成される観測対象の構成例を模式的に示したものである。ここでは、各構成要素の名称「Ｄ１」〜「Ｄ６」を、そのまま各構成要素の符号Ｄ１〜Ｄ６として用いて説明する。
【００５６】
図８では、例えば、現象ｙ１に対応する事象データは、「Ｄ２・Ｄ３・ｙ１」あるいは、現象ｙ１は構成要素Ｄ３で発生することを明確にするために、「Ｄ２・（Ｄ３・ｙ１）」と表すことができる。また、現象ｘ５に対応する事象データは、「Ｄ４・ｘ５」と表すことができる。
【００５７】
次に、同一結果データ集合作成部１３は、上記結果データのなかで、実は同一の結果と判別できるものを要素として１つの「同じ結果」を表すあらたな集合、すなわち、同一結果データ集合（Ｙ１，Ｙ２，…）を生成する（ステップＳ３）。
【００５８】
どういう結果データを同一とみなすかという判別基準ないし判別手法は、同一結果データ集合作成部１３に予め備えられる（記憶されている）ものとする。最も簡単な例として、単純に判別基準だけを記憶しておき、それにしたがって同一集合を定めるものについて説明する。
【００５９】
【数３】
2004126641.tif 000005
【００６０】
「どういう結果データを同一とみなすか」については、各結果データがどの集合に属するかを所定の基準にしたがって分別するものとする。任意の結果データｙｊ（すなわち、Ｊｈ・ｙｈ）（∈Ｙ）に関して、たとえば、図３に示すようなテーブル形式の分類基準（ｚ１、…ｚＬ）のテーブルを予め設けておく。
【００６１】
図３に示したような分類基準では、結果データは、最初から定められた集合のいずれかにかならず当てはまるが（ｙｊ（すなわち、Ｊｊ・ｙｊ）は、同一結果データ集合Ｙ０〜ＹＬのいずれかの要素となる）、あてはまらない場合もつくっておき、その場合はあてはまらない結果データを例えば１つずつ、ただ１つの要素とする集合ＹＬ＋ｍ、（ｍ＝１、２、…）を生成してゆくものとしてよい。
【００６２】
なお、想像に難くないように、この部分については従来の分類手法の応用でよいので、上記手法に限定するものではない。
【００６３】
このようにして、所定の基準ないし方法にしたがって、同一とみなしてよい結果データをひとつの集合としてゆく。その際、同一とみなしていよい結果データのうち、例えば、図８に示したような階層構造上の包含関係から、１つに集約できる複数の結果データは、１つの集約された記述で表す。例えば、図８に示した事象データのうち、同一とみなしてよい結果データの集合（同一結果データ集合）Ｙ１として、｛ｙ１、ｙ２、ｙｊ｝が得られたとする。これは正確には、｛Ｄ２・Ｄ３・ｙ１、Ｄ６・ｙ２、Ｄ６・ｙｊ｝であるが、この集合Ｙ１の要素としての結果データのうち、「Ｄ６・ｙ２」、「Ｄ６・ｙｊ」は、ともに、構成要素Ｄ６に包含される結果データであり、構成要素Ｄ６に発生する現象は、「Ｄ６・ｙ２」と「Ｄ６・ｙｊ」のみである。従って、この場合、「Ｄ６・ｙ２」と「Ｄ６・ｙｊ」を表すために、これらを包含する事象データとして「Ｄ６」を用いる。すなわち、Ｙ１＝｛Ｄ２・Ｄ３・ｙ１、Ｄ６｝となる。
【００６４】
同様にして、図８に示した事象データから、同一結果データ集合として、下に示すような集合Ｙ１、Ｙ２、Ｙｋが得られたとする。
【００６５】
Ｙ１＝｛ｙ１、ｙ２、ｙｊ｝＝｛Ｄ２・Ｄ３・ｙ１、Ｄ６｝
Ｙ２＝｛ｙ１，ｙ３｝＝｛Ｄ３｝
Ｙｋ＝｛ｙ４｝＝｛Ｄ５・ｙ４｝
部分因果システムモデル構成部１４は、上記同一結果データ集合作成部１３で作成された同一結果データ集合の要素である結果データを引き起こす原因データを要素とする集合を生成して対応づけを行なうとともに、さらに、上記果因データの対応づけもおこない、原因データと結果データを部分的な集合によって表すことで対象システムに関する推論を容易にするためのものである。
【００６６】
まず、同一結果データに関わる対応づけについて、図４を参照して説明する。
【００６７】
図４において、同一結果データ集合Ｙ１の要素｛ｙ１，ｙ２，ｙｊ｝は、因果データ生成記憶部１１に因果データとして記憶されているので、すでに原因データに、例えば、（ｘ２，ｙ１）、（ｘ４，ｙ２）、（ｘｉ，ｙｊ）∈Ｃとして対応づけられている。
【００６８】
これらの対応する原因データｘ２，ｘ４，ｘｉをまとめて１つの集合と考えて、同一結果原因データ集合Ｘ１（＝｛ｘ２，ｘ４，ｘｉ｝）とする（ステップＳ４）。このＸ１と元のＹ１との対応を写像としてｆ１と表す（ステップＳ５）。
【００６９】
【数４】
2004126641.tif 000006
【００７０】
このようにして、あらゆる同一結果データ集合について、原因データ集合への対応づけを行うと、
【数５】
2004126641.tif 000007
と表すことができる。
【００７１】
このようにして、以下に示すような同一結果原因データ集合Ｘ１、Ｘ２、Ｘｋが得られたとする。
【００７２】
Ｘ１＝｛ｘ２、ｘ４、ｘｉ｝＝｛Ｄ１・ｘ２、Ｄ２・ｘ４、Ｄ５・ｘｉ｝
Ｘ２＝｛ｘ１、ｘ５、ｘ６｝＝｛Ｄ１・ｘ１、Ｄ４｝
Ｘｋ＝｛ｘ３｝＝｛Ｄ２・ｘ３｝
ここで、ＸｋからＹｋへの対応を便宜上サブシステムと呼ぶことにすると、写像ｆは、サブシステムの逆写像（「逆サブシステム」）ということになる。また、このサブシステムのそれぞれは、ＸｋとＹｋとの対応として１対１対応となるように構成する。すなわち、逆サブシステムがなりたつように、同一結果原因データ集合を定めることにする。
【００７３】
次に、果因データの対応づけについて、図５を参照して説明する。
【００７４】
果因データ（ｙｈ，ｘｋ）∈Ｒ、ｙｈ（∈Ｙ）、ｘｋ（∈Ｘ）は、ある結果データｙｈが、即、別の原因データｘｋでもある場合を示す情報である。図５で、例えば、Ｙ１に属するｙ１、ｙｊはそれぞれ、ｘ１（∈Ｘ２）、ｘ３（∈Ｘｋ）に対応づけられる。また、Ｙｋに属するｙ４は、ｘ６（∈Ｘ２）に対応づけられる。
【００７５】
すなわち、果因データとして、
（ｙ１、ｘ１）＝（Ｄ３・ｙ１、Ｄ１・ｘ１）
（ｙ４、ｘ６）＝（Ｄ５・ｙ４、Ｄ４・ｘ６）
（ｙｊ、ｘ３）＝（Ｄ６・ｙｊ、Ｄ２・ｘ３）
が得られたとする。
【００７６】
このとき、それぞれの要素を介して、Ｙ１がＸ２、Ｘｋによって対応づけられるをことを写像としてｇで表す（ステップＳ６）。すなわち、
【数６】
2004126641.tif 000008
果因データに関わる要素をもたない同一結果原因データ集合、たとえば、図５でＸ１の場合は、写像ｇによる対応集合はつぎのように空集合となる。
【００７７】
【数７】
2004126641.tif 000009
【００７８】
なお、この写像は、多対応を許し、例えば、図５では、ｇ（Ｘ２）＝Ｙｋの対応も存在するから、出力は集合表現とし、
【数８】
2004126641.tif 000010
と表す。
【００７９】
ここで、Ｙ２はＹ１、Ｙｋを要素とするメタ集合として便宜上定義した。
【００８０】
なお、上記説明では、対応するものすべてを列挙したが、実際の観測結果に依存して、たとえば、Ｙｋが得られていない（観測結果に属するものが無い）場合には、上の例に示したように、Ｙ１だけの出力とするということでもよい。
【００８１】
このようにして部分因果システムモデル構成部１４では、因果データと果因データと同一結果データから、それらのデータの部分集合間の写像ｆ、ｇを構成する。
【００８２】
以上説明したように、図１の因果システムモデル構築装置は、図５に示したように、観測対象の因果データと果因データを、同一結果データに着目して部分集合（サブシステム）化し、観測対象の原因と結果との因果関係を（写像ｆ、ｇを用いて）部分集合間の対応関係で表した因果システムモデルを構築することにより、最初からすべての条件を考えて木構造などのデータ構造を構成する必要がなく、故障診断のためのデータベースの構築が容易に行える。
【００８３】
また、属性どうしの対応関係をデータ（因果データ、果因データ）としてもっているだけではなく、集合どうしの対応関係をあらかじめデータ化して、集合を定めるときに利用してもよい。
【００８４】
ところで、図５に示した、上記各事象データｘ１…ｘ６、ｘｉ、ｙ１…ｙ４、ｙｊは、それぞれ、図８に示すような階層構造を有する観測対象の事象データである。
【００８５】
また、図５は、観測対象の原因と結果との因果関係を、同一結果データ集合Ｙ１、Ｙ２、Ｙｋと同一結果原因データ集合Ｘ１、Ｘ２、Ｘｋとの間の対応関係で表した因果システムモデルであるが、図１０はこれを模式的に表したものである。
【００８６】
なお、図１０において、前記同様、同一結果データ集合Ｙ１、Ｙ２、Ｙｋと同一結果原因データ集合Ｘ１、Ｘ２、Ｘｋは以下のとおりである。
【００８７】
Ｙ１＝｛ｙ１、ｙ２、ｙｊ｝＝｛Ｄ２・Ｄ３・ｙ１、Ｄ６｝
Ｙ２＝｛ｙ１，ｙ３｝＝｛Ｄ３｝
Ｙｋ＝｛ｙ４｝＝｛Ｄ５・ｙ４｝
Ｘ１＝｛ｘ２、ｘ４、ｘｉ｝＝｛Ｄ１・ｘ２、Ｄ２・ｘ４、Ｄ５・ｘｉ｝
Ｘ２＝｛ｘ１、ｘ５、ｘ６｝＝｛Ｄ１・ｘ１、Ｄ４｝
Ｘｋ＝｛ｘ３｝＝｛Ｄ２・ｘ３｝
図１０では、原因としての集合から結果としての集合への方向を矢印で示している。すなわち、たとえば、集合Ｘ１は集合Ｙ１の原因であり、集合Ｙ１はＸｋと集合Ｘ２の原因である。
【００８８】
各集合の要素である事象データの属性には、当該事象データに対応する現象の発生位置である構成要素が観測対象の階層構造に従って表されている。従って、この属性に基づき、各事象データに対応する現象の発生位置である構成要素が特定できる。すなわち、図９に示した観測対象の構成上に、図１０に示した因果関係を表す各集合の要素である事象データの発生位置を表すことができるのである。
【００８９】
図１１は、図１０に示した因果関係を表す各集合の要素である事象データの属性を基に、図９に示した観測対象の構成上に、各事象データの発生位置を表すことにより、上記各集合Ｙ１、Ｙ２、Ｙｋ、Ｘ１、Ｘ２、Ｘｋの発生位置を表したものである。
【００９０】
このように、事象データ自体が観測対象の階層構造に従って階層的に表現されているので、観測対象の構成上に、注目現象の発生位置や、当該注目現象と同一結果とみなされる現象の発生位置、当該注目現象の原因など、上記因果関係を容易に表示することができる。また、注目現象の発生位置は、当該発生位置に対応する構成要素をそのまま表示することができるのみならず、当該注目現象に対応する事象データの属性に記述されている構成要素を上流方向に辿っていくことにより、当該構成要素を包含するより上位階層にある構成要素で表示することもできる。
【００９１】
すなわち、観測対象としての装置、システム上に障害が発生した場合、その障害自体を上記のような事象データとして検知するため、当該事象データの属性を基に、例えば画面に表示されている観測対象の構成図上に、当該障害の発生位置を容易に表示することができるとともに、上記のように構築された因果システムモデルを基に、当該障害の原因や、当該障害を原因として発生した障害など、当該障害と互い因果関係にある現象が、その発生位置とともに、観測対象の構成図上に容易に表示することができるのである。
【００９２】
原因データおよび結果データについては、因果関係とは異なる属性を持つことも多く、各原因データ集合および結果データ集合との関係が、属性（クラス）との関係（観測対象の構造、特に階層構造）にもとづきながら表現できることを可能にした。これにより、文字表示だけではなく、図示して利用する情報システムについても因果システムモデル構築および原因推定装置構築が容易となる。
【００９３】
（第２の実施形態）
次に、図１の因果システムモデル構築装置にて構築された、例えば、図５に示したような因果システムモデルを用いた原因推定装置について説明する。
【００９４】
なお、ここでも、上記第１の実施形態と同様に、結果データや原因データといった現象データは、図８に示すような階層構造を有する観測対象の事象データであり、ここでは、前記同様、各事象データは、その属性を省略して、例えば、ｘ１…ｘ６、ｘｉ、ｙ１…ｙ４、ｙｊなどと表記している。
【００９５】
原因推定装置は、上記因果システムモデルに基づいて、観測対象の例えばシステムから観測される結果データが属する同一結果データ集合に対応する同一結果原因データ集合を順次検索を繰り返すことで、対応する原因データが属する集合を得るものである。
【００９６】
図１２は、原因推定装置の構成例を示したもので、観測データ認識部２１と、逆サブシステム検索部２２と、対応同一結果データ集合検索部２３、因果システムモデル記憶部２４とから構成されている。
【００９７】
以下、図１３に示すフローチャートを参照しながら、図１２の原因推定装置の構成と、各機能部の処理動作について説明する。
【００９８】
因果システムモデル記憶部２４には、図１の因果システムモデル構築装置で構築された、例えば、図５に示したような因果データと果因データから、同一結果データ集合と同一結果原因データ集合間の写像ｆ、ｇにより表される対応関係（観測対象の原因と結果との間の因果関係）が記憶されている。
【００９９】
観測データ認識部２１は、因果システムモデル記憶部２４に記憶されている、例えば、図５に示したような因果システムモデル（因果関係モデル）に基づき、例えば、図３に示したような分類基準に従って、観測で得られる結果データとしての観測データｙ０（∈Ｙ）が属する同一結果データ集合Ｙｒ⊂Ｙを検索する（ステップＳ１１〜ステップＳ１２）。ここで観測データとは、前述したように、観測対象の事象データである。
【０１００】
観測データ認識部２１の上記機能をＯ（）として写像表現すると、次のように表される。
【０１０１】
Ｙｒ＝Ｏ（ｙｏ）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（１１）
例えば、図５に示すような因果システムモデルを参照して説明する。観測によって（観測データとして）、結果データｙ１が得られたとする。そして、図３に示したような分類基準によって、結果データｙ１が属する同一結果データ集合Ｙ２が出力されることを次式で表現することができる。
【０１０２】
Ｙ２＝Ｏ（ｙ１）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（１２）
逆サブシステム検索部２２は、観測データ認識部２１で求めた同一結果データ集合Ｙｒに対応する同一結果原因データ集合を検索する（ステップＳ１３）。
【０１０３】
因果システムモデル記憶部２４には、対象システムのサブシステムの対応関係を表したデータが保持されている。すなわち、（７）式に示したような、部分集合ＸとＹがそれぞれ対応づけられて記憶されているものとする。
【０１０４】
このとき、（１１）式のように、観測データが属する同一結果データ集合が得られたとすると、それに対応する同一結果原因データ集合Ｘ２が検索される。すなわち、これは、次式で表現することができる。
【０１０５】
Ｘ２＝ｆ２（Ｙ２）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（１３）対応同一結果データ集合検索部２３は、同一結果原因データ集合Ｘｒが上記果因データを介して対応する同一結果データ集合を検索する（ステップＳ１４〜ステップＳ１５）。
【０１０６】
例えば、図５において、上記例の場合、果因データ｛（ｙ１，ｘ１），（ｙ４，ｘ６）｝の対応にしたがって、（１０）式のように、同一結果原因データ集合Ｘ２には、同一結果データ集合Ｙ１、Ｙｋの２つが対応づけられている。
【０１０７】
図１３では、この２つの同一結果データ集合Ｙ１、ＹｋがＹｌに対応する。
【０１０８】
図１２に示すように、逆サブシステム検索部２２と対応同一結果データ集合検索部２３は、フィードバック構成となっている。すなわち、このような構成により、本発明の原因推定装置は、同一結果原因データ集合Ｘｒに対応付けられた同一結果データ集合Ｙｌについて（Ｙｌが複数存在するときは、そのそれそれについて）、新たに、逆サブシステム検索部２２で同一結果原因データ集合を検索する（ステップＳ１６、ステップＳ１３〜ステップＳ１４）、という処理が繰り返されるようになっている。
【０１０９】
ステップＳ１５で、逆サブシステム検索部２２で検索された、同一結果原因データ集合Ｘｒのそれぞれに、写像ｇで対応付けられた同一結果データ集合がないときは、ステップＳ１７へ進み、観測データｙ０について、逆サブシステム検索部２２で検索された全ての同一結果データ集合｛Ｙ１、Ｙ２、…｝と、対応同一結果データ集合検索部２３で検索された上記同一結果データ検索集合｛Ｙ１、Ｙ２、…｝のそれぞれに対応付けられている同一結果原因データ集合｛Ｘ１、Ｘ２、…｝を出力する。なお、同一結果原因データ集合｛Ｘ１、Ｘ２、…｝のみを出力するようにしてもよい。
【０１１０】
図１２の原因推定装置を入出力データの観点から説明すると、入力データとして、観測データｙ０が入力されると、当該観測データに対応して検索される同一結果データ集合と同一結果原因データ集合とを、推定結果として出力することができ、観測データがどのような状況にあるかを示すようになっている。すなわち、
【数９】
2004126641.tif 000011
なお、（１４）式〜（１７）式では、ｆについては、サフィックスをつけないで記述したが、実際は引数に応じて対応するサフィックスを持つｆを選択するものとする。
【０１１１】
なお、各同一結果データ集合、各同一結果原因データ集合には、それぞれラベル名が与えられていて、このラベル名を出力するようにしてもよい。
【０１１２】
以上の説明では、観測データｙ０が１つの場合、すなわち、１つの観測事象（現象）の場合について説明したが、観測データはかならずしも１つとは限らない。たとえば、観測対象のシステムから２つの現象が同時に成り立つということを前提にしたい場合は、図１２に示した原因推定装置は、次のように処理する。
【０１１３】
【数１０】
2004126641.tif 000012
【０１１４】
２つの現象が同時に成り立つという前提に従った場合、２つの観測データのうちの一方の観測データついての推定結果（逆サブシステム検索部２２で検索された全ての同一結果データ集合と、対応同一結果データ集合検索部２３で検索された、この同一結果データ検索集合のそれぞれに対応付けられている同一結果原因データ集合）と、他方の観測データについての推定結果との論理積が出力される。
【０１１５】
また、２つの現象のうちのいづれか一方が成り立つという前提に従った場合、２つの観測データのうちの一方の観測データついての推定結果（逆サブシステム検索部２２で検索された全ての同一結果データ集合と、対応同一結果データ集合検索部２３で検索された、この同一結果データ検索集合のそれぞれに対応付けられている同一結果原因データ集合）と、他方の観測データについての推定結果との論理和が出力される。
【０１１６】
上記第２の実施形態によれば、観測対象としての装置、システム上に障害が発生した場合、その障害自体を上記のような事象データ（ここでは、観測データに対応する）として検知するため、当該事象データの属性を基に、例えば画面に表示されている観測対象の構成図上に、当該障害の発生位置を容易に表示することができる。また、第１の実施形態において説明したように構築された因果システムモデルを基に検索された当該障害の原因や、当該障害を原因として発生する障害など、当該障害と互い因果関係にある現象が、その発生位置とともに、観測対象の構成図上に容易に表示することができるのである。
【０１１７】
（第３の実施形態）
ここでは、以上説明したような本発明の手法を従来と比較しながら、より具体的に説明する。
【０１１８】
図１４は、従来からある故障診断システムの知識データベースのデータ構造の一部を概略的に示したもので、故障結果を原因に結びつけるための木構造をなしている。すなわち、ある観測対象のシステムから観測された現象（症状）と、その症状が現れた工程・部位、要因、部品とに分類してラベル付けされた集合間で、各集合の要素を結果から原因に遡るように関連付けてなる木構造をなしている。
【０１１９】
図１４に示した故障推定木データでは、隣合う集合間で、その各要素について、主に因果関係にあると考えられるデータ間を矢印「（原因）→（結果）」で結び木構造を構成している。
【０１２０】
一方、本発明の手法によれば、結果データと原因データとの間の対応付けは、分類された隣合う集合間に限らずに、図１５の点線の矢印にて示すような対応付けもなされることになる。
【０１２１】
例えば、観測データとして、「ガス流量低下」が得られた場合を例にとり、この現象に関連する果因データを対象にした、本発明の適用例について、図１６を参照して説明する。尚、図１６は、図１５から「ガス流量低下」と言う現象の原因を推定するために必要な果因データＣ１〜Ｃ６のみを抜き出したものである。
【０１２２】
なお、以下、説明の簡単のため、次のように、符号化したデータを用いる。
【０１２３】
ガス流量低下：ｙ１
電磁弁１：ｘ１
減圧設定不良（低）：ｘ２
変動幅増大：ｘ３
減圧弁：ｘ４，ｙ２
減圧設定不良（高）：ｘ５
ここで、減圧弁がｘ４とｙ２の２つの符号を持つのは、果因データＣ４の対応関係が示す原因データである場合と、果因データＣ５、Ｃ６の対応関係が示す結果データである場合の２つの場合があるからである。
【０１２４】
図１に示した本発明の因果システムモデル構築装置によって、図１６に示す、ｘからｙへの対応付け（因果データ）を基に、同一結果データ集合Ｙ１、Ｙ２、同一結果原因データ集合Ｘ１、Ｘ２と、これらの対応関係を写像ｆ１，ｆ２でそれぞれ表したサブシステムが生成される。すなわち、
Ｘ１＝ｆ１（Ｙ１）但し、Ｙ１＝｛ｙ１｝，Ｘ１＝｛ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４｝Ｘ２＝ｆ２（Ｙ２）但し、Ｙ２＝｛ｙ２｝，Ｘ２＝｛ｘ２，ｘ５｝
また、結果データｙ２が原因データｘ４である果因データ（ｙ２，ｘ４）より、
Ｙ２＝ｇ１（Ｘ１）
という対応関係が生成される。
【０１２５】
上記結果データと原因データとの因果関係を図５にならって模式的に示すと図１７のようになる。
【０１２６】
さて、図１に示した因果システムモデル構築装置により、図１７に示したような因果システムモデルが生成されたとき、図１２の原因推定装置により図１７に示した因果システムモデルを用いて、観測された結果データｙ１「ガス流量低下」に対応する原因を推定する場合の処理手順を図１３を参照しながら説明する。
【０１２７】
まず、観測データ認識部２１により、観測で得られた結果データとしての観測データｙ１が属する同一結果データ集合Ｙ１を検索する（ステップＳ１１〜ステップＳ１２）。すなわち、Ｏ（ｙ１）＝Ｙ１　と表すことができる。
【０１２８】
次に、逆サブシステム検索部２２は、観測データ認識部２１で求めた同一結果データ集合Ｙ１に対応する同一結果原因データ集合Ｘ１を検索する（ステップＳ１３）。すなわち、Ｙ１を引数にもつ関数ｆ１を選択して、ｆ１（Ｙ１）＝Ｘ１
と表すことができる。
【０１２９】
このとき、同一結果原因データＸ１を推定結果として出力するために保持する（Ｘ＝｛Ｘ１｝）。
【０１３０】
なお、検索された同一結果原因データＸ１に写像ｇ１で対応付けられた同一結果データ集合Ｙ２が存在するので（ステップＳ１４）、この同一結果データ集合Ｙ２を得る（ステップＳ１５）。すなわち、ｇ１（Ｘ１）＝Ｙ２　と表すことができる。
【０１３１】
上記同様、このＹ２に対応する同一結果原因データ集合を検索する（ステップＳ１６，ステップＳ１３）。すなわち、ｆ２（Ｙ２）＝Ｘ２　であるから、この同一結果原因データＸ２も推定結果Ｘに付加して保持する（Ｘ＝｛Ｘ１，Ｘ２｝。
【０１３２】
最終的に、推定結果Ｘとして、（同一結果原因データの要素で表した場合）Ｘ＝｛ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４，ｘ５｝が得られる（ステップＳ１７）。
【０１３３】
なお、本発明の手法では、ガス流量低下の１つの原因候補であるｘ４の減圧弁についての細かな条件分岐（すなわち、減圧設定不良（低）と減圧設定不良（高）との区別）を設定することはないが、ここで得られた推定結果Ｘでは、大雑把に、「症状」に関連する「工程・部位」を知ることができる。
【０１３４】
さて、次に、原因推定装置に、観測データとして、ｙ１の「ガス流量低下」の他に、「減圧弁」について観測することを明確に指示した場合について。図１３を参照して説明する。
【０１３５】
この場合、あらたな観測データｙ３として、次式のように定義して推論をおこなうことになる。
【０１３６】
【数１１】
2004126641.tif 000013
【０１３７】
まず、観測データ認識部２１により、観測で得られた結果データとしての観測データｙ３が属する同一結果データ集合を検索する（ステップＳ１１〜ステップＳ１２）。この場合、次式に示すように、Ｏ（ｙ３）は、観測データｙ１が属する同一結果データ集合と、観測データｙ２が属する同一結果データ集合との論理積Ｙ３として求めることができる。
【０１３８】
【数１２】
2004126641.tif 000014
【０１３９】
次に、逆サブシステム検索部２２は、観測データ認識部２１で求めた同一結果データ集合Ｙ３に対応する同一結果原因データ集合を検索する（ステップＳ１３）。すなわち、Ｙ１を引数にもつ関数ｆ１を選択して、ｆ１（Ｙ１）＝Ｘ１なる同一結果原因データ集合を求めるとともに、Ｙ２を引数にもつ関数ｆ２を選択して、ｆ２（Ｙ２）＝Ｘ２なる同一結果原因データ集合を求めて、これら同一結果原因データ集合の要素の論理積を求めることで、観測データｙ３に対応する原因データ｛ｘ２｝が得られる（ステップＳ１４）。
【０１４０】
【数１３】
2004126641.tif 000015
【０１４１】
このように、ガス流量低下について、減圧弁に関連して詳しくみると、それは、減圧設定不良（低）が原因であるということを指摘できる。すなわち、観測データとして観測事象が多くなれば、それだけ、原因データの絞り込みが行えることとなる。なお、上記例では、２つの観測事象を観測データとして用いた場合について説明したが、３つ以上の観測事象を観測データとして用いる場合も上記同様である。
【０１４２】
以上説明したように、本発明は、最初からすべての条件を考えて木構造などのデータ構造を構成するのではなく、観測条件に対応してそれに関わる原因推定を随時行ってゆくことを前提としている。逆に言えば、結果データと原因データとの対応と、どれを観測データとして注目するかの観測事象の集合を記述さえできれば、結果から原因へのデータ構造をあらかじめ顕にしておかなくてもよいということである。
【０１４３】
また、観測対象の動作特性にしたがって、同一とみなす注目事象の集合すなわち結果の集合と、原因の集合とを関係づけして記憶することにより、いくつかの現象の組合せで表現される実際の現象（観測事象）の原因を人に理解しやすいような対応関係で推定することができ、人間が故障の状況を容易に把握できる。
【０１４４】
また、観測対象としての装置、システム上に障害が発生した場合、その障害自体を上記のような事象データとして検知するため、当該事象データの属性を基に、例えば画面に表示されている観測対象の構成図上に、当該障害の発生位置を容易に表示することができる。また、第１の実施形態において説明したように構築された因果システムモデルを基に検索された当該障害の原因や、当該障害を原因として発生する障害など、当該障害と互い因果関係にある現象が、その発生位置とともに、観測対象の構成図上に容易に表示することができるのである。
【０１４５】
当初から全体の木構造および検索ルールをさだめずに、その時点で着目したいデータを入力できるのには利点がおおきいと考える。
【０１４６】
すなわち、最初から推論システムの全体構成を考えなくてよく、図１の因果システムモデル構築装置に、結果データ、原因データの対（因果データ、果因データ）を随時追加しても自動的に因果システムモデルを構築することができる。
【０１４７】
また、（写像ｇによる）同一結果データ集合の対応付けがされない同一結果原因データ集合を「チェック終了」として作成し、随時その集合に原因データをいれてゆけば、「チェック終了」集合以外の範囲に限った原因推定が可能である。これにより、人の直感に見合った条件選択による繰り返しの推論も可能となる。
【０１４８】
さらに、本発明によれば、データ間の部分的な因果関係に着目して検索できるので、最近では一般的になったソフトウェア環境におけるハイパーテキスト技術などを利用すれば、さまざまな部分的関係を簡単に提示できる。
【０１４９】
なお、本発明の実施の形態に記載した本発明の手法は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フロッピーディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、半導体メモリなどの記録媒体に格納して頒布することもできる。
【０１５０】
なお、本発明は、上記実施形態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種々に変形することが可能である。さらに、上記実施形態には種々の段階の発明は含まれており、開示される複数の構成用件における適宜な組み合わせにより、種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されても、発明が解決しようとする課題の欄で述べた課題（の少なくとも１つ）が解決でき、発明の効果の欄で述べられている効果（のなくとも１つ）が得られる場合には、この構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。
【０１５１】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、故障診断のための人の理解し易いデータ構造のデータベースの構築が容易に行え、信頼性のある明確な診断結果を得ることができるとともに、観測対象の構造上の故障個所と診断結果として得られた当該故障の原因箇所などが観測対象の構成図上に容易に表示することができる。
【０１５２】
【図面の簡単な説明】
【０１５３】
【図１】本発明の因果システムモデル構築装置の構成例を示した図。
【０１５４】
【図２】因果データについて説明するための図。
【０１５５】
【図３】同一とみなす結果データを判別、分類するための分類基準の一例を示した図。
【０１５６】
【図４】同一結果データ集合と同一結果原因データ集合との対応付けについて説明するための図。
【０１５７】
【図５】観測対象の因果システムモデルのデータ構造の一例を模式的に示した図。
【０１５８】
【図６】図１の因果システムモデル構築装置の因果システムモデル構築処理動作を説明するためのフローチャート。
【０１５９】
【図７】観測対象（例えばここでは自動車）の事象データの階層構造の具体例を示した図。
【０１６０】
【図８】観測対象の事象データの階層構造の他のを示した図。
【０１６１】
【図９】構成要素Ｄ１〜Ｄ６から構成される観測対象の構成例を模式的に示した図。
【０１６２】
【図１０】図５に示した因果関係を模式的に示した図。
【０１６３】
【図１１】図１０に示した因果関係を表す各集合の要素である事象データの属性を基に、図９に示した観測対象の構成上に、各事象データの発生位置を表すことにより、同一結果集合（Ｙ１、Ｙ２、Ｙｋ）、同一結果原因集合（Ｘ１、Ｘ２、Ｘｋ）の発生位置を表した図。
【０１６４】
【図１２】本発明の原因推定装置の構成例を示した図。
【０１６５】
【図１３】図１２の原因推定装置の原因推定処理動作を説明するためのフローチャート。
【０１６６】
【図１４】従来からある故障診断システムの知識データベースのデータ構造の一部を概略的に示した図。
【０１６７】
【図１５】本発明の手法による結果データと原因データとの間の対応付けについて説明するための図。
【０１６８】
【図１６】本発明の原因推定処理を説明するための図で、図１５から「ガス流量低下」と言う現象の原因を推定するために必要な果因データＣ１〜Ｃ６のみを抜き出して示した図。
【０１６９】
【図１７】図１６に対応する因果システムモデルを示した図。
【０１７０】
【符号の説明】
１１…因果データ生成記憶部
１２…果因データ生成記憶部
１３…同一結果データ集合生成部
１４…部分因果システムモデル構成部
２１…観測データ認識部
２２…逆サブシステム検索部
２３…対応同一結果データ集合検索部
２４…因果システムモデル記憶部
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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