(57)【要約】  【課題】  過去の製品に発生した不具合の情報を記録したデータベースから、開発予定の製品などの対象製品に有用な不具合の情報を抽出することができる情報抽出方法、情報抽出装置及びコンピュータプログラムを提供する。  【解決手段】  情報抽出装置１は、過去の製品が実現する機能に関係して発生した各不具合の発生頻度と、不具合が過去に引き起こした影響の累積とから、対象製品が各機能に関連する度合いに基づいて、対象製品に不具合が発生する可能性が高いほど大きくまた不具合が引き起こす影響が大きいほど大きくなる不具合影響度数を各不具合について計算し、不具合影響度数の大きさに応じて不具合を順位付けする。従って、過去に蓄積された大量の不具合の情報の中から対象製品に関して有用な不具合の情報が効率的に抽出される。【選択図】        図１
2005285000.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
記憶部及び演算部を備えるコンピュータを用いて、複数の製品で過去に発生した不具合の情報の中から、対象製品に発生する可能性がある重要度の高い不具合の情報を抽出する情報抽出方法であって、
過去に発生した複数の不具合の夫々が引き起こした影響の大きさを複数の製品について累積した影響累積度数を、各不具合に対応付けて記憶部で記憶し、
製品が実現する複数の機能の夫々に関係して過去に発生した複数の不具合の発生回数に対して各不具合の発生回数が占める割合を示す発生不具合割合を、各不具合と各機能との組み合わせに対応付けて記憶部で記憶し、
コンピュータが受け付けた、製品が実現する複数の機能の夫々に対象製品が関連する度合いの大きさを示す関連度数と、各関連度数が対応する機能に対応付けられている前記発生不具合割合とを乗じた値を、各不具合について演算部で合計し、
演算部で合計した値に前記影響累積度数を乗じた不具合影響度数を、各不具合について演算部で計算し、
演算部で計算した前記不具合影響度数に応じて複数の不具合を演算部で順位付けすること
を特徴とする情報抽出方法。
【請求項２】
複数の製品で過去に発生した製品の不具合の情報の中から、対象製品に発生する可能性がある重要度の高い不具合の情報を抽出する情報抽出装置であって、
過去に発生した複数の不具合の夫々が引き起こした影響の大きさを複数の製品について累積した影響累積度数を、各不具合に対応付けて記憶する手段と、
製品が実現する複数の機能の夫々に関係して過去に発生した複数の不具合の発生回数に対して各不具合の発生回数が占める割合を示す発生不具合割合を、各不具合と各機能との組み合わせに対応付けて記憶する手段と、
製品が実現する複数の機能の夫々に対象製品が関連する度合いの大きさを示す関連度数を受け付ける手段と、
該手段が受け付けた各関連度数と各関連度数が対応する機能に対応付けられている前記発生不具合割合とを乗じた値を、各不具合について合計する手段と、
該手段が合計した値に前記影響累積度数を乗じた不具合影響度数を、各不具合について計算する手段と、
該手段が計算した前記不具合影響度数に応じて複数の不具合を順位付けする手段と
を備えることを特徴とする情報抽出装置。
【請求項３】
複数の製品で過去に発生した製品の不具合の情報の中から、対象製品に発生する可能性がある重要度の高い不具合の情報を抽出する情報抽出装置であって、
製品が実現する複数の機能の夫々と各機能に関係して過去に発生した複数の不具合の夫々との各組み合わせが発生した回数を記憶する手段と、
各不具合が引き起こす影響の大きさを示す影響指数を記憶する手段と、
各不具合と各機能との組み合わせが発生した回数を各不具合について合計した合計値を計算する手段と、
各不具合について、前記合計値に前記影響指数を乗じた影響累積度数を計算する手段と、
該手段が計算した前記影響累積度数の夫々を各不具合に対応付けて記憶する手段と、
各不具合と各機能との組み合わせが発生した回数を各機能について合計した合計値を計算する手段と、
各機能について、各不具合と機能との組み合わせが発生した回数を前記合計値で除した発生不具合割合を計算する手段と、
該手段が計算した前記発生不具合割合の夫々を各不具合と各機能との組み合わせに対応付けて記憶する手段と、
製品が実現する複数の機能の夫々に対象製品が関連する度合いの大きさを示す関連度数を受け付ける手段と、
該手段が受け付けた各関連度数と各関連度数が対応する機能に対応付けられている前記発生不具合割合とを乗じた値を計算する手段と、
該手段が計算した前記値を各不具合について合計した合計値を計算する手段と、
該手段が計算した前記合計値に前記影響累積度数を乗じた不具合影響度数を、各不具合について計算する手段と、
該手段が計算した前記不具合影響度数の大きさの順に複数の不具合を順位付けする手段と
を備えることを特徴とする情報抽出装置。
【請求項４】
過去に発生した複数の不具合の夫々が引き起こした影響の大きさを複数の製品について累積した影響累積度数を、各不具合に対応付けて記憶し、製品が実現する複数の機能の夫々に関係して過去に発生した複数の不具合の発生回数に対して各不具合の発生回数が占める割合を示す発生不具合割合を、各不具合と各機能との組み合わせに対応付けて記憶するコンピュータに、複数の製品で過去に発生した不具合の情報の中から、対象製品に発生する可能性がある重要度の高い不具合の情報を抽出させるコンピュータプログラムであって、
コンピュータに、製品が実現する複数の機能の夫々に対象製品が関連する度合いの大きさを示す関連度数と各関連度数が対応する機能に対応付けられている前記発生不具合割合とを乗じた値を各不具合について合計した合計値を計算させる手順と、
コンピュータに、計算した前記合計値に前記影響累積度数を乗じた不具合影響度数を、各不具合について計算させる手順と、
コンピュータに、計算した前記不具合影響度数に応じて複数の不具合を演算部で順位付けさせる手順と
を含むことを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、過去の製品に発生した不具合の情報の中から有用な情報を抽出する情報抽出方法、情報抽出装置及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
製品の開発においては、製品に不具合が発生することを未然に防止することが重要である。商品化された製品に不具合が発生した場合は、リコールのための費用又は開発をやり直すための費用などの追加の費用が必要となる。また製品の開発の途中で製品に不具合が発生した場合にも、開発に要する時間が増加することによって開発コストが増大し、また商品化の時期が遅れることによって販売の機会が失われることになる。一方、近年のコンピュータ技術の発達により、過去の製品開発においてどのような製品でどのような不具合が発生したか等の不具合の情報をデータベースに蓄積しておくことが可能になっている。開発する製品の種類又は使用する部品などに応じて、データベースに記録されている過去の不具合の情報を利用することにより、不具合の発生を未然に防止することができるようになってきている。
【特許文献１】特開平７−３６９２２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
前述の如きデータベースには、過去に開発された種々の製品に関する膨大な不具合の情報が蓄積されているので、新たな製品の開発に過去の不具合の情報をフィードバックさせるためには、開発する製品にとって有用な不具合の情報をデータベースから抽出する必要がある。しかし、従来のデータベースでは、開発しようとする製品に応じて不具合の情報を効率的に抽出する方法がないので、過去の有用な不具合の情報を抽出することが困難である。このため、従来は、過去の不具合の情報が製品の開発に充分にフィードバックされておらず、製品に不具合が発生することを未然に防止するために過去の不具合の情報を充分に活用できないという問題がある。
【０００４】
本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、対象製品に有用な過去の不具合の情報をデータベースから効率的に抽出することができる情報抽出方法、情報抽出装置及びコンピュータプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
第１発明に掛かる情報抽出方法は、記憶部及び演算部を備えるコンピュータを用いて、複数の製品で過去に発生した不具合の情報の中から、対象製品に発生する可能性がある重要度の高い不具合の情報を抽出する情報抽出方法であって、過去に発生した複数の不具合の夫々が引き起こした影響の大きさを複数の製品について累積した影響累積度数を、各不具合に対応付けて記憶部で記憶し、製品が実現する複数の機能の夫々に関係して過去に発生した複数の不具合の発生回数に対して各不具合の発生回数が占める割合を示す発生不具合割合を、各不具合と各機能との組み合わせに対応付けて記憶部で記憶し、コンピュータが受け付けた、製品が実現する複数の機能の夫々に対象製品が関連する度合いの大きさを示す関連度数と、各関連度数が対応する機能に対応付けられている前記発生不具合割合とを乗じた値を、各不具合について演算部で合計し、演算部で合計した値に前記影響累積度数を乗じた不具合影響度数を、各不具合について演算部で計算し、演算部で計算した前記不具合影響度数に応じて複数の不具合を演算部で順位付けすることを特徴とする。
【０００６】
第２発明に掛かる情報抽出装置は、複数の製品で過去に発生した製品の不具合の情報の中から、対象製品に発生する可能性がある重要度の高い不具合の情報を抽出する情報抽出装置であって、過去に発生した複数の不具合の夫々が引き起こした影響の大きさを複数の製品について累積した影響累積度数を、各不具合に対応付けて記憶する手段と、製品が実現する複数の機能の夫々に関係して過去に発生した複数の不具合の発生回数に対して各不具合の発生回数が占める割合を示す発生不具合割合を、各不具合と各機能との組み合わせに対応付けて記憶する手段と、製品が実現する複数の機能の夫々に対象製品が関連する度合いの大きさを示す関連度数を受け付ける手段と、該手段が受け付けた各関連度数と各関連度数が対応する機能に対応付けられている前記発生不具合割合とを乗じた値を、各不具合について合計する手段と、該手段が合計した値に前記影響累積度数を乗じた不具合影響度数を、各不具合について計算する手段と、該手段が計算した前記不具合影響度数に応じて複数の不具合を順位付けする手段とを備えることを特徴とする。
【０００７】
第３発明に掛かる情報抽出装置は、複数の製品で過去に発生した製品の不具合の情報の中から、対象製品に発生する可能性がある重要度の高い不具合の情報を抽出する情報抽出装置であって、製品が実現する複数の機能の夫々と各機能に関係して過去に発生した複数の不具合の夫々との各組み合わせが発生した回数を記憶する手段と、各不具合が引き起こす影響の大きさを示す影響指数を記憶する手段と、各不具合と各機能との組み合わせが発生した回数を各不具合について合計した合計値を計算する手段と、各不具合について、前記合計値に前記影響指数を乗じた影響累積度数を計算する手段と、該手段が計算した前記影響累積度数の夫々を各不具合に対応付けて記憶する手段と、各不具合と各機能との組み合わせが発生した回数を各機能について合計した合計値を計算する手段と、各機能について、各不具合と機能との組み合わせが発生した回数を前記合計値で除した発生不具合割合を計算する手段と、該手段が計算した前記発生不具合割合の夫々を各不具合と各機能との組み合わせに対応付けて記憶する手段と、製品が実現する複数の機能の夫々に対象製品が関連する度合いの大きさを示す関連度数を受け付ける手段と、該手段が受け付けた各関連度数と各関連度数が対応する機能に対応付けられている前記発生不具合割合とを乗じた値を計算する手段と、該手段が計算した前記値を各不具合について合計した合計値を計算する手段と、該手段が計算した前記合計値に前記影響累積度数を乗じた不具合影響度数を、各不具合について計算する手段と、該手段が計算した前記不具合影響度数の大きさの順に複数の不具合を順位付けする手段とを備えることを特徴とする。
【０００８】
第４発明に掛かるコンピュータプログラムは、過去に発生した複数の不具合の夫々が引き起こした影響の大きさを複数の製品について累積した影響累積度数を、各不具合に対応付けて記憶し、製品が実現する複数の機能の夫々に関係して過去に発生した複数の不具合の発生回数に対して各不具合の発生回数が占める割合を示す発生不具合割合を、各不具合と各機能との組み合わせに対応付けて記憶するコンピュータに、複数の製品で過去に発生した不具合の情報の中から、対象製品に発生する可能性がある重要度の高い不具合の情報を抽出させるコンピュータプログラムであって、コンピュータに、製品が実現する複数の機能の夫々に対象製品が関連する度合いの大きさを示す関連度数と各関連度数が対応する機能に対応付けられている前記発生不具合割合とを乗じた値を各不具合について合計した合計値を計算させる手順と、コンピュータに、計算した前記合計値に前記影響累積度数を乗じた不具合影響度数を、各不具合について計算させる手順と、コンピュータに、計算した前記不具合影響度数に応じて複数の不具合を演算部で順位付けさせる手順とを含むことを特徴とする。
【０００９】
本発明においては、過去の製品が実現する各機能に関係して発生した複数の不具合の中で各不具合の割合を示す発生不具合割合を記憶し、各不具合が製品の開発又は販売等に対して過去に引き起こした影響を累積した影響累積度数を記憶しておき、開発予定の製品等の対象製品が各機能に関連する関連度に発生不具合割合を乗じて各不具合について合計し、各不具合についての合計値に影響累積度数を乗じて不具合影響度数を計算し、不具合影響度数の値に応じて複数の不具合を順位付けする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明においては、対象製品に関して、不具合が発生する可能性が高いほど大きくまた不具合が製品の開発又は販売等に及ぼす影響が大きいほど大きくなる不具合影響度数を各不具合について計算し、不具合影響度数の大きさに応じて不具合が順位付けされて提示されるので、過去に蓄積された大量の不具合の情報の中から対象製品に関して有用な不具合の情報が効率的に抽出される。従って、製品の開発者などの担当者は、対象製品に関して優先的に発生を防止すべき重要な不具合の情報を得ることができ、過去の不具合の情報を製品の開発にフィードバックさせることによって、重大な不具合の発生を未然に防止することができる。これにより、製品の開発コストの上昇及び開発期間の長期化を防止することが可能となり、また製品の品質を向上させることが可能となる等、本発明は優れた効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下本発明をその実施の形態を示す図面に基づき具体的に説明する。
図１は、本発明の情報抽出装置１の内部構成を示すブロック図である。情報抽出装置１は、パーソナルコンピュータ又はサーバ装置などの汎用コンピュータを用いて構成されている。情報抽出装置１は、演算を行うＣＰＵ（演算部）１１と、演算に伴って発生する一時的なデータを記憶するＲＡＭ１２と、ＣＤ−ＲＯＭドライブ等の外部記憶装置１３と、ハードディスク等の内部記憶装置（記憶部）１４とを備えている。ＣＰＵ１１は、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体２から本発明のコンピュータプログラム２０を外部記憶装置１３にて読み取り、読み取ったコンピュータプログラム２０を内部記憶装置１４に記憶させる。コンピュータプログラム２０は必要に応じて内部記憶装置１４からＲＡＭ１２へロードされ、ロードされたコンピュータプログラム２０に基づいてＣＰＵ１１は情報抽出装置１に必要な処理を実行する。情報抽出装置１は、キーボー又はマウス等の入力部１５と、液晶ディスプレイ又はＣＲＴディスプレイ等の出力部１６とを備えており、データの入力を始めとするオペレータからの操作を受け付ける構成となっている。情報抽出装置１は、過去の製品開発の過程で発生した不具合の情報を記憶し、新たに開発する製品などの対象製品について有用な情報を抽出して開発者などの担当者に提示する処理を行う。
【００１２】
内部記憶装置１４は、過去の製品が実現した機能を分類して示す機能分類情報１４１と、過去の製品開発において発生した不具合を分類して示す不具合分類情報１４２とを記憶している。図２は、機能分類情報１４１の内容例を示す概念図である。図２には製品が冷蔵庫である場合の例を示している。製品が実現する冷やす，凍らせる，ドア開閉等の夫々の機能に対して、ＦＵＮＣ（１），ＦＵＮＣ（２），ＦＵＮＣ（３），…の機能識別子が付与されている。
【００１３】
図３は、不具合分類情報１４２の内容例を示す概念図である。図３に示す例は、機能の例と同様に製品が冷蔵庫である場合の不具合の例を示す。冷えない，冷えすぎ，水漏れ等の夫々の不具合に対して、ＦＡＩＬ（１），ＦＡＩＬ（２），ＦＡＩＬ（３），…の不具合識別子が付与されている。更に、各不具合に対して、開発コストの増大又は販売機会の損失などの不具合が引き起こす影響の大きさを示す影響指数が対応付けられて記録されている。影響指標の値は、不具合が発生した場合に必要となるリコール費用又は再開発に要する時間などから定められており、値が大であるほど不具合が引き起こす影響が大であることを示している。例えば図３に示した例では、冷蔵庫が冷えないというＦＡＩＬ（１）の不具合は冷蔵庫にとって致命的な不具合であるので、ＦＡＩＬ（１）に対して５という大きな値が影響指数として記録されている。また他の例では、冷蔵庫が冷えすぎるというＦＡＩＬ（２）の不具合は対処しやすい不具合であるので、ＦＡＩＬ（２）に対しては１という小さな値が影響指数として記録されている。
【００１４】
また内部記憶装置１４は、複数の過去の製品において報告された不具合の情報を記録する不具合報告データ１４３を記憶している。図４は、不具合報告データの内容例を示す概念図である。不具合報告データ１４３は、報告された不具合と、不具合の発生に関係する機能と、発生した不具合の具体的な内容とが互いに対応付けて記録されている。図４に示した例では、形状不良というＦＡＩＬ（５）の不具合が、ＦＵＮＣ（３）のドア開閉、ＦＵＮＣ４の省エネ及びＦＵＮＣ（８）の静音の機能を実現するための構成部分で発生したことが記録されている。製品に不具合が発生する都度、製品の開発者等のオペレータが入力部１５を操作することによって不具合報告データ１４３に追加されるべき不具合の情報が入力され、不具合報告データ１４３の内容が更新される。不具合報告データ１４３には、過去の複数の製品において発生した不具合と不具合に関係する機能とを示す情報が記録されている。
【００１５】
次に、本発明の情報抽出装置１が行う処理をフローチャートを用いて説明する。コンピュータプログラム２０は、不具合報告データ１４３に記録されている過去の不具合の情報から、所定の機能に関係して発生する不具合の中で各不具合が示す割合を示す発生不具合割合を計算する処理を行うためのプログラムを含んでいる。図５は、情報抽出装置１が行う発生不具合割合を生成する処理の手順を示すフローチャートである。情報抽出装置１のＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１２にロードしたコンピュータプログラム２０に従って以下の処理を実行する。
【００１６】
情報抽出装置１のＣＰＵ１１は、内部記憶装置１４が記憶している不具合報告データ１４３の内容を読み出し、不具合報告データ１４３に記録されている各不具合と各機能との組み合わせが発生した回数をカウントする（Ｓ１１）。ＣＰＵ１１は、次に、カウントした回数を各組み合わせについて示した不具合と機能との組み合わせ回数表１４４を生成し、内部記憶装置１４に記憶させる（Ｓ１２）。
【００１７】
図６は、不具合と機能との組み合わせ回数表１４４の例を示す概念図である。不具合報告データ１４３に基づいて、過去の製品で発生した不具合と機能との組み合わせの回数が各組み合わせについて記録される。ここで、ＦＡＩＬ（ｍ）の不具合とＦＵＮＣ（ｎ）の機能との組み合わせが過去の製品で発生した回数をＴ（ｍ，ｎ）とする。
【００１８】
ＣＰＵ１１は、次に、各不具合について、組み合わせ回数表１４４に記録されている当該不具合と各機能との組み合わせの回数を合計する（Ｓ１３）。このとき、ＣＰＵ１１は、組み合わせ回数表１４４に記録されている機能の種類がＮ種類であるとして、以下の式で計算される合計値Ｓ（ｆａｉｌ（ｍ））を計算し、図６に示す如く組み合わせ回数表１４４に記録する。
【００１９】
【数１】
2005285000.tif 000003
【００２０】
ＣＰＵ１１は、次に、各不具合について計算した各機能との組み合わせの回数の合計値Ｓ（ｆａｉｌ（ｍ））に各不具合の影響指数を乗じた影響累積度数を計算し（Ｓ１４）、各不具合の影響累積度数を記録した影響累積データ１４５を内部記憶装置１４に記憶させる（Ｓ１５）。このとき、ＣＰＵ１１は、ＦＡＩＬ（ｍ）の不具合の影響指数をｉ（ｍ）として、各不具合についての影響累積度数Ｅａ（ｍ）を、Ｅａ（ｍ）＝ｉ（ｍ）×Ｓ（ｆａｉｌ（ｍ））により計算する。図７は、影響累積データ１４５の内容例を示す概念図である。各不具合に対応付けて、影響累積度数Ｅａ（ｍ）が記録されている。影響累積度数は、各機能に関係して特定の不具合が発生した回数の合計値に影響指数を乗じた値であるので、特定の不具合が発生することによって過去に引き起こされた影響の累積を示す指標である。
【００２１】
ＣＰＵ１１は、次に、各機能について、組み合わせ回数表１４４に記録されている当該機能と各不具合との組み合わせの回数を合計する（Ｓ１６）。このとき、ＣＰＵ１１は、組み合わせ回数表１４４に記録されている不具合の種類がＭ種類であるとして、以下の式で計算される合計値Ｓ（ｆｕｎｃ（ｎ））を計算し、図６に示す如く組み合わせ回数表１４４に記録する。
【００２２】
【数２】
2005285000.tif 000004
【００２３】
ＣＰＵ１１は、次に、機能と各不具合との組み合わせの回数を、機能と各不具合との組み合わせの回数の合計値Ｓ（ｆｕｎｃ（ｎ））で除することによって、機能に関係して発生した不具合の中に占める各不具合の割合を示す発生不具合割合を計算する（Ｓ１７）。このとき、ＣＰＵ１１は、発生不具合割合Ｔ’（ｍ，ｎ）を、Ｔ’（ｍ，ｎ）＝Ｔ（ｍ，ｎ）／Ｓ（ｆｕｎｃ（ｎ））により計算する。ＣＰＵ１１は、次に、機能と不具合との各組み合わせの発生不具合割合を記録した発生不具合割合表１４６を内部記憶装置１４に記憶させ（Ｓ１８）、処理を終了する。
【００２４】
図８は、発生不具合割合表１４６の内容例を示す概念図である。不具合と機能との各組み合わせに対応付けて、発生不具合割合Ｔ’（ｍ，ｎ）が記録されている。発生不具合割合は、各機能に関係して過去の製品において発生した複数の不具合の発生回数に対して各不具合の発生回数が占める割合であり、特定の機能を製品が実現しようとしたときに各不具合が発生する頻度を示している。
【００２５】
以上の発生不具合割合を計算する処理は、定期的又は新たな不具合の情報が情報抽出装置１に入力されて不具合報告データ１４３が更新された場合等の所定のタイミングで随時行われる。
【００２６】
コンピュータプログラム２０は、これから開発予定の製品、開発途中の製品又は既に完成された製品などの対象製品に発生する可能性がある重要度の高い不具合の情報を抽出する処理を行うためのプログラムを含んでいる。
【００２７】
対象製品が開発予定の製品である場合、開発の担当者は、製品の企画に基づいて製品が各機能に関連する度合いの大きさを示す関連度数を予め定めておく。また対象製品が開発途中又は完成済みの製品である場合は、担当者は、製品の仕様に基づいて関連度数を定めておく。図９は、関連度数の例を示す概念図である。製品が関連する度合いが大きいドア開閉及びパネル表示などの機能については、関連度が大である点数が定められる。また製品が関連する度合いが小さい省エネ等の機能については、関連度が小である点数が定められる。全ての機能に割り当てられた関連度の点数の合計値で各機能の点数を除することによって、関連度数Ｒ（ｎ）が定められる。なお、関連度が大である場合に値が大となる点数を関連度数として用いてもよい。
【００２８】
図１０は、情報抽出装置１が行う重要度の高い不具合の情報を抽出する処理の手順を示すフローチャートである。情報抽出装置１のＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１２にロードしたコンピュータプログラム２０に従って以下の処理を実行する。ＣＰＵ１１は、入力部１５をオペレータが操作することによる関連度数の受付を監視している（Ｓ２１）。関連度数の受付がない場合は（Ｓ２１：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、関連度数の受付の監視を続行する。関連度数を受け付けた場合は（Ｓ２１：ＹＥＳ）、関連度数Ｒ（ｎ）と、関連度数に対応する機能に対応して発生不具合割合表１４６に記録されている発生不具合割合Ｔ’（ｍ，ｎ）とを乗算する（Ｓ２２）。ＣＰＵ１１は、次に、関連度数Ｒ（ｎ）と発生不具合割合Ｔ’（ｍ，ｎ）との乗算値を各不具合について合計した合計値Ｅｂ（ｍ）を計算する（Ｓ２３）。ここで計算した合計値Ｅｂ（ｍ）は、対象製品に発生しやすい不具合の発生頻度を示している。ＣＰＵ１１は、次に、計算した合計値Ｅｂ（ｍ）と、この合計値Ｅｂ（ｍ）に対応する不具合に対応して影響累積データ１４５に記録されている影響累積度数Ｅａ（ｍ）とを乗算した不具合影響度数Ｅ（ｍ）を計算する（Ｓ２４）。即ち、ＣＰＵ１１は、以下の式で不具合影響度数Ｅ（ｍ）を計算する。
【００２９】
【数３】
2005285000.tif 000005
【００３０】
図１１は、不具合と各不具合について計算された不具合影響度数との対応を示す概念図である。各不具合について不具合影響度数が対応しており、不具合と不具合影響度数との対応がＲＡＭ１２に記憶される。不具合影響度数は、対象製品に対する不具合の危険性を示しており、不具合が発生する可能性が高いほど大きく、また不具合が引き起こす影響が大きいほど大きくなる。従って、不具合影響度数が大きい不具合であるほど、優先的に発生を防止すべき重要な不具合である。
【００３１】
ＣＰＵ１１は、次に、不具合影響度数の値の大きさに応じて、複数の不具合を重要度の高い順に順位付けし（Ｓ２５）、順位付けした不具合を示す情報を出力部１６に出力させ（Ｓ２６）、処理を終了する。対象製品が開発予定の製品である場合は、開発の担当者は、重要度の高い順に順位付けられた不具合の情報に基づいて、重要度が高い不具合の発生を優先的に防止すべく対象製品の開発を行う。また対象製品が完成済みの製品である場合は、商品化の担当者は、実用試験を行って不具合の発生を検証し、その結果を踏まえて使用説明書に注意事項を記載する等、重要度が高い不具合の発生を優先的に防止すべく対応を行う。
【００３２】
以上詳述した如く、本発明においては、過去の製品が実現する機能に関係して発生した各不具合の発生頻度と、開発コストの増大又は販売機会の損失等、不具合が過去に引き起こした影響の実績とから、新たに開発予定の製品等の対象製品が各機能に関連する度合いに基づいて、不具合が発生する可能性が高いほど大きくまた不具合が引き起こす影響が大きいほど大きくなる不具合影響度数を各不具合について計算する。不具合影響度数の大きさに応じて不具合が順位付けされて提示されるので、過去に蓄積された大量の不具合の情報の中から対象製品に関して有用な不具合の情報が効率的に抽出される。従って、製品の開発者又は販売者などの担当者は、対象製品に関して優先的に発生を防止すべき重要な不具合の情報を得ることができ、過去の不具合の情報を製品の開発にフィードバックさせることによって、重大な不具合の発生を未然に防止することができる。これにより、製品の開発コストの上昇及び開発期間の長期化を防止することが可能となり、また製品の品質を向上させることが可能となる。また、機能に関係づけて不具合の情報を記憶し、機能に関連する不具合の情報を抽出するので、部品が変更される等して互いに大幅に内部構造が異なっている古い製品についても、その不具合の情報を活用することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本発明の情報抽出装置の内部構成を示すブロック図である。
【図２】機能分類情報の内容例を示す概念図である。
【図３】不具合分類情報の内容例を示す概念図である。
【図４】不具合報告データの内容例を示す概念図である。
【図５】情報抽出装置が行う発生不具合割合を生成する処理の手順を示すフローチャートである。
【図６】不具合と機能との組み合わせ回数表の例を示す概念図である。
【図７】影響累積データの内容例を示す概念図である。
【図８】発生不具合割合表の内容例を示す概念図である。
【図９】関連度数の例を示す概念図である。
【図１０】情報抽出装置が行う重要度の高い不具合の情報を抽出する処理の手順を示すフローチャートである。
【図１１】不具合と各不具合について計算された不具合影響度数との対応を示す概念図である。
【符号の説明】
【００３４】
１  情報抽出装置
１１  ＣＰＵ（演算部）
１２  ＲＡＭ
１４  内部記憶装置（記憶部）
１５  入力部
２  記録媒体
２０  コンピュータプログラム
【図１】
2005285000.tif 000006
【図２】
2005285000.tif 000007
【図３】
2005285000.tif 000008
【図４】
2005285000.tif 000009
【図５】
2005285000.tif 000010
【図６】
2005285000.tif 000011
【図７】
2005285000.tif 000012
【図８】
2005285000.tif 000013
【図９】
2005285000.tif 000014
【図１０】
2005285000.tif 000015
【図１１】
2005285000.tif 000016