(57)【要約】【課題】  ゴールが確定していない推論処理において、ゴールに到達するまでの残り作業量を算出すること。【解決手段】  本発明の推論装置は、事象に対して、推論され得る推論結果の情報および各事象と各推論結果との因果関係の有無を確認するための質問に関する情報を推論知識情報として記録する推定知識記録部２３と、推論結果ごとに、当該推論結果が事象に対応しているか否かの、当該推論処理の結論の妥当性を、回答取得済みの質問数に基づき、信頼度として算出する信頼度演算部６３と、推論結果ごとに、信頼度が所定の条件を満たすために必要とされる回答未取得の質問を推論知識情報から抽出する質問抽出部６４と、上記事象に対応付ける特定の推論結果が有する信頼度が、所定の条件を満たすまでに要する、当該推論処理の残り作業量を、質問抽出部６４によって推論結果ごとに抽出された回答未取得の質問数に基づいて算出する残り作業量演算部６５とを備えている。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定の事象に対して推論処理を行うことによって、該事象に対応する推論結果を得る推論装置において、
１以上の事象のそれぞれに関して、推論され得る複数の推論結果の情報、および、各事象と各推論結果との因果関係の有無を確認するための１以上の質問に関する情報を推論知識情報として記録する推論知識記録部と、
上記推論結果ごとに、当該推論結果が上記事象に対応しているか否かの、当該推論処理の結論の妥当性を、回答取得済みの質問数に基づき、信頼度として算出する信頼度演算手段と、
上記推論結果ごとに、信頼度が所定の条件を満たすために必要とされる回答未取得の質問を上記推論知識情報から抽出する質問抽出手段と、
上記事象に対応付ける特定の推論結果が有する信頼度が、所定の条件を満たすまでに要する、当該推論処理の残り作業量を、上記質問抽出手段によって上記推論結果ごとに抽出された回答未取得の質問数に基づいて算出する作業量演算手段とを備えていることを特徴とする推論装置。
【請求項２】
上記信頼度演算手段は、さらに、上記回答未取得の質問ごとに、当該質問の回答が取得されたときの信頼度向上量を算出し、
上記質問抽出手段は、上記信頼度向上量の大きい質問から順に抽出することを特徴とする、請求項１に記載の推論装置。
【請求項３】
上記推論結果が上記事象に対応している可能性を示す確信度を、当該推論処理の結論として推論結果ごとに算出する確信度演算手段を備え、
上記質問抽出手段は、所定の条件を満たす確信度を有する推論結果ごとに、回答未取得の質問を抽出することを特徴とする、請求項１または２に記載の推論装置。
【請求項４】
上記推論知識情報は、上記質問ごとに、当該質問に回答するのに要する所要時間の情報を含み、
上記作業量演算手段は、上記抽出された質問ごとの所要時間に基づき、推論結果ごとの所要時間を算出して、残り作業量を算出することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の推論装置。
【請求項５】
上記作業量演算手段は、上記推論結果ごとに、抽出された質問数、または算出された所要時間の少なくともいずれかの一方の平均値を、残り作業量として算出することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の推論装置。
【請求項６】
上記作業量演算手段が算出した上記残り作業量を、表示部に表示する表示制御手段を備えていることを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の推論装置。
【請求項７】
ユーザが入力部を用いて設定した上記信頼度の閾値を記録する閾値記録部を備え、
上記質問抽出手段は、上記閾値記録部を参照して、算出された信頼度が所定の条件を満たすか否かを判定することを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の推論装置。
【請求項８】
上記事象は、生産システムにおいて発生しうる生産物の不良現象であり、上記推論結果は、上記不良現象の原因となる不良要因であって、
上記作業量演算手段は、発生した不良現象の原因として推論され得る複数の不良要因から、特定の不良要因を、結論として得る要因推定処理の残り作業量を算出することを特徴とする、請求項１から７のいずれか１項に記載の推論装置。
【請求項９】
特定の事象に対して推論処理を行うことによって、該事象に対応する推論結果を得る推論装置における、当該推論処理の残り作業量算出方法であって、
上記推論結果ごとに、当該推論結果が上記事象に対応しているか否かの、当該推論処理の結論の妥当性を、回答取得済みの質問数に基づき、信頼度として算出する信頼度演算ステップと、
１以上の事象のそれぞれに関して、推論され得る複数の推論結果の情報、および、各事象と各推論結果との因果関係の有無を確認するための１以上の質問に関する情報を含んで、推論知識記録部に記録されている推論知識情報から、上記推論結果ごとに、信頼度が所定の条件を満たすために必要とされる回答未取得の質問を抽出する質問抽出ステップと、
上記事象に対応付ける特定の推論結果が有する信頼度が、所定の条件を満たすまでに要する、当該推論処理の残り作業量を、上記質問抽出ステップによって上記推論結果ごとに抽出された回答未取得の質問数に基づいて算出する作業量演算ステップとを含むことを特徴とする残り作業量算出方法。
【請求項１０】
請求項１から８のいずれか１項に記載の推論装置を動作させる制御プログラムであって、コンピュータを上記の各手段として機能させるための制御プログラム。
【請求項１１】
請求項１０に記載の制御プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ゴールが確定していない推論処理により、特定の事象に対応する候補となる複数の推論結果から、特定の推論結果を得るための推論装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
複数の質問を提示して、その質問の回答を取得することによって、特定の事象に対応する、候補となる複数の推論結果から、特定の推論結果を得るという推論処理が、従来行われている。このような推論処理の手法は、例えば、工場の生産ラインにおいて、製造品の不良（事象）の要因（推論結果）を特定する場合に用いられている。製品不良の要因を特定することは、品質改善、歩留まりの向上に貢献する重要な要素である。
【０００３】
推論処理、例えば、不良要因の推定において、作業者がその所見から、経験に基づいて推論結果としての不良要因を特定することも可能である。しかし、近年、コンピュータを用いて、コンピュータが提示する複数の質問に対して、作業者（または、別のコンピュータ）が回答を入力し、入力された回答に基づいて、コンピュータが推論結果（例えば不良要因）を特定する、というように、コンピュータを用いた不良要因の特定が実現されている（特許文献１）。このようにすれば、作業者の経験によらず誰でも、多大な時間を費やすことなく、特定の推論結果を得る（ゴールに到達する）ことができるというメリットがある。
【特許文献１】特開平6-103073号公報（平成6年4月15日(1994.4.15)公開）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述のような推論処理の手法の多くは、ゴールが確定していない場合が多く、ゴールまでの作業量（あといくつの質問に答えれば推論結果が特定されるのか）を見積もることは困難である。より具体的には、回答者（上述の例で言えば、作業者やコンピュータ）から取得される回答の内容に応じて、ある推論結果に到達するまでの診断パス（どの質問にあといくつ応じなければならないかを示す、ゴールまでの質問の径路）は、回答するたびに変化する（すなわち、条件分岐を含む）ので、ゴールまでの作業量を算出することはできない。
【０００５】
あらかじめ回答するべき問題数が決まっているような推論処理の場合は、回答済質問数や、全体の質問数などを提示することができる。しかし、特に、工場の生産ラインにおいて不良要因を特定する場合、ラインの規模、工程の複雑さ、人が関わる作業の数、などに応じて、発生する不良製品（事象／不良現象）およびその原因として考えられる不良要因（推論結果／不良要因）は多岐にわたり、真の不良要因にたどりつくまでに含まれる条件分岐は多大なものとなる。そのため、特定の推論結果を得るまでにどの質問がいくつ用意されているかがあらかじめ決まっている推論処理によって、不良要因を特定できることは皆無に等しい。
【０００６】
上述のように、ゴールまでの作業量を見積もることができないと、以下のような不都合が生じる。特に、特許文献１のように、人と機械とのインタラクションにより問題解決を行う推論処理では、推論結果を得るまでの残り作業量、つまり、あといくつの質問に回答すればゴールに到達するのか、が回答者である作業者に分からなければ、作業者の集中力・モチベーションが低下し、正確な推論が行えない、あるいは、推論結果を得るまでの作業効率が低下する、という問題を生じる。また、作業者自身にとっても、推論作業の終了の見通しが立たないということは不便である。
【０００７】
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、ゴールが確定していない推論処理において、ゴールに到達するまでの残り作業量を算出する推論装置、残り作業量算出方法、制御プログラム、および記録媒体を実現することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係る推論装置は、上記課題を解決するために、特定の事象に対して推論処理を行うことによって、該事象に対応する推論結果を得る推論装置において、１以上の事象のそれぞれに関して、推論され得る複数の推論結果の情報、および、各事象と各推論結果との因果関係の有無を確認するための１以上の質問に関する情報を推論知識情報として記録する推論知識記録部と、上記推論結果ごとに、当該推論結果が上記事象に対応しているか否かの、当該推論処理の結論の妥当性を、回答取得済みの質問数に基づき、信頼度として算出する信頼度演算手段と、上記推論結果ごとに、信頼度が所定の条件を満たすために必要とされる回答未取得の質問を上記推論知識情報から抽出する質問抽出手段と、上記事象に対応付ける特定の推論結果が有する信頼度が、所定の条件を満たすまでに要する、当該推論処理の残り作業量を、上記質問抽出手段によって上記推論結果ごとに抽出された回答未取得の質問数に基づいて算出する作業量演算手段とを備えていることを特徴としている。
【０００９】
上記構成によれば、推論装置が、事象に対応する推論結果を特定するために、事象と推論結果との間の因果関係を確認するための質問の回答を回答入力者（例えば、人または機械）から取得すると、信頼度演算手段は、回答取得済質問数に基づいて、推論知識記録部に記録されている推論知識情報が含む、推論結果ごとに、推論処理の結論の妥当性を示す信頼度を算出する。例えば、事象から各推論結果に至るまでに必要な全質問数の、回答済質問数の割合に基づいて、信頼度を算出する。当該推論結果が、上記事象に対応する（あるいは、対応しない）と断定するには、必要なすべての質問に対して回答が得られればよいことから、推論結果に至るまでの診断パスに回答済の質問が多く含まれているほど信頼度は高くなる。
【００１０】
なお、信頼度演算手段は、上記回答取得済質問を識別し、有効回答が取得された質問数（回答済質問のうち、「不明」と回答された質問を「回答取得済質問」の数から除外する）や、精度の高い機械から回答が取得された質問数や、熟練度の高いユーザから回答が取得された質問数などを「回答取得済質問」と認識し、その質問数に基づいて信頼度を算出してもよい。
【００１１】
次に、質問抽出手段は、推論結果ごとに算出された信頼度に基づいて、当該推論結果に至るまでの診断パスに含まれる回答未取得の質問の中から、回答を取得することで信頼度が所定の条件を満たすような質問を抽出する。例えば、所定の条件として、ある閾値以上の信頼度が得られれば、その推論結果が妥当であるとして当該推論を終了する（ゴールである）という条件が規定されていれば、信頼度が閾値以上となるために、回答を取得する必要がある質問を、上記推論知識情報から抽出する。信頼度は、候補となる全推論結果ごとに算出されているので、回答未取得の質問も推論結果ごとに抽出する。
【００１２】
最後に、作業量演算手段は、推論結果ごとに抽出された質問数から、当該推論に要する残り作業量を推定する。ここで、算出された残り作業量とは、あといくつの質問に回答すれば、妥当な推論結果を得ること（ゴール）ができるのかを示す情報である。そして、本発明の推論装置における「ゴール」とは、所定の条件を満たす信頼度を保持して推論結果を得ることである。より具体的には、例えば、ある事象に対応付けた特定の推論結果が有する信頼度が所定の条件を満たす（例えば、ある一定以上に達する）ことである。なお、具体的な残り作業量の算出方法としては、例えば、カウントした回答未取得の質問数の平均値、中間値、最大値、最小値などを求めることが考えられる。
【００１３】
上記信頼度とは、当該推論結果が上記事象に対応している（対応していない）とする、当該推論処理の結論の妥当性・信頼性を表している。そのため、ある一定の信頼度を得られた時点を推論処理のゴールとし、ある一定以上の信頼度でもって、事象に対応すると推論された１以上の推論結果を、上記事象に対応する推論結果として取得して、当該推論処理を終了することができる。
【００１４】
この信頼度という指標によって、条件分岐を含むことによりゴールが定まらない推論処理においても、ゴールを定めることが可能となる。これにより、そのゴールに到達するまでに回答を取得する必要がある質問を明確にすることができ、その結果、当該推論処理に要する残り作業量を算出することが可能となる。
【００１５】
以上のことから、ゴールが確定していない推論処理において、ゴールに到達するまでの残り作業量を推定することができる。
【００１６】
本発明に係る推論装置の上記信頼度演算手段は、さらに、上記回答未取得の質問ごとに、当該質問の回答が取得されたときの信頼度向上量を算出し、上記質問抽出手段は、上記信頼度向上量の大きい質問から順に抽出してもよい。
【００１７】
上記構成によれば、信頼度演算手段は、推論知識情報に含まれる質問の回答を取得した場合にどのくらい信頼度が向上するかを示す信頼度向上量を、回答未取得の質問ごとに算出する。そして、質問抽出手段は、所定の条件を満足する（例えば、信頼度が閾値に到達する）ために、回答を取得する必要のある質問を抽出する際に、上記信頼度向上量が最大となる質問から抽出していく。
【００１８】
これにより、目標の信頼度を達成するのに最も効率のよい質問が抽出され、必要最小限の質問数が導出される。結果として、ゴールまでの最短距離（最小作業量）を残り作業量として、より正確に算出することができる。
【００１９】
本発明に係る推論装置は、上記推論結果が上記事象に対応している可能性を示す確信度を、当該推論処理の結論として推論結果ごとに算出する確信度演算手段を備え、上記質問抽出手段は、所定の条件を満たす確信度を有する推論結果ごとに、回答未取得の質問を抽出してもよい。
【００２０】
上記構成によれば、質問抽出手段は、すべての推論結果についてではなく、所定の条件を満たす確信度を有する推論結果のみについて、質問を抽出する。したがって、上記条件によって絞られた推論結果を推論処理の結論として得るための残り作業量が算出される。
【００２１】
所定の条件の具体例としては、閾値以上の確信度を有する推論結果、あるいは、上位Ｎ位までの高い確信度を有する推論結果などに絞り込むことが考えられる。
【００２２】
推論処理のゴールは、事象に対応付けられる推論結果を、一定の信頼度でもって特定することである。よって、事象に対応付けられる可能性が低い（確信度が低い）推論結果について、該推論結果を推論のゴールとしたときの残り作業量を算出してもそれは有効な情報であるとはいえない。
【００２３】
そこで、事象に対応付けられる可能性が高い推論結果についてのみ、その推論結果を推論結果として得るまでの残り作業量を算出する。これにより、より精度の高い残り作業量を算出することが可能となる。また、質問抽出処理、および、残り作業量算出処理を行う推論装置のハードウェア資源の負荷を軽減することができ、処理効率の向上にもつながる。
【００２４】
本発明に係る推論装置の上記推論知識情報は、上記質問ごとに、当該質問に回答するのに要する所要時間の情報を含み、上記作業量演算手段は、上記抽出された質問ごとの所要時間に基づき、推論結果ごとの所要時間を算出して、残り作業量を算出してもよい。
【００２５】
上記構成によれば、作業量演算手段は、推論知識情報を参照し、質問抽出手段が抽出した質問ごとに所要時間の情報を取得する。これに基づき、まず推論結果ごとに、当該推論結果に至るまでの所要時間を算出する。最後に、作業量演算手段は、上記推論結果ごとに算出した所要時間に基づいて、残り作業量を算出する。
【００２６】
より具体的には、例えば、上記推論結果ごとの各所要時間の平均値を残り作業量として算出することなどが考えられる。
【００２７】
これにより、推論処理を終了するまでの所要時間を推定することが可能となる。
【００２８】
本発明に係る推論装置の上記作業量演算手段は、上記推論結果ごとに、抽出された質問数、または算出された所要時間の少なくともいずれかの一方の平均値を、残り作業量として算出することが好ましい。
【００２９】
これにより、上記推論結果ごとにカウントした各残り対話数（質問の提示とそれに対する回答の取得回数）、または、推論結果ごとに算出した各所要時間の少なくとも一方の平均値を残り作業量として算出することができる。
【００３０】
本発明に係る推論装置は、上記作業量演算手段が算出した上記残り作業量を、表示部に表示する表示制御手段を備えていてもよい。
【００３１】
これにより、ユーザは、表示部に表示される残り作業量の情報を視認して、作業中の推論処理についての残り作業量（残り対話数や所要時間）を知ることができる。
【００３２】
本発明に係る推論装置は、ユーザが入力部を用いて設定した上記信頼度の閾値を記録する閾値記録部を備え、上記質問抽出手段は、上記閾値記録部を参照して、算出された信頼度が所定の条件を満たすか否かを判定してもよい。
【００３３】
これにより、ユーザは、推論処理のゴールの指標として用いられる信頼度の閾値を任意に設定・変更することができる。
【００３４】
なお、上記推論処理において、上記事象を、生産システムにおいて発生しうる生産物の不良現象、上記推論結果を、上記不良現象の原因となる不良要因とすれば、本発明に係る推論装置の上記作業量演算手段は、発生した不良現象の原因として推論され得る複数の不良要因から、特定の不良要因を結論として得る不良要因推定処理の残り作業量を算出することが可能となる。
【００３５】
本発明に係る残り作業量算出方法は、上記課題を解決するために、特定の事象に対して推論処理を行うことによって、該事象に対応する推論結果を得る推論装置における、当該推論処理の残り作業量算出方法であって、上記推論結果ごとに、当該推論結果が上記事象に対応しているか否かの、当該推論処理の結論の妥当性を、回答取得済みの質問数に基づき、信頼度として算出する信頼度演算ステップと、１以上の事象のそれぞれに関して、推論され得る複数の推論結果の情報、および、各事象と各推論結果との因果関係の有無を確認するための１以上の質問に関する情報を含んで、推論知識記録部に記録されている推論知識情報から、上記推論結果ごとに、信頼度が所定の条件を満たすために必要とされる回答未取得の質問を抽出する質問抽出ステップと、上記事象に対応付ける特定の推論結果が有する信頼度が、所定の条件を満たすまでに要する、当該推論処理の残り作業量を、上記質問抽出ステップによって上記推論結果ごとに抽出された回答未取得の質問数に基づいて算出する作業量演算ステップとを含むことを特徴としている。
【００３６】
上記方法によれば、信頼度演算ステップにて推論結果ごとに、当該推論処理の結論としての妥当性を示す信頼度を、回答取得済の質問数に基づいて算出する。次に、質問抽出ステップにて、上記信頼度が所定の条件を満たすために、回答を取得する必要のある質問を、推論知識情報から抽出する。この推論知識情報には、事象と推論結果との因果関係を確認するための質問の情報が含まれている。
【００３７】
最後に、作業量演算ステップにて、上記質問抽出ステップで抽出された質問数に基づいて、当該推論処理に要する残り作業量を算出する。
【００３８】
この信頼度という指標によって、条件分岐を含むことによりゴールが定まらない推論処理においても、「特定した推論結果が有する信頼度が、所定の条件を満たすこと」というゴールを定めることが可能となる。これにより、そのゴールに到達するまでに必要な未回答の質問を明確にすることができ、その結果、当該推論処理に要する残り作業量を算出することが可能となる。
【００３９】
以上のことから、ゴールが確定していない推論処理において、ゴールに到達するまでの残り作業量の算出することができる。
【００４０】
なお、上記推論装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記各手段として動作させることにより上記推論装置をコンピュータにて実現させる推論装置の制御プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
【発明の効果】
【００４１】
本発明に係る推論装置は、１以上の事象のそれぞれに関して、推論され得る複数の推論結果の情報、および、各事象と各推論結果との因果関係の有無を確認するための１以上の質問に関する情報を推論知識情報として記録する推論知識記録部と、上記推論結果ごとに、当該推論結果が上記事象に対応しているか否かの、当該推論処理の結論の妥当性を、回答取得済みの質問数に基づき、信頼度として算出する信頼度演算手段と、上記推論結果ごとに、信頼度が所定の条件を満たすために必要とされる回答未取得の質問を上記推論知識情報から抽出する質問抽出手段と、上記事象に対応付ける特定の推論結果が有する信頼度が、所定の条件を満たすまでに要する、当該推論処理の残り作業量を、上記質問抽出手段によって上記推論結果ごとに抽出された回答未取得の質問数に基づいて算出する作業量演算手段とを備えている。したがって、ゴールが確定していない推論処理において、ゴールに到達するまでの残り作業量を推定することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４２】
本発明の一実施形態について図面に基づいて説明すると以下の通りである。本実施形態では、３つの工程からなる生産ラインを有する基板の生産システムにおいて適用される、不良要因（推論結果）を特定するための、要因推定ナビゲーションシステムについて説明する。
【００４３】
〔要因推定ナビゲーションシステムの概要〕
まず、本実施形態に係る要因推定ナビゲーションシステム１００が適用されるある基板の生産システム１について、図２に基づいて説明する。図２に示す例では、生産システム１の生産ラインは、基板を製造する３つの工程を含んでいる。より詳細には、生産システム１は、例えば、基板上に半田をペーストするＰ工程を行うＰ装置１１、基板上に電子部品を実装するＺ工程を行うＺ装置１２、基板上の電子部品を半田付けするＳ工程を行うＳ装置１３を備え、さらに、この各装置による生産ラインの管理を行う要因推定装置（推論装置）１０を備えている。Ｐ装置１１、Ｚ装置１２、およびＳ装置１３は、生産システム１の製造品の流れにおける上流から下流に向けてこの順序で配置されている。
【００４４】
また、各装置の近傍にはＰ検査装置１４ａ、Ｚ検査装置１４ｂ、Ｓ検査装置１４ｃがそれぞれ配置されている。これらの検査装置は、各工程にて処理された基板およびその品質を検査するものである。なお、以下では、Ｐ検査装置１４ａ、Ｚ検査装置１４ｂ、およびＳ検査装置１４ｃを区別する必要のない場合には、単に検査装置１４と称する。
【００４５】
また、要因推定装置１０は、生産システム１全体を統括管理するとともに、後述する要因推定処理を行う。この要因推定装置１０は、生産管理や要因推定ナビゲーションシステム１００を用いて、不良要因の特定を行う作業者（ユーザ）Ｗから、各種情報の入力や指示入力を受け、各種処理を行う。
【００４６】
要因推定装置１０、Ｐ装置１１、Ｚ装置１２、Ｓ装置１３、Ｐ検査装置１４ａ、Ｚ検査装置１４ｂ、およびＳ検査装置１４ｃは、通信回線によって互いに接続されることによって通信ネットワークを形成している。なお、通信ネットワークとしては、各装置が互いに通信可能な形態であればどのようなものでもよく、例えばＬＡＮ（Local Area Network）が形成される形態が想定される。
【００４７】
なお、要因推定装置１０とは別に、作業者Ｗが操作入力を行う端末装置を上記通信ネットワークに接続した状態で別に設け、この端末装置によって要因推定装置１０へのデータ入力や各種画面表示が行われる形態としてもよい。
【００４８】
また、上記の例では、各工程の処理を行う装置（１１〜１３）のそれぞれに対応して検査装置１４を設けた構成となっているが、生産システム１において少なくとも１つの検査装置１４が設けられていればよい。例えば、少なくともＳ検査装置１４ｃが設けられていれば、最終的な製造結果に発生している不良を検出することが可能となる。
【００４９】
本実施形態に係る要因推定ナビゲーションシステム１００の動作フローについて、図３に基づき説明する。
【００５０】
まず、作業者Ｗが何らかの方法を用いて、生産された基板の不良現象（事象）を発見すると、作業者Ｗは、要因推定装置１０に対して、不良要因の特定の推論処理を開始するための指示入力を行う。指示入力を受け付けた要因推定装置１０は、不良要因を特定するために、作業者Ｗに対して、あるいは、検査装置１４に対して、発生した基板の不良現象について、質問を提示する（Ｓ１）。その質問が、作業者Ｗに対するものであれば、要因推定装置１０は、作業者Ｗが入力する情報を、その質問についての回答として取得する。また、質問が、検査装置１４に対するものであれば、検査装置１４が出力するデータをその質問についての回答として取得する（Ｓ２）。
【００５１】
要因推定装置１０は、取得した回答の内容から、不良要因の推論を行う（Ｓ３）。推論は、要因推定装置１０が有する、推論知識に基づいて行われる。この推論知識については、後述する。次に、この推論により得られた推論結果は、作業者Ｗに提示される。
【００５２】
作業者Ｗが、提示された結論に満足するまで、すなわち、得られた推論結果が、十分に信頼できるものであると判断されるまで、質問、回答、推論が繰り返される。
【００５３】
ここで、本実施の形態に係る要因推定ナビゲーションシステム１００では、要因推定装置１０は、回答を取得して推論を行う度に、残り作業量を推定し、推定値を作業者Ｗに提示する（Ｓ４）。残り作業量とは、あと何回、上述の質問、回答、推論のサイクル（Ｓ１〜３）を繰り返せば、不良要因の特定にたどり着くのかを示す情報である。
【００５４】
これにより、要因推定装置１０は、一定の信頼性を保った推論結果が得られるまで何回ループ（Ｓ１〜３）を繰り返す必要があるか予測して、作業者Ｗに伝えることができる。
【００５５】
なお、本実施の形態では、不良要因を特定するために要因推定装置１０が提示する質問には、作業者Ｗの他に、検査装置１４が応答する構成となっているが、本実施の形態に係る要因推定ナビゲーションシステム１００において、上記構成に限定されず、人（作業者Ｗ）のみを、あるいは、機械（検査装置１４）のみを質問の回答入力者とした構成によっても本発明を実施することができる。
【００５６】
以下、要因推定装置１０の構成および残り作業量推定方法について、詳述する。
【００５７】
〔要因推定装置の構成〕
図１は、本実施の形態に係る要因推定装置１０の要部構成を示すブロック図である。図１に示すように、要因推定装置１０は、制御部３０、検査結果入力部４０、入力部２１、表示部２２、推定知識記録部（推論知識記録部）２３、質問データ記録部２４、閾値記録部２５、および工程状態データベース２６を備えた構成となっている。
【００５８】
入力部２１は、作業者Ｗからの指示入力、および情報入力などを受け付けるものであり、例えばキーボードやボタンなどのキー入力手段や、マウスなどのポインティングデバイスなどによって構成される。表示部２２は、要因推定装置１０における各種処理内容を表示するものであり、例えば液晶表示装置、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）などの表示装置によって構成される。
【００５９】
検査結果入力部４０は、生産システム１における製造過程の検査結果に関するデータを受け付けるものである。検査結果入力部４０には、図２に示す検査装置１４ごとに、各入力部（図示せず）が備えられており、例えば、Ｐ検査装置１４ａによる検査結果は、検査結果入力部４０に含まれる、Ｐ検査結果入力部（図示せず）によって受け付けられる。
【００６０】
なお、検査結果入力部４０は、Ｐ装置１１、Ｚ装置１２、Ｓ装置１３、Ｐ検査装置１４ａ、Ｚ検査装置１４ｂ、およびＳ検査装置１４ｃの少なくとも１つの装置から検査結果に関する情報を受け付けるようになっていればよい。例えば、Ｓ検査装置１４ｃから半田付け結果に関する検査結果データのみを受け付けるようになっていれば、最終的な製造結果に発生している不良に関する検査結果データを取得することが可能となる。
【００６１】
推定知識記録部２３は、要因推定知識情報（推論知識情報）を記録している。要因推定知識情報は、複数の不良結果のそれぞれに対して、その要因を探索するための情報であり、因果ネットワークとして記録されている。この因果ネットワークの詳細については後述する。
【００６２】
質問データ記録部２４は、要因推定を行う上で作業者Ｗに対して提示される質問情報を質問データベースとして記録している。この質問データベースに含まれる各質問情報は、推定知識記録部２３に記録されている要因推定知識情報とリンクされており、因果ネットワークの各ノード間を結ぶパスに対応している。
【００６３】
閾値記録部２５は、制御部３０が各種判定を行う際の条件となる閾値を示す、閾値情報を記憶するものである。制御部３０の判定とは、例えば、推論により特定された要因の信頼性が一定以上保たれているか否かを判定することなどが含まれる。上記の判定により一定の信頼度を満足した推論結果（すなわち、特定された要因）が得られた場合は、要因推定装置１０は、それを不良要因として結果を作業者Ｗに返し、推論の処理を終了することができる。
【００６４】
なお、本実施の形態では、作業者Ｗが、入力部２１を用いてこの閾値を任意に設定することが可能である。
【００６５】
工程状態データベース２６は、検査結果入力部４０によって受け付けられた、生産システム１における製造過程の検査結果に関するデータを記録するデータベースである。すなわち、工程状態データベース２６には、検査装置１４による検査結果に関する情報が記録される。
【００６６】
上記の推定知識記録部２３、質問データ記録部２４、閾値記録部２５、および工程状態データベース２６は、例えばハードディスク装置などの不揮発性の記録媒体によって実現される。
【００６７】
制御部３０は、要因推定装置１０における処理を制御するものであり、入力表示制御部３１、推論部３２、知識変換部３３、質問生成部３４、および特徴量演算部３５を備えている。
【００６８】
知識変換部３３は、推定知識記録部２３に記録されている要因推定知識情報を読み出し、推論知識としてのプロダクションルールを生成する。プロダクションルールは、詳細は後述するが、要因推定の推論処理をコンピュータに行わせるのに適したデータ形式の情報である。
【００６９】
質問生成部３４は、推論部３２からの要求に応じて、推論処理の各過程に対応した質問情報を質問データ記録部２４から読み出し、質問を生成する。特徴量演算部３５は、推論部３２からの要求に応じて、工程状態データベース２６に記録されている検査結果データを読み出し、統計演算などを行うことによって必要とされる特徴量を算出する。
【００７０】
入力表示制御部３１は、入力部２１からの入力情報を受け付けるとともに、表示部２２に対して表示制御を行うものであり、質問入出力制御部５１、要因入出力制御部５２、残り作業量表示制御部（表示制御手段）５３、および閾値入力制御部５４を備えている。
【００７１】
質問入出力制御部５１は、推論部３２からの指示に応じて質問を表示部２２に表示するとともに、該質問に対する回答入力を受け付けて推論部３２へ伝送する処理を行う。要因入出力制御部５２は、推論部３２からの指示に応じて推定される要因の候補および各要因に関する情報を表示部２２に表示するとともに、表示されている要因に対する指示入力を受け付けて推論部３２へ伝送する処理を行う。残り作業量表示制御部５３は、推論部３２からの指示に応じて、算出された、現在進行している推論の残り作業量を表示部２２に表示する処理を行う。閾値入力制御部５４は、入力部２１を介して入力される作業者Ｗが設定する閾値情報を受け付けて、閾値記録部２５に格納する処理を行う。
【００７２】
推論部３２は、要因を推定する推論処理を行うものであり、推論処理部６１、確信度演算部（確信度演算手段）６２、信頼度演算部（信頼度演算手段）６３、質問抽出部（質問抽出手段）６４、残り作業量演算部（作業量演算手段）６５を備えている。
【００７３】
推論処理部６１は、要因推定処理を統括的に制御する処理を行う。確信度演算部６２は、推定される各要因に対して、取得した回答および要因推定処理によって得られた、ある不良要因Ｒｎが真の不良要因である（あるいは、不良要因ではない）可能性を示す、確信度を算出する処理を行う。信頼度演算部６３は、推定される各要因に対して、確信度がどの程度信頼できるものかを示す信頼度を算出する処理を行う。質問抽出部６４は、推定知識記録部２３（および、質問データ記録部２４）を参照し、推論処理の結論としての要因に至るまでの診断パスに含まれる未回答の質問から、信頼度が所定の条件を満たすような質問を抽出する。信頼度の条件は、閾値として閾値記録部２５に格納されているものを参照する。
【００７４】
なお、上記信頼度演算部６３と、質問抽出部６４とで、残り対話数カウント部６０を構成している。残り対話数カウント部６０は、残り作業量演算部６５が、推論の残り作業量を推定するために必要とする情報、すなわち、推論を終わらせるのに必要な、作業者に提示するべき質問数（作業者から見れば、こなさなければならない対話数）をカウントして、残り作業量演算部６５に供給する。残り対話数カウント部６０は、上述の信頼度演算部６３および質問抽出部６４を用いて、残り対話数をカウントする。
【００７５】
残り作業量演算部６５は、質問抽出部６４によって抽出された質問を用いて、推論に要する残り作業量を推定する。例えば、残り対話数カウント部６０が、抽出された質問数を、上記要因ごとにカウントし、そのカウントした各質問数から、残り作業量を推定する。
【００７６】
ここで、算出された推定値は、あといくつの質問を提示すれば（作業者がいくつの対話をこなせば）、当該推論を終了させる（つまり、一定以上の信頼度でもって要因を特定する）ことができるのかを示す情報である。残り作業量の算出方法としては、例えば、カウントした質問数の平均値、中間値、最大値、最小値などが考えられる。あるいは、最大値と最小値の平均値を算出してもよい。
【００７７】
なお、上記の推論処理、確信度算出処理、信頼度算出処理、質問抽出処理、および残り作業量算出処理の詳細については後述する。
【００７８】
〔因果ネットワーク〕
次に、推定知識記録部２３に記録されている要因推定知識情報としての因果ネットワークについて、図４に基づき説明する。因果ネットワークは、図４に示すとおり、各不良現象（Ｐ）から、該不良現象の要因（以下、不良要因（Ｒ）と称する）に至る推論の過程を木構造の知識として示す情報である。因果ネットワークには、不良現象（事象）から不良要因（推論結果）に至る診断パスの途中に複数のノードが存在している。このノードにおいて診断パスの分岐が生じることによって、特定の不良現象から複数の不良要因に至る診断パスが形成されることになる。不良要因は、図４において、Ｒ１〜Ｒ８で示されている。
【００７９】
各ノード（Ｐ１〜Ｐ１２）は特定の現象を示しており、人あるいは機械が確認できる事象を示す。なお、本実施の形態では、あるノードに対応する現象の要因が、該ノードの診断パスにおける下流側のノードに対応する現象である可能性に対して適合度が算出される。あるノードとあるノードとの間に因果関係が存在する可能性が高い場合に、この２つのノード間の適合度が高いことになる。この適合度は、確信度演算部６２が確信度を算出するのに用いられる。
【００８０】
各ノードをつないでいるパスは、人および／または機械から現象を確認する（あるいは、特徴量を取得する）手順・質問を示し、Ｑ１〜Ｑ２１で表されている。これらの質問が人および／または機械に順次提示され、回答が取得されることによって、要因推定装置１０の推論処理部６１が要因を特定するための推論処理を行うことが可能となる。
【００８１】
なお、図４の例では、太線の診断パスは、人（作業者Ｗ）より回答取得済であることを示し、破線の診断パスは、機械（検査装置１４）より値を取得済であることを示している。
【００８２】
また、確信度演算部６２および信頼度演算部６３は、この因果ネットワークを参照し、回答済の質問に基づいて、各不良要因（Ｒｎ）（ｎは任意）の確信度／信頼度算出処理を行う。
【００８３】
さらに、質問抽出部６４は、この因果ネットワークを参照し、未回答の質問から、所定の条件を満たす確信度／信頼度を有する質問を抽出する質問抽出処理を行う。
【００８４】
上述の不良現象（Ｐ１〜Ｐ１２）、不良要因（Ｒ１〜Ｒ８）、および、質問（Ｑ１〜Ｑ２１）は、因果ネットワークを構成し、要因推定知識情報として推定知識記録部２３に記録されている。具体的には、ＸＭＬ（eXtensible Markup Language）形式などで記述され、推論部３２が読み込む。
【００８５】
なお、本実施の形態において、信頼度演算部６３、質問抽出部６４、および、残り作業量演算部６５の各部が、図４に示す因果ネットワークを推論知識情報として参照することにより、残り対話数の推定を行っているが、本発明に係る推論知識情報は、上記構造に限定されない。例えば、推論知識情報としてデータベースを、ツリー状またはネットワーク状に構築することにより、残り対話数を検索することができる。
【００８６】
〔プロダクションルールの生成〕
次に、知識変換部３３による、因果ネットワークの診断パスからプロダクションルールを生成する処理について説明する。プロダクションルールは、上述したように、要因推定の推論処理をコンピュータに行わせるのに適したデータ形式の情報である。知識変換部３３は、推定知識記録部２３に記録されている因果ネットワークの情報から対象となる診断パスの情報を読み出し、該診断パスに対応するプロダクションルールを生成する。
【００８７】
プロダクションルールは、特定の診断パスにおいて、不良現象から不良要因に至る間の各ノード間の条件の情報と、これらの条件を全て満たした場合に真となる不良要因の情報とを含んだものである。したがって、各ノード間の条件が全て満たされたか否かという単純な判定を行うことによって、該当不良要因が真であるか否かを判定することが可能となり、コンピュータ処理に適合した情報となっている。例えば、図４の因果ネットワークにおいて、Ｑ１〜Ｑ４に対する回答がすべて条件を満たす場合に、不良要因Ｒ１が真であると判定されるとすると、そのプロダクションルールは、
if (Q1=true and Q2=true and Q3=true and Q4=true) then <R1=true>・・・（Rule１）
と生成される。
【００８８】
このようなプロダクションルールを用いて、推論処理部６１により、不良要因特定の推論処理が行われる。
【００８９】
〔確信度算出処理〕
次に、確信度演算部６２による確信度の算出処理について説明する。確信度とは、各不良要因に対応して設けられる値であり、該不良要因が、推定対象としての不良現象の不良要因である可能性の高さを示す値である。
【００９０】
確信度は、例えば、上述の適合度を用いて次のようにして求められる。まず、推定対象としての不良現象から該当不良要因に至る診断パスに対応するプロダクションルールが抽出される。そして、抽出されたプロダクションルールに含まれる条件のうち、適合度が算出された条件が抽出され、これらのうちで最も小さい値となる適合度が確信度として設定される。なお、推定対象としての不良現象から該当不良要因に至る診断パスに対応するプロダクションルールが複数存在する場合には、それぞれのプロダクションルールに対して確信度が算出され、算出された確信度のうちで最も大きい確信度が、該当不良要因に対する確信度として設定される。
【００９１】
なお、本実施の形態では、確信度演算部６２は、図示しないＲＡＭ（Random Access Memory）などのワークメモリに記録されている適合度の情報および該適合度に対応する条件の情報を読み出すことによって、必要とされる適合度を取得し、確信度を算出する。また、算出された確信度は、対応する不良要因の情報とともに、ワークメモリに記録される。
【００９２】
例えば、図４に示した因果ネットワークにおいて、不良要因Ｒ１に対する確信度は次のように求められる。まず、不良現象Ｐ１から不良要因Ｒ１に至る診断パスよりプロダクションルールが生成される（例えば、上述のRule１）。次に、プロダクションルールに含まれる全質問（条件）に対する適合度が抽出される。ここで、Ｑ１〜４の適合度をｇ１〜４とすると、不良要因Ｒ１に対する確信度ＣＦ（Certainty factor）は、
ＣＦ（Ｒ１）＝ｍａｘ（ｍｉｎ（ｇ１，ｇ２，ｇ３，ｇ４））
によって求められる。
【００９３】
なお、確信度の算出方法は、適合度を用いた上記方法に限定されない。候補となる複数の不良要因Ｒｎが発生した不良現象の真の原因である可能性を導出し、それを表現する方法であれば、従来用いられているいずれの方法を採用しても、本発明を実施することができる。例えば、質問に対する選択肢（回答）別に、要因ごとの重み付け値が、あらかじめ記憶されているとする。この場合、どの質問に対して、このように回答した場合は、不良要因Ｒｎに対する確信度を、重み付け値の分加算（あるいは、減算）するという方法で求めることができる。
【００９４】
〔信頼度算出処理〕
次に、信頼度演算部６３による信頼度の算出処理について説明する。信頼度とは、各不良要因に対応して設けられる値であり、該不良要因に対して算出されている確信度の信頼性を示す値である。
【００９５】
信頼度は次の式で求められる。
confidencei=(AnsNumi-UnknownNumi)/(QuestNumi)・・・（式１）
上式において、confidenceiは不良要因ｉに対する信頼度を示している。QuestNumiは、推定対象としての不良現象から該当不良要因に至る診断パスに含まれる質問の数を示している。AnsNumiは、上記診断パスに含まれる質問のうち、回答が得られているものの数を示している。UnknownNumiは、回答が得られている質問のうち、不明であると回答されているものの数を示している。すなわち、信頼度は、推定対象としての不良現象から該当不良要因に至る診断パスに含まれる質問に対して、有効な回答が得られたものの割合を示す値となっている。質問全てに対して有効な回答が得られた場合には、信頼度は最大値の１．０をとることになる。
【００９６】
なお、１の不良要因に至る診断パスが複数存在する場合には、診断パスごとに質問の数と明確な回答が得られたものの割合を算出し、各割合の平均値、最大値、最小値、中間値などから１の信頼度を算出すればよい。
【００９７】
なお、信頼度演算部６３は、図示しないＲＡＭ（Random Access Memory）などのワークメモリに記録されている適合度の情報および該適合度に対応する条件の情報を読み出すことによって、必要とされる適合度を取得し、信頼度を算出する。また、算出された信頼度は、対応する不良要因の情報とともに、ワークメモリに記録される。
【００９８】
なお、信頼度の算出方法は、上記方法に限定されない。本発明に係る推論によって得られた結果の信頼性を表現できる方法であればなんでもよい。例えば、
confidencei=(QuestNumi-AnsNumi)/(QuestNumi)・・・（式２）
のように、単に、診断パスに含まれる全質問数のうち、回答済の質問数の割合を信頼度として算出してもよい。
【００９９】
また、質問の重要度によって重み付け値が課され、加算される信頼度の値に偏向を加えることもできる。あるいは、特徴量を出力する検査装置１４の精度や、回答を入力する作業者Ｗの経験値に応じて、取得された回答に重み付け値を課し、加算される信頼度の値に偏向を加えてもよい。これにより、より精度の高い信頼度の算出を行うことが可能となる。
【０１００】
なお、図４の因果ネットワークが含む各事象Ｐｎ（Ｐ１〜Ｐ１２）および不良要因Ｒｎ（Ｒ１〜Ｒ８）の生起確率ｐを用いて、平均情報量Ｅ（エントロピー）を算出し、上記平均情報量に基づいて、信頼度を算出してもよい。
【０１０１】
平均情報量は、各事象の生起確率ｐｎに、その情報量Ｉｎを掛けたものの累計を算出すればよい。この平均情報量は、秩序正しく（何が起こるか特定できる状態で）事象が生じる場合に最小に、一方、無秩序によって（何が起こるか分からない状態において）事象が生じる場合に最大となる。
【０１０２】
したがって、因果ネットワークにおいて、回答を取得することによりいくつかの事象Ｐｎの生起が確認されている状態で、不良要因Ｒｎが生起したときの平均情報量Ｅを算出すれば、平均情報量Ｅが小さければ小さいほど、秩序正しい（信頼性が高い）と判定して、信頼度を算出することができる。つまり、情報量（不確かさの度合い）を一定値以下に抑えて、推論結果を得ることを推論のゴールとして、残り作業量を算出する。
【０１０３】
あるいは、対数尤度を用いて信頼度を算出してもよい。尤度は、ある事象の生起する尤もらしさを表し、確率値で表現されるが、計算上取り扱いにくいので、一般に確率値の対数で表現した対数尤度を用いることが好ましい。
【０１０４】
なお、上述したいくつかの例のように、信頼度演算部６３によって算出される信頼度は、回答済質問数が増えるほど、増加（あるいは減少）の一途をたどるような関係を有するパラメータから導出されることが好ましい。なぜなら、推論結果の信頼性は、質問に対して回答を多く取得するほど、向上していくものだからである。そのようなパラメータは、「どの程度の信頼性があれば、得られた推論結果に作業者Ｗが満足するか」という、推論のゴールを要因推定装置１０に明確に示すための指標として好適に用いられる。
【０１０５】
図５は、推論部３２に入力される回答例と、それに基づき推論部３２が出力する確信度および信頼度の例を示す図である。図５の左表は、推論部３２への入力、すなわち、不良要因を診断するために、作業者Ｗ（人）および検査装置１４（機械）から、要因推定装置１０に入力される、質問に対する回答（特徴量／値）と、その回答の取得元（人または機械）とを示す、入力表２である。ここでは、Ｑ１〜８までのＱ２、３を除く質問に対して回答が取得されている。図５の右表は、推論部３２の出力、すなわち、入力された回答から推論部３２の各部が算出した、要因推定知識情報に含まれる不良要因ごとの、確信度および信頼度を示す、出力表３である。図５の例では、確信度を、現在の入力から要因がＲｎだと判断できる可能性として、０．０〜１．０の値で表している。また、信頼度を、上記各確信度の尤もらしさとして、０．０〜１．０の値で表している。確信度、信頼度の数値化の方法は、これに限定されず、例えば、百分率（％）で表現してもよい。
【０１０６】
なお、出力表３にて示された確信度および信頼度は、要因入出力制御部５２がワークメモリから読み出して、表示部２２に供給することで、作業者Ｗが視認できるようにすることもできる。
【０１０７】
本実施の形態では、要因推定装置１０は、以上で述べた方法によって算出された確信度および信頼度を用いて、回答未取得の質問から、「回答を取得すれば、信頼度が閾値に達する」という条件に該当する質問を抽出する（質問抽出処理）。この、質問抽出部６４が行う質問抽出処理により、推論作業の残り作業を算出することが可能となる。
【０１０８】
以下、残り作業量算出処理についてさらに詳しく説明する。なお、以下で説明のために用いる例では、確信度の閾値として「０．９」の値が、また、信頼度の閾値として「０．８」の値が閾値記録部２５（図１）に格納されているものとする。したがって、本実施の形態に係る要因推定装置１０を用いた推論作業は、０．８以上の信頼度でもって、０．９以上の確信度の得られた、不良要因Ｒｎを特定できた時点で、終了（ゴール）するものとする。なお、上記各閾値は、入力部２１（図１）を介して作業者Ｗが入力した閾値情報を、閾値入力制御部５４が受け付けて、閾値記録部２５に格納したものであってもよい。
【０１０９】
また、図３のＳ３における、推論部３２による要因推論処理の時点で、出力表３に示す値が得られているものとし、同時点で、推定知識記録部２３には、図４に示す要因推定知識情報としての因果ネットワークが格納されているものとする。
【０１１０】
〔残り作業量推定アルゴリズム〕
図６は、本実施の形態に係る要因推定装置１０の残り作業量算出の処理の流れを示すフローチャートであり、図３に示す、残り作業量算出処理（Ｓ４）の詳細を示すものである。図３に示す、推論処理（Ｓ３）が終わると、要因推定装置１０は、残り作業量算出処理を開始する（Ｓ４）。
【０１１１】
まず、残り対話数カウント部６０（図１）は、残り対話数をカウントする対象となる不良要因Ｒｎを選出するために、確信度に関する条件を満たす不良要因Ｒｎを選出する（Ｓ１０１）。例えば、上記確信度に関する条件を、『候補となる全不良要因のうち、上位３位までの確信度を有するもの』とした場合、図５の出力表３によれば、確信度の高い順に、
不良要因Ｒｎ：＝Ｒ５、Ｒ２、Ｒ３、Ｒ４
を選出する。ここで、上位３位以内の同じ値の確信度が複数存在する場合は、その確信度を有するすべての不良要因をカウント対象として選出してもよい。したがって、条件の上記のように上位３つと設定しても、必ずしもカウント対象となる不良要因Ｒｎが３つ選ばれるとは限らない。
【０１１２】
なお、本実施の形態では、現時点（図３のＳ３が終了した時点）での確信度上位Ｎ個の不良要因について、残り質問数をカウントし、その加重平均をとっているが、このような方法に限らず、例えば、現時点で確信度が一定以上の不良要因Ｒｎを残り質問数のカウント対象として選出することも可能である。
【０１１３】
次に、残り対話数カウント部６０は、選出した不良要因ごとに残り対話数をカウントする（ＬＯＯＰ１）。不良要因の残り対話数とは、その不良要因についての信頼度が閾値を越えるために作業者Ｗがこなさなければならない対話（質問→回答）の回数を指す。要因推定装置１０にとっての、作業者Ｗに対して提示すべき質問の数ということもできる。このループ１の処理は、すべての選出された不良要因について残り対話数がカウントされるまで繰り返される。以下では、不良要因Ｒ５について残り対話数をカウントするループ１の処理についてさらに詳細に説明する。
【０１１４】
まず、不良要因Ｒ５に至る診断パス内に含まれる質問を取得する（Ｓ１０２）。図４の因果ネットワークに基づき、
不良要因Ｒ５の質問：＝Ｑ９、Ｑ１０、Ｑ１４、Ｑ１５
を取得する。
【０１１５】
次に、上記不良要因Ｒ５の質問のうち、回答未取得の質問Ｑｍを取得する（Ｓ１０３）。図４の因果ネットワークに基づき、
回答未取得の質問Ｑｍ：＝Ｑ９、Ｑ１５
を取得する。
【０１１６】
続いて、信頼度演算部６３は、要因判別コストＧｎｍを算出する（Ｓ１０４）。要因判別コストとは、質問Ｑｍの回答を取得することによって加算される、不良要因Ｒｎに対する信頼度、つまり信頼度の向上量を示す。本実施の形態では、一例として、不良要因Ｒ５において、Ｑ９の回答が取得されると信頼度が０．３加算され、Ｑ１５の回答が取得されると信頼度が０．４加算されるとする。したがって、この場合、
要因判別コストＧ５・９：＝０．３
要因判別コストＧ５・１５：＝０．４
を取得する。要因判別コストＧｎｍは、不良要因Ｒｎに対して、質問Ｑｍの数だけ算出される。
【０１１７】
なお、要因判別コストの算出は、推論部３２における推論処理の過程で、信頼度演算部６３が併せて算出しておいてもよい。
【０１１８】
次に、質問抽出部６４は、Ｓ１０４にて算出された要因判別コストＧｎｍを用いて、信頼度に関する条件を満足するために提示するべき質問Ｑｍを抽出する処理を行う（ＬＯＯＰ２）。このループ２の処理は、上記で取得された回答未取得の質問Ｑｍの要因判別コストＧｎｍを、すでに算出されている信頼度Ｃｎ（図５の出力表３より）に加算して、その信頼度が、条件を満たすまで繰り返される。上述のとおり、信頼度の条件は『０．８以上になること』とする。また、図５の出力表３より、不良要因Ｒ５の信頼度Ｃ５の初期値は、０．３であるとする（ｊ←０．３）。
【０１１９】
まず、質問抽出部６４は、Ｓ１０４にて算出された要因判別コストＧｎｍのうち、最大のもの（０．４）、およびそれを有する未回答の質問Ｑｍ（Ｑ１５）を取得する（Ｓ１０５）。次に、信頼度演算部６３は、Ｑ１５の回答が取得された場合の、不良要因Ｒ５の信頼度Ｃ５を算出する（Ｓ１０６）。すなわち、
０．３（信頼度Ｃ５の初期値）＋０．４（要因判別コストＧ５・１５）＝０．７
を最新の信頼度Ｃ５として算出する（ｊ←ｊ＋０．４）。そして、加算した要因判別コストＧ５・１５を有する質問Ｑ１５を不良要因Ｒ５において、提示すべき質問（作業者がこなさなければならない対話）として抽出する。
【０１２０】
ここで、信頼度Ｃ５＝０．７は、信頼度の条件『０．８以上』を満たしていないので、再びループ２の処理が繰り返される。そして、Ｑ１５のときと同様に、次にＱ９の要因判別コストＧ５・９（０．３）を取得し（Ｓ１０５）、それを、信頼度Ｃ５（０．７）に加算する（Ｓ１０６）（ｊ←ｊ＋０．３）。これにより、最新の信頼度Ｃ５は、１．０となり、今度は、信頼度Ｃ５≧０．８の条件を満足しているので、Ｑ９を不良要因Ｒ５において提示すべき質問として抽出したのち（Ｓ１０７）、このループ２の処理を終了する。
【０１２１】
最後に、質問抽出部６４は、不良要因Ｒ５において、信頼度を満足する質問Ｑｍを出力する（Ｓ１０８）。したがって、上記の例では、
不良要因Ｒ５における抽出質問（提示すべき質問）：＝Ｑ１５、Ｑ９
を出力する。
【０１２２】
このループ２の処理において、提示するべき質問数のみが重要で、どの質問かを特定する必要がない場合は、加算した要因判別コストＧｎｍに対応付けられる質問Ｑｍを特に取得する必要はない。この場合、Ｓ１０５において、最大要因判別コストＧｎｍのみを取得すればよく、Ｓ１０７においては、要因判別コストＧｎｍの加算回数のみをカウントしておけばよい。
【０１２３】
なお、本実施の形態において、質問の提示は、信頼度を向上させるために最も効率のよい順に行なわれる。すなわち、ループ２の処理において、信頼度演算部６３が算出した要因判別コストＧｎｍが大きい値となる質問から加算されていき、信頼度の判定が行われる。このように、要因判別コスト順に質問を抽出することで、推論作業において、最も効率のよい場合の残り作業量をより高い精度で算出することができる。
【０１２４】
続いて、残り対話数カウント部６０は、質問抽出部６４の上記出力（Ｑ１５、Ｑ９の２つ）に基づいて、カウント「２」を、不良要因Ｒ５における残り対話数として出力する（Ｓ１０９）。
【０１２５】
以上のように、不良要因Ｒ５における残り対話数のカウントが終了したので、次に、不良要因Ｒ２における残り対話数のカウントを行う（Ｓ１１０からＬＯＯＰ１へ）。
【０１２６】
残り対話数のカウント（ループ１の処理）は、上述したとおりであるのでここでは説明を省略する。残り対話数カウント部６０は、すべての不良要因Ｒｎ（Ｒ５、Ｒ２、Ｒ３、Ｒ４）について、残り対話数をカウントすると、それらの不良要因ごとの残り対話数を残り作業量演算部６５に供給する（Ｓ１１１）。例えば、以下のような情報を残り作業量演算部６５に供給する。
Ｒ５の対話数：＝２
Ｒ２の対話数：＝１
Ｒ３の対話数：＝１
Ｒ４の対話数：＝２
続いて、残り作業量演算部６５は、上記の各対話数に基づいて、この推論作業の残り作業量を算出する（Ｓ１１２）。例えば、各対話数の平均を残り作業量として算出する場合は、（２＋１＋１＋２）÷４＝１．５となる。したがって、残り作業量演算部６５は、作業者Ｗが、およそ１．５回の要因推定装置１０との対話をこなせば、信頼のおける推論結果を得られると推定する。
【０１２７】
最後に、残り作業量演算部６５は、この残り作業量の推定値（１．５）を、残り作業量表示制御部５３に出力し、残り作業量表示制御部５３は、表示部２２に上記推定値を表示させる（Ｓ１１３）。これにより、例えば、「残りあと１．５問」などのメッセージが、表示部２２に表示される。
【０１２８】
上記方法によれば、不良要因を特定するための推論処理において、提示される質問のうち、回答済の質問に基づいて、候補となる不良要因ごとに、信頼度を算出することができる。この信頼度とは、不良要因に至るまでの診断パスに回答済の質問が多く含まれているほど高くなるように算出されるパラメータである。
【０１２９】
上記信頼度のパラメータを用いることで、質問抽出の処理を行うことができる。質問抽出部６４は、不良要因に至るまでの診断パスに含まれる未回答の質問から、信頼度が所定の条件を満たすような質問を抽出する。例えば、ある閾値以上の信頼度が得られれば、結論を妥当であるとして当該推論を終了する（ゴールである）という条件が規定されていれば、信頼度を閾値以上にするために提示されるべき未回答の質問を、上記因果ネットワークから抽出する。信頼度は、候補となる全不良要因ごとに算出されているので、提示するべき質問を不良要因ごとに抽出する。これにより、抽出された質問の数を不良要因ごとにカウントし、そのカウントした各質問数を、残り作業量の算出に用いることができる。
【０１３０】
次に、残り作業量算出処理において、上記各質問数から、当該推論に要する残り作業量を推定する。ここで、算出された推定値は、あといくつの質問に回答すれば、当該推論を終了させることができるのか、つまり、どの不良要因が発生した不良現象に対応しているのかを特定することができるのかを示す情報である。残り作業量の算出方法としては、例えば、カウントした質問数の平均値、中間値、最大値、最小値などをとることが考えられる。
【０１３１】
上記信頼度とは、当該不良要因が上記発生した不良現象に対応している（対応していない）とする結論の信頼性・妥当性を示している。そのため、ある一定の信頼度を得られた時点で、ゴールとし、ある一定以上の信頼度でもって、発生した不良現象に対応すると判定された１以上の不良要因を、該不良現象に対応する不良要因として取得し、当該推論作業を終了することができる。
【０１３２】
この信頼度という指標によって、条件分岐を含むことによりゴールが定まらない推論処理においても、ゴールを定めることが可能となる。これにより、ゴールに到達するまでに必要な未回答の質問を明確にすることができ、その結果、当該推論に要する残り作業量を算出することが可能となる。
【０１３３】
なお、確信度や信頼度は、図５に示すとおり、現時点での入力に対する出力なので、そのままでは、将来の予測には利用できない。また、確信度の予測値は、増減するものであるので、予測値が不安定になるため、ゴールの予測をすること困難である。
【０１３４】
しかしながら、信頼度は、上述したとおり、回答済質問数が増えるにつれ（作業者が対話をこなすにつれ）単調に増加するパラメータであるので、ゴールを予測するために用いることが可能である。
【０１３５】
推論処理によって提示するべき全質問数があらかじめ固定されている場合と同様に、図４に示すような要因推定知識情報に含まれる全質問から、回答未取得の質問すべてを取得し、未回答の質問数を提示することは容易である（図６の説明に用いた例では９回となる）。
【０１３６】
しかしながら、条件分岐を含む要因推定知識情報を用いた推論処理においては、すべての質問に回答しなくとも、信頼性、妥当性のある推論結果を得ることが可能であるので、上述の「９回」が、推論作業の残り作業量を正確に表しているとはいえない。
【０１３７】
そこで、本発明の要因推定装置１０および残り作業量推定方法によれば、このような場合でもより正確に残り作業量を推定し、作業者に提示することができる（図６で説明したとおり、「１．５回」）。
【０１３８】
以上のことから、ゴールが確定していない推論処理において、ゴールに到達するまでの残り作業量を推定することができる。
【０１３９】
これにより、推定した残り作業量を、推論の作業を行う作業者に提示することができ、要因推定装置１０を用いて、推論作業を行う作業者は、ゴールまでの作業量を見積もることが可能となる。したがって、人と機械とのインタラクションにより問題解決を行う推論処理では、作業者の集中力・モチベーションを維持することができ、正確な診断が行えないという不都合を回避することができる。また、推論結果を得るまでの作業効率を維持することにも役立つ。また、作業者に対して、作業終了の見通しが立たないという不便を解消することが可能であるという効果を奏する。
【０１４０】
なお、本実施の形態では、残り作業量を算出する対象としての不良要因を、確信度を用いて選出したが、本発明の残り作業量推定方法は、上記に限定されない。確信度を用いずとも本発明の残り作業量推定方法を実施することができる。この場合、要因推定知識情報に含まれるすべての、または任意の不良要因を、残り対話数カウントの対象として、当該不良要因ごとに、残り対話数をカウントし、残り作業量を推定することができる。
【０１４１】
〔変形例〕
さらに、本発明の要因推定装置１０が、残り作業量として出力できるのは、推論作業において、作業者Ｗがこなさなければならない対話（質問→回答）の回数だけではない。
【０１４２】
例えば、質問データ記録部２４に格納されている、各質問に対して、該質問の回答所要時間の情報を対応付けて記録していてもよい。これにより、残り作業量演算部６５は、残り作業量として、ゴールまでの残り所要時間を算出することができる。
【０１４３】
より具体的には、図６のＳ１０７において、質問抽出部６４は、質問Ｑｍを抽出するとともに、該質問Ｑｍに対応付けられている所要時間Ｔｍを質問データ記録部２４から取得する。Ｓ１０８において抽出された各質問Ｑｍの各所要時間Ｔｍを積算し、不良要因Ｒｎの残り所要時間Ｔｎとして出力することができる。
【０１４４】
あとは、Ｓ１１２における、残り作業量演算部６５の残り対話数の演算と同様に、残り作業量演算部６５が、例えば、各不良要因Ｒｎの残り所要時間Ｔｎの平均値を算出し、それを、当該推論作業の残り作業量として出力すればよい。この場合、表示部２２には、「残りあとＴｎ分（または、時間、秒）」というメッセージを表示させることができる。
【０１４５】
これにより、推論作業者は、より正確に残りに推論作業に要する時間を見積もることが可能となる。
【０１４６】
また、本発明の要因推定装置１０は、人との対話により回答が取得される質問と、機械との対話により回答が取得される質問とを分けて、残り対話数をカウントし、人が回答すべき質問に対してのみ残り作業量を算出、あるいは、機械が回答する残り質問数、人が回答する残り質問数をわけて残り作業量を算出してもよい。
【０１４７】
この場合、図４の因果ネットワークの診断パスに対応付けられている質問ごとに、それが人に対する質問であるのか、機械に対する質問であるのかを識別するためのフラグ情報を対応付けて記録する。質問抽出部６４は、上記フラグ情報に基づいて、対人の質問のみを抽出したり、対人、対機械の質問を分けて抽出したりすることができる。
【０１４８】
このようにすれば、作業者Ｗが、自分自身で回答入力しなければならない質問をあといくつこなさなければならないかを知ることができ、より正確に残り作業量を確認することが可能となる。
【０１４９】
本発明の要因推定装置１０は、上述した工場の生産ラインにおける不良要因の推定の例に限定されない。事象に対応する推論結果を特定するための、さまざまな目的で採用される、ゴールの確定していない推論処理に対して適用可能である。例えば、心理テスト、医者の問診、パソコンなどのＯＡ機器のトラブルシューティングなどにおいて、推論結果を特定するまでの、残り作業量を算出することができる。
【０１５０】
本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。すなわち、請求項に示した範囲で適宜変更した技術的手段を組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【０１５１】
最後に、要因推定装置１０の各ブロック、特に信頼度演算部６３、質問抽出部６４および残り作業量演算部６５は、ハードウェアロジックによって構成してもよいし、次のようにＣＰＵを用いてソフトウェアによって実現してもよい。
【０１５２】
すなわち、要因推定装置１０は、各機能を実現する制御プログラムの命令を実行するＣＰＵ（central processing unit）、上記プログラムを格納したＲＯＭ（read only memory）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（random access memory）、上記プログラムおよび各種データを格納するメモリ等の記憶装置（記録媒体）などを備えている。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアである要因推定装置１０の制御プログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、上記要因推定装置１０に供給し、そのコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成可能である。
【０１５３】
上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスク／ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ／ＣＤ−Ｒ等の光ディスクを含むディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ／ＥＥＰＲＯＭ／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系などを用いることができる。
【０１５４】
また、要因推定装置１０を通信ネットワークと接続可能に構成し、上記プログラムコードを、通信ネットワークを介して供給してもよい。この通信ネットワークとしては、特に限定されず、例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、ＩＳＤＮ、ＶＡＮ、ＣＡＴＶ通信網、仮想専用網（virtual private network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体としては、特に限定されず、例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ回線等の有線でも、ＩｒＤＡやリモコンのような赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、８０２．１１無線、ＨＤＲ、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお、本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。
【産業上の利用可能性】
【０１５５】
本発明の推論装置は、上述したとおり、例えば、工場の生産ラインにおける不良要因の推論処理における残り作業量の見積もりに好適であるが、これに限定されない。ゴールの確定していない推論処理を用いて、複数の想定される推論結果から、１以上の推論結果を特定するさまざまな目的・分野の推論処理全般に広く適用可能である。例えば、心理テスト、医者の問診、パソコンなどのＯＡ機器のトラブルシューティングなどにおいて、推論結果を特定するまでの、残り作業量を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１５６】
【図１】本実施の形態に係る要因推定装置の要部構成を示すブロック図である。
【図２】本実施形態に係る要因推定ナビゲーションシステムが適用される生産システムを模式的に示す図である。
【図３】本実施形態に係る要因推定ナビゲーションシステムの動作フローを示すフローチャートである。
【図４】推定知識記録部に記録されている要因推定知識情報としての因果ネットワークを示す図である。
【図５】推論部に入力される回答例と、それに基づき推論部が出力する確信度および信頼度の例を示す図である。
【図６】本実施の形態に係る要因推定装置の残り作業量算出処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１５７】
１  生産システム
１０  要因推定装置（推論装置）
１４  検査装置
２１  入力部
２２  表示部
２３  推定知識記録部（推論知識記録部）
２４  質問データ記録部
２５  閾値記録部
２６  工程状態データベース
３０  制御部
３１  入力表示制御部
３２  推論部
３３  知識変換部
３４  質問生成部
３５  特徴量演算部
４０  検査結果入力部
５１  質問入出力制御部
５２  要因入出力制御部
５３  残り作業量表示制御部（表示制御手段）
５４  閾値入力制御部
６０  残り対話数カウント部
６１  推論処理部
６２  確信度演算部（確信度演算手段）
６３  信頼度演算部（信頼度演算手段）
６４  質問抽出部（質問抽出手段）
６５  残り作業量演算部（作業量演算手段）
１００  要因推定ナビゲーションシステム
【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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