(57)【要約】      （修正有）【課題】ワイヤレスデバイス上では、ソフトウェアのバグでなく、携帯電話利用者に操作ミス又は操作手順の違い（使い方の癖）によって不具合を起こすことがあり、また、利用者の使い方の癖によって同じ又は類似の不具合が繰り返し発生することがあり、このようにして起きる不具合を回避する。【解決手段】ワイヤレスデバイスに診断エンジンと学習エンジンを常駐させて、常にプロセスの動作状態、プロセスの軌跡、システムリソースの利用状態とイベントの発生状況などを観察し、システムに起きる不具合パターンを学習してデータベースに登録して学習型データベースを構築し、学習型データベースを用いて再び同じ又は類似の不具合が起きそうになる前に回避し、もし、回避できなかった場合に発生した不具合を診断するときに学習型データベースにある知識ベースを用いて迅速な診断を行い、不具合が起きたシステムを復旧する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくともひとつのプロセッサとひとつのソフトウェア・アプリケーションをもち、中に搭載するプロセッサによって自動的にワイヤレスデバイスの診断を行うために収集した診断データを管理し、あらゆる不具合に対して診断能力を高めるためにいままで発生した不具合パターンを学習し、発生しようとする不具合を回避することを図る学習型診断データベースと、この学習型診断データベースを用いて不具合を診断するワイヤレスデバイスと、多くのワイヤレスデバイスに分散している学習型診断データベースとワイヤレスネットワークを通してワイヤレスデバイスと接続できる遠隔地に置かれる中央診断データベースから構成するワイヤレスデバイス診断システム。
【請求項２】
請求項１に記載するワイヤレスデバイス上で起きる不具合の発生パターンを学習するメソッド。本メソッドは、ワイヤレスデバイス上で携帯電話利用者の操作によって起きるイベント、ダイナミックに変わるシステムパラメータとシステムリソースのダイナミックな割付、利用者の利用方法に応じたアプリケーションの起動と関数の呼び出し、高負荷の環境において走るアプリケーションの動作状態、不具合が発生したアプリケーションや関数に関わるデータ等の情報を記録する。記録した情報の中には、ワイヤレスデバイス上で起きる不具合の発生パターンを学習するために利用できる情報として少なくともひとつを含む。本システムは、記録した情報を用いて不具合が発生するパターンを覚えてデータベースに蓄積して同じ又は類似の不具合の発生を回避するとき又は発生した不具合を診断するときに利用する。
【請求項３】
請求項１に記載するワイヤレスデバイス上で起きる不具合の診断方法を学習するメソッド。本メソッドは、ワイヤレスデバイス上で起きる不具合を診断するために診断データの収集方法、診断の際に用いる診断データの選別方法、不具合を判断する基準、不具合が発生する場所と原因を特定する手法、復旧が可能であればシステムを復旧する方法等を学習してデータベースに蓄積し、同じパターンの不具合が発生したときに迅速な診断を行うために利用できる診断手法を少なくともひとつを含む。
【請求項４】
請求項１に記載するワイヤレスデバイスに分散している学習診断データベースと中央診断データベースの同期メソッド。本メソッドは、ＯＴＡ（Ｏｖｅｒ−ｔｈｅ−ａｉｒ：ワイヤレスネットワーク）を通して学習診断データベースと中央診断データベースに接続して学習結果知識ベースとして共用する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、ワイヤレスデバイス上で起きる不具合の発生パターンと発生した不具合の診断パターンを学習する方法と、学習したパターンと診断知識を蓄積するデータベースを構築する手法と、蓄積した学習パターンを用いて不具合の回避と診断を行う機能を持つワイヤレスデバイスおよびワイヤレスデバイスの診断と復旧を実施するシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】  近年、携帯電話上でさまざまなアプリケーションを実装して、数多くのアプリケーションが高負荷の状態で走り、システム上でいろいろな不具合が発生するリスクが高くなり、利用者の利用シーンに応じて発生した不具合を正確に診断するために収集した大量な診断データを有効的に管理する手法がなく非効率的な診断となることと、同じ不具合が繰り返し発生することと、発生した同じ不具合を繰り返して同じ方法で診断する状態である。ワイヤレスデバイス上で診断できなかった不具合に関して収集した診断データが有効的に整理されないまま、携帯電話事業者や携帯電話メーカに渡しても、不具合の発生現場から離れた場所で不具合の特定がもっと困難である。【０００３】  ワイヤレスデバイスのシステムに不具合が発生した場合は、利用者が携帯電話事業者のカスタマサポートセンタに電話してサポートを受ける。しかし、担当者が電話に出てくるまで長く待たされることが多い。担当者が出てきても、診断のための充分なデータがないために、問題が解決できない場合も多い。事業者は、不具合の特定に明確な情報が不十分であるために、問題の原因を究明しないままで製造メーカにまわしてしまう場合が多い。【０００４】  製造メーカは、事業者から不具合の報告を受けた後に、多くの人員を投入し、時間をかけて不具合を再現させ、不具合の発生原因を調べる。有効な診断データがないために、時間を費やしても報告された不具合が見つからない場合もある。不具合が見つからなければ、バグであるかどうか判断できず、バグを修正することもできない。報告された不具合を速やかに解決できなければ、顧客（事業者と利用者）との関係が悪くなる恐れがある。【０００５】  一方、ソフトウェアのバグでなくても、携帯電話を使えなくなることもある。たとえば、利用者の操作手順によってシステムがおかしくなり、動作しなくなる。ＯＴＡ（無線によるデータ通信）によるソフトウェア更新を利用して頻繁にこのような不具合を修理すると膨大な修理コストと更新用ソフトウェア・パッケージを伝送する通信コストが発生して、携帯電話メーカが負担することになる。また、利用者の勘違いで、システムの問題ではなくても利用者から事業者のカスタマサポートに連絡するケースも少なくない。さらに、利用者がサポートへ連絡した際に新しい携帯電話機交換を要求するケースが多くある。修理受付窓口または小売店では、システム不具合の有力な検査方法が無いことにより、多くの故障等の問題が無い携帯電話機を回収して新しい携帯電話に交換してしまう。この場合は、膨大な交換費用をメーカが負担することになる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】  上述のように、現状では、不具合の発生時点で収集された有効な診断のためのデータがないために、不具合の発生場所と原因を特定することが困難であり、回避できる不具合が繰り返して発生し、携帯電話事業者と携帯電話メーカは発生した不具合に対して迅速な対応ができないので携帯電話利用者に十分に満足できるサービスを提供することができない。【０００７】  そこで、本発明は、携帯電話機上で発生する様々な不具合に対して診断を行うために収集した大量な診断データを有効的に管理する手法と、発生した不具合のパターンを学習して同じ不具合の発生を回避する手法と、携帯電話利用者に対して不具合が発生したとき又は携帯電話利用者が疑問を持ったときに携帯電話事業者のカスタマサポートに電話する必要がないセルフケア（ヘルプ）を提供する手法、これらの手法を実現した学習型データベースおよびこの学習型データベースを実装したワイヤレスデバイスを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】  本発明によるワイヤレスデバイスは、システム不具合の診断エンジンを備えた携帯電話機であって、診断エンジンにシステムの不具合を診断するために収集したデータを分類・解析して必要な診断データを提供する手段、発生した不具合のパターンを学習する手法、回避できる不具合に対して再発生を回避する手法と、学習した内容を中心に携帯電話利用者にヘルプを提供する手段を有することを特徴とする。【０００９】  診断データの分類・解析手法は、診断エンジンがシステムに常駐してシステムの健康状態を監視することによって収集したシステムリソースの利用状況やプロセスの動作状態に関するデータと、発生したイベントデータと、不具合が発生した際にダンプしたメモリデータを診断に利用しやすいようなフォーマットにして、不具合の診断実例として診断結果となる診断レポートと共に必要なデータのみをデータベースに登録する。【００１０】  不具合パターンの学習手法は、不具合が発生した際に診断エンジンによって監視したプロセスの軌跡やシステムリソースの利用状況、把握した不具合の発生規律、ＯＴＡ（Ｏｖｅｒ−ｔｈｅ−ａｉｒ）を通して遠隔地にある診断データベースから検索した他のワイヤレスデバイス上での発生履歴などの情報を分析して発生した不具合のパターンを作成して、データベースに登録する。【００１１】  不具合の回避手法は、プロセスの軌跡やシステムリソースの利用状況を基に新しい不具合パターンを形成していって、データベースに登録している不具合パターンと比較し、一致するのであれば、形成している新しいパターンが不具合発生の方向に向かおうとしているので、不具合が発生する前に回避策を演じる必要がある。回避策として、プロセスの軌跡を変えるか、若しくはプロセスの起動を軌跡上にあるプロセスが終了するまで遅らせる方法がある。【００１２】  セルフケア（ヘルプ）の提供手法は、ローカルにあるデータベースと遠隔地にあるデータベースに蓄積している不具合の診断実例と学習した不具合パターンなどのデータと、携帯電話事業者とメーカより提供するカスタマケアに関するデータを基にヘルプのコンテンツを作成し、ヘルプコンテンツのマスターコピーが中央データベースに保存して、よく利用される項目がワイヤレスデバイス上のローカルデータベースに保存して、携帯電話利用者よりヘルプのリクエストがあった際にまずローカルデータベースを検索し、必要なコンテンツが見つかれなかったら、ＯＴＡを通して遠隔地にある中央データベースを検索する。【００１３】  各ワイヤレスデバイス上に分散している学習型データベースに蓄積しているコンテンツは、ＯＴＡを通して診断サーバに接続している中央データベースに集結し、ワイヤレスデバイスから随時に検索して利用することができる。
【発明の効果】
【００１４】  以上のように、本発明によれば、ワイヤレスデバイスにおいてシステム不具合の診断、不具合発生の回避およびヘルプコンテンツの作成を実施するためのシステムとして、デバイスに診断エンジンが常駐し、不具合の診断に必要な診断データを収集して、収集したデータの分類・解析を行って管理し、発生した不具合を診断するときに利用して迅速に診断を行うことができ、発生した不具合のパターンを学習して学習したパターンを利用して回避できる場合に同じ不具合の発生を回避することができ、学習した不具合パターンなどを利用してヘルプコンテンツを作成して携帯電話利用者にセルフケア機能を提供することができるので、ほとんどの場合に事業者のカスタマサポートに連絡する必要がなく、修理受付窓口に持ち込まれる必要もない。たとえ、事業者のカスタマサポートに連絡されたときでも、サポートに必要な情報が既に分かりやすく解析して診断サーバに報告されており、すぐにカスタマへ対応ができる。また、ソフトウェア上でバグが見つかった場合に、バグに関する詳細な診断情報が収集されて分類して分かりやすい形に解析されており、メーカが即座に的確にバグを判断することができ、バグを直ちに直すことができる。また、利用者が本発明によるデータベース機能をセルフケアに利用でき、ワイヤレスデバイスに発生するほとんどの最も複雑な問題又は携帯電話利用者が持っている疑問に対してこのデータベースにヘルプを求めることができる。事業者とメーカにとって、カスタマとプロダクトのサポートコストを著しく削減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】  以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。図１は、本発明によるワイヤレスデバイス診断に適用する学習型データベースを実現することができるシステムの構成を示すブロック図である。【００１６】  図１に示す診断システムにおいて、ワイヤレスデバイス０１に学習型データベース０２、学習エンジン０３と診断エンジン０４を実装して、システムリソースの利用状況、発生するイベントとプロセスの動作状態を観察し、発生した不具合に対して学習型データベースを利用して診断を行い、診断の結果から発生した不具合パターンを生成して学習型データベースに登録して同じ不具合発生の回避を図る。診断する際に、ローカルに適用できる不具合パターンがなければ、中央診断データベース０５と診断サーバ０６に対してワイヤレスネットワーク０７経由で適用する不具合パターンを検索して必要な診断情報を取り寄せることもできる。また、新たに学習した不具合パターンと診断知識は、ワイヤレスネットワーク０７を通して、診断サーバ０６に報告し、中央診断データベースに同じ不具合パターンがなければ、中央診断データベース０５に登録して他のワイヤレスデバイスから利用することができる。【００１７】  図２は、ワイヤレスデバイスの診断において学習する手順を示す説明図である。診断エンジンはシステムが正常時にシステム健康状態の観察１０を行い、不具合が発生したときに診断１１の過程において、不具合の発生状況と原因などの学習１２をして、同じ又は類似の不具合発生の回避１３を図る。【００１８】  図３は、上記の学習機能を実装するワイヤレスデバイスを示すブロック図である。図３に示している例では、本発明の診断を学習するワイヤレスデバイスに、学習型データベース０２、学習エンジン０３、診断エンジン０４と通信部２０を実装する。学習エンジン０３と診断エンジン０４は、ワイヤレスデバイス上のシステムに常駐し、発生する可能性のある不具合の回避、発生した不具合の診断とシステムの復旧を行う。通信部２０は、ワイヤレスデバイス上で得た診断知識を診断サーバに登録するとき又は診断サーバに接続された中央診断データベースとワイヤレスデバイス上にある学習型データベースの同期を取るためにワイヤレスデバイスとサーバ間のデータ通信を行う通信プロトコル（例えばＯＭＡ−ＤＭ：Ｏｐｅｎ  ｍｏｂｉｌｅ  ａｐｐｌｉａｎｃｅ−ｄｅｖｉｅ  ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）を提供して診断データを伝送する手段である。
【実施例】
【００１９】  図４は、ワイヤレスデバイスの診断における不具合パターンの作成の一例を示す説明図である。不具合パターン３０の作成に必要となる情報は、プロセス軌跡３１、プロセス履歴３２、イベント３３とシステムリソース３４がある。プロセス軌跡３１は、不具合が発生したところまでプロセス遷移の軌跡であり、プロセス間のデッドロックやシステムフリーズに関わる情報である。プロセス履歴３２は、プロセス軌跡３１上の各プロセスに関する詳細な状態（例えばＰＣＢ（Ｐｒｏｃｅｓｓ  ｃｏｎｔｒｏｌ  ｂｌｏｃｋ）にある情報）であり、不具合が発生した原因を調査するために必要となる情報である。イベント３３は、プロセス軌跡上にある各プロセスが遷移したときに発生したイベントであり、ユーザ（携帯電話利用者）の操作履歴でもあり、人の携帯電話の使い方の癖（特徴）を表すものである。毎日は、携帯電話を利用するパターンが規則的であり、アプリケーションの操作も規則的である。操作によって発生する不具合のパターンがわかれば、操作の習慣を変えてもらうアドバイスをして、不具合を回避することができる。リソース３４は、プロセス間の共用リソース（例えばデータ、セマフォ）、共用ハードウェア（例えばＣＰＵ、メモリ、Ｉ／０デバイス）などがある。高負荷の状態では、システムリソースの競合が起き、プロセス間のデッドロックやシステムフリーズとなるリスクが高くなる。システムリソース３４の利用状況は、発生するデッドロックなどの不具合に関連し、不具合パターンを作成するときに必要な情報である。【００２０】  図５は、これまでの実施例の中に記載してあった不具合の診断と不具合の回避実施例を示す説明図である。図５に示している例では、診断エンジン０４によってシステムの健康状態を監視し、診断データの収集４０を行い、不具合の検出４１ができたときに、収集したデータを用いて、不具合の診断４２を行い、不具合パターン４３を作成して学習型データベース０２に登録する。一方、診断データの収集４０により、学習型データベース０２を検索して不具合パターンの抽出４３を行い、既に発生した不具合のパターンと一致するのであれば、不具合の回避策を用いて不具合の回避４４を実施する。【００２１】  図６は、ネットワークを通した学習結果報告実施の一例を示す説明図である。図６に示す例では、学習エンジン０３が診断知識と学習結果を診断レポートとしてリクエスト５０に載せてＯＴＡ（ワイヤレスネットワーク）を通して診断サーバ０６に送り、診断サーバ０６がその診断レポートを受信した後に診断レポートを処理し、中央診断データベース０５に登録して、学習エンジン０３にその処理結果をレスポンス５１として送る。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】本発明によるワイヤレスデバイス診断に適用する学習型データベースを実現することができる診断システムの構成を示すブロック図である。
【図２】ワイヤレスデバイスの診断における学習を実施する手順の一例を示す説明図である。
【図３】ワイヤレスデバイスに学習型データベース機能を実装する一例を示すブロック図である。
【図４】不具合パターンの作成実施の一例を示す説明図である。
【図５】ワイヤレスデバイスの診断における学習実施の一例を示す説明図である。
【図６】中央診断データベースと同期をとる学習型データベース実施の一例を示す説明図である。
【符号の説明】
【００３３】０１  ワイヤレスデバイス（携帯電話、携帯端末）
０２  学習型データベース
０３  学習エンジン
０４  診断エンジン
０５  中央診断データベース
０６  診断サーバ
０７  ワイヤレスネットワーク
２０  通信部
３０  不具合パターン
３１  プロセス軌跡
３２  プロセス履歴
３３  イベント
３４  システムリソース
５０  リクエスト・メッセージ
５１  レスポンス・メッセージ
【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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