(57)【要約】【課題】障害対応に不慣れな対応者であっても容易に対応することができる障害対応支援装置、障害対応支援プログラム及び記憶媒体を提供する。【解決手段】障害対応支援装置１は、情報入手手段１２と、１又は２以上の障害用語の出現率を演算する出現率演算手段１３と、ナイーブベイズ分類法を用いて障害用語の出現率に基づき障害情報を重大度分類する重大度分類手段１４と、新規障害情報の任意の障害用語の出現率が重大障害情報の任意の障害用語の出現率と同一又は近似になるとき、重大障害情報の対応情報を類似対応情報として新規障害情報に表示する対応情報表示手段１５と、障害情報及び障害用語の出現率を訓練情報として自動学習する教師あり機械学習手段１６と、を備える。【選択図】図１
2017049854.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
障害用語を用いて被監視端末に生じた障害内容を示す障害情報及び前記障害情報に応じた対応内容を示す対応情報を入手する情報入手手段と、
前記障害情報における１又は２以上の前記障害用語の出現率を演算する出現率演算手段と、
ナイーブベイズ分類法を用いて前記障害用語の出現率に基づき前記障害情報を重大度分類する重大度分類手段と、
新たに発生した新規障害情報における任意の前記障害用語の出現率が前記重大度分類手段によって重大であると分類された重大障害情報における任意の前記障害用語の出現率と同一又は近似になるとき、前記出現率が同一又は類似の前記重大障害情報に関する前記対応情報を類似対応情報として、前記新規障害情報に対して前記類似対応情報を表示する対応情報表示手段と、
前記障害情報及び前記障害情報に含まれる前記障害用語の出現率を前記ナイーブベイズ分類法における訓練情報として自動学習する教師あり機械学習手段と、
を備えることを特徴とする障害対応支援装置。
【請求項２】
前記障害情報を対応する必要があったか否かを示す対応要否結果を対応者に要求する対応要否結果要求手段と、
を更に備えるとともに、
前記教師あり機械学習手段は、前記対応要否結果に基づき要対応と関連付けられた要対応障害情報を前記重大障害情報であると処理するとともに、前記対応要否結果に基づき対応不要と関連付けられた対応不要障害情報を前記重大障害情報でないと処理し、
前記重大度分類手段は、前記ナイーブベイズ分類法としてベイジアンフィルタを用いて、前記障害情報を重大度分類する
ことを特徴とする請求項１に記載の障害対応支援装置。
【請求項３】
前記重大障害情報を緊急対応する必要があったか否かを示す緊急度を対応者に要求する緊急度要求手段と、
前記緊急度に基づき緊急と関連付けられた緊急障害情報における任意の前記障害用語の出現率が前記新規障害情報における任意の前記障害用語の出現率と同一又は近似になるとき、前記新規障害情報に対して緊急対応する必要がある旨を表示する緊急対応表示手段と、
を更に備えることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の障害対応支援装置。
【請求項４】
前記類似対応情報に関連した前記重大障害情報における前記障害用語の出現率、前記類似対応情報の閲覧数その他の客観的評価又は前記類似対応情報に対する前記対応者の主観的評価に基づき前記前記類似対応情報に対して評価結果を付与する対応情報評価手段と、
を更に備えるとともに、
前記対応情報表示手段は、前記評価結果に基づいて前記類似対応情報を優先表示する
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の障害対応支援装置。
【請求項５】
請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の障害対応支援装置としてコンピュータを機能させるための障害対応支援プログラム。
【請求項６】
請求項５に記載の障害対応支援プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、障害対応支援装置、障害対応支援プログラム及び記憶媒体に係り、特に、コンピュータ等のＩＴ機器を監視する監視ツールから送信された障害情報の対応に好適に利用できる障害対応支援装置、障害対応支援プログラム及び記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の障害対応支援装置は、ログ情報記憶手段からログメッセージ（障害情報）を取得して、該ログメッセージに含まれる各単語（障害用語）に対して、該単語の出現位置、単語、該ログメッセージに含まれる単語数に対して出現頻度の組に基づいてスコアを算出し、該スコアに基づいてクラスタリングを行うことにより、テンプレートを生成する。このとき、クラスタリングされたクラスタを値の高いものから併合し、ログメッセージの総単語数と重大な単語を含むクラスタの範囲を決定するための所定の閾値を乗じた値を超えた時点において併合した単語の集合をテンプレートとする。複数の機器のログメッセージを取得して、生成されているテンプレートとマッチングを行うことにより、重大なメッセージを抽出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−１７１４７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の障害対応支援装置はクラスタ解析（教師なしデータ分類）に基づきテンプレートを生成するため、対応者がその経験に基づきテンプレートの正否を分析しなければならない。その結果、対応者の経験に応じて分析結果が異なるという問題があった。
【０００５】
また、従来の障害対応支援装置は、重大度や緊急度などの種々の観点に基づく障害対応の容易性に問題があった。
【０００６】
そこで、本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、障害対応に不慣れな対応者であっても容易に対応することができる障害対応支援装置、障害対応支援プログラム及び記憶媒体を提供することを本発明の目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
（１）前述した目的を達成するため、本発明の障害対応支援装置は、障害用語を用いて被監視端末に生じた障害内容を示す障害情報及び前記障害情報に応じた対応内容を示す対応情報を入手する情報入手手段と、前記障害情報における１又は２以上の前記障害用語の出現率を演算する出現率演算手段と、ナイーブベイズ分類法を用いて前記障害用語の出現率に基づき前記障害情報を重大度分類する重大度分類手段と、新たに発生した新規障害情報における任意の前記障害用語の出現率が前記重大度分類手段によって重大であると分類された重大障害情報における任意の前記障害用語の出現率と同一又は近似になるとき、前記出現率が同一又は類似の前記重大障害情報に関する前記対応情報を類似対応情報として、前記新規障害情報に対して前記類似対応情報を表示する対応情報表示手段と、前記障害情報及び前記障害情報に含まれる前記障害用語の出現率を前記ナイーブベイズ分類法における訓練情報として自動学習する教師あり機械学習手段と、を備えることを特徴としている。
【０００８】
これにより、本発明の障害対応支援装置は、対応者の経験に依存することなく、過去の障害情報から機械学習した障害用語の出現率に基づき重大障害情報と客観的に判断された新規障害情報に対して、類似対応情報を表示することができる。
【０００９】
（２）また、本発明の障害対応支援装置は、前記障害情報を対応する必要があったか否かを示す対応要否結果を対応者に要求する対応要否結果要求手段と、を更に備えるとともに、前記教師あり機械学習手段は、前記対応要否結果に基づき要対応と関連付けられた要対応障害情報を前記重大障害情報であると処理するとともに、前記対応要否結果に基づき対応不要と関連付けられた対応不要障害情報を前記重大障害情報でないと処理し、前記重大度分類手段は、前記ナイーブベイズ分類法としてベイジアンフィルタを用いて、前記障害情報を重大度分類することが好ましい。
【００１０】
これにより、本発明の障害対応支援装置は、障害情報を確認した対応者が対応必要と主観的に判断した障害情報を重大障害情報として学習することができる。
【００１１】
（３）また、本発明の障害対応支援装置は、前記重大障害情報を緊急対応する必要があったか否かを示す緊急度を対応者に要求する緊急度要求手段と、前記緊急度に基づき緊急と関連付けられた緊急障害情報における任意の前記障害用語の出現率が前記新規障害情報における任意の前記障害用語の出現率と同一又は近似になるとき、前記新規障害情報に対して緊急対応する必要がある旨を表示する緊急対応表示手段と、を更に備えることが好ましい。
【００１２】
これにより、本発明の障害対応支援装置は、障害情報の重大度や障害用語の出現率に依存することなく、障害情報を確認した対応者が緊急と主観的に判断した緊急障害情報を重大障害情報として学習することができる。
【００１３】
（４）また、本発明の障害対応支援装置は、前記類似対応情報に関連した前記重大障害情報における前記障害用語の出現率、前記類似対応情報の閲覧数その他の客観的評価又は前記類似対応情報に対する前記対応者の主観的評価に基づき前記前記類似対応情報に対して評価結果を付与する対応情報評価手段と、を更に備えるとともに、前記対応情報表示手段は、前記評価結果に基づいて前記類似対応情報を優先表示することが好ましい。
【００１４】
これにより、本発明の障害対応支援装置は、障害情報の重大度や障害用語の出現率に依存することなく、対応情報を確認した対応者が高評価であると主観的に判断した対応情報を類似対応情報として優先表示することができる。
【００１５】
（５）また、前述した目的を達成するため、本発明の障害対応支援プログラムは、上記した本発明の障害対応支援装置としてコンピュータを機能させるためのものであることを特徴としている。
【００１６】
これにより、本発明の障害対応支援プログラムは、対応者の経験に依存することなく、過去の障害情報から機械学習した障害用語の出現率に基づき重大障害情報と客観的に判断された新規障害情報に対して、類似対応情報を表示することができる。
【００１７】
（６）また、前述した目的を達成するため、本発明の記憶媒体は、上記した本発明の障害対応支援プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能なものであることを特徴としている。
【００１８】
これにより、本発明の記憶媒体は、その記憶媒体を接続させたコンピュータを、本発明の障害対応支援装置として機能させることができる。
【発明の効果】
【００１９】
本発明の障害対応支援装置、障害対応支援プログラム及び記憶媒体によれば、対応者の経験に依存することなく、過去の障害情報から機械学習した障害用語の出現率に基づき重大障害情報と客観的に判断された新規障害情報に対して、類似対応情報を表示することができる等の上記作用を有するので、障害対応に不慣れな対応者であっても容易に対応することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】図１は、本実施形態の障害対応支援装置の全体構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本実施形態の障害対応支援プログラムによる処理フローを示すフローチャートである。
【図３】図３は、本実施形態の対応情報表示手段が表示する各種情報の一例を示す概念図である。
【図４】図４は、本実施形態の教師あり機械学習手段が機械学習した訓練情報の結果の一例を示すテーブル図である。
【図５】図５は、本実施形態の対応要否結果要求手段による要求の一例を示す概念図である。
【図６】図６は、本実施形態の対応要否結果要求手段による要求の他の一例を示す概念図である。
【図７】図７は、本実施形態の緊急度要求手段による要求の一例を示す概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、各図を用いて、本実施形態の障害対応支援装置、障害対応支援プログラム及び記憶媒体を説明する。
【００２２】
［１］本実施形態の構成
［１−１］障害対応支援装置１
図１は、本実施形態の障害対応支援装置１の全体構成を示すブロック図である。
【００２３】
本実施形態の障害対応支援装置１は、情報入手手段１２と、出現率演算手段１３と、重大度分類手段１４と、対応情報表示手段１５と、教師あり機械学習手段１６と、対応要否結果要求手段１７と、緊急度要求手段１８と、緊急対応表示手段１９と、対応情報評価手段２０と、を備える。
【００２４】
上記した情報入手手段１２等の各手段は、ＣＰＵなどの処理装置、ＲＡＭなどの記憶装置、ＨＤＤやＳＳＤなどの補助記憶装置、キーボードやディスプレイなどの入出力装置、インターネット接続装置などの通信装置その他のコンピュータを構成する一般的な構成要素に基づいて構成されている。
【００２５】
［１−２］障害対応支援プログラム２
本実施形態の障害対応支援プログラム２は、本実施形態の障害対応支援装置１としてコンピュータを機能させるためのスタンドアローンアプリケーションソフトウェア又はウェブアプリケーションソフトウェアである。本実施形態の障害対応支援プログラム２がコンピュータ上で動作すると、そのコンピュータの一般的な構成要素の一部又は全部が上記した情報入手手段１２等の各手段となるため、そのコンピュータは本実施形態の障害対応支援装置１として機能する。
【００２６】
［１−３］記憶媒体３
本実施形態の記憶媒体３は、本実施形態の障害対応支援プログラム２を記憶している。また、本実施形態の記憶媒体３は、その記憶媒体３に記憶された本実施形態の障害対応支援プログラム２がコンピュータに読み取り可能となるように構成されている。本実施形態の記憶媒体３の具体例としては、ＣＤ、ＤＶＤ、ＵＳＢメモリなどが挙げられる。
【００２７】
［２］本実施形態の処理フロー
［２−１］処理フローの全体構成
図２は、本実施形態の障害対応支援プログラム２による処理フローを示すフローチャートである。
【００２８】
本実施形態の障害対応支援プログラム２は、図２に示すように、上記した情報入手手段１２等の各手段により実行される以下の各工程により構成された処理フローに基づいて、各処理を行う。
【００２９】
［２−２］情報入手工程Ｓ１２
図３は、本実施形態の対応情報表示手段１５が表示する各種情報の一例を示す概念図である。
【００３０】
情報入手手段１２は、図３に示すように、障害用語を用いて被監視端末５１に生じた障害内容を示す障害情報、及び、前記障害情報に応じた対応内容を示す対応情報、などの入手可能な各種情報を入手する情報入手工程Ｓ１２を行う。
【００３１】
ここで、被監視端末５１とは、本実施形態の障害対応支援装置１に接続された監視ツール５２が監視するコンピュータなどのＩＴシステムである。障害内容とは、例えば、被監視端末５１のＣＰＵ（中央演算処理装置）の過負荷状態など、被監視端末５１に生じたシステム上の問題である。障害情報とは、例えば、「ＣＰＵがボトルネック状態です。現在の負荷値９９．００％はその閾値９５．００％を超えています。」などの文字で示された障害メッセージである。障害用語とは、例えば、「ＣＰＵ」、「ボトルネック」、「負荷」、「閾値」など、障害情報内において障害に関連する単語である。
【００３２】
また、対応内容とは、例えば、被監視端末５１のＣＰＵ（中央演算処理装置）の過負荷状態など、被監視端末５１に生じたシステム上の問題である。対応情報とは、例えば、「障害発生に伴う業務影響状況をオペレータに確認し、アプリチームに対して障害発生及び業務影響状況を連絡してください。」などの文字で示された障害メッセージである。
【００３３】
情報入手手段１２は、被監視端末５１に接続された監視ツール５２から送信された情報から障害情報を入手する。また、情報入手手段１２は、キーボードなどの対応者が用いる入力装置から入力された情報から対応情報を入手する。
【００３４】
［２−３］出現率演算工程Ｓ１３
出現率演算手段１３は、前記障害情報における１又は２以上の前記障害用語の出現率を演算する出現率演算工程Ｓ１３を行う。
【００３５】
例えば、本実施形態の出現率演算工程Ｓ１３においては、障害情報から不要な単語や記号を除外する。その上で、ある障害用語の個数に対して全単語の総数を除して得た値がある障害用語の出現率となる（出現率＝ある障害用語の個数／全単語の総数）。
【００３６】
また、本実施形態の出現率演算工程Ｓ１３においては、各々の障害用語の個別出現率、及び、すべての障害用語の総出現率（＝個別出願率の合計）の両方が算出される。
【００３７】
［２−４］重大度分類工程Ｓ１４
重大度分類手段１４は、ナイーブベイズ分類法を用いて前記障害用語の出現率に基づき前記障害情報を重大度分類する重大度分類工程Ｓ１４を行う。
【００３８】
例えば、ある障害用語Ｈiが既に重大に分類されている確率をＰ（Ａ）、ある障害用語Ｈiが未だに重大に分類されている確率をＰ（Ｂ）、ある障害用語Ｈiが既に重大に分類されているとき（Ｐ（Ａ））の条件付きにおいてある障害用語Ｈiが重大に分類される確率（＝条件付き確率）をＰ（Ｈi｜Ａ）とすると、Ｐ（Ｈi｜Ａ）はベイズの定理に基づき以下の数式１の通りとなる。
【００３９】
【数１】
2017049854.tif 000003
【００４０】
また、障害情報が通知される確率をＰ（Ｓ）、障害情報が通知されたとき（Ｐ（Ｓ））の条件付きにおいて障害情報が重大に分類される確率（＝条件付き確率）をＰ（Ａ｜Ｓ）とすると、をＰ（Ａ｜Ｓ）はベイズの定理に基づき以下の数式２の通りとなる。
【００４１】
【数２】
2017049854.tif 000004
【００４２】
そして、数式２により算出されたＰ（Ａ｜Ｓ）が、閾値以上であれば障害情報が重大であると分類し、閾値未満であれば障害情報が重大でないと分類する。例えば、重大度分類の選択肢数が重大か否かの２択である場合、閾値は０．５に設定される。
【００４３】
なお、前記重大度分類手段１４は、前記ナイーブベイズ分類法としてベイジアンフィルタを用いて、前記障害情報を重大度分類することが好ましい。重大度分類手段１４がベイジアンフィルタを用いた場合、用いない場合と比較して、教師あり機械学習工程Ｓ１６における訓練情報の量が増えると重大度分類手段１４の分類精度が上昇する。また、対応者が所望する分類結果が重大度分類手段１４から得られなかった場合であっても、対応者が正しい結果に細分類することで再学習を行うことができる。
【００４４】
［２−５］対応情報表示工程Ｓ１５
対応情報表示手段１５は、新たに発生した新規障害情報における任意の前記障害用語の出現率が前記重大度分類手段１４によって重大であると分類された重大障害情報における任意の前記障害用語の出現率と同一又は近似になるとき、前記出現率が同一又は類似の前記重大障害情報に関する前記対応情報を類似対応情報として、図３に示すように、前記新規障害情報に対して前記類似対応情報を表示する対応情報表示工程Ｓ１５を行う。
【００４５】
例えば、新規障害情報（＝新たに発生した障害情報）における任意の障害用語「α」の出現率をＸ％、重大障害情報（＝重大度分類手段１４によって重大であると分類された障害情報）における任意の障害用語「α」の出現率をＹ％とし、出現率の近似判断における許容誤差をＺ％とした場合、同一又は近似になるとき、Ｙ−Ｚ≦Ｘ≦Ｙ＋Ｚ、又は、Ｘ−Ｚ≦Ｙ≦Ｘ＋Ｚが成立すれば、新規障害情報における障害用語「α」の出現率が重大障害情報における障害用語「α」の出現率と同一又は近似になる。
【００４６】
また、例えば、重大障害情報が「ＣＰＵがボトルネック状態です。現在の負荷値９７．００％はその閾値９５．００％を超えています。」であり、その対応情報が「障害発生に伴う業務影響状況をオペレータに確認し、アプリチームに対して障害発生及び業務影響状況を連絡してください。」であり、重大障害情報における障害用語の出現率と同一又は近似になる障害用語の出現率を有する新規障害情報が「ＣＰＵがボトルネック状態です。現在の負荷値９９．００％はその閾値９５．００％を超えています。」である場合、対応情報表示手段１５は、上記の対応情報を類似対応情報として、図３に示すように、新規障害情報に対して類似対応情報を表示する。
【００４７】
ここで、類似対応情報が複数ある場合、対応情報表示手段１５は、対応情報評価手段２０が作成した前記評価結果に基づいて、前記類似対応情報を優先表示することが好ましい。
【００４８】
［２−６］教師あり機械学習工程Ｓ１６
図４は、本実施形態の教師あり機械学習手段１６が機械学習した訓練情報の結果の一例を示すテーブル図である。
【００４９】
教師あり機械学習手段１６は、図４に示すように、前記障害情報Ａ，Ｂ，Ｃ，・・・及び前記障害情報Ａ，Ｂ，Ｃ，・・・に含まれる前記障害用語α，β，γ，・・・の出現率を前記ナイーブベイズ分類法における訓練情報として自動学習する教師あり機械学習工程Ｓ１６を行う。
【００５０】
教師あり機械学習手段１６は、障害情報、障害用語、障害用語の出現率などのナイーブベイズ分類法における訓練情報を機械学習したときに、図４に示すような訓練情報の結果を記憶する。
【００５１】
ここで、前記教師あり機械学習手段１６は、図４に示すように、以下に示す対応要否結果要求手段１７から得た前記対応要否結果に基づき要対応と関連付けられた要対応障害情報を前記重大障害情報であると処理することが好ましい。同様に、教師あり機械学習手段１６は、図４に示すように、前記対応要否結果に基づき対応不要と関連付けられた対応不要障害情報を前記重大障害情報でないと処理することが好ましい。
【００５２】
［２−７］対応要否結果要求工程Ｓ１７
図５は、本実施形態の対応要否結果要求手段１７による要求の一例を示す概念図である。また、図６は、本実施形態の対応要否結果要求手段１７による要求の他の一例を示す概念図である。
【００５３】
対応要否結果要求手段１７は、前記障害情報を対応する必要があったか否かを示す対応要否結果を対応者に要求する対応要否結果要求工程Ｓ１７を行う。
【００５４】
例えば、被監視端末５１内において動作するソフトウェアの緊急停止を通知する障害情報に対して対応者が必要な対応を行った場合、対応要否結果要求手段１７は、図５又は図６に示すように、前記障害情報の表示画面において、「対応完了（＝要対応）」又は「対応不要」の選択肢（＝前記障害情報を対応する必要があったか否かを示す対応要否結果）を同画面に表示することにより、対応者に対して「対応完了（＝要対応）」又は「対応不要」の選択を要求する。
【００５５】
ここで、対応者が「対応完了（＝要対応）」を選択した場合、対応要否結果要求手段１７は、図５に示すように、「作業ミス」などの障害原因が選択可能な障害原因選択肢を複数要求することが好ましい。
【００５６】
一方、例えば、上記の緊急停止を通知する障害情報に対して対応者が必要な対応を行わず、対応者が「対応不要」を選択した場合、対応要否結果要求手段１７は、図６に示すように、「無視対象」などの対応不要原因が選択可能な対応不要原因選択肢を複数要求することが好ましい。
【００５７】
なお、上記した本実施形態の前記教師あり機械学習手段１６は、対応要否結果が「対応完了（＝要対応）」であって、かつ、障害原因が「作業ミス」である場合のみ障害情報を重大障害情報として処理することが好ましい。反対に、対応要否結果が「対応不要」であって、かつ、対応不要原因が「無視対象」である場合、上記した本実施形態の前記教師あり機械学習手段１６は、その障害情報を重大でない障害情報として処理することが好ましい。
【００５８】
［２−８］緊急度要求工程Ｓ１８
図７は、本実施形態の緊急度要求手段１８による要求の一例を示す概念図である。
【００５９】
緊急度要求手段１８は、図７に示すように、前記重大障害情報を緊急対応する必要があったか否かを示す緊急度を対応者に要求する緊急度要求工程Ｓ１８を行う。
【００６０】
例えば、被監視端末５１内において動作するソフトウェアの緊急停止を通知する重大障害情報に対して対応者が緊急対応を行った場合、緊急度要求手段１８は、図７に示すように、前記障害情報の表示画面において、緊急度が「通常」又は「緊急」の選択肢（＝重大障害情報を緊急対応する必要があったか否かを示す緊急度）を同画面に表示することにより、対応者に対して緊急度が「通常」又は「緊急」のどちらかを要求する。
【００６１】
なお、重大ではない障害情報に対して対応者が緊急対応することがないことは明らかである。そのため、重大障害情報、かつ、その対応要否結果が「対応完了（＝要対応）」の場合にのみ、緊急度要求手段１８は緊急度の入力を要求する。
【００６２】
［２−９］緊急対応表示工程Ｓ１９
緊急対応表示手段１９は、前記緊急度に基づき緊急と関連付けられた緊急障害情報における任意の前記障害用語の出現率が前記新規障害情報における任意の前記障害用語の出現率と同一又は近似になるとき、前記新規障害情報に対して緊急対応する必要がある旨を表示する緊急対応表示工程Ｓ１９を行う。
【００６３】
緊急対応する必要がある旨の表示としては、例えば、新規障害情報を表示する画面内においてその新規障害情報の付近に赤色かつ太文字で「緊急」を表示することなどが挙げられる。
【００６４】
［２−１０］対応情報評価工程Ｓ２０
対応情報評価手段２０は、（ａ）前記類似対応情報に関連した前記重大障害情報における前記障害用語の出現率や重大度スコア、（ｂ）前記類似対応情報の閲覧数その他の客観的評価又は（ｃ）前記類似対応情報に対する前記対応者の主観的評価に基づき前記前記類似対応情報に対して評価結果を付与する対応情報評価工程Ｓ２０を行う。
【００６５】
評価結果の付与方法としては、例えば、重大度スコア（ａ）が高い障害用語に対して主観的な評価スコア（ｃ）が存在する場合、高い評価スコア（ｃ）が高い対応情報に含まれる単語を検索キーワードとして類似障害対応の表示画面にあわせて表示する。
【００６６】
また、（ｃ）評価スコアがない場合、（ａ）重大度スコア数×（ｂ）閲覧数から得た値を類似障害対応の表示画面にあわせて表示する。
【００６７】
以上により、本実施形態の障害対応支援プログラム２は、上記の各工程により構成された処理フローを終了する。
【００６８】
［３］本実施形態の効果
次に、本実施形態の障害対応支援装置１、障害対応支援プログラム２及び記憶媒体３の作用及び効果を説明する。
【００６９】
（１）本実施形態の障害対応支援装置１は、障害用語を用いて被監視端末５１に生じた障害内容を示す障害情報及び前記障害情報に応じた対応内容を示す対応情報を入手する情報入手手段１２と、前記障害情報における１又は２以上の前記障害用語の出現率を演算する出現率演算手段１３と、ナイーブベイズ分類法を用いて前記障害用語の出現率に基づき前記障害情報を重大度分類する重大度分類手段１４と、新たに発生した新規障害情報における任意の前記障害用語の出現率が前記重大度分類手段１４によって重大であると分類された重大障害情報における任意の前記障害用語の出現率と同一又は近似になるとき、前記出現率が同一又は類似の前記重大障害情報に関する前記対応情報を類似対応情報として、前記新規障害情報に対して前記類似対応情報を表示する対応情報表示手段１５と、前記障害情報及び前記障害情報に含まれる前記障害用語の出現率を前記ナイーブベイズ分類法における訓練情報として自動学習する教師あり機械学習手段１６と、を備えることを特徴としている。
【００７０】
これにより、本実施形態の障害対応支援装置１は、対応者の経験に依存することなく、過去の障害情報から機械学習した障害用語の出現率に基づき重大障害情報と客観的に判断された新規障害情報に対して、類似対応情報を表示することができる。
【００７１】
（２）また、本実施形態の障害対応支援装置１は、前記障害情報を対応する必要があったか否かを示す対応要否結果を対応者に要求する対応要否結果要求手段１７と、を更に備えるとともに、前記教師あり機械学習手段１６は、前記対応要否結果に基づき要対応と関連付けられた要対応障害情報を前記重大障害情報であると処理するとともに、前記対応要否結果に基づき対応不要と関連付けられた対応不要障害情報を前記重大障害情報でないと処理し、前記重大度分類手段１４は、前記ナイーブベイズ分類法としてベイジアンフィルタを用いて、前記障害情報を重大度分類することが好ましい。
【００７２】
これにより、本実施形態の障害対応支援装置１は、障害情報を確認した対応者が対応必要と主観的に判断した障害情報を重大障害情報として学習することができる。
【００７３】
（３）また、本実施形態の障害対応支援装置１は、前記重大障害情報を緊急対応する必要があったか否かを示す緊急度を対応者に要求する緊急度要求手段１８と、前記緊急度に基づき緊急と関連付けられた緊急障害情報における任意の前記障害用語の出現率が前記新規障害情報における任意の前記障害用語の出現率と同一又は近似になるとき、前記新規障害情報に対して緊急対応する必要がある旨を表示する緊急対応表示手段１９と、を更に備えることが好ましい。
【００７４】
これにより、本実施形態の障害対応支援装置１は、障害情報の重大度や障害用語の出現率に依存することなく、障害情報を確認した対応者が緊急と主観的に判断した緊急障害情報を重大障害情報として学習することができる。
【００７５】
（４）また、本実施形態の障害対応支援装置１は、前記類似対応情報に関連した前記重大障害情報における前記障害用語の出現率、前記類似対応情報の閲覧数その他の客観的評価又は前記類似対応情報に対する前記対応者の主観的評価に基づき前記前記類似対応情報に対して評価結果を付与する対応情報評価手段２０と、を更に備えるとともに、前記対応情報表示手段１５は、前記評価結果に基づいて前記類似対応情報を優先表示することが好ましい。
【００７６】
これにより、本実施形態の障害対応支援装置１は、障害情報の重大度や障害用語の出現率に依存することなく、対応情報を確認した対応者が高評価であると主観的に判断した対応情報を類似対応情報として優先表示することができる。
【００７７】
（５）また、本実施形態の障害対応支援プログラム２は、上記した本実施形態の障害対応支援装置１としてコンピュータを機能させるためのものであることを特徴としている。
【００７８】
これにより、本実施形態の障害対応支援プログラム２は、対応者の経験に依存することなく、過去の障害情報から機械学習した障害用語の出現率に基づき重大障害情報と客観的に判断された新規障害情報に対して、類似対応情報を表示することができる。
【００７９】
（６）また、本実施形態の記憶媒体３は、上記した本実施形態の障害対応支援プログラム２を記憶したコンピュータ読み取り可能なものであることを特徴としている。
【００８０】
これにより、本発明の記憶媒体３は、その記憶媒体３を接続させたコンピュータを、本発明の障害対応支援装置１として機能させることができる。
【００８１】
すなわち、本実施形態の障害対応支援装置１、障害対応支援プログラム２及び記憶媒体３によれば、対応者の経験に依存することなく、過去の障害情報から機械学習した障害用語の出現率に基づき重大障害情報と客観的に判断された新規障害情報に対して、類似対応情報を表示することができる等の上記作用を有するので、障害対応に不慣れな対応者であっても容易に対応することができるという効果を奏する。
【００８２】
なお、本発明は、前述した実施形態などに限定されるものではなく、必要に応じて種々の変更が可能である。
【符号の説明】
【００８３】
１  障害対応支援装置
２  障害対応支援プログラム
３  記憶媒体
１２  情報入手手段
１３  出現率演算手段
１４  重大度分類手段
１５  対応情報表示手段
１６  教師あり機械学習手段
１７  対応要否結果要求手段
１８  緊急度要求手段
１９  緊急対応表示手段
２０  対応情報評価手段
５１  被監視端末
５２  監視ツール
Ｓ１２  情報入手工程Ｓ１２
Ｓ１３  出現率演算工程Ｓ１３
Ｓ１４  重大度分類工程Ｓ１４
Ｓ１５  対応情報表示工程Ｓ１５
Ｓ１６  教師あり機械学習工程Ｓ１６
Ｓ１７  対応要否結果要求工程Ｓ１７
Ｓ１８  緊急度要求工程
Ｓ１９  緊急対応表示工程
Ｓ２０  対応情報評価工程
【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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