(57)【要約】      （修正有）【課題】複雑なシステムの構成においても、因果関係マトリクスを用いて問題の解決を可能とする。【解決手段】因果関係マトリクスを階層型に配置し、下位因果関係マトリクスに入力される想定事象から想定問題を特定し、特定された想定問題を上位因果関係マトリクスの想定事象に割り当てて入力する。上位因果関係マトリクスは複数個の下位因果関係マトリクスの想定問題候補の出力を想定事象とする。これを繰り返し、最上位因果関係マトリクスにおいて最終的な問題候補を絞り込むことが可能となる。【選択図】図２
2009211344.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
事象の変化を監視するための複数の事象監視手段と、
予め想定された複数の問題候補（以下想定問題と称呼する）を記憶し、入力された想定事象から想定問題を特定する複数の因果関係マトリクスを有し、
前記因果関係マトリクスを少なくとも２層以上の階層に配置し、前記事象監視手段を最下位の因果関係マトリクスと接続し、前記事象監視手段により検出された事象の変化を、想定事象として入力して想定問題を特定し、該想定問題を最下位の因果関係マトリクスの上位に当たる因果関係マトリクスの想定事象として出力し、以降、複数の下位の因果関係マトリクスによって特定され想定問題を、上位の因果関係マトリクスの想定事象として出力することを繰り返し、最上位の因果関係マトリクスによって想定問題の特定を行うことを特徴とする階層因果関係マトリクスによる想定問題特定方法。
【請求項２】
前記因果関係マトリクスから出力される想定問題には、何れの因果関係マトリクスから出力されたかを示すコードが付与れることを特徴とする請求項１記載の階層因果関係マトリクスによる想定問題特定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユビキタスネットワークのような複雑多岐、広範囲に亘るシステム等における障害等の問題を、容易に特定することが可能な階層因果関係マトリクスによる想定問題特定方法に関する。
【０００２】
従来、装置やネットワークシステム等において発生した障害の情報から、障害の発生要因を特定するために、複数の想定問題から複数の想定事象に基づき１つの想定問題を特定することが可能な因果関係マトリクスが用いられている。
【０００３】
例えば、特許文献１によれば、プラント異常診断システムにおいて、プラントより入力されるプロセスデータに対して、入力データの閾値判断により不具合の検知とその事象の程度を推定し、原因とデータの重み付けを行った因果関係  マトリックスを読込み原因推定を行い、検知事象，推定原因を表示装置に表示する。
【背景技術】
【０００４】
【特許文献１】特開平８−２１１９３２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、近年提唱される、生活や社会の至る所で利用できる情報通信ネットワークであるユビキタスネットワークのような大規模なシステムでは、末端の機器数が膨大となり、更に設置箇所も広範囲に分散することが多く、このようなシステムの安定可動を実現するために用いる問題の検出及び切り分けを行うためのシステムにおいて、監視する対象物、イベント数や判断項目が非常に膨大となり、上記特許文献１の方法では、１つの因果関係マトリクスによってシステムの問題検出等を行うため、因果関係マトリクスに入力される事象数が多すぎるため、規模が巨大で複雑なものとなり、メンテナンス等の保守作業を行うことが非常に困難となる。
【０００６】
また、従来、所定の範囲の問題の検出及び切り分けをシステム化して、それらを人的作業により連結し、全体の問題を検出する方法が行われてはいるが、人的作業に頼る部分において属人性が生じ、品質の確保に難点があった。
【０００７】
本発明は上記課題を鑑みてなされたものであり、複雑多岐にわたる事象における問題検出を自動的に行うことが可能で、且つ保守作業を容易に行うことが可能な階層因果関係マトリクスによる想定問題特定方法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】
請求項１に係る階層因果関係マトリクスによる想定問題特定方法は、事象の変化を監視するための複数の事象監視手段と、
予め想定された複数の問題候補（以下想定問題と称呼する）を記憶し、入力された想定事象から想定問題を特定する複数の因果関係マトリクスを有し、
前記因果関係マトリクスを少なくとも２層以上の階層に配置し、前記事象監視手段を最下位の因果関係マトリクスと接続し、前記事象監視手段により検出された事象の変化を、想定事象として入力して想定問題を特定し、該想定問題を最下位の因果関係マトリクスの上位に当たる因果関係マトリクスの想定事象として出力し、以降、複数の下位の因果関係マトリクスによって特定され想定問題を、上位の因果関係マトリクスの想定事象として出力することを繰り返し、最上位の因果関係マトリクスによって想定問題の特定を行うことを特徴とする。
【０００９】
請求項１の方法によれば、事象監視手段によって検出された事象の変化を、想定事象として最下位の因果関係マトリクスに入力し、想定問題を特定し、更にこれを上位の因果関係マトリクスの想定事象として入力し、想定問題を特定することを繰り返すことで、不要な情報をフィルタリングすると共に、複雑多岐且つ大量の想定問題から、入力された事象に基づいて合致する想定問題を特定することが容易となる。
【００１０】
請求項２に係る階層因果関係マトリクスによる想定問題特定方法は、請求項１記載の階層因果関係マトリクスによる想定問題特定方法において、前記因果関係マトリクスから出力される想定問題には、何れの因果関係マトリクスから出力されたかを示すコードが付与れることを特徴とする。
【００１１】
請求項２の方法によれば、各々の因果関係マトリクスにおいて、自らを特定するためのコードを出力した想定問題に付加することで、最上位の因果関係マトリクスによって１つに特定された想定問題に基づいて、何れの因果関係マトリクスを経てきたのかを判別することができる。
【発明の効果】
【００１２】
請求項１に係る階層因果関係マトリクスによる想定問題特定方法は、
事象の変化を監視するための複数の事象監視手段と、
予め想定された複数の問題候補（以下想定問題と称呼する）を記憶し、入力された想定事象から想定問題を特定する複数の因果関係マトリクスを有し、
前記因果関係マトリクスを少なくとも２層以上の階層に配置し、前記事象監視手段を最下位の因果関係マトリクスと接続し、前記事象監視手段により検出された事象の変化を、想定事象として入力して想定問題を特定し、該想定問題を最下位の因果関係マトリクスの上位に当たる因果関係マトリクスの想定事象として出力し、以降、複数の下位の因果関係マトリクスによって特定され想定問題を、上位の因果関係マトリクスの想定事象として出力することを繰り返し、最上位の因果関係マトリクスによって想定問題の特定を行うので、
想定事象の数が多く、想定問題が複雑多岐に亘るようなシステム等において、階層型に配置される因果関係マトリクスによって、ノイズとなるような情報をフィルタリングすることができ、容易に想定問題の特定を行うことができる。また、複雑な想定問題を切り分けして複数の因果関係マトリクスによって構成することにより、多数の想定事象及び想定問題を１つの因果関係マトリクスにより構成する場合と比較して、メンテナンス性を高く維持することができる。
【００１３】
請求項２に係る階層因果関係マトリクスによる想定問題特定方法は、請求項１記載の階層因果関係マトリクスによる想定問題特定方法において、前記因果関係マトリクスから出力される想定問題には、何れの因果関係マトリクスから出力されたかを示すコードが付与れるので、最上位因果関係マトリクスによって出力される想定問題によって当該問題の起因となる事象を容易に特定できる。即ち、事象監視手段の特定を速やかに行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明を実施するための最良の形態としての実施例を図１から図４を参照して説明する。もちろん、本発明は、その発明の趣旨に反さない範囲で、実施例において説明した以外のものに対しても容易に適用可能なことは説明を要するまでもない。
【００１５】
本実施例における階層因果関係マトリクスによる想定問題特定方法に用いる因果関係マトリクスについて、図１及び図２に基づいて説明する。因果関係マトリクスとは、例えば図１に示すように、縦軸に想定事象を、横軸に想定問題を配置する。事象監視手段たる監視装置には、後述のセンサによって検出された事象若しくは下位の因果関係マトリクスが出力する想定問題を事象として入力される。例えば、監視装置に事象Ａ１及びＡ６が同時に入力されたとする。事象Ａ１及び事象Ａ６が双方同時に成立する想定問題とはＰ２のみである。このＰ２を上位因果関係マトリクスの想定事象として出力する。出力する想定問題には、当該因果関係マトリクスを特定するためのコードと、入力された想定事象を記録する。これにより、上位及び最上位因果関係マトリクスにて一意に特定される想定問題によって、何れの因果関係マトリクスを経たかを特定することができる。
【００１６】
このような因果関係マトリクスを図２に示すようにピラミッド状の階層構造として連続して構成する。下位の因果関係マトリクスから出力される想定問題は、上位の因果関係マトリクスに入力される想定事象として取り扱う。最下位因果関係マトリックス２１ａ〜ｃに図示しないセンサから検出された事象の変化が想定事象として入力される。入力された想定事象は上述のように処理され、想定問題が１つ選択される。選択された想定問題は、下位因果関係マトリックス２２ａ〜ｂに想定事象として入力される。上位因果関係マトリクス２３ａ〜ｂ及び最上位因果関係マトリクス２４ａにおいても同様の処理が行われ、最終的に最上位因果関係マトリクス２４ａで選択される想定問題がセンサによって検出される想定事象に対する想定問題として出力される。これにより、多数の監視装置によって検出される複数の事象を、最上位因果関係マトリクス２４ａによって一意の想定問題として出力することが可能である。
【００１７】
以上のような問題検出方法を用いたシステムの構成例を、図３に基づいて説明する。３１Ａ〜Ｎ、３１ａ〜ｎ、３１ｉ〜ｉｉｉは各々で異なる事象を検出するための事象検出手段たるセンサである。３２ａ〜ｎは下位エッジコントローラであり、３３は上位エッジコントローラである。５は公衆網たるネットワークである。３４ａ〜ｎは上位エッジコントローラからの想定事象の入力を受けて想定問題を特定する地区センタであり、３５は地区センタ３４ａ〜ｎの情報を集約して想定問題を一意に特定するスーパセンタである。
【００１８】
エッジコントローラ４２ａ〜ｎ、４３、及び地区センタ４４ａ〜ｎ、及びスーパーセンタ４５には、各々において因果関係マトリクスを備えており、下位の装置が有する因果関係マトリクスにおいて出力された想定問題は、想定事象として上位の装置が有する因果関係マトリクスに入力される。
【００１９】
上記構成をＩＴシステムの監視システムとしての適用例を説明する。下位エッジコントローラ４２ａはＩＴシステムの監視に用い、サーバ及びストレージ機器の生死判別を行うセンサ４１Ａ、サーバ及びストレージ機器の利用率を監視するセンサ４１Ｂ、サーバ及びストレージ機器を設置するサーバ室の室内温度を監視するセンサ４１Ｎが接続される。同様に下位エッジコントローラ４２ｂは、地域環境システムの監視に用い、センサ４１ａは気温の監視、センサ４１ｂは加速度検知、センサ４１ｎは湿度の監視を行う。また、下位エッジコントローラ４２ｃは、下位コントローラ４２ａとは異なるＩＴシステムの監視を行い、サーバ及びストレージ機器の生死判別を行うセンサ４１ｉ、サーバ及びストレージ機器の利用率を監視するセンサ４１ｉｉ、サーバ及びストレージ機器を設置するサーバ室の室内温度を監視するセンサ４１ｉｉｉが接続される。
【００２０】
このように、多岐に亘る多くのシステムの監視を１つの監視体系にて行うことができ、更に各エッジコントローラ及び地区センタ、スーパセンタのそれぞれが有する因果関係マトリクスの規模を小さくすることができるのでシステム構築の際に必要なハードウェアのコストを削減することができ、更に全体のシステムを１つの因果関係マトリクスによって管理・監視する方法に比べてメンテナンス性も非常に高く保つことができる。
【００２１】
例えば、図４のようなシステム構成において、具体的な適用例として上記構成をコンビニエンスストアに適用した場合について説明する。センサ３１は、冷蔵庫内温度状況及び水漏れ検知センサ３１ｐ、陳列商品品切れ検知センサ３１ｑ、防犯装置稼動検知センサ３１ｒが店舗毎に設置される下位エッジコントローラ３２に接続される。店舗毎に設置される下位エッジコントローラ３２は市区町村毎に設置される上位エッジコントローラ３３に接続され、ネットワーク５を介して都道府県を管轄する地区センタ３４に接続される。各地区センタは本部たるスーパセンタ３５にネットワーク５を介して接続される。
【００２２】
上記のような構成によれば、全国各地におけるコンビニエンスストアの店舗単位の安定稼動のための監視判断を行うことができ、より多くの店舗における情報の種別毎にマネジメントを行うことが可能となる。
【００２３】
また、上記システム構成を、地滑り検知システムに適用した場合を図５に基づいて説明する。センサ３１を全て同種の加速度センサ３１ｘとし、地滑り等地表の変化が発生した場合、各々のセンサ３１ｘにおいて該変化を検出し、各エッジコントローラ及び地区センタを経由することで、地滑りの地域や、その規模を早期に特定することが可能となる。
【００２４】
以上のように、階層因果関係マトリクスによる想定問題特定方法によれば、監視する事象が多く、多数の想定問題イベントの処理が必要な大規模システムやユビキタスネットワークに対しても、監視対象を一定数の因果関係マトリクスにより処理し、これを階層化することで、容易に想定問題の特定が可能となる。また、因果関係マトリクスを階層として分散できるため、システムとして実装する際のメンテナンス性を向上させることができる。
【００２５】
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は前記実施例に限定されるものではなく、本発明の要旨の範囲内で種々の変形実施が可能である。例えば、上記実施例において、装置の各々に１つの因果関係マトリクスを有するとしたが、これに限定せずに、装置に複数の因果関係マトリクスを有し、システムとして階層が構成されていれば、物理的に階層構造となっていなくても何ら問題ない。また、各事例の因果関係マトリクスの階層を４層として説明したが、これに限定せず、２層、３層または５層以上であっても何ら問題ない。また、センサの構成は上記３種の例以外にも適宜選択して用いてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】実施例における、因果関係マトリクスの処理概念を示す説明図である。
【図２】同上、因果関係マトリクスの階層配置の概念を示す説明図である。
【図３】同上、ＩＴシステムの監視システムに階層因果関係マトリクスを適用した例を示す説明図である。
【図４】同上、コンビニエンスストアの機器安定可動システムに階層因果関係マトリクスを適用した例を示す説明図である。
【図５】同上、地滑り検知システムに階層因果関係マトリクスを適用した例を示す説明図である。
【符号の説明】
【００２７】
１  階層因果関係マトリクス
２１ａ〜ｂ、２２ａ、２２ｂ、２３ａ、２３ｂ、２４ａ  因果関係マトリクス
３１Ａ〜３１Ｎ、３１ａ〜３１ｎ、３１ｉ〜３１ｉｉｉ、３１ｐ、３１ｑ、３１ｒ、３１ｘ  センサ
３２ａ〜３２ｎ      下位エッジコントローラ
３３                上位エッジコントローラ
３４ａ〜３４ｎ      地区センタ
３５                スーパーセンタ
５  ネットワーク
【図１】
2009211344.tif 000003
【図２】
2009211344.tif 000004
【図３】
2009211344.tif 000005
【図４】
2009211344.tif 000006
【図５】
2009211344.tif 000007