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電中研レビュー第27号 ● 周 次
電気事業における人工知能の実用化をめぎして繕集担当●経営稠査室

経消研究所

巻頭欝

離京大学

工学部

はじめに

第1章

室長代理

荒井

泰男

情報システム部長

鈴木

道夫

教授

関根

泰次……………2

常務理事尾出

和也…5

人工知能の動向と電気事業への応用

1−1●人ユニ知能技術の動向………・………・…………・…・…・……………………・…91−2●電気事i業のニーズと電中研の取組み………………………・……・……・……目第2章原子力技術への応用
2−1●潜在的故障・トラブルの予知・予防を支援するエキスパートシステム…15
2−2●自然言語による原子力発電情報検索システム………・…一…・……………19
2−3●知識工学を用いた運転員教育システム…………一一・…………・…一・…23
2−4●知識ベースに基づく圧：力容器の健全性評価………一・一…………一・一27
2−5●放射性：廃棄物の地下埋設処分の総合安全評価システム…一…一……・…30

第3章電力技術への応用
3−1●連接水系の翌鶏発電計画エキスパートシステム・……・…………・…………35
3−2●電力用通信網の障害箇所判定への知識工学の調馬…φ……………・・………38

3−3●受電設備の保護協調支援エキスパートシステム…・…一………・…………42

3−4●配電用CVケーブルの劣化診断エキスパートシステムー………一…・……46
3−5●汚損碍子のフラッシオーバ予灘システム・…………・……・・………………・・50

第4竃

土木構造物への応用

4−1●水力鋼構造物の評価診断システム……………・・…・・…・…………………・…55

4−2●堆砂予測・排除方法の選定システムー………一…・……一……一・……60
4−3●港湾構造物の腐食劣化度判定システム…・………一…・…………一一・…62

第5章

営業・経営への応用

5−1●経済分析結果の要約システム………・…・……・………・…・……・……………67

5−2●営業支援エキスパートシステム………一一…・一…一………・一…・・…70
5−3●業務処理ソフトウェア自動設計システム・…・……………・……・………・…・74

第6章

人工知能を支える碁盤技術の開発

6−1●設備図面のコンピュータ認識・……・………・……・………・…・………………79

6・一2●知識整理システムCONSIST……一…・……一…一…・・一……一・……一・82

6−3●KD一α：事例データからの僑頼性の高い知識の獲i得………・……・一……85
おわりに：

理事

経済研究所長矢島昭……88

関運する主な研究報告書等…・……………・……・…………・…………………・…・……89謬

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情報・知識・知能と柔らかい方法・硬い方法
いま、世の中は情報の時代という。企業の盛衰も先頃の湾岸戦争の勝ち負けもすべて情報の取扱いの善し悪しにかかっているように
みえる。

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人類の文明を支えているエネルギーの世界でもこのことは例外ではないであろう。

しかし、一口に情報といっても、その中身は20年前と今日では全く様相を異にしている。

たった十数年前までは情報というのは電子計算機のビット情報にみられるように、そこに存在するかしないか

報を集めて一つの知識の識別を行う2値1丁丁に過ぎなかったが、やがて単純な情（Knowledge）を表すことが行われるようになった。それまでの情報が事物の極めて簡単な側面しか表現できなかったのに対し、

知識

は複雑な

事象を正確に表現することを可能にした。しかし、この知識という概念も人間の行動を記述するにはきわめて不十分であることがすぐ認識されるにいたった。人間は行動する時、その人の持つ知識をもとに判断を下すが、この判断というプロセスは知識から新しいものを生み出す極めて独特の知的活動である。知識に判断を加えたこの知的活動は知能（Intelligence）とよばれている。そして

知識

から

知能

によってとてつもなく広い世界が開かれるようになった。いま、われわれは

に進む事

知能

の時代にいるが、知能の次の時代はどんな時代であろうか。

ところでこの知能を扱うために、従来から用いられてきた数学によって代表される

2

古典的自然科学的な硬い方法（rigid
リスティックな方法（softandapproach）に対して、人間らしい柔らかいヒュー

heuristic

apProach）が盛んに研究され、応用されるようになった。いままでの硬い方法は、どんなに起きる確率が小さくても、それが原理的に起こり得るような事象であれば、それを探り出す鋭い刃を持っており、ある限定された領域の問題に対しては極めて効果的であるが、規模がある程度以上大きくなったり関連する要因の数が増えるととたんに切れ味が落ちるという性質をもっている。
これに対し、柔らかい方法は10万分の一、100万分の一の確率でしか起きない事象や人間の思考や経験を越えた事象に対しては不得意であるが、一方現象が相当複雑になってもあまりその処理能力は変わらないという対照的な性質をもっている。いわば、理論的厳密さを尊ぶ硬い方法は可能性（possibility）の探究にはなくてはならぬ方法であるが、複雑な世界での蓋然性（probability）の探究には柔らかい方法がすぐれている。

電力システムのように、人間の造り出した事物はかなりの部分、人間の判断や知識に基づいているから、柔らかいヒューリスティックな方法がかなり効果を発揮すると思われるが、一方人工知能に基づく方法で人間以上のことを行わせるのは（将来は可能かも知れぬが）当分はかなり難しいであろう。人間の造り出した世界にも冷厳な自然法則は生きているわけであり、人間がそれについてすべて知っていたり予知できる
わけではないし、人間の予想もしなかったことがまま起きるのが現実であるから、柔らかい方法がより人間の思考方法に近く便利だからといってこれだけに頼るのは危険であろう。やはり古典的な硬い方法と、現代的な柔らかい方法を調和のとれた形で併用していくことが今後ますます必要になると思われる。

東京大学

関

工学部

教授

根

次

泰

電中研レビューNo．27●3

電力中央研究所における「人工知能関連研究」の歩み（1982〜1991）

当研究所の状況

西暦

殿本と世界の状況●

1982

・第五世代コンピュータ・フェーズ1開始

1983

・知識処理技術の動向調査
1984

・原子力予防保全支i援システムCSPARの開発に着手（NIC）

1985

1986

・知識処理研究室の設立（7月）・AIコンピュータSymbolics3670を導入

・第五世代コンピュータ・フェーズII開始

・ダムゲート評価システム（パイロットシステム）の開発を終了・日本人工知能学会が設立される・知識処理研究会を開始（4月）・機械翻訳システム実用化の検討を開始

・水力鋼構造物評価診断システムの開発研究を受
託・IEREエキスパートシステム・ワークショップが1987

・自動プログラムシステムの開発を終了・実用化の検討を開始・自動設計システムの開発に着手
・知識型経営情報システムの研究に着手
・運転員教育システムの開発に着手
・知識処理技術の適用状況を取り纏め
・電中研EPRI・AI情報交換窓口を設置
・電気事業AI研究会を設置

・電協研座談会「電力技術へのAI応用」開催

1988

・知識整理システムCONSISTの開発に着手

・AI産業応用ワークショップ（日本）が開催される・第1回電力技術AI国際シンポジウムが開催され開催される（イタリア）る（スウェーデン）

・電化製品相談システムCSESの開発を終了
・図面パターン認識技術の研究を開始

・第五世代コンピュータ・フェーズIII開始

・IEREエキスパートシステム・ワークショップが開催される（イタリア）

1989

・電二二「電力技術へのAI応用研究会」が設置され@る

E第2回電力技術AI国際シンポジウムが開催される（アメリカ）・電化厨房相談システムの開発を終了
・学習技術の研究を開始
・原子力予防保全支援システムCSPARの試行運；用を開始（NIC）
1990

・環太平洋AI国際会議が開催される（日本）

・第1回電中研EPRI・AIワークショップを開催（アメリカ）

・電気事業AI研究会「電気事業のES開発状況」報告書を取り纏め・エキスパートシステム発表会を開催
・運転員教育システムの開発を終了
1991

・水力鋼構造物の評価診断システムの実用を開始・エキスパートシステムの検証評価技術研究を開

始

4・第3回電力技術AI国際シンポジウムが開催され
る（日本）

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常務理事

に
尾出

和也

電気事業は、業務の高度化、多角化が進むなかで、それを担う要員

に対する知的な要求や熟練度が一段と高まっていく。一方技術革新のテンポの速さや、機械化・自動化の一層の進展など、職場環境の変化を背景にして、要員の確保や育成はますます難しくなっていくことが危惧されている。

この両者のギャップを埋めるためには、今後要員の教育・訓練が一層大切であり、彼等の活動を適切にサポートする方法があれば、極めて有用である。これに応えるのが人工知能（AI）であり、今後AI技術は企業にとって大いに期待される。

すでに開発が進められている発電所の運転を支援するエキスパー
トシステム、あるいは、運転員の教育訓練システムなどは、こうした方の先駆けであり、現在のところ、内容は未熟で小規模ではあるが、今日の開発努力の積み重ねは、将来に備えて技術力の育成に重要な意味があるということができる。
さて、AIの活用が軌道に乗った暁には、企業にどんな効用をもたらすだろうか。例えば、発電所の運転を支援するエキスパートシステムができあがると、平常時、異常時にかかわりなく、運転員が迅速かつ的確に判断でき、この結果、人間の勘違いや、緊迫した状況の下での間違いなど、いわゆるヒューマンエラーを格段に減らすことができる。さらに、将来は新しい知識を得ることによって、コンピューター自身が類推を働かせて未経験の事故なども予見するというようなことも期待できよう。

また、危険な環境下で作業を行う知能ロボット、営業所でサービスやPR活動に役立つコンサルテーション・シ
ステム、あるいは、めまぐるしく変化する経営環境を適切に把握して判断を下すための経営支援システムなどへの応用も考えられる。

このように、AI技術は企業経営のあらゆる分野でひろく活用され、単に業務の効率化だけでなく、能力の向上、業務の円滑な推進などを通じて、組織の活i生化を促進できる夢多き技術であるということができる。それだけに、またその実現に向けて着実な努力を続けて行くことがぜひ必要であろう。

当研究所としては、電力分野での実用化をめざすと共に、それを達成する上で不可欠な基礎技術にも取り組んでいる。本特集は、こうした狙いの下に進めてきたこれまで約10年間のAI研究の成果を取り纏めたものである。その内容は未だ研究途上のものが多く、実用化技術として十分な段階に達しているとは言えないが、電気事業における今後のAIの活用にあたって参考になれば幸いである。

最後に、人間の英知というものは長い積み重ねによって育て上げられたものであり、これを一朝一夕にコンピュータに置き換えるということは、不可能なことである。AI技術は確かに素晴らしい技術ではあるが、主役はあくま
でも人間であり、AIは、人間をサポートする道具であるということを忘れてはならないと思う。

電中研レビューNo．27●5

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第1章

人工知能の動向と電気事業への応用●目

経営調査室
経済研究所

1−1

人工知能技術の動向

1−2

電気事業のニーズと電中研の取組み

荒井

荒井

泰男

情報システム部長

鈴木

道夫

泰男

………………・・……………・…・・…・………………………………・・……・……臼（1963年入所）

道夫（1968年入所）．

電気事業の情報システム開発に関する諸問題を中心に、ソフトウェア開発、データベー
ス開発、システム保守などの研究を行ってきた。

現在は、電気事業での人工知能の利用技術開発に意欲をもやしている。

8

室長代理

…………・……・・……………・・…・・…………・……・…・……・………・……………………………9

電力需要、エネルギー市場、地域経済等の分析に従事した後、立地環境研究室長、電中研企画部企画課長を経て、1988年より経済研
究所情報システム部長として情報システム開発に関する研究の推進を総括。

鈴木

次

1−1

してきたが、現在では概ね、「問題解決システム」、「画像1−1−1はじめに認識」、「音声認識」、「自然言語理解」、「知能ロボット」の5分野に大別できる（図1−1−1）。

高速な計算と膨大な記憶容量を誇るコンピュータも、

このうち問題解決システムは、問題を解くための思考時としてその馬鹿正直な頑固さが笑い物にされる。それ能力を備えたシステムであり、チェスや将棋の戦略決定

は、いかに高速な計算でもその方法を自分で考えられななどを中心に研究されてきた。特に、扱う問題に固有のいことや、人の顔を見分けたりできないためであった。

知識を利用すれば効率的に問題が解けることが1960年代

しかし最近、事情は変りつつある。とても人間には及後半に明らかにされ、この考え方に基づくシステムがばないが、コンピュータが自ら推論して問題を解き、人次々と開発されるようになった。例えば、発電所の運転の言葉や画像が理解できるようになりつつある。このよ

状態を監視し、その異常をいち早く見つけるシステムをうな、言わば、人間にしかできないと思われる知的な能作るには、まず、そのような判断のできるベテラン運転

力をコンピュータに持たせるごとが人工知能の狙いであ員を探し、いろいろな設備状態に対して判断の決め手とる。人工知能の研究はかなり昔から進められていたが、なる知識を聞き出すことが先決である。こうして聞き出

1970年代に米国で、化学物質の種類を判断したり、患者した知識を設備の各状態とその時の異常の有無や異常箇の病状を診断したりする実験システムが開発されたり、所とを関係付ける形に整理し、これを使って異常を判定

1980年代にはわが国で、人工知能による第五世代コンピするシステムを作ることができる。このようなシステム

ュー ^の開発が開始されたことなどによって、産業界では専門家の知識が鍵となるので、「専門家システム」またの人工知能利用が急速に進むようになった。

は「エキスパートシステム」と呼ばれている。

電気事業は、発電所の運転制御や電力供給システム全

エキスパートシステムは、問題解決に必要な知識を蓄体にわたる監視・制御は勿論のこと、設備の計画や需要積した「知識ベース」、これを利用して判断の論理を進め

予測、さまざまな業務処理などあらゆる面にわたってコる「推論エンジン」、利用者からのデータの入力や判断結

ンピュータを応用した高度な情報システムを構築し、活果の表示を分かりやすく行うための「ユーザーインタフ

用してきたが、近年、実用化が近づきつつある人工知能

ェース」、などから構成される（図1−1−2）。

技術を利用して、新たな問題の解決や一層高度な処理のこうした構成上の特徴に加え、エキスパートシステム実現を目指すシステムの開発が積極的に進められている。

で扱う問題は、実際にデータを与えてシステムを動かしたときに人間や装置などがどう反応するかによって、処1−1−E人工知能とエキスパートシステム

理がダイナミックに変るような性質をもっている。このため、プロトタイピングと呼ばれる新しい開発方法が採

人工知能研究の対象や知能のレベルは時代と共に変化られることが多い（表1−1−1）。

電中研レビューNo．27●9

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高度生産

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高所作業

構内監視

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断

図1−1−1人工知能の主な応用分野

表1−1−1従来システムとエキスパートシステムの相違
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解析やデータ処理 診断、操作、計画

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試行錯誤的開発

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知識の追加が容易

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の取組み

1−2−1エキスパートシステムに対する電気事業のニーズ
電気事業のエキスパートシステム取組みの基本的な狙

表1−2−1

電気事業におけるエキスパートシステムのニーズ

大規模化・複雑化する設備運営管理の的
確化

・広範な設備監視情報に対する迅速・的確な判断
・運転員の負担軽減による判断
ミス・操作ミスの防止
・機器の点検・保全技術の向上と設備寿命の延伸

ベテラン技術の継承

・ベテランのノウハウ有効活用

いは、ますます多様化する社会環境の中で、電力供給の信頼性・安全性の向上とコスト低減を図るために、特に人間サイドのさまざまな課題を克服するための先端ソフト技術の開発ヒあると言える。

と継承

・新人の教育訓練の効率化

こうした見方でニーズを整理すれば、その第一の視点
は、大規模化し複雑化する設備運用管理を一層的確・安全に行うために、広範囲にわたる多くの情報を迅速かつ的確に捉えて判断する運転員をいかに支援するかである。

このため、設備状態を示す個別情報を統合化した監視シ

多様化・不確実性への的確な対応・不的確な情報に基づく意思決定のサポート・多様化する需要家ニーズへの対応
・変化に強い柔軟な情報システ
ム

ステムや、事故箇所の判定、原因の推定、復旧操作手順のガイダンスなどによって、運転員の負荷を軽減し、判断ミスなどが起こらないようにすることが重要となる。

1−2−2エキスパートシステム開発の現状

第二の視点は、将来に向けての技術継承の問題である。

膨大な設備の運用には、多くの経験判断が必要とされる

当研究所では、電気事業のエキスパートシステム開発

ため、現在活躍中のベテランの豊富な経験知識を取込んの現状と今後の方向性を明らかにするため、電力各社のだエキスパートシステムにより、若手担当者の判断支援

メンバーによる「電気事業AI研究会」を作り、1988年7や技術の継承、あるいは新入職員に対する教育訓練の効

月から2力年の検討を行った。この中で調査した開発の率化がますます重要になる。

現状は次のとおりである。

第三の視点として、社会環境の複雑化・多様化の中でこれまでに開発されている主なシステムを業務分野別、電気事業を取り巻く問題もますます難解となっている。

システムの性格別に見れば、図1−2−1のとおりである。系

その解決に向けてコンピュータによる高度な分析が必要

統運用では、給電業務を援けるための運転支援型のシスとなるが、これまでの計算手法やモデル化の方法だけでテム（系統監視や復旧操作ガイドなど）が多く、発電やは不十分であり、ファジーな考え方やさまざまな推論を

送変電では運転支援型に加えて、機器の故障診断や運転組合せた人工知能の活用が期待されている（表1−2−1）。

計画・保守作業計画など診断型、計画型システムも多く

電中研レビューNo．27●11

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図1−2−1電気事業におけるエキスパートシステムの開発状況（1989年調査）なっている。さらに業務処理では、計画型と共にコンサ

第二の課題は、電力設備図面のコンピュータ化である。

ルテーションやその他（教育訓練システムや汎用的な検設備保守などの業務では図面を見て判断することが多く、

索システムなど）の比重が高くなる。

これを支援するエキスパートシステムもコンピュータ上

なお、開発の進捗度だけを見ると多数のシステムが開で同様の判断ができるようにする必要がある。このため発完了となっているが、その中は研究開発用のものが多パターン認識技術を使って、複雑で膨大な設備図面をコく、実用化されたシステムはまだ少ない状況にある。

ンピュータで自動的に読取る技術が不可欠となる。

第三の課題は、エキスパートシステムの正しさや有効

1−2−3

電中研における人工知能研究

性を検査し評価する技術である。今後の実用化に不可欠の取組みな技術であり、早急にその開発に取組む計画である。

前述の調査結果からも分かるように、エキスパートシ
ステムの実用化にはまだ多くの課題が残されている。当研究所では、これらの課題を解決するための基盤技術開②

応用システムの開発
当研究所の各研究部門で進めているエキスパートシス

テムの応用は極めて多岐に亘っている。

発を重点的に推進すると共に、所内各研究部門の成果を

原子力分野では、世界各国の原子力発電所の運転情報

より具体的で使いやすい形で電気事業に提供できるよう、を基礎とした異常再発防止システムや発電所運転員の教研究成果のエキスパートシステム化に取組んでいる。

育訓練システムなどがある。電力技術分野では、連接水系の運用計画を始めとする多数のシステムを開発してい（1）基盤技術開発の現状る。また土木技術分野では、ダムゲートなどの鋼構造物基盤技術開発の第一は、エキスパートシステムの要との健全性評価や貯水池の堆砂排除法の選定などのシステもいえる知識ベースの開発技術である。業務に詳しい担ムがある。さらに経営など技術以外の分野でも、経営支当者から効率よく知識を集める技術や、データベースか援システムや営業活動のためのお客様相談システム、業らコンピュータによって自動的に知識を作る技術などの務処理ソフトウェアの自動設計システムなどがある。

開発を目指している。

12

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睡塾遡勲欝警喪：麟盤寒汐羅華響野く二諺趨譲乎諮一角ご三搾∵ゼ、こ・，エゴ，一ゴ，．

第2章原子力技術への応用●目次

狛江研究所

原子力部

安全管理研究室

調査役

高尾

武

担当研究員

曽根田直樹

主任研究員

河西

基

課長

西山

琢也

原子力情報センター

主任研究員

小林

博和

ヒューマンファクター研究センター

主任研究員

吉村

誠一

我孫子研究所原燃サイクル部

処分研究室

前原子力情報センター

2−1

潜在的故障・トラブルの予知・予防を支援するエキスパートシステム

2−2

自然言語による原子力発電情報検索システム

2−3

知識工学を用いた運転無教育システム

2−4

知識ベースに基づく圧力容器の健全性評価

2−5

放射性廃棄物の地下埋設処分の総合安全評価システム……・…・………・…・……………・・………15………・………・・…………・…・…・…・……………・・…………………19…………・…・…・……・…・………・……・……・……・・…………・……・………23
・……・…………・・………………・・………・一・……・・……・…………・…27

高尾武（1988年入所）
日立造船にて長年構造材料の諸問題の研究に従事。

1988年以来、原子カプラント寿命の総合評
価システム構築の研究を立上げる。
現在、米国EP照にて次世代軽水炉の研究に・…………………………・………・・………………・・………30

西山琢也

（1965年入所）

設備診断技術を中心に、火力・原子力発電プラントへのコンピュータ技術の応用研究を行ってきた。

1991年より、中部大学経営情報学部経営情
報学科。

従事。

曽根田直樹

鯉

（1989年入所）

軽水炉の長寿命化を目的として、圧力容器の安全1生や長寿命化の経済1生の評価、スーパ
ーコンピュータ向けの構造解析手法の開発、等を行っている。

現在、非破壊検査へのA夏技術の応用を検討
している。

鱒

河西基（1979年入所）
ダム河川での洪水対策等の水力部門の研究から華麗に（P）原子力分野へ転換し、主として放射性廃棄物処分に係わる地下水、核種の移行挙動とその評価モデルの開発研究に携わってきた。

現在は、日本原燃産業へ出向中であり、六ヶ所村での低レベル廃棄物埋設事業への直接参加を通じて 生きた研究 の掘り起こしに取り組んでいる。

14

小林

博和

（1973年入所）

入所以来、大気汚染と気象の関係について研究してきた。85年に原子力情報センターに配属されデータベースシステム開発に従事。
機械と人間の哲学的関係に興味を覚えた。
現在はまた地球環境衛星開発に関わってい
る。

吉村

誠一

（1976年入所）

原子力発電所保修作業の自動化、遠隔操作化に従事。その後はプラントの異常診断シス
テム、運転員教育システムの研究開発を行ってきた。

現在は、ニューロ、ファジーなどを用いた
運転員の認知判断過程のモデル化に取り組ん
でいる。

2−1

本システムに人工知能を利用することとしたのは、原E−1−1はじめに

子力発電所で遭遇する異常事象は、色々な条件が複雑にからみあった結果として生じており、その展開のプロセ

原子力発電プラントは、設計、建設、運用の各段階にスは整然とした数式や論理式で表すことは一般に難しい。

おいて可能な範囲内で最善の安定性届信頼性対策が施さ

このようないわゆる悪構造問題の解決には、現在のとこれているが、それにもかかわらず故障・トラブル（以下ろエキスパートシステムが唯一の方法と考えられるから異常事象と記す）の発生することがある。したがって、である。また、当研究所の原子力情報センターは、国内

どこかのプラントで異常事象に遭遇した場合には、速や外の原子力発電所の異常事象情報を豊富に収集・蓄積しかにそれから得られた教訓を生かして、自他プラントでており、このようなシステムを開発するうえで非常に恵

同種の異常事象は二度と引き起こさないように措置を施まれた環境にあるといえる。

すことが肝要である。この考えは1979年のTMI−2事故以来強く認識されるようになり、INPO（米国原子力発電運転協会）のNuclear

E十2システムの概要

Networkや当研究所の原子力情報センターのNICS（原子力発電情報システム）などの、原

CSPARのシステム構成を図2−1−1に示す。

子力発電所の異常事象に関する世界的ないしは全国的規

ユーザインタフェースの主な役割は、①分析・検討を

模の情報交換システム（データベース通信システム）が行う事象内容をシーケンス図の形でグラフィック表示す

開発され運用されるようになった。これらのシステムは

ること、②ユーザは機器や現象などの思いついたことを

原子力発電の安全性・信頼性向上に大きく寄与している

キー・インするだけで、そのほかのほとんどの操作はマが、それだけでは沢山の情報を組み合わせれば予想できウス操作で簡単に済ませられることにある。

るはずの異常事象をもれなく予想することは難しく、そ推論機構は、知識ベースを使ってトラブル原因やそのれを可能とするシステムの開発が望まれていた。本節に波及予測など6種類の機能を行う。図2−1−2に推論時の知述べる異常事象再発防止コンサルテーションシステム

識利用の様子を示す。

Abnormal−

知識ベースの中の基本的なものはルールベースとフレ

Recurrence；CSPAR）は、この問題を解決すべームベースである。現象ベースと関係ベースは、予測やく、上記の情報交換システムがもたらす知見・ノウハウ

未然防止の対策立案を実行するときに柔軟な推論を効率を知識ベースに蓄えておき、それらを萬遍なく組み合わよく行うために補助的に使用されるものであり、事例ベせることによって潜在的な異常事象を幅広く予測し、そースには事例検索に必要な情報が蓄えられている。

（Consultation

Event

Systemfor

Preventionofの予防策を提言することを目的としたエキスパートシス
テムである。

知識ベースインタフェースは、知識ベースの作成時に知識データの追加・修正・削除をサポートする知識エデ

電中研レビューNo．27●15

（ユーザ）

@

魎
知識ベース

要因予測

ユーザインタフェーヌ
ヒ日本語入出力g及予測
ﾞ似機器事象予測
d要度評価｢然防止対策立案

グラフィック出力

知識ベースインタフ：エー「ルールベースtレームベース
ｻ象ベース
ﾖ係ベース
沫痺yース

沫瘡沚

L知識エディタ整合性チェッカ（知識作成者）

図2−1−1CSPARのシステム構成
＜ルール＞

IF
（回転機器）が異常振動する。

ANDl（回転機器）の振動は有意な強さである。
THEN

l（（回転機器）に接続する（機器））を振動が伝播する。

一

代入〈フレーム〉

代入〈フレーム〉［フレーム名］RCP［上位概念］ポンプ，場所［スロット］に接続する［ファセット］配管［フレーム名］1次冷却系配管
コールドレグ［上位概念］配管，場所
昏［ファセット値］1次冷却系配管
コールドレグ［スロット］………

〈フレーム〉

且［フレーム名］蟷
［上位概念］機器

▲
1

一

1
1
［フレーム名］ポンプ［上位概念］回転機器〈フレーム＞

図2−1−2

予測機能の実行原理

イタと、知識データの形式的な誤りを検査する整合性チ合わせ用いて、ある種の類推を行わせることができる。

ェッカとからなる。

ここでいう類推とは、新しい異常事象情報を入手したと
表2−1−1CSPARの用途

2−1−3CSPARの役立て方

新しい内容の異常事象事例から潜新事例からの類推． 在的異常事象を類推し，予防策を立てる。

CSPARの具体的な用途を表2−1−1にまとめて示す。ここに掲げた用途のうち、CSPARならではの利点が最も発電所で現場作業開始前に，可能ヒューマンエラー防止1 性のあるヒューマンエラーを予測し，注意喚起を図る。

多く引き出せると思われるのは「新事例からの類推」であるので、以下それについて実験例を交えながら説明する。

類似機器の事象予測機能に事象の展開機能を補助的に

16

運転員・保守員の教育

CSPARを，時流に即応した応用的教材として提供する。

異常事象メカニズムに関して分
事

例

検

索

析・整理ずみの検索情報を提供する。

きに、それをきっかけにして、将来発生するかも知れな

図2−1−4は、上のシナリオで「トラブルA」と「トラブい潜在的な異常事象で事象メカニズムが部分的に似通っルB」からいかにして「トラブルX」を類推させるかを図たものを予測することを意味している。ここでは、その解したものである。図におけるトラブルBならびにトラ

実行シナリオを、すべて実際に発生した事例を引き合い

ブルXの下4段のシーケンス部分を比較対照すると、互に出して説明する。なお、本シナリオの実行にあたって

いに現象のメカニズムは同じで、現象に関与する機器等

は、一般には新事例のほかに過去の沢山の異常事象からの具体的な対象物だけが置き換わっていることが分かる

得られた知識が用いられるが、以下の例でそれらに該当（例えば、「ほう酸水」がし次冷却材」に、「コールドするのは「トラブルA」の一件のみである。

レグ安全注入配管逆止弁シート部」が「余熱除去系入口［シナリオ］CSPARは過去の「トラブルA」に関する隔離弁シート部」に）。シーケンスXのこの部分が、トラ知識をすでに知識ベースに持っている。この状況の下で、ブルBに類似機器事象予測機能を適用して得られた潜在

新しい「トラブルB」の情報が入手された。そこで早速知的異常事象のうちの一つである。3つのトラブルA、B、識作成者はその知識をCSPARの知識ベースに格納し、Xはこの順に過去に実際に発生した事例であり、同論にユーザは「トラブンレB」の内容を出発点にして、それから示した実験結果は、知識データがうまく作られていれば、可能性として考えられる潜在的な異常事象を予測させる。

トラブルXが発生する以前にCSPARを使ってこの事象

その結果、CSPARはいくつか予測したものの一つであが予知・予防できた可能性のあることを示している。

る「トラブルX」の内容を提示する。さらにCSPARは、ユーザからの要求に従って「トラブンレX」の発生未然防止

2−1−4まとめの対策案を提示する。以上を要約すると図2−1−3のようになる。

現在のCSPARはAIマシン「シンボリッスXL−400」上にLisp言語で構築しており（プログラム容量はソースコ●トラブルAが以前に発生。

●トラブルAの内容と防止対策に関する知識はすでにCSPARに格納されている。

ードで約25．5K行）、平成2年度中に原子力情報センター

保有の国内分異常事象情報をすべて知識データ化し終え（その時点でのルール数は約6，000、フレーム数は約畢

10，000）、平成3年度からは海外分異常事象情報の知識デ●トラブルBが発生。

ータ化に取りかかるとともに、原子力情報センター内で●トラブルBの内容と防止対策に関する知識を

実運用を開始している。

CSPARに格納する。

畢●トラブルBの内容をCSPARに表示させ，それから類推されるトラブルの一つとしてトラブル
Xを予測させる。

畢●トラブルXに対する防止対策案をCSPARに出力させる。
〔CSPARはトラブルAならびにBに対する防止対策のノウハウを使ってこれを行う〕

図2−1−3「新事例からの類推」のシナリオ

電中研レビューNo．27●17

（トラブルB）（トラブルA）

1「匡羅し翼茎弁

蚕気逃し安i蚕［噂

シー 老部が加一ト部の位置設が不適当である。

「

1

1

鶴野墨礁

纂鐙難襟

を通過する。

の通過が止まるγ王．．：鶏逃「11｛女

シート部に隙酎が生ずる

霧縣白痢

主蒸気が主蒸気逃安全弁シート部を通過する。

を起こす。

；⊥」

亀裂がコールドレ
グ安全注入配管溶

ロ

接部に発生する。

「主蒸気逃がし安次冷却材がコー
レドレグ野漆注入
己管から流する．

全弁排気温度高による出力制限」「安全注入配管溶接部のクラックによる一次冷却畢

材漏えい」（トラブルX）（トラブルAから類推）（トラブルAから類推）

「＝＝＝
駈

1、，

余熱除宏系入P隔
離弁シート部が冷

除

，、入口

緊

却変形する。

L一
余熱除去系入口隔
離弁シート部に隙間が鑑ずる。

r

〉＜で

一

／

一次冷却材が余熱除去
系入口隔離弁シート部

L．

を通過する。

余熱除表系入口隔
離弁シート部が加離弁シート部の位置設定が不適当で熱変形ずる。

余熱除去系入口隔
離弁シート部がふさがる。

一次冷却材の余熱除去
系入q隔離弁シート部＿』の通過が止まる．

余熱除去系入口隔離弁のゲップ現象により近傍の配管溶接部が熱サイクル（トラブルBから類推）

疲労を起こす。

亀裂が余熱除去系入q隔
離弁上流側配管溶接部に発生する。

一次冷却材が余熱除去系
入q隔離弁上流側配管から流出する。

「格納容器サンプ
水位上昇に伴う
原子炉手動停止」

図2−1−418．

トラブルA，Bの知見を使ってトラブルXを予測する

」

2−2

検索システム2−E−1NlOSから新NICSへ

電所の運転に役だっていかねばならない。そこで原子力
情報センターは、これまでの経験をふまえて、次世代の原子力情報センターは、内外の原子力発電情報を集積

データベース「原子力発電情報高度活用システム（新したデータベース、NICS（NIOI青報交換システム）を運NICS）」の開発に着手した。図2＋1は新NICSのシステ用している。NICSは内外の情報を集中的に管理するとム構成図である。

ともに、これを電力会社の利用者に提供するシステムと自然言語による原子力発電情報検索システム（図2−2−

して、その初期の目的を達成することができた。しかし

1では新技術応用検索機能として示される）は、この新内外の情勢をみたとき、NICSはより一一層、国内原子力発

NICSの主要な部分を構成する予定である。

国内故障トラブル情報データ

蒼煬ﾌ障トラブル速報データ
蒼煬ﾌ障トラブルリスト
避簾霧享云∵｛，』還・・一・層，一・・

蕪…

融崩、・ら曙「蒼煬ｴ文情報データ
相O訳文情報データ
相O速報データ

新技術応用検索機能

﨣蒼熕ﾝ備データ

行x活用機能@（分類集計・作図等）

運転・保修データ等高度活用システム

再1禦町r樹禦・一㍗制・＝・喫・一…
1靴@

解析∬評価システム、．1で．

｛

．・・輝
Ψ

｝

機器信頼性解析システム

運転指標解析システム

図2−2−1新NICSのシステム構成（平成5年度の運用開始時）

電中研レビューNo．27●19

（2）自然言語処理技術とリレーショナル・データベース

2−E−E

自然言語処理技術によるデータベー
ス検索システムとの結合利用者支援機能とは、例えば「福一3号機のDGの故障について知りたい」と入力するだけで、計算機が自動的

新NICSの開発にあたり、現行NICSに対して応答が遅にデータベースを検索し結果を提示する機能である。こい、情報の取り出し方が複雑でわかりにくいなどの要望

れは自然言語処理技術と原子力用語知識ベースによってが強いことから、「利用者にとっての使いやすさ」の実現実現できると期待される。そこでこの方法が実用可能かに重点を置いた。このため、検索における利用者の行動どうかを検討するために、PROLOG言語を用いてプロトを詳細に検討し、目的とする情報に早く無駄なく到達でタイプを開発した。

きるための最も有効な方法をめざすこととした。

プロトタイプの実行フローを図2−2−3に示す。入力された日本語はまず形態素解析されて単語に分けられる。次（1）利用者とデータベースの関わり

利用者とデータベース（DBと略す）の関わりは、図2−2−2のような一連の過程として表すことができる。

この過程を、NICSのなかで最もよく利用されている、
国内故障トラブル情報データベースの利用に当てはめれに単語に分節されたリストから構文・意味解析により構文木を作成し、さらにセンテンスフレームに変換することで入力文の意味を明らかにする。福一が東京電力福島第一発電所、DGがディーゼル発電機であること、などの知識は原子力用語知識ベースを参照して得られる。

ば次のようになる。利用者は、あるトラブルの情報を手構文・意味解析の後、検索式が作成される。この検索にした時（①問題の発生）、それと同じ故障・トラブルが式は、標準化されたリレーショナルデータベース検索言

過去に起きたかどうか、あるいは似たような情報がほか語であるSQL（Structuredにないか、を調べるためにNICSを利用しようとする（②

のである。

Query

Language）によるも問題の分析一類似情報が必要であるとの判断）。利用者は問題の分析から、適当なDBがあったかどうかを思いだ（3）データベースの自動選択

し、必要なキーワードを想定する（③分析結果のDB操作

プロトタイプでは、必要なデータベースも自動的に選手順への変換）。次に必要な情報が得られるまでDB操作択される。対象としたのは、図2−2−3の例で示した国内故を繰り返す。即ち、キ・一ワードを選択して検索式を作成

障トラブル情報データベースの他に、INPO情報訳文、し、検索を実行する（④と⑤）ことを繰り返す。あるい

NN週報、は発生した問題について考え違いや忘れていた点のあっ

NN・LER原文の各データベースである。

これらは、米国の原子力発電運転協会（Institute

Power

of

たことに気付いて②の問題の分析にまで戻ることさえあ

NuclearOperations）がNN情報交換システムをる。

通じて提供している、主に米国の発電所の故障トラブル

この中で、③、④、⑤の過程で利用者を知的に支援す情報を、原子力情報センターが英文のまま（NN・LER原

る機能、すなわち利用者に対し余分なことを要求しなく文）、翻訳したもの（INPO情報訳文）、概要を示すもの

とも的確に情報を提供できる機能（これを「利用者支援：（NN週報）にまとめてデータベース化したものである。

機能」と呼ぶ）が最も必要であろうと考えた。

例えば、＞＞1980年のSURRYの事故は？
①問題→②問題の分析一→という質問に対して、原子力用語知識ベースを用いて→③分析結果のDB操作手順への変換→④DBの操作→→⑤検索結果の出力→⑥結果のとりまとめ→⑦解の提示

SURRYが米国の発電所であると判断し、INPOI青報訳文

図2−2−2利用者とデータベースの関わり

また、知識ベースに日本語に対応する英単語が登録さ20

データベースを自動的に選択し、検索する。

福一の3号機DGの故障について知りたい

一一 坙{語入力

福一／の／3号機／Dd／の／故障／に／ついて／知り／たい一一 ̀態素解析
意味：検索

ﾎ象：故障・トラブル
件：発電所名薫福島第一発電所@

箇所

SEしECT

灘3号機DG鼈鼾 ¥文・意味

AししeROM 故障・トラブル情報データベース
vHERE 発電所名＝福島第一発電所@

箇所＝3号機DG［鼈鼬 索式作成一

タベースへの指令の記憶と再利用準備

鼬沚 一一

沚

ﾌ絞り

凾ﾉ利用一一

結果は以下の通りです
@

一

一

一

一

−2−3

一

級ﾊ ﾌ表示一

自然言語処理技術によるデータベース検索の流れいることを利用して、英文のデータベースを日本語

はパソコンから電話回線を通じて利用する。専用の索することができる。例えば、機としなかったのは、プロトタイプがキーボードか＞NN・LER原文でTVAの設計不良による事故は？

日本語入力を必要とすることを考慮し、利用者が普う質問文に対し、「設計不良」は「DESIGN用しているワープロなどで手軽にかつリラックスし

ENCY」、「DESIGNDEFI−ERROR」であることを辞書からて、この二つの単語で検索を実行する。

度で利用できることを目指したからである。

2−2−4はプロトタイプの実行例である。ANIKA＞＞
う文字列に続くのがシステムからの出力であり、）プロトタイプの実行と評価

ER＞＞に続くのが利用者の入力文である。

ロトタイプは、通信機能を持つ一般的なワープロもプロトタイプの開発コード名（Advanced

ANIKA

Nuclear研レビューNo．27●21

USER
ANIKA

＞〉ケーブルの保守不良による東海で起こったトラブルを知りたい＞〉データベースの検索結果は以下の通りです

会社名＝日本原子力発電株式会社
ユニット名＝東海発電所
系統設備名＝電気設備
被害保修電気工作物名＝ 1号原子炉建屋配電盤
被害保修箇所＝強制循環ポンプ開閉機部
USER＞＞その対策は

ANIKA＞〉データベースの検索結果は以下の通りです
対策（一次事象） ＝ 教育訓練強化
対策（波及事象） ＝ なし

USER＞〉おしまいANIKA＞＞お疲れさまでした

図2−2−4

InformationandKnowledge

プロトタイプの実行例

Archives）の略である。

次に、このような自然言語によるデータベース検索シ一スを兼ね備えた知的な利用者支援機能は、重要な役割を果たすことができると考えられる。

ステムが利用者に受け入れられるかどうかを判断するた

この第一のステップとして、プロトタイプは平成3年めに、開発にかかわっていない原子力情報センターのメ

度かち、試運用を開始する予定である。試運用のなかでンバーに実施してもらい、¶ ]価した。その結果、次のよ「利用者支援機能」のありかたについて検討を進める。

うにその実用可能性が確かめられた。

その成果をもとに、平成5年度、新NICSの運用を開始す

・大部分の利用者が自然言語による検索方式に抵抗を感じないこと・比較的に能力の低いコンピュータ上に構築したプロトタイプにも関わらず、現行NICSにくらべ検索作
業全体の時間が著しく短縮できること

・利用者の入力する質問文は、自然言語でも無限の変化があるわけではない。そこには一定のパターンがあり、今後の開発で対応可能であること

2−2−3

データベースと利用者支援機能

わが国の原子力発電のより安全で高度な運用を将来にわたって継続する必要のある今、これまでに蓄積された運用経験・知識は世代をこえて的確に伝達されなければならない。しかし内審が充実する一方で、膨大な情報はこれを活用することがますます困難になるであろう。このとき自然言語処理機能、データの内容に関する知識べ

22

る計画である。

2−3

システム

う。

2−3−1研究の目的（2）教材の構築

原子力発電所の安全運転には、日頃、発電所内で行う

本システムは現在までにBWRプラント用教材として、運転員の教育が重要である。そのため、従来から、計算①再循環ポンプ1台トリップと②給水喪失を、また、機を用いた運転員教育システム（CAIシステム）の研究開

PWRプラント用教材として③1次冷却材流量喪失と④発を進めてきた。しかし、最近、運転員の能力を確実に

蒸気発生器主給水喪失を、それぞれ用意している。更に、維持・向上するという観点から、個々の運転員の理解度

このような異常事象が発生した時に取る対応操作の背景に合ったきめの細かい教育が求められるようになった。

を解説する教材として、BWRプラントの⑤給水喪失時

このような高度な教育を実現するために、知識工学を用の対応操作、を作成した。ここでは蒸気発生器の主給水

いた運転員教育システム（ICAIシステム）を開発した。

喪失を例に教材の構築方法を説明する。

教材は、過渡応答発生後のプラント挙動を「原因」と2−3−2システムの概要「結果」のつながりで表現することにした。結果を図2−
3−1に示す。この場合は、主給水ポンプ全台トリップ（A）（1）ハードウェア構成

本システムは、知識処理専用計算機、過渡応答表示装置、音声入出力装置で構成される。

知識処理専用計算機（LISPマシン）は、運転員の理解からプラントが高温停止状態に設定する（Q）まで、17の因果で事象全体を表現した。このように、事象を因果の組で表現したのは、その事象の中で運転員がどの部分を知らないかを明確にし易く、その部分だけを解説するこ度を判定し、それに合った教材を呈示する。この計算機とにより効率的な学習が可能になるからである。

は、イーサネットで過渡応答表示装置と、またRS−232−C

本システムのソフトウェア構成を図2−3−2に示す。図中

で音声入出力装置とそれぞれ接続されており、「グラフを右上の因果関係は、図2−3−1．の一部（A、C、表示せよ」、「音声を出力せよ」などのコマンドによって、り出したものである。このような因果のつながりを図中

各装置を制御する。

右下のように教育単位を用いて階層化した。ここで過渡応答表示装置は、知識処理専用計算機での解説に

ACGJ、

ACG、

G、

J）を取

GJ、…など、階層構造の構成要素の一つ

合わせて、設備図や簡易過渡解析コード（PCTRAN）でひとつを教育単位と呼ぶ。解説、質問などの教材は教育作成した過渡応答図を20インチのカラーCRTに表示す

単位に関係づけられて、アイコン群により管理される。

るための計算機（EWS：UNIXマシン）である。

知識ベースの内容は知識処理専用ツールKEEを用い音声入出力装置はパーソナル計算機であり、知識処理て記述しており、教材に関する知識（解説、質問など）

専用計算機の解説を音声出力し、学習者の音声入力も行と学習者に関する知識（名前、年齢、運転員のレベルな

電中研レビューNo．27●23

A

主給水ポンプ
全台トリップ

蒸気発生器
水位の低下

B

M

N

補助給水
ポンプ起動
（電動2台，

タービン動

蒸気発生器
水位低下原
子炉トリップ

1台）

C

F

主蒸気圧力
の上昇

1次冷却材温度の上昇

0D
夕一ピン／発電機トリップ

G

制御棒
制御系作動

加圧器水位
の上昇
E

P

H
J

タービンバイパス
制御系作動

加圧器圧力
の上昇
K

Q

加圧器圧力
制御系作動

加圧器水位
制御系作動

原子炉
出力低下

加圧器水位
上昇緩和

高温停止状態に
プラント整定L

加圧器圧：力上昇緩和

図2−3−1蒸気発生器主給水喪失の因果関係
ど）はフレームで表現した。学習制御に関する知識は学の学習）を実現するのがこのステップの目的である。

習者が現在、階層構造の中のどの教育単位を学習中か、（b）解

また、ある教育単位の次にどの教育単位の教材を呈示す

説

事前評価で正解できなかった教育単位に対し、解説べきかを、それまでの学習履歴などから判断するための教材（図2−3−3のA教材）を呈示する。

知識であり、これらはプロダクションルールで表現した。

（c）個別到達度評価

解説が終了するとその都度、事前評価で用いたのと（3）学習の進め方

同じ質問を用いて到達度評価を行い、その教育単位を本システムでは図2−3−3に示すように、「事前評価」、「解理解したかどうかチェックする。この時、間違った回説」、「個別到達度評価」、「全体到達度評価」の順に学習数に応じてヒントのみを与えたり、より易しい解説教が進む。各ステップの内容は次の通りである。

材（B教材）を呈示するなどの工夫を加えている。

（a）事前評価（d）全体到達度評価

このシステムでは基本的に自分が知らない所だけを事前評価で呈示された質問に偶然正解することも考学習する。そこで、ある教材全体（過渡応答の因果関えられるので、知識の最終確認の意味を含め、以下の係全体）の中でどの部分を理解していないかを事前に手順で事象の因果の流れ全体を質問する。

評価し、運転員の理解度に合った学習（知らない部分①ある事象が発生した時、因果の各パラメータがど

24システムコントローラ
アイコン群「一一一 一一一一『一

一『『 u

1

I 評価

解説

過渡応答の因果関係
1グラフ

L＿＿＿＿＿＿＿

仁

AC

1
つぎ
1

CG
「一 「

1次冷却材温度の上昇

l
L＿＿」
教育単位

＿＿＿」

主給水ポンプ丁台トリップ

G

加圧器水位の上昇

J

加圧器圧力の上昇

知識ベース

ウ
因果関係の階層化

陣E騙譲杭レニ云「 『一｝一一一一一11

i

I
l

I

AC

CG

「一

I

AC

AC

cp−r

「l

l

L＿＿」

1

過渡応答図

L＿＿」

l

ACGJ

cp−rl

I

ll

L＿＿」

1

ACG

＿蟹＿攣l

I
l

AC
CG

l

「一

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l

I

ヒロのよ

l

設備図

l

l
l

AC

CG

「一

r

I

AC

GJ

教育単位

CG

ll

ヒ

音声

1

l一『一一一一一一一一一一「1学習制御に関する知識（プロダクションルール）
1

1一一一一一一一一『一｝一一一一一一一一一r
l学習者に関する知識（フレーム）
」＿

＿＿

＿

＿＿

＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿」

図2−3−2運転員教育システムのソフトウェア構成のように変化するかをシステムが質問し（例えば「主を受けてシステムが生成する次の質問内容から、普給水ポンプ全一トリップによって1次冷却材温度は通その間違いに気付く。この時点で回答を訂正する

どうなりますか？」）、運転員が回答する（例えば「上と、正しいルールが生成される。

昇」を選択）。

⑤総ての質問が終了し、事象の「原因」と「結果」②システムは運転員の回答を用いて次の質問（「1次に関する全ルールが生成された後、到達度評価を行

冷却材温度上昇によって加圧器水位はどうなりますう。

か」）を生成し、再び運転員が回答する（例えば「上⑥システムは教材の中に持っているルールと生成さ昇」を選択）。

③

れたルールを比較して、最終的に間違えた部分を運このような回答に基づいてシステムは順次、事象

白白に知らせる。この時、運転員は必要に応じ、ヒの因果を表すルール群を生成する。

ント情報を見ることができる。

上の例では、⑦間違えた部分を修正し、総ての質問に正解した段・主給水ポンプが全台トリップすると1次冷却材温階で、その事象に対する学習を終了する。

度は上昇する。

・1次冷却材温度が上昇すると加圧器水位は上昇する。

④この過程で運転員が回答を間違えても、その回答㈲

システムの試験運用
本システムは研究開発に着手して以来、常に実用化を念頭に置いて開発を進めてきた。この間、1989年2月に

電中研レビューNo．27●25

開始

事前評価
全教育単位テスト
到達度評価（全体）

YES

合格？

全因果関係理解？

NO

YES

終

了

NO

不合格教育単位

ヒント提供

の抽出

解

説
教育単位ヒ対す
るA教材の提示
教育単位に対す
るB教材の提示

到達度評価
（個別）

教育単位テスト

ヒント提供
1回目

YES
合格？

2回目

NO

NOは何回目？

3回目

正解の提示

図2−3−3

学習の進め方

はBWRプラント用教材を用いて発電所運転員（20数名る。その他、一部門適切さを欠く表現も見られたが、画参加）によるシステムの試験使用を実施し、教材の構築

面上の情報量や文字の見易さなどについては妥当とする

方法、学習の進め方などシステムの基本的な枠組みに対意見が過半数を占めるなど、概ね実用に供せる見通しをする有効性や教材内容の妥当性を確認した。また、1990得た。

年2月には、PWRプラント用の蒸気発生器の主給水喪失
を用いて同様に（運転員10名参加）試験使用を実施した。

E−3−3今後の計画

その結果、事象の因果関係の理解のし易さ、事前評価の有効性については10名中7〜8名が「理解し易い」、「有今後は、電力会社での試用など本システムの実用化を効である」と答えており、PWRプラント用教材でもシス

目指すと共に、効果的、効率的な学習が可能な次世代CAI

テムの基本的な枠組みに対する有効性を確認できた。教として社内教育など広く原子力以外の分野にも積極的に材内容については因果の粗さが指摘されたが、これは事PRしていく予定である。

前評価の際に呈示される質問の数を少くし、1教材当たりの学習時間を1時間程度に抑えるとの方針によるものであり、システムの使用性からは妥当なものと考えてい

26

2−4

健全性評価

き、これに応じた合理的な安全裕度が求められる。

E−4−1研究の目的②

様々な現象を考慮した計算法を用いることで、いくつかの現象にまたがる知識を作ることができる。

わが国の原子カプラントでは、圧力容器などの主要機③知識の集積・改良によって、評価精度が向上する。

器は40年間使用することを想定して設計されているが、実際には、その後もまだ十分に安全であることが予想さ2−4−3れる。当研究所では、現在稼働中の原子カプラントがあPTS問題の確率論的破壊力学を用いた技術的評価と何年間運転可能かを様々な観点から評価するための総合評価システムの開発を1988年度より行っている。

圧力容器の評価では、運転中の原子炉に何らかの原因

原子カプラントの寿命評価で最も重要な圧力容器の評により冷却水が注入され、圧力容器の内面が急激に冷さ価において、評価結果の信頼性が問題となる。ここでは、れる苛酷な事象である加圧熱衝撃事象（PTS）に対して機器の健：全性の評価結果の信頼性を知識ベースを用いて確率論的破壊力学（PFM）による評価が用いられる。

評価する方法について述べる。

PFMでは計算の条件や材料の性質などを確率的にばらつく値として扱い、計算結果の信頼性を例えば、「60±10

2−4−E知識ベースに基づく技術的評価手法の考え方年」のように範囲をつけて表わす。また誤差の原因としては、入力データの誤差だけを考えることにする。入力
データの誤差によって生じる解析結果の誤差は、入力デ通常の構造物健：全性の技術的な評価では、入力データや計算方法自体に含まれる「不確かさ」が避けられない。

ータの誤差が小さい場合は次式で近似的に表わすことができる：

このため通常は、「安全裕度」が用いられ、例えば「余寿命60年」という計算結果に対して、5年の裕度を考えて「余寿命55年」などとする。ところが、調度をいくらとすべきかには明確な根拠がないことが多く、しばしば非（解析結果の誤差）Σ∂∂（（解析糸諺入力デー）×∂（入力データ）
全入力データ

常に大きな安全目口によって、機器の使用が著しく制限されることになる。

そこで、計算結果の不確かさを評価するために、図2−4−1に示す知識ベースに基づく評価手法を開発した。この手法の特徴は次のとおりである。

①

計算結果の信頼性を、定量的かつ短時間で評価で一Σ（感度）×（入力データの誤差）
全入力データ

ここで「感度」とは、「入力データの変化に対する解析

結果の変化量」のことである。各入力データについてあ
らかじめ感度解析を行い、その結果を知識ベース化して

電中研レビューNo．27●27

事前の評価評価の必要性発生

実験結票ヂータベース^転爽績ヂータベース

各種解析
特定条件下での

@解析案施
知識ペース

『一

v

ド幽

析結果の評価iAI手法による推論）［＝コ嚇手法
技術的評価結果の出力

對ｶたな手法

図2−4−1知識ベースに基づく技術的評価

おけば、健全性評価にあたって各入力データの誤差から評価の信頼度が求められる。

知識の表現手法には、次の理由からファジィルールを

三ム

0．0

0． 00

0．0
0．0

つ定性的な知識とも整合性の良いものが望ましい。
ヱ
1から初期RTNDTの感度を導くルールを作ることになる。

0．35

L

0．5

0．8

VL
1．1

ニッケル含有量（Wt。％）

S
0．0
0．0

2。0

（c）
ヒ
1

M

1．0

感度を例に示せば次のようになる。

び圧力容器の銅含有量、ニッケル含有量のそれぞれの値

0．2

（b）

る中性子照射量と、初期RTNDT温度に対する破壊確率のまず、通常のルール表現であれば、中性子照射量およ

0．25

S

ム

ファジィルール作成の方法を、PFMの入力データであ

0．15

VL

1．0

1

知識は数値解析の結果だけとは限らず、人間の持③知識べ一ス化が容易であり、推論も迅速である。

L（a）銅含有量（Wt．％）
：ム

②

0．05

感度解析の結果は、感度の大小を示す定性的な知識で十分である。

M

S

ム

用いた。

①

1．0

M

L

6．0

10．0

中性子照射量（×10n／cm2）

1。O

S

MS

M

ML

L

0．000

0．025

0．050

0．075

0．100

ム

0．0

（d）

初期RTNDTの変化に対する感度（／deg．F）

しかしこの組合せは膨大な数になるため、図2−4−2に示す

メンバーシップ関数によってファジィ化する。初期

28

図2−4−2

メンバーシップ関数

RTN助の感度も5段階均等の関数によってファジィ化する。

このようなファジィルールが作られれば、銅、ニッケ
ル、中性子のそれぞれの値から図2−4−2（a）〜（c）によってグレードが得られ、これを図2−4−2（d）に当てはめてそれらの平均値として初期RTNDTの感度が求められる（この処理は、ファジィ推論で自動的に行える）。

以上のような方法により、個々の入力データについて見積られる誤差と解析結果の感度との積を計算し、それらの和を求めることで、解析結果の信頼性の範囲が得られる。

ここでは、ファジィ理論は知識処理手法というよりは、

むしろデータの内挿法として機能しているが、ファジィ理論のこのような利用法も有効であると考える。

2−4−4まとめ機器の健全性の評価結果の信頼性を評価するための方法として、知識ベースに基づく手法について述べ、原子炉圧力容器の健全性評価への実際の適用例を示した。本
手法を用いることで、従来と比べてより合理的な安全三度の評価が可能になる。

現在、知識ベース化されている解析結果はわずかであるが、今後は知識ベースの充実を図り、実用的な知識ベースの構築を進める。さらに、計算から得られる知識に加えて、経験的な知識も加えることができるように拡張する考えである。

電中研レビューNo．27●29

2−5

総合安全評価システム

2−5−1目的援することを目的としている。システムは、図2−5−1に示す3つのサブシステムで構成される。
当研究所では、電気事業の当面の重要課題の一つである低レベル放射線廃棄物の埋設処分事業の推進に協力す

E−5−Eシステムの概要

るため、貯蔵・処分技術や安全評価上で不可欠な処分サ
イトの地質、地盤、地下水調査あるいは安全評価に関す（1）地質・水文データ管理システム（DASH）

る手法の開発およびそれらの適用を積極的に進めている。

DASHは、低レベル放射性廃棄物の地下埋設処分の分

低レベル放射1生廃棄物の埋設処分に関する総合安全評

析・評価に不可欠な地質・地盤・地下水および水文に関価システムは、当研究所でこれまでに開発してきた各種する環境情報を一元的に管理し、種々の分析・評価に必の安全評価モデルをエンジニアリング・ワークステーシ

要な情報を自由に選択・加工して提供するための情報管

ョンを用いて統合化したものであり、処分施設の設計や理システムである。図2−5−2に、DASHの全体的なデータ

安全性の評価を合理的に実施するとともに、施設の安定処理の流れを示す。その大きな特徴は、処理の形態やデ操業に必要な各種情報の効率的な管理・分析・評価を支ータの種類に応じて用意されたプログラムを対話型イン

SYSA

DASH

SMART

サイト内外における

地下水・核種移

cjタリング情報

sの解析

レ

￡』

環境情報の

地下水・放射性核種

fータベース化

ﾚ行特性の把握i瀬i鰹麟嚢戴
図2−5−1地質・水分環境情報データベースと総合安全評価の概念

30

FORADO

被曝線量評価より高い安全性
ﾆ合理的な運用ﾌ追求

放射性廃棄物処分施設サイト○調査
環境調査データ（自然環境・社会環境）○管理
環境モニタリング
○運用
運用支援情報丸データファイル群
データ加工処理

回フ蟹ク回

團
環境情報
○地理・地質データ○水文データ○地球科学データ◎工学データ○運用支援データ○地理・地質データ
地形
水系区分
土地利用
ボーリングデータ○水文データ
表面水系流量
地下水位
流動観測
降雨量・蒸発散量

気象○地球科学データ

岩力学特性
地球科学特性
水質データ
海象データ

画仁泌力

●解析データ

施設サイト
原位置試験結果
安全評価データ

ファイル管理○システム運用○検索・修正・削除
○管理情報

出

力

処

理

メニュー選択團

國（設置情報） （時系列データ）（帳表データ）

プリント画面表示ハ ?一プ・ツタフロぎ一

二次加工処理
○図形処理
○統計処理
○数表処理

応用データファイル群

図2−5−2地質・水分環境情報データベースシステム・DASHのデータ処理の流れ

電中研レビューNo．27●31

タフエースにより、自由に組合せて使えることである。

NRCモデルを基礎としてICRPのPub．2およびPub．30への対応とわが国への適合性も考慮して開発したものであ（2）核種移行の確率統計論的解析システム（SMART）

り、図2−5−3に示す放射性核種の想定移行経路をもとに内放射性廃棄物の地下埋設処分の安全性評価には、地盤部被曝と外部被曝の2つのモデルから構成されている。

中での地下水および放射性核種の移動現象の予測が重要

FORADOは、食物連鎖のさまざまな経路に沿って、差である。SMARTは、これをモンテカルロ法によるシミ分解法、厳密解法、モンテカルロ法などの解析手法を組ュレーションで予測するものである。この方法は、有限合せ、また種々の解析条件に関連するパラメータを取込要素法などの決定論的な解析手法に比べて誤差が少なく、みながら影響評価を行う。これらの処理は、あらかじめ拡散の範囲も特定しやすいなど、多くの利点を有してい組込まれた知識ベースに基づいて制御される。

る。

2−5−3今後の計画（3）食物連鎖・被曝線量評価システム（FORAI）0）

FORADOは、埋設処分施設から放射性物質が漏出する

今後は、安全評価や施設設計の検討に必要な設計者の場合を想定し、食物；連鎖による一般公衆への影響を定量

知識や経験を一・層充実させてエキスパート化を進め、よ的に評価するためのサブシステムである。これは、米国

り合理的な埋設処分施設の検討などに反映させていく。

（外部被爆）（拡散，希釈，濃縮）

（蒸発）

大気

（摂取）

淡水産物
（降水）

（降水）

耕作土壌
（灌瀧）

（吸着）

（表面流，移動）

（表面流）

（摂取）

表面水

表面土壌
（湧出）
（漏出）

農業用水
（流出）

帯水層
（流出）

（飲料）

飲料水

（流入）

（拡散，希釈，濃縮）

海水

32

（摂取）

畜産物

（湧出）

図2−5−3

人

（吸入）

（浸透）

通気層

耕作物
（摂取）

（貯水）

（浸透）

（濃縮）

（摂取）

海産物

被曝線量評価モデルにおける放射性核種の想定移行経路（FORADO）

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第3章

狛江研究所

電力システム部

電力技術への応用●目

情報制御研究室
情報制御研究室

主査研究員
担当研究員

電力部

大電流研究室
新素材研究室

網船善積
大場

英二

専門役

岡本

達希

主査研究員

合田

豊

主査研究貫

伊藤

秀夫

磯田

八郎

新地中化研究室

横須賀研究所次

ヒューマンファクター研究センター

課長

3一一1

連接水系の翌日発電計画エキスパートシステム

・…・……………・……・………・…・……………・…・・………………35

3−2

電力用通信網の障害箇所判定への知識工学の適用…・……・………・…・………・……・…・………・……・…・…・…・…38

3−3

受電設備の保護協調支援エキスパートシステム

・……・…………・…・…………・…・…………・……・・………………42

3−4

配電用CVケーブルの劣化診断エキスパートシステム……………・………………一…・…・…………・…・…………46

3−5

汚損碍子のフラッシオーバ予測システム

芹澤

善積

・…・……………・……・…………・・……………・…・・…・…・…………・……50（1980年入所）

合田

豊 （1979年入所）
電力流通設備における大電流アーク現象、
高速度再閉路技術、過電流保護協調などの研電力稽無線通信システムに関する諸問題を中心に、通信回線の信頼性や品質評価手法、電力系統の保護・制御システムなどの研究を究に従事。

行ってきた。

現在は、電力用広帯域ディジタルネッ小ワ
ークの研究に意欲を燃やす。

伊藤

大場（1977年入所）

送変電設備の塩害対策ならびに、避雷器の耐雷効果に関するシミュレーション等の研究？てきた。

に従事してきた。

現在は、電気事業における、パワーエレク
トロニクス応用の調査・研究を行っている。』

現在は通信網の運用管理、監視などの問題に興味を持つ。

岡本

達希（1976年入所）

高電圧機器の絶縁材料の開発や劣化診断に関するコンピュータ計測技術の開発に従事し

翻

鑛．

難

てきた。

現在は、電子顕微鏡や材料分析技術を駆使して、超高圧の電力ケーブルのコンパクト化の研究を行っている。

34

秀夫

英二 （1987年入所）
電力用通信におけるネットワークの信頼度、警報処理への知識工学の適用などの研究を行騨磯田 八郎《1970年入所）
電力系統の運用計画、制御に関するプログ
ラムを多数開発してきた。
現在は、日・米共同で進めている原子力発電所の保守作業時に発生するヒューマンエラ
ーの低滅化対策の開発に精力的に取り組んで
いる。

3−1

3−1−1

研究の目的
貯水地式発電所

朝日G
連接水系の翌日発電計画を行うには、（1）多数の小規模

10な調整池への出水予想、（2）貯水池の放流日量の決定、（3）河川の運用条件の確保、（4）需給条件を満たす最適発電量の算出、が必要となる。このうち、（3）、（4）は従来からも自動化が進んでいるが、自然現象に対する予測や個々の久々野G

32t＝180
16t＝24060

10 5t：30040

椒3G・17・、8 P飯1．2G

サイト毎の条件判断などを必要とする（1）、（2）については

10

これまで計算機化が難しく、経験豊富な運用者の判断によらざるを得なかった。しかし、これら運用者は通常、

50
180

東上田G

気象水理の専門家ではなく、電気技術者が永年の経験や

90
G瀬戸一

200

教育によって判断力を養ってきたものである。今後、こ40

うした経験技術の継承や運用業務をスムーズに行えるよ25

うにするには（1）、（2）まで含めた計算機化が必要となるため、知識工学を適用してこの部分のエキスパートシステ
ム化を行い、その有効性を確認することを主たる目的と

5

大船渡G

α下原
20
1

10

10

した。

七宗G

10

3−1−Eシステムの概要（1）対象とした水系モデル

25
G 新七宗
10

名倉G

25

ここで対象とした連接水系は、中部電力管内の飛騨川水系の一部をモデル化したものであり、約10の調整池と儀・調整池…所

80

40
上麻生G

14の発電所が連なったものである（図3−1−1）。このうち、

0

70G新上

65

ち・流れ込み式発電所

麻生

15

最上流の朝日ダムのみは季節周期の負荷変動に対応でき
る十分な貯水量をもつが、他の全てのダムは1日程度の川辺G

十・流下遅れ時間（分）範囲での調整能力しかもたない。このため、それぞれの調整池の出水量をできるだけ的確に予測すると同時に、

図3−1−1飛騨川水系のモデル

電中研レビューNo．27●35

発電によるダム放流量の下流への影響を総合調整するこし、予想降雨量に基づく翌日の流量増分を加えて予想とが極めて重要な課題となる。

流量とするものである。しかし現実には、同一の降雨量に対しても流域によって流量増分は異なるし、同一地点でさえその地域の保湿条件によって結果は大きく（2）システム構成と処理の概要

本システムは、気温や雨量などの気象条件等から発電

異なるところに予測の難しさがある。

放流日量を予測するまでの推論処理部と、日量を分解しこれに対して運用者は、それぞれの流域における季て各発電所24時間分の発電スケジュールを作成する数値

節毎の流量統計を参考にし、さらに融雪期と無雪期の計算部より構成される（図3−1−2）。前者は、ルールによ違いなどを考慮して、降雨量と出水との関係を経験的って処理されるエキスパートシステムであり、今回の開に掴んでいる。そこで本エキスパートシステムでは、発の対象となった部分である。後者は、フォートランに各流域毎の統計的データをデータベースに持ち、運用よる計算プログラムであり、すでに当所で開発したもの

者の経験的な判断方法をルール化して知識ベースを作を推論処理部との連係のために一部変更した以外は、ほった。予測にあたっては、予測対象の地点（ダム）名、

ぼそのまま利用した。

今日の流量および雨量、翌日の雨量の予想値などを利以下に、本システムにおける主な処理の概要について述べる。

①

用者が与える。利用者用のインタフェース画面例を図3−1−3に示す。

出水予想②ダムの放流日量の決定

河川の出水量を予想する種々の手法のうち、一般に最上流に位置する朝日ダムは、季節的な流量変化をよく用いられてきたのは流出曲線法と呼ばれるもので、調整し、年間を通じて水系全体がバランス良く運用で当日の流量から統計的に求めた翌日のベース流量に対きるようにする役割を担っており、その放流日量の決

数値計算部（FORTRAN）

問題の設定or
システムからの間合せへの回答

専門家

知識ベース

推論機構

← 利用者
→
問題への回答or利用者への問合せ

利用者からの入力データ1
明日の気温
明日の雨量
その他（必要時のみ入力：ゲート放流開始
停止，継続等）
出力：

明日の出水
明日の発電放流日量
明日の発電計画10分刻み
知識ベース＝

出水予想
貯水池の運用
需給運用
観測データ＝

ダム水位
観測データ

データベース

データベース

対象（雨量，気温）（ESHEしし）

けい流量
積雪量
濁度
発電放流量
ゲート放流量
データベース：

出水統計
ダム・発電所諸元
貯水池のルール・カーフ

図3−1−2翌日発電計画エキスパートシステムの構成

36

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図3−1−3利用者インタフェース画面例

定は重要である。日量は、年間を通しての貯水池運用

発電放流量の変化として隣接する上下流ダムの運用に計画（各時期の水位の最大値と最小値）があらかじめ影響を及ぼすため、水系全体の上流から下流に向かっ示されており、その幅の中で最適なレベルを決定する。

て調整を取りながら最適シフト量を決定する。なお、

これを行うために本システムでは、予想される需要

この部分は、フォートラン・プログラムで作成されてに対してダム水位や流入量に基づく日量決定の専門家いる。

の判断知識をプロダクションルールで表現し、知識べ一スに纏め上げた。

③発電計画の作成（3）推論方法

本システムの中核をなす推論処理部の開発には、富士発電計画は、日量を10分刻みの時間間隔に分解する

通社製の開発ツールESHELLを使用した。知識べ一スはことである。ただし、ここでの大切な処理は、一般にいわゆるプロダクション・ルールとし、各ダムの出水予発電コストの高い昼間帯に水力による供給比率をでき

測知識、朝日ダムの発電放流日量の決定知識の記述に用るだけ高めるため、可能な限り昼間帯を盛り上げた発いている。推論機構は、適用中のルールや利用者からの電スケジュールを立てることである。このため、まず入力情報を黒板と呼ばれるワーキングメモリーに保持し日量を均等に配分した一定出力の計画を作り、その夜ながら推論を進める。一方、河川の流量統計やダム・発間帯（深夜を含む）の負荷の一部を昼間帯にシフトす

電所の運用諸元などの情報は、フレームと呼ばれる形式

る。シフト量は大きいほど望ましいが、これは当然、に纏められ、データベースに納められている。なお、知電中研レビューNo27●37

識ベース内の判断ルールは一般性を持たせるために、雨のアプローチの有効性を確認することが目的であったた

量やけい流量などは定性的な分類表現で（極めて少ない、め、システムの実用化などの計画はない。開発を通じて少ない、多いなど）記述されている。最終的な推論結果

分かったことは、このシステムと同程度の判断知識をマのけい流量としては、定量的な値を求めなければならな

ニュアルの形で整備することを想定すれば、判断にあたいので、各ダム地点や季節などに応じて定性表現を定量って必要な箇所を次々と見つける手間は相当なものとな値に変えるために、変換用のテーブルもフレームによっり、事実上、利用不可能と言える。その点、エキスパーて記述されている。

トシステムは、次にどんな知識を適用すべきかはコンピ以上による推論方法のあらましを、けい流量の予測をュー ^に任せることができるため、知識の量がさらに増例に概念的に示したものが図3−1−4である。

えたとしても（処理スピードの問題を別とすれば）、利用者にとっては負担にならない。加えて、利用者インタフ

3−1−3

評価と結論

ェース技術の進歩により、さらに使いやすいシステムの実現が期待できる。

本システムは、自然条件などに対する運用者の経験的な判断が必要とされる連接水系の発電計画への知識工学

利用者の入力データ@日付＝5月3日@予想ダム＝ダムA@今日の雨量：多い

ルール

KS@無積雪時出水予想@今日のけい流＝40m3／sec…

@ルール1

推論機構

フレーム
ダム・

ダムA

IF（今日のけい流が多く）（今日

秩

平均雨量
ｯい流テープル

ﾌ雨量が多い）THEN（明日の黒板

ｯい流はきわめて多い）

対象1ダムA@ﾏ換テープル題

喆t：5月3日｡日のけい流＝@

KS@積雪時出水予想
@lF

（

）

THEN

（

）

@IF

（

）

THEN

（

）

@

（40m・／sec，多い）｡日の雨量：@（30mm，多い）
ｾ日のけい流：

4月

4月

T月30mm多い

T月40m3／sec

i60m3／sec，きわめて多い）

U月

U月

多い

三
KS
̲ムAの放流規則．・・ ｫわめて多い・・

ｽい．．．．150％

Kiレム8の放流規則
推論結果
明日のけい流ｫわめて多い（60m3／sec）

翌日発電計画プログラム
フォートラン

発電計画@出力

図3−1−4推論処理のあらまし

38

3−2

への知識工学の適用の関係からあらかじめ判定テーブルを作成しておき、

3−E−1研究の背景

これをもとに判定する②アラームを障害そのものにより出力されるものと、電気事業ではキャリアリレーなど電力設備保護のため障害の影響により出力されるものに分類していくの通信網をはじめ、監視・制御・給電運用のデータ通信

しかし、これらの方法は今後も増大する通信網に対し、網、保安・給電用の電話網など多様な通信網を利用して膨大なアラームへの対応が難しいこと、データのメインいる。

テナンスが大変なこと、などの問題点がある。これを改これらの通信網は、発電所、変電所、営業所等を多重善するために新たな障害判定法が求められている。

化、分岐、挿入を繰り返し相互に結ぶ、広域かつ複雑なネットワークとなっている。近年では通信網のディジタ
ル化、光ファイバ化などによる大容量化が進展しており、今後ますますその傾向が増すものと考えられる。

（2）知識工学の利用

障害時のアラームは、装置の種類や接続状態、障害の種類に対応して一定のパターンとなる。このアラームのこのように電力用の通信網は系統の神経系ともいえるパターンと、障害箇所やその種別との関係はルール化し重要な役割を担っており、その運用には高い信頼性が要て記述することができ、知識工学的手法によりこのルー求される。このため障害時には、多数のアラーム情報をルを利用した障害判定が可能となる。

用いて障害の箇所やその種別を迅速かつ正確に判定する

そのため当研究所では、ことが重要な課題の一つとなっている。

①通信網構成と判定ルールとを分離することにより、
メインテナンス作業を軽減する

3−2−2

研究の目的

②通信網の運用者に頼らず障害判定を行う
ことができる障害判定方法を開発することとした。

（1）障害判定上の問題点

通信網の大規模化に伴い通信網を構成する装置や監視

3−2−3

研究の成果

点の数が増加し、その構成も複雑になる。装置や伝送路の障害時には直接障害を受けた装置だけでなく、その装（1）判定ルールの作成

置に接続された装置へも信号断・誤り等の影響が伝わる

伝送速度が1．5Mbit／sec以上の伝送システムについて、ため、大量のアラームが発生し、障害の原因、障害箇所各構成装置（受信機、送信機、伝送路など）の障害時に、の判定を複雑な問題としている。

障害の影響を受ける装置群から出力されるアラームのパ

従来、通信網の障害判定には、次の方法が用いられる。

ターンを求めることにより装置単位で障害箇所、障害種①各装置間の接続関係、障害時の装置間のアラーム別を判定するためのルールを作成した。

電中研レビューNo．27●39図3−2−1は伝送路に障害がある場合のアラーム動作の②

網構成データベースを用いて、①で検索されたルールが示す装置間の接続関係をチェックする。

例である。障害を受けた回線につながる一連の装置から受信障害アラーム、対局警報（相手局からの情報に障害③①と②の条件を満たすルールから、アラームを出がある場合の警報）、入力異常などの警報が出力される。

減している装置と、故障種別とが判定結果として出アラームのパターンは装置の種別、装置間の接続状態、力される。

障害の種類により決るため、特定の通信網の構成に依存しない汎用的なルールを作成することができる。

（3）モデルネットワークによる機能の検証

システムの機能を検証するため、モデルネットワーク
を想定し、このモデルネットワークを対象に各種障害時（2）システムの開発と判定方法

障害判定のルールをエキスパートシステム構築用言語の判定機能の検証を行った。障害時にモデルネットワー

であるOPS83により記述し、障害判定システムのプロト

ク上の装置から出力されるアラームを得るために、装置タイプを作成した。システムは上述したルールベースをのアラーム動作を定性的に模擬するアラーム動作模擬プ

持ち、装置間の接続情報を得るために通信網の構成デー

ログラムを別途作成した。これを用いて各種障害時のアタを利用できるものとしている。

ラーム動作のシミュレーションを行い、障害判定システ

判定処理は次の手順で行われる（図3−2−2）。

ムへの入力とした。

①障害時に発生するアラーム群（警報情報）に対し、アラームのパターンと装置間の接続関係が一致するルールをパターンマッチングにより検索する。

モデルネットワ｝クでの各種の障害ケースや、通信網構成の一部を変更した場合について判定を行った結果、①アラームが全て誤りなく収集できる場合には障害

警報

REC
SYS

SEND

警報＝
PCM−IN

重端局
装置
警報賦

REC
SYS

ディジ
タルマ
イクロ

ディジ
タルマ

波無線
装置

多重化
装置

＼

ディジ
タルマ
イクロ

波無線
装置

イクロ

波無線
装置

＼障害発生箇所
障害の影響を
含む回線

多重化
装置

警報
一RεC

SYS

SEND

警

同期
多重
端局
装置

多重化
装置

報

REC＝同期はずれ／受信入力断
多重化
装置

SYS

l装置障害

SEND＝対局警報受信
PCM−IN；PCM入力異常

警報

REC
SYS

図3−2−1アラーム動作の例

40

多重化
装置

警報情報

装置A：警報a，b

装置Bl警報a，c
装置C：警報d
装置D：警≡幸琴芝e，f

①

Yes

検

＼

＼＿

一

No
一

へ

索

ルール1
一・

lF

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（警報a，警報。）

1

接続チェック

1②チェック
1

↑HEN

装置A：

I

ルール3

種別＝多重化装置

k

Yes

③判

網構成データ11＼

定

端子1＝装置C
端子2＝装置D

「

1
＿＿＿」

一

判定結果

図3−2−2

障害の判定方法

箇所、障害種別を確実に判定することができる②通信網の構成が変更された場合でも、判定ルールを変更することなく障害判定ができる
ことがわかり、本手法の基本的な機能の確認ができた。

3−E−5今後の課題
本手法を実用化するための環境条件として、通信網の構成をリアルタイムに反映する網構成データベースを構築することが重要な課題である。また、実際の通信網では装置のアラーム情報が全て正確に利用できるとは限らないので、判定精度を向上させるためには、不完全な情報から判定を行う手法も開発する必要がある。

電中研レビューNo27●41

3−3

エキスパートシステム

十分考慮する必要がある。

3−3−1研究の目的

このため、知識工学を応用したエキスパートシステム
を、過電流の保護協調問題の解決支援：に導入しようとい電気が有効かつ快適に利用されるためには、負荷機器

う試みがなされている。

まで安定して供給される必要がある。そのために、送配その一例として、近年、高層ビルや大工場などの給配電系統と同様に需要家においても、受電設備から負荷機

電における信頼性の向上を目的として採用されることが器に至るまで、回路に設置されるブレーカやヒューズ等多くなっている、低圧スポットネットワーク受電設備のの開閉装置は、万一短絡事故等により過電流が流れた場

受電側からテイクオフ幹線までの適切な過電流の保護協

合、電線や変圧器等の電気機器を損傷から保護し、かつ調の設定を支援すエキスパートシステムのプロトタイプ

停電区間を最少にするように設置されている。

を開発した。

電気機器を過電流による熱的あるいは機械的な損傷から保護するためには、電気機器が熱的あるいは機械的な3唱一2対象とした受電設備の概要

強度限界に達する前に、開閉装置が過電流を遮断するように設定されていなければならない。また、停電区間をスポットネットワーク受電設備の系統構成例を図3−3−

最少にするためには、回路に直列に設置される開閉装置1に示す。受電方式は、電力会社の変電所から引きだされのうち、事故点より電源側にあり、かつ事故点に最も近たネットワーク配電線に、受電用の断路器を通してネッい開閉装置が最も速く動作することであり、これらの保トワーク変圧器が接続されている。そして、その変圧器

護協調と動作協調とを総称して過電流保護協調という。

群の二次側はネットワークプロテクタを通して、ネット

このような過電流による保護協調を検討する場合には、

ワーク母線で並列に接続されている。このため、1回線装置の動作特性曲線や、変圧器の短絡強度の特性等を、で短絡事故が発生しても、その事故箇所のみを切り放せ

製造メーカのカタログより抽出し協調図（横軸：電流、ばその他の回線から引続き受電できるため、信頼度の高

縦軸：時間、それぞれ対数目盛り）に記載し、それらのいシステムである。

特性曲線相互の位置関係をみて保護協調がとれているか

このような高い供給信頼度を確保するために過電流のを判断する。このような過電流の保護協調に関する検保護協調が複雑となり、エキスパートシステムを適用す

討・計画は専門家の解析と判断により行われており、大ることが有用であると思われる。

規模な電力系統を検討する場合には多大な労力を必要とする。最近では、大規模な屋内配電系統が構成されると3−3−3システムの概要

ともに、開閉装置の種類も多様化してきたため、過電流による保護協調の制約条件が高度に複雑化し、それらを

42（1）システムの特徴

変圧器のインピーダンス等）をユーザが入力する部分である。入力時の操作をできるだけ簡単、かつ入力ミ（F1）スを低減する様に配慮し、マウスによる選択入力を極ネットワーク配電線

力取り入れた。この部分の開発には、C言語を用いた。

（NW．Dis）②
配電線 保護遮断器 リレー

「

一

一

一

｝

㎜

一

『

一

過電流の保護協調の検，討に必要な電流の計算を行う。

一一｝『｝一一 P

断路器 1@21．5kVliDis。CB）（Dis．R）

・△／lY

＿
＿
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＿ 一」
u蒋トワーク｝変圧器（NW．Tr＞

1

想定する事故点毎に、①で入力されたデータをもとに

415V1

240V

（F2＞

短絡電流を計算する。この部分は手続き型のプログラlムであり、FORTRANを用いて作成した。

iプ日テクタ③ルールベースおよび推論エンジン部

Pヒューズ（Pr。・F）

1ネットワーク

NWR

Pリレー（NWR）
婁1プロテクタ遮断器

結論」形のプ

ロダクションルールを用いて作成し、前向き推論方式）

i

ネットワーク母線（NW．8＞

1

（F5）

1

1

1幹線

1
1

（TαB）

OPS83を用いた。

④推論結果の表示部
1

推論終了後、保護協調図をCRTに表示する。表示したヒューズ等の名称、定格事項等のプロフィールを表」「一「1低圧スポットネットワーク受電設備
L＿一

×

THEN

を採用した。この部分の開発には人工知能用の言語（TO．CB）

i

条件

（F4）

テイクオフ
遮断器

1

ルールベースは、「IF

（F3）

）

｝（Pr。．CB）

1

数値計算部

：検討対象事故点（F1〜F5）

示する。操作牲をよくするためマウスを用いた。この部分の開発には①と同じくC言語を用いた。

⑤データベース部
ディスク上にファイルとしてヒューズ等の動作特性

図3−3−1系統の構成例（3回線受電の場合）

曲線のデータや、回路構成のデータを表形式で格納している。

本システムは図3−3−1に示すスポットネットワーク受電設備の過電流の保護協調の状況診断と、受電設備の中でも重要なプロテクタヒューズの選定を行なうことができる。

（3）過電流の保護協調に関するルール

本シテムの構築に用いた過電流の保護協調に関する知
識は、スポットネットワーク受電設備の装置の保護区分

このため、保護協調に関するマニュアルを意識するこを事故点別に整理し、これらをもとに各装置が具備すべとなく、機器の選定や保護協調の状況を短時間でチェッき性能と保護協調のために検討すべき事項を整理したもクできることや、人間が手作業で行うよりも人為的ミスのであり、主に、専門書によった。

の減少が期待できる。

また、このシステムはパーソナルコンピュータで動作するため手軽：に利用できる。

ルールは、装置の特性曲線相互の位置関係や、動作点と特性曲線の位置関係で表した。すなわち、専門家や専門書に記載されている保護協調に関する原則、例えば「装置Aは、機器Bを短絡電流より保護できること。」②

システムの構成「装置Aの動作特性曲線（動作時間一電流特性）は、機本システムは、次の5部より構成されている。

器Bの短絡強度の点より（保護協調図上で）左にある①初期データの入力部こと。」

短絡電流の計算に必要なデータ（例えば、受電電圧、と書き換えた。

電中研レビューNo．27●43

こうした表現に直すことにより、専門知識に乏しい技

ーズの許容特性曲線（同図の③）より左（短時間・小電術者にも、保護協調の状況を判定できるようなマニュア

流側）にある。すなわち、過電流が流れた場合、事故回ルを作成することとなった。

線のプロテクタヒューズが先に動作し、過電流を遮断し、他の回線のプロテクタヒューズはその間劣化しないこと

3−3−4システムの動作例を示している。また、健全回線のプロテクタヒューズの溶断特性（同図の④）が、配電線の遮断器の動作特性曲

図3−3−2に本システムのデータ入力時の状況を示す。本線（同図の⑤）より左（短時間・小電流側）にあるため、システムでは、推論に必要な受電設備のデータ（受電電

配電線の遮断器よりも健全回線のプロテクタヒューズが圧、変圧器のインピーダンス等6項目）を、ユーザが対速く動作する。このため、万一、事故回線のプロテクタ

話形式でキーボードもしくはマウスより入力する。特に、ヒューズが過電流の遮断に失敗し、健全回線のプロテク対象としたスポットネットワーク受電設備は回線数が2

タヒューズがバックアップし遮断したとしても、配電線から4がほとんどであるため、その数を予め表示しておの遮断器が動作せず、受電設備内の事故が配電線にまでき、その中からマウスで選択するようにしている。

波及しない。これらのことより、この受電設備の開閉装推論に必要なデータが入力されると、ワーキングメモ

置は、ネットワーク変圧器とプロテクタヒューズ間の事

リに登録され、推論が開始される。推論終了後はCRT上

故に対して、過電流による保護協調が取れていることをに協調図を出力する。協調図に表示されたヒューズや、示している。

テイクオフ遮断器などの定格事項のプロフィールは、別

3−3−5今後の課題のウインドウに表示される。協調図の出力結果の例を図3−3−3に示す。同図は図3−3−1に示す3回線受電で、ネッ

トワーク変圧器とプロテクタヒューズ間（F2）で短絡事

今後、データ入力や推論結果の説明の音声による入出故が発生した場合の開閉装置の動作特性を示している。

力、協調図の部分的な拡大等のグラフィック表示の充実

出力例では、事故回線のプロテクタヒューズの溶断特性

等、ユーザがよりいっそう使い易くなるようなインタフ曲線（同図の②）が、他の健全な回線のプロテクタヒュ

ェースの充実を図ることが重要である。

スポットネットワーク受電設備過電流保護協調エキスパートシステム［］をマウスで指定＝任意のデータをキーボードから入力する。

数値をその数値が入力される。

〃

［

受電回線数

3．00］

2

3

［21．50］

21．5

22．0

受電電圧
受電点での短絡容量

（kV）

（MVA）

［

変圧器の容量
変圧器二次側の電圧（kVA）［1000．00］（V）［

415．00］

変圧器のインピーダンス

（％）

［

5．00］

460．00］

入力終了

図3−3−2初期データ入力時の状況（CRT画面）

44

4

①Pro．F事故許容②Pro．F事故溶断③Pro．F健全許容④Pro．F健全溶断

1000⑤配電線遮断器

⊂②⑬④
100

＼＼

＼

●

●

●●

10

⑤
●●

●●●、
●

●

●●

＼

●

●

＼

定格電圧1500．OV●1●■●一●定格電流＝2500．OA
定格遮断電流＝200．OkA

一●一●

、、、、
●

●●

O．1SEC不劣化：20．5kA●＼

O．7SEC不劣化＝24．OkA

製造メーカー＝ABC電気
0．01
0．01

0．1

10

1

電
動作

100

100

流（kA）
協調図

（事故箇所＝ネットワーク変圧器とプロテクタヒューズ間）

図3−3−3協調図のCRT画面への出力例

電中研レビューNo．27●45

3−4

エキスパートシステム

3−4−1研究の目的
我が国では、1957年頃、ポリエチレンの絶縁性能を高

3−4−2CVケーブルの劣化と診断パラメー
タ（1）CVケーブルの絶縁劣化

めた化学架橋ポリエチレン絶縁体が開発された。これをプラスチック材料を浸水しかつ課卜すると、浸水のみ絶縁体に使用し、ケーブルの保護を目的とするケーブルの場合と比べて絶縁体中の吸湿量が増加する現象がある

シースに塩化ビニル（PVC）を用いた架橋ポリエチレン

ことは古くから知られている。この多量に吸湿した絶縁

絶縁PVCシースケーブル（CVケーブル）が、1960年頃に体を顕微鏡で観察すると、絶縁体中に多くの樹脂状の劣製品化された。それ以来CVケーブルは、従来から使用さ化痕跡が見出された。これが絶縁体中に発生した樹枝状れている油浸絶縁ケーブルよりも敷設およびメンテナンの微細な空隙の集まりであり、この空隙は水で満たされスが容易であることから、急速に需要を伸した。さらにていることが判明した。そのため水でできた樹脂状の劣

最近では、都市部における配電線と市街地の調和性が重化すなわち水トリーと呼ばれるようになった。図3−4−1に要視されるようになり、配電線を地中に埋設することが6．6kV

強く要請されている。そのため地中配電線として使用さ写真では水トリーを観察しやすくするために架橋ポリエ

れるCVケーブルの需要はますます増加している。

チレン絶縁体を染色している。

CVケーブルの水トリーの顕微鏡写真例を示す。

しかしながら過酷な環境条件下で使用されているケー

CVケーブルの水トリーの発生要因は、局部高電界とそブルでは絶縁性能が劣化し、やがては絶縁破壊を起こすこに供給される水である。高電界は微小なボイド、異物、ものがある。一度、絶縁破壊が発生すると地中に埋設さ突起などに電界が加わることによって生じる。配電用CV

れているCVケーブルを張替えることは容易ではない。そケーブルが敷設されている場所は浸水していることが多のためケーブル故障事故を未然に防止することが強く望

く、使用年数が長いCVケーブルでは水トリー劣化が最もまれるようになった。その事故防止の有効な手段のひと

大きな問題となる。

つが絶縁劣化診断である。現在多くの絶縁劣化の診断法が開発されているが、その多くは専門家が中心になって②

劣化診断パラメータ

データを取り、判定を下す必要がある。今日の人出不足

CVケーブルの劣化診断パラメータのうちで最も重要の状況で劣化診断を現場で行うためには、出来得る限りなものは誘電正接と直流漏れ電流である。水トリー劣化

簡易で精度の高い診断手法の開発が望まれている。このによりケーブルの誘電正接（tanδ）が増加する。この劣要求を満たすために、当研究所では最新のコンピュータ

化診断パラメータは、ケーブルの平均的劣化を検出する

利用技術のひとつであるエキスパートシステムを応用しのに優れた方法である。図3−4−2に6．6kV用CVケーブル

た劣化診断システムのプロトタイプを開発した。

の代表的な診断パラメータである誘電正接と絶縁破壊強

46

100

三
綱
鎖

自題。

Ω∪○

o

慧・・

O

○

塾
袋

0

0

葡

毒・譜

1

．1

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轍峰ご》
バリ

コヒ

1

10

100

誘罐正接［％］
図3−4−2び

6．6kV用CVケーブルにおける誘電正接と絶縁破壊強度の関係

も
驚：轟

き

瓢一

その方法はまず、劣化した長いCVケーブルの全長における誘電正接値を測定した後に、これを細分して各々のCVケーブルの誘電正接値を測定する。次に、細分したCVケーブルの中で最大の誘電正接値が、全体の誘電正接値の何人（補正係数）かを求める。この細分する長さを変えた場合の補正係数を求める。このデータをもとにCVケー

図3−4−16．6kV用CVケーブル中の水トリー劣化

ブル長さに応じた補正係数を決め、測定値の補正を行う。

一般にケーブル長さが長いほどこの補正係数が大きくな
度の関係を示す。図に示すように、絶縁破壊強度との相る。

関が良く、蓄積されているデータの量も多い。一方、直流洩れ電流はケーブルに直流高電圧を印加して流れる電流の大きさを測定するもので、局所的劣化を検出するの3−4−3劣化診断エキスパートシステムのプ
ロトタイプに優れており、破壊値との相関が良くデータの量も比較的多い。さらに最近では活線診断に適用できるパラメー（1）ファジー推論の適用

タとして直流成分が注目されている。直流成分は交流電劣化診断法は種々提案されているが、実際に現場で測圧下において水トリーの整流作用で流れる直流電流を検定可能な診断パラメータは、直流洩れ電流がほとんどで出するもので、極度に劣化したケーブルの劣化診断にはあった。しかし最近では、その他のパラメータも現場で威力を発揮している。

測定可能になってきたため、なるべく多くの情報を活用できる診断システムの開発が重要となる。さらに最近の（3）誘電正接値の補正

コンピュータ推論技術のひとつとして注目されているフ

誘電正接はケーブル全体の平均的劣化を推定すること

ァジー推論を用いれば、従来は診断の中に組込むことがを目的としているが、ケーブル長が大きい場合には平均難しかったケーブルの布設状況、例えばケーブルが常に的劣化と局所的劣化の程度の差が大きくなり、誤った劣水没した状態で使用されているか、かなり乾燥した状況

化診断をする可能1生がある。そこで、測定された誘電正で使用されているかなどの情報も推論の中に組込むこと

接値にケーブル長さによる補正を加える方法を検討した。

が可能となった。今回開発したプロトタイプではこのよ

電中研レビューNo．27●47

うな定量化しづらい情報も活用するために、ファジー推・複数の診断パラメータが入力された場合は、統計デ論も採用している。また誘電正接値のケーブル長さによる補正にもファジー推論を利用している。

ータ点の多い診断パラメータを優先する。

・入力データのうち破壊値と直接相関のある診断パラ
メータ（誘電正接、直流漏れ電流など）を優先する。

（2）プロトタイプの構成

・ケーブルが長い場合、直流漏れ電流値を優先する。

エキスパートシステム画面構成を図3−4−3に示す。基本

・ケーブルが長い場合、誘電正接値は長さ補正を行う。

画面は劣化診断のデータ入力画面、診断結果の表画面そ・破壊値と直接相関のないデータのみの場合相関表をして劣化診断の説明画面である。

劣化診断のデータ入力画面では、劣化診断パラメータ値（誘電正接値、直流漏れ電流値など）と布設環境デー

用いて他の試験方法を介して推論する。

絶縁破壊強度の推定結果は確率分布として表示される。
図3−4−4に推定結果の表示例を示す。

タ（診断年月日、ケーブル製造年月日、ケーブルの種類、ケーブル長さ）を入力する。なお全てのデータを入力す（3）残存寿命の推定る必要はないが、診断パラメータ値の少なくとも一つ、CVケーブルの劣化診断において最も知りたいのは、あ

診断年月日、敷設年月日、絶縁体厚等の必要最小限のデと何年もつかである。現在のところ、この質問に断定的ータを入力しなかった場合には警告を発する。

に答えることはできないが、確率的には余寿命の計算が診断結果の表示画面では、以下に示すような推論ルー可能である。その方法はふたつの関係を利用して寿命をルを用いて絶縁破壊強度を推定し、さらに可能であれば推定するものである。ひとつは図3−4−2にある誘電正接な残存寿命の推定結果も表示する。

ど診断パラメータ値と絶縁破壊強度の関係であり、他のひとつは診断パラメータの経時変化特性である。まず異動作モード設定画面なる時点での診断パラメータの測定値から絶縁破壊強度を推定し、これらのデータから推定破壊強度の経時変化

診断データ入力画面
ケーブル基礎データ入力画面特性を推定する。この推定値の垂下特性から、推定絶縁破壊強度が要求絶縁破壊強度にまで低下するまでの時間

敷設状況入力画面を求め、現時点との差を求めればこれが残存寿命の推定

劣化診断基礎データ入力圃面

値となる。ここで推定絶縁破壊強度は前述の推論を行な

劣化診断補足データ入力画面って推定される。（図3−4−4参照）

診断結果表示画面

3−4−4

今後の課題

診断結果表示画面
劣化診断説明画面
劣化診断測定法説明画面
水トリー劣化説明画面

新しいアルゴリズム（推論ルール）をコンピュータプ
ログラムとして実現し、CVケーブル劣化診断エキスパー
トシステムのプロトタイプとして完成させた。今後、電力会社等の現場の各種診断パラメータ説明画面
敷設状況データ利用説明画面

エキスパートシステムの構成48を取入れたルールや診断データの追加を行うとともに、材料特性等を考慮して、より精度の高い診断が可能なシステムに改良して行く予定である。

図3＋3配電用CVケーブル絶縁劣化診断

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絶縁破壊強度の推定結果表示例

電中研レビューNo．27●49

3−5

予測システム

シオーバの生ずる電圧値が予測でき、適切な洗浄時期の3−5−1開発の背景

決定により事故を未然に防止することが可能である。フラッシオーバによる電圧の予測は、データベースに格納

送変電機器や架空送電線路の絶縁には各種の碍子が用されている実績112例を用いているが、さらにシステム適

いられている。碍子の塩害対策は、電力設備の設計、運用地点の実績を追加すれば、予測精度は向上する。また、用上極めて重要な要素で、塩害によるフラッシオーバ事

塩分付着の増加量の予測では、上述の試験場で得られた故を防止するため、碍子に付着する塩分量が汚損管理値

風速の3乗則による塩分の累積を考慮しているが、付着を越えないように設備の洗浄を行っている。そして、こ特性の異なる地点にシステムを適用する場合でも、知識の洗浄時期の決定は、パイロット碍子の塩分付着量の実

ベースの一部を修正することで対応できる。

測と熟練運転員の経験に基づいた判断によってなされている。現在、電力設備の運用の自動化がすすめられてお3十3知識ベースと推論手順

り、このような熟練運転員の役割を代替できるエキスパ
ートシステムが開発されれば大いに役立つと考えられる。

本システムで用いられる知識ベース（データベースをそこで、当研究所で蓄積してきた塩害に関する豊富なデ含む）の内容およびそれらを用いた推論の手順は次のとータに基づき、塩分を受けた碍子の汚損の進行とフラッおりである。

シオーバ発生の可能1生を事前に予測するエキスパートシ
ステムを開発することとした。

（1）フラッシオーバ特性に関する知識ベースシステムの主な機能であるフラッシオーバの電圧予測

3−5−2システムの概要

では、フラッシオーバが生じる電圧の基準値と、気象要因との総合評価によって予測値を決定している。今回用

本システムは、当研究所と能登一の宮試験場での塩分

いた電圧の基準値は、標準懸垂碍子の自然汚損による耐の付着特性とフラッシオーバの実績をデータベース化し、電圧特性であり、塩分付着量を横軸、碍子の耐電圧値をパーソナルコンピュータ（PC−9801）で動作する。システ

縦軸としたフラッシオーバ電圧曲線として知識ベースにムの主な機能は、碍子が海塩汚損された時、パイロット

収めている。また、標準懸垂碍子以外の場合、上記の特碍子の塩分の付着量とその時点の気象条件を基に、碍子性曲線を、碍子の連結長の比率に換算した値を用いるこのフラッシオーバの発生電圧値と塩分の付着量を定量的とができる。

に予測するものである。したがって、システムを変電所等で使用した場合、パイロット碍子の塩分付着量と気象条件を入力すれば、汚損管理値に到達する時間とフラッ

50（2）気象項目に関する知識ベース

自然汚損によるフラッシオーバ特性は、碍子表面の湿潤状態が大きく影響する。本システムでは、碍子表面の（4）データベース

湿潤化に影響する気象要因について、過去のフラッシオ

システムが正しく推論機構を動作させる上で、データーバの実績を基に分析・統計処理を施し、システム独自

ベースは非常に重要である。したがって、充分吟味したのクラス設定とクラス毎のフラッシオーバに及ぼす影響

データを使用するべきである。しかし、自然条件でのフ度（重み係数）を定量的に整理し、ルール化することで、ラッシオーバの実績は極めて貴重なデータであり、今回フラッシオーバの電圧予測を可能とした。評価する気象は横須賀および能登の標準懸垂碍子のフラッシオーバデ

要因としては、システムの汎用性を持たせるため、特殊ータ112例すべてをデータベース化した。

な計測器を必要としない気温、湿度、風向、風速、雨量、時刻の6項目である。

（5）推論手順

図3−5−1はシステムの推論手順の概要を示すもので、ユ（3）塩分の付着特性に関する知識ベース

ーザの入力データから各パラメータを算出し、入力する

一般に、急速汚損時の塩分付着量は、平均風速の3乗

塩分量でのフラッシオーバ電圧値と、入力する気象条件の時間累積と碍子の形状や測定地点で決定される係数のの評価係数を求める。両者の関係をもとに、推論条件で積で表される。この係数が一定ならば、ある時点の塩分のフラッシオーバの生ずる電圧の予測値を決定する。そ

付着量とその後の風速から、任意の時間における塩分のして、予測値を基に縦軸を電圧、横軸を塩分の付着量と付着量を推定できる。そして、予測に必要な係数として、するフラッシオーバ電圧曲線を求め、運転電圧との交点

当研究所の横須賀研究所ならびに能登で得られた標準懸の塩分量を臨界（フラッシオーバ発生）塩分付着量とし

垂碍子の汚損特性を知識ベースに収めている。なお、本て求める。また、風速の3乗則を用いて、塩分の付着量システムを別の特性を持つ地点で運用する場合、この数の時間変化を予測し、汚損管理値に到達する時間を洗浄式を変更すれば良い。

開始時間として求める。図3＋2は、以上の手順による推

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図3−5−1システムの推論手順

電中研レビューNo．27●51

［kV］

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フラッシオーバ発生予測◆

碍子種類：250S

1000

800

予測フラッシオーバ電圧特性@
1◎4一予測フラッシオーバ電圧値

検証データで入力された課電電
圧及び気象条件より予測される

600

フラッシオーバ時間，洗浄タイ
ミングは以下の様になります。

基準電圧特性

課電電圧：

400

200

@

500［kV］

汚損．管理値：0．0600［mg／cm2］

課電電圧

臨界塩分付着量：0．1889［mg／cm2］
現在塩分付着量：0．0450［mg／cm2］
1時間後付着量：0．0821［mg／cm2］
3時間後付着量：0．1232［mg／cm2］
6時間後付着量：0．1703［mg／cm2］

3時間後＼

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図3−5−2

推論結果の出力例

論結果の出力画面である。
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3−5−4システムの検証

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ウ

95
システムの検証は、実際のフィールドでフラッシオー
バが生ずる電圧値や洗浄時期を的確に予測できるか否かを確かめることである。今回は、システムの主な機能であるフラッシオーバの電圧予測における精度を検証する

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気象条件が明確な61例の過去の実績値である。検証結果

5は、図3−5−3に示すように、予測誤差の平均（50％値）は

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1．6％、標準偏差9．8％で、バラツキの大きい現象の予測としては極めて精度が良いことが確認できた。

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図3−5−3予測誤差の分布

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第4章

我孫子研究所

4−1

水力鋼構造物の評価診断システム

4−2

堆砂予測・排除方法の選定システム

4−3

港湾構造物の腐食劣化度判定システム

舗

中村

秀治

情報システム部

FBR部

座屈研究室長

次

中村

秀治

座屈研究室

担当研究員

山本

広祐

土質研究室

主査研究員

工藤

康二

水理部

主任研究員

磯部

明人

経営情報研究室

主査研究員

松井

正一

知識処理研究室

主査研究員

篠原

靖志

立地部

経済研究所

土木構造物への応用●目…・……・………・………・………・・……………・・…・……・……・……・…・・…・……55…・……………・・………・・………・………・・………・……・………・…・…………60……・………・…・……・・…………・……………・…・・…………・・……・………62（1971年入所）

電力構造物の構造工学、耐震工学に関連する諸問題を中心に、現場実測、室内試験、解析コードの開発、余寿命評価診断等を行ってきた。

現在は、高速増殖炉実証炉の地震時座屈設磯部明久（1957年入所）

水力発電所のダムの水理に関する問題として、洪水吐や減勢工の水理設計、貯水池の堆
砂や排砂の研究を主に行ってきた。
現在は、貯水池排砂を含め水力発電施設の保守管理問題に取り組んでいる。

計技術指針（案）の取りまとめに努めている。

轍

山本

広祐

（1987年入所）

松井正一（1981年入所）

現在は、人工知能を活用して非線形の構造解析技術を高度化することに意欲を燃やして数値計算の高速化、経営・経済分析支援システム開発、ワークステーションやLANの活用など、コンビ三」タの新しい利用に関する研究を広くてがけている。
現在、地球環：境問題の電気事業経営への影いる。

響評価モデル開発（EPRIと共同研究）のた

FBR機器の耐震、耐座屈設計に関する諸問題を中心に、既設構造物の劣化診断などの研究を行ってきた。

め、1991年9月まで米国に滞在中。
工藤康二（1982年入所）

原子力発電：所の立地拡大技術（第四紀地盤）のための地盤調査試験法、物性評価の研究を行ってきた。

現在は上記研究を継続すると共に、火力発電所等の土中埋設基礎鋼構造物の評価・診断手法の開発を行っている。

54

篠原

靖志

（1984年入所〉

エキスパートシステム、および、その構築に関する諸問題に関する研究に従皐特に、インタビュー技術・機械学習などによる知識の整理／獲i得の効率化に取り組んでいる。

4−1

4−1−1

開発の背景

水力発電所建設の最盛期から既に30年以上を経過した
ダムゲート、水圧鉄管、水路橋、スクリーン等の水力鋼
構造物が増えてきている。これらは電力各社の保守担当者の手で、十分な検討のもとに適宜、補修され、取替えられつつあるが、近年、特に安全性診断、余寿命の予測技術がクローズアップされてきた。そこで、当研究所は過去20年以上にわたる既設の鋼構造物の調査実績を背景に、1984年度から水力鋼構i造物の診断技術の体系化、AI覇【■團麟斜懸囎園闘による自動化を目指した研究に着手した。

その後、通産省資源エネルギー庁からの受託研究『水力発電環境保安技術調査』の一部として、「鋼構造物の余寿命評価技術の実証』（1986年度〜1990年度）を実施することになった。

本研究は、ダムゲート、水圧鉄管（写真4−1−1）、鋼製

水路橋、スクリーンを検討対象とし、その経年変化に伴う問題点を明らかにし、現地計測、構造解析、評価・診断技術を確立し、その合理1生、有用性を確証することを目的としている。具体的作業としては、1986年度の開始
当初から人工知能技術の積極的活用を前提として、知識ベースの作成に不可欠な下記の関連課題を検討し、人工知能システムの構築を推進した。

①我が国における既設水力鋼構造物の実態把握
・ダムゲート、水圧鉄管、水路橋等の建設年代、安全性調査例、補修歴、取替え判断例等
・設計、製作技術の変遷②既設水力鋼構造物の評価診断を目的とした測定技

写真4司一1水力鋼構造物（上からラジアルゲート、
ローラーゲート、水圧鉄管）

電中研レビューNo．27●55

術の検討（1）水力鋼構造物のデータを保持するデータベースシス③既設水力鋼構造物の実態調査に基づくデータベー

テムスシステムの構築

データベースには各電力会社が保有する水力鋼構造物④既設水力鋼構造物の評価診断を目的とした構造解のデータが収録されている。これらの内訳は、

析システムの開発⑤既設水力鋼構造物の評価診断エキスパートシステ
ムの構築・ダムゲート：約340地点

・水圧鉄管：約1140地点

・鋼製水路橋：約360地点

・スクリーン：約390地点である。ダムゲート、水圧鉄管のデータベースは、それ⑥評価診断マニュアルの作成

ぞれ約500のデータ項目から構成されており、建設年代、

設計情報、補修履歴などの設備概要に加え、構造解析モデルを作成するためのデータ、現地計測による各種測定

4−1−2システムの概要

データ、構造解析結果等が含まれている。水路橋、スク
リーンのデータベースは、建設年代、設計情報、補修履本システムの全体構成は図4−1−1に示す通りであり、以歴などの設備概要のみからなる。

下の3つの部分から構成されている。診断結果は、プロット図（図4−1−2）や日本語レポート（図4−1−3）で出力（2）構造力学適診断に必要な解析を行うための構造解析される。これらの機能は、当研究所のTSS端末で利用でシステム

きる他、各電力会社に設置されている端末から電話回線

構造解析システムは、ダムゲート（ラジアルゲート、を通じて利用することができる。

ローラーゲート）と水圧鉄管を典型的な構造形態に類別し、数10種類の数値解析モデルを内蔵した有限要素解析

入出力

診断対象

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ローラーQート

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簡易構造解析

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ローラーゲート

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簡易構造解析

vログラム

水圧鉄管

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水路橋

エキスパートシステム

ラジアル

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診断レポートローラーゲー
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結果の出力

図4−1刊

56

評価診断システムの構成

水圧鉄管

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（a）ラジアルゲートの応力図

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く主桁上段：中央冊上流側応力 （補IE偵）》（主桁上段中央部下流仙1応力 （解析値）》
主桁上段中央部下流側応力 （補iE和90）
く主桁上段接合駆上流側応力 （解析械）》麟鍛囎辮藍i朧分｛｝瀦B（主桁上段摘合痢ザド流劇応力（》世li卍偵）》（主桁下段中央部上流侃ll応力

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図4−1−2

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繹11

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（c）水圧鉄管の変形図、最大応力表示

3

一→一一冒冒−一−冒▼騨曜曜『，一＋一，一−一冒暫『一冒『一−冒旧冒｝一一十曜騨騨幽騨甲一一噌
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主番｛1の応力嫉分布図

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く三ヒ桁

ド段接合邪下流梶［1略力ill硫））（解析㈲》（補lll働》

図4−1−3評価診断結果の出力例

簡易構造解析結果のグラフィック出力例（2）

電中研レビューNo．27●57

システムとなっている。利用に際しては、設計時の代表に達し得たものである。

的な構造寸法、荷重と腐食情報を与えるだけでよい。解析結果は数値出力のみでなく、図4−1−2に示すようにグラ

4−1−3本システムの利用環境

フィック出力される。

本システムを利用すれば、指定した構造物について、設計時の状態および現在の状態で、応力解析や振動解析q）評価診断システムの利用マニュアル
本システムは既に実用化されており、利用者のために、が行える。これによって、主要部材の応力、．変位、振動以下のマニュアルが整備されている。

状態を知ると同時に、経年変化に伴う応力変化率、変位・鋼構造物の診断マニュアル（案）

変化率の概略値を推定することができる。

・別冊第1巻

調査票作成マニュアル

・別冊第2巻

評価診断システム利用マニュアル

・別冊第3巻

鋼構造物の診断マニュアル（案）の適（3）評価診断と余寿命予測とを行うエキスパートシステ

用例

ム

水力鋼構造物として特に重要なダムゲート、水圧鉄管

鋼構造物の診断マニュアル（案）は、受託研究『水力については、エキスパートシステムによって精密な評

発電環境保安技術調査一三構造物の余寿命評価技術の実価・診断が行える。本システムは、最初に、データベー証』の成果を集大成した技術・理論マニュアルであり、スシステムと構造解析システムから構造物の形態、外観

現地計測から、データ整理、構造解析、評価・構造まで

状態、操作状態、環境条件等の定性的情報と、測定値、を体系的に提示するものである。この内、データ整理に

構造解析値等の定量的情報を取り込む。次に、それらのあたっては調査票作成マニュアルを、構造解析、評価・データから対象構造物の現状を評価・診断し、余寿命評

診断にあたっては評価診断システム利用マニュアルを参

価を行う。

照する。

①構造力学的診断……数値データの信頼性チェックと、製作年代に応じた許容値に対する各部材の力学的余裕度を提示する。ダムゲートが扉体全体の力学
的安全i生に重きを置いた診断になっているのに対して、水圧鉄管では破壊力学的強度に重きを置いた評価になっている。

（2）評価診断システムの利用形態

本システムは、将来的には図4司一4に示す4つの利用形態で活用することを想定している。

現在までの利用では、図中に示す①、②の形態に限定しており、②の場合、各電力会社の本店または技術研究②経験的診断……過去の補修事例、取替え事例を参所内に設置されている電中研データベース検索用の端末

照し、当該構造物の外観状態、操作性、使用状態、を利用することになる。なお、③、④については調査段

経過年数等の項目に基づいて、保守の実態を反映し階にあるが、各電力会社独自のインタフェース、診断知

た診断を行うものである。

識等の開発・整備を行える利点がある。

③余寿命予測……ダムゲートについて、製作時から現在まで、腐食劣化が年数に比例して進行してきたとみなし、かつ、今後も同じ進行速度であるとの仮4十4本システムの試験的利用状況と今後の予定

定のもとに、主要部材の数値データが許容値を越えるまでの年数を概略算定するものである。

本システムは、すべての測定値・解析値その他を、設計基準類に記された基準値に照らして評価し、判定するものであるが、人工知能技術を用いて初めて実用レベル

58

開発の初期の段階である昭和63年度から、下記の目的
で本システムの利用を試験的に行ってきた。

①マン・マシン・インタフェースの向上に関する具
体的改善事項のあらい出しと、対策の検討。

1

大型計算機

大型計算機

大型計算機

（DCS）

（DCS）

（DCS＞

簡易解撰

簡易二二

エキスパートシステム

エキスパートシステム

欝［］1151、、

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端末

識

識

エキスパートベース／〔嘉応社〕@システム

ζ＝掴（電力会社）

パソコン、〔電力会社サイト〕

（電中研）

（電中研）

（電中研）
、電中研）

ワークステーション①大型計算機利用②端末利用③パソコン利用④ワークステーション利用

図4−1−4評価診断システムの利用形態②システム運用上の問題点のあらい出しと、対策の検討。

③

数多くのテストランによる構造解析システムの機能確認。

④エキスパートシステムのルールの改善。
その結果、現在までの本システムの実行件数は、

・1987年度……ダムゲート：15件

・1988年度……ダムゲート：18件、水圧鉄管：2件
・1989年度……ダムゲート：20件
・1990年度……ダムゲート：20件、水圧鉄管：30件にのぼっている。

平成3年3月末をもって、本システムの全ての開発作
業を終了し、平成3年4月からは電事連大での本格的運用に入る。電力各社からの利用形態としては、主に図4−
1−4の図中に示す②の形態とし、①も可能である。なお、③、④については、電力会社がシステムを独自に改善できたり、応答が格段に良くなるなどメリットも多いので、要望が出た時点で検討したいと考えている。

電中研レビューNo．27●59

4−2

システム

（1）堆砂データベースは、水系図、貯水池の平面・縦4−E−1開発の背景

横断面図の図類のほか、堆砂状況リストとして、ダ
ムー般諸元、取水口敷高、排砂設備の規模、年度別

水力発電の開発は明治中期に始まり、昭和初期から活発化し、1940〜1960年代に最、盛期を迎えた。全国に多数の総貯水容量や有効貯水容量、年最大流量、年間総流入量等の既知データを収録したものである。

のダム、貯水池、発電所等が建設され、貯留した河川水（2）堆砂予測・排砂計画のうち堆砂予測には、簡易予によって多くの電力を生み、エネルギー供給の一翼を担測と詳細予測がある。排砂計画は、主に洪水排砂にってきたが、経年と共に流下する土砂も貯留し、堆積土

ついて排砂門の規模、設置位置、洪水波形、排砂時

砂量は増加の一途をたどっている。

間等を設定し、河床変動計算の手法を用いて排砂シ

貯水池の堆砂は貯水量を減少させるだけでなく、貯水ミュレーションを行うものである。

池上流端では洪水位の上昇から堤防破壊や越流による浸（3）堆砂排除方法の選定は、貯水池予測結果によって水被害を出し、取水口では取水障害を生じ、ダム下流で堆砂排除の必要性ありと判断された時に、当該地点

は河床低下を引き起こすなど、時として社会問題化するに適した堆砂排除方法を選定するものである。排砂こともある。そこで、水力発電の新規開発、水利権の更方法の選定に先立ち、各々の排砂方法及び運搬シス

新、施設の寿命延伸のためには、流入土砂の軽減、堆積

テムに対して、排除場所、粒径、排除量などの要素

土砂の排除などの堆砂対策を確立し、貯水池の堆砂にととその条件について評価表を作成しているが、これもなう種々の障害を防止する必要がある。

には当研究所の研究成果が活かされている。

当研究所は、ヒれまでいくつかの貯水池について水理

排砂方法としては、排除設備（排砂門、バッフル

模型実験等を実施し、洪水時の掃流力を利用する排砂方

ウォール、単管、スリット管、渦動管、サイホン管）

法や掃流砂量の研究をしてきた。堆砂予測・排除方法のと採取設備（ブルドーザ、スクレーパ、ショベル、選定システムはこれらの知見に基づいて、堆砂データベ

ローダ、連続掘削機、固定掘削機による掘削工法、ースとの連係のもとに堆砂予測、排除方法を提示するこ

ポンプ〜バケット、ディッパ、グラブによる俊喋工とを目的としたものである。

法）を対象としている。

運搬システムには、ダンプトラック、ベルトコン

4−E−Eシステムの概要

ベァ、索道、軌道、カプセルライナー、スラリー輸送を採用するものとした。

堆砂予測・排除方法の選定システムの内容を大別する

工法選定の操作は、堆砂排除方法の選定をした後、と、堆砂データベース、堆砂予測・排砂計画、堆砂排除

ディスプレイ画面に表示される選択肢から適合する方法選定の3つから構成されている（図4−2−1）。

ものを選ぶことにより実行される（図4−2−2）。また、

60

堆砂予測・排除方法選定システム
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一

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堆砂データ底一ズ

堆砂予測・排砂計画

堆砂排除方法の選定

＿＿」

L＿＿

○堆砂状況リスト。水系
図

O貯水池平面図○貯水池横断面図○貯水池縦断面図○選定条件の設定（D排除設備と採砂設備の選定．
「②排除設備選定条件○堆 砂 予 測・簡 易 予 測・詳 細 予 測。排 砂 計 画（3）採取設備選定条件
く4）運搬システムの選定○工法概念図堆砂排除方法・概算工事費

図4−2−1堆砂予測・排除方法選定システムの概要
排除設備のシャフト落とし込み排砂門、堤体切り下げ排砂門、堤体排砂路、サイホン排砂間、バイパス
排砂路、バッフルウォール、スリット管、スラリー

1．排除設備と採取設備の選定
排除場所（水深m）

輸送システムの概算工事費は、工法と選定した規模に対して参考文献等を参考にして積算している。

4−E−3本システムの適用と今後の予定［＝Z正＝コ〔＝コヨ匝コ〔亘コ［＝亜コ［重コE亟亜コ〔亜コ画［＝麺コ

堆砂排除区域排除量（m3／月）

唖］［璽コ〔圃⊂囲〔亙コ［亙コ

排除対象粒径（mm）
堆砂予測・排除方法の選定システムにより、一貫した貯水池堆砂状況の把握、および予測が可能となり、個々

諏下粘土10〜10砂礫〔巫コ
100以上礫圃圃塵
入力終わりの地点に適した堆砂排除方法を選定できるため、具体的な保守管理計画を早くから策定することが容易になった。

今後は、水力発電所の新規開発、水利権の更新、施設の寿命延伸に資することが期待でぎる。

なお、本システムは、4−1で述べた水力鋼構造物の2．排除設備選定条件
排除範囲（m）

査』の一環として構築されたものであり、現在はワーク
ステーション上で作動している。当研究所としては、今後の維持管理と定期的なデータ更新、および、電力会社

130〜80〔証コ［＝＝亟〔コ
流入部敷以上〔凝〔コ排砂路長（m）

堆砂状態
流入部敷以下評価診断システムと同様に、『水力発電環境保安技術調

バイパス排砂勾配〔＝頭症コ〔＝亜＝］施工水深区分（m）

排砂路の曲がり〔＝〔コ匝コ〔藪コ〔＝匹＝コ〔＝箪〔コ〔亜コ画画
排砂後の水位回復
匝亘コ［釦

入力終わり

図4−2−2排砂方法の選定

ディスプレイ画面図からの利用の便を考慮して、所内の大型計算機システム
上への移植を予定している。

電中研レビューNo．27●61

4−3

判定システム4−3−1開発の背景（2）データベースの概要

データベースは、全国55の港湾を対象に、432地点の腐近年、鋼材の腐食による土木構造物の機能低下が問題

食調査データを収録する個別地点データベースと、個別になり、港湾施設を中心に多くの実態調査がなされてい地点データベースを北海道から沖縄まで全国10地域に分る。臨海部に立地する火力発電施設についても同様の現類、整理した地域別データベース（各地域毎に10個の項状にあり、護岸を背面から支持するタイロッドに腐食破目からなる）の2つから構成されている。個別地点デー

断等の被害事例が確認されている。

タベースには、地点名、使用鋼材（鋼管杭、鋼矢板）、電

そこで、厳しい腐食環境にさらされる火力発電所の港
湾鋼構造物（係留施設、護岸施設等）について、腐食劣化度の定量的判定を支援する目的で腐食データベースを構築した。さらに、鋼管杭桟橋（係留施設の一つ）、鋼矢

板護岸（護岸施設の一つ）を対象として、腐食データベースと連係しつつ耐荷力の算定、余寿命評価を行い、保守対策まで提示するエキスパートシステムを構築した。

気防食の有無と実施期間、潮位情報、鋼材各部の腐食データ等22項目が格納されている。

診断にあたっては腐食データが必要であるが、以下のいずれかの形で、本データベースを利用する。

①個別地点データベースから、診断地点または最寄地点の腐食データを検索して利用する。

②地域別データベースから、診断地域の標準的（平均的）な腐食データを検索して利用する。

4−3−Eシステムの概要③

詳細な検討を行うため、地点固有の腐食調査デー

タを新たにデータベース入力して利用する。

本システムは、腐食データ、外観調査結果、耐荷力の算定結果をもとに、鋼管杭桟橋、鋼矢板護岸の腐食劣化（3）耐荷力の算定（応力照査）の機能度を判定するエキスパートシステムである（図4−3−1、図本システムの利用者は、対話形式で、診断施設の重要4＋2）。以下に、本システムの主な機能と特長を示す。・

度、対象構造物の概要、構造諸元、作用（設計）荷重等に関する情報を入力する。

（1）本システムの利用環境、開発言語

次に、腐食データベース情報に基づいて、対象構造物

本システムはパーソナルコンピュータ上で稼働するエの飛沫部、干満部、海中部の腐食データを設定し、構造

キスパートシステムである。データベースにはパッケー

諸元に従って、腐食で減肉した杭または矢板の耐荷力算

ジソフトウェアを、耐荷力の算定（応力照査）機能には定モデル（腐食モデル）を作成する。

C言語を、エキスパートシステムにはOPS83を、それぞれ使用している。

62

耐荷力の算定に関しては、個々の力学的な実態を正確に把握することが重要であるが、桟橋基礎の支持条件、

「爾地点デニタベ訟澗
L墜蟹判定地府埜雫」

工［菱i芋麺・イ癌i亟球コ・腐食量は小さいが、設計時の余裕が少ない。
・腐食量は大きいが、設計時の余裕が大きい。

目視判定は、通常行う目視調査の結果（4段階評価）
H「．「醍亀点情報を天デ「嚇

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u ＿地域別データベースを引用IL＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿と各施設の重要度に応じて、以下の判定を行う。

・無処置でよい／重点点検する／対策を検討する／緊急措置が必要定量的判定と目視判定との対応≠エック、および保守
lI
I［門生二二二巴コ I
酎
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力
算
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I
I
目視による措置程度の判定
I
腐食劣化度の定量的判定［
今後の措置程度の総合判定
Ill
腐食劣化度判定結果の出力I｝@ 3．腐：食劣化度の定量的判定結果
l@ 4．昌視による措置程度の判定結果
l@ 5．措置程度の総含判定結果1 6．余寿命算定結果とその他の情報
II鮒荷力算定用モデル（腐食モデル）の作成@

1．瀧荷力算定用モデル（腐食モデル）の作成1

対策の提示については、以下の判定を行う。
・ほぼ対応している。従来通りの点検を継続。

・ほぼ対応しているが、若干目視判定結果の方があまいため、今後の点検には注意が必要。

・対応していない。設計には余裕があるが、今後の点検には注意が必要。

・対応していない。設計には余裕が少なく、今後の点

2．丁丁力の算定結果

検には十分注意が必要。

更に、平均腐食速度を利用して、余裕厚が失われるまでの年数、及び許容応力を超過するまでの年数を概略算

L＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ＿＿ ＿＿＿＿＿＿＿＿＿」□・繍処理を行う部分 「●「＝ユーザが行う項目
一，＿」出して余寿命評価する。

図4−3−1腐食劣化度判定システムの全体構成と流れ

4−3−3本システムの適用実績と今後の予定

護岸背面の土圧分布等は不明確な場合が多く、統一的に各種判定機能を検証するため、本システムの診断用デ評価できない要素が多い。そこで、これらに対しては最ータの作成段階、推論処理段階、診断結果の出力段階をも一般的な理論を共通の基盤として用いるものとして、総合的にテストし、機能の確認を行った。現在までに10鋼管杭桟橋にはチャン（Chang）の弾1生支持杭理論を、鋼数のケースの試験的利用を行っている。

矢板護岸に関してはランキン（Rankine）の土圧理論を算本システムを構築する過程で火力発電所の港湾鋼構造定の根拠とした。図4−3−3には、鋼矢板護岸に対する耐荷物の診断に対するこれまでの考え方が整理され、パソコ

力算定フローと、曲げモーメント図の例を示した。

ン上に実現されたことは、AI技術の大きな効用といえる。今後は、実構造物への適用実績を上げ、耐荷力の算（4）腐食劣化度の判定機能

腐食劣化度に関する知識ベースは6つのデシジョンテ

定及び診断機能の向上を図り、さらに発電所建屋等の鋼管基礎にまで適用範囲を拡大して行きたいと考えている。

ーブル（決定表）とプロダクションルールで構成され、ルールの総数は約200である。

定量的判定では、耐荷力を算定し、腐食データに基づいて現在の腐食状態を5段階評価すると同時に、以下の判定を行う。

・無処置でよい／重点点検する／対策を検討する／緊急措置が必要

電中研レビューNo．27●63

鋼矢板護岸

鋼管杭桟橋

垂直力W

上載荷重

水平力H

タイロッド

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図弓一3−2診断対象構造物の概要

診断用データ．
腐食モデルの作成
タイロツ
タイロッド取付け点

土圧分布の算定
タイロッド取付け点でのモーメント
ﾌ釣合計算（必要根入れ長の算定）よ根切り点でのモーメントの釣合計算
iタイロッドの反力算定）

蓉㌘論士｝の算定
層、㌔断面積，曲げ剛性分布の算定@根切り点

応力分布の算定（a）耐荷力算定の流れ（b）算定される曲げモーメント

図4−3−3鋼矢板護岸に関する耐荷力算定の流れと算定される曲げモーメントの一例

64

1

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第5章

経済研究所

5一蒙

経済分析結果の要約システム

5−2

営業支援土キスパートシステム

5−3

業務処理ソフトウェア自動設計システム

高橋

誠

正一

（1971年入所）（1981年入所）

め、1991年9月まで米国に滞在中。

（1987年入所）

ソフトウェア自動設計システムの開発などのソフトウゴア開発の効率化の研究に従事。
今後は、ソフトウェア開発や保守、運用を支援する統合的な環境についての研究を進め
る。

66

高橋

誠

経営情報研究室

主査研究員

松井

正一

知識処理研究室

担当研究員

二方

厚志

知識処理研究室

担当研究員

小野田

崇

…………・・……・……………………・……………・・…………・……・・……74

響評価モデル開発（EPRIと共同研究）のた厚志

経営情報研究室長………………・………………・…・……・…………・・………・……・…・……・・」………70

数値計算の高速化、経営・経済分析支援システム開発、ワークステーションやLANの活用など、コンピュータの新しい利用に関する研究を広くてがけている。
現在、地球環境問題の電気事業経営への影

二方情報システム部次

・……………………………・……・・………………・・…・…・…………・………・………・・67

確率・統計モデル、最適化手法などオペレーションズ・リサーチ（OR）の電気事業の諸問題への適用を中心に、経営情報の活用方法、システム化を研究してきた。
現在は、電気事業の戦略的な情報高度化とネットワーク構築方策を検討している。

松井

営業・経営への応用●目

小野田崇（1988年入所）

エキスパートシステム、知識獲得、機械学
習を中心とした人工知能の研究に従事。現在、ニューラルネットワークに基づく機械学習、知識獲得の基礎研究ならびにその応用に関する研究を行っている。

5−1にするための入出力機能であり、条件設定、結果の図5−1−1開発の背景

表化、要約文の表示などの機能を持つ。

Oモデルベース
経営判断に必要な情報を提供するために、経営者やスモデルベースには、与えられた条件の下で連立方程タッフが社内外の情報を様々な観点から分析し、有効な式を数値的に解くためのプログラムと、変数間の関係情報を抽出できるような「情報分析型」経営情報システを表わすネットワーク（因果連鎖）を格納する。

ムが求められているが、コンピュータを利用する情報分○データベース析では、数値で与えられる結果の解釈に専門知識を要す

予測計算に必要な経済時系列データを格納する。デる。また定量的な分析結果にはなんらかの解釈を加えて、ータの表示単位、換算係数なども保持する。また、デ直観に訴える図表や定性的な表現に変換して経営層に提ータをグラフや数表にするときの表示形式も格納する。

供する必要もある。

○知識ベース

当研究所では、計量経済モデルによる分析計算結果か計算結果を要約文に変換するための知識をルールとら、日本語の定性的要約文を導くシステムを開発していして格納する。ルールには、要約文の構造を決めるル

る。このシステムは経済分析専門家の専門知識を利用しールと計算結果を特徴付ける表現パターンがある。

て、非専門家による情報分析を支援するエキスパートシ○要約構造生成ステムである。

モデルベース、データベース、知識ベースを参照し、予測結果から要約文に含めるべき情報とその関連を示

5−1−2システム構成
計量経済モデルは、多数の経済指標（変数）間の関係

データベース

利用者
インタフェース

モデル
計 算

経済変数

を連立方程式の形で表わしたものである。モデル分析でモデルベースは、コンピュータを利用して数値計算で連立方程式を解モデル

く。分析者は経済の専門知識を活用して、計算結果の大量の数値をまとめ、定性的、総合的な文章表現を作り出

文章生成

要約構造
生成

す。こうした分析と要約の作業過程を反映して、分析結

モデルの
構造
知謙ベース

果要約システムは、図5−1−1のような構成とした。

専門家の
知識

各構成要素の機能は以下の通りである。

○利用者インタフェース
コンピュータに不慣れな利用者に簡単に使えるよう

図5−1−1要約システムの構成

電中研レビューNo．27●67

す「要約構造」を生成する。推論機能を含む知識ベー

この要約の第1文、「景気は昨年夏場以降、急テンポのスシステムである。

回復を示した。」を作り出すために、専門家はモデルによ○文章生成る計算結果と経験知識から、次のような定性的な判断を要約構造から日本語文に近い形の文章を作り出す。

行ったと考えられる（図5−1−3）。

内部知識表現を日本語文として適切な表現に変換する（1）「景気」に関する要約を報告すべきである。

ルールを含む知識ベースシステムである。

（2）「景気」の「状態変化が大きい」ことに注目する。

（3）「景気」の状態変化の中でも「成長率」が大きい

5−1−3

日本語要約文の生成方法

ことが特徴である。

（4）成長率が変化したのは1988年の第2四半期である。

ここでは要約システムが計算結果を日本語の要約文に変換するしくみを説明する。本システムの目標は専門家（5）その変化の程度（成長率の変化率）は過去の動きにくらべて大きい。

の作る要約文になるべく近い文章を生成することである（6）以前の状態では成長率が低かった。

から、まず専門家がどのようにして数値的な結果から要こうした判断の過程を一般化し、プログラム化できれ約文を作るかを調べよう。図5−1−2は専門家による予測結

ば、計算結果から要約文を自動的に生成することが可能

果の要約文の例である。

である。すなわち、計算結果の数値に推論や演算を施して定性的な状態に対応させて要約文の構造を作り、これ昭和63年度の日本経済から文章を生成すればよい。ここで、数値と状態の対応

一一景気の現況と電：力需要一一づけや比較、解釈および文章生成を自動化するには、専景気は昨年夏場以降、急テンポの回復を示した。

門家の知識を機械処理可能な規則（ルール）として記憶

今年1−3月期には実質経済成長率は瞬間風速（前しておく知識ベースと推論機能が必要である。

期比）で11年ぶりの2ケタの伸びを記録した。円高デ
フレで当初は低調だった1987年度経済も後半の急回

5十4要約のためのルール

復で、結局4．9％増と前回の景気拡大期である1984年
度なみの高い伸びを達成した。

ここでは計算結果からの要約構造の生成と、要約構造
から文章表現への変換に必要なルールについて述べる。

図5−1−2専門家による要約の例

景気は

日乍年夏場以降急テンポの回復を示した変化した変数変化の開始時期

変化の程度

変化の様子

1988年度

過去の変化の程度に比べて大きい

成長率が低い状態から高い状態に変化（報告対象）

GNPその他

複数の変数
の複合概念

2期

図5−1−3要約文（第1文）の解析

68

（1）注目すべき変数を示すルール（モデルに依存）（6）要約文生成に必要なルール

要約とは、多くの変量に関する膨大な情報を集約する

前述の諸ルールを適用して作り出される要約構造からことであるので、注目すべき情報を選別する必要がある。

日本語らしい文章を生成するためには、語順、いい回し

例えば、「景気」という概念的な変数は常に注目すべきでなどを考慮する必要がある。例えば、「景気は回復した、あり、景気が良い場合または悪い場合に、それぞれ注目

1988年第2四半期から、急激に」という要素構造に対しすべき変数群がある、といったルールである。また、状て、語順を変え、さらに「1988年第2四半期」などを「昨態変化の大きい変数を選び出し、その変化の時期や変化

年夏場以降」などと言い替えれば専門家らしい文章となの方向、変化の程度などを要約に含めることを決めるルる。

ールも必要である。

5十5今後の計画（2）実変数を概念変数に変換するルール（モデルに依存）

図5−1辺の要約文にある「景気」はモデル中の変数では

本文では、今後の経営情報システムに求められる知識

なく、GNP、物価指数、生産指数、投資など、複数の変活用支援機能の例として、予測結果を日本語文に近い形

数の状態を総合した抽象的な概念である。このように量で要約するシステムの考え方と具体化の方法について述

的な変数から概念変数へ変換するルールが必要である。

べた。システムの構成要素のうちモデルベース、データ
ベース、利用者インタフェースの一部はプログラム化を（3）定量的データを定性的状態に対応させるルール（デ完了し、要約構造の生成、文章の生成に必要な知識ベーータに依存）

スとプログラムを現在ワークステーション上で稼働する

例えば、ある変数の伸び率が5％である、と述べるだ

ように開発中である。

けでなく、その変化が大きいか小さいかを判断して、「急今後は、これらを組合せてプロトタイプを構成し、専

激に（緩やかに）」などと定性的に表現するためのルール

門家による試用・評価によって要約文の品質を逐次改善である。また、ある変数では5％の変化率でも「大きい」してゆく。これを円滑に進めるため、要約構造生成と文が、別の変数では「小さい」と判断するようなルールも章生成のためのルールを、経済分析の専門家が自ら追必要である。

加・変更出来るように知識のルール化、・編集機能を整備してゆく予定である。

（4）時間方向に比較するルール（一般的）経済事象を解釈するには、過去の実績（事例）を参照
し、比較することが多い。ある変数の変化率が10％のとき、過去の変化の様子によって、単に「大きい」とするか、「非常に大きい」とするかが異なってくる。このため、時間方向にデータを比較し状態に対応させるルールが必要である。

（5）モデルの構造に関する知識（モデルに依存）ある変数の状態が変化した理由を説明するには経済学的知識が必要である。これはモデルの構造に反映されているので、連立方程式中の変数問の関係をたどって、状態変化の因果関係を説明するルールを作ることができる。

電中研レビューNo．27●69

5−2

ルを対象とした電気器具の購入相談システムである。

5−2−1営業支援エキスパートシステム開発の背景

このデモシステムの狙いは、次の4点である。
（a）計算機に不慣れな利用者でも手軽に使えるやさしいインタフェースをもつこと。

電気事業は、多彩で便利な電気の使い方を工夫し、豊かで快適な社会生活に寄与することがますます求められている。それには消費者の様々なニーズを絶えずキャッ
チし、電気に関する新しい情報を消費者に分かりやすく伝えることが重要であり、営業所などでのお客様とのコ（b）利用者の目的や希望に知的に対応できること。

（c）絶えず新鮮な情報が提供できるよう、電力会社で簡単に変更できること。

（d）どこででも使え、大量に設置できるよう、安価なパソコンで実現すること。

ミュニケーションをさらに促進することが必要となる。

CSESのシステム構成を図5−2−1に示す。システムは、

そこで、当研究所では1988年度より、電気利用につい音声ボードと音楽ボー．ドとを付加したパソコン（NECて営業活動を援けるエキスパートシステムの実現をめざ

PC9801／VX）上で稼働する。

し、次の3段階からなる研究開発を進めてきた。なお、

本システムの推論機構は、前向き推論と後向き推論の

これら一連の研究は、関西電力㈱研究開発部ならびに市両方を利用している。また、各器具の紹介情報などは、場開発部の依頼のもとに同社との共同研究として進めて階層的にまとめておくと管理しやすいので、フレーム表

きたものである。

現を利用している，（a）実際に稼働するデモンストレーション用システム

システムの利用者インタフェースは、ビデオテックス（以下デモシステムという）を開発し、担当者・利用によるカラーグラフィックス、音声ボードによる日本語者のニーズを明確にする。

音声の説明、シンセサイザによるバックグラウンド音楽、（b）明確化された担当者・利用者のニーズに基づき、キーパッドによる入力機能などを備えている。

実用をめざしたシステムを開発する。

（c）開発・試用結果を基に、実用システムを効率的に開発・保守するための開発支援システムを実現する。

（2）システムの利用イメージ

CSESは、まず電気器具店で店員が客にアドバイスする過程を模擬する。すなわち、最初に（世間話のかわり

5−E−2システム開発に）システムが相性診断と性格判断を行い、その過程で利用者の特性情報（予算、住居状況、性格など）を収集する。この利用者の特性情報と電気器具に関する知識を（1）システムの概要

まず第1ステップとして開発したデモシステムCSES

使って推論し、利用者に相応しい商品を推薦する。CSES（Customerの画面例を図5．2．2に示す。

70

Service

ExpertSystem）は、新婚カップ

推

論

機

構

グラフ

Bック
Cンタ
tェース
公共料金
電気器具

@計算

性格診断

@選択

音声

{ード

知識ベース

AHP

iルール，フレーム）制

御グラフィック・：・：・：・：

P＝1：：：二・F◇：・1：≒鞘：：：跡：州：：露く：三渤知識

E㌔㍉∵＿●．
・：・：：：：・：・：・：ち：・．．

機

構

音声ペース

∴：
：：1：：：：．

・｝：：：：：：：：：：疏・：く・ン：・：：ン：三：

く・》：・ンひ：＝：・．

∵・
・くく・

ミュージツ

シンセ

Nボード

Tイザ

ミュージック

三棄 O三i：渉ラフイツ多・ヱディタ．1●1≒羅
@エディタ

スピ1カ

ﾒ主誇雛額◎

ウo盟∴∵：・：・1・：・：・1・：・：・ご

キーパッド

，

エディタ………ii勲ド
亭

鍵至鞍貼辱

峯蓑i萎妻ll萎；妻iii萎1灘妻…i萎1；i妻ii…

ｱ蓑襲・

・∴∵

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●

∴

○

・

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膚

．：く・．

FiMIDIキーボード

藁ト：；：：：：＝；二聴；！繁》ン沁悼ント：：：：》：：1：；静ひ瀞｝3；1：き：：ン：；：；i：三：三：iマイクi：i：三；三1三1：：i：三：；：i：；：：ン：く駁く・：るトン：：1：：：蜂（注＝図中匿鋼の部分は，システム開発・保守時に利用する機能である。）

図5−2−1CSESのシステム構成（a）血液型と星座に基づく相性診断

カップルの性格判断・血液型診断を行う。これは楽5−2−3電化厨房相談システムの開発

しさを盛り上げ客を引きつけるためばかりでなく、その過程で、間接的な質問の結果から趣味・嗜好・予算・

デモシステムCSESは、電力会社や一般の利用者に大住居状況など、電気器具選択の基本条件をみきわめる

きな関心を呼び、さまざまな要望や意見が出された。そためでもある（図5−2−2（1））。

こで、第2ステップとして、実用を狙いとした「電化厨（b）器具の提示と選択のアドバイス

房相談システム」を開発した。

システムは利用者の好みや条件に適した電気器具を

その構成はCSESとほぼ同じだが、実用目的から次の見つけ、高・中・低価格の商品をグラフィック画面に4つの機能を充実させた。

表示し、その特徴・推薦の理由などを音声で説明する（a）タッチパネルにより入力を簡単にした。

（図5−2−2（2））。

（b）カラーグラフィックスに加え、機器のカラー写真（c）最終結果の提示

画像も取り入れて実物イメージを高めた。

選択した器具の一覧表と購入金額を示す。さらに器（c）さまざまな厨房機器の特性や料理メニューなど、具の性能と利用者の基本情報とから、電気・電話・水多くの専門家の意見を基に知識の充実を図った。

道の月間使用料も大まかに予測する（図5−2−2（3））。

（d）お客様ごとのカラーパンフレットを作り、記念として持ち帰れるようにした。

電中研レビューNo．27●71

5−2−4

開発支援システムの実現（1）開発支援システムの必要性

前述のようなエキスパートシステムは、電気事業の営業活動に極めて有効であり、今後、さまざまなトピックについてこのようなシステムの開発機会が増大するものと思われる。

そこで、その開発を効率化し、運用・保守を一層スムーズに行えるようにするため、次の点を考慮した開発支（1）

新婚カップルの相性診断

援システムの実現が重要となる。

（a）このような相談システムは、次々と現れる画面の動きをどう設計するかが利用効果を大きく左右する
ため、効果的なストーリー設計の支援機能が必要である。

（b）電気器具や料理に関する画像や音声などのメディ

ア情報は、システム完成後も新製品の登場などにより常に差し替えが必要なため、管理の体系化と保守機能の強化が必要である。

（c）パソコンでの開発は能力的に限界があり、より強力な開発環境が必要である。

（2）開発支援システムの概要（2）器具の提示と選択のアドバイス

上記の必要性に応えるため、マルチメディア・システ

ムの開発に必要な種々の機能をもつ開発支援システムM−cube（Multi−Media

Merchandizer）を開発した。その特徴は次のとおりである。
（a）ワークステーションとパソコンを連係した開発環境

M−cubeは、ワークステーションとパソコンを連係し、システムの開発やそこで必要な情報の管理、シス
テム変更作業などは、十分野性能をもつワークステー
ションを利用し、完成後はパソコンで利用できる。また、開発や変更作業の途中でも、その内容はいつでもパソコンで実行でき確認できる（図5−2−4）。
（3）

最終結果の提示（b）ストーリー開発を援ける機能の充実

マルチメディアを活用し、お客様向けの楽しいシス
図5−2−2

グラフィック画面例（注＝実際の画面は、カラーである。）

72

テムを開発するためには、システムの動きを決めるス

トーリー構成、それぞれの場面に相応しいメディア表

を容易にコンピュータ化でき、その様子を直ちに実行

ワークステーション

して確認することができる。
・シナリオ編集機能（エディタ）

主
：な

機

（c）保守機能の充実

・メディア情報管理機能（ライブラリ）

営業支援のエキスパートシステムは、極めて広い利・シナリオ実行機能（インタプリタ）

用者層が直接使用することから、開発時には予想もし

能・実行システム自動生成機能（コンパイラ）

なかった機能が後から判明したり、提供する情報（例
えばCSESであれば、推薦する電化製品に関する情報）．役・システム開発／保守支援

1割

・情報管理機能の充実

を常に最新状態に維持したりするためにシステムの更新が不可欠である。M−cubeで開発したシステムは、いつでも編集可能な状態でワークステーション内に保持される。このため、運用開始後もメディア情報の差替
通えやストーリーの変更などが短時間で行え、実行用の信

新しいシステムを簡単に作ることができる。

機
能f
ノぐ

ソ

コ

ン

5−2−5今後の計画

ri・メディア情報入力・編集機能

これまでの一連の開発により、営業活動に利用するマ

：主

1な
1機ゴ

・メディア実行制御機能

ルチメディア・エキスパートシステムの具体例と、その・スタンドアロン実行機能

効率的な開発のための開発環境システムが整備できた。

記能

今後は、これらを活用して、電力会社のニーズに応じて効果的なシステムを開発し、営業活動の促進に役立てて
1役・鶴・開聚／保守時の実行機能。実運用システムいく。

さらに将来的には、日常的な営業活動を通じて得られるさまざまな情報をもとに、営業活動のノウハウなどを（注）実運用システムは，通信機能をもたない
パソコン単体システムとして運用する。

見つけ出す分析手法を開発し、これを用いて営業支援に有効なエキ・スパートシステムの実現をめざす予定である。

図5−2−4M−cubeの機能構成

現、などが極めて重要なポイントになる。そこで、脚本家が劇などのシナリオを創作するときのように、いろいろなアイディアを組込みながら試行錯誤によってその出来栄えを見極めることができる開発環境が必要となる。このためM−cubeでは、一つひとつの場面を組み合わせて階層的にストーリーを組み立てる方法をとり、これによってストーリーの作成、変更が容易に行えるよう1ご工夫した。

さらに、メディア情報のライブラリ化、ストーリーの編集や部分実行機能などにより、ストーリーの着想

電中研レビューNo．27●73

5−3

システム

要は次の通りである。

5−3−1研究の背景

①

要求変換部
利用者が与える処理要求を、一定の表現形式を用い電気事業の情報化に伴い、ソフトウェアの開発量、保てモデル化し（これを要求モデルと呼ぶ）、業務情報デ

守量はますます増大し、開発コストの増大、開発期間のータベースを参照しながら詳細な情報を付加した厳密長期化はいよいよ深刻化している。

なソフトウェア仕様を作り出す。

こうした問題に対する抜本的な解決をめざし当研究所②

対話部

では、業務処理ソフトウェアの概念設計から検証・テス

利用者とのインタフェースであり、日本語による処

トに至る開発工程全体を自動化するシステムの開発に取理要求を受けて、その内容を要求変換部へ渡す。また、組んでいる。すでに、開発工程の後半部分に当るプログ

要求変換部が作る要求モデルを画面に図示し、利用者ラミングを自動化するシステムSPACEを開発し、製品による確認や、曖昧さや情報不足などを解消する。

化の段階にまで至っている。本研究では、残された前半③仕様生成部

部分の自動設計システムの開発について述べる。

要求変換部が作成した詳細な仕様を基に、計算処理の実行順序や制御構造を決定し、自動プログラミング

5−3−2システムの概要

システムSPACEに渡す情報を作成する。
④（1）システムの構成

業務情報データベース

利用者が自動設計システムに与える極めておおまか

ソフトウェアの設計では、コンピュータ技術者が経理な処理要求をソフトウェア開発に必要な詳細な情報にや人事など業務の担当者の考えを聞きながら、プログラ

変換するためのさまざまな情報を蓄積したものである。

ム作りに必要な機能や条件を仕様書にまとめ上げる。設

業務処理に使うデータファイルに関する情報、業務処計の自動化は、このコンピュータ技術者の仕事を全てコ

理の具体的な内容や事務処理用語などを示す情報、処ンピュータ化し、業務の担当者が自らソフトウェアを設

理要求をモデル化するための知識などからなる。

計できるようにすることである。

このためには、業務担当者の意向を正しく捉え、それ（2）要求獲得と仕様記述言語Fob

をコンピュータ処理に必要な諸機能に変換する必要があ

自動設計システムによるソフトウェアの開発は、利用る。本研究で開発した自動設計システムは、図5−3−1に示者が処理の要求をシステムに告げることから始まる。こすように、①要求変換部、②対話部、③仕様生成部の3れは、例えば「製品の在庫状況をレポートする」といっつのサブシステムと、1つのデータベース（④業務情報

た簡便な日本語で入力する。この入力に対して自動設計

DB）によってこれを実現している。それぞれの働きの概システムは、「製品」や「在庫状況」がどういつだもので

74

・『

?馬者
業務処理ソフトウエア
自動生成システム

初期要求仕様の詳細化のための情報

初期要求仕様の詳細化のための情報

自動設計システム

曖昧な要求仕様
対話部
システムが保：有する情報警リステム概要設観

業務情報D8

要求変換部

詳細な要求仕様

詳細な要求仕様（Fob仕様）

仕様生成部「システム詳細設計（ADDS）

プログラム仕様プログラム仕様（SPACE仕様）

ギブ日グラミング

プQグラム生成部

二COBOLプログラムの（SPACE）

自動生成（既開発）

COBOLプログラム

COBOLコンパイラ，｛

自動生成システムによるソフトウェア開発

従来の人手による開発のステッフ

図5−3−1

ソフトウェア自動設計システムの構成

あるかを業務情報データベースによって理解する。そのFobは、業務情報データベースの中ですでに定義されて結果、製品は、製品番号、製品名、価格などで表され、いるものだけを名詞や動詞に相当する語句として用い、在庫状況は在庫量で示されるが、最低在庫量や最適在庫

それらの語句同士がどのような関係で結ばれているかを量が必要かもしれないことなどがわかる。このように、表現するものである。Fobによって記述された処理要求

利用者の要求内容が業務情報データベースによって把握内容は、利用者への確認のために図ト3−2のように画面にできれば問題はないが、用いられた用語の意味が解釈でも表示される。ここまでの処理が要求獲得であり、要求きない場合や何通りもの異なる解釈ができ曖昧さがある

変換部と対話部の両サブシステムによって行われる。

場合などがある。その場合は、その旨を利用者に伝えて、（3）仕様生成部の働き

より明確な要求を与えて貰うことになる。

要求獲得が完了すると、Fobで記述された要求内容が自動設計システムは、このようにして解釈した結果を
Fob

（File

Operation

languageforBusinessapplica−tions）という内部的に定めた言語を使って記述する。

第3のサブシステムである仕様生成部ADDS（Automat−ed

DetailDesignSystemforbusinessapplications）に

電中研レビューNo．27●75図8AR［璽］圃読み込みオプジ・クト検索自動・イアウト［至璽⊃オブジェクト作成

オブジェクト消去

オブジェクト編集

ライン作成

ライン消去

ライン編集

手続き定義

倉庫名

（魎D

在庫量

倉庫

発注量

羅

発注

収納先

蘇醸壼）
要求を出す

『侵響く

廃棄

一：こ遮ミ

在庫である
製品名

出庫を要求

（唖窪⊃

図5−3−2

品物

入出庫

価格

製品

入出庫する

発注先

入庫する

製品量

要求モデルの画面表示例（在庫処理の入出力関係）渡される。ここで行う主な処理は、次の二つである。

①

処理の手順化5−3−3

開発状況と今後の計画

一・般にデータ処理のプログラムを作成するには、どんな順序でデータを処理するかを明らかにし、そのた自動設計システムの3つのサブシステムの開発は、めの繰返し構造を定義しなければならない。このためほぼ完了した。当面する課題は、業務情報データベー

ここで、Fobで記述された要求を基に、計算などの順序スの充実である。ただし、電気事業の業務全般に関す関係を調べながらデータ処理の手順を作り上げる。

る業務情報データベースを研究の中で作成することは②仕様コンパイラSPACEへの情報生成

現実的とはいえない。そこで、本研究では、特定の対上の処理によって手順を確定した後、最後に、

SPACEへ引渡すための情報に変換する。

SPACEでは、それぞれ形式が決った5種類の表と2種類の図だ
けを用いて処理の内容を表すようになっているので、その形式に従ってそれぞれの表などを作り上げる。

76

象業務についてデータベースを作り、自動設計と自動
プログラミングによるソフトウェア開発の有効性を検証することが今後の主要な課題である。

藻

謎ll

＼・蚕㌔
1

2ご当

慈

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．薪・ダ
1

基盤技術の開発 鰭瞬
鱒、、

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・・

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導，詩「￥

・灘熱転繋1鰯灘・……

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らぐリル

・誰難
馨

第6章人工知能を支える基盤技術の開発●目次

経済研究所

6−1

設備図面のコンピュータ認識6−2

知識整理システムCONSIST

6−3

K：ID一α鈴木道夫

知識処理研究室

主査研究貝

篠原

靖志

知識処理研究室

担当研究員

矢澤

利弘

…・……………・・……………・…・…………………・…・・……………・……・・…………・79………………・・……・…………・…・……………・・………・………・・……・・……………82

事例データからの信頼性の高い知識の獲得………・…・……・…………・……・・……・・…………・…………85

鈴木

道夫（1968年入所）

電気事業の情報システム開発に関する諸問題を中心に、ソフトウェア開発、データベー
ス開発、システム保守などの研究を行ってきた。

現在は、電気事業での人工知能の利用技術開発に意欲を燃やしている。

篠原

靖志（1984年入所）

エキスパートシステム、および、その構築に関する諸問題に関する研究に従事。特に、インタビュー技術・機械学習などによる知識の整理／獲得の効率化に取り組んでいる。

矢澤利弘（1986年入所）

知識表現、知識獲得、機械学習を中心とした人工知能の研究に従事。
現在、送配電に係わる各種設備図面のコンピュータ化ならびにその意味理解に関する研究を行っている。

78

情報システム部長

6−1

短期間にデータベース化することは極めて困難である。

6−1−1研究の目的

そこで本研究は、人工知能技術を活用して設備図面の入力処理をできるだけ自動化するための図面の認識技術

発電所や変電所の運転業務あるいは送配電設備の建を開発し、また識別した図面情報を既存の設備管理シス

設・保全業務など、電気事業では図面を利用する業務がテムや故障診断エキスパートシステムなどさまざまな目

極めて多い。今後、設備自動化などのコンピュータ化を的に活用しうる形で保持するための図面情報データベー

進めるに当り、現場の担当者が図面をもとに行っているスを開発することを目的として、1989年度より開始した判断をコンピュータに代替するためには、今日利用されものである。

ている多種多様な図面をコンピュータ処理可能な形にデータベース化しなければならない。しかしながら後述の

6−1−2研究の現状

ように、コンピュータ化するためには現在のところ多大な人手をかけなければならず、既存の多量な設備図面を

現在は本研究の第1フェーズとして、設備図面の認識（nd予多イルイピ艦@●マイクロフィルム
怩bD−ROM
恁 ディスク甫｣1
ﾙ鱗！｛Ilα1−1）人手による入力●CAD怎fィジタイザ入力

鋤知識べ1ス化ω図面の標準化●シンボル，文字の標準化②既存図爾利用●パターン認識（II−2）自動認識

図6−1−1図面電子化の各種方法

電中研レビューNo．27●79

に有効な手法を開発することを目標としており、既存の該当する。これは、人間が図面を読むのと同じようにコ

各種手法の調査と比較検討を踏まえて、新たな認識アル

ンピュータが図面を理解する仕組を開発することに他なゴリズムを開発中である。

らない。

（1）各種の図面入力方法と図面理解（2）図面理解の基本的な仕組

一般に図面をコンピュータ化するには、図ト1−1に示す

コンピュータに図面を理解させる（以下、単に図面理ように種々の方法がある。このうち［1］の範疇のもの

解と呼ぶ）ための処理は、図6−1−2に示すように3段階かは、図面を画像とし亡そのまま保存するものであり、保ら構成される。

存空間の節約、輸送・探索・複製の利便性向上など多く

第1段階の画像入力処理は、ビデオカメラやスキャナの利点があるが、本質的には記録媒体が変っただけであーなどで読取った図面の画像を線画化することである。

り、内容を読取るのは従来と同じく人間の仕事である。

これによって、第2段階以降の処理は多数の線分（ベク

これに対して［II］に属するものは、図面が表す内容をトルと呼ぶ）を対象にして行われることになる。このたコンピュータに理解させることを目的としている。さらめの手法はこれまでにさまざまなものが提案されており、にその中の［II−1］は、まず人間が理解して、その結また、対象とする図面の種類などとは基本的に独立して果をコンピュータに教え込むものであり、［II−2］は、行えるため、原図面の汚れの度合いなどを考慮して最適理解の仕事そのものをコンピュータに行わせようとするな手法を選択すればよい。

ものである。これにも大きく二通りがあり、コンピュー第2段階の図形認識では、線分を纏めて、直線、多角タが理解しやすいように予め図面そのものを標準化して

形、円、円弧などの幾何学的な図形としての認識を行う。

おくものと（1）、あるがままの図面を与えて理解させるもただし、これらの図形が相互に分離して描かれているとのとである（2）。一般に、図面の活用にとっての利便性はは限らず、交差したり接したりしているものが多いと、この順に高まるが、それだけ技術的な困難度も高くなる。

単純な方法ではほとんど認識不可能になる。

本研究がめざすものは、既存の図面をできるだけ人手第3段階の意味理解では、前段階で識別した各図形がをかけずにコンピュータ化し、しかもその結果をエキス

何を意味しているかを突止める。図形の形状が標準化さ

パートシステムなど他のコンピュータ処理に役立つようれている場合には（例えば、論理回路図面など）、図形のにするための手法であり、上記の分類では最後の方法に意味の理解は比較的容易である。しかし、街路地図上に〈図形認識〉〈図面入力処理〉l@〈図面内容の意味理解〉

l

uや「一

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道路
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」L＿一→『配電

電線
1→一 u「レ
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図6−1−280

電柱

ウー一 uレ

ひ｝一一一 Pウ「『

2値化画像

ン
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ム

ll
＿＿＿」

即

理解のための@モデル

図面の意味理解のための処理過程

o

@

o

o

描かれた配電線路図などでは、道路も配電線も直線にす
ぎず、形状だけから判断することはできない。

（3）図面理解の新たな手法の提案

6−1−3今後の計画
本研究は上述の通り、現在は基本的な認識手法の開発

上記の3段階の処理のうち、第1段階は基本的に問題途上であるが、今年中に手法開発を終え、引き続きこれはないが、第2、第3段階の処理は技術的に高度な手法を利用した図面認識システムの開発を進める予定である。

の開発を必要とする。当研究所では、最終的には配電設備図面の自動認識を想定し、それに耐え得る第2、第3段階の問題点を克服するために、次のような新たな手法を開発中である。

①設備モデルの導入
図形認識や意味の理解における困難さは、図面の局所判断ができないことに起因するため、より大局的な観点からいくつかの図形を纏めて判断する方法が必要となる。このためには、例えば、道路に沿って描かれる配電線がどのような図形の集りで表されるかを示すものが必要となり、これらを対象設備の基本的なモデ
ルとして用意しておくことにする。このようなモデル
は、図面上に表される設備の最小構成要素のレベルか

ら、順次上位の構成要素へと纏められ、最上位が設備図面全体に対応する階層的な構造をもつことになる。

現在、意味ネットワークと呼ぶ表記手法を利用してこのモデルを記述し、これを参照しながら図形やその意
味を理解する効率的なアルゴリズムを開発中である。

②ボトムアップ／トップダウン併用型認識手法
ここで、ボトムアップとは、個々の要素図形の意味
が個別に分っている場合に、それらの全体が何を意味するかを見極めることであり、トップダウンとは、逆に全体として何を表すかが分っているときに、その中の個々の要素図形の意味を明らかにすることである。

これら2つの認識手法を同時に利用して、つまり、一方のやり方で可能な限り認識し、それが行き詰った時にもう一方のやり方でさらに認識を進めることにより、認識力を高めることを狙いとしている。このアプロー
チは、例えば、われわれが英文を理解する場合に、個々の単語の意味から文章を理解したり、文脈からの理解に基づいて未知の単語の意味を類推したりするのと同じことである。

電中研レビューNo．27●816−2

れることなどの難しさが重なり合うためと考えられる。

6−2−1

研究の目的

そこで本研究では、専門家自身が自らの知識を整理することが知識ベース開発の困難を最小限にする方法であエキスパートシステムの開発において最も困難が伴うるとの考えの下に、その知識整理過程を強力に支援するのは、適切な知識を集め、知識ベースを構築することでために、コンピュータと対話しながら段階的に知識を纏ある。例えば運転操作手順書などにより知識ベースの原

め上げることができるシステムCONSIST（CONStruc−型がある場合には、スムーズな開発が期待できるが、熟tion

練運転員など人間から知識を聞き出し、それを整理して

1）。

of

Information

STructure）を開発した（図6−2−

知識ベースを構築することは極めて困難である。これは、システム開発者と専門家（熟練運転員など）．とで問題に

6−E−ECONSISTの主要な機能

対する理解力の差があることや、専門家自身も理解していることとそれを的確に表現することとにギャップが生（1）知識整理の考え方

専門家の知識整理を援けるために、知識整理とはどの従来方式ではようなプロセスなのかを明確iにしなければならない。「整理」という言葉からは、乱雑になっている本などを一定

験羅呈1簿
◇

の形に並べなおすことなどが想像されるが、知識ははじめから明確な形で記憶されているとは限らず、それらをただ並べ換えるといった概念では説明できない。むしろ、最初は部分的に分かっている事柄を出発点として、それらと関連する新たな事実や考え方を想起し、徐々に知識
新
方
式

整理されて

〈：〉鑑鶏

く＝〉瀦織

で

の全体が形成されていく、と考えるのが自然である。

従って、知識整理において最も重要なのは、それまで，・器競㌶の整理によってどのような関連性が得られているのかを

は

知磯整理

◇

的確に把握でき、それによってさらに多くの新しい関連

システム

島1

性が発想できることである。このようにして多数の情報の間にさまざまな関連性を見つけることが知識整理であ幾話
エキスパートシステム

り、この過程をコンピュータによって支援するために、

CONSISTは以下の様な機能をもっている。
図6−2−1CONSISTによる知識ベース作成のイメージ

82

増えてくると人間に見落しや勘違いが起きやすくなり、（2）CONSISTの基本的な働き
CONSISTは、整理中の知識全体を管理するために、コンピュータの中に「概念ベース」と呼ぶものを作り上げ

知識の矛盾、欠落、重複などが発生するため、それらを自動的に検出できるようにするためである。

る。これは図6−2−2に示すように、多数のさまざまな情報とそれらの間の関係を一つのネットワーク構造に纏めた

6−2−3地域振興の事例整理への適用ものである。知識整理の過程ではさまざまな視点からの発想によって知識が追加されていくので、概念ベースは当研究所では、全国各地の地域振興事例を現地調査し、極めて複雑な構i造になっていく。そこでCONSISTでは、その分析を通じて地域振興を成功に導く方策や手順など

注目したい視点を指定することによって、その視点からを抽出する研究を進めている。このため、調査結果の膨見た概念ベースの内容を構造グラフとして画面に表示す大で多様な情報の中から、共通点、因果関係、目的の達る。利用者は、この画面を見て新たな知識を追加したり、成に有効な手段などさまざまな関連性を整理することが変更したり、あるいは別の視点の画面に切換えたりしな必要になる。当初、KJ法式のカードによる整理を行った

がら知識整理を進める。勿論これによって、コンピューが、カードの増加につれて能率は極端に低下し、数百枚タの中の概念ベースが変更されていく。

になったところでそれ以上の整理は不可能になった。

CONSISTを用いた知識整理は、カードを用いて議論

丁度その頃（1988年度）にCONSISTが一一部利用可能にの整理をするKJ法に似ているが、コンピュータならではなったので、これに切換えて整理を継続することができの利点は、知識の量が増えたり整理内容を大幅に変更した。この結果、最終的に約1500件にのぼる項目の関連性たりしても、知識整理を容易に行えることである。

が整理でき、地域振興の発展段階を示すモデルの作成や各段階をクリヤするための成功要因などを明らかにすることができた。図6−2−3に、地域振興事例データを整理中（3）知識の自動的な検査

以上の基本的な機能に加えてCONSISTは、作り上げのCONSIST画面例を示す。ここでは、ある一つの視点かる知識の質を高めるために、関係に対するさまざまな検ら見たときに関連する情報だけが図示されているが、概査を自動化する仕組を備えている。これは、知識の量が念ベースにはさらに多数の項目が納められていることが右側の項目リストによって判る。

、

一

概念ベース

6−E−4今後の計画、，、

CONSISTは、

Symbolics3670という人工知能専用コ，ンピュータによって開発した。しかし、昨今では高性能

、

、

、ノ

、一一 V＿

で汎用的なワークステーション（EWS）が広く普及してN

おり、各種エキスパートシステムもこれらを利用するの、

鰺づ 一尉二魑圏 ，が一般化している。そこで、知識ベースもこれらによっ、て開発することが望ましいので、CONSISTをEWSで利

、

、

1

用できるように現在、変更を進めているところである。

構造グラフII（視点IIから見た構造）

図6−2−2概念ベースを構造グラフで表示する

電中研レビューNo27●83

組織
り一ダー

リーダーに交際力がある

リーダーは人脈をもつ

反りーダー派の存在@

他人の意見をよく聞く

リーダーは外に出たことがある

リーダーは主張が強い
リーダーは，自分の地域をよく見
リーダーには，経験が大切

mっている

リーダーにはシンパがいる
リーダーには，思いやりがある・リーダーは将来に夢をもっている

運営資金
企業経営の意識がある

金の使い方が大切
地域特性を活かす

運営資金は紐つきでない
運営資金は安定している

Graphic

DB

ITEM

Plahe

1

LIST

実行組織をメンバーが自分のものと，じ、う。

リーターは王張が強い。

ﾀ行組織の立場の明確化。
U興のための組織。
梶[ダーの交代は，引き際が大切。
繻p者を世襲させている。
繻p者の問題。
ｽリーダー派の存在。
梶[ダーにはシンパがいる。
｡数のリーダーがいる。
梶[ダーはブローカーになっていないか。
梶[ダーの特性。
梶[ダーは将来に夢をもっている。
梶[ダーは旧家の出である。
梶[ダーは責任のあるポストを与えられる。
梶[ダーは思いやりがある。
梶[ダーは敵を作らない。
梶[ダーに交際力がある。
梶[ダーが社会に 対心を手、っている

梶[ダーが独裁者である。
梶[ダーが自分の主張を押し通す。
梶[ダーは鋭い。
梶[ダーは引き際がうまい。
梶[ダーはアイディアマンである。
梶[ダーは問題点の見つけ方が鋭い。
O部状態をうまく捉え，未来を読む。
ｯじ目で見て，違うものを発見できる能力。
梶[ダーの目のつけどころが鋭い。
ｼ人の意見をよく聞く。
齧蜑ﾆをよく巻き込んでいる。
n域内にアドバイスを受ける人脈がある。
n域外にアドバイスを受ける人脈がある。
梶[ダーには，経験が大切。
梶[ダーは挫折した経験がある。
梶[ダーは，外に出たことがある。
梶[ダーの前史が特別

図6−2−3地域振興データ整理のCONSIST画面例

84

6−3

個頼性の高い知臓の獲得

6−3−1研究の目的
エキスパートシステムの開発・実用化にあたっては、

6−3−EKIローαによる知識生成の概要（1）知識生成と信頼性確保の基本的な考え方

知識ベースの構築の難しさ、および、システムの信頼性

経験知識とは、同じような事柄を繰り返し経験するなの保証が重要な問題となっており、これを解決するため

かで、その事柄を特徴づける特定の事象や条件が起こっの有効な技術の開発が待たれている。

たときに、きっとまた同じことが起こるに違いないと考当研究所では、熟練した専門家がいる分野については、えるようになり、これが積み重なってできあがるものでその専門家の持つ豊富な知識を体系的に整理して効率的ある。このような知識を、エキスパートシステムではに知識ベースを作成することを援けるツールとして、知「〜ならば〜である」というIF−THENルールの集まり

識整理システムCONSISTの開発を進めてきた（6−2で記述する。

参照）。しかし、エキスパートシステムの応用分野は、電熟練した専門家がいる場合には、その専門家からこの力設備の運転など永年の経験が蓄積され、熟練した専門

ようなルールを獲得してくれば良いのであるが、熟練し家が豊かな課題ばかりとは限らず、熟練した専門家がいた専門家がいない場合には、どのようにしてこのようなない分野への適用に対する期待も高い。例えば、電気の知識を獲得してくるかが問題となる。

一般消費者に対するサービス活動の促進など電力業界と経験知識は過去の経験中で繰り返すパターンを抽出ししての取り組みがまだ日の浅い分野では、その活動支援たものであるから、もし、過去の一連の活動データが記に対する期待は大きいが、担当者自身には、かならずし録してあれば、そのデータを解析して、同一条件で同一もまだ十分な知識が蓄積されていない。このような分野の事柄が起こっているという規則性を発見すれば、知識

では、知識ベースの構築に必要な知識をどのように得て（IF−THENルール）を自動生成することができる。これ

くるか、さらに、その信頼性をどのように確保するかがが帰納的機械学習の基本的考え方である。

重要な問題となる。

われわれは、このような熟練した専門家のいない分野

更に、一連の活動データが記録されているならば、担当者がこうではないかと思っている不確かな知識や、コでの信頼性の高い知識ベースの構築を支援するために、ンピュータが帰納学習などによって得た知識がどの程度過去の事例データからコンピュータが自動的に知識を見信頼のおけるものかも確かめることができる。例えば、つけ出す「機械学習」手法を利用した知識獲得支援ツー100件の活動データ中30件がルールの条件（IF）部を満た

ルKID一αを開発した。

しており、その内28件が結論（THEN）部も満たしているならばこのルールはかなり信頼性が高いルールと判断できるし、100件中たった2件しか条件部を満たすものがな

電中研レビューNo．27●85

ければ、このルールは過去の経験の一定の規則性を捉えきをする一般化ルールとがある。特殊化ルールとしては、た知識というには根拠となるデータがあまりに少なく、条件を付け加えて複合条件を作るものと、条件の値の範

信頼性あるルールとは考えられない。このような直観的囲を狭めるものとがあり、これらはいずれも該当するも判断を定量化した統計的信頼性係数などの指標を使うこのを絞り込む働きをする。一般化ルールは、この逆の操とで、各知識の信頼性を確かめることができる。

作によって対象範囲を広げる。KID一αは、信頼性がもと

KID一αでは、過去の一連の活動を記録したデータベーの候補ルールより大きくなるように、これらの知識生成

スを基に、この帰納学習と統計的信頼1生係数によるルーのためのルールを繰り返し適用して、候補ルールをより

ルの信頼性の検証を融合することで、担当者の持つ不確信頼性の高いルールに書き換えていく。

かな知識を検証し、より信頼陛の高いルールに修正した

これ以上信頼性の高いルールを得ることができなくな

り、担当者もまだ気付いていない規則性を捉えた信頼性

れば、そこで1つの知識生成を終え、次の候補ルールをの高いルールを自動的に生成することができる。

見つけて新しい知識生成に入る。ただし、得られたルー
ルの最終的信頼性が一定水準（90％）以上でなければ、（2）KID一αによる信頼性の高い知識ベース生成の仕組み

そのルールは信頼できるルールとは判断できないので、前節で述べた考え方を現実の問題に適用するためには、知識としては採用しない。このようにして、生成された

次のような配慮が必要となる。

知識の信頼性が保証される。

①複合条件：ただ1つの条件の是非だけでは判別できることがらは少なく、いくつもの条件が重なり合

6−3−3

営業活動の知識抽出への適用

つた複合条件によって初めて判別できることが多い。

②情報の多値性：記録された個々のデータは、Yes／

ビル熱源に対する営業活動の状況分析や担当者への適Noや0／1などの二者択一の値ばかりとは限らず、い切なガイダンスなどが行える支援システム作りをめざし、

くつもの値や連続した値で与えられる性格のもの

営業活動の実績に対して本手法の適用を試みている。こ（年齢や住まいの広さなど）であることが多い。これは、ビルの新築に当たって、その熱源を電気にするかれらに対する判別方法を工夫する必要がある。

ガスにするか、あるいは両者を共用にするかの判断が何以上の点を踏まえ、KID遭では、極力信頼性の高い知識を獲得するために次のような方法で知識生成を行う。

によって決定されているかを、これまでのさまざまな営
業活動の記録i青報から探ろうとするものである。

まず、利用者がデータベース上の項目で結論としたい

このために用いた活動記録情報は、対象とする件名毎項目を指定する。例えば、契約の成否を左右する条件ににビルの用途や延べ床面積などのビル自身の情報、発注

ついての知識を得たい場合は、「契約の成否」を指定す

者、設計会社、竣工予定時期など建設に関する情報、物るξ

仲情報入手時期、情報入手経路、熱源種別など営業活動

これに対して、KID一αはまず、候補ルールを求める。

に関する情報など十三項目から構成されており、試行実

担当者が自分の持つ（不確かな）知識を与えていれば、験には80件程度を用いた。ここでのKID一一αの目的は、抽これが1つの候補ルールとなる。また、このような知識出したい知識の結論部が熱源の種類にあることから、こがない場合は、KID一αは全データを調べ、「IF（単一条件）

れらが電気であるもの、ガスであるもの、電気／ガス共

THE：N（結論）」の形で信頼1生（統計的信頼性係数）が最用であるものの3クラスを判別する条件を探り出すこと大のルールを求めて、これを第1の候補ルールとする。

である。

次に、この候補ルールに対して、KID一αが内蔵していKIDマを使った分析により、それぞれの熱源種類を判る「知識生成のためのルール」を適用する。このルール別するための知識が全体で約320ルールほど見つかってには条件部を厳しくしていく特殊化ルールとその逆の働いる。これによれば例えば、発注者、ビル用途などが熱86

源の違いに大きく関与しており、ある種の組合せでは電ンピュータが協調したよりレベルの高い知識獲得の支援

気を採用しているケースが多く、また、別の組合せではを行っている。

ガスや共用のケースが多くなっていることがわかる（図6−3−4

6−3−1参照）。ただし、KID一αで抽出されるこれらの結果

今後の課題

は、用いたデータ相互の間にそのような関連性が存在す
るということであり、これらの条件が熱源決定の要因で現在、KID一αはC言語で記述され、ワークステーション

あるという因果関係を示しているのではない。また、KID

やパソコンで利用できるようになっている。KID一αで生一αが結果の判別に使用できる条件はデータベース中の成された知識はエキスパートシステム構築用言語

項目に示された項目のみであるから、より良い判別条件

OPS83のルールとして書き出され、実行可能なエキスパがあっても、データベース中に現れていないならばそのートシステムが容易にできあがる。

ような条件を見つけることはできない。従って、このよ

今後は、利用者インタフェースの充実を図り、知識獲得

うな因果性の検討や、判別に適切なデータベース項目の用簡易ツールとして整備する予定である。．

考案などは人間が吟味して考えるべき問題であり、ここ

また、現在KID一αが対象とする問題は、条件に応じてに知識獲得におけるコンピュータの利用と人間との役割

対象を分類するというタイプの問題に限定されているが、分担の重要性がある。本稿ではふれなかったが、KID一α

設計やスケジューリングなどこれ以外のタイプの問題ではこのような人間の側に重点がある活動については、吟もエキスパートシステムの対象となる問題が多い。これ

味・検討のきっかけとなる質問を発するインタビュー機

らの異なるタイプの問題についても、信頼i生の高い知識能によって、担当者の思考を刺激することで、人間とコの獲得、保守の問題について今後検討の必要がある。

《営業記録データベース〉
対象ビル

用

途

延床面積

発注者

設計会社

情報源

熱源種別

畢
艶・．

知識獲得システム：

KID−4《生成される知識の例》

畢li懸灘欝：1：犠1欝）騰纏懸
図6−3刊

信頼度
95％
95％
100％

営業記録データベースからの知識生成の例

電中研レビューNo．27●87

お

わ

に

り

経済研究所長理事矢島昭

当研究所が、人工知能技術の将来性に着目し、基礎調査と電気事業への応用可能性について検討を開始してから、早くも10年になる。

当初は人工知能に対する誤解や技術的困難も多かったし、私たちの研究もはじめから順調に進んだわけではなかった。しかし、幸いに電力各社ならびに関連メーカーの関係者の暖かいご支援に支えられ、

徐々にではあるが電気事業におけるこの新しいソフト技術の研究に端緒を拓くことができたと思う。

いまや電気事業では、さまざまな分野で多数のエキスパートシス
テムが開発され、一部はすでに現場で実用に供されるまでになっている。しかし、人工知能技術の潜在的な可能性から見れば、今日の応用は僅かにその第一段階に達したにすぎない。さらに、応用が試みられている分野の広さに較べれば、実用性が確認されているのはまだ極めて狭い範囲であり、業務の中でのその役割もまだ部分的なものに限られている。

今後、さらに多くの問題の解決に向けてエキスパートシステムを始めとするさまざまな人工知能技術が活用されるであろう。当研究所も、電気事業のニーズに適した人主知能技術の開発にさらに力を入れて取り組む決意である。今後とも関係各位のご指導とこ鞭健を心からお願いする次第である。

88関連する主な研究報告書等●1−1〜1−2●
1．「電力中央研究所における知識処理技術の適用と内外の動向」電中研

資料（1987）

2．「電力技術へのAI応用」電気協同研究第44巻第1号（1988）
3．「電気事業AI研究会報告書」電気事業AI研究会（1990）

4．「電気事業におけるエキスパートシステム開発の現状と今後の課題」情報処理研究No．17（1990）●2−1●
1．「知識処理に基づくプラントの予防保全支援システムの開発」情報処理研究No．13（1985）

2．「原子力発電所の異常事象再発防止のコンサルテーションシステムCSPARのインターフェースの開発」電中研研究報告：
Y87012（1988）
3．「原子力発電所における類似故障・トラブルの再発防止支援用エキスパートシステムの開発」電中研研究報告：P89001（1990）●2−2●
1．「新NICSの開発一自然言語による情報検索システムのプロトタイプの開発」電中研研究報告：P89302（1990）●2−3●
1．「高度能力開発システムの開発（その1）」電中研研究報告：S87001（1988）
2．「

同

上

（その2）」電中研研究報告：S88003（1989）

3．「

同

上

（その3）」電中研研究報告：S89001（1990）

4．「音声入力ならびに表示画面の改良による運転員教育システムの対話機能の強化」電中研研究報告：S89002（1990）●2−4●
1．「原子カプラント供用期間延伸のための総合評価システムの概念設計（第雪報）一システムの概念と開発方針」電中研研究報告：

T88047（1989）
2．r

同

上

（第2報）一中性子照射脆化材料データベースの開発」電中研研究報告：T89013（1989）

3．「

同

上

（第3報）一知識ベースに基づく技術的評価手法」電：中研研究報告：T90069（ユ990）●2−5●
1．「低レベル放射性廃棄物陸地処分の安全性評価」電中研研究報告：385014（1987）
2．「確率論的手法による飽和・不飽和漫透流解析」電中研研究報告：U87077（1988）
3．「確率論的手法による放射性核種地中移行解析」電中研研究報告：U87078（1988）

4．「地質・水文環境情報に関する多機能型データベースシステム

DASHの開発」電中研研究報告：U87079（1988＞●3−1●
1．「飛騨川水系翌日発電計画プログラムの開発」電中研依頼報告：183504（1983）
2．「連接水系の翌日発電計画エキスパートシステム」電中研研究報告：186005（1986）●3−2●
1．「知識工学の電力用通信網管理への適用に関する一考察」電中研研究報告：T88088（1989＞●3−3●
1．「低圧スポットネットワーク受電設備過電流保護協調支援エキスパートシステムの開発」電中研研究報告：87011（1988）●3−4●
1．「架橋ポリエチレンケーブルの水トリー劣化とその判定法」電中研総合報告：No．113（1974）

電中研レビューNo．27●89●3−5●
1．「武山地点における各種がいしの急速汚損特性」電中研研究報告：683005（1984）
2．「武山課電暴露実験場における交流用高強度がいしの自然汚損特性」電中研研究報告：685001（1985）
3．「横須賀直流課電暴露実験場におけるがいしの汚損・フラッシオーバ特性」電中研研究報告：685008（1985）

4．「汚損碍子フラッシオーバ予測エキスパートシステムの開発」電中研研究報告：W89025（1989）●4−1●
1．「ダムゲート寿命診断におけるエキスパート・システム技術の適用と考察」電：中研研究報告：585013（1986）

2。「水力鋼構造物の寿命予測手法の開発」電中研総合報告：UO4（1987＞
3．「水力鋼構造物評価診断システムの試験的利用について」電力土木No．226（1990）●4−2●
1．「貯水池堆砂防止機構に関する実験的研究」建設省土木研究所報告94号（1956）

2．「貯水池堆砂の管路水力輸送方式（砂スラリー輸送）に関する試験」電力土木No．178（1982）
3．「ダム堆砂対策調査報告書」建設省中部地方建設局天竜川総合管理事務所（1978）

4．「ダム貯水池堆砂除去に関する一実験」日本国土開発㈱技術報告No．1（1981）
5．「土木工事の積算」土木学会（1972）

6．「移動床および礫床流れの抵抗則に関する研究」電中研研究報告：382033（1982）
7．「調整池排砂路の水理設計の検討」電中研依頼報告：385528（1986）●4−3●
茎．「土木鋼構造物の腐食実態調査」電中研調査報告：U89029（1989）

2．「火力発電所港湾鋼構造物の腐食劣化度判定システムの開発」電中研研究報告：U89053（1990）●5−1●
1．「計量経済モデルシミュレーションシステムの開発」電中研研究報告lY870G2q987）
2．「大規模経済予測モデルのための分析支援システムの開発」電中研研究報告：Y87011（1988）
3．「知識型経営情報システムの開発一短期経済動向予測結果の要約システム」電中研研究報告：Y88016（1989）●5−2●
1．「電気器具購入相談システムの開発」電中研依頼報告：Y88502（1989）
2．「電気利用コンサルテーションシステムの開発」第30回プログラミングシンポジウム（1989）

3．「マルチメディア知識ベースシステム構築支援環境μ一cubeの開発」電中研依頼報告：Y89504（1990）●5−3●
1．「自動プログラミングシステムSPACEの開発」電中研研究報告：585011（1986）
2．「ソフトウェア自動設計システムの開発（1ト設計自動化方式の開発とファイル処理モデル化」電中研研究報告：Y87014（1988）

3．「ソフトウェア自動設計システムの開発（2ト詳細設計自動化システムADDSの開発」電中研研究報告：Y89001（1989）●6−1●
肇．「設備図面入力のための図面認識技術の現状調査」電中研調査報告：Y89006（1990）●6−2●
1．「知識整理支援システムCONSISTの開発」電：中研研究報告：Y86003（1987）2∫知識整理支援システムCONSISTの適用と評価一地域擁興調査事例の詳細分析への適用」電中研研究報告：Y88021（1989）
3．「地域振興の要件と発展段階一知識整理支援システムによる主要事例の詳細分析」電中研研究報告：Y88022（1988）90

電中研レビューNα27◎・平時3年9月5日1◎編集兼発行・門門法人電力中央研究所 広報部
東京都千代田区大手町レ6護〔大手町ビル7階］⑰100
歴◎3〈3201）6601（代表）◎印刷・株式会社電友社
本部／経済研究所
東京都千代田区大手獅丁1−6−1

我孫柵究所

管（◎3＞3201−6601『F葉玉呉我孫子市我孫子1646

赤城試験センター⑫100

費〈0471）82−1181⑰270−11群馬県勢多i群宮城村苗ヶ島肪67費（0272＞834721⑰371−02

編集後記狛江研究所／原子力情報センター／ヒューマンファクター研究センター
東京都狛江市岩戸北2−11先容（G3）3480−2111⑰2倣
横須賀研究所 神奈川嬢横須賀市長坂2−6−1費〈⑪468＞56−21激⑰240℃1
UHV町内試験場 栃本漿那須群塩原町関谷1033費（e287＞35−2048⑰329−28は、例えば発電：や送電といった特定の技術ではなく、極めて広範囲な分野に利用可能であることも、わかりにく電中研レビュー第27号「電気事業における人工知能のくしている大きな原因だと思います。

AIが人間の素晴らしい知能のしくみを探り、そのよう実用化をめざして」をお届けいたします。

な思考能力を備えたコンピュータシステムの実現を夢見
本号では「巻頭言」を東京大学工学部教授

関根泰次

様にお願いしました。ご多馬中にもかかわらず快くご寄稿をいただき、心からお礼を申しあげます。

て研究者は情熱を燃やしていますが、現在の技術レベル
はそれに比べて邊かに遠いのが現実です。

このようなAIの性格や現在の技術レベルを考え、当研究所では電気事業の様々な分野への応用を促進すること、当研究所が入工知能の研究に着手して以来、早くも沁

それに共通する基盤的な課題を克服することを二つの基

年になりま守。最近ではAIという言葉が撹の申に定着本的な柱として、多くの研究部門が協力しながら積極的し、身近な家電製品にまでファージやニューロなどの専に研究開発を進めています。

門用語が広く使われています。しかし、AIの研究の狙いやその中身を容易に理解して頂くのは困難です。

当研究所における研究開発に授頃よりご協力頂いてお一つには、AIが魔法の杖のように何でも可能にするよります関係機関および皆様にこの場をお借りしてお礼嘩

うなイメージを抱かせることが、理解の妨げや誤解を生しあげるとともに、本柵子が少しでもお役に立てれるこむ原因となっていることは否めません。また、別の麟でとが出来れば幸いに存じます。