INSS JOURNAL Vol . 29 2022 NT-9

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米国原子力発電所の異常事象報告書（LERLER）に関する）に関する
米国原子力発電所の異常事象報告書（
米国原子力発電所の異常事象報告書（LERLER）に関する
米国原子力発電所の異常事象報告書（LERLER）に関する
米国原子力発電所の異常事象報告書（LERLER）に関する
米国原子力発電所の異常事象報告書（LER）に関するテキストマイニングによるデータ
データ分析の試行
分析の試行
テキストマイニングによるテキストマイニングによるデータデータ分析の試行
テキストマイニングによるデータデータ分析の試行
テキストマイニングによるデータ
テキストマイニングによるデータ分析の試行
データ分析の試行
A trial analysis of license event reports (LERs) of U.S. nuclear power plants by text mining
A trial analysis of license event reports (LERs) of U.S. nuclear power plants by text mining
A trial analysis of license event reports (LERs) of U.S. nuclear power plants by text mining
新崎 雅志（Masashi Shinzaki）＊1＊1
新崎Shinzaki）＊1
新崎雅志（Masashi雅志（MasashiShinzaki）
新崎 雅志（Masashi Shinzaki）＊1

山口 浩司（Yamaguchi Hiroshi）＊1＊2
山口Hiroshi）＊1
山口浩司（Yamaguchi浩司（HiroshiYamaguchi）
山口 浩司（Yamaguchi Hiroshi）＊1

要約
海外原子力発電所で発生した事故・故障には，わが国の原子力発電所の安全性や安定運
要約
海外原子力発電所で発生した事故・故障には，わが国の原子力発電所の安全性や安定運転の向上に参考となる事象がある.
原子力安全システム研究所では，米国を中心に欧州，アジア転の向上に参考となる事象がある.
原子力安全システム研究所では，米国を中心に欧州，アジア
要約
海外原子力発電所で発生した事故・故障には，わが国の原子力発電所の安全性や安定運を含む海外の事故・故障情報を入手して分析評価し，類似の不具合事象が国内の加圧水型軽水炉を含む海外の事故・故障情報を入手して分析評価し，類似の不具合事象が国内の加圧水型軽水炉転の向上に参考となる事象がある. 原子力安全システム研究所では，米国を中心に欧州，アジア（PWR）発電所で発生することを防止するための改善提言を行ってきた．
（PWR）発電所で発生することを防止するための改善提言を行ってきた．
を含む海外の事故・故障情報を入手して分析評価し，類似の不具合事象が国内の加圧水型軽水炉
本稿では，米国原子力発電所の異常事象報告（LER：License Event Report）を用い，不具合事象
本稿では，米国原子力発電所の異常事象報告（LER：LicenseEvent Report）を用い，不具合事象（PWR）発電所で発生することを防止するための改善提言を行ってきた．
関連の用語などに注目して，テキストマイニングによるデータ分析を試行し，その結果をまとめ関連の用語などに注目して，テキストマイニングによるデータ分析を試行し，その結果をまとめ本稿では，米国原子力発電所の異常事象報告（LER：License Event Report）を用い，不具合事象た．
た．
関連の用語などに注目して，テキストマイニングによるデータ分析を試行し，その結果をまとめキーワード
米国原子力発電所，異常事象報告，テキストマイニング
た．
キーワード
キーワード

米国原子力発電所，異常事象報告，テキストマイニング
米国原子力発電所，異常事象報告，テキストマイニング

Abstract Accidents and failures that have occurred at overseas nuclear power plants can serve as a
Abstract
Accidents
andthefailuresthat stable
have occurred
nuclearpower
plants The
can Instituteserve as ofa
reference for
improvingsafety andoperation atof overseas
nuclear power
plantsin Japan.
referencefor
improving
thefailuressafety andoperationof overseas
nuclearpower
plantsin Japan.
Instituteofa
Nuclear
System,andInc.
(INSS)
has stableobtainedand analyzed
information
onpower
accidents
andThefailures
AbstractSafety
Accidents
thathave occurredatnuclearplantscanserveinasthe
Nuclear
SafetySystem,Inc.
(INSS)
hasobtainedand analyzed
information
on madeaccidents
andThefailuresin theUnited
andotherincluding
Europeandnuclear
Asia,
and hasrecommendations
forreferenceStates
for improving
thecountries,safety andstable
operation
ofpowerplantsin Japan.
InstituteofUnited
andothercountries,including
Europeand Asia,and hason maderecommendationsfor
improvementsprevent
similarfailureevents fromat pressurized
water
reactor
Nuclear States
Safety toSystem,Inc.
(INSS)
hasobtainedand occurring
analyzed
information
accidentsand (PWR)
failures powerin theimprovements
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reactor (PWR) power
plantsJapan.toUnitedinStates
andprevent
other similarcountries,including
Europeand Asia,and has madeforplantsJapan.
In
this inpaper,
wea trial
analysisby events
text mining
license event
reports (LERs)
U.S. nuclear
improvements
to madeprevent
similarfailurefrom ofoccurring
at pressurizedwater ofreactor(PWR) power
In this inpaper,
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madea trialby texttomining
license(LERs)andof we
U.S.summarized
nuclear power
plantswhich
focusedonanalysis
terms related
failure ofevents
andeventotherreports
information,
theJapan.
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failure ofevents
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information,
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herein.
In this inpaper,
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plants inwhich we focused on terms related to failure events and other information, and we summarized theresults herein.U.S. nuclear power plants, license event reports, text mining
Keywords
Keywords
Keywords

U.S. nuclear power plants, license event reports, text mining
U.S. nuclear power plants, license event reports, text mining

1. は1.
はじめにじめに1. はじめに
1. はじめに
原子力安全システム研究所では，米国を中心に欧州，原子力安全システム研究所では，米国を中心に欧州，アジアを含む海外の事故・故障情報を入手して分析評
原子力安全システム研究所では，米国を中心に欧州，アジアを含む海外の事故・故障情報を入手して分析評
価し，類似の不具合事象が国内の PWR 発電所で発生すアジアを含む海外の事故・故障情報を入手して分析評価し，類似の不具合事象が国内の PWR 発電所で発生することを防止するための改善提言を行っている．
価し，類似の不具合事象が国内の PWR 発電所で発生することを防止するための改善提言を行っている．
これら個別の事故・故障情報の分析に加えて，テキることを防止するための改善提言を行っている．
これら個別の事故・故障情報の分析に加えて，テキストマイニングによるデータ分析すなわち計量テキ
これら個別の事故・故障情報の分析に加えて，テキストマイニングによるデータ分析すなわち計量テキスト分析を活用することにより，更に有効な教訓・提ストマイニングによるデータ分析すなわち計量テキスト分析を活用することにより，更に有効な教訓・提言等を引き出せる可能性がある．
スト分析を活用することにより，更に有効な教訓・提言等を引き出せる可能性がある．
本稿では，海外の事故・故障情報の分析データを基言等を引き出せる可能性がある．
本稿では，海外の事故・故障情報の分析データを基に，不具合事象関連の用語などに注目して，テキスト
本稿では，海外の事故・故障情報の分析データを基に，不具合事象関連の用語などに注目して，テキストマイニングによるデータ分析を試行し，その結果をまに，不具合事象関連の用語などに注目して，テキストマイニングによるデータ分析を試行し，その結果をまとめた．
マイニングによるデータ分析を試行し，その結果をまとめた．
本分析に用いる情報ソースは，①公開情報であることめた．
本分析に用いる情報ソースは，①公開情報であること，②国内の商用原子力発電所と型式（PWR
および本分析に用いる情報ソースは，①公開情報であること，②国内の商用原子力発電所と型式（PWRおよびBWR）が同じであること，③記載内容が充実していると，②国内の商用原子力発電所と型式（PWRおよびBWR）が同じであること，③記載内容が充実していることから，米国原子力発電所の異常事象報告（LER）
BWR）が同じであること，③記載内容が充実していることから，米国原子力発電所の異常事象報告（LER）
ことから，米国原子力発電所の異常事象報告（LER）＊１（株）原子力安全システム研究所
技術システム研究所＊ 1 元（株）

原子力安全システム研究所
技術システム研究所＊１（株）原子力安全システム研究所 技術システム研究所＊ 2 （株）
原子力安全システム研究所 技術システム研究所＊１（株）原子力安全システム研究所 技術システム研究所を採用した．なお，LER は，米国連邦規則 10CFR50.73を採用した．なお，LER は，米国連邦規則 10CFR50.73“Licenseevent report system”に定める報告基準を採用した．なお，LER
10CFR50.73“License event reportは，米国連邦規則system”に定める報告基準に基づき事業者から米国原子規制委員会（NRC）に提“Licenseevent report system”に定める報告基準に基づき事業者から米国原子規制委員会（NRC）に提出される異常事象報告である．に基づき事業者から米国原子規制委員会（NRC）に提出される異常事象報告である．
また，テキストマイニングによるデータ分析用のソ出される異常事象報告である．
また，テキストマイニングによるデータ分析用のソフトウェアには，KHCoder（樋口，2019）を用いた．
また，テキストマイニングによるデータ分析用のソフトウェアには，KHCoder（樋口，2019）を用いた．
フトウェアには，KH Coder（樋口，2019）を用いた．

2.
子力関連の専門用語の辞書作成
2. 原原子力関連の専門の専門用語
原子力関連の専門用語の辞書
用語の辞書作成の辞書作成

2. 原子力関連の専門
原子力関連の専門用語の専門用語の辞書
用語の辞書作成の辞書作成
2. 原子力関連の専門
原子力関連の専門用語の専門用語の辞書
用語の辞書作成の辞書作成
KH Coder では，テキスト型データの中から一般的KH Coder では，テキスト型データの中から一般的な単語は自動的に取り出せるが，原子力関連の専門用KH Coder では，テキスト型データの中から一般的な単語は自動的に取り出せるが，原子力関連の専門用語は自動的に取り出せない．そのため，まず始めに，な単語は自動的に取り出せるが，原子力関連の専門用語は自動的に取り出せない．そのため，まず始めに，機器名や不具合事象名などの辞書を作成した．
辞書の語は自動的に取り出せない．そのため，まず始めに，機器名や不具合事象名などの辞書を作成した．辞書の作成に当たって，KH
Coder を用いて 2010 年から2018
機器名や不具合事象名などの辞書を作成した．
辞書の作成に当たって，KH Coder を用いて 2010 年から2018
年のLER 分析データ（2,779件）より自動的に取り出作成に当たって，KH
Coderを用いて2010年から2018
年の LER 分析データ（2,779 件）より自動的に取り出した単語約24,000語から，出現回数が少ない単語を年のLER 分析データ（2,779件）より自動的に取り出した単語約24,000 語から，出現回数が少ない単語を除き，「原子+炉→原子炉」，「運転+不能→運転不能」
した単語約24,000 語から，出現回数が少ない単語を除き，「原子+炉→原子炉」，「運転+不能→運転不能」などを複合語として指定して，2,400語を抽出・整理除き，「原子+炉→原子炉」，「運転+不能→運転不能」などを複合語として指定して，2,400語を抽出・整理などを複合語として指定して，2,400 語を抽出・整理

現（公財）原子力環境整備促進・資金管理センター

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INSS JOURNAL Vol . 29 2022 NT-9

した．
なお，原子力関連の専門用語の抽出・整理にはか

表1 不具合事象関連の抽出語なりの作業量を要した．

3.. どのような不具合事象が多いか
3
どのような不具合事象が多いか
2010年から2018年のLER分析データのうち事象概要，原因および対策を対象に，テキストマイニングによるデータ分析を行い，不具合事象関連の用語を抽出した．表1に，不具合事象関連の抽出語を降順に示す．
「トリップ」，「漏えい」，「故障」，「運転不能」，「喪失」，「逸脱」，「損傷」等の出現回数が多かった．
なお，「漏えい」の出現回数は，「漏洩」，「漏れ」または「リーク」の各出現回数も含め合算している．

4
どのような不具合事象が増えた
たか4.. どどのような不具合事象が増えのような不具合事象が増えたか
前項で抽出した不具合事象関連の用語を，年別（2010年，2011年 … 2018年）に再抽出した．表2に，年別の不具合事象関連の抽出語を降順に示す．
表2 年別の不具合事象関連の抽出語

INSS JOURNAL Vol . 29 2022 NT-9185

全期間[2010～2018 年]と同様に，各年とも出現回数「漏れ」，「リーク」のいずれかが含まれている不具合事の上位をほぼ「トリップ」，「漏えい」，「故障」，「運転不象を集計できるようにコーディングルール・ファイルを能」，「喪失」，「逸脱」，「損傷」で占めている．2010 年作成した．このような用語のばらつきは，発電所で慣例から 2018 年の 9 年間の各年において，出現回数の上位的に使用されていたり，分析担当者による翻訳の仕方のについては，出現回数は年毎に異なるが，出現順位に大違い等によるもので，分析に当って，ここまで細かく用きな変化はなく，特定の不具合事象関連の抽出語に増加

語の翻訳の仕方をルール化していないことから，テキス傾向や減少傾向は見られなかった．

トマイニングによるデータ分析では，このような手間をかける必要が生じる．

5
共起ネットワークの作成
5.. 共起ネットワークの作成

このコーディングルール・ファイルを読み込んで検索した結果，
「漏えい」
，「漏洩」
，「漏れ」または「リーク」

更に，KH Coder を用いて，出現回数上位の「漏えい」を含む不具合事象において，図中に赤太一点鎖線で囲っと関連する抽出語が共通に出現する関係（共起関係）をたように「点検で〇〇配管溶接部からの漏れを確認」，円と線で示す共起ネットワークを作成した．結果を図 1「シール部からのリーク発生」，「漏えい試験実施時の△に示す．

△弁からの漏えい」などの出現回数が高いことが分かっ

共起ネットワークの作成に先立ち，「漏えい」，「漏洩」，た．

図 1 「漏えい」と関連する抽出語との関係を示す共起ネットワーク

INSS JOURNAL Vol . 29 2022 NT-9

186

6.. 機6
機械学習による原因分類
械学習による原因分類

また，出現回数上位の「漏えい」について共起ネッ
トワークを作成したところ，「点検で〇〇配管溶接部次に，KH Coder を用いた機械学習によって，不具からの漏れを確認」，「シール部からのリーク発生」，合事象の原因分類を検討させることで，分析者の行う「漏えい試験実施時の△△弁からの漏えい」などの出分析評価の作業量の低減につながる方策が得られる現回数が高いことが分かった．のではないかと考えた．
2010 年から 2018 年の LER 分析データ（事象の件名，更に，機械学習によって原因に対する原因分類を行い，原因分類の一致率を測定したところ，管理不良お概要，原因および対策に，原因分類，国内 PWR プラン

よび外部事象の原因分類の一致率は 100%となったが，トへの対策の要否などの分析評価を加えたもの）のう

保守不良，設計不良，施工不良，製造不良，運転不良

ち原因と原因分類を対象に，KH Coder を用いて原因および不明の原因分類の一致率は 40～60％程度とな分類のルールを学習させ，学習対象外の原因に対してった．

原因分類を行い，原因分類の一致率を測定した．測定結果を表 3 に示す．

現状では，保守不良，設計不良，施工不良，製造不良，運転不良および不明の原因分類の一致率はそれほど高いとは言えない．

表 3 原因分類の一致率の測定結果

テキストマイニングによるデータ分析を活用することにより，有効な教訓・提言等を引き出したり，分析者の行う分析評価の作業量の低減につながる方策
を得るには，漏えい，漏れ等の翻訳のゆらぎを排除するために原文（英単語）を使ってデータ分析するなど，更なる検討が必要と思われる．
また，分析に入る前の原子力関連の専門用語の辞書の作成にかなりの作業量を要しており，分析内容に応じた辞書を作成するなど，専門用語の辞書の作成に当たって作業量がかからないようにするなどの工夫が必要である．なお，作成された辞書は今後の事象分析

管理不良および外部事象の原因分類の一致率は100%となったが，保守不良，設計不良，施工不良，製造不良，運転不良および不明の原因分類の一致率は40～60％程度となった．に大きく役立つと考えられる．

引用文献
引用文献
引 用文献永山 統啓（2020）．米国原子力発電所の異常事象報

7.. まとめ
7
まとめ
海外の事故・故障情報の分析データを基に，不具合事象関連の用語などに注目して，2010 年から 2018 年の LER 分析データを対象に，KH Coder を用いたテキストマイニングによるデータ分析を試行した．
その結果，全期間[2010～2018 年]と同様に，各年とも出現回数の上位をほぼ「トリップ」，「漏えい」，「故障」，「運転不能」，「喪失」，「逸脱」，「損傷」で占めていた．また，出現回数の上位については，出現回数は年毎に異なるが，出現順位に大きな変化はなく，特定の不具合事象関連の抽出語に増加傾向や減少傾向は見られなかった．

告書（LER）に関する傾向分析 INSS JOURNAL,
Vol. 27, 211.
樋口耕一（2019）．KH Coder 3 リファレンス・マ
ニュアル 2019 年 9 月 17 日版．