34

変電所における不具合発見事例からみた巡視点検技能
Skills of Patrolling Inspection in Reports on Trouble Detection Cases in Substations
松井

裕子（Yuko Matsui)＊ 1

小村広司（Hiroshi Omura)＊ 2

要約 変電設備の巡視点検において，五感や判断などの人間の特性が不具合発見にどのように寄与するかを明らかにするために，質問紙調査によって巡視員の不具合発見事例を収集した．記述内容を分析した結果，巡視員は過去の不具合事例や機器特性，季節特性といった知識と自分自身の不具合発見経験に基づき巡視ポイントを設定し，視覚を中心に聴覚・嗅覚を含む感覚情報によって不具合を発見しているようであった．同時に，感覚情報に加え，数値の整合性やデータの推移から論理的に判断したり，機器の正常な状態に関する知識と照合することによって意図しない箇所の不具合も検出していることが示された．不具合発見頻度の高い巡視員は，数値データよりも感覚情報を重視する傾向にあり，特に聴覚情報の利用が特徴的であった．また，点検の根拠を重視し，巡視に対する積極的な態度を有しているように見受けられた．
キーワード

巡視点検

不具合検出

巡視技能

Abstract
To clarify how human capacities of patrolling inspectors like the five senses
contribute to detection of trouble at substations, trouble detection episodes were collected by aquestionnaire method. Described contents shows that the inspectors 1）decide the patrol spots
based on their knowledge, e.g., the past trouble cases, characteristics of machines, and seasonal
characteristics, and the inspectorsʼ experiences of trouble detection, 2）detect troubles by using
mainly visual information, 3）judge normality of the equipment logically from consistency andtransition of measured values, and 4）detect troubles at unexpected spots with knowledge aboutnormalcy of the machines. The inspectors who often detect troubles value the sensory information,
especially auditory information, more than measured values. They seem to think that verification of
inspections is important and have positive attitudes towards patrol inspection.
Keywords

1.

patrolling inspection, trouble detection, patrolling inspection skills

はじめにに対して日常的なチェックポイントを定期的に点検するものである．実施にあたっては，主に人間の五2007 年問題として指摘される熟練作業者の減少と感により運転状態や温度などを確認・記録し，異常それに伴う技能の喪失は，変電設備の巡視点検におの有無の監視と予知を行うことが求められている

いても憂慮すべき問題である．一方で，点検業務の（東北電気管理技術者協会広報委員会，2007）．また効率化という側面から，測定値による管理体制の整

柳澤（2007）は水力発電所での巡視点検について

備（堤，2003）や設備診断技術の開発（西尾，1999）「データと経験に基づく勘をミックスしての設備診も試みられている．

断」と述べている．巡視点検では，主に感覚情報と

このような流れの中では，現在の巡視点検において，特に五感や判断などの人間の特性がどのように不具合発見に貢献しているかを把握しておく必要がての異常と正常の判断が求められると言えよう．
ところで，技能とは一般に「物事を行う腕前．技量」（三省堂，2006）とされる．伝統工芸などのものある．
変電設備における巡視点検とは，運転状態の設備＊1＊2

数値データに基づく異常の検出に加え，経験を加え(株)原子力安全システム研究所
関西電力(株)社会システム研究所

づくりにおいて取り上げられることが多く運動や知35

覚レベルの問題が想起されやすいが，海野（1999）

2.2

質問項目

は，より高次の精神機能であるプランニングにおいても熟練技能者は優れているとしている．また，森

質問紙の構成は以下の通り．いずれも，巡視点検（2005）もものづくりと異なる保全技能の特徴の一つ

において不具合発見に利用する情報や工夫，注意点

として「相当数の分野を包含」し「統合的に処理すなどに関する記述を収集するための質問項目としてる」「複合技能」であることを挙げている．このよう用意された．「不具合」とは巡視記録に残されたものに，巡視点検には求められた要素以上の技能が含まとした．

れている可能性がある．本研究においても，五感に①

巡視中の不具合発見経験の有無および発見頻

とどまらずより高次の不具合の判断や知識の利用も度：巡視中の不具合発見経験を想起させるために含めた一連の巡視点検において不具合を発見する過不具合発見経験の有無と発見頻度を尋ねた．
②

程を対象とする．

回答者自身の不具合発見事例：対象機器を変圧変電所における巡視技能についての公開されてい器に限定し，回答者自身が発見した不具合についる大規模な取り組みの代表は東京電力によるものて尋ねた．ここでは，不具合発見の経緯やきっか（塚尾，2006）であろう．本研究では塚尾（2006）をけとなった情報についての記述を収集するために，参考に，過去の不具合発見経験に関する質問を通じ発見時の状況や，不具合箇所への注意の有無，不て，不具合発見に要する技能や巡視点検における工具合発見に必要な工夫などについて具体的な記述

夫について抽出することを試みる．

を求めた．
③

2.

方法

巡視点検への取り組み方：日ごろの巡視における工夫や，先輩から学んだこと，巡視点検において見逃しやすいところ，重要と考える事柄につい

2.1

調査方法

ての具体的な記述を求めた．
④

500kV 変電所 7 箇所の巡視員 79 名に対し，2008

回答者の属性：巡視業務の経験年数，変電設備に関する経歴，年齢を尋ねた．

年 1 月 28 日〜2 月 8 日に留置法にて調査を実施した．
回答者は 20 歳代から 50 歳代の男性（図 1）で，

2.3

結果および考察(１)

不具合発見経験の有無

73 名が有人の変電所・開閉所，68 名が被制御所での巡視経験を有していた（経験年数はそれぞれ 0.5-22
年，1-20 年）．また，多くが当直責任者（69 名），当79 名全員の回答が得られ，うち 73 名が不具合発

直員（76 名），保守（69 名），補修（72 名）の業務

見経験があると回答した．不具合発見の頻度を「ほ経 験を有してい た（経 験 年 数 は そ れぞ れ，0.5-20

ぼ毎回」「数回に 1 件」「十数回に 1 件」「約 20-30 回

年，0.5-17 年，1-17 年，0.5-17 年）．工事設計およに 1 件」「それ以下」の選択肢によって尋ねたとこび運営他の業務経験者はそれぞれ 15 名（1-5 年），

ろ，十数回に 1 件が 34 名で最も多く，次に 27 名の10 名（1-21 年）であった．

約 20-30 回に 1 件が多かった．ほぼ毎回を選択した
回答者はいなかった（図 2）．

不明, 450代, 820代, 8

30代,
17
40代,
42
図1

それ以 無回答,
1下, 2

約2030回に１件, 27（数字は度数）

回答者の年代構成

数回に
１件, 9

十数回
に１件,
34
（数字は度数）

図2

不具合発見頻度36(２)

回答者自身の不具合発見事例

上述の不具合発見経験があると回答した 73 名のうち，65 名から計 103 件の変圧器における不具合発見

また感覚情報とは別に，データのトレンド管理やカウンター数値の計算といった数値の傾向から論理的に不具合と判断した事例が報告された．

事例が報告された．記述された事例は，不明の 15 件

数値の傾向からの判断には，a. 「指示が標準カー

を除き，1983 年から調査時期直前の 2008 年 2 月のブより低め」「データを管理グラフ上にプロット」の間に発生したものであった．

ように，実測値を標準温度での値に換算して評価す

これらの事例の記述から，①不具合発見に利用さるための油面曲線を利用したもの，b. 「指示が常にれた情報，②不具合発見箇所に対する事前の注意，一定」「変化がなかった」のような本来あるはずの数③当該不具合の発見に必要な事柄に関係する内容を

値変動がなかったことによるもの，c. 「動いていな

抽出し，巡視点検における不具合発見に寄与する要い」「動作回数が少ない」などカウンターの数値の不因を整理する．

整合によるものが含まれた．このうち，b. 数値変動①

による判断では，計器の値を外気温や気候の変動と不具合発見に利用された情報
不具合発見時の状況についての記述から，不具合併せて判断したとの記述が複数認められた．また，発見の手がかりとなった情報を抜き出して分類した．

カウンターの数値の不整合については，他相の同一

その結果，感覚情報では視覚情報が最も多く，次い装置との比較によって不具合が明らかになった事例

で聴覚，嗅覚が多く挙げられた（図 3）．

が報告された．

視覚情報として挙げられたのは，a. 「にじみ」その他，「動作試験で動作しなかった」「手動で運「油 滴」「漏 油 痕」な ど の 油 の 存 在 を 示 す も の，b.

転したところ圧力上昇した」のように，操作後の反「指示」「ランプ」「油面位置」など計器の表示，c.

応がきっかけとなって不具合が発見された事例が報「ひび割れ」「損傷」のような破損状況を示すもの，

告された．

d. 「結露」「錆」のように水分の浸入を示すもの，②

e. その他，「見た感じ」「埃」などであった．

不具合発見箇所に対する事前の注意

巡視開始時から発見した不具合箇所に注意してい視覚情報が利用された事例では，指で触って付いたとする事例は 30 件，していなかったのは 69 件，

た油を確認したり，懐中電灯を使用したり，他相と不明が 4 件であり，事前に注意していなかった箇所

状態を比較するなどが併記されたものもあり，視覚で発見した事例のほうが多かった．

情報を有効に利用する工夫もなされていたと言える．

自由記述によって得られたあらかじめ注意してい聴覚情報は，a. 「異音」「いつもより音が大きい」

た理由を内容の類似性で分類したところ，最も多「AC 相より B 相のほうが大きい」というような相対かったのは過去の不具合事例で，次いで自分自身の的な音の違いと，b. 「周期的」「キュッキュッとこ

過去の不具合発見経験，季節や機器特性上の注意点

すれる様な音」「ドン！ドン！」「ビビリ音」のようが多かった．また，自分自身の独自の巡視ポイント，に具体的な音の表現とが認められた．嗅覚情報では，直前の巡視からの継続監視や要注意項目が複数の回「油のにおい」「絶縁油臭」のように油独特のにおい

答者から挙げられた（図 4）．

が発見に寄与していたようであった．
不具合判断のポイント,
1
基本事項, 1
継続監視, 2
独自の巡視
ポイント, 3

操作結果, 3 不明, 3
数値傾
向, 24
視覚・嗅
覚, 1
嗅覚, 5

過去の不具
合, 12

視覚, 57

機器特性, 5

聴覚, 10（数字は度数）（数字は度数）
図3

不具合発見に利用された情報

図4

過去の経験, 6

不具合発見箇所に事前に注意していた理由

37

同様に，注意していなかったにもかかわらず発見

由は，巡視時の巡視ポイント設定の背景を示唆するできた理由を分類した結果，最も多く挙げられたのと考えられる．すなわち，巡視員は主に過去の不具

は，不具合を示す刺激自体がわかりやすかったこと

合事例や季節や機器特性のような知識と自分自身ので，「異音」「見れば分かる」などと記述された（図不具合発見経験に基づいて巡視ポイントを設定して5）．

いるようであった．

あらかじめ注意していた場合と異なる理由として，

一方，注意を向けていない箇所での不具合発見は，点検項目であったこと，他相や他計器との数値の整点検実施時に得られる情報そのものに加え，数値の合性，データ推移からの判断が比較的多く挙げられ整合性やデータ管理のように情報から正常か不具合た．扉を積極的に開けるなど広範囲を点検したり，かを判定することによって成立しているようであっ普段と違うところを探す，指で触るなどの工夫も複た．また，積極的に幅広く点検したり普段と違うと数の回答者に認められた．また，あらかじめ注意しころを探すというような不具合発見に対する積極的ていた場合と同じく，機器特性上の注意点や過去のな態度を示唆する項目が挙げられていることも特徴

不具合事例も理由とされた．

であると言える．

不具合発見箇所にあらかじめ注意を向けていた理③

報告された事例のうち 73 件について，当該の不具独自の巡視 他と比較, 1
ポイント, 1
天候, 1
無回答, 3
工夫・道具,
2
普段と違う,
わかりやす
2
い, 23
幅広く, 3

合を発見するために必要な事柄について回答が得られた．自由記述の内容の類似性により，以下の項目に分類された（図 6）．すなわち，a. 機器の構造や仕組み，過去の障害履歴などの「機器特性に関する知識」，b. 日頃から蓄積されている機器の正常な運データ, 5

転状態に関する「正常状態の把握」，c. 当日の運転

過去の不具
合, 5

状況や巡視内容に関する「当日の状況の把握」，d.
巡視点検で重点的に見る「巡視ポイントの設定」，e.

数値の整合性, 7

機器特性, 8

不具合の兆候を検出し見逃さないための視覚や聴覚（数字は度数）などの「五感・感性」，f. 懐中電灯や双眼鏡などの点検項目, 8「道具の使用」，g. 見る角度を変えたり，点検対象の

事前に注意していなかった箇所での不具合発見理由

機器の周辺も点検するというような「多様な視点」，
h. 過去データや他の設備との整合性などを踏まえて

20

人数（人）

図5

当該不具合の発見に必要な事柄

15
10
5
0
正
常
状
態
の
把
握

機
器
特
性
に
関
す
る
知
識

当
日
の
状
況
の
把
握

巡
視
ポ
イ
ン
ト
の
設
定

図6

道
具
の
使
用

五
感
・
感
性

多
様
な
視
点

他
情
報
と
の
照
合

当該不具合の発見に必要な事柄

ト
レ
ン
ド
管
理

巡
視
に
対
す
る
態
度

経
験

そ
の
他

38

機器の状態を判断する「他情報との照合」，i. デー

いた理由からは，巡視員は主に過去の不具合事例やタの変動状況を判断する「トレンド管理」，j. 不具

季節や機器特性のような知識に基づいて巡視ポイン

合を探すつもりで点検したり，設備への興味を持つトを設定していることがうかがえた．一方，注意をなどの「巡視に対する態度」，k. 日頃の巡視経験や向けていない箇所での不具合発見は，点検実施時に体験を含めた「経験」の 11 項目であった．

五感を通じて得られる情報のみならず，他の機器と(３)の関係性や長期にわたるデータの変動などによる正不具合発見に寄与する要因

以上の分析に基づき，巡視点検において不具合発見に寄与する要因について整理する．

常と不具合との判断も重要な要素となっているようであった．また，点検範囲の拡大や巡視ポイントの

まず，不具合発見に利用された情報から，不具合

多様性のような不具合発見に対する積極的な態度も発見への直接的な貢献は主に感覚情報（五感）と数予期しない箇所での不具合発見に貢献していると言値データによるものと考えられる．感覚情報では視えるだろう．

覚情報の利用が圧倒的に多く，懐中電灯などの道具

以上の項目と不具合発見に必要な事柄の分析結果

は感覚情報の利用を補助する役割を担っているようから得られた項目を，巡視点検の流れにしたがってであった．また，聴覚情報には相対的な音の違いと

図 7 に示した．巡視員はマニュアルや巡視記録，日特定の具体的な音の 2 タイプあることが見出された．

頃の観察などを通じて機器特性，正常状態，当日のこれらの違いは，不具合探索の方略に影響を与える

状況についての知識を有している．知識は巡視経験可能性を示唆していると考えられる．すなわち，相を通じても獲得される．巡視点検にあたってはまず，対的な音の違いを検出するには特定の異常音につい機器特性に関する知識，当日の状況に基づいて巡視ての知識は必ずしも必要ではなく，日常の状態や比ポイントが設定される．次に，五感や道具を活用し，較すべき対象の存在を把握しておく必要がある．ま

多様な視点から点検が実施される．前述のように，た，他の特定の音に注意を集中している状態では検五感の活用に際しては，視覚情報のほかに聴覚や嗅出しにくいと思われる．一方，特定音の場合は，そ覚も利用される．そして，巡視点検で得られた情報の音についての明瞭な表象や発生しやすい箇所など

やデータについて，前回のデータや他相との比較，についての知識を持ち，そこに注意を集中したほう

他の指標や機器との整合性など他の情報との比較をが有利であろう．数値データを利用する場合には，行いながら正常か不具合かの判断がなされる．この

油面曲線や点検時の適正な状態の把握など，判断の判断においては，日頃から蓄積されている機器の正基準となる情報が必要となるようであった．

常状態についての知識も必要となる．数値データに

また，不具合発見箇所にあらかじめ注意を向けて関しては，トレンド管理による長期的な判断もなさ

巡視点検に対する態度

知識（内的資源）
機器特性（構造・当日の状況
不具合履歴）

五感・感性
巡視ポイント
の設定

正常状態

多様な
視点

巡視点検
の実施

経験

正常／不具合の判断

道具の
活用

他情報と
の比較

トレンド
管理

外的資源

図7

巡視点検における不具合発見にかかわる要因

自由記述から抽出された項目
筆者により補足された項目

39

れる．これら，他の情報やトレンド管理された数値

特徴的であった．一方で，数値データを利用した事

データ，道具は，知識のような内的な資源に対して例は他の 2 群より少なく，巡視点検の実施時に視覚

外的な資源と呼べるであろう．そして，巡視に対すとともに聴覚を有効に使って不具合につながる情報る態度が知識の習得や点検時の意欲など全体に影響を検出しているものと考えられる．

すると考えた．

(２)

不具合発見箇所に対する事前の注意の有無

発見頻度の群ごとに，報告した不具合にあらかじ

2.4

不具合発見経験による比較

め注意していた件数を算出したところ，両群ともに注意していなかった事例のほうが多かった（図 9）．

以上の項目における不具合発見頻度の高い巡視員の特徴を明らかにするために，過去の不具合発見頻各群の注意していた件数の比率に差は認められなかった．

度による差異を検討した．前述の発見頻度によりあらかじめ注意していた理由は，過去の不具合情「数回に 1 回」「十数回に 1 回」の回答者をそれぞれ

報や不具合発見経験，機器特性上の注意点であるこ

高頻度群，中頻度群，「約 20-30 回に一回」と「それとが 3 群共通の主な理由として挙げられた（図 10）．

以下」の回答者を低頻度群とし，事例で挙げられた

また，高・低頻度群では巡視員独自の巡視ポイント

不具合発見に関わる項目について比較した．各群のとして設定していたことが，中・低頻度群では継続

人数はそれぞれ，9,34,29 名で，平均報告事例数は監視項目であることが理由として挙げられた．

1.7,1.1,1.1 件であった．
(１)

一方，注意していなかったにもかかわらず発見で不具合発見に利用された情報の比較きた理由は，いずれの群も不具合を示す刺激のわか報告された不具合発見に用いられた情報を，発見

りやすさが最も多かった（図 11）．次いで，高頻度

頻度による群ごとに集計した．図 8 を見ると，高頻群では機器特性に関する知識，中頻度群では点検項

度群は，他の 2 群に比べて感覚情報に基づく発見事
例の比率が高く，数値データによる発見事例の比率が低いように見える．
注意していた

比率の差の検定（AIC 基準）の結果，高頻度群は数値データによる発見事例の比率が低いことが示された．感覚情報全体の比率においては発見頻度による差が認められなかったが，聴覚情報の比率が高頻度群で高いことが示された．
また，嗅覚情報と操作結果による発見事例は高頻度群では得られなかった．

不
具
合
発
見
頻
度

視覚
視覚・嗅覚
不明

聴覚
数値

嗅覚
操作結果

不 高頻度群具合
発 中頻度群見頻度 低頻度群

中頻度群
低頻度群
0%

図9

20%

40%

60%

80% 100%

不具合発見頻度と発見箇所への事前の注意

過去の不具合
機器特性
継続監視

過去の経験
独自の巡視ポイント
その他

不 高頻度群具合
発 中頻度群見頻度 低頻度群0%
図8

無回答・その他

高頻度群

発見頻度に関わらず，感覚情報を用いた事例の比率が高かったが，高頻度群は聴覚情報による事例が注意していなかった

0%

20% 40% 60% 80% 100%

不具合発見頻度と利用された情報

図 10

20%

40%

60%

80% 100%

不具合発見頻度と事前注意の理由40

わかりやすい数値の整合性
幅広く

機器特性
過去の不具合その他

不 高頻度群具合
発 中頻度群見頻度 低頻度群
0%

図 11

20%

40%

60%

正常状態の把握
当日の状況の把握
道具の使用
多様な視点
トレンド管理
経験

点検項目
データ
不明

80% 100%

機器特性に関する知識
巡視ポイントの設定
五感・感性
他情報との照合
巡視に対する態度
その他

不 高頻度群具合
発 中頻度群見頻度 低頻度群0%

不具合発見頻度と注意していなかった箇所での
発見理由

図 12

20%

40%

60%

80% 100%

不具合発見頻度と発見に必要な事柄目であったこと，低頻度群では数値の整合性が多くに対する態度の比率が低く，経験を挙げた回答者が挙げられた．比率の差の検定の結果，点検項目だっいなかった．一方で巡視ポイントの設定を挙げたのたからとの回答が中頻度群で多く回答されているこは中頻度群のみであった．

とが示された．その他の項目では，群間の差は認められなかった．
あらかじめ注意していた場合の継続監視項目であ比較的発見頻度の高い 2 群は，低頻度群よりも機器特性に関する知識を重視しているようであった．
機器特性に関する知識は，低頻度群が多く挙げた不ること，注意していなかった場合の点検項目である具合を判断する過程における他情報との照合においことが，いずれも中・低頻度群のみで理由とされ，ても必要とされ，巡視点検の基本となる要素である

高頻度群では認められなかったことは興味深い．継と言えよう．同様の傾向は，巡視ポイントの設定が続監視項目も点検項目も，当該巡視において点検す

高頻度群において必要な事柄として挙げられなかっることが求められる項目であり，そのような項目をたことにもあらわれていると思われる．前述の通り，

高頻度群がまったく考慮していないとは考えにくい．

機器特性に関する知識は巡視ポイントの設定におい考えられる解釈として，高頻度群ではそれらの項目ても必要であるからである．

以外での不具合発見経験が豊富であった可能性や，また，中頻度群との比較において高頻度群は巡視

単に点検すべき項目であることを点検の理由とせずに対する態度や経験を重視する傾向にあった．これに「なぜ点検項目とされているか」を重視する傾向

らの項目は巡視の実施過程のみならず，知識の獲得が回答に反映された可能性も考えられる．特に後者においても影響すると考えられる．電車車両メンテについては，高頻度群が機器特性の知識を発見理由

ナンスの熟練技能者は，技術，技能を高めるためにとして比較的多く挙げたことも関係しているかもし知識の獲得，体験に対する積極的な取り組みが重要れない．

であるとしている（田中，2006）．

(３)

不具合発見に必要な事柄

このように，高頻度群は多くの要因の中でも五感同様に，報告された不具合の発見に必要な事柄にに加え，巡視に対する積極的な態度を保ちながら，ついても，発見頻度によって比較した（図 12）．高本質的に重要な機器特性に関する知識をもって巡視

頻度群では五感・感性が最も多く挙げられ，次いで，を行うことが必要であると考えているように思われ機器特性に関する知識，巡視に対する態度，正常状

る．

態の把握となった．中頻度群では，機器特性に関する知識が最多となり，次いで，道具の使用，五感・

3.

まとめ

感性，トレンド管理，正常状態の把握が多く挙げられた．低頻度群では，道具の使用，他情報との照合，巡視員自身の不具合発見経験についての記述から，正常状態の把握，五感・感性の順に多く挙げられた．

巡視点検における不具合発見に必要な要因について比率の差の検定の結果，低頻度群において，機器検討した．その結果，巡視員は主に視覚を中心とし特性に関する知識の比率が低く，他情報との照合のた感覚情報と数値データによって不具合を発見して比率が高いことが示された．また，中頻度群は巡視いることが示された．また，巡視ポイントの設定に

41

おいては，過去の不具合事例や機器特性，季節特性といった知識と自分自身の不具合発見経験を根拠と46-48．
堤富士雄（2003）．点検時設備音データの活用によるしていた．一方，巡視ポイント以外の場所での不具設備診断技術の高度化

合発見には，感覚情報に加え，数値の整合性やデー

R02027

電力中央研究所報告

タの推移から論理的に判断したり，機器の正常な状

三省堂（2006）．技能 大辞林

態に関する知識と照合しているようであった．

海野邦昭（1999）．次世代への高度熟練技能の継承

不具合発見の頻度についての分析からは，発見頻

第二版

アグネ承風社

度の高い群の特徴が示された．彼らは比較的に数値

柳澤雅彦（2007）．水力発電所の現場技術・技能伝承

データよりも感覚情報を重視していたが，視覚情報

を IT の 活 用 に よ り 組 織 的 に 展 開 す る 取 組 みに加え聴覚情報の利用が特徴的であった．また，単人工知能学会誌，22,491-500．

に「点検項目だから」という理由ではなく，点検すべき根拠を把握することを重視しているように思われた．このことは，不具合発見に必要な事柄として五感とならんで機器特性に関する知識を挙げていることからも示唆された．さらに，これらの特徴は，巡視点検に対する積極的な態度によって支えられていると考えられる．
このように，巡視点検における不具合発見にはさまざまな要因が互いに関係しながら必要とされることが示された．巡視点検は，日々の知識獲得や正常状態の把握に始まり，それらを適切に反映した巡視
ポイントおよびその周辺への注意配分，感覚器による兆候の検出，知識や比較対象情報との比較による得られた情報の分析，新たな不具合に遭遇した際の学習まで，高い意欲によって支えられた総合的な技
能であると言えよう．
本調査で得られたデータの一部は，良好事例集に反映される予定である．ただし，実際の巡視点検においてこれらの要因が実際どのように貢献しているかを明らかにするためには，観察調査も含めたより詳細な調査が必要であると考える．

引用文献
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JIPM ソリューション
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R&D News Kansai，386,13-15．

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設備保守点検の要点

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検＜第 1 回＞

電気現場技術2006 年 10 月号，