"装置の内部状態の特徴を示す複数種の特徴量の各々について、当該装置に障害が発生した場合の特徴量の発生頻度の分布を示す第1分布と、当該装置に障害が発生しなかった場合の特徴量の発生頻度の分布を示す第2分布とを記憶する記憶手段と、障害予測の対象となる装置における各特徴量の値を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された各特徴量の値と前記記憶手段に記憶された各特徴量の第1分布及び第2分布とに基づいて、前記対象の装置における障害の発生確率を算出する算出手段と、前記算出手段により算出された障害の発生確率を通知する通知手段と、を備えたことを特徴とする障害予測システム。前記記憶手段は、障害の種類毎に、その種類の障害に予め関連付けられた複数種の特徴量の各々について第1分布及び第2分布を記憶し、前記算出手段は、前記取得手段により取得された各特徴量の値と前記記憶手段に記憶された障害の種類毎の各特徴量の第1分布及び第2分布とに基づいて、障害の種類毎に、前記対象の装置における障害の発生確率を算出し、前記通知手段は、前記算出手段により算出された障害の種類毎の発生確率を通知する、ことを特徴とする請求項1に記載の障害予測システム。前記記憶手段は、障害の箇所毎に、その箇所に予め関連付けられた複数種の特徴量の各々について第1分布及び第2分布を記憶し、前記算出手段は、前記取得手段により取得された各特徴量の値と前記記憶手段に記憶された障害の発生箇所毎の各特徴量の第1分布及び第2分布とに基づいて、障害の箇所毎に、前記対象の装置に障害が発生する確率を算出し、前記通知手段は、前記算出手段により算出された障害の箇所毎の発生確率を通知する、ことを特徴とする請求項1に記載の障害予測システム。前記記憶手段は、障害の種類毎に、その種類の障害に予め関連付けられた複数種の特徴量の各々について第1分布及び第2分布を記憶し、また、障害の箇所毎に、その箇所に予め関連付けられた複数種の特徴量の各々について第1分布及び第2分布を記憶し、前記算出手段は、前記取得手段により取得された各特徴量の値と前記記憶手段に記憶された障害の種類毎の各特徴量の第1分布及び第2分布とに基づいて、障害の種類毎に、前記対象の装置における障害の発生確率を算出し、また、前記取得手段により取得された各特徴量の値と前記記憶手段に記憶された障害の箇所毎の各特徴量の第1分布及び第2分布とに基づいて、障害の箇所毎に、前記対象の装置における障害の発生確率を算出し、前記通知手段は、前記算出手段により算出された障害の種類毎の発生確率と障害の箇所毎の発生確率を、障害の種類と障害の箇所との対応に従って障害の種類別に分類して通知する、ことを特徴とする請求項1に記載の障害予測システム。前記記憶手段は、障害の種類毎に、その種類の障害に予め関連付けられた複数種の特徴量の各々について第1分布及び第2分布を記憶し、また、障害の箇所毎に、その箇所に予め関連付けられた複数種の特徴量の各々について第1分布及び第2分布を記憶し、前記算出手段は、前記取得手段により取得された各特徴量の値と前記記憶手段に記憶された障害の種類毎の各特徴量の第1分布及び第2分布とに基づいて、障害の種類毎に、前記対象の装置における障害の発生確率を算出し、また、前記取得手段により取得された各特徴量の値と前記記憶手段に記憶された障害の箇所毎の各特徴量の第1分布及び第2分布とに基づいて、障害の箇所毎に、前記対象の装置における障害の発生確率を算出し、更に、障害の箇所毎の発生確率が閾値を超えか否かを判定し、閾値を超える箇所に対応する障害の種類を特定し、当該特定した種類についての障害の発生確率を増加させ、前記通知手段は、前記算出手段により算出された障害の種類毎の発生確率と障害の箇所毎の発生確率を、障害の種類と障害の箇所との対応に従って障害の種類別に分類して通知する、ことを特徴とする請求項1に記載の障害予測システム。装置の内部状態の特徴を示す複数種の特徴量の各々について、当該装置に障害が発生した場合の特徴量の発生頻度の分布を示す第1分布と、当該装置に障害が発生しなかった場合の特徴量の発生頻度の分布を示す第2分布とを記憶する記憶手段と、障害予測の対象となる装置における各特徴量の値を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された各特徴量の値と前記記憶手段に記憶された各特徴量の第1分布及び第2分布とに基づいて、前記対象の装置における障害の発生確率を算出する算出手段と、前記算出手段により算出された障害の発生確率を通知する通知手段と、を備えたことを特徴とする障害予測装置。コンピュータに、装置の内部状態の特徴を示す複数種の特徴量の各々について、当該装置に障害が発生した場合の特徴量の発生頻度の分布を示す第1分布と、当該装置に障害が発生しなかった場合の特徴量の発生頻度の分布を示す第2分布とを記憶する記憶機能と、障害予測の対象となる装置における各特徴量の値を取得する取得機能と、前記取得機能により取得された各特徴量の値と前記記憶機能により記憶された各特徴量の第1分布及び第2分布とに基づいて、前記対象の装置における障害の発生確率を算出する算出機能と、前記算出機能により算出された障害の発生確率を通知する通知機能と、を実現させるためのプログラム。本発明は、対象の装置に障害が発生する確率を精度良く算出することが可能な技術を提案することを目的とする。請求項1に係る本発明は、装置の内部状態の特徴を示す複数種の特徴量の各々について、当該装置に障害が発生した場合の特徴量の発生頻度の分布を示す第1分布と、当該装置に障害が発生しなかった場合の特徴量の発生頻度の分布を示す第2分布とを記憶する記憶手段と、障害予測の対象となる装置における各特徴量の値を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された各特徴量の値と前記記憶手段に記憶された各特徴量の第1分布及び第2分布とに基づいて、前記対象の装置における障害の発生確率を算出する算出手段と、前記算出手段により算出された障害の発生確率を通知する通知手段と、を備えたことを特徴とする障害予測システムである。請求項2に係る本発明は、請求項1に係る本発明において、前記記憶手段は、障害の種類毎に、その種類の障害に予め関連付けられた複数種の特徴量の各々について第1分布及び第2分布を記憶し、前記算出手段は、前記取得手段により取得された各特徴量の値と前記記憶手段に記憶された障害の種類毎の各特徴量の第1分布及び第2分布とに基づいて、障害の種類毎に、前記対象の装置における障害の発生確率を算出し、前記通知手段は、前記算出手段により算出された障害の種類毎の発生確率を通知する、ことを特徴とする障害予測システムである。請求項3に係る本発明は、請求項1に係る本発明において、前記記憶手段は、障害の箇所毎に、その箇所に予め関連付けられた複数種の特徴量の各々について第1分布及び第2分布を記憶し、前記算出手段は、前記取得手段により取得された各特徴量の値と前記記憶手段に記憶された障害の発生箇所毎の各特徴量の第1分布及び第2分布とに基づいて、障害の箇所毎に、前記対象の装置に障害が発生する確率を算出し、前記通知手段は、前記算出手段により算出された障害の箇所毎の発生確率を通知する、ことを特徴とする障害予測システムである。請求項4に係る本発明は、請求項1に係る本発明において、前記記憶手段は、障害の種類毎に、その種類の障害に予め関連付けられた複数種の特徴量の各々について第1分布及び第2分布を記憶し、また、障害の箇所毎に、その箇所に予め関連付けられた複数種の特徴量の各々について第1分布及び第2分布を記憶し、前記算出手段は、前記取得手段により取得された各特徴量の値と前記記憶手段に記憶された障害の種類毎の各特徴量の第1分布及び第2分布とに基づいて、障害の種類毎に、前記対象の装置における障害の発生確率を算出し、また、前記取得手段により取得された各特徴量の値と前記記憶手段に記憶された障害の箇所毎の各特徴量の第1分布及び第2分布とに基づいて、障害の箇所毎に、前記対象の装置における障害の発生確率を算出し、前記通知手段は、前記算出手段により算出された障害の種類毎の発生確率と障害の箇所毎の発生確率を、障害の種類と障害の箇所との対応に従って障害の種類別に分類して通知する、ことを特徴とする障害予測システムである。請求項5に係る本発明は、請求項1に係る本発明において、前記記憶手段は、障害の種類毎に、その種類の障害に予め関連付けられた複数種の特徴量の各々について第1分布及び第2分布を記憶し、また、障害の箇所毎に、その箇所に予め関連付けられた複数種の特徴量の各々について第1分布及び第2分布を記憶し、前記算出手段は、前記取得手段により取得された各特徴量の値と前記記憶手段に記憶された障害の種類毎の各特徴量の第1分布及び第2分布とに基づいて、障害の種類毎に、前記対象の装置における障害の発生確率を算出し、また、前記取得手段により取得された各特徴量の値と前記記憶手段に記憶された障害の箇所毎の各特徴量の第1分布及び第2分布とに基づいて、障害の箇所毎に、前記対象の装置における障害の発生確率を算出し、更に、障害の箇所毎の発生確率が閾値を超えか否かを判定し、閾値を超える箇所に対応する障害の種類を特定し、当該特定した種類についての障害の発生確率を増加させ、前記通知手段は、前記算出手段により算出された障害の種類毎の発生確率と障害の箇所毎の発生確率を、障害の種類と障害の箇所との対応に従って障害の種類別に分類して通知する、ことを特徴とする障害予測システムである。請求項6に係る本発明は、装置の内部状態の特徴を示す複数種の特徴量の各々について、当該装置に障害が発生した場合の特徴量の発生頻度の分布を示す第1分布と、当該装置に障害が発生しなかった場合の特徴量の発生頻度の分布を示す第2分布とを記憶する記憶手段と、障害予測の対象となる装置における各特徴量の値を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された各特徴量の値と前記記憶手段に記憶された各特徴量の第1分布及び第2分布とに基づいて、前記対象の装置における障害の発生確率を算出する算出手段と、前記算出手段により算出された障害の発生確率を通知する通知手段と、を備えたことを特徴とする障害予測装置である。請求項7に係る本発明は、コンピュータに、装置の内部状態の特徴を示す複数種の特徴量の各々について、当該装置に障害が発生した場合の特徴量の発生頻度の分布を示す第1分布と、当該装置に障害が発生しなかった場合の特徴量の発生頻度の分布を示す第2分布とを記憶する記憶機能と、障害予測の対象となる装置における各特徴量の値を取得する取得機能と、前記取得機能により取得された各特徴量の値と前記記憶機能により記憶された各特徴量の第1分布及び第2分布とに基づいて、前記対象の装置における障害の発生確率を算出する算出機能と、前記算出機能により算出された障害の発生確率を通知する通知機能と、を実現させるためのプログラムである。請求項1,6,7に係る本発明によれば、対象の装置における障害の発生確率を、本発明を適用しない場合に比べて精度良く算出することができる。請求項2に係る本発明によれば、対象の装置における障害の発生確率を障害の種類毎に把握できるようになる。請求項3に係る本発明によれば、対象の装置における障害の発生確率を障害の箇所毎に把握できるようになる。請求項4に係る本発明によれば、対象の装置における障害の発生確率を障害の種類毎及び障害の箇所毎に把握できるようになり、更に、障害の種類と障害の箇所との対応をふまえて障害の発生確率を把握できるようになる。請求項5に係る本発明によれば、対象の装置における障害の発生確率を障害の種類毎及び障害の箇所毎に把握できるようになり、更に、障害の種類と障害の箇所との対応をふまえて障害の発生確率を把握できるようになる。また、障害の種類毎の発生確率を、各障害の種類に対応する障害の箇所毎の発生確率を考慮して調整することができる。本発明の一実施形態に係る障害予測システムについて、図面を参照して説明する。図1には、本発明の一実施形態に係る障害予測システムの構成例を示してある。本例の障害予測システムは、用紙等の記録材に画像を形成して出力する画像形成装置100と、画像形成装置100の管理者や保守担当者などに利用される保守情報入力端末200と、を有している。図1の例では、2台の画像形成装置100と2台の保守情報入力端末200とを示してあるが、これらの台数は任意である。また、本例の障害予測システムは、画像形成装置100及び保守情報入力端末200のそれぞれと通信網等を介して有線又は無線により通信可能に接続され、これらから収集した情報を用いて、各画像形成装置100に障害トラブルが発生する確率を算出する管理装置300を有している。図1の例では、管理装置300を1台の装置により構成してあるが、後述する各機能部301~306を複数台の装置に分散した構成としてもよい。まず、画像形成装置100について説明する。画像形成装置100は、用紙等の記録材に画像を形成して出力する画像形成機能を備えた装置である。画像形成装置100としては、プリンタ文書印刷装置、コピー機文書複写装置、ファクシミリ装置文書転送装置などの装置が挙げられるほか、これらの装置の機能を複合的に備えた複合機も含まれる。ここで、本例の画像形成装置100は、その内部状態を示す複数の監視パラメータの値を画像形成動作中に随時検出する機能を有している。監視パラメータは、トラブルの発生の予測に寄与し得るパラメータとして予め定められたものであり、例えば、帯電電圧、現像バイアス、レーザ光量、トナー濃度等が挙げられる。監視パラメータの検出値としては、その監視パラメータに該当する部位で計測された計測値を用いてもよく、各部位を制御するための目標値を用いてもよく、計測値と目標値との差分などの他の種別の値を用いてもよい。本例の画像形成装置100では、1ページ或いは複数ページに係る画像形成処理の実行を指示するジョブ命令を受け付けると、当該ジョブ命令に従って画像を用紙に形成して出力する毎1ページ毎に各監視パラメータの値を検出し、当該ジョブ命令に係る全ての画像形成処理の終了後に、各監視パラメータの検出値を格納したマシン情報を管理装置60へ送信する。なお、本例において画像形成処理のジョブ命令毎に管理装置300へ送信するマシン情報は、自装置を識別する装置ID、当該ジョブ命令を識別するジョブID、当該ジョブ命令に基づく画像形成処理毎の各監視パラメータの検出値及び検出日時などを格納した構造のデータとなっている。ここで、上記のように、ジョブ命令に基づく画像形成処理の終了毎にマシン情報を管理装置300へ送信する構成に代えて、マシン情報をメモリに一時的に蓄積しておき、予め定められた送信条件を満たしたことを契機に、蓄積しておいた未送信のマシン情報を送信する構成を採用してもよい。具体的には、例えば、予め定められた時間の経過を送信条件とし、当該時間の経過毎例えば1時間毎に送信してもよく、管理装置60からの要求を送信条件とし、当該要求に応答して送信してもよい。次に、保守情報入力端末200について説明する。本例の保守情報入力端末200は、画像形成装置100の設置場所に訪問して保守作業を実際に行った保守担当者やその報告を受けた者などから、その保守作業に関する保守情報の入力を受け付けて、管理装置300へ送信する。また、本例の保守情報入力端末200は、画像形成装置100におけるトラブル発生の予測結果の情報を管理装置300から受信して、保守情報入力端末200に設けられた表示装置により表示出力する。なお、本例の保守情報入力端末200が管理装置300へ送信する保守情報は、保守作業の対象となった画像形成装置100を識別する装置ID、当該保守作業が実施された日時を示す保守日時、当該保守作業により除去されたトラブルの種類を示すトラブル種類、当該トラブルが発生した日時を示すトラブル日時、当該トラブルが発生した箇所を示すトラブル発生箇所などを格納した構造のデータとなっている。すなわち、保守情報は、トラブル発生事例の情報ともいえる。次に、管理装置300について説明する。本例の管理装置300は、画像形成装置100におけるトラブルの発生について予測する装置であり、保守マシン情報収集部301、保守情報蓄積部302、マシン情報蓄積部303、トラブル判定用確率分布生成部304、トラブル判定用確率分布蓄積部305、トラブル予兆判定部306、トラブル予兆判定部307を有している。保守マシン情報収集部301は、画像形成装置100から送信されるマシン情報を収集受信してマシン情報蓄積部303に記憶させ、また、保守情報入力端末200から送信される保守情報を収集受信して保守情報蓄積部302に記憶させる。上述したように、監視情報蓄積部303に蓄積記憶されるマシン情報には、画像形成装置10を識別する装置ID、当該画像形成装置10で受けたジョブ命令を識別するジョブID、当該ジョブ命令に基づく画像形成処理毎の各監視パラメータの検出値及び検出日時などの情報が記録されている。また、保守情報蓄積部302に蓄積記憶される保守情報には、画像形成装置100を識別する装置ID、当該画像形成装置100に保守作業が施された日時を示す保守日時、保守作業により当該画像形成装置100から除去されたトラブルの種類を示すトラブル種類、当該トラブルが発生した日時を示すトラブル日時、当該トラブルが発生した箇所を示すトラブル発生箇所などの情報が記録されている。トラブル判定用確率分布生成部304は、保守情報蓄積部302に蓄積されている保守情報及びマシン情報蓄積部303に蓄積されているマシン情報に基づいて、トラブル予兆判定部306にて使用されるトラブル判定用確率分布を生成し、トラブル判定用確率分布蓄積部305に記憶させる。本例では、トラブル種類の判定に使用されるトラブル種類判定用確率分布と、トラブル発生箇所の判定に使用されるトラブル発生箇所判定用確率分布を生成する。トラブル予兆判定部306は、障害予測対象障害の発生確率の算出対象の画像形成装置100についてマシン情報蓄積部303に蓄積されている直近のマシン情報と、トラブル判定用確率分布蓄積部305に蓄積されているトラブル判定用確率分布に基づいて、障害予測対象の画像形成装置100におけるトラブルの発生予兆確率を算出する。トラブル予兆通知部307は、トラブル予兆判定部306により算出された障害予測対象の画像形成装置100におけるトラブルの発生予兆確率を通知する。具体的には、例えば、算出結果発生予兆確率の情報を保守情報入力端末200へ送信し、保守情報入力端末200に設けられた表示装置により表示出力される。トラブル判定用確率分布生成部304におけるトラブル判定用確率分布の生成を、図2に例示する処理フローを用いて説明する。まず、保守情報蓄積部302を参照して、トラブル発生事例保守情報を抽出するステップS11。次に、トラブル発生事例保守情報に対応する監視情報蓄積部303のマシン情報を参照して、トラブルが発生した保守作業が施された画像形成装置100について、その装置に発生したトラブル種類との対応が予め設定されたその種類のトラブルの発生の予測に寄与し得る監視パラメータ毎に、期間ΔT1単位ずつデータ検出値を取得するステップS12。例えば、濃度変動に関わる画質トラブルの場合には、監視パラメータとして、帯電電圧、現像バイアス、レーザ光量等のデータを取得する。なお、期間ΔT1は任意であり、比較的短い期間例えば、1ジョブ単位、数ジョブ単位、1日単位、数日単位が用いられる。次に、トラブル種類毎に用意された1又は複数の特徴量算出部図示せずを用いて、画像形成装置100毎に、その装置に発生したトラブル種類に関して期間ΔT1単位ずつ取得した監視パラメータのデータに基づく特徴量を算出するステップS13。特徴量としては、ジョブ単位或いは1日単位の期間における監視パラメータのデータの標準偏差、数ジョブ単位或いは数日単位の期間における監視パラメータ間のデータ推移の相関係数、等が挙げられる。算出する特徴量の種類はトラブル種類毎に予め規定されており、その種類のトラブルの発生に関連して特徴的に変化する複数種類の特徴量を算出する。次に、画像形成装置100毎に、その装置に発生したトラブル種類に対応する複数種類の特徴量の各々について、トラブル発生日時以前の期間ΔT2における特徴量の算出値の頻度分布ヒストグラムと、期間ΔT2以外の期間における特徴量の算出値の頻度分布ヒストグラムを作成するステップS14。すなわち、図3aに例示するようなトラブル有りの頻度分布トラブルが発生した期間における特徴量の算出値の頻度分布と、図3bに例示するようなトラブル無しの頻度分布トラブルが発生しなかった期間における特徴量の算出値の頻度分布を作成する。なお、特徴量の算出値の頻度分布は、特徴量の取り得る値の範囲を一定幅で区切った区間毎に、特徴量の算出値の個数頻度値を計数することで作成できる。また、期間ΔT2は任意であり、期間ΔT1より長い期間例えば、5日間が用いられる。そして、画像形成装置100毎に、その装置に発生したトラブル種類に対応する複数種類の特徴量の各々について作成した2つの頻度分布トラブル有りの頻度分布とトラブル無しの頻度分布における頻度値をそれぞれ正規化し、その結果をトラブル種類判定用確率分布としてトラブル判定用確率分布蓄積部305に記憶させるステップS15。なお、装置間の特徴量のばらつきを補正するために、画像形成装置100毎に各特徴量の平均値と標準偏差を算出し、特徴量を規格化して頻度分布を作成してもよい。また、同様の手順により、トラブル発生箇所判定用確率分布を作成する。すなわち、保守情報蓄積部302を参照して、トラブル発生事例保守情報を抽出するステップS11。次に、トラブル発生事例保守情報に対応する監視情報蓄積部303のマシン情報を参照して、トラブルが発生した保守作業が施された画像形成装置100について、その装置におけるトラブル発生箇所との対応が予め設定されたその箇所のトラブルの発生の予測に寄与し得る監視パラメータ毎に、期間ΔT1単位ずつデータ検出値を取得するステップS12。例えば、現像系が原因のトラブルの場合には、監視パラメータとして、現像バイアス、トナー濃度等のデータを取得する。次に、トラブル発生箇所毎に用意された1又は複数の特徴量算出部図示せずを用いて、画像形成装置100毎に、その装置のトラブル発生箇所に関して期間ΔT1単位ずつ取得した監視パラメータのデータに基づく特徴量を算出するステップS13。算出する特徴量の種類はトラブル発生箇所毎に予め規定されており、その箇所のトラブルの発生に関連して特徴的に変化する複数種類の特徴量を算出する。次に、画像形成装置100毎に、その装置におけるトラブル発生箇所に対応する複数種類の特徴量の各々について、トラブル発生日時以前の期間ΔT2における特徴量の算出値の頻度分布ヒストグラムと、期間ΔT2以外の期間における特徴量の算出値の頻度分布ヒストグラムを作成するステップS14。そして、画像形成装置100毎に、その装置におけるトラブル発生箇所に対応する複数種類の特徴量の各々について作成した2つの頻度分布トラブル有りの頻度分布とトラブル無しの頻度分布における頻度値をそれぞれ正規化し、その結果をトラブル発生箇所判定用確率分布としてトラブル判定用確率分布蓄積部305に記憶させるステップS15。なお、本例では、トラブル種類に対応する特徴量毎の正規化後の頻度分布をトラブル種類判定用確率分布として、画像形成装置100毎に、トラブル判定用確率分布蓄積部305に記憶させているが、全ての画像形成装置100分のトラブル種類に対応する特徴量毎の正規化後の頻度分布から、それぞれ平均頻度分布を算出して、これをトラブル種類判定用確率分布として、トラブル判定用確率分布蓄積部305に記憶させてもよい。また、本例では、トラブル発生箇所に対応する特徴量毎の正規化後の頻度分布をトラブル発生箇所判定用確率分布として、画像形成装置100毎に、トラブル判定用確率分布蓄積部305に記憶させているが、全ての画像形成装置100分のトラブル発生箇所に対応する特徴量毎の正規化後の頻度分布から、それぞれ平均頻度分布を算出して、これをトラブル発生箇所判定用確率分布として、トラブル判定用確率分布蓄積部305に記憶させてもよい。次に、トラブル予兆判定部306によるトラブル発生確率の算出について説明する。本例では、トラブルの発生確率を[方法1]~方法4の4種類により算出できるようにしてあり、[方法1]~[方法3]に係る処理フローの例を図4に、[方法4]に係る処理フローの例を図5に示してある。[方法1]まず、障害予測対象の画像形成装置100についてマシン情報蓄積部303に蓄積されている直近のマシン情報を参照して、特徴量の算出に必要な分の監視パラメータのデータを取得しステップS21、トラブル判定用確率分布生成部304と同様の手法により各特徴量の算出を行うステップS22。次に、トラブル判定用確率分布蓄積部305からトラブル種類判定用確率分布を取得しステップS23、トラブル種類毎に、その種類のトラブルが障害予測対象の画像形成装置100に近い将来に発生する確率発生予兆確率を算出するステップS24。本例では、トラブル発生確率の算出対象となるトラブル種類をトラブルTとし、障害予測対象の画像形成装置100における直近のマシン情報に含まれるm種のパラメータpj1≦j≦mに基づいて算出された、トラブルTに関するn種の特徴量Xi1≦i≦nの各値をそれぞれxiとして、式1により、障害予測対象の画像形成装置100にトラブルTが発生する確率を算出する。なお、式1は、各々の特徴量の間に相関が無いことを前提としている。ここで、PT=yesは、トラブルTが発生する確率事前確率であり、PT=noは、トラブルTが発生しない確率事前確率であり、PT=yesPT=no=1という関係を有する。また、Pxi|T=yesは、トラブルTが発生した場合にi番目の特徴量Xiの値がxiであった確率であり、トラブルTに対応する特徴量Xiについてのトラブル種類判定用確率分布トラブル有りにおけるxiの確率を用いる。また、Pxi|T=noは、トラブルTが発生しなかった場合にi番目の特徴量Xiの値がxiであった確率であり、トラブルTに対応する特徴量Xiについてのトラブル種類判定用確率分布トラブル無しにおけるxiの確率を用いる。すなわち、式1では、トラブルTが発生する確率事前確率と、トラブルTが発生した場合にn種の特徴量Xi1≦i≦nの各値としてx1,x2,,xnという組み合わせが得られた確率とを乗じた値[PT=yesΠPxi|T=yes]、及び、トラブルTが発生しない確率事前確率と、トラブルTが発生しなかった場合にn種の特徴量Xi1≦i≦nの各値としてx1,x2,,xnという組み合わせが得られた確率とを乗じた値[PT=noΠPxi|T=no]を用いて、障害予測対象の画像形成装置100にトラブルTが発生する確率[PT=yes|x1,x2,,xn]を算出する。その後、トラブル種類毎に算出した発生予兆確率を通知するステップS25。なお、算出した全ての発生予兆確率を通知してもよく、予め定めた閾値を超えたものだけを通知してもよい。また、複数の発生予兆確率を通知する場合には、確率が高い順に通知することが好ましい。発生予兆確率の通知は、例えば、保守情報入力端末200に設けられた表示装置により表示出力することにより行われる。図6aには、トラブル種類毎の発生予兆確率をリスト形式で通知する例が示してあり、トラブル種類毎の発生予兆確率が確率の高い順に表示されている。[方法2]まず、障害予測対象の画像形成装置100についてマシン情報蓄積部303に蓄積されている直近のマシン情報を参照して、特徴量の算出に必要な分の監視パラメータのデータを取得しステップS21、トラブル判定用確率分布生成部304と同様の手法により各特徴量の算出を行うステップS22。次に、トラブル判定用確率分布蓄積部305からトラブル発生箇所判定用確率分布を取得しステップS26、トラブル発生箇所毎に、その箇所のトラブルが障害予測対象の画像形成装置100に近い将来に発生する確率発生予兆確率を算出するステップS27。本例では、トラブル発生確率の算出対象となるトラブル発生箇所をトラブルTとし、障害予測対象の画像形成装置100における直近のマシン情報に基づいて算出された、トラブルTに関するn種の特徴量Xi1≦i≦nの各値をそれぞれxiとして、式1により、障害予測対象の画像形成装置100にトラブルTが発生する確率を算出する。その後、トラブル発生箇所毎に算出した発生予兆確率を通知するステップS25。なお、算出した全ての発生予兆確率を通知してもよく、予め定めた閾値を超えたものだけを通知してもよい。また、複数の発生予兆確率を通知する場合には、確率が高い順に通知することが好ましい。発生予兆確率の通知は、例えば、保守情報入力端末200に設けられた表示装置により表示出力することにより行われる。図6bには、トラブル発生箇所毎の発生予兆確率をリスト形式で通知する例が示してあり、トラブル発生箇所毎の発生予兆確率が確率の高い順に表示されている。[方法3]まず、障害予測対象の画像形成装置100についてマシン情報蓄積部303に蓄積されている直近のマシン情報を参照して、特徴量の算出に必要な分の監視パラメータのデータを取得しステップS21、トラブル判定用確率分布生成部304と同様の手法により各特徴量の算出を行うステップS22。次に、トラブル判定用確率分布蓄積部305からトラブル種類判定用確率分布を取得しステップS23、トラブル種類毎に、その種類のトラブルが障害予測対象の画像形成装置100に近い将来に発生する確率発生予兆確率を算出するステップS24。また、トラブル判定用確率分布蓄積部305からトラブル発生箇所判定用確率分布を取得しステップS26、トラブル発生箇所毎に、その箇所のトラブルが障害予測対象の画像形成装置100に近い将来に発生する確率発生予兆確率を算出するステップS27。その後、トラブル種類毎に算出した発生予兆確率とトラブル発生箇所毎に算出した発生予兆確率をトラブル種類別に分類して通知するステップS29。トラブル発生箇所毎の発生予兆確率をトラブル種類別に分類するには、例えば、トラブル種類とトラブル発生箇所とを対応付けた対応表を予め用意しておき、当該対応表に従って行えばよい。なお、算出した全ての発生予兆確率を通知してもよく、予め定めた閾値を超えたものだけを通知してもよい。また、複数の発生予兆確率を通知する場合には、確率が高い順に通知することが好ましい。発生予兆確率の通知は、例えば、保守情報入力端末200に設けられた表示装置により表示出力することにより行われる。図6cには、トラブル種類毎の発生予兆確率とトラブル発生箇所毎の発生予兆確率をトラブル種類別に分類してリスト形式で通知する例が示してあり、トラブル種類毎の発生予兆確率が確率の高い順に表示されると共に、トラブル種類毎に対応するトラブル発生箇所の発生予兆確率が確率の高い順に表示されている。[方法4]まず、障害予測対象の画像形成装置100についてマシン情報蓄積部303に蓄積されている直近のマシン情報を参照して、特徴量の算出に必要な分の監視パラメータのデータを取得しステップS21、トラブル判定用確率分布生成部304と同様の手法により各特徴量の算出を行うステップS22。次に、トラブル判定用確率分布蓄積部305からトラブル種類判定用確率分布を取得しステップS23、トラブル種類毎に、その種類のトラブルが障害予測対象の画像形成装置100に近い将来に発生する確率発生予兆確率を算出するステップS24。また、トラブル判定用確率分布蓄積部305からトラブル発生箇所判定用確率分布を取得しステップS26、トラブル発生箇所毎に、その箇所のトラブルが障害予測対象の画像形成装置100に近い将来に発生する確率発生予兆確率を算出するステップS27。次に、トラブル発生箇所毎に算出した発生予兆確率の各々を予め定めた閾値と比較しステップS31、確率が閾値以上のトラブル発生箇所について、当該箇所を主原因とするトラブル種類を特定し、当該トラブル種類の発生予兆確率を予め定めた割合だけ増加させる補正を行うステップS32。なお、トラブル種類の特定は、例えば、トラブル種類とトラブル発生箇所との対応表に従って行えばよい。このトラブル種類毎の発生予兆確率を補正する処理ステップS31,32を全てのトラブル発生箇所について行った後ステップS33、トラブル種類毎に算出した発生予兆確率補正前及び補正後とトラブル発生箇所毎に算出した発生予兆確率をトラブル種類別に分類して通知するステップS34。トラブル発生箇所毎の発生予兆確率をトラブル種類別に分類するには、例えば、トラブル種類とトラブル発生箇所との対応表に従って行えばよい。なお、算出した全ての発生予兆確率を通知してもよく、予め定めた閾値を超えたものだけを通知してもよい。また、複数の発生予兆確率を通知する場合には、確率が高い順に通知することが好ましい。図6dには、トラブル種類毎の発生予兆確率補正前及び補正後とトラブル発生箇所毎の発生予兆確率をトラブル種類別に分類してリスト形式で通知する例が示してあり、トラブル種類毎の発生予兆確率が補正後の確率の高い順に表示されると共に、トラブル種類毎に対応するトラブル発生箇所の発生予兆確率が確率の高い順に表示されている。以上のように、本例の障害予測システムでは、管理装置300のトラブル判定用確率分布蓄積部305に、画像形成装置100の内部状態の特徴を示す複数種の特徴量の各々について、画像形成装置100に障害が発生した場合の特徴量の発生頻度の分布を示すトラブル判定用確率分布と、画像形成装置100に障害が発生しなかった場合の特徴量の発生頻度の分布を示すトラブル判定用確率分布とを記憶しており、管理装置300のトラブル予兆判定部306が、障害予測対象の画像形成装置100についてマシン情報蓄積部303に蓄積されている直近のマシン情報から各特徴量の値を算出し、当該算出した各特徴量の値とトラブル判定用確率分布蓄積部305に蓄積されている各特徴量のトラブル判定用確率分布に基づいて、障害予測対象の画像形成装置100におけるトラブルの発生予兆確率を算出し、管理装置300のトラブル予兆通知部307が、トラブル予兆判定部306により算出されたトラブルの発生予兆確率を通知するようにした。すなわち、障害予測対象の画像形成装置100における直近の各特徴量の値を算出し、当該算出した各特徴量の値と同様な値の組み合わせが得られた過去の事例においてトラブルが発生した確率及び発生しなかった確率を考慮して、障害予測対象の画像形成装置100に近い将来にトラブルが発生する確率を算出するため、トラブルの発生確率を精度良く算出することができる。ここで、本例の障害予測システムにおける管理装置300は、各種演算処理を行うCPUCentralProcessingUnit、CPUの作業領域となるRAMRandomAccessMemoryや基本的な制御プログラムを記録したROMReadOnlyMemory等の主記憶装置、各種のプログラムやデータを記憶するHDDHardDiskDrive等の補助記憶装置、各種の情報を表示出力するための表示装置及び操作者により入力操作に用いられる操作ボタンやタッチパネル等の入力機器とのインタフェースである入出力I/F、他の装置との間で有線又は無線により通信を行うインタフェースである通信I/F、等のハードウェア資源を有するコンピュータにより構成されている。そして、本発明に係るプログラムを補助記憶装置等から読み出してRAMに展開し、これをCPUにより実行させることで、本発明に係る障害予測装置の機能を管理装置300のコンピュータ上に実現している。すなわち、本発明に係る記憶手段の機能をトラブル判定用確率分布蓄積部305により実現し、本発明に係る取得手段及び算出手段の機能をトラブル予兆判定部306により実現し、本発明に係る通知手段の機能をトラブル予兆通知部307により実現している。なお、これらの機能部305~307を画像形成装置100に設け、作成したトラブル判定用確率分布を各画像形成装置100に配布して記憶させる構成とすれば、画像形成装置100単体で自己の障害予測を行うことができる。また、トラブル判定用確率分布の作成に用いられる画像形成装置100と障害予測対象の画像形成装置100は、同じ装置であっても良く、異なる装置であってもよい。すなわち、サンプルとなる1以上の画像形成装置100障害予測対象の画像形成装置100が含まれてもよいにおける過去のマシン情報及び保守情報に基づいてトラブル判定用確率分布を作成しておくことで、障害予測対象の画像形成装置100におけるトラブルの発生確率を算出することができる。また、画像形成装置100ではない装置を障害予測対象とするようにしてもよい。すなわち、内部状態を示す複数種の特徴量を算出可能な1以上の装置における過去のマシン情報及び保守情報に基づいてトラブル判定用確率分布を作成しておくことで、これと同種の装置を障害予測対象としてトラブルの発生確率を算出することができる。また、本発明に係るプログラムは、例えば、当該プログラムを記憶したCD-ROM等の外部記憶媒体から読み込む形式や、通信網等を介して受信する形式などにより、本例に係るコンピュータに設定される。また、本例のようなソフトウェア構成により各機能部を実現する態様に限られず、それぞれの機能部を専用のハードウェアモジュールで実現するようにしてもよい。"