"装置に施された保守作業の事例毎に収集された、当該装置に発生した事象の種別を示す事象コードに基づいて、全ての保守作業の事例数に対する、複数の事象コードが互いに発生した保守作業の事例数の割合が第1閾値以上となる当該複数の事象コードの組み合わせを特定する特定手段と、前記特定手段により特定された事象コードの組み合わせ毎に、当該組み合わせに含まれる事象コードの発生傾向を、被監視装置に対する保守作業を実施する必要性を判定するための判定基準に設定する設定手段と、前記特定手段により特定された事象コードの組み合わせについて、前記被監視装置において発生した事象コードの発生傾向と前記設定手段により判定基準に設定された事象コードの発生傾向との類似度を算出し、当該算出した事象コード毎の類似度が全て第2閾値以上となる場合に、当該被監視装置に保守作業を実施する必要性が有ると判定する判定手段と、を備えたことを特徴とする監視システム。前記特定手段、前記設定手段及び前記判定手段は、保守作業の分類単位で処理を行い、前記監視システムは、保守作業の事例数の増加に伴って、保守作業の分類を細分化する細分化手段を更に備えた、ことを特徴とする請求項1に記載の監視システム。前記特定手段は、アソシエーション分析により算出される、全ての保守作業の事例数に対する、第1の事象コードと第2の事象コードが発生した保守作業の事例数の割合を表す支持度と、第1の事象コードが発生した保守作業の事例数に対する、第1の事象コードと第2の事象コードが発生した保守作業の事例数の割合を表す確信度と、のそれぞれについて閾値を有しており、第1の事象コードと第2の事象コードの組み合わせについてアソシエーション分析により支持度と確信度を算出し、当該算出した支持度と確信度がそれぞれ前記閾値以上となる場合に、これらの事象コードの組み合わせを特定する、ことを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の監視システム。前記特定手段は、前記特定した複数の事象コードの組み合わせについて、当該複数の事象コードが互いに発生したが保守作業が施されなかった事例数に対する、当該複数の事象コードが互いに発生した保守作業の事例数の割合を算出し、当該算出した割合が基準値以上となる組み合わせを更に特定して前記設定手段に与える、ことを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれか1項に記載の監視システム。コンピュータに、装置に施された保守作業の事例毎に収集された、当該装置に発生した事象の種別を示す事象コードに基づいて、全ての保守作業の事例数に対する、複数の事象コードが互いに発生した保守作業の事例数の割合が第1閾値以上となる当該複数の事象コードの組み合わせを特定する特定機能と、前記特定機能により特定された事象コードの組み合わせ毎に、当該組み合わせに含まれる事象コードの発生傾向を、被監視装置に対する保守作業を実施する必要性を判定するための判定基準に設定する設定機能と、前記特定機能により特定された事象コードの組み合わせについて、前記被監視装置において発生した事象コードの発生傾向と前記設定機能により判定基準に設定された事象コードの発生傾向との類似度を算出し、当該算出した事象コード毎の類似度が全て第2閾値以上となる場合に、当該被監視装置に保守作業を実施する必要性が有ると判定する判定機能と、を実現させるためのプログラム。本発明は、過去に保守要求に至った画像形成装置における事象の発生傾向に基づいて保守要否を判定する技術に関し、保守判定を精度良く実施することを可能にする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、装置に施された保守作業の事例毎に収集された、当該装置に発生した事象の種別を示す事象コードに基づいて、全ての保守作業の事例数に対する、複数の事象コードが互いに発生した保守作業の事例数の割合が第1閾値以上となる当該複数の事象コードの組み合わせを特定する特定手段と、前記特定手段により特定された事象コードの組み合わせ毎に、当該組み合わせに含まれる事象コードの発生傾向を、被監視装置に対する保守作業を実施する必要性を判定するための判定基準に設定する設定手段と、前記特定手段により特定された事象コードの組み合わせについて、前記被監視装置において発生した事象コードの発生傾向と前記設定手段により判定基準に設定された事象コードの発生傾向との類似度を算出し、当該算出した事象コード毎の類似度が全て第2閾値以上となる場合に、当該被監視装置に保守作業を実施する必要性が有ると判定する判定手段と、を備えたことを特徴とする監視システムである。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、前記特定手段、前記設定手段及び前記判定手段は、保守作業の分類単位で処理を行い、前記監視システムは、保守作業の事例数の増加に伴って、保守作業の分類を細分化する細分化手段を更に備えた、ことを特徴とする監視システムである。請求項3に係る本発明は、請求項1又は請求項2に係る本発明において、前記特定手段は、アソシエーション分析により算出される、全ての保守作業の事例数に対する、第1の事象コードと第2の事象コードが発生した保守作業の事例数の割合を表す支持度と、第1の事象コードが発生した保守作業の事例数に対する、第1の事象コードと第2の事象コードが発生した保守作業の事例数の割合を表す確信度と、のそれぞれについて閾値を有しており、第1の事象コードと第2の事象コードの組み合わせについてアソシエーション分析により支持度と確信度を算出し、当該算出した支持度と確信度がそれぞれ前記閾値以上となる場合に、これらの事象コードの組み合わせを特定する、ことを特徴とする監視システムである。請求項4に係る本発明は、請求項1~請求項3に係る本発明において、前記特定手段は、前記特定した複数の事象コードの組み合わせについて、当該複数の事象コードが互いに発生したが保守作業が施されなかった事例数に対する、当該複数の事象コードが互いに発生した保守作業の事例数の割合を算出し、当該算出した割合が基準値以上となる組み合わせを更に特定して前記設定手段に与える、ことを特徴とする監視システムである。請求項5に係る本発明は、コンピュータに、装置に施された保守作業の事例毎に収集された、当該装置に発生した事象の種別を示す事象コードに基づいて、全ての保守作業の事例数に対する、複数の事象コードが互いに発生した保守作業の事例数の割合が第1閾値以上となる当該複数の事象コードの組み合わせを特定する特定機能と、前記特定機能により特定された事象コードの組み合わせ毎に、当該組み合わせに含まれる事象コードの発生傾向を、被監視装置に対する保守作業を実施する必要性を判定するための判定基準に設定する設定機能と、前記特定機能により特定された事象コードの組み合わせについて、前記被監視装置において発生した事象コードの発生傾向と前記設定機能により判定基準に設定された事象コードの発生傾向との類似度を算出し、当該算出した事象コード毎の類似度が全て第2閾値以上となる場合に、当該被監視装置に保守作業を実施する必要性が有ると判定する判定機能と、を実現させるためのプログラムである。請求項1,5に係る本発明によれば、本発明を適用しない場合に比べ、保守判定を精度良く実施することが可能な判定基準を設定することができる。請求項2に係る本発明によれば、保守作業の事例数の増加に伴って、判定基準の設定をきめ細かなものにすることができる。請求項3に係る本発明によれば、アソシエーション分析の結果を利用して、判定基準として設定する事象コードの組み合わせを特定することができる。請求項4に係る本発明によれば、保守作業に繋がる可能性が高いと推定される事象コードの組み合わせを特定して、判定基準として設定することができる。本発明の一実施形態に係る監視システムについて、図面を参照して説明する。まず、本例に係る監視システムの説明に先立ち、その背景について説明しておく。従来、有線若しくは無線による通信を用いて、遠隔監視が可能な被監視装置例えば、画像形成装置の保守に関して、人手を介さず、データベースに登録された被監視装置個々における事象情報例えば、FaultログやFailコードを取得して分析し、その分析結果により警告を発する監視システムがある。ここで、被監視装置となる画像形成装置で発生するFailコード事象情報の一例は、例えばセンサが担う範囲内での異常状態検知の通知であり、システムが陥っている異常状態の一部を示しているに過ぎないケースが多い。すなわち、例えば、画像形成装置において間欠的に実施される画質調整サイクルキャリブレーションにおいて、調整のためのパターンを正常に検出できなかった場合に発生されるFailコードは、誤検知等によって発生されることもある。このため、このFailコードが発生したからといってに直ちに保守が必要となるわけではない。このように、Failコードの発生が直ちに保守が必要な状態であるとは限らないことから、単にFailコードが発生したことの検知のみでなく、着目するFailコードの発生傾向や回数などの分析結果から、装置が異常状態に陥っているかの推定を行い、推定結果から保守作業の必要性を判断することが行われている。更には、着目するFailコード毎に、重要度等の重み付けを行って異常状態の推定精度を向上させることで、保守必要性の判断精度を向上させている。すなわち、被監視装置の状態が、時系列的な発生状態も含めて各々のFailコードで表現されていることが望ましいが、実際には被監視装置の状態は各々のFailコードのみでは表現しきれないため、Failコードの発生傾向や回数、更にはFailコード毎の重み付けを行うことで、保守が必要となるような異常状態に陥っていることを対応するFailコードから推定し、保守の必要性を判断することが行われている。しかしながら、上述したように、被監視装置から出力されるFailコードは、例えばセンサが担う範囲内での異常状態検知の通知であり、システムが陥っている異常状態の一部を示しているに過ぎないため、システム全体としてみれば、部分的な異常状態を検知してはいるが、被監視装置全体においてそれがどのような状態になっているのかは表せていない。例えば、或る期間において対象のFailコードの発生回数が閾値以上となった複数の被監視装置のうち、その一部に対してしか保守要請されないことがある。また、これとは逆に、対象のFailコードの発生回数が閾値未満の被監視装置であっても保守要請されることがある。このような場合には、対象のFailコードのみに着目しても、保守の必要性を正確に判断することは困難である。被監視装置の状態をコード情報によって正確に表現できればよいが、被監視装置の状態を表すコード情報の種類は非常に多く例えば、画像形成装置では1000種類以上、被監視装置に起こりうる状態を網羅的に定義することは、データ量が膨大になってしまうことから現実的ではない。そこで、本例の監視システムでは、以下のような構成とすることで、保守が必要な被監視装置の検出精度を向上させている。図1には、本発明の一実施形態に係る監視システムの構成を例示してある。本例の監視システムは、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10と、画像形成装置10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50と、を有している。図1の例では、2台の画像形成装置10と1台の保守情報入力端末50とを示してあるが、これらの台数は任意である。また、本例の監視システムは、画像形成装置10及び保守情報入力端末50のそれぞれと通信網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画像形成装置10に対する保守作業の必要性を判定する監視装置60を有している。図1の例では、監視装置60を1台の装置により構成してあるが、各機能部を複数台の装置に分散した構成としてもよい。画像形成装置10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。画像形成装置10の動作について、図2を参照して概略的に説明する。図2には、画像形成装置10における画像形成部の構造を例示してある。本例の画像形成装置10は、一般にタンデム型と呼ばれる中間転写方式であり、代表的な機能部として、電子写真方式により各色成分のトナー像が形成される複数の画像形成ユニット1Y,1M,1C,1Kと、各画像形成ユニット1Y,1M,1C,1Kにより形成された各色成分トナー像を中間転写ベルト15に順次転写一次転写させる一次転写部10と、中間転写ベルト15上に転写された重畳トナー画像を用紙P記録材の一例に一括転写二次転写させる二次転写部20と、二次転写された画像を用紙P上に定着させる定着器34と、を備えている。また、本例の画像形成装置10は、各部の動作を制御する制御部40、利用者への情報の提示や利用者からの指示を受け付けるためのユーザインタフェースUI41、を備えている。本例において、画像形成ユニット1Y,1M,1C,1Kの各々は、矢印A方向に回転する感光体ドラム1111Y,11M,11C,11Kを有する。また、感光体ドラム11の各々の周囲には、感光体ドラム11を帯電する帯電器12、感光体ドラム11上に露光ビームBmを照射して静電潜像を書き込む露光器13、各色成分トナーが収容されて感光体ドラム11上の静電潜像をトナーにより可視像化する現像器14、感光体ドラム11上に形成された各色成分トナー像を一次転写部10にて中間転写ベルト15に転写する一次転写ロール16、感光体ドラム11上の残留トナーを除去するドラムクリーナ17、といった各種の電子写真用デバイスが順次配設されている。これらの画像形成ユニット1Y,1M,1C,1Kは、中間転写ベルト15の上流側から、イエローY、マゼンタM、シアンC、黒Kの順に、略直線状に配置されており、中間転写ベルト15に対して接離可能に構成されている。また、本例の画像形成装置10は、用紙搬送系として、用紙収容部から用紙Pを取り出して二次転写部20へと送り込む給紙動作を行う給紙機構部31と、二次転写部20を通過した用紙Pを定着器34側へと搬送する搬送ベルト32と、用紙Pを定着器34の入口へとガイドする定着入口ガイド33と、定着器34から排紙された用紙Pをガイドする排紙ガイド35と、排紙ガイド35によりガイドされた用紙Pを装置外部に排出する排紙ロール36と、を備えている。すなわち、給紙機構部31により用紙収容部から二次転写部20へと給紙された用紙Pは、二次転写部20にて中間転写ベルト15上のトナー像が静電転写された後、中間転写ベルト15から剥離された状態で搬送ベルト32へと搬送される。そして、搬送ベルト32により、定着器34の動作速度に合わせて、定着入口ガイド33を介して定着器34まで搬送される。定着器34に搬送された用紙P上の未定着トナー像は、定着器34によって熱及び圧力を加える定着処理を受けることで用紙P上に定着される。その後、定着画像が形成された用紙Pは、排紙ガイド35及び排紙ロール36を介して、装置外部に設けられた排紙収容部図示せずへと搬送される。また、本例の画像形成装置10は、画像形成動作中に装置内で発生した種々の事象を検出して事象情報を生成する機能を有している。事象情報には、主に動作異常に関連するコード情報全般が含まれる。本例では、検出対象として予め定められた事象を検出しており、エラー故障の他に、ワーニング警告、インフォメーション情報といったレベルの事象も検出する。各事象情報は、その事象の種別毎に予め割り当てられた事象コード本例では、機械内部発生コードで識別される。例えば、手差し給紙部からの給紙が失敗した場合の事象情報には75-XXXのコードが割り当てられ、パンチ屑収容部がフル状態に近い場合の事象情報には127-YYYのコードが割り当てられる。本例では、画像形成部のみでも400種類以上のコードが割り当てられている。なお、例えば、Fuser部定着器34でジャムが発生して用紙が排出されないという訪問要請保守要請があった場合において、画像形成装置10で実際に発生した事象は、定着器34の故障であったり、定着器34の入出力部の用紙搬送ロールの磨耗による走行不良であったりする。すなわち、一つの要因から種別事象コードの異なる複数の事象情報が発生し得る。画像形成装置10により生成された事象情報は、無線又は有線による通信によって監視装置60へ送信される。事象情報の送信は、事象情報の生成に応じて直ちに行われてもよく、生成した事象情報を装置内部のメモリに蓄積しておき、予め定められた送信条件を満たしたことを契機に、蓄積しておいた事象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、装置の動作モードが切り替わる際通常モードから休止モードへの切り替え時などに送信したり、監視装置60からの要求に応答して送信したり、予め定められた時間間隔毎例えば、1日毎に送信してもよい。本例では、監視装置60へ送信する事象情報に、自装置を識別する装置ID情報本例では、SerialNo、発生した事象の種別を示す事象コード本例では、機械内部発生コード、事象の発生日時、などを含めている。次に、保守情報入力端末50について説明する。本例の保守情報入力端末50は、画像形成装置10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或いは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、監視装置60へ送信する。また、本例の保守情報入力端末50は、画像形成装置10に対する保守の必要性に係る判定結果に関する情報を監視装置60から受信して、画像形成装置10に設けられた表示装置により表示出力する。本例では、監視装置60へ送信する保守情報に、保守作業の対象となった画像形成装置10を識別する装置ID情報本例では、SerialNo、当該保守作業の実施日時本例では、訪問日、当該保守作業の内容を示す情報本例では、現象コード、原因コード、作業コード及び部品コード、などを含めている。次に、監視装置60について説明する。本例の監視装置60は、画像形成装置10に対する保守の必要性を判定する装置であり、事象情報取得部61、事象情報蓄積部62、保守情報取得部63、保守情報蓄積部64、基準発生パターン生成部65、基準発生パターン蓄積部66、類似度算出部67、保守必要性判定部68、を有している。事象情報取得部61は、画像形成装置10から送信される事象情報を取得受信して、事象情報蓄積部62に記憶させる。事象情報蓄積部62に蓄積記憶される事象情報には、画像形成装置10を識別する装置ID情報本例では、SerialNo、発生した事象の種別を示す事象コード本例では、機械内部発生コード、事象の発生日時、などが格納されている。保守情報取得部63は、保守情報入力端末50から送信される保守情報を取得受信して保守情報蓄積部62に記憶させる。保守情報蓄積部64に蓄積記憶される保守情報には、保守作業の対象となった画像形成装置10を識別する装置ID情報本例では、SerialNo、当該保守作業の実施日時本例では、訪問日、当該保守作業の内容を示す情報本例では、現象コード、原因コード、作業コード及び部品コード、などが格納されている。基準発生パターン生成部65は、過去に緊急呼び出し等に応じて保守作業が施された画像形成装置10について保守情報蓄積部64に蓄積されている保守情報及び事象情報蓄積部16に蓄積されている事象情報に基づいて、時系列的な事象の発生傾向発生パターンを保守作業以前の予め定められた長さの期間保守作業を起点に遡った期間について抽出して、関連性を持って発生した共起した事象コードの組み合わせを特定し、当該組み合わせに係る事象コード毎に保守判定の基準となる発生パターン基準発生パターンを生成して基準発生パターン蓄積部66に記憶させる。基準発生パターン生成部65について詳しく説明する。本例の基準発生パターン生成部65は、その構成を図3に例示するように、保守情報取得部71、コード種別決定部72、保守種別分類部73、保守種別分類結果蓄積部74、事象情報成形部75、マージ部76、関連性分析部77、基準発生パターン設定部77、を有する。保守情報取得部71は、保守情報蓄積部64に蓄積されている保守情報を取得する。図4には、本例で用いる保守情報のデータ構成が例示してある。本例の保守情報は、図4aに示すように、保守作業の対象となった画像形成装置10の機種を示す機種コード、機種毎の事例保守履歴を識別する事例No、画像形成装置10を装置単位で識別するSerialNo装置ID情報、保守作業の為に訪問した日時保守作業の実施日時を示す訪問日、故障箇所故障現象状態を示す現象コード、故障原因を示す原因コード、処置内容及び、交換発生時には交換した部品を示す作業コードを有している。図4bは、現象コードの設定例を示してあり、本例では、故障箇所を示す1桁のコードと、故障現象を示す1桁のコードと、状態を示す3桁のコードとからなる5桁のコードを設定する仕様になっている。図4cは、原因コードの設定例を示してあり、本例では、故障原因を示す2桁のコードを設定する仕様になっている。図4dは、作業コードの設定例を示してあり、本例では、処置内容を示す2桁のコード及び、交換した部品を識別する部品番号を設定する仕様になっている。なお、本例の基準発生パターン生成部65は、画像形成装置10の機種単位で基準発生パターンを生成するため、保守情報取得部71では、全ての保守情報から対象の機種についての保守情報を抽出して、機種別にナンバリング時系列順に番号事例Noを付与するようにしている。図5には、保守情報取得部71による処理の様子を例示してある。図5aは、保守情報蓄積部64に蓄積されている保守情報の例であり、図5bは、その中から機種コード=ABの保守情報を抽出してナンバリングした例である。図6には、保守情報取得部71による処理フローを例示してある。すなわち、本例の保守情報取得部71は、保守情報蓄積部64を参照し、機種別に分類する処理を未だ行っていない保守情報の有無を調べステップS11、未処理の保守情報が有る場合には、機種コードを基にして保守情報を機種別に分類するステップS12。これを、未処理の保守情報が無くなるまで繰り返す。コード種別決定部72は、保守情報取得部71により取得された機種別の保守情報について、保守情報を分類グルーピングする基準となるコード種別を決定する。本例では、コード種別決定部72の処理フローを図7に例示するように、機種別にカウントされた事例No保守作業の事例数に従って、機種別の保守情報を分類する基準となるコード種別を決定するステップS21。具体的には、例えば、対象機種の保守情報が5000件蓄積されていない状態では、細分化を行わず、5000件蓄積された状態では、現象コードのみに基づいて分類を行うことを決定し、12000件蓄積された状態では、現象コードと部品番号及び作業コードに基づいて分類を行うことを決定する、という具合に、保守作業の事例数の増加に伴って分類を細分化していく。分類のレベル細分化レベルを決定する基準となる保守作業の事例数は、例えば、被監視装置の市場導入時に予測される保守発生率に従い、3ヶ月、6ヶ月、1年分の件数を基に設定される。なお、初期状態では、分類する保守情報の件数保守作業の事例数が少なく、時間の経過とともに事例が増加することを踏まえ、事例が少ない段階では、被監視装置本例では画像形成装置10に保守が必要な状態を広く捉え、事例が増えるに連れて詳細な情報を用いて分類細分化する。図8には、保守作業の件数に応じたコード種別及び細分化レベルを例示してある。図8の例では、事例数が3000件未満の場合には細分化を行わず、事例数が3000以上10000件未満の場合には現象コードに基づいて第1段階の細分化細分化レベル1を行い、事例数が10000件以上20000件未満の場合には現象コードと部品番号及び作業コードに基づいて第2段階の細分化細分化レベル2を行い、事例数が20000件以上の場合には現象コードと部品番号及び作業コードと原因コードに基づいて第3段階の細分化細分化レベル3を行うようにしてある。保守種別分類部73は、保守情報取得部71により取得された機種別の保守情報を順次読み出して、コード種別決定部72で決定された細分化レベルに従って分類していく。図9には、保守種別分類部73による処理フローを例示してある。すなわち、本例の保守種別分類部73は、コード種別決定部72により決定されたコード種別分類の基準となるコード種別を確認しステップS31、未処理未分類のデータが無くなるまで以下の処理を繰り返すステップS32。まず、コード種別決定部72により決定されたコード種別分類の基準となるコード種別に従い、現象コード、部品コード、原因コードを分類するステップS33。次に、同一の現象コード、部品コード、原因コードの事例を集めた組事例群を作成するステップS34。その後、組の構成データの数事例数が予め定められた閾値本例では5件以上であるかを判定しステップS35、事例数が閾値以上の組を保守種別分類結果蓄積部73に蓄積するステップS36。なお、本例では、事例数が閾値未満の組については、その細分化レベルでの分類を行わず、1つ前のレベルでの分類に留めるようにしている。図10には、保守種別分類部73による分類グループ化の様子を例示してある。図8の例に従って説明すると、事例数が3000以上10000件未満の場合には、現象コードのみを用いた分類細分化レベル1が適用される。これにより、例えば、現象コード=75100の保守情報を集めた分類Aが抽出され、同様に、他の保守情報を現象コード毎に集めた分類B,C,Dなどが抽出される。また、事例数が10000件以上20000件未満の場合には、現象コードと部品番号及び作業コードを用いた分類細分化レベル2が適用される。これにより、例えば、分類Aにおいて閾値以上の事例数となる部品コード=74870B22の保守情報を集めた分類A-1が抽出され、同様に、他の分類B,C,Dをそれぞれ細分化したB-1,B-2,B-3などが抽出される。また、事例数が20000件以上の場合には、更に原因コードを用いた分類細分化レベル3が適用される。これにより、例えば、分類A-1において閾値以上の事例数となる原因コード=30の保守情報を集めた分類A-1-1が抽出され、同様に、他の分類B-1,B-2,B-3をそれぞれ細分化したB-1-1,B-2-1,B-3-1などが抽出される。なお、図10の分類2細分化レベル2及び分類3細分化レベル3の欄における無しは、事例数が閾値未満のものであり、この場合には、分類1細分化レベル1を適用するようにしてある。事象情報成形部75は、マージ部76から与えられる保守情報に基づいて、当該保守情報に関連する事象情報を事象情報蓄積部62から読み出し、後段の処理に適した形式に成形する。本例では、マージ部76から与えられる保守情報に基づき、その保守作業の対象となった画像形成装置10同一のSerialNoが付された画像形成装置10についての事象情報であって、訪問日保守作業の日時以前の予め定められた長さの期間例えば、訪問日及びその前の3日間における全ての種別事象コードの事象情報を収集し、事象コード毎に、事象の発生件数を日別に並べた成形データを生成する。なお、事象の発生件数の合計が閾値例えば、5件未満の事象コードについては、保守作業に繋がった可能性が低いので、これを除外することで後段の処理の負担軽減を図っている。マージ部76は、保守種別分類結果蓄積部73に蓄積されている分類結果を参照し、分類毎に、その分類に含まれる各事例保守情報について事象情報成形部75により成形された事象コード毎の成形データ事象の発生件数を日別に並べたデータを取得して、保守情報とこれに関連する各成形データとを結合マージした結合データを生成する。図11には、マージ部76による処理フローを例示してある。すなわち、本例のマージ部76は、分類毎に、未処理未結合のデータが無くなるまで以下の処理を繰り返すステップS41。まず、対象の分類に含まれる各事例保守情報を事象情報成形部75に与えることで、保守作業の訪問日及びSerialNoを基にして、訪問日より3日前からの全ての種別機械内部発生コードの事象情報から得られる事象コード毎の成形データを取得するステップS42。次に、取得した成形データを保守情報と結合マージした結合データを生成し、マージ結果の結合データを関連性分析部76へ供給するステップS43。図12には、マージ部76による結合マージ結果を例示してある。図12aは、分類A-1に分類された複数の保守情報現象コード=75100FEED部JAM、部品コード=74870B22の保守情報と、各保守情報に関連する事象コード毎の成形データとを結合した結合データの例である。また、図12bは、或る保守作業の事例に係る成形データ事象の発生件数を日別に並べたデータに基づいて表現された日時経過に伴う事象の発生件数の推移を示すグラフである。関連性分析部77は、マージ部76から供給された、保守情報とこれに関連する各成形データ事象の発生件数を日別に並べたデータとの結合データに基づいて、関連性を有して発生した共起した事象コードの組み合わせを抽出する。本例では、事象コード間の関連性をクラスター分析例えば、アソシエーション分析により分析し、同じ分類の全ての保守作業の事例数に対する、或る2種の事象コードが互いに発生した保守作業の事例数の割合が閾値以上となる事象コードの組み合わせを特定して抽出している。図13には、図12bのデータ例に対してアソシエーション分析を行った結果を例示してある。なお、図13において、支持度は、アイテム集合X或る機械内部発生コードの集合とアイテム集合Y別の機械内部発生コードの集合を含むトランザクションが全体の中に占める割合を表しており、確信度は、アイテム集合Xとアイテム集合Yを含むトランザクションの数σX∪Yを、アイテム集合Xを含むトランザクションの数σXで割った値を表している。換言すれば、支持度は、全ての保守作業の事例数に対する、事象コードXと事象コードYが発生した保守作業の事例数の割合事象コードXと事象コードYが発生した事例が全ての事例に占める割合を表す。また、確信度は、事象コードXが発生した保守作業の事例数に対する、事象コードXと事象コードYが発生した保守作業の事例数の割合事象コードXが発生したときに事象コードYが発生した事例の割合を表す。図13の例によれば、確信度が0.5以上の組み合わせの中で、分類A-1現象コード=75100FEED部JAM、部品コード=74870B22の保守情報では、機械内部発生コード=75-100の支持度が高く、また、相関ルールでは、機械内部発生コード=75-100と07-135の支持度が高くなっている。本例の関連性分析部77では、アソシエーション分析により求められる相関ルールの確信度及び支持度が閾値本例では、0.5以上となる2つの機械内部発生コード事象コードの組み合わせを抽出するようにしており、図13の例によれば、75-100と07-135の組み合わせ、及び、75-100と42-106の組み合わせが抽出される。すなわち、確信度及び支持度が高い組み合わせを特定して抽出する。また、本例では、と75-100の組み合わせすなわち、75-100単独も抽出している。なお、3以上の事象コードの組み合わせ毎に確信度及び支持度を算出する構成にすれば、関連性を有する3以上の事象コードの組み合わせを抽出することもできる。なお、確信度の閾値と支持度の閾値は、本例では同じ値を用いているが、異なる値を用いてもよい。基準発生パターン設定部78は、関連性分析部77により抽出された事象コードの組み合わせを候補として、保守作業を実施する必要性を判定するための判定基準となる基準発生パターンの生成を行うかを判定し、該当する組み合わせについて基準発生パターンを生成して基準発生パターン蓄積部66に記憶させる。例えば、分類A-1現象コード=75100FEED部JAM、部品コード=74870B22の保守情報では、75-100及び07-135の機械内部発生コード事象コードが発生した場合に保守作業が実施されたと分析されたが、これが定常状態でも発生するものであれば、保守作業の必要性が誤判定されることに繋がる。そこで、保守作業が施された場合と、定常状態保守作業が施されなかった場合とで、75-100及び07-135の機械内部発生コードの発生件数を算出し、保守発生件数保守作業が施された場合の発生件数と定常発生件数定常状態での発生件数の比が基準値以上すなわち、保守発生件数/定常発生件数≧基準値例えば、0.3であれば、保守作業を施す必要性が高い機械内部発生コードの組み合わせであると判断し、当該組み合わせに係る機械内部発生コードの発生パターン時系列的な発生傾向を基準発生パターンとして設定する基準発生パターン蓄積部66に記憶させる。本例では、対象となる機械内部発生コードの発生パターンを保守作業の事例毎に抽出し、これを平均化したものを基準発生パターンとしている。すなわち、例えば、75-100及び07-135のケースにおいて、保守発生件数=3、定常発生件数=10であれば、3/10≧0.3=基準値となるので、当該ケースについて基準発生パターンを生成する。また、例えば、75-100単独のケースにおいて、保守発生件数=3、定常発生件数=12069であれば、3/12069<0.3=基準値となるので、当該ケースについては基準発生パターンを生成しない。また、例えば、75-100及び42-106のケースにおいて、保守発生件数=2、定常発生件数=377であれば、2/377<0.3=基準値となるので、当該ケースについては基準発生パターンを生成しない。このように、関連性分析部77により抽出された事象コードの組み合わせが実際に保守作業に繋がるのか、或いは保守作業とは無関係に発生するのかを保守発生比率保守発生件数/定常発生件数に基づいて検証し、保守発生時以外定常状態での発生頻度が低ければ、保守作業に繋がる可能性が高いと推定されるので、その組み合わせについて基準発生パターンを生成するようにしている。図14には、関連性分析部77及び基準発生パターン設定部78による処理フローを例示してある。すなわち、本例の関連性分析部77及び基準発生パターン設定部78は、分類毎に、未処理のデータが無くなるまで以下の処理を繰り返すステップS51。まず、関連性分析部77が、マージ部76から供給された、保守情報とこれに関連する各成形データ事象の発生件数を日別に並べたデータとの結合データに基づいてクラスター分析を実施しステップS52、クラスター分析の結果に基づいて、対象の分類に含まれる各事例保守情報に関連する事象コードの組み合わせを抽出するステップS53。次に、基準発生パターン設定部78が、関連性分析部77により抽出された事象コードの組み合わせについて、保守発生件数及び定常発生件数を算出して保守発生比率を求めステップS54、保守発生比率が基準値以上となる組み合わせを特定して基準発生パターンを設定するステップS55。類似度算出部67は、基準発生パターンが設定された事象コードの組み合わせについて、新たに事象が発生した画像形成装置10から取得されて事象情報蓄積部62に蓄積された事象情報に基づいて、事象コード毎に直近の事象の発生パターンを抽出し、その事象の種別における基準発生パターンとの類似度例えば、相関値を算出する。保守必要性判定部68は、基準発生パターンが設定された事象コードの組み合わせについて、類似度算出部67により算出された事象コード毎の類似度を予め定められた閾値と比較し、全ての類似度が閾値以上である場合に、その画像形成装置10に対して保守作業を施す必要があると判定する。また、事象コードの組み合わせに対して保守作業の内容を関連付けておくことで、どのような保守作業を施すべきかについても判定できる。なお、閾値は固定値でもよいが、事象情報の発生件数に応じた可変値を用いることで判定精度の向上を図るようにしてもよい。すなわち、例えば、100件未満の場合には閾値として0.5を用い、1000件未満の場合には閾値として0.7を用い、1000件以上であれば閾値として0.9を用いるようにする。図15には、類似度算出部67及び保守必要性判定部68による処理フローを例示してある。すなわち、まず、類似度算出部67が、保守の必要性を判定する対象となる画像形成装置10に係る直近の予め定められた長さの期間内の事象情報を事象情報蓄積部62から抽出する処理を行いステップS61、該当する事象情報が存在するか否かを判定するステップS62。該当する事象情報が存在しない場合には処理を終了し、一方、該当する事象情報が存在する場合には、基準発生パターンが設定された事象コードの組み合わせについて、事象の種別毎に直近の事象の発生パターンを抽出しステップS63、その事象コードにおける基準発生パターンとの類似度を算出するステップS64。そして、前記組み合わせに係る全ての事象コードにおける類似度が閾値以上であるか否かを判定しステップS65、前記組み合わせに係る全ての事象コードにおける類似度が閾値以上である場合に、対象の画像形成装置10に対して保守作業を実施する必要があると判定するステップS66。以上のように、本例の監視システムでは、保守作業以前の予め定められた期間において、関連性を持って発生した共起した事象コードの組み合わせを特定し、当該組み合わせに係る事象コード毎に基準発生パターンを生成して保守作業の必要性を判定するように構成しており、これにより、保守作業の必要性の判定精度を高めることができる。なお、上記の例では、保守情報の分類を行い、分類グループ化できた保守作業を抽出した後、それらの保守作業に対する事象情報成形データを取得して保守作業と結合マージしている。これにより、処理するデータ量が削減されるため、処理の高速化が可能となる。しかしながら、基準発生パターンの再作成を行う場合には、上記の処理を再度行う必要があるため、処理速度の低下が懸念される。そこで、保守情報の取得時に事象情報成形データも取得して結合マージしておき、その後で分類を行う構成とすることで、基準発生パターンの再作成の高速化を図ることができる。また、上記の例では、事象コードの組み合わせを特定して保守要否の判定基準を設定する判定基準設定装置と、設定された判定基準に基づいて画像形成装置10に対する保守の必要性を判定する判定装置とを監視装置60に一体に備えた構成であるが、これらを別体の装置により構成してもよい。また、例えば、監視装置60を判定基準設定装置として動作させ、画像形成装置10の各々を判定装置として動作させてもよい。すなわち、監視装置60が、作成した判定基準を各々の画像形成装置10に送信し、各画像形成装置10が、監視装置60から受信した判定基準に基づいて自己に対する保守要否を判定するように構成する。また、基準発生パターンの設定に係る画像形成装置10と保守判定の対象の画像形成装置10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、1以上の画像形成装置10保守判定の対象の画像形成装置10が含まれてもよいにおける過去の事象情報及び保守情報に基づいて基準発生パターンを設定することで、その後、当該基準発生パターンを用いて保守判定の対象の画像形成装置10に対する保守の必要性を判定することができる。また、画像形成装置10以外の装置を監視対象被監視装置とするようにしてもよく、種々の装置の状態を監視して保守の必要性を判定することができる。図16には、監視装置60のハードウェア構成を例示してある。本例では、各種演算処理を行うCPUCentralProcessingUnit81、CPU81の作業領域となるRAMRandomAccessMemory82や基本的な制御プログラムを記録したROMReadOnlyMemory83等の主記憶装置、本発明の一実施形態に係るプログラムや各種データを記憶するHDDHardDiskDrive84等の補助記憶装置、各種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/F85、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/F86、等のハードウェア資源を監視装置60のコンピュータが有している。そして、本発明の一実施形態に係るプログラムを補助記憶装置84等から読み出してRAM82に展開し、これをCPU81により実行させることで、上述した各機能部を監視装置60のコンピュータ上に実現している。なお、本発明の一実施形態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、本例に係るサーバ装置の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。"