情報監視システムおよび情報監視方法
【課題】本発明の実施形態は、処理時間の短縮と信頼性の向上とを図ることができる情報監視システムおよび情報監視方法を提供する。
【解決手段】実施形態によれば、製品に関する情報を格納する製品情報格納部と、前記製品に関する情報から形態素に関する情報を抽出する解析部と、前記形態素に関する辞書情報を格納する辞書部と、前記抽出された形態素に関する情報と、前記辞書情報とに基づいて統計処理情報を作成する統計処理部と、前記統計処理情報に基づいて異常の発生を監視する監視部と、を備えた情報監視システムであって、前記監視の目的に応じて必要となる情報を前記製品情報格納部に格納された製品に関する情報の中から選別し、前記解析部に提供する情報選別部を備えたことを特徴とする情報監視システムが提供される。
【解決手段】実施形態によれば、製品に関する情報を格納する製品情報格納部と、前記製品に関する情報から形態素に関する情報を抽出する解析部と、前記形態素に関する辞書情報を格納する辞書部と、前記抽出された形態素に関する情報と、前記辞書情報とに基づいて統計処理情報を作成する統計処理部と、前記統計処理情報に基づいて異常の発生を監視する監視部と、を備えた情報監視システムであって、前記監視の目的に応じて必要となる情報を前記製品情報格納部に格納された製品に関する情報の中から選別し、前記解析部に提供する情報選別部を備えたことを特徴とする情報監視システムが提供される。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、情報監視システムおよび情報監視方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
製品に関する顧客意見（ＶＯＣ：Voice of customer）や修理情報などをテキストマイニングと呼ばれている手法を用いて処理する技術が知られている。
しかしながら、製品に関する情報は大量である。また、目的に応じて必要となる情報が異なる場合がある。例えば、製品の発売からの時期に応じて、初期不良に関する情報、偶発不良に関する情報、摩耗不良に関する情報などを区別する必要が生じる場合がある。
そのため、単に収集された情報に基づいて処理を行うようにすれば、処理時間が長くなったり信頼性が低下したりするおそれがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−２２６５６８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の実施形態は、処理時間の短縮と信頼性の向上とを図ることができる情報監視システムおよび情報監視方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態によれば、製品に関する情報を格納する製品情報格納部と、前記製品に関する情報から形態素に関する情報を抽出する解析部と、前記形態素に関する辞書情報を格納する辞書部と、前記抽出された形態素に関する情報と、前記辞書情報とに基づいて統計処理情報を作成する統計処理部と、前記統計処理情報に基づいて異常の発生を監視する監視部と、を備えた情報監視システムであって、前記監視の目的に応じて必要となる情報を前記製品情報格納部に格納された製品に関する情報の中から選別し、前記解析部に提供する情報選別部を備えたことを特徴とする情報監視システムが提供される。
【０００６】
また、他の実施形態によれば、製品に関する情報を収集する工程と、前記製品に関する情報から形態素に関する情報を抽出する工程と、前記形態素に関する辞書情報を収集する工程と、前記抽出された形態素に関する情報と、前記辞書情報とに基づいて統計処理情報を作成する工程と、前記統計処理情報に基づいて異常の発生を監視する工程と、を備えた情報監視方法であって、前記監視の目的に応じて必要となる情報を前記製品に関する情報の中から選別し、前記製品に関する情報から形態素に関する情報を抽出する工程に提供する選別工程を備えたこと、を特徴とする情報監視方法が提供される。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本実施の形態に係る情報監視システムを例示するためのブロック図である。
【図２】自動抽出辞書部に格納されている情報を例示するための模式図である。
【図３】基礎情報作成部において作成される共起行列を例示するための模式図である。
【図４】統計処理部において作成された統計処理情報を例示するための模式図である。
【図５】第２の重み付け部における重み付けを例示するための模式図である。
【図６】第２の重み付け部において重み付け係数を規定した状態を例示するための模式図である。
【図７】第１の重み付け部において重み付け係数を規定した状態を例示するための模式図である。
【図８】本実施の形態に係る情報監視方法について例示をするためのフローチャートである。
【図９】本実施の形態に係る情報監視プログラムを実行可能なコンピュータシステムを例示するためのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照しつつ、実施の形態について例示をする。なお、各図面中、同様の構成要素には同一の符号を付して詳細な説明は適宜省略する。
図１は、本実施の形態に係る情報監視システムを例示するためのブロック図である。
図１に示すように、情報監視システム１には、製品情報格納部２、情報選別部３、第１の情報取得部４、解析部５、辞書部６、形態素情報格納部７、第２の情報取得部８、統計情報部９、重み付け情報格納部１０、監視部１１、入力部１２、表示部１３が設けられている。
製品情報格納部２は、製品に関する情報を格納する。例えば、コールセンタに寄せられた製品に関するクレームや意見などをまとめたコールセンタ情報２ａ、Ｗｅｂサイトへの書き込みなどで寄せられた製品に関するクレームや意見などをまとめたウェブ情報２ｂ、フィールドエンジニアなどの情報提供者１００が収集したクレームや意見などをまとめた業務情報２ｃなどがファイル化されて格納されている。なお、格納される情報は例示をしたものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。
また、これらの情報には、数値だけではなく自然言語のテキスト形式の文書データが多く含まれている。そのため、製品情報格納部２には、これらの情報がテキスト形式の情報（テキストデータ）として格納される。
また、これらの情報には、情報が収集された際の時間に関する情報が含まれている。この時間に関する情報は、情報選別部３により情報を選別する際に用いることができる。
【０００９】
なお、コールセンタ情報２ａ、ウェブ情報２ｂ、業務情報２ｃは、入力部１２を介して製品情報格納部２に入力されるようにすることができる。
【００１０】
情報選別部３は、監視の目的に応じて必要となる情報を製品情報格納部２に格納された製品に関する情報の中から選別し、解析部５に提供する。
【００１１】
例えば、初期不良に関する情報、偶発不良に関する情報、摩耗不良に関する情報などを区別して監視する必要が生じる場合がある。その様な場合には、入力部１２から入力された指定期間に関する情報と、前述したコールセンタ情報２ａ、ウェブ情報２ｂ、業務情報２ｃに含まれている時間に関する情報とを用いて、初期不良に関する情報、偶発不良に関する情報、摩耗不良に関する情報を選別するようにすることができる。
この場合、入力部１２から入力された指定期間に合致する時間に関する情報を含むものを選別するようにすることができる。例えば、製品の発売日からの時間を指定期間として入力し、この指定期間に含まれる情報を選別するようにすることができる。
例えば、初期不良に関する情報を選別したい場合には、製品の発売日から間もない期間を指定期間として入力するようにすることができる。偶発不良に関する情報を選別したい場合には、製品の発売日から所定の時間が経過した期間を指定期間として入力するようにすることができる。摩耗不良に関する情報を選別したい場合には、製品の発売日から相当程度の時間が経過した期間を指定期間として入力するようにすることができる。
【００１２】
すなわち、情報選別部３は、製品に関する情報が収集された際の時間に関する情報を用いて、初期不良に関する情報、偶発不良に関する情報、摩耗不良に関する情報からなる群より選ばれた少なくとも１種を製品に関する情報の中から選別するようにすることができる。
【００１３】
また、この様な時間による選別の他にも、後述する知識情報辞書部６ｂに格納されている情報に対する割合が所定の水準に達しないような形態素を含むものは取得しないようにすることができる。この様にすれば、発生頻度が少ない形態素に関する情報を排除することができる。
【００１４】
このような選別を行うようにすれば、対象となる情報量を低減させることができるとともに余計な情報が含まれることを抑制することができる。そのため、処理時間の短縮と信頼性の向上とを図ることができる。
【００１５】
第１の情報取得部４は、情報選別部３により選別された情報を取得する。
解析部５は、テキストマイニングの手法を用いて、製品に関する情報から形態素に関する情報を抽出する。
この場合、解析部５に設けられた形態素解析部５ａにおいては、テキスト形式の文書データを単語に分解し（単語分解処理）、テキスト形式の文書データから形態素を抽出する。
また、解析部５に設けられた構文解析部５ｂにおいては、抽出された形態素に品詞の関連付けをする。
例えば、製品に関する情報が「映像に横線が入る。」の場合には、形態素解析部５ａにおいて「映像／横線／入る／。」と分解されることで、テキスト形式の文書データから形態素が抽出される。また、構文解析部５ｂにおいて「映像→入る」、「横線→入る」のように抽出された形態素に品詞の関連付けをする。すなわち、いわゆる係り受けを行う。
【００１６】
辞書部６は、形態素に関する辞書情報を格納する。
辞書部６には、自動抽出辞書部６ａ、知識情報辞書部６ｂ、マスタ辞書部６ｃが設けられている。
自動抽出辞書部６ａは、解析部５により抽出された形態素に関する情報を辞書情報として格納する。この際、自動抽出辞書部６ａは、過去実績における不良率情報と、解析部５により抽出された形態素に関する情報とを関連付けして格納するようにすることができる。
図２は、自動抽出辞書部に格納されている情報を例示するための模式図である。
図２に示すように、自動抽出辞書部６ａには過去実績における不良率情報と、解析部５により抽出された形態素に関する情報とが関連付けられて格納されている。この場合、不良率情報と形態素に関する情報との関連付けに用いる情報は入力部１２から入力されるようにすることができる。例えば、抽出された形態素が含まれていたテキスト形式の文書データに対応する製品の不良率情報を入力部１２から入力することで、テキスト形式の文書データを介して形態素に関する情報と不良率情報との関連付けを行うようにすることができる。
また、過去実績における不良の発生件数に基づいて、抽出された形態素の不良率に関するレベルを決定するようにすることもできる。
【００１７】
知識情報辞書部６ｂは、フィールドエンジニアなどの情報提供者１００が知得した製品に関する知識情報から抽出された形態素に関する情報を辞書情報として格納する。
マスタ辞書部６ｃは、自動抽出辞書部６ａから提供される形態素に関する情報および不良率情報と、知識情報辞書部６ｂから提供される形態素に関する情報と、を辞書情報として格納する。この場合、自動抽出辞書部６ａと知識情報辞書部６ｂとから提供されるすべての情報を辞書情報として格納するようにすることもできるし、入力部１２から入力された指令などに基づいて格納される情報を選別することもできる。
形態素情報格納部７は、解析部５（形態素解析部５ａ、構文解析部５ｂ）から提供された情報を格納する。この際、形態素の名称、品詞の種類、抽出された数などを併せて格納するようにすることができる。
【００１８】
第２の情報取得部８は、統計情報部９において用いられる形態素に関する情報を形態素情報格納部７から取得する。また、形態素情報格納部７から取得した形態素に関する情報に対応した辞書情報をマスタ辞書部６ｃから取得する。
統計情報部９には、基礎情報作成部９ａ、重み付け変換部９ｂ、統計処理部９ｃが設けられている。
基礎情報作成部９ａは、第２の情報取得部８から提供された形態素に関する情報と、形態素に関する辞書情報とに基づいて、統計処理部９ｃにおける統計処理に用いる基礎情報を作成する。例えば、基礎情報作成部９ａは、第２の情報取得部８から提供された形態素に関する情報と、形態素に関する辞書情報とに基づいて共起行列を作成するようにすることができる。
【００１９】
図３は、基礎情報作成部において作成される共起行列を例示するための模式図である。 図３に例示をした共起行列は、共起語を抽出された形態素（例えば、電源、パネル、ケーブルなど）とし、概念語を製品の品種（例えば、ＡＢＣＤ、ＷＸＹＺなど）としている。なお、図中の数値は、共起語（形態素）と概念語（製品の品種）とが抽出対象となった文書データに共起した回数を例示したものである。
【００２０】
また、時間経過に伴う変動が分かるように「経過時間」の列を設けている。前述したように、コールセンタ情報２ａ、ウェブ情報２ｂ、業務情報２ｃには、これらの情報が収集された際の時間に関する情報が含まれているので、この時間に関する情報に基づいて経過時間を求めるようにすることができる。例えば、製品の発売日を基準として、コールセンタ情報２ａ、ウェブ情報２ｂ、業務情報２ｃに含まれている時間に関する情報から経過時間を求めるようにすることができる。
なお、「経過時間」に関する情報を入力部１２から直接入力することもできる。
【００２１】
重み付け変換部９ｂは、基礎情報作成部９ａにおいて作成された基礎情報に対する重み付けを行う。すなわち、重み付け変換部９ｂは、統計処理情報を作成する際に所定の重み付けを行う。この際、重み付け情報格納部１０から提供された重み付け係数を付与することで、基礎情報に対する重み付けを行うようにすることができる。
【００２２】
重み付け変換部９ｂが設けられていない場合には、統計処理部９ｃは、抽出された形態素に関する情報と、辞書情報とに基づいて（基礎情報に基づいて）統計処理を行い統計処理情報を作成する。
重み付け変換部９ｂが設けられている場合には、統計処理部９ｃは、重み付けがされた基礎情報に基づいて統計処理を行い統計処理情報を作成する。
例えば、主成分分析に基づく多変量統計的プロセス管理（MSPC；Multivariate Statistical Process Control）の手法を用いて、重み付けがされた基礎情報を統計処理して統計処理情報を作成するようにすることができる。この場合、HotellingＴ２統計量とＱ統計量とを同時に作成するようにすることができる。例えば、各形態素間の相関関係が保持された状態における異常の発生を監視するためにHotellingＴ２統計量を作成する。また、製品の発売からの時期に応じた異常を監視する場合のように各形態素間の相関関係が保持されない状態における異常の発生を監視するためにＱ統計量を作成する。
【００２３】
図４は、統計処理部９ｃにおいて作成された統計処理情報を例示するための模式図である。
すなわち、図４は、各形態素のトレンドと統計量とを表した模式グラフ図である。
図４中の形態素１〜９は対象となった形態素を表している。また、図４中のHotellingＴ２統計量とＱ統計量は、作成された統計処理情報を例示するものである。この場合、形態素１〜９は、１つの文書データに含まれていた形態素とすることができる。また、形態素１〜９は、製品に関する情報のうち部品不良に分類されたものから抽出された形態素とすることができる。例えば、形態素１が「電源」である場合には、形態素２を「パネル」、形態素３を「映らない」などとすることができる。
【００２４】
この様に、複数の形態素を併せて統計処理するようにすれば、特定の形態素の発生のトレンドのみならず、その特定の形態素の発生の原因となるような他の形態素の発生のトレンドをも併せて知ることができる。そのため、異常の発生のみならずその原因などの解析をも行うことができるようになる。
また、各形態素の相関関係を保持しながら、変動するHotelling Ｔ２とＱを監視することができる。この場合、形態素間の相関関係が崩れると、Hotelling Ｔ２とＱが変動する。そのため、所定の閾値をあらかじめ設定しておき、この閾値を超えた場合には異常と判断して後述する警報を発するようにすることができる。
例えば、図４の縦軸の「Ｔ２＆Ｑ統計量」における「０．８」を閾値とし、これを超えた場合には異常と判断して後述する警報を発するようにすることができる。
また、傾向不良の兆候なども知ることができる。
なお、統計処理部９ｃにおいて作成された統計処理情報は表示部１３に表示するようにすることができる。そのため、形態素の発生のトレンドを管理者が視認することができるので、後述する警報が発せられる前の段階の異常の兆候をも捉えることが可能となる。
【００２５】
重み付け情報格納部１０は、重み付け変換部９ｂに重み付け係数を提供する。重み付け情報格納部１０には、自動抽出辞書部６ａに格納されている形態素に対する重み付け係数が格納された第１の重み付け情報格納部１０ａと、知識情報辞書部６ｂに格納されている形態素に対する重み付け係数が格納された第２の重み付け情報格納部１０ｂとが設けられている。そして、重み付け変換部９ｂで処理される形態素に応じて第１の重み付け情報格納部１０ａまたは第２の重み付け情報格納部１０ｂから適切な重み付け係数が提供されるようになっている。
【００２６】
図５は、第２の重み付け部における重み付けを例示するための模式図である。
図５における列は、損害の程度（市場品質コスト）や傾向不良へ発展するリスクの程度などに基づく区分けであり、Ｌｅｖｅｌの数値が高いものほど監視の必要性が高いことを表している。この場合、特定の形態素が組み合わされた場合の重要度に基づいて「Ｌｅｖｅｌ」を決定するようにしている。例えば、「パネル」と「縦、横、縞」の組み合わせを監視の必要性が高い「Ｌｅｖｅ４」としている。
なお、形態素の組合せは、過去において傾向不良と判断された事案から抽出したものを検討し、必要と判断されたものは適宜追加するようにすることができる。
図５における行は、形態素の有する意味の重要度（単語における重要度）に基づく区分けであり、Ｌｅｖｅｌの数値が高いものほど監視の必要性が高いことを表している。すなわち、図５においては、右上方になるほど監視の必要性が高くなるような形態素となる。この場合、フィールドエンジニアなどの情報提供者１００が収集した情報に基づいて「Ｌｅｖｅｌ」を決定するようにすることができる。
この場合、図５に例示をした区画毎（形態素毎）に重み付け係数を規定するようにすることができる。例えば、右上方になるほど重み付け係数が大きくなるように区画毎に重み付け係数を規定するようにすることができる。
図６は、第２の重み付け情報格納部１０ｂにおいて重み付け係数を規定した状態を例示するための模式図である。
図６は、図５において例示をした区画毎に重み付け係数を規定した状態を例示するものである。すなわち、監視の必要性が高い右上方になるほど高い重み付け係数を付与するようにしている。なお、列、行における「Ｌｅｖｅｌ」に関しては図５において例示をしたものと同様である。
この様にして規定された重み付け係数は、重み付け変換部９ｂに提供され、基礎情報作成部９ａにおいて作成された基礎情報に対する重み付けを行う際に用いられることになる。
【００２７】
図７は、第１の重み付け情報格納部１０ａにおいて重み付け係数を規定した状態を例示するための模式図である。
図７における列は、過去実績における不良の発生件数に基づく区分けであり、Ｌｅｖｅｌの数値が高いものほど監視の必要性が高いことを表している。この場合、損害の程度（市場品質コスト）や傾向不良へ発展するリスクの程度などの実績値に基づいて「Ｌｅｖｅｌ」を決定するようにすることができる。
また、図５に例示をしたものと同様に、特定の形態素が組み合わされた場合の重要度に基づいて「Ｌｅｖｅｌ」を決定するようにしている。例えば、「パネル」と「歪む」の組み合わせを監視の必要性が比較的高い「Ｌｅｖｅ３」としている。
なお、形態素の組合せは、過去において傾向不良と判断された事案から抽出したものを検討し、必要と判断されたものは適宜追加するようにすることができる。
また、Ｌｅｖｅｌ０は、自動抽出辞書部６ａに新たに格納された形態素が第１の重み付け情報格納部１０ａに格納されていない場合、すなわち、過去実績において抽出されていない新たな形態素が発生した場合に重み付けを行うためのものである。なお、Ｌｅｖｅｌ０は、第２の重み付け情報格納部１０ｂにおいて設けるようにしてもよい。例えば、図６に例示をした模式図にＬｅｖｅｌ０を設けるようにすることもできる。
【００２８】
また、図７における行は、形態素の発生頻度に基づく区分けであり、Ｌｅｖｅｌの数値が高いものほど監視の必要性が高いことを表している。すなわち、図５においては、右上方になるほど監視の必要性が高くなるような形態素となる。この場合、「形態素の発生頻度」としては、例えば、「形態素の発生件数／問い合わせ件数」としたり、「形態素の発生件数／販売台数」としたりすることができる。
この場合、図７に例示をした区画毎（形態素毎）に重み付け係数を規定するようにすることができる。例えば、右上方になるほど重み付け係数が大きくなるように区画毎に重み付け係数を規定するようにすることができる。
【００２９】
なお、例示をした重み付け方法に限定されるわけではなく、区分けの仕方などは適宜変更することができる。また、重み付け係数は監視の必要性の違いが相対的に分かるようにするものであればよい。例えば、監視の必要性が高くなるほど重み付け係数の値が小さくなるようにすることもできる。
【００３０】
監視部１１は、統計処理情報に基づいて異常の発生を監視する。例えば、監視部１１は、統計処理部９ｃにおいて作成された統計処理情報を監視し、異常が発生した場合には警報を出力する。例えば、図４において例示をした統計処理情報を所定の閾値を用いて監視し、閾値を超えた場合には異常が発生したと判断して警報を出力するようにすることができる。
【００３１】
入力部１２は、情報監視システム１に設けられた要素に対して情報や指令などを入力するためのものとすることができる。入力部１２は、例えば、キーボードやマウスなどとすることができる。
例えば、入力部１２を介して製品情報格納部２にコールセンタ情報２ａ、ウェブ情報２ｂ、業務情報２ｃなどを入力することができる。
また、例えば、入力部１２を介して自動抽出辞書部６ａに不良率情報と形態素に関する情報との関連付けに用いる情報を入力することができる。
また、例えば、入力部１２を介して入力された指令などに基づいてマスタ辞書部６ｃに格納される情報を選別することができる。
【００３２】
表示部１３は、情報監視システム１に設けられた要素からの出力を表示する。表示部１３は、例えば、フラットパネルディスプレイなどにより構成されるものとすることができる。
例えば、監視部１１より出力された警報や発生した異常の内容などを表示するようにすることができる。
また、例えば、統計処理部９ｃにおいて作成された統計処理情報を表示するようにすることができる。すなわち、図４に例示をした様な統計処理情報のグラフ図を表示するようにすることができる。
【００３３】
本実施の形態に係る情報監視システム１によれば、監視の目的に応じて必要となる情報を選別することができる。また、知識情報辞書部６ｂに格納されている情報に対する割合が所定の水準に達しないような形態素を含むものは取得しないようにすることもできる。
【００３４】
そのため、対象となる情報量を低減させることができるとともに余計な情報が含まれることを抑制することができるので、処理時間の短縮と信頼性の向上とを図ることができる。
【００３５】
次に、本実施の形態に係る情報監視方法について例示をする。
なお、情報監視システム１において例示をしたものと同様の事項についての説明は適宜省略する。
図８は、本実施の形態に係る情報監視方法について例示をするためのフローチャートである。
まず、製品に関する情報と、その情報が収集された際の時間に関する情報とを収集する（ステップＳ１）。
次に、監視の目的に応じて必要となる情報を選別する（ステップＳ２）。
すなわち、監視の目的に応じて必要となる情報を製品に関する情報の中から選別する。 この場合、監視の目的に応じて指定した指定期間に関する情報と、情報が収集された際の時間に関する情報と、に基づいて監視の目的に応じて必要となる情報を選別するようにすることができる。
すなわち、指定期間に含まれた時間に関する情報を含むものを選別するようにすることができる。例えば、製品の発売日からの時間を指定期間として、この指定期間に含まれる情報を選別するようにすることができる。
この場合、初期不良に関する情報を選別したい場合には、製品の発売日から間もない期間を指定期間とすることができる。偶発不良に関する情報を選別したい場合には、製品の発売日から所定の時間が経過した期間を指定期間とすることができる。摩耗不良に関する情報を選別したい場合には、製品の発売日から相当程度の時間が経過した期間を指定期間とすることができる。
【００３６】
すなわち、製品に関する情報が収集された際の時間に関する情報を用いて、初期不良に関する情報、偶発不良に関する情報、摩耗不良に関する情報からなる群より選ばれた少なくとも１種を製品に関する情報の中から選別するようにすることができる。
【００３７】
また、この様な時間による選別の他にも、フィールドエンジニアなどの情報提供者１００が知得した製品に関する知識情報から抽出された形態素に関する辞書情報に対する割合が所定の水準に達しないような形態素を含むものは取得しないようにすることができる。この様にすれば、発生頻度が少ない形態素に関する情報を排除することができる。
【００３８】
次に、選別された情報をテキストマイニングの手法を用いて解析する（ステップＳ３）。すなわち、テキストマイニングの手法を用いて、選別された製品に関する情報から形態素に関する情報を抽出する。なお、テキストマイニングの手法は既知の技術を適用させることができるので、詳細な説明は省略する。
次に、抽出された形態素に関する情報を収集して辞書情報とする（ステップＳ４−１）。
この際、過去実績における不良率情報と、抽出された形態素に関する情報とを関連付けして辞書情報とするようにすることができる。
次に、フィールドエンジニアなどの情報提供者１００が知得した製品に関する知識情報から抽出された形態素に関する辞書情報と、ステップＳ４−１において作成された辞書情報と、からマスタ辞書情報を作成する（ステップＳ５）。
【００３９】
一方、ステップＳ３において解析された情報を収集する（ステップＳ４−２）。
すなわち、抽出された形態素に関する情報を収集する。
次に、ステップＳ４−２において収集された形態素に関する情報と、ステップＳ５において作成されたマスタ辞書情報とに基づいて基礎情報を作成する（ステップＳ６）。
例えば、基礎情報として共起行列を作成するようにすることができる。
【００４０】
次に、ステップＳ６において作成された基礎情報に対して重み付けを行う（ステップＳ７）。
重み付けは、予め規定された重み付け係数を用いて行うようにすることができる。
次に、重み付けがされた基礎情報を統計処理して統計処理情報を作成する（ステップＳ８）。
例えば、主成分分析に基づく多変量統計的プロセス管理（MSPC；Multivariate Statistical Process Control）の手法を用いて、重み付けがされた基礎情報を統計処理するようにすることができる。
【００４１】
なお、重み付けが行われない場合には、抽出された形態素に関する情報と、辞書情報とに基づいて（基礎情報に基づいて）統計処理情報を作成する。
【００４２】
次に、統計処理情報を監視し、異常が発生した場合には警報を出力する（ステップＳ９）。
例えば、所定の閾値を用いて統計処理情報を監視し、閾値を超えた場合には異常が発生したと判断して警報を出力するようにすることができる。
この場合、HotellingＴ２統計量とＱ統計量とを同時に監視するようにすることができる。例えば、各形態素間の相関関係が保持された状態における異常の発生をHotellingＴ２統計量を用いて監視するようにすることができる。また、製品の発売からの時期に応じた異常を監視する場合のように各形態素間の相関関係が保持されない状態における異常の発生をＱ統計量を用いて監視するようにすることができる。
【００４３】
本実施の形態に係る情報監視方法によれば、監視の目的に応じて必要となる情報を選別することができる。また、フィールドエンジニアなどの情報提供者１００が知得した製品に関する知識情報から抽出された形態素に関する辞書情報に対する割合が所定の水準に達しないような形態素を含むものは取得しないようにすることもできる。
そのため、対象となる情報量を低減させることができるとともに余計な情報が含まれることを抑制することができるので、処理時間の短縮と信頼性の向上とを図ることができる。
【００４４】
次に、本実施の形態に係る情報監視プログラムについて例示をする。
本実施の形態に係る情報監視プログラムは、コンピュータに、前述した情報監視方法を実行させるものとすることができる。
図９は、本実施の形態に係る情報監視プログラムを実行可能なコンピュータシステムを例示するためのブロック図である。
図９に示すように、コンピュータシステム２００には、コンピュータ２０１、入力部１２、表示部１３が設けられている。
コンピュータ２０１には、各種の情報処理を実行する演算部２０１ａ、情報を一時的に格納するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などの一時格納部２０１ｂ、情報の送受信を制御する入出力部２０１ｃ、本実施の形態に係る情報監視プログラムが格納される格納部２０１ｄなどが設けられている。
なお、コンピュータ２０１に設けられた各要素には既知の技術を適用することができるのでこれらの詳細な説明は省略する。
【００４５】
一連の情報監視方法を実行させるために、本実施の形態に係る情報監視プログラムが、コンピュータ２０１に設けられた格納部２０１ｄに格納される。情報監視プログラムは、例えば、記録媒体に格納された状態でコンピュータ２０１に供給され、読み出されることでコンピュータ２０１に設けられた格納部２０１ｄに格納されるようにすることができる。なお、ＬＡＮ（Local Area Network）などを介して、情報監視プログラムがコンピュータ２０１に設けられた格納部２０１ｄに格納されるようにすることもできる。
【００４６】
そして、格納部２０１ｄに格納された情報監視プログラムは一時格納部２０１ｂに読み出され、演算部２０１ａにおいて各種の演算が行われる。この際、必要な情報は入力部１２から入力され、必要に応じて演算結果などが表示部１３に表示されるようにすることができる。
【００４７】
この場合、格納部２０１ｄには、以下の手順を実行する情報監視プログラムが格納されるようにすることができる。
（１）製品に関する情報と、その情報が収集された際の時間に関する情報とを収集する手順。
（２）監視の目的に応じて必要となる情報を選別する手順。
（３）選別された情報をテキストマイニングの手法を用いて解析する手順。
（４−１）抽出された形態素に関する情報を収集して辞書情報とする手順。
（４−２）（３）において解析された情報を収集する手順。
（５）フィールドエンジニアなどの情報提供者１００が知得した製品に関する知識情報から抽出された形態素に関する辞書情報と、（４−１）において作成された辞書情報と、からマスタ辞書情報を作成する手順。
（６）（４−２）において収集された形態素に関する情報と、（５）において作成されたマスタ辞書情報とに基づいて基礎情報を作成する手順。
（７）（６）において作成された基礎情報に対して重み付けを行う手順。
（８）重み付けがされた基礎情報を統計処理して統計処理情報を作成する手順。
（９）統計処理情報を監視し、異常が発生した場合には警報を出力する手順。
なお、各手順の内容は、情報監視システム１や情報監視方法において例示をしたものと同様とすることができるので、詳細な説明は省略する。
また、本実施の形態に係る情報監視プログラムは、前述の順序に従って時系列的に実行されるようにしてもよいし、必ずしも時系列的に実行されなくとも並列的あるいは選別的に実行されるようにしてもよい。
また、本実施の形態に係る情報監視プログラムは、単一の演算部により処理されるものであってもよいし、複数の演算部によって分散処理されるものであってもよい。
【００４８】
以上、本発明のいくつかの実施形態を例示したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更などを行うことができる。これら実施形態やその変形例は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明及びそれと等価とみなされるものの範囲に含まれる。また、前述の各実施形態は、相互に組み合わせて実施することができる。
例えば、情報監視システム１が備える各要素の配置、数などは、例示をしたものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。
【符号の説明】
【００４９】
１ 情報監視システム、２ 製品情報格納部、３ 情報選別部、４ 第１の情報取得部、５ 解析部、６ 辞書部、７ 形態素情報格納部、８ 第２の情報取得部、９ 統計情報部、１０ 重み付け部、１１ 監視部、１２ 入力部、１３ 表示部
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、情報監視システムおよび情報監視方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
製品に関する顧客意見（ＶＯＣ：Voice of customer）や修理情報などをテキストマイニングと呼ばれている手法を用いて処理する技術が知られている。
しかしながら、製品に関する情報は大量である。また、目的に応じて必要となる情報が異なる場合がある。例えば、製品の発売からの時期に応じて、初期不良に関する情報、偶発不良に関する情報、摩耗不良に関する情報などを区別する必要が生じる場合がある。
そのため、単に収集された情報に基づいて処理を行うようにすれば、処理時間が長くなったり信頼性が低下したりするおそれがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−２２６５６８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の実施形態は、処理時間の短縮と信頼性の向上とを図ることができる情報監視システムおよび情報監視方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態によれば、製品に関する情報を格納する製品情報格納部と、前記製品に関する情報から形態素に関する情報を抽出する解析部と、前記形態素に関する辞書情報を格納する辞書部と、前記抽出された形態素に関する情報と、前記辞書情報とに基づいて統計処理情報を作成する統計処理部と、前記統計処理情報に基づいて異常の発生を監視する監視部と、を備えた情報監視システムであって、前記監視の目的に応じて必要となる情報を前記製品情報格納部に格納された製品に関する情報の中から選別し、前記解析部に提供する情報選別部を備えたことを特徴とする情報監視システムが提供される。
【０００６】
また、他の実施形態によれば、製品に関する情報を収集する工程と、前記製品に関する情報から形態素に関する情報を抽出する工程と、前記形態素に関する辞書情報を収集する工程と、前記抽出された形態素に関する情報と、前記辞書情報とに基づいて統計処理情報を作成する工程と、前記統計処理情報に基づいて異常の発生を監視する工程と、を備えた情報監視方法であって、前記監視の目的に応じて必要となる情報を前記製品に関する情報の中から選別し、前記製品に関する情報から形態素に関する情報を抽出する工程に提供する選別工程を備えたこと、を特徴とする情報監視方法が提供される。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本実施の形態に係る情報監視システムを例示するためのブロック図である。
【図２】自動抽出辞書部に格納されている情報を例示するための模式図である。
【図３】基礎情報作成部において作成される共起行列を例示するための模式図である。
【図４】統計処理部において作成された統計処理情報を例示するための模式図である。
【図５】第２の重み付け部における重み付けを例示するための模式図である。
【図６】第２の重み付け部において重み付け係数を規定した状態を例示するための模式図である。
【図７】第１の重み付け部において重み付け係数を規定した状態を例示するための模式図である。
【図８】本実施の形態に係る情報監視方法について例示をするためのフローチャートである。
【図９】本実施の形態に係る情報監視プログラムを実行可能なコンピュータシステムを例示するためのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照しつつ、実施の形態について例示をする。なお、各図面中、同様の構成要素には同一の符号を付して詳細な説明は適宜省略する。
図１は、本実施の形態に係る情報監視システムを例示するためのブロック図である。
図１に示すように、情報監視システム１には、製品情報格納部２、情報選別部３、第１の情報取得部４、解析部５、辞書部６、形態素情報格納部７、第２の情報取得部８、統計情報部９、重み付け情報格納部１０、監視部１１、入力部１２、表示部１３が設けられている。
製品情報格納部２は、製品に関する情報を格納する。例えば、コールセンタに寄せられた製品に関するクレームや意見などをまとめたコールセンタ情報２ａ、Ｗｅｂサイトへの書き込みなどで寄せられた製品に関するクレームや意見などをまとめたウェブ情報２ｂ、フィールドエンジニアなどの情報提供者１００が収集したクレームや意見などをまとめた業務情報２ｃなどがファイル化されて格納されている。なお、格納される情報は例示をしたものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。
また、これらの情報には、数値だけではなく自然言語のテキスト形式の文書データが多く含まれている。そのため、製品情報格納部２には、これらの情報がテキスト形式の情報（テキストデータ）として格納される。
また、これらの情報には、情報が収集された際の時間に関する情報が含まれている。この時間に関する情報は、情報選別部３により情報を選別する際に用いることができる。
【０００９】
なお、コールセンタ情報２ａ、ウェブ情報２ｂ、業務情報２ｃは、入力部１２を介して製品情報格納部２に入力されるようにすることができる。
【００１０】
情報選別部３は、監視の目的に応じて必要となる情報を製品情報格納部２に格納された製品に関する情報の中から選別し、解析部５に提供する。
【００１１】
例えば、初期不良に関する情報、偶発不良に関する情報、摩耗不良に関する情報などを区別して監視する必要が生じる場合がある。その様な場合には、入力部１２から入力された指定期間に関する情報と、前述したコールセンタ情報２ａ、ウェブ情報２ｂ、業務情報２ｃに含まれている時間に関する情報とを用いて、初期不良に関する情報、偶発不良に関する情報、摩耗不良に関する情報を選別するようにすることができる。
この場合、入力部１２から入力された指定期間に合致する時間に関する情報を含むものを選別するようにすることができる。例えば、製品の発売日からの時間を指定期間として入力し、この指定期間に含まれる情報を選別するようにすることができる。
例えば、初期不良に関する情報を選別したい場合には、製品の発売日から間もない期間を指定期間として入力するようにすることができる。偶発不良に関する情報を選別したい場合には、製品の発売日から所定の時間が経過した期間を指定期間として入力するようにすることができる。摩耗不良に関する情報を選別したい場合には、製品の発売日から相当程度の時間が経過した期間を指定期間として入力するようにすることができる。
【００１２】
すなわち、情報選別部３は、製品に関する情報が収集された際の時間に関する情報を用いて、初期不良に関する情報、偶発不良に関する情報、摩耗不良に関する情報からなる群より選ばれた少なくとも１種を製品に関する情報の中から選別するようにすることができる。
【００１３】
また、この様な時間による選別の他にも、後述する知識情報辞書部６ｂに格納されている情報に対する割合が所定の水準に達しないような形態素を含むものは取得しないようにすることができる。この様にすれば、発生頻度が少ない形態素に関する情報を排除することができる。
【００１４】
このような選別を行うようにすれば、対象となる情報量を低減させることができるとともに余計な情報が含まれることを抑制することができる。そのため、処理時間の短縮と信頼性の向上とを図ることができる。
【００１５】
第１の情報取得部４は、情報選別部３により選別された情報を取得する。
解析部５は、テキストマイニングの手法を用いて、製品に関する情報から形態素に関する情報を抽出する。
この場合、解析部５に設けられた形態素解析部５ａにおいては、テキスト形式の文書データを単語に分解し（単語分解処理）、テキスト形式の文書データから形態素を抽出する。
また、解析部５に設けられた構文解析部５ｂにおいては、抽出された形態素に品詞の関連付けをする。
例えば、製品に関する情報が「映像に横線が入る。」の場合には、形態素解析部５ａにおいて「映像／横線／入る／。」と分解されることで、テキスト形式の文書データから形態素が抽出される。また、構文解析部５ｂにおいて「映像→入る」、「横線→入る」のように抽出された形態素に品詞の関連付けをする。すなわち、いわゆる係り受けを行う。
【００１６】
辞書部６は、形態素に関する辞書情報を格納する。
辞書部６には、自動抽出辞書部６ａ、知識情報辞書部６ｂ、マスタ辞書部６ｃが設けられている。
自動抽出辞書部６ａは、解析部５により抽出された形態素に関する情報を辞書情報として格納する。この際、自動抽出辞書部６ａは、過去実績における不良率情報と、解析部５により抽出された形態素に関する情報とを関連付けして格納するようにすることができる。
図２は、自動抽出辞書部に格納されている情報を例示するための模式図である。
図２に示すように、自動抽出辞書部６ａには過去実績における不良率情報と、解析部５により抽出された形態素に関する情報とが関連付けられて格納されている。この場合、不良率情報と形態素に関する情報との関連付けに用いる情報は入力部１２から入力されるようにすることができる。例えば、抽出された形態素が含まれていたテキスト形式の文書データに対応する製品の不良率情報を入力部１２から入力することで、テキスト形式の文書データを介して形態素に関する情報と不良率情報との関連付けを行うようにすることができる。
また、過去実績における不良の発生件数に基づいて、抽出された形態素の不良率に関するレベルを決定するようにすることもできる。
【００１７】
知識情報辞書部６ｂは、フィールドエンジニアなどの情報提供者１００が知得した製品に関する知識情報から抽出された形態素に関する情報を辞書情報として格納する。
マスタ辞書部６ｃは、自動抽出辞書部６ａから提供される形態素に関する情報および不良率情報と、知識情報辞書部６ｂから提供される形態素に関する情報と、を辞書情報として格納する。この場合、自動抽出辞書部６ａと知識情報辞書部６ｂとから提供されるすべての情報を辞書情報として格納するようにすることもできるし、入力部１２から入力された指令などに基づいて格納される情報を選別することもできる。
形態素情報格納部７は、解析部５（形態素解析部５ａ、構文解析部５ｂ）から提供された情報を格納する。この際、形態素の名称、品詞の種類、抽出された数などを併せて格納するようにすることができる。
【００１８】
第２の情報取得部８は、統計情報部９において用いられる形態素に関する情報を形態素情報格納部７から取得する。また、形態素情報格納部７から取得した形態素に関する情報に対応した辞書情報をマスタ辞書部６ｃから取得する。
統計情報部９には、基礎情報作成部９ａ、重み付け変換部９ｂ、統計処理部９ｃが設けられている。
基礎情報作成部９ａは、第２の情報取得部８から提供された形態素に関する情報と、形態素に関する辞書情報とに基づいて、統計処理部９ｃにおける統計処理に用いる基礎情報を作成する。例えば、基礎情報作成部９ａは、第２の情報取得部８から提供された形態素に関する情報と、形態素に関する辞書情報とに基づいて共起行列を作成するようにすることができる。
【００１９】
図３は、基礎情報作成部において作成される共起行列を例示するための模式図である。 図３に例示をした共起行列は、共起語を抽出された形態素（例えば、電源、パネル、ケーブルなど）とし、概念語を製品の品種（例えば、ＡＢＣＤ、ＷＸＹＺなど）としている。なお、図中の数値は、共起語（形態素）と概念語（製品の品種）とが抽出対象となった文書データに共起した回数を例示したものである。
【００２０】
また、時間経過に伴う変動が分かるように「経過時間」の列を設けている。前述したように、コールセンタ情報２ａ、ウェブ情報２ｂ、業務情報２ｃには、これらの情報が収集された際の時間に関する情報が含まれているので、この時間に関する情報に基づいて経過時間を求めるようにすることができる。例えば、製品の発売日を基準として、コールセンタ情報２ａ、ウェブ情報２ｂ、業務情報２ｃに含まれている時間に関する情報から経過時間を求めるようにすることができる。
なお、「経過時間」に関する情報を入力部１２から直接入力することもできる。
【００２１】
重み付け変換部９ｂは、基礎情報作成部９ａにおいて作成された基礎情報に対する重み付けを行う。すなわち、重み付け変換部９ｂは、統計処理情報を作成する際に所定の重み付けを行う。この際、重み付け情報格納部１０から提供された重み付け係数を付与することで、基礎情報に対する重み付けを行うようにすることができる。
【００２２】
重み付け変換部９ｂが設けられていない場合には、統計処理部９ｃは、抽出された形態素に関する情報と、辞書情報とに基づいて（基礎情報に基づいて）統計処理を行い統計処理情報を作成する。
重み付け変換部９ｂが設けられている場合には、統計処理部９ｃは、重み付けがされた基礎情報に基づいて統計処理を行い統計処理情報を作成する。
例えば、主成分分析に基づく多変量統計的プロセス管理（MSPC；Multivariate Statistical Process Control）の手法を用いて、重み付けがされた基礎情報を統計処理して統計処理情報を作成するようにすることができる。この場合、HotellingＴ２統計量とＱ統計量とを同時に作成するようにすることができる。例えば、各形態素間の相関関係が保持された状態における異常の発生を監視するためにHotellingＴ２統計量を作成する。また、製品の発売からの時期に応じた異常を監視する場合のように各形態素間の相関関係が保持されない状態における異常の発生を監視するためにＱ統計量を作成する。
【００２３】
図４は、統計処理部９ｃにおいて作成された統計処理情報を例示するための模式図である。
すなわち、図４は、各形態素のトレンドと統計量とを表した模式グラフ図である。
図４中の形態素１〜９は対象となった形態素を表している。また、図４中のHotellingＴ２統計量とＱ統計量は、作成された統計処理情報を例示するものである。この場合、形態素１〜９は、１つの文書データに含まれていた形態素とすることができる。また、形態素１〜９は、製品に関する情報のうち部品不良に分類されたものから抽出された形態素とすることができる。例えば、形態素１が「電源」である場合には、形態素２を「パネル」、形態素３を「映らない」などとすることができる。
【００２４】
この様に、複数の形態素を併せて統計処理するようにすれば、特定の形態素の発生のトレンドのみならず、その特定の形態素の発生の原因となるような他の形態素の発生のトレンドをも併せて知ることができる。そのため、異常の発生のみならずその原因などの解析をも行うことができるようになる。
また、各形態素の相関関係を保持しながら、変動するHotelling Ｔ２とＱを監視することができる。この場合、形態素間の相関関係が崩れると、Hotelling Ｔ２とＱが変動する。そのため、所定の閾値をあらかじめ設定しておき、この閾値を超えた場合には異常と判断して後述する警報を発するようにすることができる。
例えば、図４の縦軸の「Ｔ２＆Ｑ統計量」における「０．８」を閾値とし、これを超えた場合には異常と判断して後述する警報を発するようにすることができる。
また、傾向不良の兆候なども知ることができる。
なお、統計処理部９ｃにおいて作成された統計処理情報は表示部１３に表示するようにすることができる。そのため、形態素の発生のトレンドを管理者が視認することができるので、後述する警報が発せられる前の段階の異常の兆候をも捉えることが可能となる。
【００２５】
重み付け情報格納部１０は、重み付け変換部９ｂに重み付け係数を提供する。重み付け情報格納部１０には、自動抽出辞書部６ａに格納されている形態素に対する重み付け係数が格納された第１の重み付け情報格納部１０ａと、知識情報辞書部６ｂに格納されている形態素に対する重み付け係数が格納された第２の重み付け情報格納部１０ｂとが設けられている。そして、重み付け変換部９ｂで処理される形態素に応じて第１の重み付け情報格納部１０ａまたは第２の重み付け情報格納部１０ｂから適切な重み付け係数が提供されるようになっている。
【００２６】
図５は、第２の重み付け部における重み付けを例示するための模式図である。
図５における列は、損害の程度（市場品質コスト）や傾向不良へ発展するリスクの程度などに基づく区分けであり、Ｌｅｖｅｌの数値が高いものほど監視の必要性が高いことを表している。この場合、特定の形態素が組み合わされた場合の重要度に基づいて「Ｌｅｖｅｌ」を決定するようにしている。例えば、「パネル」と「縦、横、縞」の組み合わせを監視の必要性が高い「Ｌｅｖｅ４」としている。
なお、形態素の組合せは、過去において傾向不良と判断された事案から抽出したものを検討し、必要と判断されたものは適宜追加するようにすることができる。
図５における行は、形態素の有する意味の重要度（単語における重要度）に基づく区分けであり、Ｌｅｖｅｌの数値が高いものほど監視の必要性が高いことを表している。すなわち、図５においては、右上方になるほど監視の必要性が高くなるような形態素となる。この場合、フィールドエンジニアなどの情報提供者１００が収集した情報に基づいて「Ｌｅｖｅｌ」を決定するようにすることができる。
この場合、図５に例示をした区画毎（形態素毎）に重み付け係数を規定するようにすることができる。例えば、右上方になるほど重み付け係数が大きくなるように区画毎に重み付け係数を規定するようにすることができる。
図６は、第２の重み付け情報格納部１０ｂにおいて重み付け係数を規定した状態を例示するための模式図である。
図６は、図５において例示をした区画毎に重み付け係数を規定した状態を例示するものである。すなわち、監視の必要性が高い右上方になるほど高い重み付け係数を付与するようにしている。なお、列、行における「Ｌｅｖｅｌ」に関しては図５において例示をしたものと同様である。
この様にして規定された重み付け係数は、重み付け変換部９ｂに提供され、基礎情報作成部９ａにおいて作成された基礎情報に対する重み付けを行う際に用いられることになる。
【００２７】
図７は、第１の重み付け情報格納部１０ａにおいて重み付け係数を規定した状態を例示するための模式図である。
図７における列は、過去実績における不良の発生件数に基づく区分けであり、Ｌｅｖｅｌの数値が高いものほど監視の必要性が高いことを表している。この場合、損害の程度（市場品質コスト）や傾向不良へ発展するリスクの程度などの実績値に基づいて「Ｌｅｖｅｌ」を決定するようにすることができる。
また、図５に例示をしたものと同様に、特定の形態素が組み合わされた場合の重要度に基づいて「Ｌｅｖｅｌ」を決定するようにしている。例えば、「パネル」と「歪む」の組み合わせを監視の必要性が比較的高い「Ｌｅｖｅ３」としている。
なお、形態素の組合せは、過去において傾向不良と判断された事案から抽出したものを検討し、必要と判断されたものは適宜追加するようにすることができる。
また、Ｌｅｖｅｌ０は、自動抽出辞書部６ａに新たに格納された形態素が第１の重み付け情報格納部１０ａに格納されていない場合、すなわち、過去実績において抽出されていない新たな形態素が発生した場合に重み付けを行うためのものである。なお、Ｌｅｖｅｌ０は、第２の重み付け情報格納部１０ｂにおいて設けるようにしてもよい。例えば、図６に例示をした模式図にＬｅｖｅｌ０を設けるようにすることもできる。
【００２８】
また、図７における行は、形態素の発生頻度に基づく区分けであり、Ｌｅｖｅｌの数値が高いものほど監視の必要性が高いことを表している。すなわち、図５においては、右上方になるほど監視の必要性が高くなるような形態素となる。この場合、「形態素の発生頻度」としては、例えば、「形態素の発生件数／問い合わせ件数」としたり、「形態素の発生件数／販売台数」としたりすることができる。
この場合、図７に例示をした区画毎（形態素毎）に重み付け係数を規定するようにすることができる。例えば、右上方になるほど重み付け係数が大きくなるように区画毎に重み付け係数を規定するようにすることができる。
【００２９】
なお、例示をした重み付け方法に限定されるわけではなく、区分けの仕方などは適宜変更することができる。また、重み付け係数は監視の必要性の違いが相対的に分かるようにするものであればよい。例えば、監視の必要性が高くなるほど重み付け係数の値が小さくなるようにすることもできる。
【００３０】
監視部１１は、統計処理情報に基づいて異常の発生を監視する。例えば、監視部１１は、統計処理部９ｃにおいて作成された統計処理情報を監視し、異常が発生した場合には警報を出力する。例えば、図４において例示をした統計処理情報を所定の閾値を用いて監視し、閾値を超えた場合には異常が発生したと判断して警報を出力するようにすることができる。
【００３１】
入力部１２は、情報監視システム１に設けられた要素に対して情報や指令などを入力するためのものとすることができる。入力部１２は、例えば、キーボードやマウスなどとすることができる。
例えば、入力部１２を介して製品情報格納部２にコールセンタ情報２ａ、ウェブ情報２ｂ、業務情報２ｃなどを入力することができる。
また、例えば、入力部１２を介して自動抽出辞書部６ａに不良率情報と形態素に関する情報との関連付けに用いる情報を入力することができる。
また、例えば、入力部１２を介して入力された指令などに基づいてマスタ辞書部６ｃに格納される情報を選別することができる。
【００３２】
表示部１３は、情報監視システム１に設けられた要素からの出力を表示する。表示部１３は、例えば、フラットパネルディスプレイなどにより構成されるものとすることができる。
例えば、監視部１１より出力された警報や発生した異常の内容などを表示するようにすることができる。
また、例えば、統計処理部９ｃにおいて作成された統計処理情報を表示するようにすることができる。すなわち、図４に例示をした様な統計処理情報のグラフ図を表示するようにすることができる。
【００３３】
本実施の形態に係る情報監視システム１によれば、監視の目的に応じて必要となる情報を選別することができる。また、知識情報辞書部６ｂに格納されている情報に対する割合が所定の水準に達しないような形態素を含むものは取得しないようにすることもできる。
【００３４】
そのため、対象となる情報量を低減させることができるとともに余計な情報が含まれることを抑制することができるので、処理時間の短縮と信頼性の向上とを図ることができる。
【００３５】
次に、本実施の形態に係る情報監視方法について例示をする。
なお、情報監視システム１において例示をしたものと同様の事項についての説明は適宜省略する。
図８は、本実施の形態に係る情報監視方法について例示をするためのフローチャートである。
まず、製品に関する情報と、その情報が収集された際の時間に関する情報とを収集する（ステップＳ１）。
次に、監視の目的に応じて必要となる情報を選別する（ステップＳ２）。
すなわち、監視の目的に応じて必要となる情報を製品に関する情報の中から選別する。 この場合、監視の目的に応じて指定した指定期間に関する情報と、情報が収集された際の時間に関する情報と、に基づいて監視の目的に応じて必要となる情報を選別するようにすることができる。
すなわち、指定期間に含まれた時間に関する情報を含むものを選別するようにすることができる。例えば、製品の発売日からの時間を指定期間として、この指定期間に含まれる情報を選別するようにすることができる。
この場合、初期不良に関する情報を選別したい場合には、製品の発売日から間もない期間を指定期間とすることができる。偶発不良に関する情報を選別したい場合には、製品の発売日から所定の時間が経過した期間を指定期間とすることができる。摩耗不良に関する情報を選別したい場合には、製品の発売日から相当程度の時間が経過した期間を指定期間とすることができる。
【００３６】
すなわち、製品に関する情報が収集された際の時間に関する情報を用いて、初期不良に関する情報、偶発不良に関する情報、摩耗不良に関する情報からなる群より選ばれた少なくとも１種を製品に関する情報の中から選別するようにすることができる。
【００３７】
また、この様な時間による選別の他にも、フィールドエンジニアなどの情報提供者１００が知得した製品に関する知識情報から抽出された形態素に関する辞書情報に対する割合が所定の水準に達しないような形態素を含むものは取得しないようにすることができる。この様にすれば、発生頻度が少ない形態素に関する情報を排除することができる。
【００３８】
次に、選別された情報をテキストマイニングの手法を用いて解析する（ステップＳ３）。すなわち、テキストマイニングの手法を用いて、選別された製品に関する情報から形態素に関する情報を抽出する。なお、テキストマイニングの手法は既知の技術を適用させることができるので、詳細な説明は省略する。
次に、抽出された形態素に関する情報を収集して辞書情報とする（ステップＳ４−１）。
この際、過去実績における不良率情報と、抽出された形態素に関する情報とを関連付けして辞書情報とするようにすることができる。
次に、フィールドエンジニアなどの情報提供者１００が知得した製品に関する知識情報から抽出された形態素に関する辞書情報と、ステップＳ４−１において作成された辞書情報と、からマスタ辞書情報を作成する（ステップＳ５）。
【００３９】
一方、ステップＳ３において解析された情報を収集する（ステップＳ４−２）。
すなわち、抽出された形態素に関する情報を収集する。
次に、ステップＳ４−２において収集された形態素に関する情報と、ステップＳ５において作成されたマスタ辞書情報とに基づいて基礎情報を作成する（ステップＳ６）。
例えば、基礎情報として共起行列を作成するようにすることができる。
【００４０】
次に、ステップＳ６において作成された基礎情報に対して重み付けを行う（ステップＳ７）。
重み付けは、予め規定された重み付け係数を用いて行うようにすることができる。
次に、重み付けがされた基礎情報を統計処理して統計処理情報を作成する（ステップＳ８）。
例えば、主成分分析に基づく多変量統計的プロセス管理（MSPC；Multivariate Statistical Process Control）の手法を用いて、重み付けがされた基礎情報を統計処理するようにすることができる。
【００４１】
なお、重み付けが行われない場合には、抽出された形態素に関する情報と、辞書情報とに基づいて（基礎情報に基づいて）統計処理情報を作成する。
【００４２】
次に、統計処理情報を監視し、異常が発生した場合には警報を出力する（ステップＳ９）。
例えば、所定の閾値を用いて統計処理情報を監視し、閾値を超えた場合には異常が発生したと判断して警報を出力するようにすることができる。
この場合、HotellingＴ２統計量とＱ統計量とを同時に監視するようにすることができる。例えば、各形態素間の相関関係が保持された状態における異常の発生をHotellingＴ２統計量を用いて監視するようにすることができる。また、製品の発売からの時期に応じた異常を監視する場合のように各形態素間の相関関係が保持されない状態における異常の発生をＱ統計量を用いて監視するようにすることができる。
【００４３】
本実施の形態に係る情報監視方法によれば、監視の目的に応じて必要となる情報を選別することができる。また、フィールドエンジニアなどの情報提供者１００が知得した製品に関する知識情報から抽出された形態素に関する辞書情報に対する割合が所定の水準に達しないような形態素を含むものは取得しないようにすることもできる。
そのため、対象となる情報量を低減させることができるとともに余計な情報が含まれることを抑制することができるので、処理時間の短縮と信頼性の向上とを図ることができる。
【００４４】
次に、本実施の形態に係る情報監視プログラムについて例示をする。
本実施の形態に係る情報監視プログラムは、コンピュータに、前述した情報監視方法を実行させるものとすることができる。
図９は、本実施の形態に係る情報監視プログラムを実行可能なコンピュータシステムを例示するためのブロック図である。
図９に示すように、コンピュータシステム２００には、コンピュータ２０１、入力部１２、表示部１３が設けられている。
コンピュータ２０１には、各種の情報処理を実行する演算部２０１ａ、情報を一時的に格納するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などの一時格納部２０１ｂ、情報の送受信を制御する入出力部２０１ｃ、本実施の形態に係る情報監視プログラムが格納される格納部２０１ｄなどが設けられている。
なお、コンピュータ２０１に設けられた各要素には既知の技術を適用することができるのでこれらの詳細な説明は省略する。
【００４５】
一連の情報監視方法を実行させるために、本実施の形態に係る情報監視プログラムが、コンピュータ２０１に設けられた格納部２０１ｄに格納される。情報監視プログラムは、例えば、記録媒体に格納された状態でコンピュータ２０１に供給され、読み出されることでコンピュータ２０１に設けられた格納部２０１ｄに格納されるようにすることができる。なお、ＬＡＮ（Local Area Network）などを介して、情報監視プログラムがコンピュータ２０１に設けられた格納部２０１ｄに格納されるようにすることもできる。
【００４６】
そして、格納部２０１ｄに格納された情報監視プログラムは一時格納部２０１ｂに読み出され、演算部２０１ａにおいて各種の演算が行われる。この際、必要な情報は入力部１２から入力され、必要に応じて演算結果などが表示部１３に表示されるようにすることができる。
【００４７】
この場合、格納部２０１ｄには、以下の手順を実行する情報監視プログラムが格納されるようにすることができる。
（１）製品に関する情報と、その情報が収集された際の時間に関する情報とを収集する手順。
（２）監視の目的に応じて必要となる情報を選別する手順。
（３）選別された情報をテキストマイニングの手法を用いて解析する手順。
（４−１）抽出された形態素に関する情報を収集して辞書情報とする手順。
（４−２）（３）において解析された情報を収集する手順。
（５）フィールドエンジニアなどの情報提供者１００が知得した製品に関する知識情報から抽出された形態素に関する辞書情報と、（４−１）において作成された辞書情報と、からマスタ辞書情報を作成する手順。
（６）（４−２）において収集された形態素に関する情報と、（５）において作成されたマスタ辞書情報とに基づいて基礎情報を作成する手順。
（７）（６）において作成された基礎情報に対して重み付けを行う手順。
（８）重み付けがされた基礎情報を統計処理して統計処理情報を作成する手順。
（９）統計処理情報を監視し、異常が発生した場合には警報を出力する手順。
なお、各手順の内容は、情報監視システム１や情報監視方法において例示をしたものと同様とすることができるので、詳細な説明は省略する。
また、本実施の形態に係る情報監視プログラムは、前述の順序に従って時系列的に実行されるようにしてもよいし、必ずしも時系列的に実行されなくとも並列的あるいは選別的に実行されるようにしてもよい。
また、本実施の形態に係る情報監視プログラムは、単一の演算部により処理されるものであってもよいし、複数の演算部によって分散処理されるものであってもよい。
【００４８】
以上、本発明のいくつかの実施形態を例示したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更などを行うことができる。これら実施形態やその変形例は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明及びそれと等価とみなされるものの範囲に含まれる。また、前述の各実施形態は、相互に組み合わせて実施することができる。
例えば、情報監視システム１が備える各要素の配置、数などは、例示をしたものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。
【符号の説明】
【００４９】
１ 情報監視システム、２ 製品情報格納部、３ 情報選別部、４ 第１の情報取得部、５ 解析部、６ 辞書部、７ 形態素情報格納部、８ 第２の情報取得部、９ 統計情報部、１０ 重み付け部、１１ 監視部、１２ 入力部、１３ 表示部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
製品に関する情報を格納する製品情報格納部と、
前記製品に関する情報から形態素に関する情報を抽出する解析部と、
前記形態素に関する辞書情報を格納する辞書部と、
前記抽出された形態素に関する情報と、前記辞書情報とに基づいて統計処理情報を作成する統計処理部と、
前記統計処理情報に基づいて異常の発生を監視する監視部と、
を備えた情報監視システムであって、
前記監視の目的に応じて必要となる情報を前記製品情報格納部に格納された製品に関する情報の中から選別し、前記解析部に提供する情報選別部を備えたことを特徴とする情報監視システム。
【請求項２】
前記製品に関する情報には、前記製品に関する情報が収集された際の時間に関する情報が含まれており、
前記情報選別部は、前記時間に関する情報を用いて、初期不良に関する情報、偶発不良に関する情報、摩耗不良に関する情報からなる群より選ばれた少なくとも１種を前記製品に関する情報の中から選別すること、を特徴とする請求項１記載の情報監視システム。
【請求項３】
前記形態素に関する情報と、前記辞書情報と、基づいて作成された基礎情報に対する重み付けを行う重み付け変換部をさらに備え、
前記統計処理部は、重み付けがされた前記基礎情報に基づいて統計処理を行い統計処理情報を作成すること、を特徴とする請求項１または２に記載の情報監視システム。
【請求項４】
製品に関する情報を収集する工程と、
前記製品に関する情報から形態素に関する情報を抽出する工程と、
前記形態素に関する辞書情報を収集する工程と、
前記抽出された形態素に関する情報と、前記辞書情報とに基づいて統計処理情報を作成する工程と、
前記統計処理情報に基づいて異常の発生を監視する工程と、
を備えた情報監視方法であって、
前記監視の目的に応じて必要となる情報を前記製品に関する情報の中から選別し、前記製品に関する情報から形態素に関する情報を抽出する工程に提供する選別工程を備えたこと、を特徴とする情報監視方法。
【請求項５】
前記製品に関する情報には、前記製品に関する情報が収集された際の時間に関する情報が含まれており、
前記選別工程において、前記時間に関する情報を用いて、初期不良に関する情報、偶発不良に関する情報、摩耗不良に関する情報からなる群より選ばれた少なくとも１種が前記製品に関する情報の中から選別されること、を特徴とする請求項４記載の情報監視方法。
【請求項１】
製品に関する情報を格納する製品情報格納部と、
前記製品に関する情報から形態素に関する情報を抽出する解析部と、
前記形態素に関する辞書情報を格納する辞書部と、
前記抽出された形態素に関する情報と、前記辞書情報とに基づいて統計処理情報を作成する統計処理部と、
前記統計処理情報に基づいて異常の発生を監視する監視部と、
を備えた情報監視システムであって、
前記監視の目的に応じて必要となる情報を前記製品情報格納部に格納された製品に関する情報の中から選別し、前記解析部に提供する情報選別部を備えたことを特徴とする情報監視システム。
【請求項２】
前記製品に関する情報には、前記製品に関する情報が収集された際の時間に関する情報が含まれており、
前記情報選別部は、前記時間に関する情報を用いて、初期不良に関する情報、偶発不良に関する情報、摩耗不良に関する情報からなる群より選ばれた少なくとも１種を前記製品に関する情報の中から選別すること、を特徴とする請求項１記載の情報監視システム。
【請求項３】
前記形態素に関する情報と、前記辞書情報と、基づいて作成された基礎情報に対する重み付けを行う重み付け変換部をさらに備え、
前記統計処理部は、重み付けがされた前記基礎情報に基づいて統計処理を行い統計処理情報を作成すること、を特徴とする請求項１または２に記載の情報監視システム。
【請求項４】
製品に関する情報を収集する工程と、
前記製品に関する情報から形態素に関する情報を抽出する工程と、
前記形態素に関する辞書情報を収集する工程と、
前記抽出された形態素に関する情報と、前記辞書情報とに基づいて統計処理情報を作成する工程と、
前記統計処理情報に基づいて異常の発生を監視する工程と、
を備えた情報監視方法であって、
前記監視の目的に応じて必要となる情報を前記製品に関する情報の中から選別し、前記製品に関する情報から形態素に関する情報を抽出する工程に提供する選別工程を備えたこと、を特徴とする情報監視方法。
【請求項５】
前記製品に関する情報には、前記製品に関する情報が収集された際の時間に関する情報が含まれており、
前記選別工程において、前記時間に関する情報を用いて、初期不良に関する情報、偶発不良に関する情報、摩耗不良に関する情報からなる群より選ばれた少なくとも１種が前記製品に関する情報の中から選別されること、を特徴とする請求項４記載の情報監視方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図４】
【図２】
【図３】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図４】
【公開番号】特開２０１２−６８９２８（Ｐ２０１２−６８９２８Ａ）
【公開日】平成２４年４月５日（２０１２．４．５）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−２１３７１５（Ｐ２０１０−２１３７１５）
【出願日】平成２２年９月２４日（２０１０．９．２４）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年４月５日（２０１２．４．５）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年９月２４日（２０１０．９．２４）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【Ｆターム（参考）】
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