JP2009250693A - 故障診断用情報生成装置及びシステム - Google Patents

Abstract

【課題】信頼性の高い情報だけをデータベース化することを可能とする故障診断用情報生成装置の提供。
【解決手段】本発明に係る故障診断用情報生成装置は、車両の異常に伴って実施された修理又は部品交換の内容を表す情報を取得する修理情報取得手段と、前記異常の発生に際して検出された車両状態を表す異常時車両情報を取得する異常時車両情報取得手段と、前記修理情報と前記異常時車両情報とに基づいて、今後の修理又は部品交換時に利用可能な教師情報を生成する教師情報生成手段と、前記車両の前記修理又は部品交換後に前記異常が再発したか否かを表す再発有無情報を取得する再発有無情報取得手段とを備え、前記再発有無情報に基づいて、前記車両の前記修理又は部品交換後に前記異常が再発したか否かを確認し、該確認結果に応じて、前記教師情報生成手段により教師情報を生成するか否か、又は、生成した教師情報を今後の修理又は部品交換時に利用するか否かを決定する。
【選択図】図３

Description

本発明は、車両の故障の診断に利用される教師情報を生成する故障診断用情報生成装置及びシステム等に関する。

従来から、車両の自己診断による異常に基づく故障診断情報を外部の基地局に無線にて送信させて、外部の基地局から車両のユーザに修理を促す情報をはがき等でお知らせする車両診断システムが知られている（例えば、特許文献１参照）。この車両診断システムでは、修理が実施されたことを外部の基地局が把握できるようにするために、車両の自己診断による異常に基づく故障診断情報が車両から基地局側に無線にて送信されたのち、その故障診断情報に対応した車両の異常の解消（修復）が検出されたときには、この異常の解消を表す異常解消情報が車両から基地局へ無線にて送信される。
特許第３７９９７９５号公報

ところで、車両の自己診断や外部診断に限らず、車両の故障を診断する際には、故障発生時の車両情報（例えばエンジンの負荷等の変動パターン）を診断することが必要となる。このとき、多数の車両から得られる過去の故障発生時の車両情報と、当該故障の原因とを対応付けてデータベース化しておくと、その後に同様の故障発生時の車両情報が得られたときに、当該車両情報に対応する故障原因の情報をデータベース内で探索することで、今回の故障の原因（ひいては当該故障を直すための修理方法）を容易に特定することが可能となる。

しかしながら、車両システムの複雑化等に伴い、車両の故障が発生してもその原因（真因）を正確に特定できない場合もあり、販売店等で車両の修理や部品交換を行って故障が一旦は解消しても、その後、故障が再発する場合がある。このような場合は、結果として修理時に特定した故障原因に誤りがあったことになるので、このような場合の情報を、上述のようなデータベースに蓄積すると、故障診断精度が悪くなる虞がある。

そこで、本発明は、車両の修理又は部品交換後に異常が再発したか否かを確認することで信頼性の高い情報だけをデータベース化することを可能とする故障診断用情報生成装置及びシステム等の提供を目的とする。

上記目的を達成するため、第１の発明は、車両の異常に伴って実施された修理又は部品交換の内容を表す情報又は該異常の原因を表す情報を取得する修理情報取得手段と、
前記異常の発生に際して検出された車両状態を表す異常時車両情報を取得する異常時車両情報取得手段と、
前記修理情報と前記異常時車両情報とに基づいて、今後の修理又は部品交換時に利用可能な教師情報を生成する教師情報生成手段と、
前記車両の前記修理又は部品交換後に前記異常が再発したか否かを表す再発有無情報を取得する再発有無情報取得手段とを備え、
前記再発有無情報に基づいて、前記車両の前記修理又は部品交換後に前記異常の再発が無いことが確認された場合に、次の（１）及び（２）のいずれかを行うことを特徴とする。即ち、（１）前記教師情報生成手段により、該再発の無い異常に係る前記修理情報及び前記異常時車両情報に基づいて前記教師情報を生成する、又は、（２）前記教師情報生成手段により生成された教師情報であって、該再発の無い異常に係る前記修理情報及び前記異常時車両情報に基づいて生成された教師情報を、今後の修理又は部品交換時に利用することを決定することを特徴とする。

第２の発明は、第１の発明に係る故障診断用情報生成装置において、
前記車両の前記修理又は部品交換時から所定期間経過するまでに又は所定距離走行するまでに前記異常の再発が無いことが確認された場合には、前記教師情報生成手段により、該再発の無い異常に係る前記修理情報及び前記異常時車両情報に基づいて前記教師情報を生成する、又は、前記教師情報生成手段により生成された教師情報であって、該再発の無い異常に係る前記修理情報及び前記異常時車両情報に基づいて生成された教師情報を、今後の修理又は部品交換時に利用することを決定することを特徴とする。

第３の発明は、第１又は２の発明に係る故障診断用情報生成装置において、
前記車両の前記修理又は部品交換時から所定期間経過するまでに又は所定距離走行するまでに前記異常の再発が有ったことが確認された場合には、前記教師情報生成手段により、該再発した異常に係る前記修理情報及び前記異常時車両情報に基づいて前記教師情報を生成しない、又は、前記教師情報生成手段により生成された教師情報であって、該再発した異常に係る前記修理情報及び前記異常時車両情報に基づいて生成された教師情報を、今後の修理又は部品交換時に利用しないことを決定することを特徴とする。

第４の発明は、第１の発明に係る故障診断用情報生成装置において、
前記車両の前記修理又は部品交換時から所定期間経過するまでに又は所定距離走行するまでに前記異常の再発が無いことが確認された場合に限り、前記修理情報取得手段及び前記異常時車両情報取得手段により、該再発の無い異常に係る前記修理情報及び前記異常時車両情報を取得して、該取得した修理情報及び異常時車両情報に基づいて前記教師情報生成手段により教師情報を生成することを特徴とする。

第５の発明は、第３の発明に係る故障診断用情報生成装置において、
前記車両の前記修理又は部品交換時から所定期間経過するまでに又は所定距離走行するまでに前記異常の再発が有ったことが確認された場合には、該再発した異常に係る前記修理情報及び前記異常時車両情報を破棄すると共に、生成した場合には生成した教師情報であって、該再発した異常に係る教師情報を破棄することを特徴とする。

第６の発明は、第１〜５のうちのいずれかの発明に係る故障診断用情報生成装置において、
前記車両の前記修理又は部品交換時から所定期間経過するまでに又は所定距離走行するまでに前記異常の再発が無いことが確認された場合に限り、該再発の無い異常に係る教師情報を、車両、販売店及び修理施設のうちの少なくともいずれかに設置される車両修理支援装置に提供することを特徴とする。

第７の発明は、第１の発明に係る故障診断用情報生成装置において、
前記再発有無情報取得手段は、
車両、販売店及び修理施設のうちの少なくともいずれかから前記再発有無情報を取得する、又は、
前記車両の前記修理又は部品交換後における該車両の車両状態を表す修理後車両情報を、車両、販売店及び修理施設のうちの少なくともいずれかから取得し、該取得した修理後車両情報に基づいて、前記異常が再発したか否かを判定することで、前記再発有無情報を取得することを特徴とする。

第８の発明は、第１の発明に係る故障診断用情報生成装置において、
新たな異常の発生に際して取得した異常時車両情報と、前記教師情報とに基づいて、前記新たな異常に対する修理又は部品交換に有用な修理支援情報を生成する修理支援情報生成手段とを更に備えることを特徴とする。

第９の発明は、第８の発明に係る故障診断用情報生成装置において、
前記修理支援情報は、実施すべき修理又は部品交換の内容を表す情報、及び、前記新たな異常の原因を表す真因情報の少なくともいずれか一方を含むことを特徴とする。

第１０の発明は、車両、販売店及び修理施設のうちの少なくともいずれかに設置される車両修理支援装置であって、
第６の発明に係る故障診断用情報生成装置から前記教師情報を取得する教師情報取得手段と、
車両の異常の発生に際して検出された車両状態を表す異常時車両情報を取得する異常時車両情報取得手段と、
前記取得した異常時車両情報と、前記教師情報とに基づいて、前記異常に対する修理又は部品交換に有用な修理支援情報を生成して出力する修理支援情報出力手段とを備えることを特徴とする。

第１１の発明は、車両、販売店及び修理施設のうちの少なくともいずれかに設置される車両修理支援装置であって、
第８の発明の故障診断用情報生成装置から前記修理支援情報を取得して出力する修理支援情報出力手段を備えることを特徴とする。

第１２の発明は、第１０又は１１の発明に係る車両修理支援装置において、
前記修理支援情報は、実施すべき修理又は部品交換の内容を表す情報、及び、前記新たな異常の原因を表す真因情報の少なくともいずれか一方を含むことを特徴とする。

第１３の発明は、車両修理支援システムに関し、第６の発明に係る故障診断用情報生成装置と、第１０〜１２のうちのいずれかの発明に係る車両修理支援装置とを備えることを特徴とする。

第１４の発明は、第１の発明に係る故障診断用情報生成装置と、再発有無情報提供装置とを含む故障診断用情報生成システムであって、
前記再発有無情報提供装置は、
前記車両の前記修理又は部品交換後における該車両の車両状態を表す修理後車両情報を取得する修理後車両情報取得手段と、
該取得した修理後車両情報に基づいて、前記異常が再発したか否かを判定する判定手段と、
前記判定手段の判定結果に基づいて前記再発有無情報を生成し、該生成した再発有無情報を、前記故障診断用情報生成装置に送信する送信手段とを備えることを特徴とする。

第１５の発明は、第１４の発明に係る故障診断用情報生成システムにおいて、
前記送信手段は、前記判定手段により前記異常が再発していないと判定された場合に限り、該再発の無い異常に係る修理情報及び異常時車両情報を、前記故障診断用情報生成装置に送信し、該修理情報及び異常時車両情報の送信が、前記再発有無情報として機能することを特徴とする。

第１６の発明は、第１４又は１５の発明に係る故障診断用情報生成システムにおいて、
前記修理後車両情報取得手段、前記判定手段及び前記送信手段は、前記車両、販売店及び修理施設のうちの少なくともいずれかに設置されることを特徴とする。

第１７の発明は、再発有無情報提供装置に関し、第１４〜１６のうちのいずれかの発明に係る故障診断用情報生成システムにおいて用いられることを特徴とする。

第１８の発明は、故障診断用情報生成方法に関し、
車両の異常に伴って実施された修理又は部品交換の内容を表す情報又は該異常の原因を表す情報を取得する修理情報取得ステップと、
前記異常の発生に際して検出された車両状態を表す異常時車両情報を取得するステップと、
前記車両の前記修理又は部品交換後に前記異常が再発したか否かを表す再発有無情報を取得する再発有無情報取得ステップと、
前記再発有無情報により前記異常の再発が無いことが確認された場合に、前記修理情報と前記異常時車両情報とに基づいて、今後の修理又は部品交換時に利用可能な教師情報を生成する教師情報生成ステップとを備えることを特徴とする。

第１９の発明は、データベースに関し、第１〜９のうちのいずれかの発明に係る故障診断用情報生成装置により生成される前記教師情報を保有することを特徴とする。

第２０の発明は、車両、販売店及び修理施設のうちの少なくともいずれかに設置されるデータベースであって、
第６の発明に係る故障診断用情報生成装置から供給される前記教師情報を保有することを特徴とする。

本発明によれば、車両の修理又は部品交換後に異常が再発したか否かを確認することで信頼性の高い情報だけをデータベース化することを可能とする故障診断用情報生成装置及びシステム等が得られる。

以下、図面を参照して、本発明を実施するための最良の形態の説明を行う。

図１は、本発明による車両修理支援システム１の基本構成を示すシステム構成図である。車両修理支援システム１は、主要な構成として、車両に搭載される車載器２０１と、マイニングセンターに配設されるセンターサーバー３０１と、車両の修理や部品交換を行う販売店又は修理施設（以下、「販売店」で代表する）によって管理される販売店端末４０１とを有する。販売店端末４０１は、販売店舗毎に設けられ、複数存在してよい。販売店端末４０１は、センターサーバー３０１に任意の通信回線を介して接続される。センターサーバー３０１は、複数場所に分散配置されたサーバーにより構成されてもよいが、この場合も、機能的に協働して１つのセンターサーバー３０１として機能する。尚、後述の実施例２や実施例３のように、販売店端末４０１が必ずしも必要とならない車両修理支援システム１２、１３を実現することも可能である。

図２は、車両修理支援システム１の基本機能を示す機能構成図である。車両修理支援システム１は、主要な機能として、車両の異常に伴って実施された修理又は部品交換の内容を表す情報又は該異常の原因を表す情報（以下、「修理情報」という）を収集する修理情報収集機能２０と、同異常の発生に際して検出された車両状態を表す異常時車両情報を収集する異常時車両情報収集機能２１と、同一の異常に関して収集された修理情報と異常時車両情報とに基づいて、今後の修理又は部品交換時に利用可能な教師情報を生成する教師情報生成機能２２と、車両の修理又は部品交換後に異常が再発したか否かを表す再発有無情報を取得する再発有無情報収集機能２３と、教師情報を蓄積する教師情報蓄積機能２４と、マイニング機能２５とを備える。教師情報生成機能２２は、車両の修理又は部品交換後に異常が再発していない場合に限り機能して、教師情報を生成する。但し、教師情報生成機能２２は、車両の修理又は部品交換後の異常の有無に関係なく機能してもよく、この場合、生成された教師情報は、車両の修理又は部品交換後に異常が再発していない場合に限り、利用され、車両の修理又は部品交換後に異常が再発した場合には、破棄される。

上述の各機能２０乃至２５の詳細は後述するが、その大部分はセンターサーバー３０１を中心として各車両や各販売店との連携の下で実現される機能である。この連携態様は、多種多様に実現可能であるが、その幾つかの典型的な例について、以下、実施例１〜４に分けて説明していく。

実施例１は、上述の各機能２０乃至２５が、主にセンターサーバー３０１により実現される実施例である。

図３は、本発明の実施例１による車両修理支援システム１１の一実施例の要部構成を示すシステム構成図である。本実施例の車両修理支援システム１１は、車両に搭載される車載器２０１と、マイニングセンターに配設されるセンターサーバー３０１と、車両の修理や部品交換を行う販売店によって管理される販売店端末４０１とを有する。

車載器２０１は、図３に示すように、各種電子機器２０２、情報出力装置２０６、及び、マスタ制御装置２０８を有する。マスタ制御装置２０８には、CAN（controller area network）、BEAN（双方向多重通信ネットワークの一種）、LIN等のバスを介して車両内の複数の電子機器２０２が接続される。電子機器２０２は、各種ＥＣＵやセンサ等を含んでよい。情報出力装置２０６は、例えばメーター内のランプ（異常を知らせるためのランプ）やディスプレイである。

センターサーバー３０１は、ネットワークゲートウェイ３０２、未確定情報データベース３０３、教師情報データベース３０４及び情報管理部３０５を有する。

販売店端末４０１は、情報出力装置４０２、情報管理部４０３、及び、ユーザインターフェース４０６を有する。

図４は、実施例１による車両修理支援システム１１を用いて実現される故障診断サポートスキームの流れを示すフローチャートである。

ステップ７００では、車両（車載器２０１）において、各車載ＥＣＵ（各種電子機器２０２の要素）での自己異常診断が実行される。車載ＥＣＵでの自己異常診断処理は、多種多様な態様で実現可能であり、任意の適切な方法が使用されてもよい。車載ＥＣＵは、自己異常（例えば当該車載ＥＣＵが司るシステム内の異常）を検出した場合には、ウォーニング信号をマスタ制御装置２０８に送信する。

ステップ７０２では、車両（車載器２０１）において、マスタ制御装置２０８は、各種電子機器２０２（車載ＥＣＵ）から送られてくるウォーニング信号に応答して、情報出力装置２０６の警告ランプ（典型的には、メーター内のインジケータランプ）を点灯／点滅させる。

ステップ７０４では、警告ランプの点灯に気が付いた車両のユーザが、自発的に車両を販売店に入庫させて、点検修理を依頼する。

ステップ７０６では、販売店の修理者が、ツール６０１（図３参照）を用いて、車両からＦＦＤ、ＤＴＣ及び識別情報を取得する。

ここで、ツール６０１は、典型的には、販売店にカーメーカーから支給されるツールである。ツール６０１は、販売店において専門のサービスマン（修理者）による使用が想定され、人が携帯操作できる小型の端末であってよい。尚、ツール６０１の使用は、不特定人による使用を防止するため、パスワードの入力やＩＤ照合等の認証を必要とするものであってよい。ツール６０１は、車両に設定された所定の接続端子に接続されると、車両からＦＦＤ、ＤＴＣ及び識別情報を取得するように構成される。ツール６０１は、無線通信（例えば狭帯域を利用した通信）を介して各種情報を取得してもよい。

ＦＦＤは、異常の発生に際して検出された車両状態を表す情報であり、各種電子機器２０２の動作状態やセンサ検出値の時系列（パターン）を含んでよい。また、ＦＦＤは、異常発生時及びその前後の動作データ（システムやそれを構成する各電子部品の作動データ、フリーズフレームデータ）、故障（異常）の発生時点、その時点の車両位置や車速等の広範な情報を含んでよい。例えば、ＦＦＤは、図５に示すような各種情報を含んでよい。

ＤＴＣは、ウォーニング信号の種類を表わす情報（ダイアグ情報）であり、例えば図６に示すような各種情報を含んでよい。識別情報は、車両の識別情報であり、例えば車体のフレーム番号であってよい。

ステップ７０８では、販売店端末４０１において、情報管理部４０３は、上記ステップ７０６でツール６０１が取得したＦＦＤ、ＤＴＣ及び識別情報をマイニング用元データとして、マイニング要求信号と共に、センターサーバー３０１に送信する。尚、マイニング用元データ及びマイニング要求信号は、ツール６０１から直接センターサーバー３０１に送信されてもよい。

ステップ７１０では、センターサーバー３０１において、情報管理部３０５は、販売店端末４０１から供給されたマイニング用元データに基づいて、ＤＴＣからマイニング対象の異常か否かを判定する。例えば、情報管理部３０５は、教師情報データベース３０４にアクセスして、教師情報データベース３０４内に今回のＤＴＣに対応するマイニング教師データが存在するか否かを判定する。尚、今回のＤＴＣに対応するマイニング教師データが存在しない場合は、本システムの運用開始直後などのようなデータベース蓄積期間が短い間などに生じうる。以下では、マイニング対象の異常である場合について説明を続ける。マイニング対象の異常でない場合は、現段階ではマイニングができない旨がセンターサーバー３０１から販売店端末４０１に通知されてよい。この場合、販売店において修理者が任意の方法で異常の真因を特定して修理を行い、当該修理後に後述のステップ７２０が実行される。

ステップ７１２では、センターサーバー３０１において、情報管理部３０５は、販売店端末４０１から供給されたマイニング用元データに基づいて、ＦＦＤの特徴量を把握する。ＦＦＤの特徴量は、ＦＦＤの時系列データに発生する特徴的な変化の有無やその変化パターン等を含んでよい。例えば、図５に示すＦＦＤの場合、情報管理部３０５は、エンジン負荷、吸気管絶対圧、エンジン回転数、酸素センサ出力、及び、空燃比が時刻２から時刻３にかけて変化していることを把握する。

ステップ７１４では、センターサーバー３０１において、情報管理部３０５は、教師情報データベース３０４内のマイニング教師データから、今回把握したＦＦＤ特徴量に最も近似するデータを抽出して、近似度が高い順に、当該マイニング教師データに係る真因情報を、今回の異常に対する真因情報の候補として推定する。

ここで、マイニング教師データは、ＦＦＤから真因情報（異常の真因を表す情報）を導出するために用いられるデータであり、生成態様は後述する。マイニング教師データは、例えば図７に示すように、真因情報に対応するＦＦＤ特徴量をパラメータ化して生成したデータである。図７に示すマイニング教師データでは、例えば真因情報がＡセンサ系の故障である場合、ＦＦＤ特徴量が、エンジン負荷、吸気管絶対圧、エンジン回転数、酸素センサ出力、空燃比及び雰囲気温度において現れることが表されている。

図５に示すＦＦＤの場合、ＦＦＤ特徴量をパラメータ化すると、図８のＡ部に示すパターンとなり、この場合、図８に示すように、真因情報がＡセンサ系である場合のＦＦＤ特徴量と最も近似し、次に、真因情報がＢセンサ系である場合のＦＦＤ特徴量と近似し、次に、真因情報がＤアクチュエータである場合のＦＦＤ特徴量と近似する。従って、図９に示すように、Ａセンサ系の故障、Ｂセンサ系の故障、Ｄアクチュエータの故障の順で真因情報の候補が推定される。

ステップ７１６では、センターサーバー３０１において、情報管理部３０５は、推定した真因情報の候補（マイニング結果）を、マイニング要求元の販売店端末４０１に送信する。

ステップ７１８では、販売店端末４０１において、情報管理部４０３は、センターサーバー３０１から受信したマイニング結果を、情報出力装置４０２を介して出力する。情報出力装置４０２は、例えばディスプレイであり、この場合、マイニング結果は表示出力される。販売店の修理者は、このマイニング結果を参考にして、修理を実施する。この修理は、その時点で異常が解消されるまで実行される。但し、後述の如く、教師情報データベース３０４内のマイニング教師データの蓄積に伴って、このマイニング結果の精度は高くなるので、修理の信頼性が高くなり（即ち修理後の異常の再発の可能性が低減され）、異常の真因が特定できずに修理に長時間要してしまうことが防止される。

ステップ７２０では、販売店端末４０１において、情報管理部４０３は、今回の修理で解消された異常に係る真因情報と、マイニング用元データとをセットにした教師元データを、センターサーバー３０１に送信する。尚、マイニング用元データは、既にセンターサーバー３０１に送信されているので（ステップ７０８参照）、今回の修理で解消された異常に係る真因情報が、既に送信したマイニング用元データと紐付け可能な態様でセンターサーバー３０１に送信されてもよい。また、本ステップ７２０で送信される真因情報は、修理者（又はその補助者や管理者等、以下同じ）によりユーザインターフェース４０６を介して販売店端末４０１に入力される。

本ステップ７２０において、マイニング結果で教示された真因情報（候補を含む）が不適当であった場合、即ち真因は他の原因であったことが修理により判明した場合は、当該真因情報がセンターサーバー３０１に送信されることになる。また、マイニング結果で教示された真因情報（特に第１候補）が適切であった場合も、当該真因情報がセンターサーバー３０１に送信されることとしてよい。

ステップ７２２では、センターサーバー３０１において、情報管理部３０５は、上記ステップ７２０で販売店端末４０１から受け取った教師元データを、未確定情報データベース３０３内に仮保管する。尚、仮保管される教師元データは、初期的には未確定状態とされ、その後、後述の如く確定状態とされて初めてマイニング教師データの生成に利用されることになる。

ステップ７２４では、センターサーバー３０１において、情報管理部３０５は、その後、同車両において同異常が再発しているかどうかを判断し、再発していない場合には、当該車両の教師元データを確定状態に変更する。他方、再発した場合には、当該車両の教師元データを未確定情報データベース３０３内から削除する（破棄する）。

本ステップ７２４において、情報管理部３０５は、異常が再発しているか否かを、車両から異常発生時毎に随時送信されてくるマイニング用元データ（ステップ７０８参照）を用いて判定してもよい。例えば、情報管理部３０５は、マイニング用元データを受信すると、当該マイニング用元データにおける識別情報及びＤＴＣと同一の識別情報及びＤＴＣを有する教師元データを未確定情報データベース３０３内で探索し、探索の結果、同一の識別情報及びＤＴＣを有する教師元データが存在しない場合には、新規の異常であると判断する。他方、探索の結果、同一の識別情報及びＤＴＣを有する教師元データが存在する場合には、異常が再発したと判断する。

また、本ステップ７２４において、情報管理部３０５は、例えば修理後に期間を於いて実施された定期点検時の点検結果を車載器２０１及び／又は販売店端末４０１から取得し、当該取得した点検結果に基づいて、異常が再発しているか否かを判定してもよい。

また、本ステップ７２４において、情報管理部３０５は、好ましくは、前回の修理時の日時又は走行距離（この場合、これらの情報は、マイニング用元データに含められる）を把握し、前回の修理時から所定期間Ｔ［日］経過するまでに又は所定距離Ｌ［ｋｍ］走行するまでに異常が再発しているか判定する。この場合、情報管理部３０５は、前回の修理時から所定期間Ｔ［日］経過するまでに又は所定距離Ｌ［ｋｍ］走行するまでに、未確定情報データベース３０３内の教師元データと同一の識別情報及びＤＴＣを受信しなかった場合に、当該教師元データを確定状態に変更することとしてよい。所定期間Ｔ及び所定距離Ｌ［ｋｍ］は、修理後に確認のために実施される定期点検のタイミングに実質的に対応してよく、また、修理や異常の内容に応じて可変されてもよい。

ステップ７２６では、センターサーバー３０１において、情報管理部３０５は、未確定情報データベース３０３内に仮保管された教師元データのうち、確定状態とされた教師元データのみを用いて、マイニング教師データを生成する。情報管理部３０５は、生成したマイニング教師データを、今後のマイニングに利用すべく（ステップ７１０−７１６参照）、教師情報データベース３０４に保管する。尚、マイニング教師データが生成された場合でも、当該マイニング教師データの生成に用いられた確定状態の教師元データは、未確定情報データベース３０３内に依然として保管されていてよい。

本ステップ７２６において、教師元データからマイニング教師データを生成する方法は、多種多様であり、任意の適切な方法が使用されてもよい。例えば、マイニング教師データは、教師元データそのものであってもよい。或いは、マイニング教師データは、図７に示したように、教師元データ（確定状態）のＦＦＤの特徴量をパラメータ化し、当該パラメータを真因情報と紐付けすることで生成されてもよい。ここで、図７に示したマイニング教師データは、異常に際してＦＦＤの特徴（変化）があった項目をパラメータ“１”で表し、異常に際してＦＦＤの特徴（変化）がなかった項目をパラメータ“０”で表している。

本ステップ７２６において、情報管理部３０５は、未確定情報データベース３０３内に仮保管された１つの教師元データが確定状態とされると、当該確定状態となった１つの教師元データに基づいて、マイニング教師データを生成してもよいし、或いは、同一の真因情報を持つ複数の教師元データ（確定状態）を総合的に用いて、マイニング教師データを生成してもよい。後者の場合、同一の真因情報を持つ確定状態の教師元データが所定数蓄積した時点で、当該真因情報に対応するマイニング教師データが生成されることとしてよい。また、後者の場合、同一の真因情報を持つ確定状態の教師元データが新たに追加される毎に、現時点までに得られた同一の真因情報を持つ複数の教師元データ（確定状態）を総合的に用いて、マイニング教師データを生成（更新）してもよい。また、後者の場合、同一の真因情報を持つ確定状態の教師元データであって、同一種類の車両や同一システムを搭載する車両や同一の仕向け先の車両に関する教師元データだけを複数用いて、当該真因情報に対応するマイニング教師データを生成することとしてもよい。この場合、これに対応して、マイニング時も同様の種類の車両等に関するマイニング教師データが利用される。

以上説明した本実施例１によれば、とりわけ、以下のような優れた効果が奏される。

本実施例１によれば、上述の如く、センターサーバー３０１に送信された教師元データは、その後の異常の再発の有無を確認した上で、今後のマイニング（ひいてはその結果に基づく修理）に用いられるマイニング教師データの生成に利用される。即ち、センターサーバー３０１に送信された教師元データは、その後の異常の再発が無い場合に限り、マイニング教師データの生成に用いられ、その後の異常の再発があった場合には、利用されずに破棄される。従って、本実施例１によれば、異常の再発の有無を考慮することで、精度の高い教師元データのみを用いて、マイニング教師データを生成することができ、この結果、マイニング教師データの信頼性（精度）が向上し、ひいてはマイニング結果の信頼性（精度）が向上する。

実施例２は、実施例１と同様、上述の各機能２０乃至２５が、主にセンターサーバー３０１により実現されるが、マイニング要求が販売店側から出される実施例１に対して、マイニング要求が車両側から出される点が主に異なる。

図１０は、本発明の実施例２による車両修理支援システム１２の一実施例の要部構成を示すシステム構成図である。上述の実施例１で説明した構成と同様であってもよい構成は、同一の参照符号を付して詳細な説明は適宜省略する。

車載器２０１は、図１０に示すように、各種電子機器２０２、通信部２０４、情報出力装置２０６、及び、マスタ制御装置２０８を有する。センターサーバー３０１は、ネットワークゲートウェイ３０２、未確定情報データベース３０３、教師情報データベース３０４及び情報管理部３０５を有する。販売店端末４０１は、情報管理部４０３、及び、ユーザインターフェース４０６を有する。

図１１は、実施例２による車両修理支援システム１２を用いて実現される故障診断サポートスキームの流れを示すフローチャートである。

ステップ８００では、車両（車載器２０１）において、各車載ＥＣＵ（各種電子機器２０２の要素）での自己異常診断が実行される。車載ＥＣＵは、自己異常を検出した場合には、ウォーニング信号をマスタ制御装置２０８に送信する。

ステップ８０２では、車両（車載器２０１）において、マスタ制御装置２０８は、各種電子機器２０２（車載ＥＣＵ）から送られてくるウォーニング信号に応答して、情報出力装置２０６の警告ランプ（典型的には、メーター内のインジケータランプ）を点灯／点滅させる。

ステップ８０４では、車両（車載器２０１）において、マスタ制御装置２０８は、今回のウォーニング信号に関連して得られたＦＦＤ及びＤＴＣと、識別情報とを含むマイニング用元データを生成し、生成したマイニング用元データを、通信部２０４を介して、マイニング要求信号と共に、センターサーバー３０１に送信する。

ステップ８０６では、センターサーバー３０１において、情報管理部３０５は、車載器２０１から供給されたマイニング用元データに基づいて、ＤＴＣからマイニング対象の異常か否かを判定する。例えば、情報管理部３０５は、教師情報データベース３０４にアクセスして、教師情報データベース３０４内に今回のＤＴＣに対応するマイニング教師データが存在するか否かを判定する。本例では、マイニング対象の異常である場合について説明を続ける。マイニング対象の異常でない場合は、マイニングができない旨がセンターサーバー３０１から車両（車載器２０１）に送信されてよい。これを受けて車載器２０１のマスタ制御装置２０８は、マイニングができない旨を情報出力装置２０６を介してユーザに通知してよい。この場合、この通知を受けたユーザが車両を販売店に入庫させたときに、当該販売店において修理者が任意の方法で異常の真因を特定して修理を行い、当該修理後に後述のステップ８１８が実行される。

ステップ８０８では、センターサーバー３０１において、情報管理部３０５は、車載器２０１から供給されたマイニング用元データに基づいて、ＦＦＤの特徴量を把握する。本ステップ８０８の処理は、上述の実施例１における図４のステップ７１２に関連して説明した内容と同様であってよい。

ステップ８１０では、センターサーバー３０１において、情報管理部３０５は、教師情報データベース３０４内のマイニング教師データから、今回把握したＦＦＤ特徴量に最も近似するデータを抽出して、近似度が高い順に、当該マイニング教師データに係る真因情報を、今回の異常に対する真因情報の候補として推定する。本ステップ８１０の処理は、上述の実施例１における図４のステップ７１４に関連して説明した内容と同様であってよい。

ステップ８１２では、センターサーバー３０１において、情報管理部３０５は、推定した真因情報の候補（マイニング結果）を、マイニング要求元の車両（車載器２０１）に送信する。尚、マイニング結果と共に、車両のユーザに修理を促す情報や販売店の位置等をお知らせする情報が送信されてもよい。このようにしてマイニング結果等が車載器２０１に送信されると、マスタ制御装置２０８は、マイニング結果等を情報出力装置２０６（例えばディスプレイ）を介して出力する（図９参照）。尚、このマイニング結果は、修理のために車両が入庫された販売店における販売店端末４０１から要求があったときに、当該販売店端末４０１側にも供給されてもよい。

ステップ８１４では、マイニング結果を見た車両のユーザが、自発的に車両を販売店に入庫させて、点検修理を依頼する。このとき、ユーザは、修理の促進化のために、情報出力装置２０６に出力されたマイニング結果を、販売店の修理者に提示する。

ステップ８１６では、販売店の修理者は、このマイニング結果を参考にして、修理を実施する。この修理は、その時点で異常が解消されるまで実行される。但し、後述の如く、教師情報データベース３０４内のマイニング教師データの蓄積に伴って、このマイニング結果の精度は高くなるので、修理の信頼性が高くなり、また、異常の真因が特定できずに修理に長時間要してしまうことも防止される。

ステップ８１８では、販売店端末４０１において、情報管理部４０３は、今回の修理で解消された異常に係る真因情報と、マイニング用元データとを教師元データとして、センターサーバー３０１に送信する。尚、マイニング用元データは、既にセンターサーバー３０１に送信されているので（ステップ８０４参照）、今回の修理で解消された異常に係る真因情報が、既に送信したマイニング用元データと紐付け可能な態様でセンターサーバー３０１に送信されてもよい。また、本ステップ８１８で送信される真因情報は、修理者によりユーザインターフェース４０６を介して販売店端末４０１に入力される。或いは、真因情報は、車載器２０１からセンターサーバー３０１に、既に送信したマイニング用元データと紐付け可能な態様で送信されてもよい。この場合、真因情報は、修理者により車載器２０１側のユーザインターフェース（図示せず）を介して入力されてもよいし、ユーザにより車載器２０１側のユーザインターフェース（図示せず）を介して入力されてもよい。尚、この場合、販売店における販売店端末４０１が必須でなくなり、従って、販売店端末４０１が省略されてもよい。

本ステップ８１８において、マイニング結果で教示された真因情報（候補を含む）が不適当であった場合、即ち真因は他の原因であったことが修理により判明した場合は、当該真因情報がセンターサーバー３０１に送信されることになる。また、マイニング結果で教示された真因情報（特に第１候補）が適切であった場合も、当該真因情報がセンターサーバー３０１に送信されることとしてよい。

ステップ８２０では、センターサーバー３０１において、情報管理部３０５は、上記ステップ８１８で販売店端末４０１（又は車載器２０１）から受け取った教師元データを、未確定情報データベース３０３内に仮保管する。尚、仮保管される教師元データは、初期的には未確定状態とされ、その後、後述の如く確定状態とされてから、マイニング教師データの生成に利用される。

ステップ８２２では、センターサーバー３０１において、情報管理部３０５は、その後、同車両において同異常が再発しているかどうかを判断し、再発していない場合には、当該車両の教師元データを確定状態に変更する。他方、再発した場合には、当該車両の教師元データを未確定情報データベース３０３内から削除する（破棄する）。本ステップ８２２の処理は、上述の実施例１における図４のステップ７２４に関連して説明した内容と同様であってよい。

ステップ８２４では、センターサーバー３０１において、情報管理部３０５は、未確定情報データベース３０３内に仮保管された教師元データのうち、確定状態とされた教師元データのみを用いて、マイニング教師データを生成する。情報管理部３０５は、生成したマイニング教師データを、今後のマイニングに利用すべく（ステップ８０６−８１２参照）、教師情報データベース３０４に保管する。本ステップ８２４の処理は、上述の実施例１における図４のステップ７２６に関連して説明した内容と同様であってよい。

以上説明した本実施例２によれば、上述の実施例１と同様に、精度の高い教師元データのみを用いて、マイニング教師データが生成されるので、マイニング教師データの信頼性（精度）が向上し、ひいてはマイニング結果の信頼性（精度）が向上する。

実施例３は、実施例１と同様、上述の各機能２０乃至２４が、主にセンターサーバー３０１により実現されるが、マイニング機能２５が主に車両側で実現される点が実施例１と主に異なる。

図１２は、本発明の実施例３による車両修理支援システム１３の一実施例の要部構成を示すシステム構成図である。上述の実施例１で説明した構成と同様であってもよい構成は、同一の参照符号を付して詳細な説明は適宜省略する。

車載器２０１は、図１２に示すように、各種電子機器２０２、通信部２０４、情報出力装置２０６、マスタ制御装置２０８、及び、情報データベース（ＤＢ）２１０を有する。情報データベース２１０には、後述の如く、センターサーバー３０１側からダウンロードして得られるマイニング教師データが格納される。センターサーバー３０１は、ネットワークゲートウェイ３０２、未確定情報データベース３０３、教師情報データベース３０４及び情報管理部３０５を有する。販売店端末４０１は、情報管理部４０３、及び、ユーザインターフェース４０６を有する。

図１３は、実施例３による車両修理支援システム１３を用いて実現される故障診断サポートスキームの流れを示すフローチャートである。

ステップ９００では、車両（車載器２０１）において、各車載ＥＣＵ（各種電子機器２０２の要素）での自己異常診断が実行される。車載ＥＣＵは、自己異常を検出した場合には、ウォーニング信号をマスタ制御装置２０８に送信する。

ステップ９０２では、車両（車載器２０１）において、マスタ制御装置２０８は、各種電子機器２０２（車載ＥＣＵ）から送られてくるウォーニング信号に応答して、情報出力装置２０６の警告ランプ（典型的には、メーター内のインジケータランプ）を点灯／点滅させる。

ステップ９０４では、車両（車載器２０１）において、マスタ制御装置２０８は、今回のウォーニング信号に関連して得られたＦＦＤ及びＤＴＣを、識別情報と共に、センターサーバー３０１に送信する。これらの情報（特にＤＴＣ及び識別情報）は、センターサーバー３０１において再発の有無を判定するために利用される（ステップ９２２参照）。従って、マスタ制御装置２０８は、今回のＤＴＣが過去に無い初めての種類のＤＴＣである場合には、センターサーバー３０１への送信を省略してもよい。

ステップ９０６では、車両（車載器２０１）において、マスタ制御装置２０８は、今回のウォーニング信号に関連して得られたＤＴＣからマイニング対象の異常か否かを判定する。例えば、マスタ制御装置２０８は、情報データベース２１０にアクセスして、情報データベース２１０内に今回のＤＴＣに対応するマイニング教師データが存在するか否かを判定する。本例では、マイニング対象の異常である場合について説明を続ける。マイニング対象の異常でない場合は、マスタ制御装置２０８は、マイニングができない旨を情報出力装置２０６を介してユーザに通知してよい。この場合、ユーザが車両を販売店に入庫させたときに、当該販売店において修理者が任意の方法で異常の真因を特定して車両の修理を行い、当該修理後に後述のステップ９１８が実行される。

ステップ９０８では、車両（車載器２０１）において、マスタ制御装置２０８は、今回のウォーニング信号に関連して得られたＦＦＤにおけるＦＦＤの特徴量を把握する。本ステップ９０８の処理は、上述の実施例１における図４のステップ７１２に関連して説明した内容と同様であってよい。

ステップ９１０では、車両（車載器２０１）において、マスタ制御装置２０８は、情報データベース２１０内のマイニング教師データから、今回把握したＦＦＤ特徴量に最も近似するデータを抽出して、近似度が高い順に、当該マイニング教師データに係る真因情報を、今回の異常に対する真因情報の候補として推定する。本ステップ９１０の処理は、センターサーバー３０１側の教師情報データベース３０４に代えて車両側の情報データベース２１０内のマイニング教師データが用いられる点を除いて、上述の実施例１における図４のステップ７１４に関連して説明した内容と同様であってよい。

ステップ９１２では、車両（車載器２０１）において、マスタ制御装置２０８は、マイニング結果（真因情報の候補の推定結果）を情報出力装置２０６（例えばディスプレイ）を介して出力する（図９参照）。

ステップ９１４では、マイニング結果を見た車両のユーザが、自発的に車両を販売店に入庫させて、点検修理を依頼する。このとき、ユーザは、情報出力装置２０６に出力されたマイニング結果を、販売店の修理者に提示する。

ステップ９１６では、販売店の修理者は、このマイニング結果を参考にして、修理を実施する。この修理は、その時点で異常が解消されるまで実行される。但し、後述の如く、教師情報データベース３０４内のマイニング教師データの蓄積（及びそれに伴う情報データベース２１０内のマイニング教師データの蓄積）に伴って、このマイニング結果の精度は高くなるので、修理の信頼性が高くなり、また、異常の真因が特定できずに修理に長時間要してしまうことも防止される。

ステップ９１８では、販売店端末４０１において、情報管理部４０３は、今回の修理で解消された異常に係る真因情報と、マイニング用元データ（今回のウォーニング信号に関連して得られたＦＦＤ、ＤＴＣ及び識別情報）とを教師元データとして、センターサーバー３０１に送信する。尚、マイニング用元データが、既にセンターサーバー３０１に送信されている場合（ステップ９０４参照）、今回の修理で解消された異常に係る真因情報が、既に送信したマイニング用元データと紐付け可能な態様でセンターサーバー３０１に送信されてもよい。また、本ステップ９１８で送信される真因情報は、修理者によりユーザインターフェース４０６を介して販売店端末４０１に入力される。或いは、真因情報は、車載器２０１からセンターサーバー３０１に、既に送信したマイニング用元データと紐付け可能な態様で送信されてもよい。この場合、真因情報は、修理者により車載器２０１側のユーザインターフェース（図示せず）を介して入力されてもよいし、ユーザにより車載器２０１側のユーザインターフェース（図示せず）を介して入力されてもよい。尚、この場合、販売店における販売店端末４０１が必須でなくなり、従って、販売店端末４０１が省略されてもよい。

本ステップ９１８において、マイニング結果で教示された真因情報（候補を含む）が不適当であった場合、即ち真因は他の原因であったことが修理により判明した場合は、当該真因情報がセンターサーバー３０１に送信されることになる。また、マイニング結果で教示された真因情報（特に第１候補）が適切であった場合も、当該真因情報がセンターサーバー３０１に送信されることとしてよい。

ステップ９２０では、センターサーバー３０１において、情報管理部３０５は、上記ステップ９１８で販売店端末４０１（又は車載器２０１）から受け取った教師元データを、未確定情報データベース３０３内に仮保管する。尚、仮保管される教師元データは、初期的には未確定状態とされ、その後、後述の如く確定状態とされてから、マイニング教師データの生成に利用される。

ステップ９２２では、センターサーバー３０１において、情報管理部３０５は、その後、同車両において同異常が再発しているかどうかを判断し、再発していない場合には、当該車両の教師元データを確定状態に変更する。他方、再発した場合には、当該車両の教師元データを未確定情報データベース３０３内から削除する（破棄する）。本ステップ９２２の処理は、上述の実施例１における図４のステップ７２４に関連して説明した内容と同様であってよい。

ステップ９２４では、センターサーバー３０１において、情報管理部３０５は、未確定情報データベース３０３内に仮保管された教師元データのうち、確定状態とされた教師元データのみを用いて、マイニング教師データを生成する。情報管理部３０５は、生成したマイニング教師データを、今後のマイニングに利用すべく（ステップ９０６−９１２参照）、教師情報データベース３０４に保管する。本ステップ９２４の処理は、上述の実施例１における図４のステップ７２６に関連して説明した内容と同様であってよい。

ステップ９２６では、車両（車載器２０１）において、マスタ制御装置２０８は、センターサーバー３０１から教師情報データベース３０４内のマイニング教師データをダウンロードする。マスタ制御装置２０８は、ダウンロードしたマイニング教師データを、今後のマイニングに利用すべく（ステップ９０６−９１２参照）、情報データベース２１０に保管する。尚、このダウンロードの方式は、車両側からの要求に応じてセンターサーバー３０１側から車両側にマイニング教師データが供給される方式であってもよいし、及び／又は、車両側からの要求の有無に関係なくセンターサーバー３０１側から所定のタイミングで車両側にマイニング教師データが供給される方式であってもよい。前者の方式の場合、マスタ制御装置２０８は、例えば上記ステップ９０２でウォーニング信号を受信した場合に、センターサーバー３０１にアクセスしてマイニング教師データのダウンロードを実行してもよい。この場合、ダウンロードするマイニング教師データは、今回発生したウォーニング信号（又はＤＴＣ）に関連するマイニング教師データのみであってよい。後者の方式の場合、所定のタイミングは、教師情報データベース３０４内のマイニング教師データが更新（変更や追加等）されたタイミングや、固定のタイミング（例えば１ヶ月毎）等であってよい。この場合も、センターサーバー３０１側からダウンロードされるマイニング教師データは、必ずしも教師情報データベース３０４内の全てのマイニング教師データである必要はなく、教師情報データベース３０４内のうちの必要なマイニング教師データのみであってよい。

また、本ステップ９２６において、マスタ制御装置２０８は、上記ステップ９０６−９１２にて情報データベース２１０内のマイニング教師データを用いてマイニングを行った上で、精度の高いマイニング結果が得られない場合に、追加のマイニング教師データ（例えば詳細なマイニング教師データ）をセンターサーバー３０１からダウンロードすることとしてもよい。また、情報データベース２１０内のマイニング教師データに対して今回の異常がマイニング対象でなかった場合（ステップ９０６参照）に、同様に、追加のマイニング教師データ（例えば詳細なマイニング教師データ）をセンターサーバー３０１からダウンロードすることとしてもよい。

以上説明した本実施例３によれば、上述の実施例１と同様に、精度の高い教師元データのみを用いて、マイニング教師データが生成されるので、マイニング教師データの信頼性（精度）が向上し、ひいてはマイニング結果の信頼性（精度）が向上する。

尚、本実施例３は、上述の実施例１と適切に組み合わせて実現することも可能である。例えば、車両側の処理負荷や容量の制限を考慮して、情報データベース２１０内にダウンロードされるマイニング教師データを所定データ量だけに限定しておき、上述の如く、ウォーニング信号が発生した場合には、先ず、実施例３により情報データベース２１０内のマイニング教師データを用いてマイニングを行い、精度の高いマイニング結果が得られない場合には、実施例１によりセンターサーバー３０１側の教師情報データベース３０４内のマイニング教師データを用いたマイニング結果を要求してもよい。

実施例４は、実施例１と同様、上述の各機能２０乃至２４が、主にセンターサーバー３０１により実現されるが、マイニング機能２５が主に販売店側で実現される点が実施例１と主に異なる。

図１４は、本発明の実施例４による車両修理支援システム１４の一実施例の要部構成を示すシステム構成図である。上述の実施例１で説明した構成と同様であってもよい構成は、同一の参照符号を付して詳細な説明は適宜省略する。

車載器２０１は、図１４に示すように、各種電子機器２０２、情報出力装置２０６、及び、マスタ制御装置２０８を有する。センターサーバー３０１は、ネットワークゲートウェイ３０２、未確定情報データベース３０３、教師情報データベース３０４及び情報管理部３０５を有する。販売店端末４０１は、情報管理部４０３、情報データベース（ＤＢ）４０４、及び、ユーザインターフェース４０６を有する。情報データベース４０４には、後述の如く、センターサーバー３０１側からダウンロードして得られるマイニング教師データが格納される。

図１５は、実施例４による車両修理支援システム１４を用いて実現される故障診断サポートスキームの流れを示すフローチャートである。

ステップ１０００では、車両（車載器２０１）において、各車載ＥＣＵ（各種電子機器２０２の要素）での自己異常診断が実行される。車載ＥＣＵは、自己異常を検出した場合には、ウォーニング信号をマスタ制御装置２０８に送信する。

ステップ１００２では、車両（車載器２０１）において、マスタ制御装置２０８は、各種電子機器２０２（車載ＥＣＵ）から送られてくるウォーニング信号に応答して、情報出力装置２０６の警告ランプ（典型的には、メーター内のインジケータランプ）を点灯／点滅させる。

ステップ１００４では、警告ランプの点灯に気が付いた車両のユーザが、自発的に車両を販売店に入庫させて、点検修理を依頼する。

ステップ１００６では、販売店の修理者が、ツール６０１（図１４参照）を用いて、車両からＦＦＤ、ＤＴＣ及び識別情報を取得する。ここで、ツール６０１は、典型的には、販売店にカーメーカーから支給されるツールである。ツール６０１は、販売店において専門のサービスマンによる使用が想定され、人が携帯操作できる小型の端末であってよい。尚、ツール６０１の使用は、不特定人による使用を防止するため、パスワードの入力やＩＤ照合等の認証を必要とするものであってよい。ツール６０１は、車両に設定された所定の接続端子に接続されると、車両からＦＦＤ、ＤＴＣ及び識別情報を取得するように構成される。ツール６０１は、無線通信（例えば狭帯域を利用した通信）を介して各種情報を取得してもよい。

ステップ１００８では、販売店端末４０１において、情報管理部４０３は、上記ステップ１００６でツール６０１が取得したＦＦＤ、ＤＴＣ及び識別情報を、センターサーバー３０１に送信する。尚、ＦＦＤ、ＤＴＣ及び識別情報は、ツール６０１から直接センターサーバー３０１に送信されてもよい。これらの情報（特にＤＴＣ及び識別情報）は、センターサーバー３０１において再発の有無を判定するために利用される（ステップ１０２４参照）。従って、今回のＤＴＣが過去に無い初めての種類のＤＴＣである場合には、センターサーバー３０１への送信が省略されてもよい。

ステップ１０１０では、販売店端末４０１において、情報管理部４０３は、今回のウォーニング信号に関連して得られたＤＴＣからマイニング対象の異常か否かを判定する。例えば、情報管理部４０３は、販売店端末４０１内の情報データベース４０４にアクセスして、情報データベース４０４内に今回のＤＴＣに対応するマイニング教師データが存在するか否かを判定する。本例では、マイニング対象の異常である場合について説明を続ける。マイニング対象の異常でない場合は、情報管理部４０３は、マイニングができない旨を情報出力装置４０２を介して販売店の修理者に通知してよい。この場合、販売店において修理者が任意の方法で異常の真因を特定して車両の修理を行い、当該修理後に後述のステップ１０２０が実行される。

ステップ１０１２では、販売店端末４０１において、情報管理部４０３は、今回のウォーニング信号に関連して得られたＦＦＤにおけるＦＦＤの特徴量を把握する。本ステップ１０１２の処理は、上述の実施例１における図４のステップ７１２に関連して説明した内容と同様であってよい。

ステップ１０１４では、販売店端末４０１において、情報管理部４０３は、販売店端末４０１の情報データベース４０４内のマイニング教師データから、今回把握したＦＦＤ特徴量に最も近似するデータを抽出して、近似度が高い順に、当該マイニング教師データに係る真因情報を、今回の異常に対する真因情報の候補として推定する。本ステップ１０１４の処理は、センターサーバー３０１側の教師情報データベース３０４に代えて販売店側の情報データベース４０４内のマイニング教師データが用いられる点を除いて、上述の実施例１における図４のステップ７１４に関連して説明した内容と同様であってよい。

ステップ１０１６では、販売店端末４０１において、情報管理部４０３は、マイニング結果（真因情報の候補の推定結果）を情報出力装置４０２（例えばディスプレイ）を介して出力する（図９参照）。

ステップ１０１８では、販売店の修理者は、このマイニング結果を参考にして、修理を実施する。この修理は、その時点で異常が解消されるまで実行される。但し、後述の如く、教師情報データベース３０４内のマイニング教師データの蓄積（及びそれに伴う情報データベース４０４内のマイニング教師データの蓄積）に伴って、このマイニング結果の精度は高くなるので、修理の信頼性が高くなり、また、異常の真因が特定できずに修理に長時間要してしまうことも防止される。

ステップ１０２０では、販売店端末４０１において、情報管理部４０３は、今回の修理で解消された異常に係る真因情報と、マイニング用元データ（今回のウォーニング信号に関連して得られたＦＦＤ、ＤＴＣ及び識別情報）とを教師元データとして、センターサーバー３０１に送信する。尚、マイニング用元データが、既にセンターサーバー３０１に送信されている場合（ステップ１００８参照）、今回の修理で解消された異常に係る真因情報が、既に送信したマイニング用元データと紐付け可能な態様でセンターサーバー３０１に送信されてもよい。尚、本ステップ１０２０で送信される真因情報は、修理者によりユーザインターフェース４０６を介して販売店端末４０１に入力される。

本ステップ１０２０において、マイニング結果で教示された真因情報（候補を含む）が不適当であった場合、即ち真因は他の原因であったことが修理により判明した場合は、当該真因情報がセンターサーバー３０１に送信されることになる。また、マイニング結果で教示された真因情報（特に第１候補）が適切であった場合も、当該真因情報がセンターサーバー３０１に送信されることとしてよい。

ステップ１０２２では、センターサーバー３０１において、情報管理部３０５は、上記ステップ１０２０で販売店端末４０１から受け取った教師元データを、未確定情報データベース３０３内に仮保管する。尚、仮保管される教師元データは、初期的には未確定状態とされ、その後、後述の如く確定状態とされてから、マイニング教師データの生成に利用される。

ステップ１０２４では、センターサーバー３０１において、情報管理部３０５は、その後、同車両において同異常が再発しているかどうかを判断し、再発していない場合には、当該車両の教師元データを確定状態に変更する。他方、再発した場合には、当該車両の教師元データを未確定情報データベース３０３内から削除する（破棄する）。本ステップ１０２４の処理は、上述の実施例１における図４のステップ７２４に関連して説明した内容と同様であってよい。

ステップ１０２６では、センターサーバー３０１において、情報管理部３０５は、未確定情報データベース３０３内に仮保管された教師元データのうち、確定状態とされた教師元データのみを用いて、マイニング教師データを生成する。情報管理部３０５は、生成したマイニング教師データを、今後のマイニングに利用すべく（ステップ１０１０−１０１６参照）、教師情報データベース３０４に保管する。本ステップ１０２６の処理は、上述の実施例１における図４のステップ７２６に関連して説明した内容と同様であってよい。

ステップ１０２８では、販売店端末４０１において、情報管理部４０３は、センターサーバー３０１から教師情報データベース３０４内のマイニング教師データをダウンロードする。情報管理部４０３は、ダウンロードしたマイニング教師データを、今後のマイニングに利用すべく（ステップ１０１０−１０１６参照）、情報データベース４０４に保管する。尚、このダウンロードの方式は、販売店端末４０１側からの要求に応じてセンターサーバー３０１側から販売店端末４０１側にマイニング教師データが供給される方式であってもよいし、及び／又は、販売店端末４０１側からの要求の有無に関係なくセンターサーバー３０１側から所定のタイミングで販売店端末４０１側にマイニング教師データが供給される方式であってもよい。前者の方式の場合、販売店端末４０１の情報管理部４０３は、例えば上記ステップ１００２でウォーニング信号を受信した場合に、センターサーバー３０１にアクセスしてマイニング教師データのダウンロードを実行してもよい。この場合、ダウンロードするマイニング教師データは、今回発生したウォーニング信号（又はＤＴＣ）に関連するマイニング教師データのみであってよい。後者の方式の場合、所定のタイミングは、教師情報データベース３０４内のマイニング教師データが更新（変更や追加等）されたタイミングや、固定のタイミング（例えば１ヶ月毎）等であってよい。この場合も、センターサーバー３０１側からダウンロードされるマイニング教師データは、必ずしも教師情報データベース３０４内の全てのマイニング教師データである必要はなく、教師情報データベース３０４内のうちの必要なマイニング教師データのみであってよい。

また、本ステップ１０２８において、販売店端末４０１の情報管理部４０３は、上記ステップ１０１０−１０１６にて情報データベース４０４内のマイニング教師データを用いてマイニングを行った上で、精度の高いマイニング結果が得られない場合に、追加のマイニング教師データ（例えば詳細なマイニング教師データ）をセンターサーバー３０１からダウンロードすることとしてもよい。また、情報データベース４０４内のマイニング教師データに対して今回の異常がマイニング対象でなかった場合（ステップ１０１０参照）に、同様に、追加のマイニング教師データ（例えば詳細なマイニング教師データ）をセンターサーバー３０１からダウンロードすることとしてもよい。

以上説明した本実施例４によれば、上述の実施例１と同様に、精度の高い教師元データのみを用いて、マイニング教師データが生成されるので、マイニング教師データの信頼性（精度）が向上し、ひいてはマイニング結果の信頼性（精度）が向上する。

尚、本実施例４は、上述の実施例１と適切に組み合わせて実現することも可能である。例えば、販売店端末４０１側の処理負荷や容量の制限を考慮して、情報データベース４０４内に保有されるマイニング教師データのデータ量に制限を設けておき、上述の如く、ウォーニング信号が発生した場合には、先ず、実施例４により情報データベース４０４内のマイニング教師データを用いてマイニングを行い、精度の高いマイニング結果が得られない場合には、実施例１によりセンターサーバー３０１側の教師情報データベース３０４内のマイニング教師データを用いたマイニング結果を要求してもよい。

以上、本発明の好ましい実施例について詳説したが、本発明は、上述した実施例に制限されることはなく、本発明の範囲を逸脱することなく、上述した実施例に種々の変形及び置換を加えることができる。

例えば、上述の実施例では、マイニング教師データを構成する真因情報は、異常の原因（真因）を表す情報であったが、真因情報に代えて若しくはそれに加えて、真因情報に関連する他の情報が使用されてもよい。例えば、当該異常を解消した修理の内容（部品交換の内容を含む）を表す情報が、真因情報に代えて若しくはそれに加えて用いられてもよい。

また、上述の実施例では、真因情報の候補がマイニング結果として出力されているが、マイニング結果は、真因情報に代えて若しくはそれに加えて、真因情報に関連する他の情報を含んでよい。例えば、当該真因情報に係る異常を解消した過去の修理内容（部品交換の内容を含む）を表す情報が、真因情報に代えて若しくはそれに加えて、マイニング結果として出力されてもよい。

また、上述の実施例では、異常の再発が無い場合に、マイニング教師データが生成されているが、異常の再発の有無に関らず、マイニング教師データを生成しておくことも可能である。但し、この場合、当該生成したマイニング教師データは、異常の再発が無い場合に限り故障診断に利用されるように、制限付きで管理される。即ち、生成したマイニング教師データは、異常の再発が無いことが確認されるまで、仮のマイニング教師データとして扱われる。この場合、仮のマイニング教師データは、上述の実施例１及び実施例２においては、マイニングで利用されることが禁止され、また、上述の実施例３及び実施例４においてダウンロードされることが禁止されるか、又は、ダウンロードされても車載器２０１及び／又は販売店端末４０１においてマイニングで利用されることが禁止される。

また、上述の実施例では、主にＤＴＣに基づいて同一の異常の再発の有無を判定しているが、他の情報（例えばＦＦＤ等）を用いて異常の再発の有無を判定することも可能であり、異常の再発の有無の判定に用いる情報は任意であってよい。

また、上述の実施例では、未確定情報データベース３０３がセンターサーバー３０１側に配置されており、再発の有無に関係なく、教師元データがセンターサーバー３０１に送信されているが、本発明はこれに限定されない。例えば、教師元データは、車載器２０１及び／又は販売店端末４０１内で仮保管され、異常の再発が無い場合だけ、仮保管された教師元データが、センターサーバー３０１に送信されるような構成も可能である。即ち、未確定情報データベース３０３の機能は、車載器２０１及び／又は販売店端末４０１に設定されてもよい。この場合、センターサーバー３０１の情報管理部３０５は、車載器２０１及び／又は販売店端末４０１から教師元データが供給された場合に、同一の異常の再発が無いと判断して、当該供給された教師元データに基づいてマイニング教師データを生成すればよい。即ち、この場合、車載器２０１及び／又は販売店端末４０１から教師元データが供給されることが、異常の再発が無いことを表す情報としても機能する。但し、センターサーバー３０１への教師元データの送信時に、異常の再発が無いことを表す情報が冗長的に付加されてセンターサーバー３０１に送信されてもよい。

また、上述の実施例では、真因情報として、Ａセンサ系の故障、Ｂセンサ系の故障、Ｄアクチュエータの故障といった例が開示されているが、真因情報は、より下位レベルの真因情報（例えばＡセンサ系の更に細かい部位の故障等）であってもよく、より上位レベルの真因情報（例えばＤアクチュエータを含むＥシステムないしＥ機能の故障等）であってもよい。

また、上述の実施例では、上述の如く異常の再発の有無を考慮してマイニング教師データを生成しているので、かかるマイニング教師データに基づいて得られるマイニング結果（特に第１の候補）の精度は高いはずであるが、仮に当該マイニング結果に従って修理を行ったのにも拘らず同一の異常が再発した場合には、当該マイニング結果を導出したマイニング教師データ（及びその元になった確定状態の教師元データ）を破棄することとしてもよい。

また、上述の実施例において、センターサーバー３０１の機能の一部若しくは全部は、車載器２０１に設置されてもよい。例えば、センターサーバー３０１を廃止し又は維持しつつ、センターサーバー３０１の機能の全部が、特定の車両の車載器２０１に設置されてもよい。この場合、当該特定の車両は、実質的には、移動するセンターサーバーとして機能することになる。また、例えば、センターサーバー３０１を廃止し又は維持しつつ、センターサーバー３０１の機能の全部が、複数の車両の車載器２０１のそれぞれに設置されてもよい。この場合、車車間通信等により他車からの情報を利用してマイニング教師データが生成されてもよい。また、生成されたマイニング教師データは、自車の異常の真因情報の特定のみならず他車の異常の真因情報の特定に利用されてもよい。

本発明による車両修理支援システム１の基本機能を示す機能構成図である。 本発明による車両修理支援システム１の基本機能を示す機能構成図である。 本発明の実施例１による車両修理支援システム１１の一実施例の要部構成を示すシステム構成図である。 実施例１による車両修理支援システム１１を用いて実現される故障診断サポートスキームの流れを示すフローチャートである。 ＦＦＤの一例を示す図である。 ＤＴＣの一例を示す図である。 マイニング教師データの一例を示す図である。 マイニング教師データを用いたマイニング方法の一例を示す図である。 マイニング結果の一例を示す図である。 本発明の実施例２による車両修理支援システム１２の一実施例の要部構成を示すシステム構成図である。 実施例２による車両修理支援システム１２を用いて実現される故障診断サポートスキームの流れを示すフローチャートである。 本発明の実施例３による車両修理支援システム１３の一実施例の要部構成を示すシステム構成図である。 実施例３による車両修理支援システム１３を用いて実現される故障診断サポートスキームの流れを示すフローチャートである。 本発明の実施例４による車両修理支援システム１４の一実施例の要部構成を示すシステム構成図である。 実施例４による車両修理支援システム１４を用いて実現される故障診断サポートスキームの流れを示すフローチャートである。

符号の説明

１，１１，１２，１３，１４ 車両修理支援システム
２０ 修理情報収集機能
２１ 異常時車両情報収集機能
２２ 教師情報生成機能
２３ 再発有無情報収集機能
２４ 教師情報蓄積機能
２５ マイニング機能
２０１ 車載器
２０２ 各種電子機器
２０４ 通信部
２０６ 情報出力装置
２０８ マスタ制御装置
２１０ 情報データベース
３０１ センターサーバー
３０２ ネットワークゲートウェイ
３０３ 未確定情報データベース
３０４ 教師情報データベース
３０５ 情報管理部
４０１ 販売店端末
４０２ 情報出力装置
４０３ 情報管理部
４０４ 情報データベース
４０６ ユーザインターフェース
６０１ ツール

Claims (20)

1. 車両の異常に伴って実施された修理又は部品交換の内容を表す情報又は該異常の原因を表す情報を取得する修理情報取得手段と、
   前記異常の発生に際して検出された車両状態を表す異常時車両情報を取得する異常時車両情報取得手段と、
   前記修理情報と前記異常時車両情報とに基づいて、今後の修理又は部品交換時に利用可能な教師情報を生成する教師情報生成手段と、
   前記車両の前記修理又は部品交換後に前記異常が再発したか否かを表す再発有無情報を取得する再発有無情報取得手段とを備え、
   前記再発有無情報に基づいて、前記車両の前記修理又は部品交換後に前記異常の再発が無いことが確認された場合に、
   前記教師情報生成手段により、該再発の無い異常に係る前記修理情報及び前記異常時車両情報に基づいて前記教師情報を生成する、又は、
   前記教師情報生成手段により生成された教師情報であって、該再発の無い異常に係る前記修理情報及び前記異常時車両情報に基づいて生成された教師情報を、今後の修理又は部品交換時に利用することを決定する、
   ことを特徴とする故障診断用情報生成装置。
2. 前記車両の前記修理又は部品交換時から所定期間経過するまでに又は所定距離走行するまでに前記異常の再発が無いことが確認された場合には、前記教師情報生成手段により、該再発の無い異常に係る前記修理情報及び前記異常時車両情報に基づいて前記教師情報を生成する、又は、前記教師情報生成手段により生成された教師情報であって、該再発の無い異常に係る前記修理情報及び前記異常時車両情報に基づいて生成された教師情報を、今後の修理又は部品交換時に利用することを決定することを特徴とする、請求項１に記載の故障診断用情報生成装置。
3. 前記車両の前記修理又は部品交換時から所定期間経過するまでに又は所定距離走行するまでに前記異常の再発が有ったことが確認された場合には、前記教師情報生成手段により、該再発した異常に係る前記修理情報及び前記異常時車両情報に基づいて前記教師情報を生成しない、又は、前記教師情報生成手段により生成された教師情報であって、該再発した異常に係る前記修理情報及び前記異常時車両情報に基づいて生成された教師情報を、今後の修理又は部品交換時に利用しないことを決定することを特徴とする、請求項１又は２に記載の故障診断用情報生成装置。
4. 前記車両の前記修理又は部品交換時から所定期間経過するまでに又は所定距離走行するまでに前記異常の再発が無いことが確認された場合に限り、前記修理情報取得手段及び前記異常時車両情報取得手段により、該再発の無い異常に係る前記修理情報及び前記異常時車両情報を取得して、該取得した修理情報及び異常時車両情報に基づいて前記教師情報生成手段により前記教師情報を生成することを特徴とする、請求項１に記載の故障診断用情報生成装置。
5. 前記車両の前記修理又は部品交換時から所定期間経過するまでに又は所定距離走行するまでに前記異常の再発が有ったことが確認された場合には、該再発した異常に係る前記修理情報及び前記異常時車両情報を破棄すると共に、生成した場合には生成した教師情報であって、該再発した異常に係る教師情報を破棄することを特徴とする、請求項３に記載の故障診断用情報生成装置。
6. 前記車両の前記修理又は部品交換時から所定期間経過するまでに又は所定距離走行するまでに前記異常の再発が無いことが確認された場合に限り、該再発の無い異常に係る教師情報を、車両、販売店及び修理施設のうちの少なくともいずれかに設置される車両修理支援装置に提供することを特徴とする、請求項１〜５のうちのいずれか１項に記載の故障診断用情報生成装置。
7. 前記再発有無情報取得手段は、
   車両、販売店及び修理施設のうちの少なくともいずれかから前記再発有無情報を取得する、又は、
   前記車両の前記修理又は部品交換後における該車両の車両状態を表す修理後車両情報を、車両、販売店及び修理施設のうちの少なくともいずれかから取得し、該取得した修理後車両情報に基づいて、前記異常が再発したか否かを判定することで、前記再発有無情報を取得することを特徴とする、請求項１に記載の故障診断用情報生成装置。
8. 新たな異常の発生に際して取得した異常時車両情報と、前記教師情報とに基づいて、前記新たな異常に対する修理又は部品交換に有用な修理支援情報を生成する修理支援情報生成手段とを更に備えることを特徴とする、請求項１に記載の故障診断用情報生成装置。
9. 前記修理支援情報は、実施すべき修理又は部品交換の内容を表す情報、及び、前記新たな異常の原因を表す真因情報の少なくともいずれか一方を含むことを特徴とする、請求項８に記載の故障診断用情報生成装置。
10. 車両、販売店及び修理施設のうちの少なくともいずれかに設置される車両修理支援装置であって、
    請求項６項に記載の故障診断用情報生成装置から前記教師情報を取得する教師情報取得手段と、
    車両の異常の発生に際して検出された車両状態を表す異常時車両情報を取得する異常時車両情報取得手段と、
    前記取得した異常時車両情報と、前記教師情報とに基づいて、前記異常に対する修理又は部品交換に有用な修理支援情報を生成して出力する修理支援情報出力手段とを備えることを特徴とする、車両修理支援装置。
11. 車両、販売店及び修理施設のうちの少なくともいずれかに設置される車両修理支援装置であって、
    請求項８記載の故障診断用情報生成装置から前記修理支援情報を取得して出力する修理支援情報出力手段を備えることを特徴とする、車両修理支援装置。
12. 前記修理支援情報は、実施すべき修理又は部品交換の内容を表す情報、及び、前記新たな異常の原因を表す真因情報の少なくともいずれか一方を含むことを特徴とする、請求項１０又は１１に記載の車両修理支援装置。
13. 請求項６に記載の故障診断用情報生成装置と、請求項１０〜１２のうちのいずれか１項に記載の車両修理支援装置とを備えることを特徴とする、車両修理支援システム。
14. 請求項１に記載の故障診断用情報生成装置と、再発有無情報提供装置とを含む故障診断用情報生成システムであって、
    前記再発有無情報提供装置は、
    前記車両の前記修理又は部品交換後における該車両の車両状態を表す修理後車両情報を取得する修理後車両情報取得手段と、
    該取得した修理後車両情報に基づいて、前記異常が再発したか否かを判定する判定手段と、
    前記判定手段の判定結果に基づいて前記再発有無情報を生成し、該生成した再発有無情報を、前記故障診断用情報生成装置に送信する送信手段とを備えることを特徴とする、故障診断用情報生成システム。
15. 前記送信手段は、前記判定手段により前記異常が再発していないと判定された場合に限り、該再発の無い異常に係る修理情報及び異常時車両情報を、前記故障診断用情報生成装置に送信し、該修理情報及び異常時車両情報の送信が、前記再発有無情報として機能することを特徴とする、請求項１４に記載の故障診断用情報生成システム。
16. 前記修理後車両情報取得手段、前記判定手段及び前記送信手段は、前記車両、販売店及び修理施設のうちの少なくともいずれかに設置されることを特徴とする、請求項１４又は１５に記載の故障診断用情報生成システム。
17. 請求項１４〜１６のうちのいずれか１項に記載の故障診断用情報生成システムにおいて用いられることを特徴とする再発有無情報提供装置。
18. 車両の異常に伴って実施された修理又は部品交換の内容を表す情報又は該異常の原因を表す情報を取得する修理情報取得ステップと、
    前記異常の発生に際して検出された車両状態を表す異常時車両情報を取得するステップと、
    前記車両の前記修理又は部品交換後に前記異常が再発したか否かを表す再発有無情報を取得する再発有無情報取得ステップと、
    前記再発有無情報により前記異常の再発が無いことが確認された場合に、前記修理情報と前記異常時車両情報とに基づいて、今後の修理又は部品交換時に利用可能な教師情報を生成する教師情報生成ステップとを備えることを特徴とする、故障診断用情報生成方法。
19. 請求項１〜９のうちのいずれか１項に記載の故障診断用情報生成装置により生成される前記教師情報を保有することを特徴とするデータベース。
20. 車両、販売店及び修理施設のうちの少なくともいずれかに設置されるデータベースであって、
    請求項６項に記載の故障診断用情報生成装置から供給される前記教師情報を保有することを特徴とするデータベース。

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