紹介文 :
FMEA（故障モードと影響解析）は、システムにおいて発生する故障を識別し、その影響の致命度に基づく相対的な評価等を通して、故障に対する対策を検討する手法である。JAXAでは、FMEAを行うことでミッションの達成に影響がある故障モードを識別している。故障モードを識別するためには、システムやソフトウェア（以下、SWという）の故障発想の支援が必要である。その方法には、失敗経験等の過去知見の活用、ガイドワードの活用、分析アイテムの具体化の3つと言われている。特に失敗経験として過去の不具合情報は、事象や原因、その発生メカニズムが適切に記録されている場合、システムの特性を捉えた固有の故障モードを作成することに有効である。
一方、JAXAでは、SWやシステムの論理に関するFMEAとして、上記の3つの支援をもとに導出した故障モードとその導出経緯をGoal Structuring Notation（以下、GSNという）形式で蓄積しているが、蓄積されたGSN形式の成果物を知見として十分に活用されていないという問題がある。製品固有の故障モードを抽出するためには、分析者が過去の情報を解釈し、自身の製品の問題に落とし込むことが必要となるが、過去の情報は、類似製品開発を経験した分析者の経験や知見を有する者が参照することが前提となった情報であることが多く、過去知見の参照は極めて属人的となるためである。
そこでJAXAでは、過去FMEA活動を通して蓄積された過去の知見（故障モードとその故障モード導出時に着目した仕様情報）の検索を通して、故障発想を支援する方法を検討した。本稿では、情報検索を使った故障発想への支援を目的とした、情報検索方法や学習データ作成方法、検索結果の反映方法を提案する。