JP2019114897A - データ絞り込み方法、データ絞り込み装置及びデータ絞り込みプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】稼動履歴情報を削除することなく、分析対象となる稼動履歴情報の量を抑え、機器の故障診断を精度よく効率的に行うことができるデータ絞り込み方法等を提供する。【解決手段】サーバ１００は、空調機１１２に対するユーザの操作を示す複数の操作履歴情報を記憶する操作履歴管理部２０２と、操作履歴管理部２０２から空調機１１２に対して所定値以上の頻度でユーザが操作した頻出操作を示す第１の操作履歴情報を抽出し、操作履歴管理部２０２から第１の操作履歴情報が示す頻出操作と異なる操作を示す第２の操作履歴情報の日時を示す時間情報を抽出するユーザ操作傾向統計管理部２０５と、機器の稼動状態を示す複数の稼動履歴情報を記憶する稼動履歴管理部２０３と、稼動履歴管理部２０３から時間情報が示す日時を含む一稼動期間内の稼動履歴情報を抽出する故障診断用データ抽出処理部２０４とを備え、故障診断に用いる稼動履歴情報を絞り込む。【選択図】図２

Description

本開示は、機器の稼動状態を示す複数の稼動履歴情報の中から故障診断に用いる稼動履歴情報を絞り込むデータ絞り込み方法、データ絞り込み装置及びデータ絞り込みプログラムに関し、例えば、家庭内ネットワーク等のローカル・エリア・ネットワーク又はインターネット等のワイド・エリア・ネットワークに接続された機器の稼動履歴情報を、故障診断に活用する際のデータ絞り込み方法、データ絞り込み装置及びデータ絞り込みプログラムに関する。

機器のＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ：モノのインターネット）化が進み、家庭内の空調機や洗濯機などの家電機器も、家庭内ネットワーク及びインターネットへ接続する機能を搭載するものが増えてきている。それに伴い、ネットワークを介してサーバに接続した機器を、遠隔で監視及び故障診断する技術が普及してきている。

ここで、各家庭内の様々な機器を遠隔で監視及び故障診断するためには、日々、機器の稼動に関する情報を記録し、その膨大な情報を分析する必要がある。例えば、特許文献１には、異常が発生しない運転時間が所定時間続いたら、不揮発メモリに記憶されている異常情報を全て消去する空気調和機の故障診断装置が開示されている。

特開２０１０−１０１５６８号公報

しかしながら、特許文献１では、機器の稼動状態を示す稼動履歴情報を削除することなく、分析対象となる稼動履歴情報の量を抑え、機器の故障診断を精度よく効率的に行うことについては、何ら検討されておらず、複数の稼動履歴情報の中から故障診断に用いる稼動履歴情報を絞り込むデータ絞り込み方法については、更なる改善が必要とされていた。

本開示は、上記の課題を解決するためになされたもので、稼動履歴情報を削除することなく、分析対象となる稼動履歴情報の量を抑え、機器の故障診断を精度よく効率的に行うことができるデータ絞り込み方法、データ絞り込み装置及びデータ絞り込みプログラムを提供することを目的とするものである。

本開示の一態様に係るデータ絞り込み方法は、機器の稼動状態を示す複数の稼動履歴情報の中から故障診断に用いる稼動履歴情報を絞り込むデータ絞り込み装置のデータ絞り込み方法であって、前記機器に対するユーザの操作を示す複数の操作履歴情報を記憶する第１の記憶部から前記機器に対して所定値以上の頻度で前記ユーザが操作した頻出操作を示す第１の操作履歴情報を抽出し、前記第１の記憶部から前記第１の操作履歴情報が示す前記頻出操作と異なる操作を示す第２の操作履歴情報の日時を示す時間情報を抽出し、前記複数の稼動履歴情報を記憶する第２の記憶部から前記時間情報が示す日時を含む一稼動期間内の前記稼動履歴情報を抽出する。

本開示によれば、稼動履歴情報を削除することなく、分析対象となる稼動履歴情報の量を抑え、機器の故障診断を精度よく効率的に行うことができる。

本開示の実施の形態１に係る遠隔故障診断システムの構成の一例を示す概略図である。 図１に示すサーバ及び空調機の構成の一例を示すブロック図である。 図２に示す操作履歴管理部に記憶される空調機の操作履歴情報の一例を示す図である。 図２に示す稼動履歴管理部に記憶される空調機の稼動履歴情報の一例を示す図である。 図２に示すサーバにおける故障診断のためのデータ絞り込み方法の一例を示すフローチャートである。 図２に示すユーザ操作傾向統計管理部が操作履歴情報から運転モード毎に抽出した最頻出の設定値の一例を示す図である。 最頻出の設定値とは異なる設定値を有する操作履歴情報の検索結果の一例を示す図である。 図２に示す稼動履歴管理部に記憶される空調機の稼動履歴情報の他の例を示す図である。 図８に示す稼動履歴情報からデータ抽出処理により抽出した一稼動期間の稼動履歴情報の一例を示す図である。 図２に示す端末に表示される故障診断結果画面の一例を示す図である。 図１０に示す故障診断結果画面から遷移可能な詳細故障診断結果画面の一例を示す図である。 本開示の実施の形態２における遠隔故障診断システムの構成の一例を示す概略図である。 図１２に示すサーバの操作履歴情報の一例を示す図である。 本開示の実施の形態３に掛かる家庭内ネットワークシステムの構成の一例を示す図である。

（本開示の基礎となった知見）
上記の特許文献１の故障診断装置では、空気調和機の異常が発生していない場合、削除対象となる異常情報がないので、異常情報の量を減らすことはできず、データの絞り込みはできない。また、異常状態から復帰した後に、長期間、異常が発生していない場合も、異常情報の量を余り減らすことはできない。さらに、異常情報を削除することで情報量を減らしているため、故障診断するにあたり、異常が発生する以前に遡って統計及び分析を行うことができない。このため、過去との比較などの統計分析や故障診断以外の分析に過去の異常情報を活用できない。また、削除した異常情報を別領域にバックアップとして保持していたとしても、取り出しに時間が掛かり、故障診断の結果を得るまでに時間を要することになる。

また、機器の異常が発生していない場合にも、ユーザが機器の不調を感じて保守担当者へ連絡し、保守担当者が機器の故障診断を必要とする場合がある。機器に異常は発生していないが不調になる例には、機器が正規の保守担当者以外が行ったメンテナンスに施工ミスがあった場合や、設定を誤って変更している場合などもある。これらが原因で、機器は潜在的な故障を抱えている可能性もある。また、ユーザが機器の不調に気付いた場合、機器の修理及び調整を行うことなく、ユーザが期待した動作になるように、機器の設定変更を行うことも想定される。このような場合、不調に気付いた時点の前後の機器の稼動状態を示す稼動履歴情報に、故障診断に有効な情報が含まれている可能性もある。

そこで、本願発明者らは、故障診断のためのデータ絞り込み方法について鋭意検討を行った結果、本開示を完成したものである。

本開示の一態様に係るデータ絞り込み方法は、機器の稼動状態を示す複数の稼動履歴情報の中から故障診断に用いる稼動履歴情報を絞り込むデータ絞り込み装置のデータ絞り込み方法であって、前記機器に対するユーザの操作を示す複数の操作履歴情報を記憶する第１の記憶部から前記機器に対して所定値以上の頻度で前記ユーザが操作した頻出操作を示す第１の操作履歴情報を抽出し、前記第１の記憶部から前記第１の操作履歴情報が示す前記頻出操作と異なる操作を示す第２の操作履歴情報の日時を示す時間情報を抽出し、前記複数の稼動履歴情報を記憶する第２の記憶部から前記時間情報が示す日時を含む一稼動期間内の前記稼動履歴情報を抽出する。

このような構成により、機器に対するユーザの操作を示す複数の操作履歴情報を記憶する第１の記憶部から、機器に対して所定値以上の頻度でユーザが操作した頻出操作を示す第１の操作履歴情報を抽出する。また、第１の記憶部から第１の操作履歴情報が示す頻出操作と異なる操作を示す第２の操作履歴情報の日時を示す時間情報を抽出する。その後、複数の稼動履歴情報を記憶する第２の記憶部から、抽出した時間情報が示す日時を含む一稼動期間内の稼動履歴情報を抽出する。

したがって、操作履歴情報と稼動履歴情報とを記録している機器について、機器のユーザによる頻出操作を抽出し、抽出した頻出操作とは異なる操作を行ったことを操作履歴情報から抽出した場合、ユーザ以外による機器の操作があったか、又は、ユーザが何等かの機器の不調に気付いて機器の設定を変更したと判定できる。この頻出操作の操作履歴情報の日時を含む一稼動期間内の稼動履歴情報を抽出することにより、分析対象となる稼動履歴情報を絞り込むことができる。この結果、機器の稼動に関する稼動履歴情報が大量である場合や、機器に異常が発生していない場合でも、稼動履歴情報を削除することなく、分析対象となる稼動履歴情報の量を抑え、機器の故障診断を精度よく効率的に行うことができる。

前記一稼動期間は、前記機器が通常の運転を開始してから前記通常の運転の稼動状態以外の稼動状態に遷移するまでの期間であってもよい。

このような構成により、機器が通常の運転を開始してから通常の運転の稼動状態以外の稼動状態に遷移するまでの期間が一稼動期間となり、当該期間内の稼動履歴情報を抽出することにより、故障診断の分析対象となる稼動履歴情報を絞り込むことができる。

前記機器は、空調機を含み、前記空調機は、前記ユーザが前記空調機に対する操作指令を入力するための入力部を備えるようにしてもよい。

このような構成により、空調機の入力部を用いてユーザが入力した空調機に対する操作を示す操作履歴情報を第１の記憶部に記憶させることができる。ここで、操作履歴情報は、空調機の入力に関する情報であり、空調機の稼動に関する稼動履歴情報と比較すると、操作履歴情報の情報量は少なく、操作履歴情報の全情報に対して統計及び分析を行った場合でも、比較的短時間で処理を完了できる。したがって、空調機の稼動に関する稼動履歴情報が大量である場合や、空調機に異常が発生していない場合でも、稼動履歴情報を削除することなく、分析対象となる稼動履歴情報の量を抑え、空調機の故障診断を精度よく効率的に行うことができる。

前記機器は、洗濯機を含み、前記洗濯機は、前記ユーザが前記空調機に対する操作指令を入力するための入力部を備えるようにしてもよい。

このような構成により、洗濯機の入力部を用いてユーザが入力した洗濯機に対する操作を示す操作履歴情報を第１の記憶部に記憶させることができる。ここで、操作履歴情報は、洗濯機の入力に関する情報であり、洗濯機の稼動に関する稼動履歴情報と比較すると、操作履歴情報の情報量は少なく、操作履歴情報の全情報に対して統計及び分析を行った場合でも、比較的短時間で処理を完了できる。したがって、洗濯機の稼動に関する稼動履歴情報が大量である場合や、洗濯機に異常が発生していない場合でも、稼動履歴情報を削除することなく、分析対象となる稼動履歴情報の量を抑え、洗濯機の故障診断を精度よく効率的に行うことができる。

前記操作履歴情報は、前記操作履歴情報を取得した日時を特定するための第１の時間情報と、前記機器を識別するための識別子と、前記機器に対する前記ユーザの操作を特定するための操作情報とを含むようにしてもよい。

このような構成により、操作履歴情報として、機器の運転モードや設定値等に関する情報を、運転モードや設定値等を変更した時間とともに記録することができる。機器の稼動に関する稼動履歴情報と比較すると、操作履歴情報の情報量は少なく、操作履歴情報の全情報に対して統計及び分析を行った場合でも、比較的短時間で処理を完了できる。

前記操作情報は、前記機器の互いに異なる複数の動作状態の各々を示す動作状態情報と、前記動作状態において設定されている設定値を示す設定値情報とを含み、前記第１の操作履歴情報の抽出は、前記第１の記憶部を参照して前記動作状態情報が示す動作状態毎に所定値以上の頻度で設定された設定値を頻出設定値として特定し、前記第１の記憶部から前記頻出設定値を有する前記操作履歴情報を前記第１の操作履歴情報として抽出し、前記時間情報の抽出は、前記動作状態情報が示す動作状態毎に前記頻出設定値と異なる設定値を有する前記操作履歴情報の前記第１の時間情報を抽出するようにしてもよい。

このような構成により、第１の記憶部を参照して、動作状態情報が示す動作状態毎に所定値以上の頻度で設定された設定値を頻出設定値として特定し、第１の記憶部から頻出設定値を有する操作履歴情報を第１の操作履歴情報として抽出する。また、動作状態情報が示す動作状態毎に頻出設定値と異なる設定値を有する操作履歴情報の第１の時間情報を抽出する。したがって、設定頻度の少ない設定値を有する操作履歴情報が示す操作を、頻出操作と異なる操作として抽出することができるので、故障診断に有効な稼動履歴情報として、頻出操作と異なる操作の一稼動期間内の稼動履歴情報を抽出することができる。

前記稼動履歴情報は、前記稼動履歴情報を取得した日時を特定するための第２の時間情報と、前記識別子と、前記機器の稼動状態を特定するための稼動情報とを含むようにしてもよい。

このような構成により、稼動履歴情報として、機器の運転モードや機器本体の制御に関する搭載センサのセンサ値等に関する情報を、運転モードやセンサ値等が変化した時間とともに記録することができる。

前記稼動情報は、前記動作状態情報と、前記動作状態において前記機器の制御に使用される制御値を示す制御値情報とを含み、前記稼動履歴情報の抽出は、前記第２の記憶部から前記第１の時間情報が示す日時に対応する前記第２の時間情報を有する前記稼動履歴情報の前記動作状態情報が示す動作状態が継続している期間内の前記稼動履歴情報を抽出するようにしてもよい。

このような構成により、第２の記憶部から、頻出操作と異なる操作を示す操作履歴情報の日時に対応する日時の稼動履歴情報の動作状態情報が示す動作状態が継続している期間内の稼動履歴情報を抽出する。したがって、故障診断に有効な稼動履歴情報のみを精度よく効率的に抽出することができる。

さらに、抽出された前記一稼動期間内の前記稼動履歴情報を基に前記機器の故障を診断し、診断した結果を示す故障診断結果情報を表示装置に出力するようにしてもよい。

このような構成により、抽出された一稼動期間内の稼動履歴情報を基に機器の故障を診断し、診断した結果を示す故障診断結果情報を表示装置に出力する。したがって、精度よく効率的に診断した機器の故障診断結果情報をユーザや修理担当エンジニア等に提供することができる。

前記故障診断結果情報は、前記一稼動期間内の前記稼動履歴情報の少なくとも一部を含むようにしてもよい。

このような構成により、一稼動期間内の稼動履歴情報の少なくとも一部を表示装置に出力する。したがって、一稼動期間内の具体的な稼動履歴情報を修理担当エンジニア等に提供することができる。

また、本開示は、以上のような特徴的な処理を実行するデータ絞り込み方法として実現することができるだけでなく、データ絞り込み方法が実行する特徴的な処理に対応する特徴的な構成を備えるデータ絞り込み装置やデータ絞り込み方法を含めた故障診断機能を備える故障診断システムなどとして実現することもできる。また、データ絞り込み装置の構成要素の一部又は全てを機器本体内に配置し、機器内で閉じたシステムとして構成してもよい。また、上記のデータ絞り込み方法に含まれる特徴的な処理を、プロセッサ及びメモリ等を備えるコンピュータに実行させるコンピュータプログラムとして実現することもできる。また、データ絞り込み装置の構成要素の一部とそれ以外の構成要素とを複数のコンピュータに分散させたシステムとして構成してもよい。したがって、以下の他の態様でも、上記のデータ絞り込み方法と同様の効果を奏することができる。

本開示の他の態様に係るデータ絞り込み装置は、機器の稼動状態を示す複数の稼動履歴情報の中から故障診断に用いる稼動履歴情報を絞り込むデータ絞り込み装置であって、前記機器に対するユーザの操作を示す複数の操作履歴情報を記憶する第１の記憶部と、前記第１の記憶部から前記機器に対して所定値以上の頻度で前記ユーザが操作した頻出操作を示す第１の操作履歴情報を抽出し、前記第１の記憶部から前記第１の操作履歴情報が示す前記頻出操作と異なる操作を示す第２の操作履歴情報の日時を示す時間情報を抽出する管理部と、前記複数の稼動履歴情報を記憶する第２の記憶部と、前記第２の記憶部から前記時間情報が示す日時を含む一稼動期間内の前記稼動履歴情報を抽出する抽出部とを備える。

また、本開示の他の態様に係るデータ絞り込みプログラムは、機器の稼動状態を示す複数の稼動履歴情報の中から故障診断に用いる稼動履歴情報を絞り込むデータ絞り込み装置として、コンピュータを機能させるためのデータ絞り込みプログラムであって、前記コンピュータに、前記機器に対するユーザの操作を示す複数の操作履歴情報を記憶する第１の記憶部から前記機器に対して所定値以上の頻度で前記ユーザが操作した頻出操作を示す第１の操作履歴情報を抽出し、前記第１の記憶部から前記第１の操作履歴情報が示す前記頻出操作と異なる操作を示す第２の操作履歴情報の日時を示す時間情報を抽出し、前記複数の稼動履歴情報を記憶する第２の記憶部から前記時間情報が示す日時を含む一稼動期間内の前記稼動履歴情報を抽出する、処理を実行させる。

そして、このようなコンピュータプログラムを、ＣＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読取可能な非一時的な記録媒体又はインターネット等の通信ネットワークを介して流通させることができるのは、言うまでもない。

以下、本開示の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本開示の一具体例を示すためのものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、構成要素、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。また、全ての実施の形態において、各々の内容を組み合わせることもできる。

（実施の形態１）
［遠隔故障診断システムの構成］
図１は、本開示の実施の形態１に係る遠隔故障診断システムの構成の一例を示す図である。図１に示す遠隔故障診断システムは、サーバ１００、端末１２０、並びに宅内環境１１０内のブロードバンドルータ１１１、空調機１１２、及びリモコン１１３を備える。

ここで、宅内環境１１０としては、例えば、家庭内ネットワーク等のローカル・エリア・ネットワークが利用可能なユーザの宅内の領域が該当するが、この例に特に限定されない。例えば、施設内又は企業内ネットワーク等のローカル・エリア・ネットワークが利用可能な施設又は企業の建物内の領域等であってもよい。

サーバ１００は、ネットワーク２００を介して、端末１２０及びブロードバンドルータ１１１に通信可能に接続され、ブロードバンドルータ１１１は、宅内環境１１０内の空調機１１２に無線により通信可能に接続されている。リモコン１１３は、宅内環境１１０の空調機１１２に赤外線通信等により操作信号等を送信する。

なお、図１では、宅内環境として、宅内環境１１０を図示しているが、同一ネットワーク上には他にも複数の宅内環境が存在し、サーバ１００と接続しているものとする。また、端末１２０の数も図示の例に特に限定されず、複数の端末を用いてもよい。また、ネットワーク２００としては、例えば、インターネットを用いているが、この例に特に限定されず、携帯電話の通信回線網等のワイド・エリア・ネットワークを用いてもよい。

端末１２０は、表示部及び操作部等を備えるパソコン、タブレット又はスマートフォン等から構成され、ネットワーク接続機能を備える。例えば、端末１２０は、空調機１１２の修理を担当するエンジニア等により操作され、修理担当エンジニアからの空調機１１２の故障診断要求や家電識別子等の入力を受け付け、入力された故障診断要求等の種々の情報をサーバ１００に送信する。

宅内環境１１０には、ブロードバンドルータ１１１及び空調機１１２が設置され、空調機１１２は、ブロードバンドルータ１１１とＷｉ−Ｆｉ（登録商標）接続を確立して、ブロードバンドルータ１１１を介してネットワーク２００に通信可能に接続されている。リモコン１１３は、ユーザが空調機１１２に対する操作指令等を入力するための入力部の一例である。

なお、本実施の形態では、空調機１１２の入力部として、リモコン１１３を用いているが、この例に特に限定されない。例えば、赤外線送信部を備えたスマートフォンやタブレット、機器本体に備えている入力ボタン、任意のリモコンコマンドを生成する赤外線送信機などを用いてもよい。また、本実施の形態における空調機１１２は、通信機能を備えているので、通信機能を備えたスマートフォン、タブレット、及びパソコンなどの端末からネットワーク２００を介して、ユーザが空調機１１２に対する操作指令等を空調機１１２に送信してもよい。この場合、操作指令等を送信する端末を空調機１１２の入力部としてもよい。

また、図１では、宅内環境１１０内の家電機器の一例として一台の空調機１１２を示したが、これらは例示であり、複数台及び複数種類の家電機器を備える場合もある。本実施の形態が適用される機器として、家電機器、業務用機器等の種々の機器を用いることができ、例えば、洗濯機、空気清浄機、除湿機等を用いてもよい。

また、図１では、ブロードバンドルータ１１１と空調機１１２とが直接Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）接続を確立して、ネットワーク２００に接続しているが、この例に特に限定されない。例えば、宅内環境１１０内の家電機器の制御とネットワーク接続とをまとめるＨＥＭＳ（Ｈｏｍｅ Ｅｎｅｒｇｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ）コントローラを用いてもよい。また、家電機器に無線通信機能が備わっていない場合には、ネットワーク機能を備えた中継機器に家電機器を有線接続してブロードバンドルータ１１１に接続する構成であってもよい。また、図１では、ブロードバンドルータ１１１が存在するが、家電機器に単独でインターネット接続する機能が備わっている場合には、ブロードバンドルータ１１１を介さず、直接ネットワーク接続する構成であってもよい。

図１の遠隔故障診断システムは、サーバ１００をサーバとし、空調機１１２をクライアントとするサーバクライアントモデルを構成している。サーバクライアントモデルとは、クライアントからサーバへ要求を送信し、サーバがそれに対して処理を行い（システムの目的によっては応答を返し）、サーバとクライアントとがネットワークを介して連携する形態である。本実施の形態では、空調機１１２がサーバ１００へ操作履歴情報及び稼動履歴情報を送信し、サーバ１００が操作履歴情報及び稼動履歴情報を受信して蓄積し、蓄積した操作履歴情報及び稼動履歴情報を用いて、空調機１１２の故障診断を行うという連携処理を行う。

図２は、図１に示すサーバ１００及び空調機１１２の構成の一例を示すブロック図である。図２を参照して、本実施の形態１における遠隔故障診断システムのサーバクライアントモデルの連携処理を説明する。

サーバ１００は、サーバ機能を実現するために、通信部２０１、操作履歴管理部２０２、稼動履歴管理部２０３、故障診断用データ抽出処理部２０４、ユーザ操作傾向統計管理部２０５、ユーザ機器情報管理部２０６、故障診断処理部２０７、及び修理担当者用ＧＵＩ（グラフィカル・ユーザ・インタフェース）部２０８を備える。修理担当者用ＧＵＩ部２０８は、故障診断要求入力部２２０及び故障診断結果出力部２２１を備える。

サーバ１００は、プロセッサ、メモリ、及び外部記憶装置等を備え、メモリ等に記憶した所定のデータ絞り込みプログラムをプロセッサで実行することにより、機器の稼動状態を示す複数の稼動履歴情報の中から故障診断に用いる稼動履歴情報を絞り込むデータ絞り込み装置として機能する。

空調機１１２は、クライアント機能を実現するために、通信部２１０、操作履歴管理部２１１、稼動履歴管理部２１２、リモコン操作入力部２１３、及び家電制御部２１４とを備える。

空調機１１２は、ユーザによるリモコン１１３の操作指令をリモコン操作入力部２１３で受け付け、リモコン１１３の操作に対応する制御を家電制御部２１４で行う。リモコン操作入力部２１３は、リモコン１１３の操作指令を操作履歴管理部２１１及び稼動履歴管理部２１２に出力する。家電制御部２１４は、リモコン１１３の操作指令に応じて空調機１１２の稼動状態を制御する。

稼動履歴管理部２１２は、家電制御部２１４の稼動情報を定期的に参照するか、又は、家電制御部２１４からの通知を受けることで家電制御部２１４の稼動情報を取得する。稼動履歴管理部２１２は、上記の稼動情報を、通信部２０１を用いて、空調機１１２を識別する家電識別子及び時間情報ともにサーバ１００に送信する。

操作履歴管理部２１１は、リモコン操作入力部２１３からの操作指令を受けることで操作情報を取得する。操作履歴管理部２１１は、上記の操作情報を、通信部２０１を用いて、空調機１１２を識別する家電識別子及び時間情報とともにサーバ１００に送信する。

なお、稼動情報及び操作情報のサーバ１００への送信方法は、上記の例に特に限定されない。例えば、稼動履歴管理部２１２及び操作履歴管理部２１１を省略し、家電制御部２１４が、稼動情報及び操作情報を、通信部２１０を用いて送信する等の種々の変更が可能である。

サーバ１００の通信部２０１は、空調機１１２からネットワーク２００を介して、空調機１１２の稼動情報及び操作情報等を受信して各情報を稼動履歴管理部２０３及び操作履歴管理部２０２に格納する。具体的には、通信部２０１は、稼動情報、家電識別子、及び時間情報を受信して稼動履歴管理部２０３に格納し、操作情報、家電識別子、及び時間情報を受信して操作履歴管理部２０２に格納する。

［操作履歴管理部２０２に格納される情報］
図３は、図２に示す操作履歴管理部２０２に記憶される空調機１１２の操作履歴情報の一例を示す図である。例えば、操作履歴管理部２０２は、図３に示す操作履歴テーブル３００を記憶している。操作履歴テーブル３００に格納されている操作履歴情報は、ネットワーク２００に接続している家電機器が空調機１１２である場合の操作履歴情報の一例である。操作履歴情報は、機器に対するユーザの操作を示す操作情報の履歴である。

操作履歴情報は、当該操作履歴情報を取得した日時を特定するための時間情報と、家電機器を識別するための家電識別子と、家電機器に対するユーザの操作を特定するための操作情報とを含む。操作情報は、家電機器の互いに異なる複数の動作状態の各々を示す動作状態情報と、各動作状態において設定されている設定値を示す設定値情報とを含む。

具体的には、操作履歴テーブル３００には、操作情報として、運転モード、設定温度、風向、及び風量の各情報が格納されるとともに、操作情報を送信した空調機１１２の家電識別子と、操作情報を受信した日時を示す時間情報とが格納される。なお、時間情報は、上記の例に特に限定されない。例えば、操作履歴管理部２０２に操作情報を格納した日時や、ネットワーク２００を介して操作情報が送信された日時、操作情報に対応する稼動情報を取得した日時等を用いてもよい。

操作履歴テーブル３００の操作履歴情報は、ネットワーク２００に接続している家電機器（空調機１１２）の稼動状況を遠隔監視するときに利用される。例えば、図３に示す操作履歴テーブル３００の１行目には、時間情報として「２０１７／９／２３ １３：００：００」、家電識別子として「Ａｉｒｃｏｎ１」、運転モードとして「自動」、設定温度として「２３」（℃）、風向として「自動」、及び風量として「１」が記憶されている。

なお、操作情報は、上記の例に特に限定されない。例えば、家電機器が対応している操作内容に応じて扱う情報を増減する等の種々の変更が可能である。また、機器を識別する家電識別子としては、機器を識別できれば、種々の情報を用いることができる。例えば、家電機器の品番、製造番号、ＭＡＣ（Ｍｅｄｉａ Ａｃｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ ａｄｄｒｅｓｓ）アドレス等を用いてもよい。

［稼動履歴管理部２０３に格納される情報］
図４は、図２に示す稼動履歴管理部２０３に記憶される空調機１１２の稼動履歴情報の一例を示す図である。例えば、稼動履歴管理部２０３は、図４に示す稼動履歴テーブル４００を記憶している。稼動履歴管理部２０３に格納されている稼動履歴情報は、ネットワーク２００に接続している家電機器が空調機１１２である場合の稼動履歴情報の一例である。

稼動履歴情報は、機器の稼動状態を示す稼動情報の履歴である。稼動履歴情報は、当該稼動履歴情報を取得した日時を特定するための時間情報と、家電機器を識別するための家電識別子と、家電機器の稼動状態を特定するための稼動情報とを含む。稼動情報は、家電機器の互いに異なる複数の動作状態の各々を示す動作状態情報と、各動作状態において家電機器の制御に使用される制御値を示す制御値情報とを含む。例えば、運転モード、各種温度センサの温度、ファン回転数などの家電機器本体の制御に必要なパラメータや家電機器に搭載されている他のセンサ値を用いることができ、当該家電機器に対する現在の制御パラメータ情報及びセンサ情報等が該当する。

具体的には、稼動履歴テーブル４００には、稼動情報として、運転モード、温度センサ１（室内の気温センサ）、温度センサ２（室外の気温センサ）、及びファン回転数の各情報が格納されるとともに、稼動情報を送信した空調機１１２の家電識別子と、稼動情報を受信した日時を示す時間情報が格納される。なお、時間情報は、上記の例に特に限定されない。例えば、稼動履歴管理部２０３に稼動情報を格納した日時や、ネットワーク２００を介して稼動情報が送信された日時、稼動情報に対応する操作情報を取得した日時等を用いてもよい。

稼動履歴テーブル４００の稼動履歴情報は、ネットワーク２００に接続している家電機器（空調機１１２）の稼動状況を遠隔監視するときに利用される。例えば、図４に示す稼動履歴テーブル４００の１行目には、時間情報として「２０１７／９／２３ １３：００：００」、家電識別子として「Ａｉｒｃｏｎ１」、運転モードとして「自動」、温度センサ１の温度として「１８」（℃）、温度センサ２の温度として「２５」（℃）、及びファン回転数として「１０００」（ｒｐｍ）が記憶されている。

なお、稼動情報は、上記の例に特に限定されない。例えば、家電機器の他の制御パラメータや家電機器に搭載されている他のセンサ値の情報を追加する等の種々の変更が可能である。また、稼動履歴情報を記録する間隔は、種々の間隔を用いることができる。例えば、家電機器（空調機１１２）本体が記録間隔を決定したり、周期的に格納したり、周期変更の要求を受け付けて変更したり、任意のタイミングで取得したりするようにしてもよい。

［故障診断処理に係るサーバ１００の処理］
再び、図２を参照して、家電機器の一例である空調機１１２を故障診断する処理に係るサーバ１００の構成について説明する。サーバ１００は、ユーザ機器情報管理部２０６、故障診断処理部２０７、及び修理担当者用ＧＵＩ部２０８を用いて、空調機１１２を故障診断する。

具体的には、修理担当者用ＧＵＩ部２０８は、通信部２０１を用いて、ネットワーク２００を介して端末１２０に接続する。修理担当者用ＧＵＩ部２０８は、空調機１１２の家電識別子を含む故障診断要求等を端末１２０から受信し、空調機１１２の故障診断結果等を端末１２０に送信する。

故障診断要求入力部２２０は、修理担当エンジニアからの故障診断要求などを受け付け、故障診断要求を故障診断処理部２０７に出力する。ユーザ機器情報管理部２０６は、サーバ１００が管理している操作履歴情報及び稼動履歴情報を送信した家電機器の家電識別子等の家電機器に関する情報を記憶している。

故障診断処理部２０７は、故障診断要求を受け付け、診断対象の空調機１１２の家電識別子をユーザ機器情報管理部２０６で照合することにより、空調機１１２の操作履歴情報及び稼動履歴情報が操作履歴管理部２０２及び稼動履歴管理部２０３に存在しているか確認する。空調機１１２が操作履歴情報及び稼動履歴情報が存在する機器である場合、故障診断処理部２０７は、故障診断するために分析の対象とするべき稼動履歴情報の抽出を故障診断用データ抽出処理部２０４に要求する。

故障診断用データ抽出処理部２０４は、ユーザ操作傾向統計管理部２０５に問い合わせながら、空調機１１２の稼動履歴情報を稼動履歴管理部２０３から取り出して故障診断処理部２０７に出力する。故障診断処理部２０７は、故障診断用データ抽出処理部２０４から出力された空調機１１２の稼動履歴情報を分析及び統計処理することにより、空調機１１２の故障診断を行う。

ここで、操作履歴管理部２０２は、空調機１１２に対するユーザの操作を示す複数の操作履歴情報を記憶する第１の記憶部の一例である。ユーザ操作傾向統計管理部２０５は、操作履歴管理部２０２から空調機１１２に対して所定値以上の頻度でユーザが操作した頻出操作を示す第１の操作履歴情報を抽出する。ユーザ操作傾向統計管理部２０５は、第１の操作履歴情報が示す頻出操作と異なる操作を示す第２の操作履歴情報の日時を示す時間情報を操作履歴管理部２０２から抽出する。

稼動履歴管理部２０３は、空調機１１２の稼動状態を示す複数の稼動履歴情報を記憶する第２の記憶部の一例である。故障診断用データ抽出処理部２０４は、頻出操作と異なる操作を示す第２の操作履歴情報の日時を示す時間情報が示す日時を含む一稼動期間内の稼動履歴情報を稼動履歴管理部２０３から抽出して故障診断処理部２０７に出力する。ここで、一稼動期間は、例えば、空調機１１２が通常の運転を開始してから通常の運転の稼動状態以外の稼動状態に遷移するまでの期間である。

また、ユーザ操作傾向統計管理部２０５は、操作履歴管理部２０２を参照して、空調機１１２の互いに異なる複数の動作状態の各々を示す動作状態情報が示す動作状態毎に、所定値以上の頻度で設定された設定値を頻出設定値として特定し、操作履歴管理部２０２から頻出設定値を有する操作履歴情報を第１の操作履歴情報として抽出する。ユーザ操作傾向統計管理部２０５は、動作状態情報が示す動作状態毎に頻出設定値と異なる設定値を有する操作履歴情報の時間情報を抽出する。故障診断用データ抽出処理部２０４は、頻出設定値と異なる設定値を有する操作履歴情報の時間情報が示す日時に対応する時間情報を有する稼動履歴情報の動作状態情報が示す動作状態が継続している期間内の稼動履歴情報を稼動履歴管理部２０３から抽出する。

上記のように、操作履歴管理部２０２、稼動履歴管理部２０３、故障診断用データ抽出処理部２０４及びユーザ操作傾向統計管理部２０５は、機器の稼動状態を示す複数の稼動履歴情報の中から故障診断に用いる稼動履歴情報を絞り込むデータ絞り込み装置として機能する。

故障診断処理部２０７は、抽出された一稼動期間内の稼動履歴情報を基に、所定の診断方法を用いて、空調機１１２の故障を診断し、診断した結果を示す故障診断結果情報を故障診断結果出力部２２１に出力する。故障診断結果出力部２２１は、通信部２０１を用いて、故障診断結果情報を端末１２０に送信する。端末１２０は、ネットワーク２００を介して故障診断結果出力部２２１から出力された内容を取得し、表示装置として、故障診断結果情報を画面に表示する。ここで、故障診断結果情報は、一稼動期間内の稼動履歴情報の少なくとも一部を含む。修理を担当するエンジニアは、端末１２０に表示された故障診断結果情報を参考にしながら、空調機１１２のユーザに故障の有無や、その原因などを説明し、必要に応じて部品交換や点検などを施す。

［故障診断のためのデータ絞り込み方法］
次に、故障診断用データ抽出処理部２０４及びユーザ操作傾向統計管理部２０５等によるデータ絞り込み方法について説明する。図５は、図２に示すサーバ１００における故障診断のためのデータ絞り込み方法の一例を示すフローチャートである。

図５のフローチャートを参照しながら、例えば、修理を担当するエンジニアが家電機器（空調機１１２）の修理要請を受け、端末１２０を用いて、ネットワーク２００に接続しているユーザの空調機１１２の故障診断要求をサーバ１００に行った場合に実施する、故障診断のためのデータ絞り込み方法の詳細を説明する。

まず、修理担当エンジニアが端末１２０を用いてサーバ１００にアクセスし、空調機１１２に対する故障診断要求を入力し、端末１２０がサーバ１００に故障診断要求を送信すると、サーバ１００の故障診断要求入力部２２０は、通信部２０１を用いて、故障診断要求を受け付け、故障診断要求を故障診断処理部２０７に出力する（ステップＳ００１）。

次に、故障診断処理部２０７は、診断対象の空調機１１２の家電識別子をユーザ機器情報管理部２０６で照合し、空調機１１２の操作履歴情報及び稼動履歴情報が操作履歴管理部２０２及び稼動履歴管理部２０３に存在しているか否かを判断する（ステップＳ００２）。

空調機１１２の操作履歴情報及び稼動履歴情報が操作履歴管理部２０２及び稼動履歴管理部２０３に存在していない場合（ステップＳ００２でＮＯ）、故障診断処理部２０７は、空調機１１２が診断対象機器でないことを通知する故障診断結果情報を作成して故障診断結果出力部２２１に出力し、故障診断結果出力部２２１は、通信部２０１を用いて、空調機１１２が診断対象機器でないこと等を通知する故障診断結果情報を端末１２０に送信し（ステップＳ００３）、処理を終了する。

一方、空調機１１２の操作履歴情報及び稼動履歴情報が操作履歴管理部２０２及び稼動履歴管理部２０３に存在する場合（ステップＳ００２でＹＥＳ）、故障診断処理部２０７は、故障診断するために分析の対象とするべき稼動履歴情報の抽出を故障診断用データ抽出処理部２０４に要求する（ステップＳ００４）。

次に、故障診断用データ抽出処理部２０４は、ユーザの操作傾向の算出をユーザ操作傾向統計管理部２０５に要求し、ユーザ操作傾向統計管理部２０５は、操作履歴管理部２０２の操作履歴情報からユーザの操作傾向の算出し、内部の記憶部に記憶する（ステップＳ００５）。

ここで、ユーザの操作傾向の算出には、一般的な統計手法を用いることができ、本例では、ユーザの操作傾向として、例えば、最頻出操作を算出する。診断対象機器が空調機１１２の場合、運転モードとして、「冷房」、「暖房」、「自動」などが用意されており、それぞれ決まった設定値でユーザが使い続けることが主な使用方法である。この場合、ユーザ操作傾向統計管理部２０５は、操作履歴管理部２０２に格納されている操作履歴情報を運転モード毎に読み出し、最も設定回数が多かった設定温度、風向及び風量等の設定値を抽出する。

図６は、図２に示すユーザ操作傾向統計管理部２０５が操作履歴情報から運転モード毎に抽出した最頻出の設定値の一例を示す図である。ユーザ操作傾向統計管理部２０５は、最頻出操作として、運転モード毎に最頻出の設定値を抽出し、図６に示す最頻出操作テーブル６００を作成して記憶する。例えば、運転モードが「冷房」の場合、設定温度は「２６」（℃）、風向は「中」、風量は「１」がそれぞれ最も設定回数が多かった最頻出の設定値である。

なお、ユーザの操作傾向の算出方法は、上記の最頻出操作の算出に特に限定されない。例えば、運転モード毎に所定値以上の頻度で設定された設定値を頻出設定値として特定し、当該設定値を有する複数の操作履歴情報を頻出操作として算出する等の種々の変更が可能である。

また、機器の電源を停止以外の運転モードで稼動してから停止するまで何も操作しないことを、頻出操作としてもよい。また、機器の電源を停止以外の運転モードで稼動してから停止するまでの１稼動中のユーザによる機器への操作ではなく、稼動以前に予め設定された設定値を操作と扱い、頻繁に稼動で利用されている設定値を、頻出操作としてもよい。このような場合でも、故障診断に用いる稼動履歴情報を１稼動単位で抽出することができる。

次に、ユーザ操作傾向統計管理部２０５は、抽出した最頻出の設定値と操作履歴管理部２０２に格納されている操作履歴情報（設定値）を運転モード毎に比較し、最頻出の設定値と少なくとも一つの設定値が異なる操作履歴情報を検索し、その日時を示す時間情報を抽出して故障診断用データ抽出処理部２０４に出力する（ステップＳ００６）。

図７は、最頻出の設定値とは異なる設定値を有する操作履歴情報の検索結果の一例を示す図である。ユーザ操作傾向統計管理部２０５は、最頻出の設定値とは異なる設定値を有する操作履歴情報の時間情報、家電識別子、運転モード、設定温度、風向、及び風量の各情報を抽出し、図７に示す操作履歴情報検索結果テーブル７００を作成して記憶する。例えば、例えば、図７に示す操作履歴情報検索結果テーブル７００のレコード７０１には、時間情報として「２０１７／９／２３ １３：００：００」、家電識別子として「Ａｉｒｃｏｎ１」、運転モードとして「自動」、設定温度として「２３」（℃）、風向として「自動」、及び風量として「１」が記憶されている。

なお、最頻出の設定値とは異なる設定値を有する操作履歴情報の検索方法は、上記の例に特に限定されない。例えば、最頻出の設定値と２個以上異なる設定値を有する操作履歴情報を検索したり、最頻出の設定値と所定値以上異なる設定値を有する操作履歴情報を検索したりする等の種々の変更が可能である。

また、図７では、空調機１１２の操作情報として、運転モード、設定温度、風向、風量を用いているが、この例に特に限定されない。例えば、空気清浄機能等の空調機１１２に搭載されている機能についての他の設定値を格納してもよい。

次に、故障診断用データ抽出処理部２０４は、ユーザ操作傾向統計管理部２０５が抽出した最頻出の設定値とは異なる挙動を示す操作履歴情報の時間情報を用いて、当該時間情報が示す日時を含む１稼動の一塊のデータを一稼動期間内の稼動履歴情報として稼動履歴管理部２０３から抽出して故障診断処理部２０７に出力し（ステップＳ００７）、その後、処理を終了する。

なお、ユーザ操作傾向統計管理部２０５が抽出した操作履歴情報が複数存在する場合には、一稼動期間内の稼動履歴情報の抽出処理を、ユーザ操作傾向統計管理部２０５が抽出した操作履歴情報が存在する数だけ繰り返し行い、複数の稼動の一塊のデータを抽出する。

ここで、一稼動期間としては、機器の運転を開始してから運転を停止するまでの間の稼動状態にある期間や機器の電源を停止以外の運転モードで稼動してから停止するまでの期間等を用いることができるが、この例に特に限定されない。例えば、２４時間連続稼動するような機器の場合、運転の停止に至らない可能性があるが、通常の運転とは異なる、定期的に機器本体の保護運転や、空調機などのフィルタ搭載機器であればクリーニング運転等が稼動する。このことから、定期的に稼動する通常以外の運転を区切りとし、その間を一稼動期間として抽出してもよい。

次に、一稼動期間の稼動履歴情報の抽出例について、具体的に説明する。図８は、図２に示す稼動履歴管理部２０３に記憶される空調機１１２の稼動履歴情報の他の例を示す図であり、図９は、図８に示す稼動履歴情報からデータ抽出処理により抽出した一稼動期間の稼動履歴情報の一例を示す図である。

例えば、ステップＳ００６で抽出した操作履歴情報の中から、図７のレコード７０１（時間情報「２０１７／９／２３ １３：００：００」、家電識別子「Ａｉｒｃｏｎ１」、 運転モード「自動」、設定温度「２３」℃、風量「１」）を用いて、該当する一稼動期間の稼動履歴情報を抽出する場合について説明する。

このとき、例えば、図８に示す稼動履歴テーブル８００が稼動履歴管理部２０３に格納され、稼動履歴テーブル８００には稼動履歴情報が５分間隔で格納されている。なお、図８では、稼動履歴情報を５分間隔で格納しているが、この例に特に限定されない。例えば、任意の間隔で稼動履歴情報を格納したり、空調機１１２のセンサや回転数などの値が変化する度に稼動履歴情報を格納したりする等の種々の変更が可能である。

ユーザ操作傾向統計管理部２０５は、最頻出の設定値とは異なる設定値を有する操作履歴情報として、図７のレコード７０１の操作履歴情報を検索した場合、レコード７０１の操作履歴情報の時間情報に一致する時間情報を有する図８に示すレコード８０１の稼動履歴情報を特定する。

次に、ユーザ操作傾向統計管理部２０５は、空調機１１２の運転モードが停止から停止以外（例えば、自動）に変化した最初の稼動履歴情報のレコード８０１から、運転モードが停止以外（例えば、自動）から停止に変化した直前の稼動履歴情報のレコード８０２までの時間範囲内に含まれる複数の稼動履歴情報を、一稼動期間内の稼動履歴情報として稼動履歴管理部２０３から抽出する。したがって、一稼動期間の稼動履歴情報として、図９に示す稼動履歴情報が抽出される。

上記の処理により、すべての稼動履歴情報の中から、ユーザが空調機１１２の不調に気付いて空調機１１２の設定を変更した場合や、正規の保守担当者以外による修理及び点検操作の場合を含めた、潜在的な故障発生時期の検出に関する情報を含む稼動履歴情報の絞り込みを行うことができる。

［故障診断処理と結果出力］
次に、故障診断処理部２０７は、故障診断用データ抽出処理部２０４が抽出した一稼動期間の稼動履歴情報に対して故障診断を行い、故障診断結果情報を修理担当者用ＧＵＩ部２０８の故障診断結果出力部２２１に出力する。故障診断結果出力部２２１は、通信部２０１を用いて、故障診断結果情報を端末１２０に送信する。修理担当エンジニアは、端末１２０の画面に故障診断結果情報を表示させ、故障診断結果を確認する。

図１０は、図２に示す端末１２０に表示される故障診断結果画面の一例を示す図であり、図１１は、図１０に示す故障診断結果画面から遷移可能な詳細故障診断結果画面の一例を示す図である。

図１０に示すように、端末１２０の表示部には、例えば、故障診断結果画面Ｐ１が表示される。故障診断結果画面Ｐ１には、例えば、故障診断を行った対象機器の機器名Ｐ１１、故障診断結果Ｐ１２、詳細な故障時の症状や原因箇所に関する診断結果詳細Ｐ１３、及び、故障診断結果に関連する稼動履歴の概要を示す故障診断結果に関連する稼動履歴Ｐ１４が表示される。

図１０に示す例では、機器名Ｐ１１に「機器名：Ａｉｒｃｏｎ１」、故障診断結果Ｐ１２に「故障診断結果：故障の可能性あり」、診断結果詳細Ｐ１３に「診断結果詳細：ガス漏れの可能性があります。ガス圧を計測して下さい。」、及び故障診断結果に関連する稼動履歴Ｐ１４に「故障診断結果に関連する稼動履歴（日付をクリックして詳細表示）２０１７／９／２３ １３：００：００…２０１７／１０／１ １６：１２：３８」が表示されている。

ここで、修理担当エンジニアが故障診断結果画面Ｐ１の故障診断結果に関連する稼動履歴Ｐ１４の日付の中から「２０１７／９／２３ １３：００：００ 〜 ２０１７／９／２３ １３：３０：００」の部分をクリックすると、端末１２０の表示部には、例えば、図１１に示す詳細故障診断結果画面Ｐ２が表示される。詳細故障診断結果画面Ｐ２には、例えば、故障診断を行った対象機器の機器名Ｐ２１、診断結果詳細Ｐ２２、選択された日付Ｐ２３、及び当該日付の稼動履歴情報Ｐ２４が表示される。

図１１に示す例では、機器名Ｐ２１に「機器名：Ａｉｒｃｏｎ１」、診断結果詳細Ｐ２２に「診断結果詳細：ガス漏れの可能性があります。ガス圧を計測して下さい。」、日付Ｐ２３に「２０１７／９／２３ １３：００：００ 〜 ２０１７／９／２３ １３：３０：００」、稼動履歴情報Ｐ２４に当該日付の具体的な稼動履歴情報が表示されている。例えば、稼動履歴情報Ｐ２４の１行目には、時間情報として「２０１７／９／２３ １３：００：００」、家電識別子として「Ａｉｒｃｏｎ１」、運転モードとして「自動」、温度センサ１の温度として「２３」（℃）、温度センサ２の温度として「２４」（℃）、及びファン回転数として「１０００」（ｒｐｍ）が表示される。

ここで、修理担当エンジニアが「戻る」ボタンＰ２５をクリックすると、端末１２０の表示部には、故障診断結果画面Ｐ１が表示される。このように、故障診断結果画面Ｐ１と詳細故障診断結果画面Ｐ２とは修理担当エンジニアの操作に応じて遷移される。

修理担当エンジニアは、図１０及び図１１の画面を参照しながら、故障個所を点検又は修理したり、故障に至った原因や故障に関連する稼動履歴情報をユーザに見ながら、その内容を説明したりすることができる。

なお、故障診断結果画面Ｐ１と詳細故障診断結果画面Ｐ２を分けて表示しているが、この例に特に限定されない。例えば、故障診断結果と詳細故障診断結果とを一緒に表示したり、一部の情報のみを表示したりしてもよい。また、詳細故障診断結果画面Ｐ２に故障診断結果に関連する稼動履歴情報の詳細を示したが、稼動履歴情報の概要のみを表示したり、故障診断結果画面Ｐ１に稼動履歴Ｐ１４を用意せず、詳細故障診断結果画面Ｐ２の稼動履歴情報Ｐ２４を代わりに表示してもよい。

上記のように、本実施の形態では、故障診断のためのデータ絞り込み方法を実行することにより、すべての稼動履歴情報から故障診断結果に関連する稼動履歴情報だけに絞り込むことができる。したがって、故障診断結果を算出する時間を短縮するだけではなく、故障診断結果画面Ｐ１と詳細故障診断結果画面Ｐ２とに表示する情報の表示量も削減することができる。この結果、修理担当エンジニアは、すべての稼動履歴情報を確認する必要がなくなり、端末１２０に表示された故障診断結果を短時間で確認することができ、遠隔故障診断等が可能になる。

また、本実施の形態では、稼動履歴情報を絞り込むことにより、稼動履歴情報を削除することなく、故障診断に用いる稼動履歴情報の情報量を小さく抑え、空調機１１２の故障診断を精度よく効率的に行うことができるとともに、修理担当エンジニアも短時間で故障診断結果とそれに関連する稼動履歴情報を確認できる。

（実施の形態２）
上記の実施の形態１では、サーバ１００と空調機１１２とがインターネットを介して接続されている例について説明したが、入力部を備える空調機以外の機器がインターネットを介して接続されている場合もある。本実施の形態では、空調機１１２に代えて、洗濯機が接続された場合を例に説明する。

図１３は、本開示の実施の形態２における遠隔故障診断システムの構成の一例を示す概略図である。図１３に示すサーバ１００、宅内環境１１０、ブロードバンドルータ１１１、ネットワーク２００、及び端末１２０については、実施の形態１と同じものであり、詳細な説明を省略する。

洗濯機１２１は、ブロードバンドルータ１１１に無線により通信可能に接続されている。洗濯機１２１は、入力部１２２及び表示パネル１２３を備える。表示パネル１２３は、本体機器上に設けられ、洗濯機１２１の運転の設定状態などを表示する。入力部１２２は、ユーザが洗濯機１２１に対する操作指令等を入力するための入力部の一例であり、操作指令等を入力するための各種操作ボタン等を備えている。

また、洗濯機１２１は、空調機１１２と同様に、通信部、操作履歴管理部、稼動履歴管理部、及び家電制御部（図示省略）等を備える。洗濯機１２１は、空調機１１２と同様に、洗濯機１２１も操作情報を、洗濯機１２１を識別する家電識別子及び時間情報とともにサーバ１００に送信する。洗濯機１２１は、空調機１１２と同様に、洗濯機１２１の稼動情報を、洗濯機１２１を識別する家電識別子及び時間情報ともにサーバ１００に送信する。

サーバ１００は、ネットワーク２００を介して、端末１２０及びブロードバンドルータ１１１に通信可能に接続されている。サーバ１００は、受信した操作情報、家電識別子、及び時間情報を操作履歴管理部２０２に格納し、受信した稼動情報、家電識別子、及び時間情報を稼動履歴管理部２０３に格納する。

なお、図１２では、家電機器の一例として洗濯機１２１を示しているが、この例に特に限定されず、操作履歴情報の元となる入力を受け付けられる入力部を備える機器であればよい。また、本実施の形態でも、実施の形態１と同様に種々の変更が可能である。

図１３は、図１２に示すサーバ１００の操作履歴情報の一例を示す図である。例えば、サーバ１００の操作履歴管理部２０２（図２参照）は、図１３に示す操作履歴テーブル１３０を記憶している。操作履歴テーブル１３０に格納されている操作履歴情報は、ネットワーク２００に接続している家電機器が洗濯機１２１である場合の操作履歴情報の一例である。

操作履歴情報は、機器に対するユーザの操作を示す操作情報の履歴である。操作履歴情報は、当該操作履歴情報を取得した日時を特定するための時間情報と、家電機器を識別するための家電識別子と、家電機器に対するユーザの操作を特定するための操作情報とを含む。操作情報は、家電機器の互いに異なる複数の動作状態の各々を示す動作状態情報と、各動作状態において設定されている設定値を示す設定値情報とを含む。

具体的には、操作履歴テーブル１３０には、操作情報として、運転モード、洗い時間、すすぎ時間、脱水時間、乾燥時間、及び水量の各情報が格納されるとともに、操作情報を送信した洗濯機１２１の家電識別子と、操作情報を受信した日時を示す時間情報とが格納される。

操作履歴テーブル１３０の操作履歴情報は、ネットワーク２００に接続している洗濯機１２１の稼動状況を遠隔監視するときに利用される。例えば、図１３に示す操作履歴テーブル１３０の１行目には、時間情報として「２０１７／１０／５ １３：３０：００」、家電識別子として「Ｗａｓｈｅｒ１」、運転モードとして「洗濯乾燥」、洗い時間として「１２」（分）、すすぎ時間として「自動」、脱水時間として「５」（分）、乾燥時間として「自動」、及び水量として「自動」が記憶されている。

また、サーバ１００の稼動履歴管理部２０３（図２参照）には、図４に示す稼動履歴テーブル４００と同様に、洗濯機１２１の稼動履歴情報が記憶されている。

したがって、本実施の形態でも、実施の形態１と同様に、洗濯機１２１の操作履歴情報に対してユーザの操作傾向の算出を行うことにより、稼動履歴情報に対して故障診断のためのデータ絞り込み方法を適用することができる。この結果、洗濯機１２１の稼動に関する稼動履歴情報が大量である場合や、洗濯機１２１に異常が発生していない場合でも、稼動履歴情報を削除することなく、分析対象となる稼動履歴情報の量を抑え、洗濯機１２１の故障診断を精度よく効率的に行うことができる。

なお、本実施の形態では、洗濯機１２１の入力部１２２は、本体に備えられているとしているが、この例に特に限定されない。例えば、操作履歴情報を生成するための入力部を備える種々の機器を用いることができ、洗濯機１２１の場合であれば、入力部１２２以外のスマートフォン、タブレット、パソコン、リモコンなどを用いてもよい。

（実施の形態３）
図１４は、本開示の実施の形態３に掛かる家庭内ネットワークシステムの構成の一例を示す図である。本実施の形態では、サーバ１００の代わりに、家庭内家電機器コントローラ１５０を宅内環境１１０に備え、空調機１１２及び洗濯機１２１と、家庭内家電機器コントローラ１５０とは、サーバクライアント方式でシステムを構成する。

すなわち、実施の形態１では、インターネットを介して接続するサーバ１００が、故障診断に必要な処理部を備えていたが、本実施の形態では、サーバ１００が備えていた故障診断に必要な処理部を家庭内家電機器コントローラ１５０が備える。

具体的には、家庭内家電機器コントローラ１５０は、通信部２０１、操作履歴管理部２０２、稼動履歴管理部２０３、故障診断用データ抽出処理部２０４、ユーザ操作傾向統計管理部２０５、ユーザ機器情報管理部２０６、故障診断処理部２０７、及び修理担当者用ＧＵＩ部２０８（図２参照）を備えることにより、実施の形態１にて説明した故障診断処理と同様の処理を行うことができる。

例えば、機器の修理担当エンジニアが宅内環境１１０を訪問した場合に、修理担当エンジニアは、端末１２０を用いて、家庭内家電機器コントローラ１５０にアクセスして故障診断要求を出す。家庭内家電機器コントローラ１５０は、故障診断処理を実行し、故障診断結果を端末１２０の画面に表示する。修理担当エンジニアは、端末１２０を介して故障診断結果を確認することができる。

なお、家庭内家電機器コントローラ１５０が表示部を備えている場合には、端末１２０を介さず、故障診断結果を家庭内家電機器コントローラ１５０の表示部で確認してもよい。また、宅内環境１１０としては、例えば、家庭内ネットワーク等のローカル・エリア・ネットワークが利用可能なユーザの宅内の領域が該当するが、この例に特に限定されない。例えば、施設内又は企業内ネットワーク等のローカル・エリア・ネットワークが利用可能な施設又は企業の建物内の領域であってもよい。

上記の構成により、本実施の形態でも、実施の形態１と同様に、空調機１１２及び洗濯機１２１の操作履歴情報に対してユーザの操作傾向の算出を行うことにより、稼動履歴情報に対して故障診断のためのデータ絞り込み方法を適用することができる。この結果、空調機１１２及び洗濯機１２１の稼動に関する稼動履歴情報が大量である場合や、空調機１１２及び洗濯機１２１に異常が発生していない場合でも、稼動履歴情報を削除することなく、分析対象となる稼動履歴情報の量を抑え、空調機１１２及び洗濯機１２１の故障診断を精度よく効率的に行うことができる。

以上、本開示の複数の態様に係るデータ絞り込み方法について、複数の実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、これらの実施の形態に限定されるものではない。本開示の趣旨を逸脱しない限り、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本開示の一つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。

また、本開示において、ユニット、装置、部材又は部の全部又は一部、又は図に示されるブロック図の機能ブロックの全部又は一部は、半導体装置、半導体集積回路（ＩＣ）、又はＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）を含む一つ又は複数の電子回路によって実行されてもよい。ＬＳＩ又はＩＣは、一つのチップに集積されてもよいし、複数のチップを組み合わせて構成されてもよい。例えば、記憶素子以外の機能ブロックは、一つのチップに集積されてもよい。ここでは、ＬＳＩやＩＣと呼んでいるが、集積の度合いによって呼び方が変わり、システムＬＳＩ、ＶＬＳＩ（Ｖｅｒｙ Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）、若しくはＵＬＳＩ（Ｕｌｔｒａ Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）と呼ばれるものであってもよい。ＬＳＩの製造後にプログラムされる、Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ（ＦＰＧＡ）、又はＬＳＩ内部の接合関係の再構成又はＬＳＩ内部の回路区画のセットアップができるＲｅｃｏｎｆｉｇｕｒａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅも同じ目的で使うことができる。

さらに、ユニット、装置、部材又は部の全部又は一部の機能又は操作は、ソフトウエア処理によって実行することが可能である。この場合、ソフトウエアは一つ又は複数のＲＯＭ、光学ディスク、ハードディスクドライブなどの非一時的記録媒体に記録され、ソフトウエアが処理装置（Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）によって実行されたときに、そのソフトウエアで特定された機能が処理装置（Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）および周辺装置によって実行される。システム又は装置は、ソフトウエアが記録されている一つ又は複数の非一時的記録媒体、処理装置（Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、及び必要とされるハードウエアデバイス、例えばインターフェース、を備えていてもよい。

本開示の一態様に係るデータ絞り込み方法、データ絞り込み装置及びデータ絞り込みプログラムは、入力部を備えた機器を対象とし、その入力を操作履歴情報として稼動履歴情報と共に蓄積しているときに、機器の点検及び修理などで故障診断やデータ分析を行う場合に有用である。

１００ サーバ
１１１ ブロードバンドルータ
１１２ 空調機
１１３ リモコン
１２０ 端末
１２１ 洗濯機
１２２ 入力部
１２３ 表示パネル
１５０ 家庭内家電機器コントローラ
２０１ 通信部
２０２ 操作履歴管理部
２０３ 稼動履歴管理部
２０４ 故障診断用データ抽出処理部
２０５ ユーザ操作傾向統計管理部
２０６ ユーザ機器情報管理部
２０７ 故障診断処理部
２０８ 修理担当者用ＧＵＩ部
２２０ 故障診断要求入力部
２２１ 故障診断結果出力部
２１０ 通信部
２１１ 操作履歴管理部
２１２ 稼動履歴管理部
２１３ リモコン操作入力部
２１４ 家電制御部

Claims (12)

1. 機器の稼動状態を示す複数の稼動履歴情報の中から故障診断に用いる稼動履歴情報を絞り込むデータ絞り込み装置のデータ絞り込み方法であって、
   前記機器に対するユーザの操作を示す複数の操作履歴情報を記憶する第１の記憶部から前記機器に対して所定値以上の頻度で前記ユーザが操作した頻出操作を示す第１の操作履歴情報を抽出し、
   前記第１の記憶部から前記第１の操作履歴情報が示す前記頻出操作と異なる操作を示す第２の操作履歴情報の日時を示す時間情報を抽出し、
   前記複数の稼動履歴情報を記憶する第２の記憶部から前記時間情報が示す日時を含む一稼動期間内の前記稼動履歴情報を抽出する、
   データ絞り込み方法。
2. 前記一稼動期間は、前記機器が通常の運転を開始してから前記通常の運転の稼動状態以外の稼動状態に遷移するまでの期間である、
   請求項１記載のデータ絞り込み方法。
3. 前記機器は、空調機を含み、
   前記空調機は、前記ユーザが前記空調機に対する操作指令を入力するための入力部を備える、
   請求項１記載のデータ絞り込み方法。
4. 前記機器は、洗濯機を含み、
   前記洗濯機は、前記ユーザが前記空調機に対する操作指令を入力するための入力部を備える、
   請求項１記載のデータ絞り込み方法。
5. 前記操作履歴情報は、前記操作履歴情報を取得した日時を特定するための第１の時間情報と、前記機器を識別するための識別子と、前記機器に対する前記ユーザの操作を特定するための操作情報とを含む、
   請求項１記載のデータ絞り込み方法。
6. 前記操作情報は、前記機器の互いに異なる複数の動作状態の各々を示す動作状態情報と、前記動作状態において設定されている設定値を示す設定値情報とを含み、
   前記第１の操作履歴情報の抽出は、前記第１の記憶部を参照して前記動作状態情報が示す動作状態毎に所定値以上の頻度で設定された設定値を頻出設定値として特定し、前記第１の記憶部から前記頻出設定値を有する前記操作履歴情報を前記第１の操作履歴情報として抽出し、
   前記時間情報の抽出は、前記動作状態情報が示す動作状態毎に前記頻出設定値と異なる設定値を有する前記操作履歴情報の前記第１の時間情報を抽出する、
   請求項５記載のデータ絞り込み方法。
7. 前記稼動履歴情報は、前記稼動履歴情報を取得した日時を特定するための第２の時間情報と、前記識別子と、前記機器の稼動状態を特定するための稼動情報とを含む、
   請求項６記載のデータ絞り込み方法。
8. 前記稼動情報は、前記動作状態情報と、前記動作状態において前記機器の制御に使用される制御値を示す制御値情報とを含み、
   前記稼動履歴情報の抽出は、前記第２の記憶部から前記第１の時間情報が示す日時に対応する前記第２の時間情報を有する前記稼動履歴情報の前記動作状態情報が示す動作状態が継続している期間内の前記稼動履歴情報を抽出する、
   請求項７記載のデータ絞り込み方法。
9. さらに、
   抽出された前記一稼動期間内の前記稼動履歴情報を基に前記機器の故障を診断し、診断した結果を示す故障診断結果情報を表示装置に出力する、
   請求項１記載のデータ絞り込み方法。
10. 前記故障診断結果情報は、前記一稼動期間内の前記稼動履歴情報の少なくとも一部を含む、
    請求項９記載のデータ絞り込み方法。
11. 機器の稼動状態を示す複数の稼動履歴情報の中から故障診断に用いる稼動履歴情報を絞り込むデータ絞り込み装置であって、
    前記機器に対するユーザの操作を示す複数の操作履歴情報を記憶する第１の記憶部と、
    前記第１の記憶部から前記機器に対して所定値以上の頻度で前記ユーザが操作した頻出操作を示す第１の操作履歴情報を抽出し、前記第１の記憶部から前記第１の操作履歴情報が示す前記頻出操作と異なる操作を示す第２の操作履歴情報の日時を示す時間情報を抽出する管理部と、
    前記複数の稼動履歴情報を記憶する第２の記憶部と、
    前記第２の記憶部から前記時間情報が示す日時を含む一稼動期間内の前記稼動履歴情報を抽出する抽出部とを備える、
    データ絞り込み装置。
12. 機器の稼動状態を示す複数の稼動履歴情報の中から故障診断に用いる稼動履歴情報を絞り込むデータ絞り込み装置として、コンピュータを機能させるためのデータ絞り込みプログラムであって、
    前記コンピュータに、
    前記機器に対するユーザの操作を示す複数の操作履歴情報を記憶する第１の記憶部から前記機器に対して所定値以上の頻度で前記ユーザが操作した頻出操作を示す第１の操作履歴情報を抽出し、
    前記第１の記憶部から前記第１の操作履歴情報が示す前記頻出操作と異なる操作を示す第２の操作履歴情報の日時を示す時間情報を抽出し、
    前記複数の稼動履歴情報を記憶する第２の記憶部から前記時間情報が示す日時を含む一稼動期間内の前記稼動履歴情報を抽出する、
    処理を実行させるデータ絞り込みプログラム。

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