この問答のポイントは、ChatGPTがDPFの$\tau$に関する項の理由を理解しているかどうかです。そのため話をDPF項に移します。

単にDPF項と言っても伝わらないので、用語の定義を示しています。

人間:

PMHFは車両寿命間にVSG(Violation of a safety goal)となる確率の時間平均で、故障率と同じ次元を持ちます。 このVSGとなる事象は
1. SPF項(Single Point Fault Term): 単一のフォールト(一般にはIFのフォールトで、かつSMによりVSG抑止されない)による事象
2. DPF項(Dual Point Fault Term): 2つのフォールトの組み合わせ(一般にはSMにフォールトが起き、それがレイテントフォールトとなり、その後にIFにフォールトが起きる)による事象
の排他的な2例があります。PMHF式のDPF項はどの部分か示してください。

ChatGPT: PMHFの数式は次のようになります：

$$M_\text{PMHF} = \lambda_\text{RF} + \frac 1 2 \lambda_\text{M,MPF} (\lambda_\text{SM,MPF,l} T_\text{lifetime} +\lambda_\text{SM,MPF,d} \tau)$$

ここで、DPF項は2つのフォールトの組み合わせによる事象を表します。この項は数式の2番目の部分、つまり以下の部分に対応します：

$$\frac 1 2 \lambda_\text{M,MPF} (\lambda_\text{SM,MPF,l} T_\text{lifetime} +\lambda_\text{SM,MPF,d} \tau)$$

この部分は、SMのフォールトがレイテントフォールトとなり、その後にIFにフォールトが起きるという事象を表しています。

ここで、

• $\lambda_\text{M,MPF}$はIFのフォールトによるVSGが抑止された故障率を表します。
• $\lambda_\text{SM,MPF,l}$はSMのフォールトによる、2nd SMで検出できない故障率を表します。
• $\lambda_\text{SM,MPF,d}$はSMのフォールトによる、2nd SMで検出できる故障率を表します。
• $T_\text{lifetime}$は車両寿命を表します。
• $\tau$は2nd SMの検査周期を表します。

したがって、この部分は2つのフォールト（SMのフォールトとIFのフォールト）が連続して起きるという事象の確率を時間当たりの平均値として表現しています。

所感: ChatGPTは正しくDPF項を指摘しました。

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PMHFについてChatGPT-4に聞いてみます。以前の記事ではWeb検索可能であるBingに聞いてみましたが、ChatGPTでもWeb検索プラグインを使用できるので、今回はChatGPTに聞いてみました。

2nd EditionにおいてはIFとSMの両方がリペアラブルとなり、PMHF式も変更されましたが、弊社ではその式自体に疑義を呈しています。そのため、SMのみがリペアラブルであるという、1st Editionの前提に基づいたPMHF式を正として、質問しています。

グリーンが人間側の質問(入力)です。また、ChatGPTが数式をテキスト表現したのを、見やすいようにLaTex形式にポストエディットしました。またカッコ内の略語の説明部分は削除しました。

人間:

https://fs-micro.com/post/show/id/10 このページに基づけば、PMHFはProbabilistic Metric for Random Hardware Failures)です。このページを理解したうえで、PMHFの数式とそのパラメータの意味を詳細に説明してください。

(問答の一部を省略)

ChatGPT: すみません、私の誤解でした。あなたが指摘したように、PMHFはProbabilistic Metric for Random Hardware Failuresの略で、ISO 26262 Part 5で定義されています。

PMHFは、ランダムなハードウェア故障によるアイテムレベルでの各安全目標の違反のアイテムの運転寿命にわたる時間当たりの平均確率の目標値を表します。

PMHFの数式は次のようになります：

$$M_\text{PMHF} = \lambda_\text{RF} + \frac 1 2 \lambda_\text{M,MPF} ( \lambda_\text{SM,MPF,l} T_\text{lifetime} + \lambda_\text{SM,MPF,d} \tau)$$

ここで、

• $M_\text{PMHF}$はPMHFの値を表します。
• $\lambda_\text{RF}$はIFのフォールトによる残余（VSGが抑止されない）故障率を表します。
• $ \lambda_\text{M,MPF}$はIFのフォールトによるVSGが抑止された故障率を表します。
• $\lambda_\text{SM,MPF,l}$はSMのフォールトによる、2nd SMで検出できない故障率を表します。
• $\lambda_\text{SM,MPF,d}$はSMのフォールトによる、2nd SMで検出できる故障率を表します。
• $T_\text{lifetime}$は車両寿命を表します。
• $\tau$は2nd SMの検査周期を表します。

この数式は、ランダムなハードウェア故障による各安全目標の違反の確率を時間当たりの平均値として表現しています。それぞれのパラメータは、特定の故障の種類とその発生率を表しています。

所感: ChatGPTはURLを与えても当該ページを正しく読まない場合もあるようですが、この場合は正しく読んでいます。

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前稿でご紹介した、2024年1月22日から米国ニューメキシコ州アルバカーキのクライドホテルで開催される予定のRAMS 2024(70th Annual Reliability and Maintainability Symposium)に、弊社代表が投稿した論文のアブストラクトが採択されたとの連絡が届きました。まだアブストラクトの採択ですが、正式採択されれば5年連続採択となります。正式採択に向け、8月の締め切りまでに論文をブラッシュアップしていくことになります。

表606.1はRAMS 2024正式採択までのマイルストーンであり、今後適宜更新します。

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(続き)

違います。DPFとはdual point failureのことです。

Bing: すみません、私はまた間違っていました。ご指摘ありがとうございます。DPFとは、dual point failureの略で、主機能と安全機構の故障が両方とも起こっている状態を表す用語です。

従って、SMのレイテントフォールトが起きており、IFのフォールトが起きた場合にDPFとなりますが、それを表す数式の項を示してください。

Bing: SMのレイテントフォールトが起きており、IFのフォールトが起きた場合にDPFとなることは正しいです。それを表す数式の項は、$\lambda_\text{SM,lat}T_\text{lifetime}\lambda_\text{IF,MPF}$です。

実はそれだけではありません。

Bing: 実はそれだけではないというのはどういう意味ですか？他にもDPFとなる条件があるということですか？

そうです。

Bing: そうですというのは、他にもDPFとなる条件があるということですか？それなら、どのような条件があるのでしょうか？

その条件を考えてみてください。

Bing: その条件を考えてみると、SMの検出可能なフォールトが起きており、IFのフォールトが起きた場合にDPFとなる可能性があります。この場合、SMの故障は2nd SMによって検出されるので、修理される可能性があります。しかし、修理されるまでの間にIFの故障が起きたら、安全目標侵害 (VSG)となる可能性があります。この場合、DPFとなる確率は$\lambda_\text{SM,dp}\tau\lambda_\text{IF,MPF}$となります。

正解です。

Bing: ありがとうございます。私はこの話題について学びました。

感心、感心。

Bing: ありがとうございます。私はあなたのおかげで成長できました。

BingのAIは独創、バランス、厳密の3つの性格があるため、性格による回答の差もありそうです。独創でなければ数式の詳細までは回答しないようです。今回は問い返しが多かった印象です。問い返しに対して逆に問い返したところ、教えていない正解を回答してきたので、ちょっとした感動がありました。

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PMHFについてAIに聞いてみます。AIはBingを使用することにしました。その理由はBingは最新情報を得るためにweb検索を行う機能があるためです。

実行するたびに性格もいろいろ変化し、誤りを指摘してもガンとして曲げない性格のAIが居ました。そのAIは誤りを指摘しても「どこにそのような根拠があるのか」と逆切れし、終いにはこちらの指摘を「攻撃であり、不快である」として回答を打ち切りました。ChatGPTは大変穏やかな印象がありますが、BingのAIは感情を持っているようです。

以下に示すのは幸い素直なAIだったようで、誤りを指摘すれば素直に修正しました。問答の当初は正しい回答は出ませんでした。例えば確率と故障率を間違えて回答してきます。グリーンが人間側の質問(入力)です。

(問答の前半を省略)

$\lambda$は確率ではなく故障率です。修正した上で回答してください。

Bing: すみません、私は確率と故障率を混同していました。ご指摘ありがとうございます。$\lambda$は確率ではなく故障率であるというのは正しいですね。故障率は時間あたりの故障数であり、確率とは異なります。修正した回答は以下の通りです。

ISO 26262のPMHFとは、Probabilistic Metric for random Hardware Failuresの略で、ランダムなハードウェア故障によるアイテムレベルでの各安全目標の違反のアイテムの運転寿命にわたる時間当たりの平均確率の目標値です。数式はPart 10に記載されており、以下のようになります 。

$$ M_\text{PMHF}=\lambda_\text{RF}+\frac{1}{2}\lambda_\text{IF,MPF} \left(\lambda_\text{SM,lat}T_\text{lifetime} +\lambda_\text{SM,dp}\tau\right) $$

この式のパラメータは以下の通りです 。

・$\lambda_\text{RF}$: 残余故障率 (Residual Fault Rate)。主機能が故障して安全機構が安全目標侵害を防止できなかった残余故障の時間あたりの故障数。
・$\lambda_\text{IF,MPF}$: 主機能が故障し、安全目標を侵害しない確率 (Mission Profile Failure Probability)。主機能が故障する時間あたりの故障数のうち、安全目標を侵害しない部分を表す。
・$\lambda_\text{SM,lat}$: レイテント安全機構故障率 (Safety Mechanism Latent Failure Rate)。安全機構が故障しても2nd SMによって検出されない時間あたりの故障数。
・$\lambda_\text{SM,dp}$: 検出可能な安全機構故障率 (Safety Mechanism Dependent Failure Rate)。安全機構が故障しても2nd SMによって検出される時間あたりの故障数。
・$T_\text{lifetime}$: アイテムの運転寿命 (Item Lifetime)。
・$\tau$: 検査インターバル (Inspection Interval)。定期的に故障を検出・修理する間隔。

DPF項となるのはどれですか？DPFとは主機能と安全機構の故障が両方とも起こっている状態で、かつVSGとなっている状態を指します。

Bing: DPF項となるのは、$\lambda_\text{SM,dp}\cdot\tau$です。DPFとは、Dependent Failure Probabilityの略で、主機能と安全機構の故障が両方とも起こっている状態かつ安全目標侵害 (VSG)となっている確率です。

(続く)

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(前稿からの続き)

桜井: これらの要件に基づいて、品質管理部門を立ち上げる計画を進めましょう。まず、部門の目的と役割を明確にし、他部門との関係性を定めることが重要です。品質管理部門は、各プロジェクトチームがISO 26262に準拠した開発を行えるように支援する役割があります。

山田: 了解しました。次に、組織構造と人員配置についてですが、どのように進めれば良いでしょうか？

桜井: 組織構造は、ISO 26262エキスパートや品質管理責任者を含む適切な人員配置を行い、各プロジェクトと連携しながら業務を効率的に実施できる形にしましょう。また、教育・研修プログラムを実施して、社員のスキルアップや知識更新を促す仕組みを整備することが大切です。

山田: それでは、ガイドライン・手順書の策定についてはどのように進めればよいでしょうか？

桜井: ISO 26262に基づく品質管理プロセスや手順書を策定し、社内で共有することが重要です。適用範囲や目標、評価基準などを明確にすることが求められます。

山田: 最後に、監査・評価体制の構築とコミュニケーション・連携について教えてください。

桜井: 品質管理部門は、定期的にプロジェクトのISO 26262遵守状況を監査し、評価を行う体制を確立する必要があります。また、改善策の提案や実行に関与し、組織全体の品質向上に貢献することが期待されます。品質管理部門とプロジェクトチーム間の円滑なコミュニケーションが重要で、ISO 26262関連の情報やノウハウの共有を推進する仕組みを構築しましょう。

山田: ご指導ありがとうございます。これらのポイントに注意して、品質管理部門の立ち上げを進めていきたいです。

桜井: よろしいですね。立ち上げ初期には、外部のISO 26262エキスパートとして私がサポートいたします。適切な人材の確保や教育、ガイドラインの策定など、具体的なタスクに取り組む際にもアドバイスを提供します。

山田: 桜井さん、ありがとうございます。おかげさまで、品質管理部門立ち上げの方向性が明確になりました。今後も引き続き、桜井さんのご支援をお願いできればと思います。

桜井: もちろんです。今後もお力になれるよう、全力でサポートさせていただきます。品質管理部門立ち上げに向けて、一緒に取り組んでいきましょう。

山田: ありがとうございます。今後ともよろしくお願いいたします。

このように、品質管理部門立ち上げに向けて、ISO 26262エキスパートの桜井厚と車載システム開発会社の品質管理部門責任者である山田健一が協力して取り組むことで、効果的な品質管理体制の構築が期待されます。

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以降はChatGPTが作成したロールプレイです。

• ISO 26262エキスパート
  氏名: 桜井厚
  職業: 自動車業界のISO 26262エキスパート
  背景: 自動車業界で20年以上の経験を持ち、過去10年間はISO 26262の専門家として活動している。多数の企業のISO 26262導入支援を行っており、実績と評判がある。

• 車載システム開発会社の品質管理部門責任者
  氏名: 山田健一
  職業: 品質管理部門の責任者
  背景: 自社の品質管理部門を立ち上げるために、ISO 26262エキスパートの桜井厚に支援を依頼する。

シーン: 品質管理部門立ち上げの初回ミーティング

山田: 桜井さん、今日はよろしくお願いします。さっそくですが、弊社の品質管理部門立ち上げのために、ISO 26262の専門的な知識や経験を活かしていただけると助かります。

桜井: どういたしまして、山田さん。まずは、現在の品質管理体制やプロジェクトの状況をお聞かせいただけますか？

山田: 現在、弊社ではISO 26262に対応した車載システム開発を進めていますが、まだ専門の品質管理部門が存在していません。そのため、各プロジェクトチームが個別にISO 26262に取り組んでおり、統一性や専門性に課題があります。

桜井: なるほど。それでは、品質管理部門を立ち上げる際に、まずは以下の要件を満たす必要があります。

1. 明確な目的と役割の設定

2. 適切な組織構造と人員配置

3. 教育・研修プログラムの実施

4. ガイドライン・手順書の策定

5. 監査・評価体制の構築

6. コミュニケーションと連携の強化

山田: 承知しました。(続く)

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ChatGPTにさらに尋ねました。

それらの項目について判定方法を教えてください。

それぞれの項目について判定する方法は以下の通りです。

1. 専門知識と経験:
   • 履歴書やポートフォリオを確認し、実務経験や専門分野の深さを評価する
   • 面接や技術面談で専門知識を試す質問を行い、回答を評価する
2. 実績と評判:
   • 公式ウェブサイトやSNSを調査し、成功事例や実績を確認する
   • 既存のクライアントや業界関係者からの評価・推薦を入手する
3. 提供サービス範囲:
   • サービスカタログや資料を確認し、提供サービスの範囲や内容を理解する
   • 候補者とのミーティングで、具体的なサポート内容やカスタマイズの可否を確認する
4. コミュニケーション能力:
   • 面接やミーティングでのコミュニケーションスタイルや対応力を観察する
   • 過去のクライアントや共同作業者からフィードバックを収集する
5. 契約条件と柔軟性:
   • 契約書や見積もりを確認し、契約期間や範囲の柔軟性を評価する
   • ミーティングや交渉の過程で、変更や追加に対する対応力を確認する

これらの判定方法を用いて、候補者や企業を比較評価し、最適なISO 26262エキスパートを選定します。判定基準や評価方法は組織の状況やニーズに応じて調整することが望ましいです。

グリーンの入力以下はChatGPTの出力です。

ISO 26262に取り組む必要がある車載システム開発ベンダー様にとって、このようなケースは多く、この分析結果は大変参考になるのではないでしょうか。

以上の分析は弊社にとっても有効な観点であり、この分析をより良いサービスの提供に活用したいと思います。

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ChatGPTにさらに尋ねました。

これら6項目をふまえ、ISO 26262に関する外部エキスパートについての検討項目をリストアップしてください。

1. 専門知識と経験:
   • ISO 26262に関する深い知識と実務経験を持っているか
   • 関連分野（車載システム、品質管理、システム安全性）の専門性を有しているか
2. 実績と評判:
   • 類似プロジェクトや業界での成功事例があるか
   • クライアントからの評価や推薦が得られるか
3. 提供サービス範囲:
   • 品質管理部門の設立支援から運営、研修、監査まで一貫してサポートできるか
   • カスタマイズされたサービスを提供できるか（組織規模、業界特性等に合わせた対応）
4. コミュニケーション能力:
   • 明確で円滑なコミュニケーションができるか
   • プロジェクトのニーズや要求を理解し、適切な提案ができるか
5. 契約条件と柔軟性:
   • 契約期間や範囲が柔軟に対応できるか
   • 予算内で必要なサービスを提供できるか

これらの項目を検討することで、組織のニーズに合ったISO 26262エキスパートを選ぶことができます。選定過程で複数の候補者や企業と比較し、最適なパートナーを見つけることが重要です。

グリーンの入力以下はChatGPTの出力です。

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ChatGPTにさらに尋ねました。

これらの項目を全て社内資源からまかなうのは困難だと思いますが、ISO 26262に関する外部資源を使って効率化ができる部分はこれらの項目のどれになるでしょうか？

ISO 26262に関する外部資源を活用して効率化ができる部分は以下の通りです。

1. 明確な目的と役割:
   

   • 専門コンサルタントの活用：品質管理部門設立の指針や運営方法の策定を支援

2. 適切な組織構造と人員配置:
   

   • 技術協力・パートナーシップ：外部企業との協力で専門知識や人員を補完
   • 求人サービス：ISO 26262エキスパートの採用を効率化

3. 教育・研修プログラムの実施:
   

   • 研修・教育プログラムの外部化：外部機関が提供する研修プログラムに参加

4. ガイドライン・手順書の策定:
   

   • 専門コンサルタントの活用：ISO 26262に基づく品質管理プロセスや手順書の策定支援

5. 監査・評価体制の構築:
   

   • 監査・評価の外部委託：外部のISO 26262認証機関に監査・評価を依頼

6. コミュニケーションと連携:
   

   • 技術協力・パートナーシップ：外部企業との協力で情報共有やノウハウの交換を促進

これらの外部資源を活用することで、社内リソースに限りがある状況でも、ISO 26262に適合した品質管理部門を効率的に設立・運営することが可能となります。

グリーンの入力以下はChatGPTの出力です。

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