人間にとって、MCSを見ればメインマイコンの安全機構が無効であることが即座に分かり、アーキテクチャ上の問題を発見することはそれほど難しくありません。一方でAIはどうでしょうか？そこでChatGPTにMCSのTop 1, 2を見せて改善提案をしてもらいました。

添付の図が以前のEGASアーキテクチャでしたが、4つの検出ルートが全てメインマイコン、リレードライバに接続されています。一方でメインマイコンはIFのパスにも入っています。従って、MCSを取得すると、

1　 1.80E-03　89.04 179.8
　　9.00E-01　　COV_90　　SM coverage (DC=90%)
　　2.00E-03　　MAIN_MCU　　Main MCU (200FIT)
2　 2.00E-04 9.89 20.0
　　1.00E-01　　COV_REM　　SM leftover (1-DC=10%)
　　2.00E-03　　MAIN_MCU　　Main MCU (200FIT)

となりました。この見方は、
積項の大きい順の順位、積項確率、全体の割合、PMHF
　 単項確率、項目、説明
　：
です。このMCSを分析してアーキテクチャの改善を提案してください。

ChatGPT
下記のMCS（Minimal Cut Set）を見ると、上位2つの積項がいずれも「Main MCUの故障×SM側の定数（Coverage 90%またはLeftover 10%）」によって支配されている点がわかります。具体的には、

1. $1.80\times10^{-3}$ (約89％)
   
   • カバレッジ 90％ ($0.9$) と Main MCU ($2.0\times10^{-3}$) の積
2. $2.00\times10^{-4}$ (約10％)
   
   • レフトオーバー 10％ ($0.1$) と Main MCU ($2.0\times10^{-3}$) の積

両方ともMain MCUが故障するとSM（安全機能）を失ってしまう構造、かつ全体の約99％を占めています。
この結果から読み取れるのは、

• Main MCU がシングルポイント故障になっている
  
  • どの検出経路を通っても最終的に Main MCU が要(かなめ)となっており、そこで一度でも故障するとSMが機能しない。
• SM本来のカバレッジ（0.9）やレフトオーバー（0.1）の影響以前に、Main MCU故障が最優先で TOP イベントを引き起こす状態です。

改善提案の方向性

1. Main MCU の冗長化

   • 例えば、SMを作動させるための経路で「Main MCU」を1つだけに頼らず、複数のMCUを並列化（ハード冗長）するなり、あるいは別の独立したマイクロコントローラ（Sub MCU）を真に並列ルートとして挿入する。
   • これにより「Main MCUが故障しても、もう1つの健康なコントローラがリレーを遮断できる」構造にすれば、このシングルポイント故障を除去できる。

2. SM経路から Main MCU を外す/縮小する

   • 安全機能（モータ電源遮断）に必須なのがMain MCUだけになっている点を再検討し、「サブマイコン（Sub MCU）が単独でリレードライバを制御できる」といった構造を更に強化する。
   • 現状、サブマイコンがDriver Diagを監視してはいるが、最終的にリレーを駆動する際にMain MCUが絶対必須になっていないかを再確認する。

3. レフトオーバー(1-DC=10%)の低減

   • Main MCUのFIT値を下げる（設計・選定を高信頼品にする）と同時に、SMの診断カバレッジを上げて(1-DCを5%以下などにできれば)、残余故障による寄与を減らす。
   • MCSを見ると2番目のカットセットにおいても(COV_REM=0.1) と Main MCU故障が組み合わさっているので、低カバレッジによるSM失敗を抑えるメリットがある。

4. サブマイコン(150FIT)をもっと活用する

   • 図上ではサブマイコンがDriver Diagと直接配線されているが、実際にはAPS/TPSなどもサブマイコン側で検出できればMain MCU故障時のバックアップになる。
   • そうすれば、検出フェーズの並列度が向上して「Main MCUが壊れてもサブマイコンがAPS/TPS異常を捉えてリレーを遮断する」ルートが確立し、Main MCU依存を下げられる。

結論

MCS結果からはMain MCUがどの経路でもシングルポイントになっているため、ほぼ全ての失敗モードが「Main MCU故障 ×（Coverage or leftover）」で占められています。
最も効果的な対策は、
(1) Main MCUを冗長化または
(2) SM制御における依存度を下げる（Sub MCUを独立経路にする）ことで、Main MCU一台の故障がSM全体を止めないようにする構造改善です。さらに
(3) レフトオーバー10%の低減も併せて行えば、PMHFを大幅に削減可能と考えられます。

ChatGPT の回答は必ずしも正しいとは限りません。重要な情報は確認するようにしてください。

回答文の表現は微妙で、DCと1-DCの相補関係が分かっているのか分かっていないのかが微妙です。

Main MCU がシングルポイント故障になっている

これが狭義のSPFであればまさにそのとおりです。狭義のSPFとはSMを持たないIFのフォールトであり、DCと1-DCを加えて1となるということは、SMが全くカバーしていないことを意味します。

ちなみに、広義のSPFは狭義のSPFとRFを会わせたものを指します

SM本来のカバレッジ（0.9）やレフトオーバー（0.1）の影響以前に、Main MCU故障が最優先で TOP イベントを引き起こす状態

ところが、影響以前もなにも、DCと1-DCなので加えれば影響はありません。影響があることを前提としているようなので、理解が間違っているようにも思われます。

改善提案の方向性

案1. Main MCU の冗長化

Main MCUが故障確率の1位なので当然ともいえる提案ですが、コストがかかるのが難点です。

案2. SM経路から Main MCU を外す/縮小する

これが人間の考えた方式と一致する案であり、正解といえます。

案3. レフトオーバー(1-DC=10%)の低減

この提案は誤りです。COV_90とCOV_REMは相補関係にあり、1-DCであるCOV_REMが減少すればDCであるCOV_90が増加します。さらに仮に独立だとしてもCOV_90のほうが9倍も大きいので減少させるならtop1のほうでしょう。

案4. サブマイコン(150FIT)をもっと活用する

サブマイコンよりもメインマイコンの故障確率が支配的なので、的を射た提案とは言えません。

なお、本稿はRAMS 2026に投稿予定のため一部を秘匿していますが、論文公開後の2026年2月頃に開示予定です。

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前稿の続きです。このFTについて、Solve⇒Cut setを実施し、MCSを図946.1のように取得しました。

前のアーキテクチャから比べてちょうどTop 1が抜けた形となっています。これにより最も大きな残余故障はメインマイコンであり、サブマイコンによる故障検出だけでなく、ECCやクロックモニタ等の別の故障検出手段を追加して全体のPMHFを下げることが可能です。

このようにMCSはどこが弱いかが一目瞭然であるため、弱い部分から手当することにより効率的なアーキテクチャの改善やSMの追加が可能です。

なお、本稿はRAMS 2026に投稿予定のため一部を秘匿していますが、論文公開後の2026年2月頃に開示予定です。

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ChatGPTに前稿のRBDを読ませたところ、次のMARDを取得しました。 TEST.BED ～TEST.FTDの3ファイルは同一なので省略します。

TEST.FTL

*Saphire 8.2.9
TEST, TOP =
TOP AND IF_FAIL SM_FAIL
IF_FAIL OR APS_SENSOR TPS_SENSOR FCAN_LINE MAIN_MCU MOTOR_DRV MOTOR THROTTLE
SM_FAIL OR COV_REM SM_PATH
SM_PATH AND COV_90 SM_EXPAND
SM_EXPAND OR DETECT_FAIL CONTROL_FAIL
DETECT_FAIL AND LANE_APS LANE_TPS LANE_DIAG LANE_SUB
LANE_APS OR APS_SENSOR MAIN_MCU
LANE_TPS OR TPS_SENSOR MAIN_MCU
LANE_DIAG OR DRIVER_DIAG MAIN_MCU
LANE_SUB OR SUB_MCU
CONTROL_FAIL OR BLOCK_PAR RELAY_DRV RELAY
BLOCK_PAR AND MAIN_MCU SUB_MCU

TEST.GTD

*Saphire 8.2.9
TEST=
* Name , Description, Project
TOP , TEST , ,TEST
IF_FAIL , IF fail , ,TEST
SM_FAIL , SM fail , ,TEST
SM_PATH , SM coverage path , ,TEST
SM_EXPAND , SM expanded , ,TEST
DETECT_FAIL , detection fail , ,TEST
LANE_APS , lane APS , ,TEST
LANE_TPS , lane TPS , ,TEST
LANE_DIAG , lane DIAG , ,TEST
LANE_SUB , lane SUB , ,TEST
CONTROL_FAIL , control fail , ,TEST
BLOCK_PAR , parallel block , ,TEST

これらをSaphireに取り込んだところ、図943.1のようなFTが自動生成されました。

$$\img[-1.35em]{/images/withinseminar.png}$$

なお、本稿はRAMS 2026に投稿予定のため一部を秘匿していますが、論文公開後の2026年2月頃に開示予定です。

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さてMCSを取ることにより、このアーキテクチャの欠点が見えてきました。

積項No.1とNo.2の論理和を取れば、 $$ \mathtt{MAIN\_MCU}\cdot \mathtt{COV\_90}+\mathtt{MAIN\_MCU}\cdot \mathtt{COV\_REM}\\=\mathtt{MAIN\_MCU}\cdot \mathtt{COV\_90}+\mathtt{MAIN\_MCU}\cdot\overline{\mathtt{COV\_90}}\\=\mathtt{MAIN\_MCU} $$

積項No.1とNo.2の割合を加えれば89.04+9.89=99.29。このように、約99%以上のPMHFがメインマイコンとなっており、その理由は先の通りメインマイコンがIFパスとSMパスに存在するため、単一故障で両方のパス共に故障するためです。

これを避けるため、サブマイコンがメインマイコンの故障を検出したらいきなりリレーをオフするようにパスを変更します。

$$\img[-1.35em]{/images/withinseminar.png}$$

なお、本稿はRAMS 2026に投稿予定のため一部を秘匿していますが、論文公開後の2026年2月頃に開示予定です。

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特にSMのパスの論理が分かりにくいので解説します。図941.1は前稿の図940.1のうちSM部を抜き出した図です。

$$\img[-1.35em]{/images/withinseminar.png}$$

図で見るように、SM部前半の検出手段は次の4つが存在します。

• APSの情報を受けTPSからのズレをメインマイコンが故障検出
• TPSの情報を受けAPSからのズレをメインマイコンが故障検出
• DRIVER_DIAGの故障診断をメインマイコンが故障検出
• サブマイコンによるメインマイコンの故障検出

RBDで書くとこのように、EGASシステムはいずれの故障が検出されてもORされ、リレーによりモータ電源が遮断される安全なシステムであると言えます。

一方FTでは動作ではなく故障を伝えるので、論理が反転となりORはANDになります。 RBDにおいては動作を

「いずれか一つの故障が検出されたら、モータ電源が遮断される」

と書き、FTでは

「全ての故障が起きた場合のみ、モータ電源が遮断されない」

と故障を書くわけです。つまりSMの動作ではなく、SMの故障について考えなければなりません。従って、図941.2のように、全ての故障検出のAND関係となります。

ただしSM部後半の手段のほうはこれと異なり、メインマイコンからリレードライバ経由でリレーが直列になっているため、メインマイコンかリレードライバのいずれかの故障でモータ電源が遮断されないOR関係となります。

結果として、SM部の前半のANDと後半のORを組み合わせると図941.3のようになります。これも手で構成したのではなく、ChatGPT により自動生成されたものです。 $$\img[-1.35em]{/images/withinseminar.png}$$

なお、本稿はRAMS 2026に投稿予定のため一部を秘匿していますが、論文公開後の2026年2月頃に開示予定です。

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図940.1にSaphireで取得したMCSを示します。

Saphireで生成したcut setの表に対してPMHFの欄を追加し、かつ故障率の項を黄色で塗っています。#7～10のように黄色行が2段になっている積項はDPFを表します。万一DPF項が大きければ2nd SMの効果も加えなければなりませんが、割合の欄がいずれも0.01%未満なことからわかるように、DPFが全体に占める割合は非常に小さいことが多く、通常は2nd SMの効果は不要です。今後はこのような単項で0.01%未満の積項はMCS表から省略します。

さて、このMCSを分析します。

#1, #2の論理式を加えて見ると、次のようにMAIN_MCUはSMにより全く保護されていないことがわかります。

$$ \mathtt{MAIN\_MCU}\cdot \mathtt{COV\_90}+\mathtt{MAIN\_MCU}\cdot \mathtt{COV\_REM}\\=\mathtt{MAIN\_MCU}\cdot \mathtt{COV\_90}+\mathtt{MAIN\_MCU}\cdot\overline{\mathtt{COV\_90}}\\=\mathtt{MAIN\_MCU} $$

#1はSMが故障しているため保護されない場合であり、#2はSMが動作していても保護されない場合です。いずれにしてもSMにより保護されていません。

#2は通常のSMの動作であるものの、#1はIFとSMの両方のパスが故障しているので、これはいわゆるCCFでSMの効果を無効にします。

ちなみにこれは論理圧縮であるため、Saphireで実施しても良さそうですが、やってくれません。$\mathtt{COV\_90}$と$\mathtt{COV\_REM}$は$\mathtt{DC}$と$\mathtt{1-DC}$の関係にあるのですが、それぞれのイベントが無関係だからかと思い、$\mathtt{COV\_90}$と$\overline{\mathtt{COV\_90}}$にしても同じでした。

図940.2に#1のパストレース図を示します。

$$\img[-1.35em]{/images/withinseminar.png}$$

図940.3に#2のパストレース図を示します。

$$\img[-1.35em]{/images/withinseminar.png}$$

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一連のスレッドですがタイトルは以前の記事から引き継いでいます。

それではEGASアーキテクチャのブロック図を図939.1に示すので、MARDを提供して下さい。

$$\img[-1.35em]{/images/withinseminar.png}$$

図939.1を読み取ったChatGPTの生成したMARDファイルを以下に示します。

TEST.BED

*Saphire 8.2.9
TEST =
* Name , Descriptions , Project
APS_SENSOR , APS sensor (1FIT) , TEST
TPS_SENSOR , TPS sensor (1FIT) , TEST
FCAN_LINE , FCAN line (10FIT) , TEST
MAIN_MCU , Main MCU (200FIT) , TEST
MOTOR_DRV , Motor driver (10FIT) , TEST
DRIVER_DIAG , Driver DIAG (1FIT) , TEST
SUB_MCU , Sub MCU (150FIT) , TEST
RELAY_DRV , Relay driver (10FIT) , TEST
COV_REM , SM leftover (1-DC=10%) , TEST
COV_90 , SM coverage (DC=90%) , TEST

TEST.BEI

*Saphire 8.2.9
TEST =
* Name ,FdT,UdC,UdT,UdValue, Prob, Lambda, Tau, Mission, Init,PF,UdValue2,Calc. Prob,Freq,Analysis Type,Phase Type,Project
APS_SENSOR ,3, , , , ,1.0E-009, ,1.0E+004, , , ,1.0E-005, ,RANDOM,CD,TEST
TPS_SENSOR ,3, , , , ,1.0E-009, ,1.0E+004, , , ,1.0E-005, ,RANDOM,CD,TEST
FCAN_LINE ,3, , , , ,1.0E-008, ,1.0E+004, , , ,1.0E-004, ,RANDOM,CD,TEST
MAIN_MCU ,3, , , , ,2.0E-007, ,1.0E+004, , , ,2.0E-003, ,RANDOM,CD,TEST
MOTOR_DRV ,3, , , , ,1.0E-008, ,1.0E+004, , , ,1.0E-004, ,RANDOM,CD,TEST
DRIVER_DIAG ,3, , , , ,1.0E-009, ,1.0E+004, , , ,1.0E-005, ,RANDOM,CD,TEST
SUB_MCU ,3, , , , ,1.5E-007, ,1.0E+004, , , ,1.5E-003, ,RANDOM,CD,TEST
RELAY_DRV ,3, , , , ,1.0E-008, ,1.0E+004, , , ,1.0E-004, ,RANDOM,CD,TEST
COV_REM ,1, , , ,1.0E-001, , , , , , ,1.0E-001, ,RANDOM,CD,TEST
COV_90 ,1, , , ,9.0E-001, , , , , , ,9.0E-001, ,RANDOM,CD,TEST

TEST.FTD

TEST =
* Name , Description, SubTree, Alternate, Project
TOP , TEST , , , TEST

TEST.FTL

TEST, TOP =
TOP AND IF_FAIL SM_FAIL
IF_FAIL OR APS_SENSOR TPS_SENSOR FCAN_LINE MAIN_MCU MOTOR_DRV
SM_FAIL OR COV_REM SM_PATH
SM_PATH AND COV_90 SM_EXPAND
SM_EXPAND OR DETECT_FAIL CTRL_FAIL
DETECT_FAIL AND APS_SENSOR TPS_SENSOR DRIVER_DIAG SUB_MCU
CTRL_FAIL OR MAIN_MCU RELAY_DRV

TEST.GTD

TEST=
* Name , Description, Project
TOP , TEST , ,TEST
IF_FAIL , IF fail , ,TEST
SM_FAIL , SM fail , ,TEST
SM_PATH , coverage path , ,TEST
SM_EXPAND , SM expand , ,TEST
DETECT_FAIL , detection fail , ,TEST
CTRL_FAIL , control fail , ,TEST

図939.2にこれらのMARDをSpahireにロードし生成したFTを示します。

$$\img[-1.35em]{/images/withinseminar.png}$$

なお、本稿はRAMS 2026に投稿予定のため一部を秘匿していますが、論文公開後の2026年2月頃に開示予定です。

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次に、IFやSMを単一エレメントではなく複数エレメントのグループとします。これは実際には基本形のFTに対してIFやSMの部分はBEではなくサブツリーが配置されるため、その処理を行わせるためのAIに対する学習となります。

図932.1を読み取ったChatGPTの生成したMARDファイルを以下に示します。

TEST.BED

*Saphire 8.2.9
TEST =
* Name , Descriptions , Project
A , A fault (20FIT) , TEST
B , B fault (40FIT) , TEST
D , D fault (5FIT) , TEST
E , E fault (10FIT) , TEST
SM_IF_COVREM , SM_IF coverage leftover (1-DC=40%) , TEST
SM_IF_COV , SM_IF coverage (DC=60%) , TEST

TEST.BEI

*Saphire 8.2.9
TEST =
* Name ,FdT,UdC,UdT,UdValue, Prob, Lambda, Tau, Mission, Init,PF,UdValue2,Calc. Prob,Freq,Analysis Type,Phase Type,Project
A ,3, , , , ,2.0E-008, ,1.0E+005, , , ,2.0E-003, ,RANDOM,CD,TEST
B ,3, , , , ,4.0E-008, ,1.0E+005, , , ,4.0E-003, ,RANDOM,CD,TEST
D ,3, , , , ,5.0E-009, ,1.0E+005, , , ,5.0E-004, ,RANDOM,CD,TEST
E ,3, , , , ,1.0E-008, ,1.0E+005, , , ,1.0E-003, ,RANDOM,CD,TEST
SM_IF_COVREM ,1, , , ,4.0E-001, , , , , , ,4.0E-001, ,RANDOM,CD,TEST
SM_IF_COV ,1, , , ,6.0E-001, , , , , , ,6.0E-001, ,RANDOM,CD,TEST

TEST.FTD

TEST =
* Name , Description, SubTree, Alternate, Project
TOP , TEST , , , TEST

TEST.FTL

TEST, TOP =
TOP AND IF SM_IF
IF OR A B
SM_IF OR SM_IF_COVREM DPF
DPF AND SM_IF_COV SM_IF_GROUP
SM_IF_GROUP OR D E

TEST.GTD

TEST=
* Name , Description, Project
TOP , TEST , ,TEST
IF , IF Subtree , ,TEST
SM_IF , SM_IF , ,TEST
DPF , DPF , ,TEST
SM_IF_GROUP , SM_IF Subtree , ,TEST

図932.2にこれらのMARDをSpahireにロードし生成したFTを示します。

$$\img[-1.35em]{/images/withinseminar.png}$$

図932.3にSaphireで取得したMCSを示します。

Saphireで生成したcut setの表に対してPMHFの欄を追加し、かつ故障率の項を黄色で塗っています。これによりSPF/RFかDPFかが容易に理解されます。

なお、本稿はRAMS 2026に投稿予定のため一部を秘匿していますが、論文公開後の2026年2月頃に開示予定です。

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前稿のExcelの整形マクロはChatGPTにより作成して貰ったものですが、備忘のため貼り付けておきます。

Option Explicit

Sub SampleMacro_Final()

    Dim ws As Worksheet
    Set ws = ActiveSheet  ' カレントシート

    '----------------------------------------------------------------------
    ' (A) まず、B列削除「前」のシートで C列(5行目以降)の最終行を求める
    '     ここをレコードの最終行とする。
    '----------------------------------------------------------------------
    Dim lastRow As Long
    With ws
        lastRow = .Cells(.Rows.Count, "C").End(xlUp).Row
    End With

    If lastRow < 5 Then
        MsgBox "C列の5行目以降にデータがありません。処理を中断します。"
        Exit Sub
    End If

    '----------------------------------------------------------------------
    ' (1) A6:A(lastRow) を数値化
    '----------------------------------------------------------------------
    With ws.Range("A6:A" & lastRow)
        .NumberFormat = "General"
        .Value = .Value
    End With

    '----------------------------------------------------------------------
    ' (2) B列を削除
    '----------------------------------------------------------------------
    ws.Columns("B").Delete

    '----------------------------------------------------------------------
    ' (3) B5:B(lastRow) → 旧C列 の内容を数値化
    '----------------------------------------------------------------------
    With ws.Range("B5:B" & lastRow)
        .NumberFormat = "General"
        .Value = .Value
    End With

    '----------------------------------------------------------------------
    ' (4) C5:C(lastRow) → 旧D列 の内容を数値化
    '----------------------------------------------------------------------
    With ws.Range("C5:C" & lastRow)
        .NumberFormat = "General"
        .Value = .Value
    End With

    '----------------------------------------------------------------------
    ' (5) グリッド線のチェックを外す
    '----------------------------------------------------------------------
    ActiveWindow.DisplayGridlines = False

    '----------------------------------------------------------------------
    ' (6) A4:F4 に罫線 & グレー15% & 中央揃え ほか見出し設定
    '     - ボールド解除(.Font.Bold = False)
    '     - B4セルを"Prob" に
    '     - F4セルに「PMHF」+改行+「[FIT]」
    '----------------------------------------------------------------------
    With ws.Range("A4:F4")
        .Borders.LineStyle = xlContinuous
        .Borders.Weight = xlThin
        .Borders(xlInsideVertical).LineStyle = xlContinuous
        .Borders(xlInsideVertical).Weight = xlThin
        .Borders(xlInsideHorizontal).LineStyle = xlContinuous
        .Borders(xlInsideHorizontal).Weight = xlThin
        .Interior.ColorIndex = 15
        .HorizontalAlignment = xlCenter         ' 横方向を中央揃え
        .VerticalAlignment = xlVAlignCenter     ' 縦方向を中央揃え
        .Font.Bold = False                      ' ★ボールドを外す
    End With

    ' ★ B4セルを"Prob"に
    ws.Range("B4").Value = "Prob"

    ' ★ F4セルは改行入りで"PMHF\n[FIT]"
    ws.Range("F4").Value = "PMHF" & Chr(10) & "[FIT]"
    ws.Range("F4").WrapText = True

    '----------------------------------------------------------------------
    ' (7) A5:F5 を罫線(背景は標準)、揃えはあとでまとめる
    '----------------------------------------------------------------------
    With ws.Range("A5:F5")
        .Borders.LineStyle = xlContinuous
        .Borders.Weight = xlThin
        .Borders(xlInsideVertical).LineStyle = xlContinuous
        .Borders(xlInsideVertical).Weight = xlThin
        .Borders(xlInsideHorizontal).LineStyle = xlContinuous
        .Borders(xlInsideHorizontal).Weight = xlThin
    End With

    '----------------------------------------------------------------------
    ' A列が "total" or 数値 → F列に =B列/1E4*1E9 (小数点1桁表示)
    ' 対象は 行5～lastRow
    '----------------------------------------------------------------------
    Dim r As Long
    Dim valA As Variant
    For r = 5 To lastRow
        valA = ws.Range("A" & r).Value
        If LCase(valA) = "total" Or (IsNumeric(valA) And Not IsEmpty(valA)) Then
            ws.Range("F" & r).Formula = "=B" & r & "/1E4*1E9"
            ws.Range("F" & r).NumberFormat = "0.0"
        End If
    Next r

    '----------------------------------------------------------------------
    ' (8)～(10) グループごとに "外枠のみ" 罫線 → 行6～lastRow
    '----------------------------------------------------------------------
    Dim i As Long, j As Long
    Dim dataA As Variant, dataD As Variant
    Dim foundRow As Long

    i = 6
    Do While i <= lastRow
        dataA = ws.Range("A" & i).Value
        dataD = ws.Range("D" & i).Value  ' 旧E列→新D列

        ' 終了条件: AもDも空 or i>lastRow
        If (IsEmpty(dataA) Or dataA = "") And (IsEmpty(dataD) Or dataD = "") Then
            Exit Do
        End If

        foundRow = 0
        For j = i + 1 To lastRow + 1
            If j > lastRow Then
                foundRow = lastRow + 1
                Exit For
            End If

            Dim tmpA As Variant, tmpD As Variant
            tmpA = ws.Range("A" & j).Value
            tmpD = ws.Range("D" & j).Value

            If (IsEmpty(tmpA) Or tmpA = "") And (IsEmpty(tmpD) Or tmpD = "") Then
                foundRow = j
                Exit For
            End If
            If (IsNumeric(tmpA) And Not IsEmpty(tmpA)) Or (IsEmpty(tmpD) Or tmpD = "") Then
                foundRow = j
                Exit For
            End If
        Next j

        If foundRow = 0 Then
            Exit Do
        End If

        ' グループ外枠のみ罫線
        Call SetOuterBorders(ws.Range(ws.Cells(i, "A"), ws.Cells(foundRow - 1, "F")))

        i = foundRow
    Loop

    '----------------------------------------------------------------------
    ' (11)～(15) 相当: A6:F(lastRow) に最終的な罫線（外枠＋縦罫線）
    '----------------------------------------------------------------------
    Call SetOuterBorders(ws.Range("A6:F" & lastRow))
    Call SetInsideVerticalBorders(ws.Range("A6:F" & lastRow))

    '----------------------------------------------------------------------
    ' D1結合対策(任意)
    '----------------------------------------------------------------------
    ws.Range("D1").MergeArea.ClearContents
    With ws.Range("A1:E1")
        .Merge
        .HorizontalAlignment = xlLeft
    End With

    '----------------------------------------------------------------------
    ' E列の色付け
    '----------------------------------------------------------------------
    Dim valE As Variant
    Dim strE As String
    For r = 5 To lastRow

        valA = ws.Range("A" & r).Value
        Dim strA As String
        strA = Replace(Replace(Replace(CStr(valA), vbCr, ""), vbLf, ""), "　", "")
        strA = Trim(strA)
        
        If LCase(strA) = "total" Or (IsNumeric(strA) And strA <> "") Then
            ws.Range("E" & r).Interior.ColorIndex = xlNone
        Else
            valE = ws.Range("E" & r).Value
            strE = Replace(Replace(Replace(CStr(valE), vbCr, ""), vbLf, ""), "　", "")
            strE = Replace(strE, Chr(160), "")
            strE = Trim(strE)
            
            Dim chkE As String
            chkE = LCase(strE)
            
            If Right(chkE, 1) = ")" Then
                chkE = Left(chkE, Len(chkE) - 1)
            End If
            
            If chkE = "" Then
                ws.Range("E" & r).Interior.ColorIndex = xlNone
            ElseIf Right(chkE, 3) = "fit" Then
                ws.Range("E" & r).Interior.Color = RGB(249, 241, 227)
            ElseIf Right(chkE, 1) = "%" Then
                ws.Range("E" & r).Interior.ColorIndex = xlNone
            Else
                ws.Range("E" & r).Interior.ColorIndex = 45
            End If
        End If
    Next r
    
    '----------------------------------------------------------------------
    ' ★ もともとD5にあった括弧を削除(最終的にはD4になる)
    '----------------------------------------------------------------------
    Dim tmpStr As String, p As Long
    tmpStr = ws.Range("D5").Value
    p = InStr(tmpStr, "(")
    If p > 0 Then
        tmpStr = Trim(Left(tmpStr, p - 1))
        ws.Range("D5").Value = tmpStr
    End If

    '----------------------------------------------------------------------
    ' 行2を削除 → D5 が D4 に繰り上がる
    '----------------------------------------------------------------------
    ws.Rows(2).Delete
    lastRow = lastRow - 1

    '----------------------------------------------------------------------
    ' 列オートフィット & 横位置調整
    '   見出し行(A4:F4) → 実際は A3:F3 になる
    '   データ行(A5:F...) → 実際は A4:F...
    '----------------------------------------------------------------------
    ws.Range("A3:F" & lastRow).Columns.AutoFit
    
    With ws.Range("A4:A" & lastRow): .HorizontalAlignment = xlRight: End With
    With ws.Range("B4:B" & lastRow): .HorizontalAlignment = xlRight: End With
    With ws.Range("C4:C" & lastRow): .HorizontalAlignment = xlRight: End With
    With ws.Range("D4:D" & lastRow): .HorizontalAlignment = xlLeft:  End With
    With ws.Range("E4:E" & lastRow): .HorizontalAlignment = xlLeft:  End With
    With ws.Range("F4:F" & lastRow): .HorizontalAlignment = xlRight: End With

    MsgBox "処理が完了しました。最終行は " & lastRow

End Sub

'------------------------------------------------------------------------------
' 外枠だけ罫線を付ける
'------------------------------------------------------------------------------
Private Sub SetOuterBorders(rng As Range)
    With rng
        With .Borders(xlEdgeLeft)
            .LineStyle = xlContinuous
            .Weight = xlThin
        End With
        With .Borders(xlEdgeTop)
            .LineStyle = xlContinuous
            .Weight = xlThin
        End With
        With .Borders(xlEdgeRight)
            .LineStyle = xlContinuous
            .Weight = xlThin
        End With
        With .Borders(xlEdgeBottom)
            .LineStyle = xlContinuous
            .Weight = xlThin
        End With
    End With
End Sub

'------------------------------------------------------------------------------
' 縦の内側線だけ
'------------------------------------------------------------------------------
Private Sub SetInsideVerticalBorders(rng As Range)
    With rng.Borders(xlInsideVertical)
        .LineStyle = xlContinuous
        .Weight = xlThin
    End With
End Sub

ChatGPT の回答は必ずしも正しいとは限りません。重要な情報は確認するようにしてください。

なお、本稿はRAMS 2026に投稿予定のため一部を秘匿していますが、論文公開後の2026年2月頃に開示予定です。

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ChatGPTにRBDを示してFTを生成させます。まず基本形のRBDを図930.1に示します。

ここでは2nd SMは省略しています。その理由はワーストケース評価を行いたいためです。冗長系ではRFがほとんど存在しないため、2nd SMの効果が大きく見えてきますが、このような非冗長系においては1st SMの効果であるRFが支配的であり、経験からはRFは95%以上となる場合が多いと考えます。

図930.1を読み取ったChatGPTの生成したMARDファイルを以下に示します。

TEST.BED

*Saphire 8.2.9
TEST =
* Name , Descriptions , Project
IF_FAULT , IF fault(10FIT) , TEST
SM_FAULT , SM_IF fault(20FIT) , TEST
SM_IF_COVREM , SM_IF coverage leftover(1-DC=10%) , TEST
SM_IF_COV , SM_IF coverage(DC=90%) , TEST

TEST.BEI

*Saphire 8.2.9
TEST =
* Name ,FdT,UdC,UdT,UdValue, Prob, Lambda, Tau, Mission, Init,PF,UdValue2,Calc. Prob,Freq,Analysis Type,Phase Type,Project
IF_FAULT ,3, , , , ,1.0E-008, ,1.0E+005, , , ,1.0E-003, ,RANDOM,CD,TEST
SM_FAULT ,3, , , , ,2.0E-008, ,1.0E+005, , , ,2.0E-003, ,RANDOM,CD,TEST
SM_IF_COVREM ,1, , , ,1.0E-001, , , , , , ,1.0E-001, ,RANDOM,CD,TEST
SM_IF_COV ,1, , , ,9.0E-001, , , , , , ,9.0E-001, ,RANDOM,CD,TEST

TEST.FTD

TEST =
* Name , Description, SubTree, Alternate, Project
TOP , TEST , , , TEST

TEST.FTL

TEST, TOP =
TOP AND IF_FAULT SM_IF
SM_IF OR SM_IF_COVREM DPF
DPF AND SM_IF_COV SM_FAULT

TEST.GTD

TEST=
* Name , Description, Project
TOP , TEST , ,TEST
SM_IF , SM_IF gate , ,TEST
DPF , coverage partial path , ,TEST

図930.2にこれらのMARDをSpahireにロードし生成したFTを示します。

$$\img[-1.35em]{/images/withinseminar.png}$$

比較のために前記事に掲載した基本形のFT図$\dagger$を示します。

図930.3にSaphireで取得したMCSを示します。予想どおりRFが98%以上であり、DPFは2%未満となりました。

Saphireで生成したcut setの表に対してPMHFの欄を追加し、かつ故障率の項を黄色で塗っています。これによりSPF/RFかDPFかが容易に理解されます。

なお、本稿はRAMS 2026に投稿予定のため一部を秘匿していますが、論文公開後の2026年2月頃に開示予定です。

$\dagger$ S. Atsushi, "A Framework for Performing Quantitative Fault Tree Analyses for Subsystems with Periodic Repairs," 2021 Annual Reliability and Maintainability Symposium (RAMS), Orlando, FL, USA, 2021, pp. 1-6.

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