【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、解決したい問題を入力して該問題に類似する事例を事例ベースから検索し、検索した事例の解を解決したい問題の解として出力する事例検索方法および事例検索システムに関する。

【０００２】

【従来の技術】事例とは、問題を記述しているデータとその問題の解答を記述しているデータとからなるデータである。 事例の一つの利用目的は、システムが現在解決したい問題に類似した問題を含む事例を検索し、ユーザがそこでの解答を参考にすることである。 従って、事例の利用における技術課題は、蓄積された複数の事例の中から現在の問題に類似した問題を含む事例を検索する方法およびシステムを開発することである。

【０００３】従来の事例検索方法は例えば、ケースベースト リーズニング ワークショップ 論文集（１９８
８）第２１頁から第３０頁において論じられている。 そこでは、問題を問題において達成したい目的群と問題解決において守るべき制約群を用いて表しており、以下の処理方法が提案されている。 （１）現在の問題の目的群と事例の問題の目的群を比較し、共通の目的を多く含んだ事例を選択する。 （２）（１）の処理で、複数の事例が得られた場合には、現在の問題の制約群と事例の問題の制約群を比較し、より重要な制約をより多く共有している事例を選択する。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】競合事例とは、複数の事例において、事例の問題は互いに同一あるいは類似しているのに対して、解はまったく異なるような事例である。 競合事例は次のような場合に存在する。 （１）実際には同一あるいは類似した問題ではないのにもかかわらず、異なる値を持つ属性が事例の問題に記述されていないため、データ上は同一あるいは類似の問題として扱われる場合。 例えば、顧客の業種と、業務と、
業務規模と、予算に応じて計算機の機器構成を決定する場合を考える。 ここで、問題は顧客の業種などの属性とその属性値からなる特徴の集合であり、解は機器の構成結果である。 このとき、事例において、予算などの属性についての記述が省略されているならば、事例の問題は類似していても、解が異なることがある。 （２）一つの問題に対して複数の解がある場合。 例えば、ＴＰＯに応じて服装を組み合わせる問題において、
コーディネータの主観によって解が異なる場合。

【０００５】上記従来技術における事例検索方法では、
事例を検索するときに、現在の問題と事例の問題との類似性だけしか考慮していない。 従って、上記のような競合事例が存在する場合には、ユーザは検索された事例の解を調べて、目的にそった事例をユーザ自身が選択しなければならない。 目的にそった事例が得られなかった場合には、選択を繰り返さなければならない。 また、ユーザに事例を選択するための知識がない場合には、不適切な事例を選択してしまう可能性がある。 本発明の目的は、このような問題点を改善し、競合事例の中からユーザの目的にそった事例を選択することが可能な事例検索方法および事例検索システムを提供することである。

【０００６】

【課題を解決するための手段】前述のように、競合事例は、問題は互いに同一あるいは類似していて、解は異なる。 そこで、競合事例から、ユーザの目的にそった事例を選択するには、問題で選り分けることはできず、解に基づいて選択するしか方法はない。 また、その方法により、適切な選択が可能な場合が多い。 例えば、上記（１）の計算機の機器構成の場合では、各機器の予算を知識として用意しておけば、解から、予算を推定することができる。 そこで、ユーザが機器全体の予算に関する条件を入力すれば、機器の予算の和に基づいて、目的にそった事例を選択できる。 また、上記（２）の服装の組合せの場合では、服の色など客の好みを解が満たすべき条件として入力することにより、目的にそった事例を選択できる。

【０００７】本発明の事例検索方法は、解決したい問題と該問題に付随する条件を入力し、該条件に基づき条件式を生成し、解決したい問題と事例ベース中の事例との間の類似性を求め、所定しきい値を満たす類似性を持つ事例を検索し、該検索した事例の解に基づき前記属性値算出知識から属性値を求め、該求められた属性値を前記条件式の変数に代入して得られた値が前記条件を満たすとき、条件を満たした前記検索した事例の解を前記解決したい問題の解として出力することを特徴としている。
また、本発明の事例検索システムは、解決したい問題と該問題に付随する条件の入力に応じて、該条件に基づき条件式を生成する条件式生成手段と、解決したい問題と事例ベース中の事例との間の類似性を求め、所定しきい値を満たす類似性を持つ事例を検索する検索手段と、該検索した事例の解に基づき前記属性値算出知識から属性値を求める手段と、該求められた属性値を前記条件式の変数に代入して得られた値が前記条件を満たすか否か判定する判定手段と、該判定手段で条件を満たすと判定された前記検索した事例の解を前記解決したい問題の解として出力する手段を備えることを特徴としている。

【０００８】

【作用】上記の構成によると、解決したい問題に類似した問題を含む事例を事例ベースに記憶された事例群から検索するときに、ユーザの意図を事例の解に関する条件を入力することにより、問題間の類似性だけでなく、上記条件をも満たす事例が選択される。 その結果、競合事例が存在する場合でも、ユーザの目的にそった事例が選択できる。

【０００９】

【実施例】以下、本発明の実施例を図面により説明する。 （第１の実施例）先ず、図２，３を用いて、本発明を利用した事例検索システムの全体構成を説明する。 図２
は、本発明の第１の実施例におけるハードウェアの構成を示す。 図２において、２０１は入出力端末、２０２は中央処理装置、２０３は記憶装置である。 入出力端末２
０１からは、問題提示に先立って事前に事例、属性値算出知識が入力され、問題提示時に問題、解に関する条件及び事例検索過程の説明要求が入力され、中央処理装置２０２に渡される。 なお、属性値算出知識とは、事例に記述されていない事実を求めるための知識であり、詳しくは後述する。 また、入出力端末２０１は、中央処理装置２０２から事例の解答、事例検索過程の説明を受け取って出力する。 中央処理装置２０２は事例、属性値算出知識を入出力端末２０１から受け取って、記憶装置２０
３に格納する。 また、問題及び解に関する条件を入出力端末２０１から受け取ると、解に関する条件と記憶装置２０３に記憶された属性値算出知識を参照して、同じく記憶装置２０３に格納された事例群の中から、この問題に類似した問題を含む事例を検索し、事例における解答を入出力端末２０１に出力する。 このとき、事例検索の過程で得られる中間結果を検索過程情報として記憶装置２０３に記憶する。 さらに、事例検索過程の説明要求を入出力端末２０１から受け取ると、記憶装置２０３に記憶された検索過程情報及び属性値算出知識を参照して、
事例検索の過程を入出力端末２０１に出力する。 記憶装置２０３は事例、属性値算出知識、検索過程情報を中央処理装置２０２から受け取り、これらを記憶する。 また、中央処理装置２０２の読み出しに応じて事例、属性値算出知識、検索過程情報が中央処理装置２０２に渡される。

【００１０】図３は、本発明の第１の実施例における機能構成を示す。 ブロック３０１は中央処理装置における処理であり、入出力処理３０２、事例検索処理３０３、
説明処理３０４からなる。 ブロック３０５は記憶装置であり、事例ベース３０６、属性値算出知識ベース３０
７、検索過程情報部３０８からなる。 入出力処理３０２
は事例、属性値算出知識を入力して、それぞれ事例ベース３０６、属性値算出知識ベース３０７に格納する。 また、問題及び解に関する条件を入力して、事例検索処理３０３に渡す。 また、事例検索過程の説明要求を入力して、説明処理３０４に渡す。 一方、事例の解答を事例検索処理３０３から受け取って、これを出力する。 さらに、事例検索過程の説明を説明処理３０４から受け取って、これを出力する。 事例検索処理３０３は入出力処理３０２から問題及び解に関する条件を受け取る。 次に、
入力された問題に対して類似例の候補となる事例を事例ベース３０６から検索する。 条件が事例に記述されていない属性に関するものである場合には、属性値算出知識ベース３０７に記憶された属性値算出知識を参照して、
事例に記述されていない事実を求める。 次に、解に関する条件を参照して、現在の問題と事例の問題との類似性と事例の解の性質の両者に基づいて、類似例の候補から事例を選択する。 この事例検索の過程で、事例検索処理３０３は類似例の候補となった複数の事例及び選択された事例を検索過程情報として検索過程情報部３０８に格納する。 最後に、事例の解答を入出力処理３０２に渡す。 なお、問題間の類似性はそれぞれの問題の表す特徴集合の共通部分から判定される。 すなわち、それぞれの問題がより重要な特徴をより多く共有するほど、問題間の類似性が高い。 この方法については、ケースベースト リーズニング ワークショップ論文集（１９８８）
第２１頁〜３０頁に論じられている。 説明処理３０４は事例検索過程の説明要求を入出力処理３０２から受け取る。 これに対し、類似例の候補となった複数の事例及び選択された事例からなる検索過程情報、属性値算出知識をそれぞれ検索過程情報部３０８、属性値算出知識ベース３０７から受け取り、これらを用いて事例検索の過程を説明する情報を生成し、入出力処理３０２を介して、
これを出力する。

【００１１】事例ベース３０６は問題を表すデータとその問題の解答を表すデータからなる事例を入出力部３０
２から受け取り、これを記憶する。 また、事例検索処理３０３の読み出しに応じて、これが同処理に渡される。
属性値算出知識３０７は事例に記述されていない事実を求めるための属性値算出知識を入出力処理３０２から受け取って、これを記憶する。 また、事例検索処理３０３
及び説明処理３０４の読み出しに応じて、属性値算出知識がこれらの処理に渡される。 検索過程情報部３０８は類似例の候補となった複数の事例及び選択された事例からなる検索過程情報を事例検索処理３０３から受け取り、これを記憶する。 また、説明処理３０４の読み出しに応じて、これが同処理に渡される。

【００１２】図４は、図３の事例ベース３０６に記憶される事例群の構成を示す。 事例群はテーブル形式で記憶されている。 テーブルの左辺は問題を表すデータであり、特徴の集合である。 右辺はその問題の解答を表すデータである。 ブロック４０１は一つの事例に対応するものであり、＜特徴１１＞＜特徴１２＞〜＜特徴１ｐ ₁ ＞
で表される問題の解答が＜解答１＞であることを示す。

【００１３】本発明の特徴となる事例検索処理について説明する。 図１は、本発明の第１の実施例における事例検索処理を示すフローチャートである。 前述のように、
事例検索処理３０３は現在の問題と事例の問題との類似性と事例の解の性質の両者に基づいて事例を検索する。
本実施例においては、事例の解の性質に基づく検索とは、ユーザから入力された条件を満足する事例を選択することである。 条件が事例に記述されていない属性に関する場合には、属性値算出知識を用いて事例の解からその属性値を算出する。

【００１４】本実施例では、まず、メニューなどのインターフェイスにより入力された条件から、システムが処理可能である条件式を生成する。 条件式は属性に対応する変数と等号あるいは不等号と値からなる（１０１）。
次に、現在の問題と事例の問題との類似性を算出する。
そして、算出された類似性が指定されたしきい値以上である事例を事例ベース３０６から検索し、それを類似例の候補とする（１０２）。 ここで、問題間の類似性はそれぞれの問題を表す特徴集合の共通部分から判定され、
その方法については、前述したとおり、ケースベースト リーズニングワークショップ論文集（１９８８） 第２１頁〜３０頁に詳しく論じられている。 次に、類似例の候補に事例があるかを判定する（１０３）。 事例がない場合には、ユーザに報告して処理を終了する。 事例がある場合には、ステップ１０４に進む。 次に、類似例の候補となった事例群から問題間の類似性が最大である事例を選択する（１０４）。 次に、条件式が事例に記述されていない属性に関するものであるかを判定する（１０
５）。 条件式が事例に記述されている属性に関するものである場合には、ステップ１０６へ進み、事例に記述されている値を条件式において対応する変数に代入し、ステップ１０８に進む。 条件式が事例に記述されていない属性に関するものである場合には、ステップ１０７に進み、属性値算出知識を参照して、選択された事例の解から事例に記述されていない属性値を算出し、条件式において対応する変数に代入し、ステップ１０８に進む。 次に、変数に代入された値が条件式を満たしているかを判定する（１０８）。 条件式を満たしている場合には、ステップ１０９へ進み、選択された事例を返し、処理を終了する。 条件式を満たしていない場合には、ステップ１
１０へ進み、選択された事例を類似例の候補となった事例群から削除し、ステップ１０３へ戻る。 なお、各ブロックで検索あるいは算出した情報を図３の検索過程情報部３０８に格納する。

【００１５】以下、図５〜図７を用いて、本実施例により、適切な事例が検索できることを示す。 ここでは、顧客の業種と業務と業務規模と予算に応じて計算機の機器構成を決定する場合を想定する。 図５は、図３の事例ベース３０６に記憶された事例群の一例である。 ブロック５０１は業種が証券で、業務が顧客管理で、業務規模が９０であるときの計算機の機器構成を決定する問題の解答が、ＣＰＵ１、ＤＩＳＫ１、ＯＳ１であることを示している。 ここで、業務規模は証券の場合には、顧客の人数、メーカの場合には、部品の点数などに依存した数である。 これらの事例では、予算についての記述が省略されている。 そのため、ブロック５０１とブロック５０２
の事例のように、問題は類似しているが解が異なる事例、すなわち、競合事例が存在する。

【００１６】図６は、図３の属性値算出知識ベース３０
７に記憶された属性値算出知識の一例である。 属性値算出知識は、事例に記述されていない事実を求めるためのものであり、ここでは予算を求めるためのものである。
本知識はテーブル形式で記憶されている。 テーブルの左辺は機器（属性の１つ）であり、右辺はその機器に対する属性値である。 ブロック６０１はテーブルの一項目であり、ＣＰＵ１の予算が２００であることを示している。 図７は、「顧客の業種（属性）が銀行（属性値）
で、業務が顧客管理で、業務規模が１００であるときの計算機の機器構成を求めよ」という問題と「機器全体の予算は８００以下である」という条件である。

【００１７】以下、「顧客の業種が銀行で、業務が顧客管理で、業務規模が１００であるときの計算機の機器構成を求めよ」という問題と「機器全体の予算は８００以下である」という条件に対して、本実施例が図６の属性値算出知識群を用いて、図５の事例群から適切な事例を選択することを示す。 ただし、図１のブロック１０２のしきい値は０．８であるとする。 なお、予算という属性が事例に含まれている場合には、属性値算出知識群を用いた処理をする必要はない。

【００１８】上記問題及び条件は図３の入出力処理３０
２により入力され、事例検索処理３０３に渡される。 ここで、事例検索処理は前述の図１の処理を行う。 すなわち、ステップ１０１で、メニュー方式により入力された条件から、システムが処理可能である条件式を生成する。 ここでは、「全体の予算は８００以下である」という条件から、Ｃｏｓｔ＝＜８００という条件式を生成する。 Ｃｏｓｔはシステムで使用されている変数であり、
全体の予算に対応している。 次に、ステップ１０２で、
類似性が０．８以上である事例を検索し、類似例の候補とする。 ここでは、従来の方法により現在の問題と事例の問題の類似性を計算した結果、ブロック５０１の事例が０．８、ブロック５０２の事例が０．９、ブロック５
０３の事例が０．７となる。 ブロック５０１及び５０２
の事例の類似性が０．８以上であるので、類似例の候補となる。 ところが、ブロック５０３の事例は類似性が０．７であるので、類似例の候補とはならない。 次に、
ステップ１０３で、類似例の候補に事例があるかを判定する。 ここでは、類似例の候補はブロック５０１の事例とブロック５０２の事例を含んでいる。 従って、処理はステップ１０４に移る。 次に、ステップ１０４で、類似例の候補となった事例群から、類似性が最大である事例を選択する。 ここでは、ブロック５０２の事例が選択される。

【００１９】次に、ステップ１０５で、条件式が事例に記述されていない属性に関するものかを判定する。 ここでは、条件式は予算に関するものであり、予算は事例に記述されていない。 従って、処理はステップ１０７に移る。 次に、ステップ１０７で、属性値算出知識を参照して、選択された事例の解から事例に記述されていない属性値を算出し、対応する変数に代入する。 ここでは、ブロック５０２の事例の解であるＣＰＵ２、ＤＩＳＫ２、
ＯＳ２を基に図６の属性値算出知識テーブルを参照して、全体の予算を算出し、Ｃｏｓｔに代入する。 ＣＰＵ
２の予算が３５０、ＤＩＳＫ２の予算が３５０そしてＯ
Ｓ２の予算が１５０であるため、全体の予算は８５０となり、Ｃｏｓｔに８５０が代入される。 次に、ステップ１０８で、算出された属性値が条件式を満たしているかを判定する。 ここでは、８５０＞８００であるため、条件式を満たしていない。 そのため、処理はステップ１１
０に移り、選択された事例を類似例の候補となった事例群から削除する。 つまり、このときの類似例の候補はブロック５０１の事例のみである。

【００２０】処理はステップ１０３に戻り、同様の処理が繰り返される。 すなわち、ステップ１０４で、ブロック５０１の事例が選択され、ステップ１０７で、全体の予算の値が算出され、Ｃｏｓｔに代入される。 ＣＰＵ１
の予算が２００、ＤＩＳＫ１の予算が１５０そしてＯＳ
１の予算が１００であるため、全体の予算は４５０となり、Ｃｏｓｔに４５０が代入される。 ところで、今度はステップ１０８で、条件式が満たされる。 従って、処理はステップ１０９に移り、ブロック５０１の事例を図３
の入出力処理３０２に返す。 以上が本例題における実施例の動作である。

【００２１】従来の事例検索によると、現在の問題と事例の問題との類似性のみに基づいて事例を検索する。 そこで、上記問題の場合、類似例として図５のブロック５
０２の事例が検索される。 ユーザはこの事例における機器構成をみて、全体の予算は８００以下であるという条件を満たしているかどうか判定しなければならない。 さらに、この場合は条件を満たしていないので、条件を満たすブロック５０１の事例が出てくるまで、検索を繰り返す必要がある。 これに対し、本実施例によると、ブロック５０１の事例が検索される。 ユーザが検索された事例に対して条件を満たしているかどうか判定する必要はなく、従来の事例検索に比べて、ユーザが事例を選択する手間が省ける。 また、何度も無駄な検索を行う必要はない。

【００２２】以上のように、本実施例によると、与えられた問題に類似した問題を含む事例を検索するシステムにおいて、類似例の候補となった事例群からユーザの希望する条件に基づいて事例を選択することができる。 そのため、条件を満たさない不必要な事例が検索されることがなくなり、使い勝手の良いシステムを実現できる。
また、問題解決の参考になる事例を事例ベースから検索し、その事例を用いて問題の解を求める推論システムにおいて、ユーザの目的にそった有用な事例を選択、利用できるため、適切な解を求めることができる。

【００２３】（第２の実施例）本実施例のハードウェア構成、事例の構成、属性値算出知識の構成は図２、５、
６で説明した第１の実施例の場合と同様である。 本実施例の機能構成は図３で説明した第１の実施例の場合と類似であるが、入出力処理と事例検索処理が異なる。 すなわち、第１の実施例では、類似例の候補となる事例群から、属性に関する条件式を満たす事例を選択する。 これにたいして、第２の実施例では、類似例の候補となる事例群の事例を優先順位付ける。 事例の優先度は、問題間の類似性と、事例の解の評価値の両者に基づいて求められる。 第２の実施例では、事例の解の評価方法が入力される。 また、事例の優先度を求めるために、問題間の類似性と事例の解の評価値の組合せ方法が入力される。

【００２４】図８は、第２の実施例における事例検索処理を示すフローチャートである。 本実施例では、まず、
メニューなどのインターフェイスにより入力された事例の解の評価方法から事例の解に関する評価関数を、問題間の類似性と事例の解の評価値の組合せ方法から事例の優先順位に関する評価関数を生成する（８０１）。 ここで、事例の解に関する評価関数は、特徴を入力して、事例の解の評価値を出力する関数である。 例えば、「機器全体の予算が小さい事例を優先する」というような事例の解の評価方法が入力された場合に生成される評価関数は、ｆ（ｘ）＝ａ／ｘ（ここで、ｘは機器全体の予算、
ａは定数）である。 また、事例の優先順位に関する評価関数は、問題間の類似性と事例の解の評価値を入力して、事例の総合的な優先度を出力する関数である。 例えば、「重み付け和」というような問題間の類似性と事例の解の評価値の組合せ方法が入力された場合に生成される評価関数は、ｇ（ｘ，ｙ）＝ａｘ＋（１−ａ）ｙ（ここで、ｘは問題間の類似性または事例の解の評価値、ｙ
は事例の解の評価値または問題間の類似性、ａは０≦ａ
≦１の定数）である。 次に、現在の問題と事例の問題との類似性が、指定されたしきい値以上である事例を事例ベース３０６から検索し、それを類似例の候補とする（８０２）。 次に、類似例の候補となった各事例について、属性値算出知識を参照して、事例の解から事例に記述されていない属性値を算出する（８０３）。 次に、類似例の候補となった各事例について、事例の解に関する評価関数を用いて、算出された属性値に基づいて、解の評価値を算出する（８０４）。 次に、事例の順位に関する評価関数を用いて、問題間の類似性と解の評価値から事例の総合的な優先度を算出する（８０５）。 次に、類似例の候補となった事例群から優先度が最大の事例を選択する（８０６）。 次に、選択された事例を返し、処理を終了する（８０７）。 なお、各ブロックで検索あるいは算出した情報を図３の検索過程情報部３０８に格納する。

【００２５】本実施例によれば、与えられた問題に類似した問題を含む事例を検索するシステムにおいて、類似例の候補となった事例群の事例をユーザが入力した情報に基づいて優先順位付けすることができる。 そのため、
ユーザの意図に最も近い事例を検索することが可能であり、使い勝手の良いシステムを実現できる。 また、問題解決の参考になる事例を事例ベースから検索し、その事例を用いて問題の解を求める推論システムにおいて、ユーザの目的にそった有用な事例を選択、利用できるため、適切な解を求めることができる。

【００２６】

【発明の効果】本発明によれば、与えられた問題に類似した問題を含む事例を検索するシステムにおいて、競合事例の中からユーザの希望する条件に基づいて事例を選択することができる。 そのため、条件を満たさない不必要な事例が検索されることがなくなり、求める事例を作業効率良く、早く、確実に選択することのできるシステムを実現できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施例における事例検索処理を示すフローチャートである。

【図２】本発明の第１の実施例のハードウェアの構成図である。

【図３】本発明の第１の実施例の機能構成図である。

【図４】図３の事例ベースに記憶された事例群のテーブルを説明する図である。

【図５】図３の事例ベースに記憶された事例群の一例を示す図である。

【図６】図３の属性値算出知識ベースに記憶された属性値算出知識の一例を示す図である。

【図７】第１の実施例において、システムに入力する問題と解に関する条件の一例を示す図である。

【図８】本発明の第２の実施例における事例検索処理を示すフローチャートである。

【符号の説明】

２０１ 入出力端末 ２０２ 中央処理装置 ２０３ 記憶装置 ３０１ 処理 ３０２ 入出力処理 ３０３ 事例検索処理 ３０４ 説明処理 ３０５ 記憶装置 ３０６ 事例ベース ３０７ 属性値算出知識ベース ３０８ 検索過程情報部