【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、過去に蓄積された解析、設計事例から状況が類似する事例の有効な知識を抽出する事例ベース推論システムに関し、例えば、製品やプロセスの設計システム、特にＣＡＥと知識処理とを用いたＣＡＥエキスパートシステムに適用される。

【０００２】

【従来の技術】従来より、製品やプロセスの設計システムとして、事例推論を用いたシステムが種々提案されている。

【０００３】例えば、要求される設計仕様に対し、仕様項目間の設計上の制約や干渉関係を考慮して適用すべき設計仕様を判定し、設計事例ベースから同一の設計仕様を有する過去の設計事例を類似設計事例として検索し、
その検索結果を出力する類似設計事例検索装置（特開平７−２１９９８９号公報）がある。 しかしながら、この類似設計事例検索装置では、類似している部分の知識が適用できるだけであって、類似しない部分を含む全ての知識を完全に取得することはできない。

【０００４】そこで、知識を完全に取得できない場合には、事例を修正して適用するようにした事例ベース推論システムも提案されている（特開平６−１９７１４号公報）。 この事例ベース推論システムは、問題解決に際し、記憶部に予め記憶された複数の事例の内から、解決すべき問題に最も似ている事例を検索し、検索した事例と問題との異なる部分について所定のルールに基づいて事例を補正し、補正後の事例を記憶部に追加記憶する構成となっている。

【０００５】この他にも、取り扱う事例の構造として属性を区間化したり（特開平６−１９７１４号公報）、第１のインデックスを追加して検索性能をあげたり（特開平６−１７６０７２号公報）、成功事例をパターン化したり（特開平６−９２２３７号公報）するといった工夫がなされた事例ベース推論システムも提案されている。
また、類似性を評価する方法として、類似度を用いるのが一般的であるが、この類似度を算出する方法として、
重要度を用いた事例ベース推論システム（特開平８−２
５５１６２号公報）も提案されている。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記したいずれの事例ベース推論システムも、事例ベース推論における問題部の知識が定性的な意味を持つような場合（例えば、問題部の情報に自然言語等の定性的知識（衝撃性、たわみ付加など）が入っている場合）には、その類似性を定量的に評価することが難しいといった問題があった。

【０００７】本発明はこのような問題点を解決すべく創案されたもので、その目的は、問題部に自然言語等の定性的知識が入っている場合でも、その類似性を定量的に評価できる事例ベース推論システムを提供することにある。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため、本発明の請求項１に記載の事例ベース推論システムは、製品知識、各種設計知識、解析知識、及び設計履歴知識等の解析、設計事例をオブジェクト指向的に保存する設計事例データベースと、前記設計事例データベースに保存されている製品知識、各種設計知識、解析知識等の個別知識に基づいて類似度を算出する個別知識類似度算出部を有し、この個別知識類似度算出部によって算出された類似度に従って、過去に蓄積された解析、設計事例から状況が類似する事例の有効な知識を抽出する事例推論エージェントとを備え、前記個別知識類似度算出部は、個別知識が文章である場合、その文章間の類似度をオントロジーによる距離算出法によって求めるものである。

【０００９】また、本発明の請求項２記載の事例ベース推論システムは、請求項１に記載のものにおいて、前記個別知識類似度算出部は、前記文章の構文解析を行うことによって単語を抽出し、その抽出した単語間の類似度を、シソーラスを用いたオントロジーによる距離算出法によって求めるものである。

【００１０】また、本発明の請求項３に記載の事例ベース推論システムは、請求項１又は２のいずれかに記載のものにおいて、前記個別知識類似度算出部は、前記文章の構文解析を行うことによって名詞句を抽出し、その名詞句の有する概念間の類似度を、概念を体系的に分類した体系図を用いたオントロジーによる距離算出法によって求めるものである。

【００１１】また、本発明の請求項４に記載の事例ベース推論システムは、請求項１、２又は３のいずれかに記載のものにおいて、前記個別知識類似度算出部は、個別知識が数値である場合には、予め用意された距離算出式に数値を当てはめて類似度を算出し、個別知識が単語である場合には、単語の一致、不一致によって類似度を算出し、これら類似度と前記文章である場合に算出した類似度とを総合して類似度を算出するものである。

【００１２】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。

【００１３】図１は、本発明の事例ベース推論システムを用いた設計システムの全体構成を示す説明図である。

【００１４】この事例ベース推論システムを用いた設計システムは、大別すると、設計事例データベース１、汎用知識ベース２、事例推論エージェント３、及び同時協調設計部４によって構成されている。

【００１５】設計事例データベース１は、製品知識、各種設計知識（意匠設計知識、構造設計知識等）、解析知識、及び設計履歴知識等の解析、設計事例をオブジェクト指向的に保存する。

【００１６】汎用知識ベース２は、事例修正ルール２
１、対策ルール２２、及び形状作成や設計、修正の手順２３を保存する。 汎用知識ベース２は、事例推論エージェント３から得られた知識と事例とに共通な汎用的知識を適用する。

【００１７】事例推論エージェント３は、設計事例データベース１の中で必要な知識のみを事例として構成する事例ベースエディタ３１、実際の事例データを空間上に展開する事例一覧作成部３２、この事例一覧作成部３２
で展開された事例の中から今回の設計に最も類似した事例を類推する類似事例検索部３３、最終的に利用できる事例を表示する結果表示部３４、相関・重み定義部３
５、類似度算出式定義部３６、設計事例データベース１
に保存されている製品知識、各種設計知識、解析知識等の個別知識に基づいて類似度を算出する個別知識類似度算出部３７、及び設計事例データベース１に保存されている設計履歴知識に基づいて設計履歴の類似度を算出する履歴知識類似度算出部３８によって構成されている。

【００１８】同時協調設計部４は、複数の設計評価を同時に協調して行うブロックであって、要求される機能や品質等のデータを入力する要求入力部４１、入力データに従って評価項目と規準とをセットする条件作成部４
２、評価項目を評価するためのツール実行部（意匠シミュレーション、機能性シミュレーション、ＣＡＥ（構造、成形）、ルールによる設計など）４３、実行結果の評価を行う結果評価部４４、結果評価部４４の評価結果に基づき汎用知識ベース２から対策案を抽出する対策案抽出部４５、及び抽出した対策案を実施する対策実施部４６、結果評価部４４の評価結果（設計解）を表示する設計解表示部４７、及び事例蓄積部４８によって構成されている。

【００１９】次に、上記構成の設計システムを用いて、
実際に新規事例を設計する場合の全体的な動作について、図２に示すフローチャートを参照して説明する。

【００２０】要求入力部４１に入力された要求機能、品質等のデータは、事例推論エージェント３に入力される（ステップＳ１）。 事例推論エージェント３では、入力された要求機能、品質等のデータに基づいて事例の一覧を作成し（ステップＳ２）、これら要求機能、品質等を満たす過去の事例を設計事例データベース１から類推し（ステップＳ３）、その結果を結果表示部３４に表示する（ステップＳ４）。

【００２１】この後、得られた全ての知識を実現するために、汎用知識ベース２より手順ルールを取得し、これらを同時協調設計部４に入力する（ステップＳ５）。 同時協調設計部４では、ここで得られたルールを基に初期設計を行い（ステップＳ６）、その初期設計の評価を行う（ステップＳ７〜Ｓ１０）。 ここでの評価は、意匠性及び機能性シミュレーションなどのＣＧ及びＶＲを用いた評価（ステップＳ８）や、構造解析や成形性シミュレーションなどのＣＡＥを用いた評価（ステップＳ９）、
経験式を用いた評価（ステップＳ１０）など、複数の評価を同時に行う。

【００２２】そして、この評価結果に不具合がでた場合には、対策案の抽出を汎用知識ベース２から行う（ステップＳ１１，Ｓ１２）。 ここで、汎用知識ベース２の対策ルール２２の中に対策ルールがない場合には、事例推論エージェント３に要求を行い、過去に同様の対策を行っている事例を抽出する。

【００２３】このとき、設計履歴を扱う対象であった場合には、事例構造の一部を履歴対応の構造に置き換え、
その部分のみで履歴知識類似度算出を行い、全体の類似度に履歴知識の類似度を付加して全体の類似度を求める。 ここで、履歴知識類似度算出について簡単に説明しておく。 すなわち、設計過程において対策をすでに複数回実行している状態で、次の設計対策を抽出する場合に、問題部に標準では該当しないここまでの設計履歴を記述できるようにする。 そして、過去の事例の設計履歴を比較することにより、ここまでに同様の対策履歴をとってきたものを抽出する。 このような履歴知識類似度算出を付加することにより、問題部における製品知識の類似度だけでなく、そのときに実行した設計履歴の類似度も取り扱えるようになる。

【００２４】このようにして得られた対策を実施し（ステップＳ１３）、再度評価を行う（ステップＳ７）。 この作業（ステップＳ７〜ステップＳ１３）を繰り返し、
設計解が最適になった時点で、その最適となった設計解を設計解表示部４７に表示する（ステップＳ１４）。

【００２５】最後に、これら一連の作業を事例として設計事例データベース１に蓄積する（ステップＳ１５）。

【００２６】以上が全体的な処理の流れであるが、以下に、事例推論エージェント３、同時協調設計部４での具体的な処理手順を個別に説明する。

【００２７】［１］事例推論エージェント３での処理を、図３に示すフローチャートを適宜参照して説明する。

【００２８】事例推論エージェント３では、得られた要求機能や品質、及び形状特徴や材料情報などの製品知識を受け取ると、設計事例データベース１を展開してそれらを問題部にセットする（ステップＳ２１，Ｓ２２）。
問題部には、例えば「製品群」、「製品名」、「体積」、「表面積」、「境界条件」・・・等がセットされる。 この後、設計事例データベース１に保存されている過去の事例の問題部と比較しながら、問題部に同じ項目がセットされている事例数Ｍを全て算出し（ステップＳ
２３）、それぞれの事例の問題部の数Ｎを算出して（ステップＳ２４）、各事例について事例間距離を算出する（ステップＳ２５）。

【００２９】すなわち、算出した事例の中から１事例を抽出し（ステップＳ２６）、問題部Ａｎと抽出した事例の問題部Ｂｎとの距離を算出する。 この場合、問題部にセットされた項目が数値Ｘであり、その数値Ｘが誤差を示している場合には、距離算出式１を用いてＡｎとＢｎ
との距離ｙを算出する（ステップＳ２７，シ２８，Ｓ２
９，Ｓ３０）。

【００３０】

【数１】〔距離算出式１〕 ｙ＝１．０ （ただし、−αＸ＜ｘ＜αＸ） 一方、問題部にセットされた項目が数値Ｘであり、その距離算出式が距離算出式２として設定されている場合には、その距離算出式２を用いてＡｎとＢｎとの距離ｙを算出する（ステップＳ２７，シ２８，Ｓ２９，Ｓ３
１）。

【００３１】

【数２】 〔距離算出式２〕 ｙ＝０．０ （ただし、ｘ＜−αＸ） ｙ＝（１／αＸ）・ｘ＋１／（−α） （ただし、−αＸ＜ｘ＜Ｘ） ｙ＝１ （ただし、ｘ＝Ｘ） ｙ＝（１／−αＸ）・ｘ＋１／α （ただし、Ｘ＜ｘ＜αＸ） ｙ＝０．０ （ただし、αＸ＜ｘ） 一方、問題部にセットされた項目が文字（単語や文章）
である場合には、距離算出法Ｉ〜Ｖを用いてＡｎとＢｎ
との距離ｙを算出する（ステップＳ２７，Ｓ２８，Ｓ３
２）。 この距離算出法Ｉ〜Ｖの詳細については後述する。

【００３２】このようにして算出したＡｎとＢｎとの距離の全体を、その事例の距離Ｙ（ｎ）として保存する（ステップＳ３３）。 このような処理を、ステップＳ２
４で算出した問題部数Ｎまで繰り返し行った後（ステップＳ３４）、その抽出した事例を全体として総合的に評価した事例間距離を算出する（ステップＳ３５）。 このとき、個別知識間の算出に、数値やテキスト以外にも、
自然言語、意味的距離、画像、形状なども扱えるようにしてもよい。

【００３３】すなわち、事例間距離の算出において、個別知識に重みがついていない場合には、事例間距離算出法１を用いて事例間距離を算出する（ステップＳ３６，
Ｓ３７）。

【００３４】

【数３】

【００３５】また、事例間距離の算出において、個別知識に重みがついている場合には、事例間距離算出法２を用いて事例間距離を算出する（ステップＳ３６，Ｓ３
８，Ｓ３９）。 すなわち、全体の事例間距離の算出時にも、各領域で重みが変化する。

【００３６】

【数４】

【００３７】このようにして算出した事例間の距離（類似度）Ｌ（ｍ）を保存する（ステップＳ４０）。

【００３８】このようなステップＳ２６〜ステップＳ４
０の処理を、ステップＳ２３で算出した事例数Ｍまで繰り返し行った後（ステップＳ４１）、その算出結果を、
事例間距離の近い順に表示し（ステップＳ４２）、適用知識を表示して（ステップＳ４３）、事例推論エージェント３での処理を終了する。

【００３９】ここで、図３に示すステップＳ３２での距離算出法Ｉ〜Ｖについて、図４ないし図９を参照して説明する。

【００４０】図４は、ステップＳ３２での距離算出法Ｉ
〜Ｖの算出方法を一覧表の形でまとめたものである。 距離算出法Ｉ〜IIIは、 問題部に記述された個別知識（製品知識）の中の言語が単語である場合の算出法であり、
距離算出法IV，Ｖは、問題部に記述された個別知識（製品知識）の中の言語が自然言語等の定性的知識（衝撃性、たわみ不可など）である場合の算出法である。

【００４１】距離算出法Ｉは完全一致法である。 すなわち、問題部Ａｎの単語が例えば「フランジ」で、問題部Ｂｎの単語が「フランジ」である場合には、ｙ＝１．０
とし、問題部Ａｎの単語が例えば「フランジ」で、問題部Ｂｎの単語が「フランジ部」である場合には、ｙ＝
０．０とする。

【００４２】距離算出法IIは、＊付き検索であって、キーワードの一致によって距離を算出するものである。 例えば、「継手」と「ＵＳ継手」とはキーワードである「継手」が一致し、「ボルトに境界設定」と「ボルトとナットで接続」とはキーワードである「ボルト」が一致する。

【００４３】距離算出法IIIは、シソーラスのように階層的に記述されている概念体系を用いた距離算出法であって、その概念体系から、単語（名詞や動詞の１品詞）
間における節の長さを定量的に評価することによって、
類似性を評価する方法である。

【００４４】距離算出法IVは、問題部に記述された製品知識が文章のような場合（例えば、壁にもたれる、浴槽にすわるといった文章のような場合）の算出法である。
すなわち、その文章を構文解析を用いて品詞レベルに分解し、その中の名詞句又は動詞・形容詞句までを評価の対象として、前述のシソーラスを用いて単語（名詞句や動詞・形容詞句の１品詞）間における節の長さを個別に定量的に評価し、これを文章トータルで評価することによって、文章の類似性を評価する方法である。

【００４５】距離算出法Ｖは、文章が長い場合や同様の表現がある場合（例えば、ボルトの周りの節点に固定境界を設定、継手の端部に対称境界を設定など）の算出法である。 すなわち、そのような文章の中から重要と思われる概念のみを抽出し、その抽出した概念のみで文章の類似性を評価する方法である。 表中の例の場合で言うと、場所の概念として「ボルト」と「継手」、境界の概念として「固定」と「対称」といった具合である。

【００４６】本例では、このような５種類の距離算出法Ｉ〜Ｖを使い分けることにより、問題部における製品知識において、定性的な表現同士でも、その類似性を定量的に評価することが可能となる。

【００４７】５種類の距離算出法Ｉ〜Ｖの中から適当な算出法を選択する方法は、標準的には、問題部の設定において指示がなければ距離算出法IIIを選択し、単語によってより領域を限定できる場合には距離算出法Ｉ，II
を選択する。 また、文章の場合には自動的に距離算出法
IVを選択し、その文章が長い場合には、距離算出法Ｖを選択する。

【００４８】ところで、距離算出法Ｉ，IIについては、
従来も行われている算出法であるので、ここでは距離算出法Ｉ，II以外の、距離算出法III、距離算出法IV、距離算出法Ｖについてさらに具体的に説明する。

【００４９】（１）距離算出法III 距離算出法IIIでは、図５に示すようなシソーラスを用いたオントロジーによって距離算出を行う。 このオントロジーは、住宅関連設備の構成部材を階層的に体系化したものである。 例えば、「浴槽」と「樋」との距離は、
「浴槽」から「建築衛生設備」への接続、「建築衛生設備」から「建築排水設備」への接続、「建築排水設備」
から「樋」への接続となっており、接続数（距離）は「接続３」となっている。 同様に、「浴槽」と「プラスチック管」との距離は、「接続６」となっている。 すなわち、接続数が多くなる程、距離が遠くなる（すなわち、類似度が低くなる）ことを示している。

【００５０】（２）距離算出法IV 図６は、距離算出法IVのフローチャートである。

【００５１】距離算出法IVでは、まず構文解析を用いて品詞単位に分解する。 図１２は、構文解析の実行例を示している。 ここでは、「ボルトの面には面圧荷重を加えました。」といった文を解析した例を示している。

【００５２】距離算出法IVでは、このような構文解析を行うことによって、まず問題部Ａｎの構文解析によるキーワード（名詞のみ）を抽出し（ステップＳ５１）、そのキーワードＫ１ｍを保存する（ステップＳ５２）。 図４に示す文章例では、「ボルト」「節点」「固定」「境界」を保存する。

【００５３】次に、事例問題部Ｂｎの構文解析によるキーワード（名詞のみ）を抽出し（ステップＳ５３）、そのキーワードＫ２ｎを保存する（ステップＳ５４）。 図４に示す文章例では、「継手」「端部」「対称」「境界」を保存する。

【００５４】この後、保存したキーワードＫ１ｍとＫ２
ｎとの距離を算出する（ステップＳ５５〜ステップＳ６
１）。 計算範囲は、ステップＳ５５の横に図示しているように、キーワードＫ１ｍとＫ２ｎとの全ての組み合わせにつてい行う。

【００５５】すなわち、図５に示すオントロジー上のキーワードＫ１ｍの位置を検索し（ステップＳ５６）、次にオントロジー上のキーワードＫ２ｎの位置を検索する（ステップＳ５７）。 そして、検索したキーワード間の節の数（接続数）を抽出して、キーワード間の距離Ｋｍ
ｎを同定する（ステップＳ５８，Ｓ５９）。 図７は、キーワード間の距離の算出方法の具体例を示している。 これについては後述する。

【００５６】このような処理を、ｍ＝１，ｎ＝１から始めて、ｍ＝Ｍ（キーワードＫ１ｍの保存数），ｎ＝Ｎ
（キーワードＫ２ｎの保存数）まで繰り返し行う（ステップＳ６０，Ｓ６１）。 これにより、全てのキーワードの組み合わせについて、個別に距離が算出されたので、
これらの算出結果を用いて、下式により文章間の距離Ｌ
を算出する（ステップＳ６２）。

【００５７】

【数５】Ｌ＝ΣＫｍｎ／（ｍ×ｎ） ここで、図７に示したキーワード間の距離の算出方法について、図８ないし図１１を参照して説明する。

【００５８】距離Ｌを算出するための式は、

【００５９】

【数６】Ｌ＝（１／α）×β×γ であり、αは階層節数、βは階層形態、γは合流部の位置をそれぞれ示している。

【００６０】階層節数（α）は、図５に示した接続数のことである。 階層形態（β）は、図８に示すように本実施形態では３パターン用意している。 すなわち、直線形（ａ）、（ｂ）、片段差形（ｃ）、並列形（ｄ）の３パターン設定できるようにしており、それぞれの形に応じてβの値を予め設定している。 ここでは、直線形（ａ）、（ｂ）はβ＝１．０、片段差形（ｃ）はβ＝
０．９、並列形（ｄ）はβ＝０．８となっている。

【００６１】合流部の位置（γ）は、ルートブロックからの階層数を１．０に＋０．１ずつ追加して得られた倍率のことである。 ただし、数値は任意に設定できるようにしておく。 例えば、図９に示す階層構造について説明すると、（ａ）の階層構造の左側の合流部の位置はルートブロック（太い黒枠で示す）に対する直接の合流であるので１．０、右側の合流部の位置は、ルートブロックから見れば４階層離れた位置での合流であるので１．４
（＝１．０＋０．１＋０．１＋０．１＋０．１）となる。 また、（ｂ）の階層構造の右側の合流部の位置は、
ルートブロックから見れば３階層離れた位置での合流であるので１．３（＝１．０＋０．１＋０．１＋０．１）
となる。

【００６２】このような階層形態（図８）や合流部の位置（図９）の定義を当てはめると、例えば図１０に示す階層構造のＡとＢとの距離は、階層節数（α＝６）、階層形態（β＝０．８）、合流部の位置（１．０）となるので、ＡとＢとの距離は、（１／６）×０．８×１．０
＝０．２０となる。

【００６３】図７に示す各具体例は、このような階層形態（図８）や合流部の位置（図９）の定義を当てはめて計算した一例を示している。

【００６４】また、図１１は、距離算出方法のフローチャートである。 距離算出方法は、上記の階層形態（図８）と合流部の位置（図９）との組み合わせによって、
４種類の計算方法が採られることになる。 １つ目は、階層形態と合流部の位置とに影響されない計算方法（すなわち、階層形態が直線形であって合流部の無い階層構造となっている場合：計算方法１）であって、図７（ａ）
に示す階層構造のものである。 ２つ目は、階層形態のみに影響される計算方法（計算方法２）であって、図７
（ｂ）に示す階層構造のものである。 ３つ目は、合流部の位置のみに影響される計算方法（計算方法３）である（図示省略）。 ４つ目は、階層形態と合流部の位置との両方に影響される計算方法（計算方法４）であって、図７（ｃ）に示す階層構造のものである。

【００６５】（３）距離算出法Ｖ 距離算出法Ｖでは、図１３に示すような概念体系図（概念マップ）を用いる。 すなわち、距離算出法IVと同様に、構文解析を行うことによって、まず問題部Ａｎに記述された文章の概念を抽出し、その概念を保存する。 図４に示す文章例では、「ボルトの回り」「固定境界」を保存する。

【００６６】次に、同じく構文解析を行うことによって、事例問題部Ｂｎに記述された文章の概念を抽出し、
その概念を保存する。 図４に示す文章例では、「継手の端部」「対称境界」を保存する。

【００６７】次に、これらの概念を図１３に示す概念マップと照合し、照合されたもののみを抽出する。 ここでは、「ボルトの周り」と「継手の端部」とは共に「場所」の概念に含まれており、「固定境界」と「対称境界」とは共に「境界」の概念に含まれている。 そのため、ここでは同じ概念に含まれる「ボルトの回り」と「継手の端部」との中の名詞句同士（「ボルト」と「継手」）の距離を算出する。

【００６８】すなわち、図５に示すオントロジー上の「ボルト」の位置と「継手」の位置とを検索し、その検索した「ボルト」と「継手」との間の節の数（接続数）
を抽出して、距離を同定する。 また、同じ概念に含まれる「固定境界」と「対称境界」との中の名詞句同士（固定」と「対称」）の距離を算出する。 すなわち、図５に示すオントロジー上の「固定」の位置と「対称」の位置とを検索し、その検索した「固定」と「対称」との間の節の数（接続数）を抽出して、距離を同定する。 この後、図６に示すステップＳ６２での処理と同様にして、
文章間の距離Ｌを算出する。

【００６９】このように、距離算出法Ｖでは、概念が共通するもののみの距離を算出すればよく、距離算出法IV
のように全ての名詞句の組み合わせについて距離を算出する必要がないので、文章間の距離の算出（すなわち、
文章間の類似度の算出）を迅速に行うことができる。

【００７０】本実施形態では、このような個別知識類似度算出部３７による各種距離算出法１，２、Ｉ〜Ｖを用いた類似度の算出結果に、前記した履歴知識類似度算出部３８による類似度の算出結果を加味したトータル的な類似度で、次の対策を実行する。 これにより、より効果的かつ適切な対策の実行が可能となる。

【００７１】［２］次に、同時協調設計部４での処理を、図１４に示すフローチャートを適宜参照して説明する。

【００７２】同時協調設計部４では、複数の評価を同時に協調して行うために、まず評価項目と規準とがセットされる（ステップＳ７１）。 そして、それらの評価項目を評価できるツール（例えば、意匠性を評価するＣＧソフトや、構造を評価する構造解析ソフト等）を選定し、
それらの解析条件を満たす情報を、事例推論エージェント３の適用知識から設定する（ステップＳ７３〜Ｓ７
６）。 そして、設定した解析条件に従って、これらのツールを同時に実行する。

【００７３】すなわち、意匠シミュレーション（ステップＳ７７）、機能シミュレーション（ステップＳ７
８）、構造解析（ステップＳ７９）、成形シミュレーション（ステップＳ８０）を同時に実行し、それぞれについて個別に評価結果を出力する（ステップＳ８１〜Ｓ８
４）。 そして、結果評価部４３で個別の評価結果を集約し、トータルの評価結果が要求品質を満たすまで対策案を抽出し、実行する（ステップＳ８６，Ｓ８７，Ｓ８
８）。 このような対策案の抽出と実行とを繰り返し、トータルの評価結果が要求品質を満たすと、その結果を表示する（ステップＳ８９）。

【００７４】ここで、初期の事例推論時に用いている事例構造について述べると、事例は、図１５に示すように、解析、設計事例を製品知識（要求品質、機能、形状特徴、材料情報など）として問題部に記述し、設計時に利用する各種設計知識（意匠設計知識、構造設計知識、
成形性設計知識、施工性設計知識、使用性設計知識など）、解析知識（形状作成知識、メッシュ作成知識、境界条件設定知識、結果評価知識など）、設計履歴知識（評価値、対策案、対策効果など）を解答部として記述している。 また、設計履歴の情報は、設計事例データベース１に他の情報と共に保存されている。

【００７５】

【発明の効果】本発明の事例ベース推論システムは、個別知識が文章である場合、その文章間の類似度をオントロジーによる距離算出法によって求める構成としている。 すなわち、文章の構文解析を行うことによって単語を抽出し、その抽出した単語間の類似度を、シソーラスを用いたオントロジーによる距離算出法によって求める方法、又は文章の構文解析を行うことによって名詞句を抽出し、その名詞句の有する概念間の類似度を、概念を体系的に分類したマップを用いたオントロジーによる距離算出法によって求める方法としている。 これにより、
問題部に文章等の定性的知識が入っている場合でも、その類似度を定量的に評価することができ、次に行う対策を効果的かつ適切に選択することができる。

【００７６】また、本発明の事例ベース推論システムは、個別知識が数値である場合には、予め用意された距離算出式に数値を当てはめて類似度を算出し、個別知識が単語である場合には、単語の一致、不一致によって類似度を算出し、これら類似度と個別知識が文章である場合に算出した類似度とを総合して類似度を算出するようにしている。 これにより、問題部に数値、単語、文章の全てが入っている場合でも、次に行う対策をより効果的かつ適切に選択することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の事例ベース推論システムを用いた設計システムの全体構成を示す説明図である。

【図２】本発明の事例ベース推論システムを用いた設計システムを用いて、実際に新規事例を設計する場合の全体的な動作を説明するためのフローチャートである。

【図３】事例推論エージェントでの処理動作を説明するためのフローチャートである。

【図４】距離算出法Ｉ〜Ｖの算出方法を一覧の形でまとめた図表である。

【図５】住宅関連設備の構成部材を階層的に体系化した図表である。

【図６】距離算出法IVの処理を説明するためのフローチャートである。

【図７】キーワード間の距離の算出方法の具体例を示す説明図である。

【図８】階層形態のパターンを示す説明図である。

【図９】合流部の位置の説明図である。

【図１０】距離算出方法の一具体例を示す説明図である。

【図１１】距離算出方法を説明するためのフローチャートである。

【図１２】構文解析の実行例を示す説明図である。

【図１３】住宅関連設備の構成部材を概念的に体系化した図表である。

【図１４】同時協調設計部での処理動作を説明するためのフローチャートである。

【図１５】初期の事例推論時に用いている事例構造を示す図である。

【符号の説明】

１ 設計事例データベース ２ 汎用知識ベース ３ 事例推論エージェント ４ 同時協調設計部 ２１ 事例修正ルール ２２ 対策ルール ２３ 手順データ ３１ 事例ベースエディタ ３２ 事例一覧作成部 ３３ 類似事例検索部 ３４ 結果表示部 ３５ 相関・重み定義部 ３６ 類似度算出式定義部 ３７ 個別知識類似度算出部 ３８ 履歴知識類似度算出部 ４１ 要求入力部 ４２ 条件作成部 ４３ ツール実行部 ４４ 結果評価部 ４５ 対策案抽出部 ４６ 対策実施部 ４７ 設計解表示部 ４８ 事例蓄積部