(57)【要約】【課題】蓄積された事例の中から、ある事例に類似する事例を高速に検索することができる事例検索システムを提供する。【解決手段】新規事例登録手段６２は、新たな対象事例である新規対象事例が入力されると、新規対象事例および新規対象事例の特徴ベクトルを事例記憶手段に記憶させ、新規対象事例と、事例記憶手段に既に記憶されている各対象事例との特徴ベクトル間距離を計算し、計算した特徴ベクトル間距離を事例記憶手段に記憶させる。事例検索手段６３は、検索事例が入力されると、事例記憶手段に記憶された対象事例から対象事例を選択し、検索事例と選択した対象事例との特徴ベクトル間距離を計算し、その特徴ベクトル間距離および事例記憶手段に記憶された対象事例同士の特徴ベクトル間距離を用いて、事例記憶手段に記憶された対象事例の集合から検索事例に類似する事例である最適事例を特定する。【選択図】図３４
2010225120.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検索の対象となる事例である対象事例毎に、対象事例と、対象事例の特徴を表す特徴ベクトルと、当該対象事例と他の各対象事例との特徴ベクトル間距離とを記憶する事例記憶手段と、
新たな対象事例である新規対象事例が入力されると、当該新規対象事例および当該新規対象事例の特徴ベクトルを事例記憶手段に記憶させ、当該新規対象事例と、事例記憶手段に既に記憶されている各対象事例との特徴ベクトル間距離を計算し、計算した特徴ベクトル間距離を事例記憶手段に記憶させる新規事例登録手段と、
ユーザによって指定される事例である検索事例が入力されると、事例記憶手段に記憶された対象事例から対象事例を選択し、前記検索事例と選択した対象事例との特徴ベクトル間距離を計算し、当該特徴ベクトル間距離および事例記憶手段に記憶された対象事例同士の特徴ベクトル間距離を用いて、事例記憶手段に記憶された対象事例の集合から検索事例に類似する事例である最適事例を特定する事例検索手段とを備える
ことを特徴とする事例検索システム。
【請求項２】
事例検索手段は、
検索事例が入力されると、事例記憶手段に記憶された対象事例から対象事例を選択し、前記検索事例と選択した対象事例との特徴ベクトル間距離を計算する事例選択手段と、
最適事例の候補と事例選択手段に選択された対象事例との特徴ベクトル間距離が収まるべき範囲の下限値および上限値を、事例選択手段が計算した特徴ベクトル間距離を含む範囲として定め、選択された対象事例との特徴ベクトル間距離が前記下限値から前記上限値の範囲に収まっている対象事例を最適事例の候補として選定し、最適事例の候補の中から最適事例を特定する最適事例選定手段とを備える
請求項１に記載の事例検索システム。
【請求項３】
最適事例選定手段は、局所探索法によって最適事例の候補の中から最適事例を特定する請求項２に記載の事例検索システム。
【請求項４】
最適事例選定手段は、最適事例の候補の中から一の候補を選択し、一の候補を選択したときに、当該候補との特徴ベクトル間距離が所定値未満であって、当該候補よりも検索事例との特徴ベクトル間距離が小さい一の候補を新たに選択していくことにより、最適事例を特定する
請求項３に記載の事例検索システム。
【請求項５】
事例選択手段は、予め定められた計算方法で特徴ベクトル間距離を計算する
請求項２から請求項４のうちのいずれか１項に記載の事例検索システム。
【請求項６】
事例検索手段は、
検索事例が入力されると、事例記憶手段に記憶された各対象事例から対象事例を選択する事例選択手段と、
検索事例と選択された対象事例との特徴ベクトル間距離よりも検索事例との特徴ベクトル間距離が小さい対象事例を含む対象事例の集合を特定する集合特定手段と、
集合特定手段によって特定された集合の中から、検索事例と現在選択されている対象事例との特徴ベクトル間距離よりも、検索事例との特徴ベクトル間距離が小さい対象事例を選択する事例再選択手段とを備え、
集合特定手段は、事例選択手段または事例再選択手段によって対象事例が選択されたときに、検索事例と選択された対象事例との特徴ベクトル間距離よりも検索事例との特徴ベクトル間距離が小さい対象事例を含む対象事例の集合を特定し、前記集合が所定の条件を満たしたときに、当該集合に属する対象事例を最適事例とする
請求項１に記載の事例検索システム。
【請求項７】
事例選択手段または事例再選択手段に選択された対象事例と検索事例との特徴ベクトル間距離以上の距離を定める距離導出手段を備え、
集合特定手段は、事例選択手段または事例再選択手段に選択された前記対象事例との特徴ベクトル間距離が距離導出手段に定められた距離より大きい対象事例を除外することにより、対象事例の集合を特定する
請求項６に記載の事例検索システム。
【請求項８】
事例選択手段または事例再選択手段に選択された対象事例と検索事例との特徴ベクトル間距離以上の距離を定める距離導出手段を備え、
集合特定手段は、事例選択手段または事例再選択手段に選択された前記対象事例との特徴ベクトル間距離が距離導出手段に定められた距離以下である対象事例を選択することによって、対象事例の集合を特定する
請求項６または請求項７に記載の事例検索システム。
【請求項９】
事例記憶手段に記憶された各対象事例を複数の事例グループに分類し、事例グループの代表となる対象事例である代表事例を代表グループ毎に定める事例分類手段と、
最適事例の候補が属する事例グループである最適事例グループを特定する事例グループ特定手段とを備え、
事例選択手段は、事例グループ特定手段に特定された最適事例グループに属する対象事例の中から対象事例を選択する
請求項２から請求項５のうちのいずれか１項に記載の事例検索システム。
【請求項１０】
事例記憶手段に記憶された各対象事例を複数の事例グループに分類し、事例グループの代表となる対象事例である代表事例を代表グループ毎に定める事例分類手段と、
最適事例の候補が属する事例グループである最適事例グループを特定する事例グループ特定手段とを備え、
事例選択手段および事例再選択手段は、事例グループ特定手段に特定された最適事例グループに属する対象事例の中から対象事例を選択する
請求項６から請求項８のうちのいずれか１項に記載の事例検索システム。
【請求項１１】
事例分類手段は、Ｋ−ｍｅａｎｓ法によって、各対象事例を複数の事例グループに分類するとともに、各事例グループの代表事例を定める
請求項９または請求項１０に記載の事例検索システム。
【請求項１２】
事例グループ特定手段は、検索事例と各代表事例との特徴ベクトル間距離を計算し、検索事例との特徴ベクトル間距離が最小となる代表事例が属する事例グループを最適事例グループと定める
請求項９から請求項１１のうちのいずれか１項に記載の事例検索システム。
【請求項１３】
事例グループ特定手段は、
各代表事例の集合から代表事例を選択し、
代表事例を選択したときに、検索事例と選択した代表事例との特徴ベクトル間距離よりも検索事例との特徴ベクトル間距離が小さい代表事例を含む代表事例の集合を特定し、
前記代表事例の集合の中から、検索事例と現在選択されている代表事例との特徴ベクトル間距離よりも、検索事例との特徴ベクトル間距離が小さい代表事例を選択し、
前記代表事例の集合が所定の条件を満たしたときに、前記代表事例の集合に属する代表事例を含む事例グループを最適事例グループと定める
請求項９から請求項１１のうちのいずれか１項に記載の事例検索システム。
【請求項１４】
事例グループ特定手段は、
事例グループ数が事例グループ数閾値以下である場合、
検索事例と各代表事例との特徴ベクトル間距離を計算し、検索事例との特徴ベクトル間距離が最小となる代表事例が属する事例グループを最適事例グループと定め、
事例グループ数が事例グループ数閾値よりも大きい場合、
各代表事例の集合から代表事例を選択し、
代表事例を選択したときに、検索事例と選択した代表事例との特徴ベクトル間距離よりも検索事例との特徴ベクトル間距離が小さい代表事例を含む代表事例の集合を特定し、
前記代表事例の集合の中から、検索事例と現在選択されている代表事例との特徴ベクトル間距離よりも、検索事例との特徴ベクトル間距離が小さい代表事例を選択し、
前記代表事例の集合が所定の条件を満たしたときに、前記代表事例の集合に属する代表事例を含む事例グループを最適事例グループと定める
請求項９から請求項１１のうちのいずれか１項に記載の事例検索システム。
【請求項１５】
検索の対象となる事例である対象事例毎に、対象事例と、対象事例の特徴を表す特徴ベクトルと、当該対象事例と他の各対象事例との特徴ベクトル間距離とを記憶する事例記憶手段と、
新たな対象事例である新規対象事例が入力されると、当該新規対象事例および当該新規対象事例の特徴ベクトルを事例記憶手段に記憶させ、当該新規対象事例と、事例記憶手段に既に記憶されている各対象事例との特徴ベクトル間距離を計算し、計算した特徴ベクトル間距離を事例記憶手段に記憶させる新規事例登録手段とを備える
ことを特徴とする事例蓄積装置。
【請求項１６】
検索の対象となる事例である対象事例毎に、対象事例と、対象事例の特徴を表す特徴ベクトルと、当該対象事例と他の各対象事例との特徴ベクトル間距離とを記憶する事例記憶手段にアクセス可能な事例検索装置であって、
ユーザによって指定される事例である検索事例が入力されると、事例記憶手段に記憶された対象事例から対象事例を選択し、前記検索事例と選択した対象事例との特徴ベクトル間距離を計算し、当該特徴ベクトル間距離および事例記憶手段に記憶された対象事例同士の特徴ベクトル間距離を用いて、事例記憶手段に記憶された対象事例の集合から検索事例に類似する事例である最適事例を特定する事例検索手段
を備えることを特徴とする事例検索装置。
【請求項１７】
新たな対象事例である新規対象事例が入力されると、
検索の対象となる事例である対象事例毎に、対象事例と、対象事例の特徴を表す特徴ベクトルと、当該対象事例と他の各対象事例との特徴ベクトル間距離とを記憶する事例記憶手段に、前記新規対象事例および前記新規対象事例の特徴ベクトルを記憶させ、当該新規対象事例と、事例記憶手段に既に記憶されている各対象事例との特徴ベクトル間距離を計算し、計算した特徴ベクトル間距離を事例記憶手段に記憶させ、
ユーザによって指定される事例である検索事例が入力されると、事例記憶手段に記憶された対象事例から対象事例を選択し、前記検索事例と選択した対象事例との特徴ベクトル間距離を計算し、当該特徴ベクトル間距離および事例記憶手段に記憶された対象事例同士の特徴ベクトル間距離を用いて、事例記憶手段に記憶された対象事例の集合から検索事例に類似する事例である最適事例を特定する
ことを特徴とする事例検索方法。
【請求項１８】
検索事例が入力されると、事例記憶手段に記憶された対象事例から対象事例を選択し、前記検索事例と選択した対象事例との特徴ベクトル間距離を計算し、
最適事例の候補と選択した対象事例との特徴ベクトル間距離が収まるべき範囲の下限値および上限値を、計算した特徴ベクトル間距離を含む範囲として定め、選択した対象事例との特徴ベクトル間距離が前記下限値から前記上限値の範囲に収まっている対象事例を最適事例の候補として選定し、最適事例の候補の中から最適事例を特定する
請求項１７に記載の事例検索方法。
【請求項１９】
検索事例が入力されると、事例記憶手段に記憶された各対象事例から対象事例を選択し、
検索事例と選択した対象事例との特徴ベクトル間距離よりも検索事例との特徴ベクトル間距離が小さい対象事例を含む対象事例の集合を特定し、
特定した集合の中から、検索事例と現在選択している対象事例との特徴ベクトル間距離よりも、検索事例との特徴ベクトル間距離が小さい対象事例を選択し、
特定した集合が所定の条件を満たしたときに、当該集合に属する対象事例を最適事例とする
請求項１７に記載の事例検索方法。
【請求項２０】
検索の対象となる事例である対象事例毎に、対象事例と、対象事例の特徴を表す特徴ベクトルと、当該対象事例と他の各対象事例との特徴ベクトル間距離とを記憶する事例記憶手段を備えるコンピュータに搭載される事例検索プログラムであって、
前記コンピュータに、
新たな対象事例である新規対象事例が入力されると、当該新規対象事例および当該新規対象事例の特徴ベクトルを事例記憶手段に記憶させ、当該新規対象事例と、事例記憶手段に既に記憶されている各対象事例との特徴ベクトル間距離を計算し、計算した特徴ベクトル間距離を事例記憶手段に記憶させる新規事例登録処理、および、
ユーザによって指定される事例である検索事例が入力されると、事例記憶手段に記憶された対象事例から対象事例を選択し、前記検索事例と選択した対象事例との特徴ベクトル間距離を計算し、当該特徴ベクトル間距離および事例記憶手段に記憶された対象事例同士の特徴ベクトル間距離を用いて、事例記憶手段に記憶された対象事例の集合から検索事例に類似する事例である最適事例を特定する事例検索処理
を実行させるための事例検索プログラム。
【請求項２１】
コンピュータに、
事例検索処理で、
検索事例が入力されると、事例記憶手段に記憶された対象事例から対象事例を選択し、前記検索事例と選択した対象事例との特徴ベクトル間距離を計算する事例選択処理、および、
最適事例の候補と事例選択手段に選択された対象事例との特徴ベクトル間距離が収まるべき範囲の下限値および上限値を、事例選択手段が計算した特徴ベクトル間距離を含む範囲として定め、選択された対象事例との特徴ベクトル間距離が前記下限値から前記上限値の範囲に収まっている対象事例を最適事例の候補として選定し、最適事例の候補の中から最適事例を特定する最適事例選定処理
を実行させる請求項２０に記載の事例検索プログラム。
【請求項２２】
コンピュータに、
事例検索処理で、
検索事例が入力されると、事例記憶手段に記憶された各対象事例から対象事例を選択する事例選択処理、
検索事例と選択された対象事例との特徴ベクトル間距離よりも検索事例との特徴ベクトル間距離が小さい対象事例を含む対象事例の集合を特定する集合特定処理、および、
集合特定処理で特定された集合の中から、検索事例と現在選択されている対象事例との特徴ベクトル間距離よりも、検索事例との特徴ベクトル間距離が小さい対象事例を選択する事例再選択処理を実行させ、
集合特定処理で、事例選択処理または事例再選択処理で対象事例が選択されたときに、検索事例と選択された対象事例との特徴ベクトル間距離よりも検索事例との特徴ベクトル間距離が小さい対象事例を含む対象事例の集合を特定し、前記集合が所定の条件を満たしたときに、当該集合に属する対象事例を最適事例と決定させる
請求項２０に記載の事例検索プログラム。
【請求項２３】
検索の対象となる事例である対象事例毎に、対象事例と、対象事例の特徴を表す特徴ベクトルと、当該対象事例と他の各対象事例との特徴ベクトル間距離とを記憶する事例記憶手段を備えるコンピュータに搭載される事例蓄積装置用プログラムであって、
前記コンピュータに、
新たな対象事例である新規対象事例が入力されると、当該新規対象事例および当該新規対象事例の特徴ベクトルを事例記憶手段に記憶させ、当該新規対象事例と、事例記憶手段に既に記憶されている各対象事例との特徴ベクトル間距離を計算し、計算した特徴ベクトル間距離を事例記憶手段に記憶させる新規事例登録処理
を実行させるための事例蓄積装置用プログラム。
【請求項２４】
検索の対象となる事例である対象事例毎に、対象事例と、対象事例の特徴を表す特徴ベクトルと、当該対象事例と他の各対象事例との特徴ベクトル間距離とを記憶する事例記憶手段にアクセス可能なコンピュータに搭載される事例検索装置用プログラムであって、
コンピュータに、
ユーザによって指定される事例である検索事例が入力されると、事例記憶手段に記憶された対象事例から対象事例を選択し、前記検索事例と選択した対象事例との特徴ベクトル間距離を計算し、当該特徴ベクトル間距離および事例記憶手段に記憶された対象事例同士の特徴ベクトル間距離を用いて、事例記憶手段に記憶された対象事例の集合から検索事例に類似する事例である最適事例を特定する事例検索処理
を実行させるための事例検索装置用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の事例の中からある事例に類似する事例を検索する事例検索システム、事例検索方法、事例検索プログラム、およびその事例検索システムに適用される事例蓄積装置、事例検索装置、事例蓄積装置用プログラム、事例検索装置用プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
事例検索システムは、事例データベースに蓄積された大量の対象事例から、検索ユーザが指定する検索事例に合致する、または最も類似する最適事例を検索するシステムである。検索ユーザとは、事例検索を実行するユーザである。検索事例とは、検索ユーザが事例検索システムに入力する事例であり、事例検索システムは検索事例に類似する事例を検索する。対象事例とは、事例データベースに蓄積されている検索対象となる事例であり、事例検索システムは対象事例の集合（対象事例集合）から、検索事例に類似する対象事例を検索する。最適事例とは、事例検索の結果得られる、検索事例に最も類似する対象事例を示す。
【０００３】
事例検索システムは、例えば、（１）航空管制官に対する管制事例推薦サービス、（２）裁判官に対する判例事例推薦サービス、（３）医療従事者に対するヒヤリ・ハット事例推薦サービス等多様なビジネスシーンで活用されている。
【０００４】
事例検索システムに検索された最適事例の全体または一部を業務に再利用することで、検索ユーザの業務判断を迅速化したり効率化したりできる。航空管制業務を例に挙げて、具体的に説明する。航空管制業務において、航空管制官（検索ユーザ）が、航空機１機に対して管制指示（上昇指示、下降指示等）を発行する場合、空域状態（空域を航行中の全航空機の位置、進行方向、航行速度等）を考慮して的確な管制指示を生成し、発行する必要があり、管制指示発行までに多大な時間や労力を要する。事例検索システムを用いれば、事例データベース内の対象事例から、空域状態（全航空機の位置、進行方向、航行速度等）に最も類似する最適事例を検索できる。そして、検索した最適事例において発行されていた管制指示を、航空管制官（検索ユーザ）に推薦することができ、航空管制業務の迅速化や効率化を実現できる。
【０００５】
事例検索システムにおける一般的な事例検索方法を説明する。事例検索システムは、事例の特徴を顕著に示す複数のパラメータを含む特徴ベクトルを、各事例に対して予め生成する。そして、事例検索する場合、検索事例の特徴ベクトルと、対象事例の特徴ベクトルとの距離（特徴ベクトル間距離）を計算する。特徴ベクトル間距離が小さい対象事例は検索事例と類似しており、特徴ベクトル間距離が大きい対象事例は検索事例と類似していないと判断する。データベース内の全対象事例に対して特徴ベクトル間距離計算を行い、検索事例に対して最も特徴ベクトル間距離が小さい（検索事例に最も類似する）対象事例を、最適事例と決定する。
【０００６】
このような事例検索システムの一例が、特許文献１において、質問回答検索システムとして記載されている。特許文献１に記載された事例検索システムでは、事例データベースに、質問文および回答文をペアとして蓄積している。そして、特許文献１に記載された事例検索システムでは、検索ユーザが質問文（検索事例）を入力すると、その質問文と類似度の高い質問文（最適事例）を、事例データベースに蓄積されている質問文（対象事例集合）から検索する。そして、検索した質問文と対になる回答文を検索ユーザに推薦する。
【０００７】
また、特許文献２には、顧客からの問い合わせ内容、製品名、それに対する回答等を時系列に従ってクラスタリングした結果を事例データベースに蓄積した事例検索装置が記載されている。特許文献２に記載の事例検索装置では、クラスタの代表文の類似度を元に、各クラスタに類似するクラスタを抽出する。
【０００８】
また、特許文献３には、事例ベースの翻訳装置が記載されている。特許文献３に記載の翻訳装置では、事例ベクトルと、その事例ベクトルと対訳事例との対応をとるインデックスとが格納されている。
【０００９】
また、特許文献４には、テキスト特徴から特徴ベクトルを形成することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２００６−２４４２６２号公報（段落０１４７−０１５５）
【特許文献２】特開２０００−２６７８５３号公報（段落００１５，００１７）
【特許文献３】特開平９−５０４３５号公報（段落００１４−００１６）
【特許文献４】特表２００７−５１３３９８号公報（段落００５２）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
検索事例の特徴ベクトルと、それぞれの対象事例の特徴ベクトルとの距離（特徴ベクトル間距離）を計算する一般的な事例検索システムでは、最適事例の検索に必要となる特徴ベクトル間距離計算回数が、事例データベースに蓄積する対象事例の蓄積数（対象事例集合の規模）に相当する。このため、対象事例集合の規模が大きい場合、最適事例を決定するまでに要する時間（検索時間）が長くなる問題があった。また、対象事例集合の規模が小さい場合でも、特徴ベクトルの要素数が多く、特徴ベクトル距離の計算過程が複雑な場合、特徴ベクトル計算１回の計算時間が長くなる。その結果、対象事例集合の規模が大きい場合と同様に、検索時間が長くなる問題があった。
【００１２】
そこで、本発明は、蓄積された事例の中から、ある事例に類似する事例を高速に検索することができる事例検索システム、事例検索方法、事例検索プログラム、およびその事例検索システムに適用される事例蓄積装置、事例検索装置、事例蓄積装置用プログラム、事例検索装置用プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明による事例検索システムは、検索の対象となる事例である対象事例毎に、対象事例と、対象事例の特徴を表す特徴ベクトルと、その対象事例と他の各対象事例との特徴ベクトル間距離とを記憶する事例記憶手段と、新たな対象事例である新規対象事例が入力されると、新規対象事例および新規対象事例の特徴ベクトルを事例記憶手段に記憶させ、新規対象事例と、事例記憶手段に既に記憶されている各対象事例との特徴ベクトル間距離を計算し、計算した特徴ベクトル間距離を事例記憶手段に記憶させる新規事例登録手段と、ユーザによって指定される事例である検索事例が入力されると、事例記憶手段に記憶された対象事例から対象事例を選択し、検索事例と選択した対象事例との特徴ベクトル間距離を計算し、その特徴ベクトル間距離および事例記憶手段に記憶された対象事例同士の特徴ベクトル間距離を用いて、事例記憶手段に記憶された対象事例の集合から検索事例に類似する事例である最適事例を特定する事例検索手段とを備えることを特徴とする。
【００１４】
また、本発明による事例蓄積装置は、検索の対象となる事例である対象事例毎に、対象事例と、対象事例の特徴を表す特徴ベクトルと、その対象事例と他の各対象事例との特徴ベクトル間距離とを記憶する事例記憶手段と、新たな対象事例である新規対象事例が入力されると、新規対象事例および新規対象事例の特徴ベクトルを事例記憶手段に記憶させ、新規対象事例と、事例記憶手段に既に記憶されている各対象事例との特徴ベクトル間距離を計算し、計算した特徴ベクトル間距離を事例記憶手段に記憶させる新規事例登録手段とを備えることを特徴とする。
【００１５】
また、本発明による事例検索装置は、検索の対象となる事例である対象事例毎に、対象事例と、対象事例の特徴を表す特徴ベクトルと、その対象事例と他の各対象事例との特徴ベクトル間距離とを記憶する事例記憶手段にアクセス可能な事例検索装置であって、ユーザによって指定される事例である検索事例が入力されると、事例記憶手段に記憶された対象事例から対象事例を選択し、検索事例と選択した対象事例との特徴ベクトル間距離を計算し、その特徴ベクトル間距離および事例記憶手段に記憶された対象事例同士の特徴ベクトル間距離を用いて、事例記憶手段に記憶された対象事例の集合から検索事例に類似する事例である最適事例を特定する事例検索手段を備えることを特徴とする。
【００１６】
また、本発明による事例検索方法は、新たな対象事例である新規対象事例が入力されると、検索の対象となる事例である対象事例毎に、対象事例と、対象事例の特徴を表す特徴ベクトルと、その対象事例と他の各対象事例との特徴ベクトル間距離とを記憶する事例記憶手段に、新規対象事例および新規対象事例の特徴ベクトルを記憶させ、新規対象事例と、事例記憶手段に既に記憶されている各対象事例との特徴ベクトル間距離を計算し、計算した特徴ベクトル間距離を事例記憶手段に記憶させ、ユーザによって指定される事例である検索事例が入力されると、事例記憶手段に記憶された対象事例から対象事例を選択し、検索事例と選択した対象事例との特徴ベクトル間距離を計算し、その特徴ベクトル間距離および事例記憶手段に記憶された対象事例同士の特徴ベクトル間距離を用いて、事例記憶手段に記憶された対象事例の集合から検索事例に類似する事例である最適事例を特定することを特徴とする。
【００１７】
また、本発明による事例検索プログラムは、検索の対象となる事例である対象事例毎に、対象事例と、対象事例の特徴を表す特徴ベクトルと、その対象事例と他の各対象事例との特徴ベクトル間距離とを記憶する事例記憶手段を備えるコンピュータに搭載される事例検索プログラムであって、コンピュータに、新たな対象事例である新規対象事例が入力されると、新規対象事例および新規対象事例の特徴ベクトルを事例記憶手段に記憶させ、新規対象事例と、事例記憶手段に既に記憶されている各対象事例との特徴ベクトル間距離を計算し、計算した特徴ベクトル間距離を事例記憶手段に記憶させる新規事例登録処理、および、ユーザによって指定される事例である検索事例が入力されると、事例記憶手段に記憶された対象事例から対象事例を選択し、検索事例と選択した対象事例との特徴ベクトル間距離を計算し、その特徴ベクトル間距離および事例記憶手段に記憶された対象事例同士の特徴ベクトル間距離を用いて、事例記憶手段に記憶された対象事例の集合から検索事例に類似する事例である最適事例を特定する事例検索処理を実行させることを特徴とする。
【００１８】
また、本発明による事例蓄積装置用プログラムは、検索の対象となる事例である対象事例毎に、対象事例と、対象事例の特徴を表す特徴ベクトルと、その対象事例と他の各対象事例との特徴ベクトル間距離とを記憶する事例記憶手段を備えるコンピュータに搭載される事例蓄積装置用プログラムであって、コンピュータに、新たな対象事例である新規対象事例が入力されると、新規対象事例および新規対象事例の特徴ベクトルを事例記憶手段に記憶させ、新規対象事例と、事例記憶手段に既に記憶されている各対象事例との特徴ベクトル間距離を計算し、計算した特徴ベクトル間距離を事例記憶手段に記憶させる新規事例登録処理を実行させることを特徴とする。
【００１９】
また、本発明による事例検索装置用プログラムは、検索の対象となる事例である対象事例毎に、対象事例と、対象事例の特徴を表す特徴ベクトルと、その対象事例と他の各対象事例との特徴ベクトル間距離とを記憶する事例記憶手段にアクセス可能なコンピュータに搭載される事例検索装置用プログラムであって、コンピュータに、ユーザによって指定される事例である検索事例が入力されると、事例記憶手段に記憶された対象事例から対象事例を選択し、検索事例と選択した対象事例との特徴ベクトル間距離を計算し、その特徴ベクトル間距離および事例記憶手段に記憶された対象事例同士の特徴ベクトル間距離を用いて、事例記憶手段に記憶された対象事例の集合から検索事例に類似する事例である最適事例を特定する事例検索処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、蓄積された事例の中から、ある事例に類似する事例を高速に検索することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の第１の実施形態の事例検索システムの例を示すブロック図である。
【図２】事例記憶手段が記憶する対象事例の例を示す説明図である。
【図３】初期対象事例よりも検索事例に類似している対象事例を示す説明図である。
【図４】最適事例候補Ｚを定める処理の例を示す説明図である。
【図５】事例蓄積装置の処理経過の例を示すフローチャートである。
【図６】事例検索装置の処理経過の例を示すフローチャートである。
【図７】新規対象事例のファイルの例を示す説明図である。
【図８】事例基本データテーブルおよび特徴ベクトルテーブルの例を示す説明図である。
【図９】事例基本データテーブルおよび特徴ベクトルテーブルの例を示す説明図である。
【図１０】事例基本データテーブルおよび特徴ベクトルテーブルの例を示す説明図である。
【図１１】特徴ベクトル間距離の関係の例を示す説明図である。
【図１２】図１１に示す状態におけるＲＬ，ＲＨの例を示す説明図である。
【図１３】局所探索法で最適事例ｚ＊を決定する処理の説明図である。
【図１４】最適事例ｚ＊を決定する過程の例を示す説明図である。
【図１５】本発明の第２の実施形態の事例検索システムの例を示すブロック図である。
【図１６】事例検索装置の処理経過の例を示すフローチャートである。
【図１７】最適対象事例候補Ｚの絞り込み過程の例を示す説明図である。
【図１８】最適対象事例候補Ｚの絞り込み過程の例を示す説明図である。
【図１９】最適対象事例候補Ｚの絞り込み過程の例を示す説明図である。
【図２０】最適対象事例候補Ｚの絞り込み過程の例を示す説明図である。
【図２１】特徴ベクトル間距離の計算回数および最適事例の検索成功率の実験結果である。
【図２２】本発明の第３の実施形態の事例検索システムの例を示すブロック図である。
【図２３】事例蓄積装置の処理経過の例を示す説明図である。
【図２４】事例基本データテーブルおよび特徴ベクトルテーブルの例を示す説明図である。
【図２５】事例検索装置２ｂの処理経過の例を示すフローチャートである。
【図２６】代表事例集合Ｃから代表事例を絞り込んで最適事例グループＧ＊を決定する処理の例を示すフローチャートである。
【図２７】特徴ベクトル空間における各対象事例を模式的に示す模式図である。
【図２８】代表事例に従属させる対象事例の例を示す説明図である。
【図２９】事例グループ生成数Ｋ＝９とした場合の事例グループ分類結果例を示す説明図である。
【図３０】最適事例グループを定める例を示す模式図である。
【図３１】最適事例グループを定める例を示す模式図である。
【図３２】用語の説明を示す説明図である。
【図３３】用語の説明を示す説明図である。
【図３４】本発明の事例検索システムの最小構成を示すブロック図である。
【図３５】本発明の事例蓄積装置の最小構成を示すブロック図である。
【図３６】本発明の事例検索装置の最小構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。既に説明したように、検索ユーザとは、事例検索を実行するユーザである。検索事例とは、検索ユーザが事例検索システムに入力する事例であり、類似する事例を検索する際の基準となる事例である。対象事例とは、事例データベースに蓄積されている事例であって、検索対象となる事例である。対象事例集合は、対象事例の集合である。最適事例は、事例検索の結果得られる、検索事例に最も類似する対象事例である。以下の説明で用いるこれらの用語や、その用語に対して用いる記号を、図３２および図３３にまとめて示す。なお、複数の対象事例等を識別する場合には、添え字（例えばｉ）を用いて、対象事例ｙｉ等のように記す。
【００２３】
実施形態１．
本発明の第１の実施形態では、検索ユーザが入力する検索事例ｓと、事例データベースに予め登録される対象事例集合Ｙと、対象事例同士のペアである対象事例ペア毎に計算され予め事例データベースに登録されている特徴ベクトル間距離とを用いて、対象事例集合Ｙを、最適事例候補Ｚに絞り込む。最適事例候補Ｚは、全ての最適事例候補メンバを含む事例の集合であり、対象事例集合Ｙの部分集合である。最適事例候補メンバとは、最適事例と予想される一つ一つの対象事例である。そして、第１の実施形態では、その最適事例候補Ｚの中から最適事例（ｚ＊と記す）を検索する。
【００２４】
図１は、本発明の第１の実施形態の事例検索システムの例を示すブロック図である。第１の実施形態の事例検索システムは、事例蓄積装置１と、事例検索装置２を備える。事例蓄積装置１は、データベース機能を有するワークステーション等のコンピュータである。事例検索装置２もコンピュータである。また、事例蓄積装置１と事例検索装置２が同一のコンピュータによって実現されていてもよい。事例検索装置２には、検索事例ｓが入力され、検索結果である最適事例ｚ＊を出力する。事例検索装置２は、検索事例ｓが入力されるキーボード等の入力手段と、検索事例ｓの入力を促したり、検索ユーザに最適事例ｚ＊を推薦するためのディスプレイ装置等の出力手段とが設けられた構成であってもよい。
【００２５】
事例蓄積装置１は、事例データベース生成手段１１と、事例記憶手段１２とを有する。事例記憶手段１２は、例えば記憶装置によって実現され、対象事例を記憶する。事例記憶手段１２は、対象事例の集合を、例えば、図２に例示するテーブル構成でデータベースとして記憶する。図２は、事例記憶手段１２が記憶する対象事例の例を示す説明図である。図２における個々の行は、それぞれ対象事例１つ分のレコードを表す。ここでは、３つの対象事例ｙ１，ｙ２，ｙ３を記憶している場合を例に説明するが、対象事例の数は３つに限定されない。事例記憶手段１２は、個々の対象事例毎に、対象事例とともに、その対象事例の特徴ベクトルと、その対象事例およびその対象事例自身とは異なる対象事例をペアとした対象事例ペアの特徴ベクトル間距離も記憶する。
【００２６】
事例記憶手段１２に蓄積される対象事例の構成は、事例検索システムが適用される事例推薦サービスに依存して異なるが、特徴ベクトルを少なくとも含む。特徴ベクトルは、事例（対象事例または検索事例。ここでは対象事例。）の特徴を顕著に示す複数のパラメータを要素とするベクトルである。例えば、航空管制事例推薦サービスの場合、特徴ベクトルに含まれる複数パラメータとして、「航空機の位置、進行方向、航行速度等」が挙げられる。図２では、特徴ベクトルのパラメータを３つとした場合を例示しているが、特徴ベクトルのパラメータ数は３つに限定されない。
【００２７】
また、２つの対象事例ｙｉ，ｙｊのペアである対象事例のペアを、対象事例ペアと呼び、ＰＡＩＲ（ｙｉ，ｙｊ）と記す。ＰＡＩＲ（ｙｉ，ｙｊ）における特徴ベクトルの特徴ベクトル間距離をＤＩＳＴ（ｙｉ，ｙｊ）と記す。図２に示す例では、対象事例ｙ１に関しては、対象事例ｙ１と、他の対象事例ｙ２，ｙ３とをペアとした各対象事例ペアについて求めた特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｙ１，ｙ２）およびＤＩＳＴ（ｙ１，ｙ３）が記憶されている。ただし、同一の対象事例同士の対象事例ペアについての特徴ベクトル間距離をＤＩＳＴ（ｙｉ，ｙｉ）が記憶されていてもよい。
【００２８】
事例データベース生成手段１１は、事例記憶手段１２に記憶された対象事例集合のデータベースを用いて、対象事例ペアを生成し、各対象事例ペアにおける特徴ベクトル間距離を計算して、事例記憶手段１２に記憶させる。この処理は、事例検索実行前に予め行われる。事例データベース生成手段１１は、対象事例ペアを生成する際に、各対象事例同士をそれぞれ組み合わせて、２つの対象事例をペアとした対象事例ペアを生成すればよい。このときに、同一対象事例同士をペアとした対象事例ペアＰＡＩＲ（ｙｉ、ｙｉ）に関しても、特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｙｉ、ｙｉ）を計算し、事例データベースに記憶させてもよい。事例データベース生成手段１１が対象事例ペアにおける二つの特徴ベクトルの特徴ベクトル間距離を計算する方法は、事例検索システムが適用される事例推薦サービスに依存して定めてもよいが、任意のベクトル間距離の計算方法を採用してもよい。例えば、特徴ベクトル間距離として、２つの特徴ベクトルを用いたマハラノビス距離、ユークリッド距離等を計算してもよい。
【００２９】
事例検索装置２には、検索ユーザから検索事例ｓが入力され、その検索事例ｓに最も類似する対象事例（すなわち最適事例ｚ＊）を、事例記憶手段１２に記憶された対象事例集合Ｙから検索し、出力する。この結果、検索ユーザは目的とする最適事例ｚ＊を得ることができる。事例検索装置２は、初期対象事例選定手段２１と、最適事例検索手段２２とを有する。事例検索装置２は、事例蓄積装置１に接続され、事例記憶手段１２にアクセス可能である。
【００３０】
初期対象事例選定手段２１は、事例記憶手段１２に記憶された対象事例集合Ｙから少なくとも１つの対象事例ｙｉを選択する。初期対象事例選定手段２１は、事例検索の過程で最初に対象事例ｙｉを選択し、この対象事例ｙｉを用いて最適事例ｚ＊を検索していく。以下、初期対象事例選定手段２１に選択される対象事例ｙｉを初期対象事例ｙ＊（ｙ＊＝ｙｉ）と記す。初期対象事例の選択後、初期対象事例選定手段２１は、検索事例ｓと初期対象事例ｙ＊＝ｙｉとの間の特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊＝ｙｉ）を計算する。この特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊＝ｙｉ）を第１の特徴ベクトル間距離と記す。第１の特徴ベクトル間距離の計算方法は、事例データベース生成手段１１の特徴ベクトル間距離計算方法と同様である。初期対象事例選定手段２１および事例データベース生成手段１１における特徴ベクトル間距離の計算方法は予め定められている。
【００３１】
最適事例検索手段２２は、初期対象事例選定手段２１が計算した第１の特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊＝ｙｉ）と、事例記憶手段１２に記憶されている各対象事例ペアＰＡＩＲ（ｙｊ、ｙｋ）の特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｙｊ、ｙｋ）とを用いて、最適事例ｚ＊を検索する。
【００３２】
第１の特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊＝ｙｉ）は、検索事例ｓおよび初期対象事例ｙ＊＝ｙｉとの非類似度を示すスカラー値である。検索事例ｓおよび初期対象事例ｙ＊とが類似していないほど大きな値となり、両者が類似しているほど小さな値となる。初期対象事例ｙ＊＝ｙｉよりも検索事例ｓに類似すると考えられる対象事例の集合を最適事例候補Ｚとする。図３は、初期対象事例よりも検索事例に類似している対象事例を示す説明図である。図面においても検索事例を記号ｓとともに表す。ｙ１〜ｙ８は対象事例である。なお、特徴ベクトルをｎ次元ベクトルとすると、各事例はｎ次元空間内の点として表されるが、図３等では便宜的に２次元空間内で各事例を表すこととする。図３において、初期対象事例はｙ８であり、第１の特徴ベクトル間距離はＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊＝ｙ８）である。図３において、破線の円で示した範囲は、初期対象事例ｙ８に対して、第１の特徴ベクトル間距離以内に存在する対象事例を包含するエリアである。また、実線の円で示した範囲は、初期対象事例よりも検索事例に類似する対象事例が存在するエリアを表している。すなわち、実線の円の範囲は、第１の特徴クトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊＝ｙ８）と比較して、検索事例に対する特徴ベクトル間距離が小さい対象事例を含む範囲であり、図３において対象事例ｙ１，ｙ２，ｙ３が含まれている。一方、実線の円の外側は、第１の特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊＝ｙ８）と比較して、検索事例に対する特徴ベクトル間距離が大きい象事例を含む範囲であり、図３に示す例では、ｙ４，ｙ５，ｙ６，ｙ７が存在している。最適事例検索手段２２は、対象事例集合Ｙの部分集合として、初期対象事例よりも検索事例に類似している対象事例を含む部分集合を最適事例候補Ｚとする。
【００３３】
具体的には、最適事例検索手段２２は、最適事例候補Ｚを以下のように定める。すなわち、最適事例検索手段２２は、第１の特徴ベクトル間距離以下の大きさの第２の特徴ベクトル間距離と、第１の特徴ベクトル間距離以上の大きさの第３の特徴ベクトル間距離を定める。第２の特徴ベクトル間距離を検索下限半径ＲＬと記し、第３の特徴ベクトル間距離を検索上限半径ＲＨと記す。最適事例検索手段２２は、各対象事例のうち、初期対象事例選定手段２１に選択された初期対象事例との対象事例ペアにおける特徴ベクトル間距離がＲＬ以上ＲＨ以下となっている対象事例を最適事例候補メンバとして選択し、その最適事例候補メンバの集合を最適事例候補Ｚとする。このとき、各対象事例と初期対象事例との対象事例ペアにおける特徴ベクトル間距離は、予め事例データベース生成手段１１が計算して事例記憶手段１２に記憶させているので、検索実行時に最適事例検索手段２２が検索時に計算する必要はない。
【００３４】
図４は、最適事例候補Ｚを定める処理の例を示す説明図である。図３と同様にｙ８が初期対象事例である。最適事例検索手段２２は、第１の特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊＝ｙ８）以下の検索下限半径ＲＬと、第１の特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊＝ｙ８）以上の検索上限判定ＲＨを定める。そして、各対象事例のうち、初期対象事例ｙ８との対象事例ペアにおける特徴ベクトル間距離がＲＬ以上ＲＨ以下となっている対象事例を最適事例候補メンバとして選択し、その集合を最適事例候補Ｚとする。図４に示す例では、ｙ１，ｙ２，ｙ３，ｙ５と初期対象事例ｙ８との対象事例ペアにおける特徴ベクトル間距離がそれぞれＲＬ以上ＲＨ以下となっているので、ｙ１，ｙ２，ｙ３，ｙ５が最適事例候補メンバと判定し、ｙ１，ｙ２，ｙ３，ｙ５の集合を最適事例候補Ｚとする。このとき、ＤＩＳＴ（ｙ１，ｙ８）等はいずれも予め事例記憶手段１２に記憶されているので、ＤＩＳＴ（ｙ１，ｙ８）等を計算する必要はない。
【００３５】
また、最適事例検索手段２２は、最適事例候補Ｚを定めた後、最適事例候補Ｚに属する対象事例（最適事例候補メンバ）の中から最適事例ｚ＊を決定する。最適事例候補Ｚに属する対象事例から最適事例ｚ＊を決定するアルゴリズムとして、例えば、局所探索法（組合せ計画問題に対する最適解検索アルゴリズム）を適用してもよい。あるいは、他のアルゴリズムによって最適事例候補Ｚから最適事例ｚ＊を決定してもよい。最適事例検索手段２２は、決定した最適事例ｚ＊を出力することによって検索ユーザに最適事例ｚ＊を推薦する。
【００３６】
事例データベース生成手段１１は、プログラムに従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。あるいは、事例データベース生成手段１１が専用回路によって実現されていてもよい。同様に、初期対象事例選定手段２１および最適事例検索手段２２は、プログラムに従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。あるいは、初期対象事例選定手段２１および最適事例検索手段２２が専用回路によって実現されていてもよい。また、一つのＣＰＵが、プログラムに従って、事例データベース生成手段１１、初期対象事例選定手段２１および最適事例検索手段２２として動作してもよい。
【００３７】
次に、動作について説明する。図５は、事例蓄積装置１の処理経過の例を示すフローチャートである。事例検索装置２に検索事例が入力され、事例検索を実行する前に、事例蓄積装置１において図５に示すステップＡ１〜Ａ５が完了していることが好ましい。
【００３８】
新たに事例記憶手段１２に記憶させる対象事例を、新規対象事例ｘと記す。新規対象事例ｘが事例蓄積装置１に入力されると（ステップＡ１）、事例データベース生成手段１１は、事例記憶手段１２に記憶された対象事例集合Ｙに、新規対象事例ｘを追加して記憶させる（ステップＡ２）。事例蓄積装置１が新規対象事例を入力するための入力デバイス（例えばキーボード等。図示略）を備え、ステップＡ１ではその入力デバイスを介して新規対象事例ｘが入力されてもよい。あるいは、他の態様で新規対象事例ｘが入力されてもよい。また、ステップＡ２では、事例データベース生成手段１１は、新規対象事例ｘを事例記憶手段１２に記憶させるとともに、新規対象事例ｘから特徴ベクトルを抽出し、その特徴ベクトルも事例記憶手段１２に記憶させる。例えば、特徴ベクトルの要素となるパラメータを新規対象事例ｘから抽出し、各パラメータを事例記憶手段１２に記憶させればよい。また、新規対象事例ｘを記憶させる際、その事例の事例ＩＤ（識別情報）等の基本的な事例データ（事例基本データ）を抽出して、事例基本データを対象事例として記憶させてもよい。
【００３９】
次に、事例データベース生成手段１１は、既に事例記憶手段１２に記憶された対象事例集合Ｙの中から対象事例ｙｉを事例記憶手段１２から取得する（ステップＡ３）。ステップＡ３では、例えば一つの対象事例ｙｉを取得すればよい。ステップＡ３では、ステップＡ２で蓄積した新規対象事例ｘを取得してもよい。次に、事例データベース生成手段１１は、ステップＡ１で入力された新規対象事例ｘとステップＡ３で取得した対象事例ｙｉの２つの対象事例をペアとした対象事例ペアＰＡＩＲ（ｘ，ｙｉ）を定め、その新規対象事例ｘおよび対象事例ｙｉそれぞれの特徴ベクトルを事例記憶手段１２から読み込み、その２つの特徴ベクトルの特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｘ，ｙｉ）を計算する。次に、事例データベース生成手段１１は、新規対象事例ｘ、対象事例ｙｉそれぞれに対応付けて、計算した特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｘ，ｙｉ）の値を事例記憶手段１２に記憶させる。
【００４０】
次に、事例データベース生成手段１１は、記憶されている対象事例集合Ｙに属する全ての対象事例について新規対象事例ｘとの間で特徴ベクトル間距離を計算し、事例記憶手段１２に記憶させているか否かを判定する（ステップＡ５）。まだ、特徴ベクトル間距離の計算および事例記憶手段１２への登録が完了していない対象事例が残っていれば（ステップＡ５におけるＮＯ）、ステップＡ３以降の処理を繰り返す。全ての対象事例について新規対象事例ｘとの間で特徴ベクトル間距離を計算し、その特徴ベクトル間距離を事例記憶手段１２に記憶させているならば（ステップＡ５におけるＹＥＳ）、処理を終了し、さらに新規対象事例ｘが入力されたならばステップＡ１以降の処理を繰り返す。
【００４１】
次に、事例検索装置２の動作を説明する。図６は、事例検索装置２の処理経過の例を示すフローチャートである。事例検索装置２に検索事例ｓが入力された後（ステップＢ１）、初期対象事例選定手段２１は事例記憶手段１２に記憶された対象事例集合の中から少なくとも１つの初期対象事例ｙ＊を選定する（ステップＢ２）。ステップＢ２では、例えば、任意の対象事例を初期対象事例としてもよい。ここでは、一つの初期対象事例ｙ＊を選定する場合について説明する。初期対象事例ｙ＊の選定後、初期対象事例選定手段２１は、検索事例ｓおよび初期対象事例ｙ＊の特徴ベクトルを事例記憶手段１２から読み込み、第１の特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊）を計算する（ステップＢ３）。
【００４２】
次に、最適事例検索手段２２は、第１の特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊）を元に検索下限半径ＲＬおよび検索上限半径ＲＨを計算し、初期対象事例ｙ＊との対象事例ペアにおける特徴ベクトル間距離がＲＬ以上ＲＨ以下となっている対象事例を最適事例候補メンバとして選択し、その最適事例候補メンバの集合を最適事例候補Ｚとする（ステップＢ４）。
【００４３】
ステップＢ４におけるＲＬ，ＲＨの計算は以下のように行えばよい。最適事例検索手段２２は、第１の特徴ベクトル間距離に対する検索下限半径ＲＬの倍率である検索下限半径倍率ＷＬを予め保持しておき、ＷＬと第１の特徴ベクトル間距離との乗算によって検索下限半径ＲＬを計算する。すなわち、最適事例検索手段２２は、ＷＬ×ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊）を計算し、その計算結果を検索下限半径ＲＬとする。ただし、０≦ＷＬ≦１である。同様に、最適事例検索手段２２は、第１の特徴ベクトル間距離に対する検索上限半径ＲＨの倍率である検索上限半径倍率ＷＨを予め保持しておき、ＷＨと第１の特徴ベクトル間距離との乗算によって検索上限半径ＲＨを計算する。すなわち、最適事例検索手段２２は、ＷＨ×ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊）を計算し、その計算結果を検索上限半径ＲＨとする。ただし、１≦ＷＨである。
【００４４】
ステップＢ４では、上記のようにＲＬ，ＲＨを計算した後、最適事例検索手段２２は、初期対象事例ｙ＊と各対象事例とをペアとした各対象事例ペアにおける特徴ベクトル間距離を事例記憶手段１２から読み込み、特徴ベクトル間距離がＲＬ以上ＲＨ以下の範囲に収まっている対象事例を最適事例候補メンバとして選択し、最適事例メンバの集合を最適事例候補Ｚとする。このとき、初期対象事例ｙ＊と各対象事例とをペアとした各対象事例ペアについての特徴ベクトル間距離は、事例記憶手段１２に記憶されているので、ステップＢ４において計算する必要はない。
【００４５】
最適事例候補メンバをｚｉとすると、初期対象事例ｙ＊と、最適事例候補Ｚに含まれる任意の最適事例候補メンバｚｉとのペアにおける特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｙ＊、ｚｉ）は、以下の関係を満たしている。
【００４６】
ＲＬ≦ＤＩＳＴ（ｙ＊，ｚｉ）≦ＲＨ
【００４７】
ステップＢ４で対象事例集合Ｙから最適事例候補Ｚに絞り込んだ後、最適事例検索手段２２は、最適事例候補Ｚに属する最適事例候補メンバの中から最適事例ｚ＊を検索する（ステップＢ５）。ステップＢ５では、例えば、組合せ計画問題における最適解を検索するための局所探索法を用いて検索を行ってもよい。あるいは、他の方法で検索を行ってもよい。ステップＢ５において、例えば、１つの最適事例ｚ＊を検索結果として確定した場合、検索を終了してもよい。あるいは、予め定められた最適事例個数以下に検索結果を絞り込んだときに最適事例ｚ＊の検索を終了してもよい。
【００４８】
本実施形態によれば、検索事例ｓと初期対象事例ｙ＊との第１の特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊）を用いて定義する検索下限半径ＲＬおよび検索上限半径ＲＨと、初期対象事例ｙ＊および事例記憶手段１２に記憶済みの各対象事例ｙｉからなる各対象事例ペアＰＡＩＲ（ｙ＊、ｙｉ）の特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｙ＊、ｙｉ）とを比較することで、対象事例集合Ｙから最適事例候補Ｚを絞り込む。その後、絞り込んだ最適事例候補Ｚから、最適事例ｚ＊を検索する。ここで、ＤＩＳＴ（ｙ＊、ｙｉ）は、予め事例記憶手段１２に記憶されているため、ステップＢ４において逐次計算する必要がない。そのため、検索事例Ｓが入力された後に実行する特徴ベクトル間距離計算回数が削減でき、事例検索速度が向上する。
【００４９】
次に、第１の実施形態を具体例を用いて説明する。
事例蓄積装置１は、例えば、入出力インターフェイス、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算処理部、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の記憶部等を備えるワークステーション、専用端末等のコンピュータにより実現される。さらに事例蓄積装置１は、対象事例の集合をデータベースとして記憶するデータベース機能を有する。事例蓄積装置１の事例データベース機能は、事例蓄積装置１を実現するワークステーション、専用端末等のコンピュータにデータベースソフトウェアをインストールすることで実現してもよいし、事例蓄積装置１とは独立したデータベースサービスを提供するコンピュータ、ワークステーション、専用端末等で実現してもよい。事例検索装置２は、例えば、入出力インターフェイス、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算処理部、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の記憶部等を備えるワークステーション、専用端末等のコンピュータにより実現される。ただし、事例蓄積装置１および事例検索装置２が同一のコンピュータであってもよい。すなわち、一台のコンピュータが事例蓄積装置１および事例検索装置２として動作してもよい。以下、事例蓄積装置１となるコンピュータを事例蓄積コンピュータと記し、事例検索装置２となるコンピュータを事例検索コンピュータと記す。また、以下、各事例が航空管制事例である場合を例にして説明する。
【００５０】
事例蓄積コンピュータ１に新規対象事例ｘが入力されると、事例蓄積コンピュータ１のＣＰＵ（事例データベース生成手段１１）は、新規対象事例ｘを事例記憶手段１２に記憶させる。新規対象事例ｘがファイルであり、ファイルを記憶させるとともに、そのファイル名を事例データベース生成手段１１に記憶させてもよい。ファイル名は、例えば、事例蓄積コンピュータ１のキーボード等（図示せず）を介して検索ユーザに指定されてもよい。事例ファイルには事例を示す各種データが記載される。また、事例ファイルに複数の事例が記載されていてもよい。
【００５１】
図７は、航空管制事例として新たに入力される新規対象事例のファイルの例を示す説明図である。図７に示すファイルでは、１件の事例（事例ＩＤ＝ｙ１）を記載している。そして、その事例の内容として、（１）管制指示の発行時刻（２００８年１２月０４日（木）１８時０４分２３秒）、（２）管制指示の内容（ＣＬＩＭＢ  ＴＯ  ＡＮＤ  ＭＡＩＮＴＡＩＮ  ＦＬ３６０（高度ＦＬ３６０に上昇せよ））、（３）管制指示の送信先である管制対象機のコールサイン（ＡＰ１）が記載されている。さらに、管制指示の発行時刻において空域を航行していた全航空機（管制対象機を含む）の特徴ベクトルを構成するパラメータ値（位置（緯度・経度、高度）、進行方向、進行速度）が、航空機毎に記載されている。
【００５２】
事例蓄積コンピュータ１のＣＰＵは、図７に例示するファイル（新規対象事例）が入力されると、事例ＩＤ（事例の識別情報）、管制指示の発行時刻、管制指示の内容、管制対象機のコールサインを事例基本データとして抽出する。さらに、特徴ベクトルとして、位置、進行方向、進行速度を要素とするベクトルを抽出し、事例基本データおよび特徴ベクトルを事例記憶手段１２に記憶させる（ステップＡ２、図５参照）。ここでは、事例基本データ（事例ＩＤ、時刻、管制指示、管制対象機）と、特徴ベクトル（位置、進行方向、進行速度）を別々のテーブルとして記憶させる場合を例にする。図８（ａ）は、事例基本データテーブルの例を示し、図８（ｂ）は、特徴ベクトルテーブルの例を示す。ＣＰＵは、図８（ａ）に示すように、図７に示す新規対象事例から抽出した事例ＩＤ、時刻等の事例基本情報を事例記憶手段１２に記憶させる。また、本例では、図８（ｂ）に示すように、特徴ベクトルテーブルに、事例ＩＤを含め、また、コールサイン（図７に記述された各航空機）毎に特徴ベクトルの要素となる値を含める。また、特徴ベクトルテーブルには、対象事例ペアの特徴ベクトル間距離も含める。ただし、図７に例示する新規対象事例を図８に示すテーブルに記憶させた時点では、新規対象事例について特徴ベクトル間距離を計算していないので、対象事例ペアの特徴ベクトル間距離のフィールドは空欄（ＮＵＬＬ）とする。
【００５３】
次に、事例蓄積コンピュータ１のＣＰＵは、事例記憶手段１２に既に記憶済みの個々の対象事例と新規対象事例（図８参照）とで対象事例ペアを作成し、対象事例ペア毎に特徴ベクトル間距離を計算し、特徴ベクトル間距離を特徴ベクトルテーブルに登録する。例えば、事例蓄積コンピュータ１が、事例記憶手段１２に対象事例ｙ１の事例基本データおよび特徴ベクトルを蓄積した直後の事例基本データテーブルおよび特徴ベクトルテーブルの状態が図９に示す状態であったとする。図９（ａ）が事例基本データテーブルであり、図９（ｂ）が特徴ベクトルテーブルである。図９に示す例では、対象事例としてｙ１，ｙ２，ｙ３の３件の事例が記憶されている。対象事例ｙ１に関しては、事例基本データおよび特徴ベクトルを記憶させた直後であり、特徴ベクトル間距離フィールドは空欄（ＮＵＬＬ：ヌル）となっている。一方、対象事例ｙ２，ｙ３は、対象事例ｙ１の登録以前に、事例記憶手段１２への登録が完了しており、対象事例ｙ２，ｙ３のペアである対象事例ペアＰＡＩＲ（ｙ２，ｙ３）の特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｙ２，ｙ３）が既に登録されている。事例蓄積コンピュータ１のＣＰＵは、事例データベースに蓄積済みの対象事例集合Ｙ（対象事例ｙ１，ｙ２，ｙ３）を取得する（ステップＡ３、図５参照）。そして、ＣＰＵは、対象事例ｙ１とｙ２の対象事例ペア（ｙ１，ｙ２）および、対象事例ｙ１とｙ３の対象事例ペア（ｙ１，ｙ３）を作成し、特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｙ１，ｙ２）およびＤＩＳＴ（ｙ１，ｙ３）を計算する。その後、計算した特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｙ１，ｙ２）およびＤＩＳＴ（ｙ１，ｙ３）を、特徴ベクトルテーブルにおける事対象例ｙ１，ｙ２，ｙ３の特徴ベクトル間距離フィールドに登録する（ステップＡ４、図５参照）。図１０は、特徴ベクトル間距離を追加登録後のテーブルの例を示す。事例基本データテーブル（図１０（ａ））は、図９（ａ）と同様である。特徴ベクトルテーブルでは、図１０（ｂ）に示すように、ｙ１に対応付けて、ＤＩＳＴ（ｙ１，ｙ２）およびＤＩＳＴ（ｙ１，ｙ３）が記憶され、また、ｙ２，ｙ３に対応する特徴ベクトル間距離として、それぞれＤＩＳＴ（ｙ１，ｙ２），ＤＩＳＴ（ｙ１，ｙ３）が追加された状態となる。
【００５４】
なお、事例蓄積コンピュータ１のＣＰＵは、同一事例同士のペアである対象事例ペアＰＡＩＲ（ｙｉ，ｙｉ）を定め、そのＰＡＩＲ（ｙｉ，ｙｉ）に関して特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｙｉ，ｙｉ）を計算し、対象事例ｙｉの特徴ベクトル間距離フィールドに登録してもよい。
【００５５】
特徴ベクトル間距離の計算には、任意の距離計算アルゴリズムを用いてよい。ここでは、特徴ベクトル間距離として、ベクトル同士のマハラノビス距離を計算する場合を例にして説明する。マハラノビス距離は次元の異なる複数のパラメータからなるベクトル間の距離を定義するのに有用であり、事例の非類似度を表す特徴ベクトル間距離を定める際にも、特徴ベクトル間距離としてマハラノビス距離を用いることができる。例えば、事例ｙ１の特徴ベクトル（Ｖｙ１とする。）、および、事例ｙ２の特徴ベクトル（Ｖｙ２とする。）が以下のように与えられているとする。なお、Ｔは、転置行列を表す数学記号である。
【００５６】
Ｖｙ１＝［ｖｙ１１，ｖｙ１２，・・・，ｖｙ１ｎ］Ｔ
【００５７】
Ｖｙ２＝［ｖｙ２１，ｖｙ２２，・・・，ｖｙ２ｎ］Ｔ
【００５８】
ｖｙ１１等の特徴ベクトルの要素を、特徴ベクトルパラメータと称してもよい。上記の例では、対象事例ｙｉの特徴ベクトルＶｙｉにおけるｋ番目の特徴ベクトルパラメータをＶｙｉｋとして表している。
【００５９】
事例蓄積コンピュータ１のＣＰＵ（事例データベース生成手段１１）は、以下に示す式（１）を計算することにより、特徴ベクトルＶｙ１，Ｖｙ２のマハラノビス距離を計算することができる。すなわち、ＣＰＵは、以下に示す式（１）によりＤＩＳＴ（ｙ１，ｙ２）を計算すればよい。
【００６０】
【数１】
2010225120.tif 000003
【００６１】
式（１）におけるδｉは、事例記憶手段１２に記憶された各対象事例に対応する各特徴ベクトルにおけるｉ番目の特徴ベクトルパラメータ（特徴ベクトルのｉ番目の要素）の標準偏差である。
【００６２】
また、ここでは、特徴ベクトルＶｙ１，Ｖｙ２の次元が共通である場合を示したが、対象事例により特徴ベクトルの次元が変化する場合もある。図７に例示する航空管制事例では、各航空機の位置、進行方法、進行速度を並べたベクトルを特徴ベクトルとするが、事例に記載された航空機数が多くなるほど、ベクトルの要素は増える。その場合、ベクトル要素数の最大値をｎとし、特徴ベクトルＶｙの要素数がｍ（ｍ＜ｎ）の場合には、その特徴ベクトルＶｙの要素を０でパディングして、Ｖｙを以下のようにｎ次元ベクトルに変形すればよい。
【００６３】
Ｖｙ＝［ｖｙ１，ｖｙ２，・・・，ｖｙｍ，０，・・・，０］Ｔ
【００６４】
図８ないし図１０で例示した対象事例ｙ１の特徴ベクトルＶｙ１は、各航空機（各コールサイン）の位置、進行方法、進行速度を並べたベクトルであり、Ｖｙ１＝［３０，１３０，３２０，３２，１２３，３００，９３７，２５，１３３，３３０，２９，１４５，２８０，１０２３］Ｔである。同様に、他の事例の特徴ベクトルも定まる。ただし、各対象事例に含まれるコールサインフィールド数が異なれば、対象事例間で特徴ベクトル次元数が均一にならない。よって、にコールサインフィールド数が最大となる対象事例の特徴ベクトル次元数に合わせて全対象事例の特徴ベクトルを定め、コールサインフィールド数がその最大値に達していない対象事例では、上記のように特徴ベクトルの要素を０でパディングして、各特徴ベクトルの次元を揃える。事例蓄積コンピュータ１のＣＰＵは、このようにして定めた特徴ベクトル同士のマハラノビス距離を、式（１）の計算によって求めることによって、各特徴ベクトル間距離を算出すればよい。
【００６５】
また、マハラビノス距離では交換則が成立する。すなわち、ＤＩＳＴ（ｙｉ，ｙｊ）＝ＤＩＳＴ（ｙｊ，ｙｉ）が成立する。事例蓄積コンピュータ１のＣＰＵは、このような交換則が成立しない距離を特徴ベクトル間距離として計算してもよい。
【００６６】
図１０に例示するように対象事例集合Ｙが初期対象事例選定手段１２に記憶された後、検索ユーザが、事例検索コンピュータ２に検索事例ｓを入力すると、事例検索コンピュータ２のＣＰＵは、事例記憶手段１２に記憶された対象事例集合Ｙから、検索事例ｓに類似する最適事例ｚ＊を検索する。管制事例検索システムでは、例えば、管制官が検索ユーザとなる。管制官は、例えば、図７に示す事例ファイルと同様のフォーマットで現在の空域の状態を記載した検索事例のファイルを事例検索コンピュータ２に入力する。
【００６７】
検索事例が入力されると、事例検索コンピュータ２のＣＰＵ（初期対象事例選定手段２１）は、事例記憶手段１２に記憶された対象事例集合Ｙから少なくとも１つの初期対象事例ｙ＊を選択する（ステップＢ２、図６参照）。初期対象事例ｙ＊の選定方法として、例えば事例記憶手段１２から任意の対象事例ｙｉをランダムに選択する方法がある。あるいは、他の方法で初期対象事例ｙ＊を選択してもよい。ここでは、初期対象事例ｙ＊として１件の対象事例ｙｉを選定する場合を例にして説明する。
【００６８】
図１１は、検索事例ｓと、初期対象事例ｙ＊と、対象事例集合Ｙに属する他の各対象事例との間における特徴ベクトル間距離の関係を例示した説明図である。図１１では、検索事例ｓが１件あり、対象事例ｙｉが１２件ある（ｙ１、ｙ２、ｙ３、ｙ４、ｙ５、ｙ６、ｙ７、ｙ８、ｙ９、ｙ１０、ｙ１１、ｙ１２）。また、本例では、対象事例ｙ４を初期対象事例ｙ＊として選定している。図１１において、各対象事例間の描画距離は、特徴ベクトル間距離を表している。従って、検索事例ｓに対して最近傍に位置する対象事例ｙ８が、検索事例ｓに対して最も特徴ベクトル間距離（非類似度）が小さいので、対象事例ｙ８が最適事例ｚ＊として検索すべき対象事例である。
【００６９】
ここで、初期対象事例ｙ＊（図１１ではｙ＊＝ｙ４）を含む全対象事例１２件からどのような対象事例ペアを指定したとしても、その特徴ベクトル間距離は既知であり、事例記憶手段１２に記憶されている。従って、事例検索コンピュータ２のＣＰＵは、記憶されている特徴ベクトルテーブルの特徴ベクトル間距離フィールドを参照することで、計算を行うことなく、特徴ベクトル間距離を取得することができる。また、検索事例ｓと、初期対象事例ｙ＊を含む全対象事例１２件との特徴ベクトル間距離は未知であり、検索事例ｓと任意の対象事例との間の特徴ベクトル間距離については、事例検索コンピュータ２は、計算しなければ取得することができない。従って、初期対象事例ｙ＊の選定時点では、検索事例ｓが、特徴ベクトル空間に配置された各対象事例１２件に対してどのような位置関係になっているかは未知である。
【００７０】
事例検索コンピュータ２のＣＰＵ（初期対象事例選定手段２１）は、検索事例ｓおよび初期対象事例ｙ＊＝ｙ４の特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊＝ｙ４）を計算する（ステップＢ３、図６参照）。ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊＝ｙ４）は、第１の特徴ベクトル間距離である。また、この初期対象事例選定手段２１による特徴ベクトル間距離の計算方法は、事例データベース生成手段１１による対象事例ペアの特徴ベクトル間距離の計算方法と同一である。たとえば、対象事例ペアの特徴ベクトル間距離として、マハラビノス距離を計算する場合、ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊＝ｙ４）もマハラビノス距離として計算する。
【００７１】
事例検索コンピュータ２のＣＰＵ（最適事例検索手段２２）は、第１の特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊＝ｙ４）が計算された後、そのＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊＝ｙ４）に検索下限判定倍率ＷＬ（ただし０≦ＷＬ≦１）を乗じることによって、検索下限半径ＲＬ（第２の特徴ベクトル間距離）を計算する。同様に、ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊＝ｙ４）に検索上限判定倍率ＷＨ（ただし１≦ＷＨ）を乗じることによって、検索下限半径ＲＨ（第３の特徴ベクトル間距離）を計算する。ＷＬ，ＷＨは予め定数として設定されている。図１２は、図１１に示す状態におけるＲＬ，ＲＨの例を示す説明図である。
【００７２】
事例検索コンピュータ２のＣＰＵは、初期選定事例ｙ＊＝ｙ４に対する特徴ベクトル間距離が検索下限半径ＲＬよりも小さい対象事例（図１２に示す対象事例ｙ１，ｙ２，ｙ７）を最適事例ｚ＊でないと判定する。また、初期選定事例ｙ＊＝ｙ４に対する特徴ベクトル間距離が、検索上限半径ＲＨよりも大きい対象事例（図１２に示す対象事例ｙ６，ｙ１１，ｙ１２）を最適事例ｚ＊ではないと判断する。すなわち、初期選定事例ｙ＊＝ｙ４に対する特徴ベクトル間距離がＲＬ以上ＲＨ以下となっている最適事例候補Ｚ（図１２に示すｙ３，ｙ５，ｙ９，１０）に最適事例ｚ＊が含まれていると判定する（ステップＢ４，図６参照）。
【００７３】
次に、事例検索コンピュータ２のＣＰＵは、最適事例候補Ｚから最適事例ｚ＊を決定する（ステップＢ５、図６参照）。最適事例候補Ｚから最適事例ｚ＊を決定する処理では、例えば、計画問題における最適解を検索するための局所探索法を用いればよい。ここでは、局所探索法により最適事例候補Ｚから最適事例ｚ＊を決定する場合を例にして説明する。
【００７４】
図１３は、局所探索法で最適事例ｚ＊を決定する処理の説明図である。事例検索コンピュータ２のＣＰＵ（最適事例検索手段２２）は、最適事例候補Ｚの中から起点対象事例ｐを選定する。最初に、起点対象事例を選定する場合、任意の１つの対象事例を起点対象事例ｐとすればよい。図１３では、ｐ０を起点対象事例として選定した場合を示している。次に、ＣＰＵは、起点対象事例の近傍の範囲Ｎ（ｐ）に存在する対象事例の中に、検索事例ｓとの特徴ベクトル間距離が起点対象事例ｐよりも小さな対象事例があるか否かを判定する。ここで、起点対象事例の近傍の範囲Ｎ（ｐ）を規定する近傍半径は予め定められた定数である。ＣＰＵは、起点対象事例ｐとの特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｐ，ｙｉ）が近傍半径未満となっている対象事例ｙｉを最適事例候補Ｚから選択し、その対象事例ｙｉの中に、ＤＩＳＴ（ｓ，ｙｉ）＜ＤＩＳＴ（ｓ，ｐ）を満足する対象事例があるか否かを判定する。このとき、起点対象事例ｐとの特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｐ，ｙｉ）が近傍半径未満となっている対象事例ｙｉを探索する際には、新たに特徴ベクトル間距離を計算する必要はなく、事例記憶手段１２に記憶された特徴ベクトル間距離を参照すればよい。ＤＩＳＴ（ｓ，ｙｉ）＜ＤＩＳＴ（ｓ，ｐ）を満足する対象事例がなければ、選定していた初期対象事例を最適事例ｚ＊に決定する。また、ＤＩＳＴ（ｓ，ｙｉ）＜ＤＩＳＴ（ｓ，ｐ）を満足する対象事例があれば、初期対象事例をその対象事例に置き換えて、同様の処理を繰り返す。図１３に示す例では、初期対象事例をｐ０，ｐ１，ｐ２，ｐ３の順位定め、最終的に対象事例ｐ３を最適事例ｚ＊に決定する。
【００７５】
図１４は、最適事例候補Ｚ（図１２に示すｙ３，ｙ５，ｙ９，１０）から最適事例ｚ＊を決定する過程の例を示す説明図である。事例検索コンピュータ２のＣＰＵが、起点対象事例ｐとして、対象事例ｙ３を選定したと仮定する。そして、ＣＰＵは、起点対象事例ｐとの特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｐ＝ｙ３，ｙｉ）が近傍半径未満以下となっている対象事例を検索する。ここでは、ＤＩＳＴ（ｐ＝ｙ３，ｙ５）が近傍半径となっているので、ｙ５を得る。すなわち、ｙ５は近傍Ｎ（ｐ＝ｙ３）の範囲に存在する。ここで、ＤＩＳＴ（ｐ＝ｙ３，ｙ５）は、既に事例記憶手段１２に記憶されているので、計算する必要はない。さらに、ＣＰＵは、その対象事例ｙ５に関して、ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ５）＜ＤＩＳＴ（ｓ，ｐ＝ｙ３）を満足しているか否かを判定する。すると、ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ５）＜ＤＩＳＴ（ｓ，ｐ＝ｙ３）は成立しているので、起点対象事例を対象事例ｙ５に置き換えて同様の処理を繰り返す。すると、起点対象事例を対象事例ｙ８に置き換えた時点で、対象事例ｙ８の近傍には、検索事例ｓに対する特徴ベクトル間距離が小さい位置に存在する対象事例ｙｉが存在しない。すなわち、ＤＩＳＴ（ｓ，ｙｉ）＜ＤＩＳＴ（ｐ＝ｙ８，ｓ）を満たす対象事例ｙｉは存在しない。よって、ＣＰＵは、対象事例ｙ８を最適事例ｚ＊と決定する。
【００７６】
このように、事例検索時には、対象事例同士の特徴ベクトル間距離を計算する必要がないので、処理負荷を軽減し、検索事例に類似する最適事例を高速に検索することができる。
【００７７】
上記の説明では局所探索法を用いた場合を説明したが、最適事例候補Ｚに含まれる最適事例候補メンバ数が一定値を下回った場合、最適事例候補Ｚに含まれる各最適事例候補メンバｚｉおよび検索事例ｓの特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ、ｚｉ）を計算し、特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ、ｚｉ）が最小となる最適事例候補メンバｚｉを最適事例ｚ＊に決定してもよい。
【００７８】
また、以上の説明では、初期対象事例ｙ＊として対象事例ｙ４を選定して、最適事例ｚ＊＝ｙ８を決定する過程を説明したが、初期対象事例ｙ＊として複数の対象事例（例えば、ｙ１およびｙ４等）を選定して、選定した各初期対象事例ｙ＊毎に、第１の実施形態で説明した処理を実行して最適事例ｚ＊を特定してもよい。そして、最適事例検索手段２２が、初期対象事例ｙ＊毎に特定した各最適事例ｚ＊について検索事例ｓとの特徴ベクトル間距離をそれぞれ計算し、その特徴ベクトル間距離が最小となる最適事例ｚ＊を最終的な最適事例ｚ＊と決定してもよい。
【００７９】
実施形態２．
図１５は、本発明の第２の実施形態の事例検索システムの例を示すブロック図である。第１の実施形態と同様の構成要素については図１と同一の符号を付し、説明を省略する。第２の実施形態の事例検索システムは、事例蓄積装置１と、検索事例入力時にその検索事例に類似する最適事例を検索する事例検索装置２ａとを備える。事例蓄積装置１は、第１の実施形態と同様に事例データベース生成手段１１と、事例記憶手段１２とを有する。事例検索装置２ａは、初期対象事例選定手段２１と、最適事例絞り込み手段２３と、初期対象事例再選定手段２４と、検索半径変更手段２５とを備える。初期対象事例選定手段２１は、第１の実施形態と同様である。
【００８０】
最適事例絞り込み手段２３は、初期対象事例ｙ＊に対する特徴ベクトル間距離が、検索半径以下となる対象事例ｙｉの集合を、最適事例候補Ｚとして絞り込む。この絞り込みを行う際に、最適事例絞り込み手段２３は、初期対象事例ｙ＊と各対象対象事例との特徴ベクトル間距離を、事例記憶手段１２から読み込むことで取得する。検索半径とは、最適事例候補Ｚの絞り込みのために用いる距離であり、検索半径変更手段２５によって計算される。以下、検索半径をＲと表す。
【００８１】
初期対象事例再選定手段２４は、最適事例絞り込み手段２３が絞り込んだ最適事例候補Ｚに複数の最適事例候補メンバｚｉが含まれている場合、最適事例候補Ｚから再び初期対象事例ｙ＊を選定する。
【００８２】
検索半径変更手段２５は、初期対象事例再選定手段２４が新たに初期対象事例ｙ＊を選定するときに、初期対象事例ｙ＊および検索事例ｓの特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊）を計算し、計算した特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊）に基づいて、検索半径Ｒを決定する。また、初期対象事例選定手段２１が計算した特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊）に基づいて、同様に、検索半径Ｒを決定する。検索半径変更手段２５は、ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊）以上の大きさとして検索半径Ｒを決定する。初期対象事例選定手段２１や検索半径変更手段２５におけるＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊）の計算方法は、事例データベース生成手段１１による対象事例ペアの特徴ベクトル間距離の計算方法と同一であり、特徴ベクトル間距離の計算方法は予め定められている。
【００８３】
第２の実施形態において、初期対象事例選定手段２１、最適事例絞り込み手段２３、初期対象事例再選定手段２４および検索半径変更手段２５は、例えば、プログラムに従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。あるいは、これらの各手段が専用回路によって実現されていてもよい。また、事例蓄積装置１および事例検索装置２ａが同一のコンピュータによって実現され、一つのＣＰＵが、事例データベース生成手段１１、初期対象事例選定手段２１、最適事例絞り込み手段２３、初期対象事例再選定手段２４および検索半径変更手段２５として動作してもよい。
【００８４】
次に、動作について説明する。事例検索装置１の動作は、第１の実施形態と同様である。すなわち、事例データベース生成手段１１は、ステップＡ１〜Ａ５の動作を行い、新たに入力された対象事例を事例記憶手段１２に記憶させていく。ステップＡ１〜Ａ５の処理は、第１の実施形態で説明しているので、ここでは省略する。以下、検索事例が入力されたときに、最適事例を検索する動作について説明する。
【００８５】
第１の実施形態では、初期対象事例ｙ＊に対して検索下限半径ＲＬおよび検索上限半径ＲＨで包含される対象事例ｙｉを、最適事例候補Ｚと決定する。その後、最適事例候補Ｚから局所探索法等で最適事例ｚ＊を検索していた。
【００８６】
これに対し、第２の実施形態では、事例検索装置２ａは、初期対象事例ｙ＊の選定後、検索事例と初期対象事例との特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊）を計算する。次に、事例検索装置２ａは、検索事例ｓとの特徴ベクトル間距離が、現在着目（選定）している初期対象事例ｙ＊について計算したＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊）より小さい対象事例を含む対象事例の集合を選定し、この集合を最適対象事例候補Ｚとする。このとき、事例検索装置２ａは、特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊）から定めた検索半径Ｒを用いる。そして、事例検索装置２ａは、絞り込んだ最適事例候補Ｚの中から、検索事例との特徴ベクトル間距離が、現在着目している初期対象事例ｙ＊について算出したＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊）より小さくなる対象事例を新たな初期対象事例として選定し、同様の処理を繰り返す。
【００８７】
図１６は、第２の実施形態における事例検索装置２ａの処理経過の例を示すフローチャートである。検索事例ｓが入力されると（ステップＢ１１）、初期対象事例選定手段２１は事例記憶手段１２に記憶された対象事例集合Ｙの中から初期対象事例ｙ＊を選定する（ステップＢ１２）。最初にステップＢ１２に移行したときには、任意の対象事例を初期対象事例ｙ＊として選定してよい。ステップＢ１２で選択した初期対象事例ｙ＊は、次にステップＢ１２で新たな初期対象事例ｙ＊が選択されるまでの間、着目している初期対象事例ｙ＊ということができる。次に、初期対象事例選定手段２１は、検索事例ｓと、ステップＢ２で選定された初期対象事例ｙ＊との特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊）を計算する（ステップＢ１３）。
【００８８】
次に、最適事例絞り込み手段２３は、対象事例集合Ｙの中から、検索事例ｓとの特徴ベクトル間距離が、現在着目（選定）している初期対象事例ｙ＊について計算した特徴ベクトル間距離（直前のステップＢ１３で計算されたＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊））よりも小さな対象事例を含む対象事例の集合を選定し、対象事例の集合を絞り込む（ステップＢ１４）。ステップＢ１４で絞り込んだ対象事例の集合を最適対象事例候補Ｚとする。
【００８９】
ステップＢ１４では、まず、検索半径変更手段２５が、現在着目している初期対象事例ｙ＊について計算した特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊）に基づいて、検索半径Ｒを計算する。検索半径変更手段２５は、ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊）に対する検索半径Ｒの倍率である検索半径倍率（Ｗと記す。）を予め保持しておき、ＷとＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊）との乗算によって検索半径Ｒを計算すればよい。ここで、Ｗは、１≦Ｗを満足する値である。最適事例絞り込み手段２３は、対象事例集合Ｙの中から、現在着目している初期対象事例ｙ＊との特徴ベクトル間距離が検索半径Ｒよりも大きな対象事例を除外する。そして、最適事例絞り込み手段２３は、現在着目している初期対象事例ｙ＊との特徴ベクトル間距離が検索半径Ｒ以下となっている対象事例の集合を最適対象事例候補Ｚとする。このとき、現在着目している初期対象事例ｙ＊と他の各対象事例との特徴ベクトル間距離は事例記憶手段１２に記憶されているので、新たに計算する必要はなく、ステップ１４７の処理を高速に行うことができる。
【００９０】
次に、最適事例絞り込み手段２３は、ステップＢ１４で絞り込んだ最適対象事例候補Ｚに属する最適事例候補メンバｚｉが一件であるか否かを判定する（ステップＢ１５）。最適事例候補メンバｚｉが一件であれば（ステップＢ１５におけるＹＥＳ）、最適事例絞り込み手段２３は、その最適事例候補メンバｚｉを最適事例ｚ＊として処理を終了する（ステップＢ１６）。
【００９１】
ステップＢ１４で選定した最適事例候補Ｚに複数の最適事例候補メンバｚｉが属している場合、ステップＢ１２移行の処理を繰り返す。ただし、ステップＢ１２の２回目以降では、初期対象事例再選定手段２４が、以下の条件を満たす対象事例を、最適事例候補Ｚの中から選定する。すなわち、初期対象事例再選定手段２４は、２回目以降のステップＢ１２において、検索事例ｓとの特徴ベクトル間距離が、着目している初期対象事例ｙ＊（前回のステップＢ１２で選定した初期対象事例ｙ＊）について計算した特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊）よりも小さい対象事例を、新たな初期対象事例ｙ＊として選定する。このとき、検索事例ｓとの特徴ベクトル間距離が、着目している初期対象事例ｙ＊（前回のステップＢ１２で選定した初期対象事例ｙ＊）について計算した特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊）以上となっている対象事例を検出したならば、その対象事例を最適対象事例候補Ｚから除外する。
【００９２】
２回目以降のステップ１２では、初期対象事例再選定手段２４が、新たな初期対象事例ｙ＊の候補とする最適対象事例候補メンバと検索事例ｓとの特徴ベクトル間距離を検索半径変更手段２５に計算させ、その特徴ベクトル間距離と、前回のステップＢ１２で選定した初期対象事例ｙ＊について計算した特徴ベクトル間距離とを比較すればよい。新たな初期対象事例ｙ＊を定めた時点で、その初期対象事例ｙ＊と検索事例ｓとの特徴ベクトル間距離は計算されているので、２回目以降のステップＢ１２ではステップＢ１３の処理も併せて行うことになる。その後、ステップＢ１４，Ｂ１５を実行する。
【００９３】
ステップＢ１４では、再度、検索半径Ｒを計算し直し、現在着目している初期対象事例ｙ＊との特徴ベクトル間距離が検索半径Ｒ以下となっている対象事例を対象事例集合Ｙから選定して、最適対象事例候補Ｚとすればよい。
【００９４】
ステップＢ１２〜Ｂ１５の処理を繰り返し行い、最適事例絞込手段２３は、最適事例候補メンバｚｉが１件となった時点で、その最適事例候補メンバｚｉを最適事例ｚ＊に決定する。
【００９５】
本実施形態によれば、検索事例ｓおよび初期対象事例ｙ＊との第１の特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊）に応じた検索半径Ｒと、事例記憶手段１２に登録済みの対象事例ペアの第２の特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｙ＊、ｚｉ）との比較を繰り返すことで、最適事例候補Ｚの絞込みを進め、最終的に最適事例ｚ＊を検索する。従って、新たに初期対象事例ｙ＊を選定したときに、その初期対象事例ｙ＊と検索事例ｓとの特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊）を計算すればよく、他の特徴ベクトル間距離については計算を行う必要がないので、検索事例ｓが入力された後に実行する特徴ベクトル間距離計算の回数が削減でき、事例検索速度が向上する。
【００９６】
次に、第２の実施形態を具体例を用いて説明する。
以下の説明では、事例蓄積装置１および事例検索装置２ａが、それぞれコンピュータによって実現されている場合を例にして説明し、事例蓄積装置１を事例蓄積コンピュータと記す。事例検索装置２ａを事例検索コンピュータと記す。事例蓄積コンピュータ１および事例検索コンピュータ２ａは、第１の実施形態の具体例で説明したコンピュータと同様の構成であるが、事例検索コンピュータ２ａのＣＰＵは、プログラムに従って、初期対象事例選定手段２１、最適事例絞り込み手段２３、初期対象事例再選定手段２４、検索半径変更手段２５として動作する。なお、事例蓄積コンピュータ１の動作は、第１の実施形態の具体例で示した動作と同様であり、説明を省略する。
【００９７】
検索ユーザから事例検索コンピュータ２ａに検索事例ｓが入力されると、事例検索コンピュータ２ａのＣＰＵ（初期対象事例選定手段２１）は、事例蓄積コンピュータ１に記憶されている対象事例集合Ｙから、初期対象事例ｙ＊を少なくとも一つ選定する（１回目のステップＢ１２、図１６参照）。ここでは、初期対象事例ｙ＊として１件の対象事例ｙｉを選定する場合を例にして説明する。
【００９８】
本例においても、図１１に示す検索事例ｓおよび対象事例集合Ｙを例にして説明する。また、１回目のステップＢ１２で、対象事例ｙ４を初期対象事例ｙ＊として選定したものとする。初期対象事例ｙ＊の選定後、事例検索コンピュータ２ａのＣＰＵは、検索事例ｓおよび初期対象事例ｙ＊の特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊＝ｙ４）を計算する（ステップＢ１３、図１６参照）。
【００９９】
次に、事例検索コンピュータ２ａのＣＰＵ（検索半径変更手段２５）は、現在着目している初期対象事例ｙ＊＝ｙ４について計算した特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊＝ｙ４）と、予め定められている検索半径倍率Ｗとを用いて、Ｒ＝Ｗ×ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊＝ｙ４）の計算を行い、検索半径Ｒを計算する。
【０１００】
さらに、ＣＰＵ（最適事例絞り込み手段２３）は、対象事例集合Ｙに属する対象事例のうち、現在着目している初期対象事例ｙ＊＝４との特徴ベクトル間距離が検索半径Ｒよりも大きな対象事例を最適事例ｚ＊ではないと判定し、絞り込みの対象から除外する。そして、初期対象事例ｙ＊＝４との特徴ベクトル間距離が検索半径Ｒ以下である対象事例の集合を最適対象事例候補Ｚとする。すなわち、対象事例集合Ｙから、対象事例ｙ６，ｙ１１，ｙ１２を除外し、対象事例集合Ｙを最適対象事例候補Ｚに絞り込む。この最適対象事例候補Ｚに属する最適対象事例候補メンバｚｉは、図１７に示す検索半径Ｒで示した範囲内の９個の対象事例であり、ｚ１＝ｙ１、ｚ２＝ｙ２、ｚ３＝ｙ３、ｚ４＝ｙ４、ｚ５＝ｙ５、ｚ６＝ｙ７、ｚ７＝ｙ８、ｚ８＝ｙ９、ｚ９＝ｙ１０である。このように、ＣＰＵ（最適事例絞り込み手段２３）は、除外しなかった９個の最適対象事例候補メンバｚｉを含む最適対象事例候補Ｚに最適事例が含まれると判断して、対象事例集合Ｙから最適対象事例候補Ｚに絞り込む（ステップＢ１４、図１６参照）。
【０１０１】
この最適対象事例候補Ｚに属する最適対象事例候補メンバｚｉの数は９個であるので（ステップＢ１５におけるＮＯ）、事例検索コンピュータ２ａのＣＰＵ（初期対象事例再選定手段２４）は、最適事例候補Ｚから初期対象事例ｙ＊を選定する（ステップＢ１２）。ここでは、２回目のステップＢ１２であるので、検索事例ｓとの特徴ベクトル間距離が、この時点で着目している初期対象事例ｙ４について計算した特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ４）より小さい初期対象事例ｙ＊を新たに選定する。
【０１０２】
例えば、図１８に示すように、初期対象事例ｙ＊として最適事例候補メンバｚ３＝ｙ３を選定したと仮定する。ＣＰＵは、特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊＝ｙ３）を計算する。このＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊＝ｙ３）と、計算済みであるＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊＝ｙ４）とを比較し、ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊＝ｙ３）がＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊＝ｙ４）以上であれば、最適事例候補メンバｚ３＝ｙ３を最適対象事例候補Ｚから除外する。本例では、図１８に模式的に示すように、「ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊＝ｙ３）≧ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＝ｙ４）」が成立すると仮定し、ｚ３＝ｙ３を削除するものとする。この結果、最適事例候補メンバｚｉは８個となり、ｚ１＝ｙ１、ｚ２＝ｙ２、ｚ３＝ｙ４、ｚ４＝ｙ５、ｚ５＝ｙ７、ｚ６＝ｙ８、ｚ７＝ｙ９、ｚ８＝ｙ１０とする。
【０１０３】
このとき、例えば、図１９に示すように、初期対象事例ｙ＊として最適事例候補メンバｚ５＝ｙ７を選定したと仮定する。ＣＰＵは、特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊＝ｙ７）を計算し、ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊＝ｙ７）＜ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊＝ｙ４）が成立しているならば、対象事例ｙ７を新たな初期対象事例ｙ＊として選択する。ここでは、ｙ７を新たな初期対象事例ｙ＊とする場合を例示するが、他の対象事例を初期対象事例ｙ＊としてもよい。
【０１０４】
そして、事例検索コンピュータ２ａのＣＰＵ（検索半径変更手段２５）は、その初期対象事例ｙ＊＝ｙ７について求めた検索事例ｓとの特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊＝ｙ７）を用いて、新たな検索半径Ｒ＝Ｗ×ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊＝ｙ７）を算出する。図２０は、初期対象事例ｙ＊＝ｙ７と他の対象事例との特徴ベクトル間距離と、新たな検索半径Ｒとの関係を示す。ＣＰＵ（最適事例絞り込み手段２３）は、現在着目している初期対象事例ｙ＊＝ｙ７との特徴ベクトル間距離が検索半径Ｒよりも大きな最適事例候補メンバｙ１，ｙ２，ｙ５を最適対象事例候補Ｚから除外し（図２０参照）、最適事例候補Ｚを再度絞り込む。この結果、最適事例候補Ｚに属する最適事例候補メンバは、ｚ１＝ｙ４、ｚ２＝ｙ７、ｚ３＝ｙ８、ｚ４＝ｙ９、ｚ５＝ｙ１０となる。
【０１０５】
最適事例候補メンバは５個存在するので、再度ステップＢ１２以降の処理を行う。このとき、「ＤＩＳＴ（ｓ，ｚｉ）＜ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊＝ｙ７）」を満たす最適事例候補メンバｚｉは、最適事例候補メンバｚ３＝ｙ８しか存在しない。従って、ｙ７に代わって最適事例候補メンバｚ３＝ｙ８が新たに初期対象事例ｙ＊として選定される。この後のステップＢ１４では、他の対象事例が除外され、最適事例候補メンバはｚ３＝ｙ８のみに絞り込まれる。この結果、ＣＰＵ（最適事例絞り込み手段２３）は、最適事例候補メンバｚ３＝ｙ８を最適事例ｚ＊＝ｙ８と決定する。
【０１０６】
以上の説明では、初期対象事例ｙ＊として対象事例ｙ４を選定して、唯一の最適事例ｚ＊＝ｙ８を決定する過程を説明したが、最適事例候補Ｚに含まれる最適事例候補メンバ数が一定値を下回った場合、最適事例候補Ｚに含まれる各最適事例候補メンバｚｉおよび検索事例ｓの特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ、ｚｉ）をＣＰＵ（最適事例絞り込み手段２３）が計算し、特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ、ｚｉ）が最小となる最適事例候補メンバｚｉを最適事例ｚ＊に決定してもよい。
【０１０７】
また、以上の説明では、初期対象事例ｙ＊として一つの対象事例ｙ４を選定した場合について説明したが、初期対象事例ｙ＊として複数の対象事例ｙｉ（例えば、ｙ１およびｙ４等）を選定して、選定した初期対象事例ｙ＊毎に、第２の実施形態で説明した処理を実行して最適事例ｚ＊を特定してもよい。そして、最適事例絞り込み手段２３が、初期対象事例ｙ＊毎に特定した各最適事例ｚ＊について検索事例ｓとの特徴ベクトル間距離をそれぞれ計算し、その特徴ベクトル間距離が最小となる最適事例ｚ＊を最終的な最適事例ｚ＊と決定してもよい。
【０１０８】
また、第２の実施形態では、最適事例候補Ｚの絞り込み時に、初期対象事例ｙ＊に対する特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｙ＊，ｙｉ）が、検索半径Ｒ＝Ｗ×ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊）以下の対象事例ｙｉを最適事例候補Ｚとして選定したが、第１の実施形態と同様に、検索下限半径ＲＬ＝ＷＬ×ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊）および検索上限半径ＲＨ＝ＷＨ×ＤＩＳＴ（ｓ，ｙ＊）を用いて絞り込みをしてもよいし、他の検索半径に基づく絞り込みをしてもよい。この場合、検索半径変更手段２５が検索下限半径ＲＬや検索上限半径ＲＨを計算すればよい。
【０１０９】
本発明の有用性を、実例を用いて示す。実際の第１の管制事例として５０００件の管制事例を用意し、事例記憶手段１２に対象事例として登録した。そして、その第１の対象事例（５０００件）を用いて対象事例ペアを生成し、対象事例ペア毎の特徴ベクトル間距離を計算し、事例データベースに蓄積した。その後、事例データベースに蓄積済みの対象事例（５０００件）とは異なる第２の管制事例（５０００件）を用意し、第２の管制事例５０００件から検索事例１件を選定して、事例検索コンピュータに入力し、最適事例を検索した。本検索処理を、第２の管制事例５０００件それぞれを検索事例に選定した場合で実行し、合計５０００回の検索処理を実行した。このときの、特徴ベクトル間距離の計算回数および最適事例の検索成功率を図２１に示す。図２１では、本発明の検索方法の他に、検索実行時に特徴ベクトル間距離を逐次計算する方式（以下、逐次計算方式と記す。）の場合の特徴ベクトル間距離の計算回数および最適事例の検索成功率も示す。
【０１１０】
逐次計算方式では、一つの検索事例に対して最適事例を求める検索１回当たり、対象事例５０００件と同数の特徴ベクトル間距離計算を行う必要がある。すなわち、検索１回当たり、特徴ベクトル間距離計算を５０００回行う。一方、本発明を適用した場合には、検索１回当たりの特徴ベクトル間距離の計算回数を４２０〜４７０回に低減することができた。なお、特徴ベクトル間距離として、マハラノビス距離を計算した。
【０１１１】
逐次計算方式では、全対象事例（５０００件）に対して、それぞれ検索事例との特徴ベクトル間距離を計算するので、特徴ベクトル間距離が最小となる最適事例を確実に検索することができる。すなわち、最適事例検索成功率は１００％となる。一方、本発明で検索した最適事例と、逐次計算方式で検索した最適事例とを比較した結果、９０％以上の確率で最適事例が合致することを確認した。つまり、逐次計算方式で検索した最適事例を正解と定義すると、本発明の最適事例検索成功率は９０％となる。ただし、本発明を用いた場合と逐次計算方式を用いた場合とで最適事例が合致しなかった検索事例（最適事例の検索に失敗した５００件（全検索事例数の１０％））に関しても、検索事例に類似した対象事例を検索することができた。具体的には、逐次計算方式において検索した最適事例（正解）と検索事例との特徴ベクトル間距離と、本発明で検索された正解以外の検索結果と検索事例との特徴ベクトル間距離とを比較したところ、後者の特徴ベクトル間距離は、前者の特徴ベクトル間距離の１．２倍以下に抑えることができた。
【０１１２】
実施形態３．
図２２は、本発明の第３の実施形態の事例検索システムの例を示すブロック図である。第２の実施形態と同様の構成要素については図１５と同一の符号を付し、説明を省略する。第３の実施形態の事例検索システムは、対象事例のデータベースを作成するとともに対象事例の分類を行う事例蓄積装置１ｂと、検索事例入力時にその検索事例に類似する最適事例を検索する事例検索装置２ｂとを備える。
【０１１３】
事例蓄積装置１ｂは、事例データベース生成手段１１と、事例記憶手段１２と、事例分類手段１３とを有する。事例データベース生成手段１１および事例記憶手段１２は、第１の実施形態および第２の実施形態と同様である。
【０１１４】
事例分類手段１３は、事例記憶手段１２に記憶されている対象事例集合Ｙを、既に計算済みの対象事例ペア毎の特徴ベクトル間距離に基づいて複数のグループに分類する。対象事例集合Ｙを複数のグループに分類分類した際の各グループを事例グループとよびＧｉで表す。このｉは個々の事例グループを識別するための添え字である。また、事例分類手段１３は、対象事例集合Ｙを複数の事例グループに分類する際、各事例グループの代表事例も決定する。代表事例は、事例グループを代表する対象事例であり、事例グループＧｉの代表事例をｃｉと表す。例えば、事例グループに属する各対象事例の特徴ベクトルの平均ベクトルに最も近い特徴ベクトルを有する対象事例が、代表事例となる。事例分類手段１３は、例えば、Ｋ−ｍｅａｎｓクラスタリング法（以下、Ｋ−ｍｅａｎｓ法と記す。）によって、対象事例集合Ｙを複数の事例グループに分類し、各事例グループの代表事例を決定する。そして、事例分類手段１３は、個々の対象事例がどの事例グループに属するかを表す情報と、個々の対象事例が代表事例であるか否かを示す情報とを事例記憶手段１２に記憶させる。なお、事例分類手段１３は、Ｋ−ｍｅａｎｓ法以外の方法で事例グループの分類および代表事例の決定を行ってもよい。
【０１１５】
また、全ての代表事例ｃｉの集合を代表事例集合と記し、代表事例集合をＣと表す。また、代表事例集合Ｃの中で、検索事例ｓとの特徴ベクトル間距離が最小となる代表事例を最適代表事例と記し、最適代表事例をｃ＊と表す。そして、最適代表事例ｃ＊を含む事例グループを最適事例グループと記し、最適事例グループをＧ＊と表す。
【０１１６】
事例検索装置２ｂは、最適事例グループ選定手段２６と、初期対象事例選定手段２１と、最適事例絞り込み手段２３と、初期対象事例再選定手段２４と、検索半径変更手段２５とを有する。
【０１１７】
最適事例グループ選定手段２６は、事例記憶手段１２に記憶された情報を参照して、最適事例ｚ＊が含まれる事例グループＧｉを、各事例グループの中から選定する。具体的には、最適事例グループ選定手段２６は、最適代表事例ｃ＊を含む最適事例グループＧ＊を、最適事例ｚ＊が含まれる事例グループとして選定する。
【０１１８】
この選定方法は、予め設定する事例グループ数の閾値（事例グループ数閾値と記す。）と、事例グループ数との比較結果に応じて複数定められていてもよい。例えば、事例グループ数が事例グループ数閾値以下であれば、最適事例グループ選定手段２６は、各事例グループＧｉの代表事例ｃｉおよび検索事例ｓとの特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｃｉ）を計算し、最も特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｃｉ）が小さい最適代表事例ｃ＊を含む事例グループＧｉを最適事例グループＧ＊と選定する。また、事例グループ数が事例グループ数閾値より大きければ、最適事例グループ選定手段２６は、代表事例集合Ｃで構成する特徴ベクトル空間（代表事例特徴ベクトル空間）を生成する。そして、第２の実施形態における対象事例集合Ｙの絞り込みと同様に、代表事例集合Ｃを絞り込み、最適代表事例ｃ＊を決定し、その最適代表事例ｃ＊を含む事例グループＧｉを最適事例グループＧ＊と選定する。
【０１１９】
初期対象事例選定手段２１と、最適事例絞り込み手段２３と、初期対象事例再選定手段２４と、検索半径変更手段２５は、最適事例グループＧ＊に対して、第２の実施形態と同様の処理を行い、最適事例グループＧ＊に属する対象事例ｙｉから、最適事例ｚ＊を決定する。第２の実施形態では、初期対象事例選定手段２１、最適事例絞り込み手段２３、初期対象事例再選定手段２４および検索半径変更手段２５は、対象事例集合Ｙから最適事例ｚ＊を決定するが、第３の実施形態では、最適事例グループＧ＊から最適事例ｚ＊を決定する。この点を除き、初期対象事例選定手段２１、最適事例絞り込み手段２３、初期対象事例再選定手段２４および検索半径変更手段２５の処理は、第２の実施形態と同様である。
【０１２０】
第３の実施形態においても、特徴ベクトル間距離を計算する各手段は、同じ計算方法で特徴ベクトル間距離を計算する。特徴ベクトル間距離の計算方法は、予め定められている。
【０１２１】
第３の実施形態において、事例データベース生成手段１１および事例分類手段１３は、例えば、プログラムに従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。あるいは、これらの各手段が専用回路によって実現されていてもよい。
【０１２２】
また、最適事例グループ選定手段２６、初期対象事例選定手段２１、最適事例絞り込み手段２３、初期対象事例再選定手段２４および検索半径変更手段２５は、例えば、プログラムに従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。あるいは、これらの各手段が専用回路によって実現されていてもよい。
【０１２３】
また、事例蓄積装置１ｂおよび事例検索装置２ｂが同一のコンピュータによって実現され、一つのＣＰＵが、事例データベース生成手段１１、事例分類手段１３、最適事例グループ選定手段２６、初期対象事例選定手段２１、最適事例絞り込み手段２３、初期対象事例再選定手段２４および検索半径変更手段２５として動作してもよい。
【０１２４】
次に、動作について説明する。
図２３は、第３の実施形態における事例蓄積装置１ｂの処理経過の例を示す説明図である。第１の実施形態と同様の処理については図５と同一の符号を付す。新規対象事例ｘが入力されたときに、事例蓄積装置１ｂは、新規対象事例ｘおよびその特徴ベクトルを事例記憶手段１２に記憶させる。また、新規対象事例ｘと既に記憶済みの各対象事例とについて特徴ベクトル間距離を計算して特徴ベクトル間距離を事例記憶手段１２に記憶させる。この動作は、第１の実施形態で説明したステップＡ１〜Ａ５の動作と同様であり、説明を省略する。新規対象事例ｘの特徴ベクトルおよび各特徴ベクトル間距離を事例記憶手段１２に記憶させた後（ステップＡ５におけるＹＥＳ）、事例分類手段１３は、対象事例集合Ｙを複数の事例グループに分類する。具体的には、事例分類手段１３は、事例記憶手段１２に記憶されている特徴ベクトル間距離を用いて、対象事例集合Ｙを複数の事例グループＧｉに分類するとともに、各事例グループＧｉの代表事例ｃｉを決定する。さらに、事例分類手段１３は、事例記憶手段１２に記憶された各対象事例に対応付けて、対象事例がどの事例グループに属しているかを示す情報、および、対象事例が代表事例であるか否かを示す情報も記憶させる（ステップＡ６）。
【０１２５】
図２４（ａ）は第３の実施形態における事例基本データテーブルの例である。第３の実施形態の事例基本データテーブルは、第１の実施形態で例示したテーブル（図１０（ａ）参照）と同様であり説明を省略する。図２４（ｂ）は実施形態における特徴ベクトルテーブルの例を示す。図２４（ｂ）に例示する特徴ベクトルテーブルにおいて、事例グループフィールドは、対象事例がどの事例グループに属しているかを示す情報に該当するフィールドである。また、事例代表識別テーブルは、対象事例が代表事例であるか否かを示す情報に該当するフィールドである。「ｔｒｕｅ」は、対象事例が事例グループフィールドに記載の事例グループの代表事例であることを表し、「ｆａｌｓｅ」は、対象事例が事例グループフィールドに記載の事例グループの代表事例でないことを表している。事例分類手段１３は、例えば、図２４（ｂ）に例示するように、対象事例毎に、対象事例が属している事例グループの情報（識別情報）を事例グループフィールドに記憶させ、その対象事例がその事例グループの代表事例であるか否か（「ｔｒｕｅ」または「ｆａｌｓｅ」）を事例代表識別テーブルに記憶させればよい。
【０１２６】
図２５は、第３の実施形態における事例検索装置２ｂの処理経過の例を示すフローチャートである。第２の実施形態と同様の処理については、図１６と同一の符号を付す。検索事例ｓが入力されると（ステップＢ１１）、最適事例グループ選定手段２６は、事例分類手段１３によって分類された各事例グループＧｉの中から最適事例グループＧ＊を決定する（ステップＢ２１）。
【０１２７】
ステップＢ２１では、最適事例グループ選定手段２６は、事例記憶手段１２を参照して事例グループの数をカウントする。例えば、代表事例に該当する対象事例の数をカウントすればよい。最適事例グループ選定手段２６は、事例グループ数が予め設定されている事例グループ数閾値以下である場合、全事例グループＧｉの代表事例ｃｉおよび検索事例ｓの特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｃｉ）を計算し、特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｃｉ）が最小の最適事例グループを最適事例グループＧ＊をとして選定する。このとき、予め定められたグループ数分の事例グループを、特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｃｉ）の小さい順にそれぞれとして選定してもよい。
【０１２８】
また、事例グループ数が予め設定されている事例グループ数閾値より大きい場合、最適事例グループ選定手段２６は、第２の実施形態において対処事例集合Ｙから最適事例ｚ＊を絞り込む処理と同様に、代表事例集合Ｃから代表事例を絞り込む処理を行い、その結果得た代表事例を最適代表事例ｃ＊とし、最適代表事例ｃ＊を含む事例グループが最適事例グループＧ＊であると判定する。
【０１２９】
ここでは、事例グループ数が事例グループ数閾値以下であるか否かにより、最適事例グループＧ＊の選定方法を変える場合を説明したが、いずれか一方の選定方法で最適事例グループＧ＊を選定してもよい。また、他の方法で最適事例グループＧ＊を選定してもよい。
【０１３０】
以下、第２の実施形態と同様の方法で代表事例集合Ｃから代表事例を絞り込む動作の例を説明する。図２６は、代表事例集合Ｃから代表事例を絞り込んで最適事例グループＧ＊を決定する処理の例を示すフローチャートである。最適事例グループ選定手段２６は、代表事例集合Ｃの中から例えば一つの代表事例を選定する（ステップＳ１）。ステップＳ１で選定される代表事例を初期代表事例と記す。最初にステップＳ１を実行するときには、任意の代表事例を初期代表事例として選定してよい。ステップＳ１で選択した初期代表事例は、次にステップＳ１で新たな初期代表事例が選択されるまでの間、着目している初期代表事例であるということができる。次に、最適事例グループ選定手段２６は、検索事例ｓとステップＳ１で選定された初期代表事例ｃｉとの特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｃｉ）を計算する（ステップＳ２）。
【０１３１】
次に、最適事例グループ選定手段２６は、代表事例グループＣの中から、検索事例ｓとの特徴ベクトル間距離が、現在着目（選定）している代表事例ｃｉについて計算した特徴ベクトル間距離（直前のステップＳ２で計算したＤＩＳＴ（ｓ，ｃｉ））よりも小さな代表事例を含む代表事例の集合を選定する（ステップＳ３）。ステップＳ３で選定される代表事例の集合は、代表事例集合Ｃの部分集合である。以下、ステップＳ３で絞り込まれた代表事例の集合を単に部分集合と記す。
【０１３２】
ステップＳ３では、まず、最適事例グループ選定手段２６は、現在着目している初期代表事例ｃｉについて計算した特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｃｉ）に基づいて、代表事例絞り込み用検索半径を計算する。代表事例絞り込み用検索半径は、第２の実施形態における検索半径と同様の検索半径であるが、最適代表事例の絞り込みに用いられる検索半径であり、第２の実施形態における検索半径Ｒと区別してＲ１と記す。最適事例グループ選定手段２６は、ステップＳ２で計算するＤＩＳＴ（ｓ，ｃｉ）に対する代表事例絞り込み用検索半径Ｒ１の倍率（Ｗ１）を予め保持しておき、Ｗ１とＤＩＳＴ（ｓ，ｃｉ）との乗算によって代表事例絞り込み用検索半径Ｒ１を計算すればよい。ここで、倍率Ｗ１は、１≦Ｗ１を満足する値である。最適事例グループ選定手段２６は、代表事例集合Ｃの中から、現在着目している処理代表事例ｃｉとの特徴ベクトル間距離が代表事例絞り込み用検索半径Ｒ１ほり大きな対象事例を除外し、現在着目している初期代表事例ｃｉとの特徴ベクトル間距離が代表事例絞り込み用検索半径Ｒ１以下となっている代表事例の集合を部分集合として選定する。このとき、着目している代表事例と他の代表事例との特徴ベクトル間距離は事例記憶手段１２に記憶されているので、新たに計算する必要はない。
【０１３３】
次に、最適事例グループ選定手段２６は、ステップＳ３で絞り込んだ部分集合に属する代表事例が一件であるか否かを判定する（ステップＳ４）。部分集合に属する代表事例が一件であれば、最適事例グループ選定手段２６は、その代表事例を最適代表事例ｃ＊として決定し、また、その最適代表事例ｃ＊を含む事例グループを最適事例グループＧ＊として決定する。
【０１３４】
ステップＳ３で絞り込んだ部分集合に複数の代表事例が属している場合、最適事例グループ選定手段２６は、ステップＳ１以降の処理を繰り返す。ただし、２回目以降のステップＳ１では、最適事例グループ選定手段２６は、以下の条件を満たす代表事例を、部分集合の中から選定する。すなわち、最適事例グループ選定手段２６は、２回目以降のステップＳ１において、検索事例ｓとの特徴ベクトル間距離が、着目している初期対象事例ｃｉ（前回のステップＳ１で選定した初期対象事例ｃｉ）について計算した特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｃｉ）よりも小さい代表事例を、新たな初期代表事例ｃｉとして選定する。このとき、検索事例ｓとの特徴ベクトル間距離が、着目している初期対象事例ｃｉ（前回のステップＳ１で選定した初期対象事例ｃｉ）について計算した特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｃｉ）以上となっている代表事例があれば、その代表事例を部分集合から除外する。２回目以降のステップＳ１ではステップＳ２の処理も併せて行うことになる。その後、ステップＳ３，Ｓ４を実行する。
【０１３５】
ステップＳ３では、再度、代表事例絞り込み用検索半径Ｒ１を計算し直し、現在着目している初期代表事例との特徴ベクトル間距離が代表事例絞り込み用検索半径Ｒ１以下となっている代表事例を代表事例集合Ｃから選定して、部分集合とすればよい。
【０１３６】
ステップＳ１〜Ｓ３の処理を繰り返し行い、部分集合に属する代表事例が１件となった時点で、最適事例グループ選定手段２６は、その代表事例を最適代表事例ｃ＊とし、最適事例グループＧ＊を決定する（ステップＳ５）。
【０１３７】
最適事例グループ選定手段２６が最適事例グループＧ＊を決定した後、初期対象事例選定手段２１、最適事例絞り込み手段２３、初期対象事例再選定手段２４および検索半径変更手段２５は、その最適事例グループＧ＊から最適事例ｚ＊を決定する（ステップＢ１２〜Ｂ１６、図２５参照）。最適事例グループＧ＊から最適事例ｚ＊を決定する動作（ステップＢ１２〜Ｂ１６）は、第２の実施形態において対象事例集合Ｙから最適事例ｚ＊を決定する動作（図１６参照）と同様である。最適事例グループＧ＊も対象事例集合Ｙと同様に複数の対象事例の集合であり、その中から最適事例ｚ＊を決定する動作は第２の実施形態におけるステップＢ１２〜Ｂ１６と同様であるので、ここでは、ステップＢ１２〜Ｂ１６の動作の説明は省略する。
【０１３８】
第３の実施形態によれば、事例記憶手段１２に記憶済みの対象事例集合Ｙを、事例記憶手段１２に記憶済みの対象事例ペア毎の特徴ベクトル間距離に基づいて、事例グループＧｉに分類する。その後、検索事例ｓの近傍に位置する最適事例グループＧ＊を特定し、最適事例グループＧ＊に含まれる対象事例ｙｉの中から最適事例ｚ＊を決定する。このように、まず、最適事例グループＧ＊を特定し、その最適事例グループＧ＊の中から最適事例ｚ＊を選択するので、対象事例集合Ｙの中から最適事例ｚ＊を検索する場合よりも特徴ベクトル間計算回数を減少させて、事例検索速度が向上するようにすることができる。特に、対象事例ｙｉの数が膨大である場合や、対象事例同士の特徴ベクトル間距離が非常に小さい場合であっても、特徴ベクトル間距離の計算回数を削減し、事例検索速度を向上させることができる。
【０１３９】
第２の実施形態と比較すると、第２の実施形態では、対象事例ｙｉの数が膨大である場合や、対象事例同士の特徴ベクトル間距離が非常に小さい場合には、初期対象事例ｙ＊からの特徴ベクトル間距離が検索半径Ｒ以内となる対象事例が多く存在することにより、最適事例ｚ＊を絞り込む処理（ステップＢ１２〜Ｂ１５、図１６参照）の回数が増加する。すると、その分、特徴ベクトル間距離計算回数も増加し、事例検索速度が低下する。一方、第３の実施形態では、まず、対象事例集合Ｙから最適事例グループＧ＊を決定し、その最適事例グループＧ＊について最適事例ｚ＊を絞り込めばよいので、最適事例ｚ＊を絞り込む処理の繰り返し数増加を防止することができる。その結果、特徴ベクトル間距離計算回数も抑えることができ、事例検索速度を向上させることができる。
【０１４０】
次に、第３の実施形態を具体例を用いて説明する。
以下の説明では、事例蓄積装置１ｂおよび事例検索装置２ｂが、それぞれコンピュータによって実現されている場合を例にして説明し、事例蓄積装置１ｂを事例蓄積コンピュータと記す。事例検索装置２ｂを事例検索コンピュータと記す。事例蓄積コンピュータ１ｂおよび事例検索コンピュータ２ｂは、第１の実施形態の具体例で説明したコンピュータと同様の構成である。ただし、事例蓄積コンピュータ１ｂのＣＰＵは、プログラムに従って、事例データベース生成手段１１および事例分類手段１３として動作する。また、事例検索コンピュータ２ｂのＣＰＵは、プログラムに従って、最適事例グループ船体手段２６、初期対象事例選定手段２１、最適事例絞り込み手段２３、初期対象事例再選定手段２４、検索半径変更手段２５として動作する。
【０１４１】
事例蓄積コンピュータ１ｂのＣＰＵ（事例データベース生成手段１１）は、新規対象事例ｘが入力されると、新規対象事例ｘおよびその特徴ベクトルを事例記憶手段１２に記憶させる。また、既に記憶済みの各対象事例ｙｉと新規対象事例ｘとの特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｘ、ｙｉ）を計算し、特徴ベクトルテーブルの特徴ベクトル間距離フィールドを更新する。この動作は、第１の実施形態と同様である。図２７は、特徴ベクトル空間における各対象事例を模式的に示す模式図である。図２７に示す個々の丸印は、事例記憶手段１２に記憶された対象事例を表している。また、図２７において、対象事例同士の距離は、対象事例ペアの特徴ベクトル間距離を表している。本例では、図２７に示す各対象事例の特徴ベクトルや対象事例同士の特徴ベクトル間距離が記憶されているとする。
【０１４２】
事例蓄積コンピュータ１ｂのＣＰＵ（事例分類手段１３）は、対象事例集合Ｙを事例グループＧｉに分類する。ここでは、Ｋ−ｍｅａｎｓ法によって分類を行う場合を例にして説明する。Ｋ−ｍｅａｎｓ法で分類を行う場合、事例蓄積コンピュータ１ｂには、予め生成する事例グループの数（Ｋとする。）が設定される。事例蓄積コンピュータ１ｂのＣＰＵは、事例グループ数Ｋと同数の代表事例ｃｉ（ｉ＝１，２，・・・，Ｋ）を対象事例集合Ｙからランダムに決定する。そして、代表事例ｃｉを除く各対象事例ｙｊを、特徴ベクトル間距離が最も近い代表事例ｃｉに従属させる。従属とは、代表事例ｃｉと同じ事例グループに含めることである。この結果、代表事例ｃｉおよび代表事例ｃｉに従属する各対象事例ｙｊが事例グループＧｉとして分類される。図２８は、代表事例に従属させる対象事例の例を示す説明図である。図２８に示すように代表事例ｃ１，ｃ２が選択されたとする。図２８に破線で示した範囲を拡大すると図２８の下段の図のようになる。図２８に示すように、各代表事例ｃｉとの特徴ベクトル間距離のうちｃ１との特徴ベクトル間距離が最小となる対象事例は、代表事例ｃ１に従属させる。
【０１４３】
その後、事例蓄積コンピュータ１ｂのＣＰＵは、各事例グループＧｉから代表事例ｃｉを再選定する。例えば、ＣＰＵは、事例グループ毎に、事例グループに属する全対象事例ｙｊに関して特徴ベクトルの重心位置を計算し、その重心位置の再近傍の特徴ベクトルに該当する対象事例ｙｊを新たな代表事例ｃｉとして再選定すればよい。各事例グループＧＩについて代表事例ｃｉを再選定したならば、ＣＰＵは、再度、その代表事例以外の各対象事例をいずれかの代表事例に従属させて事例グループを定め直す。事例蓄積コンピュータ１ｂのＣＰＵは、このように代表事例の選定と、代表事例に他の対象事例を従属させる処理を繰り返し、同じ代表事例が再選定されるようになったならば、その時点おける事例グループを最終的な事例グループとして決定する。この結果、予め設定した事例グループ生成数分の事例グループＧｉ（ｉ＝１，・・・，Ｋ）が生成され、対象事例集合Ｙに含まれる任意の対象事例ｙｊは、生成された事例グループＧｉの代表事例ｃｉのいずれかに従属するよう事例グループ分類できる。
【０１４４】
事例記憶手段１２には対象事例集合Ｙに属する対象事例同士のペアの特徴ベクトル間距離が記憶されているので、上記のように事例グループの分類を行う際に、特徴ベクトル間距離を行う必要はなく、事例グループの分類および代表事例の決定を高速に行うことができる。ここでは、Ｋ−ｍｅａｎｓ法で分類を行う場合を例示したが、他の方法で事例グループを分類してもよい。
【０１４５】
図２９は、事例グループ生成数Ｋ＝９とした場合の事例グループ分類結果例を示す説明図であり、図２９に示すように各事例グループへの分類が行われたとする。図２９に示す９個の多角形はそれぞれ事例グループＧｉ（ｉ＝１，２，・・・，９）を表す。各事例グループＧｉには、代表事例ｃｉ（ｉ＝１，２，・・・，９）、および代表事例ｃｉに従属する対象事例ｙｊが存在する。
【０１４６】
その後、検索ユーザから事例検索コンピュータ２ｂに検索事例ｓが入力されると、事例検索コンピュータ２ｂのＣＰＵ（最適事例グループ選定手段２６）は、最適事例グループＧ＊を選定する。このとき、ＣＰＵは、まず、事例記憶手段１２に記憶されている全代表事例ｃｉを取得する。この代表事例の数は事例グループ数に等しい。ＣＰＵは、事例グループ数と、予め設定されている事例グループ数閾値とを比較する。
【０１４７】
事例グループ数が事例グループ数閾値以下である場合、ＣＰＵは、検索事例ｓおよび取得した全代表事例ｃｉの特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｃｉ）を計算する。ＣＰＵは、特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｃｉ）が最小となる代表事例を選定し、その代表事例を含む事例グループを最適事例グループＧ＊として決定する。あるいは、ＣＰＵは、予め定められた事例グループ数分の代表事例を特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｃｉ）の小さい順にそれぞれ選定し、その代表事例を含む各事例グループをそれぞれ最適事例グループＧ＊としてもよい。この場合、選定される事例グループ数は、分類されている事例グループ数より小さい値であるものとする。図３０は、この方法で最適事例グループを定める例を示している。図３０に示す星印が検索事例ｓを表しているとする。この場合、特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｃｉ）が最小となる代表事例はｃ６となり、代表事例ｃ６を含む事例グループを最適事例グループＧ＊と定める。
【０１４８】
一方、事例グループ総数が事例グループ選定数閾値より大きい場合、ＣＰＵは、代表事例のみを対象として、その代表事例集合から最適代表事例ｃ＊を絞り込む。図３１は、代表事例集合Ｃから最適代表事例ｃ＊を絞り込む処理の具体例を表す。本例では、代表事例ｃｉ（ｉ＝１，２，・・・，９）が存在する。また、図３１においても、星印が検索事例ｓを表しているとする。ＣＰＵは、例えば、最初に初期代表事例として代表事例ｃ１を選定したとする。その後、代表事例絞り込み用検索半径を、ＤＩＳＴ（ｓ，ｃ１）に倍率Ｗ１を乗じることで、代表事例絞り込み用検索半径を求める。図３１に示すＲ１ａがこの代表事例絞り込み用検索半径である。ＣＰＵは、初期代表事例ｃ１との特徴ベクトル間距離が代表事例絞り込み用検索半径Ｒ１ａ以下となる代表事例からなる代表事例の集合を選定する。その結果、代表事例集合Ｃの部分集合として、代表事例ｃ１，ｃ２，ｃ４，ｃ５，ｃ６，ｃ８からなる集合を選定する。さらに、ＣＰＵは、この部分集合に属する代表事例から、検索事例ｓとの特徴ベクトル間距離がＤＩＳＴ（ｓ，ｃ１）未満の代表事例を選定する。ここでは、代表事例ｃ２を選定したとする。以降、同様の処理を繰り返し、索事例ｓとの特徴ベクトル間距離が最小となる最適代表事例として代表事例ｃ６を特定する。そして、代表事例ｃ６が属する事例グループＧ６を最適事例グループＧ＊＝Ｇ６と決定する。
【０１４９】
最適事例グループＧ＊＝Ｇ６を決定した後、ＣＰＵは、最適事例グループＧ＊＝Ｇ６に属する代表事例ｃ６および対象事例ｙｊ（但し、対象事例ｙｊは事例グループＧ６に含まれる対象事例）に対して、第２の実施形態と同様の絞り込みを行い、最終的な最適事例ｚ＊を決定する。
【０１５０】
ここでは、最適事例グループＧ＊として一つの事例グループＧ６を選定する場合を例にして説明したが、最適事例グループＧ＊として、複数の事例グループを選定してもよい。その場合、選定した最適事例グループ毎に、最適事例ｚ＊を求め、それぞれの最適事例ｚ＊と検索事例ｓとの特徴ベクトル間距離ＤＩＳＴ（ｓ，ｚ＊）をそれぞれ計算してもよい。そして、ＤＩＳＴ（ｓ，ｚ＊）が最小となる最適事例ｚ＊を最終的な最適事例に決定してもよい。
【０１５１】
また、実施形態では、実施形態２の構成に事例分類手段１３および最適事例グループ選定手段２６を追加した構成を説明したが、第１の実施形態（図１参照）に事例分類手段１３および最適事例グループ選定手段２６を追加した構成としてもよい。その場合においても、事例分類手段１３および最適事例グループ選定手段２６の動作は、第３の実施形態と同様である。また、初期対象事例選定手段２１および最適事例選択手段２２（図１参照）は、最適事例グループ選定手段２６に選定された事例グループに属する対象事例の中から、第１の実施形態と同様の動作で最適事例を検索すればよい。すなわち、初期対象事例選定手段２１は、選定された事例グループに属する対象事例の中から初期対象事例を選択し、検索事例とその初期対象事例との特徴ベクトル間距離を計算し、最適事例選択手段２２は、その事例グループに属する対象事例を対象にして第１の実施形態と同様の処理を行えばよい。
【０１５２】
次に、本発明の最小構成について説明する。図３４は、本発明の事例検索システムの最小構成を示すブロック図である。図３５は、本発明の事例蓄積装置の最小構成を示すブロック図である。図３６は、本発明の事例検索装置の最小構成を示すブロック図である。本発明の事例検索システムは、事例記憶手段６１と、新規事例登録手段６２と、事例検索手段６３とを備える（図３４）。本発明の事例蓄積装置は、事例記憶手段６１と、新規事例登録手段６２とを備える（図３５）。本発明の事例検索装置は、事例検索手段６３を備える（図３６）。
【０１５３】
事例記憶手段６１（例えば、事例記憶手段１２）は、検索の対象となる事例である対象事例毎に、対象事例と、対象事例の特徴を表す特徴ベクトルと、その対象事例と他の各対象事例との特徴ベクトル間距離とを記憶する。
【０１５４】
新規事例登録手段６２（例えば、事例データベース生成手段１１）は、新たな対象事例である新規対象事例が入力されると、新規対象事例および新規対象事例の特徴ベクトルを事例記憶手段に記憶させ、新規対象事例と、事例記憶手段に既に記憶されている各対象事例との特徴ベクトル間距離を計算し、計算した特徴ベクトル間距離を事例記憶手段に記憶させる。
【０１５５】
事例検索手段６３（例えば事例検索装置２，２ａ，２ｂ）は、ユーザによって指定される事例である検索事例が入力されると、事例記憶手段に記憶された対象事例から対象事例を選択し、検索事例と選択した対象事例との特徴ベクトル間距離を計算し、その特徴ベクトル間距離および事例記憶手段に記憶された対象事例同士の特徴ベクトル間距離を用いて、事例記憶手段に記憶された対象事例の集合から検索事例に類似する事例である最適事例を特定する。
【０１５６】
以上のような構成により、本発明の事例検索システムでは、蓄積された事例の中から、ある事例に類似する事例を高速に検索することができる。
【０１５７】
また、上記の実施形態には、以下に示す構成の事例検索システムが開示されている。
【０１５８】
（１）検索の対象となる事例である対象事例毎に、対象事例と、対象事例の特徴を表す特徴ベクトルと、その対象事例と他の各対象事例との特徴ベクトル間距離とを記憶する事例記憶手段（例えば、事例記憶手段１２）と、新たな対象事例である新規対象事例が入力されると、新規対象事例および新規対象事例の特徴ベクトルを事例記憶手段に記憶させ、新規対象事例と、事例記憶手段に既に記憶されている各対象事例との特徴ベクトル間距離を計算し、計算した特徴ベクトル間距離を事例記憶手段に記憶させる新規事例登録手段（例えば、事例データベース生成手段１１）と、ユーザによって指定される事例である検索事例が入力されると、事例記憶手段に記憶された対象事例から対象事例を選択し、検索事例と選択した対象事例との特徴ベクトル間距離を計算し、その特徴ベクトル間距離および事例記憶手段に記憶された対象事例同士の特徴ベクトル間距離を用いて、事例記憶手段に記憶された対象事例の集合から検索事例に類似する事例である最適事例を特定する事例検索手段（例えば、事例検索装置２，２ａ，２ｂ）とを備えることを特徴とする事例検索システム。
【０１５９】
（２）事例検索手段が、検索事例が入力されると、事例記憶手段に記憶された対象事例から対象事例を選択し、検索事例と選択した対象事例との特徴ベクトル間距離を計算する事例選択手段（例えば、初期対象事例選定手段２１）と、最適事例の候補と事例選択手段に選択された対象事例との特徴ベクトル間距離が収まるべき範囲の下限値（例えばＲＬ）および上限値（例えばＲＨ）を、事例選択手段が計算した特徴ベクトル間距離を含む範囲として定め、選択された対象事例との特徴ベクトル間距離が下限値から上限値の範囲に収まっている対象事例を最適事例の候補（例えば、最適事例候補メンバｚｉ）として選定し、最適事例の候補の中から最適事例を特定する最適事例選定手段（例えば、最適事例検索手段２２）とを備える事例検索システム。
【０１６０】
（３）最適事例選定手段が、局所探索法によって最適事例の候補の中から最適事例を特定する事例検索システム。
【０１６１】
（４）最適事例選定手段が、最適事例の候補の中から一の候補を選択し、一の候補を選択したときに、その候補との特徴ベクトル間距離が所定値（例えば近傍半径）未満であって、その候補よりも検索事例との特徴ベクトル間距離が小さい一の候補を新たに選択していくことにより、最適事例を特定する事例検索システム。
【０１６２】
（５）事例選択手段が、予め定められた計算方法で特徴ベクトル間距離を計算する事例検索システム。
【０１６３】
（６）事例検索手段が、検索事例が入力されると、事例記憶手段に記憶された各対象事例から対象事例を選択する事例選択手段（例えば初期対象事例選定手段２１）と、検索事例と選択された対象事例との特徴ベクトル間距離よりも検索事例との特徴ベクトル間距離が小さい対象事例を含む対象事例の集合を特定する集合特定手段（例えば最適事例絞り込み手段２３）と、集合特定手段によって特定された集合の中から、検索事例と現在選択されている対象事例との特徴ベクトル間距離よりも、検索事例との特徴ベクトル間距離が小さい対象事例を選択する事例再選択手段（例えば初期対象事例再選定手段２４）とを備え、集合特定手段が、事例選択手段または事例再選択手段によって対象事例が選択されたときに、検索事例と選択された対象事例との特徴ベクトル間距離よりも検索事例との特徴ベクトル間距離が小さい対象事例を含む対象事例の集合を特定し、その集合が所定の条件（例えば、集合に属する対象事例の数が一つという条件）を満たしたときに、その集合に属する対象事例を最適事例とする事例検索システム。
【０１６４】
（７）事例選択手段または事例再選択手段に選択された対象事例と検索事例との特徴ベクトル間距離以上の距離（例えば検索半径）を定める距離導出手段（例えば検索半径変更手段２５）を備え、集合特定手段が、事例選択手段または事例再選択手段に選択された対象事例との特徴ベクトル間距離が距離導出手段に定められた距離より大きい対象事例を除外することにより、対象事例の集合を特定する事例検索システム。
【０１６５】
（８）事例選択手段または事例再選択手段に選択された対象事例と検索事例との特徴ベクトル間距離以上の距離（例えば検索半径）を定める距離導出手段例えば検索半径変更手段２５）を備え、集合特定手段が、事例選択手段または事例再選択手段に選択された対象事例との特徴ベクトル間距離が距離導出手段に定められた距離以下である対象事例を選択することによって、対象事例の集合を特定する事例検索システム。
【０１６６】
（９）事例記憶手段に記憶された各対象事例を複数の事例グループに分類し、事例グループの代表となる対象事例である代表事例を代表グループ毎に定める事例分類手段（例えば事例分類手段１３）と、最適事例の候補が属する事例グループである最適事例グループを特定する事例グループ特定手段（例えば最適事例グループ選定手段２６）とを備え、事例選択手段が、事例グループ特定手段に特定された最適事例グループに属する対象事例の中から対象事例を選択する事例検索システム。
【０１６７】
（１０）事例記憶手段に記憶された各対象事例を複数の事例グループに分類し、事例グループの代表となる対象事例である代表事例を代表グループ毎に定める事例分類手段（例えば事例分類手段１３）と、最適事例の候補が属する事例グループである最適事例グループを特定する事例グループ特定手段（例えば最適事例グループ選定手段２６）とを備え、事例選択手段および事例再選択手段が、事例グループ特定手段に特定された最適事例グループに属する対象事例の中から対象事例を選択する事例検索システム。
【０１６８】
（１１）事例分類手段が、Ｋ−ｍｅａｎｓ法によって、各対象事例を複数の事例グループに分類するとともに、各事例グループの代表事例を定める事例検索システム。
【０１６９】
（１２）事例グループ特定手段が、検索事例と各代表事例との特徴ベクトル間距離を計算し、検索事例との特徴ベクトル間距離が最小となる代表事例が属する事例グループを最適事例グループと定める事例検索システム。
【０１７０】
（１３）事例グループ特定手段が、各代表事例の集合から代表事例を選択し、代表事例を選択したときに、検索事例と選択した代表事例との特徴ベクトル間距離よりも検索事例との特徴ベクトル間距離が小さい代表事例を含む代表事例の集合を特定し、その代表事例の集合の中から、検索事例と現在選択されている代表事例との特徴ベクトル間距離よりも、検索事例との特徴ベクトル間距離が小さい代表事例を選択し、代表事例の集合が所定の条件（例えば、集合に属する代表事例の数が１つであるという条件）を満たしたときに、代表事例の集合に属する代表事例を含む事例グループを最適事例グループと定める事例検索システム。
【０１７１】
（１４）事例グループ特定手段が、事例グループ数が事例グループ数閾値以下である場合、検索事例と各代表事例との特徴ベクトル間距離を計算し、検索事例との特徴ベクトル間距離が最小となる代表事例が属する事例グループを最適事例グループと定め、事例グループ数が事例グループ数閾値よりも大きい場合、各代表事例の集合から代表事例を選択し、代表事例を選択したときに、検索事例と選択した代表事例との特徴ベクトル間距離よりも検索事例との特徴ベクトル間距離が小さい代表事例を含む代表事例の集合を特定し、その代表事例の集合の中から、検索事例と現在選択されている代表事例との特徴ベクトル間距離よりも、検索事例との特徴ベクトル間距離が小さい代表事例を選択し、代表事例の集合が所定の条件を満たしたときに、代表事例の集合に属する代表事例を含む事例グループを最適事例グループと定める事例検索システム。
【産業上の利用可能性】
【０１７２】
本発明は、複数の事例の中からある事例に類似する事例を検索する事例検索システムに好適に適用可能である。
【符号の説明】
【０１７３】
１，１ｂ  事例蓄積装置
２，２ａ，２ｂ  事例検索装置
１１  事例データベース生成手段
１２  事例記憶手段
１３  事例分類手段
２１  初期対象事例選定手段
２２  最適事例選択手段
２３  最適事例絞り込み手段
２４  初期対象事例再選定手段
２５  検索半径変更手段
２６  最適事例グループ選定手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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