(57)【要約】【課題】推論処理におけるユーザに対する質問回数を、不足するコンテキスト情報の数が多い場合にも増大させない技術を提供すること。【解決手段】対象分野の各概念を記憶したオントロジ情報記憶部１０１と、オントロジ情報記憶部１０１に基づき元のコンテキスト情報を拡張してその確信度を算出するコンテキスト拡張部１０２と、確信度が閾値未満の不確定なコンテキスト情報を推論ルールに適用して仮推論結果情報を生成し、その推論結果確信度を算出する仮推論部１０３と、１つ以上の不確定なコンテキスト情報に関して一括して質問することを表す一括質問情報を生成する一括質問情報生成部１０４と、一括質問情報に対する回答コストを算出する回答コスト算出部１０５と、一括質問情報に対する回答により推論結果確信度が変化する値を算出する推論結果確信度変化値算出部１０６と、回答コストおよび推論結果確信度変化値に基づいて一括質問情報を選択する質問選択部１０７とを備える。【選択図】      図１
2014127019.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
推論処理の対象（推論対象）の分野における各概念を表すオントロジノード情報および前記オントロジノード情報間の関係性を表す関係性情報を含むオントロジ情報を記憶したオントロジ情報記憶部と、
前記推論対象に関連する情報として取得されたコンテキスト情報（元のコンテキスト情報）に相当する前記オントロジノード情報に関連するオントロジノード情報を、拡張されたコンテキスト情報として前記オントロジ情報記憶部から探索することにより、前記元のコンテキスト情報および前記拡張されたコンテキスト情報を含む拡張コンテキストリストを生成し、生成した拡張コンテキストリストに含まれる各コンテキスト情報が前記推論対象に関連する可能性の程度を表す確信度を算出するコンテキスト拡張部と、
前記拡張コンテキストリストに含まれるコンテキスト情報のうち前記確信度が閾値未満のコンテキスト情報または前記拡張コンテキストリストに含まれないコンテキスト情報を不確定なコンテキスト情報として、前記推論処理において用いられる推論ルールに適用することにより、仮の推論結果を表す仮推論結果情報を生成し、生成した仮推論結果情報が前記推論対象に関連する可能性の程度を表す推論結果確信度を、前記不確定なコンテキスト情報の確信度に基づいて算出する仮推論部と、
前記仮推論部による１つ以上の前記仮推論結果情報の生成処理において用いられた不確定なコンテキスト情報のうち１つ以上の各コンテキスト情報について、前記推論対象に関連するか否かをユーザに対して一括して質問する情報を表す一括質問情報を生成する一括質問情報生成部と、
前記一括質問情報に対するユーザの回答コストを算出する回答コスト算出部と、
前記一括質問情報において質問対象とされる１つ以上の前記不確定なコンテキスト情報の確信度が、該一括質問情報に対する回答により変化すると仮定した場合に、前記仮推論部により生成される１つ以上の前記仮推論結果情報の推論結果確信度が変化する値を表す推論結果確信度変化値を算出する推論結果確信度変化値算出部と、
前記回答コストおよび前記推論結果確信度変化値に基づいて前記一括質問情報を選択する質問選択部と、
を備えた質問生成装置。
【請求項２】
前記元のコンテキスト情報とともに、該元のコンテキスト情報が前記推論対象において関連する対象物を識別する対象物識別情報が取得されているとき、
前記コンテキスト拡張部は、前記対象物識別情報毎に前記拡張コンテキストリストを生成し、前記拡張コンテキストリストに含まれる各コンテキスト情報が、該コンテキスト情報が対応する対象物に関連する可能性の程度を表す情報として前記確信度を算出し、
前記一括質問情報生成部は、前記仮推論部による１つ以上の前記仮推論結果情報の生成処理において用いられた不確定なコンテキスト情報のうち１つ以上の各コンテキスト情報について、該コンテキスト情報が対応する前記対象物に関連するか否かをユーザに対して一括して質問する情報を前記一括質問情報として生成することを特徴とする請求項１に記載の質問生成装置。
【請求項３】
前記一括質問情報生成部は、前記仮推論部による１つ以上の前記仮推論結果情報の生成処理において用いられた不確定なコンテキスト情報のうち、１つ以上の対象物に対応する同一内容のコンテキスト情報について、該コンテキスト情報が該１つ以上の対象物にそれぞれ関連するか否かを一括してユーザに質問する対象物一括質問情報を前記一括質問情報として生成することを特徴とする請求項２に記載の質問生成装置。
【請求項４】
前記一括質問情報生成部は、前記仮推論部による１つ以上の前記仮推論結果情報の生成処理において用いられた不確定なコンテキスト情報のうち、同一の対象物に対応する１つ以上のコンテキスト情報について、該対象物が該１つ以上のコンテキスト情報にそれぞれ関連するか否かを一括してユーザに質問するコンテキスト一括質問情報を前記一括質問情報として生成することを特徴とする請求項２または請求項３に記載の質問生成装置。
【請求項５】
前記回答コスト算出部は、前記対象物一括質問情報において、質問対象となる対象物間の距離を表す情報に基づいて前記回答コストを算出することを特徴とする請求項３に記載の質問生成装置。
【請求項６】
前記コンテキスト拡張部による前記オントロジノード情報間をたどる探索処理においてたどることが許可された前記関係性情報を表す探索許可情報と、該探索許可情報により許可された関係性情報がたどられる際に探索元のオントロジノード情報について算出された確信度を用いて探索先のオントロジノード情報の確信度を算出するための演算処理内容を表す確信度演算処理情報とからなる探索ルールを記憶する探索ルール記憶部をさらに備え、
前記コンテキスト拡張部は、前記元のコンテキスト情報に相当する前記オントロジノード情報を探索元としてその確信度に所定の値を適用し、前記探索元のオントロジノード情報に対して前記探索許可情報により探索が許可された関係性を有する他のオントロジノード情報（探索先のオントロジノード情報）を探索するとともに前記探索元のオントロジノード情報の確信度に前記確信度演算処理情報の示す演算を施すことにより前記探索先のオントロジノード情報の確信度を演算する探索処理を、前記探索先のオントロジノード情報を探索元として繰り返すことにより、探索処理により得られた各オントロジノード情報を前記拡張されたコンテキスト情報として取得し、各オントロジノード情報について算出した確信度を各コンテキスト情報の確信度とすることを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の質問生成装置。
【請求項７】
請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の質問生成装置と、
知識情報を記憶する知識情報記憶部と、
前記推論処理において用いられる推論ルールを記憶した推論ルール記憶部と、
前記推論対象に関連するコンテキスト情報を取得するコンテキスト取得部と、
前記コンテキスト取得部によって取得されたコンテキスト情報を前記元のコンテキスト情報として前記質問生成装置により選択された前記一括質問情報を提示するとともに、その回答情報を取得する質問提示部と、
前記回答情報に基づいて、前記質問生成装置により生成された前記拡張コンテキストリストに含まれるコンテキスト情報の確信度を更新する確信度更新部と、
前記拡張コンテキストリストに含まれるコンテキスト情報のうち確信度が閾値以上の各コンテキスト情報に対して前記推論ルールを適用することにより、適用した推論ルールに関連する前記知識情報を推論結果として得る推論部と、
前記推論結果を提示する推論結果提示部と、
を備えた情報処理装置。
【請求項８】
推論処理の対象（推論対象）の分野における各概念を表すオントロジノード情報および前記オントロジノード情報間の関係性を表す関係性情報を含むオントロジ情報を用いて、
前記推論対象に関連する情報として取得されたコンテキスト情報（元のコンテキスト情報）に相当する前記オントロジノード情報に関連するオントロジノード情報を、拡張されたコンテキスト情報として前記オントロジ情報から探索することにより、前記元のコンテキスト情報および前記拡張されたコンテキスト情報を含む拡張コンテキストリストを生成し、
生成した拡張コンテキストリストに含まれる各コンテキスト情報が前記推論対象に関連する可能性の程度を表す確信度を算出し、
前記推論処理において用いられる推論ルールを用いて、前記拡張コンテキストリストに含まれるコンテキスト情報のうち前記確信度が閾値未満のコンテキスト情報または前記拡張コンテキストリストに含まれないコンテキスト情報を不確定なコンテキスト情報として前記推論ルールに適用することにより、仮の推論結果を表す仮推論結果情報を生成し、
生成した仮推論結果情報が前記推論対象に関連する可能性の程度を表す推論結果確信度を、前記不確定なコンテキスト情報の確信度に基づいて算出し、
１つ以上の前記仮推論結果情報の生成処理において用いられた不確定なコンテキスト情報のうち１つ以上の各コンテキスト情報について、前記推論対象に関連するか否かをユーザに対して一括して質問する情報を表す一括質問情報を生成し、
前記一括質問情報に対するユーザの回答コストを算出し、
前記一括質問情報において質問対象とされる１つ以上の前記不確定なコンテキスト情報の確信度が、該一括質問情報に対する回答により変化すると仮定した場合に、１つ以上の前記仮推論結果情報の推論結果確信度が変化する値を表す推論結果確信度変化値を算出し、
前記回答コストおよび前記推論結果確信度変化値に基づいて前記一括質問情報を選択する、質問生成方法。
【請求項９】
推論対象に関連するコンテキスト情報を取得し、
取得したコンテキスト情報を前記元のコンテキスト情報として請求項８に記載の質問生成方法を実行することにより選択された前記一括質問情報を提示するとともに、その回答情報を取得し、
前記回答情報に基づいて、前記拡張コンテキストリストに含まれるコンテキスト情報の確信度を更新し、
前記拡張コンテキストリストに含まれるコンテキスト情報のうち確信度が閾値以上の各コンテキスト情報に対して前記推論ルールを適用することにより、適用した推論ルールに関連する知識情報を推論結果として提示する、情報処理方法。
【請求項１０】
推論処理の対象（推論対象）の分野における各概念を表すオントロジノード情報および前記オントロジノード情報間の関係性を表す関係性情報を含むオントロジ情報を用いて、
前記推論対象に関連する情報として取得されたコンテキスト情報（元のコンテキスト情報）に相当する前記オントロジノード情報に関連するオントロジノード情報を、拡張されたコンテキスト情報として前記オントロジ情報から探索することにより、前記元のコンテキスト情報および前記拡張されたコンテキスト情報を含む拡張コンテキストリストを生成し、生成した拡張コンテキストリストに含まれる各コンテキスト情報が前記推論対象に関連する可能性の程度を表す確信度を算出するコンテキスト拡張ステップと、
前記推論処理において用いられる推論ルールを用いて、前記拡張コンテキストリストに含まれるコンテキスト情報のうち前記確信度が閾値未満のコンテキスト情報または前記拡張コンテキストリストに含まれないコンテキスト情報を不確定なコンテキスト情報として前記推論ルールに適用することにより、仮の推論結果を表す仮推論結果情報を生成し、生成した仮推論結果情報が前記推論対象に関連する可能性の程度を表す推論結果確信度を、前記不確定なコンテキスト情報の確信度に基づいて算出する仮推論ステップと、
１つ以上の前記仮推論結果情報の生成処理において用いられた不確定なコンテキスト情報のうち１つ以上の各コンテキスト情報について、前記推論対象に関連するか否かをユーザに対して一括して質問する情報を表す一括質問情報を生成する一括質問情報生成ステップと、
前記一括質問情報に対するユーザの回答コストを算出する回答コスト算出ステップと、
前記一括質問情報において質問対象とされる１つ以上の前記不確定なコンテキスト情報の確信度が、該一括質問情報に対する回答により変化すると仮定した場合に、１つ以上の前記仮推論結果情報の推論結果確信度が変化する値を表す推論結果確信度変化値を算出する推論結果確信度変化値算出ステップと、
前記回答コストおよび前記推論結果確信度変化値に基づいて前記一括質問情報を選択する質問選択ステップと、
をコンピュータ装置に実行させるコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンテキスト情報に基づく推論処理を行う技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
入力されたコンテキスト情報に対して推論ルールを適用することにより推論結果を求め、求めた推論結果を提示する情報処理装置が知られている。ここで、コンテキスト情報とは、推論処理の対象から収集される情報である。例えば、コンテキスト情報は、文書データに含まれる文字情報や画像情報、センサ機器から出力される測定データ、または、装置やアプリケーションソフトウェアに対する操作ログデータ等である。
【０００３】
このような情報処理装置が用いる推論手法として、例えば、演繹推論がある。演繹推論を用いる場合、情報処理装置は、例えば、次式（１）に示すようなＩＦ−ＴＨＥＮ形式で表される推論ルールを保持する。
ＩＦ  温度＞＝100  ＆  液体＝＝水
ＴＨＥＮ  液体→（変化）→気体・・・式（１）
式（１）の１行目は、「温度が摂氏１００度以上であり、かつ、液体が水である場合」という条件（ＩＦ情報）を表している。また、式（１）の２行目は、ＩＦ情報が満たされる場合に「液体が気体に変化する」という事象（ＴＨＥＮ情報）を表している。このような推論ルールを用いる情報処理装置は、入力されたコンテキスト情報がＩＦ情報を満たす場合に、該ＩＦ情報に対して設定されたＴＨＥＮ情報が発生すると推論する。
【０００４】
このような情報処理装置は、例えば、ある装置の設計において、重要な過去の事例や不具合事例等の事例情報と、そのような事例が起こりうる条件とを、推論ルールとしてあらかじめ保持しておく。そして、情報処理装置は、その装置の設計文書データからコンテキスト情報を抽出し、抽出したコンテキスト情報に推論ルールを適用する。この場合、情報処理装置は、そのような設計文書データに基づく設計により起こりうる不具合事例や、該設計に関連する重要な過去の事例等を、推論結果として提示することができる。その結果、情報処理装置は、設計文書データの内容をチェックするユーザの作業を支援することができる。以下、不具合事例や過去の事例を表す情報、または、そのような情報が記録された文書を「知識情報」と呼ぶ。
【０００５】
ところで、このような情報処理装置において、入力されるコンテキスト情報が不足している場合がある。このような場合であっても、情報処理装置は、入力されたコンテキスト情報に対してのみ関係する事例を推論結果とする。このため、情報処理装置は、コンテキスト情報が取り出された元の推論対象に本来関連の深い知識情報の一部だけを提示することになる。このように、情報処理装置は、入力されたコンテキスト情報が不足している場合、推論により適切な事例情報の一部しか特定できない。その結果、ユーザは、提示された知識情報を確認した際に、本来他にも確認すべき知識情報があるにも関わらずそれに気づくことができず、設計ミス・確認ミスなどの失敗の原因となる場合がある。
【０００６】
たとえば、ある部品に関する知識情報を有する情報処理装置が、推論ルール１「ＩＦ  部品種別＝バイパスコンデンサ  ＴＨＥＮ  知識情報０００１」、推論ルール２「ＩＦ  部品役割＝電源用  ＴＨＥＮ  知識情報０００２」という２つの推論ルールを保持しているとする。このとき、この情報処理装置に、ある部品に関する「部品種別＝バイパスコンデンサ」というコンテキスト情報が入力されたことを想定する。この場合、この情報処理装置は、コンテキスト情報が推論ルール１に適合すると判断し、知識情報０００１を提示する。しかし、この場合、その部品が「電源用」であったかどうかを表すコンテキスト情報は入力されていない。そのため、本来その部品が「電源用」であったとしても、この情報処理装置は、電源用の部品に関する知識情報０００２を提示しない。
【０００７】
ここで、この問題を解消するために、否定されなかった（入力がなかった）コンテキスト情報の全てについて可能性ありとして推論する改変を情報処理装置に行うことが考えられる。しかし、このように改変された情報処理装置は、推論ルールが多い場合、可能性があるコンテキスト情報に基づき大量の知識情報を推論結果として得る。その結果、情報処理装置は、本来関係しない知識情報を大量に提示することになる。
【０００８】
このような問題に対応する関連技術として、推論実行時に、不足するコンテキスト情報をユーザに入力させ、入力結果を受けて推論を再実行するものがある（例えば、特許文献１〜２参照）。なお、以降、不足するコンテキスト情報をユーザに入力させるよう要求する処理を「質問」とも記載する。
【０００９】
特許文献１に記載された情報処理装置は、事象および事象間の因果関係を表すルールからなる知識ベースに基づいて推論を行う。このとき、この情報処理装置は、データ入力を要する事象（要質問事象）に対してあらかじめ優先度を定めておき、優先度にしたがってユーザに対する質問を行う。
【００１０】
具体的には、この情報処理装置は、センサ等から得られる観測事象を用いて知識ベースに基づく前向き推論を行い、可能性がある推論結果（帰結事象）を得る。そして、この情報処理装置は、帰結事象から後ろ向き推論を行い、帰結事象を確定させる上で成立が必要となる要質問事象について、優先度の順にユーザに対する質問を行う。このとき、この情報処理装置は、成立しない要質問事象があれば、それ以下の優先度の低い質問を行わない。
【００１１】
特許文献２に記載された情報処理装置は、ユーザにより問い合わせ文が入力されると、問い合わせに対する応答に必要となる情報をユーザに質問する対話処理を実行しながら応答を行う。
【００１２】
具体的には、この情報処理装置は、ユーザにより入力された問い合わせ文から、問い合わせ内容の属性およびその属性値の集合を抽出する。そして、この情報処理装置は、各属性の属性値に対する承認をユーザに対して求める対話を行いながら問い合わせに対する応答を行う。このとき、この情報処理装置は、応答を行うまでの各種対話手順について対話コストを計算し、コストが最小の対話手順にしたがって応答を行う。対話コストとしては、属性値の承認を求めるために出力される確認文、および、問い合わせに対する応答として出力される応答文の個数の総和を推定した情報が算出される。詳細には、この情報処理装置は、確認型の対話手順、即時応答型の対話手順、および、確認必要性探索型の対話手順について、それぞれ対話コストを計算する。ここで、確認型の対話手順は、問い合わせ文から抽出した全ての属性の属性値に対する承認をユーザに求めながら承認済みの属性にしたがって応答を行う対話手順である。また、即時応答型の対話手順は、一部の属性の属性値に対する承認が得られた時点で、承認済みの属性のみを用いて応答を行う対話手順である。また、確認必要性探索型の対話手順は、承認されていない属性の属性値が正しいものと仮定して応答を行い、ユーザにより応答が否認された場合には、仮定した属性の属性値に対する承認を求める対話をやり直して承認済みの属性にしたがって応答を行う対話手順である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１３】
【特許文献１】特許第３２９３８９５号
【特許文献２】特許第３７８３９３６号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
しかしながら、特許文献１および特許文献２に記載されたものは、質問により、より多くの適切な知識情報を提示することができるものの、以下の問題がある。
【００１５】
特許文献１に記載された情報処理装置は、ある帰結事象が得られないことが確定した場合には、その帰結事象に関する優先度の低い質問を行わないが、ある帰結事象が得られないことが確定しない限り、各要質問事象について１つずつ質問を行う必要がある。このため、この関連技術は、要質問事象数（不足するコンテキスト情報の数）が多い場合に、質問回数を増大させてしまう場合がある。
【００１６】
また、特許文献２に記載された情報処理装置は、確認型の対話手順が選択された場合や、確認必要性探索型の対話手順が選択されたが対話がやり直される場合、問い合わせ文から抽出された各属性について１つずつ質問を行う必要がある。このため、この関連技術は、問い合わせ内容から抽出される属性数（不足するコンテキスト情報の数）が多い場合に、質問回数を増大させてしまう場合がある。
【００１７】
このように、特許文献１および特許文献２に記載されたものは、不足するコンテキスト情報の数が多い場合に、質問回数を増大させる場合がある。
【００１８】
本発明は、上述の課題を解決するためになされたもので、コンテキスト情報に基づく推論処理において、より多くの適切な推論結果を提示するための質問を行う際に、不足するコンテキスト情報の数が多い場合にも質問回数の増大を抑制する技術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】
【００１９】
本発明の質問生成装置は、推論処理の対象（推論対象）の分野における各概念を表すオントロジノード情報および前記オントロジノード情報間の関係性を表す関係性情報を含むオントロジ情報を記憶したオントロジ情報記憶部と、前記推論対象に関連する情報として取得されたコンテキスト情報（元のコンテキスト情報）に相当する前記オントロジノード情報に関連するオントロジノード情報を、拡張されたコンテキスト情報として前記オントロジ情報記憶部から探索することにより、前記元のコンテキスト情報および前記拡張されたコンテキスト情報を含む拡張コンテキストリストを生成し、生成した拡張コンテキストリストに含まれる各コンテキスト情報が前記推論対象に関連する可能性の程度を表す確信度を算出するコンテキスト拡張部と、前記拡張コンテキストリストに含まれるコンテキスト情報のうち前記確信度が閾値未満のコンテキスト情報または前記拡張コンテキストリストに含まれないコンテキスト情報を不確定なコンテキスト情報として、前記推論処理において用いられる推論ルールに適用することにより、仮の推論結果を表す仮推論結果情報を生成し、生成した仮推論結果情報が前記推論対象に関連する可能性の程度を表す推論結果確信度を、前記不確定なコンテキスト情報の確信度に基づいて算出する仮推論部と、前記仮推論部による１つ以上の前記仮推論結果情報の生成処理において用いられた不確定なコンテキスト情報のうち１つ以上の各コンテキスト情報について、前記推論対象に関連するか否かをユーザに対して一括して質問する情報を表す一括質問情報を生成する一括質問情報生成部と、前記一括質問情報に対するユーザの回答コストを算出する回答コスト算出部と、前記一括質問情報において質問対象とされる１つ以上の前記不確定なコンテキスト情報の確信度が、該一括質問情報に対する回答により変化すると仮定した場合に、前記仮推論部により生成される１つ以上の前記仮推論結果情報の推論結果確信度が変化する値を表す推論結果確信度変化値を算出する推論結果確信度変化値算出部と、前記回答コストおよび前記推論結果確信度変化値に基づいて前記一括質問情報を選択する質問選択部と、を備える。
【００２０】
また、本発明の情報処理装置は、上述の質問生成装置と、知識情報を記憶する知識情報記憶部と、前記推論処理において用いられる推論ルールを記憶した推論ルール記憶部と、前記推論対象に関連するコンテキスト情報を取得するコンテキスト取得部と、前記コンテキスト取得部によって取得されたコンテキスト情報を前記元のコンテキスト情報として前記質問生成装置により選択された前記一括質問情報を提示するとともにその回答情報を取得する質問提示部と、前記回答情報に基づいて、前記質問生成装置により生成された前記拡張コンテキストリストに含まれるコンテキスト情報の確信度を更新する確信度更新部と、前記拡張コンテキストリストに含まれるコンテキスト情報のうち確信度が閾値以上の各コンテキスト情報に対して前記推論ルールを適用することにより、適用した推論ルールに関連する前記知識情報を推論結果として得る推論部と、前記推論結果を提示する推論結果提示部と、を備える。
【００２１】
また、本発明の質問生成方法は、推論処理の対象（推論対象）の分野における各概念を表すオントロジノード情報および前記オントロジノード情報間の関係性を表す関係性情報を含むオントロジ情報を用いて、前記推論対象に関連する情報として取得されたコンテキスト情報（元のコンテキスト情報）に相当する前記オントロジノード情報に関連するオントロジノード情報を、拡張されたコンテキスト情報として前記オントロジ情報から探索することにより、前記元のコンテキスト情報および前記拡張されたコンテキスト情報を含む拡張コンテキストリストを生成し、生成した拡張コンテキストリストに含まれる各コンテキスト情報が前記推論対象に関連する可能性の程度を表す確信度を算出し、前記推論処理において用いられる推論ルールを用いて、前記拡張コンテキストリストに含まれるコンテキスト情報のうち前記確信度が閾値未満のコンテキスト情報または前記拡張コンテキストリストに含まれないコンテキスト情報を不確定なコンテキスト情報として前記推論ルールに適用することにより仮の推論結果を表す仮推論結果情報を生成し、生成した仮推論結果情報が前記推論対象に関連する可能性の程度を表す推論結果確信度を、前記不確定なコンテキスト情報の確信度に基づいて算出し、１つ以上の前記仮推論結果情報の生成処理において用いられた不確定なコンテキスト情報のうち１つ以上の各コンテキスト情報について、前記推論対象に関連するか否かをユーザに対して一括して質問する情報を表す一括質問情報を生成し、前記一括質問情報に対するユーザの回答コストを算出し、前記一括質問情報において質問対象とされる１つ以上の前記不確定なコンテキスト情報の確信度が、該一括質問情報に対する回答により変化すると仮定した場合に、１つ以上の前記仮推論結果情報の推論結果確信度が変化する値を表す推論結果確信度変化値を算出し、前記回答コストおよび前記推論結果確信度変化値に基づいて前記一括質問情報を選択する。
【００２２】
また、本発明の情報処理方法は、推論対象に関連するコンテキスト情報を取得し、取得したコンテキスト情報を前記元のコンテキスト情報として上述の質問生成方法を実行することにより選択された前記一括質問情報を提示するとともに、その回答情報を取得し、前記回答情報に基づいて、前記拡張コンテキストリストに含まれるコンテキスト情報の確信度を更新し、前記拡張コンテキストリストに含まれるコンテキスト情報のうち確信度が閾値以上の各コンテキスト情報に対して前記推論ルールを適用することにより、適用した推論ルールに関連する知識情報を推論結果として提示する。
【００２３】
また、本発明のコンピュータ・プログラムは、推論処理の対象（推論対象）の分野における各概念を表すオントロジノード情報および前記オントロジノード情報間の関係性を表す関係性情報を含むオントロジ情報を用いて、前記推論対象に関連する情報として取得されたコンテキスト情報（元のコンテキスト情報）に相当する前記オントロジノード情報に関連するオントロジノード情報を、拡張されたコンテキスト情報として前記オントロジ情報から探索することにより、前記元のコンテキスト情報および前記拡張されたコンテキスト情報を含む拡張コンテキストリストを生成し、生成した拡張コンテキストリストに含まれる各コンテキスト情報が前記推論対象に関連する可能性の程度を表す確信度を算出するコンテキスト拡張ステップと、前記推論処理において用いられる推論ルールを用いて、前記拡張コンテキストリストに含まれるコンテキスト情報のうち前記確信度が閾値未満のコンテキスト情報または前記拡張コンテキストリストに含まれないコンテキスト情報を不確定なコンテキスト情報として前記推論ルールに適用することにより仮の推論結果を表す仮推論結果情報を生成し、生成した仮推論結果情報が前記推論対象に関連する可能性の程度を表す推論結果確信度を、前記不確定なコンテキスト情報の確信度に基づいて算出する仮推論ステップと、１つ以上の前記仮推論結果情報の生成処理において用いられた不確定なコンテキスト情報のうち１つ以上の各コンテキスト情報について、前記推論対象に関連するか否かをユーザに対して一括して質問する情報を表す一括質問情報を生成する一括質問情報生成ステップと、前記一括質問情報に対するユーザの回答コストを算出する回答コスト算出ステップと、前記一括質問情報において質問対象とされる１つ以上の前記不確定なコンテキスト情報の確信度が、該一括質問情報に対する回答により変化すると仮定した場合に、１つ以上の前記仮推論結果情報の推論結果確信度が変化する値を表す推論結果確信度変化値を算出する推論結果確信度変化値算出ステップと、前記回答コストおよび前記推論結果確信度変化値に基づいて前記一括質問情報を選択する質問選択ステップと、をコンピュータ装置に実行させる。
【発明の効果】
【００２４】
本発明は、コンテキスト情報に基づく推論処理において、より多くの適切な推論結果を提示するための質問を行う際に、不足するコンテキスト情報の数が多い場合にも質問回数の増大を抑制する技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の第１の実施の形態としての質問生成装置の機能ブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態としての質問生成装置のハードウェア構成図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態としての質問生成装置の動作を説明するフローチャートである。
【図４】本発明の第２の実施の形態としての情報処理装置の機能ブロック図である。
【図５】本発明の第２の実施の形態としての情報処理装置のハードウェア構成図である。
【図６】本発明の第２の実施の形態としての情報処理装置の動作を説明するフローチャートである。
【図７】本発明の第３の実施の形態としての情報処理装置の機能ブロック図である。
【図８】本発明の第３の実施の形態における知識情報記憶部に記憶される情報の一例である。
【図９】本発明の第３の実施の形態における推論ルール記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。
【図１０】本発明の第３の実施の形態におけるオントロジ情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。
【図１１】本発明の第３の実施の形態における探索ルール記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。
【図１２】本発明の第３の実施の形態としての情報処理装置の動作を説明するフローチャートである。
【図１３】本発明の第３の実施の形態における質問生成装置のコンテキスト拡張動作を説明するフローチャートである。
【図１４】本発明の第３の実施の形態における質問生成装置の質問選択動作を説明するフローチャートである。
【図１５】本発明の第３の実施の形態における元のコンテキスト情報の一例を示す図である。
【図１６】本発明の第３の実施の形態における拡張コンテキストリストの一例を示す図である。
【図１７】本発明の第３の実施の形態における推論結果の一例を示す図である。
【図１８】本発明の第３の実施の形態における仮推論結果情報の一例を示す図である。
【図１９】本発明の第３の実施の形態における対象物一括質問情報の一例を示す図である。
【図２０】本発明の第３の実施の形態におけるコンテキスト一括質問情報の一例を示す図である。
【図２１】本発明の第３の実施の形態における対象物一括質問情報の回答コスト、推論結果確信度変化値、および、質問決定用スコアの一例を示す図である。
【図２２】本発明の第３の実施の形態におけるコンテキスト一括質問情報の回答コスト、推論結果確信度変化値、および、質問決定用スコアの一例を示す図である。
【図２３】本発明の第３の実施の形態において質問提示部により提示される一括質問情報の一例を示す図である。
【図２４】本発明の第３の実施の形態における新たな推論結果の一例を示す図である。
【図２５】本発明の第４の実施の形態としての情報処理装置の機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００２７】
（第１の実施の形態）
本発明の第１の実施の形態としての質問生成装置１０の機能ブロック構成を図１に示す。図１において、質問生成装置１０は、オントロジ情報記憶部１０１と、コンテキスト拡張部１０２と、仮推論部１０３と、一括質問情報生成部１０４と、回答コスト算出部１０５と、推論結果確信度変化値算出部１０６と、質問選択部１０７とを備える。
【００２８】
また、質問生成装置１０のハードウェア構成の一例を図２に示す。図２に示すように、質問生成装置１０は、ＣＰＵ１００１（Central Processing Unit）と、ＲＡＭ１００２（Random Access Memory）と、ＲＯＭ１００３（Read Only Memory）と、ハードディスク等の記憶装置１００４とを備えたコンピュータ装置によって構成可能である。この場合、オントロジ情報記憶部１０１は、記憶装置１００４によって構成される。また、コンテキスト拡張部１０２と、仮推論部１０３と、一括質問情報生成部１０４と、回答コスト算出部１０５と、推論結果確信度変化値算出部１０６と、質問選択部１０７とは、ＲＯＭ１００３または記憶装置１００４に記憶されたコンピュータ・プログラムをＲＡＭ１００２に読み込んで実行するＣＰＵ１００１によって構成される。なお、質問生成装置１０およびその各機能ブロックを構成するハードウェア構成は、上述の構成に限定されない。
【００２９】
次に、質問生成装置１０の各機能ブロックの詳細について、図１を参照して説明する。
【００３０】
オントロジ情報記憶部１０１は、１つ以上のオントロジ情報を記憶する。オントロジ情報は、推論処理の対象分野における各概念を表すオントロジノード情報と、オントロジノード情報間の関係性を表す関係性情報とを含む情報である。例えば、オントロジ情報記憶部１０１は、関係性を有する２つのオントロジノード情報と、「関係性有り」を表す情報とを含むオントロジ情報を記憶してもよい。
【００３１】
コンテキスト拡張部１０２は、与えられた元のコンテキスト情報に基づいて、拡張コンテキストリストを生成する。コンテキスト情報とは、推論対象に関連する情報をいう。元のコンテキスト情報は、推論対象から収集されることにより取得される。例えば、元のコンテキスト情報は、文書データに含まれる文字情報や画像情報、センサ機器から出力される測定データ、または、装置やアプリケーションソフトウェアに対する操作ログデータ等であってもよい。また、拡張コンテキストリストとは、推論対象に関連する可能性のある１つ以上のコンテキスト情報を含む情報である。具体的には、コンテキスト拡張部１０２は、元のコンテキスト情報に相当するオントロジノード情報に関連するオントロジノード情報を、拡張されたコンテキスト情報としてオントロジ情報記憶部１０１から探索する。そして、コンテキスト拡張部１０２は、元のコンテキスト情報および拡張されたコンテキスト情報を含む拡張コンテキストリストを生成する。
【００３２】
また、コンテキスト拡張部１０２は、拡張コンテキストリストに含まれる各コンテキスト情報についてその確信度を算出する。ここで、確信度とは、コンテキスト情報が推論対象に関連する可能性の程度を表す情報である。このような確信度は、例えば、０以上１以下の値で表され、値が大きいほど、コンテキスト情報が推論対象に関連する可能性が高いことを表していてもよい。例えば、コンテキスト拡張部１０２は、元のコンテキスト情報の確信度として、あらかじめ定められた所定の値（例えば、１）を適用してもよい。
【００３３】
また、コンテキスト拡張部１０２は、元のコンテキスト情報に相当するオントロジノード情報との関係性を有する他のオントロジノード情報の数に応じて、拡張されたコンテキスト情報の確信度を算出してもよい。例えば、元のコンテキスト情報に相当するオントロジノード情報との関係性を有する他のオントロジノード情報の数をｎとした場合に、コンテキスト拡張部１０２は、他の各オントロジノード情報を拡張されたコンテキスト情報として、その確信度１／ｎを算出してもよい（“／”は除算を表す）。
【００３４】
仮推論部１０３は、不確定なコンテキスト情報に推論ルールを適用することにより、仮の推論結果を表す仮推論結果情報を生成する。ここで、推論ルールとは、コンテキスト情報の内容に応じて発生する事象を表したものである。推論ルールは、例えば、条件（ＩＦ情報）および該条件が満たされたときに発生する事象（ＴＨＥＮ情報）からなるＩＦ−ＴＨＥＮ形式のルールであってもよい。なお、仮推論部１０３は、推論対象に関する推論ルールを記憶した外部の装置から、１つ以上の推論ルールを取得して用いればよい。
【００３５】
また、不確定なコンテキスト情報とは、拡張コンテキストリストに含まれるコンテキスト情報のうち確信度が閾値（例えば、１）未満のコンテキスト情報、または、拡張コンテキストリストに含まれないコンテキスト情報である。例えば、仮推論部１０３は、１つ以上の不確定なコンテキスト情報にそれぞれ適合するＩＦ情報を有する推論ルールを検索し、検索した推論ルールのＴＨＥＮ情報が示す事象をそれぞれ仮の推論結果としてもよい。
【００３６】
また、仮推論部１０３は、適用した推論ルールのＴＨＥＮ情報が他の推論ルールのＩＦ情報を満たす場合、他の推論ルールをさらに適用する連鎖的な推論処理を繰り返してもよい。また、仮推論部１０３は、不確定なコンテキスト情報または適用した推論ルールのＴＨＥＮ情報に対して適用可能な複数の推論ルールがあれば、それぞれの推論ルールに基づき複数の推論処理を実行してもよい。そして、仮推論部１０３は、適用した各推論ルールのＴＨＥＮ情報が示す事象を、仮推論結果情報としてもよい。このようにして、仮推論部１０３は、１つ以上の仮推論結果情報を生成する。
【００３７】
また、仮推論部１０３は、仮推論結果情報の推論結果確信度を、不確定なコンテキスト情報の確信度に基づいて算出する。ここで、推論結果確信度とは、仮推論結果情報の示す仮の推論結果が推論対象に関連する可能性の程度を表す情報である。このような推論結果確信度は、例えば、０以上１以下の値で表され、値が大きいほど、仮推論結果情報が推論対象に関連する可能性が高いことを表していてもよい。仮推論部１０３は、このような推論結果確信度を、その仮推論結果情報を得る際に用いた不確定なコンテキスト情報の確信度に基づいて算出すればよい。例えば、仮推論部１０３は、推論ルールのＩＦ情報に適合した不確定なコンテキスト情報の確信度を、その推論ルールにより得られた仮推論結果情報の推論結果確信度としてもよい。
【００３８】
また、仮推論部１０３は、ある推論ルールのＩＦ情報により条件として指定されるコンテキスト情報であって、拡張コンテキストリストに含まれていないコンテキスト情報を不確定なコンテキスト情報として、仮推論結果情報を生成してもよい。この場合、仮推論部１０３は、そのような不確定なコンテキスト情報の確信度として所定の値（例えば、０）を用いてもよい。そして、この場合、仮推論部１０３は、そのような不確定なコンテキスト情報にその推論ルールを適用して得られる仮推論結果情報の推論結果確信度として、所定の値（例えば、０）を決定してもよい。
【００３９】
一括質問情報生成部１０４は、一括質問情報を生成する。ここで、一括質問情報とは、仮推論部１０３による１つ以上の仮推論結果情報の生成処理において用いられた不確定なコンテキスト情報のうち１つ以上の各コンテキスト情報について、推論対象に関連するか否かをユーザに対して一括して質問する情報である。
【００４０】
例えば、仮推論結果情報の生成処理において、不確定なコンテキスト情報ａ、ｂ、ｃ、ｄが用いられたとする。このとき、例えばコンテキスト情報ａおよびｂが関連性のある概念を表していれば、これらについて「推論対象が関連するコンテキスト情報を以下から選択してください（複数選択可）。□ａ、□ｂ」といったようにユーザに対して一括して質問することが可能である。この場合、一括質問情報生成部１０４は、コンテキスト情報ａおよびｂに関して一括質問することを表す一括質問情報を生成する。なお、一括質問情報は、上述の例のように、ユーザに提示可能な形式で表された情報であってもよい。あるいは、一括質問情報は、一括質問の対象となる１つ以上のコンテキスト情報を少なくとも表す情報であればよい。
【００４１】
回答コスト算出部１０５は、一括質問情報に対するユーザの回答コストを算出する。ここで、回答コストとは、一括質問情報に対して回答するユーザの手間の程度を表す情報である。すなわち、回答コストとは、そのような一括質問情報に対する回答の得られにくさを表している。回答コスト算出部１０５は、例えば、一括質問情報において質問対象となっているコンテキスト情報の数に基づいて回答コストを算出してもよい。
【００４２】
例えば、前述の「推論対象が関連するコンテキスト情報を以下から選択してください（複数選択可）。□ａ、□ｂ」といったような一括質問情報では、質問対象のコンテキスト情報の数（回答候補の数）が多いほど、それに回答するユーザの手間が大きいと考えられる。そこで、例えば、回答コスト算出部１０５は、一括質問情報において質問対象となっているコンテキスト情報の数が多いほど回答コストが高くなるように回答コストを算出してもよい。このように、回答コスト算出部１０５は、一括質問情報生成部１０４により生成された一括質問情報毎に、回答コストを算出する。
【００４３】
推論結果確信度変化値算出部１０６は、一括質問情報において質問対象とされる１つ以上のコンテキスト情報の確信度が、該一括質問情報に対する回答により変化すると仮定した場合の推論結果確信度変化値を算出する。ここで、推論結果確信度変化値とは、仮推論部１０３により生成される１つ以上の仮推論結果情報の推論結果確信度が変化する値を表す。例えば、推論結果確信度変化値は、そのような仮定において１つ以上の仮推論結果情報の推論結果確信度が変化する値の合計値であってもよい。
【００４４】
例えば、仮推論結果情報Ｒ１およびその推論結果確信度０．５と、仮推論結果情報Ｒ２およびその推論結果確信度０．６とが生成されていたとする。ここで、仮推論結果情報Ｒ１は、確信度０．５のコンテキスト情報ａに推論ルールが適用されることにより得られ、仮推論結果情報Ｒ２は、確信度０．６のコンテキスト情報ｂに推論ルールが適用されることにより得られていたとする。このとき、一括質問情報生成部１０４が、コンテキスト情報ａおよびｂを質問対象とする一括質問情報Ｑ１を生成したとする。そして、この一括質問情報Ｑ１に対して、推論対象がコンテキスト情報ａおよびｂのどちらにも関連することを表す回答が得られたことを仮定する。仮定により、コンテキスト情報ａおよびｂの確信度はそれぞれ１に変化する。この変化に応じて、コンテキスト情報ａから得られる仮推論結果情報Ｒ１の推論結果確信度は０．５から１に変化するので、その変化値は０．５である。同様に、コンテキスト情報ｂから得られる仮推論結果情報Ｒ２の推論結果確信度は０．６から１に変化するので、その変化値は０．４である。したがって、この例の場合、推論結果確信度変化値算出部１０６は、一括質問情報Ｑ１に対する推論結果確信度変化値として、０．５および０．４の合計値である０．９を算出する。このように、推論結果確信度変化値算出部１０６は、一括質問情報生成部１０４により生成された一括質問情報毎に、推論結果確信度変化値を算出する。
【００４５】
質問選択部１０７は、回答コストおよび推論結果確信度変化値に基づいて、一括質問情報を選択する。例えば、質問選択部１０７は、回答コストに対する推論結果確信度変化値の比率が高い方から順に所定数の一括質問情報を選択するようにしてもよい。
【００４６】
以上のように構成された質問生成装置１０の動作を図３に示す。なお、元のコンテキスト情報は、推論対象から既に取得されているものとする。
【００４７】
図３において、まず、コンテキスト拡張部１０２は、元のコンテキスト情報をオントロジ情報記憶部１０１に基づいて拡張し、拡張コンテキストリストを生成する。そして、コンテキスト拡張部１０２は、拡張コンテキストリストに含まれる各コンテキスト情報の確信度を算出する（ステップＳ１）。具体的には、前述のように、コンテキスト拡張部１０２は、元のコンテキスト情報に相当するオントロジノード情報に関連するオントロジノード情報を、拡張されたコンテキスト情報としてオントロジ情報記憶部１０１から探索する。そして、コンテキスト拡張部１０２は、元のコンテキスト情報および拡張されたコンテキスト情報を含む拡張コンテキストリストを生成する。また、前述のように、コンテキスト拡張部１０２は、元のコンテキスト情報の確信度を１としてもよい。また、コンテキスト拡張部１０２は、元のコンテキスト情報に相当するオントロジノード情報との関係性を有する他のオントロジノード情報の数に応じて、拡張されたコンテキスト情報の確信度を算出してもよい。
【００４８】
次に、仮推論部１０３は、ステップＳ１で生成された拡張コンテキストリストに基づく不確定なコンテキスト情報に対して、推論ルールを適用することにより、１つ以上の仮推論結果情報を生成する。そして、仮推論部１０３は、各仮推論結果情報の推論結果確信度を算出する（ステップＳ２）。具体的には、前述のように、仮推論部１０３は、推論対象に関する推論ルールを、外部の装置から取得して適用すればよい。また、前述のように、仮推論部１０３は、不確定なコンテキスト情報として、拡張コンテキストリストに含まれるコンテキスト情報のうち確信度が閾値未満のコンテキスト情報や、拡張コンテキストリストに含まれないコンテキスト情報を用いる。また、前述のように、仮推論部１０３は、仮推論結果情報の推論結果確信度を、不確定なコンテキスト情報の確信度に基づいて算出すればよい。
【００４９】
次に、一括質問情報生成部１０４は、ステップＳ２で用いられた不確定なコンテキスト情報のうち１つ以上の各コンテキスト情報について、推論対象に関連するか否かをユーザに一括して質問することを表す一括質問情報を生成する（ステップＳ３）。このとき、一括質問情報生成部１０４は、１つ以上の一括質問情報を生成する。
【００５０】
次に、回答コスト算出部１０５は、ステップＳ３で生成された一括質問情報に対する回答コストを算出する（ステップＳ４）。
【００５１】
次に、推論結果確信度変化値算出部１０６は、ステップＳ３で生成された一括質問情報について、その一括質問情報に対する回答が得られたと仮定した場合にステップＳ２で生成された１つ以上の仮推論結果情報の推論結果確信度が変化する値の合計である推論結果確信度変化値を算出する（ステップＳ５）。
【００５２】
次に、質問選択部１０７は、ステップＳ４で算出された回答コストおよびステップＳ５で算出された推論結果確信度変化値に基づいて、ステップＳ３で生成された１つ以上の一括質問情報の中から、提示対象の一括質問情報を選択する（ステップＳ６）。例えば、前述のように、質問選択部１０７は、回答コストに対する推論結果確信度変化値の比率が高い方から順に所定数の一括質問情報を選択してもよい。
【００５３】
以上で、質問生成装置１０は、動作を終了する。
【００５４】
次に、本発明の第１の実施の形態の効果について述べる。
【００５５】
本発明の第１の実施の形態としての質問生成装置は、コンテキスト情報に基づく推論処理において、より多くの適切な推論結果を提示するためにユーザに対する質問を行う際に、不足するコンテキスト情報の数が多い場合にも、質問回数の増大を抑制することができる。
【００５６】
その理由は、コンテキスト拡張部が、オントロジ情報記憶部を参照することにより元のコンテキスト情報を拡張して拡張コンテキストリストを生成し、拡張コンテキストリストに含まれる各コンテキスト情報の確信度を算出し、仮推論部が、拡張コンテキストリストに含まれるコンテキスト情報のうち確信度が閾値未満のコンテキスト情報または拡張コンテキストリストに含まれないコンテキスト情報に推論ルールを適用して仮推論結果情報およびその推論結果確信度を算出し、一括質問情報生成部が、仮推論結果情報の生成に用いられた不確定なコンテキスト情報のうち１つ以上のコンテキスト情報について、推論対象に関連するか否かをユーザに対して一括して質問することを表す一括質問情報を生成するからである。そして、回答コスト算出部が、一括質問情報に対するユーザの回答コストを算出し、推論結果確信度変化値算出部が、一括質問情報に対する回答により質問対象となった各コンテキスト情報の確信度が変化すると仮定した場合に、仮推論結果情報の推論結果確信度が変化する値の合計値である推論結果確信度変化値を算出し、質問選択部が、回答コストおよび推論結果確信度変化値に基づいて一括質問情報を選択するからである。
【００５７】
これにより、本実施の形態は、不足するコンテキスト情報の数が多くても、それらの不足するコンテキスト情報に関して一括して質問を行うための一括質問情報を生成可能となる。したがって、本実施の形態は、不足するコンテキスト情報の１つ１つに関して質問情報を生成する場合と比べて、質問情報の数の増大を抑制する。しかも、本実施の形態は、そのような一括質問情報として、ユーザの回答コストがより低いものを選択するので、本実施の形態により選択される一括質問情報を提示する装置は、回答情報を容易に得ることが可能となる。さらに、本実施の形態は、そのような一括質問情報として、回答により推論結果の確信度が上昇する変化値がより高いものを選択するので、本実施の形態により選択される一括質問情報を提示する装置は、回答情報に基づく推論を行うことにより、より適切な推論結果をより多く得ることが可能となる。
【００５８】
（第２の実施の形態）
次に、本発明の第２の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。本実施の形態では、本発明の第１の実施の形態としての質問生成装置を用いて推論処理を行う情報処理装置について説明する。なお、本実施の形態の説明において参照する各図面において、本発明の第１の実施の形態と同一の構成および同様に動作するステップには同一の符号を付して本実施の形態における詳細な説明を省略する。
【００５９】
まず、本発明の第２の実施の形態としての情報処理装置１の機能ブロック構成を図４に示す。図４において、情報処理装置１は、質問生成装置１０と、知識情報記憶部１１と、推論ルール記憶部１２と、コンテキスト取得部１３と、質問提示部１４と、確信度更新部１５と、推論部１６と、推論結果提示部１７とを備える。
【００６０】
また、情報処理装置１のハードウェア構成の一例を図５に示す。図５に示すように、情報処理装置１は、ＣＰＵ１００１と、ＲＡＭ１００２と、ＲＯＭ１００３と、ハードディスク等の記憶装置１００４と、入力装置１００５と、表示装置１００６とを備えたコンピュータ装置によって構成可能である。この場合、知識情報記憶部１１および推論ルール記憶部１２は、記憶装置１００４によって構成される。また、コンテキスト取得部１３と、確信度更新部１５と、推論部１６とは、ＲＯＭ１００３または記憶装置１００４に記憶されたコンピュータ・プログラムをＲＡＭ１００２に読み込んで実行するＣＰＵ１００１によって構成される。また、質問提示部１４は、入力装置１００５と、表示装置１００６と、ＲＯＭ１００３または記憶装置１００４に記憶されたコンピュータ・プログラムをＲＡＭ１００２に読み込んで実行するＣＰＵ１００１とによって構成される。また、推論結果提示部１７は、表示装置１００６と、ＲＯＭ１００３または記憶装置１００４に記憶されたコンピュータ・プログラムをＲＡＭ１００２に読み込んで実行するＣＰＵ１００１とによって構成される。なお、情報処理装置１およびその各機能ブロックを構成するハードウェア構成は、上述の構成に限定されない。
【００６１】
次に、情報処理装置１の各機能ブロックの詳細について、図４を参照して説明する。
【００６２】
知識情報記憶部１１は、１つ以上の知識情報を記憶する。この知識情報は、推論対象の分野における知識を表すものである。
【００６３】
推論ルール記憶部１２は、推論処理において用いられる１つ以上の推論ルールを記憶する。例えば、推論ルールは、コンテキスト情報の内容に応じて発生する事象に関する知識情報を表すものであってもよい。推論ルールは、例えば、条件（ＩＦ情報）および該条件が満たされたときに発生する事象に関する知識情報（ＴＨＥＮ情報）からなるＩＦ−ＴＨＥＮ形式のルールであってもよい。
【００６４】
コンテキスト取得部１３は、推論対象に関連するコンテキスト情報を取得する。例えば、コンテキスト取得部１３は、推論対象としての文書ファイルや外部システムの入力内容から、推論対象におけるコンテキスト情報を取得すればよい。
【００６５】
質問提示部１４は、コンテキスト取得部１３によって取得されたコンテキスト情報を元のコンテキスト情報として質問生成装置１０に入力する。そして、質問生成装置１０により選択されて出力される一括質問情報を、表示装置１００６等の出力装置に提示する。あるいは、質問提示部１４は、そのような一括質問情報を、ネットワークを介して接続された一括質問情報の提示先となる装置に対して出力してもよい。
【００６６】
例えば、質問提示部１４は、一括質問情報として、質問内容を表す質問部分と、質問に対する回答を入力可能な回答部分とを提示してもよい。そして、質問提示部１４は、提示した一括質問情報に対する回答情報を取得する。例えば、質問提示部１４は、一括質問情報の回答部分として、チェックボックスやプルダウンリストのように、マウス操作により回答候補を選択可能な領域を提示してもよい。あるいは、質問提示部１４は、一括質問情報の回答部分として、テキストフィールドのように、回答となるテキストデータを入力可能な領域を提示してもよい。この他、質問提示部１４は、回答を入力可能な回答部分を、その他の形式により提示してもよい。
【００６７】
確信度更新部１５は、質問提示部１４により取得された回答情報に基づいて、質問生成装置１０により生成された拡張コンテキストリストに含まれる各コンテキスト情報の確信度を更新する。例えば、提示された一括質問情報に対して、推論対象がコンテキスト情報ａおよびｂに関連することを表す回答情報が取得されたとする。この場合、確信度更新部１５は、拡張コンテキストリストに含まれるコンテキスト情報ａおよびｂの確信度を所定の値（例えば、１）に更新する。また、例えば、提示された一括質問情報に対して、推論対象がコンテキスト情報ｃに関連することを表す回答情報が取得されたとする。このとき、拡張コンテキストリストには、コンテキスト情報ｃが含まれていなかったとする。この場合、確信度更新部１５は、拡張コンテキストリストにコンテキスト情報ｃを追加するともに、その確信度を所定の値（例えば、１）とする。
【００６８】
推論部１６は、拡張コンテキストリストに含まれるコンテキスト情報のうち、確信度が閾値以上の各コンテキスト情報に対して、推論ルール記憶部１２に記憶された推論ルールを適用することにより、推論結果情報を生成する。ここで、拡張コンテキストリストは、質問生成装置１０によって生成されたものである。例えば、推論部１６は、確信度が閾値（例えば、１）以上の各コンテキスト情報に適合するＩＦ情報を有する推論ルールを推論ルール記憶部１２から検索し、検索した推論ルールのＴＨＥＮ情報が示す知識情報を推論結果としてもよい。また、推論部１６は、適用した推論ルールのＴＨＥＮ情報が他の推論ルールのＩＦ情報を満たす場合、他の推論ルールをさらに適用する連鎖的な推論処理を繰り返してもよい。また、推論部１６は、拡張コンテキストリストから取得したコンテキスト情報または適用した推論ルールのＴＨＥＮ情報に対して適用可能な複数の推論ルールがあれば、それぞれの推論ルールに基づき複数の推論処理を実行してもよい。そして、推論部１６は、適用した各推論ルールに関連する知識情報を、推論結果情報としてもよい。
【００６９】
また、推論部１６は、生成した推論結果情報について、推論結果確信度を算出してもよい。例えば、推論部１６は、推論ルールのＩＦ情報に適合したコンテキスト情報の確信度を、推論結果確信度としてもよい。
【００７０】
推論結果提示部１７は、推論部１６によって生成された推論結果情報を提示する。例えば、推論結果提示部１７は、表示装置１００６等の出力装置に、推論結果情報を出力してもよい。あるいは、推論結果提示部１７は、ネットワークを介して接続された推論結果の提示先となる装置に対して、推論結果情報を出力してもよい。
【００７１】
また、推論結果提示部１７は、推論部１６によって各推論結果情報に推論結果確信度が算出されている場合、推論結果確信度が高い順に推論結果情報を提示してもよい。あるいは、推論結果提示部１７は、推論結果情報が示す知識情報に定められた重要度の順に推論結果情報を提示してもよい。
【００７２】
以上のように構成された情報処理装置１の動作を図６に示す。
【００７３】
図６において、まず、コンテキスト取得部１３は、推論対象からコンテキスト情報を取得する（ステップＳ２１）。例えば、前述のように、コンテキスト取得部１３は、自装置の記憶装置１００４に記憶された設計文書データから、コンテキスト情報を取得してもよい。
【００７４】
次に、質問生成装置１０は、図３におけるステップＳ１を実行することにより、拡張コンテキストリストを生成し、各コンテキスト情報の確信度を算出する。
【００７５】
次に、推論部１６は、ステップＳ１で生成された拡張コンテキストリストに含まれるコンテキスト情報のうち確信度が閾値以上の各コンテキスト情報に、推論ルール記憶部１２の推論ルールを適用することにより、推論結果情報を生成する（ステップＳ２２）。このとき、前述のように、推論部１６は、推論結果情報について推論結果確信度を算出してもよい。
【００７６】
次に、推論結果提示部１７は、ステップＳ２２で生成された推論結果情報を提示する（ステップＳ２３）。このとき、前述のように、推論部１６は、推論結果確信度の高い方から順に推論結果情報を提示してもよい。
【００７７】
次に、質問生成装置１０は、図３におけるステップＳ２〜Ｓ６を実行することにより、一括質問情報を生成し、回答コストおよび推論結果確信度変化値に基づいて一括質問情報を選択する。
【００７８】
次に、質問提示部１４は、ステップＳ６で選択された一括質問情報を提示し、その回答情報を取得する（ステップＳ２４）。
【００７９】
ここで、回答情報が得られなかった場合（ステップＳ２５でＮｏ）、情報処理装置１は動作を終了する。
【００８０】
一方、回答情報が得られた場合（ステップＳ２５でＹｅｓ）、確信度更新部１５は、ステップＳ２４で取得された回答情報に基づいて、ステップＳ１で生成された拡張コンテキストリストに含まれるコンテキスト情報の確信度を更新する（ステップＳ２６）。
【００８１】
そして、情報処理装置１は、ステップＳ２２からの処理を繰り返す。
【００８２】
以上で、情報処理装置１は動作を終了する。
【００８３】
次に、本発明の第２の実施の形態の効果について述べる。
【００８４】
本発明の第２の実施の形態としての情報処理装置は、コンテキスト情報に基づく推論処理において、不足するコンテキスト情報の数が多い場合にも質問回数の増大を抑制しながら、より多くの適切な推論結果を提示することができる。
【００８５】
その理由は、コンテキスト取得部が推論対象からコンテキスト情報を取得し、質問生成装置が、取得されたコンテキスト情報を元のコンテキスト情報として拡張コンテキストリストを生成し、拡張コンテキストリストに基づき仮推論結果情報を生成し、仮推論結果情報において用いられた不確定なコンテキスト情報に関する一括質問情報を生成し、一括質問情報を、その回答コストおよび推論結果確信度変化値に基づいて選択するからである。そして、質問提示部が、選択された一括質問情報を提示して回答情報を取得し、確信度更新部が、回答情報に基づいて拡張コンテキストリストに含まれるコンテキスト情報の確信度を更新し、推論部が、確信度が更新された拡張コンテキストリストにおいて、閾値以上の確信度のコンテキスト情報に推論ルールを適用することにより推論結果を生成し、推論結果提示部が推論結果を提示するからである。
【００８６】
これにより、本実施の形態は、不足するコンテキスト情報の数が多くても、１つ以上の不確定なコンテキスト情報について一括して質問する一括質問情報であって、回答コストがより小さく、その回答により推論結果の確信度が上昇する可能性のより高い一括質問情報を選択して提示する。そして、本実施の形態は、一括質問情報に対する回答情報により確信度を上昇させたコンテキスト情報を含む拡張コンテキストリストを用いて推論処理を行い、推論結果を提示する。これにより、本実施の形態は、不足するコンテキスト情報の数が多くても、質問を提示して回答を取得する処理を、不足するコンテキスト情報の１つ１つについて行う必要がなく、１つ以上のコンテキスト情報について一括質問情報をユーザに提示し、回答情報を一括して取得することが可能となる。しかも、本実施の形態は、そのような一括質問情報として、ユーザの回答コストがより低いものを提示しているので、ユーザの回答を得やすい。また、本実施の形態は、そのような一括質問情報として、回答により推論結果の確信度が上昇する可能性がより高いものを提示している。したがって、本実施の形態は、質問生成装置により選択した一括質問情報を提示することにより、より効率よく不足するコンテキスト情報を取得して、より適切な推論結果をより多く得ることになる。
【００８７】
（第３の実施の形態）
次に、本発明の第３の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。本実施の形態は、本発明におけるコンテキスト情報が、推論対象における各種対象物の識別情報（以下、対象物ＩＤと記載する）とともに取得される場合について説明する。例えば、推論対象が設計文書データであるとき、設計文書データが表す装置の部品という対象物の対象物ＩＤと、その部品に関するコンテキスト情報との組が取得される。また、本実施の形態では、コンテキスト情報が、その種別を表す種別情報と、その値を表す情報とからなる場合について説明する。種別情報とは、例えば、「部品種別」や「高さ」等といったような対象物が有する属性の種別を表す情報である。また、その値を表す情報は、文字列や、単位を含んだ数値、あるいは、その他の各種形式で表される。例えば、対象物「部品」のコンテキスト情報として、「部品種別、コンデンサ」、「高さ、5mm」、「素材、セラミック」などが、推論対象としての設計文書データから取得される例が考えられる。その他、コンテキスト情報の値は、位置を表す座標情報や三次元形状情報など、より複雑な形式により表される情報であってもよい。なお、本実施の形態の説明において参照する各図面において、本発明の第２の実施の形態と同一の構成および同様に動作するステップには同一の符号を付して本実施の形態における詳細な説明を省略する。
【００８８】
まず、本発明の第３の実施の形態としての情報処理装置２の機能ブロック構成を図７に示す。図７において、情報処理装置２は、本発明の第２の実施の形態としての情報処理装置１に対して、質問生成装置１０に替えて質問生成装置２０と、コンテキスト取得部１３に替えてコンテキスト取得部２３と、質問提示部１４に替えて質問提示部２４と、確信度更新部１５に替えて確信度更新部２５とを備える点が異なる。また、質問生成装置２０は、本発明の第１の実施の形態としての質問生成装置１０に対して、オントロジ情報記憶部１０１に替えてオントロジ情報記憶部２０１と、コンテキスト拡張部１０２に替えてコンテキスト拡張部２０２と、仮推論部１０３に替えて仮推論部２０３と、一括質問情報生成部１０４に替えて一括質問情報生成部２０４と、回答コスト算出部１０５に替えて回答コスト算出部２０５と、推論結果確信度変化値算出部１０６に替えて推論結果確信度変化値算出部２０６と、質問選択部１０７に替えて質問選択部２０７とを備え、さらに、探索ルール記憶部２０８を備える点が異なる。探索ルール記憶部２０８は、記憶装置１００４によって構成可能である。
【００８９】
まず、本実施の形態において、知識情報記憶部１１に記憶される情報の一例を、図８に示す。図８において、各行が示す知識情報は、知識ＩＤと、知識内容とを少なくとも含む。図８の例では、知識内容は、知識内容を表す情報が格納された場所を示すＵＲＬ（Uniform Resource Locator）によって表されている。なお、知識内容は、知識内容を表す情報そのものであってもよい。また、知識情報は、図８に示したように、知識タイトルを含んでいてもよい。その他、知識情報は、登録者のユーザＩＤ、登録日時、知識の重要度情報、アクセス権情報などを含んでもよい。
【００９０】
次に、本実施の形態において、推論ルール記憶部１２に記憶される情報の一例を図９に示す。図９において、各行が示す推論ルールは、推論ルールＩＤと、ＩＦ情報と、ＴＨＥＮ情報とを含む。また、この例では、ＩＦ情報は、コンテキスト情報の種別情報およびその値を用いて表されている。例えば、ＩＤがＪ０００１の推論ルール（以降、推論ルールＪ０００１とも記載する）のＩＦ情報“回路種別＝電源回路”は、種別情報が「回路種別」のコンテキスト情報の値が「電源回路」であることを条件とすることを表している。また、この例では、ＴＨＥＮ情報は、知識情報を識別する知識ＩＤにより表されている。その他、推論ルールは、登録日時や登録者のユーザＩＤを含んでいてもよい。また、推論ルールは、複数のＩＦ情報を含んでもよい。
【００９１】
次に、質問生成装置２０の各機能ブロックについて説明する。
【００９２】
オントロジ情報記憶部２０１は、種別情報と、オントロジノード情報と、オントロジノード情報間の関係性情報とを含むオントロジ情報を記憶している。種別情報は、オントロジノード情報の種別を表す情報である。この種別情報は、後述のコンテキスト拡張部２０２によって対応するオントロジノード情報が探索されたとき、拡張されたコンテキスト情報の種別情報となる。オントロジノード情報間の関係性情報は、例えば、階層構造における「親子」、因果関係構造における「原因・結果」、意味関係構造における「同義語」などであってもよい。なお、オントロジ情報記憶部２０１は、１種類に限らず、様々な種類の関係性情報を含むオントロジ情報を記憶していてもよい。オントロジ情報記憶部２０１に記憶される情報の一例を図１０に示す。図１０において、各行が示すオントロジ情報は、種別情報と、２つのオントロジノード情報（ＸノードおよびＹノード）と、関係性情報とを含む。この例では、オントロジ情報記憶部２０１は、少なくとも「親子」という関係性情報を含むオントロジ情報を記憶することにより、オントロジノード情報間の階層構造を表している。例えば、１行目のオントロジ情報は、「部品種別」という種別の「コンデンサ」が「固定コンデンサ」の親であることを表している。この例では、関係性情報が「親子」のオントロジ情報では、ＸノードがＹノードの親であると規定されている。その他、オントロジ情報は、登録日時や、登録者のユーザＩＤを含んでいてもよい。
【００９３】
探索ルール記憶部２０８は、オントロジノード情報間の関係性をたどる探索処理において用いられる探索ルールを記憶する。具体的には、探索ルールは、探索許可情報と、確信度演算処理情報とを含む。ここで、探索許可情報は、探索処理においてたどることが許可された関係性情報を表す。また、確信度演算処理情報は、その探索許可情報により許可された関係性情報がたどられる際に、探索元のオントロジノード情報について算出された確信度を用いて探索先のオントロジノード情報の確信度を算出するための演算処理内容を表す。
【００９４】
例えば、探索ルール記憶部２０８に記憶される情報の一例を図１１に示す。図１１において、各行が示す探索ルールは、探索ルールＩＤと、探索許可情報と、確信度演算処理情報を含む。加えて、探索ルールは、探索方向や回数を限定する限定ルール情報を含んでいてもよい。さらに、探索ルールは、登録日時、登録者のユーザＩＤ、探索ルールを適用する対象のユーザが所属するグループＩＤ等を含んでいてもよい。
【００９５】
図１１において、例えば、探索ルールＩＤがＴ０００１の探索ルール（以下、探索ルールＴ０００１とも記載する）の探索許可情報「子→親」は、関係性情報「親子」を有するオントロジノード情報間で、子から親への探索を許可することを表している。また、探索ルールＴ０００１の確信度演算処理情報「×１」は、子から親へ探索を進める際に、探索元のオントロジノード情報の確信度×１により算出される値を、探索先のオントロジノード情報の確信度とすることを表している。また、例えば、探索ルールＴ０００２の探索許可情報「親→子」は、関係性情報「親子」を有するオントロジノード情報間で、親から子への探索を許可することを表している。ただし、探索ルールＴ０００２において、限定ルール情報「元コンテキストよりも子方向に限る」は、親から子への探索を許可するが、元のコンテキスト情報に相当する元のオントロジノード情報から子の方向への探索のみを許可することを表している。すなわち、この限定ルール情報は、元のオントロジノード情報から親の方向へ探索を進めた探索先から、子の方向への探索は許可しないことを表している。
【００９６】
コンテキスト拡張部２０２は、対象物ＩＤ毎に拡張コンテキストリストを生成する。前述のように、本実施の形態では、元のコンテキスト情報は、関連する対象物の対象物ＩＤとともに取得されている。そこで、コンテキスト拡張部２０２は、対象物ＩＤ毎に、元のコンテキスト情報に基づく拡張コンテキストリストを次のようにして生成する。具体的には、コンテキスト拡張部２０２は、対象物ＩＤ毎に、元のコンテキスト情報に相当するオントロジノード情報を探索元としてオントロジ情報記憶部２０１から取得し、その確信度に所定の値（例えば、１）を適用する。ここで、前述のように、本実施の形態では、コンテキスト情報は、種別情報およびその値からなる。以降、コンテキスト情報を、［種別情報，値］とも記載する。また、コンテキスト情報をその確信度とともに表す場合は、［種別情報，値，確信度］とも記載するものとする。そして、コンテキスト拡張部２０２は、探索元のオントロジノード情報に対して、探索ルールの探索許可情報により探索が許可された関係性を有する他のオントロジノード情報（探索先のオントロジノード情報）を探索する。その際、探索先のオントロジノード情報の種別情報を、オントロジ情報記憶部２０１から取得する。また、コンテキスト拡張部２０２は、探索元のオントロジノード情報の確信度に、探索許可情報に対応付けられた確信度演算処理情報の示す演算を施すことにより、探索先のオントロジノード情報の確信度を算出する。コンテキスト拡張部２０２は、このように探索ルールにしたがって探索元から探索先のオントロジノード情報を探索して確信度を演算する探索処理を、探索先のオントロジノード情報を探索元として繰り返す。これにより、コンテキスト拡張部２０２は、探索処理により得られた各オントロジノード情報を、拡張されたコンテキスト情報とする。以降、対象物ＩＤ毎の拡張コンテキストリストを、“［種別情報，値，確信度］，［種別情報，値，確信度］，・・・”とも記載する。なお、このような各コンテキスト情報の確信度は、そのコンテキスト情報が、対応する対象物ＩＤの示す対象物に関連する可能性の程度を表している。
【００９７】
仮推論部２０３は、対象物ＩＤ毎に、その拡張コンテキストリストと、推論ルール記憶部１２に記憶された各推論ルールのＩＦ情報とを照合することにより、仮推論結果情報を生成する。具体的には、仮推論部２０３は、推論ルール記憶部１２に記憶された各推論ルールのＩＦ情報について、各対象物ＩＤの拡張コンテキストリストに含まれるコンテキスト情報のうち確信度が閾値（例えば、１）未満のコンテキスト情報が適合するか否かを判断する。もし、閾値未満の確信度のコンテキスト情報で適合するものがある場合、仮推論部２０３は、その推論ルールのＴＨＥＮ情報が示す知識情報を仮の推論結果として、仮推論結果情報を生成する。
【００９８】
また、仮推論部２０３は、そのようにして得た仮推論結果情報の推論結果確信度を、不確定なコンテキスト情報の確信度に基づいて算出する。例えば、仮推論部２０３は、不確定なコンテキスト情報の確信度をそのまま仮推論結果情報の推論結果確信度としてもよい。以降、仮推論部２０３により生成された仮推論結果情報を、［仮推論結果の示す知識ＩＤ，対象物ＩＤ，推論結果確信度，不確定なコンテキスト情報の種別情報および値］と記載するものとする。
【００９９】
また、仮推論部２０３は、対象物ＩＤ毎の拡張コンテキストリストと、推論ルール記憶部１２に記憶された各推論ルールのＩＦ情報とを照合する際に、そのＩＦ情報が条件として示すコンテキスト情報の種別情報と同一の種別情報を含むコンテキスト情報が拡張コンテキストリストに含まれていない場合、そのＩＦ情報の条件として指定されているコンテキスト情報を不確定なコンテキスト情報としてもよい。例えば、ある推論ルールのＩＦ情報が“回路種別＝電源回路”を条件としている場合であって、ある対象物ＩＤの拡張コンテキストリストには、種別情報が「回路種別」のコンテキスト情報が含まれていなかったとする。この場合、仮推論部２０３は、［回路種別，電源回路，所定の値の確信度（例えば、０）］という不確定なコンテキスト情報を用いて、その推論ルールに基づき仮推論結果情報を生成してもよい。
【０１００】
また、この場合、仮推論部２０３は、そのような仮推論結果情報の推論結果確信度として、不確定なコンテキスト情報の確信度として用いた所定の値（例えば、０）を採用してもよい。つまり、上述の例では、仮推論部２０３は、［回路種別，電源回路，０］という不確定なコンテキスト情報に基づいて、推論結果確信度が０の仮推論結果情報を生成してもよい。
【０１０１】
なお、仮推論部２０３は、不確定なコンテキスト情報に適用した推論ルールのＴＨＥＮ情報が他の推論ルールのＩＦ情報を満たす場合、他の推論ルールをさらに適用する連鎖的な推論処理を繰り返してもよい。また、仮推論部２０３は、不確定なコンテキスト情報または適用した推論ルールのＴＨＥＮ情報に対して適用可能な複数の推論ルールがあれば、それぞれの推論ルールに基づき複数の推論処理を実行してもよい。そして、仮推論部２０３は、適用した各推論ルールのＴＨＥＮ情報が示す知識ＩＤを、仮推論結果情報としてもよい。
【０１０２】
また、仮推論部２０３は、推論ルールのＩＦ情報に複数の条件がして指定されている場合、以下のようにして仮推論結果情報の推論結果確信度を算出してもよい。
【０１０３】
例えば、ＩＦ情報にＯＲ条件を含む推論ルール（例えば、図９の推論ルールＪ０００５）について考える。この場合、仮推論部２０３は、拡張コンテキストリストに含まれる閾値未満の確信度のコンテキスト情報のうち、ＯＲ条件のいずれかに適合するコンテキスト情報で最も大きい確信度を、その推論ルールを適用して得られる仮推論結果情報の推論結果確信度としてもよい。
【０１０４】
例えば、推論ルールＪ０００５では、ＩＦ情報として“「部品種別＝ＳＤＲＡＭ」ＯＲ「部品種別＝ＳＲＡＭ」”が指定されている。ここで、確信度の閾値として１が採用されていたとする。このとき、ある対象物の拡張コンテキストリストに、コンテキスト情報［部品種別，ＳＤＲＡＭ，０．５］が含まれていたことを想定する。この場合、仮推論部２０３は、閾値未満の確信度のコンテキスト情報［部品種別，ＳＤＲＡＭ，０．５］にこの推論ルールを適用して仮推論結果情報を生成してもよい。そして、仮推論部２０３は、これにより得られた仮推論結果情報の推論結果確信度として、０．５を採用してもよい。
【０１０５】
また、例えば、ＩＦ情報にＡＮＤ条件を含む推論ルール（例えば、図９の推論ルールＪ０００６）について考える。この場合、仮推論部２０３は、拡張コンテキストリストに含まれるコンテキスト情報のうち、ＡＮＤ条件のそれぞれに適合するコンテキスト情報の確信度の平均値を、その推論ルールを適用して得られる仮推論結果情報の推論結果確信度としてもよい。なお、ＡＮＤ条件の場合、ＡＮＤ条件のそれぞれに適合するコンテキスト情報のうち少なくともいずれかの確信度が閾値未満であれば、仮推論部２０３は、その推論ルールを適用して仮推論結果情報を生成してもよい。
【０１０６】
例えば、推論ルールＪ０００６では、ＩＦ情報として“「部品種別＝メモリ」ＡＮＤ「回路種別＝電源回路」”が指定されている。ここで、確信度の閾値として１が採用されていたとする。このとき、ある対象物の拡張コンテキストリストに、コンテキスト情報［部品種別，メモリ，確信度１］と、コンテキスト情報［回路種別，電源回路，０．５］が含まれていたことを想定する。この場合、仮推論部２０３は、これらのコンテキスト情報のうちの１つの確信度が閾値未満なので、この推論ルールを適用して仮推論結果情報を生成してもよい。そして、仮推論部２０３は、これにより得られた仮推論結果情報の推論結果確信度として、１と０．５の平均値である０．７５を算出してもよい。
【０１０７】
一括質問情報生成部２０４は、仮推論部２０３による１つ以上の仮推論結果情報の生成処理において用いられた不確定なコンテキスト情報のうち、１つ以上の対象物ＩＤに対応する同一内容のコンテキスト情報について、対象物一括質問情報を生成する。対象物一括質問情報とは、あるコンテキスト情報が、１つ以上の対象物にそれぞれ関連するか否かを一括してユーザに質問することを表す一括質問情報である。このような対象物一括質問情報は、表示装置１００６等に出力可能な形式で表されていてもよい。あるいは、対象物一括質問情報は、質問対象のコンテキスト情報と、回答候補となる１つ以上の対象物ＩＤとを少なくとも表す情報であればよい。このような対象物一括質問情報を、以降、［コンテキスト情報，対象物ＩＤ，対象物ＩＤ，・・・・］とも記載するものとする。
【０１０８】
例えば、仮推論部２０３により、対象物ＩＤが「Ｘ１」の対象物（以下、対象物Ｘ１とも記載する）に関するコンテキスト情報［回路種別，電源回路，確信度０］が用いられて仮推論結果情報Ｒ１が生成され、対象物Ｘ２に関するコンテキスト情報［回路種別，電源回路，確信度０］が用いられて仮推論結果情報Ｒ２が生成されていたことを想定する。つまり、この場合、仮推論結果情報Ｒ１およびＲ２の生成処理において、２つの対象物Ｘ１および対象物Ｘ２に関して同一内容［回路種別，電源回路］のコンテキスト情報が、不確定なコンテキスト情報として用いられている。そこで、一括質問情報生成部２０４は、対象物Ｘ１および対象物Ｘ２のそれぞれについて「回路種別」が「電源回路」であるか否かを一括して質問することを表す情報［（回路種別）電源回路，Ｘ１，Ｘ２］を、対象物一括質問情報として生成する。
【０１０９】
また、一括質問情報生成部２０４は、仮推論部２０３による１つ以上の仮推論結果情報の生成処理において用いられた不確定なコンテキスト情報のうち、同一の対象物に対応する１つ以上のコンテキスト情報について、コンテキスト一括質問情報を生成する。コンテキスト一括質問情報とは、ある対象物が１つ以上のコンテキスト情報にそれぞれ関連するか否かを一括してユーザに質問することを表す一括質問情報である。このようなコンテキスト一括質問情報は、表示装置１００６等に出力可能な形式で表されていてもよい。あるいは、コンテキスト一括質問情報は、質問対象の対象物ＩＤと、回答候補となる１つ以上のコンテキスト情報とを少なくとも表す情報であればよい。このようなコンテキスト一括質問情報を、以降、［対象物ＩＤ，コンテキスト情報，コンテキスト情報，・・・・］とも記載するものとする。
【０１１０】
例えば、仮推論部２０３により、対象物Ｘ１に関してコンテキスト情報［回路種別，電源回路，確信度０］が用いられて仮推論結果情報Ｒ１が生成され、対象物Ｘ１に関してコンテキスト情報［部品種別，セラミックコンデンサ，確信度０．２５］が用いられて仮推論結果情報Ｒ３が生成されていたことを想定する。つまり、この場合、仮推論結果情報Ｒ１およびＲ３の生成処理において、同一の対象物Ｘ１に関して２つの不確定なコンテキスト情報が用いられている。そこで、一括質問情報生成部２０４は、対象物Ｘ１について、「回路種別」が「電源回路」であるか否か、および、「部品種別」が「セラミックコンデンサ」であるか否かを一括して質問することを表す情報［Ｘ１，（回路種別）電源回路，（部品種別）セラミックコンデンサ］を、コンテキスト一括質問情報として生成する。
【０１１１】
回答コスト算出部２０５は、対象物一括質問情報に対するユーザの回答コスト、および、コンテキスト一括質問情報に対するユーザの回答コストを算出する。
【０１１２】
例えば、回答コスト算出部２０５は、対象物一括質問情報に対するユーザの回答コストとして、質問対象となる対象物の数に基づく値を算出してもよい。ここで、対象物一括質問情報において、質問対象となる対象物の数が多いほど、ユーザに提示する回答候補の数が多くなる。したがって、質問対象となる対象物の数が多いほど、ユーザの回答の手間は大きくなると考えてもよい。そこで、回答コスト算出部２０５は、例えば、次式（２）または（３）を用いて、対象物一括質問情報に対するユーザの回答コストを算出してもよい。
回答コスト＝質問対象となる対象物数＾（１／α）  ・・・式（２）
回答コスト＝質問対象となる対象物数／α      ・・・式（３）
なお、式（２）および（３）において、“＾”はべき乗を表す。また、“／”は除算を表す。また、αは、調整係数である。
【０１１３】
また、例えば、回答コスト算出部２０５は、コンテキスト一括質問情報に対するユーザの回答コストとして、質問対象となるコンテキストの数に基づく値を算出してもよい。ここで、コンテキスト一括質問情報において、質問対象となるコンテキストの数が多いほど、ユーザに提示する回答候補の数が多くなる。したがって、質問対象となるコンテキストの数が多いほど、ユーザの回答の手間は大きくなると考えてもよい。そこで、回答コスト算出部２０５は、例えば、次式（４）にしたがって、コンテキスト一括質問情報に対するユーザの回答コストを算出してもよい。
回答コスト＝質問対象のコンテキスト数＾（１／β）      ・・・式（４）
なお、式（４）において、“＾”はべき乗を表す。また、“／”は除算を表す。また、βは、調整係数である。
【０１１４】
また、例えば、回答コスト算出部２０５は、コンテキスト一括質問情報に対するユーザの回答コストとして、質問対象となる各コンテキストのノードの深さに基づく値を算出してもよい。この場合、オントロジノード情報が階層構造を形成していることを前提とし、ノードの深さとは、コンテキスト情報に相当するオントロジノード情報の階層構造におけるノードの深さをいう。ここで、質問対象となる１つ以上のコンテキスト情報が回答候補として、その階層構造にしたがって配置されて提示される場合を考える。このようなとき、回答候補となるコンテキスト情報のノードが深いほど、ユーザの回答の手間は大きくなると考えてもよい。そこで、回答コスト算出部２０５は、例えば、次式（５）にしたがって、コンテキスト一括質問情報に対するユーザの回答コストを算出してもよい。
回答コスト＝質問対象のコンテキスト数×質問対象のコンテキストの平均ノード深さ／γ      ・・・式（５）
なお、式（５）において、“／”は除算を表す。また、γは、調整係数である。
なお、上述の式（２）〜（５）において、調整係数は、それぞれ１以上の値をとることを基本とする。また、調整係数の値はあらかじめ定められているものとする。例えば、調整係数の値は、一括質問情報に対する回答形式の種別に応じて定められていてもよい。例えば、回答候補となる選択肢をクリックする回答形式であるか、提示された回答候補に基づくテキスト入力による回答形式であるか等、ユーザにとってより回答しやすい回答形式ほど大きい値の調整係数が定められていてもよい。また、調整係数の値は、一括質問情報に対して回答することが想定されるユーザ層の知識レベルに応じて調整されてもよい。例えば、より高い知識レベルを持つユーザ層が想定されるほど大きい値の調整係数が定められていてもよい。
【０１１５】
推論結果確信度変化値算出部２０６は、対象物一括質問情報および不確定コンテキスト一括質問情報のそれぞれについて、推定通りの回答が得られたと仮定した場合の推論結果確信度変化値を算出する。ここで、推定通りの回答が得られた場合とは、対象物一括質問情報の場合、質問対象とした１つ以上の対象物のそれぞれが、該当するコンテキスト情報に関連することを表す回答が得られた場合をいう。また、コンテキスト一括質問情報の場合、推定通りの回答が得られた場合とは、該当する対象物が、一括質問対象とした１つ以上のコンテキスト情報のそれぞれに関連することを表す回答が得られた場合をいう。
【０１１６】
例えば、推論結果確信度変化値算出部２０６は、次式（６）にしたがって、推論結果確信度変化値を算出してもよい。
推論結果確信度変化値＝Σ（推定通りの回答が得られると仮定した場合に推論結果確信度が上昇する値）・・・式（６）
例えば、対象物Ｘ１について不確定なコンテキスト情報［回路種別，電源回路，確信度０］が用いられることにより、知識Ｍ０００１を示す仮推論結果情報Ｒ１が、推論結果確信度０で生成されているとする。前述のように、この仮推論結果情報Ｒ１は、［Ｍ０００１，Ｘ１，０，（回路種別）電源回路］と表される。同様に、対象物Ｘ１について不確定なコンテキスト情報［部品種別，セラミックコンデンサ，確信度０．２５］が用いられて仮推論結果情報Ｒ２［Ｍ０００２，Ｘ１，０．２５，（部品種別）セラミックコンデンサ］が生成されていたとする。また、対象物Ｘ２について不確定なコンテキスト情報［回路種別，電源回路，確信度０］が用いられて仮推論結果情報Ｒ３［Ｍ０００３，Ｘ２，０，（回路種別）電源回路］が生成されていたとする。
【０１１７】
また、この場合、対象物一括質問情報Ｑ１［（回路種別）電源回路，Ｘ１，Ｘ２］が生成され、コンテキスト一括質問情報Ｑ２［Ｘ１，（回路種別）電源回路，（部品種別）セラミックコンデンサ］が生成されていたとする。
【０１１８】
このとき、対象物一括質問情報Ｑ１に対して推定通りの回答が得られたと仮定すると、仮推論結果情報Ｒ１の推論結果確信度が０から１に変化して変化値は１となる。また、仮推論結果情報Ｒ３の推論結果確信度が０から１に変化して変化値は１となる。そこで、推論結果確信度変化値算出部２０６は、対象物一括質問情報Ｑ１に対する推論結果確信度変化値として１＋１＝２を算出してもよい。
【０１１９】
また、コンテキスト一括質問情報Ｑ２に対して推定通りの回答が得られたと仮定すると、仮推論結果情報Ｒ１の推論結果確信度が０から１に変化して変化値は１となる。また、仮推論結果情報Ｒ２の推論結果確信度が０．２５から１に変化して変化値は０．７５となる。そこで、推論結果確信度変化値算出部２０６は、コンテキスト一括質問情報Ｑ２に対する推論結果確信度変化値として１＋０．７５＝１．７５を算出してもよい。
【０１２０】
質問選択部２０７は、一括質問情報生成部２０４により生成された対象物一括質問情報およびコンテキスト一括質問情報の中から、回答コストおよび推論結果確信度変化値に基づき、提示対象とする一括質問情報を選択する。例えば、質問選択部２０７は、一括質問情報毎に次式（７）または（８）を用いて質問決定用スコアを算出し、質問決定用スコアに基づいて一括質問情報を選択してもよい。
質問決定用スコア＝推論結果確信度変化値／回答コスト      ・・・式（７）
質問決定用スコア＝推論結果確信度変化値＾（１／回答コスト）      ・・・式（８）
なお、式（７）および（８）において、“＾”はべき乗を表す。また、“／”は除算を表す。例えば、質問選択部２０７は、質問決定用スコアが大きい方から順に所定数までの一括質問情報を選択してもよい。
【０１２１】
次に、情報処理装置２の各機能ブロックについて説明する。
【０１２２】
コンテキスト取得部２３は、推論対象から、対象物ＩＤおよびコンテキスト情報の組を取得する。例えば、コンテキスト取得部２３は、推論対象としての文書ファイルや外部システムの入力内容から、対象物ＩＤおよびコンテキスト情報の組を取得すればよい。
【０１２３】
質問提示部２４は、対象物一括質問情報やコンテキスト一括質問情報をユーザに提示する。このような対象物一括質問情報やコンテキスト一括質問情報は、コンテキスト取得部２３によって取得された対象物ＩＤおよびコンテキスト情報が、元のコンテキスト情報として質問生成装置２０に入力されることにより得られるものである。なお、質問生成装置２０から出力される一括質問情報には、必ずしも、対象物一括質問情報およびコンテキスト一括質問情報の両種別の一括質問情報が含まれていなくてもよい。質問提示部２４は、例えば、表示装置１００６等の出力装置に対象物一括質問情報やコンテキスト一括質問情報を出力することによりユーザに提示する。あるいは、質問提示部２４は、ネットワークを介して接続された外部の装置に、これらの情報を出力してもよい。
【０１２４】
また、質問提示部２４は、本発明の第２の実施の形態と同様に、一括質問情報として、質問の内容を表す質問部分と、質問に対する回答を入力可能な回答部分とを提示してもよい。例えば、質問提示部２４は、対象物一括質問情報の質問部分として、「＜質問対象のコンテキスト名＞の対象物（部品）はどれですか。」といった質問文を提示してもよい。また、質問提示部２４は、対象物一括質問情報の回答部分として、回答候補となる１つ以上の対象物の名称がそれぞれクリック操作等により選択可能な操作領域を提示してもよい。
【０１２５】
また、例えば、質問提示部２４は、コンテキスト一括質問情報の質問部分として、「＜質問対象の対象物名＞のコンテキストで正しいものはどれですか。」といった質問文を提示してもよい。また、質問提示部２４は、コンテキスト一括質問情報の回答部分として、回答候補となる１つ以上のコンテキスト情報の値がそれぞれクリック操作等により選択可能な操作領域を提示してもよい。また、質問提示部２４は、コンテキスト一括質問情報の回答部分として、回答候補となる１つ以上のコンテキスト情報の各操作領域を、その種別情報毎に分類した配置で提示してもよい。あるいは、質問提示部２４は、コンテキスト一括質問情報の回答部分として、回答候補となる１つ以上のコンテキスト情報の各操作領域を、それらのコンテキスト情報に相当するオントロジノード情報の階層構造にしたがった配置で提示してもよい。
【０１２６】
また、質問提示部２４は、提示した一括質問情報に対する回答情報を取得する。例えば、質問提示部２４は、対象物一括質問情報に対する回答情報として、クリック操作等により選択された操作領域に対応する対象物の対象物ＩＤを取得してもよい。また、質問提示部２４は、コンテキスト一括質問情報に対する回答情報として、クリック操作等により選択された操作領域に対応するコンテキスト情報を取得してもよい。また、質問提示部２４は、対象物一括質問情報やコンテキスト一括質問情報に対する回答情報として、テキスト入力領域に入力された情報を取得してもよい。
【０１２７】
確信度更新部２５は、質問提示部２４により取得された回答情報に基づいて、質問生成装置２０により生成された拡張コンテキストリストに含まれる各コンテキスト情報の確信度を更新する。例えば、ある対象物一括質問に対して、あるコンテキスト情報［回路種別，電源回路］に対象物Ｘ１およびＸ２が関連することを表す回答情報が取得されたとする。この場合、確信度更新部２５は、対象物Ｘ１およびＸ２の各拡張コンテキストリストに含まれるコンテキスト情報［回路種別，電源回路］の確信度を所定の値（例えば、１）に更新する。また、例えば、あるコンテキスト一括質問に対して、ある対象物Ｘ１がコンテキスト情報［回路種別，電源回路］および［部品種別，アルミ電解コンデンサ］に関連することを表す回答情報が取得されたとする。この場合、確信度更新部２５は、対象物Ｘ１の拡張コンテキストリストに含まれるコンテキスト情報［回路種別，電源回路］および［部品種別，アルミ電解コンデンサ］の確信度を、それぞれ所定の値（例えば、１）に更新する。また、回答情報により得られたコンテキスト情報が、該当する対象物ＩＤの拡張コンテキストリストに含まれていない場合、確信度更新部２５は、そのコンテキスト情報を、該当する拡張コンテキストリストに追加すればよい。
【０１２８】
以上のように構成された情報処理装置２の動作について、図面を参照して説明する。
【０１２９】
まず、情報処理装置２の動作の概略を図１２に示す。
【０１３０】
図１２において、まず、コンテキスト取得部２３は、推論対象から対象物ＩＤおよびコンテキスト情報の組を取得する（ステップＳ３１）。例えば、前述のように、コンテキスト取得部２３は、自装置の記憶装置１００４に記憶された設計文書データから、対象物ＩＤとしての部品ＩＤおよびコンテキスト情報の組を取得してもよい。
【０１３１】
次に、質問生成装置２０は、対象物ＩＤ毎に拡張コンテキストリストを生成する（ステップＳ３２）。このステップの詳細については後述する。
【０１３２】
次に、情報処理装置２は、ステップＳ３２で生成された対象物ＩＤ毎の拡張コンテキストリストについて、本発明の第２の実施の形態と同様にステップＳ２２〜Ｓ２３を実行することにより、推論結果情報を生成し、提示する。
【０１３３】
次に、質問生成装置２０は、対象物一括質問情報およびコンテキスト一括質問情報を生成し、回答コストおよび推論結果確信度変化値に基づいて、提示対象となる一括質問情報を選択する（ステップＳ３４）。このステップの詳細については後述する。
【０１３４】
次に、質問提示部２４は、ステップＳ３４で選択された一括質問情報を提示し、その回答情報を取得する（ステップＳ３５）。
【０１３５】
ここで、回答情報が得られなかった場合（ステップＳ３６でＮｏ）、情報処理装置２は動作を終了する。
【０１３６】
一方、回答情報が得られた場合（ステップＳ３６でＹｅｓ）、確信度更新部２５は、ステップＳ３５で取得された回答情報に基づいて、ステップＳ３２で生成された対象物ＩＤ毎の拡張コンテキストリストに含まれる各コンテキスト情報の確信度を更新する（ステップＳ３７）。
【０１３７】
そして、情報処理装置２は、ステップＳ２２からの処理を繰り返す。
【０１３８】
以上で、情報処理装置２は、動作を終了する。
【０１３９】
次に、ステップＳ３２における質問生成装置２０のコンテキスト拡張動作の詳細を、図１３に示す。
【０１４０】
図１３では、まず、コンテキスト拡張部２０２は、対象物ＩＤ毎に、元のコンテキスト情報に相当するオントロジノード情報をオントロジ情報記憶部２０１から取得して探索元とし、確信度を所定の値とする（ステップＳ４１）。
【０１４１】
次に、コンテキスト拡張部２０２は、探索元のオントロジノード情報に対して、探索ルール記憶部２０８に記憶された探索ルールの探索許可情報により探索が許可された関係性を有する他のオントロジノード情報があるか否かを判断する（ステップＳ４２）。
【０１４２】
ここで、そのような他のオントロジノード情報があれば、コンテキスト拡張部２０２は、そのような他のオントロジノード情報を探索先のオントロジノード情報として得る。そして、コンテキスト拡張部２０２は、探索元のオントロジノード情報の確信度に対して、ステップＳ４２で適用した探索ルールの確信度演算処理情報が示す演算を施すことにより、探索先のオントロジノード情報の確信度を演算する（ステップＳ４３）。
【０１４３】
次に、コンテキスト拡張部２０２は、ステップＳ４３で得られた探索先のオントロジノード情報を探索元として、ステップＳ４２からの処理を繰り返す。
【０１４４】
一方、ステップＳ４２において、探索ルール記憶部２０８に記憶された探索ルールの探索許可情報により探索が許可された関係性を有する他のオントロジノード情報がない場合、コンテキスト拡張部２０２は、ステップＳ４３で得られた各オントロジノード情報を、拡張されたコンテキスト情報とする。そして、コンテキスト拡張部２０２は、元のコンテキスト情報およびその確信度と、拡張されたコンテキスト情報およびその確信度とを含む拡張コンテキストリストを生成する（ステップＳ４４）。
【０１４５】
ステップＳ４１〜Ｓ４４の処理を、各対象物ＩＤについて終了すると、コンテキスト拡張部２０２は、ステップＳ３２におけるコンテキスト拡張動作を終了する。
【０１４６】
次に、ステップＳ３４における質問生成装置２０の質問選択動作の詳細を、図１４に示す。
【０１４７】
図１４では、まず、仮推論部２０３は、ステップＳ３２で生成された拡張コンテキストリストに基づく不確定なコンテキスト情報に対して、推論ルール記憶部１２の推論ルールを適用することにより１つ以上の仮推論結果情報を生成する。そして、仮推論部２０３は、各仮推論結果情報について、その推論結果確信度を算出する（ステップＳ５１）。ここで、仮推論部２０３は、不確定なコンテキスト情報として、ステップＳ３２で生成された拡張コンテキストリストに含まれるコンテキスト情報のうち確信度が閾値未満のコンテキスト情報、または、拡張コンテキストリストに含まれないコンテキスト情報を用いる。
【０１４８】
具体的には、仮推論部２０３は、推論ルール記憶部１２に記憶されている各推論ルールについて、そのＩＦ情報と、各対象物ＩＤの拡張コンテキストリストとを照合する。これにより、仮推論部２０３は、ＩＦ情報に適合する閾値未満の確信度の不確定なコンテキスト情報を用いて、その推論ルールから得られる仮推論結果情報を生成する。また、仮推論部２０３は、不確定なコンテキスト情報の確信度に基づいて、仮推論結果情報の推論結果確信度を算出する。また、仮推論部２０３は、推論ルールのＩＦ情報が示すコンテキスト情報の種別情報と同一の種別情報のコンテキスト情報が拡張コンテキストリストに含まれない対象物については、その対象物についてその推論ルールのＩＦ情報が示すコンテキスト情報を不確定なコンテキスト情報として、その推論ルールから得られる仮推論結果情報を生成する。そして、この場合、仮推論部２０３は、このような不確定なコンテキスト情報の確信度を所定の値（例えば、０）として、仮推論結果情報の推論結果確信度を算出する。
【０１４９】
次に、一括質問情報生成部２０４は、ステップＳ５１で用いられた不確定なコンテキスト情報のうち、１つ以上の対象物に対応する同一内容のコンテキスト情報について、対象物一括質問情報を生成する（ステップＳ５２）。
【０１５０】
次に、一括質問情報生成部２０４は、ステップＳ５１で用いられた不確定なコンテキスト情報のうち、同一の対象物に対応する１つ以上のコンテキスト情報について、コンテキスト一括質問情報を生成する（ステップＳ５３）。
【０１５１】
次に、回答コスト算出部２０５は、ステップＳ５２で生成された対象物一括質問情報に対する回答コストを算出する（ステップＳ５４）。
【０１５２】
次に、回答コスト算出部２０５は、ステップＳ５３で生成されたコンテキスト一括質問情報に対する回答コストを算出する（ステップＳ５５）。
【０１５３】
次に、推論結果確信度変化値算出部２０６は、ステップＳ５２で生成された対象物一括質問情報について、推論結果確信度変化値を算出する（ステップＳ５６）。
【０１５４】
次に、推論結果確信度変化値算出部２０６は、ステップＳ５３で生成されたコンテキスト一括質問情報について、推論結果確信度変化値を算出する（ステップＳ５７）。
【０１５５】
次に、質問選択部２０７は、ステップＳ５２〜Ｓ５３で生成された対象物一括質問情報およびコンテキスト一括質問情報のそれぞれについて、ステップＳ５４〜Ｓ５７で算出された回答コストおよび推論結果確信度変化値に基づいて、質問決定用スコアを算出する。そして、質問選択部２０７は、質問決定用スコアの高い方から順に所定数の一括質問情報を選択する（ステップＳ５８）。
【０１５６】
以上で、質問生成装置２０は、ステップＳ３４における質問選択動作を終了する。
【０１５７】
次に、情報処理装置２の動作について、具体例を用いて説明する。
【０１５８】
まず、コンテキスト取得部２３は、図１５に示すように、対象物Ｘ１〜Ｘ５について、種別情報およびその値からなる元のコンテキスト情報を取得する（図１２のステップＳ３１）。また、この具体例では、コンテキスト取得部２３は、これらの元のコンテキスト情報の確信度として、１を採用している。
【０１５９】
次に、質問生成装置２０のコンテキスト拡張部２０２は、対象物Ｘ１〜Ｘ５のそれぞれの元のコンテキスト情報について、図１０に示したオントロジ情報および図１１に示した探索ルールを用いて探索処理を行うことにより、図１６に示すような拡張コンテキストリストを生成する（ステップＳ３２）。
【０１６０】
例えば、コンテキスト拡張部２０２は、対象物Ｘ１の元のコンテキスト情報［部品種別，コンデンサ，１］を探索元として（図１３のステップＳ４１）、図１０に示したオントロジ情報において、図１１に示した探索ルールＴ０００２の探索許可情報「親→子」を適用することにより（ステップＳ４２）、探索先のオントロジノード情報として［部品種別，固定コンデンサ］および［部品種別，可変コンデンサ］の２つを得る。そこで、コンテキスト拡張部２０２は、これらのオントロジノード情報を拡張されたコンテキスト情報とする。また、コンテキスト拡張部２０２は、これらの拡張されたコンテキスト情報の確信度として、探索元の確信度１に対して、探索ルールＴ０００２の確信度演算処理情報が示す演算処理をｎ＝２として施すことにより、それぞれ０．５を得る（ステップＳ４３）。
【０１６１】
同様にして、コンテキスト拡張部２０２は、例えば、対象物Ｘ１について、コンテキスト拡張リスト“［部品種別，コンデンサ，１］［部品種別，固定コンデンサ，０．５］［部品種別，可変コンデンサ，０．５］［部品種別，電解コンデンサ，０．２５］［部品種別，チップコンデンサ，０．２５］［部品種別，アルミ電解コンデンサ，０．１２５］［部品種別，タンタルコンデンサ，０．１２５］［部品種別，セラミックコンデンサ，０．２５］”を生成している。
【０１６２】
次に、推論部１６は、図１６に示した各対象物ＩＤの拡張コンテキストリストのうち、確信度が閾値（ここでは、１）以上のコンテキスト情報を用いて、図９に示した推論ルールを適用する（図１２のステップＳ２２）。これにより、推論部１６は、図１７に示すような推論結果情報を得る。図１７において、各行の示す推論結果情報は、推論結果として得られた知識ＩＤおよび関連する対象物ＩＤを含む情報である。例えば、図１７の１行目の推論結果情報は、対象物Ｘ２に関連する知識として知識Ｍ０００１が推論されたことを表している。また、この推論結果情報は、図１６に示した対象物Ｘ２の拡張コンテキストリストに含まれる確信度１のコンテキスト情報［回路種別，電源回路，１］に、図９に示した推論ルールＪ０００１が適用されることにより得られたものである。
【０１６３】
そして、推論結果提示部１７は、図１７に示した推論結果を表す情報を提示する（ステップＳ２３）。
【０１６４】
次に、質問生成装置２０は、一括質問情報を生成する。
【０１６５】
具体的には、仮推論部２０３は、図９に示した各推論ルールＪ０００１〜Ｊ０００６と、図１６に示した対象物Ｘ１〜Ｘ５の各拡張コンテキストリストとを照合することにより、図１８に示すような仮推論結果情報Ｒ０１〜Ｒ１２を生成し、その推論結果確信度を算出する（図１４のステップＳ５１）。
【０１６６】
例えば、図１８の１行目の仮推論結果情報Ｒ０１［Ｍ０００１，Ｘ１，０，（回路種別）電源回路］は、対象物Ｘ１に関して回路種別が電源回路であることを仮定することにより知識情報Ｍ０００１が得られ、その推論結果確信度が０であることを表す。ここで、推論ルールＪ０００１（図９）のＩＦ情報“回路種別＝電源回路”が示す種別情報「回路種別」を含むコンテキスト情報は、対象物Ｘ１の拡張コンテキストリスト（図１６）に含まれていない。そこで、仮推論部２０３は、対象物Ｘ１について不確定なコンテキスト情報［回路種別，電源回路，０］を用いて推論ルールＪ０００１を適用する。これにより、仮推論部２０３は、推論ルールＪ０００１のＴＨＥＮ情報が示す知識情報Ｍ０００１を仮の推論結果として得る。また、この場合、仮推論部２０３は、この仮の推論結果を得るのに用いた不確定なコンテキスト情報の確信度０を、そのまま推論結果確信度として、仮推論結果情報Ｒ０１に含めている。
【０１６７】
また、図１８の１１行目の仮推論結果情報Ｒ１１［Ｍ０００６，Ｘ５，０．５，（回路種別）電源回路］は、対象物Ｘ５に関して回路種別が電源回路であることを仮定することにより知識情報Ｍ０００６が推論結果確信度０．５で得られたことを表す。ここで、推論ルールＪ０００６（図９）のＩＦ情報“部品種別＝メモリ  ＡＮＤ  回路種別＝電源回路”において、ＡＮＤ条件の一方が示す種別情報「回路種別」を含むコンテキスト情報は、対象物Ｘ５の拡張コンテキストリスト（図１６）に含まれていない。また、ＡＮＤ条件の他方を満たすコンテキスト情報［部品種別，メモリ，１］は、対象物Ｘ５の拡張コンテキストリスト（図１６）に含まれている。そこで、仮推論部２０３は、対象物Ｘ５について、コンテキスト情報［部品種別，メモリ，１］と、不確定なコンテキスト情報［回路種別，電源回路，０］とを用いて推論ルールＪ０００６を適用する。これにより、仮推論部２０３は、推論ルールＪ０００６のＴＨＥＮ情報が示す知識情報Ｍ０００６を仮の推論結果として得る。また、この場合、この仮の推論結果を得るのに用いられた推論ルールのＩＦ情報はＡＮＤ条件を含んでいる。そこで、仮推論部２０３は、ＡＮＤ条件のそれぞれに適合するものとして適用した各コンテキスト情報の確信度０および１の平均値である０．５を、仮推論結果情報Ｒ１１の推論結果確信度として算出し、仮推論結果情報Ｒ１１に含めている。
【０１６８】
次に、一括質問情報生成部２０４は、図１８に示した仮推論結果情報Ｒ０１〜Ｒ１２に基づいて、図１９に示すような対象物一括質問情報を生成する（ステップＳ５２）。図１９の各行は、対象物一括質問情報を表している。例えば、図１９において、質問ＩＤがＱ０１の対象物一括質問情報（以降、対象物一括質問情報Ｑ０１とも記載する）［（回路種別）電源回路，Ｘ１、Ｘ３、Ｘ４、Ｘ５、Ｘ６］は、回路種別が電源回路であるか否かを、対象物Ｘ１、Ｘ３、Ｘ４、Ｘ５、Ｘ６について一括して質問することを表している。
【０１６９】
次に、一括質問情報生成部２０４は、図１８に示した仮推論結果情報Ｒ０１〜Ｒ１２に基づいて、図２０に示すようなコンテキスト一括質問情報を生成する（ステップＳ５３）。図２０の各行は、コンテキスト一括質問情報を表している。例えば、図２０において、質問ＩＤがＱ１１のコンテキスト一括質問情報（以降、コンテキスト一括質問情報Ｑ１１とも記載する）［Ｘ１，（回路種別）電源回路，（部品種別）セラミックコンデンサ，（部品種別）タンタルコンデンサ，（部品種別）アルミ電解コンデンサ］は、対象物Ｘ１について、回路種別が電源回路であるか否か、部品種別がセラミックコンデンサ、タンタルコンデンサ、アルミ電解コンデンサのいずれであるかを一括して質問することを表している。
【０１７０】
次に、回答コスト算出部２０５は、図１９に示した各対象物一括質問情報について、図２１に示すような回答コストを算出する（ステップＳ５４）。ここでは、上述の式（２）がα＝２で用いられたものとする。例えば、対象物一括質問情報Ｑ０１では、回答候補となる対象物数が、対象物Ｘ１、Ｘ３、Ｘ４、Ｘ５、Ｘ６の５つである。そこで、回答コスト算出部２０５は、式（２）の対象物数に５を適用して、回答コストとして５＾（１／２）≒２．２４を算出している。
【０１７１】
次に、回答コスト算出部２０５は、図２０に示した各コンテキスト一括質問情報について、図２２に示すような回答コストを算出する（ステップＳ５５）。ここでは、上述の式（４）がβ＝４で用いられたものとする。例えば、コンテキスト一括質問情報Ｑ１１では、回答候補となるコンテキスト数が、「電源回路」、「セラミックコンデンサ」、「タンタルコンデンサ」、「アルミ電解コンデンサ」の４つである。そこで、回答コスト算出部２０５は、式（４）のコンテキスト数に４を適用して、回答コストとして４＾（１／４）≒１．４１を算出している。
【０１７２】
次に、推論結果確信度変化値算出部２０６は、図１９に示した各対象物一括質問情報について、図２１に示すような推論結果確信度変化値を算出する（ステップＳ５６）。例えば、対象物一括質問情報Ｑ０１について推定通りの回答が得られることを仮定する。すると、図１８に示した仮推論結果情報Ｒ０１〜Ｒ１２のうち、仮推論結果情報Ｒ０１、Ｒ０２、Ｒ０３、Ｒ０４、Ｒ０５の各推論結果確信度がそれぞれ０から１に変化し、Ｒ１１およびＲ１２の各推論結果確信度がそれぞれ０．５から１に変化する。そこで、推論結果確信度変化値算出部２０６は、対象物一括質問情報Ｑ０１に対する推論結果確信度変化値として、上述の式（６）を用いて１＋１＋１＋１＋１＋０．５＋０．５＝６を算出している。
【０１７３】
次に、推論結果確信度変化値算出部２０６は、図２０に示した各コンテキスト一括質問情報について、図２２に示すような推論結果確信度変化値を算出する（ステップＳ５７）。例えば、コンテキスト一括質問情報Ｑ１１について推定通りの回答が得られることを仮定する。すると、図１８に示した仮推論結果情報Ｒ０１〜Ｒ１２のうち、仮推論結果情報Ｒ０１の推論結果確信度が０から１に変化し、仮推論結果情報Ｒ０６の推論結果確信度が０．２５から１に変化し、仮推論結果情報Ｒ０７およびＲ０８の各推論結果確信度がそれぞれ０．１２５から１に変化する。そこで、推論結果確信度変化値算出部２０６は、コンテキスト一括質問情報Ｑ１１に対する推論結果確信度変化値として、上述の式（６）を用いて１＋０．７５＋０．８７５＋０．８７５＝３．５を算出している。
【０１７４】
次に、質問選択部２０７は、図１９〜図２０に示した各一括質問情報について、図２１〜図２２に示した回答コストおよび推論結果確信度変化値を用いて、質問決定用スコアを算出する（ステップＳ５８）。ここでは、上述の式（７）が用いられたものとする。例えば、対象物一括質問情報Ｑ０１については、質問コストとして２．２４が算出され、推論結果確信度変化値として６が算出されている。そこで、質問選択部２０７は、対象物一括質問情報Ｑ０１の質問決定用スコアとして、６／２．２４≒２．２８を算出している。
【０１７５】
そして、質問選択部２０７は、図２１〜図２２に示した質問決定用スコアの高い方から順に所定数の一括質問情報を選択する。ここでは、質問選択部２０７は、質問決定用スコアが上位から２位までの対象物一括質問情報Ｑ０１およびコンテキスト一括質問情報Ｑ１１を選択したものとする（ステップＳ５８）。
【０１７６】
次に、質問提示部２４は、対象物一括質問情報Ｑ０１およびコンテキスト一括質問情報Ｑ１１として、図２３に示すような一括質問情報を提示する（図１２のステップＳ３５）。
【０１７７】
次に、質問提示部２４は、対象物一括質問情報Ｑ０１およびコンテキスト一括質問情報Ｑ１１に対する回答情報として、対象物Ｘ１およびＸ５の回路種別が電源回路であることを表す情報と、Ｘ１の部品種別がセラミックコンデンサであることを表す情報を取得したとする（ステップＳ３６でＹｅｓ）。
【０１７８】
そこで、確信度更新部２５は、対象物Ｘ１およびＸ５の各拡張コンテキストリストに、［回路種別，電源回路，確信度１］を追加する。また、確信度更新部２５は、対象物Ｘ１の拡張コンテキストリストにおける［部品種別，セラミックコンデンサ，０．２５］を、［部品種別，セラミックコンデンサ，１］に更新する（ステップＳ３７）。
【０１７９】
そして、情報処理装置２は、ステップＳ２２からの処理を繰り返す。次のステップＳ２２では、更新された拡張コンテキストリストにおいて新たに確信度が１となったコンテキスト情報も含めて推論処理を行う。そこで、推論部１６は、図２４に示す推論結果を得ることになる。図２４では、太字の推論結果情報は、前回のステップＳ２２で得られた推論結果情報（図１７）に対して新たに追加して得られた推論結果情報を表している。例えば、図２４の６行目の推論結果情報は、対象物Ｘ１の拡張コンテキストリストにおいて新たに確信度が１となった［回路種別，電源回路，確信度１］に、図９の推論ルールＪ０００１が適用されて得られたものである。
【０１８０】
以上で、情報処理装置２の具体的な動作の説明を終了する。
【０１８１】
次に、本発明の第３の実施の形態の効果について述べる。
【０１８２】
本発明の第３の実施の形態としての質問生成装置は、推論対象における各種対象物に関するコンテキスト情報が取得されるようなケースにおいて、より多くの適切な推論結果を提示するためにユーザに対する質問を行う際に、不足するコンテキスト情報の数が多い場合や、コンテキスト情報が不足する対象物数が多い場合にも、質問回数の増大を抑制することができる。
【０１８３】
その理由は、コンテキスト拡張部が、対象物毎に元のコンテキスト情報を拡張して拡張コンテキストリストを生成し、拡張コンテキストリストに含まれる各コンテキスト情報の確信度を算出し、仮推論部が、各推論ルールおよび各対象物のコンテキスト拡張リストを照合することにより、拡張コンテキストリストに含まれるコンテキスト情報のうち確信度が閾値未満のコンテキスト情報または拡張コンテキストリストに含まれないコンテキスト情報に推論ルールを適用して仮推論結果情報を生成し、その推論結果確信度を算出し、一括質問情報生成部が、仮推論結果情報の生成に用いられた不確定なコンテキスト情報のうち、１つ以上の対象物に対応する同一内容のコンテキスト情報について、それらの対象物がそのコンテキスト情報にそれぞれ関連するか否かをユーザに対して一括して質問することを表す対象物一括質問情報を生成するからである。また、一括質問情報生成部が、仮推論結果情報の生成に用いられた不確定なコンテキスト情報のうち、同一の対象物に対応する１つ以上のコンテキスト情報について、その対象物がそれらのコンテキスト情報にそれぞれ関連するか否かをユーザに対して一括して質問することを表すコンテキスト一括質問情報を生成するからである。そして、回答コスト算出部が、対象物一括質問情報およびコンテキスト一括質問情報に対するユーザの回答コストを算出し、推論結果確信度変化値算出部が、対象物一括質問情報およびコンテキスト一括質問情報について、推定通りの回答により質問対象となった不確定なコンテキスト情報の確信度が変化したと仮定した場合に、仮推論結果情報の推論結果確信度が変化する値の合計値である推論結果確信度変化値を算出するからである。そして、質問選択部が、回答コストおよび推論結果確信度変化値に基づいて、対象物一括質問情報およびコンテキスト一括質問情報の中から提示対象とする一括質問情報を選択するからである。
【０１８４】
これにより、本実施の形態の質問生成装置は、回答コストがより小さく、その回答により推論結果の確信度が上昇する可能性のより高い対象物一括質問情報やコンテキスト一括質問情報を選択する。その結果、本実施の形態の情報処理装置は、不足するコンテキスト情報の数が多い場合や、コンテキスト情報が不足する対象物数が多い場合にも、ある対象物があるコンテキストに関連するか否かを１つ１つ質問して回答を取得する処理を行う必要がない。そして、本実施の形態の情報処理装置は、あるコンテキスト情報について関連する対象物を、１つ以上の対象物から選択させるような一括質問や、ある対象物について関連するコンテキスト情報を、１つ以上のコンテキスト情報から選択させるような一括質問をユーザに提示し、不足するコンテキスト情報に関して一括して回答情報を取得することが可能となる。しかも、そのような一括質問情報としては、ユーザの回答コストがより低いものが提示されているので、本実施の形態は、一括質問情報に対するユーザの回答を容易に得ることができる。また、そのような一括質問情報としては、回答により推論結果の確信度が上昇する可能性がより高いものが選択されているので、本実施の形態は、少ない質問回数で効率よく取得したコンテキスト情報に基づいて、より適切な推論結果をより多く得ることになる。
【０１８５】
（第４の実施の形態）
次に、本発明の第４の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。本実施の形態では、本発明におけるコンテキスト情報が、推論対象としての設計文書データ等の示す装置（推論対象装置）における各種部品について取得される場合について説明する。また、本実施の形態では、推論対象装置における各種部品の位置を表す情報があらかじめ定められているものとする。なお、本実施の形態の説明において参照する各図面において、本発明の第３の実施の形態と同一の構成および同様に動作するステップには同一の符号を付して本実施の形態における詳細な説明を省略する。
【０１８６】
まず、本発明の第４の実施の形態としての情報処理装置３の機能ブロック構成を図２５に示す。図２５において、情報処理装置３は、本発明の第３の実施の形態としての情報処理装置２に対して、質問生成装置２０に替えて質問生成装置３０と、質問提示部２４に替えて質問提示部３４とを備える点が異なる。また、質問生成装置３０は、本発明の第２の実施の形態としての質問生成装置２０に対して、回答コスト算出部２０５に替えて回答コスト算出部３０５を備える点が異なる。
【０１８７】
回答コスト算出部３０５は、本発明の第２の実施の形態における回答コスト算出部２０５と同様に構成されるが、対象物一括質問情報に関する質問コストの算出手法が異なる。回答コスト算出部３０５は、質問対象となる対象物である部品間の距離を表す情報に基づいて回答コストを算出する。
【０１８８】
例えば、回答コスト算出部３０５は、推論対象装置における各部品について、その位置を表す位置情報をあらかじめ記憶しておく。あるいは、回答コスト算出部３０５は、そのような各部品の位置情報を記憶した外部装置から、各部品の位置情報を取得してもよい。このような位置情報は、推論対象装置内の空間領域において各部品が配設される位置を表す情報であってもよい。ここで、後述の質問提示部３４により、このような対象物一括質問情報が提示される際に、回答候補となる１つ以上の対象物（部品）が、各部品の装置内での配設位置にしたがった配置で提示されることを考える。このような場合、各部品の装置内での配設位置が離れているほど、それらの部品に関する一括質問に対して回答するユーザの手間の程度は大きくなると考えられる。そこで、回答コスト算出部３０５は、回答候補の対象物間の距離が大きいほど、より大きな値の回答コストを算出してもよい。この場合、回答コスト算出部３０５は、次式（９）を用いて回答コストを算出してもよい。
回答コスト＝回答候補の対象物間の距離の平均値      ・・・式（９）
例えば、回答コスト算出部３０５は、対象物一括質問情報において質問対象となっている対象物のうち２つずつの組み合わせについてその間の距離を算出し、その平均値を求めるようにしてもよい。
【０１８９】
なお、回答コスト算出部３０５は、与えられた部品集合間の距離を算出する外部の距離算出装置を用いて、上述の回答コストを算出してもよい。
【０１９０】
質問提示部３４は、本発明の第２の実施の形態における質問提示部２４と同様に構成される。ただし、質問提示部３４は、対象物一括質問情報の回答部分として、本発明の第２の実施の形態における回答部分とは異なる回答部分を提示する。質問提示部３４は、対象物一括質問情報の回答部分として、そのような対象物一括質問情報において質問対象となっている１つ以上の対象物を、その位置情報にしたがった配置で提示する。例えば、推論提示部３３は、対象物一括質問情報において質問対象となっている１つ以上の対象物（部品）を含む部分の設計図面を表す情報を提示してもよい。この場合、質問提示部３４は、そのような回答部分を、回答候補となる対象物（部品）に対応する領域をクリック操作により選択可能に提示してもよい。また、質問提示部３４は、そのような回答部分を、回答候補となる対象物（部品）のうち該当する対象物群を含む領域をドラッグ操作で指定可能に提示してもよい。
【０１９１】
以上のように構成された情報処理装置３の動作について説明する。情報処理装置３の動作は、図１２〜図１４を参照して説明した本発明の第３の実施の形態としての情報処理装置２の動作と略同様である。ただし、本実施の形態では、図１４のステップＳ５４と、図１２のステップＳ３５における動作の詳細が異なる。
【０１９２】
ステップＳ５４において、回答コスト算出部３０５は、ステップＳ５２で生成された対象物一括質問情報について、その対象物一括質問情報により質問対象となっている対象物間の距離に基づいて回答コストを算出する。
【０１９３】
また、ステップＳ３５において、質問提示部３４は、対象物一括質問情報を提示する場合、その回答部分として、そのような対象物一括質問情報において質問対象となっている１つ以上の対象物を、推論対象装置内における位置情報にしたがった配置で提示する。
【０１９４】
以上で、本発明の第４の実施の形態の動作の説明を終了する。
【０１９５】
次に、本発明の第４の実施の形態の効果について述べる。
【０１９６】
本発明の第４の実施の形態は、推論対象装置における各種部品についてコンテキスト情報が取得されるようなケースにおいて、より多くの適切な推論結果を提示するためにユーザに対する質問を行う際に、質問回数の増大を抑制しながら、さらに回答の得られやすい一括質問を選択することができる。
【０１９７】
その理由は、質問生成装置の回答コスト算出部が、対象物一括質問情報について、その対象物一括質問情報により質問対象となっている対象物間の距離に基づいて回答コストを算出するからである。また、情報処理装置の質問提示部が、その対象物一括質問情報において質問対象となっている１つ以上の対象物を、その位置情報にしたがった配置で提示するからである。
【０１９８】
これにより、本実施の形態は、あるコンテキスト情報に関連する対象物がどれであるかを１つ以上の対象物から選択させる対象物一括質問を行う際に、互いの距離がより短い１つ以上の対象物を、その位置情報にしたがった配置で提示することになる。もし、このような対象物一括質問の回答部分において、回答候補となる対象物間の距離が離れていると、それらの１つ以上の対象物を含む部分の設計図面が一画面内に納まらない場合もあると考えられる。この場合、そのような回答部分を、ページ切替やスクロール等により確認しながら回答するユーザの手間は大きくなると考えられる。したがって、本実施の形態は、部品間の距離がより短い１つ以上の対象物についての一括質問情報を提示することができ、ユーザの回答をより容易に得ることができる。その結果、本実施の形態は、より適切な推論結果をより多く得ることになる。
【０１９９】
なお、上述した本発明の各実施の形態において、推論対象が設計文書データであり、対象物が部品である例を中心に説明したが、推論対象や対象物は、その他の事物であってもよい。
【０２００】
また、上述した本発明の各実施の形態において、コンテキスト情報が文字情報である例を中心に説明したが、コンテキスト情報は、推論対象から収集可能な種類の情報であればよく、画像情報、数値情報等、音声情報等、文字以外の種類の情報であってもよい。また、上述した本発明の各実施の形態において、オントロジノード情報が文字情報である例を中心に説明したが、オントロジノード情報は、画像情報、数値情報、音声情報等、文字以外の種類の情報であってもよい。
【０２０１】
また、上述した本発明の各実施の形態において、一括質問情報生成部は、対象物一括質問情報やコンテキスト一括質問情報に限らず、不足するコンテキスト情報のうち一括して質問可能なものに関して、一括して質問する一括質問情報を生成してもよい。
【０２０２】
また、上述した本発明の各実施の形態において、質問生成装置および情報処理装置の各機能ブロックは、異なるコンピュータ装置に分散されて実現されていてもよい。また、そのような複数のコンピュータ装置は、ネットワークを介して接続されるものであってもよい。
【０２０３】
また、上述した本発明の各実施の形態において、各フローチャートを参照して説明した質問生成装置および情報処理装置の動作を、本発明のコンピュータ・プログラムとしてコンピュータ装置の記憶装置（記憶媒体）に格納しておき、係るコンピュータ・プログラムを当該ＣＰＵが読み出して実行するようにしてもよい。そして、このような場合において、本発明は、係るコンピュータ・プログラムのコードあるいは記憶媒体によって構成される。
【０２０４】
また、上述した各実施の形態は、適宜組み合わせて実施されることが可能である。
【０２０５】
また、本発明は、上述した各実施の形態に限定されず、様々な態様で実施されることが可能である。
【０２０６】
また、上述した各実施の形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
推論処理の対象（推論対象）の分野における各概念を表すオントロジノード情報および前記オントロジノード情報間の関係性を表す関係性情報を含むオントロジ情報を記憶したオントロジ情報記憶部と、
前記推論対象に関連する情報として取得されたコンテキスト情報（元のコンテキスト情報）に相当する前記オントロジノード情報に関連するオントロジノード情報を、拡張されたコンテキスト情報として前記オントロジ情報記憶部から探索することにより、前記元のコンテキスト情報および前記拡張されたコンテキスト情報を含む拡張コンテキストリストを生成し、生成した拡張コンテキストリストに含まれる各コンテキスト情報が前記推論対象に関連する可能性の程度を表す確信度を算出するコンテキスト拡張部と、
前記拡張コンテキストリストに含まれるコンテキスト情報のうち前記確信度が閾値未満のコンテキスト情報または前記拡張コンテキストリストに含まれないコンテキスト情報を不確定なコンテキスト情報として、前記推論処理において用いられる推論ルールに適用することにより、仮の推論結果を表す仮推論結果情報を生成し、生成した仮推論結果情報が前記推論対象に関連する可能性の程度を表す推論結果確信度を、前記不確定なコンテキスト情報の確信度に基づいて算出する仮推論部と、
前記仮推論部による１つ以上の前記仮推論結果情報の生成処理において用いられた不確定なコンテキスト情報のうち１つ以上の各コンテキスト情報について、前記推論対象に関連するか否かをユーザに対して一括して質問する情報を表す一括質問情報を生成する一括質問情報生成部と、
前記一括質問情報に対するユーザの回答コストを算出する回答コスト算出部と、
前記一括質問情報において質問対象とされる１つ以上の前記不確定なコンテキスト情報の確信度が、該一括質問情報に対する回答により変化すると仮定した場合に、前記仮推論部により生成される１つ以上の前記仮推論結果情報の推論結果確信度が変化する値を表す推論結果確信度変化値を算出する推論結果確信度変化値算出部と、
前記回答コストおよび前記推論結果確信度変化値に基づいて前記一括質問情報を選択する質問選択部と、
を備えた質問生成装置。
（付記２）
前記元のコンテキスト情報とともに、該元のコンテキスト情報が前記推論対象において関連する対象物を識別する対象物識別情報が取得されているとき、
前記コンテキスト拡張部は、前記対象物識別情報毎に前記拡張コンテキストリストを生成し、前記拡張コンテキストリストに含まれる各コンテキスト情報が、該コンテキスト情報が対応する対象物に関連する可能性の程度を表す情報として前記確信度を算出し、
前記一括質問情報生成部は、前記仮推論部による１つ以上の前記仮推論結果情報の生成処理において用いられた不確定なコンテキスト情報のうち１つ以上の各コンテキスト情報について、該コンテキスト情報が対応する前記対象物に関連するか否かをユーザに対して一括して質問する情報を前記一括質問情報として生成することを特徴とする付記１に記載の質問生成装置。
（付記３）
前記一括質問情報生成部は、前記仮推論部による１つ以上の前記仮推論結果情報の生成処理において用いられた不確定なコンテキスト情報のうち、１つ以上の対象物に対応する同一内容のコンテキスト情報について、該コンテキスト情報が該１つ以上の対象物にそれぞれ関連するか否かを一括してユーザに質問する対象物一括質問情報を前記一括質問情報として生成することを特徴とする付記２に記載の質問生成装置。
（付記４）
前記一括質問情報生成部は、前記仮推論部による１つ以上の前記仮推論結果情報の生成処理において用いられた不確定なコンテキスト情報のうち、同一の対象物に対応する１つ以上のコンテキスト情報について、該対象物が該１つ以上のコンテキスト情報にそれぞれ関連するか否かを一括してユーザに質問するコンテキスト一括質問情報を前記一括質問情報として生成することを特徴とする付記２または付記３に記載の質問生成装置。
（付記５）
前記回答コスト算出部は、前記対象物一括質問情報において、質問対象となる対象物の数に基づいて前記回答コストを算出することを特徴とする付記３に記載の質問生成装置。
（付記６）
前記回答コスト算出部は、前記対象物一括質問情報において、質問対象となる対象物間の距離を表す情報に基づいて前記回答コストを算出することを特徴とする付記３または付記５に記載の質問生成装置。
（付記７）
前記回答コスト算出部は、前記コンテキスト一括質問情報において、質問対象となるコンテキスト情報の数に基づいて前記回答コストを算出することを特徴とする付記４に記載の質問生成装置。
（付記８）
前記回答コスト算出部は、前記コンテキスト一括質問情報において、質問対象となるコンテキスト情報に相当する前記オントロジノード情報の、前記オントロジ情報が示す階層構造におけるノードの深さに基づいて、前記回答コストを算出することを特徴とする付記４または付記７に記載の質問生成装置。
（付記９）
前記コンテキスト拡張部による前記オントロジノード情報間をたどる探索処理においてたどることが許可された前記関係性情報を表す探索許可情報と、該探索許可情報により許可された関係性情報がたどられる際に探索元のオントロジノード情報について算出された確信度を用いて探索先のオントロジノード情報の確信度を算出するための演算処理内容を表す確信度演算処理情報とからなる探索ルールを記憶する探索ルール記憶部をさらに備え、
前記コンテキスト拡張部は、前記元のコンテキスト情報に相当する前記オントロジノード情報を探索元としてその確信度に所定の値を適用し、前記探索元のオントロジノード情報に対して前記探索許可情報により探索が許可された関係性を有する他のオントロジノード情報（探索先のオントロジノード情報）を探索するとともに前記探索元のオントロジノード情報の確信度に前記確信度演算処理情報の示す演算を施すことにより前記探索先のオントロジノード情報の確信度を演算する探索処理を、前記探索先のオントロジノード情報を探索元として繰り返すことにより、探索処理により得られた各オントロジノード情報を前記拡張されたコンテキスト情報として取得し、各オントロジノード情報について算出した確信度を各コンテキスト情報の確信度とすることを特徴とする付記１から付記８のいずれか１つに記載の質問生成装置。
（付記１０）
前記コンテキスト情報が、その種別を表す種別情報およびその値を表す情報からなるとき、
前記オントロジ情報記憶部は、前記オントロジノード情報の種別を表す種別情報を前記オントロジ情報にさらに含み、
前記コンテキスト拡張部は、前記拡張されたコンテキスト情報として、前記オントロジ情報記憶部から探索したオントロジノード情報の示す値およびその種別情報からなるコンテキスト情報を生成して前記拡張コンテキストリストに含め、
前記仮推論部は、前記推論ルールの条件として指定されるコンテキスト情報の種別情報と同一の種別情報を含むコンテキスト情報が前記拡張コンテキストリストに含まれていない場合に、該推論ルールの条件として指定されるコンテキスト情報を、確信度が所定の値の不確定なコンテキスト情報として該推論ルールを適用することにより、前記仮推論結果情報を生成するとともにその推論結果確信度を算出することを特徴とする付記１から付記９のいずれか１つに記載の質問生成装置。
（付記１１）
付記１から付記１０のいずれか１つに記載の質問生成装置と、
知識情報を記憶する知識情報記憶部と、
前記推論処理において用いられる推論ルールを記憶した推論ルール記憶部と、
前記推論対象に関連するコンテキスト情報を取得するコンテキスト取得部と、
前記コンテキスト取得部によって取得されたコンテキスト情報を前記元のコンテキスト情報として前記質問生成装置により選択された前記一括質問情報を提示するとともに、その回答情報を取得する質問提示部と、
前記回答情報に基づいて、前記質問生成装置により生成された前記拡張コンテキストリストに含まれるコンテキスト情報の確信度を更新する確信度更新部と、
前記拡張コンテキストリストに含まれるコンテキスト情報のうち確信度が閾値以上の各コンテキスト情報に対して前記推論ルールを適用することにより、適用した推論ルールに関連する前記知識情報を推論結果として得る推論部と、
前記推論結果を提示する推論結果提示部と、
を備えた情報処理装置。
（付記１２）
前記推論部は、前記拡張コンテキストリストに含まれる各コンテキスト情報の確信度に基づいて、前記推論結果について前記推論結果確信度を算出し、
前記推論結果提示部は、前記推論結果確信度に基づいて前記推論結果を提示することを特徴とする付記１１に記載の情報処理装置。
（付記１３）
推論処理の対象（推論対象）の分野における各概念を表すオントロジノード情報および前記オントロジノード情報間の関係性を表す関係性情報を含むオントロジ情報を用いて、
前記推論対象に関連する情報として取得されたコンテキスト情報（元のコンテキスト情報）に相当する前記オントロジノード情報に関連するオントロジノード情報を、拡張されたコンテキスト情報として前記オントロジ情報から探索することにより、前記元のコンテキスト情報および前記拡張されたコンテキスト情報を含む拡張コンテキストリストを生成し、
生成した拡張コンテキストリストに含まれる各コンテキスト情報が前記推論対象に関連する可能性の程度を表す確信度を算出し、
前記推論処理において用いられる推論ルールを用いて、前記拡張コンテキストリストに含まれるコンテキスト情報のうち前記確信度が閾値未満のコンテキスト情報または前記拡張コンテキストリストに含まれないコンテキスト情報を不確定なコンテキスト情報として前記推論ルールに適用することにより、仮の推論結果を表す仮推論結果情報を生成し、
生成した仮推論結果情報が前記推論対象に関連する可能性の程度を表す推論結果確信度を、前記不確定なコンテキスト情報の確信度に基づいて算出し、
１つ以上の前記仮推論結果情報の生成処理において用いられた不確定なコンテキスト情報のうち１つ以上の各コンテキスト情報について、前記推論対象に関連するか否かをユーザに対して一括して質問する情報を表す一括質問情報を生成し、
前記一括質問情報に対するユーザの回答コストを算出し、
前記一括質問情報において質問対象とされる１つ以上の前記不確定なコンテキスト情報の確信度が、該一括質問情報に対する回答により変化すると仮定した場合に、１つ以上の前記仮推論結果情報の推論結果確信度が変化する値を表す推論結果確信度変化値を算出し、
前記回答コストおよび前記推論結果確信度変化値に基づいて前記一括質問情報を選択する、質問生成方法。
（付記１４）
推論対象に関連するコンテキスト情報を取得し、
取得したコンテキスト情報を前記元のコンテキスト情報として付記１３に記載の質問生成方法を実行することにより選択された前記一括質問情報を提示するとともに、その回答情報を取得し、
前記回答情報に基づいて、前記拡張コンテキストリストに含まれるコンテキスト情報の確信度を更新し、
前記拡張コンテキストリストに含まれるコンテキスト情報のうち確信度が閾値以上の各コンテキスト情報に対して前記推論ルールを適用することにより、適用した推論ルールに関連する知識情報を推論結果として提示する、情報処理方法。
（付記１５）
推論処理の対象（推論対象）の分野における各概念を表すオントロジノード情報および前記オントロジノード情報間の関係性を表す関係性情報を含むオントロジ情報を用いて、
前記推論対象に関連する情報として取得されたコンテキスト情報（元のコンテキスト情報）に相当する前記オントロジノード情報に関連するオントロジノード情報を、拡張されたコンテキスト情報として前記オントロジ情報から探索することにより、前記元のコンテキスト情報および前記拡張されたコンテキスト情報を含む拡張コンテキストリストを生成し、生成した拡張コンテキストリストに含まれる各コンテキスト情報が前記推論対象に関連する可能性の程度を表す確信度を算出するコンテキスト拡張ステップと、
前記推論処理において用いられる推論ルールを用いて、前記拡張コンテキストリストに含まれるコンテキスト情報のうち前記確信度が閾値未満のコンテキスト情報または前記拡張コンテキストリストに含まれないコンテキスト情報を不確定なコンテキスト情報として前記推論ルールに適用することにより、仮の推論結果を表す仮推論結果情報を生成し、生成した仮推論結果情報が前記推論対象に関連する可能性の程度を表す推論結果確信度を、前記不確定なコンテキスト情報の確信度に基づいて算出する仮推論ステップと、
１つ以上の前記仮推論結果情報の生成処理において用いられた不確定なコンテキスト情報のうち１つ以上の各コンテキスト情報について、前記推論対象に関連するか否かをユーザに対して一括して質問する情報を表す一括質問情報を生成する一括質問情報生成ステップと、
前記一括質問情報に対するユーザの回答コストを算出する回答コスト算出ステップと、
前記一括質問情報において質問対象とされる１つ以上の前記不確定なコンテキスト情報の確信度が、該一括質問情報に対する回答により変化すると仮定した場合に、１つ以上の前記仮推論結果情報の推論結果確信度が変化する値を表す推論結果確信度変化値を算出する推論結果確信度変化値算出ステップと、
前記回答コストおよび前記推論結果確信度変化値に基づいて前記一括質問情報を選択する質問選択ステップと、
をコンピュータ装置に実行させるコンピュータ・プログラム。
（付記１６）
推論対象に関連するコンテキスト情報を取得するコンテキスト情報取得ステップと、
前記コンテキスト情報取得ステップで取得されたコンテキスト情報を前記元のコンテキスト情報として付記１５に記載のコンピュータ・プログラムを実行することにより選択された前記一括質問情報を提示するとともに、その回答情報を取得する質問提示ステップと、
前記回答情報に基づいて、前記拡張コンテキストリストに含まれるコンテキスト情報の確信度を更新する確信度更新ステップと、
前記拡張コンテキストリストに含まれるコンテキスト情報のうち確信度が閾値以上の各コンテキスト情報に対して前記推論ルールを適用することにより、適用した推論ルールに関連する知識情報を推論結果として得る推論ステップと、
前記推論結果を提示する推論結果提示ステップと、
をコンピュータ装置に実行させるコンピュータ・プログラム。
【符号の説明】
【０２０７】
１、２、３    情報処理装置
１０、２０、３０  質問生成装置
１１    知識情報記憶部
１２    推論ルール記憶部
１３、２３    コンテキスト取得部
１４、２４、３４    質問提示部
１５、２５    確信度更新部
１６    推論部
１７    推論結果提示部
１０１、２０１    オントロジ情報記憶部
１０２、２０２    コンテキスト拡張部
１０３、２０３    仮推論部
１０４、２０４    一括質問情報生成部
１０５、２０５、３０５    回答コスト算出部
１０６、２０６    推論結果確信度変化値算出部
１０７、２０７    質問選択部
２０８    探索ルール記憶部
【図１】
2014127019.tif 000003
【図２】
2014127019.tif 000004
【図３】
2014127019.tif 000005
【図４】
2014127019.tif 000006
【図５】
2014127019.tif 000007
【図６】
2014127019.tif 000008
【図７】
2014127019.tif 000009
【図８】
2014127019.tif 000010
【図９】
2014127019.tif 000011
【図１０】
2014127019.tif 000012
【図１１】
2014127019.tif 000013
【図１２】
2014127019.tif 000014
【図１３】
2014127019.tif 000015
【図１４】
2014127019.tif 000016
【図１５】
2014127019.tif 000017
【図１６】
2014127019.tif 000018
【図１７】
2014127019.tif 000019
【図１８】
2014127019.tif 000020
【図１９】
2014127019.tif 000021
【図２０】
2014127019.tif 000022
【図２１】
2014127019.tif 000023
【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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