(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
データベース検索の結果を解析するデータ解析装置のデータ解析方法であって、
前記データ解析装置の入力手段から、データベースに対する新たな検索要求と、該検索要求に応答して行われた前記データベースの検索結果とを含む解析対象データの入力を受けるステップと、
前記データ解析装置の判定手段が、前記データベースに対する過去の検索要求と、該検索要求に応答して行われた前記データベースの検索結果と、該検索結果の解析結果とを含む事例データを記憶した記憶手段内で、前記解析対象データと一致しまたは類似する事例データを検索するステップと、
前記データ解析装置の出力手段が、該検索の結果前記解析対象データと一致しまたは類似すると判断された事例データ内の解析結果と、前記解析対象データとを含むデータを、新たな事例データとして出力し、前記記憶手段に記憶させるステップとを備えることを特徴とするデータ解析方法。
【請求項２】
前記入力手段から前記過去の事例データの検索の結果、前記解析対象データと一致しまたは類似する事例データがないと判断した場合、前記新たな事例データに応答する解析結果の入力を受けるステップをさらに備えることを特徴とする請求項１に記載のデータ解析方法。
【請求項３】
前記類似する過去の事例データは、検索要求が前記新たな事例データの検索要求と一致または類似し、検索結果が前記新たな事例データの検索結果と一致または類似する事例データであることを特徴とする請求項１に記載のデータ解析方法。
【請求項４】
前記解析対象データの入力を受けるステップは、前記検索要求として文章のデータの入力を受けることを特徴とする請求項３に記載のデータ解析方法。
【請求項５】
前記過去の事例データの少なくとも一部は、複数の索引語と前記検索要求とに基づいて作成されたベクトル表現の形態であることを特徴とする請求項４に記載のデータ解析方法。
【請求項６】
前記検索するステップは、
前記複数の索引語に基づいて前記新たな事例のベクトル表現を作成するステップと、
該作成されたベクトル表現と前記記憶手段に記憶された過去の事例のベクトル表現との内積に基づいて過去の事例と新たな事例との間の類似度を判断するステップとを有することを特徴とする請求項５に記載のデータ解析方法。
【請求項７】
データベース検索の結果を解析するデータ解析装置であって、
データベースに対する過去の検索要求と、該検索要求に応答して行われた前記データベースの検索結果と、該検索結果の解析結果とを含む事例データを記憶した記憶手段と、
データベースに対する新たな検索要求と、該検索要求に応答して行われた前記データベースの検索結果とを含む解析対象データの入力を受ける入力手段と、
前記記憶手段内で、前記解析対象データと一致しまたは類似する事例データを検索する検索手段と、
該検索の結果前記解析対象データと一致しまたは類似すると判断された事例データ内の解析結果と、前記解析対象データとを含むデータを、新たな事例データとして出力し、前記記憶手段に記憶させる出力手段と
を備えたことを特徴とするデータ解析装置。
【請求項８】
データベース検索の結果を解析するコンピュータ・プログラムであって、コンピュータを、
データベースに対する過去の検索要求と、該検索要求に応答して行われた前記データベースの検索結果と、該検索結果の解析結果とを含む事例データを記憶した記憶手段、
データベースに対する新たな検索要求と、該検索要求に応答して行われた前記データベースの検索結果とを含む解析対象データの入力を受ける入力手段、
前記記憶手段内で、前記解析対象データと一致しまたは類似する事例データを検索する検索手段、および
該検索の結果前記解析対象データと一致しまたは類似すると判断された事例データ内の解析結果と、前記解析対象データとを含むデータを、新たな事例データとして出力し、前記記憶手段に記憶させる出力手段として機能させるためのコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、データ解析方法およびその装置ならびにコンピュータ・プログラムに関し、特に、解析を全自動化できない文書データ、音声データ、画像データまたはこれらの混合データ（普遍データ）の一部を解析するデータ解析方法およびその装置ならびにコンピュータ・プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
データの検索要求に応じてデータベースを検索し、その検索結果を出力する情報検索システムにおいて、その検索要求に対する検索結果のデータについて、妥当性、有効性等を解析することは、情報検索システム処理性能や検索に関する質の向上にとって極めて重要である。この人間によるデータの解析処理に伴う作業労力や時間的負担を軽減するため、コンピュータ上で動作し、ＧＵＩを駆使して支援するプログラムが開発されている。
【０００３】
以下に、クライアントから質問を受付けて、その質問に回答する情報検索システムの検索結果を解析する場合を例に挙げて、従来のデータ解析およびデータ解析に対する支援について説明する。このような情報検索システムには、クライアントから受信する複数の質問あるいは受信する可能性のある複数の質問と、その質問に対する回答とを対応付けて記憶したデータの集合（データベース）が備えられている。そして、クライアントから質問（検索要求）を受信した場合にはデータベースからその質問に対応する回答を検索し、回答（検索結果）をクライアントに送信する。質問および回答の処理に関する情報は、情報検索システム内のログデータ（事例データ）に蓄積記録されていく。
【０００４】
情報検索システムのオペレータは、ログデータに記載された内容を参照することにより、情報検索システムにおける検索結果の解析を行う。従来のデータ解析支援プログラムでは、オペレータによるログデータを使用した解析処理を、ＧＵＩを工夫することによって支援している。
【０００５】
図１は、従来の情報検索システム上でデータ解析支援プログラムを起動した場合に、ディスプレイ上に表示されるメイン画面の例を示す。図１に示すメイン画面には、質問を識別するための受け付け番号１０１、受け付け時間１０２、クライアントから受信した質問１０３、質問及び回答の詳細な内容を表示する場合に押下するエリア１０４、および検索結果を解析する場合に押下するエリア１０６を含む解析結果１０５からなる情報が一覧形式で表示されている。
【０００６】
オペレータがマウス等を使用してエリア１０６をクリックすると、図２に示す検索結果解析画面が表示される。検索結果解析画面には、質問２０１、およびその質問に対してデータベースから抽出した回答２０２が表示される。オペレータは、この画面に表示された質問が有効な質問か、無効な質問か、あるいは質問受信時にエラーが発生したか等を判断して、該当するオプションボタン２０３を選択する。また、回答の内容がその質問に対する正しい回答であるかを判断し、該当するオプションボタンを選択する。
【０００７】
オペレータは質問と回答とからなる検索結果に対して上述の解析を進めていく。このように、従来の情報検索システムにおける検索結果の解析は、解析の対象となる全データの１つ１つを人間が解析する。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来のデータ解析支援プログラムを使用したデータ解析では、人間が全ての検索結果を解析しなければならず、時間および労力の負担が大きい。このため、人間のミスによる誤解析が発生する確率が高いという問題があった。
【０００９】
また、人間の判断は曖昧であるため、従来のデータの解析支援プログラムを使用たデータ解析では、データ解析の結果に一貫性が無く、解析結果の質が必ずしも高くはないという問題があった。
【００１０】
本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、事例データベースにある解析の結果を再利用し、解析対象のデータを自動的に解析できるデータ解析方法およびその装置ならびにコンピュータ・プログラムを提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
このような目的を達成するために、本発明に係るデータ解析方法は、データベース検索の結果を解析するデータ解析装置のデータ解析方法であって、前記データ解析装置の入力手段から、データベースに対する新たな検索要求と、該検索要求に応答して行われた前記データベースの検索結果とを含む解析対象データの入力を受けるステップと、前記データ解析装置の判定手段が、前記データベースに対する過去の検索要求と、該検索要求に応答して行われた前記データベースの検索結果と、該検索結果の解析結果とを含む事例データを記憶した記憶手段内で、前記解析対象データと一致しまたは類似する事例データを検索するステップと、前記データ解析装置の出力手段が、該検索の結果前記解析対象データと一致しまたは類似すると判断された事例データ内の解析結果と、前記解析対象データとを含むデータを、新たな事例データとして出力し、前記記憶手段に記憶させるステップとを備える。
【００１２】
ここで、前記入力手段から前記過去の事例データの検索の結果、前記解析対象データと一致しまたは類似する事例データがないと判断した場合、前記新たな事例データに応答する解析結果の入力を受けるステップをさらに備えてもよい。
【００１４】
また、前記類似する過去の事例データは、検索要求が前記新たな事例データの検索要求と一致または類似し、検索結果が前記新たな事例データの検索結果と一致または類似する事例データとしてもよい。
【００１５】
ここで、前記解析対象データの入力を受けるステップは、前記検索要求として文章のデータの入力を受けてもよい。
【００１６】
ここで、前記過去の事例データの少なくとも一部は、複数の索引語と前記検索要求とに基づいて作成されたベクトル表現の形態としてもよい。
【００１７】
ここで、前記検索するステップは、前記複数の索引語に基づいて前記新たな事例のベクトル表現を作成するステップと、該作成されたベクトル表現と前記記憶手段に記憶された過去の事例のベクトル表現との内積に基づいて過去の事例と新たな事例との間の類似度を判断するステップとを有してもよい。
【００１８】
本発明に係るデータ解析装置は、データベース検索の結果を解析するデータ解析装置であって、データベースに対する過去の検索要求と、該検索要求に応答して行われた前記データベースの検索結果と、該検索結果の解析結果とを含む事例データを記憶した記憶手段と、データベースに対する新たな検索要求と、該検索要求に応答して行われた前記データベースの検索結果とを含む解析対象データの入力を受ける入力手段と、前記記憶手段内で、前記解析対象データと一致しまたは類似する事例データを検索する検索手段と、該検索の結果前記解析対象データと一致しまたは類似すると判断された事例データ内の解析結果と、前記解析対象データとを含むデータを、新たな事例データとして出力し、前記記憶手段に記憶させる出力手段とを備える。
【００１９】
本発明に係るコンピュータ・プログラムは、データベース検索の結果を解析するコンピュータ・プログラムであって、コンピュータを、データベースに対する過去の検索要求と、該検索要求に応答して行われた前記データベースの検索結果と、該検索結果の解析結果とを含む事例データを記憶した記憶手段、データベースに対する新たな検索要求と、該検索要求に応答して行われた前記データベースの検索結果とを含む解析対象データの入力を受ける入力手段、前記記憶手段内で、前記解析対象データと一致しまたは類似する事例データを検索する検索手段、および該検索の結果前記解析対象データと一致しまたは類似すると判断された事例データ内の解析結果と、前記解析対象データとを含むデータを、新たな事例データとして出力し、前記記憶手段に記憶させる出力手段として機能させるためのものである。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下、クライアントから質問を受付けて、その質問に回答する情報検索システムの検索結果を解析する場合を例に挙げて、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
【００２１】
図３は、本実施形態に係るデータ解析方法において使用されるデータの形式を示す。
【００２２】
事例データ４０１は過去の事例に関するデータであり、後述するデータ解析装置内の事例データベースを構成する、解析対象データを自動解析する際に使用される。このデータは、検索要求５０１、検索結果５０２、および解析結果５０３から構成されている。
【００２３】
検索要求５０１は、質問の文書と、ベクトル表現とから構成される。ベクトル表現は、新しい事例データが事例データベースに追加される度に値が更新されるものである。検索結果５０２は、データベース内の回答を識別するためのデータ番号と、検索結果として抽出された回答の文書とから構成される。解析結果５０３は、有効な質問か、無効な質問か、正しい回答を返したか、誤った回答を返したか等を示す文書である。
【００２４】
なお、上述した事例データの例は、図４（ａ）〜（ｃ）に示されている。
【００２５】
図３の解析対象データ１００はデータ解析装置内に入力される新たな事例に関するデータであり、検索要求６０１、および検索結果６０２から構成されている。なお、データ解析装置内に対する入力の方法として、メモリに記録されたデータを読み込む方法、あるいは外部から通信回線（不図示）を介して受信する方法等を使用することができる。
【００２６】
図３の解析結果データ５００は、解析対象データ１００に解析の結果を付加したデータであり、検索要求９０１、検索結果９０２、および解析結果９０３から構成される。
【００２７】
次に、図５を参照し、本発明を適用したデータ解析装置のハードウェア構成例について説明する。データ解析装置６００は、装置全体の制御を行う中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ  Ｕｎｉｔ；  ＣＰＵ）１０と、コンピュータ・プログラムおよびコンピュータ・プログラムの実行に必要な一時データ等の格納領域を提供するメモリ２０と、データを入力するためのキーボード３０およびマウス４０と、表示画面を生成するディスプレイ５０とを備える。本発明に関わる処理を実行するためのコンピュータ・プログラムはメモリ２０に格納されている。
【００２８】
このような構成をとることにより、キーボード３０、またはディスプレイ５０上の所定の位置にカーソルを指定するマウス４０による指示をＣＰＵ１０に与えることができ、この指示を受けたＣＰＵ１０により、データ解析に関わる処理が行われることとなる。なお、図５に示す例では、データ解析装置６００はスタンドアロンの構成としているが、他のシステムに組み込んだ構成とすることも可能である。
【００２９】
次に、図６のブロック図を参照し、本実施形態に係るデータ解析装置の機能について説明する。
【００３０】
データ解析装置６００は、オブジェクト指向プログラミング言語であるＪａｖａに対応したブラウザによりＧＵＩを駆使してオペレータによるデータ解析を支援する解析支援部２００、解析対象データ１００に類似する事例データを計算する類似事例計算部３００、および複数の事例データが登録された事例データベース４００から構成されている。
【００３１】
解析支援部２００は、オペレータによるデータ解析の支援に必要な画面をディスプレイ５０に表示するためのデータ表示部２１０と、キーボード３０あるいはマウス４０から解析結果を入力するための解析入力部２２０とを有している。事例データベース４００には、上述の事例データが複数記録されている。
【００３２】
類似事例計算部３００は、解析対象データ１００を取得するデータ取得部３１０と、データ解析を自動的に行う解析自動判定部３２０と、解析支援部２００に連動する処理を行なう連動部３３０と、事例データの解析結果を再利用するための再利用部３４０と、解析結果データ５００を出力するデータ出力部３５０とを有している。
【００３３】
解析自動判定部３２０は、ベクトル化部３２１、データベース読込部３２２、および類似度判定部３２３を含んでいる。
【００３４】
ベクトル化部３２１は、事例データベース４００内の事例データに含まれている検索要求に基づく索引語の作成法、および検索要求のベクトル化を行う。具体的には、全事例データに含まれる検索要求文に対して、「ソフトウェア科学  第１５巻  自然言語処理」（長尾  真編、１９９６年４月２６日、岩波講座）ｐｐ１１７−１３０で述べられたような形態素解析を行うことにより索引語を作成する。そして、ベクトル化対象の検索要求に対して、索引語数と同じ次元のベクトルを作成する。
【００３５】
図７は、検索要求のベクトル表現例を示す図である。たとえば、「○○工科大学の特徴は何ですか」という質問の中に含まれている索引語に「１」を、含まれていない索引語に対して「０」を割り当てる。このような操作により、この質問による検索要求に対して、「１１１１００００００１０」というベクトルが作成される。
【００３６】
データベース読込部３２２は、事例データベース４００内の事例データの読込を行う。類似度判定部３２３は、読み込んだ事例データと解析対象データ１００との類似度を判定する。この判定方法の詳細については、後述する。
【００３７】
連動部３３０は、データ受渡部３３１、結果取込部３３２、データベース登録部３３３、およびベクトル化部３３４を含んでいる。データ受渡部３３１は、データ取得部３１０から解析対象データ１００を受けて、解析支援部２００に渡す。結果取込部３３２は、解析入力部２２０から入力された解析結果の取込みを行う。データベース登録部３３３は、結果取込部３３２によって取りこまれた解析結果を事例データベース４００へ登録する。ベクトル化部３３４は、事例データベース４００内の事例データに含まれている検索要求のベクトル化を行う。
【００３８】
再利用部３４０は、事例データベース４００内の事例データを利用して解析対象データ１００の解析結果を判断する。
【００３９】
これらの諸機能は、Ｊａｖａで実装されたデータ解析プログラムの命令をＣＰＵ１０が実行することにより実現される。
【００４０】
次に、図８のフローチャートを参照し、上述のように構成されたデータ解析装置によるデータ解析方法について説明する。類似事例計算部３００は、解析対象データ１００を読み取り（ステップＳ３００１）、事例データベース４００において解析対象データ１００と一致または類似するデータを検索する（ステップＳ３００２）。そして、一致または類似するデータがある場合は（ステップＳ３００３：ＹＥＳルート）、一致または類似する事例データ内の解析結果を再利用して解析結果データ５００を作成し（ステップＳ３００４）、作成された解析結果データ５００をメモリ２０等に出力する（ステップＳ３００５）。
【００４１】
一方、事例データベース４００内に一致または類似した事例データがない場合（ステップＳ３００３：Ｎｏルート）、従来方式と同様にオペレータによる解析対象データ５００の解析処理を支援して、解析結果の入力を受け付ける（ステップＳ３００６）。そして、オペレータにより入力された解析結果を解析対象データ５００に追加して解析結果データ５００を作成し（ステップＳ３００７）、解析結果データ５００をメモリ２０等に出力する（ステップＳ３００５）。
【００４２】
次に、図９のフローチャートを参照し、類似事例計算部３００の詳細な処理手順について説明する。解析対象データ１００を取得し（ステップＳ６００１）、解析対象データ１００内に含まれている検索要求をベクトル化する（ステップＳ６００２）。次に、事例データベース４００内に読み出されていない事例データが存在するかどうかを判定し（ステップＳ６００３）、存在する場合は事例データベース４００から事例データを読み出す（ステップＳ６００４）。そして、解析対象データ１００および事例データのベクトル化された検索要求の内積値を計算する。
【００４３】
内積値の計算は、具体的には次のように行う。検索要求に含まれている索引語数（ベクトルの次元）をｍとし、事例データ内の検索要求のベクトルｘ及び解析対象データ内の検索要求のベクトルｙを
ｘ  ＝  （ｘ１，ｘ２，．．．，  ｘｍ）
ｙ  ＝  （ｙ１，ｙ２，．．．，  ｙｍ）
で表すとする。ベクトルｘとベクトルｙの類似度ｓｉｍ（ｘ，ｙ）は
【００４４】
【数１】
0003572020.tif 000002
【００４５】
で表される。
【００４６】
この式により内積値を求め、次の２つの式を満足するかどうかを判定する（ステップＳ６００５）。
【００４７】
解析対象データおよび事例データの
ベクトル化された検索要求の内積値  ＞  閾値        （２）
解析対象データの検索結果  ＝  事例データの検索結果        （３）
【００４８】
なお、本実施形態では（３）式として、新たな事例の検索結果と過去の事例の検索結果とが一致する例を挙げて説明しているが、新たな事例の検索結果と過去の事例の検索結果とが類似することを条件としても良い。
【００４９】
この２式を満足する事例データの中で、類似度が最も高い解析結果を解析対象データ１００の解析結果と判断し（ステップＳ６０１１）、解析対象データ１００および解析結果を解析結果データ５００に出力する（ステップＳ６０１０）。一方、上述の（２）式および（３）式を満足しない場合は、ステップＳ６００３の判断処理から繰り返す。
【００５０】
ステップＳ６００３の判断において、事例データベース４００に読み出されていないデータが存在しない場合は、解析対象データ１００を解析支援部２００に渡して（ステップＳ６００６）、解析支援入力部２２０により入力された解析結果を取得する（ステップＳ６００７）。解析対象データ１００および取得した解析結果を事例データベース４００に登録し（ステップＳ６００８）、事例データベース４００における全事例データの検索要求をベクトル化した後（ステップＳ６００９）、解析対象データ１００および解析結果を解析結果データ５００に出力する（ステップＳ６０１０）。
【００５１】
図１０は、データ解析装置６００に入力される解析対象データ１００の例を示す。また、図１１は、図４に示す事例データに基づいて索引語を作成し、図１０に示す解析対象データに対しベクトル化を行った場合のベクトル表現を示す。図４に示す検索要求および図１０に示す検索要求の類似度は、図７および図１１に示すベクトルに基づいて計算される。類似度を計算した場合、図１０（ａ）の検索要求は図４（ａ）の検索要求との類似度が０．８９で最も類似している。また、図１０（ｂ）の検索要求は、図４（ｃ）の検索要求との類似度が０．５８で最も類似している。
【００５２】
したがって、仮に類似度の閾値を０．７に設定した場合、図１０（ａ）の解析対象データの場合は、図４（ａ）の解析結果を再利用できる。一方、図１０（ｂ）の解析対象データについては、事例データの解析結果の再利用ができないので、自動的なデータ解析は行われない。この場合は、オペレータが図１０（ｂ）の解析対象データの解析を行う。データ解析装置６００は、オペレータによる解析の際に上述した従来のデータ解析支援を行う。
【００５３】
図１２は、データ解析装置によって出力される解析結果データ５００の例を示し、（ａ）は図１０（ａ）の解析対象データに対する解析結果データを、（ｂ）は図１０（ｂ）の解析対象データに対する解析結果データを示す図である。図１２（ａ）の解析結果９０３は、自動的に図４（ａ）の解析結果が再利用された値である。一方、図１２（ｂ）は、データ解析装置６００が行うデータ解析支援に基づいてオペレータが実際に解析を行った結果が記入される。
【００５４】
次に、図１３および図１４を参照し、上述したデータ解析方法の実行中にディスプレイ５０上に表示される主要な画面について説明する。
【００５５】
図１３は、データ解析プログラムを起動したときにデータ解析装置のディスプレイ上に表示されるメイン画面の例を示す。図１３に示す画面において、各情報検索における自動解析の詳細な内容を閲覧する場合には、マウス４０を使用してエリア１２０１を操作する。この操作により表示される画面の例を図１４に示す。
【００５６】
図１４は、データ解析装置により実行された自動解析の結果を閲覧するための画面の例を示す。図１４に示す例では、今回のログと、データ解析のために再利用された事例データとが並べて表示されている。
【００５７】
以上、本発明の好適な実施形態を説明したが、本発明はこの実施形態のみに限定されることなく他の種々の態様でも実施することができることは言うまでもない。たとえば、解析対象データに含まれる検索要求および検索結果は、質問およびその質問に対する回答に限定されず、データベースの検索要求とその要求に対応して検索された結果の関係にあればどのような内容であっても良い。
【００５８】
また、データの内容は文章に限定されず、画像データや音声データ、あるいはこれらの組み合わせからなるデータであっても良い。
【００５９】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、従来人間が行わなければならなかった情報検索システムのデータ解析による負担を低減することができる。結果として、人為的なミスによる誤解析の確率を少なくし、一貫性のある結果を得ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来の情報検索システム上でデータ解析支援プログラムを起動した場合に、ディスプレイ上に表示されるメイン画面の例を示す図である。
【図２】従来のデータ解析支援プログラムにより表示される検索結果解析画面の一例を示す図である。
【図３】本実施形態に係るデータ解析支援方法において使用されるデータの形式を示す図である。
【図４】事例データの例を示す図である。
【図５】本実施形態に係るデータ解析装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図６】本実施形態に係るデータ解析支援システムの機能を示すブロック図である。
【図７】事例データに含まれる検索要求のベクトル表現例を示す図である。
【図８】本実施形態に係るデータ解析支援方法の流れを示すフローチャートである。
【図９】類似事例計算部の詳細な処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】解析対象データの例を示す図である。
【図１１】図１０の解析対象データに対しベクトル化を行った場合のベクトル表現を示す図である。
【図１２】図１０の解析対象データに対応する解析結果データの例を示す図である
【図１３】データ解析プログラムを起動したときにデータ解析装置のディスプレイ上に表示されるメイン画面の例を示す図である。
【図１４】自動解析の結果を閲覧するための画面の例を示す図である。
【符号の説明】
１０  ＣＰＵ
２０  メモリ
３０  キーボード
４０  マウス
５０  ディスプレイ
１００  解析対象データ
１０１  受付番号
１０２  受付時間
１０３  質問
１０４  エリア
１０５  解析結果
１０６  エリア
２００  解析支援部
２０１  質問
２０２  回答
２０３  オプションボタン
２１０  データ表示部
２２０  解析入力部
３００  類似事例計算部
３１０  データ取得部
３２０  解析自動判定部
３２１  ベクトル化部
３２２  データベース読込部
３２３  類似度判定部
３３０  連動部
３３１  データ受渡部
３３２  結果取込部
３３３  データベース登録部
３３４  ベクトル化部
３４０  再利用部
３５０  データ出力部
４００  事例データベース
４０１  事例データ
５００  解析結果データ
５０１  検索要求
５０２  検索結果
５０３  解析結果
６０１  検索要求
６０２  検索結果
９０１  検索要求
９０２  検索結果
９０３  解析結果
１２０１  エリア
【図１】
0003572020.tif 000003
【図２】
0003572020.tif 000004
【図３】
0003572020.tif 000005
【図４】
0003572020.tif 000006
【図５】
0003572020.tif 000007
【図６】
0003572020.tif 000008
【図７】
0003572020.tif 000009
【図８】
0003572020.tif 000010
【図９】
0003572020.tif 000011
【図１０】
0003572020.tif 000012
【図１１】
0003572020.tif 000013
【図１２】
0003572020.tif 000014
【図１３】
0003572020.tif 000015
【図１４】
0003572020.tif 000016