(57)【要約】【課題】  その事象についての前提条件等の背景知識を持った事象について、所定の属性に基づいて各事象についてのデータを分類するためのルールである述語論理式を作成する述語論理式作成装置、及び、述語論理式作成プログラム、事象が会計処理である述語論理式を作成する会計仕訳ルール作成装置、及び、会計仕訳ルール作成プログラム、述語論理式を用いて会計仕訳処理を行う会計仕訳装置、及び、会計仕訳プログラムを提供する。【解決手段】  会計仕訳ルール作成処理３０において、過去仕訳結果３１に、会計取引での共通ルール３２とその企業独特の企業特性ルール３３を加味して、ラフ集合理論を用いて、決定属性が借方勘定科目及び貸方勘定科目となる述語論理式３４が作成される。そして、仕訳処理３６で述語論理式３４に基づいて取引データ３５の仕訳を行い、借方勘定科目及び貸方勘定科目を決定し、仕訳結果３７を作成する。【選択図】  図１１
2006185219.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の属性を有する事象に関して、所定の属性に基づいて各事象についてのデータを分類するためのルールである述語論理式を作成する述語論理式作成装置において、
少なくとも、分類の基準となる属性である決定属性と当該決定属性以外の属性である条件属性をデータ項目に有する、各事象についての個々のデータである事象データを入力する事象データ入力手段と、
当該事象データ入力手段により入力された複数の前記事象データを記憶する事象データ記憶手段と、
当該事象データ記憶手段に記憶されている前記事象データの所定の前記条件属性に対して、当該事象データを前記決定属性の値が同一である前記事象データの少なくとも一部のデータのまとまりの集合である第１クラスターと当該クラスターに含まれない前記事象データの少なくとも一部のデータのまとまりの集合である第２クラスターとに分類するクラスター作成手段と、
当該クラスター作成手段により作成された前記第１クラスターに含まれる前記事象データの前記所定の条件属性の値が数値である場合には、前記事象データ記憶手段に記憶されているすべての前記事象データの当該条件属性の値の最小値以上最大値以下の値を要素とする集合を第１条件属性値集合とし、当該所定の条件属性の値が文字列である場合には各前記所定の条件属性の値を要素とする集合を第１条件属性値集合とする第１条件属性値集合作成手段と、
前記クラスター作成手段により作成された前記第２クラスターに含まれる前記事象データの前記所定の条件属性の値が数値である場合には、前記事象データ記憶手段に記憶されているすべての前記事象データの当該条件属性の値の最小値以上最大値以下の値を要素とする集合を第２条件属性値集合とし、当該所定の条件属性の値が文字列である場合には各前記所定の条件属性の値を要素とする集合を第２条件属性値集合とする第２条件属性値集合作成手段と、
前記第１条件属性値集合の要素と前記第２条件属性値集合の要素とを比較し、第１条件属性値集合と前記第２条件属性値集合との要素の関係を判断する関係判断手段と、
前記関係判断手段での判断結果に基づいて前記第１条件属性値集合の所定の部分集合を下近似集合とするか、又は、下近似集合を作成せずに述語論理式を作成しないとする下近似集合決定手段と、
前記下近似集合決定手段により決定された前記下近似集合を記憶する下近似集合記憶手段と、
前記下近似集合記憶手段に記憶されている前記下近似集合について、当該下近似集合を構成する前記事象データの前記所定の条件属性の種類、前記所定の条件属性の値及び前記決定属性の値に基づいて、前記所定の条件属性が所定の値を取る際に前記決定属性がどの値を取るのかを示す述語論理式を作成する述語論理式作成手段と、
当該述語論理式作成手段により作成された前記述語論理式を記憶する述語論理式記憶手段と
を備えたことを特徴とする述語論理式作成装置。
【請求項２】
前記関係判断手段は、前記第１条件属性値集合の要素と前記第２条件属性値集合の要素とを比較し、前記第１条件属性値集合と前記第２条件属性値集合との要素の関係が、前記第１条件属性値集合と前記第２条件属性値集合とが重なりを有しない第１関係、前記第１条件属性値集合と前記第２条件属性値集合とが重なりを有し互いに含まれない第２関係、前記第２条件属性値集合が前記第１条件属性値集合に含まれる第３関係、又は、前記第１条件属性値集合が前記第２条件属性値集合に含まれる第４関係のいずれかであるかを判断し、
前記近似集合決定手段は、
前記関係判断手段において前記第１関係であると判断された場合に、前記第１条件属性値集合を下近似集合とする第１近似集合決定手段と、
前記関係判断手段において前記第２関係であると判断された場合に、前記重なりに含まれる要素を前記第１条件属性値集合から除いた集合を下近似集合とする第２近似集合決定手段と、
前記関係判断手段において前記第３関係であると判断された場合に、前記所定の条件属性の値が文字列である場合には、前記第１条件属性値集合から前記第２条件属性値集合を除いた集合を下近似集合とし、前記所定の条件属性の値が数値である場合には、前記第１条件属性値集合の最大値及び最小値と、前記第１条件属性値集合に含まれている前記第２条件属性値集合の値とにおいて、すべての大小関係の隣り合う２つの値についてその小さい方の値と大きい方の値とで示される範囲に含まれる前記第１条件属性値集合の要素の数を算出し、その数が最も多い隣り合う２つの値により指定される範囲に含まれる数の集合を下近似集合とする第３近似集合決定手段と、
前記関係判断手段において前記第４関係であると判断された場合に、前記所定の条件属性の値が数値である場合には、前記第１条件属性値集合の最大値及び最小値と、前記重なりに含まれる前記第２条件属性値集合の値とにおいて、すべての大小関係の隣り合う２つの値についてその小さい方の値と大きい方の値とで示される範囲に含まれる前記第１条件属性値集合の要素の数を算出し、その数が最も多い隣り合う２つの値により指定される範囲に含まれる数の集合を下近似集合とする第４近似集合決定手段と、
前記関係判断手段において前記第４関係であると判断された場合に、前記所定の条件属性の値が文字列である場合には、述語論理式を作成しないものとする不作成手段と
を備えたことを特徴とする請求項１に記載の述語論理式作成装置。
【請求項３】
前記条件属性は複数存在し、
当該事象データ記憶手段に記憶されている前記事象データの前記条件属性のすべての組合せを作成する全条件属性組合せ作成手段と、
当該全条件属性組合せ作成手段により作成された組合せを記憶する全条件属性組合せ記憶手段と、
当該全条件属性組合せ記憶手段に記憶されているすべての組合せに対して、夫々前記クラスター作成手段、前記第１条件属性値集合作成手段、前記第２条件属性値集合作成手段、前記関係判断手段、前記下近似集合決定手段及び前記述語論理式作成手段を実施する全条件属性組合せ処理手段と
を備えたことを特徴とする請求項１又は２に記載の述語論理式作成装置。
【請求項４】
前記第１条件属性値集合を上近似集合とする上近似集合作成手段と、
当該近似集合記憶手段に記憶されている前記上近似集合に前記所定の条件属性の値が含まれる前記事象データの数である上近似事象データ数、及び、前記下近似集合に前記所定の条件属性の値が含まれる前記事象データの数である下近似事象データ数を算出し、前記下近似事象データ数を前記上近似事象データ数で割った値である近似精度を算出する近似精度算出手段と、
前記組合せ毎に、当該組合せの前記下近似事象データ数と、前記近似精度算出手段により算出された前記近似精度と、前記事象データ記憶手段に記憶されている前記事象データの数とに基づいて有効性能評価指標を算出する有効性能評価指標算出手段と、
当該有効性能評価算出手段により算出された前記有効性能評価指標の値が所定の値以下であった前記組合せについては、前記述語論理式作成手段において前記述語論理式を作成しないようにする述語論理式作成制御手段と
を備えたことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の述語論理式作成装置。
【請求項５】
前記事象データ記憶手段に記憶されている前記事象データにおいて、前記所定の条件属性の値が記憶されていない場合には、前記クラスター作成手段、前記第１条件属性値集合作成手段、前記第２条件属性値集合作成手段、前記関係判断手段、前記下近似集合決定手段及び前記述語論理式作成手段を動作させないことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の述語論理式作成装置。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれかに記載の述語論理式作成装置であって、
前記事象は会計処理における取引であり、
前記事象データは会計処理において発生する個々の取引に関する取引データであり、
前記決定属性の種類は借方及び貸方であり、その要素は勘定科目であり、
前記条件属性は会計取引に関する種々の関連項目であり、その要素は関連項目に関する内容であって、
所定の条件属性が所定の値を取る際に、前記決定属性である前記借方及び貸方がどの勘定科目となるのかを決定する述語論理式を作成することを特徴とする会計仕訳ルール作成装置。
【請求項７】
会計処理において発生する個々の取引に関する取引データを入力する取引データ入力手段と、
当該取引データ入力手段により入力された前記取引データを請求項６に記載の会計仕訳ルール作成装置の前記述語論理式作成手段により作成された前記述語論理式にしたがって、前記決定属性である借方及び貸方の勘定科目を決定する仕訳手段と、
当該仕訳手段により決定された前記決定属性である借方及び貸方の勘定科目を当該取引データに関連付けて記憶する仕訳結果記憶手段と
を備えたことを特徴とする会計仕訳装置。
【請求項８】
複数の属性を有する事象に関して、所定の属性に基づいて各事象についてのデータを分類するためのルールである述語論理式を作成させる動作をコンピュータに実行させるための述語論理式作成プログラムであって、
少なくとも、分類の基準となる属性である決定属性と当該決定属性以外の属性である条件属性をデータ項目に有する、各事象についての個々のデータである事象データを入力する事象データ入力ステップと、
当該事象データ入力ステップにより入力された複数の前記事象データを事象データ記憶手段に記憶する事象データ記憶ステップと、
前記事象データ記憶手段に記憶されている前記事象データの所定の前記条件属性に対して、当該事象データを前記決定属性の値が同一である前記事象データの少なくとも一部のデータのまとまりの集合である第１クラスターと当該クラスターに含まれない前記事象データの少なくとも一部のデータのまとまりの集合である第２クラスターとに分類するクラスター作成ステップと、
当該クラスター作成ステップにより作成された前記第１クラスターに含まれる前記事象データの前記所定の条件属性の値が数値である場合には、前記事象データ記憶手段に記憶されているすべての前記事象データの当該条件属性の値の最小値以上最大値以下の値を要素とする集合を第１条件属性値集合とし、当該所定の条件属性の値が文字列である場合には各前記所定の条件属性の値を要素とする集合を第１条件属性値集合とする第１条件属性値集合作成ステップと、
前記クラスター作成ステップにより作成された前記第２クラスターに含まれる前記事象データの前記所定の条件属性の値が数値である場合には、前記事象データ記憶手段に記憶されているすべての前記事象データの当該条件属性の値の最小値以上最大値以下の値を要素とする集合を第２条件属性値集合とし、当該所定の条件属性の値が文字列である場合には各前記所定の条件属性の値を要素とする集合を第２条件属性値集合とする第２条件属性値集合作成ステップと、
前記第１条件属性値集合の要素と前記第２条件属性値集合の要素とを比較し、第１条件属性値集合と前記第２条件属性値集合との要素の関係を判断する関係判断ステップと、
前記関係判断ステップでの判断結果に基づいて前記第１条件属性値集合の所定の部分集合を下近似集合とするか、又は、下近似集合を作成せずに述語論理式を作成しないとする下近似集合決定ステップと、
前記下近似集合決定ステップにより決定された前記下近似集合を下近似集合記憶手段に記憶する下近似集合記憶ステップと、
前記下近似集合記憶手段に記憶されている前記下近似集合について、当該下近似集合を構成する前記事象データの前記所定の条件属性の種類、前記所定の条件属性の値及び前記決定属性の値に基づいて、前記所定の条件属性が所定の値を取る際に前記決定属性がどの値を取るのかを示す述語論理式を作成する述語論理式作成ステップと、
当該述語論理式作成ステップにより作成された前記述語論理式を述語論理式記憶手段に記憶する述語論理式記憶ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とする述語論理式作成プログラム。
【請求項９】
前記関係判断ステップは、コンピュータに、前記第１条件属性値集合の要素と前記第２条件属性値集合の要素とを比較させ、第１条件属性値集合と前記第２条件属性値集合との要素の関係が、前記第１条件属性値集合と前記第２条件属性値集合とが重なりを有しない第１関係、前記第１条件属性値集合と前記第２条件属性値集合とが重なりを有し互いに含まれない第２関係、前記第２条件属性値集合が前記第１条件属性値集合に含まれる第３関係、又は、前記第１条件属性値集合が前記第２条件属性値集合に含まれる第４関係のいずれかであるかを判断させ、
前記近似集合決定ステップは、
前記関係判断ステップにおいて前記第１関係であると判断された場合に、前記第１条件属性値集合を下近似集合とする第１近似集合決定ステップと、
前記関係判断ステップにおいて前記第２関係であると判断された場合に、前記重なりに含まれる要素を前記第１条件属性値集合から除いた集合を下近似集合とする第２近似集合決定ステップと、
前記関係判断ステップにおいて前記第３関係であると判断された場合に、前記所定の条件属性の値が文字列である場合には、前記第１条件属性値集合から前記第２条件属性値集合を除いた集合を下近似集合とし、前記所定の条件属性の値が数値である場合には、前記第１条件属性値集合の最大値及び最小値と、前記第１条件属性値集合に含まれている前記第２条件属性値集合の値とにおいて、すべての大小関係の隣り合う２つの値についてその小さい方の値と大きい方の値とで示される範囲に含まれる前記第１条件属性値集合の要素の数を算出し、その数が最も多い隣り合う２つの値により指定される範囲に含まれる数の集合を下近似集合とする第３近似集合決定ステップと、
前記関係判断ステップにおいて前記第４関係であると判断された場合に、前記所定の条件属性の値が数値である場合には、前記第１条件属性値集合の最大値及び最小値と、前記重なりに含まれる前記第２条件属性値集合の値とにおいて、すべての大小関係の隣り合う２つの値についてその小さい方の値と大きい方の値とで示される範囲に含まれる前記第１条件属性値集合の要素の数を算出し、その数が最も多い隣り合う２つの値により指定される範囲に含まれる数の集合を下近似集合とする第４近似集合決定ステップと、
前記関係判断ステップにおいて前記第４関係であると判断された場合に、前記所定の条件属性の値が文字列である場合には、述語論理式を作成しないものとする不作成ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項８に記載の述語論理式作成プログラム。
【請求項１０】
前記条件属性は複数存在し、
当該事象データ記憶手段に記憶されている前記事象データの前記条件属性のすべての組合せを作成する全条件属性組合せ作成ステップと、
当該全条件属性組合せ作成ステップにより作成された組合せを全条件属性組合せ記憶手段に記憶する全条件属性組合せ記憶ステップと、
当該全条件属性組合せ記憶手段に記憶されているすべての組合せに対して、夫々前記クラスター作成ステップ、前記第１条件属性値集合作成ステップ、前記第２条件属性値集合作成ステップ、前記関係判断ステップ、前記下近似集合決定ステップ及び前記述語論理式作成ステップを実施する全条件属性組合せ処理ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項８又は９に記載の述語論理式作成プログラム。
【請求項１１】
前記第１条件属性値集合を上近似集合とする上近似集合作成ステップと、
当該近似集合記憶手段に記憶されている前記上近似集合に前記所定の条件属性の値が含まれる前記事象データの数である上近似事象データ数、及び、前記下近似集合に前記所定の条件属性の値が含まれる前記事象データの数である下近似事象データ数を算出し、前記下近似事象データ数を前記上近似事象データ数で割った値である近似精度を算出する近似精度算出ステップと、
前記組合せ毎に、当該組合せの前記下近似事象データ数と、前記近似精度算出ステップにより算出された前記近似精度と、前記事象データ記憶手段に記憶されている前記事象データの数とに基づいて有効性能評価指標を算出する有効性能評価指標算出ステップと、
当該有効性能評価算出ステップにより算出された前記有効性能評価指標の値が所定の値以下であった前記組合せについては、前記述語論理式作成ステップにおいて前記述語論理式を作成しないようにする述語論理式作成制御ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項８乃至１０のいずれかに記載の述語論理式作成プログラム。
【請求項１２】
前記事象データ記憶手段に記憶されている前記事象データにおいて、前記所定の条件属性の値が記憶されていない場合には、前記クラスター作成ステップ、前記第１条件属性値集合作成ステップ、前記第２条件属性値集合作成ステップ、前記関係判断ステップ、前記下近似集合決定ステップ及び前記述語論理式作成ステップをコンピュータに実施させないことを特徴とする請求項８乃至１１のいずれかに記載の述語論理式作成プログラム。
【請求項１３】
請求項８乃至１２のいずれかに記載の述語論理式作成プログラムにおいて、
前記事象は会計処理における取引であり、
前記事象データは会計処理において発生する個々の取引に関する取引データであり、
前記決定属性の種類は借方及び貸方であり、その要素は勘定科目であり、
前記条件属性は会計取引に関する種々の関連項目であり、その要素は関連項目に関する内容であって、
所定の条件属性が所定の値を取る際に、前記決定属性である前記借方及び貸方がどの勘定科目となるのかを決定する述語論理式の作成をコンピュータに実行させることを特徴とする会計仕訳ルール作成プログラム。
【請求項１４】
会計処理において発生する個々の取引に関する取引データを入力する取引データ入力ステップと、
当該取引データ入力ステップにより入力された前記取引データを請求項１３に記載の会計仕訳ルール作成プログラムの前記述語論理式作成ステップにより作成された前記述語論理式にしたがって、前記決定属性である借方及び貸方の勘定科目を決定する仕訳ステップと、
当該仕訳ステップにより決定された前記決定属性である借方及び貸方の勘定科目を当該取引データに関連付けて記憶する仕訳結果記憶ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とする会計仕訳プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は複数の属性を有する事象に関して、所定の属性に基づいて各事象についてのデータを分類するためのルールである述語論理式を作成する及び述語論理式作成プログラムに関し、詳細には、ある属性が所定の値を取る際に、他の属性がどの値となるかを決定するルールを示す述語論理式作成装置、会計仕訳ルール作成装置、会計仕訳装置、述語論理式作成プログラム、会計仕訳ルール作成プログラム、及び、会計仕訳プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、実社会の事象のデータを蓄積したデータベースから当該事象を分類するルールを、コンピュータでの推論に利用できるような形式で作成する方法が研究されている。例えば、その事象についての前提条件等の背景知識と事例を用いて、仮説となる述語論理形式のルールを作成する方式として、帰納論理プログラミングがある（特許文献１参照）。また、曖昧性をもって集合の間の論理的関係を推論する理論として、ラフ集合理論がある（特許文献２参照）。
【特許文献１】古川康一著、植野研著、尾崎知伸著、「帰納論理プログラミング」、共立出版、２００１年５月２５日
【特許文献２】Ｐａｗｌａｋ，Ｚ．、“Ｒｏｕｇｈ  Ｓｅｔｓ：  Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ  Ａｓｐｅｃｔｓ  ｏｆ  Ｒｅａｓｏｎｉｎｇ  Ａｂｏｕｔ  Ｄａｔａ”、Ｋｌｕｗｅｒ  Ａｃａｄｅｍｉｃ  Ｐｕｂｌｉｓｈｅｒｓ、１９９１年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、特許文献１に示すような帰納論理プログラミングだけでは、事実を構成する生のデータから適切な述語論理式を生成することができないという問題点があり、特許文献２に示すようなラフ集合論理だけでも、背景知識を持った事例については効果的な述語論理形式作成できないという問題点があった。
【０００４】
本発明は、上述の問題点を解決するためになされたものであり、その事象についての前提条件等の背景知識を持った事象について、ラフ集合理論を用いて、所定の属性に基づいて各事象についてのデータを分類するためのルールである述語論理式を作成する述語論理式作成装置、及び、述語論理式作成プログラム、事象が会計処理である述語論理式を作成する会計仕訳ルール作成装置、及び、会計仕訳ルール作成プログラム、述語論理式を用いて会計仕訳処理を行う会計仕訳装置、及び、会計仕訳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】
【０００５】
上記課題を解決するため、請求項１に係る発明の述語論理式作成装置では、複数の属性を有する事象に関して、所定の属性に基づいて各事象についてのデータを分類するためのルールである述語論理式を作成する述語論理式作成装置において、少なくとも、分類の基準となる属性である決定属性と当該決定属性以外の属性である条件属性をデータ項目に有する、各事象についての個々のデータである事象データを入力する事象データ入力手段と、当該事象データ入力手段により入力された複数の前記事象データを記憶する事象データ記憶手段と、当該事象データ記憶手段に記憶されている前記事象データの所定の前記条件属性に対して、当該事象データを前記決定属性の値が同一である前記事象データの少なくとも一部のデータのまとまりの集合である第１クラスターと当該クラスターに含まれない前記事象データの少なくとも一部のデータのまとまりの集合である第２クラスターとに分類するクラスター作成手段と、当該クラスター作成手段により作成された前記第１クラスターに含まれる前記事象データの前記所定の条件属性の値が数値である場合には、前記事象データ記憶手段に記憶されているすべての前記事象データの当該条件属性の値の最小値以上最大値以下の値を要素とする集合を第１条件属性値集合とし、当該所定の条件属性の値が文字列である場合には各前記所定の条件属性の値を要素とする集合を第１条件属性値集合とする第１条件属性値集合作成手段と、前記クラスター作成手段により作成された前記第２クラスターに含まれる前記事象データの前記所定の条件属性の値が数値である場合には、前記事象データ記憶手段に記憶されているすべての前記事象データの当該条件属性の値の最小値以上最大値以下の値を要素とする集合を第２条件属性値集合とし、当該所定の条件属性の値が文字列である場合には各前記所定の条件属性の値を要素とする集合を第２条件属性値集合とする第２条件属性値集合作成手段と、前記第１条件属性値集合の要素と前記第２条件属性値集合の要素とを比較し、第１条件属性値集合と前記第２条件属性値集合との要素の関係を判断する関係判断手段と、前記関係判断手段での判断結果に基づいて前記第１条件属性値集合の所定の部分集合を下近似集合とするか、又は、下近似集合を作成せずに述語論理式を作成しないとする下近似集合決定手段と、前記下近似集合決定手段により決定された前記下近似集合を記憶する下近似集合記憶手段と、前記下近似集合記憶手段に記憶されている前記下近似集合について、当該下近似集合を構成する前記事象データの前記所定の条件属性の種類、前記所定の条件属性の値及び前記決定属性の値に基づいて、前記所定の条件属性が所定の値を取る際に前記決定属性がどの値を取るのかを示す述語論理式を作成する述語論理式作成手段と、当該述語論理式作成手段により作成された前記述語論理式を記憶する述語論理式記憶手段とを備えたことを特徴とする構成となっている。
【０００６】
また、請求項２に係る発明の述語論理式作成装置では、請求項１に記載の発明の構成に加えて、前記関係判断手段は、前記第１条件属性値集合の要素と前記第２条件属性値集合の要素とを比較し、前記第１条件属性値集合と前記第２条件属性値集合との要素の関係が、前記第１条件属性値集合と前記第２条件属性値集合とが重なりを有しない第１関係、前記第１条件属性値集合と前記第２条件属性値集合とが重なりを有し互いに含まれない第２関係、前記第２条件属性値集合が前記第１条件属性値集合に含まれる第３関係、又は、前記第１条件属性値集合が前記第２条件属性値集合に含まれる第４関係のいずれかであるかを判断し、前記近似集合決定手段は、前記関係判断手段において前記第１関係であると判断された場合に、前記第１条件属性値集合を下近似集合とする第１近似集合決定手段と、前記関係判断手段において前記第２関係であると判断された場合に、前記重なりに含まれる要素を前記第１条件属性値集合から除いた集合を下近似集合とする第２近似集合決定手段と、前記関係判断手段において前記第３関係であると判断された場合に、前記所定の条件属性の値が文字列である場合には、前記第１条件属性値集合から前記第２条件属性値集合を除いた集合を下近似集合とし、前記所定の条件属性の値が数値である場合には、前記第１条件属性値集合の最大値及び最小値と、前記第１条件属性値集合に含まれている前記第２条件属性値集合の値とにおいて、すべての大小関係の隣り合う２つの値についてその小さい方の値と大きい方の値とで示される範囲に含まれる前記第１条件属性値集合の要素の数を算出し、その数が最も多い隣り合う２つの値により指定される範囲に含まれる数の集合を下近似集合とする第３近似集合決定手段と、前記関係判断手段において前記第４関係であると判断された場合に、前記所定の条件属性の値が数値である場合には、前記第１条件属性値集合の最大値及び最小値と、前記重なりに含まれる前記第２条件属性値集合の値とにおいて、すべての大小関係の隣り合う２つの値についてその小さい方の値と大きい方の値とで示される範囲に含まれる前記第１条件属性値集合の要素の数を算出し、その数が最も多い隣り合う２つの値により指定される範囲に含まれる数の集合を下近似集合とする第４近似集合決定手段と、前記関係判断手段において前記第４関係であると判断された場合に、前記所定の条件属性の値が文字列である場合には、述語論理式を作成しないものとする不作成手段とを備えたことを特徴とする構成となっている。
【０００７】
また、請求項３に係る発明の述語論理式作成装置では、請求項１又は２に記載の発明の構成に加えて、前記条件属性は複数存在し、当該事象データ記憶手段に記憶されている前記事象データの前記条件属性のすべての組合せを作成する全条件属性組合せ作成手段と、当該全条件属性組合せ作成手段により作成された組合せを記憶する全条件属性組合せ記憶手段と、当該全条件属性組合せ記憶手段に記憶されているすべての組合せに対して、夫々前記クラスター作成手段、前記第１条件属性値集合作成手段、前記第２条件属性値集合作成手段、前記関係判断手段、前記下近似集合決定手段及び前記述語論理式作成手段を実施する全条件属性組合せ処理手段とを備えたことを特徴とする構成となっている。
【０００８】
また、請求項４に係る発明の述語論理式作成装置では、請求項１乃至３のいずれかに記載の発明の構成に加えて、前記第１条件属性値集合を上近似集合とする上近似集合作成手段と、当該近似集合記憶手段に記憶されている前記上近似集合に前記所定の条件属性の値が含まれる前記事象データの数である上近似事象データ数、及び、前記下近似集合に前記所定の条件属性の値が含まれる前記事象データの数である下近似事象データ数を算出し、前記下近似事象データ数を前記上近似事象データ数で割った値である近似精度を算出する近似精度算出手段と、前記組合せ毎に、当該組合せの前記下近似事象データ数と、前記近似精度算出手段により算出された前記近似精度と、前記事象データ記憶手段に記憶されている前記事象データの数とに基づいて有効性能評価指標を算出する有効性能評価指標算出手段と、当該有効性能評価算出手段により算出された前記有効性能評価指標の値が所定の値以下であった前記組合せについては、前記述語論理式作成手段において前記述語論理式を作成しないようにする述語論理式作成制御手段とを備えたことを特徴とする構成となっている。
【０００９】
また、請求項５に係る発明の述語論理式作成装置では、請求項１乃至４のいずれかに記載の発明の構成に加えて、前記事象データ記憶手段に記憶されている前記事象データにおいて、前記所定の条件属性の値が記憶されていない場合には、前記クラスター作成手段、前記第１条件属性値集合作成手段、前記第２条件属性値集合作成手段、前記関係判断手段、前記下近似集合決定手段及び前記述語論理式作成手段を動作させないことを特徴とする構成となっている。
【００１０】
また、請求項６に係る発明の会計仕訳ルール作成装置では、請求項１乃至５のいずれかに記載の述語論理式作成装置であって、前記事象は会計処理における取引であり、前記事象データは会計処理において発生する個々の取引に関する取引データであり、前記決定属性の種類は借方及び貸方であり、その要素は勘定科目であり、前記条件属性は会計取引に関する種々の関連項目であり、その要素は関連項目に関する内容であって、所定の条件属性が所定の値を取る際に、前記決定属性である前記借方及び貸方がどの勘定科目となるのかを決定する述語論理式を作成することを特徴とする構成となっている。
【００１１】
また、請求項７に係る発明の会計仕訳装置では、会計処理において発生する個々の取引に関する取引データを入力する取引データ入力手段と、当該取引データ入力手段により入力された前記取引データを請求項６に記載の会計仕訳ルール作成装置の前記述語論理式作成手段により作成された前記述語論理式にしたがって、前記決定属性である借方及び貸方の勘定科目を決定する仕訳手段と、当該仕訳手段により決定された前記決定属性である借方及び貸方の勘定科目を当該取引データに関連付けて記憶する仕訳結果記憶手段とを備えたことを特徴とする構成となっている。
【００１２】
また、請求項８に係る発明の述語論理式作成プログラムでは、複数の属性を有する事象に関して、所定の属性に基づいて各事象についてのデータを分類するためのルールである述語論理式を作成させる動作をコンピュータに実行させるための述語論理式作成プログラムであって、少なくとも、分類の基準となる属性である決定属性と当該決定属性以外の属性である条件属性をデータ項目に有する、各事象についての個々のデータである事象データを入力する事象データ入力ステップと、当該事象データ入力ステップにより入力された複数の前記事象データを事象データ記憶手段に記憶する事象データ記憶ステップと、前記事象データ記憶手段に記憶されている前記事象データの所定の前記条件属性に対して、当該事象データを前記決定属性の値が同一である前記事象データの少なくとも一部のデータのまとまりの集合である第１クラスターと当該クラスターに含まれない前記事象データの少なくとも一部のデータのまとまりの集合である第２クラスターとに分類するクラスター作成ステップと、当該クラスター作成ステップにより作成された前記第１クラスターに含まれる前記事象データの前記所定の条件属性の値が数値である場合には、前記事象データ記憶手段に記憶されているすべての前記事象データの当該条件属性の値の最小値以上最大値以下の値を要素とする集合を第１条件属性値集合とし、当該所定の条件属性の値が文字列である場合には各前記所定の条件属性の値を要素とする集合を第１条件属性値集合とする第１条件属性値集合作成ステップと、前記クラスター作成ステップにより作成された前記第２クラスターに含まれる前記事象データの前記所定の条件属性の値が数値である場合には、前記事象データ記憶手段に記憶されているすべての前記事象データの当該条件属性の値の最小値以上最大値以下の値を要素とする集合を第２条件属性値集合とし、当該所定の条件属性の値が文字列である場合には各前記所定の条件属性の値を要素とする集合を第２条件属性値集合とする第２条件属性値集合作成ステップと、前記第１条件属性値集合の要素と前記第２条件属性値集合の要素とを比較し、第１条件属性値集合と前記第２条件属性値集合との要素の関係を判断する関係判断ステップと、前記関係判断ステップでの判断結果に基づいて前記第１条件属性値集合の所定の部分集合を下近似集合とするか、又は、下近似集合を作成せずに述語論理式を作成しないとする下近似集合決定ステップと、前記下近似集合決定ステップにより決定された前記下近似集合を下近似集合記憶手段に記憶する下近似集合記憶ステップと、前記下近似集合記憶手段に記憶されている前記下近似集合について、当該下近似集合を構成する前記事象データの前記所定の条件属性の種類、前記所定の条件属性の値及び前記決定属性の値に基づいて、前記所定の条件属性が所定の値を取る際に前記決定属性がどの値を取るのかを示す述語論理式を作成する述語論理式作成ステップと、当該述語論理式作成ステップにより作成された前記述語論理式を述語論理式記憶手段に記憶する述語論理式記憶ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする構成となっている。
【００１３】
また、請求項９に係る発明の述語論理式作成プログラムでは、請求項８に記載の発明の構成に加えて、前記関係判断ステップは、コンピュータに、前記第１条件属性値集合の要素と前記第２条件属性値集合の要素とを比較させ、第１条件属性値集合と前記第２条件属性値集合との要素の関係が、前記第１条件属性値集合と前記第２条件属性値集合とが重なりを有しない第１関係、前記第１条件属性値集合と前記第２条件属性値集合とが重なりを有し互いに含まれない第２関係、前記第２条件属性値集合が前記第１条件属性値集合に含まれる第３関係、又は、前記第１条件属性値集合が前記第２条件属性値集合に含まれる第４関係のいずれかであるかを判断させ、前記近似集合決定ステップは、前記関係判断ステップにおいて前記第１関係であると判断された場合に、前記第１条件属性値集合を下近似集合とする第１近似集合決定ステップと、前記関係判断ステップにおいて前記第２関係であると判断された場合に、前記重なりに含まれる要素を前記第１条件属性値集合から除いた集合を下近似集合とする第２近似集合決定ステップと、前記関係判断ステップにおいて前記第３関係であると判断された場合に、前記所定の条件属性の値が文字列である場合には、前記第１条件属性値集合から前記第２条件属性値集合を除いた集合を下近似集合とし、前記所定の条件属性の値が数値である場合には、前記第１条件属性値集合の最大値及び最小値と、前記第１条件属性値集合に含まれている前記第２条件属性値集合の値とにおいて、すべての大小関係の隣り合う２つの値についてその小さい方の値と大きい方の値とで示される範囲に含まれる前記第１条件属性値集合の要素の数を算出し、その数が最も多い隣り合う２つの値により指定される範囲に含まれる数の集合を下近似集合とする第３近似集合決定ステップと、前記関係判断ステップにおいて前記第４関係であると判断された場合に、前記所定の条件属性の値が数値である場合には、前記第１条件属性値集合の最大値及び最小値と、前記重なりに含まれる前記第２条件属性値集合の値とにおいて、すべての大小関係の隣り合う２つの値についてその小さい方の値と大きい方の値とで示される範囲に含まれる前記第１条件属性値集合の要素の数を算出し、その数が最も多い隣り合う２つの値により指定される範囲に含まれる数の集合を下近似集合とする第４近似集合決定ステップと、前記関係判断ステップにおいて前記第４関係であると判断された場合に、前記所定の条件属性の値が文字列である場合には、述語論理式を作成しないものとする不作成ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする構成となっている。
【００１４】
また、請求項１０に係る発明の述語論理式作成プログラムでは、請求項８又は９に記載の発明の構成に加えて、前記条件属性は複数存在し、当該事象データ記憶手段に記憶されている前記事象データの前記条件属性のすべての組合せを作成する全条件属性組合せ作成ステップと、当該全条件属性組合せ作成ステップにより作成された組合せを全条件属性組合せ記憶手段に記憶する全条件属性組合せ記憶ステップと、当該全条件属性組合せ記憶手段に記憶されているすべての組合せに対して、夫々前記クラスター作成ステップ、前記第１条件属性値集合作成ステップ、前記第２条件属性値集合作成ステップ、前記関係判断ステップ、前記下近似集合決定ステップ及び前記述語論理式作成ステップを実施する全条件属性組合せ処理ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする構成となっている。
【００１５】
また、請求項１１に係る発明の述語論理式作成プログラムでは、請求項８乃至１０のいずれかに記載の発明の構成に加えて、前記第１条件属性値集合を上近似集合とする上近似集合作成ステップと、当該近似集合記憶手段に記憶されている前記上近似集合に前記所定の条件属性の値が含まれる前記事象データの数である上近似事象データ数、及び、前記下近似集合に前記所定の条件属性の値が含まれる前記事象データの数である下近似事象データ数を算出し、前記下近似事象データ数を前記上近似事象データ数で割った値である近似精度を算出する近似精度算出ステップと、前記組合せ毎に、当該組合せの前記下近似事象データ数と、前記近似精度算出ステップにより算出された前記近似精度と、前記事象データ記憶手段に記憶されている前記事象データの数とに基づいて有効性能評価指標を算出する有効性能評価指標算出ステップと、当該有効性能評価算出ステップにより算出された前記有効性能評価指標の値が所定の値以下であった前記組合せについては、前記述語論理式作成ステップにおいて前記述語論理式を作成しないようにする述語論理式作成制御ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする構成となっている。
【００１６】
また、請求項１２に係る発明の述語論理式作成プログラムでは、請求項８乃至１１のいずれかに記載の発明の構成に加えて、前記事象データ記憶手段に記憶されている前記事象データにおいて、前記所定の条件属性の値が記憶されていない場合には、前記クラスター作成ステップ、前記第１条件属性値集合作成ステップ、前記第２条件属性値集合作成ステップ、前記関係判断ステップ、前記下近似集合決定ステップ及び前記述語論理式作成ステップをコンピュータに実施させないことを特徴とする構成となっている。
【００１７】
また、請求項１３に係る発明の会計仕訳ルール作成プログラムでは、請求項８乃至１２のいずれかに記載の述語論理式作成プログラムにおいて、前記事象は会計処理における取引であり、前記事象データは会計処理において発生する個々の取引に関する取引データであり、前記決定属性の種類は借方及び貸方であり、その要素は勘定科目であり、前記条件属性は会計取引に関する種々の関連項目であり、その要素は関連項目に関する内容であって、所定の条件属性が所定の値を取る際に、前記決定属性である前記借方及び貸方がどの勘定科目となるのかを決定する述語論理式の作成をコンピュータに実行させることを特徴とする構成となっている。
【００１８】
また、請求項１４に係る発明の会計仕訳プログラムでは、会計処理において発生する個々の取引に関する取引データを入力する取引データ入力ステップと、当該取引データ入力ステップにより入力された前記取引データを請求項１３に記載の会計仕訳ルール作成プログラムの前記述語論理式作成ステップにより作成された前記述語論理式にしたがって、前記決定属性である借方及び貸方の勘定科目を決定する仕訳ステップと、当該仕訳ステップにより決定された前記決定属性である借方及び貸方の勘定科目を当該取引データに関連付けて記憶する仕訳結果記憶ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする構成となっている。
【発明の効果】
【００１９】
請求項１に係る発明の述語論理式作成装置では、事象データ入力手段は、少なくとも、分類の基準となる属性である決定属性と決定属性以外の属性である条件属性をデータ項目に有する、各事象についての個々のデータである事象データを入力し、事象データ記憶手段は、事象データ入力手段により入力された複数の事象データを記憶することができる。そして、クラスター作成手段は、事象データ記憶手段に記憶されている事象データの所定の条件属性に対して、事象データを決定属性の値が同一である事象データの少なくとも一部のデータのまとまりの集合である第１クラスターとクラスターに含まれない事象データの少なくとも一部のデータのまとまりの集合である第２クラスターとに分類し、第１条件属性値集合作成手段は、クラスター作成手段により作成された第１クラスターに含まれる事象データの所定の条件属性の値が数値である場合には、事象データ記憶手段に記憶されているすべての事象データの条件属性の値の最小値以上最大値以下の値を要素とする集合を第１条件属性値集合とし、所定の条件属性の値が文字列である場合には各所定の条件属性の値を要素とする集合を第１条件属性値集合とし、第２条件属性値集合作成手段は、クラスター作成手段により作成された第２クラスターに含まれる事象データの所定の条件属性の値が数値である場合には、事象データ記憶手段に記憶されているすべての事象データの条件属性の値の最小値以上最大値以下の値を要素とする集合を第２条件属性値集合とし、所定の条件属性の値が文字列である場合には各所定の条件属性の値を要素とする集合を第２条件属性値集合とすることができる。そして、関係判断手段は、第１条件属性値集合の要素と第２条件属性値集合の要素とを比較し、第１条件属性値集合と第２条件属性値集合との要素の関係を判断し、下近似集合決定手段は、関係判断手段での判断結果に基づいて第１条件属性値集合の所定の部分集合を下近似集合とするか、又は、下近似集合を作成せずに述語論理式を作成しないとし、下近似集合記憶手段は、下近似集合決定手段により決定された下近似集合を記憶し、述語論理式作成手段は、下近似集合記憶手段に記憶されている下近似集合について、下近似集合を構成する事象データの所定の条件属性の種類、所定の条件属性の値及び決定属性の値に基づいて、所定の条件属性が所定の値を取る際に決定属性がどの値を取るのかを示す述語論理式を作成し、述語論理式記憶手段は、述語論理式作成手段により作成された述語論理式を記憶することができる。したがって、ある事象に関するデータを決定属性に関して分類するためのルール（述語論理式）を作成することができるので、作成された述語論理式を用いることによりある事象に関するデータの決定属性を容易に決定できるようになる。
【００２０】
また、請求項２に係る発明の述語論理式作成装置では、請求項１に記載の発明の効果に加えて、関係判断手段は、第１条件属性値集合の要素と第２条件属性値集合の要素とを比較し、第１条件属性値集合と第２条件属性値集合との要素の関係が、第１条件属性値集合と第２条件属性値集合とが重なりを有しない第１関係、第１条件属性値集合と第２条件属性値集合とが重なりを有し互いに含まれない第２関係、第２条件属性値集合が第１条件属性値集合に含まれる第３関係、又は、第１条件属性値集合が第２条件属性値集合に含まれる第４関係のいずれかであるかを判断し、近似集合決定手段の第１近似集合決定手段は、関係判断手段において第１関係であると判断された場合に、第１条件属性値集合を下近似集合とし、第２近似集合決定手段は、関係判断手段において第２関係であると判断された場合に、重なりに含まれる要素を第１条件属性値集合から除いた集合を下近似集合とし、第３近似集合決定手段は、関係判断手段において第３関係であると判断された場合に、所定の条件属性の値が文字列である場合には、第１条件属性値集合から第２条件属性値集合を除いた集合を下近似集合とし、所定の条件属性の値が数値である場合には、第１条件属性値集合の最大値及び最小値と、第１条件属性値集合に含まれている第２条件属性値集合の値とにおいて、すべての大小関係の隣り合う２つの値についてその小さい方の値と大きい方の値とで示される範囲に含まれる第１条件属性値集合の要素の数を算出し、その数が最も多い隣り合う２つの値により指定される範囲に含まれる数の集合を下近似集合とし、第４近似集合決定手段は、関係判断手段において第４関係であると判断された場合に、所定の条件属性の値が数値である場合には、第１条件属性値集合の最大値及び最小値と、重なりに含まれる第２条件属性値集合の値とにおいて、すべての大小関係の隣り合う２つの値についてその小さい方の値と大きい方の値とで示される範囲に含まれる第１条件属性値集合の要素の数を算出し、その数が最も多い隣り合う２つの値により指定される範囲に含まれる数の集合を下近似集合とし、不作成手段は、関係判断手段において第４関係であると判断された場合に、所定の条件属性の値が文字列である場合には、述語論理式を作成しないものとすることができる。したがって、決定属性の値が同じ集合の要素の条件属性値の集合（第１条件属性値集合）と、その他の決定属性の値の集合の要素の条件属性値の集合（第２条件属性値集合）との関係に基づいて、属性値が文字列か数値かにも対応して下近似集合を決定することができる。
【００２１】
また、請求項３に係る発明の述語論理式作成装置では、請求項１又は２に記載の発明の効果に加えて、条件属性は複数存在しているので全条件属性組合せ作成手段は、事象データ記憶手段に記憶されている事象データの条件属性のすべての組合せを作成し、全条件属性組合せ記憶手段は、全条件属性組合せ作成手段により作成された組合せを記憶することができる。そして、全条件属性組合せ処理手段は、全条件属性組合せ記憶手段に記憶されているすべての組合せに対して、夫々クラスター作成手段、第１条件属性値集合作成手段、第２条件属性値集合作成手段、関係判断手段、下近似集合決定手段及び述語論理式作成手段を実施することができる。したがって、事象に関する様々な条件属性を条件として、また、その組合せを条件として述語論理式を作成することができる。
【００２２】
また、請求項４に係る発明の述語論理式作成装置では、請求項１乃至３のいずれかに記載の発明の効果に加えて、上近似集合作成手段は、第１条件属性値集合を上近似集合とし、近似精度算出手段は、近似集合記憶手段に記憶されている上近似集合に所定の条件属性の値が含まれる事象データの数である上近似事象データ数、及び、下近似集合に所定の条件属性の値が含まれる事象データの数である下近似事象データ数を算出し、下近似事象データ数を上近似事象データ数で割った値である近似精度を算出し、有効性能評価指標算出手段は、組合せ毎に、組合せの下近似事象データ数と、近似精度算出手段により算出された近似精度と、事象データ記憶手段に記憶されている事象データの数とに基づいて有効性能評価指標を算出し、述語論理式作成制御手段は、有効性能評価算出手段により算出された有効性能評価指標の値が所定の値以下であった組合せについては、述語論理式作成手段において述語論理式を作成しないようにすることができる。したがって、有効性の低い述語論理式は作成されないので、作成された述語論理式を用いて事象データを分類する際に妥当でない分類をされてしまうことがない。
【００２３】
また、請求項５に係る発明の述語論理式作成装置では、請求項１乃至４のいずれかに記載の発明の効果に加えて、事象データ記憶手段に記憶されている事象データにおいて、所定の条件属性の値が記憶されていない場合には、クラスター作成手段、第１条件属性値集合作成手段、第２条件属性値集合作成手段、関係判断手段、下近似集合決定手段及び述語論理式作成手段を動作させないようにすることができる。したがって、条件属性の値のないデータについて無駄な処理を行わないので、処理の負担を軽減でき、また処理時間を短縮できる。
【００２４】
また、請求項６に係る発明の会計仕訳ルール作成装置では、請求項１乃至５のいずれかに記載の発明の効果に加えて、事象を会計処理における取引とし、事象データを会計処理において発生する個々の取引に関する取引データとし、決定属性の種類を借方及び貸方とし、その要素は勘定科目とし、条件属性を会計取引に関する種々の関連項目とし、その要素は関連項目に関する内容として、所定の条件属性が所定の値を取る際に、決定属性である借方及び貸方がどの勘定科目となるのかを決定する述語論理式を作成することができる。したがって、過去の仕訳結果（事象データ）に基づいて、会計処理における借方勘定科目と貸方勘定科目の決定という仕訳処理のための述語論理式を作成することができるので、その企業に応じた会計仕訳ルール（述語論理式）を作成することができる。
【００２５】
また、請求項７に係る発明の会計仕訳装置では、取引データ入力手段は、会計処理において発生する個々の取引に関する取引データを入力し、仕訳手段は、取引データ入力手段により入力された取引データを請求項６に記載の会計仕訳ルール作成装置の述語論理式作成手段により作成された述語論理式にしたがって、決定属性である借方及び貸方の勘定科目を決定し、仕訳結果記憶手段は、仕訳手段により決定された決定属性である借方及び貸方の勘定科目を取引データに関連付けて記憶することができる。したがって、その企業に応じた会計仕訳ルール（述語論理式）により取引データの仕訳を簡単に行うことができる。
【００２６】
また、請求項８に係る発明の述語論理式作成プログラムでは、コンピュータに、少なくとも、分類の基準となる属性である決定属性と決定属性以外の属性である条件属性をデータ項目に有する、各事象についての個々のデータである事象データを入力する事象データ入力ステップと、事象データ入力ステップにより入力された複数の事象データを事象データ記憶手段に記憶する事象データ記憶ステップと、事象データ記憶手段に記憶されている事象データの所定の条件属性に対して、事象データを決定属性の値が同一である事象データの少なくとも一部のデータのまとまりの集合である第１クラスターとクラスターに含まれない事象データの少なくとも一部のデータのまとまりの集合である第２クラスターとに分類するクラスター作成ステップと、クラスター作成ステップにより作成された第１クラスターに含まれる事象データの所定の条件属性の値が数値である場合には、事象データ記憶手段に記憶されているすべての事象データの条件属性の値の最小値以上最大値以下の値を要素とする集合を第１条件属性値集合とし、所定の条件属性の値が文字列である場合には各所定の条件属性の値を要素とする集合を第１条件属性値集合とする第１条件属性値集合作成ステップと、クラスター作成ステップにより作成された第２クラスターに含まれる事象データの所定の条件属性の値が数値である場合には、事象データ記憶手段に記憶されているすべての事象データの条件属性の値の最小値以上最大値以下の値を要素とする集合を第２条件属性値集合とし、所定の条件属性の値が文字列である場合には各所定の条件属性の値を要素とする集合を第２条件属性値集合とする第２条件属性値集合作成ステップと、第１条件属性値集合の要素と第２条件属性値集合の要素とを比較し、第１条件属性値集合と第２条件属性値集合との要素の関係を判断する関係判断ステップと、関係判断ステップでの判断結果に基づいて第１条件属性値集合の所定の部分集合を下近似集合とするか、又は、下近似集合を作成せずに述語論理式を作成しないとする下近似集合決定ステップと、下近似集合決定ステップにより決定された下近似集合を下近似集合記憶手段に記憶する下近似集合記憶ステップと、下近似集合記憶手段に記憶されている下近似集合について、下近似集合を構成する事象データの所定の条件属性の種類、所定の条件属性の値及び決定属性の値に基づいて、所定の条件属性が所定の値を取る際に決定属性がどの値を取るのかを示す述語論理式を作成する述語論理式作成ステップと、述語論理式作成ステップにより作成された述語論理式を述語論理式記憶手段に記憶する述語論理式記憶ステップとを実行させることができる。したがって、ある事象に関するデータを決定属性に関して分類するためのルール（述語論理式）を作成することができるので、作成された述語論理式を用いることによりある事象に関するデータの決定属性を容易に決定できるようになる。
【００２７】
また、請求項９に係る発明の述語論理式作成プログラムでは、請求項８に記載の発明の効果に加えて、関係判断ステップにより、コンピュータに第１条件属性値集合の要素と第２条件属性値集合の要素とを比較させ、第１条件属性値集合と第２条件属性値集合との要素の関係が、第１条件属性値集合と第２条件属性値集合とが重なりを有しない第１関係、第１条件属性値集合と第２条件属性値集合とが重なりを有し互いに含まれない第２関係、第２条件属性値集合が第１条件属性値集合に含まれる第３関係、又は、第１条件属性値集合が第２条件属性値集合に含まれる第４関係のいずれかであるかを判断させることができる。そして、近似集合決定ステップにより、コンピュータに関係判断ステップにおいて第１関係であると判断された場合に、第１条件属性値集合を下近似集合とする第１近似集合決定ステップと、関係判断ステップにおいて第２関係であると判断された場合に、重なりに含まれる要素を第１条件属性値集合から除いた集合を下近似集合とする第２近似集合決定ステップと、関係判断ステップにおいて第３関係であると判断された場合に、所定の条件属性の値が文字列である場合には、第１条件属性値集合から第２条件属性値集合を除いた集合を下近似集合とし、所定の条件属性の値が数値である場合には、第１条件属性値集合の最大値及び最小値と、第１条件属性値集合に含まれている第２条件属性値集合の値とにおいて、すべての大小関係の隣り合う２つの値についてその小さい方の値と大きい方の値とで示される範囲に含まれる第１条件属性値集合の要素の数を算出し、その数が最も多い隣り合う２つの値により指定される範囲に含まれる数の集合を下近似集合とする第３近似集合決定ステップと、関係判断ステップにおいて第４関係であると判断された場合に、所定の条件属性の値が数値である場合には、第１条件属性値集合の最大値及び最小値と、重なりに含まれる第２条件属性値集合の値とにおいて、すべての大小関係の隣り合う２つの値についてその小さい方の値と大きい方の値とで示される範囲に含まれる第１条件属性値集合の要素の数を算出し、その数が最も多い隣り合う２つの値により指定される範囲に含まれる数の集合を下近似集合とする第４近似集合決定ステップと、関係判断ステップにおいて第４関係であると判断された場合に、所定の条件属性の値が文字列である場合には、述語論理式を作成しないものとする不作成ステップとを実行させることができる。したがって、決定属性の値が同じ集合の要素の条件属性値の集合（第１条件属性値集合）と、その他の決定属性の値の集合の要素の条件属性値の集合（第２条件属性値集合）との関係に基づいて、属性値が文字列か数値かにも対応して下近似集合を決定することができる。
【００２８】
また、請求項１０に係る発明の述語論理式作成プログラムでは、請求項８又は９に記載の発明の効果に加えて、コンピュータに、事象データ記憶手段に記憶されている事象データの条件属性のすべての組合せを作成する全条件属性組合せ作成ステップと、全条件属性組合せ作成ステップにより作成された組合せを全条件属性組合せ記憶手段に記憶する全条件属性組合せ記憶ステップと、全条件属性組合せ記憶手段に記憶されているすべての組合せに対して、夫々クラスター作成ステップ、第１条件属性値集合作成ステップ、第２条件属性値集合作成ステップ、関係判断ステップ、下近似集合決定ステップ及び述語論理式作成ステップを実施する全条件属性組合せ処理ステップとを実行させることができる。したがって、事象に関する様々な条件属性を条件として、また、その組合せを条件として述語論理式を作成することができる。
【００２９】
また、請求項１１に係る発明の述語論理式作成プログラムでは、請求項８乃至１０のいずれかに記載の発明の効果に加えて、コンピュータに、第１条件属性値集合を上近似集合とする上近似集合作成ステップと、近似集合記憶手段に記憶されている上近似集合に所定の条件属性の値が含まれる事象データの数である上近似事象データ数、及び、下近似集合に所定の条件属性の値が含まれる事象データの数である下近似事象データ数を算出し、下近似事象データ数を上近似事象データ数で割った値である近似精度を算出する近似精度算出ステップと、組合せ毎に、組合せの下近似事象データ数と、近似精度算出ステップにより算出された近似精度と、事象データ記憶手段に記憶されている事象データの数とに基づいて有効性能評価指標を算出する有効性能評価指標算出ステップと、有効性能評価算出ステップにより算出された有効性能評価指標の値が所定の値以下であった組合せについては、述語論理式作成ステップにおいて述語論理式を作成しないようにする述語論理式作成制御ステップとを実行させることができる。したがって、有効性の低い述語論理式は作成されないので、作成された述語論理式を用いて事象データを分類する際に妥当でない分類をされてしまうことがない。
【００３０】
また、請求項１２に係る発明の述語論理式作成プログラムでは、請求項８乃至１１のいずれかに記載の発明の効果に加えて、事象データ記憶手段に記憶されている事象データにおいて、所定の条件属性の値が記憶されていない場合には、クラスター作成ステップ、第１条件属性値集合作成ステップ、第２条件属性値集合作成ステップ、関係判断ステップ、下近似集合決定ステップ及び述語論理式作成ステップをコンピュータに実施させないようにできる。したがって、条件属性の値のないデータについて無駄な処理を行わないので、処理の負担を軽減でき、また処理時間を短縮できる。
【００３１】
また、請求項１３に係る発明の会計仕訳ルール作成プログラムでは、請求項８乃至１２のいずれかに記載の述語論理式作成プログラムにおける事象を会計処理における取引とし、事象データを会計処理において発生する個々の取引に関する取引データとし、決定属性の種類を借方及び貸方とし、その要素を勘定科目とし、条件属性を会計取引に関する種々の関連項目とし、その要素を関連項目に関する内容として、所定の条件属性が所定の値を取る際に、決定属性である借方及び貸方がどの勘定科目となるのかを決定する述語論理式の作成をコンピュータに実行させることができる。したがって、過去の仕訳結果（事象データ）に基づいて、会計処理における借方勘定科目と貸方勘定科目の決定という仕訳処理のための述語論理式を作成することができるので、その企業に応じた会計仕訳ルール（述語論理式）を作成することができる。
【００３２】
また、請求項１４に係る発明の会計仕訳プログラムでは、会計処理において発生する個々の取引に関する取引データを入力する取引データ入力ステップと、取引データ入力ステップにより入力された取引データを請求項１３に記載の会計仕訳ルール作成プログラムの述語論理式作成ステップにより作成された述語論理式にしたがって、決定属性である借方及び貸方の勘定科目を決定する仕訳ステップと、仕訳ステップにより決定された決定属性である借方及び貸方の勘定科目を取引データに関連付けて記憶する仕訳結果記憶ステップとをコンピュータに実行させることができる。したがって、その企業に応じた会計仕訳ルール（述語論理式）により取引データの仕訳を簡単に行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３３】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。まずはじめに、述語論理式を用いたデータの分類について図１を参照して説明する。図１は、述語論理式を用いたデータ分類の概念を示す模式図である。自然界や社会における種々の事象については、それに関する種々のデータ（事象データとする）が発生する。そして、その事象について何らかの働きを起こそうとする場合には、事象データの分類が必要となってくる。この事象データの分類には、事象データの何を基準にして分類するかが重要となってくる。
【００３４】
事象データは、その事象に関する様々な観点（属性とする）からの値が集まったものである。例えば、会計システムにおける会計取引に着眼すれば、取引の発生した日付、取引の目的（売上、給与など）、金額、現金か小切手や手形のようなものかといった金銭の種類、貸借対照表などの会計資料を作成する際の勘定科目などが属性に該当する。また、学校における生徒の情報に着眼すれば、氏名、性別、住所、出身校、過去のクラス、現在のクラス、テストの点数、所属部活動などが属性に該当する。
【００３５】
事象データを分類するに当たって、分類の基準となる属性（「決定属性」とする）の値が決まっていない場合がある。例えば、会計取引においては、会計資料を作成するためには、勘定科目により分類する必要があるが、実際の伝票により日付、目的、金額、金銭の種類等は分かっていても、勘定科目は決定していない場合がある。尚、伝票から発生した事象データを勘定科目に分類していく作業を仕訳といい、会計処理の基本作業となっている。また、学校の例では、クラス分けをする場合を考えると、クラスが決定属性となるが、そのクラスを決定することが目的であり、事象データのクラスは未定である。
【００３６】
そこで、他の属性の値（「条件属性」とする）を条件として決定属性における分類のルールを作成することができれば、事象データを決定属性で簡単に分類することができる。本発明では、この分類のルールとなる述語論理式を作成するものである。図１においては、ルール（述語論理式）１２がこれに該当する。尚、本発明では実際の問題解決の場では収集することが難しい事例（負例）、つまり自然界や社会においては発生しないと思われる事象のデータを前提としないものとする。
【００３７】
図１に示すように、事象１０において事象データ１，２，３，４，５，６，７の７つの事象データが得られたとする。この事象データ１〜７において、ある属性（決定属性）について分類したいが、その値が未知であったとする。そこで、決定属性について分類するために、ルール（述語論理式）１２を使用する。このルール１２は、事象１０における過去の事象データ１３と、事象１０についてその専門家等が認識している条件（共通ルール）１４、その事象１０における特別のルール（特別ルール）１５とにより導かれ、このルール１２を導く処理が本発明の要部である。このルール１２の生成については、図２乃至図１０を参照して後に詳述し、その後、図１１乃至図３３を参照して、具体例を挙げて説明する。
【００３８】
例えば、属性ａ，ｂ，ｃ，ｄの４つの条件属性と、１つの決定属性があるとすると、ルール１２は、「属性ａの値＞１，かつ，属性ｂの値≦６ならば、決定属性の値は「Ａ」となる。」、「属性ｃの値が「Ｂ」ならば、決定属性の値は「Ａ」となる。」、「１０＜属性ａ，かつ，６＜属性ｂならば、決定属性の値は「Ｂ」となる。」、「１００＜属性ｄならば、決定属性の値は「Ｂ」となる。」、「属性ｃの値が「Ａ」又は「Ｆ」ならば、決定属性の値は「Ｃ」となる。」、「属性ａ≦１，かつ，属性ｄ≦１００ならば、決定属性の値は「Ｃ」となる。」などである。
【００３９】
図１に示す例では、以上のルールにしたがって、事象データ１が「属性ａ＝３，属性ｂ＝４．５」で決定属性「Ａ」に分類されており、事象データ２が「属性ａ＝１２，属性ｂ＝７」で決定属性「Ｂ」に分類されており、事象データ３が「属性ｄ＝１２５」で決定属性「Ｂ」に分類されており、事象データ４が「属性ｃが「Ａ」」で決定属性「Ｃ」に分類されており、事象データ５が「属性ａ＝１，属性ｄ＝９６」で決定属性「Ｃ」に分類されており、事象データ６が「属性ｃが「Ｂ」」で決定属性「Ａ」に分類されており、事象データ７が「属性ａ＝３，属性ｂ＝４．８」で決定属性「Ａ」に分類されている。したがって、図１に示すように、事象データ１〜７の決定属性が決定され、決定属性が「Ａ」の集合１６、決定属性が「Ｂ」の集合１７、決定属性が「Ｃ」の集合１８の３つに分類される。
【００４０】
尚、本実施の形態では、ルール１２を数１のような形式の述語論理式で表現するものとする。「：−」の右辺が条件、左辺が結果となり、右辺が真ならば左辺も真という関係が成り立つ。例えば、「属性ａの値Ｘ１＞１，かつ，属性ｂの値Ｘ２≦６ならば、決定属性の値は「Ａ」となる。」というルールであれば、数２のように表される。また、「属性ｃの値Ｙ１が「Ａ」又は「Ｆ」ならば、決定属性の値は「Ｃ」となる。」というルールであれば、数３のように表される。尚、「ｇｒｅａｔｅｒＴｈａｎＩｎｔ（Ｘ１，１）」はＸ１は整数型で１より大であることを示す表記である。これに準じて、「ｌｅｓｓＴｈａｎＩｎｔ（Ｘ１，１）」はＸ１は整数型で１より小を示し、「ｌｅｓｓＥｑｕａｌＩｎｔ（Ｘ１，１）」はＸ１は整数型で１以下を示し、「ｇｒｅａｔｅｒＴｈａｎＩｎｔ（Ｘ１，１）」Ｘ１は整数型で１以上を示している。尚、Ｘ１が実数型の場合には「Ｉｎｔ」でなく「Ｆｌｏａｔ」とする。また、「ｍｅｍｂｅｒ（Ｙ１［Ａ，Ｆ］）」は属性の値（変数Ｙ１）が「Ａ」または「Ｆ」であることを示す表記であり、［］内に属性値が列記される。
【数１】
2006185219.tif 000003
【数２】
2006185219.tif 000004
【数３】
2006185219.tif 000005
【００４１】
次に、図２乃至図９を参照して、ルール１２の作成方法について述べる。図２は、ラフ集合論で用いられる決定表２０の模式図であり、図３は、ルール作成の概略フローチャートであり、図４は、決定表２０の条件属性ａについての部分決定表２１の模式図である。図５は、部分決定表２１から生成されるクラスターのイメージ図である。また、図６及び図７は、条件属性が文字列をとる場合の下近似集合のイメージ図であり、図８乃至図１０は、条件属性が数値をとる場合の下近似集合のイメージ図である。
【００４２】
図２に示すように、分類される事象データは、条件属性と決定属性を分けて整理して表現される。この決定表２０を基にして、図３に示すフローチャートの流れでルール１２が作成される。
【００４３】
まず、事象データの属性を、図２に示すように各属性が決定属性と条件属性とに分け、決定表２０を作成する（Ｓ１）。そして、各条件属性についての組合せを作成する（Ｓ２）。図２に示す例のような条件属性では、（属性ａ），（属性ｂ），（属性ｃ），…，（属性ａ，属性ｂ），（属性ａ，属性ｃ），（属性ｂ，属性ｃ），…，（属性ａ，属性ｂ，属性ｃ），…というような組合せが作成される。そして、すべての組合せについて、Ｓ４〜Ｓ９の処理が行われる（Ｓ３：ＮＯ，Ｓ４〜Ｓ９）。まず、処理を行う条件属性の組合せにおいて、決定属性の値毎に事象データを第１クラスターと第２クラスターとに分類する（Ｓ４）。
【００４４】
具体的には、決定表２０から決定属性と当該組合せの属性のみの値からなる部分決定表２１（図４参照）を作成する。尚、この際、当該組合せの属性に値がセットされていない事象データは、部分決定表２１から削除される。図４は、決定属性が属性αのみであり、条件属性の組合せは（属性ａ）について作成された部分決定表２１の模式図である。まず、決定属性の値で各データがソートされる。図５に示す例では、上から４つのデータが決定属性（属性α）が「１」であり、残りの２つのデータが決定属性（属性α）が「２」である。そこで、決定属性の値毎に第１クラスター（決定属性の値が同じデータの集合）と第２クラスター（決定属性の値が第１クラスターの決定属性の値以外のデータの集合）とに分割される。図５に示す例では、決定属性αの値は「１」と「２」の２種類なので、第１クラスターは２つ作成されることとなる。（条件属性ａの値，決定属性αの値）とすると、第１の第１クラスターは｛（１２，１），（５４，１），（１２，１），（１３，１）｝となり、第１の第２クラスターは｛（２１，２），（１２，２）｝となる。そして、第２の第１クラスターは｛（２１，２），（１２，２）｝となり、第２の第２クラスターは｛（１２，１），（５４，１），（１２，１），（１３，１）｝となる。
【００４５】
そして、Ｓ４で作成されたすべての決定属性の組合せについてＳ６〜Ｓ９の処理が行われる（Ｓ５：ＮＯ，Ｓ６〜Ｓ９）。まず、上近似集合が作成され（Ｓ６）、下近似集合が作成され（Ｓ７）、上近似集合と下近似集合とに基づいて有効性評価値が算出され（Ｓ８）、下近似集合に基づいて述語論理式が作成される（Ｓ９）。そして、すべての決定属性の組合せについて処理が終了したら（Ｓ５：ＹＥＳ）、次の条件属性の組合せについて処理が行われ（Ｓ４〜Ｓ９）、すべての組合せについての処理が終了したら（Ｓ３：ＹＥＳ）、有効性評価値が所定値以下の述語論理式を削除して（Ｓ１０）、当該事象データからのルール（述語論理式）の作成は完了する。
【００４６】
ここで、上近似集合、下近似集合の決定方法について図６乃至図９を参照して説明する。尚、上近似集合及び下近似集合とは、ラフ集合理論において用いられる集合である。数４は下近似集合を示しており、数５は上近似集合を示している。数４及び数５において、「Ｘ」は識別したい事象データ、「Ｕ」は事象データの全体集合、「ｘ」はある１つの事象データ、「θ」は空集合を示しており、Ｒ（ｘ）はＲという条件属性で決定属性が決定される事象データの集合を示している。Ｒ＊（Ｘ）は下近似集合、Ｒ＊（Ｘ）は上近似集合を示している。
【数４】
2006185219.tif 000006
【数５】
2006185219.tif 000007
【００４７】
つまり、下近似集合とは、Ｒ（ｘ）集合の要素はすべてＸ集合に含まれることを示しており、下近似集合に含まれる要素は、すべて当該決定属性の値を持つものとなる。また、上近似集合は、Ｒ（ｘ）集合とＸ集合とに共通部分がある（共通部分が空集合でない）ことを示しており、Ｒ（ｘ）集合の要素のうちの少なくとも１つはＸ集合の要素であるとしている。そして、条件属性Ｒにより完全に決定属性を分類できる場合には、上近似集合と下近似集合とは同一集合となる。
【００４８】
尚、上近似集合は、第１クラスターと同一の集合である。そして、下近似集合は、第１クラスターに属する事象データの条件属性の値の集合（第１条件属性値集合）と第２クラスターに属する事象データの条件属性の値の集合（第２条件属性値集合）との関係により決定される。特に、下近似集合を決定する際には、条件属性値の値が文字列であるか、それとも、値間に大小関係の発生する数値であるかによりその決定方法が異なる。
【００４９】
まず、条件属性値が文字列である場合について説明する。ここで、第１クラスターをＰ、第２クラスターをＱとする。第１クラスターＰと第２クラスターＱとに重なりがない場合（Ｐ∩Ｑ＝空集合）（「第１関係」に該当）には、第１クラスターＰに属する値を条件属性としていれば、必ず決定属性が決まることになる。そこで、上近似集合、下近似集合ともに第１クラスターＰとされる。
【００５０】
また、図６に示すように、第１クラスターＰと第２クラスターＱとに重なりがあり、他方に含まれない場合（Ｐ∩Ｑ≠空集合、且つ、ＰはＱの部分集合でなく、且つ、ＱはＰの部分集合でない）には（「第２関係」に該当）、重なりに属する値を条件属性とする場合には、決定属性の値が一意的に決まらないことになる。つまり、第１クラスターＰが決定属性「１」であるデータの集合であるとすると、条件属性値が重なりに属する「Ａ」である場合に、決定属性は「１」のものもあれば、「１」でないものもあるということになる。そこで、第１クラスターＰが上近似集合とされ、第１クラスターＰと第２クラスターＱとの重なり（積）を第１クラスターから削除した集合（Ｐ−（Ｐ∩Ｑ））が下近似集合とされる。
【００５１】
また、図７に示すように、第２クラスターＱが第１クラスターＰに含まれる場合（Ｑ⊆Ｐ）には（「第３関係」に該当）、第１クラスターＰと第２クラスターＱとに重なりがある場合に準じて、第１クラスターＰが上近似集合とされ、第１クラスターＰと第２クラスターＱとの積を第１クラスターから削除した集合（Ｐ−（Ｐ∩Ｑ））が下近似集合とされる。
【００５２】
条件属性が文字列を取る場合において、第１クラスターＰが第２クラスターＱに含まれてしまう場合（Ｐ⊆Ｑ）には（「第４関係」に該当）、条件属性の値に基づいて決定属性が一意的に決めることができない。つまり、第１クラスターＰが決定属性「１」であるデータの集合であるとすると、条件属性値が「Ａ」である場合に、決定属性は「１」のものもあれば、「１」でないものもあるということになる。つまり、この条件属性の値から決定属性の値を決定することはできない。したがって、この事象データは述語論理式を作成するのに適当でないデータであると言え、述語論理式を作成しないものとされる。
【００５３】
次に、条件属性値が数である場合について説明する。条件属性が数値を取る場合において、第１クラスターＰと第２クラスターＱとに重なりがない場合（Ｐ∩Ｑ＝空集合）（「第１関係」に該当）にも、条件属性が文字列をとる場合と同様に第１クラスターＰに属する値を条件属性としていれば、必ず決定属性が決まることになる。そこで、上近似集合、下近似集合ともに第１クラスターＰとされる。
【００５４】
また、図８に示すように、第１クラスターＰと第２クラスターＱとに重なりがあり、他方に含まれない場合（Ｐ∩Ｑ≠空集合、且つ、ＰはＱに含まれず、且つ、ＱはＰに含まれない）には（「第２関係」に該当）、第１クラスターＰが上近似集合とされ、第１クラスターＰと第２クラスターＱとの積を第１クラスターから削除した集合（Ｐ−（Ｐ∩Ｑ））が下近似集合とされる。図８に示す例では、ｑ１≦ｘ≦ｐ４の範囲においては、第１クラスターＰと第２クラスターＱとの領域が重なっている。そこで、下近似集合はｐ１≦ｘ＜ｑ１となる。尚、ここで、２つの値により指定される範囲において、値が第１クラスターＰの要素であれば等号を含み（≧，≦）、値が第２クラスターＱの要素であれば等号を含まない（＞，＜）こととする。
【００５５】
また、図９に示すように、第２クラスターＱが第１クラスターＰに含まれる場合には（「第３関係」に該当）、第１クラスターＰの最大値及び最小値と、第１クラスターＰと第２クラスターＱとの重なりに含まれる第２クラスターＱの値とにおいて、大小関係の隣り合う２つの値について、その小さい方の値以上大きい方の値以下の範囲に含まれる第１クラスターＰの値の数を算出し、その数が最も多い隣り合う２つの値に挟まれた範囲に含まれる第１クラスターＰの要素の集合が下近似集合とされる。第１クラスターＰの最大値（ｐ６）及び最小値（ｐ１）と、第１クラスターＰに含まれる第２クラスターＱの値（ｑ１，ｑ２，ｑ３）との関係は、ｐ１＜ｑ１＜ｑ２＜ｑ３＜ｐ６となる。そこで、Ｒ１（ｐ１≦ｘ≦ｑ１），Ｒ２（ｑ１≦ｘ≦ｑ２），Ｒ３（ｑ２≦ｘ≦ｑ３），Ｒ４（ｑ３≦ｘ≦ｐ６）の５つの範囲において、第１クラスターＰの要素の数を数えると、Ｒ１で３個、Ｒ２で０個、Ｒ３で１個、Ｒ４で２個となる。そこで、１番多いＲ１（ｐ１≦ｘ＜ｑ１）が下近似集合となる。
【００５６】
また、図１０に示すように、第１クラスターＰが第２クラスターＱに含まれてしまう場合（Ｐ⊆Ｑ）には（「第４関係」に該当）、第１クラスターＰの最大値及び最小値と、第１クラスターＰと第２クラスターＱとの重なりに含まれる第２クラスターＱの値（重なりに含まれる第２クラスターＱの値）とにおいて、大小関係の隣り合う２つの値について、その小さい方の値以上大きい方の値以下の範囲に含まれる第１クラスターＰの値の数を算出し、その数が最も多い隣り合う２つの値に挟まれた範囲に含まれる第１クラスターＰの要素の集合が下近似集合とされる。図１０に示す例では、第１クラスターＰの最大値（ｐ５）及び最小値（ｐ１）と、第１クラスターＰに含まれる第２クラスターの値（ｑ３，ｑ４，ｑ５，ｑ６）との関係は、ｐ１＜ｑ３＜ｑ４＜ｑ５＜ｑ６＜ｐ５となる。そこで、Ｒ１（ｐ１≦ｘ≦ｑ３），Ｒ２（ｑ３≦ｘ≦ｑ４），Ｒ３（ｑ４≦ｘ≦ｑ５），Ｒ４（ｑ５≦ｘ≦ｑ６），Ｒ５（ｑ６≦ｘ≦ｐ５）の５つの範囲において、第１クラスターＰの要素の数を数えると、Ｒ１で１個、Ｒ２で０個、Ｒ３で１個、Ｒ４で２個、Ｒ５で１個となる。そこで、１番多いＲ４（ｑ５＜ｘ＜ｑ６）が下近似集合となる。尚、ここで、２つの値により指定される範囲において、値が第１クラスターＰの要素であれば等号を含み（≧，≦）、値が第２クラスターＱの要素であれば等号を含まない（＞，＜）こととする。
【００５７】
次に、有効性評価値について説明する。この有効性評価値は各条件属性の組合せから作成される述語論理式の有効性を評価するための値である。有効性評価値は、数６により与えられる。尚、ρは条件属性の個数を評価に反映する程度を表すパラメータであり、情報分類を行う状況によって変更する。通常は２程度に設定する。下近似事象データ数は、条件属性の値が下近似集合に含まれる事象データの数であり、上近似事象データ数は、条件属性の値が上近似集合に含まれる事象データの数である。有効性評価値はその値が大きいほど有効性が高く、その値が低いほど有効性は低くなる。つまり、有効性が低い述語論理式ほどその述語論理式に基づいて事象データを分類しても正確な分類ができない可能性が高くなる。そこで、所定の値以下の述語論理式は不採用とされる。
【数６】
2006185219.tif 000008
【００５８】
通常のラフ集合論においては、その精度を評価する値として近似精度が利用され、当該条件属性の組み合わせにより完全に決定属性を分類できる場合には、上近似集合と下近似集合とは同一集合となり、その近似精度は「１」となり精度が高いと評価される。また、条件属性の組み合わせを構成する条件属性の数が多いほど上近似集合と下近似集合とは近づくので、単に条件属性の数が多いものの精度が高くなる傾向が現れてしまう。そこで、本発明では、条件属性の数及び事象データの数によりウェイト付けを行い有効性評価値を求めている。
【００５９】
以上のようにして、ラフ集合論の下近似集合を利用して事象データの決定属性を決定するための述語論理式を作成することができる。また、有効性評価値を算出することにより、作成された述語論理式の有効性も評価することができるので、より有効性の高い述語論理式を優先して使用することができる。
【００６０】
次に、本発明の具体例として、「事象」を会計取引、「事象データ」を会計取引において発生する取引データとして、取引データを会計上の貸方又は借方の勘定科目に仕訳けるための述語論理式の作成、及び取引データの仕訳を取り上げて説明する。
【００６１】
まず、図１１を参照して、会計仕訳ルール作成及び会計仕訳の処理の流れについて説明する。図１１は、本実施例のデータと処理の関連図である。本会計仕訳ルールでは、どの企業にも適応する会計仕訳ルール（述語論理式）を作成するのではなく、企業ごとにその企業の特性を盛り込んだ会計仕訳ルールを作成する。図１１に示すように、会計仕訳ルール作成処理３０において、過去仕訳結果３１に、会計取引での共通ルール３２とその企業独特の企業特性ルール３３を加味して、述語論理式３４が作成される。この場合、決定属性が借方勘定科目及び貸方勘定科目となる。そして、仕訳処理３６では、述語論理式３４に基づいて取引データ３５の仕訳を行い、借方勘定科目及び貸方勘定科目を決定し、仕訳結果３７を作成する。
【００６２】
共通ルール３２とは、例えば、「『日付』は、勘定科目の決定に影響を与えない」というような、会計処理を行う者（経理担当者や会計士、税理士等）の情報に基づいて導かれる「仕訳結果から『日付』の属性は削除する」というルールである。また、企業特性ルール３３とは、「『相手先』が『Ｍ調査会社』の『摘要』が『情報提供料』の出金取引であれば、『情報提供契約』があり、『借方勘定科目』は『販売手数料』となる。」というような情報に基づいて導かれる「『相手先』が『Ｍ調査会社』の『摘要』が『情報提供料』の出金取引であれば、『情報提供契約』属性に「有り」をセットし、『相手先』が『Ｍ調査会社』でない『摘要』が『情報提供料』の出金取引については「無し」をセットする」というルールであり、過去仕訳結果に新たな『情報提供契約』属性が追加される。
【００６３】
これらのルールは、会計仕訳ルール作成プログラムにおいて解読可能な形式で記載されている。また、従業員数や年間売上高といった企業情報もここにおいて入力される。例えば、「仕訳結果から『日付』の属性は削除する」というルールは「仕訳（借方勘定科目，貸方勘定科目）：−日付（X１），ｆａｉｌ．」と表現し、従業員数５６人は「従業員数（５６）と表現し、年間売上高２５００万円は年間売上高（２５００００００）と表現する。
【００６４】
次に、図１２を参照して、会計仕訳ルール作成及び会計仕訳の処理を行うコンピュータ１００について説明する。図１２は、コンピュータ１００の電気的構成を示すブロック図である。図１２に示すように、コンピュータ１００には、コンピュータ１００の制御を司るＣＰＵ１１０が設けられ、ＣＰＵ１１０には各種のデータを一時的に記憶するＲＡＭ１０１と、ＢＩＯＳ等を記憶したＲＯＭ１０２と、データの受け渡しの仲介を行うＩ／Ｏインタフェイス１０３とが接続されている。Ｉ／Ｏインタフェイス１０３には、ハードディスク装置１２０が接続され、当該ハードディスク装置１２０には、過去仕訳結果記憶エリア１２１と、共通ルール記憶エリア１２２と、企業特性ルール記憶エリア１２３と、述語論理式記憶エリア１２４と、取引データ記憶エリア１２５と、仕訳結果記憶エリア１２６と、プログラム記憶エリア１２７と、その他の情報記憶エリア１２８とが設けられている。
【００６５】
尚、過去仕訳結果記憶エリア１２１には、述語論理式を生成するための過去の仕訳結果が記憶されており、共通ルール記憶エリア１２２には、会計処理一般の共通ルール３２が記憶されており、企業特性ルール記憶エリア１２３には、当該企業における独特の企業特性ルール３３が記憶されている。また、述語論理式記憶エリア１２４には、会計仕訳ルール作成処理で作成された述語論理式が記憶される。取引データ記憶エリア１２５には、会計仕訳処理にて仕訳される対象の取引データが記憶される。仕訳結果記憶エリア１２６には、会計仕訳処理にて取引データ記憶エリア１２５に記憶されている取引データが仕訳された結果が記憶される。プログラム記憶エリア１２７にはＣＰＵ１１０で実行されるプログラムが記憶されており、その他の情報記憶エリア１２８には、コンピュータ１００で使用されるその他の情報が記憶されている。
【００６６】
また、Ｉ／Ｏインタフェイス１０３には、ビデオコントローラ１０４と、キーコントローラ１０５と、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１０６と、ＦＤドライブ１０７と、マウス１０８とが接続され、ビデオコントローラ１０４にはディスプレイ１１４が接続され、キーコントローラ１０５にはキーボード１１５が接続され、なお、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１０６に挿入されるＣＤ−ＲＯＭ１１６には、コンピュータ１００の制御プログラムが記憶されており、導入時に、ＣＤ−ＲＯＭ１１６からハードディスク装置１２０にセットアップされてプログラム記憶エリア１２７に記憶される。また、ＦＤドライブ１０７ではフレキシブルディスク１１７の読み取りや書き込みが可能となっている。
【００６７】
尚、過去仕訳結果３１、共通ルール３２、企業特性ルール３３は、キーボード１１５やマウス１０８によりコンピュータ１００に直接入力しても良いし、ＣＤ−ＲＯＭ１１６やフレキシブルディスク１１７等の記憶媒体により入力しても良い。また、コンピュータ１００をＬＡＮやインターネットに接続し、ネットワーク経由で入力しても良い。
【００６８】
次に、図１３乃至図３２を参照して、会計仕訳処理の詳細について説明する。まず、図１６及び図１７を参照して、会計仕訳ルール作成処理における基本データとなる決定表について説明する。そして、図１３乃至図１５のフローチャートを参照して、会計仕訳ルール作成処理の流れを説明する。この際には、図１８乃至図２２を用いて、条件属性の組合せ（「摘要」のみ）の場合を具体例に挙げながら説明する。その後、図２３乃至図２７を用いて、条件属性の組合せ（「当座預金出金」のみ）の場合を具体例に挙げて説明し、図２８乃至図３２を用いて、条件属性の組合せ（「相手先」，「情報提供契約」）の場合を具体例に挙げて説明する。
【００６９】
図１３は、会計仕訳ルール作成処理のフローチャートであり、図１４は、会計仕訳ルール作成処理の属性組合せ処理のフローチャートであり、図１５は、属性組合せ処理の下近似集合作成処理のフローチャートである。また、図１６は、過去仕訳結果記憶エリア１２１に記憶されている過去仕訳結果３１に基づいて作成された決定表５０１の模式図であり、図１７は、共通ルール３２及び企業特性ルール３３を加味した後の決定表５０２の模式図である。図１８は、条件属性「摘要」についての部分決定表２０１の模式図であり、図１９は、条件属性「摘要」についての部分決定表２０２の模式図であり、図２０は、条件属性「摘要」についての部分決定表２０３の模式図である。尚、決定表５０１，５０２や部分決定表２０１〜２０３は、会計仕訳ルール作成プログラムによりＲＡＭ１０１に作成され、使用される中間データである。図２１は、条件属性「摘要」についての第１クラスター及び第２クラスターの情報を記憶するＲＡＭ１０１のクラスター情報記憶エリア３０１の模式図であり、図２２は、条件属性「摘要」についての集合の情報や述語論理式を記憶するＲＡＭ１０１の述語論理式情報記憶エリア３０２の模式図である。
【００７０】
まず、図１６及び図１７を参照して、会計仕訳ルール作成処理における基本データとなる決定表について説明する。図１６に示すように、決定表５０１は、取引データの各属性が条件属性と決定属性とに分けられており、行に個々のデータ、列に属性とする表形式で複数の取引データにより構成されている。図１６に示す例では、「日付」、「摘要」、「相手先」、「現金入金」、「現金出金」、「当座預金入金」、「当座預金出金」、「普通預金入金」、「普通預金出金」、「対象社員比率（％）」が条件属性とされ、「借方勘定科目」及び「貸方勘定科目」が決定属性とされている。そして、３０個の過去仕訳結果のデータにより構成されている。
【００７１】
図１６に示す例では、１番目の仕訳結果データでは４／２に「摘要」が「本日売上」、「現金入金」が「８６０８０」の取引データが「借方勘定科目」は「現金」、貸方勘定科目は「売上高」に仕訳されている。２番目の仕訳結果データでは４／２に「摘要」が「仕入れ」、「相手先」が「Ａ豆腐店」、「現金出金」が「３７９７２」の取引データが「借方勘定科目」は「商品仕入高」、貸方勘定科目は「現金」に仕訳されている。３番目の仕訳結果データでは４／２に「摘要」が「社会保険料」、「相手先」が「Ｔ社会保険事務所」、「普通預金出金」が「１２９２０４」の取引データが「借方勘定科目」は「法定福利費」、貸方勘定科目は「普通預金」に仕訳されている。４番目の仕訳結果データでは４／３に「摘要」が「本日売上」、「現金入金」が「１３６６５０」の取引データが「借方勘定科目」は「現金」、貸方勘定科目は「売上高」に仕訳されている。５番目の仕訳結果データでは４／３に「摘要」が「仕入れ」、「相手先」が「Ａ豆腐店」、「現金出金」が「９７１３」の取引データが「借方勘定科目」は「商品仕入高」、貸方勘定科目は「現金」に仕訳されている。６番目の仕訳結果データでは４／３に「摘要」が「仕入れ」、「相手先」が「Ｋ酒店」、「現金出金」が「３６７５」の取引データが「借方勘定科目」は「商品仕入高」、貸方勘定科目は「現金」に仕訳されている。７番目の仕訳結果データでは４／３に「摘要」が「ホワイトボードマーカー」、「相手先」が「Ｓ事務用品店」、「現金出金」が「８５０」の取引データが「借方勘定科目」は「備品・消耗品費」、貸方勘定科目は「現金」に仕訳されている。８番目の仕訳結果データでは４／３に「相手先」が「Tガス」、「当座預金出金」が「２０４０５」の取引データが「借方勘定科目」は「水道光熱費」、貸方勘定科目は「当座預金」に仕訳されている。９番目の仕訳結果データでは４／３に「相手先」が「Ｃカード会社」、「当座預金出金」が「４２００」の取引データが「借方勘定科目」は「備品・消耗品費」、貸方勘定科目は「当座預金」に仕訳されている。１０番目の仕訳結果データでは４／７に「摘要」が「ごみ処理券」、「相手先」が「Ｋスーパー」、「現金出金」が「１０８０」の取引データが「借方勘定科目」は「雑費」、貸方勘定科目は「現金」に仕訳されている。
【００７２】
１１番目の仕訳結果データでは４／１０に「摘要」が「電話代」、「相手先」が「Ｎ会社」、「当座預金出金」が「６０７４」の取引データが「借方勘定科目」は「通信交通費」、貸方勘定科目は「当座預金」に仕訳されている。１２番目の仕訳結果データでは４／１０に「摘要」が「電話代」、「相手先」が「ＴＴネット」、「当座預金出金」が「１３２０」の取引データが「借方勘定科目」は「通信交通費」、貸方勘定科目は「当座預金」に仕訳されている。１３番目の仕訳結果データでは４／１４に「摘要」が「香典代」、「相手先」が「Ｕ様」、「現金出金」が「１００００」の取引データが「借方勘定科目」は「交際費」、貸方勘定科目は「現金」に仕訳されている。１４番目の仕訳結果データでは４／１５に「摘要」が「社員旅行」、「現金出金」が「３０００００」、「対象社員比率（％）」が「５」の取引データが「借方勘定科目」は「事務員給与」、貸方勘定科目は「現金」に仕訳されている。１５番目の仕訳結果データでは４／１５に「摘要」が「情報提供料」、「相手先」が「Ｍ調査会社」、「当座預金出金」が「２０００００」の取引データが「借方勘定科目」は「販売手数料」、貸方勘定科目は「当座預金」に仕訳されている。１６番目の仕訳結果データでは４／１７に「摘要」が「仕入れ（３月分）」、「相手先」が「Ｎ商店」、「当座預金出金」が「４７８１５５」の取引データが「借方勘定科目」は「商品仕入高」、貸方勘定科目は「当座預金」に仕訳されている。１７番目の仕訳結果データでは４／２５に「摘要」が「電話代」、「相手先」が「Ｋ会社」、「当座預金出金」が「６２３」の取引データが「借方勘定科目」は「通信交通費」、貸方勘定科目は「当座預金」に仕訳されている。１８番目の仕訳結果データでは４／２６に「摘要」が「顧問料」、「相手先」が「Ｙ会計事務所」、「当座預金出金」が「４７５００」の取引データが「借方勘定科目」は「管理諸費」、貸方勘定科目は「当座預金」に仕訳されている。１９番目の仕訳結果データでは４／２６に「摘要」が「家賃」、「相手先」が「Ｔビル」、「当座預金出金」が「３０００００」の取引データが「借方勘定科目」は「地代家賃」、貸方勘定科目は「当座預金」に仕訳されている。２０番目の仕訳結果データでは４／２７に「摘要」が「給与」、「相手先」が「Ａ専務」、「現金出金」が「４５００００」の取引データが「借方勘定科目」は「役員報酬」、貸方勘定科目は「現金」に仕訳されている。
【００７３】
２１番目の仕訳結果データでは４／２７に「摘要」が「給与」、「相手先」が「従業員２名」、「現金出金」が「７７９４２０」の取引データが「借方勘定科目」は「事務員給与」、貸方勘定科目は「現金」に仕訳されている。２２番目の仕訳結果データでは５／２２に「摘要」が「情報提供料」、「相手先」が「Ｐ氏」、「当座預金出金」が「１５００００」の取引データが「借方勘定科目」は「交際費」、貸方勘定科目は「当座預金」に仕訳されている。２３番目の仕訳結果データでは５／２５に「摘要」が「社員旅行」、「現金出金」が「２５０００００」、「対象社員比率（％）」が「９５」の取引データが「借方勘定科目」は「福利厚生費」、貸方勘定科目は「現金」に仕訳されている。２４番目の仕訳結果データでは６／１に「摘要」が「お茶代（社内）」、「現金出金」が「１００００」、「対象社員比率（％）」が「１００」の取引データが「借方勘定科目」は「福利厚生費」、貸方勘定科目は「現金」に仕訳されている。２５番目の仕訳結果データでは６／７に「摘要」が「情報提供料」、「相手先」が「Ｑ大学Ｒ教授」、「当座預金出金」が「１６００００」の取引データが「借方勘定科目」は「交際費」、貸方勘定科目は「当座預金」に仕訳されている。２６番目の仕訳結果データでは８／２９に「摘要」が「情報提供料」、「相手先」が「Ｓ氏」、「当座預金出金」が「１２００００」の取引データが「借方勘定科目」は「交際費」、貸方勘定科目は「当座預金」に仕訳されている。２７番目の仕訳結果データでは１０／１５に「摘要」が「社員旅行」、「現金出金」が「２４００００」、「対象社員比率（％）」が「４」の取引データが「借方勘定科目」は「事務員給与」、貸方勘定科目は「現金」に仕訳されている。２８番目の仕訳結果データでは１０／１５に「摘要」が「情報提供料」、「相手先」が「Ｍ調査会社」、「当座預金出金」が「１５００００」の取引データが「借方勘定科目」は「販売手数料」、貸方勘定科目は「当座預金」に仕訳されている。２９番目の仕訳結果データでは１２／１に「摘要」が「お茶代（社内）」、「現金出金」が「１００００」、「対象社員比率（％）」が「１００」の取引データが「借方勘定科目」は「福利厚生費」、貸方勘定科目は「現金」に仕訳されている。３０番目の仕訳結果データでは１２／２５に「摘要」が「社員旅行」、「現金出金」が「１００００００」、「対象社員比率（％）」が「９０」の取引データが「借方勘定科目」は「福利厚生費」、貸方勘定科目は「現金」に仕訳されている。
【００７４】
そして、図１７は、共通ルール３２及び企業特性ルール３３を加味した後の決定表５０２の模式図である。本実施例では、共通ルール３２を「仕訳結果から『日付』の属性は削除する」とし、企業特性ルールを「『相手先』が『Ｍ調査会社』の『摘要』が『情報提供料』の出金取引であれば、『情報提供契約』属性に「有り」をセットし、その他の『摘要』が『情報提供料』の出金取引には「無し」をセットする」とする。そこで、決定表５０２では、決定表５０１の条件属性「日付」が削除され、「情報提供契約」属性が追加されて、１５，２８番目の仕訳結果データは「摘要」が「情報提供料」、「相手先」が「Ｍ調査会社」であるので、「情報提供契約」属性に「有り」がセットされ、２２，２５，２６番目の仕訳結果データは「摘要」が「情報提供料」であるが「相手先」が「Ｍ調査会社」でないので、「情報提供契約」属性に「無し」がセットされている。
【００７５】
次に、図１３のフローチャートを参照して、会計仕訳ルール作成処理について説明する。まず、過去仕訳結果記憶エリア１２１に記憶されている過去仕訳結果３１が読み出され（Ｓ５１）、決定表５０１（図１６参照）が作成され、ＲＡＭ１０１に記憶される（Ｓ５２）。そして、共通ルール３２が共通ルール記憶エリア１２２から読み込まれ（Ｓ５３）、その共通ルール３２に基づいて決定表５０１が修正され（Ｓ５４）、次いで企業特性ルール３３が企業特性ルール記憶エリア１２３から読み込まれ（Ｓ５５）、その企業特性ルール３３に基づいて決定表５０１が修正される（Ｓ５６）。Ｓ５４及びＳ５６の修正後の決定表が決定表５０２（図１７参照）である。
【００７６】
そして、条件属性のすべての組合せを作成する（Ｓ５７）。尚、ここで作成された組合せはＲＡＭ１０１に記憶される。図１７に示した決定表５０２では、（摘要），（相手先），（現金入金），…，（情報提供契約），（摘要，相手先），（摘要，現金入金），…，（摘要，相手先，現金入金），…，（普通預金入金，普通預金出金，情報提供契約），…，（摘要，相手先，現金入金，現金出金，当座預金入金，当座預金出金），…，（摘要，相手先，現金入金，現金出金，当座預金入金，当座預金出金，普通預金入金，普通預金出金，対象社員比率（％），情報提供契約）というようなすべての条件属性の組合せが作成される。
【００７７】
そして、１つ目の組合せが指定される（Ｓ５８）。そして、まだすべての組合せの処理は終了していないので（Ｓ５９：ＮＯ）、指定された組合せについて条件属性組合せ処理が行われる（Ｓ６０、図１４参照）。例えば、１番目には条件属性「摘要」のみの組合せが指定され、条件属性組合せ処理が行われて、述語論理式が作成され、ＲＡＭ１０１の述語論理式情報記憶エリアに記憶される（Ｓ６０）。そして、Ｓ５８へ戻り、次の条件属性の組合せ（例えば「相手先」のみの組合せ）が指定され（Ｓ５８）、すべての組合せ処理が終了していないので（Ｓ５９：ＮＯ）、その組合せについての条件属性組み合わせ処理が行われ（Ｓ６０）、Ｓ５８へ戻る。このような処理が繰り返され、すべての組合せについて条件属性組合せ処理が終了し、述語論理式が作成され、記憶されたら（Ｓ５９：ＹＥＳ）、Ｓ６１へ進む。
【００７８】
ここで、条件属性組合せ処理について、図１４のフローチャート、図１８乃至図２２を用いて、条件属性の組合せ（「摘要」のみ）からの述語論理式の作成を具体例に挙げながら説明する。
【００７９】
まず、Ｓ５９で指定された条件属性の組合せを構成する条件属性と決定属性のみの部分決定表２０１が作成され、記憶される（Ｓ７１）。この部分決定表２０１は、決定表５０２の列を組合せを構成する条件属性と決定属性のみにしたものである（図１８参照）。組合せ（摘要）では、図１８に示すように、条件属性が「摘要」のみと、決定属性「借方勘定科目」、「貸方勘定科目」の３つの列からなる部分決定表２０１となる。
【００８０】
そして、部分決定表２０１から条件属性「摘要」に値のないデータ（列）が削除される（Ｓ７２）。削除後の部分決定表が図１９に示す部分決定表２０２である。図１９に示す例では、部分決定表２０１の８列目の「借方勘定科目」が「水道光熱費」、「貸方勘定科目」が「当座預金」のデータと、９列目の「借方勘定科目」が「備品・消耗品費」、「貸方勘定科目」が「当座預金」のデータとが削除され、部分決定表２０２とされている。
【００８１】
次いで、部分決定表２０２が決定属性の値でソートされ（Ｓ７３）、第１クラスター及び第２クラスターが決定される（Ｓ７４）。図２０に示す部分決定表２０３は、部分決定表２０２をソートし決定属性の組合せの番号付けをした部分決定表である。尚、第１クラスターは、決定属性の値が同じデータの集合であり、部分決定表２０２の決定属性の値の組合せごとに作成される。そして、第１クラスターに対して、それ以外の決定属性の値を有するデータは第２クラスターに分類される。したがって、第２クラスターは、部分決定表２０２に属するデータにおいて、第１クラスターの補集合となる。
【００８２】
図２０に示す部分決定表２０３では、第１の第１クラスターは借方勘定科目が「現金」、貸方勘定科目が「売上高」であり、条件属性「摘要」が「本日売上」である２つのデータが属しており、第２の第１クラスターは借方勘定科目が「雑費」、貸方勘定科目が「現金」であり、条件属性「摘要」が「ごみ処理券」である１つのデータが属しており、第３の第１クラスターは借方勘定科目が「事務員給与」、貸方勘定科目が「現金」であり、条件属性「摘要」が「社員旅行」、「給与」である３つのデータが属している。そして、第４の第１クラスターは借方勘定科目が「商品仕入高」、貸方勘定科目が「現金」であり、条件属性「摘要」が「仕入れ」である３つのデータが属しており、第５の第１クラスターは借方勘定科目が「交際費」、貸方勘定科目が「現金」であり、条件属性「摘要」が「香典代」である１つのデータが属しており、第６の第１クラスターは借方勘定科目が「備品・消耗品費」、貸方勘定科目が「現金」であり、条件属性「摘要」が「ホワイトボードマーカー」である１つのデータが属している。
【００８３】
そして、第７の第１クラスターは借方勘定科目が「福利厚生費」、貸方勘定科目が「現金」であり、条件属性「摘要」が「社員旅行」、「お茶代（社内）」である４つのデータが属しており、第８の第１クラスターは借方勘定科目が「役員報酬」、貸方勘定科目が「現金」であり、条件属性「摘要」が「給与」である１つのデータが属しており、第９の第１クラスターは借方勘定科目が「管理諸費」、貸方勘定科目が「当座預金」であり、条件属性「摘要」が「顧問料」である１つのデータが属している。そして、第１０の第１クラスターは借方勘定科目が「交際費」、貸方勘定科目が「当座預金」であり、条件属性「摘要」が「情報提供料」である３つのデータが属しており、第１１の第１クラスターは借方勘定科目が「商品仕入高」、貸方勘定科目が「当座預金」であり、条件属性「摘要」が「仕入れ（３月分）」である１つのデータが属しており、第１２の第１クラスターは借方勘定科目が「地代家賃」、貸方勘定科目が「当座預金」であり、条件属性「摘要」が「家賃」である１つのデータが属している。そして、第１３の第１クラスターは借方勘定科目が「通信交通費」、貸方勘定科目が「当座預金」であり、条件属性「摘要」が「電話代」である３つのデータが属しており、第１４の第１クラスターは借方勘定科目が「販売手数料」、貸方勘定科目が「当座預金」であり、条件属性「摘要」が「情報提供料」である２つのデータが属しており、第１５の第１クラスターは借方勘定科目が「法定福利費」、貸方勘定科目が「普通預金」であり、条件属性「摘要」が「社会保険料」である１つのデータが属している。
【００８４】
つまり、部分決定表２０３では１５個の第１クラスターが生成されている。尚、Ｓ７４では、この生成された第１〜第１５の第１クラスターについての情報がＲＡＭ１０１のクラスター情報記憶エリア３０１に記憶される。図２１に示すように、クラスター情報記憶エリア３０１には、決定条件の組合せごとに条件属性の「属性名」と「データ型」、第１クラスターに属するデータの「値」及び第１条件属性値集合に関するデータ、第２クラスターに属するデータの「値」及び第２条件属性値集合に関するデータが記憶される。
【００８５】
尚、図２１に示す例では、条件属性のデータ型が「文字列」であるために、第１クラスターと第２クラスターにおいてその「値」がセットされている。尚、この「第１クラスター」の「値」にセットされている条件属性値の集合は「第１条件属性値」と同一のものである。同様に、「第２クラスター」の「値」にセットされている条件属性値の集合は「第２条件属性値集合」となる。
【００８６】
図２１に示す例では、第１の組合せ（「現金」，「売上高」）では、条件属性はデータ型が「文字列」の「摘要」であり、第１クラスターに属するデータの数は１つで、その条件属性値は「本日売上」、第２クラスターに属するデータの数は１２個で、その条件属性値は「お茶代（社内）」，「給与」，「香典代」，「ごみ処理券」，「顧問料」，「仕入れ」，「社員旅行」，「社会保険料」，「情報提供料」，「電話代」，「ホワイトボードマーカー」，「家賃」である。また、第２の組合せ（「雑費」，「現金」）では、条件属性はデータ型が「文字列」の「摘要」であり、第１クラスターに属するデータの数は１つで、その条件属性値は「ごみ処理券」、第２クラスターに属するデータの数は１２個で、その条件属性値は「お茶代（社内）」，「給与」，「香典代」，「顧問料」，「仕入れ」，「社員旅行」，「社会保険料」，「情報提供料」，「電話代」，「ホワイトボードマーカー」，「本日売上」，「家賃」である。また、第３〜第６の組合せは省略されており、第７の組合せ（「福利厚生費」，「現金」）では、条件属性はデータ型が「文字列」の「摘要」であり、第１クラスターに属するデータの数は２つで、その条件属性値は「社員旅行」，「お茶代（社内）」、第１クラスターに属するデータの数は１２個で、その条件属性値は「給与」，「香典代」，「ごみ処理券」，「顧問料」，「仕入れ」，「社員旅行」，「社会保険料」，「情報提供料」，「電話代」，「ホワイトボードマーカー」，「本日売上」，「家賃」である。また、第８〜第１４の組合せは省略されており、第１５の組合せ（「法定福利費」，「普通預金」」）では、条件属性はデータ型が「文字列」の「摘要」であり、第１クラスターに属するデータの数は１つで、その条件属性値は「社会保険料」、第２クラスターに属するデータの数は１２個で、その条件属性値は「お茶代（社内）」，「給与」，「香典代」，「ごみ処理券」，「顧問料」，「仕入れ」，「社員旅行」，「情報提供料」，「電話代」，「ホワイトボードマーカー」，「本日売上」，「家賃」である。
【００８７】
また、条件属性のデータ型が「数」であった場合には、「第１クラスター」の「最大値」及び「最小値」と、データの「値」、「第２クラスター」の「最大値」及び「最小値」と、データの「値」が記憶される（図２６参照）。ここでは、「第１条件属性値集合」は「第１クラスター」の「最小値」以上、「最大値」以下の数（データ型が整数であれば整数、実数であれば実数）の集まりであり、「第２条件属性値集合」は「第２クラスター」の「最小値」以上「最大値」以下の数（データ型が整数であれば整数、実数であれば実数）の集まりである。尚、条件属性のデータ型が「数」である場合については、条件属性「当座預金出金」を例に挙げて説明する際に詳述する。また、条件属性の組合せが複数の条件属性値から成る場合には、夫々の条件属性値に対して第１条件属性値集合及び第２条件属性値集合が決定される（図３２参照）。これについても、条件属性「相手先」と「情報提供契約」との組合せを例に挙げて説明する際に詳述する。
【００８８】
以上のようにして、各決定属性の組合せについて第１クラスター、第２クラスター、第１条件属性値集合、第２条件属性値集合が生成され、それに関する情報がクラスター情報記憶エリア３０１に記憶されたら（Ｓ７４）、夫々の決定属性の組合せごとに述語論理式が作成され、述語論理式情報記憶エリア３０２に記憶される（Ｓ７７〜Ｓ８０）。そこで、まず、第１の決定属性の組合せが指定される（Ｓ７５）。第１の決定属性の組合せでは、まだすべての決定属性の組合せが終了していないので（Ｓ７６：ＮＯ）、処理は終了せずに、上近似集合が作成され、述語論理式情報記憶エリア３０２に記憶される（Ｓ７７）。この上近似集合についての情報は、ＲＡＭ１０１の述語論理式情報記憶エリア３０２（図２２参照）に記憶される。
【００８９】
図２２に示すように、述語論理式情報記憶エリア３０２は、クラスター情報記憶エリア３０１と同様に、決定属性の組合せごとに種々の情報が記憶される。「上近似集合」に「値」には、上近似集合を構成するデータの条件属性の「値」がセットされる。上近似集合は、第１クラスターに属するデータの「値」を要素とした集合（第１条件属性値集合）であるので、クラスター情報記憶エリア３０１の第１クラスターの「値」がセットされる。図２２に示す例では、第１の決定属性の組合せ（現金，売上高）では、［本日売上］を要素とする集合が上近似集合とされている。
【００９０】
上近似集合が作成されたら（Ｓ７７）、下近似集合作成処理が行われる（Ｓ７８，図１５参照）。下近似集合作成処理では、指定されている決定属性の組合せについて第１クラスターと第２クラスターとの関係に基づいて下近似集合が作成され、述語論理式情報記憶エリア３０２に記憶される。ここで、図１５のフローチャートを参照して、下近似集合作成処理について説明する。
【００９１】
まず、指定されている決定属性の組合せについて第１条件属性値集合と第２条件属性値集合との関係が判断される（Ｓ１０１）。この関係は、クラスター情報記憶エリア３０１の第１クラスターの「値」（第１条件属性値集合）と第２クラスターの「値」（第２条件属性値集合）との関係により決定される。第１条件属性値集合と第２条件属性値集合とに重なりがなく、互いに独立であれば「第１関係」とされ、第１条件属性値集合と第２条件属性値集合とに重なりがあり、一方が他方に含まれることがなければ「第２関係」とされ、第１条件属性値集合と第２条件属性値集合とに重なりがあり、第２条件属性値集合が第１条件属性値集合に含まれる場合には「第３関係」とされ、第１条件属性値集合と第２条件属性値集合とに重なりがあり、第１条件属性値集合が第２条件属性値集合に含まれる場合には「第４関係」とされる。そして、述語論理式情報記憶エリア３０２の「関係」に第１関係であれば「１」、第２関係であれば「２」、第３関係であれば「３」、第４関係であれば「４」がセットされる。また、重なりがある場合には、述語論理式情報記憶エリア３０２の重なりの「値」にその要素がセットされる。
【００９２】
図２１，図２２に示す例では、指定されている決定属性の組合せが第１の決定属性の組合せ（現金，売上高）であれば、第１条件属性値集合の要素である［本日売上］は第２条件属性値集合の要素に存在しないので、重なりはなく述語論理式情報記憶エリア３０２の重なりの「値」には何もセットされず、「関係」には「１」がセットされる。また、指定されている決定属性の組合せが第７の決定属性の組合せ（福利厚生費，現金）であれば、［社員旅行］が第１条件属性値集合と第２条件属性値集合とにあるので、述語論理式情報記憶エリア３０２の重なりの「値」に［社員旅行］がセットされ、「関係」には「２」がセットされる。
【００９３】
指定されている決定属性の組合せについて第１条件属性値集合と第２条件属性値集合との関係が判断されたら（Ｓ１０１）、その関係にしたがって、下近似集合が作成されて、構成する条件属性の値が述語論理式情報記憶エリア３０２の「下近似集合」の「値」にセットされる（Ｓ１０２〜Ｓ１２７）。
【００９４】
関係が第１関係である場合には（Ｓ１０２：ＹＥＳ）、第１条件属性値集合をそのまま下近似集合とするので、クラスター情報記憶エリア３０１の第１クラスターの「値」が、述語論理式情報記憶エリア３０２の「下近似集合」の「値」にセットされる（Ｓ１０５）。図２１，図２２に示す例では、指定されている決定属性の組合せが第１の決定属性の組合せ（現金，売上高）であれば、［本日売上］を要素とする集合が下近似集合とされている。
【００９５】
また、関係が第２関係である場合には（Ｓ１０２：ＮＯ，Ｓ１０３：ＹＥＳ）、第１条件属性値集合から重なりを除いた集合が下近似集合とされるので、クラスター情報記憶エリア３０１の第１クラスターの「値」から述語論理式情報記憶エリア３０２の「重なり」の「値」を除いた要素がセットされる（Ｓ１０６）。図２１，図２２に示す例では、指定されている決定属性の組合せが第７の決定条件の組合せ（福利厚生費，現金）であれば、［社員旅行，お茶代（社内）］から［社員旅行］を除いた［お茶代（社内）］が「値」にセットされる。
【００９６】
また、関係が第３関係である場合には（Ｓ１０２：ＮＯ，Ｓ１０３：ＮＯ，Ｓ１０４：ＹＥＳ）、条件属性の型が文字列型であるか数型であるかにより処理が異なる。そこで、まず条件属性の型が文字列型であるか否かの判断が行われる（Ｓ１１０）。そして、文字列型の場合には（Ｓ１１０：ＹＥＳ）、第１条件属性値集合から重なりを除いた集合が下近似集合とされるので、クラスター情報記憶エリア３０１の第１クラスターの「値」から述語論理式情報記憶エリア３０２の「重なり」の「値」を除いた要素がセットされる（Ｓ１１７）。尚、文字列型でない場合（Ｓ１１０：ＮＯ）についての処理は、条件属性の型が「数」である条件属性の例を説明する際に詳述する。
【００９７】
また、関係が第４関係である場合にも（Ｓ１０２：ＮＯ，Ｓ１０３：ＮＯ，Ｓ１０４：ＮＯ）、条件属性の型が文字列型であるか数型であるかにより処理が異なる。そこで、まず条件属性の型が文字列型であるか否かの判断が行われる（Ｓ１２０）。そして、文字列型の場合には（Ｓ１２０：ＹＥＳ）、述語論理式を作成しないので、下近似集合も作成しない（Ｓ１２７）。そこで、述語論理式情報記憶エリア３０２の「下近似集合」又は「述語論理式」に述語論理式を作成しないことを示す所定の値（例えば、「ｆａｉｌ」）がセットされる（Ｓ１２７）。尚、文字列型でない場合（Ｓ１２０：ＮＯ）についての処理は、条件属性の型が「数」である条件属性の例を説明する際に詳述する。
【００９８】
以上のようにして、下近似集合が作成されたら（Ｓ７８）、有効性評価値が算出される（Ｓ７９）。この有効性評価値は数６に示した式で算出される。ここでは、ρ＝２、小数点第３位までを有効桁数とし、四捨五入する。図２２に示す例の第１の決定属性の組合せ（現金、売上高）では、上近似集合に属する要素を持つ事象データ数は「２」、下近似集合に属する要素を持つ事象データ数は「２」、条件属性の組合せを構成する条件属性の数は「１」、全事象データ数は「３０」であるので、近似精度は、上近似集合に属する要素を持つ事象データ数で下近似集合に属する要素を持つ事象データ数を除して、「２÷２＝１」となる。そして、修正近似精度は、全条件属性数「１」の平方根が「１．０００」となるので、近似精度「１」を割って、「１÷１．０００＝１．０００」となる。そして、有効性評価値は、近似精度「１．０００」に下近似集合に属する要を持つ事象データ数を全事象データ数で割ったものを掛けて、「２÷３０×１．０００＝０．０６７」となる。
【００９９】
有効性評価値が算出され、述語論理式情報記憶エリア３０２に記憶されたら（Ｓ７９）、述語論理式が作成され、ＲＡＭ１０１の述語論理式情報記憶エリア３０２の述語論理式欄に記憶される（Ｓ８０）。具体的には、述語論理式の左辺は「仕訳（借方勘定科目名，貸方勘定科目名）」とされ、決定属性の組合せが（）内にセットされた文字列が記憶される。尚、「仕訳」は任意の文字列でよく、本実施例では取引データの仕訳を行うための述語論理式を作成しているために「仕訳」とした。そして、右辺には「条件属性１（Ａ），ｍｅｍｂｅｒ（Ａ，［条件属性の値，条件属性の値，…］），条件属性２（Ｂ），ｍｅｍｂｅｒ（Ｂ，［条件属性の値，条件属性の値，…］），…」とされる。「条件属性１、条件属性２、…」には、指定されている条件属性の組合せに従い条件属性名がセットされる。「Ａ」，「Ｂ」は取引データを当該述語論理式に代入する際に利用される変数である。また、「ｍｅｍｂｅｒ（Ａ，［条件属性の値，条件属性の値，…］）」の（）内には、変数Ａの他に、第１条件属性値集合に属する値のリストが列記される。
【０１００】
尚、図２２に示す例の第１の決定属性の組合せでは、決定属性は（現金，売上高）であり、条件属性は「摘要」のみ、第１条件属性値集合の要素は「本日売上」であるので、述語論理式は「仕訳（現金，売上高）：−摘要（Ａ），ｍｅｍｂｅｒ（Ａ，［本日売上］）．」となる。尚、これは条件属性の値が文字列型である場合の述語論理式である。文字列型でない場合の述語論理式については、条件属性の型が「数」である条件属性の例を説明する際に詳述する。また、「下近似集合」又は「述語論理式」に述語論理式を作成しないことを示す所定の値がセットされている場合には述語論理式は作成されない。
【０１０１】
このようにして、指定された決定属性の組合せについて述語論理式が作成され、記憶されたら（Ｓ７７〜Ｓ８０）、Ｓ７５へ戻り、次の決定属性の組合せが指定され（Ｓ７５）、その決定属性の組合せについての述語論理式が作成され、記憶される（Ｓ７７〜Ｓ８０）。繰り返しＳ７５〜Ｓ８０の処理が行われ、すべての決定属性の組合せについて処理が行われたら（Ｓ７６：ＹＥＳ）、条件属性組合せ処理は終了し、述語論理式作成処理（図１３参照）へ戻る。そして、Ｓ５８へ進み、次の条件属性の組合せについての処理が行われる。そして、すべての条件属性の組合せについて条件属性組合せ処理（Ｓ６０）が終了して、すべての条件属性の組合せについて、それぞれすべての決定属性の組合せについて述語論理式が作成され、記憶されたら（Ｓ５９：ＹＥＳ）、Ｓ６１へ進む。
【０１０２】
尚、図２２に示す他の決定属性の組合せの例では、第２の決定属性の組合せ（雑費、売上高）は、条件属性は「摘要」のみ、第１条件属性値集合の要素は「ごみ処理券」であるので、上近似集合に属する要素を持つ事象データ数は「１」、下近似集合に属する要素を持つ事象データ数は「１」、条件属性の組合せを構成する条件属性の数は「１」、全事象データ数は「３０」であるので、近似精度は、上近似集合に属する要素を持つ事象データ数で下近似集合に属する要素を持つ事象データ数を除して、「１÷１＝１」となる。そして、修正近似精度は、全条件属性数「１」の平方根が「１．０００」となるので、近似精度「１」を割って、「１÷１．０００＝１．０００」となる。そして、有効性評価値は、近似精度「１．０００」に下近似集合に属する要を持つ事象データ数を全事象データ数で割ったものを掛けて、「１÷３０×１．０００＝０．０３３」となる。そして、述語論理式は「仕訳（現金，売上高）：−摘要（Ａ），ｍｅｍｂｅｒ（Ａ，［ごみ処理券］）．」となる。
【０１０３】
また、第７の決定属性の組合せ（福利厚生費，現金）は、条件属性は「摘要」のみ、第１条件属性値集合の要素は「社員旅行、お茶代（社内）」であるので、上近似集合に属する要素を持つ事象データ数は「６」、下近似集合に属する要素を持つ事象データ数は「２」、条件属性の組合せを構成する条件属性の数は「１」、全事象データ数は「３０」であるので、近似精度は、上近似集合に属する要素を持つ事象データ数で下近似集合に属する要素を持つ事象データ数を除して、「２÷６＝０．３３３」となる。そして、修正近似精度は、全条件属性数「１」の平方根が「１．０００」となるので、近似精度「０．３３３」を割って、「０．３３３÷１．０００＝０．３３３」となる。そして、有効性評価値は、近似精度「０．３３３」に下近似集合に属する要を持つ事象データ数を全事象データ数で割ったものを掛けて、「２÷３０×０．３３３＝０．０２２」となる。そして、述語論理式は「仕訳（福利厚生費，現金）：−摘要（Ａ），ｍｅｍｂｅｒ（Ａ，［お茶代（社内）］）．」となる。
【０１０４】
また、第１５の決定属性の組合せ（法定福利費，普通預金）は、条件属性は「摘要」のみ、第１条件属性値集合の要素は「社会保険料」であるので、上近似集合に属する要素を持つ事象データ数は「１」、下近似集合に属する要素を持つ事象データ数は「１」、条件属性の組合せを構成する条件属性の数は「１」、全事象データ数は「３０」であるので、近似精度は、上近似集合に属する要素を持つ事象データ数で下近似集合に属する要素を持つ事象データ数を除して、「１÷１＝１」となる。そして、修正近似精度は、全条件属性数「１」の平方根が「１．０００」となるので、近似精度「１」を割って、「１÷１．０００＝１．０００」となる。そして、有効性評価値は、近似精度「１．０００」に下近似集合に属する要を持つ事象データ数を全事象データ数で割ったものを掛けて、「１÷３０×１．０００＝０．０３３」となる。そして、述語論理式は「仕訳（法定福利費，普通預金）：−摘要（Ａ），ｍｅｍｂｅｒ（Ａ，［社会保険料］）．」となる。
【０１０５】
そして、図１３の会計仕訳ルール作成処理のＳ６１〜Ｓ６４では、ＲＡＭ１０１の述語論理式情報記憶エリア３０２に記憶されている述語論理式が順次読み込まれ（Ｓ６１）、すべての述語論理式についての処理が終了していなければ（Ｓ６２：ＮＯ）、その述語論理式の有効性評価値が所定の基準値（例えば、０．０１）以上であるか否かの判断が行われる（Ｓ６３）。所定の基準値以上である場合には（Ｓ６３：ＹＥＳ）、その述語論理式は有効性が高いので、ハードディスク装置１２０の述語論理式記憶エリア１２４に有効性評価値と共に記憶される（Ｓ６４）。そして、Ｓ６１へ戻り、次の述語論理式が読み込まれる（Ｓ６１）。また、有効性評価値が所定の基準値以下である場合には（Ｓ６３：ＮＯ）、その述語論理式は有効性が低いので採用しないため、述語論理式記憶エリア１２４へは記憶せずにＳ６１へ戻り、次の述語論理式が読み込まれる（Ｓ６１）。Ｓ６１〜Ｓ６４の処理が繰り返されることによりすべての述語論理式について、有効性の評価が終了したら（Ｓ６２：ＹＥＳ）、述語論理式記憶エリア１２４に記憶されている述語論理式を有効性評価値の降順にソートされる（Ｓ６５）。そして、会計仕訳ルール作成処理は終了する。
【０１０６】
このようにして、作成された述語論理式はその有効性評価値の高い順に述語論理式記憶エリア１２４に記憶される。
【０１０７】
次に、条件属性の値が「数型」である場合の例として、述語論理式作成処理のＳ５９で指定された条件属性の組合せが「当座預金出金」のみである場合についての条件属性組合せ処理（図１４参照）の説明を、図２３乃至図２７を用いて行う。
【０１０８】
図２３は、条件属性「当座預金出金」についての部分決定表２１１の模式図であり、図２４は、条件属性「当座預金出金」についての部分決定表２１２の模式図であり、図２５は、条件属性「当座預金出金」についての部分決定表２１３の模式図であり、図２６は、条件属性「当座預金出金」についての第１クラスター及び第２クラスターの情報を記憶するＲＡＭ１０１のクラスター情報記憶エリア３１１の模式図であり、図２７は、条件属性「当座預金出金」についての集合の情報や述語論理式を記憶するＲＡＭ１０１の述語論理式情報記憶エリア３１２の模式図である。
【０１０９】
まず、条件属性が「当座預金出金」のみの部分決定表２１１（図２３参照）が作成される（Ｓ７１）。そして、図２４に示すように、部分決定表２１１から条件属性「摘要」に値のないデータ（列）が削除される（Ｓ７２）。図２４に示す例では、部分決定表２０１の１〜７列目、１０列目、１３，１４列目、２０，２１列目、２３，２４列目、２７列目、２９，３０列目のデータが削除され、部分決定表２１２とされている。
【０１１０】
次いで、部分決定表２１２が決定属性の値でソートされ（Ｓ７３）、第１クラスター及び第２クラスターが決定される（Ｓ７４）。図２５に示す部分決定表２１３は、部分決定表２１２をソートし、決定属性の組合せの番号付けをした部分決定表である。
【０１１１】
図２５に示す部分決定表２１３では、第１の第１クラスターは借方勘定科目が「管理諸費」、貸方勘定科目が「当座預金」であり、条件属性「当座預金出金」の金額が「４７５００」である１つのデータが属しており、第２の第１クラスターは借方勘定科目が「交際費」、貸方勘定科目が「当座預金」であり、条件属性「当座預金出金」の金額が「１２００００」，「１５００００」，「１６００００」である３つのデータが属しており、第３の第１クラスターは借方勘定科目が「商品仕入高」、貸方勘定科目が「当座預金」であり、条件属性「当座預金出金」の金額が「４７８１５５」である１つのデータが属しており、第４の第１クラスターは借方勘定科目が「水道光熱費」、貸方勘定科目が「当座預金」であり、条件属性「当座預金出金」の金額が「２０４０５」である１つのデータが属している。そして、第５の第１クラスターは借方勘定科目が「地代家賃」、貸方勘定科目が「当座預金」であり、条件属性「当座預金出金」の金額が「３０００００」である１つのデータが属しており、第６の第１クラスターは借方勘定科目が「通信交通費」、貸方勘定科目が「当座預金」であり、条件属性「当座預金出金」の金額が「６２３」，「１３２０」，「６０７４」である３つのデータが属しており、第７の第１クラスターは借方勘定科目が「販売手数料」、貸方勘定科目が「当座預金」であり、条件属性「当座預金出金」の金額が「１５００００」，「２０００００」である２つのデータが属しており、第８の第１クラスターは借方勘定科目が「備品・消耗品費」、貸方勘定科目が「当座預金」であり、条件属性「当座預金出金」の金額が「４２００」である１つのデータが属している。
【０１１２】
また、Ｓ７４では、この生成された第１〜第８の第１クラスターについての情報がＲＡＭ１０１のクラスター情報記憶エリア３１１に記憶される（図２６参照）。図２６に示す例では、条件属性のデータ型が「数」であるために、第１クラスターと第２クラスターにおいてその「最大値」及び「最小値」と「値」がセットされている。第１クラスターの「値」には、第１クラスターを構成するデータの条件属性（この場合には「当座預金出金」）の値がセットされ、第２クラスターの「値」には、第クラスターを構成するデータの条件属性（「当座預金出金」）の値がセットされる。ここで、第１クラスターの「最小値」以上「最大値」以下の範囲に含まれる数（データ型が整数であれば整数、実数であれば実数）の集合が「第１条件属性値集合」に相当し、第２クラスターの「最小値」以上「最大値」以下の範囲に含まれる数（データ型が整数であれば整数、実数であれば実数）の集合が「第２条件属性値集合」に相当する。
【０１１３】
図２６に示す例では、第３の組合せ（「商品仕入高」，「当座預金」）は、条件属性はデータ型が「整数」の「当座預金出金」であり、第１条件属性値集合（要素をＸとする）の範囲はＸ＝４７８１５５で、第１クラスターにおける条件属性値（当座預金出金の金額）は［４７８１５５］、第２条件属性値集合の範囲（要素をＹとする）は６２３≦Ｙ≦３０００００で、第２クラスターにおける条件属性値（当座預金出金の金額）は［６２３，１３２０，４２００，６０７４，２０４０５，４７５００，１２００００，１５００００，１５００００，１６００００，２０００００，３０００００］とされている。
【０１１４】
また、第６の組合せ（「通信交通費」，「当座預金」）は、条件属性はデータ型が「整数」の「当座預金出金」であり、第１条件属性値集合の範囲は６２３≦Ｘ≦６０７４で、第１クラスターにおける条件属性値（当座預金出金の金額）は［６２３，１３２０，６０７４］、第２条件属性値集合の範囲は４２００≦Ｙ≦４７８１５５で、第２クラスターにおける条件属性値（当座預金出金の金額）は［４２００，２０４０５，４７５００，１２００００，１５００００，１５００００，１６００００，２０００００，３０００００，４７８１５５］とされている。そして、第７の組合せ（「販売手数料」，「当座預金」）では、条件属性はデータ型が「整数」の「当座預金出金」であり、第１条件属性値集合の範囲は１５００００≦Ｘ≦２０００００で、第１クラスターにおける条件属性値（当座預金出金の金額）は［１５００００，２０００００］、第２条件属性値集合の範囲は６２３≦Ｙ≦４７８１５５で、第２クラスターにおける条件属性値（当座預金出金の金額）は［６２３，１３２０，４２００，６０７４，２０４０５，４７５００，１２００００，１５００００，１６００００，３０００００，４７８１５５］とされている。尚、第１の組み合わせ、第２の組合せ、第４の組合せ、第５の組合せ、第８の組合せについては省略されている。
【０１１５】
以上のようにして、各決定属性の組合せについて第１クラスター及び第２クラスターが生成され、それに関する情報がクラスター情報記憶エリア３１１に記憶されたら（Ｓ７４）、夫々の決定属性の組合せごとに述語論理式が作成され、述語論理式情報記憶エリア３１２の述語論理式欄に記憶される（Ｓ７７〜Ｓ８０）。まず、第１の決定属性の組合せが指定される（Ｓ７５）。第１の決定属性の組合せでは、まだすべての決定属性の組合せが終了していないので（Ｓ７６：ＮＯ）、上近似集合が作成される（Ｓ７７）。この上近似集合についての情報は、ＲＡＭ１０１の述語論理式情報記憶エリア３１２（図２７参照）に記憶される。
【０１１６】
図２７に示すように、述語論理式情報記憶エリア３１２は、クラスター情報記憶エリア３１１と同様に、決定属性の組合せごとに種々の情報が記憶される。上近似集合は、第１クラスターの「最小値」以上「最大値」以下の範囲に含まれる数（データ型が整数であれば整数、実数であれば実数）の集合（第１条件属性値集合）であるので、クラスター情報記憶エリア３１１の第１クラスターの「最大値」及び「最小値」がセットされる。
【０１１７】
図２６，図２７に示す例では、指定されている決定属性の組合せが第３の組合せ（「商品仕入高」，「当座預金」）である場合は、Ｘ＝４７８１５５の範囲の集合が上近似集合とされる。また、Ｓ７５〜Ｓ８０の処理が繰り返され、第６の組合せ（「通信交通費」，「当座預金」）が指定されていた場合には、６２３≦Ｘ≦６０７４の範囲の集合が上近似集合とされ、第７の組合せ（「販売手数料」，「当座預金」）が指定されていた場合は、１５００００≦Ｘ≦２０００００の範囲の集合が上近似集合とされる。尚、図２７において、第１の組み合わせ、第２の組合せ、第４の組合せ、第５の組合せ、第８の組合せについては省略されている。
【０１１８】
上近似集合が作成され、述語論理式情報記憶エリア３１２に記憶されたら（Ｓ７７）、下近似集合作成処理が行われる（Ｓ７８，図１５参照）。まず、指定されている決定属性の組合せについて第１条件属性値集合と第２条件属性値集合との関係が判断される（Ｓ１０１）。
【０１１９】
図２６，図２７に示す例では、第３の組合せ（「商品仕入高」，「当座預金」）では、第１条件属性値集合の範囲は「Ｘ＝４７８１５５」であり、第２条件属性値集合の範囲は「６２３≦Ｙ≦３０００００」であるので、その重なりは存在しない。よって、第１関係と判断され「関係」に「１」がセットされ、「重なり」には何もセットされない。また、第６の組合せ（「通信交通費」，「当座預金」）では、第１条件属性値集合の範囲は「６２３≦Ｘ≦６０７４」であり、第２条件属性値集合の範囲は「４２００≦Ｙ≦４７８１５５」であるので、その重なりは「４２００≦Ｚ≦６０７４」となり、第２関係と判断される。よって、「関係」に「２」がセットされ、「重なり」の「最小値」に「４２００」、「最大値」に「６０７４」がセットされる。また、第７の組合せ（「販売手数料」，「当座預金」）では、第１条件属性値集合の範囲は「１５００００≦Ｘ≦２０００００」であり、第２条件属性値集合の範囲は「６２３≦Ｙ≦４７８１５５」であるので、第１条件属性値集合が第２条件属性値集合に含まれるので、第４関係と判断される。よって、「関係」に「４」がセットされ、「重なり」の「最小値」に「１５００００」、「最大値」に「２０００００」がセットされる。
【０１２０】
指定されている決定属性の組合せについて第１条件属性値集合と第２条件属性値集合との関係が判断されたら（Ｓ１０１）、その関係にしたがって、下近似集合が作成されて、構成する条件属性の値が述語論理式情報記憶エリア３０２の「下近似集合」の「最大値」及び「最小値」がセットされる（Ｓ１０２〜Ｓ１２７）。
【０１２１】
関係が第１関係である場合には（Ｓ１０２：ＹＥＳ）、第１条件属性値集合をそのまま下近似集合とするので、クラスター情報記憶エリア３１１の第１クラスターの「最大値」及び「最小値」が、述語論理式情報記憶エリア３１２の「下近似集合」の「最大値」及び「最小値」にセットされる（Ｓ１０５）。第３の組合せ（「商品仕入高」，「当座預金」）を例に挙げると、「最大値」は「４７８１５５」、最小値は「４７８１５５」となる。尚、ここで、「４７８１５５」を条件属性値としているデータは第１クラスターに属するデータであるので「＜」でなく「≦」とされ、下近似集合の範囲は「４７８１５５≦Ｘ≦４７８１５５」となる。
【０１２２】
また、関係が第２関係である場合には（Ｓ１０２：ＮＯ，Ｓ１０３：ＹＥＳ）、第１条件属性値集合から重なりを除いた集合が下近似集合とされるので、クラスター情報記憶エリア３１１の第１クラスターの「最小値」以上「最大値」以下の範囲から述語論理式情報記憶エリア３１２の「重なり」の「最小値」以上「最大値」以下の範囲を除いた範囲とされる（Ｓ１０６）。第６の組合せ（「通信交通費」，「当座預金」）を例に挙げると、「６２３≦Ｘ≦６０７４」から「４２００≦Ｚ≦６０７４」を削除して、下近似集合の「最小値」は「６２３」、「最大値」は「４２００」となる。ここで、「６２３」を条件属性値としているデータは第１クラスターに属するデータであるので「＜」でなく「≦」とされ、「４２００」を条件属性値としているデータは第２クラスターに属するデータであるので「＜」とされるので、下近似集合の範囲は「６２３≦Ｘ＜４２００」とされる。なお、図２７には特に図示していないが、「最大値」及び「最小値」には「＜」又は「≦」を示す情報が付随して記憶される。
【０１２３】
また、関係が第３関係である場合には（Ｓ１０２：ＮＯ，Ｓ１０３：ＮＯ，Ｓ１０４：ＹＥＳ）、条件属性が数型であり文字列型でないので（Ｓ１１０：ＮＯ）、図９を参照して前述したように、第１クラスターＰの最大値及び最小値が取得され（Ｓ１１１）、第１クラスターＰに含まれる第２クラスターＱの値（重なり）に含まれる第２条件属性値の値が取得され（Ｓ１１２）、これらの値がソートされて（Ｓ１１３）、大小関係の隣り合う２つの値について、その小さい方の値以上大きい方の値以下の範囲に含まれる第１クラスターＰの値の数が算出される（Ｓ１１４）。そして、その数が最も多い隣り合う２つの値に挟まれた範囲が割り出され（Ｓ１１５）、その範囲に含まれる第１クラスターＰの要素の集合が下近似集合とされる（Ｓ１１６）。
【０１２４】
また、関係が第４関係である場合には（Ｓ１０２：ＮＯ，Ｓ１０３：ＮＯ，Ｓ１０４：ＮＯ）、図１０を参照して前述したように、第１クラスターＰが第２クラスターＱに含まれてしまう場合（Ｐ⊆Ｑ）には（「第４関係」に該当）、第１クラスターＰの最大値及び最小値が取得され（Ｓ１２１）、条件属性が数型であり文字列型でないので（Ｓ１２０：ＮＯ）、第１クラスターＰに含まれる第２クラスターＱの値（重なり）に含まれる第２条件属性値の値が取得され（Ｓ１２２）、これらの値がソートされて（Ｓ１２３）、大小関係の隣り合う２つの値について、その小さい方の値以上大きい方の値以下の範囲に含まれる第１クラスターＰの値の数が算出される（Ｓ１２４）。そして、その数が最も多い隣り合う２つの値に挟まれた範囲が割り出され（Ｓ１２５）、その範囲に含まれる第１クラスターＰの要素の集合が下近似集合とされる（Ｓ１２６）。
【０１２５】
図２６，図２７の第７の組合せ（「販売手数料」，「当座預金」）を例に挙げると、第１クラスターの最大値は「２０００００」、最小値は「１５００００」であり（Ｓ１２１）、重なりに含まれる第２クラスターの値は、「１５００００」，「１６００００」である（Ｓ１２２）。よって、夫々の関係は「１５００００＝１５００００＜１６００００＜２０００００」となるので（Ｓ１２３）、隣り合った２つの値ごとに範囲を指定すると、Ｒ１（１５００００≦ｘ≦１６００００），Ｒ２（１６００００≦ｘ≦２０００００）の２つの範囲が指定できる。そして、Ｒ１の範囲内に条件属性値をもつ第１クラスターのデータは「１５００００」の１つであり、Ｒ２の範囲では「２０００００」の１つである（Ｓ１２４）。データの個数の多いほうの範囲を選択したいが、同じ１個であるので、どちらを選択しても良い。本実施例では、数値の大きい方の範囲を選択することとし、Ｒ２（１６００００≦ｘ≦２０００００）を選択する（Ｓ１２５）。尚、数値の大きい方を選択するとしたり、範囲の最も狭いものを選択するとしたりしても良い。また、ここで、「２０００００」を条件属性値としているデータは第１クラスターに属するデータであるので「＜」でなく「≦」とされ、「１６００００」を条件属性値としているデータは第２クラスターに属するデータであるので「＜」とされるので、下近似集合の範囲は、「１６００００＜ｘ≦２０００００」とされる（Ｓ１２６）。
【０１２６】
以上のようにして、下近似集合が作成され、述語論理式情報記憶エリア３１２の下近似集合欄に記憶されたら（Ｓ７８）、有効性評価値が算出され、述語論理式情報記憶エリア３１２の有効性評価値欄に記憶される（Ｓ７９）。この有効性評価値は数６に示した式で算出される。ここでは、ρ＝２、小数点第３位までを有効桁数とし、四捨五入する。
【０１２７】
指定されている決定条件の組合せが第３の組合せ（「商品仕入高」，「当座預金」）である場合は、上近似集合に属する要素を持つ事象データ数は「４７８１５５」の「１」個、下近似集合に属する要素を持つ事象データ数は「４７８１５５」の「１」個、条件属性の組合せを構成する条件属性の数は「当座預金出金」の「１」個、全事象データ数は「３０」個であるので、近似精度は、上近似集合に属する要素を持つ事象データ数で下近似集合に属する要素を持つ事象データ数を除して「１÷１＝１」となる。そして、修正近似精度は、条件属性の組合せを構成する条件属性の数「１」の平方根が「１」となるので、近似精度「１」を割って、「１÷１＝１」となる。そして、有効性評価値は、近似精度「１」に下近似集合に属する要を持つ事象データ数を全事象データ数で割ったものを掛けて、「１×１÷３０＝０．０３３」となる。
【０１２８】
指定されている決定条件の組合せが第６の組合せ（「通信交通費」，「当座預金」）である場合は、上近似集合に属する要素を持つ事象データ数は「６２３」、「１３２０」、「４２００」、「６０７４」の「４」個、下近似集合に属する要素を持つ事象データ数は「６２３」、「１３２０」の「２」個、条件属性の組合せを構成する条件属性の数は「当座預金出金」の「１」個、全事象データ数は「３０」個であるので、近似精度は、上近似集合に属する要素を持つ事象データ数で下近似集合に属する要素を持つ事象データ数を除して、「２÷４＝０．５」となる。そして、修正近似精度は、条件属性の組合せを構成する条件属性の数「１」の平方根が「１」となるので、近似精度「０．５」を割って、「０．５÷１＝０．５」となる。そして、有効性評価値は、近似精度「０．５」に下近似集合に属する要を持つ事象データ数を全事象データ数で割ったものを掛けて、「０．５×２÷３０＝０．０３３」となる。
【０１２９】
指定されている決定条件の組合せが第７の組合せ（「販売手数料」，「当座預金」）である場合は、上近似集合に属する要素を持つ事象データ数は「１５００００」、「１５００００」、「１６００００」、「２０００００」の「４」個、下近似集合に属する要素を持つ事象データ数は「２００００」の「１」個、条件属性の組合せを構成する条件属性の数は「当座預金出金」の「１」個、全事象データ数は「３０」個であるので、近似精度は、上近似集合に属する要素を持つ事象データ数で下近似集合に属する要素を持つ事象データ数を除して、「１÷４＝０．２５」となる。そして、修正近似精度は、条件属性の組合せを構成する条件属性の数「１」の平方根が「１」となるので、近似精度「１」を割って、「０．２５÷１＝０．２５」となる。そして、有効性評価値は、近似精度「１」に下近似集合に属する要を持つ事象データ数を全事象データ数で割ったものを掛けて、「０．２５×１÷３０＝０．００８３」となる。
【０１３０】
有効性評価値が算出されクラスター情報記憶エリア３１２の有効性評価値欄に記憶されたら（Ｓ７９）、述語論理式が作成され、述語論理式情報記憶エリア３１２の述語論理式欄に記憶される（Ｓ８０）。左辺は条件属性の値が文字列型の場合と同じで「仕訳（借方勘定科目名，貸方勘定科目名）」とされ、決定属性の組合せが（）内にセットされる。右辺には「条件属性１（Ａ），関係式１（Ａ，条件属性の値），関係式２（Ａ，条件属性の値），…」とされる。関係式とは、（）内の変数Ａと条件属性の値との関係を示す文字列である。本実施例では、「Ａ≧条件属性の値」は「ｇｒｅａｔｅｒＥｑｕａｌ」、「Ａ≦条件属性の値」は「ｌｅｓｓＥｑｕａｌ」、「Ａ＞条件属性の値」は「ｇｒｅａｔｅｒＴｈａｎ」、「Ａ＜条件属性の値」は「ｌｅｓｓＴｈａｎ」と表現される。そして、関係式の末尾に条件属性の値が整数型であるか実数型であるかを示す文字列（Ｉｎｔ／Ｆｌｏａｔ）が付与される。
【０１３１】
図２７に示す例で、第３の決定条件の組合せでは、決定属性は（商品仕入高，当座預金）であり、条件属性は「当座預金出金」のみであるので、述語論理式は「仕訳（商品仕入高，当座預金）：−当座預金出金（Ａ），ｇｒｅａｔｅｒＥｑｕａｌＩｎｔ（Ａ，４７８１５５），ｌｅｓｓＥｑｕａｌＩｎｔ（Ａ，４７８１５５）．」となる。また、第６の決定条件の組合せでは、決定属性は（通信交通費，当座預金）であり、条件属性は「当座預金出金」のみであるので、述語論理式は「仕訳（通信交通費，当座預金）：−当座預金出金（Ａ），ｇｒｅａｔｅｒＥｑｕａｌＩｎｔ（Ａ，６２３），ｌｅｓｓＥｑｕａｌＩｎｔ（Ａ，１３２０）．」となる。また、第７の決定条件の組合せでは、決定属性は（販売手数料，当座預金）であり、条件属性は「当座預金出金」のみであるので、述語論理式は「仕訳（販売手数料，当座預金）：−当座預金出金（Ａ），ｇｒｅａｔｅｒＥｑｕａｌＩｎｔ（Ａ，１６００００），ｌｅｓｓＥｑｕａｌＩｎｔ（Ａ，２０００００）．」となる。
【０１３２】
このようにして、すべての決定属性の組合せについて述語論理式が作成され、クラスター情報記憶エリア３１２の述語論理式欄に記憶されたら（Ｓ７７〜Ｓ８０、Ｓ７６：ＹＥＳ）、条件属性組合せ処理は終了する。
【０１３３】
次に、条件属性の組合せの要素が複数の条件属性である場合の例として、「相手先」と「情報提供契約」との組合せである場合の条件属性組合せ処理について、図２８乃至図３２を用いて説明する。
【０１３４】
図２８は、条件属性「相手先」と「情報提供契約」との組合せについての部分決定表２２１の模式図であり、図２９は、条件属性「相手先」と「情報提供契約」との組合せについての部分決定表２２２の模式図であり、図３０は、条件属性「相手先」と「情報提供契約」との組合せについての部分決定表２２３の模式図であり、図３１は、条件属性「相手先」と「情報提供契約」との組合せについての第１クラスター及び第２クラスターの情報を記憶するＲＡＭ１０１のクラスター情報記憶エリア３２１の模式図であり、図３２は、条件属性「相手先」と「情報提供契約」との組合せについての集合の情報や述語論理式を記憶するＲＡＭ１０１の述語論理式情報記憶エリア３２２の模式図である。
【０１３５】
まず、条件属性が「相手先」と「情報提供契約」のみの部分決定表２２１（図２８参照）が作成される（Ｓ７１）。そして、図２９に示すように、部分決定表２２１から条件属性「相手先」及び「情報提供契約」に値のないデータ（列）が削除される（Ｓ７２）。図２９に示す例では、１５行目、２２行目、２５，２６行目、２８行目以外のデータは削除され、部分決定表２２２とされている。
【０１３６】
次いで、部分決定表２２２が決定属性の値でソートされ（Ｓ７３）、第１クラスター及び第２クラスターが決定される（Ｓ７４）。図３０に示す部分決定表２２３は、部分決定表２２２をソートし決定属性の組合せの番号付けをした部分決定表である。
【０１３７】
図３０に示す例では、第１の第１クラスターは借方勘定科目が「交際費」、貸方勘定科目が「当座預金」である。そして、条件属性の組合せ値を（相手先，情報提供契約）と示すとすると、（Ｐ氏，無し），（Ｑ大学Ｒ教授，無し），（Ｓ氏，無し）の３つのデータが属している。また、第２の第１クラスターは借方勘定科目が「販売手数料」、貸方勘定科目が「当座預金」であり、条件属性の組合せの値は（Ｍ調査会社，有り），（Ｍ調査会社，有り）の２つのデータが属している。
【０１３８】
また、Ｓ７４では、個の生成された第１と第２の第１クラスターについての情報がＲＡＭ１０１のクラスター情報記憶エリア３２１に記憶される（図３１参照）。図３１に示すように、条件属性のデータ型は「相手先」「情報提供契約」共に「文字列」であるために、第１クラスターにおいて条件属性ごとにその「第１条件属性値集合」がセットされ、第２クラスターにおいて、「第２条件属性値集合」がセットされている。
【０１３９】
図３１に示す例では、第１の組合せ（交際費，当座預金）では、第１クラスターに属するデータについて、条件属性「相手先」では「Ｐ氏」，「Ｑ大学Ｒ教授」，「Ｓ氏」の３つの値から成る集合が第１条件属性値集合とされ、条件属性「情報提供契約」では「無し」のみを要素とする集合が第１条件属性値集合とされている。また、第２クラスターに属するデータについては、条件属性「相手先」では「Ｍ調査会社」のみを要素とする集合が第２条件属性値集合とされ、条件属性「情報提供契約」では「有り」のみを要素とする集合が第２条件属性値集合とされている。
【０１４０】
また、第２の組合せ（販売手数料，当座預金）では、第１クラスターに属するデータについては、条件属性「相手先」では「Ｍ調査会社」のみを要素とする集合が第１条件属性値集合とされ、条件属性「情報提供契約」では「有り」のみを要素とする集合が第１条件属性値集合とされている。また、第２クラスターに属するデータについて、条件属性「相手先」では「Ｐ氏」，「Ｑ大学Ｒ教授」，「Ｓ氏」の３つの値から成る集合が第２条件属性値集合とされ、条件属性「情報提供契約」では「無し」のみを要素とする集合が第２条件属性値集合とされている。
【０１４１】
以上のようにして、各決定属性の組合せについて第１クラスター及び第２クラスターが決定され、それに関する情報がクラスター情報記憶エリア３２１に記憶されたら（Ｓ７４）、第１の決定属性の組合せの述語論理式が作成されて記憶され（Ｓ７５〜Ｓ８０）、次いで、第２の決定属性の組合せ述語論理式が作成されて記憶される（Ｓ７５〜Ｓ８０）。
【０１４２】
まず、第１の決定属性の組合せが指定されたら（Ｓ７５）、まだすべての決定属性の組合せは終了していないので（Ｓ７６：ＮＯ）、第１の決定属性の組合せについて上近似集合が決定される（Ｓ７７）。第１の決定属性の組合せ（交際費，当座預金）では、図３２に示すように、条件属性「相手先」に「Ｐ氏」，「Ｑ大学Ｒ教授」，「Ｓ氏」の３つの値、条件属性「情報提供契約」に「無し」がセットされる。
【０１４３】
そして、下近似集合作成処理が行われる（Ｓ７８，図１５参照）。第１条件属性値集合と第２条件属性値集合との関係は、条件属性「相手先」、「情報提供契約」共に重なりがなく、独立の関係であるので第１関係とされる（Ｓ１０１）。そして、第１関係であるので（Ｓ１０２：ＹＥＳ）、第１条件属性値集合が下近似集合とされる（Ｓ１０５）。図３２に示すように、「下近似集合」の値には、条件属性ごとにそれぞれ、条件属性「相手先」では「Ｐ氏」，「Ｑ大学Ｒ教授」，「Ｓ氏」の３つの値がセットされ、条件属性「情報提供契約」では「無し」のみがセットされている。
【０１４４】
次いで、第１の決定属性の組合せについて、有効性評価値が算出される（Ｓ７９）。上近似集合に属する要素を持つ事象データ数は「３」、下近似集合に属する要素を持つ事象データ数は「３」、条件属性の組合せを構成する条件属性の数は「２」、全事象データ数は「３０」であるので、近似精度は、上近似集合に属する要素を持つ事象データ数で下近似集合に属する要素を持つ事象データ数を除して、「３÷３＝１」となる。そして、修正近似精度は、条件属性の組合せを構成する条件属性の数「２」の平方根が「１．４１４」となるので、近似精度「１」を割って、「１÷１．４１４＝０．７０７」となる。そして、有効性評価値は、近似精度「０．７０７」に下近似集合に属する要を持つ事象データ数を全事象データ数で割ったものを掛けて、「０．７０７×３÷３０＝０．０７１」となる。
【０１４５】
次いで、述語論理式が作成され、述語論理式情報記憶エリア３２２の述語論理式欄に記憶される（Ｓ８０）。第１の決定属性の組合せは、（交際費，当座預金）であり、条件属性は「相手先」、「情報提供契約」であり、その下近似集合は、条件属性「相手先」では「Ｐ氏」，「Ｑ大学Ｒ教授」，「Ｓ氏」、条件属性「情報提供契約」では「無し」を要素としている。そこで、述語論理式は「仕訳（交際費，当座預金）：−相手先（Ａ），ｍｅｍｂｅｒ（Ａ，［Ｐ氏，Ｑ大学Ｒ教授，Ｓ氏］），情報提供契約（Ｂ），ｍｅｍｂｅｒ（Ｂ，［無し］）．」とされる。
【０１４６】
そして、Ｓ７５へ戻り、そして、第２の決定属性の組合せ（販売手数料，当座預金）がしていされ（Ｓ７５）、まだすべての決定属性の組合せは終了していないので（Ｓ７６：ＮＯ）、指定された第２の決定属性の組合せについて、上近似集合が作成される（Ｓ７７）。図３１及び図３２に示す例では、条件属性「相手先」に「Ｍ調査会社」、「情報提供契約」に「有り」がセットされる。
【０１４７】
次いで、下近似集合が作成される（Ｓ７８，図１５参照）。図３１及び図３２に示す例では、第１条件属性値集合と第２条件属性値集合との関係は、条件属性「相手先」、「情報提供契約」共に重なりがなく、独立の関係であるので第１関係とされる（Ｓ１０１）。そして、第１関係であるので（Ｓ１０２：ＹＥＳ）、第１条件属性値集合が下近似集合とされる（Ｓ１０５）。図３２に示すように、「下近似集合」の値には、条件属性ごとにそれぞれ、条件属性「相手先」では「Ｍ調査会社」がセットされ、条件属性「情報提供契約」では「有り」がセットされている。
【０１４８】
次いで、第１の決定属性の組合せについて、有効性評価値が算出され、述語論理式情報記憶エリア３２２の有効性評価値欄に記憶される（Ｓ７９）。近似精度は、上近似集合に属する要素を持つ事象データ数で下近似集合に属する要素を持つ事象データ数を除して、「２÷２＝１」となる。そして、修正近似精度は、条件属性の組合せを構成する条件属性の数「２」の平方根が「１．４１４」となるので、近似精度「１」を割って、「１÷１．４１４＝０．７０７」となる。そして、有効性評価値は、近似精度「０．７０７」に下近似集合に属する要を持つ事象データ数を全事象データ数で割ったものを掛けて、「０．７０７×２÷３０＝０．０４７」となる。
【０１４９】
次いで、述語論理式が作成され、述語論理式情報記憶エリア３２２の述語論理式欄に記憶される（Ｓ８０）。第２の決定属性の組合せは、（販売手数料，当座預金）であり、条件属性は「相手先」、「情報提供契約」であり、その下近似集合は、条件属性「相手先」では「Ｍ調査会社」、条件属性「情報提供契約」では「有り」を要素としている。そこで、述語論理式は、「仕訳（販売手数料，当座預金）：−相手先（Ａ），ｍｅｍｂｅｒ（Ａ，［Ｍ調査会社］），情報提供契約（Ｂ），ｍｅｍｂｅｒ（Ｂ，［有り］）．」とされる。
【０１５０】
そして、Ｓ７５へ戻り、次の決定属性の指定がされるが（Ｓ７５）、すべての決定属性の組合せについての処理が終了しているので（Ｓ７６：ＹＥＳ）、条件属性組合せ処理は終了し、会計仕訳ルール作成処理へ戻る。
【０１５１】
以上のようにして、条件属性の組合せが「相手先」と「情報提供契約」との場合の述語論理式が作成される。
【０１５２】
次に、このようにして作成された述語論理式を用いて、取引データ３５を仕訳する仕訳処理３６（図１１参照）について、図３３に示すフローチャートを参照して説明する。図３３は、仕訳処理のフローチャートである。
【０１５３】
まず、コンピュータ１００のハードディスク装置１２０の取引データ記憶エリア１２５に記憶されている取引データから１つの取引データが読み込まれる（Ｓ２０１）。そして、Ｓ２０１において取引データを読み込むことができ、すべての取引データの処理が終了していなければ（２０２：ＮＯ）、述語論理式記憶エリア１２４に記憶されている述語論理式が１つ読み込まれる（Ｓ２０３）。尚、この述語論理式は有効性評価値の高い順に記憶されており、有効性評価値の高い順に読み出される。そして、述語論理式を読み込むことができ、すべての述語論理式の処理が終了してなければ（Ｓ２０４：ＮＯ）、取引データが述語論理式を満たすか否かの判断が行われる（Ｓ２０５）。
【０１５４】
例えば、読み込まれた取引データが、「摘要『本日売上』、現金入金『１２３４６８』、他の条件属性には値なし」というデータであり、そして、読み込まれた述語論理式が「仕訳（販売手数料，当座預金）：−相手先（Ａ），ｍｅｍｂｅｒ（Ａ，［Ｍ調査会社］），情報提供契約（Ｂ），ｍｅｍｂｅｒ（Ｂ，［有り］）．」であったとする。この場合には、条件属性「相手先」にも「情報提供契約」にも値がないため、条件属性「相手先」の値が「Ｍ調査会社」でもなく、「情報提供契約」の値が「有り」でもないため、この述語論理式は満たさないことになる。
【０１５５】
そこで、述語論理式を満たしていないので（Ｓ２０５：ＮＯ）、Ｓ２０３へ戻り、次の述語論理式が読み込まれる（Ｓ２０３）。そこでも、述語論理式を満たしていなければ（Ｓ２０５：ＮＯ）、再度次の述語論理式が読み込まれる（Ｓ２０３）。そして、繰り返しＳ２０３〜２０５の処理が行われる中で、「仕訳（現金，売上高）：−摘要（Ａ），ｍｅｍｂｅｒ（Ａ，［本日売上］）．」という述語論理式が読み込まれたとすると（Ｓ２０３）。この取引データは条件属性「摘要」が「本日売上」であるので、この述語論理式を満たしている（Ｓ２０５：ＹＥＳ）。そこで、仕訳結果記憶エリア１２６に当該取引データと、決定属性である「借方勘定科目」に「現金」、「貸方勘定科目」に「売上高」が記憶される（Ｓ２０６）。そして、Ｓ２０１へ戻り、次の取引データの処理が行われる。
【０１５６】
このようにして、Ｓ２０１〜Ｓ２０６の処理が繰り返されて、すべての取引データの処理が終了したら（Ｓ２０２：ＹＥＳ）、仕訳処理は終了する。尚、全ての述語論理式についてその式を満たすか否かの判断（Ｓ２０５）が行われても、満たす述語論理式がなかった場合には（Ｓ２０４：ＹＥＳ）、「借方勘定科目」及び「貸方勘定科目」には何も記憶されない。
【０１５７】
以上のようにして、取引データ記憶エリア１２５に記憶されている取引データの仕訳結果が仕訳結果記憶エリア１２６に記憶される。
【０１５８】
したがって、以上のようにして過去の仕訳結果から企業の特性を加味した仕訳ルール（述語論理式）を作成することができるので、企業に存在する細かなルールや判断材料にも応じた仕訳を行うことができる。よって、会計に関する知識を有しない者であっても簡単に仕訳処理を行うことができるようになり、経理処理のコスト削減に貢献できる。
【０１５９】
また、会計知識を有する者の共通ルールを述語論理式作成に反映させることができるので、より効率的に述語論理式を作成することができる。また、企業に存在する細かなルールや特定の取引先とのルール、特定の判断材料を条件属性として付加することができるので、それらの特定ルールを加味したその企業に応じた述語論理式を作成することができる。
【０１６０】
尚、このコンピュータ１００が「述語論理式作成装置」、「会計仕訳ルール作成装置」、「会計仕訳装置」に該当する。そして、部分決定表を記憶するＲＡＭ１０１が「事象データ記憶手段」に該当し、条件属性値の組合せを記憶するＲＡＭ１０１が「全条件属性組合せ記憶手段」に該当し、述語論理式記憶エリア１２４が「述語論理式記憶手段」に該当し、仕訳結果記憶エリア１２６が「仕訳結果記憶手段」に該当する。
【０１６１】
そして、図１３の会計仕訳ルール作成処理のＳ５１の処理を行うＣＰＵ１１０が「事象データ入力手段」に相当し、Ｓ５７の処理を行うＣＰＵ１１０が「全条件属性組合せ作成手段」に相当し、Ｓ５８〜Ｓ６０の処理を行うＣＰＵ１１０が「全条件属性組合せ処理手段」に相当し、Ｓ６３，Ｓ６４の処理を行うＣＰＵ１１０が「述語論理式作成制御手段」に相当する。そして、図１４の条件属性組合せ処理Ｓ７４の処理を行うＣＰＵ１１０が「クラスター作成手段」，「第１条件属性値集合作成手段」，「第２条件属性値集合作成手段」に相当し、Ｓ７６の処理を行うＣＰＵ１１０が「関係判断手段」に相当し、Ｓ７７の処理を行うＣＰＵ１１０が「上近似集合作成手段」に相当し、Ｓ７８の処理を行うＣＰＵ１１０が「下近似集合決定手段」に相当し、Ｓ７９の処理を行うＣＰＵ１１０が「近似精度算出手段」に相当し、Ｓ７９の処理を行うＣＰＵ１１０が「有効性能評価指標算出手段」に相当し、Ｓ８０の処理を行うＣＰＵ１１０が「述語論理式作成手段」に相当する。
【０１６２】
そして、図１５下近似集合作成処理のＳ１０５の処理を行うＣＰＵ１１０が「第１近似集合決定手段」に相当し、Ｓ１０６の処理を行うＣＰＵ１１０が「第２近似集合決定手段」に相当し、Ｓ１１０〜Ｓ１１７の処理を行うＣＰＵ１１０が「第３近似集合決定手段」に相当し、Ｓ１２０，Ｓ１２７の処理を行うＣＰＵ１１０が「不作成手段」に相当し、Ｓ１２６の処理を行うＣＰＵ１１０が「第４近似集合決定手段」に相当する。そして、図３３に示す仕訳処理を行うＣＰＵ１１０が「仕訳手段」に相当し、Ｓ２０１の処理を行うＣＰＵ１１０が「取引データ入力手段」に該当する。
【０１６３】
そして、図１３の会計仕訳ルール作成処理のＳ５１が「事象データ入力ステップ」に該当し、Ｓ５２が「事象データ記憶ステップ」に該当し、Ｓ５７が「全条件属性組合せ記憶ステップ」に該当し、Ｓ５７が「全条件属性組合せ作成ステップ」に該当し、Ｓ５８〜Ｓ６０が「全条件属性組合せ処理ステップ」に該当し、Ｓ６３，Ｓ６４が「述語論理式作成制御ステップ」に該当し、Ｓ６４が「述語論理式記憶ステップ」に該当する。そして、図１４の条件属性組合せ処理Ｓ７４が「クラスター作成ステップ」に該当し、「第１条件属性値集合作成ステップ」に該当し、「第２条件属性値集合作成ステップ」に該当し、Ｓ７６が「関係判断ステップ」に該当し、Ｓ７７が「上近似集合作成ステップ」に該当し、Ｓ７８が「下近似集合記憶ステップ」に該当し、Ｓ７９が「近似精度算出ステップ」に該当し、Ｓ７９が「有効性能評価指標算出ステップ」に該当し、Ｓ８０が「述語論理式作成ステップ」に該当する。そして、図１５下近似集合作成処理のＳ１０５が「第１近似集合決定ステップ」に該当し、Ｓ１０６が「第第２近似集合決定ステップ」に該当し、Ｓ１１０〜Ｓ１１７が「第３近似集合決定ステップ」に該当し、Ｓ１２０，Ｓ１２７が「不作成ステップ」に該当し、Ｓ１２６が「第４近似集合決定ステップ」に該当する。そして、図３３の仕訳処理のＳ２０１が「取引データ入力ステップ」に該当し、Ｓ２０１〜Ｓ０６が「仕訳ステップ」に該当し、Ｓ２０６が「仕訳結果記憶ステップ」に該当する。
【０１６４】
尚、本発明の述語論理式作成装置、会計仕訳ルール作成装置、会計仕訳装置、述語論理式作成プログラム、会計仕訳ルール作成プログラム、及び、会計仕訳プログラムは、上記した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。
【０１６５】
上記実施の形態では、事象として会計処理における取引を例に挙げて、取引データの仕訳を行うルールを述語論理式で作成し、その述語論理式を用いて取引データを仕訳したが、本発明の述語理式作成装置及び述語論理式作成プログラムにおいて扱われるデータは会計処理の取引データに限るものでない。
【０１６６】
また、上記実施の形態では、コンピュータ１００を「述語論理式作成装置」、「会計仕訳ルール作成装置」及び「会計仕訳装置」として機能させたが、「会計仕訳ルール作成装置」と、「会計仕訳装置」とを別々の装置としてもよいことは言うまでもない。例えば、「会計仕訳ルール作成装置」すなわち「述語論理式作成装置」で作成された述語論理式を、フレキシブルディスクやＣＤ等の記憶媒体、ＬＡＮやインターネット等のネットワークを介して、別の装置である「会計仕訳装置」へ記憶させて、利用しても良い。また、「会計仕訳装置」の「会計仕訳プログラム」において仕訳処理を行うに当たっては、述語論理式は「会計仕訳装置」に記憶されている必要はなく、ネットワークを介して接続したサーバ等の他の装置に記憶されている述語論理式を読み出してもよい。また、ＡＳＰ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｐｒｏｖｉｄｅｒ）の装置に「述語論理式作成プログラム」、「会計仕訳ルール作成プログラム」、「会計仕訳プログラム」、述語論理式を記憶し、利用者はその装置にネットワークを介して接続してサービスの提供を受けるような形態であってもよいことは言うまでもない。
【０１６７】
また、上記実施の形態では、決定属性の組合せごとに上近似集合を作成し（Ｓ７７）、下近似集合を作成し（Ｓ７８）、有効性評価値を算出し（Ｓ７９）、述語論理式を作成して（Ｓ８０）、全ての述語論理式が作成された後に（Ｓ５９：ＹＥＳ）、基準値よりの有効性評価値の低い述語論理式を削除している（Ｓ６１〜Ｓ６４）。しかしながら、述語論理式の作成や削除の処理は、この流れに限らず、上近似集合及び下近似集合が作成された後であれば、有効性評価値の作成の後でなくともよい。例えば、有効性評価値を算出する前に述語論理式を作成してもよい。また、決定属性の組合せごとに行う処理は、上近似集合及び下近似集合を作成のみとし、全ての決定属性の組み合わせの上近似集合及び下近似集合が作成された後に、それらの情報を読み出して、述語論理式を作成してもよい。また、有効性評価値を算出した段階で、基準値との比較を行い、基準値よりも低い場合には述語論理式を作成しないようにしてもよい。
【０１６８】
尚、上記実施の形態では、仕訳処理３６により取引データ３５から仕訳結果３７を作成するに留めたが、仕訳処理３６の終了後や決定属性の決定後にディスプレイ１１４に仕訳結果を表示させ、操作者に仕訳結果を確認させるようにしてもよい。そして、操作者によりその仕訳結果が妥当であると判断された場合には、その指示をキーボード１１５やマウス１０８から入力させ、その指示の入力を受け付けた場合のみ仕訳結果記憶エリア１２６に仕訳結果を記憶させるようにしてもよい。また、その際に、操作者が妥当でないとの指示をキーボード１１５やマウス１０８から入力し、その入力を受け付けた場合には、決定属性（借方勘定科目、貸方勘定科目）を入力させる入力画面をディスプレイ１１４に表示させ、そこに入力された決定属性を仕訳結果記憶エリア１２６に記憶させるようにしてもよい。また、操作者が妥当でないとの入力を受け付けた場合には、当該取引データにより満たされる他の述語論理式を引き続き探索し、満たされた述語論理式により決定される決定属性を候補として表示させるようにしてもよい。また、その際には、有効性評価値の高い述語論理式により決定される決定属性から順に表示するようにしてもよい。また、満たされる述語論理式が存在しなかった場合にも、仕訳処理３６の終了後や存在しなかったことが判明した後（Ｓ２０４：ＹＥＳ）に決定属性を入力させる画面をディスプレイ１１４に表示させ、操作者に決定属性を入力させるようにしても良い。また、企業特性ルール３３の作成の参考資料として利用できるように、操作者により入力された仕訳結果を別途記憶してもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１６９】
本発明の述語論理式作成装置及び述語論理式作成プログラムは、種々の属性を有する事象を分類する際に有効である。
【図面の簡単な説明】
【０１７０】
【図１】述語論理式を用いたデータ分類の概念を示す模式図である。
【図２】ラフ集合論で用いられる決定表２０の模式図である。
【図３】ルール作成の概略フローチャートである。
【図４】決定表２０の条件属性ａについての部分決定表２１の模式図である。
【図５】部分決定表２１から生成されるクラスターのイメージ図である。
【図６】条件属性が文字列をとる場合の下近似集合のイメージ図である。
【図７】条件属性が文字列をとる場合の下近似集合のイメージ図である。
【図８】条件属性が数値をとる場合の下近似集合のイメージ図である。
【図９】条件属性が数値をとる場合の下近似集合のイメージ図である。
【図１０】条件属性が数値をとる場合の下近似集合のイメージ図である。
【図１１】データと処理の関連図である。
【図１２】コンピュータ１００の電気的構成を示すブロック図である。
【図１３】会計仕訳ルール作成処理のフローチャートである。
【図１４】会計仕訳ルール作成処理の属性組合せ処理のフローチャートである。
【図１５】属性組合せ処理の下近似集合作成処理のフローチャートである。
【図１６】過去仕訳結果記憶エリア１２１に記憶されている過去仕訳結果３１に基づいて作成された決定表５０１の模式図である。
【図１７】共通ルール３２及び企業特性ルール３３を加味した後の決定表５０２の模式図である。
【図１８】条件属性「摘要」についての部分決定表２０１の模式図である。
【図１９】条件属性「摘要」についての部分決定表２０２の模式図である。
【図２０】条件属性「摘要」についての部分決定表２０３の模式図である。
【図２１】条件属性「摘要」についてのクラスター情報記憶エリア３０１の模式図である。
【図２２】条件属性「摘要」についての述語論理式情報記憶エリア３０２の模式図である。
【図２３】条件属性「当座預金出金」についての部分決定表２１１の模式図である。
【図２４】条件属性「当座預金出金」についての部分決定表２１２の模式図である。
【図２５】条件属性「当座預金出金」についての部分決定表２１３の模式図である。
【図２６】条件属性「当座預金出金」についてのクラスター情報記憶エリア３１１の模式図である。
【図２７】条件属性「当座預金出金」についての述語論理式情報記憶エリア３１２の模式図である。
【図２８】条件属性「相手先」と「情報提供契約」との組合せについての部分決定表２２１の模式図である。
【図２９】条件属性「相手先」と「情報提供契約」との組合せについての部分決定表２２２の模式図である。
【図３０】条件属性「相手先」と「情報提供契約」との組合せについての部分決定表２２３の模式図である。
【図３１】条件属性「相手先」と「情報提供契約」との組合せについてのクラスター情報記憶エリア３２１の模式図である。
【図３２】条件属性「相手先」と「情報提供契約」との組合せについての述語論理式情報記憶エリア３２２の模式図である。
【図３３】仕訳処理のフローチャートである。
【符号の説明】
【０１７１】
１  事象データ
２  事象データ
３  事象データ
４  事象データ
５  事象データ
６  事象データ
７  事象データ
１０  事象
１２  ルール
１３  事象データ
２０  決定表
２１  部分決定表
３０  会計仕訳ルール作成処理
３１  過去仕訳結果
３２  共通ルール
３３  企業特性ルール
３４  述語論理式
３５  取引データ
３６  仕訳処理
３７  仕訳結果
１００  コンピュータ
１０１  ＲＡＭ
１１０  ＣＰＵ
１２０  ハードディスク装置
１２１  過去仕訳結果記憶エリア
１２２  共通ルール記憶エリア
１２３  企業特性ルール記憶エリア
１２４  述語論理式記憶エリア
１２５  取引データ記憶エリア
１２６  仕訳結果記憶エリア
１２７  プログラム記憶エリア
２０１  部分決定表
２０２  部分決定表
２０３  部分決定表
２１１  部分決定表
２１２  部分決定表
２１３  部分決定表
２２１  部分決定表
２２２  部分決定表
２２３  部分決定表
３０１  クラスター情報記憶エリア
３０２  述語論理式情報記憶エリア
３１１  クラスター情報記憶エリア
３１２  述語論理式情報記憶エリア
３２１  クラスター情報記憶エリア
５０１  決定表
５０２  決定表
Ｐ  クラスター
Ｑ  クラスター
【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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