(57)【要約】【課題】専門家の推論過程、経験、又は勘などの分析手順を、ルールとして獲得することを課題とする。【解決手段】知識獲得支援部１０８は、ルール一時格納部１０４が一時格納したルールについて、ルールの修正を行い、推論部１０６は、ルール一時格納部１０４のルールにより、データ格納部１０２の過去の環境変化要素情報から予測結果を推測し、結果判定部１０７は、予測結果がデータ格納部１０２の実績結果と比べて妥当であるかを判定し、妥当であればルール格納部１０３に新たなルールを格納し、ルール履歴格納部１０５に修正されたルールを格納する。妥当でなければ知識獲得・推論・結果判定を繰り返す。この様にして作成されたルールに、新たな環境変化要素情報を当てはめれば、未来を予測することができる。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力変数情報から予測結果を推測する推論部と、
前記推論部により、過去の入力変数情報から推測した過去の予測結果が、過去の実績結果と比較して妥当であるかどうかを判定する結果判定部と、
前記推論部において推論の分析手順を定義するルールの作成を受付けて、前記推論部により過去の入力変数情報から過去の予測結果を推測し、前記結果判定部により過去の前記予測結果が過去の実績結果と比べて妥当であるかどうかを判定することを、妥当であるとの判定結果が得られるまで繰り返すことによりルールを作成する知識獲得支援部と
を備え、
前記推論部は、前記知識獲得支援部により作成したルールにより、入力変数情報から予測結果を推測することを特徴とするルール獲得システム。
【請求項２】
実績データを蓄積したものであって変数と時間と値との組み合わせを有する環境変化要素情報と、
変数と時間との組み合わせであり入力となる入力変数情報から予測結果を推測する分析手順であるルールと、
入力変数情報に対して、同じ変数と時間とを有する環境変化要素情報の値を割り当てて、前記入力変数情報を有する前記ルールの分析手順に従い予測結果を推測する推論部と
を備えたことを特徴とする請求項１に記載のルール獲得システム。
【請求項３】
前記環境変化要素情報は、変数ＩＤ、期間開始日、及び値を有し、前記実績結果は、変数ＩＤ、期間開始日、及び値を有し、前記予測結果は、変数ＩＤ、期間開始日、及び値を有し、前記ルールは、ＩＦ−ＴＨＥＮルール情報、ＩＦ−ＴＨＥＮルールの入力であり変数ＩＤと期間開始日を含む入力変数情報、及びＩＦ−ＴＨＥＮルールの結果であり変数ＩＤと期間開始日を含む結果変数情報を有し、前記変数ＩＤは、変数ＩＤ、及び時間単位ＩＤを有する変数情報により定義され、前記時間単位ＩＤは、時間単位ＩＤ、及び時間範囲を有する時間単位情報により定義されるものであって、
前記推論部と、前記結果判定部と、前記知識獲得支援部とは、前記環境変化要素情報と、前記実績結果と、前記予測結果と、前記ルールの入力変数情報と、前記ルールの結果変数情報とについて、各々のデータの変数ＩＤを得て、同じ値の変数ＩＤを有する変数情報の時間単位ＩＤを得て、さらに同じ値の時間単位ＩＤを有する時間単位情報の時間範囲を得て、各々のデータの期間開始日と前記時間範囲とにより期間を認識することを特徴とする請求項２に記載のルール獲得システム。
【請求項４】
前記環境変化要素情報は、変数ＩＤ、期間開始日、及び値を有し、前記実績結果は、変数ＩＤ、期間開始日、及び値を有し、前記予測結果は、変数ＩＤ、期間開始日、及び値を有し、前記ルールは、ＩＦ−ＴＨＥＮルール情報、ＩＦ−ＴＨＥＮルールの入力であり変数ＩＤと期間開始日を含む入力変数情報、及びＩＦ−ＴＨＥＮルールの結果であり変数ＩＤと期間開始日を含む結果変数情報を有し、前記変数ＩＤは、変数ＩＤ、及び時間単位ＩＤを有する変数情報により定義され、前記時間単位ＩＤは、時間単位ＩＤ、及び時間範囲を有する時間単位情報により定義されるものであって、
前記推論部は、各ルールの入力変数情報の変数ＩＤと期間開始日とを得て、同じ値の変数ＩＤと期間開始日とを有する環境変化要素情報を得て、前記環境変化要素情報の値を、各ルールの入力変数情報に値を割り当て、推論を実行して、推論により導かれた値を、各ルールの結果変数情報の変数ＩＤと期間開始日と共に予測結果とすることを特徴とする請求項２に記載のルール獲得システム。
【請求項５】
前記結果判定部は、過去の予測結果と、過去の実績結果との差分が、予め定められた閾値よりも小さければ、前記予測結果が前記実績結果と比較して妥当であると判定することを特徴とする請求項１に記載のルール獲得システム。
【請求項６】
前記知識獲得支援部は、ルールの修正時に修正前のルールを過去のルールとして順次蓄積格納し、ルールの作成時に前記過去のルールを再利用することを特徴とする請求項１に記載のルール獲得システム。
【請求項７】
公衆回線又はＬＡＮなどのネットワークを介して前記推論部、前記結果判定部、前記知識獲得支援部と繋がり、ユーザからルールを受付けて前記知識獲得支援部に送信し、ユーザから結果判定を受付けて前記結果判定部に送信し、ユーザから推論の実施依頼を受付けて前記推論部に送信する入力部と、
前記知識獲得支援部から送信されたルールを表示し、前記結果判定部から送信された判定結果を表示し、前記推論部から送信された予測結果を表示する表示部と
をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載のルール獲得システム。
【請求項８】
予測結果を推測する分析手順であるルールの作成を受付け、ルールの修正時に修正前のルールを過去のルールとして修正の時間情報と共に順次蓄積格納し、ルールの作成時に前記過去のルールを再利用する知識獲得支援部と、
前記時間情報を一方の軸とし、前記ルールの分類を他方の軸とし、この縦軸横軸で示す領域の中に、前記知識獲得支援部において順次蓄積された前記ルールを絵又は文字又はこれらの組み合わせで表すアイコンとして表示する表示部と
を備えたことを特徴とするルール獲得システム。
【請求項９】
ユーザから前記表示部により表示されたルールを表すアイコンの選択を受付ける入力部を備え、
前記表示部は、前記入力部においてアイコンの選択を受付けると、前記アイコンの示すルールを修正するための画面に遷移することを特徴とする請求項８に記載のルール獲得システム。
【請求項１０】
ひとつの推論に係るすべての入力変数情報又は入力変数情報の変数を並べて表示する第１の領域と、すべて又は入力変数情報に使用されていない変数に係る環境変化要素情報の時間経過ごとの値を示すグラフを並べて表示する第２の領域とを表示する表示部と、
前記表示部により表示された環境変化要素情報の選択と、前記環境変化要素情報の入力変数情報への追加指示をユーザから受付け、前記表示部により表示された入力変数情報又は入力変数情報の変数の選択と、前記入力変数情報又は前記変数を有する入力変数情報の削除指示を受付ける入力部と
を備えたことを特徴とする請求項２に記載のルール獲得システム。
【請求項１１】
前記推論部と、前記結果判定部と、前記知識獲得支援部とにおいて、変数と時間と値との組み合わせであり実績データを蓄積した環境変化要素情報は、景気動向を現す各種値であり、実績結果と予測結果は、商品の需要数とすることを特徴とする請求項１から請求項１０のいずれかに記載のルール獲得システム。
【請求項１２】
入力変数情報から予測結果を推測する推論ステップと、
前記推論ステップにより、過去の入力変数情報から推測した過去の予測結果が、過去の実績結果と比較して妥当であるかどうかを判定する結果判定ステップと、
前記推論ステップにおいて推論の分析手順を定義するルールの作成を受付けて、前記推論ステップにより過去の入力変数情報から過去の予測結果を推測し、前記結果判定ステップにより過去の前記予測結果が過去の実績結果と比べて妥当であるかどうかを判定することを、妥当であるとの判定結果が得られるまで繰り返すことによりルールを作成する知識獲得支援ステップと
を備え、
前記推論ステップは、前記知識獲得支援ステップにより作成したルールにより、入力変数情報から予測結果を推測することを特徴とするルール獲得方法。
【請求項１３】
前記ルールは、ＩＦ−ＴＨＥＮルール情報、ＩＦ−ＴＨＥＮルールの入力であり変数ＩＤと期間開始日を含む入力変数情報、及びＩＦ−ＴＨＥＮルールの結果であり変数ＩＤと期間開始日を含む結果変数情報を有し、前記変数ＩＤは、変数ＩＤ、及び時間単位ＩＤを有する変数情報により定義され、前記時間単位ＩＤは、時間単位ＩＤ、時間範囲、及び前記時間範囲の広さの順序を表す時間単位順序を有する時間単位情報により定義されるものであって、
前記推論ステップは、ひとつの推論に係る全ルールの入力変数情報及び結果変数情報の変数ＩＤを得て、前記変数ＩＤと同じ値の変数ＩＤを有する変数情報の時間単位ＩＤを得て、前記時間単位ＩＤと同じ値の時間単位ＩＤを有する時間単位情報の時間単位順序を得て、前記時間単位順序の値から最も広い時間範囲を有する時間単位情報を得て、前記時間単位情報から時間範囲を得て時間増減単位とした後に、正又は負の前記時間増減単位の個数を受付けて、前記入力変数情報及び前記結果変数情報の期間開始日を増減することにより、ひとつの推論に係る全ルールの期間を変更することを特徴とする請求項１２に記載のルール獲得方法。
【請求項１４】
前記ルールは、ＩＦ−ＴＨＥＮルール情報、ＩＦ−ＴＨＥＮルールの入力であり変数ＩＤと期間開始日を含む入力変数情報、及びＩＦ−ＴＨＥＮルールの結果であり変数ＩＤと期間開始日を含む結果変数情報を有し、前記変数ＩＤは、変数ＩＤ、及び時間単位ＩＤを有する変数情報により定義され、前記時間単位ＩＤは、時間単位ＩＤ、及び時間範囲を有する時間単位情報により定義されるものであって、
前記推論ステップは、１日を時間増減単位として、正又は負の前記時間増減単位の個数を受付けて、前記入力変数情報及び前記結果変数情報の期間開始日を増減することにより、ひとつの推論に係る全ルールの期間を変更することを特徴とする請求項１２に記載のルール獲得方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、専門家の推論過程、経験、又は勘などの分析手順を、ルールとして獲得する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
専門家の推論過程、経験、又は勘などの分析手順を、ルールとして獲得する技術に関しては、従来から、ファジィ推論、及びエキスパートシステムの技術などが、多数提案されている。この中で、特に、あいまいさをコンピュータに扱わせるための手法であるファジィ推論に関しては、専門家の推論過程、経験、又は勘などのあいまいな分析手順をルール化する手法として、近年、多数の事例が開示されており、例えば、特許文献１では、入力値及び教師値を基に推論を行い、さらに各ルール、命題の誤差を算定し、ファジィルールの不具合を解消するようルールの修正を行うファジィルール獲得方法が開示されている。
【特許文献１】特開平６−１３１１８８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
この様な従来のファジィルール獲得方法は、ルールや命題の誤差の算定と、これに基づくルールの自動チューニングを行うことを特徴としているが、自動チューニングにより、必ず誤差を小さくするルールを作成できるとは限らず、例えば、その分野の専門家であれば容易に思いつく様な変数の追加・削除など、専門家の推論過程、経験、又は勘などの情報を取り込むことができない。また、従来のファジィルール獲得方法は、入力値に対して、望ましい推論出力である教師値を用意しなければならないが、過去の実績結果をファジィルール獲得に有効に活用する方法については、考慮されていない。また、専門家の推論過程、経験、又は勘などの情報を取り込むためには、過去に使用したルールを再度取り込みたいケースも多々あると予想されるが、この方法についても考慮されていないなどの問題があった。本発明は、前述のような問題点を解決するためのものであり、ファジィ、又はファジィに限らない種々のルールの作成にあたり、例えば経済動向などの過去の環境変化要素情報を容易に追加、削除でき、過去に使用したルールを再度取り込むことができ、ルールの検証にあたり、過去の実績結果に近い値を推測することを目標にして検証ができ、また前述の環境変化要素情報と実績結果の期間を切替えて検証を行うことができるルール獲得システムを得ることが目的である。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明に係わるルール獲得システムは、
入力変数情報から予測結果を推測する推論部と、前記推論部により、過去の入力変数情報から推測した過去の予測結果が、過去の実績結果と比較して妥当であるかどうかを判定する結果判定部と、前記推論部において推論の分析手順を定義するルールの作成を受付けて、前記推論部により過去の入力変数情報から過去の予測結果を推測し、前記結果判定部により過去の前記予測結果が過去の実績結果と比べて妥当であるかどうかを判定することを、妥当であるとの判定結果が得られるまで繰り返すことによりルールを作成する知識獲得支援部とを備え、前記推論部は、前記知識獲得支援部により作成したルールにより、入力変数情報から予測結果を推測することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００５】
本発明によれば、例えば経済動向などの過去の環境変化要素情報から、例えば商品の需要、商品の市場価格などの過去に推論したであろう分析結果（現在では実績結果になっている）を目標にして、ルールの作成と検証を繰り返すことにより、専門家のノウハウをルールとして獲得し、獲得したルールに新たな環境変化要素情報を適用することにより、予測結果を推測することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】
実施の形態１．
以下本発明の実施の形態１を説明する。図１は、ルール獲得システムの構成を示す図である。ルール獲得システム１０１は、データ格納部１０２、ルール格納部１０３、ルール一時格納部１０４、ルール履歴格納部１０５、推論部１０６、結果判定部１０７、知識獲得支援部１０８、入力部１０９、及び表示部１１０から構成されている。
【０００７】
データ格納部１０２は、図２に示す様に、時間単位情報２０３、変数情報２０４、環境変化要素情報２０５、実績結果２０７、及び予測結果２０６を格納する。ここで時間単位情報２０３は、変数情報２０４における各変数の時間単位を定義するものであり、例えば、年度、年、半期、四半期、月、週、及び日などがある。変数情報２０４は、環境変化要素情報２０５、実績結果２０７、予測結果２０６のデータに用いられる変数の属性を定義したものであり、属性として前述の時間単位情報２０３で定義した時間単位を指定する。環境変化要素情報２０５、予測結果２０６、及び実績結果２０７は、前述の変数情報２０４で定義した変数、期間開始日、及び値に関する情報を含み、データの構成は同じであるが、データの意味と、データが生成される経緯が異なる。
【０００８】
環境変化要素情報２０５は、分析に必要な、例えば経済動向などの環境変化要素のデータであり、入力部１０９により入力され、詳しくは後述するが推論部１０６における推論のＩＮＰＵＴとなるデータである。予測結果２０６は、例えば商品の需要、商品の市場価格などの項目についての分析結果であり、詳しくは後述するが推論部１０６における推論のＯＵＴＰＵＴとなるデータである。実績結果２０７は、分析結果である例えば商品の需要、商品の市場価格などの項目についての、過去の実績結果２０７のデータであり、推論部１０６により導かれる値ではなく、入力部１０９により入力される実績値であり、詳しくは後述するが、結果判定部１０７において、前述の推論部１０６のＯＵＴＰＵＴである予測結果２０６と比較される。
【０００９】
ルール格納部１０３は、図３に示す様に、複数の推論エンジンを有する。ひとつの推論エンジンは、複数のルールから構成され、ルールはひとつのＩＦ−ＴＨＥＮルール情報、ひとつの重み付け情報、ひとつ又は複数の入力変数情報、ひとつの結果情報により構成される。ここでＩＦ−ＴＨＥＮルール情報とは、入力から結果を推測するためのロジックである。重み付け情報とは、複数のＩＦ−ＴＨＥＮルールから同じ結果変数情報に係わる値を推測する場合に、導かれた複数の値に重み付けを行った後にひとつの値を求めるための、重み付けを定義した情報である。結果変数情報とは、ＩＦ−ＴＨＥＮルールの結果となる変数と時間の組み合わせを定義した情報である。ルール格納部１０３が格納するデータは、知識獲得支援部１０８により作成される。
【００１０】
ルール一時格納部１０４も、ルール格納部１０３と同様のデータを格納するが、ルール一時格納部１０４は、知識獲得支援部１０８において検証途中のルールを格納し、ルール格納部１０３は、知識獲得支援部１０８が検証を終えて確定したルールを格納する。
【００１１】
ルール履歴格納部１０５は、図４に示す様に、ＩＦ−ＴＨＥＮルール情報、重み付け情報、入力変数情報、及び結果変数情報を、修正時刻、推論エンジン、及びルールなどを示す情報と共に格納する。ルール履歴格納部１０５は、知識獲得支援部１０８の指示により、ルール格納部１０３に格納されたルールが削除又は変更される際に、履歴として格納するものである。
【００１２】
推論部１０６は、知識獲得支援部１０８から検証途中のルールによる推論の指示を受付けると、ルール一時格納部１０４に格納されたルールを用いて、データ格納部１０２に格納された環境変化要素情報２０５から予測結果２０６を推測し、データ格納部１０２に格納する。また、推論部１０６は、表示部１１０にユーザに指示を促す画面を表示して、入力部１０９を介してユーザから推論の指示を受付けることにより、ルール格納部１０３に格納されたルールを用いて、データ格納部１０２に格納された環境変化要素情報２０５から予測結果２０６を推測し、データ格納部１０２に格納することもできる。
【００１３】
結果判定部１０７は、知識獲得支援部１０８の指示を受付けると、知識獲得支援部１０８を介して推論部１０６により求めた予測結果２０６を取得し、前述の予測結果２０６と、データ格納部１０２に格納された実績結果２０７との比較を表示部１１０に表示し、ユーザから前記予測結果２０６が妥当であるかどうかを判定を受付け、知識獲得支援部１０８に返す。
【００１４】
知識獲得支援部１０８は、表示部１１０にルール作成を促す画面を表示し、入力部１０９を介してユーザから指示を受付けることにより、ルールを作成して、ルール一時格納部１０４に格納を依頼する。さらに知識獲得支援部１０８は、妥当な判定結果を得られるまで、ルールの修正、推論部１０６による推論、及び結果判定部１０７による判定を繰り返した後、検証途中はルール一時格納部１０４が格納していた新たなルールを、ルール格納部１０３に格納する。
【００１５】
この様に、本発明によれば、推論部１０６においては、例えば経済動向などの過去の環境変化要素情報２０５から、分析結果である例えば商品の需要、商品の市場価格などの項目についての、過去の実績結果２０７に近い値を推測することを目標にして、種々の期間について推論を行うことができ、結果判定部１０７においては、予測結果２０６を実績結果２０７と比較できるので、予測結果２０６の妥当性の容易に判断でき、知識獲得支援部１０８においては、推論部１０６による推論と、結果判定部１０７による判定をよりどころに、専門家のノウハウを、ルールとして獲得することができる。
【００１６】
さらに、知識獲得支援部１０８は、推論の対象となる入力変数情報と結果変数情報の期間を、データ格納部１０２に格納された時間単位情報２０３に定義された増減単位にあわせて、容易に増加・現象させることができるので、過去の種々のケースについて、ルールを検証することができ、ルールの精度を高めることができる。さらに、知識獲得支援部１０８は、過去のルールについて、ルール履歴格納部１０５に格納を依頼し、ルール作成の際には、ルール履歴格納部１０５に格納されたルールを再利用することができ、効率良くルール作成できる。
【００１７】
なお、データ格納部１０２、ルール格納部１０３、ルール一時格納部１０４、及びルール履歴格納部１０５が格納するデータの詳細について、推論部１０６、結果判定部１０７、及び知識獲得支援部１０８の処理の流れについて、表示部１１０に表示する画面例については、後述する。
【００１８】
図８は、ルール獲得システムのＨ／Ｗ構成を示す図である。ルール獲得システムは、バスで接続された外部記憶装置８０１、ＣＰＵ（中央処理装置）８０２、メインメモリ（主記憶装置）８０３、入力装置８０４、表示装置８０５、及び通信装置８０６から構成される。
【００１９】
データ格納部１０２、ルール格納部１０３、及びルール履歴格納部１０５は、例えばハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、ＭＯ、ＣＤ，ＤＶＤ、磁気テープなどの外部記憶装置８０１で構成される。ルール一時格納部１０４は、例えばＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）などのメインメモリ（主記憶装置）８０３、又は外部記憶装置８０１で構成される。推論部１０６、結果判定部１０７、及び知識獲得支援部１０８は、外部記憶装置８０１、メインメモリ（主記憶装置）８０３、及びＣＰＵ（中央処理装置）８０２で構成され、外部記憶装置８０１からメインメモリ（主記憶装置）８０３にロードされたデータ処理に係わるプログラムがＣＰＵ（中央処理装置）８０２に順次読み込まれて処理を行う。
【００２０】
入力部１０９は、例えばマウス、キーボードなどの入力装置８０４、ＬＡＮやＷＡＮなどに接続された通信装置８０６、外部記憶装置８０１、メインメモリ（主記憶装置）８０３、及びＣＰＵ（中央処理装置）８０２から構成され、入力装置８０４又は通信装置８０６から入力指示とデータを受付けて、外部記憶装置８０１からメインメモリ（主記憶装置）８０３にロードされたデータ入力に係わるプログラムがＣＰＵ（中央処理装置）８０２に順次読み込まれて処理を行う。表示部１１０は、例えばディスプレイなどの表示装置８０５で構成される。
【００２１】
図５は、前述の様に、入力部１０９により入力され、データ格納部１０２により格納される時間単位情報２０３のデータ例である。本実施の形態で取り扱われる時間は、分析を行う日付ベースの時間概念であり、時間単位のデータも日付をベースとしたものになっている。図５に示す様に、１行がひとつの時間単位を定義するデータである。次に各列の意味について説明する。時間単位ＩＤ５０１は、時間単位を特定するＩＤである。時間単位名称５０２は、時間単位の内容を表す名称である。時間単位順序５０３は、時間単位ごとの優先順序を表し、時間単位の範囲に応じた数値が割り当てられる。図５では、より時間範囲の広い時間単位に大きい数値が割り当てられ、より時間範囲の狭い時間単位に小さい数値が割り当てられている。時間範囲５０４は、該当時間単位の時間範囲を表す。
【００２２】
図６は、前述の様に、入力部１０９により入力され、データ格納部１０２により格納される変数情報２０４のデータ例である。変数情報２０４は、環境変化要素情報２０５、実績結果２０７、予測結果２０６のデータに用いられる変数の属性を定義したものである。図６に示す様に１行がひとつの変数を定義するデータである。次に各列の意味について説明する。変数ＩＤ６０１は、変数を特定するＩＤである。変数名６０２は、変数の内容を表す名称である。値単位６０３は、変数に入力される値の単位を示す。時間単位ＩＤ６０４は、変数の時間単位を表し、前述の時間単位情報２０３において定義された時間単位データの時間単位ＩＤ５０１が設定される。
【００２３】
図７は、前述の様に、入力部１０９により入力され、データ格納部１０２により格納される環境変化要素情報２０５のデータ例である。環境変化要素情報２０５は、分析に必要な、例えば経済動向などの環境変化要素のデータである。図７に示す様に１行が、あるひとつの環境変化要素情報のある期間の実績値である。次に各列の意味について説明する。変数ＩＤ７０１は、環境変化要素情報２０５の種類を特定する変数ＩＤであり、前述の変数情報２０４において定義された変数情報データの変数ＩＤ６０１が設定される。期間開始日７０２は、環境変化要素情報２０５の期間開始日が設定される。
【００２４】
ここで、ある環境変化要素情報データの変数名、値単位、及び時間単位ＩＤは、前記環境変化要素情報データの変数ＩＤ７０１と同じ変数ＩＤ６０１を持つ変数情報データを特定することにより、得ることができる。さらに、ある環境変化要素情報データの時間単位名称、時間単位順序、範囲は、前述の様にして特定された変数情報データの時間単位ＩＤ６０４と同じ時間単位ＩＤ５０１を持つ時間単位情報２０３データを特定することにより、得ることができる。すなわち、値７０３は、変数ＩＤ７０１によって特定される変数名６０２、値単位６０３、時間単位名称５０２、時間単位順序５０３、時間範囲５０４などの特徴を持つ環境変化要素情報２０５の、期間開始日７０２から始まる時間範囲５０４によって定まる期間の、値を示す。
【００２５】
例えば、図７の行７０４の環境変化要素情報データは、変数ＩＤ７０１が「Ｍ１」であり、期間開始日７０２が「２００４／０１／０１」であり、値７０３が「１８」である。さらに、図６の行６０５の変数ＩＤ６０１が「Ｍ１」であることから、環境変化要素情報データ（行７０５）には変数情報データ（行６０５）が対応することがわかる。すなわち、環境変化要素情報データ（行７０４）の変数名は、「景気動向指数（ＤＩ）」であり、値単位は「％」であり、時間単位ＩＤは「ＭＯＮＴＨ」である。さらに、図５の行５０９の時間単位ＩＤ５０１が「ＭＯＮＴＨ」であることから、環境変化要素情報データ（行７０５）と変数情報データ（行６０５）には、時間単位情報データ（行５０９）が対応することがわかる。すなわち、環境変化要素情報データ（行７０４）の時間単位名称は「月」であり、時間単位順序は「３」であり、時間範囲は「１月」である。すなわち、行７０４は、２００４年１月の景気動向指数（ＤＩ）が１８％であることを表している。
【００２６】
実績結果２０７と予測結果２０６は、図７の環境変化要素情報２０５と同様の構成を持つが、入力されるデータの内容が異なる。環境変化要素情報２０５は、分析に必要な、例えば経済動向などの環境変化要素のデータであり、入力部１０９により入力され、詳しくは後述するが推論部１０６における推論のＩＮＰＵＴとなるデータである。予測結果２０６は、例えば商品の需要、商品の市場価格などの項目についての分析結果であり、詳しくは後述するが推論部１０６における推論のＯＵＴＰＵＴとなるデータである。実績結果２０７は、分析結果である例えば商品の需要、商品の市場価格などの項目についての、過去の実績結果２０７のデータであり、推論部１０６により導かれる値ではなく、入力部１０９により入力される実績値であり、詳しくは後述するが、結果判定部１０７において、知識獲得支援部１０８を介して受付けた、前述の推論部１０６のＯＵＴＰＵＴである予測結果２０６と比較される。
【００２７】
次に本実施の形態におけるルールの概念について説明する。本発明は、専門家の推論過程、経験、又は勘などの分析手順を、ルールとして獲得する技術に関する。ルール格納部１０３は、図３に示す様に、複数の推論エンジンを有する。ひとつの推論エンジンは、複数のルールから構成され、ルールはひとつのＩＦ−ＴＨＥＮルール情報、ひとつの重み付け情報、ひとつ又は複数の入力変数情報、ひとつ又は複数の結果情報により構成される。ここでＩＦ−ＴＨＥＮルール情報とは、入力から結果を推測するためのロジックである。重み付け情報とは、複数のＩＦ−ＴＨＥＮルールから同じ結果変数情報に係わる値を推測する場合に、導かれた複数の値に重み付けを行った後に、同じ結果変数情報に係るひとつの値を求めるための、重み付けを定義した情報である。入力変数情報とはＩＦ−ＴＨＥＮルールの入力となる変数と時間の組み合わせを定義した情報である。結果変数情報とは、ＩＦ−ＴＨＥＮルールの結果となる変数と時間の組み合わせを定義した情報である。なお、本実施の形態では、推論の手法としてファジィ推論を適用しており、詳細は後述するが、ＩＦ−ＴＨＥＮルール情報は、ＩＦ部とＴＨＥＮ部がファジィ集合により定義され、推論実行時には、ＩＦ−ＴＨＥＮルールごとに結果集合を推測し、さらに各ＩＦ−ＴＨＥＮルールの結果集合に重み付けを適用した後に、ｍｉｎ−ｍａｘ−重心法により、同じ結果変数情報に係る各集合の面積の重心を求めることにより、ひとつの値を求める。なお、推論の手法としてファジィ推論以外の手法を適用してもよく、例えばＩＦ−ＴＨＥＮルールは、単なる計算式であり、推論実行時には、ＩＦ−ＴＨＥＮルールごと計算により値を推測し、さらに各ＩＦ−ＴＨＥＮルールの結果の値に、重み付けによる乗算を行った後に、同じ結果変数情報に係る各値の平均値を求めることにより、ひとつの値を求めるのでもよい。また、各ＩＦ−ＴＨＥＮルールは必ず異なる結果変数情報が定義されるものとして、重み付けを行わない様にしてもよい。
【００２８】
図１５は、専門家の推論過程、経験、又は勘などの情報を、本実施の形態では、ファジィ推論の手法を適用し、どの様な形式のルールとしてとらえるのかを表す模式図である。ひとつの推論エンジン１５０１は、ルール１（１５０２）とルール２（１５０３）とルール３（１５０４）により定義されている。各ルールには、ＩＦ−ＴＨＥＮルール情報、重み付け情報、入力変数情報、及び結果変数情報が定義されている。例えばルール１（１５０２）のＩＦ−ＴＨＥＮルール情報は「ＩＦ  小さい  ＴＨＥＮ  少ない」という文言で説明されるもものであり、ここでＩＦに続く「小さい」とは入力変数情報「２００３年度４月  景気動向指数（ＤＩ）」が「小さい」ということであり、ＴＨＥＮに続く「少ない」とは結果変数情報「２００４年度  製品××売上げ」が「少ない」ということである。各ルールの入力変数情報に、該当する環境変化要素情報２０５の値を適用して、ＩＦ−ＴＨＥＮルール情報にて定義されたロジックに従い、結果変数情報に該当する結果集合を推測し、重み付けを乗算することにより変化させて、さらに同じ結果変数情報について、重み付けを乗算された結果集合の面積の重心を求めることにより、製品××売上げ推論エンジン１５０１の予測結果２０６とする。ここで、例えば、「２００４年度  製品××売上げ」を推測するために必要な環境変化要素情報２０５が何かを推測して、この環境変化要素情報２０５を入力変数情報とするルールを追加することや、各ＩＦ−ＴＨＥＮルール情報における「小さい」「少ない」「大きい」という文言の表す具体的な数値を、検証を繰り返しながら決めていくことが、すなわち、専門家の推論過程、経験、又は勘などの情報を、推論を利用したルールとして獲得することである。
【００２９】
図１６は、図１５をよりデータに近い形式で表したルールの模式図である。図１５のルール１（１５０２）、ルール２（１５０３）、及びルール３（１５０４）は、各々図１６のルール１（１６０２）、ルール２（１６０３）、及びルール３（１６０４）の様に表され、ＩＦ−ＴＨＥＮルールは、ＩＦ部とＴＨＥＮ部を、それぞれファジィ集合で定義したルールとなっている。図１５において、ルール１（１５０２）のＩＦ−ＴＨＥＮルールは「ＩＦ  小さい  ＴＨＥＮ  少ない」であり、重み付けは「１．０」であり、入力変数情報は「２００３年４月  景気動向指数（ＤＩ）」であり、結果変数情報は「２００４年度  製品××売上げ」であるが、この様なルールをファジィ集合を用いて、どの様に表すかを説明する。
【００３０】
図１６において、１６０６はＩＦ部のファジィ集合である。横軸１６１６は図１５の入力変数情報で定義された「２００３年４月  景気動向指数（ＤＩ）」であり、縦軸１６１２は図１５のＩＦ−ＴＨＥＮルール「ＩＦ  小さい  ＴＨＥＮ  少ない」の「小さい」に該当する割合を１から０の間の数値で表したものである。ＩＦ部のファジィ集合はメンバーシップ関数１６１４と横軸１６１６と縦軸１６１２で囲まれた空間のことであり、メンバーシップ関数は、閾値１６１３と閾値１６１７をつなぐ直線で表される。
【００３１】
また、１６０７はＴＨＥＮ部のファジィ集合である。ここで、横軸１６２４は図１５の結果変数情報で定義された「２００３年４月  製品××売上げ」であり、縦軸１６１８は図１５のＩＦ−ＴＨＥＮルール「ＩＦ  小さい  ＴＨＥＮ  少ない」の「少ない」に該当する割合を１から０の間の数値で表したものである。ＴＨＥＮ部のファジィ集合はメンバーシップ関数１６２１と横軸１６２４と縦軸１６１８で囲まれた空間のことであり、メンバーシップ関数は、閾値（１６１９）と閾値（１６２０）と閾値（１６２３）をつなぐ直線で表される。
【００３２】
次に、図１６において、ファジィ推論の流れを説明する。環境変化要素情報２０５から「２００３年４月  景気動向指数（ＤＩ）」の値を取得し、ルール１の横軸に割り当て、ＩＦ部ファジィ集合のメンバーシップ関数１６１４との交点１６１５から、グレード値（縦軸の値）を得る。次に、ＴＨＥＮ部のファジィ集合を前述のグレード値で切り取った集合１６２５を得る。さらに重み付け「１．０」により縦軸を１００％に縮小して１６２５を求める。なお、ルール１の例では、重み付けは１００％なので縦軸は変わらないが、重み付けが０．９であれば９０％、０．８であれば８０％に縮小するわけである。同様にしてルール２からは１６２６、ルール３からは１６２９を得る。これら３つの集合の面積の重心が「２００４年  製品××売上げ」の予測結果２０６である。この様な手法をファジィ推論ではＭＩＮ−ＭＡＸ重心法と呼んでいる。図２８にＭＩＮ−ＭＡＸ重心法重心法によるファジィ推論過程や推論計算の様子を説明する。図２８のルールにおいて、予測時のＩＦ部の変数の値とメンバーシップ関数との交点を求めてゆく。仮に図１０のように３つのルールが交点があり採用されたとする。この例ではＩＦ部の変数はＤＩで、予測値のＤＩ値は２０％である。ルール１で交点をＴＨＥＮ部のメンバシップ関数にぶつけるとルール１の採用度合いを表す面積部分が選択される。このルールは重み付けが１．０なので大きめの形状を示している。同様に採用されたルール２、ルール３においても採用度合いをあらわす面積を抽出していく。ルール２の重み付けは０．６でルール３のそれは１．０なので、これらに見合った面積部分が選択されている。次の各々の選択面積部分をある間隔で離散化する。図２８の例では０．２億単位に分割している。重心を求める公式は、重心法を採用し、ｘ軸、ｙ軸を用いると、式「重心＝Σ（ｘｉ×ｙｉ）／Σ（ｘｉ）」で求めることができる。図２８の実計算式により、この場合の推論値は２．３４億をもって重心と定めている。
【００３３】
図９は、前述の様に、知識獲得支援部１０８により作成され、ルール格納部１０３により格納されるルールデータの例である。図９に示す様に、１行がルールの要素となるＩＦ−ＴＨＥＮルール情報、重み付け情報、入力変数情報、又は結果変数情報を定義するデータである。次に各列の意味について説明する。推論エンジンＩＤ９０１は、推論エンジンを特定するＩＤである。図３に示す様に、ルールは推論エンジンごとに作成されるが、推論エンジンＩＤ９０１はこの推論エンジンを特定する。ルール番号９０２は、ルールを特定するＩＤである。図３に示す様に、ルールごとにＩＦ−ＴＨＥＮルール情報、重み付け情報、入力変数情報、結果変数情報が定義される。ルールタイプ９０３は、前述のＩＦ−ＴＨＥＮルール情報、重み付け情報、入力変数情報、及び結果変数情報などのルールの分類を特定する。
【００３４】
変更種別９０４は、該当の情報が追加・削除・変更のいずれであるかを示す。変数ＩＤ９０５は、ルールタイプ９０３が入力変数情報又は結果変数情報である場合に、対応する変数を特定する。ここで指定される変数ＩＤは、図６において説明した変数情報２０４で定義された変数ＩＤ６０１である。さらに図６の変数情報２０４から図５の時間単位情報２０３を辿れば、変数ＩＤ９０５、及び６０１がもつ時間範囲５０４をも特定することができる。
【００３５】
期間開始日９０６は、ルールタイプ９０３が入力変数情報又は結果変数情報である場合に、対応する変数の期間開始日を特定する。ここで前述の様に特定した時間範囲５０４の情報と期間開始日９０６の情報を合わせれば、指定の入力変数情報又は結果変数情報の具体的な期間を特定することができる。さらに、ルールタイプ９０３が入力変数情報である場合に、図９の変数ＩＤ９０５及び期間開始日９０６と、図７の環境変化要素情報２０５の変数ＩＤ７０１及び期間開始日７０２とを照らし合わせれば、該当変数の値７０３を得ることができる。また、ルールタイプ９０３が結果変数情報である場合に、図７と同様のデータ構成を持つ予測結果２０６に対して、変数ＩＤ７０１に変数ＩＤ９０５の値を設定し、期間開始日７０３に期間開始日９０６の値を設定し、値７０３に推論結果として得た値を設定することができる。さらに、前述の様にして作成した予測結果２０６と、図７と同様のデータ構成を持つ実績結果２０７とを比較し、変数ＩＤ７０１と期間開始日７０２が合致する値７０３とを比較することができる。
【００３６】
重み９０７は、ルールタイプ９０３が重み付け情報である場合に、０．０〜１．０までの数値を指定する。ＩＦ部概念９０８は、図１５で説明したルール概念のＩＦ部概念を文言で指定する。この文言は推論に影響があるわけではないが、ＩＦ−ＴＨＥＮルールを説明する役割を果たす。ＩＦ部閾値Ｘ１（９０９）は、図１６で説明したＩＦ部ファジィ集合のひとつ目の閾値の横軸の値を指定する。ＩＦ部閾値Ｙ１（９１０）は、図１６で説明したＩＦ部ファジィ集合のひとつ目の閾値の縦軸の値を指定する。ＩＦ部閾値Ｘ２（９１１）とＩＦ部閾値Ｙ２（９１２）は、図１６で説明したファジィ集合の二つ目の閾値の横軸と縦軸の値を指定する。同様にして最低３組以上のＩＦ部用閾値が保存できればよい。ＴＨＥＮ部概念９１３は、図１５で説明したルール概念のＴＨＥＮ部概念を文言で指定する。ＴＨＥＮ部閾値Ｘ１（９１４）は、図１６で説明したＴＨＥＮ部ファジィ集合のひとつ目の閾値の横軸の値を指定する。ＴＨＥＮ部閾値Ｙ１（９１５）は、図１６で説明したＴＨＥＮ部ファジィ集合のひとつ目の閾値の縦軸の値を指定する。同様にして最低３組以上のＴＨＥＮ部用閾値が保存できればよい。
【００３７】
なお、推論の手法としてファジィ推論以外の手法を適用する場合には、ＩＦ部概念（９０８）よりも右の列については、適用する推論の手法に必要なデータを保存すればよい。また、図９の例では、ひとつのＩＦ−ＴＨＥＮルール情報に対して、ひとつの入力変数情報を適用する例を示しているが、ひとつのＩＦ−ＴＨＥＮルール情報に対して、複数の入力変数情報を適用してもよく、その場合には、ルールタイプ９０３が結果変数情報である行については、ひとつのルール内で結果変数情報を特定するためのデータ列を追加し、ルールタイプ９０３がＩＦ−ＴＨＥＮルール情報である行については、推論のロジックで使用される複数の変数各々に対して、前述の結果変数情報を特定するためのデータ列を追加すればよい。また、各ＩＦ−ＴＨＥＮルールは必ず異なる結果変数情報が定義されるものとして、重み付けを行わない様にしてもよい。その場合は、ルールタイプ９０３として重み付け情報は不要となり、重み９０７の列は不要となる。
【００３８】
なお、ルール一時格納部１０４に格納されるルール一時データについても、図９を用いて説明したルールデータと同様の構成を持つ。
【００３９】
図１０は、前述の様に、知識獲得支援部１０８により作成され、ルール履歴格納部１０５により格納されるルール履歴データの例である。図１０に示す様に、１行がルールの１履歴となっている。次に各列の意味について説明する。図１０のルール履歴データの各列は、図９のルールデータの各列と比べた時に、図９のルールデータの前列に、修正時刻１００１を追加したものになっている。修正時刻１００１は、各行のルール履歴を、知識獲得支援部１０８における修正順序通りに順序付けすることが可能なレベルの日付時刻である。推論エンジンＩＤ９０１以降の各列については、図９を用いて説明したルールデータの推論エンジンＩＤ９０１以降の各列と同様である。
【００４０】
図１１は、前述の推論部１０６の処理の流れを説明するフローチャートである。まず、入力部１０９又は知識獲得支援部１０８から、ルール格納部１０３又はルール一時格納部１０４のいずれかの指定を受付ける。（ステップＳ１１０１）ここで、予測のための推論実行の場合は、入力部１０９を介してユーザから指定を受付けるし、知識獲得のための推論実行の場合は、知識獲得支援部１０８から受付ける。次に、入力部１０９又は知識獲得支援部１０８から、推論エンジンの指定を、ユーザから受付ける。（ステップＳ１１０２）ここで、予測のための推論実行の場合は、入力部１０９を介してユーザから指定を受付けるし、知識獲得のための推論実行の場合は、知識獲得支援部１０８から受付ける。次に、ステップＳ１１０１で指定されたルール格納部１０３又はルール一時格納部１０４のいずれかから、ステップＳ１１０２で指定された推論エンジンに係わるルールを取得する。（ステップＳ１１０３）
【００４１】
次に、ステップＳ１１０４からステップＳ１１０７において、期間変更を行う。なお、期間変更を行うとは、具体的には図９において説明した期間開始日９０６を、本推論実行の間、一時的に変更するということである。まず、ステップＳ１１０３で取得した全ルールの入力変数情報と結果変数情報について、変数情報２０４と時間単位情報２０３を辿ることにより、各々の時間単位順序を取得する。より詳細に説明すると、ステップＳ１１０３で取得した全ルールの入力変数情報と結果変数情報について、変数ＩＤ９０５を特定し、同じ変数ＩＤ６０１を持つ変数情報２０４データから時間単位ＩＤ６０４を特定し、同じ時間単位ＩＤ５０１を持つ時間単位情報データから時間単位順序５０３と時間範囲５０４を取得する。（ステップＳ１１０４）次に、ステップＳ１１０４で取得した時間単位順序が最も大きい時間範囲５０４を、本推論エンジンにおける、時間増減単位とする。ここで、図５の説明で前述した様に、より時間範囲の広い時間単位に大きい数値が割り当てられ、より時間範囲の狭い時間単位に小さい数値が割り当てられているので、時間単位順序が最も大きい時間範囲とは、すなわち最も広い時間範囲のことである。（ステップＳ１１０５）入力部１０９から、入力変数情報と結果変数情報の期間の変更を受付ける。なお、期間変更は、ステップＳ１１０５で求めた時間増減単位をベースに複数単位の増減が可能である。ひとつの推論エンジンには複数の入力変数情報と結果変数情報が定義されているが、最も時間範囲の広い入力変数情報又は結果変数情報変数に合わせて、全ての入力変数情報と結果変数情報の期間開始日を変更できる。（ステップＳ１１０６）入力変数情報の期間開始日と、結果変数情報の期間開始日を、ステップＳ１１０５で取得した増減単位をベースに、ステップＳ１１０６で受付けた増減数だけ、増減する。例えばステップＳ１１０５で取得した増減単位が１年であり、増減数が＋２であれば、すべての期間開始日を２年増加させる。（ステップＳ１１０７）なお、期間変更の例については、図１７と図１８を用いて後述する。
【００４２】
次に、データ格納部１０２に格納された環境変化要素情報２０５から、ステップＳ１１０３で取得したルールの入力変数情報の変数と期間開始日（ただし、期間開始日については、ステップＳ１１０７で修正していれば、修正後の期間開始日）に該当する値を取得する。（ステップＳ１１０８）次に、推論を実行する。（ステップＳ１１０９）なお、推論の実行は、図１５と図１６において説明した通りであるが、前述の様にファジィ推論以外の推論の手法を適用していてもよい。いずれにせよ、適用した推論のロジックに従って、ＩＦ−ＴＨＥＮルールの入力変数情報に該当する環境変化要素情報２０５の値を割り当てて、ＩＦ−ＴＨＥＮルールの結果変数情報に係る値を求める。次に、データ格納部１０２に、ステップＳ１１０９で求めた値を、ステップＳ１１０３で取得したルールの結果変数情報の変数と期間開始日（ただし、期間開始日については、ステップＳ１１０５で修正していれば、修正後の期間開始日）と共に、予測結果２０６として格納させる。なお、図２１に推論部の画面例を示す。
【００４３】
図１２は、前述の結果判定部１０７の処理の流れを説明するフローチャートである。まず、推論部１０６で求めデータ格納部１０２による格納された予測結果２０６と、予めデータ格納部１０２により格納されていた実績結果２０７を、表示部１１０により比較しやすい形式でユーザに示す。（ステップＳ１２０１）次に、入力部１０９を介してユーザから、予測結果２０６が実績結果２０７と比べて妥当であるか否かを受付ける。（ステップＳ１２０２）なお、図２２に結果判定部の画面例を示す。結果判定部の画面には、図２２の例に示す様に、予測結果２０６と実績結果２０７の差分を表示してもよい。
【００４４】
図１３は、前述の知識獲得支援部１０８の処理の流れを説明するフローチャートである。まず、入力部１０９を介してユーザから、推論エンジンの新規作成を行うのか、又は既存の推論エンジンを指定してその修正をするのかを受付ける。（ステップＳ１３０１）ステップＳ１３０１で新規作成を受付けた場合は、推論エンジンＩＤ９０１を定める。（Ｓ１３０２）ステップＳ１３０１で既存の推論エンジンの修正を受付けた場合は、次にステップＳ１３０１で受付けた推論エンジンに係わるルールを、ルール格納部１０３から取得し、ルール一時格納部１０４に格納する。（ステップＳ１３０３）次に、ステップＳ１３０１で受付けた推論エンジンに係わる過去のルールを、ルール履歴格納部から取得する。（ステップＳ１３０４）
【００４５】
次に、ルールを修正する。（ステップＳ１３０５）ルールの修正方法の処理の流れについては、図１４を用いて後述する。次に、推論部１０６による推論を行う。（ステップＳ１３０６）なお、推論部１０６の処理の流れは前述の図１１の通りである。次に、結果判定部１０７により、知識獲得支援部１０８を介して取得した推論部１０６による予測結果２０６が妥当であるか否かの判定を行う。（ステップＳ１３０７）なお、結果判定部１０７の処理の流れは前述の図１２の通りである。判定が、「妥当でない」であれば、ステップＳ１３０５に戻って再度ルールを修正し、検証作業を繰り返す。判定が「妥当」であれば、ルール格納部１０３に格納されたデータのうち、今回変更されるルールを、ルール履歴格納部に格納する。（ステップＳ１３０８）次に、ルール一時格納部１０４に格納されたルールのうち、今回変更するルールを、ルール格納部１０３に格納する。
【００４６】
図１４は、ステップＳ１３０５で述べたルールを修正する処理の流れを説明するフローチャートである。まず、ルール一時格納部１０４から取得した、該当推論エンジンに係わるルールデータと、ルール履歴格納部１０５から取得した該当推論エンジンに係わるルール履歴とを、表示部１１０によりユーザに表示する。（ステップＳ１４０１）次に、入力部１０９を介してユーザから修正するルールタイプ９０３を受付ける。（ステップＳ１４０２）ここでルールタイプ９０３とは、ＩＦ−ＴＨＥＮルール情報、重み付け情報、入力変数情報、又は結果変数情報である。
【００４７】
ステップＳ１４０２で受付けたルールタイプ９０３がＩＦ−ＴＨＥＮルール情報であれば、表示部１１０によりユーザに、ＩＦ−ＴＨＥＮルール情報と修正履歴を示す。（ステップＳ１４０３）次に、入力部１０９によりユーザからＩＦ−ＴＨＥＮルール情報の修正を受付けて、ルール一時格納部に保存する。（ステップＳ１４０４）
【００４８】
ステップＳ１４０２で受付けたルールタイプ９０３が重み付け情報であれば、表示部１１０によりユーザに、重み付け情報と修正履歴を示す。（ステップＳ１４０５）次に、入力部１０９によりユーザから重み付け情報の修正を受付けて、ルール一時格納部に保存する。（ステップＳ１４０６）ステップＳ１４０２で受付けたルールタイプ９０３が入力変数情報であれば、表示部１１０により、ユーザに入力変数情報と修正履歴を示す。（ステップＳ１４０７）次に、入力部１０９によりユーザから入力変数情報の修正を受付けて（ステップＳ１４１０）、さらに該当変数に係わるＩＦ−ＴＨＥＮルール情報の修正を受付けて（Ｓ１４０３）、変更した入力変数情報と共にルール一時格納部に保存する。（ステップＳ１４０４）ステップＳ１４０２で受付けたルールタイプ９０３が結果変数情報であれば、表示部１１０によりユーザに、結果変数情報と修正履歴を示す。（ステップＳ１４０９）次に、入力部１０９によりユーザから、結果変数情報の修正を受付けて、ルール一時格納部に保存する。（ステップＳ１４１０）
【００４９】
なお、ステップＳ１４０４と、ステップＳ１４０６と、ステップＳ１４０８と、ステップＳ１４１０とでは、ユーザから過去の修正履歴の指定を受付けることにより、最新のルールを過去のルールに置き換えて、再利用できる。過去の修正履歴は、図１０で説明した様に、図９で説明したルールデータに修正時刻を付加したのみの構成となっており、図１０において、ユーザが指定したルール履歴データを１行について、修正時刻を外し、変更種別９０４を、追加又は変更に改めて、ルール一時格納部に格納すればよい。また、ステップＳ１４０８の入力変数情報と、ステップＳ１４１０の結果変数情報の再利用については、該当の変数修正と同時に行われたＩＦ−ＴＨＥＮルール情報と、重み付け情報についても、同時に再利用する。
【００５０】
なお、ステップＳ１４０１の画面例を図２３に、ステップＳ１４０３の画面例を図２４に、ステップＳ１４０５の画面例を図２５に、ステップＳ１４０７の画面例を図２６に示す。ステップＳ１４０９の画面例を図２７に示す。
【００５１】
図１７と図１８は、図１１の推論部の処理フローで説明したステップＳ１１０４からステップＳ１１０７までの期間変更の例である。例えば、図１７においては、１年増加する様に期間変更する例を説明する。図１７においては、ルール格納部１０３にルール１７０１が格納されており、データ格納部１０２に変数情報１７０２と時間単位情報１７０３が格納されている。なお、期間変更を行うとは、具体的にはルール１７０１の期間開始日を、本推論実行の間、一時的に変更するということである。まず、ルール１７０１の入力変数情報と結果変数情報について、変数情報２０４と時間単位情報２０３を辿ることにより、各々の時間単位順序を取得する。より詳細に説明すると、ルール１７０１のルールタイプ９０３が入力変数情報又は結果変数情報であるようなデータについて、各々変数ＩＤを特定する。次に、変数情報１７０２において、前述のルール１７０１で特定した変数ＩＤと同じ変数ＩＤを持つ変数情報データを特定し、さらに時間単位ＩＤを特定する。次に、時間単位情報１７０３において、前述の変数情報１７０２で特定した時間単位ＩＤと同じ時間単位ＩＤを持つ時間単位情報データを特定し、さらに時間単位順序と時間範囲を特定する。この様な手順に従うと、ルール１７０１における変数Ｎ１の時間単位順序は６で、時間範囲は１年であり、変数Ｍ１の時間単位順序は１で、時間範囲は１日であり、変数Ｍ２の時間単位順序は３で、時間範囲は１月であり、変数Ｍ３の時間単位順序は５で、時間範囲は６月である。（ステップＳ１１０４）次に、ステップＳ１１０４で取得した時間単位順序が最も大きいのは６であるから、対応する時間範囲の１年を、本推論エンジンにおける、時間増減単位とする。（ステップＳ１１０５）入力部１０９から、１年を時間増減単位として、＋１の入力変数情報と結果変数情報の期間の変更を受付ける。（ステップＳ１１０６）
【００５２】
すべての入力変数情報の期間開始日と、すべての結果変数情報の期間開始日を、ステップＳ１１０５で取得した増減単位「１年」をベースに、ステップＳ１１０６で受付けた増減数「＋１」だけ、増減した結果、すなわち１年増加させた結果を、ルール１７０４に示す。変数Ｎ１の期間開始日「２００５／４／１」は１年後の「２００６／４／１」に変更されており、該当変数の時間単位名称は年度であり、該当変数の時間範囲は１年であることから、変数Ｎ１に関する期間が、２００５年度から２００６年度に変更されていることがわかる。変数Ｍ２の期間開始日「２００４／４／１」は１年後の「２００５／４／１」に変更されており、該当変数の時間単位名称は月であり、該当変数の時間範囲は１月であることから、変数Ｍ２に関する期間が、２００４年４月から２００５年４月に変更されていることがわかる。変数Ｍ３の期間開始日「２００４／１０／１」は１年後の「２００５／１０／１」に変更されており、該当変数の時間単位名称は半期であり、該当変数の時間範囲は６月であることから、変数Ｍ３に関する期間が、２００４年下期から２００５年下期に変更されていることがわかる。（ステップＳ１１０７）
【００５３】
例えば、図１８においては、６月減少する様に期間変更する例を説明する。図１８においては、ルール格納部１０３にルール１８０１が格納されており、データ格納部１０２に変数情報１８０２と時間単位情報１８０３が格納されている。図１７において説明したのと同様の手順に従うと、変数Ｎ１１の時間単位順序は５で、時間範囲は６月であり、変数Ｍ１１の時間単位順序は３で、時間範囲は１月であり、変数Ｍ１２の時間単位順序は２で、時間範囲は７日であり、変数Ｍ１３の時間単位順序は１で、時間範囲は１日である。（ステップＳ１１０４）次に、ステップＳ１１０４で取得した時間単位順序が最も大きいのは５であるから、対応する時間範囲の６月を、本推論エンジンにおける、時間増減単位とする。（ステップＳ１１０５）入力部１０９から、１年を時間増減単位として、−３の入力変数情報と結果変数情報の期間の変更を受付ける。（ステップＳ１１０６）
【００５４】
すべての入力変数情報の期間開始日と、すべての結果変数情報の期間開始日を、ステップＳ１１０５で取得した増減単位「６月」をベースに、ステップＳ１１０６で受付けた増減数「−３」だけ増減した結果、すなわち１８月減少させた結果を、ルール１８０４に示す。変数Ｎ１１の期間開始日「２００５／４／１」は１８月前の「２００３／１０／１」に変更されており、該当変数の時間単位名称は半期であり、該当変数の時間範囲は６月であることから、変数Ｎ１１に関する期間が、２００５年度上期から２００３年度下期に変更されていることがわかる。変数Ｍ１１の期間開始日「２００５／３／１」は１８月前の「２００３／９／１」に変更されており、該当変数の時間単位名称は月であり、該当変数の時間範囲は１月であることから、変数Ｍ１に関する期間が、２００５年３月から２００３年９月に変更されていることがわかる。変数Ｍ１２の期間開始日「２００４／４／３」は１８月前の「２００２／１０／３」に変更されており、該当変数の時間単位名称は週であり、該当変数の時間範囲は７日であることから、変数Ｍ１２に関する期間が、２００４年４月３日から始まる１週間から、２００２年１０月３日から始まる１週間に変更されていることがわかる。変数Ｍ１３の期間開始日「２００４／４／１」は１８月前の「２００２／１０／１」に変更されており、該当変数の時間単位名称は日であり、該当変数の時間範囲は１日であることから、変数Ｍ１３に関する期間が、２００４年４月１日から２００２年１０月１日に変更されていることがわかる。（ステップＳ１１０７）
【００５５】
図１９と図２０は、この様なルール獲得システムの運用例を説明する模式図である。２００４年度知識獲得（１９０１）においては、まず知識獲得支援部１０８により２００３年度ルールを作成し（１９０２）、推論部１０６により、前述の２００３年度ルールと２００２年度の環境変化要素情報（１９０３）から２００３年度予測結果（１９０５）を推測し、結果判定部１０７により、２００３年度実績結果（１９０６）と比較して、妥当であるか否かの判定を行い（１９０７）、妥当であると判定されるまでこれを繰り返す。妥当であると判定すれば知識獲得支援部１０８により前述の２００３年度ルールを期間変更して２００４年度ルール（１９０６）を作成する。（１９０８）なお、推論部１０６では年度の切替を容易に行えるので、２００３年度ルールだけでなく、２００２年度ルール、２００１年度ルールなどについても同様の検証を行い、２００４年度ルール１９０９をより確かなものにすることもできる。
【００５６】
２００４年度運用（１９１１）では、推論部１０６により、前述の様に作成した２００年度ルール（１９０９）と２００３年度の環境変化要素情報（１９１２）から、２００４年度予測結果（１９０４）を推測する。なお、２００４年度の終わりには、２００４年度の環境変化要素情報（２０１２）と２００４年度の実績結果（２００６）を、入力部１０９によりデータ格納部１０２に格納しておく。
【００５７】
さらに、２００４年度の終わりには、２００５年度知識獲得（２００１）を行う。２００５年度知識獲得（２００１）においては、まず知識獲得支援部１０８により２００４年度ルール（１９０９）を修正し（２００２）、推論部１０６により、前述の２００４年度ルールと２００３年度の環境変化要素情報（１９１２）から２００４年度予測結果（２００５）を推測し、結果判定部１０７により、新たに格納された２００４年度実績結果（２００６）と比較して、妥当であるか否かの判定を行い（２００７）、妥当であると判定されるまでこれを繰り返す。妥当であると判定すれば知識獲得支援部１０８により前述の２００４年度ルールを帰還変更して２００５年度ルール（２００９）を作成する。（２００８）２００５年度運用（２０１１）では、推論部１０６により、前述の様に作成した２００５年度ルール（２００９）と２００４年度の環境変化要素情報（２０１２）から、２００５年度予測結果（２０１４）を推測する。
【００５８】
なお、本実施の形態の、推論部１０６の処理フローにおいて、図１１のステップＳ１１０４とステップＳ１１０５とは異なり、単に１日を時間増減単位としてもよい。図１１に示した方法では、例えばある年から翌年へ、又はある月から翌月へなどと、意味のある期間を単位として、ルールの扱う期間を切替えることができるが、１日を時間増減単位とすれば、例えば４月１日から始まる１年間を、４月１５日から始まる１年間に切替えるなど、自由度を増すことができる。本実施の形態の、結果判定部１０７の処理フローにおいて、図１２に示した処理フローとは異なり、推論部で求めた予測結果２０６と、実績結果２０７の差分を算出し、差分が予め定められた閾値よりも小さければ、予測結果２０６が実績結果２０７と比べて妥当であると判断し、その他の場合は、妥当でないと判断する様にしてもよい。この場合は、結果判定を自動で行うことができる。
【００５９】
また、図１に示すルール獲得システムを、データ格納部１０２と、ルール格納部１０３と、推論部１０６と、入力部１０９と、表示部１１０とからのみ構成してもよい。この場合、推論部１０６の処理フローは、図１１の処理フローとほぼ同じであり、ステップＳ１１０１ではルール格納部が自動で選定され、ステップ１１０２では、入力部から推論エンジンの指定を受付け、ステップＳ１１０３ではルール格納部から該当推論エンジンに係わるルールを取得する点のみ異なる。このような構成では、前述の様にして獲得済みのルールを用いて、期間変更と推論を実施できる。あるいは、図１に示すルール獲得支援システムにおいて、入力部１０９と表示部１１０とを、公衆回線又はＬＡＮなどのネットワークを介して、データ格納部１０２、推論部１０６、結果判定部１０７、及び知識獲得支援部１０８と繋がるようにしてもよい。あるいは、図１に示すルール獲得支援システムにおいて、ユーザ管理部を備えて、データ格納部１０２と推論部１０６と結果判定部１０７と知識獲得支援部１０８とを使用できるユーザと、推論部１０６のみ使用できるユーザとを管理できるようにしてもよい。
【００６０】
この様に、本実施の形態では、本発明によれば、例えば経済動向などの過去の環境変化要素情報から、例えば商品の需要、商品の市場価格などの過去に推論したであろう分析結果（現在では実績結果になっている）を目標にして、ルールの作成と検証を繰り返すことにより、専門家のノウハウをルールとして獲得し、獲得したルールに新たな環境変化要素情報を適用することにより、予測結果を推測することができる。別途蓄積しておいた環境変化要素情報を入力変数情報に割り当てて、推論を実行することができる。変数情報と時間単位情報とを用いて、環境変化要素情報、実績結果、予測結果、ルールの入力変数情報、ルールの出力変数情報における期間の概念を、統一して扱うことができる。変数情報と時間単位情報とを用いて、ルールの入力変数情報と環境変化要素情報、ルールの出力変数情報と予測結果を対応付けることが出来る。ルールにおいて、最も時間範囲の広い変数を、時間増減単位とすることにより、ひとつの推論エンジンに係る全ルールの期間を、例えば図１７に示した様にある年から翌年へ、ある月から翌月へ、又は図１８に示した様にある半期から次の半期へなどと、意味のある期間を単位として、切替えることができる。日単位で期間の切替えを可能とすることにより、例えば４月１日から始まる１年間を、４月１５日から始まる１年間に切替えるなど、自由度を増すことができる。結果判定を自動で行うこともできる。ルールの作成において、過去のルールを再利用できる。表示部と入力部はクライアントに配置し、推論部、結果判定部、及び知識獲得支援部はサーバ上に配置して、クライアント側では簡易な環境で、ルール獲得を行うことができる。時間経過に伴い蓄積される実績結果も考慮に入れてルールを作成することができるために、景気動向を表す各種値から商品の需要数を予測する場合など、確実な予測が不可能な事柄について、ルールを獲得するのに適している。
【００６１】
実施の形態２．
本実施の形態では、表示部１１０により表示する画面例について、図２１から図２７までを用いて説明する。図２１の推論画面２１０１は、図１１を用いて説明した推論部１０６の処理を実現するための画面例である。推論エンジン２１０２には、図９に例示した推論エンジンＩＤ９０１を表示する。また、推論エンジンＩＤ９０１に対応する推論エンジン名称が別途定義されていれば、推論エンジン名称を表示してもよい。
【００６２】
環境変化要素情報２１０３は、矩形２１０２に示された推論エンジンの入力変数に割り当てられる環境変化要素情報２０５を表形式で表示したものである。なお、環境変化要素情報２０５の変数ＩＤ７０１は、同じ変数ＩＤ７０１を持つ変数情報データの変数名６０２に変換して表示する。同様に、環境変化要素情報２０５の期間開始日７０２は、同じ変数ＩＤを持つ変数情報データの時間単位ＩＤ６０４と、同じ時間単位ＩＤ５０１を持つ時間単位情報データの時間単位名称５０２と時間範囲５０４により、前述の期間開始日７０２から始まる時間範囲５０４を表すのに適した文言を、期間２１０６に表示する。同様に、環境変化要素情報２０５の値７０３は、同じ変数ＩＤ７０１を持つ変数情報データの値単位６０３を付加して、値２１０７に表示する。予測結果２１０４は、矩形２１０２に示された推論エンジンの結果変数として導かれ、データ格納部１０２に予測結果２０６として格納される予測結果２０６を表形式で表示したものである。なお、予測結果２０６の各列の値は、前述した環境変化要素情報２０５の場合と同様に変換して、変数名２１０８と、期間２１０９と、値２１１０に表示する。なお、推論実行前は、値２１１０は空欄となる。
【００６３】
入力部１０９により図２１の「ルール格納部  又は  ルール一時格納部指定」２１１１の選択を受付けると、ルールの参照先として、ルール格納部１０３又はルール一時格納部１０４のいずれかを指定できる。入力部１０９により「推論エンジン指定」２１１２の選択を受付けると、「ルール格納部  又は  ルール一時格納部指定」２１１１で指定したルール格納部１０３又はルール一時格納部１０４から、推論エンジン２１１２を指定できる。ここで推論エンジンが変更されれば、推論エンジン２１０２と、環境変化要素情報２１０３と、予測結果２１０４の表示を変更する。
【００６４】
入力部１０９により図２１の「期間変更」２１１３の選択を受付けると、環境変化要素情報２１０３又は予測結果２１０４の各データについて、期間２１０６又は期間２１０９を変更できる。ここで期間変更されれば、期間２１０６又は期間２１０９の表示を変更する。入力部１０９により「ルール保存  又は  ルール一時保存」２１１４の選択を受付けると、「期間変更」２１１３で変更したルールをルール格納部１０３又はルール一時格納部１０４に格納できる。入力部１０９により「推論」２１１５の選択を受付けると、推論を実行する。入力部１０９により「終了」２１１６の選択を受付けると、本画面を終了できる。
【００６５】
図２２の結果判定画面２２０１は、図１２を用いて説明した結果判定部１０７の処理を実現するための画面例である。比較結果２２０２には、推論部１０６により導かれた予測結果２０６と、予測結果２０６と同じ変数ＩＤ７０１、かつ期間開始日７０２を保持する実績結果２００４を並べて表示する。さらに、その差異２２０５を表示してもよい。入力部２２０６により「妥当」２２０６の選択を受付けると、判定結果は「妥当」であると判断する。入力部２２０６により「妥当でない」２２０７の選択を受付けると、判定結果は「妥当でない」であると判断する。なお、推論エンジン２１０２、終了２１１６については、前述の通りである。
【００６６】
図２３の知識獲得支援画面２３０１は、図１３と図１４を用いて説明した知識獲得支援部１０８の処理を実現するための画面例であり、特にステップＳ１４０１とステップ１４０２を実現するための画面例である。ルール変更履歴概要２３０２は、ルール一時格納部１０４から取得した推論エンジン２１０２に係るルールデータと、ルール履歴格納部１０５から取得した推論エンジン２１０２に係るルール履歴との概要を、表示する。
【００６７】
ルール変更履歴概要２３０２は、ＩＦ−ＴＨＥＮルール情報、重み付け情報、入力変数情報、及び結果変数情報などのルールの分類（ルールタイプ）を縦軸にとり、知識獲得のために、ルールの作成と推論の実行とを繰り返して行うその時間軸を横軸にとり、縦軸横軸で示す領域の中に、実績結果に予測結果を近づけるためのルールの変更を、例えばルール２３０４に例示するようなアイコンとして表示する。なお、各アイコン又はアイコンの背景は、ルールタイプ、変個種別、修正時刻、その他の情報により、色覚的に変化させて表示してもよい。なお、本実施の形態において、アイコンとは、絵または文字で視覚的に判別できる状態で表示装置上に表示され、マウスまたはキーボードなどの入力装置によりユーザからの選択を受付けることができるような、文字列、絵、ボタン、メニュー、及びこれらの組み合わせである。縦軸と横軸は、各々すべてのデータを表示しきれない場合には、スクロールバーを表示して、スクロールさせることにより、すべてのデータを表示することができる。
【００６８】
ルール変更履歴概要２３０２に配置されたルールを示すアイコンには、ルール格納部１０３及びルール履歴格納部１０５に格納されたポイントとなる情報のみを取得して表示する。なお、ルール２３０４の例では、ルール番号９０２と変更種別９０４を表示することにより、ルールの概要を表示している。さらに、ルールを示すアイコンの前後には、ルール修正の経緯が明らかに分かる様に、例えば矢印２３０３と矢印２３０５の様に、矢印を表示する。入力部１０９により、ルールを示すアイコンの選択（例えばマウスによるシングルクリック）を受付けると、各ルールの分類（ルールタイプ）が、ＩＦ−ＴＨＥＮルール情報、重み付け情報、入力変数情報、及び結果変数情報のいずれであるかに応じて、各々、図２４に例示するにＩＦ−ＴＨＥＮルール情報修正画面２４０１、図２５に例示する重み付け情報修正画面２５０１、図２６に例示する入力変数情報修正画面２６０１、又は図２７に例示する入力変数情報修正画面２７０１に遷移し、各々の情報を修正できる。入力部１０９により、ルールを示すアイコンの異なる種類の選択（例えばマウスカーソルをアイコン上に移動）を受付けると、ルール格納部１０３、ルール一時格納部、又はルール履歴格納部１０５から取得したルールデータの詳細を、例えばルール詳細２３０７の様に、図２３上のダイアログ画面に一時的に表示できる。このように、ルール変更履歴概要２３０２では、例えばルール３の重み付け変更後、入力変数情報Ｎ１を追加し、入力変数情報Ｎ１の追加に係り、ルール８とルール９のＩＦ−ＴＨＥＮルールを追加し、ルール８の重み付けを変更し、ルール２のＩＦ−ＴＨＥＮルールを変更し、ルール１の重み付けを変更したという状態遷移を一目瞭然に把握することができ、各ルールのアイコンを選択すれば、どのように修正されたか分かり、知識獲得支援に役立てることができる。
【００６９】
ルール変更履歴概要２３０２の左側には、ルール変更履歴概要２３０２の縦軸に配置された、ＩＦ−ＴＨＥＮルール情報、重み付け情報、入力変数情報、及び結果変数情報の各々に対応する位置に、履歴２３０９のアイコンと、修正２３１０のアイコンが配置されている。入力部１０９により図２３の履歴２３０９アイコンいずれかの選択を受付けると、対応する情報が、ＩＦ−ＴＨＥＮルール情報、重み付け情報、入力変数情報、及び結果変数情報のいずれであるかに応じて、各々、図２４に例示するにＩＦ−ＴＨＥＮルール情報修正画面２４０１、図２５に例示する重み付け情報修正画面２５０１、図２６に例示する入力変数情報修正画面２６０１、又は図２７に例示する入力変数情報修正画面２７０１に遷移し、各々の情報を修正できる。なお、ＩＦ−ＴＨＥＮルール情報修正画面２４０１、重み付け情報修正画面２５０１、入力変数情報修正画面２６０１、及び入力変数情報修正画面２７０１からは、本画面（知識獲得支援画面２３０１）に遷移できる。
【００７０】
入力部１０９により図２３の「履歴スタート」２３１１の選択を受付けると、メインメモリ８０３に、ルール履歴の蓄積を始める。入力部１０９により図２３の「履歴更新」２３１２の選択を受付けると、メインメモリ８０３に蓄積したルール履歴を、ルール履歴格納部１０５に追加して格納する。入力部１０９により図２３の「履歴リセット」２３１７の選択を受付けると、ルール履歴格納部１０５の推論エンジン２１０２に係るルールデータを削除する。
【００７１】
入力部１０９により図２３の「新規作成」２３１３の選択を受付けると、新たな推論エンジンを新規作成できる。入力部１０９により「推論実行  と  結果判定」２３１４の選択を受付けると、推論画面２１０１へ遷移する。推論画面２１０１には、現在、ルール一時格納部１０４に格納し、編集中である推論エンジン２１０２の推論エンジンＩＤ９０１が渡されるので、推論画面２１０１は、指定の推論エンジンＩＤ９０１に係る情報を、推論エンジン２１０２、環境変化要素情報２１０３、及び予測結果２１０４に表示する。さらに、推論画面２１０１において、入力部１０９により「推論」２１１５の選択を受付けると、推論を実行し、その後、結果判定画面２２０１に遷移し、結果判定画面２２０１は比較結果２２０２を表示する。さらに、結果判定画面２２０１において、入力部１０９により「妥当」２２０６の選択を受付けると、妥当と判断を下し、ルール格納部１０３とルール一時格納部１０４を更新する。又は、結果判定画面２２０１において、入力部１０９により「妥当でない」２２０７の選択を受付けると、妥当でないと判断を下し、知識獲得支援画面２３０１に遷移する。
【００７２】
入力部１０９により図２３の「ルール一時保存」２３１５の選択を受付けると、修正中の最新のルールをルール一時格納部１０４に格納する。入力部１０９により「ルール保存」２３１６の選択を受付けると、修正中の最新のルールをルール格納部１０３に格納する。なお、知識獲得支援画面２３０１の推論エンジン２１０２、終了２１１６については、前述の通りである。
【００７３】
図２４のＩＦ−ＴＨＥＮルール情報修正画面２４０１は、図１４を用いて説明した知識獲得支援部１０８のステップＳ１４０３からステップＳ１４０４の処理を実現するための画面例である。ＩＦ−ＴＨＥＮルール情報２４０２は、推論エンジン２１０２に係るすべてのＩＦ−ＴＨＥＮルールを表示する。ルール番号２４０３は、図９において説明したルール番号９０２であり、内容２４０４には、図９において説明したデータを、そのまま表示しても良いし、図２４に示す様にグラフとして表示してもよい。入力部１０９により、内容２４０４の文言（ルール１では「ふつう」「前月と同等とする」）の選択を受付けると、ルールを説明する文言を変更することができる。入力部１０９により、内容２４０４の閾値（グラフの座標）の選択を受付けると、閾値を変更することができる。入力部１０９により、内容２４０４のメンバーシップ関数の形状を、マウスでドラッグするなどの操作により変更を受付けると、閾値を変更することができる。入力部１０９により、内容２４０４の入力変数（ルール１では「２００４年度の国内企業物価指数」）の選択を受付けると、入力変数を変更することができる。入力部１０９により、内容２４０４の結果変数（ルール１では「２００５年度の需要予測」）の選択を受付けると、結果変数を変更することができる。また、入力部１０９を介したユーザからの支持により、入力変数情報に同じ環境変化要素情報を使用した複数のルールを、一斉に追加したり、削除することができる。また、入力部１０９を介したユーザからの支持により、入力変数情報に同じ環境変化要素情報を使用した複数のルールについて、同じＩＦ−ＴＨＥＮルールを設定したり、一定間隔で連続した期間開始日を設定するなどの修正ができる。履歴２４０５には、過去に変更されたＩＦ−ＴＨＥＮルールの履歴が時系列に表示される。入力部１０９による、過去の履歴の選択を受付けると、該当のＩＦ−ＴＨＥＮルールを最新のルールとして再利用できる。
【００７４】
入力部１０９により「画面切替」２４０６の選択を受付けると、知識獲得支援画面２３０１、重み付け情報修正画面２５０１、入力変数情報修正画面２６０１、又は結果変数情報修正画面２７０１のいずれかに、遷移できる。なお、推論エンジン２１０２、「推論結果  と  結果判定」２３１４、ルール一時保存２３１５、ルール保存２３１６、及び終了２１１６については、前述の通りである。
【００７５】
図２５の重み付け情報修正画面２５０１は、図１４を用いて説明した知識獲得支援部１０８のステップＳ１４０５からステップＳ１４０６の処理を実現するための画面例である。重み付け情報２５０２は、推論エンジン２１０２に係るすべての重み付けを表示する。ルール番号２４０３は、図９において説明したルール番号９０２であり、内容２５０４には、図９において説明したデータを簡略に、ルールを説明する文言のみ表示しており、重み付け２５０４には、重み９０７を表示する。履歴２５０５には、過去に変更された重み付けの履歴が時系列に表示される。入力部１０９による、過去の履歴の選択を受付けると、該当の重み付けを最新のルールとして再利用できる。入力部１０９により、重み付け２５０４の選択（例えばマウスによるシングルクリック）を受付けると、重み付けを変更することができる。入力部１０９により、重み付け２５０４の異なる種類の選択（例えばマウスカーソルを重み付け２５０４のアイコン上に移動）を受付けると、重み付けを変更した過去の履歴を時系列が表示される。
【００７６】
入力部１０９により「画面切替」２５０６の選択を受付けると、知識獲得支援画面２３０１、ＩＦ−ＴＨＥＮルール情報修正画面２４０１、入力変数情報修正画面２６０１、又は結果変数情報修正画面２７０１のいずれかに、遷移できる。なお、推論エンジン２１０２、「推論結果  と  結果判定」２３１４、ルール一時保存２３１５、ルール保存２３１６、及び終了２１１６については、前述の通りである。
【００７７】
図２６の入力変数情報修正画面２６０１は、図１４を用いて説明した知識獲得支援部１０８のステップＳ１４０７からステップＳ１４０８の処理を実現するための画面例である。入力変数情報２６０２は、推論エンジン２１０２で使用されているすべてのルールの入力変数情報に係るデータを表示する。入力変数情報は、変数ＩＤ９０５と期間開始日９０６で特定され、同じ値の変数ＩＤ７０１と期間開始日７０２を有する環境変化要素情報の値７０３が割り当てられる。入力変数情報２６０２は、複数のルールで同じ変数ＩＤの入力変数情報が指定されている場合には、まとめてひとつの入力変数情報２６０３のアイコンとして表示される。なお、このアイコン上には、例えば入力変数情報の有する変数ＩＤ９０５と同じ値の変数ＩＤ６０１を有する変数情報の変数名６０２を表示する。（景気動向指数（ＤＩ）２６０４は変数名の例である。）入力部１０９により、図２６のひとつの入力変数情報２６０３の選択を受付けると、表示部１１１により、入力変数情報の使用されているルール、変数ＩＤ、期間開始日などの詳細な情報が図２６上にダイアログ画面で表示される。なお、図２１の環境変化要素情報２１０５で説明したのと同様にして、入力変数情報の変数ＩＤは変数名に、期間開始日は期間２４０５に変換して表示してもよい。環境変化要素情報２６０３は、データ格納部１０２に格納されている環境変化要素情報の内、入力変数情報で使用されていないものを表すアイコン２６０６を表示する。或いは入力変数情報で使用されている環境変数情報についても、使用されていることが視覚的に分かるような加工を施して表示してもよい。各々のアイコン２６０６については、環境変化要素情報の変数名２６０７とグラフ２６０８が表示される。なお、図２１の環境変化要素情報で説明したのと同様にして、環境変化要素情報の変数ＩＤは変数名に変換して表示する。また、グラフ２６０８には、データ格納部１０２に格納されている環境変化要素情報の値がグラフ化されて表示される。すなわち、時間経過ごとの値の変化、値の単位などがまとめて視覚的に表示される。なお、グラフ２６０８は、入力部１０９により、ひとつの変数名２６０７が選択された場合に、一時的に表示するようにしてもよい。また、入力変数情報２６０２と環境変化要素情報２６０３との間には、入力変数情報の追加を意味するアイコンとして追加２６０９が常に表示され、入力変数情報の削除を意味するアイコンとして削除２６１０が常に表示され、入力変数情報の変更を意味するアイコンとして変更２６０５が常に表示される。履歴２６１１には、過去に削除された変数、及び過去に追加された変数の履歴が時系列に表示される。
【００７８】
入力部１０９により、図２６のひとつの環境変化要素情報２６０６と追加２６０９の選択を受付けると、この環境変化要素情報２６０６の期間に係る情報を受付け、ＩＦ−ＴＨＥＮルール情報修正画面に遷移し、複数のルールの追加を受付けることができる。ルールの追加が実行されれば、次に入力変数情報修正画面２６０１が表示された時、入力変数情報２６０２には、追加した入力変数情報を表示し、環境変数情報２６０３からは、同じ変数ＩＤの環境変化要素情報を削除、又は入力変数情報に使用されていることが視覚的に分かるような加工を施して再表示する。入力部１０９により、ひとつの入力変数情報２６０３と削除２６１０の選択を受付けると、ＩＦ−ＴＨＥＮルール情報修正画面に遷移し、関連する複数のルールの削除を受付ける。関連するルールの削除が実行されれば、次に入力変数情報修正画面２６０１が表示された時、入力変数情報２６０２には、削除した入力変数情報は表示されない。入力部１０９により、ひとつの入力変数情報２６０３と変更２６０５の選択を受け付けると、ＩＦ−ＴＨＥＮルール情報修正画面に遷移し、関連する複数のルールの変更を受付ける。
【００７９】
入力部１０９により「画面切替」２６１２の選択を受付けると、図２３の知識獲得支援画面２３０１、図２４のＩＦ−ＴＨＥＮルール情報修正画面２４０１、図２５の重み付け情報修正画面２５０１、又は図２７の結果変数情報修正画面２７０１のいずれかに、遷移できる。なお、推論エンジン２１０２、「推論結果  と  結果判定」２３１４、ルール一時保存２３１５、ルール保存２３１６、及び終了２１１６については、前述の通りである。
【００８０】
図２７の結果変数情報修正画面２７０１は、図１４を用いて説明した知識獲得支援部１０８のステップＳ１４０９からステップＳ１４１０の処理を実現するための画面例である。図２７の結果変数情報２７０２は、推論エンジン２１０２で使用されているすべてのルールに係る結果変数情報に係るデータを表示する。結果変数情報２７０２には、データ格納部１０２に格納されたすべての変数情報２７０３が表示される。このなかで、結果変数情報としてルールで使用されているものは、太枠で囲むなど、視覚的に目立つ様に修飾を施し、かつのリストの上部に表示する。なお、図２１の環境変化要素情報で説明したのと同様にして、結果変数情報の変数ＩＤは変数名２７０４に変換して表示する。
【００８１】
入力部１０９により図２７のひとつの結果変数情報２７０４の選択を受付けると、結果変数情報の使用されているルール、変数ＩＤ、などの詳細な情報が表示される。また、入力部１０９により、ひとつの結果変数情報２７０４、又は変数情報２７０５の選択を受付けると、該当の変数に関して、結果変数情報への追加と削除をすることもでき、この場合は、追加又は削除したい結果変数情報の期間に係る情報を受付け、ＩＦ−ＴＨＥＮルール情報修正画面に遷移し、該当のルールの追加又は削除を受付ける。ルールの追加又は削除が実行されれば、次に結果変数情報修正画面２７０１が表示された時は、修正後の結果変数情報と変数情報を反映した画面が表示される。履歴２７０６には、過去に変更された変数の履歴が時系列に表示される。
【００８２】
入力部１０９により「画面切替」２７０７の選択を受付けると、知識獲得支援画面２３０１、ＩＦ−ＴＨＥＮルール情報修正画面２４０１、重み付け情報修正画面２５０１、又は入力変数情報修正画面２６０１のいずれかに、遷移できる。なお、推論エンジン２１０２、「推論結果  と  結果判定」２３１４、ルール一時保存２３１５、ルール保存２３１６、及び終了２１１６については、前述の通りである。
【００８３】
この様に、本実施の形態では、知識獲得支援画面により、ユーザは、時間経過に対するルールの修正履歴とルールの分類を、視覚的に認識できる。知識獲得支援画面により、ユーザは、ルールの修正過程を確認しつつ、ルールの分類に応じた修正画面に、直ちに遷移できる。指定した期間のルール履歴のみを格納できるので、正解に近づいた時のルールのみを格納し、無駄なルール履歴を削減できる。入力変数情報修正画面により、環境変化要素情報の時間に対する値の変化を視覚的に確認しながら、変数の追加と削除を行える。特にファジィを用いた推論では、同じ変数に係る複数のルールを定義することが多いが、同じ変数を使用する複数のルールについて、一括して追加、削除、及び修正を行える。この様に、本実施の形態では、各画面を総合的に使用することにより、正解のある実績データを基に、過去の時点で必要であった需要予測などのシミュレーションを簡単にかつ気軽に実施し、正解の値に近づけるように必要な環境変化要素情報の追加や削除し、その環境変化要素情報を用いたＩＦ−ＴＨＥＮルールや重み付けをメンバーシップ関数の形式にグラフィカルに入力しながら、思考錯誤を継続してゆく。自分なりの尺度や変動要素をメンバーシップ関数の閾値で入力し、メンバーシップ関数の量や重み付けも自由に変更可能である。入力されたルールは即座に判定されるため、ゲーム感覚で取り込むことができ、かつ思考錯誤の履歴管理は、正解に近づいた時のみ獲得するので、無駄なルール化を削減できる。各画面ではルールの分類に応じた方法で、ルールの修正履歴が表示される。
【図面の簡単な説明】
【００８４】
【図１】この発明の実施の形態１を示すルール獲得システムの構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１におけるデータ格納部の概要を説明する図である。
【図３】この発明の実施の形態１におけるルール格納部の概要を説明する図である。
【図４】この発明の実施の形態１におけるルール履歴格納部の概要を説明する図である。
【図５】この発明の実施の形態１における時間単位情報のデータ例の図である。
【図６】この発明の実施の形態１における変数情報のデータ例の図である。
【図７】この発明の実施の形態１における環境変化要素情報のデータ例の図である。
【図８】この発明の実施の形態１を示すルール獲得システムのハードウェア構成図である。
【図９】この発明の実施の形態１におけるルールのデータ例の図である。
【図１０】この発明の実施の形態１におけるルール履歴のデータ例の図である。
【図１１】この発明の実施の形態１における推論部の処理フローを示す図である。
【図１２】この発明の実施の形態１における結果判定部の処理フローを示す図である。
【図１３】この発明の実施の形態１における知識獲得支援部の処理フローを示す図である。
【図１４】この発明の実施の形態１における知識獲得支援部の処理フローを示す図である。
【図１５】この発明の実施の形態１におけるルールの概念を説明する模式図である。
【図１６】この発明の実施の形態１におけるルールの概念を説明する模式図である。
【図１７】この発明の実施の形態１の推論部における期間変更の例を示す模式図である。
【図１８】この発明の実施の形態１の推論部における期間変更の例を示す模式図である。
【図１９】この発明の実施の形態１におけるルール獲得システムの運用を説明する模式図である。
【図２０】この発明の実施の形態１におけるルール獲得システムの運用を説明する模式図である。
【図２１】この発明の実施の形態２における推論画面の例の図である。
【図２２】この発明の実施の形態２における結果判定画面の例の図である。
【図２３】この発明の実施の形態２における知識獲得支援画面の例の図である。
【図２４】この発明の実施の形態２におけるＩＦ−ＴＨＥＮルール情報修正画面の例の図である。
【図２５】この発明の実施の形態２における重み付け情報修正画面の例の図である。
【図２６】この発明の実施の形態２における入力変数情報修正画面の例の図である。
【図２７】この発明の実施の形態２における結果変数情報修正画面の例の図である。
【図２８】この発明の実施の形態１における重心計算の例の図である。
【符号の説明】
【００８５】
１０１  ルール獲得システム、１０２  データ格納部、１０３  ルール格納部、１０４  ルール一時格納部、１０５  ルール履歴格納部、１０６  推論部、１０７  結果判定部、１０８  知識獲得支援部、１０９  入力部、１１０  表示部、２０３  時間単位情報、２０４  変数情報、２０５  環境変化要素情報、２０６  予測結果、２０７  実績結果。
【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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