(57)【要約】【課題】利用者の要求に関連する複数分野の完全に自由な自然言語テキストから、利用者の要求に応答する全く新規なアイディアを完全自動で合成する方法、装置、コンピュータプログラムを提供すること。【解決手段】  ＰＲＯＬＯＧの機能の一部又は全部を含むコンピュータプログラムであって、論理プログラム中に、自然言語に変数を埋めこんだリテラルの使用を許容するようにして、再帰的な三段論法と連動した自然言語のパターンマッチングを可能にして、ＰＲＯＬＯＧのルールにあたるルールの右辺のボディの各条件に含まれる変数が左辺のヘッドに含まれる変数の全部の種類を含まないルール（以降、「合成ルール」と呼ぶ）を論理プログラム中に含め、複数分野の複数テキストに、該合成ルールの各条件である異なるリテラル（但し、含まれる変数のスコープは該合成ルール内であり共通）が別々にマッチしうるようにし、複数分野の概念を、該合成ルールのヘッドのリテラルにおいて新しい概念を構成して結合できるようにした。【選択図】図１
2018190184.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＰＲＯＬＯＧの機能の一部又は全部を含むコンピュータプログラムであって、
論理プログラム中に、自然言語に変数を埋めこんだリテラルの使用を許容するようにして、
再帰的な三段論法と連動した自然言語のパターンマッチングを可能にして、
ＰＲＯＬＯＧのルールにあたるルールの右辺のボディの各条件に含まれる変数が左辺のヘッドに含まれる変数の全部の種類を含まないルール（以降、「合成ルール」と呼ぶ）を論理プログラム中に含め、
複数分野の複数テキストに、該合成ルールの各条件である異なるリテラル（但し、含まれる変数のスコープは該合成ルール内であり共通）が別々にマッチしうるようにし、
複数分野の概念を、該合成ルールのヘッドのリテラルにおいて新しい概念を構成して結合できるようにした、
コンピュータプログラム。
【請求項２】
前記複数分野の複数テキストを構成する各テキストは、互いに区分された一以上の文から構成され、
前記ボディのいずれかの条件にマッチした文の属するテキスト中の他の文を、
同じボディの別の条件に優先してマッチするように制御することを特徴とする
請求項１に記載のコンピュータプログラム。
【請求項３】
かかる用途（関連する文を分野ごとないしインスタンス（記事）ごとに集め、かつ、利用者要求に応じた自動合成にむけて再帰的三段論法つき自然言語パターンマッチングの条件として探索しやすくする）のために、
請求項１又は２のコンピュータプログラムと連動し、
パターン部分や要素概念の表記ゆれや重複を発生しにくくするよう、
分野、テーマ、パターン（テンプレート）、又は、既提供データを利用者に明示して
利用者による
そのカテゴリ（分野、テーマ、等）への
そのパターン（言語、テンプレート、等）での
有意なデータ（知識や情報）の提供を募集する
コンピュータプログラム。
【請求項４】
前記利用者の要求として、
自然言語に変数を埋めこんだリテラルで表現したものを受け付け、
埋め込まれた変数を束縛する解を自動的に求めることにより
利用者の要求するアイディアを自動合成することを特徴とする
請求項１から３のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
【請求項５】
前記利用者の要求として、
自然言語による一以上の文からなる仮定を受け付け、
論理プログラムに当該仮定を加えることで自動証明できるようになった命題の集合と
論理プログラムに当該仮定を加える前に自動証明できていた命題の集合との差分集合を求めることにより、
利用者の要求するアイディアを自動合成することを特徴とする
請求項１から３のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
【請求項６】
前記利用者の要求として、
自然言語による一以上の文からなる一時的な文脈を受け付け、
一時的な文脈に含まれる文からの前向き推論により
利用者の要求するアイディアを自動合成することを特徴とする
請求項１から３のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
【請求項７】
利用者が入力する質問文、事実、ルールの条件もしくはルールの効果、又は、論理プロ
グラムの事実、ルールの条件もしくルールの効果において、
証拠事実の存在もしくは自動証明の成功としての肯定（真）並びにその否定（証拠事実
の不存在かつ自動証明失敗／不能）以外に、
否定する証拠事実の存在もしくは否定する自動証明の成功を意味する「ありえない」の
表現を許容し、
変数を最初から含まないもしくは変数束縛により含まなくなった肯定表現を根拠として
用いる際に、
該肯定表現に対応する「ありえない」の表現が存在しないかつ自動証明できないことを
自動確認して、
該「ありえない」の表現が存在する又は自動証明できる場合に該対応する肯定表現の使
用を制限するようにした
請求項１から６のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
【請求項８】
所定の価値観における項目（又は項目組）の順序を定義した内容をもとに、
ユーザが要求する概念を合成するために用いる文字列を制限することを
特徴とする請求項１から７のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
【請求項９】
所定の価値観における項目（又は項目組）の順序を定義した内容をもとに、
ユーザが要求する概念を合成するために用いる文字列の優先順位を制御することを
特徴とする請求項１から８のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１０】
請求項１から９のいずれか一項に記載のコンピュータプログラムを用いた装置を提供する。
【請求項１１】
請求項１から９のいずれか一項又は図２に記載のコンピュータプログラムを用いた方法を提供する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自然言語テキストからアイディアを合成する方法、コンピュータプログラム及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献に代表される自然言語の文書から発明等のアイディアを合成する方法としては、いわゆる「クラシカルなＴＲＩＺ」とその現代的な拡張等が知られている（非特許文献１）。
そこでは、過去の膨大な特許文献や技術進歩の歴史から抽出した問題解決の典型的な発想法や進歩の典型的な方向性、他の技術分野の知見を活用する方法、ＱＣ等他のメソッドから取り入れたよく使われる発想ツール（例えば特性要因図）等を簡便に使用するソフトウエア等が含まれている。
しかし、いまだに、「完全に自由な自然言語」で記述された利用者・所属組織だけの秘密ノウハウと、「複数」技術分野の自然言語テキスト（知識・情報）を必要に応じて組み合わせて、利用者の要求（例えば、質問文（オープン／クローズド）、問題／課題の状況説明文の集合（文脈）、仮定（仮説、等）に応答する新規なアイディアを完全自動で合成することはできてない。
一方、下記、特許文献１と特許文献２では、複数分野の完全に自由な自然言語テキストから、健全な推論結果を探索する仕組みが示されているが、全く新規なアイディアを合成するメカニズムについては、説明されておらず、そのような用途に必要なあるいは特化したシステム機能・ＵＩ（利用者要求の示し方）・知識表現方法等の取り決め等も十分に準備されていなかった（問題１）。
また、「科学／技術／営業／公序／倫理的にありえない」アイディア等を解の候補から排除する必要がある場合等、制約のある問題設定をより正確かつより効率的に表現して処理しなければならない多くの場面では、「証明の失敗としてのＮＯＴ」では記述能力が不十分であり、これと整合しやすい「メモリに事実が存在せずルールによる自動証明もできない命題を偽」とみなす解釈方針は、新しいアイディア（特に自然言語による利用者にとって自由な存在論（オントロジ）や語用論（特に言葉の組み合わせによる新規概念や新規アイディアの合成））の探求を不当に制限しすぎる弊害があった（問題２）。
また、多くの自動合成されるべき好ましいアイディアは、「一般／特定分野／組織／利用者個人」の「価値観」によって、他のアイディアよりも優先されて選択されるにもかかわらず、アイディアの自動合成に利用可能な形では定義されておらず、その利用方式も確立されていなかった（問題３）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特願２０１３−０８７００８  自然言語に変数を埋め込んだリテラルの多長一致と無限集合の管理等
【特許文献２】特願２０１６−００９３２４  コンピュータから利用者への逆質問と動的な事実（一時文脈）追加
【特許文献３】特願２０１７−０９２０４７  前向き推論による動的な事実（一時文脈）の追加
【特許文献４】特願２０１７−０９２０５７  論理プログラミングにおいて否定を実現する方法
【特許文献５】特開２００４−２５２５０７  知識や情報を募集する方法
【非特許文献１】http://www.proengineer-institute.com/triz.html  「TRIZとは」
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
したがって、本発明は、利用者の要求に関連する複数分野の完全に自由な自然言語テキストから、利用者の要求に応答する全く新規なアイディアを完全自動で合成する方法、装置、コンピュータプログラムを提供することを目的とする。
また、アイディアの探求や解候補の合成を不当に制限しすぎるという上記問題が生じない態様での「ありえない」アイディア排除の方法等提供を目的とする。
また、一般的な価値観から利用者独自の価値観までをアイディアの自動合成に利用可能な形で定義し、かつ、より好ましいアイディアの自動合成に利用できる方式を確立することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の請求項１は、かかる課題を解決するため、
ＰＲＯＬＯＧの機能の一部又は全部を含むコンピュータプログラムであって、
論理プログラム中に、自然言語に変数を埋めこんだリテラルの使用を許容するようにして、
再帰的な三段論法と連動した自然言語のパターンマッチングを可能にして、
ＰＲＯＬＯＧのルールにあたるルールの右辺のボディの各条件に含まれる変数が左辺のヘッドに含まれる変数の全部の種類を含まないルール（以降、「合成ルール」と呼ぶ）を論理プログラム中に含め、
複数分野の複数テキストに、該合成ルールの各条件である異なるリテラル（但し、含まれる変数のスコープは該合成ルール内であり共通）が別々にマッチしうるようにし、
複数分野の概念を、該合成ルールのヘッドのリテラルにおいて新しい概念を構成して結合できるようにした、
コンピュータプログラムを提供する。
：ここで、「複数分野」とは、「機械技術」と「計算機技術」「教育技術」など、異なる科学技術分野あるいは人文科学分野、芸術分野、等であってよく、その中のより細分化された隣接する分野等であってよく、さらに同じ分野の別の記事（実験結果、歴史的事実、ミクロ・マクロ経済学的な現象や分析、スポーツの知見・結果、等）であってもよい。
＞これにより、ボディ部のより抽象的な各条件を充たした一つ以上の概念（各分野の用語や複数の用語からなるフレーズ）が、ヘッドのリテラルというパターン（テンプレートも該当する）のふさわしい位置（いわゆる「格」ないし新しい機能や新しい価値を構成するための位置づけ）に収まる形で、新しい概念やアイディア（機能、価値、等）を構成・合成することが可能になる。ここには、表記ゆれなどの問題はあるにしても、一定の網羅性が確保されており、より多くの記事を対象とすることにより、人間が同じ複数分野の知識をほぼ同時に読んで発明（合成）できるはずのアイディアをモレなく（表記ゆれによりダブりは多少でてくるものの）列挙することも可能になる。
下記の実演例１では、５行目の「新製品$Aの形状は$B :- $C新製品は$A ; $Bは魅力的」のヘッド「新製品$Aの形状は$B」の変数の全部の種類（$A、$B）を、いずれの条件「$C新製品は$A」「$Bは魅力的」も単独では含んでいないため、所属会社限りの自然言語テキスト知識「当社の九谷新製品はおちょこ」と意匠・芸術分野の自然言語テキスト知識「くちびる型は魅力的」とを組み合わせて、ヘッド「新製品$Aの形状は$B」において新しいアイディア「新製品おちょこの形状はくちびる型」の合成がなされることになる。
2: ☆
3: ★論理プログラム例１
4: ☆
5: 新製品$Aの形状は$B :- $C新製品は$A ; $Bは魅力的 ;  ///当発明の合成パターンをヘッドにもつルール 
6: ＣＦＲＰは軽くて強い        ///機械設計分野のテキスト
7: 球形は転がり易い            ///機械設計分野のテキスト
8: 当社の九谷新製品はおちょこ  ///所属会社のＬＡＮの共有フォルダ中の社内限りテキスト
9: ハート型は暖かい            ///意匠・芸術分野のテキスト
10: 球形はシンプル              ///意匠・芸術分野のテキスト
11: くちびる型は魅力的          ///意匠・芸術分野のテキスト
：なお、「再帰的な三段論法と連動した自然言語のパターンマッチング」等の詳細なアルゴリズム等の実施形態は、出願公開されている当社による上記特許文献１（ただし要部を本明細書にも抜粋）を参照されたい。
：
【０００６】
また、本発明の請求項２は、
前記複数分野の複数テキストを構成する各テキストは、互いに区分された一以上の文から構成され、
前記ボディのいずれかの条件にマッチした文の属するテキスト中の他の文を、
同じボディの別の条件に優先してマッチするように制御することを特徴とする
請求項１に記載のコンピュータプログラムを提供する。
：「優先してマッチ」は、例えば、完全性や網羅性を犠牲にしてでも、マッチした文の属する記事全体をメモリにキャッシュ記憶してそのキャッシュの中だけから他の条件にマッチする文を探すことである。また、ユーザー入力やその推論結果文やキャッシュした記事のキーワードの組み合わせ等から再帰的に関連する記事を、幅優先探索等で増やして所定容量まで複数分野の記事をキャッシュするようにして、その中の文からだけ、条件とのパターンマッチングを行うようにしてもよい。これにより、利用者の自由な自然言語化を許容する方針ともあいまって、ある程度までフレーム問題の回避にもつなげることができる。
また、分野的にも事例・インスタンス的にも関連性・親和性・結束性の高い記事・内容から、優先して要素概念を集めて新しい概念やアイディアを合成できるため、現実に適用しやすいアイディアを漏らさず優先的に合成して提案することができる。
なお、「優先する」からといって、他の記事や他の分野の記事を排除するわけではなく、処理の経過とともに、より広範囲の、分野的にもかけはなれた記事から要素技術等を集めるようにする（ただし、あくまでマッチは必要である）こともできる。例えば、幅優先探索としてある程度の完全性のあるアルゴリズムを単純に構成し、その経過を利用者に見える化して、目視人手枝刈りや目視人手探索中断を可能にすることで、単純なアルゴリズムによりこれ（優先と完全の両立）を実施することができる。
また、本発明の請求項３は、
かかる用途（関連する文を分野ごとないしインスタンス（記事）ごとに集め、かつ、利用者要求に応じた自動合成にむけて再帰的三段論法つき自然言語パターンマッチングの条件として探索しやすくする）のために、
請求項１又は２のコンピュータプログラムと連動し、
パターン部分や要素概念の表記ゆれや重複を発生しにくくするよう、
分野、テーマ、パターン（テンプレート）、又は、既提供データを利用者に明示して、
利用者による
そのカテゴリ（分野、テーマ、等）への
そのパターン（言語、テンプレート、等）での
有意なデータ（知識や情報）の提供を募集する
コンピュータプログラムを提供する。
これにより、複数の分野ないしテーマの知識を表記ゆれやモレ・ダブりなく集散しやすいようにする。
なお、この、基本的な実装方法は、当社による、上記特許文献５を参照されたい。
ここで、カテゴリやテーマの絞り込み、抽出したデータ（「（＄X，＄Y）＝（太郎,花子），（次郎，弓子），・・・」などの解集合）を完全な文として構成した上で利用者やそのクライアントソフト側に与える提供方法については、自明であり、本発明の主旨とも異なるため、本明細書では詳述しない。
このようなサーバは、公的ディレクトリサーバ（Ｗｅｂサーバ＋検索機能でもよい）や所属組織内ディレクトリサーバで、利用者に適切なＵＲＬを提供することが有利であり、このディレクトリサーバが管理するディレクトリの構造と分野やテーマの構造は連動させて管理することが有利である。
また、本発明の請求項４は、
前記利用者の要求として、
自然言語に変数を埋めこんだリテラルで表現したものを受け付け、
埋め込まれた変数を束縛する解を自動的に求めることにより
利用者の要求するアイディアを自動合成することを特徴とする
請求項１から３のいずれか一項に記載のコンピュータプログラムを提供する。
この機構の詳細な実現は、出願公開された特許文献１を参照されたい（ただし、要部を本明細書にも抜粋している）。
これにより、再帰的三段論法付き自然言語パターンマッチングの長所（検索と推論の融合）を生かしたシンプルでシームレスな利用者要求表現が可能になり、適時の自動合成を高速に行うことが可能になる。
また、本発明の請求項５は、
前記利用者の要求として、
自然言語による一以上の文からなる仮定を受け付け、
論理プログラムに当該仮定を加えることで自動証明できるようになった命題の集合と
論理プログラムに当該仮定を加える前に自動証明できていた命題の集合との差分集合を求めることにより、
利用者の要求するアイディアを自動合成することを特徴とする
請求項１から３のいずれか一項に記載のコンピュータプログラムを提供する。
特許文献１の技術によれば、自動証明できる命題の全体は、前後の文字列に制限のない変数のみからなるパターン「＄Ａ」（アスタリスクと同義）という質問文（クエリ）により求めることができ、論理プログラムに利用者からの仮定（文集合）を加える前後での、自動証明できる命題集合（「＄Ａ」の解）の差分集合を求めることができる（図１および図２）。
これにより、前向き推論の仕組みを、実行システムや論理プログラムに明示的に用意しなくても、利用者の示す仮定に対応する新規なアイディアを合成することができる。
また、本発明の請求項６は、
前記利用者の要求として、
自然言語による一以上の文からなる一時的な文脈を受け付け、
一時的な文脈に含まれる文からの前向き推論により
利用者の要求するアイディアを自動合成することを特徴とする
請求項１から３のいずれか一項に記載のコンピュータプログラムを提供する。
前向き推論は、例えば、ＰＲＯＬＯＧのホーン節のように複数ある条件の一部又は全部が成立した場合に所定の命題が成立したとみなす形式のルールを処理するコンピュータプログラム（ＰＲＯＬＯＧ処理系等）がある場合に、ルールの複数ある条件の一部に合致する情報が新たに得られたときに、該合成ルールの他の条件の成立を自動探索して該合成ルールの該所定の命題の成立を自動確認するようにすれば明らかに実現可能である。他の実現形態については、特許文献３を参照されたい。
これにより、例えば前向き推論の対象とするルールを全体ではなく有望なルール集合に限ることが可能になり、利用者の要望と知識提供側の経験則等の両方のノウハウを踏まえた、自動アイディア合成が可能になる。
また、本発明の請求項７は、
利用者が入力する質問文、事実、ルールの条件もしくはルールの効果、又は、論理プロ
グラムの事実、ルールの条件もしくルールの効果において、
証拠事実の存在もしくは自動証明の成功としての肯定（真）並びにその否定（証拠事実
の不存在かつ自動証明失敗／不能）以外に、
否定する証拠事実の存在もしくは否定する自動証明の成功を意味する「ありえない」の
表現を許容し、
変数を最初から含まないもしくは変数束縛により含まなくなった肯定表現を根拠として
用いる際に、
該肯定表現に対応する「ありえない」の表現が存在しないかつ自動証明できないことを
自動確認して、
該「ありえない」の表現が存在する又は自動証明できる場合に該対応する肯定表現の使
用を制限するようにした
請求項１から６のいずれか一項に記載のコンピュータプログラムを提供する。
具体的な実施形態では、「ありえない」を意味する知識表現を、対応する肯定表現よりも一律に優先させる（または一律に劣後させる）ことができる。
また、論理の翻意を最新の利用者入力を優先させて行うことができる。
また、論理に翻意時に反対の意味の表現を論理プログラム又は一時文脈を格納するメモリから
削除することができる。
また、論理に翻意時に反対の意味の表現を論理プログラム又は一時文脈を格納するメモリから
コメントアウトすることができる。
また、コメントに、タイムスタンプ又は原因イベント識別情報を自動付与することもできる。
例えば、以下の１５行目には、「ありえない」のルールとしての表現である「!$Xに$Yを食べさせて
儲ける :- $Xは家畜 ; $Yは毒 ;」 が存在し、家畜であることが分かっている＄Ｘの値（
例えば「ヤギ」）と毒であることがわかっている＄Ｙの値（例えば「ヒ素のついた紙」）
との組み合わせ（値組）が、「＄Ｘに＄Ｙを食べさせて儲ける」の変数組（＄Ｘ，＄Ｙ）
を同時に束縛することを排除（制限）する知識表現となっている。
12: ☆
13: ★論理プログラム例２
14: ☆
15: !$Xに$Yを食べさせて儲ける :- $Xは家畜 ; $Yは毒 ; 
16: $Xを使った$Yの廃棄物処理方法 :- $Xに$Yを食べさせて儲ける ; 
17: $Xに$Yを食べさせて儲ける :- $Xは$Yを食べる ; 
18: ヤギは家畜
19: ヒ素のついた紙は毒
20: ヤギは菜種油のついた紙を食べる
21: ヤギはヒ素のついた紙を食べる
22: ☆
この場合、「ヤギを使った菜種油のついた紙の廃棄物処理方法」はアイディアとして生
成されるが、「ヤギを使ったヒ素のついた紙の廃棄物処理方法」という解候補は、１６行
目でその根拠（十分条件）となる「ヤギにヒ素のついた紙を食べさせて儲ける」が１５行
目により制限されるため、生成されないことになる。
このような生成の抑制（制限）は、前記特許文献１における自然言語に変数を埋めこん
だリテラルの束縛処理によりアイディアが固定文字列になった時点では、現実的な時間で
の計算が明らかに可能となるため、そのようなタイミングですべての論理プログラムを探
索して、例えば１５行目により抑制・排除することが有利である。
なお、上記の例では、ルールのヘッド（効果）に「！」を付して、家畜に毒を食べさせ
る解をグローバルスコープで排除しているが、右辺のボディのいずれかの条件に付した場
合には、付された条件が「ありえない」という事実が論理プログラムまたは一時文脈に存
在すること、もしくは、付された条件が「ありえない」とする自動証明の成功（メモリ中
の論理プログラムまたは一時文脈のルールを用いた）を要求する条件文となる。
このルールの条件としての「！・・・」の具体的な解釈（コンピュータによる実現）は
、頭に「！」のついた事実（固定文字列）の検索（範囲は論理プログラムおよび一時文脈
のメモリ）については、単純な文字列一致であり、実現方法は自明である。一方の自動証
明については、頭に「！」のついたルール（上記１５行目のようなルール）の「！」を省
いたルールによって、同じく「！」を省いた「・・・」が証明できればその条件を充たす
ことにする等という実現方法でもよい。この証明の実現方法については、特許文献１がす
でに出願公開になっているので参照されたい（要部は本明細書にも抜粋）。
「〜でありえない」あるいは「〜でない」を意味するいわば制約は、現実の問題を制約
として表現した制約充足問題等を解く上できわめて重要な知識表現であり、論理プログラ
ムの現実問題の表現能力が大幅に改善されることになる。
総じて、このような意味論（コンピュータの解釈）は、従来のＰＲＯＬＯＧ等では実現
できていなかったものであり、アイディアを合成する上での現実的な問題の正確で簡潔
な表現とコンピュータ処理による解決とを大幅に容易化するものである。
結局、いろんな理由で「ありえない」と考えられるアイディアの範囲を、
従来の「証明の失敗によるＮＯＴ」の比して、
不当にアイディアの範囲を制限することなく、
かつ、より正確かつ簡潔な表現で排除することが可能となり、
自動的なアイディア合成の実用性をさらに高めることができる。
また、本発明の請求項８は、
所定の価値観における項目（又は項目組）の順序を定義した内容をもとに、
ユーザが要求する概念を合成するために用いる文字列を制限することを
特徴とする請求項１から７のいずれか一項に記載のコンピュータプログラムを提供する。
例えば、以下の例では、一般的に大事なものの順番を、「家族の結婚式＞親友の結婚式＞赤ちゃんの誕生日＞ペットの誕生日」と定義している。
また、３１行目では、これを参照できる、より一般的な述語表現（ただし、自然言語に変数を埋め込んだリテラルをヘッドにした形式）に置き換えて、他のルールの右辺のボディの条件となりうるようにしている。
22: ☆
23: ★論理プログラム例３
24: ☆
25: ＜％一般的に大事
26: 家族の結婚式
27: 親友の結婚式
28: 赤ちゃんの誕生日
29: ペットの誕生日
30: ＞％一般的に大事
31: $Xは$Yより一般的に大事 ：＞ ％一般的に大事 ; $X＞$Y ; 
32: $Xがあるので１か月前から準備する ：− $Xは親友の結婚式より一般的に大事 ; 
これにより、自動合成されるアイディアやアイディア構成要素の範囲を、所定の価値観（例えば、大事さ）や、構成要素として用いられるに相応しい特性の程度（例えば、物質としての重さ、硬度、燃えにくさ、等）に合ったもののみに制限することができ、利用者のアイディア選択コストの節約につながる。
また、本発明の請求項９は、
所定の価値観における項目（又は項目組）の順序を定義した内容をもとに、
ユーザが要求する概念を合成するために用いる文字列の優先順位を制御することを
特徴とする請求項１から８のいずれか一項に記載のコンピュータプログラムを提供する。
：「文字列の優先順位を制御する」とは、例えば、上記の例で、「家族の結婚式」を「親友の結婚式」より時間的に先に表示したり、音声合成したり、より目立つ上方に表示したりすることをいう。
＞これにより、有望な／価値あるアイディア候補に利用者がより早く接することができ、時間が制限されているときなどにも機動的な対処が可能となる。
また、本発明の請求項１０は、
請求項１から９のいずれか一項に記載のコンピュータプログラムを用いた装置を提供する。
また、本発明の請求項１１は、
請求項１から９のいずれか一項又は図２に記載のコンピュータプログラムを用いた方法を提供する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の一実施例（利用者要求を仮定として示す場合）による、論理プログラム（固定的な事実及びルール）、利用者により仮定として追加された事実、回答される内容の関係について説明する図である。
【図２】図１の実施例を実施するためのコンピュータプログラムの最も基本的な処理フローチャート（方法としてのステップ）を説明する図である。
【図３】実施するコンピュータとしての一般的な構成を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
本発明は、特許文献１の論理型ＡＩ（ＰＲＯＬＯＧのサブセット＋α）と知識表現（ほぼ自然言語で記述できる）を用いた自動アイディア合成システムとして実施する。
後述するいくつかの簡単な実施例は、同一発明者による以下の特許明細書（上記、特許文献１からの抜粋）の実施の形態に、本発明に特有の上記機能を追加で実装することにより実施できる。また以下の、特許文献１の引用は、本明細者の実施可能性面、進歩性面の補足目的も含んだものである。
＝＝＝ 
＜特許文献１の課題＞ 自然言語に変数を埋め込む形式で表現した知識をコンピュータで
ＰＲＯＬＯＧ同様に自動処理することを実現可能にし、述語論理レベルの網羅的な演繹や
解探索（自動単一化処理、自動導出処理、そのための後ろ向き推論、バックトラック）を
実現すること。
変数が格構造に縛られない利点を十分に生かし、処理を高速化し、証明や学習等のため結
果を見やすく表示すること。
＜特許文献１の解決手段（概要）＞
人間が、ＰＲＯＬＯＧにおける「事実」、「ルール」又は「ゴール」の入力にあたり、Ｐ
ＲＯＬＯＧにおける「リテラル」にあたる内容の定数部分と変数部分とを文字種、デリミ
タ又はエスケープ文字により区別してコンピュータに入力し、
コンピュータが、文の主部、述部等の境界をまたがりうるものとして変数を取扱いながら
、その入力に含まれる文の自動単一化処理、自動導出処理又はその両方を行う。
変数を含みうる文であるパターンと、変数を含まない文である定数文字列との単一化を、
パターンに最初に出現する変数の最長一致解を求めて、該最長一致解の文字列を後ろから
空文字になるまで削る過程を該パターンに代入してできる
各新たなパターンについて、該新たなパターンができる前提となった削る過程の解の各状
態をそれぞれ記憶しながら、再帰的に同様に変数がなくなるまで繰り返し、変数がなくな
ったときに単一化した各途中の解の状態を結合して各単一化の答えを得る。
パターン中の固定文字列が最長一致解を削る過程の文字列に含まれるか等を検出して高速
化する。
パターン対パターンの単一化は語頭や語尾の一致に着目して高速化する。全探索の具体的
手法も提供する。
＜特許文献１の解決手段（全文、ただし一部本発明と混同しないように加筆・修正）＞
（０００９）
本発明は、かかる課題に鑑みてなされたものであり、特許文献１の請求項１は、
コンピュータが、論理型プログラミング言語ＰＲＯＬＯＧの機能の一部又は全部を自
動的に行う方法であって、
人間が、ＰＲＯＬＯＧにおける「事実」、「ルール」又は「ゴール」の入力にあたり
、ＰＲＯＬＯＧにおける「リテラル」にあたる内容（以降、「文」と呼ぶ）の定数部分と
変数部分とを文字種、デリミタ又はエスケープ文字により区別してコンピュータに入力す
ること、
コンピュータが、文の主部、述部、主語、述語、目的語、補語、連用修飾語、連体修
飾語又は文の境界をまたがりうるものとして変数を取扱いながら、上記「事実」、「ルー
ル」又は「ゴール」の入力に含まれる文の自動単一化処理、自動導出処理又はその両方を
行うこと、
を特徴とする処理方法を提供する。
ここで、「人間が、・・・定数部分と変数部分とを文字種、デリミタ又はエスケープ
文字により区別してコンピュータに入力する」とは、人間が本発明によるアプリケーショ
ンソフト（処理系）の入力欄内やコマンドプロンプト後等に（フロントエンドプロセッサ
等を介して又は介さずに）直接入力すること、インターネットブラウザや文章編集ソフト
等からコピーペーストやカットペーストすること、別途入力して保存してあったテキスト
ファイル等を読み込んだり、引用したり、参照したりすること等を含む。
また、「コンピュータが、文の主部、述部、主語、述語、目的語、補語、連用修飾語
、連体修飾語又は文の境界をまたがりうるものとして変数を取扱い」とは、日本語等の助
詞等や英語等の前置詞等を介した明示的な区切りのある格構造（構文解析結果や意味解析
結果の階層構造に該当するものを含みうる）の境界（明示的な区切り）をまたがりうるだ
けでなく、英語等の例えばＳＶ形式・ＳＶＯ形式・ＳＶＯＯ形式・ＳＶＯＣ形式のＳとＶ
の境界、ＶとＯの境界、ＶとＣの境界等をまたがり得、重文や複文の文の境界等をもまた
がり得るものとして取り扱うモードを含む（逆に、取り扱わないモードがあってもよい）
。これらの場合、変数に入り得る解候補として、文全体や、文全体を構成する文字列から
文としての文法構造による区切りの単位を無視して任意の部分文字列を抽出したもの、さ
らには階層的な参照構造をもつ複文・重文やもっと長い論文等の全体や、さらにそれらの
任意の部分文字列が対象となる（なお、「文の境界」をもまたがりうるものとして取り扱
う場合であって、知識源の集合を扱う（例えば、ファイルにまとめた知識源の集合を一括
して読み込む、書き込む、参照する、等する）場合には、文の境界「以外」に知識源どう
しの区切りが必要となるため、このような区切りとして、例えば、改行コードやタブコー
ド等を用いることができる）。
これにより、自然言語に変数を埋め込む形式で表現した知識や情報も、普通の文章形
式の知識や情報も、それらの間での現実的な相互活用の可能性が十分に開けた一元的な知
識源として、両者を特に区別せずにコンピュータで自動処理することが可能になる（上記
「困難性Ａ」の克服）。
「現実的」な相互作用の可能性が「十分」に開けるためには、コンピュータによる自
動処理が検索処理系として備えるべき１）検索式（パターンを指定する表現）の簡便性、
２）十分な適合率（解の正確性）、３）十分な再現率（解候補を抽出する上での網羅性）
を備えていなければならないが、本発明では、文中の自由な（すなわち、文法や意味の区
切りに制限されない）場所に変数（複数種類でもよく複数回でもよい）の埋め込みを許容
し（簡便性を確保し）つつも、ＰＲＯＬＯＧの知識処理手順（と内在する知識解釈方針）
に基本的に沿うことにより、他の処理系におけるようなハイブリッドな知識処理手順（と
、そのハイブリッドな処理手順に対応する複雑な知識解釈方針）によって起こりうる適合
率（解の正確性）低下のリスクを回避しつつ、「文の主部、述部、主語、述語、目的語、
補語、連用修飾語、連体修飾語又は文の境界をまたがりうるものとして変数を取扱」うこ
とにより、自然言語の区切り表現（読点、句読点、カッコ、コンマ、ピリオド、等）や修
飾的なフレーズ（形容詞句、副詞句、必須でない格の表現、等）による指定パターンの泣
き別れ出現が原因となる不当な不一致（正規表現的なアンマッチ）を防ぎ、格構造の明示
されない表層的な文字列表現間（検索式と知識源の間）での一定の再現性（解候補を抽出
する上での網羅性）を確保可能としている。また、知識源となった自然言語の正確な文脈
（前後の文字列）を損ないにくい一体的・連続的な引用・抽出（変数への解候補としての
）も可能となり、結局、その透明性・単純性により推論の実質的な健全性（根拠や推論経
緯の正当性）の確認・検証が手軽かつ容易となり、根拠がいつも明確であるという現実的
な安心感を利用者にもたらし、全体として、変数が格構造に縛られない（さらに、格構造
のルール（出現順序等）について知らなくてもよく、引数の順番が間違っているかもしれ
ないという不安もない）という仕様の利点を十分に生かしきることを可能にする。
なお、本発明は日本語（一文字の情報量が多く、単語の間にスペースがない）を第一
の対象にしているため、文字を処理単位、区切りの単位としている内容が多いが、英語等
（一文字の情報量が少なく、一文の文字数は多いが、単語の間にスペースのあるもの）は
、スペースで区切った単語を単位として同様の処理をすることも可能である。
（００１０）
また、特許文献１の請求項２は、
前記自動単一化処理において、
変数を含みうる文であるパターン（定数部分と変数部分とを文字種、デリミタ又はエ
スケープ文字により区別したもの）と、変数を含まない文である定数文字列との単一化を
、
パターン（例：＄Ｘと＄Ｙは＄Ｚが好き）に最初（又は最後）に出現する変数（例：
＄Ｘ）の最長一致解（例：太郎と次郎）を求めて、該最長一致解の文字列を後ろ（又は前
）から空文字になるまで削る過程（例：太郎と次郎＞太郎と次＞太郎と＞太郎＞太＞空）
を該パターンに代入してできる各新たなパターン（例：「太郎と次郎と＄Ｙは＄Ｚが好き
」＞「太郎と次と＄Ｙは＄Ｚが好き」＞「太郎とと＄Ｙは＄Ｚが好き」＞「太郎と＄Ｙは
＄Ｚが好き」＞「太と＄Ｙは＄Ｚが好き」＞「と＄Ｙは＄Ｚが好き」）について、該新た
なパターンができる前提となった削る過程の解の各状態（＄Ｘ＝太郎と次郎＞太郎と次＞
太郎と＞太郎＞太＞空）をそれぞれ記憶しながら、
再帰的に同様に変数がなくなるまで繰り返し、
変数がなくなったときに単一化した各途中の解の状態（例：真（＄Ｘ＝太郎と次郎，
＄Ｙ＝三郎），真（＄Ｘ＝太郎，＄Ｙ＝次郎と三郎））を結合して各単一化の答え（例：
答え１＝（＄Ｘ＝太郎と次郎，＄Ｙ＝三郎），答え２＝（＄Ｘ＝太郎，＄Ｙ＝次郎と三郎
）を得ることを特徴とする
特許文献１の請求項１に記載の処理方法を提供する。
ここで、「（又は最後）」は「（又は前）」に対応しており、最後に出現する変数か
ら代入するときは、削り始めが前からとなる必要があることを意味する。
これにより、最長一致解から最短一致解に至るすべての可能性について確実に網羅し
た各解候補の状態を検証し、網羅的な答え（さらに絞りこまれた解候補の集合）を提供す
ることが可能になる。
（００１１）
また、特許文献１の請求項３は、
空文字になるまで徐々に削るかわりに、別途求めた最短一致解までしか徐々に削らな
いことを特徴とする
特許文献１の請求項２に記載の処理方法を提供する。
これにより、最短一致解未満の長さから「空」文字までの解探索の計算を節約するこ
とができ、自動処理の高速化が可能となる場合がある。
（００１２）
また、特許文献１の請求項４は、
空文字になるまで徐々に削る際、
パターン中で該変数が最初（又は最後）に出現した直後（又は直前）の固定文字であ
る１文字Ｃ（直後（又は直前）が別の変数でその解が空文字でないときは該別の変数に解
候補として代入されている解候補の最初（又は最後）の１文字Ｃ）が該最長一致解に含ま
れる場合に、
該最長一致解の文字列の最後（又は最初）からそのＣに最初にあたるまでの部分文字
列をそのＣを含め削ることを特徴とする
特許文献１の請求項２又は３に記載の処理方法を提供する。
ここで、「（又は最後）」は「（又は直前）」に対応しており、最後に出現する変数
から代入するときは、削り始めが前からとなる必要があることを意味する。
これにより、変数の直後（又は直前）の固定文字にマッチしない解候補の列挙とその
解候補を前提とした探索を節約することができ、自動処理の高速化が可能となる場合があ
る。
（００１３）
また、特許文献１の請求項５は、
前記自動単一化処理又は自動導出処理において、
前記「ゴール」（「サブゴール」を含む。以下同じ）となる束縛情報を求める際、
該「ゴール」を構成する各文について独立して束縛情報を求め
各束縛情報の積集合が空でない場合に戻り値真とその積集合を返す
特許文献１の請求項１から４のいずれか一項に記載の処理方法を提供する。
ここで、束縛情報とは、各変数に同時にそのような解候補を代入してみたか／すべき
かということを示す情報である。各変数への一つの束縛の仕方を示す束縛情報は、「，」
をＡＮＤ結合と解釈することにより、「変数名１＝値１，変数名２＝値２，・・・，変数
名Ｎ＝値Ｎ」といったリスト形式で表現することができる一方、複数の束縛の仕方は、そ
のようなリストの集合として、あるいは、「，」ではなくＡＮＤ／ＯＲ結合を明示して複
数束縛間の共通部分をくくりだした形や、複数束縛の全体を標準化した連言標準形や選言
標準形で表現することができる。
これにより、同時に満たすべきパターン（文）が複数あり、パターン（文）間で同名
の変数には同じ解が入るべきとする問題形式の場合（例えば、ユーザからのそのようなＡ
ＮＤ結合問合せや、ルールのボディ部に複数の文がある場合）に、ルールのより右側のパ
ターンについて、より左側のパターンの各単一化結果ごとに多大な全文探索処理を無駄に
繰り返す可能性がすくなくなり、ボディ部をバックトラックしながら深さ優先探索する非
効率（変数を自然言語に埋め込む形式においてより顕著な非効率）を回避し、同時に満た
すべき各パターンごとの処理を単純化することができる。また、推論過程の表示や検証（
完全性や健全性）をわかりやすく、容易にする。また、ルールの意味として必要な直観に
とって余計であり定義されるべきでなかった順序性（ボディ部の文間の）が推論過程に副
作用を与えることを防ぐことができる。
（００１４）
また、特許文献１の請求項６は、
前記自動単一化処理又は自動導出処理において、
前記「ゴール」となる束縛情報を求める際、
既存の束縛情報を最初に空とし、
「ゴール」が含む文集合を、既存の束縛情報の適用下で該一文が真となりうるかと該
なりうるための追加の束縛情報について自動計算して該追加の束縛情報を該既存の束縛情
報に加えながら該一文を除いて再帰的に小さくしていき、
真となりうるまま該文集合が空集合になったときの既存の束縛情報を「ゴール」とな
る束縛情報とする
特許文献１の請求項１から４のいずれか一項に記載の処理方法を提供する。
ここで、「再帰的に小さくしていき」とは、再帰が深くなるほど文集合が小さくかつ
束縛情報が複雑になる（より多くの変数が束縛され、束縛する値の範囲がより絞られる）
よう、例えば、Ｃ言語で再帰呼び出しをする処理や、独自に宣言し定義した深さ優先探索
用のスタック構造（構造体の配列とスタックポインタ等）によって同等の再帰的処理を実
現することをいう。
これにより、変数を自然言語に埋め込む形式で表現された、同時に満たすべき複数パ
ターンのＡＮＤ結合からなるオープンクエスチョンを自動処理する問題を、より単純かつ
再帰的な同一構造を持つ部分問題へとシンプルに変換し、推論過程の表示や検証（完全性
や健全性の）を容易にする。
（００１５）
また、特許文献１の請求項７は、
前記自動単一化処理又は自動導出処理において、
変数を含まないパターンと変数を含まない事実との単一化を行う場合、
パターンと事実が文字列として一致する場合に真を返す、又は
パターンと事実が文字列として一致しない場合に偽を返す
特許文献１の請求項１から６のいずれか一項に記載の処理方法を提供する。
これにより、シンプルかつ迅速に探索を行うことができる。
なお、「変数を含まない事実」が句点等で区切られた複数の文を含む場合。「文字列
としての一致」は、パターンの文字列が事実の文字列の部分に一致することであってもよ
いとするモードを設けることもできる。
これにより、同型の複数の情報を一つの事実にまとめて表現して探索の対象とするこ
とができる。また、複数要素間のなんらかの順序性（例えば、大きさ、貴重さ、古さ・・
・等）も表現しやすくなる。
（００１６）
また、特許文献１の請求項８は、
前記自動単一化処理又は自動導出処理において、
変数を含まないパターンとホーン節の変数を含まないヘッド部との単一化を行う場合
、
パターンとヘッド部が文字列として一致する場合に、該ホーン節のボディ部をサブゴ
ールとして特許文献１の請求項５又は６に記載の処理方法を適用した結果を返し、
一致しない場合に偽を返す
特許文献１の請求項１から７のいずれか一項に記載の処理方法を提供する。
これにより、変数を自然言語に埋め込む形式で表現するルールのヘッドが変数を含ま
ない場合の健全な機械的解釈と、シームレスでわかりやすくかつシンプルで統一的な処理
メカニズムと、対応する推論過程の説明を与えることができる。
（００１７）
また、特許文献１の請求項９は、
前記自動単一化処理又は自動導出処理において、
変数を含まないパターンと変数を含むヘッド部をもつホーン節との単一化を行う場合
、
特許文献１の請求項２から４のいずれか一項に記載の処理方法における「定数文字列
」として当該パ
ターンを用いかつ同処理方法における「パターン」として当該ヘッド部を用いて処理し
て求めた各束縛情報について、
当該ホーン節のボディ部に適用したものを特許文献１の請求項５又は６に記載の処理
方法の「サブゴ
ール」として処理した結果が真となるものが存在すれば真を返す、又は
存在しなければ偽を返す
特許文献１の請求項１から８のいずれか一項に記載の処理方法を提供する。
これにより、変数を自然言語に埋め込む形式で表現するルールのヘッドが変数を含み
、このルールを起動したパターンが変数を含まない場合に、ボディ部の変数の束縛範囲を
事前に制限して、真偽判断の処理を高速化することができる。
また、健全な機械的解釈と、シームレスでわかりやすくかつシンプルで統一的な処理
メカニズムと、対応する推論過程の説明を与えることができる。
（００１８）
また、特許文献１の請求項１０は、
前記自動単一化処理又は自動導出処理において、
変数を含むパターンと変数を含まない事実との単一化を行う場合、
特許文献１の請求項２から４のいずれか一項に記載の処理方法における「パターン」
として当該パタ
ーンを用いかつ同処理方法における「定数文字列」として当該事実を用いて処理した結
果を返す、
特許文献１の請求項１から９のいずれか一項に記載の処理方法を提供する。
これにより、パターンと（静的な）事実との間のすべての解候補（格変数への）が洗
い出されて「結果」として返されるため、上記「困難性Ａ」克服のための基礎的な機構を
シンプルに与えることができ、推論過程の可視化や検証だけでなくさらにはルールの修正
等といったユーザーの手を介した学習をも容易にする。
（００１９）
また、特許文献１の請求項１１は、
前記自動単一化処理又は自動導出処理において、
変数を含むパターンと変数を含まないヘッド部をもつホーン節との単一化を行う場合
、
特許文献１の請求項２から４のいずれか一項に記載の処理方法における「パターン」
として当該パタ
ーンを用いかつ同処理方法における「定数文字列」として当該ヘッド部を用いて処理し
た結果を真とする束縛情報（Ｃ）が存在する場合で、かつ、当該ホーン節のボディ部を請
求項５又は６に記載の処理方法の「サブゴール」として処理した結果が真の場合に当該束
縛情報（Ｃ）とともに真を返す、
特許文献１の請求項１から１０のいずれか一項に記載の処理方法を提供する。
これにより、変数を含むパターンと（変数を含まない静的な）ヘッドとの間のすべて
の解候補（各変数への）が洗い出されて「結果」として返されるため、上記「困難性Ａ」
克服のための基礎的な機構をシンプルに与えることができ、推論過程の可視化や検証だけ
でなくさらにはルールの修正等といったユーザーの手を介した学習をも容易にする。
また、より単純かつ再帰的な（または相互再帰的な）同一構造を持つ部分問題へとシ
ンプルに変換し、推論過程の表示や検証（完全性や健全性の）を容易にする。
また、変数を自然言語に埋め込む形式で表現するルールのヘッドが変数を含まない場
合の健全な機械的解釈と、シームレスでわかりやすくかつシンプルで統一的な処理メカニ
ズムと、これらに該当する推論過程の説明を与えることができる。
（００２０）
また、特許文献１の請求項１２は、
前記自動単一化処理又は自動導出処理において、
変数を含むパターンと変数を含むヘッド部をもつホーン節との単一化を行う場合、
パターンとヘッド部の頭、尾又は両方に存在する文字数分の固定文字が一致していな
い場合に偽を返す、
特許文献１の請求項１から１１のいずれか一項に記載の処理方法を提供する。
これにより、一律の探索に比して、明らかに大幅な計算量節約と処理速度向上が図れ
る。
（００２１）
また、特許文献１の請求項１３は、
前記自動単一化処理又は自動導出処理において、
変数を含む第一のパターンと変数を含むヘッド部をもつホーン節との単一化を行う場
合、
パターンとヘッド部の頭及び尾に存在する文字数分の固定文字が一致している場合、 
特許文献１の請求項５又は６に記載の処理方法における「サブゴール」として当該ホー
ン節のボディ
部を適用した結果が真となる各束縛情報により当該ホーン節のヘッド部を束縛して得ら
れる各第二のパターンについて、
第二のパターンが変数を含まない場合に、
特許文献１の請求項２から４のいずれか一項に記載の処理方法における「パターン
」として第一の
パターンを用いかつ同処理方法における「定数文字列」として第二のパターンを用いて
処理した結果を返す、
請求項１から１２のいずれか一項に記載の処理方法を提供する。
ここで、「第二のパターンが変数を含まない場合」とは、ホーン節（ルール）におい
て、ヘッド部に含まれるすべての変数がボディ部「にも」含まれており、ボディ部のすべ
ての変数が定数（固定文字列）で束縛された結果としてヘッド部のすべての変数も定数（
固定文字列）で束縛（代入）されたことによりヘッド部の変数が消えてヘッド部が定数文
字列と見なせるようになったことをいう。
これにより、変数を含むパターンと変数を含むヘッド部をもつホーン節（ルール）と
の単一化をシンプルな計算モデルにより、ユーザーがトレースしやすい流れで機械的・自
動的に行うことができる。
すなわち、変数を含むパターンと変数を（各束縛情報により）含まなくなった（＝定
数文字列化した）ヘッド部との間のすべての解候補（パターンの各変数へ代入すべきもの
）を洗い出して「結果」として返す形に、元々のより複雑な問題（変数対変数の単一化）
を帰着（問題を変換）させることにより、上記「困難性Ａ」克服のための基礎的な機構を
シンプルに与え、思考プロセスとしても表現しやすいものにできている。また、この「帰
着（問題の変換）」に当たって、より単純かつ再帰的な（または相互再帰的な）同一構造
を持つ部分問題へとシンプルに変換しているため、推論過程の可視化や検証（完全性や健
全性の）だけでなくルールの修正等といったユーザーの手を介した学習をも容易にする。
結局、変数を自然言語に埋め込む形式で表現するルールのヘッドが変数を含む場合の
健全な機械的解釈と、シームレスでわかりやすくかつシンプルで統一的な処理メカニズム
と、これらに該当する推論過程の説明を容易に与えることができる。
（００２２）
また、特許文献１の請求項１４は、
変数を含む事実が入力されることをコンピュータが制限することを特徴とする
特許文献１の請求項１から１３のいずれか一項に記載の処理方法を提供する。
ここで、変数を含む事実（ルールでない知識源）とは、例えば、「＄Ｘは＄Ｘである
。」（トートロジー的に恒真となる事実）や「＄Ｘは＄Ｙである。」（表層的な文型だけ
が合致していれば真となってしまう根拠のない事実）等がある。
これらがコンピュータに入力されることを制限することにより、パターン（変数を含
みうる文）と事実（変数を含まない文（＝固定文字列））との自動単一化処理の計算が単
純になり、自動処理による高速な回答が可能となる。また、根拠のない事実を知識源に混
入しにくくする。
（００２３）
また、特許文献１の請求項１５は、
前記ルールがいわゆるホーン節と同様の形式であり、ヘッド部がボディ部に出現しな
い変数を含むことをコンピュータが制限することを特徴とする
特許文献１の請求項１から１４のいずれか一項に記載の処理方法を提供する。
ここで、「ヘッド部がボディ部に出現しない変数を含むことをコンピュータが制限す
る」とは、ヘッド部が「＄Ｘは素敵」であり、ボディ部が「＄Ｙは強い，＄Ｙは＄Ｚに優
しい，＄Ｚは子供，＄Ｙは賢い」といったように、ボディ部のすべての文中の変数（この
例では、＄Ｙと＄Ｚ）が束縛（代入）されても、ヘッド部の変数（この例では、＄Ｘ）が
束縛されないまま残るようなルールが知識源として入力されたり、記憶されたり、起動さ
れたりすることをコンピュータが制限することをいう。このようなルールは、事実の場合
と同様に、ヘッド部に束縛されない変数を残すことにつながるため、健全でない推論結果
を生み出しやすく、推論のスピードをも低下させる原因となる。
こうしたルールがコンピュータに入力されることを制限することにより、パターン（
変数を含みうる文）とヘッド部（特許文献１の請求項１３により変数を含まない文（＝固
定文字列）の集
合に帰着可能）との自動単一化処理の計算が単純になり、自動処理による高速な回答が
可能となる。また、根拠のない推論結果を生み出しにくくする。
（００２４）
また、特許文献１の請求項１６は、
前記自動単一化処理又は自動導出処理において、
束縛されない変数が互いに残っているパターンとヘッド部又は事実との自動単一化処
理を、
固定文字列として極小となる解の集合を求めて返すことにより行うことを特徴する、 
特許文献１の請求項１から１３のいずれか一項に記載の処理方法を提供する。
ここで、「固定文字列として極小となる解の集合」の例としては、「＄Ａは＄Ｂ」と
「＄Ｃも＄Ｄ」との間の自動単一化の結果として、｛（＄Ａ＝”も”、＄Ｂ＝＜空＞、＄
Ｃ＝＜空＞、＄Ｄ＝”は”），（＄Ａ＝空、＄Ｂ＝”も”、＄Ｃ＝”は”、＄Ｄ＝空）｝
という２つの解を提供することがある。
これにより、無限個の解が存在する場合にも解の例（特に最小のシンプルな例）を提
供することが可能になる。
（００２５）
また、特許文献１の請求項１７は、
前記自動単一化処理又は自動導出処理において、
束縛されない変数が互いに残っているパターンとヘッド部又は事実との自動単一化処
理を、
変数を含む文字列として極小となる解の集合を求めて返すことにより行うことを特徴
する、
特許文献１の請求項１から１３のいずれか一項に記載の処理方法を提供する。
ここで、「固定文字列として極小となる解の集合」の例としては、「＄Ａは＄Ｂ」と
「＄Ｃも＄Ｄ」との間の自動単一化の結果として、｛（＄Ａ＝”＄Ｃも”、＄Ｂ＝＜自由
＞、＄Ｃ＝＜自由＞、＄Ｄ＝”は＄Ｂ”），（＄Ａ＝＜自由＞、＄Ｂ＝”も＄Ｄ”、＄Ｃ
＝”＄Ａは”、＄Ｄ＝＜自由＞）｝という２つの解を提供すること等がある。変数を束縛
する値（変数に代入される値）の文字列長（ただし、変数が含まれる場合は変数の出現あ
たり１文字と見なす）の合計（解組みを通じた）が極小となるものと考えることができる
。
これにより、無限個の解が存在する場合にも解の一般形を提供することが可能になる
。
（００２６）
また、特許文献１の請求項１８は、
束縛されない変数が互いに残っているパターンとヘッド部又は事実との各文字列の頭
及び尾に共通して存在する文字数分の固定文字が一致していない場合、
偽を返すことを特徴とする、
特許文献１の請求項１６又は１７に記載の処理方法を提供する。
これにより、単一化の可能性のない自動探索を節約し、自動処理を高速化することが
できる。
（００２７）
また、特許文献１の請求項１９は、
前記固定文字列又は変数を含む文字列として極小となる解の集合を求める際、
束縛されない変数が互いに残っているパターンとヘッド部又は事実とからなる両文字
列（第一の文字列と第二の文字列とする）に含まれる各変数が、各文字列内では共通に束
縛され、文字列間では独立に束縛されるものとしながら（あるいは、同名変数を共通に束
縛するスコープを各文字列内のみ（あるいは、文字列間は変数のスコープ外）としながら
）、
各変数に相手の文字列（第一の文字列中の変数には第二の文字列、第二の文字列中の
変数には第一の文字列）のあらゆる部分文字列（＜空＞及び文字列全体も含む）又は自分
自身を代入してみて両文字列が一致する場合を探す全探索により極小となる解の集合を求
めることを特徴する、
特許文献１の請求項１６又は１７に記載の処理方法を提供する。
「又は自分自身を・・・代入」とは、文字列中の「＄Ｘ」には「＄Ｘ」そのものを代
入することをいい、たまたま第一の文字列にも第二の文字列にも＄Ｘ（互いのスコープは
異なっている）が含まれるときは、第一の文字列の＄Ｘと第二の文字列の＄Ｘをあえて区
別できるように（例えば、「＄Ｘ１」と「＄Ｘ２」、等として）代入することによっても
明らかに健全な計算を行うことができる。
これにより、健全性と停止性（計算の有限性）を確保しながら解集合の一定の網羅性
（問題（パターン対）の性質によっては完全性）を確保することができる。
（００２８）
また、特許文献１の請求項２０は、
束縛されない変数が互いに残っているパターンとヘッド部又は事実とからなる両文字
列そのものではなく、
束縛されない変数が互いに残っているパターンとヘッド部又は事実との各文字列の頭
及び尾に共通して存在する文字数分の固定文字を両者から除いて残る二つの文字列に相当
する両文字列について、
特許文献１の請求項１９に記載の処理をする処理方法を提供する。
これにより、解集合の一定の網羅性（場合によっては完全性）を保ちながら全探索の
空間を小さくでき、処理が高速化される。
例えば、「石川の＄Ａは＄Ｂが好き。」と「石川の＄Ｃも＄Ｄアイスが好き。」との
間の自動単一化の過程として、そのまま解を探すのではなく、頭尾の共通部分を削除して
”＄Ａは＄Ｂ”
と
”＄Ｃも＄Ｄアイス”
とした上で、全探索により「＄Ａ」と「＄Ｂ」それぞれに、”＄Ｃも＄Ｄアイス”の
全ての部分文字列（これは、＄Ｃや＄Ｄといった変数（＄｛・・・｝形式の変数も同じ）
は１文字とすると、６文字であるため、６×（６＋１）／２＋１（＜空＞分）＋１（自分
自身を代入分）＝２３通りある）を代入しつつ、同様に、「＄Ｃ」と「＄Ｄ」それぞれに
”＄Ａは＄Ｂ”の全ての部分文字列（これは、同様に３文字であるため、３×（３＋１）
／２＋１＋１＝８通りある）を代入してみてできる全ての両文字列（２３×２３×８×８
通り）について、両文字列が一致した場合（例えば、（
”もはアイス”，
”はもアイス”，
”＄Ａはもアイス”，
”＄Ｃもはアイス”，
”＄Ａはも＄Ｄアイス”
※ちなみに”＄Ｃもは＄Ｂアイス”は一致しない
）となった場合の代入組の集合｛
（＄Ａ＝”も”、＄Ｂ＝”アイス”、＄Ｃ＝＜空＞、＄Ｄ＝”は”），
（＄Ａ＝＜空＞，＄Ｂ＝”もアイス”，＄Ｃ＝”は”，＄Ｄ＝＜空＞），
（＄Ａ＝”＄Ａ”，＄Ｂ＝”もアイス”，＄Ｃ＝”＄Ａは”，＄Ｄ＝＜空＞），
（＄Ａ＝”＄Ｃも”，＄Ｂ＝”アイス”，＄Ｃ＝”＄Ｃ”，＄Ｄ＝”は”），
（＄Ａ＝”＄Ａ”，＄Ｂ＝”も＄Ｄアイス”，＄Ｃ＝”＄Ａは”，＄Ｄ＝”＄Ｄ”） 
｝又は、各代入組の部分的代入の集合（例えば｛
（＄Ａ＝”も”、＄Ｂ＝”アイス”），
（＄Ａ＝＜空＞，＄Ｂ＝”もアイス”），
（＄Ａ＝”＄Ａ”，＄Ｂ＝”もアイス”），
（＄Ａ＝”＄Ｃも”，＄Ｂ＝”アイス”），
（＄Ａ＝”＄Ａ”，＄Ｂ＝”も＄Ｄアイス”）
｝）
を解として答えることができる。
なお、＄Ａ＝”＄Ａ”や＄Ｂ＝”も＄Ｄアイス”は、＄Ａや＄Ｄが自由であり、そこ
にどのような文字列を代入しても単一化できる（すなわち、無限の解があるということと
、その無限個の解（文字列）の制約（正規表現的な形）のあり方）を示すことができる。
（００２９）
また、特許文献１の請求項２１は、
各変数に相手の文字列のあらゆる部分文字列（＜空＞及び文字列全体も含む）又は自
分自身を代入してみて両文字列が一致する場合を探す全探索により極小となる解の集合を
求める際、
変数に代入する部分文字列に変数が含まれる場合に、当該部分文字列に含まれる変数
を両文字列にそれまで存在しなかった新しい変数で置き換えながら、該新しい変数に対し
ての同様の代入も以後再帰的に行いながら両文字列が一致する場合を探す全探索を行うこ
とを特徴とする
特許文献１の請求項１９又は２０に記載の処理方法を提供する。
これにより、自文字列内の固定文字を相手文字列内の変数を介して反射的に自文字列
内の変数に代入した解をも探す必要のある性格の問題（例えば、両文字列＝｛”＄Ｘは＄
Ｘ”，”い＄Ｙう”｝の場合では、解候補として（＄Ｘ＝”いう”，＄Ｙ＝”うはい”）
を列挙できなければならない）について、解探索の健全性を維持したまま、解候補列挙の
網羅性をより高めることができる。上の例では、両文字列（「パターン対」とも呼ぶ）＝
｛”＄Ｘは＄Ｘ”，”い＄Ｙう”｝から（＄Ｘ＝”いう”，＄Ｙ＝”うはい”）という解
候補を列挙できることを、本発明により再帰的に（＄Ｘ＝”い＄｛Ｙ１｝う”）⇒（＄｛
Ｙ１｝＝＜空＞）⇒（＄Ｙ＝”うはい”）という探索枝（探索木の一部であり、本発明に
沿った幅優先探索の場合は有限回で生成可能である）を生成しうることによって、示すこ
とができる。
「再帰的に・・・全探索」とは、例えば、各変数への各ありうる代入（前の特許文献
１の請求項と同
じ）を再帰的に繰り返す幅優先探索をしながら一致する代入系列（例えば、上記の（＄
Ｘ＝”い＄｛Ｙ１｝う”）⇒（＄｛Ｙ１｝＝＜空＞）⇒（＄Ｙ＝”うはい”）、等）を列
挙することである。最初の代入のバリエーションは、両文字列中の変数の種類がそれぞれ
２個と３個であり文字列の長さがそれぞれ６字と７字（変数はまとめて１字と数える）で
あれば、２個×（７×（７＋１）／２＋１＋１）＋３個×（６×（６＋１）／２＋１＋１
）＝６０＋６９＝１２９通りとなる。これらの枝から派生するさらなる枝の最長深さが均
等になるように幅優先探索を行う場合、代入回数等によるリミッター（上限値と比較する
プログラムステップ等）を設けることにより、一回一回の探索を適当な計算量に制限する
ことができる（再帰性によって保証されなくなった停止性や応答速度の確保）。なお、深
さ優先探索とした場合にも、深さの制限や代入回数等によって計算量を制限することがで
きる。いずれも自己再帰や相互再帰による無限ループを、再帰的な関数の呼び出しを管理
するスタック構造（構造体の配列）等を設けて、先祖（より根方向）となる枝の呼出しパ
ラメータ（その代入系列（代入文脈）に応じた両文字列の状態表現を含んでいてもよい）
を現在の呼出しパラメータと比較したりすることにより回避することができる。また、両
文字列の頭尾に存在する固定文字列が共通して存在する文字数分一致しているかどうかな
どにより、単一化しえない枝の枝刈りを行うこともできる。なお、制限した計算量（例え
ば代入百万回や探索深さ２０以内）の探索により解が見つからなかった場合に「解なし（
精度：代入百万回かつ探索深さ２０以内）」として、見つかった場合に、「（＄Ｘ＝”い
う”，＄Ｙ＝”うはい”），（・・・），・・・（但し、精度：代入百万回かつ探索深さ
２０以内）」等として探索精度を明示しながらユーザに答えることもできる。また、代入
の制限回数以内かつ制限探索深さ以内で明らかに全探索できた場合（完全性のある場合）
には、その旨を「解なし（全探索済）」あるいは「（＄Ｘ＝”いう”，＄Ｙ＝”うはい”
），（・・・），・・・（全探索済）」等と明示して、ユーザに答えることもできる。
（００３０）
また、特許文献１の請求項２２は、
変数に代入した結果についても、各文字列の頭及び尾に共通して存在する文字数分の
固定文字を両者から除いて残る二つの文字列を、
「相手の文字列のあらゆる部分文字列（＜空＞及び文字列全体も含む）」の対象とな
るの「相手の文字列」として、探索が進むごとに、文字列の頭又は尾に存在する固定文字
数が少なくすることを特徴とする、
特許文献１の請求項１９〜２１のいずれか一項に記載の処理方法を提供する。
これにより、探索を進めるごとに（先の枝にいくほど）枝の個数が少なくなり計算量
を節約することができる。
（００３１）
また、特許文献１の請求項２３は、
前記固定文字列又は変数を含む文字列として極小となる解の集合を求める際、
束縛されない変数が互いに残っているパターンとヘッド部又は事実とからなる両文字
列（第一の文字列と第二の文字列とする）に含まれる各変数が、各文字列内では共通に束
縛され、文字列間では独立に束縛されるものとしながら（あるいは、同名変数を共通に束
縛するスコープを各文字列内のみ（あるいは、文字列間は変数のスコープ外）としながら
）、
各変数に、固定文字列（空文字を含む）又は変数を含む文字列を再帰的に代入してみ
て解の集合を求める処理方法であって、
代入してみる変数を相手文字列の頭又は尾が固定文字である自文字列の対応する頭又
は尾の変数に限定し、
代入値を、該頭である場合には該頭の固定文字もしくは固定文字列に続く新しい変数
又は＜空＞とし、該尾である場合には新しい変数に続く該尾の固定文字もしくは固定文字
列又は＜空＞とし、
変数に代入した結果について、各文字列の頭及び尾に共通して存在する文字数分の固
定文字を両者から除くことを繰り返す、
ことを特徴とする特許文献１の請求項１６又は１７に記載の処理方法を提供する。
これにより、頭及び尾の固定文字の存在に着目して解の列挙範囲を（探索の網羅性を
損なわずに）大幅に制限すること可能になり、大幅な計算量節約と高速化が可能になる。
（００３２）
また、特許文献１の請求項２４は、
前記固定文字列又は変数を含む文字列として極小となる解の集合を求める際、
束縛されない変数が互いに残っているパターンとヘッド部又は事実とからなる両文字
列（第一の文字列と第二の文字列とする）に含まれる各変数が、各文字列内では共通に束
縛され、文字列間では独立に束縛されるものとしながら（あるいは、同名変数を共通に束
縛するスコープを各文字列内のみ（あるいは、文字列間は変数のスコープ外）としながら
）、
各変数に、固定文字列（空文字を含む）を再帰的に代入してみて解の集合を求める処
理方法であって、
各文字列の頭及び尾に存在する文字数分の共通する固定文字を除いてできる両文字列
中の固定文字種（変数の識別子やデリミタを除いた文字種）だけを用いてできる束縛情報
を、束縛する値の文字列長の合計が小さいものから順に列挙していくことにより求める、
特許文献１の請求項１６又は１７に記載の処理方法を提供する。
これにより、一定の性質をもった問題については、効率よく解に到達し、列挙するこ
ともできる。
（００３３）
また、特許文献１の請求項２５は、
求めた「変数を含む文字列として極小となる解の集合」をもとに、
当該ホーン節の変数を当該変数を含む文字列で一時的に書き換えてできるホーン節に
より探索を継続する特許文献１の請求項１９〜２４に記載の処理方法を提供する。
これにより、パターンとホーン節（ルール）のヘッド部とが単一化するために必要で
あることが計算された制約（上記の例では、変数「＄Ｃ」が”＄Ａは”という形の文字列
で束縛（代入）されることでしか単一化しえないという制約の働くような単一化方針（例
えば、上記最後の代入組の場合）もある）を、そのホーン節のボディ部の探索プロセスに
伝播することができ、探索を効率化することができる。
（００３４）
また、特許文献１の請求項２６は、
求めた「変数を含む文字列として極小となる解の集合」をもとに、
「変数を含む文字列」の変数部分に、当該「変数を含む事実」の解組の集合としてあ
らかじめ定義された固定文字列組の集合の各要素を代入してできる固定文字列組の集合を
返す、
特許文献１の請求項１９〜２５のいずれか一項に記載の処理方法を提供する。
これにより、変数（一個又は複数）を含む事実とその変数に埋めうる適切な答え（又
は仮説）の集合とをひもづけたデータベース（例えば、「言葉方程式（登録商標）」「Ｖ
ＬＡＮＫ（登録商標）」中の知識源）と効率的に連携した解探索を行うことができる。ま
た、似た文型をもつ大量の事実を、本発明の枠組みと連携させて効率的に管理することが
できる。
（００３５）
また、特許文献１の請求項２７は、
前記自動単一化処理又は自動導出処理において、
変数を含む第一のパターンと変数を含む第二のパターンとの自動単一化を行う場合、 
両パターンの頭及び尾に存在する文字数分の固定文字が一致しており、かつ、同じ変数
が各パターン内で一度しか出現しない場合、
無限個の解の存在を意味する情報を返す、
特許文献１の請求項１から２６のいずれか一項に記載の処理方法を提供する。
（００３６）
また、特許文献１の請求項２８は、
特許文献１の請求項１から２７のいずれか一項の方法を実行するための装置を提供す
る。
（００３７）
また、特許文献１の請求項２９は、
特許文献１の請求項１から２７のいずれか一項の方法をコンピュータに実行させるた
めのコンピュー
タプログラムを提供する。
（特許文献１の発明の効果）
（００３８）
本発明の効果は、各特許文献１の請求項について上述したとおりである。
（特許文献１の図面の簡単な説明）
（００３９）
（図１）図１は本発明を最も効果的に実施するネットワークシステムの全体図であ
る
。（実施例１）
（図２）図２は本発明を実施するコンピュータのハードウエア構成を示した説明図
で
ある。（実施例１）
（図３）図３は本発明を実施する端末における画面表示の例を示した説明図である
。
（実施例１）
（特許文献１の発明を実施するための形態）
（００４０）
本発明は、ネットワークに接続された／接続されてないあらゆる種類のコンピュータ
（クラウドサーバー、大型汎用機、デスクトップＰＣ、ノートＰＣ、携帯端末、本発明専
用機）において実施することができるが、一般的なマルチタスク機能とウィンドウ機能を
もちインターネットに接続されたＰＣにより実現した形態により説明する。
図１は本発明を最も効果的に実施するそのネットワークシステムの全体図であり、コ
ンテンツ管理装置１は、利用者ＰＣ２又は利用者兼管理者ＰＣ２により、本発明で取り扱
うコンテンツ（ルールや事実）の投稿を受け付け、所定のポリシーによって共有アクセス
権やコンテンツ提供優先順位を制御しながらコンテンツを配信する公知のファイル共有サ
ーバーでよい。利用者ＰＣ２は、その利用者ごとに、その信じる内容（や検討したい内容
）を自然言語で表現したコンテンツ（ルールや事実）を本発明の方法に沿って入力して記
憶し本発明の方法によって処理するコンピュータ、携帯端末等である。
図２は本発明で用いるコンピュータのハードウエア構成を示した説明図である。これ
は計算機の構成としては一般的なものであり、本発明の特徴は、不揮発性メモリ２ｈに記
憶されたプログラム３及びコンテンツデータ４の指示や記載に従い自然法則を用いてＣＰ
Ｕ２ｅで処理される処理の内容、及び、利用者との対話プロトコル（書式）の在り方にあ
る。
図３は本発明を実施する端末における画面表示の例を示した説明図である。図では「
？＄Ａしない」という問い（オープンクエスチョン形式）に対して、図示しない記憶した
リストＬの１行目の「されていやなことはなるべくしない」という事実を用いて「＄Ａ  
＝
されて嫌なことをなるべく／１／」という答えを列挙し、同様にリストＬの９行目の
「いじめをしない」という事実を用いて「＄Ａ  ＝  いじめ／９／」と答えている。
（００４１）
このような実施形態においては、Ｃ＋＋言語等を介して製造されたコンピュータプロ
グラムにより、コンピュータ（ＰＣ等）に可能なあらゆる動作を実施させることができる
。したがって、自然法則を用いたコンピュータの公知の基本的な動作（レジスタやメモリ
やストレージへの記憶・取り出し、四則演算、比較、等）や既に開発環境等の標準ライブ
ラリとなっている一般的な機能（変数やＮ次元配列への代入・比較・コピー、文字列や数
値の操作／比較／表示、リスト構造・キュー構造・ハッシュ構造・ベクトル型等の操作、
バイナリ―サーチやソート操作、正規表現によるパターンマッチ操作、ネットワーク通信
操作、等）の実現方法については、本発明の本質（新規性や進歩性につながる独自の構成
）とも異なり、当業者にもよく知られているので、詳述はしない。一方、このような一般
的な機能を組み合わせて、本発明に固有の処理をどのような操作順序や記憶の仕方（アル
ゴリズムやデータ構造）で実現するかについては、以下に詳述する。このアルゴリズム等
の説明、上記した課題解決手段の説明及び本発明の図面の説明を提供して開発の参考とさ
せることにより、標準レベルの職業的プログラマであれば、標準的なアプリケーションプ
ログラム開発技法（Ｃ＋＋によるＧＵＩアプリケーション統合開発環境、等）を用いて、
本発明の方法をコンピュータに実施させることが明らかに可能となり、また、この方法の
ための装置やプログラムを作成することも可能となる。
（００４２）
以下に示すアルゴリズムは、Ｃ言語／Ｃ＋＋言語等を用いて所望の「関数」を新たに
定義した上で関数呼出しを行うという標準的な構造化プログラミングをベースにしたアル
ゴリズムであり、当業者は、下記各関数の機能分担に応じた入出力や機能切り分けを行い
ながら（或いは、下記に示した仕様に沿って関数群をそのままコーディングすることによ
り）、本発明の解決手段に相当する処理手段（プログラムや計算機）を実現することが可
能となる。
（００４３）
■問い合わせＰに対する知識リストＬの処理アルゴリズム仕様
===============================================================================
======================================
関数Ｑ１（Ｐ：変数を含みうるパターン，Ｌ：知識リスト）：★特許文献１の請求項に
共通するメイン関数の特許文献１の実施例１★
｛
１．Ｌの最初の行の内容Ｂ（事実又はホーン節）を取り出す。
ただし、Ｌが空の場合（最初の行が取り出せなかった場合）、偽を出力して終了。
２．変数の束縛情報Ｃの初期値を空とし、下記関数Ｈ（Ｐ，Ｂ，Ｃ）を呼出し、真とな
る（＝マッチする）束縛情報（＝解集合）Ｃを出力。
真（＝マッチした）の場合
真（はい）を出力する（マッチした内容Ｂの行番号も添えて出力する）。
偽の場合
何もしない。
３．Ｌの次の行の内容Ｂ’が
ある場合
・Ｂ←Ｂ’とし、２に移動する。
ない場合
・２で真を一度も出力していない場合は偽（いいえ）を出力。
・終了。
｝
（００４４）
■問い合わせＰに対する知識リストＬの処理アルゴリズム仕様（事前固定文字列化版） 
================================================================================
=====================================
関数Ｑ２（Ｐ：変数を含みうるパターン，Ｌ：知識リスト）：★特許文献１の請求項に
共通するメイン関数の実施例２（事前固定文字列化版）★
｛
（事前の固定文字列化）
１．｛Ｌのみから演繹できるすべての文字列／その各文字列を演繹する根拠として用
いたＬの行番集合｝を各行とする固定文字列テキストＴを求める。
具体的には、上記関数Ｑ１（”＄Ａ”，Ｌ）の出力系列（Ａ＝解１／根拠１，Ａ＝解２
／根拠２，・・・）の要素を各行としてマージしたテキストＴを求める。
求める途中で無限ループになる場合について、明示的な呼出管理スタック等を用いた無
限ループ検出機能により演繹を部分的に省略する。
・例えば、ホーン節の真偽の確認をある変数束縛条件下でコンピュータが行う途中で
同じホーン節の真偽を同じ変数束縛条件下で確認しようとしていないかを、
構造体（確認中のホーン節識別子，現在の変数束縛条件）をメンバーとする呼出管理
スタックを管理し、
呼出し時にスタックの根に向かって同じ組み合わせがないかリニアサーチすることに
より
無限ループを検出する。 
（固定文字列のみである故にＱ１よりシンプルな方法（関数Ｆ）で解集合を求める） 
２．テキストＴの各行ｔにつき、下記関数Ｆ（Ｐ，ｔ，Ｃ）が真となるＣをすべて出
力する。
（最終結果の出力）
３．Ｃが一つでもあれば真を出力し、なければ偽を出力する。
｝
（００４５）
■問い合わせＰに対する、一の事実（固定文字列）又はホーン節Ｂ（但し、ヘッドに含
まれるすべての変数がボディにも存在）の処理アルゴリズム仕様
===============================================================================
======================================
関数Ｈ（Ｐ：変数を含みうるパターン，Ｂ：一の事実（固定文字列）又はホーン節，Ｃ
：変数の束縛情報）：★特許文献１の請求項１〜１５の発明で使用する関数の特許文献１
の実施例１−１★
｛
Ｐが変数を含まない場合｛
Ｂが事実である場合｛
Ｐ＝Ｂの場合は、真を返す。
そうでない場合は偽を返す。 
｝
Ｂがホーン節である場合｛
Ｂのヘッド部が変数を含まない場合｛
Ｐ＝Ｂのヘッド部の場合は、関数Ｄ（Ｂのボディ部，Ｅ）の真偽を返す。
そうでない場合は偽を返す。
｝
Ｂのヘッド部が変数を含む場合｛
Ｆ（Ｂのヘッド部，Ｐ，Ｃ１）を真とする各Ｃ１について、
関数Ｄ（Ｂのボディ部にＣ１を適用したもの，Ｅ）の結果が真となるＣ１があ
れば、 真を返す。
そうでない場合は偽を返す。
｝
｝
｝
Ｐが変数を含む場合｛
Ｂが事実である場合｛
Ｆ（Ｐ，Ｂ，Ｃ１）が真となるＣ１が存在すれば、そのようなすべてのＣ１をＣ
に加えて真を返す。
そのようなＣ１が存在しなければ、偽を返す。
｝
Ｂがホーン節である場合｛
Ｂのヘッド部が変数を含まない場合｛
Ｆ（Ｐ，Ｂのヘッド部，Ｃ１）を真とするＣ１が存在する場合で、かつ
関数Ｄ（Ｂのボディ部，Ｅ）が真であれば、そのようなすべてのＣ１をＣに加え
て真を返す。
そうでない場合は偽を返す。 
｝
Ｂのヘッド部が変数を含む場合｛
★特許文献１の請求項１２の発明を実施する場合★
／／高速化の工夫（オプション）開始
ＰとＢのヘッド部の頭及び尾に存在する文字数分の固定文字が一致していない
場合｛ 
偽を返す。
｝
／／高速化の工夫（オプション）終了
★特許文献１の請求項１３の発明の実施★
ＰとＢのヘッド部の頭及び尾に存在する文字数分の固定文字が一致している場
合｛
関数Ｄ（Ｂのボディ部，Ｅ）の結果が真となるＥ中のいずれかの束縛情報Ｇ
について、 関数Ｆ（Ｐ，Ｂのヘッド部をＧで束縛したもの（固定文字列になるはず），
Ｃ１）を真とするＣ１があれば
そのようなすべてのＣ１をＣに加えて真を返す。
そのようなＣ１が存在しない場合は偽を返す。 
｝
｝
｝
｝
｝
（００４６）
■ホーン節のボディ部（又は変数を共有する重文の問い合わせ）の解集合の列挙アルゴ
リズム仕様
===============================================================================
======================================
呼出例
→関数Ｄ（"$Aと$Bは友達だ,$Aは人間,$Bは人間", Ｅ);
戻り例
←真（Ｅ＝（（A=花子，B=太郎），（A=太郎，B=次郎），（A=次郎，B=三郎）））
===============================================================================
======================================
関数Ｄ（Ｊ：ボディ部（又は変数を共有する重文の問い合わせ），Ｅ：解集合）：★特
許文献１の請求項６の発明で使用する関数の特許文献１の実施例１−２Ａ★
※ただし、知識源全体Ｌはグローバル変数に格納して参照可能とする
｛
１．Ｊ中の最初の文Ｍを取り出す。最初の文が存在しない場合真を返す。
２．知識源全体Ｌに対して、前記関数Ｑ１（Ｍ，Ｌ）又はＱ２（Ｍ，Ｌ）を呼び出す
。 
結果が偽のときは
偽を返す。
真のとき
Ｍが変数を含まない場合
何もしない。
Ｍが変数を含む場合
Ｍを真とするためにとりうる束縛情報の集合Ｃを記憶する。
※真とするために束縛不要の変数は、その旨を明示的に示すこともできる。
※束縛値が無限集合でありながら真とするために一定の条件を要求する場合
は、その条件を付記することもできる。
３．Ｊ中の次の文Ｍ’を取り出す。存在しない場合、真（Ｅ＝束縛情報の集合Ｃ）を
返す。
４．知識源全体Ｌに対して、前記関数Ｑ１（Ｍ’，Ｌ）又はＱ２（Ｍ’，Ｌ）を呼び
出す。
結果が偽のときは
偽を返す。
真のとき
Ｍ’が変数を含まない場合
何もしない。
Ｍ’が変数を含む場合
Ｍ’を真とするためにとりうる束縛情報の集合Ｃ’と記憶してあった集合Ｃ
との積集合を新たなＣとする。
但し、元々の集合Ｃが空集合でなく積集合をとって空集合となったときは偽
を返す。 
※真とするために束縛不要の変数は、その旨を明示的に示すこともできる。
※束縛値が無限集合でありながら真とするために一定の条件を要求する場合
は、その条件を付記することもできる。
５．３に戻る。
｝
関数Ｄ２（Ｊ：ボディ部（又は変数を共有する重文の問い合わせ），Ｅ：解集合）：★
特許文献１の請求項６の発明で使用する関数の特許文献１の別の実施例１−２Ｂ（関数の
再帰呼び出しを用い束縛情報を他の文に波及させることにより高速化を図ったもの）★
｛
１．Ｊ中の最初の文Ｍを取り出す。Ｍが存在しない場合真を返す。
２．知識源全体Ｌに対して、Ｑ１（Ｍ，Ｌ）又はＱ２（Ｍ，Ｌ）を呼び出す。
結果が偽のときは
偽を返す。
真のとき
Ｍが変数を含まない場合
Ｊの次の文がなければ真を返し
あれば次の文を新たなＭとし２に戻る。
Ｍが変数を含む場合
Ｊの次の文がなければ、とりうる束縛情報をＥに格納して真を返し
あればとりうる束縛情報を集合Ｃとして記憶する。
３．Ｅを空にし、集合Ｃ中の各束縛情報Ｋについて
再帰呼び出しＤ２（ＫによりＪの次の文以降を束縛してできるボディ部Ｊ’，Ｅ’
）を実行する
結果が真のときは
Ｅに、真となったそのＫかつＥ’を加える
４．各Ｋについて一度も真となっていないときは偽を返し、一度でも真となっている
ときは真（Ｅ）を返す
｝
関数Ｄ３（Ｊ：ボディ部（又は変数を共有する重文の問い合わせ），Ｅ：解集合）：★
特許文献１の請求項５の発明で使用する関数の特許文献１の実施例１−３★
｛
１．Ｊ中の最初の文Ｍ１を取り出す。最初の文が存在しない場合真を返す。
２．知識源全体Ｌに対して、Ｑ１（Ｍ１，Ｌ）又はＱ２（Ｍ１，Ｌ）を呼び出す。
結果が偽のときは
偽を返す。
真のとき
Ｍ１が変数を含まない場合
何もしない。
Ｍ１が変数を含む場合
とりうる束縛情報の集合Ｃ１を記憶する。
３．同様に、偽とならないうちはＭ２，Ｍ３・・・についてＣ２，Ｃ３・・・を求め
ていく。
偽となった場合は偽を返す。
４．残ったＣ１，Ｃ２，Ｃ３・・・Ｃｎについて積集合Ｃを求めて、真（Ｃ）を返す
。
｝
（００４７）
■問い合わせＰに対する事実Ｓの多長一致解（複数も可）の列挙アルゴリズム仕様
===============================================================================
======================================
呼出例
→関数Ｆ（"$Aと$Bは友達だ","太郎と次郎と三郎は友達だ", "");
関数Ｆ（Ｐ：変数を含みうるパターン，Ｓ：定数文字列，Ｃ：変数の束縛情報）：★特
許文献１の請求項２の発明（ただし、「（又は最後）」と「又は前」を省いた実現例）で
使用する関数の特許文献１の実施例１−４Ａ★
｛
（準備）
１．Ｐ中の変数の種類数Ｖと、出現する変数の名前Ｎ１，Ｎ２，・・・を出現順に求
める
（Ｐがもともと変数を含まない場合への対応）
２．Ｖが０のときは、
⇒  Ｐ＝Ｓのとき、真を返して終了。
⇒  Ｐ≠Ｓのとき、偽を返して終了。
（出力）
３．Ｖが１のときは、Ｎ１がＰ中に何回出現しようとも、ＰとＳの単一化の解Ｒ１は
１つしかないので、
⇒  マッチする場合、その唯一の解を「ＣかつＮ１＝Ｒ１」として出力して、真を
返して終了。
⇒  マッチしない場合、偽を返して終了。
※単一化そのものは、正規表現とのマッチ（同じ変数が二度以上出現する場合は後
置参照あり）として実施可能
４．Ｖが２以上のとき
変数Ｎ１についての最長一致解Ｒ１で、Ｐ中の全てのＮ１を埋めてできるＰ’につ
いて 再帰呼び出しＦ（Ｐ’，Ｓ，ＣかつＮ１＝Ｒ１）を実行
⇒  Ｎ１について最長一致解とした解集合が出力される
５．Ｒ１’←Ｒ１の最後の１文字を除いた文字列とし
Ｐ中の全てのＮ１をＲ１’で埋めてできるＰ’’について
再帰呼び出しＦ（Ｐ’’，Ｓ，ＣかつＮ１＝Ｒ１’）を実行
⇒  Ｎ１について、最長一致解より１文字除いた解候補Ｒ１’とした解集合が出力
される
６．Ｒ１’が
１文字以上の場合、（★特許文献１の請求項３では最短一致解の文字数より大きい
場合）
⇒Ｒ１←Ｒ１’として５に戻る。
０文字の場合、（★特許文献１の請求項３では最短一致解の文字数である場合）
終了。       
｝
（００４８）
関数Ｆ（Ｐ：変数を含みうるパターン，Ｓ：定数文字列，Ｃ：変数の束縛情報）：★請
求項４の発明で使用する関数の実施例１−４Ｂ★
//Ｐ中で変数が最初に出現した直後の固定文字列の最初の文字Ｃに着目して高速化の工
夫その１をした関数Ｆ
｛
（準備）
１．Ｐ中の変数の種類数Ｖと、出現する変数の名前Ｎ１，Ｎ２，・・・を出現順に求
める
（Ｐがもともと変数を含まない場合への対応）
２．Ｖが０のときは、
⇒  Ｐ＝Ｓのとき、真を返して終了。
⇒  Ｐ≠Ｓのとき、偽を返して終了。
（出力）
３．Ｖが１のときは、Ｎ１がＰ中に何回出現しようとも、ＰとＳの単一化の解Ｒ１は
１つしかないので、
⇒  マッチする場合、その唯一の解を「ＣかつＮ１＝Ｒ１」として出力して、ＴＲ
ＵＥを返して終了。
⇒  マッチしない場合、偽を返して終了。
４．（高速化の工夫その２。この処理は５以降でカバーされるため省いてもよい。★
この工夫２は、特許文献１の請求項にはしていない★）
Ｖが２以上のときで、
すべての変数（Ｎ１（＝Ｎ），Ｎ２，・・・）について最長一致モードでマッチし
てみた解と
すべての変数（Ｎ１（＝Ｎ），Ｎ２，・・・）について最短一致モードでマッチし
てみた解と
が同一（Ｎ１＝Ｒ１，Ｎ２＝Ｒ２，・・・）のとき
⇒  その唯一の解を「ＣかつＮ１＝Ｒ１かつＮ２＝Ｒ２かつ・・・」として出力
して終了する
そもそもマッチしなかった場合、
⇒  偽を返して終了。
同一でないとき
⇒  ５に続く
５．Ｖが２以上のとき
変数Ｎ１についての最長一致解Ｒ１で、Ｐ中の全てのＮ１を埋めてできるＰ’につ
いて 再帰呼び出しＦ（Ｐ’，Ｓ，ＣかつＮ１＝Ｒ１）を実行
⇒  Ｎ１について最長一致解とした解集合が出力される
６．Ｐ中で変数Ｎ１の後すぐに変数Ｎ１（自分自身）が続くとき
⇒  ７以降で処理する
別の変数Ｎ２が続くとき
⇒  ７以降で処理する（ただし、７で１文字ＣはＮ２の解Ｒ２の最初の１文字と
する）
固定文字が続くとき
⇒  ７以降で処理する
７．Ｐ中で変数Ｎ１が最初に出現した直後の固定文字である１文字Ｃ（直後が別の変
数Ｎ２であるときはＲ２の最初の１文字Ｃ）が、
最長一致解Ｒ１に含まれる場合
⇒  １）Ｒ１’←Ｒ１の文字列の最後からそのＣにあたるまでの部分文字列を削除
した文字列
⇒  ２）Ｐ’’←Ｒ１’でＰ中のすべてのＮを埋めてできるパターン
⇒  ３）再帰呼び出しＦ（Ｐ’’，Ｓ，ＣかつＮ１＝Ｒ１’）を実行
⇒Ｎ１について一段階だけ短めの解が存在すれば出力できるはず
最長一致解Ｒ１に含まれない場合
⇒  Ｎ１についてはより短い解の列挙が終わったので、終了。
８．Ｒ１←Ｒ１’として７に戻る。
｝
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以上が、特許文献１（特願２０１４−０８７００８）からの抜粋である。
【実施例】
【０００９】
図１は、利用者が仮定（「！！」記号で区別する）によって利用者のアイディア合成要求を表現した一実施例における、論理プログラム（固定的な事実及びルール）、利用者により仮定として入力される事実、利用者により仮定として一時的に追加された事実、差分として出力される内容の関係について説明する図である。メモリ内配列の５行目から１３行目までを表示し、残りは省略している。５行目の下線は請求項１の「合成ルール」を示し、１２、１３行目の下線は、仮定として一時的に追加された事実を示す。
図２は、利用者が仮定によって利用者の要求を表現した図１の実施例について、コンピュータプログラムの主要な処理フローチャート（方法としてのステップ）を説明する図である。
ステップＤＳ１は、この実施例において、仮定する事実の集合を利用者が入力するステップである。「！！」は仮定であること、「；」は文の区切りを示す。
ステップＤＳ２は、この実施例において、「＄Ａ」により、自動証明できる命題（固定文字列）をすべて列挙するステップである。
ステップＤＳ３は、仮定する事実の集合を論理プログラムに隣接するメモリに一時的に追加するステップである。
ステップＤＳ４は、ＤＳ３により仮定を一時的に追加した前提で、＄Ａにより、自動証明できる命題（固定文字列）をすべて列挙するステップである。
ステップＤＳ５は、ＤＳ４で列挙した集合と、ＤＳ２で列挙した集合の差分集合を出力するステップである。
ステップＤＳ６は、（他の仮定を試したりするために）先に追加した仮定する事実の集合を論理プログラムに隣接するメモリから削除するステップである。
図３は、実施するコンピュータとしての一般的な構成を示す説明図である。ここには本発明に固有の特徴はないため詳述はしない。
【符号の説明】
【００１０】
４  本発明で用いられる一般的なコンピュータ（利用者専用のパーソナルコンピュータ、共有ファイルサーバー、Ｗｅｂサーバー）
４ａ〜４ｋ  一般的なコンピュータ４（利用者専用のパーソナルコンピュータ、等）の一般的な構成要素
２１  論理プログラム（固定的事実とルール、５行目の下線は「合成ルール」）
２２  仮定として追加される事実
２３  仮定として一時的に追加された事実（下線）
２４  出力された差分集合
ＤＳ１  一実施例において、仮定する事実の集合を利用者が入力するステップ
ＤＳ２  同じ実施例において、＄Ａにより、自動証明できる命題（固定文字列）をすべて列挙するステップ
ＤＳ３  仮定する事実の集合を論理プログラムに追加するステップ
ＤＳ４  ＤＳ３により追加した上で、＄Ａにより、自動証明できる命題（固定文字列）をすべて列挙するステップ
ＤＳ５  ＤＳ４で列挙した集合と、ＤＳ２で列挙した集合の差分集合を出力するステップ
ＤＳ６  仮定する事実の集合を論理プログラムから削除するステップ
【図１】
2018190184.tif 000003
【図２】
2018190184.tif 000004
【図３】
2018190184.tif 000005