(57)【要約】【課題】熟練者のノウハウや知識を効果的かつ容易に活用できる人工知能システム等を提供する。【解決手段】人工知能システム１は、当該分野の技術情報に関する知識が形式知化されて格納される知識モデル２１を記憶する記憶装置２と、知識モデル２１を探索して知識モデル２１から所定の情報を抽出する知識モデル探索ソルバ３２、及び個別の課題又は用途に応じて構築される課題解決ソルバ３１を具備し、知識モデル２１に基づいて既知の事項から未知の事項を得る制御装置３と、を備える。知識モデル探索ソルバ３２は、既知の事項に対応する知識モデル２１上の因子４を起点因子に決定し、未知の事項に対応する知識モデル２１上の因子４を終点因子に決定し、起点因子に既知の事項のデータ値を与えて起点因子から終点因子に向かってデータ値の探索処理を実行し、終点因子に到達したときの終点因子のデータ値を知識モデル２１に基づいて取得する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
当該分野の技術情報に関する知識が形式知化されて格納される知識モデルを記憶する記憶装置と、前記知識モデルを探索して前記知識モデルから所定の情報を抽出する知識モデル探索ソルバ、及び個別の課題又は用途に応じて構築され、当該分野の具体的な技術情報を得るための実行ソルバである課題解決ソルバを具備し、前記知識モデルに基づいて一つまたは複数の既知の事項から一つまたは複数の未知の事項を得る制御装置と、を備える人工知能システムであって、
前記課題解決ソルバが、少なくとも前記既知の事項のデータ値を入力する入力ステップと、
前記知識モデル探索ソルバが、前記既知の事項に対応する前記知識モデル上の因子を起点因子に決定し、前記未知の事項に対応する前記知識モデル上の前記因子を終点因子に決定し、前記起点因子に前記既知の事項のデータ値を与えて前記起点因子から前記終点因子に向かってデータ値の探索処理を実行し、前記終点因子に到達したときの前記終点因子のデータ値を前記知識モデルに基づいて取得する探索ステップと、
前記課題解決ソルバが、前記知識モデル探索ソルバによって前記知識モデルに基づいて取得される前記終点因子のデータ値を前記未知の事項のデータ値として出力する出力ステップと、
を実行することを特徴とする人工知能システム。
【請求項２】
前記知識モデルは、当該分野の技術情報の技術用語を前記因子とし、前記因子がネットワーク形態で相互接続されることによって当該分野の技術情報の関係性が表現され、前記技術情報の関係性が所定の形式に従って記述されることによって当該分野のノウハウ又は知識が形式知として格納されることを特徴とする請求項１に記載の人工知能システム。
【請求項３】
前記探索処理は、前記知識モデル探索ソルバが、現在処理対象の基準因子に対して、前記因子間の接続関係を示す接続情報によって前記基準因子と接続される接続因子を抽出し、前記接続情報に紐付けられる接続条件を抽出し、抽出される前記接続条件に基づいて前記基準因子のデータ値から前記接続因子のデータ値を決定する接続探索処理を含み、
前記探索ステップは、最初に前記起点因子を前記基準因子とし、前記接続因子が前記終点因子となるまで前記接続探索処理を繰り返すことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の人工知能システム。
【請求項４】
前記探索処理は、前記知識モデル探索ソルバが、前記基準因子に対して、前記因子間の上下関係を示す結合情報によって前記基準因子に結合される下位因子又は上位因子を抽出し、前記結合情報に紐付けられる結合条件を抽出し、抽出される前記結合条件に基づいて前記基準因子のデータ値から前記下位因子又は前記上位因子のデータ値を決定し、更に、前記下位因子または前記上位因子に対して、前記結合情報によって前記下位因子または前記上位因子に結合される新たな前記下位因子または前記上位因子を抽出し、前記結合情報に紐付けられる前記結合条件を抽出し、抽出される前記結合条件に基づいて前記下位因子または前記上位因子のデータ値から新たな前記下位因子または前記上位因子のデータ値を決定する結合探索処理を更に含み、
前記探索ステップは、前記基準因子に前記下位因子または前記上位因子が結合されている場合には、前記結合探索処理を実行することを特徴とする請求項３に記載の人工知能システム。
【請求項５】
前記接続条件は、論理式接続条件、算術式接続条件、実値接続条件、レンジ接続条件、ランク接続条件、名称接続条件及び記号接続条件の少なくともいずれか１つを含み、
前記結合条件は、論理式結合条件、算術式結合条件、実値結合条件、レンジ結合条件、ランク結合条件、名称結合条件及び記号結合条件の少なくともいずれか１つを含むことを特徴とする請求項４に記載の人工知能システム。
【請求項６】
前記上下関係は、下位概念因子及び上位概念因子の組合せ、構成要素因子及び被構成要素因子の組合せ、並びに特性表現因子及び被特性表現因子の組合せのいずれか１つを含むことを特徴とする請求項４又は請求項５に記載の人工知能システム。
【請求項７】
当該分野の技術情報に関する知識が形式知化されて格納される知識モデルを記憶する記憶装置であって、
前記知識モデルは、当該分野の技術情報の技術用語を因子とし、前記因子がネットワーク形態で相互接続されることによって当該分野の技術情報の関係性が表現され、前記技術情報の関係性が所定の形式に従って記述されることによって当該分野のノウハウ又は知識が形式知として格納され、
前記因子には、前記因子で扱うデータの表現形式を示す因子表記タイプと、相互接続される２つの前記因子間の接続関係を示す接続情報と、が紐付けられ、
前記接続情報には、相互接続される２つの前記因子間の接続条件が紐付けられ、
前記ネットワーク形態は、２つの前記因子を前記接続情報によって相互接続することを基本パターンとして、当該分野の一定の技術領域を表現するために必要な組合せについて前記基本パターンを繰り返すものであることを特徴とする記憶装置。
【請求項８】
前記因子表記タイプは、数値データを表現する数値表記と文字データを表現する文字表記とに区分され、
前記数値表記は、前記因子に与えられる実際の数値によって前記因子で扱うデータを表現する実値表記と、予めレンジとして区切られる数値範囲に対応する前記数値範囲の代表値によって前記因子で扱うデータを表現するレンジ表記と、予め設定されるランク付けに対応するランク値によって前記因子で扱うデータを表現するランク表記とを含み、
前記文字表記は、名称によって前記因子で扱うデータを表現する名称表記と、記号によって前記因子で扱うデータを表現する記号表記とを含むことを特徴とする請求項７に記載の記憶装置。
【請求項９】
前記因子には、更に、２つの前記因子間の上下関係を示す結合情報が紐付けられることを特徴とする請求項７又は請求項８に記載の記憶装置。
【請求項１０】
前記接続条件は、相互接続する２つの前記因子で扱うデータの前記因子表記タイプに基づいて定義され、
前記接続条件が複数存在する場合には、前記接続条件の優先度が設定されることを特徴とする請求項７から請求項９のいずれか１項に記載の記憶装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、当該分野の技術情報に関する知識が形式知化されて格納される知識モデルを記憶する記憶装置と、知識モデルに基づいて既知の事項から未知の事項を得る制御装置と、を備える人工知能システム等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、生産加工をはじめとする専門的な分野のノウハウや知識は、その分野に従事する人が自身の経験から身に付けていくことで醸成され、それを実務に活用することで有用性を発揮して成果を挙げてきた。しかし、ノウハウや知識は人の頭の中に暗黙知として蓄積、保存されたものであって、定型化された形式知として保存するための適切な手段は無かった。したがって、当該分野において後継者や次世代への技術伝承が必要となったときには、口頭やメモ書き、さらには技術文書で内容を詳細に書き表すことなどで他者にノウハウや知識を伝授していた。
【０００３】
近年は、人工知能システムに準ずるものとして、ルールベースや事例ベースあるいはモデルベースなどの推論システムが提案されている。代表的なものとしてのルールベース推論システムにおいては、熟練者から聞き取った知識をルール化し、これをエキスパートシステムと呼ばれる形態の課題を解決するためのツールに組込んで、熟練者に代わって設問への回答を生成するような人工知能システムに相当するものが構築されている。また、モデルベース推論や事例ベース推論などを利用した上記のような形態の人工知能システムに相当するものも開発されている。
【０００４】
一方、ニューラルネットワークなどの学習型の推論ツールを用いて、当該分野のノウハウや知識を技術文書や事例データから学習させて人工知能システムを構築する手法も注目されている。これらは、内部にノウハウや知識に相当するものを形成して、熟練者に代わって設問への回答を提示するような課題解決用の人工知能システムと言える。
【０００５】
なお、本発明でのノウハウや知識とは、言語や数値で表現される形態のものを意味し、機器の手動操作など、人の動作や行動に関するものは含まれない。最近の報告例に多く見られる動画を活用したノウハウの伝承技術などは、人の動作や行動を伴うノウハウや知識を保存、伝承するための手段の１例である。
【０００６】
例えば、特許文献１は、一連の問題と解決方法に関する入力情報から類似の問題の解決方法を自然言語から自律的に生成する方法を開示している。特許文献２は、問題解決の過程を探索木で表現する知識処理システムを開示している。特許文献３は、知識ベース内の階層関係を意識することなく、一つのオブジェクトから他のオブジェクトを直接に参照出来る知識ベースシステムを開示している。特許文献４は、構造化表示の軸とする単語の複数のキーワードの検索語によって、多次元の軸に沿った構造化表示を可能とする情報構造化表示装置を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１５−２３２８９４号公報
【特許文献２】特開平５−３１３８９６号公報
【特許文献３】特開平６−８３６２６号公報
【特許文献４】特開平７−２８２０８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１〜４を含む公知の技術では、以下に説明する通り、熟練者のノウハウや知識を効果的かつ容易に活用できていないという問題点があった。
【０００９】
設問に対して解を提示するような人工知能システムにおいては、設問から解を得るための知識に相当する部分が重要な要素となる。従来のルールベース推論を用いたエキスパートシステムにおいては、これら知識に相当する部分が論理的なルールの集合となっており、所定の解を得るためにはこれらのルールを辿っていくことになる。しかし、ルールは所詮、定性的な関係性の記述に過ぎないため、解としても漠然とした方向性を示すものしか得られない。そして、知識に相当する部分もルールが羅列されたものに過ぎない。
【００１０】
ニューラルネットワークや事例ベースなどの推論システムにより構成された課題解決用のツールとしての人工知能システムにおいては、ツールの内部にノウハウや知識に相当するものが構築されるが、これらは全てそのツールの枠組みの中でのみ解釈できる形態の情報であり、所謂ブラックボックスと呼ばれる形態の情報でしかない。そして、内部のノウハウや知識に相当する部分と課題解決用の部分は一体化されているので、ノウハウや知識の部分を分離して他の課題解決用のツールに流用するようなことは当然ながらできない。特にニューラルネットワークを用いた推論システムにおいては、閉じた系の中で全て一体化された形態として人工知能システムが構築されるので、当該技術分野の人工知能システム構築は、課題や用途に応じて全て個別対応となってしまう。そして、中身もブラックボックスであるため、ノウハウや知識に相当する部分を有意情報として取り出すこともできない。
【００１１】
本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたものであり、その目的とすることは、熟練者のノウハウや知識を効果的かつ容易に活用できる人工知能システム等を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
前述した目的を達成するための第１の発明は、当該分野の技術情報に関する知識が形式知化されて格納される知識モデルを記憶する記憶装置と、前記知識モデルを探索して前記知識モデルから所定の情報を抽出する知識モデル探索ソルバ、及び個別の課題又は用途に応じて構築され、当該分野の具体的な技術情報を得るための実行ソルバである課題解決ソルバを具備し、前記知識モデルに基づいて一つまたは複数の既知の事項から一つまたは複数の未知の事項を得る制御装置と、を備える人工知能システムであって、前記課題解決ソルバが、少なくとも前記既知の事項のデータ値を入力する入力ステップと、前記知識モデル探索ソルバが、前記既知の事項に対応する前記知識モデル上の因子を起点因子に決定し、前記未知の事項に対応する前記知識モデル上の前記因子を終点因子に決定し、前記起点因子に前記既知の事項のデータ値を与えて前記起点因子から前記終点因子に向かってデータ値の探索処理を実行し、前記終点因子に到達したときの前記終点因子のデータ値を前記知識モデルに基づいて取得する探索ステップと、前記課題解決ソルバが、前記知識モデル探索ソルバによって前記知識モデルに基づいて取得される前記終点因子のデータ値を前記未知の事項のデータ値として出力する出力ステップと、を実行することを特徴とする人工知能システムである。第１の発明によって、熟練者のノウハウや知識を効果的かつ容易に活用できる。
【００１３】
第１の発明における前記知識モデルは、当該分野の技術情報の技術用語を前記因子とし、前記因子がネットワーク形態で相互接続されることによって当該分野の技術情報の関係性が表現され、前記技術情報の関係性が所定の形式に従って記述されることによって当該分野のノウハウ又は知識が形式知として格納されるようにしても良い。これによって、技術分野に依存することなく汎用的な知識モデルを構築することができる。
【００１４】
第１の発明における前記探索処理は、前記知識モデル探索ソルバが、現在処理対象の基準因子に対して、前記因子間の接続関係を示す接続情報によって前記基準因子と接続される接続因子を抽出し、前記接続情報に紐付けられる接続条件を抽出し、抽出される前記接続条件に基づいて前記基準因子のデータ値から前記接続因子のデータ値を決定する接続探索処理を含み、前記探索ステップは、最初に前記起点因子を前記基準因子とし、前記接続因子が前記終点因子となるまで前記接続探索処理を繰り返すようにしても良い。これによって、接続条件によって接続される因子群を含む知識モデルをくまなく探索することができる。
【００１５】
第１の発明における前記探索処理は、前記知識モデル探索ソルバが、前記基準因子に対して、前記因子間の上下関係を示す結合情報によって前記基準因子に結合される下位因子又は上位因子を抽出し、前記結合情報に紐付けられる結合条件を抽出し、抽出される前記結合条件に基づいて前記基準因子のデータ値から前記下位因子又は前記上位因子のデータ値を決定し、更に、前記下位因子または前記上位因子に対して、前記結合情報によって前記下位因子または前記上位因子に結合される新たな前記下位因子または前記上位因子を抽出し、前記結合情報に紐付けられる前記結合条件を抽出し、抽出される前記結合条件に基づいて前記下位因子または前記上位因子のデータ値から新たな前記下位因子または前記上位因子のデータ値を決定する結合探索処理を更に含み、前記探索ステップは、前記基準因子に前記下位因子または前記上位因子が結合されている場合には、前記結合探索処理を実行するようにしても良い。これによって、結合条件によって結合される因子群を含む知識モデルをくまなく探索することができる。
【００１６】
第１の発明における前記接続条件は、論理式接続条件、算術式接続条件、実値接続条件、レンジ接続条件、ランク接続条件、名称接続条件及び記号接続条件の少なくともいずれか１つを含み、前記結合条件は、論理式結合条件、算術式結合条件、実値結合条件、レンジ結合条件、ランク結合条件、名称結合条件及び記号結合条件の少なくともいずれか１つを含むようにしても良い。これによって、因子間の接続や結合を様々な形態で表現することができる。
【００１７】
第１の発明における前記上下関係は、下位概念因子及び上位概念因子の組合せ、構成要素因子及び被構成要素因子の組合せ、並びに特性表現因子及び被特性表現因子の組合せのいずれか１つを含むようにしても良い。これによって、因子間の上下関係を様々な形態で表現することができる。
【００１８】
第２の発明は、当該分野の技術情報に関する知識が形式知化されて格納される知識モデルを記憶する記憶装置であって、前記知識モデルは、当該分野の技術情報の技術用語を因子とし、前記因子がネットワーク形態で相互接続されることによって当該分野の技術情報の関係性が表現され、前記技術情報の関係性が所定の形式に従って記述されることによって当該分野のノウハウ又は知識が形式知として格納され、前記因子には、前記因子で扱うデータの表現形式を示す因子表記タイプと、相互接続される２つの前記因子間の接続関係を示す接続情報と、が紐付けられ、前記接続情報には、相互接続される２つの前記因子間の接続条件が紐付けられ、前記ネットワーク形態は、２つの前記因子を前記接続情報によって相互接続することを基本パターンとして、当該分野の一定の技術領域を表現するために必要な組合せについて前記基本パターンを繰り返すものであることを特徴とする記憶装置である。第２の発明によって、熟練者のノウハウや知識を効果的かつ容易に活用できる第１の発明の人工知能システムを容易に構築できる。
【００１９】
第２の発明における前記因子表記タイプは、数値データを表現する数値表記と文字データを表現する文字表記とに区分され、前記数値表記は、前記因子に与えられる実際の数値によって前記因子で扱うデータを表現する実値表記と、予めレンジとして区切られる数値範囲に対応する前記数値範囲の代表値によって前記因子で扱うデータを表現するレンジ表記と、予め設定されるランク付けに対応するランク値によって前記因子で扱うデータを表現するランク表記とを含み、前記文字表記は、名称によって前記因子で扱うデータを表現する名称表記と、記号によって前記因子で扱うデータを表現する記号表記とを含むようにしても良い。これによって、因子で扱うデータを様々な形態で表現することができる。
【００２０】
第２の発明における前記因子には、更に、２つの前記因子間の上下関係を示す結合情報が紐付けられるようにしても良い。これによって、様々な因子間の関係を表現することができる。
【００２１】
第２の発明における前記接続条件は、相互接続する２つの前記因子で扱うデータの前記因子表記タイプに基づいて定義され、前記接続条件が複数存在する場合には、前記接続条件の優先度が設定されるようにしても良い。これによって、因子間の複雑な接続関係を表現することができる。
【発明の効果】
【００２２】
本発明により、熟練者のノウハウや知識を効果的かつ容易に活用できる人工知能システム等を提供することができる。特に、本発明によれば、同一形式で記述された汎用的な知識モデルと全ての知識モデルに利用できる知識モデル探索ソルバを共通基盤とすることで、最小の労力にて個別の課題や用途に応じた専用の人工知能システムを構築できる。また、ノウハウや知識が保存された知識モデルと実行ソルバである課題解決ソルバをリンクして、所望の設問に対して解を得ることができる人工知能システムを容易に構築できる。更に、知識モデルは、従来から暗黙知として蓄積されていたノウハウや知識を形式知としてデジタル情報で保存し、熟練者ノウハウの保存、伝承及び横展開に有効利用できる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】人工知能システム１の概要を示す図
【図２】知識モデルにおける因子の相互接続の形態を示す図
【図３】ネットワーク形態での因子の相互接続を示す図
【図４】知識モデルにおける情報の紐付けを示す図
【図５】接続条件に関する情報の紐付けを示す図
【図６】因子に保持するデータの一例
【図７】ネットワーク形態での相互接続の一例
【図８】接続条件の一例（ランク／ランク接続の例）
【図９】ランク値と指標の一例
【図１０】接続条件の一例（名称／ランク接続の例）
【図１１】結合条件の一例（名称／ランク結合の例）
【図１２】結合条件の一例（記号／レンジ結合の例）
【図１３】協約結合条件の一例（記号・名称／実値結合の例）
【図１４】レンジ値と度量衡範囲の一例
【図１５】知識モデルの探索処理の流れを示すフローチャート
【図１６】第１の課題解決ソルバの処理の流れを示すフローチャート
【図１７】第２の課題解決ソルバの処理の流れを示すフローチャート
【図１８】第３の課題解決ソルバの処理の流れを示すフローチャート
【図１９】人工知能システム１の構築を示す模式図
【図２０】切削加工分野で用いる人工知能システム１の構築例
【発明を実施するための形態】
【００２４】
本発明は、工学、医学、農学、生物学などのあらゆる産業分野に共通した人工知能システムに関し、当該産業分野の個別の課題や用途に応じて構築される人工知能システムである。特に、本発明は、上記のあらゆる産業分野において、人が経験的に取得し身に付けた知識やノウハウに基づいて構築された知識モデルを基盤とし、知識モデルに格納された情報を探索するための汎用的な知識モデル探索ソルバと、個別の課題や用途に応じた専用の課題解決ソルバがリンクされて構築される人工知能システムである。
【００２５】
以下図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。以下では、知識モデルが対象とする当該分野として、生産加工、特に、切削加工を例にして説明する。
【００２６】
図１は、人工知能システム１の概要を示す図である。人工知能システム１は、記憶装置２と制御装置３から構成される。記憶装置２は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等であり、データとしての知識モデル２１や自然言語処理ＤＢ２２（Database）等を格納する。制御装置３は、ＣＰＵ（Central
Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等で構成され、プログラムとしての課題解決ソルバ３１、知識モデル探索ソルバ３２、因子検索ソルバ３３等を実行し、知識モデル２１に基づいて既知の事項から未知の事項を得る。記憶装置２及び制御装置３は、１台のコンピュータで両方の機能を実装しても良いし、それぞれを１台又は複数台のコンピュータで実装しても良い。
【００２７】
知識モデル２１には、当該分野の技術情報に関する知識が形式知化されて格納される。自然言語処理ＤＢ２２には、人間が使う自然言語をコンピュータに処理させるために必要なデータが格納される。
【００２８】
課題解決ソルバ３１は、個別の課題又は用途に応じて構築され、当該分野の具体的な技術情報を得るための実行ソルバである。知識モデル探索ソルバ３２は、知識モデル２１を探索して知識モデル２１から所定の情報を抽出するソルバである。因子検索ソルバ３３は、課題解決ソルバ３１によって入力される情報（キーワードやユーザからの質問文等）から因子を検索する。ここで、因子とは、例えば、当該分野の技術情報の技術用語である。
【００２９】
尚、自然言語処理ＤＢ２２及び因子検索ソルバ３３は、本発明の課題を解決するために必須の構成ではない。また、図１に記載されていない構成要素（キーボード等の入力装置、ディスプレイ等の出力装置、無線ＬＡＮ(Local Area Network)等の通信装置等）については、人工知能システム１の用途に応じて適宜追加することが可能である。
【００３０】
また、以下では、説明の便宜上、プログラムとしての課題解決ソルバ３１、知識モデル探索ソルバ３２、因子検索ソルバ３３等が動作の主体として記述されていることがあるが、実際には、これらのプログラムがインストールされたハードウエアである制御装置３が動作の主体となる。
【００３１】
最初に、図２〜図１４を参照しながら、知識モデル２１について説明する。
【００３２】
図２は、知識モデルにおける因子の相互接続の形態を示す図である。知識モデル２１は、当該分野の知識を技術体系に基づいて、当該分野の技術情報のキーワードとなる因子４を相互接続することにより、当該分野のノウハウや知識を表現し、格納したものである。
【００３３】
図２は、因子４を相互接続して当該分野の技術情報の関係性を表現するための基本パターンを示している。知識モデル探索ソルバ３２による処理において、処理の対象となっている因子４は基準因子と呼ばれる。図２では、因子４ａが基準因子として図示されている。各因子４には、自身の内部情報である因子情報５が紐付けられる。基準因子と接続される因子４は、接続因子と呼ばれる。図２では、因子４ｂが接続因子として図示されている。因子４ａ及び因子４ｂには接続情報６が紐付けられる。接続情報６は、相互接続される２つの因子４ａ及び因子４ｂの間の接続関係を示し、相互接続される２つの因子４ａ及び因子４ｂの間の接続条件７が紐付けられる。
【００３４】
また、特に、基準因子と上下関係がある因子４は、上位の結合因子又は下位の結合因子と呼ばれる。図２では、因子４ｃが上位の結合因子又は下位の結合因子として図示されている。因子４ａ及び因子４ｃには、お互いの上下関係を示す結合情報８が紐付けられる。また、結合情報８には、結合条件９が紐付けられる。
【００３５】
図３は、ネットワーク形態での因子の相互接続を示す図である。図３は、ネットワーク形態で当該分野の技術情報の関係性を表現した状態を模式的に示したものである。ネットワーク形態は、２つの因子４を接続情報６によって相互接続することを基本パターンとして、当該分野の一定の技術領域を表現するために必要な組合せについて基本パターンを繰り返すものである。知識モデル２１には、図３に示すようなネットワーク形態でノウハウや知識が形式知化されている。
【００３６】
図４は、知識モデルにおける情報の紐付けを示す図である。図４は、知識モデル２１における各情報の中身と情報の紐付けの例の詳細を示している。尚、図４に示す「ＦＫ」は、外部キーを意味する。
【００３７】
因子４は、因子コードによって一意に識別される。因子４には、因子名称、因子表記タイプ、因子情報コードが保持され、因子情報コードによって因子情報５が紐付けられている。ここで、因子表記タイプは、因子４で扱うデータの表現形式を示すものであり、数値データを表現する数値表記、文字データを表現する文字表記等がある。
【００３８】
数値表記は、例えば、因子４に与えられる実際の数値によって因子４で扱うデータを表現する実値表記、予めレンジとして区切られる数値範囲に対応する数値範囲の代表値によって因子４で扱うデータを表現するレンジ表記、予め設定されるランク付けに対応するランク値によって因子４で扱うデータを表現するランク表記等がある。
【００３９】
文字表記は、例えば、名称によって因子４で扱うデータを表現する名称表記、記号によって因子４で扱うデータを表現する記号表記等がある。
【００４０】
因子情報５は、因子情報コードによって一意に識別される。因子情報５には、実値表記コード、レンジ表記コード、ランク表記コード、名称区分コード、記号区分コードが保持される。
【００４１】
また、因子４には、因子コードを通じて上位因子または下位因子との結合に関する情報である結合情報８が紐付けられ、同じく因子コードを通じて、技術的に関係性のある因子４と相互接続するときの接続に関する情報である接続情報６が紐付けられている。さらに、結合情報８には、結合先である上位因子または下位因子の因子コードと、結合先が上位因子か下位因子かを示す結合方向と、結合条件コードが保持され、結合条件コードによって結合先の因子４との結合関係を示す結合条件９が紐付けられている。また、結合情報８と同様に、接続情報６にも、接続条件コードによって接続条件７が紐付けられている。
【００４２】
ここで、結合条件９と接続条件７について、その違いも含めて説明を加える。結合条件９は、上下関係（親子関係、主従関係）をもつ因子４間で情報伝達を行うためのものである。具体的には、結合条件９は、基準となる因子４のデータ値から上下関係にある結合因子のデータ値を決定するための条件として機能する。そして、結合条件９は、密接な（例えば物理的に）上下関係にある因子４を結合するものであるため、結合条件９によって基準因子のデータ値が概ね直接的に結合因子に反映される。上下関係としては、例えば、下位概念因子及び上位概念因子の組合せ、構成要素因子及び被構成要素因子の組合せ、特性表現因子及び被特性表現因子の組合せ等が挙げられる。
【００４３】
一方、接続条件７は、技術体系を表現する上で技術的に相互関係のある因子４間で情報伝達を行うためのものである。具体的には、接続条件７は、基準となる因子４のデータ値から接続関係にある接続因子のデータ値を決定するための条件として機能する。そして、接続条件７は、結合条件９のような密接な上下関係を定義するものではなく、技術的な相互関係を周辺の因子４の接続条件７と合い交えて表現するものである。従って、基準因子のデータ値が直接的に接続因子に反映されるのではなく、寄与度等に従った重み付けによって限定的な形で接続因子に反映される。
【００４４】
尚、図４に示す協約結合条件は、２つ以上の因子４が一対となって１つの因子４と結合する場合の条件である。同様に、協約接続条件も２つ以上の因子４が一対となって１つの因子４と接続する場合の条件である。これらは、複雑な因子４の結合や接続についての関係性を表現するために取り入れた本発明の特徴的な概念の一つである。
【００４５】
図５は、接続条件に関する情報の紐付けを示す図である。図５は、接続条件７に紐付けられた更に詳細な下位の接続条件７の一例である。尚、図５に示す「ＦＫ」は、外部キーを意味する。接続条件７は、相互接続する２つの因子４で扱うデータの因子表記タイプに基づいて定義される。
【００４６】
接続条件７には、自身の内部情報として因子関係コードと因子寄与度が保持され、さらに接続条件コードによって下位の接続条件７が紐付けられている。因子関係コードは基準因子と接続因子の関係を表すコードであり、現象・結果や要求・目標などに対応したコードがある。因子寄与度は、例えば接続因子から見た基準因子の寄与度であり、相互接続における因子４間の重み付けを表す。
【００４７】
下位の接続条件７には、例えば、論理式接続条件７１、算術式接続条件７２、レンジ接続条件７３、ランク接続条件７４、実値接続条件７５、記号接続条件７６、名称接続条件７７等がある。これら下位の接続条件７には、さらに接続条件７の具体的な情報が記述された下位へ繋がるアドレスコード（図５に示す実値／実値接続コード、実値／レンジ接続コード、実値／ランク接続コード等）が保持される。これらのコードをたどって行くことによって具体的な接続条件７の情報を得ることができる。下位の接続条件７が複数存在する場合には、どの条件を優先して用いるかを示す優先度が設定される。
【００４８】
尚、結合条件９にも、同様の形態で下位の結合条件９が紐付けられる。下位の結合条件９には、論理式結合条件、算出式結合条件、レンジ結合条件、ランク結合条件、実値結合条件、記号結合条件、名称結合条件等がある。接続条件７と同様、結合条件９の具体的な情報が記述された下位へ繋がるアドレスコードをたどって行くことによって具体的な結合条件９の情報を得ることができる。
【００４９】
図６は、因子に保持するデータの一例である。図６では、工学の生産・加工分野に属する切削加工を例にして、因子４ｄに保持する情報（因子４ｄに直属する情報）の具体例を示している。ここでの因子４ｄは、切削加工における技術情報のキーワードを意味する。この因子４ｄが保持するデータは、因子名称、因子表記タイプ、因子情報コードであり、図６に示す名称および数値は、その情報の一例である。さらに具体的に説明すると、ここでは、因子名称として性能要件、高能率化、・・・、ワーク、ワーク材質、ワーク材処理、ワーク材硬さ等が保持され、因子表記タイプとしては数値表記、名称表記、記号表記等が保持されている。そして、因子４ｄに因子情報コードが保持されることによって、実際の因子情報５が因子４ｄに紐付けられる。
【００５０】
図７は、ネットワーク形態での相互接続の一例である。図７では、切削加工を例にしている。図７に示す例では、性能要件、ワーク、切削特性、要求工具性能、要求工具特性、工具を最上位因子として、その下にそれぞれの下位因子が紐付けられている。すなわち、最上位因子を頂点としたグループが形成されている。
【００５１】
上位因子と下位因子は、上下関係を示す形態のＬ字線で結ばれ、この線分に対応して結合情報８や結合条件９が定義されている。例えば、「ワーク（加工品）」のグループにおける「ワーク材質」と「硬さ」（以下、「ワーク材硬さ」と呼ぶ。）はＬ字線で結ばれており、この線によって上下関係があることを表している。ここで、「ワーク材質」を基準因子とした場合、下位の結合因子に相当するものが「ワーク材硬さ」である。そして、この２つの因子４を結ぶ線分に対応して結合情報８や結合条件９が定義され、結合方向は「上位から下位」となる。
【００５２】
一方、因子４の関係性を表す相互接続については、各グループに属する因子４と他のグループの因子４とが線分で結ばれ、この線によって技術的に相互関係があることを示している。例えば、「ワーク（加工品）」のグループに属するワーク材質の下の「ワーク材硬さ」と「切削特性」の下の「切削力」が線分で結ばれ、この２つの因子４に相互関係があることを表している。ここで、「ワーク材硬さ」を基準因子とした場合、接続因子に相当するものが「切削力」である。そして、この２つの因子４を結ぶ線分に対応して接続情報６や接続条件７が定義されている。
【００５３】
図８は、接続条件の一例（ランク／ランク接続の例）である。図８では、「ワーク材硬さ」と「切削力」の２つの因子４を接続するための接続条件７ａの一例を示している。図８の例では、具体的な接続条件７ａは、ランク／ランク接続である。ランク／ランク接続以外に、レンジ／ランク接続など他の接続条件７を同一の因子４間に重複して定義することも可能である。知識モデル２１を探索する際には、それぞれの接続条件７ごとに定義された優先順位によって採用される接続条件７が決められる。図８の例から分かるように、ランク／ランク接続の接続条件７ａとしては、「ワーク材硬さ」のランク値と「切削力」のランク値の対応関係が定義される。そして、この対応関係を参照することによって、「ワーク材硬さ」のランク値から「切削力」のランク値を導くことができる。このとき、「ワーク材硬さ」は基準因子であり、「ワーク材硬さ」のランク値は「ワーク材硬さ」という基準因子のデータ値である。また、「切削力」は接続因子となり、「切削力」のランク値は「切削力」という接続因子のデータ値となる。
【００５４】
尚、各ランク値には、それぞれのランク値に対応するランク指標が別途定義されても良い。図９は「ワーク材硬さ」のランク値とランク指標の例である。
【００５５】
図１０は、接続条件の一例（名称／ランク接続の例）である。図１０では、「ワーク材質」を基準因子、「切削温度」を接続因子として、接続条件７ｂに名称／ランク接続を用いた場合の例である。ここでは、「ワーク材質」の表記タイプが名称表記であり、「切削温度」の表記タイプが数値表記であるため、名称／ランク接続が用いられる。
【００５６】
名称／ランク接続に替えて、名称／実値接続や名称／レンジ接続を用いても良い。すなわち、数値表記の具体的な形態として実値表記、レンジ表記、ランク表記があり、名称／実値接続は名称表記のデータ値と実値表記のデータ値を接続する接続条件７である。上記の名称／レンジ接続や他の接続条件７の意味づけも同様である。ここで、実値表記とは数値で表される度量衡を実際の数値で表記することを意味する。レンジ表記とは度量衡の値を任意の幅で区分し、区分した範囲をレンジ値で代表して表記することを意味する。ランク表記とは度量衡を何段階かのランク値で表記することを意味する。そして、ランク値にはランク指標が別途定義されていることは、前述のとおりである。
【００５７】
一方、接続関係を示す数値情報を算術式（近似式を含む。）や論理式で表記することが可能であれば、算術式接続や論理式接続を用いることも可能である。算術式や論理式も数値表記の具体的な形態の一つであり、算術式表記は実値表記やレンジ表記、ランク表記よりも因子４の関係性を高精度に表記できる特徴がある。よって、接続条件７に算術式が加われば、関係性の表現精度が飛躍的に向上するメリットが生ずる。
【００５８】
図１１は、結合条件の一例（名称／ランク結合の例）である。図１１では、「ワーク材質」を基準因子、「ワーク材硬さ」を結合因子として、結合条件９ａに名称／ランク結合を用いた場合の例である。ここでは、「ワーク材質」の表記タイプが名称表記であり、「ワーク材硬さ」の表記タイプが数値表記であるため、名称／ランク結合が用いられる。名称／ランク結合に替えて、名称／実値結合や名称／レンジ結合を用いても良い。
【００５９】
図１２は、結合条件の一例（記号／レンジ結合の例）である。図１２では、「ワーク材質記号」を基準因子、「ワーク材硬さ」を結合因子として、結合条件９ｂに記号／レンジ結合を用いた場合の例である。ここでは、「ワーク材質記号」の表記タイプが記号表記であり、「ワーク材硬さ」の表記タイプが数値表記であるため、記号／レンジ結合が用いられる。
【００６０】
図１１及び図１２に示す結合条件９ａ、９ｂに関する表記については、全て接続条件７と同様の意味づけを持つ。
【００６１】
図１３は、協約結合条件の一例（記号・名称／実値結合の例）である。図１３では、「ワーク材質記号」と「ワーク処理」を協約因子とした協約結合における協約結合条件１１ａの例を示す。ここでは、「ワーク材質記号」の表記タイプが記号表記、「ワーク処理」の表記タイプが名称表記であり、「ワーク材硬さ」の表記タイプが数値表記であるため、記号・名称／実値結合が用いられる。記号・名称／実値結合に替えて、記号・名称／レンジ結合や記号・名称／ランク結合を用いても良い。図１３に示す協約結合条件１１ａに関する表記の意味づけも接続条件７と同様である。さらに協約接続条件１０（図４参照）に関する考え方についても協約結合条件１１と同様であるので、例示は省略する。
【００６２】
図１４は、レンジ値と度量衡範囲の一例である。図１４では、レンジ接続におけるレンジ値に対して別途定義されている度量衡範囲の例として、「ビッカース硬さ」について例示している。レンジ値には全てこのような度量衡範囲が設定されており、レンジ値はその範囲の代表値としての看板の役割を果たす。
【００６３】
以上の通り、知識モデル２１は、当該分野の技術情報の技術用語を因子４とし、因子４がネットワーク形態で相互接続されることによって当該分野の技術情報の関係性が表現され、技術情報の関係性が所定の形式に従って記述されることによって当該分野のノウハウ又は知識が形式知として格納される。知識モデル２１によって、当該分野の技術情報のキーワードとなる因子４を因子４間の相互関係に基づいてネットワーク形態で相互接続することができ、人の頭脳を模擬した形態で当該分野のノウハウや知識を定型化された形態の形式知としてデジタル情報で保存できる。
【００６４】
因子４には、因子４で扱うデータの表現形式を示す表記タイプのデータが紐づけられ、この表記タイプに基づいて容易に解釈し得るような形態で因子４間の接続条件７が記述されているので、汎用的な枠組みの中で課題解決ソルバ３１等に広く活用できる。
【００６５】
知識モデル２１には、因子４で扱うデータ（因子４に与えられるであろうデータ）が数値データや文字データの場合など、因子４で扱うデータの表現形式に対応した様々な表記タイプがあるので、表記タイプに基づいて多彩な接続条件７が定義できる。従って、多種多様な技術分野のノウハウや知識が、定型化された形態の形式知としてデジタル情報で保存できる。
【００６６】
知識モデル２１の構築方法については、熟練者による入力、技術文書からの抽出、事例データの機械学習等、様々な方法が考えられる。例えば、熟練者による入力では、コンピュータが対話処理で熟練者自身のノウハウ記述を誘導することが考えられる。知識モデル２１の構築には、因子４に相当する技術用語の洗い出し、因子４同士の階層関係と結合条件９の構築、因子４同士の接続関係と接続条件７の構築という３段階の作業が必要になる。そこで、コンピュータは、当該技術のキーワード入力を促す画面を表示し、因子４の洗い出しを支援する。次に、コンピュータは、親子関係や従属関係にある因子４同士を束ねる操作を促す画面、束ねた因子４同士に階層関係の指定を促す画面、階層関係を指定した因子４同士の間の結合条件９の設定を促す画面を表示し、階層関係と結合条件９の構築を支援する。そして、コンピュータは、当該分野の技術体系を表現していく上で関係性が認められる因子４同士の間に接続関係の指定を促す画面、接続関係を指定した因子４同士の間の接続条件７の設定を促す画面を表示し、接続関係と接続条件７の構築を支援する。
【００６７】
次に、図１５を参照しながら、知識モデル２１から知識を探索するための知識モデル探索ソルバ３２について説明する。図１５は、知識モデルの探索処理の流れを示すフローチャートである。
【００６８】
知識モデル２１の探索処理の大まかな流れは次の通りである。最初に、知識モデル探索ソルバ３２は、探索処理の起点となる因子４（以下、「起点因子」と呼ぶ。）とその因子４のデータ値、および探索処理の終点となる因子４（以下、「終点因子」と呼ぶ。）を定める。これらの情報は、例えば、課題解決ソルバ３１が、入力手段を介して、設問となる既知の事項に関する項目名とデータ値、および解となる未知の事項に関する項目名として取得し、知識モデル探索ソルバ３２に受け渡す。ここで、既知の事項および未知の事項の項目名は複数でも良く（既知の事項のデータ値の数は項目名の数に合わせる。）、これに伴って起点因子と終点因子も複数の設定を可能とする。
【００６９】
次に、知識モデル探索ソルバ３２は、図１５に示すような流れで、起点因子のデータ値から終点因子のデータ値を導出するための探索処理を行う。ここでは、知識モデル探索ソルバ３２は、起点因子に接続されている因子４を探索し、起点因子と接続因子との間に定義された接続条件７を引用して、その接続条件７によって接続因子のデータ値を決定する。そして、知識モデル探索ソルバ３２は、その接続因子から次の接続因子を探索し、同様にして次の接続因子のデータ値を決定する。また、探索過程において因子４に上下関係を示す結合情報８が付与されている場合には、知識モデル探索ソルバ３２は、その上下関係に紐づけられている結合条件９を引用し、その結合条件９によって上下関係で結合されている結合因子のデータ値を決定する。そして、知識モデル探索ソルバ３２は、探索処理が終点因子に至ったときに終点因子のデータ値を探索結果として保持し、探索処理を終了する。
【００７０】
以下、図１５に基づいて、知識モデル探索ソルバ３２の探索処理を具体的に説明する。最初に、知識モデル探索ソルバ３２は、探索の起点因子と終点因子を定め、起点因子にデータ値を与える（ステップＳ１０１）。そして、知識モデル探索ソルバ３２は、起点因子を基準因子とする（ステップＳ１０２）。
【００７１】
基準因子に下位因子が有る場合（紐づけられている場合）（ステップＳ１０３のＹｅｓ）、知識モデル探索ソルバ３２は、基準因子から結合情報８に基づいて下位因子を探索し、結合条件９に基づいて下位因子のデータ値を決定する（ステップＳ１０４）。一方、基準因子に下位因子が無い場合（紐づけられていない場合）（ステップＳ１０３のＮｏ）、知識モデル探索ソルバ３２は、ステップＳ１０７に進む。
【００７２】
ステップＳ１０５において、知識モデル探索ソルバ３２は、最下位まで全ての下位因子の探索を終えたか否かを確認する。知識モデル探索ソルバ３２は、終えていない場合（ステップＳ１０５のＮｏ）、ステップＳ１０４から繰り返し、終えている場合（ステップＳ１０５のＹｅｓ）、データ値が決定された最下位の下位因子を基準因子とする（ステップＳ１０６）。
【００７３】
ステップＳ１０７において、知識モデル探索ソルバ３２は、基準因子から接続情報６に基づいて接続因子を探索し、接続条件７に基づいて接続因子のデータ値を決定する。
【００７４】
ステップＳ１０８において、知識モデル探索ソルバ３２は、全ての接続因子の探索を終えたか否かを確認する。知識モデル探索ソルバ３２は、終えていない場合（ステップＳ１０８のＮｏ）、ステップＳ１０７から繰り返し、終えている場合（ステップＳ１０８のＹｅｓ）、データ値が決定された接続因子を基準因子とする（ステップＳ１０９）。
【００７５】
知識モデル探索ソルバ３２は、基準因子が終点因子の下位因子に達していない場合、すなわち基準因子が終点因子の下位因子と一致しない場合（ステップＳ１１０のＮｏ）、ステップＳ１１１に進む。一方、基準因子が終点因子の下位因子に達した場合、すなわち基準因子が終点因子の下位因子と一致した場合（ステップＳ１１０のＹｅｓ）、基準因子から上位因子を探索し、基準因子と上位因子との間に定義された結合条件９に基づいて終点因子までのデータ値を順次決定し（ステップＳ１１２）、ステップＳ１１４に進む。
【００７６】
ステップＳ１１１において、知識モデル探索ソルバ３２は、基準因子が終点因子に達したか否か、すなわち基準因子が終点因子と一致したか否かを確認する。知識モデル探索ソルバ３２は、一致していない場合（ステップＳ１１１のＮｏ）、次の接続因子の探索に移り（ステップＳ１１３）、ステップＳ１０３から繰り返し、一致した場合（ステップＳ１１１のＹｅｓ）、ステップＳ１１４に進む。
【００７７】
ステップＳ１１４において、知識モデル探索ソルバ３２は、起点因子から終点因子に至る全てのルートで探索を終えたか否かを確認する。知識モデル探索ソルバ３２は、全てのルートで探索を終えていない場合（ステップＳ１１４のＮｏ）、他のルートの探索に移り（ステップＳ１１５）、ステップＳ１０３から繰り返し、全てのルートで探索を終えた場合（ステップＳ１１４のＹｅｓ）、処理を終了する。
【００７８】
ここで、因子４のデータ値の決定について、図１５に示されていない部分の説明を加えておく。ある１つの因子４のデータ値が決定される場合、この因子４を接続因子として、異なる起点因子からの探索ルートや、それ以前の探索過程で１つの因子４から途中分技した探索ルートを経ることによって、複数のデータ値が決定されてくる。従って、１つの因子４のデータ値を最終決定する際には、全てのルートからの探索によって決定されたデータ値を、寄与度を加味して統合することにより、全てのルートからのデータ値を反映させる必要がある。図１５中のステップＳ１０９におけるデータ値とは、上記のような全ての探索ルートの結果を統合して決定されたデータ値を意味する。また、図１５では、表記の便宜上、起点因子を１つのみで表現しているが、実際の処理では他の起点因子からの探索ルートも加わることになる。
【００７９】
以上詳細に説明したように、知識モデル探索ソルバ３２による探索処理は、基準因子に対して、接続情報６によって基準因子と接続される接続因子を抽出し、接続情報６に紐付けられる接続条件７を抽出し、抽出される接続条件７に基づいて基準因子のデータ値から接続因子のデータ値を決定する接続探索処理を含む。そして、知識モデル探索ソルバ３２は、最初に起点因子を基準因子とし、接続因子が終点因子となるまで接続探索処理を繰り返すことによって終点因子のデータ値を取得する。
【００８０】
また、知識モデル探索ソルバ３２による探索処理は、更に、基準因子に対して、結合情報８によって基準因子に結合される下位因子又は上位因子を抽出し、結合情報８に紐付けられる結合条件９を抽出し、抽出される結合条件９に基づいて基準因子のデータ値から下位因子又は上位因子のデータ値を決定し、更に、下位因子または上位因子に対して、結合情報８によって下位因子または上位因子に結合される新たな下位因子または上位因子を抽出し、結合情報８に紐付けられる結合条件９を抽出し、抽出される結合条件９に基づいて下位因子または上位因子のデータ値から新たな下位因子または上位因子のデータ値を決定する結合探索処理を含む。そして、知識モデル探索ソルバ３２は、基準因子に下位因子または上位因子が結合されている場合には、結合探索処理を実行する。
【００８１】
こうした知識モデル探索ソルバ３２による探索処理によって、起点因子とそのデータ値を入力として、終点因子のデータ値を知識モデル２１から取得することができるため、知識の形式知化が実現できる。また探索処理は、どの因子４からどの因子４までの区間でも自由に選ぶことができ、起点因子とそのデータ値および終点因子を入力するのみで実行できる。従って、個別の課題や用途に応じた課題解決ソルバ３１と知識モデル２１とを組み合わせることにより、様々な設問に対応した専用の人工知能システム１が構築できる。本発明の実施形態の人工知能システム１における知識モデル探索ソルバ３２の最も特筆すべき利点は、全ての知識モデル２１に対し汎用ツールとして共通利用できるところにある。
【００８２】
続いて、図１６〜図１８を参照しながら、実行ソルバである課題解決ソルバ３１について説明する。課題解決ソルバ３１は、個別の課題や用途に応じて構築するものであり、ここでは代表的な３つのタイプについて説明する。
【００８３】
図１６は、第１の課題解決ソルバの処理の流れを示すフローチャートである。図１６では、設問と解の項目が固定されているタイプを示している。第１の課題解決ソルバ３１の処理では、設問となる既知の事項の項目名に相当する設問因子と、解となる未知の事項の項目名に相当する解因子が内部設定され、固定されている。このため、入力されるデータは、既知の事項のデータ値に相当する設問のデータ値のみとなる。内部設定される設問因子および解因子は複数でも良い。
【００８４】
第１の課題解決ソルバ３１は、設問因子の数に合わせて設問のデータ値を入力する（ステップＳ２０１）。次に、第１の課題解決ソルバ３１は、内部設定されている設問因子を起点因子に、設問因子のデータ値を起点因子のデータ値に、解因子を終点因子にそれぞれ設定して知識モデル探索ソルバ３２を起動する（ステップ２０２）。そして、知識モデル探索ソルバ３２が、終点因子のデータ値を探索する（ステップＳ２０３）。
【００８５】
第１の課題解決ソルバ３１は、知識モデル探索ソルバ３２から、探索された終点因子のデータ値を解因子のデータ値として取得する（ステップＳ２０４）。そして、第１の課題解決ソルバ３１は、取得される解因子のデータ値を設問に対する解として出力し（ステップＳ２０５）、処理を終了する。
【００８６】
以上のような処理を実行することによって、第１の課題解決ソルバ３１は、設問と解の項目が固定されたタイプとして機能し、第１の課題解決ソルバ３１を含む人工知能システム１は、設問のデータ値に対する解のデータ値を提示する。第１の課題解決ソルバ３１のようなタイプは、課題解決用のソフトウエアツールの内部モジュールとして組込まれるような実施形態に用いると良い。
【００８７】
図１７は、第２の課題解決ソルバの処理の流れを示すフローチャートである。図１７では、設問と解の項目が指定できるタイプを示している。第２の課題解決ソルバ３１の処理では、設問となる設問因子を指定し、設問因子のデータ値を入力し、解として求める解因子を指定する。設問因子および解因子は複数でも良い。
【００８８】
第２の課題解決ソルバ３１は、設問因子を指定し、設問因子のデータ値を入力し（ステップＳ３０１）、解因子を指定する（ステップＳ３０２）。次に、第２の課題解決ソルバ３１は、指定された設問因子を起点因子に、設問因子のデータ値を起点因子のデータ値に、指定された解因子を終点因子にそれぞれ設定して、知識モデル探索ソルバ３２を起動する（ステップＳ３０３）。そして、知識モデル探索ソルバ３２が終点因子のデータ値を探索する（ステップＳ３０４）。
【００８９】
第２の課題解決ソルバ３１は、探索された終点因子のデータ値を解因子のデータ値として取得する（ステップＳ３０５）。そして、第２の課題解決ソルバ３１は、取得された解因子のデータ値を設問に対する解として出力し（ステップＳ３０６）、処理を終了する。
【００９０】
以上のような処理を実行することによって、第２の課題解決ソルバ３１は、設問と解の項目が指定できるタイプとして機能し、第２の課題解決ソルバ３１を含む人工知能システム１は、指定した設問と解の項目について設問のデータ値に対する解のデータ値を提示する。第２の課題解決ソルバ３１のようなタイプは、開発部門等の技術用語を理解している専門技術者を対象としたツールとして構成する場合の実施形態に用いると良い。
【００９１】
図１８は、第３の課題解決ソルバの処理の流れを示すフローチャートである。図１８では、設問と解の項目をキーワードで自由に入力できるタイプを示している。第３の課題解決ソルバ３１の処理を実現するためには、因子検索ソルバ３３も組み合わせて人工知能システム１を構成する。
【００９２】
第３の課題解決ソルバ３１は、設問となる事項のキーワードおよびそのキーワードのデータ値（複数可）を入力し（ステップＳ４０１）、解として求める事項のキーワードを入力する（ステップＳ４０２）。設問となる事項のキーワードとデータ値の入力、および解となる事項のキーワード入力は複数でも良い。
【００９３】
次に、第３の課題解決ソルバ３１は、設問となる事項のキーワードと解として求める事項のキーワードを設定して、因子検索ソルバ３３を起動する（ステップＳ４０３）。そして、因子検索ソルバ３３が、設問となる事項のキーワードから設問因子を、解として求める事項のキーワードから解因子をそれぞれ検索する（ステップＳ４０４）。
【００９４】
第３の課題解決ソルバ３１は、因子検索ソルバ３３によって検索された設問因子と解因子について、設問因子を起点因子に、設問因子のデータ値を起点因子のデータ値に、解因子を終点因子にそれぞれ設定して知識モデル探索ソルバ３２を起動する（ステップＳ４０５）。そして、知識モデル探索ソルバ３２が、終点因子のデータ値を探索する（ステップＳ４０６）。
【００９５】
第３の課題解決ソルバ３１は、知識モデル探索ソルバ３２から、探索された終点因子のデータ値を解因子のデータ値として取得する（ステップＳ４０７）。そして、第３の課題解決ソルバ３１は、取得された解因子のデータ値を設問に対する解として出力し（ステップＳ４０８）、処理を終了する。
【００９６】
以上のような処理を実行することによって、第３の課題解決ソルバ３１は、設問と解の項目をキーワードで自由に入力できるタイプとして機能し、第３の課題解決ソルバ３１を含む人工知能システム１は、入力した設問と解のキーワードについて設問のデータ値に対する解のデータ値を提示する。第３の課題解決ソルバ３１のようなタイプは、新人教育等の当該分野の初心者を対象としたツールとして構成する場合の実施形態に用いると良い。
【００９７】
以上の通り、人工知能システム１は、課題解決ソルバ３１が、一つまたは複数の既知の事項に関する項目名の情報及びデータ値、並びに一つまたは複数の未知の事項に関する項目名の情報を入力する。次に、知識モデル探索ソルバ３２が、既知の事項に対応する知識モデル２１上の因子４を起点因子に決定し、未知の事項に対応する知識モデル２１上の因子４を終点因子に決定し、起点因子に既知の事項のデータ値を与えて起点因子から終点因子に向かってデータ値の探索処理を実行し、終点因子に到達したときの終点因子のデータ値を知識モデル２１に基づいて取得する。そして、課題解決ソルバ３１が、知識モデル探索ソルバ３２によって知識モデル２１に基づいて取得される終点因子のデータ値を未知の事項のデータ値として出力する。
【００９８】
図１９は、人工知能システム１の構築を示す模式図である。図１９では、知識モデル２１、課題解決ソルバ３１、知識モデル探索ソルバ３２の組み合わせ形態を模式的に示している。本発明の実施形態においては、知識モデル２１は、当該分野の所定の技術領域に応じて構築され、技術分野に依存することなく同一形式で記述される。そして、知識モデル探索ソルバ３２は、全ての知識モデル２１に対する汎用的な基盤ツール（共通利用できるツール）となる。すなわち、知識モデル２１は当該分野の所定の技術領域に対して共通利用でき、知識モデル探索ソルバ３２は全ての知識モデル２１に対して共通利用できるという特筆すべき利点を有する。従って、新たな課題や用途に対しては、専用の課題解決ソルバ３１を構築するだけで、専用の人工知能システム１を容易に構築することができる。
【００９９】
図２０は、切削加工分野で用いる人工知能システム１の構築例である。図２０に示す例では、図７のような形態で切削加工の技術領域についての知識モデル２１が構築され、この知識モデル２１に知識モデル探索ソルバ３２が連結されている。さらに、使用工具・加工条件の提示、トラブル解決策の提示、技術開発情報の提示、教育情報の提示など、個別の課題や用途に応じた課題解決ソルバ３１が組み合わされて人工知能システム１が構築され、ＣＡＭツール（加工データ生成ツール）、生産現場支援ツール、新人教育ツールなどで利用される。
【０１００】
以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る人工知能システム等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【０１０１】
１………人工知能システム
２………記憶装置
３………制御装置
４………因子
５………因子情報
６………接続情報
７………接続条件
８………結合情報
９………結合条件
２１………知識モデル
２２………自然言語処理ＤＢ
３１………課題解決ソルバ
３２………知識モデル探索ソルバ
３３………因子検索ソルバ
【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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