(57)【要約】【課題】不特定な条件による事前の選定（絞り込み）を可能にする。【解決手段】データ選定部１２は、事前に、モデルデータ記憶部４６に予め記憶されたベイジアンネットワークモデル４６１に含まれている不特定多数の選択対象データを対象にして、各選択対象データに対応する各入力変数に対して任意の値をセットした場合の出力変数の確率が最大となる確率の最大値と閾値一時保持部２４に保持されている閾値とを比較し、確率の最大値が閾値以上であるときに、入力変数と確率の最大値に対応する任意の値との組み合わせを入力変数ホワイトリスト２６１に登録しておき、ベイジアンネットワークによる出力変数の確率計算を行う場合に、入力変数と確率の最大値に対応する任意の値との組み合わせが入力変数ホワイトリストに保持されている選択対象データのみを確率計算の対象として、確率計算部４１に確率計算を行わせる。【選択図】図１
2011076391.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の選択対象データを評価するために、ベイジアンネットワークによる出力変数の確率計算を行うベイジアンネットワークサーバと、確率計算の対象となる選択対象データを事前に選定する選定サーバとを有するベイジアンネットワークシステムであって、
前記ベイジアンネットワークサーバは、
各選択対象データの因果関係を規定するベイジアンネットワークモデルを予め記憶するモデルデータ記憶部と、
利用者のデータ及び前記選択対象データを入力変数とし、出力変数に対応する出力値を評価値として、前記ベイジアンネットワークによる出力変数の確率計算を行う確率計算部とを備えており、
前記選定サーバは、
事前に選定する条件として用いることが可能な選択対象データを規定することにより、確率計算の対象となる選択対象データを事前に選定するデータ選定部と、
前記評価値の閾値を一時的に保持する閾値一時記憶部と、
前記評価値が前記閾値を超えるための入力変数の条件を入力変数ホワイトリストとして保持する入力変数ホワイトリスト記憶部とを備え、
前記選定サーバの前記データ選定部は、
前記利用者のデータが与えられると、
事前に、前記モデルデータ記憶部に予め記憶された前記ベイジアンネットワークモデルに含まれている不特定多数の選択対象データを対象にして、前記利用者のデータをセットし、選択対象データに対応する各入力変数のひとつに任意の値をセットした場合の前記出力変数の確率が最大となる値を確率の最大値とし、当該確率の最大値と前記閾値一時保持部に保持されている前記閾値とを比較し、当該確率の最大値が前記閾値以上であるときに、前記入力変数とセットした任意の値との組み合わせを前記入力変数ホワイトリストに登録することにより、前記事前に選定する条件として用いることが可能な選択対象データを規定しておき、
前記ベイジアンネットワークによる出力変数の確率計算を行う場合に、前記入力変数と前記確率の最大値に対応する任意の値との組み合わせが前記入力変数ホワイトリストに保持されている選択対象データのみを確率計算の対象として、前記ベイジアンネットワークサーバの前記確率計算部に、確率計算を行わせる
ことを特徴とするベイジアンネットワークシステム。
【請求項２】
請求項１に記載のベイジアンネットワークシステムにおいて、
前記選定サーバの前記データ選定部は、前記ベイジアンネットワークサーバの前記確率計算部に前記確率の最大値を計算させることにより、前記ベイジアンネットワークサーバから前記確率の最大値を取得する
ことを特徴とするベイジアンネットワークシステム。
【請求項３】
請求項２に記載のベイジアンネットワークシステムにおいて、
前記選定サーバの前記データ選定部は、前記ベイジアンネットワークサーバの前記確率計算部に前記確率の最大値を計算させるに際して、
前記ベイジアンネットワークサーバから、入力変数Ｎｉの子である１乃至複数の変数Ｃｋを取得するとともに、各々の前記変数Ｃｋの親である１乃至複数の変数Ｐｌを取得し、
取得された各々の前記変数Ｐｌに対応する値がセットされていない場合に、前記ベイジアンネットワークサーバの前記確率計算部に、前記ベイジアンネットワークによって前記変数Ｐｌに対応する各値の確率計算を行わせて、前記変数Ｃｋの確率が最大となるように、前記変数Ｐｌに対応する値を前記ベイジアンネットワークサーバの前記確率計算部にセットさせ、
さらに、前記変数Ｃｋが出力変数でない場合に、前記変数Ｃｋ及び前記変数Ｐｌの取得、及び、前記変数Ｐｌに対応する値のセットを再帰的に繰り返し行い、
前記変数Ｃｋが出力変数である場合に、既に前記ベイジアンネットワークサーバにセットされた前記変数Ｐｌに対応する値で、前記ベイジアンネットワークサーバの前記確率計算部に、確率計算を行わせる
ことを特徴とするベイジアンネットワークシステム。
【請求項４】
請求項３に記載のベイジアンネットワークシステムにおいて、
前記ベイジアンネットワークサーバは、
前記モデルデータ記憶部に予め記憶された前記ベイジアンネットワークモデルに基づいて、前記入力変数Ｎｉの子である前記変数Ｃｋ、及び、前記変数Ｃｋの親である前記変数Ｐｌを前記選定サーバに提供する
ことを特徴とするベイジアンネットワークシステム。
【請求項５】
複数の選択対象データを評価するために、利用者のデータと選択対象データとを入力変数とし、出力変数に対応する出力値を評価値として、ベイジアンネットワークによる出力変数の確率計算を確率計算部に行わせる際に、確率計算の対象となる選択対象データを事前に選定する選定サーバであって、
事前に選定する条件として用いることが可能な選択対象データを規定することにより、確率計算の対象となる選択対象データを事前に選定するデータ選定部と、
前記評価値の閾値を一時的に保持する閾値一時記憶部と、
前記評価値が前記閾値を超えるための入力変数の条件を入力変数ホワイトリストとして保持する入力変数ホワイトリスト記憶部とを備え、
前記データ選定部は、
前記利用者のデータが与えられると、
事前に、各選択対象データの因果関係を規定するベイジアンネットワークモデルに含まれている不特定多数の選択対象データを対象にして、前記利用者のデータをセットし、選択対象データに対応する各入力変数のひとつに任意の値をセットした場合の前記出力変数の確率が最大となる値を確率の最大値とし、当該確率の最大値と前記閾値一時保持部に保持されている前記閾値とを比較し、当該確率の最大値が前記閾値以上であるときに、前記入力変数とセットした任意の値との組み合わせを前記入力変数ホワイトリストに登録することにより、前記事前に選定する条件として用いることが可能な選択対象データを規定しておき、
前記ベイジアンネットワークによる出力変数の確率計算を行う場合に、前記入力変数と前記確率の最大値に対応する任意の値とが前記入力変数ホワイトリストに保持されている選択対象データのみを確率計算の対象として、前記確率計算部に、確率計算を行わせる
ことを特徴とする選定サーバ。
【請求項６】
請求項５に記載の選定サーバにおいて、
前記データ選定部は、前記確率計算部に前記確率の最大値を計算させることにより、前記確率計算部から前記確率の最大値を取得する
ことを特徴とする選定サーバ。
【請求項７】
請求項６に記載の選定サーバにおいて、
前記データ選定部は、前記確率計算部に前記確率の最大値を計算させるに際して、
前記ベイジアンネットワークモデルに基づいて、入力変数Ｎｉの子である１乃至複数の変数Ｃｋを取得するとともに、各々の前記変数Ｃｋの親である１乃至複数の変数Ｐｌを取得し、
取得された各々の前記変数Ｐｌに対応する値がセットされていない場合に、前記確率計算部に、前記ベイジアンネットワークによって前記変数Ｐｌに対応する各値の確率計算を行わせて、前記変数Ｃｋの確率が最大となるように、前記変数Ｐｌに対応する値を前記確率計算部にセットさせ、
さらに、前記変数Ｃｋが出力変数でない場合に、前記変数Ｃｋ及び前記変数Ｐｌの取得、及び、前記変数Ｐｌに対応する値のセットを再帰的に繰り返し行い、
前記変数Ｃｋが出力変数である場合に、既に前記確率計算部にセットさせた前記変数Ｐｌに対応する値で、前記確率計算部に、確率計算を行わせる
ことを特徴とする選定サーバ。
【請求項８】
請求項５乃至請求項７のいずれか一項に記載の選定サーバにおいて、
前記確率計算部は、当該選定サーバの内部に設けられている、又は、当該選定サーバと接続されるベイジアンネットワークサーバの内部に設けられている
ことを特徴とする選定サーバ。
【請求項９】
コンピュータを、複数の選択対象データを評価するために、利用者のデータと選択対象データとを入力変数とし、出力変数に対応する出力値を評価値として、ベイジアンネットワークによる出力変数の確率計算を確率計算部に行わせる際に、確率計算の対象となる選択対象データを事前に選定する選定サーバとして機能させるプログラムであって、
前記コンピュータを、
事前に選定する条件として用いることが可能な選択対象データを規定することにより、確率計算の対象となる選択対象データを事前に選定するデータ選定部と、
前記評価値の閾値を一時的に保持する閾値一時記憶部と、
前記評価値が前記閾値を超えるための入力変数の条件を入力変数ホワイトリストとして保持する入力変数ホワイトリスト記憶部とを備え、
前記データ選定部は、
前記利用者のデータが与えられると、
事前に、各選択対象データの因果関係を規定するベイジアンネットワークモデルに含まれている不特定多数の選択対象データを対象にして、前記利用者のデータをセットし、選択対象データに対応する各入力変数のひとつに任意の値をセットした場合の前記出力変数の確率が最大となる値を確率の最大値とし、当該確率の最大値と前記閾値一時保持部に保持されている前記閾値とを比較し、当該確率の最大値が前記閾値以上であるときに、前記入力変数とセットした任意の値との組み合わせを前記入力変数ホワイトリストに登録することにより、前記事前に選定する条件として用いることが可能な選択対象データを規定しておき、
前記ベイジアンネットワークによる出力変数の確率計算を行う場合に、前記入力変数と前記確率の最大値に対応する任意の値との組み合わせが前記入力変数ホワイトリストに保持されている選択対象データのみを確率計算の対象として、前記確率計算部に、確率計算を行わせる、前記選定サーバとして機能させる
ことを特徴とするプログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のプログラムにおいて、
前記コンピュータを、
前記データ選定部が、前記確率計算部に前記確率の最大値を計算させることにより、前記確率計算部から前記確率の最大値を取得する、前記選定サーバとして機能させる
ことを特徴とするプログラム。
【請求項１１】
請求項１０に記載のプログラムにおいて、
前記コンピュータを、
前記データ選定部が、前記確率計算部に前記確率の最大値を計算させるに際して、
前記ベイジアンネットワークモデルに基づいて、入力変数Ｎｉの子である１乃至複数の変数Ｃｋを取得するとともに、各々の前記変数Ｃｋの親である１乃至複数の変数Ｐｌを取得し、
取得された各々の前記変数Ｐｌに対応する値がセットされていない場合に、前記確率計算部に、前記ベイジアンネットワークによって前記変数Ｐｌに対応する各値の確率計算を行わせて、前記変数Ｃｋの確率が最大となるように、前記変数Ｐｌに対応する値を前記確率計算部にセットさせ、
さらに、前記変数Ｃｋが出力変数でない場合に、前記変数Ｃｋ及び前記変数Ｐｌの取得、及び、前記変数Ｐｌに対応する値のセットを再帰的に繰り返し行い、
前記変数Ｃｋが出力変数である場合に、既に前記確率計算部にセットさせた前記変数Ｐｌに対応する値で、前記確率計算部に、確率計算を行わせる、前記選定サーバとして機能させる
ことを特徴とするプログラム。
【請求項１２】
請求項９乃至請求項１１のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
前記コンピュータを、前記確率計算部を有する前記選定サーバとして、又は、前記確率計算部を有するベイジアンネットワークサーバに接続される前記選定サーバとして機能させる
ことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ベイジアンネットワークの推論を利用して、多数のデータの中から、優先順位を付けて幾つかのデータを選択するベイジアンネットワークシステム、当該システムに供する選定サーバ、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
統計的推定を行うアプリケーションとして、ベイジアンネットワーク（Ｂａｙｅｓｉａｎ  ｎｅｔｗｏｒｋ）と呼ばれるものがある。このベイジアンネットワークは、データが複数の変数（事象）の因果関係に基づく過程を経て生成されたものであるか否かを事前知識として統計モデル（以下、「ベイジアンネットワークモデル」と称する）の中に仮定し、任意のデータから逆にそのデータを生成する源となるデータ源を推定する。このベイジアンネットワークは、任意のデータ（入力条件）に対する出力変数の確率計算を行うことにより、統計的推定を行う。
【０００３】
近年、このベイジアンネットワークを、様々な選択の対象となるデータ（以下、「選択対象データ」と称する）の中から特定のデータを選定するシステムに組み込むことが、提案されている。以下、ベイジアンネットワークが組み込まれたシステムを、「ベイジアンネットワークシステム」と称する。
【０００４】
ベイジアンネットワークシステムは、各選択対象データに関連した入力条件を入力して、その入力条件に対する出力変数の確率計算を行う。ベイジアンネットワークシステムは、この出力変数の確率計算により各選択対象データの出力値（評価値）を算出し、各選択対象データに対して、算出された各選択対象データの評価値の高低を判定することにより、各選択対象データの適合度（すなわち、各選択対象データの入力条件に適合する度合い）を評価する。これにより、ベイジアンネットワークシステムは、様々な選択対象データの中から特定のデータを選定する。
【０００５】
ベイジアンネットワークシステムは、様々な分野に適用することが可能である。
例えば、ベイジアンネットワークシステムは、ＩＴ（Ｉｎｆｏｍａｔｉｏｎ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ；情報通信技術）分野で利用されているシステムであって、様々なコンテンツの中から利用者が利用する可能性の高いコンテンツを選定するシステムに、適用することが可能である。
【０００６】
また、例えば、ベイジアンネットワークシステムは、救急医療分野で利用されているシステムであって、救急患者が発生した場合に、救急患者の搬送を支援するために、最適な病院の候補を幾つか選定して、その候補を救急車両に通知するシステム（以下、「救急患者の搬送支援用システム」と称する）に適用することが可能である。
【０００７】
ところで、ベイジアンネットワークは、様々な選択対象データの中から特定のデータを選定する場合に、入力条件に対して様々な因果関係を仮定する。このとき、ベイジアンネットワークは、扱う変数の個数が多くなるほど、計算量が爆発的に増大する。そのため、ベイジアンネットワークは、扱う変数の個数が多くなると、膨大な計算時間が必要となる。
【０００８】
そこで、計算時間を短縮するために、確率計算の対象となる選択対象データを事前に選定する（絞り込む）技術が、提案されている（例えば、特許文献１参照）。
特許文献１に開示された技術は、様々なコンテンツの中から特定のコンテンツを選定する場合に、例えば、上映時間等の条件に基づいて、選定の対象となる幾つかのコンテンツを事前に絞り込むものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００７−０５８３９８号公報（段落４９、図２）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、特許文献１に開示された技術は、以下に説明するように、不特定な変数を絞り込みの条件として用いることができないため、不適切な絞り込みを行う場合がある、という課題があった。
【００１１】
すなわち、特許文献１に開示された技術は、上映時間等の予め指定された所定の変数を絞り込みの条件として用い、その所定の変数に基づいて選択対象データを画一的に絞り込むだけである。そのため、特許文献１に開示された技術は、例えば、救急患者の搬送支援用システムに適用された場合に、以下のような不適切な絞り込みを行う場合がある。
【００１２】
特許文献１に開示された技術は、救急患者の搬送支援用システムに適用された場合に、例えば搬送時間や搬送距離等の予め指定された所定の変数を絞り込みの条件として用い、その所定の変数に基づいて選択対象データを画一的に絞り込むことになる。
この場合に、特許文献１に開示された技術は、多数の病院の中から、単純に、確率計算の対象として、短時間で搬送できる病院や救急患者のいる場所から近い病院に、絞り込むことになる。
【００１３】
そのため、例えば、救急患者が心筋梗塞や脳梗塞等を発症している場合に、特許文献１に開示された技術は、外科とは無関係な眼科や小児科等の病院を確率計算の対象（母データ）として残し、無関係な対象が残っている母データを対象にして、母データに含まれるすべてのデータの確率計算を行う。したがって、この場合に、特許文献１に開示された技術は、膨大な量の無駄な確率計算を行うことになる。そのため、計算回数が膨大になり、これにより、処理時間が長期化する。例えば、特許文献１に開示された技術は、１件の計算に０．１秒の時間がかかるとすると、１０００件の無駄な確率計算を行うだけで１００秒（１分４０秒）もの時間が必要となる。特許文献１に開示された技術は、この時間だけ、救急患者を危険にさらすことになる。
【００１４】
また、特許文献１に開示された技術は、本来であれば救急患者に対して最適な病院であるにも関わらず、その病院が絞り込みの条件に一致しないために、その病院を母データから省く場合がある。この場合に、特許文献１に開示された技術は、その最適な病院を選定することができない。なお、「最適な病院」とは、例えば、（１）手術室や救急ベッドの空きがあり、救急患者を受け入れることが可能である、（２）対応可能な医師が在籍していて、医師が現在対応可能な状況にある、（３）短時間での搬送が可能である、等の条件を満たしている病院を意味している。
【００１５】
しかも、特許文献１に開示された技術は、対応可能な病院が母データに残っていない場合に、最悪の場合に、救急患者の搬送先として、不適切な病院を選定する（例えば、心筋梗塞や脳梗塞等を発症している救急患者の搬送先として、眼科や小児科の病院を選定する）可能性がある。
【００１６】
以上の通り、特許文献１に開示された技術は、救急患者の搬送支援用システムに適用された場合に、不適切な絞り込みを行う場合がある。そのため、特許文献１に開示された技術は、救急患者の搬送支援用システムに適用することができなかった。
【００１７】
本発明は、前記した課題を解決するためになされたものであり、ベイジアンネットワークモデルで用いられている不特定な変数を絞り込みの条件として用いることができるベイジアンネットワークシステム、当該システムに供する選定サーバ、及びプログラムを提供することを主な目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
前記目的を達成するため、第１発明は、ベイジアンネットワークシステムであって、複数の選択対象データを評価するために、ベイジアンネットワークによる出力変数の確率計算を行うベイジアンネットワークサーバと、確率計算の対象となる選択対象データを事前に選定する選定サーバとを有するベイジアンネットワークシステムであって、前記ベイジアンネットワークサーバは、各選択対象データの因果関係を規定するベイジアンネットワークモデルを予め記憶するモデルデータ記憶部と、利用者のデータ及び前記選択対象データを入力変数とし、出力変数に対応する出力値を評価値として、前記ベイジアンネットワークによる出力変数の確率計算を行う確率計算部とを備えており、前記選定サーバは、事前に選定する条件として用いることが可能な選択対象データを規定することにより、確率計算の対象となる選択対象データを事前に選定するデータ選定部と、前記評価値の閾値を一時的に保持する閾値一時記憶部と、前記評価値が前記閾値を超えるための入力変数の条件を入力変数ホワイトリストとして保持する入力変数ホワイトリスト記憶部とを備え、前記選定サーバの前記データ選定部は、前記利用者のデータが与えられると、事前に、前記モデルデータ記憶部に予め記憶された前記ベイジアンネットワークモデルに含まれている不特定多数の選択対象データを対象にして、前記利用者のデータをセットし、選択対象データに対応する各入力変数のひとつに任意の値をセットした場合の前記出力変数の確率が最大となる値を確率の最大値とし、当該確率の最大値と前記閾値一時保持部に保持されている前記閾値とを比較し、当該確率の最大値が前記閾値以上であるときに、前記入力変数とセットした任意の値との組み合わせを前記入力変数ホワイトリストに登録することにより、前記事前に選定する条件として用いることが可能な選択対象データを規定しておき、前記ベイジアンネットワークによる出力変数の確率計算を行う場合に、前記入力変数と前記確率の最大値に対応する任意の値との組み合わせが前記入力変数ホワイトリストに保持されている選択対象データのみを確率計算の対象として、前記ベイジアンネットワークサーバの前記確率計算部に、確率計算を行わせる構成とする。
【００１９】
このベイジアンネットワークシステムは、確率の最大値（すなわち、選択対象データに対応する各入力変数に対して任意の値をセットした場合の出力変数の確率が最大となる値）が閾値以上であるときに、入力変数とセットした任意の値との組み合わせを入力変数ホワイトリストに保持する。そして、このベイジアンネットワークシステムは、入力変数ホワイトリストに保持された組み合わせのみを、確率計算の対象として、確率計算部に、確率計算を行わせる。
したがって、このベイジアンネットワークシステムは、入力変数ホワイトリストに保持された組み合わせを確率計算の絞り込みの条件として機能させる。そのため、このベイジアンネットワークシステムは、ベイジアンネットワークモデルで用いられている不特定な変数を絞り込みの条件として用いることができる。
【００２０】
また、第２発明は、複数の選択対象データを評価するために、複数の選択対象データを評価するために、利用者のデータと選択対象データとを入力変数とし、出力変数に対応する出力値を評価値として、ベイジアンネットワークによる出力変数の確率計算を確率計算部に行わせる際に、確率計算の対象となる選択対象データを事前に選定する選定サーバであって、事前に選定する条件として用いることが可能な選択対象データを規定することにより、確率計算の対象となる選択対象データを事前に選定するデータ選定部と、前記評価値の閾値を一時的に保持する閾値一時記憶部と、前記評価値が前記閾値を超えるための入力変数の条件を入力変数ホワイトリストとして保持する入力変数ホワイトリスト記憶部とを備え、前記データ選定部は、前記利用者のデータが与えられると、事前に、各選択対象データの因果関係を規定するベイジアンネットワークモデルに含まれている不特定多数の選択対象データを対象にして、前記利用者のデータをセットし、選択対象データに対応する各入力変数のひとつに任意の値をセットした場合の前記出力変数の確率が最大となる値を確率の最大値とし、当該確率の最大値と前記閾値一時保持部に保持されている前記閾値とを比較し、当該確率の最大値が前記閾値以上であるときに、前記入力変数とセットした任意の値との組み合わせを前記入力変数ホワイトリストに登録することにより、前記事前に選定する条件として用いることが可能な選択対象データを規定しておき、前記ベイジアンネットワークによる出力変数の確率計算を行う場合に、前記入力変数と前記確率の最大値に対応する任意の値とが前記入力変数ホワイトリストに保持されている選択対象データのみを確率計算の対象として、前記確率計算部に、確率計算を行わせる構成とする。
【００２１】
この選定サーバは、第１発明のベイジアンネットワークシステムと同様に、確率の最大値（すなわち、選択対象データに対応する各入力変数に対して任意の値をセットした場合の出力変数の確率が最大となる値）が閾値以上であるときに、入力変数とセットした任意の値との組み合わせを入力変数ホワイトリストに保持する。そして、この選定サーバは、入力変数ホワイトリストに保持された組み合わせのみを、確率計算の対象として、確率計算部に、確率計算を行わせる。
したがって、この選定サーバは、入力変数ホワイトリストに保持された組み合わせを確率計算の絞り込みの条件として機能させる。そのため、この選定サーバは、第１発明のベイジアンネットワークシステムと同様に、ベイジアンネットワークモデルで用いられている不特定な変数を絞り込みの条件として用いることができる。
【００２２】
また、第３発明は、コンピュータを、複数の選択対象データを評価するために、利用者のデータと選択対象データとを入力変数とし、出力変数に対応する出力値を評価値として、ベイジアンネットワークによる出力変数の確率計算を確率計算部に行わせる際に、確率計算の対象となる選択対象データを事前に選定する選定サーバとして機能させるプログラムであって、前記コンピュータを、事前に選定する条件として用いることが可能な選択対象データを規定することにより、確率計算の対象となる選択対象データを事前に選定するデータ選定部と、前記評価値の閾値を一時的に保持する閾値一時記憶部と、前記評価値が前記閾値を超えるための入力変数の条件を入力変数ホワイトリストとして保持する入力変数ホワイトリスト記憶部とを備え、前記データ選定部は、前記利用者のデータが与えられると、事前に、各選択対象データの因果関係を規定するベイジアンネットワークモデルに含まれている不特定多数の選択対象データを対象にして、前記利用者のデータをセットし、選択対象データに対応する各入力変数のひとつに任意の値をセットした場合の前記出力変数の確率が最大となる値を確率の最大値とし、当該確率の最大値と前記閾値一時保持部に保持されている前記閾値とを比較し、当該確率の最大値が前記閾値以上であるときに、前記入力変数とセットした任意の値との組み合わせを前記入力変数ホワイトリストに登録することにより、前記事前に選定する条件として用いることが可能な選択対象データを規定しておき、前記ベイジアンネットワークによる出力変数の確率計算を行う場合に、前記入力変数と前記確率の最大値に対応する任意の値との組み合わせが前記入力変数ホワイトリストに保持されている選択対象データのみを確率計算の対象として、前記確率計算部に、確率計算を行わせる、前記選定サーバとして機能させる。
【００２３】
このプログラムは、第２発明の選定サーバを実現する。
したがって、このプログラムは、第２発明の選定サーバと同様に、ベイジアンネットワークモデルで用いられている不特定な変数を絞り込みの条件として用いることができる。
【発明の効果】
【００２４】
第１発明によれば、ベイジアンネットワークモデルで用いられている不特定な変数を絞り込みの条件として用いることができるベイジアンネットワークシステムを提供することができる。
また、第２発明によれば、第１発明に係るシステムに供する選定サーバを、さらに、第３発明によれば、第２発明に係る選定サーバをコンピュータにより実現するプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】実施形態に係るベイジアンネットワークシステムの構成を示す図である。
【図２】実施形態に用いる利用者データの構成を示す図である。
【図３】実施形態に用いる状況データの構成を示す図（１）である。
【図４】実施形態に用いる状況データの構成を示す図（２）である。
【図５】実施形態に用いる入力変数ホワイトリストの構成を示す図である。
【図６】実施形態に用いるベイジアンネットワークモデルの構成を示す図（１）である。
【図７】実施形態に用いるベイジアンネットワークモデルの構成を示す図（２）である。
【図８】実施形態に用いるベイジアンネットワークモデルの構成を示す図（３）である。
【図９】実施形態に用いる登録データの構成を示す図（１）である。
【図１０】実施形態に用いる登録データの構成を示す図（２）である。
【図１１】実施形態に係るベイジアンネットワークシステムの全体の動作を示すフローチャート（１）である。
【図１２】実施形態に係るベイジアンネットワークシステムの全体の動作を示すフローチャート（２）である。
【図１３】実施形態に係るベイジアンネットワークシステムの全体の動作を示すフローチャート（３）である。
【図１４】実施形態に係るベイジアンネットワークシステムの全体の動作を示すフローチャート（４）である。
【図１５】実施形態に係るベイジアンネットワークシステムの事前計算処理時の動作を示すフローチャート（１）である。
【図１６】実施形態に係るベイジアンネットワークシステムの事前計算処理時の動作を示すフローチャート（２）である。
【図１７】実施形態に係るベイジアンネットワークシステムの事前計算処理時の動作を示すフローチャート（３）である。
【図１８】実施形態に係るベイジアンネットワークシステムの事前計算処理時の動作を示すフローチャート（４）である。
【図１９】実施形態に係るベイジアンネットワークシステムの事前計算処理時の動作を示すフローチャート（５）である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態（以下、「本実施形態」と称する）につき詳細に説明する。なお、各図は、本発明を十分に理解できる程度に、概略的に示してあるに過ぎない。よって、本発明は、図示例のみに限定されるものではない。また、各図において、共通する構成要素や同様な構成要素については、同一の符号を付し、それらの重複する説明を省略する。
【００２７】
＜ベイジアンネットワークシステムの構成＞
以下、図１を参照して、本実施形態に係るベイジアンネットワークシステムの構成につき説明する。図１は、実施形態に係るベイジアンネットワークシステムの構成を示す図である。
【００２８】
ここでは、まず、本実施形態に係るベイジアンネットワークシステム１０１の全体構成について説明し、次に、ベイジアンネットワークシステム１０１の特徴的な構成要素である選定サーバ１の構成について説明する。
【００２９】
（ベイジアンネットワークシステムの全体構成）
まず、本実施形態に係るベイジアンネットワークシステム１０１の全体構成について説明する。
【００３０】
ベイジアンネットワークシステム１０１は、複数の選択対象データを評価するために、ベイジアンネットワークによる出力変数の確率計算を行うシステムである。ここでは、ベイジアンネットワークシステム１０１は、救急患者の搬送支援用システム（すなわち、救急患者の搬送を支援するために、最適な病院の候補を幾つか選定して救急車両に通知するシステム）に適用した形態になっているものとして説明する。しかしながら、ベイジアンネットワークシステム１０１は、他の分野（例えば、求職者に求人データを紹介する職業紹介分野等）のシステムに適用することが可能である。なお、「選択対象データ」は、変数と値とが組み合わされた構成となっており、図６に示すように、運用に応じて複数の選択対象データの因果関係が階層的に規定されることにより、病院選定モデル（ベイジアンネットワークモデル）４６１を構成する。
【００３１】
ベイジアンネットワークシステム１０１は、管理センタ１００の内部に設置された機器と管理センタ１００の外部に設置された機器とからなる。管理センタ１００は、最適な病院や医師の候補を幾つか選定して、その候補を救急車両に通知するための施設である。なお、「最適な病院」とは、前記した通り、（１）手術室や救急ベッドの空きがあり、救急患者を受け入れることが可能である、（２）対応可能な医師が在籍していて、医師が現在対応可能な状況にある、（３）短時間での搬送が可能である、等の条件を満たしている病院を意味している。
【００３２】
管理センタ１００の内部に設置された機器としては、選定サーバ１、ベイジアンネットワークサーバ４、及びデータベースサーバ５がある。これらの機器は、例えばＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の通信回線によって通信可能に接続されている。
【００３３】
選定サーバ１は、確率計算の対象となる選択対象データを事前に選定する（絞り込む）サーバである。なお、「確率計算の対象となる選択対象データ」とは、後記する状況データＳ１ｃ，Ｓ２ｃ（図３（ｃ）及び図４（ｃ）参照）を構成するデータの中の、後記するホワイトリスト２６１に保持された変数と値とに一致するデータである。
【００３４】
ここでは、選定サーバ１による確率計算の対象となる選択対象データを選定する動作を、「絞り込み」と称する。この「絞り込み」の詳細については、「選択対象データの絞り込みの動作」の章で説明する。
【００３５】
選定サーバ１は、救急患者が発生した場合に、後記する救急車両端末２００から救急患者に関するデータ（以下、「患者データ」と称する）Ｕを取得（受信）し、患者データＵに基づいて、ベイジアンネットワークサーバ４に、ベイジアンネットワークによる確率計算を行わせて、最適な病院の候補を選定させ、選定された最適な病院の候補を救急車両端末２００に通知（データ送信）する。
選定サーバ１の詳細な構成については、「選定サーバの構成」の章で説明する。
【００３６】
ベイジアンネットワークサーバ４は、汎用のベイジアンネットワークソフトウェアが導入されたサーバである。ベイジアンネットワークサーバ４は、既に公知の構成要素であるので、ここでは、主要な構成のみを説明する。
【００３７】
ベイジアンネットワークサーバ４は、ベイジアンネットワークによる出力変数の確率計算を行うことにより、複数の選択対象データを評価する。ここでは、ベイジアンネットワークサーバ４は、選択対象を病院（医師を含む）とし、ベイジアンネットワークによる出力変数の確率計算を行うことにより、各病院（医師を含む）を評価して、複数の病院の中から最良の病院の候補を選定する。
【００３８】
ベイジアンネットワークサーバ４は、確率計算部４１、モデルデータ記憶部４６、及び計算用記憶部４７を有している。
【００３９】
モデルデータ記憶部４６は、ベイジアンネットワークモデル４６１を予め記憶する記憶手段である。「ベイジアンネットワークモデル４６１」とは、各選択対象データの因果関係を規定する知識モデルである。ここでは、モデルデータ記憶部４６は、ベイジアンネットワークモデル４６１として、後記する病院選定モデル（図６参照）を予め記憶している。
【００４０】
確率計算部４１は、選択対象データを入力変数とし、出力変数に対応する出力値を評価値として、ベイジアンネットワークによる出力変数の確率計算を行う機能手段である。ここでは、確率計算部４１は、利用者データ（ここでは、患者データＵ）に含まれている選択対象データを入力変数とし、各病院の評価値を計算して、評価値が高い病院を選定する。
【００４１】
計算用記憶部４７は、確率計算部４１による計算処理に際して、各種のデータが保持される記憶手段である。
【００４２】
ベイジアンネットワークサーバ４は、例えば、後記する入力変数４１１ａ（図６参照）の設定、後記する中間変数４１２ａ（図６参照）の設定、後記する出力変数４１３ａ（図６参照）の確率計算等の機能等の、汎用のベイジアンネットワークソフトウェアによって実現される機能を有している。
【００４３】
データベースサーバ５は、各種のデータを予め登録するサーバである。以下、データベースサーバ５に記憶されたデータを、「登録データ」と称する。なお、ここでは、基準となるデータを記憶部に記憶する動作を「登録」と称する。データベースサーバ５は、既に公知の構成要素であるので、ここでは、主要な構成のみを説明する。
【００４４】
データベースサーバ５は、登録データ記憶部５０を有している。
登録データ記憶部５０は、登録データを登録する記憶手段である。「登録データ」は、後記する状況データＳ（図３及び図４参照）に対して各種のデータを補完する際に用いられる。ここでは、登録データ記憶部５０は、登録データとして、病院に関するデータ（以下、「病院データ」と称する）５１や、医師に関するデータ（以下、「医師データ」と称する）５２等を予め登録している。以下、「データベースサーバ５」を、「病院医師データベース５」と称する。
【００４５】
ここでは、病院医師データベース５は、選定サーバ１を介して病院データシステム３００から病院データ５１及び医師データ５２を取得し、その病院データ５１及び医師データ５２を登録データ記憶部５０に登録する構成となっているものとして説明する。なお、病院医師データベース５は、図示せぬ記憶媒体から病院データ５１及び医師データ５２を読み取り、その病院データ５１及び医師データ５２を登録データ記憶部５０に登録することもできる。
【００４６】
管理センタ１００の外部に設置された機器としては、入力端末２００、及び外部システム３００がある。これらの機器は、通信回線４００を介して、選定サーバ１と通信可能に接続されている。ここでは、通信回線４００は、選定サーバ１と入力端末２００との間を無線で接続し、ベイジアンネットワークシステム１０１と外部システム３００との間を有線又は無線で接続しているものとして説明する。
【００４７】
入力端末２００は、選定サーバ１に対して、利用者に関するデータ（以下、「利用者データ」と称する）Ｕを入力する端末装置である。ここでは、入力端末２００は、図示せぬ救急車両に搭載されており、救急患者が発生した場合に、救急車両に乗車している救急隊員によって、患者データＵが入力され、その患者データＵを選定サーバ１に送信する構成となっている。以下、「入力端末２００」を「救急車両端末２００」と称する。ここでは、救急車両端末２００は、データの入力機能、送信機能、及び受信機能を有する汎用のコンピュータや携帯電話機等によって構成されているものとして説明する。
【００４８】
救急車両端末２００は、患者データＵの送信に対する応答として、選定サーバ１からベイジアンネットワークサーバ４によって選定された最適な病院の候補データを受信する。救急隊員は、その候補データを参照して、候補の中から最適と考えられる病院（例えば、最も近い病院）を選択して、救急患者をその病院に搬送する。
【００４９】
救急車両端末２００は、好ましくは、常時、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の図示せぬ位置検出手段によって自身の位置（すなわち、救急車両の位置）を識別しておき、患者データＵを選定サーバ１に送信するときに、患者データＵとともに、救急車両の位置データを選定サーバ１に送信する構成になっているとよい。
【００５０】
外部システム３００は、動的に変化するデータ（以下、「状況データＳ」と称する）を選定サーバ１に送信するシステムである。ここでは、外部システム３００は、図示せぬ各病院に設けられており、状況データＳとして、病院の設備の利用状況を表すデータ（以下、「病院状況データＳ１」と称する）や医師の在席状況を表すデータ（以下、「医師状況データＳ２」と称する）を選定サーバ１に送信する構成となっている。以下、「外部システム３００」を、「病院データシステム３００」と称する。また、「病院状況データＳ１」と「医師状況データＳ２」とを総称して、「病院・医師状況データＳ」と称する。
【００５１】
病院データシステム３００は、常時、手術室や救急ベッド等の設備の利用状況を管理しており、定期的に、「手術室の空きがある」や「救急ベッドの空きがある」等の、病院状況データＳ１を生成して、選定サーバ１に送信する。
【００５２】
また、病院データシステム３００は、例えば、各医師によって所持されているＩＣカード等の記憶媒体をセンサで検出する構成となっており、この構成により各医師の現在位置を識別して、定期的に、「（対応可能な）医師が医局にいる」や、「医師が手術中である」、「医師が外来対応中である」、「医師が不在である」等の、医師状況データＳ２を生成して、データを選定サーバ１に送信する。
【００５３】
なお、選定サーバ１は、病院状況データＳ１を受信すると、病院医師データベース５に予め登録されている病院データ５１（図９参照）を参照して、任意のデータ（例えば、住所５１２や、病院分類５１３、診療科５１４、医師リスト５１５等のデータ）を病院状況データＳ１に付加する。これにより、選定サーバ１は、病院況データＳ１を補完する。
【００５４】
同様に、選定サーバ１は、医師状況データＳ２を受信すると、病院医師データベース５に予め登録されている医師データ５２（図１０参照）を参照して、任意のデータ（例えば、専門診療科５２２や、所属５２３等のデータ）を医師状況データＳ２に付加する。これにより、選定サーバ１は、医師状況データＳ２を補完する。
【００５５】
（選定サーバの構成）
次に、ベイジアンネットワークシステム１０１の特徴的な構成要素である選定サーバ１の構成について説明する。
【００５６】
選定サーバ１は、救急車両端末２００から患者データＵを取得する機能、最良の病院の候補データを救急車両端末２００に通知する機能、病院データシステム３００から病院データ５１及び医師データ５２を取得する機能、病院データ５１及び医師データ５２を病院医師データベース５に登録する機能、後記する変数と値との組み合わせをベイジアンネットワークサーバ４にセット（設定保存）する機能、後記する確率の最大値をベイジアンネットワークサーバ４に計算させる機能、入力変数と確率の最大値に対応する任意の値との組み合わせを絞り込みの条件として後記する入力変数ホワイトリスト記憶部２６に保持する機能、及び、ベイジアンネットワークによる出力変数の確率計算をベイジアンネットワークサーバ４に行わせる機能等を有している。これらの機能は、以下の構成によって実現される。
【００５７】
選定サーバ１は、ＣＰＵによって構成された演算部１０、ＲＡＭや、ＲＯＭ、ＨＤＤ等によって構成された記憶部２０、キーボードやマウス等によって構成された入力部３１、ディスプレイやプリンタ等によって構成された出力部３２、及び、外部の機器と通信を行うためのＩ／Ｏ３３を有している。
【００５８】
演算部１０は、主制御部１１、データ選定部１２、及び通信制御部１３を、機能手段として備えている。
主制御部１１は、選定サーバ１全体の動作を制御する機能手段である。
データ選定部１２は、確率計算の対象となる選択対象データを事前に絞り込む機能手段である。
通信制御部１３は、外部の機器との通信を制御する機能手段である。
【００５９】
各機能手段は、演算部１０を構成するＣＰＵが、後記するプログラム記憶部２１に予め記憶された選定プログラム２１１を実行することによって、実現されている。なお、各機能手段の動作は、選定プログラム２１１によって規定されている。また、各機能手段は、図示せぬタイマによって計測される時間に応じて動作する。以下、これらの点については、データ処理では常套手段であるので、その詳細な説明を省略する。
【００６０】
記憶部２０は、プログラム記憶部２１、出力候補数記憶部２２、入力データ一時記憶部２３、選定用記憶部２４、閾値一時記憶部２５、及び、入力変数ホワイトリスト記憶部２６を、記憶手段として備えている。
【００６１】
プログラム記憶部２１は、コンピュータを選定サーバ１として機能させる選定プログラム２１１を予め記憶する記憶手段である。ここでは、プログラム記憶部２１は、図示せぬ変換用のテーブルデータを予め登録しているものとして説明する。この「変換用のテーブルデータ」は、利用者データＵや状況データＳ等を入力変数と値との組み合わせからなる形態に変換するためのデータである。この「変換用のテーブルデータ」は、プログラム記憶部２１以外の記憶手段に登録されるようにしてもよい。
【００６２】
出力候補数記憶部２２は、救急車両端末２００に出力（通知）する候補の数（以下、「出力候補数」と称する）を予め保持する記憶手段である。ここでは、出力候補数記憶部２２は、例えば、出力候補数として「３」の値を予め保持しているものとして説明する。
【００６３】
入力データ一時記憶部２３は、救急車両端末２００から受信した利用者データ（ここでは、患者データＵ）や、病院データシステム３００から受信した状況データ（ここでは、病院・医師状況データＳ）等を、一時的に保持する記憶手段である。ここでは、「保持」とは、頻繁に更新される可能性のあるデータを記憶手段に記憶する動作を意味している。
【００６４】
選定用記憶部２４は、選定処理に用いる各種のデータを一時的に保持する記憶手段である。選定用記憶部２４は、例えば、図２（ｂ）に示す患者データＵｂや、図３（ｂ）及び図３（ｃ）に示す病院状況データＳ１ｂ，Ｓ１ｃ、図４（ｂ）及び図４（ｃ）に示す医師状況データＳ２ｂ，Ｓ２ｃ等を保持する。
【００６５】
閾値一時記憶部２５は、特定の条件に適合する度合い（以下、「適合度」と称する）の閾値を一時的に保持する記憶手段である。
【００６６】
入力変数ホワイトリスト記憶部２６は、評価値（出力値）が閾値を超えるための入力変数の条件を規定する入力変数ホワイトリスト（以下、単に「ホワイトリスト」と称する）２６１を保持する記憶手段である。
【００６７】
＜ベイジアンネットワークシステムで用いられるデータの構成＞
以下に、図２〜図１０を参照して、ベイジアンネットワークシステム１０１で用いられるデータの構成につき説明する。ここでは、利用者データの構成、状況データの構成、ホワイトリスト２６１の構成、ベイジアンネットワークモデル（ここでは、病院選定モデル４６１）の構成、登録データ（ここでは、病院データ５１及び医師データ５２）の構成の順に説明する。
【００６８】
（利用者データの構成）
まず、図２を参照して、利用者データ（ここでは、患者データＵ）の構成を説明する。図２は、実施形態に用いる利用者データの構成を示す図である。
【００６９】
図２（ａ）は、入力端末（ここでは、救急車両端末２００）から選定サーバ１に送信された状態の利用者データＵ（以下、「利用者データ（患者データ）Ｕａ」と称する）の構成の一例を示している。図２（ａ）に示す例では、患者データＵａは、「発生場所＝Ｃ市Ｔ町；年齢＝５０代；性別＝男性；疾患＝心疾患；既往症＝無；重症度＝重症；緊急度＝緊急」等のデータを含む構成となっている。
【００７０】
また、図２（ｂ）は、ベイジアンネットワークでの使用に好適な形態に変換された状態の利用者データＵ（以下、「利用者データ（患者データ）Ｕｂ」と称する）の構成を示している。利用者データＵｂは、変数とその変数に対応する値との組み合わせによって構成される。図２（ｂ）に示す例では、患者データＵｂは、「＜患者疾患＞＝＜心疾患＞；＜患者重症度＞＝＜重症＞；＜患者緊急度＞＝＜緊急＞」等のデータを含む構成となっている。図示例では、等記号の左辺が変数を表しており、等記号の右辺が左辺の変数に対応する値を表している。
【００７１】
（状況データの構成）
次に、図３及び図４を参照して、状況データ（ここでは、病院・医師状況データＳ）の構成を説明する。図３及び図４は、それぞれ、実施形態に用いる状況データの構成を示す図である。
【００７２】
図３（ａ）は、外部システム（ここでは、病院データシステム３００）から選定サーバ１に送信された状態の、病院の設備の利用状況を表す状況データＳ（以下、「状況データ（病院状況データ）Ｓ１ａ」と称する）の構成の一例を示している。図３（ａ）に示す例では、病院状況データＳ１ａは、「病院＝Ｈ病院；手術室＝使用可；処置室＝使用可；救急ベッド＝空（５床以上）」等のデータを含む構成となっている。
【００７３】
また、図３（ｂ）は、ベイジアンネットワークでの使用に好適な形態に変換された状態の、病院の設備の利用状況を表す状況データＳ（以下、「状況データ（病院状況データ）Ｓ１ｂ」と称する）の構成を示している。状況データＳ１ｂは、変数とその変数に対応する値との組み合わせによって構成されている。図３（ｂ）に示す例では、病院状況データＳ１ｂは、「病院名＝Ｈ病院；住所＝Ｃ市Ｔ町１−２；病院分類＝三次救急；診療科＝内科，外科，…；医師リスト＝（Ｄ医師，Ｅ医師）」等のデータを含む構成となっている。
【００７４】
また、図３（ｃ）は、任意のデータが補完された状態の、病院の設備の利用状況を表す状況データＳ（以下、「状況データ（病院状況データ）Ｓ１ｃ」と称する）の構成を示している。図３（ｃ）に示す例では、病院状況データＳ１ｃは、「（病院名＝Ｈ病院；住所＝Ｃ市Ｔ町１−２；病院分類＝三次救急；診療科＝内科，外科，…；医師リスト＝（Ｄ医師，Ｅ医師））；（病院名＝Ｉ病院；住所＝Ｃ市Ｕ町２−３；病院分類＝二次救急；診療科＝内科，外科，…；医師リスト＝（Ｆ医師；Ｇ医師）；…」等のデータを含む構成となっている。図３（ｃ）に示す例では、複数の病院状況データＳ１が連結された構成となっている。
【００７５】
図４（ａ）は、外部システム（ここでは、病院データシステム３００）から選定サーバ１に送信された状態の、医師の在席状況を表す状況データＳ（以下、「状況データ（医師状況データ）Ｓ２ａ」と称する）の構成の一例を示している。図４（ａ）に示す例では、医師状況データＳ２ａは、「医師名＝Ｄ医師；状況＝医局」及び「医師名＝Ｅ医師；状況＝手術中」等のデータを含む構成となっている。
【００７６】
また、図４（ｂ）は、ベイジアンネットワークでの使用に好適な形態に変換された状態の、医師の在席状況を表す状況データＳ（以下、「状況データ（医師状況データ）Ｓ２ｂ」と称する）の構成を示している。状況データＳ２ｂは、変数とその変数に対応する値との組み合わせによって構成されている。図４（ｂ）に示す例では、医師状況データＳ２ｂは、「氏名＝Ｄ；専門診療科＝心臓血管外科；所属＝Ｈ病院」及び「氏名＝Ｅ；専門診療科＝脳血管外科；所属＝Ｈ病院」等のデータを含む構成となっている。
【００７７】
また、図４（ｃ）は、任意のデータが補完された状態の、医師の在席状況を表す状況データＳ（以下、「状況データ（医師状況データ）Ｓ２ｃ」と称する）の構成を示している。図４（ｃ）に示す例では、複数の医師状況データＳ２が連結された構成となっている。図４（ｃ）に示す例では、医師状況データＳ２ｃは、「（氏名＝Ｄ；専門診療科＝心臓血管外科；所属＝Ｈ病院）；（氏名＝Ｅ；専門診療科＝脳神経外科；所属＝Ｈ病院）；…」等のデータを含む構成となっている。
【００７８】
（ホワイトリストの構成）
次に、図５を参照して、選定サーバ１の入力変数ホワイトリスト記憶部２６に保持されるホワイトリスト２６１の構成を説明する。図５は、実施形態に用いる入力変数ホワイトリストの構成を示す図である。図５（ａ）は、ホワイトリスト２６１の模式的な構成を示しており、図５（ｂ）及び図５（ｃ）は、ホワイトリスト２６１の具体的な構成を示している。
【００７９】
ホワイトリスト２６１は、図５（ａ）に示す「変数＝｛値１，値２，…｝」のように、変数とその変数に対応する値とを組み合わせた構成となる。
具体的には、ホワイトリスト２６１は、図５（ｂ）に示す「＜医師心臓血管外科＞＝｛＜対応可＞，＜対応可（限定的）＞｝，…」のような構成や、図５（ｃ）に示す「＜予測搬送時間＞＝｛＜１０分未満＞，＜２０分未満＞，＜３０分未満＞｝，＜病院分類＞＝｛＜三次救急＞｝，＜医師心臓血管外科＞＝｛＜対応可＞，＜対応可（限定的）＞｝，＜医師脳神経外科＞＝｛＜対応可＞，＜対応可（限定的）＞，＜対応不可＞｝，…」のような構成となる。
入力変換ホワイトリスト記憶部２６は、様々な入力条件に応じて、複数種類のホワイトリスト２６１を保持する。
【００８０】
（ベイジアンネットワークモデルの構成）
次に、図６〜図８を参照して、ベイジアンネットワークモデルサーバ４のモデルデータ記憶部４６に予め記憶されるベイジアンネットワークモデル（ここでは、病院選定モデル４６１）の構成を説明する。図６〜図８は、それぞれ、実施形態に用いるベイジアンネットワークモデルの構成を示す図である。図６は、ベイジアンネットワークモデルである病院選定モデル４６１の全体構成を示しており、図７は、病院選定モデル４６１を構成する選択対象データ５３Ａ（図６参照）の入力条件に対する出力変数の確率の表（以下、「条件付確率表」と称する）を示しており、図８は、選択対象データ５３Ｂ（図６参照）の条件付確率表を示している。
【００８１】
図６に示すように、ベイジアンネットワークモデルである病院選定モデル４６１は、各選択対象データ５３の因果関係を階層的に規定している。病院選定モデル４６１を構成する各選択対象データ５３は、変数とその変数に対応する値とが組み合わされた構成となっている。
【００８２】
各選択対象データ５３の変数は、入力変数４１１ａ、中間変数４１２ａ、及び、出力変数４１３ａのいずれか１つとなる。なお、「入力変数４１１ａ」とは、利用者データ（ここでは、患者データＵ）や登録データ（ここでは、病院データ５１及び医師データ５２）を入力するための変数を意味する。「中間変数４１２ａ」とは、入力変数４１１ａと出力変数４１３ａとの間の中間的な変数を意味する。「出力変数４１３ａ」とは、確率計算の結果となる変数を意味する。
【００８３】
図６は、変数が入力変数４１１ａとなる選択対象データ５３を「●」印で示し、変数が中間変数４１２ａとなる選択対象データ５３を「▲」印で示し、変数が出力変数４１３ａとなる選択対象データ５３を「■」印で示している。また、図６は、変数が入力変数４１１ａとなる選択対象データ５３として、患者データ４１Ａ、救急車両・病院データ４１Ｂ、病院データ４１Ｃ、医師データ４１Ｄ等を示している。ただし、図６に示す変数は、ベイジアンネットワークモデルの構成や入力条件次第で、入力変数４１１ａが中間変数や出力変数に、中間変数４１２ａが入力変数や出力変数に、さらに、出力変数４１３ａが入力変数や中間変数に変化する場合もある。
【００８４】
また、図６は、患者データ４１Ａの入力変数４１１ａとして、＜患者疾患＞、＜患者重症度＞、＜患者緊急度＞等があることを、また、救急車両・病院データ４１Ｂの入力変数４１１ａとして、＜予測搬送時間＞があることを、また、病院データ４１Ｃの入力変数４１１ａとして、＜病院分類＞があることを、さらに、医師データ４１Ｄの入力変数４１１ａとして、＜医師心臓血管外科＞、＜医師脳神経外科＞、＜医師整形外科＞、＜医師外科＞等があることを示している。入力変数４１１ａは、対応する値４１１ｂとして、それぞれに設定可能な範囲が組み合わされる。
【００８５】
また、図６は、中間変数４１２ａとして、＜緊急適合度＞、＜重症適合度＞、＜緊急・重症適合度＞、＜心疾患適合度＞、＜脳疾患適合度＞、＜外傷適合度＞、＜診療科適合度＞等があることを示している。中間変数４１２ａは、対応する値として、＜Ｙ＞又は＜Ｎ＞の２値が組み合わされる。変数が中間変数４１２ａとなっている選択対象データ５３は、出力値が＜Ｙ＞及びは＜Ｎ＞のいずれか一方となる。出力値は、＜Ｙ＞の場合に、適合度が＜Ｎ＞の場合よりも高くなるように設定される。
【００８６】
また、図６は、出力変数４１３ａとして、＜総合適合度＞があることを示している。出力変数４１３ａは、対応する値として、＜Ｙ＞又は＜Ｎ＞の２値が組み合わされる。変数が出力変数４１３ａとなっている選択対象データ５３は、出力値が＜Ｙ＞及びは＜Ｎ＞のいずれか一方となる。この出力変数４１３ａに対応する出力値が、ベイジアンネットワークによる出力変数の確率計算の評価値となる。出力値は、＜Ｙ＞の場合に、適合度が＜Ｎ＞の場合よりも高くなるように設定される。病院選定の処理では、ベイジアンネットワークによる確率計算で、最終的に、出力変数＜総合適合度＞の値が＜Ｙ＞である確率が出力される。
【００８７】
なお、図６に示す例では、病院選定モデル４６１は、患者の年齢、性別、既往症等のデータを含んでいないが、実際の運用では、これらのデータが必要となる。
同様に、病院選定モデル４６１は、病院の手術室、処置室、救急ベッド等のデータを含んでいないが、実際の運用では、これらのデータが必要となる。
【００８８】
図７は、＜患者疾患＞、＜医師心臓血管外科＞、及び、＜医師外科＞を変数とする選択対象データ（心疾患適合度）５３Ａ（図６参照）の条件付確率表（すなわち、入力条件に対する出力変数の確率の表）を示している。この条件付確率表は、すべての中間変数、出力変数について存在する。
【００８９】
図７に示す例では、変数＜心疾患適合度＞の値が＜Ｙ＞である確率は、例えば、親である変数＜患者疾患＞の値が＜心疾患＞であり、変数＜医師心臓血管外科＞の値が＜対応可＞である場合に、変数＜医師外科＞の値に関わらず、「１」となっている。
また、変数＜心疾患適合度＞の値が＜Ｙ＞である確率は、例えば、親である変数＜患者疾患＞の値が＜心疾患＞であり、変数＜医師心臓血管外科＞の値が＜対応可（限定的）＞である場合に、変数＜医師外科＞の値に関わらず、「０．７」となっている。
また、変数＜心疾患適合度＞の値が＜Ｙ＞である確率は、例えば、親である変数＜患者疾患＞の値が＜心疾患＞であり、変数＜医師心臓血管外科＞の値が＜対応不可＞である場合に、変数＜医師外科＞の値に応じて、それぞれ、「０．２」、「０．１」、「０」となっている。
【００９０】
図８は、＜心疾患適合度＞、＜脳疾患適合度＞、及び、＜外傷適合度＞の３つを変数とする選択対象データ（疾患診療科適合度）５３Ｂ（図６参照）の条件付確率表を示している。
【００９１】
図８に示す例では、変数＜疾患診療科適合度＞の値が＜Ｙ＞である確率は、例えば、親である変数＜心疾患適合度＞の値が＜Ｙ＞であり、変数＜脳疾患適合度＞の値が＜Ｙ＞であり、変数＜外傷適合度＞の値に関わらず、「０．８」となっている。
また、変数＜疾患診療科適合度＞の値が＜Ｙ＞である確率は、例えば、親である変数＜心疾患適合度＞の値が＜Ｎ＞であり、変数＜脳疾患適合度＞の値が＜Ｙ＞であり、変数＜外傷適合度＞の値に応じて、それぞれ、「０．７」、「０．５」となっている。
【００９２】
（登録データの構成）
次に、図９及び図１０を参照して、病院医師データベース５の登録データ記憶部５０に保持される登録データ（ここでは、病院データ５１及び医師データ５２）の構成を説明する。図９及び図１０は、それぞれ、実施形態に用いる登録データの構成を示す図である。図９は、病院データ５１の構成の一例を示しており、図１０は、医師データ５２の構成の一例を示している。
【００９３】
図９に示す例では、病院データ５１は、病院名５１１、住所５１２、病院分類５１３、診療科５１４、及び、医師リスト５１５等のデータを備える構成となっている。
図１０に示す例では、医師データ５２は、氏名５２１、専門診療科５２２、及び、所属５２３等のデータを備える構成となっている。
【００９４】
＜ベイジアンネットワークシステムの動作＞
以下、ベイジアンネットワークシステム１０１の動作につき説明する。ベイジアンネットワークシステム１０１は、事前計算処理時（図１２のＳ１５５及び図１５〜図１９のＳ６０５〜Ｓ７１０参照）に特徴的な動作を行う。この事前計算処理では、ベイジアンネットワークシステム１０１は、選択対象データ（ここでは、病院・医師状況データＳ１ｃ，Ｓ２ｃ（図３（ｃ）及び図４（ｃ）参照）を構成するデータ）の絞り込みを行っている。
【００９５】
ここでは、まず、選択対象データの絞り込みの動作について説明し、次に、図１１〜図１９を参照して、ベイジアンネットワークシステム１０１の全体の動作について、事前計算処理前の動作、事前計算処理時の動作、及び、事前計算処理後の動作の順に、説明する。なお、図１１〜図１４は、それぞれ、実施形態に係るベイジアンネットワークシステムの全体の動作を示すフローチャートである。また、図１５〜図１９は、それぞれ、実施形態に係るベイジアンネットワークシステムの事前計算処理時の動作を示すフローチャートである。なお、ここでは、選定サーバ１は、ベイジアンネットワークサーバ４から病院選定モデル４６１を事前に取得して記憶部２０（例えば、選定用記憶部２４）に記憶しており、その病院選定モデル４６１が利用自在な状態になっているものとして説明する。
【００９６】
（選択対象データの絞り込みの動作）
まず、選択対象データの絞り込みの動作について説明する。
選択サーバ１は、病院・医師状況データＳ１ｃ，Ｓ２ｃ（図３（ｃ）及び図４（ｃ）参照）を構成する選択対象データを対象にして、絞り込みの条件として用いることが可能な選択対象データを規定する。これにより、選択サーバ１は、確率計算の対象となる選択対象データを絞り込む。以下、「絞り込みの条件として用いることが可能な選択対象データの規定」を、「絞り込みの条件の規定」と称する。「絞り込みの条件の規定」は、入力変数と値との組み合わせをホワイトリスト２６１（図１及び図５参照）に保持することによって行われる。
【００９７】
以下、「絞り込みの条件の規定」について説明する。
まず、選択サーバ１のデータ選定部１２が、病院・医師状況データＳ１ｃ，Ｓ２ｃ（図３（ｃ）及び図４（ｃ）参照）を構成する選択対象データを対象にして、各選択対象データに対応する各入力変数に対して任意の値をセット（設定保存）した場合の出力変数の確率を、ベイジアンネットワークサーバ４の確率計算部４１に計算させる。このとき、データ選定部１２は、子変数Ｃｋに対応する（組み合わされている）値が＜Ｙ＞となっている各選択対象データを対象にして、出力変数の確率を、確率計算部４１に計算させる（図１７のＳ６７５及びＳ６８０参照）。これにより、データ選定部１２は、値が最大となる出力変数の確率を、確率計算部４１に計算させる。以下、出力変数の確率が最大となる値を、「確率の最大値」と称する。ここでは、確率の最大値に対して、符号「Ｖｐｊｍａｘ」（図１７のＳ６８０参照）を付与して説明する。なお、符号「Ｖｐｊｍａｘ」の「Ｖ」は、値（Ｖａｌｕｅ）を意味している。また、「子変数」とは、ベイジアンネットワークモデル（ここでは、病院選定モデル４６１）において、任意の入力変数に対して下位に属する変数を意味する。ここでは、子変数に対して、符号「Ｃｋ」（図１５のＳ６１５参照）を付与して説明する（ただし、ｋ＝１，２，…である）。なお、符号「Ｃｋ」の「Ｃ」は、子（Ｃｈｉｌｄ）を意味している。
【００９８】
次に、データ選定部１２は、確率計算部４１によって算出された確率の最大値Ｖｐｊｍａｘと、閾値一時保持部２４に保持されている閾値とを比較する。データ選定部１２は、この比較で、確率の最大値Ｖｐｊｍａｘが閾値以上であるときに、入力変数Ｎｉと確率の最大値Ｖｐｊｍａｘに対応する任意の値Ｖｐとの組み合わせをホワイトリスト２６１（図１及び図５参照）に保持する。これにより、「絞り込みの条件の規定」が行われる。
【００９９】
（事前計算処理前の動作）
次に、図１１及び図１２を参照して、ベイジアンネットワークシステム１０１の事前計算処理前の動作につき説明する。なお、ベイジアンネットワークシステム１０１は、図示せぬタイマによって計測された時間に基づいて動作する。また、ベイジアンネットワークシステム１０１の一連の動作は、記憶部に読み出し自在に予め記憶されたプログラムによって規定されている。また、各データは、記憶手段に読み出し自在に一旦記憶されてから、その後の処理を行う所要の構成要素に出力される。以下、これらの点については、データ処理では常套手段であるので、その詳細な説明を省略する。
【０１００】
図１１及び図１２に示すように、選定サーバ１は、起動すると、以下の動作を開始する。
まず、選定サーバ１のデータ選定部１２は、ベイジアンネットワークサーバ４（図ではＢＮサーバ）に対して、初期化命令（−）を送信する（Ｓ１０５）。なお、符号「（−）」は、命令が引数を含んでいないことを示している。
ベイジアンネットワークサーバ４の確率計算部４１は、選定サーバ１から初期化命令（−）を受信すると、これに応答して、計算用記憶部４７に保持された過去のデータを初期化した後、モデルテータ記憶部４６から病院選定モデル４６１を読み出す（Ｓ１１０）。これにより、確率計算部４１は、ベイジアンネットワークによる確率計算を行うことが可能な状態となる。
この後、選定サーバ１のデータ選定部１２は、緊急車両端末２００からの患者データＵの入力待ちの状態になる（Ｓ１１５）。
【０１０１】
緊急車両端末２００は、救急患者が発生した場合に、救急隊員によって患者データＵが入力される。救急隊員は、救急患者の容態に応じて、判る範囲内で、例えば、図２（ａ）に示す患者データＵａを救急車両端末２００に入力する。救急車両端末２００は、患者データＵａの入力を受け付けると、入力された患者データＵａを選定サーバ１に送信する（Ｓ１２０）。
【０１０２】
選定サーバ１のデータ選定部１２は、患者データＵａを受信すると、受信した患者データＵａを入力データ一時記憶部２３に保持する。この後、データ選定部１２は、記憶部２０のプログラム記憶部２１（又は、記憶部）に登録されている図示せぬ変換用のテーブルデータを参照して、患者データＵａを、入力変数と値との組み合わせからなる患者データＵｂ（図２（ｂ）参照）の形態に変換して、選定用記憶部２４に保持する（Ｓ１２５）。
【０１０３】
この後、データ選定部１２は、病院データシステム３００に対して、病院・医師状況データＳを送信させるために、データ送信依頼（−）を送信する（Ｓ１３０）。
病院データシステム３００は、データ送信依頼（−）を受信すると、これに応答して、設備の利用状況を表す病院・医師状況データＳとして、例えば、図３（ａ）に示す病院状況データＳ１ａや図４（ａ）に示す医師状況データＳ２ａを選定サーバ１に送信する（Ｓ１３５）。
【０１０４】
選定サーバ１のデータ選定部１２は、病院・医師状況データＳ１ａ，Ｓ２ａを受信すると、受信した病院・医師状況データＳ１ａ，Ｓ２ａを入力データ一時記憶部２３に保持する。この後、データ選定部１２は、記憶部２０のプログラム記憶部２１（又は、記憶部）に登録されている図示せぬ変換用のテーブルデータを参照して、病院・医師状況データＳ１ａ，Ｓ２ａを入力変数と値との組み合わせからなる病院・医師状況データＳ１ｂ，Ｓ２ｂ（図３（ｂ）及び図４（ｂ）参照）の形態に変換して、選定用記憶部２４に保持する（Ｓ１４０）。なお、このとき、データ選定部１２は、医師の専門診療科に応じて、図４（ａ）及び図４（ｂ）に示すように、医師の「医局」、「手術中」等のデータを、＜医師心臓血管外科＞、＜医師脳神経外科＞、＜医師整形外科＞、及び、＜医師外科＞のいずれか１つの入力変数と、その入力変数に対応する値（例えば、＜対応可＞、＜対応可（限定的）＞、及び＜対応不可＞のいずれか１乃至複数の値）に変換する。
【０１０５】
この後、選定サーバ１のデータ選定部１２は、病院医師データベース５に登録されている図９に示す病院データ５１や図１０に示す医師データ５２を参照して、病院・医師状況データＳ１ｂ，Ｓ２ｂに対して、任意のデータを付加（補完）して、病院・医師状況データＳ１ｃ，Ｓ２ｃ（図３（ｃ）及び図４（ｃ）参照）の形態に変更して、選定用記憶部２４に保持する（Ｓ１４５）。
【０１０６】
また、このとき、データ選定部１２は、患者データＵの「発生場所」と病院状況データＳ１ｂの「住所」とに基づいて予測搬送時間を計算する。そして、データ選定部１２は、＜予測搬送時間＞を入力変数とし、＜算出時間＞を値として、入力変数＜予測搬送時間＞と値＜算出時間＞との組み合わせデータを生成し、病院状況データＳ１ｃに付加して（又は、対応付けて）、選定用記憶部２４に保持する。
【０１０７】
この後、データ選定部１２は、閾値一時記憶部２５に保持する閾値として値「１．０」に設定し（Ｓ１５０）、以下のようにして事前計算処理を行う（Ｓ１５５）。なお、値「１．０」は、適合度が１００％であることを意味している。
【０１０８】
（事前計算処理時の動作）
次に、図１５〜図１９を参照して、ベイジアンネットワークシステム１０１の事前計算処理時の動作につき説明する。
【０１０９】
ここでは、図６に示す患者データ４１Ａ以外の入力変数を、変数Ｎｉ（ただし、ｉ＝１，２，…である）とし、各変数Ｎｉに対応する（組み合わされている）各値を値Ｖｊ（ただし、ｊ＝１，２，…である）として、説明する。なお、「患者データ４１Ａ以外の入力変数」とは、具体的には、図６に示す救急車両・病院データ４１Ｂの＜予測搬送時間＞、病院データ４１Ｃの＜病院分類＞、医師データ４１Ｄの＜医師心臓血管外科＞、＜医師脳神経外科＞、＜医師整形外科＞、及び＜医師外科＞等の変数を意味している。
【０１１０】
図１５〜図１９に示すように、まず、選定サーバ１のデータ選定部１２は、ホワイトリスト２６１をリセットする（Ｓ６０５）。
【０１１１】
次に、データ選定部１２は、各変数Ｎｉについて、以下に説明するＳ６１０〜Ｓ７１０の処理を行う。
【０１１２】
（各変数Ｎｉについて）
まず、データ選定部１２は、変数Ｎｉのすべての子変数Ｃｋを取得（受信）するために、子変数送信命令（Ｎｉ）をベイジアンネットワークサーバ４に送信して、変数Ｎｉのすべての子変数Ｃｋの送信をベイジアンネットワークサーバ４に指示する（Ｓ６１０）。このとき、データ選定部１２は、例えば、変数Ｎｉが病院データ４１Ｃの＜病院分類＞（図６参照）である場合に、子変数送信命令（Ｎｉ）として子変数送信命令（＜病院分類＞）をベイジアンネットワークサーバ４に送信する。
【０１１３】
ベイジアンネットワークサーバ４の確率計算部４１は、子変数送信命令（Ｎｉ）を受信すると、これに応答して、Ｓ１１０（図１１参照）で読み出された病院選定モデル４６１に基づいて、変数Ｎｉのすべての子変数Ｃｋを特定する。このとき、確率計算部４１は、例えば、変数Ｎｉが病院データ４１Ｃの＜病院分類＞である場合に、すべての子変数Ｃｋとして＜重症適合度＞を特定する。確率計算部４１は、変数Ｎｉのすべての子変数Ｃｋを特定すると、特定したすべての子変数Ｃｋを選定サーバ１に送信する（Ｓ６１５）。
【０１１４】
これにより、選択サーバ１は、変数Ｎｉのすべての子変数Ｃｋを取得（受信）する。
選択サーバ１のデータ選定部１２は、変数Ｎｉのすべての子変数Ｃｋを取得すると、これに応答して、取得したすべての子変数Ｃｋを選定用記憶部２４に保持する。
【０１１５】
次に、データ選定部１２は、各子変数Ｃｋについて、以下に説明するＳ６２０〜Ｓ７１０の処理を行う。
【０１１６】
（各子変数Ｃｋについて）
まず、データ選定部１２は、各子変数Ｃｋのすべての親変数Ｐｌを取得（受信）するために、親変数送信命令（Ｃｋ）をベイジアンネットワークサーバ４に送信して、各子変数Ｃｋのすべての親変数Ｐｌの送信をベイジアンネットワークサーバ４に指示する（Ｓ６２０）。このとき、データ選定部１２は、例えば、子変数Ｃｋが＜重症適合度＞（図６参照）である場合に、親変数送信命令（Ｃｋ）として親変数送信命令（＜重症適合度＞）をベイジアンネットワークサーバ４に送信する。なお、「親変数」とは、ベイジアンネットワークモデル（ここでは、病院選定モデル４６１）において、任意の入力変数に対して上位に属する変数を意味する。ここでは、親変数に対して、符号「Ｐｌ」（図１５のＳ６２５参照）を付与して説明する（ただし、ｌ＝１，２，…である）。なお、符号「Ｐｌ」の「Ｐ」は、親（Ｐａｒｅｎｔ）を意味している。
【０１１７】
ベイジアンネットワークサーバ４の確率計算部４１は、親変数送信命令（Ｃｋ）を受信すると、これに応答して、Ｓ１１０（図１１参照）で読み出された病院選定モデル４６１に基づいて、各子変数Ｃｋのすべての親変数Ｐｌを特定する。このとき、確率計算部４１は、例えば、子変数Ｃｋが＜重症適合度＞である場合に、すべての親変数Ｐｌとして＜患者重症度＞及び＜病院分類＞を特定する。確率計算部４１は、各子変数Ｃｋのすべての親変数Ｐｌを特定すると、特定したすべての親変数Ｐｌを選定サーバ１に送信する（Ｓ６２５）。
【０１１８】
これにより、選択サーバ１は、各子変数Ｃｋのすべての親変数Ｐｌを取得（受信）する。
選択サーバ１のデータ選定部１２は、各子変数Ｃｋのすべての親変数Ｐｌを取得すると、これに応答して、取得したすべての親変数Ｐｌを選定用記憶部２４に保持する。
【０１１９】
次に、データ選定部１２は、各変数Ｎｉに対応する各値Ｖｊについて、以下に説明するＳ６３０〜Ｓ７１０の処理を行う。
【０１２０】
（各値Ｖｊについて）
まず、データ選定部１２は、変数クリア命令（−）をベイジアンネットワークサーバ４に送信して、計算用記憶部４７にセットされているすべての入力変数、中間変数、出力変数の値のクリア（消去）をベイジアンネットワークサーバ４に指示する（Ｓ６３０）。
【０１２１】
ベイジアンネットワークサーバ４の確率計算部４１は、変数クリア命令（−）を受信すると、これに応答して、計算用記憶部４７にセットされているすべての入力変数、中間変数、出力変数の値をクリアする（Ｓ６３５）。
【０１２２】
次に、選定サーバ１のデータ選定部１２は、変数セット命令（入力変数，値）（ここでは、変数セット命令（患者データＵ，値））をベイジアンネットワークサーバ４に送信して、入力変数とその入力変数に対応する値との組み合わせの計算用記憶部４７へのセットをベイジアンネットワークサーバ４に指示する（Ｓ６４０）。
【０１２３】
具体的には、データ選定部１２は、Ｓ１２５で入力データ一時記憶部２３に保持された患者データＵを参照して、変数セット命令（患者データＵ，値）として、変数セット命令（（＜患者疾患＞，＜心疾患＞）；（＜患者重症度＞，＜重症＞）；（＜患者緊急度＞，＜緊急＞））を生成して、ベイジアンネットワークサーバ４に送信する。
【０１２４】
ベイジアンネットワークサーバ４の確率計算部４１は、変数セット命令（入力変数，値）（ここでは、変数セット命令（患者データＵ，値））を受信すると、これに応答して、変数セット命令（入力変数，値）によって指定されたすべての入力変数と値との組み合わせを計算用記憶部４７にセットする（Ｓ６４５）。
【０１２５】
具体的には、確率計算部４１は、変数セット命令（入力変数，値）が変数セット命令（（＜患者疾患＞，＜心疾患＞）；（＜患者重症度＞，＜重症＞）；（＜患者緊急度＞，＜緊急＞））である場合に、変数＜患者疾患＞と値＜心疾患＞との組み合わせ、変数＜患者重症度＞と値＜重症＞との組み合わせ、及び、変数＜患者緊急度＞と＜緊急＞との組み合わせを、計算用記憶部４７にセットする。
【０１２６】
この後、選定サーバ１のデータ選定部１２は、各変数Ｎｉに対応する各値を「Ｖｊ」（ただし、ｊ＝１，２，…である）とし、変数セット命令（Ｎｉ，Ｖｊ）をベイジアンネットワークサーバ４に送信して、入力変数Ｎｉとその入力変数Ｎｉに対応する値Ｖｊとの組み合わせの計算用記憶部４７へのセットをベイジアンネットワークサーバ４に指示する（Ｓ６５０）。
【０１２７】
ベイジアンネットワークサーバ４の確率計算部４１は、変数セット命令（Ｎｉ，Ｖｊ）を受信すると、これに応答して、変数セット命令（Ｎｉ，Ｖｊ）によって指定されたすべての入力変数Ｎｉと値Ｖｊとの組み合わせを計算用記憶部４７にセットする（Ｓ６５５）。
【０１２８】
次に、選定サーバ１のデータ選定部１２は、各親変数Ｐｌについて、以下に説明するＳ６６０〜Ｓ６９５の処理を行う。
【０１２９】
まず、データ選定部１２は、各親変数Ｐｌに対応する各値を「ＶＰｊ」（ただし、ｊ＝１，２，…である）とし、各親変数Ｐｌについて、各親変数Ｐｌに対応する各値ＶＰｊが計算用記憶部４７に未セットであるか否かを判定する（Ｓ６６０）。
【０１３０】
Ｓ６６０の判定で、各値ＶＰｊが未セットであると判定された場合（“Ｙ”の場合）に、データ選定部１２は、各親変数Ｐｌと各値ＶＰｊとの組み合わせをベイジアンネットワークサーバ４にセットさせる必要がある。そのため、この場合に、選定サーバ１は、各親変数Ｐｌに対応する各値ＶＰｊについて、以下に説明するＳ６６５〜Ｓ６８０の処理を行う。
【０１３１】
一方、Ｓ６６０の判定で、各値ＶＰｊが未セットでないと判定された場合（“Ｎ”の場合）に、データ選定部１２は、各親変数Ｐｌと各値ＶＰｊとの組み合わせをベイジアンネットワークサーバ４にセットさせる必要がないため、各親変数Ｐｌに対応する各値ＶＰｊについて何もする必要がない。したがって、この場合に、処理は、Ｓ７００に進む。
【０１３２】
なお、各値ＶＰｊが未セットでないと判定された場合とは、例えば、親変数Ｐｌが図６に示す入力変数＜重症適合度＞の親変数＜患者重症度＞である場合に、各値ＶＰｊとして、＜死亡＞、＜重篤＞、＜重症＞、＜中等症＞、及び、＜軽症＞のいずれかの値が既にセットされていることを意味する。また、親変数Ｐｌが図６に示す入力変数＜重症適合度＞の親変数＜病院分類＞である場合に、各値ＶＰｊとして、＜三次救急＞及ぶ＜二次救急＞のいずれかの値が既にセットされていることを意味する。
【０１３３】
前記した通り、Ｓ６６０の判定で、各値ＶＰｊが未セットであると判定された場合（“Ｙ”の場合）に、データ選定部１２は、各親変数Ｐｌに対応する各値ＶＰｊについて、以下に説明するＳ６６５〜Ｓ６８０の処理を行う。
【０１３４】
（各値ＶＰｊについて）
まず、データ選定部１２は、変数セット命令（Ｐｌ，ＶＰｊ）をベイジアンネットワークサーバ４に送信して、各親変数Ｐｌとその親変数に対応する値ＶＰｊとの組み合わせの計算用記憶部４７へのセットをベイジアンネットワークサーバ４に指示する（Ｓ６６５）。
【０１３５】
ベイジアンネットワークサーバ４の確率計算部４１は、変数セット命令（Ｐｌ，ＶＰｊ）を受信すると、これに応答して、変数セット命令（Ｐｌ，ＶＰｊ）によって指定されたすべての親変数Ｐｌと値ＶＰｊとの組み合わせを計算用記憶部４７にセットする（Ｓ６７０）。
【０１３６】
この後、選定サーバ１のデータ選定部１２は、確率計算命令（Ｃｋ，“Ｙ”）をベイジアンネットワークサーバ４に送信して、各子変数Ｃｋに対応する値が「Ｙ」である場合の確率の計算をベイジアンネットワークサーバ４に指示する（Ｓ６７５）。
【０１３７】
ベイジアンネットワークサーバ４の確率計算部４１は、確率計算命令（Ｃｋ，“Ｙ”）を受信すると、これに応答して、確率計算命令（Ｃｋ，“Ｙ”）によって指定されたすべての子変数Ｃｋについて、ベイジアンネットワークにより、子変数Ｃｋに対応する値が「Ｙ」である場合の確率を計算する（Ｓ６８０）。
【０１３８】
確率計算部４１は、すべての子変数Ｃｋについて、確率を計算すると、確率が最大になる場合の親変数Ｐｌに対応する値（以下、「確率の最大値」と称する）ＶＰｊｍａｘを選定サーバ１に送信する。
【０１３９】
これにより、選択サーバ１は、確率の最大値ＶＰｊｍａｘを取得（受信）する（Ｓ６８５）。
選択サーバ１のデータ選定部１２は、確率の最大値ＶＰｊｍａｘを取得すると、これに応答して、取得した確率の最大値ＶＰｊｍａｘを選定用記憶部２４に保持する。
【０１４０】
この後、データ選定部１２は、変数セット命令（Ｐｌ，ＶＰｊｍａｘ）をベイジアンネットワークサーバ４に送信して、各親変数Ｐｌと確率の最大値ＶＰｊｍａｘとの組み合わせの計算用記憶部４７へのセットをベイジアンネットワークサーバ４に指示する（Ｓ６９０）。
【０１４１】
例えば、図７に示すように、変数Ｎｉが＜医師心臓血管外科＞であり、値Ｖｊが＜対応不可＞であり、変数Ｃｋが＜心疾患適合度＞であり、変数Ｐｌが＜医師外科＞である場合に、変数Ｃｋ＜心疾患適合度＞の値が＜Ｙ＞である確率は、変数Ｐｌ＜医師外科＞の値Ｖｐｊが＜対応可＞のときに「０．２」となり、値Ｖｐｊが＜対応可（限定的）＞のときに「０．１」となり、値Ｖｐｊが＜対応不可＞のときに「０」となる。そのため、この場合に、確率の最大値ＶＰｊｍａｘは、値＜対応可＞となる。
したがって、この場合に、データ選定部１２は、変数セット命令（Ｐｌ，ＶＰｊｍａｘ）として、変数セット命令（＜医師外科＞，＜対応可＞）を生成して、ベイジアンネットワークサーバ４に送信する。
【０１４２】
ベイジアンネットワークサーバ４の確率計算部４１は、変数セット命令（Ｐｌ，ＶＰｊｍａｘ）を受信すると、これに応答して、変数セット命令（Ｐｌ，ＶＰｊｍａｘ）によって指定された親変数Ｐｌと確率の最大値ＶＰｊｍａｘとの組み合わせを計算用記憶部４７にセットする（Ｓ６９５）。
【０１４３】
この後、選定サーバ１のデータ選定部１２は、子変数Ｃｋが出力変数であるか否かを判定する（Ｓ７００）。
【０１４４】
Ｓ７００の判定で、子変数Ｃｋが出力変数であると判定された場合（“Ｙ”の場合）に、データ選定部１２は、入力データ一時記憶部２３に保持されている確率の最大値ＶＰｊｍａｘと閾値一時記憶部２５に保持されている閾値とを比較して、確率の最大値ＶＰｊｍａｘが閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ７０５）。
【０１４５】
一方、Ｓ７００の判定で、子変数Ｃｋが出力変数でないと判定された場合（“Ｎ”の場合）に、データ選定部１２は、子変数Ｃｋを変数Ｎｉとして入力データ一時記憶部２３にセットして（Ｓ７１０）、Ｓ６１０（「Ｎｉの子変数の送信指示」）以降の処理を再帰的に行う。すなわち、データ選定部１２は、子変数Ｃｋを入力変数Ｎｉと見なして、各入力変数Ｎｉについての処理を再帰的に行う。ただし、データ選定部１２は、処理を再帰的に行う場合に、Ｓ６３０〜Ｓ６４５（「すべての入力・中間・出力変数のクリア指示」〜「入力変数に値をセット」）の処理を行わないようにする。また、データ選定部１２は、処理を再帰的に行った結果、最大の確率値ＶＰｊｍａｘが閾値以上となった場合に、Ｓ７１５で、変数Ｎｉと値Ｖｊとをホワイトリスト２６１に追加する。
【０１４６】
Ｓ７０５の判定で、確率の最大値ＶＰｊｍａｘが閾値以上であると判定された場合（“Ｙ”の場合）に、データ選定部１２は、変数Ｎｉと値Ｖｊとをホワイトリスト２６１に追加する（Ｓ７１５）。これにより、データ選定部１２は、事前計算処理を終了する。
【０１４７】
一方、Ｓ７０５の判定で、確率の最大値ＶＰｊｍａｘが閾値以上でないと判定された場合（“Ｎ”の場合）に、データ選定部１２は、何もせずに、事前計算処理を終了する。
【０１４８】
以上で、事前計算処理は、終了となる。
選定サーバ１は、この事前計算処理により、幾つかの変数Ｎｉとその変数Ｎｉに対応する幾つかの値Ｖｊとの組み合わせが、ホワイトリスト２６１に保持される。
【０１４９】
（事前計算処理後の動作）
次に、図１２〜図１４を参照して、ベイジアンネットワークシステム１０１の事前計算処理後の動作につき説明する。
【０１５０】
Ｓ１５５の後、選定サーバ１のデータ選定部１２は、Ｓ１４５で選定用記憶部２４に保持された各病院・医師状況データＳ１ｃ，Ｓ２ｃについて、以下に説明するＳ１６０〜Ｓ１８０の処理を行う。
【０１５１】
（各病院・医師状況データについて）
まず、選定サーバ１のデータ選定部１２は、Ｓ１２５で選定用記憶部２４に保持された患者データＵｂに基づいて、参照するホワイトリスト２６１を特定する。そして、データ選定部１２は、Ｓ１４５で選定用記憶部２４に保持された各病院・医師状況データＳについて、各病院・医師状況データＳの変数と値との組み合わせに一致する組み合わせの変数Ｎｉと値Ｖｊとが、ホワイトリスト２６１に保持されているか否かを判定する（Ｓ１６０）。
【０１５２】
Ｓ１６０の判定で、一致する組み合わせの変数Ｎｉと値Ｖｊとがホワイトリスト２６１に保持されていないと判定された場合（“Ｎ”の場合）に、処理は、Ｓ１８５に進む。
【０１５３】
一方、Ｓ１６０の判定で、一致する組み合わせの変数Ｎｉと値Ｖｊとがホワイトリスト２６１に保持されていると判定された場合（“Ｙ”の場合）に、データ選定部１２は、一致する組み合わせの変数Ｎｉと値Ｖｊとに基づいて、入力変数セット命令（Ｎｉ，Ｖｊ）を生成し、入力変数セット命令（Ｎｉ，Ｖｊ）をベイジアンネットワークサーバ４に送信して、各入力変数Ｎｉと値Ｖｊとの組み合わせの計算用記憶部４７へのセットをベイジアンネットワークサーバ４に指示する。
【０１５４】
さらに、データ選定部１２は、出力変数の計算確率命令（Ｓ）をベイジアンネットワークサーバ４に送信して、出力変数の確率（適合度）の計算をベイジアンネットワークサーバ４に指示する（Ｓ１６５）。なお、「（Ｓ）」は、引数が、各病院・医師状況データＳの変数と値との組み合わせに一致するすべての組み合わせの変数Ｎｉ及び値Ｖｊであることを意味している。
【０１５５】
これにより、データ選定部１２は、各病院・医師状況データＳの変数と値との組み合わせに一致する選択対象データ５３のみを対象にして、各選択対象データ５３の出力変数の確率（適合度）の計算を指示する。
【０１５６】
ベイジアンネットワークサーバ４の確率計算部４１は、出力変数の計算確率命令（−）を受信すると、これに応答して、計算用記憶部４７にセットされている各入力変数Ｎｉと値Ｖｊとの組み合わせに基づいて、出力変数の確率（適合度）を計算する（Ｓ１７０）。
確率計算部４１は、出力変数の確率（適合度）を計算すると、各適合度を選定サーバ１に送信する。
【０１５７】
これにより、選択サーバ１は、各適合度を取得（受信）する。
選択サーバ１のデータ選定部１２は、各適合度を取得すると、これに応答して、取得した各適合度を各病院・医師状況データＳ１ｃ，Ｓ２ｃとを対応付けて選定用記憶部２４に保持する。
【０１５８】
この後、データ選定部１２は、取得した各適合度と閾値一時記憶部２５に保持されている閾値とを比較して、各適合度について、適合度が閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ１７５）。
【０１５９】
Ｓ１７５の判定で、適合度が閾値以上でないと判定された場合（“Ｎ”の場合）に、処理は、Ｓ１８５に進む。
【０１６０】
一方、Ｓ１７５の判定で、適合度が閾値以上であると判定された場合（“Ｙ”の場合）に、データ選定部１２は、閾値以上と判定された適合度に対応付けられている各病院・医師状況データＳ１ｃ，Ｓ２ｃを、有力候補として、選定用記憶部２４に保持する（Ｓ１８０）。
【０１６１】
次に、選定サーバ１のデータ選定部１２は、選定用記憶部２４に保持されている有力候補の数と出力候補数記憶部２２に保持されている出力候補数とを比較して、有力候補の数が出力候補数以上であるか否かを判定する（Ｓ１８５）。
【０１６２】
Ｓ１８５の判定で、有力候補の数が出力候補数以上であると判定された場合（“Ｙ”の場合）に、データ選定部１２は、有力候補として選定用記憶部２４に保持されている適合度に対応付けられている各病院・医師状況データＳ１ｃ，Ｓ２ｃを、最適な病院の候補データとして、救急車両端末２００に送信する（Ｓ１９０）。これにより、ベイジアンネットワークシステム１０１は、一連の処理を終了する。
【０１６３】
一方、Ｓ１８５の判定で、有力候補の数が出力候補数以上でないと判定された場合（“Ｎ”の場合）に、データ選定部１２は、閾値一時記憶部２５に保持されている閾値を任意の値（例えば、０．２）だけ下げて、新しい閾値を生成し、生成した新しい閾値を閾値一時記憶部２５に保持する（Ｓ１９５）。この後、処理は、Ｓ１５５に戻る。その結果、ベイジアンネットワークシステム１０１は、Ｓ１５５の事前計算処理を再び行う。
【０１６４】
以上の通り、本実施形態に係るベイジアンネットワークシステム１０１は、Ｓ１５５の事前計算処理を行うことにより、出力変数の確率が閾値を超える可能性がある入力変数とその入力変数に対応する値とをホワイトリスト２６１として予め保持しておき、各病院・医師状況データＳ１ｃ，Ｓ２ｃについて、入力変数とその入力変数に対応する値とがホワイトリスト２６１に保持されているか否かを判定することにより、保持されている場合にのみ、ベイジアンネットワークによる確率計算を行う。
【０１６５】
このようなベイジアンネットワークシステム１０１によれば、選択対象データの絞り込みの条件として、ベイジアンネットワークモデルで用いられている不特定な変数を用いることができる。したがって、ベイジアンネットワークシステム１０１によれば、不特定な条件による事前の適切な選定（絞り込み）が可能となる。
これにより、確率計算の対象となる選択対象データを事前に適切に選定する（絞り込む）ことができる。その結果、出力変数の確率の計算回数を軽減することができ、処理速度を向上させることができる。
【０１６６】
このようなベイジアンネットワークシステム１０１は、無関係な対象が母データに残らないように、各選択対象データを絞り込む。そのため、このベイジアンネットワークシステム１０１は、無駄な確率計算を行うことがなくなり、計算回数を低減でき、処理時間を短縮することができる。
【０１６７】
また、ベイジアンネットワークシステム１０１は、最適な対象が母データに残るように、各選択対象データを絞り込む。例えば、ベイジアンネットワークシステム１０１は、救急患者の搬送支援用システムに適用された場合に、「最適な病院」が母データに残るように、各選択対象データを絞り込む。そのため、このベイジアンネットワークシステム１０１は、最適な対象を選定することができる。
【０１６８】
本発明は、前記した実施形態に限定されることなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更や変形を行うことができる。
【０１６９】
例えば、選定サーバ１は、図１５〜図１９に示す事前計算処理を、図１１〜図１４に示す処理とは無関係に、定期的に行うようにしてもよい。この場合に、図１６に示すＳ６４０で、選定サーバ１からベイジアンネットワークサーバ４に送信される変数セット命令の引数は、例えば、病院選定モデル４６１を構成している選択対象データ５３の中の任意のものが用いられるようにするとよい。
【０１７０】
また、例えば、選定サーバ１は、図１１及び図１２に示すＳ１３０〜Ｓ１４５の処理を、図１１に示すＳ１２５及びＳ１２５の処理とは無関係に、定期的に行うようにしてもよい。
【０１７１】
また、例えば、救急車両端末２００は、音声送信機能を有する無線装置や携帯電話機等によって構成することが可能である。この場合に、救急車両に乗車している救急隊員は、音声で救急患者の状況や救急車両の位置等を管理センタ１００に通知し、一方、管理センタ１００で勤務しているオペレータは、通知された救急患者の状況や救急車両の位置等のデータを選定サーバ１に入力することになる。
【０１７２】
また、本発明は、他の分野のシステムに適用することが可能である。
例えば、本発明は、ベイジアンネットワークシステム１０１を、（１）ベイジアンネットワークサーバ４が、病院選定モデル４６１の代わりに、求人データに関する各種のデータの因果関係を規定したベイジアンネットワークモデルをモデルデータ記憶部４１に予め記憶し、（２）データベースサーバが、登録データとして、企業・団体等の法人に関するデータを登録データ記録部５０に記憶し、（３）入力端末２００が、患者データＵの代わりに、求職者に関するデータを選定サーバ１に送信し、（４）外部システム３００が、病院・医師状況データＳの代わりに、企業・団体等の法人の動的なデータを送信する構成にすることにより、職業紹介分野のシステムに適用することができる。
また、本発明は、例えば、レストランや旅行等のデータコンテンツの推薦や検索、病院選定や担当者選定等の選定処理、商品の推薦等の分野のシステムにも適用することが可能である。
【符号の説明】
【０１７３】
１    選定サーバ   
４    ベイジアンネットワークサーバ
５    病院医師データベースサーバ
１０    演算部（ＣＰＵ）
１１    主制御部
１２    データ選定部
１３    通信制御部
２０    記憶部（ＲＡＭ，ＲＯＭ，ＨＤＤ等）
２１    プログラム記憶部
２２    出力候補数記憶部
２３    入力データ一時記憶部
２４    選定用記憶部
２５    閾値一時記憶部
２６    入力変数ホワイトリスト記憶部
３１    入力部
３２    出力部
３３    Ｉ／Ｏ
４１    確率計算部
４６    モデルデータ記憶部
４７    計算用記憶部
５０    登録データ
５１    登録データ（病院データ）
５２    登録データ（医師データ）
５３    選択対象データ
１００    管理センタ
１０１    ベイジアンネットワークシステム
２００    入力端末（救急車両端末）
２１１    選定プログラム
２６１    ホワイトリスト
３００    外部システム（病院データシステム）
４００    通信回線
４１１ａ    入力変数
４１１ｂ，４１２ｂ，４１３ｂ    値
４１２Ａ，４１２Ｂ    サンプルデータ
４１２ａ    中間変数
４１３ａ    出力変数
４６１    ベイジアンネットワークモデル（病院選定モデル）
Ｕ    利用者データ（患者データ）
Ｓ    状況データ（病院・医師状況データ）
【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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