(57)【要約】【課題】複数の既存データベース内のデータを横断した各種検索を実行する検索システムを提供する。【解決手段】検索システムにおいて、既存データベースから構造化されたメタデータを作成するメタデータ作成手段と、当該メタデータから特定の情報を抽出するための射影を作成する射影作成手段と、当該射影を情報オントロジーデータベースのクラスにマッピングさせる第１のマッピング手段と、当該クラスと射影がマッピングされた状態で、射影の射影項目をクラスのプロパティにマッピングさせる第２のマッピング手段と、によって構成されるマッピングシステムと、マッピングに基づき、既存データベースにストアされているデータファイルのデータ項目同士を関連付ける関連付け手段と、データ項目の情報を、非定型データ構造データベースに蓄積する蓄積手段と、によって構成されるデータレイクシステムとを具備する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物の概念により知識化するクラスを有し、該クラスを特定するプロパティが１つ以上結びつけられる情報オントロジーに基づいて、業務プロセスを支援する目的で構築され、稼働している既存の情報システムが使用している既存データベースから検索を行う検索システムにおいて、
前記既存データベースから構造化されたメタデータを作成するメタデータ作成手段と、
該メタデータ作成手段によって構造化されたメタデータから特定の情報を抽出するための射影を作成する射影作成手段と、
該射影作成手段によって作成された射影を情報オントロジーデータベースのクラスにマッピングさせる第１のマッピング手段と、
該第１のマッピング手段によってクラスと射影がマッピングされた状態で、射影の射影項目をクラスのプロパティにマッピングさせる第２のマッピング手段と、
によって構成されるマッピングシステムと、
前記第１乃至２のマッピング手段によるマッピングに基づき、前記既存データベースにストアされているデータファイルのデータ項目同士を関連付ける関連付け手段と、
前記データ項目の情報を、非定型データ構造データベースに蓄積する蓄積手段と、
によって構成されるデータレイクシステムと、を具備することを特徴とする検索システム。
【請求項２】
前記マッピングシステムは、該第２のマッピング手段によって該射影項目が該プロパティにマッピングされた状態で、該射影項目及び該プロパティに有効値リストが存在する場合、該射影項目の有効値リストの値を該プロパティの有効値リストの値にマッピングさせる第３のマッピング手段と、を含んで構成され、
前記関連付け手段は、前記第１乃至３のマッピング手段によるマッピングに基づき、前記既存データベースにストアされているデータファイルのデータ項目同士を関連付けることを特徴とする請求項１に記載の検索システム。
【請求項３】
前記メタデータ作成手段は、前記既存データベースから物理的なデータベース情報、データベースにストアされているデータファイルの情報、データファイル間の結合情報、データファイルのデータ項目の情報及びデータ項目の有効なデータ値を有する構造化されたメタデータを作成することを特徴とする請求項１又は２に記載の検索システム。
【請求項４】
前記情報オントロジーから所望のクラスを選択することによって、前記マッピングシステムによって、所望のクラスとマッピングされた少なくとも一つの射影を介して既存データベースから情報を入手することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の検索システム。
【請求項５】
ユーザの要求に基づき、前記データ項目同士の関連付けに沿って前記非定型データ構造データベースに蓄積されたデータ項目の情報を探索して該要求に合致したデータ項目を抽出し、該抽出されたデータ項目の情報を接合して情報を入手することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の検索システム。
【請求項６】
前記非定型データ構造データベースに蓄積されたデータ項目は、文の構成要素に関する属性情報を付帯し、
前記データ同士の関連付けに沿って前記非定型データ構造データベースに蓄積されたデータ項目の情報を探索する際に、前記属性情報に基づいて、探索順序を決定することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の検索システム。
【請求項７】
前記射影作成手段は、さらに単位データベースを具備し、単位概念を持つデータの該射影項目に対して、マッピングされた該プロパティが持つ単位が異なることを検知した場合、該射影項目及び該プロパティが持つ単位間の互換方法を前記単位データベースから検索して単位変換することを特徴とする請求項３に記載の検索システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、情報オントロジーを構築し、既存の情報システムのデータベースと対応付けて、当該対応付けによって関連付けられた複数の既存データベース内のデータ当該関連付けに基づいて、ユーザが要求するデータを抽出・接合して提示する検索システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、検索システムにおいて、既存のデータをオントロジーと対応させる情報構造及び機能を有し、これによって構築されたオントロジーを既存の情報システムのデータベースと対応づけることで、オントロジーによって情報処理対象を拡大可能な技術が開発されている。
【０００３】
具体的には、データ構造、文法、基準の異なる既存データベースの情報を、情報オントロジーの各構造にマッピングすることで既存データベースのデータを情報オントロジーで標準化された情報に対して互換させる。これによって、単一の情報オントロジーに対し、複数の既存データベースをマッピングすることで、データ構造、文法、基準がそれぞれ異なる各既存データベースのデータを、情報オントロジーを通じて相互に互換させることが可能となる。
【０００４】
特許文献１には、複数のデータベースを検索する場合において、ユーザの利便性を高めるための技術を提供する技術について開示されている。具体的には、（Ａ）ユーザから入力された第１の検索クエリーに含まれる１又は複数のクエリー要素を抽出し、（Ｂ）クエリー要素ごとに、各々異なる種類のデータを格納する複数のデータベースとの関連度を算出し、（Ｃ）関連度に基づいて、クエリー要素ごとに複数のデータベースの各々との関連の有無を判定し、（Ｄ）複数のデータベースの各々について、当該データベースと関連有りと判定されたクエリー要素がある場合は、当該クエリー要素を含む第２の検索クエリーを生成し、（Ｅ）第２の検索クエリーに基づいて、複数のデータベースのうち、当該第２の検索クエリーに対応するデータベースを検索する処理を含む検索プログラム、装置及び方法が開示されている。
【０００５】
特許文献２には、既存のデータをオントロジーと対応させる情報構造及び機能を有し、これによって構築されたオントロジーを既存の情報システムのデータベースと対応づける発明が開示されている。具体的には、データ構造、文法、基準の異なる既存データベースの情報を、情報オントロジーの各構造にマッピングすることで既存データベースのデータを情報オントロジーで標準化された情報に対して互換させる。これによって、単一の情報オントロジーに対し、複数の既存データベースをマッピングすることで、データ構造、文法、基準がそれぞれ異なる各既存データベースのデータを、情報オントロジーを通じて相互に互換させる検索システムが開示されている。
【０００６】
特許文献３には、複数のデータスキーマ間でデータ項目名を対応付ける技術について開示されている。具体的には、ターゲットとなるデータベースの項目名を、ソースとなるデータベースの項目名に対応付け、２つのデータベースのデータスキーマ定義およびインスタンス文書から概念間の弁別関係（区別すべき概念で同義または類義にはなり得ない関係）および時間的順序関係を抽出することにより、オントロジーに格納する機能と、オントロジーを用いてデータ項目名の対応関係の絞込みを行う機能とを備えているデータスキーマのマッピングプログラム及び計算機システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１２−２４７８６９号公報
【特許文献２】特開２０１０−８６４３７号公報
【特許文献３】特開２００７−１７９１４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ここで、ユーザの検索要求に対して、当該要求に合致するデータを過不足のなく抽出し、また、当該要求に合わせた形に加工して検索結果として提示してほしいとのニーズが存在する。
【０００９】
特許文献１乃至３の各々に記載された従来技術は、既存データベースの情報を、情報オントロジーの各構造にマッピングすることしか開示されておらず、単に、情報オントロジーで標準化された情報によって、各既存データベースからデータを検索することはできるが、複数の既存のデータベースから、情報オントロジーで標準化された情報に関連するデータを横断的に検索・抽出し、それらを接合して提示することまではできない。そのため、ユーザの要求に対して、過不足のないデータを抽出・提示することができなく、上記ニーズに対して十分ではなかった。
【００１０】
そこで、本発明は、上記のような課題を鑑み、既存のデータをオントロジーと対応させる情報構造及び機能を有し、これによってオントロジーを構築し、既存の情報システムのデータベースと対応づけ、当該対応付けによって、情報オントロジーで標準化されたデータを介して、複数の既存データベース内のデータを互いに関連付けて、複数の既存データベース内のデータを横断した各種検索を実行することが可能となる検索システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本願発明に係る検索システムは、対象物の概念により知識化するクラスを有し、当該クラスを特定するプロパティが１つ以上結びつけられる情報オントロジーに基づいて、業務プロセスを支援する目的で構築され、稼働している既存の情報システムが使用している既存データベースから検索を行う検索システムにおいて、既存データベースから構造化されたメタデータを作成するメタデータ作成手段と、当該メタデータ作成手段によって構造化されたメタデータから特定の情報を抽出するための射影を作成する射影作成手段と、当該射影作成手段によって作成された射影を情報オントロジーデータベースのクラスにマッピングさせる第１のマッピング手段と、当該第１のマッピング手段によってクラスと射影がマッピングされた状態で、射影の射影項目をクラスのプロパティにマッピングさせる第２のマッピング手段と、によって構成されるマッピングシステムと、第１乃至２のマッピング手段によるマッピングに基づき、既存データベースにストアされているデータファイルのデータ項目同士を関連付ける関連付け手段と、データ項目の情報を、非定型データ構造データベースに蓄積する蓄積手段と、によって構成されるデータレイクシステムを具備する。
【００１２】
また、前記メタデータは、物理的なデータベース情報、データベースにストアされているデータファイルの情報、データファイル間の結合情報、データファイルのデータ項目の情報及びデータ項目の有効なデータ値の情報であることが望ましい。
【００１３】
前記射影作成手段は、さらに単位データベースを具備し、射影の構造定義時に、単位概念を持つデータの射影項目に対して、単位が異なることを検知した場合、その単位間の互換方法を前記単位データベースから検索して単位変換することが望ましい。
【００１４】
前記情報オントロジーから所望のクラスを選択することによって、前記マッピングシステムよって所望のクラスとマッピングされた少なくとも一つの射影を介して既存データベースから情報を入手することが望ましい。
【発明の効果】
【００１５】
したがって、本願発明によれば、情報オントロジーで標準化されたデータを介して、複数の既存データベース内のデータを互いに関連付けるため、複数の既存データベース内のデータを横断した各種検索を実行することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本願発明に係るマッピングシステムを具備する検索システムの構成を示したフローチャート図である。
【図２】本願発明に係るマッピングシステムの射影の作成を示したフローチャート図である。
【図３】本願発明に係るマッピングシステムの射影項目の定義を示したフローチャート図である。
【図４】本願発明に係る検索システムの検索処理を示したフローチャート図である。
【図５】本願発明に係るマッピングシステムの構造ブロック図である。
【図６】本願発明に係るマッピングシステムの一例を示した説明図である。
【図７】(a)，(b)は本願発明の実施例に係るマッピングシステムのメタデータの一例を示した説明図である。
【図８】本願発明の実施例に係る射影項目とクラスのマッピングの一例を示した説明図である。
【図９】本願発明の実施例に係る有効値リストのマッピングの一例を示した説明図である。
【図１０】本願発明の検索システムの探索・接合処理を示したフローチャート図である。
【図１１】(a)，(b)本願発明の実施例に係るデータレイクシステムの関連付けの一例を示した説明図である。
【図１２】(a)，(b)本願発明の実施例に係るデータレイクシステムの関連付けの一例を示した説明図である。
【図１３】本願発明の実施例に係る非定型データ構造データベースに蓄積されたデータ項目に付帯する属性情報の一例を示した説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本願発明の一実施形態について、添付の図面を参照して具体的に説明する。
【００１８】
図１に示すように、本願発明に係る検索システムは、ステップ１００〜５００で構成されるマッピングシステム１と、ステップ５１０〜５２０及び探索・接合処理手段７００で構成されるデータレイクシステム２と、検索処理手段６００と、を具備する。
【００１９】
このマッピングシステム１は、対象物の概念により知識化するクラスを有し、該クラスを特定するプロパティが１つ以上結びつけられる情報オントロジーに基づいて、業務プロセスを支援する目的で構築され、稼働している既存の情報システムが使用している既存データベースから検索を行う検索システムにおいて、前記既存のデータベースのメタデータを作成するメタデータ作成手段１００と、このメタデータ作成手段１００によって作成されたメタデータから特定の情報を抽出するための射影を作成する射影作成手段２００と、この射影作成手段２００によって作成された射影を情報オントロジーデータベースのクラスにマッピングさせる第1のマッピング手段３００と、この第１のマッピング手段３００によってクラスと射影がマッピングされた状態で、射影の射影項目をクラスのプロパティにマッピングさせる第２のマッピング手段４００と、この第２のマッピング手段４００によって有効値リストを有するプロパティと有効値リストを有する射影項目がマッピングされた状態で、その射影項目の有効値リストの値をそのプロパティの有効値リストの値にマッピングさせる第３のマッピング手段５００と、によって構成される。
【００２０】
マッピングシステム１において、情報オントロジーと既存データベースのマッピングの構造は、既存データベースのメタデータを基にクラス定義に近似の既存データベースの射影を構造定義し、射影の各部と情報オントロジーの各部を対応づけすることにより実現することができるものである。
【００２１】
このデータレイクシステム２は、センサーのログデータ、ＧＰＳ（全地球測位システム）データ、画像・映像データ、音声データといった「非構造化データ」を含めた多種多様なデータをスキーマレスなデータベースである非定型データ構造データベースに蓄積し、ユーザからの検索要求に応じて、当該蓄積されたデータから当該要求に合致するデータを探索・抽出・接合してユーザに提示するシステムである。データレイクシステム２は、具体的には、マッピングシステム１による第１〜第３のマッピング手段によるマッピングに基づき、既存データベースにストアされているデータファイルのデータ項目同士を関連付ける関連付け手段５１０と、データ項目の情報を、非定型データ構造データベースに蓄積する蓄積手段５２０と、ユーザの要求に基づき、データ項目同士の関連付けに沿って非定型データ構造データベースに蓄積されたデータ項目の情報を探索して当該要求に合致したデータ項目を抽出し、当該抽出されたデータ項目の情報を接合して情報を提示する探索・接合手段７００と、によって構成される。
【００２２】
前記メタデータ作成手段１００において、メタデータはデータに関するデータであり、既存データベースのメタデータとは、既存データベースに格納されているデータに関するデータである。既存データベースのメタデータは、物理的なデータベースの情報、データベースにストアされているデータファイルの情報、データファイル間の結合情報、データファイルのデータ項目の情報及びデータ項目の有効なデータ値の情報である。これらの既存データベースのメタデータは、既存データベースの管理システムが保有するカタログ情報などから自動的に生成することができる。また、不足する情報については手作業によって補完することも可能である。
【００２３】
本願発明に係る検索システムは、特定の概念として知識化された情報オントロジーのクラスと、そのクラスで知識化された概念と同一若しくは同等な情報を有する既存データベースを結合させる仕組みであり、この仕組みにより、データ構造、文法、基準の異なる既存データベースの情報を、情報オントロジーの各構造にマッピングすることで既存データベースのデータを情報オントロジーで標準化されたデータに対して互換させるものを含んで構成してもよい。
【００２４】
また、単一の情報オントロジーに対し、複数の既存データベースをマッピングすることで、データ構造、文法、基準がそれぞれ異なる各既存データベースのデータは、情報オントロジーを通じて相互に互換することが可能となる。
【００２５】
本願発明によれば、情報オントロジーデータベースが、クラスのインスタンスデータを持たず、既存の情報システムが処理しているデータベース内のデータをインスタンスデータとして取り扱うことから、複数の既存データベースをそのまま使用することができるという効果がある。
【００２６】
前記射影作成手段２００における射影の作成は、例えば図２のフローチャートに示される。ステップ２００から開始される射影の作成において、ステップ２０１において、既存データベース内のデータファイルを一つ選択する。ステップ２０２においてさらにデータファイルを選択するか否かが判定され、選択する場合（Ｙ）には、ステップ２０１に戻ってさらにデータファイルを選択し、ステップ２０２の選択において選択しない（Ｎ）が判定されるまで、データファイルが選択される。これによって、既存データベース内にある１つ以上のデータファイルが選択される。
【００２７】
ステップ２０３の判定において、選択されたデータファイル数が２以上ある場合（Ｙ）には、ステップ２０４に進んで、選択したデータファイルの結合条件が設定され、ステップ２０５の射影項目が定義される。また、選択されたデータファイル数が１の場合（Ｎ）は、ステップ２０４を回避してステップ２０５に進んで射影項目が定義される。この定義は、
１．単一のデータ項目をそのまま参照する射影項目を定義する。
２．単一のデータ項目を計算して導出する射影項目を定義する。
３．複数のデータ項目を計算して導出する射影項目を定義する。
４．データ項目を参照しない定数、若しくは環境等から動的に導出する射影項目を定義する。
ことである。
【００２８】
具体的には、図３で示すように、ステップ２０６において、射影項目がデータ項目の単純参照か否かが判定され、単純参照である場合（Ｙ）には、ステップ２０７においてデータ項目が選択される。また、単純参照でない場合（Ｎ）には、ステップ２０８に進んで、射影項目がデータ項目を参照する場合（Ｙ）には、ステップ２０９に進んでデータ項目を選択し、ステップ２１０において選択が終了するまで、ステップ２０９のデータ項目の選択が繰り返され、その後ステップ２１１に進んで射影項目を導出する式の定義が行われる。また、ステップ２０８の判定において射影項目がデータ項目を参照しない場合にもステップ２１１に進んで射影項目を導出する式の定義が行われる。そして、ステップ２０７及びステップ２１１からステップ２１２において、射影項目の名称が定義される。
【００２９】
その後、ステップ２１３において意味データ型を設定する。射影項目に適用する意味データ型がある（字下げされたデータ側は、前行のデータ型のサブ型として扱われる）。
・論理型
・文字列型
・可変長文字型
・固定長文字型
・非数量コード型
・数値型
・整数型
・数量整数型
・数量レベル整数型
・非数量整数型
・通過整数型
・実数型
・数量実数型
・数量レベル実数型
・通過実数型
・日付時間型
【００３０】
ステップ２１４では、単位が設定される。この単位としては、
・数量単位：メートル、グラム、リットル、摂氏度．．．等
・通貨単位：日本円、米国ドル、ユーロ、香港ドル．．．等
・紀年法  ：西暦、和暦．．．等
・時間帯  ：日本標準時間、米国西海岸時間（夏時間）．．．等
がある。これによって、将来的にマッピングされたプロパティと射影項目との間で単位が異なっていることを検知することが可能となる。利用者若しくはコンピュータシステムは、単位が異なることを検知した場合、その単位間の互換方法を単位データベースから検索し、単位変換を行う知識を得ることができる。
【００３１】
さらに、ステップ２１６において、前記射影項目に有効値リストがあるか否かが判定される。無い場合（Ｎ）にはステップ２２０から基の制御ルーチンに回帰する。ある場合（Ｙ）にはステップ２１７に進んで有効値リストを作成し、ステップ２１８において有効値リストに有効値を追加し、ステップ２１９の判定において有効値が無くなったと判定されるまでステップ２１８が継続され、無くなった場合（Ｎ）にステップ２２０において基のルーチンに回帰する。
【００３２】
ステップ２０５からの射影項目の定義作業は、ステップ２３０の判定において定義されリストに有効値を追加し、ステップ２１９の判定において有効値が無くなったと判定されるまでステップ２１８が継続され、無くなった場合（Ｎ）にステップ２２０において基のルーチンに回帰する。
【００３３】
ステップ２０５からの射影項目の定義作業は、ステップ２３０の判定において定義される射影項目が無くなるまで実行され、すべての射影項目が定義されたと判定した場合（Ｎ）には、図２のステップ２３１に進んで射影の範囲となるレコードの検索条件が定義される（抽出条件の設定）。射影の範囲となるレコードの検索条件は、同一の既存データベースに定義される他の射影に対し、排他的な情報を提供するよう定義される。この排他的な射影定義が保障されなければ、既存データベースのあるデータが複数の情報オントロジーのクラスにマッピングされることになるため、情報オントロジーが表す概念が曖昧なものとなってしまうからである。尚、射影作成手段２００は、ステップ２３２において終了し、メインルーチンに回帰する。
【００３４】
前記第１のマッピング手段３００は、射影を情報オントロジーデータベースのクラスにマッピングさせる。但し、射影とクラスのマッピングには以下の制約がある。
・射影を複数のクラスにマッピングさせることはできない。
・クラスは複数の射影にマッピングさせることができる。
・クラスは同一の既存データベースに対し定義された複数の射影をマッピングさせることができない。
情報オントロジーのクラスと、任意の既存データベースに対して定義された射影とのマッピングは、１：１である。
【００３５】
前記第２のマッピング手段４００は、クラスと射影がマッピングされた状態で、射影の射影項目をクラスのプロパティにマッピングさせる。プロパティのデータ型と射影項目の意味データ型が一致しているもののみをマッピングさせることができる。有効値リストを持つプロパティには有効値リストを持つ射影項目のみをマッピングさせることができる。
【００３６】
前記第３のマッピング手段５００は、有効値リストを持つプロパティと有効値リストを持つ射影項目がマッピングされた状態で、その射影項目の有効値リストの値をそのプロパティの有効値リストの値にマッピングさせるものである。
【００３７】
前記情報オントロジーのクラス、プロパティ、プロパティの有効値等の定義において言語表記される情報は、同一の意味をなす別言語による表記を任意言語数登録することができ、かつ、言語毎に同一の意味をなす別表記を任意数登録することができる構造体に格納する。これによって、日本語での「テレビ」、「テレビジョン」、「ＴＶ」、「ティービー」、英語での「television」、中国語での「電視」などから同一の情報を発見することができるものである。
【００３８】
前記関連付け手段５１０は、前記第１〜第３のマッピング手段によるマッピングに基づき、前記既存データベースにストアされているデータファイルのデータ項目同士を関連付ける。当該関連付けについては、どのような態様で関連付けてもよく、（１）データ項目にタグ付けすることで関連付けてもよいし、（２）ポインター型のデータを持たせて相互にポインティングすることで関連付けてもよいし、（３）辞書機能等によって当該関連付けを別途登録することで関連付けてもよい。
【００３９】
前記蓄積手段５２０は、前記データ項目の情報を、非定型データ構造データベースに蓄積する。当該蓄積については、例えば、既存のデータベースのデータファイルから、キー情報（PK）をキー値として、各データ項目の情報をデータ値として非定型に蓄積することで、構成してもよい。
【００４０】
上記のような構成によれば、ユーザのデータの検索要求があった際に、非定型データ構造のデータベースに蓄積したデータを利用することで、あらゆる種類のデータを対象にすることができ、かつ、情報オントロジーの標準化を介して関連付けられた状態でデータを管理することができるため、当該要求があった際には、データ間の関連付けを利用して探索処理を行うことができる。
【００４１】
前記検索処理手段６００は、例えば図４で示すものである。この検索処理６００において、先ずステップ６０１において、情報オントロジーを選択し、その情報オントロジー内の所定のクラスを選択する。そして、ステップ６０３において前記選択されたクラスにマッピングされている射影を取得し、ステップ６０４で射影の構造定義を取得し、ステップ６０５で、抽出する前記クラスのプロパティ／射影項目を選択する。ステップ６０６で抽出条件（検索条件）を指定し、ステップ６０７で既存データベースへの検索リクエストを生成し、ステップ６０８で既存データベースの検索処理を行う。ステップ６０９でこの検索結果データを取得し、ステップ６１０で単位を変化して整合させ、ステップ６１１で検索結果データを返し、ステップ６１２において検索処理作業が完了するものである。
【００４２】
前記探索・接合手段７００は、ユーザの要求に基づき、前記データ項目同士の関連付けに沿って前記非定型データ構造データベースに蓄積されたデータ項目の情報を探索して当該要求に合致したデータ項目を抽出し、当該抽出されたデータ項目の情報を接合して情報を入手してもよい。当該関連付けに沿った探索においては、例えば、同義的に意味付けられた関連を持つデータのうち、一つのデータが選択されたら、他のデータも同時に選択されるようにしてもよいし、前後に意味付けられた関連を持つデータであれば、前のデータが選択されたら、後に続くデータが次に選択されるようにしてもよい。また、当該接合においては、例えば、単純に当該抽出したデータ項目の情報を連結させてもよいし、当該抽出したデータ項目を加工した上で、連結させてもよいし、当該抽出したデータ同士を加減乗除の演算処理を行ってもよい。
【００４３】
上記のような構成によれば、非定型データ構造データベースに蓄積されたデータに対して、単に要求に合致したデータをデータベースから抽出するだけではなく、情報オントロジーによる標準化を介した関連付けを利用してデータを探索して抽出し、さらに接合することができるため、よりユーザの要求に合った（ユーザの意思に沿った）データの照会ができる検索システムを提供することができる。
【００４４】
前記探索・接合手段７００は、前記非定型データ構造データベースに蓄積されたデータ項目は、文の構成要素に関する属性情報を付帯し、前記データ同士の関連付けに沿って前記非定型データ構造データベースに蓄積されたデータ項目の情報を探索する際に、前記属性情報に基づいて、探索順序を決定してもよい。
【００４５】
上記のような構成によれば、データの背景となる属性情報によって探索順序を決定することで、文構成にそった探索が実現でき、より形式的なデータの照会を行うことができる。
【００４６】
前記探索・接合手段７００は、具体的には、例えば図１０で示すものである。この探索・接合処理７００において、先ずステップ７０１において、ユーザのデータの検索要求を受け付ける。当該要求の受付においては、具体的には、直接、非定型データ構造データベースに合わせた関数を利用してキー値等を指定されること（クエリーによる問合せ）で受け付けてもよいし、ＧＵＩ（Graphical User Interface）による要求操作手段（例えば、要求対象のデータ項目のキーワードを入力するテキストボックスなど）を提供し、当該手段によって受け付けてもよい。
【００４７】
ステップ７０２において、データ項目に付帯する文構成要素に関する属性情報を利用するか否か判定する。当該属性情報を利用するか否かは予め設定された条件によって判定してもよいし、ユーザ要求の内容や利用される関数に応じて判定してもよい。利用する場合（Ｙ）はステップ７０３に進む。
【００４８】
ステップ７０３において、当該属性情報による探索順序を決定する。当該探索順序の決定においては、例えば、当該属性情報の優先順位を決定し、当該順位に応じてソートさせて探索するよう探索順序を決定してもよい。
【００４９】
ステップ７０４において、非定型データ構造データベースへの探索リクエストを生成し、ステップ７０５でデータ同士の関連付けに沿って非定型データ構造データベースに蓄積されたデータ項目の情報を探索する探索処理を行う。この際、ユーザの要求が直接問い合わせるクエリーであれば、当該クエリーをそのまま探索リクエストとしてもよいし、ＧＵＩ操作手段によるものであれば、当該指定されたパラメータを埋め込んだクエリーを新たに発行することで生成してもよい。また、この際、ステップ７０３で決定された探索順序があればそれに従う。ステップ７０６でこの探索結果のデータ項目を抽出し、ステップ７０７で当該抽出したデータ項目の情報を接合させる。ステップ７０８で接合した情報を返し、探索・接合処理作業が完了するものである。
【００５０】
以上のことから、本願発明に係るマッピングシステムを概略的に説明すると、図５で示すようなブロック構成となる。このブロック構成において、既存データベースから抽出された既存データベースのメタデータ２０は、少なくともデータベース情報、データファイル情報、データファイル項目情報、データファイル項目値リストから構成される。
【００５１】
この既存データベースのメタデータ２０の概念的上部には、射影構造定義３０が存在する。この射影構造定義、具体的には、データファイル選択、データファイル結合定義、データファイル項目選択、データ抽出定義、射影項目表現定義、射影項目値リストによって射影が生成される。
【００５２】
この射影は、射影−情報オントロジーマッピング４０を介して、情報オントロジーデータベース５０が有するクラスとマッピングされ、射影項目は、クラスのプロパティとマッピングされ、且つ射影項目の値リストの値は、クラスのプロパティ値リストの値とマッピングされる。
【００５３】
図６において、これをさらに詳細に説明すると、既存データベース１０から抽出されたメタデータ２０は、データベースファイル情報Tbl1，Tbl2，Tbl3，Tbl4と、データベースファイル項目情報C11，C12，C13，C21，C22，C23，C31，C32，C33，C41，C42，C43と、データベースファイル項目の値リストLvとを具備する。
【００５４】
前記データベースファイル情報Tbl1，Tbl2，Tbl3，Tbl4は、データ抽出条件３４及びデータファイル結合条件３５を介してデータファイル選択され、射影Prj1，Prj2，Prj3に生成され、またデータベースファイル項目情報C11〜C43はデータファイル項目選択されて射影項目Pjc1-1〜Pjc3-3が生成される。さらに、データベースファイル項目の値リストLvは、射影項目の値リストPjvとして生成される。これらが、射影構造定義３０を構成する。
【００５５】
この射影Prj1，Prj2，Prj3は、情報オントロジーデータベース５０のクラスCls1，Cls2，Cls3と、射影−情報オントロジーマッピング４０を介してマッピングされる。これと同時に、クラスCls1のクラスプロパティPrp1-1には例えば射影項目Pjc1-1，Pjc2-1がマッピングされ、クラスプロパティPrp1-2には、射影項目Pjc1-2，Pjc2-2がマッピングされ、クラスブロックパティPrp2-1には、射影項目Pjc1-3，Pjc2-3がマッピングされる。また、射影項目値リストPjvは、クラスプロパティの値リストPrpvにマッピングされる。
【００５６】
これによって、例えばクラスCls２が選択された場合、射影Prj1及びPrj2が選択され、射影項目としてPjc1-1〜Pjc2-3が選択され、メタデータとしてそれぞれデータベースファイル情報Tbl1〜Tbl4が選択され、これに基づいて既存データベースの項目が選択され、抽出条件に従ってデータが吸い上げられるようになっている。
【実施例】
【００５７】
情報オントロジーから特定の既存データベースの情報を検索する実施例を以下に示す。
【００５８】
図7(a)で示すように、例えば既存データベースに基づいて作成されたメタデータdb01は、商品分類情報として、商品分類コード及び商品分類名を有し、商品情報として、SKU、代表JANコード8桁、代表JANコード13桁、商品名及び分類を有し、仕入情報としてSKU、会社コード、仕入開始、仕入終了及び仕入価格を有し、仕入先企業情報として会社コード及び会社名を有する。また、メタデータdb02は、図７(b)で示すように、商品部門情報として部門CD及び部門名を有し、品名情報として品名CD、品名及び部門CDを有し、販売商品情報として商品CD、商品CD国、商品CDアイテム、商品CDチェックデジット、商品名、商品レシート表示名、品名CD及び登録日を有し、EAN国CD情報として国CD及び国名を有し、取引先情報として取引先CD及び取引先名を有し、仕入情報として商品CD、仕入先会社、開始日及び終了日を有し、価格情報として、商品CD、開始日、終了日及び価格を有する。
【００５９】
また図８に示すように、プロパティとして、商品名、商品短縮名、商品分類、商品仕入先企業、商品仕入開始日、商品仕入終了日、商品仕入価格を有する情報オントロジーデータベースのクラス（：電化製品）は、商品名については射影：db01電化製品の商品名及び射影：db02電化製品の商品名がマッピングされ、商品短縮名については射影：db02電化製品の商品レシート表示名がマッピングされ、商品分類については射影：db01電化製品の商品分類名及び射影：db02電化製品の部門名がマッピングされ、商品仕入先企業については射影：db01電化製品の会社名及び射影：db02電化製品の取引先名がマッピングされ、商品仕入開始日については射影：db01電化製品の仕入開始及び射影：db02電化製品の開始日がマッピングされ、商品仕入終了日については、射影：db01電化製品の仕入終了及び射影：db02電化製品の終了日がマッピングされ、商品仕入価格については射影：db01電化製品の仕入価格がマッピングされる。
【００６０】
また、図９で示すように、この実施例では射影：db01電化製品の射影項目：商品分類名には有効値リストとして商品分類コード及び商品分類名があり、さらに射影：db02電化製品の射影項目：部門名には、有効値リストとして部門CDと部門名が付随し、これらはクラス：電化製品のプロパティ：有効値リスト商品分類及び正式名称にマッピングされる。
【００６１】
上記構成により、情報オントロジーから既存データベースの製品情報を検索する例を以下に示す。利用者が音響映像製品の一覧とその仕入価格を既存データベースから取得する場合、利用者は、情報オントロジーからクラス：電化製品を走査し選択する。上述したように、クラス：電化製品には、プロパティ：商品名、プロパティ：商品短縮名、プロパティ：商品分類、プロパティ：商品仕入終了日、プロパティ：商品仕入価格がある。また、クラス：電化製品は、射影：db01電化製品、射影：db02電化製品にマッピングされている。利用者は、一覧に必要な項目としてプロパティ：商品名、プロパティ：商品分類、プロパティ：商品仕入価格を選択する。
【００６２】
プロパティ：商品名、プロパティ：商品分類は、射影：db01電化製品、射影：db02電化製品の対応する射影項目にマッピングされているが、仕入価格は、射影:db01電化製品の射影項目：仕入価格のみマッピングされている。このため、使用する射影は、射影：db01電化製品を選択する。プロパティ：製品名は、射影項目：製品名に、プロパティ：商品分類は、射影項目：商品分類コードに、プロパティ：商品仕入価格は、射影項目：仕入価格にマッピングされている。
【００６３】
また、射影：db01電化製品は、db01メタデータから構造化されており、射影項目：製品名は、データファイルの項目：商品名に、射影項目：商品分類コードはデータファイル：商品分類の項目：商品分類コードに、射影項目：仕入価格は、データファイル：仕入の項目：仕入価格にマッピングされている。この２層のマッピングから情報オントロジー（クラス：電化製品）→既存のデータベース:db01へのマッピングが行われる。既存データベース:db01がRDBMSである場合、既存データ：db01のメタデータから以下のSQLがオントロジーから既存データベースへのリクエストとして得られる。
【００６４】
select 商品分類．商品分類コード as 商品分類、
商品．商品名 as 商品名、
仕入．仕入価格 as 商品仕入価格
from 商品分類
left join 商品 on （商品分類．商品分類コード＝商品．分類）
left join 仕入 on （商品.SKU=仕入.SKU）；
【００６５】
利用者は、音響映像製品の一覧が必要であるため、検索条件としてプロパティ：商品分類の有効値リストの値、商品分類：２（音響映像品）を設定する。プロパティ：商品分類の有効値リストの値、商品分類：２は、射影項目：商品分類の有効値リストの値、商品分類コード：DD200（図９参照）にマッピングされている。これにより、前記SQLは、以下のように条件が付加される。
【００６６】
select 商品分類．商品分類コード as 商品分類、
商品．商品名 as 商品名、
仕入．仕入価格 as 商品仕入価格
from 商品分類
left join 商品 on （商品分類、商品分類コード＝商品．分類）
left join  仕入 on （商品.SKU＝仕入.SKU）；
when 商品分類．商品分類コード='DD200';
このリクエストを既存データベース：db01に対して実行することで必要とする情報が得られる。
【００６７】
情報オントロジーを介したマッピングに基づいた、既存データベースのデータ項目同士の関連付けの実施例を以下に示す。当該実施例では、図９のマッピング例、図１１及び図１２を用いて説明する。
【００６８】
図１１は、既存データベースにストアされているデータ項目を、それぞれ、非定型データ構造データベースに蓄積した際の例を示す。当該データ項目は、キー値（key）とデータ値（Value）で構成され、それぞれの値は、データ型や長さ等の制限なく、保有される。図１１（ａ）では、データ項目の関連付けがなされていない状態の例を、図１１（ｂ）ではタグデータによってデータ項目の関連付けをした状態の例を示す。
【００６９】
図１２は、図１１同様に、既存データベースにストアされているデータ項目を、それぞれ、非定型データ構造データベースに蓄積し、関連付けした際の例を示す。図１２（ａ）では、ポインター型のデータによってデータ項目の関連付けをした状態の例、図１２（ｂ）では、データ項目の関連付けを別途辞書機能で登録された例を示す。
【００７０】
図９に示すマッピングの例では、クラス：電化製品のプロパティ：商品仕入先企業においては、射影：db01電化製品の会社名及び射影：db02電化製品の取引先名がマッピングされている。また、図９に示す他のマッピングの例として、クラス：電化製品のプロパティ：商品仕入価格においては、射影：db01電化製品の仕入価格がマッピングされ、プロパティ：商品仕入先企業を介して、射影：db01電化製品の会社名及び射影：db02電化製品の取引先名と関連付けられている。図９のこれらのマッピングの例を用いて以下説明する。
【００７１】
当該実施例に係る検索システムは、図１１（ａ）に示すような、メタデータdb01の仕入先企業の会社コード及び会社名（Rec1）、メタデータdb02の取引CD及び取引先名（Rec2）に対して、図１１（ｂ）に示すように上記マッピングに基づき、これらのデータ項目同士を関連付ける。なお、当該関連付けについては、どのような態様で関連付けてもよく、（１）図１１（ｂ）に示すように、同じ意味をもつデータ項目同士であれば、同じタグデータ（本例では、「商品仕入先企業」というタグ）をタグ付けすることで関連付けてもよいし、（２）図１２（ａ）に示すように、ポインター型のデータを持たせて相互にポインティングすることで関連付けてもよい。図１２（ａ）の例では、「equal」は同義の意味を持たせ相互のポインターとし、「previous」は前に続くデータのポインター、「next」は次に続くデータのポインターとする。また、（３）図１２（ｂ）に示すように、辞書機能等によって当該関連付けを別途登録することで関連付けてもよい。図１２（ｂ）の例では、まず、Dec Item1でクラスのプロパティ間の関連付けを、Dec Item2〜4は、各プロパティと当該各プロパティにマッピングされたデータ項目間の関連付けを登録する例を示す。
【００７２】
当該実施例に係る検索システムは、上記以外にも、具体的には、図１１（ａ）に示すような、メタデータdb01の仕入の仕入価格に対して、図１１（ｂ）に示すように前記マッピングに基づき、メタデータdb02の取引CD及び取引先名（Rec2）のデータ項目同士を関連付けてもよい。関連付け手段の具体的な態様については、上記（１）〜（３）の例と同様に、どのような態様で関連付けてもよい。
【００７３】
非定型データ構造データベースに蓄積されたデータ項目に付帯する文の構成要素に関する属性情報に基づいて、探索順序の決定の実施例を以下に示す。当該実施例では、図１３を用いて説明する。
【００７４】
当該実施例に係る検索システムにおいて、非構造データ構造データベースに蓄積されたデータ項目は、図１３に示すような５Ｗ２Ｈ（Who，What，When，Where，Why，How，How Many（How Much））といった文構成要素に関する属性情報を付帯してもよい。当該属性情報は、言い換えれば、対象のデータが収集された際の背景となる情報である。図１３の例においては、例えば、製造作業において、センシングされたデータの場合を示す。当該実施例で示すように、蓄積され、探索されるデータがセンサーのログデータであった場合に、当該ログデータに付帯する検知した日時情報であったり、どのセンサーが検知したかの検知をした機器の情報であったり、どこで検知されたのかの位置情報であったりすればよい。
【００７５】
当該実施例に係る検索システムは、図１３に示すように、例えば、「Image01」をキー値に持つ画像データからデータ項目同士の関連付けに基づいて、次のデータを探索する際に、Whenに係る属性情報を最優先にして、次に、Whereに係る属性情報の優先順位を高く設定する。当該実施例に係る検索システムは、当該設定従って、それらの属性情報の値でデータをソートして、画像データとこれらの属性情報（Whenが「20170930」で、Whereが「工場Ａ」）が合致する項目にキー値を持つ「Voice01」を「Voice02」より優先して探索するように探索順序を決定することができる。これにより、当該実施例に係る検索システムは、ユーザの目的にそって抽出することができる。
【００７６】
本願発明におけるプログラムは、コンピュータに読み取り可能な記憶媒体に記憶された状態で提供されてもよい。記憶媒体は、「一時的でない有形の媒体」に、プログラムを記憶可能である。記憶媒体は、ＨＤＤやＳＤＤなどの任意の適切な記憶媒体、またはこれらの２つ以上の適切な組合せを含むことができる。記憶媒体は、揮発性、不揮発性、または揮発性と不揮発性の組合せでよい。なお、記憶媒体はこれらの例に限られず、プログラムを記憶可能であれば、どのようなデバイスまたは媒体であってもよい。
【００７７】
本開示の実施形態を諸図面や実施例に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形や修正を行うことが容易であることに注意されたい。従って、これらの変形や修正は本開示の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各手段、各ステップ等に含まれる機能等は論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の手段やステップ等を１つに組み合わせたり、或いは分割したりすることが可能である。また、各実施形態に示す構成を適宜組み合わせることとしてもよい。
【符号の説明】
【００７８】
１００  メタデータ作成手段
２００  射影作成手段
３００  第１のマッピング手段
４００  第２のマッピング手段
５００  第３のマッピング手段
６００  検索処理手段
７００  探索・接合処理手段
【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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