(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１のデータカタログと第２のデータカタログとの一致性に関するスコアを算出するように構成されたスコア算出ユニットであって、
前記第１及び第２のデータカタログの各々には、観測対象を示す第１のワードと、観測特性を示す第２のワードとが含まれており、
前記第１のデータカタログに含まれている前記第１のワードと、前記第２のデータカタログに含まれている前記第１のワードとの関係に基づいて、前記観測対象に関する第１の重み値を決定するように構成された第１の重み決定部と、
前記第１のデータカタログに含まれている前記第２のワードと、前記第２のデータカタログに含まれている前記第２のワードとの関係に基づいて、前記観測特性に関する第２の重み値を決定するように構成された第２の重み決定部と、
前記第１及び第２の重み値を積算することによって、前記第１のデータカタログと前記第２のデータカタログとの一致性に関するスコアを算出するように構成されたスコア算出部とを備える、スコア算出ユニット。
【請求項２】
前記第１の重み決定部は、前記第１のワードの意味の関連度に基づいて、前記第１の重み値を決定するように構成されている、請求項１に記載のスコア算出ユニット。
【請求項３】
前記第２の重み決定部は、前記第２のワードの意味の関連度に基づいて、前記第２の重み値を決定するように構成されている、請求項１又は請求項２に記載のスコア算出ユニット。
【請求項４】
前記観測対象は、実世界の現象の抽象であり、
前記観測特性は、センサによって観測される前記観測対象の特性である、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のスコア算出ユニット。
【請求項５】
前記第１のデータカタログは、前記観測対象の前記観測特性をセンシングするセンサに関するセンサ側データカタログであり、
前記第２のデータカタログは、前記センサによってセンシングされたセンシングデータを利用するアプリケーションに関するアプリ側データカタログである、請求項１から請求項４のいずれか１項に記載のスコア算出ユニット。
【請求項６】
請求項１から請求項５のいずれか１項に記載のスコア算出ユニットと、
前記第１のデータカタログを記憶するように構成された第１のデータカタログ記憶部とを備え、
前記スコア算出ユニットは、前記第１のデータカタログ記憶部に記憶されている前記第１のデータカタログについて、前記第２のデータカタログに対するスコアの算出を行うように構成されている、検索装置。
【請求項７】
前記スコア算出ユニットは、前記第１のデータカタログ記憶部に記憶されている前記第１のデータカタログの中から、前記第２のデータカタログに対するスコアの算出を行う前記第１のデータカタログを絞り込むフィルタリング処理を行うように構成されたフィルタリング処理部をさらに備える、請求項６に記載の検索装置。
【請求項８】
前記スコア算出ユニットによって算出された、前記第２のデータカタログに対する前記第１のデータカタログのスコアを出力するように構成された出力部をさらに備える、請求項６又は請求項７に記載の検索装置。
【請求項９】
第１のデータカタログと第２のデータカタログとの一致性に関するスコアを算出するためにコンピュータが実行するスコア算出方法であって、
前記第１及び第２のデータカタログの各々には、観測対象を示す第１のワードと、観測特性を示す第２のワードとが含まれており、
前記第１のデータカタログに含まれている前記第１のワードと、前記第２のデータカタログに含まれている前記第１のワードとの関係に基づいて、前記観測対象に関する第１の重み値を決定するステップと、
前記第１のデータカタログに含まれている前記第２のワードと、前記第２のデータカタログに含まれている前記第２のワードとの関係に基づいて、前記観測特性に関する第２の重み値を決定するステップと、
前記第１及び第２の重み値を積算することによって、前記第１のデータカタログと前記第２のデータカタログとの一致性に関するスコアを算出するステップとを含む、スコア算出方法。
【請求項１０】
第１のデータカタログと第２のデータカタログとの一致性に関するスコアを算出する処理をコンピュータに実行させるスコア算出プログラムであって、
前記第１及び第２のデータカタログの各々には、観測対象を示す第１のワードと、観測特性を示す第２のワードとが含まれており、
前記第１のデータカタログに含まれている前記第１のワードと、前記第２のデータカタログに含まれている前記第１のワードとの関係に基づいて、前記観測対象に関する第１の重み値を決定するステップと、
前記第１のデータカタログに含まれている前記第２のワードと、前記第２のデータカタログに含まれている前記第２のワードとの関係に基づいて、前記観測特性に関する第２の重み値を決定するステップと、
前記第１及び第２の重み値を積算することによって、前記第１のデータカタログと前記第２のデータカタログとの一致性に関するスコアを算出するステップとを前記コンピュータに実行させるように構成されたスコア算出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、スコア算出ユニット、検索装置、スコア算出方法、およびスコア算出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、センサでセンシングしたセンシングデータを、提供側と利用側との間で流通させるセンサネットワークシステムが検討されている（例えば、特許文献１参照）。提供側は、センサ、およびこのセンサでセンシングして提供するセンシングデータに関するセンサ側メタデータをネットワークサーバに登録する。また、利用側は、センシングデータを利用するアプリケーション、およびこのアプリケーションで利用するセンシングデータに関するアプリ側メタデータをネットワークサーバに登録する。センサ側メタデータは、センサ、および当該センサにより得られるセンシングデータの属性に関する情報である。アプリ側メタデータは、アプリケーション自身、および当該アプリケーションが必要とするセンシングデータの属性に関する情報である。【０００３】
ネットワークサーバは、センサ側メタデータと、アプリ側メタデータとの一致性を判断するマッチングを行って、アプリケーションの要求を満たすセンシングデータを提供可能なセンサを抽出する。ネットワークサーバは、抽出したセンサを管理するセンサ管理装置に対してデータフロー制御指令を送信する。このデータフロー制御指令は、データ提供元からデータ利用先にセンシングデータを流通させることを指令するものである。【０００４】
また、ネットワークサーバは、センシングデータの属性に関する情報である観測対象、および観測対象の観測特性についての一致性を判断することによって、センサ側メタデータとアプリ側メタデータとのマッチングを行っている。ここで言う、観測対象は、実世界の現象の抽象（人、物、事象等）であり、例えば家庭環境、成人、自動車、気象等である。また、観測特性は、センサで観測する観測対象の特性である。例えば、観測対象が家庭環境である場合の観測特性は、温度、湿度等である。また、例えば、観測対象が成人である場合の観測特性は、最高血圧、最低血圧等である。また、例えば、観測対象が自動車である場合の観測特性は、位置、速度等である。また、例えば、観測特性が気象である場合の観測特性は、気温、降水量等である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第５４４５７２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記特許文献１において、センサ側メタデータ及びアプリ側メタデータの各々に含まれる、観測対象及び観測特性を示すワード（単語）は、各メタデータを作成した作業者によって恣意的に選択されている可能性が高い。すなわち、同一内容の観測対象又は観測特性を表現するときに、提供側と利用側とで異なるワードが選択されている可能性がある。このような場合には、観測対象及び観測特性を示すワードの一致又は不一致の二択の判定によっては、センサ側メタデータとアプリ側メタデータとの一致性の判断を適切に行なえない可能性がある。【０００７】
利用側に対して、この利用側が要望するセンシングデータを提供するには、センサ側メタデータとアプリ側メタデータとの一致性を適切に判断しなければならない。言い換えれば、センサ側メタデータとアプリ側メタデータとの一致性の判断が適切に行われないと、利用側に対して、この利用側が要望するセンシングデータを提供することができない。【０００８】
また、センサ側メタデータとアプリ側メタデータとのマッチングは、利用側の要求を満たすセンシングデータを提供可能な提供側を検索する処理である。このため、上記のマッチングは、特許文献１に記載されているデータフロー制御指令でセンシングデータを流通させる場合にのみ実行されるのではなく、利用側が利用したいセンシングデータの提供を受けることができるか否かを確認する場合等、様々な場合に実行され得る。【０００９】
この発明の目的は、２つのデータカタログの一致性の判断を適切に行うことが可能な技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
この発明のある局面に従うスコア算出ユニットは、第１のデータカタログと第２のデータカタログとの一致性に関するスコアを算出するように構成されている。第１及び第２のデータカタログの各々には、観測対象を示す第１のワードと、観測特性を示す第２のワードとが含まれている。スコア算出ユニットは、第１の重み決定部と、第２の重み決定部と、スコア算出部とを備える。第１の重み決定部は、第１のデータカタログに含まれている第１のワードと、第２のデータカタログに含まれている第１のワードとの関係に基づいて、観測対象に関する第１の重み値を決定するように構成されている。また、第２の重み決定部は、第１のデータカタログに含まれている第２のワードと、第２のデータカタログに含まれている第２のワードとの関係に基づいて、観測特性に関する第２の重み値を決定するように構成されている。スコア算出部は、第１及び第２の重み値を用いて、第１のデータカタログと第２のデータカタログとの一致性に関するスコアを算出するように構成されている。【００１１】
このスコア算出ユニットにおいては、第１及び第２の重み値を用いることによって、第１のデータカタログと第２のデータカタログとの一致性に関するスコアが算出される。すなわち、このスコア算出ユニットにおいては、各カタログにおいて観測対象及び観測特性が異なるワードで表現されていたとしても、該ワード間の関連性が高い場合には高いスコアが算出される。したがって、このスコア算出ユニットによれば、第１のデータカタログと第２のデータカタログとの一致性の判断を適切に行なうことができる。【００１２】
また、第１の重み決定部は、例えば第１のワードの意味の関連度に基づいて、第１の重み値を決定するように構成されてもよい。第２の重み決定部は、例えば第２のワードの意味の関連度に基づいて、第２の重み値を決定するように構成されてもよい。各ワードの意味の関連度は、同義語、上位語等を判断の基準にしてもよい。【００１３】
このように、観測対象、および観測特性を示すワードの一致／不一致によって、第２のデータカタログに対する第１のデータカタログの一致性を判断するのではなく、観測対象、および観測特性を示すワードの意味の関連度に基づいて、第２のデータカタログに対する第１のデータカタログの一致性を判断するので、第１のデータカタログと第２のデータカタログとの一致性の判断が適切に行える。【００１４】
また、第１のデータカタログが、例えば観測対象の観測特性をセンシングするセンサに関するセンサ側データカタログであってもよく、この場合、第２のデータカタログがセンサによってセンシングされたセンシングデータを利用するアプリケーションに関するアプリ側データカタログであってもよい。【００１５】
なお、第１のデータカタログがアプリ側データカタログであって、第２のデータカタログがセンサ側データカタログであってもよい。【００１６】
また、この発明の別の局面に従う検索装置は、上記スコア算出ユニット、および第１のデータカタログを記憶するように構成された第１のデータカタログ記憶部とを備え、スコア算出ユニットが、第１のデータカタログ記憶部に記憶されている第１のデータカタログについて、第２のデータカタログに対するスコアの算出を行うように構成されている。【００１７】
この構成では、第１のデータカタログ記憶部に記憶されている第１のデータカタログについて、第２のデータカタログとの一致性を判断できる。【００１８】
また、この検索装置において、スコア算出ユニットは、第１のデータカタログ記憶部に記憶されている第１のデータカタログの中から、第２のデータカタログに対するスコアの算出を行う第１のデータカタログを絞り込むフィルタリング処理を行うフィルタリング処理部を備える構成であってもよい。このように構成すれば、スコアの算出にかかる処理負荷を抑制できる。【００１９】
さらに、この検索装置は、スコア算出ユニットによって算出された、第２のデータカタログに対する第１のデータカタログのスコアを出力するように構成された出力部を備えてもよい。このように構成すれば、第２のデータカタログに対する第１のデータカタログの一致性を操作者に定量的に認識させることができる。【００２０】
また、この発明の別の局面に従うスコア算出方法は、第１のデータカタログと第２のデータカタログとの一致性に関するスコアを算出するためにコンピュータが実行する方法である。第１及び第２のデータカタログの各々には、観測対象を示す第１のワードと、観測特性を示す第２のワードとが含まれている。スコア算出方法は、第１のデータカタログに含まれている第１のワードと、第２のデータカタログに含まれている第１のワードとの関係に基づいて、観測対象に関する第１の重み値を決定するステップと、第１のデータカタログに含まれている第２のワードと、第２のデータカタログに含まれている第２のワードとの関係に基づいて、観測特性に関する第２の重み値を決定するステップと、第１及び第２の重み値を用いて、第１のデータカタログと第２のデータカタログとの一致性に関するスコアを算出するステップとを含む。【００２１】
このスコア算出方法においては、第１及び第２の重み値を用いることによって、第１のデータカタログと第２のデータカタログとの一致性に関するスコアが算出される。すなわち、このスコア算出方法においては、各カタログにおいて観測対象及び観測特性が異なるワードで表現されていたとしても、該ワード間の関連性が高い場合には高いスコアが算出される。したがって、このスコア算出方法によれば、第１のデータカタログと第２のデータカタログとの一致性の判断を適切に行なうことができる。【００２２】
また、この発明の別の局面に従うスコア算出プログラムは、第１のデータカタログと第２のデータカタログとの一致性に関するスコアを算出する処理をコンピュータに実行させる。第１及び第２のデータカタログの各々には、観測対象を示す第１のワードと、観測特性を示す第２のワードとが含まれている。スコア算出プログラムは、第１のデータカタログに含まれている第１のワードと、第２のデータカタログに含まれている第１のワードとの関係に基づいて、観測対象に関する第１の重み値を決定するステップと、第１のデータカタログに含まれている第２のワードと、第２のデータカタログに含まれている第２のワードとの関係に基づいて、観測特性に関する第２の重み値を決定するステップと、第１及び第２の重み値を用いて、第１のデータカタログと第２のデータカタログとの一致性に関するスコアを算出するステップとをコンピュータに実行させるように構成されている。【００２３】
このスコア算出プログラムにおいては、第１及び第２の重み値を用いることによって、第１のデータカタログと第２のデータカタログとの一致性に関するスコアが算出される。すなわち、このスコア算出プログラムにおいては、各カタログにおいて観測対象及び観測特性が異なるワードで表現されていたとしても、該ワード間の関連性が高い場合には高いスコアが算出される。したがって、このスコア算出プログラムによれば、第１のデータカタログと第２のデータカタログとの一致性の判断を適切に行なうことができる。
【発明の効果】
【００２４】
この発明によれば、２つのデータカタログの一致性の判断を適切に行うことが可能な技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】センシングデータ流通システムを示す概略図である。
【図２】提供データカタログの内容を示す図である。
【図３】利用データカタログの内容を示す図である。
【図４】検索装置の主要部の構成を示すブロック図である。
【図５】図５（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）は、スコアの算出が行われる提供データカタログ、および利用データカタログを示す図である。
【図６】図６（Ａ）、（Ｂ）は、図５（Ａ）に示す提供データカタログと、利用データカタログとの単語間距離を説明する図である。
【図７】図７（Ａ）〜（Ｃ）は、図５（Ｂ）に示す提供データカタログと、利用データカタログとの単語間距離を説明する図である。
【図８】図８（Ａ）〜（Ｅ）は、図５（Ｃ）に示す提供データカタログと、利用データカタログとの単語間距離を説明する図である。
【図９】検索装置の動作を示すフローチャートである。
【図１０】スコア算出処理を示すフローチャートである。
【図１１】単語間距離ｄを算出する処理を示すフローチャートである。
【図１２】ランキング処理の処理結果の表示画面例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、この発明の実施形態について説明する。
【００２７】
まず、センシングデータを提供者と利用者との間で流通させ、センシングデータの利活用を図るセンシングデータ流通システムについて簡単に説明する。図１は、センシングデータ流通システムを示す概略図である。このセンシングデータ流通システムは、ネットワークサーバ１、提供側システム２、および利用側システム３がネットワーク５を介してデータ通信可能に接続されている。複数の提供側システム２が、ネットワーク５を介してネットワークサーバ１に接続される（図１では、１つの提供側システム２を例示しているだけである。）。同様に、複数の利用側システム３が、ネットワーク５を介してネットワークサーバ１に接続される（図１では、１つの利用側システム３を例示しているだけである。）。このセンシングデータ流通システムは、提供側システム２と利用側システム３との間で取引されるセンシングデータを流通させるシステムである。
【００２８】
ネットワークサーバ１は、センシングデータの取引を行うインタネット上のマーケットプレースであるセンシングデータ流通市場、すなわちSensing Data Trading Market（ＳＤＴＭ）を実現する。提供側システム２は、センサ（不図示）で観測対象の観測特性をセンシングしたセンシングデータの提供を行う。利用側システム３は、提供側システム２によって提供されるセンシングデータを利用する。
【００２９】
ここで言う、観測対象は、実世界の現象の抽象（人、物、事象等）であり、例えば家庭環境、成人、自動車、気象等である。また、観測特性は、センサで観測する観測対象の特性である。例えば、観測対象が家庭環境である場合の観測特性は、温度、湿度等である。また、観測対象が成人である場合の観測特性は、最高血圧、最低血圧、脈拍等である。また、観測対象が自動車である場合の観測特性は、位置、速度等である。また、観測特性が気象である場合の観測特性は、気温、降水量等である。
【００３０】
提供側システム２は、ＳＤＴＭで取引するセンシングデータに関する提供データカタログ１００（提供ＤＣ１００）をネットワークサーバ１に登録する。提供データカタログ１００は、提供するセンシングデータの属性情報を記述したものである。利用側システム３は、ＳＤＴＭで取引するセンシングデータに関する利用データカタログ１０１（利用ＤＣ１０１）をネットワークサーバ１に登録する。利用データカタログ１０１は、利用するセンシングデータの属性情報を記述したものである。
【００３１】
ここで、提供データカタログ１００、および利用データカタログ１０１について説明しておく。図２は、提供データカタログの内容を示す図であり、図３は、利用データカタログの内容を示す図である。図２に示すように、提供データカタログ１００には、大別すると、センシングデータ提供者、センシングデータ提供期間、センシングデータ測定場所、センシングデータ対象、イベントデータ仕様、データ売買契約条件等の項目が含まれている。
【００３２】
センシングデータ提供者は、センシングデータを提供する組織（個人、または事業者）に関する項目である。センシングデータ提供者の属性情報は、組織の名称（組織名）、組織の名称のカタカナ表記（組織名カナ）、組織の連絡先（連絡先）等である。
【００３３】
センシングデータ提供期間は、センシングデータを提供する期間に関する項目である。センシングデータ提供期間の属性情報は、センシングデータの提供を開始する日付（開始）、センシングデータの提供を終了する日付（終了）等である。
【００３４】
センシングデータ測定場所は、測定対象をセンシングする場所に関する項目である。センシングデータ測定場所の属性情報は、測定場所の種別、測定場所等である。測定場所の種別は、測定場所が測定毎に変化しない固定型、または測定場所が測定毎に変化する移動型のいずれかを示す。測定場所は、種別が固定型である場合に記述される。
【００３５】
センシングデータ対象は、センシングデータに関する項目である。センシングデータ対象の属性情報は、センシングデータの名前（センシングデータ名称）、センシングデータの簡単な説明（センシングデータ説明）、センシングデータを活用するジャンル（ジャンル名）、観測対象等である。ここで、観測対象は、センシングデータを生成したセンサの観測対象である。また、観測対象は、観測対象毎に記述されるものであり、観測対象の名前、観測対象の説明、観測特性等を示す情報である。ここで、観測特性は、センシングデータを生成したセンサの観測特性である。また、観測特性は、観測特性の名前、観測特性の説明、観測特性の単位、観測特性の測定日時種別（間欠型、または常時型）等を示す情報である。
【００３６】
イベントデータ仕様は、イベント条件に関する項目である。イベントデータ仕様の属性情報は、イベント条件のラベル名（イベントデータ識別名）、イベントデータの値の意味やデータ表現（イベントデータ説明）等を示す情報である。
【００３７】
データ売買契約条件は、センシングデータの取引に関する項目である。データ売買契約条件の属性情報は、利用用途、提供範囲、取引条件、個人情報、匿名加工情報、データ有効期間制限、支払類型等である。利用用途は、センシングデータの利用用途（営利／非営利／制限無）を示す。提供範囲は、センシングデータの第三者提供可否を示す。取引条件は、データ複製不可／データ複製可／データ改変可／データ加工化等を示す。個人情報は、センシングデータに個人情報が含まれているかどうかを示す。匿名加工情報は、センシングデータに匿名加工情報が含まれているかを示す。データ有効期間制限は、センシングデータの有効期間の開始日と、終了日を示す。支払累計は、センシングデータの利用にかかる費用の支払い方法を示す。
【００３８】
また、図３に示すように、利用データカタログ１０１には、大別すると、センシングデータ利用者、センシングデータ利用期間、センシングデータ測定場所、センシングデータ対象、イベントデータ仕様、データ売買契約条件が含まれている。利用データカタログ１０１も、上述した提供データカタログ１００と同様の形式である。利用データカタログ１０１における、センシングデータ測定場所、センシングデータ対象、イベントデータ仕様、およびデータ売買契約条件の項目は、上述した提供データカタログ１００と同様である。
【００３９】
センシングデータ利用者は、センシングデータを利用する組織（個人、または事業者）に関する項目である。センシングデータ利用者の属性情報は、組織の名称（組織名）、組織の名称のカタカナ表記（組織名カナ）、組織の連絡先（連絡先）等である。また、センシングデータ利用期間は、センシングデータを利用する期間に関する項目である。センシングデータ利用期間の属性情報は、センシングデータの利用を開始する日付（開始）、センシングデータの利用を終了する日付（終了）等である。
【００４０】
ネットワークサーバ１は、提供データカタログ１００と利用データカタログ１０１との一致性に基づき、利用側システム３にセンシングデータを提供する提供側システム２を抽出するマッチング処理を行い、提供側システム２と利用側システム３との間でセンシングデータを流通させる。
【００４１】
なお、センシングデータは、図１に示すように、ネットワークサーバ１を経由して提供側システム２から利用側システム３に提供されてもよいし、ネットワークサーバ１を経由することなく提供側システム２から利用側システム３に提供されてもよい。
【００４２】
次に、この発明の実施形態にかかる検索装置について説明する。図４は、検索装置の主要部の構成を示す図である。検索装置１０は、提供データカタログ１００と、利用データカタログ１０１との一致性を判断するマッチング処理を行う。この検索装置１０は、提供データカタログ１００と、利用データカタログ１０１との一致性を示す尺度となるスコアを算出し、算出したスコアに基づいて、提供データカタログ１００と、利用データカタログ１０１との一致性を判断する。上述したように、提供データカタログ１００は、提供側システム２が提供するセンシングデータの属性情報を登録したものである。また、利用データカタログ１０１は、利用側システム３が利用するセンシングデータの属性情報を登録したものである。
【００４３】
この検索装置１０は、例えば、ＳＤＴＭで取引されているセンシングデータの中に、利用したいセンシングデータがあるかどうかを利用側が検索する用途で使用してもよい。この場合、この検索装置１０は、図１に示したネットワークサーバ１に一体化した構成であってもよいし、ネットワークサーバ１と分離した構成であってもよい。また、この検索装置１０は、ネットワークサーバ１に適用し、このネットワークサーバ１が利用側システム３に対してセンシングデータを提供する提供側システム２を抽出する用途で使用してもよい（検索装置１０を、上述のマッチング処理を実行する装置として使用してもよい。）。
【００４４】
図２に示した提供データカタログ１００における観測対象を示す名前（ワード）、および観測特性を示す名前（ワード）は、提供側（この提供データカタログ１００の作成者）が恣意的に選んだワード（単語、語彙）である。また、図３に示した利用データカタログ１０１における観測対象を示す名前（ワード）、および観測特性を示す名前（ワード）は、利用側（この利用データカタログ１０１の作成者）が恣意的に選んだワード（単語、語彙）である。すなわち、同一内容（観測対象、観測特性）を表現するときに、提供側と利用側とで異なるワードが選択される可能性がある。このため、提供データカタログ１００における観測対象を示す名前、および観測特性を示す名前と、利用データカタログ１０１における観測対象を示す名前、および観測特性を示す名前と、の一致／不一致を判断するだけでは、提供データカタログ１００と利用データカタログ１０１とにおけるセンシングデータの一致性を適切に判断することはできない。
【００４５】
この例における検索装置１０は、制御ユニット１１と、提供データカタログ保存データベース１２（提供データカタログ保存ＤＢ１２）と、利用データカタログ保存データベース１３（利用データカタログ保存ＤＢ１３）と、辞書データベース１４（辞書ＤＢ１４）と、通信部１５と、を備えている。
【００４６】
制御ユニット１１は、検索装置１０本体の各部の動作を制御する。また、制御ユニット１１は、フィルタリング処理部２１、第１の重み決定部２２、第２の重み決定部２３、およびスコア算出部２４を有している。フィルタリング処理部２１、第１の重み決定部２２、第２の重み決定部２３、およびスコア算出部２４の詳細については、後述する。この制御ユニット１１は、本発明に従うスコア算出ユニットの一例である。
【００４７】
提供データカタログ保存ＤＢ１２は、提供側システム２がネットワークサーバ１に登録した提供データカタログ１００を格納する。また、利用データカタログ保存ＤＢ１３は、利用側システム３がネットワークサーバ１に登録した利用データカタログ１０１を格納する。提供データカタログ保存ＤＢ１２、および利用データカタログ保存ＤＢ１３は、検索装置１０とネットワークサーバ１とが共用するデータベースであってもよいし、この検索装置１０専用のデータベースであってもよい。
【００４８】
辞書ＤＢ１４は、ワードと、そのワードの上位語、同義語等を対応づけて登録したデータベースである。すなわち、辞書ＤＢ１４は、ワードを意味によって分類・配列した類語辞書（シソーラス）を登録したデータベースである。
【００４９】
通信部１５は、ネットワーク５を介して他の機器（提供側システム２、利用側システム３等）との間でデータ通信を行う。
【００５０】
次に、制御ユニット１１が有する、フィルタリング処理部２１、第１の重み決定部２２、第２の重み決定部２３、およびスコア算出部２４について説明する。
【００５１】
フィルタリング処理部２１は、提供データカタログ保存ＤＢ１２から、以下に示す（１）〜（４）のいずれの条件にも該当しない提供データカタログ１００を抽出するフィルタリング処理を行う。検索装置１０は、フィルタリング処理部２１が抽出した提供データカタログ１００毎に、処理対象の利用データカタログ１０１に対するスコアを算出する。処理対象の利用データカタログ１０１は、利用データカタログ保存ＤＢ１３に格納されている利用データカタログ１０１であってもよいし、通信部１５を介して利用側システム３等から受信した利用データカタログ１０１であってもよい。すなわち、処理対象の利用データカタログ１０１は、利用データカタログ保存ＤＢ１３に格納されていてもよいし、利用データカタログ保存ＤＢ１３に格納されていなくてもよい。
【００５２】
（１）センシングデータ提供期間が、処理対象の利用データカタログ１０１のセンシングデータ利用期間をカバーしていない提供データカタログ１００。
【００５３】
（２）センシングデータ測定場所が、処理対象の利用データカタログ１０１のセンシングデータ測定場所と異なっている提供データカタログ１００。
【００５４】
（３）センシングデータの活用ジャンルが、処理対象の利用データカタログ１０１のセンシングデータの活用ジャンルと異なっている提供データカタログ１００。
【００５５】
（４）センシングデータの売買契約条件が、処理対象の利用データカタログ１０１のセンシングデータの売買契約条件と合致しない提供データカタログ１００。
【００５６】
なお、フィルタリング処理部２１は、少なくとも１つ以上の条件（上記（１）〜（４）の条件に限らない。）で、フィルタリング処理を行う構成であればよい。
【００５７】
第１の重み決定部２２は、処理対象の利用データカタログ１０１に記述されている観測対象毎に、スコアを算出する提供データカタログ１００に対する重み値αを決定する。この例では、第１の重み決定部２２は、処理対象の利用データカタログ１０１に記述されている観測対象毎に、スコアを算出する提供データカタログ１００に記述されている各観測対象との単語間距離ｄを求める。第１の重み決定部２２は、処理対象の利用データカタログ１０１に記述されている観測対象毎に、その観測対象について求めた単語間距離ｄの総和を、当該観測対象の重み値αに決定する。
【００５８】
また、第２の重み決定部２３は、処理対象の利用データカタログ１０１に記述されている観測対象の観測特性毎に、スコアを算出する提供データカタログ１００に対する重み値βを決定する。この例では、第２の重み決定部２３は、処理対象の利用データカタログ１０１に記述されている観測特性毎に、スコアを算出する提供データカタログ１００に記述されている各観測特性との単語間距離ｄを求める。第２の重み決定部２３は、処理対象の利用データカタログ１０１に記述されている観測特性毎に、その観測特性について求めた単語間距離ｄの総和を、当該観測特性の重み値βに決定する。
【００５９】
この例では、第１の重み決定部２２、および第２の重み決定部２３は、単語間距離ｄを同じ手法で求める。この単語間距離ｄは、ワード（単語）の意味の関連度を示す値である。この例では、単語間距離ｄは、以下に示す（Ａ）〜（Ｅ）の判定によって求められる。
【００６０】
（Ａ）利用データカタログ１０１に記述されているワードが、提供データカタログ１００に記述されているワードと完全一致であると、単語間距離ｄをｄ１（この例では、ｄ１＝１として説明する。）にする。
【００６１】
（Ｂ）利用データカタログ１０１に記述されているワードが、提供データカタログ１００に記述されているワードと完全一致ではなく、部分一致であると、単語間距離ｄをｄ２（この例では、ｄ２＝０．１として説明する。）にする。
【００６２】
（Ｃ）利用データカタログ１０１に記述されているワードの同義語が、提供データカタログ１００に記述されているワードと完全一致であると、単語間距離ｄをｄ３（この例では、ｄ３＝０．８として説明する。）にする。なお、提供データカタログ１００に記述されているワードの同義語が利用データカタログ１０１に記述されているワードと完全一致する場合に、単語間距離ｄがｄ３とされてもよい。
【００６３】
（Ｄ）利用データカタログ１０１に記述されているワードが、提供データカタログ１００に記述されているワードの上位語と完全一致であると、単語間距離ｄをｄ４（この例では、ｄ４＝０．５として説明する。）にする。なお、提供データカタログ１００に記述されているワードが利用データカタログ１０１に記述されているワードの上位語と完全一致する場合に、単語間距離ｄがｄ４とされてもよい。
【００６４】
（Ｅ）上記（Ａ）〜（Ｄ）のいずれにも該当しない場合、単語間距離ｄをｄ５（この例では、ｄ５＝０として説明する。）にする。
【００６５】
なお、上記（Ｂ）に該当するとともに、上記（Ｃ）又は（Ｄ）にも該当する場合には、（Ｃ）又は（Ｄ）が優先される。すなわち、たとえば、（Ｂ）及び（Ｃ）の両方に該当する場合には、（Ｃ）が優先され、単語間距離ｄはｄ３（ｄ３＝０．８）となる。また、（Ｂ）及び（Ｄ）の両方に該当する場合には、（Ｄ）が優先され、単語間距離ｄはｄ４（ｄ４＝０．５）となる。また、上記（Ａ）〜（Ｅ）において、利用データカタログ１０１に記述されているワードとは、観測対象、または観測対象の観測特性を記述したワードであり、同様に、提供データカタログ１００に記述されているワードとは、観測対象、または観測対象の観測特性を記述したワードである。
【００６６】
例えば、提供データカタログ１００に記述されている観測対象を示すワードが「最高血圧」である場合、
（Ａ）利用データカタログ１０１に記述されている観測対象を示すワードが「最高血圧」であれば、単語間距離ｄをｄ１にし、
（Ｂ）利用データカタログ１０１に記述されている観測対象を示すワードが「高血圧」であれば、単語間距離ｄをｄ２にし、
（Ｃ）利用データカタログ１０１に記述されている観測対象を示すワードが「拡張期血圧」であれば、単語間距離ｄをｄ３にし、
（Ｄ）利用データカタログ１０１に記述されている観測対象を示すワードが「血圧」であれば、単語間距離ｄをｄ４にし、
（Ｅ）利用データカタログ１０１に記述されている観測対象を示すワードが「拡張期」、「拡張血圧値」等であれば、単語間距離ｄをｄ５にする。
【００６７】
なお、上記（Ｄ（上位語と完全一致））において、「血圧」は「最高血圧」の部分一致にも該当する。上述のように、本実施の形態においては、（Ｂ（部分一致））及び（Ｄ）の両方に該当する場合に（Ｄ）が優先される。したがって、利用データカタログ１０１に記述されている観測対象を示すワードが「血圧」である場合には、（Ｄ）が優先され、単語間距離ｄがｄ４になる。また、（Ａ）〜（Ｅ）で示した単語間距離ｄを求める手法は、１例であり、他の手法で単語間距離ｄを求めてもよい。また、第１の重み決定部２２が単語間距離ｄを求める手法と、第２の重み決定部２３が単語間距離ｄを求める手法とが異なる手法であってもよい。さらに、上述した観測対象の重み値α、および観測対象の観測特性の重み値βを決定する手法も１例であり、他の手法で観測対象の重み値α、および観測対象の観測特性の重み値βを決定してもよい。
【００６８】
スコア算出部２４は、観測対象毎に決定した重み値α、および観測対象の観測特性毎に決定した重み値βを用いて、処理対象の利用データカタログ１０１に対する提供データカタログ１００のスコアを算出する。この例では、スコア算出部２４は、利用データカタログ１０１に記述されている観測対象毎に、その観測対象の重み値αと、当該観測対象の各観測特性の重み値βの総和との積を算出し、さらに、ここで算出した積の総和を、処理対象の利用データカタログ１０１に対する提供データカタログ１００のスコアとして算出する。
【００６９】
なお、この処理対象の利用データカタログ１０１に対する提供データカタログ１００のスコアを算出する手法も１例であり、他の手法でスコアを算出してもよい。
【００７０】
この例における検索装置１０による、処理対象の利用データカタログ１０１に対する提供データカタログ１００のスコアの算出について、図５〜図８を参照しながら具体的に説明する。図５（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）は、スコアを算出する提供データカタログと、利用データカタログとの組合せを示す図である。図５（Ａ）に示す提供データカタログ１００は、観測対象が家庭環境の１つであり、この家庭環境の観測特性が温度、および湿度の２つである。また、図５（Ａ）に示す利用データカタログ１０１は、観測対象が家庭環境の１つであり、この家庭環境の観測特性が気温の１つである。
【００７１】
単語間距離ｄを求める観測対象のワードの組合せは、提供データカタログ１００の家庭環境と、利用データカタログ１０１の家庭環境と、の組合せの１つである。単語間距離ｄを求める観測対象のワードの組合せは、上記した（Ａ）に該当するので、求められる単語間距離ｄは１．０である（図６（Ａ）参照）。
【００７２】
また、単語間距離ｄを求める観測対象の観測特性の組合せは、提供データカタログ１００の温度と、利用データカタログ１０１の気温との組合せ、および提供データカタログ１００の湿度と、利用データカタログ１０１の気温との組合せの２つである。気温と温度との組合せは、上記した（Ｃ）に該当するので、求められる単語間距離ｄは０．８であり、気温と湿度との組合せは、上記した（Ｅ）に該当するので、求められる単語間距離ｄは０である（図６（Ｂ）参照）。
【００７３】
これにより、第１の重み決定部２２は、観測対象である家庭環境の重み値αを１．０に決定する。第２の重み決定部２３は、観測特性である気温の重み値βを０．８（気温と温度の単語間距離＋気温と湿度の単語間距離）に決定する。スコア算出部２４は、利用データカタログ１０１に対する提供データカタログ１００のスコアを、
スコア＝（家庭環境の重み値α）×（気温の重み値β）＝１．０×０．８＝０．８
と算出する。
【００７４】
また、図５（Ｂ）に示す提供データカタログ１００は、観測対象が成人の１つであり、この成人の観測特性が最高血圧、最低血圧、および脈拍の３つである。また、図５（Ｂ）に示す利用データカタログ１０１は、観測対象が成人男子の１つであり、この成人男子の観測特性が血圧、および心拍の２つである。
【００７５】
単語間距離ｄを求める観測対象のワードの組合せは、提供データカタログ１００の成人と、利用データカタログ１０１の成人男子と、の組合せの１つである。この観測対象のワードの組合せは、上記した（Ｄ）に該当するので、求められる単語間距離ｄは０．５である（図７（Ａ）参照）。
【００７６】
また、単語間距離ｄを求める観測対象の観測特性の組合せは、利用データカタログ１０１の血圧に対する、提供データカタログ１００の最高血圧、最低血圧、および脈拍の３つの組合せと、利用データカタログ１０１の心拍に対する、提供データカタログ１００の最高血圧、最低血圧、および脈拍の３つの組合せの合計６つである。血圧と最高血圧との組合せは、上記した（Ｂ）に該当するので、求められる単語間距離ｄは０．１であり、血圧と最低血圧との組合せは、上記した（Ｂ）に該当するので、求められる単語間距離ｄは０．１であり、血圧と脈拍との組合せは、上記した（Ｅ）に該当するので、求められる単語間距離ｄは０である（図７（Ｂ）参照）。また、心拍と最高血圧との組合せは、上記した（Ｅ）に該当するので、求められる単語間距離ｄは０であり、心拍と最低血圧との組合せは、上記した（Ｅ）に該当するので、求められる単語間距離ｄは０であり、心拍と脈拍との組合せは、上記した（Ｃ）に該当するので、求められる単語間距離ｄは０．８である（図７（Ｃ）参照）。
【００７７】
これにより、第１の重み決定部２２は、観測対象である成人男子の重み値αを０．５に決定する。第２の重み決定部２３は、観測特性である血圧の重み値βを０．２（血圧と最高血圧の単語間距離＋血圧と最低血圧の単語間距離＋血圧と脈拍の単語間距離）に決定する。また、第２の重み決定部２３は、観測特性である心拍の重み値βを０．８（心拍と最高血圧の単語間距離＋心拍と最低血圧の単語間距離＋心拍と脈拍の単語間距離）に決定する。
【００７８】
スコア算出部２４は、利用データカタログ１０１に対する提供データカタログ１００のスコアを、
スコア＝（成人男子の重み値α）×（血圧の重み値β＋心拍の重み値β）
＝０．５×（０．２＋０．８）＝０．５
と算出する。
【００７９】
また、図５（Ｃ）に示す提供データカタログ１００は、観測対象が家庭環境、および成人の２つである。家庭環境の観測特性は、温度、および湿度の２つであり、成人の観測特性は最高血圧、最低血圧、および脈拍の３つである。また、図５（Ｃ）に示す利用データカタログ１０１は、観測対象が家庭環境、および成人男子の２つである。家庭環境の観測特性は気温の１つであり、成人男子の観測特性は血圧、および心拍の２つである。
【００８０】
単語間距離ｄを求める観測対象のワードの組合せは、利用データカタログ１０１の家庭環境に対する、提供データカタログ１００の家庭環境、および成人の２つの組合せと、利用データカタログ１０１の成人男子に対する、提供データカタログ１００の家庭環境、および成人の２つの組合せの合計４つである。観測対象である、家庭環境同士の組合せは上記した（Ａ）に該当するので、求められる単語間距離ｄは１．０であり、家庭環境と成人の組合せは上記した（Ｅ）に該当するので、求められる単語間距離ｄは０である（図８（Ａ）参照）。また、観測対象である、成人男子と家庭環境の組合せは上記した（Ｅ）に該当するので、求められる単語間距離ｄは０であり、成人男子と成人の組合せは上記した（Ｄ）に該当するので、求められる単語間距離ｄは０．５である（図８（Ｂ）参照）。
【００８１】
また、単語間距離ｄを求める観測対象の観測特性の組合せは、利用データカタログ１０１の気温に対する、提供データカタログ１００の温度、湿度、最高血圧、最低血圧、および脈拍の５つの組合せと、利用データカタログ１０１の血圧に対する、提供データカタログ１００の温度、湿度、最高血圧、最低血圧、および脈拍の５つの組合せと、利用データカタログ１０１の心拍に対する、提供データカタログ１００の温度、湿度、最高血圧、最低血圧、および脈拍の５つの組合せの合計１５個である。
【００８２】
観測特性である、気温と温度との組合せは上記（Ｃ）に該当するので、求められる単語間距離ｄは０．８であり、気温に対する湿度、最高血圧、最低血圧、および脈拍の４つの組合せは、全て上記した（Ｅ）に該当するので、求められる単語間距離ｄは０ある（図８（Ｃ）参照）。また、観測特性である、血圧に対する最高血圧、および最低血圧の２つの組合せは、上記した（Ｄ）に該当するので、求められる単語間距離ｄは０．５であり、血圧に対する温度、湿度、および脈拍の３つの組合せは、全て上記した（Ｅ）に該当するので、求められる単語間距離ｄは０ある（図８（Ｄ）参照）。さらに、観測特性である、心拍と脈拍の組合せは、上記した（Ｃ）に該当するので、求められる単語間距離ｄは０．８であり、心拍に対する温度、湿度、最高血圧、および最低血圧の４つの組合せは、全て上記した（Ｅ）に該当するので、求められる単語間距離ｄは０ある（図８（Ｅ）参照）。
【００８３】
これにより、第１の重み決定部２２は、観測対象である家庭環境の重み値αを１．０（家庭環境同士の単語間距離＋家庭環境と成人の単語間距離）に決定するとともに、観測対象である成人男子の重み値αを０．５（成人男子と家庭環境の単語間距離＋成人男子と成人の単語間距離）に決定する。また、第２の重み決定部２３は、観測特性である気温の重み値βを０．８（気温と温度の単語間距離＋気温と湿度の単語間距離＋気温と最高血圧の単語間距離＋気温と最低血圧の単語間距離＋気温と脈拍の単語間距離）に決定する。また、第２の重み決定部２３は、観測特性である血圧の重み値βを１．０（血圧と温度の単語間距離＋血圧と湿度の単語間距離＋血圧と最高血圧の単語間距離＋血圧と最低血圧の単語間距離＋血圧と脈拍の単語間距離）に決定する。さらに、第２の重み決定部２３は、観測特性である心拍の重み値βを０．８（心拍と温度の単語間距離＋心拍と湿度の単語間距離＋心拍と最高血圧の単語間距離＋心拍と最低血圧の単語間距離＋心拍と脈拍の単語間距離）に決定する。
【００８４】
スコア算出部２４は、利用データカタログ１０１に対する提供データカタログ１００のスコアを、
スコア＝（家庭環境の重み値α）×（気温の重み値β）＋（成人男子の重み値α）×（血圧の重み値β＋心拍の重み値β）
＝（１．０×０．８）＋（０．５×（１．０＋０．８））
＝１．７
と算出する。
【００８５】
この検索装置１０の制御ユニット１１は、ハードウェアＣＰＵ、メモリ、その他の電子回路によって構成されている。ハードウェアＣＰＵが、上述した、フィルタリング処理部２１、第１の重み決定部２２、第２の重み決定部２３、およびスコア算出部２４として機能する。また、メモリは、この発明にかかるスコア算出プログラムを展開する領域や、このスコア算出プログラムの実行時に生じたデータ等を一時記憶する領域を有している。制御ユニット１１は、ハードウェアＣＰＵ、メモリ等を一体化したＬＳＩであってもよい。
【００８６】
次に、図９を参照しながら、この検索装置１０の動作について説明する。図９は、検索装置におけるデータカタログの検索処理を示すフローチャートである。
【００８７】
検索装置１０は、処理対象の利用データカタログ１０１の指定を受け付ける（ｓ１）。処理対象の利用データカタログ１０１は、上述したように、利用データカタログ保存ＤＢ１３に格納されている利用データカタログ１０１であってもよいし、通信部１５を介して利用側システム３等から受信した利用データカタログ１０１であってもよい。
【００８８】
検索装置１０は、フィルタリング処理部２１において、処理対象の利用データカタログ１０１に対するスコアを算出する提供データカタログ１００を抽出するフィルタリング処理を行う（ｓ２）。検索装置１０は、ｓ２にかかるフィルタリング処理を実行することで、処理対象の利用データカタログ１０１に対するスコアを算出する提供データカタログ１００の総数を抑制する。具体的には、フィルタリング処理部２１は、上述した（１）〜（４）のいずれかの条件に該当する提供データカタログ１００を、処理対象の利用データカタログ１０１に対するスコアを算出する提供データカタログ１００として抽出しない。言い換えれば、フィルタリング処理部２１は、上述した（１）〜（４）のいずれの条件にも該当しない提供データカタログ１００を、処理対象の利用データカタログ１０１に対するスコアを算出する提供データカタログ１００として抽出する。
【００８９】
検索装置１０は、このｓ２にかかるフィルタリング処理を行うことによって、スコアの算出にかかる処理負荷を低減している。
【００９０】
検索装置１０は、処理対象の利用データカタログ１０１に対するスコアを算出する提供データカタログ１００を、ｓ２で抽出した提供データカタログ１００の中から選択する（ｓ３）。検索装置１０は、ｓ３で選択した提供データカタログ１００について、処理対象の利用データカタログ１０１に対するスコアを算出するスコア算出処理を行う（ｓ４）。
【００９１】
ｓ４にかかるスコア算出処理について説明する。図１０は、スコア算出処理を示すフローチャートである。第１の重み決定部２２は、処理対象の利用データカタログ１０１に記述されている観測対象と、ｓ３で選択した提供データカタログ１００に記述されている観測対象との組合せを作成する（ｓ１１）。ｓ１１では、処理対象の利用データカタログ１０１に記述されている観測対象の個数がｎ個で、ｓ３で選択した提供データカタログ１００に記述されている観測対象の個数がｍ個である場合、作成される観測対象の組合せは、ｎ×ｍ個である。
【００９２】
また、第２の重み決定部２３は、処理対象の利用データカタログ１０１に記述されている観測対象の観測特性と、ｓ３で選択した提供データカタログ１００に記述されている観測対象の観測特性との組合せを作成する（ｓ１２）。ｓ１２では、処理対象の利用データカタログ１０１に記述されている観測対象の観測特性の個数がｎ個で、ｓ３で選択した提供データカタログ１００に記述されている観測対象の観測特性の個数がｍ個である場合、作成される観測対象の組合せは、ｎ×ｍ個である。
【００９３】
第１の重み決定部２２は、ｓ１１で作成した観測対象の組合せ毎に単語間距離ｄを求める（ｓ１３）。また、第２の重み決定部２３は、ｓ１２で作成した観測対象の観測特性の組合せ毎に単語間距離ｄを求める（ｓ１４）。ｓ１３、およびｓ１４における単語間距離ｄを求める処理は同じである（単語間距離ｄを求める対象のワードが異なるだけである。）。
【００９４】
図１１は、単語間距離ｄを算出する処理を示すフローチャートである。ここでは、第１の重み決定部２２が単語間距離ｄを算出する処理を実行する場合を例にして説明する。第１の重み決定部２２は、利用データカタログ１０１に記述されているワードが、提供データカタログ１００に記述されているワードと完全一致であるかどうかを判定する（ｓ２１）。第１の重み決定部２２は、ｓ２１で完全一致であれば、単語間距離ｄを１．０にする（ｓ２２）。
【００９５】
また、第１の重み決定部２２は、ｓ２１で完全一致でないと判定すると、利用データカタログ１０１の観測対象を示すワードの同義語が、提供データカタログ１００の観測対象を示すワードと完全一致であるかどうかを判定する（ｓ２３）。ｓ２３における判定は、たとえば、第１の重み決定部２２が辞書ＤＢ１４を参照することによって行なわれる。たとえば、第１の重み決定部２２は、辞書ＤＢ１４を参照することによって、利用データカタログ１０１の観測対象を示すワードの同義語（一又は複数）を特定する。そして、第１の重み決定部２２は、利用データカタログ１０１の観測対象を示すワードの同義語のいずれかが、提供データカタログ１００の観測対象を示すワードと完全一致するか否かを判定する。ｓ２３において、いずれかの同義語と完全一致であると判定されると、第１の重み決定部２２は、単語間距離ｄを０．８にする（ｓ２４）。
【００９６】
また、第１の重み決定部２２は、ｓ２３で同義語と完全一致でないと判定すると、利用データカタログ１０１の観測対象を示すワードが、提供データカタログ１００の観測対象を示すワードの上位語と完全一致であるかどうかを判定する（ｓ２５）。ｓ２５における判定は、たとえば、第１の重み決定部２２が辞書ＤＢ１４を参照することによって行なわれる。たとえば、第１の重み決定部２２は、辞書ＤＢ１４を参照することによって、提供データカタログ１００の観測対象を示すワードの上位語（一又は複数）を特定する。そして、第１の重み決定部２２は、利用データカタログ１０１の観測対象を示すワードが、特定された上位語のいずれかと完全一致するか否かを判定する。これにより、ｓ２５における判定が行なわれる。ｓ２５において、いずれかの上位語と完全一致であると判定されると、第１の重み決定部２２は、単語間距離ｄを０．５にする（ｓ２６）。
【００９７】
また、第１の重み決定部２２は、ｓ２５で上位語と完全一致でないと判定すると、利用データカタログ１０１の観測対象を示すワードが、提供データカタログ１００の観測対象を示すワードの一部分である部分一致であるかどうかを判定する（ｓ２７）。第１の重み決定部２２は、ｓ２７で部分一致であると判定すると、単語間距離ｄを０．１にする（ｓ２８）。また、第１の重み決定部２２は、ｓ２７で部分一致でないと判定すると、単語間距離ｄを０にする（ｓ２９）。
【００９８】
本実施の形態においては、同義語と完全一致するか否かの判定（ｓ２３）、及び、上位語と完全一致するか否かの判定（ｓ２５）が、部分一致の判定（ｓ２７）よりも先に実行される。したがって、同義語との完全一致に該当し、かつ、部分一致に該当する場合に、同義語と完全一致することに基づいて単語間距離が決定される。また、上位語との完全一致に該当し、かつ、部分一致に該当する場合に、上位語と完全一致することに基づいて単語間距離が決定される。
【００９９】
なお、ｓ２１〜ｓ２９の処理は、ｓ２２がｓ２１の後に実行され、ｓ２４がｓ２３の後に実行され、ｓ２６がｓ２５の後に実行され、ｓ２８がｓ２７の後に実行される限り、どのような順番で実行されてもよい。図１１に示される処理手順や重み付けは、あくまでも一例である。
【０１００】
図１０におけるｓ１３では、ｓ１１で作成した観測対象の組合せ毎に、図１１に示した処理を実行し、単語間距離ｄを求める。また、ｓ１４では、ｓ１２で作成した観測対象の観測特性の組合せ毎に、図１１に示した処理を実行し、単語間距離ｄを求める。
【０１０１】
第１の重み決定部２２は、ｓ１１で作成した観測対象の組合せ毎に求めた単語間距離ｄを用いて、利用データカタログ１０１の観測対象を示すワード毎に重み値αを決定する（ｓ１５）。ｓ１５では、利用データカタログ１０１の観測対象を示すワード毎に、そのワードの組合せにおける単語間距離ｄの総和を、重み値αに決定する。また、第２の重み決定部２３は、ｓ１２で作成した観測対象の観測特性の組合せ毎に求めた単語間距離ｄを用いて、利用データカタログ１０１の観測対象の観測特性を示すワード毎に重み値βを決定する（ｓ１６）。ｓ１６では、利用データカタログ１０１の観測対象の観測特性を示すワード毎に、そのワードの組合せにおける単語間距離ｄの総和を、重み値βに決定する。
【０１０２】
スコア算出部２４は、ｓ１５で決定した各観測対象のワードの重み値αと、ｓ１６で決定した各観測特性の重み値βとを用いて、スコアを算出する（ｓ１７）。ｓ１７では、観測対象毎に、その観測対象の重み値αと、当該観測対象の観測特性の重み値βとの積を算出し、ここで算出した積の総和をスコアとして算出する。
【０１０３】
なお、図１０に示す、ｓ１１〜ｓ１６における処理は、ｓ１１、ｓ１３、ｓ１５がこの順番に実行され、且つｓ１２、ｓ１４、ｓ１６がこの順番に実行されるのであれば、どのような順番であってもよい。例えば、ｓ１１、ｓ１３、ｓ１５、ｓ１２、ｓ１４、ｓ１６の順番で実行してもよいし、ｓ１２、ｓ１４、ｓ１６、ｓ１１、ｓ１３、ｓ１５の順番で実行してもよいし、ｓ１２、ｓ１１、ｓ１４、ｓ１３、ｓ１６、ｓ１５の順番で実行してもよい。
【０１０４】
図９に戻って、検索装置１０は、ｓ４におけるスコア算出処理を完了すると、処理対象の利用データカタログ１０１に対するスコアを算出していない提供データカタログ１００（未処理の提供データカタログ１００）の有無を判定する（ｓ５）。検索装置１０は、ｓ５で、未処理の提供データカタログ１００があると判定すると、ｓ３に戻って、上記処理を繰り返す。
【０１０５】
検索装置１０は、ｓ５で、未処理の提供データカタログ１００がないと判定すると、ランキング処理を行う（ｓ６）。ｓ６におけるランキング処理は、ｓ２のフィルタリング処理で抽出した提供データカタログ１００を、スコアの高いものから順番にソートする処理である。この例においては、ｓ４で算出されるスコアが高いほど、処理対象の利用データカタログ１０１と提供データカタログ１００との一致性が高い。
【０１０６】
検索装置１０は、ｓ６におけるランキング処理の処理結果を出力し（ｓ７）、本処理を終了する。ｓ７では、例えばランキング処理の処理結果を利用側システム３に出力する。利用側システムは、例えばランキング処理の処理結果を表示器に表示する。例えば、利用側システム３では、提供データカタログ１００を処理対象の利用データカタログに対して一致性の高い順番（算出したスコアが大きい順番）に並べた表示画面を表示器に表示する（図１２参照）。また、提供データカタログ１００毎に、処理対象の利用データカタログ１０１に対する一致性を示す尺度であるスコアが対応付けられている。したがって、利用側システム３の操作者は、この表示画面を確認することによって、処理対象の利用データカタログに対して、一致性の高い提供データカタログ１００の確認が容易に行えるとともに、一致性の度合いも簡単に確認できる。
【０１０７】
このように、この例にかかる検索装置１０は、観測対象、および観測特性を示すワードの一致／不一致によって、利用データカタログ１０１に対する提供データカタログ１００の一致性を判断するのではなく、観測対象、および観測特性を示すワードの意味の関連度に基づいて、利用データカタログ１０１に対する提供データカタログ１００の一致性を判断する。したがって、この検索装置１０は、提供データカタログ１００と利用データカタログ１０１との一致性の判断を適切に行える。
【０１０８】
なお、この発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【０１０９】
また、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
少なくとも１つのハードウェアプロセッサを有し、
前記ハードウェアプロセッサが、
第１のデータカタログに記述されている観測対象の語彙と、第２のデータカタログに記述されている観測対象の語彙との関係に基づき、前記観測対象間の重み値を決定し、
前記第１のデータカタログに記述されている前記観測対象の観測特性の語彙と、前記第２のデータカタログに記述されている前記観測対象の観測特性の語彙との関係に基づき、前記観測特性間の重み値を決定し、
前記観測対象間の重み値、および前記観測特性間の重み値を用いて、前記第２のデータカタログに対する前記第１のデータカタログの一致性にかかるスコアを算出する、
スコア算出ユニット。
（付記２）
少なくとも１つのハードウェアプロセッサを用いて、
第１のデータカタログに記述されている観測対象の語彙と、第２のデータカタログに記述されている観測対象の語彙との関係に基づき、前記観測対象間の重み値を決定し、
前記第１のデータカタログに記述されている前記観測対象の観測特性の語彙と、前記第２のデータカタログに記述されている前記観測対象の観測特性の語彙との関係に基づき、前記観測特性間の重み値を決定し、
前記観測対象間の重み値、および前記観測特性間の重み値を用いて、前記第２のデータカタログに対する前記第１のデータカタログの一致性にかかるスコアを算出する、
処理を実行するスコア算出方法。
【符号の説明】
【０１１０】
１…ネットワークサーバ
２…提供側システム
３…利用側システム
５…ネットワーク
１０…検索装置
１１…制御ユニット
１２…提供データカタログ保存データベース（提供データカタログ保存ＤＢ）
１３…利用データカタログ保存データベース（利用データカタログ保存ＤＢ）
１４…辞書データベース
１５…通信部
２１…フィルタリング処理部
２２…第１の重み決定部
２３…第２の重み決定部
２４…スコア算出部
１００…提供データカタログ（提供ＤＣ）
１０１…利用データカタログ（利用ＤＣ）
【要約】
第１及び第２のデータカタログの各々は、センシングデータの属性を示す。第１及び第２のデータカタログの各々は、センシングデータを生成したセンサの観測対象を示す第１のワードと、センサの観測特性を示す第２のワードとを含む。スコア算出ユニットは、第１の重み決定部と、第２の重み決定部と、スコア算出部とを備える。第１の重み決定部は、第１のデータカタログに含まれている第１のワードと、第２のデータカタログに含まれている第１のワードとの関係に基づいて、観測対象に関する第１の重み値を決定する。第２の重み決定部は、第１のデータカタログに含まれている第２のワードと、第２のデータカタログに含まれている第２のワードとの関係に基づいて、観測特性に関する第２の重み値を決定する。スコア算出部は、第１及び第２の重み値を用いて、第１及び第２のデータカタログの一致性に関するスコアを算出する。【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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