(57)【要約】【課題】既知データを効率良く作成すること。【解決手段】ＳＶＭ（２値分類器）２２は、第１教師データ供給部１６により供給される第１類の既知データ群と、第２教師データ供給部により供給される未知データ群の少なくとも一部とに基づき、分類対象データ入力部２０から入力される未知データ群の一部または全部を仮分類する。データ振分部２４は、ＳＶＭ２２により第１類に仮分類されたデータの少なくとも一部を当該未知データ群から除去する。制御部は、ＳＶＭ２２による上記仮分類およびデータ振分部２４による上記削除を繰り返し実行させた後、当該未知データ群に残ったデータの分類を第２類に決定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所与の教師データに基づき入力データを第１類および第２類のいずれかに分類する２値分類器を用いたデータ分類方法であって、
未知データ群の少なくとも一部と第１類に分類された既知データ群とを教師データとして与えた前記２値分類器を用いて、前記未知データ群の一部または全部を仮分類するデータ仮分類ステップと、
前記データ仮分類ステップで第１類に仮分類されたデータの少なくとも一部を前記未知データ群から除去するデータ除去ステップと、
前記データ仮分類ステップと前記データ除去ステップとを繰り返し実行する反復実行ステップと、
前記反復実行ステップの後、前記未知データ群に残ったデータの分類を第２類に決定する分類決定ステップと、
を含むことを特徴とするデータ分類方法。
【請求項２】
請求項１に記載のデータ分類方法において、
第１未知データ群と第２未知データ群とからなる前記未知データ群において、該第１未知データ群に属するデータと該第２未知データ群に属するデータとを入れ替えるデータ入替ステップをさらに含み、
前記データ仮分類ステップは、前記第１未知データ群と前記第１類に分類された既知データとを教師データとして与えた前記２値分類器を用いて、前記第２未知データ群を仮分類し、
前記反復実行ステップは、前記データ仮分類ステップと前記データ除去ステップと前記データ入替ステップとを繰り返し実行する、
ことを特徴とするデータ分類方法。
【請求項３】
請求項１または２に記載のデータ分類方法において、
前記２値分類器は、サポートベクターマシンである、
ことを特徴とするデータ分類方法。
【請求項４】
所与の教師データに基づき入力データを第１類および第２類のいずれかに分類する２値分類器を含むデータ分類装置であって、
前記２値分類器に未知データ群の少なくとも一部と第１類に分類された既知データ群とを教師データとして与えて、前記未知データ群の一部または全部を仮分類するデータ仮分類手段と、
前記データ仮分類手段により第１類に仮分類されたデータの少なくとも一部を前記未知データ群から除去するデータ除去手段と、
前記データ仮分類手段および前記データ除去手段による処理を繰り返し実行させる実行制御手段と、
前記データ仮分類手段および前記データ除去手段による処理が繰り返し実行された後、前記未知データ群に残ったデータの分類を第２類に決定する分類決定手段と、
を含むことを特徴とするデータ分類装置。
【請求項５】
所与の教師データに基づき入力データを第１類および第２類のいずれかに分類する２値分類器に、未知データ群の少なくとも一部と第１類に分類された既知データ群とを教師データとして与えて、前記未知データ群の一部または全部を仮分類するデータ仮分類手段、
前記データ仮分類手段により第１類に仮分類されたデータの少なくとも一部を前記未知データ群から除去するデータ除去手段、
前記データ仮分類手段および前記データ除去手段による処理を繰り返し実行させる実行制御手段、および
前記データ仮分類手段および前記データ除去手段による処理が繰り返し実行された後、前記未知データ群に残ったデータの分類を第２類に決定する分類決定手段、
としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ分類方法、データ分類装置、およびプログラムに関し、特に、検索結果とともに広告を出力する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットを通じてやりとりされる膨大なデータを自動的に分類する研究が盛んに行われている。たとえば、電子メールのスパムフィルタ（非特許文献１参照）、Ｗｅｂページ上の有害な文章をフィルタリングする手法（非特許文献２参照）、ブログの各エントリ（記事）がスパムであるか否かを判別する手法（非特許文献３参照）などが知られている。これらの手法では、予めカテゴリ分類された分類済データ（以下「既知データ」という。）を教師データとして、すなわち分類済データから抽出される識別ルールに基づいて未分類データ（以下「未知データ」という。）を分類するため、基になる既知データの数が多ければ多いほどより精度良くデータを分類することができる。
【非特許文献１】H.Drucker, C.Wu and V.Vapnik, Support Vector Machines for Spam Categorization. IEEE Trans. On Neutral Networks, vol.10, number 5, pp.1048-1054, 1999.
【非特許文献２】B.Grailheres, S.Brunessaux, P.Leray, Combining Classifiers for harmful document filtering, RIAO' 2004, Coupling Approaches, Coupling Media and Coupling Languages for Information Retrieval, 2004.
【非特許文献３】P.Lolari, A.Java and T.Finin, Characterizing the Splogosphere. Proceedings of the 3rd Annual workshop on Weblogging Ecosystem: Aggregation, Analysis and Dynamics, 15th World Wide Web Conference, 2006.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、既知データの作成には人手による分類が必要となるため、予め多くの既知データを用意しておくことが困難であった。
【０００４】
本発明は、上記従来の課題に鑑みてなされたものであり、既知データを効率良く作成することができるデータ分類方法、データ分類装置、およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するために、本発明に係るデータ分類方法は、所与の教師データに基づき入力データを第１類および第２類のいずれかに分類する２値分類器を用いたデータ分類方法であって、未知データ群の少なくとも一部と第１類に分類された既知データ群とを教師データとして与えた前記２値分類器を用いて、前記未知データ群の一部または全部を仮分類するデータ仮分類ステップと、前記データ仮分類ステップで第１類に仮分類されたデータの少なくとも一部を前記未知データ群から除去するデータ除去ステップと、前記データ仮分類ステップと前記データ除去ステップとを繰り返し実行する反復実行ステップと、前記反復実行ステップの後、前記未知データ群に残ったデータの分類を第２類に決定する分類決定ステップと、を含むことを特徴としている。
【０００６】
本発明によれば、第１類に分類された既知データ群と類が特定されていない（第１類のデータと第２類のデータが混在した）未知データ群の少なくとも一部とを教師データとして、当該未知データ群の一部または全部が、第１類および非第１類（第２類）のいずれかに仮分類される。そして、未知データ群のうち第１類に仮分類されたデータの少なくとも一部が当該未知データ群から除去される。これにより、未知データ群に占める第２類のデータの割合（以下「第２類占有率」という。）が上昇する。次に、上記第１類に分類された既知データ群と第２類占有率が上昇した未知データ群の少なくとも一部とを教師データとして、当該第２類占有率が上昇した未知データ群の一部または全部が仮分類される。そして、当該未知データ群のうち第１類であると仮分類されたデータが当該未知データ群から除去される。かかる処理が繰り返し実行されることにより、未知データ群における第２群占有率が徐々に上昇し、最終的に未知データ群に残るのは第２類のデータのみとなる。このように、第１類に分類された既知データ群に基づいて、未知データ群から第２類のデータを自動的に分類できるようになるため、既知データを効率良く作成することができる。
【０００７】
また、本発明の一態様では、第１未知データ群と第２未知データ群とからなる前記未知データ群において、該第１未知データ群に属するデータと該第２未知データ群に属するデータとを入れ替えるデータ入替ステップをさらに含み、前記データ仮分類ステップは、前記第１未知データ群と前記第１類に分類された既知データとを教師データとして与えた前記２値分類器を用いて、前記第２未知データ群を仮分類し、前記反復実行ステップは、前記データ仮分類ステップと前記データ除去ステップと前記データ入替ステップとを繰り返し実行する。
【０００８】
この態様によれば、第１未知データ群と既知データ（第１類）とを教師データとして第２未知データ群が仮分類される。そして、第２未知データ群のうち第１類に仮分類されたデータが当該第２未知データ群から除去される。次に、第１未知データ群と第２未知データ群の中身を入れ替えて同じ処理が実行される。すなわち、第２未知データ群と既知データとを教師データとして第１未知データ群が仮分類される。そして、第１未知データ群のうち第１類に仮分類されたデータが当該第１未知データ群から除去される。かかる処理が繰り返し実行されるため、第１類に分類された既知データ群に基づいて、未知データ群から第２類のデータをより効率良く分類できるようになる。
【０００９】
また、本発明の一態様では、前記２値分類器は、サポートベクターマシンである。これにより、優れたデータ認識性能の下、より正確に分類された既知データを得ることができるようになる。
【００１０】
また、本発明に係るデータ分類装置は、所与の教師データに基づき入力データを第１類および第２類のいずれかに分類する２値分類器を含むデータ分類装置であって、前記２値分類器に未知データ群の少なくとも一部と第１類に分類された既知データ群とを教師データとして与えて、前記未知データ群の一部または全部を仮分類するデータ仮分類手段と、前記データ仮分類手段により第１類に仮分類されたデータの少なくとも一部を前記未知データ群から除去するデータ除去手段と、前記データ仮分類手段および前記データ除去手段による処理を繰り返し実行させる実行制御手段と、前記データ仮分類手段および前記データ除去手段による処理が繰り返し実行された後、前記未知データ群に残ったデータの分類を第２類に決定する分類決定手段と、を含むことを特徴としている。
【００１１】
また、本発明に係るプログラムは、所与の教師データに基づき入力データを第１類および第２類のいずれかに分類する２値分類器に、未知データ群の少なくとも一部と第１類に分類された既知データ群とを教師データとして与えて、前記未知データ群の一部または全部を仮分類するデータ仮分類手段、前記データ仮分類手段により第１類に仮分類されたデータの少なくとも一部を前記未知データ群から除去するデータ除去手段、前記データ仮分類手段および前記データ除去手段による処理を繰り返し実行させる実行制御手段、および前記データ仮分類手段および前記データ除去手段による処理が繰り返し実行された後、前記未知データ群に残ったデータの分類を第２類に決定する分類決定手段、としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。
【００１２】
なお、上記プログラムは、コンピュータ読み取り可能な情報記録媒体に記憶されてもよく、情報記録媒体としては、たとえば、磁気テープ、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＭＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＩＣカードなどを用いることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、本発明の一実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。
【００１４】
図１は、本発明の一実施形態に係るデータ分類装置１０の機能ブロック図である。データ分類装置１０は、ＣＰＵなどのプログラム実行手段、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスク記憶装置などの記憶手段、表示手段および入力手段を含む公知のコンピュータであり、同図に示すように、機能的には、制御部（図示せず）、既知データ記憶部１２、未知データ記憶部１４、第１教師データ供給部１６、第２教師データ供給部１８、分類対象データ入力部２０、ＳＶＭ（Support Vector Machine：サポートベクターマシン）２２、データ振分部２４を含んで構成されている。なお、第１教師データ供給部１６、第２教師データ供給部１８、分類対象データ入力部２０、ＳＶＭ（Support Vector Machine：サポートベクターマシン）２２、データ振分部２４がそれぞれ有する機能は、たとえばデータ分類装置１０のハードディスク記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵが実行することにより実現される。
【００１５】
制御部は、ＣＰＵおよびメモリなどを含んで構成され、データ分類装置１０全体の制御を行うものである。
【００１６】
既知データ記憶部１２は、たとえばハードディスク記憶装置を含んで構成され、予めあるカテゴリ（第１類）に分類された既知データを記憶するものである。たとえば、予め人手により不適切であると判定された複数の投稿記事を記憶する（後述）。
【００１７】
未知データ記憶部１４は、たとえばハードディスク記憶装置を含んで構成され、未分類のデータ（第１類のデータと第２類のデータが混在するデータ）である未知データを記憶するものである。たとえば、適切な記事と不適切な記事とが混在する未分類の投稿記事を複数記憶する（後述）。
【００１８】
第１教師データ供給部１６は、既知データ記憶部１２に記憶される既知データの一部または全部を教師データとしてＳＶＭ２２に供給するものである。ＳＶＭ２２では、第１教師データ供給部１６から供給される教師データに基づいて、既知データが属する第１類のデータを識別するための識別ルールが抽出される。
【００１９】
第２教師データ供給部１８は、初回に限り、未知データ記憶部１４に記憶される未知データの一部（たとえば半分）を教師データとしてＳＶＭ２２に供給する。そして、２回目以降は、後述するデータ振分部２４からデータが入力されるたびに、ＳＶＭ２２に供給した教師データを分類対象データとして分類対象データ入力部２０に出力するとともに、データ振分部２４から入力されるデータを教師データとしてＳＶＭ２２に供給する。ＳＶＭ２２では、第２教師データ供給部１８から供給される教師データに基づいて、既知データとは異なる分類（第２類）に属するデータを識別するための識別ルールが抽出される。
【００２０】
分類対象データ入力部２０は、初回に限り、未知データ記憶部１４に記憶される未知データの一部（たとえば半分）を、分類対象データとしてＳＶＭ２２に供給する。そして、２回目以降は、ＳＶＭ２２が分類対象データを仮分類するたびに第２教師データ供給部１８から入力されるデータ（元教師データ）を分類対象データとしてＳＶＭ２２に入力する。
【００２１】
ＳＶＭ２２は、マージン最大化によるデータの識別を特徴とするサポートベクターマシンを実装した公知の２値分類器であり、第１教師データ供給部１６から供給される教師データ（第１類に分類されたデータ群）と第２教師データ供給部１８から供給される教師データ（第１類のデータと第２類のデータと混在するデータ群）とから抽出される識別ルールに基づいて、分類対象データ入力部２０から入力される分類対象データを第１類および第２類のいずれかに仮分類する。そして、各分類対象データの分類結果（第１類または第２類）および分類精度をデータ振分部２４に出力する。分類結果とは、たとえば第１類を「０」、第２類を「１」で表す整数値である。分類精度とは、たとえば分類平面（空間）において他の分類の最も近くに位置するデータ（サポートベクトル）との距離が最大となる位置に設定された識別境界線（識別境界面）から分類対象データまでの距離および方向（境界よりも第１類側なら「−」、第２類側なら「＋」）で示され、この値の絶対値が大きいほど（識別境界から離れているほど）分類結果の信頼性が高いことを意味する。
【００２２】
データ振分部２４は、ＳＶＭ２２から出力される各分類対象データの分類結果および分類精度に基づいて、該各分類対象データを振り分ける。具体的には、分類対象データのうち、ＳＶＭ２２によって第１類に仮分類されたデータの少なくとも一部を除去し、残りのデータを次回の教師データとして第２教師データ提供部１８に出力（フィードバック）する。ここで除去されるデータは、ＳＶＭ２２により第１類に仮分類されたデータの全部であってもよいし、第１類に仮分類されたデータのうち所定の分類精度を有するデータのみ、たとえば分類結果が「０」であるデータのうち分類精度を示す値の絶対値が所定値以上であるものでもよいし、分類結果が「０」であるデータのうち分類精度を示す値の絶対値を大きい順にソートした場合に上位Ｍ件に入るものであってもよい。
【００２３】
一方、データ振分部２４から第２教師データ提供部１８に出力されるデータは、分類対象データ入力部２０により入力された分類対象データから第１類に仮分類されたデータを除いたものであるため、分類対象データに比べて第２類のデータが占める割合（第２類占有率）が上昇している。次回の分類は、第１教師データ提供部１６により提供される既知データ（第１類に分類されたデータ群）と第２教師データ提供部１８にフィードバックされたこの第２類占有率の上昇したデータとに基づいて行われるため、その分類結果は今回の分類結果に比べてより精度の高いものとなる。
【００２４】
そして、ＳＶＭ２２による分類結果が収束するまで（たとえば第１類に仮分類されるデータが完全になくなるまで、あるいは分類対象データのうち第１類に仮分類されるデータの占める割合が所定割合未満となるまで）、上記教師データの供給、分類対象データの仮分類、分類結果の教師データとしてのフィードバックが繰り返し実行されることにより（図１において、分類対象データ入力部２０→ＳＶＭ２２→データ振分部２４→第２教師データ供給部１８→分類対象データ入力部２０という経路を分類対象データが繰り返し流れることにより）、未知データ記憶部１４から読み出された未知データに残るのは第２類のデータのみとなる。こうして、データ振分部２４は、最終的に残ったデータの分類を正式に第２類に決定する。
【００２５】
このように、データ分類装置１０によれば、第１類に分類された既知データ群に基づいて、未知データ群から第２類のデータを自動的に分類できるため、既知データを効率良く作成することが可能となる。
【００２６】
次に、データ分類装置１０によるデータ分類処理を図２〜４に基づいて説明する。本発明に係るデータ分類装置１０は、テキストデータ、画像データ、音声データその他のあらゆるデータの分類に適用可能であるが、ここでは、ユーザが投稿した質問に対して他のユーザが回答を寄せることができる知識検索サイトにおいて従来人手により選別し削除していた不適切な投稿の選別にデータ分類装置１０を適用する例を示す。具体的には、知識検索サイトにおいて投稿された記事のうち、予め人手により内容が不適切である判定された少量の投稿記事（以下「不適切確定記事」という。）に基づいて、適切な記事および不適切な記事が混在した未分類の投稿記事（以下「未分類記事」という。）を分類することにより、未分類記事から適切な記事の一部を取得する。こうして取得された適切な記事を投稿記事の不適判定の基礎データ（教師データ）として用いることにより、未分類記事から不適切な記事を高い精度で選別することが可能になるというものである。なお、不適切確定記事は既知データ記憶部１２に、未分類記事は未知データ記憶部１４に、それぞれ記憶されているものとする。
【００２７】
図２は、未分類記事から不適切な記事を除去する処理を示すフロー図であり、図３は、当該処理におけるデータの入出力関係を示す図である。図２に示すように、まず、第１教師データ供給部１６は、既知データ記憶部１２から複数の不適切確定記事を取得し、負例データセットＤを構成する（Ｓ１００）。また、第２教師データ供給部１８および分類対象データ入力部２０は、未知データ記憶部１４から複数の未分類記事をそれぞれ取得し、異なるデータセットＰ0A，Ｐ0Bをそれぞれ構成する（Ｓ１０２）。
【００２８】
その後、変数ｉに０が代入されると（Ｓ１０４）、ＳＶＭ２２は、第１教師データ供給部１６と第２教師データ供給部１８から供給されるＤとＰiAを教師データとして、分類対象データ入力部２０から分類対象データとして入力されるＰiBを仮分類する（Ｓ１０６）。次に、データ振分部２４は、Ｓ１０６で不適切と判定された記事の一部（ここでは、不適切と判定された記事のうち分類精度を示す値の絶対値を大きい順にソートした場合に上位Ｍ件に入る記事とする。）である
【数１】
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を分類対象データＰiBから除去し、残りの記事
【数２】
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を次回の教師データＰi+1Bとして第２データ提供部１８に出力する（Ｓ１０８）。同時に第２教師データ提供部１８は、Ｓ１０６における教師データＰiAを次回の分類対象データＰi+1Aとして分類対象データ入力部２０に出力する（Ｓ１０８）。なお、図３（ａ）および（ｃ）は、上記Ｓ１０６およびＳ１０８の処理を説明するものであり、特に同図（ａ）はｉ＝０（１回目）における入出力データを、同図（ｃ）はｉ＝２（３回目）における入出力データを示している。
【００２９】
変数ｉに１が加算された後（Ｓ１１０）、ＰiAとＰiBとを入れ替えてＳ１０６およびＳ１０８と同様の処理を行う。すなわち、ＳＶＭ２２は、第１教師データ供給部１６と第２教師データ供給部１８から供給されたＤとＰiBを教師データとして、分類対象データ入力部２０から分類対象データとして入力されたＰiAを仮分類する（Ｓ１１２）。次に、データ振分部２４は、Ｓ１１２で不適切と判定された記事の一部である
【数３】
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を分類対象データＰiAから除去し、残りの記事
【数４】
2008217375.tif 000006
を次回の教師データＰi+1Aとして第２データ提供部１８に出力する（Ｓ１１４）。同時に第２教師データ提供部１８は、Ｓ１１２における教師データＰiBを次回の分類対象データＰi+1Bとして分類対象データ入力部２０に出力する（Ｓ１１４）。なお、図３（ｂ）は、上記Ｓ１１２およびＳ１１４の処理を説明するものであり、特にｉ＝１（２回目）における入出力データを示している。
【００３０】
さらに変数ｉに１が加算された後（Ｓ１１６）、データ振分部２４は、ＳＶＭ２２から出力される各記事の分類結果および分類精度に基づいて、分類結果が収束したか否かを判断する（Ｓ１１８）。たとえばＳＶＭ２２により不適切と判定される記事が完全になくなった場合、あるいは分類対象データのうちＳＶＭ２２により不適切と判定される記事の占める割合が所定割合未満となった場合に、分類結果が収束したものと判断する。Ｓ１１８において分類結果が収束したと判断されると、データ振分部２４は、ＰiAおよびＰiBから不適切な記事が完全に除去されたものとみなして、ＰiA＋ＰiBを適切な投稿記事として正式に分類する（Ｓ１２０）。一方、Ｓ１１８において分類結果が収束していないと判断されると、Ｓ１１８において分類結果が収束したと判断されるまで、Ｓ１０６〜Ｓ１１６の処理が繰り返し実行される。
【００３１】
次に、実際に未分類記事から不適切な記事を除去した実験結果を図４に基づき説明する。同図には、不適切な記事５０００から負例データセットＤを構成し、適切な記事８０００と不適切な記事２０００が混在した記事から２組の未知データセットＰ0A，Ｐ0Bを構成し、Ｍ＝１００として、図２のＳ１０６〜Ｓ１１０およびＳ１１２〜Ｓ１１６の処理を交互に実行したときの適合率 （Precision）、再現率（Recall）、Ｆ値（F-value）の変化がそれぞれ示されている。
【００３２】
ここで、適合率（Precision）とは、データ分類装置１０が不適切として除去した記事
【数５】
2008217375.tif 000007
のうち実際に不適切である記事の占める割合である。再現率（Recall）とは、実際に不適切である記事のうちデータ分類装置１０が不適切として除去した記事の占める割合である。また、Ｆ値（F-value）とは、データ分類装置１０の分類性能を表す総合的な指標であり、適合率をＰ、再現率をＲとした場合に次式で表される。
【００３３】
【数６】
2008217375.tif 000008
【００３４】
同図に示すように、不適切な記事の除去を繰り返すたびに、再現率（Recall）が上昇し、適合率（Precision）が下降している。すなわち、はじめのうちは適切な記事を不適切であると誤判定する場合も少なからずあるが、除去処理を繰り返すうちに誤判定率が徐々に下がっていることが分かる。なお、Ｆ値は、上記除去処理を４０回繰り返したところで最大となっている。
【００３５】
以上説明したデータ分類装置１０によれば、第１類に分類された既知データ群（予め人手により不適切であると判定された投稿記事）に基づいて、未知データ群（未分類の投稿記事）から第２類のデータ（適切な投稿記事）を自動的に分類できるようになるため、既知データを効率良く作成することができる。
【００３６】
なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、種々の変形実施が可能である。たとえば、上記実施形態では、２値分類器にサポートベクターマシンを適用したが、代わりにＥＭ（Expectation Maximization）アルゴリズムその他の公知のデータ識別手法を適用してもよい。また、上記実施形態では、未知データ群から２組の未知データセットを構成し交互に教師データ（分類対象データ）として用いる例を示したが、この未知データセットは１組であっても３組以上であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】本発明の実施形態に係るデータ分類装置の機能ブロック図である。
【図２】未分類記事から不適切な記事を除去する処理を示すフロー図である。
【図３】未分類記事から不適切な記事を除去する処理におけるデータの入出力関係を示す図である。
【図４】実際に未分類記事から不適切な記事を除去した実験結果を示す図である。
【符号の説明】
【００３８】
１０  デー分類装置、１２  既知データ記憶部、１４  未知データ記憶部、１６  第１教師データ供給部、１８  第２教師データ供給部、２０  分類対象データ入力部、２２  ＳＶＭ（Support Vector Machine）、２４  データ振分部。
【図１】
2008217375.tif 000009
【図２】
2008217375.tif 000010
【図３】
2008217375.tif 000011
【図４】
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