(57)【要約】【課題】災害時のような緊急時、あるいは緊急時を想定した訓練時に、必要な対応行動が迅速且つ正確に実行できように支援する。【解決手段】対応行動予測システムは、通報文５とこの通報文５に対する対応行動との相関分析を行なう相関分析手段１と、相関分析手段１による分析結果をデータベース化した相関関係データベース２と、相関関係データベース２と新たな通報文７を参照し対応行動を予測する相関参照手段３とを備える。相関分析手段１は、通報文５をクラス分けし、固有の属性を定義してオントロジー化する。属性には、通報文の送信者、受信者、対応行動、対応行動の対象者、および、通報文と対応行動の相関性を表すキーワード群が含まれる。【選択図】図１
2008234306.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
通報文とこの通報文に対する対応行動との相関分析を行なう相関分析手段と、
この相関分析手段による分析結果をデータベース化した相関関係データベースと、
この相関関係データベースと新たな通報文を参照し対応行動を予測する相関参照手段と、
を備えることを特徴とする対応行動予測システム。
【請求項２】
前記相関分析手段は、通報文をクラス分けし、固有の属性を定義してオントロジー化する手段を含むこと、を特徴とする請求項１記載の対応行動予測システム。
【請求項３】
前記属性は、前記通報文の送信者、受信者、対応行動、対応行動の対象者、および、通報文と対応行動の相関性を表すキーワード群を含むこと、を特徴とする請求項２記載の対応行動予測システム。
【請求項４】
前記属性は、複数の通報同士の間の時間的対応付けが可能な時系列情報を含むこと、を特徴とする請求項２記載の対応行動予測システム。
【請求項５】
前記属性は、複数の属性を含んで、これら複数の属性同士の優先度を表す指標をも含み、前記相関分析手段は、推論の優先度が可変であること、を特徴とする請求項２記載の対応行動予測システム。
【請求項６】
前記属性は複数の属性を含んで属性間での関係に基く階層構造を有し、前記相関分析手段は、階層ごとに優先度を持ち、より上位の階層構造の優先度に基づいて推論すること、を特徴とする請求項２記載の対応行動予測システム。
【請求項７】
前記相関分析手段は緊急時通報の自然言語分析を行なうものであって、前記キーワード群は、高頻度の語彙と、高頻度ではないが他の語彙とのつながりの大きな語彙と、それらがクラスターを構成している場合はクラスターを構成する語彙と、の集合の３種類を含むこと、を特徴とする請求項３記載の対応行動予測システム。
【請求項８】
前記相関関係データベースは、前記３種類のキーワード群がそれぞれクラス単位で登録されていること、を特徴とする請求項７記載の対応行動予測システム。
【請求項９】
前記相関参照手段は、通報文の自然言語処理を逐次的に行ない、抽出された語彙とオントロジーデータベースに保存された属性データとの参照および比較を行なうこと、を特徴とする請求項１記載の対応行動予測システム。
【請求項１０】
前記相関参照手段は、前記属性間のマッチングの度合いを表す指標を用いること、を特徴とする請求項２記載の対応行動予測システム。
【請求項１１】
前記相関分析手段は、前記属性それぞれに対する類義語およびその類義語の類似度の組を定義する手段を含むこと、を特徴とする請求項１０記載の対応行動予測システム。
【請求項１２】
通報文とこの通報文に対する対応行動との相関分析を行なう相関分析ステップと、
この相関分析ステップによる分析結果をデータベース化する相関関係データベース化ステップと、
前記相関関係データベースと新たな通報文を参照し対応行動を予測する相関参照ステップと、
を備えることを特徴とする対応行動予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、緊急時等における連絡通報からの対応行動を予測するためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
災害時などの緊急時における通報連絡手段として、電話やファクシミリなどが一般的に用いられてきており、緊急時対応の防災訓練においても慣例的に電話やファクシミリ等の通信手段を用いて訓練している。
【０００３】
しかし、昨今はインターネットや携帯電話などを中心とした新しい通信手段が広く普及しており、情報インフラとしては不可欠なものとなっている。実際に、大規模災害時には携帯電話の伝言サービスが、従来のファックス通報に比べて、はるかに役に立っている事例が見られる。
【０００４】
このような昨今の情報インフラの発達・多様化を踏まえた緊急時対応の情報システムに関連する技術も多数開発されているが、情報の多様化、通信手段の多様化により、必要な情報を必要な相手に対して確実且つ迅速に伝える点ではまだ課題も多い。
【０００５】
例えば、通報連絡と対応状況を監視する手段として、電子メールのような電子媒体情報を扱うことにより、サーバに保存されたデジタルデータを用いて、通報連絡の履歴を監視したり、メールの返信機能により受信確認状況を監視する防災時等の通報装置や通報方法が知られている（特許文献１、特許文献２）。しかし、ここでは送受信者間でのメール確認による監視しか行なっておらず、正しい対応がされたかどうかまでは確認ができない。
【０００６】
また、防災訓練や避難訓練におけるあらかじめ決められたシナリオに基づいて対応判断の訓練を行なう訓練システム（特許文献３）、シミュレータにより行動予測を行ない訓練に用いる防災対策シミュレーション装置（特許文献４）、火災シナリオデータと火災データ、空間データ、人間データなどに基づいて避難行動の予測を行なう避難行動予測システム（特許文献５）などが知られている。しかし、これらは緊急時の実際の通報に基づいたものではない。
【０００７】
一方、多様な情報源から必要な情報を効率良く抽出する技術としてオントロジーを適用した技術が最近多く提案されるようになった。例えば、リスク分析に必要なリスク事例を効率的に抽出するリスク発見支援にリスクの概念情報をオントロジー化したリスク定量化システム（特許文献６）が知られている。
【０００８】
また、オントロジー作成手段として、オントロジー情報の視覚化と、構成要素の類似度という数値からオントロジー作成を支援するシステム（特許文献７）や、文章、画像、音声など多種類の形態の情報を分析した情報を汎用情報モデルで統一化して、効率的な情報管理を可能とする統合的知識ベースシステム（特許文献８）も知られている。
【０００９】
また、検索を効率的に行なうための検索用キーワードをオントロジーで表現して、その情報（インスタンス）検索にあらかじめ設定した評価ルールを用いるキーワード特定装置（特許文献９）が知られている。
【００１０】
また、ユーザの持つ商品に対する潜在的な嗜好傾向を抽出への応用として、ユーザからの意見や感想などを形態素解析によりオントロジー化し、またそれに対応する商品情報もオントロジー化して、嗜好にあった商品を推薦するシステム（特許文献１０）が知られている。同様にデジタル・コンテンツに対する嗜好傾向を定量的に分析する手段として、コンテンツ情報の構築にオントロジーによるメタ表現を用いた情報ナビゲーション装置（特許文献１１）も知られている。
【００１１】
また、図書検索を効率的に行なうため図書の見出し語と、自由表記された図書の内容との対応にオントロジーを用いたシステム（特許文献１２）などや、ヘルプデスクにおける類似文書検索への応用例として、入力文書を形態素解析して、あらかじめ定義した文の意味の概念辞書とのマッチングにより検索を効率的に行なうシステム（特許文献１３）が知られている。
【特許文献１】特開２００６−７４１９８号公報
【特許文献２】特開２００６−３１４７０号公報
【特許文献３】特開平１０−２９３５２５号公報
【特許文献４】特開２００４−２９５７４６号公報
【特許文献５】特開２００６−１０７２３１号公報
【特許文献６】特開２００６−２８５８２５号公報
【特許文献７】特開２００６−２８５５１３号公報
【特許文献８】特開２００６−２３６２９９号公報
【特許文献９】特開２００６−７２８４４号公報
【特許文献１０】特開２００５−３０９９０７号公報
【特許文献１１】特開２００５−１８２６９号公報
【特許文献１２】特開２００３−３０３１９０号公報
【特許文献１３】特開２０００−２４２６５０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
災害時などの緊急時における通報連絡は極めて重要であり、日頃からの訓練も、実際に災害が発生した際に通報連絡が円滑に行なわれるために不可欠である。緊急時の通報には内容の質（正確さ、わかりやすさ）と迅速性が要求されるが、いくら通報の内容が適切であっても通報先で内容が正しく確認された上で、必要な対応行動がなされていなければ、通報としても役目を果たしたとは言えない。
【００１３】
このため、上述したような防災対応の公知技術を用いたとしても、例えば通報後に更に電話で確認して、必要な処置がなされていなければ催促する、といった冗長な確認が行なわれることとなり、これ以外に有効な確認方法は提案されていない。
【００１４】
そこで、本発明は上述した課題を解決するためになされたものであり、災害時のような緊急時、あるいは緊急時を想定した訓練時に、必要な対応行動が迅速且つ正確に実行できるように支援するための緊急時連絡通報からの対応行動予測方法システ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】
【００１５】
上記目的を達成するために本発明に係る対応行動予測システムは、通報文とこの通報文に対する対応行動との相関分析を行なう相関分析手段と、この相関分析手段による分析結果をデータベース化した相関関係データベースと、この相関関係データベースと新たな通報文を参照し対応行動を予測する相関参照手段と、を備えることを特徴とする。
【００１６】
また、本発明に係る対応行動予測方法は、通報文とこの通報文に対する対応行動との相関分析を行なう相関分析ステップと、この相関分析ステップによる分析結果をデータベース化する相関関係データベース化ステップと、前記相関関係データベースと新たな通報文を参照し対応行動を予測する相関参照ステップと、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、災害時のような緊急時、あるいは緊急時を想定した訓練時に、通報連絡から対応行動を予測できるので、関係者での通報連絡が送信者の意図に照らし合わせて正確に伝達されて、必要な対応行動が取られていることを監視でき、また必要な対応行動が迅速且つ正確に実行できるように支援できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。ここで、互いに同一または類似の部分には共通の符号を付して、重複説明は省略する。
【００１９】
［第１の実施形態］
図１は、本発明の第１の実施形態に係る対応行動予測システムの概略構成図、図２は、対応行動予測システムの予測方法の概略フローチャートを示すもので、本発明の基本的な原理と手順を示すものである。
【００２０】
図１において、対応行動予測システムは、緊急時の通報文とこの通報文に対するマニュアル・シナリオ・訓練結果等の対応行動との相関分析を行なう相関分析手段１、その相関分析結果をデータベース化した相関関係データベース２、この相関関係データベース２と新たな通報文を参照し対応行動を予測する相関参照手段３、この相関参照手段３により予測された対応行動によりその監視や支援を行なう行動監視・対応行動支援手段４から構成されている。
【００２１】
一般に、緊急時通報は、定型的な通報文が決められた順番で送られることが多く、通報とそれに対する対応行動とは相関性があることが期待できる。このような緊急通報に対する対応行動に関しては、緊急時の対応マニュアルや訓練マニュアル、あるいは訓練シナリオなどに規定されている。
【００２２】
すなわち、相関分析手段１において、通報文５とこの通報文５に対する対応行動を規定した図書（対応マニュアル、訓練マニュアル、あるいは訓練シナリオ等）や訓練結果等６との相関分析を行なうことにより、緊急時通報文と対応行動との相関関係データベース２を構築することができる。
【００２３】
次に相関参照手段３では、訓練時や実際の緊急時における新たな通報文７が来た場合に、上述した学習により作成した通報−行動相関関係データベース２を参照することにより、必要な対応行動を予測することができる。
【００２４】
このように、対応行動が予測できれば、行動監視・対応行動支援手段４において、必要とされる対応行動に関する新たな通報の有無による監視や、次に行なうべき行動のガイダンスなどの支援が可能となる。
【００２５】
すなわち、本実施形態の対応行動予測システムは、図２に示すように、（１）通報文と対応行動の相関分析（ステップＳ１）、（２）相関分析に基づいた通報−行動相関データベースの構築（ステップＳ２）、（３）通報文の読み込み（自然言語処理）（ステップＳ３）、（４）相関参照（ステップＳ４）、（５）行動予測（ステップＳ５）、（６）予測された行動に基づく処理（ステップＳ６）、という６つ大きな処理ステップから構成される。
【００２６】
ここで、ステップＳ１とステップＳ２は学習のステップであり、あらかじめ学習してデータベースを構築するステップと、訓練や実際の緊急時事象において再学習を行ない、データベースを更新するステップから成る。すなわち、図２におけるステップＳ１’が再分析（再学習）、ステップＳ２’がデータベースの更新であり、更新されたデータベースに基づき行動予測が行なわれることになる。
【００２７】
このように構成された本実施形態によれば、通報文とそれに対する対応行動の相関分析に基づく通報−行動相関データベースを用いることにより、学習に用いた以外の新たな通報文に対する行動予測が可能となり、緊急時対応支援に寄与することができる。
【００２８】
［第２の実施形態］
図３は、本発明の第２の実施形態に係る対応行動予測システムの相関関係データベースの形式の説明図であって、その他の構成は第１の実施形態と同様である。
【００２９】
図３において、相関関係データベースの形式は、通報クラス８として、通報をクラス分けし、固有の属性１０を定義してオントロジー化し、その属性情報１１として、通報文の送信者、受信者、対応行動、対応行動の対象者、通報文と対応行動の相関性を表すキーワード群を保持している。
【００３０】
すなわち、通報−行動相関データベースの形式としては様々な表現方法が考えられるが、コンピュータ上で柔軟な予測および推論が可能な表現方法であることが望ましい。このような表現方法としてオントロジーと呼ばれるコンピュータ上の知識データベース表現方法がある。オントロジーは一般に、「分類体系」と「推論ルール集」から構成され、コンピュータ上での相互参照、相互運用を可能にする標準言語としてＯＷＬ(Web Ontology Language)がＷ３Ｃ(World Wide Web Consortium)のワーキンググループにて開発されている。
【００３１】
本実施形態にて作成するオントロジーは、通報文とそれに起因する対応行動とを連結した形で定義し、且つ推論によりそれが分類摘出可能であることを目的としている。このため、通報文をオントロジーのクラスとして定義するために必要な要素だけをクラス化する。このクラス化の基本的な方針は以下の通りである。
【００３２】
すなわち、「通報は、どのような通報であってもその対象者に行動を促すものである。」という形で通報をとらえることにより、クラス化を行なう、例えば、１２時のサイレンは、「１２時から昼食を取る」と考えている人にとっては、「昼食を取れ」ということを促している。あるいは、その前段階の「仕事を中止しろ」ということを促している。また、「１３時から昼食を取る」と考えている人には、「あと１時間の段取りを行なえ」ということを促していることもある。
【００３３】
そこで、通報が、誰に対してどんな行動を取るように促しているのかを、その通報の特性としてオントロジーに組み込むことにより、上に示した異なる２例を同じ形で取り込むと同時に、通報と行動との対応関係が記述できる。このようなオントロジーのデータベースに対して、例えば「１２時のサイレン」、且つ「対象者」を含むクラスを判別するよう、検索をかけると、その両者を持つクラスの下位クラスとして、「昼食を取れ」と考えている人と「あと１時間の段取りを行なえ」と考えている人の両者を取り出すことができる。
【００３４】
また、対応行動は通報により促されることから、通報クラスの属性として定義できる。例えば、事故発生第１報の「異常災害通報」が事業者から関連する地方自治体や国などの組織に送られた場合、それぞれの受信者は、「事故発生通報確認」という対応行動を取らなければならない。
【００３５】
このように、すべての防災組織の行動は、通報により起動され連鎖伝搬するため、すべての通報をクラスとして定義し、通報クラスの属性として、対応行動を含む次の四つの属性を最低限定義することで、「通報」と「対応行動」を関連させることができる。
【００３６】
（１）通報の発信元：発信元
（２）通報を受けて対応する組織：受信者
（３）対応行動：行為
（４）行動の対象：行為の対象
さらに、通報文のキーワード分析から得られたキーワード群を属性として加えることにより、「このキーワードを含む通報は？」という問いに対してキーワード属性を論理演算により推論し、対応する通報を分離し摘出することができる。
【００３７】
したがって、図３に示すように、緊急時の通報文は緊急時対応マニュアルなどに従っていくつかのサブクラスに分かれており、通報文全体で通報クラス８を構成する。個々のサブクラス通報９には固有の属性１０が定義されている。もちろん、通報文全体に共通する属性は通報文クラスに定義される。
【００３８】
ここで、属性に関しては様々なものが考えられるが、通報文から行動を規定するために、上述した最低限必要な４つの属性と、更に検索を効率化するためのキーワード群が含まれている。このような属性に対して、最適な推論の論理式を適用することにより、特定のキーワードなどに対する通報文や対応行動の検索を効率的に行なうことが可能となる。
【００３９】
このように構成された本実施形態によれば、個々の通報に計算機で自動処理できるような形式で通報の役割を付与することにより、通報が期待通りに関係者間でやり取りされているかを監視・管理することがより容易となる。
【００４０】
［第３の実施形態］
図４は、本発明の第３の実施形態に係る対応行動予測システムの相関関係データベースにおける時間属性の説明図、図５は相関関係データベース形式の説明図であって、その他の構成は第２の実施形態と同様である。
【００４１】
ここで、図５に示す相関関係データベースの形式においては、第２の実施形態で示した属性情報に複数の通報同士間の時間的対応付けが可能な時系列情報が追加されている。以下にこの時系列情報につき、詳述する。
【００４２】
緊急時通報にはそれぞれの役割があることから、通報間にはその発信の流れに沿った時間的な流れがある。図４において、横軸方向に時間の経過が示され、「時刻１」で「通報１」が発生し、「時刻２」で「通報２」が発生し、「時刻３」で「通報３」が発生する。ここで、「通報２」は「通報１」の後に、あるいは「通報１」を起因として発信され、「通報２」の後に、あるいはそれを起因として「通報３」が発信されるのであれば、これらの通報発信の流れと、時間の流れの前後関係は整合性が無ければならない。
【００４３】
すなわち、「通報２」の発信の前に「通報３」が発信されていれば、「通報３」は誤報であるか、あるいは「通報２」とは無関係に発信された通報であり、それは本来の「通報３」ではない可能性が大きい。
【００４４】
また、通報間には典型的な時間差のあることが考えられる。例えば、「通報２」から「通報１」に対する単なる確認の返信であれば、それほど時間がかからないので、典型的な時間差よりも有意に長い時間を要していれば、確認漏れであることが予想されるし、「通報３」が「通報２」を受けて何らかの対応措置を行なってからの報告であれば、対応措置に要する相当の時間差が生じるのは通報漏れなどのトラブルなどとは異なり、致し方ないことであると言える。
【００４５】
したがって、図５に示すように、時間属性１２として、当該通報の先行通報と後方通報に関する情報１３を定義する。なお、図５においては、時間属性を属性の中のサブ属性としてかたまりで定義してあるが、他の属性と同じレベルで定義してもよい。
【００４６】
このように時間属性を付加することにより、通報の時系列的な流れから推論を行なうことも可能になる。また、例えば先行通報属性から更に先行する通報を遡ってゆくことも可能となるので、例えば間の通報が抜けてしまったような場合の監視や予測も可能となる。
【００４７】
このように構成された本実施形態によれば、通報の時系列的な流れに従った推論が可能となり、行動予測の柔軟性や精度を向上させることが可能となる。
【００４８】
［第４の実施形態］
図６は、本発明の第４の実施形態に係る対応行動予測システムの相関関係データベースにおける優先度属性の説明図、図７は相関関係データベース形式の説明図であって、その他の構成は第２の実施形態と同様である。
【００４９】
本実施形態は、第２の実施形態で示す相関関係データベースの属性情報に、図６に示すように複数の属性同士の優先度を表す指標を持たせて推論の優先度を可変とすること、また、図７に示すように、属性情報として、属性間での関係に基づいて階層構造として、階層ごとに優先度を持たせ、より上位の階層構造の優先度に基づいて推論するものである。なお、属性としては個別に定義されたものと、第３の実施形態で説明したような類似の属性をまとめたクラス化された属性いずれも可能である。
【００５０】
以下に詳細に説明する。まず、図６に示すように個々の属性１４（これはクラスである場合もある）に、通報ごとに優先度を下記のように設定しておき、この優先度に基づいて推論を進める。
【００５１】
「通報１」  優先度    Ｐ１＞Ｐ２＞……＞Ｐｎ
推論順位  １→２→……→ｎ
「通報２」  優先度    Ｐ２＞Ｐ１＞……＞Ｐｎ
推論順位  ２→１→……→ｎ
ここで、より優先度の高い属性で必要なマッチングが得られれば、そこで推論を打ち切ることも、また全ての属性について推論に基づいたマッチングを行ない、個々のマッチング度に優先度で重み付けをして、下記計算式により通報の平均的なマッチング度を求め、その結果から行動予測を行なうことも可能である。
【００５２】
通報のマッチング度＝平均［Ｐｍ＊属性のマッチング度］
なお、マッチング度の取り扱いについての具体例は第６〜第８の実施形態として後述する。
【００５３】
ここで、個々の属性がクラス構造になっている場合には、図７に示すような階層構造をなしていることと同じである。上位の階層構造が、下位の階層構造のクラスになっており、下位の階層構造の属性が更にクラス構造であれば、中に、より下位の階層構造であるサブクラスを含んでいることになる。上位のクラスの優先度を「ＰＣ１」、「ＰＣ２」、「ＰＣ３」、・・・・のように、図６と同様に、通報ごとに優先度を可変に設定すれば、その優先度に従った推論やマッチング度の算出を行ない、その結果から行動予測を行なう。
【００５４】
このように構成された本実施形態によれば、属性に優先度を持たせることにより行動予測に必要なオントロジーデータの推論が効率的に可能となり、行動予測の効率が向上する。
【００５５】
［第５の実施形態］
図８は、本発明の第５の実施形態に係る対応行動予測システムの相関分析手段の説明図であって、その他の構成は第２の実施形態と同様である。
【００５６】
本実施形態は、第２の実施形態における相関関係データベースの属性であるキーワードを通報文より抽出する方法の具体例を示すもので、以下に詳述する。
【００５７】
通報文はそのままでは自然言語のかたまりであることから、これを計算機で処理できるように自然言語分析する必要がある。自然言語分析の代表的なものとしては、意味を持つ最小単位である形態素に分割して行なう形態素分析がある。
【００５８】
ただし、単純な形態素分析では一般的な単語の意味から形態素に分割されてしまう。例えば○○町は「○○」と「町」に分割され、××発電所は「××」、「発電」、「所」に分割されてしまう。このため、○○町や××発電所は一つの固有の意味を持つ語彙として分割されないように辞書化しておく必要がある。
【００５９】
このようにして、対象とする緊急事象や地域などで意味のある単位に分割された語彙に関して分析を行なう。一般的な分析内容としては、語彙の出現頻度、語彙の出現箇所の相対距離、などがある。前者は出現頻度の高い語彙は重要な事項を表していること、後者は語彙間の関係の近さを表しており、語彙がまとまって重要な事項を示していることを表している。
【００６０】
図８において、学習に用いる通報文２０に対して、自然言語分析２１を施し、その分析結果２２が得られたとする。分析結果の代表的なものとして、頻度分布２３、出現箇所の相対距離に基づく語彙間のつながり２４、両者共に大きくクラスター分布２５が出力され、これらの結果からキーワードを選択して、キーワード群として三つの属性クラスとして登録する。
【００６１】
すなわち、緊急時通報の自然言語分析を行ない、高頻度の語彙と、高頻度ではないが他の語彙とのつながりの大きな語彙と、それらがクラスターを構成している場合はクラスターを構成する語彙と、の集合の３種類を最低限のキーワード群として用いている。また、これらの３種類のキーワード群をそれぞれクラス単位で登録してもよい。
【００６２】
このように構成された本実施形態によれば、通報文を効率的に特定するために必要なキーワードを適切に選ぶことが可能となり、また効率的なキーワードからの推論が可能となる。
【００６３】
［第６の実施形態］
図９は、本発明の第６の実施形態に係る対応行動予測システムの相関関係データベースの形式と相関参照手段におけるマッチングの概念図、図１０はその具体的処理のフローチャートを示すものであって、その他の構成は第２の実施形態と同様である。
【００６４】
図９において、通報文の自然言語処理を逐次的に行ない、抽出された語彙とオントロジーデータベースに保存された属性データとの参照および比較を行なうことにより、通報文と対応行動との相関性のマッチングを行なう。この具体的処理は、図１０を用いて詳述する。
【００６５】
すなわち、まず通報文を読み込む（ステップＳ１１）。ここでは、電子メールのような既にデジタル化されているデータはそのまま読み込み、音声データなどは音声認識後にデジタル化されているものとする。その後、自然言語処理を行ない（ステップＳ１２）、第５の実施形態で説明したような分析処理を行なって重要語彙などを抽出する（ステップＳ１３）。以上の処理を通報文全体に対して行なうと、その通報文に対する重要語彙データベース２７が作成される。
【００６６】
重要語彙データベース２７ができ上がると、通報文オントロジーデータベース２６に対して推論機能を用いた特定、合致または一致処理等のマッチング処理を行なう（ステップＳ１４）。このマッチング処理は、オントロジーデータベースにある通報文が特定されるまで実行する。複数特定された場合は、後述するマッチング度に基づいて特定を行なう。
【００６７】
通報文が特定できれば、オントロジーデータベースより当該通報文の対応行動属性を抽出し（ステップＳ１５）、行動予測を行なう（ステップＳ１６）。この行動予測が終われば、行動監視や対応行動ガイダンスなどの必要な処理を行なう（ステップＳ１７）。
【００６８】
このように構成された本実施形態によれば、デジタル化された通報文から逐次重要語彙を抽出し、通報文オントロジーデータベースとのマッチングにより、対応行動に割り当てられた通報文クラスを特定して、対応行動予測を行なうことができる。
【００６９】
［第７の実施形態］ 
図１１は、本発明の第７の実施形態に係る対応行動予測システムの相関関係データベース形式の説明図であって、その他の構成は第２の実施形態と同様である。
【００７０】
図１１において、通報クラス３０に含まれるある特定のクラスには、属性が定義されているが、個々の属性に対するインスタンス３３が定義されて初めてクラスデータとしての意味を持つ。
【００７１】
例えば、発信元のインスタンス３３として「組織１」、「組織２」、・・・、と複数の組織３４が定義されているとすると、通報の種類によりその通報と組織との適合度は変わってくる。例えば、けが人に関する通報であれば医療機関の適合度は高く、同じけが人でも搬送要請であれば消防署の適合度が高くなり、また避難要請に関する通報であれば当該の地方自治体の首長の適合度は高い、などである。
【００７２】
その適合度の違いを定量化したものとして、マッチング度を導入し、例えば「Ｗ１」、「Ｗ２」、・・・、として実際には相対的な寄与の違いがわかる数値、例えば０．０から１．０の範囲の値を割り当てる。逆に、適合することが現実的には有り得ないような場合には負の値を割り当てる、などの運用も考えられる。
【００７３】
このような値が割り当てられることにより、下記計算式に基づき、実際に受信した通報の、オントロジーデータベースに登録された通報クラス３１に対するマッチング度が評価できる。
【００７４】
通報のマッチング度＝平均［Ｐｍ＊属性のマッチング度］
このように構成された本実施形態によれば、逐次的に送られてくる通報文から、オントロジーデータベースに登録された通報文を特定することが効率的且つ定量的な観点から合理的に実行できる。
【００７５】
［第８の実施形態］
図１２は、本発明の第８の実施形態に係る対応行動予測システムの相関関係データベース形式の説明図であって、その他の構成は第７の実施形態と同様である。
【００７６】
図１２において、相関関係データベースには、第７の実施形態に加えて、あいまいな語彙のマッチングが可能となるように、キーワードや属性のインスタンスに対して複数の類義語をその類似度と合わせて定義された類義語辞書３５が設けられており、以下に詳述する。
【００７７】
実際の通報文に書かれている単語や語彙は、意味（シニフィエ）が同じであっても、表現（シニフィアン）が必ずしも一致するとは限らない。例えば防災対策課と防災対策グループ、避難と退避、タンクと貯槽、などといった例である。このような類義語とのマッチングを行なうためには、類義語辞書を用意しておく必要がある。
【００７８】
類義語辞書はシステム全体に共通に用意しておき、マッチング処理の際に参照する方法と、属性のインスタンスごとに用意する方法がある。辞書の更新や管理は前者の方が便利であるが、マッチングの効率や、類似度を定義する観点からは後者の方が優れている。図１２には後者の例を示す。
【００７９】
すなわち、個々の通報のオントロジーデータベースに登録された属性のインスタンスと、その類義語との類似度は通報ごとに必ずしも同じにならない可能性があることから、個々のインスタンスごとに類義語とその類似度を類義語辞書として用意しておく。この類似度を用いると、通報のマッチング度は類似度を考慮した式から計算される。
【００８０】
通報のマッチング度＝平均［Ｐｍ＊属性のマッチング度＊類似度］
このように構成された本実施形態によれば、実際に送られてくる通報文で使われている単語や語彙と、オントロジーデータベースに登録されたキーワードなどの語彙の表現が異なっていても、類似度という重みを考慮してマッチングを行なうことができるので、表現が様々な通報文に対しても行動予測が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００８１】
【図１】本発明に係る対応行動予測システムの第１の実施形態におけるシステム構成図である。
【図２】本発明に係る対応行動予測システムの第１の実施形態におけるフローチャートである。
【図３】本発明に係る対応行動予測システムの第２の実施形態における相関関係データベース形式の説明図である。
【図４】本発明に係る対応行動予測システムの第３の実施形態における時間属性の説明図である。
【図５】本発明に係る対応行動予測システムの第３の実施形態における相関関係データベース形式の説明図である。
【図６】本発明に係る対応行動予測システムの第４の実施形態における優先度属性の説明図である。
【図７】本発明に係る対応行動予測システムの第４の実施形態における相関関係データベース形式の説明図である。
【図８】本発明に係る対応行動予測システムの第５の実施形態における相関分析手段の説明図である。
【図９】本発明に係る対応行動予測システムの第６の実施形態における相関関係データベース形式とマッチングの概念図である。
【図１０】本発明に係る対応行動予測システムの第６の実施形態におけるフローチャートである。
【図１１】本発明に係る対応行動予測システムの第７の実施形態における相関関係データベース形式の説明図である。
【図１２】本発明に係る対応行動予測システムの第８の実施形態における相関関係データベース形式の説明図である。
【符号の説明】
【００８２】
１…相関分析手段
２…相関関係データベース
３…相関参照手段
４…行動監視・対応行動支援手段
【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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