(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理内容に関するユーザからの指示を所定のインターフェイスを介して取得する指示取得部と、
言語解析処理の対象となるテキストを含んだ複数の知識データを蓄積する記憶装置であるデータ格納部と、
前記複数の知識データが有する潜在的な相互の関連性をユーザによって指定された観点から検出するために、あらかじめ定義された観点の選択肢に対する前記ユーザによる前記観点の指定を前記指示取得部を介して取得する観点決定部と、
ユーザによって指定される観点から知識データ同士の有機的な結合関係を言語解析により前記関連性として検出するために前記観点との対応であらかじめ定義された検出ルールを所定の記憶領域に保持し、前記取得した観点から前記関連性を前記検出ルールにしたがった中央処理装置による言語解析で検出する関連検出部と、
前記関連性における抽出の始点とする知識データのユーザによる指定を前記指示取得部を介して取得するとともに、前記検出した関連性により前記始点から連鎖する一連の知識データを中央処理装置の処理により抽出するデータ抽出部と、
前記連鎖の状態を所望の次元の空間で視覚化させたツリー構造の形式で前記一連の知識データと前記インターフェイスとしてのスライダ型スイッチとを画面に表示させる表示処理部と、
を備え、
前記指示取得部は、前記スライダ型スイッチによるインターフェイスを介した指示をユーザから取得し、
前記データ抽出部は、前記スライダ型スイッチのスライダ位置に応じて前記ツリー構造として抽出すべき階層の数を変化させることを特徴とする知識データ処理装置。
【請求項２】
前記指示取得部によって取得されたユーザからの指示に基づいて前記データ格納部への知識データの追加を中央処理装置により処理する編集処理部をさらに備え、
前記関連検出部は、前記追加された知識データと前記データ格納部に既存の知識データとの関連性を前記検出ルールにしたがった中央処理装置による言語解析で検出することを特徴とする請求項１に記載の知識データ処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、知識データ処理装置に関する。この発明は特に、コンピュータに蓄積される膨大な知識データの中から所望の情報を抽出する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、人々が自分の考えや創作を論文や小説などの形で文章化する場合、下書きの繰り返しや部分修正などの作業を通じて徐々に文章を完成させる手法が一般的であった。その場合、頭の中で文節程度の長さで文章を完成させてから実際に書き下ろさなければならなかった。やがてパーソナルコンピュータの普及とともに、人々は完成文の最終形態を考慮せずに思いつくまま文章をタイプし、これを画面で確認しながら編集または修正する作業を通じて文章を完成させる手法へと変化していった。文章作成ツールとしては、ワードプロセッサの他、問題の解決法やアイデアを練り上げる上での補助ツールとなるアイデアプロセッサなどが利用される。アイデアプロセッサには、ユーザが思いつくままタイプしたアイデアやメモに対してユーザの意図にしたがった階層的な関連づけを付与するアウトライン機能が搭載されている。こうしたツールは、論文執筆など学術的な用途に留まらず、ビジネス文書作成などの場面でも大いに利用される。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
アイデアプロセッサにおいては、要素となる個々のアイデアを案出するのはあくまでユーザ本人である。またこれらのアイデアをボトムアップ的に整理して関連づけする作業もまたユーザ本人の判断の下、手作業で行われる。そして最終的な目的は、これら整理されたアイデア間の埋め合わせや修正、肉付けによって一つの文書を完成させることにある。
【０００４】
ここで、アイデアプロセッサがもつ機能のうち「アイデア整理」のような手法は、文書作成支援以外の用途への応用も有効であることを本発明者は認識するに至った。すなわち、アイデア整理の手段に「構造化」を採用することは人間の視覚へダイレクトに訴える意味で有効であるとともに、その視覚化手段にバリエーションをもたせれば人間の感覚への刺激をさらに高めることができる点に発明者は着目した。
【０００５】
本発明者は以上の認識に基づき本発明をなしたもので、その目的は、複雑多岐にわたるデータを自動的に整理する技術の提供にある。本発明の別の目的は、膨大なデータを効率的に管理する技術の提供にある。さらに別の目的は、知識データベースの構築を支援する技術の提供にある。さらに別の目的は、蓄積された情報を効率よく活用する技術の提供にある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明のある態様は、知識データ処理装置に関する。この装置は、複数の知識データを蓄積するデータ格納部と、それら複数の知識データが有する潜在的な相互の関連性を所望の観点から検出するためにその観点の指定をユーザから取得する観点決定部と、取得した観点から前記関連性を検出する関連検出部と、検出した関連性により連鎖する一連の知識データを抽出するデータ抽出部と、その連鎖の状態を所望の次元の空間で視覚化させた形式で前記一連の知識データを表示させる表示処理部と、を備える。
【０００７】
「知識データ」は、例えばワードプロセッサ、プレゼンテーションソフト、電子メールクライアント、スケジューラなどのアプリケーションソフトウエアによって生成された文書ファイルが該当する。これらを言語解析処理の対象とする意味で主にテキストを含むデータファイルを想定するが、必ずしもテキストデータファイルに限定せず、画像ファイルやＣＡＤデータファイルなどであってもよい。「データ格納部」は、主にハードディスクなどの記憶装置を示す。このデータ格納部がネットワークを介してリモート接続される形で本装置を構成してもよい。これら複数の知識データで構成されるデータ群は、一箇所に集中格納されてもよいし、複数箇所に分散されて格納されてもよい。これらの知識データに対してインデックス化などの特別な処理を施す必要はなく、その意味でも知識データの格納位置や格納状態は様々な形態が想定できる。ただし、知識データに対してインデックス化を施してもよい。
【０００８】
「潜在的な相互の関連性」は、ある観点から見たときに分類や順序づけが可能となるような複数の知識データにおいて、その分類や順序づけがなされたときにはじめて顕在化される知識データ同士の関係である。「所望の観点」は、ユーザが抽出したいと考える一連の知識データを複数の知識データから抽出するための指針または基準である。例えば、概念の上位下位の関係を見出すための着眼点や、複数の知識データに共通する内容の性質、作成日時のように順序決定に参照される項目などが該当する。「観点の指定」は、ユーザから単語の指定を受けてもよいし、あらかじめ用意されたいくつかの観点の選択肢からひとつをユーザに選択させる形であってもよい。
【０００９】
「連鎖する一連の知識データ」は、上記の観点から見たときに上位下位などの関係によって連鎖的な序列関係が見出される複数の知識データから構成されるデータ群を示す。「所望の次元の空間」は、例えば１次元空間、２次元空間、３次元空間を示し、いずれの形式で連鎖状態を視覚化させるべきかの指定をユーザから取得する。「表示処理部」は、前記連鎖の状態を視覚化させる空間の次元をユーザから取得する指示に基づいて変化させてもよい。
【００１０】
本発明の別の態様もまた、知識データ処理装置に関する。この装置は、蓄積された複数の知識データの間に潜在する関連性を所望の観点から顕在化させるためにその観点の指定をユーザから取得する観点決定部と、取得した観点から前記関連性を検出する関連検出部と、検出した関連性に基づいてユーザが注目する知識データ群を抽出するデータ抽出部と、注目する知識データ群における包括的な相関関係の構造をグラフで構築してこれを視覚化させる表示処理部と、を備える。
【００１１】
「注目する知識データ」は、ユーザが抽出しようと考える所望のテーマに関連する知識データ群を示す。「包括的な相関関係の構造」は、例えば注目する知識データ群をある観点から見たときに浮かび上がるデータ同士の関係であり、それら知識データ群全体を網羅するネットワーク的な関係の構造である。「グラフ」は、複数の点とそれらの間を結ぶ線によって構成される関係構造をいう。
【００１２】
なお、以上の構成要素の任意の組合せや、本発明の構成要素や表現を方法、装置、システム、コンピュータプログラム、コンピュータプログラムを格納した記録媒体、データ構造などの間で相互に置換したものもまた、本発明の態様として有効である。
【００１３】
【発明の実施の形態】
本実施形態の知識データ処理装置は、蓄積された膨大な知識データの中からユーザの希望する観点（ビュー：ｖｉｅｗ）から所望のデータ群を抽出し、その観点において見出される知識データ同士の関連性を視覚的に表現する。知識データの数が多くなるほどそれらの相関関係は一元的なものから複雑多岐なものへと変化する。そして観点を変えれば、同じ知識データ間に全く異なる関係性が見えてくることもある。そうした点に着目し、知識データ間に潜在する関係性を顕在化するための基準として、データ抽出に必要なある程度限定的な観点をユーザに指定させ、その観点からデータ抽出を処理する。これにより、ユーザすなわち知識データの所有者は特別にそれらを整理することなく必要な情報を簡単かつ迅速に見つけ出すことができる。ただし、指定する観点の概念の広狭に応じて、抽出される一連の知識データが必要以上に多量となる場合も考えられる。そこで、ユーザは抽出したい情報の始点（または視点）を指定してもよい。この始点をルートにして連鎖する知識データのみを抽出すれば、得たい情報が不必要な情報に埋もれることもない。
【００１４】
整理されたデータ間の関係をユーザが見れば、そのデータ間に本来あるべき知識や肉付けすべき点が浮き彫りとなり、新たな知識創出の補助ツールとして機能する。知識データ同士の潜在的な関係もまたひとつの知識であるが、いわゆる暗黙知に属する情報である。これを視覚化することによって明示的な知識である形式知へと変化させる。その変化もまた新たな知識の創出ということができる。
【００１５】
ここで、アイデアプロセッサやアウトラインプロセッサを用いてアイデア整理する場合、関連づけの対象はユーザが新規にタイプした内容であり、また関連づけの作業もユーザが自ら行う。一方、この知識データ処理装置は、既に蓄積された多様なファイルを知識データとして取り込むことができ、それらの関連づけは言語解析処理によって自動的に処理され、その関連性をユーザの理解しやすい形式にて視覚化させる。なお、キーワード検索をベースとする検索エンジンによっても既存の情報群から所望の情報を取り出すことができる。しかし、その検索結果はキーワードの出現頻度などに応じたスコア順での羅列にすぎず、取り出した情報同士の関連性やその関係構造は得ることができない。
【００１６】
この知識データ処理装置は、知識データの抽出や表示などの機能を有するアプリケーションプログラムと、そのアプリケーションプログラムが実行されるコンピュータを組合せた形で実現される。この装置がもつ機能は以下に例示する通りである。すなわち、複数の既存のファイルを知識データとして取り込む機能、知識データを蓄積する機能、蓄積した知識データから所望の情報群を取り出す上での観点を指定する指示をユーザから取得する機能、ユーザが指定した観点から見た知識データ同士の関連性を検出する機能、その関連性を検出するために知識データの内容を言語解析する機能、その言語解析のためのルールを保持する機能、そのルールを編集する機能、検出された関連性が連鎖する一連の知識データ群を抽出する機能、抽出した知識データ群やそれらの関連性を視覚化して表示する機能、知識データを編集する機能、などの機能である。これらの機能のすべてまたはいずれかとその他の機能とを任意の構造で組織化することによって本知識データ処理装置が構成される。以下説明する実施の形態は上記機能の組合せの一例である。
【００１７】
図１は、知識データ処理装置の基本構成を示す機能ブロック図である。知識データ処理装置１０は、指示取得部１２、管理ユニット２０、および処理ユニット３０を備える。知識データ処理装置１０にはモニタ４０が接続される。知識データ処理装置１０に含まれる各ブロックは、ハードウエア的には、コンピュータのＣＰＵをはじめとする素子で実現でき、ソフトウエア的にはデータ抽出機能やデータ表示機能のあるプログラムなどによって実現されるが、図１ではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウエア、ソフトウエアの組合せによっていろいろな形で実現できる。これら各ブロックがネットワークを介して分散された形で全体のシステムを構築してもよい。
【００１８】
指示取得部１２は、処理内容に関する指示をユーザから取得して、各ブロックへ通知する。管理ユニット２０は、処理の対象となる複数の知識データを管理する機能を有するとともに、その機能を実現するために入力処理部２２およびデータ格納部２４を有する。入力処理部２２は、知識データ処理装置１０の外部から知識データを入力する。入力処理部２２は、例えばインターネット上でウエブページに含まれるテキストデータを取り込む機能、ＬＡＮ（Local Area Network）上のファイルサーバに格納された知識データを取り込む機能などを有してもよい。取り込むべき知識データの選択指示は、指示取得部１２を介してユーザから取得する。データ格納部２４は、処理対象となる複数の知識データを蓄積する。
【００１９】
処理ユニット３０は、知識データに対して所定の処理を施す機能を有するとともに、その機能の実現のために観点決定部３２、関連検出部３４、データ抽出部３６、表示処理部３８、および編集処理部３９を有する。
【００２０】
観点決定部３２は、複数の知識データが有する潜在的な相互の関連性を所望の観点から検出するために、その観点の指定を指示取得部１２を介してユーザから取得する。複数の知識データの間に潜在する関連性は、指定された観点から顕在化される。観点決定部３２は、あらかじめ登録された観点の選択肢をユーザに提示し、ユーザがいずれかの選択肢を選択する形で指示を受けてもよい。観点決定部３２は、観点の指定を自然文入力の形でユーザから受け取ってもよい。
【００２１】
関連検出部３４は、ユーザによって指定された観点から、複数の知識データ間の関連性を検出する。関連検出部３４は、知識データの内容を言語解析処理する機能を有してもよい。言語解析処理の機能としては、例えば形態素解析機能、語句抽出機能、語彙統計処理機能、関連語抽出機能、概念検索機能、文書要約機能、文書分類機能などがある。
【００２２】
関連検出部３４は、ユーザによって指定された観点から関連性を導くために定義されたルールを保持してもよい。このルールは、知識データ同士の有機的で適切な結合関係を検出するために定義される。例えば、電子メールの発信者や受信者など主体の観点から関連性を検出する場合、発信者名が共通する関連性、発信者アドレスが共通する関連性、複数受信者として同報指定される関連性などを検出するルールを定めてもよい。例えば、原因と結果のような関連性、固有名称に基づいた主従関係や上下関係の関連性、テンプレート書類とそのテンプレートをベースに作成された書類の関連性、などを検出するルールを定めてもよい。上記の観点決定部３２がユーザに観点の選択肢を提示する場合は、その選択肢とルールがあらかじめ対応づけられていてもよい。
【００２３】
データ抽出部３６は、関連検出部３４が検出した関連性により連鎖する一連の知識データをデータ格納部２４から抽出する。これにより、ユーザは注目する知識データ群を選択的に抽出できる。表示処理部３８は、一連の知識データの連鎖状態を所望の次元の空間で視覚化させた形式でモニタ４０に表示させる。例えば、注目する知識データ群における包括的な相関関係をグラフ構造で構築して視覚化させる。
【００２４】
編集処理部３９は、ユーザからの指示に基づいてデータ格納部２４への知識データの追加を処理する。このとき、関連検出部３４は、追加された知識データとデータ格納部２４に既存の知識データとの関連性を検出する。追加された知識データは、検出された関連性が視覚化される形式で表示される。
【００２５】
図２は、複数の知識データとそれらの関連性を有向グラフの形で示す。複数の知識データのそれぞれがノードとして表示され、各知識データ間の関連性がブランチとして表示される。図のように、関連性の種類や強さに応じてブランチの線種やその太さ、矢印の方向などを変えてもよい。このように、複数の知識データは互いに多様な関連性を有した状態で全体として知識集合を形成する。この集合を「ナレッジの海」と呼称してもよい。
【００２６】
ノード５０には、二つの子であるノード５２、５４がブランチ６２、６４で結ばれる。ノード５２には、二つの子であるノード５６、５８がブランチ６６、６８で結ばれる。ノード５４には、子であるノード６０がブランチ７０で結ばれる。例えば、ノード５６は、ノード５２の他にノード９０を親にもつなど、各知識データは、複数の親や子をもつような複雑な関連性を有する。これらのネットワークは、図のような２次元のグラフで表されるが、扱う知識データの数がさらに膨大となったときに、例えば仮想的な奥行きを付加した３次元のグラフで表してもよい。
【００２７】
ここで、ユーザが「会社」という観点を指定した場合、例えば、その観点による関連性を有する知識データとして実線で結ばれたノード５０、５２、５４、５６、５８、６０が注目知識データ群として抽出される。また、ユーザが始点としてノード５２を指定した場合、ノード５２とその子である５６、５８のみが注目知識データ群として抽出される。同様に、ユーザが「プロジェクト」という観点と、ノード８０という始点を指定した場合、ノード８０と、その子であるノード８２、８４、５６、６０が、その観点による関連性を有する知識データとして実線で結ばれた注目知識データ群として抽出される。このように、観点を変えれば抽出される知識データも変わる。これら多数の知識データを網の目状に結びつけるだけではなく、注目する知識を取り出しやすくすることによって、ユーザによる編集が容易となる。
【００２８】
図３は、注目知識データ群として抽出された複数の知識データとそれらの関係をツリー構造で示す。ここでは、ユーザが「プロジェクト」という観点と、図２のノード８０という始点を指定した場合に抽出される注目知識データ群を示す。「会議１」という内容をもつ知識データ１００が親となり、その一つ下の階層に子である知識データ１０２、１０４、１０８、１１０、１１２、１１４が関連づけられる。知識データ１０４の下の階層には、その子である知識データ１０６が関連づけられる。これらの知識データ群における相関関係は、階層化されたツリー構造による１次元または２次元の空間で視覚化される。一般に、パーソナルコンピュータを日常的に使用する者の多数がこうした階層化ファイル構造に慣れ親しんでいる。したがって、多くのユーザは図３に示すツリー構造によって知識データ間の関連性を簡単に理解することができる。
【００２９】
図４は、複数の知識データの相関関係と各知識データの内容をモニタ４０に表示するときの画面構成を示す。ウィンドウ１２０は、構造表示領域１２２と文書表示領域１２６を主に有する。構造表示領域１２２には、図２に示したような複数の知識データの関係構造が表示される。文書表示領域１２６には、抽出された知識データの内容が表示される。
【００３０】
ユーザがネット表示ボタン１３０をクリックすると構造表示領域１２２には図２のようなネットワーク形式で視覚化された知識データの関係構造が表示される。ユーザがツリー表示ボタン１３２をクリックすると図３のようなツリー構造で視覚化された知識データの関係構造が構造表示領域１２２に表示される。
【００３１】
日付タブ１３４、会社タブ１３６、およびプロジェクトタブ１３８は、ユーザが所望の観点を指定するためのスイッチである。図４はユーザが会社タブ１３６をクリックした後の状態であり、構造表示領域１２２に表示されるグラフの中で、「会社」という観点から見て関連性が見出される知識データ群として、ノード５０、５２、５４、５６、５８、６０と、それらのブランチ６２、６４、６６、６８、７０が、強調表示される。ユーザは、抽出する知識データ群の始点をポインタ１２４によって指定することもできる。図ではノード５０が始点として指定されている。
【００３２】
文書表示領域１２６には、ノード５０に対応する「会社１」という知識データの内容が表示される。その下の欄には、メモボタン１４０、メールボタン１４２、スケジュールボタン１４４、リンクボタン１４６、図面ボタン１４８が表示される。これらをクリックすることによって文書表示領域１２６に表示される文面のカーソル位置に、メモなどの情報を挿入することができる。例えば、文書表示領域１２６の文面における図面１５０、メモ１５２、リンク１５４は、それぞれ図面ボタン１４８、メモボタン１４０、リンクボタン１４６を押下して挿入されたオブジェクトである。
【００３３】
図５は、複数の知識データの相関関係と各知識データの内容をモニタ４０に表示するときの画面構成を示す。本図は図４の状態からツリー表示ボタン１３２をクリックした後の状態を示し、構造表示領域１２２にはツリー構造の形式で視覚化された複数の知識データの関係が表示される。
【００３４】
図６は、複数の知識データの相関関係と各知識データの内容をモニタ４０に表示するときの画面構成を示す。本図は図４の状態からツリー表示ボタン１３２およびプロジェクトタブ１３８をクリックした後の状態、または図５の状態からプロジェクトタブ１３８をクリックした後の状態を示す。構造表示領域１２２には、「プロジェクト」という観点から見た一連の知識データの関係がツリー構造の形式で視覚化されて表示される。文書表示領域１２６には、構造表示領域１２２に表示される一連の知識データの内容が、１次元的に連鎖させた配置にて表示される。その文面は、ユーザによる所定の操作に応じて拡大または縮小される。このような１次元的な連鎖配置は、ワードプロセッサ文書のページ構造やウエブページのリンク構造に共通する点が多く、ユーザも慣れ親しんだ形式である。知識の閲覧、追加、編集もユーザにとって簡単である。
【００３５】
図７は、複数の知識データの相関関係と各知識データの内容をモニタ４０に表示するときの画面構成を示す。本図は図６の状態から日付タブ１３４をクリックした後の状態を示し、構造表示領域１２２には「日付」という観点から見た一連の知識データが表示される。文書表示領域１２６には、構造表示領域１２２に表示される一連の知識データの内容が、１次元的に連鎖する状態で表示される。
【００３６】
図８は、一連の知識データに対して編集処理を施したときにその編集内容を一連の知識データ間の関係構造に反映させる過程を模式的に示す。例えば、一連の知識データの内容が連鎖する連鎖文書１６０に対して、知識データと知識データの間の位置に新規な知識データが挿入される場合、その挿入される知識データはツリー１６２において前後の知識データと同じ階層に追加される。例えば、連鎖文書１６０に対していずれかの知識データの中にクリップ式に貼付する場合、その知識データはツリー１６２において貼付先の知識データの下の階層に追加される。ツリー１６２に新規な知識データが挿入されると、これが図２にも示される知識集合１６４にも反映され、新たなノードとこれに関連するノードとがブランチで接続される。
【００３７】
以上、本発明を実施の形態をもとに説明した。この実施の形態は例示であり、その各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。以下、変形例を挙げる。
【００３８】
図４〜図７において、構造表示領域１２２に表示される知識データの関連構造の表示形式は、視覚化する空間の次元をボタンで切り替えたり、観点に対応したタブを指定させることによって切り替えている。変形例においては、いわゆるスライダ型スイッチで切替指示するインターフェイスを設けてもよい。例えば、横方向または縦方向のスライダを設け、ユーザが指定したスライダ位置に応じて、ツリー構造として抽出すべき階層の数、抽出する観点のジャンル、始点とするノード、などを少しずつ変化させてもよい。
【００３９】
上記実施の形態においては、単一のユーザが所有する知識データ群から同じユーザが所望の知識を抽出する場合を主に例示したが、変形例においては複数ユーザ間で共有する知識データ群からそれぞれが所望の知識を抽出する構成であってもよい。
【００４０】
上記実施の形態においては、複数の知識データの関連構造を表示する形式として、有向グラフやツリー構造を例示したが、変形例としては表形式でその構造を表示させてもよい。
【００４１】
ユーザが指定した観点または始点をひとつの経験則または学習結果として蓄積してもよい。その蓄積情報に基づき、ユーザに対して観点や始点の期待値を提示する機能を設けてもよい。
【００４２】
ユーザから取得した指示を履歴として蓄積してもよい。その履歴に基づいて、関連性の検出速度や一連の知識データ群の抽出速度を効率化または迅速化する機能を設けてもよい。
【００４３】
【発明の効果】
本発明によれば、蓄積された情報の活用に関してユーザの利便性を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  知識データ処理装置の基本構成を示す機能ブロック図である。
【図２】  複数の知識データとそれらの関連性を有向グラフの形で示す図である。
【図３】  注目知識データ群として抽出された複数の知識データとそれらの関係をツリー構造で示す図である。
【図４】  複数の知識データの相関関係と各知識データの内容をモニタに表示するときの画面構成を示す図である。
【図５】  複数の知識データの相関関係と各知識データの内容をモニタに表示するときの画面構成を示す図である。
【図６】  複数の知識データの相関関係と各知識データの内容をモニタに表示するときの画面構成を示す図である。
【図７】  複数の知識データの相関関係と各知識データの内容をモニタに表示するときの画面構成を示す図である。
【図８】  一連の知識データに対して編集処理を施したときにその編集内容を一連の知識データ間の関係構造に反映させる過程を模式的に示す図である。
【符号の説明】
１０  知識データ処理装置、  １２  指示取得部、  ２０  管理ユニット、  ２２  入力処理部、  ２４  データ格納部、  ３０  処理ユニット、  ３２  観点決定部、  ３４  関連検出部、  ３６  データ抽出部、  ３８  表示処理部、３９  編集処理部。
【図１】
0004408605.tif 000002
【図２】
0004408605.tif 000003
【図３】
0004408605.tif 000004
【図４】
0004408605.tif 000005
【図５】
0004408605.tif 000006
【図６】
0004408605.tif 000007
【図７】
0004408605.tif 000008
【図８】
0004408605.tif 000009