(57)【要約】【課題】確率が低い場合に不適切な結論を導くことのない自動化システムを提供すること。【解決手段】ベイジアンネットワークの所定ノードの確率値に閾値を設定し、この閾値に基づいて処理を自動化するか、あるいはオペレータの判断に委ねるかを切り分ける。このようにすることで、射撃の必要性が容易に判断できる場合にはシステムにより自動的に射撃を行わせ、判断が分かれるような微妙なケースではオペレータが判断するといった、処理の振り分けを実現することができる。従ってユーザの負荷を低減できるとともに、確率が低い場合に不適切な結論を導くことのない自動化システムを提供することが可能となる。【選択図】      図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ベイジアンネットワークを用いて得られた結論に基づいて特定の動作を行わせる自動化システムにおいて、
前記結論の確率を取得する確率取得手段と、
この確率取得手段により得られた確率が規定の閾値以上であれば、前記結論に基づいて自動的に特定の動作を行わせる自動動作手段と、
前記確率取得手段により得られた確率が前記閾値より低い場合には、その旨をオペレータに通知する通知手段とを具備することを特徴とする自動化システム。
【請求項２】
前記通知手段は、確率が前記閾値より低い旨を表示装置に表示することを特徴とする請求項１に記載の自動化システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ベイジアンネットワークを用いて得られた結論に基づいて特定の動作を行わせる自動化システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
エキスパートシステムを構築するのに、ベイジアンネットワークを用いることが行われてきている（例えば特許文献１を参照）。ベイジアンネットワークとは、確率変数をノードで表し、因果関係や相関関係といった依存する関係を持つ変数の間にリンクを張ったグラフ構造で表現される確率モデルの中で、とくにリンクが因果関係の方向に向きを持ち、このリンクをたどったパスが循環しない非循環有向グラフで表されるものを指す。ベイジアンネットワークは、このようなグラフ構造と各ノードに割り当てた条件付き確率の集合によって構成される。子ノードの親ノードに関する条件付き確率は、離散変数の場合、全ての状態における条件付き確率を並べた「条件付き確率表（Conditional Probability Table）」で表す。或るノードがとり得る状態の範囲を、そのノードの定義域と呼ぶ。
【特許文献１】特開２００２−２０２８９０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ベイジアンネットワークは複数の定義域を有するノードをネットワーク状に組み合わせて推論を行う一種のＡＩ技術である。通常、その推論の結果は各ノードにおける各定義域の確率により表現される。この確率を用いて種々の作業を自動化するシステムを構築することが考えられている。しかしながら既存のベイジアンネットワークにおいて、確率に基づいて全ての処理を自動化すると確率が低い場合にも結論を導くことになり、的確でない推論結果が得られるおそれがある。  
本発明は上記事情によりなされたもので、その目的は、確率が低い場合に不適切な結論を導くことのない自動化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】
【０００４】
上記目的を達成するためにこの発明の一態様によれば、ベイジアンネットワークを用いて得られた結論に基づいて特定の動作を行わせる自動化システムにおいて、前記結論の確率を取得する確率取得手段と、この確率取得手段により得られた確率が規定の閾値以上であれば、前記結論に基づいて自動的に特定の動作を行わせる自動動作手段と、前記確率取得手段により得られた確率が前記閾値より低い場合には、その旨をオペレータに通知する通知手段とを具備することを特徴とする自動化システムが提供される。
【０００５】
このような手段を講じることにより、ベイジアンネットワークにより得られた確率が閾値如何である場合には、オペレータに判断がゆだねられる。これにより低い確率で動作が実行されてしまうことを防止でき、確率が低い場合に不適切な結論を導くことの無いベイジアンネットワークを用いた自動化システムを提供することが可能になる。
【発明の効果】
【０００６】
この発明によれば、確率が低い場合に不適切な結論を導くことのない自動化システムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
図１は、本発明に係わるベイジアンネットワークを用いた自動化システムの一実施形態を示すシステム図である。このシステムは防空システム等に組み込まれ、目標への射撃を半自動化するために用いられるとする。  
図１のシステムは、ベイジアンネットワークの設定を行う設定装置１０と、ベイジアンネットワーク判定装置１２と、ベイジアンネットワークの処理に必要な情報が入力されるセンサー１１ａや入力装置１１ｂ，１１ｃと、ベイジアンネットワーク判定装置１２の結果を表示する表示装置１３と、実際に射撃を行う射撃装置１４とを備える。
【０００８】
センサー１１ａは例えばレーダであり、入力装置１１ｂ，１１ｃは例えばパーソナルコンピュータなどの端末であり、人手による各種設定に用いられる。ベイジアンネットワーク判定装置１２による推論の確率が所定の値よりも高い場合には、ベイジアンネットワーク判定装置１２の推論結果により自動的に射撃装置１４により射撃が行われる。
【０００９】
ベイジアンネットワーク判定装置１２による推論の確率が所定の値と同じかこれよりも低い場合には、その旨が表示装置１３に表示される。これにより射撃の可否がオペレータの判断により決定され、人手に基づいて射撃装置１４が作動される。
【００１０】
射撃を自動的に実行するか否かはベイジアンネットワークのノードにより導き出された各確率値による。その際の閾値が、入力装置１１ｂ，１１ｃにより設定される。すなわちどのノードのどの値がどれ以上であれば自動的に射撃するか、が入力装置１１ｂ，１１ｃにより設定される。ベイジアンネットワークで自動的に射撃するように結果が出た場合は、射撃装置１４に直接通知される。それ以外の場合にはその旨が表示装置に通知され、ユーザ（オペレータ）に表示される。ユーザがここで射撃することを決心した場合は射撃装置１４に射撃指令が通知される。なお射撃する、しないの決心はベイジアンネットワーク判定装置１２にフィードバックされることも可能である。
【００１１】
図２は図１のシステムで用いられるベイジアンネットワークの一例を示す図である。このベイジアンネットワークでは、陸上戦闘の１場面における観測された敵目標に対して射撃の自動化を行う場合を想定する。このベイジアンネットワークは、例えば陸上戦闘の熟練者のインタビュー等により、射撃の要否を判断するベイジアンネットワークとして作成される。
【００１２】
図２のベイジアンネットワークを用いると、最終的に符号２１１の射撃要否を得ることができる。このノードにおいて射撃が「要」か「否」か「保留」かが、確率をもって決定される。これを導く上で、符号２０１，２０２，２０３，２０４，２０５，２０８，２０９のノードに対してユーザは可能な範囲で入力を行う。例えば符号２０１は現在の作戦段階がどのような段階にあるのかを入力するもので、「攻撃前進」中なのか、「機動打撃対処」中なのかといった入力を行う。一方、符号２０６，２０７，２１０は前述のユーザの入力からノード内に設定されている確率的区分表を用いてベイズ推論により得られるものであるが、推論に頼らずユーザが入力することも可能である。例えば２０７は観測された敵の目標の重要度を表わすもので、重要度が「高」か「中」か「低」かについて表すものである。これらによりさらにベイズ推論を下流に向けて繰り返すことにより最終的に２１１の射撃要否の各「要」、「否」、「保留」の確率が求められる。
【００１３】
このベイジアンネットワークにより、各種状態において「射撃要否」ノードで「要」、「否」、「保留」の各確率を得ることができる。このとき、例えば「要」の確率が８０パーセント以上である場合に自動的に射撃をするというように、処理の可否を決定する閾値を設定することができる。一般に確率が高い場合は、容易に判断がつき、また状況による判断のゆらぎが発生しにくい。これに対して確率が低い場合には判断に迷い、ユーザ自らが判断したい場合が多い。
【００１４】
図３は、図１のベイジアンネットワーク判定装置１２における判定手順を示すフローチャートである。ステップＳ３００においてベイジアンネットワークを用いた推論がなされたのち、その推論結果の確率が例えば８０％以上であるか否かがステップＳ３１０において判断される。このステップＳ３１０で、射撃要である確率が８０％以上である場合には、ステップＳ３１１で自動的に射撃装置１４を作動させて射撃が行われる。一方、ステップＳ３１０において射撃要の確率が８０％より低ければ、ステップＳ３１２で表示装置１３にその状況が表示される。これに応じてユーザの判断が実施され、手動によって射撃装置１４を作動させる（ステップＳ３１３）。もちろん、状況によっては、射撃装置１４を作動させないこともある。
【００１５】
以上説明したようにこの実施形態では、ベイジアンネットワークの所定ノードの確率値に閾値を設定し、この閾値に基づいて処理を自動化するか、あるいはオペレータの判断に委ねるかを切り分けるようにしている。このようにすることで、射撃の必要性が容易に判断できる場合にはシステムにより自動的に射撃を行わせ、判断が分かれるような微妙なケースではオペレータが判断するといった、処理の振り分けを実現することができる。従ってユーザの負荷を低減できるとともに、確率が低い場合に不適切な結論を導くことのない自動化システムを提供することが可能となる。
【００１６】
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、例えばベイジアンネットワークの形態など、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、確率に閾値を設定するノードは最終のノードである「射撃要否」ノードだけに限らず、「優先度及び優先地域」ノードや「目標の重要度」ノードといった中間のノードに対しても適用することもできる。さらに本発明は、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わせにより、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。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明に係わるベイジアンネットワークを用いた自動化システムの一実施形態を示すシステム図。
【図２】図１のシステムで用いられるベイジアンネットワークの一例を示す図。
【図３】図１のベイジアンネットワーク判定装置１２における判定手順を示すフローチャート。
【符号の説明】
【００１８】
１０…設定装置１０、１１ａ…センサー、１１ｂ，１１ｃ…入力装置、１２…ベイジアンネットワーク判定装置、１３…表示装置、１４…射撃装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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