(57)【要約】【課題】入力単語間の連想的関係性を提示することができるイメージ可視化システムを提供する。【解決手段】イメージ可視化システム１は、単語の入力部６０と、単語同士の関係性が設定されたデータベース５と、データベース５の探索部６１と、を備えている。探索部６１は、入力単語Ｗ１，Ｗ２に関係する他の単語Ｗｎを繰り返し探索する。探索された単語に基づいて、関連する単語同士がノードで接続された単語空間が生成される。単語空間の中から、入力単語Ｗ１，Ｗ２同士を結ぶノード経路が、複数個抽出され、さらに複数個のノード経路の中から、一のノード経路が選択される。システム１は、選択された一のノード経路上に含まれる単語又は当該単語に関連する情報を出力する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の単語の入力が可能な入力部と、
所定の単語間の関係性に従って、各単語に関係する一又は複数の他の単語が設定されたデータベースと、
前記データベースにアクセスして、前記入力部に入力された入力単語に関係する他の単語を探索するとともに、探索された他の単語に関係するさらに他の単語を繰り返し探索する探索部と、
前記入力単語及び前記探索部によって探索された前記他の単語からなる単語群において、前記関係性を有する単語同士がノードで接続された単語空間を生成して、当該単語空間をメモリに記憶させる生成部と、
前記単語空間において、前記入力単語同士を結ぶノード経路を複数個抽出するノード経路抽出部と、
前記ノード経路抽出部によって抽出された複数個のノード経路のうち、一のノード経路を選択する選択部と、
前記選択部によって選択された一のノード経路上に含まれる単語又は当該単語に関連する情報を出力する出力部と、
を備えていることを特徴とするイメージ可視化システム。
【請求項２】
前記ノード経路抽出部は、
前記入力単語同士を結ぶノード経路上に存在する中間単語を決定する中間単語決定部と、
前記中間単語を経由するノード経路の大きさを計算する算出部と、
を備え、
前記算出部は、前記中間単語と複数の入力単語それぞれとの最短経路のノード数の和を、前記中間単語を経由するノード経路の大きさとして算出し、
前記選択部は、複数個のノード経路の大きさに基づいて、一のノード経路を選択する
請求項１記載のシステム。
【請求項３】
前記選択部は、選択されるべきノード経路をカオスエンジンによって決定する
請求項２記載のシステム。
【請求項４】
前記ノード経路抽出部は、前記入力単語同士を、複数のノードで結ぶノード経路だけを抽出する
請求項１記載のシステム。
【請求項５】
前記選択部は、複数個のノード経路のうち選択されるべきノード経路を、ノード経路が持つノード数に基づいて決定する
請求項１又は４記載のシステム。
【請求項６】
前記選択部は、風数個のノード経路のうち選択されるべきノード経路を不規則に決定する
請求項５記載のシステム。
【請求項７】
前記データベースは、複数のデータベースを有し、
前記複数のデータベースは、それぞれ、単語間の前記関係性が異なるものであり、
前記探索部は、前記複数のデータベースそれぞれにアクセスして、関係する他の単語を探索する
請求項１〜６のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項８】
前記ノード経路抽出部は、前記入力部に入力された単語数が３個以上の場合には、３個以上の入力単語から選ばれた２個の入力単語の組み合わせについて、ノード経路の抽出を行う
請求項１〜７のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項９】
前記ノード経路抽出部は、複数の前記組み合わせそれぞれについて、前記組み合わせを構成する２個の入力単語同士を結ぶノード経路を複数個抽出する処理を行い、
前記選択部は、複数の前記組み合わせそれぞれについて、前記ノード経路抽出部によって抽出された複数個のノード経路のうち、一のノード経路を選択する処理を行い、
前記出力部は、一のノード経路を選択する処理が複数の前記組み合わせそれぞれについて行われることで得られた複数のノード経路上に含まれる単語又は当該単語に関連する情報を出力する
請求項８記載のシステム。
【請求項１０】
前記入力部は、任意の単語を入力可能な自由入力部と、予め設定された複数の単語の中から単語を選択することで単語が入力される選択式入力部と、を有し、
前記探索部は、前記入力部に入力された単語に関係する他の単語を探索する際に、前記自由入力部に入力された単語に関係する他の単語、及び、前記選択式入力部に入力された単語に関係する他の単語それぞれを探索する
請求項１〜９のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１１】
請求項１〜１０のいずれか１項に記載のシステムと、
前記出力部が出力した単語又は当該単語に関係する前記情報を、ユーザが選択するためのユーザ選択部と、
検索キーとなる情報と、ユーザに提供される情報とが対応付けられた提供情報データベースと、
前記ユーザ選択部によって選択された単語又は当該単語に関連する情報を検索キーとして、前記提供情報データベースにアクセスして、ユーザに提供される情報を取得する取得部と、
を備えていることを特徴とする情報提供システム。
【請求項１２】
前記ユーザ選択部によって選択された単語又は当該単語に関連する情報を、ユーザ毎に記憶するユーザ情報記憶部を更に備える
請求項１１記載の情報提供システム。
【請求項１３】
複数の単語の入力が可能な入力部と、
所定の単語間の関係性に従って、各単語に関係する一又は複数の他の単語が設定されたデータベースにアクセスして、前記入力部に入力された入力単語に関係する他の単語を探索するとともに、探索された他の単語に関係するさらに他の単語を繰り返し探索する探索部と、
前記入力単語及び前記探索部によって探索された前記他の単語からなる単語群において、前記関係性を有する単語同士がノードで接続された単語空間を生成して、当該単語空間をメモリに記憶させる生成部と、
前記単語空間において、前記入力単語同士を結ぶノード経路を複数個抽出するノード経路抽出部と、
前記ノード経路抽出部によって抽出された複数個のノード経路のうち、一のノード経路を選択する選択部と、
前記選択部によって選択された一のノード経路上に含まれる単語又は当該単語に関連する情報を出力する出力部と、
を備えていることを特徴とするシステム。
【請求項１４】
コンピュータを、請求項１〜１３のいずれか１項に記載のシステムとして機能させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、イメージの可視化を支援するシステム及び情報提供システム等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
現在、インターネット上には、単語入力によって画像などのイメージ情報を検索する検索エンジンがいくつか存在する（例えば、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）  ｉｍａｇｅなど）。また、非特許文献１には、文書からマインドマップを自動生成する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】M. Abdeen, R. El-Sahan, A. Ismaeil, S. El-Harouny, M. C.E. Yagoub, "Direct Automatic Generation of Mind Maps from text with M2Gen", IEEE TIC-STH 2009
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記のイメージ情報の検索エンジンは、単語情報がタグとしてイメージ情報に対して、入力された単語を検索キーとして検索しているだけであり、入力された単語と単語との間にある連想的関係性を提示することはできない。
【０００５】
人が、脳内で持っているイメージを、いくつかの言葉で表現した場合、それらの言葉の間にある連想的関係性は、その脳内イメージをより適切に表現したものであるか、脳内イメージに対して何らかの関係をもっているものであることが期待される。
【０００６】
したがって、システムが、入力された言葉についての連想的関係性をユーザに提示できれば、ユーザが持つ脳内イメージの可視化に寄与する。また、入力された言葉について連想的関係性のある新たな情報をユーザに提示できれば、ユーザが新たな発想を得ることにも寄与する。
【０００７】
そこで、本発明は、入力された言葉についての連想的関係性を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
（１）本発明は、複数の単語の入力が可能な入力部と、所定の単語間の関係性に従って、各単語に関係する一又は複数の他の単語が設定されたデータベースと、前記データベースにアクセスして、前記入力部に入力された入力単語に関係する他の単語を探索するとともに、探索された他の単語に関係するさらに他の単語を繰り返し探索する探索部と、前記入力単語及び前記探索部によって探索された前記他の単語からなる単語群において、前記関係性を有する単語同士がノードで接続された単語空間を生成して、当該単語空間をメモリに記憶させる生成部と、前記単語空間において、前記入力単語同士を結ぶノード経路を複数個抽出するノード経路抽出部と、前記ノード経路抽出部によって抽出された複数個のノード経路のうち、一のノード経路を選択する選択部と、前記選択部によって選択された一のノード経路上に含まれる単語又は当該単語に関連する情報を出力する出力部と、を備えていることを特徴とするイメージ可視化システムである。
【０００９】
（２）前記ノード経路抽出部は、前記入力単語同士を結ぶノード経路上に存在する中間単語を決定する中間単語決定部と、前記中間単語を経由するノード経路の大きさを計算する算出部と、を備え、前記算出部は、前記中間単語と複数の入力単語それぞれとの最短経路のノード数の和を、前記中間単語を経由するノード経路の大きさとして算出し、前記選択部は、複数個のノード経路の大きさに基づいて、一のノード経路を選択することができる。
【００１０】
（３）前記選択部は、選択されるべきノード経路をカオスエンジンによって決定することができる。
（４）前記ノード経路抽出部は、前記入力単語同士を、複数のノードで結ぶノード経路だけを抽出するのが好ましい。
（５）前記選択部は、複数個のノード経路のうち選択されるべきノード経路を、ノード経路が持つノード数に基づいて決定するのが好ましい。
（６）前記選択部は、複数個のノード経路のうち選択されるべきノード経路を不規則に決定することができる。
【００１１】
（７）前記データベースは、複数のデータベースを有し、前記複数のデータベースは、それぞれ、単語間の前記関係性が異なるものであり、前記探索部は、前記複数のデータベースそれぞれにアクセスして、関係する他の単語を探索することができる。
【００１２】
（８）前記ノード経路抽出部は、前記入力部に入力された単語数が３個以上の場合には、３個以上の入力単語から選ばれた２個の入力単語の組み合わせについて、ノード経路の抽出を行うことができる。
【００１３】
（９）前記ノード経路抽出部は、複数の前記組み合わせそれぞれについて、前記組み合わせを構成する２個の入力単語同士を結ぶノード経路を複数個抽出する処理を行い、前記選択部は、複数の前記組み合わせそれぞれについて、前記ノード経路抽出部によって抽出された複数個のノード経路のうち、一のノード経路を選択する処理を行い、前記出力部は、一のノード経路を選択する処理が複数の前記組み合わせそれぞれについて行われることで得られた複数のノード経路上に含まれる単語又は当該単語に関連する情報を出力することができる。
【００１４】
（１０）前記入力部は、任意の単語を入力可能な自由入力部と、予め設定された複数の単語の中から単語を選択することで単語が入力される選択式入力部と、を有し、前記探索部は、前記入力部に入力された単語に関係する他の単語を探索する際に、前記自由入力部に入力された単語に関係する他の単語、及び、前記選択式入力部に入力された単語に関係する他の単語それぞれを探索するのが好ましい。
【００１５】
（１１）他の観点からみた本発明は、前記（１）〜（１０）のいずれか１項に記載のシステムと、前記出力部が出力した単語又は当該単語に関係する前記情報を、ユーザが選択するためのユーザ選択部と、検索キーとなる情報と、ユーザに提供される情報とが対応付けられた提供情報データベースと、前記ユーザ選択部によって選択された単語又は当該単語に関連する情報を検索キーとして、前記提供情報データベースにアクセスして、ユーザに提供される情報を取得する取得部と、を備えていることを特徴とする情報提供システムである。
【００１６】
（１２）前記ユーザ選択部によって選択された単語又は当該単語に関連する情報を、ユーザ毎に記憶するユーザ情報記憶部を更に備えるのが好ましい。
【００１７】
（１３）さらに他の観点からみた本発明は、複数の単語の入力が可能な入力部と、所定の単語間の関係性に従って、各単語に関係する一又は複数の他の単語が設定されたデータベースにアクセスして、前記入力部に入力された入力単語に関係する他の単語を探索するとともに、探索された他の単語に関係するさらに他の単語を繰り返し探索する探索部と、前記入力単語及び前記探索部によって探索された前記他の単語からなる単語群において、前記関係性を有する単語同士がノードで接続された単語空間を生成して、当該単語空間をメモリに記憶させる生成部と、前記単語空間において、前記入力単語同士を結ぶノード経路を複数個抽出するノード経路抽出部と、前記ノード経路抽出部によって抽出された複数個のノード経路のうち、一のノード経路を選択する選択部と、前記選択部によって選択された一のノード経路上に含まれる単語又は当該単語に関連する情報を出力する出力部と、を備えていることを特徴とするシステムである。
【００１８】
（１４）さらに他の観点からみた本発明は、コンピュータを、前記（１）〜（１３）のいずれか１項に記載のシステムとして機能させるためのコンピュータプログラムである。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、入力された単語の連想的関係性が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】イメージ可視化システムのブロック図である。
【図２】データベースにおける関係性を示す図である。
【図３】ノード経路抽出部のブロック図である。
【図４】連想検索システムの処理フローである。
【図５】初期探索後のインスピレーションスペースの例を示す図である。
【図６】複数回の繰り返し探索後のインスピレーションスペースの例を示す図である。
【図７】２個の入力単語間を結ぶ第１ノード経路及び第２ノード経路を示す図である。
【図８】中間単語と２個の入力単語それぞれとの距離を示す図である。
【図９】距離テーブルを示す図である。
【図１０】カオスエンジンの説明図である。
【図１１】入力単語が複数個であるの場合におけるノード経路（ノードネットワークを示す図である。
【図１２】イメージ可視化システムの出力画面の例である。
【図１３】イメージ可視化システムの出力画面の例である。
【図１４】イメージ可視化システムの出力画面の例である。
【図１５】ノード経路（ノードネットワーク）の例を示す図である。
【図１６】情報提供システムのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、本発明の好ましい実施形態について添付図面を参照しながら説明する。
【００２２】
［１．第１実施形態］
［１．１  システムの概要］
図１は、第１実施形態に係るシステム（イメージ可視化システム）１を示している。本システム１は、複数の単語同士の関係性をユーザに提示することができる。本システム１は、一見無関係にみえる単語同士であっても、それらの単語同士の連想的関係性を探索することができる。
【００２３】
ここで、単語同士の関係性を示すものとして、一般的には、シソーラス（類語）がある。シソーラスは、同義語、広義語又は狭義語などを規定したものである。したがって、シソーラスにおいて関係付けられている単語同士（例えば、同義語としての関係性を持つ単語同士）は、シソーラス上における、明示的な関係性を持っているということができる。一方、本システム１では、シソーラス上の明示的な関係性を持つ単語同士の関係性だけでなく、一見無関係にみえる単語同士であっても、それらの単語同士の連想的関係性を得ることができる。
【００２４】
本システム１は、データベース５と、連想検索システム６と、を備えて構成されている。本システム１は、後述する本システム１の各機能を実現させるためのコンピュータプログラムをコンピュータにインストールして構成されている。コンピュータは、ＣＰＵ、メモリ、キーボード・マウスなどの入力デバイス、ディスプレイなどの出力デバイスを有している。
また、本システムは、前記コンピュータプログラムがユーザのコンピュータにインストールされて構成されていてもよいし、インターネットなどのネットワーク上のサーバコンピュータにインストールされて構成され、ユーザコンピュータからネットワーク経由で利用可能なものであってもよい。
また、上記コンピュータプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録された状態で、譲渡・販売することもできる。さらに、上記コンピュータプログラムは、インターネットなどネットワーク上のサーバコンピュータに保存され、当該サーバからユーザコンピュータにダウンロード可能であってもよい。
【００２５】
さらに、本システム１は、単一のコンピュータ上に構築されている必要はなく、例えば、データベース５と、連想検索システム６とは、ネットワークで接続された別々のコンピュータ上に構築されていてもよい。
なお、以上の点は、後述の情報提供システム１００についても同様である。
【００２６】
［１．２  データベース］
データベース５は、複数のデータベース５１，５２，５３を有して構成されている。各データベース５１，５２，５３は、所定の単語間の関係性に従って各単語に関係する一又は複数の他の単語が設定されたものである。複数のデータベース５１，５２，５３は、後述のように、単語間の関係性がそれぞれ異なっている。
後述の探索部６１は、一の単語を検索キーとして、各データベース５１，５２，５３それぞれに対してアクセスし、各データベースにおいて、検索キーである単語に関係付けられている他の１又は複数の単語を得ることができる。各データベース５１，５２，５３における単語間の関係性が異なっていることで、探索により、多様な単語を得ることができる。
【００２７】
本実施形態の第１データベース５１は、人の思考の形をデータベース化したものであり、文化に影響を受けた思考構造（文化情報）に基づいて、単語同士を関係付けたものが含まれている。
第１データベース５１は、思考形式を５つのタイプにわけて、それぞれの思考形式に対応した５つのデータベース（コンビネーションデータベース５１ａ，トリニティデータベース５１ｂ，デュアルデータベース５１ｃ，ハイブリッドデータベース５１ｄ，ハイブリッドデータベース５１ｅ−１，クロスデータベース５１ｅ−２）を有している。
コンビネーションデータベース５１ａ，トリニティデータベース５１ｂ，デュアルデータベース５１ｃ，ハイブリッドデータベース５１ｄは、３つの単語（情報）Ａ，Ｂ，Ｃを関係付けたものを複数有して構成されており、ハイブリッドデータベース５１ｅ−１及びクロスデータベース５１ｅ−２は、４つの単語（情報）Ａ，Ｂ，Ｃ、Ｄを関係付けたものを複数有して構成されている。
【００２８】
コンビネーションデータベース５１ａにおける３つの単語（情報）Ａ，Ｂ，Ｃは、概念的な階層が揃っており、３つの単語Ａ，Ｂ，Ｃの間は、所定の順番で連続的に概念が変化する関係性を持つ。コンビネーションである３つの単語としては、例えば、図２（ａ）に示すように、「初級−中級−上級」がある。他の例として、「松−竹−梅」があり、この例の場合、文化的な思考構造が反映されたものとなっている。
【００２９】
トリニティデータベース５１ｂにおける３つの単語（情報）Ａ，Ｂ，Ｃは、トリニティ的な関係性（３つで一つのことをあらわすこと）を持つ。トリニティである３つの単語としては、例えば、図２（ｂ）に示すように、「父−子−精霊」があり、この例の場合も、宗教・文化的な思考構造が反映されたものとなっている。
【００３０】
デュアルデータベース５１ｃにおける３つの単語（情報）Ａ，Ｂ，Ｃは、Ａを親情報とし、Ｂ，Ｃという２つの子情報に分岐している関係性をもつ。デュアルの例としては、図２（ｃ）に示すように、卵Ａが、卵白Ｂと卵黄Ｃに分岐するような関係がある。
【００３１】
ハイブリッドデータベース５１ｄにおける３つの単語（情報）Ａ，Ｂ，Ｃは、２つのアイデアＡ，Ｂの組み合わせと統合を通して、造語または新たなイメージＣとなっている関係性をいう。ハイブリッドの例としては、図２（ｄ）に示すように、ｉｐａｄ(登録商標)ＡとｐｈｏｎｅＢを統合して合成されたｉｐｈｏｎｅ(登録商標)Ｃという関係性がある。
【００３２】
ハイブリッドデータベース５１ｅ−１における単語同士の関係性は、直交座標系のような２軸において、４つの概念Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄが各軸に設定されるような関係性である。例えば、図２（ｅ−１）に示すように、一方の軸に「老−若」を設定し、他方の軸に「男−女」したような関係性である。
スクエアデータベース５１ｅ−２における単語同士の関係性は、一つの共通する概念（テーマ）において、４つの概念的に対等な情報Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄが並列的な関係性を持つものであり、例えば、図２（ｅ−２）に示すように、春、夏、秋、冬という関係性である。
【００３３】
第２データベース５２は、心理学的連想辞書データベースである。本実施形態においては、心理学的連想辞書データベースとして、ＥＡＴ（EdinburghAssociativeThesaurus）を使用した（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅａｔ．ｒｌ．ａｃ．ｕｋ）。
ＥＡＴは、心理的に関係する類義語が規定されたものであり、複数の各単語それぞれについて、人が連想する多数の他の単語が関係付けられている。
【００３４】
第３データベース５３は、類語辞書データベースである。類語辞書データベース５３では、類語同士が関係付けられている。本実施形態においては、類語辞書として、プリンストン大学のＷｏｒｄＮｅｔという英語の概念辞書（意味辞書）を使用した（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｏｇｓｃｉ．ｐｒｉｎｃｅｔｏｎ．ｅｄｕ／ｗｎ／）。
【００３５】
なお、上記各データベース５１，５２，５３で用いられる単語としては、英語としたが、他の言語であってもよい。また、言語が英語である場合であっても、各データベース５１，５２，５３において規定される単語間の関係性は、英語文化圏におけるものに限られるものではない。
【００３６】
また、一般的な類語辞書データベースは、語彙が豊富（例えば、数万から数十万語）であるから、複数のデータベース５１，５２，５３に、一般的な類語辞書データベースを含めることで、ほぼ全ての単語について、何らかの関係性のある他の単語を設定でき、他のデータベース５１，５２が、ごく少ない数の単語（例えば、数百語程度）について、関係性のある他の単語を関係付けたものであっても運用が可能となる。
しかも、第１データベース５１では、一般的な類語辞書では、規定されていない単語間の関係性も規定されているため、関係性のある他の単語を豊富化することができる。
【００３７】
なお、本実施形態の第１データベース５１は、上述のように思考の形に基づいて、単語同士を関係付けたものであるが、思考の形に基づいて、単語同士を関係付ける場合の「関係性」としては、上述のものに限られるものではない。
例えば、上記の「関係性」として、比喩又は語用上のメタフォリカルな文飾用法を利用できる。比喩としては、直喩、暗喩のほかに、換喩、提喩、諷喩、引喩、濫喩、転喩、声喩などがあり、語用上のメタフォリカルな文飾用法として、転義法、類義法、皮肉法、転置法、逆説法、列挙法、対照法がある。
【００３８】
特に、重要な用法を列挙すれば、次の通りである。
換喩（メトニミー metonymy）＝近隣的類似性による見立て
提喩（シネクドキー synecdoche）＝類と種の関係による見立て
諷喩（アレゴリー allegory）＝寓喩・寓意
引喩（パロディ parody）＝諧謔・風刺・地口・洒落
声喩（オノマトペイア onomatopoeia）＝擬声語（擬態語）
字喩（アナグラム anagram）＝文字の綴り変え
転義法（トロープ trope）＝交換・入れ替え
類義法（シノニミー synonymy）＝近似語を連ねる
皮肉法（アイロニー irony）＝反語・露悪・偽悪・ずらし表現
逆説法（パラドックス paradox）＝通念をゆさぶる展開
列挙法（エヌメレーション enumeration）＝尽くし（雪月花）
対照法（アンチテーズ antithesis）＝対句・イメージ対比
【００３９】
さらに、単語間の「関係性」としては、単語を漢字で表現した場合において、その漢字の字源・語源を利用することもできる。例えば、「白」という漢字の字源は、人の「骸骨」となるため、「白」と「骸骨」とを関係付けることができる。
また、漢字の字源・語源と、上記の比喩又は語用上のメタフォリカルな文飾用法とを組み合わせて利用すると、白という漢字の字源である「骸骨」の換喩は「骨」となり、諷喩は「死」、対照法は「肉体」となる。したがって、図２（ｆ）に示すように、「白」に対して、「骨」、「死」、「肉体」をそれぞれ関係付けることができる。
【００４０】
［１．３  連想検索システム］
図１に戻り、前記連想検索システム６は、入力部６０と、探索部６１と、インスピレーションスペース生成部６２と、ノード経路抽出部６３と、選択部６４と、出力部６５と、を備えている。
入力部６０は、コンピュータの画面上においてユーザからの１又は複数の単語の入力を受け付ける。なお、入力部６０への入力単語数が１個の場合には、単語間の関係性がそもそも発生しないため、本システム１は、１個の入力単語に関連する１又は複数の他の単語だけを出力する。以下では、入力部６０に複数個（２個以上）の単語が入力された場合を前提に説明する。
【００４１】
探索部６１は、データベース５１にアクセスして、入力部６０に入力された単語（入力単語）に関係する他の単語を探索する。さらに、探索部６１は、データベース５１にアクセスすることで、探索部６１が探索して得た単語に関係するさらに他の単語を探索することもできる。
【００４２】
インスピレーションスペース生成部（以下、単に、「生成部」という）６２は、探索部６１による探索結果に基づいて、インスピレーションスペース（単語空間）を生成する。このインスピレーションスペースは、入力単語と探索して得られた単語とからなる単語群における各単語をノードで接続した単語空間として構成されている。
【００４３】
ノード経路抽出部６３は、インスピレーションスペースにおいて、入力単語（２個の入力単語）同士を結ぶノード経路を抽出する。入力単語同士を結ぶ経路上の単語は、入力単語間の関係性を示すものとなる。本実施形態のノード経路抽出部６３は、複数個のノード経路を候補として抽出する。
【００４４】
図３に示すように、ノード経路抽出部６３は、中間単語決定部６３ａ、距離算出部６３ｂ、及び距離テーブル６３ｃを有している。これら各部６３ａ，６３ｂ，６３ｃの機能については後述する。
【００４５】
選択部６４は、ノード経路抽出部６３によって抽出された複数個のノード経路候補の中から、一のノード経路を選択する。
出力部６５は、選択部６４によって選択されたノード経路上に含まれる単語を、表示画面に出力する。なお、出力部６５は、選択された単語そのものを表示する必要はなく、選択された単語に関連づけられたイメージ情報又はその他の情報を表示してもよい。つまり、出力部６５によって出力される情報は、ノード経路上に含まれる単語をメタ情報として有する情報であってもよい。
【００４６】
図４は、本システム１による処理の流れを示している。
入力部６０が複数の入力単語Ｗ１，Ｗ２を受け付けると（ステップＳ１）、複数の入力単語Ｗ１，Ｗ２は、探索部６１に与えられる。なお、ここでは、説明の容易のため、入力単語数は、２個とする。入力単語数が３個以上の場合については、後述する。
探索部６１は、複数の入力単語Ｗ１，Ｗ２それぞれを検索キーとして、複数のデータベース５１ａ，５１ｂ，５１ｃ，５１ｄ，５１ｅ−１，５１ｅ−２，５２，５３それぞれにアクセスする。データベースへのアクセスの結果、探索部６１は、検索キーである入力単語Ｗ１，Ｗ２それぞれについて、関係性のある１又は複数の他の単語を得る（ステップＳ２（初期探索））。
【００４７】
インスピレーションスペース生成部６２は、入力単語Ｗ１及び入力単語Ｗ１と関係のある他の単語ＷｎをノードＮで接続するとともに、入力単語Ｗ２及び入力単語Ｗ２と関係のある他の単語ＷｎをノードＮで接続することで、インスピレーションスペース（単語空間）を生成する。生成されたインスピレーションスペースは、図示しないメモリ（キャッシュデータベース）に保存される。
【００４８】
図５は、探索部６１が、入力単語Ｗ１，Ｗ２を検索キーとして、データベース５を探索した直後（初期探索後）に生成されたインスピレーションスペースを示している。なお、図５において、第１データベース５１で規定する関係性によって単語同士を接続するノードは、二本線で示し、第２及び第３データベース５２，５３で規定する関係性によって単語同士を接続するノードは、１本線で示した（図６についても同様である）。
【００４９】
さらに、探索部６１は、入力単語Ｗ１，Ｗ２に関連する他の単語Ｗｎを、検索キーとして、各データベースにアクセスし、検索キーである単語Ｗｎに関連性のある、１又は複数のさらに他の単語を得る（ステップＳ２（繰り返し探索））。
そして、生成部６２は、それまでに形成されたインスピレーションスペースに含まれる単語のうち検索キーとされた単語と、繰り返し探索によって得られた他の単語と、を新たなノードＮで接続することにより、インスピレーションスペース（単語空間）を拡張する。メモリに保存されているインスピレーションスペースは、拡張されたインスピレーションスペースによって更新される。
【００５０】
以上のように、探索によって得られた単語を、新たな検索キーした新たな探索を繰り返すことで、入力単語Ｗ１，Ｗ２に関連する多数の単語を有する単語群からなる大きなインスピレーションスペース（単語空間）が構成される。
しかも、本実施形態では、データベース５には、単なる類語辞書データベース５３だけでなく、思考の形をデータベース化した第１データベース５１を備えているため、多様な観点からの様々な単語が得られる。したがって、探索の結果えられる単語によって構成されるインスピレーションスペース（単語空間）も豊富な単語によって構成できる。したがって、一見無関係に見える入力単語同士から意外性のある単語を抽出できる。意外性のある単語であってもは、入力単語に対して関係性（連想的関係性）を持っているため、入力単語から新たなインスピレーションをユーザに想起させることが可能である。
【００５１】
なお、ステップＳ２，Ｓ３の処理の繰り返しの終了条件（ステップＳ３）としては、繰り返しを所定回数繰り返したこと、であってもよいし、入力単語Ｗ１，Ｗ２間を結ぶノード経路が所定数（ノード経路の所定数としては、好ましくは複数）以上形成されたこと、であってもよい。
【００５２】
図６は、ステップＳ２，Ｓ３の処理を複数回繰り返した後のインスピレーションスペースの例を示している。図６に示すように、入力単語Ｗ１，Ｗ２を起点として、多数の他の単語がノードによって接続されている。また、図６では、一方の単語Ｗ１から他方の入力単語Ｗ２に至るノード経路が複数本存在している。
【００５３】
繰り返し探索の終了後、メモリに保存されているインスピレーションスペースに基づき、入力単語Ｗ１，Ｗ２間の距離を示す距離テーブル６３ｃが生成される（ステップＳ５）。
【００５４】
距離テーブル６３の生成は、図３に示すように、中間単語決定部６３ａ及び距離算出部６３ｂによって行われる。
中間単語決定部６３ａは、メモリに保存されているインスピレーションスペースにおいて、入力単語Ｗ１，Ｗ２同士を結ぶノード経路上であって、入力単語Ｗ１，Ｗ２の間に存在する単語を、中間単語として決定する。
本実施形態の中間単語決定部６３ａは、複数の中間単語を決定する。
入力単語Ｗ１，Ｗ２同士を結ぶ複数のノード経路それぞれについて、少なくとも一つの中間単語が決定されるのが好ましく、さらには、入力単語Ｗ１，Ｗ２同士を結ぶ複数のノード経路それぞれについて、一つの中間単語が決定されれば足りる。
ただし、入力単語Ｗ１，Ｗ２同士を結ぶ複数のノード経路すべてについて、中間単語が決定される必要はなく、複数のノード経路の一部について、中間単語が決定されるだけでもよい。
なお、中間単語決定部６３ａは、複数の中間単語を決定する処理の際に、既に決定された中間単語を、新たな中間単語の候補として選択しないようにすることで、効率的に中間単語を決定する。
【００５５】
図７は、一例として、図６のインスピレーションスペースに含まれる複数のノード経路のうち、２つのノード経路（第１ノード経路及び第２ノード経路）を示している。ここでは、第１ノード経路から一つの中間単語（第１中間単語）ＷＩ−１が決定部６３ａによって選択され、第２ノード経路から一つの中間単語（第２中間単語）ＷＩ−２が決定部６３ａによって選択されている。
【００５６】
図８は、第１入力単語Ｗ１が"ａｐｐｌｅ"であり、第２入力単語が”ｂｌｉｎｄ”であり、図７における第１中間単語ＷＩ−１が”ｏｒａｎｇｅ”であり、第２中間単語ＷＩ−２が”ｅｙｅ”である場合の例を示している。
【００５７】
距離算出部６３ｂは、メモリに保存されているインスピレーションスペースに基づき、複数の中間単語それぞれについて、当該中間単語を経由するノード経路の距離を算出する。
具体的には、距離算出部６３は、第１中間単語ＷＩ−１と一方の入力単語Ｗ１との最短経路におけるノード数と、第１中間単語ＷＩ−１と他方の入力単語Ｗ２との最短経路におけるノード数と、の和を、第１中間単語を経由する第１ノード経路の大きさ（距離）として算出する。
また、距離算出部６３は、同様に、第２中間単語ＷＩ−２と一方の入力単語Ｗ１との最短経路におけるノード数と、第１中間単語ＷＩ−２と他方の入力単語Ｗ２との最短経路におけるノード数と、の和を、第２中間単語を経由する第２ノード経路の大きさ（距離）として算出する。
【００５８】
例えば、図８では、”ａｐｐｌｅ”Ｗ１と”ｏｒａｎｇｅ”ＷＩ−１との間のノード数（距離）は、「１」であり、”ｂｌｉｎｄ”Ｗ２と”ｏｒａｎｇｅ”との間のノード数（大きさ）は、「５」である（図７参照）。したがって、第１ノード経路の大きさｄは、１＋５＝６である。
また、図８では、”ａｐｐｌｅ”Ｗ１と”ｅｙｅ”ＷＩ−２との間のノード数（大きさ）は、「３」であり、”ｂｌｉｎｄ”Ｗ２と”ｅｙｅ”との間のノード数（大きさ）は、「１」である（図７）参照。したがって、第２ノード経路の大きさｄは、３＋１＝４である。
【００５９】
なお、最短経路は、ダイクストラ法などの最短経路探索法によって発見することができる。
【００６０】
図９は、距離算出部６３によって算出された大きさ（距離）ｄを、中間単語ごと（ノード経路毎）に格納した距離テーブル６３ｃの例を示している。図６では、複数の中間単語に基づいて算出された、複数のノード経路の距離を示している。なお、図９の距離テーブル６３ｃでは、距離ｄが小さい順（昇順）に並べられている。
【００６１】
なお、本実施形態のノード経路抽出部６３は、インスピレーションスペースにおいて、入力単語同士を接続する複数のノード経路を抽出しているが、本実施形態において抽出されるノード経路は、入力単語Ｗ１，Ｗ２の間に中間単語が存在するノード経路だけである。つまり、入力単語Ｗ１，Ｗ２同士を複数のノード数で結ぶノード経路（距離ｄ＝２以上のノード経路）だけが抽出される。これは、入力単語同士の明示的な関係性ではなく、入力単語同士の連想的関係性（必ずしも明示的ではない関係性）を取得するのに有用である。
【００６２】
距離テーブルが作成されると（ステップＳ５）、続いて、選択部６４が、距離テーブル６３ｃに含まれる複数のノード経路（中間単語）の中から、一のノード経路を選択する（ステップＳ６）。選択部６４は、選択されるべき一のノード経路が持つノード数（距離ｄ）を不規則に決定する。そして、選択部６４は、距離テーブル６３ｃに含まれる複数のノード経路のなから、一のノード経路を選択する。
【００６３】
本実施形態の選択部６４は、カオスエンジンによって選択されるべき一のノード経路が持つノード数（距離ｄ）の順位をカオス的に決定する。
図１０は、本実施形態におけるカオスエンジンの原理を示している。カオスエンジンは、図４の処理とは、独立して常時動作しており、カオス的な状態変化を生じさせ、そのときどきの状態に応じた出力を発生する。
図１０に示すように、本実施形態のカオスエンジンは、「ユーザー」「マスター」「ターゲット」の３つのエージェントを有している。図１０（ａ）に示すように「ユーザー」と「ターゲット」は、コンピュータ上の仮想空間上において、カオス関数（例えば、カオス関数としてはｆ（ｘ）＝−４ｘ（ｘ−１）；ｘはマスターが持つ値）に従って動く。
【００６４】
図４のステップＳ６のノード経路選択が行われる際における「マスター」の値（ｘ）によって、「ユーザー」を、図１０（ｂ）に示すように、「ユーザー」を、「ユーザー」と「ターゲット」を結ぶ線分上の点（「ユーザー」からｘの位置）に移動させる。
そして、図１０（ｃ）に示すように、「ユーザー」移動後の「ユーザー」と「マスター」間の距離を、カオスエンジンの出力とする。なお、カオス関数として、ｆ（ｘ）＝−４ｘ（ｘ−１）を用いると、カオスエンジンの出力は、０〜１の間の値となる。
また、本実施形態では、「マスター」の値（ｘ）として、システム１を起動してから、図４の処理全体を実行した回数（検索回数）ｃを使った、「１−（１／ｃ）」が用いられる。したがって、検索回数ｃが増えるほど、「ユーザー」は、「ターゲット」に近づくことになる。
選択部６４は、カオスエンジンの出力値と距離テーブルのデータ数（図９では４個）を掛け合わせて得られた値のＮｏを、距離テーブル６３ｃにおいて持つ中間単語（ノード経路）を決定する。
例えば、カオスエンジンの出力が０．５であり、距離テーブル６３ｃのデータ数が４個である場合、０．５×４＝２であり、Ｎｏ２（テーブル６３における順位が２）のデータ（中間単語がｏｒａｎｇｅのノード経路）が選択される。
【００６５】
以上のようにして選択された一のノード経路に基づき、出力部６５は、選択されたノード経路上の単語（入力単語Ｗ，１Ｗ２及び選択されたノード経路上の１又は複数の中間単語）を、表示画面に出力する（ステップＳ７）。
選択部６４が選択するノード経路のノード数不規則に決定されるため、場合によっては、入力単語Ｗ１，Ｗ間のノード数が大きいノード経路が選択されることもあるし、ノード数が小さいノード経路が選択されることもある。これは、入力単語間の連想的関係性を発見するのに有用である。つまり、本システム１では、入力単語に直接関係性のあるイメージを表現する単語だけでなく、入力単語から連想される別のイメージを表現する単語を出力できる。これにより、ユーザにおける、新たな発想の創造を支援することができる。      
【００６６】
なお、出力部６５による出力の後、出力された複数の単語のうちの任意の２つの単語をユーザが選択して（ステップＳ８）、再度ステップＳ２以降の処理を実行させることも可能であるし、新たに、ユーザが別の単語を入力単語として入力することで、ステップＳ１以降の処理を実行させることもできる。
【００６７】
［１．４  入力単語が３個以上の場合］
以上の処理は、入力単語Ｗ１，Ｗ２が２個である場合についてのものであるが、入力単語数が３個以上の場合にも、同様の処理を行うことができる。
例えば、入力単語が”ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ”（登録商標），”ａｐｐｌｅ”，”ｇｏｏｇｌｅ”（登録商標）の３個である場合、図１１に示すように、中間単語”ｏｒａｎｇｅ”は、３個の入力単語全てに対して１又は複数のノードで接続されているものが選ばれる。なお、インスピレーションスペースにおいて、ある入力単語に対して、他の入力単語を経由することでしかノード接続関係がない単語は、中間単語としては選択されない。
また、この場合の「ノード経路」(ノードネットワーク)は、中間単語”ｏｒａｎｇｅ”と３個の入力単語それぞれとを接続する３経路の全体をいう。換言すると、中間単語とは、複数の入力単語のうち、任意の一の入力単語から任意の他の入力単語へと到達する際に必ず経由される単語である。
距離算出部６３ｂは、中間単語”ｏｒａｎｇｅ”と入力単語”ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ”との最短経路におけるノード数ｃｔ１と、中間単語”ｏｒａｎｇｅ”と入力単語”ａｐｐｌｅ”との最短経路におけるノード数ｃｔ２と、中間単語”ｏｒａｎｇｅ”と入力単語”ｇｏｏｇｌｅ”との最短経路におけるノード数ｃｔ２と、の和(ｃｔ１+ｃｔ２+ｃｔ３)を、中間単語”ｏｒａｎｇｅ”を経由するノード経路の大きさ（距離）として算出する。
このようにして得られたノード経路（ノードネットワーク）の大きさ（距離）は、距離テーブル６３ｃにおける一つのデータとして、距離テーブル６３ｃに格納される。そして、距離テーブル６３ｃの複数のデータの中から、一つのデータ（ノード経路（ノードネットワーク））が、選択部６４によって選択される。
なお、一つのノード経路（ノードネットワーク）において、中間単語は、一つである必要はなく、複数であってもよい。一つのノード経路（ノードネットワーク）に含まれる中間単語が複数個である場合、複数の中間単語それぞれが、入力単語全てに対して１又は複数のノードで接続されているのが好ましい。
【００６８】
［１．５  出力例］
図１２〜図１４は、本実施形態のシステム１の出力例を示している。
図１２は、入力単語として３つの単語”Love is blind”（恋は盲目）からなるセンテンスを入力した場合の出力例を示している。図１２では、入力単語”Love is blind”のほか、”Love is blind”の背後に隠されている複数の単語（連想単語）が表示されている。
図１３は、図１２の出力の後に、入力単語として６つの単語”to be or not to be”（生きるべきか死ぬべきか）からなるセンテンスを入力した場合の出力例を示している。図１３では、入力単語”to be or not to be”のほか、”to be or not to be”の背後に隠されている複数の単語（連想単語）が表示されている。
図１４は、図１３の出力の後に、入力単語として４つの単語”That is the question”（それが問題だ）からなるセンテンスを入力した場合の出力例を示している。図１３では、入力単語”That is the question”のほか、”That is the question”の背後に隠されている複数の単語（連想単語）が表示されている。
【００６９】
ここでは、図１３の”to be or not to be”のセンテンスが入力された場合、これら４種類の単語だけで、ステップＳ２からステップＳ６の処理を行うだけでなく、当該センテンスに含まれる４種類単語と、直前の入力センテンスである”Love is blind”における３種類単語と、の計７種類の単語を入力単語として、ステップＳ２からステップ６の処理を行う。
同様に、図１３の”That is the question”が入力された場合、これら４単語だけで、ステップＳ２からステップＳ６の処理を行うだけでなく、直前の入力センテンスである”to be or not to be”における４種類の単語を含めた８種類の単語を入力単語として、ステップＳ２からステップ６の処理を行う。
図１５は、”to be or not to be”及び”Love is blind”に含まれる７個の単語を入力単語とした場合において、一つのノード経路（ノードネットワーク）に含まれる中間単語が３個である場合のノード経路（ノードネットワーク）例を示している。３個の中間単語”ｂｅｃａｍｅ”，”ｈａｖｅ”，”ｐｒｏｓｅｓｓ”それぞれは、７個の入力単語全てに対して、接続される経路を有している。
【００７０】
直前の入力センテンスも利用することで、センテンス間の文脈の流れを可視化することが可能である。すなわち、図１１の”love is blind”の場合には、ゆとりと甘い雰囲気を示す単語群が表示されているのに対し、図１３の”That is the question”に移るにつれて、段々とシリアスな雰囲気を表現する否定語を含んだ単語群に変化している。
【００７１】
このように、本実施形態のシステム１では、入力されたセンテンスの形態素解析や意味解析を行うことなく、単語間の連想的関係性を発見することで、入力されたセンテンスの背後に隠れた意味を可視化させることができる。
【００７２】
［２．第２実施形態］
図１６は、第２実施形態として情報提供システム１００を示している。この情報提供システム１００は、図１のシステム１に、情報提供に関連する機能を加えたものである。情報提供システム１００において特に説明しない点は、図１のシステム１と同様である。
【００７３】
情報提供システム１００は、商品データベース（提供情報データベース）２と、ユーザ選択部７と、取得部８と、情報出力部９と、ユーザ情報記憶部１０と、を備えている。
【００７４】
ここでは、例として、情報提供システム１００は、店舗に設置され、来客者（ユーザ）が入力したキーワード（単語）に基づいて、店舗の商品情報を提供する商品情報提供システムであるものとして、説明する。
また、ユーザは、購入したい商品の漠然としたイメージはあるが、具体的な商品は決めていない者を想定する。ユーザは、商品情報提供システム１００に対して、自身が購入したい商品のイメージを示す単語をいくつか、入力部６０（６０ａ，６０ｂ）に対して入力する。
システム１００は、入力単語同士の連想的関係性を探索し、出力部６５によって、連想的関係性を示す単語（又は当該単語に関連する情報）を、画面に出力する。
【００７５】
前記ユーザ選択部７は、出力部６５によって出力された単語（又は当該単語に関連する情報）のうち、ユーザの商品イメージ（脳内イメージ）により近い単語（又は当該単語に関連する情報）を、ユーザに選択させるためのものである。
【００７６】
商品情報提供システム１００では、ユーザ選択部７によって選択された単語等に基づいて、提供されるべき情報を決定する。
ユーザ選択部７によって単語等が選択されると、前記取得部７は、選択された単語を、検索キーとして、商品データベース２に取得して、ユーザに提供される情報（商品情報）を取得する。
【００７７】
商品データベース２は、複数の商品情報を有しており、各商品情報に対して、一又は複数の単語が関連付けられている。取得部７は、商品データベース２を検索し、検索キーに対応する単語が関連付けられている商品情報を得る。
【００７８】
取得部７が取得した商品情報は、情報出力部７によって、ユーザに対して、画面表示などで出力される。本システム１００は、ユーザが入力した単語（キーワード）そのもので、商品データベース２を検索するのではなく、ユーザが入力した単語群が持つイメージを他の単語でユーザに提示し、そのうち、適切な単語をユーザに選択してもらうことができる。したがって、ユーザ（来店者）が、ほしい商品のイメージ（脳内イメージ）を適切なキーワードで表現できていなくても、ユーザが持つイメージを別の単語等で可視化させて、より適切な単語で、商品データベース２を検索させることができる。
【００７９】
また、ユーザ選択部７によって選択された単語又は当該単語に関連する情報は、ユーザ情報記憶部１０に記憶される。ユーザ情報記憶部１０は、ユーザが選択した単語等を、ユーザ毎に保存する。これにより、ユーザ履歴が得られ、顧客管理に有益である。
【００８０】
また、第２実施形態の情報提供システム１００における連想検索システム６は、入力部６０として、自由入力部６０ａと、選択式入力部６０ｂと、を備えている。
自由入力部６０ａは、キーボードからのキー入力などによって、ユーザが任意の１又は複数の単語を入力可能なものである。
選択式入力部６０ｂは、システム１００側で予め設定された複数の単語の中から、ユーザが１又は複数の単語を選択する操作を行うことで、単語の入力が行われるものである。
【００８１】
自由入力部６０ａがあることで、ユーザは自由な単語入力が行える一方、選択式入力部６０ｂでは、予めシステム側において設定された複数の単語の中からしか選択できないため、システム側で意図する単語が入力されることが確実化され、適切な情報が提供し易くなる。
【００８２】
例えば、システム１００が商品情報提供システムである場合には、選択式入力部６０ｂによって選択可能な単語としては、商品カテゴリーを示す単語とすることができる。また、システム１００がレストランの情報提供システムである場合には、選択式入力部６０ｂによって選択可能な単語としては、レストランの場所又は最寄り駅を示す単語とすることができる。
【００８３】
自由入力部６０ａによって入力された単語及び選択式入力部６０ｂに入力された単語は、いずれも、探索部６１によって他の単語の探索に用いられる入力単語となり、インスピレーションスペースにおける単語群の起点となる。つまり、本実施形態の選択式入力部６０ｂは、単なる情報の絞込みに用いるためのものではなく、単語間の連想的関係性が探索される際の一方の単語について、システム側が意図した単語群の範囲内に制限するためのものである。これにより、ユーザの意図する商品イメージを可視化させつつも、情報提供側が提供したい商品イメージを反映させることができる。
【００８４】
［３．付記］
なお、上記において開示した事項は、例示であって、本発明を限定するものではなく、様々な変形が可能である。
例えば、イメージ可視化システム１は、その外部に、データベース５を備えるものであってもよい。
また、情報提供システム１００は、商品情報提供システムに限られず、その他の情報の提供（例えば、Ｗｅｂサイトにおける広告表示や、Ｗｅｂサイトにおけるレコメンデーション表示）に用いることもできる。
【符号の説明】
【００８５】
１  イメージ可視化システム
２  情報提供データベース
５  データベース
６  連想検索システム
７  ユーザ選択部
８  取得部
９  情報取得部
１０  ユーザ情報記憶部
５１  第１サブデータベース
５１ａ  コンビネーションデータベース
５１ｂ  トリニティデータベース
５１ｃ  デュアルデータベース
５１ｄ  ハイブリッドデータベース
５１ｅ−１  ハイブリッドデータベース
５１ｅ−２  スクエアデータベース
５２  第２サブデータベース
５３  第３サブデータベース
６０  入力部
６１  探索部
６２  インスピレーションスペース生成部
６３  ノード経路抽出部
６３ａ  中間単語決定部
６３ｂ  距離算出部
６３ｃ  距離テーブル
６４  選択部
６５  出力部
１００  情報提供システム
【図１】
2012123639.tif 000003
【図２】
2012123639.tif 000004
【図３】
2012123639.tif 000005
【図４】
2012123639.tif 000006
【図５】
2012123639.tif 000007
【図６】
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【図７】
2012123639.tif 000009
【図８】
2012123639.tif 000010
【図９】
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【図１０】
2012123639.tif 000012
【図１１】
2012123639.tif 000013
【図１２】
2012123639.tif 000014
【図１３】
2012123639.tif 000015
【図１４】
2012123639.tif 000016
【図１５】
2012123639.tif 000017
【図１６】
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