(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
属性と属性値との組からなる属性情報を条件部および結論部にそれぞれ含んだルールと、前記ルールのいずれかと関連付けられた事例情報とを有するルールベースを管理するルールベース管理装置であって、
新規ルールの入力および当該新規ルールと関連付ける前記事例情報の指定を受け付ける受付手段と、
前記新規ルールと条件部が同一の既存ルールを競合ルールとして抽出する競合ルール抽出手段と、
前記新規ルールと関連付けられた事例情報に含まれる属性情報の中から当該新規ルールの条件部および結論部に含まれない属性情報である新規ルール外属性情報を抽出するとともに、前記競合ルールと関連付けられた事例情報に含まれる属性情報の中から当該競合ルールの条件部および結論部に含まれない属性情報である競合ルール外属性情報を抽出するルール外属性情報抽出手段と、
前記ルール外属性情報抽出手段によって抽出された新規ルール外属性情報および競合ルール外属性情報のそれぞれについて各属性値の分布比率を算出する分布比率算出手段と、
前記分布比率算出手段が算出した新規ルール外属性情報に係る分布比率と競合ルール外属性情報に係る分布比率とを対比して両分布比率における差異が大きい属性情報を優先して提示する属性情報提示手段と
を備えたことを特徴とするルールベース管理装置。
【請求項２】
属性と属性値との組からなる属性情報を条件部および結論部にそれぞれ含んだルールと、前記ルールのいずれかと関連付けられた事例情報とを有するルールベースを管理するルールベース管理装置であって、
既存ルールの指定を受け付ける受付手段と、
前記受付手段において指定された既存ルールと関連付けられた前記事例情報に含まれる属性情報の中から当該既存ルールの条件部および結論部に含まれない属性情報であるルール外属性情報を抽出するルール外属性情報抽出手段と、
前記ルール外属性情報抽出手段によって抽出されたルール外属性情報について各属性値の分布比率を算出する分布比率算出手段と、
前記分布比率算出手段が算出した分布比率が所定値以上の属性情報を前記既存ルールへの追加候補として提示する属性情報提示手段と
を備えたことを特徴とするルールベース管理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ルールベース管理装置に関するものであり、特に、外的要因により最適なルールが変化する分野において、ルールの評価や追加、変更を容易かつ低コストに行うことができるルールベース管理装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来のルールベースシステムにおいては、知識エンジニアが、当該ルールベースを構築したい分野に精通しているエキスパートに対してインタビューを行い、そこで得た知識をルール化し、ルール間の整合性を保つように、ルールをルールベースに追加することにより、知識が獲得されている。
【０００３】
また、知識エンジニアを必要とせず、エキスパートが直接ルールを追加可能なルールベースシステムの構築方法としては、Ripple Down Rules法（以下、ＲＤＲ法と称する）が良く知られている。
【０００４】
かかるＲＤＲ法では、ノードと、該ノードから伸びる二本のブランチとを構成単位とする二分木構造でルールベースが構築される。各ノードには、一つのルールと、該ルールが登録されるきっかけとなった一つの事例とが登録されている。
【０００５】
また、二本のブランチは、ルールを満たす場合に辿る「Ｙｅｓ」ブランチと、ルールを満たさない場合に辿る「Ｎｏ」ブランチとから構成されている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、従来のルールベースシステム（知識エンジニアによるもの）では、インタビューされるエキスパートが全てのルールを意識して使っているわけではないため、有効な知識を聞き出すのに時間と手間がかかるという問題があった。
【０００７】
また、エキスパートから聞き出した知識をルールとして蓄積し、整合性を保つように管理することは、高度な専門知識や膨大な労力がかかる。
【０００８】
一方、ＲＤＲ法によるルールベースシステムでは、二分木構造のため医療分野や故障診断等のように知識の一貫性が採られており、適用されるルールも固定される分野で有効であるが、販売やセールスや、Ｗｅｂにおけるコンテンツ推薦等のように、人、状況、文脈等の外的要因により選択されるべき最適なルールが変化するような分野に向かない。
【０００９】
このように外的要因により最適なルールが変化する分野では、ルールを評価し、追加、変更を行わなければならないが、多大な労力を必要とし、管理コストが高くつく。
【００１０】
本発明は、上記に鑑みてなされたもので、外的要因により最適なルールが変化する分野において、ルールの評価や追加、変更を容易かつ低コストに行うことができるルールベース管理装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するために、本発明は、属性と属性値との組からなる属性情報を条件部および結論部にそれぞれ含んだルールと、前記ルールのいずれかと関連付けられた事例情報とを有するルールベースを管理するルールベース管理装置であって、新規ルールの入力および当該新規ルールと関連付ける前記事例情報の指定を受け付ける受付手段と、前記新規ルールと条件部が同一の既存ルールを競合ルールとして抽出する競合ルール抽出手段と、前記新規ルールと関連付けられた事例情報に含まれる属性情報の中から当該新規ルールの条件部および結論部に含まれない属性情報である新規ルール外属性情報を抽出するとともに、前記競合ルールと関連付けられた事例情報に含まれる属性情報の中から当該競合ルールの条件部および結論部に含まれない属性情報である競合ルール外属性情報を抽出するルール外属性情報抽出手段と、前記ルール外属性情報抽出手段によって抽出された新規ルール外属性情報および競合ルール外属性情報のそれぞれについて各属性値の分布比率を算出する分布比率算出手段と、前記分布比率算出手段が算出した新規ルール外属性情報に係る分布比率と競合ルール外属性情報に係る分布比率とを対比して両分布比率における差異が大きい属性情報を優先して提示する属性情報提示手段とを備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
この発明によれば、新規ルールの入力および新規ルールと関連付ける事例情報の指定を受け付け、新規ルールと条件部が同一の既存ルールを競合ルールとして抽出し、新規ルールと関連付けられた事例情報に含まれる属性情報の中から新規ルールの条件部および結論部に含まれない属性情報である新規ルール外属性情報を抽出するとともに、競合ルールと関連付けられた事例情報に含まれる属性情報の中から競合ルールの条件部および結論部に含まれない属性情報である競合ルール外属性情報を抽出し、抽出された新規ルール外属性情報および競合ルール外属性情報のそれぞれについて各属性値の分布比率を算出し、算出した新規ルール外属性情報に係る分布比率と競合ルール外属性情報に係る分布比率とを対比して両分布比率における差異が大きい属性情報を優先して提示することとしたので、外的要因により最適なルールが変化する分野において、ルール競合を回避することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、図面を参照して本発明にかかる一実施の形態について詳細に説明する。第１図は、本発明にかかる一実施の形態の構成を示すブロック図である。同図に示したルールベース管理装置１００は、エキスパートシステム等で利用され、ルールを蓄積するルールベース２００や、事例情報を蓄積する事例情報データベース２１０、関連付け情報データベース２２０等を管理する装置であり、例えば、ルールに基づいて、ユーザに最適な商品を推薦する機能を備えている。
【００１４】
ここで、ルールベース管理装置１００で扱われるルールとしては、一例として、第２図（ａ）に示したように、ルールを識別するためのルールＩＤ（＝ｒ１０００）と、条件部（ＩＦ  年齢＝２０代  ＡＮＤ  性別＝男性  ＡＮＤ  趣味＝テニス）と、結論部（ＴＨＥＮ  商品種別＝タオル  ＡＮＤ  色＝青）とから構成されるＩＦ  ＴＨＥＮ形式のものが採用されている。
【００１５】
上記ルールは、「ルールＩＤ＝ｒ１０００は、年齢が２０代の男性で趣味がテニスの人には、青いタオルを推薦する。」を表現している。
【００１６】
また、条件部および結論部は、推薦対象となる人や物の特徴を表す属性（年齢、性別、趣味、商品種別、色）と、属性値（２０代、男性、テニス、タオル、青）とのペアの集合で表現されている。
【００１７】
ルールベース２００には、第３図に示したように、ルールＩＤで識別される複数のルール（第２図（ａ）参照）が格納されている。
【００１８】
一方、ルールベース管理装置１００で扱われる事例情報は、実際に商品を購入したユーザに関して、ユーザの特徴を表すユーザ情報と、商品の特徴を表すコンテンツ情報を含んでいる。
【００１９】
例えば、「年齢２６歳、男性、趣味がテニス、会社員、千葉在住、青好き」という特徴を持ったユーザが、「タオル、５０００円、大きい、青色、スポーツタオル」という特徴を持った商品を購入したという事例情報は、第２図（ｂ）で表される。
【００２０】
すなわち、同図において、上記事例情報は、事例情報を識別するための事例ＩＤと、ユーザ情報（ユーザＩＤ＝ｕ２０００、年齢＝２６、性別＝男性、趣味＝テニス、職業＝会社員、住所＝千葉、好きな色＝青）と、コンテンツ情報（コンテンツＩＤ＝ｃ３０００、商品種別＝タオル、値段＝５０００、大きさ＝大、色＝青、種類＝スポーツタオル）とから構成される。第２図（ｃ）および（ｄ）に示した他の事例情報も、図２（ｂ）に示した事例情報と同様の構成とされている。
【００２１】
事例情報データベース２１０には、第４図に示したように、事例ＩＤで識別される複数の事例情報（第２図（ｂ）〜（ｄ）参照）が格納されている。
【００２２】
また、ルールベース管理装置１００においては、関連付け部１０８やルール定義者等により、第２図（ａ）〜（ｄ）に示したように、ユーザが商品を購入した場合に適用されたルールと、当該ユーザおよび商品にかかる事例情報（単数または複数）とが関連付けられている。
【００２３】
つまり、第２図（ｂ）〜（ｄ）に示した事例情報のそれぞれは、第２図（ａ）に示したルールの条件部を満たすユーザ情報を有しており、かつルールの結論部を満たす商品情報を有している。
【００２４】
関連付け情報データベース２２０には、第５図に示したように、ルールＩＤと、該ルールＩＤに対応するルールに関連付けられた事例情報を識別するための事例ＩＤとからなる関連付け情報が格納されている。
【００２５】
第１図に戻り、ルールベース管理装置１００において、入力部１０１は、キーボード、マウス等であり、各種データや情報の入力に用いられる。表示部１０２は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）やＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等であり、各種ルールや処理結果等を表示する。
【００２６】
入出力インタフェース１０３は、入力部１０１および表示部１０２と、各部との間に設けられており、入出力を制御する。ルール追加部１０４は、ルールベース２００にルールを追加するためのルール追加処理を実行する。管理部１０５は、ルールベース２００や事例情報データベース２１０を管理するための管理処理を実行する。
【００２７】
この管理処理としては、ルールベース２００からルールを検索する処理、事例情報データベース２１０から事例を検索する処理、ルールに追加すべき属性を発見する処理がある。
【００２８】
妥当性チェック部１０６は、ルールベース２００に格納されているルールの妥当性をチェックするためのルール妥当性チェック処理を実行し、妥当性が低い場合にルールの訂正をルール定義者に促す。
【００２９】
ルール適用部１０７は、ユーザ要求に対して、ルールベース２００に格納されているルールを実際に適用し、ユーザに商品を推薦するためのルール適用処理を実行する。
【００３０】
関連付け部１０８は、ルールと事例とを関連付けるための関連付け情報を生成し、これを関連付け情報データベース２２０に格納する機能を備えている。ルール検索部１０９は、検索キーに基づいて、ルールベース２００からルールを検索する機能を備えている。
【００３１】
事例検索部１１０は、検索キーに基づいて、事例情報データベース２１０から事例情報を検索する機能を備えている。属性検索部１１１は、ルールベース２００や事例情報データベース２１０からルールや事例情報に含まれる属性を検索する機能を備えている。
【００３２】
つぎに、一実施の形態の動作について、第６図〜第１０図に示したフローチャート、および第１１図〜第１６図を参照しつつ説明する。
【００３３】
第６図に示したステップＳＡ１は、ルール追加部１０４は、入力部１０１経由でルール定義者より、ルールベース２００にルールを追加するためのルール追加要求があるか否かを判断し、この場合、判断結果を「Ｎｏ」とする。
【００３４】
ステップＳＡ２では、管理部１０５は、入力部１０１経由でルール定義者より、管理要求（ルール検索、事例情報検索、属性発見）があるか否かを判断し、この場合、判断結果を「Ｎｏ」とする。
【００３５】
ステップＳＡ３では、妥当性チェック部１０６は、入力部１０１経由で、ルール定義者より、ルールの妥当性をチェックするためのルール妥当性チェック要求があるか否かを判断し、この場合、判断結果を「Ｎｏ」とする。
【００３６】
ステップＳＡ４では、ルール適用部１０７は、入力部１０１経由で、ユーザより、商品の推薦に関するルール適用要求があるか否かを判断し、この場合、判断結果を「Ｎｏ」とする。以後、判断結果が「Ｙｅｓ」となるまで、ステップＳＡ１〜ステップＳＡ４が繰り返される。
【００３７】
そして、ルール追加要求があると、ルール追加部１０４は、ステップＳＡ１の判断結果を「Ｙｅｓ」とし、ステップＳＡ５でルール追加処理を実行する。ここでは、第３図に示したルールベース２００には、ルールＩＤ＝ｒ１００１が格納されていないものとする。
【００３８】
具体的には、第７図に示したステップＳＢ１では、ルール定義者は、入力部１０１より、ルールベース２００に追加すべきルールとして、例えば、第１１図（ａ）に示したルールＩＤ＝ｒ１００１のルールを入力する。
【００３９】
また、ルール定義者は、ルールＩＤ＝ｒ１００１に、例えば、第１２図（ａ）に示した事例ＩＤ＝４００４の事例情報を関連付ける。
【００４０】
ステップＳＢ２では、ルール追加部１０４は、ルールＩＤ＝ｒ１００１の追加ルール（第１１図（ａ）参照）における条件部（年齢＝２０代  性別＝男性  趣味＝テニス）をキーとして、ルール検索部１０９にルールベース２００を検索させる。この検索結果は、追加ルールと条件部が同じである競合ルールである。
【００４１】
ステップＳＢ３では、ルール追加部１０４は、競合ルールが検索されたか否かを判断する。この判断結果が「Ｎｏ」である場合、ステップＳＢ９では、ルール追加部１０４は、追加ルール（第１１図（ａ）参照）をルールベース２００に格納する。
【００４２】
また、関連付け部１０８は、追加ルール（第１１図（ａ）参照）と事例情報（第１２図（ａ）参照）にかかる関連付け情報を関連付け情報データベース２２０に格納する。
【００４３】
一方、ステップＳＢ３の判断結果が「Ｙｅｓ」である場合、すなわち、競合ルールとして、第２図（ａ）に示したルールＩＤ＝ｒ１０００のルールが検索された場合、ステップＳＢ４では、ルール追加部１０４は、ルールＩＤ＝ｒ１０００に関連付けられている事例情報（第２図（ｂ）〜（ｄ）参照）のうち、追加ルール（第１１図（ａ）参照）に記述されていない、属性値以外の属性を差として選択する。
【００４４】
この場合、ルール追加部１０４は、第１１図（ｂ）に示した属性「職業、住所、好きな色、大きさ、種類」を選択する。
【００４５】
ステップＳＢ５では、ルール追加部１０４は、競合ルール（第２図（ａ）参照）に関連付けられた事例情報における、当該属性「職業、住所、好きな色、大きさ、種類」の分布を第１１図（ｃ）に示したように算出する。
【００４６】
ステップＳＢ６では、ルール追加部１０４は、追加ルール（第１１図（ａ）参照）に関連付けられた事例情報（第１２図（ａ）参照）における、当該属性「職業、住所、好きな色、大きさ、種類」の分布を第１１図（ｄ）に示したように算出する。
【００４７】
ステップＳＢ７では、ルール追加部１０４は、ステップＳＢ５およびステップＳＢ６の各分布を受けて、競合ルールと追加ルールにおいて、属性値が異なり、両方の分布が高い属性から順に、第１１図（ｅ）に示したように、表示部１０２に表示する。
【００４８】
ステップＳＢ８では、ルール定義者は、競合状態を回避すべく、ルールを再定義する。例えば、ルール定義者は、図１１（ｅ）に示した「好きな色」を競合ルールおよび追加ルールの各条件部に加え、第１２図（ｂ）および（ｃ）に示したように再定義する。第１２図（ｂ）においては、競合ルールの条件部に「好きな色＝青」が定義されている。一方、第１２図（ｃ）においては、追加ルールの条件部に「好きな色＝オレンジ」が追加されている。
【００４９】
また、入力部１０１経由でルール定義者より、管理要求があると、管理部１０５は、第６図に示したステップＳＡ２の判断結果を「Ｙｅｓ」とする。ステップＳＡ６では、管理部１０５は、管理処理を実行する。
【００５０】
具体的には、第８図に示したステップＳＣ１では、管理部１０５は、管理要求がルール検索要求であるか否かを判断する。この判断結果が「Ｙｅｓ」である場合、ステップＳＣ４では、ルール定義者は、入力部１０１より、例えば、第１３図（ａ）に示したルール検索キー（ルールの条件部）を入力する。
【００５１】
ステップＳＣ５では、管理部１０５は、ルール検索部１０９に、ルール検索キーに基づいて、ルールベース２００からルールを検索させる。ステップＳＣ６では、管理部１０５は、検索結果としてのルールを表示部１０２に表示する。
【００５２】
一方、ステップＳＣ１の判断結果が「Ｎｏ」である場合、ステップＳＣ２では、管理部１０５は、管理要求が事例情報検索要求であるか否かを判断する。この判断結果が「Ｙｅｓ」である場合、ステップＳＣ７では、ルール定義者は、入力部１０１より、例えば、第１３図（ｂ）に示した事例情報検索キー（属性）を入力する。
【００５３】
ステップＳＣ８では、管理部１０５は、事例検索部１１０に、事例情報検索キーに基づいて、事例情報データベース２１０から事例情報を検索させる。ステップＳＣ９では、管理部１０５は、検索結果としての事例情報を表示部１０２に表示する。
【００５４】
一方、ステップＳＣ２の判断結果が「Ｎｏ」である場合、ステップＳＣ３では、管理部１０５は、管理要求がルール属性発見であるか否かを判断する。ルール属性発見は、ルールベース２００に格納されたルールの訂正をサポートするためのものである。
【００５５】
ステップＳＣ３の判断結果が「Ｙｅｓ」である場合、ステップＳＣ１０では、ルール定義者は、訂正対象のルール（例えば、第２図（ａ）に示したルールＩＤ＝ｒ１０００）を入力する。ステップＳＣ１１では、管理部１０５は、ルール検索部１０９に、関連付け情報データベース２２０を参照させて、当該ルールに関連付けられている事例情報を事例情報データベース２１０から検索させ、事例情報集合を取得する。
【００５６】
ステップＳＣ１２では、管理部１０５は、事例情報集合における事例情報のうち、ルールに記載されていない属性を選択する。
【００５７】
ステップＳＣ１３では、管理部１０５は、第１３図（ｃ）に示したように、当該事例情報集合における当該属性の分布を算出する。ステップＳＣ１４では、第１３図（ｃ）において割合が高い属性をルール属性候補として表示部１０２に表示する。
【００５８】
ここで、割合が高い属性としては、大きさ：大９０％である。これは、ルールＩＤ＝ｒ１０００を満たすユーザの９０％が大きいタオルを購入していることを意味している。そこで、ステップＳＣ１４では、「（タオル）の大きさ＝大きい」をルールＩＤ＝ｒ１０００のルール属性候補としてユーザに提示している。
【００５９】
ステップＳＣ１５では、管理部１０５は、ルール定義者の指示により、ステップＳＣ１４で表示されたルール属性候補を、ルールＩＤ＝ｒ１０００のルール属性に追加するか否かを判断し、この判断結果が「Ｎｏ」である場合、第６図に示したメインルーチンに戻る。
【００６０】
一方、ステップＳＣ１５の判断結果が「Ｙｅｓ」である場合、ステップＳＣ１６では、管理部１０５は、当該ルール属性候補をルールに追加し、ルールベース２００を更新する。
【００６１】
また、ステップＳＣ３の判断結果が「Ｎｏ」である場合、ステップＳＣ１７では、その他処理が実行される。
【００６２】
また、第６図に示したステップＳＡ３の判断結果が「Ｙｅｓ」である場合、ステップＳＡ７では、妥当性チェック部１０６は、ルール妥当性チェック処理を実行する。
【００６３】
具体的には、第９図に示したステップＳＤ１では、ルール定義者は、入力部１０１より、妥当性チェック対象のルールとして、例えば、第１４図（ａ）に示したルールを入力する。
【００６４】
ステップＳＤ２では、妥当性チェック部１０６は、事例検索部１１０に、ルールの条件部（第１４図（ｂ）参照）をキーとして、事例情報データベース２１０から事例情報集合を検索させる。
【００６５】
ステップＳＤ３では、妥当性チェック部１０６は、事例情報集合において、ルールの結論部（第１４図（ｃ）参照）を満たす事例集合の割合を算出する。ステップＳＤ４では、妥当性チェック部１０６は、上記割合としきい値（例えば、１０％）とを比較して、ルールの妥当性を判断し、表示部１０２に表示する。
【００６６】
つまり、ステップＳＤ４では、第１４図（ａ）に示したルールを満たすユーザのうち、実際にどれくらいのユーザが青いタオルを購入しているかを割合により知ることができる。
【００６７】
例えば、この割合が１０％以下である場合には、１０人に１人しか青いタオルを購入していないことになり、当該ルールは、妥当性が低いと判断される。
【００６８】
なお、一実施の形態では、上記割合を定期的に算出して時系列的に蓄積しておき、例えば、１年前と現在とにおいて、割合の低下率が所定以上であった場合に、ルールが古く、流行遅れの状態にあり、ルールの妥当性が低いと判断し、ルール定義者にルールの訂正を促すように構成してもよい。
【００６９】
ステップＳＤ５では、妥当性チェック部１０６は、ルール定義者の指示により、当該ルールを訂正するか否かを判断し、この判断結果が「Ｎｏ」である場合、第６図に示したメインルーチンに戻る。
【００７０】
一方、ステップＳＤ５の判断結果が「Ｙｅｓ」である場合、ステップＳＤ６では、妥当性チェック部１０６は、ルール定義者の指示に基づいて、当該ルールを訂正する。
【００７１】
また、ユーザより、商品の推薦に関するルール適用要求があると、ルール適用部１０７は、ステップＳＡ４の判断結果を「Ｙｅｓ」とする。ステップＳＡ８では、ルール適用部１０７は、ルール適用処理を実行する。
【００７２】
以下では、ユーザにルールを適用してタオルを推薦する場合について説明する。第１０図に示したステップＳＥ１では、ルール適用部１０７は、ユーザ入力に基づいて、第１５図（ａ）に示したユーザプロファイル情報（ユーザＩＤ＝ｕ２０００  年齢＝２６  性別＝男性  趣味＝テニス  職業＝会社員  住所＝千葉  好きな色＝青）およびユーザの購入希望商品に関する購入商品情報（欲しい商品＝タオル  大きさ＝大きい）を取得する。
【００７３】
ステップＳＥ２では、ルール適用部１０７は、ルール検索部１０９に、上記ユーザプロファイル情報および購入商品情報をキーとして、ルールベース２００からルールを検索させる。
【００７４】
この場合には、第１５図（ｂ）に示したルールＩＤ＝ｒ１１００と、第１５図（ｃ）に示したルールＩＤ＝ｒ１１０１が検索されたものとする。ステップＳＥ３では、ルール適用部１０７は、複数のルールが検索されたか否かを判断し、この場合、判断結果を「Ｙｅｓ」とする。
【００７５】
ステップＳＥ４では、ルール適用部１０７は、事例検索部１１０に、各ルールをキーとして、事例情報データベース２１０から事例情報を検索させる。この場合、事例情報データベース２１０には、第１６図（ａ）〜（ｄ）に示した事例情報が格納されているものとする。
【００７６】
この場合、図１５（ｂ）に示したルールＩＤ＝ｒ１１００のルールに対応する検索結果としては、第１６図（ａ）および第１６図（ｃ）に示した事例情報である。ルールＩＤ＝ｒ１１００のルールと、検索結果の事例情報とは関連付けられる。
【００７７】
また、図１５（ｃ）に示したルールＩＤ＝ｒ１１０１のルールに対応する検索結果としては、第１６図（ｂ）に示した事例情報である。ルールＩＤ＝ｒ１１０１のルールと、検索結果の事例情報とは関連付けられる。
【００７８】
ステップＳＥ５では、ルール適用部１０７は、ステップＳＥ４で検索された事例情報（第１６図（ａ）〜（ｃ）参照）と、ユーザプロファイル情報および購入商品情報（第１５図（ａ）参照）とを比較し、複数のルール（第１５図（ｂ）および（ｃ）参照）の中から適用ルールを選択する。
【００７９】
具体的には、ルール適用部１０７は、ステップＳＥ４で検索された事例情報（第１６図（ａ）〜（ｃ）参照）に、ユーザプロファイル情報および購入商品情報（第１５図（ａ）参照）と一致する属性値がある場合、当該事例情報に１点を加点し、ポイント計算することにより、ルールの評価点を求める。なお、一つのルールに事例情報が複数ある場合には、平均を求めてルールの評価点とする。
【００８０】
ルールＩＤ＝ｒ１１００（第１５図（ｂ）参照）に関連付けられた事例ＩＤ＝４０００および事例ＩＤ＝４００２（第１６図（ａ）および（ｃ）参照）の場合には、年齢、性別、趣味、職業、好きな色、商品種別および大きさに関する７つの属性値がユーザプロファイル情報および購入商品情報（第１５図（ａ）参照）と一致するため、評価点がそれぞれ７点とされる。これらの平均が７点であるため、ルールＩＤ＝ｒ１１００に対応するルールの評価点は、７点となる（第１５図（ｄ）参照）。
【００８１】
一方、ルールＩＤ＝ｒ１１０１（第１５図（ｃ）参照）に関連付けられた事例ＩＤ＝４００１（第１６図（ｂ）参照）の場合には、年齢、性別、趣味、商品種別および大きさに関する５つの属性値がユーザプロファイル情報および購入商品情報（第１５図（ａ）参照）と一致するため、評価点が５点とされる。従って、ルールＩＤ＝ｒ１１０１に対応するルールの評価点は、５点となる（第１５図（ｄ）参照）。
【００８２】
ルール適用部１０７は、ルールＩＤ＝ｒ１１００のルールおよびルールＩＤ＝ｒ１１０１のルールから、評価点が高いルールＩＤ＝ｒ１１００のルールを適用ルールとして選択する。
【００８３】
ステップＳＥ６では、ルール適用部１０７は、適用ルール（第１５図（ｂ）参照）の結論部（商品種別＝タオル  大きさ＝大  色＝青  値段＝１０００円以上
種類＝スポーツタオル）より、推薦商品（青い大きなスポーツタオルであって１０００円以上のもの）を決定する。ステップＳＥ７では、ルール適用部１０７は、推薦商品の情報を表示部１０２に表示する。
【００８４】
一方、ステップＳＥ３の判断結果が「Ｎｏ」である場合、ステップＳＥ６では、ルール適用部１０７は、ステップＳＥ２で検索された一つのルールを適用ルールとして、該適用ルールの結論部より、推薦商品を決定する。
【００８５】
なお、一実施の形態においては、第３図に示したルールベース２００に代えて、ルールベース２０１（第１７図参照）またはルールベース２０２（第１８図参照）を用いてもよい。第１７図に示したルールベース２０１においては、ユーザを識別するためのユーザＩＤが付加されている。第１８図に示したルールベース２０２においては、ルールの適用範囲の情報が付加されている。
【００８６】
また、一実施の形態においては、第４図に示した事例情報データベース２１０に代えて、事例情報データベース２１１（第１９図参照）または事例情報データベース２１２（第２０図参照）を用いてもよい。
【００８７】
第１９図に示した事例情報データベース２１１は、ユーザＩＤおよびコンテンツＩＤから属性および属性値を知ることができる場合に用いられ、事例ＩＤ、ユーザＩＤおよびコンテンツＩＤから構成されている。
【００８８】
第２０図に示した事例情報データベース２１２には、事例評価の情報が付加されている。事例評価の情報は、事例情報を評価して、成功例を表す「Ｓ」または失敗例を表す「Ｆ」で表現されている。この場合には、失敗例の事例が多く関連付けられているルールをルールベース２００から検索し、検索結果をルール定義者に提示し、ルールの訂正を促すことが可能となる。
【００８９】
また、一実施の形態においては、検索キーに基づいて、ルールベース２００からルールが複数検索され競合状態にある場合、これらのルールを満たす事例情報を事例情報データベース２１０から検索した後、検索された各事例情報と上記検索キーとの類似度をそれぞれ求めて、例えば、高い類似度に対応しているルールを選択することにより、競合を回避するようにしてもよい。
【００９０】
以上説明したように、一実施の形態によれば、第９図を参照して説明したように、ルールの適用結果に関する事例情報を事例情報データベース２１０に格納し、ルールとルールを満たす事例情報とを関連付け部１０８により関連付け、妥当性チェック部１０６で、妥当性チェック対象のルールの条件部をキーとして検索された事例情報集合において、該ルールの結論部を満たす事例情報の割合を算出し、この割合に基づいて、ルールの妥当性を判断することとしたので、外的要因により最適なルールが変化する分野において、ルールの評価や変更を容易かつ低コストに行うことができる。
【００９１】
また、一実施の形態によれば、第７図を参照して説明したように、追加対象のルールをキーとして、ルールベース２００から競合するルールを検索し、競合するルールが検索された場合、追加対象のルールに関連付けられた事例情報と、競合するルールに関連付けられた事例情報との比較結果に基づいて、競合回避のためのルール再定義情報（分布が高い属性）を提示することとしたので、外的要因により最適なルールが変化する分野において、ルールの追加を容易かつ低コストに行うことができる。
【００９２】
また、一実施の形態によれば、ユーザ情報をキーとして、第１０図を参照して説明したように、ルールベース２００から適用候補のルールが複数検索された場合、当該ルールに関連付けられた事例情報に基づいて、ルールを評価し、複数の適用候補のルールの中から、一つの適用ルールを選択することとしたので、ルール競合を回避することができる。
【００９３】
また、一実施の形態によれば、第８図（ステップＳＣ１０〜ステップＳＣ１６）を参照して説明したように、属性の追加対象のルールをキーとして、事例情報データベース２１０から事例情報集合を検索し、この事例情報集合において、該ルールに含まれない属性を選択し、属性の分布において割合が所定値以上の属性を、ルールへの追加対象の候補として提示することとしたので、外的要因により最適なルールが変化する分野において、ルールへの属性の追加に関する支援を行うことができる。
【００９４】
以上本発明にかかる一実施の形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成例はこの一実施の形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等があっても本発明に含まれる。
【００９５】
例えば、前述した一実施の形態においては、ルールベース管理装置１００の機能を実現するためのプログラムを第２１図に示したコンピュータ読み取り可能な記録媒体４００に記録して、この記録媒体４００に記録されたプログラムを同図に示したコンピュータ３００に読み込ませ、実行することによりルールベース管理装置１００の機能を実現してもよい。
【００９６】
同図に示したコンピュータ３００は、上記プログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）３１０と、キーボード、マウス等の入力装置３２０と、各種データを記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）３３０と、演算パラメータ等を記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）３４０と、記録媒体４００からプログラムを読み取る読取装置３５０と、ディスプレイ、プリンタ等の出力装置３６０と、装置各部を接続するバス３７０とから構成されている。
【００９７】
ＣＰＵ３１０は、読取装置３５０を経由して記録媒体４００に記録されているプログラムを読み込んだ後、該プログラムを実行することにより、前述した機能を実現する。なお、記録媒体４００には、光ディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク等の可搬型の記録媒体が含まれることはもとより、ネットワークのようにデータを一時的に記録保持するような伝送媒体も含まれる。
【００９８】
以上説明したように、本発明によれば、新規ルールの入力および新規ルールと関連付ける事例情報の指定を受け付け、新規ルールと条件部が同一の既存ルールを競合ルールとして抽出し、新規ルールと関連付けられた事例情報に含まれる属性情報の中から新規ルールの条件部および結論部に含まれない属性情報である新規ルール外属性情報を抽出するとともに、競合ルールと関連付けられた事例情報に含まれる属性情報の中から競合ルールの条件部および結論部に含まれない属性情報である競合ルール外属性情報を抽出し、抽出された新規ルール外属性情報および競合ルール外属性情報のそれぞれについて各属性値の分布比率を算出し、算出した新規ルール外属性情報に係る分布比率と競合ルール外属性情報に係る分布比率とを対比して両分布比率における差異が大きい属性情報を優先して提示することとしたので、外的要因により最適なルールが変化する分野において、ルール競合を回避することができるという効果を奏する。
【００９９】
また、本発明によれば、既存ルールの指定を受け付け、指定された既存ルールと関連付けられた事例情報に含まれる属性情報の中から既存ルールの条件部および結論部に含まれない属性情報であるルール外属性情報を抽出し、抽出されたルール外属性情報について各属性値の分布比率を算出し、算出した分布比率が所定値以上の属性情報を既存ルールへの追加候補として提示することとしたので、属性情報の追加に関する支援を行うことができるという効果を奏する。
【産業上の利用可能性】
【０１００】
以上のように、本発明にかかるルールベース管理装置は、外的要因により最適なルールが変化する分野において、ルールベースにおけるルールの評価や変更に対して有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１０１】
【図１】  第１図は、本発明にかかる一実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】  第２図は、同一実施の形態におけるルールおよび事例を説明する図である。
【図３】  第３図は、第１図に示したルールベース２００の構成を示す図である。
【図４】  第４図は、第１図に示した事例情報データベース２１０の構成を示す図である。
【図５】  第５図は、第１図に示した関連付け情報データベース２２０の構成を示す図である。
【図６】  第６図は、同一実施の形態の動作を説明するフローチャートである。
【図７】  第７図は、第６図に示したルール追加処理を説明するフローチャートである。
【図８】  第８図は、第６図に示した管理処理を説明するフローチャートである。
【図９】  第９図は、第６図に示したルール妥当性チェック処理を説明するフローチャートである。
【図１０】  第１０図は、第６図に示したルール適用処理を説明するフローチャートである。
【図１１】  第１１図は、第７図に示したルール追加処理を説明する図である。
【図１２】  第１２図は、第７図に示したルール追加処理を説明する図である。
【図１３】  第１３図は、第８図に示した管理処理を説明する図である。
【図１４】  第１４図は、第９図に示したルール妥当性チェック処理を説明する図である。
【図１５】  第１５図は、第１０図に示したルール適用処理を説明する図である。
【図１６】  第１６図は、第１０図に示したルール適用処理を説明する図である。
【図１７】  第１７図は、同一実施の形態におけるルールベース２０１の構成を示す図である。
【図１８】  第１８図は、同一実施の形態におけるルールベース２０２の構成を示す図である。
【図１９】  第１９図は、同一実施の形態における事例情報データベース２１１の構成を示す図である。
【図２０】  第２０図は、同一実施の形態における事例情報データベース２１２の構成を示す図である。
【図２１】  第２１図は、同一実施の形態の変形例の構成を示すブロック図である。
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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