(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
多数の化合物を記述するための複数のフィールドを有する第１のレコードと、前記化合物を構成する元素を記述するための複数の属性を有する第２のレコードとを記憶した記憶手段と、
前記化合物を記述するための前記複数のフィールドから選択された着目するフィールドの属性値が、空値でなく、ある閾値未満であるレコードと、同着目するフィールドの属性値が、空値でなく、ある閾値以上であるレコードとを、前記第１のレコードから抽出する抽出手段と、
前記記憶手段に記憶された前記第２のレコードから選択された前記元素の属性の属性値を変数として試行する少なくとも２つの試行関数を設定する設定手段と、
前記抽出手段により抽出された前記レコードの化合物を元素に展開し、同展開された元素の組み合わせに対して、前記設定手段により設定された前記試行関数の計算を実行し、その計算結果を、少なくとも２つの前記試行関数により得られる各数値を座標軸とするグラフ上に配置し、且つ、前記抽出手段により前記第１のレコードから抽出された前記レコード内の前記着目するフィールドの属性値が、ある閾値を超えるか否かの判定を行うことにより、前記化合物を類別する類別手段と、
前記着目するフィールドの属性値がある閾値を超えるか否かの前記類別手段による判定結果に応じて各化合物の前記計算結果の表示形態を変更して、同計算結果が配置された前記グラフを表示する表示手段と、
を備えたことを特徴とするデータベース検索装置。
【請求項２】
前記記憶手段に記憶された属性に基づいて新たな属性を作成する作成手段を更に備えることを特徴とする請求項１に記載のデータベース検索装置。
【請求項３】
前記設定手段は、
前記属性の選択を受け付ける第１の受付手段と、
数学的操作の入力を受け付ける第２の受付手段と、
前記第１の受付手段により受け付けられた属性と、前記第２の受付手段により受け付けられた数学的操作とに基づいて前記試行関数を作成する手段と
を備えたことを特徴とする請求項１または２に記載のデータベース検索装置。
【請求項４】
前記類別手段は、
前記設定手段により設定された試行関数の計算を実行する計算手段と、
少なくとも２つの前記試行関数により得られる各数値を座標軸とするグラフ上に、前記計算手段により実行された計算結果を配置する配置手段と、
該配置手段により配置された計算結果のうちから選択された基準点に対応する前記着目するフィールドの値と、該基準点の周囲に存在する他の計算結果に対応する前記着目するフィールドの値とを比較する比較手段と
を有することを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載のデータベース検索装置。
【請求項５】
多数の化合物を記述するための複数のフィールドを有する第１のレコードと、前記化合物を構成する元素を記述するための複数の属性を有する第２のレコードとを記憶したデータベース検索装置におけるデータベース検索方法であって、
前記データベース検索装置の抽出手段が、前記化合物を記述するための前記複数のフィールドから選択された着目するフィールドの属性値が、空値でなく、ある閾値未満であるレコードと、同着目するフィールドの属性値が、空値でなく、ある閾値以上であるレコードとを、前記第１のレコードから抽出し、
前記データベース検索装置の設定手段が、前記第２のレコードから選択された前記元素の属性の属性値を変数として試行する少なくとも２つの試行関数を設定し、
前記データベース検索装置の類別手段が、前記抽出手段により抽出された前記レコードの化合物を元素に展開し、同展開された元素の組み合わせに対して、前記設定手段により設定された前記試行関数の計算を実行し、その計算結果を、少なくとも２つの前記試行関数により得られる各数値を座標軸とするグラフ上に配置し、且つ、前記抽出手段により前記第１のレコードから抽出された前記レコード内の前記着目するフィールドの属性値が、ある閾値を超えるか否かの判定を行うことにより、前記化合物を類別し、
前記データベース検索装置の表示手段が、前記着目するフィールドの属性値がある閾値を超えるか否かの前記類別手段による判定結果に応じて各化合物の前記計算結果の表示形態を変更して、同計算結果が配置された前記グラフを表示すること
を特徴とするデータベース検索方法。
【請求項６】
多数の化合物を記述するための複数のフィールドを有する第１のレコードと、前記化合物を構成する元素を記述するための複数の属性を有する第２のレコードとを記憶したコンピュータに、
前記化合物を記述するための前記複数のフィールドから選択された着目するフィールドの属性値が、空値でなく、ある閾値未満であるレコードと、同着目するフィールドの属性値が、空値でなく、ある閾値以上であるレコードとを、前記第１のレコードから抽出する抽出手段と、
前記第２のレコードから選択された前記元素の属性の属性値を変数として試行する少なくとも２つの試行関数を設定する設定手段と、
前記抽出手段により抽出された前記レコードの化合物を元素に展開し、同展開された元素の組み合わせに対して、前記設定手段により設定された前記試行関数の計算を実行し、その計算結果を、少なくとも２つの前記試行関数により得られる各数値を座標軸とするグラフ上に配置し、且つ、前記抽出手段により前記第１のレコードから抽出された前記レコード内の前記着目するフィールドの属性値が、ある閾値を超えるか否かの判定を行うことにより、前記化合物を類別する類別手段と、
前記着目するフィールドの属性値がある閾値を超えるか否かの前記類別手段による判定結果に応じて各化合物の前記計算結果の表示形態を変更して、同計算結果が配置された前記グラフを表示する表示手段と、
して機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項７】
請求項６に記載のコンピュータプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、科学技術データや経済データ等の複雑事象のデータベースから特定のパターンを発見するためのデータマイニング技術に関し、より詳細には、多数のフィールドを有するレコード群から構成される化合物データベースを対象とし、化合物データベースに非明示的に含意されている因果関係を系統的に求めるために、化合物を構成要素に展開し、その構成要素が有する属性間の演算とデータの再編を行うデータベース検索装置、データベース検索方法、コンピュータプログラムおよびコンピュータ読取可能な記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
複雑なシステムの挙動は、観測手段、測定方法、データ記述等の制約から完全かつ明示的には表現できない。複雑事象に関しては、事象データベースに記憶するデータは実際の事象とは異なり近似的なものになる。このため、文献から入手可能な数値データ、数値データを獲得するための測定方法および測定条件に関連する記述（以下、この記述を「関連パラメータ」という）、並びにこれらの内容が記載された文献（出典）に関する書誌事項を組み合わせて断片的なデータベースを構築することになる。このような手法を用いた事象データベースの構築に関する試みはことごとく失敗してきた。データと関連パラメータとの組み合わせから構成される原データモデルに準拠して構築された事象データベースは、ユーザから満足な評価を得ることは極めて困難である。
【０００３】
一般に、データベースの利用においては、ユーザが複数の検索条件を入力し、あるいは検索条件のメニューから所望の検索条件を選択する。データベースは、それぞれの検索条件に合致したレコード集合を作成し、レコード集合の論理演算により所望のレコード群を抽出し、表示あるいは印字が実行される。
【０００４】
このような処理により、文献データベースの場合には、目的にあった文献情報、書誌事項が入手できる。また、事象データベースの場合は、数値、テキスト、図、写真等の属性値が入手できる。そして、文献データベース、事象データベースのどちらの場合にも、蓄積したレコード群の部分集合としてのレコード群が属性値とともに入手できる。
【０００５】
また、文献データベース、事象データベースのどちらの場合にも、データベースにレコードとして蓄積されていない事象についての検索結果は空集合である。原データモデルに準拠して構築された事象データベースは、データ編集の困難さから、検索要求に対して空集合を返すことが多い。
【０００６】
すなわち、ユーザの満足が得られるデータベース検索システムを構築するためには、観察される事実が過不足なく正確に記述できていることは例外であるとの前提に立ち、情報の不足をどのように補完するかを考慮することが重要である。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
現在、自然言語の属性のひとつである「言葉のあいまいさ」を克服するために、分野毎にキーワードが整備され、そうしたキーワードを活用した検索が広く利用されている。しかしながら、キーワードの厳密な定義と使用法とを徹底することはできない。このため、シソーラスや自然言語処理による支援にも限界があり、検索結果には必然的にノイズが含まれ、あるいは検索もれが生ずる。従って、検索結果の妥当性の判断はユーザに委ねられることになる。
【０００８】
また、事象データベースは、データ量やデータ品質が不十分な場合には必然的に検索結果の持つ情報量が乏しくなる。前者の場合には有効な結論を導くことが困難であり、後者の場合には間違った結論へと導かれ易い。すなわち、質、量ともに揃った事象データベースの構築には極めて質の高い膨大な作業を必要とするため、有効な結論を導き出すことは困難であるという問題があった。
【０００９】
知識処理技術の活用は、このような限界を克服するものである。しかしながら、知識処理技術は論理的に定義され確立された知識の再利用に関する技術であり、複雑事象に関して知識ベースを構築することは不可能に近い。複雑事象の場合には、論理的な関係が非明示的にしか定義されていないデータ群から新しい知識を獲得し、その場で獲得した知識の利用を考えることが必要である。したがって、従来の知識処理技術は、設計解や、事業戦略および予防保全などの解のように、知識獲得および知識利用が同時に進行するような解の探索問題には有効ではないという問題があった。
【００１０】
このような問題に鑑みて、本発明は、着目する問題に適した解を容易に探索することができるデータベース検索装置、データベース検索方法、コンピュータプログラムおよびコンピュータ読取可能な記録媒体を提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
このような目的を達成するため、請求項１に記載の発明は、データベース検索装置であって、多数の化合物を記述するための複数のフィールドを有する第１のレコードと、前記化合物を構成する元素を記述するための複数の属性を有する第２のレコードとを記憶した記憶手段と、前記化合物を記述するための前記複数のフィールドから選択された着目するフィールドの属性値が、空値でなく、ある閾値未満であるレコードと、同着目するフィールドの属性値が、空値でなく、ある閾値以上であるレコードとを、前記第１のレコードから抽出する抽出手段と、前記記憶手段に記憶された前記第２のレコードから選択された前記元素の属性の属性値を変数として試行する少なくとも２つの試行関数を設定する設定手段と、前記抽出手段により抽出された前記レコードの化合物を元素に展開し、同展開された元素の組み合わせに対して、前記設定手段により設定された前記試行関数の計算を実行し、その計算結果を、少なくとも２つの前記試行関数により得られる各数値を座標軸とするグラフ上に配置し、且つ、前記抽出手段により前記第１のレコードから抽出された前記レコード内の前記着目するフィールドの属性値が、ある閾値を超えるか否かの判定を行うことにより、前記化合物を類別する類別手段と、前記着目するフィールドの属性値がある閾値を超えるか否かの前記類別手段による判定結果に応じて各化合物の前記計算結果の表示形態を変更して、同計算結果が配置された前記グラフを表示する表示手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１２】
また、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載のデータベース検索装置において、前記記憶手段に記憶された属性に基づいて新たな属性を作成する作成手段を更に備えることを特徴とする。
【００１３】
また、請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載のデータベース検索装置において、前記設定手段は、前記属性の選択を受け付ける第１の受付手段と、数学的操作の入力を受け付ける第２の受付手段と、前記第１の受付手段により受け付けられた属性と、前記第２の受付手段により受け付けられた数学的操作とに基づいて前記試行関数を作成する手段とを備えたことを特徴とする。
【００１４】
また、請求項４に記載の発明は、請求項１ないし３のいずれかに記載のデータベース検索装置において、前記類別手段は、前記設定手段により設定された試行関数の計算を実行する計算手段と、少なくとも２つの前記試行関数により得られる各数値を座標軸とするグラフ上に、前記計算手段により実行された計算結果を配置する配置手段と、該配置手段により配置された計算結果のうちから選択された基準点に対応する前記着目するフィールドの値と、該基準点の周囲に存在する他の計算結果に対応する前記着目するフィールドの値とを比較する比較手段とを有することを特徴とする。
【００１５】
また、請求項５に記載の発明は、多数の化合物を記述するための複数のフィールドを有する第１のレコードと、前記化合物を構成する元素を記述するための複数の属性を有する第２のレコードとを記憶したデータベース検索装置におけるデータベース検索方法であって、前記データベース検索装置の抽出手段が、前記化合物を記述するための前記複数のフィールドから選択された着目するフィールドの属性値が、空値でなく、ある閾値未満であるレコードと、同着目するフィールドの属性値が、空値でなく、ある閾値以上であるレコードとを、前記第１のレコードから抽出し、前記データベース検索装置の設定手段が、前記第２のレコードから選択された前記元素の属性の属性値を変数として試行する少なくとも２つの試行関数を設定し、前記データベース検索装置の類別手段が、前記抽出手段により抽出された前記レコードの化合物を元素に展開し、同展開された元素の組み合わせに対して、前記設定手段により設定された前記試行関数の計算を実行し、その計算結果を、少なくとも２つの前記試行関数により得られる各数値を座標軸とするグラフ上に配置し、且つ、前記抽出手段により前記第１のレコードから抽出された前記レコード内の前記着目するフィールドの属性値が、ある閾値を超えるか否かの判定を行うことにより、前記化合物を類別し、前記データベース検索装置の表示手段が、前記着目するフィールドの属性値がある閾値を超えるか否かの前記類別手段による判定結果に応じて各化合物の前記計算結果の表示形態を変更して、同計算結果が配置された前記グラフを表示することを特徴とする。
【００１６】
また、請求項６に記載の発明は、コンピュータプログラムであって、多数の化合物を記述するための複数のフィールドを有する第１のレコードと、前記化合物を構成する元素を記述するための複数の属性を有する第２のレコードとを記憶したコンピュータに、前記化合物を記述するための前記複数のフィールドから選択された着目するフィールドの属性値が、空値でなく、ある閾値未満であるレコードと、同着目するフィールドの属性値が、空値でなく、ある閾値以上であるレコードとを、前記第１のレコードから抽出する抽出手段と、前記第２のレコードから選択された前記元素の属性の属性値を変数として試行する少なくとも２つの試行関数を設定する設定手段と、前記抽出手段により抽出された前記レコードの化合物を元素に展開し、同展開された元素の組み合わせに対して、前記設定手段により設定された前記試行関数の計算を実行し、その計算結果を、少なくとも２つの前記試行関数により得られる各数値を座標軸とするグラフ上に配置し、且つ、前記抽出手段により前記第１のレコードから抽出された前記レコード内の前記着目するフィールドの属性値が、ある閾値を超えるか否かの判定を行うことにより、前記化合物を類別する類別手段と、前記着目するフィールドの属性値がある閾値を超えるか否かの前記類別手段による判定結果に応じて各化合物の前記計算結果の表示形態を変更して、同計算結果が配置された前記グラフを表示する表示手段と、して機能させることを特徴とする。
【００１７】
また、請求項７に記載の発明は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、請求項６に記載のコンピュータプログラムを記録したことを特徴とする。
【００１８】
本発明では、化合物の設計解などの解の探索問題を、化合物データベースを利用して、試行関数と解のソーテイング機能を組み合わせた解空間の網羅的な探索を行うことによって解決する。設計は、要求仕様と利用可能な諸資源、諸資源の合成と属性予測のための公理系、定理系から、いずれの条件をも満足する事実の集合を導出する行為である。設計解の解空間は、この行為についての事実に対応するレコードから導かれる空間である。
【００１９】
化合物データベースは、複数フィールドの演算から構成される試行関数の実行とソーテイング機能とを組み合わせた解空間の網羅的な探索によって、解の存在する空間を近似するための試行関数の関数系を決定し、問題の解決を図る。
【００２０】
また、解空間の探索の履歴は解探索の試行錯誤履歴として記録し、プロトコル解析の後、再利用可能な知識ベースとして蓄積することができる。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照し、本発明の実施の形態について詳細に説明する。なお、以下の説明において、化合物とは１つ以上の属性（フィールド）から構成される認識個体をいう。また、データモデルとは、情報を抽象化する過程で、抽象化された世界でのデータの表現形式単位などのデータの持ち方、データ相互関連の表現方法、そしてこれら全体の操作方法の体系のルール化を、個々の応用プログラムのアルゴリズムとは独立に行うためのモデルをいう。
【００２２】
図１は、本発明の実施の形態に係るデータベース検索装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【００２３】
同図に示されたデータベース検索装置２００は、システムメモリ２０４と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０６と、複数の化合物データの集合からなる化合物データベース（ＤＢ）２０８と、ＲＯＭ（Random Access Memory）２１０とがシステムバス２２１に接続されて構成されている。
【００２４】
システムメモリ２０４には、ＤＢ制御プログラム２１２およびこのプログラムにより参照されるデータ２１３を記憶する。
【００２５】
ＤＢ制御プログラム２１２は、化合物データベース２０８に対し、データの登録、更新、削除等の処理を行うためのプログラムである。化合物データベース２０８は、ＤＢ制御プログラム２１２の実行により登録されたデータの集合である。これらのデータの集合は、例えばハードディスク、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク等の内部または外部の記憶装置上に登録されている。
【００２６】
また、システムバス２２１には、周辺装置としてディスプレイ２３０、スピーカ２３２、キーボード２３４、およびマウス２３６が接続されている。
【００２７】
ディスプレイ２３０は、ＣＰＵ２０６により編集された画像の表示を行うものであり、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＣＲＴ（Cathode-Ray Tube）などを使用することができる。スピーカ２３２は、電気信号を音声に変換して出力する。キーボード２３４およびマウス２３６は、ディスプレイ２３０上のカーソル制御や、ＣＰＵ２０６に対する命令の入力を行うために使用される入力デバイスである。ディスプレイ２３０、スピーカ２３２、キーボード２３４、およびマウス２３６は全て、不図示の入出力（Ｉ／Ｏ）インタフェースを介してシステムバス２２１と接続されている。
【００２８】
本発明に関わる諸機能は、ＣＰＵ２０６が、ＲＯＭ２１０またはシステムメモリ２０４に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、あるいは本発明に関わるプログラムを記憶したコンピュータ読取可能な記録媒体をデータベース検索装置２００に供給することにより達成される。後者の場合、そのデータベース検索装置２００のＣＰＵ２０６が、記録媒体に格納されたプログラムを読み出して実行することになる。
【００２９】
データベース検索装置２００にプログラムを供給する記録媒体としては、具体的にはフレキシブルディスク、ハードディスク、光磁気ディスク、光ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカードおよびＲＯＭの他、コンパクトフラッシュ（登録商標）などのフラッシュメモリなども使用することができるが、本発明はこれらの媒体に限定されるものではない。
【００３０】
また、本実施形態で使用される用語「プログラム」は、例えばＢＡＳＩＣ、Ｃ言語、Ｃ＋＋などの高水準プログラミング言語、アセンブリ言語、マシン語等のプログラム言語により記述されるものをいうが、本発明はこれらの言語に限定されるものではない。
【００３１】
次に、図２を参照し、本実施形態に係るデータベース検索装置２００に搭載された化合物データベースの内容について説明する。
【００３２】
化合物データベース２０８は、２種類の元素からなる化合物の化合物データ６０１と、元素データ６０２とを記憶している。化合物データ６０１は、化合物を記述するための複数のフィールド（属性）を有するレコードの集合である。化合物データを構成するレコードは、融点、密度、硬度、格子定数、析出物の大きさ、転位密度、結晶粒の大きさ、中性子の断面積、引張強さ（tensile strength）、降伏強さ（yield strength）等のフィールドからなる。元素データ６０２は、化合物を構成する元素を記述するための複数のフィールド（属性）を有するレコードの集合であり、メンデレエフ番号、弾性率、ヤング率、弾性定数、電気陰性度等のフィールドからなる。以下の説明においては、化合物データと元素データのフィールドの混乱を避けるため、化合物データのフィールドを「フィールド」、元素データのフィールドを「属性」と記述する。
【００３３】
次に、図３のフローチャートを参照し、本実施形態に係るデータベース検索方法について説明する。
【００３４】
本実施形態では、２元素からなる化合物について、例えば結晶構造または融点などのいくつかの化合物の特性と、メンデレエフ番号または電気陰性度のような構成要素（元素）の属性との間に存在する隠れた相関を探索する。２つの元素の属性は、いくつかの数学的操作によって結合され（例えば、原子番号の最大値）、この結合を試行関数という。属性と、その属性に対する複数の数学的操作は、ユーザにより選択される。データベース検索装置２００は、選択された属性を数学的操作で結合して試行関数を設定し、全ての元素について試行関数を実行して解の探索を行う。以下の説明において、探索の目的は、結晶構造のように、異なる化合物の特性を境界線によってよく分離させる解空間を見つけることである。
【００３５】
まず、ステップＳ１０２において、データベース検索装置２００は化合物データベース２０８内を検索し、着目するフィールドを従属変数（Dependent Variable: DV）と仮定する。そして、着目するフィールドであって、そのフィールドの間に相関関係が存在するフィールドが空値でないレコードを抽出し、抽出されたレコードの集合を作成する。
【００３６】
着目するフィールドとは、ユーザが分析しようとする問題に関連するフィールドをいう。例えば設計目標となる化合物の特性として、材料（化学物質）の強さに着目した場合、すなわち材料の強さが従属変数となった場合、引張強さ、降伏強さ、硬度というフィールドは「着目するフィールド」とすることができる。同様に、２相界面の整合性を記述するパラメータに相当するフィールド（格子定数、析出物の大きさ、転位密度、結晶粒の大きさ）を「着目するフィールド」とすることもできる。これに対し、例えば中性子の断面積のように、材料の強さと無関係なフィールドは「着目するフィールド」とはならない。
【００３７】
また、フィールド間に相関関係があるとは、例えば化合物の温度を上げる等、環境を変更した場合に、従属変数と仮定されたフィールドの属性値が一定の関係をもって変化するような場合をいい、時間的変化に対する関係の他、物理的な変化に対する関係をも含む。
【００３８】
相関関係があるか否かの判定は次のようにして行うことができる。今、ユーザが分析しようとする問題が、２元素の特性に基づいて、それらの化合物の結晶構造（ＮａＣｌまたはＣｓＣｌ構造のどちらであるか）と、化合物を構成する元素の属性値との間の相関を見つけることであるとする。温度に関する相関関係を判定する場合は、ＮａＣｌまたはＣｓＣｌ構造に結晶化する全ての化合物について、室温における化合物データについてのレコードの集合（データセット１）を作成する。次いで、それら全ての化合物について、温度を変化させた場合の化合物データについてのレコードの集合（データセット２）を作成する。最後に、データセット１からデータセット２を差し引く。そして、データセット１および２の差分を評価する。
【００３９】
なお、着目するフィールドを従属変数と仮定する処理は、ディスプレイ２３０上に化合物データが有する全フィールドのリストを表示し、このリストからフィールドの選択を受け付けることにより設定することができる。この場合、入力デバイスを用いたユーザによる選択操作に応じて従属変数が決められることとなる。
【００４０】
また、ディスプレイ２３０上に着目すべき問題（例えば材料の強さ、物質の安定性等）を選択メニューとして表示し、入力デバイスを用いてユーザにより選択された問題に応じて、その問題に対応するフィールドを従属変数として設定することとしてもよい。
【００４１】
次いで、ステップＳ１０４において、データベース検索装置２００は、当該化合物を元素に展開する。
【００４２】
化合物データベース２０８は２種類の元素からなる化合物を記憶するものであるから、この場合の化合物は基本構成要素、すなわち元素に展開される。例えば、形状記憶合金として用いられるＮｉＴｉは、ＮｉおよびＴｉに展開される。データベース検索装置２００は、展開された元素の元素データを化合物データベース２０８から抽出する。
【００４３】
同時に、データベース検索装置２００は必要に応じて、予め元素データに記憶された属性値に基づいて、着目する従属変数に対する独立変数となり得る新たな属性値を計算する。例えば、材料の強さが従属変数となった場合、独立変数としては原子のトータルエネルギー、トータルエネルギーの１次微分、２次微分などが考えられるが、化合物データベースが属性値として元素のトータルエネルギーを予め記憶しておけば、その１次微分、２次微分は、記憶されたデータに基づいて計算することができる。
【００４４】
次いで、ステップＳ１０６において、データベース検索装置２００は、展開された全ての元素について、上記の従属変数に対し独立変数となり得る属性値であって、空値とならない属性値から構成されるレコードの集合を作成する。
【００４５】
データベース検索装置２００は、全ての元素について、必ず値が存在し、かつ上記従属変数に対する独立変数と仮定したフィールドを組み合わせて１つのレコードとし、元素についてのレコードの集合（元素データベース）を作成する。
【００４６】
次いで、ステップＳ１０８において、データベース検索装置２００は、元素データベースを構成する属性から特定の属性の選択を受け付けると共に、選択された属性に対する数学的操作の入力を受け付ける。そして、受け付けられた属性（独立変数）と数学的操作とに基づいて、試行関数を設定する。
【００４７】
この場合、ユーザは、従属変数（着目するフィールド）と独立変数（各元素の属性）とを関係付けるため、元素データベースのうちから所望の属性値を少なくとも１つ選択するとともに、選択された属性に対する少なくとも２つの数学的操作を選択する。データベース検索装置２００は、ユーザにより選択された属性値と数学的操作を組み合わせて試行関数を設定し、記憶する。
【００４８】
なお、着目する従属変数と仮定した属性値は、ディスプレイ２３０上に独立変数となり得る属性値の候補のリストを表示し、このリストからの属性値の選択を受け付けることにより設定することができる。この場合、入力デバイスを用いたユーザによる全属性値からの選択操作に応じて設定することとなる。数学的操作も同様に、ディスプレイ２３０上に候補のリストを表示し、このリストからの選択を受け付けることにより設定することができる。
【００４９】
最後に、ステップS１１０において、データベース検索装置２００は、集合の従属変数の値による類別を実行するため、上記の試行関数の系統的な演算と、従属変数の値のソーティングとを組み合わせて、類別のための網羅的な探索を実行する。この操作により、従属変数の値をある閾値に基づいて区別するための最適な試行関数を見つける目的で、解の探索が試みられる。
【００５０】
図４は、ステップＳ１１０における処理をより詳細に示すフローチャートである。データベース検索装置２００は、ステップＳ１０８において設定された複数の試行関数をある元素の組み合わせに対して実行する（Ｓ８０１）。具体的には、設定された試行関数が「２元素のメンデレエフ番号の比」および「２元素のメンデレエフ番号の最大値」である場合、データベース検索装置２００は２種類の元素をピックアップしてこれらの試行関数の計算を実行する。
【００５１】
データベース検索装置２００は、各計算結果について、その計算に用いられた２つの元素からなる化合物における従属変数の値が、ある閾値を超えるか否かの判定を行う（化合物の類別）。計算結果は、この判定により、従属変数の値が閾値未満であるという特性と、従属変数の値が閾値以上である特性とに分けることができる（Ｓ８０２）。
【００５２】
そして、その計算結果を、各試行関数により規定される解空間上に配置する（Ｓ８０３）。即ち、ｘ軸を「２元素のメンデレーエフ番号の比」、ｙ軸を「２元素のメンデレーエフ番号の最大値」とした解空間上に、その計算結果を配置する。このような計算および配置は、全ての元素に対して総当たり的に行われ（Ｓ８０４）、最終的には全ての計算結果が解空間上に配置される（ソーティング）。
【００５３】
次いで、データベース検索装置２００は、解空間上に配置された点から１つの点を基準点として設定し（Ｓ８０５）、その基準点の特性を判定する。次いで、その点に最も近い１つ以上の点を見つけ出し、見つけ出された点の特性と、基準点の特性とを比較し、同じ特性であるかを判定する（Ｓ８０６）。そして、基準点に最も近い位置にある点の特性が、基準点の特性と同じである確率を算出する。
【００５４】
次いで、基準点から２番目に近い１つ以上の点を見つけ出し、上記と同様に、見つけ出された点の特性が基準点の特性である確率を求める。このような処理を、解空間上に配置された全ての点について繰り返す（Ｓ８０７）。
【００５５】
次いで、データベース検索装置２００は、得られた確率に基づき、基準点からのある距離を境に、点の特性がよく「分離」しているかの判定を行う。具体的にこの判定は、解空間内において、上記で求められた確率が最も急激に減少するような境界線を求めることにより行う。そして、最も分離のよい解空間を、着目している問題に適した解空間として同定する。
【００５６】
このステップＳ１１０において、従属変数の値により類別された試行関数の計算結果（即ち解）は、解空間上に配置された各点を、判定結果に応じて色分けしてディスプレイ上に表示することにより、ユーザに提供される。
【００５７】
このようにして、試行関数の系統的な演算と、独立変数の値のソーティングとを組み合わせ、解の網羅的な探索を実行することにより、化合物をよりよく類別する解空間の同定が実現される。
【００５８】
なお、本実施形態は、検索条件に合致するレコードが存在せず、物質を構成する元素の属性値に基づいて行われる系統的なソーテイングだけでは、物質のマクロな特性と、基本構成要素（元素）との相関についての解空間を同定できない場合に特に有効である。
【００５９】
次に、図５〜図７を参照し、本実施形態に係るデータベース検索方法において、ディスプレイ上に表示される画面の例について説明する。以下の説明において、ユーザにとっての問題は化合物の安定性であり、この問題の分析は、物質についての化合物形成（ｃｏｍｐｏｕｎｄ ｆｏｒｍｅｒ）、および化合物非形成（ｃｏｍｐｏｕｎｄ ｆｏｒｍｅｒ）（構成元素がランダムに格子位置に配置されたり、非晶質になったりする場合）を判定することにより行われる。なお、この例はデータが十分に吟味されているのでサンプルとして用いているが、従属変数としての選択はこれに限定されるものではない。
【００６０】
図５は、ステップＳ１０８において、ディスプレイ上に表示される入力ボックスの例を示す。同図において、入力ボックス３００には、独立変数のメニュー３０１と、数学的操作のメニュー３０２とが含まれている。独立変数のメニュー３０１内には、選択可能な独立変数として、体積弾性率（Bulk Modulus）、ヤング率（Young's Modulus）、横弾性係数（modulus of rigidity）、メンデレエフ番号等といった属性値が表示されている。また、演算処理のメニュー３０２には、加算（Ｓｕｍ）、減算（Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）等といった値が表示されている。データベース検索装置２００はこのメニュー選択の結果に基づき設定される試行関数を使用して、解空間探索の探索を行う。
【００６１】
ユーザは、マウス２３６を操作して入力ボックス３００上のメニュー３０１から所望の独立変数を、メニュー３０２から所望の数学的操作を選択することができる。同図では、メニュー３０１の「Ｍ１ メンデレエフ番号」が、メニュー３０２の全ての行が選択されている。ユーザは、「次へ（Ｗｅｉｔｅｒ）」ボタン３０３を押下することで、試行関数の設定を行うことができる。このようにして、元素の属性の選択を受け付け、数学的操作を受け付け、受け付けられた属性と数学的操作とを組み合わせて試行関数を作成する処理が実現される。
【００６２】
図６は、ステップＳ１１０における計算結果の表示の一例を示す図である。
【００６３】
一旦試行関数の計算が完了すると、ディスプレイ上に同図に示す画面が表示される。同図に示すように、左側のウィンドウ４０１には、基準点と同じ特性を有する点の存在確率が、基準点からの距離（Ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ）の関数として表示される。例えば、横軸の「２０」は、解空間における基準点から２０単位の距離を示す。
【００６４】
右下側のウィンドウ４０３には、基準点から最も近い距離（即ち基準点から１単位）の曲線の積分にしたがってソートされた試行関数毎の計算結果のリストが表示されている。
【００６５】
最後に、右上のウィンドウ４０２には、試行関数のリストが表示されている。ウィンドウ４０２は左から順に「Ｐｒｏｆｉｌｅ」、「１」、「５０」という３つの項目から構成される。これらのうち、項目「Ｐｒｏｆｉｌｅ」には、試行関数の名称を表示する。また、項目「１」における括弧内の数字は、基準点から最も近い位置にある点の特性が基準点の特性と同じである確率を表示する。また、項目「５０」における括弧内の数字は、基準点から５０番目に近い位置にある点の特性が基準点の特性と同じである確率を表示する。
【００６６】
このウィンドウ４０２によれば、「３８−０３／３８―０６／００−００」という試行関数により規定される解空間内で、基準点から１単位の距離にある点の１００％、および５０単位の距離にある点の約９２％が、基準点に対応する化合物と同じ結晶構造を有している。また、左のウィンドウ４０１内の曲線４０４は、この「３８−０３／３８―０６／００−００」という試行関数に対する分離の状態を示している。これらの結果は、化合物形成（ｃｏｍｐｏｕｎｄ ｆｏｒｍｅｒ）および化合物非形成（ｃｏｍｐｏｕｎｄ ｎｏｎｆｏｒｍｅｒ）という２つの結晶構造パターンに対して実によい「分離」を示している。従って、この試行関数を用いれば、化合物が最もよく類別され、データベースに従属変数の値が含まれていない新しい化合物の構造を正しく予測できる確率が高いといえる。
【００６７】
図７に、この試行関数に対する解空間のグラフ表現が示されている。同図の左側のウィンドウ５０１には、ｘ軸をメンデレエフ番号の比、縦軸をメンデレエフ番号の最大値として、試行関数の計算結果が配置されている。また、計算結果を示す各点のうち、黒の点は、計算に用いられた元素からなる物質が化合物を形成することを表現し、白の点は化合物を形成しないことを表現している。同図からわかるように、結晶構造パターン（白の点および黒の点）の間のよい分離が得られている。
【００６８】
このように解空間を同定することにより、設計者は、データのない物質についても結晶構造パターンを予測することができる。なお、この手法の適用は、結晶構造パターンに限定されるものではない。
【００６９】
また、各点が技術文献に対応するものであることから、解空間内における点に基づいて、例えば点が密集しているところは盛んに研究が行われていると予測できるなど、化合物の研究開発動向を視覚的に把握することができる。
【００７０】
また、同図に示す例では点の色により解が類別されているが、形状等の他の表現形態を用いて表示することとしてもよい。
【００７１】
以上、本発明の実施の形態について詳細に説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されることなく、他の種々の形態でも実施できることはいうまでもない。
【００７２】
例えば、複雑化合物のメカニズム解明のための従来の正統的な手法は、試行関数の設定や実行に綿密な考察を要し、従来の検索方法を適用した化合物データベースシステムでは膨大な計算時間、計算資源が必要である。そこで、上記のデータベース検索プロセスにおける律速過程となる計算処理は、別体として構成される計算サーバーによって行ない、計算値として化合物データベースに登録する方式を採用してもよい。
【００７３】
また、試行関数により表現される空間は２次元に限定されるものではない。図８は、試行関数により表現される空間が３次元の場合における解空間の例を示す。
【００７４】
また、試行関数の数学的操作を四則演算、比較演算だけの簡便な関数系とすることにより、作業仮説の検証に要する時間が数分程度と大幅に短縮され、求解過程における利用者の発想を加速する情報処理装置としての実用性を獲得することができる。
【００７５】
また、本発明は、上述した設計解の他、設計における要求仕様を事業目標とする事業戦略や、要求仕様は人工物の健全性を維持するための予防保全に関する解の探索等にも適用することができる。
【００７６】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、着目する問題に適した解空間を容易に同定することができる。
【００７７】
従って、事実のコレクションである化合物データベースを駆使して着想を獲得するためのプロセスと、獲得した着想を事実として具添加するプロセスを支援するための情報システム・プラットフォームが構築される。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の実施の形態に係るデータベース検索装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図２】  化合物データベースに記憶された化合物データおよび元素データの内容の一例を示す図である。
【図３】  本発明の実施の形態に係るデータベース検索方法の手順を示すフローチャートである。
【図４】  ステップＳ１１０における処理をより詳細に示すフローチャートである。
【図５】  ステップＳ１０８において、ディスプレイ上に表示される入力ボックスの例を示す図である。
【図６】  ステップＳ１１０における計算結果の表示の一例を示す図である。
【図７】  ステップＳ１１０においてディスプレイ上に表示される解空間のグラフ表現の一例を示す図である。
【図８】  試行関数により表現される空間が３次元の場合における解空間の例を示す図である。
【符号の説明】
２００  データベース検索装置
２０４  システムメモリ
２０６  ＣＰＵ
２０８  化合物データベース（ＤＢ）
２１０  ＲＯＭ
２１２  ＤＢ制御プログラム
２１３  データ
２２１  システムバス
２３２  スピーカ
２３４  キーボード
２３６  マウス
３００  入力ボックス
３０１、３０２  メニュー
３０３  「次へ」ボタン
４０１、４０２、４０３、５０１  ウィンドウ
４０４  曲線
【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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