(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
生物学的体系情報検索システムであって、
現在の状況（current state）と期待結果（expected result）の一つ以上が含まれるように記述された検索クエリの入力を受けるクエリ入力部と;
前記クエリ入力部から提供された前記検索クエリから現在の状況と期待結果に対するトークンを抽出し、抽出されたトークンを用いて、現在の状況の第１の束データセットと期待結果の第２の束データセットの一つ以上を生成するクエリ構文解析部と；
類似性を有する生物学的体系情報の検索のために、前記クエリ構文解析部で生成した前記第１の束データセット及び前記第２の束データセットの一つ以上である束データセットと予め指定された規則に基づいて生成したオプション値を情報管理装置に入力する検索要求部と、を含み、
前記情報管理装置は、生物体の各々に対して、物理的関係、生態学的関係及び生物学的関係により特定された情報である生物学的体系情報を予め生成して格納し、管理する装置である、生物学的体系情報検索システム。
【請求項２】
各々の生物学的体系情報は、状態変化（ＣｏＳ）要素、物理的現象（ＰＰＨ）要素、物理的効果（ＰＥＦ）要素、インプット（Input）要素、生態学的現象（ＥＰＨ）要素、生態学的行動（ＥＢＨ）要素、機関（Organ）要素、組織（Part）要素、エンティティー（Entity）要素及びアクション（Action）要素であるノード（node）の各々に対して、予め指定された規則に基づいて一つ以上の語彙が索引されて構造化された情報であることを特徴とする、請求項１に記載の生物学的体系情報検索システム。
【請求項３】
前記検索要求部は、
前記検索クエリが現在の状況と期待結果のいずれか一つだけについて記述されている場合は、前記束データセットのトークンと各生物学的体系情報の物理的効果（ＰＥＦ）要素に対応して索引された語彙間の類似性を評価して、予め指定されたしきい値以上の類似度を持つ一つ以上の生物学的体系情報を提供するようにするオプション値を生成するこ特徴とする、請求項２に記載の生物学的体系情報検索システム。
【請求項４】
前記検索要求部は、
前記検索クエリが現在の状況と期待結果の両方について記述されている場合は、前記束データセットのトークンと各生物学的体系情報の物理的現象（ＰＰＨ）要素に対応して索引された語彙間の類似性を評価して、予め指定されたしきい値以上の類似度を持つ生物学的体系情報を提供するようにするオプション値を生成することができる、請求項２に記載の生物学的体系情報検索システム。
【請求項５】
前記オプション値は、
前記情報管理装置が、前記第１の束データセットに含まれている名詞トークンと前記物理的現象（ＰＰＨ）要素に対応して索引された語彙との類似性を評価し、前記第２の束データセットに含まれている動詞トークンと前記物理的現象（ＰＰＨ）要素に対応して索引された語彙との類似性を評価するように指示することを特徴とする、請求項４に記載の生物学的体系情報検索システム。
【請求項６】
前記検索要求部は、前記束データセットのトークンのうち、予め格納された生物学的単語辞書に登録された語彙が存在すれば、前記情報管理装置が、各生物学的体系情報の機関（Organ）要素、組織（Part）要素及びエンティティ（Entity）要素に対応して索引された語彙をより考慮して類似性の評価を行うようにするオプション値を生成することを特徴とする、請求項３または４に記載の生物学的体系情報検索システム。
【請求項７】
前記検索要求部は、前記束データセットのトークンのうち、予め格納された状態形容詞単語辞書に登録された語彙が存在すれば、前記情報管理装置が、各生物学的体系情報の状態変化（ＣｏＳ）要素に対応して索引された語彙をより考慮して類似性の評価を行うようにするオプション値を生成することを特徴とする、請求項３または４に記載の生物学的体系情報検索システム。
【請求項８】
前記束データセットとオプション値による類似性評価の結果として、前記情報管理装置から提供された予め指定された数量の類似生物学的体系情報の各々に対するネットワークグラフを作成して出力する因果モデルキャンバス部を更に含み、
前記ネットワークグラフは、類似生物学的体系情報を構成するノードの各々に対して索引された語彙と、各ノードに対して派生性を持っていると評価された他の生物学的体系情報に相当する、予め指定された数量のサムネイルイメージと、を含むように示されることを特徴とする、請求項２に記載の生物学的体系情報検索システム。
【請求項９】
状態変化要素であるノードは、類似生物学的体系情報の状態変化され要素で索引された語彙を再構成した形容詞集合、事前状態の名詞集合及び事後状態の名詞集合と、前記情報管理装置に格納された生物学的体系情報の各々の状態変化要素で索引された語彙が再構成された形容詞集合、事前状態の名詞集合及び事後状態の名詞集合をそれぞれ対比した類似度評価値を参照して、派生性を測定することを特徴とする、請求項８に記載の生物学的体系情報検索システム。
【請求項１０】
物理的現象要素と生態学的現象要素であるノードは、類似生物学的体系情報の当該要素で索引された語彙を動詞部と名詞部とに各々区分し、前記情報管理装置に格納された生物学的体系情報の各々の当該要素で索引された語彙を動詞部と名詞部とに各々区分し、それぞれ、辞書上の意味的距離の計算方法で類似度評価値を算出して、派生性を測定することを特徴とする、請求項８に記載の生物学的体系情報検索システム。
【請求項１１】
物理的効果要素、生態学的行動要素、機関要素及び組織要素であるノードは、類似生物学的体系情報要素で索引された語彙が、前記情報管理装置に格納された生物学的体系情報の各々の該当要素で索引された語彙と一致しているかどうかにより類似度評価値を算出して、派生性を測定することを特徴とする、請求項８に記載の生物学的体系情報検索システム。
【請求項１２】
インプット要素であるノードは、類似生物学的体系情報のインプット要素で索引された語彙と、前記情報管理装置に格納された生物学的体系情報の各々のインプット要素で索引された語彙とを辞書上の意味的距離の計算方法で類似度評価値を算出して、派生性を測定することを特徴とする、請求項８に記載の生物学的体系情報検索システム。
【請求項１３】
エンティティ要素であるノードは、類似生物学的体系情報のエンティティ要素で索引されたＩＴＩＳ固有のＩＤ番号と、前記情報管理装置に格納された生物学的体系情報の各々のエンティティ要素で索引されたＩＴＩＳ固有のＩＤ番号との間の階層的なツリーデータ構造に基づいた意味的距離の算出方法で派生性を測定することができる、請求項８に記載の生物学的体系情報検索システム。
【請求項１４】
任意のサムネイルイメージがクリックされた場合は、前記因果モデルキャンバス部は、クリックされたサムネイルイメージに対応する生物学的体系情報によるネットワークグラフを作成して出力することを特徴とする、請求項８に記載の生物学的体系情報検索システム。
【請求項１５】
生物学的体系情報検索システムで行われる生物学的体系情報検索方法であって、
現在の状況（current state）と期待結果（expected result）の一つ以上が含まれるように記述された検索クエリが入力される段階と;
前記検索クエリから現在の状況と期待結果に対するトークンを抽出し、抽出されたトークンを用いて、現在の状況の第１の束データセットと期待結果の第２の束データセットの一つ以上を生成する段階と；
前記生成した前記第１の束データセット及び前記第２の束データセットの一つ以上である束データセットと予め指定された規則に基づいて生成したオプション値を情報管理装置に入力する段階と；
前記束データセットとオプション値による類似性評価の結果として、前記情報管理装置から提供された予め指定された数量の類似生物学的体系情報を提供される段階と;
提供された前記予め指定された数量の類似生物学的体系情報の各々に対するネットワークグラフを作成して出力する段階と、を含み、
前記情報管理装置は、生物体の各々に対して、物理的関係、生態学的関係及び生物学的関係により特定された情報である生物学的体系情報を予め生成して格納し、管理する装置である、生物学的体系情報検索方法。
【請求項１６】
各々の生物学的体系情報は、状態変化（ＣｏＳ）要素、物理的現象（ＰＰＨ）要素、物理的効果（ＰＥＦ）要素、インプット（Input）要素、生態学的現象（ＥＰＨ）要素、生態学的行動（ＥＢＨ）要素、機関（Organ）要素、組織（Part）要素、エンティティー（Entity）要素及びアクション（Action）要素であるノード（node）の各々に対して、予め指定された規則に基づいて一つ以上の語彙が索引されて構造化された情報であり、
前記ネットワークグラフは、類似生物学的体系情報のノードのそれそれに対して索引された語彙と、各ノードに対して派生性を持っていると評価された他の生物学的体系情報に相当する、予め指定された数量のサムネイルイメージと、を含むように示されることを特徴とする、請求項１５に記載の生物学的体系情報検索方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生物学的体系情報検索システム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
最近、生物学の分野で爆発的に増加している文献から、設計者が望む生物学的知識を迅速かつ正確に抽出したり、検索することができるようにする方策が求められている。
【０００３】
これにより、生物学的知識を用いて、半永久的な接合方法を開発するか、生体模倣ロボットに対する彼我識別方法などの開発のためのアイデアを見つけるなど、様々な技術分野に対して効果的な開発の方向が提示されることができるためである。
【０００４】
しかしながら、生物学的知識についての従来の検索アルゴリズムは、設計者の認知的探索（cognitive search）過程を支援するのに著しく不足しているのが実情である。
【０００５】
また、遺伝子配列など生物体に関する統合的な情報を提供するために、インターネットを介して接続可能な生物情報検索サービスもある程度具現されているが、生物体の生物学的関係に限られた制限的な情報を提供するだけで、物理的関係など、様々な情報を統合的に検索可能なように提供してはいない。
【０００６】
他にも、生物学的個体名を用いて、生物学的文書から生物学的個体名間の関係を抽出する技術も公開されているが、該当技術も生物体の生物学的関係に限られた情報に基盤している。
【０００７】
このように、従来の生物学的知識についての検索システムは、非常に制限的な情報のみを対象として、キーワード検索方式や映像整合度に応じた単純な検索結果を提供するという限界がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、生体模倣設計（Bio-inspired Design）において模倣及び活用の対象となる自然界の生物学的体系（biological system）、すなわち物理的関係（Physical relations）、生態学的関係（Ecological relations）及び生物学的関係（Biological relations）を含む生物学的体系情報を総合的因果モデルに具現して、オントロジーで構築することにより、生体模倣設計で、設計者が様々な情報や条件を用いた効果的な検索を行うことができるようにし、これにより、設計者の創意的設計を図ることができるようにする生物学的体系情報検索システム及び方法を提供することに目的がある。
【０００９】
本発明の以外の目的は、下記の説明を基づいて容易に理解することができるだろう。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の一側面によると、生物学的体系情報検索システムであって、現在の状況（current state）と期待結果（expected result）の一つ以上が含まれるように記述された検索クエリの入力を受けるクエリ入力部と;前記クエリ入力部から提供された前記検索クエリから現在の状況と期待結果に対するトークンを抽出し、抽出されたトークンを用いて、現在の状況の第１の束データセットと期待結果の第２の束データセットの一つ以上を生成するクエリ構文解析部と；類似性を有する生物学的体系情報の検索のために、前記クエリ構文解析部で生成した前記第１の束データセット及び前記第２の束データセットの一つ以上である束データセットと予め指定された規則に基づいて生成したオプション値を情報管理装置に入力する検索要求部と、を含み、前記情報管理装置は、生物体の各々に対して、物理的関係、生態学的関係及び生物学的関係により特定された情報である生物学的体系情報を予め生成して格納し、管理する装置である、生物学的体系情報検索システムが提供される。
【００１１】
各々の生物学的体系情報は、状態変化（ＣｏＳ）要素、物理的現象（ＰＰＨ）要素、物理的効果（ＰＥＦ）要素、インプット（Input）要素、生態学的現象（ＥＰＨ）要素、生態学的行動（ＥＢＨ）要素、機関（Organ）要素、組織（Part）要素、エンティティー（Entity）要素及びアクション（Action）要素であるノード（node）の各々に対して、予め指定された規則に基づいて一つ以上の語彙が索引されて構造化された情報であることができる。
【００１２】
前記検索要求部は、前記検索クエリが現在の状況と期待結果のいずれか一つだけについて記述されている場合は、前記束データセットのトークンと各生物学的体系情報の物理的効果（ＰＥＦ）要素に対応して索引された語彙間の類似性を評価して、予め指定されたしきい値以上の類似度を持つ一つ以上の生物学的体系情報を提供するようにするオプション値を生成することができる。
【００１３】
前記検索要求部は、前記検索クエリが現在の状況と期待結果の両方について記述されている場合は、前記束データセットのトークンと各生物学的体系情報の物理的現象（ＰＰＨ）要素に対応して索引された語彙間の類似性を評価して、予め指定されたしきい値以上の類似度を持つ生物学的体系情報を提供するようにするオプション値を生成することができる。
【００１４】
前記オプション値は、前記情報管理装置が、前記第１の束データセットに含まれている名詞トークンと前記物理的現象（ＰＰＨ）要素に対応して索引された語彙との類似性を評価し、前記第２の束データセットに含まれている動詞トークンと前記物理的現象（ＰＰＨ）要素に対応して索引された語彙との類似性を評価するように指示することであり得る。
【００１５】
前記検索要求部は、前記束データセットのトークンのうち、予め格納された生物学的単語辞書に登録された語彙が存在すれば、前記情報管理装置が、各生物学的体系情報の機関（Organ）要素、組織（Part）要素及びエンティティ（Entity）要素に対応して索引された語彙をより考慮して類似性の評価を行うようにするオプション値を生成することができる。
【００１６】
前記検索要求部は、前記束データセットのトークンのうち、予め格納された状態形容詞単語辞書に登録された語彙が存在すれば、前記情報管理装置が、各生物学的体系情報の状態変化（ＣｏＳ）要素に対応して索引された語彙をより考慮して類似性の評価を行うようにするオプション値を生成することができる。
【００１７】
生物学的体系情報検索システムは、前記束データセットとオプション値による類似性評価の結果として、前記情報管理装置から提供された予め指定された数量の類似生物学的体系情報の各々に対するネットワークグラフを作成して出力する因果モデルキャンバス部を更に含み、前記ネットワークグラフは、類似生物学的体系情報を構成するノードの各々に対して索引された語彙と、各ノードに対して派生性を持っていると評価された他の生物学的体系情報に相応する、予め指定された数量のサムネイルイメージと、を含むように示されることができる。
【００１８】
状態変化要素であるノードは、類似生物学的体系情報の状態変化要素で索引された語彙を再構成した形容詞集合、事前状態の名詞集合及び事後状態の名詞集合と、前記情報管理装置に格納された生物学的体系情報の各々の状態変化要素で索引された語彙が再構成された形容詞集合、事前状態の名詞集合及び事後状態の名詞集合をそれぞれ対比した類似度評価値を参照して、派生性を測定することができる。
【００１９】
物理的現象要素と生態学的現象要素であるノードは、類似生物学的体系情報の当該要素で索引された語彙を動詞部と名詞部とに各々区分し、前記情報管理装置に格納された生物学的体系情報の各々の当該要素で索引された語彙を動詞部と名詞部とに各々区分し、それぞれ、辞書上の意味的距離の計算方法で類似度評価値を算出して、派生性を測定することができる。
【００２０】
物理的効果要素、生態学的行動要素、機関要素及び組織要素であるノードは、類似生物学的体系情報の要素で索引された語彙が、前記情報管理装置に格納された生物学的体系情報の各々の該当要素で索引された語彙と一致しているかどうかにより類似度評価値を算出して、派生性を測定することができる。
【００２１】
インプット要素であるノードは、類似生物学的体系情報のインプット要素で索引された語彙と、前記情報管理装置に格納された生物学的体系情報の各々のインプット要素で索引された語彙とを辞書上の意味的距離の計算方法で類似度評価値を算出して、派生性を測定することができる。
【００２２】
エンティティ要素であるノードは、類似生物学的体系情報のエンティティ要素で索引されたＩＴＩＳ固有のＩＤ番号と、前記情報管理装置に格納された生物学的体系情報の各々のエンティティ要素で索引されたＩＴＩＳ固有のＩＤ番号との間の階層的なツリーデータ構造に基づいた意味的距離の算出方法で派生性を測定することができる。
【００２３】
任意のサムネイルイメージがクリックされた場合は、前記因果モデルキャンバス部は、クリックされたサムネイルイメージに対応する生物学的体系情報によるネットワークグラフを作成して出力することができる。
【００２４】
本発明の他の側面によると、生物学的体系情報検索システムで行われる生物学的体系情報検索方法であって、現在の状況（current state）と期待結果（expected result）の一つ以上が含まれるように記述された検索クエリが入力される段階と;前記検索クエリから現在の状況と期待結果に対するトークンを抽出し、抽出されたトークンを用いて、現在の状況の第１の束データセットと期待結果の第２の束データセットの一つ以上を生成する段階と；前記生成した前記第１の束データセット及び前記第２の束データセットの一つ以上である束データセットと予め指定された規則に基づいて生成したオプション値を情報管理装置に入力する段階と；前記束データセットとオプション値による類似性評価の結果として、前記情報管理装置から提供された予め指定された数量の類似生物学的体系情報を提供される段階と;提供された前記予め指定された数量の類似生物学的体系情報の各々に対するネットワークグラフを作成して出力する段階と、を含み、前記情報管理装置は、生物体の各々に対して、物理的関係、生態学的関係及び生物学的関係により特定された情報である生物学的体系情報を予め生成して格納し、管理する装置であり、各々の生物学的体系情報は、状態変化（ＣｏＳ）要素、物理的現象（ＰＰＨ）要素、物理的効果（ＰＥＦ）要素、インプット（Input）要素、生態学的現象（ＥＰＨ）要素、生態学的行動（ＥＢＨ）要素、機関（Organ）要素、組織（Part）要素、エンティティー（Entity）要素及びアクション（Action）要素であるノード（node）の各々に対して、予め指定された規則に基づいて一つ以上の語彙が索引されて構造化された情報であり、前記ネットワークグラフは、類似生物学的体系情報のノードのそれそれに対して索引された語彙と、各ノードに対して派生性を持っていると評価された他の生物学的体系情報に相応する、予め指定された数量のサムネイルイメージと、を含むように示されることを特徴とする、生物学的体系情報検索方法が提供される。
【００２５】
前記以外の他の側面、特徴、利点が、以下の図面、特許請求の範囲及び発明の詳細な説明から明らかになるだろう。
【発明の効果】
【００２６】
本発明の実施例によると、物理的関係、生態学的関係及び生物学的関係を含む生物学的体系を総合的因果モデルに具現し、オントロジーで構築することにより、生体模倣設計で、設計者が様々な情報や条件を用いた効果的な検索を行えるようにし、これにより、設計者の創意的設計を図かれるようにするという効果がある。
【００２７】
また、単に生物体の生物学的個体名（例えば、学名や通俗名）、又は関連する構造（structure）（例えば、遺伝子、疾病名など）を用いて制限的に検索していた従来とは異なり、生物体に関連した総合的又は生態学的情報を検索及び活用することができる効果もある。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】図１は、本発明の一実施形態に係る生物学的体系情報検索システムの構成を概略的に示すブロック構成図である。
【００２９】
【図２】図２は、本発明の一実施形態に係る生物学的体系情報を構成するための因果関係に起因したオントロジー構造を例示した図である。
【００３０】
【図３】図３は、本発明の一実施形態に係る検索クエリを再構成する過程を示したフローチャートである。
【００３１】
【図４】図４は、本発明の一実施形態に係る類似マトリックスと副（sub）類似マトリックスとの構成を例示した図である。
【００３２】
【図５】図５は、本発明の一実施形態に係る因果モデルキャンバス部が図式化したネットワークグラフの例である。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
本発明は、様々な変換を加えることができ、複数の実施例を有することができるので、特定の実施例を図面に例示し、詳細な説明において詳細に説明しようとする。しかしながら、これは、本発明を特定の実施形態について限定しようとするものではなく、本発明の思想及び技術範囲に含まれるあらゆる変換、均等物ないし代替物を含むものと理解されるべきである。
【００３４】
本出願で使用した用語は、単に特定の実施例を説明するために使用されたものであり、本発明を限定しようとする意図ではない。単数の表現は、文脈上明白に異なる意味でない限り、複数の表現を含む。本出願において、“含む”又は“有する”などの用語は、明細書上に記載されている特徴、数字、段階、動作、構成要素、部品、又はこれらを組み合わせたものが存在することを指定しようとするだけであり、１つ又はそれ以上の他の特徴や数字、段階、動作、構成要素、部品、又はこれらを組み合わせたものの存在又は付加可能性を予め排除するわけではないと理解されるべきである。
【００３５】
第１、第２などの用語は、様々な構成要素を説明するために使用することができるが、前記構成要素らは、前記用語によって限定されてはならない。前記用語は、１つの構成要素を他の構成要素から区別する目的のみで使用される。
【００３６】
また、明細書に記載された"...部"、"...ユニット"、"...モジュール"などの用語は、少なくとも一つの機能や動作を処理する単位を意味し、これは、ハードウェアやソフトウェア、あるいは、ハードウェア及びソフトウェアの組み合わせで具現することができる。
【００３７】
また、添付の図面を参照して説明するに際して、図面符号に関係なく、同じ構成要素は、同じか関連する参照符号を付し、これに関する重複する説明は、省略することにする。本発明を説明するに際して、関連する公知技術に関する具体的な説明が、本発明の要旨を不要に曖昧にすると判断される場合、その詳細な説明を省略する。
【００３８】
図１は、本発明の一実施形態に係る生物学的体系情報検索システムの構成を概略的に示すブロック構成図であり、図２は、本発明の一実施形態に係る生物学的体系情報を構成するための因果関係に起因したオントロジー構造を例示した図である。図３は、本発明の一実施形態に係る検索クエリを再構成する過程を示したフローチャートであり、図４は、本発明の一実施形態に係る類似マトリックスと副（sub）類似マトリックスとの構成を例示した図であり、図５は、本発明の一実施形態に係る因果モデルキャンバス部が図式化したネットワークグラフの例である。
【００３９】
図１を参照すると、生物学的体系情報検索システムは、情報管理装置１１０と情報活用装置１５０と、を含むことができる。
【００４０】
図１には、情報管理装置１１０と情報活用装置１５０とがそれぞれ独立した装置であって、有線又は無線通信方式で連結される場合が例示されているが、必要に応じて、情報管理装置１１０と情報活用装置１５０とが一体化されて具現されることもあるのは当然である。
【００４１】
情報管理装置１１０は、生体模倣設計（Bio-inspired Design）の根幹となることがある生物学的体系（Biological System）情報を構築する装置である。
【００４２】
生物学的体系情報は、生体模倣設計において模倣（mimicking）と活用（application）の対象となる個別の生物体の内部での物理的現象、生化学的現象などを、物理的関係、生態学的関係及び生物学的関係で特定した情報であり、これは、個体（Entity）の間の相互作用や複数の種（species）の間の相互作用に拡張することができる。
【００４３】
即ち、生体模倣設計において、１つの生物体（Organism）が直接的に模倣される場合もあるが、生物体の内部の生物学的現象、複数の個体（Entity）が発生させる相互作用、あるいは、様々な生物体の種（species）が発生させる相互作用が直接的又は間接的に応用される場合も多いので、設計者が広いカテゴリでの様々なアイデアを導出することができるように、個別の生物体又は生物体や種の間の相互作用まで体系的に構成することができる。
【００４４】
例えば、生物学的体系情報として、欧州ムクドリがアルコール依存症を解毒するためにアルコールの分解を促進する内容が格納されて管理される場合は、アルコールの分解を促進するための製品を開発しようとする設計者は、後述する情報活用装置１５０を用いて情報管理装置１１０に接続した後、アルコール分解促進等に関する生物学的体系情報の検索によって、欧州ムクドリに関する情報を検索して活用することができる。
【００４５】
情報管理装置１１０は、文書収集部１１２と、収集データベース１１４と、語彙辞書データベース１１６と、文書構文解析部１１８と、索引処理部１２０と、因果モデルデータベース１２２と、類似性評価部１２４と、を含むことができる。
【００４６】
文書収集部１１２は、自然言語からなる生物学的文書を収集する。生物学的文書は、例えば、生物学者らがまとめた自然言語資料（natural-language based text）であり、ＨＴＭＬ文書であることができる。もちろん、生物学的文書は、作成者や文書の形態が前述したことに限らず、後述する物理的関係、生態学的関係及び生物学的関係に関するカテゴリー分類及び因果モデルの作成が可能な文書であれば十分である。
【００４７】
収集データベース１１４は、文書収集部１１２によって収集された生物学的文書を格納する。
【００４８】
語彙辞書データベース１１６には、生物学的体系情報に含まれる物理的関係、生態学的関係及び生物学的関係をそれぞれ索引するために必要な語彙が格納される。
【００４９】
語彙辞書データベース１１６には、例えば、ＩＴＩＳ（International Taxonomy Information Systems）の基準に基づく学名（scientific name）語彙が収録された学名辞書、外部に公開されたＳＴＯＮＥの２０１４年の論文から抜粋された資料（Engineering-to-biology thesaurus function terms）などが索引語彙として格納されることができる。本発明は、学名語彙を使用することにより、ＩＴＩＳ基準で約２万１千個の属（Genus）の生物学的体系情報を収集することができるという利点がある。
【００５０】
また、物理的関係、生態学的関係をそれぞれ索引するに際して、機能（function）、物質、エネルギー（energy）及び信号（signal）語彙が必要であるので、専門家が予め作業した機能語彙辞書、物質語彙辞書（例えば、Material>Liquid>acid、chemical、water、bloodなど）、エネルギー語彙辞書（例えば、Energy>Hydralic>pressure、osmosisなど）、信号語彙辞書（例えば、Signal>Sense>Detect>detect、locate、see/Signal>Status>change、fatty、variationなど）などが格納されることもある。このとき、生態学的現象（ＥＰＨ、Ecological Phenomena）に関連する語彙が、機能、物質、エネルギー、信号のカテゴリーに合わせて分類関係を定義した資料から構成されることもできる。
【００５１】
文書構文解析部１１８は、文書収集部１１２が収集した生物学的文書をパーシングして、生物学的文書の文章の構造を解析し、文章をツリーで構成する。このとき、文書構文解析部１１８は、例えば、スクレイピー（Scrapy）パーサを利用することができる。
【００５２】
索引処理部１２０は、従来のＳＡＰＰＨＩＲＥモデルが補完された因果関係に基づいた生物学的体系を表現したオントロジー構造（図２参照）に基づいて文書構文解析部１１８で解析された情報を索引（indexing）処理する。
【００５３】
即ち、文書構文解析部１１８で解析された情報について、索引処理部１２０は、語彙辞書データベース１１６に格納された学名語彙を基に、個別の生物体の生物学的関係を索引し、語彙辞書データベース１１６に格納された機能、物質、エネルギー及び信号を各々示す語彙を基に、当該生物体の生物学的体系のうち物理的関係と生態学的関係とをそれぞれ索引する。
【００５４】
生物学的体系情報は、主語（subject）-述語（predicate）-目的語（object）のトリプル型に起因し、図２に示すように、生物体が持つメカニズム（mechanism）及びメカニズムによって発現される因果関係を表現した物理的関係、生態学的関係及び/又は生物学的関係が組み合わせられるように構造化される。
【００５５】
収集された生物学的文書で分析された情報に基づいて生物体を索引するための最小単位は、ノード（node）であり、各ノードの連結情報は、関係情報を形成する。
【００５６】
図２を参照すると、生物学的体系情報の物理的関係（Physical relations）において、インプット（Input）（例えば、エネルギー、信号又は/及び物質インプット）は、物理的効果（ＰＥＦ、Physical Effects）を作動（activate）させ、物理的効果は、物理的現象（ＰＰＨ、Physical Phenomena）で生成（create）され、物理的現象は、状態の変化（ＣｏＳ、Change of State）を生成（create）し、状態の変化は、アクション（Action）として解釈（interpret）される。
【００５７】
ここで、物理的関係は、一つの生物体が特定の目的（action、goal）を達成するためにどのような物理的な変化（ＣｏＳ、Change of State）を経験し、どのような物理的効果（ＰＥＦ、Physical Effects）によってどのような物理的現象（ＰＰＨ、Physical Phenomena）をもたらすかなどを因果関係の方法で表現した情報である。
【００５８】
具体的には、物理的な変化（ＣＯＳ）は、目的を達成する前の状態と最終結果との間で状態（state）がどのように変化したかに関するものであり、事前状態（Pre condition）と事後状態（Post condition）の静的状態（state）が動的関係で索引される。
【００５９】
物理的効果（ＰＥＦ）は、目的を達成するために使用した戦略に関するものであり、通常的に生態学辞書、物理学辞書などに登載され、定義（definition）が存在する戦略（即ち、当該単語と対応する定義）で索引される。
【００６０】
物理的現象（ＰＰＨ）は、どのような戦略が具体的にどのように実施されたかに関するものであり、それが具体的にどのように実施されたかを明示的に示すために、専門家によって予め作成された機能語彙辞書（動詞を担当する）と、目的語として名詞を担当するエネルギー辞書と、物質辞書と、信号辞書とに定義された用語が、動詞と目的語との関係で組み合わされ、索引されることができる。
【００６１】
例えば、欧州ムクドリがアルコールを解毒する場合は、アルコール解毒は、アクション（Action）に該当され、物理的な変化（ＣｏＳ）は、高いアルコール濃度が低いアルコール濃度に変化されることであり、中毒の治療は、物理的効果（ＰＥＦ）に該当することができる。従って、アルコール分解促進という物理的現象（ＰＰＨ）によってアクション、即ち、目的が達成されるものである。
【００６２】
具体的には、「多くのアルコール分子」というインプットは、「アルコール依存症治療」という物理的効果を動作させ、「アルコール依存症治療」という物理的効果は、「アルコール分解促進」という物理的現象を生成し、「アルコール分解促進」という物理的現象は、「高いアルコール濃度」（即ち、事前状態（Pre condition））を「低アルコール濃度」（即ち、事後状態（Post condition））に変える状態変化を生成し、これらの状態の変化は、最終的に「アルコール解毒」というアクションとして解釈されることができる。また、分析的観点から、再度「アルコール解毒」のアクションは、「多くのアルコール分子」のインプットという原因として再解釈することもできる。
【００６３】
また、アクションが生態学的現象（ＥＰＨ、Ecological Phenomena）と解釈（interpret）され、従って、アクションは、特定の生物体がどのような行動（又は習性）を行うために取った物理的「戦略」として理解することができる。
【００６４】
例えば、欧州ムクドリが、「アルコールが含有された発酵された果物を食べる可能性が高い」という生態学的関係を認識した場合は、アルコール依存症治療薬を開発しようとする設計者は、欧州ムクドリの生態学的関係から、アルコール解毒が必要なアルコール依存症者の生態学的関係を類推することができ、従って、前述した欧州ムクドリが取った当該行動（習性）を行うために取った物理的戦略である「アルコール解毒」のアクションをアルコール依存症治療薬を開発するためのデザイン戦略として応用することができる。
【００６５】
収集された生物学的文書にアルコール解毒能力を持つ欧州ムクドリに関する内容が記載されている場合を例に挙げて、語彙辞書データベース１１６に格納された語彙として構造化された生物学的体系情報を例示すれば、下記の表１の通りである。もちろん、欧州ムクドリが、様々な特性を持っている場合ならば、各々のノード（即ち、Input、ＰＥＦなど）に対応するように各々格納される語彙はより多くなり、多様になることもできるのは当然である。
【００６６】
【表１】
0006850405.tif 000002
【００６７】
また、収集された他の生物学的文書に空気抵抗の減少のために軽量骨格構造を持つ欧州ムクドリに関する内容が含まれている場合、欧州ムクドリに関する生物学的体系情報が表２に例示されているように追加に生成され、管理されることもある。
【００６８】
【表２】
0006850405.tif 000003
【００６９】
【００７０】
表２を参照すると、欧州ムクドリに関する生物学的体系情報は、運動エネルギーインプットと空気抵抗インプットとが軽量骨格構造という物理的効果を作動させ、軽量骨格構造という物理的効果は、骨重量の減少という物理的現象を生成し、骨重量の減少という物理的現象は、大きな質量が少ない質量になる状態の変化を生成し、大きな質量が少ない質量になる状態変化は、最終的に消費エネルギーの節約というアクションとして解釈されることができる。そして、分析的観点から、再度消費エネルギーの節約のアクションは、高い運動エネルギーインプットと空気抵抗インプットという原因として再解釈することができる。
【００７１】
また、効率的に飛行する習性を持つという生態学的関係から、設計者は、欧州ムクドリの生態を飛行体である事物の生態（即ち、運転される状況）として類推することができ、欧州ムクドリが当該行動を行うために取った物理的戦略の消費エネルギーの節約のアクションを、飛行体の行動を行う、すなわち、飛行体を開発するためのデザイン戦略として応用することができる。
【００７２】
図２と上記表１と表２からそれぞれ分かれるように、生物学的体系情報の生物学的関係は、機関（Organ）と、組織（Part）と、エンティティ（Entity）とから構成される。生物学的関係は、生物学的現象が生物体（Organism）のいずれの組織（Part）のいずれの機関（Organ）に関連しているかを示し、組織（Part）は、機関（Organ）が属する組織（Part）を意味する。
【００７３】
エンティティは、各々の生物学的体系情報が、いずれの生物体（Organism）に関連しているかを索引する要素であり、機関（Organ）と組織（Part）の所有者であり、その生物学的現象を観察することができる生物体である。
【００７４】
例えば、虹光（iridescent color）を生成するコガネムシの場合、コガネムシがエンティティ（Entity）で索引され、キューティクル（cuticle）は、コガネムシのシェル（shell）に属する部分であるため、生物学的システムの組織（Part）はシェル（shell）で索引され、シェル（shell）のキューティクルが関連付けられている機関（Organ）で索引されることができる。
【００７５】
再び、図１を参照すると、因果モデルデータベース１２２には、索引処理部１２０が、予め指定されたオントロジー構造（図２参照）と語彙辞書データベース１１６に格納された各辞書別語彙に基づいて生成した生物学的体系情報が格納される。因果モデルデータベース１２２には、各生物学的体系情報に相応するサムネイルイメージが更に格納されることもある。
【００７６】
以下、因果モデルデータベース１２２に各要素ごとに語彙が索引されて格納される規則（syntax）を簡単に説明する。
【００７７】
まず、状態変化（ＣｏＳ）要素は、下記式１（数１）の規則に基づいて格納されることができる。
【００７８】
【数１】
0006850405.tif 000004
【００７９】
即ち、事前状態（Pre condition、Statepre）と事後状態（Post condition、Statepost）として格納され、各々形容詞部（Adj）と名詞部（Noun）とから構成される。ここで、語彙辞書データベース１１６に形容詞部索引語彙が状態形容詞辞書として格納され、名詞部索引語彙は、各々物質語彙辞書、エネルギー語彙辞書及び信号語彙辞書として格納される。
【００８０】
そして、物理的現象（ＰＰＨ）要素は、下記式２（数２）の規則に基づいて格納されることができる。
【００８１】
【数２】
0006850405.tif 000005
【００８２】
即ち、動詞部（Predicatephysical）と名詞部（Objectphysical）とから構成される。語彙辞書データベース１１６に動詞部索引語彙は、機能語彙辞書として格納され、名詞部索引語彙は、前述したように、各々物質語彙辞書、エネルギー語彙辞書及び信号語彙辞書として格納される。
【００８３】
そして、物理的効果（ＰＥＦ）要素は、下記式３（数３）の規則に基づいて格納されることができる。
【００８４】
【数３】
0006850405.tif 000006
【００８５】
即ち、物理的効果要素は、語彙辞書データベース１１６に格納されたＰＥＦ索引語彙辞書に登録された索引語彙のいずれかで索引されている。ＰＥＦ索引語彙辞書は、「索引語彙」と「索引語彙の定義（definition）」の規則（例えば、「Camouflage」+「Camouflageの定義」）として語彙辞書データベース１１６に格納される。
【００８６】
そして、インプット（Input）要素は、下記式４（数４）の規則に基づいて格納することができる。
【００８７】
【数４】
0006850405.tif 000007
【００８８】
当該生物学的体系情報を作動させるインプットは、関連する物質索引語彙（Indexmaterial）と、エネルギー索引語彙（Indexenergy）と、信号索引語彙（Indexsignal）とから構成される。これらは、各々語彙辞書データベース１１６に格納された物質語彙辞書、エネルギー語彙辞書、信号語彙辞書に登録された語彙として指定される。
【００８９】
そして、生態学的現象（ＥＰＨ）要素は、下記式５（数５）の規則に基づいて格納される。
【００９０】
【数５】
0006850405.tif 000008
【００９１】
即ち、「どのように」に関する動詞部（Predicate）と「何を」に関する名詞部（Object）とから構成される。一例として、敵（foe）の錯視を起こして敵にみつからないようにする生物学的現象（camouflage）は、敵（body-material）を回避（avoid）する生態学的機能を有する。動詞部と名詞部の索引語彙は、前述したように、機能語彙辞書、物質語彙辞書、エネルギー語彙辞書、信号語彙辞書として語彙辞書データベース１１６に予め格納される。
【００９２】
そして、生態学的行動（ＥＢＨ、Ecological Behavior）要素は、下記式６（数６）の規則に基づいて格納される。
【００９３】
【数６】
0006850405.tif 000009
【００９４】
生態学的行動要素は、語彙辞書データベース１１６に格納されたＥＢＨ索引語彙辞書に登録された索引語彙のいずれかで索引されている。例えば、敵（foe）の錯視を起こして敵にみつからないようにする生物学的現象は、Camouflage（偽装）という生態学的行動を持っている。索引語彙辞書は、「索引語彙」と「索引語彙の定義（text）」の規則（例えば、「Herbivore」+「Herbivoreの定義」）として語彙辞書データベース１１６に格納される。
【００９５】
そして、機関（Organ）要素と組織（Part）要素のそれぞれは、下記式７（数７）の規則に基づいて格納される。
【００９６】
【数７】
0006850405.tif 000010
【００９７】
機関要素と組織要素は、語彙辞書データベース１１６に格納された生物学的単語辞書の単語を用いて索引されることができる。
【００９８】
そして、生物学的体系情報がいずれの生物体（Organism）に関連しているかを索引する要素であるエンティティ（Entity）要素は、下記式８（数８）の規則に基づいて格納される。
【００９９】
【数８】
0006850405.tif 000011
【０１００】
即ち、関連検索ができるようにするために、ＩＴＩＳシステムによる学名に応じて索引され、「ＩＴＩＳ学名辞書」から生物体の固有のＩＤ番号（数字）を索引し、Indexscientificnameは、学名（テキスト）を索引し、Indexcommonnameは、通俗名（テキスト）を索引する。索引に必要なＩＴＩＳ辞書は、語彙辞書データベース１１６に予め格納される。
【０１０１】
そして、アクション（Action）要素は、下記式９（数９）の規則に基づいて格納される。
【０１０２】
【数９】
0006850405.tif 000012
【０１０３】
アクション要素は、別の辞書に格納されず、設計者が生物学的体系情報から得られることができる設計戦略をまとめて記載した説明で索引される。
【０１０４】
前述したように、生物学的体系情報は、各々の生物体の内部の物理的関係、生態学的関係及び生物学的関係が相互連結関係（指向性）を持つ因果モデルで表現され、各々索引されるので、設計者は、活用しようとするアイデアに関連する生物学的体系情報を検索するに有用な利点がある。
【０１０５】
類似性評価部１２４は、検索要求部１５６から検索クエリ（query）を提供され、検索クエリと因果モデルデータベース１２２に格納された各々の生物学的体系情報に対する類似性を評価し、予め指定されたしきい値以上の類似性を有する生物学的体系情報を因果モデルキャンバス部１５８に提供する。類似性評価部１２４は、例えば、Python言語の形で因果モデルデータベース１２２に格納された生物学的体系情報を管理することができる。
【０１０６】
類似性評価部１２４の具体的な動作は、以後に、情報活用装置１５０の検索要求部１５６及び因果モデルキャンバス部１５８を説明する過程で連携して具体的に説明することにする。
【０１０７】
情報活用装置１５０は、情報管理装置１１０上に構築された生物学的体系情報を対象として検索して、検索結果を提供されるための装置であり、クエリ入力部１５２、クエリ構文解析部１５４、検索要求部１５６及び因果モデルキャンバス部１５８を含むことができる。
【０１０８】
クエリ入力部１５２は、生物学的体系情報の検索のために、設計者などのユーザーが本人のニーズ（needs）に相応する検索クエリを入力するための手段である（図３の段階３１０を参照）。
【０１０９】
検索クエリは、例えば、一つ以上の単語から構成された語句、文章（sentence）、段落（paragraph）などの形で多様化することができる。
【０１１０】
但し、本実施例では、検索クエリが自然言語句（phrase）により構成され、<現在の状況（Current State）>と<期待結果（Expected Result）>との組み合わせで記述（describe）される場合を例に挙げて説明する。
【０１１１】
そのため、クエリ入力部１５２は、一つのクエリ入力スロット（slot）（例えば、検索語の入力欄）に<現在の状況>と<期待結果>を、自然言語句で一緒に記載するようにすることもできるが、<現在の状況>の自然言語句を入力するための第１のクエリ入力スロット（slot）と、<期待結果>の自然言語句を入力するための第２のクエリ入力スロットとをユーザーに各々提供するように具現することもできる。
【０１１２】
検索クエリを、<現在の状況（Current State）>と<期待結果（Expected Result）>との組み合わせで記述する場合は、検索を遂行するにあたり、因果関係が明確になることができ、また、本実施形態に係る生物学的体系情報が均一な（homogeneous）構造の中に表現される因果モデルを採用したため、より効果的な利点がある。
【０１１３】
クエリ構文解析部１５４は、クエリ入力部１５２を用いて、ユーザーが入力したクエリ句（phrase）を通常の自然言語処理方法に応じて意味のあるレベルの単語であるトークンに分解し、各トークンの文法的成分（例えば形容詞、動詞、名詞など）を分析する。また、クエリ構文解析部１５４は、情報管理装置１１０の語彙辞書データベース１１６に格納された語彙を参照して、<現在の状況>及び<期待結果>の各々のクエリ句をトークンの束（corpus）データセットに生成する（図３の段階３１５を参照）。
【０１１４】
例えば、ユーザーがアルコール依存症治療剤の開発のためのアイデアを得るために、検索クエリを<現在の状況>に「The blood alcohol level is very high（体内アルコール濃度が非常に高い。）」を入力し、<期待結果>に「The blood alcohol level is normal（体内アルコール濃度が普通である。）」を入力した場合、クエリ構文解析部１５４は、<現在の状況>に対する束データセットを[blood、alcohol、level、very、high]で生成し、<期待結果>の束データセットを[blood、alcohol、level、normal]で生成することができる。
【０１１５】
前述したように、束データセットは、単語をトークン化して分け、文章記号と除外語（stopword）（例えば、a、an、for、andなど）を除去して、リストで表現したものである。
【０１１６】
検索要求部１５６は、クエリ入力部１５２を用いて入力され、クエリ構文解析部１５４によって分析された束データセットが<現在の状況>及び/又は<期待結果>に対して存在するかどうかを確認し、これに相応するオプション値を付加した束データセットを類似性評価部１２４に提供する。
【０１１７】
類似性評価部１２４に提供される検索クエリに相応する束データセットが<現在の状況>と<期待結果>のいずれか一つだけを含んでいる場合でも、類似性評価部１２４は、生物学的体系情報の検索と類似性の判断を行えるように具現される。もちろん、<現在の状況>と<期待結果>の両方の束データセットが存在しない場合は、検索クエリが入力されていないわけであるので、後述する検索手順が行われないのは当然である。
【０１１８】
これは、基本的に生体模倣設計が類推戦略に基づいたデザイン思考を前提としているからである。従って、ユーザーは、アイデアを見つけるために、<現在の状況>の条件でできるだけ複数の結果を調べるために<期待結果>を明示しないこともあり、また、<期待結果>の条件でできるだけ複数の事前状態を調べるために<現在の状況>を明示しなくてもよい。
【０１１９】
即ち、<現在の状況>と<期待結果>のいずれかを明示しないというのは、思考の制限を解除するという意思表示として理解することができ、類推思考に基づいた生体模倣設計において、設計者が創意的に類推することを奨励するデザイン思考方法である。
【０１２０】
例えば、「高いアルコール濃度」の<現在の状況>を「低アルコール濃度」の<期待結果>と結びつけて因果関係を具体的に固定する場合は、「高アルコール濃度」という結果は維持しつつ、むしろアルコールをエネルギー源として活用するPelotomaculum Thermopropionicumバクテリアなどに対する生物学的体系情報は、検索することができないからである。
【０１２１】
検索要求部１５６の動作を具体的に説明すると、検索要求部１５６は、検索クエリに<現在の状況>と<期待結果>のいずれか一つだけが記述されている場合は、生物学的体系情報のオントロジー構造のうち、物理的な変化を最も抽象的に表現する要素である物理的効果（ＰＥＦ）要素を用いて、類似性評価部１２４が因果モデルデータベース１２２に格納された生物学的体系情報の物理的効果要素で索引された情報と検索クエリの束データセットとの間の類似性を評価し、また、類似マトリックスを導出するようにし、予め指定されたしきい値以上の生物学的体系情報を因果モデルキャンバス部１５８に提供するようにするオプション値を設定する（図３の段階３２０と３２５を参照）。
【０１２２】
しかしながら、検索要求部１５６は、検索クエリに<現在の状況>と<期待結果>の両方が記述されている場合は、生物学的体系情報のオントロジー構造のうち物理的現象（ＰＰＨ）を用いて、類似性評価部１２４が因果モデルデータベース１２２に格納された生物学的体系情報の物理的現象要素で索引された情報と検索クエリの束データセットとの間の類似性を評価し、また、類似マトリックスを導出するようにし、予め指定されたしきい値以上の生物学的体系情報を因果モデルキャンバス部１５８に提供するようにするオプション値を設定する（図３の段階３２０と３３０を参照）。
【０１２３】
具体的に説明すると、<期待結果>は、変化した結果として期待される作動を表わすので、<期待結果>の束データセットから、動詞（verb）トークンを収集して、類似性評価部１２４が物理的現象要素で索引された情報の各々との類似性を判断するようにすることができる。これに比べて、<現在の状況>は、変化の作動対象を表すので、<現在の状況>の束データセットから名詞（noun）トークンを収集して、類似性評価部１２４が物理的現象要素で索引された情報の各々との類似性を判断するようにすることができる。
【０１２４】
<期待結果>の動詞トークンによる類似性評価部１２４の計算結果と、<現在の状況>の名詞トークンによる類似性評価部１２４の計算結果とを総合して、類似性評価部１２４は、類似マトリックスを導出し、予め指定されたしきい値以上の生物学的体系情報を因果モデルキャンバス部１５８に提供することができる。
【０１２５】
また、検索要求部１５６は、語彙辞書データベース１１６に格納された生物学的単語辞書に登録された語彙が束データセットから発見されると、類似性評価部１２４が、生物学的体系情報のオントロジー構造のうち、機関（Organ）、組織（Part）及びエンティティ（Entity）との要素を類似性評価時に追加的に考慮し、また、類似マトリックス（Similarity Matrix）の生成時に、当該類似性の評価結果を用いるようにするオプション値を設定する（図３の段階３３５と３４０を参照）。
【０１２６】
ここで、生物学的単語は、生物体機関、組織及び/又は個体名（例えば、通俗名、学名など）に関する単語であり、例えば、sensory-Organ、lung、european-starlingなどがこれに該当する。
【０１２７】
しかしながら、仮に束データセットから生物学的単語辞書に登録された語彙が発見されなければ、機関（Organ）、組織（Part）とエンティティ（Entity）との要素を類似性評価時に考慮しないようにオプション値を設定する。
【０１２８】
そして、検索要求部１５６は、語彙辞書データベース１１６に格納された状態形容詞辞書に登録された語彙が束データセットから発見されると、類似性評価部１２４が、生物学的体系情報のオントロジー構造のうち状態変化（ＣｏＳ）との要素を類似性評価時に追加的に検討し、また、類似マトリックス（Similarity Matrix）の生成時には、当該類似性の評価結果を用いるようにするオプション値を設定する（図３の段階３４５と３５０を参照）。
【０１２９】
ここで、状態形容詞は、形容詞種類のうち、サイズ、模様、状態、色、年齢、材料などに該当する形容詞であり、例えば、high、small、enormous、round、ceramic、metalなどがこれに該当する。
【０１３０】
しかしながら、仮に束データセットから状態形容詞辞書に登録された語彙が発見されない場合、状態変化要素を類似性評価時に考慮しないようにオプション値を設定する。
【０１３１】
検索要求部１５６は、入力された検索クエリに相応して生成された束データセットとオプション値を類似性評価部１２４に提供して検索を要求する（図３の段階３５５を参照）。
【０１３２】
因果モデルキャンバス部１５８は、類似性評価部１２４の類似度の評価結果として提供された一つ以上の生物学的体系情報の間の派生性（即ち、関連性）を測定し、測定された派生性を用いて、ネットワークグラフ（図５参照）に図式化して出力する（図３の段階３５５と段階３６０を参照）。もちろん、派生性の測定まで類似性評価部１２４で行い、派生性の測定結果の情報を因果モデルキャンバス部１５８が用いてネットワークグラフを図式化することもできるのは当然である。
【０１３３】
以下、類似性評価部１２４が、検索要求部１５６から提供された検索クエリに相応する束データセットと因果モデルデータベース１２２に格納された各生物体に関する生物学的体系情報を用いて検索を行い、類似性を判断する過程について説明する（図３の段階３５５を参照）。
【０１３４】
類似性評価部１２４は、因果モデルデータベース１２２に格納された生物学的体系情報と提供された<現在の状況>及び/又は<期待結果>の束データセットとの類似性評価を行うために、因果モデルデータベース１２２にｎ個の生物学的体系情報が格納されている場合、束データセットとの比較のために、１ｘｎ行列の形の類似マトリックス（similarity matrix）を生成する（図４の（ａ）参照）。類似性の評価が行われる前に、各類似度評価値は、０に初期化されることができる。
【０１３５】
もし検索クエリに相応して<現在の状況>と<期待結果>のいずれかに対する束データセットのみが提供された場合は、類似性評価部１２４は、束データセットと因果モデルデータベース１２２とに、ｎ個の生物学的体系情報の各々において物理的効果（ＰＥＦ）要素の索引語彙の定義（definition）テキスト（これは、ＰＥＦ索引語彙辞書に格納されている）とトピック関連性の程度をtf-idf（Term Frequency-Inverse Document Frequency）技法を用いて計算し、計算された値を、各生物学的体系情報の各々の類似度評価値として記録する。もし以前の類似度評価の過程で、既に算出された類似度評価値が存在する場合、合算処理する。
【０１３６】
ここで、Tf-idf手法は、各文書で使用された語彙（トークン）の類似性をもって２つの文書の間の類似性を比較する一般的な手法であり、例えば、束データセットが[blood、alcohol、level、very、high]から構成され、これらが物理的効果（ＰＥＦ）要素の索引語彙の定義テキストである「Alcoholism-treatment」に対する文書で登場する回数が、ＰＥＦ索引語彙辞書に収録されているすべての用語に対する定義文書で登場する回数に比べてどのくらい多いかによって計算する方法である。この場合、level、very、highなどのトークンは、ほとんどの文書で一般的に頻繁に使用することができる語彙なので、blood又はalcoholなどの他のトークンに比べて相対的に低い類似度の値が割り当てられて適用されることができるのは当然である。
【０１３７】
しかしながら、もし検索クエリに相応して<現在の状況>と<期待結果>の両方の束データセットのみが提供された場合は、まず、類似性評価部１２４は、通常のＰＯＳＴ（Part of speech tagging）アルゴリズムなどを用いて、 <期待結果>の束データセット（ＷＥＲ）から動詞トークンだけを抽出して、動詞トークン集合（Ｗｐ）を生成し、<現在の状況>の束データセット（ＷＣＳ）から名詞トークンだけを抽出して、名詞トークン集合（Ｗｏ）を生成する。
【０１３８】
例えば、<現在の状況>の束データセットが[blood、alcohol、level、very、high]である場合は、動詞と判断されるトークンはいないので、動詞トークン集合（Ｗｐ）は、空であることになり、名詞トークン集合（Ｗｏ）は、[blood、alcohol、level]で生成される。
【０１３９】
以降、類似性評価部１２４は、動詞トークン集合内の語彙と、各生物学的体系情報の物理的現象（ＰＰＨ）要素の動詞部（Predicatephysical）（式２（数２）を参照）との類似度を計算して、第１の類似度計算値を生成する。また、類似性評価部１２４は、名詞トークン集合内の語彙と、各生物学的体系情報の物理的現象（ＰＰＨ）要素の名詞部（Objectphysical）との類似度を計算して、第２の類似度計算値を生成し、これを第１の類似度計算値と乗算した値を、各生物学的体系情報の各々の類似度評価値として記録する。もし以前の類似度評価過程（例えば、生物学的単語が存在するかどうかによる類似度の評価など）で既に算出された類似度評価値が存在する場合、合算処理する。
【０１４０】
前述した例では、動詞トークン集合（Ｗｐ）は、空である状態であるので、第１の類似度計算値は、０に算出される。しかしながら、もし動詞トークン集合（Ｗｐ）が空でない状態であり、任意の生物学的体系情報の物理的現象（ＰＰＨ）要素が<Adjust>+<Direction+of+Incident+Light>で索引された場合、動詞トークン集合（Ｗｐ）内の動詞トークンと物理的現象要素の動詞部である<Adjust>との類似度を計算することになる。
【０１４１】
前述したように、因果モデルデータベース１２２に格納された機能語彙辞書に動詞の語彙が登録されているので、動詞トークン集合（Ｗｐ）の動詞トークンとAdjustとの意味的距離を計算して、第１の類似度計算値を算出する。
【０１４２】
機能語彙辞書は、各語彙間の意味的距離を計算できるようにツリー（Tree）データ構造で構成され、動詞トークンとAdjustとの間に共通する最も近い親ノードを介して、当該動詞トークンからAdjustまで到達する距離（すなわち、各階層ノードを連結したエッジの数）として第１の類似度計算値が算出される。従って、最も近い親ノードが最上位ノードから遠いほど、第１の類似度計算値は高く算出される。このようなツリーデータ構造は、例えば、親戚の間に親等数を算出することができるよう、各ノード間の連結関係を有する階層構造と同様に構成することができる。
【０１４３】
また、同様に、名詞トークン集合（Ｗｏ）が空でない状態であり、任意の生物学的体系情報の物理的現象（ＰＰＨ）要素が<Adjust>+<Direction+of+Incident+Light>で索引された場合、名詞トークン集合（Ｗｏ）の名詞トークンと物理的現象要素の名詞部のうち名詞である「Direction」及び「Light」との類似度を計算することになる。第２の類似度計算値も第１の類似度計算値算出過程と同様に、語彙の意味的距離によって算出され、対象となる名詞が複数（例えば、「Direction」及び「Light」）である場合は、例えば、これらの平均値、合計値、又は最大値が第２の類似度計算値として計算されることができる。
【０１４４】
続いて、類似性評価部１２４は、検索クエリに相応する束データセットに状態形容詞（例えば、small、highなど）が存在するかどうかを判断し、存在する場合は、状態形容詞を考慮した類似度評価を更に行う。
【０１４５】
即ち、<現在の状況>及び/又は<期待結果>の束データセットから状態形容詞が発見されると、因果モデルデータベース１２２に格納された各生物学的体系情報の状態変化（ＣｏＳ）要素の索引情報のうち、形容詞部（Adj）（式１（数１）を参照）から発見された頻度の総乗を各生物学的体系情報の各々の類似度評価値として記録する。もし以前の類似度評価の過程で、既に算出された類似度評価値が存在する場合、合算処理する。この場合、<現在の状況>の束データセットの状態形容詞は、事前状態の形容詞部（Adjpre）と対比し、<期待結果>の束データセットの状態形容詞は、事前状態の形容詞部（Adjpost）と対比し、もし<現在の状態>と<期待結果>の束データセットの両方で状態形容詞が発見される場合、各頻度の総乗を合算した値が類似度評価値として記録される。
【０１４６】
例えば、任意の生物学的体系情報の状態変化（ＣｏＳ）要素が<High+Weight>+<Low+Weight>からなっている場合は、事前状態の形容詞部は「High」であり、事後状態の形容詞部は「Low」である。そして、<現在の状態>の束データセットの状態形容詞が「high、small」であり、「期待結果>の束データセットの状態形容詞が「Normal」であると仮定すると、<現在の状況>の状態形容詞のうち、highは１回発見されたが、smallは０回発見され、その発見頻度の積は０であり、<期待結果>の状態形容詞に対する発見頻度は０回である。従って、類似度評価値は０になる。
【０１４７】
前述したように、発見頻度の積メカニズムを使用することにより、すべての要素が発見された場合は、類似度評価値に加算点として作用されることができるという特徴がある。
【０１４８】
また、図４の（ｂ）に示すように、もし束データセットに生物学的単語が存在する場合は、類似性評価部１２４は、１ｘｎのサイズの副（sub）類似マトリッがクスを追加的に生成する。
【０１４９】
例えば、<現在の状況>の束データセットが[blood、alcohol、level、very、high]であり、<期待結果>の束データセットが[blood、alcohol、level、normal]である場合、「blood」というトークンが生物学的単語辞書に登録された生物学的単語である。類似性評価部１２４は、当該生物学的単語と因果モデルデータベース１２２に格納されているｎ個の生物学的体系情報の各々との比較を行う。この場合、もしj番目の生物学的体系情報の機関（Organ）、組織（Part）、エンティティ（Entity）要素に対応して索引された語彙のうち、「blood」という生物学的単語が２回検索された場合、頻度の合計（sum）は、２になり、j番目の生物学的体系情報と配信データセットに含まれている生物学的単語であるトークンとの類似度評価値である２が、副類似マトリックスのj番目要素として登録される。
【０１５０】
前述したように、類似性評価部１２４は、検索クエリに相応する束データセットと因果モデルデータベース１２２に格納された各生物体に対する生物学的体系情報を用いて、類似マトリックスと副類似マトリックスをそれぞれ生成する。但し、類似マトリックスは、ユーザーの検索要求の全てに対して生成されるが、副類似マトリックスは、生物学的単語が束データセット内に含まれている場合にのみ生成される。
【０１５１】
以下、類似性評価部１２４が、前述したプロセスによって生成された類似度評価値を参照して、一つ以上の生物学的体系情報を因果モデルキャンバス部１５８に提供すれば、因果モデルキャンバス部１５８が、各生物学的体系情報間の派生性を測定し、測定された派生性を用いて、ネットワークグラフ（図５を参照）に図式化する過程を説明する。もちろん、派生性の測定まで類似性評価部１２４で行い、派生性の測定結果の情報を因果モデルキャンバス部１５８が用いてネットワークグラフを図式化することもできるのは当然である。
【０１５２】
類似性評価部１２４は、類似マトリックス及び/又は副類似マトリックスを用いて、束データセットと各生物体に対する生物学的体系情報との間の類似性を評価した後、各生物学的体系情報に対する類似度評価値がしきい値以上である一つ以上の生物学的体系情報を因果モデルキャンバス部１５８に提供する。ここで、しきい値は、例えば、０.７５に指定されることができ、これは、上位７５％に該当する生物学的体系情報を提供するという意味である。
【０１５３】
図５には、因果モデルキャンバス部１５８が類似性評価部１２４から提供された一つ以上の生物学的体系情報を派生性測定して図式化したネットワークグラフが示されている。
【０１５４】
図５を参照すると、グラフ表示画面は、グラフ領域５１０と情報表示領域５２０とに分割される。
【０１５５】
グラフ領域５１０には、類似度測定値が高いと評価された生物学的体系情報に対するネットワークグラフが表示される領域として、上端には類似度評価値が高い順序別にユーザーが選択して、生物学的体系情報を確認できるようにするシリアル番号５３０が配置される。もしユーザーがシリアル番号１から２に変更した場合、グラフ領域５１０には、相対的に類似度評価値が低いグループ２の生物学的体系情報に対するネットワークグラフが示されて表示される。
【０１５６】
例えば、図５に例示されたように、複数のシリアル番号のうち、ユーザーが選択したグループに該当するネットワークグラフは、相対的に鮮明にグラフ領域５１０に表示されるが、ユーザーが選択していないグループに該当するネットワークグラフは、選択したグループのネットワークグラフに比べて相対的にぼやけてグラフ領域５１０に表示されるように処理されることもできる。ユーザーは、鮮やかなネットワークグラフとぼやけたネットワークグラフの存在を参照して、複数のシリアル番号に相応するネットワークグラフがそれぞれ存在することを予想することができる。
【０１５７】
グラフ領域５１０には、各生物学的体系情報の要素ごとに類似情報で索引された他の生物学的体系情報に相応するサムネイルイメージが一つ以上表示されることができる。即ち、サムネイルイメージは、グラフ領域５１０に表示された生物学的体系情報の要素の各々に対して類似情報を持つ他の生物学的体系情報に対するサムネイルイメージであり、ユーザが任意のサムネイルイメージを選択した場合、該当生物体の生物学的体系情報に移動できるようにハイパーリンクが設定されている。
【０１５８】
例えば、図５のグラフ領域５１０に表示された生物学的体系情報がカブトムシ（Cockchafer Beetle）に関するものであれば、[MELOLONTHA、Cockchafer Beetle]で索引されたエンティティ（Entity）の横に表示されている３つのサムネイルイメージは、カブトムシ（Cockchafer Beetle）と類似情報でエンティティ要素が索引された他の３つの生物学的体系情報をそれぞれ示す。
【０１５９】
情報表示領域５２０には、グラフ領域５１０にネットワークグラフで表示された生物学的体系情報又は/及び関連する生物学的文書がテキスト形式で出力される。
【０１６０】
以下、ネットワークグラフにサムネイルイメージを追加して示すために、因果モデルキャンバス部１５８が、生物学的体系情報の各要素に対する派生性を測定する方法を説明すると、次の通りである。
【０１６１】
因果モデルキャンバス部１５８は、いずれかの生物学的体系情報の要素の各々で索引された情報を用いて、他の生物学的体系情報との派生性を測定するために、１ｘｎのサイズの類似マトリックスを用いる。
【０１６２】
派生性を測定するための類似マトリックスは、先に図４の（ａ）を参照して説明した類似マトリックスと類似形式を持つが、比較対象が束データセットの代わりにいずれかの生物学的体系情報の要素の各々で索引された情報である。従って、比較対象となる要素の索引情報と同じ生物学的体系情報が比較される場合は、類似度が１で示され、従って、このような生物学的体系情報は、サムネイルイメージを表示するための対象からは除外される必要がある。
【０１６３】
まず、状態変化（ＣｏＳ）要素に対して派生性（即ち、関連性）を測定する方法は、下記式１０（数１０）の通りである。
【０１６４】
【数１０】
0006850405.tif 000013
【０１６５】
即ち、状態変化要素は、例えば、<Given+Olfactory+Stimulation>+<Peripheral+Sensory+Input>のように<事前状態>+<事後状態>で索引されており、形容詞集合[given、peripheral]と、事前状態の名詞集合[olfactory、stimulation]と、事後状態の名詞集合[sensory、Input]とから再構成した後、他の生物学的体系情報の状態変化要素の索引情報と比較する。
【０１６６】
形容詞集合の比較で一致すれば、１を、そうでなければ０を出力し、事前状態と事後状態の名詞集合については、先に説明した物理的現象（ＰＰＨ）の比較方法と同様に、エネルギー語彙辞書、信号語彙辞書及び物質語彙辞書に基づく意味的距離計算方法で計算した後、これらの値をすべて合算して類似度評価値が算出される。
【０１６７】
そして、物理的現象（ＰＰＨ）要素に対して合算して派生性を測定する方法は、下記式１１（数１１）の通りである。
【０１６８】
【数１１】
0006850405.tif 000014
【０１６９】
物理的現象要素は、例えば、<Expand>+<Surface>のように<動詞部>+<名詞部>で索引され、他の生物学的体系情報の物理的現象要素の索引語彙と比較すると、動詞部は、機能語彙辞書に基づく意味的距離計算方法で計算し、名詞部エネルギー語彙辞書、信号の語彙辞書と物質語彙辞書に基づく意味的距離計算方法で計算した各々の値を合算して類似度評価値が算出される。
【０１７０】
そして、物理的効果（ＰＥＦ）要素に対して派生性を測定する方法は、下記式１２（数１２）の通りである。
【０１７１】
【数１２】
0006850405.tif 000015
【０１７２】
物理的効果要素は、例えば、<Surface-to-Volume Ratio>のようにＰＥＦ索引語彙辞書にある語彙で索引されており、他の生物学的体系情報の物理的効果要素の索引語彙と比較して同一であれば、１を、そうでなければ０を出力して、この値を類似度評価値として使用する。
【０１７３】
そして、インプット（Input）要素に対して派生性を測定する方法は、下記式１３（数１３）の通りである。
【０１７４】
【数１３】
0006850405.tif 000016
【０１７５】
インプット要素は、例えば、<Olfactory Signal>のようにエネルギー語彙辞書、信号語彙辞書や物質語彙辞書にある語彙で索引され、他の生物学的体系情報の物理的現象要素の索引語彙と比較すると、<Olfactory Signal>とのように索引された情報が信号索引語彙にのみ該当すると、物質索引語彙とエネルギー索引語彙に対する評価結果は、０に出力し、信号索引語彙については、信号語彙辞書に基づく意味的距離計算方法で計算して類似度評価値を算出する。
【０１７６】
そして、生態学的現象（ＥＰＨ）要素に対して派生性を測定する方法は、下記式１４（数１４）の通りである。
【０１７７】
【数１４】
0006850405.tif 000017
【０１７８】
生態学的現象要素は、例えば、<Locate>+<Food>のように<動詞部>+<名詞部>からなり、他の生物学的体系情報の生態学的現象要素の索引語彙と比較すると、動詞部は、機能語彙辞書に基づく意味的距離計算方法で計算し、名詞部は、エネルギー語彙辞書、信号語彙辞書及び物質語彙辞書に基づく意味的距離計算方法で計算した各々の値を加算することにより類似度評価値が算出される。
【０１７９】
そして、生態学的行動（ＥＢＨ、Ecological Behavior）要素に対して派生性を測定する方法は、下記式１５（数１５）の通りである。
【０１８０】
【数１５】
0006850405.tif 000018
【０１８１】
生態学的行動要素は、<Foraging>のようにＥＢＨ語彙辞書にある語彙で索引され、他の生物学的体系情報の生態学的行動要素の索引語彙と比較して同一であれば、１を、そうでなければ０を出力して、この値を類似度評価値として使用する。
【０１８２】
そして、機関（Organ）要素と組織（Part）要素の各々に対して派生性を測定する方法は、下記式１６（数１６）の通りである。
【０１８３】
【数１６】
0006850405.tif 000019
【０１８４】
機関要素と組織要素は、例えば、<Fan-like End>、<Antennae>などのように、生物学的語彙辞書にある語彙で索引され、他の生物学的体系情報の機関要素又は組織要素の索引語彙と比較して同じであれば、１を、そうでなければ０を出力して、この値を類似度評価値として使用する。
【０１８５】
そして、エンティティ（Entity）要素に対して派生性を測定する方法は、下記式１７（数１７）の通りである。
【０１８６】
【数１７】
0006850405.tif 000020
【０１８７】
エンティティ要素は、ＩＴＩＳ固有のＩＤ番号（即ち、国際規格ＩＴＩＳで指定された学名の数値コード）を含んで索引されており、学名の固有のＩＤ番号が持つ階層的ツリーデータ構造に基づいて、意味的距離を計算する方式と同じ方式で、他の生物学的体系情報のエンティティ要素の固有のＩＤ番号との類似度を算出する。
【０１８８】
そして、アクション（Action）要素に対して派生性を測定する方法は、下記式１８（数１８）の通りである。
【０１８９】
【数１８】
0006850405.tif 000021
【０１９０】
アクション要素は、例えば<Maximize Exposure>のように、単語の組み合わせで索引されており、他の生物学的体系情報のアクション要素の索引語彙と比較して同一であれば、１を、そうでなければ０を出力して、この値を類似度評価値として使用する。
【０１９１】
前述した方式で、グラフ領域５１０にネットワークグラフが示されている生物学的体系情報の要素の各々に対する派生性（即ち、関連性）が、他の生物学的体系情報の対応する要素を対象として計算されることができ、各々の要素に対して派生性が高い予め指定された数量の他の生物学的体系情報に対するサムネイルイメージがネットワークグラフを構成する生物学的体系情報の各要素に対応して表示されることができる。
【０１９２】
前述したように、本実施形態に係る生物学的体系情報検索システムは、生体模倣設計で模倣及び活用の対象となる自然界の生物学的体系、即ち、物理的関係、生態学的関係および生物学的関係を含む生物学的体系情報を総合的因果モデルに具現し、オントロジーで構築することにより、生体模倣設計で、設計者が様々な情報や条件を用いた効果的な検索を実施できるようにし、これにより、設計者の創意的設計を図れるようにする特徴がある。
【０１９３】
上述した本発明の実施形態に係る生物学的体系情報を検索するための方法は、コンピュータで読み取り可能な記録媒体にコンピュータが読み取り可能なコードとして具現されることが可能である。コンピュータが読み取り可能な記録媒体としては、コンピュータシステムによって解読可能なデータが格納されたすべての種類の記録媒体を含む。また、コンピュータが読み取り可能な記録媒体は、コンピュータネットワークに接続されたコンピュータシステムに分散され、分散方式で読み取り可能なコードとして格納されて実行されることもできる。
【０１９４】
また、前記では、本発明の望ましい実施形態を参照して説明したが、当該技術分野において通常の知識を有する者であれば、下記の特許請求の範囲に記載された本発明の思想及び領域から逸脱しない範囲内で、本発明を多様に修正及び変更させることができることを理解できるだろう。
【図１】
0006850405.tif 000022
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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