(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
業務で扱う業務データに対する適切な値もしくは不適切な値の例である業務データの事例から、業務データに対して任意の値が与えられた時にその値が適切であるか否かを判定可能な業務ルールを作成するに当たり、当該業務ルールの作成をコンピュータを用いて支援する方法であって、
当該コンピュータが、
入力装置から入力された業務データの事例の集合、業務データの事例に含まれる変数の集合及び変数間の関係を表現する述語の集合を記憶装置に記憶させる問題記述入力ステップと、
記憶装置から業務データの事例、変数及び述語の各集合を読み出し、それらから当該業務データの事例に対応する業務ルールを帰納論理プログラミングによって推論する業務ルール推論ステップと、
前記推論された業務ルールから解モデルの集合を生成するとともに当該業務ルールの否定から否定の解モデルの集合を生成して表示装置に表示する解モデル生成ステップと、
表示装置に表示された解モデルのうち、適切でない事例を表す誤り解モデルの存在が入力装置から入力された場合、または表示装置に表示された否定の解モデルのうち、適切とされる事例を表す誤り解モデルの存在が入力装置から入力された場合、誤り解モデル、誤り部分を指定する変数の部分集合及びその部分集合の要素に対する値の代入の集合から業務データの追加の事例を生成し、これを記憶装置に記憶されている事例の集合に追加記憶させる事例生成ステップとを実行する
ことを特徴とする業務ルール作成支援方法。
【請求項２】
請求項１に記載の業務ルール作成支援方法において、
前記事例生成ステップは、
入力装置から誤り解モデル、誤り部分を指定する変数の部分集合及びその部分集合の要素に対する値の代入の集合を入力する第１のステップと、
誤り解モデル中の指定された全ての要素に対して入力された値を代入する第２のステップと、
誤り解モデルの肯定集合の要素が全て定数でなければ、定数でない要素に適当な定数を代入する第３のステップと、
誤り解モデルの肯定集合の要素が全て定数であれば、要素の組を取り出して追加の事例とする第４のステップと、
前記追加の事例を記憶装置に記憶されている事例の集合に追加記憶させる第５のステップとを備える
ことを特徴とする業務ルール作成支援方法。
【請求項３】
コンピュータに、請求項１または２に記載の各ステップを実行させるためのプログラム。
【請求項４】
業務で扱う業務データに対する適切な値もしくは不適切な値の例である業務データの事例から、業務データに対して任意の値が与えられた時にその値が適切であるか否かを判定可能な業務ルールを作成するに当たり、当該業務ルールの作成を支援する装置であって、
入力装置と、表示装置と、記憶装置と、業務ルール推論装置と、解モデル生成装置と、事例生成装置とよりなり、
記憶装置は、入力装置から入力される業務データの事例の集合、業務データの事例に含まれる変数の集合及び変数間の関係を表現する述語の集合、並びに事例生成装置によって生成される業務データの追加の事例を記憶する機能を備え、
業務ルール推論装置は、記憶装置から業務データの事例、変数及び述語の各集合を読み出し、それらから当該業務データの事例に対応する業務ルールを帰納論理プログラミングによって推論する機能を備え、
解モデル生成装置は、前記推論された業務ルールから解モデルの集合を生成するとともに当該業務ルールの否定から否定の解モデルの集合を生成して表示装置に表示する機能を備え、
事例生成装置は、表示装置に表示された解モデルのうち、適切でない事例を表す誤り解モデルの存在が入力装置から入力された場合、または表示装置に表示された否定の解モデルのうち、適切とされる事例を表す誤り解モデルの存在が入力装置から入力された場合、誤り解モデル、誤り部分を指定する変数の部分集合及びその部分集合の要素に対する値の代入の集合から業務データの追加の事例を生成し、これを記憶装置に追加記憶させる機能を備える
ことを特徴とする業務ルール作成支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、業務システムの開発・設計段階における業務ルールの作成を支援する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
企業は、事業活動における業務の複雑化に伴い、ＩＴ化によって業務効率を高める試み、即ち業務システムの開発を行っている。業務システムの開発・設計段階において、システム開発者は、要求仕様や業務担当者へのヒアリングなどからその業務の内容を分析し、把握に努める、即ち業務知識を獲得するが、この際、作成されるものの１つが業務ルールである。
【０００３】
業務ルールとは、業務で扱うデータである業務データに対して任意の値が与えられた時に、その値がその業務上、適切な値であるか否かを判定する基準となるルール（論理式）である。例えば、保険などサービスの申し込みに対して、その月毎の掛け金を決定する業務があった場合、業務ルールとは、掛け金と申し込み内容が与えられた時に、その掛け金が適切であることを判定する論理式ということになる。
【０００４】
業務ルールは、個々の業務固有のものである。システム開発者は業務知識を持たないため、理想を言えば、各業務の業務担当者が業務ルールを提示できると良い。しかしながら、業務担当者は、業務知識を有してはいるものの、業務ルールたり得るほど概念化した形式では保有していない場合が多い。そのため、業務ルールではなく、業務データに対するいくつかの妥当な値の例である事例が提示されたりする。
【０００５】
システム開発者は、提示された業務データの事例から、いかなる値に対しても、即ち提示されていない事例が与えられても、業務担当者の業務知識に則して、その値が適切か否かを判定可能な業務ルールを作成しなければならない。このような業務ルールを誤りのない業務ルールと呼ぶ。システム開発者は、誤りのない業務ルールを作成するために、提示された業務データの事例に表現されている（潜む）業務知識と、提示された業務データの事例には表現されていない業務知識とを把握する必要がある。
【０００６】
＜従来の技術＞
業務データの事例に潜む知識を論理式として自動推論する技術として、帰納論理プログラミング（非特許文献１参照）がある。この技術は、事例に含まれるデータ（変数）の集合と、それら変数に具体的な値を代入した事例の集合と、推論される論理式に出現する述語の集合とを与えることで、与えられた事例の変数間の関係を述語論理式として推論する。例えば、変数の集合としてａ，ｂ，ｃが与えられ、事例の集合として（ａ，ｂ，ｃ）＝（１，１，３），（２，２，３），（４，４，３）という３つの事例が与えられ、さらに述語の集合として等号（＝）が与えられたとする。この時、帰納論理プログラミング技術を実装した推論システムは、それらから（ａ＝ｂ）∧（ｃ＝３）といった論理式を自動推論することができる。
【０００７】
推論システムに与えることができる事例には、厳密には２種類存在する。１つは正例であり、これは業務ルールが適切と判定しなければならない事例を意味する。前記の例で与えた事例は全て正例である。もう一つは負例であり、これは業務ルールが不適切と判定しなければならない事例を意味する。推論システムに与える事例の集合には正例または負例のいずれか一方が含まれても良く、もしくはこれらの両方が混在して含まれても良い。
【０００８】
このように、帰納論理プログラミング技術によって、業務担当者が与えた事例から、業務ルールを推論することができる。
【非特許文献１】Muggleton S. and De Raedt L. D., "Inductive logic programing: Theory and methods", Journal of Logic Programing, vol.19/20, pp.629-679, 1994
【非特許文献２】中島、大石、山村、「モデル生成にもとづく制約充足の検査手法」、人口知能学会第７３回知識ベースシステム研究会資料、ＳＩＧ−ＫＢＳ−Ａ５０４、ｐｐ．１３５−１４０、２００６
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、この推論された業務ルールは、あくまで提示された事例から推論したものに過ぎず、未知の事例に対しても業務担当者の業務知識に則した妥当な判定を下せるとは限らない。誤りのない業務ルールを作成するためには、推論したルールに、事例として提示されていない業務知識も加味する必要がある。従って、単純に、この技術だけでは誤りのない業務ルールを作成できない。
【００１０】
業務担当者が提示したいくつかの事例から誤りのない業務ルールの作成を行う場合、従来、それらの事例に現れていない業務知識を獲得するための定型的な手法がなく、システム開発者のスキルに業務ルールの品質やその作成のための稼動が依存してしまっていた。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
このため、本発明では、初期に提示された事例に含まれていない業務知識を含む事例を定型的に順次作成し、業務ルールの推論を繰り返すことによって上記課題を解決する。
【００１２】
業務データの事例から業務ルールを作成するに当たり、当該業務ルールの作成を、コンピュータを用いて支援する方法を図１，２に従って説明する。
【００１３】
まず、業務データの事例の集合と、業務データの事例に含まれる変数の集合と、推論される論理式を構成する（変数間の関係を表現する）述語の集合とが入力装置からコンピュータに入力され（図１；ｓ１）、記憶装置に記憶される（図１；ｓ２）。ここで、記憶装置内に記憶された事例の集合、変数の集合、述語の集合をそれぞれＥ，Ｖ，Ｐとする。
【００１４】
次に、記憶装置からＥ，Ｖ，Ｐを読み出し、帰納論理プログラミング技術によって、Ｅに反映されている業務知識を論理式の形式で業務ルールＲとして推論する（図１；ｓ３）。そして、推論された業務ルールＲから解モデルの集合ＭRを生成し、さらに業務ルールＲの否定¬Ｒから同様に解モデルの集合Ｍ¬Rを生成し（図１；ｓ４）、この生成したＭRとＭ¬Rを表示装置に出力（表示）する（図１；ｓ５）。
【００１５】
解モデル（非特許文献２参照）とは、論理式を満たす事例のパターンを表現したものである。例えば、変数ｘ，ｙ，ｚに対する論理式（ｘ＝ｙ＝ｚ）∨（（ｘ＝６）∧（ｙ≠ｚ））が与えられた場合、解モデルの集合として２つの解モデル（ｘ，ｙ，ｚ）＝（｛α｝：：｛｝，｛α｝：：｛｝，｛α｝：：｛｝）及び（ｘ，ｙ，ｚ）＝（｛６｝：：｛｝、｛α｝：：｛β｝，｛β｝：：｛α｝）が得られる。解モデルにおける各変数の値は「肯定集合：：否定集合」という形式で記述され、解モデルにおける肯定集合の要素数は通常、常に「１」である。
【００１６】
肯定集合はその変数が取り得る値を表し、否定集合は取り得ない値を表す。例えば、前者の解モデルは、各変数の値の肯定集合は文字αを用いて「｛α｝」なので、ｘとｙとｚの値の等しい組み合わせが論理式を満たすことを意味している。また、後者の解モデルの変数ｙとｚの否定集合はそれぞれ、「｛β｝」，「｛α｝」となり、これらはそれぞれｚとｙの肯定集合なので、ｙとｚが等しくなくｘが６の時も論理式を満たすことが読み取れる。
【００１７】
このように解モデルは、それが表現するパターンに合致する事例の集合を意味している。また、論理式に矛盾がある場合、下記のような矛盾となる解モデルが生成される。
【００１８】
●解モデルの値において、その肯定集合の要素が２つ以上の定数から構成されるものが存在する。例えば、論理式（ν1＝５）∧（ν1＝３）に対する解モデル（ν1）＝（｛５，３｝：：｛｝）は矛盾である。
【００１９】
●解モデルの値において、その肯定集合と否定集合に共通の要素を含むものが存在する。例えば、論理式（ν1＝ν2）∧¬（ν1＝ν2）に対する解モデル（ν1，ν2）＝（｛α｝：：｛α｝，｛α｝：：｛α｝）は矛盾である。
【００２０】
解モデルの集合ＭRは、推論された業務ルールが適切とみなす事例のパターンを表現している。一方、解モデルの集合Ｍ¬Rは、推論された業務ルールが不適切とみなす事例のパターンを表現する。システム開発者は、業務知識を有する業務担当者とともに、表示装置に表示された解モデルの集合ＭRの各要素の解モデルをチェックし、業務担当者の知識に基づいて、適切でない事例を表現している解モデルの存在をチェックする。また同様に、表示装置に表示された解モデルの集合Ｍ¬Rの各要素の解モデルをチェックし、推論された業務ルールは不適切とするが、業務知識では適切とされる事例を表現する解モデルの存在をチェックする。そのような解モデルを誤り解モデルと呼ぶ。
【００２１】
誤り解モデルが存在せず、その旨が入力装置からコンピュータに入力される（図１；ｓ６）と、推論された業務ルールに誤りがないとして作成を終了する（図１；ｓ７）。
【００２２】
一方、誤り解モデルが発見され、その旨が入力装置からコンピュータに入力される（図１；ｓ６）と、新規の事例を作成し、記憶装置に追加記憶させてステップｓ３以降を繰り返す（図１；ｓ８）。
【００２３】
この事例作成ステップｓ８を詳細に示したものが図２である。
【００２４】
ここでは、まず、誤り解モデルｍと、誤り解モデルｍの誤り部分を指定する変数Ｖの部分集合Ｗと、部分集合Ｗの要素（変数）に対する値の代入の集合Ｓとが入力装置からコンピュータに入力される（図２；ｓ１１）。例えば、解モデルの集合ＭR中の誤り解モデルｍとして、（ｘ，ｙ，ｚ）＝（｛α｝：：｛｝，｛α｝：：｛｝，｛α｝：：｛｝）があり、その誤りの理由が、ｘが５となる適切な事例はないというものだったとする。この時、Ｗは｛ｘ｝となり、Ｓは｛ｘ←５｝と入力されることになる（「←」は左辺へ右辺の代入を意味する）。これらの入力データから事例を作成する。
【００２５】
今、解モデルと変数に対して、その変数に対する解モデルの肯定集合の要素を返す関数をΓとする。解モデルとしてｍ、Ｓとして｛ｘ←ａ｝が与えられた時、Γ（ｍ，ｘ）に対してａを代入する。つまりΓ（ｍ，ｘ）←ａを実行する。但し、ａは定数である。もし、代入が複数与えられたら、それぞれに対してこの処理を行う（図２；ｓ１２）。
【００２６】
この結果、解モデルｍの各肯定集合の要素が定数に置き換わったのなら（図２；ｓ１３）、それら要素の組を取り出し、追加すべき新規の事例ｅとする（図２；ｓ１５）。もし定数でないものがあるなら、それらに適当な値を代入した（図２；ｓ１４）後、前記同様、それら要素の組を取り出し、追加すべき新規の事例ｅとする（図２；ｓ１５）。
【００２７】
ここでの適当な代入とは、代入した結果の解モデルが矛盾ではないような代入を意味する。また、作成された事例ｅの正例・負例の種別は、もし入力された誤り解モデルが解モデルの集合ＭRに含まれるものの場合は負例であり、解モデルの集合Ｍ¬Rに含まれる場合は正例となる。このようにして作成された追加事例ｅは、記憶装置に記憶されている事例の集合Ｅに追加記憶される（図２；ｓ１６）。
【００２８】
記憶装置に記憶されている事例の集合Ｅが更新された状況で、再度、業務ルールを推論し、新たに推論された業務ルールから解モデルの集合を生成して表示する（ｓ３，ｓ４）と、先に入力した誤り解モデルｍは存在しなくなる、つまり元の業務ルールの誤りが修正されたことになる。このように事例の作成と、その事例を追加した状況での業務ルールの推論及び解モデルの集合の生成・表示を、誤り解モデルの入力がなくなるまで繰り返すことによって、最終的に誤りのない業務ルールを作成することができる。
【発明の効果】
【００２９】
このように、本発明によれば、業務ルール作成の定型化が実現され、作成される業務ルールの品質がシステム開発者のスキルに依存してしまっているのを軽減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
図３は本発明の業務ルール作成支援方法を実施する装置の実施の形態の一例、ここでは周知のコンピュータ上に実現した例を示すもので、図中、１は入力装置、２は表示装置、３はコンピュータである。
【００３１】
入力装置１は、キーボード、マウス等からなり、ユーザがコンピュータ３に所定の情報、ここでは業務データの事例の集合、変数の集合及び述語の集合や、誤り解モデル、誤り部分の指定である変数の部分集合及び代入の集合を入力するためのものである。表示装置２は、液晶ディスプレイ、ＣＲＴ等の画像表示装置からなり、コンピュータ３の所定の処理結果、ここでは解モデルの集合をユーザに提示するためのものである。
【００３２】
コンピュータ３は、図１及び図２に示した処理フローに対応する所定のプログラムに従い、各装置を制御するとともに、この際、記憶装置４、業務ルール推論装置５、解モデル生成装置６及び事例生成装置７を構成する。
【００３３】
記憶装置４は、入力装置１から入力される業務データの事例の集合、変数の集合及び述語の集合、並びに事例生成装置７で生成される業務データの追加の事例を記憶する機能を具備する。
【００３４】
業務ルール推論装置５は、記憶装置４から業務データの事例、変数及び述語の各集合を読み出し、それらから当該業務データの事例に対応する業務ルールを帰納論理プログラミングによって推論する機能を具備する。
【００３５】
解モデル生成装置６は、業務ルール推論装置５によって推論された業務ルールから解モデルの集合を生成して表示装置２に表示する機能を具備する。
【００３６】
事例生成装置７は、表示装置２に表示された解モデルのうち、適切でない事例を表す誤り解モデルの存在が入力装置１から入力された場合、誤り解モデル、誤り部分を指定する変数の部分集合及びその部分集合の要素の変数に対する値の代入の集合から業務データの追加の事例を生成し、これを記憶装置４に追加記憶させ、業務ルール推論装置５及び解モデル生成装置６による業務ルールの推論及び解モデルの集合の生成・表示を繰り返させる機能を具備する。
【００３７】
本装置により、業務ルールの作成を定型化することが可能になる。
【００３８】
なお、前述した実施の形態では、記憶装置４、業務ルール推論装置５、解モデル生成装置６及び事例生成装置７をコンピュータ上で実現した例を示したが、ハードウェアで実現しても良い。またこれら各装置が、適切な通信路で相互に接続された複数のハードウェア上に分散して存在し、相互に通信し合いながら実行することもできる。
【実施例１】
【００３９】
本発明による業務ルールの作成支援について例を挙げて説明する。
【００４０】
ここではテレコム業務の１つである設備選定業務の選定ルール、特に光ファイバの選定ルールを作成する。設備選定業務とは、テレコム事業者が、ユーザの申し込みに対して、保有するネットワークから貸し出す回線を決定する業務である。１つの回線は複数の光ファイバを接続することによって構成される。ここでの選定ルールとは、任意の２つの光ファイバを取り出した時、それらが選定可能かを判断する基準ということになる。本例では、既に互いに接続されている光ファイバ、もしくは、共に切断されている光ファイバが選定可能であるというルールを、業務担当者が望む選定ルールとする。つまり図４に示すような判定を行うことが可能なルールを作成する。
【００４１】
光ファイバは、データベース（記憶装置）上のデータとして、ＩＤ，Ａ，Ｂという３つのスキーマで構成されるものとする。Ａ，Ｂは光ファイバの端の接続状態を表し、もし他のファイバと接続されていなければ、ＮＵＬＬという値を持つことにする。接続されているなら、その接続されている光ファイバのＩＤの値を持つことにする。例えば、図５の接続例１の左側の光ファイバはそのＩＤを「５」とすると、（ＩＤ，Ａ，Ｂ）＝（５，ＮＵＬＬ，ＮＵＬＬ）というデータで表される。また、図５の接続例２の左側の光ファイバはそのＩＤを「３」、右側の光ファイバのＩＤを「５」とすると、（ＩＤ，Ａ，Ｂ）＝（３，ＮＵＬＬ，５）というデータで表され、右側の光ファイバは（ＩＤ，Ａ，Ｂ）＝（５，３，ＮＵＬＬ）というデータで表される。
【００４２】
今、業務担当者から選定例となる事例がいくつか与えられ、それらの例では、全て図４の例１のような２つの光ファイバが接続されていないパターンのみ出現していたとする。システム開発者が、誤りのない選定ルールを作成するためには、互いに接続されている２つの光ファイバも選定可能と判定するという業務知識や、それが反映された事例を業務担当者から聞きだす必要があった。しかし、従来の作成方法では、その聞き出すためのプロセスが定型化されておらず、その支援を行うシステムが存在しなかった。
【００４３】
本発明では、まず、前記の与えられた事例、変数、述語の各集合を入力装置１からコンピュータ３に入力する（図１；ｓ１）。事例は、２つの選定可能な光ファイバのデータ例が与えられる。光ファイバをそれぞれＦ１，Ｆ２とし、そのスキーマを、例えばＦ１．ＩＤ，Ｆ１．Ａ，Ｆ１．Ｂという形式で表現すると、今、業務担当者から与えられた事例では、２つの光ファイバが接続してないパターンしか存在しないので、Ｆ１．ＡとＦ２．ＢがＮＵＬＬとなる事例の集合が入力されることになる。変数の集合は｛Ｆ１．ＩＤ，Ｆ１．Ａ，Ｆ１．Ｂ，Ｆ２．ＩＤ，Ｆ２．Ａ，Ｆ２．Ｂ｝で、述語の集合としては、等号を与えることとする。この入力された情報は記憶装置４に書き込まれる（図１；ｓ２）。
【００４４】
次に、コンピュータ３は、記憶装置４の情報を元に、業務ルール推論装置５において業務ルールを推論する（図１；ｓ３）。例えば、この時、「Ｆ１．Ａ＝ＮＵＬＬ∧Ｆ２．Ｂ＝ＮＵＬＬ」が推論される。
【００４５】
コンピュータ３は、この推論されたルールから、解モデル生成装置６において解モデルを生成し（図１；ｓ４）、ＭRが（Ｆ１．ＩＤ，Ｆ１．Ａ，Ｆ１．Ｂ，Ｆ２．ＩＤ，Ｆ２．Ａ，Ｆ２．Ｂ）＝（｛α｝：：｛｝，｛ＮＵＬＬ｝：：｛｝，｛γ｝：：｛｝，｛ω｝：：｛｝，｛δ｝：：｛｝，｛ＮＵＬＬ｝：：｛｝）となる。Ｍ¬Rは「¬（Ｆ１．Ａ＝ＮＵＬＬ∧Ｆ２．Ｂ＝ＮＵＬＬ）」に対する解モデルの集合なので、この場合は２つの解モデルが生成される。１つ目は、（Ｆ１．ＩＤ，Ｆ１．Ａ，Ｆ１．Ｂ，Ｆ２．ＩＤ，Ｆ２．Ａ，Ｆ２．Ｂ）＝（｛α｝：：｛｝，｛β｝：：｛ＮＵＬＬ｝，｛γ｝：：｛｝，｛ω｝：：｛｝，｛δ｝：：｛｝，｛ε｝：：｛｝）であり、２つ目が（Ｆ１．ＩＤ，Ｆ１．Ａ，Ｆ１．Ｂ，Ｆ２．ＩＤ，Ｆ２．Ａ，Ｆ２．Ｂ）＝（｛α｝：：｛｝，｛β｝：：｛｝，｛γ｝：：｛｝，｛ω｝：：｛｝，｛δ｝：：｛｝，｛ε｝：：｛ＮＵＬＬ｝）となる。コンピュータ３は、このＭRとＭ¬Rを表示装置２に表示する（図１；ｓ５）。
【００４６】
システム開発者は、業務担当者とともに、解モデルのチェックを行う。この例の場合、Ｍ¬Rに誤り解モデルを発見できる。例えば、（Ｆ１．ＩＤ，Ｆ１．Ａ，Ｆ１．Ｂ，Ｆ２．ＩＤ，Ｆ２．Ａ，Ｆ２．Ｂ）＝（｛α｝：：｛｝，｛β｝：：｛ＮＵＬＬ｝，｛γ｝：：｛｝，｛ω｝：：｛｝，｛δ｝：：｛｝，｛ε｝：：｛｝）の解モデルは、Ｆ１．Ａの値がＮＵＬＬではない事例のパターンを表現している。
【００４７】
この解モデルは、「¬（Ｆ１．Ａ＝ＮＵＬＬ∧Ｆ２．Ｂ＝ＮＵＬＬ）」から生成されたものなので、「（Ｆ１．Ａ＝ＮＵＬＬ∧Ｆ２．Ｂ＝ＮＵＬＬ）」というルールは、この事例パターンを適切とみなさないことになる。しかしながら、業務担当者の知識に基づけば、互いに接続された光ファイバを選定する場合、Ｆ１．Ａの値はＮＵＬＬではない。よって本来、不適切な事例のパターンを表すはずのこの解モデルは、業務知識に基づけば適当と判断される事例を表現しているため、誤り解モデルであると判断できる。
【００４８】
この判断を受けて、コンピュータ３に誤り解モデル有りが入力装置１から入力され（図１；ｓ６，ｓ７）、誤り解モデルとして（Ｆ１．ＩＤ，Ｆ１．Ａ，Ｆ１．Ｂ，Ｆ２．ＩＤ，Ｆ２．Ａ，Ｆ２．Ｂ）＝（｛α｝：：｛｝，｛β｝：：｛ＮＵＬＬ｝，｛γ｝：：｛｝，｛ω｝：：｛｝，｛δ｝：：｛｝，｛ε｝：：｛｝）、誤り部分の指定として｛Ｆ１．ＩＤ，Ｆ１．Ａ，Ｆ２．ＩＤ，Ｆ２．Ｂ｝、代入の集合として｛Ｆ１．ＩＤ←３，Ｆ１．Ａ←５，Ｆ２．ＩＤ←５，Ｆ２．Ｂ←３｝が入力装置１から入力される（図２；ｓ１１）と、事例生成装置７において、誤り解モデル中の変数α，β，ω，εに対して代入を行い、（Ｆ１．ＩＤ，Ｆ１．Ａ，Ｆ１．Ｂ，Ｆ２．ＩＤ，Ｆ２．Ａ，Ｆ２．Ｂ）＝（｛３｝：：｛｝，｛５｝：：｛ＮＵＬＬ｝，｛γ｝：：｛｝，｛５｝：：｛｝，｛δ｝：：｛｝，｛３｝：：｛｝）を作成する（図２；ｓ３２）。
【００４９】
この場合、代入した解モデル中にまだ変数が存在するので、事例生成装置７において、さらにγとδに適当な値を代入し、（Ｆ１．ＩＤ，Ｆ１．Ａ，Ｆ１．Ｂ，Ｆ２．ＩＤ，Ｆ２．Ａ，Ｆ２．Ｂ）＝（｛３｝：：｛｝，｛５｝：：｛ＮＵＬＬ｝，｛９｝：：｛｝，｛５｝：：｛｝，｛８｝：：｛｝，｛３｝：：｛｝）を作成する（図２；ｓ１３，ｓ１４）。全ての変数に値が代入されたので、事例生成装置７において解モデルの肯定集合の要素を取り出し、（Ｆ１．ＩＤ，Ｆ１．Ａ，Ｆ１．Ｂ，Ｆ２．ＩＤ，Ｆ２．Ａ，Ｆ２．Ｂ）＝（３，５，９，５，８，３）を追加の事例とし（図２；ｓ１５）、この事例を正例として、記憶装置４の事例の集合に追加し（図２；ｓ１６）、コンピュータ３は再度、図１；ｓ３以降のフローを実行する。
【００５０】
このように、生成された事例には、初期に業務担当者が与えた事例とは異なる業務知識が含まれる。即ち、この例で生成された事例は、２つの光ファイバが互いに接続されていることを表している。よって、この事例を含めた事例集合のもとで、業務ルール推論装置５において業務ルール推論を実行すると、「（Ｆ１．Ａ＝Ｆ２．ＩＤ∧Ｆ１．ＩＤ＝Ｆ２．Ｂ）∨（Ｆ１．Ａ＝ＮＵＬＬ∧Ｆ２．Ｂ＝ＮＵＬＬ）」という選定ルール（業務ルール）を作成できる。このルールに対する解モデルを作成・表示し、この場合、誤り解モデルが存在しないので、誤りのない選定ルールを作成したことになる。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】本発明の業務ルール作成支援方法全体の処理フローを示す図
【図２】事例生成工程の詳細な処理フローを示す図
【図３】本発明の業務ルール作成支援装置の実施の形態の一例を示す構成図
【図４】誤りのない選定ルールの事例に対する判定例を示す図
【図５】光ファイバのデータの表現例を示す図
【符号の説明】
【００５２】
１：入力装置、２：表示装置、３：コンピュータ、４：記憶装置、５：業務ルール推論装置、６：解モデル生成装置、７：事例生成装置。
【図１】
0005008499.tif 000002
【図２】
0005008499.tif 000003
【図３】
0005008499.tif 000004
【図４】
0005008499.tif 000005
【図５】
0005008499.tif 000006