(57)【要約】      （修正有）【課題】検索データ不完全な場合であっても確率論的に妥当な候補事例の決定が可能な頑健性と、自己適応化性を備えた事例ベース検索装置を提供する。【解決手段】所定の問題に関する質問事項を受け付ける質問受付手段（入力インターフェイス１０１）と、事例ベースと、予め前記事例に関連付けされた所定のインデックスとに基づいて、質問受付手段で受け付けられた質問事項に関連する候補事例を抽出する候補事例抽出手段（候補事例決定手段）と、事例抽出手段で抽出された候補事例を編集する編集手段２０３と、編集手段で編集された候補事例を検索結果として出力する出力手段（出力インターフェイス１０３）とを備え、事例ベースを構成する前記各事例は、問題の内容を記述する問題記述部と、解決方法を記述する解決方法記述部とから構成される。【選択図】図１
2009157601.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の問題の解決に際し、予め格納された複数の事例で構成される事例ベースから前記所定の問題に近似する事例を検索する事例ベース検索装置であって、
前記所定の問題に関する質問事項を受け付ける質問受付手段と、
前記事例ベースと、予め前記事例に関連付けされた所定のインデックスとに基づいて、前記質問受付手段で受け付けられた前記質問事項に関連する候補事例を抽出する候補事例抽出手段と、
該事例抽出手段で抽出された候補事例を編集する編集手段と、
該編集手段で編集された候補事例を検索結果として出力する出力手段と、
を備え、
前記事例ベースを構成する前記各事例は、問題の内容を記述する問題記述部と、解決方法を記述する解決方法記述部とから構成されることを特徴とする事例ベース検索装置。
【請求項２】
前記問題記述部には、前記問題を特徴づける１または２以上のキーワードが登録されることを特徴とする請求項１に記載の事例ベース検索装置。
【請求項３】
前記所定のインデックスは、前記各キーワードに対応付けされたキーワードノードと、前記各事例に対応付けされた事例ノードとを備え、
前記各キーワードノードと、当該各キーワードノードに関連する事例ノードとの間にはリンクが張られていることを特徴とする請求項２に記載の事例ベース検索装置。
【請求項４】
前記所定のインデックスは、ベイジアンネットワーク（Ｂａｙｅｓｉａｎ  ｎｅｔｗｏｒｋ）として構築されることを特徴とする請求項１から請求項３の何れかに記載の事例ベース検索装置。
【請求項５】
前記候補事例抽出手段は、前記インデックスとノイジー−オア（Ｎｏｉｓｙ−ｏｒ）規則による条件付確率の演算により、もっともらしい候補事例を抽出することを特徴とする請求項１から請求項４の何れかに記載の事例ベース検索装置。
【請求項６】
前記ノイジー−オア（Ｎｏｉｓｙ−ｏｒ）規則は、下記の検索図において、
2009157601.tif 000013
【数１】
2009157601.tif 000014
で表されることを特徴とする請求項５に記載の事例ベース検索装置。
【請求項７】
前記条件付確率の演算は、下記の検索図において、
2009157601.tif 000015
【数２】
2009157601.tif 000016
で定義されるΠｉ（ｉ＝１，２，３・・・ｎ）を以下の（０）〜（５）の手順、
即ち、
（０）Πｉにセットする（ｉ＝１，２，３・・・ｎ）。
（１）Ｋ１＝ｙについて以下の計算を行う。
Π１＝Π１×ｑ１１，Π２＝Π２×ｑ２１，Π３＝Π３×ｑ３１
（２）Ｋ２＝ｙについて同様に以下の計算を行う。
Π２＝Π２×ｑ２２
（３）Ｋ３＝ｙについて同様に以下の計算を行う。
Π１＝Π１×ｑ１３，Π３＝Π３×ｑ３３
（４）Ｋｎ＝ｙについて同様に以下の計算を行う。
Π１＝Π１×ｑ１ｎ，Πｎ＝Πｎ×ｑｎｍ
（５）以上の計算結果に基づいて、前記数１における式（Ａ），（Ｂ）を用いて事例Ｃｉのもっともらしさを表す確率を次のように計算する。
Ｐｉ＝Ｐ（Ｃｉ＝ｙ｜Ｋ１＝ｙ，Ｋ２＝ｙ，Ｋ３＝ｙ，・・・Ｋｎ＝ｙ）＝１−Πｉ
（ｉ＝１，２，３・・・・ｎ）
に従って行うことを特徴とする請求項５に記載の事例ベース検索装置。
【請求項８】
前記所定の問題に関する質問事項を受け付ける質問受付過程と、
予め格納された複数の事例で構成される事例ベースと、予め前記事例に関連付けされた所定のインデックスとに基づいて、前記質問受付過程で受け付けられた前記質問事項に関連する候補事例を抽出する候補事例抽出過程と、
該事例抽出過程で抽出された候補事例を編集する編集過程と、
該編集過程で編集された候補事例を検索結果として出力する出力過程と、
を演算手段に実行させ、
前記事例ベースを構成する前記各事例は、問題の内容を記述する問題記述部と、解決方法を記述する解決方法記述部とから構成されることを特徴とする事例ベース検索プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、過去に解いた問題とその解法を事例として保存しておき、解くべき問題が与えられた場合に類似の事例を検索する事例ベース検索装置および検索プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、人間（特に専門家）が日常行っている意思決定等を、コンピュータを使用して自動化する事例ベース検索装置（エキスパートシステム）がある。この事例ベース検索装置は、専門家が獲得した知識や規則をデータ（事例ベース）として事前に与えておき、ある状況が起きて意思決定を迫られた際にそれら事前に与えられたデータから専門家の代わりに意思決定等を行うものである。
【０００３】
即ち、特定分野に特化した専門知識データベースを元に推論を行ない、その分野の専門家に近い判断をくだすことができる人工知能（ＡＩ）システムの一種ということができる。
【０００４】
例えば、病気に関する知識が殆どない患者が自分の病気を調べるために事例ベース検索装置を使うというように、専門知識を持たない者が専門家の助けを借りる形での利用が考えられている。
【０００５】
事例ベース検索装置は、豊富な知識データの蓄積と的確な推論能力が必要となるため、その開発には高度な技術が必要となり、現在はごく狭い分野に限った限定的な実験が行なわれている段階である。
【０００６】
一方で、その分野の専門家が、自らの作業の補助として事例ベース検索装置を使用し、最終的な判断は専門家自身が行なうという作業分担の方法も考えられており、例えば、医学、建築、化学などの分野ではかなり実用的なものも登場しつつある。
【０００７】
事例ベース検索装置に関する従来技術としては、例えば特開平９−２４５０５１号公報に開示の「自然言語事例検索装置及び自然言語事例検索方法」や特開平７−２７１５９１号公報に開示の「故障診断装置」などが挙げられる。
【０００８】
ところで、従来における事例ベース検索装置には、種々の検索手法の適用が試みられている。
【０００９】
例えば、最近傍探索法（ｎｅａｒｅｓｔ−ｎｅｉｇｈｂｏｒ  ｒｅｔｒｉｅｖａｌ）、
決定木学習アルゴリズムの一種であるＩＤ３法、Ｄ−ＨＳ（Ｄｉｓｃｒｅｔｉｓｅｄ  Ｈｉｇｈｅｓｔ  Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ）法などがある。
【００１０】
ここで、上記検索手法の概要について述べる。
【００１１】
最近傍探索法における事例間の類似度計算方法は、数４で示される。
【数４】
2009157601.tif 000003
【００１２】
ここで、
Ｔは与えられた「問題記述」、
Ｓは事例ベース中の対象とする事例の「問題記述」、
ｎは属性の数、
ｉは１からｎまでの個々の属性、
ｆ（Ｔｉ，Ｓｉ）は属性ｉに関する類似度関数、
Ｗｉは属性ｉに関する重み係数、
である。
【００１３】
次に、ＩＤ３法の概略について述べる。
【００１４】
ここでは、表１に示すような「過去の４つの事例」について、図７に示すような決定木（ｄｅｃｉｓｉｏｎ  ｔｒｅｅ）を生成する。
【表１】
2009157601.tif 000004
【００１５】
そして、表２に示すような、ターゲット事例（質問）について、表１の決定木に基づいて回答を得る。
【表２】
2009157601.tif 000005
【００１６】
また、Ｄ−ＨＳ法では、図８の（Ａ）に示すようなデータセット（事例）について、（Ｂ）のようなマトリックスに各事例をエントリする。
【００１７】
この際に、（Ｂ）のマトリックスにおいて、ｉ行ｊ列のセルＭ（ｉ，ｊ）には、属性ｉに関する正規化された属性値ｘが、（ｊ−１）／ｄｉ≦ｘ＜ｊ／ｄｉとなるように各事例をエントリする。
【００１８】
そして、図９の照合回数表により照合回数が最も多いＣ９，Ｃ１０をターゲットにして最も類似した事例を判定して、Ｃ２，Ｃ５，Ｃ６，Ｃ７，Ｃ８，Ｃ９，Ｃ１０を抽出し、（Ｄ）の検索集合に基づいて解答（本例は、「０．３」）を導き出す。
【００１９】
なお、Ｄ−ＨＳ法については、文献「Ｄ．  Ｗ．  Ｐａｔｔｅｒｓｏｎ，  Ｍ．  Ｇａｌｕｓｈｋａ  ａｎｄ  Ｎ．  Ｒｏｏｎｅｙ，  “Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓａｔｉｏｎ  ｏｆ  ａ  Ｎｏｖｅｌ    Ｉｎｄｅｘｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ  ｆｏｒ  Ｃａｓｅ−Ｂａｓｅｄ  Ｒｅａｓｏｎｉｎｇ，”  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ  Ｒｅｖｉｅｗ，  Ｖｏｌ．２３，  Ｎｏ．４，    ｐｐ．３５９−３９３，  ２００５．」に詳細が述べられている。
【特許文献１】特開平９−２４５０５１号公報
【特許文献２】特開平７−２７１５９１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２０】
ところで、上述の検索手法の内、検索データが不完全な場合（データ欠損）にも適用可能なものは、Ｄ−ＨＳ法である。
【００２１】
しかしながら、Ｄ−ＨＳ法では、有望な候補事例が複数見つかった場合に、候補間の妥当な優先順位付けができないという難点があった。
【００２２】
本発明は、検索データ不完全な場合であっても確率論的に妥当な候補事例の決定が可能な頑健性と、運用により得られる履歴データベースを使用して利用実態に適合したチューニングが可能な自己適応化性を備えた事例ベース検索装置および事例ベース検索プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００２３】
前記課題を解決するため、請求項１の発明に係る事例ベース検索装置は、所定の問題の解決に際し、予め格納された複数の事例で構成される事例ベースから前記所定の問題に近似する事例を検索する事例ベース検索装置であって、前記所定の問題に関する質問事項を受け付ける質問受付手段と、前記事例ベースと、予め前記事例に関連付けされた所定のインデックスとに基づいて、前記質問受付手段で受け付けられた前記質問事項に関連する候補事例を抽出する候補事例抽出手段と、該事例抽出手段で抽出された候補事例を編集する編集手段と、該編集手段で編集された候補事例を検索結果として出力する出力手段とを備え、前記事例ベースを構成する前記各事例は、問題の内容を記述する問題記述部と、解決方法を記述する解決方法記述部とから構成されることを特徴とする。
【００２４】
請求項２の発明に係る事例ベース検索装置は、前記問題記述部には、前記問題を特徴づける１または２以上のキーワードが登録されることを特徴とする。
【００２５】
請求項３の発明に係る事例ベース検索装置は、前記所定のインデックスは、前記各キーワードに対応付けされたキーワードノードと、前記各事例に対応付けされた事例ノードとを備え、前記各キーワードノードと、当該各キーワードノードに関連する事例ノードとの間にはリンクが張られていることを特徴とする。
【００２６】
請求項４の発明に係る事例ベース検索装置は、前記所定のインデックスは、ベイジアンネットワーク（Ｂａｙｅｓｉａｎ  ｎｅｔｗｏｒｋ）として構築されることを特徴とする。
【００２７】
請求項５の発明に係る事例ベース検索装置は、前記候補事例抽出手段は、前記インデックスとノイジー−オア（Ｎｏｉｓｙ−ｏｒ）規則による条件付確率の演算により、もっともらしい候補事例を抽出することを特徴とする。
【００２８】
請求項６の発明に係る事例ベース検索装置は、前記ノイジー−オア（Ｎｏｉｓｙ−ｏｒ）規則は、下記の検索図において、
2009157601.tif 000006
【数１】
2009157601.tif 000007
で表されることを特徴とする。
【００２９】
請求項７の発明に係る事例ベース検索装置は、前記条件付確率の演算は、下記の検索図において、
2009157601.tif 000008
【数２】
2009157601.tif 000009
で定義されるΠｉ（ｉ＝１，２，３・・・ｎ）を以下の（０）〜（５）の手順、
【００３０】
即ち、
（０）Πｉにセットする（ｉ＝１，２，３・・・ｎ）。
（１）Ｋ１＝ｙについて以下の計算を行う。
【００３１】
Π１＝Π１×ｑ１１，Π２＝Π２×ｑ２１，Π３＝Π３×ｑ３１
（２）Ｋ２＝ｙについて同様に以下の計算を行う。
【００３２】
Π２＝Π２×ｑ２２
（３）Ｋ３＝ｙについて同様に以下の計算を行う。
【００３３】
Π１＝Π１×ｑ１３，Π３＝Π３×ｑ３３
（４）Ｋｎ＝ｙについて同様に以下の計算を行う。
【００３４】
Π１＝Π１×ｑ１ｎ，Πｎ＝Πｎ×ｑｎｍ
（５）以上の計算結果に基づいて、前記数１における式（Ａ），（Ｂ）を用いて事例Ｃｉのもっともらしさを表す確率を次のように計算する。
【００３５】
Ｐｉ＝Ｐ（Ｃｉ＝ｙ｜Ｋ１＝ｙ，Ｋ２＝ｙ，Ｋ３＝ｙ，・・・Ｋｎ＝ｙ）＝１−Πｉ
（ｉ＝１，２，３・・・・ｎ）
【００３６】
に従って行うことを特徴とする。
【００３７】
請求項８の発明に係る事例ベース検索プログラムは、前記所定の問題に関する質問事項を受け付ける質問受付過程と、予め格納された複数の事例で構成される事例ベースと、予め前記事例に関連付けされた所定のインデックスとに基づいて、前記質問受付過程で受け付けられた前記質問事項に関連する候補事例を抽出する候補事例抽出過程と、該事例抽出過程で抽出された候補事例を編集する編集過程と、該編集過程で編集された候補事例を検索結果として出力する出力過程とを演算手段に実行させ、前記事例ベースを構成する前記各事例は、問題の内容を記述する問題記述部と、解決方法を記述する解決方法記述部とから構成されることを特徴とする。
【発明の効果】
【００３８】
本発明によれば以下の効果を奏することができる。
【００３９】
すなわち、請求項１に記載の発明によれば、事例ベースを構成する各事例は、問題の内容を記述する問題記述部と、解決方法を記述する解決方法記述部とから構成されているので、検索速度を向上できると共に、検索の分解能を向上させることができる。
【００４０】
請求項２に記載の発明によれば、問題記述部には、前記問題を特徴づける１または２以上のキーワードが登録されているので、検索の分解能を一層向上させることができる。
【００４１】
請求項３に記載の発明によれば、各キーワードノードと、当該各キーワードノードに関連する事例ノードとの間にはリンクが張られているので、検索速度および検索の分解能を一層向上させることができる。
【００４２】
請求項４に記載の発明によれば、所定のインデックスは、ベイジアンネットワーク（Ｂａｙｅｓｉａｎ  ｎｅｔｗｏｒｋ）として構築されているので、与えられた質問事項（キーワード群）に対して最も適合する候補事例を確率論的に順位をつけて求めることができ、ユーザの利便性を高めることができる。
【００４３】
請求項５に記載の発明によれば、ノイジー−オア（Ｎｏｉｓｙ−ｏｒ）規則を利用して、インデックスのパラメータの設定の容易化および候補事例のもっともらしさの計算の簡易化を図ることができる。
【００４４】
請求項６に記載の発明によれば、ノイジー−オア（Ｎｏｉｓｙ−ｏｒ）規則を利用して、インデックスのパラメータの設定の容易化および候補事例のもっともらしさの計算の簡易化を図ることができる。
【００４５】
請求項７に記載の発明によれば、算出される条件付確率に基づいて候補事例の優先順位を決定することができ、ユーザの利便性を向上させることができる。
【００４６】
請求項８に記載の発明によれば、事例ベースを構成する各事例は、問題の内容を記述する問題記述部と、解決方法を記述する解決方法記述部とから構成されているので、検索速度を向上できると共に、検索の分解能を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４７】
以下、本発明の一例としての実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。ここで、添付図面において同一の部材には同一の符号を付しており、また、重複した説明は省略されている。なお、ここでの説明は本発明が実施される最良の形態であることから、本発明は当該形態に限定されるものではない。
【００４８】
図１から図６を参照して、本発明についての実施の形態に係る事例ベース検索装置について説明する。
【００４９】
図１は、事例ベース検索装置１００の構成を示すブロック図である。
【００５０】
図１に示すように、事例ベース検索装置１００は、事例ベース検索装置本体２００と、ユーザからの質問事項（テキスト入力あるいは音声入力）を受け付ける入力インターフェイス１０１と、既存の自然言語（日本語）の処理機能によって質問事項から１または２以上のキーワード（群）を抽出するキーワード抽出部１０２と、得られた回答を出力する出力インターフェイス１０３とから構成されている。
【００５１】
事例ベース検索装置本体２００は、事例１〜ｎ（事例の集合）を格納した事例ベース格納部２０１と、キーワード抽出部１０２で抽出されたキーワードに基づいて生成されるインデックスを格納するインデックス格納部２０２と、インデックスと各事例とのリンクに基づいて所定の演算（後述する）により得られた候補事例を編集する回答の編集部２０３などから構成される（より詳細な構成は図２に示す）。
【００５２】
各事例は、「問題記述部」と「解決法記述部」の組で構成されている。
【００５３】
なお、前記インデックスは、ベイジアンネットワーク（Ｂａｙｅｓｉａｎ  ｎｅｔｗｏｒｋ）により構成される。
【００５４】
ここで、ベイジアン・ネットワークとは、不確かな出来事の連鎖について、確率の相互作用を集計する手法であり、知能情報システム構築の有力な手段の一つとなっている。具体的には、「不確実性を扱うための計算モデル」として、認知科学、機械学習、データ・マイニング、ロボティクス、ゲノム解析などに応用されている。
【００５５】
次に、図２のブロック図を参照して、事例ベース検索装置本体２００の構成の詳細について説明する。
【００５６】
事例ベース検索装置本体２００は、前記キーワード抽出部１０２から入力されるキーワードに基づいて候補事例を決定する候補事例決定手段２０４と、回答の編集部２０３としての解決方法の編集手段２０３Ａと、履歴を格納する履歴データベース２０６と、事例を一時的に格納する事例バッファ２０７と、専門家（エキスパート）がインデックスの編集等を行うエキスパート入力手段２０８と、履歴データベース２０６、事例バッファ２０７、エキスパート入力手段２０８からの情報に基づいてインデックスの構築や更新を行うインデックス構築・更新手段２０５とをさらに備えている。
【００５７】
事例ベース格納部２０１において、「問題記述部」には問題を特徴づけるキーワード（群）が登録される。
【００５８】
また、インデックスは、この事例ベースに基づいて構成され、キーワードノードＫ１〜Ｋｍは各キーワードに、事例ノードＣ１〜Ｃｎは各事例に対応している。
【００５９】
また、キーワードノードと、それが関係する事例ノードとの間にはリンクが張られている。
【００６０】
そして、このインデックスをベイジアンネットワークとして構築する。
【００６１】
これにより、ユーザが入力インターフェイスを介して入力した質問からキーワード抽出部１０２で抽出されたキーワードに基づいて、候補事例決定手段２０４は、インデックスとノイジー−オア（Ｎｏｉｓｙ−ｏｒ）規則による確率計算法に基づいて、「もっともらしい」候補事例を決定する。
【００６２】
ここで、ノイジー−オア（Ｎｏｉｓｙ−ｏｒ）規則による条件付確率の計算法の概要を図３の検索図と数３の式（Ａ），（Ｂ）に示す。
【００６３】
図３の検索図において、条件付確率は数３に則って計算される。
【数３】
2009157601.tif 000010
【００６４】
次に、図４の検索図と数５を参照して、事例の「もっともらしさ」の計算手順の例について説明する。
【００６５】
図４の検索図において、
【数５】
2009157601.tif 000011
で定義されるΠｉ（ｉ＝１，２，３）を以下の（０）〜（４）の手順、
【００６６】
即ち、
（０）Πｉにセットする（ｉ＝１，２，３）。
（１）Ｋ１＝ｙについて以下の計算を行う。
【００６７】
Π１＝Π１×ｑ１１，Π２＝Π２×ｑ２１，Π３＝Π３×ｑ３１
（２）Ｋ２＝ｙについて同様に以下の計算を行う。
【００６８】
Π２＝Π２×ｑ２２
（３）Ｋ３＝ｙについて同様に以下の計算を行う。
【００６９】
Π１＝Π１×ｑ１３，Π３＝Π３×ｑ３３
（４）以上の計算結果に基づいて、前記数１における式（Ａ），（Ｂ）を用いて事例Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３の「もっともらしさ」を表す確率を次のように計算する。
【００７０】
Ｐ１＝Ｐ（Ｃ１＝ｙ｜Ｋ１＝ｙ，Ｋ２＝ｙ，Ｋ３＝ｙ）
【００７１】
Ｐ２＝Ｐ（Ｃ２＝ｙ｜Ｋ１＝ｙ，Ｋ２＝ｙ，Ｋ３＝ｙ）
【００７２】
Ｐ３＝Ｐ（Ｃ３＝ｙ｜Ｋ１＝ｙ，Ｋ２＝ｙ，Ｋ３＝ｙ）
【００７３】
次いで、図２において解決方法の編集手段２０３Ａは、候補事例決定手段２０４により選ばれた候補事例に基づいて、事例ベース格納部２０１からその具体的な解決方法を取り出して、図１の出力インターフェイス１０３を介してユーザへ回答する。
【００７４】
また、インデックスによって候補事例を決定できない場合には、専門家（エキスパート）がエキスパート入力手段２０８を介して相応しい回答を入力して出力することもできる。
【００７５】
この際に、エキスパート入力手段２０８を介して入力された情報は、「新しい事例」として事例バッファ２０７に蓄積される。
【００７６】
装置１００の運用中にユーザに回答された内容は、履歴データベース２０６に蓄積される。
【００７７】
履歴データベース２０６に格納される情報の例を図５に示す。
【００７８】
なお、図５において、各行は検索に使用されたキーワード情報と、このキーワード情報に基づいて選択された事例情報とからなっている。
【００７９】
なお、インデックス構築・更新手段２０５は、専門家（エキスパート）が最初にインデックスを構築する際に使用するものである。また、インデックス構築・更新手段２０５は、一定に運用実績が積まれた後に、履歴データベース２０６と事例バッファ２０７の内容を使用して、インデックスの構造とパラメータ値のチューニングを行う際にも使用される。
【００８０】
ここで、図６を参照して、上述のような構成の事例ベース検索装置１００の従来技術（Ｄ−ＨＳ法を用いた検索装置）に対する利点について説明する。
【００８１】
なお、データとしては前出の図４の検索図に示す例、即ち３つのキーワード（Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３）と、これらと関連する３つの事例（Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３）の例を用いる。
【００８２】
まず、Ｄ−ＨＳ法の特徴の一つであるマトリックス（図６（ア））において、各属性（キーワード）の属性値は、「有る」か「無い」かの２つの状態を表せればよいので、インターバル区間の個数は１個となる。つまり、「有れば」登録するということになる。
【００８３】
従って、マトリックス（ア）と照合回数表（イ）は、図６に示すようになる。
【００８４】
ところが、先にも述べたように、候補事例が複数（図６の例では、Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３の３個）検索された場合に、それらの候補事例の優先順位は不明である。
【００８５】
そのため、回答（Ｃ１〜Ｃ３）を与えられたユーザは、最終的な決定に迷う事態が想定される。
【００８６】
次に、本実施の形態に係る事例ベース検索装置１００の検索例について説明する。
【００８７】
まず、図４の検索図において、条件付確率の値が以下のように与えられているものとする。
【００８８】
ｑ１１＝０．８，ｑ２１＝０．２，ｑ３１＝０．８，ｑ２２＝０．４，ｑ１３＝０．７，ｑ３３＝０．６
【００８９】
これらより、数６の演算が行われる。
【数６】
2009157601.tif 000012
【００９０】
この演算結果から、候補事例Ｃ１〜Ｃ３について、Ｃ２→Ｃ３→Ｃ１の優先順位を決定することができ、従来に比して、ユーザの利便性を向上させることができる。
【００９１】
以上本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本明細書で開示された実施の形態はすべての点で例示であって開示された技術に限定されるものではないと考えるべきである。すなわち、本発明の技術的な範囲は、前記の実施の形態における説明に基づいて制限的に解釈されるものでなく、あくまでも特許請求の範囲の記載に従って解釈すべきであり、特許請求の範囲の記載技術と均等な技術および特許請求の範囲内でのすべての変更が含まれる。
【００９２】
また、プログラムを用いる場合には、ネットワークを介して提供し、或いはＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に格納して提供することが可能である。
【産業上の利用可能性】
【００９３】
本発明は、例えば装置の故障診断支援システム、医療診断支援システム、企業の販売した製品やサービスに対するユーザの質問、苦情等に回答するシステム、ヘルプデスク（サービスデスク）システム、金融機関におけるローンの認可／不認可の意志決定支援システム、数式では扱えない経験的要因に依存する複合部品の製造支援システムなどに適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００９４】
【図１】本発明の一実施の形態における事例ベース検索装置１００の構成を示すブロック図である。
【図２】事例ベース検索装置本体２００の構成を示すブロック図である。
【図３】検索図の例を示す説明図である。
【図４】検索図の例を示す説明図である。
【図５】履歴データベースに格納される情報の例を示す表である。
【図６】Ｄ−ＨＳ法による検索例を示す説明図である。
【図７】従来技術における検索木の例を示す説明図である。
【図８】従来技術に係るＤ−ＨＳ法の概要を示す説明図である。
【図９】従来技術に係るＤ−ＨＳ法の概要を示す説明図である。
【符号の説明】
【００９５】
１００  事例ベース検索装置
１０１  入力インターフェイス（質問受付手段）
１０２  キーワード抽出部
１０３  出力インターフェイス（出力手段）
２００  事例ベース検索装置本体
２０１  事例ベース格納部（事例ベース）
２０２  インデックス格納部
２０２  事例ベース格納部
２０３（２０３Ａ）  回答の編集部（編集手段：解決方法の編集手段）
２０４  候補事例決定手段（候補事例抽出手段）
２０５  インデックス構築・更新手段
２０６  履歴データベース
２０７  事例バッファ
２０８  エキスパート入力手段
【図１】
2009157601.tif 000017
【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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