(57)【要約】【課題】ユーザがデータセットを入力する際のユーザの労力を軽減することが可能な情報処理装置を提供すること。【解決手段】情報処理装置１００は、データを表す属性情報を含むデータ構造を有するデータを、複数の要素のそれぞれを構成するデータとして含むデータセットを複数記憶する。更に、装置１００は、複数の要素のそれぞれを構成するデータの入力を受け付ける。加えて、装置１００は、複数の要素のうちの一部の要素のそれぞれを構成するデータの入力が受け付けられた場合に、当該受け付けられたデータに基づいて、記憶されているデータセットの中からデータセットを抽出する。そして、装置１００は、抽出したデータセットに含まれるデータの中から、複数の要素のうちの残余の要素のそれぞれを構成するデータを取得する。更に、装置１００は、受け付けられたデータと取得したデータとを含むデータセットを、新たに記憶する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
データを表す属性情報を含むデータ構造を有するデータを、複数の要素のそれぞれを構成するデータとして含むデータセットを複数記憶するデータ記憶手段と、
前記複数の要素のそれぞれを構成するデータの入力を受け付けるデータ受付手段と、
前記データ受付手段により、前記複数の要素のうちの一部の要素のそれぞれを構成するデータの入力が受け付けられた場合に、当該受け付けられたデータに基づいて、前記記憶されているデータセットの中からデータセットを抽出し、当該抽出したデータセットに含まれるデータの中から、前記複数の要素のうちの残余の要素のそれぞれを構成するデータを取得し、前記受け付けられたデータと当該取得したデータとを含むデータセットを、新たに前記データ記憶手段に記憶させるデータ入力支援手段と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記データ入力支援手段は、
前記受け付けられたデータと、前記記憶されているデータセットに含まれるデータと、を要素毎に比較することにより、当該受け付けられたデータと、当該記憶されているデータセットと、が類似している程度を表す類似度をデータセット毎に算出し、当該算出した類似度に基づいて当該記憶されているデータセットの中からデータセットを抽出するように構成された情報処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の情報処理装置であって、
前記データ入力支援手段は、
前記受け付けられたデータ、及び、前記記憶されているデータセットに含まれるデータ、のそれぞれの属性情報又はデータ構造が対応している要素の数を前記類似度として算出するように構成された情報処理装置。
【請求項４】
請求項２に記載の情報処理装置であって、
要素を識別する要素識別情報と、その要素に対する類似度基礎値と、を対応付けて記憶する類似度基礎値記憶手段を備え、
前記データ入力支援手段は、
前記受け付けられたデータ、及び、前記記憶されているデータセットに含まれるデータ、のそれぞれの属性情報又はデータ構造が対応している要素を識別する要素識別情報と対応付けて前記類似度基礎値記憶手段により記憶されている類似度基礎値の和を前記類似度として算出するように構成された情報処理装置。
【請求項５】
請求項２乃至請求項４のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
前記データ入力支援手段は、
前記算出された類似度が予め設定された閾値以上であるデータセットを抽出するように構成された情報処理装置。
【請求項６】
請求項２乃至請求項４のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
前記データ入力支援手段は、
前記算出された類似度が最大であるデータセットを抽出するように構成された情報処理装置。
【請求項７】
請求項２乃至請求項４のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
前記データ入力支援手段は、
前記算出された類似度が大きい方から、予め設定された数のデータセットを抽出するように構成された情報処理装置。
【請求項８】
請求項２乃至請求項７のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
前記類似度を算出するために使用する要素を特定する類似度算出要素特定情報を記憶する類似度算出要素特定情報記憶手段を備え、
前記データ入力支援手段は、
前記記憶されている類似度算出要素特定情報により特定される要素毎に、前記受け付けられたデータと、前記記憶されているデータセットに含まれるデータと、を比較することにより、前記類似度を算出するように構成された情報処理装置。
【請求項９】
請求項１乃至請求項８のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
前記データ入力支援手段は、前記抽出したデータセットが複数存在することにより、これらのデータセットが前記残余の要素の１つを構成するデータを複数含む場合、その複数のデータの中から１つのデータをユーザに選択させ、当該選択されたデータを取得するように構成された情報処理装置。
【請求項１０】
複数の要素のそれぞれを構成するデータを含むデータセットを複数記憶するデータ記憶手段と、
データを置換する対象となる要素を識別する置換対象要素識別情報を記憶する置換対象要素識別情報記憶手段と、
前記データ記憶手段により記憶されているデータセットを取得し、当該取得したデータセットに含まれるデータのうちの、前記記憶されている置換対象要素識別情報により識別される要素を構成するデータを、当該データ記憶手段により記憶されている他のデータセットに含まれるデータのうちの、当該要素を構成するデータに置換し、当該置換したデータセットを新たに当該データ記憶手段に記憶させるデータ拡張手段と、
を備える情報処理装置。
【請求項１１】
データを表す属性情報を含むデータ構造を有するデータを、複数の要素のそれぞれを構成するデータとして含むデータセットを記憶装置に複数記憶させるデータ記憶処理工程と、
前記複数の要素のそれぞれを構成するデータの入力を受け付けるデータ受付工程と、
前記データ受付工程にて、前記複数の要素のうちの一部の要素のそれぞれを構成するデータの入力が受け付けられた場合に、当該受け付けられたデータに基づいて、前記記憶されているデータセットの中からデータセットを抽出し、当該抽出したデータセットに含まれるデータの中から、前記複数の要素のうちの残余の要素のそれぞれを構成するデータを取得し、前記受け付けられたデータと当該取得したデータとを含むデータセットを、新たに前記記憶装置に記憶させるデータ入力支援工程と、
を含むデータ蓄積方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載のデータ蓄積方法であって、
前記データ入力支援工程は、
前記受け付けられたデータと、前記記憶されているデータセットに含まれるデータと、を要素毎に比較することにより、当該受け付けられたデータと、当該記憶されているデータセットと、が類似している程度を表す類似度をデータセット毎に算出し、当該算出した類似度に基づいて当該記憶されているデータセットの中からデータセットを抽出するように構成されたデータ蓄積方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載のデータ蓄積方法であって、
前記データ入力支援工程は、
前記受け付けられたデータ、及び、前記記憶されているデータセットに含まれるデータ、のそれぞれの属性情報又はデータ構造が対応している要素の数を前記類似度として算出するように構成されたデータ蓄積方法。
【請求項１４】
複数の要素のそれぞれを構成するデータを含むデータセットを記憶装置に複数記憶させるデータ記憶処理工程と、
データを置換する対象となる要素を識別する置換対象要素識別情報を前記記憶装置に記憶させる置換対象要素識別情報記憶処理工程と、
前記記憶装置により記憶されているデータセットを取得し、当該取得したデータセットに含まれるデータのうちの、前記記憶されている置換対象要素識別情報により識別される要素を構成するデータを、当該記憶装置により記憶されている他のデータセットに含まれるデータのうちの、当該要素を構成するデータに置換し、当該置換したデータセットを新たに当該記憶装置に記憶させるデータ拡張工程と、
を含むデータ蓄積方法。
【請求項１５】
記憶装置を備える情報処理装置に、
データを表す属性情報を含むデータ構造を有するデータを、複数の要素のそれぞれを構成するデータとして含むデータセットを前記記憶装置に複数記憶させるデータ記憶処理手段と、
前記複数の要素のそれぞれを構成するデータの入力を受け付けるデータ受付手段と、
前記データ受付手段により、前記複数の要素のうちの一部の要素のそれぞれを構成するデータの入力が受け付けられた場合に、当該受け付けられたデータに基づいて、前記記憶されているデータセットの中からデータセットを抽出し、当該抽出したデータセットに含まれるデータの中から、前記複数の要素のうちの残余の要素のそれぞれを構成するデータを取得し、前記受け付けられたデータと当該取得したデータとを含むデータセットを、新たに前記記憶装置に記憶させるデータ入力支援手段と、
を実現させるためのデータ蓄積プログラム。
【請求項１６】
請求項１５に記載のデータ蓄積プログラムであって、
前記データ入力支援手段は、
前記受け付けられたデータと、前記記憶されているデータセットに含まれるデータと、を要素毎に比較することにより、当該受け付けられたデータと、当該記憶されているデータセットと、が類似している程度を表す類似度をデータセット毎に算出し、当該算出した類似度に基づいて当該記憶されているデータセットの中からデータセットを抽出するように構成されたデータ蓄積プログラム。
【請求項１７】
請求項１６に記載のデータ蓄積プログラムであって、
前記データ入力支援手段は、
前記受け付けられたデータ、及び、前記記憶されているデータセットに含まれるデータ、のそれぞれの属性情報又はデータ構造が対応している要素の数を前記類似度として算出するように構成されたデータ蓄積プログラム。
【請求項１８】
記憶装置を備える情報処理装置に、
複数の要素のそれぞれを構成するデータを含むデータセットを前記記憶装置に複数記憶させるデータ記憶処理手段と、
データを置換する対象となる要素を識別する置換対象要素識別情報を前記記憶装置に記憶させる置換対象要素識別情報記憶処理手段と、
前記記憶装置に記憶されているデータセットを取得し、当該取得したデータセットに含まれるデータのうちの、前記記憶されている置換対象要素識別情報により識別される要素を構成するデータを、当該記憶装置に記憶されている他のデータセットに含まれるデータのうちの、当該要素を構成するデータに置換し、当該置換したデータセットを新たに当該記憶装置に記憶させるデータ拡張手段と、
を実現させるためのデータ蓄積プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ構造を有するデータを、複数の要素のそれぞれを構成するデータとして含むデータセットを蓄積する情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
情報システムの高度化により、自律システムやユーザの判断を補助するためのシステムとして、知識構造を用いてコンピュータシステムに判断させるシステムが提案されている。知識構造は、オントロジーとも呼ばれる。知識構造は、概念（例えば、単語）を表すクラスとクラスに関連付けられた属性情報及びクラス間の関係を表す情報により構成されている。
【０００３】
また、クラスは、データを表す属性情報を含むデータ構造を表す。あるクラスに従ったデータ（そのクラスが表すデータ構造を有するデータ）は、そのクラスのインスタンスとも呼ばれる。例えば、クラス「乗り物」に従ったデータ「車」は、クラス「乗り物」のインスタンスである。また、クラスは、「概念」とも呼ばれる。
【０００４】
上述したシステムは、対象とするドメインを表現する知識構造を定義し、その知識構造に従った知識データを作成し、多数の知識データを集めた知識ベースを構築する。更に、システムは、構築した知識ベースに基づいて、解くべき問題について最適な解を導出するように作動する。
【０００５】
このような情報判断システムにおいて、ユーザが求める最適な解が導出されるか否かは、知識構造の正確性と、その知識構造に従った知識データが蓄積されている量と、に依存する。
【０００６】
そこで、このような知識構造の作成及び修正を行うための技術が、特許文献１に記載されている。この技術は、知識データを知識ベースに順次与え、知識構造の属性のうち、表現対象となる知識構造に特徴的名属性を特性的属性として定義し、この属性に含まれる属性値が同じ知識が与えられたときにこれらの知識データを含む新しいクラスを作成することによって、知識構造を改良する。
【０００７】
ところで、この技術においては、その知識構造に対応するデータを蓄積する方法は示されていない。従って、知識データを蓄積することによって網羅的な知識データを含む知識ベースを構築するためには、多くの労力が必要であるという課題が存在する。
【０００８】
さらに、事例に頼らずにユーザが知識データを入力する場合、ユーザは必ずしも知識構造に基づいた完全な知識データ（すべてのデータ）を入力できない場合がある。即ち、ユーザは知識データ（複数のデータからなるデータセット）の一部のみしか入力できない場合がある。
【０００９】
上述した方式では、そのような不完全な知識データを入力することが想定されておらず、ユーザは完全な知識データを入力する必要があった。即ち、知識ベースを構築するために多くの労力が必要であった。さらに、不完全な知識データを入力できないので、十分な数の知識データを含んだ知識ベースを構築することができないという課題があった。
【００１０】
また、知識構造に基づいた知識データを蓄積する他の方式は、特許文献２、特許文献３及び特許文献４に記載されている。
特許文献２においては、知識構造の内の概念を表す言葉に上下関係があるときに、その上下関係を利用して知識データを格納する方式が開示されている。
【００１１】
この方式は、上下関係を持つ概念に対しては有効である。しかし、知識構造においては上下関係以外の関係も記述されるので、そのような上下関係以外の関係を追加することを補助するができない。さらに、この方式は、追加するデータの上下関係を追加する手間を軽減するためになされた発明であり、追加しようとする知識データを拡張したり、知識データを充実させたりすることができないという問題がある。
【００１２】
特許文献３は、随時追加される知識データに基づいて、知識構造を改良する方式である。この方式は、知識構造を多数の知識データに基づいて修正できるが、蓄積する知識データそのものを拡張できないという課題がある。
【００１３】
特許文献４は、動的知識の要素の名称を入力する際に、その名称の一部の文字列が入力された場合、その文字列と予め記憶された静的知識とに基づいて、要素の名称の入力を補完する方式である。この方式によっても、知識データを拡張したり、蓄積されている知識データを増加させたりすることができないという問題がある。
【００１４】
【特許文献１】特開２００３−１４０７４４号公報
【特許文献２】特開２００１−６７２２４号公報
【特許文献３】特開平９−２７４５６９号公報
【特許文献４】特開平７−２７１６０２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
以上のように、従来の情報処理装置においては、情報処理装置に多数の知識データ（データセット）を蓄積させるために、ユーザが知識データを入力する際のユーザの労力が比較的大きいという問題があった。
【００１６】
このため、本発明の目的は、上述した課題である「ユーザがデータセットを入力する際のユーザの労力が比較的大きいこと」を解決することが可能な情報処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
かかる目的を達成するため本発明の一形態である情報処理装置は、
データを表す属性情報を含むデータ構造を有するデータを、複数の要素のそれぞれを構成するデータとして含むデータセットを複数記憶するデータ記憶手段と、
上記複数の要素のそれぞれを構成するデータの入力を受け付けるデータ受付手段と、
上記データ受付手段により、上記複数の要素のうちの一部の要素のそれぞれを構成するデータの入力が受け付けられた場合に、当該受け付けられたデータに基づいて、上記記憶されているデータセットの中からデータセットを抽出し、当該抽出したデータセットに含まれるデータの中から、上記複数の要素のうちの残余の要素のそれぞれを構成するデータを取得し、上記受け付けられたデータと当該取得したデータとを含むデータセットを、新たに上記データ記憶手段に記憶させるデータ入力支援手段と、
を備える。
【００１８】
また、本発明の他の形態である情報処理装置は、
複数の要素のそれぞれを構成するデータを含むデータセットを複数記憶するデータ記憶手段と、
データを置換する対象となる要素を識別する置換対象要素識別情報を記憶する置換対象要素識別情報記憶手段と、
上記データ記憶手段により記憶されているデータセットを取得し、当該取得したデータセットに含まれるデータのうちの、上記記憶されている置換対象要素識別情報により識別される要素を構成するデータを、当該データ記憶手段により記憶されている他のデータセットに含まれるデータのうちの、当該要素を構成するデータに置換し、当該置換したデータセットを新たに当該データ記憶手段に記憶させるデータ拡張手段と、
を備える。
【００１９】
また、本発明の他の形態であるデータ蓄積方法は、
データを表す属性情報を含むデータ構造を有するデータを、複数の要素のそれぞれを構成するデータとして含むデータセットを記憶装置に複数記憶させるデータ記憶処理工程と、
上記複数の要素のそれぞれを構成するデータの入力を受け付けるデータ受付工程と、
上記データ受付工程にて、上記複数の要素のうちの一部の要素のそれぞれを構成するデータの入力が受け付けられた場合に、当該受け付けられたデータに基づいて、上記記憶されているデータセットの中からデータセットを抽出し、当該抽出したデータセットに含まれるデータの中から、上記複数の要素のうちの残余の要素のそれぞれを構成するデータを取得し、上記受け付けられたデータと当該取得したデータとを含むデータセットを、新たに上記記憶装置に記憶させるデータ入力支援工程と、
を含む。
【００２０】
また、本発明の他の形態であるデータ蓄積方法は、
複数の要素のそれぞれを構成するデータを含むデータセットを記憶装置に複数記憶させるデータ記憶処理工程と、
データを置換する対象となる要素を識別する置換対象要素識別情報を上記記憶装置に記憶させる置換対象要素識別情報記憶処理工程と、
上記記憶装置により記憶されているデータセットを取得し、当該取得したデータセットに含まれるデータのうちの、上記記憶されている置換対象要素識別情報により識別される要素を構成するデータを、当該記憶装置により記憶されている他のデータセットに含まれるデータのうちの、当該要素を構成するデータに置換し、当該置換したデータセットを新たに当該記憶装置に記憶させるデータ拡張工程と、
を含む。
【００２１】
また、本発明の他の形態であるデータ蓄積プログラムは、
記憶装置を備える情報処理装置に、
データを表す属性情報を含むデータ構造を有するデータを、複数の要素のそれぞれを構成するデータとして含むデータセットを上記記憶装置に複数記憶させるデータ記憶処理手段と、
上記複数の要素のそれぞれを構成するデータの入力を受け付けるデータ受付手段と、
上記データ受付手段により、上記複数の要素のうちの一部の要素のそれぞれを構成するデータの入力が受け付けられた場合に、当該受け付けられたデータに基づいて、上記記憶されているデータセットの中からデータセットを抽出し、当該抽出したデータセットに含まれるデータの中から、上記複数の要素のうちの残余の要素のそれぞれを構成するデータを取得し、上記受け付けられたデータと当該取得したデータとを含むデータセットを、新たに上記記憶装置に記憶させるデータ入力支援手段と、
を実現させるためのプログラムである。
【００２２】
また、本発明の他の形態であるデータ蓄積プログラムは、
記憶装置を備える情報処理装置に、
複数の要素のそれぞれを構成するデータを含むデータセットを上記記憶装置に複数記憶させるデータ記憶処理手段と、
データを置換する対象となる要素を識別する置換対象要素識別情報を上記記憶装置に記憶させる置換対象要素識別情報記憶処理手段と、
上記記憶装置に記憶されているデータセットを取得し、当該取得したデータセットに含まれるデータのうちの、上記記憶されている置換対象要素識別情報により識別される要素を構成するデータを、当該記憶装置に記憶されている他のデータセットに含まれるデータのうちの、当該要素を構成するデータに置換し、当該置換したデータセットを新たに当該記憶装置に記憶させるデータ拡張手段と、
を実現させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２３】
本発明は、以上のように構成されることにより、ユーザがデータセットを入力する際のユーザの労力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】
【００２４】
本発明の一形態である情報処理装置は、
データを表す属性情報を含むデータ構造を有するデータを、複数の要素のそれぞれを構成するデータとして含むデータセットを複数記憶するデータ記憶手段と、
上記複数の要素のそれぞれを構成するデータの入力を受け付けるデータ受付手段と、
上記データ受付手段により、上記複数の要素のうちの一部の要素のそれぞれを構成するデータの入力が受け付けられた場合に、当該受け付けられたデータに基づいて、上記記憶されているデータセットの中からデータセットを抽出し、当該抽出したデータセットに含まれるデータの中から、上記複数の要素のうちの残余の要素のそれぞれを構成するデータを取得し、上記受け付けられたデータと当該取得したデータとを含むデータセットを、新たに上記データ記憶手段に記憶させるデータ入力支援手段と、
を備える。
【００２５】
これによれば、ユーザが一部の要素のそれぞれを構成するデータのみを入力した場合、情報処理装置は、それらのデータの入力を受け付けるとともに、残余の要素のそれぞれを構成するデータを、既に記憶されているデータセットの中から取得する。そして、情報処理装置は、受け付けられたデータと取得したデータとを含むデータセットを新たに記憶する。
【００２６】
即ち、ユーザは、一部の要素のそれぞれを構成するデータのみを入力するだけで、情報処理装置にすべての要素のそれぞれを構成するデータを含むデータセットを記憶させることができる。即ち、ユーザがデータセットを入力する際のユーザの労力を軽減することができる。
【００２７】
この場合、
上記データ入力支援手段は、
上記受け付けられたデータと、上記記憶されているデータセットに含まれるデータと、を要素毎に比較することにより、当該受け付けられたデータと、当該記憶されているデータセットと、が類似している程度を表す類似度をデータセット毎に算出し、当該算出した類似度に基づいて当該記憶されているデータセットの中からデータセットを抽出するように構成されることが好適である。
【００２８】
これによれば、情報処理装置は、受け付けられたデータと類似している程度が大きいデータセットに含まれるデータを、残余の要素を構成するデータとして取得することができる。即ち、情報処理装置は、受け付けられたデータと適切に組み合わせられるデータを取得することができる。この結果、情報処理装置は、適切に組み合わせられたデータを含むデータセットを新たに記憶することができる。
【００２９】
この場合、
上記データ入力支援手段は、
上記受け付けられたデータ、及び、上記記憶されているデータセットに含まれるデータ、のそれぞれの属性情報又はデータ構造が対応している要素の数を上記類似度として算出するように構成されることが好適である。
【００３０】
これによれば、情報処理装置は、データの属性情報又はデータ構造が対応している要素の数を類似度として算出する。従って、例えば、情報処理装置は、受け付けられたデータのデータ構造と、記憶されているデータセットに含まれるデータのデータ構造と、が対応（例えば、一致）している要素の数を類似度として算出する。この結果、情報処理装置は、属性情報（例えば、インスタンス又はデータの値）が対応していないデータであっても、データ構造（例えば、クラス）が対応しているデータを、類似度に反映させることができる。即ち、情報処理装置は、類似度を迅速且つ適切に算出することができる。
【００３１】
また、本発明の他の態様に係る情報処理装置は、
要素を識別する要素識別情報と、その要素に対する類似度基礎値と、を対応付けて記憶する類似度基礎値記憶手段を備え、
上記データ入力支援手段は、
上記受け付けられたデータ、及び、上記記憶されているデータセットに含まれるデータ、のそれぞれの属性情報又はデータ構造が対応している要素を識別する要素識別情報と対応付けて上記類似度基礎値記憶手段により記憶されている類似度基礎値の和を上記類似度として算出するように構成されることが好適である。
【００３２】
これによれば、情報処理装置は、データセットにおける要素間の重要度の差を反映させた類似度を算出することができる。従って、情報処理装置は、類似度をより一層適切に算出することができる。この結果、情報処理装置は、より適切なデータを含むデータセットを新たに記憶することができる。
【００３３】
この場合、
上記データ入力支援手段は、
上記算出された類似度が予め設定された閾値以上であるデータセットを抽出するように構成されることが好適である。
【００３４】
また、上記情報処理装置の他の態様において、
上記データ入力支援手段は、
上記算出された類似度が最大であるデータセットを抽出するように構成されることが好適である。
【００３５】
また、上記情報処理装置の他の態様において、
上記データ入力支援手段は、
上記算出された類似度が大きい方から、予め設定された数のデータセットを抽出するように構成されることが好適である。
【００３６】
この場合、
上記情報処理装置は、
上記類似度を算出するために使用する要素を特定する類似度算出要素特定情報を記憶する類似度算出要素特定情報記憶手段を備え、
上記データ入力支援手段は、
上記記憶されている類似度算出要素特定情報により特定される要素毎に、上記受け付けられたデータと、上記記憶されているデータセットに含まれるデータと、を比較することにより、上記類似度を算出するように構成されることが好適である。
【００３７】
これによれば、情報処理装置は、予め記憶された類似度算出要素特定情報により特定された要素を構成するデータに基づいて類似度を算出する。即ち、情報処理装置は、データセットにおいて、より重要度が高い要素を構成するデータに基づいて類似度を算出することができる。従って、情報処理装置は、類似度をより一層適切に算出することができる。この結果、情報処理装置は、より適切なデータを含むデータセットを新たに記憶することができる。
【００３８】
この場合、
上記データ入力支援手段は、上記抽出したデータセットが複数存在することにより、これらのデータセットが上記残余の要素の１つを構成するデータを複数含む場合、その複数のデータの中から１つのデータをユーザに選択させ、当該選択されたデータを取得するように構成されることが好適である。
【００３９】
これによれば、ユーザは、抽出されたデータセットが残余の要素の１つを構成するデータを複数含む場合、その複数のデータの中から１つのデータを選択することができる。即ち、情報処理装置は、ユーザの希望を反映したデータを、新たに記憶されるデータセットに含ませることができる。
【００４０】
また、本発明の他の形態である情報処理装置は、
複数の要素のそれぞれを構成するデータを含むデータセットを複数記憶するデータ記憶手段と、
データを置換する対象となる要素を識別する置換対象要素識別情報を記憶する置換対象要素識別情報記憶手段と、
上記データ記憶手段により記憶されているデータセットを取得し、当該取得したデータセットに含まれるデータのうちの、上記記憶されている置換対象要素識別情報により識別される要素を構成するデータを、当該データ記憶手段により記憶されている他のデータセットに含まれるデータのうちの、当該要素を構成するデータに置換し、当該置換したデータセットを新たに当該データ記憶手段に記憶させるデータ拡張手段と、
を備える。
【００４１】
これによれば、情報処理装置は、ユーザにより入力される可能性が比較的高いデータセットを新たに記憶する。従って、ユーザがデータセットを入力する際の手間を省略しながら、情報処理装置に記憶されている適切なデータセットを増加させることができる。
【００４２】
また、本発明の他の形態であるデータ蓄積方法は、
データを表す属性情報を含むデータ構造を有するデータを、複数の要素のそれぞれを構成するデータとして含むデータセットを記憶装置に複数記憶させるデータ記憶処理工程と、
上記複数の要素のそれぞれを構成するデータの入力を受け付けるデータ受付工程と、
上記データ受付工程にて、上記複数の要素のうちの一部の要素のそれぞれを構成するデータの入力が受け付けられた場合に、当該受け付けられたデータに基づいて、上記記憶されているデータセットの中からデータセットを抽出し、当該抽出したデータセットに含まれるデータの中から、上記複数の要素のうちの残余の要素のそれぞれを構成するデータを取得し、上記受け付けられたデータと当該取得したデータとを含むデータセットを、新たに上記記憶装置に記憶させるデータ入力支援工程と、
を含む。
【００４３】
この場合、
上記データ入力支援工程は、
上記受け付けられたデータと、上記記憶されているデータセットに含まれるデータと、を要素毎に比較することにより、当該受け付けられたデータと、当該記憶されているデータセットと、が類似している程度を表す類似度をデータセット毎に算出し、当該算出した類似度に基づいて当該記憶されているデータセットの中からデータセットを抽出するように構成されることが好適である。
【００４４】
この場合、
上記データ入力支援工程は、
上記受け付けられたデータ、及び、上記記憶されているデータセットに含まれるデータ、のそれぞれの属性情報又はデータ構造が対応している要素の数を上記類似度として算出するように構成されることが好適である。
【００４５】
また、本発明の他の形態であるデータ蓄積方法は、
複数の要素のそれぞれを構成するデータを含むデータセットを記憶装置に複数記憶させるデータ記憶処理工程と、
データを置換する対象となる要素を識別する置換対象要素識別情報を上記記憶装置に記憶させる置換対象要素識別情報記憶処理工程と、
上記記憶装置により記憶されているデータセットを取得し、当該取得したデータセットに含まれるデータのうちの、上記記憶されている置換対象要素識別情報により識別される要素を構成するデータを、当該記憶装置により記憶されている他のデータセットに含まれるデータのうちの、当該要素を構成するデータに置換し、当該置換したデータセットを新たに当該記憶装置に記憶させるデータ拡張工程と、
を含む。
【００４６】
また、本発明の他の形態であるデータ蓄積プログラムは、
記憶装置を備える情報処理装置に、
データを表す属性情報を含むデータ構造を有するデータを、複数の要素のそれぞれを構成するデータとして含むデータセットを上記記憶装置に複数記憶させるデータ記憶処理手段と、
上記複数の要素のそれぞれを構成するデータの入力を受け付けるデータ受付手段と、
上記データ受付手段により、上記複数の要素のうちの一部の要素のそれぞれを構成するデータの入力が受け付けられた場合に、当該受け付けられたデータに基づいて、上記記憶されているデータセットの中からデータセットを抽出し、当該抽出したデータセットに含まれるデータの中から、上記複数の要素のうちの残余の要素のそれぞれを構成するデータを取得し、上記受け付けられたデータと当該取得したデータとを含むデータセットを、新たに上記記憶装置に記憶させるデータ入力支援手段と、
を実現させるためのプログラムである。
【００４７】
この場合、
上記データ入力支援手段は、
上記受け付けられたデータと、上記記憶されているデータセットに含まれるデータと、を要素毎に比較することにより、当該受け付けられたデータと、当該記憶されているデータセットと、が類似している程度を表す類似度をデータセット毎に算出し、当該算出した類似度に基づいて当該記憶されているデータセットの中からデータセットを抽出するように構成されることが好適である。
【００４８】
この場合、
上記データ入力支援手段は、
上記受け付けられたデータ、及び、上記記憶されているデータセットに含まれるデータ、のそれぞれの属性情報又はデータ構造が対応している要素の数を上記類似度として算出するように構成されることが好適である。
【００４９】
また、本発明の他の形態であるデータ蓄積プログラムは、
記憶装置を備える情報処理装置に、
複数の要素のそれぞれを構成するデータを含むデータセットを上記記憶装置に複数記憶させるデータ記憶処理手段と、
データを置換する対象となる要素を識別する置換対象要素識別情報を上記記憶装置に記憶させる置換対象要素識別情報記憶処理手段と、
上記記憶装置に記憶されているデータセットを取得し、当該取得したデータセットに含まれるデータのうちの、上記記憶されている置換対象要素識別情報により識別される要素を構成するデータを、当該記憶装置に記憶されている他のデータセットに含まれるデータのうちの、当該要素を構成するデータに置換し、当該置換したデータセットを新たに当該記憶装置に記憶させるデータ拡張手段と、
を実現させるためのプログラムである。
【００５０】
上述した構成を有する、データ蓄積方法、又は、データ蓄積プログラム、の発明であっても、上記情報処理装置と同様の作用を有するために、上述した本発明の目的を達成することができる。
【００５１】
以下、本発明に係る、情報処理装置、データ蓄積方法、及び、データ蓄積プログラム、の各実施形態について図１〜図１２を参照しながら説明する。
【００５２】
＜第１実施形態＞
次に、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本発明に係る第１実施形態における情報処理装置１００の構成例を示したブロック図である。情報処理装置１００は、図示しない中央処理装置（ＣＰＵ；Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、記憶装置（メモリ及びハードディスク装置（ＨＤＤ；Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ））、入力装置（マウス及びキーボード）及び出力装置（ディスプレイ）を備える。
【００５３】
情報処理装置１００は、記憶装置に記憶されているプログラムをＣＰＵが実行することにより、後述する機能を実現するように構成されている。また、情報処理装置１００は、入力装置を介してユーザによって入力された情報を受け付ける。更に、情報処理装置１００は、出力装置を介してユーザに対して情報を出力する（ディスプレイに画像を表示させる）。
【００５４】
図１に示すように、情報処理装置１００は、知識構造情報格納手段１０１と、知識データ格納手段（データ記憶手段、データ記憶処理手段、データ記憶処理工程）１０２と、知識データ入力手段（データ受付手段、データ受付工程）１０３と、不足知識データ推薦手段（データ入力支援手段の一部）１０４と、知識データ可換性情報格納手段（類似度基礎値記憶手段、置換対象要素識別情報記憶手段、置換対象要素識別情報記憶処理手段及び置換対象要素識別情報記憶処理工程）１０５と、知識データ拡張推薦手段（データ拡張手段の一部）１０６と、知識データ提示手段（データ入力支援手段の一部及びデータ拡張手段の一部）１０７と、を含む。知識構造情報格納手段１０１、知識データ格納手段１０２及び知識データ可換性情報格納手段１０５のそれぞれは、記憶装置により構成されている。
【００５５】
知識構造情報格納手段１０１は、知識データのデータ構造（知識構造）を表す知識構造情報を記憶（格納）する。なお、知識データ（データセット）は、複数の要素からなる。各要素は、データにより構成される。また、知識データに含まれる各データは、データ（値又はインスタンス）を表す属性情報を１つ以上含むデータ構造を有する。即ち、知識構造情報は、知識データに含まれる各データのデータ構造、及び、データ間の関係、を表す情報である。
【００５６】
知識データ格納手段１０２は、知識構造情報格納手段１０１により格納（記憶）されている知識構造情報が表す情報に従った複数の知識データ（インスタンス）を記憶する。即ち、知識データ格納手段１０２により記憶されている知識データは、知識ベースを構成している。
【００５７】
知識データ入力手段１０３は、入力装置を介してユーザにより入力された、知識データ（知識データに含まれるすべての要素のそれぞれを構成するデータ）、又は、知識データの一部（知識データに含まれる一部の要素のそれぞれを構成するデータ）を受け付ける。
【００５８】
不足知識データ推薦手段１０４は、知識データの一部（不完全な知識データ）が知識データ入力手段１０３により受け付けられた場合に、受け付けられたデータと、知識構造情報格納手段１０１により記憶されている知識構造情報と、に基づいて、知識データ格納手段１０２により記憶されている知識データの中から、受け付けられたデータと類似している知識データを抽出する。
【００５９】
具体的には、不足知識データ推薦手段１０４は、受け付けられたデータと、知識データ格納手段１０２により記憶されている知識データに含まれるデータと、を要素毎に比較することにより、当該受け付けられたデータと、当該記憶されている知識データと、が類似している程度を表す類似度を知識データ毎に算出する。即ち、不足知識データ推薦手段１０４は、受け付けられたデータ、及び、知識データ格納手段１０２により記憶されている知識データに含まれるデータ、のそれぞれの属性情報又はデータ構造が対応している要素の数を類似度として算出する。
【００６０】
そして、不足知識データ推薦手段１０４は、算出した類似度が予め設定された閾値以上である知識データを抽出する。更に、不足知識データ推薦手段１０４は、抽出した知識データに含まれるデータの中から、知識データに含まれる要素のうちの残余の要素（入力されなかった要素）のそれぞれを構成するデータを取得する。
【００６１】
知識データ可換性情報格納手段１０５は、要素を識別する要素識別情報と、その要素に対する類似度基礎値と、を対応付けた知識データ可換性情報を記憶する。知識データ可換性情報は、入力された知識データを拡張するための基準としての、クラスと属性情報（又はクラス）とを結ぶリンクの強さ（即ち、クラスと属性情報（又はクラス）との関連性の強さ）を表す情報である。
【００６２】
この関連性が強いほど、クラスの値（インスタンス）と属性情報（又はクラス）の値（インスタンス）との組み合わせが限定される。即ち、関連性が弱いほど組み合わせが限定されない。例えば、関連性が強いクラスのインスタンスを、知識データ格納手段１０２により記憶されている他の知識データのうちの同一のクラスのインスタンスに置換することにより新しい知識データを作成した場合、作成した新しい知識データは、適切な（破綻のない）知識データである可能性が高い。
【００６３】
これは、例えば、「車」に関する知識構造を考えたときに、「車」は、「ボディカラー」と「エンジン」属性を持つと考えられるが、「車」クラスと「ボディカラー」属性の関連性は弱く、「車」クラスと「エンジン」属性の関連性は強い。なぜなら、車種とは無関係にボディカラーを決めることができるのに対し、エンジンの種類は車の大きさなどによって限定されるためである。
【００６４】
なお、知識データ可換性情報格納手段１０５により記憶されている要素識別情報は、置換対象要素識別情報とも呼ばれる。置換対象要素識別情報は、データを置換する対象となる要素を識別する情報である。
【００６５】
知識データ拡張推薦手段１０６は、知識データ格納手段１０２により記憶されている知識データを拡張用知識データとして取得する。更に、知識データ拡張推薦手段１０６は、知識データ格納手段１０２により記憶されている他の知識データに含まれるデータのうちの、知識データ可換性情報格納手段１０５により記憶されている置換対象要素識別情報により識別される要素を構成するデータを置換候補として取得する。
【００６６】
知識データ拡張推薦手段１０６は、取得した拡張用知識データに含まれるデータのうちの、置換対象要素識別情報により識別される要素を構成するデータを、取得した置換候補に置換する。知識データ拡張推薦手段１０６は、置換した知識データを知識データ格納手段１０２に新たに記憶させる。
【００６７】
即ち、知識データ拡張推薦手段１０６は、知識データ格納手段１０２により記憶されている複数の知識データと、知識データ可換性情報格納手段１０５により記憶されている知識データ可換性情報と、に基づいて、既に記憶されている知識データのうちの、置換しても破綻しにくい要素を構成するデータ（クラス又は属性情報）を他の知識データのデータと置き換える。
【００６８】
知識データ提示手段１０７は、不足知識データ推薦手段１０４により１つの要素を構成するデータとして取得されたデータが複数存在する場合、その複数のデータの中から１つのデータをユーザに選択させる旨を促す情報を出力装置を介して出力する。そして、知識データ提示手段１０７は、ユーザにより選択されたデータと、知識データ入力手段１０３により受け付けられたデータと、を含む知識データを、知識データ格納手段１０２に新たに記憶させる。
【００６９】
なお、知識データ提示手段１０７は、知識データ拡張推薦手段１０６により、置換候補が複数取得された場合にも、置換候補の中から１つのデータをユーザに選択させるように構成される。従って、知識データ拡張推薦手段１０６は、選択された置換候補を用いて上記知識データの置換を行う。
【００７０】
次に、図２に示したフローチャートを参照して本実施形態の作動について詳細に説明する。
まず、情報処理装置１００のユーザ（知識データ作成者）は、知識データ入力手段１０３を用いてデータを入力する（ステップＡ１）。情報処理装置１００は、入力されたデータと、知識構造情報格納手段１０１により記憶されている知識構造情報が表す知識構造と、を比較し、入力されたデータが、知識データに含まれる複数の要素に対して不足しているか否かを判定する（ステップＡ２）。
【００７１】
情報処理装置１００は、入力されたデータに不足がある場合には、知識データ格納手段１０２により記憶されている知識データから、入力されたデータに類似した知識データを抽出する（ステップＡ３）。そして、情報処理装置１００は、抽出した知識データから、入力されたデータに不足している要素を構成するデータを補完候補として取得する（ステップＡ４）。
【００７２】
次いで、情報処理装置１００は、取得した補完候補を知識データ作成者に提示することにより、知識データ作成者に適切なデータを選択させ、知識データを作成する。そして、情報処理装置１００は、作成した知識データを知識データ格納手段１０２に記憶させる（ステップＡ５）。ステップＡ２〜ステップＡ５の処理は、データ入力支援工程に対応している。
【００７３】
なお、提示された候補が適切なものでないと知識データ作成者が判断した場合は、知識データ作成者は、新規にデータを入力する。この場合、情報処理装置１００は、入力されたデータと、ステップＡ１にて入力されたデータと、から知識データを作成し、作成した知識データを知識データ格納手段１０２に記憶させる。
【００７４】
次いで、情報処理装置１００は、知識データ格納手段１０２に新たに記憶された知識データを拡張用知識データとして取得する（ステップＡ６）。更に、情報処理装置１００は、知識データ格納手段１０２により記憶されている他の知識データに含まれるデータのうちの、知識データ可換性情報格納手段１０５により記憶されている置換対象要素識別情報により識別される要素を構成するデータを置換候補として取得する（ステップＡ７）。
【００７５】
次いで、情報処理装置１００は、取得した置換候補を知識データ作成者に提示することにより、知識データ作成者に適切なデータを選択させる。情報処理装置１００は、取得した拡張用知識データのうちの、知識データ可換性情報格納手段１０５により記憶されている置換対象要素識別情報により識別される要素を構成するデータを、選択されたデータに置換した知識データを作成する。そして、情報処理装置１００は、作成した知識データを知識データ格納手段１０２に新たに記憶させる（ステップＡ８）。なお、ステップＡ６〜ステップＡ８の処理は、データ拡張工程に対応している。
【００７６】
一方、入力されたデータに不足がない場合、情報処理装置１００は、ステップＡ３〜ステップＡ５の処理を省略してステップＡ６へ進み、上述した場合と同様に、ステップＡ６〜ステップＡ８の処理を行う。
【００７７】
以上、説明したように、本実施形態に係る情報処理装置１００は、入力されたデータが、知識データに含まれる複数の要素に対して不足している場合、既に記憶されている知識データから入力されたデータと類似する知識データを抽出する。
【００７８】
更に、情報処理装置１００は、抽出した知識データに含まれるデータの一部から、入力されたデータに不足している要素を構成するデータを補完候補として取得する。そして、情報処理装置１００は、取得した補完候補から最適なものをユーザに選択させる。次いで、情報処理装置１００は、選択された補完候補と、入力されたデータと、から知識データを作成し、作成した知識データを新たに記憶する。
【００７９】
これによれば、知識データ作成者は、より少ない労力で知識構造に則った知識データを作成することができる。さらに、知識データの一部からでも簡単に知識データを作成できるため、多量の事例がなくても十分な知識データを蓄積することができる。
【００８０】
換言すると、上記実施形態によれば、ユーザが一部の要素のそれぞれを構成するデータのみを入力した場合、情報処理装置１００は、それらのデータの入力を受け付けるとともに、残余の要素のそれぞれを構成するデータを、既に記憶されている知識データ（データセット）の中から取得する。そして、情報処理装置１００は、受け付けられたデータと取得したデータとを含む知識データを新たに記憶する。
【００８１】
即ち、ユーザは、一部の要素のそれぞれを構成するデータのみを入力するだけで、情報処理装置１００にすべての要素のそれぞれを構成するデータを含む知識データを記憶させることができる。即ち、ユーザが知識データを入力する際のユーザの労力を軽減することができる。
【００８２】
更に、上記実施形態によれば、情報処理装置１００は、受け付けられたデータと類似している程度が大きい知識データに含まれるデータを、残余の要素を構成するデータとして取得することができる。即ち、情報処理装置１００は、受け付けられたデータと適切に組み合わせられるデータを取得することができる。この結果、情報処理装置１００は、適切に組み合わせられたデータを含む知識データを新たに記憶することができる。
【００８３】
加えて、上記実施形態によれば、ユーザは、抽出された知識データが残余の要素の１つを構成するデータを複数含む場合、その複数のデータの中から１つのデータを選択することができる。即ち、情報処理装置１００は、ユーザの希望を反映したデータを、新たに記憶される知識データに含ませることができる。
【００８４】
また、情報処理装置１００は、知識データ可換性情報を用いて、記憶されている知識データの一部を他のデータに変更することにより、破綻の少ない新たな知識データを作成し、作成した知識データを知識データ作成者に提示する。これにより、情報処理装置１００は、多量の事例がなくても十分な量の知識データを蓄積することができる。
【００８５】
即ち、情報処理装置１００は、ユーザにより入力される可能性が比較的高い知識データを新たに記憶する。従って、ユーザが知識データを入力する際の手間を省略しながら、情報処理装置１００に記憶されている適切な知識データを増加させることができる。
【００８６】
＜第２実施形態＞
次に、本発明に係る第２実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
図３に示したように、第２実施形態に係る情報処理装置１００は、第１実施形態に係る情報処理装置１００に対して、類似度算出要素特定情報格納手段（類似度算出要素特定情報記憶手段）１０８を追加した点において相違している。従って、以下、係る相違点を中心として説明を続ける。
【００８７】
類似度算出要素特定情報格納手段１０８は、類似度を算出するために使用する要素を特定する類似度算出要素特定情報を記憶する。
【００８８】
不足知識データ推薦手段１０４は、類似度算出要素特定情報格納手段１０８により記憶されている類似度算出要素特定情報により特定される要素毎に、知識データ入力手段１０３によって受け付けられたデータと、知識データ格納手段１０２により記憶されている知識データに含まれるデータと、を比較することにより、類似度を算出する。
【００８９】
そして、不足知識データ推薦手段１０４は、算出した類似度が予め設定された閾値以上である知識データを抽出する。更に、不足知識データ推薦手段１０４は、抽出した知識データに含まれるデータの中から、知識データに含まれる要素のうちの残余の要素（入力されなかった要素）のそれぞれを構成するデータを取得する。
【００９０】
なお、類似度算出要素特定情報格納手段１０８により記憶されている類似度算出要素特定情報により特定される要素は、知識構造において特定の意味を有する複数の要素（互いに関連性が強い要素）であることが好適である。
【００９１】
例えば、図５に示したように、知識データがリスク分析に関する知識構造を有する場合、図１０に示したように、知識データのうちの脅威を表す要素（脅威部分）と、知識データのうちの対策を表す要素（対策部分）と、は、互いに略独立している。即ち、脅威部分を構成する要素間の関連性は、脅威部分を構成する要素と対策部分を構成する要素との間の関連性よりも強い。
【００９２】
従って、この場合、類似度算出要素特定情報格納手段１０８により記憶されている類似度算出要素特定情報により特定される要素は、脅威部分の要素、及び、対策部分の要素のいずれかであることが好適である。これによれば、脅威部分の要素を構成するデータと、対策部分の要素を構成するデータと、を含むデータが入力された場合に、互いに関連性が強い要素のみを構成するデータと類似する知識データが抽出されるので、適切な知識データを抽出することができる。
【００９３】
次に、図４に示したフローチャートを参照して第２実施形態の作動について詳細に説明する。
【００９４】
まず、情報処理装置１００のユーザ（知識データ作成者）は、知識データ入力手段１０３を用いてデータを入力する（ステップＢ１）。情報処理装置１００は、入力されたデータと、知識構造情報格納手段１０１により記憶されている知識構造情報が表す知識構造と、を比較し、入力されたデータが、知識データに含まれる複数の要素に対して不足しているか否かを判定する（ステップＢ２）。
【００９５】
情報処理装置１００は、入力されたデータに不足がある場合には、類似度算出要素特定情報格納手段１０８により記憶されている類似度算出要素特定情報により特定される要素毎にデータを比較することにより、知識データ格納手段１０２により記憶されている知識データから、入力されたデータに類似した知識データを抽出する（ステップＢ３）。次いで、情報処理装置１００は、ステップＡ４〜ステップＡ８と同様のステップＢ４〜ステップＢ８の処理を実行する。
【００９６】
以上、説明したように、本実施形態に係る情報処理装置１００は、上記第１実施形態と同様の作用及び効果を奏する。更に、この情報処理装置１００は、類似度算出要素特定情報により特定される要素を構成するデータに基づいて類似度を算出する。即ち、情報処理装置１００は、知識データにおいて、より重要度が高い（互いに関連性が強い）要素を構成するデータに基づいて類似度を算出することができる。従って、情報処理装置１００は、類似度をより一層適切に算出することができる。この結果、情報処理装置１００は、より適切なデータを含む知識データを新たに記憶する（蓄積する）ことができる。
【００９７】
次に、具体例を用いて本発明に係る第１実施形態の作動を説明する。
図５に脅威と対策との関係を表す知識構造を示す。図５のうち、四角は知識に含まれる概念を表し、破線の実線は、線の先にある概念が線の元にある概念に含まれていることを表し、これらの概念が上下関係を持つことを表す。上位にある概念は、下位にある概念を含む概念である。
【００９８】
例えば、図５中の「対象」と「ファイル」は破線矢印で結ばれているので、これら二つの概念は上下関係にあるといえる。また、「ファイル」という概念は「対象」という概念に含まれるので、「対象」の概念は「ファイル」という概念の上位概念にあると言える。
【００９９】
さらに、上下関係で結ばれた概念は、互いに近い意味を持っており、例えば、「基幹」という概念と「情報」という概念とは、ともに「資産」という概念を上位概念（上位の概念又は上位の概念の上位の概念）としている。即ち、こられの概念は、「資産」という同一の概念に含まれる。
【０１００】
さらに、実線矢印やその矢印の元にある概念がその属性として矢印の先にある概念を含んでいることを表している。例えば、「対策」という概念は、「種類」、「対象」、「手段」及び「対策の実施場所」を概念として含むことを表している。また、これら属性には、数量限定子（「１つ以上必ず含む」、「必ず１つ含む」等）を指定することもできる。
【０１０１】
次に、知識データ格納手段１０２に格納された知識データの例を図６に示す。ここでは、知識構造に従った知識データが格納されている。
【０１０２】
次に、図７の（Ａ）に示した入力データ１を知識データ作成者が知識データ入力手段１０３を用いて入力した場合の作動を説明する。本入力データ（入力データ１）は、電子メールへファイルを添付するときに添付ファイルを解析して添付できるファイルを制限する方法で、脅威の発現を低下させることを表すデータである。ここで、空欄は、知識データ作成者がデータを入力しなかった項目（要素）である。
【０１０３】
次に、知識データ作成者が入力しなかった要素について、不足知識データ推薦手段１０４が、不足するデータを補完するために、知識データ格納手段１０２により記憶されている知識データから補完候補を抽出する手順を示す。
【０１０４】
先ず、情報処理装置１００は、入力データ１に類似する知識データを知識データ格納手段１０２に格納されている知識データから検索して抽出する。類似するデータの検索方法は、オントロジーを用いた検索方法である。
【０１０５】
即ち、情報処理装置１００は、受け付けられたデータ、及び、知識データ格納手段１０２により記憶されている知識データに含まれるデータ、のそれぞれの属性情報（即ち、インスタンス）又はデータ構造（即ち、クラス）が一致（対応）している要素の数を類似度として算出する。また、情報処理装置１００は、クラスが一致していなくても、上位クラスが一致している等のオントロジーの類似性を満たす場合には、データが一致していると判定してもよい。
【０１０６】
具体的に、図６に示した知識データと、図７の（Ａ）に示した入力データ１と、の類似度を算出する例について説明する。知識データ６０１と、入力データ１と、は、「内部犯」、「過失」、「漏洩」、「メール」及び「攻撃を防止」の５つ要素のデータ（インスタンス）が一致している。従って、類似度は「５」となる。
【０１０７】
同様に、知識データ６０２と入力データ１との類似度は「４」となる。更に、知識データ６０３と入力データ１との類似度は「３」となる。加えて、知識データ６０４と入力データ１との類似度は「４」となる。同様に、知識データ６０５と入力データ１との類似度は「４」となる。更に、知識データ６０６と入力データ１との類似度は「３」となる。加えて、知識データ６０７と入力データ１との類似度は「２」となる。従って、知識データ６０１，６０２，６０４，６０６と、入力データ１と、の類似度が「４」以上である。
【０１０８】
本例では、情報処理装置１００は、類似度が「４」以上である知識データを抽出する。なお、情報処理装置１００は、類似度が最大である知識データを抽出するように構成されていてもよい。また、情報処理装置１００は、類似度が大きい方から、予め設定された数の知識データを抽出するように構成されていてもよい。
【０１０９】
また、情報処理装置１００は、知識データ可換性情報格納手段１０５により格納されている知識データ可換性情報に基づいて類似度を算出するように構成されていてもよい。例えば、図８に示したように、「脅威」の「対象」要素を識別する要素識別情報と、類似度基礎値「０．５」と、を対応付けた知識データ可換性情報が格納されている場合、「脅威」の「対象」要素を構成するデータが一致しているときに、情報処理装置１００は、類似度に類似度基礎値「０．５」を加算する。
【０１１０】
即ち、この場合、情報処理装置１００は、受け付けられたデータ、及び、知識データ格納手段１０２により記憶されている知識データに含まれるデータ、のそれぞれの属性情報又はデータ構造が一致（対応）している要素を識別する要素識別情報と対応付けて知識データ可換性情報格納手段１０５により記憶されている類似度基礎値の和を類似度として算出する。そして、情報処理装置１００は、算出した類似度に基づいて知識データを抽出する。
【０１１１】
これによれば、情報処理装置１００は、知識データにおける要素間の重要度の差を反映させた類似度を算出することができる。従って、情報処理装置１００は、類似度をより一層適切に算出することができる。この結果、情報処理装置１００は、より適切なデータを含む知識データを新たに記憶することができる。
【０１１２】
次に、情報処理装置１００は、抽出した知識データから補完候補を取得する。本例では、情報処理装置１００は、「主体」の「対象」要素の補完候補として、知識データ６０１，６０２，６０４，６０６のそれぞれから「機密ファイル」を取得する。また、情報処理装置１００は、「資産」要素の補完候補として、知識データ６０１，６０２，６０４，６０６のそれぞれから「機密情報」を取得する。
【０１１３】
更に、情報処理装置１００は、「資産」の「対象」要素の補完候補として、知識データ６０１，６０２，６０４，６０６のそれぞれから「機密ファイル」を取得する。加えて、情報処理装置１００は、「対策」の「対策の実施場所」要素の補完候補として、知識データ６０１，６０２，６０４のそれぞれから「メールサーバ」を取得し、且つ、知識データ６０６から「クライアント」を取得する。
【０１１４】
従って、情報処理装置１００は、知識データ提示手段１０７を用いて、取得したデータを知識データ作成者に出力装置を介して提示する。情報処理装置１００は、１つの要素を構成するデータとして取得されたデータが複数存在する場合、その複数のデータの中から１つのデータをユーザに選択させる旨を促す情報を出力装置を介して出力する。なお、１つの要素を構成するデータとして取得されたデータ（補完候補）が複数存在する場合、情報処理装置１００は、類似度が大きい順に並べて補完候補を表示させる。
【０１１５】
知識データ作成者は、表示された補完候補の中から適切なデータを選択する。情報処理装置１００は、選択されたデータと、知識データ入力手段１０３により受け付けられたデータと、を含む知識データを、知識データ格納手段１０２に新たに記憶させる。
【０１１６】
例えば、知識データ作成者が、「機密ファイル」、「機密情報」、「機密ファイル」及び「クライアント」をそれぞれ選択した場合、情報処理装置１００は、入力データ１と、選択されたデータと、を含む知識データを作成し（図７の（Ｂ）を参照）、作成した知識データを知識データ格納手段１０２に記憶させる。なお、情報処理装置１００は、補完候補の提示及び知識データの格納を繰り返し行うことにより、ユーザにより入力された１組のデータに対して、複数の知識データを記憶するように構成されていてもよい。
【０１１７】
なお、表示された補完候補の中に適切なデータが存在しないと知識データ作成者が判断した場合には、知識データ作成者は、新規にデータを入力する。これにより、情報処理装置１００は、完全な知識データを受け付ける。そして、情報処理装置１００は、受け付けた知識データを知識データ格納手段１０２に新たに記憶させる。
【０１１８】
次に、情報処理装置１００は、知識データ拡張推薦手段１０６を用いて、既に記憶されている知識データから新たな知識データを生成する（即ち、知識データを拡張する）。
【０１１９】
具体的には、先ず、情報処理装置１００は、知識データ格納手段１０２に記憶されている知識データのうちの入力データ１から作成した知識データを拡張用知識データとして取得する。情報処理装置１００は、知識データ格納手段１０２に記憶されている他の知識データを拡張用知識データとして取得するように構成されていてもよい。
【０１２０】
次に、情報処理装置１００は、知識データ可換性情報格納手段１０５により記憶されている置換対象要素識別情報を取得する。ここでは、情報処理装置１００は、置換対象要素識別情報として、「対策」の「対策の実施場所」要素を識別する情報を取得する。
【０１２１】
そして、情報処理装置１００は、知識データ格納手段１０２により記憶されている他の知識データに含まれるデータのうちの、取得した置換対象要素識別情報により識別される要素を構成するデータを置換候補として取得する。ここでは、情報処理装置１００は、置換候補として「メールサーバ」、「クライアント」及び「ネットワーク」を取得する。そして、情報処理装置１００は、知識データ提示手段１０７を用いて、知識データ作成者に取得した置換候補を提示（表示）し、提示した置換候補の中からデータを選択させる。
【０１２２】
知識データ作成者は、提示された置換候補の中から、知識データとして格納されることを希望するデータを選択する。情報処理装置１００は、取得した拡張用知識データに含まれるデータのうちの、置換対象要素識別情報により識別される要素（ここでは、「対策」の「対策の実施場所」要素）を構成するデータを、選択されたデータに置換する。情報処理装置１００は、置換した知識データを知識データ格納手段１０２に新たに記憶させる。
【０１２３】
本例では、知識データ作成者が「メールサーバ」を選択することにより、図７の（Ｂ）に示した知識データのうちの「クライアント」を「メールサーバ」に置換した知識データ（図７の（Ｃ）を参照）が知識データ格納手段１０２に格納される。
【０１２４】
なお、情報処理装置１００は、置換候補を全ての知識データから取得するのではなく、前述のように、知識データの類似度を求め、その類似度に基づいて抽出した知識データから取得するように構成されていてもよい。また、知識データ作成者は、置換候補からデータを選択するだけでなく、新規にデータを入力してもよい。更に、情報処理装置１００は、一の要素に対して選択されたデータに応じて他の要素に対する置換候補を変更するように構成されていてもよい。
【０１２５】
次に、具体例を用いて本発明に係る第２実施形態の作動を説明する。
なお、本例で用いる知識構造及び知識データは、上述した例と同一とする。更に、図９に示した入力データ２を知識データ作成者が知識データ入力手段１０３を用いて入力した場合の作動を説明する。
【０１２６】
先ず、情報処理装置１００は、類似度算出要素特定情報格納手段１０８により格納されている類似度算出要素特定情報を取得する。類似度算出要素特定情報は、類似度を算出するために使用する要素を特定する情報である。本例では、類似度算出要素特定情報は、図１１に示したように、知識データのうちの対策を表す要素（対策部分）を特定する情報である。なお、図１２に示したように、知識データのうちの脅威を表す要素（脅威部分）と、知識データのうちの対策を表す要素（対策部分）と、は、互いに独立している。
【０１２７】
そして、情報処理装置１００は、入力されたデータ（入力データ２）に基づいて類似度を算出する際に、類似度算出要素特定情報格納手段１０８により記憶されている類似度算出要素特定情報により特定される要素を構成するデータのみを用いる。即ち、情報処理装置１００は、類似度算出要素特定情報により特定される要素毎に、知識データ入力手段１０３によって受け付けられたデータと、知識データ格納手段１０２により記憶されている知識データに含まれるデータと、を比較することにより、類似度を算出する。
【０１２８】
具体的に、図６に示した知識データと、図９に示した入力データ２と、の類似度を算出する例について説明する。知識データ６０１と、入力データ２と、は、対策部分において、「防止」の１つの要素のデータ（インスタンス）が一致している。従って、類似度は「１」となる。
【０１２９】
同様に、知識データ６０２と入力データ２とは、対策部分において、「暗号化」、「被害を防止」及び「防止」の３つの要素のデータが一致している。従って、類似度は「３」となる。更に、知識データ６０３と入力データ２との類似度は「１」となる。加えて、知識データ６０４と入力データ２との類似度は「０」となる。同様に、知識データ６０５と入力データ２との類似度は「２」となる。更に、知識データ６０６と入力データ２との類似度は「１」となる。加えて、知識データ６０７と入力データ２との類似度は「４」となる。従って、知識データ６０２，６０７と、入力データ２と、の類似度が「３」以上である。
【０１３０】
本例では、情報処理装置１００は、類似度が「３」以上である知識データを抽出する。なお、情報処理装置１００は、類似度が最大である知識データを抽出するように構成されていてもよい。また、情報処理装置１００は、類似度が大きい方から、予め設定された数の知識データを抽出するように構成されていてもよい。
【０１３１】
次に、情報処理装置１００は、抽出した知識データから補完候補を取得する。本例では、情報処理装置１００は、「主体」の「対象」要素の補完候補として、知識データ６０２，６０７のそれぞれから「機密ファイル」を取得する。また、情報処理装置１００は、「資産」要素の補完候補として、知識データ６０２，６０７のそれぞれから「機密情報」を取得する。
【０１３２】
更に、情報処理装置１００は、「資産」の「対象」要素の補完候補として、知識データ６０２，６０７のそれぞれから「機密ファイル」を取得する。加えて、情報処理装置１００は、「漏洩経路」要素の補完候補として、知識データ６０２から「メール」を取得し、且つ、知識データ６０７から「ＵＳＢメモリ」を取得する。
【０１３３】
従って、情報処理装置１００は、知識データ提示手段１０７を用いて、取得したデータを知識データ作成者に出力装置を介して提示する。情報処理装置１００は、１つの要素を構成するデータとして取得されたデータが複数存在する場合、その複数のデータの中から１つのデータをユーザに選択させる旨を促す情報を出力装置を介して出力する。なお、１つの要素を構成するデータとして取得されたデータ（補完候補）が複数存在する場合、情報処理装置１００は、類似度が大きい順に並べて補完候補を表示させる。
【０１３４】
知識データ作成者は、表示された補完候補の中から適切なデータを選択する。情報処理装置１００は、選択されたデータと、知識データ入力手段１０３により受け付けられたデータと、を含む知識データを、知識データ格納手段１０２に新たに記憶させる。
【０１３５】
なお、本例では、類似度算出要素特定情報格納手段１０８により格納されている類似度算出要素特定情報は、知識データのうちの対策を表す要素（対策部分）を特定する情報であったが、知識データのうちの脅威を表す要素（脅威部分）を特定する情報であってもよい。
【０１３６】
以上、説明したように、本発明による情報処理装置の各実施形態によれば、ユーザがデータセットを入力する際のユーザの労力を軽減することができる。
【０１３７】
なお、本発明は上記各実施形態に限定されることはなく、本発明の範囲内において種々の変形例を採用することができる。例えば、上記各実施形態においては、情報処理装置１００は、補完候補をユーザに提示し、ユーザに補完候補の中からデータを選択させるように構成されていたが、ユーザにデータを選択させることなく補完候補の中から１つのデータを選択し、選択したデータを含む知識データを知識データ格納手段１０２に記憶させるように構成されていてもよい。即ち、情報処理装置１００は、知識データ提示手段１０７を備えていなくてもよい。
【０１３８】
また、情報処理装置１００は、知識データ可換性情報格納手段１０５及び知識データ拡張推薦手段１０６を備えていなくてもよい。
例えば、情報処理装置１００は、図１４に示したように、知識構造情報格納手段１０１、知識データ格納手段１０２、知識データ入力手段１０３及び不足知識データ推薦手段１０４のみを備えていてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１３９】
本発明は、知識構造を有する知識データを蓄積する知識構築システム等に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１４０】
【図１】本発明の第１実施形態に係る情報処理装置の概略構成を表すブロック図である。
【図２】図１に示した情報処理装置の作動の概略を示したフローチャートである。
【図３】本発明の第２実施形態に係る情報処理装置の概略構成を表すブロック図である。
【図４】図３に示した情報処理装置の作動の概略を示したフローチャートである。
【図５】本発明の各実施形態において用いられる知識データのデータ構造を表す説明図である。
【図６】本発明の各実施形態において記憶装置に予め記憶されている知識データを示したテーブルである。
【図７】本発明の第１実施形態において入力されたデータ及び新たに記憶装置に記憶された知識データを示したテーブルである。
【図８】本発明の各実施形態において記憶装置に予め記憶されている、要素識別情報と類似度基礎値とを対応付けた知識データ可換性情報を示したテーブルである。
【図９】本発明の第２実施形態において入力されたデータを示したテーブルである。
【図１０】本発明の各実施形態において用いられる知識データのデータ構造を表す説明図である。
【図１１】本発明の第２実施形態において記憶装置に予め記憶されている類似度算出要素特定情報を示したテーブルである。
【図１２】本発明の変形例に係る情報処理装置の概略構成を表すブロック図である。
【符号の説明】
【０１４１】
１００    情報処理装置
１０１    知識構造情報格納手段
１０２    知識データ格納手段
１０３    知識データ入力手段
１０４    不足知識データ推薦手段
１０５    知識データ可換性情報格納手段
１０６    知識データ拡張推薦手段
１０７    知識データ提示手段
１０８    類似度算出要素特定情報格納手段
【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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