(57)【要約】ユーザ等の分析したい試料に対応した分析装置、前処理等の事例を提供する事例検索方法および事例検索システムを提供するため、提示された試料の分析事例について、検索部２９において、ユーザが入力した検索文字列の持つ意味内容を解釈し、その解釈の結果をもとに、あらかじめデータベースＡ，Ｂに蓄積された分析事例より、提示された試料と一致あるいは類似する試料についての分析事例を検索し、検索された分析事例を出力する。
2020080376.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザより提示された試料に対する分析事例を検索する事例検索方法であって、
ユーザが入力した検索文字列を受信する工程と、
前記提示された試料の分析事例についての前記検索文字列の持つ意味内容を解釈する解釈工程と、
前記解釈の結果をもとに、あらかじめ記憶部に蓄積された分析事例より前記提示された試料と一致あるいは類似する試料についての分析事例を検索する検索工程と、
前記検索された分析事例を出力する工程と、
を備えることを特徴とする事例検索方法。
【請求項２】
前記解釈工程は、前記受信した検索文字列についてセマンティック検索を行うことを特徴とする請求項１に記載の事例検索方法。
【請求項３】
前記記憶部は、分析事例についての単語ベクトル、文章ベクトル、および文書ベクトルの集合からなるデータベースであることを特徴とする請求項１に記載の事例検索方法。
【請求項４】
前記検索工程は、前記検索文字列を形態素解析して得た特徴ベクトルと、前記データベース中の単語ベクトル、文章ベクトル、および文書ベクトルとを多次元空間内で対比することを特徴とする請求項３に記載の事例検索方法。
【請求項５】
前記検索された分析事例には、該分析事例に対応する試料あるいは該試料と類似する試料についての前処理、分析装置、該分析装置の据え付けに関する情報のうち少なくとも１つが含まれることを特徴とする請求項１に記載の事例検索方法。
【請求項６】
前記検索された分析事例のうち過去の分析事例と異なる分析事例を新たに前記記憶部に蓄積する工程をさらに備えることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の事例検索方法。
【請求項７】
前記検索工程は、前記検索文字列に含まれる化合物名あるいは類似化合物名、分析方法あるいは類似分析方法、分析対象物あるいは類似分析対象物のうち少なくとも１つの分析事例を検索することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の事例検索方法。
【請求項８】
前記解釈工程での解釈をもとに、前記受信した検索文字列が示す所定の傾向を解析する工程と、
前記解析の結果を出力する工程と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の事例検索方法。
【請求項９】
ユーザより提示された試料の分析事例を検索する事例検索システムであって、
前記分析事例が蓄積されたデータベースと、
ユーザが入力した検索文字列を受信する手段と、
前記提示された試料の分析事例についての前記受信した検索文字列の持つ意味内容を解釈する解釈手段と、
前記解釈の結果をもとに、前記データベースに蓄積された分析事例より前記提示された試料と一致あるいは類似する試料についての分析事例を検索する検索手段と、
前記検索された分析事例を出力する手段と、
を備えることを特徴とする事例検索システム。
【請求項１０】
通信回線を介して接続されたユーザ端末と、前記分析事例を検索するサーバ装置とからなることを特徴とする請求項９に記載の事例検索システム。
【請求項１１】
ユーザより提示された試料に対する分析事例を検索する事例検索方法であって、
ユーザが入力した検索文字列を受信する工程と、
前記提示された試料の分析事例についての前記検索文字列の持つ意味内容を解釈する解釈工程と、
前記解釈の結果をもとに、あらかじめ記憶部に蓄積された分析事例より前記提示された試料と一致あるいは類似する試料についての分析事例を検索する検索工程と、
前記検索された分析事例に対して、あらかじめ取得した顧客情報に応じた所定のフィルタリング処理を行う工程と、
前記フィルタリング処理後の分析事例を出力する工程と、
を備えることを特徴とする事例検索方法。
【請求項１２】
前記顧客情報には、少なくとも顧客の有する分析装置、該分析装置に固有のパラメータ、過去の分析事例が含まれることを特徴とする請求項１１に記載の事例検索方法。
【請求項１３】
前記解釈工程は、前記受信した検索文字列についてセマンティック検索を行うことを特徴とする請求項１１に記載の事例検索方法。
【請求項１４】
前記記憶部は、分析事例についての単語ベクトル、文章ベクトル、および文書ベクトルの集合からなるコーパスデータベースであることを特徴とする請求項１１に記載の事例検索方法。
【請求項１５】
前記検索工程は、前記検索文字列を形態素解析して得た特徴ベクトルと、前記コーパスデータベース中の単語ベクトル、文章ベクトル、および文書ベクトルとを多次元空間内で対比することを特徴とする請求項１４に記載の事例検索方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば通信網（ネットワーク）を介して試料分析に関する事例を取得する事例検索方法および事例検索システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
顧客への商品等の販売前後において顧客からの問い合わせに対応する場合、通常、営業部門や代理店が窓口となるが、商品等が複雑化、多様化、専門化する今日においては、特定の分野に特化した知識が必要となる等、営業部門や代理店での対応に限界が生じることがある。【０００３】
例えば、液体クロマトグラフや質量分析計のような分析装置を製造、販売する場合、分析装置の機種、測定可能な試料は、ライフサイエンスをはじめとして工業、農業等と多岐にわたっており、前処理や実際の分析、結果の解釈は、その装置を専門に扱う者でなくては難しいという側面がある。分析装置の購入を予定している顧客は、通常、その装置で測定したい試料を持っており、その試料を測定できる具体的な装置や前処理、測定方法を求めている。【０００４】
一方、近年における通信技術の進展に伴い、インターネット等の通信網を介して様々な情報を容易に取得可能となった。このような情報は、通常、コンピュータ、各種の端末機器等を用いて所定の手順に従った検索をすることで取得できる。【０００５】
例えば、特許文献１には、商品等の説明者ごとにその説明者が修得している商品知識の情報を知識情報データベースに記録、管理し、来客から問合せがあった場合、求められた商品の説明に適した説明者を抽出して、抽出された説明者の端末と客の使用する端末とを通信ネットワークを介して相互通信可能にすることで、来客に提供する商品等の説明を行う商品等の説明支援システムが記載されている。【０００６】
また、例えば特許文献２は、医薬品、医療機器等に関する情報検索を行う技術に関し、メーカー、ディーラ、代理店等から医師、看護師等の医療関係者といった特定のユーザに対して、インターネット、電子メール等により情報を提供する医療機器販売システムを開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００３−１１５０１０号公報
【特許文献２】特開２００２−８３２２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
従来より行われている、試料の分析を望む顧客による依頼から、分析装置の受注に至るまでの一般的な工程は、
（１）顧客から代理店や営業、コールセンターへのアクセスによる分析、見積もり等の依頼
（２）装置アプリケーション担当者への分析依頼への回答および顧客へのヒアリング
（３）装置アプリケーション担当者による分析方法の提案
（４）装置の受注
となるが、顧客による依頼が装置担当者に降りるまで時間を要し、依頼に対して迅速に対応できないという問題がある。【０００９】
また、分析装置等については、通常、代理店やメーカーの営業担当は、装置ラインナップについては熟知しているが、具体的な分析内容にまで踏み込んだ知識は持ち合わせていない。【００１０】
一般的な情報検索システムでは、検索者が検索したい内容を最もよく表している検索語（キーワード）を入力することで、データベースに対する検索処理（索引語とのマッチング処理）が実行され、特定の条件に合致する検索対象が検索結果として出力される。【００１１】
一方、Google（登録商標）が提供する検索エンジンのようなサービスでは、顧客が持つ試料をどの装置で、どのような前処理で測定すればいいか、という情報が得られない。このようなサービスにおいて、上記のようなキーワード検索により、ユーザにとって関連度が高いと評価されるページが上位に来るのみである。【００１２】
したがって、従来の情報検索システムでは、入力されたキーワードが試料名だけの場合、顧客が測定方法等を知りたい場合の適切な検索キーワードとならないため、どのような分析装置を使えばよいか等を、顧客が装置メーカーに相談する窓口が必要となる。【００１３】
特許文献１の説明支援システムは、商品知識を有する説明者と問合せ客とが、直接の対面ではなく、通信ネットワークを介して対面しているに過ぎず、従来の営業部門、代理店での顧客対応と変わるところはない。【００１４】
特許文献２の医療機器販売システムも、医療機器の販売を行うメーカー側のシステムと、医療機器購入者である病院側のユーザシステムとが広域ネットワーク（インターネット）を介して接続された構成を有するが、入力されたキーワードを有する製品ファイルを検索し、そのキーワードに応じた製品情報を作成して、会員ユーザへ製品情報を提供しているため、キーワードの一致／不一致を超えた検索ができない。例えば、その製品情報が化合物名であった場合、化合物名についてキーワードが一致しても、その分析方法を返せないという問題がある。【００１５】
本発明は、上述した課題に鑑みなされたものであり、その目的とするところは、ユーザ等の分析したい試料に対応した分析装置、前処理等の事例を提供する事例検索方法および事例検索システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
上述した課題を解決する一手段として、本発明は、ユーザより提示された試料に対する分析事例を検索する事例検索方法であって、ユーザが入力した検索文字列を受信する工程と、前記提示された試料の分析事例についての前記検索文字列の持つ意味内容を解釈する解釈工程と、前記解釈の結果をもとに、あらかじめ記憶部に蓄積された分析事例より前記提示された試料と一致あるいは類似する試料についての分析事例を検索する検索工程と、前記検索された分析事例を出力する工程とを備えることを特徴とする。【００１７】
また、上述した課題を解決する一手段として、本発明は、ユーザより提示された試料の分析事例を検索する事例検索システムであって、前記分析事例が蓄積されたデータベースと、ユーザが入力した検索文字列を受信する手段と、前記提示された試料の分析事例についての前記受信した検索文字列の持つ意味内容を解釈する解釈手段と、前記解釈の結果をもとに、前記データベースに蓄積された分析事例より前記提示された試料と一致あるいは類似する試料についての分析事例を検索する検索手段と、前記検索された分析事例を出力する手段とを備えることを特徴とする。【００１８】
さらに、上述した課題を解決する一手段として、本発明は、ユーザより提示された試料に対する分析事例を検索する事例検索方法であって、ユーザが入力した検索文字列を受信する工程と、前記提示された試料の分析事例についての前記検索文字列の持つ意味内容を解釈する解釈工程と、前記解釈の結果をもとに、あらかじめ記憶部に蓄積された分析事例より前記提示された試料と一致あるいは類似する試料についての分析事例を検索する検索工程と、前記検索された分析事例に対して、あらかじめ取得した顧客情報に応じた所定のフィルタリング処理を行う工程と、前記フィルタリング処理後の分析事例を出力する工程とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、入力された検索文字列がデータベース中の分析事例と完全に一致しない場合でも、類似の分析事例により分析の可否を判断し、分析事例として回答することが可能となる。また、顧客の有する分析装置、過去の分析事例等に応じた分析結果を回答できる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】第１の実施形態に係る事例検索システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態に係る事例検索システムを使用して必要な事例を取得する処理手順を示すフローチャートである。
【図３】ユーザ端末におけるログイン画面の一例を示す図である。
【図４】検索結果の表示例を示す図である。
【図５】第２の実施形態に係る事例検索システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図６】第２の実施形態に係る事例検索システムを使用して必要な事例を取得する処理手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、いくつかの実施形態について添付図面を参照して詳細に説明する。
【００２２】
［第1の実施形態］
図１は、第1の実施形態に係る事例検索システムの構成の一例を示すブロック図である。図１に示す事例検索システム１は、インターネット環境において装置メーカーが情報提供者となって、情報検索者（ユーザ）からの要求に応じて事例情報を提供するシステムである。
【００２３】
図１に示す事例検索システム１は、装置メーカーが設置したサーバ装置２と、複数のユーザ端末３ａ〜３ｎとが、ネットワーク（ＮＷ）１０を介して相互に情報の送受信が可能となるように接続された構成を有する。サーバ装置２は、ユーザから提示された試料の分析に関し、その試料に対応した分析装置、前処理、結果の解釈方法、分析事例の提供等を行うための処理を実行する。
【００２４】
検索システム１を構成するユーザ端末３ａ〜３ｎは、特に限定されないが、例えばデスクトップ型のパーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ノート型ＰＣ、携帯端末（タブレット端末、スマートフォン）等、通信機能を備えた情報端末である。
【００２５】
サーバ装置２は、検索システム全体を制御・統括する制御部２０、ネットワーク（ＮＷ）１０との接続制御、通信制御等を行う通信部（通信インターフェイス）２１、ユーザからの入力情報を解析する解析部２３、特徴抽出部２７、検索部２９、登録ユーザに関する情報が格納されたユーザ情報格納部２５、検索結果等を表示する表示部３１を備える。また、サーバ装置２は、各種データの入力等を行う入力部３３を有する。
【００２６】
表示部３１は、例えば液晶ディスプレイ等の表示装置である。入力部３３は、例えば、キーボード、マウス等の入力デバイスからなり、表示部３１に表示される入力画面を使用して検索文字列が入力される。
【００２７】
さらにサーバ装置２には、検索対象である大量の事例（例えば、分析装置、前処置、分析関連論文、分析関連特許文献等）が蓄積されたデータベースＡ（４１）と、分析事例報告書が蓄積されたデータベースＢ（４３）とが接続されている。
【００２８】
ここでの分析事例報告書には、分析レポートが含まれる。分析レポートとは、例えば、「試料△△の残留農薬を装置〇〇を使用して分析した。」等の分析事例、分析結果のレポートであり、アプリケーションニュース、アプリケーションノートも分析レポートに含まれる。なお、データベースＡ（４１）中の事例を公開分析事例とし、データベースＢ（４３）中の分析事例報告書は、開示できない部分を含むため秘密扱いとして特定のユーザのみがアクセスできる構成としてもよい。
【００２９】
解析部２３には、ユーザ端末３ａ〜３ｎより、ネットワーク（ＮＷ）１０を介して、検索対象を文字、文章等の自然言語で表した検索文字列（検索キーワード）が入力される。解析部２３は、入力された検索キーワードに対して、あらかじめ定義された検索辞書をもとに形態素解析を行って、最小単位の単語に分割する。そして、検索キーワードを特徴づけるベクトル（単語べクトル、あるいは特徴べクトル）を算出する。特徴抽出部２７は、形態素解析の結果を受けて、検索キーワードの特徴を抽出する。
【００３０】
検索部２９は、特徴抽出部２７より取得した検索キーワードの特徴をもとに、データベースに格納された事例（文書データ）を検索する。検索対象は、分析事例等を収集したアプリケーションノート、特許文献、論文等であるが、検索部２９が提供する検索サービスは、検索キーワードに一致するレポートを返すキーワード検索ではなく、検索キーワードから、調べたい分析事例についての内容を解釈するセマンティック検索を行う。
【００３１】
次に、本実施形態の事例検索システムにおける検索処理、すなわち、ユーザ等が事例検索システムを使用して必要な事例を取得する処理について説明する。
【００３２】
図２は、事例検索システムを使用して必要な事例を取得する処理手順を示すフローチャートである。図２のステップＳ１１において、ユーザは、初期画面表示（ログイン画面）に移行させたユーザ端末（例えば、ユーザ端末３ａ）より検索文字列（検索キーワード）を入力する。図３は、ログイン画面の一例である。ログイン画面５１において、ユーザに対して検索システム１の使用権、許可状態を示す登録番号等の会員（ユーザ）ＩＤ５３、およびパスワード５４を入力させる。
【００３３】
その後ユーザは、試料の分析等に関する検索の依頼事項、問合せ内容として、入力欄５５に、例えば「△△という試料の分析方法、前処理、分析装置について知りたい。」、「水道水中の不純物の種類を同定して定量化したい。」等の検索文字列を入力する。そして、送信ボタン５６を押すことで、検索依頼がサーバ装置２に送信される。また、検索依頼を取り消すための取消しボタン５７が設けられている。
【００３４】
ステップＳ１３で、形態素解析により検索キーワードを最小単位の形態素（単語ベクトル）に分割する。すなわち、入力された検索キーワードに対して、あらかじめ定義された検索辞書をもとに形態素解析を行って、最小単位の単語に分割する。そして、検索キーワードを特徴づけるベクトル（単語べクトル、あるいは特徴べクトル）を算出する。
【００３５】
ステップＳ１５では、形態素解析の結果を受けて、検索キーワードの構文等から、検索キーワードの特徴として検索対象との関連に対応する意味内容を解釈する。ここでは、例えば顧客（ユーザ）から提示された試料の検索内容の意味を解釈する。そして、続くステップＳ１７において、データベースＡ，Ｂ中の分析レポート等の文書データを検索するセマンティック検索処理を行う。
【００３６】
セマンティック検索は、入力された検索文字列の意味表現、検索を求める意図、目的等に基づいて、検索文字列に合致する検索対象を特定する技術である。すなわち、検索文字列を単なる文字列として捉えるのではなく、検索要求を含めた意味を持つ文字列として捉える技術である。セマンティック検索として、自然言語処理による同義語や類義語の理解、構造化データを解釈し、例えば、対応する分析事例から分析方法、その分析に必要となる分析装置等を提示する。
【００３７】
なお、自然言語処理(NLP：Natural Language Processing)は、人間が日常的に使っている自然言語をコンピュータに処理させる一連の技術であり、人工知能と言語学の一分野である。例えば、大量の文書データから所望の文書を検索する方法として、従来より自然言語処理を活用した文書データの検索が行われている。
【００３８】
自然言語処理で用いられる「形態素解析」は、文章やフレーズを、意味を持つ最小限の単位（単語）に分割し、品詞等を判別する処理である。機械学習とは、データから反復的に学習し、そこに潜むパターン（特徴）を見つけ出して、そのデータを分類することである。学習した結果を新たなデータに当てはめて予測することが可能になる。自然言語処理における機械学習では、大量の文章情報を学習し、前後に出現する単語の分布からある単語を表すベクトル空間を作成する。
【００３９】
データベースＡ，Ｂ中の分析レポート、アプリケーションノート等の分析事例は、ベクトル化されて特徴づけられた文書データとして蓄積されている。具体的には、事例に係る単語、文書、文書中の文章が空間内でベクトル化（分散表現化）されて蓄積されている。こうすることで、ベクトル間の距離の算出、ベクトル間の演算が可能となる。
【００４０】
データベースＡ，Ｂ中には、過去にユーザから依頼された試料の分析データが事例として積み上がっている。そのため、これらの事例をデータベースとして検索サービスを展開することで、ユーザは、提示された試料はあまねく分析できるという回答が得られる。
【００４１】
そこで、ステップＳ１９において、検索キーワードに合致する検索対象を検索する。データベースＡ，Ｂ中に検索キーワードに合致する（例えば、ベクトル間の距離が近い）検索対象があれば、その検索結果を、ネットワーク（ＮＷ）１０を介して、ユーザ端末３ａに送信する（ステップＳ２７）。
【００４２】
一方、データベースＡ，Ｂ中に検索キーワードに合致する検索対象がない場合には、ステップＳ２１で、その検索対象と類似する検索対象の有無（例えば、ユーザが提示した試料と類似する試料の分析事例の有無）を検索する。類似試料の分析事例があれば、ステップＳ２３において、その分析についての可否判断をする。例えば、提示された試料が化合物であれば、類似化合物名、類似分析方法、類似分析対象物等についての過去の分析事例の有無、使用する分析装置、前処理等を回答可能か否かを判断する。その際、分析事例に秘密扱いされた社内データが含まれている場合には、その社内データを割愛した分析事例を検索結果とするか否かも判断する。
【００４３】
よって、類似する検索対象について過去の分析事例があれば、ステップＳ２３での分析の可否判断を経て、ステップＳ２７において検索結果（分析事例、前処理等）を出力する。例えばユーザより、上記のステップＳ１１で「生活排水中の毒物を分析したい。」との提示（自然文（検索キーワード）による入力）があった場合、その文字列に対する意味解釈をした結果、検索キーワード中の「水」の下位概念である「水道水」について過去に行った毒物の分析結果を類似事例として抽出し、その旨の回答をする。検索結果の回答として、分析装置の据え付けに関する情報を付加してもよい。
【００４４】
ステップＳ２１において、検索対象と類似する検索対象がデータベースＡ，Ｂ中にないと判断された場合には、ステップＳ２５で、事例なしと判断して、ステップＳ２７でその旨を出力する。
【００４５】
図４は、検索結果の表示例である。図４の例では、ディスプレイ６１の上段の欄６２にユーザが入力した問合せ内容が表示され、その下側に検索結果が表示される。図４は、検索結果（分析事例）が２例あったときの表示例である。
【００４６】
分析事例として、例えば、化合物名、分析方法、分析装置、前処理等が表示され（符号６３ａ，６３ｂで示す）、検索結果の解釈方法については、「詳しく見る」ボタン６４，６５を選択することで、その内容が別画面に表示される。
【００４７】
例えば分析事例１は、「試料△△は化合物ＡＡで構成され、ＢＢ法という分析方法によって、分析装置ＣＣを使用することで分析が可能である。そのための前処理として、前処理ＤＤが有効である。」ことを意味している。
【００４８】
以上説明したように第１の実施形態によれば、ユーザより提示された分析依頼内容を、その検索キーワードをもとにセマンティック検索することで、ユーザが提示した分析対象（化合物）の名称キーワードが、データベース中の分析事例にある化合物キーワードと完全一致しない場合であっても、類似化合物の分析事例により分析可否を判断し、分析事例として回答することが可能となる。
【００４９】
その結果、ユーザは、分析対象（化合物）の詳細な分析事例、あるいは類似化合物の分析事例、ユーザが保有する試料を分析するために必要な装置、前処理等に関する情報等、多岐にわたる分析依頼内容に対する回答を迅速かつ確実に入手できる。また、このような検索サービスを通じて、代理店や営業部門を介さない速やかな受注につなげることが可能となる。
【００５０】
さらには、検索に使用された検索キーワードの傾向を解析することにより、ユーザの分析ニーズの把握、製品の改良、アプリケーションの拡充方針の決定等が可能となる。加えて、分析のニーズがある対象物をもとに分析報告書を作成し、分析報告書という形式で分析結果、測定結果を蓄積できる。
【００５１】
［第２の実施形態］
図５は、第２の実施形態に係る事例検索システムの構成の一例を示すブロック図である。図５において、図１に示す第1の実施形態に係る事例検索システムと同一構成要素には同一符号を付し、ここではそれらの説明を省略する。
【００５２】
図５に示すように、第２の実施形態に係る事例検索システム５は、サーバ装置６と複数のユーザ端末３ａ〜３ｎとが、ネットワーク（ＮＷ）１０を介して相互に情報の送受信が可能に接続されている。
【００５３】
サーバ装置６の顧客情報格納部７５はコーパスデータベースであり、あらかじめ入力部３３を介して入力された、事例検索システム５を使用する顧客に関する情報（顧客情報）が格納されている。フィルタリング部７７は、検索部２９で検索文字列の意味内容が解釈され、検索結果として出力された分析事例を、顧客情報格納部７５に格納された顧客情報に応じてフィルタリングする。
【００５４】
顧客情報には、例えば、顧客が購入し、使用している分析装置、その分析装置固有のパラメータ（例えば、不活性ガスの種類、供給量、供給時間、流速、試料ごとの前処理等の分析条件、処理条件等）、使用するカラムの種類、過去に分析したサンプル等に関する情報が含まれる。
【００５５】
次に、第２の実施形態の事例検索システムにおける検索処理について説明する。図６は、第２の実施形態に係る事例検索システムを使用して必要な事例を取得する処理手順を示すフローチャートである。図６において、図２に示す第１の実施形態に係る事例検索システムにおける検索処理工程と同一の工程には同一符号を付し、それらの説明を省略する。
【００５６】
第２の実施形態に係る事例検索システム５では、ステップＳ２１においてデータベースＡ，Ｂ中に検索文字列（検索キーワード）に合致する検索対象はないが、その検索対象と類似する検索対象の分析事例があると判断された場合、ステップＳ３１において、類似分析対象物等による分析の可否を判断するとともに、分析事例をリスト化する。
【００５７】
ここでは、リスト化された分析事例を、例えば、入力された検索文字列（検索キーワード）の意味が近い順に並べる（ソーティングする）。
【００５８】
なお、上述した第１の実施形態と同様、ステップＳ３１における分析の可否判断として、例えば、提示された試料が化合物であれば、類似化合物名、類似分析方法、類似分析対象物等についての過去の分析事例の有無、使用する分析装置、前処理等を回答可能か否かを判断する。この場合においても、分析事例に秘密扱いされた社内データが含まれている場合には、その社内データを割愛した分析事例を検索結果とするか否かを判断する。
【００５９】
ステップＳ３３では、ステップＳ１９において検索文字列に合致すると判断された検索対象、あるいは、ステップＳ３１において検索対象と類似する検索対象についての分析事例があり、その分析について回答可能と判断され、リスト化された類似検索対象に対して、上述した顧客情報格納部７５に格納された顧客情報に応じたフィルタリング処理、あるいは分析事例の順位を並び替える処理を行う。
【００６０】
例えば、顧客によって農作物等の食品に含まれる残留農薬を分析し、測定する旨の検索キーワード入力があった場合、分析装置として、液体クロマトグラフ装置（ＬＣ）、ガスクロマトグラフ装置（ＧＣ）、ガスクロマトグラフ質量分析計(ＧＣ−ＭＳ)、液体クロマトグラフ質量分析計（ＬＣ−ＭＳ）、フォトダイオードアレイ検出器（ＬＣ−ＰＤＡ）、液体クロマトグラフィータンデム質量分析装置（ＬＣ／ＭＳ／ＭＳ）、ガスクロマトグラフィータンデム質量分析装置（ＧＣ／ＭＳ／ＭＳ）、液体クロマトグラフ質量分析計（ＬＣ／ＭＳ−ＩＴ−ＴＯＦ）等の幅広い分析装置が使用可能となる。
【００６１】
事例検索システム５は、顧客がガスクロマトグラフ装置（ＧＣ）を有している場合、顧客情報、すなわち、顧客の有するＧＣの装置仕様、そのＧＣ固有のパラメータとしての前処理、不活性ガスの種類、その供給量と供給時間、そのＧＣで使用しているカラムの種類、過去に残留農薬を分析したサンプル等に応じて、検索対象あるいは類似検索対象に対してフィルタリング処理をする。
【００６２】
その結果、ステップＳ３５において、残留農薬の分析事例が検索結果として出力され、顧客は、自己の有する分析装置、過去の分析事例、前処理等に応じた、より精度の高い分析事例、分析結果のレポートを得ることができる。
【００６３】
なお、ステップＳ２１において、検索対象と類似する検索対象がデータベースＡ，Ｂ中にないと判断された場合には、ステップＳ２５で、事例なしと判断して、ステップＳ３５でその旨を出力する。
【００６４】
このように第２の実施形態によれば、顧客からの分析依頼内容を、その検索キーワードをもとにセマンティック検索し、顧客が提示した分析対象のキーワードがデータベース中の分析事例のキーワードと一致しない場合でも、類似化合物の分析事例を回答できるとともに、リスト化された分析事例に対して顧客情報に応じたフィルタリング処理を施すことで、顧客の有する分析装置、過去の分析事例等に応じた精度の高い分析事例、分析結果を回答できる。
【符号の説明】
【００６５】
１，５  事例検索システム
２，６  サーバ装置
３ａ〜３ｎ  ユーザ端末
１０  ネットワーク（ＮＷ）
２０  制御部
２３  解析部
２５  ユーザ情報格納部
２７  特徴抽出部
２９  検索部
３１  表示部
３３  入力部
４１  データベースＡ
４３  データベースＢ
５１  ログイン画面
６１  ディスプレイ
７５  顧客情報格納部
７７  フィルタリング部
【図１】
2020080376.tif 000003
【図２】
2020080376.tif 000004
【図３】
2020080376.tif 000005
【図４】
2020080376.tif 000006
【図５】
2020080376.tif 000007
【図６】
2020080376.tif 000008
【手続補正書】
【提出日】令和3年4月15日(2021.4.15)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザより提示された試料に対する分析事例を検索する事例検索方法であって、
ユーザが入力した検索文字列を受信する工程と、
前記提示された試料の分析事例についての前記検索文字列の持つ意味内容を解釈する解釈工程と、
前記解釈の結果をもとに、あらかじめ記憶部に蓄積された分析事例より前記提示された試料と一致あるいは類似する試料についての分析事例を検索する検索工程と、
前記検索された分析事例を出力する工程と、
を備え、
前記検索工程は、前記試料に含まれる化合物に類似する化合物の分析事例を検索することを含むことを特徴とする事例検索方法。
【請求項２】
前記解釈工程は、前記受信した検索文字列についてセマンティック検索を行うことを特徴とする請求項１に記載の事例検索方法。
【請求項３】
前記記憶部は、分析事例についての単語ベクトル、文章ベクトル、および文書ベクトルの集合からなるデータベースであることを特徴とする請求項１に記載の事例検索方法。
【請求項４】
前記検索工程は、前記検索文字列を形態素解析して得た特徴ベクトルと、前記データベース中の単語ベクトル、文章ベクトル、および文書ベクトルとを多次元空間内で対比することを特徴とする請求項３に記載の事例検索方法。
【請求項５】
前記検索された分析事例には、該分析事例に対応する試料あるいは該試料と類似する試料についての前処理、分析装置、該分析装置の据え付けに関する情報のうち少なくとも１つが含まれることを特徴とする請求項１に記載の事例検索方法。
【請求項６】
前記検索された分析事例のうち過去の分析事例と異なる分析事例を新たに前記記憶部に蓄積する工程をさらに備えることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の事例検索方法。
【請求項７】
前記検索工程は、前記検索文字列に含まれる化合物名あるいは類似化合物名、分析方法あるいは類似分析方法、分析対象物あるいは類似分析対象物のうち少なくとも１つの分析事例を検索することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の事例検索方法。
【請求項８】
前記解釈工程での解釈をもとに、前記受信した検索文字列が示す所定の傾向を解析する工程と、
前記解析の結果を出力する工程と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の事例検索方法。
【請求項９】
ユーザより提示された試料の分析事例を検索する事例検索システムであって、
前記分析事例が蓄積されたデータベースと、
ユーザが入力した検索文字列を受信する手段と、
前記提示された試料の分析事例についての前記受信した検索文字列の持つ意味内容を解釈する解釈手段と、
前記解釈の結果をもとに、前記データベースに蓄積された分析事例より前記提示された試料と一致あるいは類似する試料についての分析事例を検索する検索手段と、
前記検索された分析事例を出力する手段と、
を備え、
前記検索手段による検索は、前記試料に含まれる化合物に類似する化合物の分析事例を検索することを含むことを特徴とする事例検索システム。
【請求項１０】
通信回線を介して接続されたユーザ端末と、前記分析事例を検索するサーバ装置とからなることを特徴とする請求項９に記載の事例検索システム。
【請求項１１】
ユーザより提示された試料に対する分析事例を検索する事例検索方法であって、
ユーザが入力した検索文字列を受信する工程と、
前記提示された試料の分析事例についての前記検索文字列の持つ意味内容を解釈する解釈工程と、
前記解釈の結果をもとに、あらかじめ記憶部に蓄積された分析事例より前記提示された試料と一致あるいは類似する試料についての分析事例を検索する検索工程と、
前記検索された分析事例に対して、あらかじめ取得した顧客情報に応じた所定のフィルタリング処理を行う工程と、
前記フィルタリング処理後の分析事例を出力する工程と、
を備えることを特徴とする事例検索方法。
【請求項１２】
前記顧客情報には、少なくとも顧客の有する分析装置、該分析装置に固有のパラメータ、過去の分析事例が含まれることを特徴とする請求項１１に記載の事例検索方法。
【請求項１３】
前記解釈工程は、前記受信した検索文字列についてセマンティック検索を行うことを特徴とする請求項１１に記載の事例検索方法。
【請求項１４】
前記記憶部は、分析事例についての単語ベクトル、文章ベクトル、および文書ベクトルの集合からなるコーパスデータベースであることを特徴とする請求項１１に記載の事例検索方法。
【請求項１５】
前記検索工程は、前記検索文字列を形態素解析して得た特徴ベクトルと、前記コーパスデータベース中の単語ベクトル、文章ベクトル、および文書ベクトルとを多次元空間内で対比することを特徴とする請求項１４に記載の事例検索方法。
【国際調査報告】
2020080376.tif 000009
2020080376.tif 000010
2020080376.tif 000011
2020080376.tif 000012