(57)【要約】  前件情報と後件情報との規則関係を表す規則情報３１を用いて、関係名情報により前部事象情報と後部事象情報とが関連付けられた複数の事象関係情報から構成される事象関係辞書情報３２を参照し、前件情報と一致する始点となる前部事象情報から、後件情報と一致する終点となる後部事象情報に至る事象経路の構築に用いる、事象関係情報を取得する、取得部２と、取得した事象関係情報のうち、後件情報と一致する終点となる後部事象情報を有する事象関係情報以外の事象関係情報を連結して、前件情報を生成する、生成部３と、を有する推論規則生成支援装置である。
2020026388.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
前件情報と後件情報との規則関係を表す規則情報を用いて、関係名情報により前部事象情報と後部事象情報とが関連付けられた複数の事象関係情報を有する事象関係辞書情報を参照し、前記前件情報と一致する始点となる前部事象情報から、前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報に至る事象経路の構築に用いる、前記事象関係情報を取得する、取得手段と
取得した前記事象関係情報のうち、前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報を有する事象関係情報以外の事象関係情報を連結して、前件情報を生成する、生成手段と、
を有する推論規則生成支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載の推論規則生成支援装置であって、
前記規則情報を用いて、前記事象関係辞書情報を参照し、前記規則情報の前記前件情報と一致する始点となる前部事象情報を有する事象関係情報と、前記規則情報の前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報を有する事象関係情報とを取得する、第一の取得手段と、
取得した前記始点となる前部事象情報を有する事象関係情報それぞれが有する後部事象情報を用いて、前記事象関係辞書情報を参照し、当該後部事象情報と一致する前部事象情報を有する新たな事象関係情報を取得する、第二の取得手段と、
取得した前記事象関係情報の後部事象情報を用いて、前記事象関係辞書情報を参照し、当該後部事象情報と一致する前部事象情報を有する新たな事象関係情報が取得されなくなるまで繰り返す、第三の取得手段と、を有する
ことを特徴とする推論規則生成支援装置。
【請求項３】
請求項２に記載の推論規則生成支援装置であって、
前記第一から第三の取得手段により取得した、前記事象関係情報それぞれに含まれる前記関係名情報に設定されている論理変換に基づいて、当該事象関係情報を所定の形式に論理変換する、論理変換手段を有する
ことを特徴とする推論規則生成支援装置。
【請求項４】
請求項３に記載の推論規則生成支援装置であって、
前記取得手段は、前記論理変換した前記事象関係情報を用いて、前記前件情報と一致する始点となる前部事象情報から前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報に至る前記事象経路を表す事象経路情報を生成する
ことを特徴とする推論規則生成支援装置。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか一つに記載の推論規則生成支援装置であって、
前記生成手段は、前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報を有する事象関係情報以外の事象関係情報それぞれの連結を、論理積を用いて行う
ことを特徴とする推論規則生成支援装置。
【請求項６】
（ａ）前件情報と後件情報との規則関係を表す規則情報を用いて、関係名情報により前部事象情報と後部事象情報とが関連付けられた複数の事象関係情報から構成される事象関係辞書情報を参照し、前記前件情報と一致する始点となる前部事象情報から、前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報に至る事象経路の構築に用いる、前記事象関係情報を取得する、ステップと
（ｂ）取得した前記事象関係情報のうち、前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報を有する事象関係情報以外の事象関係情報を連結して、前件情報を生成する、ステップと、
を有する推論規則生成支援方法。
【請求項７】
請求項６に記載の推論規則生成支援方法であって、
（ｃ）前記規則情報を用いて、前記事象関係辞書情報を参照し、前記規則情報の前記前件情報と一致する始点となる前部事象情報を有する事象関係情報と、前記規則情報の前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報を有する事象関係情報とを取得する、ステップと、
（ｄ）取得した前記始点となる前部事象情報を有する事象関係情報それぞれが有する後部事象情報を用いて、前記事象関係辞書情報を参照し、当該後部事象情報と一致する前部事象情報を有する事象関係情報を取得する、ステップと、
（ｅ）取得した前記事象関係情報の後件情報を用いて、前記事象関係辞書情報を参照し、当該後部事象情報と一致する前部事象情報を有する新たな事象関係情報が取得されなくなるまで繰り返す、ステップとを有する
ことを特徴とする推論規則生成支援方法。
【請求項８】
請求項７に記載の推論規則生成支援方法であって、
（ｆ）前記（ｃ）から（ｅ）のステップにおいて取得した、前記事象関係情報それぞれに含まれる前記関係名情報に設定されている論理変換に基づいて、前記事象関係情報を所定の形式に論理変換する、ステップを有する
ことを特徴とする推論規則生成支援方法。
【請求項９】
請求項８に記載の推論規則生成支援方法であって、
前記（ａ）のステップにおいて、前記論理変換した前記事象関係情報を用いて、前記前件情報と一致する始点となる前部事象情報から前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報に至る事象経路を表す事象経路情報を生成する
ことを特徴とする推論規則生成支援方法。
【請求項１０】
請求項６から９のいずれか一つに記載の推論規則生成支援方法であって、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報を有する事象関係情報以外の前記事象関係情報それぞれの連結は、論理積を用いて行う
ことを特徴とする推論規則生成支援方法。
【請求項１１】
コンピュータに、
（ａ）前件情報と後件情報との規則関係を表す規則情報を用いて、関係名情報により前部事象情報と後部事象情報とが関連付けられた複数の事象関係情報から構成される事象関係辞書情報を参照し、前記前件情報と一致する始点となる前部事象情報から、前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報に至る事象経路の構築に用いる、前記事象関係情報を取得する、ステップと
（ｂ）取得した前記事象関係情報のうち、前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報を有する事象関係情報以外の事象関係情報を連結して、前件情報を生成する、ステップと、
を実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１２】
請求項１１に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記コンピュータに、
（ｃ）前記規則情報を用いて、前記事象関係辞書情報を参照し、前記規則情報の前記前件情報と一致する始点となる前部事象情報を有する事象関係情報と、前記規則情報の前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報を有する事象関係情報とを取得する、ステップと、
（ｄ）取得した前記始点となる前部事象情報を有する事象関係情報それぞれが有する後部事象情報を用いて、前記事象関係辞書情報を参照し、当該後部事象情報と一致する前部事象情報を有する事象関係情報を取得する、ステップと、
（ｅ）取得した前記事象関係情報の後件情報を用いて、前記事象関係辞書情報を参照し、当該後部事象情報と一致する前部事象情報を有する新たな事象関係情報が取得されなくなるまで繰り返す、ステップとを実行させる
ことを特徴とするプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１３】
請求項１２に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記コンピュータに、
（ｆ）前記（ｃ）から（ｅ）のステップにおいて取得した、前記事象関係情報それぞれに含まれる前記関係名情報に設定されている論理変換に基づいて、前記事象関係情報を所定の形式に論理変換する、ステップを実行させる
ことを特徴とするプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１４】
請求項１３に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記（ａ）のステップにおいて、前記論理変換した前記事象関係情報を用いて、前記前件情報と一致する始点となる前部事象情報から前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報に至る事象経路を表す事象経路情報を生成する
ことを特徴とするプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１５】
請求項１１から１４のいずれか一つに記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報を有する事象関係情報以外の前記事象関係情報それぞれの連結は、論理積を用いて行う
ことを特徴とするプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、推論規則の生成を支援する推論規則生成支援装置、推論規則生成支援方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、多種多様な情報を用いて、今後起こり得る事象の仮説とその根拠を分かり易く提示することにより、意思決定の効率化を図る推論技術の開発が進められている。推論技術とは、前提部と帰結部とから構成される述語論理（推論規則）に基づいて、推論を実行し、事実から結論に至る過程又は根拠又はその両方を提示する技術である。【０００３】
そのような推論技術においては、質の高い推論規則を、効率よく生成する方法の確立が望まれている。その理由は、現状では、推論規則を生成するには、人手を介すため、質の高い推論規則の安定的な生成が保証されないからである。更に、人手を介すため、効率よく推論規則を生成することができないためである。【０００４】
関連する技術として、非特許文献１、非特許文献２が知られている。非特許文献１には、ウェブなどで扱う大規模文書から、言語パターン間の含意関係を、機械学習を用いて導出する方法が開示されている。また、非特許文献２には、大規模文書から、因果関係を、機械学習を用いて導出する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Julien Kloetzer，外3名，“Large-Scale Acquisition of Entailment Pattern Pairs by Exploiting Transitivity”，Proceedings of the 2015 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing，pages 1649-1655，Lisbon Portugal 17-21 September 2015，Association for Computational Linguistics
【非特許文献２】Chikara Hashimoto，外3名，“Generating Event Causality Hypotheses through Semantic Relations”，［online］，平成27年2月19日，Proceedings of the Twenty-Ninth AAAI Conference on Artificial Intelligence，［平成30年6月5日検索］，インターネット＜URL：https://www2.kbs.uni-hannover.de/fileadmin/institut/pdf/webscience/2015-16/papers/9854-44405-1-PB.pdf＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、非特許文献１、２に開示された技術には、単一の前提部と単一の帰結部との関係を導出する開示はあるが、複数の前提部から単一の帰結部を導出する開示はない。また、推論規則において、前提部と帰結部との関係は、前提部から帰結部を導出できる関係でなければならないので、非特許文献１、２の技術に開示されているような、確率的な関係を表すスコアを、推論規則に適用することはできない。【０００７】
また、人手を介して、前提部を網羅した推論規則を作成することが困難な理由は、例えば、「前提Ａと前提Ｂとが成立した場合（前提部）、あるマルウェアWの活動が認められる（帰結部）」という推論規則を作成するはずが、作成者が誤って「前提Ｂ」に関する記載を欠いたりすることがあるためである。すなわち、次のような「前提Ａが成立した場合、あるマルウェアWの活動が認められる」という誤った推論規則が作成されることがあるからである。そうすると、そのような誤った推論規則を用いた場合、誤った推論結果を導くことになる。【０００８】
更に、作成者が推論規則「添付ファイルを開いた場合（前提部）、マルウェアWが活動する（帰結部）」を作成したとする。ところが、実際には、添付ファイルを開くことにより感染して活動するマルウェアは、マルウェアW以外にもある。そのため、上述した推論規則にける前提部は、帰結部を導くための十分条件を満たしていない。すなわち、上述した推論規則における前提部は、必要条件としては正しくても、帰結部を導くための前提条件を充足しておらず、推論規則としては不正確である。【０００９】
このように、推論規則を人手、又は機械により自動的に作成した場合、前提部が帰結部を導くための十分条件を満たしていない可能性があるため、質の高い推論規則を、効率よく生成することができない。【００１０】
本発明の目的の一例は、質の高い推論規則を、効率よく生成する推論規則生成支援装置、推論規則生成支援方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するため、本発明の一側面における推論規則生成支援装置は、
前件情報と後件情報との規則関係を表す規則情報を用いて、関係名情報により前部事象情報と後部事象情報とが関連付けられた複数の事象関係情報から構成される事象関係辞書情報を参照し、前記前件情報と一致する始点となる前部事象情報から、前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報に至る事象経路の構築に用いる、前記事象関係情報を取得する、取得部と
取得した前記事象関係情報のうち、前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報を有する事象関係情報以外の事象関係情報を連結して、前件情報を生成する、生成部と、
を有することを特徴とする。【００１２】
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における推論規則生成支援方法は、
（ａ）前件情報と後件情報との規則関係を表す規則情報を用いて、関係名情報により前部事象情報と後部事象情報とが関連付けられた複数の事象関係情報から構成される事象関係辞書情報を参照し、前記前件情報と一致する始点となる前部事象情報から、前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報に至る事象経路の構築に用いる、前記事象関係情報を取得する、ステップと
（ｂ）取得した前記事象関係情報のうち、前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報を有する事象関係情報以外の事象関係情報を連結して、前件情報を生成する、ステップと、
を有することを特徴とする。【００１３】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、
コンピュータに、
（ａ）前件情報と後件情報との規則関係を表す規則情報を用いて、関係名情報により前部事象情報と後部事象情報とが関連付けられた複数の事象関係情報から構成される事象関係辞書情報を参照し、前記前件情報と一致する始点となる前部事象情報から、前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報に至る事象経路の構築に用いる、前記事象関係情報を取得する、ステップと
（ｂ）取得した前記事象関係情報のうち、前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報を有する事象関係情報以外の事象関係情報を連結して、前件情報を生成する、ステップと、
を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
以上のように本発明によれば、質の高い推論規則を、効率よく生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は、推論規則生成支援装置の一例を示す図である。
【図２】図２は、推論規則生成支援装置を有するシステムの一例を示す図である。
【図３】図３は、取得部の説明をするための図である。
【図４】図４は、変換情報の一例を示す図である。
【図５】図５は、推論規則生成支援装置の動作の一例を示す図である。
【図６】図６は、事象経路のイメージを示す図である。
【図７】図７は、推論規則生成支援装置を実現するコンピュータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
（実施の形態）
以下、本発明の実施の形態について、図１から図７を参照しながら説明する。
【００１７】
［装置構成］
最初に、図１を用いて、本実施の形態における推論規則生成支援装置の構成について説明する。図１は、推論規則生成支援装置の一例を示す図である。
【００１８】
図１に示す本実施の形態における推論規則生成支援装置１は、質の高い推論規則を、効率よく生成するための装置である。図１に示すように、推論規則生成支援装置１は、取得部２と、生成部３とを有する。
【００１９】
このうち、取得部２は、前件情報と後件情報との規則関係を表す規則情報を用いて、関係名情報により前部事象情報と後部事象情報とが関連付けられた複数の事象関係情報から構成される事象関係辞書情報を参照し、前件情報と一致する始点となる前部事象情報から、後件情報と一致する終点となる後部事象情報に至る事象経路の構築に用いる、事象関係情報を取得する。生成部３は、取得した事象関係情報のうち、後件情報と一致する終点となる後部事象情報を有する事象関係情報以外の事象関係情報を連結して、新たな前件情報を生成する。
【００２０】
規則情報は、述語論理などで表現された推論規則を表す情報で、例えば、「前件情報＝＞ 後件情報」のように表すことができる。前件情報は、述語論理などで表現された推論規則における前提部を表し、後件情報は、述語論理などで表現された推論規則における帰結部を表している。また、記号「＝＞」は含意関係を表す記号である。具体的には、規則情報は、次に示す述語論理のように表すことができる。
exists(″添付ファイル″) ＝＞ act(″マルウェアW″)
【００２１】
なお、述語論理の形式は上述した形式に限定されるものではない。
【００２２】
事象関係情報は、二つの事象（エンティティ）間の関連（リレーションシップ）を表す情報で、例えば、「″前部事象情報″＜関係名情報＞ ″後部事象情報″」のように表すことができる。前部事象情報と後部事象情報とは、二つの異なる事象を表す。関係名情報は、前件事象と後件事象との関連を表す。具体的には、複数の事象関係情報は、次のように表すことができる。なお、詳細については後述する。
【００２３】
″カミンスキー攻撃″ <synonym>        ″カミンスキー・アタック″
″カミンスキー攻撃″ <p:cause>        ″情報漏洩″
″DNSSEC″          <p:prevents>     ″カミンスキー攻撃″
″添付ファイル″     <hasInstance>    ″Hoge.docx″
″添付ファイル″     <hasInstance>    ″Hoge.xlsx″
″Hoge.docx″       <p:drop>         ″tasksche.exe″
″Hoge.xlsx″       <p:drop>         ″eviltask.exe″
″tasksche.exe″    <p:connect>      ″fuga.com″
″eviltask.exe″    <p:connect>      ″malware.com″
″fuga.com″        <isIndicationOf> ″マルウェアW″
″malware.com″     <isIndicationOf> ″マルウェアZ″
【００２４】
また、複数の事象関係情報は、推論規則生成支援装置１内に設けられる記憶部、又は、推論規則生成支援装置１外に設けられる記憶部などに記憶されている。
【００２５】
事象経路は、対象の規則情報を用いて事象関係情報より取得した、前部事象情報、関係名情報、後部事象情報に基づいて、前件情報と一致する始点となる前部事象情報から、後件情報と一致する終点となる後部事象情報に至る事象経路である。具体的には、対象の規則情報を上述した「exists(″添付ファイル″) ＝＞ act(″マルウェアW″)」とし、事象関係情報を上述した複数の事象関係情報とした場合、次に示すような事象経路を構築するために用いる事象関係情報を取得する。なお、詳細については後述する。
【００２６】
″添付ファイル″    <hasInstance>    ″Hoge.docx″
″Hoge.docx″        <p:drop>        ″tasksche.exe″
″tasksche.exe″     <p:connect>     ″fuga.com″
″fuga.com″         <isIndicationOf>″マルウェアW″
【００２７】
新たな前件情報は、対象の規則情報の前件情報に代わる情報である。具体的には、まず、事象経路を構築するために取得した事象関係情報それぞれを次のような前件情報の形式に変換する。なお、詳細については後述する。
【００２８】
″添付ファイル″ <hasInstance> ″Hoge.docx″
→  exists(″Hoge.docx″)
″Hoge.docx″ <p:drop> ″tasksche.exe″
→  drop(″Hoge.docx″, ″tasksche.exe″)
″tasksche.exe″ <p:connect> ″fuga.com″
→  connect(″tasksche.exe″, ″fuga.com″)
″fuga.com″         <isIndicationOf>″マルウェアW″
→  act(″マルウェアW″)
【００２９】
次に、変換した事象関係情報のうち、後件情報と一致する終点となる後部事象情報を有する事象関係情報以外の事象関係情報を論理積「＾」などを用いて連結して、新たな前件情報を生成する。
exists(″Hoge.docx″)
＾ drop(″Hoge.docx″, ″tasksche.exe″)
＾ connect(″tasksche.exe″, ″fuga.com″)
【００３０】
その後、新たな前件情報を前提部とする規則情報を生成する。
exists(″Hoge.docx″)
＾ drop(″Hoge.docx″, ″tasksche.exe″)
＾ connect(″tasksche.exe″, ″fuga.com″) ＝＞ act(″マルウェアW″)
【００３１】
このように、本実施の形態では、対象の規則情報を用いて事象関係情報より取得した、事象経路を構築するために用いる前部事象情報、関係名情報、後部事象情報に基づいて、新たな前件情報を生成することで、前提部が帰結部を導くための十分条件を満たした、質の高い推論規則を、効率よく生成することができる。
【００３２】
［システム構成］
続いて、図２を用いて、本実施の形態における推論規則生成支援装置１の構成をより具体的に説明する。図２は、推論規則生成支援装置を有するシステムの一例を示す図である。
【００３３】
図２に示すように、本実施の形態における推論規則生成支援装置１は、取得部２及び生成部３に加えて、正規化部２１、表現拡張部２２、論理変換部２３を有する。また、推論規則生成支援装置１を有するシステムは、例えば、複数の事象関係情報などを記憶した記憶部２０を有する。
【００３４】
正規化部２１は、自然文（自然言語のテキストデータなど）で表された規則情報を取得した場合、取得した自然文に対して形態素解析、述語項構造解析などの解析処理を適用して、取得した自然文を予め設定した形式の規則情報へ変換（正規化）する。具体的には、正規化部２１は、自然文が「添付ファイルを開いた場合（前提部）、マルウェアWが活動する（帰結部）」である場合、上述した「exists(″添付ファイル″) ＝＞ act(″マルウェアW″)」のような形式の規則情報が生成される。なお、規則情報の形式は上述した形式に限定されるものではない。
【００３５】
表現拡張部２２は、正規化された規則情報の前提部及び帰結部の表現を、記憶部２０に記憶された含意表現辞書情報及び同義表現辞書情報などを用いた表現拡張処理を適用して、規則情報の表現を拡張する。具体的には、表現拡張部２２は、特開２０１６−１６４７０８号公報に開示の技術などを用いて、規則情報の表現を拡張する。
【００３６】
例えば、上述した「exists(″添付ファイル″) ＝＞ act(″マルウェアW″)」に対する拡張表現として、「exists (″添付ファイル″) ＝＞ attack (″マルウェアW″)」「execute(″添付ファイル″)＝＞ act(″マルウェアW″)」「execute(″添付ファイル″)＝＞ attack(″マルウェアW″)」などを生成する。
【００３７】
なお、含意表現辞書情報及び同義表現辞書情報は、推論規則生成支援装置１内に設けられる記憶部、又は、推論規則生成支援装置１外に設けられる記憶部２０などに記憶されている。
【００３８】
取得部２は、自然文に対して正規化及び表現拡張を適用して求めた規則情報、又は、既に正規化済みの規則情報を用いて、複数の事象関係情報から構成される事象関係辞書情報を参照し、事象経路の構築に用いる事象関係情報を取得する。
【００３９】
図３を用いて具体的に説明する。図３は、取得部の説明をするための図である。取得部２は、まず、規則情報３１を取得する。続いて、取得部２は、規則情報３１を用いて、記憶部２０に記憶されている複数の事象関係情報からなる事象関係辞書情報３２を参照して、事象経路に関係する事象関係情報を抽出する。
【００４０】
ここで、事象関係辞書情報は、広義のオントロジと見做せる情報で、対象分野に特化したオントロジと想定できる。また、事象関係辞書情報は、多種多様な情報を用いて生成する。なお、図３に示した事象関係辞書情報３２は、サイバーセキュリティ分野を対象としたもので、コモンセンスな知識情報、概念辞書情報（意味辞書情報）、ＩＯＣ（Indicator Of Compromise：攻撃の痕跡情報）、脆弱性情報、各種ベンダが提供するセキュリティ機器から出力されるログデータ、日々更新される多種多様な情報などを用いて自動的に構築したものである。
【００４１】
更に、事象関係辞書情報は、推論規則生成支援装置１内に設けられる記憶部、又は、推論規則生成支援装置１外に設けられる記憶部２０などに記憶されている。なお、事象関係辞書情報は、分割して記憶されていてもよい。
【００４２】
事象経路に関係する事象関係情報の取得について一例を説明する。取得部２は、規則情報３１を用いて、事象関係辞書情報３２を参照し、規則情報３１の前件情報と一致する始点となる前部事象情報（″添付ファイル″）を有する事象関係情報を取得する。加えて、取得部２は、規則情報３１の後件情報（″マルウェアW″）と一致する終点となる後部事象情報を有する事象関係情報とを取得する（第一の取得部）。
【００４３】
具体的には、図３の例においては、取得部２は、「″添付ファイル″ <hasInstance>″Hoge.docx″」「″添付ファイル″ <hasInstance>″Hoge.xlsx″」、及び「″fuga.com″ <isIndicationOf> ″マルウェアW″」を取得する。
【００４４】
続いて、取得部２は、取得した始点となる前部事象情報を有する事象関係情報それぞれが有する後部事象情報を用いて、事象関係辞書情報３２を参照し、当該後部事象情報と一致する前部事象情報を有する新たな事象関係情報を取得する（第二の取得部）。
【００４５】
具体的には、取得部２は、始点となる前部事象情報を有する事象関係情報それぞれが有する後部事象情報「″Hoge.docx″」「″Hoge.xlsx″」と一致する前部事象情報を有する事象関係情報を事象関係辞書情報３２から取得する。すなわち、取得部２は、図３の例においては、「″Hoge.docx″ <p:drop> ″tasksche.exe″」「″Hoge.xlsx″ <p:drop> ″eviltask.exe″」を取得する。
【００４６】
続いて、取得部２は、取得した事象関係情報の後部事象情報を用いて、事象関係辞書情報３２を参照し、当該後部事象情報と一致する前部事象情報を有する新たな事象関係情報が取得されなくなるまで、処理を繰り返す（第三の取得部）。
【００４７】
具体的には、取得部２は、取得した事象関係情報の後部事象情報「″tasksche.exe″」「″eviltask.exe″」を用いて、事象関係辞書情報３２を参照し、当該後部事象情報と一致する前部事象情報を有する新たな事象関係情報が取得されなくなるまで繰り返す。すなわち、取得部２は、「″fuga.com″ <isIndicationOf> ″マルウェアW″」「″malware.com″ <isIndicationOf> ″マルウェアZ″」を取得する。
【００４８】
続いて、取得部２は、例えば、図３の３３に示す（１）から（８）に示す順に事象経路を検出する。すなわち、前件情報と一致する始点となる前部事象情報「″添付ファイル″」から、後件情報と一致する終点となる後部事象情報「″マルウェアW″」に至る事象経路の構築に用いる、事象関係情報を取得する。図３の３４を参照。
【００４９】
論理変換部２３は、取得部２を用いて取得した、事象関係情報それぞれに含まれる関係名情報に設定されている変換に基づいて、当該事象関係情報を所定の形式に変換する。図４を用いて具体的に説明をする。図４は、変換情報の一例を示す図である。論理変換部２３は、図３に示す事象経路の構築に用いる事象関係情報（図３の３４）に対して、図４に示す変換情報４１を適用して、図４に示す４２のように所定の形式に変換する。
【００５０】
変換情報４１について説明する。「Ａ <p:○○○> Ｂ」で表されている事象関係情報の場合、「p:」から始まる関係名情報「○○○」を述語名とし、それぞれの事象情報を項とする論理式に変換する。
【００５１】
次に、「Ａ <hasInstance> Ｂ」で表されている事象関係情報の場合、ＢはＡのインスタンスであるとことを表す。なお、事象情報の詳細化、個別化する操作として、ＡをＢに置き換えてよいものとする。例えば、「exists(″添付ファイル″)」の場合、hasInstanceの定義により、”添付ファイル”を”Hoge.docx”に置き換える。
【００５２】
「Ａ <synonym> Ｂ」で表されている事象関係情報の場合、ＡとＢは同義関係であることを表し、ＡとＢは相互に置き換えることが可能であることを表す。
【００５３】
なお、定義されていない関係については、論理式への変換ができないため、不要と見做す。
【００５４】
生成部３は、取得した事象経路の構築に用いる事象関係情報（図３の３４）を所定の形式に変換した事象関係情報（図４の４３）のうち、規則情報３１の後件情報と一致する終点となる後部事象情報「act(″マルウェアW″)」を有する事象関係情報以外の事象関係情報「exists(″Hoge.docx″)」「drop(″Hoge.docx″, ″tasksche.exe″)」「connect(″tasksche.exe″, ″fuga.com″)」を連結し、新たな前件情報を生成する。
【００５５】
具体的には、図４の４３に示すような新たな前件情報（前提部）「exists(″Hoge.docx″)＾drop(″Hoge.docx″, ″tasksche.exe″)＾connect(″tasksche.exe″, ″fuga.com″)」を生成する。なお、生成部３は、後件情報と一致する終点となる後部事象情報を有する事象関係情報以外の事象関係情報それぞれの連結を、論理積「＾」を用いて行う。
【００５６】
続いて、生成部３は、新たに生成した前件情報を用いて、新たな規則情報（推論規則）を生成する。具体的には、図４の４３に示すような規則情報「exists(″Hoge.docx″)＾drop(″Hoge.docx″, ″tasksche.exe″)＾connect(″tasksche.exe″, ″fuga.com″)＝＞act(″マルウェアW″)」を生成する。
【００５７】
［装置動作］
次に、本発明の実施の形態における推論規則生成支援装置の動作について図５を用いて説明する。図５は、推論規則生成支援装置に動作の一例を示す図である。以下の説明においては、適宜図２から図４、図６を参酌する。また、本実施の形態では、推論規則生成支援装置を動作させることによって、推論規則生成支援方法が実施される。よって、本実施の形態における推論規則生成支援方法の説明は、以下の推論規則生成支援装置の動作説明に代える。
【００５８】
ステップＡ１において、推論規則生成支援装置１が、自然文（自然言語のテキストデータなど）を取得する。ステップＡ２において、正規化部２１が、自然文で表された規則情報を取得した場合、取得した自然文に対して形態素解析、述語項構造解析などの解析処理を適用して、取得した自然文を予め設定した形式の規則情報へ変換（正規化）する。
【００５９】
具体的には、ステップＡ２において、正規化部２１は、自然文が「添付ファイルを開いた場合（前提部）、マルウェアＷが活動する（帰結部）」である場合、上述した「exists(″添付ファイル″) ＝＞act(″マルウェアW″)」のような形式の規則情報が生成される。なお、規則情報の形式は上述した形式に限定されるものではない。
【００６０】
ステップＡ３において、表現拡張部２２が、正規化された規則情報の前提部及び帰結部の表現を、含意表現辞書情報及び同義表現辞書情報などを用いた表現拡張処理を適用して、規則情報の表現を拡張する。具体的には、ステップＡ３において、表現拡張部２２は、特開２０１６−１６４７０８号公報に開示の技術を用いて、規則情報の表現を拡張する。
【００６１】
ステップＡ４において、取得部２が、自然文に対して正規化及び表現拡張を適用して求めた規則情報、又は、既に正規化済みの規則情報を用いて、複数の事象関係情報を有する事象関係辞書情報を参照し、事象経路の構築に用いる事象関係情報を取得する。
【００６２】
具体的には、ステップＡ４において、取得部２は、図３に示すように、規則情報３１を用いて、事象関係辞書情報３２を参照し、規則情報３１の前件情報と一致する始点となる前部事象情報（″添付ファイル″）と、規則情報３１の後件情報（″マルウェアW″）と一致する終点となる後部事象情報を有する事象関係情報とを取得する。例えば、「″添付ファイル″ <hasInstance>″ Hoge.docx″」「″添付ファイル″ <hasInstance>″ Hoge.xlsx″」、及び「″fuga.com″ <isIndicationOf> ″マルウェアW″」を取得する。
【００６３】
続いて、取得部２は、取得した始点となる前部事象情報を有する事象関係情報それぞれが有する後部事象情報を用いて、事象関係辞書情報３２を参照し、当該後部事象情報と一致する前部事象情報を有する新たな事象関係情報を取得する。
【００６４】
具体的には、ステップＡ４において、取得部２は、始点となる前部事象情報を有する事象関係情報それぞれが有する後部事象情報「″Hoge.docx″」「″Hoge.xlsx″」と一致する前部事象情報を有する事象関係情報を事象関係辞書情報３２から取得する。例えば、「″Hoge.docx″ <p:drop> ″tasksche.exe″」「″Hoge.xlsx″ <p:drop> ″eviltask.exe″」を取得する。
【００６５】
続いて、取得部２は、取得した事象関係情報の後部事象情報を用いて、事象関係辞書情報３２を参照し、当該後部事象情報と一致する前部事象情報を有する新たな事象関係情報が取得されなくなるまで繰り返す。
【００６６】
具体的には、ステップＡ４において、取得部２は、取得した事象関係情報の後部事象情報「″tasksche.exe″」「″eviltask.exe″」を用いて、事象関係辞書情報３２を参照し、当該後部事象情報と一致する前部事象情報を有する新たな事象関係情報が取得されなくなるまで繰り返す。すなわち、取得部２は、「″fuga.com″ <isIndicationOf> ″マルウェアW″」「″malware.com″<isIndicationOf> ″マルウェアZ″」を取得する。
【００６７】
続いて、ステップＡ４において、取得部２は、図３の３３に示す（１）から（８）に示す順に事象経路を検出する。すなわち、前件情報と一致する始点となる前部事象情報「″添付ファイル″」から、後件情報と一致する終点となる後部事象情報「″マルウェアW″」に至る事象経路の構築に用いる、事象関係情報を取得する。
【００６８】
図６は、事象経路のイメージを示す図である。図６に示す事象経路情報６１は、上述した図３の３３に示す（１）から（８）に示す順に構築された事象経路である。また、事象経路情報６２は、前件情報と一致する始点となる前部事象情報「″添付ファイル″」から、終点となる後部事象情報「″マルウェアZ″」に至る事象経路である。しかし、事象経路情報６２は、後部事象情報「″マルウェアW″」に至らないので採用されない。
【００６９】
ステップＡ５において、論理変換部２３が、ステップＡ４で取得した、事象関係情報それぞれに含まれる関係名情報に設定されている変換に基づいて、当該事象関係情報を所定の形式に変換する。具体的には、ステップＡ５において、論理変換部２３は、図３に示す事象経路の構築に用いる事象関係情報（図３の３４）に対して、図４に示す変換情報４１を適用して、図４に示す４２のように所定の形式に変換する。なお、定義されていない関係については、論理式への変換ができないため、不要と見做す。
【００７０】
ステップＡ６において、生成部３が、ステップＡ５で所定の形式に変換した事象関係情報（図４の４２）のうち、規則情報３１の後件情報と一致する終点となる後部事象情報「act(″マルウェアW″)」を有する事象関係情報以外の事象関係情報「exists(″Hoge.docx″)」「drop(″Hoge.docx″, ″tasksche.exe″)」「connect(″tasksche.exe″, ″fuga.com″)」を連結し、新たな前件情報を生成する。
【００７１】
具体的には、新たな前件情報は、図４の４２に示すように前件情報（前提部）「exists(″Hoge.docx″)＾drop(″Hoge.docx″, ″tasksche.exe″)＾connect(″tasksche.exe″, ″fuga.com″)」を生成する。なお、ステップＡ６において、生成部３は、後件情報と一致する終点となる後部事象情報を有する事象関係情報以外の事象関係情報それぞれの連結を、論理積「＾」を用いて行う。
【００７２】
ステップＡ７では、生成部３は、新たに生成した前件情報を用いて、新たな規則情報（推論規則）を生成する。具体的には、図４の４２に示すような規則情報「exists(″Hoge.docx″)＾drop(″Hoge.docx″, ″tasksche.exe″)＾connect(″tasksche.exe″, ″fuga.com″)＝＞act(″マルウェアW″)」を生成する。
【００７３】
［本実施の形態の効果］
以上のように本実施の形態によれば、対象の規則情報を用いて事象関係情報より取得した、事象経路を構築するために用いる前部事象情報、関係名情報、後部事象情報に基づいて、新たな前件情報を生成することで、前提部が帰結部を導くための十分条件を満たした、質の高い推論規則を、効率よく生成することができる。
【００７４】
また、様々な形式の情報源と、対象分野に特化したオントロジを組み合わせることで、入力として不完全な規則情報を拡張、修正し、前提部が充足した推論規則を網羅的かつ継続的に構築することができる。
【００７５】
更に、継続的に推論規則が蓄積されることで、新たに観測された事象に対しても、より多くの規則が適用され、それによる適切な仮説立案が可能になる効果がある。
【００７６】
なお、推論規則の前件情報を詳細化することで、成り立つ仮説を絞れるので、計算コストが下がり、仮説を保持するメモリの量も少なくできる。
【００７７】
また、前件情報を構成する述語が少ない曖昧な推論規則ばかりだと、推論規則が過剰に適用されやすくなるため、観測された事象から、確度の低い仮説も含めて大量の仮説が生成されてしまい、データが足りなさすぎても検証不能に成り易い場合が多い。しかし、本実施の形態によれば、無駄な計算コストを削減できる。
【００７８】
［プログラム］
本発明の実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図５に示すステップＡ１からＡ７を実行させるプログラムであればよい。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態における推論規則生成支援装置と推論規則生成支援方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、正規化部２１、表現拡張部２２、取得部２、論理変換部２３、生成部３として機能し、処理を行なう。
【００７９】
また、本実施の形態におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されてもよい。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、正規化部２１、表現拡張部２２、取得部２、論理変換部２３、生成部３のいずれかとして機能してもよい。
【００８０】
［物理構成］
ここで、実施の形態におけるプログラムを実行することによって、推論規則生成支援装置を実現するコンピュータについて図７を用いて説明する。図７は、推論規則生成支援装置を実現するコンピュータの一例を示す図である。
【００８１】
図７に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。なお、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１に加えて、又はＣＰＵ１１１に代えて、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、又はＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）を備えていてもよい。
【００８２】
ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであってもよい。
【００８３】
また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置があげられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。
【００８４】
データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
【００８５】
また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記録媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記録媒体があげられる。
【００８６】
［付記］
以上の実施の形態に関し、更に以下の付記を開示する。上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）から（付記１５）により表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。
【００８７】
（付記１）
前件情報と後件情報との規則関係を表す規則情報を用いて、関係名情報により前部事象情報と後部事象情報とが関連付けられた複数の事象関係情報から構成される事象関係辞書情報を参照し、前記前件情報と一致する始点となる前部事象情報から、前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報に至る事象経路の構築に用いる、前記事象関係情報を取得する、取得部と
取得した前記事象関係情報のうち、前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報を有する事象関係情報以外の事象関係情報を連結して、前件情報を生成する、生成部と、
を有する推論規則生成支援装置。
【００８８】
（付記２）
付記１に記載の推論規則生成支援装置であって、
前記規則情報を用いて、前記事象関係辞書情報を参照し、前記規則情報の前記前件情報と一致する始点となる前部事象情報を有する事象関係情報と、前記規則情報の前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報を有する事象関係情報とを取得する、第一の取得部と、
取得した前記始点となる前部事象情報を有する事象関係情報それぞれが有する後部事象情報を用いて、前記事象関係辞書情報を参照し、当該後部事象情報と一致する前部事象情報を有する新たな事象関係情報を取得する、第二の取得部と、
取得した前記事象関係情報の後部事象情報を用いて、前記事象関係辞書情報を参照し、当該後部事象情報と一致する前部事象情報を有する新たな事象関係情報が取得されなくなるまで繰り返す、第三の取得部と、を有する
ことを特徴とする推論規則生成支援装置。
【００８９】
（付記３）
付記２に記載の推論規則生成支援装置であって、
前記第一から第三の取得部により取得した、前記事象関係情報それぞれに含まれる前記関係名情報に設定されている論理変換に基づいて、当該事象関係情報を所定の形式に論理変換する、論理変換部を有する
ことを特徴とする推論規則生成支援装置。
【００９０】
（付記４）
付記３に記載の推論規則生成支援装置であって、
前記取得部は、前記論理変換した前記事象関係情報を用いて、前記前件情報と一致する始点となる前部事象情報から前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報に至る前記事象経路を表す事象経路情報を生成する
ことを特徴とする推論規則生成支援装置。
【００９１】
（付記５）
付記１から４のいずれか一つに記載の推論規則生成支援装置であって、
前記生成部は、前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報を有する事象関係情報以外の事象関係情報それぞれの連結を、論理積を用いて行う
ことを特徴とする推論規則生成支援装置。
【００９２】
（付記６）
（ａ）前件情報と後件情報との規則関係を表す規則情報を用いて、関係名情報により前部事象情報と後部事象情報とが関連付けられた複数の事象関係情報から構成される事象関係辞書情報を参照し、前記前件情報と一致する始点となる前部事象情報から、前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報に至る事象経路の構築に用いる、前記事象関係情報を取得する、ステップと
（ｂ）取得した前記事象関係情報のうち、前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報を有する事象関係情報以外の事象関係情報を連結して、前件情報を生成する、ステップと、
を有する推論規則生成支援方法。
【００９３】
（付記７）
付記６に記載の推論規則生成支援方法であって、
（ｃ）前記規則情報を用いて、前記事象関係辞書情報を参照し、前記規則情報の前記前件情報と一致する始点となる前部事象情報を有する事象関係情報と、前記規則情報の前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報を有する事象関係情報とを取得する、ステップと、
（ｄ）取得した前記始点となる前部事象情報を有する事象関係情報それぞれが有する後部事象情報を用いて、前記事象関係辞書情報を参照し、当該後部事象情報と一致する前部事象情報を有する事象関係情報を取得する、ステップと、
（ｅ）取得した前記事象関係情報の後件情報を用いて、前記事象関係辞書情報を参照し、当該後部事象情報と一致する前部事象情報を有する新たな事象関係情報が取得されなくなるまで繰り返す、ステップとを有する
ことを特徴とする推論規則生成支援方法。
【００９４】
（付記８）
付記７に記載の推論規則生成支援方法であって、
（ｆ）前記（ｃ）から（ｅ）のステップにおいて取得した、前記事象関係情報それぞれに含まれる前記関係名情報に設定されている論理変換に基づいて、前記事象関係情報を所定の形式に論理変換する、ステップを有する
ことを特徴とする推論規則生成支援方法。
【００９５】
（付記９）
付記８に記載の推論規則生成支援方法であって、
前記（ａ）のステップにおいて、前記論理変換した前記事象関係情報を用いて、前記前件情報と一致する始点となる前部事象情報から前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報に至る事象経路を表す事象経路情報を生成する
ことを特徴とする推論規則生成支援方法。
【００９６】
（付記１０）
付記６から９のいずれか一つに記載の推論規則生成支援方法であって、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報を有する事象関係情報以外の前記事象関係情報それぞれの連結は、論理積を用いて行う
ことを特徴とする推論規則生成支援方法。
【００９７】
（付記１１）
コンピュータに、
（ａ）前件情報と後件情報との規則関係を表す規則情報を用いて、関係名情報により前部事象情報と後部事象情報とが関連付けられた複数の事象関係情報から構成される事象関係辞書情報を参照し、前記前件情報と一致する始点となる前部事象情報から、前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報に至る事象経路の構築に用いる、前記事象関係情報を取得する、ステップと
（ｂ）取得した前記事象関係情報のうち、前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報を有する事象関係情報以外の事象関係情報を連結して、前件情報を生成する、ステップと、
を実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【００９８】
（付記１２）
付記１１に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記コンピュータに、
（ｃ）前記規則情報を用いて、前記事象関係辞書情報を参照し、前記規則情報の前記前件情報と一致する始点となる前部事象情報を有する事象関係情報と、前記規則情報の前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報を有する事象関係情報とを取得する、ステップと、
（ｄ）取得した前記始点となる前部事象情報を有する事象関係情報それぞれが有する後部事象情報を用いて、前記事象関係辞書情報を参照し、当該後部事象情報と一致する前部事象情報を有する事象関係情報を取得する、ステップと、
（ｅ）取得した前記事象関係情報の後件情報を用いて、前記事象関係辞書情報を参照し、当該後部事象情報と一致する前部事象情報を有する新たな事象関係情報が取得されなくなるまで繰り返す、ステップとを実行させる
ことを特徴とするプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【００９９】
（付記１３）
付記１２に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記コンピュータに、
（ｆ）前記（ｃ）から（ｅ）のステップにおいて取得した、前記事象関係情報それぞれに含まれる前記関係名情報に設定されている論理変換に基づいて、前記事象関係情報を所定の形式に論理変換する、ステップを実行させる
ことを特徴とするプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１００】
（付記１４）
付記１３に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記（ａ）のステップにおいて、前記論理変換した前記事象関係情報を用いて、前記前件情報と一致する始点となる前部事象情報から前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報に至る事象経路を表す事象経路情報を生成する
ことを特徴とするプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１０１】
（付記１５）
付記１１から１４のいずれか一つに記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報を有する事象関係情報以外の前記事象関係情報それぞれの連結は、論理積を用いて行う
ことを特徴とするプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１０２】
以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【産業上の利用可能性】
【０１０３】
以上のように本発明によれば、対象の規則情報を用いて事象関係情報より取得した、事象経路を構築するために用いる前部事象情報、関係名情報、後部事象情報に基づいて、新たな前件情報を生成することで、前提部が帰結部を導くための十分条件を満たした、質の高い推論規則を、効率よく生成することができる。本発明は、質の高い推論規則を必要とする分野において有用である。
【符号の説明】
【０１０４】
１  推論規則生成支援装置
２  取得部
３  生成部
２０  記憶部
２１  正規化部
２２  表現拡張部
２３  論理変換部
１１０  コンピュータ
１１１  ＣＰＵ
１１２  メインメモリ
１１３  記憶装置
１１４  入力インターフェイス
１１５  表示コントローラ
１１６  データリーダ／ライタ
１１７  通信インターフェイス
１１８  入力機器
１１９  ディスプレイ装置
１２０  記録媒体
１２１  バス
【図１】
2020026388.tif 000003
【図２】
2020026388.tif 000004
【図３】
2020026388.tif 000005
【図４】
2020026388.tif 000006
【図５】
2020026388.tif 000007
【図６】
2020026388.tif 000008
【図７】
2020026388.tif 000009
【手続補正書】
【提出日】令和2年11月10日(2020.11.10)
【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】
前件情報と後件情報との規則関係を表す規則情報を用いて、関係名情報により前部事象情報と後部事象情報とが関連付けられた複数の事象関係情報を有する事象関係辞書情報を参照し、前記前件情報と一致する始点となる前部事象情報から、前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報に至る事象経路の構築に用いる、前記事象関係情報を取得する、取得手段と
取得した前記事象関係情報のうち、前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報を有する事象関係情報以外の事象関係情報を連結して、前件情報を生成する、生成手段と、
を有する推論規則生成支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載の推論規則生成支援装置であって、
前記規則情報を用いて、前記事象関係辞書情報を参照し、前記規則情報の前記前件情報と一致する始点となる前部事象情報を有する事象関係情報と、前記規則情報の前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報を有する事象関係情報とを取得する、第一の取得手段と、
取得した前記始点となる前部事象情報を有する事象関係情報それぞれが有する後部事象情報を用いて、前記事象関係辞書情報を参照し、当該後部事象情報と一致する前部事象情報を有する新たな事象関係情報を取得する、第二の取得手段と、
取得した前記事象関係情報の後部事象情報を用いて、前記事象関係辞書情報を参照し、当該後部事象情報と一致する前部事象情報を有する新たな事象関係情報が取得されなくなるまで繰り返す、第三の取得手段と、を有する
ことを特徴とする推論規則生成支援装置。
【請求項３】
請求項２に記載の推論規則生成支援装置であって、
前記第一から第三の取得手段により取得した、前記事象関係情報それぞれに含まれる前記関係名情報に設定されている論理変換に基づいて、当該事象関係情報を所定の形式に論理変換する、論理変換手段を有する
ことを特徴とする推論規則生成支援装置。
【請求項４】
請求項３に記載の推論規則生成支援装置であって、
前記取得手段は、前記論理変換した前記事象関係情報を用いて、前記前件情報と一致する始点となる前部事象情報から前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報に至る前記事象経路を表す事象経路情報を生成する
ことを特徴とする推論規則生成支援装置。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか一つに記載の推論規則生成支援装置であって、
前記生成手段は、前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報を有する事象関係情報以外の事象関係情報それぞれの連結を、論理積を用いて行う
ことを特徴とする推論規則生成支援装置。
【請求項６】
（ａ）前件情報と後件情報との規則関係を表す規則情報を用いて、関係名情報により前部事象情報と後部事象情報とが関連付けられた複数の事象関係情報から構成される事象関係辞書情報を参照し、前記前件情報と一致する始点となる前部事象情報から、前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報に至る事象経路の構築に用いる、前記事象関係情報を取得する、ステップと
（ｂ）取得した前記事象関係情報のうち、前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報を有する事象関係情報以外の事象関係情報を連結して、前件情報を生成する、ステップと、
を有する推論規則生成支援方法。
【請求項７】
コンピュータに、
（ａ）前件情報と後件情報との規則関係を表す規則情報を用いて、関係名情報により前部事象情報と後部事象情報とが関連付けられた複数の事象関係情報から構成される事象関係辞書情報を参照し、前記前件情報と一致する始点となる前部事象情報から、前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報に至る事象経路の構築に用いる、前記事象関係情報を取得する、ステップと
（ｂ）取得した前記事象関係情報のうち、前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報を有する事象関係情報以外の事象関係情報を連結して、前件情報を生成する、ステップと、
を実行させるプログラム。
【請求項８】
請求項７に記載のプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ｃ）前記規則情報を用いて、前記事象関係辞書情報を参照し、前記規則情報の前記前件情報と一致する始点となる前部事象情報を有する事象関係情報と、前記規則情報の前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報を有する事象関係情報とを取得する、ステップと、
（ｄ）取得した前記始点となる前部事象情報を有する事象関係情報それぞれが有する後部事象情報を用いて、前記事象関係辞書情報を参照し、当該後部事象情報と一致する前部事象情報を有する事象関係情報を取得する、ステップと、
（ｅ）取得した前記事象関係情報の後件情報を用いて、前記事象関係辞書情報を参照し、当該後部事象情報と一致する前部事象情報を有する新たな事象関係情報が取得されなくなるまで繰り返す、ステップとを実行させる
ことを特徴とするプログラム。
【請求項９】
請求項８に記載のプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ｆ）前記（ｃ）から（ｅ）のステップにおいて取得した、前記事象関係情報それぞれに含まれる前記関係名情報に設定されている論理変換に基づいて、前記事象関係情報を所定の形式に論理変換する、ステップを実行させる
ことを特徴とするプログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のプログラムであって、
前記（ａ）のステップにおいて、前記論理変換した前記事象関係情報を用いて、前記前件情報と一致する始点となる前部事象情報から前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報に至る事象経路を表す事象経路情報を生成する
ことを特徴とするプログラム。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、推論規則の生成を支援する推論規則生成支援装置、推論規則生成支援方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムに関する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
本発明の目的の一例は、質の高い推論規則を、効率よく生成する推論規則生成支援装置、推論規則生成支援方法、及びプログラムを提供することにある。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１３】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、
コンピュータに、
（ａ）前件情報と後件情報との規則関係を表す規則情報を用いて、関係名情報により前部事象情報と後部事象情報とが関連付けられた複数の事象関係情報から構成される事象関係辞書情報を参照し、前記前件情報と一致する始点となる前部事象情報から、前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報に至る事象経路の構築に用いる、前記事象関係情報を取得する、ステップと
（ｂ）取得した前記事象関係情報のうち、前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報を有する事象関係情報以外の事象関係情報を連結して、前件情報を生成する、ステップと、
を実行させることを特徴とする。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９７】
（付記１１）
コンピュータに、
（ａ）前件情報と後件情報との規則関係を表す規則情報を用いて、関係名情報により前部事象情報と後部事象情報とが関連付けられた複数の事象関係情報から構成される事象関係辞書情報を参照し、前記前件情報と一致する始点となる前部事象情報から、前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報に至る事象経路の構築に用いる、前記事象関係情報を取得する、ステップと
（ｂ）取得した前記事象関係情報のうち、前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報を有する事象関係情報以外の事象関係情報を連結して、前件情報を生成する、ステップと、
を実行させるプログラム。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９８】
（付記１２）
付記１１に記載のプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ｃ）前記規則情報を用いて、前記事象関係辞書情報を参照し、前記規則情報の前記前件情報と一致する始点となる前部事象情報を有する事象関係情報と、前記規則情報の前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報を有する事象関係情報とを取得する、ステップと、
（ｄ）取得した前記始点となる前部事象情報を有する事象関係情報それぞれが有する後部事象情報を用いて、前記事象関係辞書情報を参照し、当該後部事象情報と一致する前部事象情報を有する事象関係情報を取得する、ステップと、
（ｅ）取得した前記事象関係情報の後件情報を用いて、前記事象関係辞書情報を参照し、当該後部事象情報と一致する前部事象情報を有する新たな事象関係情報が取得されなくなるまで繰り返す、ステップとを実行させる
ことを特徴とするプログラム。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９９】
（付記１３）
付記１２に記載のプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ｆ）前記（ｃ）から（ｅ）のステップにおいて取得した、前記事象関係情報それぞれに含まれる前記関係名情報に設定されている論理変換に基づいて、前記事象関係情報を所定の形式に論理変換する、ステップを実行させる
ことを特徴とするプログラム。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１００
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１００】
（付記１４）
付記１３に記載のプログラムであって、
前記（ａ）のステップにおいて、前記論理変換した前記事象関係情報を用いて、前記前件情報と一致する始点となる前部事象情報から前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報に至る事象経路を表す事象経路情報を生成する
ことを特徴とするプログラム。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０１】
（付記１５）
付記１１から１４のいずれか一つに記載のプログラムであって、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記後件情報と一致する終点となる後部事象情報を有する事象関係情報以外の前記事象関係情報それぞれの連結は、論理積を用いて行う
ことを特徴とするプログラム。
【国際調査報告】
2020026388.tif 000010
2020026388.tif 000011
2020026388.tif 000012