(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
教師あり学習モデルに用いる教師データを記憶するデータベースを事例に基づいて作成するためのデータベース作成プログラムであって、
物品の形状、大きさ、数量及び重量を特定するための物品情報と当該物品を運輸媒体に配置する際の制約条件とに基づいて熟練者によって運輸媒体に積載される当該物品の３次元空間内における仮想的な配置状態を表す複数の配置情報を記憶する知識データ記憶手段と、
前記知識データ記憶手段に記憶されている前記複数の配置情報の各々を第１の事例とし、運輸媒体への積載という作業領域に固有の知識である領域理論を用いて、前記第１の事例の内包する目標概念を説明することにより、目的指向的に一般化学習を進めるＥＢＬ学習モデルを用いて、前記第１の事例の配置状態の特徴を表す属性値を前記配置情報から前記第１の事例毎に抽出し、抽出した前記第１の事例の属性値の集合を一般化知識として獲得する一般化知識獲得手段と、
前記属性値の集合をクラスとし、ＣＯＢＷＥＢ学習モデルを用いてクラスタ分析することにより、各クラスに含まれる属性値が少なくとも１つは異なるように前記一般化知識として獲得した複数の属性値の集合を分類して複数のクラスを作成するとともに、作成した各クラスの類似性に基づいて階層化した複数のクラスを作成し、作成した複数のクラスを前記教師データとしてデータベースに記憶するデータベース作成手段としてコンピュータを機能させることを特徴とするデータベース作成プログラム。
【請求項２】
前記データベース作成手段によって作成された前記データベースに記憶される複数のクラスを教師データとする教師あり学習モデルを用いて、初心者によって入力された物品の形状、大きさ、数量及び重量を特定するための物品情報と当該物品を運輸媒体に配置する際の制約条件とに基づく属性値の集合が前記データベースに記憶されている前記教師データのどのクラスに属するかを認識する認識手段と、
認識された前記クラスの属性値に応じた物品の配置状態を第２の事例として生成する生成手段と、
前記生成手段によって生成された配置状態を前記初心者に提示するべく表示する表示手段として前記コンピュータをさらに機能させることを特徴とする請求項１記載のデータベース作成プログラム。
【請求項３】
教師あり学習モデルに用いる教師データを記憶するデータベースを事例に基づいて作成するためのデータベース作成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、
物品の形状、大きさ、数量及び重量を特定するための物品情報と当該物品を運輸媒体に配置する際の制約条件とに基づいて熟練者によって運輸媒体に積載される当該物品の３次元空間内における仮想的な配置状態を表す複数の配置情報を記憶する知識データ記憶手段と、
前記知識データ記憶手段に記憶されている前記複数の配置情報の各々を第１の事例とし、運輸媒体への積載という作業領域に固有の知識である領域理論を用いて、前記第１の事例の内包する目標概念を説明することにより、目的指向的に一般化学習を進めるＥＢＬ学習モデルを用いて、前記第１の事例の配置状態の特徴を表す属性値を前記配置情報から前記第１の事例毎に抽出し、抽出した前記第１の事例の属性値の集合を一般化知識として獲得する一般化知識獲得手段と、
前記属性値の集合をクラスとし、ＣＯＢＷＥＢ学習モデルを用いてクラスタ分析することにより、各クラスに含まれる属性値が少なくとも１つは異なるように前記一般化知識として獲得した複数の属性値の集合を分類して複数のクラスを作成するとともに、作成した各クラスの類似性に基づいて階層化した複数のクラスを作成し、作成した複数のクラスを前記教師データとしてデータベースに記憶するデータベース作成手段としてコンピュータを機能させることを特徴とするデータベース作成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４】
教師あり学習モデルに用いる教師データを記憶するデータベースを事例に基づいて作成するデータベース作成装置であって、
物品の形状、大きさ、数量及び重量を特定するための物品情報と当該物品を運輸媒体に配置する際の制約条件とに基づいて熟練者によって運輸媒体に積載される当該物品の３次元空間内における仮想的な配置状態を表す複数の配置情報を記憶する知識データ記憶手段と、
前記知識データ記憶手段に記憶されている前記複数の配置情報の各々を第１の事例とし、運輸媒体への積載という作業領域に固有の知識である領域理論を用いて、前記第１の事例の内包する目標概念を説明することにより、目的指向的に一般化学習を進めるＥＢＬ学習モデルを用いて、前記第１の事例の配置状態の特徴を表す属性値を前記配置情報から前記第１の事例毎に抽出し、抽出した前記第１の事例の属性値の集合を一般化知識として獲得する一般化知識獲得手段と、
前記属性値の集合をクラスとし、ＣＯＢＷＥＢ学習モデルを用いてクラスタ分析することにより、各クラスに含まれる属性値が少なくとも１つは異なるように前記一般化知識として獲得した複数の属性値の集合を分類して複数のクラスを作成するとともに、作成した各クラスの類似性に基づいて階層化した複数のクラスを作成し、作成した複数のクラスを前記教師データとしてデータベースに記憶するデータベース作成手段とを備えることを特徴とするデータベース作成装置。
【請求項５】
教師あり学習モデルに用いる教師データを記憶するデータベースを事例に基づいて作成するデータベース作成方法であって、
コンピュータが、物品の形状、大きさ、数量及び重量を特定するための物品情報と当該物品を運輸媒体に配置する際の制約条件とに基づいて熟練者によって運輸媒体に積載される当該物品の３次元空間内における仮想的な配置状態を表す複数の配置情報を記憶する知識データ記憶手段に記憶されている前記複数の配置情報の各々を第１の事例とし、運輸媒体への積載という作業領域に固有の知識である領域理論を用いて、前記第１の事例の内包する目標概念を説明することにより、目的指向的に一般化学習を進めるＥＢＬ学習モデルを用いて、前記第１の事例の配置状態の特徴を表す属性値を前記配置情報から前記第１の事例毎に抽出し、抽出した前記第１の事例の属性値の集合を一般化知識として獲得する一般化知識獲得ステップと、
コンピュータが、前記属性値の集合をクラスとし、ＣＯＢＷＥＢ学習モデルを用いてクラスタ分析することにより、各クラスに含まれる属性値が少なくとも１つは異なるように前記一般化知識として獲得した複数の属性値の集合を分類して複数のクラスを作成するとともに、作成した各クラスの類似性に基づいて階層化した複数のクラスを作成し、作成した複数のクラスを前記教師データとしてデータベースに記憶するデータベース作成ステップとを含むことを特徴とするデータベース作成方法。
【請求項６】
ユーザが使用するユーザ端末と、前記ユーザ端末とネットワークを介して情報の送受信が可能なサーバとを含むデータベース作成システムであって、
前記ユーザ端末は、物品の形状、大きさ、数量及び重量を特定するための物品情報と当該物品を運輸媒体に配置する際の制約条件とに基づいて熟練者によって運輸媒体に積載される当該物品の３次元空間内における仮想的な配置状態を表す複数の配置情報を作成する作成手段と、
作成された前記配置情報を前記サーバにネットワークを介して送信する送信手段とを備え、
前記サーバは、受信した前記配置情報を記憶する知識データ記憶手段と、
前記知識データ記憶手段に記憶されている前記複数の配置情報の各々を第１の事例とし、運輸媒体への積載という作業領域に固有の知識である領域理論を用いて、前記第１の事例の内包する目標概念を説明することにより、目的指向的に一般化学習を進めるＥＢＬ学習モデルを用いて、前記第１の事例の配置状態の特徴を表す属性値を前記配置情報から前記第１の事例毎に抽出し、抽出した前記第１の事例の属性値の集合を一般化知識として獲得する一般化知識獲得手段と、
前記属性値の集合をクラスとし、ＣＯＢＷＥＢ学習モデルを用いてクラスタ分析することにより、各クラスに含まれる属性値が少なくとも１つは異なるように前記一般化知識として獲得した複数の属性値の集合を分類して複数のクラスを作成するとともに、作成した各クラスの類似性に基づいて階層化した複数のクラスを作成し、作成した複数のクラスを前記教師データとしてデータベースに記憶するデータベース作成手段とを備えることを特徴とするデータベース作成システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、事例に基づいてデータベースを作成するためのデータベース作成プログラム、同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、データベース作成装置、同方法及びデータベース作成システムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、生産現場の多くでは、熟練者の技能の伝承に関する問題が生じている。経験を積んだ熟練者の技能は、マニュアル化や口頭による伝承が困難であるため、従来は、ＯＪＴ（On the Job Training）に代表されるように、初心者が熟練者の実践する作業を見習い、共に従事することで技能が伝承されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、作業ローテーションの短縮、生産リードタイムの短縮及び扱う品種の頻繁な変動等により、このようなＯＪＴによる熟練者から初心者への技能の伝承が困難となってきている。
【０００４】
そこで、現在求められているのが、生産現場での熟練者の技能の実践の過程を保存し、そこで用いられている熟練の知識をＩＴ技術の導入等により獲得し保存することである。ここで問題となるのが、熟練者の有する知識を口述させたり、マニュアル化することである。上述のように、多くの熟練者の技能は、実際にそれを活用して実践して見せることは可能であるが、そこで活用している知識のみを抽出して口述させたり、マニュアル化することは困難である。
【０００５】
本発明は、上記の問題を解決するためになされたもので、初心者であっても熟練者の有する知識を獲得することができるデータベース作成プログラム、同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、データベース作成装置、同方法及びデータベース作成システムを提供することを目的とするものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明に係るデータベース作成プログラムは、教師あり学習モデルに用いる教師データを記憶するデータベースを事例に基づいて作成するためのデータベース作成プログラムであって、物品の形状、大きさ、数量及び重量を特定するための物品情報と当該物品を運輸媒体に配置する際の制約条件とに基づいて熟練者によって運輸媒体に積載される当該物品の３次元空間内における仮想的な配置状態を表す複数の配置情報を記憶する知識データ記憶手段と、前記知識データ記憶手段に記憶されている前記複数の配置情報の各々を第１の事例とし、運輸媒体への積載という作業領域に固有の知識である領域理論を用いて、前記第１の事例の内包する目標概念を説明することにより、目的指向的に一般化学習を進めるＥＢＬ学習モデルを用いて、前記第１の事例の配置状態の特徴を表す属性値を前記配置情報から前記第１の事例毎に抽出し、抽出した前記第１の事例の属性値の集合を一般化知識として獲得する一般化知識獲得手段と、前記属性値の集合をクラスとし、ＣＯＢＷＥＢ学習モデルを用いてクラスタ分析することにより、各クラスに含まれる属性値が少なくとも１つは異なるように前記一般化知識として獲得した複数の属性値の集合を分類して複数のクラスを作成するとともに、作成した各クラスの類似性に基づいて階層化した複数のクラスを作成し、作成した複数のクラスを前記教師データとしてデータベースに記憶するデータベース作成手段としてコンピュータを機能させることを特徴とする。
【０００７】
本発明に係るデータベース作成プログラムにおいては、物品の形状、大きさ、数量及び重量を特定するための物品情報と当該物品を運輸媒体に配置する際の制約条件とに基づいて熟練者によって運輸媒体に積載される当該物品の３次元空間内における仮想的な配置状態を表す複数の配置情報が知識データ記憶手段に記憶され、知識データ記憶手段に記憶されている複数の配置情報の各々を第１の事例とし、運輸媒体への積載という作業領域に固有の知識である領域理論を用いて、第１の事例の内包する目標概念を説明することにより、目的指向的に一般化学習を進めるＥＢＬ学習モデルを用いて、第１の事例の配置状態の特徴を表す属性値を配置情報から第１の事例毎に抽出し、抽出した第１の事例の属性値の集合が一般化知識として獲得され、属性値の集合をクラスとし、ＣＯＢＷＥＢ学習モデルを用いて第１の事例がクラスタ分析されることにより、各クラスに含まれる属性値が少なくとも１つは異なるように一般化知識として獲得した複数の属性値の集合を分類して複数のクラスが作成されるとともに、作成された各クラスの類似性に基づいて階層化した複数のクラスが作成され、作成された複数のクラスが教師データとしてデータベースに記憶される。したがって、第１の事例に基づいて教師あり学習モデルに用いる教師データをデータベースとして作成することができ、このデータベースを用いて新たな事例を適切なクラスに分類することができ、初心者であっても熟練者の有する知識を獲得することができる。
【０００８】
知識データは、熟練者によって運輸媒体に積載される物品の仮想的な配置状態を表す配置情報であり、一般化知識獲得手段は、配置情報に含まれる属性値を抽出して一般化知識を獲得することが好ましい。
【０００９】
この場合、熟練者によって運輸媒体に積載される物品の仮想的な配置状態を表す配置情報に含まれる属性値を抽出することによって、当該第１の事例に関する一般化知識を獲得することができる。
【００１０】
データベース作成手段は、属性値から事例を再構築してクラスを生成することが好ましい。
【００１１】
この場合、第１の事例に含まれる属性値から事例を再構築することで複数のクラスに分類することができる。
【００１２】
前記データベース作成手段によって作成された前記データベースに記憶される複数のクラスを教師データとする教師あり学習モデルを用いて、初心者によって入力された物品の形状、大きさ、数量及び重量を特定するための物品情報と当該物品を運輸媒体に配置する際の制約条件とに基づく属性値の集合が前記データベースに記憶されている前記教師データのどのクラスに属するかを認識する認識手段と、認識された前記クラスの属性値に応じた物品の配置状態を第２の事例として生成する生成手段と、前記生成手段によって生成された配置状態を前記初心者に提示するべく表示する表示手段として前記コンピュータをさらに機能させることが好ましい。
【００１３】
この場合、データベースに記憶される複数のクラスを教師データとする教師あり学習モデルを用いて、初心者によって入力された物品の形状、大きさ、数量及び重量を特定するための物品情報と当該物品を運輸媒体に配置する際の制約条件とに基づく属性値の集合が前記データベースに記憶されている前記教師データのどのクラスに属するかが認識され、認識されたクラスの属性値に応じた物品の配置状態が第２の事例として生成され、生成された配置状態が初心者に提示するべく表示されるため、新たな事例の物品に関する物品情報から当該物品を仮想的に積載した場合の適切な配置状態を得ることができる。
【００１４】
認識手段は、物品情報が複数のクラスのうちどのクラスにも属さないと認識した場合、当該物品情報を出力し、一般化知識獲得手段は、認識手段によって出力された物品情報に基づいて生成される新たな第１の事例からＥＢＬ学習モデルを用いて一般化知識を獲得することが好ましい。
【００１５】
この場合、新たな事例の物品に関する物品情報が教師データの複数のクラスのうちどのクラスにも属さないと認識された場合、当該製品情報が出力され、例えば、出力された物品情報を基に熟練者が新たに積載して新たな第１の事例として生成される。そして、生成された新たな第１の事例が知識データとして記憶され、この新たな第１の事例からＥＢＬ学習モデルを用いて一般化知識が獲得され、獲得された一般化知識を基にＣＯＢＷＥＢ学習モデルを用いて新たな第１の事例がクラスタ分析されることにより複数のクラスに分類されて教師データとしてデータベースが作成され、データベースが更新されるため、データベースにない新たな事例に関しても対処することができるとともにデータベースをさらに進化させることができる。
【００１６】
本発明に係る記録媒体は、教師あり学習モデルに用いる教師データを記憶するデータベースを事例に基づいて作成するためのデータベース作成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、物品の形状、大きさ、数量及び重量を特定するための物品情報と当該物品を運輸媒体に配置する際の制約条件とに基づいて熟練者によって運輸媒体に積載される当該物品の３次元空間内における仮想的な配置状態を表す複数の配置情報を記憶する知識データ記憶手段と、前記知識データ記憶手段に記憶されている前記複数の配置情報の各々を第１の事例とし、運輸媒体への積載という作業領域に固有の知識である領域理論を用いて、前記第１の事例の内包する目標概念を説明することにより、目的指向的に一般化学習を進めるＥＢＬ学習モデルを用いて、前記第１の事例の配置状態の特徴を表す属性値を前記配置情報から前記第１の事例毎に抽出し、抽出した前記第１の事例の属性値の集合を一般化知識として獲得する一般化知識獲得手段と、前記属性値の集合をクラスとし、ＣＯＢＷＥＢ学習モデルを用いてクラスタ分析することにより、各クラスに含まれる属性値が少なくとも１つは異なるように前記一般化知識として獲得した複数の属性値の集合を分類して複数のクラスを作成するとともに、作成した各クラスの類似性に基づいて階層化した複数のクラスを作成し、作成した複数のクラスを前記教師データとしてデータベースに記憶するデータベース作成手段としてコンピュータを機能させることを特徴とする。
【００１７】
本発明に係る記録媒体においては、物品の形状、大きさ、数量及び重量を特定するための物品情報と当該物品を運輸媒体に配置する際の制約条件とに基づいて熟練者によって運輸媒体に積載される当該物品の３次元空間内における仮想的な配置状態を表す複数の配置情報が知識データ記憶手段に記憶され、知識データ記憶手段に記憶されている複数の配置情報の各々を第１の事例とし、運輸媒体への積載という作業領域に固有の知識である領域理論を用いて、第１の事例の内包する目標概念を説明することにより、目的指向的に一般化学習を進めるＥＢＬ学習モデルを用いて、第１の事例の配置状態の特徴を表す属性値を配置情報から第１の事例毎に抽出し、抽出した第１の事例の属性値の集合が一般化知識として獲得され、属性値の集合をクラスとし、ＣＯＢＷＥＢ学習モデルを用いて第１の事例がクラスタ分析されることにより、各クラスに含まれる属性値が少なくとも１つは異なるように一般化知識として獲得した複数の属性値の集合を分類して複数のクラスが作成されるとともに、作成された各クラスの類似性に基づいて階層化した複数のクラスが作成され、作成された複数のクラスが教師データとしてデータベースに記憶される。したがって、第１の事例に基づいて教師あり学習モデルに用いる教師データをデータベースとして作成することができ、このデータベースを用いて新たな事例を適切なクラスに分類することができ、初心者であっても熟練者の有する知識を獲得することができる。
【００１８】
本発明に係るデータベース作成装置は、教師あり学習モデルに用いる教師データを記憶するデータベースを事例に基づいて作成するデータベース作成装置であって、物品の形状、大きさ、数量及び重量を特定するための物品情報と当該物品を運輸媒体に配置する際の制約条件とに基づいて熟練者によって運輸媒体に積載される当該物品の３次元空間内における仮想的な配置状態を表す複数の配置情報を記憶する知識データ記憶手段と、前記知識データ記憶手段に記憶されている前記複数の配置情報の各々を第１の事例とし、運輸媒体への積載という作業領域に固有の知識である領域理論を用いて、第１の事例の内包する目標概念を説明することにより、目的指向的に一般化学習を進めるＥＢＬ学習モデルを用いて、前記第１の事例の配置状態の特徴を表す属性値を前記配置情報から前記第１の事例毎に抽出し、抽出した前記第１の事例の属性値の集合を一般化知識として獲得する一般化知識獲得手段と、前記属性値の集合をクラスとし、ＣＯＢＷＥＢ学習モデルを用いてクラスタ分析することにより、各クラスに含まれる属性値が少なくとも１つは異なるように前記一般化知識として獲得した複数の属性値の集合を分類して複数のクラスを作成するとともに、作成した各クラスの類似性に基づいて階層化した複数のクラスを作成し、作成した複数のクラスを前記教師データとしてデータベースに記憶するデータベース作成手段とを備えることを特徴とする。
【００１９】
本発明に係るデータベース作成装置においては、物品の形状、大きさ、数量及び重量を特定するための物品情報と当該物品を運輸媒体に配置する際の制約条件とに基づいて熟練者によって運輸媒体に積載される当該物品の３次元空間内における仮想的な配置状態を表す複数の配置情報が知識データ記憶手段に記憶され、知識データ記憶手段に記憶されている複数の配置情報の各々を第１の事例とし、運輸媒体への積載という作業領域に固有の知識である領域理論を用いて、第１の事例の内包する目標概念を説明することにより、目的指向的に一般化学習を進めるＥＢＬ学習モデルを用いて、第１の事例の配置状態の特徴を表す属性値を配置情報から第１の事例毎に抽出し、抽出した第１の事例の属性値の集合が一般化知識として獲得され、属性値の集合をクラスとし、ＣＯＢＷＥＢ学習モデルを用いて第１の事例がクラスタ分析されることにより、各クラスに含まれる属性値が少なくとも１つは異なるように一般化知識として獲得した複数の属性値の集合を分類して複数のクラスが作成されるとともに、作成された各クラスの類似性に基づいて階層化した複数のクラスが作成され、作成された複数のクラスが教師データとしてデータベースに記憶される。したがって、第１の事例に基づいて教師あり学習モデルに用いる教師データをデータベースとして作成することができ、このデータベースを用いて新たな事例を適切なクラスに分類することができ、初心者であっても熟練者の有する知識を獲得することができる。
【００２０】
本発明に係るデータベース作成方法は、教師あり学習モデルに用いる教師データを記憶するデータベースを事例に基づいて作成するデータベース作成方法であって、コンピュータが、物品の形状、大きさ、数量及び重量を特定するための物品情報と当該物品を運輸媒体に配置する際の制約条件とに基づいて熟練者によって運輸媒体に積載される当該物品の３次元空間内における仮想的な配置状態を表す複数の配置情報を記憶する知識データ記憶手段に記憶されている前記複数の配置情報の各々を第１の事例とし、運輸媒体への積載という作業領域に固有の知識である領域理論を用いて、前記第１の事例の内包する目標概念を説明することにより、目的指向的に一般化学習を進めるＥＢＬ学習モデルを用いて、前記第１の事例の配置状態の特徴を表す属性値を前記配置情報から前記第１の事例毎に抽出し、抽出した前記第１の事例の属性値の集合を一般化知識として獲得する一般化知識獲得ステップと、コンピュータが、前記属性値の集合をクラスとし、ＣＯＢＷＥＢ学習モデルを用いてクラスタ分析することにより、各クラスに含まれる属性値が少なくとも１つは異なるように前記一般化知識として獲得した複数の属性値の集合を分類して複数のクラスを作成するとともに、作成した各クラスの類似性に基づいて階層化した複数のクラスを作成し、作成した複数のクラスを前記教師データとしてデータベースに記憶するデータベース作成ステップとを含むことを特徴とする。
【００２１】
本発明に係るデータベース作成方法においては、物品の形状、大きさ、数量及び重量を特定するための物品情報と当該物品を運輸媒体に配置する際の制約条件とに基づいて熟練者によって運輸媒体に積載される当該物品の３次元空間内における仮想的な配置状態を表す複数の配置情報が知識データ記憶手段に記憶され、知識データ記憶手段に記憶されている複数の配置情報の各々を第１の事例とし、運輸媒体への積載という作業領域に固有の知識である領域理論を用いて、第１の事例の内包する目標概念を説明することにより、目的指向的に一般化学習を進めるＥＢＬ学習モデルを用いて、第１の事例の配置状態の特徴を表す属性値を配置情報から第１の事例毎に抽出し、抽出した第１の事例の属性値の集合が一般化知識として獲得され、属性値の集合をクラスとし、ＣＯＢＷＥＢ学習モデルを用いて第１の事例がクラスタ分析されることにより、各クラスに含まれる属性値が少なくとも１つは異なるように一般化知識として獲得した複数の属性値の集合を分類して複数のクラスが作成されるとともに、作成された各クラスの類似性に基づいて階層化した複数のクラスが作成され、作成された複数のクラスが教師データとしてデータベースに記憶される。したがって、第１の事例に基づいて教師あり学習モデルに用いる教師データをデータベースとして作成することができ、このデータベースを用いて新たな事例を適切なクラスに分類することができ、初心者であっても熟練者の有する知識を獲得することができる。
【００２２】
本発明に係るデータベース作成システムは、ユーザが使用するユーザ端末と、前記ユーザ端末とネットワークを介して情報の送受信が可能なサーバとを含むデータベース作成システムであって、前記ユーザ端末は、物品の形状、大きさ、数量及び重量を特定するための物品情報と当該物品を運輸媒体に配置する際の制約条件とに基づいて熟練者によって運輸媒体に積載される当該物品の３次元空間内における仮想的な配置状態を表す複数の配置情報を作成する作成手段と、作成された前記配置情報を前記サーバにネットワークを介して送信する送信手段とを備え、前記サーバは、受信した前記配置情報を記憶する知識データ記憶手段と、前記知識データ記憶手段に記憶されている前記複数の配置情報の各々を第１の事例とし、運輸媒体への積載という作業領域に固有の知識である領域理論を用いて、前記第１の事例の内包する目標概念を説明することにより、目的指向的に一般化学習を進めるＥＢＬ学習モデルを用いて、前記第１の事例の配置状態の特徴を表す属性値を前記配置情報から前記第１の事例毎に抽出し、抽出した前記第１の事例の属性値の集合を一般化知識として獲得する一般化知識獲得手段と、前記属性値の集合をクラスとし、ＣＯＢＷＥＢ学習モデルを用いてクラスタ分析することにより、各クラスに含まれる属性値が少なくとも１つは異なるように前記一般化知識として獲得した複数の属性値の集合を分類して複数のクラスを作成するとともに、作成した各クラスの類似性に基づいて階層化した複数のクラスを作成し、作成した複数のクラスを前記教師データとしてデータベースに記憶するデータベース作成手段とを備えることを特徴とする。
【００２３】
本発明に係るデータベース作成システムにおいては、ユーザ端末により、物品の形状、大きさ、数量及び重量を特定するための物品情報と当該物品を運輸媒体に配置する際の制約条件とに基づいて熟練者によって運輸媒体に積載される当該物品の３次元空間内における仮想的な配置状態を表す複数の配置情報が作成され、作成された配置情報がサーバにネットワークを介して送信され、サーバにより、受信した配置情報が知識データ記憶手段に記憶され、知識データ記憶手段に記憶されている複数の配置情報の各々を第１の事例とし、運輸媒体への積載という作業領域に固有の知識である領域理論を用いて、第１の事例の内包する目標概念を説明することにより、目的指向的に一般化学習を進めるＥＢＬ学習モデルを用いて、第１の事例の配置状態の特徴を表す属性値を配置情報から第１の事例毎に抽出し、抽出した第１の事例の属性値の集合が一般化知識として獲得され、属性値の集合をクラスとし、ＣＯＢＷＥＢ学習モデルを用いて第１の事例がクラスタ分析されることにより、各クラスに含まれる属性値が少なくとも１つは異なるように一般化知識として獲得した複数の属性値の集合を分類して複数のクラスが作成されるとともに、作成された各クラスの類似性に基づいて階層化した複数のクラスが作成され、作成された複数のクラスが教師データとしてデータベースに記憶される。したがって、第１の事例に基づいて教師あり学習モデルに用いる教師データをデータベースとして作成することができ、このデータベースを用いて新たな事例を適切なクラスに分類することができ、初心者であっても熟練者の有する知識を獲得することができる。
【００２４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施の形態によるデータベース作成システムついて図面を参照しながら説明する。図１は、本発明の一実施の形態によるデータベース作成システムの全体構成を示す図である。
【００２５】
なお、以下の説明では、物品をパレットの適切な位置に配置する積載問題における熟練者の知識を獲得するデータベース作成システムについて説明するが、本発明は特にこれに限定されず、例えば、コンテナに物品を積載する場合、トラックの荷台に物品を積載する場合等の他の運輸媒体に物品を積載する場合にも適用可能であり、他の最適化問題にも適用可能である。
【００２６】
図１に示すデータベース作成システムは、サーバ１、複数の熟練者側クライアントコンピュータ２及び複数の初心者側クライアントコンピュータ３を備える。熟練者とは物品の積載に関して精通したユーザであり、初心者とは物品の積載に関して経験の浅いユーザである。サーバ１、複数の熟練者側クライアントコンピュータ２及び複数の初心者側クライアントコンピュータ３は、ネットワーク４を介して相互に通信可能なように接続されている。熟練者側クライアントコンピュータ２は熟練者が使用するユーザ端末装置であり、初心者側クライアントコンピュータ３は初心者が使用するユーザ端末装置であり、サーバ１は、熟練者が熟練者側クライアントコンピュータ２を用いて入力する積載事例に基づいてデータベース作成処理等を実行するサーバ装置である。
【００２７】
ネットワーク４としては、例えば、インターネットが使用され、ＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol/Internet Protocol）に従いサーバ１、熟練者側クライアントコンピュータ２及び初心者側クライアントコンピュータ３間で相互に種々の情報等が送受信される。なお、ネットワーク４としては、インターネットに特に限定されず、イントラネット等の他のネットワーク、または、インターネット、イントラネット等の種々のネットワークを組み合わせたネットワーク等を用いてもよい。また、専用回線によってサーバ１、熟練者側クライアントコンピュータ２及び初心者側クライアントコンピュータ３を相互に接続してもよい。
【００２８】
また、ネットワーク４としてインターネットを使用する場合、通常、各クライアントコンピュータ２，３はモデム等を介して所定のプロバイダサーバに接続され、当該プロバイダサーバを経由してネットワーク４に接続される場合が多いが、説明を容易にするため、プロバイダサーバの図示及び説明を省略している。
【００２９】
次に、熟練者側クライアントコンピュータ２について詳細に説明する。各熟練者側クライアントコンピュータ２は、通常のパーソナルコンピュータ等から構成され、ＲＯＭ（リードオンリメモリ）２１、ＣＰＵ（中央演算処理装置）２２、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）２３、外部記憶装置２４、入力部２５、通信部２６、表示部２７及び記録媒体駆動装置２８を含む。
【００３０】
熟練者側クライアントコンピュータ２内の上記の各ブロックは内部のバスに接続され、このバスを介して種々のデータ等が熟練者側クライアントコンピュータ２内部で入出力され、ＣＰＵ２２の制御の下、種々の処理が実行される。
【００３１】
ＲＯＭ２１には、熟練者側クライアントコンピュータ２を動作させるための基本プログラム等が予め記憶されている。ＲＡＭ２３は、ＣＰＵ２２の作業領域等として用いられる。記録媒体２９は、コンピュータ読み出し可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ−ＲＯＭから構成される。このＣＤ−ＲＯＭは、熟練者が荷物の積載を仮想的に行うためのクライアント側の積載プログラム等が記憶されている。
【００３２】
記録媒体駆動装置２８は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ等から構成され、ＣＰＵ２２の制御の下、記録媒体２９からクライアント側の積載プログラム等を読み出し、必要に応じてクライアント側の積載プログラム等が外部記憶装置２４にインストールされる。
【００３３】
なお、記録媒体２９は、上記の例に特に限定されず、ＤＶＤドライブ、フロッピーディスクドライブ等の他の記録媒体駆動装置が付加されている場合、ＤＶＤ、フロッピーディスク等の他のコンピュータ読み取り可能な記録媒体を用いてクライアント側の積載プログラム等を外部記憶装置２４にインストールするようにしてもよい。
【００３４】
外部記憶装置２４は、ハードディスクドライブ等の外部記憶装置から構成される。外部記憶装置２４には、上記のようにしてクライアント側の積載プログラムがインストールされる。
【００３５】
ＣＰＵ２２は、ＲＯＭ２１から基本プログラム等を読み出すとともに、外部記憶装置２４からクライアント側の積載プログラム等を読み出し、荷物の積載を仮想的に行うための積載処理等を実行し、必要なデータ等をサーバ１との間で通信部２６を用いて送受信する。
【００３６】
入力部２５は、キーボード及びマウス等から構成され、熟練者の操作に応じた種々の指令等が入力される。通信部２６は、モデムまたはルータ等から構成され、ネットワーク４を介したサーバ１との通信を制御する。表示部２７は、ＣＲＴ（陰極線管）又は液晶表示装置等から構成され、ＣＰＵ２２の制御の下、積載処理において使用される種々の画面を静止画又は動画によって表示する。
【００３７】
次に、初心者側クライアントコンピュータ３について詳細に説明する。各初心者側クライアントコンピュータ３は、通常のパーソナルコンピュータ等から構成され、ＲＯＭ３１、ＣＰＵ３２、ＲＡＭ３３、外部記憶装置３４、入力部３５、通信部３６、表示部３７及び記録媒体駆動装置３８を含む。
【００３８】
初心者側クライアントコンピュータ３内の上記の各ブロックは内部のバスに接続され、このバスを介して種々のデータ等が初心者側クライアントコンピュータ３内部で入出力され、ＣＰＵ３２の制御の下、種々の処理が実行される。
【００３９】
ＲＯＭ３１には、初心者側クライアントコンピュータ３を動作させるための基本プログラム等が予め記憶されている。ＲＡＭ３３は、ＣＰＵ３２の作業領域等として用いられる。記録媒体３９は、コンピュータ読み出し可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ−ＲＯＭから構成される。このＣＤ−ＲＯＭは、初心者が荷物の積載を仮想的に行うためのクライアント側の積載プログラム等が記憶されている。
【００４０】
記録媒体駆動装置３８は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ等から構成され、ＣＰＵ３２の制御の下、記録媒体３９からクライアント側の積載プログラム等を読み出し、必要に応じてクライアント側の積載プログラム等が外部記憶装置３４にインストールされる。
【００４１】
なお、記録媒体３９は、上記の例に特に限定されず、ＤＶＤドライブ、フロッピーディスクドライブ等の他の記録媒体駆動装置が付加されている場合、ＤＶＤ、フロッピーディスク等の他のコンピュータ読み取り可能な記録媒体を用いてクライアント側の積載プログラム等を外部記憶装置３４にインストールするようにしてもよい。
【００４２】
外部記憶装置３４は、ハードディスクドライブ等の外部記憶装置から構成される。外部記憶装置３４には、上記のようにしてクライアント側の積載プログラムがインストールされる。
【００４３】
ＣＰＵ３２は、ＲＯＭ３１から基本プログラム等を読み出すとともに、外部記憶装置３４からクライアント側の積載プログラム等を読み出し、荷物の積載を仮想的に行うための積載処理等を実行し、必要なデータ等をサーバ１との間で通信部３６を用いて送受信する。
【００４４】
入力部３５は、キーボード及びマウス等から構成され、初心者の操作に応じた種々の指令等が入力される。通信部３６は、モデムまたはルータ等から構成され、ネットワーク４を介したサーバ１との通信を制御する。表示部３７は、ＣＲＴ（陰極線管）又は液晶表示装置等から構成され、ＣＰＵ３２の制御の下、積載処理において使用される種々の画面を静止画又は動画によって表示する。
【００４５】
次に、サーバ１について詳細に説明する。サーバ１は、データベース作成装置であり、通常のサーバ装置等から構成され、ＲＯＭ１１、ＣＰＵ１２、ＲＡＭ１３、外部記憶装置１４、入力部１５、通信部１６、表示部１７及び記録媒体駆動装置１８を含む。
【００４６】
サーバ１内の上記の各ブロックは内部のバスに接続され、このバスを介して種々のデータ等がサーバ１内部で入出力され、ＣＰＵ１２の制御の下、種々の処理が実行される。
【００４７】
ＲＯＭ１１には、サーバ１を動作させるための基本プログラム等が予め記憶されている。ＲＡＭ１３は、ＣＰＵ１２の作業領域等として用いられる。記録媒体１９は、コンピュータ読み出し可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ−ＲＯＭから構成される。このＣＤ−ＲＯＭは、事例に基づいてデータベースを作成するためのデータベース作成プログラム等が記憶されている。
【００４８】
記録媒体駆動装置１８は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ等から構成され、ＣＰＵ１２の制御の下、記録媒体１９からデータベース作成プログラム等を読み出し、必要に応じてデータベース作成プログラム等が外部記憶装置１４にインストールされる。
【００４９】
なお、記録媒体１９は、上記の例に特に限定されず、ＤＶＤドライブ、フロッピーディスクドライブ等の他の記録媒体駆動装置が付加されている場合、ＤＶＤ、フロッピーディスク等の他のコンピュータ読み取り可能な記録媒体を用いてデータベース作成プログラム等を外部記憶装置１４にインストールするようにしてもよい。
【００５０】
外部記憶装置１４は、ハードディスクドライブ等の外部記憶装置から構成される。外部記憶装置１４には、上記のようにしてデータベース作成プログラムがインストールされる。
【００５１】
ＣＰＵ１２は、ＲＯＭ１１から基本プログラム等を読み出すとともに、外部記憶装置１４からデータベース作成プログラム等を読み出し、データベースの作成処理等を実行し、必要なデータ等を熟練者側クライアントコンピュータ２及び初心者側クライアントコンピュータ３との間で通信部１６を用いて送受信する。
【００５２】
入力部１５は、キーボード及びマウス等から構成され、サーバ１のメンテナンス等を行うオペレータの操作に応じた種々の指令等が入力される。通信部１６は、モデムまたはルータ等から構成され、ネットワーク４を介した熟練者側クライアントコンピュータ２及び初心者側クライアントコンピュータ３との通信を制御する。表示部１７は、ＣＲＴ（陰極線管）又は液晶表示装置等から構成され、ＣＰＵ１２の制御の下、種々の画面を表示する。
【００５３】
なお、サーバ１の構成としては、上記入力部１５、表示部１７及び記録媒体駆動装置１８を備えなくてもよい。
【００５４】
次に、データベース作成システムの主要な機能について説明する。図２は、図１に示すデータベース作成システムの主要機能ブロックである。
【００５５】
図２に示すように、サーバ１のＣＰＵ１２は、外部記憶装置１４に記録されている種々のプログラムを実行することによって、一般化知識獲得部１２１、クラス分類部１２２、認識部１２３及び配置情報生成部１２４として機能する。外部記憶装置１４は、知識ベース記憶部１４１及び教師ベース記憶部１４２として機能する。熟練者側クライアントコンピュータ２のＣＰＵ２２は、積載処理部２２１として機能する。初心者側クライアントコンピュータ３のＣＰＵ３２は、製品データ入力部３２１及び積載状態表示部３２２として機能する。
【００５６】
積載処理部２２１は、表示部２７に積載処理画面を表示し、熟練者が入力部２５のキーボード及びマウスを操作することによって入力される積載状態（配置状態）を配置情報（第１の事例）として通信部２６を介してサーバ１に送信する。なお、この積載処理に関しては後述する。
【００５７】
知識ベース記憶部１４１は、熟練者側クライアントコンピュータ２から送信された配置情報を知識データとして記憶する。
【００５８】
一般化知識獲得部１２１は、知識データとして知識ベース記憶部１４１に記憶される複数の第１の事例からＥＢＬ（Explanation Based Learning）学習モデルを用いて配置情報に含まれる属性値を抽出して一般化知識を獲得する。抽出された属性値はクラス分類部１２２に出力される。なお、ＥＢＬ学習モデルについては後述する。
【００５９】
クラス分類部１２２は、一般化知識獲得部１２１から出力される属性値に基づいて事例を再構築して複数のクラスに分類し、分類した複数のクラスに関するデータを教師ベースとして教師ベース記憶部１４２に記憶する。
【００６０】
教師ベース記憶部１４２は、クラス分類部１２２によって複数のクラスに分類されたデータを教師ベースとして記憶する。
【００６１】
認識部１２３は、初心者側クライアントコンピュータ３において入力される新たな事例の製品に関する製品データ（物品情報）が教師ベース記憶部１４２に記憶されている教師データに含まれる複数のクラスのうちのどのクラスに属するかを公知である教師あり学習モデルＩＤ３に基づいて認識する。なお、製品データについては後述する。
【００６２】
配置情報生成部１２４は、認識部１２３において認識された教師データのクラスに応じた製品の配置状態を配置情報（第２の事例）として生成する。生成された配置情報は、初心者側クライアントコンピュータ３に通信部１６を介して送信される。
【００６３】
また、認識部１２３は、初心者側クライアントコンピュータ３において入力される新たな事例の製品に関する製品データ（物品情報）が教師ベース記憶部１４２に記憶されている教師データに含まれる複数のクラスのうちのどのクラスにも属さないと認識された場合、当該製品データを配置情報生成部１２４に出力する。
【００６４】
また、配置情報生成部１２４は、初心者側クライアントコンピュータ３において入力される新たな事例の製品に関する製品データ（物品情報）が教師ベース記憶部１４２に記憶されている教師データに含まれる複数のクラスのうちのどのクラスにも属さないと認識された場合、製品を最適な状態に積み付ける最適化アルゴリズムに基づいて当該製品データから新たに配置情報（第１の事例）を生成し、知識データとして知識ベース記憶部１４１に出力する。
【００６５】
製品データ入力部３２１は、表示部３７に表示される製品データ入力画面において、初心者による製品データの入力を受け付ける。入力された製品データは通信部３６を介してサーバ１に送信される。
【００６６】
積載状態表示部３２２は、サーバ１から通信部３６を介して受信した配置情報に基づいて積載状態を作成し、積載状態表示画面として表示するように表示部３７を制御する。
【００６７】
なお、本実施の形態において、知識ベース記憶部１４１及び一般化知識獲得部１２１は一般化知識獲得手段に相当し、クラス分類部１２２及び教師ベース記憶部１４２はデータベース作成手段に相当し、配置情報生成部１２４は生成手段に相当し、認識部１２３は認識手段に相当し、積載処理部２２１は作成手段に相当し、通信部２６は送信手段に相当する。
【００６８】
図３は、図１に示す熟練者側クライアントコンピュータ２及びサーバ１によるデータベース作成処理を説明するためのフローチャートである。なお、熟練者側クライアントコンピュータ２におけるデータベース作成処理は、ＣＰＵ２２が積載プログラムを実行することによって行われる処理であり、サーバ１におけるデータベース作成処理は、ＣＰＵ１２がデータベース作成プログラムを実行することによって行われる処理である。
【００６９】
ステップＳ１において、ＣＰＵ２２は、積載処理を実行する。この積載処理は、積載処理画面を表示部２７に表示し、熟練者が入力部２５を用いて入力した製品の積載状態を受け付ける。
【００７０】
図４は、表示部２７に表示される積載処理画面の一例を示す図である。ＣＰＵ２２が積載プログラムを実行することによって、表示部２７に図４に示す積載処理画面１００が表示される。積載処理画面１００には、積荷情報簡易入力ボタン１０１、最適化自動積付ボタン１０２、手動配置修正ボタン１０３、積付結果印刷ボタン１０４、最適化積付パターン表示部１０５、設定ボタン１０６及び終了ボタン１０７がそれぞれ表示される。
【００７１】
積荷情報簡易入力ボタン１０１は、仮想的に積載される製品の製品データを入力するためのものである。ユーザである熟練者は、入力部２５のマウス等を用いてポインタ（図示省略）を積荷情報簡易入力ボタン１０１に合わせてクリックすることで製品データを入力することが可能となる。製品データとは、積荷の荷姿、大きさ、数量及び重量等である。この製品データは、熟練者により入力部２５のキーボード等を用いてそれぞれ入力される。
【００７２】
最適化自動積付ボタン１０２は、入力された製品データに基づいて、最適となる積載状態を自動的に最適化アルゴリズムによって計算するためのものである。この最適化アルゴリズムは、例えば運輸媒体の形状や種類毎に設けられており、まず、最適化積付パターン表示部１０５に表示される運輸媒体の種類名（Ｃｏｎｔ１．ｄｌｌ等）に対応付けられたチェックボックスをチェックすることで、所望する運輸媒体の種類に対応する最適化アルゴリズムが選択される。そして、熟練者は、入力部２５のマウス等を用いてポインタ（図示省略）を最適化自動積付ボタン１０２に合わせてクリックすることで、チェックしたチェックボックスに対応する最適化アルゴリズムを記憶したＤＬＬ（ダイナミックリンクライブラリ）ファイルをＲＡＭ２３に読み出し、読み出された最適化アルゴリズムによって最適となる積載状態が計算される。
【００７３】
手動配置修正ボタン１０３は、熟練者が手動で積載状態の配置を修正するものである。熟練者は、入力部２５のマウス等を用いてポインタ（図示省略）を手動配置修正ボタン１０３に合わせてクリックすることで積載状態を修正することが可能となる。なお、上記最適化アルゴリズムを用いずに、製品データを入力して直接手動で配置を修正してもよい。
【００７４】
積付結果印刷ボタン１０４は、積荷が配置された結果を出力するものである。熟練者は、入力部２５のマウス等を用いてポインタ（図示省略）を積付結果印刷ボタン１０４に合わせてクリックすることで積荷が配置された結果を熟練者側クライアントコンピュータ２と接続されたプリンタ等から出力する。
【００７５】
設定ボタン１０６は、最適化積付パターン表示部１０５に表示される最適化積付パターン等を設定するものである。熟練者は、入力部２５のマウス等を用いてポインタ（図示省略）を設定ボタン１０６に合わせてクリックすることで最適化積付パターンの設定を受け付けるためのパレット設定画面が表示され、最適化積付パターンの設定が可能となる。
【００７６】
図５は、パレットに対する熟練者による最適化積付パターンの設定を受け付けるパレット設定画面の一例を示す画面図である。図４に示す設定ボタン１０６がクリックされることで図５に示すパレット設定画面１１０が表示部２７に表示される。パレット設定画面１１０には、許容重量オーバー入力部１１１、許容段差範囲入力部１１２、許容耐重範囲入力部１１３、積付パターン設定入力部１１４、優先順位指定入力部１１５、リセットボタン１１６、適用ボタン１１７及び戻るボタン１１８が表示される。
【００７７】
許容重量オーバー入力部１１１は、最大積載重量を超過してもよい許容範囲を指定するものである。パレット、コンテナ及びトラックでは最大積載重量が指定されるが、場合により最大積載重量を多少超過しても可能とする。熟練者は、入力部２５のキーボード等を用いて許容重量オーバー入力部１１１に最大積載重量を超過可能な範囲を入力する。
【００７８】
許容段差範囲入力部１１２は、積載する高さの許容範囲を指定するものである。例えば、パレットに積み付ける製品の高さが異なる場合、積載効率が悪くなる可能性がある。そこで、積載する高さの許容範囲を平面として扱うことで積載効率をよくする。熟練者は、入力部２５のキーボード等を用いて許容段差範囲入力部１１２に許容段差範囲を入力する。
【００７９】
許容耐重範囲入力部１１３は、上方に配置される製品が下方に配置される製品より重くても許容する範囲を指定するものである。通常の制約では、重い製品は下方に配置され、軽い製品は上方に配置される。そのため、小さく重い製品と大きく軽い製品とを配置した場合、この制約により前者の製品が下方に配置され、後者の製品が上方に配置される。この場合、小さい製品が下方に配置され、大きい製品が上方に配置されるため、積載効率が悪くなってしまう。そこで、この制約条件を緩和させる。つまり、上方に配置される製品は下方に配置される製品より多少重くても許容する。熟練者は、入力部２５のキーボード等を用いて許容耐重範囲入力部１１３に許容耐重範囲を入力する。
【００８０】
積付パターン設定入力部１１４は、積付パターンを設定するものであり、積付パターンには棒積と層積とがある。棒積は同じ製品又は同じサイズの製品で１つのブロックを形成して積み付けることであり、層積は１段階づつ積み付けることであり、積付パターン設定入力部１１４は棒積チェックボックス１１４ａと層積チェックボックス１１４ｂとで構成される。熟練者は、入力部２５のマウス等を用いてポインタ（図示省略）を棒積チェックボックス１１４ａに合わせてクリックすることで積付パターンを棒積に設定することができる。また、熟練者は、入力部２５のマウス等を用いてポインタ（図示省略）を層積チェックボックス１１４ｂに合わせてクリックすることで積付パターンを層積に設定することができる。図５では層積に設定されている状態を表示している。
【００８１】
優先順位指定入力部１１５は、製品を積み付ける優先順位を指定するものであり、なしチェックボックス１１５ａと正順チェックボックス１１５ｂと逆順チェックボックス１１５ｃとで構成される。早急に配送しなければならない製品がある場合、当該製品を優先して配置しなければならない。また、製品をパレットから降ろす順番を考慮する場合、製品の優先順位を考慮しなければならない。そこで、製品を積み付ける優先順位を指定する。優先順位の指定には、３つのケースがあり、優先順位を考慮しない場合、製品を小さい順に配置する正順を指定する場合、製品を大きい順に配置する逆順を指定する場合がある。熟練者は、入力部２５のマウス等を用いてポインタ（図示省略）をなしチェックボックス１１５ａに合わせてクリックすることで優先順位を考慮しない場合に設定することができる。また、熟練者は、入力部２５のマウス等を用いてポインタ（図示省略）を正順チェックボックス１１５ｂに合わせてクリックすることで優先順位を正順に設定することができる。また、熟練者は、入力部２５のマウス等を用いてポインタ（図示省略）を逆順チェックボックス１１５ｃに合わせてクリックすることで優先順位を逆順に設定することができる。図５では優先順位を考慮しないに設定されている状態を表示している。
【００８２】
リセットボタン１１６は、上記の設定をリセットするものである。熟練者は、入力部２５のマウス等を用いてポインタ（図示省略）をリセットボタン１１６に合わせてクリックすることで入力前の状態に戻すことができる。
【００８３】
適用ボタン１１７は、熟練者によって入力された設定を適用して新たに登録するものである。熟練者は、入力部２５のマウス等を用いてポインタ（図示省略）を適用ボタン１１７に合わせてクリックすることで入力された設定を新たな制約条件として適用することができる。
【００８４】
戻るボタン１１８は、設定を終了し、積載処理画面１００にもどるためのものである。熟練者は、入力部２５のマウス等を用いてポインタ（図示省略）を戻るボタン１１８に合わせてクリックすることで図４に示す積載処理画面１００に戻ることができる。
【００８５】
図４に戻って、終了ボタン１０７は、積載プログラムを終了するためのものである。熟練者は、入力部２５のマウス等を用いてポインタ（図示省略）を終了ボタン１０７に合わせてクリックすることで積載プログラムが終了する。
【００８６】
図６は、熟練者によって製品が仮想的に積載された積載状態の一例を示す図である。図６（ａ）は、事例１に関して熟練者によって仮想的に積載された結果を表す積載状態を表示部２７に立体的に３次元表示したものであり、図６（ｂ）は、事例２に関して熟練者によって仮想的に積載された積載状態を表示部２７に立体的に３次元表示したものである。このように、積載状態は３次元で立体的に表示されるため、熟練者は表示される積載状態を確認することでさらに修正を加えることができる。
【００８７】
図７は、パレット積み付けにおける事例１に関する積荷の配置情報の一例を示す図であり、図８は、パレット積み付けにおける事例２に関する積荷の配置情報の一例を示す図である。熟練者による仮想的な製品の積み付けが行われることによって、図７及び図８に示すような配置情報（知識データ）が得られる。製品の配置情報として、Plan No（製品を積載するプランの番号）、Pallet Code（製品を積載するパレットの種類）、Pallet No（パレットの番号）、Goods No（製品の番号）、Goods Code（積載する製品の製品コード）、Priority Order（製品の優先順位）、Length（製品の長さ）、Width（製品の幅）、Height（製品の高さ）、Weight（製品の重量）、Package Code（荷姿をあらわすコード）、Position Code（製品の位置を表すコード）、Max Layer（段積数の最大値）、PosX，PosY，PosZ（３次元空間内における製品の位置座標）、Allocate Order（製品の配置順位）、Order Same、Layer No及びLayer All等がある。PosX，PosY，PosZ、Allocate Order、Order Same、Layer No及びLayer Allは熟練者による知識が適用された結果を表す。また、Package Code、Position Code及びMax Layerは制約条件を表す。なお、熟練者の入力によって得られる配置情報としては上記に限らない。図７及び図８に示すように熟練者によって積載された結果である積載状態から配置情報が得られる。配置情報は、個々の製品に対して３次元空間内においてどの位置に配置されたかをｘ、ｙ、ｚの座標で数値化して表す。例えば、Goods Noが１６でGoods CodeがP２１１２である製品（図中最上段に示す）は、３次元空間内で（ｘ，ｙ，ｚ）＝（０．０４，０．４６，０．６）の位置にあることが、図中のPosX，PosY，PosZからわかる。
【００８８】
図３に戻って、ステップＳ２において、通信部２６は、ステップＳ１で入力された積載状態を配置情報としてサーバ１に送信する。なお、この配置情報については後述する。
【００８９】
ステップＳ３において、通信部１６は、熟練者側クライアントコンピュータ２から送信された配置情報を受信する。
【００９０】
ステップＳ４において、ＣＰＵ１２は、受信した配置情報を知識データとして知識ベース記憶部１４１に記憶する。
【００９１】
ステップＳ５において、ＣＰＵ１２は、知識ベース記憶部１４１に記憶されている配置情報から公知のＥＢＬ学習（説明に基づく学習）モデルを用いて属性値を抽出することによって一般化知識を獲得し、抽出した属性値をクラス分類部１２２に出力する。
【００９２】
ここで、演繹学習の代表的手法の１つであるＥＢＬ学習モデルを用いた単一事例からの学習プロセスについて説明する。このＥＢＬ学習モデルは、訓練事例として与えられる単一事例の内包する目標概念を、対象領域固有の知識を用いることによって説明することにより、目的指向的に一般化学習を進めるものである。
【００９３】
図９は、ＥＢＬ学習モデルを概念的に説明するための図である。訓練事例２０１は、与えられたサイズ及び耐荷重性を有するパレットに対して熟練者が積載した事例を表し、訓練事例２０１は製品データ、配置情報及び積載状態を含む。
【００９４】
目標理論２０２は、良いパレット配置を表す。ここでの良いパレット配置とは、安定性が高く、且つ効率が良く、且つ積載の制約条件を満たすことである。領域理論２０３は、パレットへの積載という作業領域に固有の知識である。これは、システムの獲得目標とは区別されるべきもので、すでにこのドメインにおいて広く認められている教則本的な知識を論理表現したものである。積載問題における知識とは、生成される積荷がどのような制約を充足しなければならないか、良いパレット配置とはどのようなものであり、それを実現するためにはどのような要求を満たさなければならないのか等である。これらの知識については、専門家とのインタビュー及び既成のマニュアルや手順書等により容易に獲得でき、準備可能なものである。
【００９５】
図１０は、パレット積載問題における事例１の領域理論の一例を説明するための図であり、図１１は、パレット積載問題における事例２の領域理論の一例を説明するための図である。ここで、図中の符号の説明をする。ＰＯ（Priority Order）は製品の優先順位を表し、ＰＯ＝ＮＰ∨ＳＬ∨ＬＳである。ＮＰ（１−１）は製品の優先順位を考慮しないことを表し、ＳＬ（１−２）は小さいオーダーから大きいオーダーまで配置することを表し、ＬＳ（１−３）は大きいオーダーから小さいオーダーまで配置することを表す。
【００９６】
ＰＩ（Packaging Intensity）は荷姿の強度を表し、ＰＩ＝ＰＩ１∨ＰＩ２である。ＰＩ１（２−１）は荷姿強度を考慮することを表し、ＰＩ２（２−２）は全ての製品の荷姿が同じであるので、荷姿強度を考慮しない、又は考慮する必要がないことを表す。
【００９７】
ＰＳ（Position Setting）は配置場所を表し、ＰＳ＝ＰＳ１∨ＰＳ２である。ＰＳ１（３−１）は製品の配置場所を考慮することを表し、ＰＳ２（３−２）は全ての製品の配置場所が同じであるので、配置場所を考慮しない、又は考慮する必要がないことを表す。
【００９８】
ＬＮ（Layer Number）は段積指定を表し、ＬＮ＝ＬＮ１∨ＬＮ２である。段積数は同じ製品で積み重ねることが可能である最大の段数を表し、ＬＮ１（４−１）は段積数を考慮することを表し、ＬＮ２（４−２）は製品の段積数が充分大きいので、段積数を考慮する必要がないことを表す。
【００９９】
ＤＰ（Designate Pallet）はパレットの指定状況を表し、ＤＰ＝ＤＰ１∨ＤＰ２である。ＤＰ１（５−１）はパレットを指定することを表し、この場合、指定したパレットに必ず配置しなければならない。ＤＰ２（５−２）はパレットを指定しないことを表す。
【０１００】
ＲＤ（Rotation Division）は回転区分を表し、ＲＤ＝ＨＲ∨ＮＲ∨ＨＶである。ＨＲ（６−１）は製品が水平回転のみ可能であることを表し、ＮＲ（６−２）は製品が回転不可であることを表し、ＨＶ（６−３）は製品が水平及び垂直回転が可能であることを表す。
【０１０１】
ＧＢ（Gravity Balance）は重心バランスを表し、ＧＢ＝ＳＷ（Same Weight Layer）∨ＤＷ（Different Weight Layer）である。ＳＷ（７−１）は同じ重量の製品は同じ層で配置することを表し、ＤＷ（７−２）は他の要素を考慮するために、異なる製品を同層に配置することを表す。なお、製品全体の配置は、以下の（１）式及び（２）式を満たさなければならない。
（１−α）×Ｌｐ／２≦Ｘｃ≦（１＋α）×Ｌｐ／２・・・・（１）
（１−α）×Ｗｐ／２≦Ｙｃ≦（１＋α）×Ｗｐ／２・・・・（２）
なお、上記（１）式及び（２）式におけるＬｐはパレットの長さを表し、Ｗｐはパレットの幅を表し、Ｘｃ及びＹｃは製品全体の重心座標を表し、αは熟練者によって設定される値であり、α＝０．１〜０．２で設定される。
【０１０２】
ＡＯ（Allocate Order）は製品の配置順位を表し、ＡＯ＝ＰＩＪ（Packaging Intensity Job）∨ＰＳＪ（Position Setting Job）∨ＭＮＪ（More Number Job）∨ＬＷＪ（Large Weight Job）∨ＬＳＪ（Large Size Job）∨ＬＨＪ（Large Height Job）である。ＰＩＪ（８−１）はＰＩＪ＝ＰＩＪ１∨ＰＩＪ２であり、ＰＩＪ１（Ｙｅｓ）（８−１−１）は荷姿強度が優先的に考慮されることを表し、ＰＩＪ２（Ｎｏ）（８−１−２）は全ての製品の荷姿が同じであるため荷姿強度が考慮されないことを表す。ＰＳＪ（８−２）はＰＳＪ＝ＰＳＪ１∨ＰＳＪ２であり、ＰＳＪ１（Ｙｅｓ）（８−２−１）は配置場所が優先的に考慮されることを表し、ＰＳＪ２（Ｎｏ）（８−２−２）は全ての製品の配置場所コードが同じであるため配置場所が考慮されないことを表す。ＭＮＪ（８−３）はＭＮＪ＝ＭＮＪ１∨ＭＮＪ２であり、ＭＮＪ１（Ｙｅｓ）（８−３−１）は数量の多い製品が優先的に配置されることを表し、ＭＮＪ２（Ｎｏ）（８−３−２）は安定性や効率により製品の数量が配置場所に考慮されないことを表す。ＬＷＪ（８−４）はＬＷＪ＝ＬＷＪ１∨ＬＷＪ２であり、ＬＷＪ１（Ｙｅｓ）（８−４−１）は重い製品を下層に配置することを表し、ＬＷＪ２（Ｎｏ）（８−４−２）は安定性や効率により製品の重さが考慮されないことを表す。ただし、以下の（３）式に示す緩和範囲を超えないものとする。
ｍａｘ｛ｗｇｉ＋１−３０ｋｇ，（１−α）×ｗｇｉ＋１｝≦ｗｇｉ・・・・（３）
なお、上記（３）式におけるｗｇは製品の重さを表し、αは熟練者によって設定される値を表す。
【０１０３】
ＬＳＪ（８−５）はＬＳＪ＝ＬＳＪ１∨ＬＳＪ２であり、ＬＳＪ１（Ｙｅｓ）（８−５−１）は大きい製品を下層に配置することを表し、ＬＳＪ２（Ｎｏ）（８−５−２）は安定性や効率により製品の大きさが考慮されないことを表す。ただし、以下の（４）式及び（５）式に示す緩和範囲を超えないものとする。
（１＋β）×ｌｉ＋１≦ｌｉ・・・・（４）
（１＋β）×ｗｉ＋１≦ｗｉ・・・・（５）
なお、上記（４）式及び（５）式におけるｌは製品の長さを表し、ｗは製品の幅を表し、βは熟練者によって設定される値を表す。
【０１０４】
ＬＨＪ（８−６）はＬＨＪ＝ＬＨＪ１∨ＬＨＪ２であり、ＬＨＪ１（Ｙｅｓ）（８−６−１）は高い製品を下層に配置することを表し、ＬＨＪ２（Ｎｏ）（８−６−２）は安定性や効率により製品の高さが考慮されないことを表す。
【０１０５】
ＬＯ（Layer Order）は層の配置順位を表し、ＬＯ＝ＰＩＬ（Packaging Intensity Layer）∨ＰＳＬ（Position Setting Layer）∨ＬＮＬ（Large Number Layer）∨ＬＷＬ（Large Weight Layer）∨ＬＳＬ（Large size Layer）∨ＬＨＬ（Large Height Layer）∨ＯＴ（Others）である。ＰＩＬ（９−１）は荷姿強度による層の優先順位を表すもので、ＰＩＬ＝ＰＩＬ１∨ＰＩＬ２である。ＰＩＬ１（Ｙｅｓ）（９−１−１）は荷姿強度により層の優先順位を決ることを表し、ＰＩＬ２（Ｎｏ）（９−１−２）は荷姿強度により層の優先順位を考慮する必要がないことを表す。ＰＳＬ（９−２）は配置場所による層の優先順位を表すもので、ＰＳＬ＝ＰＳＬ１∨ＰＳＬ２である。ＰＳＬ１（Ｙｅｓ）（９−２−１）は配置場所により層の優先順位を決ることを表し、ＰＳＬ２（Ｎｏ）（９−２−２）は配置場所により層の優先順位を考慮する必要がないことを表す。ＬＮＬ（９−３）は層の数による優先順位を表すもので、ＬＮＬ＝ＬＮＬ１∨ＬＮＬ２である。ＬＮＬ１（Ｙｅｓ）（９−３−１）は層の数が多いものが優先的に配置されることを表し、ＬＮＬ２（Ｎｏ）（９−３−２）は層の数による優先順位を考慮する必要がないことを表す。ＬＷＬ（９−４）は層の重さによる優先順位を表すもので、ＬＷＬ＝ＬＷＬ１∨ＬＷＬ２である。ＬＷＬ１（Ｙｅｓ）（９−４−１）は重い層が下に配置されることを表し、ＬＷＬ２（Ｎｏ）（９−４−２）は安定性や効率により重い層が下に配置されないことを表す。ただし、以下の（６）式に示す緩和範囲を超えないものとする。
【０１０６】
【数１】
0003804937.tif 000002
【０１０７】
なお、上記（６）式におけるｌａｙ_ｗｇは層における製品全体の重さを表し、ｗｇは製品の重さを表す。
【０１０８】
ＬＳＬ（９−５）は層の大きさによる優先順位を表すもので、ＬＳＬ＝ＬＳＬ１∨ＬＳＬ２である。ＬＳＬ１（Ｙｅｓ）（９−５−１）は大きい層が下に配置されることを表し、ＬＳＬ２（Ｎｏ）（９−５−２）は安定性や効率により大きい層が下に配置されないことを表す。ただし、以下の（７）式及び（８）式に示す緩和範囲を超えないものとする。
（１＋β）×ｌａｙ_ｌｉ＋１≦ｌａｙ_ｌｉ・・・・（７）
（１＋β）×ｌａｙ_ｗｉ＋１≦ｌａｙ_ｗｉ・・・・（８）
なお、上記（７）式及び（８）式におけるｌａｙ_ｌは層における製品全体の長さを表し、ｌａｙ_ｗは層における製品全体の幅を表す。
【０１０９】
ＬＨＬ（９−６）は層の高さによる優先順位を表すもので、ＬＨＬ＝ＬＨＬ１∨ＬＨＬ２である。ＬＨＬ１（Ｙｅｓ）（９−６−１）は高い層が下に配置されることを表し、ＬＨＬ２（Ｎｏ）（９−６−２）は他の条件と重なるため高い層が下に配置されないことを表す。ＯＴ（９−７）は他の制約条件を表す。
【０１１０】
ＳＡ（Same Arrange）は同じ製品を同一のブロックとして配置することを表し、ＳＡ＝ＳＡ１∨ＳＡ２である。ＳＡ１（Ｙｅｓ）（１０−１）は同じ製品が同層に配置されることを表し、ＳＡ２（Ｎｏ）（１０−２）は安定性や効率により同じ製品が分散して配置されることを表す。
【０１１１】
ＥＳ（Efficiency of Space）は容積率を表し、ＥＳ＝ＭＡ（Maximum Area）∧ＭＨ（Maximum Height）∧ＳＳ（Same Size）である。ＭＡ（１１−１）はパレットの底面積を最大限に利用するか否かを表し、ＭＡ＝ＭＡ１∨ＭＡ２である。ＭＡ１（Ｙｅｓ）（１１−１−１）はパレットの底面積を最大限に利用することを表し、ＭＡ２（Ｎｏ）（１１−１−２）はパレットの底面積を最大限に利用しないことを表す。なお、下記の（９）式に基づいてパレットの残り空間を最大限に利用する。
【０１１２】
【数２】
0003804937.tif 000003
【０１１３】
なお、上記（９）式におけるＲｖは積載することが可能な空間と全ての製品の体積との割合を表し、ｌｉは製品の長さを表し、ｗｉは製品の幅を表し、ｈｉは製品の高さを表し、Ｌｐはパレットの長さを表し、Ｗｐはパレットの幅を表し、Ｈｐは積載することが可能な高さを表す。
【０１１４】
ＭＨ（１１−２）はパレットの高さを最大限に利用するか否かを表し、ＭＨ＝ＭＨ１∨ＭＨ２である。ＭＨ１（Ｙｅｓ）（１１−２−１）はパレットの高さを最大限に利用することを表し、上記（９）式に基づいてパレットに積載することができる最大高さを利用する。ＭＨ２（Ｎｏ）（１１−２−２）はパレットの高さを最大限に利用しないことを表す。ＳＳ（１１−３）は上下サイズが同じ層を同一パレットに配置するか否かを表し、ＳＳ＝ＳＳ１∨ＳＳ２である。ＳＳ１（Ｙｅｓ）（１１−３−１）は上下サイズが同じ層を同一パレットに配置することを表し、ＳＳ２（Ｎｏ）（１１−３−２）は上下サイズが異なる層を同一パレットに配置することを表す。
【０１１５】
ＥＷ（Efficiency of Weight）は重量積載率を表し、ＥＷ＝ＥＷ１∨ＥＷ２である。ＥＷ１（Ｙｅｓ）（１２−１）は下記の（１０）式で表される重量積載率Ｒの値が最大となるように考慮することを表し、ＥＷ２（Ｎｏ）（１２−２）は重量積載率を考慮しないことを表す。
【０１１６】
【数３】
0003804937.tif 000004
【０１１７】
なお、上記（１０）式におけるＲは重量積載率を表し、ＷＧｐはパレットに積載された製品全体の重量を表し、ｗｇｉｋは製品の重量を表す。
【０１１８】
図９に戻って、説明２０４について説明する。訓練事例２０１では当然のことながら上記の目標概念２０２が満足されていることになるが、訓練事例２０１の各部がどのように具体的に目標概念２０２を実現しているのかについて、上述の領域理論２０３として用意されている諸知識を訓練事例２０１の各部に対して演繹的に適用させながら、論理的な証明を導出する。説明２０４では、この証明の構造を説明木として表す。
【０１１９】
訓練事例の説明構造２０５について説明する。説明２０４で導出された説明木は、当該訓練事例に固有な構造体であるが、ここでの説明２０４に利用された訓練事例中の特徴は、それが良いパレット配置であることを必然づける本質的な特徴群であり、他の問題に対する積載を考える際にも転用可能な一般性の高い知識となりうる可能性を示唆する。一方、同じ訓練事例中の特徴でも、説明２０４に関与しなかった部分については良いパレット配置とは無関連な特殊な特徴として排除されることになる。
【０１２０】
図１０の丸のついた項目は図７に示す事例１に含まれる項目である。これにより、生成された説明木を図１２に示す。
【０１２１】
図１２は事例１の説明木を示す図であり、図１２に示すＰＯ，ＰＩ等の符号は図１０における符号に対応している。図１２では、目標概念をルートとする木構造で説明構造を表現しており、各ノードは説明で用いられた領域理論２０３の知識を表している。図１２に示す網掛け部分は説明木の終端ノードに当たるノード群を表している。これらの網掛け部分の諸特徴が、当該訓練事例中で一般化可能な本質的な部分特徴であることを示している。つまり、図１２に示す事例１の説明構造から下記の（１１）式に示すような一般化２０６（図９参照）が得られる。
Gen1＝SL∧PI２∧PS２∧LN２∧DP１∧HR∧SW∧（PIJ２∧PSJ２∧MNJ２∧LWJ２∧LSJ２∧LHJ２）∧（PIL２∧PSL２∧LNL２∧LWL２∧LSL１∧LHL２）∧SA１∧MA１∧MH１∧SS２∧EW２・・・・（１１）
なお、Gen1は訓練事例１の説明構造を表し、SL、PI２、PS２等は図１０における符号に対応している。
【０１２２】
また、図１１の丸のついた項目は図８に示す事例２に含まれる項目である。これにより、生成された説明木を図１３に示す。
【０１２３】
図１３は事例２の説明木を示す図であり、図１３に示すＰＯ，ＰＩ等の符号は図１１における符号に対応している。図１３では、目標概念をルートとする木構造で説明構造を表現しており、各ノードは説明で用いられた領域理論２０３の知識を表している。図１３に示す網掛け部分は説明木の終端ノードに当たるノード群を表している。これらの網掛け部分の諸特徴が、当該訓練事例中で一般化可能な本質的な部分特徴であることを示している。つまり、図１３に示す事例２の説明構造から下記の（１２）式に示すような一般化２０６（図９参照）が得られる。
Gen２＝NL∧PI１∧PS１∧LN１∧DP１∧HR∧DW∧（PIJ１∧PSJ１∧MNJ２∧LWJ１∧LSJ１∧LHJ１）∧（PIL１∧PSL１∧LNL２∧LWL１∧LSL１∧LHL１）∧SA１∧MA１∧MH１∧SS２∧EW２・・・・（１２）
なお、Gen２は訓練事例２の説明構造を表し、NL、PI１、PS１等は図１１における符号に対応している。
【０１２４】
図９に戻って、操作性規範２０７について説明する。本システムで獲得を目指す知識は、当該訓練事例以外の新規事例に対しても適用可能な一般化知識である。そのためには、獲得される知識をどのような記述で表現しておくことが要請されるかについての規範が必要となる。例えば、上述の目標概念２０２である良いパレットの配置（安定性が高く、且つ効率が良く、且つ積載の制約条件を満たす）は確かに一般性は高い知識ではあるもののこれを実際に適用するには抽象的過ぎる記述でしかない。獲得される知識の記述レベル、訓練事例を記述している具体的な諸特徴の表現のレベルに合わせる必要があり、これが可能になって初めて他の事例への適用が可能になる。このような獲得される知識の表現のレベルの規範が操作性規範２０７と呼ばれる制約である。本システムでは、このような操作性規範２０７として、パレットへの積載が要請されている製品データを記述している特徴群の表現をとる。
【０１２５】
一般化知識２０８について説明する。一般化知識２０８は最終的にシステムが学習した知識の内容を表す。領域理論２０３としての背景知識が、当該訓練事例２０１の中でどのように実践されて適用されていたかに関する一般的なノウハウに相当する。また、上記の操作性規範２０７を満たす表現形式で得られていることから、この知識を新規事例の諸特徴との間で直接的な照合操作をとることが可能となることから、直ちに利用可能な知識としてシステム内に付加され、システムに今後与えられる新規事例の説明生成のための知識として用いられることとなる。
【０１２６】
図１２に示す訓練事例１の説明木から最終的に獲得された一般化知識２０８を以下に示す。（１１）式に示す属性SL∧PI２∧PS２∧LN２∧DP１∧HR∧SWから、１．製品の優先順位を考慮したこと、２．荷姿を考慮しないこと、３．配置場所を考慮しないこと、４．段積指定を考慮しないこと、５．Palt1のパレットを指定すること、６．全製品は水平回転可能であること及び７．同じ重さの製品を同じ層に配置することがわかる。また、属性PIJ２∧PSJ２∧MNJ２∧LWJ２∧LSJ２∧LHJ２から、全ての製品の荷姿と配置場所とが同じであるため、この２つの制約条件を無視して、数量の多い製品、重たい製品、大きい製品及び高い製品が優先的に配置されていないこと、安定性及び効率を考慮して、制約条件が緩和されて軽くて小さい製品が下の層に配置されたことがわかる。さらに、属性（PIL２∧PSL２∧LNL２∧LWL２∧LSL１∧LHL２）∧SA１∧MA１∧MH１∧SS２∧EW２から、各層の荷姿と配置場所とは同じであるため、この２つの制約条件を無視して、重量が軽く、製品数が少なく、サイズの大きい層が下に配置されることがわかる。また、SA1から、同じ製品が同層に配置されることもわかる。MHによりパレットの高さが有効に利用されたことがわかる。
【０１２７】
図３に戻って、ステップＳ６において、ＣＰＵ１２は、ステップＳ４で出力された属性値を公知のＣｏｂｗｅｂ学習モデルを用いてクラスタ分析することによって複数のクラスに分類し、教師データとして教師ベース記憶部１４２に記憶する。
【０１２８】
Ｃｏｂｗｅｂ学習モデルは事例や特徴の出現頻度により、事例の概念への包含性を確率的に表現したモデルである。Ｃｏｂｗｅｂによって構築される概念階層は識別木ではなく、木の枝はｉｓ‐ａもしくはｓｕｂｓｅｔ‐ｏｆの関係として定義され、終端ノードには必ず事例が対応する。また、階層は相互に重複しないクラスに分割する。各クラス概念は、そのクラスに属する事例集合の中での各属性値の確率分布として定義される。すなわち、クラス分けされた概念Ｃｋ（ｋ＝１，２，・・・）があり、その特徴群（あるいは属性群）Ａｉ（ＬＰ，ＰＯ，ＰＩ，・・・）が値としてＶｉｊ（ｊ＝１，２，・・・）をもつとき各クラスには以下の２つの指標が定義される。一つは、クラス内類似性を表すＰ（Ａｉ＝Ｖｉｊ｜Ｃｋ）で、あるクラスＣｋの事例が特徴Ａｉ＝Ｖｉｊをもつ条件付き確率であり、特徴値ＶｉｊがクラスＣｋの概念を代表するものとしての有効性を表す指標である。もう一つは、クラス間非類似性を表すＰ（Ｃｋ｜Ａｉ＝Ｖｉｊ）で、ある事例において特徴Ａｉ＝Ｖｉｊが認められたときその事例がクラスＣｋに属する条件付き確率であり、特徴値ＶｉｊがクラスＣｋの概念を示唆する手がかりとしての有効性を表す指標である。また各クラスにはその親ノードにあたるクラスのメンバ数に対する比率Ｐ（Ｃｋ）が保持される。
【０１２９】
図１４は、データとなるｅ１〜ｅ９の９個の事例を示す図である。例えば図１４に示すようなｅ１〜ｅ９の９個の事例がそれぞれ３つ以上の属性変数（ＬＰ，ＰＯ，ＰＩ，・・・）によって記述されたものを考える。それぞれの変数の定義域は２値（２種類）あるいは３値（３種類）である。本実施の形態では、属性ＡｉはＡ１＝ＬＰ（積みパターン）、Ａ２＝ＰＯ（優先順位）等のように表すことができる。ＶｉｊはＶ１１＝ＬＬ（ＬＰの一つの値である層積み）、Ｖ１２＝ＢＬ（ＬＰの一つの値である棒積み）等のように表すことができる。
【０１３０】
図１５は、図１４に示すｅ１〜ｅ８の８個の事例からのＣｏｂｗｅｂ学習モデルの概念構想を示す図である。なお、図１５では、４つの属性（積みパターン、優先順位、荷姿、配送場所）＝（ＬＰ，ＰＯ，ＰＩ，ＰＳ）のみを考慮し、ＰＳ１＝ＰＳ１−１（必ず下に配置）∨ＰＳ１−２（必ず上に配置）∨ＰＳ１−３（単独配置）とする。
【０１３１】
次に、概念階層の評価指標について述べる。事例集合を互いに重複しないｎ個のクラスに分割を考えるとき、各々の概念クラスＣｋ（ｋ＝１，２，・・・，ｎ）に定義される上述の指標を用いて、以下の（１３）式が考えられる。
【０１３２】
【数４】
0003804937.tif 000005
【０１３３】
なお、上記（１３）式においてＰｄ＝Ｐ（Ｃｋ｜Ａｉ＝Ｖｉｊ）でありクラス間非類似性を表し、Ｐｓ＝Ｐ（Ａｉ＝Ｖｉｊ｜Ｃｋ）でありクラス内類似性を表す。
【０１３４】
上記（１３）式は属性Ａｉに注目したときのクラス内類似性Ｐｓ及びクラス間非類似性Ｐｄの積に、Ａｉがとり得る個々の属性値の重要性の重みＰ（Ａｉ＝Ｖｉｊ）を乗算したものを、全ての属性、値域、クラスにわたって和をとったもので、よく現れる特徴（Ａｉ＝Ｖｉｊ）ほど上記（１３）式のＵｋｉの評価は高くなる。この（１３）式はＢａｙｅｓの法則によって下記の（１４）式に変形することができる。
【０１３５】
【数５】
0003804937.tif 000006
【０１３６】
ここで、図１５に示すように、ｅ１〜ｅ８の８個の事例は集合をお互いに重複しない６個のクラスにはっきりと分割された。例えば、ｋ＝１、ｉ＝２の場合、Ｕ１２＝０．６２５×（０．８２＋０．２２）＝０．４２５となる。Ｕｋｉの値が大きければこのクラスの事例の類似性が高いといえる。そこで、カテゴリーの質の評価指標であるカテゴリー有用度ＣＵとして下記の（１５）式を定義する。
【０１３７】
【数６】
0003804937.tif 000007
【０１３８】
なお、上記（１５）式における分母のｎは分割数の異なる２つの分割の仕方を比較するためにカテゴリーの評価指数を平均化するものとして設けられている。また、Ｐ（Ｃｋ）の項はカテゴリー形成がより大きなカテゴリーへ誘導されるようにバイアスを与える役割を果たす。
【０１３９】
このカテゴリー有用度ＣＵの量を最大化するようなカテゴリーを生成することで情報の伝達や推論が最も効率的に行われる。そのため、クラスを分割する方法はたくさんあるが、カテゴリー有用度ＣＵの値が大きい分割方法を求める。
【０１４０】
概念形成は、教示例として与えられる観察の系列から逐次的に最も的確な既存クラスへの割り当てを決めながら実行される。このときの割り当てを決める際に用いられるのが、上述のカテゴリー有用度ＣＵで、付加された新たな事例（＝分類したい事例）をクラスＣｋに仮に帰属させ、そのクラス内の属性値分布を更新した上でカテゴリー有用度ＣＵを算出する。クラス生成の手順は単一の事例からなるクラスから開始して、これに随時新たな事例が付加される度に、カテゴリーの再編を以下の３つのクラス操作の適用を、上記（１５）式の評価基準に基づいて決定し実行する。すなわち、既成クラスへの付加、新たな単一事例クラスの生成（新事例のみで新たにクラスを生成）、複数の既成クラスの統合及び既成クラスの解体の４つの操作で、各々の操作を行った場合のカテゴリー有用度ＣＵを算出し、これが最大となる操作が実行される。
【０１４１】
例えば、図１５の概念階層に、新たに図１４示す事例ｅ９が新規入力事例として組み入れられた場合を図１６に示す。図１６に示すように、カテゴリー有用度ＣＵを算出した結果としてのクラスへの付加が実行され、属性値分布も変化している。
【０１４２】
このように、知識データとして記憶される複数の第１の事例からＥＢＬ学習モデルを用いて一般化知識が獲得され、獲得された一般化知識を基にＣＯＢＷＥＢ学習モデルを用いて第１の事例がクラスタ分析されることにより複数のクラスに分類され、教師データとしてデータベースが作成されるため、第１の事例に基づいて教師あり学習モデルに用いる教師データをデータベースとして作成することができ、このデータベースを用いて新たな事例を適切なクラスに分類することができ、初心者であっても熟練者の有する知識を獲得することができる。
【０１４３】
なお、一般化知識獲得手段は知識データが所定の数に達した場合にＥＢＬ学習モデルを用いて一般化知識を獲得してもよい。つまり、図３に示すステップＳ５において、ＣＰＵ１２は、知識ベース記憶部１４１に記憶されている配置情報が所定の数に達した場合に、当該配置情報から公知のＥＢＬ学習（説明に基づく学習）モデルを用いて属性値を抽出することによって一般化知識を獲得し、抽出した属性値をクラス分類部１２２に出力する。この場合、初心者側クライアントコンピュータ３から配置情報が送信される毎に一般化知識を獲得するのではなく、一定量の知識データが得られた時点で一般化知識が獲得されるため、効率的に処理することができる。
【０１４４】
図１７は、図１に示す初心者側クライアントコンピュータ３及びサーバ１によるデータベース作成処理を説明するためのフローチャートである。なお、初心者側クライアントコンピュータ３におけるデータベース作成処理は、ＣＰＵ２２が積載プログラムを実行することによって行われる処理であり、サーバ１におけるデータベース作成処理は、ＣＰＵ１２がデータベース作成プログラムを実行することによって行われる処理である。
【０１４５】
ステップＳ１１において、ＣＰＵ３２は、製品データの入力画面（図示省略）を表示部３７に表示し、初心者が入力部３５のマウス及びキーボードを用いて入力した新たな事例の製品データを受け付ける。
【０１４６】
ステップＳ１２において、通信部３６は、ステップＳ１１で入力された製品データをサーバ１に送信する。
【０１４７】
ステップＳ１３において、通信部１６は、初心者側クライアントコンピュータ３から送信された製品データを受信し、当該製品データを認識部１２３に出力する。
【０１４８】
ステップＳ１４において、ＣＰＵ１２は、出力された製品データを基に教師あり学習モデルＩＤ３を用いて教師ベース記憶部１４２に記憶されている教師データに含まれるどのクラスに属するかを認識する。
【０１４９】
図１８は新たな事例Ｘに関する製品データの一例を示す図であり、図１９は教師あり学習モデルＩＤ３による事例Ｘの決定木の一例を示す図である。例えば、サーバ１は、図１８に示すような製品データを初心者用クライアントコンピュータ３から受信したとする。なお、制約条件はＢＬ、ＮＰ、ＯＳ、ＰＩ１、ＰＳ２、ＬＮ１、ＤＰ１及びＨＲである。この場合、属性は次のように定義する。
属性＝（ＬＰ、ＰＯ、ＰＩ、ＰＳ、ＬＮ、ＤＰ、ＲＤ、Ａ_ＡＶ、Ａ_ＳＤ、Ｈ_ＡＶ、Ｈ_ＳＤ、Ｎ_ＡＶ、Ｎ_ＳＤ、Ｗ_ＡＶ、Ｗ_ＳＤ）
【０１５０】
なお、上記属性の値は、ＬＰ＝ＢＬ（棒積み）、ＰＯ＝ＮＰ（製品の優先順位を考慮しない）、ＰＩ＝ＰＩ１（荷姿強度を考慮する）、ＰＳ＝ＰＳ１（製品の配置場所を考慮する）、ＬＮ＝ＬＮ１（製品の段積数を考慮する）、ＤＰ＝ＤＰ１（パレットを指定しない）、ＲＤ＝ＨＲ（水平回転のみ考慮する）、Ａ_ＡＶ（製品底面積の平均値）＝中、Ａ_ＳＤ（製品底面積の標準偏差）＝中、Ｈ_ＡＶ（製品高さの平均値）＝小、Ｈ_ＳＤ（製品高さの標準偏差）＝小、Ｎ_ＡＶ（製品数の平均値）＝少、Ｎ_ＳＤ（製品数の標準偏差）＝少、Ｗ_ＡＶ（製品重量の平均値）＝中、Ｗ_ＳＤ（製品重量の標準偏差）＝小とする。
【０１５１】
ここで、例えば、ＬＰ，ＰＯ，ＰＩ，ＰＳのみを考える場合、教師データは図１５に示すクラスＣ３，Ｃ５，Ｃ７，Ｃ８，Ｃ９，Ｃ１０，Ｃ１１とすると、事例Ｘは図１９に示すようにクラスＣ７に分類され、認識される。
【０１５２】
図１７に戻って、ステップＳ１５において、ＣＰＵ１２は、事例Ｘの製品データが教師データのクラスに認識されたか否かを判断する。ここで、事例Ｘの製品データが教師データのクラスに認識されないデータである場合（ステップＳ１５でＮＯ）、ステップＳ２０に進むこととなり、認識されたデータである場合（ステップＳ１５でＹＥＳ）、ステップＳ１６に移行する。
【０１５３】
ステップＳ１６において、ＣＰＵ１２は、ステップＳ１４で認識されたクラスのデータ（属性値）に基づいて配置情報を生成する。
【０１５４】
ステップＳ１７において、通信部１６は、ステップＳ１６で生成された配置情報を初心者側クライアントコンピュータ３に送信する。
【０１５５】
ステップＳ１８において、通信部３６は、サーバ１から送信された配置情報を受信する。
【０１５６】
ステップＳ１９において、ＣＰＵ３２は、配置情報を基に積載状態を作成して表示部３７に表示する。図１６に示す事例Ｘの場合、積載状態は図６（ｂ）と同じとなり、図６（ｂ）に示すように、熟練者の積載に関する知識に基づいて作成されたデータベースを用いることにより、初心者でも安定性、効率及び制約条件を満たす積載が可能となる。
【０１５７】
ステップＳ２０において、ＣＰＵ２１は、事例Ｘの製品データが教師データのクラスに認識されないデータであるため、新たに配置情報を生成する。これは、最適化アルゴリズムに基づいて事例Ｘの製品データから自動的に製品の積付処理を行い、配置情報を生成するものである。
【０１５８】
ステップＳ２１からステップＳ２３における処理は、図３に示すステップＳ４からステップＳ６における処理と同じであるので説明を省略する。
【０１５９】
図２０は、教師あり学習モデルＩＤ３による事例Ｘ’の決定木の一例を示す図である。なお、図２０における事例Ｘ’は教師あり学習モデルＩＤ３で認識できない事例である。事例Ｘ’におけるＬＰ，ＰＯ，ＰＩ，ＰＳの属性値は、ＬＰ＝ＬＬ（層積み）、ＰＯ＝ＳＬ（正順）、ＰＩ＝ＰＩ１（荷姿強度を考慮する）、ＰＳ＝ＰＳ１（製品の配置場所を考慮する）とする。
【０１６０】
ここで、図１９と同様に、ＬＰ，ＰＯ，ＰＩ，ＰＳのみを考える場合、教師データは図１５に示すクラスＣ３，Ｃ５，Ｃ７，Ｃ８，Ｃ９，Ｃ１０，Ｃ１１とすると、事例Ｘ’は図２０に示すようにどのクラスにも分類されず、認識されない。そこで、サーバ１は事例Ｘ’の製品データに基づいて、自動的に積付処理を行い、積付処理によって得られる配置状態を配置情報として生成する。
【０１６１】
このように、新たな事例Ｘの配置状態を配置情報として知識ベース記憶部１４１にフィードバックし、この新たな当該配置情報を基に上記ステップＳ２０からステップＳ２２における処理が行われることによって、さらに教師データ（データベース）が更新される。
【０１６２】
このように、教師データをデータベースとして利用することによって、新たな事例の製品に関する製品データに基づいて適切な積載状態の配置情報を得ることができる。また、教師データにない新たな事例の製品に関する製品データから新たな配置状態が生成され、新たな第１の事例として知識データにフィードバックし、この新たな第１の事例からＥＢＬ学習モデルを用いて一般化知識が獲得され、獲得された一般化知識を基にＣＯＢＷＥＢ学習モデルを用いて新たな第１の事例がクラスタ分析されることにより複数のクラスに分類されて教師データとしてデータベースが作成されることでさらにデータベースを進化させることができる。
【０１６３】
なお、図１７のステップＳ１５において、事例Ｘの製品データが教師データのクラスに認識されないデータである場合、当該製品データを熟練者側クライアントコンピュータ２に送信し、受信した製品データに基づいて熟練者が積載処理を行い、熟練者の積載処理によって生成された配置情報をサーバ１に送信して知識データとして記憶してもよい。この場合、事例Ｘの製品データが教師データのクラスに認識されないデータである場合、通信部１６は当該製品データを熟練者側クライアントコンピュータ２に送信し、通信部２６はサーバ１から送信された製品データを受信し、以下、図３のステップＳ１〜Ｓ６の処理が行われる。
【０１６４】
また、図１７のステップＳ１５において、事例Ｘの製品データが教師データのクラスに認識されないデータである場合、当該製品データを熟練者側クライアントコンピュータ２に送信し、熟練者側クライアントコンピュータ２のＣＰＵ２２は、受信した製品データを最適化アルゴリズムに基づいて自動的に積載処理を行い、積載処理によって生成された配置情報をサーバ１に送信して知識データとして記憶してもよい。この場合、事例Ｘの製品データが教師データのクラスに認識されないデータである場合、通信部１６は当該製品データを熟練者側クライアントコンピュータ２に送信し、通信部２６はサーバ１から送信された製品データを受信し、以下、図３のステップＳ１〜Ｓ６の処理が行われる。
【０１６５】
また、本実施の形態では、製品データを基に教師あり学習モデルＩＤ３を用いて教師ベース記憶部１４２に記憶されている教師データに含まれるどのクラスに属するかを認識するとしたが、本発明は特にこれに限定されず、例えば他の教師あり学習モデルを用いて教師ベース記憶部１４２に記憶されている教師データに含まれるどのクラスに属するかを認識してもよい。
【０１６６】
また、本実施の形態では、運輸媒体への積載という事例に関するデータベースの作成について説明したが、本発明は特にこれに限定されず、他の事例に関するデータベースの作成にも適用可能である。
【０１６７】
【発明の効果】
知識データとして記憶される第１の事例からＥＢＬ学習モデルを用いて一般化知識が獲得され、獲得された一般化知識を基にＣＯＢＷＥＢ学習モデルを用いて第１の事例がクラスタ分析されることにより複数のクラスに分類され、教師データとしてデータベースが作成されるため、第１の事例に基づいて教師あり学習モデルに用いる教師データをデータベースとして作成することができ、このデータベースを用いて新たな事例を適切なクラスに分類することができ、初心者であっても熟練者の有する知識を獲得することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の一実施の形態によるデータベース作成システムの全体構成を示す図である。
【図２】  図１に示すデータベース作成システムの主要機能ブロックである。
【図３】  図１に示す熟練者側クライアントコンピュータ２及びサーバ１によるデータベース作成処理を説明するためのフローチャートである。
【図４】  表示部２７に表示される積載処理画面の一例を示す図である。
【図５】  パレットに対する熟練者による最適化積付パターンの設定を受け付けるパレット設定画面の一例を示す画面図である。
【図６】  熟練者によって製品が仮想的に積載された積載状態の一例を示す図である。
【図７】  パレット積み付けにおける事例１に関する積荷の配置情報の一例を示す図である。
【図８】  パレット積み付けにおける事例２に関する積荷の配置情報の一例を示す図である。
【図９】  ＥＢＬ学習モデルを概念的に説明するための図である。
【図１０】  パレット積載問題における事例１の領域理論の一例を説明するための図である。
【図１１】  パレット積載問題における事例２の領域理論の一例を説明するための図である。
【図１２】  事例１の説明木を示す図である。
【図１３】  事例２の説明木を示す図である。
【図１４】  データとなるｅ１〜ｅ９の９個の事例を示す図である。
【図１５】  図１４に示すｅ１〜ｅ８の８個の事例からのＣｏｂｗｅｂ学習モデルの概念構想を示す図である。
【図１６】  図１５の概念構想に、新たに図１４に示す事例ｅ９が新規入力事例として組み入れられた場合を示す図である。
【図１７】  図１に示す初心者側クライアントコンピュータ３及びサーバ１によるデータベース作成処理を説明するためのフローチャートである。
【図１８】  新たな事例Ｘに関する製品データの一例を示す図である。
【図１９】  教師あり学習モデルＩＤ３による事例Ｘの決定木の一例を示す図である。
【図２０】  教師あり学習モデルＩＤ３による事例Ｘ’の決定木の一例を示す図である。
【符号の説明】
１  サーバ
２  熟練者側クライアントコンピュータ
３  初心者側クライアントコンピュータ
４  ネットワーク
１１，２１，３１  ＲＯＭ
１２，２２，３２  ＣＰＵ
１３，２３，３３  ＲＡＭ
１４，２４，３４  外部記憶装置
１５，２５，３５  入力部
１６，２６，３６  通信部
１７，２７，３７  表示部
１８，２８，３８  記録媒体駆動装置
１９，２９，３９  記録媒体
１２１  一般化知識獲得部
１２２  クラス分類部
１２３  認識部
１２４  配置情報生成部
１４１  知識ベース記憶部
１４２  教師ベース記憶部
２２１  積載処理部
３２１  製品データ入力部
３２２  積載状態表示部
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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