創造的設計のための仮説的知識生成支援の研究

吉岡真治
佐藤孝彦
杉山明紀
森本憲悟
○武田英明
下村芳樹

北海道大学大学院
北海道大学大学院
首都大学東京東京大学人工物工学研究センター
東京大学人工物工学研究センター／国立情報学研究所
首都大学東京Hideaki Takeda // The University of Tokyo/ National Institute of Informatics

背景と目的zz背景
 創造的な設計解 以前の設計で使った知識をそのまま組み合わせて利用した設計では、創造的な設計解が提案できない 以前に使ったことのない知識が必要
z 科学的な発見に基づく知識の増加
z 問題の再定義による異なる領域知識の組み合わせ 知識生成の方法
 新しい科学的な発見による知識発見のモデル化は困難
 異なる領域知識の統合により、創造的設計解に至る可能性を確認
 創造的設計支援環境UAS
 手作業によるタグ付けが必要であり、知識量を増やすことが困難
目的 創造的設計支援 のための設計文書の自動タグ付け手法の提案
 対象とする知識を増やした場合に発生した問題点について考察
Hideaki Takeda // The University of Tokyo/ National Institute of Informatics1創造的な設計の支援
zTRIZ
 発明のパターンを類型化
 問題が持つ要因を整理して構造化する手法を提案
 問題構造に応じて類型化された解法の提示

z等価変換理論 既存の解決済の問題(Ao) と問題解決領域 (Bτ ) の間に本質的に含まれる同じもの(c) を見いだし、 、問題解決を行う
方法を提案∑a εA ⇑ = ⇑ Bτ∑bco

Hideaki Takeda // The University of Tokyo/ National Institute of Informatics

異なる領域知識の利用
類似した事例の利用
 機械要素の摩擦・ばね・ダンパー
 電気回路の抵抗・コンデンサ・コイル
z 異なる領域の知識の統合により、創造的設計解に至る可能性を確認
 ポータブルCDの音とび防止z

 ピックアップの振動制御：機械ドメインの問題
 データの継続的読み出し：通信や電子回路ドメインの問

題Hideaki Takeda // The University of Tokyo/ National Institute of Informatics

2問題構造の類似性に基づく仮説的知識生成と利用
知識単独での類似性
 数式表現が似ている
 例：摩擦・ばね・ダンパーと抵抗・コンデンサ・コイル
z ○問題構造の類似性
 使われる状況が似ている知識 問題定義において同じような役割を果たす概念間に類推に基づく対応関係を想定
z

アーム
支持
軽量化

橋梁

接続

支柱

支持
軽量化

接続

橋脚

Hideaki Takeda // The University of Tokyo/ National Institute of Informatics

創造的設計の具体例
z「折る刃式カッターナイフ」[オルファ株式会社]
設計課題「常に鋭利なカッターナイフ」

ガラスは割ると、断面が鋭利

「ガラス」

「ナイフ」

板チョコには溝が刻まれており、溝部で切断可能「板チョコ」

z

本研究で対象とする創造的設計のための知識生成
ナイフに溝を刻み、溝部で切断すると、断面が鋭利になる「OLFA」

異なる領域で行われている設計事例あるいは当初無関係と思われていた領域知識から新たな知識を生成する
Hideaki Takeda // The University of Tokyo/ National Institute of Informatics3

Universal Abduction Studio (UAS)z

創造的設計支援のための仮説的知識生成システム
手作業

タグ付け
設計文書

設計知識

仮説的知識生成部

ガラス知識

ナイフ知識

ガラス

主格
主格

付け
対応持つ

対象格
対象格

ナイフ持つ
刃

断面主格
主格

対象格
対象格

「ガラスは断面を持つ」「ナイフは刃を持つ」
Hideaki Takeda // The University of Tokyo/ National Institute of Informatics

UASの問題点
手作業

設計文書

タグ付け

設計知識

手作業によるタグ付けのため、知識の量が不足
z 大量の文書に一貫性のあるタグ付けは困難z

自動化

知識生成に用いる自動文書タグ付け手法と生成された知識の利用法の提案
Hideaki Takeda // The University of Tokyo/ National Institute of Informatics

4タグ付けによる文書の構造化
z「ナイフに溝を刻む」＆「石に名前を彫る」
対象格
対象格

ナイフ場所格
場所格

石場所格
場所格

？

刻む対象格
対象格

彫る
溝

対象格
対象格

名前

対象格
対象格

述語と名詞の意味的関係をタグ付けする方法
 格文法 : 全ての言語に共通する比較的少数の「深層格」の存在を仮定し、それを付与する
z 問題点
 深層格の体系は曖昧であり格を一意に決めることは困難
 計算機上に表現できる情報（係り受け情報など）だけではさらに困難zHideaki Takeda // The University of Tokyo/ National Institute of Informatics

述語と名詞の意味的関係z

結合価文法 : 「深層格」の存在を仮定せず、「表層」で述語と名詞の結合関係が定義できる
柔軟な対応付け

見出し
：ナイフ
品詞
：名詞
意味カテゴリ：943(刃物)
助詞
：に

ナイフ

388,2610,533
388,2610,533

見出し：石品詞：名詞
意味カテゴリ ：943(石)助詞：へ石に

533,2610533,2610にへ刻む

彫る

見出し
：刻む
文型パターン：N1が N2を N3に 刻む
N1 carve N2 on/in N3
カテゴリ(N1)：4
カテゴリ(N2)：938,1002,2564(形状)カテゴリ(N3)：388(場所),2610,533(具体物)

見出し：彫る
文型パターン：N1が N2を N3に/へ 彫る
N1 carve N2 on/in N3
カテゴリ(N1)：4
カテゴリ(N2)：＊
カテゴリ(N3)：533(具体物),2610(場)Hideaki Takeda // The University of Tokyo/ National Institute of Informatics

5

文型パターンの選定
z

動詞が多義の場合、複数の文型パターンを持つ 動詞に対応する複数の文型パターンから、動詞に係る名詞と助詞の組で選定
 例：「私がガラスを割る」
ガラス私
見出し：：私見出し
私名詞：：名詞
名詞
名詞
意味カテゴリ：
意味カテゴリ：37(私)
37(私)
助詞：：がが助詞

見出し
：：ガラス
見出し
ガラス
名詞
：：名詞
名詞
名詞
意味カテゴリ：
777（ガラス）
意味カテゴリ： 777（ガラス）
助詞：：をを助詞

割る
見出し
：：割る
見出し
割る
文型パターン
文型パターン ：：N1
N1ががN2
N2を割る
を割る
N1
break
N1 breakN2
N2
カテゴリ(N1)
カテゴリ(N1) ：：4(人),535,962
4(人),535,962
カテゴリ(N2)
カテゴリ(N2) ：：389,533(具体物)
389,533(具体物)

割る
見出し
：：割る
見出し
割る
文型パターン
文型パターン ：：N1
N1ががN2
N2を割るを割る
N1
N1dropdropbelow
belowN2
N2
カテゴリ(N1)
カテゴリ(N1) ：：**
カテゴリ(N2)
カテゴリ(N2) ：：2585(数量)2585(数量)

Hideaki Takeda // The University of Tokyo/ National Institute of Informatics

自動文書タグ付けシステム（全体像）<TEXT>>
ガラスを割るとガラスを割ると断面が鋭利
断面が鋭利

Cabocha

日本語語彙大系

XML形式で出力

入力部
 テキスト形式の日本語文書を入力
 if-then型文書z 構文解析部
 形態素解析・係り受け解析を行い、文書の構造を抽出
z 辞書情報取得部
 語彙に辞書情報を付加 文型パターンの選定
z 出力部
 XML形式で出力zHideaki Takeda // The University of Tokyo/ National Institute of Informatics

6自動文書タグ付けシステム（入力部）<TEXT>>
ガラスを割るとガラスを割ると断面が鋭利
断面が鋭利

Cabocha

日本語語彙大系

zif-then型知識z

パターンによる分類の自動化
 「～の場合、・・・。」
 「～すると、・・・。」のようなパターン10種類を作成し、分類の自動化

XML形式で出力
Hideaki Takeda // The University of Tokyo/ National Institute of Informatics

自動文書タグ付けシステム（構文解析部）<TEXT>>
ガラスを割るとガラスを割ると断面が鋭利
断面が鋭利* 0 ‐1O
ガラス
ガラスをヲ* 1 ‐1O
割る
ワルとト・・・・・・・・・・・・・

ガラス
を

名詞-一般
助詞-格助詞-一般

割ると

動詞-自立 五段・ラ行 基本形
助詞-接続助詞

手作業で修正（文節・品詞）

Cabochaガラスを-D
割ると---D
断面が-D
鋭利

日本語語彙大系

XML形式で出力* 0 1D 0/1 1.18556152
ガラス
ガラス
ガラス
をヲ
を
* 1 3D 0/1 0.61950975
割る
ワル
割るとトと・・・・・・・・・・・・・

修飾関係

語彙情報

名詞-一般
助詞-格助詞-一般
動詞-自立 五段・ラ行 基本形
助詞-接続助詞

Hideaki Takeda // The University of Tokyo/ National Institute of Informatics

7自動文書タグ付けシステム（辞書情報取得部）<TEXT>>
ガラスを割るとガラスを割ると断面が鋭利
断面が鋭利

z

名詞に辞書情報を付加
 辞書未登録語には全ての意味カテゴリと対応づく意味カテゴリを付加
 複合語未登録の場合は主辞（多くの場合は複合語の末尾の名詞）の意味カテゴリを用いる

z

述語の文型パターンを絞込む
 省略された情報がある場合には補完 主体となる名詞（主語） 同一文中での対象の省略

Cabocha

日本語語彙大系

XML形式で出力
Hideaki Takeda // The University of Tokyo/ National Institute of Informatics

自動文書タグ付けシステム（出力部）<TEXT>>
ガラスを割るとガラスを割ると断面が鋭利
断面が鋭利

Cabocha

日本語語彙大系<?xml version="1.0" encording="UTF-8"?><!DOCTYPE template><taggedDocument><document>ガラスを割ると、断面が鋭利</document><rule><CWord pos=“名詞-一般” base=“ナイフ”>ナイフ</Cword><CWord pos=“助詞-格助詞-一般” base=“を”>を</Cword><CWord pos=“動詞-自立” base=“割る”>割る</Cword>・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・<condition><word wordID="ガラス-1" pos="名詞-一般" goiType="777">ガラス</word><word wordID="割る-1" pos="動詞-自立"
sentenceType="N1が N2を 割る N1 break N2">割る</word><modifier type="を格" nGoiType="389,533,2582"><fromWord>ガラス</fromWord><toWord>割る</toWord></modifier></condition><consequence>・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・</consequence></rule></taggedDocument>

XML形式で出力
Hideaki Takeda // The University of Tokyo/ National Institute of Informatics

8

実験概要
z

実験 : 自動文書タグ付けシステムの評価
 生成された知識が必要な情報を保持できているかの検証z

実験手順 「続・機械設計心得ノート」から、if-then知識と考えられる270文(文節数3594)・346個を入力データとする
 作成したシステムに入力データを1文ずつ入力し、出力結果を以下の観点で検証
 手作業をどのくらい必要としたか 辞書情報をどのくらい付加することができたか

Hideaki Takeda // The University of Tokyo/ National Institute of Informatics

実験結果z

手作業による修正
手作業による文節区切り修正数z

構文解析の精度
121(3.4%)

修飾関係の誤解析
z265(7.4%)

辞書情報の付加のべ語彙数

カテゴリ付与（再現率）

適切なカテゴリ
（精度）

名詞

1163

1053（90.5%）952（90.4%）

述語

849

411(48.4%)345(83.9%)

Hideaki Takeda // The University of Tokyo/ National Institute of Informatics

9

実験結果
不適切なカテゴリを付加した原因
 専門用語（自重、内輪、仕上げしろ、～座）
z 複合語の処理で不適切なカテゴリを付加した原因
 形式名詞（～よう）の取り扱い
 接尾辞（～部）
zHideaki Takeda // The University of Tokyo/ National Institute of Informatics

考察
名詞は再現率・精度ともに良いと考えられる
z 述語の結果の悪さは係り受け解析の精度・辞書の詳細度にも依存
z 設計に関する文書には、複合語が多く、主辞を用いたタグ付けにある程度効果が得られた
z 助詞は異なるが意味カテゴリのみが対応とれた場合で絞った
文型パターンに適切なものが多かったことで、助詞の表記のゆれにある程度対応できるz

Hideaki Takeda // The University of Tokyo/ National Institute of Informatics

10仮説知識生成実験の考察
z

実験で生成したタグ付き知識を用いて、仮説知識が生成可能であるかを検証

z

概念間の類似性判定に、日本語語彙体系に加え、EDRの概念階層を利用

Hideaki Takeda // The University of Tokyo/ National Institute of Informatics

概念階層知識を用いた対応関係の生成z

概念階層知識を利用し、意味のある対応関係のみを選択
 対応付けを考える概念間の共通汎化概念の抽象度を利用した対応関係に対するスコアリング
 概念の階層の深さを考慮したスコアリング

2d common
di + d j

下限値を設定することにより、意味のない対応関係の生成を抑制
Hideaki Takeda // The University of Tokyo/ National Institute of Informatics

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生成例
1. スプロケットでフィルム［チェーン］に大きな駆動[駆動] を伝達する[伝達する] と、未駆動[駆動] 時にはスプロケットでフィルム［チェーン］を停止させることができる
2. 製作中たびたび分解、組立を行なう場合には、作業の簡略化のフィルム［ため］にカメラ［座金］のフィルム［爪］を正確［ナット］の外周みぞに停止し［折り曲げ］なかったり、止め金を装着しないですますフィルム［ため］、最終組立工程でうっかり正確［ナット］の回り止めを忘れることが少なくない。そのフィルム［ため］に大事故を伝達する［起こす］こともあるので、正確［ナット］のゆるみ止めをカメラ［念］のフィルム［ため］図面に指示するのが安全である。

Hideaki Takeda // The University of Tokyo/ National Institute of Informatics

生成例
3. 正確［軸］と位置［ボス］の締結法の一つ、ピン締結法は、正確［軸］と位置［ボス］に停止さ［あけら］れた穴に継手ピンを挿入し、正確［軸］と位置［ボス］間の回転運動や小さな駆動［トルク］を伝達する［伝達する］締結方式。
4. フィルム［軸］とボスの締結法の一つ、焼きばめ、冷やしばめ締結法は、ボスを加熱またはフィルム［軸］を停止する［冷却する］ことによりボス内径をフィルム外径より大きくしてボスをフィルム［軸］に挿入し、弾性ひずみでフィルム［軸］とボスとを強く固定し駆動［トルク］などを伝達する［伝達する］。
5. 止めねじ締結法は、とがり先止めねじの伝達［締め付け］では伝達トルクが小さく、過負荷トルク発生時に軸とボスがスリップし、カメラ［軸］をいためてボスの着脱が困難になる難点がある。その点で軸の駆動［切平面］を棒先止めねじで伝達する［締め付ける］方式の方が優れる。

Hideaki Takeda // The University of Tokyo/ National Institute of Informatics

12仮説知識生成実験の考察
実際に以前のUASプロトタイプで導出の知識の導出に成功
z 問題
 適切でない知識が多く生成
 概念階層を利用した対応付けの問題
z 設計という観点から考えると、動詞と名詞で、中間階層の概念の意義付けが大きく異なる。
z 名詞：様々な分類の基準に基づく多重継承のカテゴ
リ．設計に役立つ全ての基準が記載されているわけではない。未定義語が存在するため、適切な中間階層の抽象概念を見つけることができない場合がある
z 動詞：中間階層の概念が「ものを対象とする行為」といった抽象的な概念で、設計という観点で意味のある対応付けがあまりない
 動詞と名詞で、概念間の対応付けの戦略を変える必要性あり
zHideaki Takeda // The University of Tokyo/ National Institute of Informatics

まとめと今後の課題
まとめ 創造的設計に有効と考えられる、文書に自動で結合価文法を利用したタグ付けを行う手法を提案した
 生成された知識を用いて，UASの仮説的知識導出手法を改良し，創造的な仮説的知識を導出する可能性を示すことができた
 生成された知識を分析することにより、異なる知識間の対応関係をつけるための概念階層知識の利用方法を検討
z 今後の課題
 仮説的知識検証を設計の専門家に依頼する
 既存研究と、本研究の比較をしながら、タグ付けの詳細度と知識の量のトレードオフの問題について、そのバランスを検討するz

Hideaki Takeda // The University of Tokyo/ National Institute of Informatics

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