技術革新のための創造的問題解決技法!!

第8回

TRIZ

知識ベースを活用する TRIZ（2）
科学技術原理（Effects）のデータベースとその使い方
大阪学院大学最先端で凌ぎを削っている技術競争（e）「矛盾マトリックス」

中川徹

ともかく、これらの研究者たちがそで新しい技術を創り出していくために

これからの連載でこれらの項を各回の専門分野の知識を吸収した上で新しは、いままでに分かってきている科学一つずつ取り上げて、その考え方と使い研究成果や発明を発表しているもの

技術の情報をよく知り、それを駆使しい方を説明していきます。

が、一次資料としての文献である。ていかなければならないのはもちろん

今回取り上げる（a）項は、科学技術そして、彼らがまとめた専門知識が、のことです。そのために TRIZ は多くの世界での情報の扱い方とも共通の面

科学技術の情報を知識ベース化していの知識を集め有用な知識ベースを作っがありますので、まず一般的な方法をく際に最も重要な素材である。それらてきました。

概観した上で、TRIZ に関連して実現は、研究者たちが集め、その頭脳を経された知識ベースとその方法を記述し由してもたらされる。

この連載では、前回に TRIZ の知識ベースの全体像をまとめて、その位置ています。
1.2 文献検索による情報の収集づけを述べました。
それを一言でいうと、科学技術の世科学技術の情報を集める諸方法

界での通常の情報の整理のしかた（すなわち、科学技術の原理の記述と、もっと広い範囲で科学技術に関する情報を集めようとするときに、文献検索を行なう。20 年前までは、図書検索特許などでの個別の問題解決の記述）

まず最初に、知識ベースなどの素材が精一杯、10 年前までは文献のタイトに対して、技術開発のための観点からである情報を集める方法を考えよう。

ルやアブストラクトでの検索が精一杯

新しい情報の整理のしかたをいくつか導入したことです。

であったが、いまはディジタル化され1.1

専門分野ごとの知識の蓄積た文献の全文検索が当たり前である。

これらの TRIZ 知識ベースは （前回

研究者や技術者たちは、自分の専門インターネットが普及し、広範で膨にも書きましたように） 教科書など分野での知識を収集し、自分なりに体大な資料がディジタル化され、その全で概要を学ぶことができますが、便利系化を試みている。その素材は、教科文を対象とした検索が容易にできるよで詳細なソフトツールが作られていま書・専門書などの比較的確立されたもうになった。google などの（ソフトロすから、それらを導入するとずっと効のから、最新の学術論文、学会発表、ボット型の）検索エンジンを使うと、果が上がります。

特許文献、（他社の） 製品情報、新適当なキーワードでの検索が 1 秒もか

聞・商業誌の情報、Web 検索など多様からずにできる。

その TRIZ の知識ベースを前回の 2
節では、つぎの 5 種として表現していであろう。

特に、明確な技術用語や製品名など特定の狭い分野に絞っていても、その個別名の場合には、このキーワード（a）科学技術の原理のデータベースの情報は複雑多様であり、なかなかす検索は強力で、得られる情報の質も随（b）技術の発展方向を示すデータベっきりとはしない。専門学会などで分分高い（重要な記事のページやサイト野を概観する事典やハンドブックなどが上位にランクされて表示される）。

を編纂することも多いが、膨大な作業

例えば、「TRIZ」というキーワードでである。それでいて、事典やハンドブは、日本語ページの検索で約 5 万件、ックには書き切れないことが一杯ある。

世界では約 113 万件がヒットする。

ます。

ース（c）機能目標から実現手段を探すデータベース（d）発明原理とその事例集

48

Inter Lab 2006. 8

しかし、機能を表す言葉や、性質の1.5

意味解析ツールによる自動分析

変な作業であるが、このツールはそれ特徴を表す言葉などの、一般的な言葉もう一つが、Invention Machine 社がを使って検索するのには適さない。

得意とする自然言語の意味解析ツール

IM 社はこのツールを使って、多数を用いた方法で、特許などの技術情報の特許・技術文献を自動解析していを自動分析し、要約、データベース化る。数年前までは、「250 万件の特許を公開されている特許を検索することする。IM 社を興したベラルーシ出身分析した」と言っていたが、本年の論は、技術の調査としても、権利の確の Valery Tsourikov による AI 技術を基

文では「1500 万件の技術文書を分析し保／抵触回避のためにも大事である。

礎にしている。

た」と述べている。

1.3 特許文献の検索を数分の時間でやってしまう。

日本の特許庁をはじめ、米国、EU な

その基本的な考え方は、技術文献のこの自動分析結果をいろいろに再構

どの特許データベースが公開されてい分析に際して、各文の意味を「S-A-O成して、TRIZ 知識ベースのソフトツて、検索のツールも公的に提供されて構文」の組合せで理解していくことでールにしているのである。

いる（TRIZ のソフトツールを使うと、ある。文法的にいえば、S（Subject）

公的な検索ツールを使うよりもはるかが主語、A（Action）が動詞、Oに高速に検索できる）。

（Object）が目的語であるが、これを技

科学技術原理（Effects）
データベースの使い方

特許文献の検索では、タイトルや概術的な文脈では、S が手段（方法）、A要の記述が、（不適切なほどに）広義が作用、O が対象物を表すと理解する。

で直接的でない用語を使っている場合

例えば、「水を加熱すると、100 ℃でTRIZ の知識ベースの中で最も基本が多いので、注意を要する。全文検索

沸騰して、水蒸気になる」という文で的なものは、上記のさまざまな方法でがずっと望ましい。

あれば、おそらくつぎのように解釈す集めた科学技術の知識を比較的単純にるだろう。

まとめて、科学技術の原理とその応用

1.4 特許文献の人手による網羅分析「S ：熱− A ：沸騰させる（100 ℃で）例のデータベースとしたものである。

注目すべきは Darrell Mann たちが− O ：水」&「S ：熱− A ：変換する

TRIZ ではまず、物理学的な諸分野

CREAX 社で行なった、1985 年以降の（水蒸気に）− O ：水」

2.1

Effects データベースの構築でこれらの原理、現象、装置、応用例米国特許の全数調査である。インドでこのような解釈をいくつもの文に関などを集め、ついで、化学の分野や、特許分析の専門家 25 人を雇い、2000して組み上げていき、最終的に一つの数学的（幾何学的）な分野での知識を〜 2003 年に 15 万件を分析した。ざっ文書（例えば、20 ページの特許文書）集めた。それらをまとめて、「物理・と読んで優れたもの約 1 割を残し、について、その文書全体で言っている化学・数学的な効果の事例集」、あるTRIZ のいろいろな観点から詳しく分「意味」のネットワークを作る。

いは「物理的効果のデータベース」、析記録した。

その意味のネットワークから重要度「Effects データベース」などと呼んでいる。

この分析結果は、Mann の教科書が高い部分を取りだして通常の文章と（中川徹監訳：『TRIZ 実践と効用（1）して再構成することができ、例えば、この知識ベースの範囲を、生物関連体系的技術革新』、2004 年）に反映さ5 行程度の「要約文」を作成できる。

諸分野や情報関連分野に拡張することれ、TRIZ 知識ベースの中身を大幅にまた、もっと細部まで出せば、2 ぺーは、必要であると同時に非常に有益な刷新した。

ジの要約文書を作ることもできる。

結果をもたらすであろう。徐々に進んでいる （ゆっくりしか進んでいない）

このやり方は、非常な労力を要する

IM 社の Goldfire Innovator というソが、その知識の蓄積は驚くべきものがフトは、従来の TRIZ ソフトツールある。特許の全分野で、技術情報が質（TechOptimizer）にこの意味解析ツーの高い形で詳細に記録されており、いルを付け加えたものである。このツー

ろいろな角度から再整理して表現できルでの特許文書の要約文は、非常に分基本る。TRIZ 伝統のアプローチを現代にかりやすい。一人の技術者が 100 件のこの知識ベースを使う基本的な方法生かしたものである。

（英文）特許を理解・要約するのは大は、要するに科学技術の知識の百科事という段階である。
2.2 Effects データベースの使い方のInter Lab 2006. 849

技術革新のための創造的問題解決技法!!

典として使うことである。

TRIZ

さらにこれを、「水を水蒸気にして乾多孔質材料を取り上げ、その多孔質材珍しい現象や原理、新しい機能素材かす」という文脈で見れば、高温の物料が脆くなる原因をこの方法を使ってなど、自分の専門外でよく知らないこ体、乾燥した空気、熱風など、いろい（ミクロの観点で）考察している。とを調べるのに適している。応用事例

ろ出てくることが分かる。
2.5 機能による整理などをつぎつぎに引き出せ、図解などがあって、大いに便利である。
さまざまな技術分野、産業分野で使2.4「S-A-O」の連鎖と拡張による知識の検索われている原理・現象が、応用事例とこの「S-A-O 概念」を用いた IM 社ともに掲載されているから、自分の専の初期のしごとで印象に深いのは、門分野、産業分野を越えて技術を広く「技術知識の連鎖」によって「発想を学び、新しい発想を得ることができる。

生み出せる」ことであった。

Effects データベースのさらに本質的な利用法は、その知識ベースの内容を新しい枠組みで整理し直して利用することである。
その第一で、最も大きな利用法は、各技術知識が、どんな機能や作用をもそこでは、各要素技術が、「入力状っているのかで分類する。その際に、

況 --> （自然法則）--> 出力状況」の形さまざまな「機能」をまずリストアッ知識ベースの利用式で表現される。すると、いま、二つプし、それを階層的に体系化し、その2.3「S-A-O 概念」による Effects

上記の IM 社の「S-A-O 概念」を用の要素技術において、第 1 の出力状上で、すべての技術知識をそれらの体いると、この Effects データベースをさ

況＝第 2 の入力状況となるものを見つ系に仕分けてしまうのである。

らに効果的に活用できる（そのためにければ、2 段階の技術を逐次的に複合

このような階層的体系を作れば、そは、Effects データベースの各項目の内させて、「入力状況 1 -->（自然法則の体系は普遍的、恒常的で、知識をど容が S-A-O 概念を用いて記述されてい1&2） --> 出力状況 2」という「複合んどん蓄積することができる。これがる必要がある）。

技術」を「自動的に生成できる」の

TRIZ の典型的な知識ベース構築法でである。

ある。「機能」による知識ベースの活

その方法は、S-A-O のうちのどれか二つの要素を特定して、第 3 の要素にこの検索法が顕著な実地適用例を生該当するすべての知識を引っ張り出すみ出したという話を聞いていないが、ことである。

技術者たちがいつも考えている思考

例えば、「S ：熱− A ：?− O ：水」と方法の一つを具体的なソフトツール

第二の有用な整理のしかたは、ものいう図式は、「熱は、水に対して、どとして実現した点で画期的なもので（システムまたはその構成要素）のんな作用をするか?」という質問に対あった。

「属性」（性質の種類・カテゴリのこと）応している。温度を上げる、体積を膨

また、IM 社の今年の TRIZ 国際会議張させる、蒸気圧を上げる、泡を生じでの発表では、「S-A-O 概念」を拡張る、沸騰させる、水蒸気にする、気体して、「原因分析のための知識ベース」にする、（あるいは、マイナスの熱をを作ったという。

用法は、改めて第 10 回に説明しよう。
2.6 属性（性質）による整理に関連させて、いろいろな技術知識を整理することである。
そのためには、まず「属性」を分類しなければならない。このような分類も含んで考えると）氷にする、などがそれは上記の説明を少し言い換えにはいろいろな考え方がありうるかでてくるであろう。具体的な応用までて、さまざまな技術的知識を「原因状ら、確立することはなかなか難しい。

考えれば、溢れさせる、蒸気として飛況-->（自然法則）--> 結果状況」の形

例えば、Darrell Mann の教科書で採用び出させる、なども出てくるであろう。に理解すればよい。すると、具体的なしている分類は以下のようである

また、「S ：?− A ：変換する （水蒸問題の結果状況を作り出している可能（改行は行数節約のために便宜的につ気に）− O ：水」という図式は、「水性のある原因状況をすべて（知識べーけた。原著には階層的な表現はない）。

を水蒸気に変換するのは、何か（どんスから）網羅することができる。その重量、体積、表面積、長さ、な手段があるか）?」という質問に対中の関係しそうなものだけを抜き出し表面仕上げ、密度、応する。熱（加熱）という答えはすぐて考察するのである。

速度、力、圧力、圧力勾配、に思いつくが、減圧／真空でもよい。

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例として、人工骨の表層を形成する

温度、温度勾配、強度、輝度、エネルギー、仕事率、まず一つは、一般的な技術の学習、採用するとよい。

均質性、潤滑性、素養の涵養のために使う場合であり、すなわち、実現したい機能が、「臭い電気伝導性、熱伝導性、磁気特性、それは、「いつでも、折にふれて」とを消す」ことであるなら、機能で分類多孔性、粘性、硬さ、いうことになろう。

したもの、あるいは属性に対する作用

音／超音波、色

例えば、日常生活でふっと気になっという表現で分類した知識ベースを使

そして、これらの「属性」に対するたことを調べるとよい。「消臭剤」がうとよい。あるいは、分類していない作用として、つぎの 5 種を考えている。

どんな原理でつくられているのだろEffects 知識ベースで、「S ：?− A ：な

増大させる、減少させる、変化させるう？「噴霧器」の霧をうんと細かくす

くす（臭いを）− O ：?」といった図（増大&減少）、安定させる、測定するる方法は？「かび」の防止の方法は?

式の検索をするとよいであろう。

このようにして、多様な「属性」となど、折にふれて学んでおくとよい。

ともかくこの場合には、問題解決のそれへの「作用」との組合せで 26 × 5

技術的なことで、詳しく知らないこ

段階に応じて、適切な形式の質問／情の表を作り、そこに関連する技術知識とがでてくるたびに、その関連項目を報検索のしかたをすることが大事であを仕分けているのである。

学ぶというのも大事なことであろう。

る。逆にいうと、「質問のしかたが明

例えば、「表面積を増大させる方法」

第二は具体的な問題に関して、問題確になってから、知識ベースを使え」

として Mann の教科書が挙げているの解決の初期に、その背景となる知識、は、メービウスの帯、分割、楕円、渦従来技術、関連情報を集める場合であ巻き／螺旋、しわ、突起、フラクタル

ろう。一般的な情報検索をするとよい化である。

場合もあるし、TRIZ の Effects データベースを使って調べるとよいこともあ

2.7

いつ Effects データベースを使うのか?ということである。

中川徹（なかがわ・とおる）

大阪学院大学 情報学部 教授

ろう。自分の知識よりもずっと広くを見渡すとよい。

さて、上記の 2.1 〜 2.6 節において、第三は、具体的な問題で、解決策のEffects データベースのいろいろな使い方向を念頭におきながら、ヒントとな方を述べたが、「いつ使うのか?」をきる技術を探す場合である。この場合にちんと言及してこなかった。ここにまは、2.3 〜 2.6 節で述べたような、目的とめて考えてみよう。

を明確にした知識ベースの検索方法を1963 年東京大学理学部化学科卒，理学博士。
東京大学助手，富士通国際情報社会科学研究所，富士通研究所などを経て，1998 年より現職。同年 11 月に Web サイト「TRIZ ホームページ」を創設し，和文・英文で多数の TRIZ /USIT 関連の論文・記事を発信している。Yuri
Salamatov 著および Darrell Mann 著の TRIZ 教科書を監訳。

光エレクトロニクス技術、光学技術に関する法則、現象、マテリアル、素子、機器、装置、システムを網羅

キーワード解説

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