国立防災科学技術セソクー研究速報第8号

1968年3月

007，614．8

情報検索における出力と有効性の研究
防災情報の検索の諸方法に関する研究（その1）一高

橋博

国立防災科学技術センター第2研究部地震防災研究室

A Study◎n Output and Validity in lnf◎rmation Retrieva1
Preliminary Report of Study on Methods of lnformation Retrifor Disaster Prevention Research（I）一

eval

By

ト1iroshiTakahashi〃州oπo1肋・ε〃cゐCε〃27戸or朋kω〃Pr〃ε州o例， T0伽0

Abstract
As・・・・・…h・・i・th・fi・1d・fdi…t・・p…㎝ti・・h・・t・fi・d・・td。。㎜㎝t。，

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Va1idityof

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th…tp・t・・㎜・k・b1y・Wh・・…p・ti・d・・i・・1igh・1y・㎜・11・・th…砒y，。。difout岬tis・l1・・1・…いh・・p・・ti・…yf・・t・・i・㎜ity・・d・…11f・・t・・i・・…1y㎜ity・and・・1idity・f・…i…1i・w・ll・U…p・・i・d・・i・㎜i・y・・dp…i…。yf・・t・・i・・1・・mity・・…11f・・t・・i・㎜ity・・d・・1idity・f・。t．i．v．1i．th．b。。t．

Wh・…tp・ti・d・・i・・1itt1・・…㎜ity，if・11・f・・1・…td…m・・t・i・q。。。ti。。

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国立防災科学技術センター研究速報

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By

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given

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This

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outputtoca11ed，thatunity，and

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for

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1968年3月r

pertinency

thedocurαents

theperfect1y

第8号

in

ea・ch

order

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f

to

machine，

retrieva1byusingthetota1n㎜ber

output．

多様な資料を解析して信頼性の高い見解に到達す諭

今日，防災に関連した諸菜務が国の行政機関はもとより，地方自治体・各種企業庄らぴに大学・研究所などに拾いて，ます言す比重をまし，それに関連して防災に関係をもつ各種の資料が日夜ま

地学・化学・医学などの分野で最近ひとしく著し
く庄つた傾向である．この最近の情勢に対する深い見と歩しと資料の活用に関する今日的感覚から，すます多量に生みだされている．一方，災害現象

当国立防災科学技術セ；・ターの設置法に，その主は，自然に関係したものの場合，そのくり返し周期に著しく長いものがあり，履歴性をもち，さ言
ざまの環境的素因と多くの内部的要因の複雑な組要業務の一つとして資料の収集・整理・屏析歩よ合せに支配されているため，たがいに類似性を示しながらも個々の災害は複雑な様相を呈している．

活用するためには・それぞれの人の知りたいことがらや調査目的にかなった有効な情報の検索方法が確立されなければならない．もし，有効な検索したがって，防災のためには，災書時券よぴその前後のできるだけ長い期聞についての資科を幅広る必要のある分野，たとえぱ経済・経営・外交・

ぴ提供を行なうことが特に明記されたものである．

ところで，収集された多種多様庄資科を効果的にく集め，解析することが問題の根本的検討にはも方法が確立されず，多くの人が知っているよう在古い型の図書館注1）のように沢山の資科がただ静

ちろん，応急的見解をたてる場合にも必要であるという考えが，次第に高まつてきた．このような外の利用者にとつて，種類と量が多ければ多いほ

傾向はひとり防災分野に限らず，単に拾ぴただし
いデータの処理というより，むしろ，既往の多種かに保管されているだけならぱ，多数の＝資科も内どかえつて利用しにくい集積となつてし言い，必要在資料を完全にえて白分に課せられた仕事を果

一2一

情報検索に拾ける出力と有効性の研究一高橋

たしたいという利用者の期待に答えられず，その人たちをいつまでもというよりますます限られたその人の知識と個人的な情報源に依存するように学生に対する積極的なサービスこそ図書館人の使命である・』と強調している．」（岸本英夫東大図書館長：図書館の近代化について．朝日新聞，

させてしまう． 方，多種多量な情報源から質問
者の真に欲している内容の情報を，もれなく正確昭。38．7．5）にひさだす技術（information

以下IRと略記する．注2））は強力な電子デ＿タ処

I Rの具体的内容は次のと拾りである．
（1〕文献の材料やテキストを集めること．

理システム（EDPS）技術の発達によつて現実性（2）集めた素材を分類したり呼出し語をつけるをもつに至り・今日各方面で盛んに研究され，その実用化のために粘り強い努力が重ねられている．

こと．
（3）それらをたくわえて歩くこと．

当センターの上述した課題も，強力なEDPSの設（4）要求ど拾りの情報を取り出すこと．

置とI

15）取り出した情報をディスプレイすること．
（6）取り出した情報のハード・コピーをとるこ

retrieva1，

R技術の開発適用によつてのみ解決できるものである．筆者は，数年来，EDPSとドキュメ
ンテーショニ・の結合によるこの新しい分野について深い関心を払ってきたが，た・またま白然言語による技術文献の機械検索注3）に関する研究に接する機会を得た・その際，当センターに拾ける情報の機械検索の方法に関する研究の準備の一つとして，検索出力と有効性注4）について若干の検討を行なったのでここに報告し，今後に役立てたいと考える．

な拾，この報告は前に口頭で発表したものを2）主として隻者が進展させたものであるが，用いた実験データは電気試験所電子計算機部佐々木久子
技官が行なったもので，この報告に使用を許されたことに対し同技官に感謝します．また，統計的方法について助力を得た統計数理研究所赤池弘次
氏に謝意を表し・本報告について検討を賜わつた．
第2研究部長丸山文行氏に感謝します．
注1）

注2）

と．

（7〕情報を必要な人に配付すること．

I Rシステムの終局の型はrどん在情報をえた
いかがわかつている人』のためにではなく，『その人の現在歩かれている状態を察知して」その人のために最適の情報を提供することである．しかし，現状では一歩手前のr要求ど歩りの情報」を
迅速確実に提供することにある．

このような仕事を行なうためには，人間の知能と電子的ならぴに光学的装置を結合し，十分の強度と信頼度をもつ機械を作りあげ，この人間機械システムを完備することなしにはできない．（以上参考文献（3）参照）

注3）

情報を機械で検索する場合，各情報記事（注4参照）に情報内容を示す目印をつけて拾く．機械はその目印によって検索を行なう．目印のつけ方「従来，ともすると目本では，図書館の仕事と
いえぱ・1ヨの当たらない日陰の仕事のように考えられてきた・」「ブライァント氏（ハーバード大学図書副館長）は，『大学図書館の図書は読むためにあるものであって，書庫のたなの中に保存して歩くためにあるものではない．一・・大学中の図書は学内のすぺての教授・学生・研究者に利用さにさ重ざまあつて，昔から有名なものにUDCのコードがある・このような階層的な分類法は体系的ではあるが，もともと多面的性質をもつているものに1点の地位しか与えない矛盾のほかに，そのような欠点を除くと一応考えられる他の分類法でも同様であるが，それ までの知識をもとにして作りあげた人為的分類とは関係なく発展する部門

れねぱ在らない．ことに学問の研究分野は目増しにその幅を広げている．今目では，図書の有機的な相互利用なしに十分な研究や教育をすることはが必ず生じるために，新しいものを合理的にその体系ちゅうに組みこめられ在い欠点をもつ．（た不可能である．………

機械器具（681）として取り扱われ，電気通信工

図書のダイナミックな利用をはかることが図書館の役割である．……そうした働きを強化するた学（621・39）とは別の体系に属す．）

めには，・・・…近代的技術も思いきってとり入れなけれぱならない．しかし，それにもまして教授やとえぱUDCでは電子計算機（681，142）は精密
また，今回の実験に拾いても生じたが，分類体系が高度であり，精細であれぱあるほど，特定の限られた専門家以外に正確なコードをつけられない欠点もある．

一3一

第8号

国立防災科学技術センター研究速報

1968年3月の型でつけられていたとき，富士山でおこる災害は？ときかれた場合．）さらに，情報内容の 部

また，今回の実験に用いた機械は，自然言語の文章をそのままの形で取り扱え，言た，検索指令
は必要条件を単的に示し，複雑なプログラムを要せず，単語の組合せで表現できるもので，電子計算機についての専門知識をもたない人でも使えるように特に考案された検索専門機5）であった．当を摘出してあらわすため，情報内容の損失を生じセンターに拾いても分野が薯しく広く，また，質る．特に創造的な仕事にたずさわっている研究者
や技術者にとっては，情報の記述者や要目の摘出問内容が多様をきわめるであろうことと，電子データ処理システムに質問者の多くがなじんではいIまた，分類体系によらず適当に見出し語をつける方法もあるが（分類法による場合も同様である
が），観点をかえた検索をしようとする場合には，

全く玲手あげになる場合が生じうる．（例；災害ないこと，当センターのEDPS拾よび資科部門の者が，一見して，情報内容，意味内容がとぼしくても，新しい観点から見なおすときには，非常に人員が飛困的に増加ナることも考えにくいことな
どから，本格的な研究や検索は，多目的の通常の電子データ処理システムによるぺきことは疑いを重大な情報価値をもっているものがある．このようなことから見出し語を詳細につけた極限として，入れないが，自然言語を用いた検索専用機の活用

情報全部を見出し語とみ，全文を検索する方法がある．これが白然（人間の）言語による情報検索についても考えるぺきであろう．
な券，ここに今回の実験を簡単に紹介する．

で，検索の有効性も高かったという報告もある．

検索実験は，Proc．I（以上参考文献（4）参照）

始符号

REに掲載された1年分¶UDC 標数

¶通し番号

¶標題

¶著者名

¶雑誌名

¶巻数

¶刊行年月

¶ぺ一ジ

¶抄録（約300字）終符号
実例（ただし始と終の符号は略）

¶O042

¶

681，142¶Pattern

Detection

and．Recognition¶Unge工，S．H．

¶Pエoc．IRE¶47¶Bo加pヱoceSSeS

704

computeエsPatia1

the¶1737−1552

have

been

¶1959．10．

caエ］＝ied

out

which

was

pエogrammed．tocompute＝I＝．

The

p工og工ams

エbcognitiOn

SanS＿Seエif

prOcesS

a1phanu㎜eエi

図一1

記

for
c

事

reading

一4一

形

式

an

IBM

si㎜u1atetestedcharacteエs．

の

on

a

inc1uded・

hand＿1etteエed情報検索に拾ける出力と有効性の研究一高橋㌶1。。。。。一1．1．1．1．1．1．1。一。。
（8字）

272829〜の合番

686970

71〜88

（8字）

語子

番

89

（18字）

餐葦婁7」1「嚢奮蓼㌻τ一嚢香
緕

6667

奉項｝
白番
茎

・一一（反復）一・・一

）

語子

接
続

検
索
語

子

番

端
子

形
工迂

第1検索語

第2検索語

第3〜第5検索語

図一2

第6検索語

検索指令の形式の抄録4455件を自然言語の・まま磁気テープに転0：検索された記事数（「答」の数一出力），写されたものについて行なった．抄録1件を記事と呼ぴ各記事は書誌的に著者名・雑誌名・標題・

ア：出力中の適合記事数（出力中の真の答の数）とすると，抄録等9項に分けられ，1記事550字以内に収め呼出率（reca11factor）

られている（図一1）．検索指令（図一2）は，
自然言語の論理的組合せ（and，or，no

除外率（omi

t）で記

SSi

On

IonosPhere；Resonance；Wave

Propaga−tion）によって別々に検索した．

1

faCtOr）

1一ア

事中の項をそれぞれ指定して行なう．今回は，標題（3項）と抄録（9項）それぞれについて，見出し語と相互参照（例：Absorpt i㎝，see also

：ヱ，

；丁＝1

■

丁・

（1）

適合率（…ti・・…f・・t・・）＝音・雑音率（noise

factor）
ア
ー＿0一ガ ：1一一．

00
資料ファイルがきまれぱそのときの質問内容とそ

注4）

検索結果が質問内容にどれだけ答えているかをのときの検索指令によつて，1，ア，0はきまり
それらは互いに独立である．また，u）の四つの指調ぺるのを検索の有効性の検討という．以下に有効性の検討に関係ある用語の定義を行なう．
情報検索に玲いて，機械が検索する対象となる数のうち，互いに独立なものは二つであるので，情報の蓄積体を資科ファイルと呼ぷ．そして資料する．

以下必要ないかぎり呼出率と適合率によって検討ファイルを構成している細胞に当る単位の情報一

文献のファイルであれぱ個々の文献一を記事と呼ぷ．記事は通常，さらに標題，著者名等図一1で見たように多くの項よりなる．検索に際しては，情報をえたい人の質問内容に応じて検索指令が作

2．出力指数について検索結果が良好であるためには，1がほぼ等しい方がよいともいうが，単純一様な性格をもつ情

られ，みかけ上合致する記事が質問に対する「答」

報源でもないかぎりそのようなファイルはありえず，大体1の大きさそのものが質問内容のわずかとして出てくる・（この「答」を以下出力と呼ぷ．）

な変化によっても変化するものであり，それにも使用した資科ファイルによってはもちろんのこと，ともと1にあわせて情報源を作るわけにはいかな

資科ファイルが一定の場合（以下原則としてこの場合）でも検索指令の作り方いかんによって検索いものなのであるから，情報検索に拾いて1の分
布範囲は広いものと考えて拾く必要がある．そこされる記事一「答」一はかわる．こうして得で・筆者ら（高橋・佐々木）は出力の測度としてた「答」のすぺてが真の答であるとはかぎらず，は，出力そのものより出力と必要情報記享数との比である0／1を用いる方がよいと考えたが，2）こまた，出力が必要とする情報のすぺてを含んでいるともかぎらない．ここに検索の有効性の問題が生じ，通常，次の四つの指数によって検討される．

11必要情報記事数（真の答の数），

こにこれを出力指数と名付け，んであらわすことにする一な券，んに似たものとしてreSo1utiOnfactor＝0／∫（5：資料ファイルの記事総数）

一5一

国立防災科学技術センター研究速報第8号 1968年3月

したがつて，もしん《1の場合は，1の大きさに十分見合つた大きさの0を得て，んを1に近づがある．これは機械の「目」の「みえる」度合の良否を示す指標ではあるが，各1がいずれも等し

けなけれぱ必要情報を完全に得ることはできない．

い場合以外には意味がない．

反対に1に比ぺて非常に大きな出力を得るとん》

今，呼出率を7，適合率をpとするとんに対しγとρのそれぞれとりうる最大値は次のようにな1となり，よしんぱγ＝1となつてもpが著しくる．

低くなって出力を再検索しなけれぱ在らないハメ
んく1の場合にお・ちいる．したがってん÷1となるような出力を得なけれぱ有効性の高い検索（τ÷1，j・÷1）＾・・＝0，ん〉1の場合凡＝1

は行なえないことが定性的に知られる（表一1）．

であるから

ア
0
＝一：一＝ん，

γ■・・ 1

1

＿1＿
一一一1，
1

ア 0
Pm・＝．σ＝万＝1・次に，γとpは互いに独立であるが・んを介し（んく1）・て互いに次の関係にある．

（ん〉1），十ヲニ；∵（2）（んく1），

一舌一％，

1

（3）

（ん〉1）

となる．

表一1 出力指数と最大呼出率および最大適合率との関係
尻

＜1
＜1〜

1
＞1〜

＞1

検

索

の

有

効

性

τo●■

ρm・

＝ム＜1

1

非常にわるい．出力をうるよう検索方法の再検討が必要．

＝ん＜1

1

歩おむね艮好．

〜

1

1

1

＝1／ム≦1

拾おむね艮好．

1；】／ん＜1

非常にわるい．出力の再検索が必要．

良好

したがって，γとんを独立変数として取り扱うが，そのようなダイヤグラムは一般に市販されてこともできる．従来，呼出率と適合率を統括的にいないので，両対数目盛の図を用いて表示するこはあくしたり，表示することに成功していないのとにした．

で，注5）（3）の関係で，すでにみたようにγとpの今回の実験の出力を値はんによって限界が与えられるという条件をも索語

加えて検索の有効性を一つに表示する図を筆者らは作つた．2）（例：図一3 以下これを有効性図とよぷ．）この図で〜 と㌍・。をそれぞれ太い
実線と破線で示し（以下ム、，ムρとそれぞれを表わす．），7を中黒，ρを中白の記号で表わすと，γとρの存在可能域はそれそれ五τと工ρより下方
注6）

項

見出語
⑤

標

題

01

抄

録

09

相互参照
．9

0、≡0Pu09

・、≡・9・・9・9ユ㍗≡0ULのように表わし，検索もれを拾うために新しい検索
語や分野（項）をえらんで検索範囲の拡大を01③→0。→0＊のように行なった場合の有効性の変化

となる．

注5）

たとえぱ呼出率と適合率にウェートを一与えて一次結合を作り，両者を統一的にはあくしてみようという試み6）などがあるが，合理的な方法はい重を図一3に示した．図一3に拾いて検索の有効性が全体的によく表現されている．たとえぱ，1：③54の場合，01てはん：．17であるから7＝・15

注6）と低いのは当然である．しかし，レに非常に近い値をえているから適合率はρ：．89と高い．次の検索でム→1となるような出力0、⑨をえ，そ

対数目盛の3角ダイヤグラムによって，図上ののほとんどが適合するような検索指令を作れば，1点でγ＝pxんの関係をあらわすことができる

きわめて有効性の高い検索が行在えるであろうこ

だ得られていない．

一6一

情報検索に拾ける出力と有効性の研究一高橋
10

m﹇

O．一

r㌔

、

、

、

lOO

10

｛

lO

、

、

、、

＼

＼、
、

1甘、

＼＼

0

P

＼＼
◎＼ ＼

泊

ぺ

54

7フ

＼
、

、

＼
、

＼＼
0 ＼
、

0

O，1

＼
＼

＼
＼

＼
＼
＼
＼
＼
＼

O．0101o．01
O．01

1＞32 （記号は円11≧100，四角1100〉1＞32）

図一3−1
lo

O．

lO

｛

lO

lOn

lO

P

『

叫喜、

4、

nl

〕1

、、、＼㌻＼

＼＼
＼＼△＼
＼
＼

＼
＼
1∩1

∩n

図一3−2

32＞1〉10（記号は三角）「㌶■プト。
■
］

「 ＾

オ

1
＼

5

＼

へ、」r
、、
＼
・ミ、 今

＼、㌣、

＼
＼

＼

▽・

＼、㍉
◇HOI
；マ、

帆

㍉

図一3＿3

10＞1〉1（記号は逆三角：10〉1＞4・ひし形：4〉1〉1）
図一3

注）とが読める．

検索範囲の拡大による有効性の変化

両対数目盛・記号は呼出率：中黒，適合率：中白（実際はそうなら在かったが．）言た，1＝7の場合，0P→0、にかけてんと7は一7一

国立防災科学技術センター研究速報

共に1．5倍化したので，pは同じ値を保ったが，◆0

1968年3月

第8号

o…→0｛十1の過程で1）出力が増しても適合記事数がふえない場合に拾いてム＝80にもなり，一方7は増加しなかつたため，適合率がp＝．O054と著し〈低いすなわち，ものと在った0。十1＝〃0以上のように，んを介してτとρを検討すると，検索語や，検索範囲の拡大過程に拾ける有効性の意味や変化が読みとれ，次の検索の指針がえられへ十1⊆へ
ん6＋1；肌ん6，
τ！十1

有効性の変化＿τ三，1

ρ一十1■7p・

検索範囲の拡大過程に拾ける検索の有効性の変化を有効性図（以下略して図という）について検

（π＞1）

の場合

る。

a

，

となる．

討する．

10g

ん｛十1

−1Ogんづ：

lOg肌，

（2）から

1og

ρ。十1−

1o

一1ogπ・

したがって，図上でγはんの軸に平行に移動し，

んく1では 工。＝ん， ムρ＝1，
ん＞1では 工、：1， 工ρ＝】／ん

pは工ρ（ん＞1）に平行に（右45。下方）下がる．
i一）出力と適合記事数の増加率が等しい場合

であり1図は両対数目盛であるから
五、一五ρ＝1og1。、一1ogムρ＝1ogん

すなわち，

（4〕

0。十1＝π0。，（ただし，ムドムpは図上の線分の長さ，以下
同じ．）

ア

（π＞1）

十1＝πF

ならぱ

また，（3）から

1・gτ＝1・即十1・gん・（5）

ん…十1＝πん。，

ゆえに（4）と（5）から

1og

gρ，＝

γ一十1一肌γ｛，

Zτ一1og7＝1og五p−1ogρ，工、一τ：五グρ．

ρ一一ト1一戸・

1Ogん一十1−

1Ogん一＝

1Og例，−1Ogγ一＝＝

1Ogπ。

（6）

ゆえに，検索結果をんとγから図上にプロットす

1Ogア，十1

したがって，図でρはん軸に平行に移動し，γはれぱ，pめ位置は（6）からあたかもγの影のごとくZ。（ん＜1）の線に平行に上昇する．（右45。上従属的に定まる．

方）

また図から
ん＜1では，つねに

τ＜ρ，i1i）最大値・最小値＝1では，つねに

γ：ρ，0。十1＝0。十0才十1＞1では，つねにF。十1：ハ十F＃1

τ＞ρ

であることが容易に知られる．

今｛回検索を重ねた結果，それ重でに得られた

出力を0〕その適合率をへ とし，さらに…十1
回目の検索が行なわれた際の出力を0ゴ十1，その適合数をへ十1，そのうち真に新しくえられたもにおいて0プ十。くO，

F六1く0であるから，必ずγ、十1＞7、・

十十のをそれぞれ0、十1，孔十1とすれぱ，

0〜十1＞ん1となる．

u0

十1≡0ε十1，十0．U0！十1≡0｛十1，重た，十ア｛uア！十1≡ア、十1

であるから

，

一ト
十
τ片・…＝（川1・1）／h｛㍗二／㌦、）十ア旦U1㌦十1≡ア1十1，
篶∩汀十1≡φ．

・・＝（0。・1一州／1：ん1・1〃〃1次に，有効性の図上に歩ける拾もな移動形態を
検討する．

ト

φ⊆1㌦十1⊆0。十10。∩0六十1≡φ．ただしφは空集合．

ただし，ル≡0｛∩F，。

ゆえにもしも篶≡φ

一8一一一

（雑音）

ならぱ

情報検索における出力と有効性の研究一高橋り十1o・・＝ん一十1≡↓7

ただし・この場合

篶≡φは〜十1〈1の領域でしかありえない．また，

なんらかの原因で検索をさらに加えたとすると，〜十い1・＝（F。十0）／1＝㌦

18）

で（I）に相当する．

なお1，（7）に拾いてF｛となる．（図一4−2）i）。 ん1＞1（∴W、キφ），γ1：1の場合

り＝1，ハは五ρの線上を移動する一i1） ん1＜1，7。＜1の場合
図一4−1からわかるように，んが1O倍化するあたりで〃。は五τ，吻五pは1に近づき，ん÷
1（1よりわずか多い値）で〃、＝1になり，＾ρ÷1（1よりわずか低い）と庄る．

十 十1≡∫
十0となった場合，〜十1：篶／1＋1〉1と在り，これは（｛十1）回目にもっとも効果的な検索を行ないえた場合に相当するが，篶キφm） ム1≦；1，τ1＜1の場合
図一4−3にみるごとく，必Z。と㏄Zpはん＝

でないかぎり，ん。十1＞1であることを示してい1で大きく交わる．〃、のγ＝1になる点は1．5
前後で，Pの最高値もやや低下している．しかし，この付近で変化するものは，全体としてみても検索の有効性はもっとも高いといえよう．

る．

次に適合率に拾いては
ρ，十、二（篶・0す。1）／（0・0す。、）．

十十
その最大値は，ア。十1≡01＋1の場合で∵

1V）

二（r1篶㍗十0㌔・）1（・）

ん。：1，

㌦＜1

の場合

−4）
τ1く1の場合，τ、：p、から〃、もし，〃。≡φならぱ戸

十1＝1となる．ただし，

この場合0 十1く1でなけれぱ篶≡0はありえないから・〃十1＝玉は，〜十1く1の領域で十また，｛9）に券いてへ十0。十1≡1在らぱ

叶1・H＝ソれ・・≡ら：γ（附りとなる．

十最小の場合はへ十1≡φρ

十1■1o＝F／肌0｛：ρ

≧0．5である．

〜＜1の場合，パターンはV）になる．

ん1〉1，71＜1の場合

しかしながらpの達しうる最高値は低く，たとえぱん1＝5でさえ0．2である．

τ＜ム、でなけれぱρの悪いことはないが，危＞α①1の領域では常にρ＜τであるため・ただ7の増加をはかるくらいではだめで，ρを急激に上昇さで（1）の場合に相当する．

したがって 〜十1＞ l Orπが大さくなれぱ，
篶／0｛十1→1，］／π→O にそれぞれ近づ〈から，〜十1。

達する．そのときん≦2で，P。

この点は特に注意すぺきで，ん＜1の領域では

の場合で
／刷

は比較的

まり向上せずに最高値に泌Zり〃p ともに7。ん1にほとんど関係ないくらいにほぼ垂直的に上昇する．（図一4−5）で，これはん，十1〉1に券いてもっとも効率的に検索もれをなくしえた場合に相当し，・また篶≡φでないかぎりρ。十1阯。＜1

急激に，しかし〃ρはあV）

なければありえない．

（図一4

でも〃十い1。でも，共にいくらでも0に近づきうる．この点，呼出率がり十1〉りで1に近づくのと対照的である．
γとpの存在可能域についてばすでに述ぺたが，せることをはからなければ検索の有効性は高くな
らない・そうしてρを上げてももつとも効率的な場合でさえ，たかだか上述のごとき程度にしか向上しない．したがって，検索の有効性の観点から
みれぱ，んが1をこさないように極力努力する必要がある．

例）の検討から実際の存在可能域は，最初の検索結果によってまず限定され，そのあと検索の回を重ねるごとによりせまく限定されてゆくことが明らかとなった．そこで，（7ト11⑪によってえられるτ

とpの上限綴を，それぞれ〃り〃p，下限線を〃。・〃戸とすると変域は次のようになる・i）篶≡φの場合（ム、く1に拾いてのみ

存在）〃zア≡五・・〃ムp≡五p

4．必要情報配箏数の推定
以上のように検索結果の有効性を検討するためには，求めている必要情報の大きさ一記事総数1がわかっている必要がある．すぺての記事が単
純明確な主題内容をもつて券り，その内容を完全
にあらわす

目印

がつけられている場合を除けぱ，質問内容のわずかな違いによっても1は変わる．そこで通常1はあらかじめわかつていないも

一9一

恢11

国立防災科学技術センター研究速報

10

OD1
OOl

工 O1

止

1968年3月

第8号

1010

10
1

戸o

1

戸
一︑仰／榊

1

I1川111

o，1

o

l

1

■

I

■
O」〕1

OO

l

1
11
！1

1■

≡
﹁！llllll11○皿O

lん1＜1，γ1＜

図一4−1
1血軌」＿＿

1．O

ム

oool

の場合

1
10

m

翻彌唖

ρ

噂㎞、
O．1

1■1

O皿1

Om

ん1＜1，71＝1 の場合

図一4−2

1015

0，1

＾

10

1．O

1，O

1

／

鰍≡，
川川≡⁝⁝⁝⁝i燃11≡ ■﹄

O．1

燃脈㌃

1
1

ol

111111岬㌃、﹈川111111111

O．01

11川

■

図一4−3

ん。≦1，γ。＜1

一10一

の場合

情報検索に拾ける出力と有効性の研究一高橋
1

1D

・1

2

ム

lO

］OO

＼

一

I
0．1

︐ l l l

il
lIl■

1

＼11

w

111111111l1111

ん1＝1，τ1＜1

図一4−4
1．O

10一一一

ll

10

O01

卜Il＼︐11卜11111︐llll︷llllllll＼lll1ll1−llllll1lllll

刈、11111l︐1− 1

I．■︐．ll．1

O01

の場合
IOO

＾

＼

＼
＼
＼

〃

＼

＼
＼
＼
＼

＼
o．】

／〃

図一4−5

川︸

Ill︺

00u】

／
卜■︒lli＼川111＼川川

︺I廿11

00一

一

ん1＞1，71く1 の場合

図一4 有効性の変化可能域（両対数目盛）

一11一

0．01

o．o01

第8号

国立防災科学技術センター研究速報のと考え，1の大きさを推定する方法について検討した．1を推定するには，本来は資料ファイルから抽出した小7アイルについて検索し，その結1968年3月

ハ≡∫1，
F2＝∫1・十1・・∫1・≡ア1∩ア・・

十
1・三ア・

果からもとの資料ファイルの1を推定すぺきである．（図一5）ただこの方法は相当手数を要する．

F・＝11・・十！1・十1・・十1・・∫…≡Fl∩戸・∩■・・！1。≡げ1∩■。1∩ル・・
資科77イル∫！。。≡け。∩ア・1∩パ…

十
1・≡ア・

（F。以上同様．）
各回の検索が互いに独立に行なわれ，適合記裏
はランダムに抽出されているとみなせるならぱ，
2回以上の検索結果があれぱそれらから必要記事
数1を推定することができる．いくつかの方法7）があるが，今回はL、、1ieのA法8）によった．

抽出フ7イ几3

1

0
・

1
＼■

注7）

図一5

マーキング法とは山にいるキツネの数を推定す

抽出ファイルによる必要．記事数の推定

一般に検索に際して検索落ちがないことを何人も願うが，検索結果の利用目的によつては絶対にるために考案された方法で，とらえたキツネにマークをつけて山に返し，次回捕えた際マークのあるものを数え，前回とは別のマークをつけて また

必ずしもそこまでの完全性を必要としない場合とがある．ゆえに，1の大ささの推定も厳密さを強山に返す一こういうことを何回かくり返して山にいるキッネの総数を知る．A法のほかにB法やJackson法などあり，途中でキツネに増殖死亡く要求される場合と，それほどでもない場合とでのある場合，その増滅率をも推定できる．

は推定のために支払いうる手間にも相当なひらきマーキング法を情報検索に適用する場合，次のような問題があると思われる．キツネの場合は，検索藩ちをゼロならしめなけれぱならない場合と，がある．そこでここでは1の推定のために特に調査は行なわず，検索結果だけから推定する方法について述ぺる．種々のモデルによる方法が考えられるが，ここではマーキング法注7）を適用した結マークをつけて山にかえしたキソネが，山の中の
キツネの中で十分かくはんされ，これをランダム
サニ・プリングすることを前提としている．一方，情報検索の場合は，必要情報以外の多数のノイズ

果について記す．

適合数について次のように記号を定義する．

を含んだ資料ファイル全体からのサニ・プリングで（図一6）ある．したがって，山で，キッネだけでなく，ウサギもバッタもヘビも含めてサ；■プリングし，そアの中のキソネだけをマークによって調ぺ，その全1ア2数を推定しようということになる．したがって，母集団の構造と標本抽出の仕方に相違がある．ただし，情報検索の場合でも，資料ファイルの中からまったくでたらめに抽出するのではなく，求める情報の集合に可能なかぎり焦点をあてて検索をする．すなわち，山のキツネの全数を知りたいのであるから，キツネのみをとらえるように山で作ア。

図一6

マーキング法による適合数の記号の定義（｛＝3の場合）

業し，ウサギやヘビ・バッタの類は無視するし，

山にいるそのようなものの存在とは歩かまいなしに調査する．情報検索の場合も，ノイズはキツネをとらえるとさに道でゆさあったヘビや，間違っ

一12一

傭報検索における出力と有効性の研究一高橋て網にかかつたウサギとまったく同じように取り扱い，それらを無視ないし除去する．母集団およぴ標本摘出の仕方の相違を上のように考え，その戸s置さ換えができるものとしても，情報倹索の場合，

ρ4

マーキングした情報が次の検索の場合，1の中かρ5

らランダム・サンプリニ／グされるという保証はな

Σハ

超幾何分布

二項分布

2323
0728
O087

2304
0768

9999

1．O000

一

い．検索に際し，1に対し毎回異なった角度から見るように検索指令を作つた場合には，独立性が成り立ちうるのではないかと考える．検索の際に，概念的（意味上）には独立性が一応成り立つているようであつても，母集団からの標本抽出として，

それが直ちにランダムーサンプリングになるとはいえないこと，それから，実際にはそう検索のた
ぴごとに観点を全く新しく次々にかえられるもの

Vまた，推定される〃の大きさ亙1〃｝は，超幾何分布の場合，94，644，二項分布の場合，95，335となり，〃と〃がこの程度なら二つの方法とも大差はない．

次に，分散の推定には薯しい差が生じる．すなかどうかということ，それにも困難があり，ある
いはそういうことがでさたとしても，それで検索

わち，超幾何分布の場合は，上の例で2238，二項分布では2357，マーキング法の修正式によると，πの中のマークされたキツネ数｛より，下のような幅広い値をとり，平均をとれぱ超幾何分布

結果が本当によくなるかという本質的な目的上ので2914，二項分布で3031となり比較的近い値問題がある．

をとる．

しかし，ここでは実用の立場から，理論的厳密

O

にした．

次に，マーキング法を適用しても実際上さしつかえがないとした場合にも，方法上次のような問

1
2
3
4
5

！

≡

I

題がある．

今，山にいるキツネの全数を〃，そのうちマー
キノグされたキソネの数をπとすると，この方法
は〃匹の中からπ匹がラン仏に抽出された場合，その抽出のされ方は（ ）通りあるが，その際π匹ωの中にマークされたものが何匹いるかという確率分布から出発している．π／〃：pが常に定数であるような抽出がなされていることを前提としてーキング法は後者に狂きかえて式をたて，さらに標本の大きさが大きくない場合のかたよりを少なのようになる．

二項分布

pl

0725
2591

P2

．3545

0778
2592
3456

ρ0

一

800

1

｛

1
■

240
64

O

πを必要とする．

以上から，よい推定値をうるためには〃》仙π》1が必要条件となる．

今，ゲ．を｛回目にはじめて検索され，問題としている。回目にも検索された適合記事の数とする．

例h・＝∫・舳十プ12・十ア・34＋プ・・．

検索が全部で亙回行なわれたとすると，｛回目の検索をもとに推定される1の推定値／
分散也（1 ）は次式で求められる．
V

超鴛何分布

一

3，200
□

まれる｛のゆれを少なくする必要がある．そのためには，〃／〃の大きさに見あった十分に大きいくするための修正をほどこしてある．今，〃＝100・〃＝40，π＝5の場合に・5匹の中に｛匹マークされたキソネのいる確率を〃とすると次24，000

したがつて，分散については，π中のεにより
大きくかわるから，精度を高めるためにはπに含いる．したがって，〃＞πでない場合この前提が成り立たなくなる．ところが，このようなものは
超幾何分布を示すが二項分布に接近するので，マ

7（ガ）

一

性には欠けるが，試みてその結果を見てみること

1

1

とその

I：

＝篶（Σ：F．十1）／（Σ：ら．十1），
＝｛十1

：一十1

｝｛三オl1軌切丁㎝
一13一

国立防災科学技術センター研究速報

1968年3月

第8号

検索が互いに完全に独立でないためであろう．推
定値∫は正確には正規分布をとらないと思われる

ただし，

Σハ。＝Σ：ガ。一Σ幻。

⑤◎⑤⑨
そこで，01，01，02，02の順に｛：1，2，3，

が，目安として信頼限界を正規分布の場合の95％（1±2吻（1））をとったが，結果は∫は紅おむねその範囲にはいり，信頼区間の幅も検索を重ねるごとにせぱまり，精度の向上がみられた．な4ととり，各回とも適合記事をえた5例につき1とその信頼区問の推定を試みた．（図一8）

この方法は各検索が互いに独立であることを前拾，ω／1は1二169でO．08，1＝7で0．41と1の大きさに逆比例して精度が劣っている一（図一9）提としているが，実際には今回の試行の各回の検索（標題と抄録，見出し語と相互参照）は互いに◎◎独立とはいえない．その影響をみるため01と01

な拾，一般に14と1．憂の値はほとんど同じか
あるいは後者の方が精度がよい（例 1：22，
7）．これらは相互参照による出力が通常非常に小さく，0？，0？を区別して取り扱っても精度のについて相関係数（δ。。）を求め，これと1／1との関係をみた．（図一7）その結果δ1・〉．2では推定値が署しく低くなっている・

1・・
1

向上に役立たなかったためと考えられる．
上述の5例につき，上記のほかに考えられる種

戸1 ・
12

々の組合せ（例

1→23→24，12→12・34等々）について同じ方法により1の推定を行なったと記したものは，が，1→13→1一玩すなわち，標題について最｛＝1すなわち最初の適合記事数をもととして，

初見出し語，次に相互参照，最後に抄録について◎◎◎＊見出し語と相互参照（0。→0・U0。→0）とい

次に図一8で，12，13，14

万＝2，3，4，すなわち検索範囲を順次拡大していつた場合，推定した1の変化を示したもので，まう検索の場合のみ上記の場合と同程度の推定精度た気としてあるものは｛：3で02の適合数をとつた場合を示す．図一8をみると1＝22を除をえたが，他の場合はいずれも著しく悪い推定値

けぱすぺて低目に推定しているが，これは各回の今回の試行に歩いて，相互参照によつてえられをえている．

1．5

1．2

丁

▽

v▽
▼

▲

■

◇

1．O

▲

■7▲・●■

◇、ド
O．5

◆
▲

■

1〉l00

●

100〉！〉32▲

32〉∫〉107

10〉∫〉4◇

4一・／、1

▼

■

●

●

▲
一1．0

一0．5

0

δ12

0．5

1．0

図一7 必要記事数の推定に一与える検索の独立性の影響（1：2回の検索（F？とF9）による1の推定値，δ。、；2回の検索の相関係数）

一14一

情報検索に拾ける出力と有効性の研究一高橋

190一

70一

。x

1…169

』49
一＿＿＿＿一一×＿＿一

X■■一

一一×

50一
12

150一

13

14

x

134

30一

汁一一一一一一

X一一■一一一一一一XX

．一・一x
X／

110一

1；22

50一

、X一一一一一一一一一＿X

x

一＝23
X一一一一一一一一X一、＿

20一

、
X−X＝二
■
艮一＿．．一．項．．．一．二）り脳20一■

14

13

13

5一

＿12

冷一一一一一一一一冷一一o一』7

呼1・一1し一一水＼一一、1い荻＿＿＿＿一一一X、X−T−

O一ぺ一一＿＿一＿一一＿＿一以ー，×一一一シX〇一

図一8 必要記事数の推定値と信頼限界
10

10

♂

巴
o．1

○皿1

1

N

1．0

1︑︑

xo

㌦

xx000

x
1．0

丁

2

3

O．1

O

0∬1

10

1

100

1000

図一9 必要記事数とその推定精度（両対数目盛）
た適合記事数が著しく少ないという問題があったう．

が，∫の推定に拾いても，もっともオーソドック

ところで，マーキ／グ法の適用の前提となった

スな検索範囲の拡大方式一見出し語によって標
題，次に抄録，最後に相互参照によつて標題と抄録一による場合のみよい推定値をえていることは，理由は明らかでないが注目すぺきことと思

各回の検索の独立性と，検索歩よぴ推定結果についてここで検討してみる．一般に最初の検索は情報を引き出すにもつとも適していると思われる検索方式（たいてい正攻法的）をとる．そしてその一15一

国立防災科学技術センター研究速報

第8号

1．0

0．1

1．O

196B年3月

1O

ん

1．O

■
0＼

べ＼

ρ

＼

へ、

γ

＼

＼

＼
＼
0．1

O．1

図一10−1例1（1＝169）
1，O

1，0

ん

100

1O

＼＼

1o

／ X

＼
＼

＼

τ

＼
＼
＼
へ＼

＼

、

、＼、
O．1

＼

〜o→一＼

O．1

＼

、

伽

xへ

＼

＼

＼
＼
＼

＼
＼
＼

＼ 0−O：

O，0110

図一10−2例2（1＝49）

1．0

ん

・・■…

■一・

1O玉、O

＼

＼
＼
o・。

＼
＼、＼

一

7

へ
＼＼

ρ

＼＼
＼＼

＼

、

＼＼
＼＼

1
！1

＼＼1 1
，
ポ叔1

＿＿＿刈1

0．1

図一10−3例3（1＝23）

一16一

情報検索に拾ける出力と有効性の研究一高橋

1・Oん

10一一一■・

10

1，0

x＼∠

1︑

x

＼

＼
＼

．、

γ

＼＼㌃＼
＼＼＼、
、

、

O，1

0J
0

、
、

、

、

、

＼
＼、＼

＼

＼

＼

＼

＼
＼
＼

OOl

．Ol

図一10−41．0
1．〇一一・一例4（1＝22）

lO

ム

100

＼

00㌣。

X

＼
＼

＼
＼＼
＼
＼トくへ︳心・＼
O．】＼＼＼︑＼＼＼＼

O．1

、

、
、
、

、
、
、

＼︑

、
、

＼
＼
＼
＼
＼
＼
︑
＼＼

＼
、

、

、
、
、

、

0

O．O！

＼ム＼

O．01

＼
＼

＼

＼
＼

＼
＼

図一10−5図一10

例5（1＝7）

必要記事数を推定しつつ行なった検索の有効性の信頼限界（両対数目盛）

一17一

第8号

国立防災科学技術センター研究速報

呼出し結果に不満な場合，新しい出力をうるため，
検索語とその論理関係や検索分野を新しく選ぶ．

1968年3月

今回の試行からはよいように思われる．
ゆえに有効性の高い検索を行なうためには，1の推定精度が高い必要がある．・そのためには，ひ

その際，大別すると同じ範囲中で拡大をはかる（平板的）場合と，異なった観点からの（多側面

とつには1が小さいと推定精度が落ちるから，1があまり少なくないと思われる資料ファイルをは的）場合に分かれる．

じめから選ぶか，作るか，また，検索結果から1

前者は検索方法（考え方）に根本的な問題はな
く，適当な修正を行なって検索の有効性を高めよが小さいと思われたら資料ファイルから考えな套

うとする場合でジたとえぱ1＝169で（amp1i−

す必要がある．この点今回の試行をみても1＜10fiers，相互参照ci
（ac

ous

t

i

rcui

cs，相互参照ts

or

va1ves）や22

sound，u1trason

i

c

s，

diffraction，absorption）などで，概念的に同類か上下の包含的関係にある語で行在われる一そして検索を重ねるごとに着実に出力をまして有効性を一まし，1の推定もより接近する場合（1：169）や，しぱしぱ質問に近い内容のものではあるが，不要な記事を多数えて，呼出率をましえても適合率は下がり，1の推定も八に応じて変化する場合（1：22）などあるが，一般に出力は必ずえられ，（ア｛十1：0 の場合もあるが，例

1＝30 atmosphere，相互参照 i onosphereor troposphere）概して確実な方法で・1の推定からみても互いに独立性があるとみなしても
大体よさそうである．ところで後者の場合は，検索の互いの独立性は保たれ，前回の検索方法ではえられない出力をえられる可能性がある．しかし，最初最適と思われた観点を変えるのであるから，時によると出力をほとんどえられない場合（例
1＝11g aeria1s，相互参照 1ens）や まった
く無関係な記事を多量に検出する危険（例が全体の2／3を占めている．（図一11）防災
資料の場合は幅の広さと，多様性のため1の小さいものが多い傾向はもつと著しくあらわれる可能性が大きい．もうひとつには1を推定しつつ検索をすすめてゆく場合には，各検索の互いの独立性が必要で，検索回数も幾回も行なえる方がよい．
したがって資料ファイル中の各記事に項数がごく少数ではなく，種々の検索語が選ぺ，種々の論理関係で選ぺるようである方がよい．たとえぱ，U D Cのほかに種々の分類，見出し語，記述等を十分多くもりこんで拾く必要があろう．
この点防災分野は領域が広く，内容を表示する

方法を多数選ぷには一見ことかかないようであるが，起こりうる質問に非常に幅があるから，効果的な表示を多面的にいくつもつけることはたやすいことではない．ただし，検索回数が多くなると，すでにみたようにん》1となり，多量の雑音に悩まされることになりがちであるから，各回の出力が大きくならないよう押え目にする必要がある．
5．

1＝

7 converters，相互参照 frequency or
power supp1y）が少なくなく，1の推定も変

あとがき

これ・まで検討してきたことから結論的にいえることは次のと歩りである．

（1）検索の有効性の検討は呼出率と適合率に出動が多いかのようである．

以上の検討の結果から，検索結果より1を推定
し，検索の有効性を検討しつつ検索範囲を拡．大し◎
ホ

力指数を加えることにより，互いに独立な二つの指標を統一的にはあくできる一縦軸に呼出率，横有効性図にプロットすると（図一10），5％程

軸に出力指数をそれぞれ対数目盛にとると，適合率は従属的に表示され，図上で呼出率と適合率の変化が効果的に追跡でき，両指数のとりうる可能
域も読みとれ，有効性の高い検索を行なう上で指度の危険率の推定値は矢印の線分で示される範囲

針をうるに役立つ．

となる．ただし，1…Fであるから∫（2）通常，求めている記事の総数はわからないものであるが，出力からマーキング法により推定できる．ただし，一般に各検索は正相関をもつことが多いようで，そのため推定値は低目になり，てゆく場合を考える．上記の5例の0・→01→0（1→12，→1・玩）の場合につき・んとγの推定

値とその信頼限界を算出し，その時のpとともにの場合は，＾の値をもって1

一2ω＜への下の限界値とした．各検索の間に，通常は正の相関がある程度存在すると考えられるので・1は少なめとなり・

τとんの値は実際より大さめとなるから，呼出率γの値は信頼限界の下限値付近にあるとみる方がその結果出力指数と呼出率の推定値は大き目にな
る．

一18一

情報検索に拾ける出力と有効性の研究一高橋13）検索を行なう場合，まず求めている記事の総数が少なすぎない資料ファイルを用いること，記事

また記事はなるぺく項が多く，種々な側面からの検索が行なえるようコード，見出し語，記述文などが多く，かつ多種類であることが望ましい．求数

めている記事の総数を推定しつつ検索を幾度か重30ねてゆく場合，出力指数が1を大きくこえないよ
う努力すること，各検索が確率論的に互いに独立度
数
和であるよう努力することが必要である．

機械による情報検索を行なえるようにするためには，理論的にも技術的にも解決しなけれぱなら凌いことは沢山ある．しかも解決策は実際的でなければならない．自然言語を用いて文章をその・ま
ま検索しない場合，コーディングや見出し語をつ

0／。

20

／X

100

けるためのぱく大な作業が生じる．

また，一次資料そのままで検索するのもEDPSがいかに強力とはいえ相当に大変であるから二次資料によつて能率的な検索をはかろうとすると，二次資料を作るためのぱく大な作業がいる．したがって，どうしても機械による自動索引，自動抄録の実用化をはかる必要がある．ところで，自動抄録化の場合にせよ・文の検索（意味的に高度な）を行なう場
合にせよ文の構造の問題がある．人の書く文章は，どんな論理的に書かれたものでも，論理学的に完

1050

全な記述にはなっていないし，また文の構造はいかなる言語でも・決して固定した完全な構造をもってはいない．このへんにも大きな問題がある．
もっとも低い段階のシソーラスにも問題がある．

X

防災のように広い分野では，同じ言葉が作られる

分野によつて皆異なつた意味内容をもっている場
合が少なくない．たとえぱ，土質でいうロームと地質学でいうそれとは異質である．であるから使用状況に応じた弾力性のあるシソーラスを作る必

O

O
V

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図一11

○つ

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○つ

V

＼

v V ◎VNo
H

必要記事教の度数分布

要がある．ひところ，シソーラスを精力的に作ることによって，検索の向上がかなり期待できるよ
うに恩われたが，新しい用語がどんどん生

まれ，

使用限界がかわったりなど，雑音が多くでたり，概念の包含関係のゆれや用語としての使用度数など根本的問題のほかにも問題が生じてシソーラスにたよりすぎてはいけないこともわかってきた．

したがって，情報検索を行なうには，これらI R技術の基礎的問題についての研究と実用化の努力
を，他の機関とともに相当払ってゆかなけれぱならないものである．

さらに，防災分野そのものの検索にふさわしい

一19一

国立防災科学技術セノター研究速報第8号

1968年3月

ファイルやコードは，何かということをよく調ぺ研究する必要がある．そうしなけれぱ利用者の本
当の用には答えられないであろう．たとえぱ，コードについては，本当に効果的な見出し語を多数が沢山あると考之る．

そろえるのにどうしたらよいか？また，防災に関する資料には必ずその資科に対応する地域がある

山隆二教授（信州大学理学部長）が主張し，実際に関係者の賛同をえている．また，第四紀の研究から，それを地理学的名称ででも，測地学的座標系ででも，どちらでも検索可能なコード系を開発と実務にたずさわつている多くの研究者拾よび技術者も，現在多額の経費を用いてえられている，

してつけなけれぱならないであろう．ところで，

ボーリング・コァーのほとんどが，工事完了とと防災に拾ける資料としては図書，雑誌などのいわ
ゆる文献のほかに，通常学術文献のはんちゆうにもに，すてられていることが，特に軟弱地盤の研究と技術の進歩と防災や施工の実務に大きな損失は属さない種々の調査資料を加える必要があるこを与えているので，1二れらを一元的に収集，管理とは大方考えられている．だが，この他に本や冊子のようなていさいはととのえてない，ただのデータや各種の図などが不可欠であろう．なぜなら，し，整理解析する機関のできることを強く望んでいる．その有効性の実例として，関東大震災のあ

地球に関する研究や調査には，論文の記述や式よての地盤調査の際のボー一リノグ・コアー（トラッ

注8）

たとえぱ，松代地震センターの資料収集にっいて，ボーリングのコァーも集めるぺきことを，杉と，帝都復興院の行なった，横浜から浦和にかけ

りも，データそのものを必要とする場合が少なく

ク3台分ぐらい）が，地質調査所に呑いて，たま

なく，データの不足に一番の問題がある場合が少なくないからである．データや図面と関連して，

たま，保管されていたため，他の資料とあわせて，

たとえぱボーリング・コアーのような実物は二度と入手できないか，地理的，時間的，経費的に容

新幹線の前身，弾丸列車の路線の調査計画の際に，非常に役立ったことなどが知られている．
注9）

易にはえられないのが普通であるから，デー一タや一次情報とは，本来人類にとつて未知の知識

図面の意味を正しく知り，あるいはそのものについてより詳しい情報をうるため，標本の有無とその保管場所を知りたいことも従来はまず困難であきらめられていたことである．ゆえに，標本につ（観測，観察，実験，調査，理論等）を伝えるもいての情報も収集する必要があり，その逸散消滅に対しても本当は配慮すぺきであると考える．注8）

抄録は，人が読んで内容を判断するには日本文では300〜400字ぐらいが適当とされているが戸）報知的抄録は検索用二次資料ファイルの記述として，その程度でよいか否かの検討はまだこれか
らである．一次資料や準一次資料注9）で検索7アので，総説的なもの（reVieW）は準一次情報とよぶ．10）一次情報の存在を知らせるものを二次情報，多数ある二次の情報の存在を知らせるものを三次情報とよふ一次資料ファイルは一一次情報の蓄積をいうが，一次情報をあらわした論文は上述の定義からは本来一つであるが，場合によつてはその内容を関係するむきに応じて修飾した論文として幾つかあらわされることがある．利用一笥：二とつては，そのような論文も利用倣値が高いので，ここでは上述のような絶対的一次情報のみでなく，それと同質とみなされる情報をもふくめで一次9）イルを作ることは，（後考は別としても）今のところ得策とも思えないが，二次ファイル注10）とし

情報資料とみなす．また，二次，二三次情報をぺふては抄録を伴つた通常の図書ヵ一ド式の内容のもくめてここでは二次情報としてあつかう、一一次惰のでよいのかという問題，二次資料ファイルも報知的，書誌的なもののほかに，一次資料から抽出

報からデータ（重たは図）のみを抽出して作った資料ファイルは，データそのものは一次情報で，されたものも含め，主要な対象別のデータや図面必要な場合それから一一次情報を知れるような企，l1いについての二次資料ファイルなども作る方が活用
上も検索上もよいのではないか？あるいは，地域

か走ができる点では二次情報ともなる．このような半一次情報の資料ファイルも複雑さをさけるたによって検索できるような索引的な二次資料ファ

めに二次の資料ファイルとしてここでは一括してイルも必要ではないか？ それら種々のファイル全体をみるための全索引的なこと（三次ファイル）

お・く．

は何でいかにさせるか等，資料ファイルにも問題

機械による情報検索を軌道にのせるためにはハードウェアの面にも問題があり，今日直面してい一20一

情報検索における出力と有効性の研究一高橋

るのは入出力機器の弱体である．特に入力の作成には，現状では多大の人力がいる．最近商品化されつつある光学的文字読取機（OCR）は，ローマ
字でさえ手がき文字を読めないことはもちろんの考の程度などと経済性などの具体的条件によつて選ぱれるもので，しかも大型EDPSが存在する
場合はそのオフライン機のような形で考えられるものであろう、11）その場合，汎用機とまつたく独こと，活字により印字されたものでも使用条件が極度に限定されていて，通常の文猷の入力作成に立のシステムになってしまわないようにならねぱ

は役立たない．0CRが，漢字と手がき文字は別にアナログで処理やシミュレートする利点がある

として，表音文字なら読めるようになったとしてならない・

図形処理や認識に関して，部分的も，一次または二次情報を磁気テープにしまいことすれぱ・その装置と汎用機との連結や交信の仕方なども新しい課題となろう．

んであったのでは，記事内容を一見したい時や，

今後，これら根本的問題を研究しつつ，防災に

出力のコピーをとるのに必ずしも容易でなく，まかかわりある情報検索のシステムを一つ一つ作りた経済的でもない．そこで，マイクロフィルム（またはマイクロフイッシコー）を入出カメディヤ

あげ，また作りかえてゆくことがダイナミックで，刷用老に本当のサービスの行なえる資料セ1ターを作るみちであると考える．

にできないかと考えられ，この考えの1部をなすと思われる機器もあるようであるが，完全な経済的な装置の出現はまだ先のことである．マイクロ
フィルムは多量の（活字）情報を高密度に収納するために開発され，発展してきたもので，人がそれを見，複写をとるシステムも一応便利に開発さ

参

考

文

献

u〕佐々木久子（1965）；自然言語による機械検索の有効性について．電気試験所彙報，29，れている．しかし，多量の情報を処理する場合に863−878．

はな拾欠点がある．すなわち，特殊なものを除け（2）高橋博・佐々木久子（1965）1自然言語によぱ検索に直接使えないほか，ひんぱんなそう葦にる情報検索の研究．第2回ドキュメ；・テーショ

は情報保持の点から寿命がやや短いこと，適合なン研究会講演集，275−281．
13） ORA研究会報告書 イニ・フォメーション・

いしは必要なコマを自動的にえらぴだすシステムの二，三の試みはあるが，機器の面でも，方式の面でも実用化していない．防災に関係ある分野には多種多様な図が沢山あり，その情報内容ばしぱう．現在当所のTOSBAC3400には多チャネルの高速A−D変換器と2チャネルのD−A出力装リトリーバルに関する研究一アパーチャー・
カード・システムー（1964）．日本機械会工業連合会，p．127（39）（4）木沢誠（1961）：言語で表わした情報の機械
検索をめぐつて．情報処理，5，277−282．
㈲ 木沢ら（1961）：磁気テープを用いた情報検索機．電気通信学会誌，44，210−217．
（6）安倍浩二・富永勲（1965）：金属工学文献の置が直結して拾り，データ処理に偉力を発揮して機械検索実験報告V．検索効率に玲よぼす索引

いる．しかし，カーブ・リータ．やデジタル・プ回深さの影響の調査．第2回ドキュメ；■テーショ

しぱ非常に高い．したがつて，図類の入出力装置

を特に考える必要があり，そのうち高度なものは図形処理 や 図形認識 に関した装置となろ

ツタ，アナログ・デイスプレイ装置などがない．

これらを至急ととのえることが，図形資料の処理
検索に進むうえでぜひ必要だと考える．なお，こ／研究会講演集，261−263．
（7）伊藤嘉昭（1953）；動物生態学入門一個体群生態学編一．古今書院（東京）．（P−202

れからは後に手のかかるデータ処理，解析を必要とするような測定，調査，観測機器の場合，その〜214参照）
Le

s1i

出力を最近の地震探鉱装置のように，EDPSに

tion

of

より直接処理できる出力をえられるようにすぺき

59，

であろう．

（8）

p．

e，P．H。（1952）

；The

e

s

t

ima−

tota1numbers．Biometrika，

363−388．

19）藤川正信（1963）；第二の知識の本．新潮社，

最後に専用機か汎用機かの論議は，汎用機の性能の著しい向上により結着がついた観がある．この問題は使用目的の限定性，使用の激しさ，利用

P．340（P．242参照）
（1⑰

一21一

小林絆・野村悦子（1966）；一次情報．情報

管理，9，P．63−65．

国立防災科学技行センター研究速報mlカニング，K

C．：経営のためのエ1■クトロ

ニック・システム．玉井訳．産業図書・P・363・

一22一

第8号

1968年3月（1967年4月6日原稿受理，1968年1月
5目改稿受理）