エキスパートシステムを構築するためのエキスパートシステム生成装置であって、該エキスパートシステムの構築対象となる外部システムから観測される状況とそれに付随する結果とを蓄積する事例獲得手段と、該蓄積された状況と結果とを自動学習し、該状況から該結果が生じる統計的な傾向を知識として導くルール生成手段と、該導かれた統計的な傾向から、観測されるある状況に対する結果を自動判断するコンサルティング手段とを備え、該事例獲得手段と該ルール生成手段と該コンサルティング手段とを単独で動作させたり、相互に連携させたりすることによって該状況と該結果を更新し、より妥当な知識へと自動的に更新することを特徴とするエキスパートシステム生成装置。しかし、上記従来のエキスパートシステムでは、事例から因果関係を導き出し、ルール化して、ある条件における結果をみつけるためには、熟練したナリッジエンジニアが、どのような要因を属性として選び、どのような属性を結論属性として選ぶか等について判断し、決定しなければならない。すなわち、ナリッジエンジニアは、専門家から専門知識を抽出し、それらの専門知識を整理し、取捨選択しなければならない。このため、ナリッジエンジニアには専門家に長いインタビューをすることが必要となる。また、インタビューが終わったら、その記録から問題を整理し、事実及び規則、質問及び答え、因果のリンク、前提と結論、確率関数等を確認しなければならない。このため、よく訓練され、熟達したナリッジエンジニアが必要とされる。このため、エキスパートシステムを利用するためには、膨大な手間時間及び費用がかかることとなる。また、一旦固定されたルールをさらに適切なものとなるように改めるためには、新たな属性の選択や観測属性値の入力等が改めて必要となり、やはり膨大な手間や時間や費用がかかる。さらに、ナリッジエンジニアがいくら優れていたとしても人間としての限界があり、それ以上の作業を行うことは困難である。また、エキスパートシステムの適用対象ごとに推定ルールをいちいち設定しなければならず、ルールの部分的切り出しや、他のルールとの組み合わせを行うためには、特別な作業が必要となる。本発明は、上記従来の実情に鑑みてなされたものであり、ナリッジエンジニアへの負担が少なく、利用のためにそれほどの手間や時間をかけることなくルールを作成することが可能であり、汎用性に優れたエキスパートシステム生成装置及びその実施方法を提供することを解決すべき課題としている。本発明のエキスパートシステム生成装置は、エキスパートシステムを構築するためのエキスパートシステム生成装置であって、エキスパートシステムの構築対象となる外部システムから観測される状況とそれに付随する結果とを蓄積する事例獲得手段と、該蓄積された状況と結果とを自動学習し、該状況から該結果が生じる統計的な傾向を知識として導くルール生成手段と、該導かれた統計的な傾向から、観測されるある状況に対する結果を自動判断するコンサルティング手段とを備え、該事例獲得手段と該ルール生成手段と該コンサルティング手段とを単独で動作させたり、相互に連携させたりすることによって該状況と該結果を更新し、より妥当な知識へと自動的に更新することを特徴とする。以下、本発明のエキスパートシステム生成装置及びその実施方法を具体化した実施形態を図面を参照しつつ説明する。実施形態のエキスパートシステム生成装置は、図1に示すように、事例獲得手段10とルール生成手段20とコンサルティング手段30とを備えている。事例獲得手段10には、事例獲得の対象となる外部システムから事例を獲得するための、事例獲得インターフェース10aが内蔵されている。外部システムに設けられた各種センサー等から送られる各種事例に関するデータは、事例獲得インターフェース10aを介して各データの属性と属性値とからなる事例としてデータファイルに自動的に格納され、事例ベースを形成するようになっている。また、事例獲得手段10は、キーボードからデータを直接入力することも可能とされており、さらには、事例獲得インターフェース10aを介して制御装置の記憶部に直接アクセスし、記録された各種運転データを外部システムのシーケンサーを制御することで事例として自動的に獲得することや、指定された書式のテキストファイルから事例を読み込むことも可能とされている。ルール生成手段20は、生成準備ブロック21と、ツリー生成ブロック22と、ツリーチェックブロック23とから構成されている。生成準備ブロック21は、事例から決定木を生成することができるか否かのチェック例えば事例に結論属性以下ターゲットエレメントというがない場合や、事例が1件もない場合等を行ったり、数値型の結論属性値以下ターゲットエレメントバリューというにおける境界値を回帰直線を利用して決定したりする。また、ツリー生成ブロック22では、図2に示すように、ID3に関連するブロック関数に関する部分と、決定木の枝生成に関するブロック関数に関する部分とからなり、生成準備ブロック21によって作成されたデータに基づき、決定木生成のための演算処理を行う。ID3に関連するブロック関数は、数値型2値化ブロック関数と、情報量計算ブロック化関数とからなる。数値型2値化ブロック関数は、2数値型あるいは日付型のエレメントバリューを2値化し、2値化したエレメントバリューを2つクラスタに分ける。また、情報量計算ブロック化関数は、各エレメントの情報量や情報エントロピー等、情報量に関する計算を行う。さらに、ツリーチェックブロック23では、図3に示すように、重複したターゲットエレメントバリューの有無等、ツリー生成ブロック22によって生成された決定木に関するチェックを行う。また、コンサルティング手段30は、図4に示すように、コンサル準備ブロック31と、コンサルブロック32と、出力ブロック33とから構成されている。コンサル準備ブロック31は、コンサルティングに必要な情報決定木にトレースするデータ、詳細連接や展開連接等に関する情報、後述するフィックスターゲット事例に関する情報等を取得するためのブロックである。また、コンサルブロック32は、コンサルデータを決定木にトレースしてコンサルティングを行うためのブロックである。さらに、出力ブロック33は、コンサルブロック32によってコンサルティングを行った結果を出力するためのブロックであり、コンサルティングで得られたターゲットエレメントとその値、トレースを失敗した以降の条件分岐のエレメント情報の出力、及びトレース結果の出力を行う。<フローチャート>以上のように構成されたエキスパートシステム生成装置は、以下のような手順で決定木が生成され、さらにその決定木に基づいてコンサルティングが行われる。決定木の生成決定木の生成は、図5に示すフローチャートに従って行われる。すなわち、ステップS000として、事例獲得手段10によって外部システムから獲得された事例に基づき、例外フラグのチェックを行い、例外事例を除いた事例をメモリに登録する。次に、ステップS100として、事例が存在するか否かや、事例が全部例外事例ここで例外事例とは、生成されたルールに基づくターゲットエレメントバリューの値にかかわらず、例外的に決まったターゲットエレメントバリューの値を採用する事例をいうとなるか否かについてチェックされ、決定木の生成が可能かどうかが判断される。その結果、決定木の生成が不可であると判断された場合には、そこで処理が終了される。一方、決定木の生成が可能であると判断された場合には、ステップS200として、ターゲットエレメントが数値ターゲットの場合において数値ターゲットの範囲を取得する。すなわち、各事例における条件属性値以下エレメントバリューというとターゲットエレメントバリューに関して単回帰分析を行い、回帰直線を求める。そして、得られた回帰直線を用い、各ターゲットエレメントバリューと回帰値の差の比を求め、その比から境界値を求める。そして、さらにステップS300として、決定木が生成される。ステップS300をさらに詳細に示したのが図6である。すなわち、まずステップS301で既に決定木が存在するか否かをチェックし、存在する場合にはステップS302として決定木における全てのノードが削除され、存在しない場合には、ターゲットエレメントのテーマ名、ターゲット等のツリー情報がツリーデータベースに登録される。そして、次にステップS304として、先頭ノードがツリーデータベースに登録された後、ステップS305として、ID3による計算がなされる。ステップS305におけるID3による計算をさらに詳細に示したフローチャートが図7である。まずステップS3051として、情報量の計算を行うための前処理を行う。具体的には、図8に示すように、事例データが論理型すなわち数値型又は日付型のどちらかか論理型でないかを判断し、論理型でない場合にはステップS30511として2値化を行う。ステップS30511をさらに詳細に示したフローチャートが図9である。すなわち、まずステップS305111として各エレメントバリューをカウントし、さらにステップS305112として期待値を計算する。そして、期待値が所定の値以下である場合にはフィッシャーの検定を行いステップS305113、期待値が所定の値を超えていればカイ2乗検定を行うステップS305114。その結果、2値化できた場合にはその境界値を取得しステップS305115、さらに別のエレメントバリューについてステップS30511から上記の処理を繰り返す。また、2値化できなかった場合は、境界値を取得することなくさらに別のエレメントバリューについてステップS30511から上記の処理を繰り返す。こうして事例数-1回だけ処理を繰り返した後、S305116として求められた境界値からクラスタを作成する。そして、図8に示すように、ステップS30512として事例におけるエレメントバリュー毎にエレメントバリューの数とターゲットエレメントバリューの数とをカウントする。この場合において、エレメントバリュー値に不明なバリュー値が存在する場合、該不明バリュー値はカウントしない。エレメントバリューの値が数値型あるいは日付型の場合には、バリュー毎にカウントする。そして、図7に示すように、ステップS3052として、各エレメントから情報エレメントを求め、これをエレメントの数だけループさせることにより、全体の集合エントロピーを求め、情報量を求める。さらに、ステップS3053として、最も情報量の多いエレメントの取得をエレメント数だけ繰り返す。そして、ステップS3054としてエレメントとエレメントバリューとを登録する。さらに、ステップS3055として枝の剪定についてのフラグがオン状態であり、かつ先頭からのノード数が、指定された剪定ノード数と一致している場合には、ターゲットエレメントとターゲットエレメントバリューとを登録する。すなわち、ステップS3055では、図10に示すように、まずステップS30551として、あらかじめ値が定められているターゲットエレメント以下フィックスターゲットエレメントというの値と同じかどうかについて判断し、同じでない場合にはステップS30552として値が存在するか否かについて判断を行う。そして、値が存在する場合にはステップS30553として、一致する事例のターゲットバリューを取得する操作をその事例の数だけ繰り返す。また、ステップS30551として、フィックスターゲットエレメントの値と同じ場合には、値が存在するか否かについて判断を行う。そして、値が存在する場合にはステップS30553として、一致する事例のターゲットバリューを取得する操作をその事例の数だけ繰り返す。こうしてフィックスターゲットバリューを取得してステップS3055を終了する。一方、ステップS30552で値が存在しない場合にはステップS30553及びステップ30554を行うことなくステップS3055を終了する。一方、図7における枝の剪定についてのフラグがオン状態であり、かつ先頭からのノード数が、指定された剪定ノード数と一致しているという条件を一つでも満たしていない場合には、図7に示すように、ステップS3056においてターゲット到達判定を行う。すなわち、このステップS3056では、図11に示すように、エレメントバリューのエントロピーがゼロであり、かつすべてのエレメントの情報量がゼロ又はエレメントバリュー数が1以下の場合の場合は、前の枝でターゲットに到達する。また、エレメントバリューのエントロピーがゼロであり、すべてのエレメントの情報量がゼロ又はエレメントバリュー数が1以下以外の場合には、ターゲットに到達する。一方、エレメントバリューのエントロピーがゼロでなければ、ステップS30561として、情報量でのターゲット到達判定がなされる。すなわち、ステップS30561では、図12に示すように、最も情報量の多いエレメントであり、かつエレメントの情報量がゼロ以下の場合には、前の枝でターゲットに到達する。また、最も情報量の多いエレメント以外の場合には、エレメントの情報量がゼロより大きいか否かが判断され、エレメントの情報量がゼロより大きい場合には、次の条件エレメントが探索され、そうでない場合にはターゲットに到達する。そして、図7に示すステップS3056においてターゲット到達判定の結果、到達しなかった場合には、ステップS3057として、前エレメントのエレメントバリュー毎に残りのエレメントに対する事例の再構築が行われ、さらにステップS3058として、ID3に基づく計算が行われる。こうして図5に示すステップS300において決定木が作成された後、ステップS400でターゲットバリューのチェックが行われる。すなわち、図13に示すように、まずステップS401においてノードのターゲットバリュー数を取得する。そして、ターゲットバリュー数が2つ以上ある場合には、ステップS402として複数ターゲットバリューの処理を行う。ステップS402をさらに詳細に示したフローチャートが図14である。すなわち、1複数のターゲットバリューをそのまま表示するか、2バリューは無効としてターゲットバリューノードを削除するか、3決定木の生成を中止するか、4ターゲットバリューを強制的に決定するかの選択を行う。また、ターゲットバリュー数が0すなわちターゲットバリューが不明の場合には、ステップS403として、ターゲットバリューなしの処理を行う。すなわち、図15に示すように、1ターゲットバリューは無効として無視するか、2決定木の生成を中止するか、3不明なターゲットバリューに到達するまでにツリー上に現れるエレメントに基づいて不足事例を生成するか、4ターゲットバリューをバリュー選択リクエスタにより強制的に割り当てるかの選択を行う。最後に、図5に示すステップS500として、例外化の処理に対して生成対象となったものだけビットをたてて、決定木の生成が終了する。コンサルティング上記のようにして生成された決定木に基づき、図16に示すフローチャートにしたがって、コンサルティングが行われる。すなわち、まずステップS600でコンサルティングの対象となる事例ファイル、コンサルティングの環境設定ファイル外部より自動でエレメントバリューを取得するか、手動取得するか、トレースしていない残エレメントを出力するか、再度スタイルを生成するかの選択情報が登録されているファイル及び履歴ファイルツリーをトレースする過程において既にトレース済みのエレメントを記録するファイルを読み込む。次に、ステップS700として、決定木のトレースを行う。ステップS700では、図17に示すように、ツリーのノードがエレメントの場合には、ステップS701としてエレメントバリューをトレースし、ツリーのノードがターゲットエレメントの場合にはS702としてターゲットエレメントバリューをトレースする。ステップS701におけるエレメントバリューのトレースは、図18に示すフローチャートに従って行われる。すなわち、まずステップS7011として、ステップS600で呼び込まれた履歴ファイルからバリューを取得可能か否かが判断され、バリュー取得が可能な場合には、ステップS7012としてログをとり、ツリーをトレースする。一方、バリュー取得ができない場合は、詳細連接のフラグの有無を判断し、詳細連接のフラグがあれば、ステップS7013として詳細連接に関するツリーをトレースする。一方、詳細連接のフラグがない場合には、外部プログラムによる取得を行うか否かを判断し、行う場合には外部プログラムからバリューを取得し、ステップS7012としてログをとり、ツリーをトレースする。また、外部プログラムからのバリューの取得をしない場合は、1標準偏差をとってバリューを取得した後ターゲットエレメントバリューをトレースする、2手動入力によりバリューを入力してツリーをトレースする、3残りのエレメントを取得してファイルに出力する、4再度ツリーを再構築する、のいずれかを選択して行う。また、S702におけるターゲットエレメントバリューのトレースは、図19に示すように、S7021としてフィックス事例とコンサル過程とを比較し、さらに展開連接の有無を判断し、展開連接がなければ、ステップS7022として、得られたターゲットエレメントバリューに基づいて外部プログラムを起動する。また、展開連接があれば、ステップS7023として、それに基づくツリーをトレースする。こうしてコンサルティングが終了する。以下、このエキスパートシステム生成装置を用いて決定木を生成し、コンサルティングを行った場合について、さらに具体的に説明する。<事例獲得工程S1>まず、事例獲得工程S1として、エキスパートシステムで行なおうとするテーマを決定し、そのテーマに関して使用するであろうエレメント条件属性と、エレメントバリュー条件属性値とを登録する。さらに、ターゲットエレメント結論属性とターゲットエレメントバリュー結論属性値とを登録する。登録は外部システムに設けられた各種センサーから、図1に示す事例獲得インターフェース10aを介して自動的に行うことができる。また、キーボードからデータを直接入力することも可能であり、事例ベースがテキストファイル形式であれば、呼び込みが可能である。さらには、事例獲得インターフェース10aを介して制御装置の記憶部に直接アクセスし、記録された各種運転データを事例として自動的に獲得することも可能である。こうして登録された事例は、図20に示すように、事例編集パネルとしてコンピュータの画面に表示されるとともに、コンピュータ内にファイルされる。また、登録されたエレメントやターゲットエレメントの追加や削除は、自由に行うことができる。さらに、エレメント、エレメントバリュー、ターゲットエレメント及びターゲットエレメントバリューの組み合わせからなる事例の追加や削除も自由に行うことができる。また、エレメントとターゲットエレメントの入れ替えを自由に行うことができる。さらに、条件から明らかにターゲットエレメントバリューが間違っていると判断される場合や、任意の条件においてターゲットエレメントバリューが決まっている場合には、フィックスターゲットエレメントバリューとして、固定された値を登録することもできる図21。また、事例編集パネルにおいて例外にしたい事例を選択し、編集メニューの例外にするをクリックすることにより、任意の事例を例外処理として選択することもできる。<決定木生成工程S2>次に、コンピュータの画面に表示された事例編集パネル上で、機能部メニューから決定木生成を選択することにより、全ターゲットエレメントに対応する決定木を生成する場合と、現在選択されている決定木のみ選択する場合とを選択する。機能メニューから決定木の表示を選択することにより、図22に示す決定木表示パネルが表示される。さらに、決定木表示パネル内における任意のノードをマウスで選択し、機能メニューの剪定をクリックすることにより、決定木の剪定が実施される図23。ここで、決定木の剪定は、対応する事例の例外化を行うことと同じ操作となる。その後、ケース編集パネルに移動させることにより、決定木を再構成した場合に不用となる事例が自動的に例外処理される図24。なお、剪定はエレメント間だけでなく、エレメントとターゲットエレメント間でも行うことができる。また、生成された決定木を解析する場合、スタイル編集パネルにおいてトップノードを例外とすることにより、それ以外の属性に基づく決定木を生成することもできる。例えば図25は、汚泥処理による焼却灰のテストピースを焼き締め、その光沢や溶解程度から、溶融グレードを決定し、これに伴い汚泥処理における各種データを収集した結果の決定木のトップノード部分である。ここで、トップノードの焼却場というエレメントを例外とすると、焼却場に依存しない決定木を導くことができる。その結果、図26に示すように、トップノードにMgOというエレメントがきて、焼却場というエレメントの要因以外に酸化マグネシウムの含有量が重要な要因とされることが分かる。また、決定木の生成において、決定木の大部分が同一エレメントで占められる場合は、そのエレメントはルールを特殊化するノイズである可能性が高くなる。こうした場合には、同一となったエレメントを例外として除外することにより、見逃していた重要なエレメントを発見しやすくなる。例えば、図27に示す決定木における日付のエレメントを例外とすることにより、図28に示すように、SiO2のエレメントが現れる。酸化ケイ素は、物質の融解を高める働きがあるため、溶融グレードの値に大きな影響を与えていることが推測される。この推論は、SiO2のエレメントを例外としたときの決定木を観察することによって、容易に判断をすることができる。こうして、推論とルール誘導を繰り返すことにより、決定木の分析を効率よく進めることができる。また、生成された決定木のターゲットエレメントバリューに、別の決定木を結合させる展開連接を行う場合には、編集メニューによってターゲットエレメントバリュー選択リクエスタを表示させ、展開可能なターゲットエレメントバリュー一覧の中から展開するターゲットエレメントバリューを選択する。こうして、展開連接が完了すれば、図29に示すように、スタイル編集パネルにおけるターゲットエレメントバリュー名の前に展開連接マークが表示される。こうして、任意のターゲットエレメントバリューについて、さらに決定木を展開生成させることができ、因果関係について更なる因果関係の展開が可能となり、因果関係の分析を発展させることが可能となる。さらに、生成された決定木のエレメントバリューに、全エレメントバリューをターゲットエレメントバリューとして持つ別の決定木を結合させる詳細連接を行う場合には、編集メニューによって属性項目選択リクエスタを表示させ、表示されたエレメントから詳細にするエレメントをクリックして選択する。こうして詳細連接が完了すれば、図30に示すように、スタイル編集パネルにおいて、連接したエレメント名の前に詳細連接マークが表示される。こうして、任意のエレメントバリューについて、さらに詳しい決定木を生成することができるため、因果関係についてさらに詳細な因果関係を求めることが可能となる。<コンサルティング工程S3>決定木生成工程S2において決定木が生成された後、事例編集パネルにおいて画面上部メニューのスタイル-コンサルティングを選択する図31。これにより、図32に示すように、ターゲットエレメントの選択ダイアログが表示され、ターゲットエレメントの選択が可能となる。ターゲットエレメントを選択すると、そのターゲットエレメントごとの決定木に従ったコンサルティングが開始される。コンサルティング手段3は、実行プログラム形式の外部システムを自動起動し、外部システムの出力値をエレメントバリューに変換して獲得することが可能とされている。また、コンサルティング手段は、実行プログラム形式の外部システムを自動起動し、コンサルティング手段によって得られたターゲットエレメントバリューを該外部システムの入力値に変換して引き渡すことが可能とされている。そして、図33に示すように、論理型、数値型、日付型といったエレメントの型に応じた回答を選択、或いは入力していき、すべての回答を入力し終わった段階で結論としてターゲットエレメントのバリューが導出される。ここで、エレメントが論理型の場合には、入力は単なる選択を行うだけである。年齢などの数値型エレメントでも、年齢が不詳の人の場合には、年齢不詳として、論理型と同様の扱いをすることができる。このように、データとして不足がある場合であっても、決定木を生成し、コンサルティングをすることが可能である。精留塔を利用した回収溶媒精製プラントのオペレート実施形態のエキスパートシステム生成装置を用いて、精留塔を利用した回収溶媒精製プラントのオペレートを行った。この回収溶媒プラントは、回収溶媒からテトラヒドロフランTHFとメチルエチルケトンMEKとを分離回収するためのものであり、図34に示すように、THFとMEKが混合された回収溶媒を貯留する貯留タンク11と、2基の精留塔12、13とを備えている。貯留タンク11には配管11a、11bが接続されており、配管11a、11bの他端は精留塔11、12の9段目に接続されている。精留塔12、13の下端には熱交換器12a、13aが設けられており、外部からスチームを供給することにより、精留塔12、13の下端を加熱可能とされている。また、精留塔12、13の下端には缶出管12b、13bが接続されており、精留塔12、13の下端に溜まった缶出液を取り出し可能とされている。さらに、精留塔12、13の上端には留出管12c、13cが接続されており、留出管12c、13cはコンデンサ14、15の一端側に接続されている。また、コンデンサ14、15の他端側は回収管16、17を介してキャッチャタンク16b、17bに接続されている。さらに、回収管16、17の途中からは還流管16a、17aが分岐し、缶出管12b、13bに接続され、缶出液の一部を精留塔12、13に還流可能とされている。この回収溶媒精製プラントの稼動状況を把握し、事例に関する情報を得るための情報発信手段として、表1に示す位置に、図示しない温度計TR1~11、流量計V1~8及び圧力計P1、P2が設置されている。回収溶媒精製プラントの運転は熟練した3名のオペレータが行った。事例獲得温度計TR1~11、流量計V1~8及び圧力計P1、P2の時間ごとの値、気温、日時を図示しない制御装置の記録部から自動獲得インターフェース1aを介して自動的に事例獲得手段1に取り込んだ。また、天気、オペレータ、計器チェックの有無等について、キーボードから事例獲得手段1に直接入力した。こうして、事例獲得手段1により、表2~表4に分割して示した事例ベースを作成した。決定木生成さらに、上記事例ベースに基づきルール生成手段3により、決定木を生成した。コンサルティングさらに、こうして生成された決定木に基づき、コンサルティングを行った。このエキスパートシステム生成装置を回収溶媒精製プラントに適用することにより、温度計TR1~11、流量計V1~8及び圧力計1、2からの情報が事例獲得手段1によって自動的に事例ベースが形成され、この事例ベースからルール生成手段2によって決定木が自動的に生成することが可能となる。そして、コンサルティング手段3がこの決定木を参照してターゲットエレメントのターゲットエレメントバリューを自動的に求めることができる。このため、ルール生成手段3によって当初に生成された決定木は、事例ベースの蓄積にともなって絶えず自動的に更新されることとなり、事例学習的に、より好適な決定木に更新されていくこととなる。また、時間の経過と共に何らかの原因によって因果関係が変化した場合でも、その変化に追従して適切な決定木が生成されてゆくこととなる。このため、コンサルティング手段3により得られるターゲットエレメントバリューもより適切な値とすることができる。なお、上記実施形態では、温度計TR1~11、流量計V1~8及び圧力計1、2からの情報は制御装置の記憶部から取り込んでいるが、それらの情報をインターフェース1aを介してリアルタイムに事例獲得手段に送信することもできる。