"外部から入力条件として与えられる情報と、その情報のアドレス上の位置と、の2つの入力条件と、記憶された情報と、の双方を比較しその条件に適合するアドレスを出力する機能を持ったメモリに1所定数与えられる情報の情報が一致する数をスコア化する手段と2所定数与えられる情報の配列上の位置と、記憶された情報のアドレス上の位置のずれを許容するために、アドレスの範囲を設定し許容範囲内のアドレスを検出する手段と3以上1及び2の結果を出力する手段と以上1から3を具備することを特徴とする曖昧さを含む情報の検出機能を備えたことを特徴とする半導体。前記所定数与えられる情報、並びに所定数与えられる情報のアドレス上の位置の検出は並列処理であることを特徴とする請求項1記載の曖昧さを含む情報の検出機能を備えたことを特徴とする半導体。記憶すべき情報をアドレス毎に記憶し読み出し可能な装置もしくは半導体において1アドレス毎に配列された複数の配列情報をアドレス毎に並列に記憶する手段と2上記複数並列記憶された配列情報を選択するする手段と3上記選択された配列情報をアドレス毎に論理積AND演算する手段と4所定数の、情報とその情報の位置と、を入力する手段と5上記入力条件にもとづき上記配列情報を選択する手段と6上記論理演算結果を出力する手段と以上1から6を具備することを特徴とする曖昧さを含む情報の検出機能を備えたことを特徴とする半導体。前記アドレス毎に論理積演算する手段は並列論理積AND演算処理であることを特徴とする請求項3記載の曖昧さを含む情報の検出機能を備えたことを特徴とする半導体。前記配列情報は連想配列情報であることを特徴とする請求項3記載の曖昧さを含む情報の検出機能を備えたことを特徴とする半導体。前記複数記憶する配列情報はアドレスシフトした連想配列情報であることを特徴とする請求項3記載の曖昧さを含む情報の検出機能を備えたことを特徴とする半導体。請求項1から6のうちいずれか1項に記載の半導体を組み込んだことを特徴とする装置。本発明が解決しようとする課題は、曖昧さを含んだ情報の検出を、従来のCPUを主体にした情報検出では実現不可能な、メモリベースアーキテクチャの並列処理の特徴を活かし高速で効率よく高精度で曖昧さを含んだ情報を検出する機能を備えた半導体及びその半導体を組み込んだ装置を提供することである。請求項1に記載の発明は、外部から入力条件として与えられる情報と、その情報のアドレス上の位置と、の2つの入力条件と、記憶された情報と、の双方を比較しその条件に適合するアドレスを出力する機能を持ったメモリに1所定数与えられる情報の情報が一致する数をスコア化する手段と2所定数与えられる情報の配列上の位置と、記憶された情報のアドレス上の位置と、の双方のずれを許容するために、アドレスの範囲を設定し許容範囲内のアドレスを検出する手段と3以上1及び2の結果を出力する手段と以上1から3を具備することを特徴とする曖昧さを含む情報の検出機能を備えた半導体である。請求項2に記載の発明は、前記所定数与えられる情報、並びに所定数与えられる情報のアドレス上の位置の検出は並列処理であることを特徴とする曖昧さを含む情報の検出機能を備えた半導体である。請求項3に記載の発明は、記憶すべき情報をアドレス毎に記憶し読み出し可能な装置もしくは半導体において1アドレス毎に配列された複数の配列情報をアドレス毎に並列に記憶する手段と2上記複数並列記憶された配列情報を選択するする手段と3上記選択された配列情報をアドレス毎に論理積AND演算する手段と4所定数の、情報とその情報の位置と、を入力する手段と5上記入力条件にもとづき上記配列情報を選択する手段と6上記論理演算結果を出力する手段と以上1から6を具備することを特徴とする曖昧さを含む情報の検出機能を備えた半導体である。請求項4に記載の発明は、前記アドレス毎に論理積演算する手段は並列論理積AND演算処理であることを特徴とする曖昧さを含む情報の検出機能を備えた半導体である。請求項5に記載の発明は、前記配列情報は連想配列情報であることを特徴とする曖昧さを含む情報の検出機能を備えた半導体である。請求項6に記載の発明は、前記複数記憶する配列情報はアドレスシフトした連想配列情報であることを特徴とする曖昧さを含む情報の検出機能を備えた半導体である。請求項7に記載の発明は、請求項1から6記載のいずれかの半導体を組み込んだことを特徴とする装置である。医療の現場などでは、朝採取した患者の血液からのDNA情報を当日の診察に活かしたいなどのリアルタイムで高速なDNA検出を求める要求も多く、高速なDNA解析の需要は計り知れない。本発明の情報検出方法は、DNAなどの曖昧情報を高速で解析するシステムを、CPUを中心としたこれまでの情報検索と比較し、システム構成を簡素化し、廉価、必要とする現場に提供することができる。また、高価で発熱が多く、広いスペース必要なスーパーコンピュータに比較し、回路構成も、発熱も、スペースも抑えられるので、DNAの標準検出デバイスや装置として利用することが出来るとともに、多くの1次元情報に応用ができる。最初に情報検出メモリ7の特徴を活かし曖昧さを含む情報の検出を効果的に実施するための考え方を説明する。図1は、情報検出メモリ7による一般的な情報の検出例である。情報検出メモリ7は、目的の情報を探し出すための、情報1、並びにアドレス相対距離6の2種類の条件、条件設定データ8として与えることにより、情報検出メモリ7の絶対アドレス4にアドレス3毎に記憶された情報1の中から情報検出メモリ7内部の情報検出アルゴリズムによりこの条件にマッチ13する情報を探し出し、情報検出メモリ7自身がその結果を出力するものである。本実施例の場合情報検出メモリ7には文字情報が記憶されており、図に示すように本例の場合、条件1から5まで5条件の情報1、C、G、T、A、Tとアドレスの相対距離6、それぞれ100番地、が完全にマッチ13、する情報が見つかるとその結果出力22が出力される。条件1から条件5までの条件は1条件毎にマッチ13処理することも5条件並列にマッチ13処理させることも可能である。通常情報検索並びにその検出結果処理はメモリ上の情報をCPUが処理するものであり逐次処理が不可欠である。情報検出メモリ7はこのようなメモリ上の情報を探し回るCPUの逐次処理が全く不要になるので、極めて高速な情報の検出が可能になる。図2は情報検出メモリによる塩基配列の検出例A完全マッチである。DNAの塩基配列は膨大な配列数であるが、その一つ一つはわずか4種類のアデニンA、チミンT、グアニンG、シトニンC、の塩基情報である。従って1つの情報の統計的な確率は1/4程度となり情報を見つけ出す際には連続した3、5、7塩基情報などまとまったひとかたまりの配列として捉えると設定が容易である。3つの塩基配列を1つのサンプルデータ11とする場合その統計的な確率は1/4×4×4=64、5つの塩基配列を1つのサンプルデータとする場合は、1/4×4×4×4×4=1024の確率となる。本実施例では3つの塩基配列を1つのサンプルデータ11とした。選択したアドレス並びにその前後のアドレスの情報を1組として3つの塩基配列を得ている。本実施例はアドレス相対距離6を一律100にしているが、3、5、10、200でも自由であり、条件毎にアドレスの幅を変化させることも自由であるが、確率的にアドレス相対距離が短い程ギャップの影響も少ない。本実施例ではアドレスXを基準として、X100、X200、X300、X400のアドレスの各情報1を検出し、その情報の位置2が完全マッチ13した場合を示している。図3は情報検出メモリによる塩基配列の検出例Bギャップ許容である。先に述べたとおり、DNAの塩基解析は曖昧さ15を克服することが必要である。曖昧さ15の1つは、データベースの塩基配列、クエリデータのいずれか、もしくは双方の塩基配列の一部に塩基情報の欠失挿入ギャップ16が存在する場合である。本実施例では、このギャップ16を許容するために、許容ギャップ23を設定し、この範囲の塩基情報のギャップ16を許容して結果出力22を出力する構成としたものである。先行文献1のアドレススワップ回路は、アドレスの相対距離を検出するために設けられたもので、一般的にはシフトレジスタや、マルチプレクサーによりアドレスを相対的にシフトすることにより実現可能であるが、この回路に範囲を設定する機能、許容ギャップ23を設けることにより容易に実現可能である。以上の内容は所定数与えられる情報の配列上の位置と、記憶された情報のアドレス上の位置と、の双方のずれを許容するために、アドレスの範囲を設定し許容範囲内のアドレスを検出する手段となる。本実施例ではアドレス相対距離100に対し±10アドレスまでを許容する場合を示した。図4は情報検出メモリによる塩基配列の検出例C1組の変化情報許容である。曖昧さ15のもう一つは、データベースの塩基配列、クエリデータのいずれか、もしくは双方の塩基配列の一部に塩基情報に変化情報17が存在する場合である。いずれか、もしくは双方に変化情報17が存在する場足には、条件1から5まで5条件の情報の内、いくつかがマッチ13しない場合でもこれを許容することにより、双方が類似性を持つ情報であると判断することが出来る。図4に条件1から条件5までの5条件の内、1つの条件を無視マスク18してこれ以外の4つの条件がマッチ13すれば類似性があると判断する場合の構成例を示した。図4では条件4を無視する場合を示しているが、言うまでもなく、条件1から条件5まで同様に1組の塩基配列を無視マスク17する必要がある。図5は情報検出メモリによる塩基配列の検出例D2組の変化情報許容である。先に1組の塩基配列を無視マスク17する場合の実施例を示したが、本実施例では5条件中2組の塩基配列を無視マスク17する場合を示した。図5では条件2並びに4を無視する場合を示しているが、条件1から条件5までの組み合わせでいずれかの2組の塩基配列を無視マスク17する必要がある。図6は、情報検出メモリによる曖昧さを含む情報の検出例である。これまで曖昧さ15を含む塩基情報の欠失ギャップ16並びに変化情報17の許容の方法をそれぞれ独立して説明してきたが、図6はこの二つを総合したものである。条件設定データ8の条件1から5の、アドレスの相対位置のギャップを、許容ギャップ23として指定し、情報の変化情報17を許容するために、本例では、5条件中、5マッチ、4マッチ、3マッチ、2マッチ、1マッチ、0マッチまで6段階で互いの情報の類似性19を類似度スコア20として判定できるようにしたものである。図7は、ギャップ許容設定における検出例である。図7に示す通り条件設定データ8に許容できるギャップのアドレス範囲、許容ギャップ23を設け、中心アドレス、この場合は相対アドレス5が100、200、300から±5アドレスの範囲にあれば合格とするものである。回路構成は中心アドレスから許容するアドレス範囲を論理和OR演算させることで容易に実現可能である。条件範囲を広く取り過ぎると、同一情報1が沢山検出されるので適切な範囲を指定することが重要である。図8は、情報検出メモリの半導体構成例である。曖昧さ15を含む情報の検出は、一定のキャップと変化情報の2つを許容することが必要であり、回路構成が複雑になる。このような場合に、1つの半導体チップに、複数の情報検出メモリ7を集積させることによりシステムの全体構成を単純でシンプルな構成にすることが出来る。図8の例では、5つの情報検出メモリ7並びに周辺論理素子25を1つの半導体チップに集積させた構成例であり、以下に本実施例の概要を示す。転送データ入力より転送されるデータ26は、5つの情報検出メモリ7に並列にデータが転送できる構成とする。外部から与える、条件設定データ8は、情報1~5、相対アドレス1~5、ギャップ1~5が、それぞれの情報検出メモリ7の入力に並列に入力される。この設定条件データ8による、縦5つの情報検出メモリ7の個別のマッチ13の検出結果22を論理演算して類似度スコアとして外部出力の結果出力22としている。本実施例では5つの条件の完全マッチ出力は類似度スコア20を5としている。縦5つの情報検出メモリ7の内、1つを無視マスク18することにより、外部出力の結果出力22は4つの条件のマッチ出力となり、類似度スコア20を4としている。本実施例では、同様に類似度スコア20を3から1までを出力させる構成としている。以上5から1までの類似度スコア20は、条件設定データ8とどれだけ類似した情報であるかを判定するための重要な出力である。以上のように、この5つの情報検出メモリ7の内のいずれかを無視マスク18するように論理回路を構成することにより、任意の組合せの曖昧検出が可能になる。情報検出メモリ7からカスケード接続されるギャップ補正24信号は、それぞれのギャップ値を補正し、それぞれのアドレス範囲が独立してアドレス演算出来るようにするための信号である。これらの構成により完全並列による曖昧さを含む情報の検出が可能になるので極めて高速で効果的な情報検出が可能になる。情報検出メモリ7の1つ当りの記憶容量が1KByteであれば5KByteサイズのCAM、10KByteであれば、50KByteサイズのCAM、100Kサイズであれば500KByteのCAM、1Mサイズであれば5MByteのCAM、を用意出来るチップサイズを選択することにより、曖昧さを含む情報検出を極めて高速で効果的に実現できるシステム、オンチップSoCの半導体を作成することが出来る。小容量の場合においてはFPGAを用いて回路構成が実現できることは言うまでもない。図9は、情報検出メモリによるシステム構成例である。データベース9中の1~Nまでの情報と、クエリデータ10中の1~nの情報と、双方の曖昧さ15を含んだ情報を組合せ網羅的に情報検出する場合のシステム例を示している。クエリデータは一般的に100から1Kの塩基配列で、データベースの情報は1つ当たり数メガの塩基配列となっており、双方のデータ数が多い場合、これらのデータ同志の類似性を網羅的に見つけることは情報処理上極めて負担の多い処理である。情報記憶容量がLの情報検出メモリ7にデータベースから1つのデータを選択して、そのデータのデータ容量がMM>Lのデータを使う場合、最初に先頭番地からLまでを、情報検出メモリ7に並列に転送して、L分の情報を記憶させておく。この記憶された、情報記憶容量Mの情報と、1からnのクエリデータの類似性を見る場合、先に説明の、条件設定データ8として、相対アドレスが10から100の情報を5サンプル抜き出して、情報検出メモリ7に入力することにより、その5サンプルのマッチの類似性19が、類似度スコア20として出力され、類似度スコア20の高い情報同志を記録しておく。以上1~nまだでのクエリデータを繰り返す。1~nまでのクエリデータが完了した際、先に選択したデータのL以降の残りのデータを繰り返し転送して、上記説明の通り、クエリデータ1~nまでを繰り返せばよい。図10は情報検出データ転送例である。以上の手法で曖昧情報を検出する上で注意すべきすべきことは、図10に示すようにクエリデータの情報1から採取するサンプルのアドレスの最大の範囲がKである場合、Kのアドレスの全範囲が漏れることなく検出されるようオーバラップして情報検出メモリ7に記憶されるようデータ転送26を行う必要がある。データベース9中の1つのデータが完了すれば、次のデータに切り替え1~Nまでの全データとクエリデータの網羅的な類似性を検出し記録した互いの情報の類似度スコアの高い部分が解析結果である。以上の実施例は情報検出メモリ7の様々な効果を活かしたDNA等の曖昧さ15を含んだ情報の検出例であり、言うまでもなく図8の半導体、図8のシステムを並列処理、分散処理することにより更に情報検出速度を向上させることが出来る。以上の手法はDNA以外様々な情報に応用することが出来る。以下にDNA情報の配列を効果的に利用し安価で高速な情報の検出をする方法を説明する。仮に人間のDNAの配列は30億塩基配列がペアー配列されており、この情報の中から類似する情報を見つけ出す場合は6GByteのアドレス空間を何回に分割してこれらの中から類似情報を見つけ出すかが鍵になる。どれだけ広い範囲のアドレス空間を1組の条件設定とそれに基づく演算で検出できるかが鍵である。つまり大量のデータの中から、如何に速く類似性のある部分にたどり着くかが最重要でありたどり着けばその結果に基づき様々な解析を行うことが出来る。以下の手法はDNAの塩基情報がA、T、G、Cの4つの情報に限定されていることに着目しクエリデータ10から一定数以上の連続した文字列を条件設定データ8として与え高速な検出を目指すものである。図11は、ギャップ許容配列データの検出例Aでギャップ0の場合でありギャップを含んだ曖昧情報を検出するものである。アドレス3ごとに記憶された情報1この場合はDNA情報はCAM27連想メモリのデータ検出機能により、A,T、G、Cの4通りの情報が得られアドレス毎に配列されている。比較する情報同士にギャップがある場合このCAM27の出力をシフトした情報配列を考えるとよい。図11の例では、アドレス3の7番地~17番地までの文字列、TGAACTAGACGを検出する際、2文字までの欠失があっても、検出できるよう構成したものであり、情報1のA、T、G、Cのそれぞれのシフト0符号29、シフト1符号30、シフト2符号31した情報配列を合計した合計データ32をギャップ許容データ28として得たものである。条件設定データ8として、情報の位置2、本例では0~10までの文字情報が与えられる場合、この情報の位置2を考慮して、ギャップ許容データ28を情報の位置に相当する分シフトこの場合上方にシフトし配列させる。本実施例の場合、順番にTはシフト0、Gは上方にシフト1、Aは上方にシフト2、Aは上方にシフト3、Cは上方にシフト4最後のGは上方に10シフトし情報を配列する。以上により完成された情報1の配列を確認するとアドレス7では全ての情報1とその情報の位置2がマッチ13していることを示している。従って与えた条件設定データ8の基準アドレスとなる相対アドレス5の0番目のアドレスは、絶対アドレス4の7番地であることが検出される。この配列情報を利用するアルゴリズムは、同一情報の距離が識別条件となる、たとえば同一情報の距離が長ければ長いほど識別に貢献することになる。以上の配列のみ組合せによる検出方法は、情報の変化情報も許容する処に大きな特徴がある。例えば、情報の位置2が0のTの情報1は、AまたはGに置き換えても結果は同様であり、他の情報の位置2でも同様である。従って曖昧さを含んだ情報を検出する上では好都合である。図12はギャップ許容配列データの検出例Bでギャップ1の場合でありギャップを含んだ曖昧情報を検出するものである。図12で与えられる、条件設定データは、1つのギャップがある場合の曖昧情報検出例である。図11での説明と同様に、アドレス3の7番地がマッチ13している。図13はギャップ許容配列データの検出例Cでギャップ2の場合でありギャップを含んだ曖昧情報を検出するものである。図13で与えられる、条件設定データは、2つのギャップがある場合の曖昧情報検出例である。図11での説明と同様に、アドレス3の7番地がマッチ13している。図14はギャップ許容配列データの検出例Dでギャップ-1の場合でありギャップを含んだ曖昧情報を検出するものである。本実施例では条件設定側の情報の位置2の6の位置にGが挿入された場合である。本来であれば、-1シフトした配列データを合計データ32として持つことが一般的であるが、挿入の場合も検出できることを示しており、曖昧さを含む情報の検出が極めて簡単に実現できることを証明する結果でもある。以上のギャップを許容する配列同士の情報検出は組合せ確率が低下するのでギャップ許容の幅と、条件として指定する配列の長さを考慮すればよい。極めて簡単な演算で実現可能なのでシミレーションプログラムを作成し諸条件を決定するとよい。図15はギャップ許容配列データのメモリ上の情報配列例である。図11、12、13、14で説明の情報配列を一般的なメモリ上に配列したものであり、この場合、A、G、T、C、の4つの情報毎に、任意の位置のギャップを2つまで許容し、情報の位置2を0から14までの15配列した例であり、4種類の情報×15配列=合計60の配列情報になる。以上の配列データは、特にCAMを利用して作成する必要もなく、通常のCPUでこの配列データを作成することが可能である。この配列データを事前に用意しておくことにより、極めて高速な曖昧情報の検出が実現できる。図16は曖昧さを含む情報の検出機能を備えた半導体並びにその半導体を組み込んだ装置の実施例である。図16の回路機能のすべて一体とした半導体とすることも、各機能を個別に半導体化して装置とすることも任意である。先に説明の図15の情報配列を利用して、データ転送26を行い、この半導体並びにこの半導体を組み込んだ装置で曖昧さを含む情報を検出する例である。先ほどの合計60の情報配列を、この半導体または装置のメモリに情報1と情報の位置2によるマトリックス状にアドレス毎に配列を並列に記憶しておき、外部から与えられる条件設定データによりこのマトリックス状に配列されたメモリの内から指定されたマトリックスのメモリを選択しメモリに記憶された0、1いずれかの情報を論理素子25でその論理積ANDを取ればよい。これまでの説明のアドレス3の7番地は本例では21番地になりマッチ13する出力はこれらの出力はプライオリティエンコーダなどで順次外部に読み出せるよう結果出力22とし出力される。つまり複数並列に記憶された1アドレス当り1bitのメモリとその選択回路並びにAND演算回路構成のみで完全並列による曖昧さを含んだ情報検出が可能になる。以上の処理はメモリのアドレス空間の全範囲を並列に情報処理するアルゴリズム、つまりメモリベースアーキテクチャによるものであるので、通常のCPUとメモリ並びに情報処理の様々なテクニックやアルゴリズムを利用した情報の検出よりも高速で効果的である。本実施例ではギャップを許容するために連想配列データを1アドレスずつシフトした配列データで説明しているが、様々な配列データが利用することが可能であり、情報を検出するための論理回路の構成は任意である。先に述べた情報検出メモリ7は内部の構成としてCAMの機能並びに、CAM機能で検出されたアドレスの、アドレスの位置を移動するためのシフトレジスタなどの機能回路が必要になる。本実施例の回路方式では、このような機能が一切不要となるので極めてメモリアドレスサイズが大型で安価な半導体やその装置を作成することが可能になる、半導体化する場合の利点は1回の条件で検出するデータベース9の情報1のアドレス3の範囲を広くすることにより情報検出の効率を大幅に上げることが出来ることである。現在のメモリ技術は極めて大容量のメモリを低コストで高品質に実現する能力を持っている。仮に1Mアドレスサイズのこの半導体であれば、6Gアドレスサイズの人間のDNAを、概ね6千回、10Mアドレスサイズの半導体であれば、概ね600回の情報処理で全てのアドレス空間を検出することが出来るようになる。さらに網羅的なデータ解析では、1つのデータベースデータ対し数億のクエリデータをサンプルとして比較検出する場合がある。このような場合1回当りの条件設定から演算結果出力までの総合検出時間マッチ演算時間が極めて重要な時間になるが、本例によれば極めて単純でシンプルな構成の完全並列処理による半導体回路や装置となるので1回当りのマッチ演算時間が極限の最短時間となる。CPUはバスボトルネックが存在するので大量の情報の中から特定の情報の見つけ出すのは極めて苦手で過酷な処理になるが、見つけ出した情報の詳細を解析する処理は得意であり高速である。従ってこの方法は大量の情報の中から可能性のあるアドレスを見つけ出す処理、つまり大雑把な情報検出を行い、後はCPUに任せる方法が効果的である。以上の結果は、CPUのみが中心となり、あらゆるアルゴリズムを駆使し情報検索し情報を検出する従来の手法に比較して格段に高速な検出結果をもたらすものである。記憶する配列情報並びに入力条件を複数用意し図16の半導体及び装置を、並列処理、分散処理することにより更に情報検出速度を向上させることも可能になる。検出が高速で出来ることは情報検出の精度向上や解析内容の向上に直接効果を結びつける結果となる。以上の装置または半導体で、大量なデータベース中の中から曖昧さを含んだ情報を超高速で検出し、細部を一般的なCPU等による情報処理することにより極めて高精度で、高速な曖昧さを含む情報検出が実現できることは先に述べたとおりである。処理時間は大幅に低下するが以上のアルゴリズムの最終結果は極めて簡単なAND論理演算のみで実行することが出来るため、この処理部分についてはCPUを用いて論理演算することも可能である。"