特開2024-157390ナレッジマネジメントシステム、文書分類装置、業務改革支援システム、エキスパートシステム生成装置、文書検索システム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024157390
(43)【公開日】2024-11-07
(54)【発明の名称】ナレッジマネジメントシステム、文書分類装置、業務改革支援システム、エキスパートシステム生成装置、文書検索システム
(51)【国際特許分類】
G06Q 50/10 20120101AFI20241030BHJP
【ＦＩ】
G06Q50/10
【審査請求】未請求
【請求項の数】5
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023071727
(22)【出願日】2023-04-25
(71)【出願人】
【識別番号】000004455
【氏名又は名称】株式会社レゾナック
(74)【代理人】
【識別番号】100107766
【弁理士】
【氏名又は名称】伊東 忠重
(74)【代理人】
【識別番号】100070150
【弁理士】
【氏名又は名称】伊東 忠彦
(72)【発明者】
【氏名】岡野 悠
【テーマコード（参考）】
5L049
5L050
【Ｆターム（参考）】
5L049CC12
5L050CC12
(57)【要約】
【課題】大規模言語モデルを企業内部の技術情報検索に活用すること。
【解決手段】本開示は、プロジェクトの技術分野に係る属性とプロジェクトの顧客の業界に係る属性とを含むプロジェクト属性、及びプロジェクトに参加した社員の識別情報を含むプロジェクトデータを記憶する第１の記憶手段と、社員の識別情報を含む社員データを記憶する第２の記憶手段と、プロジェクトデータの検索条件の入力を受け付け、大規模言語モデルを用いて第１の記憶手段を検索するプロジェクト検索手段と、検索されたプロジェクトデータを出力する第１の出力手段と、検索されたプロジェクトデータに含まれている社員の識別情報に基づいて、大規模言語モデルを用いて第２の記憶手段を検索する社員検索手段と、社員検索手段で検索された社員データを出力する第２の出力手段と、を備えるナレッジマネジメントシステムである。
【選択図】図１
【解決手段】本開示は、プロジェクトの技術分野に係る属性とプロジェクトの顧客の業界に係る属性とを含むプロジェクト属性、及びプロジェクトに参加した社員の識別情報を含むプロジェクトデータを記憶する第１の記憶手段と、社員の識別情報を含む社員データを記憶する第２の記憶手段と、プロジェクトデータの検索条件の入力を受け付け、大規模言語モデルを用いて第１の記憶手段を検索するプロジェクト検索手段と、検索されたプロジェクトデータを出力する第１の出力手段と、検索されたプロジェクトデータに含まれている社員の識別情報に基づいて、大規模言語モデルを用いて第２の記憶手段を検索する社員検索手段と、社員検索手段で検索された社員データを出力する第２の出力手段と、を備えるナレッジマネジメントシステムである。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
ナレッジマネジメントシステムであって、
プロジェクトの技術分野に係る属性とプロジェクトの顧客の業界に係る属性とを含むプロジェクト属性、及びプロジェクトに参加した社員の識別情報を含むプロジェクトデータを記憶する第１の記憶手段と、
社員の識別情報を含む社員データを記憶する第２の記憶手段と、
プロジェクトデータの検索条件の入力を受け付ける受付手段と、
前記受付手段が受け付けた検索条件に基づいて、大規模言語モデルを用いて前記第１の記憶手段を検索するプロジェクト検索手段と、
前記プロジェクト検索手段で検索されたプロジェクトデータを出力する第１の出力手段と、
前記プロジェクト検索手段で検索されたプロジェクトデータに含まれている社員の識別情報に基づいて、大規模言語モデルを用いて前記第２の記憶手段を検索する社員検索手段と、
前記社員検索手段で検索された社員データを出力する第２の出力手段と、
を備えるナレッジマネジメントシステム。
プロジェクトの技術分野に係る属性とプロジェクトの顧客の業界に係る属性とを含むプロジェクト属性、及びプロジェクトに参加した社員の識別情報を含むプロジェクトデータを記憶する第１の記憶手段と、
社員の識別情報を含む社員データを記憶する第２の記憶手段と、
プロジェクトデータの検索条件の入力を受け付ける受付手段と、
前記受付手段が受け付けた検索条件に基づいて、大規模言語モデルを用いて前記第１の記憶手段を検索するプロジェクト検索手段と、
前記プロジェクト検索手段で検索されたプロジェクトデータを出力する第１の出力手段と、
前記プロジェクト検索手段で検索されたプロジェクトデータに含まれている社員の識別情報に基づいて、大規模言語モデルを用いて前記第２の記憶手段を検索する社員検索手段と、
前記社員検索手段で検索された社員データを出力する第２の出力手段と、
を備えるナレッジマネジメントシステム。
【請求項2】
データを入出力するディスプレイを有する入出力装置と、
文書の保存及び読み出しを行う設計情報データベースと、
ディスプレイ上に表示または実行されている文書から、大規模言語モデルを用いることでキーワードを取得するキーワード抽出手段と、
課題とその関連語を関連付けた課題一覧表と、該課題一覧表に記載の課題に基づき前記設計情報データベースに格納されている文書を分類する分類手段と、
該分類手段による分類結果の保存及び呼び出しを行う分類結果データベースと、
各業務手順とその成果物及び参考資料のタイトルと格納先アドレスを関連付けて記載した業務プロセステンプレートデータの保存及び呼び出しを行う業務プロセステンプレートデータベースと、
該業務プロセステンプレートデータベースに格納されている業務プロセステンプレートデータを読み込み、業務の誘導や参考資料の提示や成果物管理を含む業務支援を行う業務支援手段と、を有し、蓄積された文書を所定のカテゴリに分類して提示する情報検索システムの文書分類装置において、
前記キーワード抽出手段で抽出したキーワードと、前記課題一覧表に記載の課題及び関連語との比較を行い、一致した課題をユーザに表示する分類カテゴリとする分類カテゴリ決定手段と、
前記ディスプレイ上に表示または実行されている文書のタイトルを取得し、前記業務プロセステンプレートデータの成果物のタイトルと比較を行い、成果物が作成された元の業務手順を検索する文書作成元業務プロセス判別手段と、
課題の検討中の業務手順との関連度を求め分類カテゴリの優先順位を決定する分類カテゴリ優先順位決定手段と、
を備えることを特徴とする情報検索システムの文書分類装置。
文書の保存及び読み出しを行う設計情報データベースと、
ディスプレイ上に表示または実行されている文書から、大規模言語モデルを用いることでキーワードを取得するキーワード抽出手段と、
課題とその関連語を関連付けた課題一覧表と、該課題一覧表に記載の課題に基づき前記設計情報データベースに格納されている文書を分類する分類手段と、
該分類手段による分類結果の保存及び呼び出しを行う分類結果データベースと、
各業務手順とその成果物及び参考資料のタイトルと格納先アドレスを関連付けて記載した業務プロセステンプレートデータの保存及び呼び出しを行う業務プロセステンプレートデータベースと、
該業務プロセステンプレートデータベースに格納されている業務プロセステンプレートデータを読み込み、業務の誘導や参考資料の提示や成果物管理を含む業務支援を行う業務支援手段と、を有し、蓄積された文書を所定のカテゴリに分類して提示する情報検索システムの文書分類装置において、
前記キーワード抽出手段で抽出したキーワードと、前記課題一覧表に記載の課題及び関連語との比較を行い、一致した課題をユーザに表示する分類カテゴリとする分類カテゴリ決定手段と、
前記ディスプレイ上に表示または実行されている文書のタイトルを取得し、前記業務プロセステンプレートデータの成果物のタイトルと比較を行い、成果物が作成された元の業務手順を検索する文書作成元業務プロセス判別手段と、
課題の検討中の業務手順との関連度を求め分類カテゴリの優先順位を決定する分類カテゴリ優先順位決定手段と、
を備えることを特徴とする情報検索システムの文書分類装置。
【請求項3】
企業にて稼働中のパソコンを含むホストコンピュータ及びデータウェアハウス・統合データベース（ＤＢ）とデータ連携すると共に、各種データを含む既存システム、チャネル及び外部情報を入力情報源としてデータ連携し、前記既存システム、前記チャネル、前記外部情報、前記ホストコンピュータ及び前記データウェアハウス・統合ＤＢに散在している多様な情報を、大規模言語モデルが抽出条件に基づいて一元的に集約して気付き情報を抽出し、抽出された気付き情報を可視化することによって前記企業の業務を改善することを特徴とする企業内の既存システムを利用した業務改革支援システム。
【請求項4】
大規模言語モデルを用いた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。
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。
【請求項5】
キーワードを用いて文書を検索する文書検索装置と、
翻訳サービス装置と、
検索の対象となる複数の前記文書を記憶する、文書データベースと、を含む文書検索システムであって、
前記文書検索装置は、
１つ以上のキーワードを入力キーワードとして受け取るキーワード受付手段と、
前記入力キーワードのそれぞれが、大規模言語モデルを用いることで他言語に翻訳された翻訳キーワードを、複数の他言語について取得するキーワード翻訳手段と、
前記入力キーワード及び前記翻訳キーワードのそれぞれについてキーワードスコアを決定するキーワードスコア決定手段と、
前記入力キーワード及び前記翻訳キーワードに基づいて文書を検索し、複数の検索結果文書を取得する文書検索手段と、
前記検索結果文書のそれぞれについて、前記キーワードスコアに基づいて文書スコアを算出する文書スコア算出手段と、
前記検索結果文書のそれぞれと、対応する前記文書スコアとを関連付けて出力する検索結果出力手段と、を備え、
前記翻訳サービス装置は、前記入力キーワードのそれぞれに対応して、順位を有する複数の前記翻訳キーワードを生成し、
前記翻訳サービス装置は、前記翻訳キーワードの掲載順に基づいて前記翻訳キーワードの順位を表し、
前記キーワードスコア決定手段は、前記入力キーワードのそれぞれと、前記翻訳キーワードのそれぞれとのすべての組合せについて、前記順位に基づいて翻訳スコアを決定し、
前記キーワードスコア決定手段は、前記翻訳キーワードのそれぞれについて、関連する前記翻訳スコアのすべてに基づいて前記キーワードスコアを決定し、
前記入力キーワードの前記キーワードスコアは、その入力キーワードに対応する前記翻訳キーワードの前記キーワードスコアのいずれよりも高い、
文書検索システム。
翻訳サービス装置と、
検索の対象となる複数の前記文書を記憶する、文書データベースと、を含む文書検索システムであって、
前記文書検索装置は、
１つ以上のキーワードを入力キーワードとして受け取るキーワード受付手段と、
前記入力キーワードのそれぞれが、大規模言語モデルを用いることで他言語に翻訳された翻訳キーワードを、複数の他言語について取得するキーワード翻訳手段と、
前記入力キーワード及び前記翻訳キーワードのそれぞれについてキーワードスコアを決定するキーワードスコア決定手段と、
前記入力キーワード及び前記翻訳キーワードに基づいて文書を検索し、複数の検索結果文書を取得する文書検索手段と、
前記検索結果文書のそれぞれについて、前記キーワードスコアに基づいて文書スコアを算出する文書スコア算出手段と、
前記検索結果文書のそれぞれと、対応する前記文書スコアとを関連付けて出力する検索結果出力手段と、を備え、
前記翻訳サービス装置は、前記入力キーワードのそれぞれに対応して、順位を有する複数の前記翻訳キーワードを生成し、
前記翻訳サービス装置は、前記翻訳キーワードの掲載順に基づいて前記翻訳キーワードの順位を表し、
前記キーワードスコア決定手段は、前記入力キーワードのそれぞれと、前記翻訳キーワードのそれぞれとのすべての組合せについて、前記順位に基づいて翻訳スコアを決定し、
前記キーワードスコア決定手段は、前記翻訳キーワードのそれぞれについて、関連する前記翻訳スコアのすべてに基づいて前記キーワードスコアを決定し、
前記入力キーワードの前記キーワードスコアは、その入力キーワードに対応する前記翻訳キーワードの前記キーワードスコアのいずれよりも高い、
文書検索システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、ナレッジマネジメントシステム、文書分類装置、業務改革支援システム、エキスパートシステム生成装置、及び、文書検索システムに関する。
【背景技術】
【0002】
ChatGPT（登録商標）等の大規模言語モデル（LLM）が知られている。大規模言語モデルは、テキスト分類、感情分析、情報抽出、文章要約、テキスト生成、及び質問応答といった、さまざまな自然言語処理タスクを実現できる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開2023-033202号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、従来の技術では、大規模言語モデルが企業内部の技術情報検索に活用されていなかった。
【0005】
本開示は、大規模言語モデルを企業内部の技術情報検索に活用する技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本開示の一態様は、ナレッジマネジメントシステムであって、プロジェクトの技術分野に係る属性とプロジェクトの顧客の業界に係る属性とを含むプロジェクト属性、及びプロジェクトに参加した社員の識別情報を含むプロジェクトデータを記憶する第１の記憶手段と、社員の識別情報を含む社員データを記憶する第２の記憶手段と、プロジェクトデータの検索条件の入力を受け付ける受付手段と、前記受付手段が受け付けた検索条件に基づいて、大規模言語モデルを用いて前記第１の記憶手段を検索するプロジェクト検索手段と、前記プロジェクト検索手段で検索されたプロジェクトデータを出力する第１の出力手段と、前記プロジェクト検索手段で検索されたプロジェクトデータに含まれている社員の識別情報に基づいて、大規模言語モデルを用いて前記第２の記憶手段を検索する社員検索手段と、前記社員検索手段で検索された社員データを出力する第２の出力手段と、を備える。
【0007】
本開示の一態様は、データを入出力するディスプレイを有する入出力装置と、文書の保存及び読み出しを行う設計情報データベースと、ディスプレイ上に表示または実行されている文書から、大規模言語モデルを用いることでキーワードを取得するキーワード抽出手段と、課題とその関連語を関連付けた課題一覧表と、該課題一覧表に記載の課題に基づき前記設計情報データベースに格納されている文書を分類する分類手段と、該分類手段による分類結果の保存及び呼び出しを行う分類結果データベースと、各業務手順とその成果物及び参考資料のタイトルと格納先アドレスを関連付けて記載した業務プロセステンプレートデータの保存及び呼び出しを行う業務プロセステンプレートデータベースと、該業務プロセステンプレートデータベースに格納されている業務プロセステンプレートデータを読み込み、業務の誘導や参考資料の提示や成果物管理を含む業務支援を行う業務支援手段と、を有し、蓄積された文書を所定のカテゴリに分類して提示する情報検索システムの文書分類装置において、前記キーワード抽出手段で抽出したキーワードと、前記課題一覧表に記載の課題及び関連語との比較を行い、一致した課題をユーザに表示する分類カテゴリとする分類カテゴリ決定手段と、前記ディスプレイ上に表示または実行されている文書のタイトルを取得し、前記業務プロセステンプレートデータの成果物のタイトルと比較を行い、成果物が作成された元の業務手順を検索する文書作成元業務プロセス判別手段と、課題の検討中の業務手順との関連度を求め分類カテゴリの優先順位を決定する分類カテゴリ優先順位決定手段と、を備えることを特徴とする情報検索システムの文書分類装置である。
【0008】
本開示の一態様は、企業にて稼働中のパソコンを含むホストコンピュータ及びデータウェアハウス・統合データベース（ＤＢ）とデータ連携すると共に、各種データを含む既存システム、チャネル及び外部情報を入力情報源としてデータ連携し、前記既存システム、前記チャネル、前記外部情報、前記ホストコンピュータ及び前記データウェアハウス・統合ＤＢに散在している多様な情報を、大規模言語モデルが抽出条件に基づいて一元的に集約して気付き情報を抽出し、抽出された気付き情報を可視化することによって前記企業の業務を改善することを特徴とする企業内の既存システムを利用した業務改革支援システムである。
【0009】
本開示の一態様は、大規模言語モデルを用いた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。
【0010】
本開示の一態様は、キーワードを用いて文書を検索する文書検索装置と、翻訳サービス装置と、検索の対象となる複数の前記文書を記憶する、文書データベースと、を含む文書検索システムであって、前記文書検索装置は、１つ以上のキーワードを入力キーワードとして受け取るキーワード受付手段と、前記入力キーワードのそれぞれが、大規模言語モデルを用いることで他言語に翻訳された翻訳キーワードを、複数の他言語について取得するキーワード翻訳手段と、前記入力キーワード及び前記翻訳キーワードのそれぞれについてキーワードスコアを決定するキーワードスコア決定手段と、前記入力キーワード及び前記翻訳キーワードに基づいて文書を検索し、複数の検索結果文書を取得する文書検索手段と、前記検索結果文書のそれぞれについて、前記キーワードスコアに基づいて文書スコアを算出する文書スコア算出手段と、前記検索結果文書のそれぞれと、対応する前記文書スコアとを関連付けて出力する検索結果出力手段と、を備え、前記翻訳サービス装置は、前記入力キーワードのそれぞれに対応して、順位を有する複数の前記翻訳キーワードを生成し、前記翻訳サービス装置は、前記翻訳キーワードの掲載順に基づいて前記翻訳キーワードの順位を表し、前記キーワードスコア決定手段は、前記入力キーワードのそれぞれと、前記翻訳キーワードのそれぞれとのすべての組合せについて、前記順位に基づいて翻訳スコアを決定し、前記キーワードスコア決定手段は、前記翻訳キーワードのそれぞれについて、関連する前記翻訳スコアのすべてに基づいて前記キーワードスコアを決定し、前記入力キーワードの前記キーワードスコアは、その入力キーワードに対応する前記翻訳キーワードの前記キーワードスコアのいずれよりも高いことを特徴とする。
【発明の効果】
【0011】
本開示は、大規模言語モデルを企業内部の技術情報検索に活用できる。
【図面の簡単な説明】
【0012】
【図1】本発明の一実施形態に係るナレッジマネジメントシステムの全体構成を示す図である。
【図2】データベースサーバに記憶されているデータの一例を示す。
【図3】プロジェクト登録・編集画面の一例を示す。
【図4】プロジェクトテーブル及びプロジェクト属性テーブルのデータ構造の一例を示す。
【図5】コンタクト登録・編集画面の一例を示す。
【図6】コンタクトテーブル及びコンタクト属性テーブルのデータ構造の一例を示す。
【図7】講座一覧画面の一例を示す。
【図8】社員テーブル、講座テーブル及び講座申込テーブルのデータ構造の一例を示す。
【図9】顧客登録・編集画面の一例を示す。
【図10】顧客テーブル及び顧客属性テーブルのデータ構造の一例を示す。
【図11】エージェント新規登録・編集画面の一例を示す。
【図12】エージェントテーブルのデータ構造を示す。
【図13】フォーラム管理テーブルのデータ構造の一例を示す。
【図14】コミュニティ管理テーブルのデータ構造の一例を示す。
【図15】プロジェクト検索画面の一例を示す。
【図16】コンタクトレポート検索画面の一例を示す。
【図17】本実施形態のシステム構成を示すブロック図である。
【図18】業務プロセステンプレート構成を示す説明図である。
【図19】業務プロセスの先行後続関係表示を示す説明図である。
【図20】業務プロセステンプレート実行例を示す説明図である。
【図21】設計情報の分類処理を示すフロー図である。
【図22】設計情報の分類処理を示すフロー図である。
【図23】設計情報の分類処理を示すフロー図である。
【図24】各文書のタイトルと保存先アドレスを格納した配列例を示す説明図である。
【図25】課題一覧表を示す説明図である。
【図26】参考資料の例を示す説明図である。
【図27】分類結果を示す説明図である。
【図28】従来の検索システムを示す説明図である。
【図29】成果物登録の例を示す説明図である。
【図30】進捗情報表示の例を示す説明図である。
【図31】進捗情報登録の例を示す説明図である。
【図32】進捗情報登録の例を示す説明図である。
【図33】業務プロセステンプレートの編集メニューを示す説明図である。
【図34】業務プロセス名の新規追加画面を示す説明図である。
【図35】業務プロセス名の編集画面を示す説明図である。
【図36】本実施形態で使用するフィルタのテーブル例を示す図である。
【図37】Excelからデータを取得する手法（全セル方式）を示す図である。
【図38】Excelからデータを取得する手法（指定セル方式）を示す図である。
【図39】Wordからデータを取得する手法を示す図である。
【図40】本実施形態の基本的な全体構成例を示すブロック図である。
【図41】本実施形態に係る企業内の既存システムを利用した業務改革支援システムの構成例を示すブロック図である。
【図42】気付き情報構築システムの概念図である。
【図43】気付き情報構築システムの構成例及び情報の流れを示す流れブロック図である。
【図44】気付き情報構築システムの構成例を示すブロック図である。
【図45】入力連携インターフェースの動作例を示すフローチャートである。
【図46】気付き情報抽出部の動作例を示すフローチャートである。
【図47】出力連携インターフェースの動作例を示すフローチャートである。
【図48】気付き情報抽出部の具体例を示す画面図である。
【図49】気付き情報の抽出例を示すデータの流れ図である。
【図50】本実施形態の動作例の一部を示す作業フロー図である。
【図51】本実施形態の動作例の一部を示す作業フロー図である。
【図52】本実施形態の動作例の一部を示す作業フロー図である。
【図53】本実施形態の動作例の一部を示す作業フロー図である。
【図54】本実施形態の動作例における各場面の画面変化を示す画面図の一部である。
【図55】本実施形態の動作例における各場面の画面変化を示す画面図の一部である。
【図56】本実施形態の動作例における各場面の画面変化を示す画面図の一部である。
【図57】本実施形態の動作例における各場面の画面変化を示す画面図の一部である。
【図58】本実施形態の動作例における各場面の画面変化を示す画面図の一部である。
【図59】本実施形態の動作例における各場面の画面変化を示す画面図の一部である。
【図60】本実施形態の将来的展望を示す模式図である。
【図61】実施形態のエキスパートシステム生成装置のブロック図である。
【図62】コンサルテツリー生成ブロックの機能の説明図である。
【図63】ツリーチェックブロックの機能の説明図である。
【図64】コンサルティング手段のブロック図である。
【図65】決定木生成に関するフローチャートである。
【図66】ステップＳ３００の詳細フローチャートである。
【図67】ステップＳ３０５の詳細フローチャートである。
【図68】ステップＳ３０５１の詳細フローチャートである。
【図69】ステップＳ３０５１１の詳細フローチャートである。
【図70】ステップＳ３０５５の詳細フローチャートである。
【図71】ステップＳ３０５６の詳細フローチャートである。
【図72】ステップＳ３０５６１の詳細フローチャートである。
【図73】ステップＳ４００の詳細フローチャートである。
【図74】ステップＳ４０２の詳細フローチャートである。
【図75】ステップＳ４０３の詳細フローチャートである。
【図76】コンサルティングに関するフローチャートである。
【図77】ステップＳ７００の詳細フローチャートである。
【図78】ステップＳ７０１の詳細フローチャートである。
【図79】ステップＳ７０２の詳細フローチャートである。
【図80】事例編集パネルを示す図である。
【図81】生成された決定木を示す表示画面である。
【図82】剪定終了後の決定木を示す表示画面である。
【図83】汚泥処理による焼却灰のテストピースを焼き締める作業について得られた決定木を示す表示画面である。
【図84】エレメントの例外処理を行う前と行った後を示す表示画面である。
【図85】日付のエレメントを例外とする前の決定木を示す表示画面の一部である。
【図86】日付のエレメントを例外とした後の決定木を示す表示画面の一部である。
【図87】回収溶媒精製プラントの模式図である。
【図88】文書検索システムの構成を示す図である。
【図90】入力キーワードと翻訳キーワードとの対応関係の例を示す図である。
【図91】翻訳キーワードの順位と、その順位に基づく翻訳スコアとの対応関係の例を示す図である。
【図92】各キーワードについての、順位に基づく翻訳スコアと、最終的に各キーワードに対して与えられるキーワードスコアとの対応関係の例を示す図である。
【図93】検索結果文書の本文データ中に各キーワードが出現する回数を表す情報の例を示す図である。
【図94】検索結果文書に対する文書スコアの算出結果の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0013】
以下では、ChatGPT等の大規模言語モデルを、企業内部の技術情報検索で活用する５つの実施形態を説明する。５つの実施形態は、ナレッジマネジメントシステム、技術情報の自動分類、職務・業務の自動化、エキスパートシステム（専門家が持つ知識や経験をソフトウェアに取り込み、自動で判断や診断を行うシステム）としての活用、及び、複数言語への対応である。ただし、企業内部の技術情報検索の活用例はこれらに限定される趣旨ではない。また、大規模言語モデルには、ChatGPTの他、Dolly & Dolly 2.0、BLOOM、PaLM、OPT（いずれも登録商標）等、様々なサービスがある。
【0014】
［第１実施形態］
本実施形態では、ナレッジマネジメントシステムにおける検索エンジンとして大規模言語モデルを用いる実施形態について説明する。ナレッジマネジメントシステムの一例として特開2013-109516を参考に説明する。
本実施形態では、ナレッジマネジメントシステムにおける検索エンジンとして大規模言語モデルを用いる実施形態について説明する。ナレッジマネジメントシステムの一例として特開2013-109516を参考に説明する。
【0015】
以下、本発明の一実施形態に係るナレッジマネジメントシステムについて、図面を参照して説明する。
【0016】
図１は、本実施形態に係るナレッジマネジメントシステムの全体構成を示す図である。本システムは、データベースサーバ１００１と、認証サーバ１００３と、一台以上のユーザ端末装置１００５と、管理者端末装置１００７とが、互いにネットワーク１００９を介して接続されている。
【0017】
データベースサーバ１００１、認証サーバ１００３、一台以上のユーザ端末装置１００５、及び管理者端末装置１００７は、いずれも例えば汎用的なコンピュータシステムにより構成され、以下に説明する各データベースサーバ１００１、認証サーバ１００３及びユーザ端末装置１００５、管理者端末装置１００７内の個々の構成要素または機能は、例えば、コンピュータプログラムを実行することにより実現される。ユーザ端末装置１００５及び管理者端末装置１００７は、それぞれ異なるコンピュータ上に実現されてもよいし、同一のコンピュータ上に実現されてもよい。
【0018】
認証サーバ１００３は、本システムにアクセスするユーザ及び管理者の認証を行う。例えば、認証サーバ１００３は、ユーザ端末装置１００５からの認証要求を受けて、ユーザ端末装置１００５を使用するユーザの認証を行う。また、認証サーバ１００３は、管理者端末装置１００７からの認証要求を受けて、管理者端末装置１００７を使用する管理者の認証を行う。認証サーバ１００３によって認証されたユーザ及び管理者は、それぞれ所与の権限の範囲内でデータベースサーバ１００１へアクセスすることができる。
【0019】
ユーザ端末装置１００５は、所定の入力装置及び出力装置を有する。ユーザ端末装置１００５は、ユーザに対して、データベースサーバ１００１のデータへアクセスするための各種インターフェースを提供する。例えば、以下に説明する各登録・編集画面が各ユーザ端末装置１００５に表示され、その画面に対してユーザが入力することができる。また、各ユーザ端末装置１００５には、以下に説明する各検索画面からの検索要求に対する検索結果が表示される。
【0020】
管理者端末装置１００７は、所定の入力装置及び出力装置を有する。管理者端末装置１００７は、システム管理者に対して、システム管理のための各種インターフェースを提供する。
【0021】
データベースサーバ１００１は、各種データを記憶する。本システムは、顧客から受注したプロジェクトに関するデータと、プロジェクト受注へ向けた営業活動における顧客（見込み客）とのコンタクトに関するデータと、社員に関するデータと、顧客に関するデータと、その他のデータとを主に有している。そして、プロジェクトに関するデータ、コンタクトに関するデータ、社員に関するデータ及び顧客に関するデータが互いに関連づけられている。
【0022】
図２は、データベースサーバ１００１に記憶されているデータの一例を示す。データベースサーバ１００１は、プロジェクトに関連するデータとしてプロジェクトテーブル１０１０及びプロジェクト属性テーブル１０１１を有し、コンタクトに関するデータとしてコンタクトテーブル１０１４及びコンタクト属性テーブル１０１５を有し、社員に関するデータとして、社員テーブル１０１８、講座テーブル１０１９及び講座申込テーブル１０２０を有し、顧客に関するデータとして顧客テーブル１０２４及び顧客属性テーブル１０２５を有する。データベースサーバ１００１は、さらに、その他のデータとして、エージェントに関するエージェントテーブル１０２８と、フォーラムに関するフォーラム管理テーブル１０３０及びフォーラムデータ記憶部１０３１と、コミュニティに関するコミュニティ管理テーブル１０３４及びコミュニティデータ１０３５とを有する。データベースサーバ１００１は、上記の各データを検索するための検索エンジン１０４０（大規模言語モデルの適用例）をさらに有する。
【0023】
＜プロジェクト関連データ＞
図３は、プロジェクト登録・編集画面２０００の一例を示す。図４は、プロジェクトテーブル１０１０及びプロジェクト属性テーブル１０１１のデータ構造の一例を示す（プロジェクトテーブル１０１０及びプロジェクト属性テーブル１０１１は第１の記憶手段の一例）。
図３は、プロジェクト登録・編集画面２０００の一例を示す。図４は、プロジェクトテーブル１０１０及びプロジェクト属性テーブル１０１１のデータ構造の一例を示す（プロジェクトテーブル１０１０及びプロジェクト属性テーブル１０１１は第１の記憶手段の一例）。
【0024】
顧客からプロジェクトを受注すると、そのプロジェクトの開始前または開始後にプロジェクト関連データが、プロジェクト登録・編集画面２０００から登録される。ここで入力されたデータがプロジェクトテーブル１０１０及びプロジェクト属性テーブル１０１１に保存される。プロジェクト関連データには、プロジェクトの技術分野に係る属性とプロジェクトの顧客の業界に係る属性とを含むプロジェクト属性及びプロジェクトに参加した社員の識別情報が含まれる。プロジェクトテーブル１０１０及びプロジェクト属性テーブル１０１１に保存されたデータは、その後、随時プロジェクト登録・編集画面２０００から更新することができる。なお、ここで示す入力項目及びデータ項目は一例に過ぎないので、これら以外の入力項目及びデータ項目を有していてもよいし、一部の項目は省略可能である。
【0025】
プロジェクト登録・編集画面２０００は、図３に示すように、プロジェクトＩＤ２００１、顧客名２００２、契約ＩＤ２００３、開始日２００４、終了日２００５、先方担当者２００６、テーマ候補２００７、インダストリ２００８、メンバー２００９、フォーラム名２０１０、金額２０１１及びコンタクトＩＤ２０１２の各項目の入力領域を有する。
【0026】
開始日２００４、及び終了日２００５は、それぞれ、プロジェクトの開始日及び終了日である。登録時には開始予定日及び終了予定日がそれぞれ登録され、その後実際の開始時及び終了日に修正されてもよい。先方担当者２００６には、顧客側の担当者に関するデータが設定される。テーマ候補２００７には、プロジェクトの技術分野を示すテーマコードが設定される。インダストリ２００８には、顧客の業種を示す業種コードが設定される。メンバー２００９は、プロジェクトに参加する社員の識別情報（社員ＩＤ、氏名等）が入力される。フォーラム名２０１０には、プロジェクトごとに設定されるフォーラム名が設定される。金額２０１１はプロジェクトの契約金額である。コンタクトＩＤ２０１２は、後述するコンタクト関連データと関係づけるＩＤである。
【0027】
図４Ａにプロジェクトテーブル１０１０のデータ構造の一例を、図４Ｂにプロジェクト属性テーブル１０１１のデータ構造の一例をそれぞれ示す。プロジェクトテーブル１０１０及びプロジェクト属性テーブル１０１１には、顧客から受注したプロジェクトに関するデータが保存される。
【0028】
プロジェクトテーブル１０１０は、データ項目として、プロジェクトＩＤ１１００と、契約ＩＤ１１０２と、開始日１１０３と、終了日１１０４と、金額１１０５と、コンタクトＩＤ１１０６とを有する。プロジェクトテーブル１０１０の各データ項目には、プロジェクト登録・編集画面２０００のプロジェクトＩＤ２００１、顧客名２００２、契約ＩＤ２００３、開始日２００４、終了日２００５、金額２０１１及びコンタクトＩＤ２０１２で入力されたデータが保存される。
【0029】
プロジェクト属性テーブル１０１１は、データ項目として、プロジェクトＩＤ１１１０と、属性ＩＤ１１１１と、属性値ＩＤ１１１２と、属性値１１１３とを有する。属性ＩＤ１１１１は、各属性の種類を識別するＩＤである。属性値ＩＤ１１１２は、属性値として予め決められた値が設定される場合に、各属性値に割り当てられたＩＤである。属性値１１１３には、ユーザによって自由に入力された属性値が保存される。
【0030】
プロジェクト属性テーブル１０１１には、プロジェクトＩＤ１１１０により関連づけられる様々なプロジェクトに関連する属性データが保存される。例えば、プロジェクト登録・編集画面２０００における、先方担当者２００６、テーマ候補２００７、インダストリ２００８、メンバー２００９、及びフォーラム名２０１０には、それぞれ属性ＩＤが割り当てられていて、それぞれの入力項目に対して入力された値（データ）が属性値ＩＤ１１１２、ないしは属性値１１１３に保存される。
【0031】
管理者は、管理者端末装置１００７からプロジェクト関連データを参照し、必要に応じて修正することができる。例えば、管理者は、プロジェクトの内容をメンバーからヒアリングしたり、提案書を参照したりしてその内容を理解し、テーマ候補２００７及びインダストリ２００８に設定されているデータが適切でない場合は、それを修正する。これにより、プロジェクト関連データを入力する者の違いによるデータのバラツキをなくし、利用価値の高いデータとすることができる。
【0032】
【0033】
営業活動で顧客（見込み客）とコンタクトがあったときに、そのコンタクトに関するデータがコンタクト登録・編集画面２４００から登録される。この画面で入力されたデータがコンタクトテーブル１０１４及びコンタクト属性テーブル１０１５に保存される。コンタクト関連データには、見込み客に対する営業活動におけるコンタクトに係るデータが含まれる。コンタクトテーブル１０１４及びコンタクト属性テーブル１０１５に保存されたデータは、その後、随時コンタクト登録・編集画面２４００から更新することができる。なお、ここで示す入力項目及びデータ項目は一例に過ぎないので、これらの以外の入力項目及びデータ項目を有していてもよいし、一部の項目は省略可能である。
【0034】
コンタクト登録・編集画面２４００は、図５に示すように、コンタクトＩＤ２４０１、顧客名２４０２、案件名２４０３、コンタクト日２４０４、コンタクト方法２４０５、先方担当者２４０６、報告者２４０７、同行者２４０８、引き合い状況２４０９、コンペ情報２４１０、営業内容２４１１、メンバー募集に当たっての求める人材２４１２及び金額２４１３の各項目の入力領域を有する。
【0035】
コンタクトＩＤ２４０１は、商品またはサービスなどの所定の一連の営業活動単位に付与される識別情報である。例えば、ある商品またはサービスに関して同一顧客と複数回コンタクトがあったときには、それらの活動は共通のコンタクトＩＤを有するデータとして登録される。コンタクト方法２４０５には、個別訪問、セミナーや研究会での出会い、知人の紹介、電話営業などのコンタクトの取り方が設定される。報告者２４０７及び同行者２４０８には、コンタクトをした社員の識別情報（氏名、社員ＩＤ等）が設定される。引き合い状況２４０９には、コンタクトをとったきっかけや反応などが設定される。例えば、先方が積極的であるとか、特に反応のないセミナー出席者などへのプッシュとか、既存顧客からの紹介であるなどが登録される。コンペ情報２４１０は、各コンタクトがコンペ
案件であるか否かを示す。営業内容２４１１には、コンタクトして行った提案やディスカッションの内容などの具体的な営業内容が設定される。求める人材２４１２には、このコンタクトからプロジェクトを受注した場合にメンバーとして欲しい人材の条件などが設定される。金額２４１３は、見込まれる契約金額が設定される。
案件であるか否かを示す。営業内容２４１１には、コンタクトして行った提案やディスカッションの内容などの具体的な営業内容が設定される。求める人材２４１２には、このコンタクトからプロジェクトを受注した場合にメンバーとして欲しい人材の条件などが設定される。金額２４１３は、見込まれる契約金額が設定される。
【0036】
【0037】
コンタクトテーブル１０１４は、データ項目として、コンタクトＩＤ１１４０と、コンタクト日１１４１と、社員ＩＤ１１４２と、顧客ＩＤ１１４３と、金額１１４４と、報告者フラグ１１４５とを有する。
【0038】
コンタクトＩＤ１１４０及びコンタクト日１１４１には、コンタクト登録・編集画面２４００のコンタクトＩＤ２４０１及びコンタクト日２４０４で設定されたデータが保存される。社員ＩＤ１１４２には、コンタクト登録・編集画面２４００の報告者２４０７または同行者２４０８で設定された社員の社員ＩＤが保存される。顧客ＩＤ１１４３には顧客名２４０２で設定された顧客の顧客ＩＤが保存される。金額１１４４には、金額２４１３で設定された金額が保存される。報告者フラグ１１４５は、報告者２４０７である社員の場合に設定される。
【0039】
コンタクト属性テーブル１０１５は、コンタクトＩＤ１１５０と、属性ＩＤ１１５１と、属性値ＩＤ１１５２と、属性値１１５３とを有する。コンタクト属性テーブル１０１５には、コンタクトＩＤ１１５０により関連づけられる様々なコンタクトに関する属性データが保存される。これは、プロジェクト属性テーブル１０１１の場合と同様に、コンタクト登録・編集画面２４００の、コンタクトテーブル１０１４に保存されない属性項目を属性ＩＤ１１５１とし、それぞれ入力された値（データ）を属性値ＩＤ１１５２または属性値１１５３として保存する。
【0040】
管理者は、管理者端末装置１００７から上記のコンタクト関連データを参照し、必要に応じて修正することができる。
【0041】
【0042】
会社内では、社員向けの多くの講座（研修プログラム）が用意されている。本システムでは、社員別の講座の受講申込及び受講状況の管理などを行うことができる。図７の講座一覧画面２９００は、各社員が自ら受講する講座の申込、及びその受講状況を確認するための画面である。これ以外に、本システムは、マネージャが部下の社員について受講申込、及びその受講状況を確認するための画面を有していてもよい。
【0043】
講座一覧画面２９００には、図７に示すように、講座ＩＤ２９０１、講座名２９０２、開催日２９０３、受講対象２９０４、状況２９０５、及び受講日２９０６が表示されている。そして、さらに、講座一覧画面２９００には、各講座に対する申込の入力を受け付ける申込領域１９０７が設けられている。開催日２９０３には、各講座の開催予定日を示す。複数回予定されていれば、開催日２９０３にすべての開催日が表示される。状況２９０５には、社員個人の各講座の受講状況が表示される。受講日２９０６には、申込が確定した日または受講した日が設定される。申込領域１９０７に表示されている申込ボタンが押されると、その講座の申込を受け付ける。
【0044】
【0045】
社員テーブル１０１８は、社員属性を保存するテーブルで、データ項目として、社員ＩＤ１１８０と、所属１１８１と、役職１１８２と、入社年次１１８３と、電子メールアドレス１１８４とを有する。社員テーブル１０１８のデータは、予め設定されている。例えば、社員テーブル１０１８には、社内の他のシステムからデータを取得して設定してもよい。
【0046】
講座テーブル１０１９は、講座属性を保存するテーブルで、データ項目として、講座ＩＤ１１９０と、講座名１１９１と、開催日１１９２と、受講対象１１９３とを有する。講座テーブル１０１９には、講座ごとに各項目のデータが予め登録されている。講座一覧画面２９００の講座ＩＤ２９０１、講座名２９０２、開催日２９０３、受講対象２９０４は、講座テーブル１０１９に保存されているデータに基づいて表示される。
【0047】
講座申込テーブル１０２０は、データ項目として、講座ＩＤ１２００と、社員ＩＤ１２０１と、状況１２０２と、受講日１２０３とを有する。講座申込テーブル１０２０には、講座一覧画面２９００で入力されたデータが保存される。つまり、講座申込テーブル１０２０には、社員別に、状況１２０２と、受講日１２０３のデータが保存される。ここで、状況１２０２には、例えば、受講済み、申込確定、申込中、未受講及び欠席などが設定される。受講日１２０３は、申込が確定した受講日である。講座の受講者の確定や受講状況の管理は、図示しない他のシステムで行ってもよいし、社員がマニュアルで行ってもよい。講座申込テーブル１０２０には、最新の受講状況が設定される。
【0048】
【0049】
顧客登録・編集画面３４００は、図９に示すように、顧客名３４０１、フリガナ３４０２、顧客ＩＤ３４０３、組織区分３４０４、業種コード３４０５、及び本社所在地３４０６の各入力項目を有する。組織区分３４０４には、例えば、会社形態（株式会社、有限会社）などを設定する。業種コード３４０５には、その顧客の業種を示すコードを設定する。
【0050】
【0051】
顧客テーブル１０２４は、データ項目として、顧客ＩＤ１２４０を有する。
【0052】
顧客属性テーブル１０２５は、データ項目として、顧客ＩＤ１２５０と、属性ＩＤ１２５１と、属性値ＩＤ１２５２と、属性値１２５３とを有する。顧客属性テーブル１０２５には、顧客ＩＤ１２５０により関連づけられる様々な顧客に関する属性データが保存される。これは、プロジェクト属性テーブル１０１１及びコンタクト属性テーブル１０１５の場合と同様に、顧客登録・編集画面３４００の、顧客テーブル１０２４に保存されない属性項目を属性ＩＤ１２５１とし、それぞれ入力された値（データ）を属性値ＩＤ１２５２または属性値１２５３として保存する。
【0053】
【0054】
エージェントは、ユーザの代わりに、ユーザが指定した条件に従って本システム内の所
望のデータを収集してユーザへ提供する。エージェントは、エージェント新規登録・編集画面２８００に対してユーザが指定した条件に基づいて生成される。
望のデータを収集してユーザへ提供する。エージェントは、エージェント新規登録・編集画面２８００に対してユーザが指定した条件に基づいて生成される。
【0055】
エージェント新規登録画面３８００は、図１１に示すように、登録者３８０１、案件名３８０２、検索対象３８０３、キーワード３８０４、報告者ｏｒメンバー３８０５、顧客３８０６及び送信先３８０７の各項目の入力領域を有する。登録者３８０１には、エージェントを登録する社員の識別情報（氏名、社員ＩＤ等）が設定される。案件名３８０２には、このエージェントの名称が設定される。検索対象３８０３には、エージェントがデータ収集を行う対象が設定される。キーワード３８０４は、検索を行う際のキーワードである。報告者ｏｒメンバー３８０５は、このエージェントが収集したデータを送信する社員である。顧客３８０６には、検索対象とする顧客の識別情報（名称、顧客ＩＤ等）が設定される。送信先３８０７には、報告者ｏｒメンバー３８０５のメールアドレスが設定される。
【0056】
図１２にエージェントテーブル１０２８のデータ構造の一例を示す。エージェントテーブル１０２８は、データ項目として、エージェントＩＤ１２８０と、名称１２８１と、検索対象１２８２と、キーワード１２８３と、社員ＩＤ１２８４と、検索対象顧客ＩＤ１２８５と、送信先Ｅメールアドレス１２８６とを有する。エージェント新規登録画面３８００で入力されたデータが、それぞれエージェントテーブル１０２８の対応する項目に格納される。
【0057】
データベースサーバ１００１は、エージェントテーブル１０２８を参照してエージェントを生成する。生成されたエージェントは、例えば１日に１回、データベースサーバ１００１内のデータを検索して、それぞれキーワード１２８３または検索対象顧客ＩＤ１２８５に合致するデータを収集する。そして、エージェントは、収集したデータを送信先Ｅメールアドレス１２８６に対して配信する。これにより、エージェントを登録したユーザは、自らが関心を持つ分野のデータを得ることができる。
【0058】
＜フォーラム＞
図１３にフォーラム管理テーブル１０３０のデータ構造の一例を示す。フォーラム管理テーブル１０３０は、データ項目として、プロジェクトＩＤ１３００と、フォーラムＩＤ１３０１と、フォーラム名１３０２とを有する。フォーラムはプロジェクトごとに設定され、各プロジェクトに参加しているメンバー間での情報交換の場として活用される。従って、プロジェクトＩＤ１３００によって、各フォーラムが対応付けられているプロジェクトが特定される。図３のプロジェクト登録・編集画面２０００でフォーラム名２０１０が設定されると、フォーラム管理テーブル１０３０にデータが保存される。
図１３にフォーラム管理テーブル１０３０のデータ構造の一例を示す。フォーラム管理テーブル１０３０は、データ項目として、プロジェクトＩＤ１３００と、フォーラムＩＤ１３０１と、フォーラム名１３０２とを有する。フォーラムはプロジェクトごとに設定され、各プロジェクトに参加しているメンバー間での情報交換の場として活用される。従って、プロジェクトＩＤ１３００によって、各フォーラムが対応付けられているプロジェクトが特定される。図３のプロジェクト登録・編集画面２０００でフォーラム名２０１０が設定されると、フォーラム管理テーブル１０３０にデータが保存される。
【0059】
フォーラムデータ記憶部１０３１は、フォーラムＩＤ別にフォーラム内の種々のデータを保存する。例えば、フォーラムに参加している社員の社員ＩＤ、フォーラムに書き込まれたデータ等がフォーラムＩＤ別に保存されている。
【0060】
＜コミュニティ＞
図１４にコミュニティ管理テーブル１０３４のデータ構造の一例を示す。コミュニティ管理テーブル１０３４は、データ項目として、コミュニティＩＤ１３４０と、名称１３４１とを有する。コミュニティは、本システム内で社員同士が様々な話題について議論したり、情報交換したりする場である。
図１４にコミュニティ管理テーブル１０３４のデータ構造の一例を示す。コミュニティ管理テーブル１０３４は、データ項目として、コミュニティＩＤ１３４０と、名称１３４１とを有する。コミュニティは、本システム内で社員同士が様々な話題について議論したり、情報交換したりする場である。
【0061】
コミュニティデータ１０３５は、コミュニティＩＤ別にコミュニティ内の種々のデータを保存する。例えば、コミュニティに参加している社員の社員ＩＤ、コミュニティに書き込まれたデータ等がコミュニティＩＤ別に保存されている。
【0062】
＜データ検索＞
本実施形態では、上記した各登録・編集画面によって登録されたデータを、ユーザが各自のユーザ端末装置１００５から各種検索画面を使って検索することができる。例えば、プロジェクト関連データ、コンタクトレポート、顧客データ、社員データなどを検索することができる。さらに、いずれかのデータに関して第１の検索を行って得た検索結果に基づいて、別のデータに関する第２の検索を行うことができる。まず、プロジェクト関連データ及びコンタクトレポートの検索について説明する。
本実施形態では、上記した各登録・編集画面によって登録されたデータを、ユーザが各自のユーザ端末装置１００５から各種検索画面を使って検索することができる。例えば、プロジェクト関連データ、コンタクトレポート、顧客データ、社員データなどを検索することができる。さらに、いずれかのデータに関して第１の検索を行って得た検索結果に基づいて、別のデータに関する第２の検索を行うことができる。まず、プロジェクト関連データ及びコンタクトレポートの検索について説明する。
【0063】
図１５は、プロジェクト検索画面４０００の一例を示す。プロジェクト検索画面４０００（受付手段の一例）は、プロジェクトデータの検索条件の入力を受け付ける領域を有している。同図の例では、検索条件として、顧客名、データ内の語句、テーマ候補、インダストリ、開始日、終了日及び金額等を設定することができる。プロジェクト検索画面４０００で検索要求を受け付けると、検索エンジン１０４０（ここではプロジェクト検索手段１０４０ａの一例）がここで指定された条件に従ってプロジェクトテーブル１０１０及びプロジェクト属性テーブル１０１１を検索し、条件に合致するプロジェクトを抽出する。第１の出力手段１０４１は、抽出されたプロジェクトに関連するデータを、検索結果として出力する。ここで出力されるプロジェクト関連データには、プロジェクトに参加したメンバーが含まれる。本システムは、さらに、プロジェクトに参加した特定のメンバーの個人情報をさらに出力することができる。例えば、検索エンジン１０４０（ここでは社員検索手段１０４０ｂの一例）は、その特定のメンバーの社員ＩＤをキーにして、社員テーブル１０１８、講座テーブル１０１９、及び講座申込テーブル１０２０を検索して、社員の属性データを取得する。第２の出力手段１０４２は、取得された社員のデータを、検索結果として出力する。
【0064】
あるいは、検索エンジン１０４０（ここではプロジェクト検索手段１０４０ａの一例）は、その特定のメンバーの社員ＩＤをキーにして、プロジェクトテーブル１０１０及びプロジェクト属性テーブル１０１１、またはコンタクトテーブル１０１４及びコンタクト属性テーブル１０１５をさらに検索し、その特定のメンバーが現在または過去に参加したプロジェクトやコンタクトに関するデータを抽出するようにしてもよい。これにより、第１の出力手段１０４１は、その特定のメンバーが現在または過去に参加したプロジェクトやコンタクトに関するデータがさらに出力される。
【0065】
本システムでは、特にＫｎｏｗＷｈｏ検索を行う場合、まず、上記のプロジェクト検索により、知りたい技術分野（テーマ候補）、あるいは業界（インダストリ）に関連するプロジェクトの検索を行う。そして、その検索により抽出されたプロジェクトに関わったメンバーの中には、知りたい技術分野あるいは業界に詳しい人がいると考えられる。このとき、本システムではさらに、特定の社員が有するノウハウなどについて、追加の情報検索が可能である。つまり、本システムでは、プロジェクト検索を介してＫｎｏｗＷｈｏ検索を行う。
【0066】
このようなＫｎｏｗＷｈｏ検索が行える背景には、プロジェクト関連データの精度の高さがある。つまり、通常のナレッジマネジメントシステムの場合、社員個人が自らの経験、スキルなどについて登録するようになっているが、現実にはこれを徹底させることが難しい。これに対して、本システムの場合、プロジェクト関連データは、本システム以外のシステムでも利用される重要なデータである。そのため、報告者は、好むと好まざるとに関わらず、プロジェクトに関するデータを入力せざるを得ず、かつ、入力したデータを管理者が見直すことによりデータの精度を高めている。従って、本システムでは、プロジェクト関連データの入力が保証され、かつ、その入力されたデータは高い信頼性を有する。これにより、欲しい情報と関連の深いプロジェクトの検索を介して、そのプロジェクトに関わった社員を特定することにより効果的なＫｎｏｗＷｈｏ検索を行うことができる。
【0067】
図１６は、コンタクトレポート検索画面５０００の一例を示す。コンタクトレポート検索画面５０００は、同図に示すように、顧客名、データ内の語句、引き合い区分、インダストリ、コンタクト日及び金額等の検索条件の入力を受け付ける領域を有している。コンタクトレポート検索画面５０００で検索要求を受け付けると、検索エンジン１０４０がここで指定された条件に従ってコンタクトテーブル１０１４及びコンタクト属性テーブル１０１５を検索し、条件に合致するコンタクトデータを抽出して、そのコンタクトに関連するコンタクトデータが出力される。ここでも、出力されるコンタクトデータには、コンタクトに参加したメンバーが含まれる。本システムは、さらに、検索エンジン１０４０によって、コンタクトに参加した特定のメンバーの社員属性をさらに検索することができる。例えば、検索エンジン１０４０は、その特定のメンバーの社員ＩＤをキーにして、社員テーブル１０１８、講座テーブル１０１９、及び講座申込テーブル１０２０を検索して、社員属性を取得する。あるいは、検索エンジン１０４０は、その特定のメンバーの社員ＩＤをキーにして、プロジェクトテーブル１０１０及びプロジェクト属性テーブル１０１１、またはコンタクトテーブル１０１４及びコンタクト属性テーブル１０１５をさらに検索し、その特定のメンバーが現在または過去に参加したプロジェクトやコンタクトに関するデータを抽出するようにしてもよい。これにより、その特定のメンバーが現在または過去に参加したプロジェクトやコンタクトに関するデータがさらに出力される。従って、コンタクトレポートの検索によっても、上記のＫｎｏｗＷｈｏ検索が可能であり、社内でのナレッジ共有が促進される。
【0068】
また、本実施形態におけるコンタクトデータに代えて、またはこれに加えて、研究開発活動に関するデータを同様なデータ構造で保持するようにしてもよい。この研究開発データは、コンタクトデータと同様に登録及び編集ができ、検索対象とすることもできる。つまり、研究開発データを検索することにより、研究開発における特定の技術あるいはテーマについて多くの知識や経験を持っている社員を検索することができ、研究開発分野における社内でのナレッジ共有を促進することができる。さらに、各研究開発テーマ等とプロジェクトとの関連づけておくことにより、どの研究開発テーマが具体的にどのプロジェクトで活用されているのかも容易に把握することが可能となる。
【0069】
上記した本発明の実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の要旨を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。
【0070】
［第２実施形態］
本実施形態では、技術情報の自動分類技術におけるキーワード抽出手段として大規模言語モデルを用いる実施形態について説明する。技術情報の自動分類技術の一例として特開2011-108067（特許第5297351号）を参考に説明する。
本実施形態では、技術情報の自動分類技術におけるキーワード抽出手段として大規模言語モデルを用いる実施形態について説明する。技術情報の自動分類技術の一例として特開2011-108067（特許第5297351号）を参考に説明する。
【0071】
〔システム構成〕
図１７は、本発明の実施形態に係る情報検索システムの構成を示すブロック図である。本実施形態の情報検索システム（文書分類装置の一例）はコンピュータで作動するプログラム上に構築することができ、ユーザがデータを入力し処理結果を表示するキーボード、マウス、ディスプレイ等からなるデータの入出力のための入出力装置１５１と、各業務手順とその成果物及び参考資料のタイトルと格納先のアドレスとを関連付けて記載した業務プロセステンプレートデータを格納する業務プロセステンプレートデータベース１５２と、参考資料や検討書や事故情報などの設計情報を格納する設計情報データベース１５３を有する。
図１７は、本発明の実施形態に係る情報検索システムの構成を示すブロック図である。本実施形態の情報検索システム（文書分類装置の一例）はコンピュータで作動するプログラム上に構築することができ、ユーザがデータを入力し処理結果を表示するキーボード、マウス、ディスプレイ等からなるデータの入出力のための入出力装置１５１と、各業務手順とその成果物及び参考資料のタイトルと格納先のアドレスとを関連付けて記載した業務プロセステンプレートデータを格納する業務プロセステンプレートデータベース１５２と、参考資料や検討書や事故情報などの設計情報を格納する設計情報データベース１５３を有する。
【0072】
また、設計情報データベース１５３から業務プロセステンプレートデータベース１５２に格納されている業務プロセステンプレートのデータを読み込み、業務の誘導や参考資料の提示や成果物管理などの業務支援を行う業務支援手段１５５と、業務プロセステンプレートデータを編集する業務プロセステンプレート編集手段１５６を備えた業務支援処理装置１７０を有する。
【0073】
また、設計情報データベース１５３から呼出されてディスプレイ上に表示または実行されている文書からキーワードを取得するキーワード抽出手段１５７（大規模言語モデルの適用例）と、キーワード抽出手段１５７で抽出したキーワードをもとにユーザに表示する設計情報の分類カテゴリとその表示順序を決定する分類カテゴリ決定手段１６０と、分類カテゴリ優先順位決定手段１６４と、分類カテゴリ決定手段１６０で決定した分類カテゴリの設計情報を分類カテゴリ優先順位決定手段１６４で決定した順序をもとに優先順位が高い分類カテゴリを上位に表示する分類結果表示手段１６１と、を有する。
【0074】
情報検索システムは、さらに業務支援手段１５５に読み込まれた設計情報データベース１５３の参考資料や検討書や事故情報などの設計情報に基づき、ディスプレイ上に表示または実行されている文書が成果物として作成された元の業務手順を判別する文書作成元業務プロセス判別手段１５８を有する。分類カテゴリ優先順位決定手段１６４は、課題一覧表１６２に記載された課題及びその関連語がディスプレイ上に表示または実行されている文書に出現する出現回数と、文書作成元業務プロセス判別手段１５８で取得した業務手順と検討中の業務手順との距離によって、ユーザに表示する分類カテゴリの優先順位を決定する。
【0075】
また、情報検索システムは、課題とその関連語を記載した課題一覧表１６２と、課題一覧表１６２を編集する課題一覧表編集手段１６３と、設計情報データベース１５３に格納されている設計情報を課題一覧表１６２に記載されている課題のカテゴリによって分類する分類手段１５９と、分類手段１５９による分類結果を格納する分類結果データベース１５４を有する。
【0076】
〔業務プロセステンプレート〕
業務プロセステンプレートの構成を図１８に示す。業務プロセステンプレートは、一連の業務情報を、順序付けられた複数の業務プロセスの集合で表現するものであり、各業務プロセスはさらに詳細な業務プロセスに分割して表現することができる。すなわち、業務プロセステンプレートは、業務情報を階層構造の業務プロセスの集合で表現するものであり、業務プロセスは１つ１つの業務手順から構成される。図１８において業務プロセステンプレートは、以下の三種類のデータから構成される。
業務プロセステンプレートの構成を図１８に示す。業務プロセステンプレートは、一連の業務情報を、順序付けられた複数の業務プロセスの集合で表現するものであり、各業務プロセスはさらに詳細な業務プロセスに分割して表現することができる。すなわち、業務プロセステンプレートは、業務情報を階層構造の業務プロセスの集合で表現するものであり、業務プロセスは１つ１つの業務手順から構成される。図１８において業務プロセステンプレートは、以下の三種類のデータから構成される。
【0077】
第１は、共通データ２０１であり、テンプレートＩＤ、テンプレート名称、プロジェクト名称のデータから構成される。テンプレートＩＤは、ユーザがテンプレートを作成した際にシステムによって付けられるＩＤである。このテンプレートＩＤは他のテンプレートＩＤと重複しないものとする。
【0078】
第２は、単位業務プロセスデータ２０２であり、業務プロセスＩＤ、業務プロセス名称、コメント、担当者、期限、登録作業時間、開始日、終了日、達成率、実績作業時間、実績開始日、実績終了日、先行プロセス、成果物のタイトルと設計情報データベースにおける格納先アドレス、参考資料のタイトルと設計情報データベースにおける格納先アドレスのデータから構成される。
【0079】
業務プロセスＩＤは、業務プロセスを定義した際にシステムによって付けられるＩＤであり、他の業務プロセスＩＤと重複しない。業務プロセス名称は、ユーザが業務プロセスを定義した際に、業務プロセスに付ける名称である。登録作業時間、開始日、終了日は、プロジェクト開始前に計画していた作業時間、開始日、終了日であり、実際に業務を実行した際の作業時間、開始日、終了日が、実績作業時間、実績開始日、実績終了日である。先行プロセスとは、その業務プロセスが実行される前に終了していなければならない業務プロセスを意味し、当該業務プロセスでは、先行プロセスでの成果物を使って検討を行う。業務プロセステンプレートには、先行プロセスの業務プロセスＩＤが記載される。
【0080】
第３は、プロセス順序／階層データ２０３であり、前述した単位業務プロセスデータ２０２について、業務プロセスが実行される順番と、業務プロセス間の親子関係が定義されている。図１８の例では、プロセス順序／階層データ２０３において最上位の業務プロセスとして、業務プロセスＩＤが１と５の業務プロセスが定義されている。さらに、業務プロセスＩＤが２の業務プロセスと業務プロセスＩＤが３の業務プロセスが、業務プロセスＩＤが１の業務プロセスの下位階層に定義されている。
【0081】
次に、業務支援手段１５５にこの業務プロセステンプレートを読み込むと、図１９のように入出力装置１５１のディスプレイに業務プロセスが階層状に表示される。図１９では、「Ａ機種開発設計」プロジェクトの業務プロセステンプレートを実行した例を示す。最上位階層に「Ａ機種開発設計」、その下の階層に「商品企画」、「構想設計」、「詳細設計」、「試作・試験」、「図面作成」の業務プロセスが表示される。さらに、その下の階層には、さらに詳細な業務プロセスが表示される。
【0082】
また、図示しない工程表示ボタンを押下して矢印表示モードに切替え、ユーザが任意の業務プロセスを選択すると（丸印で表示）、業務プロセスの先行後続の関係が矢印で表示される。本実施形態における業務手順とは、この業務プロセスの先行後続の関係で関連付けられた業務の順序を指す。
【0083】
左向きの矢印は、業務プロセス「熱検討結果報告書作成」３０２が、ユーザが選択した業務プロセス「強度検討結果報告書作成」３０３の先行プロセスであることを表している。すなわち「強度検討結果報告書作成」では、上流工程の「熱検討結果報告書作成」３０２での熱の設計条件を満足する範囲で強度の設計条件を満足する形状を検討することから、先行プロセスとして「熱検討結果報告書作成」が表示されている。
【0084】
また、右矢印の業務プロセス「機構検討」３０４は、選択した業務プロセス「強度検討結果報告書作成」３０３の後続プロセスを表している。すなわち後続プロセスとは、その業務プロセスが実行された後に開始されなければならない業務プロセスを意味する。これら先行・後続プロセスの表示は、業務プロセステンプレートデータの単位業務プロセスデータ２０２の先行プロセスの情報を使って表示を行う。
【0085】
図２０に業務支援手段１５５の処理により表示される画面全体を示す。左フレームには、図１９で示した業務プロセス表示領域４０１がある。右フレームの「Ｏｕｔｐｕｔ」タブ４０２を選択すると、業務プロセスごとに登録された成果物一覧が表示される。図２０の例では、「熱検討結果報告書作成」の業務プロセスに、「熱検討結果報告書」がディスプレイ上に表示されている。また、「Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ」タブ４０３を選択すると業務プロセスごとに関連つけられた参考資料一覧が表示される。参考資料一覧を選択することで設計情報データベースに格納されている成果物や参考資料を参照することができる。４０４は工程表示ボタンである。
【0086】
〔設計情報の自動的分類〕
本システムでは、定期的に、現在ディスプレイ上に表示または実行されている文書等の設計情報からユーザが検討している課題を特定し、その課題に基づいて設計情報データベース１５３に蓄積されている設計情報を分類した結果を自動的に提示する。その際の処理を以下に図２１、図２２、図２３のフロー図を用いて説明する。
本システムでは、定期的に、現在ディスプレイ上に表示または実行されている文書等の設計情報からユーザが検討している課題を特定し、その課題に基づいて設計情報データベース１５３に蓄積されている設計情報を分類した結果を自動的に提示する。その際の処理を以下に図２１、図２２、図２３のフロー図を用いて説明する。
【0087】
本実施形態のシステムでは、図１７のキーワード抽出手段１５７によって、図２１に示す様に定期的にＶＢＡ（Ｖｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃ（登録商標）ｆｏｒ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ）で提供されているｇｅｔＯｂｊｅｃｔ関数などの、起動中の文書の情報を取得する関数を用いて起動中の文書数Ｎ、各文書のタイトルと保存先アドレスを取得し、キーワード抽出手段１５７のメモリ中に図２４のようなＮ行２列の配列を取り、各文書のタイトル８０１と保存先アドレス８０２を格納する（Ｓ５０１）。続いて、メモリ中の配列に格納されている保存先アドレスを入力として、テキスト出力プログラムを実行し、起動中の文書からテキスト情報を取得し、テキストファイルとして出力する（Ｓ５０２）。
【0088】
キーワード抽出手段１５７により、このテキストファイルを入力として形態素解析プログラムを実行し、テキスト情報を単語に分解する（Ｓ５０３）。分解した単語のうち名詞のものだけを抽出し、キーワードとしてメモリ中に格納する（Ｓ５０４）。例えば、「部品の強度を検討する」というテキスト情報の場合は、「部品」、「の」、「強度」、「を」、「検討する」のように分解される。この中から名詞の単語を抽出すると、「部品」「強度」がキーワードとして取得される。
【0089】
次に、分類カテゴリ決定手段１６０により、取得したキーワードと課題一覧表１６２に記載の各課題の関連語とをマッチングさせ、課題ごとに関連語の文書における出現回数Ｘｎをカウントする（Ｓ５０５）。課題一覧表１６２には、図２５のように、課題９０２ごとにその関連語９０３が関連付けて記載されている。９０１は課題番号である。
【0090】
Ｘｎが１以上の課題は、現在実行中の業務プロセスでの課題を意味する。例えば、図２６に示すような設計情報がディスプレイ上に表示または実行されている場合、「強度」「応力」「耐力」のようなキーワードが抽出される。これらのキーワードと図２５の課題一覧表を比較すると、「強度」９０７の関連語が一致し、「強度」が現在実行中の業務プロセスでの課題となる。
【0091】
次に、文書作成元業務プロセス判別手段１５８により、図２２のフロー図に示すように業務支援手段１５５にて読み込まれている業務プロセステンプレートデータを取得し（Ｓ６０１）、続いて業務支援手段１５５により選択されている業務プロセスを取得する（Ｓ６０２）。次に、取得した業務プロセステンプレートデータの単位業務プロセスデータの成果物のタイトル及び参考資料と、メモリ中の配列に格納されている起動中の文書のタイトルが一致するか比較する（Ｓ６０３）。一致した場合、業務プロセステンプレートデータの単位業務プロセスデータの成果物のタイトル及び参考資料と、取得した起動中の文書のタイトルが一致する業務プロセス名を取得する（Ｓ６０４）。
【0092】
業務支援手段にて選択されている業務プロセスから業務プロセステンプレートデータの単位業務プロセスデータの先行プロセスの業務プロセスＩＤをたどっていき、取得した業務プロセスまでの手順数Ｙｎを取得する（Ｓ６０５）。業務プロセステンプレートデータの単位業務プロセスデータの成果物のタイトルと、起動中の文書のタイトルが一致しない場合は、Ｙｎ＝０とする。ＸｎとＹｎを表示されている文書の数Ｎだけ求める。
【0093】
〔課題についての関連度Ｐ〕
続いて、分類カテゴリ優先順位決定手段１６４により、図２３のフロー図に示すように、各課題について、課題と現在実行中の業務プロセスとの関連度Ｐを算出する（Ｓ７０１）。関連度Ｐは、式（１）によって求める。この式は、関連語をより多く含み、かつその関連語が現在実行中の業務プロセスにより近い業務プロセスの成果物に含まれるほど、現在実行中の業務プロセスに関連度Ｐが高い課題であることを意味する。
関連度Ｐ＝ΣＸｎ×Ｚｎ ・・・・・・（１）
Ｘｎ：ディスプレイに表示されている文書における課題の関連語の出現回数
Ｚｎ：ディスプレイに表示されている文書と現在実行中の業務プロセスの関連度
Ｙｎ：表示されている文書が登録されている業務プロセスと、
現在実行中の業務プロセスの関連度
Ｍ：テンプレートに定義されている総手順数
Ｚｎ＝Ｍ／（Ｙｎ＋１）：起動中の文書タイトルと業務プロセスの成果物もしくは
参考資料のタイトルが一致する場合
Ｚｎ＝１：起動中の文書タイトルと業務プロセスの成果物もしくは
参考資料のタイトルが一致しない場合
例えば、製品内の温度分布に関する検討結果を記載した「熱検討結果報告書」がディスプレイ上に表示または実行されている場合、図２０の例のように、業務プロセステンプレートデータからこの設計情報が登録された業務プロセスは、「熱検討結果成果報告書作成」であることがわかる。現在検討中の業務プロセスが「強度検討結果成果報告書作成」の場合、図１９からわかるとおり、「熱検討結果成果報告書作成」は、「強度検討結果成果報告書作成」の１つ上流の業務プロセスであることから、Ｙｎは１となり、ＺｎはＭ／２となる。
続いて、分類カテゴリ優先順位決定手段１６４により、図２３のフロー図に示すように、各課題について、課題と現在実行中の業務プロセスとの関連度Ｐを算出する（Ｓ７０１）。関連度Ｐは、式（１）によって求める。この式は、関連語をより多く含み、かつその関連語が現在実行中の業務プロセスにより近い業務プロセスの成果物に含まれるほど、現在実行中の業務プロセスに関連度Ｐが高い課題であることを意味する。
関連度Ｐ＝ΣＸｎ×Ｚｎ ・・・・・・（１）
Ｘｎ：ディスプレイに表示されている文書における課題の関連語の出現回数
Ｚｎ：ディスプレイに表示されている文書と現在実行中の業務プロセスの関連度
Ｙｎ：表示されている文書が登録されている業務プロセスと、
現在実行中の業務プロセスの関連度
Ｍ：テンプレートに定義されている総手順数
Ｚｎ＝Ｍ／（Ｙｎ＋１）：起動中の文書タイトルと業務プロセスの成果物もしくは
参考資料のタイトルが一致する場合
Ｚｎ＝１：起動中の文書タイトルと業務プロセスの成果物もしくは
参考資料のタイトルが一致しない場合
例えば、製品内の温度分布に関する検討結果を記載した「熱検討結果報告書」がディスプレイ上に表示または実行されている場合、図２０の例のように、業務プロセステンプレートデータからこの設計情報が登録された業務プロセスは、「熱検討結果成果報告書作成」であることがわかる。現在検討中の業務プロセスが「強度検討結果成果報告書作成」の場合、図１９からわかるとおり、「熱検討結果成果報告書作成」は、「強度検討結果成果報告書作成」の１つ上流の業務プロセスであることから、Ｙｎは１となり、ＺｎはＭ／２となる。
【0094】
また、図２６のような「強度検討参考資料」が同時にディスプレイ上に表示または実行されている場合、「強度」が課題として抽出される。この「強度検討参考資料」が、現在実行中の業務プロセス「強度検討結果成果報告書作成」の参考資料として登録されているとすると、表示されている文書が登録されている業務プロセスと、現在実行中の業務プロセスとの手順数Ｙｎは０となり、Ｚｎ＝Ｍとなる。従って、Ｘｎが同じ場合には「強度」の方が「熱」よりも関連度が高くなる。
【0095】
続いて、設計情報データベース１５３に蓄積されている設計情報を、課題一覧表１６２に記載の課題によって予め分類しておき、図２７に示す様に、その課題によって分類された結果を関連度の高い順に提示する（Ｓ７０２）。図２７は、「強度」１１０２と「熱」１１０６によって分類された結果の表示例である。各分類の右横には、式（１）で求めた関連度が表示され、関連度が６７と高い課題である「強度」１１０２が上位に表示される。
【0096】
次に、分類の下位階層には、その課題に分類された設計情報のタイトル１１０７が表示され、このタイトルを画面上で選択することで、設計情報１１０８が表示される。
【0097】
〔設計情報についての関連度Ｑ〕
次に、課題ごとに分類された設計情報に対して、業務支援手段１５５によって選択されている現在実行中の業務プロセスとの関連度Ｑを求め、その値が高い順に表示し、さらに設計情報ごとに関連度Ｑを表示する。
関連度Ｑを求めるには、まず、業務プロセス名称と文書に対して、含まれる単語の出現頻度を成分とした文書ベクトルを生成する。ここで、業務プロセス名称から生成した文書ベクトルをベクトルＡ、文書から生成した文書ベクトルをベクトルＢとすると、式（２）によって設計情報に関する関連度Ｑが求められる。式（２）によって求められる値が１００に近い方が、関連度が高い情報となる。業務プロセス名称の文書ベクトルを生成する際に、業務プロセステンプレートデータの単位業務プロセスデータ２０２のコメントの情報を加えてもよい。さらに、文書ベクトルの各成分に対し単語の重要度によって重み付けを行ってもよい。
次に、課題ごとに分類された設計情報に対して、業務支援手段１５５によって選択されている現在実行中の業務プロセスとの関連度Ｑを求め、その値が高い順に表示し、さらに設計情報ごとに関連度Ｑを表示する。
関連度Ｑを求めるには、まず、業務プロセス名称と文書に対して、含まれる単語の出現頻度を成分とした文書ベクトルを生成する。ここで、業務プロセス名称から生成した文書ベクトルをベクトルＡ、文書から生成した文書ベクトルをベクトルＢとすると、式（２）によって設計情報に関する関連度Ｑが求められる。式（２）によって求められる値が１００に近い方が、関連度が高い情報となる。業務プロセス名称の文書ベクトルを生成する際に、業務プロセステンプレートデータの単位業務プロセスデータ２０２のコメントの情報を加えてもよい。さらに、文書ベクトルの各成分に対し単語の重要度によって重み付けを行ってもよい。
【0098】
【数1】
【0099】
この文書分類手法は一例であり、上記の手法に限らず別の手法を用いてもよい。また、図２７のように、課題による分類結果をさらに製品名・部品名によって分類しておき、画面上に表示または実行されている設計情報に含まれるキーワードから製品名・部品名を取得し、その製品・部品に関する課題に絞って表示してもよい。
【0100】
〔トレードオフに対する分類表示〕
本システムでは、ユーザが検討している課題に基づいて設計情報データベースに蓄積されている設計情報を分類した結果を提示するのに加えて、課題のトレードオフ（相反関係）となる課題についても、分類して提示する。ある課題に対してのトレードオフとなる課題は、図２５において課題一覧表のトレードオフ関係欄９０４に、課題ごとに割り振られたＮｏが記載される。例えば、強度９０７に対するトレードオフとなる課題Ｎｏは５（９０６）であるので、トレードオフとなる検討課題は軽量化９０５となる。このようにして求めたトレードオフとなる課題について、その分類結果を、図２７の１１０５のように、強度の分類結果の下位階層に表示する。
本システムでは、ユーザが検討している課題に基づいて設計情報データベースに蓄積されている設計情報を分類した結果を提示するのに加えて、課題のトレードオフ（相反関係）となる課題についても、分類して提示する。ある課題に対してのトレードオフとなる課題は、図２５において課題一覧表のトレードオフ関係欄９０４に、課題ごとに割り振られたＮｏが記載される。例えば、強度９０７に対するトレードオフとなる課題Ｎｏは５（９０６）であるので、トレードオフとなる検討課題は軽量化９０５となる。このようにして求めたトレードオフとなる課題について、その分類結果を、図２７の１１０５のように、強度の分類結果の下位階層に表示する。
【0101】
従来は、図２８のように、ユーザは検索システムに検索キーワードを入力して（１２０１）、検索を行い、検索キーワードとの関連度のみに基づいて順序付けられた検索結果（１２０２）から、必要な設計情報を探していた。これに対して、本実施形態のシステムでは、業務プロセスの情報を入力することなしに、ユーザが検討中の課題での分類カテゴリを、図２７のように、実行中の業務プロセスの関連度と共に表示することができる。さらに、分類された設計情報を、実行中の業務プロセスの関連度が高い順に表示し、設計情報ごとに関連度を合わせて表示することができる。これによって、ユーザは、実行中の業務プロセスに関連する情報を、手間をかけることなく効率的に探すことができる。
【0102】
さらに、従来は、ユーザが意識して検索キーワードを指定しなければ、関連する情報を得ることはできなかったのに対して、ユーザが検討中の課題に加えて、ユーザが意識していないトレードオフとなる課題についても、設計情報の分類結果を得ることができる。
【0103】
〔業務支援方法〕
図１７に示す業務支援手段１５５において、業務プロセステンプレートデータを読み込むと、ユーザは図２０の業務プロセス表示領域４０１に表示される業務プロセスに従って業務を行うことで漏れなく業務を進めることができる。さらに、「Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ」タブ４０３を選択すると業務プロセスごとに関連つけられた参考資料一覧が表示される。一覧から参考資料を選択することで設計情報データベース１５３に格納されている参考資料を参照することができる。これによって、業務プロセスごとに関連付けられている参考資料を参照しながら、効率良く業務をすすめることができる。
図１７に示す業務支援手段１５５において、業務プロセステンプレートデータを読み込むと、ユーザは図２０の業務プロセス表示領域４０１に表示される業務プロセスに従って業務を行うことで漏れなく業務を進めることができる。さらに、「Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ」タブ４０３を選択すると業務プロセスごとに関連つけられた参考資料一覧が表示される。一覧から参考資料を選択することで設計情報データベース１５３に格納されている参考資料を参照することができる。これによって、業務プロセスごとに関連付けられている参考資料を参照しながら、効率良く業務をすすめることができる。
【0104】
また、業務支援手段１５５では、設計検討報告書などの成果物と進捗情報を業務プロセスごとに登録し管理することができる。登録した成果物は、図２０右フレームの「Ｏｕｔｐｕｔ」タブ４０２を選択すると一覧表示される。
【0105】
図２９は成果物登録の例を示す．成果物を登録する際は、業務プロセスを選択し、登録ボタン１３２１を押す。ここで、表示される成果物登録画面１３２２で、パソコン上に保存されている成果物となるファイルを指定し、タイトルを入力し、登録ボタン１３０３を押すと、成果物が登録される。登録された成果物は、設計情報データベース１５３に格納され、入力された成果部のタイトルと、成果物の設計情報データベースにおける格納先アドレスが業務プロセステンプレートに書き込まれる。
【0106】
また、図３０のように、特定の業務プロセス上にマウスのカーソル１４０２をもっていくと、進捗情報表示画面１４０３で進捗情報が表示される。表示される情報としては、担当者、作業時間、開始日、終了日、達成率、実績作業時間、実績開始日、実績終了日などがある。進捗情報の登録の際は、業務プロセスごとに進捗情報登録画面１５０３が表示される。
【0107】
図３１、図３２は進捗情報の登録例を示す。進捗情報登録画面１５０３では、「全般」タブ１５０１と「詳細」タブ１５０２で画面を切り替えることができる。「全般」タブ１５０１を選択して表示される画面では、達成率、実績作業時間、実績開始日、実績終了日などの情報を登録することができる。また、「詳細」タブ１５０２を選択して表示される画面では、図３２のように、期限、基準作業時間、基準開始日、基準終了日などの情報を登録することができる。
【0108】
〔業務プロセステンプレートの編集〕
業務プロセステンプレート編集手段１５６では、業務プロセス名称や業務プロセスの階層構造について編集することが可能である。
業務プロセステンプレート編集手段１５６では、業務プロセス名称や業務プロセスの階層構造について編集することが可能である。
【0109】
図３３は業務プロセステンプレートの編集メニューを示す。業務プロセス表示領域１７０１にて表示される業務プロセスを選択すると、新規業務プロセス作成１７０２、業務プロセス名編集１７０３、コピー１７０４、切り取り１７０５、貼り付け１７０６、削除１７０７などの編集メニューが表示される。
【0110】
新規業務プロセス作成１７０２に関しては、兄弟プロセス１７０８、子プロセス１７０９のサブメニューが存在する。また、貼り付け１７０６に関しても、さらに、兄弟プロセス１７１０、子プロセス１７１１のサブメニューが存在する。
【0111】
兄弟プロセス１７０８を選択すると、図３４の業務プロセス入力画面１８０１が表示される。業務プロセス入力欄１８０２に業務プロセス名を入力し、登録ボタン１８０３を押すことで、選択した業務プロセスの同一階層に入力した業務プロセス名の業務プロセスを追加することができる。子プロセス１７０９を選択すると、同様に業務プロセス入力画面１８０１が表示される。業務プロセス入力欄１８０２に業務プロセス名を入力し、登録ボタン１８０３を押すことで、選択した業務プロセスの下位階層に入力した業務プロセス名の業務プロセスを追加することができる。
【0112】
業務プロセス名編集１７０３を選択すると、図３５の業務プロセス名編集画面１９０１が表示され、業務プロセス入力欄１９０２に既存の業務プロセス名が表示される。この業務プロセス名を変更し、登録ボタン１９０３を押すことで業務プロセス名を編集することができる。
【0113】
コピー１７０４を選択すると、選択した業務プロセスをコピーすることができる。コピーした業務プロセスは、貼り付け１７０６を選択することで、選択した業務プロセスの子プロセスもしくは同一階層のプロセスとして貼り付けることができる。同一階層のプロセスとして貼り付けるか子プロセスとして貼り付けるかは、サブメニューの兄弟プロセス１７１０、もしくは、子プロセス１７１１を選択することによって行う。
【0114】
切り取り１７０５を選択すると業務プロセスを切り取って、貼り付け１７０６を選択することによって、コピー１７０４と同様に貼り付けることができる。削除１６０７を選択することによって、その業務プロセスをテンプレートから削除することができる。
【0115】
［第３実施形態］
本実施形態では、職務・業務の自動化における情報の抽出手段として大規模言語モデルを用いる実施形態について説明する。職務・業務の自動化技術の一例として特開2021-86403を参考に説明する。
本実施形態では、職務・業務の自動化における情報の抽出手段として大規模言語モデルを用いる実施形態について説明する。職務・業務の自動化技術の一例として特開2021-86403を参考に説明する。
【0116】
本実施形態は、業務改善による効率を含めたコストダウンなどの問題点の改善から生まれたものであり、業務によって関連するシステムやデータを利用し、企業内のシステム関連コストの削減や作業効率の改善を通じて問題の解消を図り、会社の業務改革を支援するシステムを提供する。システム関連コストの削減を図るためには、既存の使い慣れている「安定、安心、安全」な既存システムを、できる限り長期間利用し続けることが望ましいので、本実施形態では、既存システムをそのまま利用することをポイントとしている。
【0117】
本実施形態で提案する業務改革支援システムは、個人単位で作成したパソコン内に埋もれた各種データ（Excel、Word、PowerPointなど）、紙ベースで保管された台帳や案件に関する資料を含め、これらの情報資産を集約して活用を図ることができる情報ネットワークを構築することで、会社業務システムの核となるプラットフォームとして、社内システムのデータ群（Excel、Word、PowerPointなど）を集約して管理し、イントラネット・クラウドとして活用する。情報が氾濫する現代社会において、企業内で集められた価値ある情報はデータベース（ＤＢ）の中にあり、それを殆どの者は見出すことができていない。本実施形態は、このような状況に鑑みてなされたものである。社内の各種システムに備わるデータ群（Excel、Wordなど）のファイルやデータ集約・管理によるシステムの融合は、新たな業務システムの創生へと繋がることから、例えれば、ヒト人工多能性幹（iPS）細胞が「再生医療」であるように、集積多能性幹（IPS：Integration Pluripotent Stem）システムである業務改革支援システムは、システムにおける業務再生幹であり、既存システム群を活用し、新たなアプリケーションを得るという業務再生を開く画期的なシステムとなる。これまで、社員が業務に使用しているシステムのデータや情報を活用し、新たなアプリケーションとして過去の分析や未来の予測を業務に活用する業務改革を実現する。新たなアプリケーションを得るという画期的な集積多能性幹（ＩＰＳ）システムは、システムの再生を実現する「幹システム」とも言える。
【0118】
既存システムを利用する本実施形態の業務改革支援システムは、社内の既存システムの情報やデータを活用すると共に、システム管理者の管理の下で運用する。具体的には、「売上を伸ばす」、「粗利を高める」、「経費を下げる」といった目的のために、企業内に散在しているシステムを統合して分析し、更改することで業務の改革支援を図るものである。
【0119】
社内で活用されているシステム群には、活用されないまま蓄積されるだけの既存データ、個人単位で作成したパソコン（コンピュータを含む）内に埋もれた各種データ、紙ベースで保管された台帳や案件に関する資料などがあり、本実施形態は、これらの情報資産を気付き情報として抽出して集約することで、情報の一元化と共有化を図ると共に、情報ネットワークを単なるコミュニケーションのツールとしてではなく、企業戦略の核として位置づける。本実施形態は所謂コックピットシステムであり、これからのプラットフォームの本命であり、各種システムに備わる社内データ群の集約・管理を司るイントラネット・クラウドの先駆けでもある。
【0120】
企業においては、最近、限られた時間の中で単に訪問件数を増やすということ自体が経営受けせず、逆に大事なお客様の先では滞在（営業）時間を増やすことを奨励するようになって来ている。このように、営業担当者等が本来訪問すべき顧客先の情報を導き出すのが、本実施形態における「気付き情報」の抽出である。例えば、従来、地図システムや既存システムと連携することにより、地図への情報可視化で営業担当者等の顧客への訪問件数が増え、訪問の質も向上させているが、本実施形態によれば、例えば地図への情報可視化において、さらに「気付き情報」を与えることができるので、訪問の質を一層向上することができる。そのため、企業の業務改革へと繋がる「気付き情報」の抽出と集約の仕組みが重要となる。
【0121】
企業の業務について、例えば金融機関における環境の変化を説明すると、金融機関は今までは預金を多く集めるだけで良かった。つまり、預金さえ集めていれば融資先は山ほどあり、余った資金は信金中金や日本銀行に預けて運用すれば収益が出ていたが、近年はそのビジネスモデルでは成り立たなくなって来ている。そのため、収益性の低い渉外（営業）活動だけからの脱却が要請されている。収益力増強のため、融資、投信、保険などの取扱い商品を販売する必要があり、渉外（営業員）の行動を変える必要があり、活動がどれだけ収益をもたらしているかを可視化して収益活動に比重を置くことが要請されている。また、企業での、古い評価方法を変える必要がある。今までの評価方法は預金（売上）中心であったが、例えば、収益が年間100万円以上増加している法人を何件増やしたとか、収益が年間10万円以上増加している個人を何件増やしたとか、などの評価方法に変える必要がある。
【0122】
本実施形態で求める業務改革支援システムの気付き情報管理ツールの役割（機能）は、顧客毎の取引金額のランクではなく、収益が分かる仕組みである。例えば、年間の利息収入（粗利）であるとか、手数料収入や雑収入も反映する。目的は１顧客（取引先）当たりの収益性の把握であり、渉外担当者の個人カルテのような取り扱い件数、取引高、収益、順位のデータ表を準備し、項目毎の活動量一覧表、それぞれの数値をグラフ化し、定例集金先は自動登録、ニーズ先等は個別登録する。また、実積数値を平均数値とでスキルグラフに変え、人の強み、弱みの可視化を行う。
【0123】
さらに、本実施形態では査定に活用すべき内容を構成する。日報入力情報は、渉外（営業）担当者毎に日報を入力させ、カルテに収益実績、活動一覧などを集計させ、ファイルをリアルタイムで更新し、上司に開示されることにより、案件の進捗が分かり、営業過程の評価、指導に繋げるようにする。この業務改革支援システムの気付き情報管理ツールとして、勘定系やその他必要な既存システムと連携し、より確実なデータ取得と誤入力防止措置や集計のスピードアップを図る。
【0124】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
【0125】
既存システム内に散在している顧客に関する様々な情報データのキーワードの例は、例えば以下のものが挙げられる。「融資件数」、「訪問件数」、「面談件数」、「見込み件数」、「成約件数」、「売上目標」、「売上実績」などである。散在している顧客に関する様々な情報やデータから、上記のようなキーワードに関する気付き情報を抽出し、フィルタに収納（紐付け）される。キーワードリスト情報項目から得られた情報を目的毎に評価者と共有するために、図３６に示す「共有フィルタ（情報・提案に繋げる）」、「共有フィルタ（増収に繋げる）」、「共有フィルタ（信頼の獲得、ミス防止に繋げる）」などに分類する。この他にも目的毎に共有フィルタを作成し、キーワードを設定することができる。
【0126】
キーワードリストは、Excel/Word等の既存システム内に散在している様々な情報から、気付きに必要な情報を抽出するためのキーワードの一群である。キーワードリストを用いて、Excel/Word等から抽出した情報が「各種データ５１９」（図４０参照）となる。「各種データ５１９」は、その他の既存システム５００の情報のうちの1つとなり、さらにその後に「既存システム５００」、「チャネル６００」、「外部情報７００」が情報源となる。
【0127】
図３７は、Excelの全セル情報（図３７（Ａ））からデータ（図３７（Ｂ））を取得する手法を示しており（以下では、「全セル方式」とする）、この全セル方式の手法では全ての文字情報を取得できるが、その文字が何の情報かは分からない。図３７の例では、例えば「２０１９年４月４日」という情報が存在することは分かるが、「報告日」が２０１９年４月４日ということは分からない。また、全セル方式では、読み込んだだけでは全ての情報の区切りもないので、単純な文字列でしかない。これを解決するため、公知の形態素解析や全文検索エンジンを用いて、意味のある情報にしてから用いる必要がある。「形態素解析」とは、自然言語で書かれた文を言語上の最小単位である形態素に分割し、それぞれの品詞や変化などを割り出すことであり、ＩＴの分野ではコンピュータによる自然言語処理の１つとして、カナ漢字変換や全文検索、機械翻訳などで用いられている。また、「全文検索エンジン」は、データベース等の高速検索を実現するミドルウェア製品として販売されており、大容量のデータより索引情報を抽出し、サーチクラスタを作成し、創成されたクラスタ経由でデータを検索することで、データ元への直接検索と比較し、格段に効率的かつ高速な検索を行うことができる。一例として、「てにおは」で分解して名詞と動詞にし、辞書を用いて精度を上げるようにする。例えば「３月２４日に○○社を訪問した。」を形態素解析すると「７/月/２４/日/に/○○社/を/訪問/し/た/。」（/で分解）となり、この中の「○○社」「訪問」を名詞として取得することで、該当ファイルがフィルタに合致するか否かを判断する。
【0128】
全セル方式の手法では、ネットワーク内のサーバに共有フォルダを用意し、そのサーバで処理を行う。各自パソコンで文書を作成する際は、各自のパソコンに文書を保存するのではなく、共有フォルダにファイルを保存する。パソコン使用者に意識させることなく、サーバにファイルを保存させる方法は、シンクライアントを利用したり、文書の保存場所を共有フォルダにしか保存できないようにＯＳに設定したりするなど、公知の手法で行うことができる。
【0129】
図３８は、Excelの指定セル情報（図３８（Ａ））からデータ（図３８（Ｂ））を取得する手法を示しており（以下、「指定セル方式」とする）、この指定セル方式では、事前にセル番号とそのセルに何の情報が記載されているかをマスタに登録しており、ファイルを読み込む際にマスタに登録されたセル番号を順次指定して、セルに記載された内容を順次読み込む。図３８の例では、報告日の内容はセルＮ４に記載されているので、セルＮ４の内容「２０１９年４月４日」が読み込まれる。同様に、部署の内容はセルＢ５に記載されているので、セルＢ５の内容「営業本部営業２課」が読み込まれ、氏名の内容はセルＢ６に記載されているので、セルＢ６の内容「斎藤△男」が読み込まれる。図３７で説明した全セル方式に比べ、読み込むデータが何の情報かが事前に分かるので、意味のある情報になる。指定セル方式は、何の情報がどのセルに存在するかが決まっていないと利用できないので、定型フォーマットの場合に最適である。なお、Excel/Wordは本実施形態で求める気付き情報の可視化にも使用できる。後記する方法で求める気付き情報を、読み込みと逆の方法でExcel/Wordに書き込みすることで、ユーザがExcel/Wordを開き、文字や表・グラフ化された情報で気付き情報を取得できる。
【0130】
指定セル方式の手法でも、ネットワーク内のサーバに共有フォルダを用意し、そのサーバで処理を行う。パソコン使用者に意識させることなく、サーバにファイルを保存させる方法は、公知のＯＳを用いて行うことができる。
【0131】
図３９はWordからデータを取得する場合を示している。Wordからも、全セル方式の場合と同様に、全ての文字情報を取得できるが、その文字が何の情報かは分からない。また、図３９（Ａ）に示すように、読み込んだだけでは全ての情報の区切りもないので、単純な文字列でしかない。これを解決するため、Excelの全セル方式の場合と同様に、公知の形態素解析や全文検索エンジンを用いて、意味のある情報にしてから用いる必要がある。WordにはExcelのようなセルが無いので、特定の情報を取得することはできない。図３９（Ｂ）の例では、例えば「平成２９年１月１日」という情報があることは分かるが、「契約日」としての「平成２９年１月１日」という情報であるかは分からない。
【0132】
図４０は企業の一例として金融機関の本実施形態に係る業務改革支援システム１００の連携関係を示しており、業務改革支援システム１００には気付き情報構築システム２００が融合して含まれており、データウェアハウス（ＤＷＨ）・統合データベース（ＤＢ）４００がデータ連携すると共に、既存システム５００、チャネル６００及び外部情報７００がそれぞれインターフェース（Ｉ／Ｆ）を介して、業務改革支援システム１００とデータ連携している。既に企業内にＤＷＨ・統合ＤＢ４００が構築済みであったり、業務改革支援システム１００の導入に合わせて構築したりする場合には、本実施形態とＤＷＨ・統合ＤＢ４００とがデータ連携することにより、ＤＷＨ・統合ＤＢ４００を利用している既存システムと本実施形態に係る業務改革支援システム１００とで、リアルタイムにデータを使用することが可能になる。
【0133】
企業にて稼働中の既存システム５００としては、国際系システム５０１、為替管理システム５０２、資金証券システム５０３、経営管理システム５０４、事務集中システム、ＣＲＭ・ＳＦＡ５０６、融資稟議システム５０７、財務分析システム５０８、担保評価システム５１０、債券管理システム５１１、審査システム５１２、信用格付・自己査定システム５１３、リスク管理システム５１４、投信・保険窓口販売システム５１５、マーケティングシステム５１６、グループウェア５１７、契約書システム５１８、各種データ（Excel、Word、PowerPointなど）５１９などがある。これら既存システム５００と業務改革支援システム１００とが、公知の手法でデータ連携する。本実施形態では、この連携にwordやexcel等が関係する。WordやExcelデータを既存システムの１つ（各種データ５１９）として扱い、気付き情報の情報源として用いると共に、出力先として用いる。チャネル６００として、営業店窓口６０１、ＡＴＭ（自動現金引き出し預け入れ装置）６０２、コールセンター６０３、インターネット６０４、ダイレクトメール６０５、電子メール６０６、ＳＮＳ（Social Networking Service）６０７などがある。これらチャネル６００と業務改革支援システム１００とが、公知の手法でデータ連携する。また、外部情報７００として、企業情報７０１、外部格付情報７０２、個人信用情報７０３、登記情報７０４、統計情報７０５、不動産情報７０６、マーケット情報７０７、コンプライアンス情報７０８などがある。これら外部情報７００と業務改革支援システム１００とが、公知の手法でデータ連携する。
【0134】
業務改革支援システム１００の構成例は図４１であり、全体の制御や演算処理などを行うＣＰＵ（ＭＰＵやＭＣＵなどを含む）１０１を含み、ＣＰＵ１０１には、プログラム等を格納するＲＯＭ１０２、演算処理のデータやパラメータ等を記憶するＲＡＭ１０３、各種データ、情報を格納するデータベース（ＤＢ）１０４が接続されている。業務改革支援システム１００は、テンキーやマウス、スキャナなどからデータや指示などを入力するデータ入力部１０９と、外部からインターフェース１１１を経てデータや情報を入力する入力部１１２と、画面（ディスプレイ）若しくはプリンタ等でデータ、情報などを可視化する可視化部１１３と、インターフェース１１５を経て外部にデータや情報を出力する出力部１１４とで構成され、ルータ１１６を経てインターネット６０４に接続されている。
【0135】
また、業務改革支援システム１００には、入力連携インターフェース（Ｉ／Ｆ）２２０及び出力連携インターフェース（Ｉ／Ｆ）２６０を含む気付き情報構築部２１０が、ＣＰＵ１０１等と連携して設けられており、入力連携インターフェース２２０は、ＤＷＨ・統合ＤＢ４００、既存システム５００、チャネル６００及び外部情報７００とデータ連携して情報を取込み、出力連携インターフェース２６０は、ＤＷＨ・統合ＤＢ４００及び既存システム５００とデータ連携して情報を出力する。
【0136】
図４２は気付き情報構築システム２００の概念構成を示しており、気付き情報構築システム２００は既存システム５００、チャネル６００及び外部情報７００を入力情報源として幅広い情報を集め、富裕層、交渉履歴、登記情報などの抽出条件に基づいて気付き情報を抽出する。抽出条件は、ＤＢ１０４内の気付き情報抽出マスタに登録される。気付き情報の種類としては、提案に繋げる共有の情報、増収に繋がる情報、信頼の獲得、ミス防止等の情報などがある。提案に繋げる共有の情報には、訪問計画、交渉履歴、富裕層、訪問頻度、期日管理、登記情報、ネタ情報、ビジネスマッチング、リレーション、地図上への可視化などがある。また、増収に繋がる情報には、交渉履歴、富裕層、訪問頻度、登記情報、ネタ情報、ビジネスマッチング、リレーションなどがある。信頼の獲得、ミス防止等の情報には、訪問計画、期日管理、地図上へ可視化などがある。気付き情報構築システム２００で抽出された気付き情報は担当者等に通知されたり、地図やＣＲＭ、Excel/Wordなどに可視化されたりする。
【0137】
気付き情報構築システム２００の概略構成及び情報の流れは図４３に示すようになっており、気付き情報構築システム２００は既存システム５００として散在しているＣＲＭ５０６、マーケティングシステム５１６、グループウェア５１７等の複数の既存システムから入力連携インターフェース２２０を介して情報を収集する。入力連携インターフェース２２０は、情報を取り込むシステム接続インターフェース２２１と、情報を一元集約記憶装置２３０に送出する一元集約記憶装置インターフェース２２２とで構成されている。入力連携インターフェース２２０は、異なる形式のデータや情報を分析若しくは解析して単純化するものであり、システム接続インターフェース２２１は接続システムにより変形例を増やすことができ、一元集約記憶装置インターフェース２２２は単純化した情報を一元集約記憶装置２３０へ記憶したり、記憶内容を変更したり、記憶内容を削除する機能を有している。
【0138】
入力連携インターフェース２２０の一元集約記憶装置インターフェース２２２から送出された情報は、一元集約記憶装置２３０に入力されて記憶される。一元集約記憶装置２３０には、訪問計画、交渉履歴などの情報を記憶する顧客部２３１と、期日管理、キャンペーンなどの日時データを記憶する日時部２３２と、不動産、路線価などの情報を記憶する住所部２３３などがある。各情報やデータからキーとなる情報を識別し、この識別されたキー情報と、抽出条件の対象となる情報を、一元集約記憶装置２３０に記憶する。このキーとなる情報の例が顧客（口座番号）や日時、住所などであり、これらのキー情報は一元集約記憶装置インターフェース２２２と気付き情報抽出部２４０（大規模言語モデルの適用例）の設定により決定される。分解された情報は、顧客部２３１、日時部２３２、住所部２３３等の一元集約記憶装置２３０に別々に記憶されているが、キー情報は、抽出条件で抽出した別々の情報を紐付けして、意味のある気付き情報にするためのものである。
【0139】
一元集約記憶装置２３０に記憶されたデータや情報は後述する気付き情報抽出部２４０に読み込まれ、大規模言語モデルが搭載された気付き情報抽出部２４０は富裕層、交渉履歴、登記情報などの抽出条件に基づいて入力情報源から気付き情報を抽出する。これにより、ＤＷＨ・統合ＤＢ４００、既存システム５００、チャネル６００及び外部情報７００に散在している多様な情報を、一元的に集約して気付き情報を抽出できる。
【0140】
気付き情報の抽出は、訪問計画（本来優先して訪問すべき顧客先の抽出）、交渉履歴（提案ネタや潜在ニーズの発掘）、富裕層（預かり資産等、金融商品の提案先）、期日管理（フォロー漏れ回避）、登記情報（住宅ローンやアパートローンなどの肩代わり先）、ビジネスマッチング（取引関係やステークホルダとの繋がり）、リレーション（相続による預金の営業域外流出を阻止）、推進商品情報（個人ローンや投信など商品別の取引有無先）、非対面チャネルや店頭で獲得し易い投信や保険商品、大口振込入出金先と特定ＡＴＭユーザ（世帯）、訪問頻度（長期未訪問先のあぶり出し）、直近１ヶ月間資産運用取引先、要注意先（中長期延滞管理先、苦情等管理先）、役員・支店長過去訪問履歴先、不動産担保実査（再評価）予定先・不動産新規物件・分譲地開発情報、他行営業担当者訪問先・他行流出資金先・他行メイン先、インターネット・コールセンター取引ユーザ（高頻度先）、不動産物件複数所有者・生産緑地対象不動産所有者、好業績企業・ＣＯＳＭＯＳ（登録商標：企業概要データベース）評点アップ企業・代表者変更企業などに基づいて行う。気付き情報抽出部２４０は気付き情報抽出のための抽出条件に合致するか否かを判断し、抽出条件に合致するものを抽出するようになっており、抽出条件は気付き毎に、ＤＢ１０４内の気付き情報抽出マスタに設定できる。
【0141】
気付き情報抽出部２４０は抽出目的に合わせ、複数の項目を組み合わせるロジックを用意し、例えば富裕層且つ推進商品情報の商品取引がなく、訪問頻度の項目で１ヶ月以上訪問していない顧客を、「気付き情報」として抽出する。
【0142】
気付き情報抽出部２４０で抽出された気付き情報は、気付き集約記憶装置２５０に送られて記憶される。記憶には一元集約記憶装置２３０と同様に、訪問計画、交渉履歴などの情報を記憶する顧客部２５１、期日管理、キャンペーンなどの日時データを記憶する日時部２５２、不動産、路線価などの情報を記憶する住所部２５３などがある。抽出条件に合致した各情報からキーとなる情報を識別し、キー情報を基に抽出条件に合致した各情報を気付き集約記憶装置２５０で記憶する。このキーとなる情報の例が顧客（口座番号）や日時、住所などであり、これらのキー情報は、気付き情報抽出部２４０と出力連携インターフェース２６０内の気付き集約記憶装置インターフェース２６１の設定により決定される。これらのキー情報は、顧客部２５１、日時部２５２、住所部２５３等に別々に記憶された情報を紐付けして、意味のある気付き情報にするために用いる。
【0143】
気付き情報抽出部２４０では、例えば「一定の富裕層以上で、且つ最近登記情報の更新があり、１ヶ月以上の交渉履歴が無い」情報を抽出するが、この抽出された富裕層情報・登記情報・交渉履歴情報は、一元集約記憶装置２３０から気付き集約記憶装置２５０へと複写される。その複写時に、気付き情報抽出マスタ識別子も併せて記憶することで、気付き集約記憶装置２５０に記憶された情報が何の気付きかを識別することが可能である。
【0144】
気付き集約記憶装置２５０に記憶された気付き情報は出力連携インターフェース２６０に入力され、地図やＣＲＭなどに可視化される。地図上にアイコンで指示したり、ＣＲＭで訪問先候補リストにして連携させたりする。出力連携インターフェース２６０は、気付き集約記憶装置インターフェース２６１と、システム接続インターフェース２６２とで構成されており、気付き集約記憶装置２５０に記憶されている富裕層情報、登記情報、交渉履歴情報を「顧客」で紐付けした情報に加工した上で、住所をキーとした地図システム用データに加工する。気付き集約記憶装置インターフェース２６１は気付き情報を気付き可視化種別により引き出し、システム接続インターフェース２６２は単純化されている気付き情報を可視化部に合わせて出力する。
【0145】
なお、気付き情報構築部２１０は、入力連携インターフェース２２０、一元集約記憶装置２３０、気付き集約記憶装置２５０、出力連携インターフェース２６０で構成されている。
【0146】
図４４は気付き情報構築システム２００の相互関係を示すブロック図であり、入力連携インターフェース２２０内のシステム接続インターフェース２２１には、ＤＷＨ・統合ＤＢ４００、既存システム５００、チャネル６００及び外部情報７００が接続されており、システム接続インターフェース２２１から取り込まれた情報等は一元集約記憶装置インターフェース２２２を経て一元集約記憶装置２３０に記憶される。気付き情報抽出部２４０は、一元集約記憶装置２３０に記憶された情報を読み出して気付き情報を抽出し、抽出した気付き情報を気付き集約記憶装置２５０に記憶する。気付き集約記憶装置２５０に記憶された気付き情報は気付き集約記憶装置インターフェース２６１により読み出され、システム接続インターフェース２６２を経てＤＷＨ・統合ＤＢ４００及び既存システム５００に送信される。
【0147】
図４５は入力連携インターフェース２２０の動作例を示しており、先ず連携する既存システム情報を取得し（ステップＳ２１０）、取得した既存システム情報から、システム接続インターフェース２２１で接続している既存システム５００から取得したデータを解読単位に分解する（ステップＳ２１１）。そして、分解データを１件取得し（ステップＳ２１２）、既存システム情報から分解条件を１件取得し（ステップＳ２１３）、分解データが分解条件に合致するか否かを判断する（ステップＳ２１４）。分解データが分解条件に合致する場合には、他に分解条件があるか否かを判断する（ステップＳ２１５）。
【0148】
上記ステップＳ２１４の判断において、分解データが分解条件に合致しないと判断された場合には上記ステップＳ２１２にリターンし、上記ステップＳ２１５の判断において、他に分解条件があると判断された場合には、上記ステップＳ２１３にリターンする。
【0149】
上記ステップＳ２１５において、他に分解条件がないと判断された場合には、取得した分解データを一元集約記憶装置２３０に記録し（ステップＳ２１６）、次の分解データがあるか否かを判断し（ステップＳ２１７）、次の分解データが無ければ気付き情報抽出部２４０に抽出依頼を行う（ステップＳ２１８）。ステップＳ２１７において次の分解データがあると判断された場合には、上記ステップＳ２１２にリターンする。
【0150】
図４６は気付き情報抽出部２４０の動作例を示しており、先ずユーザ（利用者）情報を取得し（ステップＳ２２０）、ＤＢ１０４内の気付き情報抽出マスタから抽出条件を取得し（ステップＳ２２１）、一元集約記憶装置２３０からデータリストを取得する（ステップＳ２２２）。その後、データリストからデータを１件取得し（ステップＳ２２３）、抽出条件リストから抽出条件を１件取得する（ステップＳ２２４）。そして、データが抽出条件に合致するか否かを判断し（ステップＳ２２５）、データが抽出条件に合致する場合にはさらに他に抽出条件があるか否かを判断する（ステップＳ２２６）。上記ステップＳ２２５において、合致しないと判断された場合には上記ステップＳ２２３にリターンし、上記ステップＳ２２６において、他に抽出条件があると判断された場合には上記ステップＳ２２４にリターンする。
【0151】
上記ステップＳ２２６において、他に抽出条件が無いと判断された場合には気付き集約記憶装置２５０にデータを記録し（ステップＳ２３０）、データリストに次のデータがあるか否かを判断し（ステップＳ２３１）、次のデータが無い場合には出力連携インターフェース２６０に出力依頼を行う（ステップＳ２３２）。ステップＳ２３１において、次のデータがあると判断された場合には上記ステップＳ２２３にリターンする。
【0152】
次に、出力連携インターフェース２６０の動作例を、図４７のフローチャートを参照して説明する。
【0153】
先ず、連携する可視化システム情報を取得し（ステップＳ２４０）、気付き集約記憶装置２５０から気付き情報データを取得する（ステップＳ２４１）。そして、気付き情報データを可視化システム情報から変換し（ステップＳ２４２）、変換した気付き情報データをシステム接続インターフェース２６２に入力し（ステップＳ２４３）、気付き情報データを可視化部に出力する（ステップＳ２４４）。気付き情報の可視化部は、本例では地図、ＣＲＭ、Excel/Wordに可視化する。
【0154】
図４８は気付き情報抽出部２４０における画面例を、顧客から預かった書類の管理業務（図４８（Ａ））を例として示している。本件では、案件の処理日が一元集約記憶装置２３０の日時部２３２に記憶されており、気付き情報抽出部２４０が、この日時情報と、図４８（Ｂ）のように事前に、ＤＢ１０４に設定している通知（期日）マスタとで情報比較を行うことにより、図４８（Ｃ）に示す気付き情報を抽出する。マスタ登録は気付き毎に設定できるため、例えば３０日以上経過したものを抽出したり、処理予定日を１週間経過したものを抽出したりといったことが可能になる。
【0155】
自動車、家屋等の売買やローンの申込等で必要な書類等（印鑑証明書、抵当権設定証書等）は、一時的に顧客から預かって保管するが、売買や申込の案件処理日には必要な処理を行わなくてはならず、また、定期的に棚卸を行うなどの対応が必要である。これを紙台帳等で管理するとなると、預かり時の記載、日々の確認、棚卸等で業務の負担は大きくなる。そこで、本実施形態の気付き情報構築システム２００を導入すると、図４８（Ａ）に示すように、預かり時の書類等を画面上で登録するだけで（既存システム連携部１４０）、自動的に必要な情報を一元集約記憶装置２３０に記憶し、気付き情報抽出部２４０で抽出して気付き集約記憶装置２５０に記憶する。そして、売買や申込の案件処理日になると出力連携インターフェース２６０を介して通知し、長期間預かったままの書類があれば図４８（Ｃ）に示すような画面で出力連携インターフェース２６０を介して担当者に通知する。このため、台帳を調べたり、棚卸を行ったりといった担当者の負担、労力は大幅に削減される。
【0156】
処理が終わった書類の情報がいつまでも通知に残っていては、そのうちどれが処理したかどうかが分からなくなる。従来の紙台帳管理の場合、処理済み欄などでチェックし、処理したか否かを区別するが、本実施形態の場合は処理したものを通知一覧から消去することで、通知一覧を未処理のものとして区別することが可能になる。
【0157】
図４９は、気付き情報抽出部２４０における気付き情報の抽出例を示すデータの流れを示しており、本例の抽出条件は、上記した「富裕層且つ推進商品情報の商品取引がなく、訪問頻度の項目で１ヶ月以上訪問していない顧客」の場合である。
【0158】
図４９に示すように、ホストコンピュータ（ＰＣを含む）としての勘定系ホスト３００の顧客データベース３０１の内容が、入力連携インターフェース２２０を経て一元集約記憶装置２３０内の顧客データベース２３０－１に記憶される。また、ＣＲＭ５０６内の商品リスト５０６－１、商品購入履歴５０６－２、訪問履歴５０６－３は既存システム連携部１４０（システム接続ＩＦ１４１、一元集約記憶装置ＩＦ１４２）を経て一元集約記憶装置２３０内の商品リスト２３０－２、商品購入履歴２３０－３、訪問履歴２３０－４に記憶される。一元集約記憶装置２３０内の商品リスト２３０－２、商品購入履歴２３０－３、訪問履歴２３０－４に対して、気付き情報の抽出条件を顧客情報として「富裕層（預金残高が１０００万円以上）」、推奨商品として「商品名「ｘｘｘｘｘ」の購入履歴がない」、訪問履歴として「訪問頻度で１ヶ月以上訪問していない」が設定されているので、抽出条件に合致するデータを抽出する。即ち、一元集約記憶装置２３０内の顧客データベース２３０－１から抽出条件「富裕層（預金残高が１０００万円以上）」に合致する該当顧客を抽出し、一元集約記憶装置２３０内の商品リスト２３０－２及び商品購入履歴２３０－３から抽出条件「商品名「ｘｘｘｘｘ」の購入履歴がない」に合致する該当商品及び購入履歴を抽出して該当商品リスト及び購入履歴無しリストを作成し、一元集約記憶装置２３０内の訪問履歴２３０－４から抽出条件「訪問頻度で１ヶ月以上訪問していない」に合致する該当訪問履歴を抽出する。このように抽出されたデータから、全ての条件に合致したものを抽出して気付き情報として生成する。本例では、気付き情報「富裕層且つ推進商品情報の商品取引がなく、訪問頻度の項目で１ヶ月以上訪問していない顧客」となり、データとしては「お客様番号」、「お客様番号氏名」、「預金残高」、「商品番号」、「商品名」、「購入履歴」及び「前回訪問日」となっている。
【0159】
【0160】
業務改革支援システム１００ではヒヤリングシートの内容にて本人の特定を行い（工程ＳＢ１）、相談を受け付け（工程ＳＢ６）、申込書に記入し、疎明資料を提出し（工程ＳＢ１０）、申込内容を入力し、疎明資料を登録し（工程ＳＢ１１）、申込承認となる（工程ＳＢ１３）。また、業務改革支援システム１００では、郵送や持ち込みにおける住宅ローン事前審査申込（工程ＳＣ１）に対しても本人特定（工程ＳＢ２）を行う。郵送や持ち込みによる申し込みの場合には、申込書等に記入して本人確認書類をコピーし（工程ＳＣ２）、申込内容を入力し、疎明資料を登録し（工程ＳＢ１２）、申込承認となる（工程ＳＢ１３）。Ｗｅｂローン申し込み（工程ＳＣ３）の場合には、申込内容を入力して本人確認書類等を添付し（工程ＳＣ４）、申込承認となる（工程ＳＢ１３）。
【0161】
業務改革支援システム１００ではその後、審査システムに審査依頼を送信し（工程ＳＢ２０）、審査システムは審査判断を行って判断結果を送信し（工程ＳＣ１０）、業務改革支援システム１００は審査結果を受信する（工程ＳＢ２１）。そして、自行審査が否の場合には、外部の審査機関である保証会社に審査を依頼し（工程ＳＢ３０）、保証会社は審査判断を行って判断結果を送信し（工程ＳＣ１１）、業務改革支援システム１００では審査結果を受信する（工程ＳＢ３５）。
【0162】
その後、業務改革支援システム１００は融資決裁を行い（工程ＳＢ４０）、コンプライアンスチェックのための照会送信をコンプライアンスチェックシステムに対して行う（工程ＳＢ４１）。コンプライアンスチェックシステムは、受信した照会内容をコンプライアンス上問題がないかのチェックを行い、その照会結果を業務改革支援システム１００に送信する（工程ＳＣ３３）。
【0163】
業務改革支援システム１００は照会結果を受信し（工程ＳＢ４２）、審査結果を行員が確認して電話若しくはｅ－メールで顧客に連絡し、連絡した内容を登録する。業務改革支援システム１００は勘定系ホスト連携機能により勘定系ホスト（ＰＣを含むホストコンピュータ）に連携データを送信し、勘定系ホスト３００は連携データを受信する（工程ＳＣ４０）。また、タイミングＴ１では、顧客の在籍確認と勘定系ホスト３００への連携が完了したことになるため、在籍確認結果を登録する（工程ＳＢ５０）。その後、承認条件解除作業を行い（工程ＳＢ５１）、承認条件解除の確認を行う（工程ＳＢ５２）。
【0164】
そして、本人同意となるが、業務改革支援システム１００ではデータ連携を行い、メールやＷｅｂ等での本人同意を行う（工程ＳＣ５０）。業務改革支援システム１００は同意結果を受信し（工程ＳＢ５３）、行員は実行用端末を使って融資の実行を行う（工程ＳＣ６０）。このタイミングＴ３では、実行条件クリアの状態である。
【0165】
その後、事後条件解除作業を担保評価システム５１０と連携して行うが（工程ＳＢ６０）、担保評価システム５１０は住宅ローン担保物件の評価を行い、業務改革支援システム１００に評価結果を返す（工程ＳＣ７０）。その後、事後条件解除を確認して完了となる。
【0166】
図５４～図５９はそれぞれ図５０～図５３の画面例で、画面ＤＰ１は工程ＳＢ１、画面ＤＰ２は工程ＳＢ６、画面ＤＰ３は工程ＳＢ１１、画面ＤＰ４は工程ＳＢ１３の画面にそれぞれ対応している。なお、画面ＭＤ１は、画面ＤＰ４を開く際に用いる本システムの気付き情報表示画面である。画面ＤＰ６は工程ＳＢ４０で、画面ＭＤ３は画面ＤＰ６を開く際の気付き情報表示画面である。画面ＤＰ７は工程ＳＢ４３で、画面ＭＤ４は画面ＤＰ７を開く際の気付き情報表示画面であり、画面ＤＰ９は工程ＳＢ５１で、画面ＭＤ６は画面ＤＰ９を開く際の気付き情報表示画面である。画面ＰＬ５は工程ＳＣ５０を示し、画面ＤＰ１１は工程ＳＢ６０で、画面ＭＤ８は画面ＤＰ１１を開く際の気付き情報表示画面であり、画面ＤＰ１２は工程ＳＢ６２で、画面ＭＤ９は画面ＤＰ１２を開く際の気付き情報表示画面である。
【0167】
図６０は業務改革支援システムの将来展望図であり、融合結果としてＡＩの入り口となる。つまり、ＡＩによる気付き情報抽出の自動化ができ、成績優秀者の成功パターン解析と気付き情報抽出への反映や、潜在顧客の獲得、新しい市場や商品の予測が可能となる。業務改革支援システムを個人ローン業務改革支援システムに適用した場合、交渉履歴や訪問頻度、ネタ情報、ビジネスマッチングから気付き情報を抽出することで、追加の商品提案（増収）や、訪問計画の変更（信頼獲得）を行い得るようになり、結果融資数の増加、融資の質向上の適正化を達成できる。
【0168】
企業においては、システム関連コストの削減や作業効率の改善、及び問題の解消という共通課題が存在しており、既存のシステム群を融合させる業務改革支援システムの応用は無限に広がる。また、他の業種や地図データ、デジタル図庫との連携及び２Ｄ・３ＤＣＡＤデータを利用したシステムの構築にも応用が可能である。
【0169】
また、上記の例では企業として金融機関を挙げて説明しているが、他の種々の企業（自動車製造会社、飲料製造会社、日用品販売会社など）でも同様に適用可能である。
【0170】
［第４実施形態］
本実施形態では、エキスパートシステムとして大規模言語モデルを用いる実施形態について説明する。エキスパートシステムの一例として特開2005-339529を参考に説明する。
本実施形態では、エキスパートシステムとして大規模言語モデルを用いる実施形態について説明する。エキスパートシステムの一例として特開2005-339529を参考に説明する。
【0171】
＜概略＞
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、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。
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、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。
【0172】
本発明のエキスパートシステム生成装置では、まず事例獲得手段によ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できる状況とそれに付随する結果とを蓄積する。そして、ルール生成手段によって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が知識として導かれる。ここで外部システムとは、製造装置や処理装置等の人工的に製造された装置のみならず、自然の変化や人の行動等、エキスパートシステムの適用対象となる全てのシステムをいう。こうして導かれた統計的な傾向としての知識は不変なものではなく、事例獲得手段とルール生成手段と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状況と結果を更新し、より妥当な知識へと自動的に更新される。このため、最初にコンサルティング手段によって自動判断された、知識が妥当性に欠けていたとしても、その後に状況及び結果を更新し、知識が自動的に更新されるため、知識が妥当性の高いものへと変化していくことができる。このため、最初から妥当性の高い知識を得るために、熟練したナリッジエンジニアを採用し、専門家から専門知識を的確に抽出し、それらの専門知識を整理し、取捨選択するという負担は軽減される。また、専門家のインタビューや、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、確率関数等を的確に確認するという負担も軽減される。このため、よく訓練され、熟達したナリッジエンジニアでなくても、エキスパートシステムの生成が可能となる。また、従来のナリッジエンジニアへの負担が継続的であったのに対し、このエキスパートシステム生成装置では、継続的な負担が大幅に軽減される。さらに、エキスパートシステムを構築するための、手間や時間及び費用の負担が軽減される。
【0173】
従って、 本発明のエキスパートシステム生成装置は、ナッリジエンジニアへの負担が少なく、適切なエキスパートシステムをそれほどの手間や時間をかけることなく作成することが可能であり、汎用性に優れる。
【0174】
本発明のエキスパートシステム生成装置において、事例獲得手段はエキスパートシステムの構築対象となる外部システムに関する状況と結果とをデータとして獲得して蓄積し、ルール生成手段は該事例獲得手段によって獲得し蓄積された該データから統計的な傾向をルールという形式で自動抽出し、コンサルティング手段は該ルール生成手段によって生成された該ルールを参照して該外部システムの現在のデータから状況に対する結果を自動判断し、該事例獲得手段、該ルール生成手段及び該コンサルティング手段は単独で動作させることが可能であり、該ルール生成手段は、該事例獲得手段及び該コンサルティング手段と連携して該データの集積と共に該ルールを自動的に更新し、より状況に適合したルールに更新していくこととすることができる。
【0175】
こうであれば、まず事例獲得手段によ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に関するデータが獲得され、ルール生成手段によってデータ間の因果関係をルールという形式で自動抽出される。ここで、外部システムに関するデータとは、それらの外部システムの状態を表現する数値や記号値等を意味する。こうして生成されたルールは不変のものではなく、その後に獲得されたデータの集積と共にルールを自動的に更新することによって、より状況に適合したルールに更新される。このため、最初に生成されたルールが妥当性に欠けていたとしても、その後のデータの獲得と共に徐々にルールが妥当性の高いものへと変化していくことができる。このため、ナッリジエンジニアへの負担が少なく、適切なエキスパートシステムをそれほどの手間や時間をかけることなく作成することが可能であり、汎用性に優れる。
【0176】
こうしたエキスパートシステム生成装置では、事例獲得手段で獲得されるデータを属性及び属性値からなる事例とし、コンサルティング手段において導かれる結論を結論属性値として求めることができる。
【0177】
本発明のエキスパートシステム生成装置におけるルール生成手段で生成されるルールの形式としては、決定木の形式、Ｐｒｏｌｏｇ式の形式、論理式、統計分析手法における関数等で生成することができる。
【0178】
ルール生成手段が決定木の形式でルールを生成する場合、事例の過不足に関わらず、決定木を自動生成することが可能とされていることが好ましい。実際に産業現場から事例を獲得しようとした場合には、事例の一部が不明であることもある。また、どのような事例が必要であり、どのような事例が不要なのかを前もって的確に判断できない場合がある。このため、不明な条件属性値が存在する事例や不明な結論属性値が存在する事例等、事例の過不足に関わらず、決定木を自動生成することが可能であれば、とりあえず決定木を生成しておき、後から決定木自動更新手段によって、より妥当性の高い決定木に更新していくことが可能となる。このため、ナッリジエンジニアへの負担をさらに軽減できると共に、適用可能な範囲をさらに拡大することができる。このような、事例の過不足に関わらず、決定木を自動生成するための具体的な方法としては、情報量の計算時に、不明の値については、確率に影響を与えないように読み飛ばし処理を行ったりすること等が挙げられる。
【0179】
また、ルール生成手段は、所定の事例に対しては結論属性値を固定値に設定できることが好ましい。こうであれば、結論属性の属性値が明らかに間違っている場合に、それを適切な値に補正することが可能となる。また、任意の条件において結論が一義的に定まる場合において、適切な結論属性の属性値とすることができる。このため、本発明のエキスパートシステム生成装置によって得られる推定ルールをより現状に適合した、テーラーメードなものとすることができる。
【0180】
さらに、ルール生成手段は、獲得される事例の属性値の分布に関する事前の知識が得られている場合において、一度生成した決定木をトレースした結果導かれる不明な結論属性値に対して、該結論属性値を含む事例を追加することが好ましい。こうであれば、不明な結論属性値に到達するまでに決定木上に現れる条件属性に基づいて不足事例を生成することにより、少数の結論属性値が不明である場合でも、適切な決定木を生成することが可能となる。
【0181】
また、コンサルティング手段は、外部から自動的に条件属性値を獲得し、既得した決定木から結論属性値を導くことが好ましい。こうであれば、コンサルティングの自動化が可能となる。こうしたコンサルティング手段としては、実行プログラム形式の外部システムを自動起動し、該外部システムの出力値を条件属性値に変換して獲得すること等が挙げられる。こうであれば、例えば本エキスパートシステム生成装置が動作しているコンピュータ上にネットワークによって外部にアクセスするためのプログラムが存在する場合には、そのシステムを介してネットワークで結合された別の機器の外部プログラムを制御し、事例を獲得することができる。
【0182】
さらに、コンサルティング手段は、外部システムに対して結論属性値を適用することが好ましい。こうであれば、コンサルティングの結果に基づいて外部システムを自動的に制御することが可能となる。こうしたコンサルティング手段としては、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結論属性値を該外部システムの入力値に変換して引き渡すこと等が挙げられる。
【0183】
また、ルール生成手段は、生成された決定木の妥当性を評価し、その結果をもとに、より妥当性の高い決定木に更新することが好ましい。こうしたルール生成手段としては、事例の例外化が可能とされていることや、条件属性項目の例外化や、分岐枝の剪定が可能とされていること等が挙げられる。事例の例外化や条件属性項目の例外化が可能であれば、より現実に即した妥当な決定木を生成することができる。また、分岐枝の剪定が可能とされていれば、必要以上に複雑となり、事例の分析が困難となる場合において、決定木が単純化され、分析を行うことが容易になる。ここで、分岐枝の剪定は、任意の条件属性項目間及び条件属性と結論属性の間のどちらにおいても行うことが可能とされていることが好ましい。こうであれば、決定木の一部のみの変更や単純化や削除を行うことが可能となり、より現実に即した決定木の編集をすることができる。また、決定木をたどった結果として１つの条件事例に対して複数の結論属性値が導かれる場合、該当する事例を例外として該決定木を再生成することが可能とされていることも挙げられる。こうであれば、現在の事例では結論属性値どうしが矛盾して衝突する場合においても、決定木を生成することが可能となる。
【0184】
事例獲得手段は、事例を自動的に獲得することが可能とされていることが好ましい。こうであれば、決定木の自動更新を行うことができると共に、事例の獲得に要する作業者の手間を大幅に削減することができる。事例獲得手段としては、実行プログラム形式の外部システムを自動起動し、該外部システムの出力値を条件属性値に変換して獲得すること等が挙げられる。こうであれば、例えば本エキスパートシステム生成装置が動作しているコンピュータ上にネットワークによって外部にアクセスするためのプログラムが存在する場合には、そのシステムを介してネットワークで結合された別の機器の外部プログラムの制御し、事例を獲得することができる。
【0185】
ルール生成手段がルールを決定木の形式で生成する場合において、専門家が経験として得る情報を事例として集積し、互いに同じ知識要素を含む多重知識構造や、知識を構成している知識要素が別の知識の上位概念や下位概念であるような階層知識構造や、該多重知識構造の一つの特別な知識構造であり、多くの異なる観点からの知識の集合体である複数視点知識構造を有する知識を決定木として抽出することも好ましい。
【0186】
こうであれば、多重知識構造や、階層知識構造や、複数視点知識構造を有する知識を決定木として抽出することが可能であるため、知識要素をいろいろな側面から多層的に把握することが容易となり、より的確な決定木を生成させることが可能となる。
【0187】
この場合において、ルール生成手段は、目的に応じた決定木を生成することを可能とするために、以下のように構成されていることが好ましい。すなわち（１）事例の各属性項目に対して、条件属性か結論属性かを任意に選択できること。（２）特定の結論属性に対応する決定木のみを生成すること。
【0188】
また、ルール生成手段は、事例が集積された事例ベースに対して複数の結論属性項目を持つことを可能とし、各結論属性に対応する決定木を比較するためのユーザーインターフェースを備えることができる。こうであれば、複数の結論属性項目のうちの重要な結論属性が何であるかの判断が容易となる。
【0189】
さらに、ルール生成手段は、生成された決定木の結論属性値に、別の決定木を結合させる展開連接が可能とされていることもできる。こうであれば、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である。
【0190】
また、ルール生成手段は、生成された決定木の条件属性項目に対して、該条件属性項目の全属性値を結論属性値として持つ別の決定木を結合させる詳細連接が可能とされていることもできる。こうであれば、任意の条件属性値について、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。
【0191】
さらに、ルール生成手段は、結論属性値が数値型である場合において、該結論属性値を回帰直線で近似し、近似残差を結論属性の幅として求めることもできる。こうであれば、結論属性の数値を数値範囲として統計的に分割し、決定木の結論としたルールを構成できるため、事例として観測されていない結論値の範囲を推定することが可能となる。
【0192】
本発明のエキスパートシステム生成装置を用いて、本発明のエキスパートシステム生成装置の実施方法を実施することができる。
【0193】
さらに、このエキスパートシステム生成装置の実施方法では、ルール化された専門家の知識により、該専門家の行為を自動化することもできる。こうであれば、工業、鉱業、農業、林業、水産業、運輸業、医療産業、金融産業、商業、その他あらゆる産業における専門家の知識を吸収し、利用することができる。例えば、ルール化された専門家の知識により、人の作業を支援したり、人を教育したりすることができる。
【0194】
専門家は、産業プロセスに関する専門家とすることができる。こうであれば、産業プロセスに関する専門家の知識を資産とし、産業プロセスの自動運転をしたり、産業プロセスの運転者の支援をしたり、産業プロセスの運転者の教育を行うこと等に用いることができる。ここで産業プロセスとしては、精留塔を利用した精製プラント等の石油化学プラント、ロボット、鉄鋼生産現場、窯業製品生産現場、発電所、医療現場、その他あらゆる産業現場における装置・機械等が対象とされる。精留塔を利用した精製プラントは、従来熟練した専門家が精留塔内の温度、沸騰時に発生する音、精留塔に設けられた観察窓から観察される泡の状況等を元に、長年の経験と勘に基づいてオペレートされており、こうした精製プラントに本発明のエキスパートシステム生成装置の実施方法を用いれば、熟練した専門家と同等の制御が可能となり好適である。
【0195】
産業プロセスが精留塔を利用した精製プラントである場合において、精製プラントからの事例の獲得は、精留塔に設けられた温度センサ、圧力センサ、流量センサ、サウンドセンサ、画像センサの少なくとも一つを介してなされることができる。こうであれば、精留塔を利用した精製プラントの制御を行うために重要な属性及び属性値となる、精留塔のいろいろな位置における温度、圧力、流量、沸騰時に発生する音、沸騰時に発生する泡の状況を自動的に事例として取り込むことが可能となる。また、事例獲得手段における事例の獲得方法として、すでに計装されているデータ取得のための装置と事例獲得手段とをダイレクトにつなげることもできる。こうであれば、産業プロセスにおいて設置されているデータ取得のための装置に記録された過去のデータを有効に利用することができる。
【0196】
＜実施形態の説明＞
以下、本実施形態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について図面を参照しつつ説明する。
以下、本実施形態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について図面を参照しつつ説明する。
【0197】
実施形態のエキスパートシステム生成装置は、図６１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で観測される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。外部システムはエキスパートシステムの構築対象である。外部システムに設けられた各種センサ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（状況とそれに付随する結果）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。
【0198】
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。ルール生成手段２０は、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。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。
【0199】
また、ツリー生成ブロック２２では、図６２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。
【0200】
さらに、ツリーチェックブロック２３では、図６３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。
【0201】
また、コンサルティング手段３０は、図６４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。コンサルティング手段３０は、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。
【0202】
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。
力を行う。
【0203】
エキスパートシステム生成装置は、事例獲得手段と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。
【0204】
これら事例獲得手段１０、ルール生成手段２０及びコンサルティング手段３０が大規模言語モデルにより構成されている。また、エキスパートシステム生成装置が事例に基づいて生成するエキスパートシステムも大規模言語モデルで実現できる。
【0205】
＜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６５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、及び、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。
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６５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、及び、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。
【0206】
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６６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。
【0207】
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６７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６８に示すように、事例データが論理型（すなわち数値型また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６９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６８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。
【0208】
そして、図６７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７０に示すように、まずステップＳ３０５５１として、予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。
【0209】
一方、図６７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６７に示すように、ステップＳ３０５６においてターゲット到達判断を行う。すなわち、このステップＳ３０５６では、図７１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またはエレメントバリュー数が１以下の場合は、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また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。
【0210】
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断がなされる。すなわち、ステップＳ３０５６１では、図７２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。
【0211】
そして、図６７に示すステップＳ３０５６においてターゲット到達判断の結果、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。
【0212】
こうして図６５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７３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７４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。
【0213】
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７５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。
【0214】
最後に、図６５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。
【0215】
（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７６に示すフローチャートに従って、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７７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。
上記のようにして生成された決定木に基づき、図７６に示すフローチャートに従って、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７７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。
【0216】
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７８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。
【0217】
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７９に示すように、Ｓ７０２１としてフィックス事例とコンサル過程（ツリーをトレースする途中で通る条件属性）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。
【0218】
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。
【0219】
＜事例獲得工程Ｓ＿１＞
まず、事例獲得工程Ｓ＿１として、エキスパートシステムで行おうとするテーマを決定し、そのテーマに関して使用され得るエレメント（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から、図６１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８０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共に、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（。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。
まず、事例獲得工程Ｓ＿１として、エキスパートシステムで行おうとするテーマを決定し、そのテーマに関して使用され得るエレメント（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から、図６１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８０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共に、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（。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。
【0220】
＜決定木生成工程Ｓ＿２＞
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８１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８２）。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。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。
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８１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８２）。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。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。
【0221】
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８３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８４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。
【0222】
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８５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８６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。
【0223】
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、不図示の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、不図示の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Ｓ＿３＞
決定木生成工程Ｓ＿２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（不図示）。これにより、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３０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３０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３０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、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。
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、不図示の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、不図示の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Ｓ＿３＞
決定木生成工程Ｓ＿２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（不図示）。これにより、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３０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３０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３０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、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。
【0224】
（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。
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。
【0225】
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１２，１３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。
【0226】
この回収溶媒精製プラントの稼働状況を把握し、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。
【0227】
【表1】
【0228】
（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１０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１０に直接入力した。こうして、事例獲得手段１０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。
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１０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１０に直接入力した。こうして、事例獲得手段１０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。
【0229】
【表2】
【0230】
【表3】
【0231】
【表4】
さらに、上記事例ベースに基づきルール生成手段２０により、決定木を生成した。
【0232】
（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。
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。
【0233】
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Ｐ１、Ｐ２からの情報が事例獲得手段１０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２０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３０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２０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３０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。
【0234】
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Ｐ１、Ｐ２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、自動獲得インターフェース１ａを介してリアルタイムに事例獲得手段１０に送信することもできる。
【0235】
本実施形態は、工業、鉱業、農業、林業、水産業、運輸業、医療産業、金融産業、商業、その他あらゆる産業における専門家の知識を活用することにより、あらゆる産業に利用することができる。
【0236】
［第５実施形態］
本実施形態では、文書検索システムにおいてキーワードを複数の他言語に翻訳するキーワード翻訳手段として大規模言語モデルを用いる実施形態について説明する。文書検索システムの一例として特開2012-074087（特許第4945015号）を参考に説明する。
本実施形態では、文書検索システムにおいてキーワードを複数の他言語に翻訳するキーワード翻訳手段として大規模言語モデルを用いる実施形態について説明する。文書検索システムの一例として特開2012-074087（特許第4945015号）を参考に説明する。
【0237】
この本実施形態は、日本語、英語、フランス語、中国語など、さまざまな言語で書かれた文書を含む文書データベースからの検索において、ある言語でキーワードを入力した時に、入力したキーワードを翻訳エンジンによって他国語に変換し、入力したキーワードと、他国語に変換した結果のキーワードとを同時に用いて検索を行う。キーワードにスコアを付与することによってキーワード間の優先順位を付け、この優先順位を、文書の検索結果の優先順位に反映させて出力する。このようにして、多言語に対応する文書検索方式が実現される。
【0238】
以下、この本実施形態を添付図面に基づいて説明する。
＜実施の形態１＞
図８８は、本実施形態に係る文書検索システム１５０の構成を示す。文書検索システム１５０は、キーワードを用いて文書を検索するために用いられるシステムである。
＜実施の形態１＞
図８８は、本実施形態に係る文書検索システム１５０の構成を示す。文書検索システム１５０は、キーワードを用いて文書を検索するために用いられるシステムである。
【0239】
文書検索システム１５０は、キーワードを用いて文書を検索する文書検索装置９を含む。
【0240】
文書検索装置９は情報処理装置であり、周知のコンピュータとしての構成を有する。 文書検索装置９は、使用者がキーワードを入力するために用いる入力装置２９を備える。この入力装置２９は、例えばマウスやキーボード等である。また、文書検索装置９は、検索処理の結果を使用者に対して表示する表示装置４０を備える。表示装置４０は、例えばディスプレイやプリンタ等である。また、文書検索装置９は、演算を行う演算装置５０を備える。演算装置５０は例えばＣＰＵ（中央処理装置）である。
【0241】
また、図示しないが、文書検索装置９は、情報を格納する記憶手段としてメモリ及びＨＤＤ（ハードディスクドライブ）を含む。また、文書検索装置９は、他の情報処理装置との間で情報の送受信を行うためのネットワークインターフェースを備える。
【0242】
文書検索装置９の記憶手段には、文書検索装置９及び演算装置５０の動作を規定する文書検索プログラムが格納されている。演算装置５０は、この文書検索プログラムを実行することによって、図８８に示すキーワード受付手段５１、キーワード翻訳手段５２（大規模言語モデルの適用例）、キーワードスコア決定手段５３、文書検索手段５４、文書スコア算出手段５５、及び検索結果出力手段５６として機能するが、それぞれの機能の詳細については後述する。
【0243】
また、演算装置５０が文書検索プログラムまたは別のプログラムを実行することによって、コンピュータである文書検索装置９は、本明細書に記載するその他の機能を実現する。
【0244】
文書検索システム１５０は、文書検索装置９と通信可能に接続された翻訳サービス装置１１０を含む。翻訳サービス装置１１０はキーワードの翻訳を行うものである。翻訳サービス装置１１０は、ある言語によって表された語句を受け取り、これを他の言語に翻訳して出力する。すなわち、入力されたキーワード（入力キーワード）に基づいて、その入力キーワードが他言語に翻訳されたキーワード（翻訳キーワード）を生成する機能を有する。なお、ここでいう「翻訳」とは、ある言語によるキーワードから別の言語によるキーワードへの変換と捉えることもできる。
【0245】
翻訳サービス装置１１０は複数の言語への翻訳を行うものである。例えば、日本語による入力キーワードに対して、英語による翻訳キーワードと、フランス語による翻訳キーワードとを生成して出力する。
【0246】
また、翻訳サービス装置１１０は、１つの入力キーワードに対して、順位を有する複数の翻訳キーワードを生成する。すなわち、ある単語に対して、例えば対応する訳語がそれぞれ用いられる頻度に応じ、最も頻繁に用いられる訳語から順に順位を付与し、翻訳キーワードのリストを生成する。このリストは、例えば翻訳キーワードを順位に従って並べることによって各翻訳キーワードの順位を表すものであるが、翻訳キーワードと順位を表す数値等とを対応付けることによって各翻訳キーワードの順位を表してもよい。
翻訳サービス装置１１０の構成は周知のものを用いることができる。例えば、翻訳サービス装置１１０は多数の語句に対してそれぞれ一つ以上の訳語を関連付ける辞書ファイルを格納しており、この辞書ファイルを参照して翻訳を行う。
翻訳サービス装置１１０の構成は周知のものを用いることができる。例えば、翻訳サービス装置１１０は多数の語句に対してそれぞれ一つ以上の訳語を関連付ける辞書ファイルを格納しており、この辞書ファイルを参照して翻訳を行う。
【0247】
文書検索システム１５０は、文書検索装置９と通信可能に接続された文書データベース１２０を含む。文書データベース１２０は、文書検索装置９による検索処理の対象となる複数の文書を記憶する。
【0248】
文書データベース１２０は、１つ以上のキーワードの入力を受け取り、記憶している文書のうちから、キーワードのいずれかを含むものをすべて抽出し、抽出した文書またはそのリストを出力する。
【0249】
【0250】
図８９は、文書検索システム１５０における文書検索装置９の動作を説明するフローチャートである。まずキーワード受付手段５１は、検索に用いる１つ以上の入力キーワードを、入力装置２９を介して使用者から受け取る（ステップＳ１、キーワード受付ステップ）。この例では、「先生」「教師」という２つの日本語による入力キーワードが受け取られたものとする。
【0251】
次に、キーワード翻訳手段５２は、翻訳サービス装置１１０を利用し、入力キーワードを翻訳して翻訳キーワードとする（ステップＳ２、キーワード翻訳ステップ）。このステップＳ２において、キーワード翻訳手段５２は入力キーワードを翻訳サービス装置１１０に渡し、翻訳サービス装置１１０は受け取った入力キーワードのそれぞれについて翻訳キーワードを生成してキーワード翻訳手段５２に返す。このようにしてキーワード翻訳手段５２は翻訳キーワードを取得する。
【0252】
図９０は、入力キーワードと翻訳キーワードとの対応関係の例を示す。この例では、翻訳キーワードは、図９０（Ａ）に示すように英語によるものと、図９０（Ｂ）に示すようにフランス語によるものとの２種類を含んでいる。図９０（Ａ）の表において、「先生」という入力キーワードに対しては、順位１を有する「teacher」、順位２を有する「instructor」及び順位３を有する「master」という３つの英語による翻訳キーワードが対応付けられている。このように、翻訳サービス装置１１０は、入力キーワードのそれぞれについて、順位付けられた複数の翻訳キーワードを対応付けて記憶している。
【0253】
また、図９０（Ｂ）の表において、同じく「先生」という入力キーワードに対して、順位１を有する「professeur」及び順位２を有する「instructeur」という２つのフランス語による翻訳キーワードが対応付けられている。このように、キーワード翻訳手段５２は、入力キーワードの言語以外の複数の言語について、翻訳キーワードを取得する。
【0254】
なお、文書検索装置９は、入力キーワード、取得した翻訳キーワード、及び図９０に示す対応関係を、表等の形式によって記憶手段に記憶してもよい。
【0255】
次に、キーワードスコア決定手段５３は、入力キーワード及び翻訳キーワードのそれぞれについて、キーワードスコアを決定する（ステップＳ３、キーワードスコア決定ステップ）。ここで、キーワードスコア決定手段５３は、図９１及び図９２に示す対応関係に基づいてキーワードスコアを決定する。
【0256】
図９１は、翻訳キーワードの順位と、その順位に基づく翻訳スコアとの対応関係の例を示す。キーワードスコア決定手段５３は、この翻訳スコアに基づいて、各翻訳キーワードのキーワードスコアを決定する。文書検索装置９は、その記憶手段に、図９１に示す対応関係を表等の形式によって予め記憶しており、また、この対応関係は文書検索装置９の使用者または管理者が適宜変更することができる。
入力キーワードに対しては、常に一定である所定のスコア、例えば１００が与えられる（なお、このスコアは後述するように翻訳スコアとは一部扱いが異なるので、図９１ではカッコを付して示す）。また、翻訳キーワードに対しては、その順位に応じて異なる翻訳スコアが与えられる。与えられるスコアは順位が１つ下がるごとに所定値ずつ、例えば１０ずつ低下し、順位１に対しては９０、順位２に対しては８０、順位３に対しては７０となる。
入力キーワードに対しては、常に一定である所定のスコア、例えば１００が与えられる（なお、このスコアは後述するように翻訳スコアとは一部扱いが異なるので、図９１ではカッコを付して示す）。また、翻訳キーワードに対しては、その順位に応じて異なる翻訳スコアが与えられる。与えられるスコアは順位が１つ下がるごとに所定値ずつ、例えば１０ずつ低下し、順位１に対しては９０、順位２に対しては８０、順位３に対しては７０となる。
【0257】
このスコアの値が大きいほど、そのキーワードを含む文書が検索結果において重視される（すなわち、検索結果においてその文書の順位が高くなる）ことを意味する。このように、キーワードスコア決定手段５３は、翻訳キーワードの順位に基づいて翻訳キーワードのキーワードスコアを決定する。
【0258】
なお、この順位と翻訳スコアとの関係は、図９１に示すものに限らない。順位１に対する翻訳スコアは、入力キーワードに対するキーワードスコアより低い値であればよい。また、順位２以下に対する翻訳スコアは、順位の低下につれて（すなわち、この例では順位を表す数が大きくなるにつれて）単調に減少する関数によるものであればよい。
【0259】
翻訳サービス装置１１０は、一般的に訳語として用いられる頻度に応じて翻訳キーワードの順位付けを行う。ここで、構文や文脈等の情報を考慮しない場合、ある語句に対して辞書等に記載される複数の訳語のうち、実際に訳語として用いられる頻度が大きい訳語は、より適切な訳語ということができる。より適切な訳語を含む文書は、そうでない訳語のみを含む文書よりも、使用者が望むものである可能性が高い。すなわち、順位がより高い翻訳キーワードは、より確からしいキーワードということができる。キーワードスコア決定手段５３は、各翻訳キーワードの順位に基づいて翻訳スコアを決定するので、より確からしい翻訳キーワードの翻訳スコアをより高くすることができ、より的確な検索結果を得ることができる。
【0260】
なお、翻訳サービス装置１１０は、各キーワードについて、厳密に統計的な分析によって使用頻度に応じた順位付けを行うものである必要はない。一般的な辞書等は、通常、訳語の使用頻度等をある程度考慮してその掲載順を決定しているので、一般的な辞書として周知のものを用いれば、検索結果の精度向上にある程度の効果を得ることができる。
【0261】
図９２は、各キーワードについての、順位に基づく翻訳スコアと、最終的に各キーワードに対して与えられるキーワードスコアとの対応関係の例を示す。
【0262】
キーワードスコア決定手段５３は、入力キーワードに対しては、上記のように、常に１００というキーワードスコアを与える。翻訳キーワードに対しては、まず、入力キーワードのそれぞれと、翻訳キーワードのそれぞれとのすべての組合せについて、順位に基づいて翻訳スコアを決定する。図９２では、２つの入力キーワードと、５つの翻訳キーワードとの組合せ（合計１０通り）のすべてについて、順位に基づく翻訳スコアが与えられている。
【0263】
例えば、図９０（Ａ）に示すように、翻訳キーワード「master」は、入力キーワード「先生」に対しては順位３を有するので、図９１において順位３に対応する翻訳スコア７０が与えられる。また、この翻訳キーワード「master」は、入力キーワード「教師」に対しては順位２を有するので、図９１において順位２に対応する翻訳スコア８０が与えられる。なお、ある翻訳キーワードがいずれかの入力キーワードに対して順位を有しない場合、すなわちその翻訳キーワードがその入力キーワードを翻訳したものでない場合には、その組合せに対する翻訳スコアは０とする。ただし、この場合の翻訳スコアは０でなくともよく、その入力キーワードに対応する他の翻訳キーワードの翻訳スコアのいずれよりも小さい値であればよい。
【0264】
このようにして決定された翻訳スコアに基づき、さらにキーワードスコア決定手段５３は、翻訳キーワードのそれぞれについて最終的なキーワードスコアを決定する。図９２の例では、その翻訳キーワードに与えられた翻訳スコアの平均をもって、その翻訳キーワードのキーワードスコアとしている。
【0265】
このように、キーワードスコア決定手段５３は、翻訳キーワードのそれぞれについて、関連する翻訳スコアのすべてに基づいてキーワードスコアを決定する。
【0266】
なお、文書検索装置９は、その記憶手段に、図９２に示す対応関係を、表等の形式によって記憶してもよい。
【0267】
ここで、入力キーワードに与えられるキーワードスコアは、上記のように常に１００である。また、翻訳スコアはすべて９０以下（すなわち、順位１に対する翻訳スコア以下）であるので、その平均をとったキーワードスコア（翻訳キーワードのキーワードスコア）は、常に９０以下となる。従って、母語による入力キーワードに与えられるキーワードスコアは、他言語による翻訳キーワードに与えられるキーワードスコアのいずれよりも高い値となる。
【0268】
母語による入力キーワードは、誤訳や不適切な訳のおそれがないので、入力キーワードを含む文書は、翻訳キーワードのみを含む文書よりも、使用者が望むものである可能性が高い。すなわち、入力キーワードはより確からしいキーワードということができる。このように、より確からしい入力キーワードのスコアを高く設定して重視し、相対的に翻訳キーワードのスコアを低く設定することによって、より的確な検索結果を得ることができる。
【0269】
また、この例における翻訳キーワード「master」のように、ある翻訳キーワードが複数の入力キーワードに対応する場合、その翻訳キーワードを含む文書は、他の翻訳キーワードのみを含む文書よりも、使用者が望むものである可能性が高い。すなわち、そのような翻訳キーワードはより確からしいキーワードということができる。
【0270】
ここで、キーワードスコア決定手段５３は、ある翻訳キーワードに関連する翻訳スコアのすべてに基づいてキーワードスコアを決定することにより、複数の入力キーワードに同時に対応している翻訳キーワードのキーワードスコアを上昇させることができる。例えば、図９２の翻訳キーワード「master」は、入力キーワード「先生」「教師」両方に対応するものであり、それぞれに対応して０でない翻訳スコアを有する。ところが、翻訳キーワード「instructor」は、入力キーワード「先生」には対応するが「教師」には対応せず、「教師」に対する翻訳スコアは０となる。この結果、翻訳キーワード「master」のキーワードスコアがより高くなる。このように、より確からしい翻訳キーワードのスコアを高く設定して重視し、相対的に翻訳キーワードのスコアを低く設定することによって、より的確な検索結果を得ることができる。
【0271】
次に、文書検索手段５４は、文書検索システム１５０を利用して、入力キーワード及び翻訳キーワードに基づいて文書を検索し、複数の検索結果文書を取得する（ステップＳ４、文書検索ステップ）。このステップＳ４において、文書検索手段５４は、入力キーワード及び翻訳キーワードを文書データベース１２０に渡し、文書データベース１２０は、記憶している文書のうちから、入力キーワード及び翻訳キーワードのいずれかを含むものをすべて抽出し、抽出した文書を検索結果文書として文書検索手段５４に返す。
【0272】
ここで、文書検索手段５４は、母語による入力キーワードと、他言語による翻訳キーワードとを用いて検索を行うので、複数の言語による文書を含む文書データベース１２０からの検索でも、一度の検索で結果を得ることができる。
【0273】
なお、ステップＳ４において取得される検索結果文書は、その文書の本文データを識別する情報（タイトル、日時、作成者等）を含むものであるが、必ずしもその本文データを含まないものであってもよい。検索結果文書が本文データを含まない場合には、本文データそのものは使用者による別途の要求に応じて文書データベース１２０から出力されるものであってもよい。
【0274】
また、検索結果文書のそれぞれには、その本文データ中に各キーワードが出現する回数を表す情報が関連付けられる。
【0275】
図９３はこのような情報の例を示す。この例では、検索結果文書として文書Ａ～文書Ｊが抽出されている。例えば文書Ａには翻訳キーワード「teacher」が１２回、翻訳キーワード「instructor」が１０回、翻訳キーワード「master」が６回、それぞれ出現しており、文書Ａについて全キーワードの出現回数を合計すると２８回となることが表される。文書データベース１２０は、このように、検索結果文書のそれぞれについて、各入力キーワード及び各翻訳キーワードが出現する回数を計測し、これを検索結果文書のそれぞれに関連付けて文書検索手段５４に返す。なお、図９３では、検索結果文書は各キーワードが出現する回数の順にソートされている。
【0276】
なお、文書検索装置９は、その記憶手段に、図９３に示す対応関係を、表等の形式によって記憶してもよい。
【0277】
なお、図９３の例ではキーワードが出現する回数を用いているが、この代わりにキーワードが出現する回数に文字認識による認識率を加味したものを用いてもよい。
【0278】
文書中の文字列が文字コードによって表される文書（テキストデータやワードプロセッサプログラム用のデータ等）では、文字コードの照合処理を用いてキーワードの出現回数を正確に数えることができる。これに対し、文字列が画像データによって表される文書の場合には、文字認識処理を行って画像を文字コードに変換する必要があるが、この文字認識処理の精度が高いとは限らない。そこで、文字認識処理の際に、その文書について所定の基準で文字認識を行うことができた度合を認識率として評価し、この認識率を加味してもよい。例えば、認識率に応じてキーワードの出現回数を表す値を減少させてもよい。具体的には、認識率が１００％である文書についてはキーワードの出現回数をそのまま用い、認識率が５０％である文書についてはキーワードの出現回数を半分にして用いることができる。
【0279】
ここで、認識率の算出方法は従来の文字認識処理において周知の方法であればどのようなものを用いてもよい。
【0280】
次に、文書スコア算出手段５５は、検索結果文書のそれぞれについて、キーワードスコア決定手段５３によって決定されたキーワードスコア（図９２参照）と、入力キーワード及び翻訳キーワードのそれぞれが出現する回数（図９３参照）とに基づき、文書スコアを算出する（ステップＳ５、文書スコア算出ステップ）。
【0281】
このステップＳ５において、文書スコアは、例えば、各キーワードのキーワードスコアと、そのキーワードがその検索結果文書に出現する回数とを乗算し、これをすべてのキーワードについて合計することによって算出される。この文書スコアは、その検索結果文書が、使用者が望むものである可能性（確からしさ）を表すものということができる。
【0282】
図９４はこの算出方法による算出結果の例を示す。文書Ａには、キーワードスコア９０を持つ翻訳キーワード「teacher」が１２回出現しており、乗算の結果は９０×１２＝１０８０となる。同様にして、翻訳キーワード「instructor」に対する乗算の結果は４００となり、翻訳キーワード「master」に対する乗算の結果は４５０となる。また、これ以外の入力キーワード及び翻訳キーワードは文書Ａには出現しておらず、乗算の結果は０となる。文書Ａの文書スコアは、これらの値をすべて合計した値すなわち１９３０となる。
【0283】
なお、文書検索装置９は、その記憶手段に、図９４に示す対応関係を、表等の形式によって記憶してもよい。
【0284】
なお、文字列が画像データによって表される文書については、文書スコア算出手段５５は、キーワードスコア及び出現回数に加え、さらに検索結果文書に対する文字認識処理における認識率に基づいて文書スコアを算出してもよい。
【0285】
ここで、キーワードスコアはキーワードごとに異なる値なので、キーワードの出現回数が多い文書の文書スコアが必ずしも高くなるとは限らない。例えば、検索結果文書のうちキーワードの出現回数が最も多いものは文書Ａ（２８回、図９３参照）であるが、文書スコアが最も高いものは文書Ｃ（２５００、図９４参照）であり、これらの順位が入れ替わっている。この理由は、文書Ｃに出現するキーワードはすべて入力キーワードであるためキーワードごとのキーワードスコアが比較的高く、逆に文書Ａに出現するキーワードはすべて翻訳キーワードであるためキーワードごとのキーワードスコアが比較的低くなるためである。また、各翻訳キーワード間でもキーワードスコアが異なるので、より確からしい翻訳キーワードが重視される。
【0286】
このように、文書スコア算出手段５５は、各検索結果文書の文書スコアを算出する際に各キーワードの質まで考慮するので、単にキーワードの出現回数によって文書スコアを算出するような方法と比較して、より的確な評価を行うことができる。
【0287】
次に、検索結果出力手段５６は、検索結果文書（すなわち文書Ａ～文書Ｊ）と、それぞれについて文書スコア算出手段５５によって算出された文書スコアとを関連付けて出力する（ステップＳ６、検索結果出力ステップ）。この出力は、表示装置４０を介して、使用者に対して行われ、これによって使用者は検索結果を知ることができる。この際、検索結果出力手段５６は、文書スコアが高いものから順に検索結果文書に順位を付け、この順位に従って出力を行う。
【0288】
以上説明するように、実施の形態１に係る文書検索装置９、文書検索装置９が実行する文書検索方法、及び文書検索システム１５０は、入力されたキーワード及び翻訳されたキーワードのそれぞれについてキーワードスコアを決定し、このキーワードスコアに基づいて文書スコアを算出するので、検索結果として出力された文書の優先順位を適切に決定することができる。
【0289】
上記の実施の形態１では、入力キーワードを表す言語は日本語であり、翻訳キーワードを表す言語は英語及びフランス語であるが、これらは他の言語であってもよく、例えば中国語を含んでもよい。入力キーワードを表す言語は使用者が用いる言語に合わせて設定してもよく、翻訳キーワードを表す他言語は文書データベース１２０に含まれる文書の言語に合わせて設定してもよい。
【0290】
翻訳キーワードを表す言語は単一の言語（例えば英語のみ）であってもよい。また、翻訳サービス装置１１０は入力キーワードに対して単一の翻訳キーワードを出力するものであってもよく、また、複数の翻訳キーワードを順位付けずに出力するものであってもよい。このような構成であっても、入力キーワードと翻訳キーワードとの間でキーワードスコアが異なるものであれば、従来の検索よりも的確な結果を得ることができる。
【0291】
また、実施の形態１の例ではＯＲ検索（論理和検索）が実行されており、複数の入力キーワード及び複数の翻訳キーワードのうちいずれか一つが出現する文書はすべて検索結果文書として取得される。これとは異なり、ＡＮＤ検索（論理積検索）を実行することもできる。
【0292】
この場合、図８９のステップＳ４において、文書検索手段５４は、入力キーワード及び翻訳キーワードを文書データベース１２０に渡し、ＡＮＤ検索を行うことを指示する。文書データベース１２０は、記憶している文書のうちから、次の条件ｉ及びｉｉを満たす文書をすべて抽出し、抽出した文書を検索結果文書として文書検索手段５４に返す。
【0293】
‐条件ｉ：入力キーワード「先生」について、その入力キーワード自体及びこれに対応する翻訳キーワード「teacher」、「instructor」、「master」、「professeur」、「instructeur」のうち少なくとも一つが出現する
‐条件ｉｉ：入力キーワード「教師」について、その入力キーワード自体及びこれに対応する翻訳キーワード「teacher」、「master」、「professeur」のうち少なくとも一つが出現する。
‐条件ｉｉ：入力キーワード「教師」について、その入力キーワード自体及びこれに対応する翻訳キーワード「teacher」、「master」、「professeur」のうち少なくとも一つが出現する。
【0294】
言い換えると、文書検索手段５４及び文書データベース１２０は、入力キーワードのそれぞれについて、当該入力キーワード及びこれに対応する翻訳キーワードをＯＲ条件によって連結することによって、入力キーワードごとのキーワードグループを作成し、このキーワードグループをすべてＡＮＤ条件によって連結して最終的な検索条件を作成する。
【0295】
この条件による検索の結果として、例えば実施の形態１において検索結果文書として図９３に示される文書のうち、文書Ｈは、入力キーワード「教師」もこれに対応する翻訳キーワード「teacher」、「master」、「professeur」も含まないので、条件ｉｉを満たさず、抽出されない。また、文書Ｊも同様に条件ｉｉを満たさず、抽出されない。
【0296】
なお、この例では、翻訳キーワード「teacher」、「master」及び「professeur」は、２つの入力キーワード「先生」「教師」のどちらにも対応する翻訳キーワードとなっているので、これらの翻訳キーワードのいずれかが出現する文書は抽出されることになる。例えば文書Ｅは翻訳キーワード「teacher」は含み、この翻訳キーワードは条件ｉ及び条件ｉｉの両方を満たすので、文書Ｅは抽出される。
【0297】
このようなＡＮＤ検索の場合でも、ステップＳ５以降の処理はＯＲ検索と同様に行うことができる。すなわち、実施の形態１と同様にして文書スコアが算出され検索結果が出力される。ただし、この例では文書Ｈ及び文書ＪはステップＳ４において抽出されないので、ステップＳ５以降の処理は文書Ｈ及び文書Ｊに対しては実行されない。
【0298】
また、実施の形態１では文書検索手段５４による検索の際に必ず翻訳キーワードを用いる検索が行われるが、これは切り替え可能であってもよく、例えば翻訳キーワードを用いず入力キーワードのみを用いて検索を行うことを使用者が適宜指定可能であってもよい。このようにすると、必要に応じ、入力キーワードのみを用いた従来の文書検索と同等の処理を行うこともできる。
【0299】
文書データベース１２０は、検索対象となる文書のそれぞれについて、その文書がどの言語で表されたものかを示す言語情報を関連付けて記憶してもよく、翻訳サービス装置１１０も同様に、翻訳キーワードのそれぞれについて、その翻訳キーワードがどの言語で表されたものかを示す言語情報を関連付けて記憶してもよい。この場合、入力キーワードは常に母語に相当する所定の言語によるものとして扱えばよい。
【0300】
例えば、日本語のあるキーワードを中国語に翻訳しても同一の表記（同一のキャラクターコードによって表される文字列）となる場合がある。このようなキーワードについては、日本語による文書に対しては入力キーワードのキーワードスコアを適用し、中国語による文書に対しては翻訳キーワードのキーワードスコアを適用することができる。すなわち、入力キーワード及び翻訳キーワードのうち、異なる言語で同一の表記となるキーワードについては、検索結果文書の文書スコアを算出する際に、その検索結果文書と言語情報が一致するもののキーワードスコアを用いてもよい。
【0301】
このようにすると、複数の言語で同一の表記となるキーワードが含まれていた場合であっても、各キーワードの確からしさを適切に評価することができる。
【0302】
また、実施の形態１では、検索結果文書にキーワードが出現する回数は文書データベース１２０が計測するが、これは他の構成要素が計測してもよい。例えば、検索結果文書の本文データが文書データベース１２０から文書検索装置９に渡され、文書検索装置９の文書検索手段５４または文書スコア算出手段５５が計測してもよい。
【0303】
翻訳サービス装置１１０及び文書データベース１２０は、キーワードの翻訳及び文書の検索に関して文書検索装置９との間で適切な情報の送受信ができるものであればどのようなものでもよいが、例えばそれぞれコンピュータによって構成されてもよく、また、それぞれの記憶手段に格納されたプログラムを実行することによって、翻訳サービス装置１１０及び文書データベース１２０としての機能を実現するものであってもよい。この場合、文書検索装置９のプログラム、翻訳サービス装置１１０のプログラム、及び文書データベース１２０のプログラムが、文書検索プログラムとして、これらのコンピュータを文書検索システム１５０として機能させることになる。
【0304】
実施の形態１のハードウエア構成では、単一のコンピュータである文書検索装置９にはキーワード受付手段５１、キーワード翻訳手段５２、キーワードスコア決定手段５３、文書検索手段５４、文書スコア算出手段５５及び検索結果出力手段５６が含まれ、これとは別に、それぞれ単一のコンピュータとして翻訳サービス装置１１０及び文書データベース１２０が設けられる。しかしながら、ハードウエア構成はこれとは異なるものであってもよい。例えば、文書検索装置９を構成するコンピュータが翻訳サービス装置１１０としての機能や文書データベース１２０としての機能を兼ね備えてもよい。
【符号の説明】
【0305】
９ 文書検索装置
１０ 事例獲得手段
２０ ルール生成手段
３０ コンサルティング手段
５０ 演算装置
１００ 業務改革支援システム
１１０ 翻訳サービス装置
１２０ 文書データベース
１５１ 入出力装置
１５２ 業務プロセステンプレートデータベース
１５３ 設計情報データベース
１５４ 分類結果データベース
１５５ 業務支援手段
１５６ 業務プロセステンプレート編集手段
１５７ キーワード抽出手段
１５８ 文書作成元業務プロセス判別手段
１５９ 分類手段
１６０ 分類カテゴリ決定手段
１６１ 分類結果表示手段
１６２ 課題一覧表
１６３ 課題一覧表編集手段
１６４ 分類カテゴリ優先順位決定手段
１７０ 業務支援処理装置
４００ データウェアハウス（ＤＷＨ）・統合データベース（ＤＢ）
５００ 既存システム
６００ チャネル
７００ 外部情報
１００１ データベースサーバ
１００３ 認証サーバ
１００５ ユーザ端末装置
１００７ 管理者端末装置
１０ 事例獲得手段
２０ ルール生成手段
３０ コンサルティング手段
５０ 演算装置
１００ 業務改革支援システム
１１０ 翻訳サービス装置
１２０ 文書データベース
１５１ 入出力装置
１５２ 業務プロセステンプレートデータベース
１５３ 設計情報データベース
１５４ 分類結果データベース
１５５ 業務支援手段
１５６ 業務プロセステンプレート編集手段
１５７ キーワード抽出手段
１５８ 文書作成元業務プロセス判別手段
１５９ 分類手段
１６０ 分類カテゴリ決定手段
１６１ 分類結果表示手段
１６２ 課題一覧表
１６３ 課題一覧表編集手段
１６４ 分類カテゴリ優先順位決定手段
１７０ 業務支援処理装置
４００ データウェアハウス（ＤＷＨ）・統合データベース（ＤＢ）
５００ 既存システム
６００ チャネル
７００ 外部情報
１００１ データベースサーバ
１００３ 認証サーバ
１００５ ユーザ端末装置
１００７ 管理者端末装置
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】
【図25】
【図26】
【図27】
【図28】
【図29】
【図30】
【図31】
【図32】
【図33】
【図34】
【図35】
【図36】
【図37】
【図38】
【図39】
【図40】
【図41】
【図42】
【図43】
【図44】
【図45】
【図46】
【図47】
【図48】
【図49】
【図50】
【図51】
【図52】
【図53】
【図54】
【図55】
【図56】
【図57】
【図58】
【図59】
【図60】
【図61】
【図62】
【図63】
【図64】
【図65】
【図66】
【図67】
【図68】
【図69】
【図70】
【図71】
【図72】
【図73】
【図74】
【図75】
【図76】
【図77】
【図78】
【図79】
【図80】
【図81】
【図82】
【図83】
【図84】
【図85】
【図86】
【図87】
【図88】
【図89】
【図90】
【図91】
【図92】
【図93】
【図94】