特許 7276116 データ生成プログラム、情報処理装置およびデータ生成方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2023-05-10

(45)【発行日】2023-05-18

(54)【発明の名称】データ生成プログラム、情報処理装置およびデータ生成方法

(51)【国際特許分類】

   G06N 5/022 20230101AFI20230511BHJP

   G06N 99/00 20190101ALI20230511BHJP

【ＦＩ】

G06N5/022

G06N99/00 180

【請求項の数】 7

(21)【出願番号】P 2019230985

(22)【出願日】2019-12-20

(65)【公開番号】P2021099650

(43)【公開日】2021-07-01

【審査請求日】2022-05-17

【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）平成２９年度、国立研究開発法人日本医療研究開発機構、「臨床ゲノム情報統合データベース整備事業」「ゲノム医療を促進する臨床ゲノム情報知識基盤の構築」委託研究開発、産業技術力強化法第１７条の適用を受ける特許出願

(73)【特許権者】

【識別番号】000005223

【氏名又は名称】富士通株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】多湖 真一郎

(72)【発明者】

【氏名】小林 健一

(72)【発明者】

【氏名】吉川 和

(72)【発明者】

【氏名】小林 賢司

(72)【発明者】

【氏名】富士 秀

【審査官】坂庭 剛史

(56)【参考文献】

【文献】米国特許出願公開第２０１７／０１０３３３７（ＵＳ，Ａ１）

【文献】米国特許出願公開第２０１７／００６０９５８（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｎ ５／００－５／０４８

Ｇ０６Ｎ ９９／００

Ｇ０６Ｆ １６／００－１６／９５８

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

有向グラフに含まれる複数のノードから選択された始点ノードと終点ノードとをつなぐパスを含む特徴グラフを生成するデータ生成プログラムであって、
前記始点ノードから順方向に第１距離以内での最短パス探索を行った結果である第１パス群と、前記終点ノードから逆方向に第２距離以内での最短パス探索を行った結果である第２パス群とを特定し、
前記第１パス群と前記第２パス群とに含まれる１のノードについて、前記始点ノードから前記１のノードへの第１最短パスの距離と前記１のノードから前記終点ノードへの第２最短パスの距離との和が、前記始点ノードから前記終点ノードへの最短パスの距離に所定距離を加えた距離以下である場合、前記第１最短パスと前記第２最短パスとを含む前記特徴グラフを生成する、
処理をコンピュータに実行させるデータ生成プログラム。

【請求項2】

前記第１距離と前記第２距離とのそれぞれは、前記始点ノードから前記終点ノードへの最短パスの距離に前記所定距離を加えた距離である、
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ生成プログラム。

【請求項3】

前記第１距離と前記第２距離とのそれぞれは、前記始点ノードから前記終点ノードへの最短パスの距離に前記所定距離を加えた値の半分以上の値である、
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ生成プログラム。

【請求項4】

生成された前記特徴グラフを用いた機械学習によって、学習モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ生成プログラム。

【請求項5】

推定対象の始点ノードおよび終点ノードを入力すると、入力した前記推定対象の始点ノードと終点ノードとをつなぐ特徴グラフを前記学習モデルに入力し、前記推定対象の始点ノードおよび終点ノードにおける関係を推定する、
ことを特徴とする請求項４に記載のデータ生成プログラム。

【請求項6】

有向グラフに含まれる複数のノードから選択された始点ノードと終点ノードとをつなぐパスを含む特徴グラフを生成する情報処理装置であって、
前記始点ノードから順方向に第１距離以内での最短パス探索を行った結果である第１パス群と、前記終点ノードから逆方向に第２距離以内での最短パス探索を行った結果である第２パス群とを特定する特定部と、
前記第１パス群と前記第２パス群とに含まれる１のノードについて、前記始点ノードから前記１のノードへの第１最短パスの距離と前記１のノードから前記終点ノードへの第２最短パスの距離との和が、前記始点ノードから前記終点ノードへの最短パスの距離に所定距離を加えた距離以下である場合、前記第１最短パスと前記第２最短パスとを含む前記特徴グラフを生成する生成部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。

【請求項7】

有向グラフに含まれる複数のノードから選択された始点ノードと終点ノードとをつなぐパスを含む特徴グラフを生成するデータ生成方法であって、
前記始点ノードから順方向に第１距離以内での最短パス探索を行った結果である第１パス群と、前記終点ノードから逆方向に第２距離以内での最短パス探索を行った結果である第２パス群とを特定し、
前記第１パス群と前記第２パス群とに含まれる１のノードについて、前記始点ノードから前記１のノードへの第１最短パスの距離と前記１のノードから前記終点ノードへの第２最短パスの距離との和が、前記始点ノードから前記終点ノードへの最短パスの距離に所定距離を加えた距離以下である場合、前記第１最短パスと前記第２最短パスとを含む前記特徴グラフを生成する
処理をコンピュータが実行するデータ生成方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、データ生成技術に関する。

【背景技術】

【0002】

知識ベース内の複数の情報についての関係を推定する技術がある。かかる技術では、例えば、知識ベース中に存在する関係のうち推定したい関係を定め、正解となる関係を列挙して、列挙した関係それぞれに対して、始点と終点とをつなぐパスとその周辺情報を付与した特徴グラフを構築する。そして、かかる技術では、関係の種別（正解／不正解）と特徴グラフとの組の集合を入力とし機械学習により、学習モデルを構築する。そして、かかる技術では、関係を推定したい始点と終点とをつなぐパスとその周辺情報を付与した特徴グラフを構築し、学習モデルに入力して、関係を推定する。

【0003】

ここで、特徴グラフの構築方法は、始点から終点までの（最短パスの距離＋α）（α：自然数）以内のパスを全て列挙し、列挙した全てのパスからなる特徴グラフを構築する。図１３は、特徴グラフの構築方法の参考例を示す図である。図１３の上図には、タンパク質の知識ベースが表わされている。ｎｏｄｅａとｎｏｄｅｂとの関係を推定したい場合である。ｎｏｄｅａが始点、ｎｏｄｅｂが終点を示す。特徴グラフを構築する装置は、知識ベースの推定したい関係に対して、始点（ｎｏｄｅａ）と終点（ｎｏｄｅｂ）とをつなぐパスを全て列挙する。そして、装置は、列挙したパスの中で（最短パスの距離＋α）以内のパスを全て列挙する。そして、装置は、列挙した全てのパスからなる特徴グラフを構築する。図１３の下図が、構築された特徴グラフである。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特表２０１６－５３８６１５号公報

【文献】特開２０１４－８１８４１号公報

【文献】特開２０１２－１８１７６５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、従来の特徴グラフの構築方法では、知識ベースから特徴グラフを生成する計算負荷が高いという問題がある。すなわち、特徴グラフの構築方法の参考例では、知識ベースの中の推定したい関係の始点と終点とをつなぐパスを全て探索するので、探索のための計算負荷が高くなる。

【0006】

本発明は、１つの側面では、知識ベースから特徴グラフを生成する際に、精度を確保しつつ計算負荷を減らすことを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

１つの態様では、データ生成プログラムは、有向グラフに含まれる複数のノードから選択された始点ノードと終点ノードとをつなぐパスを含む特徴グラフを生成する生成プログラムであって、前記始点ノードから順方向に第１距離以内での最短パス探索を行った結果である第１パス群と、前記終点ノードから逆方向に第２距離以内での最短パス探索を行った結果である第２パス群とを特定し、前記第１パス群と前記第２パス群とに含まれる１のノードについて、前記始点ノードから前記１のノードへの第１最短パスの距離と前記１のノードから前記終点ノードへの第２最短パスの距離との和が、前記始点ノードから前記終点ノードへの最短パスの距離に所定距離を加えた距離以下である場合、前記第１最短パスと前記第２最短パスとを含む前記特徴グラフを生成する、処理をコンピュータに実行させる。

【発明の効果】

【0008】

１実施態様によれば、知識ベースから特徴グラフを生成する際に、精度を確保しつつ計算負荷を減らすことができる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】図１は、実施例に係る情報処理装置の構成を示す機能ブロック図である。

【図2】図２は、実施例に係る生成処理の概要を示す図である。

【図3】図３は、実施例に係る生成処理の概要の変形例を示す図である。

【図4】図４は、実施例に係るノードリストのデータ構造の一例を示す図である。

【図5】図５は、実施例に係るエッジリストのデータ構造の一例を示す図である。

【図6】図６は、実施例に係る始点用テーブルのデータ構造の一例を示す図である。

【図7】図７は、実施例に係る終点用テーブルのデータ構造の一例を示す図である。

【図8】図８は、実施例に係る変数テーブルの一例を示す図である。

【図9A】図９Ａは、実施例に係る最短パス探索処理の流れの一例を示す図（１）である。

【図9B】図９Ｂは、実施例に係る最短パス探索処理の流れの一例を示す図（２）である。

【図9C】図９Ｃは、実施例に係る最短パス探索処理の流れの一例を示す図（３）である。

【図9D】図９Ｄは、実施例に係る最短パス探索処理の流れの一例を示す図（４）である。

【図9E】図９Ｅは、実施例に係る最短パス探索処理の流れの一例を示す図（５）である。

【図9F】図９Ｆは、実施例に係る最短パス探索処理の流れの一例を示す図（６）である。

【図9G】図９Ｇは、実施例に係る最短パス探索処理の流れの一例を示す図（７）である。

【図9H】図９Ｈは、実施例に係る最短パス探索処理の流れの一例を示す図（８）である。

【図9I】図９Ｉは、実施例に係る最短パス探索処理の流れの一例を示す図（９）である。

【図9J】図９Ｊは、実施例に係る最短パス探索処理の流れの一例を示す図（１０）である。

【図9K】図９Ｋは、実施例に係る最短パス探索処理の流れの一例を示す図（１１）である。

【図9L】図９Ｌは、実施例に係る最短パス探索処理の流れの一例を示す図（１２）である。

【図9M】図９Ｍは、実施例に係る最短パス探索処理の流れの一例を示す図（１３）である。

【図9N】図９Ｎは、実施例に係る最短パス探索処理の流れの一例を示す図（１４）である。

【図9O】図９Ｏは、実施例に係る最短パス探索処理の流れの一例を示す図（１５）である。

【図9P】図９Ｐは、実施例に係る最短パス探索処理の流れの一例を示す図（１６）である。

【図10A】図１０Ａは、実施例に係る特徴グラフ生成処理の流れの一例を示す図（１）である。

【図10B】図１０Ｂは、実施例に係る特徴グラフ生成処理の流れの一例を示す図（２）である。

【図10C】図１０Ｃは、実施例に係る特徴グラフ生成処理の流れの一例を示す図（３）である。

【図10D】図１０Ｄは、実施例に係る特徴グラフ生成処理の流れの一例を示す図（４）である。

【図10E】図１０Ｅは、実施例に係る特徴グラフ生成処理の流れの一例を示す図（５）である。

【図10F】図１０Ｆは、実施例に係る特徴グラフ生成処理の流れの一例を示す図（６）である。

【図10G】図１０Ｇは、実施例に係る特徴グラフ生成処理の流れの一例を示す図（７）である。

【図10H】図１０Ｈは、実施例に係る特徴グラフ生成処理の流れの一例を示す図（８）である。

【図10I】図１０Ｉは、実施例に係る特徴グラフ生成処理の流れの一例を示す図（９）である。

【図11】図１１は、実施例に係る特徴グラフ生成処理のフローチャートの一例を示す図である。

【図12】図１２は、データ生成プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

【図13】図１３は、特徴グラフの構築方法の参考例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下に、本願の開示するデータ生成プログラム、情報処理装置およびデータ生成方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、本発明は、実施例により限定されるものではない。

【0011】

［情報処理装置の構成］
図１は、実施例に係る情報処理装置の構成を示す機能ブロック図である。情報処理装置１は、知識ベースを示す有向グラフにおいて与えられた始点ノードおよび終点ノードの関係性を判別するために用いられる特徴グラフを以下のように生成する。情報処理装置は、始点ノードと終点ノードそれぞれから所定距離以内の最短パス探索を行い、ノードごとに、始点ノードと終点ノードそれぞれからの最短パスの和が所定距離以内であるか否かを判定する。そして、情報処理装置は、最短パスの和が所定距離以内であるノードについて、始点ノードからの最短パスと終点ノードからの最短パスの２つのパスを合わせたパスを追加して、特徴グラフを生成する。

【0012】

［特徴グラフの生成処理の概要］
特徴グラフの生成処理の概要を、図２を参照して説明する。図２は、実施例に係る生成処理の概要を示す図である。図２に示すように、知識ベースを示す有向グラフについて、関係を推定したい始点ノードａ１および終点ノードｂ１が灰色で示されている。なお、ここでは、知識ベースは、タンパク質に関する知識ベースを一例とする。

【0013】

情報処理装置は、関係を推定したい始点ノードａ１と終点ノードｂ１とをつなぐ、（最短パス距離＋α）以内となるパスを、以下のように探索して、探索できたパスを追加して、特徴グラフを生成する。情報処理装置は、始点ノードａ１から終点ノードｂ１へ順方向に第１距離以内での最短パス探索を行う。また、情報処理装置は、終点ノードｂ１から始点ノードａ１へ逆方向に第２距離以内での最短パス探索を行う。ここでは、第１距離および第２距離は、（最短パスの距離＋α）であるとする。（最短パスの距離＋α）は、例えば「４」であるとする。最短パスの距離となるパスを探索するのでなく（最短パスの距離＋α）となるパスを探索するのは、αの余裕を持たせて始点ノードａ１から終点ノードｂ１へ、その間の特徴の取りこぼしを少なくしてパスを通すためである。左上図が、始点ノードａ１から順方向に最短パス探索を行った結果の第１パス群である。すなわち、第１パス群は、始点ノードａ１から順方向に「４」以内の最短パス群である。左下図が、終点ノードｂ１から逆方向に最短パス探索を行った結果の第２パス群である。すなわち、第２パス群は、終点ノードｂ１から逆方向に「４」以内の最短パス群である。

【0014】

そして、情報処理装置は、第１パス群と第２パス群のどちらにも含まれる各ノードｘについて、始点ノードａ１からノードｘへの第１最短パスの距離と、ノードｘから終点ノードｂ１への第２最短パスの距離との和を計算する。そして、情報処理装置は、計算された和が（最短パスの距離＋α）以下であるノードｘの第１最短パスと第２最短パスとをつないだパスを特徴グラフに加える。ここでは、右図は、最短パスの距離の和が（最短パスの距離＋α）（「４」）以内のパスでできる特徴グラフである。

【0015】

このようにして、情報処理装置は、特徴グラフを生成する際に、始点ノードａ１から終点ノードｂ１までの（最短パスの距離＋α）以内のパスを全て列挙して特徴グラフを構築する従来の手法と比べて、特徴グラフの特徴を確保しつつ計算量を減らすことができる。すなわち、（最短パスの距離＋α）が「４」である場合に、従来の手法では、特徴グラフを生成する際にかかる計算量は「３^４」となる。これに対して、実施例に係る情報処理装置による手法では、特徴グラフを生成する際にかかる計算量は到達可能なエッジの数を示す「２４」程度となり、特徴グラフの特徴を確保しつつ計算量を減らすことができる。

【0016】

なお、図２では、情報処理装置は、始点ノードと終点ノードそれぞれから（最短パスの距離＋α）以内の最短パス探索をするとしたが、これに限定されるものではない。図３では、情報処理装置が、始点ノードと終点ノードそれぞれから（最短パスの距離＋α）／２以内のダイクストラ法で最短パス探索をする場合について説明する。

【0017】

［特徴グラフの生成処理の概要の変形例］
図３は、実施例に係る生成処理の概要の変形例を示す図である。図３の場合も、図２と同様に、知識ベースを示す有向グラフについて、関係を推定したい始点ノードａ１および終点ノードｂ１が灰色で示されている。なお、ここでは、知識ベースは、タンパク質に関する知識ベースを一例とする。

【0018】

情報処理装置は、関係を推定したい始点ノードａ１と終点ノードｂ１とをつなぐ、（最短パス距離＋α）以内となるパスを以下のように探索して、探索できたパスを追加して、特徴グラフを生成する。情報処理装置は、始点ノードａ１から終点ノードｂ１へ順方向に第１距離以内での最短パス探索を行う。また、情報処理装置は、終点ノードｂ１から始点ノードａ１へ逆方向に第２距離以内での最短パス探索を行う。かかる最短パス探索には、始点ノードａ１または終点ノードｂ１の近傍にあるノード（「近傍ノード」という）に隣接したノード（「隣接ノード）という）の最短パスの暫定的な距離を設定することが含まれる。ここでは、第１距離および第２距離は、（最短パスの距離＋α）／２であるとする。（最短パスの距離＋α）／２は例えば「２」であるとする。左上図が、始点ノードａ１から順方向に最短パス探索を行った結果の第１パス群である。すなわち、第１パス群は、始点ノードａ１から順方向に「２」以内の最短パス群である。左下図が、終点ノードｂ１から逆方向に最短パス探索を行った結果の第２パス群である。すなわち、第２パス群は、終点ノードｂ１から逆方向に「２」以内の最短パス群である。そして、エッジが点線である矢印の先のノードが、近傍ノードに隣接した隣接ノードであって暫定距離として設定された隣接ノードである。

【0019】

そして、情報処理装置は、第１パス群と第２パス群に含まれる各ノードｘについて、始点ノードａ１からノードｘへの第１最短パスの距離と、ノードｘから終点ノードｂ１への第２最短パスの距離との和を計算する。そして、情報処理装置は、計算された和が（最短パスの距離＋α）以下であるノードｘの第１最短パスと第２最短パスとをつなぐパスを特徴グラフに加える。ここでは、右図は、最短パスの距離の和が（最短パスの距離＋α）（「４」）以内のパスでできる特徴グラフである。

【0020】

このようにして、情報処理装置は、特徴グラフを生成する際に、始点ノードａ１から終点ノードｂ１までの（最短パスの距離＋α）以内のパスを全て列挙して特徴グラフを構築する従来の手法と比べて、特徴グラフの特徴を確保しつつ計算量を減らすことができる。また、情報処理装置は、図２で示した始点ノードと終点ノードそれぞれから（最短パスの距離＋α）以内で最短パス探索する場合と比べて、さらに、計算量を減らすことができる。すなわち、（最短パスの距離＋α）が「４」である場合に、かかる情報処理装置による手法では、特徴グラフを生成する際にかかる計算量は「１７」程度となり、特徴グラフの特徴を確保しつつ計算量を減らすことができる。

【0021】

情報処理装置１は、制御部１０と、記憶部２０とを有する。

【0022】

制御部１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの電子回路に対応する。そして、制御部１０は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部１０は、学習部１１、生成部１２および推定部１３を有する。なお、生成部１２は、特定部および生成部の一例である。

【0023】

記憶部２０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置である。記憶部２０は、知識ベース２１、始点用テーブル２２、終点用テーブル２３、変数テーブル２４、特徴グラフ２５および学習モデル２６を有する。

【0024】

知識ベース２１は、知識を特定の表現形式に基づいて記述したデータベースのことをいう。知識ベース２１は、例えば、知識を有向グラフに基づいて記述できる。知識ベース２１は、ノードリスト２１１およびエッジリスト２１２を含む。なお、以降の実施例では、知識ベース２１は、タンパク質に関する知識ベースを一例とする。

【0025】

ノードリスト２１１は、知識ベース２１で用いられるノードを管理するリストである。エッジリスト２１２は、知識ベース２１で用いられるノードとノードとの間のエッジを管理するリストである。

【0026】

ここで、ノードリスト２１１のデータ構造について、図４を参照して説明する。図４は、実施例に係るノードリストのデータ構造の一例を示す図である。図４に示すように、ノードリスト２１１は、ノードＩＤ（IDentification）とタンパク質名と対象ノードとを対応付けて記憶する。ノードＩＤは、ノードを識別する識別子を示す。タンパク質名は、ノードが示す情報であるタンパク質の名称を示す。対象ノードは、特徴グラフに追加される対象となるノードを示す。対象ノードには、一例として、特徴グラフに追加される対象であるノードの場合には「〇」、特徴グラフに追加される対象でないノードの場合には「×」が設定される。なお、対象ノードのデフォルトとして、「×」が設定されていても良い。

【0027】

一例として、ノードＩＤが「ｎｏｄｅ１」である場合に、タンパク質名として「ＥＧＦＲ」、対象ノードとして「〇」を記憶している。

【0028】

ここで、エッジリスト２１２のデータ構造について、図５を参照して説明する。図５は、エッジリスト２１２は、エッジＩＤと、始点と、終点と、重みと、対象エッジとを対応付けて記憶する。エッジＩＤは、エッジを識別する識別子を示す。始点とは、エッジの始点ノードを識別する識別子のことをいう。終点とは、エッジの終点ノードを識別する識別子のことをいう。重みとは、エッジで示される始点ノードと終点ノードとの遠近を重みとしたものである。すなわち、重みは、距離を意味する。対象エッジは、特徴グラフに追加される対象となるエッジを示す。対象エッジには、一例として、特徴グラフに追加される対象であるエッジの場合には「〇」、特徴グラフに追加される対象でないエッジの場合には「×」が設定される。なお、対象ノードのデフォルトとして、「×」が設定されていても良い。

【0029】

一例として、エッジＩＤが「ｅｄｇｅ１」である場合に、始点として「ｎｏｄｅ１」、終点として「ｎｏｄｅ２」、重みとして「１」、対象エッジとして「〇」を記憶している。

【0030】

図１に戻って、始点用テーブル２２は、始点から最短パス探索をする場合に用いられる情報を記憶するテーブルである。終点用テーブル２３は、終点から最短パス探索をする場合に用いられる情報を記憶するテーブルである。変数テーブル２４は、始点および終点から最短パス探索をする場合に用いられる変数を記憶するテーブルである。なお、始点用テーブル２２、終点用テーブル２３および変数テーブル２４は、生成部１２によって用いられる。

【0031】

ここで、始点用テーブル２２のデータ構造について、図６を参照して説明する。図６は、実施例に係る始点用テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図６に示すように、始点用テーブル２２は、ノードＩＤと、ステータスと、距離と、パスとを対応付けて記憶する。ノードＩＤは、ノードを識別する識別子である。ステータスは、最短パス探索中のノードの状態を示す。ステータスは、一例として、「未登録」、「近傍登録済」、「隣接登録済」を含む。「未登録」は、初期状態のノードであることを示す。また、「近傍登録済」は、最短パス探索において近傍ノードとして登録されたことを示す。「隣接登録済」は、最短パス探索において近傍ノードに隣接した隣接ノードとして登録されたことを示す。距離は、始点ノードからの距離を示す。パスは、始点ノードからの経路を示す。

【0032】

一例として、ノードＩＤが「ｎｏｄｅ１」である場合に、ステータスとして「近傍登録済」、距離として「０」、パスとして“［ｎｏｄｅ１］”を記憶している。すなわち、「ｎｏｄｅ１」は、始点ノードであることを示す。また、ノードＩＤが「ｎｏｄｅ２」である場合に、ステータスとして「隣接登録済」、距離として「１」、パスとして“［ｎｏｄｅ１，ｎｏｄｅ２］”を記憶している。

【0033】

ここで、終点用テーブル２３のデータ構造について、図７を参照して説明する。図７は、実施例に係る終点用テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図７に示すように、終点用テーブル２３は、ノードＩＤと、ステータスと、距離と、パスとを対応付けて記憶する。ノードＩＤは、ノードを識別する識別子である。ステータスは、最短パス探索中のノードの状態を示す。ステータスの一例は、始点用テーブル２２の場合と同じであるので、その説明を省略する。距離は、終点ノードからの距離を示す。パスは、終点ノードからの経路を示す。

【0034】

一例として、ノードＩＤが「ｎｏｄｅ２」である場合に、ステータスとして「未登録」、距離として「未設定」、パスとして「未設定」を記憶している。

【0035】

ここで、変数テーブル２４の一例を、図８を参照して説明する。図８は、実施例に係る変数テーブルの一例を示す図である。図８に示すように、変数テーブル２４は、探索条件、距離条件、α、距離および処理ノードを対応付けて記憶する。探索条件は、始点および終点のそれぞれからどのくらいの距離まで最短パス探索をするかを示す条件である。距離条件とは、特徴グラフに追加される、始点から終点までの距離条件である。すなわち、距離条件は、始点から終点までのパスを特徴グラフに追加することができる距離に関する条件である。距離は、始点から終点までの最短パスの距離を示す。αは、最短パスの距離に余裕を持たせて最短パス探索させるための余裕に関する値である。処理ノードは、最短パス探索を処理中のノードを示す。

【0036】

図１に戻って、特徴グラフ２５は、知識ベース２１を示す有向グラフにおいて関係を推定したい始点ノードと終点ノードとをつなぐパスとその周辺情報を付与したグラフである。すなわち、特徴グラフ２５は、関係を推定したい始点ノードと終点ノードとの関係の特徴を表すグラフである。なお、特徴グラフ２５の一例は、後述する。

【0037】

学習部１１は、始点ノードと終点ノードの関係の種別と、特徴グラフとの組の集合を入力とした機械学習によって、学習モデル２６を構築する。ここでいう種別とは、一例として、正解または不正解のことをいう。例えば、学習部１１は、正解の始点ノードと終点ノードとをつなぐパスを含む特徴グラフを生成する。学習部１１は、不正解の始点ノードと終点ノードとをつなぐパスを含む特徴グラフを生成する。なお、特徴グラフは、後述する生成部１２によって生成される。そして、学習部１１は、始点ノードと終点ノードの関係の種別と生成された特徴グラフとの組の集合を入力とした機械学習によって、学習モデル２６を構築する。

【0038】

生成部１２は、最短パス探索部１２１および特徴グラフ生成部１２２を有する。

【0039】

最短パス探索部１２１は、始点ノードから順方向に第１距離以内での最短パス探索を行った結果である第１パス群を特定する。第１パス群の一例として、始点用テーブル２２が挙げられる。例えば、最短パス探索部１２１は、始点ノードから順方向に、始点ノードから近い順に、始点ノードの近傍にある近傍ノードの最短パスおよび距離、並びに近傍ノードに隣接した隣接ノードの暫定最短パスおよび暫定距離を求めて、始点用テーブル２２に追加する。一例として、最短パス探索部１２１は、近傍ノードのノードＩＤを始点用テーブル２２のノードＩＤに設定し、ステータスとして「近傍登録済」、距離として始点ノードからの距離、パスとして始点ノードからのパスを設定する。最短パス探索部１２１は、隣接ノードのノードＩＤを始点用テーブル２２のノードＩＤに設定し、ステータスとして「隣接登録済」、距離として始点ノードからの距離、パスとして始点ノードからのパスを設定する。

【0040】

また、最短パス探索部１２１は、終点ノードから逆方向に第２距離以内での最短パス探索を行った結果である第２パス群を特定する。第２パス群の一例として終点用テーブル２３が挙げられる。例えば、最短パス探索部１２１は、終点ノードから逆方向に、終点ノードから近い順に、終点ノードの近傍にある近傍ノードの最短パスおよび距離、並びに近傍ノードに隣接した隣接ノードの暫定最短パスおよび暫定距離を求めて、終点用テーブル２３に追加する。一例として、最短パス探索部１２１は、近傍ノードのノードＩＤを終点用テーブル２３のノードＩＤに設定し、ステータスとして「近傍登録済」、距離として終点ノードからの距離、パスとして終点ノードからのパスを設定する。最短パス探索部１２１は、隣接ノードのノードＩＤを終点用テーブル２３のノードＩＤに設定し、ステータスとして「隣接登録済」、距離として始点ノードからの距離、パスとして始点ノードからのパスを設定する。

【0041】

また、最短パス探索部１２１は、始点ノードから順方向（または終点ノードから逆方向）に処理している近傍ノードが初めて逆方向（または順方向）からの近傍ノードとして登録済みであった場合には、以下の処理を行う。最短パス探索部１２１は、始点ノードからの距離と終点ノードからの距離の和を始点ノードから終点ノードまでの最短パスの距離として変数テーブル２４の距離に設定する。また、最短パス探索部１２１は、「最短パスの距離＋α」を、最短パス探索をする探索条件として変数テーブル２４の探索条件に設定する。なお、αは、最短パスの距離に余裕を持たせて最短パス探索させるための余裕に係る値である。また、最短パス探索部１２１は、「最短パスの距離＋α」を距離条件として変数テーブル２４の距離条件に設定する。なお、最短パス探索部１２１は、最短パス探索をダイクストラ法で行う場合には、「（最短パスの距離＋α）／２」を、最短パス探索をする探索条件として変数テーブル２４の探索条件に設定すれば良い。

【0042】

また、最短パス探索部１２１は、探索条件が設定されると、以下の処理を行う。最短パス探索部１２１は、始点ノードまたは終点ノードからの次の近傍ノードの距離が探索条件を超えるまで、最短パス探索を行う。最短パス探索部１２１は、始点ノードまたは終点ノードからの次の近傍ノードの距離が探索条件を超えると、最短パス探索を終了する。

【0043】

特徴グラフ生成部１２２は、第１パス群と第２パス群のどちらにも含まれる各ノードについて、始点ノードから当該ノードへの第１最短パスの距離と当該ノードから終点ノードへの第２最短パスの距離との和が、距離条件以下であるか否かを判定する。そして、特徴グラフ生成部１２２は、始点ノードから当該ノードへの第１最短パスの距離と当該ノードから終点ノードへの第２最短パスの距離との和が、距離条件以下である場合には、第１最短パスと第２最短パスとを合わせたパスを特徴グラフ２５に加える。

【0044】

推定部１３は、始点ノードと終点ノードを入力すると、学習モデル２６を用いて、入力した始点ノードと終点ノードの関係を推定する。例えば、推定部１３は、始点ノードと終点ノードを入力すると、入力した始点ノードと終点ノードとをつなぐパスを含む特徴グラフを生成する。なお、特徴グラフは、後述する生成部１２によって生成される。そして、推定部１３は、生成した特徴グラフを学習モデル２６に入力して、始点ノードと終点ノードにおける関係を推定する。すなわち、推定部１３は、入力した始点ノードと終点ノードの関係が正解であるか不正解であるかを推定する。

【0045】

［最短パス探索処理の流れの一例］
ここで、実施例に係る最短パス探索処理の流れの一例を、図９Ａ～図９Ｐを参照して説明する。図９Ａ～図９Ｐは、実施例に係る最短パス探索処理の流れの一例を示す図である。なお、ここでは、最短パス探索方法としてダイクストラ法を適用した場合について説明する。

【0046】

まず、最短パス探索部１２１は、学習部１１から始点ノードと終点ノードとを受け付ける。なお、最短パス探索部１２１は、推定部１３から始点ノードと終点ノードとを受け付ける場合であっても良い。図９Ａに示すように、知識ベース２１上の有向グラフについて、始点ノードおよび終点ノードが灰色で示されている。ここでは、始点ノードは、ノード１であり、終点ノードは、ノード１０である。なお、有向グラフのエッジの横の数字はノード間の距離（重み）を表す。

【0047】

そして、最短パス探索部１２１は、始点ノードから順方向に、始点ノードから一番小さい近傍ノードの最短パス、および距離を求めて、始点用テーブル２２に追加する。加えて、最短パス探索部１２１は、近傍ノードに隣接した隣接ノードの暫定最短パスおよび暫定距離を求めて、始点用テーブル２２に追加する。ここでは、図９Ｂに示すように、始点ノードから一番小さい近傍ノードは、距離が「０」である自身の「ノード１」である。そこで、最短パス探索部１２１は、「ノード１」を近傍ノードとして「ノード１」の距離を「０」、最短パスを“［ｎｏｄｅ１］”に設定する。「ノード１」の左下の四角付き数字「０」が、近傍ノードの始点ノードからの距離である。また、「ノード１」に隣接した隣接ノードは、「ノード２」、「ノード３」、「ノード４」である。そこで、最短パス探索部１２１は、「ノード２」を隣接ノードとして「ノード２」の暫定距離を「１」、最短パスを“［ｎｏｄｅ１、ｎｏｄｅ２］”に設定する。「ノード２」の左下の四角無し数字「１」が、隣接ノードの始点ノードからの暫定距離である。同様に、最短パス探索部１２１は、「ノード３」を隣接ノードとして「ノード３」の暫定距離を「１」、最短パスを“［ｎｏｄｅ１、ｎｏｄｅ３］”に設定する。最短パス探索部１２１は、「ノード４」を隣接ノードとして「ノード４」の暫定距離を「１」、最短パスを“［ｎｏｄｅ１、ｎｏｄｅ４］”に設定する。

【0048】

そして、最短パス探索部１２１は、終点ノードから逆方向に、終点ノードから一番小さい近傍ノードの最短パス、および距離を求めて、終点用テーブル２３に追加する。加えて、最短パス探索部１２１は、近傍ノードに隣接した隣接ノードの暫定最短パスおよび暫定距離を求めて、終点用テーブル２３に追加する。ここでは、図９Ｃに示すように、終点ノードから一番小さい近傍ノードは、距離が「０」である自身の「ノード１０」である。そこで、最短パス探索部１２１は、「ノード１０」を近傍ノードとして「ノード１０」の距離を「０」、最短パスを“［ｎｏｄｅ１０］”に設定する。「ノード１０」の右下の四角付き数字「０」が、近傍ノードの終点ノードからの距離である。また、「ノード１０」に隣接した隣接ノードは、「ノード８」、「ノード９」である。そこで、最短パス探索部１２１は、「ノード８」を隣接ノードとして「ノード８」の暫定距離を「１」、最短パスを“［ｎｏｄｅ８、ｎｏｄｅ１０］”に設定する。「ノード８」の右下の四角無し数字「１」が、隣接ノードの終点ノードからの暫定距離である。同様に、最短パス探索部１２１は、「ノード９」を隣接ノードとして「ノード９」の暫定距離を「１」に設定する。最短パス探索部１２１は、「ノード９」を隣接ノードとして「ノード９」の暫定距離を「１」、最短パスを“［ｎｏｄｅ９、ｎｏｄｅ１０］”に設定する。

【0049】

そして、最短パス探索部１２１は、次の始点ノードからの距離が一番小さいノードを近傍ノードとして、近傍ノードの最短パスおよび距離を求めて、始点用テーブル２２に記録する。加えて、最短パス探索部１２１は、近傍ノードに隣接した隣接ノードの暫定最短パスおよび暫定距離を求めて、始点用テーブル２２に追加する。ここでは、図９Ｄに示すように、始点ノードから距離が一番小さい近傍ノードは、距離が「１」の「ノード２」である。そこで、最短パス探索部１２１は、「ノード２」を近傍ノードに更新する。「ノード２」の左下の四角付き数字「１」が、近傍ノードの始点ノードからの距離である。また、「ノード２」に隣接した隣接ノードは、「ノード５」、「ノード６」である。そこで、最短パス探索部１２１は、「ノード５」を隣接ノードとして「ノード５」の暫定距離を「２」、最短パスを“［ｎｏｄｅ１、ｎｏｄｅ２］、［ｎｏｄｅ２、ｎｏｄｅ５］”に設定する。「ノード５」の左下の四角無し数字「２」が、隣接ノードの始点ノードからの暫定距離である。同様に、最短パス探索部１２１は、「ノード６」を隣接ノードとして「ノード６」の暫定距離を「３」に設定する。

【0050】

そして、最短パス探索部１２１は、次の始点ノードからの距離が一番小さいノードを近傍ノードとして、近傍ノードの最短パスおよび距離を求めて、始点用テーブル２２に記録する。加えて、最短パス探索部１２１は、近傍ノードに隣接した隣接ノードの暫定最短パスおよび暫定距離を求めて、始点用テーブル２２に追加する。ここでは、図９Ｅに示すように、始点ノードから距離が一番小さい近傍ノードは、距離が「１」の「ノード３」である。そこで、最短パス探索部１２１は、「ノード３」を近傍ノードに更新する。「ノード３」の左下の四角付き数字「１」が、近傍ノードの始点ノードからの距離である。また、「ノード２」に隣接した隣接ノードは、「ノード８」、「ノード７」である。そこで、最短パス探索部１２１は、「ノード８」を隣接ノードとして「ノード８」の暫定距離を「２」、最短パスを“［ｎｏｄｅ１、ｎｏｄｅ３］、［ｎｏｄｅ３、ｎｏｄｅ８］”に設定する。「ノード８」の左下の四角無し数字「２」が、隣接ノードの始点ノードからの暫定距離を示す「２」である。同様に、最短パス探索部１２１は、「ノード７」を隣接ノードとして「ノード７」の暫定距離を「２」に設定する。

【0051】

そして、最短パス探索部１２１は、次の始点ノードからの距離が一番小さいノードは距離「２」を示す「ノード４」であり、次の終点ノードからの距離が一番小さい「ノード８」より大きいので、次の終点ノードからの距離が一番小さい「ノード８」を近傍ノードとする。そして、最短パス探索部１２１は、近傍ノードの最短パスおよび距離を求めて、終点用テーブル２３に記録する。加えて、最短パス探索部１２１は、近傍ノードに隣接した隣接ノードの暫定最短パスおよび暫定距離を求めて、終点用テーブル２３に追加する。ここでは、図９Ｆに示すように、終点ノードから距離が一番小さい近傍ノードは、距離が「１」の「ノード８」である。そこで、最短パス探索部１２１は、「ノード８」を近傍ノードに更新する。「ノード８」の右下の四角付き数字「１」が、近傍ノードの終点ノードからの距離である。また、「ノード８」に隣接した隣接ノードは、「ノード５」、「ノード７」、「ノード６」である。そこで、最短パス探索部１２１は、「ノード５」を隣接ノードとして「ノード５」の暫定距離を「２」、最短パスを“［ｎｏｄｅ５、ｎｏｄｅ８］、［ｎｏｄｅ８、ｎｏｄｅ１０］”に設定する。「ノード５」の右下の四角無し数字「２」が、隣接ノードの終点ノードからの暫定距離である。同様に、最短パス探索部１２１は、「ノード７」を隣接ノードとして「ノード７」の暫定距離を「２」に設定する。最短パス探索部１２１は、「ノード６」を隣接ノードとして「ノード６」の暫定距離を「２」に設定する。

【0052】

そして、最短パス探索部１２１は、次の始点ノードからの距離が一番小さいノードは距離「２」を示す「ノード４」であり、次の終点ノードからの距離が一番小さい「ノード９」より大きいので、次の終点ノードからの距離が一番小さい「ノード９」を近傍ノードとする。そして、最短パス探索部１２１は、近傍ノードの最短パスおよび距離を求めて、終点用テーブル２３に記録する。加えて、最短パス探索部１２１は、近傍ノードに隣接した隣接ノードの暫定最短パスおよび暫定距離を求めて、終点用テーブル２３に追加する。ここでは、図９Ｇに示すように、終点ノードから距離が一番小さい近傍ノードは、距離が「１」の「ノード９」である。そこで、最短パス探索部１２１は、「ノード９」を近傍ノードに更新する。「ノード９」の右下の四角付き数字「１」が、近傍ノードの終点ノードからの距離である。また、「ノード９」に隣接した隣接ノードは、「ノード７」、「ノード６」である。ところが、「ノード９」の隣接ノードとしての「ノード７」、「ノード６」は、それぞれ既に設定された暫定距離と同じになる。そこで、最短パス探索部１２１は、近傍ノードとしての「ノード９」に隣接した隣接ノードの暫定最短パスおよび暫定距離を更新しない。

【0053】

そして、最短パス探索部１２１は、次の始点ノードからの距離が一番小さいノードは距離「２」を示す「ノード４」であり、次の終点ノードからの距離が一番小さいノードと同じなので、「ノード４」を近傍ノードとする。そして、最短パス探索部１２１は、近傍ノードの最短パスおよび距離を求めて、始点用テーブル２２に記録する。加えて、最短パス探索部１２１は、近傍ノードに隣接した隣接ノードの暫定最短パスおよび暫定距離を求めて、始点用テーブル２２に追加する。ここでは、図９Ｈに示すように、始点ノードから距離が一番小さい近傍ノードは、距離が「２」の「ノード４」である。そこで、最短パス探索部１２１は、「ノード４」を近傍ノードに更新する。「ノード４」の左下の四角付き数字「２」が、近傍ノードの始点ノードからの距離である。また、「ノード４」に隣接した隣接ノードは、「ノード５」、「ノード７」である。ところが、「ノード４」の隣接ノードとしての「ノード５」、「ノード７」は、それぞれ既に設定された暫定距離より大きくなる。そこで、最短パス探索部１２１は、近傍ノードとしての「ノード４」に隣接した隣接ノードの暫定最短パスおよび暫定距離を更新しない。

【0054】

そして、最短パス探索部１２１は、次の始点ノードからの距離が一番小さいノードを近傍ノードとして、近傍ノードの最短パスおよび距離を求めて、始点用テーブル２２に記録する。加えて、最短パス探索部１２１は、近傍ノードに隣接した隣接ノードの暫定最短パスおよび暫定距離を求めて、始点用テーブル２２に追加する。ここでは、図９Ｉに示すように、始点ノードから距離が一番小さい近傍ノードは、距離が「２」の「ノード５」である。そこで、最短パス探索部１２１は、「ノード５」を近傍ノードに更新する。「ノード５」の左下の四角付き数字「２」が、近傍ノードの始点ノードからの距離である。また、「ノード５」に隣接した隣接ノードは、「ノード８」、「ノード６」である。ところが、「ノード５」の隣接ノードとしての「ノード８」、「ノード６」は、それぞれ既に設定された暫定距離と同じか大きくなる。そこで、最短パス探索部１２１は、近傍ノードとしての「ノード４」に隣接した隣接ノードの暫定最短パスおよび暫定距離を更新しない。

【0055】

そして、最短パス探索部１２１は、次の始点ノードからの距離が一番小さいノードを近傍ノードとして、近傍ノードの最短パスおよび距離を求めて、始点用テーブル２２に記録する。加えて、最短パス探索部１２１は、近傍ノードに隣接した隣接ノードの暫定最短パスおよび暫定距離を求めて、始点用テーブル２２に追加する。ここでは、図９Ｊに示すように、始点ノードから距離が一番小さい近傍ノードは、距離が「２」の「ノード８」である。そこで、最短パス探索部１２１は、「ノード８」を近傍ノードに更新する。「ノード８」の左下の四角付き数字「２」が、近傍ノードの始点ノードからの距離である。また、「ノード８」に隣接した隣接ノードは、「ノード１０」である。そこで、最短パス探索部１２１は、「ノード１０」を隣接ノードとして「ノード１０」の暫定距離を「３」、最短パスを“［ｎｏｄｅ１、ｎｏｄｅ３］、［ｎｏｄｅ３、ｎｏｄｅ５］、「ｎｏｄｅ５、ｎｏｄｅ８」、［ｎｏｄｅ８、ｎｏｄｅ１０］”に設定する。「ノード１０」の左下の四角無し数字「３」が、隣接ノードの始点ノードからの暫定距離である。

【0056】

このノード８は、始点ノードからの近傍ノードとして始点用テーブル２２に記憶されているとともに、終点ノードからの近傍ノードとして終点用テーブル２３に記憶されている。そこで、最短パス探索部１２１は、始点ノードからの距離と終点ノードからの距離の和を始点ノードから終点ノードまでの最短パスの距離として変数テーブル２４の距離に設定する。ここでは、始点ノードからの距離「２」と終点ノードからの距離「１」の和「３」が、２点間の最短パスの距離として変数テーブル２４の距離に設定される。また、最短パス探索部１２１は、「最短パスの距離＋α」を、距離条件として変数テーブル２４に設定する。ここでは、αが、変数テーブル２４に予め「１」と設定されているとすると、最短パスの距離「３」とαを示す「１」を加算した「４」が、変数テーブル２４の距離条件に設定される。また、最短パス探索部１２１は、「（最短パスの距離＋α）／２」を、最短パス探索をする探索条件として変数テーブル２４に設定する。ここでは、「２」が探索条件に設定される。

【0057】

そして、最短パス探索部１２１は、次の始点ノードからの距離が一番小さいノードを近傍ノードとして、近傍ノードの最短パスおよび距離を求めて、始点用テーブル２２に記録する。加えて、最短パス探索部１２１は、近傍ノードに隣接した隣接ノードの暫定最短パスおよび暫定距離を求めて、始点用テーブル２２に追加する。ここでは、図９Ｌに示すように、始点ノードから距離が一番小さい近傍ノードは、距離が「２」の「ノード６」である。そこで、最短パス探索部１２１は、「ノード６」を近傍ノードに更新する。「ノード６」の左下の四角付き数字「２」が、近傍ノードの始点ノードからの距離である。また、「ノード６」に隣接した隣接ノードは、「ノード９」である。そこで、最短パス探索部１２１は、「ノード９」を隣接ノードとして「ノード９」の暫定距離を「３」、最短パスを“［ｎｏｄｅ１、ｎｏｄｅ３］、［ｎｏｄｅ３、ｎｏｄｅ６］、「ｎｏｄｅ６、ｎｏｄｅ９」”に設定する。「ノード９」の左下の四角無し数字「３」が、隣接ノードの始点ノードからの暫定距離である。

【0058】

そして、最短パス探索部１２１は、次の近傍ノードの距離が終点ノードからの方が小さいので、終点ノードからの距離が次に小さい「ノード５」を近傍ノードとする。そして、最短パス探索部１２１は、近傍ノードの最短パスおよび距離を求めて、終点用テーブル２３に記録する。加えて、最短パス探索部１２１は、近傍ノードに隣接した隣接ノードの暫定最短パスおよび暫定距離を求めて、終点用テーブル２３に追加する。ここでは、図９Ｍに示すように、終点ノードからの距離が次に小さい近傍ノードは、距離が「２」の「ノード５」である。そこで、最短パス探索部１２１は、「ノード５」を近傍ノードに更新する。「ノード５」の右下の四角付き数字「２」が、近傍ノードの終点ノードからの距離である。また、「ノード５」に隣接した隣接ノードは、「ノード２」、「ノード４」である。ところが、「ノード５」の隣接ノードとしての「ノード２」、「ノード４」は、それぞれ探索条件としての「２」を超えることとなる。そこで、最短パス探索部１２１は、近傍ノードとしての「ノード４」に隣接した隣接ノードの暫定最短パスおよび暫定距離を記録しない。

【0059】

そして、最短パス探索部１２１は、次の近傍ノードの距離が終点ノードからの方が小さいので、終点ノードからの距離が次に小さい「ノード７」を近傍ノードとする。そして、最短パス探索部１２１は、近傍ノードの最短パスおよび距離を求めて、終点用テーブル２３に記録する。加えて、最短パス探索部１２１は、近傍ノードに隣接した隣接ノードの暫定最短パスおよび暫定距離を求めて、終点用テーブル２３に追加する。ここでは、図９Ｎに示すように、終点ノードからの距離が次に小さい近傍ノードは、距離が「２」の「ノード７」である。そこで、最短パス探索部１２１は、「ノード７」を近傍ノードに更新する。「ノード７」の右下の四角付き数字「２」が、近傍ノードの終点ノードからの距離である。また、「ノード７」に隣接した隣接ノードは、「ノード３」、「ノード４」である。ところが、「ノード７」の隣接ノードとしての「ノード３」、「ノード４」は、それぞれ探索条件としての「２」を超えることとなる。そこで、最短パス探索部１２１は、近傍ノードとしての「ノード７」に隣接した隣接ノードの暫定最短パスおよび暫定距離を記録しない。

【0060】

そして、最短パス探索部１２１は、次の近傍ノードの距離が終点ノードからの方が小さいので、終点ノードからの距離が次に小さい「ノード６」を近傍ノードとする。そして、最短パス探索部１２１は、近傍ノードの最短パスおよび距離を求めて、終点用テーブル２３に記録する。加えて、最短パス探索部１２１は、近傍ノードに隣接した隣接ノードの暫定最短パスおよび暫定距離を求めて、終点用テーブル２３に追加する。ここでは、図９Ｏに示すように、終点ノードからの距離が次に小さい近傍ノードは、距離が「２」の「ノード６」である。そこで、最短パス探索部１２１は、「ノード６」を近傍ノードに更新する。「ノード６」の右下の四角付き数字「２」が、近傍ノードの終点ノードからの距離である。また、「ノード６」に隣接した隣接ノードは、「ノード２」、「ノード５」である。ところが、「ノード６」の隣接ノードとしての「ノード２」、「ノード５」は、それぞれ探索条件としての「２」を超えることとなる。そこで、最短パス探索部１２１は、近傍ノードとしての「ノード６」に隣接した隣接ノードの暫定最短パスおよび暫定距離を記録しない。

【0061】

そして、最短パス探索部１２１は、次の近傍ノードの距離が終点ノードからの方が小さいので、終点ノードからの距離が次に小さい「ノード３」を近傍ノードとする。そして、最短パス探索部１２１は、近傍ノードの最短パスおよび距離を求めて、終点用テーブル２３に記録する。加えて、最短パス探索部１２１は、近傍ノードに隣接した隣接ノードの暫定最短パスおよび暫定距離を求めて、終点用テーブル２３に追加する。ここでは、図９Ｐに示すように、終点ノードからの距離が次に小さい近傍ノードは、距離が「２」の「ノード３」である。そこで、最短パス探索部１２１は、「ノード３」を近傍ノードに更新する。「ノード３」の右下の四角付き数字「２」が、近傍ノードの終点ノードからの距離である。また、「ノード３」に隣接した隣接ノードは、「ノード１」、「ノード２」である。ところが、「ノード３」の隣接ノードとしての「ノード１」、「ノード２」は、それぞれ探索条件としての「２」を超えることとなる。そこで、最短パス探索部１２１は、近傍ノードとしての「ノード３」に隣接した隣接ノードの暫定最短パスおよび暫定距離を記録しない。

【0062】

そして、最短パス探索部１２１は、始点ノードまたは終点ノードからの次の近傍ノードの距離が、探索条件を超えている場合には、最短パス探索処理を終了する。ここでは、次の近傍ノードは、始点ノードからの距離「３」を持つノード６、ノード９、ノード１０になる。ところが、距離「３」は、探索条件「２」を超えている。そこで、最短パス探索部１２１は、次の近傍ノードの距離が探索条件を超えているので、最短パス探索処理を終了する。

【0063】

［特徴グラフ生成処理の流れの一例］
ここで、実施例に係る特徴グラフ生成処理の流れの一例を、図１０Ａ～図１０Ｉを参照して説明する。図１０Ａ～図１０Ｉは、実施例に係る特徴グラフ生成処理の流れの一例を示す図である。なお、かかる一例では、図９Ａ～図９Ｐにより説明した最短パス探索処理の結果を用いて説明する。すなわち、距離条件は、「４」であるとする。

【0064】

特徴グラフ生成部１２２は、第１パス群と第２パス群に含まれる各ノードについて、始点からの距離（または暫定距離）が設定されているが、終点からの距離（または暫定距離）が設定されていないノードを特徴グラフ生成処理の対象外とする。同様に、特徴グラフ生成部１２２は、第１パス群と第２パス群とに含まれる各ノードについて、終点からの距離（または暫定距離）が設定されているが、始点からの距離（または暫定距離）が設定されていないノードを特徴グラフ生成処理の対象外とする。なお、第１パス群には、最短パス探索処理によって探索された、始点からの距離または暫定距離が設定されたノードが含まれている。第２パス群には、最短パス探索処理によって探索された、終点からの距離または暫定距離が設定されたノードが含まれている。ここでは、図１０Ａに示すように、ノード１，ノード２，ノード４は、始点からの距離が設定されているが、終点からの距離が設定されていないので、特徴グラフ生成処理の対象外とする。これは、終点ノードから探索条件以内でパスが到達していないからである。

【0065】

そして、特徴グラフ生成部１２２は、第１パス群と第２パス群のどちらにも含まれる各ノードについて、始点ノードから当該ノードへの第１最短パスの距離と当該ノードから終点ノードへの第２最短パスの距離との和が、距離条件以下であるか否かを判定する。そして、特徴グラフ生成部１２２は、始点ノードから当該ノードへの第１最短パスの距離と当該ノードから終点ノードへの第２最短パスの距離との和が、距離条件以下である場合には、第１最短パスと第２最短パスとを合わせたパスを特徴グラフ２５に加える。具体的には、特徴グラフ生成部１２２は、始点用テーブル２２および終点用テーブル２３から対象ノードに対応するパスを取得し、取得したパス内のエッジについて、エッジリスト２１２の対象エッジに「〇」を追加する。また、特徴グラフ生成部１２２は、始点用テーブル２２および終点用テーブル２３から取得した、対象ノードに対応するパス内のノードについて、ノードリスト２１１の対象ノードに「〇」を追加する。

【0066】

ここでは、図１０Ｂに示すように、ノード３について、特徴グラフ生成部１２２は、始点ノード１からノード３への最短パスの距離とノード３から終点ノード１０への最短パスの距離との和が「３」であり、距離条件「４」以下である。そこで、特徴グラフ生成部１２２は、始点ノード１からノード３への最短パスとノード３から終点ノード１０への最短パスとを合わせたパスを特徴グラフ２５に加える。すなわち、始点ノード１→ノード３の最短パス、ノード３→ノード８およびノード８→終点ノード１０の最短パスを合わせたパスが特徴グラフ２５に追加される。具体的には、特徴グラフ生成部１２２は、始点用テーブル２２および終点用テーブル２３からノード３に対応するパスを取得し、取得したパス内のエッジ［node１，node3］、［node3，node8］および［node8，node10］について、エッジリスト２１２の対象エッジに「〇」を追加する。また、特徴グラフ生成部１２２は、始点用テーブル２２および終点用テーブル２３から取得した、ノード３に対応するパス内のノードnode１,node３，node８およびnode１０について、ノードリスト２１１の対象ノードに「〇」を追加する。

【0067】

また、図１０Ｃに示すように、ノード５について、特徴グラフ生成部１２２は、始点ノード１からノード５への最短パスの距離とノード５から終点ノード１０への最短パスの距離との和が「４」であり、距離条件「４」以下である。そこで、特徴グラフ生成部１２２は、始点ノード１からノード５への最短パスとノード５から終点ノード１０への最短パスとを合わせたパスを特徴グラフ２５に加える。すなわち、始点ノード１→ノード２→ノード５の最短パスおよびノード５→ノード８→終点ノード１０の最短パスを合わせたパスが特徴グラフ２５に追加される。具体的には、特徴グラフ生成部１２２は、始点用テーブル２２および終点用テーブル２３からノード５に対応するパスを取得し、取得したパス内のエッジ［node１，node2］、［node2，node5］、［node5，node8］および［node8，node10］について、エッジリスト２１２の対象エッジに「〇」を追加する。また、特徴グラフ生成部１２２は、始点用テーブル２２および終点用テーブル２３から取得した、ノード５に対応するパス内のノードnode１，node２，node５、node８およびnode１０について、ノードリスト２１１の対象ノードに「〇」を追加する。

【0068】

また、図１０Ｄに示すように、ノード７について、特徴グラフ生成部１２２は、始点ノード１からノード７への最短パスの距離とノード７から終点ノード１０への最短パスの距離との和が「４」であり、距離条件「４」以下である。そこで、特徴グラフ生成部１２２は、始点ノード１からノード７への最短パスとノード７から終点ノード１０への最短パスとを合わせたパスを特徴グラフ２５に加える。すなわち、始点ノード１→ノード３→ノード７の最短パスおよびノード７→ノード８→終点ノード１０の最短パスを合わせたパスが特徴グラフ２５に追加される。具体的には、特徴グラフ生成部１２２は、始点用テーブル２２および終点用テーブル２３からノード７に対応するパスを取得し、取得したパス内のエッジ［node１，node3］、［node3，node7］、［node7，node8］および［node8，node10］について、エッジリスト２１２の対象エッジに「〇」を追加する。また、特徴グラフ生成部１２２は、始点用テーブル２２および終点用テーブル２３から取得した、ノード７に対応するパス内のノードnode１,node3，node7、node８およびnode１０について、ノードリスト２１１の対象ノードに「〇」を追加する。

【0069】

また、図１０Ｅに示すように、ノード６について、特徴グラフ生成部１２２は、始点ノード１からノード６への最短パスの距離とノード６から終点ノード１０への最短パスの距離との和が「５」であり、距離条件「４」より大きい。そこで、特徴グラフ生成部１２２は、始点ノード１からノード６への最短パスとノード６から終点ノード１０への最短パスとを合わせたパスを特徴グラフ２５に加えない。

【0070】

また、図１０Ｆに示すように、ノード８について、特徴グラフ生成部１２２は、始点ノード１からノード８への最短パスの距離とノード８から終点ノード１０への最短パスの距離との和が「３」であり、距離条件「４」以下である。そこで、特徴グラフ生成部１２２は、始点ノード１からノード８への最短パスとノード８から終点ノード１０への最短パスとを合わせたパスを特徴グラフ２５に加える。但し、関連するノードとエッジは既にノードリスト２１１およびエッジリスト２１２に設定されているので、特徴グラフ生成部１２２は、ノードリスト２１１およびエッジリスト２１２に対して追加しない。

【0071】

また、図１０Ｇに示すように、ノード９について、特徴グラフ生成部１２２は、始点ノード１からノード９への最短パスの距離とノード９から終点ノード１０への最短パスの距離との和が「４」であり、距離条件「４」以下である。そこで、特徴グラフ生成部１２２は、始点ノード１からノード９への最短パスとノード９から終点ノード１０への最短パスとを合わせたパスを特徴グラフ２５に加える。すなわち、始点ノード１→ノード３→ノード７→ノード９の最短パスおよびノード９→終点ノード１０の最短パスを合わせたパスが特徴グラフ２５に追加される。具体的には、特徴グラフ生成部１２２は、始点用テーブル２２および終点用テーブル２３からノード９に対応するパスを取得し、取得したパス内のエッジ［node１，node3］、［node3，node7］、［node7，node9］および［node9，node10］について、エッジリスト２１２の対象エッジに「〇」を追加する。また、特徴グラフ生成部１２２は、始点用テーブル２２および終点用テーブル２３から取得した、ノード７に対応するパス内のノードnode１,node3，node7、node９およびnode１０について、ノードリスト２１１の対象ノードに「〇」を追加する。

【0072】

また、図１０Ｈに示すように、ノード１０について、特徴グラフ生成部１２２は、始点ノード１からノード１０への最短パスの距離とノード１０から終点ノード１０への最短パスの距離との和が「３」であり、距離条件「４」以下である。そこで、特徴グラフ生成部１２２は、始点ノード１からノード１０への最短パスとノード１０から終点ノード１０への最短パスとを合わせたパスを特徴グラフ２５に加える。但し、関連するノードとエッジは既にノードリスト２１１およびエッジリスト２１２に設定されているので、特徴グラフ生成部１２２は、ノードリスト２１１およびエッジリスト２１２に対して追加しない。

【0073】

そして、特徴グラフ生成部１２２は、始点からの距離（または暫定距離）が設定され、且つ終点からの距離（または暫定距離）が設定されている未処理のノードがなければ、特徴グラフ生成処理を終了する。ここでは、特徴グラフ生成部１２２は、始点からの距離（または暫定距離）が設定され、且つ終点からの距離（または暫定距離）が設定されているノードは全て処理されたので、特徴グラフ生成処理を終了する。図１０Ｉに示す特徴グラフが、特徴グラフ生成部１２２によって生成された特徴グラフである。

【0074】

［特徴グラフ生成処理のフローチャート］
図１１は、実施例に係る特徴グラフ生成処理のフローチャートの一例を示す図である。なお、図１１では、最短パス探索方法としてダイクストラ法を適用した場合の特徴グラフ生成処理について説明する。また、学習部１１または推定部１３から始点ノードおよび終点ノードの指定がされたものとする。探索条件は、処理前には、変数テーブル２４に格納されていないとする。

【0075】

図１１に示すように、最短パス探索部１２１は、ダイクストラ法で始点ノードから順方向に、始点ノードから一番近い近傍ノード（始点ノード）への最短パス、および、距離を求める。加えて、最短パス探索部１２１は、始点ノードから当該ノードに隣接する隣接ノードへの暫定最短パス、および、暫定距離を求める。そして、最短パス探索部１２１は、求めたそれぞれの情報をメモリの始点用テーブル２２に格納する（ステップＳ１１）。

【0076】

そして、最短パス探索部１２１は、ダイクストラ法で終点ノードから逆方向に、終点ノードから一番近い近傍ノード（終点ノード）への最短パス、および、距離を求める。加えて、最短パス探索部１２１は、終点ノードから当該ノードに隣接する隣接ノードへの暫定最短パス、および、暫定距離を求める。そして、最短パス探索部１２１は、求めたそれぞれの情報をメモリの終点用テーブル２３に格納する（ステップＳ１２）。

【0077】

そして、最短パス探索部１２１は、始点ノードからの次の近傍ノードの距離が、終点ノードからの次の近傍ノードの距離以下であるか否かを判定する（ステップＳ１３）。始点ノードからの次の近傍ノードの距離が終点ノードからの次の近傍ノードの距離以下であると判定した場合には（ステップＳ１３；Ｙｅｓ）、最短パス探索部１２１は、次の処理を行う。すなわち、最短パス探索部１２１は、始点からの次の近傍ノードの距離が、メモリに格納された探索条件を超えたか否かを判定する（ステップＳ１４Ａ）。

【0078】

始点からの次の近傍ノードの距離が、メモリに格納された探索条件を超えていないと判定した場合には（ステップＳ１４Ａ；Ｎｏ）、最短パス探索部１２１は、次の処理を行う。すなわち、最短パス探索部１２１は、始点ノードから次に近い近傍ノードへの最短パス、および、距離を求める。加えて、最短パス探索部１２１は、始点ノードから当該ノードに隣接する隣接ノードへの暫定最短パス、および、暫定距離を求める。そして、最短パス探索部１２１は、求めたそれぞれの情報をメモリの始点用テーブル２２に格納する（ステップＳ１５）。

【0079】

そして、最短パス探索部１２１は、探索条件がメモリの変数テーブル２４に格納されたか否かを判定する（ステップＳ１６）。探索条件がメモリの変数テーブル２４に格納されたと判定した場合には（ステップＳ１６；Ｙｅｓ）、最短パス探索部１２１は、次の近傍ノードについて処理すべく、ステップＳ１３に移行する。

【0080】

一方、探索条件がメモリの変数テーブル２４に格納されていないと判定した場合には（ステップＳ１６；Ｎｏ）、最短パス探索部１２１は、以下の処理を行う。すなわち、最短パス探索部１２１は、直前にメモリの始点用テーブル２２に格納した近傍ノードが終点ノードからの近傍ノードとして既にメモリの終点用テーブル２３に格納されているか否かを判定する（ステップＳ１７）。直前にメモリの始点用テーブル２２に格納した近傍ノードが終点ノードからの近傍ノードとして既にメモリの終点用テーブル２３に格納されていると判定した場合には（ステップＳ１７；Ｙｅｓ）、最短パス探索部１２１は、探索条件を格納すべく、ステップＳ２１に移行する。これは、始点ノードから終点ノードまでの最短パスが求まっているからである。

【0081】

一方、直前にメモリの始点用テーブル２２に格納した近傍ノードが終点ノードからの近傍ノードとして既にメモリの終点用テーブル２３に格納されていないと判定した場合には（ステップＳ１７；Ｎｏ）、最短パス探索部１２１は、次の近傍ノードについて処理すべく、ステップＳ１３に移行する。

【0082】

ステップＳ１３において、始点ノードからの次の近傍ノードの距離が終点ノードからの次の近傍ノードの距離より大きいと判定した場合には（ステップＳ１３；Ｎｏ）、最短パス探索部１２１は、終点ノードからの次の近傍ノードの処理をすべく、ステップＳ１４Ｂに移行する。

【0083】

ステップＳ１４Ｂにおいて、最短パス探索部１２１は、次の処理を行う。すなわち、最短パス探索部１２１は、終点からの次の近傍ノードの距離が、メモリに格納された探索条件を超えたか否かを判定する（ステップＳ１４Ｂ）。

【0084】

終点からの次の近傍ノードの距離が、メモリに格納された探索条件を超えていないと判定した場合には（ステップＳ１４Ｂ；Ｎｏ）、最短パス探索部１２１は、次の処理を行う。すなわち、最短パス探索部１２１は、終点ノードから次に近い近傍ノードへの最短パス、および、距離を求める。加えて、最短パス探索部１２１は、終点ノードから当該ノードに隣接する隣接ノードへの暫定最短パス、および、暫定距離を求める。そして、最短パス探索部１２１は、求めたそれぞれの情報をメモリの終点用テーブル２３に格納する（ステップＳ１８）。

【0085】

そして、最短パス探索部１２１は、探索条件がメモリの変数テーブル２４に格納されたか否かを判定する（ステップＳ１９）。探索条件がメモリの変数テーブル２４に格納されたと判定した場合には（ステップＳ１９；Ｙｅｓ）、最短パス探索部１２１は、次の近傍ノードについて処理すべく、ステップＳ１３に移行する。

【0086】

一方、探索条件がメモリの変数テーブル２４に格納されていないと判定した場合には（ステップＳ１９；Ｎｏ）、最短パス探索部１２１は、以下の処理を行う。すなわち、最短パス探索部１２１は、直前にメモリの終点用テーブル２３に格納した近傍ノードが始点ノードからの近傍ノードとして既にメモリの始点用テーブル２２に格納されているか否かを判定する（ステップＳ２０）。直前にメモリの終点用テーブル２３に格納した近傍ノードが始点ノードからの近傍ノードとして既にメモリの始点用テーブル２２に格納されていないと判定した場合には（ステップＳ２０；Ｎｏ）、最短パス探索部１２１は、次の近傍ノードについて処理すべく、ステップＳ１３に移行する。

【0087】

一方、直前にメモリの終点用テーブル２３に格納した近傍ノードが始点ノードからの近傍ノードとして既にメモリの始点用テーブル２２に格納されていると判定した場合には（ステップＳ２０；Ｙｅｓ）、最短パス探索部１２１は、この近傍ノードを用いて探索条件を格納すべく、ステップＳ２１に移行する。この近傍ノードでは、始点ノードから終点ノードまでの最短パスが求まっているからである。

【0088】

ステップＳ２１において、最短パス探索部１２１は、始点ノードから近傍ノードへの距離と当該近傍ノードから終点ノードへの距離の和を２点の距離として求め、メモリの変数テーブル２４に格納する（ステップＳ２１）。加えて、最短パス探索部１２１は、（２点の距離＋α）／２を探索条件としてメモリの変数テーブル２４に格納する（ステップＳ２２）。また、最短パス探索部１２１は、（２点の距離＋α）を距離条件としてメモリの変数テーブル２４に格納する（ステップＳ２３）。そして、最短パス探索部１２１は、次の近傍ノードの処理をすべく、ステップＳ１３に移行する。

【0089】

ここで、始点からの次の近傍ノードの距離がメモリに格納された探索条件を超えたと判定した場合には（ステップＳ１４Ａ；Ｙｅｓ）には、最短パス探索部１２１は、最短パス探索処理を終了し、ステップＳ２４に移行する。また、終点からの次の近傍ノードの距離がメモリに格納された探索条件を超えたと判定した場合には（ステップＳ１４Ｂ；Ｙｅｓ）、最短パス探索部１２１は、最短パス探索処理を終了し、ステップＳ２４に移行する。

【0090】

ステップＳ２４において、特徴グラフ生成部１２２は、未処理のノードがあるか否かを判定する（ステップＳ２４）。未処理のノードがあると判定した場合には（ステップＳ２４；Ｙｅｓ）、特徴グラフ生成部１２２は、始点用テーブル２２から、始点ノードからの距離、または、暫定距離が設定されているノードを１つ取り出す（ステップＳ２５）。

【0091】

そして、特徴グラフ生成部１２２は、取り出したノード（以降、取出ノードと略記）について、終点用テーブル２３に、終点ノードからの暫定距離、あるいは、距離が設定されているか否かを判定する（ステップＳ２６）。取出ノードについて、終点用テーブル２３に、終点ノードからの暫定距離、あるいは、距離が設定されていないと判定した場合には（ステップＳ２６；Ｎｏ）、特徴グラフ生成部１２２は、次のノードを処理すべく、ステップＳ２４に移行する。取出ノードは、始点ノードからの最短パス探索の結果辿りついたが、終点ノードからの最短パス探索の結果辿りつかなかったからである。

【0092】

一方、取出ノードについて、終点用テーブル２３に、終点ノードからの暫定距離、あるいは、距離が設定されていると判定した場合には（ステップＳ２６；Ｙｅｓ）、特徴グラフ生成部１２２は、以下の処理を行う。すなわち、特徴グラフ生成部１２２は、始点ノードから取出ノードへの距離（または暫定距離）に取出ノードから終点ノードへの距離（または暫定距離）を加算した距離が距離条件以下であるか否かを判定する（ステップＳ２７）。

【0093】

始点ノードから取出ノードへの距離（または暫定距離）に取出ノードから終点ノードへの距離（または暫定距離）を加算した距離が距離条件以下でないと判定した場合には（ステップＳ２７；Ｎｏ）、特徴グラフ生成部１２２は、次のノードを処理すべく、ステップＳ２４に移行する。

【0094】

一方、始点ノードから取出ノードへの距離（または暫定距離）に取出ノードから終点ノードへの距離（または暫定距離）を加算した距離が距離条件以下であると判定した場合には（ステップＳ２７；Ｙｅｓ）、特徴グラフ生成部１２２は、次の処理を行う。すなわち、特徴グラフ生成部１２２は、始点ノードから取出ノードへの最短パス（または暫定最短パス）と、取出ノードから終点ノードへの最短パス（または暫定最短パス）を、特徴グラフに追加する（ステップＳ２８）。例えば、特徴グラフ生成部１２２は、始点用テーブル２２および終点用テーブル２３から取出ノードに対応するパスを取得し、取得したパス内のエッジについて、エッジリスト２１２の対象エッジに「〇」を追加する。また、特徴グラフ生成部１２２は、始点用テーブル２２および終点用テーブル２３から取得した、取出ノードに対応するパス内のノードについて、ノードリスト２１１の対象ノードに「〇」を追加する。そして、特徴グラフ生成部１２２は、次のノードを処理すべく、ステップＳ２４に移行する。

【0095】

ステップＳ２４において、未処理のノードがないと判定した場合には（ステップＳ２４；Ｎｏ）、特徴グラフ生成部１２２は、特徴グラフ生成処理を終了する。

【0096】

［実施例の効果］
上記実施例によれば、情報処理装置１は、有向グラフに含まれる複数のノードから選択された始点ノードと終点ノードとをつなぐ特徴グラフを生成する際に、始点ノードから順方向に第１距離以内での最短パス探索を行った結果である第１パス群と、終点ノードから逆方向に第２距離以内での最短パス探索を行った結果である第２パス群とを特定する。そして、情報処理装置１は、第１パス群と第２パス群とに含まれる１のノードについて、始点ノードから当該１のノードへの第１最短パスの距離と当該１のノードから終点ノードへの第２最短パスの距離との和が、始点ノードから終点ノードへの最短パスの距離に所定距離を加えた距離以下である場合、第１最短パスと第２最短パスとを含む特徴グラフを生成する。かかる構成によれば、情報処理装置１は、知識ベースにおける有向グラフから特徴グラフを生成する際に、始点ノードから最短パス探索を行った最短パスの距離と終点ノードから最短パス探索を行った最短パスの距離とを用いることで、精度を確保しつつ計算量を減らすことができる。すなわち、情報処理装置１は、始点ノードから終点ノードまでの（最短パスの距離＋所定距離）以下のパスを全て列挙して特徴グラフを生成する従来の手法と比べて、精度を確保しつつ計算量を減らすことができる。

【0097】

また、上記実施例によれば、情報処理装置１は、始点ノードから順方向に、第１距離として始点ノードから終点ノードへの最短パスの距離に所定距離を加えた距離以内での最短パス探索を行った結果である第１パス群を特定する。情報処理装置１は、終点ノードから逆方向に、第２距離として始点ノードから終点ノードへの最短パスの距離に所定距離を加えた距離以内での最短パス探索を行った結果である第２パス群とを特定する。かかる構成によれば、情報処理装置１は、始点ノードおよび終点ノードそれぞれから、始点ノードから終点ノードへの最短パスの距離に所定距離を加えた距離以内での最短パス探索を行った結果の最短パスの距離を用いることで、従来の手法と比べて計算量を減らすことができる。

【0098】

また、上記実施例によれば、情報処理装置１は、情報処理装置１は、始点ノードから順方向に、第１距離として始点ノードから終点ノードへの最短パスの距離に所定距離を加えた値の半分以上の値以内での最短パス探索を行った結果である第１パス群を特定する。情報処理装置１は、終点ノードから逆方向に、第２距離として始点ノードから終点ノードへの最短パスの距離に所定距離を加えた値の半分以上の値以内での最短パス探索を行った結果である第２パス群とを特定する。かかる構成によれば、情報処理装置１は、始点ノードおよび終点ノードそれぞれから、始点ノードから終点ノードへの最短パスの距離に所定距離を加えた値の半分以上の値以内での最短パス探索を行った結果の最短パスの距離を用いることで、従来の手法と比べて計算量を減らすことができる。

【0099】

また、上記実施例によれば、情報処理装置１は、生成された特徴グラフを用いた機械学習によって、学習モデルを生成する。かかる構成によれば、情報処理装置１は、始点ノードと終点ノードにおける関係の種別を学習する学習モデルの生成を高速に行うことができる。

【0100】

また、上記実施例によれば、情報処理装置１は、推定対象の始点ノードおよび終点ノードを入力すると、入力した推定対象の始点ノードと終点ノードとをつなぐ特徴グラフを学習モデルに入力し、推定対象の始点ノードおよび終点ノードにおける関係を推定する。かかる構成によれば、情報処理装置１は、始点ノードと終点ノードにおける関係の推定を高速に行うことができる。

【0101】

［その他］
なお、図示した情報処理装置１の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、情報処理装置１の分散・統合の具体的態様は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、生成部１２を最短パス探索部１２１と、特徴グラフ生成部１２２とに分散しても良い。また、最短パス探索部１２１を、始点ノードからの最短パス探索を行う第１の最短パス探索部と、終点ノードからの最短パス探索を行う第２の最短パス探索部とに分散しても良い。また、記憶部２０を情報処理装置１の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしても良い。

【0102】

また、上記実施例では、情報処理装置１が、始点ノードと終点ノードそれぞれから（最短パスの距離＋α）×１／２以内のダイクストラ法で最短パス探索をする場合について説明した。しかしながら、情報処理装置１は、これに限定されず、始点ノードと終点ノードそれぞれから（最短パスの距離＋α）×２／３以内のダイクストラ法で最短パス探索をする場合であっても良い。また、情報処理装置１は、始点ノードと終点ノードそれぞれから（最短パスの距離＋α）×３／４以内のダイクストラ法で最短パス探索をする場合であっても良い。すなわち、情報処理装置１は、始点ノードと終点ノードそれぞれから（最短パスの距離＋α）×（１／２＋β）（β：正の数）以内のダイクストラ法で最短パス探索をする場合であれば良い。

【0103】

また、上記実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１に示した情報処理装置１と同様の機能を実現するデータ生成プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図１２は、データ生成プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

【0104】

図１２に示すように、コンピュータ２００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ２０３と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置２１５と、表示装置２０９を制御する表示制御部２０７とを有する。また、コンピュータ２００は、記憶媒体からプログラムなどを読取るドライブ装置２１３と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行う通信制御部２１７とを有する。また、コンピュータ２００は、各種情報を一時記憶するメモリ２０１と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）２０５を有する。そして、メモリ２０１、ＣＰＵ２０３、ＨＤＤ２０５、表示制御部２０７、ドライブ装置２１３、入力装置２１５、通信制御部２１７は、バス２１９で接続されている。

【0105】

ドライブ装置２１３は、例えばリムーバブルディスク２１０用の装置である。ＨＤＤ２０５は、データ生成プログラム２０５ａおよびデータ生成処理関連情報２０５ｂを記憶する。

【0106】

ＣＰＵ２０３は、データ生成プログラム２０５ａを読み出して、メモリ２０１に展開し、プロセスとして実行する。かかるプロセスは、情報処理装置１の各機能部に対応する。データ生成処理関連情報２０５ｂは、知識ベース２１、始点用テーブル２２、終点用テーブル２３、変数テーブル、特徴グラフ２５および学習モデル２６に対応する。そして、例えばリムーバブルディスク２１０が、データ生成プログラム２０５ａなどの各情報を記憶する。

【0107】

なお、データ生成プログラム２０５ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ２０５に記憶させておかなくても良い。例えば、コンピュータ２００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、光磁気ディスク、ＩＣ（Integrated Circuit）カードなどの「可搬用の物理媒体」に当該プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ２００がこれらからデータ生成プログラム２０５ａを読み出して実行するようにしても良い。

【符号の説明】

【0108】

１ 情報処理装置
１０ 制御部
１１ 学習部
１２ 生成部
１２１ 最短パス探索部
１２２ 特徴グラフ生成部
１３ 推定部
２０ 記憶部
２１ 知識ベース
２１１ ノードリスト
２１２ エッジリスト
２２ 始点用テーブル
２３ 終点用テーブル
２４ 変数テーブル
２５ 特徴グラフ
２６ 学習モデル

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9A】

【図9B】

【図9C】

【図9D】

【図9E】

【図9F】

【図9G】

【図9H】

【図9I】

【図9J】

【図9K】

【図9L】

【図9M】

【図9N】

【図9O】

【図9P】

【図10A】

【図10B】

【図10C】

【図10D】

【図10E】

【図10F】

【図10G】

【図10H】

【図10I】

【図11】

【図12】

【図13】