Title 知識ベースビューに基づくエキスパートシステム構築に 関する研究

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知識ベースビューに基づくエキスパートシステム構築に
関する研究( Dissertation_全文 )
辻, 洋
Kyoto University (京都大学)
1993-07-23
http://dx.doi.org/10.11501/3070385
Right
Type
Textversion
Thesis or Dissertation
author
Kyoto University
①
知識ベースビューに基づく
エキスパートシステム構築に関する研究
ヰZ 月文 5
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三
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景的成
背目構
ののの
究究文
論研研論
本本本
序 123
章 lil
第
第 6宣
言
知識ベースビューによる知識ベースの動的保守
6. 1 まえがき・・・・
t
司
6. 2 領域知識と戦略知識を必要とする推論モデル・・・・
戦略知識を動的に獲得するための知識ベースビュー・・・・・・・・・・・・・・・・
9
3
1
0
6
6. 4 エイトパズルへの適用例・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
1
1
2
6. 5
1
1
6
6. 3
言
第 2宣
エキスパートシステム構築の課題と従来研究の琉れ
2. 1 エキスパートシステムの概要.................................... 1
0
2. 2 エキスパートシステム構築のモデルと手順・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
1
6
2. 3
24
エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム の 構 築 に 関 す る 従 来 の 研 究 . .•• •• .
..• •• •. .• ••
第 3I存 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー の 導 入 に よ る エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム の 構 築 モ デ ル
3. 1 まえがき・・・・
28
3. 2 エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム 構 築 に お け る
拭行/開発/利用/保守環境の統合の必要性・-
30
36
3. 4 知 識 ペ ー ス ビ ュ ー に よ る 試 行 / 利 用 / 保 守 / 再 試 行 環 境 の 提 案 . .••
40
3. 5 まとめ・・・・
47
第 7章
リレーシヨナルデータペースの応用による知識ベースの構築
7. 1
まえがき・・・・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
1
1
8
7
2
状態遷移モデルによるオフィスワークの表現・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
1
1
9
7. 3
関係による知識表現と知識ベースビュー・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
1
2
4
7. 4
予算集計業務への適用例・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
1
3
2
5 まとめ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
1
3
6
7
第 8章
結
4. 5 まとめ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
第 5空
'
j
70
知識ベースの静的保守方式の適用と検証
5. 1 まえがき...................................................... 71
5
. 2 検 察 型 エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム SOCKSの推論モデル・・・・・・・・・・・・・・
5
. 3 SOCKSの知識ベースの構成・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
5
. 4 知 識 ペ ー ス ビ ュ ー の SOCKSへの適用・・・・・・・..• .• •• .• •• •• •. •• ••
7
2
5. 5 知識ベースビューの効果と限界・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
88
5. 6
9
1
まとめ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
76
82
録・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
“
4. 4 計 算 機 シ ス テ ム 構 成 設 計 支 援 エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム に お け る 記 述 伊t
l
.
. 62
サ
イ
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aE-auza . p h d
知 識 ベ ー ス ビ ュ ー を 実 現 す る メ タ 知 識 表 現 と そ の イ ン タ プ リ タ ・ ・ ・ ・ ・ . 52
凋
4. 3
1
3
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5
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卜
4. 2 知識ベースの構造に関する分析・・・・・・・・・・・.•. •• •• •• •• •• •• • • •• •• ••
J
49
け
4. 1 まえがき・・・・・・・・・・・・・・・・・・.・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
論・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
ス
知識ベースビューによる知識ベースの静的保守方式の提案
表表考
図発参
謝
第 4章
まとめ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
辞引文献
索論文
3. 3 エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム の 開 発 環 境 を 実 現 す る 基 本 要 素 ・ ・ ・ ・
9
2
1
6
0
負苓工
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1. 1 木 研 究 の 背 景
近 年 、 エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム 構 築 ツ ー ル の 普及 と と も に 、 業 務 専 門 家 ( 以 下 エ キ ス パ
ートと呼ぶ)がもっ知識を計算機に蓄積し利 用するエキスパートシステムの開発が数多
く報告されている C
S
as
aki，e
t a1
. 1986JCHirai
. 1
9
8
7
J。 一 般 に エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム
は、ナレツジエンジニアと呼ばれるエキスパートシステム構築ツールに精通した計算機
専門家により構築される。ナレッジエンジニアは知識を収集するため、エキスパートに
インタビューしたり、エキスパートの問題解決事例を分析する。
しかし、次の理由によりエキスパートシステムの構築は必ずしも容易ではない 。
① 現在普及している大半のエキスパートシステム構築ツールは知識表現としてルール
やフレームを採用している。ごれらの知識表現法は応用領域に関して汎用的である
が、その抽象レベルとエキスパートのもつ問題解決に関する知識の抽象レベルが異
な る た め 、 収 集 し た 知 識 の 表 現 法 は 一意 に 決 ま ら な い 。
② 「 エ キ ス パ ー ト は 、 自 分 が 思 っ て い る 以 上 に 知 っ て い る J といわれるようにエキスパ
ー ト シ ス テ ム 開 発 時 に 、 正 確 か っ 完 全 な 知 識 を 収 集 す る こ と は 困 難 で あ る 。場 合 に
よっては、環境の変化により知識が陳腐化したり、新しい知識が得られることもあ
る
。
そのため、種々のエキスパートシステム構築手法と知識獲得ツールが研究されている 。
上記①の問題に対して、抽象度がエキスパートに近い問題解決手法(
g
e
n
e
r
i
ct
a
s
k
CChandrasekaran. 1
9
8
5
Jと 呼 ば れ る ) や そ れ に 基 づ く エ キ ス パ ー ト 向 け 知 識 獲 得 ツ ー ル
(HOLHEshe1man，et a
1
.1
9
8
6
J，CSRLrBy1
a
n
der，e
ta
1
.1
9
8
6
Jな ど ) が 研 究 さ れ て い
る。これらは、診断や分類など応用分野を制約したよでエキスパートの問題解決手法を
個別にモデル化し、そのモデルに基づいて、ツールが直接エキスパートにインタビュー
す る ご と に よ り 知 識 を 獲 得 し よ う と い う 試 み で あ る 。 しかし、一口に診断あるいは分類
といっても種々の問題解決手法があり、いくつの g
eneric t
a
s
k があるのか明確でない
現在、知識獲得のインタビュー機能を有するツールを網羅的に開発するととは合理的で
はない。
よ記②の問題に対して、知識を逐吹洗練していくアルゴリズム (
S
E
E
K
2[
G
in
s
b
e
r
g，
et a1
. 1985] な ど ) や 問 題 解 決 例 か ら 知 識 を 学 習 す る ア ル ゴ リ ズ ム (ID3[Quin1an.
1
9
8
3
] など)の研究が行われている。しかし、知識が不完全な時からエキスパートシス
テムが運用されることを前提とした問題解決モデルについてはあまり考察されていない 。
つまり、従来の研究は知識表現、あるいは知識獲得など知識を計算機に移植するため
の技術課題に重きをおくあまり、誰がどうエキスパートシステムの構築に参加し、同一
の知識ベースに対して、誰がどう見るかなどの運用面の課題について未解決であった 。
1. 2 木 研 究 の 目 的
本論では、はじめに、計算機部門による定形処理のプログラミング、エンドユーザ部
本論は、知識ベースビューという概念を考慮したエキスパートシステムの構築に係る
一連の研究をとりまとめたものである 。 基本的なアイデアは、ナレツジエンジニアが開
発 し た 知 識 ベ ー ス に 対 し 、 知 識 ビ ュ ー と 呼 ぶ 一種 の メ タ 知 識 を 与 え る こ と に よ り 、 エ キ
スパートやエンドユーザが彼らの抽象レベルで知識にアクセスできる手段を提供しよう
門 に お け る 非 定 形 処 理Iの プ ロ グ ラ ミ ン グ と を 対 比 す る こ と に よ り 、 エ キ ス パ ー ト シ ス テ
ム の 関 与 者 と 構 築 手 順 を 分 析 す る 。 そ の 結 果 、 一 つ の 知 識 ベ ー ス に 対 し て 吹 の 4種類の
インタフェースを提案する:
(a) 試 行 環 境 :エ キ ス パ ー ト 自 身 が シ ス テ ム の イ メ ー ジ 作 り を 行 う 。
(b) 開 発 環 境 :ナ レ ッ ジ エ ン ジ ニ ア が 本 格 的 に エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム を 構 築 す る 。
というものである。
(c) 利 用 環 境 : エ ン ド ユ ー ザ が ヱ キ ス パ ー ト シ ス テ ム を 利 用 す る
こ の 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー は 、 デ ー タ ベ ー ス (DB) 技 術 の ビ ュ ー と い う 概 念 [
D
a
t
e
.
(d) 保 守 環 境 : エ キ ス パ ー ト が 知 識 ベ ー ス を 洗 練 化 し て い く 。
1981][Ullman.1980]の 影 響 を 受 け て い る 。 D Bビ ュ ー は 、 仮 想 的 な デ ー タ 構 造 ( 利 用
者に対するデータベースの見え方)を定義する手段、エンドユーザが意識しなくてよい
部 分 に マ ス ク を 与 え デ ー タ を 保 護 す る 手 段 、 な ど を 提 供 す る 。 す な わ ち 、 D Bビューは
利用者に対するヒューマンインタフェースを与えるものである。
知 識 ベ ー ス ビ ュ ー は 、 こ れ ら D Bビ ュ ー の 概 念 を 知 識 処 理 に 発 展 さ せ 、 知 識 ベ ー ス の
構築のためのヒューマンインタフェースを提供することを目的とする。
この中では開発環境がエキスパートシステムを構築する上での基本となる機能を提供
する環境と考え、開発環境のよに他の環境を統合するために知識ベースビューと呼ぶ概
念を導入する。
試行環境は 、過去にナレッジエンジニアによりシステム化された問題解決と同じ手法
が使える場合、エキスパートが短時間で小さな知識ベースを作成できるようにする 。エ
キスパートが、エキスパートシステムとは如何なるものであり、何ができるかを知るた
本 論 で 述 べ る 研 究 は 以 下 の 二 つの段階からなる。
めのインタフェースである。そのため、試行環境では、どのような問題解決手法がある
(1) エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム の 構 築 モ デ ル に 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー の 概 念 を 導 入 し 、 シ ス テ
ム開発、再利用のモデルを提案する。 [
T
s
u
j
i，e
t a1
.1
9
8
9
b
]
かが分かり、その 一 つを選択したとき、開発環境で参照するよりも抽象度の高い形式で
知識を入力できるように知識ベースビューを導入する。
提 案 す る モ デ ル は 、 従 来 の ツ ー ル が KEHFikes，e
t a1
.1
9
8
5
]や A
R
T のよう
に汎用性を指向したナレッジエンジニア用と、
E
T
S
[
B
o
o
s
e
. 1
9
8
4
]や M
O
L
E
t a1
.1
9
8
6
] のように専用性を指向したエキスパート用とに分けて
[
E
s
h
e
l
m
a
n，e
論じられたために生じる問題を解決するものである。つまり、ナレツジエンジニ
アにより開発された知識ベースをエキスパートが保守する困難性、エキスパート
がプロトタイピングした知識ベースをナレッジエンジニアが拡張する困難性を除
去することを目的とする。
試行環境で取り揃えられる問題解決のメニューは、あらゆる問題を解決できるわけで
なく、生成される知識ベースは必ずしも新しい分野で要求される機能を満足できない.
そのときは、ナレッジエンジニアが開発環境で応用領域に関して汎用的な知識表現を用
いて知識ベースを作成する。
利用環境を実現する知識ベースビューは、如何なる知識の集合(知識セット)で一つ
の応用システムが構成されるかを定義する。利用者はどの知識セット(あるいは誰の
(2) 具 体 的 な 応 用 例 に 基 づ い て 、 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー の 表 現 、 機 能 、 有 効 性 、 限 界 に つ
知識セット)を用いて問題を解くかを選択したり、問題の解がどの知識セットに基づく
かを知ることができる。一方、この知識ベースビューは、ある知識の集合(知識セット)
いて考察する。
特 に 保 守 と い う 観 点 か ら 、 ① 静 的 に ( 推 論 と は 独 立 に ) 保 守 す る 場 合 口s
u
j
i，
e
t a1
. 1
9
8
8
b
J、 ② 動 的 に ( 推 論 過 程 を 通 し て ) 保 守 す る 場 合 [
T
s
u
j
i，e
t a1
.
が一つ以上のエキスパートシステムに含まれることも可能とする。
保守環境を実現する知識ペースビューは、エキスパートが自分の責任範囲について
1
9
8
8
c
]③ リ レ ー シ ョ ナ ル ・ デ ー タ ペ ー ス の 研 究 成 果 を 用 い た 場 合 口 s
u
j
i，e
ta
l
自分の見やすい表現で知識ベースにアクセスすることを可能とする。知識の保守とは、
1
9
8
9
a
]につ い て 個 別 に 論 じ る 。 こ れ ら の 応 用 例 が 、 初 期 イ ン ス ト ー ル と し て と り
単 な る 維 持 ・管 理 だ け で な く 、 内 容 の 更 新 ま で も 意 味 す る 。 あ る 応 用 で 保 守 の た め に 定
あえずの知識だけで動作し、知識ベースビューを用いて、順次エキスパートによ
義された知識ペースビューは、問題解決手法が同じ別の応用を試行するときに利用でき
り知識を更新されるように設計されることを示す。
る。例えば、ある分類型のエキスパートシステムの保守ビューの組ができると、これを
試行ビューとして登録することにより、以後類似した分類型の応用システムのイメー
ジ作成を行う試行環境ができる。
とのように知識ベースビューはエキスパートシステムのアーキテクチユアの再利用
も可能とする。
υ
内︽
内/-
吹に、 3種 類 の 具 体 的 な 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー に つ い て 考 察 す る 。
(1) 知 識 ペ ー ス を 静 的 に 保 守 す る た め の 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー
この知識ベースビューは、新たな問題解決モデルが考案される都度生じていた伺
別に知識獲得ツールを開発する労力を省力化するものである。この知識ベースビュ
ーを実現するために、ナレッジエンジニアにより開発される知識ベースに吹の仮
-エキスパートの知識により継続的に保守される部分(問題領域に閲する知識)
基本的に変更されない部分(推論制御の知識)がある。
-継続的に保守される部分においても陽に定義できる構造がある。
この仮定に基づき、知識ベースの構造と属性を表現するメタ知識とそのインタプ
リタを提案する。つまり、ナレッジエンジニアのための知識表現とエキスパートの
ための知識表現とを相互に変換する規則をメタ知識として定義することにより、エ
キスパートによる知識ベースの編集を可能とする広義のエディタを生成する。
生成されたエディタは、知識ベースビューとしてエキスパートが知識ベースの
如何なる部分をアクセスできるか示し、フィルインザブランク形式でエキスパート
の操作を誘導し、重観した知識や冗長な知識の警告を行う。
次に、提案した知識ベースビューをプログラミングノウハウを伝承するためのエ
キ ス パ ー ト シ ス テ ム 口 suji，et a1
.1
9
8
8
d
]に 適 用 し 、 先 の 4 つ の 環 境 が ど の よ う
に構築されていくかを検証する。
このエキスパートシステムは、
ル ー ル を 入 れ れ る こ と が 重 要 と 考 え 、 先 に 述 べ た 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー を (i
i
i)の段階
で設けた。採用した問題解決モデルはこのエキスパートシステムだけでなく他にも
使えるので、設計した知識ベースビューは保守だけでなく別のエキスパートシステ
ムの試行に利用できる。
(2) 知 識 ベ ー ス を 動 的 に 保 守 す る 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー
定をおく:
と
完全なルールは短期間では得られないが、ヱキスパートが気付いたときに新たな
161件 の ソ フ ト ウ エ ア 事 故 に 関 す る 教 訓 的 な ノ
ウ ハ ウ (1件 1薬 形 式 の 文 書 ) を 蓄 積 し て お り 、 ヱ の エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム の 問 題
は、新たに生じた事故を既に知られている教訓に結び付けることである。
M EA (Heans-Ends Analysis) に 基 づ く プ ロ ブ レ ム ソ ル パ を 用 い て 、 知 識 ベ ー
ス を 動 的 に 保 守 す る た め の 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー と 先 の 4つ の 環 境 に つ い て 論 じ る .
M E Aは 初 期 状 態 と 目 標 状 態 が 与 え ら れ た と き 、 初 期 状 態 か ら 出 発 し 、 現 在 状 態 を
目標状態に近づくように状態を遷移するオベレータ(領域知識と呼ばれる)列を選
ぶ手法であり、 一 般 に 、 解 の 質 と 求 解 の 効 率 を 無 視 す れ ば 、 領 域 知 識 だ け で 問 題 を
解くことができる [
Newell，e
ta
l
.1
9
7
2
]
.
質の高い解を効率良く得るためには、ある状態で複数のオペレータが候補となっ
た と き そ の ど ち ら を 選 ぶ か の 知 識 ( 戦 略 知 識 と 呼 ば れ る ) が 必 要 と な る . しかし、
PROD1GY [Minton，et a1
. 1
9
8
7
] な ど で 知 ら れ て い た 戦 略 知 識 は M E Aにおける
ゴールスタックを追跡するものであり、複数のゴールが互いに干渉する場合には、
それにとらわれない戦略知識が必要である 。
こ こ で は 、 は じ め に 保 守 対 象 の 知 識 と な る 新 し い 2種 の 戦 略 知 識 を 示 す 。 一 つ は
ゴールスタックに対し割込みをかけるもので、他はゴールスタックをクリアするも
のである。三れらの戦略知識は机上で静的に獲得することは困難で、ソルパを動か
し 、 問 題 を 解 い て い る 途 上 、 逐吹動的に獲得されるととを示す。
吹に、とれらの知識を獲得するには、開発環境でプロブレムソルパの機能を拡張
具体的な事故と格言化した教訓ではその抽象度が違うので、単純なキーワード
する必要があることを示す。その後、新たに知識ベースビューを設けることにより
検索で両者を結び付けることは困難である。一方、教訓を特徴付ける属性の設定が
エキスパートから戦略知識の獲得が可能となることを示す。さらに、戦略知識の獲
困難であるため、分類問題に帰結することも困難であった。
得の効果をシミュレーシヨン実験に基づいて述べる。
そこで、問題解決手法として 、具体的な事故から得られるキーワードを抽象化す
る連想ルールと、抽象化したキ ー ワードと教訓を結び付ける関連ルールを記憶して
おき、初心者がいくつかの具体的なキーワードを入力すると関連するプログラミ
ングノウハウを検索して表示するものを採用した。
知 識 ベ ー ス の 構 築 に は 吹 の 3段 階 を 踏 ん だ 。 ( i) エ キ ス パ ー ト か ら 思 い 付 く ま
(3) 表 形 式 知 識 ベ ー ス と そ れ に 対 す る デ ー タ ベ ー ス (0B) ビ ュ ー
表 操 作 を 行 う O Aソ フ ト ウ ェ ア を ベ ー ス と し た エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム に 関 し 、 そ
れを構築するための知識表現と知識ベースビューについて論じる。
本エキスパートシステムは、オフィスワークを状態遷移モデルとして捉え、予め
ま 連 想 ル ー ル と 関 連 ル ー ル を 得 る 。 (i) 初 期 化 し た 知 識 ベ ー ス に よ る 検 索 結 果 と
登録しておいたオフィスワークの手続きをイベントドリブンに実行するものである。
エキスパートが判定した結果とを比較することによりルールの洗練化を行う。(出)
イベントとは、例えば、時間の到来、メイルの受信などである。自分の仕事の一部
ルールの保守ツールをエキスパートに提供する。
を代行させる秘書システムとみなすことができ、エキスパート=エンドユーザであ
る
。
Fhu
-4-
1. 3
本論文の構成
この程の O Aシ ス テ ム に つ い て は 、 従 来 、 記 述 の 簡 易 化 と 記 述 力 の 強 化 の バ ラ ン
スが課題であった。すなわち、
oB E(Office By Example)[Zloof. 1982] の よ う
本 論 文 は 、 緒 言 と結言を含め 8主主からなっている(図 1)
。
に記述を簡易にすると登録できる手続きが単純となり、逆に S
C
O
O
P
[
Z
i
s
m
a
n
.1
9
7
7
]
のように記述カを強化するとオフィスワーカが自らの知識を登録できないという
ま ず 第 2章 は 、 本 論 文 の 準 備 で あ り 、 エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム の 基 本 概 念 ・ 用 語 に つ い
て説明し、エキスパートシステムの構築に関する従来の研究の成果について言及してい
問題があった 。
る
。
ここでは、表操作を行う O Aソフトウェアを利用できるオフィスワーカを想定し、
処理対象物に状態という管理情報を持たせ、イベントと状態と処理の組をリレーシ
吹 に 第 3'1苦では、ビジネス分野における計算機応用システムの変遷について考祭し、
ヨン(関係)で表現することにより記述力と記述の簡易性のバランスをとった。
計算機部門による定形処理のプログラミング、エンドユーザ部門における非定形処理の
すなわち、表操作言語のカバーする範囲で記述力を確保し、
D Bビ ュ ー を 知 識 ベ ー
スビューとして応用することにより登録した知識へのアクセスを簡易にした。こ
こでの特徴は、表操作だけでオフィスワークの手続きを利用者主導で実行するか、
システムにイベント起動で実行させるかを、適宜入れ替えることが可能なことであ
プログラミングの両者を対比することにより、エキスパートシステムの関与者と構築手
順を分析している。その結果、知識ベースの構築には、
4種 類 の 環 境 ( 試 行 環 境 、 開 発
環境、利用環境、保守環境)が必要であることを導いている。それらの関係に闘し、開
発 環 境 が 基 本 と な る 機 能 を 提 供 す る 環 境 と 考 え 、 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー と 呼 ぶ 一 種のメタ知
識を導入することにより、他の環境を統合してリサイクルできることを示している。
る。
第 4章 か ら 第 7章 は 、 具 体 的 な 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー に 関 す る 研 究 を 述 べ た も の で あ る 。
特に知識ベースの保守に関する知識ベースビューが重要と考え、
(1)静的に(推論と
は 独 立 に ) 保 守 す る 場 合 (2) 動 的 に 保 守 す る 場 合 、 さ ら に 見 方 を 変 え (3)データベ
ー ス の 研 究 成 果 で あ る DBビ ュ ー を 用 い た 場 合 に つ い て 、 具 体 的 な 応 用 例 に 基 づ い て 、
その表現、機能、有効性、限界について述べている。
第 4章 は 、 静 的 に 知 識 ベ ー ス を 保 守 す る た め の 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー に 関 す る も の で あ る 。
知識ベースには、継続的に保守される領域知識と基本的に変更されない推論制御の知識
があり、前者においても陽に定義できる構造があるとの仮定を設定し、知識ベースの構
造と属性を表現するメタ知識を示し、さらにそのインタプリタの実現方法を述べている。
ヱのインタプリタはエキスパートに対する知識ベースの保守ビューとなり、新たな問
題解決モデルが考案される都度生じていた個別に知識獲得ツールを開発する労力を削
減した。
第 5jI壁は、第 4 i
きで提案した保守ビューの具体的な適用とその検証に関するもので
ある。プログラミングノウハウを伝承するエキスパートシステムを例に、試行、開発、
利用、保守環境が静的な知識ベースの保守を実現する知識ベースビューによりいかに
構築されるかを論じ、知識ベースビューがエキスパートシステムのアーキテクチユア
をリサイクリックに利用可能とするととを示している。
hu
円
-7-
第 6草 は 、 動 的 に 戦 略 知 識 を 獲 得 し て い く た め の 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー に 関 す る も の で あ
る。従来知られていた戦略知識では、質の良い解を効率良く求められないことを示し、
新たな 2種 類 の 戦 略 知 識 を 示 し た 。 続 い て こ れ ら の 戦 略 知 識 を 静 的 に 獲 得 す る こ と の
難 し い こ と を 示 し 、 第 4章 と は 異 な る 推 論 過 程 で 戦 略 知 識 を 保 守 す る た め の 知 識 ベ ー
スビューについて述べ、エイトパズルの問題に適用したシミュレーシヨンでその有効
性を確認している。
第 7i
立は、関係に基づく知識表現とそれに対する知識ベースビューについて述べてい
る。オフィスワークを状態遷移モデルで表現したエキスパートシステムを例に 、記述の
簡 易 化 と 記 述 力 の 強 化 の 均 衡 を と る た め に 、知 識 を リ レ ー シ ヨ ナ ル デ ー タベースに蓄積
することが有効であることを示している。
最 後 に 、 第 8章 で は 結 言 と し て 、 本 研 究 で 得 ら れ た 成 果 を 総 括 的 に 述 べ 、 今 後 の 課 題
を示す。
第 6章
[4 ]
[5]
図 1
本論文の構成
(注) [ ] は 、 発 表 論 文 リ ス ト (p146) に掲載した論文の番号であり、
各 章 は そ の 論 文 を も と に執 筆 し た こ と を 示 す 。
円MU
n
o
第写
2 主主
エキスノてートシステムキ博多箆
の新しい手法としての価値が指摘されている。これについては、
2. 1. 5で述べる。
σ〉 言 果 是 璽 と = 従 5ドミ砂Fチ己 σコ 汐 先 オ エ
2. 1
エキスパートシステムの概要
エキスパート
工ンドユーザ
ナレッジ工ンジニア
2. 1. 1 人 工 知 能 、 知 識 工 学 と エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム
知識獲得機能
はじめに、人工知能、知識工学との関係からエキスパートシステムの研究について概観
知識表現
推論機能
する。
知識ベース
エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム の 研 究 は 人 工 知 能 (A 1 :A
rtificial Intel1igence) の 研 究 の
一 分 野 を 占 め る 。 人 工 知 能 の 研 究 の 原 点、
は
、
19 5 6年 に あ る と 言 わ れ て い る 。 こ の 研 究
の目的は、人間の知能のメカニズムに関してモデルを殻定し、計算機上に実現するごとに
より、そのモデルの正当性 ・妥当性を検証することにある。
図 2. 1 エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム の 一 般 的 な 構 造
人工知 能 の 研 究 の 初 期 に 、 以 後 の 研 究 の 基 盤 と な っ た 知 識 表 現 ( プ ロ ダ ク シ ヨ ン ル ー ル 、
フ レ ー ム な ど ) が 提 案 さ れ た 。 し か し 、 当 初 計 算 機 の C P U能 力 や メ モ リ 容 量 の 制 約 か
2. 1. 3 知 識 表 現
ら、これらの表現の応用は原理的な研究に終始せざるを得なかった。
19 7 7年 、 計 算 機 能 力 に 関 す る 制 約 が 緩 和 さ れ て き た こ と を 背 景 に 、 知 識 工 学 と い う
考え方が提唱された E
Feigenbaum. 1
9
7
7
J0 以 来 、 エ ン ジ ニ ア リ ン グ 面 か ら も 知 識 表 現 、 推
論、知識獲得の研究が展開されている。特にプロダ クシヨンルールで計算機システム構
成業務が記述され E
McDermott
.1
9
8
2
]、 実 用 化 の 観 点 か ら の 研 究 開 発 が 加 速 さ れ た 。
知識ベースに格納する知識の表現方法に関し、一般的に利用されているのは、ルール表
現 E
Kobayashi，et a1. 1
9
8
5
J とフレーム表現 E
u
g
a
w
a
. 1
9
8
5
]で あ り 、 こ れ ら に つ い て 簡
単に説明する。以後の章で利用する表現については、必要に応じて付録などを用いて詳細
に言及する 。
xpert System)と は 、 知 識 工 学 の 知 識 表 現 ， 推 論 、 知 識
エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム (ES :E
獲得技術を応用したソフトウェアシステムである。ある分野の専門家や熟練者(本論では
フレーム
(1)
以下総称してエキスパートと呼ぶ)の知識を知識ペースに記憶しておき、非専門家や未熟
フ レ ー ム は 事 実 型 の 知 識 ( も の ・対 象 と す る 世 界 ) を 表 現 す る 。ーつの フレームに
練者が、計算機に記憶された知識を利用することによって 、エキスパート並の知的活動を
は、複数のスロットと呼ぶデータ格納欄が設けられる。さらに、フレームはものの
可能にすることを目的とする。
抽象レベルを階層化して表現する機能、ものの構成を分割して表現する機能を具備し
ている。
2. 1. 2
エキスパートシステムの一般的な構造
例 を 図 2. 2に示す [
M
o
r
i， et a
1
.1
9
8
8
]。 こ の 図 で は 「 会 社 J フレームの下位に
「株式会社 J
エキスパートシステムは専門知識を取り扱うシステムである。専門知識とは例えば、
(1) 仮 説 を 設 け 代 替 案 を 作 成 し な が ら 評 価 す る 、
(2) 許 容 時 間 内 に 求 解 す る た め に 戦 略 を 使 用 す る 、
(3) 過 去 の 経 験 を 利 用 し て 問 題 解 決 の 効 率 化 を 図 る 、
(4) 不 確 実 な デ ー 夕 、知識を扱う、
社J
r
有 限 会 社 J フレームがあること、
「株式会社 j フレームの下位に
rB社 J フ レ ー ム が あ る こ と を 示 し て い る 。 ま た 、 「 会 社 J フレームには
rA
fラン
クJ
f従 業 員 j ス ロ ッ ト が あ り 、 そ れ ら の と り う る 値 や 属 性 が 定 義 さ れ て い る 。
フレームの中には、
「デモン(付加手続き) J と 「 メ ソ ッ ド J と呼ばれるプログラ
ムを記述することが可能である。
デモンは、フレーム中のあるスロット値が更新あるいは参照された時に起動される
プログラムであり、データ駆動型の推論に使用される。例えば、温度のスロットに対
などの知識を含む 。
これらの知識を計算機で処理するには、それらの表現手段、記憶手段、利用(推論)手
段 、 獲 得 手 段 が 必 要 で あ る 。 エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム の 一 般 的 な 構 造 を 図 2. 1に 示 す 。 図
の ナ レ ッ ジ エ ン ジ ニ ア に つ い て は 2. 2. 1で述べる。
エキスパートシステムの構造は、知識を取り扱う新しい価値以外にもソフトウエア開発
し、温度計メモリ表示プログラムを付加するヱとにより、温度スロット値が更新され
たときにメモリ表示を連動して変化させることが可能である。
メソッドとは、オブジェクト指向言語 [
Go1dberg， et a
1
. 1
9
8
3
] における用語で
ある。オブジェクト指向とは、データとそれに対する処理手続き(メソッド)の組
を単位としてプログラムを定義し、それらの聞のメッセージ(送り先のオブジェクト
-1
0-
ー
1
1-
に対する処理依頼)交換によって、所定の処理を行わせるものである 。 フレームのデ
れ る も の で 対 象 と し て い る 世 界 ( あ る い は 状 態 空 間 ) を 更 新 す る 。 もう 一 つ は 複 数
ータ値を参照あるいは更新する場合、必ずそのフレームに付随しているメソッドを用
の ル ー ル の 条 件 自1
1が 満 た さ れ る と き ど の ル ー ル を 選 択 す る か に 関 す る メ タ な 知 識 で 、
いる必要があるため、フレームが内部情報に関して相互に独立した知識モジュール
これは戦略知識と呼ばれる。後者は、競合解消に関するもので
となり、変更時の影響が局所化された知識ベースを作成することが可能となる。本
する。
論の第 4章 で 提 案 す る
2. 1. 4でも言及
FORMも一種のオブジエクトである。
フレームのメソッドにルールも記述させ、フレーム中心に全ての知識を記述する試みも
報 告 さ れ て い る CChusho， et a1
. 1989]。 ル ー ル に つ い て は 、
2. 1. 4で示すように、
4章 以 降 第 7章 ま で の あ ら ゆ る 章 で 言 及 す る 。 ま た 、 PROLOGな ど で 使 わ
上位クラス
組織
本論の第
ランク
R
A
N
G
E
(
A
A
AA
AABC
)
)
れ る 述 語 ( 関 係 ) は 、 ル ー ル 、 フ レ ー ム を 共 に 表 現 で き る 体 系 口suji，et a1
. 1987d]
を
従業員
T
Y
P
E(笠数)
与えており 、 第 61
言、第 71
きでは述語を知識表現の手段として利用する。
還
を
伊
集fzッ剤、、烈
:
吋
:
:
:
:
:
:
%
し
氏穣
‘、
鋭
、
部
長
IF
上位クラス
会社
上位クラス
資本金
T
Y
P
E
(整数)
責 任 範 囲 ..
上場
初 期 値 (Nu1
1
)
?会社
の
自資本金
が
自上場
カf 1部
の
8ランク
を
A
A
A とする
の
自ランク
を
A
A
A で
自従業員
カf 1000 以 上 で あ る
8限 度 額
を
会社
T
H
E
M
?会社
1000 以 上 で
または
2部
である
鱒建設定!町駅
IF
T
H
E
M
クラス
株式会社
クラス
株式会社
資本金
1400
資本金
500
従業員
5000
上場。
2部
上場
1部
図
?会社
?会社
の
図 2•
3
1
0億 円
とする
ル ー ル表現の例
この闘で抵、主将器 ・
実行部とも現象世界の(Jレーム名、ス日ヲト名、 1日ヲト値)の組で表現されている
2. 1. 4 推 論
2. 2 フレ ー ム 表 現 の 例
7 レーム tli階層間憶があり‘ !7 レ-~Ii接患の 1 日ヲ トからなり、 u 日ヲト IH 日ヲト名と 1 ロヲト監からなる
推論にも多様な形式のものが提案されている。ここではルールに基づく推論機構の基
本的な動作を説明する。詳細な動作定義については、各章の必要に応じて言及する。
(2)
ルール
ルールは、エキスパートの経験や手順(オベレーション)に関する知識を表現する
(1) 前 向 き 推 論
r1 F (条件) T H E N (結論)J の 形 で 記 述 す る 。 条 件 か ら 結 論 ，
条件郁が成立するルールを逐吹実行し、結論を得るものである。条件部の成立す
条件から行動，原因から結果などの関係を表現する。この種のルールを利用して推論
るルールが皆無になった時点で動作を終了する。前向き推論の応用については、本
す る シ ス テ ム を 『 プ ロ ダ ク シ ヨ ン シ ス テ ム J と い う 。 ル ー ル の 例 を 図 2. 3に 示 す
論 の 第 5章 、 第 7章で述ペる。
ために使用され、
C
1
l0ri， et a1
. 1988]。 こ の 例 で は 、 条 件 ・ 結 論 が ( フ レ ー ム 名 ) 、
(スロット)、
(スロット値)の 3つ 組 で 表 現 さ れ て お り 、 ? 記 号 は そ れ が 変 数 で あ る こ と 、 @ 記 号
はそれがスロットであるヱとを示している。(これらの形式的定義については各章に
て必要に応じて説明する)
(2) 後 向 き 推 論
目標(ゴール)を与え、その目標を導く結論部をもっルールの条件が成立するか
否かを検証する。ある目標を導くルールの条件が成立するか否か不明の場合、その
条件をサブゴールとして、同じ動作を繰り返す。後向き推論の応用については、本
ル ー ル は 大 き く 2種 類 に 分 類 さ れ る 。 一 つ は 領 域 知 識 あ る い は オ ベ レ ー タ と 呼 ば
ー
1
2-
論の第 6~ で述べる。
ー
1
3-
前 向 き 推 論 は 『 状 況 対 応 型 J 、 後 ろ 向 き 推 論 は f目 的 指 向 担 J とみなすことができる。
一つのエキスパートシステムを実現 す る の に 前 向 き 推 論 と 後 ろ 向 き 推 論 の 両 者 を 組 合 せ
ることも可能である.第 6草 で は こ の 組 み 合 わ せ に つ い て も
2及する.
ートシステ ム は こ れ ら の 期 待 を 満 足 す る よ う に 開 発 さ れ る べ き で あ る 。
(1) ラ ピ ッ ド ・プ ロ ト タ イ ピ ン グ
従来、ソフトウエア開発のためのライフ・サイクルの考え方が提唱され、要求分析
を正確にすることが重要視されてきた.要求分析は、銀行のオンライン・システムな
(3)餓合解消
推舗を行なう上で綾数のルールが実行可能となる場合がある.このとき、どのル
どの大量の定型的なデータ処理システムに対しては可能であるし、必要とされてき
ー ル を 最 初 に 実 行 す る か を 決 定 す る 必 要 が あ る . こ の 動 作 を f飯 合 解 消 j という.
た.しかし、最近要求分析が正確に実施できるという前提を放棄しなければならな
問題を適切に解くか否かはこの競合解消戦略に依存する.
い 分 野 が 数 多 く 存 在 す る こ と が 判 明 し て き た . こ の 分 野 の 応 用 シ ステムの開発には
プ ロ ト タ イ プ ・シ ス テ ム を 短 期 間 で 作 成 し 、 そ の シ ス テ ム を 評 価 し な が ら 実 用 化 を 指
競合解消の方針(戦略)は、ヱキスパートシステム構築時に決定され、基本的に変更され
ることがない場合と、構築時には決定することができず、問題解決のトレースをみて段階
的 に 決 定 さ れ る 場 合 が あ る 。 本 論 文 の 第 4章 の 方 式 は 前 者 ・ を 前 提 と し て お り 、 第 6章 の
β式は後1j'を前提としている。
向していかなければならない。
図 2. 1に 示 す よ う に 、 エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム に は 推 論 機 構 が 予 め 備 え 付 け ら れ
ている。そのため、一部の知識を記述するだけで局所的な動きが実現され、ラピッド ・
プロトタイピングに適している。
(2)大別段:ソフトウェア開発
2. 1
. 5 知識獲得
我々の開発する応用システムは日々大規模化の傾向にある.ヱれまで、機械語→
知識獲得には、推論と独立に静的に獲得する場合と、推論に依存して動的に獲得する場
アセンプラ語→高級言語という言語記述力の発展により、一人当たりのプログラ
合とがある.さらに、推論のための知識をそのまま獲得する場合と、例を獲得し推論のた
ム 開 発 s : が 増 加 し て き た 。 図 2. 1に 示 す 知 識 ベ ー ス に 蓄 積 さ れ る 知 識 を 表 現 す る
め に 州 納 あ る い は 演 鐸 し 学 習 す る 場 合 と が あ る 。 こ の マ ト リ ッ ク ス を 表 2. 1に示す。
手段は、これをさらに一歩推進したものと考えることができる。すなわち、知識表現
と呼ぶ新しいプログラミング言語は、より人間の思考に近い表現法を与えるため、よ
り大規模、複雑なソフトウエアを実現できる可能性が存在する.
表 2. 1 知 識 獲 得 の 分 類
獲得 の
タイ ミング
一推論と独立
(3) 計 算 機 非 専 門 家 に よ る プ ロ グ ラ ミ ン グ
多くの組織において、システム開発の要求量はシステム開発能力を上回っている.
知識の与え方
直接編集
4，5，7章
推論に従属
一一
6章
例からの学習
本論の
範囲外
そのため、パックログ(ソフトウエア開発の積み残し)が増大している。さらにシス
テム開発部門が保守対象とするソフドウエア量もその保守能力を超えつつある。
これらの問題に対する解決策は、計算機邸内以外のユーザによるプログラミングを
可能にすることである。エキスパートシステムの知識をエキスパートから直接計算
機に入力することが可能となれば、プログラマなしのソフトウエア開発が実現される.
図 2. 1の知識獲得機能は、この要求に応えるものとして期待されている。
本研究はこの知識獲得の一分野に関するものである.本論は、学習ではなく知識を直
接 獲 得 す る 方 式 に 関 す る も の で あ り 、 第 4章 、 第 5章 、 第 7章 は 静 的 に 獲 得 す る 方 式 、
(4) 情 報 資 源 管 理
データを組織の財産としてデータベースに収集し、それを分析することにより種々
の 管 理 を 行 な っ て い る 事 例 が 噌 加 し て い る . 図 2. 1に 示 す 知 識 ベ ー ス は こ の 枠 組 み
第 6章 は 動 的 に 獲 得 す る 場 合 を 論 じ る 。
知識獲得は広義には、専門知識のモデル化の研究を含み、エキスパートシステム構築の
研究=知識獲得の研究と言っても過言ではない.
2. 1. 6 構 造 か ら 見 た エ キ ス パ ー トシステムの特徴
を拡げ、組織の中に散在する知識を収集し、それを財産として活用することを可能と
すると期待されている。
これらの期待の実現には 、 ヱキスパートシステムにまつわる知識工学の技術分野を越え
て幅広い議論を必要とするが、以上の意味を考慮、したエキスパートシステムの構築に関す
ヱ キ ス パ ー ト シ ス テ ム の 構 造 が 図 2. 1を 呈 し て い る こ と か ら 、 従 来 の ソ フ ト ウ ェ ア
る研究は重要なものであろう。
技術では取り扱いが困難であった吹の課題を解決すると期待されている。逆にエキスパ
-1
4-
-1
5-
2. 2 エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム 構 築 の モ デ ル と 手 順
(I) 現 実 の エ キ ス パ ー ト の 行 動 を 近 似 す る
(2) 倣 う 問 題 の 範 囲 を 限 定 す る .
2
. 2. 1 エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム 構 築 の 関 与 者
(3)計 1
1機 化 す る 部 分 を 明 確 化 す る .
. 4の よ う な ダ イ ア グ ラ
コンビュータ化する範囲のことを「概念世界 j と呼ぶと、図 2
エキスパートシステムの構築には改の人々が関与する.
(1) エ キ ス パ ー ト ( 知 識 の 提 供 者 )
ム が で き る [Kataoka. 1988] す な わ ち 、エキスパートシステムの構築作業は、
0
① 災 世 界 の w h a t を 概 念 世 界 の w h a L に変換し、
(2) エ ン ド ユ ー ザ ( シ ス テ ム の 利 用 者 )
@概念世界の中で、 w h a Lから h 0 ¥vを導き、
(3) ナ レ ッ ジ エ ン ジ ニ ア
③ 概 念 世 界 の howを実世界の h0 w (すなわち知識ペース)に只体化する、
ところが、従来のエキスパートシステム構築に関する研究は知識表現、あるいは知識
からなると考えることができる。
獲得など知誠を計算機に移植するための技術課題に重きをおくあまり、継がどうエキス
パートシステムの構築に参加し、同一の知識ベースに対して、税がどう見るかなどの運用
面の部組について未解決であった。これらの関与有のエキスパートシステムの構築にお
実世界
ける役叩j分 舶 に つ い て は 、 第 3章で分析する。
ここでは、ナレッジエンジニア (KE :Knowledge Engineer) について述べる。
ナレツジエンジニアは、専門家にインタビューしてその知識を抽出し分析して ，知識
概念世界
陣i
持参による仕事! →
WHAT
i
専門家モデル￨
(抽象化)
ベースを構築する役割をもっ。設計者としてエキスパートシステムの目的，システム化の
↓
範囲，機能を，没定し，実際の開発プロジヱクトの推進に関する管理，統制を行う。
(形式化)
ナ レ ッ ジ エ ン ジ ニ ア の 存 在 価 値 は 、 次 に 述 べ る 専 門 家 モ デ ル ・知 識 モ デ ル の 分 析 能 力 に
ある . モ デ ル を 決 定 し て 、 あ る 領 域 の エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム と し て 必 要 な 知 識 ベ ー ス を 設
HOW
￨知総ベ
計 す る . そ の た め 、 ナ レ ッ ジ エ ン ジ ニ ア は 、 シ ス テ ム エ ン ジ ニ ア の 技 術 に 加 え 、 吹 の 4つ
(検証)
シ
i←
ス
￨知識モデル￨
(具体化)
の知誠、技術を必要とする。
(1)人工知能 ，知識 工 学 の 知 識
(2) エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム を 構 築 す る た め の ツ ー ル 及 び 知 誠 表 現 言 語 の 知 識
図
(3) 業 務 知 識 ( 専 門 家 と 議 論 で き 、 そ の 分 野 で の 知 識 の 構 造 を 決 定 す る 能 力 )
2. 4 エ キ ス パ ー トシステムの構築作業
実世界で、直接知議ペースを構集することが自震であり、モデル化。手順を l
u
(4) イ ン タ ビ ュ ー 技 術
本 論 で は 、 概 念 世 界 に お け る what を f専 門 家 モ デ ル j と呼び、
2
. 2. 2 専 門 家 モ デ ル と 知 識 モ デ ル
howを f知 識 モ デ
ルJ と呼ぶ。前節で述べたルールやフレームは知識モデルである。このダイアグラムに
情 報 処 理 シ ス テ ム の 構 築 は 、 あ る 業 務 何 hat
} を プ ロ グ ラ ム (how) に 変 換 す る こ と で
あると考えられる.しかし、ヱの変換を直接行なうことは困難である.そのため、エキ
スパートシステムに係らず、従来の情報処理システムの設計においても、現実の業務に対
しコンピュータ化する範囲をモデル化する段階をおく.従来の設計におけるモデル化で
は、帳表、台帳、伝2
2な ど デ ー タ を 中 心 に そ れ ら の 関 連 を 分 析 し 、 ど の 範 囲 の 業 務 を 計
算機化するかを決定するのが課題であった。
それに対し、エキスパートシステムの設計では、エキスパートの行っている問題解決法、
すなわち、知識中心にモデルを作成する必要がある。データと知識の区別は明確ではな
いが、 一般 に は 、 デ ー タ は 「 そ れ が も っ 値 そ の も の J に 価 値 が あ る と 考 え 、 知 識 は 「 推 論
により使われて初めて価値が出るもの J と考えられる。モデル作成とは吹のことを言う。
-1
6-
おいて、
-英 世 界 の w h a t ( す な わ ち 専 門 知 識 ) か ら 慨 念 、 世 界 の 専 門 家 モ デ ル を 作 成 す る こ
とを f抽 象 化 J 、
・ 専 門 家 モ デ ル か ら 知 識 モ デ ル を 導 出 す る こ と を 『 形式 化 j 、
- 知 識 モ デ ル を も と に 概 念 世 界 の h0 w ( す な わ ち 知 識 の 記 述 ) に 写 像 す る こ と を
「具体化 j
-知 識 ベ ー ス の 正 し さ を 確 認 す る こ と を 「 検 証 J
と呼ぶ.ただし、抽象化と形式化の境界、形式化と具体化の境界は必ずしも明確ではない.
また、抽象化、形式化、具体化、検証は、システム開発の順序ではなく、作業内容を表す
ものである。
-1
7-
専門家モデルの考察により、類似問題を全く別の手法で解いていたり、全く異なると思
える問題が同じ解法のバリエーシヨンに他ならないことがわかる。相続相談、年金相談と
いった f相 談 J と い う キ ー ワ ー ド か ら 表 階 的 に 類 似 し て い る と 思 わ れ る エ キ ス パ ー ト シ ス
テムの専門家モデルが全く異なっていたり、年金相談、故障診断といった表面からは似て
い る と 思 わ れ な い エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム の 専 門 家 モ デ ル が 同 ー であることもある。
(1) 仮 説 を 設 け 代 替 案 を 作 成 し な が ら 評 価 す る 。
g
e
n
e
r
a
t
ea
n
dt
e
s
t
)と 呼 ば れ る 。 仮 説 の 候 補 が す べ て
この問題解決法は、生成検査法(
生 成 で き る 仕 組 み ， 同 一 仮 説 を 2回 以 上 生 成 し な い 仕 組 み が 必 要 で あ る 。 一 般 に 仮 説 候 補
の生成法に知識を利用することにより、不要な推論が削減され、求解効率がよいことが知
られている。
[
C
h
a
n
d
r
a
s
ek
a
r
an
.1
9
8
5
J。
(2) 許 容 時 間 内 に 求 解 す る た め に 戦 略 を 使 用 す る 。
2
. 2. 3 専 門 家 モ デ ル の 枠 組 み
エキスパートシステムは、問題を解くために多数の組合せを評価しなければならないこ
専門家モデルについてその枠組みを提示することにより必要性を示す。専門家モデル
に つ い て 、 こ こ で は 以 下 の 7つのものからなると考える。
と が 多 い 。 組 合 せ が 多 数 の 場 合 、 最 適 解 を 求 め る こ と は 時 間 的 に 不 適 切 で あ る 。例 えば
21
0通 り の 組 合 せ に つ い て
o.
0 0 1秒 で 解 け る 問 題 も
2日 通 り の 組 合 せ に つ い て は 10
日以よの時間を必要とする。すなわち、しらみつぶし法は小規模の問題を解くことに有
効であるが、複雑な問題を解く時には不適切なことが多い 。
①目標状態
最適解を求めるためには多数の組合せを評価せねばならない開題でも、観点を変えるこ
②初期状態
③対象世界
と に よ り 、 あ る 条 件 を み た す 許 容 解 を 求 め る よ う に 考 え る と よ い 場 合 が あ る 。 以下では、
④オペレータ(領域知識)
その見方に関するエキスパートの技法例を示す。
⑤ 仮説
(a) 問 題 を 按 数 の 部 分 問 題 に 分 割 す る 。
@戦略(ヒューリスティクス、競合解消知識)
問題を互いに関係しない部分問題に分割する。
⑦経験(問題解決の例)
おいて、
f対 象 世 界 J と は 、 エ キ ス パ ー ト が 認 識 す る も の (;オブジェクト)の集合である。
r
オ
ペレータ J と は 、 エ キ ス パ ー ト が 認 識 し た 対 象 に 対 し て 行 え る 操 作 で あ る 。 例 え ば 、 『 航
費 精 算 書 に 旅 費 と 出 張 日 を 記 入 す る J と い う 事 象 で は f餓 費 出 張 書 j と い う オ ブ ジ ェ ク ト
と『記入する J と い う オ ペ レ ー タ が あ る 。 綿 費 と 出 張 日 の 記 入 欄 は 、 航 費 精 算 書 の 中 に あ
ると考える。オペレータのことを領域知識ということもある。
2・。通りの組合せが発生する問題に
210+210+210+21。通りの組合せに分割可能であれば、
とされた求解時間が
10日以上必要
O. 004秒に削減される。
(b) 部 分 解 を 順 次 求 め て 拡 張 す る e
部分問題の解が全体の解の一部になるかどうか判定できない場合、
(a)のよう
な単純分割はできない。設計/計画め問題の多くは独立な部分問題に分割出来ない
た め 、 順 序 付 け た 部 分 作 業 に 分 割 し 、 自1分 構 成 を 作 り 出 し て は そ れ を 拡 張 す る こ と
f状 態 」 は 、 オ ブ ジ ェ ク ト ( あ る い は そ の 集 合 ) に 対 し て 付 与 さ れ る 。 例 え ば 「 旅 費 精
により組合せの発生を押える。例えば、レイアウト問題では、あらゆる組合せをしら
算書 J に対して「白紙 j と い う 状 態 と f記 入 済 み J と い う 状 態 が あ る と す る と 、 先 の オ ベ
みつぶし的に評価するのではなく、基準となるものから順次配置する(部分構成を作
レータにより状態が更新される。
r
問題を解く J と い う こ と は 、 対 象 世 界 の 状 態 を
f初期
状態 Jから「目標状態 j へ「オベレータ J を用いて遷移させることである。
エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム の 成 否 ・良 否 は そ の 専 門 家 モ デ ル の 仮 説 ， 戦 略 ， 経 験 ， 不 確 実
性の敏い方に依存する。エキスパートによる問題解決の特徴については、以下のように考
H
a
y
e
s
R
o
t
h，e
t al
.1
9
8
3
J
えられる。 [
り出しては拡張する)ことにより、効率をあげることが可能である [
W
a
t
a
n
a
b
e，e
tal
.
1
9
8
5
J。
(c)トップダウンで問題を解く。
問題解決が大局的な部分作業から局所的な部分作業に順次分割される場合、より
大 局 的 な 部 分 作 業 を 先 に 解 い た 方 が よ い 場 合 が あ る . 1つ の 大 局 的 な 部 分 作 業 が 解 け
た結果として、被数の新しい局所的な部分作業が生じる。この種の問題については、
各部分作業に対して解く順番を与えることにより、組み合わせの発生を押さえるこ
とができる。例えばより優先度の高い制約だけを考慮して問題を解き、順吹制約を
追加していく方法が考えられる。これらの手法は、
トップダウン改善法と呼ばれ、従
来行われてきたウオータフォール型のソフトウェア設計にはこれが使用されている。
-1
8-
-1
9-
(d) 解 い て い る 途 中 に 優 先 順 位 を 変 更 す る 。
(2)
(1)
(3)
(4 )
(c) で 述 べ た 順 位 を 事 前 に 決 定 で き な い 場 合 が あ る . 問 題 解 決 の 途 中 に 得 ら れ
る情報で優先順位を変更しなければならない場合、改の知誠と推論メカニズムを用い
↓
て組合せの発生を抑制する 。
・優 先 順 位 を 変 更 す る 知 識
↓
・優先順位が変化した時、一時的に推論を中断するメカニズム
特
定Y
プ
リ
ケ 申シ3
i
.中断していた推論を再開するメカニズム
この手法は i
止小拘束原理と呼ばれ、リアルタイムの監制，制御のエキスパートシ
↓
所 与 の専門家モ デ
ル
を 用 川 知 識ベース
ステムなどで使用される。
(3) 過 去 の 経 験 を 利 用 し て 問 題 解 決 の 効 率 化 を 図 る
エキスパートが問題を解く時、
↓
所与の知識モデルを用いた知識ベース
lか ら 問 題 を 解 く こ と は 少 い 。 使間できるものがあれば、
過去の類似の事例を検索してそれを流用することにより効唱よく問題を解いている [
S
h
a
n
k.
自
1
9
8
2
]
. これについては、第 6章 で 触 れ る e
由 形 式 の 知
識 べ
ス
(4)不確実なデータ，知識を扱う
エキスパートは、問題解決に必要十分な情報を利用できないことがある.例えば、
図 2. 5
短時間に然るべきや'
1
析を下さなければならない場合、
エキス パ ー ト シ ス テ ム の 構築 方 法 か ら み た
専 門 家 モ デ ル と 知 識 モデル
関連するデータが部分的に得られない場合、
データ他を信用できない場合、
データを解釈するための知識が信頼できない場合、
などである.不確実なデータ，知識を扱うモデルの例として吹をあげるヱとができる。
(c) 確 信 度
r八は B を 暗 示 す る J
fC と D なら
Eで は な さ そ う だ J な ど の 漠 然 と し た 判 断 を 表 現 す
るための手段であり、便宜的な数値により意味表現を近似的に表す手法である。例えば、
(a)迎姫!
ある仮説が成立していることから 、別の仮説も成立するであろうという知識を使用
lを 瓦 、 -1を偽とし、
fAな ら ば Bは 0.7位陣かである。 J fC と Dでは Eは、一 O.
し て 、 デ ー タ の 不 完 全 性 を 補 う 。 例 え ば 、 f消 防 車 j と 『 サ イ レ ン j から 「火 事 J を
6位 確 か で あ る j と い う よ う に 扱 い 、 必 要 に 応 じ て 経 験 的 に 与 え ら れ る 閥 値 と 比 較 し て
連 想 で き る . f消 防 車 J あ る い は fサ イ レ ン J だ け か ら 「 火 事 j は 誼 ち に は 関 連 付 か
般論を行う。
ないが、それらが組み合わさると関連付く
a
検索を行う場合など、 あるキーワードが
指定された時、別のキーワードも含めた方がよい場合に利用する.これについては第
2
. 2
. 4 エキスパートシステムの構築方法からみた専門家モデルと知識モデル
5意で論じる .
先に述べた専門家モデル、知識モデルの関係を基に分類すると、エキスパートシステム
(b) 得 点 ( ス コ ア リ ン グ )
複数の代替察(例えば、意思決定の相談や故障の原因究明など)の順序付けを行う
ものである.伺々の現象から原因としての可能性の得点を与える知識や、相談者のも
つ属性から行うべき行動の優先順位を与える知識に用いる.例えば、顧客の要求に答
の 作 成 方 法 に は 吹 の 4つ の レ イ ヤ が あ る . こ れ ら の 関 係 を 図 2. 5に示す。
(1) 知 識 モ デ ル か ら 作 成 す る 場 合
知識モデルとして、既知のルールやフレームでは不適当な場合、新たな知識モデル
PROLOGや L 1S Pな ど の 知 識 処 理 言 語 を
える自動車を推薦する問題において、価格、定員、用途、維持費、などそれぞれの項
とそれに対応する推論メカニズムを
目について要求の適合度を得点として付与し、最終的に総合評価を下すなどである。
用いて開発する。高度な推論方法を実現あるいはより高速性を指向した推論メカニズ
ムを実現する必要がある場合、このレイヤから僻築を行う。
-2
0-
-2
1-
(2) 既 存 の 知 識 モ デ ル を 使 用 し 、 専 門 家 モ デ ル か ら 定 め る 場 合
2. 2. 5 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー
ルールやフレームなどの知識表現を挺供する汎用エキスパートシステム構築ツール
を 用 い て 記 述 す る 。 ル ー ル 、 フ レ ー ム と い う 知 識 モ デ ル と そ れ に 対 応 す る 推 論 メカニ
知 識 ベ ー ス ビ ュ ー と は 本 研 究 で 新 た に 提 案 す る 概 念 で あ り 、 第 3章 で そ の 必 要 性 を 論
ズムは与えられるので個別に作成する必要はない。ルールとフレームが大半の知識
じ 、 以 後 の 章 で そ の 具 体 化 を 図 る 。 こ の 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー は 、 デ ー タ ベ ー ス (0B) 技術
の 記 述 に 十 分 な 表 現 カ を 示 す こ と は 、 と れ ま で 経 験 的 に 知 ら れ て い る 。 しかしながら、
の ビ ュ ー と い う 概 念 [Date. 1981][Ullman. 1980] の 影 響 を 受 け て い る 。
汎用エキスパー トシステム構 築 ツ ー ル は 専 門 家 モ デ ル を 明 示 し て い な い の で 、エキ
スパートシステムの構築は容易ではない。逆に自由に専門家モデルを定式化可能で
あるため、相談型、分類型、診断型、計画型など任意のタイプのエキスパートシス
テムを構築することが可能という利点がある。
D Bビ ュ ー は 、 仮 想 的 な デ ー タ 構 造 ( 利 用 者 に 対 す る デ ー タ ベ ー ス の 見 え 方 ) を 定 義 す
る手段、エンドユーザが意識しなくてよい部分にマスクを与えデータを保謎する手段、な
ど を 提 供 す る 。 す な わ ち 、 D Bビ ュ ー は 利 用 者 に 対 す る ヒ ュ ー マ ン イ ン タ フ ェ ー ス を 与 え
るものである。
(3) 既 存 の 専 門 家 モ デ ル を 使 用 し 、 与 え ら れ た 枠 組 み に 沿 っ て 知 識 を 入 力 す る 場 合
分野別シェルと呼ばれるものを用いて記述する。検索向き、相談向き 、殻計向きと
い う よ う に 適 用 対 象 は 限 定 さ れ る が 、 知 識 ベ ー ス の 構 築 は (2)と比べ容易である。
あるエキスパートの問題解決行動を分野別シェルが内蔵しているモデルで近似できれ
ば、比較的短期間でシステムを開発可能である。専門家モデルとして十分な種類のも
の を 用 意 で き れ ば 、 エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム の 構 築 は 飛 路 的 に 容 易 に な ると予想さ れて
それに対し知識ベースビューの基本的なアイデアは、ナレツジエンジニアが開発した知
識 ベ ー ス に 対 し 、 知 識 ビ ュ ー と 呼 ぶ 一 種 の メタ 知 識 を 与 え る こ と に よ り 、 エ キ ス パ ー ト や
エンドユーサ・が彼らの抽象レベルで知識にアクセスできる手段を提供しようというもので
あ る 。 概 念 的 な 位 置 付 け を 図 2. 6に 示 す 。 す な わ ち 、 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー は エ キ ス パ ー ト
システムのエキスパートやエンドユーザに専門家モデルを提示するものである。
いる [Chandrasekaran. 1985]。
(4) 既 存 の 知 識 ベ ー ス を 修 正 し て 使 う 場 合
完成した知識ベースの一部の知識を修正したり 、追加するだけで新たなエキスパー
トシステムを構築する場合がある。短時間でヱキスパートシステムとは何であり、何
ができるのかを認知するときにも有効に科用できる。
。
知識モデル ・
ム 朝 家 モ デj
知識ベース
図
2. 6
知識ベースビューの位置付け
~iIベー 1 ピニ・を ~n‘ 2ilêMいるE式よ怜UØII'iì!!式u:量ベ-:U:7?~.H H
円/﹄
句、
υ
っι
﹄
'
つ
2. 3 エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム の 構 築 に 関 す る 従 来 の 研 究
￨却しでも 1f
.E E で Tools for Arlificial Intclligence と い う 国 際 会 議 が 定 期 的 に
開催されるようになっている。
本節では、これまで行われてきたエキスパートシステムの椛築に関する研究の概観を
述べる
構築ツールと組として使われるエキスパート構築技法についても、いくつかの発表
[
l
Iayes-Roth，et a
l 1983][Schoen，et a1
. 1987][I
lanaoka，Cl al
. 1990] がなされて
19 5 6年 に 行 わ れ た
いる.それらはいずれも、①プロトタイピングの召要性(従って初期知識の作成とそれ
八 I の会議にあると言われている。当初、代表的な ~ilJ龍お現であるプロダクシヨンルー
らの洗練化)、②初期知識の作成は問題解決のモデリングと知識表現への定式化からな
ル [Simon，et al
. 1972] [Kobayashi，et a1
. 1986]、 フ レ ー ム [Ogawa. 1985]な ど の 知
ること、③知識の洗練化には静的なデバッグと動的なデバッグがあること、を言ってい
識 表 現 や 舵 論 機 構 の 研 究 が 活 発 に 行 わ れ 、 米 国 内 で は A八 A1主 催 の 会 議 、 国 際 的 に は
る . 平 成 3年 の 人 工 知 能 学 会 全 国 大 会 で は 、 い く つ か の 手 法 が 特 集 と し て 発 表 さ れ た が 、
1.
JC A 1と い う 会 議 が 定 期 的 に 開 催 さ れ る と と も に Ar.
tificial Intelligence，A
I
Hすことはできない。
今のところ提案されている手法に決定的なぷを比 :
2. 1節 で も 述 べ た が 、 エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム 研 究 の 原 点 は 、
Magazine という刊行物が発行されるようになった。
19 7 7年
、 [Feigenbaum. 1977]により、
エキスパートシステムの構築では、
「知識表現や般論機械の優劣より、対象分
「知 J
能強制}のボトルネック J という言葉で知られ
るように、いかなる知識をいかにして収集するかが大きな課題である。ところが、先に
rKnowledge i
s PowerJ
述べたような汎用的なエキスパートシステム構築ツールは、どのような問題領域に適Jlj
という巧え方が注目されるようになった。以来、知Jia_(学という名のもとで、エンジ
で き る の か が 明 確 で な い と い う 指 摘 が な さ れ て い る [Chandrasekaran. 1985][McDermolt
.
野 の 知 識 の 催 劣 が 、 シ ス テ ム の 能 力 を 決 定 す る J と指摘され、
ニアリング面からも研究がなされるようになり、わが国でも、情報処理学会、
19 8 6
年 に 設 立 さ れ た 人 工 知 能 学 会 な ど を 中 心 に 幅 広 く 研 究 が な さ れ て い る . 19 89年には、
1E E Eから Knowledge and Data Engineering と い う 論 文 誌 が 刊 行 さ れ 、 知 識 工 学 は
そのエンジニアリングとしての地位を確立したように思う.
エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム は 、 あ る 特 定 分 野 の 専 門 知 識 を 用 い て 、 ハ イ ・パ ー フ ォ ー マ ン
1986][Clancey. 1
984]。
ヱの問題に対して、 [Chandrasekaran. 1985] により generic Lask と 呼 ぶ 抽 象 度 が
エキスパートに近い問題解決手法を見出すことの軍要性が指摘された.そして、ある程
度問題解決のタスクを絞った知識獲得ツールとして診断型エキスパートシステム向け
の M 0 L E [Eshelman， et a
l
. 1986] 、 分 頬 型 エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム C S R L
ス な 問 題 解 決 を 行 う シ ス テ ム で あ る 。 特 に 、 日 cDermott
. 1
982]に よ り プ ロ ダ ク シ ヨ ン
[Bylander， el al
. 1983] 、 計 算 機 シ ス テ ム 構 成 エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム 向 け の
ルールで計算機システム構成業務が記述され、同様のシステム開発が相次いで行われた
S E A R [van de Brug， et a
l. 1986] な ど が 開 発 さ れ て き た 。 こ れ ら は 、 診 断 や 分
[ku，et a1
. 1986] [Tsuji，et a1
. 1987d].
.
'1987][Clancey. 1984L 制 御 分 野 [Funahashi，
以 来 、 診 断 ・分 類 分 野 [Arai，et a1
et a1
. 1987]、 ソ フ ト 開 発 分 野 [Tamai. 1987]、 設 計 ・J
I
・間分野 [Nagasawa. 1987J
[katanabe，e.
ta
l
. 1985]、 品 質 管 理 分 野 [Tsuji，et a
l
. 1988a]、 な ど あ ら ゆ る 分 野 で
システム開発が行われている [
Sasaki，et a1
. 1986HHirai. 1987]。 さ ら に エ キ ス パ
ートシステムに焦点、を絞った雑誌として
I E E E E X P E R Tが 19 8 6年 か ら 刊 行
されている.
煩など応用分野を制約した上でエキスパートの問題解決手法を個別にモデル化し、そ
の モ デ ル に 基 づ い て ツ ー ル が 直 接 エ キ ス パ ー ト に イ ン タ ビ ュ ー [Kawaguchi. 1
9
8
9
]す
る こ と に よ り 知 識 を 獲 得 し よ う と い う 試 み で あ る 印 izoguch，
i et a. 1988]. これら
の研究は初期知識の作成に有効なものである。
知 識 狼 仰 に つ い て は 、 Knowledge Acquisition Workshop が 定 期 的 に 開 か れ 、
19 9 0 年 に は 日 本 で 開 催 さ れ た
[Boose. 1990][Gaines， et a
l. 1990]. また、
19 8 9年より、 Knowledge Acquisition と い う 維 誌 が Academic Press か ら 定 期 刊 行
されている.
当初のエキスパートシステムは、
L 1S Pや P R O L O Gな ど 記 号 処 理 嘗 語 に よ り 開
発されることが多かった。その後、
KEE[Fikes，et a1
. 1985] や ES/KER~EL[Kanamori ，
知識ベースの構築に関しては、初期知識の獲得だけでなく、陳腐化した知識の除去や
et a1
. 1987HYoshimura. 1988J の よ う に 、 ル ー ル 、 フ レ ー ム な ど の 汎 用 的 な 知 識 モ
新 た に 得 ら れ た 知 識 の 追 加 と い う 保 守 の 問 題 が あ る 口 suji，et a1
. 1987b，1988bJ
.
デルを具備するエキスパートシステム構築ツールが普及し、これらを使用して開発され
この知識ベースの保守の重要性は『エキスパートは自分が思っている以上に知ってい
る こ と が 多 く な っ て い る [Barstow，et al
. 1983]. 最 近 、 こ れ ら の 構 築 ツ ー ル は 知 識
るJ と い う 名 言 で 知 ら れ て い る .
エディタ [Kumagai. 1988]、 デ バ ッ ガ 、 ブ ラ ウ ザ [Conklin. 1987]、 フ ァ イ ル シ ス テ ム な
B
a
r
s
t
o
¥
¥，et a1
. 1984] [Tsuji，et a1
. 1989b]と
どが統合されたプログラミング環境 [
して充実しつつあり、エキスパートシステムの構築は一段と加速している。ツールに
保 守 を 実 現 し て い る 。 本 シ ス テ ム は 診 断 型 の エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム で あ る MYCIN
υ
F
﹁
2
4-
TEIRESIAS は 、 知 識 の 構 造 に 関 す る 知 識 を メ タ 知 識 と 呼 び 、 こ れ を 用 い て 知 識 ベ ー ス の
円〆﹄
ー
知 識 ベ ー ス の 保 守 を 強 調 し た ツ ー ル と し て 、 TEIRESIAS[Davis，et a1
. 1982] がある.
のフロント・エンドとしてインプリメントされている。保守を虫祝した他のシステム
l
J
f例 は 一 般 的 に 利 用 で き る ル ー ル あ る い は 期 日J
Iに 対 し て 浅 い 知 識 と 呼 ば れ る こ と が
には、正例と負例を与えて、それを性能良く分類するようにルールを逐次洗練してい
あ る . ー般 に は 、 二 つ の 知 識 の 記 述 レ ベ ル を 比 較 し て 一 方 が 他 方 の 正 当 性 を 説 明 す る
くS
EEK2[Ginsberg，eLa1
. 1985] な ど が 知 ら れ て い る .
とき、 1
持者の方が後者より f深 い j と い う こ と が 多 い .
知識獲得の別の側面として、機械学習の話題がある
似則に近い知識)を組み合わせ
そ の た め 、 ル ー ル や 規 則 だ け で な く 、 深 い 知 撒 ( 原 理M
機械学科とは、専門家から知識
を獲得するのではなく、システムが自動的に知識を獲得することである
て知識獲得を行いながら問題解決をはかろうという研究もなされている C
U
e
n
o，e
ta
l
.
先 の SEEK2
d
eKleer，et al
.1
9
8
5
]と
1988]. 特 に 、 算 術 式 を も と に 推 論 を 行 う こ と を 定 性 能 論 [
も例からルールを確定するので一種の学習システムである.機械学習には大きく帰納
呼び、ビジネスシミュレーシヨン [
K
o
s
y eL a1
. 1
9
8
4
] [Apte，e
t a1
.1
9
8
6
] などへの
学 ~1 と i員側学習がある.
応用が検討されている。
帰納学~~については、
ID3[Quinlan. 1
9
8
3
]、 パ ー ジ ョ ン ・ス ペ ー ス 法 [Mitchell，
et a1
.1
9
8
3
] などが代表的なこれまでのアルゴリズムである。 I
i
i
j者は￨問題解決例から
エキスパートシステムの知識ベース構築をエンドユーザプログラミングの延長で捉
A C Mの Transaction On Office I
n
rormation S
Y
L
e
m
sや
エントロビーを川いて初期知識(分類木)を学背するものである。後者はあるオベレ
えることもある。これは、
ータの通用に 却
￨ し正例を損じな い 境 界 と 負 例 を 混 入 さ せ な い 境 界 を 押 さ え 、 正 例 と 負 例
I
n
ternation
a
l Journal o
f Man-machine Studics で 論 じ ら れ て お り
を与えていき、それらの境界を順次収束させていくものである。帰納学習では、基本的
[Winograd. 1
9
8
8
]、 オ フ ィ ス ワ ー ク の 記 述 に ￨ 却 す る も の が 活 発 に 発 表 さ れ て い る
に 多 数 の 事 例 か ら 知 識 を 獲 得 する 。
[Suchman. 1
9
8
3
]。
例えば、データベース、ワード・プロセッシング、屯子メイル、
演持学習は、傾城の知識を用いて問題解決のトレースを説明することにより知識を
獲得するので、特に説明に基づく学習 C
l
i
i
t
c
h
e
l
1，et a1
. 1986][Dejong，et a1
. 1986]
ムを統合した
oB E
[
H
e
w
i
t
t
. 1
9
8
6
]
トリツガ ・プログラ
[
Z
l
o
o
f
.1
9
8
2
]、 フ ォ ー ム ( 定 型 用 紙 ) に 基 づ く 半 構 造 的 な 仕 事 を
自 動 化 す る シ ス テ ム FORMALCShu， e
t a
l. 1
9
8
2
](
S
h
u. 1
9
8
5
]、 OFS
とも呼ばれる.演綿学習では 、 一 つの事例からも知識を獲得することができる。
(Tsichritzis. 1
9
8
2
]、 ペ ト リ ネ ッ ト と プ ロ ダ ク シ ヨ ン ル ー ル で オ フ ィ ス の 手 続 き を 記
機械学習については
Horgan Kaufmann よ り 3 回 に わ た り 、 単 行 本
Hachine
述 す る SCOOP[Zisman.1977] な ど が 知 ら れ て い る
l
. 1
9
8
3
] が 出 版 さ れ て い る ほ か 、 Hachine Learning とい
L
e
a
r
n
i
n
g [M
i
c
h
a
l
s
k
i，et a
この分野は、オフィスワークが元来単独の個人ではなく複数人のグループにより行
う雑誌も K
luwer Academic Publisers か ら 定 期 刊 行 さ れ 、 同 名 の ワ ー ク シ ョ ッ プ が 米
われること [
G
r
e
i
f
. 1
9
8
8
] [Suchman. 1
989] [
I
s
h
i
i
. 198
9
]、 そ の た め 知 識 が 分 散 す る
間で毎年開催されている.
こと [
S
m
i
t
h，et a1
. 1981]. な ど に よ り 分 散 し た 知 識 ベ ー ス の 研 究 が 必 要 と な り つ つ
知I
J
積獲得として頻繁に研究の対象となるのは、探索のためのヒ ユーリステックに関
ある。
するものである (
N
i
l
s
s
o
n
. 1
9
8
0
]
. Heans-Ends Analysis (
M
E
A
) [Fikes，e
t a1
. 1971]
(
N
e
w
e
l
l，eL al
.1
9
7
2
] は、 基 本 的 な 探 索 手 法 で あ る 。
M E Aの 傑 紫 効 率 を 改 善 す る た め に 、 こ れ ま で に い く つ か の 手 法 が 提 案 さ れ て い る 。
例えば、現在の状態と目標状態の距離(解の長さ)を短くするためのマクロオベレー
タ(
F
i
k
e
s，et a1
. 1
9
7
1
]、 組 み 合 わ せ 爆 発 の 抑 制 に 有 効 な 制 御 知 識 を 用 い る 方 法
(
H
i
n
t
o
n.1988][Mitchell，et a1
.1
9
8
3
] などがある.
S
h
a
n
k
. 1
9
8
2
] が、組み合わせ爆発
近年、過去の問題解決の事例を再利用すること (
を抑制しつつ、解の長さの短縮に貢献すると期待されている.これは事例ベース推論
[
B
r
a
d
t
k
e，et a1
.1
9
8
8
][
H
a
m
m
o
n
d
.1
9
8
6
] CKolodner. 1
9
8
5
] [Ruby，e
t a1
. 1989] と
して知られている.著者等も最近この分野の研究に若手しており 、スーパコンビュー
タのチューニング問題への応用 C
A
k
i
f
u
j，
i et a1
. 1990a 1990b 1
9
9
1
]、 レ イ ア ウ ト 問
題への応用 [
Yoshiura，et a
l
. 1
9
9
0
J、 プ ロ ジ ェ ク ト 管 理 へ の 応 用 (Taniguchi，et a
l
.
1
9
9
1
] などでその有効性を示している。
n/
，
円
﹄
-2
6』
第写 3 亡
主
タ
ミI
Jn
波
J
て ー ス ビ ュ ー- O~
祥三E メ、 L こ J二と〉コ二当~;:;之、ノて一一
ト
システムの構築モデノレ
本 論 で は 、 エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム 締 築 ツ ー ル は 、 相 々 の 関 与 者 の 役 古J
1に 応 じ て 、 万 い に
!則辿のある環境を統合するべきであると考える。保坑を統合するため、知識ベースビュー
という概念を導入する.基本的なアイデアは、ナレッジエンジニアが開発した知識ベース
に対し、知識ビューと呼ぶ一極のメタ知識を与えることにより、エキスパートやエンドユ
3. 1 まえがき
ーザが彼らの抽象レベルで知識にアクセスできる手段を提供しようというものである .
エキスパートシステムは、吋初知識モデルから個別に設計し、
P R O L O Gや
L1SPな ど 記 号 処 理 言 語 に よ り 開 発 さ れ る こ と が 多 か っ た . そ の 後 、 ル ー ル 、 フ レ ー
ムなどの拠用的な知識モデルを具備するエキスパートシステム構築ツールが普及し、これ
を用いて開発されることが多くなっている.ヱのエキスパートシステム構鍛ツールは、
ルール、フレームなどの知識表現手段と、それに対する推論機構を具備することが一般
的 で あ る CBarstow， et a
l
. 1983]。 最 近 で は 、 プ ロ グ ラ ミ ン グ 環 境 CBarsLow， et al
.
は じ め に 、 ビ ジ ネ ス 分 野 に お け る ソ フ ト ウ ェ ア 問 先 手 順 の 変 遣 に つ い て 考 察 し 、 ，1
・
1
?
:機
部門による定形処理のプログラミングとエンドユーザ部門における非定形処理のプログラ
ミングとを対比する.次にこの対比に基づき、エキスパートシステムの構築モデルを提
案 す る . ヱ こ で は 、 一 つ の 知 識 ベ ー ス に 対 し て 吹 の 4種 類 の イ ン タ フ ェ ー ス が 必 援 で あ
ると主張する:
(a)試行環境、
(b) I
J
再発環境、
(c)利用環境、
(d) 保 守 環 境
1
9
8
4
] という用語が定着してきたことからもわかるように、エディ夕、デバッガ、ブラウ
この 4 つ の 環 境 の 中 で は 、 開 発 環 境 が エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム を 構 築 す る 上 で の 基 本 と な
ザ、ファイルシステムなどを統合したエキスパートシステム構築ツールが挺供されるよ
る機能を提供すると考・える。そこで、開発環境を実現する要素を明らかにした後、開発環
うになり、エキスパートシステムの構築は一段と加速している.
境 の 上 に 他 の 3つ の 環 境 を 統 合 す る た め に 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー を 導 入 す る 。 こ の 知 識 ベ ー
一般にエキスパートシステムは、ナレツジエンジニアにより構築される.ナレツジエ
スビューはエキスパートシステムの専門家モデルの再利用も可能とする。
ンジニアは知織を収集するため、エキスパートにインタビューしたりエキスパートの問
試 行 環 境 は 、 ナ レ ッ ジ エ ン ジ ニ ア に よ り 既 に シ ス テ ム 化 さ れ た 問 題 解 決 と 同 じ 時 門家モ
題解決事例を分析する。そのため、これまでに論じられている多くの環境は、ナレッジエ
デルが使える場合、エキスパートが短時間で知識ペースを作成できるようにする.エキ
ンジニアのためのものである.
スパートは 、 エキスパートシステムとは何であり、何ができるかを知ることができる e つ
一方「エキスパートは自分が思っている以上に知っている Jといわれるようにエキス
パートシステム開発時に、ナレッジエンジニアが正確かつ完全な知識を収集するヱとは
困 難 で あ る . こ の こ と に 注 目 し て 、 エ キ ス パ ー ト 向 け の 知 識 獲 得 ツ ー ル OIOLECEshe1
man，
et al
. 1986，
) CSRL[Bylander，et al
. 1986] など)も研究されている。
これまでのエキスパート用のツールは、エキスパートの問題解決手法(専門家モデル)
を個別にモデル化し、その専門家モデルに基づいてシステムが直接エキスパートにイン
タビューすることにより知識を獲得する.そのため、一つのツールは診断や分類などに
応用分野を限定される。
き、開発環境で参照するよりも柑l~ 度の高い形式で知識を参照できる.
試行環境で取り揃えられる専門家モデルのメニューは、あらゆる問題を解決できるわけ
でなく 、 生 成 さ れ る 知 識 ベ ー ス は 必 ず し も新 し い 分 野 で 要 求 さ れ る 機 能 を 満 足 で き な い .
その場合 、ナ レ ッ ジ エ ン ジ ニ ア が 開 発 環 境 に お い て 知 識 モ デ ル を 活 用 し て 知 識 ペ ー ス
を作成する。
利用環境を実現する知識ベースビューは、 いかなる知識の集合(知識セット)により一
つの応用システムが構成されるかを定義するメタ知識である。利用者はどの知減セット
ヱのように、これまでのエキスパートシステムの構築環境は、
KEE [Fi
kes， et al
.
1
9
8
5
] や ART の よ う に 汎 用 性 を 指 向 し 知 識 モ デ ル だ け を 提 供 す る ナ レ ッ ジ エ ン ジ ニ ア 用
と
、
まり、試行環境では、どのような問題解決手法があるかが分かり、その一つを選制したと
ETS [Boose. 1984] や MOLE [Eshelman，et al
. 1986] の よ う に 専 用 性 を 指 向 し 専
門家モデルまでも提供するエキスパート用とに分けて論じられてきた。そのため、ナレ
(あるいは誰の知識セット)を用いて問題を解くかを選択したり、問題の解がどの知識セ
ッ ト に 基 づ く か を 知 る こ と が で き る . 一 方 、 こ の 知 識 ベ ースビューは、ある知識セットが
一つ以上のエキスパートシステムを構成することも可能とする.
保守環境を実現する知識ペ ースビューは 、 エキスパートが自分の責任範囲について自
ツジエンジニアにより開発された知識ベースをエキスパートが保守することは困難であ
分 の 見 や す い 表 現 で 知 識ベ ースにアクセスするととを可能とするためのメタ知識である。
ったし、エキスパートがプロトタイピングした知識ベースをナレツジエンジニアが拡張
ある応用で保守のために定義された知識ベースビューは、専門家モデルが同じ別の応用を
することも困難であった.
試行するときにも利用できる。例えば、ある分類型のエキスパートシステムの保守ビュー
の組ができると、これを試行ビューとして登録することにより、以後類似した分類型の
応用システムのイメージ作りを行う試行環境ができる。
-2
8-
-2
9-
3. 2 エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム 構 築 に お け る
試行/開発/利用/保守環境の統合の必要性
表 3. 1で 特 に 注 意 す べ き 問 題 点 は 改 の 通 り で あ る 。
3. 2. 1 ビ ジ ネ ス 分 野 に お け る ソ フ ト ウ エ ア 開 発 手 法 の 変 遷
(1) EDP邸 内 の プ ロ グラミングでは、 シス テ ム の 要 求 分 析 が 完 全 に 完 了 し な い と
プログラム 開発 に 若 手 で き な い 。
ビ ジ ネ ス 分 野 に お け る 本 格 的 な シ ス テ ム 開 発 は 、 昭 和 4 0年 代 か ら 始 ま っ た 。 当 初 の ア
プ リ ケ ー シ ヨ ン は 、 計 算 機 (E0P :Electronic Data Processing) 部 門 に よ る 大 誌 の 伝
(2)エンドユーザ部門のプログラミングでは、
作成程度のアプリケーションしか開発できない
票処理である.対謀傾域の特徴は、各ユーザが大祉のプログラマ、資金を般入して個別に
!摘発しても投資効果のある大世デ ー タ の 定 型 処 理 で あ り 、 銀 行 な ど の 勘 定 処 理 シ ス テ ム 、
鉄 道 な ど の 座 席 予 約 シ ス テ ム 、 製 造 業 の 在 庫 管 理 シ ス テ ム な ど が 開 発 さ れ た.
DB 検必と附則 ~1ii 算から符られる点
従って、従来の技術だけでは、
EDP部 門 が シ ス テ ム を 初 期 イ ン ス ト ー ル し て エ ン ド
ユ ー ザ 邸 内 が 継 続 的 に 保 守 して い く 応 用 シ ス テ ム の 構 築 は 肉 維 で あ る . しかしながら、
昭和 50年 代 半 ば ご ろ か ら は 、 従 来 の E0 P8
1
1
門 に よ る プ ロ グ ラ ミ ン グ だ けでは、バッ
企業等ビジネス分野にお いて残されたシステム化対象傾域ではエンドユーザが保守しな
ク ロ グ ( プ ログ ラ ム 開 発 嬰 求 〉 プ ログ ラ ム 1
m持能 力 の時 に、 生じるシ ス テ ム 開 発 の 顧 み 残
け れ ば な らな い こ と が 多 い 。 エ ン ド ユ ー ザ 部 門 に よ る 保 守 対 棋 は 問 題傾峻の知識であり、
し)が生じること、アドホックな処理ができないこと、が問題として点 l
而化し 、エン ドユ
こ の 残 さ れ た 傾 城 に は 、 推 論 エ ン ジ ン と 知 減 ベ ー ス を 分 離 し た エ キ ス パ ー トシステムのア
ー ザ ( 計 算 機 出 力 の 最 終 利 用 者 で 、 問 題 解 決 能 力 の あ る 人 ) に よ る プ ロ グ ラ ミ ン グが 行 な
ーキテクチユアが使われると考える .
わ れ る よ う に な っ た (Martin. 1986]。 と の フ ェ ー ズ で は 、 各 ユ ー ザ が 個 別 に 工 数 をかけ
この よ う に 考 え て き た ビ ジ ネ ス 分 野 の ソ フ ト ウ ェア 開 発 手 法 の 変 還 を 表 3. 2に示す .
て エ ン ド ユ ー ザ 用 の シ ス テ ム を 開 発 す る に は 投 資 効 果 の 面 か ら 髄 し な い た め 、 第 4世 代
J5が注目 を浴 び た。
のエンドユ ーザ用簡易 4
EDP部 門 に よ る プ ロ グラ ミン グ とエン ドユ ー ザ に よ る プ ログ ラミ ングの 比
以 上 述 べた
表 3. 2
ビジネス分野におけるソフトウェア開発手法の変遷
較を表 3. 1に示す 。
i時 期
表 3. 1
I:
分
E D P部 門 に よ る プ ロ グ ラ ミ ン ゲ と
1970 ~
エ ン ド ユ ー ザ 部 門 に よ る プ ロ グ ラ ミン ゲ
E0P
定型処理
高 速処理、 高 信 頼 性
2
;
:
ギ
滅J
総さ
そ
.
為、
析が端 機 黙と><.>菜;f 議議t~Ð主義母 ザ ;;_浅送機惑を:i畿、
要求分析
設
計
試行錯誤で行う
1 980~
明確な目標仕様をもっ
当初仕様が不明確
附
正確かっ首尾一貫した
フ
.ス ケ
ツ
現
守
一ヶ月以上が普通
数日、場合によっては
ステップパイステップ
任意の時点
プロゲラム
プログラム
+ドキュメント
問
題
銀 行オン ライン
み あ う 効 果 ￨鉄 道 産 席予約
エンドユーザ言語
開発要求
レ
ポ ート
ジz
ネ
レー9
〉 開 発 能 力 ￨ス プレッドシート
APL言 語
数時間
保
I
/OA 非 定 型 処 理 ￨ デ ー タ ベ ー ス
チ
仕様
実
大量投資に
COBOL言語
手順を追う
フ
ファイル設計
98ト I *~~ul
ES
半 定 型処 理 ￨ 知 識 ベ ース
知 識表 現 /
￨5
3断
特 に大切
￨ス ケ ジ ューリンゲ
知識 犠得
EDP : El
ectronical Data Processing
DSS : Decision Support System
=ドキュメン卜
長 い ターン7う
ウ ン
ド タイ
ム
継続的保守が
oA : Office Automation
実 現 アプリケサ 3ンの 範 囲 が 限 定
E S : Expert System
-3
0-
-3
1-
3. 2. 2 エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム 構 築 の 関 与 者 の 分 析
つまり、全てのシステム開発フェーズにおいてナレッジエンジニアがシステムの開発
エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム の 構 築 を 従 来 の 定 取 処 理 を 対 象 と し た E D Pシ ス テ ム ( 以 下 で
は
l
i
tに日
D Pシ ス テ ム と l
呼ぶ)の構築と比鮫する 。特に、関与者、作業内科と作業順序
に注目する。
/ 保 守 を 担 当 し う る か は 疑 問 で あ る . ナレッジエンジニアの絶対数が増加することはJ
U
J
待できないし、ナレッジエンジニアをおく投資効果がない場合さえあると忠われる 。
そこでエキスパートシステムの構築を関与者との関係で吹のように考える 。
従 来 の E D Pシ ス テ ム の 開 発 で は 、 要 求 分 析 が 完 全 に で き る か ら 設 計 ・￨泊先も正しく
(1) 試 行
できるということが前舵となっている。つまり、ソフトウェアの生涯をいくつかのフェ
ーズに分け、それぞれのフェーズを滝(ウォータフォール)とみなして、全体を上疏から
下疏に至るこれらの沌のつらなりとしてとらえ、炊のように考えてきた。
(1) 上 流 か ら 下 流 へ I
I
l
Jかつて、より大局的な部分作業はより);;j所的な音1分 作 業 に
エキスパート白身が既存のエキスパートシステムの均門家モデルを理解し、それに
従って自分の分野の知識の一部を入れることによりシステムのイメージ作りを行な
う。専門家モデルのメニューが揃っており、その中から
4
つを選択することにより、
簡便に短期間で本格的に開発するか否かを評価できるシステムを作れる必要がある .
分割される .
(2) 各 フ ェ ー ズ 聞 で 波 さ れ る 情 報 は 上 流 か ら 下 涜 へ と 疏 れ る べ き で あ っ て 、 下 統
tさ せ る べ き で は な い .
から上疏へと逆Ifi
(3) 開 発 上 の 問 題 点 の 多 く は 、 上 疏 の 軽 視 に よ っ て 生 じ る s
股近『この前提が成立しない分野が多い
と主張され、プロトタイピングの重要性が
j
(2) 開 発
ナレツジエンジニアが
(1) の フ ェ ー ズ で 試 作 さ れ た シ ス テ ム の 不 備 を 分 析 し 、
エキスパートにインタビューすることにより、本格的にシステム開発を行なう.可能
であれば、試作システムを拡 ~l~ することによりシステムを構築する。必要に応じて
指 摘 さ れ て い る 。 プ ロ ト タ イ プ ・ア プ ロ ー チ と は 、 あ る 意 味 で 要 求 分 析 の 完 了 を 後 回 し に
専門家モデルを修正したり、場合によってはまったく新規に時門家モデルを作る。
し、試作を繰り返しながら:起用システムを椛錯するものである。つまり、災用システム
マンマシンインターフェイスなどの開発のために、多くのプログラマも投入される.
を開発する前に実際に動作可能なシステムを試作することにより、ユーザ要求に対する
複数のエキスパートの知識を記憶する必要がある場合も考服、しておく。このフェーズ
仕臓の妥当性や当該仕織の実現可能性、性能などを早期に評価し、実用システムにフィー
の中でもプロトタイピングを行う.
ドパックする方式がプロトタイピングである.
fエ キ ス パ ー ト は 円 分 の 思 っ て い る 以 上 に 知 っ て い る J と 言 わ れ る よ う に あ る 領 域 に
関する全ての知識を一挙に抽出することは囲雑である。完全な要求分析ができないまま開
発せざるをえないので、開発当初正しかった知識がその後陳腐化したり、新しい知識が
必要とされることがある。そのため、プロトタイピングアプローチをとらざるをえない。
しかし、改の理由からナレッジエンジニアだけがプロトタイピングを行っても、エキ
スパートシステムを構築することは困難である .
(1) エ キ ス パ ー ト は エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム と は 何 で あ り 、 何 が 出 来 る の か が 分 か ら
ないため、そもそもシステムに対する要求を出すことが困難である。
(2) エ ン ド ユ ー ザ が ど の 知 識 ( あ る い は 推 の 知 識 ) を 使 う か は 事 前 に 分 か ら な い 。
(3) 知 識 自 体 が 変 化 す る 可 能 性 が 高 い が 、 ナ レ ッ ジ エ ン ジ ニ ア が 継 続 的 に 知 識 ベ ー
スの保守を担当することは難しい .
(3) 利 用
完 成 し た エ キ ス パ ー トシステムをエンドユーサ.が利用す る.場合によってはある
一 つ の 知 織 が 複 数 の エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム で 使 用 さ れ る こ と も あ る 。エンドユーザ
はどの知識、あるいは誰の知識を利用して問題を解くか選択できる必要がある.反対
に問題の解にたいし、どの知識あるいは誰の知識によるものかを把握することができ
る
。
(4) 保 守
エキスパートが運用されているエキスパートシステムの知識を洗練していく.知
識の保守とは、
「ハードウェアでいう故障の修理 J
rソ フ ト ウ ェ ア で い う バ グ の 除 去 J
以上の意味をもち、陳腐になった知識の除去、新たな知識の獲得、知識のマクロ化、
不足の抽出、矛盾の除去までも意味する。ヱのフェーズでは開発したナレッジエン
ジニアの般助は基本的に得られないと考えておく.
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~鮒 ω 話題
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E
・2 ・C
3. 3. 2 オ ブ ジ ェ ク ト
3. 3 エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム の 開 発 環 境 を 実 現 す る 基 本 要 素
一般に、知識の記述に閲して、吹の要件を満たす必要があると考える。
3. 3. 1 概要
(1) 極 々 の タ イ プ の 知 識 ( ル ー ル 、 デ モ ン な ど ) を 記 述 で き る こ と 。
他の環境の基本要素となる開発環境には、ナレツジエンジニアが多数のプログラマとと
(2) 記 述 単 位 の 聞 で は 、 互 い の モ ジ ュ ラ リ テ ィ が 高 い こ と 。
もに参画する。この環境は、知識のデバッグに要するターンアラウンドタイムの削減を目
(1) の 要 件 を 満 た す 知 識 表 現 言 語 は 、 ハ イ ブ リ ツ ド 型 知 識 表 現 と 呼 ば れ る 。 ハ イ ブ リ
的として設計されるべきである。なぜなら、エキスパートシステムにおける知識の記述に
ツ ド 型 知 識 表 現 で は 、 オ ブ ジ エ ク ト ( フ レ ー ム ) が ベ ー ス と さ れ る こ と が 一般 的 で あ る
は、従来のプログラミングにまして、動的な検証、静的な検証の繰返しが必要とされるか
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9
J。 オ ブ ジ ェ ク ト は 表 現 対 象
らである。
を構造的に記述することが可能であり、あるクラスに属するものの記述をより一般的な
この環境の設計に当たって、知識の基本単位とその組合せ管理体系を如何に殻定するか
が問題となる。こヱでは、記述単位をオブジエクト、保存単位を知識セット 、実行単位
(動的/静的な検証の対象となるオブジェクト群の範囲を規定する)をステージと名づけ
クラスの特別なものとして記述するため、
(2) の 要 件 を 満 た す と い う 意 味 で 注 目 さ れ て
いる。本章では知識の記述単位を特にフレーム、ルールなどと区別せず、
2. 1
. 3で
述べたように総称してオブジェクトと呼ぶことにする。
た 。 こ れ ら の 関 係 を 図 3. 2に 示 す 。 以 下 そ れ ぞ れ に つ い て 、 そ の 存 在 理 由 と 特 徴 に つ い
ここでいうオブジエクトとは、データ(スロット)と処理(メソッド)が、一体となっ
て述べる。
たものである。オブジェクトを動かすには、該オブジェクトの外界(ユーザまたは別の
オ ブ ジ ェ ク ト ) か ら fメ ッ セ ー ジ を 送 る J と い う 概 念 に よ り 、 メ ソ ッ ド を 起 動 す る 。 送 り
側のオブジェクトは、受け側のオブジヱクトの記述内容をブラックボックスとして見るの
一
O
本論で対象とするエキスパートシステムは被数のオブジェクトからなる.エキスパー
-RE-
--
o
y-
セ一
一
識一
知
戸
静的検証機能
3. 3. 3 ス テ ー ジ
J1P
一
。
。
。
。
。
。
。。
。
。
。
。
、
品側同
科 ツ 一﹀
作セ一︿
識
一
動的検証機能
知{
ステージ(実行単位)
でモジュラリティが高い。
•
エディタ
•
知識セット
オブジェクト
ロード/セーブ
0
0
ト シ ス テ ム を 作 る と い う ヱ と は オ ブ ジ ェ ク ト 群 を 定 義 す る こ と で あ り 、 エ キ ス パ ー トシ
ス テ ム を 起 動 す る と い う こ と は 一 つ の オ ブ ジ ェ ク ト に メ ッセージを送るということであ
る。従って 、定義したりメッセージを送ったりする対象となるオブジェクトの集合に対
し、 一つの概念が必要となる。
ここでは 、 ヱ の 集 合 が 容 在 す る 場 所 の 概 念 の こ と を 芝 居 の ア ナ ロ ジ ーで ス テ ー ジ と 呼
ぶ。ステージはオブジェクトを試行錯誤的に作成していくときに使用される作業エリア
である
e
オブジェクトはステージにあるか、後述する知識セットにあるかのいずれかで
あるとする。すなわち、ユーザ(ナレッジエンジニア)の観点からはステージにオブジ
エクトを移動したり、ステージからオブジェクトを除去したりすることができる.オブジ
エ ク ト 聞 の メ ッ セ ー ジ送受信は、 ス テ ー ジ 上 で の み 可 能 で あ る と み な す 。 編 集 、 検証につ
いてもステージ上のオブジェクトに対してのみ行える。それに対し、次に述べる知識セッ
トの 中 の オ ブ ジ ェ ク ト は 、 変 更 に 対 し 保 護 さ れ て い る 。 ス テ ー ジ の 上 で は オ ブ ジ ェ ク ト
ユ
ーザ・
イ
ン
タ i1ース
名はユニークでなければならない。
0
オブジェクト
(記述車並)
図
3. 2 開 発 環 境 の 基 本 要 素
ステージという概念は、吹の特徴をもっ。
(1) 知 識 の デ バ ッ グ は 試 行 錯 誤 を 伴 う の で 知 識 の 修 正 の 都 度 元 の 知 識 に 置 換 す る
のではなく、作業的に知識の現況を保つことができる。
l
司
町、
υ
内ぺU
ハhu
(2) 推 論 途 上 の 状 態 を 保 存 し た ま ま セ ッ シ ヨ ン を 終 了 し 、 吹 回 そ の 状 態 か ら 再 開
することが可能となる .
(3) 応 用 シ ス テ ム と し て 意 味 の あ る 全 て の オ ブ ジ ェ ク ト を ス テ ー ジ に ロ ー ド し な く
ても
i
nfer
edit
delete
save
ー
自1
Iの知識を用怠するだけでデバッグが可能である。
(4)開発担巧者仮に 一 つ与えられる。
E
S
S T A G E
3
. 3. 4 知識セット
..
.•
.
..
c7 c8 •
•
cl c2 c3
ステージ上にないオブジェクトの保管場所の概念を知識ベースと呼ぶ . 知識ベースを
民に、知識セットと呼ぶ概念に分割する。知識セットの概念の導入の目的は吹のとおり
である。
(1) 被 数 オ ブ ジ ェ ク ト の マ ク ロ 化 機 能 で あ る 。 セ ッ ト 単 位 で 知 識 ベ ー ス か ら ス テ ー
c4 c5 c6
丁
s
l
s2
s3 •
•
•
•
..
•
ジにローデイングできる。
(2) オ ブ ジ ェ ク ト 名 称 を ユ ニ ー ク に 保 つ 単 位 で あ る . そ の た め 、セットが異なれば、
(1)オブジェクト (
c2) と 処 理 法 (
edit
) を選択.
同じ名称のオブジェクトが存在してもよい.
(3) オ ブ ジ ヱ ク ト の 所 有 者 ( 知 識 源 ) を 明 ら か に す る 。 そ の た め 、 セ ッ ト は 、 誰 も
が参照できる f公用 j 、 個 人 個 人 に 与 え ら れ る f私 用 J という
M
f
l
:をもっ。
i
nfer
e
dit
save
delet
e
知識セットの中のオブジェクトは直接修正されたり検証されたりすることは無く、そ
察
; 官
S
の窓 l
沫で保護されている.
S TAGE
3. 3. 5 オ ブ ジ ェ ク ト 指 向 の ユ ー ザ イ ン タ ー フ ェ イ ス
オ ブ ジ ェ ク ト に 対 し 、 処 理 す る 手 順 と し て 吹 の 2通りが考えられる。
(1) は じ め に 処 理 方 法 ( 例 え ば 、 編 集 ) を 指 定 し た 後 、 そ の 対 露 と す る オ ブ ジ ェ ク
cl c2 c3
c4 c5 c
6
•
•
c7 c8
トを指定する。
I
sl
.
・ ￨
T
E
s2
s3
・
•
•
•
•
c2
•
・
(2) は じ め に 対 訟 と す る も の を 指 定 し た 後 、 そ れ に 対 す る 処 理 法 を 指 定 す る 。
エ れ ら の 操 作 方 法 の 述 い は 一 つ の 手 順 の 後 の 手 順 の 移 行 時 に 顕 著 に 表 れ る . (1) の
手順では、伊jえ ば あ る オ ブ ジ ェ ク ト を 編 集 し た 後 、 シ ス テ ム は 次 に 何 を 編 集 す る か と い
う 状 態 に な る と 考 え ら れ る . そ れ に 対 し (2) の 手 順 で は 、 そ の オ ブ ジ エ ク ト に 対 し 、
吹に何をするかという状態になると考えるべきである。
(
2) オ ブ ジ ェ ク ト (c2) を 編 集 す る ウ イ ン ド ウ が 聞 か れ る .
我 々 は 、 知 識 の デ バ ッ グ 時 に は 続 け て 種 々 の オ ブ ジ ェ ク トを 編 集 す る の で は な く 、む
しろ、編集中のオブジェクトを解析してみたり、解析中のオブジェクトの内容を見たりと
図 3. 3
オブジェクト指向のユーザインタフエース
いうオブジェクト中心の鵠作が多いと考える.
従 っ て 、 開 発 環 境 の 操 作 方 法 は (2) の 手 順 に す る べ き だ と 考 え る . と の 手 順 に よ る
挽作例を図 3. 3に示す.
ー
3
8-
世
3
9-
3. 4
知1J
龍ペースビューによる試行/利用/保守/再試行環境の提案
ここで
一つ の 応 用 に は 多 数 の オ ブ ジ ヱ ク ト が 利 川 さ れ る こ と が 多 い の で 利用ビューの定
浪 は 知 識 セ ツ ト を 単 位 と し て い る 。 つまり、
:
3
.
AN，
1
G法
[
S
h
i
m
a
u
c
h
i
. 1972] (概要を付録 3に記椴) で 改 の よ う に 定 み さ れ る .
利 用 原 境 の た め の 知 識 ベ ース ビュー
4
利用ビューは形式的には
m始メッセージ>.
く利用ピユ一定義>===く利用ビュー名〉く 1
く知識セット名> ，
( ).
エンドユーザがそれを操作するため
利用環境とは、 エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム が 完 成 し て
の環境である . エ ン ド ユ ー ザ に と っ て は 、 応 用 シ ス テ ム で あ る エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム の 操
作 方 法 さ え 知 れ ば よ い の で あ り 、 開 発 環 境 で 設 定 し た オ ブ ジ ェ ク ト 、 ステージ、 知 識 セ ッ
トなどの概念、を窓成する必要はない。
利月j環境では、 ヱ ン ド ユ ー ザ は 桜 放 の 利 用 ビ ュ ー が 見 え る . ユ ー ザ が 一 つ の ビ ュ ー を
選択すると、
システムは そのビューに定義されている知識セット貯.をステージにロード
し
、 Mじく定義されているメッセージを発行することにより推論を開始する。
T
Jシステムは、 吹からなると考える。
-つの応 J
利用ビューの使用法として 以下を考えることができる.
(1) 知 識 ベ ー ス 内 の 複 数 の オ ブ ジ ヱ ク ト
(1)組数のヱキスパートシステムで共通にも~則されるオブジェクトを 一 つ の 知 減
(2) 応 用 を 開 始 す る た め の メ ッ セ ー ジ
セットにまとめておくと 、それらを桜写することなく
複数のヱキスパートシステム
で共同できる。
} つのオブジェクトは、 複 数 の 応 用 シ ス テ ム で 使 わ れ で も 良 い 。 む し ろ オ ブ ジ ェ ク ト
このよ
，
マ
うに考えると、応用システムは 知識ベースに対する論理的な視点として考・えられる。
のモジュラリティが高いならば積極的に禎数の応用システムで使うべきである。
(2) 応 用 問 題 を 解 決 す る 上 で 複 数 の 観 点 が あ る 場 合 (例えば、査定支展システムで、
}
厳 し く 評 価 す る 知 識 と 緩 く 評 価 す る 知 識 が あ る な ど ) それらを分けて知識セットにま
こでは、 こ の 視 点 を 利 用 ピ ユ ー と 呼 ぶ 。 利 用 ビ ュ ー の 位 置 付 け を 閃 3. 4に示す。
とめておくと 評価知識の入れ替えが容易である.
(3) 多 数 の 人 の 知 識 を 収 集 し て 推 論 す る 場 合 、 そ れ ら の 知 識 セ ッ ト を 分 割 し て お く
と
、
一陣紘一-
一セご
一知一
一
1hill/II/
-1./
/b-ll・
f
121
11/
j
、
、- - i I，
一-一セ一一
服一二綿一一
一れ
〆
一
/(-ll
AVAIlTIl--i
一
一
一
td
m
同 -
一
/ハチ / f
d/J一
利用ビュー
/一一一.
_¥
できる.
保 守 環 境 と は 、 エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム の 初 期 パ ー ジ ョ ン が 完 成 し た 後 、 エキスパートが
仁
lら 知 識 を 充 実 、 洗 練 し て い く た め の イ ン タ フ ェ ー ス で あ る 。
知識セット 4
識或現仕織で設定された概念を知る必要はない。
こ の 限 定 は 吹 の 二 つ の レ ベ ル で 考 え る と と が できる.
.J
I且
、
一一一
日
一 つの応用システムは オブジェクトの集合である
が あ る . エキスパートは、
図 3• 4
しかしながら、 エキス パート
データを表示するためのものなど応用システムをインプリメントする都合上のもの
一
知 識 ベ ース
(知識りトという慣念は直接見えない)
s
の も つ 知 識 を 記 述 す る オ ブ ジ ェ ク ト は そ の サ ブ セ ッ ト で あ る . オブジェクトには、
一
ー
.
.
-
I:
t
ド
ユ四ザ・
イ
ン 971ース
エキスパートの要求は、 自
分の関矢1し う る 知 識 だ け を 自 分 の 理 解 で き る 構 造 で 似 ・ 守 で き る こ と で あ り 、 開 発 環 境 、 知
、
.
，
利用ビュ 一 一日
云
.
'
_..~
2 保守環境のための知識ベースビュ ー
3. 4
/
_
o
.
-
い か な る 人 の 知 識 に よ り 得 ら れ た 解 で あ る か が 分 か る (説明できる)応用を 構 築
知
(書
セヲ
ト
句
集合)
利 用 環 境 の た め の 知 識 ベ ー ス ビ ュー
この種のオブジェクトの内容には興味を示さないし、 そ
の存在すら知りたくない.
(2) オ ブ ジ ェ ク ト の 記 述 仕 様 は 応 用 領 域 を 限 定 し な い た め に 強 力 な 記 述 カ を も つ よ う
に 設 定 さ れ る べ き で あ る が 、 そ の 反 面 分 野 の エ キ ス パ ー ト が その言語で知識を記
述するのは困難である。
しかしながら、 多 く の エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム で は 、 ー度シ
ステムがインプリメントされると、保守の対訟となる知識には構造がある。
-4
0-
-4
1
3. I}. 3 試 行 関 境 ， 再 試 行 環 境 の た め の 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー
nジr?トの構造とその的方法を量定するメ 9構
理
知識セット
保 守 環 境 を 実 現 す る た め に 用 い ら れ る FORMは 必 ず し も 応 用 シ ス テ ム 毎 に 異 な る と
は限らない。例えば、分類型のエキスパートシステムとして応用システムの目的を設定す
/ζ::~""
ることにより、
①
l
保 守 主 三 ご 一 一 一一
エキス パート
試 行 環 境 の 位 置 付 け を 図 3. 6に 示 す 。 す な わ ち 、 当 初 、 試 行 環 境 は な く 、 開 発 環 境
知識ベース
(
締 hの
ト記
述陣式陸
直接
見
えない)
3. 5
のイメ ー ジ 作 り を 簡 単 に 行 う 試 行 環 境 の 構 築 が 可 能 と な る 。
(図 3. 6-1) で 知 識 ベ ー ス が 開 発 さ れ て い く 。 知 識 ベ ー ス が 構 築 さ れ る と 利 用 ビ ュ ー
に よ り 利 用 環 境 ( 図 3. 6-2) が 、 保 守 ビ ュ ー に よ り 保 守 環 境 ( 図 3. 6-3) が構築
される。
保 守 ビ ュ ーが と り 揃 っ て く る と 、 そ れ ら を 集 め て 試 行 環 境 ( 図 3. 6-4) を構築する。
インタ フ ェース
図
りうる。このような組をツールが標準的に具備すれば、エキスパートが自ら応用システム
巳
コ
保守 ビュー
FORMの 組 が で き 、 複 数 の エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム に 利 用 で き る 場 合 が あ
(
知
書
セ
ット
似合)
保守環境のための知識ベ ー スビュ ー
・保守対象となる知識セ り卜1知
議
ベース
のw
で
あ
る
.保守対象の知識制トに 1
、障に記述できる構遣がある
この環境で別の応用システムのプロトタイプを行う。ある場合には試行環境でできたエキ
ス パ ー ト シ ス テ ム を そ の ま ま 利 用 す る こ と が で き る ( 図 3. 6- 5・
、
6' )。ある場合
に は 、 開 発 環 境 に 戻 っ て 、 知 識 ベ ー ス を 拡 強 ・修 正 す る ( 図 3. 6-5) 。 拡 張 し た 知 識
ベ ースに対して利用ビュー 、保守ビューを設ける ことにより、新しいエキスパートシステ
ム の 利 用 環 境 、 保 守 環 境 が で き る ( 図 3. 6- 6， 7) 。 こ の と き 、 新 た な 保 守 ビ ュ ー を
試 行 環 境 に 追 加 す る こ と に よ り 、 試 行 環 境 の レパー ト リ を 増 や す こ と が 可 能 ( 図 3. 6
- 4)と考えている。
これより保守環境において、一つの応用システムは吹の概念からなると考 え る
。
こ の エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム 構 築 の リ サ イ ク ル の 例 に つ い て は 第 5章で論じる。
(1) 知 識 ベ ー ス 肉 の オ ブ ジ ェクトのサブセット
(2) オ ブ ジ ェ ク ト の 構 造 と そ の 保 守 方 法 を 規 定 す る メ タ 情 報
こ こ で は 、 こ の 概 念 の 組 を 保 守 ビ ュ ー と 呼 ぶ 。 特 に 、 後 者 の メタ 情 報 の こ と を FORM
と 呼 ぶ 口s
u
j
i， e
t al
. 1987b]。 保 守 環 境 に お いて
、 エ キ ス パ ー ト は 保 守 ビ ュー が 見 え
る 。 保 守 ビ ュ ー の 位 置 付 け を 図 3. 5に 示 す 。 保 守 ビ ュ ー は 形 式 的 に は 吹 の よ う に 定 義
されるがこの詳細については吹章以降で論じる。
く保守ビュー定義>===<保守ビ ュー名>く知識セット名>
くメタ情報>
エ キ ス パ ー ト が 一 つ の 保 守 ビ ュ ー を 選 択 す る と 、 シス テ ム は そ の ビ ュ ー に 定 義 さ れ て
い る オ ブ ジ ェ ク ト を 前 述 の ス テ ー ジ に ロ ー デ イ ン グ す る 。 次 に 、 エ キ ス パ ー ト が そ の中
の一つのオブジェクトを選択すると 、 システムは同じくビューに定義さ れて いる
FORMに 従 っ て エ キ ス パ ー ト に 対 し オ ブ ジ ェ ク ト の 保 守 を 誘 導 す る 。 そ の た め 、
FORMには、エキスパ ー トとの対話法を含む。
-4
2-
-4
3
喧
図 3. 6の補足説明
者
団
ピr
開 発 環 境 (1)で知識ベースを開発。
開 発 し た 知 識 ペ ー ス に 利 用 ビ ュ ー に よ り 利 用 環 境 (2 ) 、 保 守 ビ ュ ー に よ り 保 守 環 境 (3)
を構築。
保 守 ビ ュ ー を 収 集 し て 試 行 環 境 (4 )を構築。
-4
一試一
一
-T 一
- ， ヲ句
・-
試行環t
克 (4) で 別 の 応 用 シ ス テ ム の プ ロ ト タ イ ピ ン ゲ 。 そ の 結 果 :
① 託 行 環 境 で で き た エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム を そ の ま ま 利 用 可 能 (5'
、 6' )
d'
，
'a'
'a'
，〆
，け
，
、
戸期
日引
，、
p
nu
目
，抽民
，，，
，，，
，，，
a'''
，，，
，〆
，，，
，，，
'a'
，，，
，，
，，，
，
〆
〆
，
a'〆
，〆
，〆
，〆
，〆
一
② 開 発 環 境 に 戻 っ て 、 知 識 ベ ー ス を 拡 張 ・修 正 (5)。
結張した知識ペースに対して利用ビュー、保守ビューを設け、新しいエキスパートシステ
ム の 利 用 環 境 、 保 守 環 境 を 構 築 (6， 7) 。
V
新 た な 保 守 ビ ュ ー を 試 行 環 境 に 追 加 (4 )。
.
4
戸帽
司品
/'μL
〆戸川阿川
''戸内守
陣
./-m
EEE-
〆、
〆
〆
/ト
図 3. 6
エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム 構 築 の リサ イ ク ル モ デ ル
-4
4-
-4
5-
3. 5 まとめ
本~では、計算機部門によるプログラミングとエンドユーザ部門によるプログラミン
グとを比較すると共にソフトウエア開発手順の変遷を分析することにより、ビジネス
分~におけるエキスパートシステムの構築環境について論じた。分析結以として、エキ
スパ ー トシステム構築ツールには、
1
a
9
9テープ駆動装置;
i
n
h
e
r
i
t機略織成:
c
l
a
s
s
_
p
a
r
t.
~
<
L
Iシステム偶成彼自f支媛
Jテープ偶成
p
r
凶i
回 t
e
_
m
e
t
h叫 z・ 田町 商mm軍司
後続可能 MTUJT~ ~凶副..-.:"..国
最大 MTU
数;
"
1オプション
A
CE付確認 2
; I
システム ・エンジニア
4つ の 環 境 、 す な わ ち 試 行 環 境 、 開発環境、利用 P
h
1
境 、保守環境が必要であることを導いた。さらに、それらの環境は互いに関連してい
機縁偶成
テープストリング
テープ制御主義置
るべきとの主張のもとに、知識ベースビュー(利用ビュー、保守ビュー)、オブジエク
ト、ステージ、知識セットという概念を導入した 。
設計図
メニュー
導 入 し た 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー の 実 現 性 を 確 認 す る た め 、 本 軍 の 3. 3， 3. 4で提案し
た 諸 概 念 を 具 備 し た エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム 構 築 ツ ー ル E S / X9
0 (Expert SyStem
Tool f
o
r9
0
'
s
) を 開 発 し た 。 稼 働 ハ ー ド ウ ェ ア は CWS2050ワ ー ク ス テ ー シ ヨ ン
であり、
UN 1Xの下で動く 。 記 述 言 語 は Cと PROLOGである 。
~nd .
他の環境に対しベースと位置付けられる開発環境では、ナレッジエンジニアからは
クラスエディタウインドウ
fンフアレンサ
〉テープ駆動装置 ー
:念大 MTU
数.
同c
e
:[
0
]
ω
1
1s
e
n
d
(
テープ駆動装置，最大MTU
数)
r
r
a
c
e
:[
O
]
e
x
i
ts
e
n
d(テープ駆動装置，最大MTU数)
テープ駆動装置:ゑ大MTU
数
3. 3節 で 示 し た よ う に 自 分 の ス テ ー ジ と 自 分 が ア ク セ ス で き る 知 識 セ ッ ト 群 が 見 え
る 。 ス テ ー ジ 上 に は 複 数 の オ ブ ジ ェ ク ト が 編 集 ・検 証 ・ 推 論 対 象 と な っ て い る 。 ステ
ー ジ 上 の 一つ の オ ブ ジ ェ ク 卜 を 選 択 す る と 、 そ れ に 対 し 処 理 で き る コ マ ン ド ( 推 論 ・解
r
)
析 ・編 集 ・保 存 ・削 除 な ど ) が 画 面 の 上 部 に 表 示 さ れ る 。
インファレンサウインドウ
図 2 ウインドウのイメージ
アナライザウインドウ
一つ のオブジェクトを編集するにはウインドウを開く 。 エディタは知識表現に沿 っ
た 構 造 エ デ ィ タ で あ る 。編 集 ウ イ ン ド ウ は 一 つ の オ ブ ジ ェ ク ト を 表 し て い る の で 、 そ
図 3. 6
開発環境におけるユーザインタフェ ースの画面例
れ に 対 す る コ マ ン ド は ス テ ー ジ ウ イ ン ド ウ で 一 つのオブジェクトを選択したときに表
示されるものと同様である。
ス テ ー ジ 上 の オ ブ ジ ヱ ク ト の 静 的 な 関 係 を 図 示 す る と と が で き る 。 図 の中のオブジェ
ク ト も ま た 選 択 で き 、 そ れ に 対 す る コ マ ン ド は 先 に 述 べ た も の と 同 様 で あ る 。 図 3.
6は、 ES/X90の 開 発 環 境 の ユ ー ザ イ ン タ フ ェ ー ス の 例 で あ る 。 留 か ら 判 る よ う に
ユーザはステージを中心としてその上にあるオブジェクトの一覧を鳥かんしたり、特
定 の オ ブ ジ ェ ク ト を 選 択 す る こ と に よ り 修 正 す る と と が で き る 。 こ の ように開発環境
は知識ベースをーから構築するための強力な機能を有している。
一 方、この知識ベースに対して利用ビューを定義することにより利用環境ができる 。
利 用 環 境 で は エ ン ド ユ ー ザ に 対 し は じ め に ビ ュ ー 名 一 覧 が 表 示 さ れ る 。 ヱンドユー
ザは、その一つを選択することによりエキスパートシステムの実行を開始することが
できる 。 このとき、エンドユーザはオブジヱク卜、知識セット、ステージなどの概念
を意識する必要はない。
ES/X90の 知 識 表 現 に つ い て は 、 別 途 報 告 さ れ て い る CChusho，et a
l.1
9
8
9
J。
ヱの 知 識 表 現 は 汎 用 性 を 指 向 し て お り 、 記 述 力 が 高 い 反 面 、 エ キ ス パ ー ト に よ る 直 接
定 義 は 困 難 で あ る 。汎周 知 識 表 現 で 記 述 さ れ た 知 識 ベ ー ス に 対 し て 保 守 ビ ュ ー ( こ の
F
，
，
A
吐
_4
6-
記 述 方 法 の 詳 細 は 第 4:t苦で記述)を定義するとエキスパー ト に よ る 知 識 ベ ー ス の 保 守
が可能となる
ω
翁写 4
この例に つ い て は 第 5草 で 述 べ る が 、 知 識 ベ ー ス を 保 守 す る エ キ ス パ
失1
1膏践
Jて
ー - .::::z...ヒプニヱ- ~こ Jこを〉
失口言哉ベースの静的イ呆守方式の提案
ートは、開発環境の提供する強力な 言 語 仕 様 を 知 る 必 要 は な い 。
一度開発した保守ビューを試行環境に登録すると、類似応用システムのプロトタイピ
主註
4. 1
まえがき
ングに使える 。試行 環 境 で 作 成 し た エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム が 新 し い 領 域 に 不 向 き の 場
合、開発環境でその知識ベースを肱張/修正することができる。拡張/修正した知識ベ
ースに対して利用ビュー、保守ビューを定義することにより新しいエキスパートシス
テ ム を 実 用 化 す る こ と が で き る 。こ の よ う に 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー は エ キ ス パ ー ト シ ス テ
本 軍 で は 、 第 3章 で 導 入 し た 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー の 具 体 化 の 一 例 と し て 知 識 ベ ー ス を 静
的に保守する方式について述べる 。 ここで、静的という意味は推論過程と独立であるこ
と を 意 味 し 、 動 的 に 保 守 す る 方 式 に つ い て は 別 途 第 6章で論じる。
ム構築時にそのアーキテクチユアをリサイクルすることを可能とする 。
目的は、一つの応用分野における問題の解法(専門家モデル)が分析された時点で、
以 上 ま と め た よ う に 、 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー は 開 発 環 境 の う え に 他 の 3つ の 環 境 を 統 合
す る た め の も の で あ る 。こ の 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー の 導 入 に よ り 、 ナ レ ッ ジ ヱ ン ジ ニ ア が 開
発した知識ベースをエキスパートが保守すること、一度構築されたエキスパ ートシステ
ムのアーキテクチュアを類似のエキスパートシステムの試行に再利用するととが可能と
エ キ ス パ ー ト が 利 用 で き る 知 識 ベ ー ス の 保 守 ツ ー ル を 容 易 に 実 現 す る こ と に あ る 。 基 本的
なアイデアは、ナレッジエンジニアに汎用の知識表現(ルール、フレームなど)で記述さ
れた知識ベースの構造と属性を認識させ、それをメタ知識として定義させることにより、
エキスパートによる知識ベースの保守を可能にすることである。
なる。このため、提案した環境は、ビジネス分野のアプリケーシヨンの構築面から見て
そのために、知識ベースについて以下の仮定をおいた:
新しい領域を開拓すると考える。
(1) 一 度 知 識 ベ ースがインストールされると、 基 本 的 に 変 更 さ れ な い 部 分 と
第 4章 以 降 で は 、 本 章 で 提 案 し た 諸 概 念 の 具 体 的 な イ ン プ リ メ ン ト 法 と 応 用 に つ い て
継続的に変更される部分がある。
論じ、提案の有効性を実証していく 。
(2) 後 者 の 継 続 的 に 変 更 さ れ る 部 分 に も 陽 に 定 義 で き る 構 造 が あ る 。
これらの仮定のもとで、
R A N G E， F O R Mと 呼 ぶ メ タ 知 識 と T A I L O Rと呼ぶ
そのインタプリタを提案する。
R Ai
¥G Eは 上 記 (1) の 仮 定 か ら 導 入 さ れ る も の で あ り 、 ナ レ ッ ジ エ ン ジ ニ ア が ア
クセスする知識ベースの範囲とエキスパートがアクセスする知識ベースの範囲を区分する。
一方、
F O R Mは よ 記 (2) の 仮 定 か ら 導 入 さ れ る も の で あ り 、 パ タ ー ン 、 フ ァ セ ッ ト
お よ び メ ソ ッ ド と 呼 ぶ 3種 の 概 念 か ら な る 。 パ タ ー ン は 知 識 ベ ー ス の 構 造 を 表 し 、 フ ア
セットは知識ベースの属性を表し、メソッドは知識ベースの変更手法を表す。
T A I L O Rは こ れ ら の R A N G Eと F O R Mを 解 釈 し 知 識 ペ ー ス ビ ュ ー と し て 吹 の
役割を果たす:
(1) 知 識 ベ ー ス の い か な る 部 分 を 保 守 で き る か を 示 す 。
(2) 保 守 の た め に 穴 埋 め 方 式 (fill-in-the-blank) の ユ ー ザ イ ン タ フ ェ ー ス を 提
示する。
(3) 重 複 し た 知 識 や 矛 盾 し た 知 識 を 検 出 し 警 告 を 発 す る 。
(4) エ キ ス パ ー ト 用 の 知 識 表 現 を ナ レ ッ ジ エ ン ジ ニ ア あ る い は 推 論 エ ン ジ ン 用 の
知識表現に変換する。
計算機システム構成設計支援エキスパートシステムにおける記述例についても述べる。
な お 、 本 章 で 提 案 す る 方 式 の 検 証 は 第 5章 に て 詳 細 に 行 う 。 提 案 す る メ タ 知 識 の イ ン タ
プリタ T A1 L O Rは エ キ ス パ ー ト が 関 与 す る 知 識 だ け を 自 然 語 形 式 で 提 示 す る 広 義
のエディタとみなすことができる。
-4
8-
-4
9-
4. 2 知 識 ベ ー ス の 榊 造 に 関 す る 分 析
(b) 継 続 的 に 保 守 さ れ る 部 分 の 知 識 に は 、 当 初 開 発 す る 上 で は 必 ず し も 気 付 く 必 要 は な
いが、構造や属性がある。
fエ キ ス パ ー ト は 自 分 が 思 っ て い る 以 上 に 知 っ て い る j と い わ れ る よ う に エ キ ス パ ー
トシステム開発時に、エキスパートから正確かつ完全な知識を抽出することは悶雑であ
る。場合によっては、開発時点に正しかった知識が陳腐化したり、時々刻々と新しい知識
例 え ば 、 あ る ル ー ル 群 の 中 の 条 件 部 、 行 動 官1に あ る 決 ま っ た 形 式 が 見 ら れ る こ と
が多い 。
こ れ ら の 仮 定 の も と で 、 知 識 ベ ー ス の 保 守 に 関 し て メ タ 知 識 (RANGE， rORM)
が得られることもある。ごのように考えると、エキスパートシステムが継続的に使われる
が 存 在 す る と 考 え る 。 本 意 の 開 発 目 標 を 図 4. 1に示す。 T A I L O Rは
、
か否かは、そのシステムの知識ベースの保守性に依存しているといっても過言ではない。
照することにより推論エンジンのインタフェースとなる汎用知識表現とヱキスパートのイ
従来提供されてきたエキスパートシステム構築ツールは、乱用の知識表現法を提供する
[
F
i
k
e
s，eta1
.1
9
8
5
J [sarsto
，
<
Y et a1
.1
9
8
3
J。 そ の た め ど の よ う な 問 題 領 域 に 適 用 で
rORMを参
ンタフェースとなる分野別知識表現との間の変換ツールであり、エキスパートに対し知識
ベースビューを提供する。
McDermott
.
きるのかが明確でなく、知識獲得が困難であるという指摘がなされている [
1
9
8
6
J[
C
l
a
n
c
e
y
. 1
9
8
4
J。 こ の 問 題 意 識 に 基 づ き 、 エ キ ス パ ー ト の 問 題 の 解 法 を 分 析 し て
知識の役割を明らかにすることにより知識獲得を容易にする試みがなされている。
4
7
球
受
昔t
h
.
;
。
、
、
官
発1
m
例えば、 M 0 LE [
Eshelman，et a
1
.1
9
8
6
]は診断型エキスパートシステムのための
投
知識ベース
R
，
:
!
話
蕊
術P
ぷ
託
手
古 川ぁ
知識獲得ツールであり、 C S R L [
sy1ander，et al
. 1983] は 分 類 型 エ キ ス パ ー ト シ ス
テムのための知識表現言語である。
/
S EA R [
van de Brug，e
ta
l
.1
9
8
6
]は計算機シ
¥
ー
ミ
/
表現の変換
強力な
汎周知識表現
ステム構成エキスパートシステムの知識獲得ツールである。
EIRESIAS [Davis，et a1
. 1982J が 有
知識ベースの保守を強調したツールとしては、 T
パ
/
名である。 T
EIRESIAS は 、 知 識 の 構 造 に 関 す る 知 識 を メ タ 知 識 と 呼 び 、 こ れ を 用 い て 知 識
エキスパートの
ペ ー ス の 保 守 を 実 現 し て い る 。 こ の シ ス テ ム は 診 断 型 の エ キ ス パ ートシス テムである
イ ン タ フ ェ ース
MYCINの フ ロ ン ト エ ン ド と し て イ ン プ リ メ ン ト さ れ て い る 。
、
-
禁，~::-:事23て態元漁:湾官N五F台-2立す04:古"3主路た・卜込占2・lM，訟
;
E
h
F
C禁
ぎ
、
インタフェース
h
C
u
Vh
(専門家モデル
(知識モデル)
エキスパートによる問題の解法を分析して知識獲得ツールを実現するととは知識ベー
表現の変換法定義
スの保守を容易にする有効な方法である。しかし、新しい応用分野が見つかる都度新し
構造
いツー jしを労力をかけて開発することは合ー理的ではない。
本主主で論じる保守方式は、
推論エンジンの
属性
手続き
3. 2. 2で 述 べ た (4) の 保 守 環 境 を 実 現 す る た め の も の
である e 一 般 に 知 識 ベ ー ス を 保 守 す る た め に は 、 知 識 ペ ー ス を 編 集 す る ツ ー ル と そ の 正
一一
当性を検証するツールが必要である。検証のためには、ナレッジ エンジニアが例題をシミ
ュレーシヨンしその推論過程をトレースする知識ベースを記述することを仮定し、以下で
用
一
1
'
A'
は編集に考察の焦点をおく。
図 4. 1
T A 1L 0 R の目標
我々は、いくつかのエキスパートシステムを汎周知識表現言語を用いて開発した経験
[Ts
u
ji，e
t al
. 1987cJ [
T
s
u
ji，et al
. 1987dJか ら 以 下 の 仮 説 を お い た 。
(a) 開 発 環 境 で 構 築 さ れ た 知 識 ベ ー ス の 知 識 に は 、 一 度 定 義 す る と 変 更 さ れ な い 部 分 と 、
継続的に保守される部分がある。
例えば、ルールが保守対象となることが一般的であるが、推論方式、競合解消戦
略などは応用によっては変えられることはないことがある。また 、知識の中に
データをスクリーンに表示するための手続きなどを含む場合が多いが、ヱの種の知
識もエキスパートにより変更される必要はない。
-5
0-
-5
1-
4. 3 知 識 ペ ー ス ビ ュ ー を 実 現 す る メ タ 知 識 ぷ 引 と そ の イ ン タ プ リ タ
4.3. 1 RANGE:エ キ ス パ ー ト が ア ク セ ス す る 対 鋲
保守環境において、エキスパートは知識ベース全体を知る必史がない .変更される可
能性のある知撒にたいしてのみアクセスできればよい 。 この規定を
RAI
'
:GEと 呼 ぶ 概 念
で実現する .
RANGEの;
i
z接情報は吹からなる。
(1)
ミ1
一「一 一 孫 パ タ ー ン ( 祭 件 部 の 構 造 )
IF
FORM
(2)保守対政知減が記憶されている知識セット
THEN
(3)ファセットを則定する知識が記憶されている失IIJ~ セット
(3) の 知 識 セ ッ ト は FORM内 に 定 義 す る フ ア セ ッ ト ( こ れ に つ い て は 後 述 す る )
(ルールの構造)
IF
としてベースとなる知識表現に依存したものを定義する場合に必要となる。例えば、ベー
今一報パターン(知議全体の構造)
スとなる知識点現がフレームであるフレームの下位フレーム名が他として入るようにフ
アセットを定義する場合、その下位フレームが記憶されている知識セット名を指定する。
THEN
4.3.2 FORM:エ キ ス パ ー ト が ア ク セ ス す る 見 方
FORMの お 現 法 を 決 め る た め に 知 識 の 構 造 に つ い て 考 え る . あ る ー ま と ま り の 知 識
ブランク(保守対象部の最小単位)
に存在する保守対象部と保守非対象部の構造をパターンと呼ぶ。このパターンはエキス
パートシステムの知識表現の代表であるルールを考えた場合、吹のように
3階 層 ま で 定
図 4. 2
F 0 RMの 3階層モデル
義できなければならないと考える。
(1)ルール全体の構造
ルール、フレームなどの知識を定義した
(2) 伺 々 の ル ー ル の 構 造
知識ペースには再帰的な構造がある。
(3)ルールの条件部又は、帰結音I
1の構造
3階 層 の パ タ ー ン を よ 位 か ら 親 パ タ ー ン (
p
a
t
t
e
r
n
)、 子 パ タ ー ン (
c
p
at
t
e
r
n
)、孫パタ
ーン (
g
p
a
t
t
e
r
n
) と呼び、保守対象部の最小単位のことをブランク (
b
l
a
n
k
) と呼ぶ。こ
れを図 4. 2に示す.
各パターンはその下位のパターン、ブランクと固定文字列により構造が定まる。パタ
ーン定義を見るだけで知識の構造がわかるように表現法を設計すると、親パターン定義は
AN記法 (
S
hi
m
a
u
c
hi
.1
9
7
2
] (概要を付録 3に 記 載 ) で 次 の よ う に 表 現 で き る 。 こ こで
￨は代替案定義を示し、。。。は繰返し定義が可能であることを示す.
く親パターン定義>=== (く文字列 >
1くブランク >
1く子パターン名>). .。
u
﹁
u
F
内‘
Fhu
円/-
2柑 類 の ル } ル 併 が あ り 、 記 述 の 冒 頭 に 日 付 が / * で 四 ま れ て コ メ ン ト ア ウ ト さ れ て い
ここでアンダラインのある語はパーサのための
F約 訴 で あ り 、 他 の 文 字 は AN記法の
る 知 誠 に 対 す る 脱 パ タ ー ン 定 義 の 例 を 図 4. 3に示す . こ こ で く 文 字 列 〉 は 、 ー を 含 ま な
メタ .
1
cり ( 付 録 3参照。例えば、
い文字の列とし、ーではじまる文字の列(一保守年月日)をくブランク>、ーーではじまる文
は
、 pallern， cpaltern，gpatlern， facet を ま と め て ス ロ ッ ト と み な せ ば 、 ひ と つ の オ
字の列{一計算ルール、ーー辿想ルール)をくチパターン名>とする .
ブ ジ ヱ ク ト [Suzuki. 1985] と み る こ と が で き る . すなわち、 sewi
ng-methods を使わず
[]内は省略可能であることを示す)である 。 FORM
にド O R:vIの外界からパタ ー ン の 中 の 変 数 の f
u小 巾 位 で あ る ブ ラ ン ク に 直 接 ア ク セ ス さ れ
ることはない .
一
一a
N
一
叩1
品川位以慌
，
・
、、
h
‘
・
.
構造の
{関連度計算ルール}
1F
j
.
:
:
野
田
:
代替案
一計算ルール
‘句、
、
、
、
、
、
、
、W
m
m
N
WE
E
p
・ UHe
iT
，
.
.
-
a'
〆
〆
〆
{I
牢ー保守年月日 *
1
，挿入文字
T H:
E:
N
，
，，，
{連想ルール}
一連想ルール
IF
吋
a=
THEN
図
4. 3
ら
一
一
一
一
一
…
親パターンの記述例
2つ の ル ー ル 群 か ら な る 知 識 に 対 す る 定 義 例
図 4 . 4
F 0 R M の記述力への要求
不当な他がブランクに混入しないように、ブランクに対する属性を定義できるようにす
る.この属性をファセットと呼ぶ。
F O R Mの モ ジ ュ ー ル 性 を 高 め 、 知 識 ベ ー ス の 値 を 更
新 す る 手 段 の 所 在 を 明 ら か に す る た め 、 ブ ラ ン ク に 他 を 抑 入 す る 手 続 き を F O R Mの中に
定 義 す る . こ の 手 続 き を ソ ー イ ン グ メ ソ ッ ド (sewing-method) と呼ぶ.以上の考・え方を
仕犠として表現した結果を示す。
くF O R M定義>
=口
F O R:vIの記述力を強化するため、図 4. 4 に 要 求 を 示 す よ う に 子 パ タ ー ン 及 び 孫 パ タ
ーンの締造には吹の指定ができる必要がある.
formくフォーム名>;
(1)複数の構造の代替案
旦弘竺旦1
<親バターン定義>}
ある知識の構造は、 Aの 型 か Bの 型 か ど ち ら か で あ る と い う 表 現 を 可 能 と す る .
[cpattern{く子パターン定義>{ょ}. ・ ・1
[gpattern{く孫パターン定義>{，}. . . }
]
]
[色旦斗くフアセット定義>(ょ}. . .
1
3
sewing-methods(
(1-)i1
'
J
.ソバ定接>. . . }
-5
4-
(
2
)省 略 可 否
知識ベースのある部分に関し、イ直が設定されることもあれば設定されないこともあ
るということを表現する。
- 00
甲
(
3
)繰返し
ルールなどある構造をもった部分が任意倒続いてJ.i:!
接 されることを表現する。
ファセットの極類は、
(
4)繰り返す場合の抑人文字
i切 る 文 字 が あ る 場 合 そ
(
3
)で 任 意 例 続 い て 定 義 可 能 とした場合に、 互 い の 聞 を l
れを定接する
ブランクに入る仙の型、制の候補の他、 ベースとなる知識表現の
什儲に依存して決まる。例えば、 あるブランクに知識ベースに別途記憶されているフレー
ム の 下 位 の フ レ ー ム 名 が 入 る 場 合 な ど に 定 義 す る と 有 効 で あ る . ファセット定義の例を示
す.
この要求を満たすための子パターン定義、孫パターン淀みを次に示す。
(f0RM定 義
の形式定品にも^~記法を用いており、例えば、付録 3 にぷすように Lム4ーはこの左の要
一関連度
(t
y
p
e (r
e
a
l，
) r
a
n
g
e (0，1) )
点が 1[
u
]以 k繰 返 し 定 法 さ れ る こ と を 示 し て い る )
ーキーワード
(i
n
s
l
a
n
c
e (k
e
y
w
o
r
d ))
ー教訓￨
(i
n
sl
a
n
c
e (教訓1 ) )
<
f
-パ タ ー ン 定 品 > =
=
=
<f
-パ タ ー ン 名 > (
i
く子パターン >
1
)
(
1
1
..。
1
1
(
i
く子パターン >
1
)
(
1
1
.• .1
l
i
C
i
<子パターン >
l
)
(
l
l
.
o
.
l
C
よく抑人文字社 J
2
.
.
，
.
ム
」
ー
1
1
(
i
<子パターン >
1
)
(
1
1
.• • 1
C
1
く抑入文字社]ムムム
く
rパ タ
一 ン >=
=
=(く文字列
ここで、 関 迎 度 は 実 数 の 方 で 0"'1 の m
Jの 似 を と る こ と を 示 し 、 キーワードに人るが(は
k
e
y
w
o
r
d フレームのインスタンスフレーム名であることを示している。
ソーイングメソッドは、 保守する知識の内容をスクリーンに表示したり、 ユーザから悩
を 得 て ブ ラ ン ク の 値 を 追 加 、 変更、 削 除 す る 手 続 き の 集 合 で あ る . こ の 手 続 き を 個 別 に 開
>
1くブランク >
1く孫パターン名>). . .
宛 す る こ と は 労 力 を 要 す こ と で あ る の で 組込手続きを JH~まする。 これについては、 4
3. 3で述べる。
〈係パターン定義〉===
(
i
く孫パターン >
l
)
(
l
}
.
1
1
(
i
く孫パターン >
1
)
(よ}. . .1
く孫パターン >
1
)
(よ い . 1
C
よく挿入文字 >
l
)
L
ム.
i
(
i
l
(
i
く孫パターン〉よ)(よい. 1
[
1
く何人文字>lJ ム
く孫パターン名>
0
•
以上の
FORM表 現 法 は
ルール型知識に限定されるものではなく、 フレームや述語な
ど の 他 任 意 の 知 識 に 対 し 定義することが可能である.
0
0
〈 孫 パ タ 一 ン >=
=
=(く文字列
L
L
4. 3. 3
知識保守ツ ール (
T
A
I
L
O
R
) の機能
>
1くブランク>). .。
TAILORは
図 1. 3で 例 示 し た ー ー 計 算 ル ー ル に 対 す る 子 パ タ ー ン 淀 み の 例 を 吹 に 示 す 。 ここで 、
置ではじまる部分(ーーーキーワード、
関 連 度 加 算 ) が く 係 パ タ ー ン 名 > であり 、 ル ー ル
番~.がブランクである。
一 つ の 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー を 与 え ら れ る と 、 吹のように動作する。
[
s
t
e
pl
) FORMを 解 析 す る
[
s
t
e
p
2
J 保守対象となる知識を、 s
t
e
p
l で 認 識 し た FORMで 固定文字列音1と変数
部に分解する。知識と
一計算ルール
--
r
i
[
s
t
e
p
3
J FORMに 定 義 さ れ て い る ソ ー イ ン グ メ ソ ッ ド の 一 覧 を 表示し、 選ばれた
キーワード
ものを処理する。 こ の 処 理 過 程 で ブランクに値が設定される。
関連度加算) .
[
s
t
e
p
4
J 知 識 を 生 成 し て 知識ベースに出力する.但し、 ブランクのなかに禾設定の
も の が あ れ ば その旨示す.
同織に、このチパターン定義内の孫パターンを詳細化した定義の例を次に示す。孫パタ
ーン定義では任意の文字列とーで先行するブランクからなっている.
以上述べた動作を実現する
TAILORの 構 成 を
からなる.
ーーーキーワード
ーキーワード の
S
関連を を
ワx とし
S関 連 度 が 0 よ り 大 き い
1
則迎皮加算
s
e
n
d申 教 訓 加 算
同，
I
υ
5
6-
?
x
}
'
﹁
目
c関連度、
分解できなかった場合は
停止する。
(関連度計算ルールールール番号
t
h
e
n
FORMの 問 に 矛 盾 が あ り
図
4. 5に 示 す 5つ の コ ン ポ ー ネ ン ト
-s
s-
-6
S-
r
l
O~ ー
~~~菩iω1
((裳目q~) ね UelSU!)
工 c...Et ペシ兵 一 て
n d オバi，
(
)
ぐ
ρ ペy一
八
9 •1
7図
。 を~;L ω r手
ω 明言J ふさ~百互接線 日系 ω 宙望~ ~白土， " ーふ{'C.キ工
ωぺ- t~{壬
線写ー:沼， ' ~l (
L斗 ぷ 乙
号勧告~点警:!':--I バ
(
q)
。o
、
判事F
錨 主 宰 ω土 。 ~~能鍵~ ~ 静
、っさ護士'(.1パペ r (.l~ 時三f~~ 事護士，
0
L
iぺ f
:t
こ 2
.c
.~ ::，写実掛さ 準
(‘)
(
くL
iぺ f
:Jこ>
1“くfJA
i
:
;)
;
C
>
:)===く写実雛さ護ぺ一長 ν蛍>
(
<
t
tペー妥 ν滋 >1
<L
iぺ f
:t
二>
1“<fJA本:i;C>:)
。 o {‘)
=
=
=
<
写実掛 さ 華 ぺ -~ ~{ .士 >
。[
(
回叩
0
0
て。
0 \') ♀.::L 2~\ ，)~塊~
o {Ï)(<繋縛さ華ペー妥 ν 逝>)了rく~ぺ一話 ν 盟 >γ]
o
0
{Ï}(く喪雛 在 準ぺ一括 ν 壬>))'く~ペー妥 ν つを>宵百 ( 8)
。 を~~漉毒 事I}
4
'
ぺf
:J
こ 、勺年 y ~rlÆ 季 五句、l/.(.Iバペ 少 (.1
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f:J.こ >)la~
(z)
。~ ~ 主筆 ~ 恩}をけ2.~~ ~謹コ1 Lí ぺ f: Jこ、 HÆ i:; 玉 三，~バ ペ止 (.t
( . . .{‘)(<4'ぺ f
:J二>
1
“
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A本 草>“))lnd (1)
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i
'
.
/
..
)
平警草 4 爪 斗 ぷ 乙 (e)
。~ け2. ):'~司令 書
主ー ν t手~匝Q1 ω 会￥
議
委〈
、 t，~~ 事脳 2主主L y
j2.勺弓毒説委 '?HJi事 ω (t(-:，f. 受 ~ μ~ ~
wWt~鵜 ωH
。
1
V よ
[ ~dal S]
g .ヤ図
0 \') ♀土ユ~円安鴇写
laoelJalUII
.asn
(嶋 5
仁)la6
、
‘
a
a
，
，e
0 \') ♀止ユ~円安時~“ )l n d
。令官~ ~Tsl =1 ω 今 :::t~ ♀草野討中 ω 鷺事ぺ
-~ν1館 、 手1 I事4'ぺ G f..を~~下合つ1 議事 I ~ω 募締委 la~
ム ω令官 己主ム ー ττ 'f.，こんL.，こパ、見:必勝利}
ω.
:
t
-
、lnd 。け~+ ~ ::- 時点の濯午 Y
、:?をけ)-~ ~害事 iJt:?~ 台~ (
1Yρqω
_
f'c.ぺ~'C.ぺ少 ω マーペ正二暑 11年ざま判ご1 関与~ _Lí ぺ f:j.二み ft6f ω:ご ~tl (q) 。をふさ筈2.'l:?
l
ー ττ 'f.~~- ω!酔羽}ω*
、と予笥~け2.~忌寄~ i
J
t~l/.腕~} :，" ，
.
(
期利害説委 la~ 。をけ2.勺【よ Y ~ 習}三14E 写_4'ぺ f: Jこ
宇
1
，
:
:
)
_ (l
¥
{
J
.
.
享 、
?)
。毛主コ， 9 .予 国
4
-L.L φ L
iぺ G f
.
.'
:
:
.
，
l~忌~
、湯ヨ勺主宰~ど~-4-(.' 'f. ~存運 ω 年
~附 ':!l* 盟阻 ω 幸司 :::t 1 幽 h主主宰 ~l* 主主 la~ 、1nd
'
1
{rd
.(
_W H0 ゴ
(
…
)
子 パ タ ー ン 定 義 、 孫 パ タ ー ン 定 義 の 中 に 指 定 されるブランクは、 吹 の
pl
r
¥
手続きによ
りアクセスされ る
。
Pln(
一計算ルール
FORMは あ る 意 味 で 知 識 ベ ー ス を 構 造 化 す る の で 、 以 下 の 限 定 付 き の 知 識 検 証機 能
を実現することができる 。
t
(
(1) 重 抜 し た 知 識 定 義 の検 出
fI関迎度計算ルール"，ールール番号，
繰 返 し 定 義 の 中 で 、 そ の 中 の 全 て の 可 変 部 同 士 の 比 較 に よ り 他 が 全 く同 ーの も の
ー
ーーキーワード， "を含むならば"、一一一関連度加算) ，
があれば、それらは重複した知識定義であると著書告する 。
J
J キーワード"，ーキーワード)
キーワード， (
一ーー関連度加算， ("教訓1
" ，ー教訓，"と、確信度"，ー椛信度，"で関係する.. )
)
(2) 冗 長 の 知 識 定 義 の 検 出
繰 返 し 定 義 の 中 で 、 あ る 一 つの可変音1
1同 士 の 比 較 で は 一 方 が 他 方 を 含 ん で お り そ
この 手 続 き が 表 示 す る 例 を 図 4. 7に示す 。 左 端 に 口 が あ る 自1
1分 か ら 子 パ タ ー ン に 対 応
れ以外の部分が 一致している場合、片方が冗長の可能性があると警告する 。
す る 表 示 、 2列 目 に 口 が あ る 部 分 か ら 孫 パ タ ー ン の 表 示 が 始 ま り
、 黒白反転lS
lが ブ ラ ン
(3) 矛 盾 し た 知 識 定 義 の 検 出
ク 値 を 表 示 す る 部 分 で あ る 。 口 及 び 黒 白 反 転 音1
1は、 マウ ス で ピ ッ ク で き る 部 分 で あ り 、
繰 返 し 定 義 の 中 で 、 ある 一 宮1
1の可変宮1
I同 士 の 比 較 で は 他 が 全 く 同 ー で あ り そ れ 以
ど 之 が ピ ッ ク さ れ て い る か に よ り 状 態 選 移 が な さ れ 、 各 状 態 で 子 パ タ ー ン { 也 、 孫パタ ー
外の部分が一致しない場合、矛盾の可能性があると響告する 。
ン 値 、 ブ ラ ン ク 他 の 追 加 、 削 除 、 修 正 などの操作が行える。
その他にも、テーブル型構造のインタフェースによってブランクに設定された他を表示
し、子パターンの保守を誘導する手続き、ウインドウサイズや色の指定を行なう手続きな
どを組み込むことにより、
TAILORの 価 値 を 高 め る こ と が 可 能 で あ る 。
このような検証機能は知識を逐次追加するような状況では極めて重要なものである。
さらに、知識 ベ ー ス の 構 造 を 同 定 し て お くと、この種の検証機能以外に、繰返し定義の中
で、
あるブランクをキ ー として知識をソ ー トすることができるので、その結果を参!l~する
ことにより 、 重 複 し た 知 識 、 冗 長 な 知 識 、 矛 盾 し た 知 識 の 検 出 が 容 易 と な る 。
User Interface
い
一
、
VI
明
w
m
一
総 減
V
惜 泌Y
一
v
'
M
V 治w
相-⋮
一
ルとと
一ド
州
YJ
斡
Y
⋮
闘
叩
三
市
川
小
M3蜘品
附
W柑
必九
一
一
=
ロ
度
m
w明⋮⋮ynM
勝別総 締 約弘
、
跡
い
一
=
同
一
一
=
同
で関係する
L
Md
川
J
h
ルと γ
一ド
予
怒
XN
wu
f
号
、
い V率
・
る
忍
巾
域
日制
す
関
で
v
e撚枯
X
れ
dv
EA
怒哀掛
W
、
確
ル一ぱ m
wω
算ワら
計一な訓
度キむ教
連含
関口を口
口
度度
、、
出掛
s
w
v
議
確確
忠誠
レ-ま
j 冒じ g Uさ
も
算ワら ⋮
計一な訓訓
度キむ教教
連含
関口を口口
口
図
で関係する
4. 7 ソ ー イ ン ゲ メ ソ ッ ド P t nの 提 示 す る
ユーザインタフエース例
-6
0-
-6
1
4
4
計算機システム構成設計支援エキスパー トシステムにおける
記述例
本節では、
こ れ ま で に 誕 祭 し た RANGE、 FORM、 TAILORを 計 算 機 シ ス テ
. 1988]
t a1
. 1987d] (lizuka，el a1
ム締p
J
Z
;
&J
t支 侵 エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム (Tsuji，e
に関して記述する例について述べる.本格的にエキスパートシステム構策への適用に関す
M帽
ふA
w門 家 モ デ ル を 図 4.
i
v
システムの
，
，a
¥
ったとき、 オ プ シ ヨ ン 知 に 変 更 が 必 要 な い か を ル ー ル で チ ェ ッ ク す る 。
a
m
行う。 構 成 に ある機昔話が接続されたり、 除去されたとき、 あ る い は 接 続 方 法 に 変 更 が あ
三つ二
.
，
る べ き オ プ シ ヨ ン の チ ェ ッ ク を 行 う こ と を 主 目 的 と す る 。 また、 選 択 す べ き 機 器 の 推 臨 も
咽円"定
J
r
能性チェック、 含 め
この構成JQ: 文 段 エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム は 機器構成の￨自の接続日I
刊ーはい
{
ミ
る 方 式 検 証 は 第 5躍 に て 行 う .
t
l
U
iの織餓M仔
殿"のAt
主
hm-Xι
8に示す。 こ の シ ス テ ム の 知 識 ベ ー ス は こ の 図 に 示
す よ う に 役 割 、 知 識 源 の 見 な る 吹 の 4種 類 の 知 識 か ら 構 成 さ れ る .
ト¥
関 係 で 表 現 さ れ る . すなわち、 一 つ 一 つ の 機 器 は フ レ ー ム で 表 現 さ れ 、 機 器 開 の 接
口
いる. 機 器 は 遂吹旧機種が廃版となり、 新 機 組 が 登 場 す る . ま た 機 砲 の 種 類 に よ っ
ては 遂 改 機 能 肱 5
Hさ れ う る こ と に 注 意 し て お く .
⋮
山
一
綱戚図ファイル
2項関係で表現され、 接 続 に 伴 う オ プ シ ヨ ン の 要 否 は ル ー ル で 記 述 さ れ て
¥
見
明
:主:・
書館t
ι
~
記入
¥、
ド
日
X
こ れ は ハ ー ド ウ ェ ア 仕 様 を 表 す も の で あ る . 関 迎 す る 知 識 は ル ー ル 、 フレーム、
ファイル園間
(1) 機 探 を 表 現 す る 知 識
続可否は
1
1
f
t館時上の浅草事項
鋼成図
S
E
{
S
y
s
l
e
mE
n
"崎 町 }
(2) 設 計 闘 を 表 現 す る 知 識
.12計図は 推 論 を 過 し て 作 成 さ れ 完 成 さ れ る . こ の 知 識 は フ レ ー ム で 表 現 さ れ て
いる. 設 計 図 の 構 造 は 組織として棋式が決められており、 大 き な 技 術 変 革 が な い か
ぎり 変 更 さ れ る こ と は な い 。 設 計 図 の 様 式 が 変 更 に な っ た と き は 吹 の 設 計 手 続 き も
図 4. 8
計算機シス テ ム構 成設計支援エキスパートシステムの専門家モデル
変更する必要がある。
(3) 設 計 の 手 続 き を 表 現 す る 知 識
R 1(
M
c
D
e
r
m
o
t
t. 1982] は 我 々 の シ ス テ ム と 機 能 的 に 近 い が 、
こ の 知 識 は 手 続 き と し て 記 述 さ れ 、 他 の 知 識 の 利 用 法 に 関 す る も の で あ り 、 その
意味で変更されることは皆無に近い。
R 1が す べ て ル ー ル 形
式の知識で記述されているのに対し、 我々は 知識のタイプと役割を陽に分類して 種々の
知識表現を使いわけるハイブリッド型で知識を記述した.
(4) ノ ウ ハ ウ を 表 現 す る 知 識
記述
こ の 知 識 は 設 計 の 質 を 向 上 す る た め に 使 わ れ る . 例えば、
『機器 Y と Z の 組 み 合
2
.
3
5は PROLOGである。 PROLOGを 用 い る と
関係、 ルール、 フ レ ー ム な
ど 全 て 述 誌 に よ り 簡 便 に 記 述 す る こ と が 出 来 る (lizuka，e
9
8
8
]
t al
. 1
さらに、
わ せ は 拡 張 性 の 意 味 か ら 機 器 Sと T の 組 み 合 わ せ に 変 更 し た 方 が 良 い J というよう
PROLOGの パ ッ ク ト ラ ッ キ ン グ の 機 能 や ユ ニ フ ィ ケ ー シ ヨ ン の 機 能 を 用 い て プ ロ グ ラ
な 知 識 で あ る . こ の 種 の 知 識 は 熟 練 し た エ ン ジ ニ ア だ け が 所 有 し 、 一 時 に 完 全 なノ
ミングを比較的効率良く進めることが可能である.
ウ ハ ウ を 獲 得 す る こ と は 困 難 で あ る 。 すなわち、 ス テ ッ プ ・パ イ ・ ス テ ッ プ で 蓄 積 せ
ざるをえない.
しかし、 一般 の 機 器 の 知 識 を 保 守 す る 担 当 者 は PROLOGを 直 接 読 ん だ り 理 解 す る こ
とは倒難である。
-6
2-
-6
3-
新しい機器が登場したり、機能改善されたり、あるいは 1
:1式の機器の販売が中止になる
ことがあるので、機器を表現する知識とノウハウを表現する知識は継続的に史.新される 。
従って、とれらの知識セットに対してのみ
機器の仕様に関する知識
R A N G Eを 定 義 す る こ と に よ り 、 エ キ ス パ
ー ト に よ る 保 守 対 象 と す る 。 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー の R A N G E定義により、エキスパートは、
i
s_a(
'CPU'，
，
M-220D')
.
他の知識セットの存在を意識する必要がなく、 一部の知識セットは保護される。
，
M-220D'(
'H-8820-D22'，memory('2MB')).
，
M 220D'(
'H-8820-D22'，
type(2)).
吹に、保守対象の知識の椛造について調べる
2
機器の仕様を表現する知識、接続関係を
記 述 す る 知 識 、 ル ー ル タ イ プ の ノ ウ ハ ウ の 知 識 の 例 を 図 4. 9に 示 す 。 ( 知 識 ベ ー ス ピ ユ
ーの機能を示すため、本来の知識より簡便化して示している)
“
，
M-220D'(
'H-8820-E22'，memory('4MB')).
，
M-220D'(
'H-8820-E22'，
type(3)).
，
M-220D'(default，console(['H-8802-2']
).
知識全体は、機器の仕様に関する知識と機器の接続関係に関する知識と機器の補充に関
す る 知 識 か ら な っ て お り 、 こ の 構 造 を 表 し た の が 図 4. 10で示した親パターンである。
，
M-220D'(defauIt，
segment_no(6001)).
，
Mー220D'(capa，no_of_mtu(2)).
この $
J
t
パ タ ー ン は 同 図 の よ う に 一 つ の ブ ラ ン ク と 3種 頬 の 子 パ タ ー ン か ら な り 、 こ れ ら
は 3種 類 の ソ ー イ ン グ メ ソ ッ ド に よ り 保 守 さ れ る
機踏の仕様に関する知識の構造は、
機器の接続関係に関する知識
f M - 2 2 0 Dが C P Uの 一 種 で あ る J と い う 構 造
の 階 層 化 さ れ な い 知 識 と 2種 類 の 階 層 化 さ れ る 知 識 か ら な っ て い る 。 こ の 構 造 は 図 4.
1 0 の ー -spec と い う 子 パ タ ー ン で 定 義 さ れ 、 後 者 の 階 層 化 さ れ る 知 識 は 、
type_var
と一一opt_var というこつの孫パターンで定義される。
cpu_type_and_mtu('M-220D'，
'H8467-A').
cpu_type_and_mtu('M-220D'，
'H8467-1').
'H8468-1').
cpu_type_and_mtu('M-220D'，
cpu_type_and_mtu('M-220D'，'H8426寸， ).
同 様 に 、 機 器 の 接 続 関 係 、 機 器 の 補 充 に 関 す る 知 識 の 構 造 に つ い て も 図 4. 10の
connect の よ う に 定 義 で き る 。 こ の F O R Mに は 、 ブ ラ ン ク に と り う る 値 の 範 囲 を 示 し た
機器の補充に関する知識
フアセットも記述している。
図 4. 1 0 に 示 す よ う に F O R::vIを定義すると図 4. 1 1 に 示 す フ ィ ル イ ン ザ ブ ラ ン
ク の ユ ー ザ イ ン タ フ ェ ー ス を も っ 保 守 ッ ιル を 実 現 す る こ と が で き る 。 函 か ら 分 か る よ う
に、エキスパ ートがアプリケーシヨン向けの 表 現 で 彼 に 関 す る 知 識 に ア クセスできるこ
と、つまり知識ベースビューが提供されていることが確かめられる。
知識の保守には、編集機能だけでなく、知識の検証機能が必要である。これに関し、こ
ce_mtu_rule((ret_var(X，
'H-8426-1'，
Z)
0
)，
number_of_units.
(
X，
Z>O
=
=
>
set_ce_mtu(X，
'H-F8426-11'])，
set_opti
on(
X，
[
'H-F8426-50']))).
のシステムは利用時、設計図に含まれる機器を補足したり置換した場合、システムは何
故そうしたかを説明する。この説明機能により、熟練者は不正確な知識を抽出したり知
識の不足に発見したりすることが可能である。すなわち、知識ベースを保守する場合、知
ce_mtu_rule((ret_var(X，
'H-8426-1'，
Z)
l
)，
number_of_units(X，
J
J
、、.，，
4
内
1
E
a
絹U
守
合
内
正
FF-
。
戸O
u
n
，
，
HU
VA
ムY
，，﹃‘、
m
目
e
L
C
，
.
、
，
、，
2A-
--eo
変 更 さ れ る 場 合 、 そ れ は 機 器 や ノ ウ ハ ウ の 知 識 に 責 任 を も っ 熟 練 S Eの 仕 事 で な く シ ス
2e
一方、設計手続きに変更があった場合、そして設計図の データ構造がそれに対応して
¥/¥/ゐ
7ム
識を検証するツールは編集するツールと組み合わせて使用されるべきである。
•
テムを設計したナレツジエンジニアの仕事である。つまり、開発環境での知識ベースの再
図 4. 9 計 算 機 シ ス テ ム 構 成 設 計 支 援 エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム の 知 識 表 現 の 例
構築となる。
_6
4_
_6
5_
facet
form 機 器 を 表 現 す る 知 識 の 型
pattern{
/寧ー作成年月日牢/
spec
/寧機器の仕様
connect
1
*機 器 の 接 続 関 係 車 /
option
/事機器の補充
(
no_equlp
(type(int)，range[0，
10])
no
(type(int)，range[0，
10])
opt_name
(instance(option_equipment))
equlp_name
(instance(equipment))
sewing-I
同 t
hods{
spec_mainte(){
put("本日の日付をいれて下さい。")、
cpattern(
get(ー作成年月日)、
spec
-cpu).
is_a('CPU'，
ptnC-spec， (" C P U 名"， -cpu， " に は 以 下 の 種 類 が あ り ま す :
type_var
type_var
" さ ら に 次 の 仕 様 で す : " ， 一 一 opt_var) ，
opt_var
)0 0 。
typevar，(
ー type，"は、標準メモリ
-mtu).)。。
。
connect (cpu_type_and_mtu(ーcpu，
optvar， ( (" コンソールの標準
:" ，_
con_name)
!("セゲメント数の標準 :" ，-seg_no)
!("接続可能 M T U台数:"， -no)
option
ce_mtu_rule((ret_var(X，
-equip，Z)，
number of_units(X，
-no_of_equip)，
由
Z> no_of equip
申
白M
、‘，，，
nH
m
a
n
内U司
HU
自M
，)
VA
•
put("本日の日付をいれて下さい。")、
get(一作成年月日)、
J
t
rte
一
u，
l
、
t
u
mr
-0
白し巳ゐ
punv
声M-
+h-
¥/ミ回目
=
=
connect_mainte(){
ptn(ー-connect， (" C PU" ，ー cpu，"は、 M T U" ， _mtu， " と 接 続 可 能 " )
U
M
-
vt
m
M
-
r
e・ 、 由 也
nH-nv
a--
争
VE--vy
L
a
u
nuF ﹃
+弘司-
・
目
n
HF -
q=
(-cpu(-type，
memory(-m_spec MB)).
option_mainte(){
-cpu(
ー type，
type(ーt_spec))
put("本日の日付をいれて下さい。")、
get(一作成年月日)、
opt_var
(
[
(
ーcpu(default，
console(ーcon_name)). ]
ptn(ー option， ("構成に"， -equi
p， " を " ， -no_o仁 equip， " {固含むならば"，
!
[ーcpu(default，
segment_no(-seg_no)).]
!
[-cpu(capa，no_of_mtuCno)).
]
"今回追加の名称を"， -equi
P-name， " と す る " ， ー ーopt_rule)，
e， ("オプション "opt_name， " を 加 え る "
ーーopt_ruI
)
0 0。
opt_rule
[set_option(X，
[-opt_name])] ) 0
0
。
図
_6
6-
I
4. 10 計 算 機 シ ス テ ム 構 成 設 計 支 援 エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム の FORM記 述 例
_6
7-
機器の仕様に関する知識
門
nU
hLM勿
rE.L
onu
L
L
'
nL-Lhu、hu 、
O
24
2
M
、
ん
には以下の種類があります:
位、内
2 MB タ イ プ
2
は標準メモ リ 4 MB タ イ プ
3
は 標 準 内り
す
で
m 円ぷ 悼
hL
nUW
接 続 可 能 M T U台 数 :
川
口
Mh-
OOd
q
d .
セゲメント数の標準:
コンソールの標準
-aHV
ロ
ロ
む
A
el
W
M
870
以内
U打線一¥
一.
食
ト
.J
re
n
J鳥山 以 ι
内A
p
p
、
古
ロ
円 'h
口
叫
QUnov
幅削お
Aunvp
H
nt
Hn'l
﹄
'
-らさ
口CPU名
縞
dh
機器の接続関係に関する知識
司
令
と接続可能
と接続可能
と接続可能
育
、
A守
、
、
結
J
JF片山TA崎将W
1 吋
叩
ιA
r
b
a
-A
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・
剛
・ m
f
02v ?
d t
?
n0・
td
I
V
、
円
窓 件。i
v 守J v
守
相官
は
、 MTU
焔争放:::~~:.::-::
・
ぷ
・
M
2
2
2
q
D
.
:
:
:
:
;
:
、
出
品
司、
口CPU
総ふ1
M
養
護
MV 民 向。
b
主 は、 M T U
口 C P U 紙泌さ
﹂
4
・
怒
導
要
録
詰
糸
言
語
前期
f
2
.
2
o
J
，) は
、 MTU
口 C P U 部2
・世
~~~~:丸、よ言宮崎
.
:
_
，
，
，
:
、
、
河
対
投.:..:.:.:~:、
向。 やや
明
、
6.x.2h
6
烹
1
一X
.4V紘4
4
4品
WORY
会
一
内er-γ
H
H食v一⋮をH
Hr
口 C P U Mさ220() は、 M T U
と接続可能
(注)左図において
機器の補充に関する知識
口 を単位として、挿入、削除などの編集が可能
口
構成に
H
i
逮S
Z
S
蕊
三 塁 何回 含 む な ら ば
ロ
の組にたいし、値の包含関係の検出が可能
主
約
宅z
捻
5
、
v.
、
w 、
を単位として、値の修正、変更が可能
~理長
ごとにソートが可能
吊品
今回追加の名称を
昔判~::w.~~~:帥iをきr~!専決議ー
判
手
8
'
4
2
'
'
6
妻
e
q
を加える
君
主
将
.
対
ふ
い
、
、
:
:
;
:
;
:
;
:
・
守
ロオプション
口
構成に
終 戦 総f を
W
町
ま {固含むならば
ー :
:
.
:
.
.
:
.
:
:'ぬ凶結論‘
掛 E暗 〉 、 は
今回追加
図 4. 1 1
とする
とする
計算機システム構成設計支援エキスパートシステムの知識保守の
ユーザインタフヱース例
pnv
6
8-
n
H
υ
世
4. 5
浅草 5 主註
まとめ
矢口言哉
4
果
Jて
ースの青争的
弓ラニプブ 王丈
こ
σ〉主堕
j
背 と キ 食 言正
本 章 で は 、 第 3草 の 構 想 に 基 づ き 、 知 識 ペ ー ス を 静 的 に 保 守 す る た め の 知 識 ベ ー ス ビ
ューついて論じた 。
5. 1 まえがき
一度エキスパ ートシステムの 目的が決まり要求が明 確になると、それまでに記述し
た知識には梢造があるではないかと仮説をたてた。本章の方式の原点は、この構造を
本草では、第
4
l
i
iで 提 案 し た 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー を プ ロ グ ラ ミ ン グ ノ ウ ハ ウ を 伝 放 す る
ナ レ ッ ジ エ ン ジ ニ ア に 陽 に 認 識 さ せ 、 そ れ を F O R Mと し て 定 義 さ せ る こ と に よ り 、 ナ
エキスパートシステムに適用し、試行、開発、利用、保守環境がいかに構築されるかを
レッジエンジニア 用の知識表現と エキスパート用の知識表現を相互 に変換することにあ
論じる =
る。この知識表現の抽象レベルの変換により、エキスパート自らによる知識保守を可能
にした。
このエキスパートシステムは
161件 の ソ フ ト ウ エ ア 事 故 に 関 す る 教 訓 的 な ノ ウ ハ
ウ (1件 l葉 形 式 の 文 書 ) を 蓄 積 し て お り 、 本 エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム の 問 題 は 新 た に
r O R Mを 解 釈 す る
生 じ た 事 故 の 背 景 に あ る 原 因 を 既 知 の 教 訓 に 結 び 付 け る こ と で あ る 。具体的な事故と 格
ととにより、知識ベースビューとして、エキスパートが知識ベースのどの部分にアクセ
言 化 し た 教 訓 で は そ れ ら の 抽 象 度 が 異 な る の で 、 単 純 な キ ー ワ ー ド 検 索 で 両 者 を 結合
ス で き る か を 示し 、 基 本 的 に 変 更 し で は な ら な い 部 分 を 隠 蔽 す る 。 ア ク セ ス で き る 部 分
することは困難である 。一方、教訓を特徴付ける属性の設定が困難であるため、分類問
に対しては、フィルインザブランク形式でエキスパートの操作を誘導し、重複した知識
題に帰着することも困難であった。
本 方 式 に 基 づ き 生 成 さ れ る 知 識 ベ ー ス エ デ ィ タ T A I L O Rは
、
や冗長な知識の警告を行う。
そのため 、 問題解決手法(専門家モデル)として具体的な失敗から得られるキーワ
F OR Mを 定 義 す る だ け で 、 ナ レ ツ ジ エ ン ジ ニ ア が 構 築 し た 知 識 ベ ー ス を エ キ ス パ ー
ードを抽象化する述恕ルールと、抽象化したキーワードと教訓を結び付ける関辿ルール
トが保守できるようになる。従って、本章で述べた知識ベースビューは、新たな問題解
と を 記 憶 し て お き 、 初 心 者 が い く つ か の 具 体 的 な キ ー ワ ー ド を 入 力 す る と 関 連 す るプ
決モデルが考案される都度生じていた個別に知識獲得ツールを開発する労力を省力化し
ロ グ ラ ミ ン グ ノ ウ ハ ウ を 検 索 し て 表 示 す る も の を 採 用 し た 。本意では、この専門家モ
た。
デルのことを連想検索と呼ぶ。
本論では、
F O R Mの 表 現 手 段 の 設 計 に 当 り 、 知 識 ベ ー ス の 構 造 を 3階層に限定した。
応 用 に よ っ て は 4階 層 以 上 の 抜 雑 な 定 義 手 段 が 必 要 と な る 場 合 も あ る か も し れ な い 。 階
層に関して方式の拡張性に課題はないが、
4階 層 以 上 と な っ た 場 合 エ キ ス パ ー ト に よ
る 知 識 の 保 守 は T A I L O Rを用いても困難になると考えている。
知識ベースにとって
(i) エ キ ス パ ー ト か ら 思 い 付 く ま ま 連 想 ル ー ル と 関 連 ル ー ル を 得 る 。
(i)初 期 化 し た 知 識 ベ ー ス に よ る 検 索 結 果 と エ キ ス パ ー ト が 判 定 し た 結 果 と を
比較するごとによりルールの洗練化を行う 。
F O R Mは 必 須 で は な い 。 エ キ ス パ ー ト に 自 ら 知 識 ベ ー ス を 保
守させたいという要求が出た時点で後から定義すれば良い。この意味で
知 識 ベ ー ス の 構 築 は 吹 の 3段 階 を 踏 ん だ 。
F O R M定 義
が そ も そ も 知 識 ベ ー ス の 持 つ 柔 軟 性 を 損 な う こ と は な い 。 さ ら に F O R Mは 、 記 述 例
からも分かるように保守対象の知識表現をもとに定義することができる。従って
F O R Mの 定 義 は ナ レ ッ ジ エ ン ジ ニ ア に と っ て 負 担 と は な ら な い 。
記述例で示した構成設計問題は、ヱキスパートシステムの一つの類型を示すものであ
る。 こ の よ う な 類 型 化 が 複 数 で き 、 標 準 的 な F0 R
)
.
1を 見 出 す こ と が で き れ ば 、 エ キ ス
(i
i
i) ル ー ル の 保 守 ツ ー ル を エ キ ス パ ー ト に 提 供 す る 。
完全なルール群は短期間では得られない。そこで、エキスパートが気付いたときに新
たなルールを追加できることが重要と考え、知識ベースビューを(泌)の段階で設けた 。
構築したエキスパートシステムがもっ専門家モデル(連想検索モデル)は本エキスパ
ー ト シ ス テ ム だ け で な く 他 の 応 用 分 野 に も 使 え る 。 こ れ に 着 目 し て 、本章では、設計し
た知識ベースビューは保守のみでなく別のエキスパートシステムの試行に利用できる
ことも 示 す。
パートが自ら新しく知識ベースを作る試行環境も実現できる。
ー
7
0-
-7
1-
5. 2 検 索 型 エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム SOCKSの 推 論 モ デ ル
5.2.1 SOCKSを 開 発 す る 背 景
分類
近年、コンビュータ・システムの開発において、ソフトウェア開発の比重が非常に増大
目次の 一部
している。それとともにソフトウエアの品質を向上するために種々の手法が研究されてい
る
[
N
a
r
a，e
tal
.1
9
8
!
]
]。
掴
このような背最のなかで、品質向上の一つの施策としてプログラミングノウハウの伝
名
さえしていれば、￨培害の原因は未然に除去できる場合が多い。従って 、 ソフトウエア開発
における常識を設計者に熟知させることが重要である。
1
一つのルーチンは入口を一つにせよ
2
同一処理は tか所で行え
3
エラーチ"""/ク/リトフイは 2回以上行え
4
Aでなく. Bで
t
;
;
.
い
t
;
;
.
ら C とは mら a い
i
翁考 ぺー ン
名
初制
l
i定
2
1
.
f
tれ の 処 理
ヱラー
4
/
限界
J
O
v- 1
'Y !
Cい〈つかの入口 を作る
ととが ある 。 t
.O L う在者
島合. I
ま
とんどが烈似 し た入口名を付ける
目1
.
ため.入口を 問主
主え やすい。玄関
5
境界
処理を 倒的 Kするため.一つの
教
」
ー
と
るな
{初期 股 ~)
，
法など多くの常識ともいうべきものがある。これらに熟知していないために、あるいは遵
段階において大きな陣害として現れることも少なくない。逆にいうと、先の常識を遵守し
阻
一つのルーチンは入口を一つにぜよ
承が考えられる。プログラミング作業の中には、ループの判定の仕方、共通エリアの使用
守 し な か っ た た め に 設 計 段 階 で バ グ が 埋 め 込 ま れ 、 検 査 段 階 で そ れ が 摘 出 さ れ ず 、運用
N
.
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~
1
をチェ";クせよ
を一つ K し.行 きたい商事l
¥
¥!C行 き
要
やす い 正うK してs
.
<方が乗客 K
点
対 して叙 切である 。
円日 円
¥ L L
著者の周辺のソフトウエア開発部署では、このようなプログラミングノウハウを教訓集
主⑨
一
一
!
としてまとめている。これはソフトウエア常識集(以下、単に常識集と略す)と呼ばれ、
13分 類 の も と に 161件 の 教 訓 か ら な っ て い る 。 教 訓 と 事 例 は l件 l葉 に 纏 め ら れ て い
る 。 こ の 例 を 図 5. 1に示す。
事
例 I iEし〈怠納入 口からはい って異常 純 了
tI
「 ソ フ ト ウ エ ア 障 害 の 8割 以 上 が
16 1件 の 教 訓 の い ず れ か に 該 当 す る j と 言 わ れ て
現
おり、多くの設計者は、この常識集を手許において、業務を遂行している。常識集は、現
象
在 個 人 の 自 己 啓 発 、 小 集 団 活 動 な ど グ ル ー プ勉強会、講習会などの教育、
"
'- 1
"YO入 口がこつ あっ て・先頭からはいった嶋 合は疋し〈処理さ れ るが .途 中から はい
った.I，A合は .OETMAIN!
CL るヲ -''''')7の擁(iが銭け て し重加・ヱリ 7を磁周囲 しメモリ
例 外 で異常鈴了 とな った.
O J Tに 使 わ れ
ている 。
今回、常識集にまとめられている教訓を 、 さらに周知徹底するためにエキスパートシス
S0CKS(
S
o
f
t
w
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eC
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onK
n
owl
e
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g
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y
s
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m
)
[
T
s
u
j
i， e
t al
. 1
9
8
7
c
] 、 エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム 構 築 ツ ー ル ES/
テム化した。このシステムは、
と呼ばれ
Y
o
s
h
i
m
u
r
a， e
t al
. 1
9
8
8
]
KERNEL [
により実現され てい る。本章では、
2，
原
ヱの
SOCKS の設計思想と 4~ で提案した知識ベー ス ビューの適用につ い て述べ、その有効
性と限界について言及する。
因
5. 2. 2 従 来 1Rシ ス テ ム と の 違 い
常識集の教訓は、個々のソフトウエア設計例や障害例(以下まとめて事例と呼ぶ)から
正 しい入 口から入れる正う入 口を一つ κした
。
見 る と 抽 象 度 が 高 い 。 従 っ て 、 禾 熟 練 者 が 短 時 間 で こ の 16 1件 の 教 訓 に 習 熟 す る こ
とは容易ではない。しかし、経験的にある特定の事例に対し教訓を結び付けると、印象
深くその教訓を学習できることが知られている。
図 5. 1
ソ フ トウエア常識集の教訓の例
各教訓の内g~ ‘ 1 '1の事制を描量 化した 控 i り U (~ とり 種 められている
6
7
υ
円︽
守，，
円/﹄
I
守
エキスパートが行なう常識集の検索を整理すると 吹のようになる。
ところが、 あ る ー つ の 事 例 に た い し 、 い か な る 教 訓 が 該 当 す る か を 見 極 め よ う と す る と
き
、 図 5. lに 示 し た 目 吹 を 見 て も 、 利 用 者 は 「 ど の 教 訓 が 自 分 の 事 例 に 該 当 す る の か J
を判定しにくいという問題がある。 これまでは、設計担当部;吾のリーダが個別の事例ごと
( 1) 事 例 か ら キ ー ワ ー ド ( 観 数 ) を 抽 出 す る 。
(2)抽 出 し た キ ー ワ ー ド か ら 、
ヨ
2み
( こ れ を キ ー ワ ー ド の 確 実 度 と 呼 ぶ ) を付けて
同じ意味のキーワード、 関連するキーワード、 よ り 抽 象 的 な キ ー ワ ー ド を 述 怨 す る 。
(3) キ ー ワ ー ド か ら 重 み (これを関連度と呼ぶ) を付けて教訓を関連付ける。
い か な る 教 訓 に 関 連 す る か を 未熟練者に指導していた。
(4) 関 辿 度 の 高 い 教 訓 を 検 索 結 果 と す る 。
あ る 障 害 事 例 を 161件 の ど の 教 訓 に 結 び 付 け る か は 一 種 の 分 類 問 題 で あ る [Clancey.
1984J。 ETS [Boose. 1985J は 分 類 対 象 を 3つ づ っ 選 択 し て き て そ れ ら を 区 別 す る
属性、 そ の 違 う 度 合 い を イ ン タ ビ ュ ー に よ り 獲 得 す る 知 識 獲 得 ツ ー ル で あ る 。
しかし 、
度の最も高いもの あるいは
しきい値以上のものが、必ずしも障害に対応する教訓となり
えないことに注意する。
教訓!にそのような属性を見出すことは容易ではない。
』 分類問題専用の知識表現言語を提供する。
C S R L [Bylander，e
t a1
. 1986J ま
この検索方式をエキスパートシステムとして実現する場合の 利用者とシステムの役訓
守 守
~~
では、 分 類 し て い く 上 で 分 類 木 が あ る こ と を 暗 黙 の 前 提 と し て お り 、 医 療 診 断 分 野 に 適 用
されてきた。
キーワードを抽出するとき、 不十分であったり 不正確であることもありうるので関連
しかし、 こ こ で 取 り 扱 う 教 訓 を 整 理 す る た め の 分 類 木 は な か っ た 。
一方、 各 教 訓 に キ ー ワ ー ド を 設 定 す る 検 索 法 に つ い て 考 え て み る 。 この場合、 教 訓 の キ
分 担 を 図 5. 2に示す。 こ の 図 は 、 例 え ば 、 利 用 者 が 入 力 し た キ ー ワ ー ド 「 装 置 j f待ち J
から fデ ッ ド ロ ッ ク J と い う キ ー ワ ー ド が 連 想 さ れ 、 そ れ が 教 訓I
N o. 8， 12， 23な
どに関連付けられ、 入 力 さ れ た キ ー ワ ー ド 全 体 か ら み る と 教 訓
NO. 23が 最 も 関 連 が 強
いであろうことを示している。
ー ワ ー ド と 個 々 の 事 例 の キ ー ワ ー ド と が 正 確 に 一 致 し な け れ ば な ら な い 。 例えば、 事 例
rE 0 F(End of File)J を抽出したとき、
「境 界 J あ る い は 『 終 了
来のキーワード検索では、 個 々 の キ ー ワ ー ド は 検索対象に対して 設定できるか否かの 2
しかし、 キ ー ワ ー ド に よ っ て は あ る 教 訓 に 密 接 に 関 連 す る
択
¥の
眉
一
回
4
ド
，
込
¥果
、、結
，巳目
，
J
，
、z-A
、a
，
，
た。
キ
以上の分析に基づいて、常識集に精通しているヱキスパートについて、 吹の仮説を立て
rivιJ
一方、 別 の 教 訓 に は 少 し 関 係 す る という場合も少なくない。
/定
値でしか設定できなかった。
費 ⋮
t 、
用
一二
ト
判 定 J など よ り 抽 象 的 な キ ー ワ ー ド が 与 え ら れ て い る 教 訓 は 検索できない。 さらに、 従
道子
ハ
﹀
ム
のキーワードとして
エキスパートは個々の事例より得られるキーワードから それに関連する
毛繍議雨 林I
装置
I1.0 I 連 想
S O C K Sのねらいは、 こ の 仮 説 に 基 づ く 専 門 家 モ デ ル を 用 い て 、 エ キ ス パ ー ト の 知 識
待ち
1
.0
を収集し 記憶することにより 、未熟練者が個々の事例から抽出したキーワードを入力す
ゼロ
1
.0
るだけで該当する教訓を得られるようにすることである。
割込
1
.0
I
時 議機j
険業度
"
1
1
，ドロリ I0.8
0.6
割算
畑一
一山
既知としている。
叫
一
(2) エ キ ス パ ー ト は そ れ ぞ れ の 教 訓 に 設 定 さ れ る キ ー ワ ー ド と そ の ウ ェ イ ト を
制阿川
キーワードや より抽象的なキーワードを連想する能力を有す。
0.
81
N
o
. 8 O.18
ジステ、
ム
.2
問題解決の専門家
モ
図 5
デル
υ
l
-﹁
守
A叫‘
5. 3
S OCK Sの 知 識 ベ ー ス の 構 成
c
f
n =c
f
o+c
f
m - cf
o
*
c
f
m
c
f
n ル ー ル 実 行 後 の キ ー ワ ー ド mの 確 実 度
c
f
o ルール実行前のキーワード、 mの 確 実 度
5.3. 1 知 識 表 現
c
f
r
n 条件昔1
1
のキーワードの確実度の最小値と
ル ー ル に 付 加 さ れ て い る 確 実 度 mの 積
知識ベースのインプリメントに利用したエキスパートシステム構築ツール ES/
K E R N E Lは 、 知 識 モ デ ル と し て フ レ ー ム 、 ル ー ル 、 手 続 き (C言 語 ) 、お よび メ タ ル
ー ル を 提 供 す る 。 こ れ ら を 用 い て 実 現 し た S O C K Sの 知 識 ベ ー ス の 構 成 を 図 5. 3に 示
す
。
(ES/KERNELの 知 識 表 現 及 び 推 論 ア ル ゴ リ ズ ム の 概 要 に つ い て は 付 録 に 示 す )
こ こ で 確 実 度 は 便 宜 上 [0， 1] の 値 を と る も の と し 、 度 合 い が 強 い ほ ど 値 が 大 き い
も の と す る 。 そ し て 利 用 者 が 選 択 し た キ ー ワ ー ド の 確 実 度 を lと し 、 選 択 し な か っ た も
の の 初 期 値 を 0 とする。 E S / K E R N E Lで 連 想 ル ー ル を 表 現 し た 例 を 図 5. 4に示す。
この表現は"迎想検索"フレームの"入力用語"スロットに"無限ループ"を含むとき"
ループ"フレームと"判定もれ"フレームにメッセージを送り、メソッド"重み加算"に
メタルール
一一一
全休制御ルール
キ ーワード入力 ルール
ル ー ル
キーワード連想ルール
関連度計算ルール
よりキーワード"ループ"および"判定もれ"の確実度を更新することを示す。
(2) 関 連 度 計 算 ル ー ル
関連付けのルールの形式は次である。
if キ ー ワ ー ド 1
教訓選択ルール
「一
教訓フレーム
フ レ ー ムーートー
」ー
C
図 5. 3
t
h
e
n 教訓
順位決定表示ルール
知識ペース
教訓z
(関連度 I，
)
(関連度 z。
)
本ルールは、キーワード 1 が利用者により指定されるか、述想されるかしたならば、教
キーワードフレーム
訓，の関連度を(関連度 I ) 上 げ る と い う 意 味 で あ る 。 関 連 度 の 計 算 は 次 の よ う に し て 行
検索フレーム
なった 。
f
言語
1
c
f
n =c
f
o+c
f
m- c
f
o
*
c
f
m
ソートプロゲラム
c
f
n ルール実行後の教訓の関連度
教訓表示プロゲラム
c
f
o ルール実行前の教訓の関連.度
キーワードメニュー表示プロゲラム
c
f
m 条件部のキーワードの確実度
S 0 C K Sの 知 識 ベ ー ス の 構 成
こ と で 関 連 度 も 便 宜 上 [0， 1] の 値 を と る も の と し 、 度 合 い が 強 い ほ ど 値 が 大 き い
も の と す る 。 そ し て 各 教 訓 の 初 期 値 を 0 と す る 。 本 ル ー ル の 表 現 例 を 図 5. 5に示す。と
の表現は、"ループ"フレームの"関連度"スロットの値が正のとき、それに関連する"
以下、前節で述べた検索を実現するための主な知識の表現について示す。
教 訓 N 0 1" " 教 訓 N
0
1 4" フ レ ー ム に メ ッ セ ー ジ を 送 り 、 メ ソ ッ ド " 加 算 " に よ り "
各教訓フレームのもつ"関連度"スロットの値を更新することを示す。
(1) 連 想 ル ー ル
連想は、改の形式をしたルールを使用する。
(3) 教 訓 フ レ ー ム
教訓一般の性質(表示の方法、関連度の初期値と計算方法など)を上位のフレームに記
i
f キ ー ワ ー ド " キ ー ワ ー ド 2'
0
0
。
t
h
e
n キ ー ワ ー ド n (確実度 m
)
本 ル ー ル は 、 キ ー ワ ー ド " キ ー ワ ー ド zが 利 用 者 に よ り 指 定 さ れ た な ら ば 、 キ ー ワ ー ド
nの 確 実 度 を m 上 げ る と い う 意 味 で あ る 。 確 実 度 の 計 算 は 吹 の よ う に し て 行 な っ た 。
ー
7
6-
述し、個々の教訓の属性(タイトル、キーワードなど)を下位のフレームに記述する。こ
の記述例を図 5
. 6に 示 す 。 本 表 現 は 、 各 教 訓 フ レ ー ム は " 教 訓 " の 呼 ぶ フ レ ー ム の 下 位
フ レ ー ム ( イ ン ス タ ン ス ) で あ り 、 タ イ ト ル 、 分 類 l、 分 類 2、 キ ー ワ ー ド 、 文 書ファイ
ル i dな ど の ス ロ ッ ト を も つ こ と を 示 し て い る 。
ー
7
7-
(4)キ ーワー ドフ レーム
(
キ ーワ ー ド連想ル ール 1
0
キ ー ワー ド一 般 の 性 質 ( 確 実 度 の 初 期j値と計算方法など)を上位のフレームに記述し、
7に示す 。本
表 現 は 、 " 関 連 度 " ス ロ ッ トは実数タ イ プの値をと り
、 初 期 値 が 0である ことを示してい
る。
個々のキーワードの )ïJ~ 性を下位のフレームに記述する。この記述例を図 5 .
(連想検索の 8
入力用語が無限ループを要素とする)
then
(send ル ープ
重 み 加 算 (0.8))
(send 判 定 も れ 重 み 加 算 (0.6))
(教訓i
super class
由
この署員現は、"ループ"フレームの"関適度"スロットの値が正のとき、
ぞれに関連する"教訓 N p 1" "教訓 N 014" フレームにメッセージモ
送り、メソッド"加算"により"各敏釧フレームのもつ
"関適度"スロットの値を更新することを示す.
(関連度計算ルール 20
i
f
( 判 定 も れ の 自 関 連 度 を ?x とし
自関連度が
O より大きい)
then
(send N 0 1 加 算 (0.8，? x))
(send N 012 加 算 (0.4，? x))
図 5. 5
/*下位フレーム*/
教訓
ループ処理判定位置には、充分注意せよ
流れの処理
境界・限界
{ Kl， K2，...
25
(N0 2 6
教訓
class
図 5. 6
(キーワード
super_class
関連度
教 -訓 フ レ ー ム の 例
/*上位フレーム*/
system
(data_type
(
ini
ti
aI
(ループ
class
キーワード
(判定もれ
class
キーワード
real)
0
.
0)
/*下位フレーム*/
ここで、"ループ"、"判定もれ"はどはフレーム名であり、
各下位フレームはキーワードフレームの関適度スロットを
もつことを示す .
図 5. 7
キ ー ワードフレームの例
nuu
78-
}
ここで.. N025" はフレーム名、"タイト)~ "、"分矧 1"はどはスロット名、
スロット名に続く文字列や慢はスロット{直を表す.
関連度計算ルールの例
ー
string)
白M
(関連度計算ルール 1
0
i
f
( ル ー プ の 自 関 連 度 を ?x とし
自関連度が
o より大きい)
then
(send N 0 1 加 算 (
0.7
，?x))
(send N 014 加 算 (
0.6，?x))
ゐ冒‘
連想ルールの例
class
タイトル
分類 1
分類 2
キーワード
文 書 フ ァ イ ル id
uy
図 5. 4
(N0 2 5
n
v
(連想検索の自入力用語がファイルを要素とする)
then
(send デ ー タ 消 失 重 み 加 算 (0.7))
a'E
タイトル
(キーワード連想ルール 20
/*上位フレーム*/
a
岬
q
，
，
‘
、
mea
sa
‘
，
uytq
この表現は U i
墨怨検索"フレームの"入力用語"スロットに"無限ル ー プ"を
含むとき"ル ープ"フレームと"判定もれ"フレームにメッセージを送り、
メソッド".み加算"によりキ ーつー ド"ループ"および"判定もれ"の
確実度を更新することを示す.
その 他 の キ ー ワ ー ドの 入 力 処 理 や 教 訓 の 表 示 処 理 な ど 入 出 力 処 理 は 、 Cg諸により 、
手 続 き 的 に記述し た
。
5. 3. 2
S O C K Sの 入 出 j
;
S O C K Sは 、 プ ロ グ ラ ミ ン グ の 対 謀 、 解 法 や 陣 2
;の 現 象 、 原 因 な ど に ! 到 す る キ ー ワ ー
ド を 人 力 と し 、 そ れ ら の キ ー ワ ー ド と ￨ 珂 辿 す る 教 訓i
を順序付けて出 )
Jす る 。 操 作 の 間 使 化
を阿るためキーボード版作を削減し、大半をマウス燥作で検索できるようにした
キーワードを入力する両面例を凶 5
. 8に 示 す 。 利 用 者 は 、メ ニ ュ ー の 1
ゃから任意の
数 の キ ー ワ ー ド を マ ウ ス で ピ ッ ク す る . キ ー ワ ー ド 数 が 約 1 00と 多 い た め 、 上 下 / ジ
ャンプスクロールだけでなく、
50音 指 定 に よ る ス ク ロ ー ル 、 分 類 区 分 に そ っ た キ ー ワー
ド メ ニ ュ 一 点 ぷ を 行 な い 、 手I
JJ
l
j・
行インタフェースの向
￨ 上を図っている 。
検察結果は、関述度に関し降順に表示する。利用者は、マウスの燥作により、関述度に
￨
到 し 前 後 関 係 に あ る も の を 順 次 点 示 す る こ と が で き る 。 エ の 表 示 例 を ￨ 単J5. 9に不す。￨以l
のように教訓|は文 ~J 処理ソフトウェアにより絵誕花文書として記憶されている
S O C K Sは 、 関 述 度 が あ る M以 下 の 教 訓 、 検 察 順 位 が あ る 値 以 下 の 教 訓 を 検 索 結 集
としない打切り機能を有しており、結果が大量になることを抑制している。さらに選択し
たキーワードから迎慰したキーワードを確認できるだけでなく、その迎想を抑制すること
もできる。
・園
内叫︾
-
a
AUF
-一度ア
園
ヨ回目
確一思
名
ラの NULL ~志向じではない
PL/Iとアセンプラの NULLは同じではない
2
.インタフェース
(初期股定)
PL/IモジューJレとアセンプラモジューjレとのインタフェースをとるため、 PL/I
モジュー)vからアセンプ ラモジュールのアドレスエリアの内容を参照・設定することがあ
。
.
教
￨ また. PL/Iでは rNULL関数Jを用いて行うが、 PL/Iの NULLはX'O
∞0
0
釧
I0∞'ではなく、 X'FFOOOOOO'であることに注意しなければならない.
要点
邑L
図 5. 8
S 0 C K Sのキーワード指定画面例
上下/ジャンプスクロール、
50音 指 定 に よ る ス ク ロ ー ル 、
図 5. 9
検索結果の表示画面例
関連度の高いものから順次、絵入り文書で表示する 。
分類区分にそったキーワードメニュー表示を行う。
-8
0-
-8
1-
5. 4
知 識 ベ ー ス ビ ュ ー の SOCKSへ の 適 用
(3) 保 守 環 境 の 設 定
(2) の 補 正 を 行 な っ て も ル ー ル の 抽 出 が 不 充 分 で あ っ た り 、 確 実 度 、 関 速 度 が 不 適 切
5. 3で 示 し た 連 想 ル ー ル 、 関 連 度 計 算 ル ー ル 、 教 訓 に 設 定 す る フ レ ー ム な ど は 、 ソ フ
に付加されているルールが残存している可能性がある。
S O C K Sの開発では、不十分、
トウェア検査のエキスパートが分担して作成した。分 担 に よ り 作 業 日 数 を 短 縮 で き る 反
不 適 切 な 知 識 は 、 長 期jにわたり宮1
1分 的 に 残 ら ざ る を え な い と 考 え 、
(2)の段階をある H
寺
面、挫合性に問題(重説、矛盾など)が生じるととがある s また、ルールの抽出に漏れが
期 に 打 ち 切 っ た 。 知 識 ベ ー ス を 短 期 間 で 完 全 に す る と と を 放 棄 し 、 そ の か わ り に 第 4î~ で
ある可能性も高い 。 さらに迎想ルールに付与される確実度および関連度計算ルールに付
述べた知識ベースピユーによりエキスパートが継続的に知識ペースを保守できる環境を
与される関連度は主観的な値であるため、後日変更が必要となる場合もある。
設定した。
従って教訓数、ルール数が増大するとともに全体的に知識ベースを調整する必要があ
る。 S O C K Sの 知 識 ベ ー ス の 開 発 に お い て は 、 以 下 の 手 順 で 知 識 の 洗 練 化 を 行 な っ た 。
以下、設定した環境について説明する 。 ヱこでの目標は、ルールやフレームなどの知識
モ デ ル で な く 、 問 題 解 決 を 表 す 図 5. 2に 対 応 す る 専 門 家 モ デ ル を 使 用 し て 知 識 ベ ー ス
(1) 初 期 設 定
の保守を可能とすることである。
ルールを体系だてて設定することは困難であるため、ルールに不足があったり、確実度、
関連度に多少の誤りがあることも認めて抽出作業を進めることが良いと考えられる。ここ
ま ず 、 知 識 ベ ー ス の う ち 、 継 続 的 に 保 守 さ れ る 知 識 を 限 定 す る 必 要 が あ る 。 SOCKS
では、知識ベースの一貫性の保持にはあまりとらわれることなく、吹の基準を設定して知
の例では図 5
. 3に 示 し た 知 識 セ ッ トの 中 で 、 キ ー ワ ー ド 連 想 ル ー ル 、 関 連 度 計 算 ー ル ー
識獲得を行った。
ル 、 教 訓 フ レ ー ム 、 キ ー ワ ー ド フ レ ー ム の 4種 の セ ッ ト が 、 専 門 家 モ デ ル に 陽 に 哀 れ る も
-すべての確実 度 お よ び 関 連 度 を 5段 階 (
0.
1，0.3，0.5，0.7 ，0.9) に分類した。
の で あ る 。 図 5. 1 0 に 示 す よ う に こ れ ら の 知 識 セ ッ ト に た い し て の み R A N G E定義を
・各教訓は 3""8個 の キ ー ワ ー ド を 与 え 、 各 教 訓 に 割 り 当 て ら れ る 関 連 度 の 和 が
すると、エキスパートは他の知識セットの存在を意識する必要がなく、そのため、一部の
知識セットは保護される。
3.
5 になるように調整した。
-目安として、
161件 の 教 訓 に 平 均 5つ の キ ー ワ ー ド が つ き 、 各 キ ー ワ ー ド は
平 均 2件 の 教 訓 に 付 加 さ れ る と 計 算 し 、 キ ー ワ ー ド 、 連 想 ル ー ル 、 関 連 度 計 算
ル ー ル の 目 標 数 を 400と 設 定 す る こ と に よ り 抽 出 を 行 な っ た 。
このような基準は知識獲得の進捗を可視化する上でも有効である。
知識ベースビュー
(2) 被 験 者 設 定 に よ る シ ミ ュ レ ー シ ヨ ン と 値 の 補 正
キーワード
連想ルール
被験者を設定し、いくつかの事例についてキーワードの抽出を依額した。抽出されたキ
ーワードに対しシミュレーシヨンを行ない、
S O C K Sに よ る 検 索 結 果 を 得 た 。 こ の 結 果
事
とヱキスパートが事例を分析して指摘した教訓とを比較することにより、以下のように知
門
識ベースの補正を行なった。
~
(
a
)エ キ ス パ ー ト の 解 と 一 致 す る 教 訓 が 検 索 さ れ な か っ た 場 合
被験者が入力したキーワードとエキスパートの選択した教訓のキーワードをリスト
アップし、それらのキーワード間で連想が行なえないかを検証した。連想できない場
モ
1
倒 連 ルール
問
、
/
糊
l
知識セット
知識セット
7，
" J
.
./
ア
知識セット
ル
フレーム
合は、教訓に設定されているキーワードの不足がないかを吟味した。当然ながら、被
験者のキーワード設定が不適切な場合もあった。
(b)エ キ ス パ ー ト の 解 と 一 致 す る 教 訓 が 検 索 さ れ た が 、 順 位 が 低 か っ た 場 合
被験者が入力したキーワードとエキスパートの選択した教訓のキーワードおよび
上 位 に 検 索 さ れ た 教 訓 の キ ー ワ ー ド を リ ス トアップ し、 そ の 聞 の 確 実 度 、 関 連 度 の 値
の 適 否 を 調 べ た 。 被 験 者 の 選 択 し た キ ーワードが適 切であった場合を取り上げ、ヱキ
スパートの選択した教訓が上位に検索されるように値を変更した。このフェーズで
図 5. 1 0
知 識 ベ ー ス ビ ュ ー に よ る S 0 C K Sの 保 守
ピュ・定義 E れない知書 れト ~ i書される
は、値を 5段 階 に 分 類 す る と い う 制 約 を 取 り 除 い た 。
-8
2-
ー
8
3-
次 に 、 保 守 対 象 と な る 4つ の 知 識 セ ッ ト に エ キ ス パ ー ト が ア ク セ ス す る た め に は 、 い か
f
o
r
m連想ルールの型
，
'で修正できるかを
なる部分がいかなるも J
p
a
t
t
e
r
n
{
1
*自作成年月日寧/
n
J視 化 し て 提 示 す る 必 要 が あ る
キ ー ワ ー ド 辿 想 ル ー ル の 表 現 例 で あ る 依1
5
. 4に注目すると、
(キーワード連 想ル ール)
・不特定数のルールから知識セットが形成されていること、
R u Ie
・各ルールの条件部、行動部には椛造が存在すること、
・キーワードや屯みなど必定される仙に制約があること、
c
pa
t
te
r
n
{
R u Ie
を碓認することができる.
(
従 っ て 、 こ れ ら の 3つ の 要 件 を 、 そ れ ぞ れ 図 5. 11~こ示す子パターン 、 孫パターンと
(キーワー ド連想ルールー A)
フ ァ セ ッ ト で ド O R Mを 定 義 す る こ と が で き る . さ ら に 、 同 図 の よ う に ソ ー イ ン グ メ ソ ッ
i
f
(連 想 検 索 の ー ー連想祭 件
ドを定義すると、 T A I L O Rは 図 5. 12に 示 す 自 然 諾 風 の イ ン タ フ ェ ー ス を エ キ ス
パートに示す.ヱこで、 口 を 単 位 と し て 、 追 加 ・削 除 が で き 、 黒 白 反 転 加 に 似 の 代 入 が な
t
h
e
n
される。
ーー
ー連 想 内 容
gp
a
t
t
er
n{
ーー連想奈{牛
( @入 力 用 語
ー
『ー連想内容
(
s
e
n
d -連 想 語
がー用語
を要素とする) 。 。。
重み加算(ー確信度) )
ロルール番号
ι翻
用語として 函晶画~~
口
を含むならば
f
a
c
e
t
ロ
ロ
キーワードE~gJIf:~"温 は、確信度ø.冒
キーワードー
岨
は、確信度E
盟国
で連想できる.
{
ー確信度
(
ty
p
e
(
n
u
m
)，range[O，
1
]
)
ー用語
(instance(keyword))
一連想語
(instance(keyword))
.
w
.
z
.
a
ロルール番号 但 図
ロ 用語として 函孟:a;~
ロ 用語として阻E霊童B
を含むならば
ロ キーワード叫~û.閣は、確信度四国
sewing-methods{
で連想できる.
ロルール番号
r
uI
e
m
ai
n
t
e
(
){
ιm
ロ 用語として ・遁岨~
を含むならば
ロ キー ワ}ドI!I彊湿週は、確信度目 盟 国
p
u
t("本日の目付をいれて下さい 。 ")、
g
e
t
(ー作成年月日)、
で連想できる。
p
tnC-Ru Ie， ("ル-ル番号
-一--違想祭{件キ，"を含むならば"，ー一連想内容) ，
l
¥
ーーー連想奈件， ("用語として"，ー用語)
ーーー連想内容， ("キーワード"，ー連想語，"は、確信度"，
ー確信度，"で連想できる")
)
Eコ
図 5. 1 2
知識ベ ー スビ ューを介した
連惣ル ー ルのインタフエ ー ス画 面 例
図 5. 1 1
連想ル ー ルにたいする F0 RM定 義の例
-8
1-
黒白反転部が{直を代入できるブランクである
-8
3
置
form 教訓
pattern{
文 書 フ ァ イ ル IDは 目
^'(固定部]
一教訓
-a・zω沼田;;;;;;;:~昭副.1t.~拘置~~
分 類 区 分 2は、医i
l
m
m
盟
cpattern{
一教訓(
・
(N0 - A
阻 E 副虚単彊5 E畑 町..
~否
class 教訓
タ イ ト ル ，-8'
ーー分類
SU日』医-*~哩r.a
ES遍~唖~話回
陸田
文書フ 7 イル 10
1D
キーワード
(ーーーキーワード}
)
0
0
文 書 フ ァ イ ル ID
は 図
担喝----遍日~.I:IiiZ.長・祖国 DA2i軍司
。
分 類 区 分 2は
、 f
i
i
I
i
'
O
gpattern{
ー ー タ イ ト ル ((ータイトル)、
)
-分類 l
一ー分類
((分類 1
分類 2
-分類 2
)
)
一ーキーワード
(Ckl ，
-k2)){，}
o0
facet {
ー分類 1
ー分類 2
k
l
k
2
分 類 区 分 2は、毘掴
。
図 5. 1 4
([インジケー夕、キュー、 ・・
・
・ ]
)
(【初期設定、エラー、
・・
・
・ ]
)
知識ベ ー スビュ ー を介した
教訓フレームのインタフェ ー ス画面例
(instance(keyword))
(instance(keyword))
同様に、教訓フレームの表現例である図 5
. 6に も 一 定 の 形 式 が あ る こ と が 認 め ら れ る 。
sewing-methods{
framemai
nte(){
ptn(一教訓，
つまり、
「教訓 J と 呼 ぶ class フ レ ー ム の イ ン ス タ ン ス で あ る こ と は 固 定 で あ り 、
6ヵ
所の可変部をもっている。その中でキーワード・スロットに入る値は『キーワードJ
("教訓 N o" ，ー A ， ， "文 書 フ ァ イ ル I
Dは"、ー 1
0，
ー一ータイトル， 一ー分類，"キーワードは、 "、一ーキーワード)
ーー『タイトル ， ("タイトルは、"、ータイトル)、
ーー分類、
("分類区分 lは、"，『分類し
、 " ，ー分類 2
，
" 分類区分 2は
ーーーキーワ ー ド
、 Ckl、 "
、
" -k2)
class の イ ン ス タ ン ス 名 が 複 数 定 義 さ れ る 。 こ れ ら の 構 造 定 義 と エ キ ス パ ー ト と の 対 話 法
を 定 義 し た FORMが 図 5
. 13で あ る 。 図 5.13を 解 釈 し た TAILORのインタフ
エ ー ス が 図 5. 14である。
こ れ ら の 表 示 例 か ら 分 か る よ う に 、 TAILORの 示 す イ ン タ フ ェ ー ス は 、 エ キ ス パ ー
トシステム構築ツールの提供する知識モデルを隠している。そのため、ルール、フレーム
などの知識の形式的表現に熟知していないエキスパートにも知識の保守が可能となると期
待できる。実際、
図
5. 13 教 訓 フ レ ー ム に 対 す る FORM定 義 の 例
-8
6-
SOCKSの 知 識 ベ ー ス の 保 守 は こ の イ ン タ フ ェ ー ス を エ キ ス パ ー ト に
提供するヱとにより実施した。
-8
7-
5. 5
知!織ベースビューの効果と限界
現 在 S O C K Sは 、 迎 怨 ル ー ル が 4 1 7個 、 関 迎 度 計 1
1ル ー ル が 4 0 7倒 、 教 訓 フ レ ー
表 5. 1
キ ー ワ ー ド検 索 と 連 惣 検 索 の 比 較
ムが 16 2個 、 キ ー ワ ー ド フ レ ー ム が 4 0 4個 の 規 棋 に な っ て い る . こ の 知 識 を 静 的 に 保
守した知見より、知識ベースビューの効用について吹をあげることができる .
キーワ ー ド検索
(1) 不 当 な 知 識 の 浪 人 を 防 止
FORMの l
rの フ ア セ ッ ト に は 、 知 識 表 現 に 関 係 す る 凪 性 も 含 ま れ て い る . こ の よ
'
う な フ ア セ ッ ト は 不 当 な 値 が 知 識 に 混 入 す る こ と を 防 止 す る 。 例 え ば 、 図 5. 1 1
の定義により辿氾!ルールの確信度には[0， 1] の数仙しか入力できないし、
TA 1
し OR をも~うかぎり、
平均適合
検索不可
平均連想
平均適合
平均
検索不可
区分
トワード数
教訓 件 数
のケース
トチド 数
教訓件数
検索順 位
のケース
初 心者
2.0
11
.9
6.0
2
5
.
1
2.8
中級者
2.7
上級 者
2.
4
14.0
平
2.4
1
4.4
16.4
RANGE に定義されていない知識セット に はアクセ
ス で き な い . S O C K Sの 場 合 、 エ キ ス パ ー ト は 、 4 つ の 知 識 セ ッ ト 以 外 に は ア ク セ
索
平均入力
指定できない。
(2) 基 本 的 に 変 史 さ れ な い 部 分 の 保 護
検
被 験 者の
f用 語 j
f迎氾L
1
sJ に は キ ー ワ ー ド フ レ ー ム の イ ン ス タ ン ス と し て 定 義 さ れ て い る 名 称 し か
由
'
#
a
、
連
均
9
35
3
7.6
49
2.
6
35
。
一
。
49
1
28
13
28.8
4
一
112
6.7
2
5.8
2.3
6.9
2
6.9
2
.6
28
4
一
112
スできないので、例えば、順位決定表示ルールがエキスパートの誤操作により変更さ
れるということは決して起とらない。
(1) キ ー ワ ー ド を 連 想 す る 知 識 の 効 用
(3) 関 心 の な い 部 分 の 隠 蔽
単 純 な キ ー ワ ー ド 検 索 で は 検 索 漏 れ を 生 じ る 13ケ ー ス の う ち 、 キ ー ワ ー ド の 連 惣
エキスパートが自分の関心のある部分にのみ分かりやすい表現で知識にアクセ
スできることが分かる。例えば、図 5
. 3で あ げ た 検 索 フ レ ー ム は イ ン プ リ メ ントの
使宜上、設けたものであるが、その存在を知る必要がない .
により、
9ケ ー ス が 検 索 可 能 と な っ た . 検 索 漏 れ の 生 じ る ケ ー ス の 被 験 者 は 初 心 者
であり、入力キーワ ー ドの設定が不正雄であった.
(2)教訓!とキーワードを関連付ける知識の効用
(4) 知 識 の 整 理 を 支 般
従 来 の キ ー ワ ー ド 検 索 の 適 合 事 例 件 数 は 平 均 1t
1. 4件 で あ る の に 対 し 、 本 シ ス
4. 3. 3で 述 べ た 機 能 ( 重 複 ・冗 長 ・矛 盾 の 知 識 定 法 の 検 出 機 能 ) を 使 用 す るこ
とにより、条件古[
1が 同 一 あ る い は 包 含 関 係 に あ る ル ー ル の 検 出 、 同 一 名 称 を も っ ル ー
テ ム で は 、 キ ー ワ ー ド の 追 加 に よ っ て 適 合 事 例 件 数 は 平 均 2 6. 6件と増大する 。 し
か し 、 そ の 中 で 最 も 適 合 す る 教 訓 の 検 察 順 位 は 平 均 2. 6位 で あ り 、 特 に よ 級 者 で
ル、フレームの検出が可能である。
は
(5) 知 識 の 入 力 量 を 削 減
2. 3位 で あ っ た 。 関 連 度 計 算 ル ー ル は 多 数 の 検 索 結 果 の 中 か ら 目 的 と す る 教
師￨を迅速に得ることに有用であった。
こ の 例 で は 、 キ ー ボ ー ド か ら の キ ー イ ン 数 は 、 連 想 ル ー ル の 場 合 約 2 0 %、 教訓フ
これより、キーワードの連想で、検索対象が拡大され検索もれを防いでいることが分
レームの場合 5 5 %に削減した。
か る . 一 方 、 教 訓 と キ ー ワー ド の 関 連 付 け に よ り 検 索 対 象 を 絞 っ て お り 、 大 量 の 中 か ら
S O C K Sで 実 現 し た 専 門 家 モ デ ル の 有 効 性 を 評 価 す る に は 、 プ ロ グ ラ ミ ン グ ノ ウ ハ ウ
の伝承が改善されたか、さらにその結果ソフトウェアの品質向上が実現できたかを分析
適切なものを選択する手間を省略していることが分かる.
有 限 の 教 訓lに 障 害 事 例 を 対 応 付 け る と い う 意 味 で 、
S O C K Sは 分 類 型 エ キ ス パ ー ト
す る 必 要 が あ る . 現 在 S O C K Sの 利 用 を 開 始 し た 時 点 で あ り 、 こ の 測 定 は 困 難 で あ る 。
シ ス テ ム [Clancey. 1984] と み な す と と が で き る . こ の 砲 の 応 用 は ビ ジ ネ ス 分 野 に 多 く
ヱヱでは、従来のキーワード検索に対し、検索機能がどの程度改善されたかの評価を述べ
見られ、本報で述べた検索方式が適用可能なケースは多い.ヱのように一つの専門家モデ
る
。
ル の 有 効 性 が 確 認 さ れ た 場 合 、 それは他の応用にも利用すべきと考える。
初 心 者 ( 入 社 l年 "
"
"
'
2年 の 新 人 ) 、 中 級 者 ( 入 社 3年
.
.
.
.
.
.
， 10年 の 中 堅 ) 、 上 級 者 ( 入 社
10年 以 上 の 管 理 者 ) の 16人の被験者に対し、
7事 例 に つ い て 評 価 を 実 施 し た と こ ろ表
5. 1を得た。
-8
8-
-8
9-
検 紫 に 関 す る 専 門 家 モ デ ル を 内 蔵 す る S O C K Sは
、 エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム の 一 つの類
5
6
まとめ
型 を 示 す も の で あ る 。 ここに着目して、 図 5. 8に 示 し た 4種 類 の ビ ュ ー を 試 行 ビ ュ ー と
して使えるようにした
9
8
9
]。 こ の 試 行 ビ ュ ー を 用 い る と 、
. 1
[
Y
a
s
u
n
o
b
u
. et a1
本草では、 第 4 誌 で 提 案 し た 知 減 ベ ー ス ビ ュ ー を 適 用 し そ の 有 効 性 を 検 証 す る た め 、
S O C K Sが 対 象 と し た ソ フ ト ウ エ ア 常 識 集 以 外 の 検 索 型 エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム を 短 期 間
プ ロ グ ラ ミ ン グ ・ノ ウ ハ ウ を 伝 承 す る た め の エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム の 構 築 に つ い て 論 じ
. 3に 示 し た 検 索 フ レ ー ム な ど イ
で プ ロ ト タ イ ピ ン グ す る こ と が で き る 。 この場合、 図 5
た。 ご の エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム S O C K Sは ソ フ ト ウ エ ア 常 識 集 と 呼 ば れ る 教 訓 集 を 検
ン プ リ メ ン ト の 都 合 上 の も の は そのまま琉用して、 い く つ か の エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム を
索するものである 。
H
a
s
h
i
m
o
t
o
.e
ta
1
.1
9
8
8
]
.
構築できた [
はじめに、 本 エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム が 必 要 と さ れ る ソ フ ト ウ ェ ア 開 発 の 現 状 に つ い て
一方、 試 行 し た エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム に 対 す る 要 求 が 微 妙 に S O C K Sに 要 求 さ れ た
ものと異なる場合が予想される。 このような要求は、試行により始めて気付かれることが
述べ、 問 題 を 解 決 す る 専 門 家 モ デ ル を 示 し た e 続いて、 こ の モ デ ル を 実 現 す る た め の 知
識表現について述べた。
少 な く な い 。 単 純 な 可 能 性 と し て は 、 検 索 対 象 の 分 類 区 分 が 2種類でなく、 任 意 の 種 類 と
する要求が考えられる。 複 雑 な も の と し て は 、 連 想 ル ー ル と し て 一 括 し て 取 り 扱 っ て い た
ものから類義語ルールを分ける
あるいは迎想取り消しルールという考え方を導入するな
ここで述べた検索方式では、とりあえずの知識で問題解決をしておき、問題解決の答
税 と 共 に 知 識 を 洗 練 化 し て い く ヱ と が 重 要 と 考 え た 。 これは、
f開 発 に 用 い た エ キ ス パ
ー ト シ ス テ ム 構 築 ツ ー ル の 知 識 表 現 や S O C K S全 体 の 詳 細 仕 械 を 熟 知 し て い る ナ レ ツ
どの要求があると思われる。
ジエンジニアが、 い つ ま で も S O C K Sの 保 守 に 携 わ る こ と は コ ス ト 的 に 現 実 的 で な い j
これら試行ビューが実用エキスパートシステムを開発する上で不適な場合、 専門家モデ
と 考 え た た め で あ る 。 そのため、 収 集 し た 知 識 を f継 続 的 に 保 守 さ れ る 部 分 j と「基本
ルの修正が必要となり、 そ れ に 従 っ て エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム の ア ー キ テ ク チ ュ ア の 変 更 が
的 に 変 更 さ れ な い 部 分 j に分け、 継 続 的 に 保 守 さ れ る 部 分 に つ い て 構 造 と 属 性 を 定 義 す
必要となる。 しかし、 ナ レ ッ ジ エ ン ジ ニ ア 向 け の 知 識 モ デ ル ・レベルに戻り、
るヱとにより、 第 4章 で 提 案 し た 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー を 適 用 し た 。
システムを
拡張することにより対応が可能である 。
その結果、 提 案 し た 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー に は 吹 の 効 用 が あ り 、 ルール、 フ レ ー ム な ど
すなわち、 試 行 環 境 で 生 成 さ れ た 知 識 ベ ー ス は 変 更 な し に 使 用 で き る 場 合 も あ れ ば 、
の知識表現に熟知していないエキスパートにも知識ベースの保守を支援した。
専 門 家 モ デ ル の 修 正 を 要 す る 場 合 も あ る 。 修 正 を 要 す る 場 合 、 ーから設計するのでなく、
(1) 知 識 の 化 読 性 が 向 上 し た 。
試 行 結 果 と し て 得 ら れ た 知 識 ベ ー ス を も と に 、 知 識 モ デ ル ・レ ベ ル で 知 識 を 修 正 す る ヱ と
(2) 不 当 な 知 識 の 混 入 を 防 止 し た 。
が で き る 。 その結果、 新 た な 保 守 の た め の 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー が 作 成 さ れ 、 そ れ が 汎 用 化 さ
(3) 基 本 的 に 変 更 さ れ て は な ら な い 部 分 が 隠 蔽 さ れ 、 保護が実現された。
れれば、 新 た な 試 行 ビ ュ ー が で き る 。 このように、 提 案 し た 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー は エ キ ス
(4) 関 心 の な い 部 分 を 意 識 す る 必 要 が な く な っ た 。
パートシステムのアーキテクチユアのりサイクルを可能とする。
(5) 知 識 の 整 理 を 支 媛 し た 。
(6) 知 識 の 入 力 量 を 削 減 し た 。
他 方 、 提 案 し た 静 的 保 守 方 式 に は 、 いくつ，
かの限界がある。
中でも知識全体の検証に関する課題は重要である。個々のルールは 一見正しくても 全
、 エキスパートシステムの一つの
検 索 に 関 す る 専 門 家 モ デ ル を 内 蔵 す る S O C K Sは
体 と し て 正 当 に 問 題 を 解 け な い こ と が あ る が 、 提 案 方 式 は この問題の解決策を与えない。
類型を示すものである。 こ の よ う な 専 門 家 モ デ ル を も っ エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム の 保 守 ピ
確実度、 関 連 度 な ど の 決 定 に つ い て も 特 に 支 接 機 能 を 有 し て い な い 包
ユーは、 一般に、 試 行 ビ ュ ー と し て も 利 用 で き る 。 試 行 ビ ュ ー で 生 成 さ れ た 知 識 ベ ー ス
この提案した知識ベースビューの限界に関して、
S O C K Sでは、 こ の シ ス テ ム 特 有 の
は 場合により専門家モデルの修正を要する。修正を要する場合、 開発環境で、試行結
機能として、 何 人 か の 被 験 者 の キ ー ワ ー ド を 入 力 と し 、 連 想 す る キ ー ワ ー ド 、 検 索 し た 教
巣 と し て 得 ら れ た 知 識 ベ ー ス を も と に 修 正 す る 。 その結果、 新 た な 保 守 の た め の 知 識 べ
訓の順位と関連度、 お よ び 推 論 に 要 し た 時 間 を プ リ ン ト ア ウ ト す る 機 能 を 有 し て い る 。 ，
一
ースビューが作成され、 ま た 、 新 た な 試 行 ビ ュ ー が で き る 。
」
れにより、 ルールの過不足、 関 連 度 や 確 実 度 の 補 正 作 業 を 支 援 し て い る 。
このように、 提 案 し た 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー は エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム の ア ー キ テ ク チ ユ
アのリサイクルを可能とする。 本主主で述べた検索のような汎用的な専門家モデルが見つ
かり、 こ の 種 の 類 型 化 が 複 数 で き 、 標 準 的 な FORMを見出すことにより、 エキスパー
トの構築は順次容易なものになることが期待できる。
-9
0-
-9
1
多告
6 主主
失口言践ノミ
失口言哉
Jて
三
、 ニ
コ
之
、 ヒ
コ
ー
コ
之
、
σ〉
L
こ J三 と〉
重力白勺イ来司=
6
6
2
領域知識と戦略知識を必要とする推論モデル
まえがき
探索は エキスパートシステムの研究における古くからの課題である [
N
i
l
s
s
o
n
.1
9
8
0
)
.
本 草 は 、 第 3章 で 導 入 し た 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー の 具 体 化 の 例 と し て 、 動 的 に 戦 略 知 識 を
Means-Ends Analysis (
M
E
A
) [Fikes，el al
. 1971)[Newel
l，et a1
.1
9
7
2
]は
、 計算機が
獲 得 し て い く 方 式 に 関 す る も の で あ る 。 ここで f動 的 」 と は 、 推 論 実 行 時 と い う こ と を
取 り 扱 い や す い 基 本 的 な 探 索 手 法 で あ る 。 こ の 一 般 的 な 手 続 き は 、 問題の状態を、逐次、
意味し、戦略知識とは、 ある時点で適用されるルールの候補が綾数あるとき
目 標 状 態 に 近 づ く よ う に オ ペ レ ー タ を 選 択 す る こ と で あ る 。 M E Aを 用 い る と 、 他 の 戦
どのルー
略を用いるととなく問題を解けることが多い。
ルを選択するかに関する競合解消の知識である 。
はじめに、 M E A (
M
e
a
n
s Ends Analysis) と 呼 ぶ 問 題 解 決 手 法 に お け る 領 域 知 識 と
也
しかしながら、 M E Aに 基 づ く 従 来 の プ ロ
ブレムソルパは、 組 み 合 わ せ 爆 発 の た め に 現 実 的 な 時 間 で は 小 さ な 問 題 し か 解 く こ と が
できなかった。
戦 略 知 識 に つ い て 述 べ る 。 領 域 知 識 と は 対 象 世 界 の 状 態 を 変 え る オ ペ レ ー タ (ルール)
であり、戦略知識は どのオベレータ
(あるいはどのゴール) を選択すべきかに￨期する
探 索 の 効 率 を 改 善 す る た め に 、 い く つ か の 手 法 が 提 案 さ れ て い る 。 例 え ば 、 オペ レ ー タ
列で定義されるマクロオペレータ
メタレベルの知識である。
[
F
i
k
e
s，et a1
.1971) は、 現 在 の 状 態 と 目 標 状 態 の 距
離 ( 解 の 長 さ ) を短くする。 一 方 、 複 数 の オ ベ レ ー タ の 候 補 か ら 一 つ の オ ペ レ ー タ を 選
次に、 従 来 知 ら れ て い た 戦 略 知 識 だ け を 具 備 す る 専 門 家 モ デ ル で は 、 効 率 の 良 い 探
索ができないことを例を用いて示し、
2種 類 の 新 た な 戦 略 知 識 を 組 み 込 ん だ 専 門 家 モ デ
ルを提案する 。
抑制に有効である。
しかし、 一般には、 マ ク ロ オ ペ レ ー タ は 組 み 合 わ せ 爆 発 を 増 加 さ せ
る欠点をもち、 制 御 知 識 は 現 在 の 状 態 か ら 目 標 状 態 へ 遷 移 す る 解 の 長 さ の 短 縮 に は 有効
一つの戦略は、
ゴール・インタラクシヨンが起こる特殊な状況において、 本来適用さ
れるべきオベレータの適用を見送るものである 。 この戦略は 「
急 が ば 廻 れ J と解釈でき
るものであり、
Minton. 1
ぶ制御知識を用いる方法 [
9
8
8
J [Mitchel1，et al
. 1
9
8
3
) は組み合わせ爆発の
ゴール・インタラクションが不可避の場合には、必ずしもスタック上に
あるサブゴールを追跡するヱとが全体の問題解決にとって最適ではないことに着目して
得られる。
ではない。
近年、 過 去 の 問 題 解 決 の 事 例 を 再 利 用 す る こ と [
S
h
a
n
k
. 1
9
8
2
J が、組み合わせ爆発を
抑制しつつ、 解 の 長 さ の 短 縮 に 貢 献 す る と 期 待 さ れ て い る 。 こ の 考 え 方 は 事 例 ベ ー ス 推 論
[Bradt
k
e，et a1
. 1988J [Hammond. 1986J [Kolodner. 1985J [Ruby，et al
. 1
9
8
9
J と呼
ばれている。
も う 一 つ の 戦 略 は 、 問 題 解 決 器 ( 以 下 プ ロ ブ レ ム ・ソ ル バ あ る い は 単 に ソ ル パ と も 呼
ぶ) が 現 在 の 状 態 を 過 去 に 解 い た パ タ ー ン と 同 ー で あ る と み な し た と き 、 ス タ ッ ク し
たゴールを 始めの一つを除いて 全てクリアするものである。 この戦略は 最終的なゴ
ールさえ満たせば、 必 ず し も ス タ ッ ク 上 の 他 の サ ブ ゴ ー ル を 満 た す 必 要 が な い こ と に 着
目して得られる。
本節では、
河i
nt
o
n. 1
従 来 の M E Aを 専 門 家 モ デ ル と し て も つ PRODIGY [
9
8
8
J
[Minton，et a1
.1
9
8
8
J の 探 索 戦 略 の 限 界 を 示 し 、 事 例 ベ ー ス 推 論 の 観 点 か ら 新 た に 2種
類の探索戦略を提案する。
こ れ ら は ど ち ら も サ ブ ゴ ー ル の 操 作 を 含 ん で い る 。 その後、
それらを PRODIGYに イ ン プ リ メ ン ト す る 方 式 に つ い て 論 じ る 。
続いて、 提 案 し た 戦 略 知 識 を 静 的 に 獲 得 す る こ と の 難 し い こ と を 示 し 、 推 論 過 程 で 戦
略知識を保守するための知識ベースビューを提案する。 元の専門家モデルの戦略知識同
様、
こ れ ら の 探 索 戦 略 の 知 識 は 、 プ ロ ブ レ ム ・ソ ル パ の 誤 動 作 事 例 か ら 動 的 に 獲 得 さ
れ る 。 提 案 す る 戦 略 知 識 は 、 既 に 満 た し た ゴ ー ル 、 現 在 の ゴ ー ル ス タ ッ ク 、 現在の状態、
によって索引っけられる事例によって表現される。
最後に知識ベースビューを用いて獲得した戦略知識の効果を
シミュレーシヨン実験
に基づいて定量的に示す。
υ
、
円nHU
-9
2-
6. 2. 1 M E Aに 基 づ く シ ス テ ム PRODIGYの 概 要
x z
.)、
B
y くの￨ 本
wI *I本
(a) 領 域 知 識 ( オ ペ レ ー タ )
司
…
PRODIGY の 探 索 は
ノ.
﹃、
一*
一pー
i
o
f
x z
I
- ψ干
単にいうと、
現在状態
vdw
以 下 の 議 論 の 準 備 と し て 、 は じ め に PRODIGYの 専 門 家 モ デ ル に つ い て 述 べ る 。 簡
目標状態
(b) 制 御 ル ー ル ( 戦 略 )
(c) 問 題 ( 初 期 状 態 と 目 標 状 態 )
を 与 え ら れ た と き に 、 初 期 状 態 か ら 目 標 状 態 ( 以 下 ゴ ー ル と 呼 ぶ ) へ の オ ベ レ ー タ列 を 求
めるものである。
PRODIGYの 知 識 表 現 の 形 式 的 定 義 の 概 要 に つ い て は 付 録 に 示 し て
但し、
，
*'は何でも良いことを示す.
こ の と き 、 ゴ ール を 満 た す 上 で 2つ の 代 替 案 が あ る ;
町仲
案l
いる。
領 域 知 識 は 状 態 を 選 移 す る た め の 知 識 で あ る 。 そ れ ぞ れ の オ ベ レータは そ れ を 適 用 す
x z
右の状態から左に動かす
る 前 提 条 件 と 前 提 が 満 た さ れ た と き の 状 態 の 遷 移 を 指 定 す る 。 格 子 上 の 位 置 を左 に 移 動 す
る た め の オ ベ レ ー タ の 例 を 図 6. 1に示す。 以 下 、 格 子 よ を 移 動 す る エ イ ト パ ズ ル を 事 例
に知識表現の例を説明する。
家2
x z
;
日
子
右の状態から上に動かす
制御ルールは競合解消に1
却するものであり 、 被 数 の オ ベレー タが 適 用 可 能 であ る と き
の 選 択 方 法 、 桜 数 の ゴ ー ル を 満 足 さ せ る と き 満 足 さ せ る ゴ ール の 侵 先 順 序 な どを指定する。
例 え ば 、 図 6. 2で は 与 え ら れ た ゴ ール ( 右 下から 左 上 に 移 動) に 対 して 2つ の オ ペ レ
現 在 状 態 で は 、 案 2が 好 ま し い
ータが適用可能である が
、 左 下 が ブ ラ ン クで あ る こ と に 着目 す る と 、 案 2の方 が よ り 短
い 解 を 得 る 。 こ の よ う な 場 合 、 図 6. 3のよう に 制 御 ル ー ル が 指 定 される 。
図 6. 2
オペレ ー タ適用における競合の例
初期j状 態 と 目 標 状 態 を 定 義 す る 問 題 の 例 を 図 6
. 4に 示 す。
(LEFT
(
く p>))
(parms
(preconds (and (hnei <
x
> くz>) (
iv くy
>
)
(place くz> くy> <p>)
(blank くx> <y>)))
(effects (
(
d
e
l (blank くx> くy>))
(
d
e
l (place <z> くy> くp>))
(add (
p
lace くx> <y> くp>))
(add (blank くz> くy>))))).
y
仁圏
↓
m
y
(SELECT-UP (Ihs (and (current-node くnode>)
くp
>
(current-goal <node> (place くx> くy> <p>))
(candidate-op <node> LEFT)
図コ
(candidate-op くnode>UP)
(known くnode> (and (
h
n
e
i くx> くz>)
(vnei <y> くw>)
ここで、述詰 (
p
l
a
c
e句 > <y> <
p>
)は
、 <
p
>が、座標 (
<
x
><y>) にあるとき.で 、
b
la
n
k句 > <y>) は、l
i
t
旗(
<
x
><y>) がスペ ースのとき.であるとする.
述絡 (
h
nei<が <
z
>
)は <
z
>が 〈川 の 右 であるとき.である.
述諮 (
図 6. 1
P R O D IG Yに お け る オ ペ レ ー タ の 例
x
> <w>)
(bI
ank <
> くw> <p>)))))
(place くz
(rhs (select operator UP)))
図 6. 3
P R 0 D IG Y に お け る 制 御 ル ー ル の 例
﹁U
Q
υ
4吐
QU
(b) サ ブ ゴ ー ル を 作 る 必 要 が あ る 場 合 :
G
o
aI1
(
I
o
a
d
g
o
a
l
2
・選 択 し た オ ペ レ ー タ の 中 で 、 満 足 し な い 条 件 を 新 し い サ ブ ゴ ー ル と す る 。
3
'
(
a
n
d(
p
l
a
c
e 111
)(
p
l
a
c
e 212
) (place 313
)
・ゴ ー ル ス タ ッ ク は 親 ノ ー ド の ゴ ー ル ス タ ッ ク に 新 し い サ ブ ゴ ー ル を 付 加 す
(
p
l
a
c
e 124
)(
p
l
a
c
e 225
) (place 326
)
)
)
る。
(
I
o
a
d
s
t
a
r
t
s
t
a
t
e'
(
(
v
n
e
i 12) (
v
n
e
i 23) (
h
n
e
i 12) (
h
n
e
i 23
)
-状 態 は 親 ノ ー ド と 同 ー とする 。
(
i
h1
)(
i
h2
)(
i
h3
)(
i
v1
)(
i
v2
)(
i
v3
)
・付 加 し た ゴ ー ル が ゴ ー ル ス タ ッ ク 上 に な い か を 調 べ る 。 存 在 し た 場 合 、 ル
(
p
l
a
c
e 118
)(
p
l
a
c
e 215
) (place 312
)
ープに陥るので、その子ノードの探索を停止する。
(
p
l
a
c
e 127
)(
p
l
a
c
e 224
)(
p
l
a
c
e 321
)
1
23
(
p
l
a
c
e 136
)(
p
l
a
c
e 233
) (blank 33
)
)
)
21
3
aH
同6
4
3
5
￨
1
2
l
1
決定フェーズにおける制御ルールは、組み合わせ爆発を抑制したり、解の質の向上を実
現したり、ソルバの探索方向を誘導したりする上で非常に重要である 。
PRODIGYは EBL (explanation-based
l
e
a
r
n
i
n
g
)
[
M
i
n
t
o
n
.1
9
8
8
J[
M
it
c
h
e
l
l，e
l a1
.1
9
8
6
J と呼ぶ学習コンポーネントを持って
制御ルールの獲得を容易にするため、
図
6. 4
P R O D I G Yに お け る 問 題 の 例
問題は初期状態と目標状態の組で表される
EBLは
、 一 つ の 例 で あ る 問 題 解 決 の オ ベ レ ー タ 列 を 解 析 す ることにより、何故、
いる。
そこでの決定が適当であるかの説明を生成し、それを制御ルールに変換する。
6.2.3 PRODIGYの 限 界
6.2.2 PRODIGYの 探 索 ア ル ゴ リ ズ ム
しかしながら、以上で示した探索アルゴリズムには次の問題がある。
PRODIGYは 、 問 題 を 解 く た め に 探 索 中 に ツ リ ー を 生 成 す る 。 こ の 探 索 ツ リ ー は 、
(1) ゴ ー ル ス タ ッ ク か ら 選 択 さ れ る ゴ ー ル を 達 成するオベレータを優先的に適用。
初 期 状 態 と ゴ ー ル の ペ ア か ら な る 一 つ の ノ ー ド を 頂 点 と し 、 吹 の 2ス テ ッ プ を 繰 り 返 す こ
とにより枝を伸長していく。
しかし、あるゴールを達成する途上に、既達成のゴールに干渉してしまうことがあ
る。このようなゴール・インタラクシヨンが起こる場合、ゴール・スタック上のゴー
ルを優先的に達成することが全体の問題解決になるという仮定は必ずしも正しくな
1. 決 定 フ ェ ー ズ
探索ツリーの一つのノード、そのノードで注目するゴール、そのゴールを実現す
るためのオベレー夕、そのオベレ ータに対するパインデイングの組を決定する 。
2.展 開 フ ェ ー ズ
。、
b
(2) ス タ ッ ク 上 の サ ブ ゴ ー ル を 達 成 す る オ ペ レ ー タ の 包 含 は 必 須 。
しかし、本来の問題は、与えられたゴールを達成することであり、サブゴールを達
オベレータが現在の状態に対して適用可能な場合、それを適用する。適用できない
場合、満足しない条件をサブゴールとする。新しいノードは次のように作る:
成することではない。初期状態とゴールの距離が大きい場合、スタックに多くのサブ
ゴールを積むことになるが、探索ツリーが深くなった場合、
PRODIGYが前提と
し て い る fサ ブ ゴ ー ル を 達 成 す る こ と が 問 題 を 解 く 必 要 条 件 で あ る J という仮定は
(a) オ ベ レ ータが適用 可 能 な 場 合 :
必ずしも正しくない。
・サ ブ ゴ ー ル は 親 ノ ー ド を 生 成 し た 条 件 に 依 存 し て 決 定 す る 。
・ゴールスタックは親ノードからひとつゴールを除去したものとする 。
これらの問題は、解を求められなくするものではない。場面特有の制御ルールにより解
・ 状 態 は 親 ノ ー ド の 状 態 に オ ペ レ ー タ を 適 用したものとする。
けたり、最適解でない質の劣る解を見つけたりする。しかし、より優れた解を特殊な制
・新 し く 生 成 し た 状 態 が 探 索 ツ リ ー の 先 祖 の ノ ー ド と 一 致 し な い か を 調 べ る 。
御ルールを定義することなく求めることが望ましい 。
一致した場合、ループに陥るのでその子ノードの探索を停止する。
以 下 で は 、 こ れ ら の 2つ の 問 題 の 具 体 例 を 示 し 、 解 決 す る 方 法 に つ い て 考 察 す る 。
I
司
QU
Fnv
QU
6.2.4
PRODIGYの 限 界 を 解 決 す る 戦 略 知 識
最 初 に 問 題 (1
) に つ い て 考 察 す る 。 元 の PRODIGYで は 複 数 の ゴ ー ル を 達 成 し な
ければならないとき、特定のゴールを選択、拒絶、選好する制御ルールを記述する。すな
わち、制御ルールはゴールインタラクシヨンを避けるため、いかなるサブゴールを優先
的に選択すべきかを定義する。
しかし、問題は単純ではない。エイトパズルを用いてこれを説明していく。
図 6. 5で 表 わ さ れ る 初 期 状 態 と ゴ ー ル か ら な る 問 題 を 考 え る 。 こ こ で は 、 初 期 状 態 で
) と (place 2 1 2
) が満たされている。このときソル
既に 2 つ の ゴ ー ル (place 1 1 1
Goal
パは、改のようにサブゴールをゴールスタックに積む
) (place 2 1 2
) (place 3 1 3))
(and (place 1 1 1
S
1 : (place 3 13)，
Goal
S
2 : (blank 3 1)，
苫
S3 : (blank 2 1)，
ここで (place A B C) は
"
c
"を 座 標
(A B) におくことを示し、
(blank A B) は座標
Current
2
3
:開
a
:噛
↓ (place 3 13
)
↓ (blank 3 1
)
↓ (bl
ank 2 1
)
(
AB
) がスペースであることを示す。
このとき、 (blank 2 1) を満たすために、
90al stack:
2 を下げるオペレータ
(DOP
l
- 2
) が適用され
る
。 M E Aに 従 う と 、 こ の オ ベ レ ー タ の 適 用 を 避 け る ご と が で き な い 。 こ の 場 合 、
2が既
ゴール (
p
l
a
c
e3 13
) を満たそうとすると
(
0
0
ω
H2
) が選択される.しかし、 問題全体を見ると
ゴールスタックをクリアしたよい
(
R
I
G
H
T5
) そ適用すべきである.
にゴールの位置にあるので、ゴールインタラクシヨンが起こる。
しかし、この問題の最短プロセスは吹であり、
(DOWN 2
)を 含 ま な い : (RIGHT 5)，
(DOWN 1). (LEFT 2
)，(LEFT 4)，(
U
P 3)，(RIGHT 5)，(DOWN 4)，(RIGHT 2
)，(
U
P 1)。こ
図 6. 5
フォ ー ス ト ー ル オ ペ レ ー タ を 必 要 と す る
ゴールイ ン タラク シ ョンの例
のようにゴール・インタラクシヨンのために最適プロセスが見損じられることがある。
一般 に 、 エ イ ト パ ズ ル を 解 く 場 合 、 一 つ の ゴ ー ル に 固 執 す る こ と は 得 策 で は な い 。 後 で
再度満たすようにしなければならないかもしれない他のゴールのことを勘案しながら、現
在のゴールを達成しようとする。すなわち、現在の状態とゴールを見比べながら、必ずし
もM E Aの意味では候補とならないオベレータを利用する。
従 っ て 、 プ ロ ブ レ ム ソ ル パ は 、 状 態 空 間 に 機 先 を 制 す ( forestall )ことができれば、
より知的となる。状態空間フオーストールとは、ゴール・インタラクシヨンが起こる状態
を認識し、それを起こすオベレータの利用を避け、他のオベレータを挿入することを言う。
この戦略を具備するために、プロブレムソルパにはフォーストール・オベレータと呼ぶ
知 識 を 導 入 す る 。 各 フ ォ ー ス ト ー ル ・オ ベ レ ー タ は 適 用 す る た め の 条 件 部 と い か な る オ
ベレータを利用するかの結論部をもっ。条件部には既に達成したゴールとゴールスタッ
ク 上 の サ ブ ゴ ー ル を 含 む 。 こ の 戦 略 は と と わ ざ で 言 う 「 急 が ば 廻 れ j に対応する。
n
u
u
n
u
-9
8-
フォーストール・オペレータは、事例を 一般化することにより獲得される。現在のゴ
ールと現在の状態とこの時点で既に達成しているゴールに注目して、図 6
. 5の 状 態 は
改 に 問 題 (2) に つ い て 考 察 す る 。 図 6. 8 (a)に 示 す 初 期 状 態 と ゴ ー ル (place 1 1 1
)
に対しプロブレムソルバは吹のようにサブゴールをスタックに積む。
定数を変数化することにより図 6
. 6の よ う に 一 般 化 で き る 、 こ の と き フ ォ ー ス ト ー ル ・
SI
(place 1 1 1
)，
S2
(place 2 1 1
)，
一般に人間は前向き推論と後向き推論を組み合わせて問題解決を行なっている
S3
(place311)，
[Anderson.1983J。 フ ォ ー ス ト ー ル ・ オ ペ レ ー タ は 後 向 き 推 論 の プ ロ ブ レ ム ソ ル バ に 前
S4
(place 3 2 1
)，
向き推論の機構を統合したとみなすこともできる。
S5
(blank 3 2)，
S6
(blank 2 2)，
S7
(blank
オ ベ レ ー タ は 図 6. 7のように定義できる。
zz z
x
このとき
y
(UP 6) が 適 用 可 能 と な る ( 図 6.8(b))。 さ ら に
(UP 1
) が適用され、
ω
(LEFT 5)， (LEFT 4)，
S7，S6，S5J S4 が ス タ ッ ク か ら 除 去 さ れ る 。 ( 図 6. 8(c))吹に
凶 6. 8(d)に 示 す よ う に 、 吹 の サ ブ ゴ ー ル が ス タ ッ ク 上 に 積 ま れ る 。
S42 : (blank 3 1
)，
goal
(and (place <zz> <y> <q>)
S52 : (blank 2 1
)，
(place くz> くy> くr
>)
S62 司: (blank 2 2)，
(place くx> <y> くp>)
S72 : (blank 2 3).
GHT 2)，(DOωN 4)，(DOWN 8，
) (LEFT 7)，(
印
S72 に 対 す る ノ ー ドが作ら れ た 後 、 (R1
1)が適用される。
図 6. 6
図 6. 5の状態を 一 般化し た 状態
とのオベレータ列について検討を行なう。
オ ベ レ ー タ (RIGHT 2) と (DOWN 4) を 適 用 し た 状 態 が 図 6. 8(e)で あ る 。 こ の 状 態
か ら ゴ ー ル で あ る (p1ace 1 1 1) へ 到 達 す る 最 短 プ ロ セ ス は 、
(LEFT 1
)，(DOWN 7)，
(RIGHT 8)，(UP 1
)，(RIGHT 5)，(DOWN 6)，(LEFT 1
) である。このプロセスは先のプロ
ブ レ ム ソ ル パ の 解 と 異 な り 、 (DOWN 4) の後の (DOW~ 8)，(LEFT 7)，(UP 1
) を含んでい
(FORESTALL (
if (and (current-node くnode>)
(current-goal くnode> (place <x> くy> <p>))
ない。
(achieved-goal くnode> (and (place くzz> くy> くq>)
(place くz> くy> くr>)))
(known くnode> (and (vnei くy> <w>)
(hnei くzz> くz>)
(hnei <z> くx>)
6. 7
しかし、
P R O D I G Yは こ の 場 面 で 多 く の サ ブ ゴ ー ル を ス タ ッ ク し て い る の で 、 これら
の 制 御 ル ー ル は 場 面 特 有 と な る 。 元 の P R O D I G Yは 大 量 の 特 殊 な 制 御 ル ー ル な し で
(blank くz> くw>)
は 最 適 な オ ベ レー タ 列 を 求 め ら れ な い 。 制 御 ル ー ル を 大 量 に 獲 得 す る と 、 探 索 の 決 定 フ
(place くx> <w> くp>)))))
ェーズで組み合わせ爆発を起こすという弊害を持つので
(then (force RIGHT))).
図
この 最 適 プ ロ セ ス を 求 め る た め に は 、 P R O D I G Yは大量の制御ルールを必要とする。
1988b]、 場 面 特 有 の 制 御 ル ー ル を 定 義 す る の で は な く 、 別 の メ カ ニ ズ ム を 探 す べ き と 考 え
る
。
フォーストール オ ペレ ー タの例
ー
[
1
linton. 1988a] Olinton.
100 -
- 101 -
1
2
一 般に、我々が問題を解くときには、ゴールスタックに固執しない 。
3
しばしば、
~EA
に近いことを行なっているが、ゴール・インタラクシヨンの存在に気付いたり、最終的な
Goa1
:(
pI
a
c
e 1 1 1)
ゴ ー ル へ の 近 道 の 存 在 に 気 付 い た と き は 、 M E Aに は 回 執 し な い 。 す な わ ち 、 現 在 の 状 態
国←闇
空 間 を 分 析 し た 結 果 、 我 々 は ゴ ー ル を 達 成 す る 上 で 満 た す 必 要 の ないスタック上のサブゴ
(
a
)
(b)
ゴールスタック
適用するオペレータ
それ故に、プロブレムソルバもスタック上の不必要なサブゴールをクリアする能力を
持てば、さらに知的になる。実際、より良い解を得るためには、図 6
. 8の (c)におい
くe
m
p
ty
>
てこれを初期状態をみなし、スタックよのサブゴールを
くp
u
s
h9
0
a
ls
t
a
c
k
>
(
p
l
a
c
e 1 1 1)
(
p
l
a
c
e 2 1 1)
(
p
l
a
c
e3 1 1)
(
p
l
a
c
e3 21)
(
b
l
a
n
k 32
)
(
b
l
a
n
k 22
)
(
b
l
a
n
k12
)
マクロオベレータはあくまでオベレータの一種であり、ソルパはゴールスタック変更す
るこ と な く 、 マ ク ロ オ ベ レ ー タ を 適 用 で き る 状 態 を 探 す 。 一 方 、提 案した戦略はあらかじ
6(
p
o
p(
b
l
a
n
k12
)
)
しE
FT5 (
p
o
p(
b
l
a
n
k 22
)
)
L
E
F
T4 (
p
o
p(
b
l
a
n
k 32
)
)
UP 1 (
p
o
p(
p
l
a
c
e 3 21))
UP
レ
¥
(
p
l
a
c
e 1 1 1)
(
p
l
a
c
e 2 1 1)
(
p
l
a
c
e 3 1 1)
(
b
l
a
n
k 3 1)
(
b
l
a
n
k 2 1)
的にゴール・スタックをクリアする。
大量の制御ルールが定義され新しいルールが吹から吹へと追加されるとき、ルール問
つ いて 言 え ば 、 そ れ ら の パ タ ー ン は 互 い に 干 渉 し な い の で 、 一 貫 性 に 関 し て 特 に 配 地 す
る必要がない。それぞれのパターンは追っているゴールと状態によって索引付けられる。
p
u
s
h9
0
a
ls
t
a
c
k
>
(
e
)
め登録しておいたパターンの検出を試み、検出されると問題解決を続ける代わりに強制
の無矛盾性を保つことは必ずしも容易ではない。それに対し、ここで述べたパターンに
く
(
p
l
a
c
e 1 1 1)
(
p
l
a
c
e 21 1)
(
p
l
a
c
e3 1 1
.
)
(
b
l
a
n
k 3 1)
(
b
l
a
n
k 2 1)
(
b
l
a
n
k 22
)
(
b
l
a
n
k 23
)
fー か ら 始 め よ j と呼ぶ。
1971] に 類 似 し て い る 。 し か し 、 こ の 戦 略 は マ ク ロ オ ベ レ ー タ と そ の 適 用 法 が 異 な る 。
(
p
l
a
c
e 1 1 1)
(
p
l
a
c
e 2 1 1)
(
p
l
a
c
e 3 1 1)
↓
リアすべきである。この戦略を
上 の 例 か ら 一 般 化 さ れ た パ タ ー ン と そ れ を 対 応 す る 知 識 に 表 現 し た も の を 図 6. 9、 図
6. 10に示す。
これら 2種 類 の 戦 略 知 識 は 先 に 示 し た 展 開 フ ェ ー ズ を 拡 張 す る ヱ と に よ り イ ン プ リ メ
ン ト で き る 。 拡 張 し た ア ル ゴ リ ズ ム を 図 6. 1 1に示す。
R
I
G
H
T 2(
p
o
p(
b
l
a
n
k 23
)
)
DOWN 4 (
p
o
p(
b
l
a
n
k 22
)
)
DOWN 8 (
p
o
p(
b
l
a
n
k 21))
(
e
) の状態でザブゴール (
b
l
a
n
k2 1
) を満たすため (
0
0
酬 8
)が
適用される . しかし、銀終ゴール (
p
l
a
c
e111
) を満たすには、
(
L
E
F
T1
) の方を採用すべきである.
図 6. 8
ゴー ルスタックのクリアを必要とする例
-1
0
2-
(
p1a
c
e 1 11
) を除いて全てク
この戦略は、オベレータ列を一つにまとめて実行するマクロオベレータ [
F
i
k
e
s，e
tal
.
(
c
)
(
d
)
ールを意図的にクリアする。
-1
0
3-
z
zz x
オ ペ レ ー タ が 現 在 の 状 態 に 対 して、適用可能な場合、
y
l1
*1
*
その状態でフォーストールオペレータに適用可能なものがあれば、適用、
牢
w
l II
くp
>
なければ.
、オペレータを適用 。
牢
適用できない場合、サブゴールを作成。
目標状態
(
p
l
a
c
e くzz> くy
> <p>)
このとき、ノードは次のように更新。
(a)オペレータを適用する場合、
図 6. 9
図 6. 8
{e)を 一 般 化 し た 状 態
サブゴールは、親ノードを生成した祭件に依存して決定。
オペレータ適用後の状態が、ゴールスタックをクリアするパターンのとき、
0 スタック上に積まれた最初のサブゴール以外の全てのワブゴールを
クリア。
パターンでないときは、
(
G
O
A
L
C
L
E
A
R
(if (and (current-node くnode>)
(current-goal くnode> (place <zz> くv
><p>))
(on-goal-stack <node> くextra subgoal>)
(known くnode> (and (vnei
v
>くw>)
く
0 サブゴールは、親ノードを生成した条件に依存して決定。
0 ゴールスタックは、親ノードからひとつゴールを取り除いたものとする。
O 新しい状態がループに陥らないかをチェック。
(hnei <zz> くz>)
(b) サブゴールが必要な場合、 6. 2. 2の (b) に従う。
(hnei くz> くx>)
(c) フォーストールオペレータが適用可能な場合、
(blank くz> くw>)
(placeα〉 くw> <p>)))))
(then clear-goalstack))).
サブゴールとゴールスタックは変化させない。
新しい状態を諾当するフォースト.
ールオペレータを適用することにより
作成。
図 6. 10
ゴー ル ス タ ッ ク を ク リ ア す る 戦 略 知 識 の 記 述 例
図 6. 1 1
世
1
0
4-
戦略知識を統合した探索アルゴリズム
-1
0
5-
6. 3 戦 略 知 識 を 動 的 に 獲 得 す る た め の 知 識 ペ ー ス ビ ュ ー
従 っ て 、 頻 繁 に 使 用 さ れ る 制 御 ル ー ル 以 外 を 獲 得 す る こ と は 得 策 で は な い 。 場而特有
というのは主観的な表現であるが、例えば、
6. 3. 1 知 識 獲 得 の 一 般 的 ア ル ゴ リ ズ ム
「ソルパが 5桐 以 上 の サ ブ ゴ ー ル を ス タ
ックに税んでいる J というように定義される 。
[
2
.1
J制 御 ル ー ル が 場 而 特 有 で な け れ ば 、 そ れ を 獲 得 す る
。
前 節iで 述 べ た よ う に 探 索 を 円 的 と す る プ ロ プ レ ム ソ ル バ の 能 力 を 向 上 す る に は 、 ゆ く の
そ の と き の 状 態 を 一般 化 し て ル ール の条件部を記述する。
戦略知識を狼'仰する必要がある 。
[
2.
2
J制御ルールが場面特有であれば、
(1) 制 御 ル ー ル
最初に積んだサブゴール以外をクリアできると仮定する 。
(2) フ ォ ー ス ト ー ル ・オペレータ
[
2
.
2
.
1
J ソルパがサブゴールをクリアした状態から問題の続きを解き、より良い
(3) サ ブ ゴ ー ル を ク リ ア す る た め の パ タ ー ン
解を得られるならば仮定は検証されたとし、先の状態を一般化し、サブゴ
lは ゴ ー ル ス タ ッ ク の 情 報 を 含 む の で 、 批 論 と 独 立 に 獲 得 す る
これらの戦略知識の条件 m
ールをクリアできるパターンとしてシステムに記憶する。一般化するため
ことが困難である。従って、初期知識として傾域知識と既得の戦略知識を用いた問題解決
に、 現 在 の ゴ ー ル や 現 在 の 状 態 に 注 目 し 、 変 数 化 で き る 部 分 を 抽 出 す る 。
を行い、ソルパに誤動作があるとき、それに気付くことにより、ゴールスタックなどの情
[
2
.
2
.
2
J 良 い 解 を 得 ら れ な い 場 合 は 、 こ の 場 で 戦 略 知 識 を 獲 得 す ることは維し
いとし、諦める 。
報を参照し獲得すべきであると考える。
ソルパが適用するオペレータ案を提示したとき、そのオペレータが我々の予想と異な
る場合がある。異なっていれば、戦略知識を動的に獲得できる可能性がある。知識獲得の
[
S
t
e
p3
J
期 待 す る オ ペ レ ー タ が M E Aの 意 味 で 候 補 以 外 で あ り 、 そ の ソ ル パ の 採 用 し よ う
コ ン ポ ー ネ ン ト を 図 6. 1 2、 フ ロ ー チ ャ ー ト を 図 6. 13 ~こ示す 。 ここで、図 6 .
としているオペレータがゴールインタラクシヨンを起こすならば、状態空間に機先
12に 示 す エ デ ィ タ は 、 そ の と き の 状 態 空 間 の 参 照 に よ り 、 戦 略 知 識 の 条 件 音1を 利 用 者 に
を制しようとしているのではないかと仮定する。
提 示 で き る こ と に 注 意 し て お く。
[
3
.1
Jソルパに機先を制すためのオペレータを適用し、その後の状態から問題の続き
こ こ で は 、 解 の 大 半 は M E Aに 基 づ い て 得 ら れ る と 仮 定 し て い る の で 、 ソ ル パ は 特 に
を解かさせ、より良い解を得られるならば、仮定は検証されたとし、我々の期待
戦略知識を具備-していなくても必要な探索を行うし、小規模な問題であれば、時間をか
をフォーストール・オペレータとする。ここで、フオーストール・オベレータの
けずに解くことができる。しかし、問題が複雑になるとともに戦略知識なしでは探索空間
左 辺 は 先 の 状 態 を 一 般 化 し た も の で あ り 、右辺は代用したオベレータである。
が 大 き く な り 、 合 理 的 な 時 間 で 解 く こ と が で き な い の で 、 順 次 、 戦 略 知 識 を 獲 得 す ること
フオーストールオペレータを一般化するため、現在のゴールと現在の状態と既に
が好ましい 。
満足したゴールとに注目する 。
ソルパの候補と我々の期待が異なったとき、吹のアルゴリズムで戦略知識を獲得する:
[
3
.
2
J 良い解を得られない場合は、この場で戦略知識を獲得することは難しいとし、
諦める 。
[
S
t
e
p1
J
我 々 が 適 用 す べ き と 考 え る オ ペ レ ー タ が そ の 状 況 で M E Aの 意 味 で 候 補 の 一 つ で
あるかどうかを調べる 。
[
2
.
1
J
. [
2
.
2
.
1
Jと [
3
.
1Jに お い て 、 一 般 化 の 手 法 が 課 題 と な る 。 一 般 化 と は 知 識 の 適
用 範 囲 を 広 め る た め に 条 件 部 を 緩 和 す る ヱ と で あ り 、 述 語 に お け る 定 数 の 変 数 化 と 一部の
こ れ は 、 ユ ー ザ ・ イ ン タ フ ェ ー ス ・フ ァ シ リ テ ィ を 用 い て 探 索 ツ リ ー を 調 べ る こ と
により分かる [
8
J。 こ の 機 能 は サ ー チ ・ ト レ ー ス を 分 析 す る 機 能 を 具 備 し て お り 、
ユーザがシステムの動きを評価したり強制的に変更したりするととができる。
述語そのものの削除を含む。これまでの経験から事例から一般化することにより戦略知
識を獲得することは、発見的に戦略知識を獲得するより容易であるが、過剰一般化を避け
る方法は今後の課題である。
[
S
t
e
p2
J
オ ベ レ ー タ が 候 補 の 一つ であれば、考えられる制御ルールが場面特有(すなわち
コストヱフェクテイブ [
M
i
n
t
o
n
.1
9
8
8
b
J
)であるかどうかを検討する 。
特殊な場面でしか使用されない制御ルールを具備しているとその評価にかかるコス
トの方が大きく、制御ルールによる効果ではそれを相殺できないという問題がある。
ー
1
06-
-1
0
i
由
ステップワイズに
(注)ここで解とは、
ある状態で適用
するオペレ ー タ
である。
遭う
ソルパの解
ステップワイズに
集件の一般化
戦略知識を
求解を続ける
行動
エディタ
ソルパの解を
ゴールでない
人聞の解で置換
ゴール
図 6. 1 2
戦略知識を獲得するための機能構成
図 6. 1 3
-1
0
8-
戦略知識を獲得するアルゴリズム
一1
0
9-
6. 3. 2 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー に よ る 遂 次 知 識 獲 得 β 法
(c) 傾 域 知 識 ( オ ペ レ ー タ ) が 再 利 用 可 能 な 分 野 へ は 、 上 記 戦 略 知 識 の 種 類 が 十
先に述べたアルゴリズムによる知識獲得は、静的な知識獲得より負担が少であるが、利
用者はソルバの探索アルゴリズムを十分熟知しておく必要がある 。即ち、ソルバを開発し
たナレツジエンジニア向けの方法である 。以下では探京アルゴリズムの詳細を知らない
問題解決のエキスパートから、知識ベースビューを用いて戦略知識を狼併する万法につ
いて述べる。
分との前提のもとで試行ができる。これは、エキスパートが試行環境で知識ベース
をプロトタイピングすることに対応する。
(d) 新 た な 種 類 の 戦 略 知 識 が 発 見 さ れ た 場 合 、統 合 ア ル ゴ リ ズ ム は ま す ま す 按 雑 に
なるが 、 ビューを介して知識獲得を行う限り、それぞれの戦略知識の獲得には他の
戦 略 知 識 を 気 に す る こ と な く 作 業 を 進 め ら れ る 。実 際 、 今 回
2種 穎 の 戦 略 知 識 の 獲
制御ルール、フォーストールオペレー夕、サブゴールクリアパターンが獲得できる状況
得 ア ル ゴ リ ズ ム を 統 合 し た が 、 上 記 (1) の ビ ュ ー を 使 う 限 り 従 来 通 り の 知 識 獲 得
は異なるし、それらの有効性の検証法も異なる 。 これがここでの知識独特の問題を燥しく
を行うことが可能である。統合アルゴリズムの改良は、ナレッジエンジニアが開発
していると考える。逆に、
3種 類 の 戦 略 知 識 を 同 時 に 獲 得 す る の で は な く 、 あ る 側 面 に 注
環境で専門家モデルを修正することに対応する。
目して、その戦略知識に焦点を当てると、動作の誤りを指摘することにより獲得するヱと
が 可 能 と な る 。 つ ま り 、 図 6. 14に 示 す よ う に 第 3草 で 提 案 し た 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー をそ
れぞれの!被略知識を絡納した知識セットに設ける 。 そ の 結 果 、 簡 単 な 問 題 か ら 始 め て 徐
々に難しい問題を解かすことにより戦略知識を獲得することができる。
(1) 制 御 ル ー ル 獲 得 ビ ュ ー
6. 3. 1に 示 し た [St
e
p1
] と [Step 2.
1
]のみを利用者に提示する。この場
知識 セッ ト
合 、 ゴ ー ル ・ス タ ッ ク に ゴ ール を 大 量 に 積 む こ と が な い よ う に 比 較 的 小 規 模 の 問 題
を与える 。
専
(2) フ ォ ー ス ト ー ル オ ペ レー タ 獲 得 ビ ュ ー
6. 3. 1に 示 し た [Step 1
] と [Step 2.
2
] のみを利用者に提示する。この場
門
合 、 被 数 を ゴ ー ル を も ち 、 し か も そ れ ら が ゴ ー ル ・イ ン タ ラ ク シ ヨ ン を 起 こ す 問 題 を
~
与える。
モ
L
'
7
ア
(3) サ ブ ゴ ー ル ク リ ア パ タ ー ン獲得ビュ ー
ル
制御
ルール
知識ベースビュー
7オ ス ト ル
オペレータ
l
知識セット
知識ベースビュー
サブゴール
クリアパターン
知識ベースビュー
6. 3. 1に 示 し た [Step 1
] と [Step 3
J のみを利用者に提示する。この場合、
ゴールスタックに大量のゴールを積むように初期状態と目標状態が離れた複雑な問
他、述語、 L I S P
題を与える。
こ の よ う に し て お く と 、 次の利点がある。
(a) ソ ル バ に 熟 知 し て い る 場 合 に は 、 6. 3. 1の ア ル ゴ リ ズ ム で 3種 類 の 知 識 を
並 行 し て 獲 得 で き る 。 こ れ は ナ レッ ジ エ ン ジ ニ ア が 開 発 環 境 で 知 識 ベ ー ス を 構 築 す
ることに対応する。
図 6. 1 4
知識ベースビューによる戦略知識の獲得
(b) ソ ル パ に 熟 知 し て い な い 場 合 に は 、 あ る 側 面 に 注 目 し て 戦 略 知 識 の 獲 得 が で き
る。獲得のタイミングや他にいかなる戦略知識があるかを意識することなく、作業を
進められる。たとえ、戦略知識がなくてもソルパはそれなりの動作を行う。これは
エキスパートが保守環境で知識ペ ースを洗練化していくことに対応する 。
ー
1
1
0-
一1
1
1
申
6. 4 工 イ ト パ ズ ル へ の 適 用 例
挺集方法をエイトパズルに適用して戦略知識を獲得した。ヱイトパズルの特徴は
次のとおりであり、戦略知識の狼-得を考察するには好適なものである:
111 1
11
本1
*
1
*
111 1
*
11
*1 1
*1
本
￨
車1 1
本1
*1
*1
1111
*11 11
*
111 1
*
111
*
1 1
21
*1
*11 11
事
本
(1) 領 域 知 識 が 単 純 (4つのオペレータ: L
E
F
T，R
I
G
H
T，U
P，D
O
W
N
)、
P
r
o
b
1
1
(2)人間にとって学習が容易、
(3) 探索空間が大きい、
図
(4) 探 索 時 間 や 解 に 閲 し 、 最 適 な も の を 見 つ け る こ と が 図 雄 、
本
寧
P
r
o
b
1
2
P
r
o
b1
3
“
5
P
r
o
b1
P
r
o
b
1
4
・
6. 15 (
p
l
a
c
e 111
)を ゴ ー ル と す る 状 態
(
注)
1在
的 W25闘の絡が存在する
(5) 戦 略 知 識 を 静 的 に 獲 得 す る こ と が 困 難 。
始めに、制御ルール獲得ビューにより制御ルールを獲得した。場面特有の状態(サ
ブゴールを多くゴールスタックに税む状態)での獲得を避けるため、縮小した
のパズルを解いた。その結果、これらの問題に対して最適解を得るように
ル ー ル を 獲 得 し た 。 続 いて
3x2の パ ズ ル に つ い て 、 左 上 に ゴ ー ル
21 1
111
111
111車￨
11
111
*1 1
*1 1
211
*11 1
*1
*1
21 11
21
*1 1
211
*1
2x2
6個 の 制 御
本
(
p
l
a
c
e 111
)
寧
P
r
o
b
2
1
をも っ 問 題 を 作 り 、 知 識 獲 得 を 行 な っ た 。 25種 類 の 問 題 が 潜 在 的 に あ る が 、 こ こ で
寧
P
r
o
b
2
2
寧
P
r
o
b2
4
P
r
o
b
2
3
・
図 6. 15に 示 す よ う に 5題 に 限 定 し た 。 こ こ で 、 1 6個の制御ルールを獲得した。
11
11
1
11
*
1
2
1 1
*
111
*1
*1
2
2
￨￨串 1
*
1 11
*11 111
*
1
吹 に 、 フ ォ ー ス ト ー ル ・オ ペ レ ー タ 獲 得 ビ ュ ー を 用 い て 知 識 獲 得 を 行 っ た 。 ここでは、
ゴー jし ・ イ ン タ ラ ク シ ヨ ン の 起 こ る 問 題 を 解 く 必 要 が あ る か ら 、
本
3 x2 の パ ズ ル を 対
象 と し た 。 左 上 の ゴ ー ル が 一 つ 満 た さ れ て い る と き に 、 上 の 中 央 に 2つ め の ゴ ー ル を 持
つ問題は、図
P
r
o
b
2
5
6.1
6に 示 す よ う に 7種 類 あ る が こ こ か ら は 一 つ も 獲 得 さ れ な か っ た 。
P
r
o
b
2
6
P
r
o
b
2
7
2つ の ゴ ー ル が 満 た さ れ て い る と き に 右 上 の 3つ 目 の ゴ ー ル を も っ 問 題 は 、 図 6.
1 7に示 す よ う に
5種 類 の 問 題 が あ り 、 こ こ か ら 先 に 図 6. 7で 述 べ た 一 つ の フ ォ ー
函
6. 16 (
p
l
a
c
e 111
)を 達 成 し た 後
(
p
l
a
c
e 2 12
)をゴ ー ル と す る 状 態
ストー)1， ・ オ ペ レ ー タ を 獲 得 し た 。 さ ら に 、 種 々 の 3 x3の パ ズ ル を 解 か せ た が 、 今 の
ところ、他の知識は獲得されていない。
その後、ゴールスタッククリアパタ ーン磁得ビューを 用 い て 知 識 獲 得 を 行 っ た 。 種
々の 3x3の パ ズ ル を 解 か せ 、 最 終 的 に ゴ ー ル ス タ ッ ク を ク リ ア す る た め の 14個 の パ
タ ー ン を 獲 得 し た 。 こ の 例 に つ い て は 、 先 に 図 6. 10で 述 べ た と お り で あ る 。 獲 得 し
たパターンの数はエイトパズルの可能な状態数
3
6
2，880 (9!) に 比 べ 、 ご く 少 な い も の
である =
11
211 1
11
11
211 1
11
21
21
11 ~I 1 1
*
1 1
本￨
3
21
*11
3
1 1
*
1
3
1
*
1 11
*
111
*11
31 1
311
車
￨
串
寧
P
r
o
b
3
1
P
r
o
b
3
2
P
r
o
b33
P
r
o
b
3
4
P
r
o
b
3
5
以 上 の知 識 獲 得 を 行 な っ た 後 4 つの問題を
(1) エ イ ト パ ズ ル に 準 最 適 解 を 得 る と 期 待 で き る 人 間
(但し M E Aに 従 わ な い )
図 6. 17
(
p
l
a
c
e 11 1
)と (
p
l
a
c
e 2 12
)を 達 成 し た 後
(
p
l
a
c
e 3 13
)を ゴ ー ル と す る 状 態
(2) 制 御 ル ー ル の み を 具 備 す る ソ ル バ
(3) (2) に加 え 提 案 し た 戦 略 知 識 を 具 備 し た ソ ル パ
*は任意の舗で良いことを示す.
に 解 か し た 。 シ ミ ュ レ ー シ ヨ ン 結 果 を 表 6. 1に示す。
ー
1
1
2-
-1
1
3-
シ ミ ュ レ ー シ ヨ ン の 結 果 、 確 か に 制 御 ル ー ル だ け を jL備 し た ソ ル バ で も 問 題 解 決 で き
る こ と が 分 か る 。 さ ら に 新 た な 2種 矧 の 戦 略 知 識 を 利 用 す る と そ の 能 力 が 向 上 さ れ る こ
とも分かる 。
到 し 元 の ソ ル バ に 比 べ 平 均 23% 減 少 し て
ま ず 、 統 合 し た ソ ル バ は 探 索 ノ ー ドに ￨
いる 。 こ れ は 探 索 効 率 の 向 上 が 実 現 さ れ て い る こ と を 示 し て い る。 一 方、 オ ペ レ ー タ
列を平均 27% 短くしており、これより解の質の向上を実現していることが分かる 。
従って 、 戦 略 知 識 の 動 的 な 獲 得 は 定 並 的 に も 有 効 で あ る こ と が 確 か め ら れ た 。
表 6. 1
知識ベースビューを介して獲得した戦略知識の効果
しかし 、 統 合 し た ソ ル バ と い え ど も 、 解 の 長 さ が 人 間 の 2倍 に な る こ と が あ る s こ れ
は 、 人 間 だ け が ヱ イ ト パ ズ ル 特 有 の 近 接 関 係 を 認 識 し 、 良 い 関 係 が くずれ ない よ う に
目標状態
1
11
21
3
1
1
日
悶
2
4
5
6l8
7
1
1
オ ベ レ ー タ を 選 択 で き る た め だ と 忠 わ れ る 。 こ の 戦 略 は ヱ イ トパ ズ ル で は 極 め て 有 効
同
日 8
5
24
7
1
1
1
1
1
5
1
2
84
1
7
l
l
6
3
1
で あ る が 、 こ の 戦 略 を 一 般 的 な ソ ル パ に いか に し て 統 合 す る か に つ い て は 今 の と こ ろ
I~
日
5
4
6
1
2l
7
剖
不明である。
ヱイ トパ ズ ル は 探 索 の 研 究 で 良 く 用 い ら れ る 問 題 で あ り 、 全 て の 問 題 を 事 例 ベ ース
PRODIGY
ノード数
157
198
122
2
1
7
解の長さ
66
8
0
5
4
88
新たな
ノード数
114
1
5
2
1
2
2
1
4
4
戦略をもっ
解の長さ
4
4
6
5
48
5
2
ソルパ
回 数 -1
。
回 数 -2
3
5
5
3
解の長さ
42
26
38
2
6
で解くという試み [
sradtke，et al
.1
988J もなさ れ て い る 。 し か し 、 こ こ で の ア プ ロ
ー チ は 事 例 か ら 得 ら れ た 戦 略 知 識 を 特 別 の 場 面 で 一 時 的 に の み使 用 し て い る と い う 意
味で従来の研究とは異なって いる
。
人間
2
回数
・
1
回数 2
ー
11
4-
ー
1
1
5-
。
フ
;
tースト ールオベレータの使用図書
虫
.
ゴール ス タ ックを ク リ ア した図 書~ .
6. 5
まとめ
さ らに
、 今後の i
課 題と して 戦 略 知 識 の 学習 がある 。
本 章 で は 、 第 3:
r
;
その構想 に 基づき、 知 識 ベ ー ス を 動 的 に 保 守 す る た め の 方 式 に つ いて
こ こ で は 、 ソ ル パ の ト レ ー ス を 追 い 、 不 適 切 な 行 動 を 人 間 に 指 摘 さ せ る こ と に より、
:
m
論じた 。
動的に知識を獲得した 。 しかし、現実には未熟練者も I
m を 繰 り 返 し 解 く こ とによ り
ま ず 、 は じ め に 従 来 知 ら れ て い た戦 略 知 識 で は 、 貨 の 良 い 解 を 効 率 良 く 求 め ら れ な い
順吹、能力を増していく 。 そこにエキスパートがいなくても、経験から学潤すること
ことを 示 し
、 新 たな 2稗 頬 の 戦 略 知 識 を 示 した 。 ここでは、 M E Aに お け る ゴ ー ル ・イ
ができる [
Carbonel
，
l el a1
. 1987J [Hitchel
l，et al
. 1
983J。 そ れ 故 に 、 シ ス テ ム も
ンタラクシヨンにま つわ る 欠 点 の 存 在 が 研 究 の 出 発 点 と な っ て い る 。 この欠点を克服
不適切な行動を指摘するエキスパートなしで自動的に学習できる可能性がある 。
す る 戦 略 の 一つ は 状 態 空 間 に 機 先 を 制 す る も の で あ り 、 も う 一 つ は ゴ ー ル ス タ ッ ク を
強 制 的 に ク リ ア す る も の で あ る 。 挺案・し た 新 た な 戦 略 知 識 に あ る 基 本 原 理 は 、
fMEA
で 問 題 を 解 く と き に 瞬 間 的 に 適 用 す る と 有 効 な 戦 略 が あ る j と い う こ と で あ る 。 この原
理は理論的に導いたものでなく、経験から得たものである。
続 い て 、 こ れ ら の 新 し い 戦 略 知 識 を 問 題 解 決 時 に 獲 得 す る 方 式 に つ い て 論 じ た 。 この
例えば、ソルバが多くのゴールをスタックしたにも係らず解が得られない場合、 一
時 的 に ス タ ッ ク の ゴ ー ル を ク リ ア し 、 そ の 時 の 状 態 を 初 期j状態とみなし、問題を解く 。
そ の と き 、 問 題 が 解 け れ ば 、 ゴ ー ル ス タ ッ ク を ク リ ア で き る 状 態 で あ っ た と 学 習する 。
他 方 、 ゴール ・イ ン タ ラ ク シ ヨ ン が あ る 場 合 、 M E Aの 意 味 で 候 補 で な い オ ペ レ ー タ を
強制的に適用し、ゴールの追求を -1
1
寺的に遅らせる。このとき、そのオペレータ適用 に
よりより良い解を得れることができれば、 システムはフオーストール・オペレータを
方式は、
-最 低 限 の 領 域 知 識 で 問 題 解 決 を さ せ て お き 、
適用すべきケ ースとして学習する 。 このような学習方式は、今後の研究課題である 。
-シ ス テ ム の 動 作 に 誤 り が あ る と 気 付 い た と き に 、 そ の と き の 状 態 を 一 般 化 す る こ
とにより戦略知識を獲得する
ものである。インプリ メ ントは既存のソルパの展開フェーズを拡張することにより可
能である 。
アルゴリズム的には種々の知識を同時に獲得できるが、与えられた問題の按雑さに
よ って
-あ る 側 面 の 戦 略 知 識 に 焦 点 を 当 て た ほ う が 獲 得 し や す い こ と 、
-そ の と き 、知 識 ベ ー ス ビ ュ ー と い う 概 念 を 導 入 す る こ と が 有 効 で あ る と と 、
を論じた 。 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー に よ り 、 知 識 ベ ー ス の あ る 一面 に 焦 点 を 当 て て い る と 、 利
用者は他の知識の存在を意識することなく 、知識獲得に集中することが可能である 。
提 案 し た 方 式 を エ イ ト パ ズ ル の 問 題 に 適 用 し 、 実 際 に シ ミ ュ レ ー シ ヨ ン す る こ と によ
り 、 従 来 の 方 式 に 比 べ 、 探 索 ノ ー ド を 2 3 %削 減 し 、 解 の 長 さ を 2 7 %短 く な る こ と を
確認した 。 戦 略 知 識 に つ い て は 新 た な 穂 類 の も の が 今 後 発 見 さ れ ま す ま す 多 様 に な
る 可 能 性 が あ る が 、 こ の と き も 知 識 ベ ースビューが、ある一面の戦略知識に焦点を当て
て 獲 得 す る と と を 可 能 に す る 。 実 験 に 用 い た 問 題 は 4種 し か な く 、 定 量 的 に 提 案 し た ア
プローチを評価するには少ないかも知れないが、今後より複雑な割り当て問題やスケ
ジューリング問題などの実問題に適用して、アイデアの有効性を確認したいと考えてい
る
3
ー
11
6-
ー
1
1I -
7. 2 状 態 遷 移 モ デ ル に よ る オ フ ィ ス ワ ー ク の 表 現
須?j 7 ~三
リレー一三/ヨブーノレラ二、一ータ
J
てーーコぇ
σ〉
7. 2. 1 オ フ ィ ス ワ ー ク 自 動 化 に 関 す る 従 来 技 術
F芯用による矢口喬践~一一スの村E31 鐸逗
7. 1
コンビュータとその周辺技術の進歩にも係らず、オフィスワーカの生産性は製造分野
まえがき
の そ れ と 比 較 し て 改 善 率 が 微 小 で あ る と 言 わ れ て い る 。 O Aと い う 言 集 が 最 近 高 い 関 心
を も っ て 言 及 さ れ る の は 、 こ の よ う な 問 題 意 識 を 背 景 に 、 オ フ ィ ス ワ ー カ の 生応性と彼ら
フ
ト
LZtで は 、 表 形 式 で 表 現 さ れ る 知 識 を 取 り 上 げ 、 リ レ ー シ ヨ ナ ル デ ー タ ベ ー ス (DB)
の作業原境の質を改善することを目的としている 。
の応用による知識ベースの構築について考察する。オフィスワークを状態選移モデルで点
現 し た エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム EL 1S E(
Electronic Intelligent Secretary System) を
とれまでにワードプロセツサ、スプレッドシート、
DB検索JlJの問易 1
7
s
i
Sなど多く の
O A用 の ソ フ ト ウ ヱ ア が 開 発 さ れ て き た 。 こ れ ら の ソ フ ト ウ エ ア は オ フ ィ ス の 生 産 性 の 改
例に、記述の簡易化と記述力の強化の均衡をとるための方式について論じる。
善に有効である。しかし 、 それらの機能は本質的にオフィスで実施されている仕事の機械
我 々 の 周 辺 の オ フ ィ ス ワ ー ク に つ い て 考 察 す る と 、 大 半 の オ フ ィ ス ワ ー ク は f伝 票 、 1
限
票などのオブジェクトを白紙のような初期状態から承認済みのような最終状態に選移する
こと J と み な せ る [
Shu.1985J。 こ れ は 潜 在 的 に 「自 動 化 可 能 な オ フ ィ ス ワ ー ク は 状 態 選
移 モ デ ル で 表 現 で き る J ことを暗示している。 EL 1S Eは 、 こ の 状 態 選 移 モ デ ル で 表 現
される小規模、半榔造的なオフィスワークの手続きを予め登録しておき 、 本家(イベント)
起 動 的 に 実 行 す る も の で あ る 。 こ こ で い う イ ベ ン ト と は 、 例えば、時H:¥
J
の到来、 メ イルの
化であって、手続きの自動化には到っていない 。 先のソフトウェアを使間するための
(1) い つ 、 い か な る 条 件 の も と で 使 用 す る の か
(2) い か な る ソ フ ト ウ ェ ア を い か な る 順 番 で 使 用 す る の か
などはオフィスワーカに完全に依存していた。すなわち、この躍の制御情報は例人側人の
頭の中の記憶にあるかあるいはマニュアルに記述されているかであり、コンビュータが
直接解釈できる形式にはなっていない 。
受信などである 。
この問題提起は [
Zisman. 1
9
7
8
J に よ り な さ れ て い る 。 Zisman は 「 オ フ ィ ス オ ー ト メ
E L 1SEは 、 オ フ ィ ス ワ ー カ の 仕 事 の 一 部 を 代 行 さ せ る 秘 書 シ ス テ ム と み な す こ と が
で き 、 こ こ で は エ キ ス パ ー ト = ヱ ン ド ユ ー ザ で あ る 。 こ の 種 の O Aシステムについては、
従来、
oBE(Office By Example)[Zloof. 1982J の よ う に 記 述 を 簡 易 に す る と 登 録 で き
ー シ ヨ ン は タ ス ク の 機 械 化 か ら 手 続 き の 自 動 化 へ 進 む で あ ろ う J と予測している 。 岡 7.
lは こ の タ ス ク の 機 械 化 と 手 続 き の 自 動 化 の 違 い を 示 し て い る 。
る手続きが単純となり、逆に S
COOP[Zisman.1
9
7
7
J のように記述力を強化するとオフィ
ス ワ ー カ が 自 ら に よ る 知 識 を 登 録 ・変 更 が 困 難 と な る と い う 問 題 が あ っ た 。
本 草 で は 、 表 操 作 を 行 う O Aソフ トウ ェ ア を 使 用 可 能 な オ フ ィ ス ワ ー カ を 想 定 し 、処 理
く
7
1
0
Aソフトウェア
対 象 に 状 態 に 関 す る 管 理 情 報 を 持 た せ 、 イ ベ ン ト と 状 態 と処 理 の 組 を リ レ ー シ ョ ン で 表 現
す る こ と に よ り 、 表 操 作 言 語 の カ バ ーす る 範 囲 で 記 述 力 を 確 保 で き る こ と を 示 す 。 さ ら に 、
DBビ ュ ー [Date. 1981][Ullman. 80J を 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー と し て 応 用 す る こ と に よ り
登録した知識へのアクセスを簡便化できる ヱとを述べる。提案手法の特徴は、表操作とい
う限定処理でオフィスワ ー ク の 手 続 き を 利 用 者 主 導 で 実 行 す る か 、 システムに自動的にイ
(1)いつ、どのような
条件のもとで使うのか
(2)どのソフトウェアを
どの順番で使うのか
ベント起動で実行させるかを、適宜入れ替えることが可能なことである。
タスクの機械化
v
手続きの自動化
以 下 で は 、 は じ め に 本 章 に 関 連 す る 従 来 技 術 と 対 象 と す る オ フ ィ ス ワ ークのモデルに
つ い て 論 じ る 。 吹 に オ フ ィ ス の 手 続 き が 4つ の 関 係 ( 手 続 き 関 係 、 イ ベ ン ト 関 係 、 ア ク
ティピィティ関係、状態関係)で表現できることを示す。その後、
EL1SEの 6つのコ
知識ベース
← 今 ￨ 制 御 ソ フ ト ウ ェ ア 持 → I O Aソフ トウェ ア
ンポーネント(イベントモニ夕、手続きモニ夕、ディスパッチャ、状態マネージャ、オブ
ザーバ、手続きマネージャ)の機能と役割をそれらの相互関係と共に論じる
な予算集計の業務への適用について述べる 。
-1
1
8-
s
最後に簡単
図 7. 1
タスクの機械化と手続きの自動化
-1
1
9-
近 年 、 こ の 手 続 き の 自 動 化 に 関 し て 多 く の 研 究 が な さ れ て い る 。 こ の 程 の 研 究 は 図 7.
b
) オフィスの手続きの自動化を実現するシステムに関する研究
これらは、オフィスの手続きの一部を事象起動的に白動実行することに￨到する研究
2 に示すように次の 2 つに分~される:
である。
p
r
o
c
e
d
u
r
e s
y E
x
a
m
p
l
e
) [
Z
l
o
o
f
. 1
9
8
2
J、 FORMAL
(
F
o
r
mO
R
i
e
n
t
c
dM
A
n
i
p
u
l
a
t
i
o
nL
a
n
g
u
a
g
e
)[
S
h
u
.1
9
8
5
J、 oFS(
O
f
f
i
c
eF
o
r
mS
y
s
t
e
m
)
a) オ フ ィ ス の モ デ リ ン グ の β 法論に!到する研究
S
y
St
e
m f
o
r C
O
m
p
uL
e
ri
z
at
i
o
n o
f O
f
fi
c
e
[
T
s
i
c
h
r
i
t
z
i
s
. 1
9
8
2
J 、 SC0 0P (
この分野の研究はオフィスの記述、モデリング、分析手法に i
却するものである。
[
E
l
l
i
s，e
t al
.1
9
8
0
J は 1C0
J(
I
n
f
o
r
m
a
t
i
o
nC
o
n
t
r
o
lN
e
t
)と呼ぶ記法を、[lIa
m
m
e
r，
P
r
o
c
e
d
u
r
e
s
)[
Z
i
s
m
a
n
.1
9
7
7
Jな ど が 知 ら れ て い る 。 こ れ ら の シ ス テ ム は デ ー タ 処 理 に
e
t al
.1
9
8
0
J は OSし(
O
f
f
i
c
eS
p
e
c
i
f
i
c
a
t
i
o
nL
a
n
g
u
a
g
e
)と 呼 ぶ 記 法 を 提 案 し て い
る。
osE(Office
1C N は 数 学 モ デ ル に 基 づ き 、 オ フ ィ ス の 手 続 き の グ ラ フ イ カ ル な 表 現 法 を 与
えている。その結果オフィスの手続きに潜む制御構造を理解することを可能とし、
ボ ト ル ネ ッ ク の 検 出 も 可 能 と し て い る 。 一 方 、 OSLは オ フ ィ ス の 機 能 の 分 析 に 基 づ
いて業務の焦点(中心)となるオブジェクトの状態選移モデルを与えている。ここで
オブジェクトは、書類などの具体的なものばかりでなく手続きのような l
l
r象 的 な も の
も含む。
基づく手続きの自動化を取り扱っている。
本論は、後者のカテゴリに ffj~ すものである。
OBE [
Z
l
o
o
f
. 1
9
8
2
J は 、 関 係 デ ー タ ベ ー ス の ビ ジ ュ ア ル ・イ ン タ フ ェ ー ス で あ る
Q BE (
Q
u
e
r
yB
yE
x
a
m
p
l
e
) の拡張である。 OBEは デ ー タ ベ ー ス だ け で な く ワ ー ド プ
ロ セ ッ シ ン グ 、 電 子 メイル、
トリッガ・プログラムなどのアプリケーシヨンを統合したも
の で あ り 、 ノ ン プ ロ グ ラ ミ ン グ ・ユ ー ザ に と っ て 利 用 し や す い も の で あ る 。
OBEは暗に、
いる
e
f処 理 さ れ る オ ブ ジ ェ ク ト は 常 に 一 定 の 状 態 に あ る J ことを仮定して
しかし、一般にオブジェクトは状態を変化しながら処理されるべきである。例え
ば、ある害額は魚認されているか、承認されていないか、また、ある条件のもとで承認さ
れているか、さらには上司からコメントを付加されて返却された状態であるかなどを考
自動化可能な
オフィスワークの
臆 す る 必 要 が あ る 。 そ れ 故 に 、 オ ブ ジ ェ ク ト の 状 態 を 区 別 し て い な い OBEの オ フ ィ ス 手
オフィスワークの
記述、分析、評価に
続きの自動化機能は、かなり制限の強いものとなっている。
分類・抽出
関する方法論の確立
F0 R:
'
v
1A L[
S
h
u.1
9
8
5
] お よ び oFS [
T
s
i
c
h
r
i
t
z
i
s
.1
9
8
2
] はフォーム(定型用紙)
に基づくシステムである。フォームはオフィスの中で中心となるオブジェクトであると
考 え ら れ 、 シ ス テ ム と 人 間 と の イ ン タ フ ェ ースと し て 極 め て 適 当 な も の で あ る [
Le
f
k
o
v
i
t
z，
オフィスの生産性の
e
ta
l. 1
9
7
9
]。 大 半 の ビ ジ ネ ス ・ア プ リ ケ ー シ ョ ン は フ ォ ー ム 処 理 で あ る か ら 、 こ れ ら
向上
の シ ス テ ム は フ ォ ー ム 処 理 を 中 心 と し た ル ー チ ン ・ワ ー ク の 自 動 化 に 検 討 の 焦 点 を 当 て
ている
オフィスワークを
自動化可能な
自動的に実行するための
オフィスワークの
制郁ソフトウェアの開発
s
重 要 な 課 題 は 種 々 の フ ォ ー ム の 構 造 的 な 表 現 法 で あ る 。 し か し な が ら 、 OAソ
フトウェアが普及している現在、多くのオフィスワーカはフォーム処理以外に文書処理、
表処理なども行なっている。
SC 0 0P[
Z
i
s
m
a
n. 1
9
7
7
] は APN (
A
u
g
m
e
n
t
e
dP
e
t
r
iN
e
t
) と呼ぶオフィスの手続き
の 表 現 モ デ ル に 基 づ く シ ス テ ム で あ る 。 APl'¥では、処理に関する知識はペトリネットで
メカニズム
表現され、制御に関する知識はプロダクシヨン・ルールで表現される
a
これらの表現は
状態遷移モデルを表現するに十分な記述力を与えている。しかし、ノンプログラミング ・
ユ ー ザ に と っ て APNで オ フ ィ ス 手 続 き を 記 述 す る こ と は 容 易 で は な く 、 ま た SCOOP
図
7. 2 手 続 き 自 動 化 に 関 す る 研 究
に与える記述の正当性を検証することも容易ではない。
さらに、従来のこれらのシステムは自動化される手続きとオフィスワーカが主導で起動
する手続きの入替えが容易ではなかった。
ー
1
2
0-
ー
1
2
1-
E L rSEの 開 発 円 棋 は 以 下 の と お り で あ る 。
(1) O B Eよ り 広 い ク ラ ス の オ フ ィ ス ワ ー ク を 自 動 化 の 対 象 と す る 。
(2) 対 象 と す る オ フ ィ ス 手 続 き と し て O 八 ソ フ ト ウ ェ ア 全 般 に 渡 る よ う に 広 い
クラスのものを扱う 。
(3) ノ ン プ ロ グ ラ ミ ン グ ユ ー ザ が 手 続 き を 指 定 す る こ と が で き 自 動 化 す る
オフィス手続きの検証を行なう機能を提供する 。
(4 ) 手 続 き に 関 し て 、 シ ス テ ム に イ ベ ン ト 起 動 で 実 行 さ せ る か 、 オ フ ィ ス ワ ー カ
主導で実行するかを適)
1入 れ 替 え る こ と を 可 能 と す る
7. 2. 2 自 動 化 対 象 の オ フ ィ ス 手 続 き モ デ ル
オフィスワーカは
E L 1S Eに オ フ ィ ス ワ ー ク の 自 動 化 可 能 な 部 分 に つ い て い か な る
処理を行うかを教示しなければならない 。ここで、オフィスワーカはノンプログラミン
定義 2
イベント
イベントは処理を起動する嬰~である。あらかじめ指定しておいた日 H与の到来、
メイルの受信、ユーザによるコマンド人力、指定したカウンタの吏新、オブジェク ト
の状態選移などがイベントの例である 。
定 義 3 :状態
状態はオブジェクトに付加される管理情報である。政終状態を除いて他の杭!患にあ
るオブジェクトはイベントの発生を待っていると考える。イベントが発生したとき、
オブジェクトは状態に依存してあらかじめ定義された処理を施される。
定 義 4 :処理
処 理 と は オ ブ ジ ェ ク ト に 対 す る 操 作 列 で あ る 。 一 つ の 処 理 は ー辿のアクテイビィテ
イ か ら な る 。 一 つ の ア ク テ ィ ビ イ テ イ は O Aソフトウェアの・つのコマンドに対応し、
データベース検索、表処理、文書処理、メイル処理などを行なう 。
グ ・ユ ー ザ で あ る と 考 え る 。 従 っ て 、 従 来 の プ ロ グ ラ ミ ン グ 言 語 以 外 の 記 法 を 採 用 し な け
ればならない 。 すなわち、オフィス手続きの自動化可能な部分について処理方法に関する
知識の間使な表現法が必要となる。
オ フ ィ ス 手 続 き は 、 fあ る オ ブ ジ ェ ク ト を 初 期 状 態 か ら い く つ か の 中 間 的 な 状 態 を 経
イベント
由して最終状態に遷移させる一貫した処理 J とみなすことができる。例 えば、旅費精算
の処理においては、出金伝票は始めの白紙の状態から最終の出金完了の状態までに、
記入待ち、上長の承認待ち 、内容の確認待ち、元簿への転記済み
などの状態を経由する。それゆえに 、状態選移表現はオフィス手続きの自動化の基礎と
なる。
処 理
オ フ ィ ス 手 続 き は 図 7. 3に 示 す よ う な オ ー ト マ ト ン と み な す こ と が で き 、 そ れ を ル
ールで表現すると次のようになる:
IF event ~HEN
これは、
state-l THEN process GOTO state-2.
「もし "evenL" が 起 ヱ っ た な ら ば 、 "State-1" の オ ブ ジ ヱ ク ト に 対 し 、
process" を施し、その状態を "state-2"に変える J と い う こ と を 表 わ し て い る ε
図
7. 3 オ ー ト マ ト ン に よ る オ フ ィ ス ワ ー クの記述
吹に本章における用語の定義を行なう。
定義 1
オブジヱク ト
一つのオブジエクトはオフィスワークを進行する上での処理対象である。処理対
象はそれが処理されたときその状態を変更する。フォーム、シート、ファイルなど
が具体的なオブジヱクトである。
ー
1
2
2-
-1
2
3-
7. 3 関 係 に よ る 知 識 の 表 現 と 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー
表
7. 1
イベントの種類
7. 3. 1 オ フ ィ ス 手 続 き の 表 現 と 蓄 積
タ イ プ
オフィスワークの状態選移表現を関係データベースに蓄積する。ヱこで、関係データ
説
明
コマンドイベント
ユーザにより特定のコマンドが使用されたとき
受信イベント
電子メイルを受け取ったとき
(1) 状 態 遷 移 モ デ ル (
I
Fc
v
c
n
tW
I
I
E
Ns
t
a
t
e
lT
H
E
Np
ro
c
c
s
sG
O
T
Os
t
a
l
c
s
) は直
時間イベント
ある日付け、ある時刻の到来
P(IF，W
I
IE
N，T
I
I
E
N，G
O
T
O
)で表現できる。ここで、関係の定義はテーブル
状態イベント
処理対象がある状態に遷移させられたとき
ベ ー ス を 利 用 す る の は 炊 の 4つの理由による。
接、関係
への仙人力でありプログラムの記述よりも容易である。
(2) 関 係 代 数 の 使 用 に よ り 、 種 々 の 側 面 か ら 登 録 し た 手 続 き を 検 索 す る こ と が 可 能
である。例えば、ある状態に対し、いかなる処理が施されるかを検索したり、ある日
H
与に行われる可能性のある処理!を検索することなどが、データベース検索コマンドを
使用することにより可能である。
関 係 "E(
Eid，Typ
e，R，C)" (以 後 、 イ ベ ン 卜 関 係 と 呼 ぶ ) の フ ィ ー ル ド "R" は論.E!
H
演 算 子 で あ り 、 フ ィ ー ル ド "C" は値を表わす。ここで、論理演1'):子 "
R は炊のいづれか
H
である
(3) 知 識 の 不 足 ・ 重 複 な ど の 整 合 性 を と る 検 証 が デ ー タ ベ ー ス コ マ ン ド の 使 用 に よ
り可能である 。 こ の 程 の 機 能 は 、 知 識 ベ ー ス を 継 続 的 に 保 守 し て い く 上 で 重 要 で あ る 。
等 し い (=、
)
よ り 大 き い ( >、
)
以 上 で ある(ミ)
等しくない(手)、
未満である(く)、
以 下で ある(三 )
この例については後述する。
(4) ビ ュ ー の 利 用 に よ り 、 知 識 ベ ー ス ( 関 係 ) の ユ ー ザ へ の 見 せ 方 を 設 定 し た り 、
"
t
y
pe
l
" が値 "
c
l" で 起 こ っ た と き 、 こ の イ ベ ン ト 関 係 を 用 い て 手続き
1F" に 対 応 す る イ ベ ン ト が 定 義 さ れ て い る か 否 か が 吹 の 検 索 式 を 用
関係のフィールド "
更新に対する保護を行うことが可能である。これについても後述する。
関 係 "p(
I
F，"
'
I
I
E
N，T
H
E
N，G
O
T
O
)
" を 手 続 き 関 係 と 呼 ぶ 。 こ こ で 、 フ ィ ー ル ド "I
p
"は
イベント・コード、フィールド
イベント種別
いて決定される:
Ty
p
e
="
ly
p
el
"a
n
d (R
= "=" a
n
d C= "
c
l
"
"
T
H
E
N
" は プ ロ セ ス ・ コ ー ド で あ る 。 フィールド "
W
H
E
N
"
n
d C> "
c
l
"
= ">" a
o
r R
= "語" a
n
d C這 "
c
1"
o
r R
"
G
O
T
O
"は状態を表わす。
と
1
F，W
H
E
N，T
H
E
N，G
O
T
O
)
" の フ ィ ー ル ド "I
F
"について考察
は じ め に 、 手 続 き 関 係 "P(
n
dCく "
c1
"
= "く" a
o
r R
n
d C~玉 "cl"
= "語" a
o
r R
= "手" a
n
d C学 "
c
l
"
)
o
r R
する 。
イ ベ ン ト の 発 生 は 瞬 間 的 な も の と し 、 本 論 で は 複 数 の イ ベ ン ト は 同 時 に 起 こ ら な いと
考える。すなわち、
「ある指定日時にメイルを受け取る
j
という複合イベントは、
fその
時 刻 の 到 来 J と fメ イ ル の 受 信 J と い う こ つ の イ ベ ン ト の 組 み 合 わ せ と 考 え る 。 つ ま り 、
適 当 な 状 態 を 導 入 す る こ と に よ り 、 複 合 イ ベ ン トの記述を代替し、
それに対応する手続
きを記述する 。
『 あ る イ ベ ン ト は " 日 時 " が "2月 2 1日
で
、
H
U
1
1
以降"である J などである a これより、関
p" のフィ ール ド "I
F
" を 関 係 "E(Eid，T
yp
e，R，C
)
" として詳細定義する。宇ヲ
"
E
i
d
" は イ ベ ン ト ・コ ー ド で あ り 、 そ の 値 域 は 関 係 "pu の フ ィ ー ル ド "
I
F
" と同
ーである。フィールド
"
T
H
E
K
"について考察す
るa
処 理 の 分 岐 は イ ベ ン ト の 判 別 で 行 な う の で 、 実 行 に 関 し て は 図 7. 4に 示 す よ う な 直
イ ベ ン ト の 発 生 は 、 イ ベ ン ト の 種 別 、 値 と そ の 論 理 関 係 の 組 で 監 視 さ れ る 。 例えば、
係
次 に 手 続 き 関 係 "P(
1F，
長H
E
¥，T
H
E
N，G
O
T
O
)
"のフィールド
"
T
y
p
e
" は イ ベ ン ト の 種 別 ( こ の 例 を 表 7. 1に 示 す ) で あ る 。
列と並列の処理を考えればよい 。 この両者を表現するため、関係
を定義する。ヱこで、フィールド
ー である 。 フィールド
"
P
i
d
"の値域は、関係 "
p
"のフィールド "
T
HE
γ'と同
"
P
p" は 並 列 処 理 の 識 別 を 表 わ し 、 フ ィ ー ル ド "
P
s は直列処理
の識別を表わす。 フィールド
I
J
"
A
i
d
" には OAソ フ ト ウ ェ ア の コ マ ン ド が 定 義 さ れ る 。 ヱ
の関係をアクティピイテイ関係と呼ぶ。この関係" A
義しているとみなすことも可能である。
-1
2
4-
"A(Pid，P
p，P
s，A
i
d
)
"
-1
2
5-
U
はある種のマクロコマンドを定
7. 3. 2
最後にオブジェクトの状態管理について考策する。各オブジェクトには状態が付加
コンポーネントの機能と役割
吹に、定義した 4つの関係を参照して動作する
される。そしてイベントの発生の都度、その状態と定義されている知識に依存して、炊
E L 1 S Eの 機 能 コ ン ポ ー ネ ン ト に つ
いて述べる。
の 状 態 へ と 退 移 す る 。 関 係 "S(Oid，Sid)" は 、 フ ィ ー ル ド "Oid" で オ ブ ジ ェ ク ト の コ
あ る オ ブ ジ ェ ク ト を 初 期j状 態 か ら 最 終 状 態 に 遷 移 さ せ る 一 連 の ア ク テ イ ピ イ テ ィ の 中 で 、
ー ド 、 フ ィ ー ル ド "Sid" で 状 態 を 関 連 つ け て 管 理 す る も の で あ る 。 こ れ を 状 態 関 係 と 呼
あ る 部 分 は 自 動 化 さ れ 、 残 り の 音1分 は オ フ ィ ス ワ ー カ に よ り 起 動 さ れ る と 考 え る 。 後 者 は
ぶ
。
桜幸(
Eな 意 思 決 定 や 例 外 処 理 を 含 ん で い る 。 半 構 造 的 な オ フ ィ ス ワ ー ク の 自 動 化 に は オ フ
以 上 に よ り 、 オ フ ィ ス 手 続 き は 、 4磁 類 の 関 係 "P(IF，w
l
IEN，THEN，GOTO)"、
"E(Eid，Type，R，C)"
"八
ィスワーカとシステムの協調が必要である。システムは自動化可能な部分のみ、その仕事
(
P
i
d，Pp，P
s，Aid)" "S(Oid，Sid)" で 表 現 さ れ 、 リ レ
をイに行することによりオフィスワーカを支股する。また、円動化される部分とオフィス
ーシヨナル・データベースに蓄、税できるごとが示せた 。
ワーカに起動される部分について間使に変更される必要がある。
これらの要求を考慮、すると、
E L 1S E と ワ ー ド プ ロ セ ッ シ ン グ や 電 子 メ イ ル な ど の
O Aソ フ ト ウ ェ ア の 関 係 は 図 7. 5の よ う に な る 。 図 の よ う に E L 1 S Eは大きくオフィ
ス 手 続 き を 獲 得 す る 部 分 と 実 行 す る 部 分 か ら な る 。 ま た 、 O Aソ フ ト ウ エ ア 群 に た い し て
は 、 オ フ ィ ス ワ ー カ へ の 直 接 の イ ン タ フ ェ ー ス と E L 1 S Eが 起 動 す る イ ン タ フ ェ ー ス が
ある。
。。
。。
並列分岐
。
。
。
。
仕事の進め方の
〆 、
。
。
、入れ替え〆
ーーーーー'ーープ・ーーー・ーーーーー『ー
。。
知識ベ一ス
く
~
仏仏仏一一…1
得
…
側
専
柑
董
部
H
何?実行部
￨
I1
ELISE
図
7.4 オ フ ィ ス ワ ー ク に お け る 並 列 処 理 と 直 列 処 理
oA
図
-1
2
6-
I
ソフトウヱア群
7.5 ELISEと OAソ フ ト ウ ェ ア の 関 係
-1
2
i-
イベントの発生により事象起動的に処理するために、
E L 1SEの 知 識 実 行 部 の コ ン ポ
ー ネ ン ト は 凶 7. 6の よ う に な る 。 各 コ ン ポ ー ネ ン ト の 役 割 は 炊 の と お り で あ る 。
(1) イ ベ ン ト ・ モ ニ タ
イベント・モニタは指定された日時の到来、メイルの 受信、利用者によるコマン
ド 投 入 な ど の イ ベ ン ト の 発 生 を 監 視 す る 。 イ ベ ン ト が 発 生 し た と き 、 イ ベ ン ト ・モニ
タはそれが手続きを起動するものであるか否かをイベント関係を検索することによ り
決定する 。このときの検索条件は
7. 3. 1で 述 べ た と お り で あ る 。 検 出 し た イ ベ
ントが、オフィス手続きにトリッガをかけるものであれば、それを次の手続きモニタ
に引き渡す 。
①
時間
イベント
本コンポーネントは受理したイベントにより 、起動される手続きと処理対象オブ
ジ ヱ ク ト を 検 索 す る 。 こ の た め に 手 続 き モ ニ タ は 手 続 き 関 係 と 状 態 関 係 を " 州 EN"
お よ び "Sid" を キ ー と し て
J 0 IN操 作 [
D
a
t
e
. 1981) を 行 な い 、 状 態 マ ネ ー ジ ャ
に問合せることにより 、 処理 さ れ る 状 態 に あ る オ ブ ジ ェ ク トのリストを得る 。
処 理 さ れ る べ き オ ブ ジ ェ ク ト が 一 つ 以 上 存 在 す れ ば、 手続き関係
n
pu に 定 義 さ れ
/
二
品
・
1
目 安信 イベント
1
-
ELISE
「一一~!，_.~一一一一 -1
i
!--~~
i!
1
〆
(2) 手 続 き モ ニ タ
¥
工
¥J
i
状
1i
態
!i
ィ
1
イベント
ニタ
IE~--='-=;:~-0----f
、
￨
コマンド
イベント
￨
し
_
.
ー
・
「
￨
i
ベ
l
i
ン
1 1
ト
!
1
手続きモニタ
ディスパッチャ
ているアクテイビイティを実行するためにディスパッチャを起動し、"
T!
IEN
"古
1
1に 定
義 さ れ た 処 理 コ ー ドと
イベント
"Oi
d" 自1に 定 義 さ れ た 処 理 さ れ る べ き オ ブ ジ ェ ク ト を 引 き 渡
制御
す。さらに、 "GOTO" 部 に 定 義 さ れ た 吹 の 状 態 が 状 態 マ ネ ー ジ ャ に 引 き 渡 さ れ る 。
先の検索で
l件 の レ コ ー ド も 検 索 さ れ な い 場 合 、 イ ベ ン ト ・ モ ニ タ に よ り 検 知 さ
れたイベン トに対応する処理を待っているオブジヱクトは存在しな いとみなされる 。
(3) デ ィ ス パ ッ チ ャ
状態マネージャ
デ ィ ス パ ッ チ ャ は 手 続 き モ ニ タ に よ っ て 検 出 さ れ た 処 理 を 遂 行 す る た め O Aソフ
トウエアを起動する。 一般 に 一 つ の 処 理 は 複 数 の ア ク テ イ ピ イ テ イ か ら な る 。 デ ィ
スパッチャは 一 連のアクテイビイテイを順番通りに処理する。
そのために、ディスパッチャは受け取った処理コ ー ドをキーとしてアクテイピイ
テ イ 関 係 か ら 実 行 す る ア ク テ イ ピ イ テ イ を 得 る 。次に 、 検 索 結果 を並列処理のために
フ ィ ー ル ド "Pp" で 分 割 す る 。 分 割 の 結 果 は 直 列 処 理 の た め に フ ィ ー ル ド
H
P
sU に
よ り ソ ー トされる 。 ソ ー ト さ れ た ア ク テ イ ピ イ テ イ は 順 番 に 実 行さ れ る 。 処 理 が 完 了
1(文 書 処 理
)
(
表処理
)
(
電子メール
L
一一一 一一一 一一一一一一一一一一一一一一一一」
O Aソフトウェア
したとき 、 状 態 マ ネ ー ジ ャ に そ れ を 報 知 し 、 そ こ で 状 態 が 更 新 さ れ る 。
(4) 状 態 マ ネ ー ジ ャ
本 コ ン ポ ー ネ ン ト は オ ブ ジ ェ ク ト の 状 態 を 管 理 す る 。 あ る イ ベ ン ト が 発 生し 、 対
図 7. 6
E L IS E の 知 識 実 行 部 の 機 能 構 成
応 す る 処 理 が そ の オ ブ ジ エ ク ト に 施 さ れ た と き 、 状 態 マ ネ ー ジ ヤは手続き マネージヤ
か ら 引 き 渡 さ れ た 情 報 を も と に オ ブ ジ エ ク ト の 状 態 を 更新する。
-1
2
8-
)
1
-1
2
9-
従来、このような変史要求にシステムが対応困難であったため、オフィスの白動化が製
一方
、
EL1SEの 知 識 獲 得 部 に つ い て は さ ら に 次 の 2つ の 部 分 か ら な る 。
造 分 野 の 自 動 化 に 比 べ 進 ま な か っ た と 考 え る 。 す な わ ち 、 第 3草 で も 述 べ た よ う に E0 P
(a) 利 用 者 が l
場にオフィス手続きを教示する 。
5
1
1門 の プ ロ グ ラ ミ ン グ に 対 し て 、 後 で エ ン ド ユ ー ザ 部 門 が 変 史 す る こ と が 困 難 で あ っ た し 、
(b) シ ス テ ム が 利 用 者 の 行 動 を 観 察 し て お き 、 自 動 的 に オ フ ィ ス 手 続 き を 獲 得
エンドユーザ部門のプログラミングは、ユーザが常に起J
V
Jを か け な け れ ば な ら な い と い う
する 。
問題が合った。
利用者によって、陽にオフィス手続きを教示される部分のことを「手続きマネージヤ J
E L 1S E は 知 識 を リ レ ー シ ヨ ナ ル デ ー タ ベ ー ス に お 抗 し て い る の で 、 デ
それに対し、
と 呼 び 、 後 者 の 自 動 獲 得 の 部 分 を 「 オ ブ ザ ー バ J と呼ぶ 。後者は 、利用 者の行動、使 J
Hし
ータベースビューを利用することにより、エンドユーザに変更される可能性のある部分の
たコマンド履歴を観察しておき、その行動を以後自動化できるようにオフィス手続きの蓄
み に ア ク セ ス さ せ る こ と が 可 能 で あ る 。 すなわち、 一 度 、 自 動 化 さ れ る オ フ ィ ス ワ ー ク が
積を支段するものである。
ナレッジエンジニアなどにより定義された場合に、エンドユーザが変更する対象をデータ
手続きマネージャは、利用者によって陽に与えられたオフィス手続きを受諾し 、知識ベ
ースに記憶する。必要に応じ、手続きマネージャは編集用のスクリーンを表示する。定義
されていないオブジェクトやアクティピィティを検出するなどの矛盾、不足を検山したと
ベースビューにより規定するととが出来る。
例えば、エンドユーザにより、継続的に知識の変更がなされるが、その変更対象が日付
イベントに限定される場合には
き 、 手 続 き マ ネ ー ジ ャ は 利 用 者 に 問 い 合 わ す こ と に よ り 問 題 の 解 消 を 図 る 。 関 係 デ ータ
ベ ー ス [Date. 1981J を 利 用 し た こ と が 、 情 報 の 苔 積 、 追 加 、 削 除 、 修 正 ば か り で な く 、
種々の検証を容易にする。例えば、吹のことが可能である :
define view
select Eid，Type，R，C
from
(1) 手 続 き 関 係 、 イ ベ ン ト 関 係 、 ア ク テ イ ピ イ テ イ 関 係 に 対 し て 、 関 係 代 数 の
date-event as
帆
E
here Type=date
J0 1N オ ベ レ ー シ ヨ ン を 施 す こ と に よ り 、 手 続 き の 内 容 を 参 照 す る こ と が で
と 定 義 し 、 エ ン ド ユ ー ザ に date-event と い う 関 係 を 参 照 さ せ る こ と に よ り 、 知 識 ベ ー ス
きる。
のいかなる部分を変更できるかを示すことが出来る。逆に、変更が許可されない部分を保
(2) 手 続 き 関 係 に お い て 、 フ ィ ー ル ド "IF" と フ ィ ー ル ド "W
i
IEN" の 組 は ユ ニ ー ク
で な け れ ば な ら な い 。 こ の 検 証 は PROJECTION により行なわれる。
(3 ) 手 続 き 関 係
H
PtIのフィールド "
1F" に 定 義 さ れ る イ ベ ン ト コ ー ド は イ ベ ン ト
護することが可能である。さらにデータベースは一般にカラムごとにアクセス権限が設定
さ れ る の で 、 イ ベ ン ト コ ー ド の 追 加 ・削除を 許 す 場 合 、 日 付 の 値 (C) の み の 変 更 を 許 す
場合などきめ細かい指定が可能である 。
関 係 Eの フ ィ ー ル ド "
E
i
d
" にも定義されていなければならない。また、その
すなわち、関係という表現方法を一種の知識モデルとみなし、エンドユーザからみたオ
2つ の 関 係 に 対 す る DIFFERENCE オ ベ レ
フィスワークの構造を専門家モデルとみなすと、データベースビューは知識ベースビュー
逆も同様であるが、この種の検証は
ーションにより実施できる。
と考えることが出来る。つまり、ビューを介した操作により利用者には拙象度の高いレベ
(4) 手 続 き 関 係 "p の フ ィ ー ル ド "THEγ に 定 義 さ れ て い る ア ク テ イ ピ イ テ イ コ
ルで知識にアクセスすることが可能となる。ここで、知識ベースビューの形式的定義は以
n
ー ド は ア ク テ イ ピ ィ テ ィ 関 係 "A" の フ ィ ー ル ド "
P
i
d
" にも定義されていな
け れ ば な ら な い 。 ま た 、 そ の 逆 も 同 様 で あ る が 、 ヱ の 種 の 検 証 は 同 様 に 2つ の
下のデータベースビューの形式定義をそのまま利用することができる。
く T-~ ベースピニー定義> === define view く
ピ
ニ - t as
関 係 に 対 し D1F
fERENCE オ ペ レ ー シ ヨ ン を と る こ と に よ り 実 施 で き る 。
くSQL-selectt
くSQL寸 electi> === select く力うム名>(，
)
暑
さ
‘
7. 3. 3
ビューによる役割分担の変更
from
<
テ
ー 1U>{，
L
.，
[
帆 here く草案長件苦>(，)...]
EL1SEが 対 象 と す る 小 規 模 、 半 構 造 的 な オ フ ィ
スワーク の 手 続 き は 一般に頻繁にそ
の内容が変更される。一度、機械化した業務にたいし、例外的な環境変化があり、人聞が
処理に介在しなければならない場合もある
s
(注) S Q L - s e l e c t文 に つ い て は [Date. 1981]が詳しい.
一方、当初は自動化不可能と考えていた例外
的な業務が定着し、あるときからシステムに処理を委託したいという場合もある。
ー
1
3
0-
-1
3
1
苧
7. 4
予算集計業務への適用例
リレーショナルデータベースの応用により知識ベースを構築する利点を示すために 、 あ
る詰1長 の 砲 、 再 の 仕 事 を 例 に と っ て 提 案 し た オ フ ィ ス ワ ー ク の 自 動 化 方 式について持・える 。
表
7. 2
手続き関係の例
この砲、;!?の仕事は期末に今期jの Y }'l.消化の見紛りを所属している課長に問い合わすもの
である 。
コ
ード
遷移前状態
処理
遷移後状態
EL1SEに オ フ ィ ス 手 続 き を 定 義 す る た め に 次 の 4つ の ス テ ッ プ を 踏 む :
e
1
not-acIlve
a
1
wal
tl
n
g
e2
waiting
a2
waltlng
e2
one-received
a2
one-received
(2) 謀 長 か ら 見 込 が 記 入 さ れ て 返 送 さ れ た ら 、 そ れ を 集 計 用 紙 に 転 記 す る 。
e2
two-received
a2
two-received
(3) 問 合 せ 用 紙 を 送 付 し た の ち 、 期 限 ( 例 え ば 、 2月 24 日 ) 到 来 後 も 返 答 が な け
e3
walting
a3
one-received
e3
one-received
a3
two-received
e3
two-received
a4
end
ST E P 1 オ フ ィ ス ワ ー ク の 記 述
(1) 期 末 の lケ 月 前 (2月 2 1日)， こ の 秘 書 は 各 課 長 に 残 り iケ 月 で の 支 出 の 見
込を￨問い合わす用紙を送付する 。
れば、返答を行うように督促状を送付する。
(4) 全 て の 課 長 か ら の 返 事 が 揃 え ば 、 集 計 用 紙 の 上 で 計 算 を 行 な い
、 音
1の 見 積 り と
して取りまとめる。
ST E P 2 関 与 す る オ ブ ジ ェ ク ト の 同 定
この手続きでは集計用紙が焦点を当てておくべきオブジェクトである。
ST E P 3 関 与 す る イ ベ ン ト の 向 定
こ の 手 続 き で は 吹 の 3つのイ ベ ン ト が 関 与 す る :
e1: 日 付 の 到 来 ， "2月 2 1日"，
表 7. 3
e
2
: 日付の到来， "2月 24日"，
イベント関係の例
e
3
: 秘 書 へ の 返 事 の 到 着 .・
ST E P 4 中 心 と な る オ ブ ジ ェ ク ト の 状 態 の 同 定
3恒ド
タイプ
関係
直
{
e
1
日付
ー
2 月 2 1日
e2
日付
ー
2月 2 4日
e3
受取
ー
メモ -1
集計用紙の状態:
- 2月 2 1日 以 前
(
w
ai
t
i
n
g
)，
一 返事が一通来ている状態 (
o
n
e
-r
e
c
ei
v
e
d
)，
t
w
o
r
e
c
e
i
v
e
d
)，
一 返事が二通来ている状態 (
一 3人 の 謀 長 全 て か ら 返 事 が 来 て い る 状 態 (
e
n
d
).
ー 返 事 が 一通 も 来 て い な い 状 態
骨
こ の よ う に 考 え た と き の 手 続 き の 例 を 表 7. 2か ら 表 7. 5に 示 す 。 こ こ で プ ロト タ
V
O
S
3
/E
X
C
E
E
D(
E
x
e
ct
i
v
e}
Ia
n
a
g
em
ent
t al
. 1982Jを 採 用 し て い る 。 EXCEEDは、 デ ー
D
e
c
i
s
i
o
nS
u
p
p
o
r
tS
y
s
t
e
m
)
[
I
s
o
b
e， e
イ プ シ ス テ ム の O Aソ フ ト ウ エ ア に は 目 立 の
タベ ー ス 操 作 、 統 計 分 析 、 ビ ジ ネ ス グ ラ フ 、メ イ リ ン グ な ど の 機 能 を 有 す エ ン ドユー ザ 向
け の 簡 易 言 語 で あ る 。 但 し 、 表 7.4に 示 し た コ マ ン ド の シ ン タ ッ ク ス は 読 み や す さ を 考
えて実際の構文から少し変更している。
-1
3
2-
-1
3
3-
この例から、以ドの利点を確かめることができる
表
7. 4
アクティピティ関係の例
(I)まず下続き関係を定義し、その後他の:~純の関係を定 l 接することにより、トップ
ダウンに知識を記述することが可能である
処理
実 行順 序
区分
処理コマンド
a
1
p
l
l
c
r
e
a
t
em
emo
-1forsection-a
a1
p
l
l
2
s
e
n
d memo-1 t
o section-a-manager
a1
p
1
2
l
c
r
e
a
t
e memo-1 f
o
r section-b
a1
p
1
2
2
s
e
n
d memo-1 t
o section-b-manager
a
1
p
1
3
a
1
p
1
3
a
2
p
a
2
create memo-1 f
o
r section-c
2
s
e
n
d memo-1 t
o section-c manager
s
e
n
d memo-2 t
o sesction manager
w
h
od
i
dn
o
t return memo-1
a
3
p
a
3
a
3
p
a
3
2
c
o
p
y memo-1 t
o work-sheet
a
3
p
a
3
3
s
a
v
e memo-1 t
o fiI
e
1
a
3
p
a
3
4
s
a
v
ew
or
k
s
h
e
e
tt
o fiI
e
O
a
4
p
a
4
l
l
o
a
d work-sheet f
r
o
m file-O
a
4
p
a
4
2
c
o
p
y memo-1 t
o work-sheet
a
4
p
a
4
3
calculate work-sheet
a
4
p
a
4
4
。
目
s
a
v
e work-sheet t
o fiI
e
a
4
p
a
4
5
s
a
v
e memo-l t
o fiI
e
1
l
o
a
dw
or
k
s
h
e
e
t fr
o
m fiI
e
O
表
特に、処f1
H a2. a3 は 複 数 の 手 続 き で 利
れ て い る が そ れ は 別 途 マ ク ロ ・コ マ ン ド と し て ア ク テ イ ヒ テ ィ 関 係 に 定 義 さ れ る
(2) 処 理 の 制 御 は す べ て 関 係 の 中 に 記 述 さ れ る の で 、 通 常 の プ ロ グ ラ ミ ン グ 汗 話 で 1
1
C述
するより間使に知識を記述できる .
(3) デ ー タ ベ ー ス 管 理 シ ス テ ム が 具 備 す る 検 必 コ マ ン ド を 活 J
Hすることにより 、純々の
制点から淀みされている知識を検点することが可能である。さらに、
状態
集計表
not-active
-1
3
1-
F~~・i き関係にみË :持さ
れ た コ ー ド (e，. a， な ど ) が 他 の 関 係 で J
t体 化 さ れ て い る か 百 か の 検 証 も D Bの検泌コ
マンドを利 j
日することにより可能である。
('
l ) 例 外 的 に 2月 2 3日に'白促を行なう必必がある場合、平I
J川 行 が 直 接 O 八ソフトウエ
ア の コ マ ン ド を 発 行 す ることが可能である。
(5) こ の よ う な 業 務 が 繰 返 し 実 施 さ れ る 場 合 、 ビ ュ ー を ; m : 定 し 、 イ ベ ン ト 関 係 の U付の
みを変民可能とし、エンドユーザに提供することができる.
7. 5 状 態 関 係 の 例
オ
ブ
ジ
ェ
クト
mさ
ー
1
3
5-
士
一
一
会
不S 8 i
"
な
まとめ
糸
7. 5
主乙』
IIIHJ
本 誌 で は 、 表 形 式 で 知 識 表 現 さ れ る O八用のエキスパートシステムの構築に関して論じ
本論文では、エキスパートシステム構築の関与者と構築手順を分析し、女If減ベースビ
た。このエキスパートシステムは、小規模、半構造的なオフィスワークを部分的に白動化
ューの概念を導入することにより、エキスパートシステムの開発、再利用のモデルを提
す る こ と を 目 標 と す る も の で あ る 。 白 己 の 仕 事 の 一 昔1を代行させる都;!?システムとみなす
案 し 、 具 体 的 な 応 用 例 に 基 づ い て 、 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー の 点 現 、 機 能 、 イi効 性 、 限 界 に つ
こ と が で き 、 エ キ ス パ ー ト =エン ドユーザである 。
いて考察した 。
本軍の成果は表操作昌語のカバーする範囲で記述力を雌保し、データベースビューを
知識ベースビュー導入の口的は
知識ベースビューとして応用することにより登録した知識へのアクセスを間使化したこ
① 応用制域に関して汎用的な知識表現とエキスパートのもつ問題解決に関する知
とにある。ここでの特徴は、表操作だけでオフィスワークの手続きを利刷者主導で実行す
Ufレベルの変換を行う、
識表現の布h
るか 、 シ ス テ ム に イ ベ ン ト 起 動 で 実 行 さ せ る か を 適 宜 入 れ 替 え る な ど の 保 守 が 可 能 な こ と
② エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム 開 発 時 に 、 不 正 確 か つ 不 完全であっ た知識をエキスパート
である。
自らが洗練化していくことを可能とする、
ことにある。
まず、
O Aの 推 進 に は ワ ー ド プ ロ セ ツ サ や ス プ レ ッ ド シ ー ト で 実 現 し た 仕 事 の 機 械 化
だけでなく処理の自動化が必要であるが、従来の処理の自動化に関する技術では記述力
木論では特に、知識が不完全な時からエキスパートシステムが迎用されることを前
と記述の容易性から限界があることを述ペた。吹にオフィスワークを状態遷移モデルで
提とした問題解決モデルについて考察し、誰がどうエキスパートシステムの構築に参加
促えると知識を関係として表現できることを示した。この表現は 、プログラム非専門家に
し 、 同 一 の 知 識 ベース に 対 し て 、 誰 が ど う 見 る か な ど の 迎 用 面 の 課 題 に つ い て 研 究 し た 。
と って 、 記 述 が 容 易 な も の で あ り 、 関 係 表 現 は 蓄 積 し た 手 続 き の 検 索 、 追 加 、 編 集 、 削 除
そ の 結 果 と し て 、 具 体 的 に 、 以 下の結論を得た。
だけでなく、検証にも都合のよいものであることを示した。
第 3章 で は 、 計 算 機 部 門 に よ る プ ロ グ ラ ミ ン グ と エ ン ド ユ ー ザ 自1門 に よ る プ ロ グ ラ ミ
さらに、関係として定義した知識に対して 、データベースビューを 設定することにより 、
ングとを対比することにより、エキスパートシステムの椛築環境について考察した 。環
ユーザがアクセスする知識の範囲を限定できるごとを示した 。限定された範囲で知識ベー
境 と し て 、試行環境、 開 発 環 境 、 利 用 環 境 、 保 守 環 境 が 必 要 で あ る こ と を 導 き 、 そ れ ら
スの保守を行ったり、試行を行うことができる 。 また、本論で設計した知識の関係構造に
を互 い に 関 連 付 け る た め に 、 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー が 有 効 で あ る こ と を 示 し た 。 知 識 ベース
拡張が必要な場合もデータベースシステムが具備する機能を利用することにより変更可
ビ ュ ー は 開 発 環 境 の 上 に 他 の 3つ の 環 境 を 統 合 す る た め の も の で あ る 。
能であり、拡張した後もデータベースビューの設定により知識のうち変更されない部分
知 識 ベ ー ス ビ ュ ー の 導 入 に よ り 、 ナ レ ッ ジ エ ン ジ ニ ア が 開 発 し た 知識ベースをエキス
の 保 護 が 可 能 で あ る 。 す な わ ち 、 デ ー タ ベ ー ス ビ ュ ー を そ の ま ま 知 識 ベ ー ス ビ ューとして
パートが保守することが可能となり、さらに、一度構築されたエキスパートシステムの
利用することが可能である 。
アーキテクチユアが煩似のエキスパートシステムを試行することが可能となる基本的な
構想が確立された 。
続いて、オフィスの手続きを自動化するためのアーキテクチュアにつ いて論じた 。とれ
はオフィスの手続きを関係として表現し、データベースに蓄積しておき、事象起動的に実
行するものである。
第 4草 で は 、 第 3章 の 梢 想 に 基 づ き 、 知 識 ペ ー ス を 静 的 に 保 守 す る た め の 知 識 ベ ー ス
ビューについて論じた
提 案 し た ア ー キ テ ク チ ユ ア に 基 づ い て E L 1SEと 呼 ぶ プ ロ ト タ イ プ を 開 発 し た 。 こ れ
は 、 イ ベ ン ト ・モニ夕、 手 続 き モ ニ 夕 、 デ ィ ス パ ッ チ ャ 、状態マネージャ、 手 続 き マ ネ ー
ジャ、オブザーパからなる。各コンポーネントの機能とコンポ ーネントの間のインタフエ
ースについて詳細に論じた 。
2
知 識 ベ ー ス の 構 造 と 属 性 に 2つ の 仮 定 を お き 、 そ れ を 基 に ナ レ ッ ジ エ ン ジ ニ ア 用 の 知
識表現とエキスパート用の知識表現を相互に変換する方式を述べた 。
本方式に基づき生成される知識ベースエデ ィタは、知識ベースビューとしてエキスパ
ートが知識ベースのどの部分にアクセスできるかを示し、フィルインザブランク形式で
エ キ ス パ ー ト の 操 作 を 誘 導 し 、 重 複 し た 知 識 や 冗 長 な 知 識 の 警 告 を 行 う 。 この知識ベー
最 後 に 、 記 述 し た 機 能 に つ い て 、簡 単 な 予 算 集 計 業 務 を 例 に と り 示 し た 。 提 案 し た 方 式
で は 、 オ フ ィ ス 手続 き を 獲 得 、 蓄 積 、 実 行 す る 上 で 、 シ ス テ ム と 利 用 者 が 協 力 し て 遂 行 で
きる点に特徴がある
スビューは、新たな問題解決モデルが考案される都度生じていた個別に知識獲得ツール
を開発する労力を省力化した 。
s
-1
3
6-
-1
3
7-
第 5r，t:では、第 1 J
;
r
:で 提 案 し た 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー の 応 月j例 と し て 、 プ ロ グ ラ ミ ン グ ・
ノウハウを伝放するためのエキスパートシステムの椛築について論じた.
エキスパートシステムの構築に関してはまだ多くの研究の余地が残っている
提案
した知識ベースビューに関述するいくつかの項目を述べると改のようになる.
はじめに :
本エキスパートシステムが必要とされるソフトウェア開発の現状について述
r
べ、問題を解決するw.門家モデルを提案した.このモテルを，; }
1
.
機上に実現するための
知 識 表 現 に つ い て 述 べ 、 収 集 し た 知 識 を 「 継 続 的 に 保 守 さ れ る 古1分 J と f基 本 的 に 変 更
されない部分 j に分けた ー 継続的に保守される削分について航造と泌性を定義し、第 4
{t¥:で提案した知 J
説ベースビューでヱキスパート口らが女I1J
説を保守するヱとを可能とし
た.この純のアプリケーションでは完全なルールを短期間で仰ることが困難であるが、
エキスパートが勾付いたときに新たなルールを入れることが ill~ と 4・えた。
さ ら に 、 知 減 ベ ー ス ビ ュ ー が エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム の ア ー キ テ ク チ ユ ア を リサイク
1J
l
jI可能とすることについても示した。
リックに不)
7
1;では、第 3 ; 戸 の 椛 怨 に 基 づ き 、 知 識 ベ ー ス を 動 的 に 保 守 す る た め の 知 識 ベ ー ス
知 6;
ビューについて論じた 。 まず、はじめに従来知られていた戦時知識では、質の良い解を
効 率 良 く 求 め ら れ な い こ と を 示 し 、 新 た な 2種頬の戦略失1織を示した.
続いて、これらの新しい戦略知識を問題解決H
寺 に 強 制 す る 方 式 に つ い て 論 じ た 。 この
方式は、システムの動作に誤りがあると気付いたときに、そのときの状態を一般化する
ことにより戦略知識を獲得するものである。アルゴリズム的には柑々の知識を同時に獲
得できるが、与えられた問題の複雑さによって
(1) あ る 側 面 の 戦 略 知 識 に 焦 点 を 当 て た ほ う が 獲 得 し や す い こ と 、
(2) そ の と き 、 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー と い う 概 念 を 導 入 す る こ と が 有 効 で あ る こ と 、
を論じた .
(1) 知 識 獲 得 に は 、 知 識 の 入 力 だ け で な く 、 そ の 正 確 性 、 十 分 性 を 保 証 す る た め の 検
枕技術が必要である.
辺 被 し た 知 識 、 矛 盾 し た 知 路 、 冗 長 な 土1=哉の検出は 、そ の 一 部 を 本 研 究 で 触 れ た
が、まだ、
十分ではない。さらに不足した知識を見つけ、それを積極的にエキス
パートに求める方式についても今後研究に制すると考・えている .
(2) シ ス テ ム が 自 動 的 に 知 識 を 強 制 す る 機 械 学 刊 の 研 究 が よ り 期 待 さ れ る で あ ろ う 。
本論で述べた知識獲得は、基本的にエキスパートが知識をいれることを前提とし
て い る 。 しかし、問題解決の経験と共に1'1動的に知識を洗練していく能力をシス
テムにもたせることは魅力的な研究テーマである.例えば、
1 1;~ で述ペた Jj 式につ
FORMを 自 動 的 に 生 成 す る 試 み が 考 え ら
れ る . 第 6章 に つ い て は 、 そ の ま と め で も 3及 し た が 、 戦 略 知 識 を 獲 得 し た 状 態 の
一 般化を自動的に行うことができれば、学'i'1と い え る で あ ろ う 。 さらに第 7fS.に関
し て い え ば 、 利 用 者 の O Aソ フ ト ウ ェ ア の 怯 J
H履 歴 か ら な ん ら か の 業 務 知 識 を 獲
いては、知識ベースの構造を認識して、
得することができる可能性がある .
(3) 知 識 ベ ー ス の あ る 側 面 だ け を 与 え ら れ て 、 そ の 全 体 構 造 を 作 成 す る と と も 重 要 な
課題である .
本論では、複雑な構造をした知誠ベースのある側面を知識ベースビューとしてみ
ることのみを考えた 。 比喰を用いれば、立体図形があるとき、その展開図の見方を
この方式をエイトパズルの問題に適用し、実際にシミュレーシヨンするヱとにより、
論じたようなものである。逆に、展開図だけが与えられたとき、それから立体図形
従 来 の 方 式 に 比 べ 、 探 索 ノ ー ド を 23%'削 減 し 、 解 の 良 さ を 2 7 %短 く な る こ と を 確 認
を憎築するようなことも考えるべきであろう 。 すなわち、ビューとしての知識を集
した。戦略女u
械については新たな種類のものが今後発比されますます多様になる可
めることにより、対象とする知識の全体構造を決定する方式の研究も重要なテーマ
能性があるが、このとき知識ベースビューが、ある 一回の戦略知識に焦点を当てて獲得
となろう。
することを可能にする。
(4)分散環境での知識ベースビューを考慮‘していく必要がある .
第 7 市 で は 、 点 形 式 の デ ー タ を 操 作 す る O Aソ フ ト ウ ェ ア を ベ ー ス と し た エ キ ス パ ー
トシステムの知減表現と知識ベースビューについて論じた .
まず、 O Aの 推 進 に は ワ ー ド プ ロ セ ツ サ や ス プ レ ッ ド シ ー ト で 実 現 し た 仕 事 の 機 械
本論では、
iヶ 所 に 集 中 し た 知 識 ベ ー ス に つ い て 考 察 し た . し か し 、 知 識 は 棲 数
の人に分散していることが一般的であるし、また、システム実現上からネットワー
クに分散した知識ベースを取り扱う技術が必要とされるであろう
s
この場合も、ビ
化だけでなく処理の自動化が必要であるが、従来の処理の自動化に関する技術では記
ューという考え方で、物理的な分散と諦理的な分散を区別していくことが有効であ
述 カ と 記 述 の 容 易 性 か ら 限 界 が あ る こ と を 述 べ た . 吹 に オ フ ィスワークを状態遷移モ
ろうと思われる 。
デルで捉えると知誠を関係として表現できることを示した 。
状態遷移モデルを導入することにより記述カを確保し、関係表現することにより D B
ビューを知識ベースビューとして応用した
g
その結果、登録した知識へのアクセスが簡
易 と な り 、 表 版 作 だ け で オ フ ィ ス ワ ー ク の 手 続 き を 利 用 者 主導で実行するか、システム
にイベント起動で実行させるかを入れ替えるヱとなどが可能となった s
-1
3
8-
-1
3
9-
汗
)
'
=
説ず
本研究は、研究所の同僚・後政との討論に刺激を受けて i
l
iめられたものである。特に、
本論文は、事者が I
I
s手
1
I5 8年 か ら 現 在 に 到 る ま で の j
則1
日で、日制日立製作所システム
開発研究所において行ったエキスパートシステム椛築に￨却する研究の成果をとりまと
rm子氏、第 44':に l到
:
Y
1し て 、 明 石 哲 也 氏 、 佐 雌 r
l
i災 子 氏 (1
1
1抗 飯 縁 ) 、 去 f
，
1
第 3 市に 1
して、
めたものである .
tdJ千 津 子 氏 、 山 岸 広 基 氏 、 第 5r，f:に|到して、橋本出氏、小腸:'~氏には、共同研
究.r..として御Jl
}
J"8・を戴き、また、プログラム!泊先を合め研究の
J
J
t都大学工学日1
1情 報 工 学 科 教 段 堂 下 修 司 先 主 に は 、 数 々 の ご 助 ， ? を 頂 き 、 本 論 文 を
D
L
設 的 な 批 判 に よ り 著 者 を 激 励 し て く れ た いj僚
には、符!i'が J
J
C都大学1'E学 中 、 卒 業 研 究 、 修 上 論 文 を ま と め る に 刈 た り ご 指 導 頂 く と
た
教 ぷ を 聞 い た 。 こ れ ら の 先 生 方 に 深 く お 礼 を 申 し kげます。
・瓦 人 た ち と の め ぐ り あ い は 幸 迎 で あ っ
以後に、広論文の執筆にあたり終始あたたかく比守り励ましてくれた t
i節 子 と 子 供
たちぷ平、
3
1午、修平に感謝する。
;
)
:は 、 著 者 が 米 閏 C
arnegie-Mellon 大 学 に 滞 在 中 行 っ た も の で
また、み;詩文の郡 61
ある.当時指導眠いた J
aime G. Carbonell 教授、
Slevcn Minton 博 士 に は プ ロ ブ レ
ム ソ ル パ PRODIGYを 使 用 さ せ て 頂 く と 共 に 数 々 の 議 論 を さ せ て 頂 い た 。 合 わ せ て
感謝します .
本 研 究 は 側 H立 製 作 所 シ ス テ ム 開 発 研 究 所 に お い て 、 所 内 外 の 多 数 の 方 々 の ご 指 導
ご助力を得て行われた.特にシステム開発研究所歴代所長、三浦武雄博士、川崎淳博
上、堂免f
JJ
受氏には、悔外での研究生活を含め、本研究の機会を与えて頂いた.本論文
をまとめるに吋たり.三巻達夫博士 、
石原孝一郎博士、絹川博之r，~
tに は 、 終 始 叱 時 激
励附くと j~ に、細部にわたり丁寧にご指導頂いた。三森定道陣上、大成幹彦陣士から
は、ものの見方、考え方など研究者の基本姿勢を学んだ。
同 所 前 節 5s
l
IU 森 文 彦 博 士 ( 現 ソ フ ト ウ ェ ア 開 発木自1) に は 、 持 者 の 入 社 以 来 の 直
接の上司としてご指導ご鞭燈頂き 、研究生活に常に激励を蹴いた.論文をまとめるにあ
たり l
壌かいご支肢を戴いた。著者は 、同博士から、企業内研究について立案の仕方 、
進 め 方 、 ま と め 方 な ど を 学 ん だ 。 同 博 士 の 指 導 な し で は 、 著 者 は 一 つ の 論 文 も 書 くこ と
はできなかったであろう.青山義彦氏、春名公一博士、佐藤敬博土にも著者の上司と
して研究・般に関するご指導を頂くと共に良い研究環境を与えて頂いた.
さらに、同所の増位庄一氏、中所武司博士、近藤秀文氏、広瀬正氏、山下康太郎氏お
よび(同日立製作所システム開発本部山中止志郎氏、花開かほる氏、ソフトウエア開発
本部片岡雅怒氏、原因千秋氏、磁辺寛氏(現システム開発研究所)、吉村紀久雄氏、
松尾洋氏、小塚潔氏、和歌山哲氏をはじめとする多くの方々に、有益なご指導、ご討論
を戴くとともに問題の所在を教示頂いた。
一1
4
0-
挺を担って戴いた.
Jを闘いた.活発な討論をして頂き、かつ、
!こ記以外にも、多くの方々のご指導とご協 )
まとめる上で多大なご指導、ご尽力を頂いた。また、 I
f
i
j数
J
:
1
sJ
:学 科 教 段 片 山 徹 先 生
Hに 研 究 生 活 の 端 緒 を 聞 い て 戴 き 、 卒 業 後 も 研 究 に た え ず 激 励 を 聞 い た 。 さ ら に 悶 情
報よ学科教奴松本 J
f弘 先 生 、 助 教 授 西 国 盟 l
開先生には本論文を爪する上で n
重なご
e
-1
4
1-
医 1 選乏
5
デ
歪
-
本論文の構成・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ ・・
・
・
・
・
・・
・
・
・
・ ・
・
・
・
・
・
・
・
・ ・9
図 l
図 5. 1
ソ フ ト ウ ェ ア 常 識 集 に 含 ま れ る 教 訓 の例・・・・・・・・・・・・・・ ・・ ..• " .
.•. •. 7
3
5. 2
S O C K Sの専門家モデル・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 7
5
悶 5. 3
S O C K Sの知識ベースの構成・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ ・
・・・・・・・・・・・・・ 7
6
主
￨1
5. 1
.
迎想ルールの例・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ ・
・
・ ・
・ 78
図 5
. 5
1
刻速度計算ルールの例・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
図 5. 6
教訓フレームの例・・・・・・・・・・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ ・
・・
・
・
・
・
・
・
・
・
・ ・・
・
・
・
図 5. 7
キーワードフレームの例・・・・・・・・・・・・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ ・・
・
・
・ ・ 79
図 5. 8
S O C K Sのキーワード指定画而例・・・・・・・・ ・
・
・ ・・・・・・・・・・・・・・・ ・・
・
・
・
・ 80
図 5. 9
検索結果の表示岡商例・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 8
1
図 5. 1
0
知 識 ベ ー ス ビ ュ ー に よ る S O C K Sの保守・・・・・・・・・・・..
..• •. " •. .
.•• 83
図 5. 1
1
迎 想 ル ー ル に 対 す る F O R Mの 例 ・
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 8
4
凶 5. 1
2
知識ベースビューを介した述恕ルールのインタフェース画面例 ・
・
・ ・・
・
・
・ 8
5
図 5.1
3
教 訓 フ レ ー ム に 対 す る F O R Mの 例 ..
..
.•• .
.•• .
..
.•• .
..
.•. •• •• .
・
・ 8
6
図 5. 1
4
知識ベースビューと介した教訓フレームのインタフェース画面例・・・・・・ 8
7
表 5. 1
キーワード検索と連想検索の比較・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 89
図 6.
P R O D I G Yに お け る オ ペ レ ー タ の 例 ・・・・・・・・・・・・・・・・ ・・・・・・・・・・・・ 9
4
図 6. 2
オペレータ適用における競合の例・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ ・
・
・
・ 9
5
図 6. 3
P R O D I G Yに お け る 制 御 ル ー )Lの例・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 9
5
図 6. 4
P R O D I G Yにおける問題の例・・・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 9
6
図 6. 5
フオーストールオペレータを必要とするゴールインタラクシヨンの例・・ 9
9
図 6. 6
図 6. 5を一般化した状態・・・・.. ー.
.•. .
..
..
..
.•. .
.•• .
.•• " .• •• .• .• 1
0
0
図 6. 7
フ ォ ー ス ト ー ル オ ペ レ ー タ の 例 ...，・・・・・・・・ ，
. .• .
..
..
.• .•• .
..• .• .• .
.
1
0
0
図 6. 8
ゴ ー ル ス タ ッ ク の ク リ ア を 必 要 と す る 例 ・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 1
0
2
図 6. 9
図 6. 8を一般化した状態・・・・・・・・・・・・・・・..• .
.• • .• .
.• • .• ....•. • .• .1
0
4
図 6. 1
0
ゴ ー ル ス タ ッ ク を ク リ ア す る 戦 略 知 識 の 記 述 例 ・ ・ . ..• .
..
...・・・・・・・・・・ 1
0
4
図 6. 1
1
戦 略 知 識 を 統 合 し た 探 索 ア ル ゴ リ ズ ム ・ ・ .• .
..• • • .
.• • .
..
..
..• .• .• •. .
.
1
0
5
図 6. 1
2
戦 略 知 識 を 獲 得 す る た め の 機 能 構 成 . .•• .
..• •. .• •. •. •. .
.•. •. •• •. .
..
.1
0
8
図 6. 1
3
戦略知識を獲得するアルゴリズム・・..•• •. ...
.•• .
..
.•. •. .• .• • • •. .
..
.
1
0
9
図 6. 1
4
知 識 ベ ー ス ビ ュ ー に よ る 戦 略 知 識 の 獲 得 ・ ・.
..
..
.•• .
.•• .
..
..
..
.•. .
.• .
1
1
1
図 6.1
5
(place 1 1 1
)をゴールとする状態.....
.•• .
........
.•.•. .......
.
..
1
1
3
図 6. 1
6
p
lace 2 12
)を ゴ ー ル と す る 状 態 . ..• •• .
.
1
1
3
(place 1 1 1
)を 達 成 し た 後 (
図 6.1
7
)を 達 成 し た 後
(place 1 1 1
)と (place2 1 2
￨
刻
図 2. 1
エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム の 一般的な椛造・・..•• •• .
..
.•. .• •• .
.•. •. •• .• ..11
図 2
. 2
フレーム表現の例...
..
.•. •. •
・・・・・・・・・・・ ・・・・・・・・・・・・・・・・ ・・
・
・
・
・
・ 1
2
2. 3
ルール表現の例 ・
・・・・・・・・・・・・・ ..
." ...
..• •. .
..
..• .
..
..
..
.・ ・
・
・
・
・
・ 1
3
図 2
. 1
.
エキスパートシステムの構築作業・・・ー・・・・・・・・.• • ..
.•• ..• • .• • ..
..
...
1
7
図 2. 5
エキスパートシステムの構築方法から見た専門家モデルと知識モデル・ .
2
1
図 2
. 6
知識ベースビューの位 L~( 付け・・・・・
図
表 2
. 1
・・・・・・・・・・・・ ・
・
・ ・・・・・・・・・・・ ・
・
・
・
・
・2
3
知識獲併の分類・・" .
..
.•• •. ..・・・・・・..•• .• • ....• .
...• • •• •. ..•• •• .• 1
4
図 3. 1
シ ス テ ム 椛 築 環 境 と 知 識 ベ ー ス ビ ュ ー ・ ・・・・・・・・・・・・・・・・ ・・・・・・・・・・・・ 3
5
図 3. 2
開発環境の基本要素・・・・・ ・
・・
・
・
・
・
・
・
・
・ ・
・
・
・ ・・・・・・・・・・ ・
・
・
・・
・ ・
・
・
・
・
・
・
・
・3
6
図 3. 3
オブジェクト指向のインタフェース・・...
..
..
..• .
.•. .
.•. ..・・・・・・・・・・ 3
9
図 3. 4
利用環境のための知識ベースビュー・・...
..
..・・・..•. .
..
...・・・・・・・・・・ 4
0
図 3. 5
保守邸境のための知識ベースビュー・・...
..
..
.•• .
..• .
..
..
.
・
・
・
・ ・
・
・
・・
・4
2
図 3. 6
エキスパートシステム構築のリサイクルモデル・・・・・・・・・・・・・・・・ ・
・
・
・
・4
4
3. 7
開 発 環 境 に お け る ユ ー ザ イ ン タ フ ェ ー ス の 画 面 例 ・ ・ . ..
..
..
..
.
・
・
・
・
・
・
・
・4
6
図
表 3. 1
E D P部 門 に よ る プ ロ グ ラ ミ ン グ と
エンドユーザ部門によるプログラミング・・...
..
." .
.•. •. •• .
..
.
3
0
表3
. 2
ビジネス分野におけるソフトウェア開発手法の変選 ・
・
..
・
・
・
・
・
・
・
・ .• .
.• .
3
1
3
長3. 3
システム構築環境への要求・・" .• .
..
.•. .
." .
..• .
..
..
." .• .
.•• •. .
..
.
3
4
123456789ω
44444444444
図図図図図図図図図図図
T A I L O Rの目標・・ ・
・
・
・
・
・
・
・ ・・
・
・
・
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 5
1
F O R Mの 3 階層モデル・・..•• .
..
..
..
.•. .
..• •• .
..
..
..
...・・・・・・・・・・ 5
3
親パターンの記述例・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ ・・・・・・・・・・・・・・
.
5
4
F O R Mの記述カへの要求・・.." .
..
..
..• .
..• •• .
..
..
..
.. • ..・・・・・・・・ 5
5
T A I L O Rの機能構成・・ ・・・・・・・・・・・・...
..• .• .
..
..
." .
..• • . .
.
・
・
・
・ 58
ソ ー イ ン グ メ ソ ッ ド p u t の提示するユーザインタフェース.....
..
..
.59
ソ ー イ ン グ メ ソ ッ ド P t nの提示するユーザインタフェース・・・・・・・・・・ 6
0
計算機システム構成殻計支援エキスパートシステムの専門家モデル ・
・
・
・6
3
計 算 機 シ ス テ ム 構 成 設 計 支 接 エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム の 知 識表 現 の 例 ・
・
.
.6
5
1
計 算 機 シ ス テ ム 構 成 設 計 支 援 エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム の F0 R¥l記述例・ .
6
6
-1
l
-2-
・
・
・
・ ・
・ ・ー 78
79
(place 3 13
)を ゴ ー ル と す る 状 態 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ .
.
.
1
1
3
計算機システム構成殻計支接エキスパートシステムの知識保守の
ユーザインタフェース例・ .
68
・
・
・
・
・
・
表 6. 1
知 識 ベ ー ス ビ ュ ー を 介 し て 獲 得 し た 戦 略 知 識 の 効 果 ・ ・ . ..
..
.•• .• •. .
..
.
1
1
5
-1
4
3-
，
l
き 7.
1
タ ス ク の 機 械 化 と 手 続 き の 自 動 化 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
1
1
9
凶 7. 2
F続き自動化に関する研究・・...
..
..
..
..
..
..
..
..
.•. .
..
..
..
..
..
..
.'
.120
き
￨J7. 3
オートマトンによるオフィスワークの記述・・...
..
..
..
..
..
..
..
..
..
..
.123
凶 7. 4
オフィスワークにおける並列処理と u
'
(列処理・・...
..• .
....
..
..
..
..
..
.1
2
6
凶 7
. 5
E L IS Eと O Aソフトウェアの関係・・・・・・・・...
." .
..
.•. .
..
..
..
..
.
1
2
7
1
刻7
. 6
ELISEの知識獲得部の機能榊成・・・・・・・・・・...
......• .
..
..
.••
お 7. 1
イベントの純類・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ ・
・
・
・
・
・
・1
2
5
点7
. 2
手 続 き 関 係 の 例・・...
..
..
..
..• .
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..
..
..
..
..
..
..
..
..• .• .
..
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1
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3
J
<7. 3
イベント関係の例・・.....
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..• .
..• •• .
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.
・
・ ・
・
・
・1
3
3
点 7. I
J
.
アクティピティ関係の例・・.• • ..• .
.•. .
..
.• • .
..• • • .
..
..• .• .
..
.• • .
..• 1
3J
!
J
<7. 5
状態関係の例・・・・・・・・・・・・ ・
・
・
・
・
・
・
・ ・
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ ..
..
..
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1
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エキスパートシステムの試行/開発/利用/保守環境，
人1:知能学会誌、
[2] 辻 伴 、 先 日 千
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とみによる知結ベースの保守 j
j式とその迎川例，
人工女n
能学会誌、
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能学会話、
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由
解説
[1] 辻 伴 、 橋 本 曜 、 山中 止 史 郎 :
ノウ ハ ウ の 知 識 ベ ー ス 化 に よ る シ ス テ ム / ソ フ ト ウ ェ ア の 品 質 管 理 ，
辿名
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)
[2] 片 山 徹 、 辻 洋 :
2改 元 線 形 モ デ ル に よ る 函 像 の 復 元 ，
システムと制御、
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( 社 ) 品 質 管 理 学 会 誌 f品 質 J 、
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p.
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9(
1
9
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8
)
[2] 辻 洋 、 秋 藤 俊 介 :
パージョン空間法と その応用:チューニング支按エキスパートシステム
日 経 イ ン テ リ ジ ヱン ト シ ス テ ム、 別 冊
1992年秋号， p
p
.1
3
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9(
1
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2
)
(3] 辻 洋 、 飯 塚 由 美 子 、 山 中 止 史 郎 :
計算機システム構成設計支援エキスパートシステム，
目立評論 、 V
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3，p
p.
2
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4(
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9
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7
)
[4] 飯 塚 由 美 子 、 辻 洋 、 山 中 止 史 郎 :
コンビュータのシス テ ム構成設計を支駁するエキスパートシステム，
日経エ レクトロ ニ ク ス
、
1
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7.
2.
2
3，p
p.
1
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3(
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7
)
-1
4
i-
講演
その他
[1] 辻 件 、 森 文 彦 :
[1J 中村宏 二 、大 m~ 枠訓、山下肢太郎、辻作:
I的 関 数 が i
設定できない場合の対話型怠志決定支援システム，
第 5 @シ ス テ ム シ ン ポ ジ ウ ム 講 演 論 文 集 、
金融機関における意志決定支段システム
pp.14ト 1
1
1
6 (1979)
F
I立評論、
[2] 辻 作 、 議 文 j
普:
対 g~' 型意ぷ決定支股システム構築に閲する 2 ，
第 7例 シ ス テ ム シ ン ポ ジ ウ ム 講 演 論 文 錦 、
[2J1I1 下股太郎、森文彦、辻洋、脱辺究、'1'村~~ 工
3の J
5
7妓，
オフィスにおける意思決定支俊システム
PP.139-11
I
1
! (1981)
"
D
S
S
"締 筑 の ア プ ロ ー チ
~例コンビュータバンキング、 No. 8，近代セールス社刊、 pp.188
・1
95 (1982)
:
r1
克太郎、野上昌彦:
[3] 辻 洋 、 1
1
1
l
坑開発プログラムを対話型で利用するためのソフトウェア制御 }
j式について，
節 2 2向 的 報 処 理 学 会 全 国 大 会 論 文 集 、
J
:
刊
、 pp.11ト 120 (1983)
尖 例 コ ン ビ ュ ー タ バ ン キ ン グ 、 No.9， 近 代 セ ー ル ス t
r
-f
-:
〔ぺ]締本喰、*tIt品五二明 、 辻 伴 、 安 1
，
1 rl~
oSSの 表 示 機 能 の 分 析 と 災 現 β 式 の J
足袋，
オフィス j
日
第 2
1
1~ .' I 'It'i 組処理学会全国大会論文集、
[3] 森 文 彦 、 辻 洋 、 山 下 腕 太 郎
本百)
1情 報 シ ス テ ム 構 築 の ア プ ロ ー チ
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.
3
1
1
7
3
1
1
8 (1981)
[
1]辻伴、 I
J
If
'脱 太 郎 :
ソフトウェア常識集知的検索エキスパートシステム
PP.1135-1136 (1982)
1
1立評論、
[5] 辻 作 、 山 F
l
克太郎 、森 文 彦 :
第 2 5回 情 報 処 理 学 会 全 国 大 会 論 文 集 、
Vo1
.70， No.l
1， pp117-122 (1988)
[5J知 識 処 理 シ ス テ ム 専 門 委 貝 会 :
オ フ ィ ス に お け る 対 話 型 DSSと パ ッ チ シ ス テ ム の 結 合 方 式 に つ い て ，
i
m
知識処理システムに関する調査報告
pp.1249-1250 (1982)
一矢1IJf，X獲得と迎周一
( 社 ) 日 本 電 チ 工 業 振 興 協 会 (1989)
[6] 辻 洋 、 1
1
1下 哲 夫 、 大 熊 祥 訓 :
J
I
:定 J
U
l的 な デ ー タ 更 新 を 考 臆 し た 時 系 列 oBMSと ア プ リ ケ ー シ ヨ ン に つ い て ，
m2 7回 情 報 処 理 学 会 全 国 大 会 論 文 集 、
[6J失n
Ji諸処理システム専門委員会;
知識処理システムに関する調査報告書日
PP.1515-1516 (1983)
ー知識処理システムのブレークスルー
( 社 ) 日 本 電 子 工 業 振 興 協 会 (1990)
[7] 辻 作 、 森 文 彦 :
[7] 花 岡 か ほ る 、 辻 洋 、 丸 岡 哲 也 :
状態遷移を考慮.したオフィス手続きの蓄積法と利用法について ，
，
節 2 8回 '
t
'
i
報処理学会全国大会論文集、
エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム 構 築 標 準 手 順 "ES G U 1DE"
pp.
1399-1400 (
1
9
8
1
1
)
円立評論、
[8] 辻 洋 、 中 村 宏 二 、 松 尾 洋 :
Vol
.72，No.l
1，ppl126-1130 (1990)
[8J片 山 徹 、 辻 洋 、植 木 義一 :
計画管J1
I
J用 サ マ リ ー デ ー タ の リ レー ショナル表現刀法に￨却する特性比較，
線 形 モ デ ル に よ る 2次 元 画 像 の 同 定
釦 2 9同 情 報 処 理 学 会 全 国 大 会 論 文 集 、 PP.
849-850 (1984)
第 9回 確 率 シ ス テ ム シ ン ポジ ウム
、
[9] 辻 伴 、 森 文 彦 :
第 3 4回 情 報 処 理 学 会 全 国 大 会 論 文 集 、
pp.1
1ト 118 (1977)
[9J森 文 彦 、 辻 洋 :
テ ー ブ ル 型 デ ー タ 構 造 を ベ ースと した O A用 エ キ ス パ ー トシ ス テ ム ，
効用が不明確な場合に対する会話型予算配分意志決定支段システムの提案
P
P
.1
593-1594 (1987)
第 2 0国 情 報 処 理 学 会 全 国 大 会 論 文 集 、
[1
0
]辻洋、安倍千津子:
オンライン対話型処理化ツールの開発
第 l回 人 工 知 能 学 会 全 国 大 会 、 pp.253-256 (1987)
第 2 2回 情 報 処 理 学 会 全 国 大 会 論 文 集 、
[11] 辻 洋 、 小 堀 誠 、 橋 本 犠 :
1Rシス テ ム SOCKS (2) ー 辿 想 機 能 に つ い て 一 ，
第 3 5回 情 報 処 理 学 会 全 国 大 会 論 文 集 、
[1
1J山 下 虞 太 郎 、 辻 洋 、 森 文 彦 :
第 2 3回 情 報 処 理 学 会 全 国 大 会 論 文 娘 、
[12] 辻 洋 、 安 倍 千 津 子 、 金 森 喜 正 、 今 泉 和 彦
第 3 5回 情 報 処 理 学 会 全 国 大 会 論 文 集 、
pp.
345-346 (1981)
漢 字 ・英 数 字 混 在 デ ー タ の 検 索 表 示 法
PP.1507-1508 (1987)
エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム 構 築 ツ ー ル E S / X 9 0 (5) : 一 知 識 獲 得 機 能
pp.
897-898 (1979)
[10J 山 下 康 太 郎 、 辻 洋 、 野 上 昌 彦 :
知識保守のためのメタ知識表現とそのインタプリタ，
ソフトウェア常識集
Vol.64， KO.5，pp361-364 (1982)
pp.
997-998 (1981)
，
pp.174ト 1742 (1987)
-1
18-
ー
1
4
9-
[12] 山 下 腕 太 郎 、 辻 件 、 森 文 彦 、 問 先1
1
#
1
1見 :
オフィス
oS Sに お け る 表 示 機 能 に つ い て
日本語情報処理ワークショップ、
O Aに お け る 日 木 話 情 報 処 理 の 活 用
電子協、 5
7-c-441. p
p.
180-189 (
1
9
8
2
)
pp.1409-1410 (
19
86)
[1
4
]飯塚由美子、辻洋、山中止史郎:
(1) (2)
情 報 処 理 学 会 第 4 1回 全 国 大 会 論 文 集 . 2
-59-62 (1990)
情 報 処 理 学 会 第 4 1回 全 国 大 会 論 文 集 . 2
-23-24 (1990)
[25] 花 岡 か ほ る 、 辻 洋 :
エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム 構 築 方 法 論 ESGUIDE
計 算 機 シ ス テ ム 構 成 設 計 支 援 エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム に お け る 知 識 ベ ー ス 保 守徹 能
'
m報 処 理 学 会 全 国 大 会 論 文 集 、
:
ソフトウェア陣害解析支援システム
計算機システム構成設計支援ヱキスパートシステムの開発
第 34回
事例を用いたプログラムチューニング支援システム
W
t裕 和j夫
[
2
4] 藤 被 努 、 辻 洋 、 広 瀬 正 、 戸 塚 健 司 :
，中止史郎:
[13J 飯 塚 由 美 子 、 辻 伴 、 ， 1
第 33回』情報処理学会全国大会論文集、
[23J 秩 藤 俊 介 、 辻 洋 、 吉 原 郁 夫 、 日 航 広 、 松 尾 洋 、
PP.1469-1470 (1987)
[
1
5
J増石哲也、辻洋、安信千津子:
情 報 処 理 学 会 第 1 1回 全 国 大 会 論 文 集 . 2
-83-84 (1990)
[26J 谷 口 洋 司 、 辻 洋 :
表形式事例の比較 ・対照による分析型エキスパートシステム
知識の分類基準をもっハイブリッド型知識表現
第 34回 情 報 処 理 学 会 全 国 大 会 論 文 集 、
PP.
1665-1666 (1987)
[16] 近 藤 秀 文 、 辻 洋 、 高 志 林 一 、 古 庄 宏 彰
オブジェクト指向エキスパートシステムの知識ベース管理システムにおける
知識の特徴に関する考察
情 報 処 理 学 会 第 4 2回 全 国 大 会 論 文 集 . 2
-213-214 (1991)
[27J 秋 藤 俊 介 、 辻 洋 、 高 橋 広 、 吉 原 郁 夫 、 松 尾 洋 、 政 谷 利 犬 :
事 例 を 用 い た プ ロ グ ラ ム チ ュ ー ニ ン グ 支 接 シ ス テ ム (3)
情 報 処 理 学 会 第 4 2回 全 国 大 会 論 文 集 . 2
-255-256 (1991)
[28] 安 信 千 津 子 、 辻 洋 、 山 田 弘 、 花 岡 か ほ る 、 吉 野 克 之
第 34回 情 報 処 理 学 会 全 国 大 会 論 文 集 、 P
P.1671-1672 (1987)
[17J 近 藤 秀 文 、 辻 洋 、 高 志 林 一 、 花 塚 光 博
エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム 構 築 ツ ー ル ES/X90 (7) : 一 知 識 ベ ー ス 管 理 機 能 .
第 35回 情 報 処 理 学 会 全 国 大 会 論 文 集 、
PP.1745-1746 (1987)
[
1
8
J飯塚由美子、辻洋、増石哲也、藤被努
エキスパートシステム構築標準手順
E S G U I D Eと そ の 適 用
第 5回 人 工 知 能 学 会 全 国 大 会 、 p
p.l09-112 (1991)
[29] 秋 藤 俊 介 、 辻 洋 :
パージョンスペースを用いた頬似性の判定方法とその応用
第 5回 人 工 知 能 学 会 全 国 大 会 、 P
P.169-172 (1991)
エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム 構 築 ツ ー ル E S / X 9 0 (9) : 一 応 用 例 .
第 35回 情 報 処 理 学 会 全 国 大 会 論 文 集 、 pp.1749-1750 (
1987)
[
1
9
J橋本器、赤瀬幸夫、辻洋:
[30J 軟 藤 俊 介 、 辻 洋 、 阿 部 省1男 、 高 橋 広 、 吉 原 郁 夫 、 松 尾 洋 :
司王例を用いたプログラムチ ュ ー ニ ン グ 支 援 シ ス テ ム (4) (5)
情 報 処 理 学 会 第 4 4回 全 国 大 会 論 文 集 、 p
p.2-53-56 (1992)
ソ フ ト ウ ェ ア 常 識 集 1R シ ス テ ム S O C K S (1) 一 概 要 一
第 35回 情 報 処 理 学 会 全 国 大 会 論 文 集 、
pp.1505-1506 (1987)
[20J 秋 藤 俊 介 、 辻 洋 :
[31J 木 山 忠 弘 、 辻 洋 、 絹 川 博 之 :
自然語インタフェースにおける対話型解釈内容変更方式の開発
情 報 処 理 学 会 第 4 5回 全 国 大 会 論 文 集 、 p
p.
3-133-134 (1992)
ヒューリスティックスと動的なルール生成を用いた定性推論の効率化方式
情 報 処 理 学 会 第 4 0回 全 国 大 会 論 文 集 (
1990)
[21J 藤 被 努 、 辻 洋 :
[32] 間 瀬 久 雄 、 木 山 忠 弘 、 辻 洋 、 絹 川 博 之 :
自然諾インタフェー スにおける解釈結果確認文生成方式の開発
情 報 処 理 学 会 第 4 5回 全 国 大 会 論 文 集 、 p
p.
3-135-136 (1992)
論理和を含む概念の学習アルゴリズムとその応用
1990)
情 報 処 理 学 会 第 40回 全 国 大 会 論 文 集 (
[
2
2
J吉浦裕、橋本和広、辻洋 :
[
3
3
]難波康晴、辻洋、絹川博之:
自然語インタフェースにおける操作対象と操作条件の表現
情 報 処 理 学 会 第 4 5回 全 国 大 会 論 文 集 、 pp.3-137-138 (
1992)
Case-Based Reasoning に よ る エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム の 知 識 獲 得 の 容 易 化 (
1)(2)
一計算機室レイアウト問題への適用ー
情 報 処 理 学 会 第 40回 全 国 大 会 論 文 集 ( 19
90)
-1
5
0-
[
3
4] 難 波 康 晴 、 辻 洋 、 絹 川 博 之 :
次世代自然語インタフェース技術ー汎用意味解析処理
19
9
2
)
日 本 ソ フ ト ウ ェ ア 科 学 会 、 ソ 7~?r 7 研究会(関西) 、 sω-92-1 ト 3 、 pp.15-22 (
-1
5
1-
差是 三
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戸
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l
. 1986] Bylandcr， T
. and S. HiLlIlI : CSRL - A Langll ;lj~e
[Bylander， et a
[Akif
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ji， et a
l. 1990a] 秋 藤 俊 介 、 辻 洋 : ヒ ュ ー リ ス テ ィ ッ ク ス と 動 的 な ル ー ル 生 成
[AkifUji， et al
. 1990b] 秋 藤 俊 介 、 辻 作 . 吉 原 郁 夫 、
J
S橋 広 、 松 尾 伴 、 政 谷 利 夫
.
Icarning，I
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-1
5
8-
-1
5
9-
イ寸
告表
付 1
. 2 ルール構文
付 録 I 第 5章 で 用 い た ES/KERI
'
¥ELの 知 識 表 現
a
くルール定義〉主主=くルール名>くルール条件部〉
くルール実行部>
こ こ で は 、 第 5章 で 述 べ た S O C K Sと 呼 ぶ シ ス テ ム が 利 用 し た エ キ ス パ ー ト シ ス テ ム
椛 築 ツ ー ル ES/KER¥'Eし の 知 識 表 現 の 概 要 ( 本 論 で 利 用 し て い る 範 I
J
l
l
を
'
11心 ) に つ
いて示す。詳細は構文および推論アルゴリズムについては、
ュアル
H立 製 作 所 ソ フ ト ウ ヱ ア マ ニ
くルール条件部>=
=
= if く フ レ ー ム 条 件 節 > 0
(2050-3-624) E S / K E RI
'
¥ E L / W文 法 を 参 照 さ れ た い &
くルール実行部>===生旦
付 1
. 1
0
。
(くメッセージ送信 >
1く シ ス テ ム 処 理 関 数 発 行 > ) 0
0
。
・シス テ ム 処 理 関 数 と は フ レーム の 生 成 な ど 知 識 ベ ー ス 全 体 に 対 す る 燥 作 を
フレーム構文
行う組込関数である。
く フ レ ー ム >=
=
= (<フレーム名>く特殊スロット>
[<スロット定義 > 0
0
[<メソッド定義
0
=
=(
く7
レhs
>l<変数>)
くフレーム条件節> =
J
く
J
.O，ト主将> {(andlorlか つ ￨または)}
>
J
)
0
。
・処 理 系 は 、 本 条 件 を 満 た す フ レ ー ム の 有 無 を 検 索 す る 。
・エキスパートシス テ ム の 対 象 と す る デ ー タ を フ レ ー ム を 単 位 と し て 構 造 化 す る 。
くスロット条件>=
=
= (])金くスロット名> (は
1<イ
ン Hン
J
.
7kh定義〉
く特殊スロット〉===く行J.7レーム定義 >
0
1
t
i1 :
を)
(く変数〉とし
・全 て の フ レ ー ム は 、 ク ラ ス か イ ン ス タ ン ス か の い ず れ か で あ り 、 ク ラ ス フ レ ー ム
￨く値表現>く比較語>)
をもとに、インスタンスフレームをJ
i
iJJ的に生成することが可能である。
・比較語には「であ るJ
f以 下 で あ る J の
くりうJ.J
，L -h定 義 > =
=
=super_class (く上位フレーム名>1system)
r
でない J r
より大きい J r
以上である J r
より小さいJ
6種類がある。
〈
イ
ン Hン
J
.
7
L
，ーム定義>===三恒三三<上位フレーム名>
ystem と定義する。
・アプリケーシヨンとして 上 位 フレームをもたない場合 、s
付 1. 3 推 論 様 式
そのため、全てのフレームは上位フレームをもっ。上位フレームのスロットや
メソッドは、下位フレームに定義されていない場合、それが下位に継承される 。
E S / K E R N E し の 推 論 形 式 は 、 ル ー ル 条 件 音1を 満 た す フ レ ー ム を 検 索 し 、 そ れ が あ
っ た 場 合 に 、実行自1に 定 義 さ れ た メ ッ セ ー ジ を 送 信 す る 。 一 般 に は こ の メ ッ セ ー ジ 送 信 に
より新たにフレームの生成がなされたり、スロット値の更新がなされるので、条件を満た
く ス ロ ッ ト 定 義 >=
=
=< ス ロ ッ ト 名 > [<スロット{直 >J
すフレームは動的に変化する。
[<ファセット指定 >
J
・スロット値は、 下 に 定 義 す る メ ソ ッ ド に よ り 更 新 さ れ る 。 ま た 、 ル ー ル の 条 件 節
(1) 全 て の ル ー ル に 関 し て 、 条 件 を 満 た す フ レ ー ム が 皆 無 に な っ た 時 点 で 推 論 を 中 止 す
により 、 参 照 さ れ る
。
る
。
くファセット指定>=
=
=(<初期値ファセット >
1く デ ー タ タ イ プ フ ァ セ ッ ト>
(2) 稜 数 の フ レ ー ム が 条 件 を 満 た す 場 合 、 以 下 の い ず れ か の 方 法 で 競 合解消を行う。
・フレームの生成あるいはそのスロット値の更新がより最新のものを優先するa
1< 値 域 フ ァ セ ッ ト >1<デ ー モ ン フ ァ セ ッ ト > )
・タイプは実 数 型、整 数 型 、 文 字 型 な ど を 定 義 し 、 デ ー モ ン は ス ロ ッ ト 値 が 参 照
されたとき、更新されたときに起動されるプログラム名を定義する。
.ル ー ル に 記 述 さ れ て い る 条 件 節 の 多 い も の を 優 先 す る 。
-入 力 さ れ た 順 序 の 古 い も の を 優 先 す る 。
これらの戦略はメタルールと呼ぶ知識で 記述するが本論では直接関係しないので
く メ ソ ッ ド 定 義 > = = = 也 竺 hod くC 関 数 > 0
説明は省略する。
0
0
・スロット の 値 の 参 照 ・更 新 は ここ で 定 義 さ れ る メ ソ ッ ド で 行 わ れ る
_1
6
0-
3
-1
6
1_
付録 2
第
GI.'I~ で j甘
い た PI~ODIGY の矢11 1減 ぷ JJl
く
メ
タ 述
墨ヨ同
レムソルバの知識表現の概要
五回
6;
i
t:で述べた PRODIGYと l
呼ぶプ ロブ
エ ヱ で は、 第
((andlor) く月述語 >0 0 0 .LI
旦 t <刈述語 >)0 0 。
く制御ルール祭件部〉
〉
=
=
=(current-node くnode>)
I(current-goal くnode> <ゴー凶語>)
I(current-op くnode〉 く1ベレー 9T)
I(candidate-node くnode>)
(本 論 で 利川jし て い る 範 凶 を 中 心 ) に つ い て 示 す . ，
i
下細 な 構 文 お よ び 推 論 ア ル ゴ リ ズ ム に
ついて は
、 [Mint
ol，et al
. 1
9
8
8
] を 参 照 さ れ た い.
付 2.
I(candidate-goal くnode> <ゴール通話>)
I(candidate-op <node〉 く1
ヘ
レ
ー9
名>)
I(known くnode> 述 語 )
オ ペ レ ー タの 構 文
=
= (くオベレータ名>斗旦旦堅
〈オペレータ> =
守￨数 >0 0 0 )
)
(preconds <~ベレ -9差問>_
(effects くオベレサ実行部>.L
-オペレ ー タ 条 件日1で オ ペ レ ー タ を 作 川 す る 条 件 と な る
を記述する
I
I
t!
N(
.
i
&，
mで 去 さ れ る )
-メタ述訴とは、
n
k
nown 述語により、 あ る 時 点 で の I
l
t界 の 状 況 を 参 日する。
く制御ルール実行部> =
i(竺足三!
I旦工豆豆工 I
.
!
:
主主主!) (
虫
主
主
オペレータ実行部でその世界の変化(述加の追加・削除)を記述する 。
づ|数は特に 述 JE の中の変数でトレース中に I~j 示したいものがある場合に定義する 。
ソルバが動作するときにその内部状態を参照する述話である。
述 語 ￨ 笠 旦 旦O
R <~ベレー同>) .Lo
0
。
.sel
ectの場合、 他 の 候 補 の 探 索 は 日切 行 わ れ な い 。 r
eject の 場 合 に 他 の 候 補 の
いずれが選択されるかは別の制御ルールあるいはシステムにより決定される.
〈オペレータ祭{牛部〉
=
=
= ((竺引主) <述語 >0 0 0.LI
旦 1く述語 >)0 0 。
prefer の場合は、 探 索 さ れ る 優 先 度 が 上 げ ら れ 、 枝 刈 り の 対 象 と は な らない
.add は 論 理 樹
、 or は論理和、 nOL は 否 定 を 点 す .
くオペレータ実行部〉
=
=
=((盟三￨生u述語.Lo
0
。
付 2. 3
問題の構文
・オベレータ実行により、述語で表現される世界の状況が変わるため、 条件を
出jた す オ ベ レ ー タ は 動 的 に 変 化 す る 。 状況の変化は、 add に よ る 述 語 の 追 加 、
〈問題記述〉===く目標状態〉く初期状態〉
dcl に よ る 述 括 の 削 除 の 組 み 合 わ せ に よ り 実 現 す る 。
く目揮状態> =ロ (load-goa￨ く述語>2.
付2
. 2
く初期状態> =
=
=(load-start-state く述語 >2
HltJ御ルールの構文
く制御ルール> =
=
= (く制御ルール名〉よ山く制御ルール祭件部>.L
i庄三く希
I
J御 ル ー ル 実 行 部 > )
- 推 論 の 決 定 フ ヱ ー ズ (6. 2
. 2に 記 述 ) に お い て 按 数 の 代 替 案 が 存 在 ( lhs で
記 述 ) するとき、 そ れ ら の 中 か ら 案 の 選 択 、 選好、 拒 絶 を 決 定 (
r
hs で記述)する 。
-制御ルー)1， が 特 に 定 義 さ れ て い な い 場 合 、 ゴール、 オ ペ レ ー タ な ど の 選 択 は シ ス
付 2. 4
推論様式
状態を初期状態から目標状態に選移するオベレータ列を求める。 そのアルゴリズムは
i
:eans-Ends Analysis と 呼 ば れ る も の で あ り 、 サ ブ ゴ ー ル ( 目 標 状 態 の 一 つ 前 の も の) を
順 次 展 開 し て い く も の で あ る 。 アルゴリズムについては、
m
安 序などから自動的に決定する.
テ ム が 定J
1
62-
1
6
3-
. 2で 述 べ て い る .
ぷ文 6. 2
付録 3
本;
1
命で
mい た 榊 文 仕 様 記 述 良JI
;
本論第 4草 お よ び 付 録 i、 2で 示 し た 構 文 仕 織 は A N J~ 法 [Shimauchi. 1972)に従って
いる . 本 論 で 則 い て い る 意 味 は 次 の 通 り で あ る .
左辺の表現が右辺の表現により定義されることを示す 。
く〉
これで固まれる文字が構文の構成要来であることを示す .
￨や。。。と併用するときに椛成要点のグループ化を表す 。
この前後の表現のいづれかが記述されるという代特集を表現する。
[ ) 省略可能であることを示す 。
こ の 左 の 要 素 が i回 以 上 繰 返 し 定 義 さ れ る こ と を 示 す .
( } 2回 以 上 繰 り 返 す 場 合 、 そ れ ら の 問 に 抑 入 す る も の を 示 す 。
アンダライン上の文字は固定文字列である .
-1
6
4-