JP7412307B2 - 作成支援装置、作成支援方法、および作成支援プログラム - Google Patents

Description

本発明は、データの作成を支援する作成支援装置、作成支援方法、および作成支援プログラムに関する。

特許文献１は、バランスのとれた適切な意思決定を人々が下すために有用な社会シナリオを生成する基礎となる要素を収集するシナリオ生成装置を開示する。このシナリオ生成装置は、因果関係フレーズペアを記憶する因果関係フレーズペアＤＢと、因果関係フレーズペアの各々につき、その結果フレーズと因果的一貫性がある原因フレーズを持つ因果関係フレーズペアを検索し、因果関係フレーズペアの連結情報を生成する同義関係生成部と、連結情報を記憶する連結関係ＤＢと、連結情報を用い、因果関係フレーズペアの結果フレーズに、そのフレーズと因果的一貫性を持つ原因フレーズを持つ因果関係フレーズペアを連鎖させることで因果関係を連鎖させる因果関係連結部とを含む。

特開2015-121897号公報

しかしながら、上述した特許文献１のシナリオ生成装置は、知識間の関係性と、シナリオの終点および中間の条件とを指定することができない。したがって、所望のシナリオ以外のシナリオが多く生成されてしまうという問題がある。また、上述したような意思決定を目的とした社会シナリオだけでなく、技術開発における仮説シナリオや不具合事象の原因シナリオなど多岐にわたるシナリオの生成についても同様である。

本発明は、シナリオの作成効率の向上を図ることを目的とする。

本願において開示される発明の一側面となる作成支援装置は、プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有する作成支援装置であって、知識を規定した２つのノードと、前記２つのノードの関係性を規定し前記２つのノードを連結したエッジと、により構成される関係知識データの集合を記憶するデータベースにアクセス可能であり、前記プロセッサは、仮説を構成する複数の前記知識を順序付けた推論ルートを取得する取得処理と、前記仮説を具体化したシナリオに前記取得処理によって取得された推論ルート内の第１ノードに対応する第２ノードが追加された場合、前記シナリオを更新する更新処理と、前記推論ルート内の前記第１ノードと、前記第１ノードからの第１連結先ノードと、前記第１ノードおよび前記第１連結先ノードを連結する第１エッジと、に基づいて、前記第２ノードからの第２連結先ノードを検索する第１検索クエリを生成する生成処理と、前記生成処理によって生成された第１検索クエリに該当する第１関係知識データを、前記データベースから検索する検索処理と、前記検索処理によって検索された第１関係知識データを出力する出力処理と、を実行することを特徴とする。

本発明の代表的な実施の形態によれば、シナリオの作成効率の向上を図ることができる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。

図１は、作成支援システムのシステム構成例を示す説明図である。 図２は、コンピュータのハードウェア構成例を示すブロック図である。 図３は、作成支援装置を用いたシナリオ生成例を示す説明図である。 図４は、図１に示した関係知識ＤＢの一例を示す説明図である。 図５は、検索クエリの構造例を示す説明図である。 図６は、作成支援装置によるシナリオ作成支援処理手順例を示すフローチャートである。 図７は、図６に示した検索処理（ステップＳ６０５）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。 図８は、図７のステップＳ７０６～Ｓ７１０に示したフレーズ抽出例を示す説明図である。 図９は、ユーザ操作によるシナリオ作成例１を示す説明図である。 図１０は、ユーザ操作によるシナリオ作成例２を示す説明図である。 図１１は、ユーザ操作によるシナリオ作成例３を示す説明図である。 図１２は、ユーザ操作によるシナリオ作成例４を示す説明図である。 図１３は、ユーザ操作によるシナリオ作成例５を示す説明図である。 図１４は、ユーザ操作によるシナリオ作成例６を示す説明図である。 図１５は、ユーザ操作によるシナリオ作成例７を示す説明図である。 図１６は、ユーザ操作によるシナリオ作成例８を示す説明図である。 図１７は、ユーザ操作によるシナリオ作成例９を示す説明図である。 図１８は、ユーザ操作によるシナリオ作成例１０を示す説明図である。 図１９は、ユーザ操作によるシナリオ作成例１１を示す説明図である。 図２０は、ユーザ操作によるシナリオ作成例１２を示す説明図である。

以下、本実施例にかかるシナリオの作成支援について説明する。なお、フレーズとは、単語が連続して一つのまとまった意味を表す文字列であるが、本実施例では、単語１つの場合も、フレーズとして扱う。

＜作成支援システム構成例＞
図１は、作成支援システムのシステム構成例を示す説明図である。作成支援システム１００は、サーバ１０１と、端末１０２と、を有する。サーバ１０１と端末１０２は、インターネット、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などのネットワーク１０３を介して通信可能に接続される。

サーバ１０１は、シナリオの生成を支援するコンピュータである。サーバ１０１は、関係知識データベース（ＤＢ）１０４を有する。関係知識ＤＢ１０４は、あらかじめ文書群から関係抽出され、また、既存の知識ＤＢ群からスキーマ変換された情報を含むデータベースである。統合医学用語システム（Ｕｎｉｆｉｅｄ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｓｙｓｔｅｍ：ＵＭＬＳ）など既存の知識ＤＢへのアクセス情報となるリンクを含んでもよい。関係知識ＤＢ１０４は、ネットワーク１０３を介してサーバ１０１と通信可能なコンピュータにあってもよい。端末１０２は、サーバ１０１に対してデータを入出力するコンピュータである。具体的には、たとえば、端末１０２は、ユーザ操作により、サーバ１０１に対して遠隔的に入力したり、サーバ１０１からのデータを表示したりする。なお、図１ではクライアントサーバ型の作成支援システム１００について説明したが、スタンドアロン型でもよい。

＜コンピュータのハードウェア構成＞
図２は、コンピュータのハードウェア構成例を示すブロック図である。コンピュータ２００は、プロセッサ２０１と、記憶デバイス２０２と、入力デバイス２０３と、出力デバイス２０４と、通信インターフェース（通信ＩＦ）２０５と、を有する。プロセッサ２０１、記憶デバイス２０２、入力デバイス２０３、出力デバイス２０４、および通信ＩＦ２０５は、バス２０６により接続される。プロセッサ２０１は、コンピュータ２００を制御する。記憶デバイス２０２は、プロセッサ２０１の作業エリアとなる。また、記憶デバイス２０２は、各種プログラムやデータを記憶する非一時的なまたは一時的な記録媒体である。記憶デバイス２０２としては、たとえば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリがある。入力デバイス２０３は、データを入力する。入力デバイス２０３としては、たとえば、キーボード、マウス、タッチパネル、テンキー、スキャナがある。出力デバイス２０４は、データを出力する。出力デバイス２０４としては、たとえば、ディスプレイ、プリンタ、スピーカがある。通信ＩＦ２０５は、ネットワーク１０３と接続し、データを送受信する。

＜シナリオ作成支援例＞
図３は、サーバ１０１を用いたシナリオ生成例を示す説明図である。サーバ１０１は、推論ルート３０１をユーザに立案させ、かつ、ユーザにより推論ルート３０１を用いてシナリオ３０２を生成させる。推論ルート３０１とは、仮説、すなわち、既知の情報に基づいて予測した未知の情報の成立順序である。シナリオ３０２とは、仮説、すなわち、推論ルート３０１にしたがって複数のデータソースから取得した複数の知識を連結した新しい知識である。

推論ルート３０１は、２以上のノードであるノード群と、ノード間を接続する１以上のエッジであるエッジ群と、を有する。図３の例では、ノード群は、ノードＮ１～Ｎ４（区別しない場合は単にノードＮと表記）により構成され、エッジ群は、エッジＥ１～Ｅ３（区別しない場合は単にエッジＥと表記）により構成される。エッジＥの両端の丸図形または三角図形は、ノードＮと接続する接続点Ｃ１２，Ｃ２１，Ｃ３１，Ｃ３２，Ｃ４１（区別しない場合は単に接続点Ｃと表記）である。エッジＥ１はノードＮ１，Ｎ２間を接続点Ｃ１２，Ｃ２１で接続し、エッジＥ２はノードＮ２，Ｎ３間を接続点Ｃ２２，Ｃ３１で接続し、エッジＥ３はノードＮ３，Ｎ４間を接続点Ｃ３２，Ｃ４１で接続する。

ノードＮは、ユーザ入力により文字列を含む。文字列は、概念クラスまたはフレーズとして定義される。波括弧｛｝で括られる文字列が概念クラスであり、波括弧｛｝で括られていない文字列がフレーズである。概念クラスは、フレーズの上位概念を示す。フレーズは概念クラスの具体例である。なお、「＊」は、概念クラスおよびフレーズのいずれも指定されていないことを示す。

エッジＥには、両端のノードＮの関係を示す関係データが規定されている。たとえば、エッジＥ１には「相互」、エッジＥ２には「評価指標」、エッジＥ３には「増減」が規定されている。接続点Ｃの形状は、エッジＥの方向を規定する。三角形の１つの頂点がノードＮの内部に位置する接続点Ｃ（たとえば、接続点Ｃ３１）は、そのエッジＥ（この場合はエッジＥ２）から当該ノードＮ（この場合はノードＮ３）に向かう方向を規定する。三角形の２つの頂点がノードＮの内部に位置する接続点Ｃは、そのノードＮから当該エッジＥに向かう方向を規定する。丸図形の接続点Ｃは、方向を特定していない。

シナリオ３０２も、推論ルート３０１と同様、２以上のノードであるノード群と、ノードＮ間を接続する１以上のエッジであるエッジ群と、を有するが、推論ルート３０１と区別するため、シナリオ３０２ではノードｎ（ｎ１，ｎ２，ｎ３１，ｎ３２，ｎ４１，ｎ４２，ｎ４３）、エッジｅ（ｅ１１，ｅ２１，ｅ２２，ｅ３１２、ｅ３１２、ｅ３１３）、および接続点ｃ（ｃ１２，ｃ２１，ｃ２２，ｃ３１１，ｃ３１２，ｃ４１１，ｃ４１２，ｃ４１３）と表記する。ノードｎ、エッジｅおよび接続点ｃは、ユーザ操作により、推論ルート３０１や検索クエリ（図５で後述）による検索結果から複製される。

具体的には、たとえば、シナリオ３０２内のノードｎは、ユーザ操作により、推論ルート３０１のノードＮから複製される。この場合、複製元のノードＮと複製先のノードｎとは対応付けられる。また、後述するように、シナリオ３０２内のノードｎは、ユーザ操作により、検索結果から複製可能である。検索結果から複製された場合、複製先のノードｎと、当該ノードｎに対応する推論ルート３０１内のノードＮとは対応付けられる。シナリオ３０２内では、ユーザ操作により、ノードｎ間をエッジｅで連結可能である。エッジｅと、当該エッジｅに対応する推論ルート３０１内のエッジＥとは対応付けられる。

＜関係知識ＤＢ１０４＞
図４は、図１に示した関係知識ＤＢ１０４の一例を示す説明図である。関係知識ＤＢ１０４は、たとえば、ｎ個（ｎは以上の整数）の関係知識データ１０４－１～Ｋ１０４－ｎを記憶する。関係知識データ１０４－ｉ（ｉは１≦ｉ≦ｎを満たす整数）は、１つのエッジｅｓｄとエッジｅｓｄの両端で接続される２つのノードｎｓ，ｎｄとにより構成される。出典文４１０を含んでもよい。

エッジｅｓｄは関係データ４０１（この例では、ｅｖａｌｕａｔｅｄ（評価指標の意味））を有する。ノードｎｓ，ｎｄはそれぞれ、概念クラス４０２とフレーズ４０３とを有する。また、ノードｎｓ，ｎｄはそれぞれ、その両端に接続点ｃを有する。ここでは、エッジｅの両端の接続点ｃをそれぞれ接続点ｃｓ，ｃｄとする。

出典文４１０は、関係知識データ１０４－ｉの根拠となる出典元内の文章を構成する文字列である。ノードｎｓ，ｎｄ内のフレーズ４０３およびエッジｅｓｄの関係データ４０１は、出典文４１０に含まれている。

＜検索クエリの構造＞
図５は、検索クエリの構造例を示す説明図である。検索クエリ５１０は、端末１０２の入力デバイス２０３を用いたユーザ操作を契機にして、サーバ１０１または端末１０２で生成される。図５の例では、端末１０２が、ユーザによるドラッグアンドドロップ（Ｄ＆Ｄ）で推論ルート３０１のノードＮ２からノードｎ２をシナリオ３０２として生成した状態であるとする。

ユーザがカーソル５００でノードｎ２の接続点ｃ２２をクリックすると、サーバ１０１または端末１０２は検索クエリ５１０を生成する。検索クエリ５１０は、キー５１１と、データ元５１２と、値５１３と、を有する。キー５１１は、関係知識ＤＢ１０４を検索するための項目である。データ元は、キー５１１が存在する箇所であり、値は、キー５１１が示す項目値である。

キー５１１は、たとえば、エッジの種類と、起点のフレーズと、連結先のフレーズと、起点の概念クラスと、連結先の概念クラスと、エッジのフレーズと、出典文内のフレーズと、出典のタイトルのフレーズと、出典の種類と、出典の文書ＩＤと、文脈と、を含む。

エッジの種類は、クリックされた接続点に対応する推論ルート３０１内の接続点ｃに接続されているエッジｅの種類を特定する項目である。図５の例では、クリックされた接続点ｃはシナリオ３０２内の接続点ｃ２２であり、接続点ｃ２２に対応する推論ルート３０１内の接続点Ｃは接続点Ｃ２２である。データ元５１２は、接続点ｃ２２に対応する推論ルート３０１内の接続点Ｃ２２に接続されている推論ルート３０１である。図５の例では、エッジＥ２が存在する推論ルート３０１がデータ元５１２になる。エッジの種類の値５１３は、クリックされた接続点ｃに対応する接続点Ｃに接続されている推論ルート３０１内のエッジＥに規定された関係データ４０１である。図５の例では、「評価指標」がエッジの種類の値５１３になる。

起点のフレーズは、起点となったノードｎ内のフレーズである。起点とは、クリックされた接続点ｃを有するノードｎを特定する項目である。図５の例では、クリックされた接続点ｃが接続点ｃ２２であるため、ノードｎ２が起点となる。起点はシナリオ３０２内に存在するため、起点のフレーズのデータ元５１２もシナリオ３０２になる。起点のフレーズの値５１３は、起点のフレーズを示す文字列である。図５の例では、起点のフレーズの値５１３は、起点であるノードｎ２内のフレーズを示す「ＵＧＴ１Ａ１」になる。

連結先のフレーズは、連結先のノード内のフレーズを特定する項目である。連結先とは、クリックされた接続点ｃに対応する推論ルート３０１内の接続点ＣからエッジＥを介して接続される推論ルート３０１内のノードＮである。図５の例では、クリックされた接続点ｃが接続点ｃ２２であるため、接続点ｃ２２に対応する推論ルート３０１内の接続点Ｃ２２からエッジＥ２を介して接続される推論ルート３０１内のノードＮ３が、連結先である。連結先は推論ルート３０１内に存在するため、連結先のフレーズのデータ元５１２も推論ルート３０１になる。連結先のフレーズの値５１３は、連結先のフレーズを示す文字列である。図５の例では、連結先のフレーズの値５１３は、連結先であるノードＮ３内のフレーズを示す「＊」（フレーズが指定されていない。空欄でもよい。）である。

起点の概念クラスは、起点となったノードｎ内の概念クラスを特定する項目である。図５の例では、上述の通り、ノードｎ２が起点となる。起点はシナリオ３０２内に存在するため、起点の概念クラスのデータ元５１２もシナリオ３０２になる。起点の概念クラスの値５１３は、起点の概念クラスを示す波括弧｛｝で括られた文字列である。図５の例では、ノードｎ２に波括弧｛｝で括られた文字列が存在しないため、起点の概念クラスの値５１３は、「＊」（概念クラスが指定されていない。空欄でもよい。）である。

連結先の概念クラスは、連結先のノードＮ内の概念クラスを特定する項目である。図５の例では、上述の通り、ノードＮ３が連結先である。連結先は推論ルート３０１内に存在するため、連結先の概念クラスのデータ元５１２も推論ルート３０１になる。連結先の概念クラスの値５１３は、連結先の概念クラスを示す波括弧｛｝で括られた文字列である。図５の例では、ノードＮ３に波括弧｛｝で括られた文字列が存在しないため、連結先の概念クラスの値５１３は、「＊」（概念クラスが指定されていない。空欄でもよい。）である。

エッジのフレーズは、クリックされた接続点ｃに対応する接続点Ｃに接続されている推論ルート３０１内のエッジＥに付与されているフレーズを特定する項目である。図５の例では、エッジのフレーズは、エッジＥ２のフレーズを示す。エッジのフレーズのデータ元５１２は、当該検索クエリ５１０の検索結果が表示される絞込みボックス（図１３等で後述）である。エッジのフレーズの値５１３は、エッジのフレーズのデータ元５１２である絞込みボックスに表示されたフレーズである。図５の例では、エッジのフレーズの値５１３は、「＊」（フレーズが指定されていない）である。

出典文内のフレーズは、出典元から選択された出典文４１０内に存在するフレーズを特定する項目である。出典文内のフレーズのデータ元５１２は、エッジのフレーズのデータ元５１２と同様、絞込みボックスである。出典文内のフレーズの値５１３は、出典文内のフレーズのデータ元５１２である絞込みボックスに表示されたフレーズである。たとえば、出典文４１０に「ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ」というフレーズが含まれている場合、出典文内のフレーズの値５１３は、「ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ」である。

出典元のタイトルのフレーズは、出典元のタイトルを示すフレーズを特定する項目である。出典元のタイトルのフレーズのデータ元５１２は、エッジのフレーズのデータ元５１２と同様、絞込みボックスである。出典元のタイトルのフレーズの値５１３は、出典元のタイトルのフレーズのデータ元５１２である絞込みボックスに表示されたフレーズである。たとえば、出典元のタイトルが「ＵＧＴ１Ａ１」というフレーズである場合、出典文内のフレーズの値５１３は、「ＵＧＴ１Ａ１」である。

出典元の種類のフレーズは、出典元の種類を示すフレーズを特定する項目である。出典元の種類とは、出典元が分類された区分や出典元の帰属先である。出典元の種類のフレーズのデータ元５１２は、エッジのフレーズのデータ元５１２と同様、絞込みボックスである。出典元の種類のフレーズの値５１３は、出典元の種類のフレーズのデータ元５１２である絞込みボックスに表示されたフレーズである。たとえば、出典元の種類が「ＰｕｂＭｅｄ」というフレーズである場合、出典文内のフレーズの値５１３は、「ＰｕｂＭｅｄ」である。

出典元の文書ＩＤは、出典元の文書ＩＤを特定する項目である。出典元の文書ＩＤとは、出典元の文書を一意に特定する識別情報である。出典元の文書ＩＤのデータ元５１２は、エッジのフレーズのデータ元５１２と同様、絞込みボックスである。出典元の文書ＩＤの値５１３は、出典元の種類のフレーズのデータ元５１２である絞込みボックスに表示された文書ＩＤを示す文字列である。たとえば、出典元の文書ＩＤが「ｘｘｘ－１２」というフレーズである場合、出典文内のフレーズの値５１３は、「ｘｘｘ－１２」である。

文脈は、文章の流れ、すなわち、文中での語の意味の続き具合であり、現在のシナリオ３０２とつながる検索結果を取得するために規定される。文脈のデータ元５１２は、シナリオである。たとえば、シナリオ３０２において、クリックされたノードｎ２の接続点ｃ２２とは反対側の接続点ｃ２１に接続されているノードｎ１の検索結果が文脈のデータ元５１２になる。また、エッジｅ１に規定されている出典の文書ＩＤが「Ｊｉａ－Ｌｏｎｇ＋２００４」の出典においてノードｎ１のフレーズ４０３を示す「Ｃａｒｃｉｎｏｇｅｎ Ｄｅｔｏｘｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｐｈｅｎｏｔｙｐｅ」と、ノードｎ２のフレーズ４０３を示す「ＵＧＴ１Ａ１」と、を含む出典文４１０が、文脈の値５１３となる。

また、サーバ１０１は、たとえば、コサイン類似度やＤｏｃ２Ｖｅｃを用いて、文脈の値５１３と、検索クエリ５１０の検索結果に含まれる出典文４１０と、の類似度を算出してもよい。この場合、サーバ１０１は、事前にユーザからの設定指示により、類似度が所定のしきい値以上であれば、検索クエリ５１０の検索結果として採用する、または、類似度が所定のしきい値以下であれば、検索クエリ５１０の検索結果として採用する、といった設定をしてもよい。

＜シナリオ作成支援処理手順＞
図６は、サーバ１０１によるシナリオ作成支援処理手順例を示すフローチャートである。サーバ１０１は、端末１０２から画面要求を待ち受ける（ステップＳ６０１：Ｎｏ）。画面要求を受け付けると（ステップＳ６０１：Ｙｅｓ）、サーバ１０１は、端末１０２に画面データを送信する（ステップＳ６０１）。なお、当該端末１０２のユーザによって生成された保存済み（ステップＳ６１０）のシナリオ３０２が存在する場合、ユーザのＩＤをキー５１１にして、当該シナリオ３０２を記憶デバイス２０２から読み出して、当該シナリオ３０２を含む画面データを送信する。

つぎに、サーバ１０１は、推論ルート３０１の受信を待ち受ける（ステップＳ６０３：Ｎｏ）。推論ルート３０１を受信した場合（ステップＳ６０３：Ｙｅｓ）、当該端末１０２のユーザのＩＤに関連付けて推論ルート３０１を記憶デバイス２０２に保存する（ステップＳ６０４）。推論ルート３０１は、検索クエリ５１０の作成に用いられる。

つぎに、サーバ１０１は、保存ボタン９２０の受信を待ち受ける（ステップＳ６０５：Ｎｏ）。保存ボタンが押下されていない場合（ステップＳ６０５：Ｎｏ）、サーバ１０１は、シナリオ３０２の編集があったか否かを判断する（ステップＳ６０６）。具体的には、たとえば、サーバ１０１は、端末１０２の操作により、シナリオ３０２内にノードｎが追加または削除されたり、エッジｅが追加または削除されたり、ノードｎ内の文字列の追加、変更、または削除があったりした場合に、シナリオ３０２の編集があったと判断する。

シナリオ３０２の編集がない場合（ステップＳ６０６：Ｎｏ）、ステップＳ６０５に戻る。一方、シナリオ３０２の編集があった場合（ステップＳ６０６：Ｙｅｓ）、サーバ１０１は、編集された内容でシナリオ３０２を更新する（ステップＳ６０７）。たとえば、シナリオ３０２内のノードｎが、ユーザ操作により、推論ルート３０１のノードＮから複製されると、サーバ１０１は、複製元のノードＮと複製先のノードｎとを対応付ける。また、シナリオ３０２内のノードｎが、ユーザ操作により、検索結果から複製されると、サーバ１０１は、複製先のノードｎと、当該ノードｎに対応する推論ルート３０１内のノードＮと、を対応付ける。また、シナリオ３０２内でユーザ操作によりノードｎ間がエッジｅで連結されると、エッジｅと、サーバ１０１は、当該エッジｅに対応する推論ルート３０１内のエッジＥと、を対応付ける。

そして、サーバ１０１は、端末１０２からの検索クエリ５１０の生成指示を待ち受ける（ステップＳ６０８：Ｎｏ）。検索クエリ５１０の生成指示は、更新（ステップＳ６０７）後の最新のシナリオ３０２でのノードｎとノードＮとの対応関係と、エッジｅとエッジＥとの対応関係と、クリックした接続点ｃを示す情報と、を含む。

検索クエリ５１０の生成指示を受信した場合（ステップＳ６０８：Ｙｅｓ）、サーバ１０１は、図５に示したように、検索クエリ５１０を生成し（ステップＳ６０９）、生成した検索クエリ５１０を用いて検索処理を実行する（ステップＳ６１０）。なお、検索クエリ５１０の生成（ステップＳ６１０）は、端末１０２によって実行されてもよい。

そして、サーバ１０１は、検索処理（ステップＳ６０８）の検索結果を端末１０２に送信し（ステップＳ６１１）、ステップＳ６０５に戻る。ステップＳ６０５において、保存ボタン９２０の押下が検出される（ステップＳ６０５：Ｙｅｓ）、サーバ１０１は、シナリオ３０２のうちユーザ操作で選択されたノードｎと、当該ノード間を連結するエッジｅと、により構成されるシナリオを登録対象シナリオ（選択がなければシナリオ３０２そのもの）として、当該端末１０２のユーザのＩＤに関連付けて記憶デバイス２０２に保存し（ステップＳ６１２）、一連の処理を終了する。

＜検索処理（ステップＳ６０８）＞
図７は、図６に示した検索処理（ステップＳ６０８）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。まず、サーバ１０１は、受信した検索クエリ５１０（以下、第１検索クエリ）で関係知識ＤＢ１０４内の検索を試行する（ステップＳ７０１）。つぎに、サーバ１０１は、第１検索クエリ５１０に該当する関係知識データ１０４－ｉが関係知識ＤＢ１０４にあるか否かを判断する（ステップＳ７０２）。第１検索クエリ５１０に該当する関係知識データ１０４－ｉがある場合（ステップＳ７０２：Ｙｅｓ）、サーバ１０１は、第１検索クエリ５１０に該当する関係知識データ１０４－ｉを取得する（ステップＳ７０３）。

そして、サーバ１０１は、ステップＳ７０３で取得した関係知識データ（取得関係知識データ）群のうち未選択の取得関係知識データ１０４－ｉがあるか否かを判断する（ステップＳ７０４）。未選択の取得関係知識データ１０４－ｉがある場合（ステップＳ７０４：Ｙｅｓ）、サーバ１０１は、未選択の取得関係知識データ１０４－ｉを１つ選択する（ステップＳ７０５）。

そして、サーバ１０１は、取得関係知識データ１０４－ｉの連結先からフレーズ４０３の抽出を実行する（ステップＳ７０６）。具体的には、たとえば、サーバ１０１は、取得関係知識データ１０４－ｉの連結先のノードＮ内のフレーズ４０３から１以上のフレーズ４０３を抽出する。抽出フレーズ４０３は、互いに異なるフレーズ４０３であるが、重複する単語が存在してもよい。

つぎに、サーバ１０１は、抽出フレーズ４０３を含む連結先のノードＮを起点とする検索クエリ（以下、第２検索クエリ）５１０を抽出フレーズ４０３ごとに生成する（ステップＳ７０７）。具体的には、たとえば、サーバ１０１は、第１検索クエリ５１０と同様に、抽出フレーズ４０３を含む連結先のノードＮを起点として、第２検索クエリ５１０を抽出フレーズ４０３ごとに生成する。

そして、サーバ１０１は、ステップＳ７０１と同様、第２検索クエリ５１０で関係知識ＤＢ１０４内の検索を試行する（ステップＳ７０８）。サーバ１０１は、第２検索クエリ５１０に該当する関係知識データ１０４－ｉの件数を抽出フレーズ４０３ごとに取得する（ステップＳ７０９）。そして、サーバ１０１は、抽出フレーズ４０３ごとに第２検索クエリ５１０に該当する関係知識データ１０４－ｉの件数について統計データを算出して（ステップＳ７１０）、ステップＳ７０４に戻る。

統計データとは、抽出フレーズ４０３ごとの関係知識データ１０４－ｉの件数に関する統計的なデータである。たとえば、各件数の最大値および最小値の組み合わせでもよく、各件数の平均値または中央値でもよい。また、各件数の最大値および最小値の組み合わせと、各件数の平均値または中央値と、を含んでもよい。

ステップＳ７０４において、未選択の取得関係知識データ１０４－ｉがない場合（ステップＳ７０４：Ｎｏ）。ステップＳ７０２に戻る。ステップＳ７０２において、第１検索クエリ５１０に該当する関係知識データ１０４－ｉがない場合（ステップＳ７０２：Ｎｏ）、検索処理（ステップＳ６０８）が終了し、ステップＳ６０９に移行する。

＜フレーズ抽出例＞
図８は、図７のステップＳ７０６～Ｓ７１０に示したフレーズ抽出例を示す説明図である。図８では、関係知識データ１０４－ｉにおけるフレーズの抽出対象となるノードｎ内のフレーズ４０３を、「ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ ｔｈｅ ｅｌｉｍｉｎａｔｉｏｎ ｏｆ ｂｉｌｉｒｕｂｉｎ ｓｕｂｓｔｒａｔｅ ｏｒ ｔｈｅ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｂｉｌｉｒｕｂｉｎ ｇｌｕｃｕｒｏｎｉｄｅｓ．」とする。抽出対象となるノードｎは、第１検索クエリ５１０から見れば連結先ｎｄであるが、第２検索クエリ５１０から見れば起点ｎｓとなる。図８では、フレーズ抽出（ステップＳ７０６）の実行前では、抽出対象となるノードｎを連結先ｎｄと表記し、フレーズ抽出（ステップＳ７０６）の実行後では、起点ｎｓと表記する。

抽出フレーズ８０１～８０４は、フレーズ４０３から抽出された部分フレーズである。抽出フレーズ８０５は、フレーズ４０３をそのまま抽出したフレーズである。抽出フレーズ数は、少なくとも１件であり事前設定により決まる。また、抽出手法は、名詞句を取得したり、名詞句で分割したりするといいう既存の文法的な抽出方法でもよく、サーバ１０１がアクセス可能な外部の辞書においてフレーズ４０３の一部に一致する文字列を抽出する方法でもよく、フレーズ４０３、または、フレーズ４０３および作成途中のシナリオ３０２を入力することにより、学習モデルから出力されるフレーズを抽出フレーズとする機械学習を用いた抽出方法でもよい。

図８の例では、抽出フレーズ８０１に該当する関係知識データの件数は６件、抽出フレーズ８０２は１８件、抽出フレーズ８０３は７件、抽出フレーズ８０４は２１件、抽出フレーズ８０５は３件である。

また、図８の例では、統計データ８１０は、抽出フレーズ８０１～８０５の件数の平均件数「１１」と、最小件数の３件と最大件数の２１件とにより構成される件数範囲「３～２１」と、を含む。

＜シナリオ作成例＞
つぎに、図９～図２１を用いてユーザ操作によるシナリオ作成例について説明する。なお、後述するシナリオ作成領域９０２に１つでもノードｎがあれば、サーバ１０１に保存（ステップＳ６１０）していなくてもシナリオ３０２である。

図９は、ユーザ操作によるシナリオ作成例１を示す説明図である。図９は、ステップＳ６０２により端末１０２に画面データが送信され、かつ、推論ルート３０１およびシナリオ３０２の作成開始前における端末１０２の表示画面９００の一例を示す。表示画面９００は、推論ルート３０１作成領域９０１と、シナリオ作成領域９０２と、検索結果表示領域９０３と、を有する。推論ルート作成領域９０１には、推論ルート３０１が表示される。推論ルート作成領域９０１には、ノードＮ１と接続点Ｃ１２とがあらかじめ表示される。ただし、ノードＮ１には、概念クラスまたはフレーズのいずれも指定されていない。

シナリオ作成領域９０２には、シナリオ３０２が表示可能である。図９では、まだシナリオ３０２は作成されていないため、シナリオ３０２は表示されていない。シナリオ作成領域９０２の下方には、保存ボタン９２０が表示されている。保存ボタン９２０が押下されると、シナリオ作成領域９０２に表示されている最新のシナリオ３０２が端末１０２からサーバ１０１に送信される。

検索結果表示領域９０３は、ノードタブ９３１と、記事タブ９３２と、を有する絞込みボックス（図５を参照）である。ノードタブ９３１には、シナリオ３０２の作成に必要なノード候補ＮＣ１～ＮＣ６がシナリオ作成に利用可能に表示されたり、第１検索クエリ５１０による検索結果がシナリオ３０２の作成に利用可能に表示されたりするパネルである。記事タブ９３２には、第１検索クエリ５１０による検索結果に関連する記事が表示される。図９では、ノードタブ９３１が選択され、ノード候補ＮＣ１～ＮＣ６が利用可能に表示されている状態を示す。ノード候補ＮＣ１～ＮＣ６は、ドラッグアンドドロップにより推論ルート作成領域９０１に複製可能である。

図１０は、ユーザ操作によるシナリオ作成例２を示す説明図である。図１０では、ノード候補ＮＣが推論ルート作成領域９０１に複製された状態を示す。図１０では、ユーザがノード候補ＮＣ１を推論ルート作成領域９０１にドラッグアンドドロップした結果、エッジＥ１およびノードＮ２として複製され、ノードＮ１に接続される。つぎに、ユーザがノード候補ＮＣ２を推論ルート作成領域９０１にドラッグアンドドロップした結果、エッジＥ２およびノードＮ３として複製され、ノードＮ２に接続される。つぎに、ユーザがノード候補ＮＣ４を推論ルート作成領域９０１にドラッグアンドドロップした結果、エッジＥ３およびノードＮ４として複製され、ノードＮ３に接続される。

図１１は、ユーザ操作によるシナリオ作成例３を示す説明図である。図１１は、図１０の状態から、ユーザ操作により、推論ルート作成領域９０１のノードＮ１～Ｎ４に条件となる概念クラス４０２またはフレーズ４０３を入力した状態を示す。図１１では、ノードＮ１には概念クラス４０２、ノードＮ２、Ｎ４にはフレーズ４０３が入力され、ノードＮ３には条件が指定されていない。サーバ１０１は、作成された推論ルート３０１を保持する。

図１２は、ユーザ操作によるシナリオ作成例４を示す説明図である。図１２は、図１１の状態から推論ルート３０１のノードＮ２をドラッグアンドドロップＤ＆Ｄによりシナリオ作成領域にノードｎ２として複製した状態を示す。サーバ１０１は、ノードｎ２とノードＮ２との対応関係を保持する。なお、ノードｎ２の接続点ｃ２１，ｃ２２は、ノードＮ２の接続点Ｃ２１，Ｃ２２から複製された接続点ｃである。接続点ｃ２１，ｃ２２はユーザ操作により押下可能である。

また、推論ルート３０１の完成後、ノードタブ９３１は、ユーザ操作によりノード候補の表示から検索結果の表示に切り替わる。ノードタブ９３１は、起点条件入力欄１２０１と、連結先条件入力欄１２０２と、出典文条件入力欄１２０３と、メタデータ条件入力欄１２０４と、を有する。起点条件入力欄１２０１には、起点を検索するための条件となる概念クラスやフレーズを示す文字列が入力される。連結先条件入力欄１２０２には、連結先を検索するための条件となる概念クラス４０２やフレーズ４０３を示す文字列が入力される。出典文条件入力欄１２０３には、出典文４１０を検索するための条件となる文字列が入力される。メタデータ条件入力欄１２０４は、関係知識データ１０４－ｉに含まれるメタデータを検索するための条件となる文字列が入力される。

また、図１２において、たとえば、ユーザが接続点ｃ２２を押下すると、図５に示したように、端末１０２は第１検索クエリ５１０を生成し、サーバ１０１に送信する。送信した結果、端末１０２はサーバ１０１から検索結果を受信し、ノードタブ９３１に検索結果群１２１０を表示する。なお、接続点ｃの押下の場合、接続点ｃを含む起点の条件となる概念クラス４０２またはフレーズ４０３（本例の場合、フレーズ４０３を示す「ＵＧＴ１Ａ１」）が、起点条件入力欄１２０１に自動的に設定される。

検索結果群１２１０は、０件以上の検索結果を含む。図１２では、例として、検索結果群１２１０は、３件の検索結果１２１１～１２１３を含む。検索結果１２１１～１２１３は、第１検索クエリ５１０の起点の条件となる概念クラス４０２またはフレーズ４０３を包含する関係知識データ１０４－ｉである。また、いずれかの検索結果１２１１～１２１３の起点のフレーズ４０３が一致または部分一致する起点を持つ関係知識データ１０４－ｉを、部分一致する関係知識データ１０４－ｉと称す。この部分一致する関係知識データ１０４－ｉが存在する検索結果１２１１～１２１３については、プラスボタン１２１４が表示される。プラスボタン１２１４には、部分一致する関係知識データ１０４－ｉが折り込まれている。

検索結果１２１１～１２１３には、統計データ８１０が表示されている。また、検索結果１２１１，１２１３には、出典文４１０が含まれている。出典文４１０では、たとえば、第１検索クエリ５１０で指定された条件（起点の概念クラス４０２またはフレーズ４０３、連結先の概念クラス４０２またはフレーズ４０３、エッジの種類）の値５１３が強調表示される。また、検索結果１２１２に示したように、出典文４１０の替わりに、統合医学用語システム（ＵＭＬＳ）のような知識ＤＢにアクセス可能なアクセス情報であるリンク１２１５が表示されてもよい。

図１３は、ユーザ操作によるシナリオ作成例５を示す説明図である。図１３は、図１２の状態から検索結果１２１１，１２１３のプラスボタン１２１４が押下された状態を示す。検索結果１２１１，１２１３のプラスボタン１２１４が押下されたことで、部分一致する関係知識データ１０４－ｉが存在する検索結果１２２１，１２２３が表示される。

図１４は、ユーザ操作によるシナリオ作成例６を示す説明図である。ユーザ操作により、連結先条件入力欄１２０２には、「ｂｉｌｉｒｕｂｉｎ ＡＮＤ ｛指標｝」が入力されており、フレーズが「ｂｉｌｉｒｕｂｉｎ」であり、かつ、概念クラス４０２が「｛指標｝」である連結先を検索するための条件である。また、出典文条件入力欄１２０３には、「ｃａｌｃｕｌａｔｅ ＮＯＴ ｐｃｒ」が入力されており、「ｃａｌｃｕｌａｔｅ」を含み、「ｐｃｒ」を含まない出典文４１０を検索するための条件である。これらの条件を端末１０２から取得することにより、サーバ１０１は、検索結果群１２１０を再度絞り込むことが可能である。

また、端末１０２は、シナリオ作成領域９０２において、ノードの近傍（たとえば、下方）にボックス１４００を表示してもよい。ボックスには、ユーザ操作により、ノードｎ２の概念クラス４０２またはフレーズ４０３の同義語など自由に文字列を入力することができる。また、ボックスには、ノードｎ２の概念クラス４０２またはフレーズ４０３の同義語が自動入力されてもよい。具体的には、たとえば、第１検索クエリ５１０を送信した結果、サーバ１０１は、関係知識ＤＢ１０４または外部の知識ＤＢからノードｎ２の概念クラス４０２またはフレーズ４０３の同義語を検索し、端末１０２に返す。これにより、端末１０２は、ボックスに、検索されたノードｎ２の概念クラス４０２またはフレーズ４０３の同義語を表示することができる。

図１５は、ユーザ操作によるシナリオ作成例７を示す説明図である。図１５は、図１４の状態から、ドラッグアンドドロップにより、検索結果１２１１をシナリオ作成領域９０２に複製して、ノードｎ２と連結した状態を示す。具体的には、たとえば、端末１０２は、ユーザ操作により、ノードｎ２と複製したノードｎ３１との間にエッジｅ２１を描画して、ノードｎ２とノードｎ３１とを連結する。これにより、サーバ１０１は、ノードｎ２の連結先であるノードｎ３１を、推論ルート３１０のノードＮ２の連結先であるノードＮ３に対応付け、エッジｅ２１をノードＮ２，Ｎ３間のエッジＥ２に対応付ける。ドラッグアンドドロップされた検索結果１２１１は、ドラッグアンドドロップされたことが視認できるよう、たとえば、他の検索結果１２１２，１２１３に比べて薄く表示される。

また、シナリオ作成領域９０２において、エッジｅ２１の下に表示されている［ＱＩ＋２０１５］は、検索結果１２１１の出典文の出典元の文書ＩＤ１５００である。文書ＩＤ１５００には、その出典元の文書へのリンクが埋め込まれていてもよい。

図１６は、ユーザ操作によるシナリオ作成例８を示す説明図である。図１６は、図１５の状態から、ユーザ操作により記事タブ９３２を選択した状態を示す。記事タブ９３２の選択により、シナリオ作成領域９０２内に表示されている文書ＩＤで特定される出典元の文書１６００が表示される。出典元の文書１６００では、たとえば、第１検索クエリ５１０で指定された条件（起点の概念クラスまたはフレーズ、連結先の概念クラスまたはフレーズ、エッジの種類）の値５１３が強調表示される。

図１７は、ユーザ操作によるシナリオ作成例９を示す説明図である。図１７は、図１６の状態から、ユーザがシナリオ３０２を編集している状態を示す。具体的には、たとえば、ノードｎ３１内のフレーズ４０３が修正されている。このように、シナリオ作成領域９０２に表示されているノードｎ内の条件は、ユーザ操作により編集可能である。

図１８は、ユーザ操作によるシナリオ作成例１０を示す説明図である。図１８は、図１７の状態から、ドラッグアンドドロップにより、検索結果１２１３をシナリオ作成領域９０２に複製して、ノードｎ２と連結した状態を示す。具体的には、たとえば、端末１０２は、ユーザ操作により、ノードｎ２と複製したノードｎ３２との間にエッジｅ２２を描画して、ノードｎ２とノードｎ３２とを連結する。これにより、サーバ１０１は、ノードｎ２の連結先であるノードｎ３２を、推論ルート３１０のノードＮ２の連結先であるノードＮ３に対応付け、エッジｅ２２をノードＮ２，Ｎ３間のエッジＥ２に対応付ける。ドラッグアンドドロップされた検索結果１２１３は、ドラッグアンドドロップされたことが視認できるよう、たとえば、他の検索結果１２１２に比べて薄く表示される。

また、シナリオ作成領域９０２において、エッジｅ２１の下に表示されている［Ｓａｒａ＋２０１０］は、検索結果１２１３の出典文の出典元の文書ＩＤ１８００である。文書ＩＤ１８００には、その出典元の文書へのリンクが埋め込まれていてもよい。このように、１つの接続点ｃ２２に、複数の検索結果を接続することが可能である。

図１９は、ユーザ操作によるシナリオ作成例１１を示す説明図である。図１９は、図１８の状態から、ドラッグアンドドロップにより、検索結果１９０１をシナリオ作成領域９０２に複製して、ノードｎ２と連結した状態を示す。図１９では、ユーザ操作により、メタデータ条件入力欄１２０４に「糖尿病」が入力されており、起点条件入力欄１２０１～メタデータ条件入力欄１２０４で指定された条件を端末１０２から取得することにより、サーバ１０１は、検索結果群１２１０を再度絞り込み、検索結果群１９００を端末１０２に送信する。これにより、端末１０２のノードタブ９３１には、検索結果群１９００が表示される。

ユーザは、検索結果群１９００から検索結果１９０１をドラッグアンドドロップしてシナリオ作成領域９０２に複製する。具体的には、たとえば、端末１０２は、ユーザ操作により、ノードｎ２と複製したノードｎ１との間にエッジｅ１を描画して、ノードｎ２とノードｎ１とを連結する。これにより、サーバ１０１は、ノードｎ２の連結先であるノードｎ１を、推論ルート３１０のノードＮ２の連結先であるノードＮ１に対応付け、エッジｅ１をノードＮ２，Ｎ１間のエッジＥ１に対応付ける。このようにして、シナリオ３０２が、ノードｎ１、エッジｅ１、ノードｎ２、エッジｅ２１、ノードｎ３１、エッジｅ２２、ノードｎ３２に更新される。

図２０は、ユーザ操作によるシナリオ作成例１２を示す説明図である。図２０は、図１９の状態から、さらにノードｎ４１～ｎ４３およびエッジｅ３２１～ｅ３２３をシナリオ３０２に追加した状態を示す。具体的には、たとえば、端末１０２は、ユーザ操作により、ノードｎ３１と複製したノードｎ４１との間にエッジｅ３１１を描画して、ノードｎ３１とノードｎ４１とを連結する。これにより、サーバ１０１は、ノードｎ３１の連結先であるノードｎ４１を、推論ルート３１０のノードＮ３の連結先であるノードＮ４に対応付け、エッジｅ３１１をノードＮ３，Ｎ４間のエッジＥ３に対応付ける。

同様に、端末１０２は、ユーザ操作により、ノードｎ３２と複製したノードｎ４２との間にエッジｅ３１２を描画して、ノードｎ３２とノードｎ４２とを連結する。これにより、サーバ１０１は、ノードｎ３２の連結先であるノードｎ４２を、推論ルート３１０のノードＮ３の連結先であるノードＮ４に対応付け、エッジｅ３１２をノードＮ３，Ｎ４間のエッジＥ３に対応付ける。

同様に、端末１０２は、ユーザ操作により、ノードｎ３２と複製したノードｎ４３との間にエッジｅ３１３を描画して、ノードｎ３２とノードｎ４３とを連結する。これにより、サーバ１０１は、ノードｎ３２の連結先であるノードｎ４３を、推論ルート３１０のノードＮ３の連結先であるノードＮ４に対応付け、エッジｅ３１３をノードＮ３，Ｎ４間のエッジＥ３に対応付ける。

また、ユーザは、登録対象となるシナリオ２０００を選択することが可能である。具体的には、たとえば、ユーザは、入力デバイス２０３により、シナリオ３０２からノードｎ１、ノードｎ２、ノードｎ３１、ノードｎ３２、およびノードｎ４２を選択する（図２０において黒塗りで表示）。サーバ１０１は、選択されたノードｎ１、ノードｎ２、ノードｎ３１、ノードｎ３２、およびノードｎ４２と、その間のエッジｅ１、ｅ２２、ｅ３１２を登録対象シナリオ２０００に設定する。そして、ユーザが、入力デバイス２０３により保存ボタン９２０を押下すると、端末１０２は、登録対象シナリオ２０００を当該端末１０２のユーザのＩＤに関連付けて記憶デバイス２０２に保存する（ステップＳ６１０）。

このように、上述した実施例では、シナリオ３０２の作成効率の向上や作成されるシナリオ３０２の品質向上を図ることができる。

なお、上述した実施例では、クライアントサーバ型の作成支援システム１００において、サーバ１０１が、端末１０２からの操作に従って、シナリオ３０２の作成を支援する作成支援装置として説明した。これに対し、端末１０２が、検索クエリ５１０を生成し、サーバに検索させるという作成支援装置でもよい。また、上述した実施例では、クライアントサーバ型の作成支援システム１００について説明したが、スタンドアロン型のサーバ１０１で実現してもよい。

また、上述した実施例１および実施例２にかかる作成支援装置は、下記（１）～（１３）のように構成することもできる。

（１）プログラムを実行するプロセッサ２０１と、プログラムを記憶する記憶デバイス２０２と、を有する作成支援装置（サーバ１０１，端末１０２）は、知識を規定した２つのノードｎｓ，ｎｄと、２つのノードｎｓ，ｎｄの関係性を規定し２つのノードｎｓ，ｎｄを連結したエッジｅｓｄと、により構成される関係知識データ１０４－ｉの集合を記憶する関係知識ＤＢ１０４にアクセス可能である。プロセッサ２０１は、仮説を構成する複数の知識を順序付けた推論ルート３０１を取得する取得処理（ステップＳ６０３、Ｓ６０４）と、仮説を具体化したシナリオ３０２に取得処理によって取得された推論ルート３０１内の第１ノードＮ２に対応する第２ノードｎ２が追加された場合、シナリオ３０２を更新する更新処理（ステップＳ６０７）と、推論ルート３０１内の第１ノードＮ２と、第１ノードＮ２からの第１連結先ノードＮ３と、第１ノードＮ２および第１連結先ノードＮ３を連結する第１エッジＥ２と、に基づいて、第２ノードｎ２からの第２連結先ノードｎ３１を検索する第１検索クエリ５１０を生成する生成処理（ステップＳ６０９）と、生成処理によって生成された第１検索クエリ５１０に該当する特定の第１関係知識データ１０４－ｉを、関係知識ＤＢ１０４から検索する検索処理（ステップＳ６１０）と、検索処理によって検索された特定の第１関係知識データ１０４－ｉを出力する出力処理（ステップＳ６１１）と、を実行する。

これにより、ユーザは複数の知識を規定するノードｎをエッジｅで連結することができ、シナリオ３０２を作成することができる。具体的には、たとえば、第１検索クエリ５１０の検索結果として挙がってきた特定の第１関係知識データ１０４－ｉから連結先のノードｎを選択可能であるため、ユーザにとって興味のないシナリオ３０２は生成されない。すなわち、第１検索クエリ５１０で特定の第１関係知識データ１０４－ｉを検索することにより、シナリオ３０２の各ノードｎや各エッジｅに対して課した条件を満たすようなシナリオ３０２が作成される。このように、シナリオ３０２の作成効率の向上や作成されるシナリオ３０２の品質向上を図ることができる。

（２）上記（１）の作成支援装置において、生成処理では、プロセッサ２０１は、推論ルート３０１内の第１連結先ノードＮ３と、第１連結先ノードＮ３からの第３連結先ノードＮ４と、第１連結先ノードＮ３および第３連結先ノードＮ４を連結する第３エッジＥ３と、に基づいて、第２連結先ノードｎ３１からの第４連結先ノードｎ４１を検索する第２検索クエリ５１０を生成し、検索処理では、プロセッサ２０１は、生成処理によって生成された第２検索クエリ５１０に該当する特定の第２関係知識データ１０４－ｉを、関係知識ＤＢ１０４から検索し、出力処理では、プロセッサ２０１は、特定の第１関係知識データ１０４－ｉと、特定の第２関係知識データ１０４－ｉの件数と、を出力する。

これにより、ユーザは、第４連結先ノードｎ４１の存在を、第２連結先ノードｎ３１の検索時に確認することができる。したがって、第４連結先ノードｎ４１が存在しない第２連結先ノードｎ３１のシナリオ３０２への追加を回避することができる。

（３）上記（２）の作成支援装置において、プロセッサ２０１は、第２連結先ノードｎ３に規定されている知識の文字列から、当該文字列の一部を含む部分文字列を複数抽出する抽出処理（ステップＳ７０６）を実行し、生成処理では、プロセッサ２０１は、抽出処理によって抽出された文字列の各々を第２連結先ノードｎ３として、第２検索クエリ５１０を生成し、検索処理では、プロセッサ２０１は、第２検索クエリ５１０の各々について、特定の第２関係知識データ１０４－ｉを関係知識ＤＢ１０４から検索し、プロセッサ２０１は、第２検索クエリ５１０の各々から検索された特定の第２関係知識データ１０４－ｉの件数に関する統計データ８１０を算出する算出処理（ステップＳ７１０）を実行し、出力処理では、プロセッサ２０１は、特定の第１関係知識データ１０４－ｉと、算出処理によって算出された統計データ８１０と、を出力する。

抽出処理（ステップＳ７０６）により、第２連結先ノードｎ３１を起点とする第２検索クエリ５１０の検索パターンの網羅性の向上を図ることができる。これにより、ユーザは、第４連結先ノードｎ４１の存在を、第２連結先ノードｎ３１の検索時に網羅的に確認することができる。したがって、第４連結先ノードｎ４１が存在しない第２連結先ノードｎ３１のシナリオ３０２への追加を回避することができる。

（４）上記（１）の作成支援装置において、関係知識データ１０４－ｉは、関係知識データ１０４－ｉの関連情報を有し、出力処理では、プロセッサ２０１は、関連情報を含む特定の第２関係知識データ１０４－ｉを出力する。

これにより、ユーザは、第１検索クエリ５１０の検索結果として挙がってきた特定の第１関係知識データ１０４－ｉから連結先のノードｎの選択時に関連情報を参照して、シナリオ３０２への追加する際の判断指標とすることができる。

（５）上記（４）の作成支援装置において、関連情報は、関係知識データ１０４－ｉの根拠となる出典文４１０である。

これにより、ユーザは、第１検索クエリ５１０の検索結果として挙がってきた特定の第１関係知識データ１０４－ｉから連結先のノードｎの選択時に出典文４１０を参照して、シナリオ３０２への追加する際の判断指標とすることができる。

（６）上記（４）の作成支援装置において、関連情報は、関係知識データ１０４－ｉの根拠となる出典へのリンク１２１５である。

これにより、ユーザは、第１検索クエリ５１０の検索結果として挙がってきた特定の第１関係知識データ１０４－ｉから連結先のノードｎの選択時にリンク１２１５によるリンク先のＷｅｂページを参照して、シナリオ３０２への追加する際の判断指標とすることができる。

（７）上記（５）の作成支援装置において、出力処理では、プロセッサ２０１は、出典文４１０において第２ノードｎ２および第２連結先ノードｎ３１の各々に規定されている知識を示す文字列と、第１エッジＥ２に規定された関連性を示す文字列と、を強調表示可能に出力する。

これにより、ユーザは、第１検索クエリ５１０の検索結果として挙がってきた特定の第１関係知識データ１０４－ｉから連結先のノードｎの選択時に出典文４１０の強調表示箇所を参照して、シナリオ３０２への追加する際の判断指標とすることができる。

（８）上記（１）の作成支援装置において、更新処理では、プロセッサ２０１は、シナリオ３０２内で、第２ノードｎ２と特定の第１関係知識データ１０４－ｉ内の第２連結先ノードｎ３１とが第１エッジＥ２に対応する第２エッジｅ２１で連結された場合、シナリオ３０２を更新する。

これにより、最新の状態でシナリオ３０２の作成を継続することができる。

（９）上記（８）の作成支援装置において、生成処理では、プロセッサ２０１は、推論ルート３０１内の第１連結先ノードＮ３と、第１連結先ノードＮ３からの第３連結先ノードＮ４と、第１連結先ノードＮ３および第３連結先ノードＮ４を連結する第３エッジＥ３と、に基づいて、第２連結先ノードｎ３１からの第４連結先ノードｎ４１を検索する第３検索クエリ５１０を生成し、検索処理では、プロセッサ２０１は、生成処理によって生成された第３検索クエリ５１０に該当する特定の第２関係知識データ１０４－ｉを、関係知識ＤＢ１０４から検索し、出力処理では、プロセッサ２０１は、特定の第２関係知識データ１０４－ｉを出力する。

これにより、作成支援装置は、最新の状態となったシナリオ３０２で検索クエリを生成することができる。

（１０）上記（９）の作成支援装置において、関係知識データ１０４－ｉは、関係知識データ１０４－ｉの関連情報を有し、生成処理では、プロセッサ２０１は、推論ルート３０１内の第１連結先ノードＮ３と、第３連結先ノードＮ４と、第３エッジＥ３と、特定の第１関係知識データ１０４－ｉに含まれる関連情報と、に基づいて、第３検索クエリ５１０を生成し、出力処理では、プロセッサ２０１は、特定の第２関係知識データ１０４－ｉおよび関連情報を出力する。

これにより、作成支援装置は、前回の検索結果である特定の第１関係知識データ１０４－ｉに含まれる関連情報を用いて検索することができる。

（１１）上記（１０）の作成支援装置において、関連情報は、関係知識データ１０４－ｉの根拠となる出典文４１０である。

（１２）上記（１０）の作成支援装置において、プロセッサ２０１は、生成処理では、プロセッサ２０１は、第３検索クエリ５１０の関連情報と、第３検索クエリ５１０に該当する関係知識データ１０４－ｉの関連情報と、の類似度に基づいて、第３検索クエリ５１０に該当する関係知識データ１０４－ｉを特定の第２関係知識データ１０４－ｉに決定する。

これにより、類似度がしきい値以上である場合に第３検索クエリ５１０に該当する関係知識データ１０４－ｉを特定の第２関係知識データ１０４－ｉに決定したり、類似度がしきい値以下である場合に第３検索クエリ５１０に該当する関係知識データ１０４－ｉを特定の第２関係知識データ１０４－ｉに決定したりする、といった検索が可能になる。これにより、特定の第２関係知識データ１０４－ｉを効率的に絞り込むことができる。

（１３）上記（１）の作成支援装置において、プロセッサ２０１は、シナリオ３０２の中から選択されたノード群とノード群を連結するエッジ群とにより登録対象シナリオ２０００を決定し、記憶デバイス２０２に保存する保存処理（ステップＳ６１２）を実行する。

これにより、作成支援装置は、シナリオ３０２内の必要なシナリオ２０００の保存を、ユーザ操作によるノードの選択だけで容易に実行することができる。

なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。たとえば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、または置換をしてもよい。

また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、たとえば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサ２０１がそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。

各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置、又は、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）カード、ＳＤカード、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）の記録媒体に格納することができる。

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。

１００ 作成支援システム
１０１ サーバ
１０２ 端末
１０３ ネットワーク
１０４ 関係知識ＤＢ
１０４－ｉ 関係知識データ
２０１ プロセッサ
２０２ 記憶デバイス
３０１ 推論ルート
３０２ シナリオ
３１０ 推論ルート
４１０ 出典文
５１０ 検索クエリ
８１０ 統計データ
２０００ 登録対象シナリオ
Ｅ，ｅ エッジ
Ｎ，ｎ ノード
Ｃ，ｃ 接続点

Claims (15)

1. プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有する作成支援装置であって、
   知識を規定した２つのノードと、前記２つのノードの関係性を規定し前記２つのノードを連結したエッジと、により構成される関係知識データの集合を記憶するデータベースにアクセス可能であり、
   前記プロセッサは、
   仮説を構成する複数の前記知識を順序付けた推論ルートを取得する取得処理と、
   前記仮説を具体化したシナリオに前記取得処理によって取得された推論ルート内の第１ノードに対応する第２ノードが追加された場合、前記シナリオを更新する更新処理と、
   前記推論ルート内の前記第１ノードと、前記第１ノードからの第１連結先ノードと、前記第１ノードおよび前記第１連結先ノードを連結する第１エッジと、に基づいて、前記第２ノードからの第２連結先ノードを検索する第１検索クエリを生成する生成処理と、
   前記生成処理によって生成された第１検索クエリに該当する第１関係知識データを、前記データベースから検索する検索処理と、
   前記検索処理によって検索された第１関係知識データを出力する出力処理と、
   を実行することを特徴とする作成支援装置。
2. 請求項１に記載の作成支援装置であって、
   前記生成処理では、前記プロセッサは、前記推論ルート内の前記第１連結先ノードと、前記第１連結先ノードからの第３連結先ノードと、前記第１連結先ノードおよび前記第３連結先ノードを連結する第３エッジと、に基づいて、前記第２連結先ノードからの第４連結先ノードを検索する第２検索クエリを生成し、
   前記検索処理では、前記プロセッサは、前記生成処理によって生成された第２検索クエリに該当する第２関係知識データを、前記データベースから検索し、
   前記出力処理では、前記プロセッサは、前記第１関係知識データと、前記第２関係知識データの件数と、を出力する、
   ことを特徴とする作成支援装置。
3. 請求項２に記載の作成支援装置であって、
   前記プロセッサは、
   前記第２連結先ノードに規定されている知識の文字列から、当該文字列の一部を含む部分文字列を複数抽出する抽出処理を実行し、
   前記生成処理では、前記プロセッサは、前記抽出処理によって抽出された文字列の各々を前記第２連結先ノードとして、前記第２検索クエリを生成し、
   前記検索処理では、前記プロセッサは、前記第２検索クエリの各々について、前記第２関係知識データを前記データベースから検索し、
   前記プロセッサは、
   前記第２検索クエリの各々から検索された前記第２関係知識データの件数に関する統計データを算出する算出処理を実行し、
   前記出力処理では、前記プロセッサは、前記第１関係知識データと、前記算出処理によって算出された統計データと、を出力する、
   ことを特徴とする作成支援装置。
4. 請求項１に記載の作成支援装置であって、
   前記関係知識データは、前記関係知識データの関連情報を有し、
   前記出力処理では、前記プロセッサは、第１関連情報を含む前記第１関係知識データを出力する、
   ことを特徴とする作成支援装置。
5. 請求項４に記載の作成支援装置であって、
   前記関連情報は、前記関係知識データの根拠となる出典に関する文書データであり、
   前記第１関連情報は、前記第１関係知識データの根拠となる出典に関する第１文書データである、
   ことを特徴とする作成支援装置。
6. 請求項４に記載の作成支援装置であって、
   前記関連情報は、前記関係知識データの根拠となる出典へのアクセス情報であり、
   前記第１関連情報は、前記第１関係知識データの根拠となる出典への第１アクセス情報である、
   ことを特徴とする作成支援装置。
7. 請求項５に記載の作成支援装置であって、
   前記出力処理では、前記プロセッサは、前記第１文書データにおいて前記第２ノードおよび前記第２連結先ノードの各々に規定されている知識を示す文字列と、前記第１エッジに規定された関連性を示す文字列と、を強調表示可能に出力する、
   ことを特徴とする作成支援装置。
8. 請求項１に記載の作成支援装置であって、
   前記更新処理では、前記プロセッサは、前記シナリオ内で、前記第２ノードと前記第１関係知識データ内の前記第２連結先ノードとが前記第１エッジに対応する第２エッジで連結された場合、前記シナリオを更新する、
   ことを特徴とする作成支援装置。
9. 請求項８に記載の作成支援装置であって、
   前記生成処理では、前記プロセッサは、前記推論ルート内の前記第１連結先ノードと、前記第１連結先ノードからの第３連結先ノードと、前記第１連結先ノードおよび前記第３連結先ノードを連結する第３エッジと、に基づいて、前記第２連結先ノードからの第４連結先ノードを検索する第３検索クエリを生成し、
   前記検索処理では、前記プロセッサは、前記生成処理によって生成された第３検索クエリに該当する第２関係知識データを、前記データベースから検索し、
   前記出力処理では、前記プロセッサは、前記第２関係知識データを出力する、
   ことを特徴とする作成支援装置。
10. 請求項９に記載の作成支援装置であって、
    前記関係知識データは、前記関係知識データの関連情報を有し、
    前記生成処理では、前記プロセッサは、前記推論ルート内の前記第１連結先ノードと、前記第３連結先ノードと、前記第３エッジと、前記第１関係知識データに含まれる第１関連情報と、に基づいて、前記第３検索クエリを生成し、
    前記出力処理では、前記プロセッサは、前記第２関係知識データおよび前記第１関連情報を出力する、
    ことを特徴とする作成支援装置。
11. 請求項１０に記載の作成支援装置であって、
    前記関連情報は、前記関係知識データの根拠となる出典に関する文書データであり、
    前記第１関連情報は、前記第１関係知識データの根拠となる出典への第１アクセス情報である、
    ことを特徴とする作成支援装置。
12. 請求項１０に記載の作成支援装置であって、
    前記プロセッサは、
    前記生成処理では、前記プロセッサは、前記第３検索クエリの関連情報と、前記第３検索クエリに該当する関係知識データの関連情報と、の類似度に基づいて、前記第３検索クエリに該当する関係知識データを前記第２関係知識データに決定する、
    ことを特徴とする作成支援装置。
13. 請求項１に記載の作成支援装置であって、
    前記プロセッサは、
    前記シナリオの中から選択されたノード群と前記ノード群を連結するエッジ群とにより登録対象シナリオを決定し、前記記憶デバイスに保存する保存処理、
    を実行することを特徴とする作成支援装置。
14. プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有する作成支援装置が実行する作成支援方法であって、
    知識を規定した２つのノードと、前記２つのノードの関係性を規定し前記２つのノードを連結したエッジと、により構成される関係知識データの集合を記憶するデータベースにアクセス可能であり、
    前記プロセッサは、
    仮説を構成する複数の前記知識を順序付けた推論ルートを取得する取得処理と、
    前記仮説を具体化したシナリオに前記取得処理によって取得された推論ルート内の第１ノードに対応する第２ノードが追加された場合、前記シナリオを更新する更新処理と、
    前記推論ルート内の前記第１ノードと、前記第１ノードからの第１連結先ノードと、前記第１ノードおよび前記第１連結先ノードを連結する第１エッジと、に基づいて、前記第２ノードからの第２連結先ノードを検索する第１検索クエリを生成する生成処理と、
    前記生成処理によって生成された第１検索クエリに該当する第１関係知識データを、前記データベースから検索する検索処理と、
    前記検索処理によって検索された第１関係知識データを出力する出力処理と、
    を実行することを特徴とする作成支援方法。
15. 知識を規定した２つのノードと、前記２つのノードの関係性を規定し前記２つのノードを連結したエッジと、により構成される関係知識データの集合を記憶するデータベースにアクセス可能なプロセッサに、
    仮説を構成する複数の前記知識を順序付けた推論ルートを取得する取得処理と、
    前記仮説を具体化したシナリオに前記取得処理によって取得された推論ルート内の第１ノードに対応する第２ノードが追加された場合、前記シナリオを更新する更新処理と、
    前記推論ルート内の前記第１ノードと、前記第１ノードからの第１連結先ノードと、前記第１ノードおよび前記第１連結先ノードを連結する第１エッジと、に基づいて、前記第２ノードからの第２連結先ノードを検索する第１検索クエリを生成する生成処理と、
    前記生成処理によって生成された第１検索クエリに該当する第１関係知識データを、前記データベースから検索する検索処理と、
    前記検索処理によって検索された第１関係知識データを出力する出力処理と、
    を実行させることを特徴とする作成支援プログラム。

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