JPH0619714A - 事例ベース推論方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 間違いを含まないモデル事例を用いることに
より検索事例数を少なくして検索時間を短縮し得る事例
ベース推論方法。 【構成】 この事例ベース推論方法は問題解決に際し，
問題の仕様ａを入力し〔仕様の入力１〕，事例ベース２
に予め記憶された複数の事例ｂ，ｄ，…の内，仕様ａに
最も似ている事例ｂを所定の優先順位３にて検索し〔事
例の検索４〕，仕様ａと事例ｂとの異なる部分について
変更ルール５に基づいて事例ｂを変更し〔事例の補正
６〕，修正案ｃを出力し〔修正案の出力７〕，補正後の
事例を記憶に追加する〔事例の追加８〕時，補正後の事
例から成功事例を抽出したモデル事例を記憶に追加する
ように構成されている。上記構成により，間違いを含ま
ないモデル事例を用いて検索事例数を少なくし，検索時
間を短縮することができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は事例ベース推論方法に係
り，詳しくは各種プラントの診断，設計，計画などに適
用可能な事例ベース推論方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】事例ベース推論とは，過去の成功または
失敗の事例をもとに，問題に応じた修正を加えて効率よ
く解を得る周知の手法である。図５は従来の事例ベース
推論方法の一例における概略構成を示す説明図，図６は
従来の事例ベース推論方法による問題解決の手順を示す
フローチャートである。図５に示す如く，従来の推論方
法は主として以下の〔 〕内に示される各過程により構
成されている。この方法による問題解決に際しては，ま
ず問題の仕様ａを入力する〔仕様の入力１〕。次に，こ
の仕様ａと事例ベース２に予め記憶された複数の過去事
例ｂ，ｄ，…とを照合し，所定の優先順位３にて最も条
件が似ている事例ｂを検索する〔事例の検索４〕。そし
て，検索された過去事例ｂを基本にして仕様ａと異なる
部分について，問題に固有の変更ルール５を用いて変更
を加える〔事例の補正６〕。このような手順で得られた
修正案ｃがシステム解であり出力される〔修正案の出力
７〕。この解は実際に適用して効果を確認するか，又は
シミュレーションなどで効果を確認することにより評価
してから，その結果（成功または失敗）とともに修正案
ｃを再び過去事例ｂとして事例ベース２に記憶する〔事
例の追加８〕。この方法による問題解決の手順を図６に
示す。即ち，図中の各ステップＳ１，Ｓ２，…の順に上
記各過程〔仕様の入力１〕，〔事例の検索４〕，〔事例
の補正６〕，〔修正案の出力７〕，〔事例の追加８〕が
実行され，問題解決がなされる。このような従来の事例
ベース推論方法では，過去事例を使っているために， （１）推論時間が早い （２）知識獲得が容易である （３）適用前に成功失敗の目処が付く などの利点がある。従って，従来の方法は，各種プラン
トの診断，設計，計画などに広く適用されていた。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】上記したような従来の
事例ベース推論方法では，事例ベース２に記憶される過
去事例ｂの質と量とが性能を左右するため，次のような
問題があった。 （１）実際の事例には間違いが含まれている可能性が高
いが，その間違いが認識されていない場合がある。 （２）仕様は年々厳しくなる傾向にあるため，何年も前
の事例では現状に合わない場合がある。 （３）事例追加を毎回行なうと膨大なメモリが必要にな
るが，処理数が多くなればなる程重複事例が推論速度を
遅くする。本発明はこのような従来の技術における課題
を解決するために，事例ベース推論方法を改良し，間違
いを含まないモデル事例を用いることにより検索事例数
を少なくして検索時間を短縮し得る事例ベース推論方法
の提供を目的とするものである。

【０００４】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明は，問題解決に際し，予め記憶された複数の事
例の内上記問題に最も似ている事例を検索し，上記問題
と上記事例との異なる部分について所定のルールに基づ
いて該事例を補正の上出力し，上記補正後の事例を記憶
に追加する事例ベース推論方法において，上記補正後の
事例から成功事例を抽出したモデル事例を上記記憶に追
加することを特徴とする事例ベース推論方法として構成
されている。

【０００５】

【作用】本発明によれば，問題解決に際し，予め記憶さ
れた複数の事例の内上記問題に最も似ている事例を検索
し，上記問題と上記事例との異なる部分について所定の
ルールに基づいて該事例を補正の上出力し，上記補正後
の事例を上記記憶に追加する時，上記補正後の事例から
成功事例を抽出したモデル事例が上記記憶に追加され
る。このように間違いを含まないモデル事例を用いるこ
とにより検索事例数を少なくして検索時間を短縮するこ
とができる。

【０００６】

【実施例】以下，添付図面を参照して本発明を具体化し
た実施例につき説明し，本発明の理解に供する。尚，以
下の実施例は，本発明を具体化した一例であって，本発
明の技術的範囲を限定する性格のものではない。ここに
図１は本発明の一実施例に係る事例ベース推論方法の概
略構成を示す説明図，図２は実際の注文事例を示す一覧
表，図３はモデル事例を示す一覧表，図４は本実施例の
事例ベース推論方法による設計例を示す各過程での入出
力フォーマットを示す。また前記図５に示した従来の事
例ベース推論方法の概略構成を示す説明図と共通する要
素には同一符号を使用する。図１に示す如く，本実施例
に係る事例ベース推論方法は主として以下の〔 〕内に
示される各過程により構成されている。この方法による
問題解決に際してはまず問題の仕様を入力し〔仕様の入
力１〕，次にこの仕様ａと事例ベース２に予め記憶され
た複数の事例ｂ，ｄ，…とを照合し，所定の優先順位３
にて最も条件が似ている事例ｂを検索し〔事例の検索
４〕，検索された事例ｂを基本にして仕様ａと異なる部
分について変更ルール５を用いて変更を加え〔事例の補
正６〕，こうして得られた修正案ｃを出力し〔修正案の
出力７〕，評価してから修正案ｃを事例ベース２に記憶
する〔事例の追加８〕。これらの過程はいずれも従来例
と同様であり，この方法による問題解決の手順も従来例
と同様である（図６参照）。しかし，本実施例では事例
ベース２に記憶される事例ｂに過去事例を直接使わずモ
デル事例を参照している点と，これに関係して失敗事例
をモデル事例として記憶せず成功事例のみを抽出して記
憶する点で従来例と異なる。ただし，実際には失敗事例
を全く除外するのではなく，必要に応じて修正を行った
上でモデル事例として追加しても良い。本実施例の推論
方法を，厚板の品質設計に適用した例について以下に説
明する。厚板とは，６ｍｍ以上の厚みの鋼板のことであ
り，船舶・橋梁・タンクなどの構造部材に使われるもの
である。又厚板の品質設計とは，設計仕様でサイズ・用
途・強度・製品の加工方法（溶接，曲げ，．．．）など
が指定されたとき，それらに応じた化学成分・加工方法
・検査基準などを決定することである。この品質設計
は，継続のオーダについては従来よりすべて自動設計さ
れていたが，非継続のオーダや特別注文のあったオーダ
については自動化は難しく，又この設計業務は鋼板製造
工程のすべてに影響を及ぼすため熱練スタッフが設計を
担当していたものである。

【０００７】まず，モデル事例の作成過程について以下
に説明する。一般に，厚板の品質設計の注文は図２のよ
うな入出力フォーマットで表わすことができる。ここ
で，用途加工区分とは，よく似た用途ごとに加工方法を
まとめたものであり，例えばＫ００の如く，パイプ・水
道管・構造用管などの用途について加工方法などを決め
ている。この内水道管については特に曲げ加工が多く，
また曲げ部分に亀裂が発生すると水洩れの原因となるた
め構造用管などに比べて品質を十分に保証する必要があ
る。そこで，用途が水道管である場合に限り，特別な設
計（靱性に関係する成分の強化・検査基準の強化）を加
えている。この実際の注文事例に基づいて作成したモデ
ル事例を図３に示す。モデル事例では，出力に影響を及
ぼさない入力項目については削除している。また，モデ
ル事例では特定の材料規格名や板厚に関係して決まる品
質設計Ｎｏ．や成分の数値に関しては，一般的に定義を
している（即ちモデル化している）。例えば，モデル事
例内の（ランクアップ：１）や（最高品質）が該当す
る。ここで，（ランクアップ：１）とは，標準で定めら
れている成分値よりランクを１段階上げるという意味で
ある。これらの具体的値は，変更ルール５により詳細に
決定される。このモデル事例を用いて設計した例を図１
における各過程の順に示すと図４のようになる。即ち，
図１における〔仕様の入力１〕で入力される仕様ａは図
４の（１）のフォーマットで与えられる。同様に〔事例
の検索４〕で検索された事例ｂは図４の（２）のフォー
マットで，〔事例の補正６〕で変更途中の事例ｂ´は図
４の（３）のフォーマットで，〔修正案の出力７〕で出
力される修正案ｃは図４の（４）のフォーマットでそれ
ぞれ与えられる。そして，修正案ｃの内，成功事例（又
は修正された失敗事例）が抽出され，モデル化されて事
例ベース２に記憶される。従って，〔事例の追加８〕で
事例ベース２に追加される成功事例（又は修正された失
敗事例）のフォーマットは図４の（２）と同様のモデル
事例となる。但し，事例ベース２に追加されるモデル事
例と同一の事例が先に記憶されている場合は，重複して
記憶されず，新規の事例のみが記憶される。以上のよう
に，本実施例では間違いを含まないモデル事例を定義
し，これを事例検索に用いて基本設計を行い，変更ルー
ルにより詳細を設計する。これにより，事例の重複がな
くなり，検索事例数は少なくなるため検索時間を短縮す
ることができる。またモデル事例を使っているため，事
例検索時に矛盾した事例の処理を考慮する必要がないう
え，間違いが含まれていないので導出解の正当性が保証
される。その結果，問題を確実にかつ迅速に解決するこ
とができる。

【０００８】

【発明の効果】本発明に係る事例ベース推論方法は，上
記したように構成されているため，事例の重複がなくな
り，検索事例数は少なくなるため検索時間を短縮するこ
とができる。またモデル事例を使っているため，事例検
索時に矛盾した事例の処理を考慮する必要がないうえ，
間違いが含まれていないので導出解の正当性が保証され
る。その結果，問題を確実にかつ迅速に解決することが
できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の一実施例に係る事例ベース推論方法
の概略構成を示す説明図。

【図２】 実際の注文事例を示す一覧表。

【図３】 モデル事例を示す一覧表。

【図４】 本実施例の事例ベース推論方法による設計例
を示す各過程での入出力フォーマット。

【図５】 従来の事例ベース推論方法の一例における概
略構成を示す説明図。

【図６】 従来の事例ベース推論方法による問題解決の
手順を示すフローチャート。

【符号の説明】

１…仕様の入力 ２…事例ベース ３…優先順位 ４…事例の検索 ５…変更ルール ６…事例の補正 ７…修正案の出力 ８…事例の追加

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 前岡 和義 加古川市金沢町１番地 株式会社神戸製鋼 所加古川製鉄所内

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 問題解決に際し，予め記憶された複数の
   事例の内上記問題に最も似ている事例を検索し，上記問
   題と上記事例との異なる部分について所定のルールに基
   づいて該事例を補正の上出力し，上記補正後の事例を記
   憶に追加する事例ベース推論方法において，上記補正後
   の事例から成功事例を抽出したモデル事例を上記記憶に
   追加することを特徴とする事例ベース推論方法。