JPH08194618A - 事例ベース推論装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 事例推論における知識獲得を容易にする一
方，適切な解を得ることができる事例ベース推論装置。 【構成】 本装置は，問題解決に際し，事例ベース２内
に予め記憶された複数のモデル事例の内で上記問題に最
も似ている候補事例を検索する事例検索手段４と，上記
問題と候補事例との異なる部分について所定のルールに
基づいて該候補事例を補正する事例補正手段６と，上記
補正後の候補事例から成功事例を抽出する事例抽出手段
９と，成功事例をモデル化して事例ベース２内の記憶に
追加する事例追加手段８と，上記モデル事例の属性に少
なくともその抽出状況を付加する属性付加手段１０と，
先に付加された属性を参照する属性参照手段１１と，上
記候補モデル事例が上記問題の１つについて複数得られ
たときは，所定の処理により該候補事例の数及び／又は
内容を変化させる事例変化手段１２等を具備している。
上記構成により，事例ベース推論において知識獲得を容
易にする一方，常に適切な解を得ることができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は，事例ベース推論装置に
係り，例えば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装置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
く解を得る周知の方法である。図８は従来の事例ベース
推論方法を適用可能と考えられる装置（従来の推論装置
及びその改良装置）の一例における概略構成を示す模式
図である。図８に示す如く，従来の推論装置は，問題解
決に際して先ず問題の仕様ａを入力する仕様入力手段１
と，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，…等とを照合し，所定の優先順位３に
て最も条件が似ている候補事例ｂを検索する事例検索手
段４と，検索された候補事例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る事
例補正手段６と，こうして得られた修正案ｃを出力する
事例出力手段７と，この修正案ｃを評価してから事例ベ
ース２に記憶する事例追加手段８とを具備している。こ
のような事例ベース推論装置では，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 などの利点がある。しかしながら，この装置では，事例
ベース２に記憶される過去事例の質と量とが性能左右す
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）要求仕様は年々厳しくなる傾向にあるため，古い
事例では現状にあわない場合がある。 （３）事例追加を毎回行うと膨大なメモリが必要にな
り，重複事例が多くなれば結論の質は検索時間の割りに
改善されない。 以上の観点から，本発明者らは次のような改良を行った
（特願平４−１７６６９３号）。ここでは，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
例を使用し，これに関係して失敗事例を記憶せず，成功
事例のみを抽出してモデル事例として記憶する。このた
めに，従来の推論装置の改良装置では，上記補正後の事
例を評価してその中から成功事例を抽出する事例抽出手
段９を具備し，事例追加手段８は成功事例のみをモデル
化して事例ベース２に記憶する。但し，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
たうえでモデル事例として追加してもよい。このように
間違いを含まないモデル事例を用い，事例を汎用的なル
ールの組み合わせにより表現することにより，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た。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら上記した
ような従来の事例ベース推論装置及びその改良装置で
は，次のような問題点があった。 （１）両装置共，事例ベース２に蓄積される事例は作成
されたときの意味や背景が保存されないため，時間とと
もにブラックボックス化する。 （２）改良装置では，事例ベースに蓄積される事例数を
少なくしすぎると，問題に対処できない場合がある。 本発明は，上記事情に鑑みてなされたものであり，その
第１の目的とするところは，モデル事例ごとにその事例
の抽出経緯や背景を保存し，適宜参照することにより，
事例ベース推論の知識獲得を容易にすることである。ま
た，第２の目的は，事例ベースに蓄積される事例数をよ
り少なくし，一層検索時間の短縮とメモリの節約とを図
ることである。

【０００４】

【課題を解決するための手段】上記第１の目的を達成す
るために第１の発明は，問題解決に際し，予め事例ベー
スに記憶された複数のモデル事例の内で上記問題に最も
似ている候補事例を検索する事例検索手段と，上記問題
と上記候補事例との異なる部分について所定のルールに
基づいて該候補事例を補正する事例補正手段と，上記補
正後の候補事例を出力する事例出力手段と，上記補正後
の候補事例を評価してその中から成功事例を抽出する事
例抽出手段と，上記成功事例をモデル化して上記事例ベ
ースの記憶に追加する事例追加手段とを具備した事例ベ
ース推論装置において，上記モデル事例の属性に少なく
ともその抽出状況を付加する属性付加手段と，上記モデ
ル事例に先に付加された属性を参照する属性参照手段と
を具備してなることを特徴とする事例ベース推論装置と
して構成されている。上記第２の目的を達成するために
第２の発明は，問題解決に際し，予め事例ベースに記憶
された複数のモデル事例の内で上記問題に最も似ている
候補事例を検索する事例検索手段と，上記問題と上記候
補事例との異なる部分について所定のルールに基づいて
該候補事例を補正する事例補正手段と，上記補正後の候
補事例を出力する事例出力手段と，上記補正後の候補事
例を評価してその中から成功事例を抽出する事例抽出手
段と，上記成功事例をモデル化して上記事例ベースの記
憶に追加する事例追加手段とを具備した事例ベース推論
装置において，上記候補事例が上記問題の１つについて
複数得られたときは，所定の処理により該候補事例の数
及び／又は内容を変化させる事例変化手段を具備してな
ることを特徴とする事例ベース推論装置として構成され
ている。上記第１，第２の目的を同時に達成するために
第３の発明は，問題解決に際し，予め事例ベースに記憶
された複数のモデル事例の内で上記問題に最も似ている
候補事例を検索する事例検索手段と，上記問題と上記候
補事例との異なる部分について所定のルールに基づいて
該候補事例を補正する事例補正手段と，上記補正後の候
補事例を出力する事例出力手段と，上記補正後の候補事
例を評価してその中から成功事例を抽出する事例抽出手
段と，上記成功事例をモデル化して上記事例ベースの記
憶に追加する事例追加手段とを具備した事例ベース推論
装置において，上記モデル事例の属性に少なくともその
抽出状況を含める属性付加手段と，上記モデル事例に先
に付加された属性を参照する属性参照手段と，上記候補
事例が上記問題の１つについて複数得られたときは，所
定の処理により該候補事例の数及び／又は内容を変化さ
せる事例変化手段とを具備してなることを特徴とする事
例ベース推論装置として構成されている。さらには，上
記モデル事例が，上記候補事例の段階で補正の対象とな
る部分を定性的な表現を用いて記述した事例である事例
ベース推論装置である。さらには，上記所定のルール
が，データベースを参照して上記候補事例の補正の対象
となる部分の記述を定性的な表現から定量的な表現に変
換するためのルールである事例ベース推論装置である。
さらには，上記所定の処理が，上記得られた複数の候補
事例間の相互の関係に基づいて事例同士を合成する処理
である事例ベース推論装置である。さらには，上記所定
の処理が，別途入力された指令に従って上記得られた複
数の候補事例の中から少なくとも１つの事例を選択する
処理である事例ベース推論装置である。

【０００５】

【作用】第１の目的を達成するために第１の発明では，
問題解決に際し，予め事例ベースに記憶された複数のモ
デル事例の内で上記問題に最も似ている候補事例が検索
され，上記問題と上記候補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候補事例が補正された上で出
力され，上記補正後の候補事例が評価されてその中から
成功事例が抽出され，上記成功事例がモデル化されて上
記事例ベースの記憶に追加されるに際し，上記モデル事
例の属性に少なくともその抽出状況が付加され，必要に
応じて上記モデル事例に先に付加された属性が参照され
る。これにより，事例ベースに蓄積される事例は作成さ
れたときの意味や背景や保存されるため，事例ベース推
論の知識の伝承と共有化とが図れるとともに，事例の変
更時の対処方法が明確になる。さらに，業務経験の浅い
者もこの事例の属性を参照することにより，短期間にベ
テランのノウハウを体系的に獲得できる。従って，事例
ベース推論の知識獲得が容易となる。第２の目的を達成
するために第２の発明では，上記候補事例が上記問題の
１つについて複数得られたときは，所定の処理により該
候補事例の数及び／又は内容が変化させられる。即ち，
事例ベースに蓄積されるモデル事例として独立性の高い
部分問題ごとに登録したり，特殊性を考慮して一部だけ
が異なる類似例の登録を許すと，問題に対応する事例が
１つに定まらず，このため複数の候補事例が得られる場
合があるが，このような場合にも上記の如く候補事例の
数及び／又は内容を変化させることにより最適な事例を
生成等することができる。これにより適切な解を得るこ
とができると共に，事例ベースに蓄積される事例数をよ
り少なくし一層検索時間の短縮とメモリの節約とを図る
ことができる。第３の発明は，上記第１，第２の発明を
組み合わせたものである。その結果，事例ベース推論に
おける知識獲得を容易にする一方，適切な解を得ること
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装置
の概略構成を示す模式図，図２は実際の問題事例を示す
図，図３は問題事例に対応するモデル事例を示す図，図
４は本装置による設計例を示す図表，図５はモデル事例
の説明画面を示す図，図６は候補事例合成時の関係を示
す図，図７は本装置による問題解決例を示す図である。
また，前記図８に示した従来の事例ベース推論方法を適
用可能と考えられる装置の一例における概略構成を示す
模式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，本第１〜第３の発明の一実施例に係る事例ベ
ース推論装置は，問題解決に際し，先ず問題の仕様ａを
入力する仕様入力手段１と，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モデル事例ｂ，ｄ…等とを
照合し，所定の優先順位３にて最も条件が似ている候補
事例ｂを検索する事例検索手段４と，検索された候補事
例ｂを基本にして仕様ａと異なる部分について所定のル
ールと後述する設計仕様とを記憶したデータベースであ
る変更ルール５を用いて補正する事例補正手段６と，上
記補正後の候補事例である修正案ｃを出力する事例出力
手段７と，上記修正案ｃを評価してその中から成功事例
を抽出する事例抽出手段９と，この成功事例をモデル化
して事例ベース２内の記憶に追加する事例追加手段８と
を具備する点で従来例の改良案と同様である。しかし，
本実施例では，上記モデル事例の属性に少なくともその
抽出状況を付加する属性付加手段１０と，上記モデル事
例に先に付加された属性を参照する属性参照手段１１と
を具備する（第１の発明）と共に，上記候補事例が上記
問題の１つについて複数得られたたときは，所定の処理
により候補事例の数及び／又は内容を変化させる事例変
化手段１２を具備している（第２の発明）点で従来例の
改良案と異なる。尚，第３の発明は上記第１，第２の発
明の組み合わせであり，従って上記と同様に従来例の改
良案と異なる。以下，厚板の品質設計を例にとって，本
装置における処理の流れを説明する。実際の事例は，図
２に示すように，設計仕様（入力）と，その仕様により
設計される要件（出力）との組み合わせで与えられる
が，本装置ではモデル事例を用いる。このモデル事例を
作成するときには，設計目的が同じである複数の事例を
調査し，それらの中から規格により決定できる部分と，
ノウハウにより決定する部分とに分ける。規格により決
定できる部分については別途設計仕様を定義しておき，
変更ルール５に登録しておく。ノウハウにより決定する
部分については，モデル事例として事例ベース２に登録
しておく。例えば図３に示すモデル事例の場合，用途・
加工方法がＫ００で与えられるような水道管の設計であ
る。ここでは，成分，超音波探傷は標準よりランクを上
げており，品質設計Ｎｏ．としてはこの規格の範囲での
最高のものを用いる。表面疵検査はＡランクにする。こ
のように，設計要件はモデル事例では定性的な表現で記
述されている。すなわち，成分（ランクアップ：１），
とか，品質設計Ｎｏ．（最高品質）などのように相対的
な指定方法になっている。この表現は内部的にルールに
展開され，板厚や用途などの条件から所定のデータベー
ス検索を行い，（ランクアップ：１）などに対応する具
体的な値を設定することにより，定量的な表現に変換さ
れる（この変換のためのルールが上記所定のルールに相
当する）。ここでは，具体的な値として上記変更ルール
に登録された設計仕様の値が用いられる。この流れに沿
って値を設定した状態が図４に示されている。図４にお
いて，顧客より与えられたオーダ仕様ａを，仕様入力手
段１により入力する（１）。過去事例から作成されたモ
デル事例を蓄えた事例ベース２からオーダ仕様ａに最も
近い候補事例を事例検索手段４により検索し，結果とし
て候補事例ｂを得る（２）。ここで，候補事例ｂは入力
項目の用途と用途加工区分とがオーダ仕様ａと一致して
いる。候補事例ｂの出力では，成分，品質設計Ｎｏ．，
超音波探傷の３つの項目が定性的表現にて記述され，表
面疵検査の項目は具体的な値としてＡランクが記述され
ている。事例補正手段６はまず，具体的な値が設定され
ている表面疵検査については候補事例の値をそのままオ
ーダ仕様にコピーする（３）。一方，定性的表現で定義
されている項目については，事例補正手段６は変更ルー
ル５を用いてオーダの板厚や規格名を参照しつつ，具体
的な値を決める。この結果，成分には「Ｓ≦０．００
５」，品質設計Ｎｏ．には「Ａ４３７３Ａ０Ａ００」，
超音波探傷には「コード４１」がそれぞれ具体的な値と
して決められ，最終的な修正案ｃに記載される。この修
正案ｃは必要に応じて事例出力手段７によりそのまま解
として出力される（４）。この解は設計責任者がチェッ
クし，実際に適用する。以上により，任意のオーダ仕様
に対して過去の経験を生かした新たな設計が簡単に行え
る。事例抽出手段９は，上記適用についての評価結果に
基づいて修正案ｃの中から成功事例を抽出し，この成功
事例を事例追加手段８によりモデル化して事例ベース２
に追加する。但し，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
加してもよい。ここまでの動作は従来例の改良案と略同
様であるが，以下の動作において，本実施例の特徴をな
す。即ち，本実施例では，各モデル事例の属性にその事
例の抽出経緯や背景（抽出状況に相当）を属性付加手段
１０により付加する。各モデル事例は付加された属性を
持ったまま事例追加手段８により事例ベース２に追加さ
れ，蓄積される。この蓄積されたモデル事例はその後の
問題解決に用いられるが，この際，付加された属性を持
ったまま，検索され新たな候補事例となる。次に，この
新たな候補事例として検索されたモデル事例の属性を参
照する場合について説明する。この場合には，属性参照
手段１１を起動する。これにより，モデル事例に先に付
加された属性が参照され，その事例の関連説明が例えば
図５のように得られる。このように，モデル事例ごとに
その事例の抽出経緯や背景を同時に保存しておき，適宜
参照することにより，事例ベース推論の知識の伝承と共
有化とを図ることができる。また，これに伴い，事例の
変更時に対処する方法が明確になる。さらに，業務経験
の浅いオペレータであってもこの事例の属性を参照する
ことにより，短期間にベテランのノウハウを体系的に獲
得することができる。従って，事例ベース推論における
知識獲得を容易にすることができる一方，メンテナンス
等も容易になる。ところで，事例ベース２に蓄積される
モデル事例として独立性の高い問題ごとに登録したり，
特殊性を考慮して一部だけが異なる類似事例の登録を許
すと，問題に対応する事例が１つに定まらず，このため
複数の候補事例が得られる場合がある。このように，候
補事例が複数個得られた場合について以下説明する。こ
の場合には，事例変化手段１２を起動する。これにより
候補事例間の関係を調べ，図６に示すような独立，包
含，矛盾及びこれらの組み合わせである重複の４つのタ
イプに分けて各タイプに応じた処理を行う。このための
処理が上記所定の処理に相当する。ここで，独立とは，
より具体的には候補事例の設計仕様（入力）と，その仕
様により設計される要件（出力）とが，全く重なりがな
い状態をいう。この場合，候補事例は全ての項目が単純
に合成される。例えば図７において，オーダ仕様の入力
項目がモデル事例ａとモデル事例ｂの入力項目を合わせ
持つようなものがあったとする。モデル事例ｂでは重要
な顧客である○×商事に対して，処理を優先的に行うと
いう意味で優先区分にＡという値を付与している。これ
は○×商事より受注したものは，その種類にかかわらず
常に優先されるという意味である。この場合，モデル事
例ａに定義される入力項目から導出される出力項目と，
モデル事例ｂに定義される入力項目から導出される出力
項目との間には全く重なりがなく独立である。従って，
このような場合はモデル事例ａ，ｂを単純に合成して，
合成事例（ａ＋ｂ）を得る。また，包含とは，具体的に
は入出力項目が一方の候補事例に含まれる状態を言う。
基本的にモデル事例では，このような包含関係にある事
例は登録しないが，事例の追加により発生する可能性が
ある。例えば図７の例では，モデル事例としてｃのよう
に，モデル事例ａの入出力項目に包含されるようなもの
が定義されていたとする。オーダ仕様がモデル事例ｃの
入力項目しか保有しない場合には，モデル事例ｃだけが
候補事例として挙げられる。ところが，オーダ仕様がモ
デル事例ａと同様の入力項目を保有する場合や，用途以
外のモデル事例ａにもｃにも含まれない別の入力項目を
保有する場合には，モデル事例ａ，ｃが，共に候補事例
として列挙される。オーダ仕様がモデル事例ａと同様の
入力項目を保有する場合には，候補事例に対して入力項
目の一致度が多いものを最終的な候補事例として採択す
れば，モデル事例ａが選択されるため，このような状況
は事前に回避される。しかし，用途以外のモデル事例ａ
にもｃにも含まれない別の入力項目を保有する場合に
は，様々なチェックを行う目的で全ての候補事例を列挙
するため，モデル事例間の関係を調べる必要がある。そ
の場合，オーダ仕様に別の入力項目があったとしてもモ
デル事例ｃはモデル事例ａに包含されるため，合成事例
としては包含関係が上位となるモデル事例ａが出力され
ることになる。また，矛盾とは，具体的には入力が同じ
であるのに出力項目やその値が異なる場合をいう。この
ような候補事例は予め次のような選択基準を定義してお
くことにより解決する。 （ａ）両方の出力要件の和を今回設計案の出力とする。 （ｂ）出力要件のうち品質レベルの高い（仕様の厳し
い）方を今回設計案の出力とする。 （ｃ）もっとも最近に発生した事例を今回設計案の出力
とする。古い事例は陳腐化している可能性があるためで
ある。 （ｄ）ユーザが選択した方を今回設計案の出力とする。 例えば図７において，モデル事例としてａ，ｄという入
力項目は全く同じであるが，出力項目が異なる事例が定
義されていたとする。このような矛盾したモデル事例が
登録される背景として，標準設計により質の良いものを
設計する場合に，成分のランクアップは１程度にして品
質設計Ｎｏ．として最高品質を選ぶという設計者と，成
分のランクアップを２にして実現しようとする設計者と
がいることがある。どちらの設計が正しいかの判断は最
終製品の使用結果を待たなければならないが，候補事例
の選びかたとしては上記（ａ）〜（ｄ）の４つの方法が
考えられる。ここでは，最も安全な合成方法として，
（ｂ）の方法を説明する。この場合，出力要件の内品質
レベルの高い方を出力とするので，成分についてはモデ
ル事例ｄのランクアップ２が選ばれ，品質設計Ｎｏ．と
してはモデル事例ａの最高品質が選ばれ，合成の結果，
矛盾事例（ａ＋ｄ）が得られる。さらに，重複の場合に
は，上記独立，包含及び矛盾の組み合わせによる合成を
行うことにより対処できる。事例変化手段１２では，こ
のように合成又は一方の候補事例を選択した後，任意の
候補についてエディタにより候補事例の修正を行う。さ
らに，事例変化手段１２は，上記合成における矛盾処理
（ｄ）と同様，ユーザの指令により候補事例の選択を行
うこともできる。この時に，上記属性参照手段１１によ
り候補事例の属性を参照することにより，ユーザの的確
な判断が期待できる。このように，候補事例が問題の１
つに複数得られたときであっても，この事例同士を合成
したり，あるいは別途入力された指令に基づいて選択す
ることにより，適切な候補事例を生成等することができ
るため，適切な解が得られる。但し，この生成等された
候補事例はモデル事例の増加を招くことのないよう再利
用しないこととする。従って，事例ベースでは冗長性の
少ないモデル事例のみを蓄積することができるため，蓄
積事例数の削減ができ，一層検索時間の短縮，メモリの
節約等をも図ることができる。また，蓄積事例の自動合
成やモデル事例に準備されたルールによる自動修正だけ
でなく，任意に基本事例を選択したり修正することをも
許されるため，さらに問題に適切な解が得られる。その
結果，事例ベース推論における知識獲得を容易にする一
方，常に問題に適切な解が得られる。尚，上記実施例で
は，事例補正段階でモデル事例（候補事例）の属性参照
及び候補事例の生成等の全ての操作を行っているが，実
使用に際しては，事例検索段階，事例抽出段階等で上記
操作の一部又は全部を行うこととしてもよい。また，事
例追加段階でモデル事例の属性付加の操作を行っている
が，これについても同様に他の段階で行うこととしても
よい。尚，上記実施例では，事例変化手段１２による候
補事例の生成等の操作のみについて述べたが，同様に事
例変化手段１２によって補正後の候補事例（修正案ｃ）
の生成等の操作をも行うこととしても何ら支障はない。

【０００７】

【発明の効果】本発明に係る事例ベース推論装置は，上
記したように構成されているため，事例ベースに蓄積さ
れる事例は作成されたときの意味や背景や保存される。
これにより，事例ベース推論の知識の伝承と共有化とが
図れるとともに，事例の変更時の対処方法が明確にな
る。さらに，業務経験の浅い者もこの事例の属性を参照
することにより，短期間にベテランのノウハウを体系的
に獲得できる。従って，事例ベース推論の知識獲得が容
易となる。また，事例ベースに蓄積されるモデル事例と
して独立性の高い部分問題ごとに登録したり，特殊性を
考慮して一部だけが異なる類似事例の登録を許すと，問
題に対応する事例が１つに定まらず，このため複数の候
補事例が得られる場合があるが，このような場合にも上
記の如く候補事例の数及び／又は内容を変化させること
により，最適な事例を生成等することができる。これに
より，最適な解を得ることができると共に，事例ベース
に蓄積される事例数をより少なくし，一層検索時間の短
縮とメモリの節約とを図ることができる。その結果，事
例ベース推論における知識獲得を容易にする一方，適切
な解を得ることができる。

【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装置
の概略構成を示す模式図。

【図２】 実際の問題事例を示す図。

【図３】 問題事例に対応するモデル事例を示す図。

【図４】 本装置による設計例を示す図表。

【図５】 モデル事例の説明画面を示す図。

【図６】 候補事例合成時の関係を示す図。

【図７】 本装置による問題解決例を示す図。

【図８】 従来の事例ベース推論方法を適用可能と考え
られる装置の一例における概略構成を示す模式図。

【符号の説明】

１…仕様入力手段 ２…事例ベース ３…仕様の優先順位 ４…事例の検索手段 ５…変更ルール ６…事例補正手段 ７…事例出力手段 ８…事例追加手段 ９…事例抽出手段 １０…属性付加手段 １１…属性参照手段 １２…事例変化手段

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 問題解決に際し，予め事例ベースに記憶
   された複数のモデル事例の内で上記問題に最も似ている
   候補事例を検索する事例検索手段と，上記問題と上記候
   補事例との異なる部分について所定のルールに基づいて
   該候補事例を補正する事例補正手段と，上記補正後の候
   補事例を出力する事例出力手段と，上記補正後の候補事
   例を評価してその中から成功事例を抽出する事例抽出手
   段と，上記成功事例をモデル化して上記事例ベースの記
   憶に追加する事例追加手段とを具備した事例ベース推論
   装置において，上記モデル事例の属性に少なくともその
   抽出状況を付加する属性付加手段と，上記モデル事例に
   先に付加された属性を参照する属性参照手段とを具備し
   てなることを特徴とする事例ベース推論装置。
2. 【請求項２】 問題解決に際し，予め事例ベースに記憶
   された複数のモデル事例の内で上記問題に最も似ている
   候補事例を検索する事例検索手段と，上記問題と上記候
   補事例との異なる部分について所定のルールに基づいて
   該候補事例を補正する事例補正手段と，上記補正後の候
   補事例を出力する事例出力手段と，上記補正後の候補事
   例を評価してその中から成功事例を抽出する事例抽出手
   段と，上記成功事例をモデル化して上記事例ベースの記
   憶に追加する事例追加手段とを具備した事例ベース推論
   装置において，上記候補事例が上記問題の１つについて
   複数得られたときは，所定の処理により該候補事例の数
   及び／又は内容を変化させる事例変化手段を具備してな
   ることを特徴とする事例ベース推論装置。
3. 【請求項３】 問題解決に際し，予め事例ベースに記憶
   された複数のモデル事例の内で上記問題に最も似ている
   候補事例を検索する事例検索手段と，上記問題と上記候
   補事例との異なる部分について所定のルールに基づいて
   該候補事例を補正する事例補正手段と，上記補正後の候
   補事例を出力する事例出力手段と，上記補正後の候補事
   例を評価してその中から成功事例を抽出する事例抽出手
   段と，上記成功事例をモデル化して上記事例ベースの記
   憶に追加する事例追加手段とを具備した事例ベース推論
   装置において，上記モデル事例の属性に少なくともその
   抽出状況を含める属性付加手段と，上記モデル事例に先
   に付加された属性を参照する属性参照手段と，上記候補
   事例が上記問題の１つについて複数得られたときは，所
   定の処理により該候補事例の数及び／又は内容を変化さ
   せる事例変化手段とを具備してなることを特徴とする事
   例ベース推論装置。
4. 【請求項４】 上記モデル事例が，上記候補事例の段階
   で補正の対象となる部分を定性的な表現を用いて記述し
   た事例である請求項１〜３のいずれかに記載の事例ベー
   ス推論装置。
5. 【請求項５】 上記所定のルールが，データベースを参
   照して上記候補事例の補正の対象となる部分の記述を定
   性的な表現から定量的な表現に変換するためのルールで
   ある請求項４記載の事例ベース推論装置。
6. 【請求項６】 上記所定の処理が，上記得られた複数の
   候補事例間の相互の関係に基づいて事例同士を合成する
   処理である請求項２又は３記載の事例ベース推論装置。
7. 【請求項７】 上記所定の処理が，別途入力された指令
   に従って上記得られた複数の候補事例の中から少なくと
   も１つの事例を選択する処理である請求項２又は３記載
   の事例ベース推論装置。