JP2006277743A - 知識活用装置とそれに用いられる状態空間ナビゲータ、およびそれを用いたビジネスモデル - Google Patents

Abstract

【課題】本発明の目的は、複数の過去の知識データを汎用的に活用でき、かつその知識データを基にある事象に対する最適な解決手段を導き出す知識活用装置を提供することである。
【解決手段】上記の目的を達成するために、本発明では状態空間ナビゲータ理論を用いる。この状態空間ナビゲータとは、状態空間内において現在状態から目標状態までの経路を最適経路探索によって示すことを基本機能とする。状態空間は、複数の状態変数を軸として構成される空間であり、この空間中の点は、対象システムの特定の状態を示している。そしてこの状態空間から次の状態空間への具体的な変位のためのアクションを過去の経験データ等の知識を活用して決定する。
【選択図】図１（Ｂ）

Description

本発明は、対象（装置、人間、自然環境など）に関する知識データを高度に集積した知識ベースを用い、インターネット等の情報ネットワークを介して対象の監視、診断、情報提示、制御、サービス手配、認証などを始めとする各種のサービスを提供することのできる知識ベース活用方法、その知識ベース活用方法の実行に用いられる知識活用装置、この知識活用装置とユーザシステムからなる知識活用システム、知識活用システムを用いたビジネスモデルに関する。すなわち本発明によれば、知識情報提供者から収集した経験情報や、システム管理者が自ら開発した知識情報をデータベース化し、ユーザがそのデータベース化した既存の知識情報を再利用して、自分のシステムを効率よく作り上げることが可能となる。さらに本発明はユーザシステムを安く早く立ち上げることを可能とするためのソフト、ハードに関するサービスを提供したり、あるいはユーザから入力された要求を満足するシステムを自動構成するサービスを提供する知識活用システムに関する。また本発明は、上記の他にネットワークに接続された者の間での情報の取引きを仲介したり、あるいは本知識活用装置にアプリソフトや知識データを登録した外部の情報提供者が、それらの登録ソフトやデータを利用するユーザから使用料を獲得できる知識活用システムに関する。

近年の急速な情報ネットワークの発達に伴い、多くの送信機能を持った端末が、情報ネットワーク経由で情報を集中あるいは仲介するサーバを介して相互に接続されている。例えば各家庭とセキュリティーセンターをオンラインで接続したホームセキュリティーシステムでは、センサ情報を基に防犯のための単純な監視サービスから、さらに高度なサービスである制御サービスが行われている。しかしながら従来の制御サービスでは、センサ情報が一定の状態にはいった時に、サーバ内で過去のデータを基にどのようなアクションが取られるべきかが必ずしも的確には判断されていない。例えばどのセンサとどのセンサから対象検知信号がサーバに送られれば、サーバから警備会社へどの時点で出動要請するのか、又は警備会社ではなく警察への通報が行われるか等の過去の膨大なデータをセキュリティーセンターのサーバ内に蓄積して、これらの知識に基づいて的確に判断されてはいない。さらに過去のデータを実際の状況で再使用する場合、過去データは一定の制限条件の下でのみ有効であり、実際の状況とは必ずしも一致せず、従って十分に有効に活用することが難しい。例えば上記の各家庭に設置したセンサからの信号は、センサの型式や取り付け方法の影響を受けている。従って過去のデータを有効にかつ正確に活用するには、これらの個別状況の影響要素を含まないセンサ情報が必要となる。現在これらの個別状況の影響要素を有効に排除したデータの蓄積方法とそのデータを活用する情報処理システムは見られない。

さらに上述のホームセキュリティーシステムの例では、センサの設置方法がバラバラであり、従って異なる状況下でのセンサ情報を基にした過去のデータをそのまま活用するのは困難であり、また活用してもその精度に疑問が残る。現状のシステムでは、特定のスキルを持つ係員がセンサの初期接続試験を行う必要があり、簡便なシステムの立ち上げが困難である。

日本国特開平１１−３２７６３９では、ロボットやナビゲーションシステム等の設計時点で設定、考慮されない状態を含めた二つの任意の状態間を、データ内に予め設定された条件を満たしつつ、新規に発生した障害を避けて最適ルートを選択するシステムを開示する。このシステムでは障害の監視部を設けて、常に新たな障害を検知して、既存のデータにその新たな障害を考慮に絶えず入力し、その時点での最新の制約条件をもとに最適な移動経路を求めて、次に移動する位置を修正しながらロボットの動きを求めている。しかしながらこのシステムでは、障害物の監視をするセンサの種類や設置条件がそのシステム毎に異なり、従ってセンサの出力値を標準化して過去のデータを再活用する思想は見られず、従って過去のデータの効率的な再利用が行われていない。

上記の最適化問題については、日本国特開２０００−２２２３７７で、コスト関数の局所的な形に依らずに、その最適値を効率的に探索する手段が開示されている。すなわちコスト関数や座標値の実現度数を計算し、候補選択部は、それらの度数に基づいて最適状態の候補を選択する。しかしながらこの発明では、現在状態を、座標空間内で評価値が最良なものになるように座標空間を探索する方法について記載しているだけで、指定された目標状態に現在状態から到達する方法に関する技術を記載するものではない。

日本国特開平１０−３０７９７９では、電話回線を利用して警備装置から警備センターに通報する警備システムにおいて、警備領域外から電話番号の設定変更が行われるシステムを開示されている。また日本国特開２０００−２０７３１８では、サービス会社側にメンテナンスを行う上で必要以上の情報が伝達されないように、サービス側でサービス会社側に送るデータを任意に制限できるようなシステムを開示する。日本国特開平１１−１７８０７６では、情報通信ネットワーク及び監視制御ネットワークのサービス提供及び運用保守管理を電力配線とともに情報配線レベルで統合して、設計施工運用保守管理を効率化でき、ユーザがダイナミックにカスタマイズ可能な情報配線システムを開示している。

しかしながらこれらのシステムでは、いずれも過去のデータを活用するという手法はとられておらず、システムの構築はあくまでも都度設計的な思想で行われている。従ってシステムの立ち上げに時間がかかり、また折角の優れた過去の経験データが有効に再利用されるシステムにはなっていない。

さらに日本国特開平１１−２５２６７０では、インターネットを使用した遠隔監視システムおよびセンサ端末装置を開示して、ここでは工場に設置されたセンサ端末装置の各センサが所定の条件を満たしたときに一定の処理を行うシステムを開示する。しかしながらこれらのセンサ出力は、センサ個々の特性、あるいは設置条件により必ずしも同一の条件下で同一の出力値にはならず、これらの出力値を標準化して過去のデータを汎用化して再利用するという思想は開示されていない。同様に日本国特開平８−２９２０５９では走行中に経路探索を行なう必要が生じた場合に速やかに最適経路を探索して乗員の誘導を開始する手段を開示する。この場合、現在位置を把握するためにＧＰＳ受信機を用いているが、その出力信号が標準化する考慮は当然ながらない。これはＧＰＳシステムは世界に１つしかないためである。

上述のようにサーバ内に膨大な過去のデータを蓄積されていても、それらのデータはある特定の状況下のみでの、採るべくアクションを示すに過ぎない。すなわちユーザの現実の状況とは必ずしも完全に一致することはむしろ稀であり、その間には一定の乖離が存在する。従って、過去のデータを基に、現実の事象から問題を解決する目的事象までの適切な一連のアクションを正確に見つけ出すことは必ずしも容易なことではない。

さらにデータの活用が比較的制限された条件下でのみ活用されているに過ぎず、折角の問題解決のためのノウハウが生かしきれていない。またそのデータも他のユーザにより有償で再利用されるという仕組みも無いので、データを効率よく蓄積することも難しい。

特開平１１−３２７６３９ 特開２０００−２２２３７７ 特開平１０−３０７９７９ 特開２０００−２０７３１８ 特開平１１−１７８０７６ 特開平１１−２５２６７０ 国特開平８−２９２０５９

本発明の第１の目的は、複数の過去の知識データを汎用的に活用でき、かつその知識データを基にある事象に対する最適な解決手段を導き出す知識活用システムを提供することである。

本発明の第２の目的は、その解決手段の各ステップで、そのステップで最も関連する対応手段を導き出す知識活用システムを提供することである。

本発明の第３の目的は、知識データを蓄積する際、センシングモデルを用いて、事象を検知するセンサ等の型式や具体的な配置とは無関係な汎用的な状態変数に変換し、この汎用的な状態変数を基にする複数の知識データを蓄積する知識活用システムを提供することである。

本発明の第４の目的は、ユーザにおける事象を検知するセンサ等の設置を容易に行うことが出来る知識活用システムを提供することである。

本発明の第５の目的は、複数の過去の知識データを知識活用装置の他のユーザが利用でき、かつその利用に際しては知識データを登録した者に一定の経済的利便を与えることにより、より多くの知識データを登録させることによりさらに信頼性の高い知識活用システムを提供することである。

本発明の第６の目的は、上述の知識活用システムを用いて各種のビジネスモデルを提供することである。

上記の目的を達成するために、本発明では状態空間ナビゲータ理論を用いる。この状態空間ナビゲータとは、状態空間内において現在状態から目標状態までの経路を最適経路探索によって示すことを基本機能とする。状態空間は、複数の状態変数を軸として構成される空間であり、この空間中の点は、対象システムの特定の状態を示している。

この発明の概要を、わかりやすく説明するために以下に炊飯器を例に挙げる。実際には、炊飯器よりも、もっと複雑で大規模なシステムにもこの発明は適用できることは当然である。

第１図（Ａ）は美味しいご飯を炊き上げる炊飯器の制御を行う知識活用システム１の概略図と、第１図（Ｂ）はその具体的な制御手順を示す状態ルートマップ上での最適経路を示している。

知識活用装置１００では、炊飯器から送られた検知データを、センシングモデルを用いて、センシング方式に依存しないで対象の状態を表現する汎用的な情報である状態変数に変換する。そして、この状態変数の値や、その基準値との比較結果をインターネットを通じてＷｅｂブラウザで閲覧できるようにＷｅｂサーバ上の所定のファイルに書き込むと、どこからでも炊飯器の状態が監視できる汎用的な遠隔監視システムが実現できる。また、自動制御できていなかった装置を、知識活用装置の支援により、簡単に自動制御の可能な装置に改造することができる。たとえば、炊飯器を購入してきた人が、炊飯器の型式を制御端末装置に入力するだけで、その型式の炊飯器を自動炊飯器に改造して成功した人の知識を簡単に利用可能となる。

すなわち、ユーザはインターネットを介して知識活用装置１００に炊飯器の型式の情報が通知する。知識活用装置からは、この炊飯器を自動炊飯器に改造するために必要なガス流量調整部、温度センサ、圧力センサ、水蒸気逃がし弁として採用すべき製品の情報が紹介される。さらに、知識活用装置を通じてそれらの必要な製品を発注して入手できる。炊飯器のユーザの手元にこうして、炊飯器を自動炊飯器に改造するためのこれらの製品がそろうと、ユーザは再度、端末制御装置１０６０に炊飯器の型式を入力して、入手した製品を炊飯器に取り付ける方法、制御端末装置に接続する方法の情報を知識活用装置から得る。これらの情報は、制御端末装置の画面に表示される。画面への情報の表示のみでは不足の場合には、制御端末装置に備えられているテレビカメラとマイクを用いて、炊飯器やそれに取り付けるべく入手した製品を、遠隔地にいるサービスマンに見せてインターネット経由で遠隔指導を仰ぐことのできるように、知識活用装置がサービスマンの端末装置と前記制御端末装置の通信路を設定することも可能である。

上述の炊飯器の自動制御について、さらに具体的に以下に自動制御の動作の説明をする。本発明にかかる知識活用装置では、上述のように接続と設定の完了した炊飯器の自動制御による炊飯は、ユーザが制御端末装置に目標とする状態（例：ふっくらしたご飯が炊きあがった状態）を入力するだけで開始される。

監視センター内に設置された本発明に係る知識活用装置１００には、インタネット網を経由して複数のユーザが有する各種の端末制御装置１０６０が接続されていて、この場合の制御対象であるガス炊飯器１０１１が接続されている。端末制御装置１０６０はガス炊飯器１０１１に装備された圧力センサ１０３２と温度センサ１０３１からの検知データを知識活用装置１００へ送り続ける。知識活用装置１００には、ガス流量調整部１０４１と、水蒸気逃がし弁１０４２を調整して、温度と圧力をどのような値に、どのくらいの時間で到達し、それをどのくらいの時間維持すべきかの過去の知識データがデータベースに記憶されている。

一方この例での状態ルートマップは、縦軸の圧力Ｖと横軸の温度Ｔによる２次元の状態空間でのＳ１からＳ８の状態領域と、各状態領域から他の状態領域へのアーク（矢印）で構成されている。アークとは各状態領域から他の状態領域へ移動するための具体的なアクションであり、このアクションは過去の知識データとして知識活用装置１００内のデータベースに蓄積されている。この状態ルートマップには、進入するのは危険である危険領域も明示されている。この例では、芯のあるご飯が出来てしまう状態領域、おこげが出来てしまう状態領域である。

例えばある知識データベースの登録者により、Ｓ１からＳ８の状態領域を経由して美味しいご飯が炊けるという知識データが登録されるとする。この場合、その登録者によりＳ１からＳ８は以下のように定義されているとする。
Ｓ１：炊き始まる前の状態
Ｓ２：初期中火での炊飯状態
Ｓ３：早炊き用強火での炊飯状態
Ｓ４：標準炊き強火での炊飯状態
Ｓ５：高圧保持の炊飯状態
Ｓ６：早炊き用弱火での保温状態
Ｓ７：標準炊き用弱火での保温状態
Ｓ８：フタをとった後の保温状態

いま炊飯を開始するには、まずＳ１からＳ２へＡＲＣ［１，２］という具体的なアクションで状態領域を変更する。換言すれば炊飯器１０３２のガス流量調整部１０４１と水蒸気逃がし弁１０４２をどのように調整すればよいのかのノウハウが知識活用装置１００内の知識データベースに登録されている。同様にＳ２からはＳ３とＳ４へ移動する早炊き用のアクションＡＲＣ［２，３］と釜戸炊き用のアクションＡＲＣ［２，４］が知識データとして登録されている。以下同様にＳ８という目標位置に至るまでの各状態領域間が複数のアークで結ばれている。この図では単に早炊き用と釜戸炊き用の炊飯に関する知識について述べてあるが、もちろんこれに限らない。例えば硬めのご飯や柔らかめのご飯を炊く知識が追加されていてもよい。この場合には、Ｓ１からＳ８の状態領域に加えてさらにそれ以外の状態領域を通過することが考えられる。例えばＳ２の近傍にＳ９といった状態領域が柔らかめのご飯を炊くために設けられたり、Ｓ１０といった状態領域が硬めのご飯を炊くために設けられていてもよい。このように数多くの目的達成のために多くの既存知識が知識活用装置１００には蓄積されているが、この既存知識を再利用する後日のユーザは、例えば早炊きを希望する場合には、ＣＲＴ等の表示器上に表示されたこの状態ルートマップの最終状態領域Ｓ６（早炊き時の保温モード）内のいずれか領域をクリックすること、および具体的なアーク選択のための評価関数（早く炊飯を終えたい、あるいはじっくり炊飯を行いたい、ｅｔｃ．）を選択するだけで、過去の知識データを活用することが容易に出来るようになる。

このように既に数多くの既存知識が特定サーバ１００に蓄積されている場合、この既存知識を活用する第三者は、本発明に係る知識活用システムを用いてその既存知識を容易に再利用することが出来る。すなわち各アクションＡＲＣの属性値を経路評価関数に入力して最適経路探索を行い、具体的なアークを決定することが出来る。具体的には、上述の例であれば、一番早く炊飯を行いたいというユーザの要求に対しては、時間という切り口で各アークを評価選択すれば、Ｓ１−Ｓ３−Ｓ５−Ｓ６−Ｓ８の状態空間を経由する温度、圧力の制御が行われることになる。なお本発明の特徴として、各状態領域は実証された経験データである特定の点ではなく、収束可能な範囲、すなわちフィードバック制御で実証された点を実現可能な、いわば微調節可能な範囲である領域と領域を結ぶルートマップで表現されている。このため単に点と点を結ぶ適用範囲が狭いルートマップではなく、より汎用性のあるルートマップの作成が可能である。従って後日の再利用範囲が広くなる特徴を有する。

さらに本発明における知識活用システム１００では、過去の知識データが、特定の特性をもつセンサによる知識を前提として構築されるのではなく、その特定のセンサ出力をそのまま使用するのではなく、本発明に係るセンシングモデルを使いより汎用的なデータに変換して、後日第三者のユーザが、異なる特性を有するセンサを装備した同種類のシステムで、その登録された既存知識を再使用出来るように構成されている。

このように本発明にかかる知識活用装置及びシステムでは、ユーザは自己に特段の知識がなくとも、知識活用装置内に蓄積された膨大なノウハウを再利用することで効率的なシステム設計が可能となる。

なお上記の過去の知識データはその登録者により、後日第三者に対して再使用を許容することを前提としており、従って登録者には利用者による知識データの使用に対する報酬を、利用者へは知識データの再使用の利用料金が課されることになる。このように知識活用装置１００は、後日の再使用料を得るために登録者によるさらに多くの知識データの積み重ねが累積されるシステムとなる。

本発明にかかる知識活用装置およびシステムは、もちろん上述の炊飯器の遠隔制御の例に限らず、センサ情報をもとに例えば家庭内あるいは工場内に設置した装置、さらに広く、インターネットを経由して送られるセンサ情報をもとに作業現場や市場といった不特定場所で稼動する諸設備に対しても、過去の膨大な知識データを活用して遠隔監視、遠隔制御、診断などを行うために用いることができる。

以下、本発明に係る知識活用システムを説明するに先立ち、本発明の中心的概念である状態空間ナビゲータについて説明を行う。

１． 状態空間ナビゲータの概念
１．１ 用語の定義
第２図は本発明に係る知識活用システムに用いられる状態空間ナビゲータ１１００（図９参照）を説明するための概念図である。まず本発明で用いる主要な用語の説明を以下に述べる。
状態空間：第２図に示すように、システムの状態を示す状態変数を空間軸として構成される空間である。あるシステムの現在位置、危険領域、目標位置等がその内部に存在する。
状態変数：システムの状態を表現する変数である。通常は例えば監視対象に設置されたセンサの出力、その微分、時間平均、複数のセンサの出力を入力とする関数、などが状態変数となる。
状態位置：具体的な状態変数値で表現される、状態空間内でのシステムの状態を表現する各状態変数値の組であり、状態空間内の１点を示す。
状態領域：状態位置がシステムの状態を点で示すのに対して、状態領域は境界面を持った領域であり、状態空間内の経路を示すために用いられる。状態領域は収束可能な中心点を有し、現在位置をこの中心点に収束可能な範囲が状態領域である。
中心領域：状態領域内の任意の点からフィードバック制御によって収束可能な状態領域内の点の集合である。内部に中心点を含む。
状態ルートマップ：状態領域から他の状態領域に変位するためのアークと、状態領域を記述したマップである。状態領域内の任意の点は、フィードバック制御によりそ状態領域の中心点に変位され、その中心点から次に行くべき状態領域へは知識活用装置に蓄積された知識ベースを活用して変位する。
アーク：一つの状態領域から次の状態領域に至る一連の変位をいう。
アクション：一つのアーク内の知識ベースに従った具体的変位をいう。換言すれば、一つのアークは、現在位置から現在位置が含まれる状態領域の中心点へのフィードバック制御による収束、次の状態領域へ変位する一つのアクション、到達位置からその状態領域の中心点までの収束、という３つの変位で構成される。
状態空間ナビゲータ：状態ルートマップに従って状態領域を変位させる具体的手段。
知識データ：本発明にかかる知識活用装置内に記憶されているユーザ情報、過去の経験データ、状態ルートマップ等をいう。
センシングモデル：個別のユーザシステムに設置されたセンサの諸特性、設置場所等による影響を排除して、センサの出力信号から状態変数を得るための手段をいう。
知識活用装置：本発明の中心的概念であり、状態ルートマップをもとに知識の再利用を促す具体的な装置である。
要求：ユーザシステム側から本発明の知識活用装置への具体的な処理を特定する命令をいう。要求には次のものがある。
１）目標状態を設定するもの
２）目標状態に至る経路の評価基準を選択するもの（評価関数の選択）
３）実行すべきプログラムを指定するもの
４）現在状態の検知と、検知結果の出力を求めるもの（監視要求）
５）現在状態を所定方式で診断した結果の出力を求める要求（診断要求）
６）目標状態までの最適経路の再探索を求めるもの（再探索要求）
７）端末制御装置、知識活用装置を管理するための要求

１．２ 状態空間
第９図に示す状態空間ナビゲータ１１００は、第２図の状態空間内２１０において現在位置２２１から目標位置２５１までの経路を最適経路探索によって示すことを基本機能とする。まず、状態空間２１０について説明する。状態空間は、状態変数を空間軸として構成される空間であり、この空間上の点は、対象システムの特定の状態を示している。例えばこの第２図では、特定の状態変数ｖ１、ｖ２、ｖ３の３次元空間を形成しており、各状態は全てこの３次元空間での位置で表現される。そして、状態変数は、対象システムをセンサを用いて観測して得た信号を、後述のセンシングモデルを用いてセンサの型式や取り付け位置などの影響を除去して対象システムの状態を表現するものに変換したものである。例えば、ｖ１が温度センサの検知温度、ｖ２が圧力センサの検知圧力、ｖ３が加速度センサの検知加速度である。ただし状態変数は上記のようにセンサの生データに限らず、例えばｖ１が温度変化率のような生データを加工したデータでもよい。状態空間２１０中には、状態領域２２０、２３０、２４０、および２５０と、状態領域間のアークＡＲＣ１−ＡＲＣ５がある。アークは一定の方向を持っている。現在位置は状態空間のどこにでも存在し得る。

１．３ 状態領域の内部構造
第３図は第２図に示す状態領域２２０、２３０、２４０、および２５０の内部構造を状態領域２２０を例にして詳述したものである。状態領域２２０は境界面３１０を持った閉じた領域であり、現在位置２２１から収束可能な中心点２２２を持っている。この“収束”とは、中心点２２２からみた現在位置２２１の変位ベクトルＶ１を参照して現在位置２２１をフィードバック制御をすること、すなわち現在位置２２１からベクトルＶ２方向へ状態変位することをいう。換言すれば、現在位置２２１を中心点２２２に収束可能な最大範囲が状態領域２２０である。またこの中心点２２２は必ずしも状態領域２２０内の固定点ではなく、中心領域３２０内のいずれかの位置に存在し得る。他の状態領域への変位実績のある点、またはそれらの点集合の代表として中心点の位置は変更可能である。現在位置２２１が仮に状態領域２２０の範囲外に存在すれば、もはや中心点２２２に収束させることは保証されないことを意味する。状態領域２２０をこのように定義するのは、状態領域が状態空間内２１０の経路を示すために用いられるからである。状態領域が状態空間の中で安定性のある存在でなければ、状態領域をもとに状態空間内の経路を示す知識は役にたたないし、蓄積効果もないからである。この中心点２２２から他の状態領域の中の中心点までのＡＲＣが、実績のある知識データを意味する。

上述のように状態領域２２０の内部には、中心領域３２０が存在する。この中心領域３２０とは、状態領域内の任意の点からフィードバック制御によって収束可能な状態領域内の点の集合である。この定義からわかるように、状態領域の中心点は、この中心領域３２０内に存在する。

このように現在位置２２１を中心点２２２に収束させるのは、現在位置と知識データに定義されている経験データの起点すなわち中心点２２２が通常は位置的にずれているために、現在位置をまず中心点に変位させて、その後に経験データを汎用的に活用するためである。

第２図に示したように、状態空間２１０の中には、非常に危険な危険領域２６０もある。例えば、その領域にはいると、対象システムが破壊されてしまうような領域である。温度が高すぎて燃えてしまうとか、振動がきつ過ぎて、素子が割れるような現象をひきおこす領域である。また、非線形な作用により、圧縮されていたバネを急激に伸ばすようななカタストロフィーを発生させる危険領域もある。このような危険領域は、素早く通りすぎるか、侵入しないようにしなければ、対象システムが破壊されたり、対象システムの周囲に大きなダメージを与えてしまう。すなわちある状態領域から他の状態領域へ移動するための現実のアクションを含むアークＡＲＣ１−ＡＲＣ５は、この危険領域２６０を避けて移動するものでなければならない。

１．４ 状態領域の統合
第４図は上記の状態領域の統合についての概念図である。状態ルートマップの汎用性を高めるとともに、多くの知識を組み合わせることができるためには、統合可能な状態領域は統合しておく必要がある。この状態領域の統合は、知識活用装置内、または知識データを管理する他のコンピュータ内で行なわれる。なおここで言う状態ルートマップ上の状態領域の統合とは換言すれば、多くの人々からの知識を合成するという意味である。

例えば状態領域ＡＲＥＡ［ｉ］と状態領域ＡＲＥＡ［ｊ］は、次の条件（ａ）または（ｂ）の成立で統合可能とする。
条件（ａ）ＣＯＮＶ［ｉ］がＣＯＮＶ［ｊ］に含まれ、ＣＥＮＴ［ｉ］から発している任意のアークの到達先であるＡＲＥＡ［ｋ］への変位を、ＣＥＮＴ［ｊ］から行なう事が、実験により安定的に成功したならば、２つの状態領域を統合してＡＲＥＡ［ｊ］だけを残す。
条件（ｂ）ＡＲＥＡ［ｉ］が全てＡＲＥＡ［ｊ］に含まれ、ＣＥＮＴ［ｉ］がＣＥＮＴ［ｉ］と同一視できる程度にしか離れていなかった場合、２つの状態領域を統合して、ＡＲＥＡ［ｊ］だけ残す。この場合は、多少の誤差は無視できるという前提に立つ。

１．５ アーク
第５図は上述のアークを説明するための概念図である。今後の説明のために、次の記号を定義する。
ＡＲＥＡ［ｉ］：第ｉ番目の状態領域
ＡＲＣ［ｉ，ｊ］：ＡＲＥＡ［ｉ］内からＣＯＮＶ［ｊ］内への状態変位手段
ＢＯＲＤ［ｉ］：ＡＲＥＡ［ｉ］の境界面
Ｃｕｒｒｅｎｔ：現在位置（現在状態）
ＣＥＮＴ［ｉ］：ＡＲＥＡ［ｉ］の中心点
Ｄｅｓｔｉｎ：目標位置（目標状態）
ＣＯＮＶ［ｉ］：ＡＲＥＡ［ｉ］の中心領域
Ａｃｔｉｏｎ［ｉ，ｊ］：ＣＥＮＴ［ｉ］からＣＥＮＴ［ｊ］への変位用アクション
ＡＲＥＡ［ｉ］内の任意の点は、中心点ＣＥＮＴ［ｉ］を含む中心領域ＣＯＮＶ［ｉ］内の任意の点に変位させることができる。ＣＯＮＶ［ｉ］内の少なくとも１つの点を、
ＡＲＥＡ［ｊ］内の少なくとも１つの点に変位させる手段を獲得できれば、その手段を用いてＡＲＥＡ［ｉ］内の任意の点をＣＯＮＶ［ｊ］内の任意の点に変位させる事ができるようになる。ここでは、Ａｃｔｉｏｎ［ｉ，ｊ］はＣＥＮＴ［ｉ］をＣＥＮＴ［ｊ］に変位させた実績のある手段として登録されている。このＡｃｔｉｏｎ［ｉ，ｊ］の開始点と到達点の双方の範囲を拡大して汎用性を高める。このように状態領域と状態領域をアークで関連付けることで、点と点を結ぶＣＥＮＴ［ｉ］からＣＥＮＴ［ｊ］への実績ある経験データとしての変位用アクションを、より広がりのある領域から領域への変位とすることが出来るので、経験データの適用範囲を拡大することが出来ることになる。

なおＡＲＣ［ｉ，ｊ］、すなわちＡＲＥＡ［ｉ］内からＣＯＮＶ［ｊ］内への状態変位手段であるアークは次のようなルール形式でも表現できる。
ＩＦ Ｃｕｒｒｅｎｔ ｉｓ ｉｎｓｉｄｅ ｏｆ ＡＲＥＡ［ｉ］＆Ｄｅｓｔｉｎ ｉｓ ｉｎｓｉｄｅ ｏｆ ＣＯＮＶ［ｊ］
ＴＨＥＮ ＡＣＴＯＲ＝（Ｇｏｔｏ ＣＥＮＴ［ｉ］ ｆｒｏｍ Ｃｕｒｒｅｎｔ，Ａｃｔｉｏｎ［ｉ，ｊ］，ａｎｄ Ｇｏｔｏ Ｄｅｓｔｉｎ ｆｒｏｍ ａｒｒｉｖａｌ ｉｎ ＡＲＥＡ［ｊ］）

すなわち、現在地Ｃｕｒｒｅｎｔが状態領域ＡＲＥＡ［ｉ］の内部にあり、かつ目標位置ＤｅｓｔｉｎがＣＯＮＶ［ｉ］の中に存在すれば（換言すれば状態領域ＡＲＥＡ［ｉ］内でフィードバック制御可能な範囲にあれば）、ＡＣＴＯＲはＣｕｒｒｅｎｔからＣＥＮＴ［ｉ］、ＣＥＮＴ［ｉ］からＣＥＮＴ［ｊ］へのＡｃｔｉｏｎ［ｉ，ｊ］、ただし実績ある手段のＡｃｔｉｏｎ［ｉ，ｊ］とは必ずしも同一の条件とは限らないのでＡｃｔｉｏｎ［ｉ，ｊ］の到達点はａｒｒｉｖａｌとなり、そのａｒｒｉｖａｌから目標位置であるＤｅｓｔｉｎへの経路をたどり状態変位が可能となる。このようにして本発明にかかるＡＲＣ［ｉ，ｊ］が定義される。

通常の場合は、ＡＲＣによって起動されるＡｃｔｉｏｎは、対象システムへの作用によって、対象システムの状態を変化させるものである。しかし場合によっては第６図に例示すように、対象システムへのアクションが、他のシステムを指定した状態にすることで、もたらされる場合もある。例えば、対象システムＡに原料を供給しているシステムBによる原料供給スピードを上昇させるような指令を発するＡｃｔｉｏｎが、対象システムＡの状態空間でのアークに埋め込まれていた場合である。この例では、ＡＲＣ１で起動されたＡｃｔｉｏｎが対象システムＢに対して状態領域ＳＢ２の中心領域を目標状態として指定する動作（目標指定ＡｔｏＢ）をする。対象システムＢはＢ用の状態空間ナビゲータによって状態領域をＳＢ１からＳＢ２に移行する。状態領域ＳＢ２内の目標位置Ｄｅｓｔｉｎが指定されていたら、対象システムＢ内で、Ｄｅｓｔｉｎに到達するための制御が行なわれる。状態領域ＳＢ２内の位置Ｄｅｓｔｉｎとなった対象システムＢによる作用ＢtoＡによって、対象システムＡの状態領域はＳＡ１からＳＡ２に移行する。ＳＡ２内で目標位置Ｄｅｓｔｉｎが指定されていたら、その位置に到達するための制御が行なわれる。これで、ＡＲＣ１の動作が終了する。
第７図は、第６図に示すＡＲＣによって起動されるＡｃｔｉｏｎとは異なる例を示す。第６図のようにアークによるアクションには、外部に働きかけて自己の状態領域の変位を起そうとするものと、内部の機能を起動して自己の状態領域の変位を起そうとするもの、それらの組合わせがある。外部への働きかけも、図に示す装置Ｂおよび装置Ｃという複数の装置に働きかけて、その作用を得るものもある。この場合外部装置に対する目標指定は順次、ブレークダウンされていく。一方、装置Ａの内部機能であるＳＡ＿Ｆｕｎｃｔｉｏｎ１は、装置Ａの状態領域の変位を起すものである。またさらにＳＡ＿Ｆｕｎｃｔｉｏｎ２は状態領域ＳＡｊへの到達後に、特定の位置の状態（Ｄｅｓｔｉｎ）に収束するように制御する機能を担う。なおこの仕組みは、例えば、装置Ｂに与えた目標状態が、作用ＢｔｏＡに対応することを前提としている。
第８図（Ａ）は、状態ルートマップ上で最適経路をどのようにして決定するのかの概念図である。個々のアークの属性は、状態空間における最適経路探索において重要である。すなわち、ある一つの状態領域から他の状態領域への最適経路探索においては、アークの属性値を経路評価関数に入力しつつ、経路評価関数の値を最大化する経路を探すためである。換言すれば、本知識活用システムにおいては、過去の蓄積知識はアークとして記憶されており、どのアークを用いて（どの知識を用いて）目標とする状態領域へ到達するかは、経路評価関数により決定されるからである。この経路評価関数により、現在領域（Ｃｕｒｒｅｎｔ）８１０から目的領域(Ｄｅｓｔｉｎ)８２０への複数の経路（アーク）の中から状態変位に要するコストを最小とする８０１、８０２の最適経路が選択される。この経路評価関数にも様々なものが考えられ、ユーザはどの評価関数を用いて経路評価を行うかを選択することが出来る。

アークの属性の例：
（１）状態変位に要する時間（平均時間、最大時間、最小時間）
（２）状態変位に要するコスト（金銭上のコスト、エネルギー消費量としてのコスト）
（３）状態変位の成功確率
（４）状態変位に利用する外部装置の個数
この場合、上述の経路評価関数は、例えば（１）を最小にする評価関数、（２）を最小にする評価関数、（３）を最大にする評価関数、（４）を最小にする評価関数等が考えられる。

なお既に述べたように、第８図（Ａ）の状態ルートマップは、対象システムに関して、状態領域，中心領域，アークからなるマップである。最適経路は、各アークの属性に基づいて評価値を計算する評価関数を用いた経路探索アルゴリズムによって抽出される。この最適経路探索アルゴリズムについては、例えばグラフ理論におけるダイクストラ法（Ｄｉｊｋｓｔｒａ）等の従来技術を活用することが出来る。
次にシステムの種類毎の状態空間と、個別システム毎の状態空間の関係について述べる。第２図に示す状態空間２１０は、システムの種類毎の状態空間の知識を示すものであり、個別システム毎の状態空間を示すものではない。 実際には、状態点は個別システム毎の状態空間内を移行する。これまでの説明では、議論の簡単化のために、システムの種類毎の状態空間と、個別システム毎の状態空間を区別しないでいた。個別システム毎の状態空間は、状態ルートマップとして知識活用装置が供給する。個別システムのＩＰアドレスを入力すると、個別システムの状態ルートマップとして、コピーして使用すべき状態ルートマップのＩＤが読み出されて、状態空間バッファに設定される。
ここでは、実際に状態空間ナビゲータを用いて個別システムの状態点が状態空間内で移行するために、個別のセンサやアクチュエータをアクセスする過程を中心に説明する。ＩＰ＿ｏｆ＿Ｓｙｓｔｅｍ＿Ｍは、対象システムのＩＰアドレスである。

例えば上記のＫｏｍａｔｓｕ Ｂｕｌｌの状態ルートマップが知識活用装置の知識データベースから得られたとする。この状態ルートマップが例えば第８図（Ｂ）に示すように状態変数Ｖ１−Ｖ３の３次元の状態空間を移動する前提で作られたとする。すなわち状態領域Ｓ１、Ｓ２，Ｓ４、Ｓ５を経由して目標とする状態領域Ｓ３に到達する経験データが設定されている。これに対して、ユーザの個別システムがこの知識ベースに表されているようにＶ１−Ｖ３の３次元の状態空間を前提として状態空間を移動するとは限らない。例えば図中に示すようにＶ１とＶ２のみを前提とした場合には、Ｓ１−Ｓ５はＨ１−Ｈ４として２次元空間に投影されることになる。これは必要に応じてユーザが最適経路探索の時間を短くしたり、アクセスするセンサの個数を減らす必要があるからである。この場合にはＳ４とＳ２が合体してＨ２になり、Ａｒｃ１４，Ａｒｃ１２，Ａｒｃ２４が合体してＡ１２になる。従ってＨ１からＨ２へのアークＡ１２の実行時には、その途中で危険領域を通過するかもしれないというデメリットを有する。状態領域Ｈ２内には、状態領域Ｓ２、Ｓ４だけでなく危険領域の一部が含まれる。またアークＡ１２はＡｒｃ１４，Ａｒｃ１２，Ａｒｃ２４が合体してできるものであるが、状態変数Ｖ３を参照しないものになるので、アークＡ１２が危険領域を通過することもあり得る。よって、この場合は状態領域Ｈ２、アークＡ１２を削除して用いる。Ｈ２を削除すると、自動的にＨ２を一端とするアークＡ２３も削除される。このように状態ルートマップは個別システムの事情に応じた変換を受けて、状態空間ナビゲータにて使用される。そのために状態ルートマップは後述する第９図に示す状態空間バッファ１１５０に設定される。

２． 知識活用システム
第９図は本発明に係る知識活用システムの構造を示す。すなわち複数のユーザシステム１０００と知識活用装置１００により構成されている。ユーザシステム１０００は例えばインターネット等の回線を通して知識活用装置１００と接続されており、知識活用装置から制御、監視を受けている。

２．１ 知識活用システムの全体的な動作フロー
第９図のユーザシステム１０００において、対象Ａ１０１０をセンサ１０３０が検知して、対象Ａを表現する信号に変換後、端末制御装置１０６０からインターネット等を経由して知識活用装置１００へ入力される（Ｌ１）。この信号は、センサ１０３０の型式や取り付け方や増幅率などの影響を受けている。すなわちユーザの使用するセンサは、知識活用装置１００内に蓄積された知識データが得られたときに使用されたセンサと同一の型式や取り付け方とは限らない。したがってセンサ１０３０の信号は、第１３図に例示するセンシングモデル１３００を用いて、汎用的なデータフォーマットを有し、Ｘとして示されている状態変数１３１０に変換される。このセンシングモデルについては別途、第１３図で詳細に後述する。

変換後の状態変数１３１０は、入力信号を標準化したものであるので、知識活用装置１００内の知識との比較に用いることや、知識の形成にも用いることができる。個別のセンサからの出力信号を知識活用装置１００で使用するための汎用的な状態変数１３１０に変換するためのセンシングモデル１３００は、第１２図に示すユーザシステムのＩＰアドレスと変数ＩＤを用いて状態変数アクセステーブル１２１０によって取得する。第９図に示す個々のユーザシステム１０００で使用されているセンサに対応するセンシングモデルは、インターネットを介して対象システムのセンサをアクセスするドライバーに与えられて、ドライバー内で変数生成に用いられる。

ユーザシステム１０００は、ユーザにより端末制御装置１０６０に入力された「要求」１０６４をユーザシステムのＩＰアドレスとともに知識活用装置１００に送る（Ｌ２）。この「要求」には、ユーザが知識活用装置１００にどのような処理をしてもらいたいかという具体的な処理内容が定義されている。要求を受け取った知識活用装置内の状態空間ナビゲータ（Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ Ｓｐａｃｅ Ｎａｖｉｇａｔｏｒ）１１００は、知識ベース１６００からユーザシステム１０００の種類毎に記憶されている状態ルートマップを読み出し、状態空間バッファに設定する（Ｌ３）。このユーザシステムの種類は、ユーザシステムのＩＰアドレスをキーとしてユーザシステム種類テーブルをアクセスして得る。

このようにして、ユーザシステムごとに読み出された状態ルートマップは、ユーザシステムに応じた変換を受け、状態空間バッファ１１５０に設定される。その後、状態空間バッファに設定された状態ルートマップ上をユーザシステムの現在状態の位置が、知識活用装置内の状態空間ナビゲータ１１００の機能によって変位していく（Ｌ４）。Ｌ２を経由してユーザシステムから入力された要求１０６４、すなわち目標状態と、センサからの信号（Ｌ５）から生成された現在状態（状態空間内の現在位置）をもとに、状態空間ナビゲータ１１００は、状態空間内での最適経路を算出する。この最適経路は、現在状態から目標状態に至るアクションの系列であり、一つ一つのアクションが、登録された知識データを含んでいる。このアクションは、状態空間内の状態領域間の変位を実現するもの、状態領域内でフィードバック制御を用いて目標状態位置への変位を実現するものがある。アクションは、典型的には、アクションソフトウェアデータが蓄積された知識ベース（１６００）から読み取られたプログラムで実行される。

アクター部１４００は、状態空間ナビゲータ１１００が算出した最適経路に記述されたアクション系列を実行し、実行の結果をレスポンスとしてユーザシステムに、出力制御部（Ｏｕｔｐｕｔ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）を介して返信する（Ｌ６、Ｌ７）。ユーザシステムでは、レスポンスを端末制御装置１０６０で受け取る。
１０６０は、レスポンスを表示をすることもできるし、アクチュエータを駆動して、対象Ｂに何らかの影響を与えることもできる（Ｌ８）。

レスポンスは、次の３種類となる。第１の種類のレスポンスは、第１０図に示す端末制御装置１０６０の表示部１０６１に表示する表示メッセージやスピーカ１０６５から出力する音声メッセージである。これらの表示メッセージと音声メッセージは、対象装置Ｂの操作者に対するものであり、操作者が対象装置に対して実行すべき内容を示す。操作者が対象装置Ｂに対して、このメッセージに従った操作を行なう事で、対象装置Ｂは適切な状態に変位する。第２の種類のレスポンスは、指定したアクチュエータ１０４０に対して端末制御装置１０６０から出力すべき操作量を指定するものである。端末制御装置１０６０は、この操作量を指定されたアクチュエータ１０４０に対して出力する。第３の種類のレスポンスは、端末制御装置１０６０がローカルに対象装置Ｂをフィードバック制御して、知識活用装置１００から与えられた目標状態を実現することを、端末制御装置１０６０に要求するものである。この場合、知識活用装置１００からは、目標状態を示す情報が与えられるのであるが、この目標状態を前記の状態空間における点として、端末制御装置１０６０に与える場合と、端末制御装置１０６０が、センサ１０３０から受け取るべき信号の目標値として与える場合の２種類がある。目標状態を、知識活用装置１００が状態空間における点として与えてきた場合、端末制御装置１０６０は、知識活用装置１００が利用しているセンシングモデルを内部に保持しておき、このセンシングモデルを利用して、センサ１０３０から得た値を状態変数の値に変換する。そして、このようにして得た状態変数の値が、知識活用装置から与えられた目標状態としての状態空間での点に一致するためのフィードバック制御を実現するべく、アクチュエータ１０４０に操作量を与える。センシングモデルはもともと、端末制御装置１０６０にて入力部１０６３などを用いて設定されたものである。端末制御装置１０６０で設定したものが、通信回線を介して知識活用装置１００に伝送され、対応するセンサの出力信号を状態変数に変換するためのものとして知識活用装置１００内に記憶されたものである。

２．２ ユーザシステムの構成
第１０図はユーザシステム１０００内の一般的な構成を表した概念図である。第９図に示したユーザシステム内の出力手段１０４０と、入力手段１０６３には、様々な形態が有り得る。知識活用システム１でのユーザシステムのこの入力手段と出力手段として最も有り得るのは、コンピュータ又は携帯電話が端末制御装置１０６０として、表示機能１０６１、入力機能１０６３及びマイク１０６６を持ち、センサ１０３０とアクチュエータ１０４０をアクセスできる機能（１０６２）で構成されている場合である。ユーザシステムでは、テレビカメラ（１０５０）で撮像した画像を知識活用装置１００に送信して、知識活用装置の支援を受けつつ、センサやアクチュエータの設置・調整をすることもできる。

２．３ ユーザシステムと知識活用装置の間の初期処理手順
ユーザシステム１０００が知識活用装置１００を利用するための初期処理手順を、第１０図を参照しながら説明する。ユーザ側の端末制御装置１０６０がインターネット経由で知識活用装置１００と接続されていることを前提とする。

ステップ１： 対象装置の登録処理
ユーザはマニュアルで対象装置Ａ（１０１０）と対象装置Ｂ（１０２０）のメーカ名や型式を端末制御装置１０６０のキーボード１０６３から入力して、この情報を知識活用装置１００に送信する。（これを受けた知識活用装置では、対象装置Ａと対象装置Ｂの状態ルートマップが知識ベース内にあるかどうかを検索する。すでに状態ルートマップが登録されている場合には、その状態ルートマップが前提としているセンサ１０３０，アクチュエータ１０４０の情報（その装置のメーカ名や型式、仕様などの情報）をユーザに返送する。もし、知識活用装置に、対象装置Ｂの状態ルートマップが登録されていなければ、知識活用装置に登録を依頼するか自分で登録作業をするかの選択ができるメニューを知識活用装置１００は端末制御装置１０６０に返送する。状態ルートマップがすでに登録されている装置の状態ルートマップを用いる場合，および知識活用装置に対象装置の状態ルートマップの作成を依頼する場合には料金が必要であることも、知識活用装置から端末制御装置１０６０に通知されて、端末制御装置１０６０の表示部１０６１にて表示される。また、ユーザが対象装置の状態ルートマップを作成して知識活用装置に登録する場合には、所定の検査に合格して登録された場合には登録料が得られるとともに、将来においてその状態ルートマップが使用された場合には使用実績に応じて対価が得られるとも通知する。）これによりより多くのユーザが状態ルートマップを作成して登録を行うインセンティブを与える。

ステップ２： センサとアクチュエータの選定
対象装置の状態を把握するためのセンサ１０３０と、状態を変更するためのアクチュエータ１０４０の選定をする。この選定作業をユーザ側では、知識活用装置でＷｅｂブラウザソフトで選択できるようにする。知識活用装置が推奨するセンサとアクチュエータを知識活用装置のＷｅｂサイトから選んできて、発注することもできるようにする。例えば、下記のサイトのように必要とするセンサやアクチュエータの仕様を入力することで、その仕様に合致したセンサやアクチュエータなどの製品情報を提供してくれるサイトを知識活用装置で用意しておくのである。
ｈｔｔｐ：／／ｇｌｏｂａｌｓｐｅｃ．ｃｏｍ

ステップ３： センサとアクチュエータの設置・調整
ステップ２での選定と発注によって入手したセンサとアクチュエータを対象装置および端末制御装置に接続するとともに、適切な位置に設置し、様々なパラメータを調整する。この作業を、ユーザは端末制御装置１０６０を介して知識活用装置１００からの支援を受けながら実行する。最も簡単な支援は、設置・調整のやり方を記載したマニュアルを知識活用装置からダウンロードして端末制御装置に表示して、ユーザがそれを読みながら設置調整をするというものである。その次に高度な支援は、ユーザが設置・調整の過程で端末制御装置に入力した質問への回答を知識活用装置が行なうというものである。これは、対象装置、センサ、アクチュエータ、端末制御装置、知識活用装置などに関する様々なユーザの質問に即座にＷｅｂページを用いて回答して、ユーザによるセンサやアクチュエータの設置・調整を支援するものである。例えば、下記のＷｅｂページが提供している「製品に関する質問への回答機能」を知識活用装置で持つのである。
ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｏｋＷｅｂ．ｇｒ．ｊｐ／ｓｈｏｗ−ｈｉｎ／
ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｏｋＷｅｂ．ｇｒ．ｊｐ／
ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓｐｃｏｕｒｔ．ｃｏｍ／ｓｐ／
上記の自動的な支援でも足らない場合には、端末制御装置のテレビカメラ１０５０で支援を受けたい内容に応じた画像（例：センサおよびそれを取り付けたい場所の画像）を、知識活用装置に送信する。知識活用装置では担当者がその画像を見るとともに、対象装置の発する音を聞き、ユーザの声を聞いて、ユーザと会話しつつ、ユーザにセンサとアクチュエータの設置・調整の方法を指導する。この指導のために、ユーザが見るべき図を端末制御装置の表示部に表示させたり、ユーザに音声で指示や質問をすることも、知識活用装置の担当者は行なう。

ステップ４： 状態ルートマップを用いた初期試験の実施
ステップ３までで、センサとアクチュエータの設置・調整が終了し、センサとアクチュエータは適切に対象装置と接続され、適切な位置に設置されており、各センサのセンシングモデル，状態変数アクセステーブル，ドライバーソフト，外部システムＩＰアドレステーブル，内部アクチュエータ指令テーブル、状態ルートマップファイル、それらを統括するユーザシステムモデルの用意も完了しているとする。
端末制御装置からユーザシステムのＩＰアドレスを知識活用装置に送信することで、ユーザシステムモデルを読み取る。ユーザシステムモデルに記載されている状態ルートマップファイル名を用いて、状態ルートマップを読み取る。次に、ユーザシステムモデルに記載している状態変数アクセステーブルと外部システムＩＰアドレステーブル、内部アクチュエータ指令テーブルを読み取る。対象システムの状態空間における位置を把握するために、状態変数に対応するセンサを状態変数アクセステーブルを用いてアクセスし、センサ出力をセンシングモデルを用いて、状態変数に変換する。各状態変数を集めて、状態空間での状態位置が判明する。このようにして判明した状態位置を開始点として、状態ルートマップ上で、全ての状態領域をまわるような経路を探索する。「巡回セールスマン問題の解法アルゴリズム」として、グラフ理論の分野において周知のアルゴリズムを用いて実行する。このアルゴリズムは、下記サイトのファイルに収録されている。
ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓｏｆｔｌａｂ．ｉｓ．ｔｓｕｋｕｂａ．ａｃ．ｊｐ／〜ｇｅｏｒｇｅ／ｔｈｅｓｉｓ／ｐｒｏｇｒａｍＣｏｎｔｅｓｔ．ＰＤＦ
このようにして抽出された経路を構成するアークを実行して、この経路の指示するとおりに状態領域を巡回できたならば、状態ルートマップを、そのユーザシステムに確かに適用できると判定する。もし、巡回が失敗した場合には、エラーメッセージを端末制御装置に表示する。

ステップ５： 状態ルートマップを用いた動作開始
ステップ４までで、状態ルートマップを適用してユーザシステムの運転が可能であると判断できたとする。そうすると、端末制御装置を用いてユーザは知識活用装置に要求（Ｒｅｑｕｉｒｍｅｎｔ）と、ユーザシステムのＩＰアドレスを送信する（１０６４）。すでに述べたように要求には次の７種類がある。
１）目標状態を設定するもの
２）目標状態に至る経路の評価基準を選択するもの（評価関数の選択）
３）実行すべきプログラムを指定するもの
４）現在状態の検知と、検知結果の出力を求めるもの（監視要求）
５）現在状態を所定方式で診断した結果の出力を求める要求（診断要求）
６）目標状態までの最適経路の再探索を求めるもの（再探索要求）
７）端末制御装置、知識活用装置を管理するための要求

上記の１）は、到達すべき状態を状態領域の名前を用いて指定することで行なう。上記の２）は、評価関数の名前を指定して行なう方法もあるし、２．４．５に記載の総合評価関数における係数Ｋ１，Ｋ２，―――，Ｋ５などを指定することで行なう事もできる。上記３）は、現在状態が属する状態領域で実行可能なプログラム（例：Ｎｅａｒｂｙ機能として、その状態領域に登録されたアプリケーションソフトウェア）の中から、実行すべきプログラムを選ぶことでも実行できる。上記４）は、現在状態を構成する全ての状態変数の値を数値として通報するように求めることでも実行できるし、これらの状態変数の値を用いて人間の表情を規定する目の大きさや眉毛の角度などを制御した似顔絵を自動生成して通報するように求めることもできるし、単にグラフ表示で通報するように求めることもできる。上記の５）は、現在状態を構成する各状態変数の値を基準値や許容範囲と比較した結果や比較結果を加工して「異常」とか「正常」という情報にして通報することを求めるものである。端末制御装置側に基準値や許容範囲を保持しておき、現在状態のみの報告を、基準値や許容範囲との比較結果として端末制御装置が表示するようにしても良い。上記６）は、すでに設定している評価関数を用いて最適経路を再度探索することを要求するものである。対象装置の状態が時々刻々と変化しており、しかもその変化が必ずしも状態空間内での最適経路として設定してものに完全に一致しているとは限らないときに、この再探索要求は特に重要である。この再探索要求を行なう事で、最適経路からはずれていた現在位置を最適経路上に引き戻すことが可能となるので、システムの安定化や高機能化には必要である。この再探索要求を、制御端末装置が自動的に定期的に知識活用装置に要求するようにしても良いし、ユーザがマニュアルで制御端末装置から再探索要求を入力するようにしても良い。さらには、知識活用装置が自動的に再探索を定期的に繰り返したり、現在状態位置が最適経路から所定距離だけ離れた場合に自動的に再探索を行なうようにしても良い。上記７）は、知識活用装置に知識を登録したり、知識を削除したり、通信ソフトを入れ替えたり、知識活用装置の故障診断をしたりというような保守点検作業を実施する場合に用いる。また、端末制御装置の保守点検作業や各種のデータの登録や削除や通信ソフトやマンマシンインタフェースソフトの入れ替えなどにも用いる。要求に関する処理が終わると、端末制御装置は、要求待ち状態に移行する。

２．４ 知識活用装置１００
以下、第９図に示した知識活用装置１００内の各部について詳述する。

２．４．１ 状態空間ナビゲータ１１００
第１１図は第９図に示した知識活用装置１００内にある状態空間ナビゲータ１１００の内部構造図である。以下処理動作を順を追って説明する。

状態空間ナビゲータ１１００に入力された要求（Ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ）１０６４は、要求分析機能によって、分析される（１１０１）。すでに述べたように、要求は7種類あるが、第１１図のブロック図では、ユーザシステム１０００からの要求は、目標状態の設定（１１０２）、選択されている目標状態までの最適経路探索に用いる評価関数の選択（１１０３）、再探索要求（１１０４）の３つの要求に分解される場合を示している。なお７つの要求のうちで、現在状態の検知と出力（監視要求）、および現在状態を所定基準と比較した結果の出力（診断要求）、については特にユーザシステムから要求が無くとも常に実行されることをここでは前提とする。目標状態の設定で、状態空間バッファ１１５０内に記録されている対象システムの状態ルートマップ内の各状態領域と比較されて、目標状態が属する状態領域が検出される（１１０５）。状態領域の境界面の内側に、目標状態が位置すれば、その状態領域を、目標の状態領域（１１０６）として抽出する。要求が、上記２）の「評価関数の設定」の場合のように、デフォルトの評価関数以外の評価関数を使用して最適経路探索をするように求める場合がある。この場合、最適経路探索で用いる評価関数を、デフォルトの評価関数からユーザによって指定された評価関数に入れ替えて、最適経路探索を実行する（１１０３）。また状態空間ナビゲータに再探索要求が、要求として入力される場合もある（１１０４）。この場合、評価関数は変更しないで、現在状態をセンサからの情報をもとにし更新して、最適経路を求める。

第９図に示すＬ５を経由して読み取られる状態変数の読み取り機能（第１１図の１１０７）は、定期的に起動されて常に、現在状態を正確に把握する。状態変数読み取り機能は、認識機能(認識部)から状態変数の値を取得する（１１０７）。これらの状態変数値の組が、状態空間内での対象システムの現在位置を示す事になる（１１０８）。状態空間内での現在位置は、状態空間バッファ内に記録されている対象システムの状態ルートマップ内の各状態領域と比較されて、現在位置が属している状態領域が検出される（１１０９）。目標状態が属する状態領域（１１０６）と、現在状態が属する状態領域（１１１０）の双方が判明すると、状態ルートマップを用いた最適経路の探索を実行する（１１１１）。この実行では、すでに述べたようにＤｉｊｋｓｔｒａのアルゴリズムを用いる。

最適経路が探索できたら、最適経路情報をバッファに格納する。最適経路情報（１１１２）は、第８図（Ａ）に示したように「状態領域→アーク」の繰り返しで表現できる（１１１３、１１１４）。アークは、第７図に示すような構造をしている。また、各状態領域ごとに、その状態領域に付随したサービスやアプリケーションソフトが登録されている場合がある（１１１５）。この場合には、状態領域に入った時、存在している時、出る時の３つの場合に、これらのサービスやアプリケーションソフトが自動的に起動される構成にもすることができる。また、これらのサービスなどをユーザに選択させるようにもできる。アークにより状態変位を起こすとともに、状態領域に付随したサービスを実行していく。

状態空間ナビゲータは、現在の状態位置が属する状態領域を検出すると、その状態領域の中心位置と、その現在の状態位置とを比較する。そして、２つの位置の差を求め、その差を評価する。状態領域の中心位置は、その状態領域において最も望ましい位置であるとすると、その差が小さいほど良いという評価もできる。評価結果は、インターネットなどの通信路を介してユーザシステムに伝達される。第１０図のようなユーザシステムの場合には、評価結果を、表示部に似顔絵として表示することもできるし、レーダーチャートとして表示することもできる。複数の状態変数の値を総合的に評価することを人間が簡単に行なうためには、図形パターンとして評価結果を表示することが効果的である。

各状態領域毎に登録されたサービスやアプリケーションソフトウェアがある。状態位置が、ある状態領域に入ったり、ある状態領域の近傍に位置するようになると、Ｎｅａｒｂｙ機能により、現在位置からユーザが設定する所定の距離（最短経路で到達するためのアークの個数を距離とすることも出来る）の範囲内の状態領域に登録されているサービスやアプリケーションプログラムがリストアップされる。このＮｅａｒｂｙ機能とは、例えばある車両の取り付けた各種のセンサ情報をもとに、盗難の危険性がある状態領域に入った場合（例えば振動センサの検知した振動強度が強い場合）、自動的に盗難防止のための通報がされる等のアプリプログラムがスタートする機能をいう。リストアップされたサービスやアプリケーションソフトウェアには、次のような属性が予め付与されている。
（１）自動起動対象かマニュアル起動対象であるかを示すフラグ
（２）起動の優先順位
（３）Ｎｅａｒｂｙ範囲にその状態領域がはいった時に起動するフラグ（Ｈｅｌｌｏ機能）
（４）Ｎｅａｒｂｙ範囲から、その状態領域が出た時に起動するフラグ（Ｇｏｏｄｂｙｅ機能）
（５）Ｎｅａｒｂｙ範囲内である限り、実行しつづけるフラグ（Ｓｔａｙｉｎｇ機能）
現在の状態領域、現在位置の情報は常にユーザシステムに送信され、ユーザシステムでは、それらの情報を表示可能である。また、現在位置の評価情報は、ユーザシステムに送信されて、表示部で表示されることもある。

２．４．２ 認識部１２００
以下、センサ等からの変数の入力過程での認識部１２００の動作について詳説する。
第１１図の状態空間ナビゲータ１１００内の状態変数の読み取り機能（不図示）から、第９図に示す認識部１２００へ、状態変数ＩＤ１２１２と、ＩＰアドレス１２１１を指定して、状態変数の出力の要求がなされると、第１２図に示す状態変数アクセステーブル１２１０が読み出される。この状態変数とは、例えばあるセンサを特定するためのＩＤ番号である。このテーブルには、センシングモデル１３００とアクセス用ソフトＩＤ（ドライバーを指定する情報）１２１３が読み出され、アクションソフトウェアＤＢ内に格納されているドライバー１２１４が起動される。そして、このドライバーにセンシングモデルと、対象センサのＩＰアドレスが入力される。対象センサのＩＰアドレスをもとにインターネット経由で、対象センサの出力信号をデジタル情報として取得し、センシングモデルを用いて、この信号をセンサ等の型式に依存しない汎用的な状態変数に加工してして出力する。センシングモデルの例を第１３図に示す。

２．４．３ センシングモデル１３００
第１３図は、センシングモデル１３００を用いたセンサ出力信号の変換処理に関する概念図である。このセンシングモデル１３００は、個々のセンサ等の出力データを、その特性や設置状態に依存しない汎用的な出力データである状態変数に変換するためのである。このような汎用的なデータに加工することで、知識活用装置内に蓄積された過去の知識データが活用できることになる。
いま液面センサ１３５０が、タンク１３６０内の液体１３７０の残量（底面からの高さＸｍｍ）を検知している。Ｘは検出対象物の状態を表わす情報であり、センサの型式や配置によらない。液面センサ１３５０の出力であるＡｍＶという信号がセンシングモデル１３００によって、Ｘｍｍという汎用的な状態変数に変換される。この場合は、Ｙ＝α・Ａ＋βという計算式により検知電圧ＡｍＶから、液面センサのセンシング位置と液面との距離距離Ｙｍｍに変換され、さらにＸ＝Ｈ−Ｙという計算式で、センサの取り付け位置Ｈとは無関係なＸｍｍという状態変数１３１０が得られる。この状態変数は、対象物の状態を表現している。

２．４．４ ＡＣＴＯＲ部１４００
第１４図は外部システムへのアークの実行過程を示す概念図である。アークの実行は、外部システムへの目標指定、内部アクチュエータの起動の２つの手段となり得る。
外部システムに対しては、目標指定をするだけであり、その外部システムの機能を起動したり作動させるのは、その目標指定を受けた外部システム自身（外部システムの状態ルートマップを用いて状態空間ナビゲータで制御されている場合）である。外部システムへの目標指定の場合、
（１）その外部システムのＩＰアドレスを用いた目標指定であること、
（２）目標指定をした自システムのＩＰアドレスをその外部システムに伝えること、
（３）目標とするその外部システムの状態位置または状態領域を指定する目標指定であること、
の３つの要件を満足する必要がある。目標指定を受けた外部システムは、自分の判断で目標達成のための最適な手段を選択して実行する。これは、各外部システムに対応する状態空間ナビゲータを用いて行なわれる。

一方、第１５図は内部アクチュエータの起動過程を示す概念図である。内部アクチュエータの起動の過程は、次のとおりである。
アークに内蔵されたＡｃｔｉｏｎが、対象システムの内部アクチュエータを起動して、対象システムの状態領域を目標とする状態領域に変位させるものであった場合、同図のような内部アクチュエータ指令テーブルをアクセスして、指令を抽出する。抽出された指令は、対象システムのＩＰアドレスであるＩＰ＿ｏｆ＿Ｓｙｓｔｅｍ＿Ｍとともに、具体的な指令を形成し、インターネットを介して内部アクチュエータに与えられる。

２．４．５ 最適経路探索１１１１
第１１図に示す状態空間ナビゲータ１１００内の最適経路探索１１１１では、経路に関する評価関数を用いて、最適経路を状態ルートマップから抽出する。経路は、アークと状態領域の系列である。アークと状態領域の属性をもとに、各経路の評価値が評価関数を用いて算出される。
１．アークの属性
（Ａ１）そのアークを通過するのに要する時間
（Ａ２）そのアークを通過して、そのアークの目的とする状態領域に到達する確率
（Ａ３）そのアークを通過するために必要とするコスト（金銭、エネルギーなど）
（Ａ４）そのアークの通過の為に変化する状態変数の個数
（Ａ５）そのアークの通過の為に状態空間内での変位量の割合
２．状態領域の属性
（Ｂ１）その状態領域の体積
（Ｂ２）その状態領域の中心領域の体積
（Ｂ３）その状態領域から出力されるアークの本数
（Ｂ４）その状態領域に登録されているサービス、アプリケーションソフトウェアの個数
なお上記の属性を用いることで、例えば、次のような評価関数を考えることができる。さらにそれらの組合わせの関数も考えることができる。
Ｆ１（Ａ１）：Ａ１が小さいほど評価値が大きくなる評価関数
Ｆ２（Ａ２）：Ａ２が大きいほど評価値が大きくなる評価関数
Ｆ３（Ａ３）：Ａ３が小さいほど評価値が大きくなる評価関数
Ｆ４（Ａ４）：Ａ４が小さいほど評価値が大きくなる関数
Ｆ５（Ａ５）：Ａ５が小さいほど評価値が大きくなる関数

状態空間における変位量の割合に関して説明する。状態変数をＶｉとする。Ｖｉの最小値をＭｉｎ＿ｉとし、最大値をＭａｘ＿ｉとする。そうすると、各状態変数の値域の広がりの幅Δｉは次の式で示せる。
Δｉ＝Ｍａｘ＿ｉ−Ｍｉｎ＿ｉ
状態空間での任意の２点をＰとＱとする。
点Ｐの状態空間での座標を、（Ｐ１，Ｐ２，・・・，Ｐｉ，・・・ＰＮ）
点Ｑの状態空間での座標を、（Ｑ１，Ｑ２，・・・，Ｑｉ，・・・ＱＮ）
点ＰとＱの間の変位量の割合Ｒは、次の式で求める。

アークの属性に基づいた総合評価関数をＦ（Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４，Ａ５）とする。
Ｆ＝Ｋ１＊Ｆ１（Ａ１）＋Ｋ２＊Ｆ２（Ａ２）＋Ｋ３＊Ｆ３（Ａ３）＋Ｋ４＊Ｆ４（Ａ４）＋Ｋ５＊Ｆ５（Ａ５）
総合評価関数Ｆを、対象とするアークの長さとみなして、最短経路探索アルゴリズムを適用することで、最短経路を求めることができる。
状態領域の属性に基づいた評価関数は、次のとおりである。
Ｇ１（Ｂ１）：Ｂ１が大きいほど評価値が大きくなる関数
Ｇ２（Ｂ２）：Ｂ２が大きいほど評価値が大きくなる関数
Ｇ３（Ｂ３）：Ｂ３が大きいほど評価値が大きくなる関数
Ｇ４（Ｂ４）：Ｂ４が大きいほど評価値が大きくなる関数
総合評価関数をＧ（Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３，Ｂ４）とする。
Ｇ（Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３，Ｂ４）＝ｈ１＊Ｇ１（Ｂ１）＋ｈ２＊Ｇ２（Ｂ２）＋ｈ３＊Ｇ３（Ｂ３）＋ｈ４＊Ｇ４（Ｂ４）
状態領域の属性に基づいた評価関数を最適経路探索に用いるためには、アークの根ノードとなる状態領域の評価関数値をアークの評価値に加算する処理をした後で、通常の最適経路探索アルゴリズム（例：ダイクストラ法）を用いる必要がある。
なお状態領域の属性として、禁止／許可、可／不可、危険／安全、名前、広がり、存在継続時間、評価値等が考えられる。

２．４．６ 知識ベース１６００
第１６図は第９図に示す知識活用装置１００内の知識ベース１６００の全体構成図である。以下の知識データが蓄積されている。
状態変数辞書： 概念の定義、その概念に関する具体例の情報の存在先に関するライブラリ
経験データ： 収集した情報を時間軸上に統合したもの
状態ルートマップ： 対象システムの状態空間上での状態変位に関する情報
ユーザシステムモデル： ユーザシステムにアクセスするために使用する情報

上記の各知識の属性を以下詳述する。
１）状態変数辞書１６１０
第１７図に示す状態変数辞書は、状態変数ごとに次のものを記載している。
１．状態変数の名称
２．状態変数の定義を示す文章
３．状態変数に対応する変数名（状態変数ＩＤ）
４．その状態変数値を得るための状態変数アクセステーブル

２）経験データ１６２０
特定の型式のセンシング対象に関する特定の変数について、その変数値が時間経緯とともにたどったパターンと、このパターンでの特徴的な時点におけるコメント情報、出力手段に与えた指令を記録したデータである。また、これらのデータを複数個、集めて平均化などの操作を加えて得られるものもある。次のデータから成る。
１．センシング対象の型式、センサのＩＰアドレス、履歴の対象とする状態変数名
２．各サンプル時刻ごとのサンプル値の時系列データ
３．特徴的な時点のサンプル時刻、その時点を特徴付ける時間パターンを示す時間区間、付随するコメント情報の文字列、出力手段に与えられた指令

「温度」に関する経験データの例
１．センサ種類： 温度計
２．センサのＩＰアドレス： １２３．４５６．７８９．０１２
３．履歴の対象とする状態変数ＩＤ：〈Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ〉
４．センシング対象の型式：冷蔵庫ＰＡ００１
５．各サンプル時刻ごとのサンプル値時系列データ：
Ｎ，（ｔ１，ｖａｌ１）（ｔ２，ｖａｌ２）・・・（ｔＮ，ｖａｌＮ）
６．特徴的な時点のサンプル時刻と、それに付随するコメント情報の文字列
Ｍ（ｔ１，ｔ１ｓ，ｍｓｇ１）（ｔ２，ｔ２ｓ，ｍｓｇ２）・・・（ｔＭ，ｔＭｓ，ｍｓｇＭ）
注）ここで、時間区間［ｔ１，ｔ１ｓ］は、時刻ｔ１の時点を特徴付ける時間パターンの区間である。
７．特徴的な時点のサンプル時刻と出力手段に与えられた指令
Ｎ（ｔ１，ｔ１ｓ，ｃｍｄ１）（ｔ２，ｔ２ｓ，ｃｍｄ２）・・・（ｔＮ，ｔＮｓ，ｃｍｄＮ）

３）状態ルートマップ１６３０
対象装置の種類（状態ルートマップの符号）毎に設けられた情報であり、状態ルートマップＩＤ番号を用いてアクセスできる。さまざまな状態変数についてのデータを状態空間軸上で統合したものである。第４図に示すように次の構成要素から成る。
１．状態領域
２．アーク
３．危険領域
４．状態を構成する状態変数のリスト（各状態変数ごとの値域のデータ、単位のデータ、推奨するセンサの型式、設置・調整方式の情報を含む）
５．状態ルートマップの符号、作成年月日、作成者、対象とする装置の型式リスト
また、状態領域は、次の構成要素からなる。
１．状態領域の名前
２．状態領域の説明
３．状態領域の中心点の座標
４．中心領域を示すパラメータ
５．状態領域の境界面を示すパラメータ
６．状態領域に付随するサービス処理のリスト
アークは、次の構成要素からなる。
ＩＦ Ｃｕｒｒｅｎｔ ｉｓ ｉｎｓｉｄｅ ｏｆ ＡＲＥＡ［ｉ］＆Ｄｅｓｔｉｎ ｉｓ ｉｎｓｉｄｅ ｏｆＣＯＮＶ［ｊ］
ＴＨＥＮ ＡＣＴＯＲ＝（Ｇｏｔｏ ＣＥＮＴ［ｉ］ ｆｒｏｍ Ｃｕｒｒｅｎｔ，Ａｃｔｉｏｎ［ｉ，ｊ］ ａｎｄ Ｇｏｔｏ Ｄｅｓｔｉｎ ｆｒｏｍ ａｒｒｉｖａｌ ｉｎ ＡＲＥＡ［ｊ］）
また、危険領域は、その境界面のパラメータ、危険の内容を示す情報からなる。

４）ユーザシステムモデル１６４０
ユーザシステムにアクセスするために用いられるモデルである。ユーザシステムのＩＰアドレス毎に存在する。（１）状態変数アクセステーブル、（２）外部システムＩＰアドレステーブル、（３）内部アクチュエータ指令テーブル、（４）状態ルートマップファイル名からなる。

（１）状態変数アクセステーブル：
センシング対象をセンサで観測して得られた信号を、対象に関する変数値に変換するためのデータである。センサの出力する信号は、センサ−の型式，据え付け位置，感度などの設定の影響を受ける。また、信号形態（アナログ、デジタル、電流波形、電圧波形、周波数など）も様々である。このような個別の事情をそのままにしていたのでは、知識との比較もできないし、他のセンサから得た信号との比較や統合もできない。そこで、これらの信号を状態変数に変換する。信号を変数に変換するために必要とされるセンシングモデル，センサをアクセスするためのＩＰアドレス、アクセス用ソフトウエアのＩＤからなる。

ここで、センシングモデルについてさらにその属性を詳説する。センシングモデルは、センサから読み取った信号を状態変数に変換するための情報である。この変換は、プログラムと、そのプログラムでの変換を制御するパラメータの組によって特定される。したがって、変換に用いられるプログラムが汎用的なもの１種類のみであるという第１の場合には、センシングモデルは、この汎用的なプログラムによる変換を制御するパラメータのみとなる。汎用的なプログラムとしては、テーラー級数を計算するプログラム、フーリエ級数を計算するプログラム、ウェーブレット級数を計算するプログラムなどがある。このようなプログラムが１つのみ汎用的なものとして設定されている場合、テーラー級数ではテーラー展開係数が前記の変換を制御するパラメータとなる。また、フーリエ級数では、フーリエ展開係数が、前記の変換を制御するパラメータとなる。同じく、ウェーブレット級数では、ウェーブレット展開係数が、前記の変換を制御するパラメータとなる。

変換に用いられるプログラムが複数個ある第２の場合には、センシングモデルは、変換用プログラムを特定するための情報（例：関数へのポインタ、プログラムを記憶したファイルのファイル名）と、この変換用プログラムにおける変換を制御するパラメータとなる。第２の場合には、変換用プログラムを特定するための情報を用いて、変換用プログラムは、変換用プログラム記憶手段から読み出され、変換用パラメータも他の記憶手段から読み出される。第２の場合、変換用プログラムと変換を制御するためのパラメータの組であるセンシングモデルのアップロードをセンサに対して要求し、それに応答してセンサが出力するセンシングモデルを読みとって記憶して、以降の処理における状態変数の生成に用いるということも、センサ側の機能が対応できれば可能である。特に、ＣＰＵやオペレーティングシステムにかかわらず動作が可能なプログラミング言語Ｊａｖａ（登録商標）でセンシングモデルが記述されていた場合には、そのＪａｖａ（登録商標）プログラムをセンサ又はセンサを統括するゲートウェイからアップロードして、信号を状態変数に変換することに利用できる。

（２）外部システムＩＰアドレステーブル：
対象システムのＩＰアドレス，その対象システムに接続されていてしかも知識活用装置からアクセス可能な外部システムの論理ＩＤを与えると、その外部システムのＩＰアドレスを返すテーブルである。外部システムに指令を与えるために利用する。

（３）内部アクチュエータ指令テーブル：
対象システムのＩＰアドレス，現在の状態領域のＩＤ，目標とする状態領域のＩＤから、その対象システムの内部アクチュエータに与える指令を読み出すためのテーブルである。

（４）状態ルートマップファイル名：
ユーザシステムのＩＰアドレス、対象システムの状態ルートマップとして用いている状態ルートマップのＩＤ番号からなる。

３．本発明に係る知識活用システムを用いたビジネスモデルの例
上述のように本発明にかかる知識活用装置あるいは知識活用システムには、インターネット経由で具体的に次のような要求を入力して既存の経験データを再利用することが可能である。

＜例＞
タイプ１．冷蔵庫の温度が上がっている、エンジンの回転数が低い、水質が酸性になっている、などの状況を知らせてほしい（すなわち状態検出サービス）。
タイプ２．冷蔵庫のガスが抜けたらしい、ベルトが磨耗しているのでは？貯水槽に異物が混入している可能性がある、などの診断結果を知りたい（すなわち診断サービス）。
タイプ３．そろそろガスの補充時期が近づいている、車の点検をしないとエンジンが壊れる、貯水タンクの寿命が短い、などの予測が欲しい（すなわち予測サービス）。

これらの要求に対して知識活用装置側では各データを学習して、できるだけ多くの経験を蓄積し、その経験データに基づく最適な情報をユーザに与えることによりサービス提供料を得ることができる。なお上記タイプ１の要求に対しては、知識活用装置側でユーザシステムに設置された各種のセンサからのセンサ情報をもとに、ユーザ側へ状態検出サービスを行う。上記タイプ２の要求は例えばその要求をしたユーザのセンサ出力が、温度が上昇し、湿度が一定の時は、コンプレッサーの故障であると言ったように、知識活用装置側で診断サービスをする経験データが必要となる。さらに上記タイプ３では、診断レベル以上の予測サービスを行うことになり、知識活用装置側ではさらに多くの経験データを必要とする。

本発明にかかる知識活用装置では、上述のように状態検出サービス、診断サービス、予測サービスに限らず、これら状態検出、診断、予測データから、例えば修理、メンテ、買い替え等の特定のサービスを必要としている具体的な顧客を割り出して、それらのサービスを提供する会社の広告を提供したりする、いわば情報の加工度が高い情報提供サービスも可能である。また類似の他のサービスとして、本発明に係る知識活用装置に蓄積した上述の各種データを分析し、例えば各種装置の使用パターン、故障パターン、あるいは寿命データ等の諸データを有料で関連するメーカ、研究機関、コンサルタント等へ提供することもビジネスとして可能となる。

さらにまた本発明にかかる知識活用装置では、第三者が上述の診断・予測データに、関連する属性データ（何処の誰、連絡先）を加えて、その情報に客観的信頼性を付加するサービス、すなわちデータ認証サービスを行うことも可能である。このデータ認証サービスは、データの客観性を必要とする場合にデータの認証を第三者として行うサービスであり、例えば車両、事務機器等の特定の機器がどのような状態で過去に使用されたかを客観的に示す使用状況データを認証するサービスであり、中古市場での信頼できるデータとして用いることが可能である。

以下に本発明にかかる知識活用装置及びそれを用いた知識活用システムの例として、（１）レンタル機材（例えばブルドーザのレンタル）の顧客選別ビジネスモデル、（２）リース機材（例えば同じくブルドーザのリース）のメンテナンス改善ビジネスモデル、（３）中古動産の使用状況に関するデータ認証ビジネスモデル、の３つの具体的なビジネスモデルについて詳述する。

３．１ レンタル機材の顧客選別ビジネスモデル
３．１．１ 概略
本発明にかかる知識活用システムを利用した最初のビジネスモデルとして例えばレンタル機材の顧客選別ビジネスモデルがある。これはブルドーザのレンタル会社が自己所有のブルドーザを一定期間、建設会社等の利用者へレンタルする場合を考える。一般にレンタル会社側から見れば、ブルドーザを適切に使用してくれる顧客だけを当然選別したい。特にブルドーザ（これに限らず、多くの動産のレンタル、例えば乗用車、トラック、建設機械、発電機、コンピュータ、通信機等も同様）の場合、いったん貸し出せば、その使用状況はレンタル会社では把握するのは容易ではない。一方、利用者側はそのブルドーザの適切な使用に対して無関心でいる場合が多い。従って本ビジネスモデルでは、（１）ブルドーザを適切に使用した利用者にはレンタル料のディスカウントを行う、（２）不適切に使用した利用者には適切な使用のための指示または指導を行う。このようにしてレンタル会社、利用者に対してブルドーザの適切な使用を動機付ける事が可能となる。

このために本発明にかかるビジネスモデルでは、ブルドーザの各部に所定のセンサを設置して、その検知データを定期的にインターネット経由または無線で本発明にかかる知識活用装置へ送るように構成する。このブルドーザの各部に設置するセンサとは第１０図に示すセンサ１０３０がこれに相当し、例えばリフトシリンダの作動油の圧力を検知する圧力センサ、作動油タンクの残油量を検知する油量センサ、リフトアームの傾斜角を検知する傾斜角センサ、等のブルドーザの使用状況を把握できる部所に設置されたセンサ類である。なおすでにインターネット経由でデータを送出するセンサ類は公知であるので、このハード的な構成はここでは省略する。

知識活用装置に各センサから送られてきた検知データは、知識活用装置内の状態空間ナビゲータで、その個々のブルドーザが使用されている現在状態を表す状態位置として、予めそのブルドーザ用に設定されている状態空間にマークされる。この状態空間にはブルドーザの使用状況を示す多くの状態領域が設定されている。またそれらの複数の状態領域間の変位は、知識データに従って適切な方法で変位、すなわちブルドーザの使用状況を変更させながら、最終的には適切な使用状況を表す目標位置へ向かうアークで結ばれている。すなわちブルドーザの使用状況を遠隔監視する状態ルートマップが準備されている。この状態ルートマップは、知識活用装置を用いた知識活用システムのシステム管理者やブルドーザのレンタル会社によって作成される。
このようにして状態ルートマップ上で、各センサを用いて検知した現在状態を求め、上述のようにブルドーザを適切に使用している利用者にはレンタル料のディスカウントを行い、また不適切に使用した利用者には適切な使用のための指示または指導を行うことができる。このための代表的な状態領域と状態空間ナビゲーションについてさらに以下に詳述する。

３．１．２ ブルドーザ運転の各状態領域
第１８図（Ａ）はＰ：リフトシリンダの圧力センサでの検知圧力、θ：リフトアームの傾斜角センサでの検知傾斜角、Ｆ：作動油タンクの油量残存センサでの検知残存油量、のそれぞれの関係を表す。Ｐとθの関係を示す（ｉ）図は安全上および機器に無理な力がかからない適切な使用上、水平面とリフトアームの傾斜角θが小さい場合（つまりアームが水平に近くなる）には、リフトの荷重Ｐは小さくしなければならないし、反対に傾斜角θが大きい場合（つまりアームが立っている）には、リフトの荷重Ｐは大きくてもよいことを表している。同様にPとFの関係を示す（ｉｉ）図は、油量Ｆは十分あればリフト荷重Ｐは大きくてもよく、また油量が少なくなるにつれてＰは小さくする必要があり、かつ最低でも約所定量の半分程度の油量は必要であることを表している。θとＦの関係を示す（ｉｉｉ）図では傾斜角に拘わらず一定以上の油量を必要とすることを表している。

第１８図（Ｂ）は第１８図（Ａ）に示す３つのセンサ出力を合成した状態空間を表している。この中で状態領域Ｓ３が安全操作中の状態を示し、レンタル利用者により適切な状態で運転操作をおこなっている領域を示している。換言すると本発明にかかる知識活用システムでは、Ｓ３以外の状態領域でブルドーザを使用していたら、このＳ３の状態領域に当てはまるように利用者へ適切な指示を与え、またそのような状態領域でブルドーザを使用している利用者へは、優良利用者として後日レンタル料のディスカウント等の利便を与えることになる。なお不適切な使用を表す代表的な状態領域としてＳ１、Ｓ２、Ｓ４、Ｓ５、および適切な使用を表す状態領域Ｓ３は以下のような使用状態を表す。
Ｓ１：状態の名称：作動油減少＋操作ミス
作動油の油量が減少しているのに、リフトシリンダに圧力をかけすぎている。リフトアームの上昇操作も不十分でアングルシリンダの負荷大。
Ｓ２：状態の名称：作動油切れ＋操作ミス
作動油がほとんどないので、リフトアームの使用不可能。持ち上げようとしている物の割に、リフトアームの上昇が足りない。
Ｓ３：状態の名称：安全操作中
状態の説明：適切な状態で運転操作をおこなっている。
Ｓ４：状態の名称：作動油切れ
作動油の油量が不十分なのに、リフトアームを運転している。シリンダに空気が混入する恐れあり。
Ｓ５：状態の名称：リフトアームの操作ミス
リフトアームの上昇操作を行わずに、ブレード部の操作で重い物を持ち上げようとしている。アングリングシリンダの負荷が大き過ぎる。

３．１．３ ブルドーザ運転の状態ルートマップ
第１９図は第１８図（Ｂ）に示した代表的な運転状況を示すＳ１からＳ５の状態領域とその間のアーク、すなわち採るべくアクションを示した状態ルートマップである。この例ではセンサからの検知出力でブルドーザ利用者により、現在Ｓ２の状態領域に入る状態で使用されていることが検知されたとする。Ｓ２とは上述のように作動油がほとんどないので、リフトアームの使用不可能で、持ち上げようとしている物の割に、リフトアームの上昇が足りない状態を意味する。この場合、もしＳ２から目標状態とするＳ３に直接至るアークＡｒｃ［Ｓ２，Ｓ３］があれば、最短経路としてそのアークが実行されるが、この知識活用システムにはその経験データが無いと仮定する。Ｓ２からＳ３に至るアークとしてＡｒｃ［Ｓ２，Ｓ５］の作動油の補充指示プラスＡｒｃ［Ｓ５，Ｓ３］の運転操作の改善要求、およびＡｒｃ［Ｓ２，Ｓ４］の運転操作の改善要求プラスＡｒｃ［Ｓ４，Ｓ３］の作動油の補充指示、の２つの経路である。この場合、本発明にかかる知識活用装置内の状態空間ナビゲータでは、最適経路探索のために経路に関する予め決められた評価関数により最適アークの選択が行われる。ここでは、まず現在のＳ２（作動油切れ＋操作ミス）の状態から、まず作動油を補充し、Ｓ５５（操作ミス）の状態に移動し、その後に操作方法を改めてＳ３（安全運転）に到達するアークが最適経路として判断される。作動油を補充しないまま操作方法を改めて、Ｓ４(作動油切れ)の状態に移行し、それから作動油を補充することも不可能ではないが、作動油なしで作業をつづけると、シリンダ内の作動油に気泡が生じる危険性があるので、避けたほうが賢明だからである。このように選択されたＡｒｃ［Ｓ２，Ｓ５］の作動油の補充指示プラスＡｒｃ［Ｓ５，Ｓ３］の運転操作の改善要求の指示は、ブルドーザに設けられた第１０図に示す端末制御装置１０６０の表示機能（ＣＲＴ等）１０６１に表示される。

３．１．４ Ｎｅａｒｂｙサービス
このレンタル機材のレンタル料ディスカウントモデルにおいては、上述のように利用者に対する直接の指示の他に２つのＮｅａｒｂｙサービスが設定されている。すなわち（１）オプションとしてのマニュアルの配布サービス（２）必須サービスとしてユーザ評価サービスである。すなわち第１９図に示す各状態領域には、ＮＢＳ１としてマニュアルの配布サービス、ＮＢＳ２としてユーザ評価サービスが設定されている。Ｓ１とＳ２の利用者の操作ミスが検知された時に、その操作ミスを改善すべくマニュアルの配布がされる。またＳ３（安全操作中）以外のすべての状態領域にブルドーザの現在状態が入ればその状態領域は何かの不適切な状態であるので、利用者の評価サービスを行いその利用者の評価を下げるべくマイナス点を利用者に与え、そうしたマイナス点が少ない利用者を優良顧客としてレンタル料のディスカウントを与える。以下にその手順を詳述する。

３．１．４．１ マニュアルの配布サービス
第１９図に示すように、本発明にかかる知識活用システムを利用するブルドーザがＳ１及びＳ２の状態領域に入ったと判断されると、第２０図にあるようにまず操作方法に誤りがあることを利用者に通知する。これは上述のように例えば第１０図に示す表示機能１０６１を用いて、ブルドーザの利用者へ視覚的に通知する。その後、オプションとして選択してあれば適切な操作が行えるように利用者へ操作マニュアルが送られる。その方法は、例えば第２０図にあるように、Ｅ−メール、Ｆａｘ、郵送、インターネット経由、の選択肢を経てマニュアルが利用者へ送られる。これにより利用者が従来よりも適切なレンタル機としてのブルドーザを使用してくれる可能性が高まり、結果としてレンタル会社は大きなメリットを得ることになる。なおここでのマニュアルは、対象システムのマニュアル全体であってもよいが、むしろその状態領域において必要とされる部分のみをマニュアル全体から抜粋して提供するものとする。

３．１．４．２ ユーザ評価サービス
第２１図はユーザ評価サービス（第１９図でＮＢＳ２と示したもの）の具体的な手順を示すフローチャートである。すなわちＳＴ２１０１で第１９図のＳ１、Ｓ２、Ｓ４、Ｓ５の状態を検知すると、これらは全てブルドーザが何らかの不具合な状態にあることを示しているので、このユーザ評価サービスが行われる。ここで不具合の中味が、ＳＴ２１０２からＳＴ２１０４ではレンタル会社のサービス部門の不手際と判断しサービス部門への警告が行われる。またＳＴ２１０５からＳＴ２１０７では同じくレンタル会社の保守部門の不手際として保守部門に連絡される。ただしＳＴ２１０６で作動油補充が必要な運転時間が経過していて不具合が発生したら、ＳＴ２１０８で作動油補充は利用者の責任であるので評価をマイナス１点とする。さらにＳＴ２１０９ではリフトシリンダとリフトアーム傾斜角との関係が不適切と判断されると、それは利用者の運転方法が問題ありと判断されてさらにマイナス１点と評価される。そしてＳＴ２１１１，Ｓｔ２１１２でこれらの減点が合算されてレンタル会社のシステムに減点情報として送られ、その後、レンタル会社は図示しない処理として、この受信した減点情報に基づいて、その利用者へのその後のレンタル料を適切に決定することができる。

第２２図はレンタル会社での処理手順を示すフローチャートである。すなわち上述のようにして個々の利用者の評価値が合計され、一定期間毎にその累計評価値に従ってブラックリストに登録して貸し出し拒否、要注意顧客として新着機材の貸し出し拒否、優良顧客として選別、等の顧客選別が可能となる。

３．２ リース機材（例えば同じくブルドーザのリース）のメンテナンス改善ビジネスモデル
３．２．１ 概略
本発明にかかる知識活用システムを利用した二番目ビジネスモデルとして、リース機材（例えば同じくブルドーザのリース）のメンテナンス改善ビジネスモデルがある。上述のレンタル機材の顧客選別ビジネスモデルでは、ブルドーザに設置された個々のセンサ出力値を状態変数とした状態空間を構成して、顧客を選別する知識活用システムを説明した。しかしながら本発明はこれに限らずさらに、この顧客選別システムを一つのサブシステムと理解し、上述の顧客選別システムで得られた各種の評価値を状態変数とする状態空間を想定して、より経営レベルに近いアドバイスやサービスを提供することができる。

３．２．２ メンテナンス改善の各状態領域
第２３図（Ａ）は、このメンテナンス改善ビジネスモデルにかかる状態空間を示している。すなわち状態変数を、センサ出力値自体ではなく、運転状況Ｄ、点検状況Ｃ、保守状況Ｍ、として状態空間を構成している。すなわち運転状況Ｄは、上述の顧客選別のための評価値で決定され、点検状況Ｃは第２３図（Ｂ）の利用者による点検の状態空間での点検評価値、保守状況Ｍは第２３図（Ｃ）の外部メンテナンス専門会社による保守の評価値でそれぞれ決定される。換言するとこれらの３つの状態変数は、サブシステムとしての運転、点検、保守の各評価値が用いられている。

第２３図（Ｂ）の利用者による点検状況の状態空間は、上述の顧客選別のための状態空間とは異なり、作動油純度、エンジンオイル純度、ラジエタ水量、をそれぞれ検知するセンサ出力値で構成されている。また第２３図（Ｃ）の外部メンテナンス専門会社による保守状況の状態空間は、運転時間、油圧ポンプ最大圧力、移動距離、をそれぞれ検知するセンサ出力値で構成されている。これら３つのステムでの運転評価値、点検評価値、保守評価値から第２３図（Ａ）に示すＳ１−Ｓ５の代表的な状態領域が得られる。従ってこの状態空間は、サブシステムの状態空間に比べて、より上位概念的であり、これにより経営的レベルの判断が可能となる。

各状態領域Ｓ１−Ｓ５は以下のような使用状態を表す。
Ｓ１：状態の名称：運転方法に問題あり
日常点検・業者による定期保守作業は適切に行われているのに、運転操作が荒く危険。
Ｓ２：状態の名称：定期保守不十分
利用者による日常点検は適切に行われ、運転操作にも問題はないが、業者による定期保守が不十分。
Ｓ３：状態の名称：最適保守/点検/運転状態
適切な状態で運転・点検/保守を行っている。
Ｓ４：状態の名称：日常点検不足
業者による定期保守は適切に行われ、運転操作にも問題はないが、日常の点検作業が疎かである。
Ｓ５：状態の名称：点検・保守が不十分
運転操作そのものには問題がないが、日常の点検も業者による定期保守も疎かになっている。

３．２．３ メンテナンス改善の状態ルートマップ
第２４図はメンテナンス改善の状態ルートマップを示している。Ｓ１−Ｓ５の各状態領域は、Ａｒｃ［Ｓ５，Ｓ４］保守作業の指示、Ａｒｃ［Ｓ４，Ｓ３］点検作業の改善要求、Ａｒｃ［Ｓ５，Ｓ２］点検作業の改善要求、およびＡｒｃ［Ｓ２，Ｓ３］保守作業の指示、の各アークで変位可能である。ブルドーザのメンテナンスに関する現在位置はＳ５の内部にあるとする。このＳ５から目標位置が存在するＳ３へ変位したい。この場合Ａｒｃ［Ｓ５，Ｓ３］は、最短経路ではあるが、経験データがない。従って、現在のＳ５（点検・保守の不十分）の状態から、まず業者による定期保守を実施し、Ｓ４（日常点検不足）の状態に移動し、点検作業のやり方を改めてＳ３（目標位置）に到達するのが、最適経路として判断される。業者による定期保守を実施しないまま点検作業のやり方を改めて、Ｓ２（定期保守不十分）の状態に移行し、それから保守作業を実施することも不可能ではないが、基本的な保守をせずに日常点検を行っても、保守効率が悪いからである。

３．２．４ Ｎｅａｒｂｙサービス
各領域には次のようなＮｅａｒｂｙサービスとしてＮＢＳ３−ＮＢＳ６を設けることができる。これらのＮｅａｒｂｙサービスは、より経営レベルに近い判断に基づき行うことができるようになる。
ＮＢＳ３：優良ユーザ評価サービス
正しく無理のない運転操作を行うとともに、日常の点検を慣行し、利用者が行うべき管理を実施する。さらに保守業者とも連絡を取り合って定期的に必要な保守管理を遂行して最適状態を保っている利用者に関しては、その優れた利用状況をリース会社と保険会社に連絡する。保険会社はあらかじめリース会社と合意した内容に基づき、利用状況の優れている機器については、故障、破損に対する保険の料率を割引する。その保険料割引分を還元するかたちで、リース会社は利用者に手数料率や、再リース料の割引を行う。
ＮＢＳ４：点検マニュアルの配布
利用者による始業・終業点検が正しく行われていない場合のサービスで、利用者の希望により希望の送付先に点検実施方法のマニュアルを配布する。
ＮＢＳ５：運転マニュアルの配布
利用者による機器の運転操作が正しく行われていない場合のサービスで、利用者の希望により希望の送付先に運転操作方法のマニュアルを配布する。
ＮＢＳ６：保守業者への通知
保守業者と利用者との間の連絡がうまく行っていない、メンテナンススケジュールの調整がつきにくいなどの可能性があるので、保守業者にリース機器の保守状態がよくないことを通達し、積極的に機器利用者に働きかけるよう促す。保守の時期を逃すと、本発明にかかる知識活用装置が業者に連絡するため、正しい時期に正しい保守作業が行われることになり、リース会社にとっては、保守費用の削減につながる。

３．３ 中古動産の使用状況に関するデータ認証ビジネスモデル
３．３．１ 概略
本発明にかかる知識活用システムを利用した三番目ビジネスモデルとして中古動産の使用状況に関するデータ認証ビジネスモデルがある。このビジネスモデルでは、知識活用システムは、機器の売買や賃貸、それに伴う争いごととは一切利害関係を持たない完全中立の第三者として、機器が使用された履歴や詳細情報を、利用者、保守業者、売主、買主、レンタル会社、リース会社、保険会社、査定業者等に提供することができる。

３．３．２ 使用状況の各状態領域
第２５図は例えばブルドーザの使用状況を、運転状況Ｄ、保守状況Ｍ、問題履歴Ｃ、の３つの状態変数を用いた状態空間で表現したものである。代表的な領域空間Ｓ１−Ｓ５は下記のような使用状況としては把握し、それを第三者として客観的にデータを認証するために用いられる。
Ｓ１：状態の名称：運転方法に問題あり
定期保守は適切に行われており、過去に事故や故障もなかったが、不適切な方法で運転されている。
Ｓ２：状態の名称：定期保守不十分
これまで、事故や故障も特になく、運転操作にも問題はないが、定期保守が不十分。
Ｓ３：状態の名称：最適状態
適切な状態で運転・保守され、過去に事故や故障もない。
Ｓ４：状態の名称：問題履歴多し。
定期保守は適切に行われ、運転操作にも問題はないが、過去に事故や故障があったか、総運転時間が長い。
Ｓ５：状態の名称：動産としての価値が低い。
利用状況も不適切、保守も不十分、事故や故障の履歴あり。

使用状況データを第２５図に示す３次元の総合評価点として提供できるし、また希望によっては、各軸を一段階下の階層に詳細分解した状態変数の形（例えば第２３図（Ｂ），第２３図（Ｃ）のような）でも提供できる。
これは、いわば郵便局が中立の立場で、書状の内容証明をするようなもので、この使用状況に関するデータ認証サービスは、以下のようなメリットを有する。
１）中古動産の査定が簡単になり、現実の状態をより反映したものになる。
２）買主にとっては、実際の利用歴がわかるので、過去に事故があったかなどを心配する必要がない。また、事故や故障の履歴がある動産は、それを反映した安い価格で購入できる。
３）売主にとっては、動産の現状を反映した最大限の値付けができる。
４）機器の製造会社、リース会社、レンタル会社にとっては、万一の人身、物損事故の際、利用方法に誤りがあった場合には証拠データが提供でき、訴訟にまつわる費用が削減できる。企業によっては、訴訟費用をカバーする保険をかけている場合もあるが、将来的には、本発明にかかる知識活用システムを利用することで、この保険の掛け金を割引できるケースもありうる。

本発明にかかる知識活用装置では、ユーザシステムから送られた検知データを、センシングモデルを用いて、センシング方式に依存しないで対象の状態を表現する汎用的な情報である状態変数に変換するので、どこからでもそのユーザシステムの状態が監視できる汎用的な遠隔監視システムが実現できる。

また、自動制御できていなかった装置を、知識活用装置の支援により、簡単に自動制御の可能な装置に改造することができる。すなわち、あるユーザシステムを購入してきた人が、その型式を制御端末装置に入力するだけで、その型式のシステムを改造して成功した人の知識を簡単に利用可能となる。すなわち知識データの再利用性が可能となるとともに、その知識自体を商品化することも可能となる。

さらに、知識活用装置を通じて改造のために必要な製品を発注して入手できる。ユーザの手元にこうして、改造するためのこれらの製品がそろうと、ユーザは再度、そのユーザシステムの型式を入力して、入手した製品を炊飯器に取り付ける方法、制御端末装置に接続する方法の情報を知識活用装置から得る。これらの情報は、制御端末装置の画面に表示される。

また本発明にかかる知識活用システムでは、ユーザシステムが所定の状況になると、その状況に関連するサービスをＮｅａｒｂｙ機能で得ることができ、ユーザにはサービス享受の利便性、サービスの提供者にはビジネス機会の拡大、知識活用システムのシステム管理者にはサービス業者を登録する登録料を得る、等の新たなビジネス創生が可能となる。
また本発明をレンタル機材の顧客選別ビジネスモデルに用いれば、優良な顧客に対してレンタル料のディスカウント等の利便を与えることも可能となる。

また本発明をリース機材のメンテナンス改善ビジネスモデルに用いれば、単にリース機材の使用状況を把握するだけではなく、より上位のリース空間でメンテナンス全般についての情報が得られる。

さらにまた本発明を中古動産の使用状況に関するデータ認証ビジネスモデルに用いれば、中古動産の使用状況実績に対して、第三者的な客観的なデータをビジネスとして提供するという新たなビジネスを創生することができるようになる。

第１図（Ａ）は美味しいご飯を炊き上げる炊飯器の制御を行う知識活用システム１の概略図である。 第１図（Ｂ）はその具体的な制御手順を示す状態ルートマップ上での最適経路を示している。 第２図は本発明に係る知識活用システムに用いられる状態空間ナビゲータを説明するための概念図である。 第３図は状態領域の内部構造を示す概念図である。 第４図（Ａ）は状態領域の統合についての概念図である。 第４図（Ｂ）は状態領域の統合についての概念図である。 第５図はアークを説明するための概念図である。 第６図はアークを説明するための概念図である。 第７図はアークによって起動されるアクションの、他のシステムへの作用を説明するための概念図である。 第８図（Ａ）は、状態ルートマップ上で最適経路をどのようにして決定するのかの概念図である。 第８図（Ｂ）は状態空間を構成する変数を減少させた場合の概念図である。 第９図は本発明に係る知識活用システムの構造を示す。 第１０図はユーザシステム内の一般的な構成を表した概念図である。 第１１図は第９図に示した知識活用装置内にある状態空間ナビゲータ内部構造図である。 第１２図は状態変数アクセステーブルの概念図である。 第１３図は、センシングモデルを用いたセンサ出力信号の変換処理に関する概念図である。 第１４図は外部システムへのアークの実行過程を示す概念図である。 第１５図は内部アクチュエータの起動過程を示す概念図である。 第１６図は第９図に示す知識活用装置の知識ベースの全体構成図である。 第１７図は状態変数辞書に含まれる状態変数アクセステーブルである。 第１８図（Ａ）はブルドーザ運転の状態空間を表す概念図である。 第１８図（Ｂ）はブルドーザ運転の状態空間を表す概念図である。 第１９図は第１８図に示した代表的な運転状況を示すＳ１からＳ５の状態領域とその間のアーク、すなわち採るべくアクションを示した状態ルートマップである。 第２０図はブルドーザレンタルのマニュアル配布サービスのフローチャートである。 第２１図はユーザ評価サービスの具体的な手順を示すフローチャートである。 第２２図はレンタル会社での処理手順を示すフローチャートである。 第２３図（Ａ）は上部階層のブルドーザリースの状態空間の概念図である。 第２３図（Ｂ）は上部階層のブルドーザリースの状態空間の概念図である。 第２３図（Ｃ）は上部階層のブルドーザリースの状態空間の概念図である。 第２４図はメンテナンス改善の状態ルートマップを示している。 第２５図は例えばブルドーザの使用状況を、運転状況Ｄ、保守状況Ｍ、問題履歴Ｃ、の３つの状態変数を用いた状態空間の概念図である。

Claims (2)

1. 遠隔地と通信するための通信手段と、画像を取得するためのテレビカメラと、各種の情報を表示するための表示部と、通信回線を通じての遠隔地との会話のためのマイクとスピーカとを備えた端末装置を用いて行なわれるシステムの設置調整方法であって：
   もし、この端末装置の使用者が必要とすれば、システムの設置・調整の方法を示すマニュアルの情報を通信回線を通じて外部から取得して前記表示部に表示させるステップと；
   もし、この端末装置の使用者が必要とすれば、使用者からの質問に対する回答を示す情報を表示するステップと；
   もし、この端末装置の使用者が必要とすれば、前記テレビカメラで取得した画像を遠隔地に通信回線を用いて送信して外部から指導情報を得るステップ；
   とで構成されたことを特徴とするシステムの設置調整方法。
2. 遠隔地と通信するための通信手段と、画像を取得するためのテレビカメラと、各種の情報を表示するための表示部と、通信回線を通じての遠隔地との会話のためのマイクとスピーカとを備えた端末装置を用いて行なわれるシステムの設置調整方法であって：
   もし、この端末装置の使用者が必要とすれば、使用者からの質問に対する回答を示す情報を表示するステップと；
   もし、この端末装置の使用者が必要とすれば、前記テレビカメラで取得した画像を遠隔地に通信回線を用いて送信して外部から指導情報を得るとともに、前記マイクとスピーカを用いて遠隔地と音声会話をするステップ；
   とで構成されたことを特徴とするシステムの設置調整方法。

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