JP2023043079A - 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】本発明の一実施形態は、標準データモデルに含まれる項目のうちから、入力データまたは前記入力データに含まれる記載に対応するマッピング候補を決定する情報処理装置を提供する。
【解決手段】本発明の一実施形態としての情報処理装置は、標準データモデルに含まれる階層構造化されたクラスまたはプロパティのうちから、入力データに含まれる記載に対応するマッピング候補を決定するマッピング部を備える。前記マッピング部は、前記入力データに含まれるスキーマとその内容に対し、前記標準データモデルのクラス階層構造およびクラスに定義するプロパティの集合から、前記内容と完全一致または部分一致するクラスまたはプロパティを検出し、 検出されたクラスまたはプロパティに基づいて第１マッピング候補を決定する。
【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。

近年、ＣＰＳ（Ｃｙｐｂｅｒ Ｐｈｙｓｃｉａｌ Ｓｙａｔｅｍ）やＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）システムの普及に伴い、センサデータ、制御データといったデータが大量に生成されている。また、これらのデータを複数のシステムにおいて利用することも行われている。

しかし、異なるシステムで同じデータを扱うには、各システムにおいてデータが何を示しているか、つまりデータ項目を認識できる必要があるが、データ項目が統一されていない場合も多々あり、データの意味を取り間違う恐れもある。例えば、あるデータにおいて電圧の値が５０Ｖと記載されていたとしても、当該データを通常取り扱っていない他のシステムは、当該電圧が、最大電圧を示しているのか、定格電圧を示しているのか、を判断することができないといったことがあり得る。

そのため、データ項目を曖昧性なく機械的に解釈できることが求められており、データモデルの整備が進められている。例えば、Ｉｎｄｕｓｔｒｉ４．０に採用されているＯＰＣ－ＵＡが新たな仕様を公開し、ＯＰＣ－ＵＡのデータの意味を解釈できるようにしている。また、ＣＰＳの標準フレームワークであるＡＡＳは、データモデルへの参照方法を国際規格化しようとしている。

しかし、データモデルに未対応だった既存のデータを用いる場合、人手によってデータが示す意味を解釈し、データモデルにおいて定義されたクラスやプロパティといった定義項目にマッピングすることが行われており、負担が大きい。また、マッピング先を決定するための情報がデータに含まれていないことにより、マッピングが正確にできないといったことも多々ある。

米国特許出願公開第２０１５／００１９７１０号明細書

本発明の一実施形態は、標準データモデルに含まれる定義項目のうちから、入力データまたは前記入力データに含まれる記載に対応するマッピング候補を決定する情報処理装置を提供する。

本発明の一実施形態としての情報処理装置は、標準データモデルに含まれる階層構造化されたクラスまたはプロパティのうちから、入力データに含まれる記載に対応するマッピング候補を決定するマッピング部を備える。前記マッピング部は、前記入力データに含まれるスキーマとその内容に対し、前記標準データモデルのクラス階層構造およびクラスに定義するプロパティの集合から、前記内容と完全一致または部分一致するクラスまたはプロパティを検出し、 検出されたクラスまたはプロパティに基づいて第１マッピング候補を決定する。

本発明の一実施形態に係る情報処理装置の一例を示すブロック図。 標準データモデルを説明する図 プロパティに関する定義項目を示す表の一例を示す図。 用いられる入力データの一例を示す図。 本発明の実施形態に係る情報処理装置１の全体処理の概略フローチャート。 マッピング結果の例を示す図。 本発明の一実施形態におけるハードウェア構成の一例を示すブロック図。

以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。

（第１の実施形態）
図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置の一例を示すブロック図である。本実施形態に関する情報処理装置１は、モデル記憶部１１と、結果記憶部１２と、ＵＩ部（入出力部）１３と、抽出部１４と、マッピング部１５と、距離算出部１６と、を備える。

なお、図１に示した情報処理装置１の各構成要素は、細分化されてもよいし、集約されてもよい。また、情報処理装置１が図１に示されていない構成要素を有していてもよい。例えば、モデル記憶部１１と結果記憶部１２とが一つの記憶部として構成されていてもよいし、ＵＩ部１３が入力部と出力部とに分かれていてもよい。また、例えば、一部の構成要素が情報処理装置１とは別の装置に含まれていてもよい。すなわち、情報処理装置１が複数の装置によって構成されていてもよい。情報処理システムにおいて、各処理を専門に行う装置に分けることは、処理負荷の分散、可用性の維持などのためによくあることである。すなわち、情報処理装置１は、単体で稼働する装置であってもよいし、クラウドなどといった通信ネットワーク上のサーバと連携するサーバクライアント型の装置であってもよい。

本実施形態の情報処理装置１は、標準データモデルと、入力データと、を用い、当該入力データが何を示しているかを、クラスやプロパティといった標準データモデルによって定義された項目（定義項目）で表す。なお、入力データ全体に対応する定義項目をマッピングしてもよいし、入力データの一部、つまり、入力データ内の記載（言い換えれば、内容）に対し、対応する定義項目をマッピングしてもよい。

図２は、標準データモデルを説明する図である。標準データモデルには、クラスと、クラスが有するプロパティと、が含まれている。また図２の例では、標準データモデルが体系的に表されており、言い換えれば、階層構造化されており、楕円形のオブジェクトで表された各クラスの継承関係が、ツリー状のグラフ入力データとして示されている。例えば、「スイッチ」というクラスより下に、「保護開閉器」というクラスが存在しているが、これは、「スイッチ」が「保護開閉器」の上位クラス概念であることを示す。また、楕円形のオブジェクトの下に記号｛｝で囲まれた用語があるが、これらがクラスが定義する（直接紐づけられた）プロパティを示す。

下位概念のクラスは、上位概念のクラスに直接紐づけられたプロパティを継承する。そのため、例えば「ブレーカ」は、直接紐づけられたプロパティである「起動時間」と、上位クラスの「保護開閉器」に紐づけられたプロパティである「切断容量」と、さらに上位クラスの「スイッチ」に紐づけられたプロパティである「定格電流」および「開閉回数」と、を有する。

なお、クラスおよびプロパティとして設定されるものは、特に限られるものではない。また、標準データモデルは、国際標準で定められているものを用いてもよいし、情報処理装置１のユーザが独自に標準データモデルとして定めたものでもよい。また、標準データモデルにこのようなクラスの上下関係が存在しない場合もあり得る。言い換えれば、フラットな関係のクラスだけを含む標準データモデルもあり得る。

なお、本実施形態では、予め定められた標準データモデルを用いることを想定しているが、情報処理装置１がユーザからの入力に基づいて標準データモデルの編集を行ってもよい。

また、標準データモデルには、クラスまたはプロパティに対するさらに詳細定義項目が存在する。図３は、プロパティに関する定義項目を示す表の一例を示す図である。図３の例では、図２で示したプロパティの定義項目が示されている。図３の表の１列目には一意の識別子を表す「コード」が示されている。また、表の３列目には、整数（Ｉｎｔｅｇｅｒ）、浮動小数点（Ｄｏｕｂｌｅ）といったプロパティに設定される値の型を表すデータタイプが示されている。また、表の４および５列目には、プロパティに設定される値の取り得る単位が示されている。なお、単位は、このように１以上設定可能であってよい。表の７列目は、入力データに当該プロパティが必ず含まれていなくてはいけないかどうかが示されており、例えば、「必須」という記載がある「起動時間」のプロパティは、「ブレーカ」というクラスに関する入力データに必ず含まれていなくてはならないことを示す。このようなプロパティの特徴を示す定義項目もマッピングに用いられ得る。

図４は、用いられる入力データの一例を示す図である。図４の例では、＜＞および＜／＞という記号を用いた構造（スキーマ）を取る。＜＞または＜／＞の中に含まれる名称を「スキーマ名」と記載する。また、＜＞と＜／＞の間に示された値を「スキーマ値」と記載する。つまり、情報処理装置１への入力データは、「＜スキーマ名＞」または「＜スキーマ名＞スキーマ値＜／スキーマ名＞」といった記載を含む。

スキーマ名またはスキーマ値から入力データが何を示しているかが認識される。例えば、図４の入力データは、最初の行と最後の行において、当該入力データが「設備１」に関する入力データであることが認識できる。また、２行目において、「設備１」に含まれる「開閉器」に関する入力データであることが認識できる。また、３行目において、「開閉器」の「最大容量」が「３０Ａ」であることが認識できる。

しかし、入力データが標準データモデルに準拠しておらず、標準データモデルの定義項目の名称を利用していない場合、標準データモデルに準拠したデータを取り扱うシステムは、当該入力データが示す内容を理解することができない。例えば、図４で示した入力データは「開閉器」に関するものであったが、図２の標準データモデルに「保護開閉器」というクラスはあるが、「開閉器」というクラスもプロパティも存在しない。また、「最大容量」という名称のクラスもプロパティも存在しない。すなわち、図４で示した入力データは図２の標準データモデルに準拠していない。そして、標準データモデルに準拠したシステムにおいて、図４で示した入力データを取り扱うことは困難である。しかし、本実施形態の情報処理装置１が、図４の入力データの「開閉器」が図３の標準データモデルの定義項目のいずれに該当するかを推定すれば、標準データモデルに準拠したシステムにおいて、図４で示した入力データを取り扱うことが可能となる。

なお、情報処理装置１は、前述の通り、入力データ全体に対応するクラスまたはプロパティを決定してもよいし、入力データの一部に対して対応するクラスまたはプロパティを決定してもよい。例えば、情報処理装置１は、図４の入力データが標準データモデルの「保護開閉器」というクラスに対応すると決定し得るし、図４の入力データの「開閉器」という記載が標準データモデルの「保護開閉器」というクラスに対応し、図４の入力データの「最大容量」という記載が標準データモデルの「切断容量」というプロパティに対応すると決定し得る。

なお、情報処理装置１によって決定された、入力データまたは入力データの記載に対応するクラスまたはプロパティを「マッピング候補」と記載する。これは、本実施形態では、１以上のマッピング候補を出力し、そのうちの一つがユーザによって選択（承認）されることを想定しているためであり、ユーザによって選択（承認）されたマッピング候補を「マッピング先」と記載して区別する。なお、当然のことながら、情報処理装置１が、所定条件に基づき、１以上のマッピング候補のうちからマッピング先を決定することも可能である。また、情報処理装置１が一つのマッピング候補を出力した場合は、情報処理装置１がマッピング先を決定したとも言える。つまり、マッピング候補をマッピング先と読み替えてもよい。

次に、情報処理装置１の内部構成について説明する。

モデル記憶部１１は標準データモデルを記憶する。結果記憶部１２は、マッピングの結果、つまり、マッピングに用いられた入力データと、当該入力データのマッピング先と、を記憶する。

なお、本説明では、説明の理解のしやすさを考慮して、モデル記憶部１１と結果記憶部１２を分けているが、前述の通り、両記憶部は一つの記憶部として構成されてもよい。また、当該両記憶部が、その他のデータを記憶していてもよい。例えば、マッピング部１５がマッピング候補の絞り込みを行った場合に、その絞り込みの途中の結果が結果記憶部１２に記憶されてもよい。

また、当該両記憶部は、リレーショナル入力データベース、ＸＭＬデータベースのような入力データベースで構築されてもよいし、ＣＳＶ、ＸＭＬ、ＪＳＯＮといった形式のファイルを格納するメモリまたはストレージでもよい。

ＵＩ部１３（入出力部）１０２は、情報処理装置１の処理に用いられる入力情報を受け付け、情報処理装置１の処理結果を出力する。例えば、マッピングに用いられる入力データが入力情報に含まれる。また、モデル記憶部１１に複数の標準データモデルが記憶されている場合には、いずれの標準データモデルを用いるかを認識可能な情報が含まれる。当該情報は、例えば、使用する標準データモデルの名称でもよいし、標準データモデルに予め対応付けられた情報などでもよい。標準データモデルは、一般的に、ドメイン分野ごとに用意されており、例えば、電力分野、計測機器分野、電気電子分野、材料分野といった分野ごとに用意されている。そのため、入力情報としてドメイン分野の指定を受け付けてもよい。

また、ＵＩ部１３は、処理結果出力に対する応答、例えば、出力されたマッピング候補に対する承諾、出力された複数のマッピング候補からの選択なども取得する。このようにしてマッピング先が決定された場合には、ＵＩ部１３は、マッピング先を結果記憶部１２に記憶させるために、マッピング先を結果記憶部１２に送信する。

また、ＵＩ部１３は、入力データに追加情報を入力するようユーザに要求する画面などのフォームを出力し、追加情報を受け付けてもよい。例えば、マッピング候補が所定数まで絞り込めなかった場合に、入力データに含まれていないプロパティなどの情報を表示し、表示されたプロパティの値の入力を受け付けてもよい。

ＵＩ部１３は、ＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）によって実現されてもよい。あるいは、コマンド、ファイルなどを送受信するような通信部であってもよい。つまり、ＵＩ部１３の入出力形式は、特に限られるのではない。また、入力情報が、キーボード、マウス、タッチパネルなどといった入力装置、または、ネットワークで接続された通信装置から送信され、ＵＩ部１３は当該情報を受動的に受信してもよい。あるいは、入力データの位置を示すパスが情報処理装置１に設定され、ＵＩ部１３が当該パスにある入力データを能動的に読み出してもよい。

抽出部１４は、モデル記憶部１１に記憶された標準データモデルのうちから、マッピングに用いられる標準データモデルを抽出する。例えば、入力情報としてドメイン分野が指定されている場合、抽出部１４は、指定されたドメイン分野に係る標準データモデルを抽出する。その場合、モデル記憶部１１に記憶された標準データモデルは、対応するドメイン分野が分かるように記憶部に予め記憶されているものとする。

マッピング部１５は、標準データモデルの定義項目のうちから、入力データ、または、入力データに含まれる記載に対し、１以上のマッピング候補を決定する。マッピング候補の決定方法については後述する。

また、複数のマッピング候補が決定された場合、マッピング部１５は、マッピング候補に対し優先順位を設定してもよい。例えば、入力データのスキーマ名またはスキーマ値と、各マッピング候補と、を距離算出部１６に入力することによって、マッピング候補ごとに意味的距離を取得し、各意味的距離に基づいて優先順位を決定してもよい。例えば、意味的距離の近い順に優先順位を高くしてもよい。また、例えば、クラスまたはプロパティの定義項目も用いてマッピング候補を決定した場合に、マッピング候補に、定義項目に基づくマッピング候補と、定義項目に基づかないマッピング候補と、が含まれることもあり得る。そのような場合において、マッピング部１５は、定義項目に基づくマッピング候補に対し、定義項目に基づかないマッピング候補よりも高い優先順位を設定してもよい。

優先順位とともにマッピング候補を出力することにより、複数のマッピング候補が出力された場合においてはユーザが複数のマッピング候補のうちから一つを決定することを容易にすることができ、一つのマッピング候補が出力された場合においてはユーザ出力されたマッピング候補を承認してよいかどうかの判断を容易にすることができる。

また、マッピング部１５は、マッピング候補を所定数まで絞り込めなかった場合などにおいて、ユーザに追加情報を入力してもらうために、標準データモデルから、絞られたマッピング候補のクラスが有するプロパティであって入力データに含まれていなかったプロパティを検出し、ＵＩ部１３を介してユーザに出力してもよい。ユーザが入力データに含まれていなかったプロパティの情報を追加入力することにより、マッピング候補をさらに絞り込むことができる。

なお、マッピング部１５は、結果記憶部１２に記憶された過去のマッピング結果を参照し、新しい入力データが過去のマッピング結果の入力データと同じであった場合は、過去のマッピング結果を流用して、マッピング候補を決定してもよい。

また、マッピング部１５は、新しい入力データと類似する過去の入力データがマッピング結果に含まれている場合でも、過去のマッピング結果を流用してもよい。例えば、マッピング部１５は、新しい入力データと過去の各入力データとの相違点を算出し、当該相違点を距離算出部１６に入力することによって意味的距離を取得し、意味的距離が所定閾値以内であれば、類似すると判定してもよい。

また、マッピング部１５は、新しい入力データと類似する過去の入力データがマッピング結果に含まれている場合、両入力データに対するマッピング候補の差異などを利用して、両入力データの差異（不一致点）を、ＵＩ部１３を介してユーザに出力してもよい。これにより、新しい入力データの記載不足や間違いなどをユーザが認識することができる。

なお、マッピング部１５が、マッピング先を決定する場合は、マッピング部１５は、マッピング結果を結果記憶部１２に送信して記憶させる。

距離算出部１６は、入力データとマッピング先データのデータ間の意味的距離を算出する。前述の通り、入力は、マッピング部１５によって行われる。意味的距離は、入力データに含まれるスキーマ毎の内容に対して、ＷｏｒｄＮｅＴの類似語辞書ベースにＷｏｒｄ２Ｖｅｃの自然言語処理方法によって、入力データとマッピング先データ間の距離算出可能であることが知られている。このような公知手法を用いて距離算出部１６が実現されてよい。

次に、マッピング部１５のマッピング候補の決定について説明する。なお、下記に説明する決定方法は、適宜、組み合わされて用いられてよい。また、ある決定方法が行われてもマッピング候補が決定されなかった場合に、別の決定方法を行うとしてもよい。また、第１の決定方法でマッピング候補を決定し、第２の決定方法でマッピング候補を決定し、両方の決定方法において重複するマッピング候補を残すといったことが行われてもよい。このようにして、マッピング候補の絞り込みが行われてもよい。

なお、下記においてマッピング候補とされたクラスまたはプロパティと関連性の深いクラスまたはプロパティもマッピング候補としてよい。例えば、マッピング候補とされたクラスの上位クラスや兄弟クラスをマッピング候補としてもよい。関連性の深いクラスの判定方法、例えば、何親等のクラスまでをマッピング候補に含めるかといったことは、情報処理装置１の仕様などに応じて、適宜に定めてよい。

マッピング部１５は、標準データモデルの定義項目のうちから、入力データのスキーマ名に完全一致または部分一致するものを検出してマッピング候補としてもよい。例えば、図４の入力データを用いた場合、入力データには、「設備１」、「名称」、および「最大容量」という三つのスキーマ名が含まれているが、これらのいずれかと完全一致または部分一致する標準データモデルの定義項目が存在したときにマッピング候補が決定され得る。

また、マッピング部１５は、標準データモデルの定義項目のうちから、入力データのスキーマ値に完全一致または部分一致するものを検出してマッピング候補としてもよい。例えば、図４の入力データを用いた場合、入力データには、「開閉器」と「３０Ａ」というスキーマ値が含まれているが、これらのいずれかと完全一致または部分一致する標準データモデルの定義項目が存在したときにマッピング候補が決定され得る。

また、マッピング部１５は、標準データモデルの定義項目のうちから、名称は一致しないが関連し得るクラスまたはプロパティを検出してマッピング候補としてもよい。

例えば、標準データモデルの定義項目のうちから、スキーマ名またはスキーマ値と名称が類似するものを検出してマッピング候補としてもよい。例えば、距離算出部１６が、スキーマ名またはスキーマ値と、標準データモデルの定義項目と、の意味的距離を算出し、マッピング部１５は、意味的距離が所定値以内である標準データモデルの定義項目を、マッピング候補としてもよい。例えば、図４の入力データを用いた場合、「最大容量」というスキーマ名に類似するとして、「切断容量」が検出されることもあり得る。また、「開閉器」というスキーマ値に類似するとして「スイッチ」や「保護開閉器」が検出されることもあり得る。

また、例えば、マッピング部１５は、クラスまたはプロパティの定義項目に基づき、入力データに含まれる単位を取り得るクラスまたはプロパティをマッピング候補とみなしてもよい。例えば、図４の入力データには、「＜最大容量＞３０Ａ＜／最大容量＞」という記載が含まれているが、この「Ａ」がアンペアを意味している。このように入力データに単位が含まれている場合、同じ単位を取り得るプロパティを検出してもよい。例えば、図３の例では、「定格電流」、「切断電流」、および「切断容量」が、アンペアの単位を取る得ることが示されているために検出される。なお、「切断容量」は第２単位として「ＫＡ（キロアンペア）」を取り得ることが示されているが、ＫＡは大きさが異なるがアンペアの一種であるため、「切断容量」も検出されてよい。

なお、図３の第１単位と第２単位などのように、クラスまたはプロパティの定義項目に複数の単位が設定されていた場合、各単位を平等に扱い、スキーマ名およびスキーマ値を複数の単位全てと比べてもよいし、一部の単位（例えば第１単位）と比較し、一致するものがなかった場合に他の一部の単位（例えば第２単位）と比較するといったことが行われてもよい。

また、例えば、マッピング部１５は、クラスまたはプロパティの定義項目に基づき、入力データに含まれるデータタイプを取り得るクラスまたはプロパティをマッピング候補とみなしてもよい。例えば、図４の入力データの「３０Ａ」の「３０」は整数値（Ｉｎｔｅｇｅｒ）であるから、データタイプがＩｎｔｅｇｅｒであるプロパティが、マッピング候補として決定されてもよい。図３の例では、「開閉回数」のデータタイプがＩｎｔｅｇｅｒであるため、「開閉回数」がマッピング候補とされてよい。

また、例えば、マッピング部１５は、クラスおよびプロパティの定義項目に基づき、マッピング候補から除外する標準データモデルの定義項目を決定してもよい。例えば、図３の例では「ブレーカ」というクラスは「起動時間」というプロパティを必須としていることが示されている。そのため、「起動時間」が入力データに含まれていない場合、「ブレーカ」をマッピング候補から除外してもよい。

なお、プロパティがマッピング候補とされたときに、検出されたプロパティを有するクラスもマッピング候補として決定してもよい。例えば、データ内の各記載のマッピング候補はクラスおよびプロパティから決定するが、データ全体のマッピング候補はクラスから決定するといったこともあり得る。例えば、「切断容量」というプロパティをマッピング候補とした場合、図２の例では、「切断容量」というプロパティを有するクラスは、「保護開閉器」、「電流遮断器」、「ブレーカ」がマッピング候補として検出される。なお、「ブレーカ」は、上位クラスの「保護開閉器」からプロパティを継承するめ、「切断容量」というプロパティを有する。

このような絞り込み方法によって、標準データモデルの定義項目を絞り込み、入力データのスキーマ名やスキーマ値に対応すると思われるマッピング候補が決定される。

一例として、図４の入力データ全体に対するマッピング候補のクラスを上記の方法を用いて決定する例を下記に示す。なお、この例の決定方法の用いる順番や用い方（マッピング候補を追加するか削除するか）に限られるわけではない。まず、第１の決定方法としてスキーマ名に完全一致するクラスまたはプロパティを検索し、第２の決定方法としてスキーマ値に完全一致するクラスまたはプロパティを検索する。しかし、「開閉器」、「最大容量」、および「３０Ａ」という名称に完全一致するクラスおよびプロパティは存在しないため、第１および第２の決定方法ではマッピング候補が決定されない。なお、部分一致でもよい場合は、「開閉器」に部分一致する「保護開閉器」がマッピング候補とされてもよい。次に、第３の決定方法としてスキーマ名に類似するクラスまたはプロパティを検索し、第４の決定方法としてスキーマ値に類似するクラスまたはプロパティを検索する。ここでは、「開閉器」が「保護開閉器」と類似するとする。ゆえに、「保護開閉器」がマッピング候補に含められる。また、マッピング候補の下位クラスも含めるとする。ゆえに、「保護開閉器」とその下位クラスである「ブレーカ」、「遮断機」、「電流遮断機」、および「電圧遮断機」もマッピング候補に含められる。次に、これらのマッピング候補を絞り込むため、第５の決定方法として、入力データに含まれる単位「Ａ（アンペア）」を単位とすることが可能なプロパティを有していないクラスを確認し、マッピング候補から除外する。図３の例では、「定格電流」、「切断容量」、「切断電流」、および「切断容量」が単位「Ａ（アンペア）」を取ることができるため、これらのプロパティを有していないクラスをマッピング候補から除外する。しかし、現在の全てのマッピング候補はこれらのいずれかのプロパティを有しているため除外されない。次に、第６の決定方法として、入力データのデータタイプである「Ｉｎｔｅｇｅｒ」を取ることが可能なプロパティを有していないクラスを確認し、マッピング候補から除外する。しかし、現在の全てのオブジェクト候補が、「Ｉｎｔｅｇｅｒ」を取ることが可能な「定格電流」を有しているので、マッピング候補からは除外されるものはない。次に、第７の決定方法として、オブジェクト候補の必須プロパティを有しているかを確認し、必須プロパティが入力データに含まれていないオブジェクト候補を除外する。図４の入力データには「起動時間」が含まれていないため、「起動時間」を必須とする「ブレーカ」をマッピング候補から除外する。こうして残った「保護開閉器」、「遮断機」、「電流遮断機」、および「電圧遮断機」をマッピング候補として出力するといったことが行われてもよい。

次に、構成要素の各処理の流れについて説明する。図５は、本発明の実施形態に係る情報処理装置１の全体処理の概略フローチャートである。なお、本説明におけるフローチャートは一例であり、説明された例に限られるものではない。実施形態の求められる仕様、変更などに応じて、手順の並び替え、追加、および省略が行われてもよい。なお、標準データモデルは予めモデル記憶部１１に記憶されているとする。

ＵＩ部１３が、入力情報を取得する（Ｓ１０１）。前述の通り、入力情報には、入力データ、標準データモデルを一意に決定するための指定ドメイン分野など、マッピングを行うために必要な情報が含まれる。抽出部１４は、モデル記憶部１１に記憶された標準データモデルのうちから、指定ドメイン分野の標準データモデルを抽出する（Ｓ１０２）。

マッピング部１５は、予め定められた決定方法に従って、マッピング候補を決定する（Ｓ１０３）。その際、スキーマ名などの類似の判定、優先順位を設ける場合など必要に応じて、マッピング部１５は、距離算出部１６に対して、入力データのスキーマ名またはスキーマ値を示すテキストと、標準データモデルのクラスまたはプロパティの名称を示すテキストと、を距離算出部１６に送信し、距離算出部１６が入力された二つのテキストの意味的距離を算出してもよい。

ＵＩ部１３が、マッピング候補などといった、マッピング部１５からの処理結果を出力する（Ｓ１０４）。当該出力に基づいてユーザはマッピング候補を選択することになり、ＵＩ部１３はユーザの選択を取得する（Ｓ１０５）。記録部は、マッピング対象と選択結果を対応づけて記録する（Ｓ１０６）。このようにして、マッピングのフローは終了する。

図６は、マッピング結果の例を示す図である。図６では、「＜スキーマ名＞スキーマ値＜／スキーマ名＞」との記載に対し、対応するマッピング先を決定し記録する例である。図６（Ａ）は、マッピング結果をＡＡＳ（Ａｓｓｅｔ Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ Ｓｈｅｌｌ）として記録する例を示す。図４の入力データの「開閉器」および「３０Ａ」が、マッピング先の標準データモデル（例えばＩＥＣ６１９８７）に定義されたクラスおよびプロパティのいずれに該当するかが分かるように、マッピング先のクラスまたはプロパティの識別子（たとえば、コード）を、ｓｅｍａｎｔｉｃ ＩＤで表されている。このように、マッピング先を名称ではなく標準データモデルで定義された識別子などで表してもよい。図６（Ｂ）は、マッピング結果をＯＰＣ－ＵＡが定義するＤＩ（Ｄｅｖｉｃｅ ｍｏｄｅｌ）を用いた場合である。なお、ＤＩへの参照にＨａｓＤｉｃｔｉｏｎａｒｙＥｎｔｉｔｙを用いてもよい。ＯＰＣ－ＵＡでは、図６（Ｂ）の＜ＤｉｓｐｌａｙＮａｍｅ＞開閉器＜／ＤｉｓｐｌａｙＮａｍｅ＞のように、入力データに記載されたスキーマ値についても分かるように記載されている。

入力データに対して、対応付けしたマッピング先との不一致性がある場合は、不一致の定義を、ＵＩ部１３を介して表示してもよい。図６（Ａ）の例では、入力の＜最大容量＞３０Ａ＜最大容量＞に対して、マッピング先の標準データモデルＰ００３は、切断容量であり、ＷまたはＫＡの単位を定義する。そのため、入力データとマッピング対象とは、名前と単位の定義不一致があり、関連定義内容を入出力部に表示する。

以上のように、本実施形態の情報処理装置１は、標準データモデルに準拠していない入力データおよびその一部記載を標準データモデルの定義項目へ自動的にマッピングすることができる。特に、単位、データタイプなどといったクラスまたはプロパティの特徴の組み合わせから、入力データまたはその一部記載に関連し得るオブジェクト候補を絞り込むことができる。また、優先順位を提示することにより、ユーザが数多くのマッピング候補からマッピング先を選択する負担を減らすことができる。また、マッピング先の標準データモデル定義によって、入力データの不備や定義改良など、入力データの品質向上させる効果を得られる。

なお、上記の実施形態の少なくとも一部は、プロセッサ、メモリなどを実装しているＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：集積回路）などの専用の電子回路（すなわちハードウェア）により実現されてもよい。また、上記の実施形態の少なくとも一部は、ソフトウェア（プログラム）を実行することにより、実現されてもよい。例えば、汎用のコンピュータ装置を基本ハードウェアとして用い、コンピュータ装置に搭載されたＣＰＵなどのプロセッサにプログラムを実行させることにより、上記の実施形態の処理を実現することが可能である。すなわち、図１に示された各部は、プロセスとして実現され得る。

例えば、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記憶された専用のソフトウェアをコンピュータが読み出すことにより、コンピュータを上記の実施形態の装置とすることができる。記憶媒体の種類は特に限定されるものではない。また、通信ネットワークを介してダウンロードされた専用のソフトウェアをコンピュータがインストールすることにより、コンピュータを上記の実施形態の装置とすることができる。こうして、ソフトウェアによる情報処理が、ハードウェア資源を用いて、具体的に実装される。

図７は、本発明の一実施形態におけるハードウェア構成の一例を示すブロック図である。情報処理装置１は、プロセッサ２１と、主記憶装置２２と、補助記憶装置２３と、ネットワークインタフェース２４と、デバイスインタフェース２５と、を備え、これらがバス２６を介して接続されたコンピュータ装置２として実現できる。情報処理装置１の記憶部は、主記憶装置２２または補助記憶装置２３により実現可能であり、ＵＩ部１３などの記憶部以外の構成要素は、プロセッサ２１により実現可能である。

なお、図７のコンピュータ装置２は、各構成要素を一つ備えているが、同じ構成要素を複数備えていてもよい。また、図７は、１台のコンピュータ装置２が示されているが、ソフトウェアが複数のコンピュータ装置にインストールされて、当該複数のコンピュータ装置それぞれがソフトウェアの異なる一部の処理を実行してもよい。

プロセッサ２１は、コンピュータの制御装置および演算装置を含む電子回路である。プロセッサ２１は、コンピュータ装置２の内部構成の各装置などから入力されたデータやプログラムに基づいて演算処理を行い、演算結果や制御信号を各装置などに出力する。具体的には、プロセッサ２１は、コンピュータ装置２のＯＳやソフトウェアなどを実行し、コンピュータ装置２を構成する各装置を制御する。プロセッサ２１は、上記の処理を行うことができれば特に限られるものではない。

主記憶装置２２は、プロセッサ２１が実行する命令および各種データなどを記憶する記憶装置であり、主記憶装置２２に記憶された情報がプロセッサ２１により直接読み出される。補助記憶装置２３は、主記憶装置２２以外の記憶装置である。なお、これらの記憶装置は、電子情報を格納可能な任意の電子部品を意味するものとし、メモリでもストレージでもよい。また、メモリには、揮発性メモリと、不揮発性メモリがあるが、いずれでもよい。

ネットワークインタフェース２４は、無線または有線により、通信ネットワーク３に接続するためのインタフェースである。ネットワークインタフェース２４は、既存の通信規格に適合したものを用いればよい。ネットワークインタフェース２４により、通信ネットワーク３を介して通信接続された外部装置４Ａと情報のやり取りが行われてもよい。

デバイスインタフェース２５は、外部装置４Ｂと直接接続するＵＳＢなどのインタフェースである。外部装置４Ｂは、外部記憶媒体でもよいし、データベースなどのストレージ装置でもよい。

外部装置４Ａおよび４Ｂは出力装置でもよい。出力装置は、例えば、画像を表示するための表示装置でもよいし、音声などを出力する装置などでもよい。例えば、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）、ＰＤＰ（Ｐｌａｓｍａ Ｄｉｓｐｌａｙ Ｐａｎｅｌ）、スピーカなどがあるが、これらに限られるものではない。

なお、外部装置４Ａおよび４Ｂは入力装置でもよい。入力装置は、キーボード、マウス、タッチパネルなどのデバイスを備え、これらのデバイスにより入力された情報をコンピュータ装置２に与える。入力装置からの信号はプロセッサ２１に出力される。

上記に、本発明の一実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、移行を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１ 情報処理装置
１１ モデル記憶部
１２ 結果記憶部
１３ ＵＩ部（入出力部）
１４ 抽出部
１５ マッピング部
１６ 距離算出部
２ コンピュータ装置
２１ プロセッサ
２２ 主記憶装置
２３ 補助記憶装置
２４ ネットワークインタフェース
２５ デバイスインタフェース
２６ バス
３ 通信ネットワーク
４Ａおよび４Ｂ 外部装置

Claims (15)

1. 標準データモデルに含まれる階層構造化されたクラスまたはプロパティのうちから、入力データに含まれる記載に対応するマッピング候補を決定するマッピング部
   を備え、
   前記マッピング部は、前記入力データに含まれるスキーマとその内容に対し、前記標準データモデルのクラス階層構造およびクラスに定義するプロパティの集合から、前記内容と完全一致または部分一致するクラスまたはプロパティを検出し、検出されたクラスまたはプロパティに基づいて第１マッピング候補を決定する、
   情報処理装置。
2. 前記マッピング部は、前記標準データモデルに含まれるプロパティに関する定義項目に基づき、第２マッピング候補を決定する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記定義項目には、前記標準データモデルに含まれるプロパティが取り得る単位が含まれており、
   前記マッピング部は、前記入力データに含まれる単位を取り得るプロパティを第３マッピング候補として決定する、
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記定義項目には、前記標準データモデルに含まれるプロパティが取り得るデータタイプが含まれており、
   前記マッピング部は、前記入力データに含まれるデータタイプを取り得るプロパティを第４マッピング候補として決定する、
   請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記第１から第４マッピング候補の少なくとも２つを用いて、前記マッピング候補とする、請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記定義項目には、前記標準データモデルに含まれるクラスが必須とするプロパティが含まれており、
   前記マッピング部は、前記入力データに含まれていないプロパティを必須としているクラスを、前記マッピング候補から除外する、
   請求項２ないし５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
7. 入力された二つのデータの意味的距離を算出する距離算出部をさらに備え、
   前記距離算出部は、前記標準データモデルに含まれるクラスまたはプロパティの個々の定義項目を用いて、前記入力データに含まれるスキーマまたはその内容との意味的距離を算出し、
   前記マッピング部は、算出された意味的距離に基づき、前記マッピング候補を決定する、
   請求項１ないし６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
8. 入力された二つのデータの意味的距離を算出する距離算出部をさらに備え、
   前記距離算出部は、前記入力データに含まれるスキーマとその内容と、前記マッピング候補、との意味的距離を算出し、
   前記マッピング部は、算出された意味的距離に基づき、前記マッピング候補に優先順位を設定する、
   請求項１ないし６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
9. 前記マッピング候補を出力する出力部
   をさらに備える請求項１ないし８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
10. 前記入力データと、前記入力データに対応すると決定されたマッピング候補と、を対応付けて記憶する記憶部
    をさらに備える請求項１ないし９のいずれか一項に記載の情報処理装置。
11. 前記出力部から複数のクラスが出力された場合に、前記複数のクラスから選択されたクラスの入力を受け付ける入力部
    をさらに備え、
    前記記憶部が、前記入力データと、前記選択されたクラスと、を対応付けて記憶する、
    請求項９に従属する請求項１０に記載の情報処理装置。
12. 前記マッピング部は、新たな入力データを取得した場合に、前記新たな入力データと同じまたは類似する入力データが前記記憶部に記憶されているかを検索し、前記新たな入力データと同じまたは類似する入力データが検出されたときは、検出された入力データに含まれるスキーマまたはその内容、に対応するマッピング候補を、前記新たな入力データに含まれるスキーマまたはその内容に対応するマッピング候補と決定する、
    請求項１０または１１に記載の情報処理装置。
13. 前記マッピング部は、記憶された入力データと対応付けられたマッピング候補を用いて、前記記憶された入力データと、前記対応付けられたマッピング候補との定義の不一致点を検出し、
    前記出力部が前記定義の不一致点を出力する、
    請求項９に記載の情報処理装置。
14. 標準データモデルに含まれる階層構造化されたクラスまたはプロパティのうちから、入力データに含まれる記載に対応するマッピング候補を決定するステップ
    を備え、
    前記ステップにおいて、前記入力データに含まれるスキーマとその内容に対し、前記標準データモデルのクラス階層構造およびクラスに定義するプロパティの集合から、前記内容と完全一致または部分一致するクラスまたはプロパティが検出され、検出されたクラスまたはプロパティに基づいて前記マッピング候補が決定される、
    情報処理方法。
15. 標準データモデルに含まれる階層構造化されたクラスまたはプロパティのうちから、入力データに含まれる記載に対応するマッピング候補を決定するステップ
    を備え、
    前記ステップにおいて、前記入力データに含まれるスキーマとその内容に対し、前記標準データモデルのクラス階層構造およびクラスに定義するプロパティの集合から、前記内容と完全一致または部分一致するクラスまたはプロパティが検出され、検出されたクラスまたはプロパティに基づいて前記マッピング候補が決定される、
    コンピュータに実行されるプログラム。

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