JP6719748B2 - 探索システム、探索方法および物性データベース管理装置 - Google Patents

Description

本発明は、データベースを使った探索システム、探索方法及びその物性データベース管理装置に関し、特に複数の物性パラメータの関係性の探索に好適に利用できるものである。

材料研究における予測や設計の目標は、目的の特性を持つ材料を特定することである。このために旧来から多用されてきた手法は、条件−特性チャートから目的の特性を持つ材料の特定を目指す手法である。これは複数の条件のうち特定の１つの条件のみを変化させたときの特性の変化を観測してチャートを作成し、そのチャートを補間または外挿することによって、目的の特性を持つ条件を求め、それに合致する材料を特定する方法である。ここでいう「チャート」とは、折れ線グラフ等を表す「グラフ」と同義であるが、後述する、ノードとエッジから成る「グラフ」と区別する目的で別の語を用いる。

このとき、複数の条件のうち特定の１つの条件のみを変化させたときの特性の変化は、自ら実験を行って入手することが多い。多数の文献を調査しても上記特定の条件以外の条件がすべて同じであるデータを大量に入手することは困難だからである。

特許文献１には、所望の特性を有する新規材料の構成物質情報を、客観的に探索することが可能な探索システムが開示されている。

同文献に開示される探索システムは、複数（多数）の物質についてそれぞれ複数の物性パラメータ情報を有するデータベースを備える。例えば、ｎ個の物質についてｍ個の物性パラメータを有するときには、データベースはｎ行ｍ列のテーブル形式で表現される。このとき、個々の物質によっては実データが得られる物性パラメータだけではなく、実データが与えられていない物性パラメータがあってもよい。即ち、上記ｎ行ｍ列のテーブルには空欄があってもよい。

検索対象の物性パラメータを１つの軸とし、他の物性パラメータの一部をその他の軸として、２次元または３次元以上の空間を作成して、上記データベース内の各物質をマッピングする。このとき、実データのない物性パラメータについては、多変量解析、所定の論理式に基づく計算、または、第１原理計算などを使って予測した仮想データによって補う。

実データと仮想データをマッピングして得られた探索マップにおいて、予め規定したルールに基づいて所望の特性を有する物質を特定するとされる。

特開２００７−１８４４４号公報

特許文献１について本発明者が検討した結果、以下のような新たな課題があることがわかった。

特許文献１に記載される技術では、仮想データを予測するために、複数の物性パラメータ相互の関係性を利用することとなる。物性パラメータの関係性とは、異なる物性パラメータ間に存在する科学的根拠に基づいた関係性、即ち、理論的に説明され定式化された関係性であり、例えば、上記の所定の論理式に基づく計算や第１原理計算もこれに含まれる。これに加えて、経験的に得られた関係性も存在する。理論的な説明が未だなされておらず、また、定式化もされていない段階であっても、実験データから明確な相関が認められることによって、関係性の存在が知られている物性パラメータが数多く存在する。特に、多数の技術分野を横断的に見ることによって、関係性が知られている物性パラメータの組合せをさらに増やすことができる。

このように、多数の技術分野を横断的に見た場合には、物性パラメータの数が非常に多くなるため、関係性の有無に依らない任意の組合せは数学的に算出される、膨大な数に上ってしまう。取り扱う物性パラメータの数をＫ個とすれば、そのうちの任意の２個の組合せはＫ！×（Ｋ−１）！／２である。したがって、特許文献１に記載されるような従来の探索システムに利用することができる関係性は、物性パラメータの組合せのうち、あくまでも既に知られた組合せに限定されることとなる。これを関係性の存在が知られていない組合せに拡張するためには、そもそも任意の組合せが上述のように膨大であるところから、有望な組合せを選ぶためにはユーザ自身の知識や経験に依るところが大きい。しかしながら、多くの技術分野を横断的に見た場合には、その全般に渡る広範な知識と経験を備えることを、ユーザに期待するのは非現実的である。

本発明者はこのような物性パラメータ間の未知の関係性を抽出する方法について研究を重ねてきた結果、技術分野自体の関連性が密ではないために、検討されなかった、複数の物性パラメータの関係性が、実は存在している可能性は高いことを見出した。

本発明の目的は、複数の物性パラメータの任意の組合せのうち、既に知られている関係性に基づいて、有意な関係性を有する物性パラメータの未知の組合せを探索することができる、探索システム及び探索方法を提供することである。

このような課題を解決するための手段を以下に説明するが、その他の課題と新規な特徴は、本明細書の記述及び添付図面から明らかになるであろう。

一実施の形態によれば、下記の通りである。

すなわち、データベースとグラフ生成部とグラフ探索部とを備える探索システムであって、以下のように構成される。データベースは、互いに関係性を有する物性パラメータの複数の対を記憶し、グラフ生成部は、データベースに記憶された複数の物性パラメータをノードとし、関係性を有すると記憶された物性パラメータ対に対応するノード間をエッジとする、グラフを生成する。グラフ探索部は、与えられる探索条件に基づいてグラフ生成部から生成されたグラフを探索し、探索結果を出力する。

前記一実施の形態によって得られる効果を簡単に説明すれば下記のとおりである。

すなわち、複数の物性パラメータの任意の組合せのうち、既に知られている関係性に基づいて、有意な関係性を有する物性パラメータの未知の組合せを探索することができる、探索システム及び探索方法を提供することができる。

図１は、実施形態１に係る探索システムの構成例を示すブロック図である。 図２は、本発明の探索システムの実装されるハードウェアシステムの一例を示すブロック図である。 図３は、実施形態１に係る探索システムのデータベースの構成例を示す説明図である。 図４は、生成されるグラフの一例（有向グラフの場合）を示す説明図である。 図５は、生成されるグラフの一例（無向グラフの場合）を示す説明図である。 図６は、有向グラフの経路探索結果の一例を示す説明図である。 図７は、無向グラフの経路探索結果の一例を示す説明図である。 図８は、実施形態２に係る探索システムの構成例を示すブロック図である。 図９は、実施形態２に係る探索システムのデータベースを構成するための入力フォームの一例を示す説明図である。 図１０は、実施形態３に係る探索システムの構成例を示すブロック図である。 図１１は、実施形態４に係るより具体的なデータベースの入力フォームの例を示す説明図である。 図１２は、図１１から生成されるグラフを示す説明図である。 図１３は、図１２に示したグラフに対して、別の知見に基づく関係性を有するノードが新たに追加された例を示す説明図である。 図１４は、図１２に示したグラフとは関連性を有さない別のグラフの例を示す説明図である。 図１５は、図１２と図１４に示した互いに関連性を有さない２つのグラフが、図１３に示す新たな関連性を有するノードが追加されたことによって、互いに関連性を有することとなり、統合されて１つのグラフが形成される例を示す説明図である。 図１６は、実施形態６に係る、物性データベース管理装置を含む探索システムの構成例を示す説明図である。

１．実施の形態の概要
先ず、本願において開示される代表的な実施の形態について概要を説明する。代表的な実施の形態についての概要説明で括弧を付して参照する図面中の参照符号はそれが付された構成要素の概念に含まれるものを例示するに過ぎない。

〔１〕＜物性パラメータをノードとし関係性をエッジとするグラフの探索（図１）＞
データベース（１）とグラフ生成部（２）とグラフ探索部（４）とを備える探索システム（１０）であって、以下のように構成される。

前記データベースは、互いに関係性を有する物性パラメータの複数の対を記憶し、前記グラフ生成部は、前記データベースに記憶された複数の物性パラメータをノードとし、関係性を有すると記憶された物性パラメータ対に対応するノード間をエッジとする、グラフ（３）を生成する。グラフ探索部（４）は、与えられる探索条件に基づいて前記グラフを探索し、探索結果を出力する。

これにより、複数の物性パラメータの任意の組合せのうち、既に知られている関係性に基づいて、有意な関係性を有する物性パラメータの未知の組合せを探索することができる、探索システム（１０）を提供することができる。データベース（２）には、互いに関係性を有する物性パラメータの複数の対が記憶される。このときの互いに関係性を有する物性パラメータの対は、科学的根拠に基づいた関係性、即ち、理論的に説明された関係性に基づくものだけではなく、理論的な説明が未だなされておらず、また、定式化もされていない段階であっても、実験データから明確な相関が認められることによって、関係性の存在が知られている物性パラメータの対を含めることができる。なお、「理論的に説明された関係性」には、定理や公式のように定式化された関係性の他、相関の有無や相関係数の正負（一方が増加するときに他方も増加するか減少するかなど）が説明されている半定量的、或いは、定性的な関係性までもが広く含まれて良い。このとき、如何なる分野で知られている関係性であっても特に排除される必要はなく、あらゆる分野で関係性が知られている物性パラメータ対を含めることができる。互いに異なる技術分野においてのみ知られていた関係性を、グラフに統合して表すことによって、すべての関係性がどの技術分野で知られていたかに関わらず、グラフ全体を対象とした経路探索をすることができるため、知られていなかった物性パラメータ間の関係性を新たに発見することができる。

〔２〕＜有向グラフ（図４、図６）＞
〔１〕項において、前記グラフは有向グラフとすることができる。

グラフ生成部（２）は、物性パラメータ対の関係性が双方向であるときには、対応するエッジは双方向のエッジを生成し、物性パラメータ対の一方の物性パラメータの値が決まると他方の物性パラメータの値が決まるが逆は決まらないときには、対応するエッジとして、前記一方の物性パラメータに対応するノードから前記他方の物性パラメータに対応するノードへの一方向のエッジを生成する。

これにより、因果関係を有するような、一方向の関係性を適切に扱うことができ、経路探索の精度を向上させることができる。

〔３〕＜条件付きエッジ（図８、図９）＞
〔１〕項または〔２〕項において、探索システム（１０）は、条件抽出部（７）と経路評価部（８）とをさらに備える。

データベース（１）は、互いに関係性を有する物性パラメータの前記複数の対のうち、関係性の有無を規定する条件が存在する対についてはその条件をさらに記憶可能とされる。

条件抽出部（７）は、前記データベースから前記条件を、当該条件によって関係性の有無が規定される対に対応するエッジを条件付きエッジとし、合せてその条件と対応付けて抽出する。

グラフ探索部（４）は、前記探索結果として、１または複数の経路を前記グラフから抽出して出力する。このとき、前記条件の有無は考慮されない。

経路評価部（８）は、抽出された前記１または複数の経路について、前記条件付きエッジが含まれるか否かを判定し、前記条件付きエッジが含まれる経路については、当該条件付きエッジに対応する条件が満足されない場合には、前記１または複数の経路から除外して、探索結果として出力する。

これにより、その関係性に対応する物性パラメータの値、或いは、別の物性パラメータの値によって、関係性の有無が変化するような、複雑な関係性をも探索の対象に含めることができる。上述のように、関係性の有無を決める条件は、データベース（１）から予め抽出しておき、探索結果として出力される複数の経路のそれぞれに、条件付きエッジが含まれているかどうか判断する。条件付きエッジが含まれていればその条件が満足されているかどうかを判定することによって、条件を満たさないエッジを経由する経路を、探索結果から除外して出力することができる。これにより、条件付きエッジが含まれる場合にも、より精度の高い経路探索を行なうことができる。

〔４〕＜信頼度情報付きエッジ（図９）＞
〔１〕項または〔２〕項において、データベース（１）は、互いに関係性を有する物性パラメータの前記複数の対のうち、当該関係性が理論的に確立された関係性か、経験的に相関が認められた関係性であって理論的には未確立の関係性かを示す、関係性の信頼度情報をさらに記憶可能とされる。

グラフ探索部（４）は、前記探索条件に前記信頼度情報についての条件が含まれたときには、当該条件を含む探索条件に基づいて前記グラフを探索し、探索結果を出力する。

これにより、信頼性の高い関係性を優先して探索するなどの探索条件を、ユーザが適宜指定することができ、より精度の高い経路探索を行なうことができる。

〔５〕＜信頼度情報付きエッジ（図８、図９）＞
〔１〕項または〔２〕項において、探索システム（１０）は、条件抽出部（７）と経路評価部（８）とをさらに備える。

データベース（１）は、互いに関係性を有する物性パラメータの前記複数の対のうち、当該関係性が理論的に確立された関係性か、経験的に相関が認められた関係性であって理論的には未確立の関係性かを示す、関係性の信頼度情報をさらに記憶可能とされる。

条件抽出部（７）は、前記データベースから前記信頼度情報をエッジと対応付けて抽出する。

グラフ探索部（４）は、前記探索条件に信頼度情報についての条件が含まれているか否かに関わらず、前記探索結果として、１または複数の経路を前記グラフから抽出して経路評価部（８）に出力する。

前記経路評価部（８）は、前記１または複数の経路について、前記信頼度情報が対応付けられたエッジが含まれるか否かを判定し、前記信頼度情報が対応付けられたエッジが含まれる経路については、前記探索条件に含まれる信頼度情報についての前記条件が満足されない場合に、前記１または複数の経路から除外して、探索結果として出力する。

これにより、〔４〕項と同様に、信頼性の高い関係性を優先して探索するなどの探索条件を、ユーザが適宜指定することができ、より精度の高い経路探索を行なうことができる。

〔６〕＜入力フォームのルールチェック（図８）＞
〔１〕〜〔５〕項のうちのいずれか１項において、探索システム（１０）は、データベースインターフェース部（５）をさらに備える。

データベースインターフェース部（５）は、外部から入力される物理パラメータ対とその関係性について、所定の入力ルール（９）に則っているかどうかの判定を行い、入力ルール（９）に則っている物理パラメータ対とその関係性についてはデータベース（１）に記憶し、入力ルール（９）に則っていない物理パラメータ対とその関係性については所定のエラー処理を行なう。

これにより、相互に矛盾する関係性を有する物性パラメータ対等の不適切なデータが、誤ってデータベース（１）に書き込まれないように、適切に管理することができる。

〔７〕＜物性データベース管理装置（図１６）＞
記憶装置に保持されるデータベース（３）と計算機上のソフトウェアで実現されるグラフ生成部（２）とインターフェース部（５）とを備える物性データベース管理装置（２０）であって、以下のように構成される。

データベース（３）は、複数の物性パラメータのそれぞれを１個のノードと対応付け、前記複数の物性パラメータに含まれる物性パラメータ対のうち、関係性を有する物性パラメータ対に対応するノード間にエッジを有するグラフ形式の情報である。

インターフェース部（５）は、グラフ生成部（２）に対して、物理パラメータ対とその関係性を入力可能であり、グラフ生成部（２）は、入力された物性パラメータ対を構成する物性パラメータに対応するノード及びその関係性に対応するエッジがデータベース（３）に含まれているか否かを検査し、データベース（３）に含まれていないノード及び／またはエッジをデータベース（３）に追加する。

これにより、複数の物性パラメータの任意の組合せのうち、既に知られている関係性に基づいて、有意な関係性を有する物性パラメータの未知の組合せを探索することができる、探索システムを構築するために有用な、物性データベースを提供することができる。

なお、本〔７〕項及びこれ以降の各項では、データベース（１）とグラフ（３）とを区別せず、グラフ（３）自体をグラフ形式のグラフ形式のデータベース（３）として管理する形態として説明したが、〔１〕項〜〔６〕項と同様に、データベース１とグラフ３とを区別して管理するように変更してもよい。

〔８〕＜有向グラフ（図４、図６）＞
〔７〕項において、前記データベース（３）は有向グラフとすることができる。

グラフ生成部（２）は、物性パラメータ対の関係性が双方向であるときには、対応するエッジは双方向のエッジを生成し、物性パラメータ対の一方の物性パラメータの値が決まると他方の物性パラメータの値が決まるが逆は決まらないときには、対応するエッジとして、前記一方の物性パラメータに対応するノードから前記他方の物性パラメータに対応するノードへの一方向のエッジを生成する。

これにより、因果関係を有するような、一方向の関係性を適切に扱うことができ、経路探索精度の向上に資する物性データベースを提供することができる。

〔９〕＜条件付きエッジ（図８、図９、図１６）＞
〔７〕項または〔８〕項において、物性データベース管理装置（２０）は、条件抽出部（７）をさらに備える。

データベース（３）は、互いに関係性を有する物性パラメータの前記複数の対のうち、関係性の有無を規定する条件が存在する対についてはその条件をさらに記憶可能とされる。

条件抽出部（７）は、前記データベースから前記条件を、当該条件によって関係性の有無が規定される対に対応するエッジを条件付きエッジとし、合せてその条件と対応付けて抽出する。

これにより、その関係性に対応する物性パラメータの値、或いは、別の物性パラメータの値によって、関係性の有無が変化するような、複雑な関係性をも探索の対象に含めることができる。上述のように、関係性の有無を決める条件は、データベース（３）に含まれるグラフ情報から予め抽出しておき、データベース（３）内に保持しておく。例えば、ネットワーク２００を介して接続される、１台または複数の物性データベース探索端末２１＿１、２１＿２は、探索結果として出力される複数の経路のそれぞれに、条件付きエッジが含まれているかどうか判断することができる。条件付きエッジが含まれていればその条件が満足されているかどうかを判定することによって、条件を満たさないエッジを経由する経路を、探索結果から除外して出力することができる。これにより、条件付きエッジが含まれる場合にも、より精度の高い経路探索を行なうことができる。

〔１０〕＜信頼度情報付きエッジ（図９、図１６）＞
〔７〕項または〔８〕項において、データベース（３）は、互いに関係性を有する物性パラメータの前記複数の対のうち、当該関係性が理論的に確立された関係性か、経験的に相関が認められた関係性であって理論的には未確立の関係性かを示す、関係性の信頼度情報をさらに記憶可能とされる。

例えば、ネットワーク２００を介して接続される、１台または複数の物性データベース探索端末２１＿１、２１＿２は、グラフ探索部（４）を備えることによって、前記探索条件に前記信頼度情報についての条件が含まれているときには、当該条件を含む探索条件に基づいて前記グラフを探索することができる。

これにより、信頼性の高い関係性を優先して探索するなどの探索条件を、物性データベース探索端末において、ユーザが適宜指定することができ、より精度の高い経路探索を行なうことができる。

〔１１〕＜信頼度情報付きエッジ（図８、図９、図１６）＞
〔７〕項または〔８〕項において、物性データベース管理装置（２０）は、条件抽出部（７）をさらに備える。

データベース（３）は、互いに関係性を有する物性パラメータの前記複数の対のうち、当該関係性が理論的に確立された関係性か、経験的に相関が認められた関係性であって理論的には未確立の関係性かを示す、関係性の信頼度情報をさらに記憶可能とされる。

条件抽出部（７）は、前記データベースから前記信頼度情報をエッジと対応付けて抽出する。

これにより、例えば、ネットワーク２００を介して接続される、１台または複数の物性データベース探索端末２１＿１、２１＿２にグラフ探索部（４）を備えることによって、〔４〕項と同様に、信頼性の高い関係性を優先して探索するなどの探索条件を、ユーザが適宜指定することができ、より精度の高い経路探索を行なうことができる。グラフ探索部（４）は、前記探索条件に信頼度情報についての条件が含まれているか否かに関わらず、前記探索結果として、１または複数の経路を前記グラフから抽出して経路評価部（８）に出力する。経路評価部（８）は、前記１または複数の経路について、前記信頼度情報が対応付けられたエッジが含まれるか否かを判定し、前記信頼度情報が対応付けられたエッジが含まれる経路については、前記探索条件に含まれる信頼度情報についての前記条件が満足されない場合に、前記１または複数の経路から除外して、探索結果として出力する。

２．実施の形態の詳細
実施の形態について更に詳述する。

〔実施形態１〕
図１は、実施形態１に係る探索システムの構成例を示すブロック図である。

探索システム１０は、物性パラメータの関係性を記憶するデータベース１とグラフ生成部２とグラフ探索部４とを備える。データベース１には、互いに関係性を有する物性パラメータの複数の対が記憶されている。どのような物性パラメータの対が互いに関係性を有するかは、理論的に確立され教科書等に記載されて広く知られている。この他、理論的に十分に説明されるには至っていなくても、経験的に知られている関係性が含まれても良い。グラフ生成部２は、データベース１に記憶された複数の物性パラメータをノードとし、関係性を有する物性パラメータ対に対応するノード間をエッジとする、グラフ３を生成する。グラフ探索部４は、与えられる探索条件に基づいてグラフ３を探索し、探索結果を出力する。

これにより、探索システム１０は、複数の物性パラメータの任意の組合せのうち、既に知られている関係性に基づいて、有意な関係性を有する物性パラメータの未知の組合せを探索することができる。物性パラメータの関係性を記憶するデータベース１に記憶する、互いに関係性を有する物性パラメータ対を、できる限り多くの技術分野から収集する。これを１つのグラフ３に集約して表現し、グラフ３を対象とした経路探索を可能としている。ここで「１つのグラフ」とは、複数のノードとそれらを接続する複数のエッジ、即ち、辺または枝を有し、全てのノードがエッジによって直接または間接に接続されている範囲を意味し、複数のグラフ（部分グラフと呼ばれる場合もある）の集合であってもよい。グラフ３を用いて表現することによって、そのエッジに対応する関係性がどのような技術分野で知られていたかに関わらず、単純にエッジの有無のみに基づく経路を探索することができるため、多くの分野を横断的に探索することができる。その結果、有意な関係性を有する物性パラメータの未知の組合せをも発見することができる。グラフ探索部４には、数学的なアルゴリズムに基づく、種々の経路探索手法を適用することができる。

探索システム１０は、データベースインターフェース５とユーザインターフェース６とをさらに備えるとよい。データベースインターフェース５により、データベース１へ物性パラメータの関係性について情報を書き込み、その後のデータベース１に記憶されている情報を読み出し確認するなどの、データベース１の管理機能がサポートされる。ユーザインターフェース６により、グラフ探索部４に対して探索条件を与え、探索結果を外部に出力することができる。データベースインターフェース５とユーザインターフェース６は、必ずしもヒューマンインターフェースに限られるものではなく、他のデータベースや検索システムへのインターフェースであってもよい。

本発明の探索システム１０は、記憶装置と計算機を備えたハードウェアシステム上に、ソフトウェアとして機能構築される。

図２は、本発明の探索システム１０の実装されるハードウェアシステムの一例を示すブロック図である。

サーバー１００とユーザ側のワークステーション１１０，１２０が、インターネットなどのネットワーク２００に接続されている。サーバー１００は、計算機１０１、記憶装置１０２、ネットワークインターフェース１０３、入力部１０４及び表示部１０５を有する。ネットワーク２００を介する入出力で十分であれば、入力部１０４及び表示部１０５は具備されなくても良い。ユーザ側のワークステーション１１０，１２０もそれぞれ、計算機１１１、１２１、記憶装置１１２、１２２、ネットワークインターフェース１１３、１２３、入力部１１４，１２４及び表示部１１５，１２５を有する。

探索システム１０のデータベース１は記憶装置１０２に記憶され、グラフ生成部２は計算機１０１上で動作するソフトウェアである。グラフ生成部２によって生成されるグラフ３は、中間データとして記憶装置１０２に記憶され、計算機１０１上にソフトウェアとして実装されるグラフ探索部４の入力データとされる。グラフ探索部４には、ユーザ側のワークステーション１１０，１２０から探索条件が与えられ、探索結果がワークステーション１１０，１２０へ応答される。

グラフ探索部４は、ユーザ側のワークステーション１１０，１２０の計算機１１１，１２１上にソフトウェアとして実装されても良い。このとき、グラフ３は、ユーザ側のワークステーション１１０，１２０からの要求に応じてサーバー１００から供給される。グラフ３の経路探索に先立って、予めダウンロードし、ワークステーション１１０，１２０の記憶装置１１２、１２２上に格納しておいても良い。これにより、グラフ探索部４による経路探索処理が高速化される。特に、多数のユーザが同時にグラフ探索処理を実行する場合に、サーバー１００に処理の負荷が集中するのを防止することができる。

さらに、グラフ生成部２も、ユーザ側のワークステーション１１０，１２０の計算機１１１，１２１上にソフトウェアとして実装されても良い。この場合も、同様に、多数のユーザが同時にグラフ探索処理を実行する場合に、サーバー１００に処理の負荷が集中するのを防止することができる上に、ユーザ側でさらなる物性パラメータ対を追加することができる。ユーザはそれぞれ独自のグラフ３を持つことが可能になるので、他のユーザが有するグラフとは異なるグラフを対象とした探索を実行することができる。例えば、物性パラメータ対の試験的な追加が可能となる。

本実施形態１に係る探索システム１０についてさらに詳しく説明する。

図３は、データベース１の構成例を示す説明図である。一例としてデータベース１の入力フォーム１１を示す。入力フォーム１１は、互いに関係性を有する物性パラメータの対を各行とする表形式である。第１列は原因側物性パラメータ、第２列は結果側物性パラメータである。必ずしも原因側と結果側に分ける必要はないが、因果関係に方向性がある関係性についても表現することができるメリットがある。一方、双方向に関係性がある場合には、原因側と結果側の物性パラメータを入れ替えた２行を使って、その関係性が記述される。

図３に例示されるように、教科書Ｘ１に理論的関係性として、「D=A+B」が定式化されているとき、原因側の物性パラメータがＡ及びＢ、結果側物性パラメータがＤとなり（２行目〜３行目）、「A=f(B)」が定式化されているとき、ｆはＢを入力としＡを出力とする関数であって逆関数が定義できないときには、原因側の物性パラメータがＢ、結果側物性パラメータがＡとなる（４行目）。論文Ｙ１に物性パラメータＤとＥが良い相関を持つというデータ（チャート）が示されているとき、その関係性が５行目と６行目に入力されている。同様に学会Ｚにおいて、物性パラメータＣとＥが良い相関を持つというデータ（チャート）が発表されているとき、その関係性が７行目と８行目に入力されている。以下同様に、論文Ｙ２に示された物性パラメータＭとＣの関係性が９行目と１０行目に、教科書Ｘ２に示された理論式から導かれる、物性パラメータＫとＪ、ＫとＬ、ＪとＬ、ＬとＪの関係性が１１行目から１５行目に、その他、理論的あるいは経験的に知られている物性パラメータＩとＫ、ＧとＣ、ＧとＦ、ＧとＩ、ＩとＦ、ＬとＨ、ＧとＨの関係性が１６行目から２３行目に、それぞれ入力されている。

入力フォーム１１に記入されて入力された、複数の物性パラメータ対の関係性は、計算機に取り込まれてデータベース１として記憶される。グラフ生成部２はこのデータベース１を入力として、各物性パラメータをノードとし、物性パラメータ相互の関係性の有無をエッジとするグラフ３を生成する。なお、図３では入力フォーム１１とデータベース１とを明確に区別して表記したが、入力フォーム１１をデータベース１と呼んでもよい。入力フォーム１１の同じ行に記載される２つ１組の物性パラメータ（対）を、２つのノードとしその２つのノード間にエッジが規定されるとすれば、グラフと等価の情報だからである。

図４に、生成されるグラフ３が有向グラフである場合の一例を示す。一方、グラフ３は無向グラフでも良い。図５に、生成されるグラフ３が無向グラフである場合の一例を示す。

グラフ探索部４は、このグラフ３を対象として、与えられた探索条件で経路探索を実行する。例えばユーザが物性パラメータＡを原因側とし、Ｊを結果側とする因果関係の有無を知りたいと考えた場合には、グラフ探索部４に、ノードＡを始点、ノードＪを終点とすることを探索条件として与えて、経路探索を実行させる。その結果、図４に示す有向グラフの場合には、図６に示すような経路探索結果が得られ、図５に示す無向グラフの場合には、図７に示すような経路探索結果が得られる。

グラフ探索部４に与える探索条件は、上述の始点と終点とするほか、任意に変更することができる。例えば、探索条件として、終点とその終点に至るノード数を指定して、グラフ探索部４に、その終点に至る経路の長さがそのノード数以内である経路をすべてリストアップさせることもできる。これによって、ある特定の物性パラメータと比較的関係性の強い物性パラメータを網羅的にリストアップすることができる。

教科書Ｘ１、Ｘ２、論文Ｙ１、Ｙ２、学会発表Ｚは、まったく異なる分野における教科書、論文、学会発表等であることが望ましい。これにより、教科書Ｘ１で知られていた物性パラメータＡとＤの関係性、論文Ｙ１で知られていた物性パラメータＤとＥの関係性、学会発表Ｚで知られていた物性パラメータＥとＣの関係性、論文Ｙ２で知られていた物性パラメータＣとＭの関係性、及び、教科書Ｘ２で知られていた物性パラメータＭとＪの関係性を順次辿って、物性パラメータＡとＪが関係性を有するという新たな知見を得ることができる。ここで得られる新たな関係性は、数学的に存在し得る関係性に過ぎず、現実に有効な関係性であるかどうかは物理的な評価を待って判断される必要があるかもしれないが、少なくともユーザである研究者に気付きを提供するという価値がある。

図３に示した入力フォーム１１の様式は一例に過ぎず、任意に変更しまたは他の情報を追加することができる。

例えば、グラフ探索部４が探索の対象とするグラフ３が無向グラフの場合には、物性パラメータ対について、原因側と結果側の区別をする必要がないので、１行に２つの互いに関連する物性パラメータを順不同で列記する様式とすることができる。これにより、データベース１及びグラフ３を記憶するための記憶装置１０２の記憶容量は有向グラフの場合よりも小さく抑えることができる。

また、有向グラフであっても、入力フォーム１１は、２つのパラメータの記載に続けて、その関係性として、双方向、順方向、または逆方向を示す情報を記載する様式としても良い。

データベース１に追加する他の情報としては、例えば、物性パラメータ対の関係性の信頼度が挙げられる。理論的に証明されて広く認知されている関係性は極めて信頼度が高い一方、２つの物性パラメータ間に相関があることを示す実験データが得られてはいるものの、再現性を確認する追実験のデータがまだ得られておらず、また関係性を説明する理論的説明も仮説の域を出ていないような場合には、その関係性の信頼度は低いものとして扱いたい場合がある。このような信頼度情報を、データベース１に追加入力しておき、グラフ３では例えば、エッジの長さに対応付け、グラフ探索部４では経路の距離として扱うことができる。例えば、信頼度の高いエッジの長さを１とし、信頼度が低くなるにしたがって、２、３、４などと長いエッジを対応付けることができる。

なお、本実施形態１では、データベース１とグラフ３とを区別して説明したが、グラフ３自体をグラフ形式のデータベースとして管理することができる。

一般に「データベース」とは、複数のユーザによる利用を可能とするためにまとめられたデータの集合体である。データベースは階層型、ネットワーク型、リレーショナル型などいくつかの形式に分類することができるが、本願発明で言うところのデータベース１は、どのような形式であってもよい。本願発明のデータベース１は、少なくとも、グラフ３を構成するデータ、即ち、各ノードに対応する物性パラメータと、エッジに対応する物性パラメータ対の間の関係性を、データの集合体として含んでいれば良く、グラフ３を構成するデータの集合体のみで構成されてもよい。

その場合には、後述の実施形態６で引用する図１６に示すように、データベース１という構成要素を省略して、データベースインターフェース５からグラフ生成部２を介して、各物性パラメータをノード、物性パラメータ間の関係性をエッジとしたグラフにアクセスすることができるように実装することができる。このときのグラフは、データベースの一形態として位置付けられ、「グラフ形式のデータベース」と呼び、符号はグラフの「３」を踏襲することとする。グラフ形式のデータベースは、グラフ理論を利用した経路探索等の対象として作用するからである。

このような実施形態の変更は、以下の各実施形態にも同様に適用することができる。

〔実施形態２〕
物性パラメータ対の関係性には、その有無や内容が条件によって変化するものがある。例えば、引っ張り強さとビッカース硬度は、遷移金属炭化物であることを条件として比例関係となる。引っ張り強度がせん断強度で決まる場合に、引っ張り強さとビッカース硬度は比例関係となるが、遷移金属炭化物の引っ張り強度がせん断強度で決まるからである。また、超塑性を示さない物質であることを条件として、引っ張り強さと結合ポテンシャルの深さには関係性が存在する。したがって、物性パラメータの関係性を探索する上では、このような条件を勘案して経路の有無や距離を判断する必要がある。

物性パラメータ対の条件付きの関係性に対応するためには、グラフ探索部４を条件付きのエッジに対応することができるグラフ探索アルゴリズムを実装したソフトウェアに変更することによって解決することができる。これにより、図１の構成を変更することなく、そのまま条件付きの関係性に対応することができる。

一方、このような条件判断を一般的なグラフ探索に組み込むことは、必ずしも適切な解決手段ではない場合がある。グラフの経路探索は、純粋に数学的なアルゴリズムが確立しており、それを実装したソフトウェアライブラリが既に提供されている。本発明には、物性パラメータの関係性をグラフ３にマッピングすることによって、このような一般的なグラフ理論に基づく種々の探索アルゴリズムの利用を可能としたという側面がある。そのため、このようなグラフ探索アルゴリズムを実装したソフトウェアライブラリは、本発明のグラフ探索部４に適用するにあたっての整合性が極めて高く、多くのソフトウェアライブラリは変更することなく、そのままグラフ探索部４に適用することができる。これに対して、上記のような条件付きのエッジに対応することができるグラフ探索アルゴリズムを実装したソフトウェアライブラリは、そのまま本発明のグラフ探索部４に適用することができるものは限られ、または、一般的なグラフ探索アルゴリズムを実装したソフトウェアライブラリに、条件判断機能を追加するのは、追加するプログラミングのための作業工数が必要となる上、プログラムバグを混入させる危険性が増える。

図８は、本実施形態２に係る探索システム１０の構成例を示すブロック図である。図１に示す探索システム１０と比較して、さらに、条件抽出部７と経路評価部８と入力ルール９とをさらに備える。

データベース１には、互いに関係性を有する物性パラメータの複数の対のうち、関係性の有無を規定する条件が存在する対については、その条件がさらに記憶される。条件抽出部７は、データベース１からその条件を、当該条件によって関係性の有無が規定される対に対応するエッジ（条件付きエッジ）と対応付けて抽出する。グラフ探索部４は、グラフ３の経路探索を行って探索結果を出力するが、このとき、条件付きエッジの有無は考慮されない。経路評価部８は、抽出された経路に条件付きエッジが含まれるか否かを判定し、条件付きエッジが含まれる経路については、その条件が満足されるか否かを判定する。条件が満足されない場合には、グラフ探索部４が出力した結果から除外して、探索結果として出力する。

これにより、その関係性に対応する物性パラメータの値、或いは、別の物性パラメータの値によって、関係性の有無が変化するような、複雑な関係性をも探索の対象に含めることができる。一方、グラフ探索部４は、条件付きエッジを含むグラフを探索することができるような機能を追加する必要はなく、実施形態１と全く同様に、一般のグラフ探索ソフトウェアを適用することができる。

なお、本実施形態では、有向グラフを例に採って条件付きエッジについて説明したが、無向グラフにおいても同様に条件付きエッジを含めた実施形態が可能である。

この例では、条件が関係性の有無、即ち、エッジの有無を決める場合を示した。このように条件が関係性の内容を決める場合には、種々の実施形態が有り得る。

例えば、関係性の内容を決める条件に対応する情報を、ユーザインターフェース６から探索条件とともにユーザに入力させ、経路評価部においてその条件が満足されたか否かを判定して、探索された経路の付加情報として出力する。あるいはユーザからの情報の入力なしに、探索された経路に対応付けてその経路に含まれる物性パラメータ間のエッジと関係性の内容を決める条件とを、探索結果に付加して出力する。

入力ルール９はデータベースインターフェース５に供給され、入力フォーム１１によって入力されるデータが遵守すべきルールが記述されている。例えば、同一の物性パラメータの対が複数箇所に記載されている場合の処理方法が記載されている。同一の物性パラメータ対について互いに矛盾する関係性情報が記載されている場合にはエラーを出力し、更新されていれば新しい関係性を優先してデータベース１に登録した上で、ワーニングを出力する。

なお、入力ルール９をデータベースインターフェース５に供給して入力フォーム１１の内容をチェックする機能は、図１に示した実施形態１の探索システム１０にも同様に追加することができる。

図９は、探索システム１０のデータベース１を構成するための入力フォーム１１の一例を示す説明図である。図３に示した入力フォーム１１の例と比較すると、関係性の有無、関係性メモ、関係性分類１、関係性分類２、条件ノード、条件及び関係性が追加されている。関係性分類は、例えば、実施形態１において説明した信頼度情報であってもよい。条件ノードは、条件が特定の物性パラメータの値（内容）である場合に、その物性パラメータに対応するノードを記載し、条件にはその値または内容を記載する。

関係性には、その関係性が定式化されているときにその式が、また、関係性が経験的なものである場合にはその近似式が、それぞれ記載される。式に代えて、または、式が規定される物性パラメータ対と混在させて、定性的な関係性が記載されても良い。例えば、正の相関を持つか負の相関を持つかが記載されてもよい。探索結果である経路上のすべての式を使用することによって、新たに見出された物性パラメータ対の関係性を定式化することができる。探索結果である経路に定性的な関係性が含まれている場合には、新たに見出された物性パラメータ対の定性的な関係性を見出すことができる。例えば、図６に例示した経路において、物性パラメータＪを大きくするために、物性パラメータＡがより小さい物質に変更すると良いというような示唆を得ることができる。

以上説明したように、データベース１には単純な関係性に加えて、関係性の信頼度を示す情報、関係性の有無または内容を規定する条件、関係性を示す式或いは定性的な関係性を、さらに含めることができる。これらの情報は、グラフ探索部４における経路探索に利用し、または、条件抽出部７を介して経路評価部８に供給されて抽出された経路の付加情報として利用することができる。

〔実施形態３〕
図８に示した本実施形態２に係る探索システム１０では、グラフ生成部２からグラフ探索部４までの処理の経路を、図１に示した実施形態１のような条件付きエッジを想定しない単純なモデルと共通にすることができる一方、条件抽出部７がデータベース１から抽出した条件を、経路評価部８に伝達する必要がある。

図８に示した本実施形態２に係る探索システム１０では、実施形態１で図２を引用して説明したように、グラフ探索部４は、サーバー１００で動作するソフトウェアとして実装できる一方、ユーザ側のワークステーション１１０，１２０の計算機１１１，１２１上にソフトウェアとして実装されても良い。このような場合には、条件抽出部７がサーバー１００に実装されるのに対し、経路評価部８はユーザ側のワークステーション１１０，１２０の計算機１１１，１２１上に実装されるのが自然である。サーバー１００に実装される条件抽出部７は、条件付きエッジとその条件を抽出するものの、その条件が満足されたか否かの判断を行う必要はない。条件付きエッジの条件が実際に満足されるか否かは、ユーザ側のワークステーション１１０，１２０に実装される経路評価部８で判断されればよい。条件付きエッジの条件が実際に満足されるか否かが、ユーザの探索に固有の個別具体的な物性によって決まる場合に、その物性をサーバー側に伝達する必要がなく、またサーバー１００側もグラフ探索が実行される度に条件の満足不満足を判定する負担が軽減される。一方、条件抽出部７がデータベース１から抽出した条件を、経路評価部８に伝達する必要がある。このためには、ネットワーク２００を介する通信パケットに乗せるプロトコルを規定することが必要となる。

図１０は、本実施形態３に係る探索システム１０の構成例を示すブロック図である。図８に示す探索システム１０と比較して、条件抽出部７が抽出した条件は、グラフ生成部２に入力され、経路評価部８は省略される。

データベース１には、互いに関係性を有する物性パラメータの複数の対のうち、関係性の有無を規定する条件が存在する対については、その条件がさらに記憶される。条件抽出部７は、データベース１からその条件を、当該条件によって関係性の有無が規定される対に対応するエッジ（条件付きエッジ）と対応付けて抽出する。抽出された条件は、グラフ生成部２に入力される。グラフ生成部２は、データベース１からグラフを生成する際に、条件付きエッジについては、その条件が満足されているか否かの判断も合わせて行う。その結果、条件が満足されていればその条件付きエッジを含むグラフ３を生成し、条件が満足されていなければその条件付きエッジを含まずにグラフ３を生成する。

グラフ探索部４は、グラフ３の経路探索を行って探索結果を出力する。このとき、条件を満足しないエッジはグラフ３には含まれていないので、条件付きエッジの有無や条件が満足されたか否かを考慮する必要なく、経路探索の結果を出力すればよい。

これにより、その関係性に対応する物性パラメータの値、或いは、別の物性パラメータの値によって、関係性の有無が変化するような、複雑な関係性をも探索の対象に含めることができる。また、グラフ探索部４は、条件付きエッジを含むグラフを探索することができるような機能を追加する必要はなく、実施形態１と全く同様に、一般のグラフ探索ソフトウェアを適用することができる。さらに、グラフ探索部４がグラフ生成部２とは異なる計算機環境に実装される場合であっても、条件付きエッジについての情報をネットワーク通信等によって伝達する必要がない。

なお、本実施形態では、有向グラフを例に採って条件付きエッジについて説明したが、無向グラフにおいても同様に条件付きエッジを含めた実施形態が可能である。

〔実施形態４〕
以上の実施形態１、２及び３では、物性パラメータをＡ，Ｂ，Ｃ等、抽象化して説明したが、本実施形態４では、具体的な物性パラメータに適用した例について説明する。

図１１は、より具体的なデータベース１の入力フォーム１１の例を示す説明図である。この例では「関係性分類１」の項目に、信頼度が数値で入力されている。関係性がない場合は信頼度＝０、理論的に確立した関係性があるときは信頼度＝１、理論的な演繹または実験によって得られた相関関係に基づく関係性は信頼度＝２として示した。

表面物理の分野で知られている知見から、仕事関数とその表面項、バルク項、及び、表面ダイポール、表面電荷分布、フェルミレベル深さの相互に関係性の有無が規定される。フェルミレベルの深さと結合ポテンシャル深さとの関係性は、化学結合論に基づいて演繹的に導かれる。組成と表面偏析の有無、表面組成及びバルク組成の関係性は、表面熱力学に基づくものである。引張り強さとビッカース硬度と結合ポテンシャル深さとの関係は材料力学に基づくものであり、バルク組成とフェルミレベルの深さは固体物理に基づくものである。また、引張り強さと結合ポテンシャル深さとの関係性には、「超塑性を示さない物質」であるという条件１が満足されたときに関係性が認められ、引張り強さとビッカース硬度の間には、「遷移金属炭化物なら比例関係」であるという条件２が規定されている。このように、多くの分野の知見が１つのデータベース１に集約される。

図１２は、図１１から生成されるグラフ３を示す説明図である。原因側物性パラメータを始点とし、結果側物性パラメータを終点とする有向グラフである。信頼度＝１のエッジを実線で示し、信頼度＝２のエッジを破線で示す。信頼度＝０は関係性がないので対応するエッジはない。条件１及び２はグラフ３のノードとエッジのいずれにも属していないので、関係性が規定される対象のエッジに対応付けて示される。なお、実測が可能な物性パラメータは、二重枠線で示される。

このグラフ３を経路探索することにより、ビッカース硬度と仕事関数との間に関係性が存在することが見出される。即ち、ビッカース硬度−引張り強さ−結合ポテンシャルの深さ−フェルミレベルの深さ−仕事関数のバルク項−仕事関数という、経路である。この経路は、材料力学の知見と、化学結合論の知見と、表面物理の知見とを、横断的に探索することによって初めて見出すことができる、分野横断的な関係性である。このように、本発明の探索システム１０は、互いに異なる複数の分野の知見を１つのグラフに集約して表現することによって、分野横断的な経路探索を可能とし、その結果、一見関係性がないと思われるような物性パラメータ間に分野横断的な関係性の存在を見出すことができる。

〔実施形態５〕
データベース１には、別の知見に基づく関係性を有する物性パラメータ対を、新たに追加していくことができる。これに伴って、生成されるグラフ３も拡張される。その結果、互いに関係性を持たないとされ、別々のグラフとされていた複数のグラフを、１つのグラフに統合することができる。これにより、新たな経路が生まれ、その結果、一見関係性がないと思われるような物性パラメータ間に、新たな関係性の存在を見出すことができる可能性が拡張される。

図１３は、図１２に示したグラフに対して、別の知見に基づく関係性を有するノードが新たに追加された例を示す説明図である。図１２に示したグラフに対して、「表面張力」というノードと、「組成」「表面組成」との間のエッジが追加され、また、「融点」というノードと、「結合ポテンシャル深さ」との間のエッジが追加されている。

図１４は、図１２に示したグラフとは関連性を有さない別のグラフの例を示す説明図である。「表面張力」、「界面エネルギー」、「膜成長モード判定式」、「FM(層状成長)」、「SK成長」、「VW(島状成長)」の６つのノードを有するグラフであるが、いずれのノードも図１２のグラフに含まれるノードとの間で関係性を有していない、少なくともデータベース１にはそのような関係性を示す情報が入力されていないので、経路探索の上では、図１２に示すグラフとは別個のグラフとして扱われている。

図１５は、図１２と図１４に示した互いに関連性を有さない２つのグラフが、図１３に示す新たな関連性を有するノードが追加されたことによって、互いに関連性を有することとなり、統合されて１つのグラフが形成される例を示す説明図である。図１２に示すグラフに対して、図１３に示したように、「表面張力」というノードと、「組成」「表面組成」との間のエッジが追加されことによって、「表面張力」というノードが図１４に示すグラフとの間で共通になり、別々であった２つのグラフが統合される。「融点」というノードは、図１２に追加されたものの、図１４のグラフとの統合には寄与していないが、グラフが統合されたことによって、例えば「融点」と「界面エネルギー」の関連性の有無を調べることができるなど、探索範囲が拡張される。

以上説明したように、データベース１は、それまでとは異なる知見に基づく関係性を有する物性パラメータの新たな対を追加して拡張することができる。また、この拡張によって、それまでに関係性を有するとはされていなかった複数のグラフを統合することができる。一方、誤って入力された関係性を削除することもできる。

〔実施形態６〕
以上説明したような、複数の物性パラメータの任意の組合せのうち、既に知られている関係性に基づいて、有意な関係性を有する物性パラメータの未知の組合せを探索することができる、探索システムを構築するために有用な、物性データベースについて説明する。

図１６は、実施形態６に係る、物性データベース管理装置２０を含む探索システム１０の構成例を示す説明図である。物性データベース管理装置２０は、ネットワーク２００を介して１台または複数の物性データベース探索端末２１＿１、２１＿２と接続されることによって、全体として探索システム１０が構成されている。構成される探索システム１０の機能は、上述した各実施形態１〜５と同様であるので、詳しい説明は省略する。

物性データベース管理装置２０は、記憶装置に保持されるグラフ形式のデータベース３と計算機上のソフトウェアで実現されるグラフ生成部２とデータベースインターフェース５とを備える。

グラフ形式のデータベース３は、複数の物性パラメータのそれぞれを１個のノードと対応付け、前記複数の物性パラメータに含まれる物性パラメータ対のうち、関係性を有する物性パラメータ対に対応するノード間にエッジを有するグラフ形式の情報である。

データベースインターフェース５は、グラフ生成部２に対して、物理パラメータ対とその関係性を入力することができるインターフェースである。上述の各実施形態で説明したのと同様に、グラフ形式のデータベース３へ物性パラメータの関係性について情報を書き込み、その後のグラフ形式のデータベース３に記憶されている情報を読み出し確認するなどの、グラフ形式のデータベース３の管理機能がサポートされる。データベースインターフェース５は、必ずしもヒューマンインターフェースに限られるものではなく、他のデータベースや検索システムへのインターフェースであってもよい。

データベースインターフェース５は、例えば、ウェブ上に公開されている、学術論文、講義・解説資料、e-learningの教材などから、自然言語処理により物性パラメータ対のノードや関係などを抽出して、グラフ生成部２に入力する。

また、例えば、オントロジーから互いに関連する物性パラメータ対を抽出して、グラフ生成部２に入力する。ここで、オントロジーとは、あるドメイン内の概念とそれらの概念間の関係のセットとしての知識の形式的な表現を意味する。オントロジーは、あるドメインをモデル化するため使われる、すなわちそこに存在するオブジェクトや概念のタイプとそれらの特性や関係の、共有される語彙を提供するので、ノードとなる物性パラメータについて、同一の意味や概念に共有語彙を当て、異なる分野で同一の語彙が別の意味に使われる、いわゆる語彙の混同が生じている場合に、別の語彙を当てはめることができる。例えば、「仕事関数」という用語に語彙の混同が発生する場合がある。「仕事関数」が本来は表面に対してのみ定義される物性パラメータであるべきとされている技術分野において、「界面の仕事関数」と記述され、逆に界面に対して定義される「実効仕事関数」が単に「仕事関数」と記述される場合がある。一方、界面に対して定義される「実効仕事関数」を単に「仕事関数」と呼ぶ習慣がある分野において、本来の「仕事関数」が「真空仕事関数」と記述される場合がある。このような語彙の混同がある場合に、文理上の一致／不一致を排除して本質的な意味づけに基づいて物性パラメータを扱うために、オントロジーは有効である。このため、技術分野ごとにオントロジーが公開されている場合がある。

このように、公開され或いは提供されているオントロジーを利用して、互いに関連する物性パラメータ対を抽出することができる。

グラフ生成部２は、入力された物性パラメータ対を構成する物性パラメータに対応するノード及びその関係性に対応するエッジがグラフ形式のデータベース３に含まれているか否かを検査し、グラフ形式のデータベース３に含まれていないノード及び／またはエッジをグラフ形式のデータベース３に追加する。既に登録されている物性パラメータ対及びその関係性については、整合性を判定することができるように構成することができる。例えば、既に登録されている関係性と新たに入力された関係性の信頼性を比較し、より信頼度の高い関係性を優先して、グラフ形式のデータベース３を更新することができる。また、既に登録されている関係性と新たに入力された関係性とが互いに矛盾する場合には、データベースインターフェース５を介して管理者に対して、どちらの関係性を優先するかを問い合わせることができるように、構成することができる。

物性データベース管理装置２０は、さらにネットワークインターフェース１０３を介してインターネットなどのネットワーク２００に接続され、ネットワーク２００に接続される、１台または複数の物性データベース探索端末２１＿１、２１＿２に対して、グラフ形式のデータベース３の情報を提供することができる。物性データベース探索端末２１＿１、２１＿２は、ネットワークインターフェース１１３、１２３、グラフ探索部４＿１、４＿２、及びユーザインターフェース６＿１、６＿２をそれぞれ備えて構成され、物性データベース管理装置２０から供給されるグラフ形式のデータベース３のグラフ情報に対して、経路探索を行い、有意な関係性を有する物性パラメータの組合せを探索することができる。

なお、本実施形態６では、データベース１とグラフ３とを区別せず、グラフ３自体をグラフ形式のグラフ形式のデータベース３として管理する形態として説明したが、実施形態１と同様にデータベース１とグラフ３とを区別して管理するように変更してもよい。

また、図示は省略するが、物性データベース管理装置２０は、ネットワークインターフェース１０３を介すことなく、グラフ探索部４及びユーザインターフェース６をさらに備えてもよい。

これにより、複数の物性パラメータの任意の組合せのうち、既に知られている関係性に基づいて、有意な関係性を有する物性パラメータの未知の組合せを探索することができる、探索システムを構築するために有用な、物性データベースを提供することができる。

上述したように、物性データベース管理装置２０は、ネットワーク２００を介して１台または複数の物性データベース探索端末２１＿１、２１＿２と接続されることによって、全体として探索システム１０が構成され、その機能は各実施形態１〜５と同様である。

即ち、データベース３は、図４、図６と同様に、有向グラフとすることができる。このとき、グラフ生成部２は、物性パラメータ対の関係性が双方向であるときには、対応するエッジは双方向のエッジを生成し、物性パラメータ対の一方の物性パラメータの値が決まると他方の物性パラメータの値が決まるが逆は決まらないときには、対応するエッジとして、前記一方の物性パラメータに対応するノードから前記他方の物性パラメータに対応するノードへの一方向のエッジを生成する。

これにより、因果関係を有するような、一方向の関係性を適切に扱うことができ、経路探索精度の向上に資する物性データベースを提供することができる。

また、図示は省略するが、物性データベース管理装置２０は、図８、図９と同様に、条件抽出部７をさらに備えることができる。

条件抽出部７は、データベース３に格納されている、互いに関係性を有する物性パラメータの前記複数の対のうち、関係性の有無を規定する条件が存在する対についてはその条件を抽出し、抽出した条件によって関係性の有無が規定される対に対応するエッジを条件付きエッジとして、その条件と共にデータベース３に格納する。

これにより、その関係性に対応する物性パラメータの値、或いは、別の物性パラメータの値によって、関係性の有無が変化するような、複雑な関係性をも探索の対象に含めることができる。ネットワーク２００を介して接続される、物性データベース探索端末２１＿１、２１＿２は、探索結果として出力される複数の経路のそれぞれに、条件付きエッジが含まれているかどうか判断することができる。条件付きエッジが含まれていればその条件が満足されているかどうかを判定することによって、条件を満たさないエッジを経由する経路を、探索結果から除外して出力することができる。これにより、条件付きエッジが含まれる場合にも、より精度の高い経路探索を行なうことができる。

さらに、互いに関係性を有する物性パラメータの複数の対のうち、当該関係性が理論的に確立された関係性か、経験的に相関が認められた関係性であって理論的には未確立の関係性かなどの関係性の信頼度情報を、データベース３に記憶することができるように構成してもよい。

物性データベース探索端末２１＿１、２１＿２に、グラフ探索部４を備え、探索条件に信頼度情報についての条件が含まれているときには、当該条件を含む探索条件に基づいてデータベース３を探索することができる。これにより、信頼性の高い関係性を優先して探索するなどの探索条件を、物性データベース探索端末において、ユーザが適宜指定することができ、より精度の高い経路探索を行なうことができる。

以上本発明者によってなされた発明を実施形態に基づいて具体的に説明したが、本発明はそれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能であることは言うまでもない。

本発明は、データベースを使った探索システム、探索方法及びその物性データベース管理装置に広く適用することができる。

１ 物性パラメータ関係性データベース
２ グラフ生成部
３ グラフ
４ グラフ探索部
５ データベースインターフェース
６ ユーザインターフェース
７ 条件抽出部
８ 経路評価部
９ 入力ルール
１０ 探索システム
１１ 物性パラメータ関係性データベースの入力フォーム
２０ 物性データベース管理装置
２１ 物性データベース探索端末
１００ サーバー
１１０、１２０ ワークステーション
１０１、１１１、１２１ 計算機
１０２、１１２、１２２ 記憶装置
１０３、１１３、１２３ ネットワークインターフェース
１０４、１１４、１２４ 入力部
１０５、１１５、１２５ 表示部
２００ ネットワーク

Claims (20)

1. データベースインターフェース部とデータベースとグラフ生成部とグラフ探索部とを備え、
   前記データベースインターフェース部は、複数の技術分野の情報から互いに関係性を有する物性パラメータの複数の対を抽出して、前記データベースに記憶させ、
   前記グラフ生成部は、前記データベースに記憶された複数の物性パラメータをノードとし、関係性を有すると記憶された物性パラメータ対に対応するノード間をエッジとする、グラフを生成し、
   前記グラフ探索部は、与えられる探索条件に基づいて前記グラフを探索し、探索結果を前記複数の技術分野の一部を横断する物性パラメータの関係性として出力する、
   探索システム。
2. 請求項１において、前記グラフは有向グラフであり、
   前記グラフ生成部は、
   物性パラメータ対の関係性が双方向であるときには、対応するエッジは双方向のエッジを生成し、
   物性パラメータ対の一方の物性パラメータの値が決まると他方の物性パラメータの値が決まるが逆は決まらないときには、対応するエッジとして、前記一方の物性パラメータに対応するノードから前記他方の物性パラメータに対応するノードへの一方向のエッジを生成する、
   探索システム。
3. 請求項１または請求項２において、前記探索システムは、条件抽出部と経路評価部とをさらに備え、
   前記データベースは、互いに関係性を有する物性パラメータの前記複数の対のうち、関係性の有無を規定する条件が存在する対についてはその条件をさらに記憶可能であり、
   前記条件抽出部は、前記データベースから前記条件を当該条件によって関係性の有無が規定される対に対応するエッジを条件付きエッジとして、前記条件と対応付けて抽出し、
   前記グラフ探索部は、前記探索結果として、１または複数の経路を前記グラフから抽出して出力し、
   前記経路評価部は、前記１または複数の経路について、前記条件付きエッジが含まれるか否かを判定し、前記条件付きエッジが含まれる経路については、当該条件付きエッジに対応する条件が満足されない場合には、前記１または複数の経路から除外して、探索結果として出力する、
   探索システム。
4. 請求項１または請求項２において、
   前記データベースは、互いに関係性を有する物性パラメータの前記複数の対のうち、当該関係性が理論的に確立された関係性か、経験的に相関が認められた関係性であって理論的には未確立の関係性かを示す、関係性の信頼度情報をさらに記憶可能であり、
   前記グラフ探索部は、前記探索条件に前記信頼度情報についての条件が含まれたときには、当該条件を含む探索条件に基づいて前記グラフを探索し、探索結果を出力する、
   探索システム。
5. 請求項１または請求項２において、前記探索システムは、条件抽出部と経路評価部とをさらに備え、
   前記データベースは、互いに関係性を有する物性パラメータの前記複数の対のうち、当該関係性が理論的に確立された関係性か、経験的に相関が認められた関係性であって理論的には未確立の関係性かを示す、関係性の信頼度情報をさらに記憶可能であり、
   前記条件抽出部は、前記データベースから前記信頼度情報をエッジと対応付けて抽出し、
   前記グラフ探索部は、前記探索条件に信頼度情報についての条件が含まれているか否かに関わらず、前記探索結果として、１または複数の経路を前記グラフから抽出して前記経路評価部に出力し、
   前記経路評価部は、前記１または複数の経路について、前記信頼度情報が対応付けられたエッジが含まれるか否かを判定し、前記信頼度情報が対応付けられたエッジが含まれる経路については、前記探索条件に含まれる信頼度情報についての前記条件が満足されない場合に、前記１または複数の経路から除外して、探索結果として出力する、
   探索システム。
6. 請求項１において、
   前記データベースインターフェース部は、外部から入力される物理パラメータ対とその関係性について、所定の入力ルールに則っているかどうかの判定を行い、前記入力ルールに則っている物理パラメータ対とその関係性については前記データベースに記憶し、前記入力ルールに則っていない物理パラメータ対とその関係性については所定のエラー処理を行なう、
   探索システム。
7. 請求項１から請求項６のうちのいずれか１項において、
   前記データベースインターフェース部は、前記複数の技術分野における語彙の混同を吸収する共通語彙を用いた自然言語処理により、前記複数の技術分野の情報から前記複数の対を抽出する、
   探索システム。
8. 記憶装置に保持されるデータベースと計算機上のソフトウェアで実現されるデータベースインターフェースステップとグラフ生成ステップとグラフ探索ステップとを備える検索方法であって、
   前記データベースインターフェースステップでは、複数の技術分野の情報から互いに関係性を有する物性パラメータの複数の対を抽出して、前記データベースに記憶させ、
   前記グラフ生成ステップでは、前記データベースに記憶された複数の物性パラメータをノードとし、関係性を有すると記憶された物性パラメータ対に対応するノード間をエッジとする、グラフを生成し、
   前記グラフ探索ステップでは、与えられる探索条件に基づいて前記グラフを探索し、探索結果を前記複数の技術分野の一部を横断する物性パラメータの関係性として出力する、
   探索方法。
9. 請求項８において、前記グラフは有向グラフであり、
   前記グラフ生成ステップでは、
   物性パラメータ対の関係性が双方向であるときには、対応するエッジは双方向のエッジを生成し、
   物性パラメータ対の一方の物性パラメータの値が決まると他方の物性パラメータの値が決まるが逆は決まらないときには、対応するエッジとして、前記一方の物性パラメータに対応するノードから前記他方の物性パラメータに対応するノードへの一方向のエッジを生成する、
   探索方法。
10. 請求項８または請求項９において、前記探索方法は、条件抽出ステップと経路評価ステップとをさらに備え、
    前記データベースは、互いに関係性を有する物性パラメータの前記複数の対のうち、関係性の有無を規定する条件が存在する対についてはその条件をさらに記憶可能であり、
    前記条件抽出ステップでは、前記データベースから前記条件を当該条件によって関係性の有無が規定される対に対応するエッジを条件付きエッジとして、前記条件と対応付けて抽出し、
    前記グラフ探索ステップでは、前記探索結果として、１または複数の経路を前記グラフから抽出して出力し、
    前記経路評価ステップでは、前記１または複数の経路について、前記条件付きエッジが含まれるか否かを判定し、前記条件付きエッジが含まれる経路については、当該条件付きエッジに対応する条件が満足されない場合には、前記１または複数の経路から除外して、探索結果として出力する、
    探索方法。
11. 請求項８または請求項９において、
    前記データベースは、互いに関係性を有する物性パラメータの前記複数の対のうち、当該関係性が理論的に確立された関係性か、経験的に相関が認められた関係性であって理論的には未確立の関係性かを示す、関係性の信頼度情報をさらに記憶可能であり、
    前記グラフ探索ステップでは、前記探索条件に前記信頼度情報についての条件が含まれたときには、当該条件を含む探索条件に基づいて前記グラフを探索し、探索結果を出力する、
    探索方法。
12. 請求項８または請求項９において、前記探索方法は、条件抽出ステップと経路評価ステップとをさらに備え、
    前記データベースは、互いに関係性を有する物性パラメータの前記複数の対のうち、当該関係性が理論的に確立された関係性か、経験的に相関が認められた関係性であって理論的には未確立の関係性かを示す、関係性の信頼度情報をさらに記憶可能であり、
    前記条件抽出ステップでは、前記データベースから前記信頼度情報をエッジと対応付けて抽出し、
    前記グラフ探索ステップでは、前記探索条件に信頼度情報についての条件が含まれているか否かに関わらず、前記探索結果として、１または複数の経路を前記グラフから抽出し、
    前記経路評価ステップでは、抽出された前記１または複数の経路について、前記信頼度情報が対応付けられたエッジが含まれるか否かを判定し、前記信頼度情報が対応付けられたエッジが含まれる経路については、前記探索条件に含まれる信頼度情報についての前記条件が満足されない場合に、前記１または複数の経路から除外して、探索結果として出力する、
    探索方法。
13. 請求項８において、
    前記データベースインターフェースステップでは、外部から入力される物理パラメータ対とその関係性について、所定の入力ルールに則っているかどうかの判定を行い、前記入力ルールに則っている物理パラメータ対とその関係性については前記データベースに記憶し、前記入力ルールに則っていない物理パラメータ対とその関係性については所定のエラー処理を行なう、
    探索方法。
14. 請求項８から請求項１３のうちのいずれか１項において、
    前記データベースインターフェースステップでは、前記複数の技術分野における語彙の混同を吸収する共通語彙を用いた自然言語処理により、前記複数の技術分野の情報から前記複数の対を抽出する、
    探索方法。
15. 記憶装置に保持されるデータベースと計算機上のソフトウェアで実現されるグラフ生成部とインターフェース部とを備える物性データベース管理装置であって、
    前記データベースは、複数の物性パラメータのそれぞれを１個のノードと対応付け、前記複数の物性パラメータに含まれる物性パラメータ対のうち、関係性を有する物性パラメータ対に対応するノード間にエッジを有するグラフ形式の情報であり、
    前記インターフェース部は、複数の技術分野の情報から互いに関係性を有する物性パラメータの複数の対を抽出して、前記データベースに記憶させ、前記グラフ生成部に対して、物理パラメータ対とその関係性を入力可能であり、
    前記グラフ生成部は、入力された物性パラメータ対を構成する物性パラメータに対応するノード及びその関係性に対応するエッジが前記データベースに含まれているか否かを検査し、前記データベースに含まれていないノード及び／またはエッジを前記データベースに追加する、
    物性データベース管理装置。
16. 請求項１５において、前記データベースは有向グラフであり、
    前記グラフ生成部は、
    物性パラメータ対の関係性が双方向であるときには、対応するエッジは双方向のエッジを生成し、
    物性パラメータ対の一方の物性パラメータの値が決まると他方の物性パラメータの値が決まるが逆は決まらないときには、対応するエッジとして、前記一方の物性パラメータに対応するノードから前記他方の物性パラメータに対応するノードへの一方向のエッジを生成する、
    物性データベース管理装置。
17. 請求項１５または請求項１６において、前記物性データベース管理装置は、条件抽出部をさらに備え、
    前記データベースは、互いに関係性を有する物性パラメータの前記複数の対のうち、関係性の有無を規定する条件が存在する対についてはその条件をさらに記憶可能であり、
    前記条件抽出部は、前記データベースから前記条件を当該条件によって関係性の有無が規定される対に対応するエッジを条件付きエッジとして、前記条件と対応付けて抽出する、
    物性データベース管理装置。
18. 請求項１５または請求項１６において、
    前記データベースは、互いに関係性を有する物性パラメータの前記複数の対のうち、当該関係性が理論的に確立された関係性か、経験的に相関が認められた関係性であって理論的には未確立の関係性かを示す、関係性の信頼度情報をさらに記憶可能である、
    物性データベース管理装置。
19. 請求項１５または請求項１６において、前記物性データベース管理装置は、条件抽出部をさらに備え、
    前記データベースは、互いに関係性を有する物性パラメータの前記複数の対のうち、当該関係性が理論的に確立された関係性か、経験的に相関が認められた関係性であって理論的には未確立の関係性かを示す、関係性の信頼度情報をさらに記憶可能であり、
    前記条件抽出部は、前記データベースから前記信頼度情報をエッジと対応付けて抽出する、
    物性データベース管理装置。
20. 請求項１５から請求項１９のうちのいずれか１項において、
    前記インターフェース部は、前記複数の技術分野における語彙の混同を吸収する共通語彙を用いた自然言語処理により、前記複数の技術分野の情報から前記複数の対を抽出する、
    物性データベース管理装置。

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