JP7021499B2 - 統合データベースシステム、統合管理システム、統合管理方法、および統合管理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、統合データベースシステム、統合管理システム、統合管理方法、および統合管理プログラムに関する。

様々な情報収集手段は、種々の情報を収集、取得する。種々の収集情報としては、画像データ、音声データ、電波情報、気象情報、公開情報等が考えられる。このように収集、取得された収集情報は、各々の情報収取手段の情報に精通した分析者によって、その分析が行われる。このような分析は、「シングルソース分析」と呼ばれ、そのシングルソース分析結果は端的な文章としてまとめられる。

様々な情報収集手段にて収集された収集情報を源泉として、横断的な状況把握、分析、意思決定を行うために、シングルソース分析結果を参照するとする。この場合、分析者の主題に合致したシングルソース分析結果を探す必要がある。

本発明に関連する先行技術が種々知られている。

例えば、特許文献１は、多種多様なセンサからセンサデータを収集し、コンテキストアウェア装置等にセンサデータを提供するシステムを開示している。特許文献１は、抽象化ルールの属性が位置（又は空間）とする場合であり、その位置（又は空間）の属する対象センサのセンサデータを統合する場合を例示している。

また、特許文献２は、開発／運用負担の軽減、費用の低廉化、情報統合の効率化により、情報統合の柔軟性および利便性の向上を図ることができる情報統合システムを開示している。特許文献２に開示された情報統合システムは、統合エンジンと情報源と利用側とを含む構成である。統合エンジンは、情報源と利用側とに接続され、物理統合、仮想統合、およびストリーム統合を実現する。ストリーム統合は、情報の受信、送出、中継時にリアルタイムで情報統合を実行し、高いリアルタイム性が求められる。ＳＯＡ（Service Oriented Architecture:サービス指向アーキテクチャ）のサービスメッセージや、デジタル電話、センサ情報の転送、データ方法など、使用される機会が増大している。利用側のある利用側システムは、その利用側システムからの問い合わせに応じた統合結果を仮想ビューとしてアプリケーションに提供する。統合エンジンを利用することで、共通のメタ情報により、物理統合、仮想統合およびストリーム統合が実現できる。メタ情報は、メタ開始タグから始まり、メタ終了タグで終わる。メタ開始タグとメタ終了タグとの間には、物理モデル、論理モデルおよびマッピング定義が記述される。

特許文献３は、知識の取得、管理、伝達、及び提示用に統合されたシームレスな実装の枠組みとその結果生じるメディアを開示している。特許文献３に開示されたシステムは、第一サーバ構成要素と、第二サーバ構成要素とを含む。第一サーバ構成要素は、ドメイン固有の意味論的な情報を追加及び管理する役割を持つ。第二サーバ構成要素は、通信メディアを経由して提示プラットフォームを運用するクライアントへの文脈に依存し時間的に敏感な意味論的な情報提供サービスを提供するために連携する第一サーバ構成要素が使用する意味論的な情報及び他の情報をホストする。第一サーバ構成要素は、意味ネットワーク、セマンティックデータ ギャザラー、セマンティックネットワーク コンシステンシーチェッカー、インファレンスエンジン、セマンティッククエリ プロセッサ、自然言語サーバ、イーメールナレッジ エージェント、ナレッジドメイン マネージャを提供するための構造、又は方法論が含まれる。

特許文献３では明細書中で用語について定義している。例えば、オントロジ（Ontology）は本質的な性質に基づく知識の階層構造である。オントロジは、概念化を明示的に詳述したものである。オントロジの主題は、あるドメインに存在する、または存在するかもしれない事象のカテゴリ化ついての研究である。オントロジと呼ばれるそのような研究の成果は、関心事のドメインＤについて語る目的で言語Ｌを使用する人の観点から、Ｄに存在すると想定される事象タイプのカタログである。

特許文献４は、技術や製品仕様の情報、顧客情報、障害情報などのナレッジを活用するナレッジシステムを開示している。特許文献４に開示されたナレッジシステムは、顧客から問い合せのあった内容をインシデントＤＢに記憶し、各問い合せに答えるために必要なＱＡ集をナレッジＤＢに記憶し必要に応じて参照するコンタクト管理手段を含む。コンタクト管理手段は、顧客プロフィールＤＢ、顧客システムＤＢ、ナレッジＤＢ、障害管理ＤＢ及びインシデント管理ＤＢに記憶されている情報と、外部データＤＢに記憶されている情報とを混在して横断的に検索し、入力された問合せに対する回答を作成する、ことができる。

特許文献５は、異常診断に適用する事象原因・波及推論エキスパートシステムの知識データベース処理システムを開示している。特許文献５に開示された知識データベースシステムは、確信度更新処理部と知識データベース処理情報生成部とを備える。確信度更新処理部は事象予報処理部を含む。事象予報処理部は、始事象（原因）側から見た末端事象の発生確率を波及方向に定義された確信度、エキスパートシステム適用対象観測データ、事象予報命令に応じて事象発生確率を出力する。知識データベース処理情報生成部は、事象相関判別処理部と推論情報アレンジ処理部とを含む。事象相関判別処理部は、確信度履歴情報と、診断効率履歴情報、ならびにエキスパートシステム適用対象からの観測データを受けて、本来互いに独立であると設定されている樹系図内の推論ライン間の確信度の相関、観測データとそれに直接関連するよう設定されていない推論ラインの相関、確信度と診断効率間の相関、比較する２者間の共通的特徴等、推論結果に関連する相関情報を出力する。推論情報アレンジ処理部は、ユーザより入力された推論情報表示選択メニューに基づき、エキスパートシステム適用対象観測データ、ランク付けされた確信度情報、事象実績情報、診断効率、事象発生確率を取り込み、アレンジされた推論情報及び対応ガイダンスとして出力する。

特開２０１１－１８０９４６号公報 特開２０１１－０１３９８９号公報 特表２００５－５１４６７３号公報 特開２００５－０１１１４０号公報 特開平０３－２６３２２７号公報

前述したように、様々な情報収集手段にて収集された収集情報を源泉として、横断的な状況把握、分析、意思決定を行うために、シングルソース分析結果を参照するとする。この場合、分析者の主題に合致したシングルソース分析結果を探す必要がある。そのため、センサ固有の様式で蓄積された中から目的にあった収集情報を検索する作業に、多大な労力を必要とする。

また、シングルソース分析結果は膨大な収集情報から分析者が着目した事象のみがまとめられており、収集情報の中に埋もれている重大な兆候を見逃している可能性がある。その結果、見逃した情報を参照することができず、欠落した情報が事案・事象の状況の変遷・状況相互の関連性において重要な情報であった場合、事案・事象の全体像の把握を困難にするという課題がある。

このような情報の欠落を避けるために、様々な情報収集手段により収集された収集情報それ自体を入力として分析を行うことも考えられる。しかしながら、この方法では、あらゆる情報収集手段により収集された収集情報の分析に関わる知見が要求されることとなる。したがって、この方法は、取り扱う情報量、分析技術双方の面で現実な解ではない。

一方、上述した特許文献１～５に開示された技術には、それぞれ、次に述べるような問題がある。

特許文献１は、多種多様なセンサからセンサデータを収集し、コンテキストアウェア装置等にセンサデータを提供するシステムを開示しているに過ぎない。また、特許文献１は、対象センサのセンサデータを統合しているが、ここでの統合とは、例えば、温度のセンサ値を単純平均して抽象化温度とすることを意味している。したがって、特許文献１は、横断的な状況把握、分析、意思決定を行なうために、種々の収集情報を統合する技術を開示してはいない。

特許文献２は、共通のメタ情報により、物理統合、仮想統合、ストリーム統合を１つの処理系で実現する情報統合装置を開示しているに過ぎない。よって、特許文献２も、横断的な状況把握、分析、意思決定を行なうために、種々の収集情報を統合する技術を開示してはいない。

特許文献３は、知識の取得、管理、伝達、及び提示のためのシステムを開示しているに過ぎない。特許文献３も、横断的な状況把握、分析、意思決定を行なうために、種々の収集情報を統合する技術を開示してはいない。

特許文献４は、顧客プロフィールＤＢ、顧客システムＤＢ、ナレッジＤＢ、障害管理ＤＢ及びインシデント管理ＤＢに記憶されている情報と、外部データＤＢに記憶されている情報とを混在して横断的に検索し、入力された問合せに対する回答を作成する、コンタクト管理手段を含む、ナレッジシステムを開示しているに過ぎない。すなわち、特許文献４のコンタクト管理手段は、複数のＤＢに記憶している情報を混在して横断的に検索しているだけである。よって、特許文献４も、横断的な状況把握、分析、意思決定を行なうために、種々の収集情報を統合してはいない。

特許文献５は、異常診断に適用する事象原因・波及推論エキスパートシステムの知識データベース処理システムを開示しているに過ぎない。したがって、特許文献５も、横断的な状況把握、分析、意思決定を行なうために、種々の収集情報を統合する技術を開示してはいない。

本発明の目的は、上記問題を解決する統合データベースシステム、統合管理システム、統合管理方法、および統合管理プログラムを提供することにある。

本発明の一実施形態は、複数の情報収集手段によって収集された収集情報と、前記収集情報を分析して得られるシングルソース分析結果と、分析者によって作成されたナレッジとを格納する統合化されたデータベースと；前記収集情報から兆候・事象を抽出して、該抽出した兆候・事象を計算機で処理しやすい兆候・事象情報に変換し、該変換した兆候・事象情報を前記統合化されたデータベースに格納すると共に、前記兆候・事象情報を前記ナレッジに紐付けする、情報抽出／変換／リンク部と；前記ナレッジを教師データとして機械学習した結果を共用オブジェクトリポジトリとして得て、該共用オブジェクトリポジトリと前記ナレッジとの組み合わせをナレッジ統合結果として前記統合化されたデータベースに格納するナレッジ統合部と；前記収集情報、前記兆候・事象情報、前記シングルソース分析結果、および前記ナレッジ統合結果を横断的に検索して、横断検索結果を得る横断検索部と；前記横断検索結果を複数の可視化手法で可視化可能な可視化部と；前記横断検索結果と前記ナレッジ統合結果とを機械学習して、推論結果を出力する推論部と；を備える統合データベースシステムである。

また、本発明の他の一実施形態は、複数の情報収集手段によって収集された収集情報と、前記収集情報を分析して得られるシングルソース分析結果と、分析者によって作成されたナレッジとを統合化されたデータベースに格納し；情報抽出／変換／リンク部が、前記収集情報から兆候・事象を抽出して、該抽出した兆候・事象を計算機で処理しやすい兆候・事象情報に変換し、該変換した兆候・事象情報を前記統合化されたデータベースに格納すると共に、前記兆候・事象情報を前記ナレッジに紐付けし；ナレッジ統合部が、前記ナレッジを教師データとして機械学習した結果を共用オブジェクトリポジトリとして得て、該共用オブジェクトリポジトリと前記ナレッジとの組み合わせをナレッジ統合結果として前記統合化されたデータベースに格納し；横断検索部が、前記収集情報、前記兆候・事象情報、前記シングルソース分析結果、および前記ナレッジ統合結果を横断的に検索して、横断検索結果を得；可視化部が、前記横断検索結果を複数の可視化手法から選択された少なくとも１つの手法で可視化し；推論部が、前記横断検索結果と前記ナレッジ統合結果とを機械学習して、推論結果を出力する、統合管理方法である。

さらに、本発明の他の一実施形態は、複数の情報収集手段によって収集された収集情報と、前記収集情報を分析して得られるシングルソース分析結果と、分析者によって作成されたナレッジとを統合化されたデータベースに格納する格納手順と；前記収集情報から兆候・事象を抽出して、該抽出した兆候・事象を計算機で処理しやすい兆候・事象情報に変換し、該変換した兆候・事象情報を前記統合化されたデータベースに格納すると共に、前記兆候・事象情報を前記ナレッジに紐付けする、情報抽出／変換／リンク手順と；前記ナレッジを教師データとして機械学習した結果を共用オブジェクトリポジトリとして得て、該共用オブジェクトリポジトリと前記ナレッジとの組み合わせをナレッジ統合結果として前記統合化されたデータベースに格納するナレッジ統合手順と；前記収集情報、前記兆候・事象情報、前記シングルソース分析結果、および前記ナレッジ統合結果を横断的に検索して、横断検索結果を得る横断検索手順と；前記横断検索結果を複数の可視化手法から選択された少なくとも１つの手法で可視化する可視化手順と；前記横断検索結果と前記ナレッジ統合結果とを機械学習して、推論結果を出力する推論手順と；をコンピュータに実行させるための統合管理プログラムである。

本発明によれば、状況の把握を容易にし、意思決定を支援することができる。

本発明の実施形態に係る統合データベースシステムの構成を示すブロック図である。 図１に示した統合データベースシステムの動作を説明するためのフローチャートである。 図１に示した統合データベースシステムを含む、統合管理システムを示すブロック図である。 本発明の実施例に係る統合管理システムの構成を示すブロック図である。

本発明の理解を容易にするために、最初に、本発明者らが本発明に至った経緯について説明する。

組織における意思決定の過程では、情報収集手段ごとに収集情報の分析、報告を行い、報告結果を集約の上、情報の集約（フュージョン）を行うことが多い。このような状況では、情報収集手段ごとの部門がサイロ化している場合、意思決定者が効果的な意思決定を行うにあたっての阻害要因となる。ここで、「サイロ化」とは、組織のある部門が、他の部門と情報共有や連携などをせずに独自に業務を遂行し、孤立した状態を表す語である。

状況を適切に把握し、的確に意思決定を行うためには、各情報収集手段により収集された収集情報、報告資料等を横断的に分析できる環境（オールソース分析環境）の提供が望まれている。ここで、「オールソース分析」とは、例えば、組織が保有するあらゆる情報手段を活用した総合的な分析をいう。

また、状況の把握を行うにあたり、過去の状況把握の結果を参照することが重要である。このことから、分析者の知見であるナレッジを計算機で取り扱える形式で管理し、発生事象との類似性等を評価することが望ましい。何故なら、評価することにより、起こり得る事態に対する推論を実施し、取り得る選択肢と可能性を提示することで、的確な意思決定の支援が可能となるからである。

そこで、本発明者らは、さまざまな情報収集手段により収集された収集情報について、次の処理を行うことにより、状況把握、意思決定を行う利用者（具体的には、分析者）の支援を可能とする仕組みを案出した。

A1)収集情報に、タグ情報、メタデータを付与して、シングルソース分析結果を統合化されたデータベースに格納する。

A2)分析者が作成したナレッジを利用した情報管理、主題の横断検索を実施して、横断検索結果を得る。

A3)ナレッジを機械学習することにより、主題に関係づいた情報の横断検索を可能とする、ナレッジ統合結果を得る。

A4)横断検索結果について複数の可視化方式により可視化する。

A5)横断検索結果およびナレッジ統合結果を機械学習することで、発生事案に関する推論により、対処施策と施策の効果を提示する。

より詳細に述べると、本発明は、次に述べる特徴を有する。
例えば、災害監視、群集行動監視、国家安全保障に関する状況監視を行う場合を想定する。様々な情報収集手段により、次のような情報が収集、取得される。そのような収集情報としては、例えば、カメラ・映像センサ等で収集された画像データ、マイク等で収集された音声データ、電波監視機器で収集された電波情報、気温・天候・風向等の気象センサで収集された気象情報、SNS（social networking service）、Webサイト等で公開されている公開情報等が挙げられる。このように、様々な情報収集手段により収集、取得された情報（収集情報）は、各々のセンサ固有の情報様式となっている。

本発明では、これらの複数の情報収集手段により収集された収集情報について、次に述べるような処理を実施する。

B1)収集情報の構造化、タグ付を行い、計算機による情報処理を容易に行える形式に調整する。

B2)各情報収集手段により収集された収集情報を入力とした個別分析を行い、兆候・事象・状況についての分析報告を作製する。と共に、個別分析の過程で抽出された情報について、発生日時、座標などの共通的な情報と、各情報源固有の情報とをメタデータを付与し、シングルソース分析結果として蓄積する（シングルソース分析）。

B3)現実世界にて実際に発生している兆候・事象・状況を主題ととらえ、主題について、背景、事案が発生するに至る過程での状況の変遷、収集情報状況相互の関連性についてのモデル化（ナレッジの定義）を、分析者がシングルソース分析結果に付与されたメタデータを活用して実施する。

B4)シングルソース分析結果と、その源泉情報、モデル化された事案・事象の状況の変遷・状況相互の関連性とを「主題」をキーとして横断的に検索することを可能とするため、収集情報、兆候・事象情報、シングルソース分析結果、モデル（ナレッジ）を、ナレッジ統合結果として、統合化されたデータベースに格納する。ここで、「横断検索」とは、複数のデータベースを対象として、同一の検索を同時に実行することをいう。

B5)統合化されたデータベースからの横断検索結果については、状況の把握を容易にし、意思決定を支援するために、地図、グラフ、クロノロジ（時系列変化）などの様々な可視化手法により表示を可能とする。

B6)「主題」をキーとした検索条件と横断検索結果およびナレッジ統合結果を機械学習することにより、個別収集情報、発生し得る事案、発生し得る事案に対する対処施策、対処施策により起こりうる状況の変化についての推論と選択肢の提示を行い、分析者に対して状況の把握を容易にし、意思決定を支援する。
ここで、上記B1)とB2)とは、関連技術においても実施されている。

以下、本発明の実施形態を、図面を参照して説明する。但し、本発明の技術的範囲は、実施形態によって限定されるものではなく、特許請求の範囲の記載に基づき解釈されるべきものである。

［実施の形態］
次に、本発明の実施の形態について説明する。

図１は本発明の実施形態に係る統合データベースシステム１００の構成を示すブロック図である。図示の統合データベースシステム１００は、プログラム制御により動作するコンピュータで実現可能である。

図示の統合データベースシステム１００は、通信インターフェイス（以下、「通信Ｉ／Ｆ」と記す）１１０と、データを入力する入力装置１２０と、データを出力する出力装置１３０と、データを記憶する記憶装置１４０と、データを処理するデータ処理装置１５０とを備える。

通信Ｉ／Ｆ１１０は、通信ネットワーク（図示せず）を介してまたは無線によりデータを送受信する機能を有する。具体的には、通信Ｉ／Ｆ１１０は、後述する複数のシングルソース分析装置から送出されてくるシングルソース分析結果を受信する。通信Ｉ／Ｆ１１０は、受信したデータを、データ処理装置１５０へ送出する機能をも有する。

入力装置１２０は、キーボードやマウスなどから成る。入力装置１２０はタッチパネルであってもよい。入力装置１２０は、オペレータ（ユーザや分析者）の操作を検出して、その操作情報をデータ処理装置１５０へ送出する機能を有する。

出力装置１３０は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：liquid crystal display）やプラズマディスプレイ（ＰＤＰ：plasma display panel）などの表示装置やプリンタから成る。出力装置１３０は、データ処理装置１５０からの指示に応じて、操作メニューなどの各種情報を表示したり、最終結果を印字出力する機能を有する。

尚、図示の例では、入力装置１２０と出力装置１３０とが別々の装置であるように示されているが、それらが一体であってもよい。例えば、入力装置１２０と出力装置１３０との代わりに、タッチパネル付き表示装置を用いてもよい。

記憶装置１４０は、例えば、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ：hard disk drive）やソリッドステートドライブ（ＳＳＤ：solid state drive）から成る。記憶装置１４０は、データ処理装置１５０における各種処理に必要な処理情報（後述する）を記憶する機能を有する。記憶装置１４０は、後述するように、「統合化されたデータベース」として働く。

図示はしないが、データ処理装置１５０は、例えば、ＣＰＵ（central processing unit）と、プログラムメモリと、ワークメモリから成る。ＣＰＵは、通信Ｉ／Ｆ１１０、入力装置１２０、および記憶装置１４０を制御して、データを受け取り、そのデータを使って演算し、ワークメモリや記憶装置１４０に記憶し、結果を出力装置１３０に出力する処理を行う。ワークメモリは、例えば、ＲＡＭ（random access memory）から成る。ワークメモリは、ＣＰＵでの処理結果を一時的に記憶する。プログラムメモリは、例えば、ＲＯＭ（read only memory）やＲＡＭから成る。プログラムメモリは、後述する統合管理プログラムを記憶している。

したがって、データ処理装置１５０は、プログラムメモリから統合処理プログラムを読み込んで、この統合処理プログラムに従ってデータを処理する各種処理部を実現する機能を有する。

尚、データ処理装置１５０は、ＭＰＵ（micro processing unit）などのマイクロプロセッサから成ってもよい。

データ処理装置１５０で実現される主な処理部は、情報抽出／変換／リンク部１５１と、ナレッジ統合部１５２と、横断検索部１５３と、可視化部１５４と、推論部１５５とから成る。

記憶装置１４０は、複数の情報収集手段（図示せず）によって収集された収集情報１４１と、後述するように収集情報を分析して得られるシングルソース結果１４２と、後述するように分析者によって作成されたナレッジ１４３とを格納する。

シングルソース分析結果１４２は、後述する複数のシングルソース分析装置が収集情報を分析して得られたものである。シングルソース分析結果１４２は、収集情報１４１にメタデータが付加された結果である。

情報抽出／変換／リンク部１５１は、記憶装置（統合化されたデータベース）１４０に格納されている収集情報１４１から兆候・事象を抽出して、その抽出した兆候・事象を計算機で処理しやすい兆候・事象情報に変換する。そして、情報抽出／変換／リンク部１５１は、その変換した兆候・事象情報１４４を記憶装置（統合化されたデータベース）１４０に格納すると共に、兆候・事象情報１４４をナレッジ１４３に紐付けする。

したがって、記憶装置１４０は、情報抽出／変換／リンク部１５１で生成された、兆候・事象情報１４４も保存する。

ここで、「事象」とは、一連の兆候の結果として、発生する現象をいう。一方、「兆候」とは、個々のプリミティブな発生事象をいう。

具体的には、たとえば、「某国による弾道ミサイルの発射」を例に挙げると、以下のようになる。

事象は，「○月○日頃に某国より弾道ミサイルが発射される」という発生する現象を指す。

一方、兆候は、次に述べるような発生事象から成る。「弾道ミサイル発射に関するプロパガンダ放送が某国内でなされる。」、「ミサイル部品作成に必要な素材、原料を搭載した船が某国の友好国から出港する。」、「ミサイル部品作成に必要な素材、原料が某国の港で陸揚げされる。」、「某国から友好国へ多額の送金がなされる。」、および「弾道ミサイル作成のための技術、知見を有する人材がヘッドハントされ、行方不明になる。」といった個々のプリミティブな発生事象をいう。

次に、情報抽出／変換／リンク部１５１で実行される「情報抽出」、「変換」および「リンク」について更に詳細に説明する。

「情報抽出」では、個々のINTシステム運用の成果として出力される「報告資料」から、兆候、事象にかかわる情報を抽出する。

一般に「報告資料」はPDF、PowerPoint、Wordなどの文書、あるいは各INTシステムを利用している分析者がデータベースに登録した情報となる。「情報抽出」では、それらの主に文字情報から兆候事象に関連した情報を抽出する。

以下に具体に例を挙げて説明する。「現地の協力員からの情報で、□□港湾より、◎月◎日に貨物船～～号が貨物を積載し出航した」、「衛星から△△港湾を撮影した写真から、○月○日に～～号と思しき貨物船が着岸している」といった情報がおのおの個別INTの活動結果として文書として作成されたとする。この場合、「情報抽出」は、その情報を抽出する。

「変換」では、このようにして抽出された情報を、計算機で認識、処理しやすい情報に変換する。一例として、以下のような「キーワード－バリュー」形式に変換する。
「港湾名：□□
船舶名：～～号
日時：◎月◎日
行動：貨物を積載し出航
情報源：協力者」
「港湾名：△△
船舶名：～～号(と思しき)
日時：○月○日
行動：☆☆桟橋に着岸している
情報源：衛星写真」

最後に、「リンク」では、たとえば、上記の「変換」結果の例の場合、以下のようなナレッジが抽出できる可能性があるので、この「ナレッジ」と変換結果とを「リンク(紐付け)」する。
「貨物船～～号は、◎月◎日に□□港を出航し、○月○日に△△港に入港した。航海日数は××日と推測されるが、通常の貨物船の速力からすると1.5倍程度の日数を要しているため、航海中、監視対象外の港湾に寄港あるいは洋上で他の船との待ち合わせをした可能性がある。」

尚、本実施形態では、情報抽出／変換／リンク部１５１がひとつの処理部で構成されているが、本発明はこれに限定されない。すなわち、情報抽出／変換／リンク部１５１は、情報抽出部、変換部、およびリンク部の３つの処理部に分離されていてもよい。

収集情報１４１、兆候・事象情報１４４、およびシングルソース分析結果１４２を元に分析者がナレッジ１４３を作成し、記憶装置（統合化されたデータベース）１４０へ登録する。ナレッジ１４３は、分析者の知見により主題ごとにオントロジに基づきモデル化された情報である。

ナレッジ統合部１５２は、ナレッジ１４３を教師データとして機械学習した結果を共用オブジェクトリポジトリ１４５として得て、この共用オブジェクトリポジトリ１４５とナレッジ１４３との組み合わせをナレッジ統合結果（１４３；１４５）として記憶装置（統合化されたデータベース）１４０に格納する。

換言すれば、ナレッジ統合部１５２は、人間の知見により作成したナレッジ１４３を教師データとして機械学習した結果を共用オブジェクトリポジトリ１４５に登録し、新たなソース、兆候、事象が発生した際に、将来推論を行うための基礎情報を管理する。

したがって、記憶装置１４０は、ナレッジ統合部１５２で生成された、共用オブジェクトリポジトリ１４５をも保存する。

横断検索部１５３は、収集情報１４１、兆候・事象情報１４４、シングルソース分析結果１４２、およびナレッジ統合結果（１４３；１４５）を横断的に検索して、横断検索結果を得る。

可視化部１５４は、横断検索結果を複数の可視化手法で可視化可能である。詳述すると、視覚化部１５４は、横断検索結果として得られた兆候事象について、複数の可視化手法として、地図、グラフ、およびクロノロジのグループから選択された少なくとも１つの手法で視覚化する。

推論部１５５は、横断検索結果とナレッジ統合結果（１４３；１４５）とを機械学習して、推論結果を出力する。詳述すると、推論部１５５は、推論結果として、発生事象相互の関係を示す情報、起こりうる事態の推測を示す情報、この推測した事態の対処施策とその影響の可能性を示す情報の中から選択された少なくとも１つを出力する。

尚、ナレッジ統合結果（１４３；１４５）を参照して、上記推論部１５５での推論結果が不適切だったとする。この場合は、分析者により新たに作成したナレッジ１４３を記憶装置（統合化されたデータベース）１４０に登録する。そして、ナレッジ統合部１５２が、その新たに作成されたナレッジ１４３を教師データとして再度機械学習することで、将来の推論精度を向上させることが可能となる。

統合データベースシステム１００は、上述した動作を繰り返し行う。詳述すると、一連の分析活動の結果として可視化部１５４により可視化された結果を分析者が認識判断して新たなナレッジ１４３の作成を行う。そして、ナレッジ統合部１５２は、新たなナレッジ１４３をインプットとした機械学習を行い、推論部１５５は、新たな兆候、事象をインプットとして推論を行う。分析者は、推論結果を元にナレッジ１４３の補正を行い、ナレッジ統合部１５２が、新たな機械学習を行う、との繰り返しの活動を行うこととなる。

従って、統合データベースシステム１００では、可視化部１５４が分析者の作業支援のための「可視化」を実施し、推論部１５５がそのデータと分析結果とをもとに機械学習を行い、機械学習結果を活用した「推論」を行うことになる。

図２を参照して、図１に示した統合データベースシステム１００の動作について説明する。

先ず、記憶装置（統合化されたデータベース）１４０に、複数の情報収集手段によって収集された収集情報１４１と、収集情報１４１を分析して得られるシングルソース分析結果１４２と、分析者によって作成されたナレッジ１４３とを格納しておく（ステップＳ１０１）。

次に、情報抽出／変換／リンク部１５１は、収集情報１４１から兆候・事象を抽出して、その抽出した兆候・事象を計算機で処理しやすい兆候・事象情報に変換し、その変換した兆候・事象情報１４４を記憶装置（統合化されたデータベース）１４０に格納すると共に、兆候・事象情報１４４をナレッジ１４３に紐付けする（ステップＳ１０２）。

引き続いて、ナレッジ統合部１５２は、ナレッジ１４３を教師データとして機械学習した結果を共用オブジェクトリポジトリ１４５として得て、その共用オブジェクトリポジトリ１４５とナレッジ１４３との組み合わせをナレッジ統合結果（１４３；１４５）として記憶装置（統合化されたデータベース）１４０に格納する（ステップＳ１０３）。

次に、横断検索部１５３は、収集情報１４１、兆候・事象情報１４４、シングルソース分析結果１４２、およびナレッジ統合結果（１４３；１４５）を横断的に検索して、横断検索結果を得る（ステップＳ１０４）。

そして、可視化部１５４は、横断検索結果を複数の可視化手法で可視化する（ステップＳ１０５）。

推論部１０６は、横断検索結果とナレッジ統合結果（１４３；１４５）とを機械学習して、推論結果を出力する（ステップＳ１０６）。

尚、統合データベースシステム１００の各部は、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせを用いて実現可能である。ハードウェアとソフトウェアとを組み合わせた形態では、ＲＡＭに統合管理プログラムが展開され、該統合管理プログラムに基づいて制御部（ＣＰＵ）等のハードウェアを動作させることによって、各部を各種手段として実現する。また、該統合管理プログラムは、記録媒体に記録されて頒布されても良い。当該記録媒体に記録された統合管理プログラムは、有線、無線、又は記録媒体そのものを介して、メモリに読込まれ、制御部等を動作させる。尚、記録媒体を例示すれば、オプティカルディスクや磁気ディスク、半導体メモリ装置、ハードディスクなどが挙げられる。

上記実施の形態を別の表現で説明すれば、統合データベースシステム１００として動作させるコンピュータを、ＲＡＭに展開された統合管理プログラムに基づき、情報抽出／変換／リンク部１５１、ナレッジ統合部１５２、横断検索部１５３、可視化部１５４、および推論部１５５として動作させることで実現することが可能である。

図３は、図１に示した統合データベースシステム１００を含む、統合管理システム３００を示すブロック図である。

統合管理システム３００は、統合データベースシステム１００と、第１乃至第Ｎ（Ｎは２以上の整数）のシングルソース分析装置２００－１～２００－Ｎとから成る。

各シングルソース分析装置２００－１～２００－Ｎは、収集情報を分析してシングルソース分析結果１４２を得る。

次に、本実施形態の効果について説明する。

第１の効果は、関連技術のシングルソース分析では見過ごされていた、兆候・事象情報相互の関連性を配慮した状況把握が可能となることである。その理由は、複数の情報収集手段により収集された収集情報１４１を入力とした、統合データベースシステム１００を導入しているからである。

第２の効果は、兆候・事象情報１４４とナレッジ１４３との関係を基にした兆候事象の検索を行うことが可能となることである。その理由は、分析者の知見であったナレッジ１４３をモデル化し蓄積しているからである。

第３の効果は、起こりうる事態、事態に対する対処案とその影響の可能性を推論することが可能となることである。その理由は、ナレッジ１４３を蓄積することにより、兆候・事象情報１４４とナレッジ１４３との関係を評価しているからである。

第４の効果は、状況把握、意思決定において効果的な支援ができることである。その理由は、各情報収集手段により収集された収集情報１４１、分析されたシングルソース分析結果１４２を横断検索可能とすることで、横断検索結果を様々な表現様式で視覚化しているからである。

図４は、本発明の実施例に係る統合管理システム３００の構成を示すブロック図である。図示の統合管理システム３００は、上記Ｎが３に等しい場合を示している。

図示の統合管理システム３００は、統合データベースシステム１００と、第１乃至第３のシングルソース分析装置としての、IMINTシステム２００－１、OSINTシステム２００－１、およびxxINTシステム２００－３から成る。

ここで、「IMINT」は、Imagery intelligenceの略称であって、衛星や航空写真を使って情報を収集するインテリジェンス収集分野である。

また、「OSINT」は、open-source intelligenceの略称であって、諜報活動の分野のひとつで、公然に公開される情報を情報源とすることが特徴である。換言すれば、「OSINT」は、「合法的に入手できる資料」を「合法的に調べ突き合せる」手法で、情報源は政府の公式発表（プレスリリース）、マスメディアによる報道・インターネット・新聞・書籍・電話帳・科学誌その他を含む。

IMINTシステム２００－１、OSINTシステム２００－２、およびxxINTシステム２００－３の各々は、統合対象となるセンサデータを収集、蓄積し、判読・分析するための個別サブシステムである。各個別サブシステム２００－１～２００－３は、収集された情報に対してメタデータを付与して蓄積し、分析者により分析し、分析結果をデータソースごとの個別の「報告資料」として、端的な文書としてまとめる。

また、各個別サブシステム２００－１～２００－３は、個別分析の過程で抽出された情報に対して、発生日時、座標などの共通的な情報と、各情報源固有の情報とをメタデータを付与して蓄積する。このように、各個別サブシステム２００－１～２００－３は、収集情報をシングルソース分析して、シングルソース分析結果１４２を出力する。

統合データベースシステム１００は、IMINTシステム２００－１、OSINTシステム２００－２、およびxxINTシステム２００－３から出力されたシングルソース分析結果１４２に対して、後述するような、情報抽出／変換／リンク、ナレッジ管理、ナレッジ統合、横断検索、可視化、および推論の各処理を実施する。換言すれば、統合データベースシステム１００は、情報抽出／変換／リンク機能、ナレッジ管理機能、ナレッジ統合機能、横断検索機能、可視化機能、および推論機能を持つ。

情報抽出／変換／リンク機能は、情報抽出／変換／リンク部１５１によって実行される。ナレッジ管理機能は分析者によって実施される。ナレッジ統合機能は、ナレッジ統合部１５２によって実行される。横断検索機能は、横断検索部１５３によって実行される。可視化機能は、可視化部１５４によって実行される。そして、推論機能は、推論部１５５によって実行される。

情報抽出／変換／リンク機能は、上記個別サブシステム２００－１～２００－３により収集、抽出された情報、その情報から作成された報告資料、発生している事象について構造化、タグ付し、ナレッジ１４３との紐付を行う。

ナレッジ管理機能は、現実世界で発生した事象、事実の相互の関係を分析者の知見により主題ごとにオントロジに基づきモデル化を行い、ナレッジ１４３を作成する。

ナレッジ統合機能は、ナレッジ１４３を機械学習することにより、ナレッジ１４３の抽象化、統合を行い、ナレッジ統合結果（１４３；１４５）を出力する。

横断検索機能は、蓄積された兆候事象を横断的に主題に基づき検索し、関心事象がどのナレッジ１４３と関連が強いかを可視化し、横断検索結果を出力する。

可視化機能は、横断検索結果として得られた兆候事象について地図、グラフ、クロノロジ（時系列変化）などの複数の方法で可視化することにより、状況判断を支援する。

推論機能は、横断検索結果、ナレッジ統合結果（１４３；１４５）を機械学習することで、発生事象相互の関係、起こりうる事態の推測、事態対処施策とその影響の可能性を示す。

次に、本実施例に係る統合管理システム３００の動作について説明する。

［情報抽出／変換／ナレッジへのリンク処理］
統合データベースシステム１００は、情報抽出／変換／リンク機能により、RDF（Resource Description Framework）等の技術を活用し、様々な情報収集手段にて取得された報告資料／情報についての発生日時、座標などの共通的な情報、個別に抽出された情報の構造化を行い、ナレッジ１４３との自動的な紐付を行う。

ここで、RDFとは、ウェブ上にある「リソース」を記述するための統一された枠組みである。RDFは特にメタデータについて記述することを目的としており、セマンテック・ウェブを実現するための技術的な構成要素の１つである。

［機械学習によるナレッジ統合処理］
統合データベースシステム１００は、ナレッジ統合機能により、情報分析者が作成したナレッジや既存の知識体系を、機械学習を用いて統合し、共用オブジェクトリポジトリ１４５を整備する。統合化されたデータベース１４０は、ナレッジ１４３と共用オブジェクトリポジトリ１４５との組み合わせを、ナレッジ統合結果として格納する。

ここで、「リポジトリ（repository）」とは、情報工学において、仕様・デザイン・ソースコード・テスト情報・インシデント情報など、システム開発プロジェクトに関連するデータの一元的な貯蔵庫を意味する。リポジトリは、一種のデータベースであり、ソフトウェア開発および保守における各工程の様々な情報を一元管理する。

［ナレッジ管理処理］
統合データベースシステム１００は、ナレッジ管理機能により、オントロジエディタにより共用オブジェクトリポジトリ１４５を源泉として、分析者が主題毎のナレッジ（実世界のモデル）１４３の生成・編集・管理を可能とする。

ここで、オントロジとは、エキスパートシステムを構築する際に用いられる知識表現の語彙または基本となる概念の体系をいう。オントロジエディタは、オントロジをグラフィカルに記述する環境を提供する。

［横断検索処理］
統合データベースシステム１００は、横断検索機能により、OWL（Web Ontology Language）、SPARQL（Protocol and RDF Query Language）/GeoSPARQLなどの情報検索技術により分析者の主題を検索キーとした様々な情報（IMINT/OSINT等）の横断的かつセマンティックな検索を行う。統合データベースシステム１００は、横断検索機能により横断検索結果を出力する。

ここで、OWLは、インターネット上に存在するオントロジを用いてデータ交換を行うためのデータ記述言語である。SPARQLは、RDFクリエ言語の一種である。RDFクリエ言語とは、Resource Description Frameworkで記述されたデータを検索／操作するコンピュータ言語である。GeoSPARQLは、OGC（Open Geospatial Consortium）からのセマンテック・ウェブの地理空間関連データの表現と照会のための標準である。OGCとは、GML(Geography Markup Language)をはじめとした、地理空間に関する情報の標準化などを推進している非営利団体である。GMLは、地形などの地理情報を記述するために用いられるXML(Extensible Markup Language)仕様である。XMLは、HTML(Hypertext Markup Language)に代わるものとして標準化作業が進むページ記述言語であって、HTMLで普及したリンク（関連づけ）機能などを拡張するとともに、SGML(Standard generalized Markup Language)をインターネット向けに最適化した言語である。

［可視化処理］
統合データベースシステム１００は、可視化機能により、Web等の技術により、横断検索結果を様々な表現形式（地図、グラフ、クロノロジ等）で可視化し、分析的思考を支援する。

ここで、「クロノロジ（chronology）」とは、過去の出来事を年代順に並べたものであり、年表または年代記を意味する。

［推論処理］
統合データベースシステム１００は、推論機能により、推論MLN(Markov Logic Network)等の自動推論技術により、横断検索結果およびナレッジ統合結果（１４３；１４５）を機械学習することにより、起こり得る事態に対する推論を実施し、取り得る選択肢と可能性を提示する。

ここで、MLNとは、一階述語論理（FOL）にMarkov Networkを組み合わせた言語であり、Markov Networkを構築するためのテンプレート言語とみなすことができる。ここで、「一階述語論理（first-order predicate logic）」とは、固体の量化のみを許す述語論理（predicate logic）である。述語論理とは、数理論理学における論理の数学的モデルの一つであり、命題論理を拡張したものである。Markov Networkは、多数の確率変数の同時確率分布を記述するグラフィカルモデルである。

詳述すると、一階述語論理はドメインの知識を論理式という形で明示的に考慮することができるが、規則として与えられている論理式が偽となるような述語を１つでも含んでいる可能世界は充足不能と見なされる。このため、一階述語論理は、絶対に成立することが保証されている規則しか扱えないという問題がある。ここで可能世界とは定数のみを項とする述語（ground atom）の集合である。これに対して、MLNでは、述語論理の各論理式に重みを割り当てることで、確率的に可能世界のもっともらしさを表すことができ、論理式の違反を許容することが可能となる。

次に、本実施例の効果について説明する。

第１の効果は、関連技術のシングルソース分析では見過ごされていた、兆候事象相互の関連性を配慮した状況把握が可能となることである。その理由は、複数の情報収集手段により収集された収集情報１４１を入力とした、統合データベースシステム１００を導入しているからである。

第２の効果は、兆候・事象情報１４４とナレッジ１４３との関係を基にした兆候事象の検索を行うことが可能となることである。その理由は、分析者の知見であったナレッジ１４３をモデル化し蓄積しているからである。

第３の効果は、起こりうる事態、事態に対する対処案とその影響の可能性を推論することが可能となることである。その理由は、ナレッジ１４３を蓄積することにより、兆候・事象情報１４４とナレッジ１４３との関係を評価しているからである。

第４の効果は、状況把握、意思決定において効果的な支援ができることである。その理由は、各情報収集手段により収集された収集情報１４１、分析されたシングルソース分析結果１４２を横断検索可能とすることで、横断検索結果を様々な表現様式で視覚化しているからである。

尚、統合データベースシステム１００の各部は、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせを用いて実現可能である。ハードウェアとソフトウェアとを組み合わせた形態では、ＲＡＭに統合管理プログラムが展開され、該統合管理プログラムに基づいて制御部（ＣＰＵ）等のハードウェアを動作させることによって、各部を各種手段として実現する。また、該統合管理プログラムは、記録媒体に記録されて頒布されても良い。当該記録媒体に記録された統合管理プログラムは、有線、無線、又は記録媒体そのものを介して、メモリに読込まれ、制御部等を動作させる。尚、記録媒体を例示すれば、オプティカルディスクや磁気ディスク、半導体メモリ装置、ハードディスクなどが挙げられる。

上記実施の形態を別の表現で説明すれば、ＲＡＭに展開された統合管理プログラムに基づき、統合データベースシステム１００として動作させるコンピュータに、情報抽出／変換／リンク機能、ナレッジ管理機能、ナレッジ統合機能、横断検索機能、可視化機能、および推論機能を実現させることが可能である。

以上、本発明の実施の形態および実施例を、図面を参照しつつ説明してきたが、当業者であれば、他の類似する実施形態および実施例を使用することができること、また、本発明から逸脱することなく適宜形態の変更又は追加を行うことができることに留意すべきである。

上記の実施形態および実施例は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。

（付記１）複数の情報収集手段によって収集された収集情報と、前記収集情報を分析して得られるシングルソース分析結果と、分析者によって作成されたナレッジとを格納する統合化されたデータベースと、
前記収集情報から兆候・事象を抽出して、該抽出した兆候・事象を計算機で処理しやすい兆候・事象情報に変換し、該変換した兆候・事象情報を前記統合化されたデータベースに格納すると共に、前記兆候・事象情報を前記ナレッジに紐付けする、情報抽出／変換／リンク部と、
前記ナレッジを教師データとして機械学習した結果を共用オブジェクトリポジトリとして得て、該共用オブジェクトリポジトリと前記ナレッジとの組み合わせをナレッジ統合結果として前記統合化されたデータベースに格納するナレッジ統合部と、
前記収集情報、前記兆候・事象情報、前記シングルソース分析結果、および前記ナレッジ統合結果を横断的に検索して、横断検索結果を得る横断検索部と、
前記横断検索結果を複数の可視化手法で可視化可能な可視化部と、
前記横断検索結果と前記ナレッジ統合結果とを機械学習して、推論結果を出力する推論部と、
を備える統合データベースシステム。

（付記２）前記シングルソース分析結果は、前記収集情報にメタデータが付加された結果である、付記１に記載の統合データベースシステム。

（付記３）前記ナレッジは、前記分析者の知見により主題ごとにオントロジに基づきモデル化された情報である、付記１又は２に記載の統合データベースシステム。

（付記４）前記可視化部は、前記横断検索結果として得られた兆候事象について、前記複数の可視化手法として、地図、グラフ、およびクロノロジのグループから選択された少なくとも１つの手法で可視化する、付記１乃至３のいずれか１つに記載の統合データベースシステム。

（付記５）前記推論部は、前記推論結果として、発生事象相互の関係を示す情報、起こりうる事態の推測を示す情報、該推測した事態の対処施策とその影響の可能性を示す情報の中から選択された少なくとも１つを出力する、付記１乃至４のいずれか１つに記載の統合データベースシステム。

（付記６）付記１乃至５のいずれか１つに記載の統合データベースシステムと、
前記収集情報を分析して前記シングルソース分析結果を得る複数のシングルソース分析装置と、
を備える統合管理システム。

（付記７）複数の情報収集手段によって収集された収集情報と、前記収集情報を分析して得られるシングルソース分析結果と、分析者によって作成されたナレッジとを統合化されたデータベースに格納し、
情報抽出／変換／リンク部が、前記収集情報から兆候・事象を抽出して、該抽出した兆候・事象を計算機で処理しやすい兆候・事象情報に変換し、該変換した兆候・事象情報を前記統合化されたデータベースに格納すると共に、前記兆候・事象情報を前記ナレッジに紐付けし、
ナレッジ統合部が、前記ナレッジを教師データとして機械学習した結果を共用オブジェクトリポジトリとして得て、該共用オブジェクトリポジトリと前記ナレッジとの組み合わせをナレッジ統合結果として前記統合化されたデータベースに格納し、
横断検索部が、前記収集情報、前記兆候・事象情報、前記シングルソース分析結果、および前記ナレッジ統合結果を横断的に検索して、横断検索結果を得、
可視化部が、前記横断検索結果を複数の可視化手法から選択された少なくとも１つの手法で可視化し、
推論部が、前記横断検索結果と前記ナレッジ統合結果とを機械学習して、推論結果を出力する、
統合管理方法。

（付記８）前記シングルソース分析結果は、前記収集情報にメタデータが付加された結果である、付記７に記載の統合管理方法。

（付記９）前記ナレッジは、前記分析者の知見により主題ごとにオントロジに基づきモデル化された情報である、付記７又は８に記載の統合管理方法。

（付記１０）前記可視化部は、前記横断検索結果として得られた兆候事象について、前記複数の可視化手法として、地図、グラフ、およびクロノロジのグループから選択された少なくとも１つの手法で可視化する、付記７乃至９のいずれか１つに記載の統合管理方法。

（付記１１）前記推論部は、前記推論結果として、発生事象相互の関係を示す情報、起こりうる事態の推測を示す情報、該推測した事態の対処施策とその影響の可能性を示す情報の中から選択された少なくとも１つを出力する、付記７乃至１０のいずれか１つに記載の統合管理方法。

（付記１２）複数の情報収集手段によって収集された収集情報と、前記収集情報を分析して得られるシングルソース分析結果と、分析者によって作成されたナレッジとを統合化されたデータベースに格納する格納手順と、
前記収集情報から兆候・事象を抽出して、該抽出した兆候・事象を計算機で処理しやすい兆候・事象情報に変換し、該変換した兆候・事象情報を前記統合化されたデータベースに格納すると共に、前記兆候・事象情報を前記ナレッジに紐付けする、情報抽出／変換／リンク手順と、
前記ナレッジを教師データとして機械学習した結果を共用オブジェクトリポジトリとして得て、該共用オブジェクトリポジトリと前記ナレッジとの組み合わせをナレッジ統合結果として前記統合化されたデータベースに格納するナレッジ統合手順と、
前記収集情報、前記兆候・事象情報、前記シングルソース分析結果、および前記ナレッジ統合結果を横断的に検索して、横断検索結果を得る横断検索手順と、
前記横断検索結果を複数の可視化手法から選択された少なくとも１つの手法で可視化する可視化手順と、
前記横断検索結果と前記ナレッジ統合結果とを機械学習して、推論結果を出力する推論手順と、
をコンピュータに実行させるための統合管理プログラム。

（付記１３）前記シングルソース分析結果は、前記収集情報にメタデータが付加された結果である、付記１２に記載の統合管理プログラム。

（付記１４）前記ナレッジは、前記分析者の知見により主題ごとにオントロジに基づきモデル化された情報である、付記１２又は１３に記載の統合管理プログラム。

（付記１５）前記可視化手順は、前記コンピュータに、前記横断検索結果として得られた兆候事象について、前記複数の可視化手法として、地図、グラフ、およびクロノロジのグループから選択された少なくとも１つの手法で可視化させる、付記１２乃至１４のいずれか１つに記載の統合管理プログラム。

（付記１６）前記推論手順は、前記コンピュータに、前記推論結果として、発生事象相互の関係を示す情報、起こりうる事態の推測を示す情報、該推測した事態の対処施策とその影響の可能性を示す情報の中から選択された少なくとも１つを出力させる、付記１２乃至１５のいずれか１つに記載の統合管理プログラム。

１００ 統合データベースシステム
１１０ 通信Ｉ／Ｆ
１２０ 入力装置
１３０ 出力装置
１４０ 記憶装置（統合化されたデータベース）
１４１ 収集情報
１４２ シングルソース分析結果
１４３ ナレッジ
１４４ 兆候・事象情報
１４５ 共用オブジェクトリポジトリ
１５０ データ処理装置
１５１ 情報抽出／変換／リンク部
１５２ ナレッジ統合部
１５３ 横断検索部
１５４ 可視化部
１５５ 推論部
２００－１ 第１のシングルソース分析装置（IMINTシステム）
２００－２ 第２のシングルソース分析装置（OSINTシステム）
２００－３ 第３のシングルソース分析装置（xxINTシステム）
２００－Ｎ 第Ｎのシングルソース分析装置
３００ 統合管理システム

Claims (10)

1. 複数の情報収集手段によって収集された収集情報と、前記収集情報を分析して得られるシングルソース分析結果と、分析者によって作成されたナレッジとを格納する統合化されたデータベースと、
   前記収集情報から兆候・事象を抽出して、該抽出した兆候・事象を計算機で処理しやすい兆候・事象情報に変換し、該変換した兆候・事象情報を前記統合化されたデータベースに格納すると共に、前記兆候・事象情報を前記ナレッジに紐付けする、情報抽出／変換／リンク部と、
   前記ナレッジを教師データとして機械学習した結果を共用オブジェクトリポジトリとして得て、該共用オブジェクトリポジトリと前記ナレッジとの組み合わせをナレッジ統合結果として前記統合化されたデータベースに格納するナレッジ統合部と、
   前記収集情報、前記兆候・事象情報、前記シングルソース分析結果、および前記ナレッジ統合結果を横断的に検索して、横断検索結果を得る横断検索部と、
   前記横断検索結果を複数の可視化手法で可視化可能な可視化部と、
   前記横断検索結果と前記ナレッジ統合結果とを機械学習して、推論結果を出力する推論部と、
   を備える統合データベースシステム。
2. 前記シングルソース分析結果は、前記収集情報にメタデータが付加された結果である、請求項１に記載の統合データベースシステム。
3. 前記ナレッジは、前記分析者の知見により主題ごとにオントロジに基づきモデル化された情報である、請求項１又は２に記載の統合データベースシステム。
4. 前記可視化部は、前記横断検索結果として得られた兆候事象について、前記複数の可視化手法として、地図、グラフ、およびクロノロジのグループから選択された少なくとも１つの手法で可視化する、請求項１乃至３のいずれか１つに記載の統合データベースシステム。
5. 前記推論部は、前記推論結果として、発生事象相互の関係を示す情報、起こりうる事態の推測を示す情報、該推測した事態の対処施策とその影響の可能性を示す情報の中から選択された少なくとも１つを出力する、請求項１乃至４のいずれか１つに記載の統合データベースシステム。
6. 請求項１乃至５のいずれか１つに記載の統合データベースシステムと、
   前記収集情報を分析して前記シングルソース分析結果を得る複数のシングルソース分析装置と、
   を備える統合管理システム。
7. 複数の情報収集手段によって収集された収集情報と、前記収集情報を分析して得られるシングルソース分析結果と、分析者によって作成されたナレッジとを統合化されたデータベースに格納し、
   情報抽出／変換／リンク部が、前記収集情報から兆候・事象を抽出して、該抽出した兆候・事象を計算機で処理しやすい兆候・事象情報に変換し、該変換した兆候・事象情報を前記統合化されたデータベースに格納すると共に、前記兆候・事象情報を前記ナレッジに紐付けし、
   ナレッジ統合部が、前記ナレッジを教師データとして機械学習した結果を共用オブジェクトリポジトリとして得て、該共用オブジェクトリポジトリと前記ナレッジとの組み合わせをナレッジ統合結果として前記統合化されたデータベースに格納し、
   横断検索部が、前記収集情報、前記兆候・事象情報、前記シングルソース分析結果、および前記ナレッジ統合結果を横断的に検索して、横断検索結果を得、
   可視化部が、前記横断検索結果を複数の可視化手法から選択された少なくとも１つの手法で可視化し、
   推論部が、前記横断検索結果と前記ナレッジ統合結果とを機械学習して、推論結果を出力する、
   統合管理方法。
8. 前記可視化部は、前記横断検索結果として得られた兆候事象について、前記複数の可視化手法として、地図、グラフ、およびクロノロジのグループから選択された少なくとも１つの手法で可視化する、請求項７に記載の統合管理方法。
9. 前記推論部は、前記推論結果として、発生事象相互の関係を示す情報、起こりうる事態の推測を示す情報、該推測した事態の対処施策とその影響の可能性を示す情報の中から選択された少なくとも１つを出力する、請求項７又は８に記載の統合管理方法。
10. 複数の情報収集手段によって収集された収集情報と、前記収集情報を分析して得られるシングルソース分析結果と、分析者によって作成されたナレッジとを統合化されたデータベースに格納する格納手順と、
    前記収集情報から兆候・事象を抽出して、該抽出した兆候・事象を計算機で処理しやすい兆候・事象情報に変換し、該変換した兆候・事象情報を前記統合化されたデータベースに格納すると共に、前記兆候・事象情報を前記ナレッジに紐付けする、情報抽出／変換／リンク手順と、
    前記ナレッジを教師データとして機械学習した結果を共用オブジェクトリポジトリとして得て、該共用オブジェクトリポジトリと前記ナレッジとの組み合わせをナレッジ統合結果として前記統合化されたデータベースに格納するナレッジ統合手順と、
    前記収集情報、前記兆候・事象情報、前記シングルソース分析結果、および前記ナレッジ統合結果を横断的に検索して、横断検索結果を得る横断検索手順と、
    前記横断検索結果を複数の可視化手法から選択された少なくとも１つの手法で可視化する可視化手順と、
    前記横断検索結果と前記ナレッジ統合結果とを機械学習して、推論結果を出力する推論手順と、
    をコンピュータに実行させるための統合管理プログラム。

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