JP7156376B2 - 観測事象判定装置、観測事象判定方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、推論で用いる観測事象の必要性を判定するための、観測事象判定装置、及び観測事象判定方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムに関する。

従来から、計算機によって推論を実行する試みがなされている（特許文献１～４参照）。計算機によって推論を行なえば、事実から得られた情報に基づいて、様々な事態を推理することが可能となる。このため、計算機による推論は、上述した出店計画、犯罪捜査、災害時の避難、環境管理等に有用であり、推論を利用すればシミュレーションの精度の向上が期待できる。

また、推論の例として、仮説推論では、知識（ルール）と、観測事象（得られた事実）とから、妥当な仮説の導出が行われる。例えば、知識として「Ａ⇒Ｂ（Ａが成り立っているならＢが成り立つ）」が存在し、観測事象として「Ｂが成り立っている」が取得されているとする。この場合、推論により、仮説として「Ａが成り立っている」が得られる。なお、以降では、仮説推論のことを後ろ向き推論ともいう。また、ＢからＡを探すことを「推論を後ろ向きにたどる」という。

特開平９－２１３０８１号公報 特開平１０－３３３９１１号公報 特開２０００－２４２４９９号公報 特表２０１５－５０２６１７号公報

ところで、通常、推論において、知識は人手によって設定されるが、観測事象は、システム運営時のログ等から大量に取得される。このため、従来からの推論を行うシステムには、観測事象の蓄積によって、推論を行うために必要な処理時間が大きく増加するという問題が発生している。

一方、必ずしも、取得された観測事象の全てが、推論において必要であるわけではなく、取得された観測事象のなかには、不要な観測事象も存在する。従って、取得された観測事象の中から、不要な観測事象を特定できれば、上記の問題を解消できると考えられる。しかしながら、従来からの推論を行うシステムには、このような機能は備えられておらず、上記の問題の解消は困難である。

本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、推論において不要な観測事象データを特定し得る、観測事象判定装置、観測事象判定方法、及びプログラムを提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明の一側面における観測事象判定装置は、
観測事象を示す観測事象データを受け付ける、データ受付部と、
受け付けた前記観測事象データ以外の他の観測事象データと知識データとに基づいて、受け付けた前記観測事象データが不要であるかどうかを判定する、データ判定部と、
を備えている、ことを特徴とする。

また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における観測事象判定方法は、
（ａ）観測事象を示す観測事象データを受け付ける、ステップと、
（ｂ）受け付けた前記観測事象データ以外の他の観測事象データと知識データとに基づいて、受け付けた前記観測事象データが不要であるかどうかを判定する、ステップと、
を有する、ことを特徴とする。

更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、
コンピュータに、
（ａ）観測事象を示す観測事象データを受け付ける、ステップと、
（ｂ）受け付けた前記観測事象データ以外の他の観測事象データと知識データとに基づいて、受け付けた前記観測事象データが不要であるかどうかを判定する、ステップと、
を実行させる、プログラム。

以上のように、本発明によれば、推論において不要な観測事象データを特定することができる。

図１は、本発明の実施の形態における観測事象判定装置の構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の実施の形態における観測事象判定装置のデータ判定部の機能を説明する図である。 図３は、本発明の実施の形態における観測事象判定装置のデータ判定部の拡張機能の一例を説明する図である。 図４は、図３に示す拡張機能によって得られる有向グラフの一例を示す図である。 図５は、本発明の実施の形態における観測事象判定装置のデータ判定部の拡張機能の他の例を説明する図である。 図６は、本発明の実施の形態における観測事象判定装置１０の動作を示すフロー図である。 図７は、本発明の実施の形態で行われる処理の具体例の条件を示す図である。 図８は、本発明の実施の形態における観測事象判定装置１０を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。

（実施の形態）
以下、本発明の実施の形態における、観測事象判定装置、観測事象判定方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体について、図１～図８を参照しながら説明する。

［発明の構成］
最初に、本発明の実施の形態における観測事象判定装置の構成について説明する。図１は、本発明の実施の形態における観測事象判定装置の構成を示すブロック図である。

図１に示す、本実施の形態における観測事象判定装置１０は、推論で用いる観測事象の必要性を判定する装置である。図１に示すように、観測事象判定装置１０は、データ受付部１１と、データ判定部１２とを備えている。

データ受付部１１は、観測事象を示す観測事象データを受け付ける。観測事象データは、例えば、「isFile(Data)」等の観測論理式によって構成されている。データ判定部１２は、受け付けた観測事象データ以外の他の観測事象データと知識データとに基づいて、受け付けた観測事象データが不要であるかどうかを判定する。

このように、本実施の形態では、受け付けられた観測事象データが必要であるかどうかが適切に判定され、推論において不要な観測事象データが特定される。本実施の形態によれば、観測事象データの大量蓄積による仮説導出にかかる時間の増加が抑制される。

続いて、図１に加えて、図２を用いて、本実施の形態における観測事象判定装置１０の機能について説明する。図２は、本発明の実施の形態における観測事象判定装置のデータ判定部の機能を説明する図である。

本実施の形態では、データ判定部１２は、まず、受け付けた観測事象データに対して、知識データに基づいた解析を実行する。そして、データ判定部１２は、解析の結果と他の観測事象データとから、受け付けた観測事象データが導出可能であると判定する場合に、受け付けた観測事象データを不要であると判定する。

具体的には、図２に示すように、観測Ｐとして、観測事象データ「isFile(Data)」が、観測Ｏ’として、観測事象データ「isText(Data)」、「!isZip(Data)」、及び「!isPacket(Data)」が観測されたとする。また、知識データ（ルール）として、「isText(x)⇒isFile(x)」、「isZip(x)⇒isFile(x)」、「isPacket(x)⇒isFile(x)」が存在しているとする。なお、ここでは、「!」は否定を表す記号として用いられている。

この場合、データ判定部１２は、観測Ｐの解析の結果として、例えば、「isText(Data)」、「!isZip(Data)」、及び「!isPacket(Data)」を取得する。そして、図２の例では、取得された解析の結果に含まれるリテラルは、他の観測（観測事象データ）Ｏ’（「isText(Data)」、「!isZip(Data)」、及び「!isPacket(Data)」）に含まれている。従って、この場合、データ判定部１２は、観測Ｐは、解析の結果と他の観測事象データとから導出可能であると判定できるので、観測Ｐを不要であると判定する。

更に、図３～図５を用いて、データ判定部１２の拡張機能について説明する。図３は、本発明の実施の形態における観測事象判定装置のデータ判定部の拡張機能の一例を説明する図である。図４は、図３に示す拡張機能によって得られる有向グラフの一例を示す図である。

図３の例では、データ判定部１２は、まず、受け付けた観測事象データに対して、解析として、後ろ向き推論を行う。また、データ判定部１２は、後ろ向き推論の代わりに、例えば、オントロジーによる上位下位関係を用いた解析を実行することもできる。

次いで、データ判定部１２は、得られた推論結果について、受け付けた観測事象データから推論を後ろ向きにたどった場合に、必ず他の観測事象データのいずれかに該当することを条件に、受け付けた観測事象データを不要であると判定する。

具体的には、図３の例では、観測Ｐとして、「isFile(Data)」が、観測Ｏ’として、「!isZip(Data)」、「!isPacket(Data)」、「!haveFlag(Data,y)」、及び「!isMeaningful(Data)」が観測されているとする。一方、知識データとしては、図２の例で示した「isText(x)⇒isFile(x)」、「isZip(x)⇒isFile(x)」、「isPacket(x)⇒isFile(x)」に加えて、「haveFlag(x,y) ⇒isText(x)」及び「isMeaningful(x) ⇒isText(x)」も存在しているとする。この場合において、データ判定部１２が観測Ｐに対して解析（後ろ向き推論）を行うと、「isText(Data)」、「isZip(Data)」、及び「isPacket(Data)」が得られる。

ところで、図３の例では、他の観測事象データＯ’には、「!isZip(Data)」、「!isPacket(Data)」、「!haveFlag(Data,y)」、及び「!isMeaningful(Data)」は含まれているが、「isText(Data)」は含まれていない。従って、図２の例であれば、観測Ｐは削除できないと判定される。なお、以降では、肯定のリテラル（「isZip(Data)」など）と否定のリテラル（「!isZip(Data)」など）は同一であるとして扱う。

これに対して、図３の例では、知識データとして、「haveFlag(x,y) ⇒isText(x)」と、「isMeaningful(x) ⇒isText(x)」とが更に含まれている。この場合、データ判定部１２が、先の推論結果である「isText(Data)」に対して、後ろ向きに推論を行うと、「haveFlag(Data,y)」、及び「isMeaningful(Data)」が取得される。そして、これらは他の観測事象データＯ’に含まれるので、データ判定部１２は、観測Ｐを不要であると判定する。なお、図３において、実線で囲まれたリテラルは、観測されたリテラルを示し、破線で囲まれたリテラルは、観測されていないリテラルを示している。

また、図４は、観測Ｐから後ろ向き推論によってできる有向グラフを示している。図４に示す有向グラフにおいて、観測Ｐからリンクの向きに従って移動したときに、必ず観測Ｏ’のいずれかのリテラルに到達することができる場合、観測Ｐの削除が可能となる。

図５は、本発明の実施の形態における観測事象判定装置のデータ判定部の拡張機能の他の例を説明する図である。図５の例では、まず、受け付けた観測事象データと、観測が予想される事象とが同時に成立するか否かが条件となる。

言い換えると、図５の例では、観測事象データを構成する観測論理式と、観測が予想される事象を示す観測論理式とが連言をなす後件を持つルールがあることが条件となる。図５の例では、「D(x)⇒M(x)∧N(y)」及び「E(x)⇒M(x)∧N(y)」が該当する。そして、データ判定部１２は、この条件下のもと、観測が予想される事象が観測されていない場合、又は、受け付けた観測事象データ、もしくは、受け付けた観測事象データ以外の他の観測事象データからの知識データによる後ろ向き推論によって、観測が予想される事象の導出が不可能である場合は、受け付けた観測事象データを不要であると判定する。

具体的には、図５に示すように、観測Ｍとして、「M(x)」が観測されているとする。そして、知識データとして、「A(x)⇒M(x)」、「B(x)⇒M(x)」、「C(x)⇒M(x)」、「D(x)⇒M(x)∧N(y)」、及び「E(x)⇒M(x)∧N(y)」が存在しているとする。また、図５の中段に示すツリーは、観測Ｍから後ろ向き推論によってできる有向グラフを示している。図５の下段に示すツリーは、観測Ｍと観測Ｎ（観測事象データ：N(y)）とから後ろ向き推論によってできる有向グラフを示している。なお、図５中では、記号「＆」を用いて連言を表現している。

この条件下において、観測Ｏ’として、「A(x)」、「B(x)」、及び「C(x)」が観測されており、一方で、「D(x)」及び「E(x)」が観測されていない状況を考える。この時、観測が予想される事象N(y)が観測されていない場合、または、観測Ｍや観測Ｏ’から知識データによる後ろ向き推論によって、仮説としてN(y)を取得することができない場合、データ判定部１２は、観測Ｍを不要であると判定する。

ここで、図５に示した拡張機能についてより詳細に説明する。まず、知識データとして、以下に示すものが存在するとする。また、便宜上、各知識データは、グループ１～３のいずれかに属しているとする。

（グループ１）
A(x)⇒M(x)
B(x)⇒M(x)
C(x)⇒M(x)

（グループ２）
D(x)⇒M(x)∧N(y)
E(x)⇒M(x)∧N(y)

（グループ３）
F(x)⇒M(x)∧L(y)
G(x)⇒M(x)∧L(y)

上記の例において、A(x)、B(x)、及び C(x)が観測され、N(y)及びL(y)が観測されなければ又は仮説として得られなければ、データ判定部１２は、グループ１の知識データを用いた解析（後ろ向き推論）によって、M(x)は不要である（削除可能）と判定する。

また、上記の例において、A(x)、B(x)、C(x)、D(x)、及びE(x)が観測され、L(y)が観測されなければ又は仮説として得られなければ、データ判定部１２は、グループ１および２の知識データを用いた解析（後ろ向き推論）によって、M(x)は不要である（削除可能）と判定する。

更に、上記の例において、A(x)、B(x)、C(x)、F(x)、及びG(x)が観測され、N(y)が観測又は仮説として得られなければ、データ判定部１２は、グループ１および３の知識データを用いた解析（後ろ向き推論）によって、M(x)は不要である（削除可能）と判定する。

また、下記に示すように、各知識データが後件にM(x)∧K(z)を有しているとする。この場合、M(x)およびK(z)が観測されていれば、データ判定部１２は、上述した例と同様に、判定を実行できることは自明であろう。すなわち、上述した例の「M(x)」を「M(x)∧K(z)」に置き換えればよい。

（グループ１）
A(x)⇒M(x)∧K(z)
B(x)⇒M(x)∧K(z)
C(x)⇒M(x)∧K(z)

（グループ２）
D(x)⇒M(x)∧K(z)∧N(y)
E(x)⇒M(x)∧K(z)∧N(y)

（グループ３）
F(x)⇒M(x)∧K(z)∧L(y)
G(x)⇒M(x)∧K(z)∧L(y)

また、以下に示すように、前件に複数のリテラルが存在する知識データが存在するとする。この場合は、全ての前件のリテラルが観察されていることを条件に、データ判定部１２は、後件のリテラルは不要である（削除可能）と判定する。

A1(x)∧A2(x)⇒M(x)
B1(x)∧B2(x)⇒M(x)

［装置動作］
次に、本発明の実施の形態における観測事象判定装置１０の動作について図６を用いて説明する。図６は、本発明の実施の形態における観測事象判定装置１０の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図１～図５を参照する。また、本実施の形態では、観測事象判定装置１０を動作させることによって、観測事象判定方法が実施される。よって、本実施の形態における観測事象判定方法の説明は、以下の観測事象判定装置１０の動作説明に代える。

図６に示すように、最初に、データ受付部１１は、観測事象を示す観測事象データを受け付ける（ステップＡ１）。ステップＡ１において受け付けられる観測事象データは、１つであっても良いし、複数個であっても良い。

次に、データ判定部１２は、ステップＡ１で受け付けた各観測事象データに知識データを適用して解析（後ろ向き推論）を行い、これによって仮説候補を生成する（ステップＡ２）。

次に、データ判定部１２は、観測事象データ（観測論理式）の１つを判定対象として選択する（ステップＡ３）。

次に、データ判定部１２は、ステップＡ３で選択した判定対象の観測論理式と連言をなす論理式の１つを選択する（ステップＡ４）。

次に、データ判定部１２は、ステップＡ４で選択した観測論理式が、観測されている場合、又は他の観測論理式から後ろ向き推論によって仮説候補として生成可能な場合は、この観測論理式を、ステップＡ３で選択した判定対象の関連論理式として抽出する（ステップＡ５）。

次に、データ判定部１２は、ステップＡ３で選択した判定対象の観測論理式と連言をなす論理式の全てについて、ステップＡ５の処理が終了しているかどうかを判定する（ステップＡ６）。

ステップＡ６の判定の結果、ステップＡ３で選択した判定対象の観測論理式と連言をなす論理式の全てについて、ステップＡ５の処理が終了していない場合は、データ判定部１２は、再度ステップＡ４を実行する。

一方、ステップＡ６の判定の結果、ステップＡ３で選択した判定対象の観測論理式と連言をなす論理式の全てについて、ステップＡ５の処理が終了している場合は、データ判定部１２は、ステップＡ７を実行する。

ステップＡ７では、データ判定部１２は、ステップＡ３で選択した判定対象の観測論理式から、及びこれと関連論理式との連言から、推論を後ろ向きにたどる。

そして、データ判定部１２は、ステップＡ７の結果に基づき、ステップＡ３で選択した判定対象の観測論理式、及びこれと関連論理式との連言から、推論を後ろ向きにたどった場合に、ステップＡ１で受け付けられた観測事象データ（観測論理式）のいずれかに一致する仮説候補に必ず到達するかどうかを判定する（ステップＡ８）。

ステップＡ８の判定の結果、ステップＡ１で受け付けられた観測事象データ（観測論理式）のいずれかに一致する仮説候補に到達していない場合は、データ判定部１２は、ステップＡ１０を実行する。

一方、ステップＡ８の判定の結果、ステップＡ１で受け付けられた観測事象データ（観測論理式）のいずれかに一致する仮説候補に到達している場合は、データ判定部１２は、ステップＡ３で選択した判定対象の観測論理式を削除する（ステップＡ９）。その後、データ判定部１２は、ステップＡ１０を実行する。

ステップＡ１０では、データ判定部１２は、判定対象として選択されていない観測事象データが存在しているかどうかを判定する。ステップＡ１０の判定の結果、判定対象として選択されていない観測事象データが存在している場合は、データ判定部１２は、再度ステップＡ３を実行する。

一方、ステップＡ１０の判定の結果、判定対象として選択されていない観測事象データが存在していない場合は、データ判定部１２は、処理を終了する。

［具体例］
続いて、具体例について図７を用いて説明する。図７は、本発明の実施の形態で行われる処理の具体例の条件を示す図である。

図７に示すように、まず、知識データとして、「A(x)⇒M(x)」、「B(x)⇒M(x)」、「C(x)⇒M(x)」、「D(x)⇒M(x)∧N(y)」、「E(x)⇒M(x)∧N(y)」、「F(x)⇒M(x)∧L(y)」、「G(x)⇒M(x)∧L(y)」、「H(x)⇒M(x)∧R(y)」、「N(y)⇒Q(y)」、「R(y)⇒U(y)」、「S(x)⇒C(x)」、「T(x)⇒C(x)」が存在するとする。

（ステップＡ１）
図７に示すように、ステップＡ１において、データ受付部１１が、観測事象データとして、「M(x)」、「A(x)」、「!B(x)」、「D(x)」、「!E(x)」、「L(z)」、「F(x)」、「!G(x)」、「Q(y)」、「S(x)」、及び「!T(x)」を取得する。

（ステップＡ２）
次に、データ判定部１２は、各観測事象データに知識データを適用して後ろ向き推論を行い、これによって仮説候補を生成する。仮説候補の生成結果は、図７中の有向グラフの通りとなる。

（ステップＡ３及びＡ４）
次に、データ判定部１２は、観測事象データとしてM(x)を選択する。図７において、破線で囲まれた知識データは、M(x)を含む知識データを示している。また、図７において、M(x)と連言をなす論理式は、L(y)、N(y)、R(y)であるので、データ判定部１２は、これらの中から１つを順に選択する。

（ステップＡ５）
例えば、ステップＡ４において、連言をなす論理式として、L(y)が選択されたとする。観測事象データの中に、Ｌ(z)が存在するので、データ判定部１２は、L(y)を関連論理式として抽出する。

また、連言をなす論理式として、N(y)が選択されたとする。観測事象データの中に、N(ｙ)は存在しないが、知識データにおいて、「N(y)⇒Q(y)」が存在し、観測事象データの中に、Q(y)が存在するので、N(y)は仮説候補として生成可能である。従って、データ判定部１２は、N(y)を関連論理式として抽出する。

更に、連言をなす論理式として、R(y)が選択されたとする。観測事象データの中に、R(ｙ)は存在せず、更に、知識データにおいて、「R(y)⇒U(y)」は存在するが、観測事象データの中にU(y)が存在せず、R（y)は仮説候補として生成可能できない。従って、データ判定部１２は、R(y)を関連論理式として抽出しない。

(ステップＡ７及びＡ８)
データ判定部１２は、M(x)から、M(x)∧L(z)から、及びM(x)∧N(y)から、推論を後ろ向きにたどり、観測事象データ（観測論理式）のいずれかに一致する仮説候補に到達しているかどうかを判定する。

具体的には、M(X)からたどった先にある仮説候補A(X)は、観測A(X)と一致し、同じく仮説候補B(X)は、観測!B(X)と一致する。また、M(X)からたどった先にあるC(X)は、観測には一致していないが、更にたどった先のS(X)と!T(X)とは観測と一致している。更に、M(x)∧L(z)からたどった先にあるF(X)と!G(X)も観測と一致している。また、M(X)∧N(Y)からたどった先にあるD(X)と!E(X)も観測と一致している。

(ステップＡ９)
ステップＡ８の判定の結果、判定対象の観測論理式、及びこれと関連論理式との連言から推論を後ろ向きにたどった結果、観測のいずれかに一致する仮説候補に必ず到達する。よって、データ判定部１２は、M(X)を削除する。なお、「!T(X)」が観測されていないとすると、この場合は、判定対象の観測論理式、及びこれと関連論理式との連言が、観測のいずれかに一致する仮説候補に必ず到達することにはならないので、M(X)は削除されないことになる。

［実施の形態における効果］
以上のように本実施の形態によれば、観測事象データが必要であるかどうかが適切に判定され、推論において不要な観測事象データが特定され、削除される。この結果、観測事象データの大量蓄積による仮説導出にかかる時間の増加が抑制される。

［プログラム］
本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、例えば、図６に示すステップＡ１～Ａ１０を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態における観測事象判定装置１０と観測事象判定方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、データ受付部１１及びデータ判定部１２として機能し、処理を行なう。

また、本実施の形態におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されても良い。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、データ受付部１１及びデータ判定部１２のいずれかとして機能しても良い。

［物理構成］
ここで、本実施の形態におけるプログラムを実行することによって、観測事象判定装置１０を実現するコンピュータについて図８を用いて説明する。図８は、本発明の実施の形態における観測事象判定装置１０を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。

図８に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ(Central Processing Unit)１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。なお、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１に加えて、又はＣＰＵ１１１に代えて、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、又はＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）を備えていても良い。

ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。

また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。

データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。

また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記録媒体、又はＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記録媒体が挙げられる。

なお、本実施の形態における観測事象判定装置１０は、プログラムがインストールされたコンピュータではなく、各部に対応したハードウェアを用いることによっても実現可能である。更に、観測事象判定装置１０は、一部がプログラムで実現され、残りの部分がハードウェアで実現されていてもよい。

上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）～（付記１２）によって表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。

（付記１）
観測事象を示す観測事象データを受け付ける、データ受付部と、
受け付けた前記観測事象データ以外の他の観測事象データと知識データとに基づいて、受け付けた前記観測事象データが不要であるかどうかを判定する、データ判定部と、
を備えている、ことを特徴とする観測事象判定装置。

（付記２）
付記１に記載の観測事象判定装置であって、
前記データ判定部は、受け付けた前記観測事象データに対して、前記知識データに基づいた解析を行い、前記解析の結果と前記他の観測事象データとから、受け付けた前記観測事象データが導出可能であると判定する場合に、受け付けた前記観測事象データを不要であると判定する、
ことを特徴とする観測事象判定装置。

（付記３）
付記１または２に記載の観測事象判定装置であって、
前記データ判定部は、受け付けた前記観測事象データに対して後ろ向き推論を行い、得られた推論結果について、前記受け付けた観測事象データから推論を後ろ向きにたどった場合に、必ず他の観測事象データのいずれかに該当することを条件に、受け付けた前記観測事象データを不要であると判定する、
ことを特徴とする観測事象判定装置。

（付記４）
付記１～３のいずれかに記載の観測事象判定装置であって、
前記データ判定部は、受け付けた前記観測事象データと、観測が予想される事象とが同時に成立することを条件として、前記観測が予想される事象が観測されていない場合、又は、他の観測からの前記知識データによる後ろ向き推論によって、前記観測が予想される事象の導出が不可能である場合は、受け付けた前記観測事象データを不要であると判定する、
特徴とする観測事象判定装置。

（付記５）
（ａ）観測事象を示す観測事象データを受け付ける、ステップと、
（ｂ）受け付けた前記観測事象データ以外の他の観測事象データと知識データとに基づいて、受け付けた前記観測事象データが不要であるかどうかを判定する、ステップと、
を有する、ことを特徴とする観測事象判定方法。

（付記６）
付記５に記載の観測事象判定方法であって、
前記（ｂ）のステップにおいて、受け付けた前記観測事象データに対して、前記知識データに基づいた解析を行い、前記解析の結果と前記他の観測事象データとから、受け付けた前記観測事象データが導出可能であると判定する場合に、受け付けた前記観測事象データを不要であると判定する、
ことを特徴とする観測事象判定方法。

（付記７）
付記５または６に記載の観測事象判定方法であって、
前記（ｂ）のステップにおいて、受け付けた前記観測事象データに対して後ろ向き推論を行い、得られた推論結果について、前記受け付けた観測事象データから推論を後ろ向きにたどった場合に、必ず他の観測事象データのいずれかに該当することを条件に、受け付けた前記観測事象データを不要であると判定する、
ことを特徴とする観測事象判定方法。

（付記８）
付記５～７のいずれかに記載の観測事象判定方法であって、
前記（ｂ）のステップにおいて、受け付けた前記観測事象データと、観測が予想される事象とが同時に成立することを条件として、前記観測が予想される事象が観測されていない場合、又は、他の観測からの前記知識データによる後ろ向き推論によって、前記観測が予想される事象の導出が不可能である場合は、受け付けた前記観測事象データを不要であると判定する、
特徴とする観測事象判定方法。

（付記９）
コンピュータに、
（ａ）観測事象を示す観測事象データを受け付ける、ステップと、
（ｂ）受け付けた前記観測事象データ以外の他の観測事象データと知識データとに基づいて、受け付けた前記観測事象データが不要であるかどうかを判定する、ステップと、
を実行させる、プログラム。

（付記１０）
付記９に記載のプログラムであって、
前記（ｂ）のステップにおいて、受け付けた前記観測事象データに対して、前記知識データに基づいた解析を行い、前記解析の結果と前記他の観測事象データとから、受け付けた前記観測事象データが導出可能であると判定する場合に、受け付けた前記観測事象データを不要であると判定する、
ことを特徴とするプログラム。

（付記１１）
付記９または１０に記載のプログラムであって、
前記（ｂ）のステップにおいて、受け付けた前記観測事象データに対して後ろ向き推論を行い、得られた推論結果について、前記受け付けた観測事象データから推論を後ろ向きにたどった場合に、必ず他の観測事象データのいずれかに該当することを条件に、受け付けた前記観測事象データを不要であると判定する、
ことを特徴とするプログラム。

（付記１２）
付記９～１１のいずれかに記載のプログラムであって、
前記（ｂ）のステップにおいて、受け付けた前記観測事象データと、観測が予想される事象とが同時に成立することを条件として、新たな観測事象データを導出できる状況下において、前記観測が予想される事象が観測されていない場合、又は、他の観測からの前記観測が予想される事象の導出が不可能である場合は、受け付けた前記観測事象データを不要であると判定する、
特徴とするプログラム。

以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

以上のように、本発明によれば、推論において不要な観測事象データを特定することができる。本発明は、推論が行われるシステムにおいて有用である。

１０ 観測事象判定装置
１１ データ受付部
１２ データ判定部
１１０ コンピュータ
１１１ ＣＰＵ
１１２ メインメモリ
１１３ 記憶装置
１１４ 入力インターフェイス
１１５ 表示コントローラ
１１６ データリーダ／ライタ
１１７ 通信インターフェイス
１１８ 入力機器
１１９ ディスプレイ装置
１２０ 記録媒体
１２１ バス

Claims (9)

1. 観測事象を示す観測事象データを受け付ける、データ受付手段と、
   受け付けた前記観測事象データ以外の他の観測事象データと知識データとに基づいて、受け付けた前記観測事象データが不要であるかどうかを判定する、データ判定手段と、
   を備えている、ことを特徴とする観測事象判定装置。
2. 請求項１に記載の観測事象判定装置であって、
   前記データ判定手段は、受け付けた前記観測事象データに対して、前記知識データに基づいた解析を行い、前記解析の結果と前記他の観測事象データとから、受け付けた前記観測事象データが導出可能であると判定する場合に、受け付けた前記観測事象データを不要であると判定する、
   ことを特徴とする観測事象判定装置。
3. 請求項１または２に記載の観測事象判定装置であって、
   前記データ判定手段は、受け付けた前記観測事象データに対して後ろ向き推論を行い、得られた推論結果について、前記受け付けた観測事象データから推論を後ろ向きにたどった場合に、必ず他の観測事象データのいずれかに該当することを条件に、受け付けた前記観測事象データを不要であると判定する、
   ことを特徴とする観測事象判定装置。
4. 請求項１～３のいずれかに記載の観測事象判定装置であって、
   前記データ判定手段は、前記知識データとして、受け付けた前記観測事象データを構成する観測論理式と、観測が予想される事象を示す観測論理式と、が連言をなす後件を持つルールがある、ことを条件として、前記観測が予想される事象が観測されていない場合、又は、受け付けた前記観測事象データ、もしくは、受け付けた前記観測事象データ以外の他の観測事象データからの前記知識データによる後ろ向き推論によって、前記観測が予想される事象の導出が不可能である場合は、受け付けた前記観測事象データを不要であると判定する、
   特徴とする観測事象判定装置。
5. （ａ）観測事象を示す観測事象データを受け付ける、ステップと、
   （ｂ）受け付けた前記観測事象データ以外の他の観測事象データと知識データとに基づいて、受け付けた前記観測事象データが不要であるかどうかを判定する、ステップと、
   を有する、ことを特徴とする観測事象判定方法。
6. 請求項５に記載の観測事象判定方法であって、
   前記（ｂ）のステップにおいて、受け付けた前記観測事象データに対して、前記知識データに基づいた解析を行い、前記解析の結果と前記他の観測事象データとから、受け付けた前記観測事象データが導出可能であると判定する場合に、受け付けた前記観測事象データを不要であると判定する、
   ことを特徴とする観測事象判定方法。
7. 請求項５または６に記載の観測事象判定方法であって、
   前記（ｂ）のステップにおいて、受け付けた前記観測事象データに対して後ろ向き推論を行い、得られた推論結果について、前記受け付けた観測事象データから推論を後ろ向きにたどった場合に、必ず他の観測事象データのいずれかに該当することを条件に、受け付けた前記観測事象データを不要であると判定する、
   ことを特徴とする観測事象判定方法。
8. 請求項５～７のいずれかに記載の観測事象判定方法であって、
   前記（ｂ）のステップにおいて、前記知識データとして、受け付けた前記観測事象データを構成する観測論理式と、観測が予想される事象を示す観測論理式と、が連言をなす後件を持つルールがある、ことを条件として、前記観測が予想される事象が観測されていない場合、又は、受け付けた前記観測事象データ、もしくは、受け付けた前記観測事象データ以外の他の観測事象データからの前記知識データによる後ろ向き推論によって、前記観測が予想される事象の導出が不可能である場合は、受け付けた前記観測事象データを不要であると判定する、
   特徴とする観測事象判定方法。
9. コンピュータに、
   （ａ）観測事象を示す観測事象データを受け付ける、ステップと、
   （ｂ）受け付けた前記観測事象データ以外の他の観測事象データと知識データとに基づいて、受け付けた前記観測事象データが不要であるかどうかを判定する、ステップと、
   を実行させる、プログラム。
   

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