JP7262688B2 - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents

Description

本開示は、機器と、機器により提供されるソリューションとを管理する技術に関する。

家電等の機器は通常、特定のソリューションを提供する専用機器である。このような機器の多くはセンサ及び／又はアクチュエータを搭載している。そして、このような機器はセンサを用いて実環境の状態を計測し、また、アクチュエータを用いて実環境への働きかけを行う。センサは実環境の認知を行い、アクチュエータは実環境の制御を行う。このため、センサ及びアクチュエータの用途は特定のソリューションに限定されない。
例えば、エアコンディショナに搭載される赤外線センサは温度の測定に使用される。一方で、赤外線センサは、人感センサとしても機能するため、赤外線センサを侵入検知、見守り等のソリューションにも用いることができる。ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）では機器同士が相互に繋がりセンサの値を共有する。このため、機器は汎用的にソリューションを提供することが望ましい。

一方で、個人のライフスタイルに合わせたニーズへ対応するためにはビジネスモデルの転換が必要である。従来のような機器メーカがソリューションごとの機器を販売するビジネスモデルは、機器メーカがユーザごとに販売戦略を変える必要があるため非効率である。そこで、ユーザが必要なソリューションを選択し、必要な機器をメーカから購入する、ユーザ主導型のビジネスモデルへ転換すべきである。このユーザ主導型のビジネスモデルを実現するためには、現在ユーザが利用する機器及び当該機器が提供しているソリューションに関連する機器及び／又はソリューションをユーザに推薦することが望ましい。

特許文献１には、ソリューションを推薦するために、オントロジを用いてユーザの価値（目的、うれしいこと、うれしくないこと）及び要件（メーカ視点、ユーザ視点、その他）についてのデータ構造を定義し、ユーザの属性情報等から前記データ構造を通してソリューションを推薦し、ソリューションを説明する方法が開示されている。

特開２００６－２６８４０５号公報

特許文献１に記載される技術では、ユーザの価値からソリューションまでを意味的に紐づけてソリューションを推薦する。しかし、特許文献１に記載される技術では、推薦にあたって、ユーザが利用する機器及び当該機器が提供しているソリューションは考慮されない。このため、特許文献１の技術では、ユーザが利用する機器に関連する機器及び／又はソリューションを推薦することができず、また、ユーザが利用する機器が提供しているソリューションに関連する機器及び／又はソリューションを推薦することができないという課題がある。

本開示は、このような課題を解決することを主な目的とする。具体的には、本開示は、ユーザが利用する機器及びユーザが利用する機器が提供しているソリューションの少なくともいずれかに関連する機器及びソリューションの少なくともいずれかを探索することを主な目的とする。

本開示に係る情報処理装置は、
複数の機器と、前記複数の機器が提供する複数のソリューションと、前記複数の機器と前記複数のソリューションとを連係させる複数の概念である複数の連係概念とが示され、各機器が１つ以上の連係概念と対応付けられ、各ソリューションが１つ以上の連係概念と対応付けられている定義情報を管理する定義情報管理部と、
前記定義情報に示されるいずれかの機器であって、ユーザが利用する機器がユーザ機器として示され、前記定義情報に示されるいずれかのソリューションであって、前記ユーザ機器が提供しているソリューションがユーザ機器ソリューションとして示され、前記定義情報に示されるいずれかの連係概念であって、前記ユーザ機器と前記ユーザ機器ソリューションとを連係させる連係概念がユーザ機器連係概念として示されるユーザ情報を管理するユーザ情報管理部と、
前記定義情報において前記ユーザ機器連係概念と対応付けられている前記ユーザ機器以外の機器と、前記定義情報において前記ユーザ機器連係概念と対応付けられている前記ユーザ機器ソリューション以外のソリューションとの少なくともいずれかを探索する探索部とを有する。

本開示によれば、ユーザが利用する機器及びユーザが利用する機器が提供しているソリューションの少なくともいずれかに関連する機器及びソリューションの少なくともいずれかを探索することができる。この結果、本開示によれば、ユーザが利用する機器及びユーザが利用する機器が提供しているソリューションの少なくともいずれかに関連する機器及びソリューションの少なくともいずれかをユーザに推薦することができる。

実施の形態１に係る推薦装置の機能構成例を示す図。 実施の形態１に係る推薦装置のハードウェア構成例を示す図。 実施の形態１に係る概念階層の例を示す図。 実施の形態１に係るドメイン名リストの生成例を示す図。 実施の形態１に係るフィルタリング処理の例を示す図。 実施の形態１に係るプルーニング処理の例を示す図。 実施の形態１に係る結合処理の例を示す図。 実施の形態１に係る推薦装置の動作例を示すフローチャート。 実施の形態１に係る推薦処理の詳細を示すフローチャート。 実施の形態１に係る推薦処理の例を示す図。 変形例１を説明する図。 変形例２を説明する図。 変形例３を説明する図。 実施の形態２に係る推薦装置の機能構成例を示す図。 実施の形態２に係る概念階層及び購入実績を示す図。 実施の形態３に係る推薦装置の機能構成例を示す図。 実施の形態３に係る一般性スコアの例を示す図。 実施の形態３に係る有用性スコアの例を示す図。 実施の形態３に係る一般性スコアの更新例を示す図。 実施の形態４に係る推薦装置の機能構成例を示す図。 実施の形態４に係る表記ゆれ候補の例を示す図。

以下、実施の形態を図を用いて説明する。以下の実施の形態の説明及び図面において、同一の符号を付したものは、同一の部分又は相当する部分を示す。

実施の形態１．
＊＊＊概要＊＊＊
本実施の形態では、機器と機器が提供するソリューションとの対応付けに抽象概念が用いられる。機器とは、ユーザが利用する、有用な効果をもたらす機械、器具等である。機器には、家電、情報機器、通信機器、事務機器、工作機器等が含まれる。ソリューションとは機器が提供する効果、効用、機能、解決策、サービス等である。抽象概念は、機器とソリューションとを連係する連係概念である。

また、本実施の形態では、プラットフォーム知識が用いられる。
プラットフォーム知識では、複数の機器と、複数の機器が提供する複数のソリューションと、複数の機器と複数のソリューションとを連係させる複数の抽象概念とが示される。
また、プラットフォーム知識では、各機器が１つ以上の抽象概念と対応付けられ、各ソリューションが１つ以上の抽象知識と対応付けられる。
プラットフォーム知識は、機器とソリューションと抽象知識との関係を定義付ける情報であり、定義情報に相当する。

また、本実施の形態では、ユーザ知識が用いられる。
ユーザ知識では、ユーザが利用する機器（以下、ユーザ機器ともいう）と、ユーザ機器が提供しているソリューション（以下、ユーザ機器ソリューションともいう）と、ユーザ機器とユーザ機器ソリューションとを連携させる抽象概念（以下、ユーザ機器抽象概念ともいう）が示される。なお、ユーザ機器抽象概念はユーザ機器連係概念に相当する。
ユーザ知識に示されるユーザ機器はプラットフォーム知識に示されるいずれかの機器である。また、ユーザ知識に示されるユーザ機器ソリューションはプラットフォーム知識に示されるいずれかのソリューションである。また、ユーザ知識に示されるユーザ機器抽象概念はプラットフォーム知識に示されるいずれかの抽象概念である。
ユーザ知識は、ユーザ機器とユーザ機器ソリューションとユーザ機器抽象概念との関係を定義付ける情報であり、ユーザ情報に相当する。

そして、本実施の形態では、後述する推薦装置１が、プラットフォーム知識においてユーザ機器抽象概念と対応付けられているユーザ機器以外の機器と、プラットフォーム知識においてユーザ機器抽象概念と対応付けられているユーザ機器ソリューション以外のソリューションとの少なくともいずれかを探索する。そして、推薦装置１が、探索により得られた機器及び／又はソリューションをユーザに提示する。

＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１は、本実施の形態に係る推薦装置１の機能構成例を示す。
また、図２は、本実施の形態に係る推薦装置１のハードウェア構成例を示す。
推薦装置１はコンピュータである。推薦装置１は、クラウドコンピューティングにおけるサーバコンピュータでもよいし、エッジコンピューティングにおけるサーバコンピュータでもよい。
なお、推薦装置１は情報処理装置に相当する。また、推薦装置１の動作手順は、情報処理方法に相当する。また、推薦装置１の動作を実現するプログラムは、情報処理プログラムに相当する。

図１に示すように、推薦装置１は、機能構成として、プラットフォーム知識管理部１１、ユーザ知識管理部１２、フィルタリング部１３、プルーニング部１４、結合部１５及び推薦部１６を含む。
また、図２に示すように、推薦装置１は、ハードウェア構成として、プロセッサ９０１、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３及び入出力装置９０４を備える。
補助記憶装置９０３には、プラットフォーム知識管理部１１、ユーザ知識管理部１２、フィルタリング部１３、プルーニング部１４、結合部１５及び推薦部１６の機能を実現するプログラムが記憶されている。
これらプログラムは、補助記憶装置９０３から主記憶装置９０２にロードされる。そして、プロセッサ９０１がこれらプログラムを実行して、後述するプラットフォーム知識管理部１１、ユーザ知識管理部１２、フィルタリング部１３、プルーニング部１４、結合部１５及び推薦部１６の動作を行う。
図２では、プロセッサ９０１がプラットフォーム知識管理部１１、ユーザ知識管理部１２、フィルタリング部１３、プルーニング部１４、結合部１５及び推薦部１６の機能を実現するプログラムを実行している状態を模式的に表している。

プラットフォーム知識管理部１１は、プラットフォーム知識１１０を管理する。また、プラットフォーム知識管理部１１は、フィルタリング部１３にプラットフォーム知識１０１を出力する。プラットフォーム知識１０１はプラットフォーム知識１１０のコピーデータである。
プラットフォーム知識管理部１１は、定義情報管理部に相当する。また、プラットフォーム知識管理部１１により行われる処理は定義情報管理処理に相当する。

ユーザ知識管理部１２は、ユーザ知識１２０を管理する。ユーザ知識１２０は、ユーザごとの複数のユーザ知識１０４で構成される。
ユーザ知識管理部１２は、フィルタリング部１３からユーザＩＤ３を通知され、ユーザＩＤ３に対応するドメイン名リスト１０２をフィルタリング部１３に出力する。また、ユーザ知識管理部１２は、プルーニング部１４、結合部１５及び推薦部１６の各々からユーザＩＤ３を通知され、ユーザＩＤ３に対応するユーザ知識１０４を、プルーニング部１４、結合部１５及び推薦部１６の各々に出力する。ドメイン名リスト１０２とユーザ知識１０４の詳細は後述する。
ユーザ知識管理部１２は、ユーザ情報管理部に相当する。また、ユーザ知識管理部１２により行われる処理はユーザ情報管理処理に相当する。

フィルタリング部１３は、ユーザ２からユーザＩＤ３を取得する。また、フィルタリング部１３は、プラットフォーム知識管理部１１からプラットフォーム知識１０１を取得する。また、フィルタリング部１３は、ユーザＩＤ３に基づき、ユーザ知識管理部１２からドメイン名リスト１０２を取得する。
そして、フィルタリング部１３は、フィルタリング処理を行う。具体的には、フィルタリング部１３は、プラットフォーム知識１０１とドメイン名リスト１０２とを比較し、プラットフォーム知識１０１から不要なソリューション、抽象概念、機器等を削除する。
更に、フィルタリング部１３は、不要なソリューション、抽象概念、機器等を削除した後のプラットフォーム知識１０１をフィルタリング済み知識１０３としてプルーニング部１４に出力する。また、フィルタリング部１３は、ユーザＩＤ３をプルーニング部１４に出力する。

プルーニング部１４は、フィルタリング部１３からフィルタリング済み知識１０３及びユーザＩＤ３を取得する。また、プルーニング部１４は、ユーザＩＤ３に基づき、ユーザ知識管理部１２からユーザ知識１０４を取得する。
そして、プルーニング部１４は、プルーニング処理を行う。具体的には、プルーニング部１４は、フィルタリング済み知識１０３とユーザ知識１０４とを比較し、不要なソリューション、機器等を削除する。
更に、プルーニング部１４は、不要なソリューション、機器等を削除した後のフィルタリング済み知識１０３をプルーニング済み知識１０５として結合部１５に出力する。また、プルーニング部１４は、ユーザＩＤ３を結合部１５に出力する。

結合部１５は、プルーニング部１４からプルーニング済み知識１０５及びユーザＩＤ３を取得する。また、結合部１５は、ユーザＩＤ３に基づき、ユーザ知識管理部１２からユーザ知識１０４を取得する。
そして、結合部１５は、結合処理を行う。具体的には、結合部１５は、プルーニング済み知識１０５とユーザ知識１０４とを比較し、プルーニング済み知識１０５とユーザ知識１０４との間で共通する概念でプルーニング済み知識１０５とユーザ知識１０４を結合する。
更に、結合部１５は、結合後のプルーニング済み知識１０５とユーザ知識１０４とを結合済み知識１０６として推薦部１６に出力する。また、結合部１５は、ユーザＩＤ３を推薦部１６に出力する。

推薦部１６は、結合部１５から結合済み知識１０６及びユーザＩＤ３を取得する。また、推薦部１６は、ユーザＩＤ３に基づき、ユーザ知識管理部１２からユーザ知識１０４を取得する。
そして、推薦部１６は、推薦処理を行う。具体的には、推薦部１６は、結合済み知識１０６において、ユーザ機器及び／又はユーザ機器ソリューションに関連する、ユーザ２に推薦する機器及び／又はソリューションを探索する。
更に、推薦部１６は、探索により得られた機器及び／ソリューションを推薦セット４としてユーザ２に提示する。

なお、フィルタリング部１３、プルーニング部１４、結合部１５及び推薦部１６は探索部１０に相当する。また、探索部１０（フィルタリング部１３、プルーニング部１４、結合部１５及び推薦部１６）で行われる処理は探索処理に相当する。

次に、プラットフォーム知識１１０及びユーザ知識１２０で用いられる概念階層１００１を説明する。
図３は、概念階層１００１の例を示す。本実施の形態では、プラットフォーム知識１１０及びユーザ知識１２０では、図３に例示する概念階層１００１に基づいて、ソリューション、機器及び抽象概念（連係概念）が定義されている。

概念階層１００１は、ソリューション層１００２、抽象概念層１００３及び機器層１００４で構成される。概念階層１００１では、後述するソリューション名１０１０と解釈セット１０１３の各々を抽象概念層１００３で定義される抽象概念の任意の階層と対応けることで、ソリューションと機器との意味的な繋がりを表現することができる。

ソリューション層１００２には、１つ以上のソリューション名１０１０が含まれる。ソリューション名１０１０は、機器が提供するソリューションを識別するために用いられる。
ソリューション名１０１０には、例えば、「見守り」、「侵入検知」、「快適制御」等がある。
また、ソリューション名１０１０はリンク２００１により抽象概念層１００３の任意の階層に接続される。ソリューション名１０１０は、リンク２００１、抽象概念層１００３、リンク２００３、解釈セット１０１３及びリンク２００４を介してセンサ（アクチュエータ）タイプ名１０１５に接続される。この結果、ソリューション名１０１０に示されるソリューションは、実環境を認知するセンサ及び／又は実環境を制御するアクチュエータと対応付けられる。
なお、ソリューション名１０１０は、シソーラス等の類義語辞書を用いて、階層的に表現してもよい。

抽象概念層１００３には、１つ以上の抽象概念が含まれる。本実施の形態では、１つ以上のドメイン名１０１１及び１つ以上の活動名１０１２のそれぞれが抽象概念である。
また、抽象概念層１００３には、抽象概念間を接続するリンク２００２が含まれる。リンク２００２は、例えば、ドメイン名１０１１と活動名１０１２、活動名１０１２と活動名１０１２を接続する。リンク２００２による接続により、抽象概念間の関係が表現される。
ドメイン名１０１１は、抽象概念層１００３における最上位概念であり、活動名１０１２の上位概念である。ドメイン名１０１１は、下位概念として連なる活動名１０１２の種類を識別するために用いられる。また、ドメイン名１０１１として、人の活動又は機器の動作を記述してもよい。例えば、人の活動として、「生命活動」、「防犯活動」、「育児活動」等を記述してもよい。
活動名１０１２は、ドメイン名１０１１の下位概念として、図３に示すように階層的に記述される。

機器層１００４には、１つ以上の解釈セット１０１３が含まれる。そして、各解釈セット１０１３に、１つ以上の機器カテゴリ名１０１４と、１つ以上のセンサ（アクチュエータ）タイプ名１０１５と、１つ以上の信号（制御）名１０１６とがリンク２００４により接続される。
解釈セット１０１３は、機器カテゴリ名１０１４、センサ（アクチュエータ）タイプ名１０１５、信号（制御）名１０１６をまとめる上位概念に相当する。
機器カテゴリ名１０１４は、機器の種類を識別するために用いられる。機器カテゴリ名１０１４には、例えば、「エアコンディショナ」、「冷蔵庫」、「炊飯器」等が記述される。
センサ（アクチュエータ）タイプ名１０１５は、センサ（アクチュエータ）の種類を識別するために用いられる。センサ（アクチュエータ）タイプ名１０１５には、例えば、「赤外線センサ」、「温度センサ」、「モータ」等が記述される。
信号（制御）名１０１６は、センサ（アクチュエータ）が出力する信号（制御）の種類を識別するために用いられる。信号（制御）名１０１６には、例えば、「ＯＮ／ＯＦＦ」、「距離」、「温度」、「回転」等が記述される。

なお、以下では、ソリューション名１０１０、ドメイン名１０１１、活動名１０１２、解釈セット１０１３、機器カテゴリ名１０１４、センサ（アクチュエータ）タイプ名１０１５及び信号（制御）名１０１６を総称してノードともいう。
また、プラットフォーム知識１１０に含まれるソリューション名１０１０、ドメイン名１０１１、活動名１０１２等も総称してノードといい、ユーザ知識１２０に含まれるソリューション名１０１０、ドメイン名１０１１、活動名１０１２等も総称してノードという。

ユーザ知識１２０又はユーザ知識１０４のソリューション名１０１０に記述されているソリューションがユーザ機器ソリューションである。また、ユーザ知識１２０又はユーザ知識１０４のドメイン名１０１１、活動名１０１２に記述されている抽象概念がユーザ機器抽象概念である。また、ユーザ知識１２０又はユーザ知識１０４の機器カテゴリ名１０１４に記述されている機器がユーザ機器である。

＊＊＊動作の説明＊＊＊
次に、本実施の形態に係る推薦装置１の動作例を説明する。
図８は、本実施の形態に係る推薦装置１の動作例を示すフローチャートである。

先ず、フィルタリング部１３がユーザ２からユーザＩＤ３を取得する（ステップＳ１０）。
例えば、ユーザ２が図２の入出力装置９０４を用いてユーザＩＤ３を入力し、フィルタリング部１３がユーザ２により入力されたユーザＩＤ３を取得する。

次に、ユーザ知識管理部１２がドメイン名リスト１０２を生成する（ステップＳ２０）。
具体的には、フィルタリング部１３がユーザ２から取得したユーザＩＤ３をユーザ知識管理部１２に通知する。
ユーザ知識管理部１２は、フィルタリング部１３から通知されたユーザＩＤ３に対応するユーザ知識１０４を特定する。
次に、ユーザ知識管理部１２は、特定したユーザ知識１０４から１つ以上のドメイン名１０１１を取得し、取得したドメイン名１０１１をリスト化してドメイン名リスト１０２を生成する。このとき、ユーザ知識１０４にドメイン名１０１１がない場合は、活動名１０１２のルートを辿りドメイン名１０１１を取得する。
図４は、ユーザ知識管理部１２によるドメイン名リスト１０２の生成例を示す。図４の例では、ユーザＩＤ３としてユーザＡのユーザＩＤ３１を取得したものとする。
図４に示すように、ユーザＩＤ３１に対応するユーザ知識１０４にはドメイン名１０１１が含まれていない。このため、ユーザ知識管理部１２は、プラットフォーム知識１１０において活動名１０１２「炊飯」に対応付けられているドメイン名である「生命活動」１０１１１を取得する。更に、ユーザ知識管理部１２は、プラットフォーム知識１１０において活動名「侵入」に対応付けられているドメイン名である「防犯活動」１０１１２を取得する。そして、ユーザ知識管理部１２は、取得した「生命活動」１０１１１と「防犯活動」１０１１２が示されるドメイン名リスト１０２を生成する。
ユーザ知識管理部１２は、生成したドメイン名リスト１０２をフィルタリング部１３に出力する。

次に、フィルタリング部１３がフィルタリング処理を行う（ステップＳ３０）。
具体的には、フィルタリング部１３は、以下にてフィルタリング処理を行う。

先ず、フィルタリング部１３は、ユーザ知識管理部１２からドメイン名リスト１０２を取得する。また、フィルタリング部１３は、プラットフォーム知識管理部１１からプラットフォーム知識１０１を取得する。前述したように、プラットフォーム知識１０１はプラットフォーム知識１１０のコピーデータである。
そして、フィルタリング部１３は、プラットフォーム知識１０１から、ドメイン名リスト１０２に示されるドメイン名１０１１と異なるドメイン名１０１１が含まれる概念階層１００１を削除する。

図５は、フィルタリング部１３によるフィルタリング処理の例を示す。
図５の例では、ドメイン名リスト１０２には「生命活動」１０１１１と「防犯活動」１０１１２が示されている。プラットフォーム知識１０１には、概念階層１００１ａ、概念階層１００１ｂ及び概念階層１００１ｃが含まれている。フィルタリング部１３は、ドメイン名リスト１０２の「生命活動」１０１１１と「防犯活動」１０１１２と一致しない「育児活動」１０１１３が含まれている概念階層１００１ｃを削除する。
つまり、「育児活動」１０１１３は、ユーザ機器及びユーザ機器ソリューションのいずれとも関連しない。このため、フィルタリング部１３は、「育児活動」１０１１３と対応付けられている機器及びソリューションはユーザ２に推薦不要と判定して、プラットフォーム知識１０１から「育児活動」１０１１３が含まれている概念階層１００１ｃを削除する。
このように、フィルタリング部１３は、プラットフォーム知識１０１においてユーザ機器抽象概念以外の抽象概念と対応付けられている機器とソリューションとを探索の対象から除外する。

フィルタリング部１３は、フィルタリング処理後に、フィルタリング処理後のプラットフォーム知識１０１をフィルタリング済み知識１０３としてプルーニング部１４に出力する。また、フィルタリング部１３は、ユーザＩＤ３もプルーニング部１４に出力する。

次に、プルーニング部１４がプルーニング処理を行う（ステップＳ４０）。
具体的には、プルーニング部１４は、以下にてプルーニング処理を行う。プルーニング処理は、ユーザ専用の概念階層１００１を生成する処理である。

先ず、プルーニング部１４は、フィルタリング部１３からフィルタリング済み知識１０３とユーザＩＤ３を取得する。また、プルーニング部１４は、ユーザＩＤ３をユーザ知識管理部１２に通知して、ユーザＩＤ３に対応するユーザ知識１０４をユーザ知識管理部１２から取得する。
次に、プルーニング部１４は、ユーザ知識１０４を用いてフィルタリング済み知識１０３から推薦に不要なソリューション層１００２及び機器層１００４を削除する。具体的には、プルーニング部１４は、フィルタリング済み知識１０３からユーザ知識１０４に含まれるユーザ機器ソリューションと同じソリューションが記述されているソリューション層１００２を削除し、また、当該ソリューション層１００２と抽象概念層１００３を介して接続されている機器層１００４を削除する。

図６は、プルーニング部１４によるプルーニング処理の例を示す。
図６では、ユーザ知識１０４にはドメイン名「生命活動」１０１１１が含まれ、また、ソリューション名「見守り」１０１０１が含まれる。
なお、図５ではドメイン名リスト１０２に「生命活動」１０１１１と「防犯活動」１０１１２が含まれる。このため、図６のユーザ知識１０４には、図示を省略しているが、ドメイン名「生命活動」１０１１１に加えて「防犯活動」１０１１２も含まれている。同様に、図５のプラットフォーム知識１０１には、「防犯活動」１０１１２についての概念階層１００１ｂも含まれている。このため、図６のフィルタリング済み知識１０３には、図示を省略しているが、「防犯活動」１０１１２についての概念階層１００１ｂも含まれている。図６では、作図上の理由から、ドメイン名「生命活動」１０１１１に関連するノードのみを示している。また、以降の説明では、説明の簡明化のために、ドメイン名「生命活動」１０１１１についてのみ説明を行う。

プルーニング部１４は、フィルタリング済み知識１０３においてユーザ知識１０４に含まれるドメイン名「生命活動」１０１１１と同じドメイン名「生命活動」１０１１１を抽出する。そして、プルーニング部１４は、抽出したドメイン名「生命活動」１０１１１に接続しているソリューション名１０１０のうち、ユーザ知識１０４に含まれるソリューション名「見守り」１０１０１と同じソリューション名「見守り」１０１０１を抽出する。また、プルーニング部１４は、フィルタリング済み知識１０３において、ドメイン名「生命活動」１０１１１を介してソリューション名「見守り」１０１０１に接続する機器層１００４（「ｓｅｔＡ」１０３１、「ｓｅｔＢ」１０３２、「ｓｅｔＣ」１０３３、「炊飯器」、「洗濯機」及び「冷蔵庫」）を抽出する。そして、プルーニング部１４は、フィルタリング済み知識１０３から、抽出したソリューション名「見守り」１０１０１と機器層１００４を削除する。つまり、プルーニング部１４は、図６において破線で囲んだ範囲をフィルタリング済み知識１０３から削除する。ソリューション名「見守り」１０１０１は、既にユーザ２が認識しているソリューションである。また、図６の破線で囲んだ範囲の機器層１００４は、既にユーザ２が認識しているソリューション（「見守り」）に関連する機器についての機器層１００４である。このため、プルーニング部１４は、これらソリューション及び機器を新たにユーザ２に推薦する必要がないと判定して、これらを推薦の対象から除外する。なお、図６では、図の簡明化のために、図３に示すセンサ（アクチュエータ）タイプ名１０１５及び信号（制御）名１０１６の図示は省略している。プルーニング部１４は、これらセンサ（アクチュエータ）タイプ名１０１５及び信号（制御）名１０１６も削除する。
一方で、プルーニング部１４は、フィルタリング済み知識１０３のドメイン名「生命活動」１０１１１に接続している活動名「移動」と、活動名「移動」に接続している解釈セット「ｓｅｔＢ」、機器カテゴリ名「エアコンディショナ」及びソリューション名「快適制御」は削除しない。
このように、プルーニング部１４は、フィルタリング済み知識１０３においてユーザ機器抽象概念（「生命活動」１０１１１）に対応付けられているユーザ機器ソリューション（「見守り」１０１０１）と、ユーザ機器抽象概念（「生命活動」１０１１１）を介してユーザ機器ソリューション（「見守り」１０１０１）に対応付けられている機器（「炊飯器」、「洗濯機」及び「冷蔵庫」）とを探索の対象から除外する。

プルーニング部１４は、プルーニング処理後に、プルーニング処理後のフィルタリング済み知識１０３をプルーニング済み知識１０５として結合部１５に出力する。また、プルーニング部１４は、ユーザＩＤ３も結合部１５に出力する。

次に、結合部１５が、結合処理を行う（ステップＳ５０）。
具体的には、結合部１５は、以下にて結合処理を行う。

先ず、結合部１５は、プルーニング部１４からプルーニング済み知識１０５とユーザＩＤ３を取得する。また、結合部１５は、ユーザＩＤ３をユーザ知識管理部１２に通知して、ユーザＩＤ３に対応するユーザ知識１０４をユーザ知識管理部１２から取得する。
次に、結合部１５は、ユーザ知識１０４とプルーニング済み知識１０５との加法演算を行う。具体的には、結合部１５は、ユーザ知識１０４に含まれるユーザ機器抽象概念と、当該ユーザ機器抽象概念と同じ抽象概念により、ユーザ知識１０４とプルーニング済み知識１０５とを結合する。

図７は、結合部１５による結合処理の例を示す。
図７に示すユーザ知識１０４は、図６に示すユーザ知識１０４と同じである。図６について説明したように、ユーザ知識１０４には、ドメイン名「生命活動」１０１１１に加えて「防犯活動」１０１１２も含まれているが、説明の簡明化のために、ドメイン名「生命活動」１０１１１のみ図示している。
結合部１５は、ユーザ知識１０４のユーザ機器抽象概念であるドメイン名「生命活動」１０１１１と、プルーニング済み知識１０５に含まれるドメイン名「生命活動」１０１１１とを結合して、ユーザ知識１０４とプルーニング済み知識１０５を結合する。

結合部１５は、結合後のユーザ知識１０４とプルーニング済み知識１０５を結合済み知識１０６として推薦部１６に出力する。また、結合部１５は、ユーザＩＤ３も推薦部１６に出力する。

次に、推薦部１６が、推薦処理を行う（ステップＳ６０）。
具体的には、推薦部１６は、以下にて推薦処理を行う。

先ず、推薦部１６は、結合部１５から結合済み知識１０６とユーザＩＤ３を取得する。また、推薦部１６は、ユーザＩＤ３をユーザ知識管理部１２に通知して、ユーザＩＤ３に対応するユーザ知識１０４をユーザ知識管理部１２から取得する。
次に、推薦部１６は、ユーザ知識１０４と結合済み知識１０６とを比較する。例えば、推薦部１６は、結合済み知識１０６においてユーザ機器抽象概念と対応付けられているユーザ機器以外の機器を探索する。また、推薦部１６は、例えば、結合済み知識１０６においてユーザ機器抽象概念と対応付けられているユーザ機器ソリューション以外のソリューションを探索する。

図９は、推薦部１６による推薦処理（ステップＳ６０）の詳細を示す。
また、図１０は、推薦部１６による推薦処理の具体例を示す。
以下では、図９のフローを図１０の具体例を参照しながら説明する。

先ず、推薦部１６は、結合済み知識１０６のユーザ知識１０４側のソリューション名１０１０から辿れるユーザ知識１０４側の抽象概念１００３を探索する（ステップＳ６１）。
図１０の例では、推薦部１６は、探索の結果、結合済み知識１０６のユーザ知識１０４側のソリューション名「見守り」１０１０１に接続するドメイン名「生命活動」１０１１１を得る。

次に、推薦部１６は、ステップＳ６１の探索により得られた抽象概念の結合先の抽象概念を探索する（ステップＳ６２）。
結合先の抽象概念とは、ステップＳ６１の探索により得られた抽象概念と結合しているプルーニング済み知識１０５側の抽象概念である。図１０の例では、ドメイン名「生命活動」１０１１１がプルーニング済み知識１０５側の抽象概念に相当する。

次に、推薦部１６は、ステップＳ６２の探索により得られた抽象概念から辿れるソリューション名１０１０を探索する（ステップＳ６３）。
図１０の例では、推薦部１６は、探索の結果、ドメイン名「生命活動」１０１１１から活動名「移動」１０１２１を介して辿れるソリューション名「快適制御」１０１０２を得る。
図１０の推論２０１は、ステップＳ６１からステップＳ６３の探索の結果を示す。

次に、推薦部１６は、ステップＳ６３の探索により得られたソリューション名１０１０から辿れる解釈セット１０１３を探索する（ステップＳ６４）。
図１０の例では、推薦部１６は、ソリューション名「快適制御」１０１０２から活動名「移動」１０１２１を介して辿れる解釈セット「ｓｅｔＢ」１０１３２を得る。

次に、推薦部１６は、ステップＳ６４の探索により得られた解釈セット１０１３から辿れる機器カテゴリ名１０１４を探索する（ステップＳ６５）。
図１０の例では、推薦部１６は、解釈セット「ｓｅｔＢ」１０１３２から辿れる機器カテゴリ名「エアコンディショナ」１０１４１を得る。
図１０の推論２０２は、ステップＳ６４からステップＳ６５の探索の結果を示す。

次に、推薦部１６は、ステップＳ６３の探索とステップＳ６５の探索の各々で結果が得られたか否かを判定する（ステップＳ６６）。
ステップＳ６３の探索とステップＳ６５の探索の各々で結果が得られている場合は、処理がステップＳ６７に進む。
一方、ステップＳ６３の探索とステップＳ６５の探索の少なくともいずれかで結果が得られていない場合は、処理がステップＳ６８に進む。

ステップＳ６７では、推薦部１６は、ステップＳ６３の探索の結果（ソリューション名１０１０）とステップＳ６５の探索の結果（機器カテゴリ名１０１４）の組を推薦セット４に指定する。
図１０の例では、推薦部１６は、ソリューション名「快適制御」１０１０２と機器カテゴリ名「エアコンディショナ」１０１４１の組を推薦セット４に指定する。
ステップＳ６７の後は、処理がステップＳ６８に進む。

ステップＳ６８では、推薦部１６は、ステップＳ６１の結果よりも下位概念のステップＳ６２の結果があるか否かを判定する。つまり、推薦部１６は、プルーニング済み知識１０５側の抽象概念にステップＳ６１の探索により得られた抽象概念よりも下位概念の抽象概念があるか否かを判定する。
プルーニング済み知識１０５側に下位概念の抽象概念がある場合は、処理がステップＳ６９に進む。
一方、プルーニング済み知識１０５側に下位概念の抽象概念がない場合は、図９のフローが終了する。
図１０の例では、ステップＳ６１により得られる抽象概念は「生命活動」である。また、プルーニング済み知識１０５側には、「生命活動」の下位概念に該当する抽象概念として「移動」がある。このため、図１０の例では、処理がステップＳ６９に進む。
ステップＳ６８では、推薦部１６は、プルーニング処理を通して得られた新たな知識（特に機器）が、ユーザに既に提供されているソリューションに活用できるか否かを判定している。図１０の例では新たな機器として「エアコンディショナ」が得られている。「エアコンディショナ」に紐づく抽象概念は「移動」である。「移動」は抽象化すると「生命活動」として解釈できる（「移動」は「生命活動」の下位概念である）。ユーザに既に提供されているソリューションである「見守り」は「生命活動」を要求するソリューションである。このため、推薦部１６は、新たに得られた「エアコンディショナ」は、ソリューション「見守り」に活用できると判定する。プルーニング処理では既にセンシングできている抽象概念に紐づく機器等は排除しているが、「移動」は、「見守り」が最低限要求する抽象度をクリアしており、「生命活動」より具体的な情報をユーザに通知することができることから、ステップＳ６９において推薦が行われる。

ステップＳ６９では、推薦部１６は、ユーザ知識１０４側のソリューション名１０１０とステップＳ６８で得られた抽象概念から辿れる機器カテゴリ名１０１４の組を推薦セット４に指定する。
図１０の例では、推薦部１６は、ソリューション名「見守り」１０１０１と機器カテゴリ名「エアコンディショナ」１０１４１の組を推薦セット４に指定する。

以上の処理の後、図８のステップＳ７０において、推薦部１６が、図９のステップＳ６７及び／又はステップＳ６９で指定された推薦セット４を入出力装置９０４に出力し、ユーザに推薦セット４を提示する。

なお、本実施の形態では、推薦部１６は推薦セット４としてソリューションと機器の組を提示することとした。これに代えて、推薦部１６は、ソリューションと機器のいずれかのみを提示してもよい。図１０の例では、推薦部１６は、ユーザ機器ソリューションであるソリューション名「見守り」１０１０１にとともにユーザ機器により実現し得るソリューションとしてソリューション名「快適制御」１０１０２のみを提示してもよい。また、推薦部１６は、ユーザ機器ソリューションであるソリューション名「見守り」１０１０１に活用し得るユーザ機器以外の機器として機器カテゴリ名「エアコンディショナ」１０１４１のみを提示してもよい。

＊＊＊実施の形態の効果の説明＊＊＊
本実施の形態によれば、ユーザが利用する機器及びユーザが利用する機器が提供しているソリューションの少なくともいずれかに関連する機器及びソリューションの少なくともいずれかを探索することができる。この結果、本実施の形態によれば、ユーザが利用する機器及びユーザが利用する機器が提供しているソリューションの少なくともいずれかに関連する機器及びソリューションの少なくともいずれかをユーザに推薦することができる。

また、本実施の形態では、ユーザ２にソリューション及び／又は機器を推薦するために、プラットフォーム知識１０１とユーザ知識１０４を用いてユーザ２の専用の知識を生成することで、推薦にために探索する探索空間が削減される。この結果、本実施の形態によれば、ユーザ２の所望するソリューション及び／又は機器を高精度かつ短時間に推薦することができる。
つまり、本実施の形態に係る推薦装置１は、抽象概念層１００３を軸にユーザ知識１０４が保有する導入済みのソリューションの情報及び機器の情報を用いて、プラットフォーム知識１０１から推薦に不要な探索空間を削減することで、高精度かつ短時間での推薦を実現する。

また、本実施の形態では、ソリューション名１０１０及び解釈セット１０１３を抽象概念の任意の階層と紐づけることにより、ソリューションがセンシングもしくはアクチュエートしようとしている実環境の抽象度（意図）が表現できるため、推薦の精度を制御可能である。

＜変形例１＞
実施の形態１では、フィルタリング部１３は、ユーザ知識管理部１２からドメイン名リスト１０２を取得している。これに加えて、フィルタリング部１３は、ユーザ２からドメイン名リスト１０２を取得してもよい。ユーザ２から取得するドメイン名リスト１０２は、ユーザ知識管理部１２から提供されるドメイン名リスト１０２には含まれない、ユーザ２に指定された抽象概念（ユーザ指定連係概念に相当）が示される。
変形例１においては、フィルタリング部１３は取得部として機能する。
実施の形態１では、推薦部１６は、ユーザ知識１０４に含まれるドメイン名１０１１から辿れるソリューション名１０１０及び機器カテゴリ名１０１４しか推薦セット４に含めることができない。変形例１では、推薦部１６は、ユーザ２が指定したドメイン名１０１１を起点としてソリューション名１０１０及び機器カテゴリ名１０１４を辿ることで、ユーザ知識１０４に含まれるドメイン名１０１１からは辿れないソリューション名１０１０及び機器カテゴリ名１０１４を推薦セット４に含めることができる。
例えば、フィルタリング部１３が、ユーザ２から「防犯活動」１０１１２が指定されたドメイン名リスト１０２を取得したとする。この場合は、図１１に示すように、推薦部１６は、「エアコンディショナ１０１４１」を別ドメインである「防犯活動」１０１１２で活用する推論２０３が可能となる。この結果、推薦部１６は、図１０の例では得られなかったソリューション名「侵入検知」１０１０３を推薦することが可能である。
なお、変形例１における推薦部１６の推薦処理は、図９のステップＳ６２の探索で得られたドメイン名１０１１の代わりにユーザ２が指定したドメイン名１０１１を用いてステップＳ６３以降の処理を行うことで実現される。

＜変形例２＞
プルーニング部１４は、ソリューション名１０１０の競合関係を判定して、推薦に不要なソリューション名１０１０、解釈セット１０１３、機器カテゴリ名１０１４等を削除するようにしてもよい。ここでの競合関係は、２以上のソリューションに対応する機器が同一であるため、２以上のソリューションを同時に実行することができない関係を意味する。
つまり、プルーニング部１４は、図８のステップＳ４０で、プラットフォーム知識１０１において、ユーザ機器抽象概念と対応付けられている、ユーザ機器ソリューション以外のソリューションを探索した結果、２以上のソリューションが得られた場合に、２以上のソリューションの各々とユーザ機器抽象概念を介して対応付けられている機器を探索する。そして、探索により得られた機器が同一の機器であった場合に、プルーニング部１４は、２以上のソリューションが競合関係にあると判定する。
そして、プルーニング部１４は、競合関係にある２以上のソリューションのいずれか１つ以上を削除する。

また、推薦部１６も推薦セット４の競合関係を判定して、最終的な推薦セット４を決定してもよい。ここでの競合関係は、２以上の推薦セット４に含まれる２以上の機器が同一であるため、当該２以上の推薦セット４に含まれる２以上のソリューションを同時に実行することができない関係を意味する。
推薦部１６は、図８のステップＳ６０で推薦セット４の探索を行った際に、２以上の推薦セット４が得られ、２以上の推薦セット４に含まれる２以上の機器が同一の機器であった場合に、２以上の推薦セット４、換言すると、２以上の推薦セット４に含まれる２以上のソリューション及び２以上の機器が競合関係にあると判定する。
そして、推薦部１６は、競合関係にある２以上の推薦セット４のいずれか１つ以上を削除する。

図１２は、変形例２におけるプルーニング部１４及び推薦部１６の動作例を示す。
図１２の例では、抽象概念層１００３に人タイプ（「住民」１０１７１及び「不審者」１０１７２）が追加される。そして、人タイプは任意のソリューション名１０１０に接続する。図１２の例では、人タイプ「住民」１０１７１はソリューション名「見守り」１０１０１に接続する。また、人タイプ「不審者」１０１７２はソリューション名「侵入検知」１０１０３に接続する。そして、異なる人タイプ１０１７が接続される２以上のソリューション名１０１０が、推論２０４及び推論２０５で辿れられるように、同一の機器カテゴリ名１０１４で提供される場合に、プルーニング部１４及び推薦部１６は、それぞれ、このような関係を競合関係と判定する。

変形例２によれば、プルーニング部１４が２以上のソリューション間の競合関係を判定することで、実施の形態１と比べて探索空間が削減され、より短時間での推薦が実現できる。
また、変形例２によれば、推薦部１６が２以上の推薦セット４間の競合関係を判定することで、実施の形態１と比べて推薦の精度が向上する。

＜変形例３＞
プルーニング部１４は、機器の利用場所及び機器の仕様を判定して、推薦に不要なソリューション名１０１０、解釈セット１０１３、機器カテゴリ名１０１４等を削除するようにしてもよい。
変形例３では、プラットフォーム知識１０１において各機器の利用場所が示されているものとする。また、ユーザ知識１０４においてもユーザ機器の利用場所がユーザ機器利用場所として示されるものとする。ユーザ機器利用場所はプラットフォーム知識１０１に示される利用場所のうちのいずれかの利用場所である。そして、図８のステップＳ４０で、プルーニング部１４は、プラットフォーム知識１０１に示される利用場所がユーザ機器利用場所に一致しない機器の機器カテゴリ名１０１４を削除する。
また、変形例３では、プラットフォーム知識１０１において各機器の仕様が示されているものとする。また、ユーザ知識１０４においてもユーザ機器の仕様がユーザ機器仕様として示されるものとする。ユーザ機器仕様はプラットフォーム知識１０１に示される仕様のうちのいずれかの仕様である。そして、図８のステップＳ４０で、プルーニング部１４は、プラットフォーム知識１０１に示される仕様がユーザ機器仕様に一致しない機器の機器カテゴリ名１０１４を削除する。

また、推薦部１６も、機器の利用場所及び機器の仕様を判定して、推薦セット４を選択してもよい。
つまり、図９のステップＳ６５で、推薦部１６は、ステップＳ６３の探索で得られたソリューションに対応する、利用場所がユーザ機器利用場所に一致する機器を結合済み知識１０６において探索し、探索により得られた機器を推薦セット４に含めてもよい。
また、図９のステップＳ６５で、推薦部１６は、ステップＳ６３の探索で得られたソリューションに対応する、仕様がユーザ機器仕様に一致する機器を結合済み知識１０６において探索し、探索により得られた機器を推薦セット４に含めてもよい。

図１３は、変形例３におけるプルーニング部１４及び推薦部１６の動作例を示す。
図１３の例では、利用場所が示されるロケーションタイプ（「キッチン」１０１８１）がソリューションの上位に追加される。更に、ロケーションタイプ（「キッチン」１０１８１）は抽象概念層１００３にも追加される。ユーザ知識１０４では、「見守り」が実現される場所として、ロケーションタイプ「キッチン」１０１８１が「見守り」１０１０１の上位に接続される。更に、「見守り」１０１０１に対応するユーザ機器である「炊飯器」が利用される利用場所として、ロケーションタイプ「キッチン」１０１８１が「炊飯器」に接続される。また、フィルタリング済み知識１０３では、「快適制御」が実現される場所として、ロケーションタイプ「キッチン」１０１８１が「快適制御」の上位に接続される。更に、「エアコンディショナ」の利用場所としてロケーションタイプ「キッチン」１０１８１が「エアコンディショナ」１０１４１に接続される。
図１３の例では、推論２０６によりソリューション名「見守り」１０１０１から機器カテゴリ名「エアコンディショナ」１０１４１が抽出されている。プルーニング部１４は、図９のステップＳ４０で、「見守り」１０１０１に従属する「炊飯器」に接続するロケーションタイプ「キッチン」１０１８１が、機器カテゴリ名「エアコンディショナ」１０１４１にも接続しているか否かを判定する。機器カテゴリ名「エアコンディショナ」１０１４１にロケーションタイプ「キッチン」１０１８１が接続されていない場合は、プルーニング部１４は、機器カテゴリ名「エアコンディショナ」１０１４１を削除する。
同様に、推薦部１６も、図９のステップＳ６３でソリューション名「快適制御」が得られた場合に、ステップＳ６５で、「快適制御」に従属する機器カテゴリ名「エアコンディショナ」１０１４１にロケーションタイプ「キッチン」１０１８１が接続されているか否かを判定する。機器カテゴリ名「エアコンディショナ」１０１４１にロケーションタイプ「キッチン」１０１８１が接続されている場合は、機器カテゴリ名「エアコンディショナ」１０１４１を推薦セット４に含める。

機器の仕様が用いられる場合は、図１３のロケーションタイプの代わりに、ロケーションタイプの位置に機器の仕様についてのノードである「仕様タイプ」を追加する。
そして、プルーニング部１４は、「炊飯器」に接続する「仕様タイプ」と同じノードが、機器カテゴリ名「エアコンディショナ」１０１４１にも接続しているか否かを判定する。機器カテゴリ名「エアコンディショナ」１０１４１に「仕様タイプ」と同じノードが接続されていない場合は、プルーニング部１４は、機器カテゴリ名「エアコンディショナ」１０１４１を削除する。
また、推薦部１６は、「炊飯器」に接続する「仕様タイプ」と同じノードが、機器カテゴリ名「エアコンディショナ」１０１４１にも接続しているか否かを判定する。機器カテゴリ名「エアコンディショナ」１０１４１に「仕様タイプ」と同じノードが接続されている場合は、プルーニング部１４は、機器カテゴリ名「エアコンディショナ」１０１４１を推薦セット４に含ませる。

変形例３によれば、利用場所及び／又は仕様についてのユーザ２の要求を推薦に反映することができる。
このため、プルーニング部１４が、ユーザ２の要求を満たすことができないソリューション名１０１０及び／又は機器カテゴリ名１０１４の削除を行うことができる。また、推薦部１６は、ユーザ２に、ユーザ２の要求を満たすことができないソリューション名１０１０及び／又は機器カテゴリ名１０１４をユーザ２に提示することができる。
また、変形例３によれば、ユーザ２の要求を満たすことができないソリューション名１０１０及び／又は機器カテゴリ名１０１４の削除することで、実施の形態１と比べ、探索空間が削減され、より短時間での推薦が実現できる。
また、変形例３によれば、利用場所及び／又は仕様についての比較を行うことで、実施の形態１と比べて推薦部１６の推薦の精度が向上する。

実施の形態２．
実施の形態１では、推薦装置１は、推薦された機器をユーザが購入したか否か（つまり、推薦された機器をユーザが利用しているか否か）については関知していない。このため、推薦装置１が過去に推薦を行ったユーザに再度推薦を行う際に、前回の推薦時に推薦した機器をユーザが購入しているにも関わらず、同じ機器を再度推薦してしまう事態が生じ得る。
実施の形態２では、推薦装置１は、特定のユーザに長期間にわたり複数回の推薦を行う場合に、過去の推薦内容を踏まえた推薦を行う。このような推薦を行うために、本実施の形態に係る推薦装置１は、機器の購入実績及び概念階層のバージョン情報を利用して差分判定を行う。
本実施の形態では、主に実施の形態１との差異を説明する。
なお、以下で説明していない事項は、実施の形態１と同様である。

＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１４を参照して、実施の形態２に係る推薦装置１の構成を説明する。

図１４では、図１と比較して、キャッシュ知識管理部１７及び差分判定部１８が追加されている。
キャッシュ知識管理部１７は、結合済み知識１０６とユーザＩＤ３とをキャッシュ知識１７０として一定期間保有する。
差分判定部１８は、プラットフォーム知識１１０のバージョンとキャッシュ知識１７０の結合済み知識１０６のバージョンとを比較する。また、差分判定部１８は、キャッシュ知識１７０の結合済み知識１０６に含まれるソリューション及び機器と購入実績１０９に示されるソリューション及び機器とを比較する。後述するように、購入実績１０９には、ユーザ２が購入した機器（つまり、ユーザ２に利用されている機器）と当該機器が提供するソリューションが示される。
また、本実施の形態では、ユーザ知識管理部１２は、ユーザ知識１２０を更新する。より具体的には、ユーザ知識管理部１２は、差分判定部１８の判定により、推薦部１６によりユーザ２に提示された機器（以下、提示機器ともいう）がユーザ２に購入されていること（つまり、提示機器がユーザ２に利用されていること）が判明した場合に、提示機器を新たなユーザ機器としてユーザ知識１２０に追加する。また、ユーザ知識管理部１２は、提示機器が提供しているソリューションを新たなユーザ機器ソリューションとしてユーザ知識１２０に追加する。更に、ユーザ知識管理部１２は、新たなユーザ機器と新たなユーザ機器ソリューションとを連係させる抽象概念を新たな抽象概念としてユーザ知識１２０に追加する。

＊＊＊動作の説明＊＊＊
本実施の形態に係る推薦装置１の動作を説明する。
本実施の形態では、図１５に示すように、概念階層１００１はバージョン情報１０８１と紐づいている。バージョン情報１０８１は、概念階層１００１のバージョンを示す情報である。
結合済み知識１０６にもバージョン情報１０８１が紐づいている。具体的には、フィルタリング部１３が取得するプラットフォーム知識１０１にバージョン情報１０８１が紐づいている。そして、フィルタリング部１３が出力するフィルタリング済み知識１０３にも継承されて概念階層１００１ごとにバージョン情報１０８１が紐づいている。図５のプラットフォーム知識１０１に対応するフィルタリング済み知識１０３では、概念階層１００１ａと概念階層１００１ｂの各々にバージョン情報１０８１が紐づいている。同様にして、プルーニング部１４の出力であるプルーニング済み知識１０５にも継承されて概念階層１００１ごとにバージョン情報１０８１が紐づいている。更に、結合部１５の出力である結合済み知識１０６にも継承されて概念階層１００１ごとにバージョン情報１０８１が紐づいている。
一方、ユーザ知識１２０では、ユーザＩＤ３２に購入実績１０９が紐づけられている。購入実績１０９には、ユーザが購入した機器カテゴリ名１０１４と当該機器カテゴリ名１０１４により実現されるソリューション名１０１０が示される。購入実績１０９には、過去の購入履歴を含め、ユーザが購入した機器カテゴリ名１０１４と当該機器カテゴリ名１０１４により実現されるソリューション名１０１０とが蓄積されている。購入実績１０９は、例えば、機器カテゴリ名１０１４、ソリューション名１０１０、購入日時等が示されるリストである。
例えば、ユーザ自身が購入実績１０９を更新してもよいし、通販サイトのシステム、家電量販店のシステムが購入実績１０９を更新してもよい。

キャッシュ知識管理部１７は、結合部１５より結合済み知識１０６とユーザＩＤ３を取得する。そして、キャッシュ知識管理部１７は、結合済み知識１０６とユーザＩＤ３を紐づけてキャッシュ知識１７０として一定期間保有する。キャッシュ知識管理部１７が保有する結合済み知識１０６にもバージョン情報１０８１が紐づいている。
差分判定部１８は、プラットフォーム知識１１０に紐づいているバージョン情報１０８１とキャッシュ知識１７０の結合済み知識１０６に紐づいているバージョン情報１０８１とを比較する。また、差分判定部１８は、キャッシュ知識１７０の結合済み知識１０６に含まれるソリューション及び機器と購入実績１０９に示されるソリューション及び機器とを比較する。
具体的には、差分判定部１８は、まず、ユーザ２からユーザＩＤ３を取得する。また、差分判定部１８は、キャッシュ知識１７０からユーザＩＤ３に対応するキャッシュ知識１０７を取得する。更に、差分判定部１８は、ユーザ知識１２０からユーザＩＤ３に対応する購入実績１０９を取得する。
次に、差分判定部１８は、プラットフォーム知識１１０からプラットフォーム知識１０１に紐づくバージョン情報１０８を取得する。ここでは、差分判定部１８は、キャッシュ知識１７０の結合済み知識１０６に含まれる概念階層１００１のバージョン情報１０８のみを取得する。
そして、差分判定部１８は、プラットフォーム知識１１０に紐づいているバージョン情報１０８１とキャッシュ知識１７０の結合済み知識１０６に紐づいているバージョン情報１０８１とを比較する。
更に、差分判定部１８は、キャッシュ知識１７０の結合済み知識１０６に含まれるソリューション及び機器と購入実績１０９に示されるソリューション及び機器とを比較する。
差分判定部１８は、バージョン情報１０８１が一致し、結合済み知識１０６に含まれるソリューション及び機器がすべて購入実績１０９に含まれている場合に、差分がないと判定する。結合済み知識１０６に含まれるソリューション及び機器がすべて購入実績１０９に含まれている場合は、推薦部１６によりユーザ２に提示された機器（提示機器）をユーザ２が購入している（提示機器がユーザ２に利用されている）ことを意味する。
差分判定部１８は、差分がないと判定した場合に、キャッシュ知識１０７を差分判定済み知識１８０としてユーザ知識管理部１２に出力する。
ユーザ知識管理部１２は、ユーザ知識１２０のうち、キャッシュ知識１０７に含まれるユーザＩＤ３に対応するユーザ知識１０４を差分判定済み知識１８０に含まれる結合済み知識１０６で更新する。つまり、ユーザ知識管理部１２は、購入実績１０９に新たに追加されたソリューション及び機器と、当該ソリューションと機器とを連携する抽象概念とを、新たなユーザ機器、新たなユーザ機器ソリューション及び新たな抽象概念としてユーザ知識１０４に追加する。このため、同じユーザに再度推薦を行う際に、プルーニング部１４は、フィルタリング済み知識１０３から、既にユーザに推薦済みのソリューション、機器等を削除することができる。

＊＊＊実施の形態の効果の説明＊＊＊
実施の形態２に係る推薦装置１は、過去に推薦した内容と最新の情報（バージョン情報１０８１及び購入実績１０９）を照らし合わせ、ユーザ知識１２０の更新を行う。このため、特定のユーザに長期間にわたり複数回の推薦を行う際に、過去の推薦内容を反映した現実に即した推薦が行え、推薦の精度が向上する。つまり、本実施の形態に係る推薦装置１は、ユーザへの推薦内容をキャッシュ知識に保存しておき、ユーザ知識の更新が要求された際に購入実績を用いてユーザ知識を更新するべきか否かを判定する。また、推薦とユーザ知識の更新のタイミングが異なった場合に、推薦装置１は、バージョン情報を用いて、プラットフォーム知識とユーザ知識で紐づけの内容が大きくズレてしまうことを抑制する。例えば、図６等に示すように、プラットフォーム知識１１０とユーザ知識１２０において解釈セットである「ｓｅｔＡ」はドメイン名「生命活動」と紐づけられている。しかし、例えば機器のメーカの都合によりプラットフォーム知識１１０で「ｓｅｔＡ」と生命活動との紐づけが消滅した場合には、プラットフォーム知識１１０とユーザ知識１２０の間で紐づけに相違が生じる。バージョン情報１０８１を比較することにより、このような紐づけの相違を抽出することができ、また、このような相違を解消することができる。
また、プルーニング部１４は、フィルタリング済み知識１０３から、既にユーザに推薦済みのソリューション、機器等を削除することができる。このため、探索空間が削減され、推薦時間を短縮することができる。

＜変形例４＞
差分判定部１８は、実施の形態２に示した差分判定において差分ありと判定した場合に、推薦部１６に差分判定済み知識１８０を出力してもよい。例えば、キャッシュ知識１０７に紐づくバージョン情報１０８１とプラットフォーム知識１１０から取得したバージョン情報１０８は一致したが、キャッシュ知識１０７に含まれるソリューション名１０１０及び機器カテゴリ名１０１４が購入実績１０９に含まれていなかった場合（つまり、推薦部１６が提示した機器（提示機器）がユーザ２に利用されていない場合）に、差分判定部１８は、キャッシュ知識１０７を差分判定済み知識１８０として推薦部１６に出力する。これにより、例えば、ある時点では必要のなかったソリューション名１０１０及び機器カテゴリ名１０１４を再度推薦する際に、推薦部１６は、フィルタリング部１３、プルーニング部１４、結合部１５の処理を経ずに、差分判定済み知識１８０を流用してソリューション名１０１０及び機器カテゴリ名１０１４を推薦することができる。つまり、推薦部１６は、過去にユーザ２に提示した機器（提示機器）及びそのソリューションを再度ユーザ２に提示することができる。この結果、推薦時間を短縮することができる。

実施の形態３．
本実施の形態では、不特定多数のユーザがプラットフォーム知識１１０を更新するものとする。そして、本実施の形態では、プラットフォーム知識１０１内のノード間の関係の一般性及び／又は有用性を表現するために、リンク２００１及びリンク２００３の各々にスコアが付与される。
本実施の形態では、主に実施の形態１との差異を説明する。
なお、以下で説明していない事項は、実施の形態１と同様である。

＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１６は、本実施の形態に係る推薦装置１の機能構成例を示す。
図１６では、図１と比較して、更新部１９が追加されている。

更新部１９は、ソリューションと抽象概念との対応付けを示すリンク２００１の一般性を示す一般性スコアを更新する。また、更新部１９は、リンク２００１の有用性を示す有用性スコアを更新する。
また、更新部１９は、抽象概念と機器との対応付けを示すリンク２００３の一般性を示す一般性スコアを更新する。また、更新部１９は、リンク２００３の有用性を示す有用性スコアを更新する。
更に、更新部１９は、ユーザ知識１０４に示されるユーザ機器とユーザ機器抽象概念とユーザ機器ソリューションとの対応付けがプラットフォーム知識１１０に示されていない場合に、ユーザ知識１０４に示されるユーザ機器とユーザ機器抽象概念とユーザ機器ソリューションとの対応付けをプラットフォーム知識１１０に追加する。

また、本実施の形態では、プルーニング部１４は、プルーニング処理に一般性スコア及び有用性スコアを用いる。
また、推薦部１６も、推薦処理に一般性スコア及び有用性スコアを用いる。

次に、一般性スコアと有用性スコアを説明する。

本実施の形態に係るプラットフォーム知識１１０では、リンク２００１及びリンク２００３に、図１７に例示する一般性スコア１１２１と図１８に例示する有用性スコア１１２２が設定されている。一般性スコア１１２１は、リンク２００１又はリンク２００３で表される対応関係の一般性を表現する。有用性スコア１１２２は、リンク２００１又はリンク２００３で表される対応関係の有用性を表現する。
一般性スコア１１２１は、例えば、対象となる対応関係（ソリューションと抽象概念との関係、抽象概念と機器との関係）を採用しているユーザの数に基づいて算出される。また、一般性スコア１１２１は、プラットフォーム管理者のレコメンドの有無を示す２値のフラグに基づいて算出されてもよい。
また、有用性スコア１１２２は、例えば、リンク２００３に対応する学習モデル等から得られる精度に基づいて算出される。また、有用性スコア１１２２は、プラットフォーム管理者のレコメンドの有無を示す２値のフラグに基づいて算出されてもよい。

フィルタリング部１３がプラットフォーム知識管理部１１から取得するプラットフォーム知識１０１のリンク２００１及びリンク２００３にも一般性スコア１１２１及び有用性スコア１１２２が設定されている。このため、フィルタリング済み知識１０３、プルーニング済み知識１０５及び結合済み知識１０６でもリンク２００１及びリンク２００３において一般性スコア１１２１及び有用性スコア１１２２が継承される。
従って、プルーニング部１４は、プルーニング処理にフィルタリング済み知識１０３の一般性スコア１１２１及び有用性スコア１１２２を用いることができる。また、推薦部１６は、推薦処理に結合済み知識１０６の一般性スコア１１２１及び有用性スコア１１２２を用いることができる。

＊＊＊動作の説明＊＊＊
次に、本実施の形態に係る推薦装置１の動作例を説明する。
以下では、主に、更新部１９、プルーニング部１４及び推薦部１６の動作を説明する。

更新部１９は、ユーザ知識１２０をもとにプラットフォーム知識１１０を更新する。
更新部１９は、まず、ユーザ２からユーザＩＤ３を取得する。そして、更新部１９は、ユーザ知識１２０からユーザＩＤ３に対応するユーザ知識１０４を取得する。
更に、更新部１９は、プラットフォーム知識管理部１１からプラットフォーム知識１０１を取得する。
そして、更新部１９は、ユーザ知識１０４を用いて、プラットフォーム知識１０１の一般性スコア１１２１及び／又は有用性スコア１１２２を更新する。
また、更新部１９は、ユーザ知識１０４に含まれるユーザ機器ソリューションとユーザ機器抽象概念との対応関係及び／又はユーザ機器抽象概念とユーザ機器との対応関係がプラットフォーム知識１０１に含まれていない場合は、プラットフォーム知識１０１に、含まれていない対応関係を追加する。
最後に、更新部１９は、上記の処理を施した後のプラットフォーム知識１０１を更新済み知識１１１としてプラットフォーム知識管理部１１に出力する。プラットフォーム知識管理部１１は、更新済み知識１１１を新たなプラットフォーム知識１１０として管理する。

例えば、一般性スコア１１２１が対応関係の採用ユーザ数に基づいて算出されている場合は、更新部１９は、ユーザ知識１０４に同じ対応関係があれば、プラットフォーム知識１０１の当該対応関係のリンクの一般性スコア１１２１に１を加算する。
また、有用性スコア１１２２が学習モデル等から得られる精度に基づいて算出されている場合は、更新部１９は、プラットフォーム知識１０１及びユーザ知識１０４で一致する対応関係同士で有用性スコア１１２２の平均値を算出し、有用性スコア１１２２を平均値で更新する。例えば、プラットフォーム知識１０１では「ｓｅｔＡ」と「飲食」における有用性スコアが７０％であり、ユーザ知識１０４では同じ組み合わせの有用性スコアが６０％である場合を想定する。この場合は、更新部１９は、プラットフォーム知識１０１の「ｓｅｔＡ」と「飲食」における有用性スコアを平均値である６５％で更新する。なお、「ｓｅｔＡ」と「飲食」における有用性スコアが複数のユーザ知識１０４で存在する場合は、更新部１９は、複数のユーザ知識１０４での有用性スコアを用いて平均値を算出する。
なお、上記の処理では更新がなされなかったプラットフォーム知識１０１内の他の一般性スコア１１２１及び有用性スコア１１２２も、更新部１９は、更新された一般性スコア１１２１及び有用性スコア１１２２と紐づく抽象概念の階層構造を利用して更新する。例えば、更新部１９は、図１９に示すように、更新された一般性スコア１１２１及び更新された有用性スコア１１２２の継承、加算、平均等により、一般性スコア１１２１及び有用性スコア１１２２の更新を行う。図１９の例では、「見守り」と「調理」における一般性スコア１１２１として「２０人」が得られている。また、「見守り」と「移動」における一般性スコア１１２１として「１０人」が得られている。一方、図１９の例では、「見守り」と「生命活動」における一般性スコアは得られていない。「生命活動」は「調理」と「移動」の上位概念である。この場合に、更新部１９は、「見守り」と「調理」における一般性スコア１１２１である「２０人」と「見守り」と「移動」における一般性スコア１１２１である「１０人」とを加算して、「見守り」と「生命活動」における一般性スコア１１２１として「３０人」を設定することができる。

また、本実施の形態では、プルーニング部１４は、一般性スコア１１２１及び有用性スコア１１２２を用いて、図８のステップＳ４０のプルーニング処理を行う。
例えば、プルーニング部１４は、一般性スコア１１２１及び有用性スコア１１２２を用いて、ソリューション名と機器カテゴリ名の組をランキング化する。そして、プルーニング部１４は、ランキングが下位のソリューション名と機器カテゴリ名の組をフィルタリング済み知識１０３から削除する。

また、本実施の形態では、推薦部１６は、一般性スコア１１２１及び有用性スコア１１２２を用いて、図８のステップＳ６０の推薦処理を行う。
例えば、推薦部１６は、一般性スコア１１２１及び有用性スコア１１２２を用いて、ソリューション名と機器カテゴリ名の組をランキング化する。そして、推薦部１６は、ランキングが上位のソリューション名と機器カテゴリ名の組を推薦セット４に指定する。

＊＊＊実施の形態の効果の説明＊＊＊
本実施の形態では、推薦装置１は、リンク２００１及び／又はリンク２００３に一般性スコア及びや有用性スコアを付与する。
このため、本実施の形態によれば、不特定多数のユーザがプラットフォーム知識１１０を更新する状況において、一般性スコア又は有用性スコアが低いソリューション及び機器を推薦セットから取り除くことができる。
また、本実施の形態によれば、推薦の精度が向上する。
また、プルーニング部１４が一般性スコア又は有用性スコアを参照することで、探索空間が削減され、推薦に要する時間を短縮することができる。

実施の形態４．
本実施の形態では、各ユーザがユーザ知識１２０内の自らのユーザ知識１０４を直接更新するものとする。そして、本実施の形態では、プラットフォーム知識１１０とユーザ知識１０４との間の表記ゆれを抑制するため、語彙知識を用いて表記の正規化を行う。
本実施の形態では、主に実施の形態１との差異を説明する。
なお、以下で説明していない事項は、実施の形態１と同様である。

＊＊＊構成の説明＊＊＊
図２０は、本実施の形態に係る推薦装置１の機能構成例を示す。
図２０では、図１と比較して、語彙知識２０と正規化部２１が追加されている。

語彙知識２０は、１つ以上の単語ベクトル１１２を保有する。単語ベクトル１１２は例えば、任意のテキストデータに対し、形態素解析及びＷｏｒｄ２Ｖｅｃ等の単語埋め込みの処理を行って得られる結果である。語彙知識２０は、正規化部２１に単語ベクトル１１２を出力する。

正規化部２１はプラットフォーム知識１１０とユーザ知識１２０との間の表記ゆれを抽出し、単語ベクトル１１２を用いて、表記の正規化を行う。
つまり、正規化部２１は、ユーザ知識１０４のユーザ機器とユーザ機器抽象概念とユーザ機器ソリューションとのうちの少なくともいずれかの表記がプラットフォーム知識１１０の対応する表記と類似するが一致していない場合に、ユーザ知識１０４の表記をプラットフォーム知識１１０の表記と一致するように変更する。

＊＊＊動作の説明＊＊＊
以下では、本実施の形態に係る正規化部２１の動作例を説明する。

正規化部２１は、まず、ユーザ２からユーザＩＤ３を取得する。そして、正規化部２１は、ユーザ知識管理部１２からユーザＩＤ３に対応するユーザ知識１０４を取得する。
更に、正規化部２１は、プラットフォーム知識１１０からプラットフォーム知識１０１を取得し、語彙知識２０から単語ベクトル１１２を取得する。
次に、正規化部２１は、図２１に例示するように、プラットフォーム知識１０１とユーザ知識１０４とから、一致していない表記を表記ゆれ候補１１２３として抽出する。例えば、正規化部２１は、概念階層１００１の相互に接続している２以上のノードの単位で、プラットフォーム知識１０１の表記とユーザ知識１０４の表記を比較して、表記ゆれ候補１１２３を抽出する。図２１の例では、正規化部２１は、相互に接続しているドメイン名、活動名及び活動名においてプラットフォーム知識１０１の表記とユーザ知識１０４の表記を比較している。そして、図２１の例では、ドメイン名「生命活動」と活動名「炊飯」では表記が一致している。一方、活動名「料理」１０１２２と活動名「調理」１０１２３は、表記が一致していない。このため、正規化部２１は、活動名「料理」１０１２２と活動名「調理」１０１２３を表記ゆれ候補１１２３として抽出する。

そして、正規化部２１は、単語ベクトル１１２を用いて、プラットフォーム知識１０１の表記ゆれ候補１１２３と、ユーザ知識１０４の表記ゆれ候補１１２３との間の類似度を算出する。正規化部２１は、コサイン類似度等を使用して類似度を算出する。
類似度が閾値を超えた場合に、正規化部２１は、ユーザ知識１０４の表記ゆれ候補１１２３の表記を、プラットフォーム知識１０１表記ゆれ候補１１２３の表記に変更する。
正規化部２１は、以上の処理をユーザ知識１０４内の全ての表記に対して行い、以上の処理が完了したユーザ知識１０４を正規化済み知識１１３としてユーザ知識管理部１２に出力する。

ユーザ知識管理部１２は、正規化済み知識１１３を新たなユーザ知識１２０として管理する。

＊＊＊実施の形態の効果の説明＊＊＊
本実施の形態では、推薦装置１は、ユーザ知識１０４のノードの表記ゆれを訂正する。
このため、本実施の形態によれば、各ユーザがユーザ知識１２０内の自らのユーザ知識１０４を直接更新する状況において、表記ゆれを抑制することができる。この結果、本実施の形態によれば、プルーニング部１４又は推薦部１６の処理において、同じ概念が表記の違いにより異なる概念として認識され、ユーザの意図する処理が行われないといった事態を防ぐことができる。そして、本実施の形態によれば、推薦の精度が向上する。

以上、実施の形態１～４及び変形例１～４を説明したが、これらの実施の形態及び変形例のうち、２つ以上を組み合わせて実施しても構わない。
あるいは、これらの実施の形態及び変形例のうち、１つを部分的に実施しても構わない。
あるいは、これらの実施の形態の変形例のうち、２つ以上を部分的に組み合わせて実施しても構わない。
また、これらの実施の形態及び変形例に記載された構成及び手順を必要に応じて変更してもよい。

＊＊＊ハードウェア構成の補足説明＊＊＊
最後に、推薦装置１のハードウェア構成の補足説明を行う。
図２に示すプロセッサ９０１は、プロセッシングを行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。
プロセッサ９０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）等である。
図２に示す主記憶装置９０２は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）である。
図２に示す補助記憶装置９０３は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等である。
図２に示す入出力装置９０４は、例えば、マウス、キーボード、ディスプレイ等である。

また、補助記憶装置９０３には、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）も記憶されている。
そして、ＯＳの少なくとも一部がプロセッサ９０１により実行される。
プロセッサ９０１はＯＳの少なくとも一部を実行しながら、プラットフォーム知識管理部１１、ユーザ知識管理部１２、フィルタリング部１３、プルーニング部１４、結合部１５、推薦部１６、キャッシュ知識管理部１７、差分判定部１８、更新部１９及び正規化部２１の機能を実現するプログラムを実行する。
プロセッサ９０１がＯＳを実行することで、タスク管理、メモリ管理、ファイル管理、通信制御等が行われる。
また、プラットフォーム知識管理部１１、ユーザ知識管理部１２、フィルタリング部１３、プルーニング部１４、結合部１５、推薦部１６、キャッシュ知識管理部１７、差分判定部１８、更新部１９及び正規化部２１の処理の結果を示す情報、データ、信号値及び変数値の少なくともいずれかが、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３、プロセッサ９０１内のレジスタ及びキャッシュメモリの少なくともいずれかに記憶される。
また、プラットフォーム知識管理部１１、ユーザ知識管理部１２、フィルタリング部１３、プルーニング部１４、結合部１５、推薦部１６、キャッシュ知識管理部１７、差分判定部１８、更新部１９及び正規化部２１の機能を実現するプログラムは、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ（登録商標）ディスク、ＤＶＤ等の可搬記録媒体に格納されていてもよい。そして、プラットフォーム知識管理部１１、ユーザ知識管理部１２、フィルタリング部１３、プルーニング部１４、結合部１５、推薦部１６、キャッシュ知識管理部１７、差分判定部１８、更新部１９及び正規化部２１の機能を実現するプログラムが格納された可搬記録媒体を流通させてもよい。

また、プラットフォーム知識管理部１１、ユーザ知識管理部１２、フィルタリング部１３、プルーニング部１４、結合部１５、推薦部１６、キャッシュ知識管理部１７、差分判定部１８、更新部１９及び正規化部２１の「部」を、「回路」又は「工程」又は「手順」又は「処理」又は「サーキットリー」に読み替えてもよい。
また、推薦装置１は、処理回路により実現されてもよい。処理回路は、例えば、ロジックＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＧＡ（Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）である。
この場合は、プラットフォーム知識管理部１１、ユーザ知識管理部１２、フィルタリング部１３、プルーニング部１４、結合部１５、推薦部１６、キャッシュ知識管理部１７、差分判定部１８、更新部１９及び正規化部２１は、それぞれ処理回路の一部として実現される。
なお、本明細書では、プロセッサと処理回路との上位概念を、「プロセッシングサーキットリー」という。
つまり、プロセッサと処理回路とは、それぞれ「プロセッシングサーキットリー」の具体例である。

１ 推薦装置、２ ユーザ、３ ユーザＩＤ、４ 推薦セット、１０ 探索部、１１ プラットフォーム知識管理部、１２ ユーザ知識管理部、１３ フィルタリング部、１４ プルーニング部、１５ 結合部、１６ 推薦部、１７ キャッシュ知識管理部、１８ 差分判定部、１９ 更新部、２０ 語彙知識、２１ 正規化部、３１ ユーザＩＤ、３２ ユーザＩＤ、１０１ プラットフォーム知識、１０２ ドメイン名リスト、１０３ フィルタリング済み知識、１０４ ユーザ知識、１０５ プルーニング済み知識、１０６ 結合済み知識、１０７ キャッシュ知識、１０８ バージョン情報、１０９ 購入実績、１１０ プラットフォーム知識、１１１ 更新済み知識、１１２ 単語ベクトル、１１３ 正規化済み知識、１２０ ユーザ知識、１７０ キャッシュ知識、１８０ 差分判定済み知識、９０１ プロセッサ、９０２ 主記憶装置、９０３ 補助記憶装置、９０４ 入出力装置、１００１ 概念階層、１００２ ソリューション層、１００３ 抽象概念層、１００４ 機器層、１０１０ ソリューション名、１０１１ ドメイン名、１０１２ 活動名、１０１３ 解釈セット、１０１４ 機器カテゴリ名、１０１５ センサ（アクチュエータ）タイプ名、１０１６ 信号（制御）名、１０８１ バージョン情報、１１２１ 一般性スコア、１１２２ 有用性スコア、１１２３ 表記ゆれ候補、２００１ リンク、２００２ リンク、２００３ リンク、２００４ リンク。

Claims (17)

1. 複数の機器と、前記複数の機器が提供する複数のソリューションと、前記複数の機器と前記複数のソリューションとを連係させる複数の概念である複数の連係概念とが示され、各機器が１つ以上の連係概念と対応付けられ、各ソリューションが１つ以上の連係概念と対応付けられている定義情報を管理する定義情報管理部と、
   前記定義情報に示されるいずれかの機器であって、ユーザが利用する機器がユーザ機器として示され、前記定義情報に示されるいずれかのソリューションであって、前記ユーザ機器が提供しているソリューションがユーザ機器ソリューションとして示され、前記定義情報に示されるいずれかの連係概念であって、前記ユーザ機器と前記ユーザ機器ソリューションとを連係させる連係概念がユーザ機器連係概念として示されるユーザ情報を管理するユーザ情報管理部と、
   前記定義情報において前記ユーザ機器連係概念と対応付けられている前記ユーザ機器以外の機器と、前記定義情報において前記ユーザ機器連係概念と対応付けられている前記ユーザ機器ソリューション以外のソリューションとの少なくともいずれかを探索する探索部とを有する情報処理装置。
2. 前記探索部は、
   探索により得られた機器とソリューションとの少なくともいずれかを前記ユーザに提示する請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記探索部は、
   前記定義情報において前記ユーザ機器連係概念以外の連係概念と対応付けられている機器とソリューションとを探索の対象から除外し、更に、前記定義情報において前記ユーザ機器連係概念に対応付けられている前記ユーザ機器ソリューションと、前記定義情報において前記ユーザ機器連係概念を介して前記ユーザ機器ソリューションに対応付けられている機器とを探索の対象から除外した後に、前記定義情報において前記ユーザ機器連係概念と対応付けられている前記ユーザ機器以外の機器と、前記定義情報において前記ユーザ機器連係概念と対応付けられている前記ユーザ機器ソリューション以外のソリューションとの少なくともいずれかを探索する請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記探索部は、
   前記定義情報において前記ユーザ機器連係概念と対応付けられている前記ユーザ機器ソリューション以外のソリューションを探索し、前記定義情報において、探索により得られたソリューションと前記ユーザ機器連係概念を介して対応付けられている、前記ユーザ機器以外の機器を探索する請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記情報処理装置は、更に、
   前記定義情報に示されるいずれかの連係概念であって、前記ユーザに指定された、前記ユーザ機器連係概念以外の連係概念をユーザ指定連係概念として取得する取得部を有し、
   前記探索部は、
   前記定義情報において前記ユーザ指定連係概念と対応付けられている前記ユーザ機器以外の機器と、前記定義情報において前記ユーザ指定連係概念と対応付けられている前記ユーザ機器ソリューション以外のソリューションとの少なくともいずれかを探索する請求項１に記載の情報処理装置。
6. 前記探索部は、
   前記定義情報において前記ユーザ機器連係概念と対応付けられている前記ユーザ機器ソリューション以外のソリューションを探索した結果、２以上のソリューションが得られた場合に、前記２以上のソリューションの各々と前記ユーザ機器連係概念を介して対応付けられている機器を探索し、探索により得られた機器が同一の機器であった場合に、前記２以上のソリューションが競合関係にあると判定する請求項１に記載の情報処理装置。
7. 前記探索部は、
   前記定義情報において前記ユーザ機器連係概念と対応付けられている前記ユーザ機器以外の機器を探索した結果、２以上の機器が得られ、前記２以上の機器が同一の機器である場合に、前記２以上の機器が競合関係にあると判定する請求項１に記載の情報処理装置。
8. 前記定義情報管理部は、
   各機器の利用場所が示される定義情報を管理し、
   前記ユーザ情報管理部は、
   前記定義情報に示されるいずれかの利用場所であって、前記ユーザ機器の利用場所であるユーザ機器利用場所が示されるユーザ情報を管理し、
   前記探索部は、
   前記定義情報において前記ユーザ機器連係概念と対応付けられている前記ユーザ機器ソリューション以外のソリューションを探索し、前記定義情報において、探索により得られたソリューションと前記ユーザ機器連係概念を介して対応付けられている機器であって利用場所が前記ユーザ機器利用場所と一致する機器を探索する請求項１に記載の情報処理装置。
9. 前記定義情報管理部は、
   各機器の仕様が示される定義情報を管理し、
   前記ユーザ情報管理部は、
   前記定義情報に示されるいずれかの仕様であって、前記ユーザ機器の仕様であるユーザ機器仕様が示されるユーザ情報を管理し、
   前記探索部は、
   前記定義情報において前記ユーザ機器連係概念と対応付けられている前記ユーザ機器ソリューション以外のソリューションを探索し、前記定義情報において、探索により得られたソリューションと前記ユーザ機器連係概念を介して対応付けられている機器であって仕様が前記ユーザ機器仕様と一致する機器を探索する請求項１に記載の情報処理装置。
10. 前記ユーザ情報管理部は、
    前記ユーザ機器と前記ユーザ機器連係概念と前記ユーザ機器ソリューションとの対応付けが示されるユーザ情報を管理し、
    前記情報処理装置は、更に、
    前記ユーザ情報に示される前記ユーザ機器と前記ユーザ機器連係概念と前記ユーザ機器ソリューションとの対応付けが前記定義情報に示されていない場合に、前記ユーザ情報に示される前記ユーザ機器と前記ユーザ機器連係概念と前記ユーザ機器ソリューションとの対応付けを前記定義情報に追加する更新部を有する請求項１に記載の情報処理装置。
11. 前記定義情報管理部は、
    機器と連係概念との対応付けごと、及び連係概念とソリューションとの対応付けごとに、対応付けの一般性及び有用性の少なくともいずれかを表すスコアが設定されている定義情報を管理し、
    前記更新部は、
    前記スコアを更新する請求項１０に記載の情報処理装置。
12. 前記探索部は、
    探索に前記スコアを用いる請求項１１に記載の情報処理装置。
13. 前記情報処理装置は、更に、
    前記ユーザ情報の前記ユーザ機器と前記ユーザ機器連係概念と前記ユーザ機器ソリューションとのうちの少なくともいずれかの表記が前記定義情報の対応する表記と類似するが一致していない場合に、前記定義情報の対応する表記と類似するが一致していない前記ユーザ情報の表記を前記定義情報の対応する表記と一致するように変更する正規化部を有する請求項１に記載の情報処理装置。
14. 前記探索部は、
    少なくとも探索により得られた機器を前記ユーザに提示し、
    前記ユーザ情報管理部は、
    前記探索部により前記ユーザに提示された機器である提示機器が前記ユーザにより利用されている場合に、前記提示機器を新たなユーザ機器として前記ユーザ情報に追加し、前記提示機器が提供しているソリューションを新たなユーザ機器ソリューションとして前記ユーザ情報に追加し、前記新たなユーザ機器と前記新たなユーザ機器ソリューションとを連係させる連係概念を新たなユーザ機器連係概念として前記ユーザ情報に追加する請求項２に記載の情報処理装置。
15. 前記探索部は、
    少なくとも探索により得られた機器を前記ユーザに提示し、
    前記ユーザに提示した機器である提示機器が前記ユーザにより利用されていない場合に、前記提示機器を再度、前記ユーザに提示する請求項２に記載の情報処理装置。
16. コンピュータが、複数の機器と、前記複数の機器が提供する複数のソリューションと、前記複数の機器と前記複数のソリューションとを連係させる複数の連係概念とが示され、各機器が１つ以上の連係概念と対応付けられ、各ソリューションが１つ以上の連係概念と対応付けられている定義情報を管理し、
    前記コンピュータが、前記定義情報に示されるいずれかの機器であって、ユーザが利用する機器がユーザ機器として示され、前記定義情報に示されるいずれかのソリューションであって、前記ユーザ機器が提供しているソリューションがユーザ機器ソリューションとして示され、前記定義情報に示されるいずれかの連係概念であって、前記ユーザ機器と前記ユーザ機器ソリューションとを連係させる連係概念がユーザ機器連係概念として示されるユーザ情報を管理し、
    前記コンピュータが、前記定義情報において前記ユーザ機器連係概念と対応付けられている前記ユーザ機器以外の機器と、前記定義情報において前記ユーザ機器連係概念と対応付けられている前記ユーザ機器ソリューション以外のソリューションとの少なくともいずれかを探索する情報処理方法。
17. 複数の機器と、前記複数の機器が提供する複数のソリューションと、前記複数の機器と前記複数のソリューションとを連係させる複数の連係概念とが示され、各機器が１つ以上の連係概念と対応付けられ、各ソリューションが１つ以上の連係概念と対応付けられている定義情報を管理する定義情報管理処理と、
    前記定義情報に示されるいずれかの機器であって、ユーザが利用する機器がユーザ機器として示され、前記定義情報に示されるいずれかのソリューションであって、前記ユーザ機器が提供しているソリューションがユーザ機器ソリューションとして示され、前記定義情報に示されるいずれかの連係概念であって、前記ユーザ機器と前記ユーザ機器ソリューションとを連係させる連係概念がユーザ機器連係概念として示されるユーザ情報を管理するユーザ情報管理処理と、
    前記定義情報において前記ユーザ機器連係概念と対応付けられている前記ユーザ機器以外の機器と、前記定義情報において前記ユーザ機器連係概念と対応付けられている前記ユーザ機器ソリューション以外のソリューションとの少なくともいずれかを探索する探索処理とをコンピュータに実行させる情報処理プログラム。

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