JPH0883182A - 意思決定支援システム - Google Patents
意思決定支援システムInfo
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- JPH0883182A JPH0883182A JP21840394A JP21840394A JPH0883182A JP H0883182 A JPH0883182 A JP H0883182A JP 21840394 A JP21840394 A JP 21840394A JP 21840394 A JP21840394 A JP 21840394A JP H0883182 A JPH0883182 A JP H0883182A
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- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 54
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 32
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 abstract 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 20
- TVZRAEYQIKYCPH-UHFFFAOYSA-N 3-(trimethylsilyl)propane-1-sulfonic acid Chemical compound C[Si](C)(C)CCCS(O)(=O)=O TVZRAEYQIKYCPH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
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- 230000007115 recruitment Effects 0.000 description 2
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-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/10—Office automation; Time management
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- Business, Economics & Management (AREA)
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- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】意思決定の必要な対象に関する情報を収集分析
し，複数の代替案を提示して意思決定を支援する意思決
定支援システムに関し，定型的ではないが同様な意思決
定を繰り返し行う場合に，その処理を高速かつ効率的に
行うことを可能にする。 【構成】代替案選択処理手段１によって意思決定を行っ
た事例を，事例学習処理手段２により学習して，事例蓄
積手段３に蓄積する。新しい事態で意思決定を行うとき
には，対象情報比較処理手段４により入力対象情報を比
較することによって，蓄積した過去の類似事例を抽出
し，代替案の選択を支援する。必要であれば選択高速化
処理手段５により対話的にガイドを行いながら必要な情
報を入力し，代替案選択処理手段１のソフトウェアを動
作させて最適な代替案を得る。
し，複数の代替案を提示して意思決定を支援する意思決
定支援システムに関し，定型的ではないが同様な意思決
定を繰り返し行う場合に，その処理を高速かつ効率的に
行うことを可能にする。 【構成】代替案選択処理手段１によって意思決定を行っ
た事例を，事例学習処理手段２により学習して，事例蓄
積手段３に蓄積する。新しい事態で意思決定を行うとき
には，対象情報比較処理手段４により入力対象情報を比
較することによって，蓄積した過去の類似事例を抽出
し，代替案の選択を支援する。必要であれば選択高速化
処理手段５により対話的にガイドを行いながら必要な情
報を入力し，代替案選択処理手段１のソフトウェアを動
作させて最適な代替案を得る。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は，企業等の活動におい
て，意思決定すべき対象に関する情報を集めて分析し，
多くの代替案からとるべき行動を決める意思決定を助け
る計算機システムであって，特に定型的ではないが同様
な意思決定を繰り返し行う場合にその処理を高速かつ効
率的に行うことができるようにした意思決定支援システ
ムに関するものである。
て，意思決定すべき対象に関する情報を集めて分析し，
多くの代替案からとるべき行動を決める意思決定を助け
る計算機システムであって，特に定型的ではないが同様
な意思決定を繰り返し行う場合にその処理を高速かつ効
率的に行うことができるようにした意思決定支援システ
ムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来の意思決定支援システム（以下，Ｄ
ＳＳという）では，ユーザが意思決定を行う場合，下記
のいずれかの方法でＤＳＳを利用して，とるべき代替案
を決定している。
ＳＳという）では，ユーザが意思決定を行う場合，下記
のいずれかの方法でＤＳＳを利用して，とるべき代替案
を決定している。
【０００３】（１）処理手順が固定的に決まっている方
法：ＤＳＳの処理手順またはソフトウェアが決まってお
り，ユーザはそのソフトウェアの入力を与えるのみで，
出力結果を参考にして決定する。この方法では，一般に
意思決定のための処理手順またはソフトウェアを起動す
ると，そのソフトウェア等から一律的にユーザに入力す
べき情報を問い合わせ，または所定のファイル等から意
思決定に必要な情報を読み込み，それを評価して評価結
果の高い順に代替案を出力する。この方法の場合，ユー
ザは使用する処理手順やソフトウェアをあまり意識する
ことなく，あらかじめ定められている入力対象情報を入
力するだけでよいので，ＤＳＳに関する高度の知識は必
要としない。
法：ＤＳＳの処理手順またはソフトウェアが決まってお
り，ユーザはそのソフトウェアの入力を与えるのみで，
出力結果を参考にして決定する。この方法では，一般に
意思決定のための処理手順またはソフトウェアを起動す
ると，そのソフトウェア等から一律的にユーザに入力す
べき情報を問い合わせ，または所定のファイル等から意
思決定に必要な情報を読み込み，それを評価して評価結
果の高い順に代替案を出力する。この方法の場合，ユー
ザは使用する処理手順やソフトウェアをあまり意識する
ことなく，あらかじめ定められている入力対象情報を入
力するだけでよいので，ＤＳＳに関する高度の知識は必
要としない。
【０００４】（２）処理手順の決まりがなく，ユーザに
任されている方法：ＤＳＳが提供するソフトウェアの利
用手順がユーザの選択に任されている。この方法では，
意思決定の対象や状況に応じて，いくつかのソフトウェ
アが用意されており，ユーザは適宜自分の必要とする意
思決定の参考となる結果を出力するソフトウェアを選択
して，そのソフトウェアに応じた対象情報を入力する。
必要であればいくつかのソフトウェアを組み合わせて順
番に起動し，あるソフトウェアの出力結果を他のソフト
ウェアへの入力情報とすることもある。この方法の場
合，定型的でないケースに対しても，ＤＳＳの機能を柔
軟に高度に利用することができる。しかし，ユーザに
は，ＤＳＳを利用するための高度の知識が要求される。
任されている方法：ＤＳＳが提供するソフトウェアの利
用手順がユーザの選択に任されている。この方法では，
意思決定の対象や状況に応じて，いくつかのソフトウェ
アが用意されており，ユーザは適宜自分の必要とする意
思決定の参考となる結果を出力するソフトウェアを選択
して，そのソフトウェアに応じた対象情報を入力する。
必要であればいくつかのソフトウェアを組み合わせて順
番に起動し，あるソフトウェアの出力結果を他のソフト
ウェアへの入力情報とすることもある。この方法の場
合，定型的でないケースに対しても，ＤＳＳの機能を柔
軟に高度に利用することができる。しかし，ユーザに
は，ＤＳＳを利用するための高度の知識が要求される。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】上記（１）の方法で
は，ユーザは定型的な意思決定にしかＤＳＳを利用する
ことができないという問題点がある。上記（２）の方法
では，自由度が大き過ぎてユーザの負担が大きく，意思
決定に手間がかかり，またＤＳＳを利用するための高度
の知識が必要であるという問題点がある。
は，ユーザは定型的な意思決定にしかＤＳＳを利用する
ことができないという問題点がある。上記（２）の方法
では，自由度が大き過ぎてユーザの負担が大きく，意思
決定に手間がかかり，またＤＳＳを利用するための高度
の知識が必要であるという問題点がある。
【０００６】本発明は上記問題点の解決を図り，定型的
ではないが同様な意思決定を繰り返し行う場合に，過去
の事例を参考にして有効にかつ簡単に利用することがで
きる意思決定支援システムを提供することを目的とす
る。
ではないが同様な意思決定を繰り返し行う場合に，過去
の事例を参考にして有効にかつ簡単に利用することがで
きる意思決定支援システムを提供することを目的とす
る。
【０００７】
【課題を解決するための手段】図１は，本発明の構成例
を示す図である。図中，１は代替案選択処理手段，２は
事例学習処理手段，３は事例蓄積手段，４は対象情報比
較処理手段，５は選択高速化処理手段，６は出力手段を
表す。
を示す図である。図中，１は代替案選択処理手段，２は
事例学習処理手段，３は事例蓄積手段，４は対象情報比
較処理手段，５は選択高速化処理手段，６は出力手段を
表す。
【０００８】代替案選択処理手段１は，意思決定すべき
対象に関する情報（対象情報Ｅ）を入力し，指定された
１または複数のソフトウェアによって入力対象情報を評
価し，その評価結果または評価結果に基づく代替案を出
力手段６により出力する手段である。ここで，対象情報
Ｅとは，ユーザから入力される情報または他のシステム
から取得する情報である。また，代替案選択処理手段１
は，入力対象情報に加えてユーザが判断した結果の入力
ユーザ情報Ｕを評価に用いることもできる。
対象に関する情報（対象情報Ｅ）を入力し，指定された
１または複数のソフトウェアによって入力対象情報を評
価し，その評価結果または評価結果に基づく代替案を出
力手段６により出力する手段である。ここで，対象情報
Ｅとは，ユーザから入力される情報または他のシステム
から取得する情報である。また，代替案選択処理手段１
は，入力対象情報に加えてユーザが判断した結果の入力
ユーザ情報Ｕを評価に用いることもできる。
【０００９】事例学習処理手段２は，代替案選択処理手
段１によって意思決定を行った事例を学習し，その入力
対象情報および処理手順の情報を含む事例情報を抽出す
る手段である。ユーザ情報Ｕがある場合には，入力対象
情報とともに入力ユーザ情報Ｕも学習する。事例学習処
理手段２が学習する処理手順は，代替案選択処理手段１
によって使用したソフトウェアの順序列である。事例学
習処理手段２が学習する入力対象情報は，例えば対象情
報の種類を示す属性列とその各属性に対する属性値の並
びからなる。
段１によって意思決定を行った事例を学習し，その入力
対象情報および処理手順の情報を含む事例情報を抽出す
る手段である。ユーザ情報Ｕがある場合には，入力対象
情報とともに入力ユーザ情報Ｕも学習する。事例学習処
理手段２が学習する処理手順は，代替案選択処理手段１
によって使用したソフトウェアの順序列である。事例学
習処理手段２が学習する入力対象情報は，例えば対象情
報の種類を示す属性列とその各属性に対する属性値の並
びからなる。
【００１０】事例蓄積手段３は，この事例学習処理手段
２によって抽出した事例情報を，ディスク装置等の外部
記憶装置に蓄積し保存する手段である。対象情報比較処
理手段４は，新たな意思決定のための対象に関する情報
の入力に対し，入力した対象情報Ｅと事例蓄積手段３に
蓄積している事例ごとの入力対象情報とを比較し，対象
情報が類似する事例を選び出す手段である。もし，所定
の類似度以上に類似する事例が見つかった場合には，そ
の事例における評価結果を最適代替案Ａとして出力手段
６を介して出力する。
２によって抽出した事例情報を，ディスク装置等の外部
記憶装置に蓄積し保存する手段である。対象情報比較処
理手段４は，新たな意思決定のための対象に関する情報
の入力に対し，入力した対象情報Ｅと事例蓄積手段３に
蓄積している事例ごとの入力対象情報とを比較し，対象
情報が類似する事例を選び出す手段である。もし，所定
の類似度以上に類似する事例が見つかった場合には，そ
の事例における評価結果を最適代替案Ａとして出力手段
６を介して出力する。
【００１１】選択高速化処理手段５は，対象情報比較処
理手段４が選び出した類似事例の処理手順を表示して対
話的に手順をガイドし，必要であればさらに対象情報Ｅ
等を入力して，代替案選択処理手段１に対して与える指
示情報を出力する手段である。これにより，代替案選択
処理手段１は，ユーザが意思決定のための入力および手
順について完全な知識を持たない場合でも，前の類似し
た事例に従って選択高速化処理手段５から得た情報によ
り，最適な代替案を選択するための評価を行うことがで
きる。
理手段４が選び出した類似事例の処理手順を表示して対
話的に手順をガイドし，必要であればさらに対象情報Ｅ
等を入力して，代替案選択処理手段１に対して与える指
示情報を出力する手段である。これにより，代替案選択
処理手段１は，ユーザが意思決定のための入力および手
順について完全な知識を持たない場合でも，前の類似し
た事例に従って選択高速化処理手段５から得た情報によ
り，最適な代替案を選択するための評価を行うことがで
きる。
【００１２】
【作用】代替案選択処理手段１は，従来の意思決定支援
システムと同様の機能を持ち，評価および代替案の提示
により意思決定を支援する。本発明では，この代替案選
択処理手段１において行ったユーザの意思決定の手順
を，事例学習処理手段２により学習し，事例蓄積手段３
により記憶する。
システムと同様の機能を持ち，評価および代替案の提示
により意思決定を支援する。本発明では，この代替案選
択処理手段１において行ったユーザの意思決定の手順
を，事例学習処理手段２により学習し，事例蓄積手段３
により記憶する。
【００１３】そして，新しい事態で意思決定を行うとき
に，蓄積した類似する事態の場合に行った過去の意思決
定事例を対象情報比較処理手段４により探し出し，その
ときに用いた手順を選択高速化処理手段５により表示
し，ユーザに対し対話的にガイドする。これにより，新
しい事態に対応する情報の部分だけを修正して，効率的
に意思決定を行うことができるようにしている。
に，蓄積した類似する事態の場合に行った過去の意思決
定事例を対象情報比較処理手段４により探し出し，その
ときに用いた手順を選択高速化処理手段５により表示
し，ユーザに対し対話的にガイドする。これにより，新
しい事態に対応する情報の部分だけを修正して，効率的
に意思決定を行うことができるようにしている。
【００１４】特に，類似度の大きい過去の参考事例を対
話的に表示することにより，ユーザが最適代替案を容易
に決定することが可能になる。また，類似事例の処理手
順を対話的に表示して手順をガイドし，代替案選択処理
手段１を操作することにより，ユーザが最適代替案を高
速に決定することが可能になる。
話的に表示することにより，ユーザが最適代替案を容易
に決定することが可能になる。また，類似事例の処理手
順を対話的に表示して手順をガイドし，代替案選択処理
手段１を操作することにより，ユーザが最適代替案を高
速に決定することが可能になる。
【００１５】
【実施例】最初に，図１を用いて本発明の一実施例にお
ける処理の概要を説明する。 （１）代替案選択処理手段１ 本システムのユーザ（意思決定者）は，代替案選択処理
手段１（従来の意思決定支援システムと同様）を操作し
て，対象情報Ｅとユーザ情報Ｕを入力し，最適代替案Ａ
を決定することができる。以下に説明する本発明に係る
高速処理支援機構を使用しない場合，代替案選択処理手
段１にあるソフトウェアＳ(1) ，Ｓ(2)，…への入力
（対象情報Ｅ，ユーザ情報Ｕ）およびソフトウェアの操
作はすべてユーザが行う。
ける処理の概要を説明する。 （１）代替案選択処理手段１ 本システムのユーザ（意思決定者）は，代替案選択処理
手段１（従来の意思決定支援システムと同様）を操作し
て，対象情報Ｅとユーザ情報Ｕを入力し，最適代替案Ａ
を決定することができる。以下に説明する本発明に係る
高速処理支援機構を使用しない場合，代替案選択処理手
段１にあるソフトウェアＳ(1) ，Ｓ(2)，…への入力
（対象情報Ｅ，ユーザ情報Ｕ）およびソフトウェアの操
作はすべてユーザが行う。
【００１６】この意思決定支援システムで扱われる情報
は，下記のとおりである。 対象情報Ｅ：意思決定すべき対象に関する情報であ
る。ユーザ自身が入力するか，他のシステムから得るも
のとする。
は，下記のとおりである。 対象情報Ｅ：意思決定すべき対象に関する情報であ
る。ユーザ自身が入力するか，他のシステムから得るも
のとする。
【００１７】ユーザ情報Ｕ：意思決定対象がおかれた
環境についてのユーザの知識から得られる情報である。
例えば，人材採用の意思決定において，実際に面談して
ユーザが評価した値がユーザ情報Ｕに相当する。
環境についてのユーザの知識から得られる情報である。
例えば，人材採用の意思決定において，実際に面談して
ユーザが評価した値がユーザ情報Ｕに相当する。
【００１８】最適代替案Ａ：システムを使って対象情
報Ｅとユーザ情報Ｕから得られる最も適切な代替案であ
る。本発明では，高速処理を支援する機構として，事例
学習処理手段２，事例蓄積手段３，対象情報比較処理手
段４，選択高速化処理手段５を備えている。
報Ｅとユーザ情報Ｕから得られる最も適切な代替案であ
る。本発明では，高速処理を支援する機構として，事例
学習処理手段２，事例蓄積手段３，対象情報比較処理手
段４，選択高速化処理手段５を備えている。
【００１９】（２）事例学習処理手段２ 事例学習処理手段２は，ユーザが代替案選択処理手段１
を使って意思決定した事例を学習し，事例蓄積手段３に
記憶させる。
を使って意思決定した事例を学習し，事例蓄積手段３に
記憶させる。
【００２０】すなわち，事例ｉのときに，以下のと
を学習し，事例蓄積手段３に保存する。 使用したソフトウェアの順序を示す列（使用ソフトウ
ェア列） Ｓｉ≡（Ｓｉ［１］，Ｓｉ［２］，…） （ただし，Ｓｉ［ｎ］は代替案選択処理手段１が持つ評
価のためのソフトウェアＳｉ(1) ，Ｓｉ(2) ，…のいず
れかである。） 使用ソフトウェア列Ｓｉ［ｎ］の入力となった入力対
象情報Ｅqi［ｎ］と入力ユーザ情報Ｕｉ［ｎ］ （３）事例蓄積手段３ 事例蓄積手段３に記憶された過去の意思決定事例の情報
を次の記号で表す。
を学習し，事例蓄積手段３に保存する。 使用したソフトウェアの順序を示す列（使用ソフトウ
ェア列） Ｓｉ≡（Ｓｉ［１］，Ｓｉ［２］，…） （ただし，Ｓｉ［ｎ］は代替案選択処理手段１が持つ評
価のためのソフトウェアＳｉ(1) ，Ｓｉ(2) ，…のいず
れかである。） 使用ソフトウェア列Ｓｉ［ｎ］の入力となった入力対
象情報Ｅqi［ｎ］と入力ユーザ情報Ｕｉ［ｎ］ （３）事例蓄積手段３ 事例蓄積手段３に記憶された過去の意思決定事例の情報
を次の記号で表す。
【００２１】対象情報 Ｅqi≡（Ｅqi(1) ＝ｅqi
(1），Ｅqi(2) ＝ｅqi(2），…） Ｅqi(j) は，対象に関する特定情報の属性を示し，ｅqi
(j) はその属性値を示す。例えば, 対象が人物である場
合, 「年令」が属性Ｅqi(j) で，「２５才」が属性値ｅ
qi(j) である。これを，ここでは「年令＝２５才」と表
記する。
(1），Ｅqi(2) ＝ｅqi(2），…） Ｅqi(j) は，対象に関する特定情報の属性を示し，ｅqi
(j) はその属性値を示す。例えば, 対象が人物である場
合, 「年令」が属性Ｅqi(j) で，「２５才」が属性値ｅ
qi(j) である。これを，ここでは「年令＝２５才」と表
記する。
【００２２】最適代替案Ａqi Ａqiは対象情報Ｅqi，入力ユーザ情報Ｕｉの時に得られ
た意思決定結果である。
た意思決定結果である。
【００２３】使用ソフトウェア列 Ｓｉ≡（Ｓｉ
［１］，Ｓｉ［２］，…） Ｓｉは，Ａqiを決定した時に使用した代替案選択処理手
段１のソフトウェアの順序列である。
［１］，Ｓｉ［２］，…） Ｓｉは，Ａqiを決定した時に使用した代替案選択処理手
段１のソフトウェアの順序列である。
【００２４】Ｓｉの各ソフトウェアＳｉ［ｍ］で使用
された入力対象情報Ｅqi［ｍ］および入力ユーザ情報Ｕ
ｉ［ｍ］ Ｅqi［ｍ］≡（Ｅqi(j) ＝ｅqi(j），Ｅqi(k) ＝ｅqi
(k），…） Ｕｉ［ｍ］≡（Ｕｉ(1) ＝ｕｉ(1），Ｕｉ(2) ＝ｕｉ
(2），…） ただし，「Ｅqi(j) ＝ｅqi(j），Ｅqi(k) ＝ｅqi(k），
…」は，対象情報「Ｅqi≡（Ｅqi(1) ＝ｅqi(1），Ｅqi
(2) ＝ｅqi(2），…」のいずれかである。
された入力対象情報Ｅqi［ｍ］および入力ユーザ情報Ｕ
ｉ［ｍ］ Ｅqi［ｍ］≡（Ｅqi(j) ＝ｅqi(j），Ｅqi(k) ＝ｅqi
(k），…） Ｕｉ［ｍ］≡（Ｕｉ(1) ＝ｕｉ(1），Ｕｉ(2) ＝ｕｉ
(2），…） ただし，「Ｅqi(j) ＝ｅqi(j），Ｅqi(k) ＝ｅqi(k），
…」は，対象情報「Ｅqi≡（Ｅqi(1) ＝ｅqi(1），Ｅqi
(2) ＝ｅqi(2），…」のいずれかである。
【００２５】（４）対象情報比較処理手段４および選択
高速化処理手段５ 高速処理支援機構を使って意思決定を効率的に行うに
は，以下の２つの場合がある。
高速化処理手段５ 高速処理支援機構を使って意思決定を効率的に行うに
は，以下の２つの場合がある。
【００２６】（４−１）類似度が非常に大きい過去の参
考事例が蓄積されている場合 入力された対象情報Ｅに対し類似度が非常に大きい過去
の参考事例が蓄積されている場合には，対象情報比較処
理手段４を使って，類似度の非常に大きな参考事例を対
話的に表示する。表示されたＡqiの中からユーザの選択
指示による最適代替案Ａを出力する。
考事例が蓄積されている場合 入力された対象情報Ｅに対し類似度が非常に大きい過去
の参考事例が蓄積されている場合には，対象情報比較処
理手段４を使って，類似度の非常に大きな参考事例を対
話的に表示する。表示されたＡqiの中からユーザの選択
指示による最適代替案Ａを出力する。
【００２７】（４−２）類似の参考事例が蓄積されてい
る場合 入力された対象情報Ｅに対し類似する参考事例が蓄積さ
れているが，類似度が前述した（４−１）のときほど大
きくない場合には，選択高速化処理手段５により類似の
事例を表示する。すなわち，事例蓄積手段３に記憶して
いる類似事例の使用ソフトウェア列Ｓｉ，入力対象情報
Ｅqi［ｍ］，入力ユーザ情報Ｕｉ［ｍ］を表示し，異な
る情報についてのみ，ユーザからの入力により，対象情
報Ｅおよびユーザ情報Ｕを取得して修正を行い，それを
代替案選択処理手段１へ指示を出す。代替案選択処理手
段１のソフトウェアは選択高速化処理手段５によって起
動され，選択高速化処理手段５からの指示情報により実
行した結果から最適代替案Ａを出力する。
る場合 入力された対象情報Ｅに対し類似する参考事例が蓄積さ
れているが，類似度が前述した（４−１）のときほど大
きくない場合には，選択高速化処理手段５により類似の
事例を表示する。すなわち，事例蓄積手段３に記憶して
いる類似事例の使用ソフトウェア列Ｓｉ，入力対象情報
Ｅqi［ｍ］，入力ユーザ情報Ｕｉ［ｍ］を表示し，異な
る情報についてのみ，ユーザからの入力により，対象情
報Ｅおよびユーザ情報Ｕを取得して修正を行い，それを
代替案選択処理手段１へ指示を出す。代替案選択処理手
段１のソフトウェアは選択高速化処理手段５によって起
動され，選択高速化処理手段５からの指示情報により実
行した結果から最適代替案Ａを出力する。
【００２８】図２は，対象情報比較処理手段４を用い
て，過去の類似事例を表示し，意思決定の高速処理を可
能にする処理手順を示す図である。図２のステップＳ１
では，対象情報が事例蓄積手段３中にあるかどうかを判
定する。対象情報があればステップＳ２の処理を行い，
対象情報がなければ支援をせずに（ステップＳ１２），
ユーザの操作により従来と同様な処理を行う。
て，過去の類似事例を表示し，意思決定の高速処理を可
能にする処理手順を示す図である。図２のステップＳ１
では，対象情報が事例蓄積手段３中にあるかどうかを判
定する。対象情報があればステップＳ２の処理を行い，
対象情報がなければ支援をせずに（ステップＳ１２），
ユーザの操作により従来と同様な処理を行う。
【００２９】ステップＳ２では，ユーザの入力した対象
情報の属性列Ｅを取得する。ここではＥ＝（Ｅ(1），Ｅ
(2),…）の属性列を入力する。属性値については，まだ
入力しない。
情報の属性列Ｅを取得する。ここではＥ＝（Ｅ(1），Ｅ
(2),…）の属性列を入力する。属性値については，まだ
入力しない。
【００３０】ステップＳ３では，Ｅの部分列を含む事例
の対象情報の属性列Ｅｑを事例蓄積手段３から得て，全
て表示する。すなわち，共通の属性を持つ対象情報の事
例を類似事例の候補として表示する。
の対象情報の属性列Ｅｑを事例蓄積手段３から得て，全
て表示する。すなわち，共通の属性を持つ対象情報の事
例を類似事例の候補として表示する。
【００３１】ステップＳ４では，ユーザからの指示入力
により，類似事例と考える事例を，Ｅｑの中からいくつ
か選択する。選択したものをＥq1，Ｅq2，…とする。ス
テップＳ５では，ユーザの入力により，対象情報の属性
値ｅ(1），ｅ(2），…を取得する。Ｅ≡（Ｅ(1) ＝ｅ
(1），Ｅ(2) ＝ｅ(2），…）である。
により，類似事例と考える事例を，Ｅｑの中からいくつ
か選択する。選択したものをＥq1，Ｅq2，…とする。ス
テップＳ５では，ユーザの入力により，対象情報の属性
値ｅ(1），ｅ(2），…を取得する。Ｅ≡（Ｅ(1) ＝ｅ
(1），Ｅ(2) ＝ｅ(2），…）である。
【００３２】ステップＳ６では，類似事例Ｅｑと対象情
報Ｅの属性値とを比較して，類似度σの大きい順にＥq
1，Ｅq2，…を並べてその属性値と共に表示する。類似
度σは重み付き距離などにより算出する。
報Ｅの属性値とを比較して，類似度σの大きい順にＥq
1，Ｅq2，…を並べてその属性値と共に表示する。類似
度σは重み付き距離などにより算出する。
【００３３】 Ｅq1≡（Ｅq1(1) ＝ｅq1(1），Ｅq1(2) ＝ｅq1(2），…） σ＝σ１ Ｅq2≡（Ｅq2(1) ＝ｅq2(1），Ｅq2(2) ＝ｅq2(2），…） σ＝σ２ …… ここで，Ｅq1，Ｅq2，…は選択された事例の対象情報で
あり，Ｅとの類似度σはＥq1を最大として以下順次小さ
くなる。
あり，Ｅとの類似度σはＥq1を最大として以下順次小さ
くなる。
【００３４】ステップＳ７では，類似度σが決められた
類似度σ0 以上（σ≧σ0 ）のＥqiがあるかどうかを判
定する。類似度σ0 以上（σ≧σ0 ）のＥqiがあればス
テップＳ８の処理を行い，類似度σ0 以上（σ≧σ0 ）
のＥqiがなければステップＳ１１の処理を行う。
類似度σ0 以上（σ≧σ0 ）のＥqiがあるかどうかを判
定する。類似度σ0 以上（σ≧σ0 ）のＥqiがあればス
テップＳ８の処理を行い，類似度σ0 以上（σ≧σ0 ）
のＥqiがなければステップＳ１１の処理を行う。
【００３５】ステップＳ８では，類似度σ0 以上（σ≧
σ0 ）である類似事例のＥｑと，対応して決定された代
替案Ａｑとを表示する。例えば「（Ｅq1，Ａq1），（Ｅ
q2，Ａq2），…」のように事例の対象情報と代替案とを
対応させて表示する。
σ0 ）である類似事例のＥｑと，対応して決定された代
替案Ａｑとを表示する。例えば「（Ｅq1，Ａq1），（Ｅ
q2，Ａq2），…」のように事例の対象情報と代替案とを
対応させて表示する。
【００３６】ステップＳ９では，望ましい代替案がある
かどうかをユーザの入力により判定する。望ましい代替
案があればステップＳ１０の処理を行い，なければステ
ップＳ１１の処理を行う。
かどうかをユーザの入力により判定する。望ましい代替
案があればステップＳ１０の処理を行い，なければステ
ップＳ１１の処理を行う。
【００３７】ステップＳ１０では，ユーザの指定により
最適な代替案Ａqjを選択する。これにより目的とする最
適代替案Ａ＝Ａqjが得られる。ステップＳ１１では，最
大類似度の事例の対象情報Ｅq1またはいくつかの類似事
例の対象情報を選択高速化処理手段５に送出し，図３に
示す選択高速化処理手段５の処理を開始する。
最適な代替案Ａqjを選択する。これにより目的とする最
適代替案Ａ＝Ａqjが得られる。ステップＳ１１では，最
大類似度の事例の対象情報Ｅq1またはいくつかの類似事
例の対象情報を選択高速化処理手段５に送出し，図３に
示す選択高速化処理手段５の処理を開始する。
【００３８】図３は，選択高速化処理手段５の処理手順
を示す図である。選択高速化処理手段５の処理は，対象
情報Ｅqiの場合に代替案選択処理手段１を使って最適代
替案を選択した時のソフトウェアの使用手順と使用され
た入力情報とをステップ毎に表示し，対象情報Ｅの場合
の最適代替案を高速に決定できるようにする処理であ
る。ここで，類似事例での対象情報Ｅqiの場合に最適代
替案決定に使用したソフトウェア列をＳｉ≡（Ｓｉ
［１］，Ｓｉ［２］，…）とする。
を示す図である。選択高速化処理手段５の処理は，対象
情報Ｅqiの場合に代替案選択処理手段１を使って最適代
替案を選択した時のソフトウェアの使用手順と使用され
た入力情報とをステップ毎に表示し，対象情報Ｅの場合
の最適代替案を高速に決定できるようにする処理であ
る。ここで，類似事例での対象情報Ｅqiの場合に最適代
替案決定に使用したソフトウェア列をＳｉ≡（Ｓｉ
［１］，Ｓｉ［２］，…）とする。
【００３９】まず，ステップＳ２０では，ｉ→０と初期
設定する。次に，ステップＳ２１では，ｉ＋１→ｉ，ｍ
→１として処理を開始する。ステップＳ２２では，使用
ソフトウェアＳｉ［ｍ］と入力対象情報Ｅqi［ｍ］，入
力ユーザ情報Ｕｉ［ｍ］を表示する。ここで,入力対象
情報Ｅqi［ｍ］≡（Ｅqi(j) ＝ｅqi(j），Ｅqi(k) ＝ｅ
qi(k），…），入力ユーザ情報Ｕｉ［ｍ］≡（Ｕｉ(1)
＝ｕｉ(1），Ｕｉ(2) ＝ｕｉ(2），…）である。
設定する。次に，ステップＳ２１では，ｉ＋１→ｉ，ｍ
→１として処理を開始する。ステップＳ２２では，使用
ソフトウェアＳｉ［ｍ］と入力対象情報Ｅqi［ｍ］，入
力ユーザ情報Ｕｉ［ｍ］を表示する。ここで,入力対象
情報Ｅqi［ｍ］≡（Ｅqi(j) ＝ｅqi(j），Ｅqi(k) ＝ｅ
qi(k），…），入力ユーザ情報Ｕｉ［ｍ］≡（Ｕｉ(1)
＝ｕｉ(1），Ｕｉ(2) ＝ｕｉ(2），…）である。
【００４０】ステップＳ２３では，Ｓｉ［ｍ］は適切な
ソフトウェアであるかどうかを，ユーザの指定により判
定する。適切であればステップＳ２４の処理を行い，適
切なソフトウェアでなければステップＳ２８へ進む。
ソフトウェアであるかどうかを，ユーザの指定により判
定する。適切であればステップＳ２４の処理を行い，適
切なソフトウェアでなければステップＳ２８へ進む。
【００４１】ステップＳ２４では，ユーザからの修正入
力により，表示した入力対象情報，入力ユーザ対象情報
の属性値を変更する。ステップＳ２５では，ソフトウェ
アＳｉ［ｍ］を実行する。すなわち，選択高速化処理手
段５の出力で代替案選択処理手段１を操作し，ソフトウ
ェアＳｉ［ｍ］を動作させる。
力により，表示した入力対象情報，入力ユーザ対象情報
の属性値を変更する。ステップＳ２５では，ソフトウェ
アＳｉ［ｍ］を実行する。すなわち，選択高速化処理手
段５の出力で代替案選択処理手段１を操作し，ソフトウ
ェアＳｉ［ｍ］を動作させる。
【００４２】ステップＳ２６では，ソフトウェアＳｉ
［ｍ］の出力が適切であるかどうかをユーザの指定によ
り判定する。適切でない場合，ステップＳ２８へ進む。
適切な場合には，ステップＳ２７の処理を行う。
［ｍ］の出力が適切であるかどうかをユーザの指定によ
り判定する。適切でない場合，ステップＳ２８へ進む。
適切な場合には，ステップＳ２７の処理を行う。
【００４３】次のステップＳ２７では，最適代替案が得
られたかどうかを，ユーザの入力により判定する。最適
代替案が得られなかった場合には，ステップＳ２８の処
理を行い，得られた場合には，目的が達成されたので処
理を終了する。
られたかどうかを，ユーザの入力により判定する。最適
代替案が得られなかった場合には，ステップＳ２８の処
理を行い，得られた場合には，目的が達成されたので処
理を終了する。
【００４４】ステップＳ２８では，Ｓｉ［ｍ］は対象情
報Ｅqiの時に使用された最後のソフトウェアかどうかを
判定する。最後のソフトウェアでなければステップＳ２
９の処理を行い，最後のソフトウェアであればステップ
Ｓ３０へ進む。
報Ｅqiの時に使用された最後のソフトウェアかどうかを
判定する。最後のソフトウェアでなければステップＳ２
９の処理を行い，最後のソフトウェアであればステップ
Ｓ３０へ進む。
【００４５】ステップＳ２９では，ｍ＋１→ｍとして，
ステップＳ２２の処理へ戻り，同様に次に使用したソフ
トウェアＳｉ［ｍ］の処理を行う。ステップＳ３０で
は，決められた類似度σc 以上（σ≧σc ）に類似する
事例のＥqiがまだ存在するかどうかを判定する。存在す
ればステップＳ２１の処理へ戻り，次に類似度が大きい
事例を参考事例として同様の処理を繰り返す。存在しな
ければ，選択高速化処理手段５の高速処理支援機構では
最適代替案が得られなかったとして処理を終了する。
ステップＳ２２の処理へ戻り，同様に次に使用したソフ
トウェアＳｉ［ｍ］の処理を行う。ステップＳ３０で
は，決められた類似度σc 以上（σ≧σc ）に類似する
事例のＥqiがまだ存在するかどうかを判定する。存在す
ればステップＳ２１の処理へ戻り，次に類似度が大きい
事例を参考事例として同様の処理を繰り返す。存在しな
ければ，選択高速化処理手段５の高速処理支援機構では
最適代替案が得られなかったとして処理を終了する。
【００４６】次に，人材採用の意思決定の場合を例に，
具体的な処理内容を説明する。図４は，事例蓄積手段３
に記憶されている人事採用の意思決定のための事例を示
す図である。図４に示すように，事例蓄積手段３には過
去の事例１〜事例３のそれぞれの対象情報（Ｅqi），決
定した最適代替案（Ａqi），使用ソフトウェア列（Ｓ
ｉ），使用した各ソフトウェアの入力対象情報（Ｅqi
［ｍ］），入力ユーザ情報（Ｕｉ［ｍ］）が記憶されて
いる。
具体的な処理内容を説明する。図４は，事例蓄積手段３
に記憶されている人事採用の意思決定のための事例を示
す図である。図４に示すように，事例蓄積手段３には過
去の事例１〜事例３のそれぞれの対象情報（Ｅqi），決
定した最適代替案（Ａqi），使用ソフトウェア列（Ｓ
ｉ），使用した各ソフトウェアの入力対象情報（Ｅqi
［ｍ］），入力ユーザ情報（Ｕｉ［ｍ］）が記憶されて
いる。
【００４７】過去の参考事例の対象情報Ｅqiとして，職
種，年令，最終学歴，専攻，職歴，職務能力，前職年収
等の属性とその各々の属性値が，最適代替案Ａqiとし
て，採用，不採用が，記憶されている。使用ソフトウェ
ア列（Ｓｉ）は，４つのソフトウェアからなる採用判定
ソフトウェアであり，それぞれＳｉ［ｍ］（ｍ＝１〜
４）とすると，ここではＳｉ［１］は職務適合度評価ソ
フトウェア，Ｓｉ［２］は人物評価ソフトウェア，Ｓｉ
［３］は家族状況評価ソフトウェア，Ｓｉ［４］は総合
判定ソフトウェアである。
種，年令，最終学歴，専攻，職歴，職務能力，前職年収
等の属性とその各々の属性値が，最適代替案Ａqiとし
て，採用，不採用が，記憶されている。使用ソフトウェ
ア列（Ｓｉ）は，４つのソフトウェアからなる採用判定
ソフトウェアであり，それぞれＳｉ［ｍ］（ｍ＝１〜
４）とすると，ここではＳｉ［１］は職務適合度評価ソ
フトウェア，Ｓｉ［２］は人物評価ソフトウェア，Ｓｉ
［３］は家族状況評価ソフトウェア，Ｓｉ［４］は総合
判定ソフトウェアである。
【００４８】また，使用ソフトウェアＳｉ［ｍ］ごと
に，入力対象情報Ｅqi［ｍ］および入力ユーザ情報Ｕｉ
［ｍ］が記憶されている。例えば，職務適合度評価ソフ
トウェアＳｉ［１］において，入力対象情報Ｅqi［１］
として職種, 年令, 最終学歴, 専攻等が，人物評価ソフ
トウェアＳｉ［２］の入力対象情報Ｅqi［２］として協
調性，創造性等が，家族状況評価ソフトウェアＳｉ
［３］の入力対象情報Ｅqi［３］として既婚／未婚，家
族構成等が設定され，さらに，総合判定ソフトウェアＳ
ｉ［４］の入力対象情報Ｅqi［４］として，職務適合度
評価ソフトウェアＳｉ［１］の評価出力，人物評価ソフ
トウェアＳｉ［２］の評価出力，家族状況評価ソフトウ
ェアＳｉ［３］の評価出力が設定されている。また，本
例では，入力ユーザ情報Ｕｉ［ｍ］は，総合判定ソフト
ウェアＳｉ［４］にだけ面談評価（Ｕｉ［４］）として
設定されている。
に，入力対象情報Ｅqi［ｍ］および入力ユーザ情報Ｕｉ
［ｍ］が記憶されている。例えば，職務適合度評価ソフ
トウェアＳｉ［１］において，入力対象情報Ｅqi［１］
として職種, 年令, 最終学歴, 専攻等が，人物評価ソフ
トウェアＳｉ［２］の入力対象情報Ｅqi［２］として協
調性，創造性等が，家族状況評価ソフトウェアＳｉ
［３］の入力対象情報Ｅqi［３］として既婚／未婚，家
族構成等が設定され，さらに，総合判定ソフトウェアＳ
ｉ［４］の入力対象情報Ｅqi［４］として，職務適合度
評価ソフトウェアＳｉ［１］の評価出力，人物評価ソフ
トウェアＳｉ［２］の評価出力，家族状況評価ソフトウ
ェアＳｉ［３］の評価出力が設定されている。また，本
例では，入力ユーザ情報Ｕｉ［ｍ］は，総合判定ソフト
ウェアＳｉ［４］にだけ面談評価（Ｕｉ［４］）として
設定されている。
【００４９】図４に示す蓄積情報を使って，新規採用に
対する応募者の採否を決定する処理の例を以下に説明す
る。ここで，応募者（Ｅｘ）として，下記のような対象
情報の応募者を想定する。
対する応募者の採否を決定する処理の例を以下に説明す
る。ここで，応募者（Ｅｘ）として，下記のような対象
情報の応募者を想定する。
【００５０】Ｅｘ氏≡（職種＝ｐ２，年令＝３１才，最
終学歴＝大学修士，専攻＝情報工学，職歴１＝ａ４社，
職務能力＝システムエンジニアリング，前職年収＝ｉ３
円，協調性＝ｂ７，創造性＝ｂ８，…，既婚／未婚＝既
婚，家族構成＝子供０人，…） 対象情報比較処理手段４では，図２に示す処理手順に従
って以下の処理を行う。
終学歴＝大学修士，専攻＝情報工学，職歴１＝ａ４社，
職務能力＝システムエンジニアリング，前職年収＝ｉ３
円，協調性＝ｂ７，創造性＝ｂ８，…，既婚／未婚＝既
婚，家族構成＝子供０人，…） 対象情報比較処理手段４では，図２に示す処理手順に従
って以下の処理を行う。
【００５１】まず，事例蓄積手段３には対象情報がある
ので（図２のＳ１），ユーザの入力により，前記の対象
情報の属性列Ｅとして（職種，年令，最終学歴，専攻，
職歴，職務能力，前職年収，協調性，創造性，…，既婚
／未婚，家族構成，…）を取得する（Ｓ２）。ここで
は，まだ属性値の入力は不要である。
ので（図２のＳ１），ユーザの入力により，前記の対象
情報の属性列Ｅとして（職種，年令，最終学歴，専攻，
職歴，職務能力，前職年収，協調性，創造性，…，既婚
／未婚，家族構成，…）を取得する（Ｓ２）。ここで
は，まだ属性値の入力は不要である。
【００５２】次に，Ｅの部分列を含む事例の対象情報の
全ての属性列ＥｑすなわちＥq1，Ｅq2，Ｅq3を表示す
る。すなわち，共通の属性を持つ対象情報の事例を類似
事例の候補として表示する（Ｓ３）。
全ての属性列ＥｑすなわちＥq1，Ｅq2，Ｅq3を表示す
る。すなわち，共通の属性を持つ対象情報の事例を類似
事例の候補として表示する（Ｓ３）。
【００５３】ここで，ユーザは類似事例と考えるＥq1，
Ｅq2の事例を選択したとする（Ｓ４）。対象情報の属性
値ｅ(1），ｅ(2），…をユーザの入力により取得する
（Ｓ５）。ここでは前記の（職種＝ｐ２，年令＝３１
才，最終学歴＝大学修士，専攻＝情報工学，職歴１＝ａ
４社，職務能力＝システムエンジニアリング，前職年収
＝ｉ３円，協調性＝ｂ７，創造性＝ｂ８，…，既婚／未
婚＝既婚，家族構成＝子供０人，…）の属性値を対話処
理で入力する。
Ｅq2の事例を選択したとする（Ｓ４）。対象情報の属性
値ｅ(1），ｅ(2），…をユーザの入力により取得する
（Ｓ５）。ここでは前記の（職種＝ｐ２，年令＝３１
才，最終学歴＝大学修士，専攻＝情報工学，職歴１＝ａ
４社，職務能力＝システムエンジニアリング，前職年収
＝ｉ３円，協調性＝ｂ７，創造性＝ｂ８，…，既婚／未
婚＝既婚，家族構成＝子供０人，…）の属性値を対話処
理で入力する。
【００５４】次に，選択した類似事例のＥｑとＥの属性
値とを比較して，類似度σの大きい順に，Ｅq1（σ＝σ
１），Ｅq2（σ＝σ２）をその属性値と共に表示する
（Ｓ２６）。ここで，Ｅ２氏の事例の類似度が最大であ
ったとすると，次の情報が表示される。 『Ｅ２氏≡（職種＝ｐ２，年令＝３０才，最終学歴＝大
学修士，専攻＝情報工学，職歴１＝ａ３社，職務能力＝
システムエンジニアリング，前職年収＝ｉ２円，協調性
＝ｂ３，創造性＝ｂ４，…，既婚／未婚＝既婚，家族構
成＝子供０人，…） σ＝σ１』 『Ｅ１氏≡（職種＝ｐ１，年令＝３５才，最終学歴＝大
学学士，専攻＝電子工学，職歴１＝ａ１社，職歴２＝ａ
２社，職務能力＝回路設計，前職年収＝ｉ１円，協調性
＝ｂ１，創造性＝ｂ２，…，既婚／未婚＝既婚，家族構
成＝子供２人，…） σ＝σ２』 次に，類似度σが，決められた類似度σ0 以上のＥqiが
あるかどうかを判定する（Ｓ７）。ここで，類似度σ
１，σ２が決められた類似度σ0 以上であれば，Ｅ２
氏，Ｅ１氏の類似事例と対応して，決定された代替案Ａ
ｑ（Ａq2＝採用，Ａq1＝不採用）を表示する（Ｓ８）。
これについて，望ましい代替案があるかどうかをユーザ
に問い合わせ（Ｓ９），ユーザが選択した代替案を最適
代替案Ａqiとして決定する。もし，望ましい代替案がな
い場合には，最大類似度のＥ２氏の事例の対象情報Ｅq2
を，選択高速化処理手段５に通知する（Ｓ１１）。類似
度σ１，σ２が決められた類似度σ0 より小さい場合に
も，類似度σの最も大きいＥ２氏の事例の対象情報Ｅq2
を選択高速化処理手段５に通知する（Ｓ１１）。
値とを比較して，類似度σの大きい順に，Ｅq1（σ＝σ
１），Ｅq2（σ＝σ２）をその属性値と共に表示する
（Ｓ２６）。ここで，Ｅ２氏の事例の類似度が最大であ
ったとすると，次の情報が表示される。 『Ｅ２氏≡（職種＝ｐ２，年令＝３０才，最終学歴＝大
学修士，専攻＝情報工学，職歴１＝ａ３社，職務能力＝
システムエンジニアリング，前職年収＝ｉ２円，協調性
＝ｂ３，創造性＝ｂ４，…，既婚／未婚＝既婚，家族構
成＝子供０人，…） σ＝σ１』 『Ｅ１氏≡（職種＝ｐ１，年令＝３５才，最終学歴＝大
学学士，専攻＝電子工学，職歴１＝ａ１社，職歴２＝ａ
２社，職務能力＝回路設計，前職年収＝ｉ１円，協調性
＝ｂ１，創造性＝ｂ２，…，既婚／未婚＝既婚，家族構
成＝子供２人，…） σ＝σ２』 次に，類似度σが，決められた類似度σ0 以上のＥqiが
あるかどうかを判定する（Ｓ７）。ここで，類似度σ
１，σ２が決められた類似度σ0 以上であれば，Ｅ２
氏，Ｅ１氏の類似事例と対応して，決定された代替案Ａ
ｑ（Ａq2＝採用，Ａq1＝不採用）を表示する（Ｓ８）。
これについて，望ましい代替案があるかどうかをユーザ
に問い合わせ（Ｓ９），ユーザが選択した代替案を最適
代替案Ａqiとして決定する。もし，望ましい代替案がな
い場合には，最大類似度のＥ２氏の事例の対象情報Ｅq2
を，選択高速化処理手段５に通知する（Ｓ１１）。類似
度σ１，σ２が決められた類似度σ0 より小さい場合に
も，類似度σの最も大きいＥ２氏の事例の対象情報Ｅq2
を選択高速化処理手段５に通知する（Ｓ１１）。
【００５５】選択高速化処理手段５では，図３に示す処
理手順に従って，以下の処理を行う。ここで，対象情報
比較処理手段４から通知された事例のＥ２氏の採用決定
に使用した使用ソフトウェアは，Ｓ２≡（Ｓ２［１］，
Ｓ２［２］，Ｓ２［３］，Ｓ２［４］）であるが，使用
ソフトウェアＳ２［１］からＳ２［３］までは，同様の
処理を繰り返すので，説明を簡単にするため，ソフトウ
ェアＳ２［１］，Ｓ２［３］の処理の説明を省略し，ソ
フトウェアＳ２［２］の処理およびＳ２［４］の処理を
中心に説明する。
理手順に従って，以下の処理を行う。ここで，対象情報
比較処理手段４から通知された事例のＥ２氏の採用決定
に使用した使用ソフトウェアは，Ｓ２≡（Ｓ２［１］，
Ｓ２［２］，Ｓ２［３］，Ｓ２［４］）であるが，使用
ソフトウェアＳ２［１］からＳ２［３］までは，同様の
処理を繰り返すので，説明を簡単にするため，ソフトウ
ェアＳ２［１］，Ｓ２［３］の処理の説明を省略し，ソ
フトウェアＳ２［２］の処理およびＳ２［４］の処理を
中心に説明する。
【００５６】まず，類似事例であるＥq2の使用ソフトウ
ェアＳ２［２］と，入力対象情報Ｅq2［２］と入力ユー
ザ情報Ｕ２［２］を表示する（Ｓ２２）。ここで，使用
ソフトウェアＳ２［２］（人物評価ソフトウェア）で
は, 入力対象情報Ｅq2［２］≡（協調性＝ｂ３，創造性
＝ｂ４，…）であり，入力ユーザ情報Ｕ２［２］はな
い。
ェアＳ２［２］と，入力対象情報Ｅq2［２］と入力ユー
ザ情報Ｕ２［２］を表示する（Ｓ２２）。ここで，使用
ソフトウェアＳ２［２］（人物評価ソフトウェア）で
は, 入力対象情報Ｅq2［２］≡（協調性＝ｂ３，創造性
＝ｂ４，…）であり，入力ユーザ情報Ｕ２［２］はな
い。
【００５７】次に，使用ソフトウェアＳ２［２］が，適
切なソフトウェアであると判断されたならば（Ｓ２
３），表示した入力対象情報，入力ユーザ情報の属性値
をユーザの入力により修正する（Ｓ２４）。
切なソフトウェアであると判断されたならば（Ｓ２
３），表示した入力対象情報，入力ユーザ情報の属性値
をユーザの入力により修正する（Ｓ２４）。
【００５８】ここで，使用ソフトウェアＳ２［２］の場
合，入力対象情報Ｅ［２］≡（協調性＝ｂ７，創造性＝
ｂ８，…）に変更される。続いて，代替案選択処理手段
１においてソフトウェアＳ２［２］を実行するが（Ｓ２
５），ソフトウェアＳ２［２］は，最後のソフトウェア
ではないので，これだけでは最適な代替案は得られず，
ｍ＝３として（Ｓ２９），次のソフトウェアＳ２［３］
（家族状況評価ソフトウェア）についても同様に処理を
繰り返す（Ｓ２２〜Ｓ２７）。
合，入力対象情報Ｅ［２］≡（協調性＝ｂ７，創造性＝
ｂ８，…）に変更される。続いて，代替案選択処理手段
１においてソフトウェアＳ２［２］を実行するが（Ｓ２
５），ソフトウェアＳ２［２］は，最後のソフトウェア
ではないので，これだけでは最適な代替案は得られず，
ｍ＝３として（Ｓ２９），次のソフトウェアＳ２［３］
（家族状況評価ソフトウェア）についても同様に処理を
繰り返す（Ｓ２２〜Ｓ２７）。
【００５９】ソフトウェアＳ２［３］の実行の次にはｍ
＝４として（Ｓ２９），ソフトウェアＳ２［４］（総合
判定ソフトウェア）の処理を行う。ｍ＝４のときのステ
ップＳ２２では，入力対象情報Ｅ［４］≡（Ｓ２［１］
の評価出力＝ｖ５，Ｓ２［２］の評価出力＝ｖ６，Ｓ２
［３］の評価出力＝ｖ７）と，入力ユーザ情報Ｕ［４］
≡（面談評価＝ｖ８）が表示される。
＝４として（Ｓ２９），ソフトウェアＳ２［４］（総合
判定ソフトウェア）の処理を行う。ｍ＝４のときのステ
ップＳ２２では，入力対象情報Ｅ［４］≡（Ｓ２［１］
の評価出力＝ｖ５，Ｓ２［２］の評価出力＝ｖ６，Ｓ２
［３］の評価出力＝ｖ７）と，入力ユーザ情報Ｕ［４］
≡（面談評価＝ｖ８）が表示される。
【００６０】ステップＳ２４では，入力対象情報Ｅq2
［４］を，新たに実行したソフトウェアＳ２［１］，Ｓ
２［２］，Ｓ２［３］の実行結果から得られた評価出力
Ｖ13，Ｖ14，Ｖ15により，Ｅq2［４］≡（Ｓ２［１］の
評価出力＝ｖ13，Ｓ２［２］の評価出力＝ｖ14，Ｓ２
［３］の評価出力＝ｖ15）と変更し，また入力ユーザ情
報Ｕ２［４］をＶ８から，実際の面談結果によって決め
たＶ16に変更し，Ｕ２［４］≡（面談評価＝ｖ16）とす
る。
［４］を，新たに実行したソフトウェアＳ２［１］，Ｓ
２［２］，Ｓ２［３］の実行結果から得られた評価出力
Ｖ13，Ｖ14，Ｖ15により，Ｅq2［４］≡（Ｓ２［１］の
評価出力＝ｖ13，Ｓ２［２］の評価出力＝ｖ14，Ｓ２
［３］の評価出力＝ｖ15）と変更し，また入力ユーザ情
報Ｕ２［４］をＶ８から，実際の面談結果によって決め
たＶ16に変更し，Ｕ２［４］≡（面談評価＝ｖ16）とす
る。
【００６１】こうして必要な入力対象情報と入力ユーザ
情報だけを変更して，ソフトウェアＳ２［４］を実行さ
せると，高速に最適代替案が得られることになる。ユー
ザは，最初に対象情報の属性列を入力するだけで，以後
は類似事例をもとにガイド情報に従った操作を行えばよ
く，必要であれば属性値の変更を行い，使用ソフトウェ
ア列をあまり意識することなく，最適代替案を知ること
ができる。
情報だけを変更して，ソフトウェアＳ２［４］を実行さ
せると，高速に最適代替案が得られることになる。ユー
ザは，最初に対象情報の属性列を入力するだけで，以後
は類似事例をもとにガイド情報に従った操作を行えばよ
く，必要であれば属性値の変更を行い，使用ソフトウェ
ア列をあまり意識することなく，最適代替案を知ること
ができる。
【００６２】以上，人材採用の意思決定の例を説明した
が，採用評価に限らず，例えば昇格・昇給評価等の人事
評価，設備投資，不動産投資，事業投資等の投資評価，
個人貸付，事業融資等の融資評価における意思決定等，
本発明を広く利用し，高速かつ効率的に意思決定するこ
とが可能となる。
が，採用評価に限らず，例えば昇格・昇給評価等の人事
評価，設備投資，不動産投資，事業投資等の投資評価，
個人貸付，事業融資等の融資評価における意思決定等，
本発明を広く利用し，高速かつ効率的に意思決定するこ
とが可能となる。
【００６３】
【発明の効果】以上説明したように，本発明によれば，
複数の代替案を多数の評価項目で評価し，最適な代替案
を決定するような場合に利用することにより，ユーザに
過度の負担をかけずに，新しい事態に柔軟に対応した意
思決定を高速かつ効率的に行うことができるようにな
る。
複数の代替案を多数の評価項目で評価し，最適な代替案
を決定するような場合に利用することにより，ユーザに
過度の負担をかけずに，新しい事態に柔軟に対応した意
思決定を高速かつ効率的に行うことができるようにな
る。
【００６４】特に，類似度の非常に大きい参考事例が蓄
積されている場合には，そのときの評価結果から最適代
替案をすぐに選択することができる。また，類似度がそ
れほど大きくない場合でも，過去の類似する事例に基づ
くガイドに従って，必要なソフトウェア列を順番に動作
させることができるので，使用ソフトウェアに対する深
い知識がないときでも，また操作方法を忘れたようなと
きでも簡単に利用することが可能である。
積されている場合には，そのときの評価結果から最適代
替案をすぐに選択することができる。また，類似度がそ
れほど大きくない場合でも，過去の類似する事例に基づ
くガイドに従って，必要なソフトウェア列を順番に動作
させることができるので，使用ソフトウェアに対する深
い知識がないときでも，また操作方法を忘れたようなと
きでも簡単に利用することが可能である。
【図１】本発明の構成例を示す図である。
【図２】実施例における対象情報比較処理手段の処理フ
ローチャートである。
ローチャートである。
【図３】実施例における選択高速化処理手段の処理フロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図４】実施例における事例蓄積手段に蓄積される情報
の例を示す図である。
の例を示す図である。
１ 代替案選択処理手段 ２ 事例学習処理手段 ３ 事例蓄積手段 ４ 対象情報比較処理手段 ５ 選択高速化処理手段 ６ 出力手段
Claims (5)
- 【請求項１】 意思決定すべき対象に関する情報を入力
し，指定された１または複数のソフトウェアによって入
力対象情報を評価し，その評価結果または評価結果に基
づく代替案を出力する代替案選択処理手段を備えた意思
決定支援システムにおいて，前記代替案選択処理手段に
よって意思決定を行った事例を学習し，その入力対象情
報および処理手順の情報を含む事例情報を抽出する事例
学習処理手段と，この事例学習処理手段によって抽出し
た事例情報を蓄積し保存する事例蓄積手段と，新たな意
思決定のための対象に関する情報の入力に対し，入力し
た対象情報と前記事例蓄積手段に蓄積している事例ごと
の入力対象情報とを比較し，対象情報が類似する事例を
選び出す対象情報比較処理手段と，類似した事例の評価
結果を，新たな意思決定のための対象に関する評価結果
として出力する出力手段とを備えたことを特徴とする意
思決定支援システム。 - 【請求項２】 意思決定すべき対象に関する情報を入力
し，指定された１または複数のソフトウェアによって入
力対象情報を評価し，その評価結果または評価結果に基
づく代替案を出力する代替案選択処理手段を備えた意思
決定支援システムにおいて，前記代替案選択処理手段に
よって意思決定を行った事例を学習し，その入力対象情
報および処理手順の情報を含む事例情報を抽出する事例
学習処理手段と，この事例学習処理手段によって抽出し
た事例情報を蓄積し保存する事例蓄積手段と，新たな意
思決定のための対象に関する情報の入力に対し，入力し
た対象情報と前記事例蓄積手段に蓄積している事例ごと
の入力対象情報とを比較し，対象情報が類似する事例を
選び出す対象情報比較処理手段と，類似した事例の処理
手順を表示して対話的に手順をガイドし，前記代替案選
択処理手段に対して与える指示情報を出力する選択高速
化処理手段とを備えたことを特徴とする意思決定支援シ
ステム。 - 【請求項３】 請求項１または請求項２記載の意思決定
支援システムにおいて，前記代替案選択処理手段による
評価に，入力対象情報に加えてユーザが判断した結果の
入力ユーザ情報を用い，前記事例学習処理手段では入力
対象情報とともに入力ユーザ情報を学習するようにした
ことを特徴とする意思決定支援システム。 - 【請求項４】 請求項１または請求項２記載の意思決定
支援システムにおいて，前記事例学習処理手段が学習す
る処理手順は，前記代替案選択処理手段によって使用し
たソフトウェアの順序列であることを特徴とする意思決
定支援システム。 - 【請求項５】 請求項１または請求項２記載の意思決定
支援システムにおいて，前記事例学習処理手段が学習す
る入力対象情報は，対象情報の種類を示す属性列とその
各属性に対する属性値の並びであることを特徴とする意
思決定支援システム。
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|---|---|---|---|
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|---|---|---|---|
| JP21840394A JP3517285B2 (ja) | 1994-09-13 | 1994-09-13 | 意思決定支援システム |
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003108765A (ja) * | 2001-09-28 | 2003-04-11 | Ns Solutions Corp | 情報処理装置、情報管理システム、情報管理方法、記憶媒体、及びプログラム |
| US7096188B1 (en) * | 1998-07-02 | 2006-08-22 | Kepner-Tregoe, Inc. | Method and apparatus for problem solving, decision making and storing, analyzing, and retrieving enterprisewide knowledge and conclusive data |
| JP2010262504A (ja) * | 2009-05-08 | 2010-11-18 | Nippon Micro Systems Kk | 意思決定支援システム |
| CN110955760A (zh) * | 2018-09-26 | 2020-04-03 | 北京国双科技有限公司 | 判决结果的评价方法和相关装置 |
Families Citing this family (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7743070B1 (en) | 1999-10-07 | 2010-06-22 | Blumberg J Seth | Entertainment management interactive system using a computer network |
| US7849117B2 (en) * | 2000-01-12 | 2010-12-07 | Knowledge Sphere, Inc. | Multi-term frequency analysis |
| US6622137B1 (en) | 2000-08-14 | 2003-09-16 | Formula Telecom Solutions Ltd. | System and method for business decision implementation in a billing environment using decision operation trees |
| JP3883795B2 (ja) * | 2000-08-24 | 2007-02-21 | 富士通株式会社 | 受講講習会選定装置、受講講習会選定方法、及び記憶媒体 |
| US7130802B1 (en) * | 2000-10-02 | 2006-10-31 | Ninesigma, Inc. | Systems and methods for facilitating research and development |
| US6826541B1 (en) * | 2000-11-01 | 2004-11-30 | Decision Innovations, Inc. | Methods, systems, and computer program products for facilitating user choices among complex alternatives using conjoint analysis |
| KR100473195B1 (ko) * | 2001-06-29 | 2005-03-08 | 림스테크널러지주식회사 | 건설부문 의사결정 지원 수단 및 방법 |
| US20040054649A1 (en) * | 2002-05-24 | 2004-03-18 | Mehran Mehregany | Apparatus and method for information sharing across organizations |
| US20040102986A1 (en) * | 2002-05-24 | 2004-05-27 | Mehran Mehregany | Method and system for offering and commercializing proposals |
| WO2005065392A2 (en) * | 2003-12-30 | 2005-07-21 | Bacon Charles F | System and method for adaptive decision making analysis and assessment |
| US20050283346A1 (en) * | 2004-05-24 | 2005-12-22 | Elkins Harold E Ii | Distributed generation modeling system and method |
| US20080167915A1 (en) * | 2004-06-14 | 2008-07-10 | Symphonyrpm, Inc. | Decision object for associating a plurality of business plans |
| US20060041401A1 (en) * | 2004-08-12 | 2006-02-23 | Johnston Jeffrey M | Methods, systems, and computer program products for facilitating user choices among complex alternatives using conjoint analysis in combination with psychological tests, skills tests, and configuration software |
| US8171022B2 (en) * | 2004-11-05 | 2012-05-01 | Johnston Jeffrey M | Methods, systems, and computer program products for facilitating user interaction with customer relationship management, auction, and search engine software using conjoint analysis |
-
1994
- 1994-09-13 JP JP21840394A patent/JP3517285B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1995
- 1995-09-12 US US08/527,218 patent/US5742776A/en not_active Expired - Lifetime
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7096188B1 (en) * | 1998-07-02 | 2006-08-22 | Kepner-Tregoe, Inc. | Method and apparatus for problem solving, decision making and storing, analyzing, and retrieving enterprisewide knowledge and conclusive data |
| JP2003108765A (ja) * | 2001-09-28 | 2003-04-11 | Ns Solutions Corp | 情報処理装置、情報管理システム、情報管理方法、記憶媒体、及びプログラム |
| JP2010262504A (ja) * | 2009-05-08 | 2010-11-18 | Nippon Micro Systems Kk | 意思決定支援システム |
| CN110955760A (zh) * | 2018-09-26 | 2020-04-03 | 北京国双科技有限公司 | 判决结果的评价方法和相关装置 |
| CN110955760B (zh) * | 2018-09-26 | 2023-07-04 | 北京国双科技有限公司 | 判决结果的评价方法和相关装置 |
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