JPH09244929A - 知識データベース構築システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 エキスパートシステムの保守においては初期
開発時の知識データベース構築ツールが必要とされ、可
用性が低く、コストも高くなる。 【解決手段】 少なくとも現象を表す知識データと当該
現象に対する分析結果を表す知識データとを包含する複
数の知識データと、各知識データ間の親子関係を表す送
信部および受信部とを対応付けて入力するための入力手
段１と、入力手段１により送信部および受信部が対応付
けられた複数の知識データに基づいてリレーショナルデ
ータベースを構築するデータベース構築手段２と、デー
タベース構築手段２により構築されたリレーショナルデ
ータベースを知識データベースとして記憶する記憶手段
３とを備える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、エキスパートシス
テムと、エキスパートシステムにおける推論方法と、エ
キスパートシステムに用いられる知識データベースを構
築する知識データベース構築システムに関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、様々な分野において、対象を
自動的に診断するエキスパートシステムが構築・運用さ
れている。このエキスパートシステムは、入力された事
象と、予め蓄積された専門家の知識に基づいて、事象に
対する対処等を自動的に判断するシステムである。

【０００３】エキスパートシステムはコンピュータシス
テム上に実現されるものであり、その構築には専用のソ
フトウェア（以後、知識データベース構築ツールと称
す）が使用される。エキスパートシステムの構築作業で
は、操作者が知識データベース構築ツールを操作し、専
門家の知識を表すデータを当該ツールへ入力することに
より、事象や対処等の知識データや「事象Ａならば対処
Ｂ」といった知識ルールデータが体系付けられ、知識ベ
ースおよび知識ルールベース（以後これらを知識データ
ベースと称す）としてコンピュータシステムの記憶装置
に記憶される。

【０００４】一般に、従来の知識データベース構築ツー
ルにおいては、知識データベースは、外部から利用でき
ない固有の形式で構築されるため、エキスパートシステ
ムの運用時には、そのエキスパートシステムの構築に用
いた知識ベース構築ツールを用いて、知識データベース
の更新などのメンテナンス（保守）や対処の問い合わせ
等の処理が行われる。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】上述したように、従来
のエキスパートシステムは、固有の形式で知識データベ
ースを構築する知識ベース構築ツールを使用して構築さ
れるため、その問い合わせ時やメンテナンス時におい
て、システムの初期開発時に使用した知識データベース
構築ツールを使用する必要がある。しかしながら、知識
データベース構築ツールはデータベースや表計算等のソ
フトウェアに比較すると特殊な用途のソフトウェアであ
り、一般に高価である。したがって、その導入は容易と
は言えず、エキスパートシステムの保守という観点にお
いては十分な環境を整えられない場合がある。例えば、
仮想的なプラントであるモデルプラントを用いて構築し
たエキスパートシステムを実際のプラントへ導入する場
合や、あるプラントで稼働しているエキスパートシステ
ムを他のプラントへ導入する場合などに、導入先のプラ
ントのコンピュータシステムに初期開発時の知識データ
ベース構築ツールが存在しないことがある。

【０００６】このような場合、導入先のプラントにおい
て、エキスパートシステムの信頼性を向上させるため
に、新たな知識を知識データベースに加えようとして
も、初期開発時の知識データベース構築ツールが存在し
ないために、これを遂行できないという問題があった。
このことは、エキスパートシステムに対して問い合わせ
（診断要求）を行う場合にも同様である。

【０００７】必要性があるにも関わらず、新たな知識を
加えることができないということは、エキスパートシス
テムの信頼性が低下するということを意味している。エ
キスパートシステムをプラントに適用する場合には、信
頼性の低下を極力避ける必要があるため、新たに知識デ
ータベース構築ツールを購入するケースが少なくなかっ
た。しかしながら、使用中のエキスパートシステムに対
応する知識データベース構築ツールを特定する作業や、
購入手続き、納品、インストール等の作業に時間がかか
り、一時的にシステムの信頼性が低下してしまうという
問題があった。また、上述したように、ツール自体が高
価であるため、システム全体のコスト上昇を招致してし
まうという問題もある。

【０００８】ところで、従来より、上述した不都合を軽
減するために、専用の知識データベース構築ツールを使
用せずにエキスパートシステムを構築、運用可能なシス
テムが提案されている。しかしながら、Ｃ言語によるプ
ログラミングが必要とされるなど、システムの構築およ
び運用に極めて手間がかかる等の問題があった。本発明
は上述した事情に鑑みて為されたものであり、簡素な構
成であるとともに、可用性に優れたエキスパートシステ
ムと、エキスパートシステムにおける推論方法と、エキ
スパートシステムに用いられる知識データベースを構築
する知識データベース構築システムとを提供することを
目的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】請求項１記載の知識デー
タベース構築システムは、少なくとも現象を表す知識デ
ータと前記現象に対する分析結果を表す知識データとを
包含する複数の知識データと、各知識データ間の親子関
係を表す関係情報とを対応付けて入力するための入力手
段と、前記入力手段により前記関係情報が対応付けられ
た前記複数の知識データに基づいて関係型データベース
を構築するデータベース構築手段と、前記データベース
構築手段により構築された関係型データベースを知識デ
ータベースとして記憶する記憶手段とを具備することを
特徴としている。

【００１０】請求項２記載のエキスパートシステムは、
少なくとも現象を表す知識データと前記現象に対する分
析結果を表す知識データとを包含する複数の知識データ
の各々に各知識データ間の親子関係を表す関係情報を対
応付けた木構造の関係型データベースを知識データベー
スとして記憶した記憶手段と、操作者の指示を入力する
ための入力手段と、前記入力手段から入力される指示に
基づいて、前記記憶手段に記憶された前記知識データベ
ースに関係処理を施して推論を行う問い合わせ処理手段
と、前記記憶手段に記憶された前記知識データベースと
前記入力手段から入力される指示とに基づいて、該知識
データベースの保守処理を行う保守手段と、前記処理手
段による推論の結果と前記保守手段による保守処理の経
過とを出力する出力手段とを具備し、前記各手段を関係
型データベースソフトウェアを用いて実現することを特
徴としている。

【００１１】請求項３記載の推論方法は、関係型データ
ベースソフトウェアを使用し、少なくとも現象を表す知
識データと前記現象に対する分析結果を表す知識データ
とを包含する複数の知識データの各々に各知識データ間
の親子関係を表す関係情報を対応付け、木構造を有する
知識データベースを関係型データベースの形式で構築
し、関係型データベースソフトウェアの関係処理機能を
用いて推論を実現することを特徴としている。

【００１２】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して、本発明の
実施形態について説明する。ここでは、プラントの故障
診断を行うエキスパートシステムに適用することを前提
にした実施形態について説明する。図１は本発明の第１
の実施形態による知識データベース構築システムの機能
構成を示すブロック図である。図１に示されるように、
本実施形態による知識データベース構築システムは、入
力手段１、記憶手段２、出力手段３、データベース構築
手段４から構成される。これらの構成要素１〜４は、コ
ンピュータシステム上で後述する構築プログラムを実行
することにより実現される。なお、ここで使用するコン
ピュータシステムは、ＣＰＵ（中央処理装置）、ＲＡＭ
（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memor
y）、表示装置、入力装置、記憶装置、および各種Ｉ／
Ｏインタフェース等からなる一般的なシステムであり、
表示装置としてはＣＲＴ（CathodeRay Tube）や液晶デ
ィスプレイなどを、入力装置としてはキーボードやマウ
スなどを、記憶装置としてはハードディスク装置や光磁
気ディスク装置などを用いている。

【００１３】上記コンピュータシステム上で実行される
構築プログラムは、知識を表すデータを入力して知識デ
ータベースを構築するものである。ここで、構築される
知識データベースのデータ構造について図２を参照して
説明する。図２は本実施形態による知識データベース構
築システムによって構築される知識データベースのデー
タ構造を概念的に示す図であり、この図に示されるよう
に、本構築システムにより構築される知識データベース
は、複数のテーブル（以後、単位データベースと称す）
から構成される。図２では、一部の単位データベースＤ
Ｂ１〜ＤＢ６が示されている。なお、図２において、デ
ータベースＤＢＴはプラントの形式を表す情報に固有の
識別子を対応付けるデータベース、データベースＤＢＣ
はエキスパートシステムの納入先の顧客と上記識別子と
を対応付けるデータベースであり、単位データベースＤ
Ｂ１〜ＤＢ６は、識別子Ｔ１で表される形式のプラント
に対応した単位データベースである。

【００１４】図２に一部が示された知識データベース
は、プラントの診断を行うエキスパートシステムに適用
されるものであり、各単位データベースの受信部と送信
部、すなわち関係情報を対応付けることにより、入力手
段１を介した操作者の入力に基づいて、故障個所や原
因、対応処置などを絞り込んでいくことができる。ここ
で、図２の単位データベースＤＢ１〜ＤＢ６で表される
診断経路を図３に示す。図３に示されるように、診断経
路はツリー状に構成されており、図中左側が「根」側、
右側が「葉」側となっている。

【００１５】なお、図３中の「現象１」、「現象２」、
「現象３」、「故障個所」、「原因」、および「対応処
置」は、それぞれ、図２中の単位データベースＤＢ１，
ＤＢ２，ＤＢ３，ＤＢ４，ＤＢ５，およびＤＢ６に対応
している。例えば、図３の最上行の経路、すなわち、
「ガス流量低下」、「変動幅増大」、「１００秒毎に変
動」、「電磁弁」、「電磁弁Ｖ１作動不良」および「電
磁弁交換」で表される経路は、図２の各単位データベー
スＤＢ１〜ＤＢ６を順に辿って得られるＴＲ１，ＴＲ
５，ＴＲ８，ＴＲ１３，ＴＲ２３という経路に対応して
いる。

【００１６】本システムにおいて実行される構築プログ
ラムとしては、一般的なリレーショナル（関係型）デー
タベースを取り扱うための命令を実行可能なデータベー
スエンジンと、このデータベースエンジンにデータを入
力するための入力プログラムと、指示に応じたデータを
表示（出力）する出力プログラムが挙げられる。ここで
は、これらのプログラムを包含する市販のリレーショナ
ルデータベースツールを用いる。

【００１７】上記入力プログラムは、図１の入力手段１
として作動し、入力装置から対話的に入力されるデータ
や記憶装置に所定の形式（後述する）で記憶されたデー
タを、データベースエンジンが実行可能な命令に変換し
て当該エンジンへ供給する。また、上記出力プログラム
は、出力手段３として作動し、データベースエンジンや
入力プログラムから供給されるデータを表示装置により
表示する。上記データベースエンジンは、記憶手段２お
よびデータベース構築手段４として作動し、入力手段１
から供給される命令に基づいて、記憶装置上にデータベ
ースを作成する処理や当該データベースの削除処理、更
新処理、当該データベースからの読み出し処理等を行
う。また、データベースエンジンは、読み出し処理によ
って読み出したデータを出力手段３へ供給する。

【００１８】ところで、知識データベースの構築処理
は、入力手段１から知識データを入力し、入力された知
識データをデータベース構築手段４によりデータベース
化し、記憶手段２に知識データベースを構築するという
処理になる。入力手段１におけるデータ入力には、対話
的な入力と一括入力とがある。一括入力においては、前
述したように、記憶装置に所定のデータ形式のファイル
を予め作成しておく必要がある。このデータ形式は、例
えば、項目を「，」、レコードを改行コードで区切ると
いった一般的なデータ形式でよく、市販の表計算ソフト
ウェア等を使用して図３に示されるツリー構造の表を作
成することによって容易に作成可能である。入力手段１
において、一括入力された知識データは、そのツリー構
造にしたがって自動的に知識データベース化される。な
お、図３に示される表ににおいて、図中左側の列が上
層、右側の列が下層となっている。

【００１９】以下、図４を参照して、一括入力された知
識データに基づく知識データベースの自動的な作成過程
について説明する。図４は上記作成過程を示すフローチ
ャートであり、ステップＳ１では、知識データの文字列
としての最大長（例えば、バイト数で表される）が求め
られる。ここで求められた最大長は、知識データベース
構築時に知識データの項目のフィールド長として用いら
れる。

【００２０】次に、ステップＳ２では、入力した知識デ
ータから重複する知識データが削除される。これによ
り、例えば、「電磁弁」のように複数存在する知識デー
タは、唯一つの（ユニークな）知識データに圧縮され
る。次に、ステップＳ３では、図５に示されるように、
圧縮された知識データに連続番号（１，２，３，…）が
付与される。なお、ここで付与されるのは連続する数値
である必要はなく、各知識データ毎に固有の情報であれ
ばよい。

【００２１】次に、ステップＳ４では、入力元のデータ
構造（例えば、図３に示されるツリー構造）に基づいて
各知識データが関係付けられ、図６に示されるような知
識ルールデータベースが作成される。具体的には、一括
入力時に知識データのみならず、各知識データの関係
（実際には表中の位置関係）も入力されており、付与さ
れた連続番号を関連付けることによってこれらの関係が
表される。

【００２２】こうして作成された知識ベースおよび知識
ルールデータベースは、データベースエンジンで実行可
能な命令に変換され、図１のデータベース構築手段４へ
供給される。データベース構築手段４では、供給された
命令に基づいてリレーショナルデータベースが作成さ
れ、このリレーショナルデータベースが知識データベー
スとして記憶手段２に記憶される。ここで作成される知
識データベースは、概念的には、図７に示されるような
構成となる。

【００２３】一方、対話的な入力の場合、操作者は、出
力手段３から出力された情報（例えば、入力を促す情
報）に基づいて、入力手段１により対話的にデータを入
力してリレーショナルデータベースを構築する。出力手
段３から出力される情報は、入力手段１およびデータベ
ース構築手段４から供給されるが、一般的なリレーショ
ナルデータベースのデータ入力処理と同様であるため、
ここでは、その説明を省略する。

【００２４】なお、一括入力によって作成した知識デー
タベースに、対話的な入力によりデータを追加するよう
にしてもよい。この場合、一括入力による処理の自動化
と、対話的な入力による小回りの利いた入力処理の実現
とを同時に達成することができる。上述した過程を経て
図７に示されるようなツリー構造の知識データベースが
構築される。なお、図２の各単位データベースＤＢ１〜
ＤＢ６は、それぞれ、図７の第１層（最上層）〜第６層
（最下層）に対応している。上述した処理がプラントの
各形式に対応して行われ、様々な形式のプラントのエキ
スパートシステムに適用可能な知識データベースが作成
される。実際には、上記知識データベースから所望のプ
ラントの形式に対応した知識データベースのみが切り出
され、エキスパートシステムの一部として当該プラント
へ納入される。したがって、適用するプラントに不必要
な知識データおよび知識ルールデータはエキスパートシ
ステムに含まれず、冗長性を排したエキスパートシステ
ムを構築できる。

【００２５】次に、本発明の第２の実施形態によるエキ
スパートシステムについて説明する。本実施形態による
エキスパートシステムは、第１の実施形態による知識デ
ータベース構築システムによって構築された知識データ
ベースを用いるものである。図８は本実施形態によるエ
キスパートシステムの機能構成を示すブロック図であ
り、図１と共通する部分には同一の符号を付し、その説
明を省略する。図８に示されるエキスパートシステム
は、図１に示される構築システムと同様に、一般的なコ
ンピュータシステムにより実現されるものであり、構築
システムと同一のコンピュータシステム上に実現されて
もよい。ここでは、構築システムとは異なるコンピュー
タシステム上に実現されているものとする。すなわち、
知識データベースは、他のコンピュータシステム上で構
築され、記憶手段７に複写または移動されたものとす
る。

【００２６】図８において、８は操作者の指示を入力す
るための入力手段、７は図１に示される構築システムに
よって構築された知識データベースを記憶する記憶手
段、５は問い合わせ処理手段であり、入力手段８から供
給されるデータに基づいて、記憶手段７に記憶された知
識データベースへ問い合わせ（診断要求）を行うととも
に、問い合わせ結果および問い合わせの指示入力に必要
な情報を出力手段３へ供給する。６は保守手段であり、
入力手段８から供給されるデータ（指示）に基づいて、
記憶手段７に記憶された知識データベースの保守処理を
行うとともに、保守処理の経過を表す情報と保守の指示
入力に必要な情報を出力手段３へ供給する。なお、保守
手段６は、図１の入力手段１と同様に、一括入力および
対話的な入力を実現する機能を有する。上記各手段は、
コンピュータシステム上で、データベースエンジンを含
む所定のプログラム（市販のリレーショナルデータベー
スツール）を実行して実現される。

【００２７】上記構成のエキスパートシステム起動時に
は、通常、「問い合わせ」、「保守」、「終了」等の項
目からなるメニュー画面が出力手段３によって表示され
る。このメニューにおいて、操作者が入力手段１により
「問い合わせ」を選択すると、問い合わせ処理手段は、
操作者により入力手段１を介して入力されるデータ（指
示）に応じて、順次、問診メニューを表示する。例え
ば、図９（ａ）に示される問診メニューにおいて、「ガ
ス流量低下」が選択されると、図９（ｂ）に示されるよ
うな問診メニューが表示され、以後、十分な診断結果が
得られるまで同様な処理が繰り返される。

【００２８】ところで、問い合わせ処理手段５は記憶手
段７に記憶された知識データベースにアクセスし、上記
問診メニューを出力手段３により表示する。本実施形態
では、問い合わせ処理手段５は、まず、第１層の図２の
単位データベースＤＢ１にアクセスし、各知識データ
と、当該データに対応する受信部および送信部のデータ
を読み出す。そして、読み出した知識データをメニュー
形式で表示する。

【００２９】表示された診断メニューの１つの項目が選
択されると、当該項目（知識データ）に対応付けられた
送信部のデータと同一のデータを受信部として有する知
識データを検索する。例えば、図２の単位データベース
ＤＢ１において「ガス流量低下」という知識データが選
択された場合には、単位データベースＤＢ２の「変動幅
増大」および「変動しない」という２つの知識データが
選択される。

【００３０】上述した過程を経て、最終的には、図９
（ｃ）に示されるような診断結果が得られる。このよう
に、リレーショナルデータベースの関係処理機能によ
り、推論が実現される。なお、データベースエンジンを
用いない場合には、上述した処理を行う推論プログラム
の全てを作成する必要がある。

【００３１】一方、システム起動時のメニュー画面にお
いて「保守」が選択されると、保守手段６は、例えば、
図１０（ａ）に示されるような、保守画面を表示する。
ここで、例えば、単位データベースＤＢ２およびＤＢ３
を操作者が選択し、「対話的入力」を選択すると、図１
０（ｂ）に示されるように、出力手段３により単位デー
タベースＤＢ２およびＤＢ３の内容が対応付けられて表
示される。図１０（ｂ）の状態において、操作者は、入
力手段８により、単位データベースＤＢ２およびＤＢ３
の内容を変更することが可能である。

【００３２】また、図１０（ａ）の保守画面において、
「印刷」が選択されると、図３の形式で知識データベー
スの内容が出力手段３から出力されるとともに、図８に
示される形式のテキストファイルとして、記憶手段７に
記憶される。操作者は出力された内容を読み取り、変更
内容を決定した後、その変更内容に基づいてテキストフ
ァイルの内容を変更し、図１０（ａ）の保守画面から
「一括入力」を選択することにより、知識データベース
を再構築することが可能である。

【００３３】以上、一つのサイト（コンピュータシステ
ム）上に全ての知識データベースがある場合について説
明してきたが、知識データベースが、複数のサイトにま
たがって存在する場合にも適用可能である。一般に、プ
ラントで使用されるエキスパートシステムは、複数のサ
イトの各々に少なくとも１つの単位データベースを構築
し、その上で動作する。各サイトには、そのサイトの設
置規模に対応する適切な単位データベースが構築されて
おり、各サイト内だけで問い合わせ処理や保守作業が完
了する場合が多々ある。このような場合にも、上述した
エキスパートシステムによれば、特定の知識データベー
ス構築ツールを必要とせず、データ構造の把握が容易な
ツリー形式で知識データベースを表現可能であるため、
安価かつ迅速かつ容易に保守作業を行うことができる。
また、リレーショナルデータベースツールとして、分散
データベースの構築を可能としたものを使用すれば、複
数のサイトにまたがった知識データベースを容易に構築
することができる。

【００３４】さらに、リレーショナル機能を用いること
により、高速な推論を実現できる。また、上記リレーシ
ョナル機能を使用して問い合わせ処理プログラムを作成
し、コンピュータで実行可能な形式に変換することがで
きるため、高速かつ汎用な検索を実現できる。さらに、
実行可能形式に変換されたプログラムはコンピュータで
直接実行可能であるため、実行環境の整備にかかるコス
トを低減することができる。また、知識データベースが
変更されても、推論プログラムを修正せずに済む場合が
あり、保守にかかるコストを低減できる。さらに、知識
データベースがリレーショナルデータベースの形式で構
築される（実際には、知識ベースと知識ルールデータベ
ースがリレーショナルデータベースの形式で表される）
ため、各知識データを関連付けるための専用のプログラ
ムを作成、保守する必要がないという利点がある。ま
た、一括入力の知識データを表計算ソフトウェア等を使
用して作成できるため、入力作業が極めて容易になると
ともに、教育費などの導入コストを低減できる。なお、
表計算ソフトウェア等に相当する機能をリレーショナル
データベースツールのリレーション機能を用いてプログ
ラム化すれば、システム全体にかかるコストをより一層
低減できる。

【００３５】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
知識データベースが関係型データベースの形式で構築さ
れるため、その更新のために特殊なソフトウェアを必要
としない。したがって、システム全体の保守にかかる費
用を低減することができる。また、Ｃ言語等のプログラ
ミング言語を用いずに、一般的な関係型データベースツ
ールの関係処理機能を用いて推論を行うことができる。
さらに、知識データベースと当該知識データベースを取
り扱うプログラムとを完全に分離することが可能とな
り、システム構成が簡素となるとともに、可用性に優れ
た知識データベースを構築することができる。例えば、
推論以外の処理を行う他のプログラムが知識データベー
スを利用することができる。また、知識データベースを
関係型データベースとしたことにより、各知識データの
関連および各知識データ自体を容易に閲覧することがで
きる。さらに、知識データベースは木構造をとるため、
データを更新しようとする操作者が、知識データベース
の構成を容易に理解できる。したがって、保守作業を容
易とすることができるという効果がある。さらに、分散
データベースに対応した関係型データベースの形式で知
識データベースを構築すれば、複数サイトにまたがった
システムを構築することができる。この場合、各サイト
においては、直接的に関連する知識データベースのみが
構築されるため、冗長性が排除され、保守が容易になる
とともに、迅速な対応を実現することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施形態による知識データベー
ス構築システムの機能構成を示すブロック図である。

【図２】同システムによって構築される知識データベー
スのデータ構造を概念的に示す図である。

【図３】図２の単位データベースＤＢ１〜ＤＢ６で表さ
れる診断経路を示す図である。

【図４】本発明の第１の実施形態におけるデータ群作成
過程を示すフローチャートである。

【図５】同実施形態におけるデータ群作成過程を説明す
るための図である。

【図６】同実施形態におけるデータ群作成過程を説明す
るための図である。

【図７】同実施形態におけるデータ群作成過程を説明す
るための図である。

【図８】本発明の第２の実施形態によるエキスパートシ
ステムの機能構成を示すブロック図である。

【図９】同システムの運用例を説明するための図であ
り、（ａ）〜（ｃ）はそれぞれ、問い合わせ処理におい
て表示される画面を表す。

【図１０】同システムの運用例を説明するための図であ
り、（ａ），（ｂ）はそれぞれ、保守処理において表示
される画面を表す。

【符号の説明】

１，８ 入力手段 ２，７ 記憶手段 ３ 出力手段 ４ データベース構築手段 ５ 問い合わせ処理手段 ６ 保守手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０６Ｆ 17/00 Ｇ０６Ｆ 15/20 Ｆ

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 少なくとも現象を表す知識データと前記
   現象に対する分析結果を表す知識データとを包含する複
   数の知識データと、各知識データ間の親子関係を表す関
   係情報とを対応付けて入力するための入力手段と、 前記入力手段により前記関係情報が対応付けられた前記
   複数の知識データに基づいて関係型データベースを構築
   するデータベース構築手段と、 前記データベース構築手段により構築された関係型デー
   タベースを知識データベースとして記憶する記憶手段と
   を具備することを特徴とする知識データベース構築シス
   テム。
2. 【請求項２】 少なくとも現象を表す知識データと前記
   現象に対する分析結果を表す知識データとを包含する複
   数の知識データの各々に各知識データ間の親子関係を表
   す関係情報を対応付けた木構造の関係型データベースを
   知識データベースとして記憶した記憶手段と、 操作者の指示を入力するための入力手段と、 前記入力手段から入力される指示に基づいて、前記記憶
   手段に記憶された前記知識データベースに関係処理を施
   して推論を行う問い合わせ処理手段と、 前記記憶手段に記憶された前記知識データベースと前記
   入力手段から入力される指示とに基づいて、該知識デー
   タベースの保守処理を行う保守手段と、 前記処理手段による推論の結果と前記保守手段による保
   守処理の経過とを出力する出力手段とを具備し、 前記各手段を関係型データベースソフトウェアを用いて
   実現することを特徴とするエキスパートシステム。
3. 【請求項３】 関係型データベースソフトウェアを使用
   し、 少なくとも現象を表す知識データと前記現象に対する分
   析結果を表す知識データとを包含する複数の知識データ
   の各々に各知識データ間の親子関係を表す関係情報を対
   応付け、木構造を有する知識データベースを関係型デー
   タベースの形式で構築し、 関係型データベースソフトウェアの関係処理機能を用い
   て推論を実現する推論方法。