JPWO2020003451A1 - 検索装置、検索方法および機械学習装置 - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、本発明の実施の形態1にかかる検索装置の構成例を示す図である。実施の形態1にかかる検索装置1は、制御部11、入力部12、製品設計データベース13、類似性学習部14、類似仕様検索部16および検索結果表示部17を備える。
図4は、実施の形態1にかかる検索装置1が備える類似性学習部14の詳細構成の一例を示す図である。機械学習装置を構成する類似性学習部14は、使用部品抽出部41および類似性計算部42を備える。使用部品抽出部41は、製品設計データベース13から、仕様項目値ごとの使用部品一覧を抽出する。類似性計算部42は、使用部品抽出部41で抽出された仕様項目値ごとの使用部品一覧をもとに、項目値間の類似性を計算する。
つづいて、検索装置1による検索動作について説明する。図12は、実施の形態1にかかる検索装置1による検索動作の一例を示すフローチャートである。例えば、検索処理の開始を指示する操作を検索装置1がユーザから受け付けた場合、検索装置1は図12に示したフローチャートに従った動作を開始する。
図26は、実施の形態2にかかる検索装置の構成例を示す図である。実施の形態2にかかる検索装置1cは、実施の形態1にかかる検索装置1(図1参照)の類似仕様検索部16を類似仕様検索部16cに置き換え、さらに、類似性調整部31を追加したものである。検索装置1cでは、類似性調整部31が生成する調整後類似性データを使用して類似仕様検索部16cが検索処理を行う。検索装置1cは、類似性調整部31および類似仕様検索部16c以外の構成については検索装置1と同様であるため、図1と同一の符号を付して説明を省略する。
図31は、実施の形態3にかかる検索装置が備える類似性学習部14dの構成例を示す図である。実施の形態3にかかる検索装置の類似性学習部14d以外の構成は実施の形態1にかかる検索装置1と同様である。そのため、類似性学習部14d以外の構成要素の説明は省略する。
図35は、実施の形態4にかかる検索装置の構成例を示す図である。実施の形態4にかかる検索装置1eは、図19に示した検索装置1aの類似仕様検索部16を類似仕様検索部16eに置き換え、さらに、特殊仕様入力部51を追加したものである。検索装置1eは、特殊仕様入力部51および類似仕様検索部16e以外の構成については検索装置1aと同様であるため、図19と同一の符号を付して説明を省略する。
図43は、実施の形態5にかかる検索装置が備える類似仕様検索部16fの構成例を示す図である。実施の形態5にかかる検索装置の類似仕様検索部16f以外の構成は実施の形態4にかかる検索装置1eと同様である。そのため、類似仕様検索部16f以外の構成要素の説明は省略する。
Claims (12)
- 製品の仕様を表す項目の詳細を示す仕様項目値を1つ以上含んで各々が構成される仕様データ群の中から、検索条件に類似する仕様データを検索する検索装置であって、
製品設計データベースが保持している前記仕様データ群に基づいて、同じ項目の2つの仕様項目値同士がどの程度類似しているかを、仕様項目値の全ての組み合わせについて学習する類似性学習部と、
前記検索条件として使用する仕様項目値の入力を受け付ける入力部と、
前記入力部が入力を受け付けた仕様項目値で構成される入力仕様データに類似する仕様データを前記類似性学習部による学習結果に基づいて検索する類似仕様検索部と、
を備えることを特徴とする検索装置。 - 前記類似仕様検索部による検索結果を表示する検索結果表示部、
を備えることを特徴とする請求項1に記載の検索装置。 - 前記類似仕様検索部は、前記学習結果に基づいて、前記入力部が受け付けた各仕様項目値と、前記製品設計データベースが保持している仕様データの対応する仕様項目値とがどの程度類似しているかを示す類似度を、前記製品設計データベースが保持している全ての前記仕様データについて算出し、算出した類似度に基づいて前記検索を行い、
前記検索結果表示部は、前記類似仕様検索部による検索結果を検索結果に対応する前記類似度とともに表示する、
ことを特徴とする請求項2に記載の検索装置。 - 前記類似性学習部は、前記仕様データと、前記仕様データの各々に対応する各製品を構成する部品のデータとに基づき、2つの仕様項目値同士がどの程度類似しているかを示す項目値間類似度を算出することで前記学習を行い、
前記類似仕様検索部は、前記項目値間類似度に基づいて前記検索を行う、
ことを特徴とする請求項1から3のいずれか一つに記載の検索装置。 - 前記類似仕様検索部は、前記項目値間類似度に重み付けを行い、重み付けを行った後の項目値間類似度に基づいて前記検索を行う、
ことを特徴とする請求項4に記載の検索装置。 - 前記類似仕様検索部が前記項目値間類似度に重み付けを行う際に使用する重み係数を変更する重みデータ変更部、
を備えることを特徴とする請求項5に記載の検索装置。 - 前記類似性学習部による学習結果を調整する類似性調整部、
を備え、
前記類似仕様検索部は、前記類似性調整部で調整された後の学習結果に基づいて前記検索を行う、
ことを特徴とする請求項1から6のいずれか一つに記載の検索装置。 - 前記類似性学習部は、製品設計データベースが保持している前記仕様データに含まれる仕様項目値のうち、指定された仕様項目値を対象として前記学習を行う、
ことを特徴とする請求項1から7のいずれか一つに記載の検索装置。 - 前記製品の特殊仕様を表すテキストデータを取得する特殊仕様データ取得部、
を備え、
前記類似仕様検索部は、前記入力仕様データおよび前記特殊仕様に類似する仕様データを検索する、
ことを特徴とする請求項1から8のいずれか一つに記載の検索装置。 - 前記類似仕様検索部は、前記テキストデータに基づいて前記学習結果を調整し、調整後の前記学習結果に基づいて前記検索を行う、
ことを特徴とする請求項9に記載の検索装置。 - 製品の仕様を表す項目の詳細を示す仕様項目値を1つ以上含んで各々が構成される仕様データ群の中から、検索条件に類似する仕様データを検索する検索装置が実行する検索方法であって、
製品設計データベースが保持している前記仕様データ群に基づいて、同じ項目の2つの仕様項目値同士がどの程度類似しているかを、仕様項目値の全ての組み合わせについて学習する類似性学習ステップと、
前記検索条件として使用する仕様項目値の入力を受け付ける入力ステップと、
前記入力ステップで入力を受け付けた仕様項目値で構成される入力仕様データに類似する仕様データを前記類似性学習ステップにおける学習結果に基づいて検索する類似仕様検索ステップと、
を含むことを特徴とする検索方法。 - 製品の仕様を表す項目の詳細を示す仕様項目値を1つ以上含んで各々が構成される仕様データ群の中から、検索条件に類似する仕様データを検索する検索装置の、前記仕様データ群の、同じ項目の2つの仕様項目値同士がどの程度類似しているかを、仕様項目値の全ての組合せについて学習する類似性学習部を備え、
前記類似性学習部は、前記仕様データと、前記仕様データの各々に対応する各製品を構成する部品のデータとに基づき、2つの仕様項目値同士がどの程度類似しているかを示す項目値間類似度を算出することで前記学習を行うことを特徴とする機械学習装置。
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