WO2018088040A1 - マッチング装置、マッチング方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

マッチング装置（１）は、センサ側メタデータを取得するセンサ側メタデータ取得部（１１）と、アプリケーション側メタデータを取得するアプリケーション側メタデータ取得部（１２）と、取得されたセンサ側メタデータの語に関連する第１関連語と、取得されたアプリケーション側メタデータの語に関連する第２関連語とが共通する前記センサ側メタデータと前記アプリケーション側メタデータとでマッチングを行ってセンサの候補を抽出するマッチング部（１３）と、マッチング部（１３）により抽出されたセンサとアプリケーションを特定する情報とを含むデータフロー制御指令を送信するデータフロー制御指令指示部（１４）とを有する。

Description

マッチング装置、マッチング方法及びプログラム

　本発明は、センサが検出したセンシングデータを提供するセンサ側と、そのセンシングデータを利用してサービスを提供するアプリケーション側とを、それぞれのメタデータを用いてマッチングを行い、アプリケーションの要求を満たすセンシングデータを提供可能なセンサの候補を抽出する技術に関する。

　センサネットワークと呼ばれる技術が検討されている。これは、センシング機能と通信機能をもつセンサデバイス（以下、単に「センサ」とも呼ぶ）を様々な場所や産業設備に設置し、それらをネットワーク化することで、センシングデータの収集、管理、シームレスな利用を可能とするものである。

　通常、センサは、その所有者自身が必要とするデータを収集するために設置される。そのため所有者がデータ収集を行うとき以外は利用されていない（センサ自体が稼働していない、またはセンサが稼働していてもセンシングデータが利用されない）ことが多い。そのためセンシングデータの流通性は低く、第三者にとっていかに有意義なデータであっても、センサの所有者自身による分析、利用に留まっていた。その結果、設備の重複投資や、各自が設置したセンサとの通信によるネットワークの輻湊を招いていた。

　また、ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ　ｏｆ　Ｔｈｉｎｇｓ）という技術が検討されている。これは、世界に存在する多くの物に関する情報をネット上で組み合わせることで新しい価値を生むもので、社会インフラを始めとする様々なサービスのシームレスな展開が期待されている。ＩｏＴから価値を生み出すためには、ネットに繋がる物の状態を知る必要があり、センシングと通信が重要な要素技術となる。

　上記のようなセンサネットワークを形成することにより、様々な企業や団体が、世界中で大量に収集されたセンシングデータを、自己の目的に応じて利用可能とすることが必要である。例えば、ビッグデータを処理可能なアプリケーションサーバ上でデータを加工して付加価値を生み出し、提供することや、センシングデータの取引を活発化させて経済効果をもたらすことである。例えばセンサの所有者は、データ利用者に対してセンサの一時利用を許可したりセンシングデータを提供したりすることで対価を得られる。また利用者にとっては、センサを設置する投資が不要なため安価に必要なデータを得ることができるメリットがある。

　そこで、例えば、特許文献１のように、センシングデータなどの資源を適切に流通させる仕組みに関する発明が提案されている。

　特許文献１に記載された発明は、アプリ側メタデータとセンサ側メタデータとの間でマッチングが行われ、センシングデータを必要とするアプリケーションと、そのデータを提供可能なセンサとが対応付けられる。そして、センサを管理する装置に対してデータフロー制御指令が送信される。これにより、種々の条件を加味した上でのセンシングデータの流通が促されサービスが向上するうえに、データの提供者と利用者双方にとって利益となる。ここでは、メタデータとはサーバによる検索やマッチングに用いる情報を言い、センサ側メタデータはセンサおよび当該センサにより得られるセンシングデータの属性に関する情報を、アプリ側メタデータはアプリケーション自身および当該アプリケーションが必要とするセンシングデータの属性に関する情報を指す。またデータフロー制御指令とは、データ提供元であるセンサと、データ利用先であるアプリケーションとを特定する情報を含み、データ提供元からデータ利用先にデータを流通させることを指令する指令情報である。

特許５４４５７２２号公報

　ところで、特許文献１に記載された発明では、センサ側メタデータやアプリ側メタデータは、それぞれのユーザが登録する場合や委託を受けた者が登録する場合が多いと考えられる。

　しかし、センサ側メタデータやアプリ側メタデータに登録される語は画一的なものではなく、ある程度多様的なものである。例えば、温度を計測するセンサの呼び名として、温度センサと記載される場合もあれば、温度計等と記載される場合もある。このように、表現のゆれ、同意語、同義語や、上位又は下位概念などのさまざまな表現が考えられる。

　従って、センサ側メタデータとアプリ側メタデータとをマッチングする場合、登録された語のみに着目すると、センサ側又はアプリ側のユーザのデータ流通の意図を反映させることができず、センサ側メタデータとアプリ側メタデータとのマッチングの機会を失う可能性がある。

　一方で、マッチング機会を増加させようとすると、アプリケーション側が全く必要としないセンサがマッチング候補として抽出されてしまい、マッチングの精度が低下してしまう。

　そこで、本発明は上記課題に鑑みて発明されたものであって、センサ側メタデータとアプリ側メタデータとのマッチングの機会を増加させるとともに、マッチング精度の低下を抑制する技術を提供することにある。

　この発明は、センシングデータを出力するセンサに関する情報であるセンサ側メタデータを取得するセンサ側メタデータ取得部と、前記センシングデータを利用してサービスを提供するアプリケーションに関する情報であるアプリケーション側メタデータを取得するアプリケーション側メタデータ取得部と、前記取得されたセンサ側メタデータの語に関連する第１関連語と、前記取得されたアプリケーション側メタデータの語に関連する第２関連語とが共通する前記センサ側メタデータと前記アプリケーション側メタデータとでマッチングを行い、前記アプリケーションの要求を満たすセンシングデータを提供可能なセンサの候補を抽出するマッチング部と、前記センサを管理するセンサ管理装置に対して、前記マッチング部により抽出されたセンサと前記アプリケーションを特定する情報とを含むデータフロー制御指令を送信する指示部とを有するマッチング装置である。

　この構成によれば、センサ側又はアプリ側のユーザのデータ流通の意図を反映させ、センサ側メタデータとアプリ側メタデータとのマッチングの機会を増加させることができるとともに、マッチング精度の低下を抑制することができる。

　更に、マッチングの機会を増加させることができるとともに、そのマッチング精度の低下を抑制することができるため、その結果、適切な量のデータフロー制御指令を出力することができ、ネットワークの通信トラフィックを抑制することができ、システム全体のリソースを有効活用できる。

　また、前記マッチング部が、前記センサ側メタデータの語と前記第１関連語との第１関連性、又は、前記アプリケーション側メタデータの語と前記第２関連語との第２関連性の少なくともいずれか一方を算出する関連性算出部と、前記第１関連語及び前記第１関連性、または、前記第２関連語及び前記第２関連性の少なくともいずれか一方を使用して、前記センサ側メタデータと前記アプリケーション側メタデータとのマッチングを行い、前記アプリケーションの要求を満たすセンシングデータを提供可能なセンサの候補を抽出するセンサ候補抽出部とを有する構成にしてもよい。

　このように構成すれば、語と関連語との関連性を導入することにより、センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとのマッチングの度合いを指標化することができる。

　また、前記センサ候補抽出部が、前記第１関連性が所定の範囲にある前記第１関連語及び第１関連性、または、前記第２関連性が所定の範囲内にある前記第２関連語及び前記第２関連性を使用して、前記センサ側メタデータと前記アプリ側メタデータとのマッチングを行う構成にしてもよい。

　このように構成すれば、関連性が所定の範囲にある関連語をマッチングに使用することにより、センサ側メタデータの語とアプリケーション側メタデータの語とに共通する関連語の増加を抑制することができるとともに、より精度の高いマッチングが行える。

　また、前記第１関連語として使用する第１関連性の所定の範囲、または、前記第２関連語として使用する第２関連性の所定の範囲を設定する範囲設定部を有する構成にしてもよい。

　このように構成すれば、使用する関連性の範囲を所望する関連性の範囲に設定することができ、マッチングに使用する関連語の数を調整することができる。

　また、前記範囲設定部が、マッチングにより、アプリケーション側ユーザとの契約が成立した場合、その契約成立時の前記関連語の関連性の範囲を、次回のマッチング処理時に使用する関連語の関連性の範囲として設定する構成にしてもよい。

　このように構成すれば、契約成立時の関連語の関連性の範囲を、次回のマッチング処理時に使用することにより、関連語の関連性の範囲を適切な範囲に設定することができる。

　また、前記センサ候補抽出部が、前記センサ側メタデータ又は前記アプリケーション側メタデータの語の共起を考慮し、前記第１関連性又は前記第２関連性を補正する構成にしてもよい。

　このように構成すれば、前記センサ側メタデータ又は前記アプリケーション側メタデータの中で共起する語同士は関連性が高い語同士であり、その共起を考慮して関連語の関連性を補正することにより、マッチングの精度を高めることができる。尚、語の共起も、本発明の関連性の指標の一つであるともいえる。

　また、前記センサ候補抽出部が、前記センサ側メタデータの語と前記第１関連語又は前記アプリケーション側メタデータの語と前記第２関連語とが、過去に、マッチングに使用され、そのマッチングにより、アプリケーション側のユーザとの契約が成立した場合、その契約成立の頻度により、前記第１関連性又は前記第２関連性を補正する構成にしてもよい。

　このように構成すれば、過去のマッチング結果のうち、契約が成立したときに使用された語同士は関連性が高いことが推定できるため、契約成立の頻度を関連性の補正に用いることで、マッチングの精度を高めることができる。尚、契約成立の頻度も、本発明の関連性の指標の一つであるともいえる。

　また、前記センサ側メタデータ又は前記アプリケーション側メタデータに使用される語と、前記語の関連語と、前記語と前記関連語との関連性とが関連付けられて記憶される語データベースと、新たにマッチングに使用した前記センサ側メタデータ又は前記アプリケーション側メタデータの語、前記第１又は第２関連語、又は、新たに算出された前記第１又は第２関連性により、前記語データベースを更新する語データベース更新部とを有する構成にしてもよい。

　このように構成すれば、算出された関連性をデータベース化することにより、後に行われるマッチングの際に、関連性を算出する語を少なくすることができる。

　また、前記抽出した候補のセンサに関する情報を、前記アプリケーション側のユーザに提示するセンサ候補提示部を有する構成にしてもよい。

　このように構成すれば、センサの候補として抽出したものを、アプリケーション側のユーザに提示することにより、アプリケーション側のユーザが希望するセンサであるかを確認することができる。

　この発明にかかるマッチング方法は、センシングデータを出力するセンサに関する情報であるセンサ側メタデータを取得し、前記センシングデータを利用してサービスを提供するアプリケーションに関する情報であるアプリケーション側メタデータを取得し、前記取得されたセンサ側メタデータの語に関連する第１関連語と、前記取得されたアプリケーション側メタデータの語に関連する第２関連語とが共通する前記センサ側メタデータと前記アプリケーション側メタデータとでマッチングを行い、前記アプリケーションの要求を満たすセンシングデータを提供可能なセンサの候補を抽出し、前記センサを管理するセンサ管理装置に対して、前記抽出されたセンサと前記アプリケーションとを特定する情報とを含むデータフロー制御指令を送信する方法である。

　この構成によれば、センサ側又はアプリ側のユーザのデータ流通の意図を反映させ、センサ側メタデータとアプリ側メタデータとのマッチングの機会を増加させることができるとともに、マッチング精度の低下を抑制することができる。

　更に、マッチングの機会を増加させることができるとともに、そのマッチング精度の低下を抑制することができるため、その結果、適切な量のデータフロー制御指令を出力することができ、ネットワークの通信トラフィックを抑制することができ、システム全体のリソースを有効活用できる。

　また、この発明にかかるプログラムは、センシングデータを出力するセンサに関する情報であるセンサ側メタデータを取得する処理と、前記センシングデータを利用してサービスを提供するアプリケーションに関する情報であるアプリケーション側メタデータを取得する処理と、前記取得されたセンサ側メタデータの語に関連する関連語と、前記取得されたアプリケーション側メタデータの語に関連する関連語とが共通する前記センサ側メタデータと前記アプリケーション側メタデータとでマッチングを行い、前記アプリケーションの要求を満たすセンシングデータを提供可能なセンサの候補を抽出する処理と、前記センサを管理するセンサ管理装置に対して、前記抽出されたセンサと前記アプリケーションとを特定する情報とを含むデータフロー制御指令を送信する処理とをコンピュータに実行させるプログラムである。

　この構成によれば、センサ側又はアプリ側のユーザのデータ流通の意図を反映させ、センサ側メタデータとアプリ側メタデータとのマッチングの機会を増加させることができるとともに、マッチング精度の低下を抑制することができる。

　更に、マッチングの機会を増加させることができるとともに、そのマッチング精度の低下を抑制することができるため、その結果、適切な量のデータフロー制御指令を出力することができ、ネットワークの通信トラフィックを抑制することができ、システム全体のリソースを有効活用できる。

　本発明は、センサ側メタデータとアプリ側メタデータとのマッチングの機会を増加させることができるとともに、マッチング精度の低下を抑制することができる。

第１の実施の形態のブロック図である。 マッチング部１３のブロック図である。 関連性算出部１３１とセンサ候補抽出部１３２との動作を説明するための図である。 センサ候補抽出部１３２の処理を説明するための図である。 マッチング部１３のブロック図である。 第１の実施の形態における具体例を用いた、関連性算出部１３１、センサ候補抽出部１３２及びセンサ候補提示部１３３の動作を説明するための図である。 センサ候補をアプリケーション側のユーザに提示する一例を示した図である。 第１の実施の形態の変形例におけるマッチング部１３のブロック図である。 第１の実施の形態の変形例１を説明するための図である。 第１の実施の形態の変形例２を説明するための図である。 第１の実施の形態の他の変形例のブロック図である。 マッチング部１３のブロック図である。 語データベース更新部１３５が登録する語データベース６の一例を示した図である。 第２の実施の形態における具体例を用いた、関連性算出部１３１、センサ候補抽出部１３２及びセンサ候補提示部１３３の動作を説明するための図である。 図１４における例に基づいて、センサ候補をアプリケーション側のユーザに提示する一例を示した図である。 語データベース更新部１３５が登録する語データベース６の一例を示した図である。 語データベース更新部１３５が登録する語データベース６の一例を示した図である。 第３の実施の形態における関連性算出部１３１とセンサ候補抽出部１３２との動作を説明するための図である。 第３の実施の形態における具体例を用いた、関連性算出部１３１、センサ候補抽出部１３２及びセンサ候補提示部１３３の動作を説明するための図である。 図１９における例に基づいて、センサ候補をアプリケーション側のユーザに提示する一例を示した図である。 実施の形態の動作フローチャートである。 実施の形態の動作フローチャートである。 本実施の形態の他の構成図である。

　本発明の実施の形態を、図面を参照して説明する。

　本実施形態では、ネットワークに接続され、ＩｏＴを構成する物（Ｔｈｉｎｇ）の情報を効率的に利用するために、センサが検出したセンシングデータを提供するセンサ側と、そのセンシングデータを利用してサービスを提供するアプリケーション側とを、それぞれのメタデータを用いてマッチングを行い、アプリケーションの要求を満たすセンシングデータを提供可能なセンサの候補を抽出する。そして、センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとがマッチングした場合、センサ側からアプリケーション側にセンシングデータを配信する例を説明する。

　（第１の実施の形態）
　本発明の第１の実施の形態を説明する。

　図１は第１の実施の形態のブロック図である。図１中、１はマッチング装置、２はシソーラス、３はセンサデータ提供システム、４はデータ配信制御装置（Distributor）、５はアプリケーションシステムである。

　シソーラス２は、語（単語等）の上位・下位の関係、部分・全体関係、同義関係、類義関係、共起関係などによって語（単語等）を分類し、体系づけた類語辞典・辞書のデータベースである。尚、本実施の形態では、マッチング装置１とシソーラス２とは、ネットワークを介して接続されている例を説明するが、マッチング装置１がシソーラス２を備えていても良い。

　センサデータ提供システム３は、センサで取得したセンシングデータを提供するシステムである。

　データ配信制御装置（Distributor）４は、後述するデータフロー制御指令により、センサデータ提供システム３からセンシングデータを受信し、アプリケーションシステム５に、センシングデータを配信する機能を有する。

　アプリケーションシステム５は、センサデータ提供システム４が提供するセンシングデータを利用してサービスを提供するシステムである。

　以下の説明において、マッチング装置１と、センサデータ提供システム３と、データ配信制御装置４と、アプリケーションシステム５とが、ネットワークを介して接続されている例を説明する。

　マッチング装置１は、センサ側メタデータ取得部１１と、アプリケーション側メタデータ取得部１２と、マッチング部１３と、データフロー制御指令指示部１４とを備える。

　センサ側メタデータ取得部１１は、センシングデータを出力するセンサに関する情報であるセンサ側メタデータを取得するものである。

　ここで、センサは、何らかの物理量やその変化を検出し、センシングデータとして記録または出力するデバイスである。センサの代表的な例として、位置センサ（ＧＰＳ）、加速度センサ、圧力センサがあるが、カメラ、マイク、入力システムなどもセンサと言える。

　センサ側メタデータは、後述するマッチングに用いるための、センサおよび当該センサにより得られるセンシングデータの属性に関する情報をいう。センサ側メタデータの項目の一例としては、データカテゴリ、データ項目、測定地域、測定日時、デバイス、配信間隔、データ仕様書が挙げられる。そして、データカテゴリには「室内環境測定」、データ項目には「温度　湿度　音圧　加速度」、測定地域には「滋賀県・・・」、測定日時には「即時」、デバイスには「デバイス名」、配信間隔には「１回／１０分」、データ仕様書には「http://WWW.XXX」等が記載される。以下の説明では、センサ側メタデータの各項目に記載されている名詞や、回数などの語句を、単に、センサ側メタデータの語と記載するものとする。尚、地名など複数の語が集合している場合等は、形態素解析等により、意味を持つ複数の語に分解して用いる場合もある。

　また、センサ側メタデータ取得部１１は様々な構成を取り得る。例えば、これらのメタデータをマッチング装置１からアクセス可能なデータベースに格納しておく方法がある。この場合、マッチング処理に必要なメタデータは既にデータベースにあるため、取得するトリガとしてとして、センサ側またはアプリケーション側からイベント通知を行えば良い。さらに、センサ側メタデータデータベースが存在しない構成も取り得る。この場合、イベント発生を検知したセンサの管理装置またはアプリケーションからメタデータが送信される。

　アプリケーション側メタデータ取得部１２は、センシングデータを利用してサービスを提供するアプリケーションに関する情報であるアプリケーション側メタデータを取得する。

　ここで、アプリケーション側メタデータは、アプリケーション自身および当該アプリケーションが必要とするセンシングデータの属性に関する情報を言う。アプリケーション側メタデータの項目の一例としては、データカテゴリ、データ項目、測定地域、測定日時、デバイス等が挙げられる。そして、データカテゴリには「環境測定」、データ項目には「温度　湿度」、測定地域には「滋賀県・・・」、測定日時には「即時」、デバイスには「デバイス名」等が記載される。以下の説明では、アプリケーション側メタデータの各項目に記載されている名詞や、回数などの語句を、単に、アプリケーション側メタデータの語と記載するものとする。尚、地名など複数の語が集合している場合等は、形態素解析等により、意味を持つ複数の語に分解して用いる場合もある。

　アプリケーション側メタデータ取得部１２は様々な構成を取り得る。例えば、これらのメタデータをマッチング装置１からアクセス可能なデータベースに格納しておく方法がある。この場合、マッチング処理に必要なメタデータは既にデータベースにあるため、取得するトリガとしてとして、センサ側またはアプリケーション側からイベント通知を行えば良い。さらに、アプリケーション側メタデータデータベースが存在しない構成も取り得る。この場合、アプリケーション側のユーザが、希望するセンサを検索するタイミングで、アプリケーションの要求を満たす情報であるアプリケーション側メタデータを作成したものを取得する。

　マッチング部１３は、取得されたセンサ側メタデータの語に関連する関連語（以下、第１関連語と記載する場合もある）と、取得されたアプリケーション側メタデータの語に関連する関連語（以下、第２関連語と記載する場合もある）とが共通するセンサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとでマッチングを行い、アプリケーションの要求を満たすセンシングデータを提供可能なセンサの候補を抽出する。尚、関連語とは、センサ側メタデータ又はアプリケーション側メタデータの語の上位又は下位概念にある語や、同義関係にある語、類義関係などにある語をいう。

　マッチング部１３は、センサ側メタデータの各項目の語に関連する関連語を、シソーラス２から検索する。同様に、アプリケーション側メタデータの各項目の語に関連する関連語を、シソーラス２から検索する。検索した関連語の中で、センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとの双方で共通する関連語がある場合、その共通する関連語に対応するセンサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとでマッチングを行い、アプリケーションの要求を満たすセンシングデータを提供可能なセンサの候補を抽出する。

　センサ側又はアプリケーション側のユーザが登録したメタデータの語同士が完全に一致することは少ない。しかし、例えば、アプリケーション側のユーザは、かならずしもユーザが登録した語に完全一致するセンサのみを希望している訳ではなく、登録したメタデータの語の上位又は下位概念の語や、同義関係、類義関係などの語等で表現されるセンサが、アプリケーション側のユーザの要求を満たす場合も多いと思われる。

　そこで、本実施の形態では、マッチング部１３は、上記のようなアプリケーション側のユーザの要求を満たす可能性のあるセンサを候補として抽出するため、マッチングに用いるセンサ側メタデータ及びアプリケーション側メタデータを、センサ側メタデータの語に関連する関連語とアプリケーション側メタデータの語に関連する関連語とが共通するセンサ側メタデータとアプリケーション側メタデータまで拡張し、マッチングする機会を増加させるとともに、マッチングの精度の低下を抑制するようにしている。

　ところで、センサ側メタデータの語に関連する関連語や、アプリケーション側メタデータの語に関連する関連語を求める場合、あまり関連のない関連語まで使用すると、センサ側メタデータの語とアプリケーション側メタデータの語とに共通する関連語の数が増加してしまい、処理に負担がかかるだけでなく、マッチングの精度が低下する恐れがある。そこで、センサ側メタデータの語又はアプリケーション側メタデータの語と、関連語とがどの程度関連するのかを把握した上で、使用する関連語を限定することができれば、より精度の高いマッチングが行える。

　そこで、第１の実施の形態では、マッチング部１３に関連語の関連性という概念を導入する。図２はマッチング部１３のブロック図である。

　マッチング部１３は、図２に示す如く、関連性算出部１３１と、センサ候補抽出部１３２とを備える。以下、図３に示される例を用いて、関連性算出部１３１と、センサ候補抽出部１３２とを説明する
　関連性算出部１３１は、センサ側メタデータの各項目の語とシソーラス２に登録されている関連語との関連性（第１関連性）と、アプリケーション側メタデータの各項目の語とシソーラス２に登録されている関連語との関連性（第２関連性）とを算出するものである。

　ここで、関連性とは、語同士がどの程度類似又は関連しているかを示すものである。関連性算出部１３１が算出する関連性は、語同士がどの程度類似又は関連しているかを示す度合いであれば、種類は問わず、従来の方法も使用することができる。従来方法の一例として、例えば、文献（検索エンジンを用いた関連語の自動抽出：Automatic Extraction of Related Terms using Web Search Engines，渡部　啓吾，Danushka Bollegala，松尾　豊，石塚　満）に記載された関連性の算出方法がある。また、他の関連性の算出方法としては、語の語空間における位置を距離として表す手法もある。この方法によれば、語間の距離が近い程、語同士の関連性が高くなり、語間の距離が遠い程、語同士の関連性が低くなる。

　以下の関連性算出部１３１の説明では、語同士の関連性の一例として、上位又は下位概念や、同義関係、類義関係、共起関係の観点から、語同士がどの程度相違するかの値を算出する相違度Ｆを用いて説明する。そして、相違度Ｆの値は語同士の相違が少ない程、小さな値となり、語同士の相違が大きい程、大きな値となるものとする。従って、相違度Ｆの値が小さければ語同士の関連性は高くなり、相違度Ｆの値が大きければ語同士の関連性は低くなる。尚、相違度Ｆの算出方法は従来からある方法を用いることが出来るので、具体的な算出方法については説明を省略し、相違度Ｆの算出結果の値のみを記載する。

　まず、シソーラス２に登録されている語の中からセンサ側メタデータの各項目の語に関連する関連語を検索する。例えば、センサ側メタデータの各項目の語と上位又は下位概念にある語や、同義関係、類義関係にある語、共起する頻度が高い語等を、シソーラス２に登録されている語から検索し、第１関連語とする。

　次に、センサ側メタデータの語に対する関連語の相違度Ｆを算出する。以下では、センサ側メタデータの語Ｘに対して関連語ａ，ｂ，ｃ，ｇがあるものとし、センサ側メタデータの語Ｘに対する関連語ａ，ｂ，ｃ，ｇの相違度を相違度Ｆ（語Ｘ－関連語）と表すものとする。そして、相違度Ｆ（語Ｘ－関連語）の値が小さいほど関連性が高く、相違度Ｆ（語Ｘ－関連語）の値が大きいほど関連性が低くなるものとする。ここでは、センサ側メタデータの語Ｘに対する各関連語ａ，ｂ，ｃ，ｇの相違度Ｆは、以下の値となったものとする。

　相違度Ｆ（語Ｘ－関連語ａ）＝０．８０
　相違度Ｆ（語Ｘ－関連語ｂ）＝０．６０
　相違度Ｆ（語Ｘ－関連語ｃ）＝１．２０
　相違度Ｆ（語Ｘ－関連語ｇ）＝０．９０
　同様な方法により、シソーラス２に登録されている語の中からアプリケーション側メタデータの各項目の語の関連語を検索する。例えば、アプリケーション側メタデータの各項目の語と上位又は下位概念にある語や、同義関係、類義関係にある語、共起する頻度が高い語等を、シソーラス２に登録されている語から検索し、第２関連語とする。

　次に、アプリケーション側メタデータに対する関連語の相違度Ｆを算出する。以下では、アプリケーション側メタデータの語Ｙに対して関連語ａ，ｄ，ｅ，ｆ，ｇがあるものとし、アプリケーション側メタデータの語Ｙに対する関連語ａ，ｄ，ｅ，ｆ，ｇの相違度ＦをＦ（語Ｙ－関連語）と表すものとする。そして、アプリケーション側メタデータの語Ｙに対する各関連語ａ，ｄ，ｅ，ｆ，ｇの相違度Ｆは、以下の値となったものとする。

　相違度Ｆ（語Ｙ－関連語ａ）＝０．６０
　相違度Ｆ（語Ｙ－関連語ｄ）＝０．８０
　相違度Ｆ（語Ｙ－関連語ｅ）＝０．６０
　相違度Ｆ（語Ｙ－関連語ｆ）＝１．２０
　相違度Ｆ（語Ｙ－関連語ｇ）＝１．１０
　次に、センサ候補抽出部１３２について説明する。

　センサ候補抽出部１３２は、関連性算出部１３１により算出された相違度Ｆに基づいて、センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとのマッチングを行う。マッチングに用いるセンサ側メタデータ及びアプリケーション側メタデータは、取得されたセンサ側メタデータの語に関連する関連語と、取得されたアプリケーション側メタデータの語に関連する関連語とが共通するセンサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとである。すなわち、センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとの双方に対して相違度Ｆの値が付されている関連語を持つセンサ側メタデータ及びアプリケーション側メタデータである。そして、それらのセンサ側メタデータとアプリケーション側メタデータの関連語及び相違度Ｆとを使用してマッチングを行う。

　センサ候補抽出部１３２によるセンサ候補の抽出について説明する。以下の説明では、上述した関連性算出部１３１による相違度Ｆの算出が行われているものとして説明する。

　ここで、相違度Ｆを算出した関連語全てをマッチングに使用しても良いが、関連語の数が多くなり、マッチング処理の負荷が増加するばかりでなく、関連性が低い関連語を使用するのは、ユーザが意図しないようなマッチングが行われる可能性がある。そこで、相違度Ｆが所定の閾値未満にある関連語を、各メタデータのマッチングに使用する関連語とする。すなわち、相違度Ｆが所定の閾値未満の関連語は相違が小さく、関連性が高いと判断し、相違度Ｆが所定の閾値以上の関連語は相違が大きく、関連性が低いと判断し、関連性が高い関連語をマッチングに使用するのである。

　図３は、使用する関連語を決定する閾値を１とした場合の例を示している。具体的に説明すると、センサ側メタデータの項目の語Ｘと相違度Ｆが１未満（点線の円内）にあるものは、関連語ａ、関連語ｂ、関連語ｇである。従って、センサ側メタデータの語Ｘの関連語として使用する第１関連語は、関連語ａ、関連語ｂ、関連語ｇとなる。一方、関連語ｃは相違度Ｆが１以上あるので、マッチングには使用しない。

　また、アプリケーション側メタデータの項目の語Ｙと相違度Ｆが１未満（点線の円内）にあるものは、関連語ａ、関連語ｄ、関連語ｅである。従って、アプリケーション側メタデータの項目の語Ｙの第２関連語として使用する関連語は、関連語ａ、関連語ｄ、関連語ｅである。一方、関連語ｆ、関連語ｇは相違度Ｆが１以上であるので、マッチングには使用しない。

　尚、上述した例では、関連語として使用する相違度Ｆの閾値を、センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータともに共通にしたが、それぞれ異なる閾値を設定するようにしても良い。

　次に、センサ候補抽出部１３２は、センサ側メタデータの語の第１関連語とアプリケーション側メタデータの語の第２関連語とが共通するセンサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとがマッチングすると判断し、そのセンサ側メタデータのセンサをセンサ候補として抽出する。

　図３の例では、センサ側メタデータの語Ｘの第１関連語は、関連語ａ、関連語ｂ、関連語ｇである。また、アプリケーション側メタデータの項目の語Ｙの第２関連語は、関連語ａ、関連語ｄ、関連語ｅである。そして、共通する関連語は関連語ａである。従って、関連語ａを共通するセンサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとがマッチングすると判断し、語Ｘを有するセンサ側メタデータのセンサをセンサ候補として抽出する。

　更に、上述のセンサ候補抽出部１３２の処理を、図４に示す。

　図４の例では、左側に、上述したセンサ側メタデータの項目の語Ｘと関連語との相違度Ｆを値が大きい順に並べてあり、右側にアプリケーション側メタデータの項目の語Ｙと関連語との相違度Ｆを値が大きい順に並べてある。そして、相違度Ｆが閾値１未満である相違度Ｆの関連語を、マッチングに使用する例を示している。

　具体的に説明すると、センサ側メタデータの項目の語Ｘと相違度Ｆが１未満にある関連語は、関連語ａ、関連語ｂ、関連語ｇである。従って、センサ側メタデータの語Ｘの関連語として使用する第１関連語は、関連語ａ、関連語ｂ、関連語ｇとなる。一方、関連語ｃは相違度Ｆが１以上あるので、マッチングには使用しない。

　また、アプリケーション側メタデータの項目の語Ｙと相違度Ｆが１未満にある関連語は、関連語ａ、関連語ｄ、関連語ｅである。従って、アプリケーション側メタデータの項目の語Ｙの第２関連語として使用する関連語は、関連語ａ、関連語ｄ、関連語ｅである。一方、関連語ｆ、関連語ｇは相違度Ｆが１以上であるので、マッチングには使用しない。

　そして、共通する関連語は関連語ａである。従って、関連語ａを共通するセンサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとがマッチングすると判断し、語Ｘを有するセンサ側メタデータのセンサをセンサ候補として抽出する。

　このとき、マッチング部１３は、センサの候補として抽出したものを、アプリケーション側のユーザに提示するように構成しても良い。図５はアプリケーション側のユーザに、マッチングしたアプリケーションの要求を満たすセンシングデータを提供可能なセンサの候補を提示する機能を備えたマッチング部１３のブロック図である。

　図５に示す通り、マッチング部１３は、センサ候補提示部１３３を備える。センサ候補提示部１３３は、センサ候補抽出部１３２から得られるセンサ候補とそのセンサのメタデータとを、アプリケーション側のユーザに提示するものである。提示方法は、センサ候補とそのセンサのメタデータを、ディスプレイに表示しても良いし、その内容を記載した書面をプリントアウトする、又は、その内容を記載した電子メールによってユーザに送付するようにしても良い。

　次に、関連性算出部１３１、センサ候補抽出部１３２及びセンサ候補提示部１３３の具体例を用いた動作を、図６を参照して説明する。

　以下の説明では、センサとして「絶対圧センサ」と「血圧計」と「荷重センサ」とが存在し、それぞれのセンサのセンサ側メタデータとして、「絶対圧センサ」のセンサ側メタデータ１として語「絶対圧センサ」があり、「血圧計」のセンサ側メタデータ２として語「血圧計」があり、「荷重センサ」のセンサ側メタデータ３として語「荷重センサ」があるものとする。また、アプリケーション側メタデータとしては、語「圧力センサ」があるものとする。

　まず、関連性算出部１３１は、センサ側メタデータ１の語「絶対圧センサ」に関連する関連語を、シソーラス２から検索する。ここでは、センサ側メタデータ１の語「絶対圧センサ」の関連語として、シソーラス２から、関連語「気圧センサ」、関連語「温度センサ」が検索されたものとする。そして、センサ側メタデータ１の語「絶対圧センサ」と関連語との相違度Ｆを算出する。算出結果は以下の通りである。

　相違度Ｆ（語「絶対圧センサ」－関連語「気圧センサ」）＝０．２０
　相違度Ｆ（語「絶対圧センサ」－関連語「温度センサ」）＝０．４０
　次に、関連性算出部１３１は、センサ側メタデータ２の語「血圧計」に関連する関連語を、シソーラス２から検索する。ここでは、センサ側メタデータ２の語「血圧計」に関連する関連語として、シソーラス２から、関連語「圧力センサ」、関連語「血圧モニタ」、関連語「血圧センサ」が検索されたものとする。そして、センサ側メタデータ２の語「血圧計」と関連語との相違度Ｆを算出する。算出結果は以下の通りである。

　相違度Ｆ（語「血圧計」－関連語「圧力センサ」）＝０．５０
　相違度Ｆ（語「血圧計」－関連語「血圧モニタ」）＝０．１０
　相違度Ｆ（語「血圧計」－関連語「血圧センサ」）＝０．１０
　更に、関連性算出部１３１は、センサ側メタデータ３の語「荷重センサ」に関連する関連語を、シソーラス２から検索する。ここでは、センサ側メタデータ３の語「荷重センサ」に関連する関連語として、シソーラス２から、関連語「ひずみゲージ」、関連語「重量センサ」が検索されたものとする。そして、センサ側メタデータ３の語「荷重センサ」と関連語との相違度Ｆを算出する。算出結果は以下の通りである。

　相違度Ｆ（語「荷重センサ」－関連語「ひずみゲージ」）＝０．３０
　相違度Ｆ（語「荷重センサ」－関連語「重量センサ」）＝０．１０
　更に、関連性算出部１３１は、アプリケーション側メタデータの語「圧力センサ」に関連する関連語を、シソーラス２から検索する。ここでは、アプリケーション側メタデータの語「圧力センサ」に関連する関連語として、シソーラス２から、関連語「圧力計」、関連語「圧力モニタ」、関連語「プレッシャーモニタ」、関連語「気圧センサ」、関連語「血圧計」、関連語「ひずみゲージ」が検索されたものとする。そして、アプリケーション側メタデータの語「圧力センサ」と関連語との相違度Ｆを算出する。算出結果は以下の通りである。

　相違度Ｆ（語「圧力センサ」－関連語「圧力計」）＝０．１０
　相違度Ｆ（語「圧力センサ」－関連語「圧力モニタ」）＝０．１０
　相違度Ｆ（語「圧力センサ」－関連語「プレッシャーモニタ」）＝０．１０
　相違度Ｆ（語「圧力センサ」－関連語「気圧センサ」）＝０．７０
　相違度Ｆ（語「圧力センサ」－関連語「血圧計」）＝０．５０
　相違度Ｆ（語「圧力センサ」－関連語「ひずみゲージ」）＝１．２０
　センサ候補抽出部１３２は、関連語のうち、センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとの双方に関連する関連語（センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとの双方に対して相違度Ｆの値が付されている関連語）とその相違度Ｆとを使用してマッチングを行う。その際、相違度Ｆが１未満の関連語に限定してマッチングを行う。

　具体的には、センサ側メタデータ１の語「絶対圧センサ」との相違度Ｆが１未満の関連語は、関連語「気圧センサ」、関連語「温度センサ」である。また、センサ側メタデータ２の語「血圧計」との相違度Ｆが１未満の関連語は、関連語「圧力センサ」、関連語「血圧モニタ」、関連語「血圧センサ」である。また、センサ側メタデータ３の語「荷重センサ」との相違度Ｆが１未満の関連語は、関連語「ひずみゲージ」、関連語「重量センサ」である。また、アプリケーション側メタデータの語「圧力センサ」との相違度Ｆが１未満の関連語は、関連語「圧力計」、関連語「圧力モニタ」、関連語「プレッシャーモニタ」、関連語「気圧センサ」、関連語「血圧計」である。

　これらの関連語のうち、センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとが共通する関連語は、関連語「気圧センサ」と関連語「血圧計」とである。

　従って、センサ候補抽出部１３２は、アプリケーション側の要求を満たすセンシングデータを提供可能なセンサの候補として、「血圧計」、「絶対圧センサ」を抽出する。

　このとき、抽出した「血圧計」、「絶対圧センサ」の優先順位を付するようにしても良い。優先順位の計算の方法としては、センサ側メタデータと共通する関連語との相違度Ｆと、アプリケーション側メタデータと共通する関連語との相違度Ｆとの合計値がある。相違度Ｆの合計値が小さければ、それだけ語同士の相違が少ないと考えられるからである。以下、「血圧計」、「絶対圧センサ」の合計値は、以下のようになる。

　・「血圧計」
（センサ側メタデータ２の語「血圧計」と関連語「圧力センサ」との相違度）＋（アプリケーション側メタデータの語「圧力センサ」と関連語「血圧計」との相違度）
=相違度Ｆ（語「血圧計」－関連語「圧力センサ」）
＝０．５
　尚、本例の場合、センサ側メタデータ２の語とアプリケーション側メタデータの語とが互いに関連語となっているため、センサ側メタデータ２の語とアプリケーション側メタデータの語との相違度Ｆを合計値としている。

　・「絶対圧センサ」
（センサ側メタデータ１の語「絶対圧センサ」と関連語「気圧センサ」との相違度）＋（アプリケーション側メタデータの語「圧力センサ」と関連語「気圧センサ」との相違度）
＝相違度Ｆ（語「絶対圧センサ」－関連語「気圧センサ」）＋相違度Ｆ（語「圧力センサ」－関連語「気圧センサ」）
＝０．２０＋０．７０
＝０．９０
　従って、センサ候補抽出部１３２は、優先順位１を「血圧計」、優先順位２を「絶対圧センサ」とする。

　センサ候補提示部１３３は、センサ候補をアプリケーション側のユーザに提示する。アプリケーション側のユーザに提示する一例を、図７に示す。図７では、センサ候補抽出部１３２で抽出したセンサ側メタデータの「血圧計」の「センサＡ」と、センサ側メタデータの「絶対圧センサ」の「センサＢ」と、それぞれの順位及びその相違度Ｆとを一覧したものを提示している。

　データフロー制御指令指示部１４は、マッチング部１３のマッチングの結果を受けて、データフロー制御指令をデータ配信制御装置４に送信する。このデータフロー制御指令は、データ提供元であるセンサデータ提供システム３と、データ利用先であるアプリケーションシステム５とを特定する情報を含み、データ提供元からデータ利用先にデータを流通させることを指令する指令情報である。

　例えば、データフロー制御指令は、上述の図６の例において、アプリケーションシステム５側が優先順位１の「血圧計」のセンサを指定した場合、「血圧計」のセンサのセンシングデータを提供するセンサデータ提供システム３と、「圧力センサ」をメタデータとして登録した、「血圧計」のセンサのセンシングデータを利用するアプリケーションシステム５とを特定する情報を含み、センサデータ提供システム３からアプリケーションシステム５に、「血圧計」のセンサのセンシングデータを流通させることを指令する指令情報である。

　尚、センサデータ提供システム３と、データ利用先であるアプリケーションシステム５とを特定する情報には、例えば、ＩＰアドレス等がある。また、データフロー制御指令は、ある１つのセンサのセンシングデータを複数のアプリケーションに流通させるように指示することが可能である。また、複数のセンサのそれぞれから、センシングデータを１つのアプリケーションへ流通するように指示することもできる。さらに、複数のセンサのそれぞれからのセンシングデータを、複数のアプリケーションに流通させるように指令することもできる。

　尚、データフロー制御指令指示部１４がデータフロー制御指令を出力するトリガであるが、以下の場合がある。

　（１）マッチング部１３が、所定の条件のもとに、センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとがマッチングした判定した場合
　（２）マッチング部１３のセンサ候補提示部１３３により、センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとのマッチング結果を、アプリケーション側のユーザに提供し、そのマッチング結果により、アプリケーション側のユーザが、センシングデータの提供を希望した場合
　上述した場合はあくまでも、一例であり、上記の場合のみには限定されない。

　以上の説明した第１の実施の形態では、マッチングの対象を、共通する関連語を持つセンサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとまで拡張しているので、マッチングする機会を増加させることができるとともに、マッチングの精度の低下を抑制することができる。従って、精度を確保しつつも、適切な量のマッチングが得られ、その結果として、適切な量のデータフロー制御指令を出力することができ、ネットワークの通信トラフィックを抑制することができ、システム全体のリソースも有効活用できる。

　更に、関連性が高い関連語（例えば、上述の例では、相違度Ｆが所定の閾値内にある関連語）をマッチングに使用することにより、センサ側又はアプリケーション側のユーザの意図が考慮されたマッチングが行われる可能性が高くなる。また、参照する関連語の数が少なくなるので、マッチングに要する処理の負担を軽減することもできる。

　また、第１の実施の形態によれば、アプリ側メタデータとセンサ側メタデータとの間でマッチングが行われ、センシングデータを必要とするアプリケーションと、そのデータを提供可能なセンサとのマッチングが行われる。そして、センサを管理する装置に対してデータフロー制御指令が送信される。これにより、種々の条件を加味した上でのセンシングデータの流通が促されサービスが向上するうえに、データの提供者と利用者双方にとって利益となる。

　尚、上述した第１の実施の形態では、センサ側メタデータの語と関連語との関連性とアプリケーション側メタデータの語と関連語との関連性との双方を算出する例を説明したが、いずれか一方だけを算出するようにしても良い。例えば、上述した図６の具体例では、センサ側メタデータ２の語「血圧計」とアプリケーション側メタデータの語「圧力センサ」とは互いに共通する関連語ともいえ、このような場合は一方だけの関連性（例えば、相違度Ｆ）を算出するようにしても良い。

　また、上述した説明では、語と語との関連性が高くなるにつれて相違度Ｆの値が小さくなる例を用いて説明したが、相違度Ｆの計算方法によっては、語と語との関連が高くなるにつれて相違度Ｆの値が大きくなる場合もある。このような相違度Ｆの計算方法を、本発明に適用する場合は、マッチングに使用する関連語を選択する際の閾値も当然異なり、また、選択する関連語の相違度Ｆの値も閾値未満ではなく、閾値以上又は閾値を超える相違度Ｆの関連語を選択するようになることは言うまでもない。

　更に、相違度Ｆは語同士の関連性を知るための一例であって、語同士の関連性を知ることが出来れば、相違度Ｆに限定されることなく、他の方法でも良いことは上述した通りである。

　次に、マッチングに使用する関連語を決定する関連性の範囲を変更する例を、第１の実施の形態の変形例として説明する。

　（第１の実施の形態の変形例１）
　上述した例では、センサ候補抽出部１３２に、使用する関連語を選択するための相違度Ｆの閾値を予め設定するようにしている。しかし、設定した閾値では、マッチングに使用する関連語が抽出することができない場合がある。すなわち、マッチングに使用する関連語の関連性の範囲が狭い場合である。

　そこで、図８に示すように、マッチング部１３に、マッチングに使用する関連語を選択するための相違度Ｆの閾値を変更する関連性閾値設定部１３４を設ける。そして、マッチングに使用する関連語の関連性の範囲を広げるために、関連性閾値設定部１３４がセンサ候補抽出部１３２に設定されている相違度Ｆの閾値を大きくする（例えば、閾値を１から１．２に変更する）。

　図９は、関連性閾値設定部１３４による閾値の変更により生じるマッチングに使用する関連語の変化を示した図である。

　図９は、左側に、センサ側メタデータの項目の語Ｘと関連語との相違度Ｆを値が大きい順に並べてあり、右側にアプリケーション側メタデータの項目の語Ｙと関連語との相違度Ｆを値が大きい順に並べてある。そして、相違度Ｆが閾値１未満である相違度Ｆの関連語を、マッチングに使用する例を示している。

　図９の例では、センサ側メタデータの語Ｘに対して関連語ａ，ｂ，ｃ，ｇがあるものとし、センサ側メタデータの語Ｘに対する各関連語ａ，ｂ，ｃ，ｇの相違度Ｆは、以下の値である。

　相違度Ｆ（語Ｘ－関連語ａ）＝１．１０
　相違度Ｆ（語Ｘ－関連語ｂ）＝０．６０
　相違度Ｆ（語Ｘ－関連語ｃ）＝１．３０
　相違度Ｆ（語Ｘ－関連語ｇ）＝０．６０
　また、アプリケーション側メタデータの語Ｙに対して関連語ａ，ｄ，ｅ，ｆ，ｇがあるものとし、アプリケーション側メタデータの語Ｙに対する各関連語ａ，ｄ，ｅ，ｆ，ｇの相違度Ｆは、以下の値となったものとする。

　相違度Ｆ（語Ｙ－関連語ａ）＝０．６０
　相違度Ｆ（語Ｙ－関連語ｄ）＝０．８０
　相違度Ｆ（語Ｙ－関連語ｅ）＝０．６０
　相違度Ｆ（語Ｙ－関連語ｆ）＝１．２５
　相違度Ｆ（語Ｙ－関連語ｇ）＝１．２５
　すると、センサ側メタデータの語Ｘと相違度Ｆが１未満にある関連語は、関連語ａ、関連語ｂ、関連語ｇである。従って、センサ側メタデータの語Ｘの関連語として使用する第１関連語は、関連語ａ、関連語ｂ、関連語ｇとなる。一方、関連語ｃは相違度Ｆが１以上あるので、マッチングには使用しない。

　また、アプリケーション側メタデータの語Ｙと相違度Ｆが１未満にある関連語は、関連語ａ、関連語ｄ、関連語ｅである。従って、アプリケーション側メタデータの項目の語Ｙの第２関連語として使用する関連語は、関連語ａ、関連語ｄ、関連語ｅである。一方、関連語ｆ、関連語ｇは相違度Ｆが１以上であるので、マッチングには使用しない。

　従って、相違度Ｆが１未満で、センサ側メタデータの項目の語Ｘとアプリケーション側メタデータの項目の語Ｙとで共通する関連語はないことになる。

　そこで、相違度Ｆの閾値を１から１．２に変更する。相違度Ｆの閾値を１から１．２に変更した場合が図９の下側である。

　相違度Ｆの閾値を１から１．２に変更したことにより、相違度Ｆが１．１０であるセンサ側メタデータの項目の語Ｘの関連語ａがマッチングに使用する関連語として新たに含まれている。

　その結果、関連語ａは、センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとで共通する関連語となる。従って、関連語ａを共通するセンサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとがマッチングすると判断し、語Ｘを有するセンサ側メタデータのセンサをセンサ候補として抽出する。

　これにより、マッチングに使用する関連語が出現しやすくなる。尚、第１の実施の形態の変形例１の変形として、アプリケーション側のユーザが、関連性閾値設定部１３４を操作できるようにし、アプリケーション側のユーザが、関連性の範囲を広げるために相違度Ｆの閾値を大きく設定する構成とすることも可能である。

　尚、上述の例では、関連性の一例として相違度Ｆを用いて説明したが、これに限られない。

　（第１の実施の形態の変形例２）
　関連性算出部１３１に設定した閾値では、マッチングに使用する関連語が多く選択される場合がある。すなわち、マッチングに使用する関連語の関連性の範囲が広すぎる場合である。そこで、そのような場合には、関連語の関連性の範囲を狭めるために、関連性閾値設定部１３４がセンサ候補抽出部１３２に設定されている関連性の範囲を決定する相違度Ｆの閾値を小さくし（例えば、閾値を１から０．５に変更する）、関連語を適切な数にする。

　図１０は、関連性閾値設定部１３４による閾値の変更により生じるマッチングに使用する関連語の変化を示した図である。

　図１０では、左側側から、センサ側メタデータの項目の語Ｘと関連語との相違度Ｆ、アプリケーションＡ側メタデータの項目の語Ｍ、アプリケーションＢ側メタデータの項目の語Ｎ、アプリケーションＣ側メタデータの項目の語Ｏの順番に、相違度Ｆの値が大きい順に並べてある。そして、相違度Ｆが閾値１未満である相違度Ｆの関連語を、マッチングに使用する例を示している。

　図１０の例では、センサ側メタデータの語Ｘに対して関連語ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｆがあるものとし、センサ側メタデータの語Ｘに対する各関連語ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｆの相違度Ｆは、以下の値である。

　相違度Ｆ（語Ｘ－関連語ａ）＝１．２０
　相違度Ｆ（語Ｘ－関連語ｂ）＝０．９０
　相違度Ｆ（語Ｘ－関連語ｃ）＝０．６０
　相違度Ｆ（語Ｘ－関連語ｄ）＝０．４０
　相違度Ｆ（語Ｘ－関連語ｆ）＝０．３０
　また、アプリケーションＡ側メタデータの語Ｍに対して関連語ｂ，ｄ，ｆ，ｒがあるものとし、アプリケーションＡ側メタデータの語Ｍに対する各関連語ｂ，ｄ，ｆ，ｒの相違度Ｆは、以下の値となったものとする。

　相違度Ｆ（語Ｍ－関連語ｂ）＝０．４０
　相違度Ｆ（語Ｍ－関連語ｄ）＝０．４０
　相違度Ｆ（語Ｍ－関連語ｆ）＝１．１０
　相違度Ｆ（語Ｍ－関連語ｒ）＝０．６０
　また、アプリケーションＢ側メタデータの語Ｎに対して関連語ｂ，ｄ，ｑがあるものとし、アプリケーションＡ側メタデータの語Ｎに対する各関連語ｂ，ｄ，ｑの相違度Ｆは、以下の値となったものとする。

　相違度Ｆ（語Ｎ－関連語ｂ）＝０．８０
　相違度Ｆ（語Ｎ－関連語ｄ）＝０．５０
　相違度Ｆ（語Ｎ－関連語ｑ）＝１．１０
　また、アプリケーションＣ側メタデータの語Ｏに対して関連語ｃ，ｆ，ｗがあるものとし、アプリケーションＡ側メタデータの語Ｏに対する各関連語ｃ，ｆ，ｗの相違度Ｆは、以下の値となったものとする。

　相違度Ｆ（語Ｏ－関連語ｃ）＝０．４０
　相違度Ｆ（語Ｏ－関連語ｆ）＝０．８０
　相違度Ｆ（語Ｏ－関連語ｗ）＝１．２０
　すると、センサ側メタデータの語Ｘと相違度Ｆが１未満にある関連語は、関連語ｂ、関連語ｃ、関連語ｄ、関連語ｆ、関連語ｒである。従って、センサ側メタデータの語Ｘの関連語として使用する第１関連語は、関連語ｂ、関連語ｃ、関連語ｄ、関連語ｆ、関連語ｒである。一方、関連語ａは相違度Ｆが１以上あるので、マッチングには使用しない。

　また、アプリケーションＡ側メタデータの語Ｍと相違度Ｆが１未満にある関連語は、関連語ｂ、関連語ｄ、関連語ｒである。従って、アプリケーションＡ側メタデータの語Ｙの第２関連語として使用する関連語は、関連語ｂ、関連語ｄ、関連語ｒである。一方、関連語ｆは相違度Ｆが１以上であるので、マッチングには使用しない。

　また、アプリケーションＢ側メタデータの語Ｎと相違度Ｆが１未満にある関連語は、関連語ｂ、関連語ｄである。従って、アプリケーションＢ側メタデータの語Ｎの第２関連語として使用する関連語は、関連語ｂ、関連語ｄである。一方、関連語ｑは相違度Ｆが１以上であるので、マッチングには使用しない。

　また、アプリケーションＣ側メタデータの語Ｏと相違度Ｆが１未満にある関連語は、関連語ｃ、関連語ｆである。従って、アプリケーションＣ側メタデータの語Ｏの第２関連語として使用する関連語は、関連語ｃ、関連語ｆである。一方、関連語ｗは相違度Ｆが１以上であるので、マッチングには使用しない。

　ここで、センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとで共通する関連語は以下の通りである。

　・センサ側メタデータとアプリケーションＢ側メタデータとで共通する関連語ｂ
　・センサ側メタデータとアプリケーションＡ側メタデータとで共通する関連語ｂ
　・センサ側メタデータとアプリケーションＣ側メタデータとで共通する関連語ｃ
　・センサ側メタデータとアプリケーションＡ側メタデータとで共通する関連語ｄ
　・センサ側メタデータとアプリケーションＢ側メタデータとで共通する関連語ｄ
　・センサ側メタデータとアプリケーションＣ側メタデータとで共通する関連語ｆ
　このように、マッチングするセンサ側メタデータが、全てのアプリケーション側メタデータにマッチングしてしまう。これは、マッチングに使用する関連語の関連性の範囲が広すぎ、関連語の数が多いからである。

　そこで、相違度Ｆの閾値を１から０．５に変更する。相違度Ｆの閾値を１から０．５に変更した場合が図１０の下側である。

　相違度Ｆの閾値を１から０．５に変更したことにより、マッチングに使用する関連語が関連語ｂ，関連語ｄ，関連語ｆに減少する。その結果、センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとで共通する関連語は、関連語ｄのみとなる。

　従って、関連語ｄを共通するセンサ側メタデータとアプリケーションＡ側メタデータとがマッチングすると判断し、語Ｍを有するセンサ側メタデータのセンサをセンサ候補として抽出する。

　このように、閾値を変更することにより、関連語の関連性の範囲を狭め、マッチングに使用する関連語の数を減少させて、マッチングの精度を高めることができる。

　尚、第１の実施の形態の変形例２の変形として、アプリケーション側のユーザが、関連性閾値設定部１３４を操作できるようにし、アプリケーション側のユーザが、関連性の範囲を狭めるために相違度Ｆの閾値を小さく設定する構成とすることも可能である。

　また、上述の例では、関連性の一例として相違度Ｆを用いて説明したが、これに限られない。

　（第１の実施の形態の変形例３）
　関連性閾値設定部１３４による関連語の関連性の範囲の大きさは、ユーザが意図するメタデータがマッチングに用いられることが目的である。従って、使用する関連語の関連性の範囲を決定する閾値を設定する方法として、センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとのマッチングにより、センサのデータをアプリケーションに提供する契約が成立した時に設定されている閾値を関連性閾値設定部１３４が記憶し、次回のマッチング処理開始時に、使用する関連語を選択するための相違度Ｆの閾値の初期値として設定する方法がある。センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとのマッチングが成立した場合、その時の関連性の範囲関連性が適切だと考えられるからである。すなわち、関連性の範囲を決定する相違度Ｆの閾値が適切だと考えられる。

　ここで、センサのデータをアプリケーションに提供する契約が成立した時の例には、以下の場合がある。

　・マッチング後にセンサ側のユーザとアプリケーション側のユーザとの間で、センサのセンシングデータをアプリケーションに提供する契約が成立した時
　・マッチングの結果受けて、データフロー制御指令が送信された時
　・センシングデータの配信機能を有するデータ配信装置（Distributor）がデータフロー制御指令を受信し、センサからセンシングデータがアプリケーションに配信された時
　・データ利用するアプリケーションがセンシングデータを受信した時
　・データ利用するアプリケーションがセンシングデータを受信後、受信したセンシングデータがそのアプリケーションで利用することができるかの検収が終了した時
　以上のいずれかの時点で、各装置が契約成立の信号を関連性閾値設定部１３４に送信し、関連性閾値設定部１３４は契約成立したマッチング時の関連語の相違度Ｆの閾値を、次回のマッチング処理開始時に使用する関連語の相違度Ｆの閾値の初期値として設定する。

　（第１の実施の形態の他の変形例）
　次に、第１の実施の形態の他の変形例について説明する。

　図１１は第１の実施の形態の他の変形例のブロック図である。

　関連性算出部１３１が算出した語と関連語との関連性をデータベース化することができれば、後に行われるマッチングの際に、関連性を算出する語が少なくなるという利点がある。

　そこで、第１の実施の形態の他の変形例では、語関連性算出部１３１が算出した語と関連語との関連性をデータベース化した語データベース６を設ける。本実施の形態では、語データベース６は、マッチング装置１とは別に設けられており、ネットワークを介して、マッチング装置１と語データベース６とが接続されている例を説明するが、マッチング装置１が語データベース６を備えていても良い。

　また、マッチング部１３は、図１２に示される如く、語データベース更新部１３５を備えている。語データベース更新部１３５は、関連性算出部１３１が検索した語及びその関連語と、関連性算出部１３１が算出した関連性の一例として相違度Ｆとを、語データベース６に登録（更新）する機能を有する。図１３は、語データベース６の一例を示した図である。図１３では、各語に対する関連語と、その相違度Ｆとが関連付けられて記憶されている例を示している。

　このような構成により、一度、検索した関連語や、算出した関連性をデータベース化することにより、後に行われるマッチングの処理を軽減することができる。

　（第２の実施の形態）
　第２の実施の形態では、種々の状況に応じて、センサ側又はアプリケーション側メタデータと関連語との関連性を調整する例を説明する。尚、関連性の調整を行ってセンサ候補を抽出する以外の構成は、第１の実施の形態と同様であるため、異なる構成を詳細に説明する。

　例えば、メタデータに入力される語で、並列的に入力される語同士は、ユーザがその語同士について関連があると認識して入力されることが多い。例えば、気象情報を知るために気圧に関するセンシングデータを欲する場合、ユーザは「気圧センサ、気象」のように、アプリケーション側メタデータに入力する可能性が高い。また、同様に、センシングデータを提供する側のユーザも、関連する語同士をメタデータに入力している場合が多いと思われる。

　そこで、第２の実施の形態は、センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータの各項目で共起する語に着目して、関連性算出部１３１が関連性を算出する例を説明する。尚、以下に説明する第２の実施の形態において、関連性算出部１３１が算出する関連性の一例として、第１の実施の形態と同様に、相違度Ｆを用いて説明する。

　関連性算出部１３１の相違度Ｆの算出について、図１４を用いて説明する。

　図１４の例では、アプリケーション側メタデータとして、「気象」と「圧力センサ」とが同時に入力（登録）されている場合、すなわち、アプリケーション側メタデータの語として、「気象」と「圧力センサ」とが共起している場合の例を示している。

　関連性算出部１３１は、まず、第１の実施の形態と同様に、語と関連語との相違度Ｆを算出する。具体的には、以下の通りである。

・センサ側メタデータ１の語「絶対圧センサ」と関連語との相違度Ｆ
　相違度Ｆ（語「絶対圧センサ」－関連語「気圧センサ」）＝０．２０
　相違度Ｆ（語「絶対圧センサ」－関連語「温度センサ」）＝０．４０
・センサ側メタデータ２の語「血圧計」と関連語との相違度Ｆ
　相違度Ｆ（語「血圧計」－関連語「圧力センサ」）＝０．５０
　相違度Ｆ（語「血圧計」－関連語「血圧モニタ」）＝０．１０
　相違度Ｆ（語「血圧計」－関連語「血圧センサ」）＝０．１０
・センサ側メタデータ３の語「荷重センサ」と関連語との相違度Ｆ
　相違度Ｆ（語「荷重センサ」－関連語「ひずみゲージ」）＝０．３０
　相違度Ｆ（語「荷重センサ」－関連語「重量センサ」）＝０．１０
・アプリケーション側メタデータの語「圧力センサ」と関連語との相違度Ｆ
　相違度Ｆ（語「圧力センサ」－関連語「圧力計」）＝０．１０
　相違度Ｆ（語「圧力センサ」－関連語「圧力モニタ」）＝０．１０
　相違度Ｆ（語「圧力センサ」－関連語「プレッシャーモニタ」）＝０．１０
　相違度Ｆ（語「圧力センサ」－関連語「気圧センサ」）＝０．７０
　相違度Ｆ（語「圧力センサ」－関連語「血圧計」）＝０．５０
　相違度Ｆ（語「圧力センサ」－関連語「ひずみゲージ」）＝１．２０
　続いて、関連性算出部１３１は、アプリケーション側メタデータとして、「圧力センサ」と共起している語「気象」と関連語との共起度Ｃを算出する。尚、共起度も関連性の指標の一つともいえる。

　ここでは、語「気象」と共起している語として、語「血圧計」と語「気圧センサ」とがあるものとし、語「血圧計」と語「気象」との共起度Ｃと、語「気圧センサ」と語「気象」との共起度Ｃとを算出するものとする。算出結果は以下の通りである。

　共起度Ｃ（語「血圧計」－語「気象」）＝０．７０
　共起度Ｃ（語「気圧センサ」－語「気象」）＝０．２０
　この結果から、語「気象」は語「気圧センサ」と共に使用される可能性が高いことがわかる。そこで、それぞれの共起度Ｃの差（０．７０－０．２０＝０．５０）を、語「圧力センサ」と語「血圧計」との相違度Ｆと、語「圧力センサ」と語「気圧センサ」との相違度Ｆとに反映させる。すなわち、語「圧力センサ」と語「血圧計」との関連性が低くなるように（相違度Ｆの値が大きくなるように）、語「圧力センサ」と語「気圧センサ」との関連性が高くなるように（相違度Ｆの値が小さくなるように）する。その補正後の相違度Ｆ‘の算出結果は、以下の通りである。

　相違度Ｆ‘（（Ｆ（語「血圧計」－関連語「圧力センサ」）＋共起度Ｃの差）
＝０．５０＋０．５０＝１．００
　相違度Ｆ‘（Ｆ（語「圧力センサ」－関連語「気圧センサ」）－共起度Ｃの差）
＝０．７０－０．５０＝０．２０
　この結果は、アプリケーション側メタデータとして入力された「圧力センサ」が「気象」と関連している「圧力センサ」である可能性が高いことを示しており、アプリケーション側メタデータとして入力された「圧力センサ」が関連語「血圧計」よりも、気象と関係する関連語「気圧センサ」の方が、より関連する可能性が高いことを意味している。

　次に、センサ候補抽出部１３２は、関連語のうち、センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとの双方に関連する関連語（センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとの双方に対して相違度Ｆ又は相違度Ｆ‘が付されている関連語）とその相違度Ｆ又は相違度Ｆ‘とを使用してマッチングを行う。

　ここで、第１の実施の形態と同様に、使用する関連語を決定する閾値を１とした場合、１未満の相違度Ｆ又は相違度Ｆ‘を有し、センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとの双方に対して関連語となるのは、関連語「気圧センサ」だけである。

　従って、センサ候補抽出部１３２は、アプリケーション側の要求を満たすセンシングデータを提供可能なセンサの候補として、関連語「気圧センサ」と関連語の関係にあるセンサ側メタデータ１のセンサである「絶対圧センサ」を抽出する。

　尚、センサ側メタデータと共通する関連語の相違度Ｆ又は相違度Ｆ‘と、アプリケーション側メタデータと共通する関連語の相違度Ｆ又は相違度Ｆ‘との合計値は、以下のようになる。

　・「絶対圧センサ」
（センサ側メタデータ１の語「絶対圧センサ」と関連語「気圧センサ」との相違度Ｆ‘）＋（アプリケーション側メタデータの語「圧力センサ」と関連語「気圧センサ」との相違度Ｆ）
相違度Ｆ‘（相違度Ｆ（語「圧力センサ」－関連語「気圧センサ」）－共起度Ｃの差）＋相違度Ｆ（語「絶対圧センサ」－関連語「気圧センサ」）
＝０．２０＋０．２０
＝０．４０
　センサ候補提示部１３３は、センサ候補をアプリケーション側のユーザに提示する。アプリケーション側のユーザに提示する一例を、図１５に示す。図１５では、センサ候補抽出部１３２で抽出したセンサ側メタデータの「絶対圧センサ」の「センサＢ」と、それぞれの順位及びその相違度とを一覧したものを提示している。

　第１の実施の形態における図７で示した例に比べて、ユーザに提示するセンサが「絶対圧センサ」の「センサＢ」のみになっており、また、相違度の値も小さくなっており（関連性が高くなっている）、精度の高いマッチングが行われていることがわかる。

　このように、各メタデータの語のみに着目するだけではなく、ユーザが登録するメタデータの語同士について関連（共起）に着目することにより、アプリケーション側のユーザの希望に合うマッチングを、より精度高く実現することができる。

　尚、第１の実施の形態の他の変形例と同様に、算出した関連性（例えば、相違度Ｆ又は相違度Ｆ‘）を、語データベース更新部１３５が語データベース６に登録するようにしても良い。この場合、関連語と共起する共起語と、その共起語との関係で補正（調整）した関連語の相違度Ｆ‘を登録するようにする。

　図１６は語データベース更新部１３５が登録又は更新する語データベース６の一例を示した図である。図１６の例では、各語に対する関連語と、その相違度とに加えて、その関連語と共起する共起語とが関連付けられて記憶されている。尚、各語に対する関連語は、共起語との関係で補正（調整）した関連語の相違度Ｆ‘も含まれる。

　更に、上述したセンサ側又はアプリケーション側メタデータと関連語との関連性を補正（調整）する例は、語の共起頻度を考慮する例だけには限られない。

　例えば、マッチング処理において契約が成立した場合に使用されたセンサ側又はアプリケーション側メタデータの語と関連語とは非常に関連性が高いといえる。そこで、マッチング処理において契約が成立した場合のセンサ側又はアプリケーション側メタデータの語と関連語とに関連付けて契約の成立回数を、語データベース更新部１３５がセンサ候補抽出部１３２から得て、語データベース６に登録しておく。

　図１７は、このような場合における、語データベース更新部１３５が登録又は更新する語データベース６の一例を示した図である。

　関連性算出部１３１は、関連性を算出する際、語データベース６の契約成立回数を参照し、契約成立回数が多い程、その語間の関連性が高くなるように補正する（例えば相違度Ｆの値を小さくする）。例えば、図１７の例では、圧力センサと気圧センサとの語を用いて契約が１回成立しているため、図１６に示すような契約成立回数を考慮しない場合の相違度Ｆと比較して、その相違度Ｆを０．２０から０．１０に補正（調整）して関連性が高くなるように算出する。尚、契約成立の頻度も、本発明の関連性の指標の一つであるといえる。

　尚、契約が成立した場合とは、上述した通り、以下のような場合がある。

　・マッチング後にセンサ側のユーザとアプリケーション側のユーザとの間で、センサのセンシングデータをアプリケーションに提供する契約が成立した時
　・マッチングの結果受けて、データフロー制御指令が送信された時
　・センシングデータの配信機能を有するデータ配信装置（Distributor）がデータフロー制御指令を受信し、センサからセンシングデータがアプリケーションに配信された時
　・データ利用するアプリケーションがセンシングデータを受信した時
　・データ利用するアプリケーションがセンシングデータを受信後、受信したセンシングデータがそのアプリケーションで利用することができるかの検収が終了した時
　このような契約成立回数を考慮し、関連性を算出することにより、アプリケーション側のユーザの希望に合う、より精度の高いマッチングを実現することができる。

　（第３の実施の形態）
　第１の実施の形態では、関連性が所定の閾値未満の関連語をマッチングに使用する関連語とする例を説明した。第３の実施の形態では、第１の実施の形態とは異なり、センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとの間で共通する関連語がある場合、その共通する関連語とセンサ側メタデータとの関連性と、共通する関連語とアプリケーション側メタデータとの関連性との合計値で、マッチングを行う例を説明する。尚、センサ候補を抽出する以外の構成は、第１の実施の形態と同様であるため、異なる構成を詳細に説明する。

　まず、関連性算出部１３１による各メタデータの語と関連語との関連性について、図１８を用いて具体的に説明する。

　以下の説明では、センサ側メタデータの項目の語Ｘに関連する関連語として、シソーラス２から関連語ａ，関連語ｂ，関連語ｃ，関連語ｇが検索されたものとする。

　関連性算出部１３１は、語Ｘと、語Ｘに関連する関連語との相違度Ｆを算出する。語Ｘと各関連語との相違度Ｆは以下の通りである。

　相違度Ｆ（語Ｘ－関連語ａ）＝０．８０
　相違度Ｆ（語Ｘ－関連語ｂ）＝０．６０
　相違度Ｆ（語Ｘ－関連語ｃ）＝１．２０
　相違度Ｆ（語Ｘ－関連語ｇ）＝０．９０
　同様に、関連性算出部１３１は、アプリケーション側メタデータの各項目の語Ｙに関連する関連語を、シソーラス２から検索する。ここでは、アプリケーション側メタデータの各項目の語Ｙに関連する関連語として、シソーラス２から関連語ａ，関連語ｄ，関連語ｅ，関連語ｆ，関連語ｇが検索されたものとする。

　関連性算出部１３１は、語Ｙと、語Ｙに関連する関連語との相違度Ｆを算出する。語Ｙと各関連語との相違度Ｆは以下の通りである。

　相違度Ｆ（語Ｙ－関連語ａ）＝０．６０
　相違度Ｆ（語Ｙ－関連語ｄ）＝０．８０
　相違度Ｆ（語Ｙ－関連語ｅ）＝０．６０
　相違度Ｆ（語Ｙ－関連語ｆ）＝１．２０
　相違度Ｆ（語Ｙ－関連語ｇ）＝１．１０
　次に、センサ候補抽出部１３２について説明する。

　センサ候補抽出部１３２は、関連性算出部１３１により検索された語及び算出された関連性に基づいて、センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとのマッチングを行う。マッチングに用いるセンサ側メタデータ及びアプリケーション側メタデータは、取得されたセンサ側メタデータの語に関連する関連語と、取得されたアプリケーション側メタデータの語に関連する関連語とが共通するセンサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとである。すなわち、センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとの双方に対して相違度Ｆが付されている関連語を持つセンサ側メタデータ及びアプリケーション側メタデータである。そして、それらのセンサ側メタデータとアプリケーション側メタデータの関連語及び相違度Ｆとを使用してマッチングを行う。

　センサ候補抽出部１３２によるセンサ候補の抽出について、図１８を用いて具体的に説明する。以下の説明では、上述した語関連性算出部１３１による相違度Ｆの算出が行われているものとして説明する。

　上述の例では、関連語ａと関連語ｇとは、センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとの双方に対して相違度Ｆが付されている関連語、すなわち、センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとの双方に共通する関連語であり、センサ候補抽出部１３２は、関連語ａ及び関連語ｇとその相違度Ｆとを使用して、センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとのマッチングを行う。

　具体的には、センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとの間で共通する関連語がある場合、その共通する関連語とセンサ側メタデータとの相違度Ｆと、共通する関連語とアプリケーション側メタデータとの相違度Ｆとの合計値を求める。

　関連語ａを介したセンサ側メタデータの語Ｘとアプリケーション側メタデータの語Ｙとの相違度Ｆの合計値は、以下の通りである。

　相違度Ｆ（語Ｘ－関連語ａ）＋相違度Ｆ（語Ｙ－関連語ａ）
＝０．８０＋０．６０
＝１．４０
　関連語ｇを介したセンサ側メタデータの語Ｘとアプリケーション側メタデータの語Ｙとの距離は、以下の通りである。

　相違度Ｆ（語Ｘ－関連語ｇ）＋相違度Ｆ（語Ｙ－関連語ｇ）
＝０．９０＋１．１０
＝２．００
　ここで、マッチングの判断方法の一例として、センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとの間で、共通する関連語が複数ある場合、各関連語を介したセンサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとの相違度Ｆの合計値が所定の閾値以下である場合に、センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとがマッチングすると判断する方法である。

　例えば、上述の例では、所定の閾値を４以下と仮定すると、関連語ａを介したセンサ側メタデータの語Ｘとアプリケーション側メタデータの語Ｙとの相違度Ｆの合計値は１．４０であり、関連語ｇを介したセンサ側メタデータの語Ｘとアプリケーション側メタデータの語Ｙとの相違度Ｆの合計値は２．００であり、その合計値は３．４０（＝１．４０＋２．００）である。従って、全ての相違度Ｆの合計値は所定の閾値の４以下であるので、センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとがマッチングすると判断する。

　マッチングの判断方法の他の例として、センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとの間で、複数の共通する関連語がある場合、各関連語を介したセンサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとの相違度Ｆの値が最も小さい（関連性が高い）ものを選択し、その選択した相違度Ｆの値が所定の閾値以下である場合に、センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとがマッチングすると判断する方法である。そして、そのセンサ側メタデータに対応するセンサを、アプリケーションの要求を満たすセンシングデータを提供可能なセンサの候補として抽出する。

　例えば、上述の例において、関連語ａを介したセンサ側メタデータの語Ｘとアプリケーション側メタデータの語Ｙとの相違度Ｆの値は１．４０であり、関連語ｇを介したセンサ側メタデータの語Ｘとアプリケーション側メタデータの語Ｙとの相違度Ｆの値は２．００であるので、関連語ａを介したセンサ側メタデータとアプリケーション側メタデータを選択する。ここで、所定の閾値を１．５０とした場合、相違度Ｆが１．５０以下である場合は、センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとがマッチングすると判断する。この場合における上述の例では、関連語ａを介したセンサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとの相違度Ｆの値は１．４０であるので、関連語ａを介したセンサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとがマッチングすると判断する。そして、そのセンサ側メタデータに対応するセンサを、アプリケーションの要求を満たすセンシングデータを提供可能なセンサの候補として抽出する。

　但し、マッチングの判断方法は上述の方法に限られない。例えば、上述のように閾値を設けず、関連語を介したセンサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとの関連性が算出できるもの、すなわち、関連語が共通するセンサ側メタデータとアプリケーション側メタデータは全てマッチングする候補とし、そのセンサ側メタデータのセンサを、アプリケーションの要求を満たすセンシングデータを提供可能なセンサの候補として抽出しても良い。

　次に、関連性算出部１３１、センサ候補抽出部１３２及びセンサ候補提示部１３３の具体例を用いた動作を、図１９を用いて説明する。

　以下の説明では、センサとして「絶対圧センサ」と「血圧計」と「荷重センサ」とが存在し、それぞれのセンサのセンサ側メタデータとして、「絶対圧センサ」のセンサ側メタデータ１として語「絶対圧センサ」があり、「血圧計」のセンサ側メタデータ２として語「血圧計」があり、「荷重センサ」のセンサ側メタデータ３として語「荷重センサ」があるものとする。また、アプリケーション側メタデータとしては、語「圧力センサ」があるものとする。

　まず、関連性算出部１３１は、センサ側メタデータ１の語「絶対圧センサ」に関連する関連語を、シソーラス２から検索する。ここでは、センサ側メタデータ１の語「絶対圧センサ」に関連する関連語として、シソーラス２から、関連語「気圧センサ」、関連語「温度センサ」が検索されたものとする。そして、センサ側メタデータ１の語「絶対圧センサ」と関連語との相違度Ｆを算出する。算出結果は以下の通りである。

　相違度Ｆ（語「絶対圧センサ」－関連語「気圧センサ」）＝０．２０
　相違度Ｆ（語「絶対圧センサ」－関連語「温度センサ」）＝０．４０
　次に、関連性算出部１３１は、センサ側メタデータ２の語「血圧計」に関連する関連語を、シソーラス２から検索する。ここでは、センサ側メタデータ２の語「血圧計」に関連する関連語として、シソーラス２から、関連語「圧力センサ」、関連語「血圧モニタ」、関連語「血圧センサ」が検索されたものとする。そして、センサ側メタデータ２の語「血圧計」と関連語との相違度Ｆを算出する。算出結果は以下の通りである。

　相違度Ｆ（語「血圧計」－関連語「圧力センサ」）＝０．５０
　相違度Ｆ（語「血圧計」－関連語「血圧モニタ」）＝０．１０
　相違度Ｆ（語「血圧計」－関連語「血圧センサ」）＝０．１０
　更に、関連性算出部１３１は、センサ側メタデータ３の語「荷重センサ」に関連する関連語を、シソーラス２から検索する。ここでは、センサ側メタデータ３の語「荷重センサ」に関連する関連語として、シソーラス２から、関連語「ひずみゲージ」、関連語「重量センサ」が検索されたものとする。そして、センサ側メタデータ３の語「荷重センサ」と関連語との相違度Ｆを算出する。算出結果は以下の通りである。

　相違度Ｆ（語「荷重センサ」－関連語「ひずみゲージ」）＝０．３０
　相違度Ｆ（語「荷重センサ」－関連語「重量センサ」）＝０．１０
　更に、関連性算出部１３１は、アプリケーション側メタデータの語「圧力センサ」に関連する関連語を、シソーラス２から検索する。ここでは、アプリケーション側メタデータの語「圧力センサ」に関連する関連語として、シソーラス２から、関連語「圧力計」、関連語「圧力モニタ」、関連語「プレッシャーモニタ」、関連語「気圧センサ」、関連語「血圧計」、関連語「ひずみゲージ」が検索されたものとする。そして、アプリケーション側メタデータの語「圧力センサ」と関連語との相違度Ｆを算出する。算出結果は以下の通りである。

　相違度Ｆ（語「圧力センサ」－関連語「圧力計」）＝０．１０
　相違度Ｆ（語「圧力センサ」－関連語「圧力モニタ」）＝０．１０
　相違度Ｆ（語「圧力センサ」－関連語「プレッシャーモニタ」）＝０．１０
　相違度Ｆ（語「圧力センサ」－関連語「気圧センサ」）＝０．７０
　相違度Ｆ（語「圧力センサ」－関連語「血圧計」）＝０．５０
　相違度Ｆ（語「圧力センサ」－関連語「ひずみゲージ」）＝１．２０
　センサ候補抽出部１３２は、関連語のうち、センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとの双方に関連する関連語（センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとの双方に対して相違度Ｆが付されている関連語）とその相違度Ｆとを使用してマッチングを行う。具体的には、アプリケーション側メタデータ１とセンサ側メタデータ１とは関連語「気圧センサ」を介して関連しており（「気圧センサ」が共通する関連語）、アプリケーション側メタデータ１とセンサ側メタデータ２とは関連語「血圧計」及び「圧力センサ」を介して関連しており（「血圧計」及び「圧力センサ」が共通する関連語）、アプリケーション側メタデータ３とセンサ側メタデータ２とは関連語「ひずみゲージ」を介して関連している（「ひずみゲージ」が共通する関連語）。そして、関連語を介したセンサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとの相違度Ｆの合計値は、以下の通りである。

　・関連語「気圧センサ」を介した相違度Ｆの合計値
　相違度Ｆ（語「圧力センサ」－関連語「気圧センサ」）＋相違度Ｆ（語「絶対圧センサ」－関連語「気圧センサ」）
＝０．７０＋０．２０
＝０．９０
　・関連語「血圧計」を介した相違度Ｆの合計値
　相違度Ｆ（語「圧力センサ」－関連語「血圧計」）＋相違度Ｆ（語「血圧計」－関連語「血圧計」）
＝０．５０＋０．０
＝０．５
　・関連語「ひずみゲージ」を介した相違度Ｆの合計値
　相違度Ｆ（語「圧力センサ」－関連語「ひずみゲージ」）＋相違度Ｆ（語「荷重センサ」－関連語「ひずみゲージ」）
＝１．２０＋０．３０
＝１．５０
　次に、相違度Ｆの合計値が低い順にセンサ側メタデータの語を並べると、「血圧計」、「絶対圧センサ」、「荷重センサ」の順になる。本例では、センサ候補抽出部１３２は、マッチングした全てのセンサを、アプリケーションの要求を満たすセンシングデータを提供可能なセンサの候補として、「血圧計」、「絶対圧センサ」、「荷重センサ」を抽出する。

　このとき、抽出した「血圧計」、「絶対圧センサ」、「荷重センサ」の優先順位を付するようにしても良い。そして、センサ候補提示部１３３により、アプリケーション側のユーザに、その内容を提示しても良い。センサ候補をアプリケーション側のユーザに提示する一例を、図２０に示す。図２０では、センサ候補抽出部１３２で抽出したセンサ側メタデータの「血圧計」の「センサＡ」と、センサ側メタデータの「絶対圧センサ」の「センサＢ」と、センサ側メタデータの「荷重センサ」の「センサＣ」と、それぞれの順位及び相違度Ｆの合計値とを一覧したものを提示している。アプリケーション側のユーザは、提示されたセンサ候補の一覧を閲覧し、希望するセンサを選択することができる。

　（第１の実施の形態から第３の実施の形態の動作）
　次に、上述した第１の実施の形態から第３の実施の形態の動作を、図２１及び図２２のフローチャートを用いて説明する。

　センサ側メタデータ取得部１１は、センサ側メタデータを取得する（Ｓｔｅｐ　１００）。

　関連性算出部１３１は、センサ側メタデータの各項目の語に関連する関連語を、シソーラス２、又は、語データベース６から検索する（Ｓｔｅｐ　１０１）。

　関連性算出部１３１は、センサ側メタデータと関連語との相違度Ｆ（相違度Ｆの補正も含む）を算出する（Ｓｔｅｐ　１０２）。尚、関連性算出部１３１は、語データベース６から相違度Ｆを得られる場合には、相違度Ｆを算出する必要はない。

　アプリケーション側メタデータ取得部１２は、アプリケーション側メタデータを取得する（Ｓｔｅｐ　１０３）。

　関連性算出部１３１は、アプリケーション側メタデータの各項目の語に関連する関連語を、シソーラス２、又は、語データベース６から検索する（Ｓｔｅｐ　１０４）。

　関連性算出部１３１は、アプリケーション側メタデータと関連語との相違度Ｆ（相違度Ｆの補正も含む）を算出する（Ｓｔｅｐ　１０５）。尚、関連性算出部１３１は、語データベース６から相違度Ｆを得られる場合には、相違度Ｆを算出する必要はない。

　センサ候補抽出部１３２は、関連性算出部１３１により検索された関連語及び算出された相違度Ｆに基づいて、センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとのマッチングの処理を行う（Ｓｔｅｐ　１０６）。具体的なマッチングの処理は、上述した通りである。

　センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとがマッチングした場合（Ｓｔｅｐ　１０７　Ｙｅｓ）、データフロー制御指令指示部１４がデータフロー制御指令を出力する（Ｓｔｅｐ　１０８）。尚、データフロー制御指令指示部１４がデータフロー制御指令を出力するトリガであるが、上述した通り、以下の場合がある。

　（１）マッチング部１３が、所定の条件のもとに、センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとがマッチングした判定した場合
　（２）マッチング部１３のセンサ候補提示部１３３により、センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとのマッチング結果を、アプリケーション側のユーザに提供し、そのマッチング結果により、アプリケーション側のユーザが、センシングデータの提供を希望した場合
　上述した場合はあくまでも、一例であり、上記の場合のみには限定されない。

　一方、センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとがマッチングしない場合（Ｓｔｅｐ　１０７　Ｎｏ）、マッチング不成立の処理を行う（Ｓｔｅｐ　１０９）。

　マッチング不成立の処理は、以下の通りである。

　マッチング不成立の処理について適用する他の処理があるか否かを判定する（Ｓｔｅｐ　２００）。以下のいずれかの処理が適用できる場合は、その処理を行う。

　・第１の実施の形態の変形例１及び変形例２：マッチングに使用する関連語を選択する際に用いられる相違度Ｆの閾値（範囲）を変更する（Ｓｔｅｐ　２０１）。

　・第２の実施の形態：センサ側メタデータ又はアプリケーション側メタデータの語の共起、契約成立回数等を考慮し、関連語の相違度Ｆを補正（調整）する（Ｓｔｅｐ　２０２）。

　・第３の実施の形態：センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとがマッチングすると判断する相違度Ｆの合計値の閾値（範囲）を変更する（Ｓｔｅｐ　２０３）。

　以上の少なくともいずれかの処理を行い、再度、センサ側メタデータとアプリケーション側メタデータとのマッチングの処理を行う（Ｓｔｅｐ　１０６）。

　一方、適用する処理がない場合には、マッチング不成立として処理を終了する。

　尚、上述の動作では、マッチング不成立の処理について適用する他の処理として、第２の実施の形態を行う例（Ｓｔｅｐ　２０２）を説明したが、最初のマッチングの処理（Ｓｔｅｐ　１０６）時に、関連語の相違度Ｆを補正（調整）しても良いことはいうまでもない。

　また、関連性は相違度Ｆに限られることなく、語同士の関連性を示すものであれば良い。

　以上で、第１の実施の形態から第３の実施の形態の動作についての説明を終える。

　尚、マッチング装置１は、図２３に示すように、例えば、プロセッサ２０１、メモリ（ＲＯＭやＲＡＭ）２０２、記憶装置（ハードディスク、半導体ディスクなど）２０３、入力装置（キーボード、マウス、タッチパネルなど）２０４、表示装置２０５、通信装置２０６などのハードウェア資源を有する汎用のコンピュータにより構成することができる。マッチング装置１の機能は、記憶装置２０３に格納されたプログラムがメモリ２０２にロードされ、プロセッサ２０１により実行されることにより、実現されるものである。なお、マッチング装置１は、一台のコンピュータにより構成してもよいし、複数台のコンピュータによる分散コンピューティングにより構成してもよい。また、処理の高速化のため、マッチング装置１の機能の一部または全部を専用のハードウェア（例えばＧＰＵやＦＰＧＡ、ＡＳＩＣなど）を用いて実現することも可能である。

　また、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。

　（付記１）
　少なくとも一以上のハードウェアプロセッサを有し、
　前記プロセッサは、
　センシングデータを出力するセンサに関する情報であるセンサ側メタデータを取得し、
　前記センシングデータを利用してサービスを提供するアプリケーションに関する情報であるアプリケーション側メタデータを取得し、
　前記取得されたセンサ側メタデータの語に関連する第１関連語と、前記取得されたアプリケーション側メタデータの語に関連する第２関連語とが共通する前記センサ側メタデータと前記アプリケーション側メタデータとでマッチングを行い、前記アプリケーションの要求を満たすセンシングデータを提供可能なセンサの候補を抽出し、
　前記センサを管理するセンサ管理装置に対して、前記抽出されたセンサと前記アプリケーションとを特定する情報とを含むデータフロー制御指令を送信する
マッチング装置。

　（付記２）
　コンピュータが、
　センシングデータを出力するセンサに関する情報であるセンサ側メタデータを取得し、
　前記センシングデータを利用してサービスを提供するアプリケーションに関する情報であるアプリケーション側メタデータを取得し、
　前記取得されたセンサ側メタデータの語に関連する第１関連語と、前記取得されたアプリケーション側メタデータの語に関連する第２関連語とが共通する前記センサ側メタデータと前記アプリケーション側メタデータとでマッチングを行い、前記アプリケーションの要求を満たすセンシングデータを提供可能なセンサの候補を抽出し、
　前記センサを管理するセンサ管理装置に対して、前記抽出されたセンサと前記アプリケーションとを特定する情報とを含むデータフロー制御指令を送信する
マッチング方法。

　（付記３）
　センシングデータを出力するセンサに関する情報であるセンサ側メタデータを取得する処理と、
　前記センシングデータを利用してサービスを提供するアプリケーションに関する情報であるアプリケーション側メタデータを取得する処理と、
　前記取得されたセンサ側メタデータの語に関連する関連語と、前記取得されたアプリケーション側メタデータの語に関連する関連語とが共通する前記センサ側メタデータと前記アプリケーション側メタデータとでマッチングを行い、前記アプリケーションの要求を満たすセンシングデータを提供可能なセンサの候補を抽出する処理と、
　前記センサを管理するセンサ管理装置に対して、前記抽出されたセンサと前記アプリケーションとを特定する情報とを含むデータフロー制御指令を送信する処理と
をコンピュータに実行させるプログラムが格納された記録媒体。

　以上好ましい実施の形態及び変形例をあげて本発明を説明したが、全ての実施の形態又は変形例の構成を備える必要はなく、適時組合せて実施することができるばかりでなく、本発明は必ずしも上記実施の形態及び変形例に限定されるものではなく、その技術的思想の範囲内において様々に変形し実施することが出来る。

１　　　マッチング装置
２　　　シソーラス
３　　センサデータ提供システム
４　　データ配信制御装置
５　　アプリケーションシステム
６　　　語データベース
１１　　センサ側メタデータ取得部
１２　　アプリケーション側メタデータ取得部
１３　　マッチング部
１４　　データフロー制御指令指示部
１３１　関連性算出部
１３２　センサ候補抽出部
１３３　センサ候補提示部
１３４　関連性閾値設定部
１３５　語データベース更新部
２０１　プロセッサ
２０２　メモリ
２０３　記憶装置
２０４　入力装置
２０５　表示装置
２０６　通信装置

Claims (11)

1. 　センシングデータを出力するセンサに関する情報であるセンサ側メタデータを取得するセンサ側メタデータ取得部と、
   　前記センシングデータを利用してサービスを提供するアプリケーションに関する情報であるアプリケーション側メタデータを取得するアプリケーション側メタデータ取得部と、
   　前記取得されたセンサ側メタデータの語に関連する第１関連語と、前記取得されたアプリケーション側メタデータの語に関連する第２関連語とが共通する前記センサ側メタデータと前記アプリケーション側メタデータとでマッチングを行い、前記アプリケーションの要求を満たすセンシングデータを提供可能なセンサの候補を抽出するマッチング部と、
   　前記センサを管理するセンサ管理装置に対して、前記マッチング部により抽出されたセンサと前記アプリケーションを特定する情報とを含むデータフロー制御指令を送信する指示部と
   を有するマッチング装置。
2. 　前記マッチング部は、
   　前記センサ側メタデータの語と前記第１関連語との第１関連性、又は、前記アプリケーション側メタデータの語と前記第２関連語との第２関連性の少なくともいずれか一方を算出する関連性算出部と、
   　前記第１関連語及び前記第１関連性、または、前記第２関連語及び前記第２関連性の少なくともいずれか一方を使用して、前記センサ側メタデータと前記アプリケーション側メタデータとのマッチングを行い、前記アプリケーションの要求を満たすセンシングデータを提供可能なセンサの候補を抽出するセンサ候補抽出部と
   を有する請求項１に記載のマッチング装置。
3. 　前記センサ候補抽出部は、前記第１関連性が所定の範囲にある前記第１関連語及び第１関連性、または、前記第２関連性が所定の範囲内にある前記第２関連語及び前記第２関連性を使用して、前記センサ側メタデータと前記アプリ側メタデータとのマッチングを行う
   請求項２に記載のマッチング装置。
4. 　前記第１関連語として使用する第１関連性の所定の範囲、または、前記第２関連語として使用する第２関連性の所定の範囲を設定する範囲設定部を
   有する請求項３に記載のマッチング装置。
5. 　前記範囲設定部は、マッチングにより、アプリケーション側ユーザとの契約が成立した場合、その契約成立時の前記関連語の関連性の範囲を、次回のマッチング処理時に使用する関連語の関連性の範囲として設定する
   請求項４に記載のマッチング装置。
6. 　前記センサ候補抽出部は、前記センサ側メタデータ又は前記アプリケーション側メタデータの語の共起を考慮し、前記第１関連性又は前記第２関連性を補正する
   請求項２から請求項５のいずれかに記載のマッチング装置。
7. 　前記センサ候補抽出部は、前記センサ側メタデータの語と前記第１関連語又は前記アプリケーション側メタデータの語と前記第２関連語とが、過去に、マッチングに使用され、そのマッチングにより、アプリケーション側のユーザとの契約が成立した場合、その契約成立の頻度により、前記第１関連性又は前記第２関連性を補正する
   請求項２から請求項６のいずれかに記載のマッチング装置。
8. 　前記センサ側メタデータ又は前記アプリケーション側メタデータに使用される語と、前記語の関連語と、前記語と前記関連語との関連性とが関連付けられて記憶される語データベースと、
   　新たにマッチングに使用した前記センサ側メタデータ又は前記アプリケーション側メタデータの語、前記第１又は第２関連語、又は、新たに算出された前記第１又は第２関連性により、前記語データベースを更新する語データベース更新部と
   を有する請求項２から請求項７のいずれかに記載のマッチング装置。
9. 　前記抽出した候補のセンサに関する情報を、前記アプリケーション側のユーザに提示するセンサ候補提示部を
   有する請求項１から請求項８のいずれかに記載のマッチング装置。
10. 　センシングデータを出力するセンサに関する情報であるセンサ側メタデータを取得し、
    　前記センシングデータを利用してサービスを提供するアプリケーションに関する情報であるアプリケーション側メタデータを取得し、
    　前記取得されたセンサ側メタデータの語に関連する第１関連語と、前記取得されたアプリケーション側メタデータの語に関連する第２関連語とが共通する前記センサ側メタデータと前記アプリケーション側メタデータとでマッチングを行い、前記アプリケーションの要求を満たすセンシングデータを提供可能なセンサの候補を抽出し、
    　前記センサを管理するセンサ管理装置に対して、前記抽出されたセンサと前記アプリケーションとを特定する情報とを含むデータフロー制御指令を送信する
    マッチング方法。
11. 　センシングデータを出力するセンサに関する情報であるセンサ側メタデータを取得する処理と、
    　前記センシングデータを利用してサービスを提供するアプリケーションに関する情報であるアプリケーション側メタデータを取得する処理と、
    　前記取得されたセンサ側メタデータの語に関連する関連語と、前記取得されたアプリケーション側メタデータの語に関連する関連語とが共通する前記センサ側メタデータと前記アプリケーション側メタデータとでマッチングを行い、前記アプリケーションの要求を満たすセンシングデータを提供可能なセンサの候補を抽出する処理と、
    　前記センサを管理するセンサ管理装置に対して、前記抽出されたセンサと前記アプリケーションとを特定する情報とを含むデータフロー制御指令を送信する処理と
    をコンピュータに実行させるプログラム。

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