WO2020003451A1 - 検索装置、検索方法および機械学習装置 - Google Patents

検索装置、検索方法および機械学習装置 Download PDF

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WO2020003451A1 PCT/JP2018/024646 JP2018024646W WO2020003451A1 WO 2020003451 A1 WO2020003451 A1 WO 2020003451A1 JP 2018024646 W JP2018024646 W JP 2018024646W WO 2020003451 A1 WO2020003451 A1 WO 2020003451A1
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WO
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similarity
search
unit
similar
data
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俊介 ▲高▼垣
良平 桐畑
相川　勇之
悠介 小路
豊大 林
芳久 福田
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Mitsubishi Electric Corp
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    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2458—Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
    • G06F16/2465—Query processing support for facilitating data mining operations in structured databases

Definitions

  • the present invention relates to a search device, a search method, and a machine learning device for searching data relating to specifications similar to the specification indicated by input data from data relating to specifications of past products.
  • Patent Document 1 has been proposed as a technique for efficiently searching for data of past product design cases without depending on the experience of the designer.
  • the invention described in Patent Document 1 should be applied using a design case base storing past design case data, a knowledge base storing knowledge for determining a design specification to be applied from a required specification, and a knowledge base.
  • An inference engine for determining design specifications is provided, and similar design cases are searched for in consideration of design constraints and interference relations between specification items constituting the required specifications.
  • Patent Literature 1 has a problem that it is necessary to manually describe in a knowledge base a rule for determining a design specification to be applied from a required specification in a rule, which is extremely troublesome.
  • the present invention has been made in view of the above, and an object of the present invention is to provide a search device capable of reducing a user's work load.
  • the present invention provides a method for searching a specification data group including at least one specification item value indicating details of an item indicating a product specification.
  • This is a search device for searching for specification data similar to conditions.
  • the search device learns, for all combinations of specification item values, how similar two specification item values of the same item are based on the specification data group held in the product design database.
  • an input unit for receiving an input of a specification item value used as a search condition.
  • the search device includes a similar specification search unit that searches for specification data similar to input specification data composed of specification item values received by the input unit based on a learning result by the similarity learning unit.
  • the search device according to the present invention has an effect that the work load on the user can be reduced.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of a search device according to the first embodiment
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration that implements a search device according to the first embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram showing another example of a hardware configuration for realizing the search device according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a detailed configuration of a similarity learning unit included in the search device according to the first embodiment;
  • FIG. 3 is a diagram showing a configuration example of a product design database provided in the search device according to the first embodiment;
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a specification list stored in a product design database according to the first embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a component configuration table held by a product design database according to the first embodiment.
  • 9 is a flowchart illustrating an example of the operation of the similarity learning unit included in the search device according to the first embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a concept of a method of calculating a similarity between item values in a similarity learning unit included in the search device according to the first embodiment;
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of similarity data generated by a similarity learning unit included in the search device according to the first embodiment;
  • FIG. 6 is a diagram illustrating another example of the similarity data generated by the similarity learning unit included in the search device according to the first embodiment
  • 9 is a flowchart illustrating an example of a search operation performed by the search device according to the first embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a specification input screen displayed by the search device according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a detailed configuration of a similar specification search unit included in the search device according to the first embodiment;
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of similarity weight data used by a similar specification search unit of the search device according to the first embodiment;
  • 9 is a flowchart illustrating an example of the operation of the similar specification search unit included in the search device according to the first embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a calculation result by a specification similarity calculation unit of the search device according to the first embodiment
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a similar specification search result displayed by a search result display unit of the search device according to the first embodiment
  • FIG. 4 is a diagram showing a first modification of the search device according to the first embodiment.
  • 11 is a flowchart illustrating an example of a search operation performed by the search device according to the first modification of the first embodiment
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of a similar specification search result displayed by a search result detail display unit of the search device according to the first modification of the first embodiment
  • FIG. 9 is a diagram showing a second modification of the search device according to the first embodiment.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of a search operation performed by the search device according to the second modification of the first embodiment
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of a similarity weight data change screen displayed by the search device of the second modification example according to the first embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of a similar specification search result displayed by a search result detail display unit of the search device of the second modification example according to the first embodiment.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a configuration example of a search device according to a second embodiment; 11 is a flowchart illustrating an example of a specification similarity learning process in the search device according to the second embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of a similarity adjustment screen between item values displayed by the search device according to the second embodiment; The figure which shows an example of the adjusted similarity data which the similarity adjustment part of the search device concerning Embodiment 2 outputs.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a configuration example of a similar specification search unit included in the search device according to the second embodiment. The figure which shows the example of a structure of the similarity learning part with which the search device concerning Embodiment 3 is provided.
  • 11 is a flowchart illustrating an example of the operation of the similarity learning unit included in the search device according to the third embodiment. The figure which shows an example of the use component selection definition which the similarity learning part of the search device concerning Embodiment 3 uses.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating a configuration example of a search device according to a fourth embodiment.
  • 11 is a flowchart illustrating an example of a search operation performed by the search device according to the fourth embodiment.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating a configuration example of a similar specification search unit included in a search device according to a fourth embodiment.
  • FIG. 11 is a flowchart illustrating an example of the operation of the similar specification search unit included in the search device according to the fourth embodiment.
  • 15 is a flowchart illustrating an example of the operation of the similar specification search unit included in the search device according to the fifth embodiment.
  • FIG. 17 is a diagram illustrating an example of a search result obtained by the search device according to the fifth embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of the search device according to the first embodiment of the present invention.
  • the search device 1 according to the first embodiment includes a control unit 11, an input unit 12, a product design database 13, a similarity learning unit 14, a similar specification search unit 16, and a search result display unit 17.
  • the control unit 11 controls the entire processing executed by the search device 1.
  • the control unit 11 controls the input unit 12, the similarity learning unit 14, the similar specification search unit 16, and the search result display unit 17. I do.
  • the input unit 12 is provided to allow a user to input information on product specifications as a condition for searching for necessary data from data held in the product design database 13.
  • the input unit 12 acquires information on product specifications input by the user.
  • the information on the product specifications acquired by the input unit 12 is assumed to be information representing the specifications of a newly designed product.
  • the product design database 13 holds data on specifications of products designed in the past. Details of the data held by the product design database 13 will be described later.
  • the similarity learning unit 14 analyzes the data held in the product design database 13 to learn the similarity between the item values of the product specification, and the similarity used in the search processing by the similar specification search unit 16.
  • the data 15 is generated.
  • the item value of the product specification is a value of each item representing the specification of the product.
  • the similarity learning unit 14 constitutes a machine learning device.
  • the similar specification search unit 16 converts the specification data indicating the specification similar to the specification indicated by the information acquired by the input unit 12 into the product design database 13 based on the similarity data 15 which is a learning result by the similarity learning unit 14. Search from the stored specification data group.
  • the search result display unit 17 displays a search result by the similar specification search unit 16.
  • the description will be given on the assumption that the product design database 13 exists inside the search device 1.
  • the configuration may be such that the product design database 13 exists outside the search device 1.
  • the search device 1 and the product design database 13 may be connected via a communication network, and the search device 1 may acquire necessary data from the product design database 13 via the communication network.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration that implements the search device according to the first embodiment.
  • the search device 1 is realized by the processing circuit 101, the storage device 102, the input device 103, and the display device 104 illustrated in FIG.
  • the processing circuit 101 is a circuit that executes various types of processing in the search device 1, and includes, for example, a single circuit, a composite circuit, a programmed processor, a parallel programmed processor, an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), and an FPGA ( Field-Programmable ⁇ Gate ⁇ Array) or a combination of these.
  • the storage device 102 is a hard disk drive, a flash memory, or the like.
  • the input device 103 is a keyboard, a mouse, a touch panel, or the like, and may be any device that can input information necessary for the search device 1 to operate.
  • the display device 104 is a display, a liquid crystal monitor device, or the like. The display device 104 may be any device as long as the user can refer to the information input using the input device 103, the search result by the similar specification search unit 16, and the like, and may be a projector or the like.
  • the control unit 11, the similarity learning unit 14, and the similar specification search unit 16 of the search device 1 are realized by the processing circuit 101.
  • the product design database 13 is realized by the storage device 102.
  • the storage device 102 also stores the similarity data 15, information input by the user via the input unit 12, a search result by the similar specification search unit 16, and the like.
  • the input unit 12 is realized by the input device 103, and the search result display unit 17 is realized by the display device 104.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating another example of the hardware configuration that implements the search device according to the first embodiment.
  • the processor 201 illustrated in FIG. 3 includes a CPU (Central Processing Unit), a central processing unit, a processing unit, an arithmetic unit, a microprocessor, a microcomputer, a DSP (Digital Signal Processor), a system LSI (Large Scale Integration), and the like. is there.
  • the memory 202 is a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), an EPROM (Erasable Programmable Read Only Memory), an EEPROM (registered trademark) (Electrically Erasable Programmable Read Only Memory), or the like.
  • the storage device 102, the input device 103, and the display device 104 illustrated in FIG. 3 are similar to the storage device 102, the input device 103, and the display device 104 illustrated in FIG.
  • the hardware having the configuration shown in FIG. 3 may be a tablet PC (Personal Computer), a desktop PC, or a server-client server and client PC.
  • the control unit 11, the similarity learning unit 14, and the similar specification search unit 16 are realized by the processor 201 and the memory 202 illustrated in FIG. 3, the processor 201 is used as the control unit 11, the similarity learning unit 14, and the similar specification search unit 16.
  • a program for functioning is stored in the memory 202 or the like. Then, the processor 201 reads out and executes the program stored in the memory 202, thereby realizing the control unit 11, the similarity learning unit 14, and the similar specification search unit 16.
  • search device according to each of the embodiments after the second embodiment described later is also realized by the hardware having the configuration shown in FIG. 2 or FIG.
  • search device 1 First, the specification similarity learning processing by the similarity learning unit 14 will be described, and then the search operation by the search device 1 will be described. Hereinafter, an example of a search operation when designing a motor will be described. However, the present invention can be applied to any product having data corresponding to data held in a product design database 13 described below.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a detailed configuration of the similarity learning unit 14 included in the search device 1 according to the first embodiment.
  • the similarity learning unit 14 included in the machine learning device includes a used component extraction unit 41 and a similarity calculation unit 42.
  • the used component extraction unit 41 extracts a used component list for each specification item value from the product design database 13.
  • the similarity calculation unit 42 calculates the similarity between the item values based on the used component list for each specification item value extracted by the used component extraction unit 41.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a configuration example of the product design database 13 included in the search device 1 according to the first embodiment.
  • the product design database 13 includes a specification list 131 listing specifications of products designed in the past, and a component configuration table 132 recording the component configuration of each product.
  • the specification list 131 corresponds to specification data.
  • An example of the specification list 131 is shown in FIG. 6, and an example of the component configuration table 132 is shown in FIG.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a specification list stored in the product design database 13 according to the first embodiment.
  • the specification list 131 includes at least a model ID (Identification) 601 for identifying individual products, a series name 602 which is a name of a product group in which specific products having similar specifications are collected, and a rating of each series of products. Includes an output 603, a rated rotation speed 604 of each series of products, a brake 605 indicating whether each series of products has an electromagnetic brake, and a special specification 606 indicating special specifications of each series of products. .
  • the special specification 606 stores a natural sentence, that is, text data. A series in which the special specification 606 is "-" means that text data indicating the special specification is not stored.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a component configuration table held by the product design database 13 according to the first embodiment.
  • the component configuration table 132 includes at least a model ID 601 for identifying individual products, a component hierarchy 701, a component ID 702 for identifying individual components, a component name 703, and components used for one product. And the number 704 indicating the number.
  • the component configuration table 132 is information on components configuring each product corresponding to the model ID 601.
  • the model ID 601 included in the component configuration table 132 is the same as the model ID 601 included in the specification list 131.
  • a code common to the specification list 131 and the component configuration table 132 is used as the model ID 601.
  • the component hierarchy 701 indicates which hierarchy the component belongs to when managing the components hierarchically.
  • the part hierarchy 701 of the first part is “1”
  • the component hierarchy 701 of the second component is “2”.
  • the part hierarchy 701 of the third part is “3”.
  • the actual motor also includes other items such as material and dimensions, but only the five items shown in FIG. 7 will be used below to simplify the description.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of an operation of the similarity learning unit 14 included in the search device 1 according to the first embodiment, and illustrates a procedure of a specification similarity learning process. For example, when the search device 1 receives an operation for instructing the start of the specification similarity learning from the user, the similarity learning unit 14 starts the specification similarity learning process illustrated in FIG.
  • the similarity learning unit 14 When the similarity learning unit 14 starts the specification similarity learning process, first, it executes a specification list acquisition process (step S11). Specifically, the used component extraction unit 41 acquires a specification list 131 having the contents shown in FIG. 6 from the product design database 13.
  • the similarity learning unit 14 repeats the processing of steps S12 and S13 for each specification item included in the specification list 131. Specifically, the similarity learning unit 14 repeats the processing of steps S12 and S13 for each specification item of the series name 602, the rated output 603, and the rated rotation speed 604. At this time, the similarity learning unit 14 repeats the process of step S12 for each specification item value belonging to the specification item. For example, when the specification item A includes the specification item values a1, a2, and a3, the similarity learning unit 14 performs the processing of step S12 when performing the processing of steps S12 and S13 for the specification item A. It is repeatedly executed for each of the specification item values a1, a2 and a3.
  • step S12 the similarity learning unit 14 extracts a component corresponding to the specification item value from the component configuration table 132.
  • the similarity learning unit 14 calculates the similarity between the item values by using a method described later.
  • Step S12 is a process executed by the used component extraction unit 41
  • step S13 is a process executed by the similarity calculation unit 42.
  • the series name 602 of the specification list 131 shown in FIG. 6 includes A series, B series, C series, D series,... Therefore, the similarity learning unit 14 repeatedly performs the processing of step S12 for the A series, B series, C series, D series,... In the processing of steps S12 and S13 performed on the series name 602. Then, the similarity between the item values is calculated using the extracted parts.
  • the A series includes a product with a model ID of “1” and a product with a model ID of “2”. Therefore, the similarity learning unit 14 determines all the components used in the product with the model ID “1” and all the components used in the product with the model ID “2” in the component configuration shown in FIG. Obtained from the table 132.
  • the parts used in the product whose model ID is "1" correspond to parts whose part IDs are PA001, PA002, PA003, PA004,.
  • the rated output 603 of the specification list 131 shown in FIG. 6 includes 3.5 kW, 2.0 kW, 1.5 kW, 400 W,... Therefore, in the processing of steps S12 and S13 performed on the rated output 603, the similarity learning unit 14 executes the processing of step S12 for 3.5 kW, 2.0 kW, 1.5 kW, 400 W,.
  • the corresponding part is extracted, and then the similarity between the item values is calculated using the extracted part.
  • the product with the rated output of 2.0 kW includes the product with the model ID of “2”, the product with the model ID of “3”, and the product with the model ID of “3”.
  • the similarity learning unit 14 determines that all the parts used in the product with the model ID “2”, all the parts used in the product with the model ID “3”, and the parts with the model ID “4”. All parts used in the product are acquired from the parts configuration table 132 shown in FIG.
  • step S13 the similarity calculation unit 42 determines the item value based on the used component data acquired by the used component extraction unit 41 executing step S12 for each specification item value included in the specification item to be processed. A similarity between them, that is, a value indicating how similar the specification item values are, is calculated.
  • the value calculated by the similarity calculator 42 is referred to as similarity.
  • the similarity calculation unit 42 calculates the value of the item value similarity SimSpecValue (Va, Vb), which is the similarity between the specification item value Va and the specification item value Vb, according to the following equation (1).
  • Parts (V) is a set of parts used in the entire model having V as the specification item value.
  • Count (P) is the number of types of components in the component set P.
  • step S13 the similarity calculation unit 42 determines the similarity between the item values of the A series and the B series, the similarity between the item values of the A series and the C series, and The similarity between the item values of the B series and the C series is calculated.
  • step S13 when the similarity calculation unit 42 finishes calculating the inter-item-value similarities for all the combinations of the specification item values, the similarity calculation unit 42 generates the similarity data 15 including all the calculated inter-item-value similarities. Output.
  • the similarity learning unit 14 analyzes the specification list 131, which is the specification data group held by the product design database 13, and the component configuration table 132, and determines the same for each of the specification items representing the product specifications. The degree of similarity between the two specification item values of the specification item is learned for all combinations of the specification item values. That is, the similarity learning unit 14 determines, based on the specification data group held in the product design database 13, how similar two specification item values of the same use item are to each other. Learn about combinations.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of the similarity data 15 generated by the similarity learning unit 14 included in the search device 1 according to the first embodiment.
  • the similarity data 15 includes at least a specification item, a specification item value # 1, a specification item value # 2, and a similarity.
  • the similarity between the specification item values is a one-to-one relationship, that is, the similarity between one specification item, but the similarity calculation unit 42 has a plurality of similarities as shown in FIG.
  • the similarity data 15 may be generated by calculating the similarity between the combinations of the specification items.
  • FIG. 11 shows an example of the similarity data 15 including the similarity for the combination of the series name and the rated output, and the similarity for the combination of the rated output and the rated rotation speed.
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating an example of a search operation performed by the search device 1 according to the first embodiment. For example, when the search device 1 receives an operation for instructing the start of the search process from the user, the search device 1 starts the operation according to the flowchart illustrated in FIG.
  • the input unit 12 receives a specification input, that is, receives a specification item value input by a designer who is a user as a search condition (step S21).
  • the search device 1 displays, for example, the specification input screen shown in FIG. 13 on a display unit not shown in FIG. 1, and waits for a specification item value to be input by the user.
  • the display unit is realized by the display device 104 shown in FIGS.
  • the specification input screen shown in FIG. 13 includes a series name input field 1301, a rated output input field 1302, a rated rotation speed input field 1303, and a brake input / output field 1304.
  • the specification item value is input by selecting a pull-down menu, but may be input by any method.
  • the specification item value may be automatically set based on the order data in cooperation with another system, for example, a sales system.
  • the similar specification search unit 16 searches for a similar specification (step S22). That is, the similar specification search unit 16 searches the product design database 13 based on the similarity data 15 and the specification item value input in step S21, and obtains a specification similar to the specification indicated by the specification item value input in step S21. Specify the model of. Hereinafter, details of the search processing by the similar specification search unit 16 will be described.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating an example of a detailed configuration of the similar specification search unit 16 included in the search device 1 according to the first embodiment.
  • the similar specification search unit 16 includes a specification similarity calculation unit 61 and a data alignment unit 62.
  • the specification similarity calculation unit 61 calculates the specification of the past model which is the model stored in the product design database 13. For each of them, the similarity with the specification indicated by the input specification data 63 output from the input unit 12 is calculated.
  • the input specification data 63 is data including each specification item value that the input unit 12 has received an input in step S21. Details of the similarity weight data 65 will be described separately.
  • the data sorting unit 62 sorts the calculation result of the specification similarity calculation unit 61, that is, the similarity of the specifications of each past model in descending order of similarity, and the similarity of the specifications of each past model after the sorting.
  • the similarity is output as the similar specification search result 64.
  • FIG. 15 is a diagram illustrating an example of the similarity weight data used by the similar specification search unit 16 of the search device 1 according to the first embodiment.
  • the similarity weight data 65 includes a specification item 1501 and a similarity weight 1502.
  • the similarity which is a weight coefficient for each of the series name, the rated output, the rated rotational speed, and the brake, which are the specification items included in the specification list 131 of the product design database 13. Includes weights. These similarity weights are used when calculating the similarity of specifications described later. The weighting of each specification item shall be manually defined.
  • the search device 1 has a function of creating the similarity weight data 65, and the designer creates the similarity weight data 65 using this function.
  • the designer may create the similarity weight data 65 using an external device, for example, a personal computer.
  • the search result may be evaluated by trial operation using the temporarily set similarity weight, and the value of each similarity weight may be adjusted based on the evaluation result.
  • FIG. 16 is a flowchart illustrating an example of an operation of the similar specification search unit 16 included in the search device 1 according to the first embodiment, and illustrates a procedure of a similar specification search process. For example, when the search device 1 receives from the user an operation for instructing a search for a similar specification, the similar specification search unit 16 starts the similar specification search process illustrated in FIG.
  • the similar specification search unit 16 starts the similar specification search process, first, it executes a specification list acquisition process (step S31). Specifically, the specification similarity calculation unit 61 acquires the specification list 131 from the product design database 13.
  • the similar specification search unit 16 repeats the process of step S32 for each past model included in the specification list 131. For example, when the specification list 131 includes models whose model IDs are 1 to 5, the similar specification search unit 16 executes the process of step S32 for each of the five past models whose model IDs are 1 to 5. Then, an item-specific specification similarity described later is calculated.
  • step S32 the specification similarity calculation unit 61 of the similar specification search unit 16 compares the specifications of the past model and the input specification data 63 stored in the product design database 13 based on the similarity data 15 and the similarity weight data 65. Calculate the similarity of Specifically, the specification similarity calculation unit 61 calculates the similarity SimSpec (Sinp, Smx) between the input specification Sinp and the specification Smx of the model mx according to the following equation (2).
  • Sim (Sinp (s), Smx (s)) indicates whether the s-th specification item Simp (s) and Smx (s) of the four types of specification items included in the specification list 131 match. Is a value determined by Sim (Sinp (s), Smx (s)) is included in the similarity data 15 shown in FIG. 10 when the Sinp (s) and Smx (s) match, and when the Sin (s) and Smx (s) do not match. Is the value of the similarity. Wdef (s) is the value of the similarity weight corresponding to the s-th specification item defined in the similarity weight data 65.
  • FIG. 17 is a diagram illustrating an example of a calculation result by the specification similarity calculation unit 61 of the similar specification search unit 16 included in the search device 1 according to the first embodiment.
  • the model IDs of the specification list 131 shown in FIG. 6 are “1”, “2”, and “3”. Indicates the result of calculation of the similarity SimSpec with each model by the specification similarity calculation unit 61.
  • the series name is “A series”
  • the rated output is “2.0 kW”
  • the rated rotation speed is “2000 r / min”
  • the brake is “none”. Therefore, for example, the past model whose model ID is “1” has the same series name, rated rotational speed, and brake specifications from the contents shown in FIG. 6, and the similarity of these specification items is “1”.
  • the specifications of the rated outputs do not match, and the similarity of the rated outputs is similar to the similarity “0.05” of the rated outputs 3.5 kW and 2.0 Kw included in the similarity data 15 shown in FIG. Become.
  • the similarity SimSpec (Sinp, Sm1) of the past model whose model ID is “1” is 0.83
  • the similarity SimSpec (Sinp, Simp, Sm2) is 0.75
  • the similarity SimSpec (Sinp, Sm3) of the past model whose model ID is “3” is 0.89.
  • the past model whose model ID is “3” has a series name different from the series name input in step S21 described above. However, due to the effect of the similarity data 15, the similarity is the highest among the three models. Become.
  • step S33 the data alignment unit 62 sets the similarity calculation result SimSpec (Sinp , Smx) are rearranged (step S33). That is, the data sorting unit 62 sorts the similarity calculation results SimSpec (Sinp, Smx) such that the similarity is sorted in descending order of similarity.
  • FIG. 18 is a diagram illustrating an example of the similar specification search result displayed by the search result display unit 17 of the search device 1 according to the first embodiment.
  • FIG. 18 shows an example in which the similar specification search result is displayed together with the specification input in step S21.
  • the model ID of the past model and the similarity score that is the above-described similarity SimSpec (Sinp, Smx) are arranged and displayed in descending order of the similarity score.
  • the search result display unit 17 may extract and display the similarity score that is larger than a predetermined value, or may display the similarity score in descending order of the highest similarity score. Alternatively, a predetermined number of past models may be extracted and displayed. The designer appropriately selects a model similar to the required specification based on the search result displayed on the search result display unit 17 and designs a new model that satisfies the required specification.
  • FIG. 19 is a diagram illustrating a first modification of the search device according to the first embodiment.
  • the search device 1a shown in FIG. 19 is obtained by replacing the search result display unit 17 of the search device 1 shown in FIG.
  • the configuration of the search device 1a other than the search result detail display section 18 is the same as that of the search device 1.
  • FIG. 20 is a flowchart illustrating an example of a search operation performed by the search device 1a according to the first modification of the first embodiment.
  • the flowchart shown in FIG. 20 is obtained by replacing step S23 of the flowchart shown in FIG. 12 with step S24.
  • Step S23 is a process executed by the search result detail display unit 18. That is, in step S23, the search result detailed display unit 18 performs display based on the search result output from the similar specification search unit 16, and presents the search result of the similar specification to the designer.
  • the search result details display section 18 displays, for example, search results of similar specifications having the configuration shown in FIG.
  • the example shown in FIG. 21 displays details of the similarity score corresponding to the search score in addition to the contents of the similar specification search result shown in FIG.
  • the search result detail display unit 18 corresponds to a search result display unit that displays the search result by the similar specification search unit 16 together with the similarity corresponding to the search result.
  • the search device 1 is provided with a search weight changing unit for changing the weight of the specification similarity, so that it is possible to easily change the search condition for obtaining the search result desired by the designer.
  • FIG. 22 is a diagram illustrating a second modification of the search device according to the first embodiment.
  • the search device 1b shown in FIG. 22 is obtained by adding a weight data changing unit 21 as search weight changing means to the search device 1a shown in FIG.
  • the configuration of the search device 1b other than the weight data changing unit 21 is the same as that of the search device 1a.
  • FIG. 23 is a flowchart illustrating an example of a search operation performed by the search device 1b according to the second modification of the first embodiment.
  • the flowchart shown in FIG. 23 is obtained by adding step S25 after step S24 of the flowchart shown in FIG.
  • step S25 the weight data changing unit 21 receives a similarity weight changing operation from the user.
  • the weight data change unit 21 displays, for example, the similarity weight data change screen shown in FIG. 24 on a display unit not shown in FIG. 22 and performs an operation for the user to correct the similarity weight data. Wait to do.
  • FIG. 24 shows an example in which the weight is changed to the similarity weight that emphasizes the matching of the series names. Specifically, FIG. 24 shows an example in which the similarity weight of the series name is changed from 2.0 to 5.0, and the similarity weight of the rated rotation speed is changed from 1.5 to 1.0. ing.
  • FIG. 25 is a diagram illustrating an example of a result of the re-search performed by changing the similarity weight data. Since the similarity weight is changed in step S25, the past model having the same series name is a high-ranking candidate as intended by the designer.
  • the search device learns the similarity between the item values of the specifications of the past model, which is the product designed in the past, based on the data on the product designed in the past.
  • a learning unit; and a similar specification search unit configured to search for specification data indicating a specification similar to the specification specified by the designer, based on the similarity data obtained as a result of learning by the similarity learning unit.
  • the search device when the search device according to the present embodiment displays the details of the similarity score in addition to the similar specification search result as the configuration shown in FIG. 19, the search device notifies the designer of the basis of the search result. be able to.
  • the search device displays the details of the similarity score in addition to the similar specification search result as the configuration illustrated in FIG. 22, and further receives a change in the similarity weighting for each specification item.
  • the search conditions can be changed so that the search result desired by the designer can be obtained.
  • FIG. FIG. 26 is a diagram illustrating a configuration example of a search device according to the second embodiment.
  • the search device 1c according to the second embodiment replaces the similar specification search unit 16 of the search device 1 (see FIG. 1) according to the first embodiment with a similar specification search unit 16c, and further adds a similarity adjustment unit 31. Things.
  • the similar specification search unit 16c performs a search process using the adjusted similarity data generated by the similarity adjustment unit 31.
  • the configuration of the search device 1c other than the similarity adjustment unit 31 and the similar specification search unit 16c is the same as that of the search device 1, so the same reference numerals as those in FIG.
  • the basic operation when the search device 1c searches for a past model having a specification similar to the specification specified by the designer is the same as that of the search device 1 (see FIG. 12).
  • the search device 1c differs from the search device 1 in part of the content of the specification similarity learning process.
  • FIG. 27 is a flowchart illustrating an example of the specification similarity learning process in the search device 1c according to the second embodiment.
  • the flowchart shown in FIG. 27 is obtained by adding step S41 to the flowchart shown in FIG. Except for step S41, the process is the same as the specification similarity learning process described in the first embodiment, and thus the same step numbers as those in the corresponding processes in FIG.
  • step S41 the similarity between the item values is adjusted.
  • This adjustment is adjustment of the similarity data 15 which is a learning result by the similarity learning unit 14, and is performed by the designer using the similarity adjustment unit 31.
  • the similarity adjustment unit 31 displays, for example, the similarity adjustment screen between item values illustrated in FIG. 28 on a display unit not illustrated in FIG.
  • the similarity adjustment unit 31 waits for an operation performed by the designer with the similarity adjustment screen between item values displayed on the display unit. If the similarity adjustment is necessary, the designer inputs the adjusted similarity for the similarity to be adjusted, and presses the save button when the input is completed to end the operation.
  • FIG. 28 shows an example in which the similarity between the A series and the B series and the similarity between the A series and the C series are adjusted by the user.
  • FIG. 29 is a diagram illustrating an example of the adjusted similarity data 32.
  • the adjusted similarity data 32 has a configuration in which the adjusted similarity is added to the similarity data 15 (see FIG. 10) described in the first embodiment.
  • FIG. 30 is a diagram illustrating a configuration example of the similar specification search unit 16c included in the search device 1c according to the second embodiment.
  • the similar specification search unit 16c is configured by replacing the specification similarity calculation unit 61 of the similar specification search unit 16 (see FIG. 14) described in the first embodiment with a specification similarity calculation unit 61c.
  • the specification similarity calculation unit 61c inputs the specification of the past model stored in the product design database 13 based on the adjusted similarity data 32 generated by the similarity adjustment unit 31 and the similarity weight data 65.
  • the similarity with the input specification data 63 output from the unit 12 is calculated.
  • the specification similarity calculation unit 61c performs the calculation using the adjusted similarity included in the adjusted similarity data 32.
  • the method of calculating similarity by the specification similarity calculation unit 61c is the same as the method of calculating similarity by the specification similarity calculation unit 61, and a description thereof will be omitted.
  • the search device 1c includes the similarity adjustment unit 31 that adjusts the similarity data 15 that is the learning result of the similarity learning unit 14.
  • the designer can specify the similarity to be strengthened and the similarity to be suppressed, and adjust the value of the similarity appropriately.
  • the designer can individually check the value of the similarity data 15 to determine whether appropriate learning has been performed, even when the similarity data is not adjusted. it can.
  • FIG. 31 is a diagram illustrating a configuration example of the similarity learning unit 14d included in the search device according to the third embodiment.
  • the configuration of the search device according to the third embodiment other than the similarity learning unit 14d is the same as that of the search device 1 according to the first embodiment. Therefore, description of components other than the similarity learning unit 14d is omitted.
  • the similarity learning unit 14d is obtained by adding a used component selection unit 43 to the similarity learning unit 14 described in the first embodiment.
  • FIG. 32 is a flowchart illustrating an example of the operation of the similarity learning unit 14d included in the search device according to the third embodiment.
  • the flowchart shown in FIG. 32 is obtained by adding step S51 to the flowchart shown in FIG. Since the processes other than step S51 are the same as the processes included in the flowchart illustrated in FIG. 8, the same step numbers as those of the corresponding processes in FIG. 8 are assigned and the description is omitted.
  • Step S51 is a use component selection process for each item value.
  • the used component selection unit 43 calculates the similarity between the item values from the extraction result by the used component extraction unit 41 based on the used component selection definition 44, Select the extraction result to use.
  • FIG. 33 is a diagram illustrating an example of the used component selection definition 44.
  • the used component selection definition 44 includes at least a specification item 3301 and a related component number list 3302 corresponding thereto.
  • the used component selection definition 44 is created in advance by, for example, a designer.
  • the use component selection definition 44 may be created using a device external to the search device, for example, a personal computer, or the search device has a function of creating the use component selection definition 44. May be created by the designer.
  • step S ⁇ b> 51 the used component selection unit 43 writes the related component number list 3302 associated with the corresponding specification item of the used component selection definition 44 among the components corresponding to the specification item value extracted in step S ⁇ b> 12. Select the part with the part number.
  • the used component selection unit 43 outputs the selection result to the similarity calculation unit 42.
  • step S13 the similarity learning unit 14d does not calculate the similarity between the item values for all the item values extracted by the used component extraction unit 41, but targets the item values selected by the used component selection unit 43. , Calculate the similarity between the item values.
  • FIG. 34 is a diagram illustrating a concept of the specification similarity learning process executed by the similarity learning unit 14d of the search device according to the third embodiment.
  • the similarity changes depending on which of the specification item “rated output” and the specification item “rated rotation speed” is focused on. That is, focusing on the “rated output”, it can be said that the similarity is high because the component PA010 and the component PA011 are common.
  • focusing on the “rated rotation speed” since the model X is composed of the components PB020 and PB021, and the model Y is composed of the components PC020 and PC021, the two have no commonality and low similarity. It can be said that.
  • the similarity learning unit 14d improves the calculation accuracy of the similarity data 15 by selecting the characteristic component group for each specification item and calculating the similarity using the used component selection definition 44. be able to.
  • the similarity learning unit 14d includes the used component selection unit 43, and the used component selection unit 43 selects a characteristic component group for each specification item, and Calculate the similarity between values. Thereby, the calculation accuracy of the similarity data can be improved.
  • FIG. FIG. 35 is a diagram illustrating a configuration example of a search device according to the fourth embodiment.
  • the search device 1e according to the fourth embodiment is obtained by replacing the similar specification search unit 16 of the search device 1a shown in FIG. 19 with a similar specification search unit 16e, and further adding a special specification input unit 51.
  • the configuration of the search device 1e other than the special specification input unit 51 and the similar specification search unit 16e is the same as that of the search device 1a.
  • FIG. 36 is a flowchart illustrating an example of a search operation by the search device 1e according to the fourth embodiment.
  • the flowchart shown in FIG. 36 is obtained by adding step S61 to the flowchart shown in FIG. Since the processes other than step S61 are the same as the processes included in the flowchart shown in FIG. 12, the same step numbers as those of the corresponding processes in FIG. 20 are assigned and the description is omitted.
  • step S61 the special specification input unit 51 receives an input of a special specification from a designer.
  • the search device 1e displays the specification input screen shown in FIG. 37 on a display unit not shown in FIG.
  • the special specification input unit 51 waits for an operation performed by the designer with the display unit displaying the specification input screen.
  • the specification input screen shown in FIG. 37 has a configuration in which a special specification input field 3701 is added to the specification input screen shown in FIG.
  • the specification input screen of FIG. 37 is displayed at the start of step S21.
  • the designer inputs a series name, a rated output, and the like to the search device 1e, and inputs special specifications.
  • the special specification input unit 51 When the input operation of the special specification by the designer is completed, the special specification input unit 51 generates data indicating the content input in the special specification input field 3701 and outputs the data to the similar specification search unit 16e.
  • FIG. 38 is a diagram illustrating a configuration example of the similar specification search unit 16e included in the search device 1e according to the fourth embodiment.
  • the similar specification search unit 16e is obtained by replacing the specification similarity calculation unit 61 of the similar specification search unit 16 (see FIG. 14) described in the first embodiment with a special specification similarity calculation unit 81 and an extended specification similarity calculation unit 82. It is.
  • the special specification similarity calculation unit 81 calculates the similarity between the input special specification data 83 output from the special specification input unit 51 and the special specification of the past model stored in the product design database 13. Based on the similarity of the special specification calculated by the special specification similarity calculation unit 81 and the extended similarity weight data 84, the extended specification similarity calculation unit 82 stores the specifications of the past models stored in the product design database 13. And the input specification data 63 output from the input unit 12 are calculated.
  • FIG. 39 is a diagram showing an example of the extended similarity weight data 84.
  • the extended similarity weight data 84 includes a specification item 3901 and a similarity weight 3902.
  • the extended similarity weight data of the example shown in FIG. 39 is a weight coefficient for each of the series name, the rated output, the rated rotation speed, the brake, and the special specification, which are the specification items included in the specification list 131 of the product design database 13. Contains some similarity weights. The weighting of each specification item shall be manually defined.
  • the search result may be evaluated by trial operation using the temporarily set similarity weight, and the value of each similarity weight may be adjusted based on the evaluation result.
  • FIG. 40 is a flowchart illustrating an example of the operation of the similar specification search unit 16e included in the search device according to the fourth embodiment.
  • the flowchart shown in FIG. 40 is obtained by replacing step S32 of the flowchart shown in FIG. 16 with steps S71 and S72. Since the processes other than steps S71 and S72 are the same as the processes included in the flowchart shown in FIG. 16, the same step numbers as those of the corresponding processes in FIG. 16 are assigned and the description is omitted.
  • Step S71 is a special specification similarity calculation process.
  • the special specification similarity calculation unit 81 calculates the similarity between the special specification of the past model stored in the product design database 13 and the input special specification data 83. Specifically, the special specification similarity calculation unit 81 calculates the degree of similarity SpecialSimSpec (SSinp, SSmx) between the input special specification SSinp and the special specification SSmx of the model mx according to the following equation (3).
  • SSinp (t1) and SSmx (t2) are the t1st and t2th texts when each special specification is separated by a reading point (,), and SSim (SSinp (t1), SSmx (t2)) is , Is the edit distance between these texts.
  • MAX (1-SSim (SSinp (t1), SSmx (t2)) / L) indicates the maximum value and the value at t2 of the expression on the left with respect to SSinp (t1).
  • L is the total number of characters of the texts SSinp (t) and SSmx (t)
  • n indicates the number of texts when the input special specification is delimited by reading points (,).
  • the calculation of the edit distance between texts is performed using a known method, for example, a method disclosed in Patent Document “International Publication No. WO 2015/040793”.
  • FIG. 41 is a diagram illustrating a concept of the special specification similarity calculation performed by the special specification similarity calculation unit 81 of the similar specification search unit 16e included in the search device according to the fourth embodiment.
  • the special specification similarity calculation unit 81 divides each of the text indicated by the input special specification data 83 and the text corresponding to the special specification of the past model mx by a reading point, and , The similarity is calculated.
  • the special specification similarity calculation unit 81 divides each text into two, and calculates the similarity of the divided text.
  • the special specification similarity calculation unit 81 outputs the calculated average value of the similarities as the special specification similarity.
  • Step S72 is an extended item-specification similarity calculation process.
  • the extended specification similarity calculation unit 82 stores in the product design database 13 based on the similarity of the special specification calculated by the special specification similarity calculation unit 81 in step S71 and the extended similarity weight data 84.
  • the similarity between the specification of the past model and the input specification data 63 is calculated.
  • the extended specification similarity calculation unit 82 calculates the similarity ESimSpec (Sinp, SSinp) between the input specification Sinp and the input special specification SSinp, and the specification Smx and the special specification SSmx of the model mx according to the following equation (4). , Smx, SSmx).
  • Sim (Sinp (s), Smx (s)) is the s-th specification item Sinp (s) and Smx of the four types of specification items included in the specification list 131 as described in the first embodiment. This value is determined depending on whether or not (s) matches. That is, Sim (Sinp (s), Smx (s)) is “1” when Sinp (s) and Smx (s) match, and similarity data 15 shown in FIG. Is the value of the similarity included in the.
  • EWdef (s) is the value of the similarity weight corresponding to the s-th specification item defined in the extended similarity weight data 84.
  • step S33 in FIG. 40 the data sorting unit 62 sorts the similarity calculation results ESimSpec (Sinp, SSinp, Smx, SSmx) by the extended specification similarity calculation unit 82. That is, the data sorting unit 62 sorts the similarity calculation results ESimSpec (Sinp, SSinp, Smx, SSmx) so that they are sorted in descending order of similarity.
  • the search result details display unit 18 displays, for example, a search result of a similar specification having the configuration shown in FIG. 42 on the display unit, and presents the search result to the designer (FIG. 36, step S24).
  • the similar specification search unit 16e of the search device analyzes the special specification described in a natural sentence, which is a text, and calculates the similarity of the special specification. And searches for a past model having a specification similar to the specification specified by the designer in consideration of the similarity of the special specification. As a result, it is possible to search for past models having high similarity in consideration of special specifications, and search accuracy can be improved.
  • FIG. 43 is a diagram illustrating a configuration example of the similar specification search unit 16f included in the search device according to the fifth embodiment.
  • the configuration of the search device according to the fifth embodiment other than the similar specification search unit 16f is the same as that of the search device 1e according to the fourth embodiment. Therefore, description of components other than the similar specification search unit 16f will be omitted.
  • the similar specification search unit 16f is obtained by adding a weight adjustment unit 85 to the similar specification search unit 16e according to the fourth embodiment.
  • the weight adjustment unit 85 adjusts the extended similarity weight data 84 based on the input special specification data 83 and the item-specific keywords 86.
  • FIG. 44 is a flowchart illustrating an example of the operation of the similar specification search unit 16f included in the search device according to the fifth embodiment.
  • the flowchart shown in FIG. 44 is obtained by adding step S81 to the flowchart shown in FIG. Since the processes other than step S81 are the same as the processes included in the flowchart shown in FIG. 40, the same step numbers as those of the corresponding processes in FIG. 40 are assigned and the description is omitted.
  • Step S81 is similarity weight adjustment processing.
  • the weight adjusting unit 85 checks whether or not the input special specification data 83 includes the keyword registered as the item-specific keyword 86, and based on the check result, changes the value of the extended similarity weight data 84. adjust.
  • the extended specification similarity calculator 82 receives the extended similarity weight data 84 adjusted by the weight adjuster 85.
  • the weight adjustment unit 85 adjusts the extended similarity weight data 84 according to a procedure defined in advance. For example, when the keyword registered in the item-specific keyword 86 is included in the input special specification data 83, the weight adjustment unit 85 determines, among the similarity weights included in the extended similarity weight data 84, the input special specification data 83.
  • the similarity weight of the specification item corresponding to the keyword included in is changed to a large value.
  • One example of a process in which the weight adjusting unit 85 changes the similarity weight to a large value is a process of multiplying the similarity weight by a coefficient having a value larger than one.
  • FIG. 45 is a diagram illustrating an example of an item-specific keyword 86 used by the similar specification search unit 16f of the search device according to the fifth embodiment.
  • the item-specific keyword 86 includes a specification item 4501 and a keyword list 4502.
  • FIG. 46 is a diagram illustrating an example of a search result obtained by the search device according to the fifth embodiment.
  • the series name included in the information input using the input unit 12 and the special specification input unit 51 is “B series”
  • the rated output is “2.0 kW”
  • the rated rotational speed is “1000r”.
  • Min “ with brake ”,“ special brake torque ”, and the keyword list 4502 shown in FIG. 45.
  • the special specification is “brake torque special”, and “brake torque special” exists in the keyword list of the specification item “brake” of the item-specific keyword 86 shown in FIG. Therefore, the search result shown in FIG. 46 is obtained by adjusting the similarity weight 3902 corresponding to the brake of the specification item 3901 of the extended similarity weight data 84 shown in FIG. Has been done.
  • the reason why the similarity weight corresponding to the brake is adjusted to be twice is to simplify the explanation. It may be adjusted to another value.
  • the item-specific keyword 86 is created in advance by, for example, a designer.
  • the item-specific keywords 86 may be created using a device external to the search device, for example, a personal computer, or the search device has a function of creating the item-specific keywords 86, and is designed using this function. May be created by the user.
  • the similar specification search unit 16f of the search device includes the weight adjustment unit 85 that adjusts the similarity weight for each specification item based on the keyword included in the item and the text included in the special specification. . This makes it possible to calculate the similarity after adjusting the similarity weight according to the description content of the special specification, and to search for a past model having a high similarity.

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Abstract

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（１）であって、製品設計データベース（１３）が保持している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（１４）と、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（１２）と、入力部（１２）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類似性学習部（１４）による学習結果に基づいて検索する類似仕様検索部（１６）と、を備える。

Description

検索装置、検索方法および機械学習装置
　本発明は、過去の製品の仕様に関するデータの中から、入力されたデータが示す仕様と類似する仕様に関するデータを検索する検索装置、検索方法および機械学習装置に関する。
　顧客の要求仕様が多岐にわたる製品の設計現場では、新規に製品を設計する際、仕様が類似する過去の製品の設計事例のデータの一部を再利用することにより、設計作業の効率化および設計妥当性のチェックの簡易化を図っている。しかし、仕様が類似する過去の製品の設計事例のデータを効率よく検索するためには該当製品に関する深い知識が必要とされ、設計担当者の経験に依存する部分が大きい。
　そこで、設計者の経験によらずに効率よく過去の製品の設計事例のデータを検索するための技術として、特許文献１に記載の発明が提案されている。特許文献１に記載の発明は、過去の設計事例のデータを格納した設計事例ベースと、要求仕様から適用すべき設計仕様を判定する知識を格納した知識ベースと、知識ベースを用いて適用すべき設計仕様を判定する推論エンジンとを備え、要求仕様を構成する仕様項目間の設計上の制約および干渉関係を考慮して、類似する設計事例を検索する。
特開平８－２２１４３７号公報
　しかしながら、特許文献１に記載の発明では、要求仕様から適用すべき設計仕様を判定する知識をルールとして手作業で知識ベースに記述する必要があり、非常に手間がかかるという問題があった。
　本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザの作業負荷を低減することが可能な検索装置を得ることを目的とする。
　上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、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る。検索装置は、製品設計データベースが保持している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、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、を備える。また、検索装置は、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を備える。
　本発明にかかる検索装置は、ユーザの作業負荷を低減することができるという効果を奏する。
実施の形態１にかかる検索装置の構成例を示す図 実施の形態１にかかる検索装置を実現するハードウェア構成の一例を示す図 実施の形態１にかかる検索装置を実現するハードウェア構成の他の例を示す図 実施の形態１にかかる検索装置が備える類似性学習部の詳細構成の一例を示す図 実施の形態１にかかる検索装置が備える製品設計データベースの構成例を示す図 実施の形態１にかかる製品設計データベースが保持する仕様一覧の一例を示す図 実施の形態１にかかる製品設計データベースが保持する部品構成表の一例を示す図 実施の形態１にかかる検索装置が備える類似性学習部の動作の一例を示すフローチャート 実施の形態１にかかる検索装置が備える類似性学習部における項目値間類似度の計算方法の概念を示す図 実施の形態１にかかる検索装置が備える類似性学習部が生成する類似性データの一例を示す図 実施の形態１にかかる検索装置が備える類似性学習部が生成する類似性データの他の例を示す図 実施の形態１にかかる検索装置による検索動作の一例を示すフローチャート 実施の形態１にかかる検索装置が表示する仕様入力画面の一例を示す図 実施の形態１にかかる検索装置が備える類似仕様検索部の詳細構成の一例を示す図 実施の形態１にかかる検索装置の類似仕様検索部が使用する類似性重みデータの一例を示す図 実施の形態１にかかる検索装置が備える類似仕様検索部の動作の一例を示すフローチャート 実施の形態１にかかる検索装置の仕様類似性計算部による計算結果の一例を示す図 実施の形態１にかかる検索装置の検索結果表示部が表示する類似仕様検索結果の一例を示す図 実施の形態１にかかる検索装置の第１の変形例を示す図 実施の形態１にかかる第１の変形例の検索装置による検索動作の一例を示すフローチャート 実施の形態１にかかる第１の変形例の検索装置の検索結果詳細表示部が表示する類似仕様検索結果の一例を示す図 実施の形態１にかかる検索装置の第２の変形例を示す図 実施の形態１にかかる第２の変形例の検索装置による検索動作の一例を示すフローチャート 実施の形態１にかかる第２の変形例の検索装置が表示する類似性重みデータ変更画面の一例を示す図 実施の形態１にかかる第２の変形例の検索装置の検索結果詳細表示部が表示する類似仕様検索結果の一例を示す図 実施の形態２にかかる検索装置の構成例を示す図 実施の形態２にかかる検索装置における仕様類似性学習処理の一例を示すフローチャート 実施の形態２にかかる検索装置が表示する項目値間類似性調整画面の一例を示す図 実施の形態２にかかる検索装置の類似性調整部が出力する調整後類似性データの一例を示す図 実施の形態２にかかる検索装置が備える類似仕様検索部の構成例を示す図 実施の形態３にかかる検索装置が備える類似性学習部の構成例を示す図 実施の形態３にかかる検索装置が備える類似性学習部の動作の一例を示すフローチャート 実施の形態３にかかる検索装置の類似性学習部が使用する使用部品選択定義の一例を示す図 実施の形態３にかかる検索装置の類似性学習部が実行する仕様類似性学習処理の概念を示す図 実施の形態４にかかる検索装置の構成例を示す図 実施の形態４にかかる検索装置による検索動作の一例を示すフローチャート 実施の形態４にかかる検索装置が表示する仕様入力画面の一例を示す図 実施の形態４にかかる検索装置が備える類似仕様検索部の構成例を示す図 実施の形態４にかかる検索装置の類似仕様検索部が使用する拡張類似性重みデータの一例を示す図 実施の形態４にかかる検索装置が備える類似仕様検索部の動作の一例を示すフローチャート 実施の形態４にかかる検索装置が備える類似仕様検索部の特殊仕様類似性計算部が行う特殊仕様類似度計算の概念を示す図 実施の形態４にかかる検索装置の検索結果詳細表示部が表示する類似仕様検索結果の一例を示す図 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の構成例を示す図 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の動作の一例を示すフローチャート 実施の形態５にかかる検索装置の類似仕様検索部が使用する項目別キーワードの一例を示す図 実施の形態５にかかる検索装置による検索結果の一例を示す図
　以下に、本発明の実施の形態にかかる検索装置、検索方法および機械学習装置を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
実施の形態１．
　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。
　制御部１１は、検索装置１が実行する全体の処理を制御するものであり、本実施の形態では、入力部１２、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を制御する。
　入力部１２は、製品設計データベース１３が保持しているデータの中から必要なデータを検索するための条件として、製品の仕様の情報をユーザに入力させるために設けられている。入力部１２は、ユーザにより入力される製品の仕様の情報を取得する。入力部１２が取得する製品の仕様の情報は、新たに設計される製品の仕様を表す情報が想定される。
　製品設計データベース１３は、過去に設計された製品の仕様に関するデータを保持する。製品設計データベース１３が保持するデータの詳細については後述する。
　類似性学習部１４は、製品設計データベース１３が保持しているデータを解析して製品仕様の項目値の間の類似性を学習し、類似仕様検索部１６での検索処理で使用される類似性データ１５を生成する。製品仕様の項目値とは、製品の仕様を表す各項目の値である。この類似性学習部１４は、機械学習装置を構成する。
　類似仕様検索部１６は、入力部１２が取得した情報が示す仕様と類似する仕様を示す仕様データを、類似性学習部１４による学習結果である類似性データ１５に基づいて、製品設計データベース１３が保持している仕様データ群の中から検索する。
　検索結果表示部１７は、類似仕様検索部１６による検索結果を表示する。
　なお、本実施の形態では、検索装置１の内部に製品設計データベース１３が存在する構成を前提として説明を行うが、製品設計データベース１３が検索装置１の外部に存在する構成であってもよい。例えば、検索装置１と製品設計データベース１３が通信ネットワークを介して接続され、検索装置１が通信ネットワークを介して製品設計データベース１３から必要なデータを取得する構成としてもよい。
　図２は、実施の形態１にかかる検索装置を実現するハードウェア構成の一例を示す図である。検索装置１は、図２に示した処理回路１０１、記憶装置１０２、入力装置１０３および表示装置１０４で実現される。
　処理回路１０１は、検索装置１において各種処理を実行する回路であり、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化されたプロセッサ、並列プログラム化されたプロセッサ、ＡＳＩＣ（Application　Specific　Integrated　Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable　Gate　Array）、またはこれらを組み合わせたものである。記憶装置１０２は、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリなどである。入力装置１０３は、キーボード、マウス、タッチパネルなどであり、検索装置１が動作するために必要な情報を入力可能な機器であればどのようなものでもよい。表示装置１０４は、ディスプレイ、液晶モニタ装置などである。表示装置１０４は、入力装置１０３を使用して入力された情報、類似仕様検索部１６による検索結果などをユーザが参照可能な機器であればどのようなものでもよく、プロジェクタなどでも構わない。
　検索装置１の制御部１１、類似性学習部１４および類似仕様検索部１６は処理回路１０１で実現される。製品設計データベース１３は記憶装置１０２で実現される。なお、記憶装置１０２は、類似性データ１５、入力部１２を介してユーザにより入力された情報、類似仕様検索部１６による検索結果なども保持する。入力部１２は入力装置１０３で実現され、検索結果表示部１７は表示装置１０４で実現される。
　なお、検索装置１の制御部１１、類似性学習部１４および類似仕様検索部１６の全て、または一部を汎用のプロセッサとメモリで実現することも可能である。この場合、検索装置１のハードウェア構成は図３に示したものとなる。図３は、実施の形態１にかかる検索装置を実現するハードウェア構成の他の例を示す図である。
　図３に示したプロセッサ２０１は、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰ（Digital　Signal　Processor）ともいう）、システムＬＳＩ（Large　Scale　Integration）などである。メモリ２０２は、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable　Programmable　Read　Only　Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Electrically　Erasable　Programmable　Read　Only　Memory）などである。図３に示した記憶装置１０２、入力装置１０３および表示装置１０４は、図２に示した記憶装置１０２、入力装置１０３および表示装置１０４と同様のものである。
　図３に示した構成のハードウェアは、タブレットＰＣ（Personal　Computer）、デスクトップＰＣ、または、サーバクライアント型のサーバおよびクライアントＰＣであってもよい。制御部１１、類似性学習部１４および類似仕様検索部１６を図３に示したプロセッサ２０１およびメモリ２０２で実現する場合、プロセッサ２０１を制御部１１、類似性学習部１４および類似仕様検索部１６として機能させるためのプログラムをメモリ２０２などに格納しておく。そして、プロセッサ２０１が、メモリ２０２に格納されているプログラムを読み出して実行することにより、制御部１１、類似性学習部１４および類似仕様検索部１６を実現する。
　なお、後述する実施の形態２以降の各実施の形態にかかる検索装置も、図２または図３に示した構成のハードウェアで実現される。
　以下、実施の形態１にかかる検索装置１の動作について説明する。まず、類似性学習部１４による仕様類似性学習処理について説明し、つぎに、検索装置１による検索動作について説明する。以下では、モータの設計を行う場合の検索動作の例を説明するが、後述する製品設計データベース１３が保持するデータに相当するデータを有する製品であれば、本発明を適用できる。
（類似性学習部１４による仕様類似性学習処理）
　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。
　図５は、実施の形態１にかかる検索装置１が備える製品設計データベース１３の構成例を示す図である。製品設計データベース１３は、過去に設計された製品の仕様を列挙した仕様一覧１３１と、各製品の部品構成を記録した部品構成表１３２とを含む。仕様一覧１３１は仕様データに相当する。仕様一覧１３１の一例を図６に示し、部品構成表１３２の一例を図７に示す。
　図６は、実施の形態１にかかる製品設計データベース１３が保持する仕様一覧の一例を示す図である。仕様一覧１３１は、少なくとも、個々の製品を識別するための機種ＩＤ（Identification）６０１と、仕様が類似する特定の製品をまとめた製品群の名称であるシリーズ名６０２と、各シリーズの製品の定格出力６０３と、各シリーズの製品の定格回転速度６０４と、各シリーズの製品が電磁ブレーキを有するか否かを示すブレーキ６０５と、各シリーズの製品が有する特殊な仕様を示す特殊仕様６０６とを含む。特殊仕様６０６には、自然文、すなわちテキストデータが格納される。特殊仕様６０６が‘－’となっているシリーズは特殊な仕様を示すテキストデータが格納されていないことを意味する。実際のモータには、最高回転速度、オイルシールの有無、軸端の形状など多数の仕様項目が存在するが、以下では説明を簡便化するため、図６に示した６種類の項目のうち、特殊仕様６０６を除いた５種類の項目のみを用いる。なお、検索に用いる項目は１つ以上であればいくつでもよい。以下、同じシリーズに属する製品、すなわち、同じ機種ＩＤが付与されている製品群をまとめて機種と称する場合がある。
　図７は、実施の形態１にかかる製品設計データベース１３が保持する部品構成表の一例を示す図である。部品構成表１３２は、少なくとも、個々の製品を識別するための機種ＩＤ６０１と、部品階層７０１と、個々の部品を識別するための部品ＩＤ７０２と、部品名称７０３と、１つの製品で使用される部品の数を示す個数７０４とを含む。部品構成表１３２は、機種ＩＤ６０１に対応する各製品を構成する部品の情報である。部品構成表１３２に含まれる機種ＩＤ６０１は仕様一覧１３１に含まれる機種ＩＤ６０１と同じものである。仕様一覧１３１と部品構成表１３２で共通のコードを機種ＩＤ６０１として用いるものとする。部品階層７０１は、部品を階層化して管理する場合に部品がどの階層に属するのかを示す。例えば、製品が複数種類の第１の部品で構成され、また、ある第１の部品が複数の第２の部品で構成されている場合、第１の部品の部品階層７０１は‘１’となり、第２の部品の部品階層７０１は‘２’となる。さらに、第２の部品が第３の部品で構成されている場合、第３の部品の部品階層７０１は‘３’となる。実際のモータには、素材、寸法などその他の項目も含まれているが、以下では説明を簡便化するため、図７に示した５種類の項目のみを用いる。
　図８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の動作の一例を示すフローチャートであり、仕様類似性学習処理の手順を示している。例えば、仕様類似性学習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、類似性学習部１４は、図８に示した仕様類似性学習処理を開始する。
　類似性学習部１４は、仕様類似性学習処理を開始すると、まず、仕様一覧取得処理を実行する（ステップＳ１１）。具体的には、使用部品抽出部４１が、製品設計データベース１３から図６に示した内容の仕様一覧１３１を取得する。
　次に、類似性学習部１４は、ステップＳ１２およびＳ１３の処理を、仕様一覧１３１に含まれる仕様項目ごとに繰り返す。具体的には、類似性学習部１４は、シリーズ名６０２、定格出力６０３および定格回転速度６０４の各仕様項目について、ステップＳ１２およびＳ１３の処理を繰り返す。このとき、類似性学習部１４は、ステップＳ１２の処理を、仕様項目に属する仕様項目値ごとに繰り返す。例えば、仕様項目Ａに仕様項目値ａ１、ａ２およびａ３が属している場合、類似性学習部１４は、仕様項目Ａを対象としてステップＳ１２およびＳ１３の処理を実行するときに、ステップＳ１２の処理を仕様項目値ａ１、ａ２およびａ３のそれぞれについて繰り返し実行する。類似性学習部１４は、ステップＳ１２では、仕様項目値に対応する部品を部品構成表１３２から抽出する。類似性学習部１４は、ステップＳ１３では、後述する方法を用いて、項目値間の類似性を計算する。ステップＳ１２は使用部品抽出部４１が実行する処理、ステップＳ１３は類似性計算部４２が実行する処理である。
　例えば、図６に示した仕様一覧１３１のシリーズ名６０２にはＡシリーズ，Ｂシリーズ，Ｃシリーズ，Ｄシリーズ，…が含まれている。そのため、類似性学習部１４は、シリーズ名６０２を対象として行うステップＳ１２およびＳ１３の処理では、Ａシリーズ，Ｂシリーズ，Ｃシリーズ，Ｄシリーズ，…に対してステップＳ１２の処理を繰り返し実行して対応する部品を抽出し、その後、抽出した部品を用いて項目値間の類似性を計算する。
　ここで、Ａシリーズを対象としたステップＳ１２の処理の場合、Ａシリーズには、機種ＩＤが‘１’の製品、機種ＩＤが‘２’の製品が存在する。そのため、類似性学習部１４は、機種ＩＤが‘１’の製品で使用される全ての部品と、機種ＩＤが‘２’の製品で使用される全ての部品とを図７に示した部品構成表１３２から取得する。例えば、機種ＩＤが‘１’の製品で使用される部品は、部品ＩＤがＰＡ００１，ＰＡ００２，ＰＡ００３，ＰＡ００４，…の部品が該当する。
　また、図６に示した仕様一覧１３１の定格出力６０３には３．５ｋＷ，２．０ｋＷ，１．５ｋＷ，４００Ｗ，…が含まれている。そのため、類似性学習部１４は、定格出力６０３を対象として行うステップＳ１２およびＳ１３の処理では、３．５ｋＷ，２．０ｋＷ，１．５ｋＷ，４００Ｗ，…に対してステップＳ１２の処理を実行して対応する部品を抽出し、その後、抽出した部品を用いて項目値間の類似性を計算する。
　ここで、２．０ｋＷを対象としたステップＳ１２の処理の場合、定格出力が２．０ｋＷの製品には、機種ＩＤが‘２’の製品と、機種ＩＤが‘３’の製品と、機種ＩＤが‘４’の製品とが存在する。そのため、類似性学習部１４は、機種ＩＤが‘２’の製品で使用される全ての部品と、機種ＩＤが‘３’の製品で使用される全ての部品と、機種ＩＤが‘４’の製品で使用される全ての部品とを図７に示した部品構成表１３２から取得する。
　ステップＳ１３において、類似性計算部４２は、処理対象の仕様項目に含まれる各仕様項目値に対して使用部品抽出部４１がステップＳ１２を実行して取得した使用部品のデータに基づいて、項目値間の類似性、すなわち仕様項目値同士がどの程度類似しているのかを示す値を計算する。以下、類似性計算部４２が計算する値を類似度と称する。類似性計算部４２は、下記の式（１）に従って、仕様項目値Ｖａと仕様項目値Ｖｂの類似度である項目値間類似度ＳｉｍＳｐｅｃＶａｌｕｅ(Ｖａ，Ｖｂ)の値を計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　ここで、Ｐａｒｔｓ(Ｖ)は仕様項目値としてＶを持つ機種全体で使用している部品の集合である。また、Ｃｏｕｎｔ(Ｐ)は、部品集合Ｐにおける部品の種類数である。図９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における項目値間類似度の計算方法の概念を示す図である。例えば、Ａシリーズの機種で使用している部品が、ＰＡ００１，ＰＡ００２，…，ＰＡ０９０の９０種類あり、Ｂシリーズの機種で使用している部品が、ＰＢ００１，ＰＢ００２，…，ＰＢ０８０の８０種類あるとする。これらのうち、７０種類の部品が共通である場合には、ＳｉｍＳｐｅｃＶａｌｕｅ(‘Ａシリーズ’，‘Ｂシリーズ’)＝７０／(９０＋８０－７０)＝０．７となる。
　ＡシリーズおよびＢシリーズを対象として項目値間類似度を計算する場合の例を説明したが、ＡシリーズおよびＢシリーズの他にもシリーズが存在する場合、ステップＳ１３では、すべてのシリーズの組み合わせについて、項目値間類似度を計算する。例えば、ＡシリーズおよびＢシリーズの他にＣシリーズが存在する場合、類似性計算部４２は、ＡシリーズとＢシリーズの項目値間類似度、ＡシリーズとＣシリーズの項目値間類似度、および、ＢシリーズとＣシリーズの項目値間類似度を計算する。
　ステップＳ１３において、類似性計算部４２は、すべての仕様項目値の組み合わせについて項目値間類似度を計算し終えたら、計算した全ての項目値間類似度を含んだ類似性データ１５を生成して出力する。
　このように、類似性学習部１４は、製品設計データベース１３が保持している仕様データ群である仕様一覧１３１、および部品構成表１３２を解析し、製品の仕様を表す仕様項目のそれぞれについて、同じ仕様項目の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。すなわち、類似性学習部１４は、製品設計データベース１３が保持している仕様データ群に基づいて、同じ使用項目の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。
　図１０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が生成する類似性データ１５の一例を示す図である。類似性データ１５は、少なくとも仕様項目、仕様項目値＃１、仕様項目値＃２および類似度を含む。なお、以下の例では、仕様項目値間の類似性は１対１の関係、すなわち、１つの仕様項目同士についての類似性とするが、類似性計算部４２は、図１１に示すように複数の仕様項目の組合せ同士について同様の類似度を計算して類似性データ１５を生成してもよい。図１１は、シリーズ名と定格出力の組み合わせについての類似度、および、定格出力と定格回転速度の組み合わせについての類似度を含む類似性データ１５の例を示している。
（検索装置１による検索動作）
　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。
　検索装置１が検索処理を開始すると、まず、入力部１２が、仕様入力を受け付ける、すなわち、ユーザである設計者により入力される仕様項目値を検索条件として受け付ける（ステップＳ２１）。このステップＳ２１において、検索装置１は、例えば、図１３に示した仕様入力画面を図１では記載を省略した表示部に表示し、ユーザにより仕様項目値が入力されるのを待つ。なお、表示部は、図２および図３に示した表示装置１０４により実現される。図１３に示した仕様入力画面は、シリーズ名の入力欄１３０１、定格出力の入力欄１３０２、定格回転速度の入力欄１３０３およびブレーキの有無の入力欄１３０４を含む。図１３に示した仕様入力画面の例ではプルダウンメニューを選択することで仕様項目値を入力する構成としているが、どのような方法で入力させる構成であってもよい。他システム、例えば営業システムとの連携により、受注データをもとに仕様項目値を自動的に設定してもよい。
　入力部１２による仕様項目値の入力の受け付けが終了すると、次に、類似仕様検索部１６が類似仕様の検索を行う（ステップＳ２２）。すなわち、類似仕様検索部１６は、類似性データ１５およびステップＳ２１で入力された仕様項目値に基づいて製品設計データベース１３を検索し、ステップＳ２１で入力された仕様項目値が示す仕様に類似する仕様の機種を特定する。以下、類似仕様検索部１６による検索処理の詳細について説明する。
　図１４は、実施の形態１にかかる検索装置１が備える類似仕様検索部１６の詳細構成の一例を示す図である。類似仕様検索部１６は、仕様類似性計算部６１およびデータ整列部６２を備える。
　仕様類似性計算部６１は、類似性学習部１４で生成された類似性データ１５と、類似性重みデータ６５とに基づいて、製品設計データベース１３に格納されている機種である過去機種の仕様の各々について、入力部１２から出力される入力仕様データ６３で示される仕様との類似性を計算する。入力仕様データ６３は、ステップＳ２１で入力部１２が入力を受け付けた各仕様項目値を含むデータである。類似性重みデータ６５の詳細については別途説明する。
　データ整列部６２は、仕様類似性計算部６１における計算結果、すなわち、各過去機種の仕様の類似性を、類似性が高い順に並び替え、並べ替えを行った後の各過去機種の仕様の類似性を類似仕様検索結果６４として出力する。
　図１５は、実施の形態１にかかる検索装置１の類似仕様検索部１６が使用する類似性重みデータの一例を示す図である。類似性重みデータ６５は、仕様項目１５０１および類似性重み１５０２を含む。図１５に示した例の類似性重みデータ６５では、製品設計データベース１３の仕様一覧１３１に含まれる仕様項目であるシリーズ名、定格出力、定格回転速度およびブレーキのそれぞれについての重み係数である類似性重みを含んでいる。これらの類似性重みは、後述する仕様の類似性を計算する際に使用される。各仕様項目の重み付けについては人手により定義するものとする。例えば、検索装置１が類似性重みデータ６５を作成する機能を有し、この機能を使用して設計者が類似性重みデータ６５を作成するようにする。外部の装置、例えばパーソナルコンピュータを使用して設計者が類似性重みデータ６５を作成してもよい。検索装置１の運用を開始する際に、仮設定した類似性重みを用いた試運用で検索結果を評価し、その評価結果にもとづいて各類似性重みの値を調整するようにしてもよい。
　図１６は、実施の形態１にかかる検索装置１が備える類似仕様検索部１６の動作の一例を示すフローチャートであり、類似仕様検索処理の手順を示している。例えば、類似仕様の検索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、類似仕様検索部１６は、図１６に示した類似仕様検索処理を開始する。
　類似仕様検索部１６は、類似仕様検索処理を開始すると、まず、仕様一覧取得処理を実行する（ステップＳ３１）。具体的には、仕様類似性計算部６１が、製品設計データベース１３から仕様一覧１３１を取得する。
　次に、類似仕様検索部１６は、ステップＳ３２の処理を、仕様一覧１３１に含まれる過去機種ごとに繰り返す。例えば、仕様一覧１３１に機種ＩＤが１から５の機種が含まれている場合、類似仕様検索部１６は、機種ＩＤが１から５の５種類の過去機種のそれぞれについて、ステップＳ３２の処理を実行し、後述する項目別仕様類似性を計算する。
　ステップＳ３２において、類似仕様検索部１６の仕様類似性計算部６１は、類似性データ１５および類似性重みデータ６５に基づいて、製品設計データベース１３に格納された過去機種の仕様と入力仕様データ６３との類似性を計算する。具体的には、仕様類似性計算部６１は、下記の式（２）に従って、入力仕様Ｓｉｎｐと、機種ｍｘの仕様Ｓｍｘとの類似度ＳｉｍＳｐｅｃ(Ｓｉｎｐ，Ｓｍｘ)を計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　ここで、Ｓｉｍ(Ｓｉｎｐ(ｓ)，Ｓｍｘ(ｓ))は、仕様一覧１３１に含まれる４種類の仕様項目のうちｓ番目の仕様項目Ｓｉｎｐ(ｓ)とＳｍｘ(ｓ)とが一致するかどうかにより決まる値である。Ｓｉｍ(Ｓｉｎｐ(ｓ)，Ｓｍｘ(ｓ))は、Ｓｉｎｐ(ｓ)とＳｍｘ(ｓ)とが一致している場合は‘１’、不一致の場合は図１０に示した類似性データ１５に含まれる類似度の値となる。また、Ｗｄｅｆ(ｓ)は、類似性重みデータ６５で定義されたｓ番目の仕様項目に対応する類似性重みの値である。
　図１７は、実施の形態１にかかる検索装置１が備える類似仕様検索部１６の仕様類似性計算部６１による計算結果の一例を示す図である。図１７に示した例は、図１３に示した内容の仕様が上記のステップＳ２１で入力された場合に、図６に示した仕様一覧１３１の機種ＩＤが‘１’，'２'，‘３'の各機種との類似度ＳｉｍＳｐｅｃを仕様類似性計算部６１が計算した結果を表している。
　図１３に示した内容の仕様では、シリーズ名が「Ａシリーズ」、定格出力が「２．０ｋＷ」、定格回転速度が「２０００ｒ／ｍｉｎ」、ブレーキが「なし」である。そのため、例えば、機種ＩＤが「１」の過去機種は、図６に示した内容より、シリーズ名、定格回転速度およびブレーキの仕様が一致し、これらの仕様項目の類似度は「１」となる。一方、定格出力の仕様は不一致となり、定格出力の類似度は、図１０に示した類似性データ１５に含まれている、定格出力３．５ｋＷと２．０Ｋｗの類似度「０．０５」となる。
　図１７に示した計算結果の例では、機種ＩＤが「１」の過去機種の類似度ＳｉｍＳｐｅｃ(Ｓｉｎｐ，Ｓｍ１)が０．８３、機種ＩＤが「２」の過去機種の類似度ＳｉｍＳｐｅｃ(Ｓｉｎｐ，Ｓｍ２)が０．７５、機種ＩＤが「３」の過去機種の類似度ＳｉｍＳｐｅｃ(Ｓｉｎｐ，Ｓｍ３)が０．８９となる。機種ＩＤが「３」の過去機種は、シリーズ名が上記のステップＳ２１で入力されたシリーズ名とは異なるが、上述した類似性データ１５の効果により、この３機種の中では類似度が最も高くなる。
　図１６の説明に戻り、仕様類似性計算部６１が全ての過去機種に対してステップＳ３２の処理を実行した後、データ整列部６２は、仕様類似性計算部６１による類似性計算結果ＳｉｍＳｐｅｃ(Ｓｉｎｐ，Ｓｍｘ)を並べ替える（ステップＳ３３）。すなわち、データ整列部６２は、類似性計算結果ＳｉｍＳｐｅｃ(Ｓｉｎｐ，Ｓｍｘ)を、類似度が高いものから順番に整列するよう並び替える。
　図１２の説明に戻り、類似仕様検索部１６によるステップＳ２２の類似仕様検索処理が終了すると、検索結果表示部１７が、類似仕様の検索結果を表示し、設計者に検索結果を提示する（ステップＳ２３）。図１８は、実施の形態１にかかる検索装置１の検索結果表示部１７が表示する類似仕様検索結果の一例を示す図である。図１８は、類似仕様検索結果をステップＳ２１で入力された仕様とともに表示する例を示している。図１８に示した例では、過去機種の機種ＩＤと上述した類似度ＳｉｍＳｐｅｃ(Ｓｉｎｐ，Ｓｍｘ)である類似性スコアとを、類似性スコアの高い順に並べて表示している。なお、過去機種の数が多い場合、検索結果表示部１７は、類似性スコアが予め定められた値よりも大きいものを抽出して表示してもよいし、類似性スコアが最も高いものから順番に、予め決められた数の過去機種を抽出して表示するようにしてもよい。設計者は、検索結果表示部１７に表示された検索結果をもとに、要求仕様と類似する機種を適宜選択し、要求仕様を満たす新機種を設計する。
　また、検索装置１は、類似仕様検索部１６による検索結果を表示する際、なぜその機種が検索されたかを明示するため、検索結果の根拠となる検索スコアを詳細表示する構成としてもよい。図１９は、実施の形態１にかかる検索装置の第１の変形例を示す図である。図１９に示した検索装置１ａは、図１に示した検索装置１の検索結果表示部１７を検索結果詳細表示部１８に置き換えたものである。検索装置１ａの検索結果詳細表示部１８以外の構成は検索装置１と同様である。
　図２０は、実施の形態１にかかる第１の変形例の検索装置１ａによる検索動作の一例を示すフローチャートである。図２０に示したフローチャートは、図１２に示したフローチャートのステップＳ２３をステップＳ２４に置き換えたものである。ステップＳ２３は検索結果詳細表示部１８が実行する処理である。すなわち、ステップＳ２３において、検索結果詳細表示部１８は、類似仕様検索部１６から出力される検索結果に基づく表示を行い、設計者に類似仕様の検索結果を提示する。検索結果詳細表示部１８は、例えば、図２１に示す構成の類似仕様の検索結果を表示する。図２１に示した例は、図１８に示した類似仕様検索結果の内容に加えて、検索スコアに相当する類似性スコアの詳細を表示するようにしたものである。検索結果詳細表示部１８は、類似仕様検索部１６による検索結果を検索結果に対応する類似度とともに表示する検索結果表示部に相当する。
　さらに、仕様類似性の重み付けを変更するための検索重み付け変更手段を検索装置１が備える構成とすることで、設計者が望む検索結果とするための検索条件の変更を容易にすることもできる。図２２は、実施の形態１にかかる検索装置の第２の変形例を示す図である。図２２に示した検索装置１ｂは、図１９に示した検索装置１ａに対して、検索重み付け変更手段である重みデータ変更部２１を追加したものである。検索装置１ｂの重みデータ変更部２１以外の構成は検索装置１ａと同様である。
　図２３は、実施の形態１にかかる第２の変形例の検索装置１ｂによる検索動作の一例を示すフローチャートである。図２３に示したフローチャートは、図２０に示したフローチャートのステップＳ２４の後にステップＳ２５を追加したものである。
　ステップＳ２５では、重みデータ変更部２１が、類似性重みの変更操作をユーザから受け付ける。このとき、重みデータ変更部２１は、例えば、図２４に示した類似性重みデータ変更画面を図２２では図示を省略した表示部に表示し、ユーザが類似性重みデータを修正するための操作を行うのを待つ。図２４は、シリーズ名の一致を重視する類似性重みに変更する場合の例を示している。具体的には、図２４は、シリーズ名の類似性重みを２．０から５．０に変更し、定格回転速度の類似性重みを１．５から１．０に変更する場合の例を示している。
　ステップＳ２５で類似性重みデータの変更操作を受け付けた場合、検索装置１ｂは、変更後の類似性重みデータを用いてステップＳ２２を実行して再検索を行い、ステップＳ２３で再検索結果を表示する。図２５は、類似性重みデータを変更して行った再検索の結果の一例を示す図である。上記のステップＳ２５で類似性重みを変更したことにより、設計者が意図したように、シリーズ名が一致する過去機種が上位の候補となっている。
　このように、本実施の形態にかかる検索装置は、過去に設計された製品に関するデータに基づいて、過去に設計された製品である過去機種の仕様の項目値間の類似性を学習する類似性学習部と、類似性学習部による学習結果である類似性データに基づいて、設計者により指定された仕様に類似する仕様を示す仕様データを検索する類似仕様検索部とを備える。これにより、特許文献１に記載されている知識ベースのような複雑なルールを設計者が事前に作成する必要が無くなり、再利用するデータの検索にかかる設計者の作業負荷を低減することができる。また、設計者の経験によらない効率的な検索を実現できる。
　また、本実施の形態にかかる検索装置は、図１９に示した構成として、類似仕様検索結果に加えて類似性スコアの詳細を表示するようにした場合、検索結果の根拠を設計者に報知することができる。
　また、本実施の形態にかかる検索装置は、図２２に示した構成として、類似仕様検索結果に加えて類似性スコアの詳細を表示し、さらに、仕様項目ごとの類似性の重み付けの変更を受け付けるようにした場合、設計者が望む検索結果となるように検索条件を変更することが可能となる。
実施の形態２．
　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。
　検索装置１ｃが設計者により指定された仕様と類似する仕様の過去機種を検索する際の基本動作は検索装置１と同様である（図１２参照）。検索装置１ｃは、仕様類似性学習処理の一部の内容が検索装置１と異なる。
　図２７は、実施の形態２にかかる検索装置１ｃにおける仕様類似性学習処理の一例を示すフローチャートである。図２７に示したフローチャートは、図８に示したフローチャートに対してステップＳ４１を追加したものである。ステップＳ４１以外は実施の形態１で説明した仕様類似性学習処理と同様であるため、図８の対応する処理と同一のステップ番号を付して説明を省略する。
　ステップＳ４１では、項目値間の類似性を調整する。この調整は、類似性学習部１４による学習結果である類似性データ１５の調整であり、設計者が類似性調整部３１を用いて行う。類似性調整部３１は、ステップＳ４１を実行する場合、例えば、図２８に示した項目値間類似性調整画面を、図２６では記載を省略した表示部に表示させる。類似性調整部３１は、項目値間類似性調整画面を表示部に表示させた状態で設計者により操作が行われるのを待つ。設計者は、類似度の調整が必要な場合、調整を行いたい類似度について、調整後の類似度を入力し、入力が終わると保存ボタンを押下して操作を終了する。設計者は、類似度の調整が必要ない場合、調整後の類似度を入力せずに保存ボタンを押下するかキャンセルボタンを押下して操作を終了する。なお、図２８では、ＡシリーズとＢシリーズの類似度、および、ＡシリーズとＣシリーズの類似度がユーザにより調整される場合の例を示している。
　類似性調整部３１は、設計者による類似度を調整する操作が終了すると、調整後の類似度を含む全ての項目値間類似度を調整後類似性データ３２として出力する。図２９は、調整後類似性データ３２の一例を示す図である。調整後類似性データ３２は、実施の形態１で説明した類似性データ１５（図１０参照）に調整後類似度が追加された構成である。
　図３０は、実施の形態２にかかる検索装置１ｃが備える類似仕様検索部１６ｃの構成例を示す図である。類似仕様検索部１６ｃは実施の形態１で説明した類似仕様検索部１６（図１４参照）の仕様類似性計算部６１を仕様類似性計算部６１ｃとしたものである。仕様類似性計算部６１ｃは、類似性調整部３１で生成された調整後類似性データ３２と、類似性重みデータ６５とに基づいて、製品設計データベース１３に格納されている過去機種の仕様と入力部１２から出力される入力仕様データ６３との類似性を計算する。このとき、仕様類似性計算部６１ｃは、調整後類似性データ３２に含まれる調整後類似度を使用して計算を行う。仕様類似性計算部６１ｃによる類似性の計算方法は仕様類似性計算部６１による類似性の計算方法と同様であるため、説明を省略する。
　このように、本実施の形態にかかる検索装置１ｃは、類似性学習部１４による学習結果である類似性データ１５を調整する類似性調整部３１を備える。これにより、設計者が、強化したい類似性および抑制したい類似性を指定し、類似度の値を適宜調整できるようになる。また、検索装置１ｃによれば、設計者は、類似性データに調整を加えない場合であっても、適切な学習が行われているかどうか、類似性データ１５の値を個々に確認することができる。
実施の形態３．
　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。
　類似性学習部１４ｄは、実施の形態１で説明した類似性学習部１４に使用部品選択部４３を追加したものである。
　図３２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の動作の一例を示すフローチャートである。図３２に示したフローチャートは、図８に示したフローチャートに対してステップＳ５１を追加したものである。ステップＳ５１以外の処理は図８に示したフローチャートに含まれる各処理と同様であるため、図８の対応する処理と同一のステップ番号を付して説明を省略する。
　ステップＳ５１は、項目値別使用部品選択処理である。このステップＳ５１では、使用部品選択部４３が、使用部品選択定義４４に基づいて、使用部品抽出部４１による抽出結果の中から、類似性計算部４２が項目値間の類似性を計算する際に使用する抽出結果を選択する。図３３は、使用部品選択定義４４の一例を示す図である。図３３に示したように、使用部品選択定義４４は、少なくとも、仕様項目３３０１と、これに対応する関連部品番号一覧３３０２とを含む。使用部品選択定義４４は、例えば設計者により予め作成される。使用部品選択定義４４の作成は、検索装置の外部の装置、例えばパーソナルコンピュータを使用して行ってもよいし、使用部品選択定義４４を作成する機能を検索装置が有し、この機能を使用して設計者が作成するようにしてもよい。
　ステップＳ５１において、使用部品選択部４３は、ステップＳ１２で抽出される、仕様項目値に対応する部品のうち、使用部品選択定義４４の該当仕様項目に関連付けられた関連部品番号一覧３３０２に記された部品番号の部品を選択する。使用部品選択部４３は、選択結果を類似性計算部４２に出力する。
　ステップＳ１３において、類似性学習部１４ｄは、使用部品抽出部４１で抽出されたすべての項目値について項目値間の類似性を計算するのではなく、使用部品選択部４３が選択した項目値を対象として、項目値間の類似性を計算する。
　図３４は、実施の形態３にかかる検索装置の類似性学習部１４ｄが実行する仕様類似性学習処理の概念を示す図である。図３４に示した例では、機種Ｘと機種Ｙの仕様の類似性を計算するにあたり、仕様項目「定格出力」と仕様項目「定格回転速度」のいずれに着目するかにより類似性が変化する。すなわち、「定格出力」に着目すれば、部品ＰＡ０１０と部品ＰＡ０１１が共通であるため、類似性が高いといえる。一方、「定格回転速度」に着目すれば、機種Ｘは部品ＰＢ０２０および部品ＰＢ０２１で構成され、機種Ｙは部品ＰＣ０２０および部品ＰＣ０２１で構成されているため、両者に共通性がなく、類似性が低いといえる。類似性学習部１４ｄは、使用部品選択定義４４を用いて、仕様項目ごとにこれらの特徴的な部品群を選択した上で類似性を計算することにより、類似性データ１５の計算精度を向上させることができる。
　このように、本実施の形態にかかる検索装置において、類似性学習部１４ｄは、使用部品選択部４３を備え、使用部品選択部４３が仕様項目ごとに特徴的な部品群を選択した上で項目値間の類似性を計算する。これにより、類似性データの計算精度を向上させることができる。
実施の形態４．
　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３６は、実施の形態４にかかる検索装置１ｅによる検索動作の一例を示すフローチャートである。図３６に示したフローチャートは、図２０に示したフローチャートにステップＳ６１を追加したものである。ステップＳ６１以外の処理は図１２に示したフローチャートに含まれる各処理と同様であるため、図２０の対応する処理と同一のステップ番号を付して説明を省略する。
　ステップＳ６１では、特殊仕様入力部５１が、特殊仕様の入力を設計者から受け付ける。このとき、検索装置１ｅは、図３７に示した仕様入力画面を、図３５では図示を省略した表示部に表示する。特殊仕様入力部５１は、表示部が仕様入力画面を表示した状態で設計者により操作が行われるのを待つ。図３７に示した仕様入力画面は、図１３に示した仕様入力画面に特殊仕様の入力欄３７０１を追加した構成である。図３７の仕様入力画面は、ステップＳ２１の開始時に表示される。
　設計者は、検索装置１ｅにシリーズ名、定格出力などを入力するとともに、特殊仕様を入力する。特殊仕様入力部５１は、設計者による特殊仕様の入力操作が終了すると、特殊仕様の入力欄３７０１に入力された内容を示すデータを生成して類似仕様検索部１６ｅに出力する。
　図３８は、実施の形態４にかかる検索装置１ｅが備える類似仕様検索部１６ｅの構成例を示す図である。類似仕様検索部１６ｅは実施の形態１で説明した類似仕様検索部１６（図１４参照）の仕様類似性計算部６１を特殊仕様類似性計算部８１および拡張仕様類似性計算部８２に置き換えたものである。
　特殊仕様類似性計算部８１は、特殊仕様入力部５１から出力されたデータである入力特殊仕様データ８３と、製品設計データベース１３に格納された過去機種の特殊仕様との類似性を計算する。拡張仕様類似性計算部８２は、特殊仕様類似性計算部８１が計算した特殊仕様の類似性と、拡張類似性重みデータ８４とに基づいて、製品設計データベース１３に格納されている過去機種の仕様と入力部１２から出力される入力仕様データ６３との類似性を計算する。
　図３９は、拡張類似性重みデータ８４の一例を示す図である。拡張類似性重みデータ８４は、仕様項目３９０１および類似性重み３９０２を含む。図３９に示した例の拡張類似性重みデータは、製品設計データベース１３の仕様一覧１３１に含まれる仕様項目であるシリーズ名、定格出力、定格回転速度、ブレーキおよび特殊仕様のそれぞれについての重み係数である類似性重みを含んでいる。各仕様項目の重み付けについては人手により定義するものとする。検索装置１ｅの運用を開始する際に、仮設定した類似性重みを用いた試運用で検索結果を評価し、その評価結果にもとづいて各類似性重みの値を調整するようにしてもよい。
　図４０は、実施の形態４にかかる検索装置が備える類似仕様検索部１６ｅの動作の一例を示すフローチャートである。図４０に示したフローチャートは、図１６に示したフローチャートのステップＳ３２をステップＳ７１およびＳ７２に置き換えたものである。ステップＳ７１およびＳ７２以外の処理は図１６に示したフローチャートに含まれる各処理と同様であるため、図１６の対応する処理と同一のステップ番号を付して説明を省略する。
　ステップＳ７１は、特殊仕様類似性計算処理である。ステップＳ７１では、特殊仕様類似性計算部８１が、製品設計データベース１３に格納された過去機種の特殊仕様と入力特殊仕様データ８３との類似性を計算する。具体的には、特殊仕様類似性計算部８１は、下記の式（３）に従って、入力特殊仕様ＳＳｉｎｐと、機種ｍｘの特殊仕様ＳＳｍｘとの類似度ＳｐｅｃｉａｌＳｉｍＳｐｅｃ(ＳＳｉｎｐ，ＳＳｍｘ)を計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　ここで、ＳＳｉｎｐ(ｔ１)およびＳＳｍｘ(ｔ２)は、各特殊仕様を読点（、）で区切ったときのｔ１番目およびｔ２番目のテキストであり、ＳＳｉｍ(ＳＳｉｎｐ(ｔ１)，ＳＳｍｘ(ｔ２))は、これらのテキスト間の編集距離である。また、ＭＡＸ(１－ＳＳｉｍ(ＳＳｉｎｐ(ｔ１)，ＳＳｍｘ(ｔ２))／Ｌ)は、ＳＳｉｎｐ(ｔ１)に対して左記式の値が最大とｔ２での値を示す。また、ＬはテキストＳＳｉｎｐ(ｔ)およびＳＳｍｘ(ｔ)の文字数の合計であり、ｎは入力特殊仕様を読点（、）で区切ったときのテキストの個数を示す。なお、テキスト間の編集距離の計算は公知の手法、例えば、特許文献「国際公開第２０１５／０４０７９３号」に示される手法を用いて行う。
　図４１は、実施の形態４にかかる検索装置が備える類似仕様検索部１６ｅの特殊仕様類似性計算部８１が行う特殊仕様類似度計算の概念を示す図である。図４１に示したように、特殊仕様類似性計算部８１は、入力特殊仕様データ８３で示されるテキストおよび過去機種ｍｘの特殊仕様に対応するテキストのそれぞれを、読点で分割し、分割後のテキストについて、類似度を計算する。図４１に示した例では、特殊仕様類似性計算部８１は、各テキストを２つに分割し、分割後のテキストについて類似度を算出している。特殊仕様類似性計算部８１は、算出した類似度の平均値を特殊仕様の類似度として出力する。
　ステップＳ７２は、拡張項目別仕様類似性計算処理である。ステップＳ７２では、拡張仕様類似性計算部８２が、ステップＳ７１で特殊仕様類似性計算部８１が計算した特殊仕様の類似度と、拡張類似性重みデータ８４とに基づいて、製品設計データベース１３に格納された過去機種の仕様と入力仕様データ６３との類似性を計算する。具体的には、拡張仕様類似性計算部８２は、下記の式（４）に従って、入力仕様Ｓｉｎｐおよび入力特殊仕様ＳＳｉｎｐと、機種ｍｘの仕様Ｓｍｘおよび特殊仕様ＳＳｍｘとの類似度ＥＳｉｍＳｐｅｃ(Ｓｉｎｐ，ＳＳｉｎｐ，Ｓｍｘ，ＳＳｍｘ)を計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　ここで、Ｓｉｍ(Ｓｉｎｐ(ｓ)，Ｓｍｘ(ｓ))は、実施の形態１で説明したとおり、仕様一覧１３１に含まれる４種類の仕様項目のうちｓ番目の仕様項目Ｓｉｎｐ(ｓ)とＳｍｘ(ｓ)とが一致するかどうかにより決まる値である。すなわち、Ｓｉｍ(Ｓｉｎｐ(ｓ)，Ｓｍｘ(ｓ))は、Ｓｉｎｐ(ｓ)とＳｍｘ(ｓ)とが一致している場合は‘１’、不一致の場合は図１０に示した類似性データ１５に含まれる類似度の値となる。また、ＥＷｄｅｆ(ｓ)は、拡張類似性重みデータ８４で定義されたｓ番目の仕様項目に対応する類似性重みの値である。
　図４０のステップＳ３３では、データ整列部６２が、拡張仕様類似性計算部８２による類似性計算結果ＥＳｉｍＳｐｅｃ(Ｓｉｎｐ，ＳＳｉｎｐ，Ｓｍｘ，ＳＳｍｘ)を並べ替える。すなわち、データ整列部６２は、類似性計算結果ＥＳｉｍＳｐｅｃ(Ｓｉｎｐ，ＳＳｉｎｐ，Ｓｍｘ，ＳＳｍｘ)を、類似度が高いものから順番に整列するよう並び替える。
　検索結果詳細表示部１８は、例えば、図４２に示した構成の類似仕様の検索結果を表示部に表示させ、検索結果を設計者に提示する（図３６、ステップＳ２４）。
　このように、本実施の形態にかかる検索装置の類似仕様検索部１６ｅは、テキストである自然文で記載された特殊仕様を解析して特殊仕様の類似度を計算する特殊仕様類似性計算部８１を備え、特殊仕様の類似度も考慮して、設計者により指定された仕様に類似する仕様の過去機種を検索する。これにより、特殊仕様も考慮して類似性の高い過去機種を検索することが可能となり、検索精度を向上させることができる。
実施の形態５．
　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。
　類似仕様検索部１６ｆは、実施の形態４にかかる類似仕様検索部１６ｅに重み調整部８５を追加したものである。重み調整部８５は、入力特殊仕様データ８３および項目別キーワード８６に基づいて、拡張類似性重みデータ８４を調整する。
　図４４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の動作の一例を示すフローチャートである。図４４に示したフローチャートは、図４０に示したフローチャートにステップＳ８１を追加したものである。ステップＳ８１以外の処理は図４０に示したフローチャートに含まれる各処理と同様であるため、図４０の対応する処理と同一のステップ番号を付して説明を省略する。
　ステップＳ８１は、類似性重み調整処理である。ステップＳ８１では、重み調整部８５が、入力特殊仕様データ８３に項目別キーワード８６に登録されたキーワードが含まれているか否かを確認し、確認結果に基づいて拡張類似性重みデータ８４の値を調整する。拡張仕様類似性計算部８２には、重み調整部８５で調整された後の拡張類似性重みデータ８４が入力される。重み調整部８５は、事前に定義された手順により拡張類似性重みデータ８４を調整する。重み調整部８５は、例えば、項目別キーワード８６に登録されたキーワードが入力特殊仕様データ８３に含まれている場合、拡張類似性重みデータ８４に含まれる類似性重みのうち、入力特殊仕様データ８３に含まれているキーワードに対応する仕様項目の類似性重みを大きな値に変更する。重み調整部８５が類似性重みを大きな値に変更する処理の一例は、１よりも大きな値の係数を類似性重みに乗算する処理である。
　図４５は、実施の形態５にかかる検索装置の類似仕様検索部１６ｆが使用する項目別キーワード８６の一例を示す図である。項目別キーワード８６は、仕様項目４５０１およびキーワードリスト４５０２を含む。
　図４６は、実施の形態５にかかる検索装置による検索結果の一例を示す図である。図４６に示した例は、入力部１２および特殊仕様入力部５１を用いて入力された情報に含まれるシリーズ名が「Ｂシリーズ」、定格出力が「２．０ｋＷ」、定格回転速度が「１０００r／ｍｉｎ」、ブレーキが「あり」、特殊仕様が「ブレーキトルク特殊」であり、かつキーワードリスト４５０２が図４５に示したものである場合の検索結果を示している。
　上記の例では、特殊仕様が「ブレーキトルク特殊」であり、図４５に示した項目別キーワード８６の仕様項目「ブレーキ」のキーワードリストに「ブレーキトルク特殊」が存在する。そのため、図４６に示した検索結果は、図３９に示した拡張類似性重みデータ８４の仕様項目３９０１のブレーキに対応する類似性重み３９０２を２倍に調整して類似度を計算し、並べ替えを行ったものとなっている。ブレーキに対応する類似性重みを２倍に調整したのは説明を簡単化するためである。他の値に調整しても構わない。
　項目別キーワード８６は、例えば設計者により予め作成される。項目別キーワード８６の作成は、検索装置の外部の装置、例えばパーソナルコンピュータを使用して行ってもよいし、項目別キーワード８６を作成する機能を検索装置が有し、この機能を使用して設計者が作成するようにしてもよい。
　このように、本実施の形態にかかる検索装置の類似仕様検索部１６ｆは、項目別キーワードおよび特殊仕様に含まれるテキストに基づいて、仕様項目別の類似性重みを調整する重み調整部８５を備える。これにより、特殊仕様の記載内容に応じて類似性重みを調整した上で類似性の計算を行い、類似性の高い過去機種を検索することが可能となる。
　以上の実施の形態に示した構成は、本発明の内容の一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。
　１，１ａ，１ｂ，１ｃ，１ｅ　検索装置、１１　制御部、１２　入力部、１３　製品設計データベース、１４，１４ｄ　類似性学習部、１５　類似性データ、１６，１６ｃ，１６ｅ，１６ｆ　類似仕様検索部、１７　検索結果表示部、１８　検索結果詳細表示部、２１　重みデータ変更部、３１　類似性調整部、３２　調整後類似性データ、４１　使用部品抽出部、４２　類似性計算部、４３　使用部品選択部、４４　使用部品選択定義、５１　特殊仕様入力部、６１，６１ｃ　仕様類似性計算部、６２　データ整列部、６３　入力仕様データ、６４　類似仕様検索結果、６５　類似性重みデータ、８１　特殊仕様類似性計算部、８２　拡張仕様類似性計算部、８３　入力特殊仕様データ、８４　拡張類似性重みデータ、８５　重み調整部、８６　項目別キーワード。

Claims (12)

  1. 　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。
  2. 　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。
  3. 　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。
  4. 　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。
  5. 　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。
  6. 　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。
  7. 　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。
  8. 　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。
  9. 　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。
  10. 　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。
  11. 　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。
  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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