少数の正解事例しかない場合でも、それらをもとに効率良く十分な量の正解事例を蓄積していくことが課題である。例のカテゴリを推論する。知事例の推論結果が正しいか否かの判定を仰ぐための問い合わせを生成し、ユーザインタフェース21は、その問い合わせを画面に表示する。ユーザが判定結果を入力すると、中央コントローラ23は、判定された未知事例を、新たな正解事例として事例データベース26に記録する。的な情報を抽出し、未知事例について何らかの推論を行う学習器が学習対象として用いる事例を、準備するための技術に関する。徴が既にわかっている事例に対応し、未知事例とは、その特徴がわかっていない事例に対応する。白であるが、機械にとっては明白ではないような場合に、正解事例を準備する事例蓄積装置およびその方法に関する。以下に示すように、今までにいろいろと提案されている。論規則)を作成し、その基準を用いて未知の文書の分野を推定する方法。分類の統計的基準は、必ずしも人間に可読なものばかりではなく、ニューラルネットワークの重みや主成分分析におけるキーワードの組合せ等でも良い。(2)文書のフィルタリングを行うため、ユーザが必要な文書と必要でない文書を分けるプロセスを利用し、その時判別の手がかりとなったと考えられる単語の情報等を利用することにより、分類の統計的基準を生成してゆき、その基準を用いて新たな文書のフィルタリングを行う方法。報等を用いてタグづけの基準を生成し、その基準を用いてタグのついていない文書のタグづけを行う方法。素の情報等を用いて認識の基準を生成し、その基準を用いて未知のイメージファイルがどの文字に対応しているかを判定する方法。徴を判定するため、イメージファイルと正解の判定結果の対を用意し、そこから画素の情報を用いて判定の基準を生成し、その基準を用いて未知の画像がどの判定結果に属するかを判定する方法。【0004】これらの方法は、正解事例があるカテゴリに属するものとみなし、事例の特徴と正解のカテゴリとの対応関係を抽出し、この対応関係を用いて未知の事例のカテゴリを推論する枠組と考えることができる。現在まで様々な技術が提案されている。平5−324726、特開平6−131225、特開平6−348755、特開平7−36897、特開平7−36767、特開平7−49875、特開平7−78186、特開平7−114572、特開平7−192002、特開平8−153121等が挙げられる。【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述した従来の推論方法には、次のような問題がある。これらの推論方法はいずれも、正解事例が十分存在し、そこからカテゴライズのための有意な情報を抽出できる場合を想定している。度の高い推論規則を作るための十分な量(少なくとも各カテゴリについて100程度)の正解事例を用意するのは、かなりの労力を要する。平9−22414、特開平9−153049等の装置がある。これらはともに、学習器とユーザが協力して効率的に正解事例をつくる枠組ではなく、これらの装置では、簡単な操作で正解事例をためていくことはできない。【0008】また、タグつきコーパス(タグつきテキストを集めたデータベース)においても、精度の高いタグづけルールを作るための十分な量の文例を準備するのは困難である。定においては、文字の種類が数千種類におよぶため、それぞれの文字に対して、判定のための規則を構成できるような十分な量の正解を準備するのは難しい。【0009】通常、十分な量の正解事例がない場合には、なるべく正解率が高くなるような良い推論アルゴリズムや、良い特徴を探すことが多い。分な量の正解事例がない場合、どのような方法を用いても精度の高い推論を行うことができないことが多く、この場合、人手で正解事例を徐々にためていかざるを得ない。したがって、この正解事例をためていくプロセスをいかに効率良く行うかが重要となる。成するために、少数の正解事例しかない場合でも、それらをもとに効率良く十分な量の正解事例を蓄積していく事例蓄積装置およびその方法を提供することである。積装置の原理図である。【0012】格納手段11は、正解事例の集合に関する情報を格納する。規則に従って、推論対象の事例の既知の特徴から目的の特徴を推論する。論結果が正しいか否かをユーザに問い合わせ、そのユーザから回答を受け取る。制御手段14は、その回答に基づいて推論対象の事例の目的の特徴を決定し、決定された目的の特徴を含む推論対象の事例の情報を、正解事例の集合に関する情報に追加する。知の特徴と目的の特徴の対応関係を保持している。例、既知の特徴、および目的の特徴の組み合わせとしては、例えば、以下のようなものが考えられる。学習手段12は、格納手段11に格納された既知の特徴と目的の特徴の対応関係に基づき、既知の特徴から目的の特徴を推論するための推論規則を生成する。その推論規則を既知の特徴を有する他の事例に適用して、その事例の目的の特徴を推論し、推論結果を出力する。このとき、推論対象の他の事例としては、未知事例や誤っている可能性のある正解事例が用いられる。力した推論結果を受け取り、それが正しいか否かの判定をユーザに要請する。果を回答として受け取る。推論結果が正しくない場合、ユーザは、判定結果とともに、正しい目的の特徴を回答として入力することができる。納手段11に格納する。納手段11に格納する。結果を入力する単純な操作を繰り返すだけで、正解事例を効率良く蓄積することができる。推論規則の精度を徐々に高めることができる。段13は図2のユーザインタフェース21および問い合わせ生成部22に対応し、図1の制御手段14は図2の中央コントローラ23に対応する。明の実施の形態を詳細に説明する。論結果をユーザに提示し、ユーザの判定結果を記録することにより、正解事例を準備する。数の正解事例をあらかじめ用意しておき、それらを用いて推論規則を学習し、未知事例に対して推論規則を適用した結果をユーザに提示し、ユーザは正誤判定あるいは修正を行う。このような処理を繰り返す。正解事例がたまるごとにほとんどが○に属するようになる。したがって、簡単な操作で効率良く正解事例を蓄積することができる。)、サポートベクトルマシン等が用いられる。【0022】図2は、このような事例蓄積装置の構成図である。学習器24、アクセスインタフェース25、および事例データベース26を備える。部22、学習器24、およびアクセスインタフェース25を制御する。学習器24は、中央コントローラ23の指示に基づいて、正解事例から、カテゴリを判定するための推論規則を生成し、未知事例のカテゴリを推論する。事例データベース26は、それぞれの事例に関する情報を蓄積し、アクセスインタフェース25は、中央コントローラ23の指示に基づいて、事例データベース26に格納された情報にアクセスする。【0024】問い合わせ生成部22は、中央コントローラ23の指示に基づいて、未知事例の推論結果が正しいか否かの判定を仰ぐための問い合わせを生成し、ユーザインタフェース21は、その問い合わせを画面に表示する。例データベース26に記録する。解事例として記録される。理のフローチャートである。ユーザは、正解事例の集合と未知事例の集合を準備して(ステップS1)、それらの事例の特徴とカテゴリの対応関係を、事例データベース(DB)26に格納する(ステップS2)。【0026】次に、学習器24は、事例データベース26に格納された正解事例を用いて推論規則を生成し(ステップS3)、中央コントローラ23は、終了条件が満たされたか否かを判定する(ステップS4)。条件としては、例えば、以下のようなものが用いられる。(1)必要な正解率の値をあらかじめ設定しておく。推論結果がどれくらいの割合で正解していたかを記録しておき、その値があらかじめ設定された正解率を上回っていれば、処理を終了する。(2)必要な正解率の値をあらかじめ設定し、学習に用いない正解事例を別に作成しておく。生成された推論規則をその正解事例に適用した結果の正解率が、あらかじめ設定された正解率を上回っていれば、処理を終了する。当数の未処理の未知事例を取り出して、学習器24に与え、学習器24は、与えられた未知事例に、生成された推論規則を適用して、カテゴリを推論する(ステップS5)。このとき、推論されたカテゴリが事例データベース26に記録される。【0028】次に、問い合わせ生成部22は、未知事例の推論結果を1つずつユーザインタフェース21の画面に表示し、ユーザに正誤判定を要請する(ステップS6)。ユーザが○×の判定結果を入力すると(ステップS7)、中央コントローラ23は、入力された判定結果を事例データベース26に反映する(ステップS8)。事例蓄積装置は、ステップS3以降の処理を繰り返し、ステップS4において終了条件が満たされると、処理を終了する。【0029】この処理において、事例データベース26は、例えば、図4のような事例データテーブルの形式で事例データを格納する。別情報(ID)、フラグ、事例が属するカテゴリ、および事例の内容を含んでいる。事例であるか否かを表し、内容は、実際に事例に含まれている情報(既知の特徴)を表す。言い換えれば、このフラグは、ユーザへの問い合わせが不要であることを表す。フラグが“×”となっている事例は、まだ推論が行われていない未処理の未知事例に対応し、このフラグは、ユーザへの問い合わせが必要であることを表す。そこで、対応するフラグが“×”から“○”に書き換えられる。判定結果が誤であれば、ユーザによりカテゴリが修正される。応するフラグが“×”から“○”に書き換えられ、推論されたカテゴリがユーザにより指定されたカテゴリに書き換えられる。して、ユーザに提示された未知事例が正解事例にとして蓄積されていき、処理の終了時には、最初に用意された未知事例のほとんどが正解事例に変換される。法を使うことにより自動的に選択して、ユーザの判定を求めることも考えられる。未知事例に対して推論規則を適用した結果、確信度が低いもののみをユーザに提示して、ユーザの判定を仰ぐ。結果を合わせて再び推論規則の生成を行う。力の判定とから、正解率の高い推論規則が生成される。一般に、確信度の低い事例を学習すると、学習器が生成する推論規則の精度は上がる傾向にある。【0034】ここで、確信度に関しては、学習することの難しいサンプルの確信度は低くなりがちであるという事実を利用している。以下の文献に例示されているように、多くの学習器は確信度を返すことができる。定し、機械に判断が困難な事例(確信度が低いもの)だけを人間が判定することが可能になる。したがって、少ない労力で効率良く正解事例を蓄積することができる。【0035】図5は、このような事例蓄積装置の構成図である。部27を付加した構成を有し、図6に示すような処理を行う。図6のフローチャートにおいて、ステップS11〜S15およびステップS17〜S18の処理は、図3のステップS1〜S5およびステップS7〜S8の処理と同様である。事例選択部27は、中央コントローラ23の指示に基づき、学習器24から出力された各事例の確信度をチェックする(ステップS16)。所定値より小さな確信度を有する事例を選択して、それらの推論結果を問い合わせ生成部22に与える。問い合わせ生成部22は、受け取った未知事例の推論結果を1つずつユーザインタフェース21の画面に表示し、ユーザに正誤判定を要請する。【0037】この場合、事例データベース26は、例えば、図7のような事例データテーブルの形式で事例データを格納する。意されたとしても、その中に無視できない誤りが含まれている場合もある。その規則をそれらの正解事例に適用した結果を判定し、確信度の低いものをユーザに提示して判定を仰ぐ。【0039】これにより、正解事例の集合に含まれる誤りを少なくしていき、精度の高い推論規則をつくることができる。合に比べて、少ない労力で誤りの少ない正解事例を得ることができる。【0040】図8は、このような処理のフローチャートである。【0041】ステップS21において、ユーザは、誤りを含む正解事例の集合を準備し、事例蓄積装置に入力する。習器24に与え、学習器24は、与えられた正解事例に推論規則を適用して、カテゴリを推論する(ステップS25)。このとき、推論されたカテゴリと確信度が事例データベース26に記録される。【0042】次に、事例選択部27は、学習器24から出力された各事例の確信度をチェックし、所定値より小さな確信度を有する事例を選択して、それらの推論結果を問い合わせ生成部22に与える(ステップS26)。示し、ユーザに正誤判定を要請する。【0043】図9は、事例データベース26に格納された事例データテーブルの例を示している。図9のフラグは、ユーザにより判定されたか否かを表し、フラグが“○”となっている事例は、既にカテゴリの推論が行われ、推論結果がユーザにより判定された事例に対応する。言い換えれば、このフラグは、ユーザへの問い合わせが不要であることを表す。【0044】ステップS27において、推論されたカテゴリの判定結果が正であれば、対応するフラグが“×”から“○”に書き換えられる。判定結果が誤であれば、対応するフラグが“×”から“○”に書き換えられ、推論されたカテゴリがユーザにより指定されたカテゴリに書き換えられる。これにより、誤った正解事例のカテゴリが修正される。【0045】以上説明した事例蓄積装置には、ユーザインタフェースが1つしか設けられていないが、通信ネットワークを介して事例蓄積装置に複数のユーザインタフェースを接続し、複数のユーザが事例蓄積装置を利用できるようにすることも考えられる。このようなシステムによれば、推論結果の判定作業を複数のユーザが分担して行うことができ、より効率良く正解事例が蓄積される。【0046】図10は、図2の事例蓄積装置に複数のユーザインタフェースを接続した事例蓄積システムを示している。【0047】図11は、図10の事例蓄積システムによる蓄積処理のフローチャートである。図11のフローチャートにおいて、ステップS31〜S35の処理は、図3のステップS1〜S5の処理と同様である。【0048】ステップS35において、推論されたカテゴリが事例データベース26に記録されると、問い合わせ生成部22は、複数の未知事例の推論結果を、ルータ28を介して複数のユーザインタフェース21に振り分けて送信し、各ユーザに正誤判定を要請する(ステップS36)。定結果をまとめて事例データベース26に反映する(ステップS38)。図13のフローチャートにおいて、ステップS41〜S45の処理は、図6のステップS11〜S15の処理と同様である。事例選択部27は、学習器24から出力された各事例の確信度をチェックし、所定値より小さな確信度を有する事例を選択して、それらの推論結果を問い合わせ生成部22に与える(ステップS46)。その後、事例蓄積システムは、ステップS47〜S49において、図11のステップS36〜S38と同様の処理を行う。用例について説明する。置、図2および図5の事例蓄積装置と、図10および図12の事例蓄積システムは、文書分類、テキストのタグづけ、OCR、画像認識等の任意の処理に応用することが可能である。書分類を行う構成を示している。図14の事例蓄積装置は、図2の構成にデータ変換部31を付加した構成を有する。Web上の文書の分類規則を作るための正解事例を準備するために、分類先のカテゴリが1000種類あり、1つの文書サンプルが複数のカテゴリに属しても良いという条件が与えられた場合を想定する。順は、以下のようになる。【0053】1.ユーザは、適当に5000文書を用意し、その中から「情報」に属する文書をすべてピックアップする。合、残りの4990文書を「情報」以外のカテゴリに属する文書とする。これらの5000文書は、あらかじめ用意された正解事例の集合に対応し、カテゴリ付き文書32として格納される。ユーザは、どちらのカテゴリに属するかをチェックしていない文書を10000文書用意する。これらの10000文書は、未知事例の集合に対応し、カテゴリなし文書33として格納される。【0054】2.データ変換部31は、図15に示すように、カテゴリ付き文書32の情報を事例データテーブル34の形式に変換する。この例では、確信度は必ずしも必要ではなく、省略することもできる。カテゴリなし文書33の情報も同様に変換されて、事例データテーブル34に記録され、事例データテーブル34は事例データベース26に格納される。【0056】4.中央コントローラ23は、学習器24がチェックしていない10000文書のうち、任意に1000文書を選び、学習器24は、得られた推論規則を用いてこれらの1000文書が「情報」に属するか否かを判定する。書の判定結果を、図16のような画面に順次表示することで、ユーザに提示する。ユーザは、その結果が正しいか否かを判定し、Yesボタン35またはNoボタン36をクリックすることで、判定結果を入力する。定した文書を、まとめてユーザに提示することもできる。【0058】6.例えば、ユーザが、提示された文書のうち、2文書のカテゴリを「情報」と判定し、残りの998文書のカテゴリを「not情報」と判定したとする。書に新たな2文書を加えて、12文書となり、「not情報」に属する文書は、最初の4990文書に新たな998文書を加えて、5988文書となる。降の処理が繰り返される。【0059】この処理において自動的にできない部分は、最初の若干のデータ(少数の「情報」に関する文書とそうでない文書)の準備を除けば、ユーザによる判定だけである。群を蓄積することができる。【0060】図17は、図5の事例蓄積装置を用いてテキストのタグづけを行う構成を示している。例蓄積装置は、図5の構成にデータ変換部41を付加した構成を有する。自動的にタグづけするシステムを作る場合、どのようなテキストデータを抜き出すべきかを決定する規則が必要であるが、この規則を人間が作成するのではコストが高く、正解テキストデータから学習を行うのが良いと考えられる。例蓄積装置に入力する。タグ付きデータ42は、あらかじめ用意された正解事例に対応し、タグなしデータ43は、未知事例に対応する。「else」がカテゴリに対応する。「会社名」に属するテキストデータはタグづけされたデータとみなされ、「else」に属するテキストデータはタグづけされないデータとみなされる。【0065】また、各テキストデータの内容として、その文字列の品詞や前後の文字列の品詞が記録されている。これらの品詞は、文書中における区間の特徴を表している。タグなしデータ43も同様に変換されて、事例データテーブル44に記録され、事例データテーブル44は事例データベース26に格納される。論規則を用いて、タグなしデータ43に対応するテキストデータにどのようなタグがつくかを推論する。【0067】事例選択部27は、タグの推論が行われたテキストデータのうち、確信度の低いものを選び、問い合わせ生成部22は、推論されたタグを、図19のような画面に順次表示することで、ユーザに提示する。ユーザは、提示されたタグが正しいか否かを判定し、Yesボタン45またはNoボタン46をクリックすることで、判定結果を入力する。提示されたタグが正しくなければ、どのようなタグがつくべきかを指定する。事例蓄積装置は、この判定結果を正解事例として事例データテーブル44に反映し、同様の処理を繰り返す。【0068】図20は、図12の事例蓄積システムを用いてOCR処理を行う構成を示している。文字の画像情報から文字を同定するために、文字の画像と文字コードの対応づけがなされたデータを準備する場合を想定する。例蓄積装置に入力する。【0070】事例蓄積システムは、まず、画像データ52を読み込み、データ変換部51は、図21に示すように、画像データ52を事例データテーブル54の形式に変換する。ここでは、文字の画像データが1つの事例に対応し、正解文字を表す文字コードがカテゴリに対応する。数の領域に分割したときの、各領域から抽出される線素の情報が記録されている。画像データ53も同様に変換されて、事例データテーブル54に記録され、事例データテーブル54は事例データベース26に格納される。則を用いて、画像データ53がどのような文字に対応するかを推論する。面情報を生成し、ルータ28を介して複数のユーザに振り分ける。このとき、各ユーザインタフェース21には、図22のような画面が表示される。【0073】ユーザがその他ボタン56をクリックすると、問い合わせ生成部22により文字種の選択メニュー57が表示され、ユーザがアルファベットを選択すると、アルファベットの選択メニュー58が表示される。ユーザは、選択メニュー58に含まれる文字をクリックすることで、正解文字を指定する。【0074】中央コントローラ23は、ルータ28を介して、複数のユーザの判定結果を収集し、正解事例として事例データテーブル54に反映した後、同様の処理を繰り返す。【0075】図23は、図12の事例蓄積システムを用いて画像認識を行う構成を示している。積システムは、図12の構成にデータ変換部61を付加した構成を有する。【0076】例えば、Web上のオンラインショッピング等のサイトにおいては、多数の商品の写真が掲載されており、それぞれに「バッグ」等の名前がつけられているが、これらの名前は、必ずしも統一されておらず、誤りを含んでいる場合もある。名前の数が限られている場合もある。このような場合、商品の画像に正しい名前を割り付ける処理の手順は、以下のようになる。【0077】1.ユーザは、名前つき画像データ62を準備する。事例の集合に対応する。2.データ変換部61は、各画像データから色やエッジ等の画像特徴を取り出し、画像特徴と名前の対応関係を記録した事例データテーブルを生成して、事例データベース26に保存する。【0078】3.学習器24は、事例データベース26に保存されたすべての事例を用いて、画像特徴から商品の名前を推論する推論規則を生成する。4.事例選択部27は、名前の推論が行われた画像データのうち、確信度の低いものを選び、問い合わせ生成部22は、推論された名前をユーザに提示する画面情報を生成し、ルータ28を介して複数のユーザに振り分ける。【0079】5.ユーザは、提示された名前が正しいか否かを判定し、判定結果を入力する。このとき、提示された名前が正しくなければ、正しい名前を指定する。数のユーザの判定結果を収集し、正解事例として事例データベース26に反映した後、同様の処理を繰り返す。【0080】ところで、図2および図5の事例蓄積装置と、図10および図12の事例蓄積システムは、例えば、図24に示すような情報処理装置(コンピュータ)を用いて構成される。力装置74、外部記憶装置75、媒体駆動装置76、ネットワーク接続装置77、および画像入力装置78を備え、それらはバス79により互いに接続されている。【0081】メモリ72は、例えば、ROM、RAM等を含み、処理に用いられるプログラムとデータを格納する。CPU71は、メモリ72を利用してプログラムを実行することにより、必要な処理を行う。央コントローラ23、学習器24、図5の事例選択部27、図14のデータ変換部31、図17のデータ変換部41、図20のデータ変換部51、および図23のデータ変換部61は、プログラムにより記述されたソフトウェアコンポーネントとしてメモリ72に格納される。【0083】入力装置73は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル等であり、ユーザからの指示や情報の入力に用いられる。出力装置74は、例えば、ディスプレイ装置、スピーカ、プリンタ等であり、ユーザへの問い合わせや処理結果を出力する。入力装置73および出力装置74は、図2のユーザインタフェース21に対応する。【0084】外部記憶装置75は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク装置、テープ装置等である。情報処理装置は、この外部記憶装置75に、上述のプログラムとデータを保存しておき、必要に応じて、それらをメモリ72にロードして使用する。外部記憶装置75は、図2の事例データベース26としても用いられる。【0085】媒体駆動装置76は、可搬記録媒体80を駆動し、その記録内容にアクセスする。)、光ディスク、光磁気ディスク等、任意のコンピュータ読み取り可能な記録媒体が用いられる。納しておき、必要に応じて、それらをメモリ72にロードして使用する。Network)等の任意の通信ネットワークに接続され、通信に伴うデータ変換を行う。要に応じて、それらをメモリ72にロードして使用する。【0087】画像入力装置78は、例えば、スキャナであり、文書や写真を含む任意の画像を、情報処理装置が処理可能なデータに変換する。処理装置にプログラムとデータを供給することのできるコンピュータ読み取り可能な記録媒体を示している。搬記録媒体80やサーバ81のデータベース82に保存されたプログラムとデータは、メモリ72にロードされる。媒体を介して、情報処理装置に送信する。CPU71は、そのデータを用いてそのプログラムを実行し、必要な処理を行う。正解事例の集合に関する情報を格納する格納手段と、前記格納手段に格納された情報を参照しながら推論規則を生成し、該推論規則に従って、推論対象の事例の既知の特徴から目的の特徴を推論する学習手段と、前記学習手段の推論結果が正しいか否かをユーザに問い合わせ、該ユーザから回答を受け取る問い合わせ手段と、前記回答に基づいて前記推論対象の事例の目的の特徴を決定し、決定された目的の特徴を含む該推論対象の事例の情報を、前記正解事例の集合に関する情報に追加する制御手段とを備えることを特徴とする事例蓄積装置。報が追加された前記正解事例の集合に関する情報に基づいて、新たな推論規則を生成し、該新たな推論規則に従って、他の事例の目的の特徴を推論することを特徴とする付記1記載の事例蓄積装置。記1記載の事例蓄積装置。前記問い合わせ手段は、複数の推論対象の事例に関する推論結果が正しいか否かを、通信ネットワークを介して複数のユーザに問い合わせることを特徴とする付記1記載の事例蓄積装置。対象の事例のフラグ情報を、問い合わせが不要であることを表すフラグ情報に変更する制御手段とを備えることを特徴とする事例蓄積装置。手段と、前記学習手段の推論結果が正しいか否かをユーザに問い合わせ、該ユーザから回答を受け取る問い合わせ手段と、前記回答に基づいて前記推論対象の文書のカテゴリを決定し、決定されたカテゴリを含む該推論対象の文書の情報を、前記文書の集合に関する情報に追加する制御手段とを備えることを特徴とする事例蓄積装置。果が正しいか否かをユーザに問い合わせ、該ユーザから回答を受け取る問い合わせ手段と、前記回答に基づいて前記推論対象のテキストデータに対するタグのカテゴリを決定し、決定されたカテゴリを含む該推論対象のテキストデータの情報を、前記テキストデータの集合に関する情報に追加する制御手段とを備えることを特徴とする事例蓄積装置。手段とを備えることを特徴とする事例蓄積装置。前記正解事例の集合に関する情報に追加する処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。果が正しいか否かをユーザに問い合わせ、前記ユーザから回答を受け取り、前記回答に基づいて前記推論対象の事例の目的の特徴を決定し、決定された目的の特徴を含む該推論対象の事例の情報を、前記正解事例の集合に関する情報に追加する処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。正解事例の集合に関する情報に追加する処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする搬送信号。正解事例の集合に関する情報をコンピュータに登録し、前記コンピュータが、以下のa)、b)、c)、d)、e)、およびf)の処理を行うことを特徴とする事例蓄積方法。作で効率的に正解事例を蓄えていくことができる。【図1】本発明の事例蓄積装置の原理図である。【図2】第1の事例蓄積装置の構成図である。【図3】第1の蓄積処理のフローチャートである。【図4】第1の事例データテーブルを示す図である。【図5】第2の事例蓄積装置の構成図である。【図6】第2の蓄積処理のフローチャートである。【図7】第2の事例データテーブルを示す図である。【図8】第3の蓄積処理のフローチャートである。【図9】第3の事例データテーブルを示す図である。【図10】第1の事例蓄積システムの構成図である。【図11】第4の蓄積処理のフローチャートである。【図12】第2の事例蓄積システムの構成図である。【図13】第5の蓄積処理のフローチャートである。【図14】第3の事例蓄積装置の構成図である。【図15】第1のデータ変換を示す図である。【図16】第1の表示画面を示す図である。【図17】第4の事例蓄積装置の構成図である。【図18】第2のデータ変換を示す図である。【図19】第2の表示画面を示す図である。【図20】第3の事例蓄積システムの構成図である。【図21】第3のデータ変換を示す図である。【図22】第3の表示画面を示す図である。【図23】第4の事例蓄積システムの構成図である。【図24】情報処理装置の構成図である。【図25】記録媒体を示す図である。決定された目的の特徴を含む該推論対象の事例の情報を、前記正解事例の集合に関する情報に追加する処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。