| 第1章 知識工学の研究開発動向［志村正道］ |
| 1 はじめに 1 |
| 2 エキスパートシステム 2 |
| 3 人工知能における知識工学 3 |
| 4 知識工学の現状と動向 5 |
| 4.1 学習と知識獲得 5 |
| 4.2 エキスパートシステム 6 |
| 4.3 推論 8 |
| 4.4 知識表現 9 |
| 5 ツールの開発状況 10 |
| 6 おわりに 11 |
| 第2章 知識工学の基礎 |
| 1 知識の表現と推論［上野晴樹］ 12 |
| 1.1 はじめに 12 |
| 1.2 ルール・モデル 13 |
| 1.3 ブラックボード・モデル 16 |
| 1.4 フレーム・モデル 18 |
| 1.5 意味ネットワーク・モデル 22 |
| 2 知的探索［諏訪 基］ 24 |
| 2.1 序論 24 |
| 2.1.1 人工知能 24 |
| 2.1.2 知的な探索を必要とする問題 24 |
| 2.1.3 知的探索へのアプローチ 25 |
| 2.1.4 問題の表現法 26 |
| 2.2 探索技法 26 |
| 2.2.1 探索手法の研究の流れ 26 |
| 2.2.2 システマティックな探索アルゴリズム 27 |
| 2.2.3 目標誘導型のヒューリスティクスを用いた探索アルゴリズム 28 |
| 2.3 知的探索の試み 29 |
| 2.3.1 知的探索の条件 29 |
| 2.3.2 拘束条件の利用による探索 29 |
| 2.4 知的探索の応用例 31 |
| 2.4.1 分子構造の推定システムへの応用 31 |
| 2.4.2 画像解釈への応用 31 |
| 2.5 おわりに 33 |
| 2.5.1 今後の展望 33 |
| 2.5.2 結び 33 |
| 3 第5世代コンピュータ［横井俊夫］ 35 |
| 3.1 プロジェクトの目標 35 |
| 3.1.1 目標像 35 |
| 3.1.2 基本応用 36 |
| 3.1.3 インタフェース 36 |
| 3.1.4 基礎システム 36 |
| 3.1.5 基本機能 36 |
| 3.1.6 プログラム言語 37 |
| 3.1.7 アーキテクチャ 37 |
| 3.1.8 素子 37 |
| 3.2 目標へのアプローチ 37 |
| 3.2.1 ソフトウェア 38 |
| 3.2.2 ハードウェア 39 |
| 3.2.3 展開 39 |
| 3.3 核言語（第0版）と記号処理 39 |
| 3.3.1 核言語 39 |
| 3.3.2 PSI 40 |
| 3.3.3 SIMPOS 42 |
| 3.3.4 ESP 44 |
| 3.4 核言語（第1版）と並列処理 44 |
| 3.5 知識表現言語と知識ベース 46 |
| 3.6 自然言語と会話 46 |
| 3.7 論理型言語と知的プログラミング 48 |
| 3.8 数学言語と証明 49 |
| 第3章 知識工学の応用 |
| 1 グラフィックスにおける知的処理［杉原厚吉］ 50 |
| 1.1 はじめに 50 |
| 1.2 形状情報の入力 50 |
| 1.2.1 三面図の解釈 50 |
| 1.2.2 単面図の解釈 52 |
| 1.2.3 軸測投象図からの立体抽出 54 |
| 1.3 形状情報の表現法 54 |
| 1.3.1 座標系に基づいた表現 54 |
| 1.3.2 相互拘束に基づいた表現 56 |
| 1.4 見やすさを重視した表示手法 59 |
| 1.4.1 プリティレイアウト 59 |
| 1.5 おわりに 61 |
| 2 知的CAI［岡本敏雄］ 63 |
| 2.1 はじめに 63 |
| 2.2 知的CAIの機能と枠組み 65 |
| 2.2.1 専門領域（教材）の知識表現 65 |
| 2.2.2 個人指導のための学習者モデル 65 |
| 2.2.3 個別指導戦略 70 |
| 2.2.4 言語インターフェイス 71 |
| 2.3 知的CAIの具体例 72 |
| 2.4 おわりに 73 |
| 3 機械翻訳［辻井潤一］ 75 |
| 3.1 はじめに 75 |
| 3.2 翻訳の分野依存性 75 |
| 3.3 人間の介在 76 |
| 3.4 現在のMTの技術レベル 78 |
| 3.5 英作文支援システム 81 |
| 3.6 おわりに 82 |
| 4 知識制御システム［小林重信］ 83 |
| 4.1 はじめに 83 |
| 4.2 知識制御システムの事例 83 |
| 4.2.1 原子力プラントの制御 83 |
| 4.2.2 プラントの制御 84 |
| 4.2.3 電力系統の制御 84 |
| 4.2.4 航空管制の支援 84 |
| 4.2.5 計算機OSの対話型制御 85 |
| 4.2.6 集中治療患者の監視 85 |
| 4.2.7 列車の自動運転 85 |
| 4.2.8 物流システムの制御 86 |
| 4.3 連続システムの知識制御 86 |
| 4.3.1 fuzzy推論による制御 86 |
| 4.3.2 知識工学による制御 87 |
| 4.4 離散システムの知識制御 88 |
| 4.4.1 ルールベース制御 88 |
| 4.4.2 分散協調型制御 89 |
| 4.5 おわりに 90 |
| 5 知識と知識ベース［大須賀節雄］ 92 |
| 5.1 はじめに 92 |
| 5.2 「知識」の必要性 92 |
| 5.3 知識に基づく処理 93 |
| 5.3.1 知識ベースシステム 94 |
| 5.3.2 エキスパートシステム 96 |
| 5.3.3 知識表現の二，三の例 98 |
| 5.3.4 推論 102 |
| 5.3.5 知識ベースシステムの可能性と限界 103 |
| 5.3.6 知識ベース技術の利用方式 111 |
| 5.4 おわりに 112 |
| 第4章 エキスパートシステムの実例 |
| 1 知的CAD－VLSI設計への応用［川戸信明］ 114 |
| 1.1 はじめに 114 |
| 1.2 論理装置のCADにおける知識工学技術の必要性 115 |
| 1.3 DDL／SXシステムの概要 116 |
| 1.4 回路合成知識 117 |
| 1.5 ESHELLによるDDL／SXの実現 124 |
| 1.5.1 黒板 125 |
| 1.5.2 知識源 126 |
| 1.5.3 制御機構 128 |
| 1.5.4 システムの動作概要 128 |
| 1.6 DDL／SXシステムの評価 129 |
| 1.7 おわりに 130 |
| 2 日本語質問応答システム［鈴木克志］ 132 |
| 2.1 はじめに 132 |
| 2.2 質問応答システムの概念 132 |
| 2.3 質問応答システムの歴史 133 |
| 2.4 論理とデータベース 134 |
| 2.5 日本語質問応答システムの概要 135 |
| 2.6 日本語質問応答システムの文解析処理 136 |
| 2.6.1 辞書 136 |
| 2.6.2 文解析アルゴリズム 139 |
| 2.7 日本語質問応答システムにおける対話 139 |
| 2.7.1 省略語の推定 141 |
| 2.7.2 対話の制御 141 |
| 2.7.3 問い合わせの最適化 141 |
| 2.8 問題点と今後の展望 142 |
| 3 電子炉の異常診断［鴻坂厚夫］ 146 |
| 3.1 はじめに 146 |
| 3.2 原子炉異常診断システム DISKET の開発 146 |
| 3.2.1 知識工学的手法の特徴 146 |
| 3.2.2 DISKETシステムの概要 148 |
| 3.2.3 DISKETシステムによる診断例 155 |
| 3.3 まとめと今後の課題 160 |
| 4 医療コンサルテーション［小山照夫］ 163 |
| 4.1 医療コンサルテーション・システム研究の経緯 163 |
| 4.2 医療知識ベースシステムの問題点 164 |
| 4.3 専門医の能力に関する研究 165 |
| 4.4 当面の実用医療知識ベースシステム 167 |
| 4.5 おわりに 169 |
| 5 有機化合物の構造推定［阿部英次］ 170 |
| 5.1 はじめに 170 |
| 5.2 部分構造推定 171 |
| 5.2.1 heuristic DENDRAL 171 |
| 5.2.2 CHEMICSにおける部分構造推定 173 |
| 5.3 構造組立部 174 |
| 5.3.1 CONGEN，GENOA 175 |
| 5.3.2 結合スタック法 176 |
| 5.4 おわりに 176 |
| 6 データベースの知的インタフェース［溝口理一郎］ 178 |
| 6.1 はじめに 178 |
| 6.2 システムの概略 179 |
| 6.2.1 要求仕様 179 |
| 6.2.2 処理手順 180 |
| 6.3 構造要素の抽出 180 |
| 6.3.1 構文解析 180 |
| 6.3.2 基本関係の抽出 181 |
| 6.3.3 属性処理 182 |
| 6.3.4 検索主体の検出 182 |
| 6.4 論理構造の設計 183 |
| 6.4.1 値の抽象 183 |
| 6.4.2 冗長性の除去 184 |
| 6.4.3 結果の検証 185 |
| 6.4.4 階層関係の決定 185 |
| 6.4.5 概念スキーマの構成 185 |
| 6.5 データベースのファイル生成 186 |
| 6.6 検討 186 |
| 6.6.1 実現 186 |
| 6.6.2 課題 186 |
| 7 土木・建築問題への応用［小川 均］ 188 |
| 7.1 はじめに 188 |
| 7.2 建築法規エキスパートシステム 189 |
| 7.3 基礎形式・工法選択エキスパートシステム 190 |
| 7.4 建築工事災害予知システム 191 |
| 7.5 コンクリート技術相談システム 192 |
| 7.6 建築物安全度査定システム 192 |
| 7.7 石油タンクの腐食管理システム 193 |
| 7.8 おわりに 194 |
| 8 OAへの応用［山崎晴明］ 195 |
| 8.1 オフィスシステムとデータベース 195 |
| 8.2 知的オフィスシステムのサービス 197 |
| 8.2.1 文書作成支援サービス 197 |
| 8.2.2 文書の保管，検索支援サービス 197 |
| 8.2.3 メッセージの交換，取り継ぎサービス 197 |
| 8.2.4 知的メールサービス 197 |
| 8.2.5 スケジューリングおよびカレンダーサービス 198 |
| 8.2.6 計画策定，問題解決支援サービス 198 |
| 8.3 開発事例（SD^3システム）の紹介 198 |
| 8.4 おわりに 201 |
| 9 緑内障診断システム［北澤克明］ 203 |
| 9.1 はじめに 203 |
| 9.2 緑内障診療支援システムの必要性 203 |
| 9.2.1 緑内障とは 203 |
| 9.2.2 緑内障診療支援システムの必要性 203 |
| 9.3 エキスパートシステムによる緑内障診療支援システム（DG4-Expert） 204 |
| 9.4 DG4－Expertの診断能力 208 |
| 9.5 DG4－Expertの問題点 210 |
| 9.6 今後の緑内障診断システム 210 |
| 10 DIPMETER－ADVISOR（地質探査）［森 俊二］ 212 |
| 10.1 はじめに 212 |
| 10.2 ディプメーター 212 |
| 10.3 エキスパートシステム 213 |
| 10.4 傾斜解釈のフロー 216 |
| 10.5 ユーザー・インターフェース 217 |
| 10.6 おわりに 220 |
| 11 新幹線運転整理シミュレーション［池田 宏］ 221 |
| 11.1 はじめに 221 |
| 11.2 新幹線の指令設備 221 |
| 11.2.1 列車集中制御装置（CTC : Centralized Traffic Control） 221 |
| 11.2.2 新幹線電力系統制御システム（DECS : D Enryoku Control System） 221 |
| 11.2.3 指令用列車無線電話 221 |
| 11.2.4 通信情報制御監視装置（CIC : Centra1ized Information Control） 222 |
| 11.2.5 自動列車制御装置（ATC : Automatic Train Control） 222 |
| 11.2.6 新幹線情報管理システム（SMIS : Shinkansen Management Information System） 222 |
| 11.3 新幹線の指令体制 222 |
| 11.3.1 列車指令 222 |
| 11.3.2 電車指令 223 |
| 11.3.3 旅客指令 223 |
| 11.4 新幹線運転管理システム（COMTRAC）の概要 223 |
| 11.4.1 運転計画 223 |
| 11.4.2 資源運用管理 224 |
| 11.4.3 運行管理 224 |
| 11.5 プロダクションシステムによる新しい運転管理システムへの試み 225 |
| 11.5.1 現在の運転管理上の問題点 225 |
| 11.5.2 プロダクションシステムの応用 226 |
| 11.6 ルールベースによる新幹線運転整理シミュレーションシステム 226 |
| 11.6.1 システムの構成 226 |
| 11.6.2 作業記憶の設計 227 |
| 11.6.3 ルールの抽出 －228 |
| 11.6.4 プロダクションルールの設計と開発 230 |
| 11.7 おわりに 232 |
| 12 音声認識［干葉成美］ 234 |
| 12.1 音声認識へのアプローチ 234 |
| 12.1.1 音声認識の基本原理 234 |
| 12.1.2 音声認識技術の現状 234 |
| 12.1.3 エキスパートシステムの導入 236 |
| 12.2 HEARSAY－Ⅱシステム 236 |
| 12.2.1 ブラックボードモデルによる音声理解システム 236 |
| 12.2.2システムの概要 238 |
| 12.3 阪大産研のシステム 239 |
| 12.4 その他のシステム 240 |
| 12.5 今後の動向 242 |
| 13 エキスパートシステム開発支援ツール 243 |
| 13.1 KEE［田口研治］ 243 |
| 13.1.1 はじめに 243 |
| 13.1.2 開発背景 43 |
| 13.1.3 ハイブリッド型について 243 |
| 13.1.4 ハイブリッド型AIシステム KEE 244 |
| 13.1.5 今後の展望 246 |
| 13.2 OPS5 中島昭彦 248 |
| 13.2.1 はじめに 248 |
| 13.2.2 OPS5の構成 248 |
| 13.2.3 OPS5の動き 248 |
| 13.2.4 問題解決の例 248 |
| 13.2.5 おわりに 248 |
| 13.3 ESHRILL［宇佐見仁英］ 252 |
| 13.3.1 はじめに 252 |
| 13.3.2 ESHELLの概室要垂 252 |
| 13.3.3 ESHELLの知識表現形式 252 |
| 13.3.4 ESHELLの知識処理方式255 |
| 13.3.5 エキスパートシステム構築状況 257 |
| 13.3.6 おわりに 257 |
| 13.4 Super－BRAINS 岡田二郎 258 |
| 13.4.1 概要 258 |
| 13.4.2 特長 259 |
| 13.4.3 知識表現 259 |
| （1）ルール表現 260 |
| （2）フレーム表現 260 |
| 13.4.4 機能 麹260 |
| （1）開発・実行支援系 261 |
| （2）トランスレーター 261 |
| 13.4.5 適用分野 261 |
| 13.5 COMEX［田口嘉之］ 264 |
| 13.5.1 はじめに 264 |
| 13.5.2 COMEXの概要 264 |
| 13.5.3 COMEXの特長と応用分野 268 |
| 13.5.4 COMEXの今後 268 |
| 13.6 Smalltalk-80［久保木孝明］ 270 |
| 13.6.1 はじめに 270 |
| 13.6.2 Smalltalkの概念 271 |
| 13.6.3 エキスパート開発支援ツールとしてのメリツト 274 |
| 13.6.4 知識ベース構築環境HUMRBLE 277 |
| 13.6.5 今後の展望 279 |
図書
