時短のための帰納推論

長野大学紀要 第14巻 第2号 156-184頁 1992

時短のための帰納推論

Machine Induction for Time Management

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は じめに 第

1

図は, これか らの 日本産業 を取 り巻 く環境 の概要図であるが, この図の読み方は

･2

1

世紀 に向けて,新 しい理念形成 を外圧 内圧に よって好む と好 まざるとに関わ らず促 され る ･ものを造 るだけでな く環境破壊 しない意識,態 度,能力,負荷が求め られる ･したが って造 る集団か ら自前の思考 を考 え出す 集団への脱却が求め られ る を基軸に して基本的な環境要因 との概略の関係 を 図化 した ものである｡ この図は,筆者が

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年11月

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日に書いた もので あるが, その後の基調変化はほぼこの図の ように 推移 しているが, さらに もっとも強圧事項 として 加 えられたのが時短である｡ この時短に対応す るために, 日本の企業各社は それぞれの企業経営構想 を掲げた, そ してこの取 り組みの要 は,労使の思考革新 であ り, この課題 解決に向けての深耕作業 を進め ることである｡ このような事情 を図に したものが,第

2

図であ る｡ この図の特徴 は,欠点のあることを承知 で機 械推論,特に帰納的推論の活用による企画業務等 の効率化,新業務の発見への手がか り等の業務革 新への指針 を考 えることにある｡ これ らの分野は,機械的処理の実現で きない難 問 とされて きた し,今 で も最錐問であることに違 いはない｡そ して,機械推論

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を使 った方法は無価値 だ として問題に しない専 門 家群 と筆者のように,帰納推論は最 も重要 な知識 化の支援 ツール とす る楽観派がいる｡本稿 は,莱 観派の企画業務等の変革アプローチである｡ 他 の社会契約ルール等について も, 出来 る限 り 関係の組 み替 え等 を当事者間で円滑に行 い,加 え て高加価値経営 を実現す る挑戟課題に, 日本産業

山

本

尚

志

Hisashi Yamamoto

界は,意識 を集 中す るようになった と見 る｡ 上 の ような 日本企業 を取 り巻 く環境の下 で,避 けて とおれない企業の情報化技術 についての見直 し,点検及 び分析 を試み る｡ 1 共同体再構築圧力 日本企業の行動体質は,過 当競争 を生 き抜 くた めに,各種製造業 を中心に ① 大量生産 を基軸に低価格 を実現 ② 生産力に比 して国内市場は小 さ く輸出依存 ③ 資本調達の主軸は株の持 ち合 い-④ 利益志向 より相互依存型売上増強提携関係 ⑤ 銀行借 り入れ大利払い大 ⑥ 株持 ち合先か らの仕入依存率大 (診 多角化事業等によるポス ト増産 ⑧ 中間管理職への稚問題解決庄力増大 (9 労働 人 口激減に伴 う長時間労働 の常態化 ⑲ 馳職者激増,現場組織の連携弱体 化 等が, 日本企業人の共通意識 となった｡ 一方,国内外か ら, 日本企業に対 して, (丑 自然環境保全への取 り組 (参 社会貢献プ ログラムの公開 (診 欧米企業 との共生経営の実現 等 も重大な直撃要 因 とな り,違反はジャパ ンバ ッ シング,不買運動,時短の実現 をせ よと警告は続 き日本社会 は企業の発展な くして有力な国家 とし て存続 しえないので,上に掲げた直撃要 因を克服 す るために全力 をあげなければならない｡ 特 に,時短は 日本人の思考,行動様式 を転換 し

図- 1

21

世紀 に向けての日本産業の基本構造 スペース技'dl' (⊃スペースエレクトロニクス ○スペースステーシヲン ○精米の宇苗通信 (エ レク ト｡ニ クスに限 定 ) 光コンビA-タ ○画像の四則演井 ○光並列処理方式の確立 ○光双安定充子 ○光時系列処理方式の設題解決 光モレキュラー ･システム ○モレキAラー ･システム ○固体素子との併存 ○モレキュラー･システムの具体化 日本 の 産 業 転 換 基 本 要 因 動 脈 産 業 の 質 的 転 換 ○生分解プラスチ･Jクへの切替 ○移動体通1吉による社会変革促漣 ○マイクロ･エネルギー ･システムへの転換 ○液晶ディスプレイによる ｢唱｣の効率化 ○拡大期特捜能性食品市場の促堰 ○家事ロボット市場の形成 ･酎 ヒ ○ナビゲーシJン･システムの木棺槙討 〇位原革命としてのバイオ技'Giの発展 封遺業の休丁転換のf:めの巨大研究 開発晋の投入 長 大 企業 のハイブ リッ ト化 事例 :東京電力エネルギー供は写真 に加えてこ放化炭栗除去プラント卒 業の形成 ･酎 ヒ 静 脈 産 業 の 形 成 強 化 ○水のクl)-ン技術の高度化 環境管理を酎 ヒすることによる 〇二旗化炭茨除去方式の各撞実現 ○森林の回ii Oプラスチック.ゴミの分解処理技術の取組み強化 ○生怒系の,<ランス回復 07EJンガス全馬への取組み敬化 ○大気圏の/<ランスElは 等による汚染物質の処理方式の堪歩と､/ のための事業の育成 ･酎 ヒ Or造｣からr考える｣莞田へ の転換 ○動脈事菜､静脈事業のバラ ンス酎 ヒによる ｢住み良さJ の実現 ○文化荘産等の買い占め行動 を脱印し､創造する活動家 への支捜強化 0各国への技を耶多乾への積極 的取組み故化 ○こころざし高 く､優 しい人 材育成は関としての定着 日本 産 菜 へ の 強 圧 事 項 ○各国からの技揃移転強要 ○日原､エネルギー多消四国への誓告 ○ソ連 ･東欧の桂済自立への協調 ○知的所有権問題への配慮 Om昆等による国腰細争の多発 ○南北間､i!済ブロック間; の利等対立激化 ○先屈途上Eg人口急増への協力要謂 ○他分上のトラブル及び ミスマッチ多発 ○新世界符金砥ロ システムの再絹詔 il 亙 r) 榊 等 汁 堀 田 柑 部 -4 勝 部 2 坤 ) 9 9

2

山本尚志 時短のための帰納推論

図2 時短 へのルール構造ア プローチ

159 長野 大学 紀要 第14巻 第2号 1992 なければ実現で きない課題である｡ 日本人の思考,行動様式転換の重点は,企業 と 個人の関係の組み替 えを再構築す ることにある｡ そこで,平均労働時間,年間1800時間 を制約条 件 として,取引ルール,手続 きルール, その他の 社会契約ルール等につ いて も,出来 る限 り関係の 組み替 え等 を当事者間で円滑に行 い,加 えて高加 価値経営 を実現す る挑戦課題に, 日本産業界は, 意識 を集中す るようになった と見 る｡ この ような課題解決に貢献す る情報化技術 とし て,機械推論,それ も帰納的推論 を活用 を試み る こ とに したい｡ 2 新共同体 コンセプ ト 上に整理 した直撃事項-の 日本企業対応 コンセ プ トには,概略 ① 高付加価値商品生産-重点 シフ ト ② カルテル抜 きのネ ッ トワー ク経営の強化 ③ 環境破壊抑止型事業開発へ参画強化 ① 高利益化高配当,資本の 自主調達力強化 ⑤ 疲労困倍の中間管理職等新体質形成支援 ⑥ 事業連関強化分析等の新管理技術開発運用 等の強化内容が盛 り込 まれ ることになろう｡ そして上記強化対策事項の実現は,今や国家 目 標 となった平均労働時間1800時間の達成 とい う制 約条件の下に実現 しなければならない｡ さらに売上至上主義の時代に大活躍 し,成果 を 上げ る中で,身につけたアデ ィクション (ある習 慣への健康的でない執着,硬直思考,残業 当前等 前例主義,追従方等のマ ンネ リ行動) を持つ メン バー を脱却 させ るための能力 を企業 を,経営者は 用意 しなければ時短は実現 しないであろう｡ なぜ なら欧米人に比べて, 自主的 な思考, 自律 的行動 に劣 る日本人に体質転換 を可能にす るには 日常の企業行動の中に,従来以上の 自主的思考訓 練 と成果 を競 う場の設営,評価観 を組み込む新共 同体機能 を設計,推進す る必要性があろ う｡ そ して メンバー も,以下の事項 を実現 しなけれ ば

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1

世紀時代の活力は得 られない｡ 環境変化の節 目に,望 ましい姿 を聞直 し, そこ に接近す る問題形成 し,問題解決 を図ってきた 日 本企業の活力は,体質転換に根 ざしていたことを 評価 し, これか らは,以下に掲げ る体質 をメンバ ーが 自ら,形成,強化す るべ きと,改めて認知す ることが肝要 であろ う｡ ･ 社会変革への 自律的参画能力 ･ 働 き方の変革への積極的支援 ･ 暮 らし方の改革立案及び実現 ･ 遊 び方の革新 と創造力- の理解及び評価 ･ 自律的体力増強プ ログラム開発 ･実施 ･ 考 え方革新の場の実現及継続 3 時短に伴 う体質転換のための情報化技術 情報は芸術家であれ,作家であれ, トyプ経営 者であれ,各界各層の人各々の抱 く思いに, その 源泉 をもつ｡ 画家は描 き切 りたいイメー ジか ら画題 を決め, 線 を引 く画術,色づ くりの画術 を使 って, 当初に 深 く想いいた したイメー ジは "思 いの丈"であ り, 画かれた絵はデー タである｡ トノブ経営者の立案す る事業構想,経営構想そ れぞれに "思いの丈"が宿 され,必要 に応 じて遂 行 され る市場調査,計画立案,投資問題検討,組 織化検討,生産一販売一物流一 回収,成果点検見 直等の事業化行為 を通 じて, その "思いの丈"は 事業 となる｡事業 とは,思いを事実にす るもので あると考 えるか らである｡ そ して,成果はデー タである｡市場調査か ら成 果点検見直に至 る事業実現過程 は,"思いの丈"を 事実 にす る変換装置であ る｡ そこで情報化 とは 1.情報化対象の設定

2.

情報化主体の思いがあ り

3.

思いをイメー ジ化す る技術 の活用

4.

イメー ジをデー タ化す る変換装置の組込

5.

獲得 したデー タによる社会貢献等の把握か らなる遂行過程である｡ さらに,上 の情報化遂行過程か ら,基本的で重 要 な二つのこ とが把握 され る｡ 一つは,デー タ化 され る前 と,後では科学技術 の恩恵 を受け る比重に大差があ ることが分か る｡ デー タ化 され る前の分野の新技術化は, これか らの 日本人の思考体質,行動体質に影響す る人工 知能技術であ り,秘術に属す ると言われて きた｡

山本尚志 時短のための帰納推論 他の一つは 1.か ら5.に至 る行間 を埋め橋渡 しをす るものが情報化技術だ とい うことである｡ 上の秘術 に属す る部分 を人工知能によって支援 し,生産性 を上げに くい中間管理職の提案作業, 新手続 き策定作業,在来ルールの見直,点検,改 善作業に活用 し,経営力 を増強 し, コ ミュニケー ションギャ ップ を埋め,部下指導に鋭 さと親 身な 態度で実行 し,各種経営評価力 を上げ ることに貢 献す ると考 えられる人工知能の一つエキスパー ト システムの検討に入 ることにす る｡ 4 時短 とエキスパ ー トシステム 時短に貢献す る情報化技術 を検討す る前に, ま ず,従来の情報化技術の発展概要 を点検す る｡ そ れ も電子計算機 ソフ トに限定 し,OSやユティ リ ティ等の基本 ソフ ト以外の応用 ソフ トの発展概要 について大 まかに点検 し,整理 してお く｡ ① 業務 ソフ ト括乾期 企業の業務処理に関 してマ シン語, アセンブラ 語で書いた業務処理応用 ソフ ト開発についての コ ーデ ィングに手間の掛か る非効率の時代 である｡ ② FORTRAN,COBOL等高級言語活用時代 FORTRANの出現に よ り四則演算 は手計算方 式に近 くな り,反復処理 などのプ ログラ ミングの 手間が省け るようにな り,COBOLの出現は ソフ ト開発電算機,業務処理電算機等明記, システム 環境の明記,デー タのレベル構造記述 をイメー ジ どお りに,規定す る部分及びデー タ処理手続部分 の明記のよ うな構造化 は事務系の業務処理 ソフ ト の開発に,かな りの効率化 を実現 した｡ その一方 で,開発済み事務系業務処理 ソフ トの 蓄積は膨大 になる一途 を辿 り,他方で企業の活動 環境変化は急変 し,開発済み ソフ トのメンテナ ン スだけで も膨大 な業務量 とな りソフ トウェア クラ イシス時代 の到来で もある｡ ③ デー タベース分離活用時代 成長経済時代の企業経営は,時系列デー タの変 化が重視 された｡なん となれば,次年度の成長率 の予測や伸 び率 に鈍化す る気配の有無等の分析は 当時の経営管理 の推進に不可欠であった｡ しか し,成長時代は終わ り,造 った ら造 っただ け売れた時代は終了｡然 るに大量生産体制はその まま継承せ ざるをえない,大量生産 システム を短 160 期間に統廃合で きず, 資本回収 も未完である｡そ こで "売 る行為 "の転換,従来の販促方式によら ず, ライバル を引 き匪 し, シェア- を高め る戦略 情報 を重視 しす る時代 の到来である｡ 戦略情報処理の重点 は各社の製品群 を "金のな る木","花形",ー金喰 いむ し",ー負け犬"の 4群 に分 け,それに応 じて市場 を細分化す る, そ して ･花形製品群の少な くとも

1

つ を金のな る木へ ･金喰いむ し製品群の

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つ を金のなる木へ ･金喰いむ し製品群の1つ を花形へ ･負け犬群の生産一販売の継続の論理形成 ･負け犬群の中か ら撤退す る製品の優先順位決定 等 を,例 えば細分化 した市場の欲求の強 さの関係 か ら戟略 目標の設定,戦略計画立案一一推進方式が 重視 され る経営環境になった｡ この時代 の主軸情 報技術がデー タベース管理方式である｡ プ ログラムか らデー タ構築,管理 を分駈 して, 蓄積 したい各種デー タを関係デー タベー スシステ ムで入力,管理す るようになった｡ 戦略経営時代におけ る,情報処理現場 の特徴は 市場細分化が進み扱 うデー タベー スが増 える｡ 相互関係 を複雑 に絡 ませ て市場特性 を分析す る 必要や,取引の発生情報の入力による回収の迅速 化が実現 されなければ,戦略の完遂はで きない｡ 一方プログラムの方 は,構造化プ ログラ ミング 方式が確立 されたが, この方式の中心はプログラ ムの分割管理方式の指針 を教示す る域 に留 ま り計 算処理手順 は,従来 と同様に詳細に記述す るので 膨大 な手間を要す る70ログラ ミング作業 は不変で あ り, どのサブルーチンを見て も,その処理 内容 は,理解 しに くく,問題の累積は続いている｡ ④ 知識ベースシステム活用時代 知識ベースの導入は,上記プログラムの問題 で ある各プ ログラムセグメン トの処理 内容 が専門家 にさえ,一 目瞭然でない難点 を克服す るにある｡ 知識ベースでは,在来プ ログラムに分 散的に埋 め込 まれている知識 を,知識ベー スに一 塊で,明 示的に蓄 えることになる｡ 業務上のルール等は,読み書 きしやす くな り, 知識ベー システムには,二つの基本的 コンポーネ ン トは,知識ベー ス と推論エンジンであ る｡ 知識ベースの役割は,業務の流れを表 す事実 を デー タ項 目として定義 し,専門家の もつ知識 (断

161 長野大学紀要 第14巻第2号 1992 片的知識 で も可) をプ ロダクションルール と言わ れ る

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型ルールで表現す る｡ 推論エ ンジンは,知識ベースに組み込 まれたル ール を実行 し,次の実行 ルールを設定す る｡ そこで時短に役立つ ことを配慮 して,プ ロダク ションルールの動作 を, その基本に立 ち帰 って, 見直 し,点検す るこ とにす る｡ ⑤ プロダクシ ョンルールの動 き 知識ベース と推論エンジンか らなるシステムの 動 きを基本的な事例 で点検す ることに しよう｡ プ ロダ クションルールには,前向 き推論 と後 ろ 向 き推論 の 2種類がある｡

a.

前向 き推論 前向き推論の基本 となるルールは もし [前提部] が成立す るならば [結論部] も成立す る と表現す ることを基本 とす る｡ 前向 き推論の動 きを基本事例 で見てお こう 事実 ･ カー ドを持 っている ･ デー トは終 わ りである ･ 相手 とは益 々親密になった ･ 夜の12時前 である Rulel もし しゃれた店に入 る and カー ドを持 っている ならば 彼女はグルメが食べ られ る Rule2 もし デー トの終わ りである and しゃれた店があいている ならば しゃれた店に入 る Rule3 もし 夜の12時前である ならば しゃれた店があいてい る 問題は,上のルール と事実 を用いて ｢彼女はグ ルメが食べ られ るか｣である｡ 前向き推論は以下の ような手順 で運用 され る｡ ･初期状態のルール と事実の照合 ルールの前提部が事実にあるものを見つけ る, Rulel,Rule2の前提部 は事実 の中にないが, Rule3の前提部の [夜の12時前である｣は,事実 にあるのでRule3の結論部 ｢しゃれた店があい ている]は事実 にな り,事実に組み入れ られ る｡ 追加 された事実 ･ カー ドを持 っている ･ デー トは終 わ りである ･ 相手 とは益々親密になった ･ 夜の12時前 である ･ しゃれた店があいている そ して,次に実行すべ きルールの検索に移 る ･次のルールの発火

(

Fi

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)

Rule2に着 目す る,二つの前提部 は事実ベー ス にあ り適用 され る,すなはち発火す る｡ そこで,RuZe2の結論部が事実ベー スに組入れ られ [しゃれた店に入 る]は事実 となる｡ (追加 された事実ベース掲載省略)

･3

番 目のルールの発火

(

Fi

r

e

)

す ると,Rulelが発火可能 となる, Rulelの二つの [前提部]である

,

｢しゃれた店 にはいる｣ と ｢カー ドを持 っている｣は共に事 実 であるか らである｡ そこでRulelが成立す るので,結論部の ｢彼女 はグルメが食べ られ る｣は事実 となる｡ 以上のように

,

｢彼女はグルメが食べ られ るか｣と い う命題 は真であると結論づけ られ る｡ ただ し, このためには発 火可能 なルールがな く なれば終 了す る処理が必要になる｡ 前向 き推論の基本的な動 きは, ルール と事実 を照合 して発火可能なルール を 見つけだす ･ 発火可能 なルールを実行 して事実の集 ま りに 追加変更 を加 える ルール を発火す る度に,発火 したルール を休 眠状態にす る 等の処理技術に よって保証 される｡ さらに,競合解消に触れておこう｡ 上の事例 では事実集合の ｢相手 とは益々親密に なった｣は,使 われていない事実である｡ このプ ロダクションシステムでは,事実が余 る こ とになっている｡ そこで,次のルールを追加 して,事実 をすべて 使 えるように しよう Rule4 もし デー トが終わ りである かつ 相手 とは益々親密になった ならば 次の土曜 日に遠出をす る す る とRule3とRule4が 同時 に発 火可能 に な ることが見て とれる｡複数のルールが発火可能に なることを競合す るといい, 1サ イクル 1ルール

山本尚志 時短のための帰納推論 の発火を原則 とす るのが,前向 き推論の特徴 であ るか ら, なん らかの方法で優先順位 を設定す るこ とで競合解消 を図 る｡例 えば,先 に出現す るRule3 を優先すれば結論 は,同 じになる｡

ち.

後ろ向 き推論 後 ろ向 き推論の基本 となるルールは [結論部] が成立す るためには [前提部] が成立す るこ とである と読み換 えるこ とを基本 とす る｡ 後 ろ向 き推論の動 きを基本事例 で見てお くと 事実 ･ カー ドを持 っている ･ デー トは終 わ りである ･ 相手 とは益 々親密になった ･ 夜の12時前である Rulel もし しゃれた店に入 る

a

nd

カー ドを持 っている ならば 彼女はグル メが食べ られる Rule2 もし デー トの終わ りである

a

nd

しゃれた店があいている ならば しゃれた店に入 る Rule3 もし 12時前である な らば しゃれた店があいている において ① 最初 のゴール設定 後 ろ向 き推論の動 きは,利用者が質問す るこ と によって推論が開始 され る｡ ｢彼女 はグルメが食べ られ るか｣ が最初の質問, これを後 ろ向 き推論では,最初の ゴール という｡ 最初の ゴールが与えられ ると,後 ろ向 き推論エ ンジンは, この ゴールの真偽 を判定 し始め,すべ てルールの結論部 と事実 を検査 し, ゴール とマ ッ チす るものを探索 し,発火 させ る｡ この ゴー ル は,Rulelとマ ッチ ン グす るの で "真" というこ とになる｡ (参 ルー ルの発火 Rulelが発火す ると,その二つの前提部の"しゃ れた店に入る" と "カー ドを持 っている"が成立 す るか どうか次の問題 となる｡ 推論エンジンは,初めの前提条件 "しゃれた店に 入 る"か ら,成立するか どうか探索す ることに し て,ーヵ- ドはあるか"を暫 く棚上げ とす る｡ 162 つ ま りは,次のゴールが "しゃれた店に入 る" となるが, これは事実にないので,次のルールの 探索に向か うことになる｡ すなはち,Rule2,Rule3を審査 しに行 くことに なる,Rule2は結論部が,"しゃれた店に入 る"な ので発火す る,念のためRule3は発火 しない｡ Rule2の前提部は,"デー トの終わ りであるー及 び "しゃれた店に入 る"なので,新 ゴールは "チ ー トの終わ りである" となる｡ これは事実 なので, Rule2の前提部の一つは真である｡ 他 の前提部 "しゃれた店があいている"は,辛 矢ではないので,推論エンジンはRule3を見に生 き,Rule3は,"しゃれた店があいている"が結論 部 なので発火 し, その前提部の "夜の12時前であ る"が,新 しいゴール となる｡ 以上,後 ろ向 きの推論の ゴールの審議問題 は, ルールの前提部 にマ ッチングす る事実の有無 に換言 して判断す る とい うことができる｡ (診 上流への確認処理 以上,下流方向の探索 を終 え,上流方向-の確 認処理へ転換す る｡Rule3の前提の"夜の12時前で あるーが,真 であるこ とにより,結論 "しゃれた 店があいている" も真 となる｡ Rule2に戻 り,前提の一つ"デー トは終 わ りであ る"は,事実 であるか ら真,他 の前提 "しゃれた 店があいている"が真 と決定す る,結論の "しゃ れた店 に入 る" も真 と決定す ることがで きること になった｡ Rule2の結論 "しゃれた店にはいる"が真 になっ たので,Rulelの前提一つが真 とな り,他 の一つの 前提 "カー ドを持 っている"は事実, したがって 真であ るか ら,結論 も真 となる｡ すなはち

,

｢彼女はグル メが食べ られ る｣は真で あると推論 される｡ さて,後 ろ向 き推論の競合解消について も点検 してお くことにす る｡前向 き推論 と同様 に,Rule4 を導入す ることにす る, この結論 "土曜 日には遠 出をす る"が,推論の過程 でゴール として登場 し ない限 りRule4は発火 しない

,

｢彼女 は グル メが 食べ られるか｣ と言 う命題 がゴール として与えら れ るとき,Ruleほ うは推論過程 に関与せ ず

,

｢彼女 はグル メを食べ られ る｣ という結論は不変 である｡

163 長野大学紀要 第14巻第 2号 1992 C.プ ロダクションシステム設計のための物語 先にみた前向き推論,後ろ向き推論 を設計す る とき先行 して策定 され るべ きものは物語である｡ この物語か ら,事実やルールを抽出す るのであ る｡先のプロダクシ ョンシステムの源泉になった 物語は, ｢今,夜の12時前 である,楽 しいデー トは終 わ りであるO彼女 はグルメを食べたがっている｡ まだ夜の12時前 なので しゃれた店はあいてい る｡現金の持 ち合 わせは,少 な くなったが, カー ドがあるの で, しゃれた店に入 ることに す るので,彼女 はグルメを食べ ることがで き る｡｣ であるとしよう｡ ここで,結論 を出 したい問題は,何か と自問 自 答 してみ ると デー トは終わ り- >彼女はグル メが食べ られ る デー トは終わ り : d 彼女 はグル メが食べ られる : g として,上の物語 に, この記号で書 き入れ ると, ｢今,夜の12時前 で ある,楽 しい d で あ る｡ g たが っている｡ ま だ夜の12時前 なのでしゃれた店はあいてい る｡ 現金の持 ち合 わせ は,少 な くなったが, カー ドがあるので, しゃれた店に入ることにす る ので, g ことがで きる

｡

｣

さらに,記号 を以下 の ように追加す る 夜の12時前 である : t しゃれた店 に入る

: S

しゃれた店が あいている : o カー ドを持 っている

: C

これ らの記号 によって,上の物語 を書 き換 えると ｢今, t ,楽 しい d で ある｡ g たがっている｡ ま だ t ので O ｡現金の 持 ち合わせは,少 な くなったが,

C

の で,

S

こ とに す るの で, g ことがで きる｡｣ 次に,記号 を用いて, 形式論風に整理す ると, 命題 : g が成立す るか 前提条件 : C, d, t ルールは Rulel

i

f

s and c

t

he

n

g Rule2

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d and o

t

he

n s

Rule2 if t

t

he

n

o となる｡ 文書化,記号化に前向 き推論せ よ,後 ろ向 き推 論の設計の鍵があることを理解 されたい｡ Rule4を追加す るとき,物語は ｢デー トは終わ り,益々親密になったので,忠 い切 って,次の土曜 日に遠 出を申し出た ら, 気持 ち良 く受け入れて くれた｡｣ を追加 した もの と考 えるこ とができる｡

d.

時短の知識構造 企業経営におけ る業務 を見 ると,組織単位 を越 えて,業務処理の流れに類似性 を観察で きる｡ こ のことか ら,知識モデルの構築 の接近方法は,以 下のように整理可能 と考 えられている｡ 後に事例 による検討 をす るが,業務の遂行 には 関連す る各種の知識 を組み合わせ た り,順序 を考 えた りす る必要が,絶 えず発生す るが,注意 して 見 ると,項 目は異なるが,業務処理の流れには, 類似の ものが含 まれていた り,類似の考 え方によ りルール化が可能 である｡ このルール化のための基本思考 として,属性 と 属性値,属性 とその値 を前提条件 とした結果,及 びそれに関連す る事実集合 は,業務のルール化に 重要 な視点 を提供す る｡ 表2を見 られたい, この1行 目以下のように, 読む もの とす る もし 属性

1

相手美人 属性値

1

y

e

s

&

属性2 カー ド 属性値2 ある

&

属性3 しゃれ店 属性値3 あいてる

&

属性 4 親密度 属性値 4 深 まる ならば 結果値

1

最 高幸せ 読み下 し文にす ると "相手が美人であ り, カー ドをもってお り, しゃれた店があいていて,新密度が深 まる ならば 最高に幸せ であ る" である｡ 表1- 2のような事実があったことを物語 るも のであ り,表1- 1には,表1- 2の事実ルール ベースの作成に関連す る属性,属性の値,結果項

表1- 1 XpertRule l 槻驚 化 山本 尚志 時短 の ため の帰納推 論 課 題 名 デ ー ト 属 性 の 数 : 5 2 3 4 5 デ ー ト 終 カ ー ド 時 刻 し ゃ れ J占 結 果 1 な っ た 終 わ り あ る 2 ま だ ま だ な い 3 1 2時的 入 る 食 べ る 1 2時 後 入 ら な い 食 べ な い F2でWhy-textの 表 示ON/OFF

Text Why-text Print

判 断 例 の 数 : 6 5 し ゃ れ 店 結 果 く ↑し 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 W ㍗ l 1 1 1 1 1 1 1 e 0 N S る る る い あ あ あ な

●

暮 り n ノ nソ hリ わ わ わ わ だ 終 結 的 終 ま

.

た た た た た つ つ つ つ つ だ な な な な な ま I 2時 前 入 る 食 べ る 1 2時 前 入 ら な い 食 べ な い I 2時 後 入 ら な い 食 べ な い 食 べ な い 食 べ な い 食 べ な い Flo-ヘ ル プ 表 示 E S C-メニ ュー 表示 〉 Change Delete Print Import 目を記 入 した ものであ る｡ 表

1- 3

は表

1- 1

と

1- 2

に基づ き,知識ル ー ルベ ー ス作成支援 ソフ ト

ⅩpertRule Proto Typerに よ り,作成 された

知 識構 造 であ る｡ 作成 す る手順 は a.表1- 1が ワープ ロ感覚 で記入 され

b.

表

1- 2

が,表

1- 1

の基 に作成 され C.表

1- 3

は, 自動作成 され る これ らを基 に,帰納推論が 出来 る｡ (詳細 は文 献 リス ト 参照) Mark Export expand 164 1 2 3 `4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6

7

1 1 1 -1 1 1 1 1

e.

断片的知識活用 と信頼 我 々が,業務 を遂行 す る際 に, その都 度 イメー ジされ る知 識 は,知 識全体 であ るこ とは少 ない｡ 表

1

-

1

,表

1- 2

に記入 した よ うに,属性, 属性値,結果 の断片的知識 を把握 して,事実 の整 理 を し,上 記知識ルー ル獲得支援 ソフ トを活用 し て表

1- 3

の よ うに 自動 的に整理体系化 され ルールの成立関係 の全体像 が把握 で き ルールの十分性 が点検 で き ルー ルの整合性 が分析 で き ルー ルの追加,棄却 が容易 にで き

165 e u 3 R I I 1 e 表 x P 長 野大学 紀要 第14巻 第2号 1992 (F'R雌 rJ デ ー ト ル ー ル サ イ ズ 9 ノ ー ド 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 ベ 氏 だ ま

し

(1.1.00) (2,1.00) ll 12 13 14 15 16 17 18 19

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表1- 4 f=1つ ､ る る あ る あ で る あ で あ で n ノ た わ で る つ 終 る 入 な ま ぁ ま は 約 は 店 化 ト ド れ 讃 I l や 柑 デ カ し 従 っ て 結 果は 食 べ る こと等に加 えて, ･ 自然言語感覚のルール獲得 ソフ トにな じみ ルールの改善のための思案 をス ピー ド編成 し ･ 試案 ルールの模擬実験 に よる調整 をして ･ 懸案事項のルール化 とその成果 を実証 し 表2- 1 Xpert.Rule 認 諾 名 デー ト 2 1 2 3 相 手 特 徴 話 縄 密度 食 事 ー ⋮ = -. -" . . . -. . ≡ . 1 上 司等の意思決定 を迅速化 させ る 等の利点に よ り, オフィスワー クにおけ る判断業 務 の改善,今後 多発す ると予測 され る手続 き業務 の新設計,再設計 に有効 となる｡ このこ とは,人 の頭脳活動 は,残念なが ら小頭 であ ると見破 った 属 性 の放 : 5 5 次 回 約 束 結 果 結 果 : 5 7 1 美 人 2 聡 明 3 愛 敬 4 気立 よ し 5 合 う 深ま る 合 わ な い 脈なし 調子合 せ 進展な し し た し た し な い し な い 6 7 8 9 10 ll 12 13 14 15 16 17 く FIO-ヘ ル プ 表 示 ESC-メ ニ ュ ー 表 示 〉

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2-最 高幸 せ 軽 い交 際 良 い予 感 別 れ予 感 別 れ決 意 F2でWhy-textの 表 示ON/OFF

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 d . 5 PU 7 1 1 1 1 1 1 1 1

166 山本 尚志 時短の ための帰納推論 課 題 名 デ ー ト2 判 断 例 の 印 刷 柑 下 特 徴 詣 親 密 度 食 事 次 Bl約 束 結 果 せ 思 惑 怒 際 懲 隙 恵 感 際 意 際 意 意 際 恵 意 意 感 恵 降 懸 意 感 悪 意 幸 子 予 子 交 予 交 決 予 交 決 交 決 決 交 決 決 決 予 決 交 予 決 予 決 決 高 い い れ い い い れ い い れ い れ れ い れ わ れ い .れ い い れ れ れ れ 最 良 良 別 軽 良 軽 別 良 軽 別 軽 別 別 軽 別 別 別 良 別 軽 良 別 別 別 別

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8 9 0 1 2 3 4 5 6 1 ･ 1 1 1 一 l ･l 1

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1 l I 2 2 2 2 2 2 2 表2-3 ⅩpertRule 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2

3

4

5

6 7 00 9 0 1 2 3 4 5 6 7 1 1 1 1 ▲I 1 1 1 l 1 2 2 2 2 2 2 2 2 のは構造化プ ログラ ミングを提唱 したダイクス ト f.知識獲得 モデルの基本 ラである｡断片的知識の有効性 を信頼 して,意味 先 にみた知識構造は,従来人間の頭脳 ワー クで のあ る領域の設定 と各領域 を適宜関係付けて行 う あるか ら,頭脳の中の存在でしかない ものである 総合判断は,知識構造の信頼 を増す ことになる｡ が,陽表化す ることは難 しいことであったので,

167 表2-4 は つ . Ft-)､ 長 野大 学 紀要 第14巻 第2号 1992 る る あ あ で で る : rJ :: 探 ま た は 削 し 佳 作 は 密 手 羽 相 和 允 従 っ て 約 rJとは 克ifrZiや'-せ 縄密 度 は 進 展 な し であ る 且 つ ､ 相手 特

徴

は 気 立 よ し であ る 且 つ､ 話は 合 う で あ る 従 っ て 結 果 は 良 い 予 感 人間, それ もエキスパー トに しか属 さない秘術 と 思われて きたの も無理か らぬ ことである｡ 現在では,人工知能論が発展の途にあ り各種の 応用 ソフ トも実用の段階に入 った と言えよう｡ そ こで,業務知識について考察す るこ とにす る｡各 種 の業務知識は, モヤモヤ したイメー ジで業務主 担当者の頭脳に宿 るのが,通常である｡ 業務知識 として使 えるとか支 えない とか,彼の 業務判断は真である,あるいは偽 りであるとか, 問題にな り,業務知識は論理性が問われ ることに, 基本的特徴があることが理解 で きる｡ 論理性 を正確 に問 うには,言葉になっているこ とが,肝心である｡ 論替 性,つ ま り真偽 を正確 に評価出来 るように した言葉 とは,視点が明確 なことである｡ 視点が明確 である言葉 とは,先 の知識ルール構 造の分析で使 った,ルールを再 び用 いて例示す る こ とに しよう｡ ･プ ロダクシ ョンルールの対象は,男女のデー ト ･男女のデー トを属性,美人か ら見て, そのの属 性倍は,yes,no

, 1

番 目の視点である ･男女のデー トを属性, カー ドで見て, その属性 値は, あるとない

,2

番 目の視点である ･男女のデー トを属性, しゃれ店で見て,属性値 は,あいている, あいてない,第3の視点であ る ･男女のデー トを属性,親密度で見 ると,属性値 は,深 まる,脈 なし,第 4の視点である こうなると,単 なる言葉 を越 えた,業務知識の 形成の基本方式である｡ これ を基に,先に導出 し た図式的なツ リー構造が,眼前に姿 を見せ ること になる｡ そ して, これ らの属性,属性値 と事実の関係か ら,知識ルールを形成す るモデル,すなはち,帰 納推論による知識獲得の実践化 を後にみ ることに す る｡ g.経験に基づ く知識ルール化能力強化 前項で,視点 を明解に して,業務知識化の基本 的な分析 を試みた,本項では, さらに実戦的な課 題 を設定 して,帰納的推論 システム構築の準備 を してお くことにす る｡ 企業に3, 4年 も勤務す ると担当業務 は当然 と して,周辺の業務 について もか な りの程度な じん で くるのが,人間の優れた能力である｡ 人間の知識形成は,業務 を遂行 中時に応 じて考 える, 自主的知識形成である｡不明な点は,業務 マニュアルがあれば,不備 な場合にはベ テランの 先輩諸氏に質問 して知識習得 をはか る,受動的知 識形成である｡ 自主的知識形成には,経験,勘, それ と前項で 触れた視点形成による知識形成の方式である｡ そ して, この三者は,相互 に補強的である｡成功体 験や失敗体験が豊かであると,"ha!"と気づ くこ とが 多 くなるものである,勘が冴えて くると,視 点形成に鋭 さが出て,発見力が高 まる傾 向が出て くるものである｡ 視点形成による知識形成に経験 を積めば, 自信 がつ き,経験知識の整理体系化が なされ,経験知 識デー タの豊富 さか ら,関係知 識が芋づ る式に発 想 され るようにな り,帰納推論 も上手 くなる｡ さらに関係知識が増 し,帰納推論が上達す るに 連れて,勘 が益々冴えて くる, さらに視点形成が 強化 されて くる｡

山本 尚志 時短のための帰納推論 この ような刺激連鎖関係 をスパ イラルな依存関 係 と呼ぶ ことに しよう｡ 現在 では,知 識化のスパ イラル連鎖 を支援す る ために, エ キスパー トシェル,例 えば, さきに紹 介 した

ⅩpertRuleProtoTyper,大創玄等の人工知能

ソフ トは,パ ソコンで も作動す るので, これか ら 能力形成すべ き重要 な分 野である｡ (文献資料

1,

8

参牌) 以下 に Ⅹper

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yper に よる基本的な,経 表3- 1 XpertRule 1 2課 祖 名 買 い 場 懐 具 合 4 果 結 貿 投 株 3 ク ス 一ノ 168 験的事実 とそれ らの属性,属性値 との把握 と簡単 な推論 の仕方 を見 るこ とにす る｡ 5 時短のためのルール構造の設定 一般 的に,業務構造 は対象性 が保証 されない｡ つ ま りバ ィナ ))なツ ))-構造等は例外中の例外で あ るが,新 しい発見のためには対象性 を構造設定 に強制 的に持 ち込む こ とが重要 であ り,設定 され た構造が非対象であれば,対象化 の方向に新 ルー ル を追加す るこ とに よ り業務構造 の改善が達成 さ れ るこ とは多々あるのが確認 されて きた｡ 属 性 の 数 : 3 5 1 Y E S 十 分 2 N O 少 々 3 4 5 6 7 8 大 小 万 万 万 万 万 万 万 千 百 百 百 百 百 百 1 4 5 1 6 ワ︼ 3 0 9 10 ll 12 13 14 15 16 17 く FIO-ヘ ル プ 表 示 ESC-メ ニ ュ ー 表 示 〉

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dlctlonary 【On 】 表3- 2 XpertRule 1 2謀 題 名 買 い 場 懐 具 合 4 果 結 貿 投 株 3 ク ス F2でWhy-textの 表 示ON/OFF

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判 断 例 の 数 : 8 5 く t I 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 W ど l 1 1 1 1 1 1 1 e 0 N S 分 分 々 々 分 分 々 々 十 十 少 少 十 十 少 少

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1 2 3 4 一 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6

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1 1 1 1 1 1 1

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169 長 野大 学 紀要 第14巻 第2号 1992 表3- 3 XpertRule 謂指 名 様相 幣 ル ー ル サ イ ズ 15 ノ ー ド 1 YTl'い JL1 5 t I L- .･.･･ -7 1 : 8 1 ｣ -9l N

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小

16 17 18 19

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以上のような視点か ら, これ らの業務において 新たに実現すべ き構造,既存の構造 を見直 し,点 検 して業務のルール構造を改善すべ き構造に分け て検討することにす る｡ ①新業務発見のためのルール対象構造 かな り乱暴な事例であるが,ある人物が株の投 資をす るか どうかの判断に際 し, 1番 目の属性, 買い場,属性値YES,NO 2番 目の属性,金十分にあ り,属性値YES,NO

3

番 E]の属性, リスク,属性値大,小 表4-1 XpertRule 課 項 名 人弔 考 課 1 2 3 評価 点 界 格 点 楠 過 し方 結 果 〉 く F9-ル ー ル の プ ロ フ ィ ー ル 〉

eDit Veriry pRune

. . . ∫ . ≡ . I H 壬 . . p -i であるとすれば,表

313

のような対称的なルー ル構造が策定可能である｡ しか しこのような事例は希であるが, このよう な事例 を逆手に取 って,新ルールの発見探索に利 用す る知恵が生 まれて くる｡ 表4は,昇格人事 を模式化 し,単純化 した もの であるが,新ルールの設定の基本的接近法を教示 す るには十分である｡

1

番 目の属性,人事考課点,属性値高い,低い

2

番 目の属性,昇格,属性値 させ る,再度機会与 属 性 の 致 : 3 5 1 席 い 2

低い

3 4 5 6 7 8 9 10 ll 12 13 14 15 16 17 させ る 大 次 回 か な I_) 見合わ す まず 々 降 格 当 たり 前 進 進 椙 招 待 特 昇 抜 階 階 陪 大 3 2 1 bl M M M cl 蛇 が qL, dl 舵 舶 朗 く F10-ヘ ル プ 表 示 ESC-メ ニ ュ ー 表 示 〉

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6-F2でWhy-textの 表 示 ON/OFF

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1 ▲ l 1 1 1 1 l

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山本 尚志 時短 の ための帰納推論 表4- 2 XpertRule 課 題 名 人 事 考 課 1 2 3 評 価 点 昇 格 点 検 過 し 方 結 果 判 断 例 の 数 : 16 5 く t l りん 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 W r l i l 一1 l -1 1 1 e 0 N S 高 市 高 高 高 高 高 高 低 低 低 低 低 低 低 低 させ る す す す す る る る わ わ わ わ せ せ せ 回 回 国 図 台 合 合 合 格 格 格 格 さ さ さ 次 次 次 次 兄 見 見 見 降 降 降 降 進 進 楕 摺 特 特 昇 抜 階 階 略 大 3 2 1 b l M bn M el 朗 が qo dl 朗 朗 舶 前 節 前 前 hリ 々 hリ n ノ 々 n ノ n ノ 々 n ノ n ノ 々 り な ず た な ず た な ず た な ず た 大 か ま 当 大 か ま 当 大 か ま 当 大 か ま 当 Fl

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rint 工mport Mark Export expand 170 表4-3 XpertRule 1 2 tr･ 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 1 1 1 1 .I 1 l 1 1▲ 1 2 2 せ 検 さ 点 l 格 : 次 わ 降 I .'

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3

番 目の属性,過 し方,属性値大,かな り, まず 々,当た り前 とす る であるとして,事実が存在 しない ものについては 記号 を配置 してお くことにする｡ この記号は,二つの意味があ り,その一つは別 の機会に詳細に検討す ること,いま一つは現在設 定 しなければ,不都合が ますので発見 し埋め るべ き事項の特定 をしたことを意味す る場合である｡ この二つ 目が,帰納推論 を活用 したルール構造の 発見である｡ これか らの新業務ルールの設定要領 ル ー ル の 印 刷 (1,1.00) (1.I.00) (1,1.00) (1,1.00) (1.1.00) (1.1.00) (1.1.00) (1,1.00) (1,1.00) (1,1.00) (1,1.00) (1,1.00) として活用 されたい方式である｡ ②在来業務改善のためのルール構造 将来の起 こるべ き事態 を,全て予見 して発見す るための対象構造 をあらか じめ設定 して,残 りは 求め られる時点で,穴埋めす る等は不可能である として,現在の事実 を重視 して,あるべ き属性, それに関わる属性値 を適当に設定 して,ルール構 造 を,その場で構築す るや り方でい く｡ この限 りでも,機械による帰納推論は,我々に 従来以上の知識 を与えて くれるとす る立場が,機 械推論活用楽観派である｡

171 表5- 1 XpertRule l 居 飛 長野大学紀要 第14巻 第2号 1992 課 複 名 評 価 1 属 性 の 数 : 6 2 3 4 5 6 父 串 依 頼 親 し さ 影 響 力 父 へ 手 伝 父 相 談 者 3 7 果 集 結 結 1 特 大 2 大 3 特 無 4 極 て可能 特 大 可能 普 通 無 理 特 大 よ く する 親 身 か な り た ま に 友 人 壬旺 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 く FIO-ヘ ル プ 表 示 ESC-メ ニ ュ - 表 示 〉

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dlctionary ton 1 この立場で,図の2の枠組みにそって,非対象 なが ら実戦的ルール構造の設定及びルールの精練 化の進め方 を検討 して置 くことにす るO 表

1- 1

か ら表

1- 4

は,先に提出したプロダ クションシステムの説明ようの例題であるがこの ルール構造は非対象である｡ 表5-2 XpertRule 1 2 5 4 5 6 7 8 9 0 -2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 愚 弟 大 大 大 大 大 大 腰 無 頼 大 大 無 舛 大 大 無 無 大 特 特 大 特 特 特 大 特 大 特 特 特 特 特 大 特 特 特 大 大 特 特 特 特 課 題 名 評 価 1 父 車 依 頼 親 し さ 大 大 通 大 大 通 大 大 大 通 通 通 大 通 通 通 過 大 通 大 大 通 適 適 特 特 晋 特 特 晋 特 特 特 普 普 普 特 普 普 晋 普 特 普 特 特 背 普 普 能 能 能 能 離 可 可 可 可 可 理 で 能 て 能 能 能 で 能 理 理 て 理 理 理 理 理 能 能 て 理 理 理 理 無 極 可 極 可 可 可 極 可 無 無 極 無 無 撫 無 無 可 可 極 無 無 無 無 無 知 人 1 2 3 4 5 8 7 8 9 ∩リ ー 2 3 4 5 6 7 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 5 4 3 P P -P 0 0 0 F2でWhy-textの 表 示ON/OFF

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この属性,属性値,結果 を表

3- 1

のように設

定 し,事実 を表

1- 2

のように入力す ると,前述

のⅩpertRuleProtoTyperは,表

1- 3

のよう

にツ リー構造 を自動的に作成す る｡そして,親密 化はどうかに対 して,なった と答え,デー ト終 わ りかに対 して,終わ り と答え,カー ドはに対 して ある と答え, しゃれた店に入 るかに対 し 判 断 例 の 印 刷 影 野 力 父 へ 手 伝 父 相 談 者 無 た た よ よ た た よ 無 無 た た 無 無 無 無 よ よ よ よ 無 無 無 無 れ ノ n ノ n ノ n ノ n ノ れ ノ h リ 大 大 大 な な な な 大 な な 大 大 な 無 特 特 特 無 無 無 か か 無 無 か 無 か 特 か か 特 無 無 特 無 無 か る る る に に す す に に す に に ま ま く く ま ま く ま ま る る る る す す す す く く く く 人 人 人 身 身 人 人 身 人 人 人 身 人 人 人 人 人 身 身 身 人 人 人 人 友 知 知 撹 親 友 友 親 友 友 友 親 知 友 友 知 友 親 親 親 友 知 知 知 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 5 5 3 3 4 5 3 3 5 3 3 5 果 p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p 結 O o o o o o o O o o o o o o o o o o o o o o o o

山本 尚志 時短 の ための帰納推論 表5- 3 XpertRule 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 1 -1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 ウ 山 入 り 無 ト ト . 課 題 名 評 価 1 p p 事 て o o 父 極 P P 事 て l o o 父 棲 ⋮ ︼ ︻ 伝 る に 無

いしま

ル ー ル の 印 刷 5 0 (4,1.00) 5 0 (3,1.00) 依 頼 可 能 :(不 足 ) (0) 可 能 :0 P 5 0 (2,1.00) 無 理 : 父 相 言炎者 卜一一一一一 親 身: (不 足 ) (0) 卜- -- 友 人

:

0 P 40 (1,1.00) 一一一--- 知 人

:

0 P5 0 (1.1.00) o o 頼 能 能 理 3 5 依 可 可 無 (2,1 .00) (2,1 .00) (不足) (0) O P4 0 (1,1.00) O P3 0 (1.1.00) て 入 る と答 える と 結果は食べ る す なはち, 彼女 は グル メを食べ る と推論 で きる構造がで きて いるこ とを示 してい る｡ 表

2- 1

か ら表

2- 4

は,表

1- 1

と表

1- 2

の属性,属性値,結果 とそれに関わる事実 に変 え て,少 し実際にあ りそ うな場面設定 に して,表

2

- 4

に見 るように,帰納推論 の妥 当性 を点検 す る 狙 い とした｡ 表6- 1 XpertRule l 恩 発 1 特 大 2 人 3 特 無 4 5 課題 名 評 価 2 2 3 4 父串依 頼

父へ

手 伝 家族 数 172 表

5- 1

か ら表

5- 3

は, 日本 人の風習であ る お中元,お歳暮等の贈答行為 の評価基準の設定, 見直 しを通 じて,贈答ルールの再構築 の要領 を点 検す るためであ る｡ 基準設定 を明確 にす ると,表6-1か ら表6- 3 の よ うにな り,ルールの適用 に迷 いが な くな り, 意思決定が しやす くなる｡業務遂行 に際 し迷 いを 断つ こ とはルール構造 に依 拠す るこ とであ る｡ 極 て可 能 よ く す る 5人以 上 O P 5 0 可 能 た ま に 4 人 無 理 無 3 人 2 人 1.人 6 7 8 9 10 ll 12 15 14 15 16 17 く FIO-ヘ ル プ 表 示 ESC-メ ニ ュ ー 表 示 〉

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0 P 4 0 0 P 3 0

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1 2 3 4 -5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 1 1 1 1 1 1 1 1

長野大学紀要 第14巻 第2号 1992 判 断 例 の 印 刷 数 結 果 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ハ U 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 5 5 3 3 4 5 3 3 5 3 3 5 p . P P P P P p▲ P P P P P P P P P P P P P P P P p . 0 0 0 0 0 ハU 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 上 以 ル ー ル の 印 刷 族 人 人 人 人 人 人 人 人 人 人 人 人 人 人 人 人 人 人 人 人 人 人 人 人 家 2 3 3 4 3 4 2 2 4 4 4 3 4 5 4 2 2 4 4 2 4 2 3 4 評 価 2 課 鴇 名 父 串 依 頼 父 へ 手 伝 る る る に に す す に に す に に ま ま く く ま ま く ま ま る る る る す す す す く く く く 無 た た よ よ た た よ 無 無 た た 無 無 無 無 よ よ よ よ 無 無 無 無 能 能 能 能 能 可 可 可 可 可 埋 て 能 て 能 能 能 て 能 理 理 て 理 理 理 理 理 能 能 て 理 理 理 理 細 川極 可 極 可 可 可 極 吋 無 無 権 無 類 無 無 無 可 可 極 無 無 無 無 2 価 秤 名 題 諌 J■ーhHJ lHLu 0 0 0 0 1 1 1 0 1 t /ll ー ) .) ) 0 0 圭 二 二 〇 〇 〇 頼 能 能 理 5 5 5 依 可 可 無 別 30 (2,1.00) 50 (2.1.00) 依 頼 可 能: (不足) (0) 可 能: 0P4 0 (1.1.00) 無 理: 0P3 0 (1,1.00) (1,1.00) (2,1.00) ー'HJHJ Ll■ー■H 一 .1ー リ 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 2 0 ( ( t t ′_ヽ 0 0 0 I .1 .: . :, o o 上 人 人 人 人 4 4 数 以 4 3 2 1 p p P 事 て l o o o 父 極 ⋮ l l 上 人 人 人

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山本 尚志 時短 の ための帰納推論 表7- 1 XpertRule 課 甥 名 運 搬効 率 属 性 の 数 1 2 3 4 5 運 搬rrll敷 レ ア ウ ト 装置改 良 r_程 改 酋 受 渦 管理 結 果 結 果 : 6 7 1 減 ら す 改 酋 全 部 取 換 管 理切 替 入 出 自 動 時短 500/M 2 変 わ ら ず 作 り替え l部 取 換 難 点克 服 無 人 運 転 時短 400/M 3 4 5 6 変 えず 換 え ず 手 待削 減 情 報 精 度 時短350/M 手 直削 減 時短 300/M 時短 250/M 時 短200/M 7 8 9 10 ll 12 13 14 15 16 17

く FIO-ヘ ル プ 表 示 ESC-メ ニ ュ ー 表 示 〉 F2でWhy-textの 表 示0Ⅳ/OFF

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dlctionary 【On 】 表7- 2 XpertFLule 課 喝 名 運搬 効 率 判 断 例 の 数 : 16 1 2 3 4 5 運 搬 回 数 レ ア ウ ト 装 置 改 良 工 程 改 善 受 渡 管 理 結 果 く t I 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 8 7 W r l 1 1 1 1 1 1 1 e 0 N S 0 0 0 0 0 0 0 0 人U 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 5 5 0 5 (U 0 0 0 5 0 0 0 0 2 2 3 3 2 4 2 3 2 4 5 2 3 2 3 2 短 短 短 短 短 短 短 短 短 短 増 短 短 短 短 短 時 時 時 時 時 時 時 時 時 時 時 時 時 時 時 暗 転 度 動 転 動 転 度 動 動 転 転 勤 度 度 転 動 運 精 白 連 日 運 精 白 自 適 運 日 精 精 運 白 人 報 出 入 出 入 報 出 出 入 人 出 報 報 人 出 無 情 入 無 人 無 情 入 入 無 無 人 情 情 無 人 替 減 服 減 替 服 替 服 減 替 服 減 減 替 減 減 切 削 克 則 切 売 切 克 則 切 克 削 削 切 削 削 理 得 点 直 理 点 理 点 待 理 点 待 直 理 持 直 管 手 難 手 管 難 官 報 手 管 難 手 手 管 手 手 換 換 換 摸 換 換 換 換 換 換 換 換 換 換 換 換 取 取 取 取 取 取 取 取 取 取 取 取 取 取 取 淑 郡 部 部 郡 部 部 郡 部 郡 部 郡 部 郡 部 郡 部 1 1 1 1 全 会 -全 -全 全 全 全 1 1 1 え え え え え え え ヂ ず す ず ず ず 替 轡 替 替 菅 哲 替 え え え え え え 替 尊 者 り り り り り り り 変 変 変 変 変 変 改 改 改 作 作 作 作 作 作 作 ず ず ず ず ず ず ず ず ち ら ち ら ら ち ち ら す す す す す す す す わ わ わ わ わ わ わ わ ら ち ら ら ち ら ら ら 変 変 変 変 変 窄 変 変 減 減 減 減 減 減 減 減 Flo-ヘ ル プ 表 示 ESC-メ ニ ュ ー 表 示 〉 Change Dele t e Mark Print lmpor t Export expand /M 0/M /M /M /M /M /M_MH M / / /M /M /M /M /M /M 0/M 174 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 1 1 1 1 1 1 一I 1 表

7- 1

か ら表

7- 4

は製造現場におけ る運搬 紙面の関係 によ り表記のように した｡ 作業時間短縮 を意図 した改善ルール構造の基本形 ルール構造の設定による,運搬管理の合理化の である｡実際は,属性の数 も多 く,属性のイメ一 手がか りとしての討議資料 を意図 した｡ ジは具体化 されていなければ ならない｡ ここでは,

175 e l u 3 R 一 rt ー e 表 粕 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2

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0 1 時短400/M ( 時短200/M( l " ︻ 8 ( H H hH H ( M ︰ -︰ -り 良 換 換 ず 良 換 換 ず 25 改 版 取 え 改 取 敬 え 短 置 郡 部 換 患 部 部 換 短 置 郡 部 換 短 短 短 短 時 装 全 1 . 時 時 時 時 L ) ( 卜 善 え ト ト ｣ ず 理 動 転 度 り 改 替 え 管 自 適 精 ア ︼ り 変 渡 出 入 報 足 不 時短250/州 ( 時_不 短200/M (

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2-減 出 化 禎 用 上 止 別 創 強 重 畳 向 防 用 益 力 客 材 格 青 費 利 熊 取 入 社 公 F2でWhy-textの 表 示0Ⅳ/OFF

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 1 1 1 1 1 1 1 1

176 山本 尚志 時短の ための帰納推論 課 題 名 転 換 l 判 断 例 の 印 刷 前 場 形 成 販 促 財 採 算 性 リ ス ク 結 果 視 視 視 視 視 止 止 上 上 岡 開 用 用 用 化 化 化 化 出 出 出 出 出 出 出 藍 重 量 重 畳 防 防 向 向 萱 萱 萱 尊 堂 強 強 強 強 創 創 創 創 創 創 創 客 客 客 客 客 害 害 格 柏 材 村 村 材 材 力 力 力 力 益 益 益 益 益 益 益 轍 巌 恩 顧 献 公 公 社 社 人 人 人 人 人 能 能 能 能 利 利 利 別 利 利 利 ル ー ル の 印 刷 (i,I .00 ) (1,1 .00 ) (2,1.00) 人 材 登 用 (1,1 .0 0 ) 社 格 向 上 (1.1 .00 ) (1,1 .00 ) (1,1.00 ) 大 : 顧 客 重 視 (1.1･00) 小 : 人 材 登用 (1,1･00) 能 力 強 化 (1.1･00) 顧 客 重 視 (1,1.00) (1,1.00) 大 : 公 害 防 止 (1,1.00) 小 ; 能 力 強 化 (1,1.00) (2,1.00) 公 害 防 止 (1.1･00) 人 材 登 用 (1,1.00) 大 大 小 大 大 大 小 大 小 小 大 大 小 大 大 小 大 大 小 小 大 小 小 大 小 ＼ ＼ ＼ ヽ ＼

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8-2

表8- 3

1

7

7

長 野大学 紀要 第14巻 第2号 1992 表8- 1か ら表8- 3はある社の支援業務 を, 直接 に収益 を上 げ る事業 として業務転換す る討議 資料 である｡ この ような検討が,表9- 1か ら表9- 3のよ 表9- 1 XpertRul冒 2課 題 名 栗 換 2 ｡ 市 場 形 成 販 促 財 採算 性 リ ス ク うにな り, さらに表

1

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か ら表

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のように 煮詰 ま り, これが業務転換の基本ルール と承認 さ れ ると,業務転換の

1

次判断に要す る時間は大幅 に短縮 され よう｡ 三 悪 警 uLlい 琵 誰 買 琵 悪 ここ 悪とこ 3 可 能 4 易 し い 5 6 7 8 9 10 ll 12 13 14 15 16 17 く FIO-ヘ ル プ 表 示 ESC-メ ニ ュ ー 表 示 〉

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dlctionary 【On 】 表9-2 XpertRule I -2 3 4 5 6

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課 確 名 転 換 2 市 場 形 成 販 促 財 採 算 性 リ ス ク 低 高 低 高 低 高 低 低 高 高 低 低 高 低 低 低 低 低 低 高 高 高 高 高 高 高 能 能 能 能 能 能 能 能 能 能 能 能 能 能 能 能 能 能 能 能 能 能 離 能 能 能 可 不 不 可 可 不 不 可 可 不 可 可 不 不 可 不 不 可 不 可 不 可 可 可 不 不 レ し ヒ レし レL レL レL L LL レし ヒ レL レL LL レし レL LL レL E LL レL レL LL レL LL L LL . ー イ / ー ー イ / 1 ･ . ー ィ .. ー ′ 1 . 4 一 イ ′ l ′ 乃一 1 1 イ ′ 1 .イ ′ l イ イ ′ ー ′ ー ノ ｢ ノ ー イ 特 特 特 特 特 特 特 特 特 特 特 特 特 特 特 特 特 特 特 特 特 特 特 特 特 特

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山本 尚志 時短 の ため の帰納推論 表9- 3 XpertRule 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 1 1 1 1 ■l 1 1 l 1 2 2 ウ︼ 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 7U 3 3 3 3 3 7U 2 換 転 名 題 課 ク 高 低 財 可 不 ル ー ル の 印 刷 (1,1.00) (1.1.00) い : 人 材 登 用 (1,1.00) い : 社 格 向 上 (1,1.00) (1,1.00) (1,1.00) い : 顧 客 重 視 (1,1.00) い : 人 材 登 用 (1,1.00) い : 能 力 強 化 (1,1.00) い : 顧 客 藍 視 (1,1.00) 登 用 (1,1.00) ク 高 い : 公 害 防 止 (1,1･00) 低 い : 能 力 強 化 (1,1.00) (2,1.00) 視 止 ー 重 防 実 客 害 衝 献 公 ru ∴ ニ 特 化 不 能 : 易 し い : 人 材 登 用 (1.1.00) 表10- 1 XpertRule 課 砧 名 紙 換 3 1 2 3 4 ilJ一喝形 成 販 促 肘 推進 能 力 採 算 性 血川 管 材 人 6 異 土 日 lL) * 棚 5 " 悼 属 結 果 : 7 7 1 極 難 し い 特化 可 能 極 め て 高 高 い 2 難 し い 5 l･[能 4 易 し い 5 特 化 不 能 か な り 高 低 い 6 7 8 9 10 ill 12 13 14 15 16 17 く FIO-ヘ ル プ 表 示 ESC-メ ニ ュ ー 表 示 〉

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dlctlonary 【On 1 減 出 化 視 用 上 止 削 創 強 藍 豊 岡 防 用 益 力 客 材 柏 害 費 利 能 顧 入 社 公 F2でWhy-textの 表 示ON/OFF

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長 野大学 紀要 第14巻 第2号 1992 課 題 名 転 換3 判 断 例 の 印 刷 裸 出 視 出 減 出 化 止 上 上 用 化 減 伺 開 化 化 視 化 出 出 出 出 出 出 出 重 創 垂 創 削 創 強 防 向 向 登 強 削 萱 竪 強 軽 重 強 創 創 創 創 創 創 創 集 客 益 客 益 用 益 力 害 格 格 材 力 用 材 材 力 力 客 力 益 益 益 益 益 益 益 結 顧 利 敵 利 費 利 能 公 社 社 人 能 貴 人 人 能 能 厨 能 利 利 利 利 利 利 利 ク ス

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山本 尚志 時短 の ため の帰納 推論 180 表11- 1か ら表11- 3は, これ またある社の部, ら新現象 を把握す る構造がいろいろと試 され,質 次長の仕事 中毒度 を調査す る機運が出た ときのア 問用紙の設計時間が,かな り節約 された と聞いて ンケ- ト設計にルール構造 を事前設定 し, これか 別途試みた ものである｡ 表 11- 1 ⅩpertRule 属 性 値 の 数 課 蒐 名 仕 事 中 毒 属 性 の 印 刷 化 尊 大 い 消 指 増 な 全 書 上 し 完 改 売 い 化 繁 勢 い い な 消 頻 情 な 通 繁 な れ 分 促 界 々 し 晋 頻 し 断 半 督 世 淡 く 帝 り る 数 つ フ 過 る い 時 な れ 多 ら ル 識 す 強 常 か 斬 残 い ゴ 意 せ り 勤 頼 れ 任 感 帰 出 依 遅 飲 下 迫 ち 日 業 休 期 近 進 部 切 持 休 残 有 納 話 昇 1 2 3 4 5 eU 7 8 9 利 益 創 出 : 徹 底 点 検 余 力 無 し 慢 性 胃 炎 煙 草 多 数 酒 依 存 家 庭 不 和 部 下 不 服 貿 乏 揺 れ 怒 鳴 り 癖 息 抜 無 し 余 力 十 分 徹 底 指 導