XpertRule Knowledge Builder®
ナレッジの取り込みと配備
Knowledge Builderについて
Knowledge Builderのアプリケーション
Knowledge Builderでのナレッジ表現
Knowledge Builderでのナレッジ取り込み
キャプチャリングされたナレッジの配備
クイック･ツアー
XpertRule KBSに対するKnowledge Builderの優位性
システム要求
Knowledge Builderは、ナレッジベース・アプリケーションやそのコンポーネントを開発・配備するための企業レベルの強力な環境です。
ナッレジベース・アプリケーションとは、ルール・専門知識・ノウハウ・手続き・ポリシー・規則といった「ビジネス・ルール」と呼ばれるものを組み込んだソフトウェア・コンポーネントです。ビジネス･ルールの自動化は、”知識経済”や”eビジネス”を動かすエンジンです；web上のビジネス･ルールをキャプチャリング・配備するには、柔軟性かつ拡張性のあるツールが要求されます。したがって、Knowledge
Builderは、eビジネスを実現するキー・テクノロジーを提供します。
Knowledge Builderは、統合された知識テクノロジー、包括的な開発環境、拡張性の高い開発オプションなどの点でユニークなものです；これらの特徴は、広範囲な知識ベース・アプリケーションに最適です。
XpertRule Knowledge Builderは、その前身として1988年に技術が確立されたXpertRule
KBSのグラフィカルな知識表現パラダイムを、拡張性と柔軟性の点で新しい水準へと拡張したものです。
XpertRule Knowledge Builder®評価版のダウンロードは、このwebサイトからダウンロードできます。
知識ソリューションを目的とするほとんどのソフトウェア開発環境は、特定のアプリケーションに対応することに特化する傾向があります。
たとえば、ヘルプ・デスクのトラブルシューディングがあります。Knowledge Builderは、フロント・オフィス（販売部門）からバック・オフィス（事務管理部門）までの組織内のどのような知識ベース機能でも自動化できる開発環境である点でユニークです。
リコメンデーションとアドバイスの作成
このアプリケーションのクラスは、最も適した製品、サービスおよび手続きのリコメンデーションやアドバイスを提供します。そのようなアプリケーションは、顧客が顧客の要求に基づいて最もよい製品やサービスを選択することを支援するために使用されます。これらのアプリケーションは、顧客にパーソナライズ・リコメンデーション・サービスを提供して、クロス・セリングの機会を最大化するために、顧客プロフィールを使うこともできます。リコメンデーションやアドバイスのシステムは、組織内部で知識を共有したり、ベスト・プラクティスを強化したりするためにも用いることができます。
カスタマー・サポートやヘルプ・デスク・アプリケーションにおけるトラブルシューティング
トラブルシューティングや診断の知識をキャプチャリングすることによって、組織は、内部ユーザー（コール・センターのエージェントなど）や顧客を効果的にサポートできます。ナレッジベースによる顧客サポートを用いることで、より良い顧客サービスやより高い生産性を実現できます。貴社のサポート/ヘルプ・デスクの応答性と品質が、より良い顧客サービスを可能にします。いくつかのクエリーを自動的に処理する顧客サポート･アプリケーションによって、またサポート・エージェントが正確かつ一貫性を持ってより多くの質問を処理できるようにすることで、より高い生産性が実現できます。
リスク評価、状態評価およびモニタリング
これらは貴社のビジネス・プロセスに高いリスクを示すパターンの企業取引を監視する知識アプリケーションです。そのようなアプリケーションの例として、クレジットカード購入、保険金請求、ローンの申し込みなどの金融取引における不正のリスクを評価するためのシステムがあります。他の例として、失敗の警告サインを初期段階で見つけるために、製造やプロセス・プラントの条件を評価することなどがあります。
ワークフロー
ナレッジベースによる意思決定エンジンは、現在のイベントおよび利用可能なデータに基づいたワークフロー・システムの中で、次のタスク・行動を決定するためのルールを使用できます。
資源の最適化
Knowledge Builder内のGenetic Algorithm optimizerは、 設計、資源のスケジューリングや計画、および成分の混合-つまり資源の最適化など、可能な解決策がたくさんあるような問題に、最適な解決策（ソリューション）を決定するために使用できます。Knowledge
Builderに問題の解決方法を伝える必要はありません。-その代わりに、ソリューションの評価手法を指定し、資源の制限を定義します。そうすれば、Knowledge
Builderがあなたの基準に沿った最適なソリューションを導き出すでしょう。
Knowledge Builderは、単一の開発環境では見られないような広範囲のナレッジ表現をサポートしています。これにより、開発者は、広範囲のナレッジ・アプリケーションをサポートすることができます。ナレッジ表現の豊富さにもかかわらず、knowledge
Builderは、さまざまな表現において、同一のグラフィカルな知識構築ブロックを維持します。ナレッジ表現のこの一貫性により、容易なメンテナンや複合的なアプリケーションスの開発能力を確かなものにします。
Decision Making Knowledgeは、 "Decisioning"とも呼ばれ、診断、選択、リコメンデーション、アドバイス、評価、モニタリング、ワークフローなどその他類似のアプリケーションをカバーしています。典型的に、そういったアプリケーションの中での知識は、ルールと決定木、またはそのいずれかによって表現されています。これらのアプリケーションでは、意思決定または結論は、属性に由来するものです。属性は、ダイアログ、計算、あるいはデータファイルからの読み込みを通して、ユーザーからキャプチャリングされます。Knowledge
Builderは、決定木やケース・テーブルを用いて "Decisioning"の知識を表現します。
下図のクルマの始動問題の診断に関する事例のツリーに示されているように、決定木は、結論や意思決定を多くの属性と関連させています。
ケース・テーブルには、結論または意思決定と属性値の組み合わせがどう関連しているのかを示す各事例またはルールのリストが入っています。下の表は、クルマの始動問題の診断に使用されます：
決定木またはケース・テ−ブルの属性は、他の決定木やケース・テーブルで表現されることもできます。これは、知識の
"連鎖"と呼ばれます。
知識は、"ランタイム"エンジンや"推論"エンジンによって実行されます。Decision Makingアプリケーションでは、"ランタイム・エンジン"が、要求されたすべての意思決定/結論を導き出すタスクを受け持ちます。決定木とケース・テーブル、あるいはどちらか一方で知識を実行することにより、それを行ないます。意思決定の知識に作用する属性値は、推論がスタートする時点でエンジンに引き渡されるか、あるいは、そのエンジンによってキャプチャリングされ、そして決定木または表の中のそれらの属性と対応します。
Case Based Reasoningは、ユーザーがいくつかの症状（属性）を入力して、絞り込まれた診断値のリストを生成するような診断アプリケーションでも用られます。
Fuzzy Logicは、人間の専門家が意思決定をする際にファジィ推論を適用するような業績評価や診断などのアプリケーションでも用いられます。下記のルールは、そのような推論の事例です。
IF income is low AND person is young THEN credit limit is low. （もし、収入が低く、かつその人が若いのならば、信用限度は低い）
"income（収入）"、 "young（若い）"、"credit limit（信用限度）"の定義が不明確なので、このルールはファジィです。Knowledge
Builderは、このようなファジィ推論を、クリスプな推論やGA最適化とシームレスに統合して実装できます。これは、小規模なルール集合を用いた正確なシステムにつながります。詳細は、Fuzzy Logic
in Knowledge Builderのホワイト・ペーパーをご覧ください。
Constraint Inference-Knowledge Builderのユニークでグラフィカルな知識表現は、有効または望ましい機能やオプションの組み合わせを確かに選択できる制約ルールを定義することに使用できます。これは、莫大な数の理論的組み合わせから顧客の個別なニーズを満たす機能やオプションを選ぶことを要求する複雑な製品やサービスの販売のような設定アプリケーションでは、とくに強力な技法です。制約推論のライブwebデモは、こちらにあります。
Hierarchy Inference-物理的かつ論理的な包括的"部品表"のように、選択ルールを重ね合わせる階層的ナレッジが可能です。これは、モジュラー・コンポーネントやサブ・コンポーネントで構成される製品やサービスで、顧客の選択ルールが顧客の要求によって駆動され、そして、それが制約論理の助けで典型的にキャプチャされるような場合の設定アプリケーションでは、とくに強力です。
ナレッジベース・システムの開発者は、アプリケーション開発のナレッジ設計の段階でしばしば困難に直面します。これは、専門知識、ノウハウ、手順、政策、そして、その他のビジネス・ナレッジが、暗黙的であり、形式化されたり文書化されていることがほとんどないからです。Knowledge
Builderは、そのグラフィカルな知識表現・構造化および獲得手法を通して、暗黙なビジネス知識をキャプチャするプロセスを簡単にします。
ナレッジの構造化
大規模なナレッジ・アプリケーションをルール集合の階層に分解するためのモデリング方法論の欠如が、ナレッジベース・システムの構築において主要な困難を呈します。ルール集合の構造化なしでは、大規模なアプリケーションのためのルール・ベースを開発は、難しい仕事になります。従来、スパイダー・ダイアグラムやコンセプト・マップなど、ルール集合の構造化のために、いろいろとアドホックな手法が用いられてきました。
これらの方法論は、各概念がルールの集合に対応するような概念の階層を構築して、アプリケーションをモデル化することを目指しています。したがって、開発者は、概念の構造化に対応する推論エンジンのフローを強制するためのコントロール・ルールと項目を追加しなければなりません。
Knowledge Builderは、ナレッジを直感的なユニット（決定木やケース・テーブル）に構造化し、ナレッジ・マップを用いて全体的な構造を可視化できる、きわめて複雑なナレッジ・アプリケーションを可能にします。
ナレッジの獲得
ナレッジの獲得は、ナレッジ・アプリケーションの開発でのボトルネックとされています。ツリーや表への構造化るアプリケーションは、ナレッジ獲得のプロセスを単純化していますが、ナレッジを知識を獲得する作業は、依然として、ナレッジベース・アプリケーション開発者の主要な悩みです。問題は２つあり、まず１つめは、直感的（暗黙的）な意思決定スキルを持つ専門家からルールを引き出すという問題があります。２つめは、矛盾、重複、飛躍など、獲得されたルールのロジックを評価する問題があります。１つめの問題は、暗黙なナレッジや専門家よって明確化するのが難しい知識からノウハウを導くことを助ける機械学習技法を要求します。ルール・エントリーをガイドするためのいくつかの手法が、効果の制限つきで提案されてきましたが、直感的な知識の問題には、ほとんど取り組まれていません。従来のルールベール・システムでは、暗黙なナレッジに明確かつ容易にアクセスできることを仮定しています。２つめの問題は、ナレッジの矛盾、重複、飛躍をテストする機能をサポートしていないナッレジ・ツールでは、取り扱うことができません。
Knowledge Builderは、最も自然なナレッジ表現を可能にして、ナレッジ・エンジニアに、複合的なナレッジ表現の柔軟性を提供します。さらに、Knowledge
Builderは、ナレッジ獲得の触媒としてルール・インダクション（帰納法）を活用しています。ルール・インダクションは、ケース（事例）の表を決定木に変換できます。ルール・インダクションは、ケースの表の中の一般パターン、論理的飛躍、矛盾を明らかにします。
前に示されたクルマの始動問題の診断のための決定木は、ルール・インダクションを用いてケースの表から導かれたものです。
データからの学習
データが専門家の意思決定の記録を表現している場合、データからの学習が、代替のナレッジ設計戦略としてみなされます。もう1つの方法として、業績データからの学習は、特定のビジネス・プロセスの理解を改善する新しいパターンや関係性を引き出すことができ、したがって、我々は、将来の意思決定をよりよくすることができます。
XpertRule Minerは、データからの学習（データマイニング）のための専用ソフトウェア製品です。その全体の目的は、データ・ファイルから決定木またはパターンを導くことです。データから導かれたナレッジは、Knowledge Builderにエクスポートすることもできます。
Knowledge Builde内にキャプチャされた意思決定ナレッジがテストされると、いろいろなプラットフォームやコンフィギュレーションに配備できます。
スタンドアロンまたはネットワークされたPCクライアントでのナレッジ実行
推論エンジンは、PCクライアントでナレッジ・アプリケーションを実行するために用いられます。このコンフィギュレーションは、典型的にスタンドアロンまたはネットワークされたPCで、ナレッジ・アプリケーションを実行するために用いられます。
Windows NT / 2000サーバーでのナレッジの実行
COM+inference engineは、Windows NT / 2000サーバー上でナレッジ・アプリケーションを実行するために用いられます。COM+engineは、他のアプリケーションとデータを交換する（属性データを受け取り、決定を返す）ためにXMLを用います。このエンジンは性能および拡張性に優れております。
COM+inference engine は、他のアプリケーションのための組み込み型ナレッジ・サーバーとして用いられるか、あるいはシン・クライアント型のインタラクティブな（たとえばQ&A）エキスパート・システム・アプリケーションを開発するために、Knowledge
Builder ISAPIフィルターを連結して使用できます。
Ajax配備
Ajaxは、HTMLユーザー・インターフェースを生成・更新し、そのアプリケーション・サーバーと同期するためのシンクライアントのJavaScriptコードを実行するためにブラウザの能力を活用するWebベース・アプリケーションの配備技法です。 これは、サーバーがクライアント・ブラウザによって容易に表示できる完全なHTMLページを派生させる点で、従来のシンクライアント配備手法とは異なります。
Ajax配備の利点
ユーザーが変更を行なうたびに新しいHTMLページを派生させることをサーバーに要求しないことにより、アプリケーション・サーバーの負荷が著しく削減され、その結果、同様なアプリケーション・サーバーから得られるよりも著しく高性能・高負荷を可能にしました。単一のwebページがたくさんの機能を実行して、ユーザーとのたくさんのインタラクションを要求する場合に、このベネフィットが最大化されます。
Knowledge BuilderによるAjax技法の使用
各Knowledge Builder Dialog Objectは、（推論中にダイアログに遭遇すると、サーバーによってポストされる）JavaScriptコードを埋め込んだ単一のHTMLページとして生成されます。このダイアログが終了するまで、クライアント・ブラウザは、webページの表示に影響するどのような変更をユーザーがしたとしても、それを実行します。またクライアント・ブラウザは、セッション・データを更新して、要求されたどのような推論（強制、マクロ、イベントなど）でも実行するために、アプリケーション･サーバーにメッセージを返信することもします。可能な限りどこでも、WYSIWYGなダイアログ・デザインがAjax
JavaScriptによって（HTML内で）忠実に再現されます。
Knowledge Builderの Ajax 配備でサポートされているサーバー・プラットフォーム
現在のKnowledge Builderには、3つのAjax配備オプションがあります。
- Microsoft IISサーバー配備用COM Engine
- Microsoft .netサーバー配備用J# Engine
- J2EEサーバー配備用Java Engine
アプリケーション・ランタイム（エンジンおよびナレッジ・ベース）がJava/J#ソース・コードで自動的に組み合わせられ生成され、最大の実行スピードを得るためにコンパイルされる際、JavaとJ# Engineオプションが ’生成された’サブ・オプションとして利用できます。このオプションは、ナレッジベースが変更されるたびに、再生成されコンパイルされ新しい'’ソース’を要求します。これは、おもに低い（設計時の）ナッレジ・メンテナンス／高い（ランタイム）処理スループットに適してします。
配備に関するより詳細なテクニカル・ホワイト・ペーパーは、マインドウエアにお問い合わせください。
この節の目的は、 Knowledge Builderの用語、機能、および画面を概観することです。これは、開発環境の概要を知り、ソフトウェアの特徴をさらに知りたい場合に、マニュアルまたはオンライン・ヘルプ・システムのどこを読めばよいかの見当をつけることに役立ちます。この節はステップ・バイ・ステップのチュートリアルではなく、むしろ、knowledge
builderの能力に関する各駅停車のような説明です。
Knowledge Builderは、従来のプログラミング手法では実装が難しいか不可能なナレッジベース・ソリューションを開発し配布するための環境です。このシステムは、開発システムとランタイム・・システムからなります。開発システムは、アプリケーションを構築し、ナレッジをキャプチャし、
保守するために使用されます。アプリケーションは、あらゆるリレーショナル・データベースの中で、knowledge Builderによって保守されます。ランタイム・エンジンは、アプリケーションを実行するために用いられ、EXEプログラムまたは他のアプリケーション内に埋め込まれるためのWindows COMオブジェクトとして利用できます。ランタイム・エンジンは、ラピッド・プロトタイプやテスティングを可能にするために開発環境内から呼び出すことができます。
この開発環境は、インテリジェント・ユーザー・インタフェースと大規模なオンライン・ヘルプを持ち、高度にグラフィカルです。
以下の節は、その他の重要な画面jireiとともに、開発環境の主要な機能の概要を紹介します。
Knowledge Explorerについて
Knowledge Builderで開発されたナレッジベース・アプリケーションは、Projectとして構造化されます。プロジェクトは、複数のKnowledge Modules（ナレッジ・モジュール）からなります。 各ナレッジ・モジュールは、attributes（属性）、procedures（手順）、dialogs（ダイアログ）、およびreports(レポート）のオブジェクトからなります。Knowledge Explorer の表示画面は、プロジェクトのすべてのオブジェクトを表示します。
Knowledge Explorerから、関連するエディタを用いて編集するオブジェクトを選択します。Knowledge Explorerの右側の領域に複数のオブジェクト・エディタを開くことができます。オブジェクト編集ウィンドウ（タブ）は、垂直に積み重ねることもできます。以下のトピックで、さまざまなオブジェクト・・エディタの概要を紹介します。
Knowledge Attributes Editor（ナレッジ属性エディタ）
Knowledge Attributesは、意思決定アプリケーションのオプションをカバーします。
Attributes editorは6つのタブを持ちます。:
 Wizardタブ： ナレッジを定義し、オブジェクトのプロパティを表示します。
 Object Control Properties： オブジェクトの振る舞いをコントロールする情報タブ。
 Instance Propertiesタブ： オブジェクトのインスタンス（値）とそれらのプロパティを定義するタブ。.
 Casesタブ： オブジェクト選択ナレッジをケース（事例）の表として定義するタブ。
 Decision Treeタブ： オブジェクト選択ナレッジを（下記のツリー事例で示すように）決定木として定義するタブ。
 Eventsタブ： オブジェクトからの推論に関係するイベント手順を定義するタブ。
ほとんどの場合、ナレッジのタイプおよびナレッジを登録するケースおよび（または）決定木を定義するには、Wizard を簡単に使用することができることに留意してください。
ダイアログとReport Editors（レポート・エディタ）
実行時（ランタイム）にエンドユーザーからattributes（属性）をキャプチャするダイアログを設計するために、包括的なエディタがサポートされています。.
report editor（レポート・エディタ）もサポートされています。
Procedure Editor（手順エディタ）
procedure タイプのオブジェクトを作成して、アプリケーションのロジックに挿入することにより、Knowledge
Builderで開発されたアプリケーションに手続き的な処理（計算など）を組み込むことができます。手順は、@commands または VBScriptのシーケンスです。コマンド・シーケンスは、単一の数式のように単純にも、WHILE や IF-THEN-ELSE コマンドによる並べ替えアルゴリズムのように複雑にもできます。
Decision Map（ディシジョン・マップ）
複雑な意思決定ナレッジ ("Decisioning")では、ケース・テーブルまたは決定木の中に現れる複数の属性が、それら自身、ケース・テーブルまたは決定木、その他であることができます。これはナレッジの
"backward chaining"（逆方向チェイニング）または "back chaining"（逆連鎖）と呼ばれます。ディシジョン・マップは、ナレッジの連鎖を階層的に表示し、便利なナレッジ概観であり、ナビゲーション・ディスプレイです。
Explorer オブジェクトのカスタマイズ
あなたのアプリケーション領域や専門用語に合わせるために、explorer上のオブジェクトのタイプとそれらのカテゴリをカスタマイズできます。たとえば、診断アプリケーションを開発しているなら、2つのカテゴリ”製品機能”および”故障の症状”を定義しようとするかもしれません。
Knowledge Explorer 上の新しいオブジェクトは、 "predefined object classes"（予め定義されたオブジェクト・クラス）でできていることに注意してください。これらのクラスは、（ただしいユーザー権限とKnowledge
Builderのバージョンであれば）それらのタイプ（リスト、数字など）、プロパティ、添付されたナレッジのタイプ、および表示プロパティを定義することによってカスタマイズできます。
最後に、Knowledge Builderの各ユーザーは、彼/彼女が、Knowledge
Explorer 上で、どのナレッジ・モジュールを、どのオブジェクト・カテゴリを、表示させたり編集したりできるかを制限するための予め定義された”role”（役割）を割り当てられていることに留意してください。
- 開発者の作業をより直感的かつ効率よくするために32 bit コンピューティングの優位性を採用。
- XML データへのインタフェース。
- ユーザーの専門用語や構造を組み込むために、オブジェクトのデフォルト・テンプレート、オブジェクトのアイコン、名前、グルーピングのカスタマイズが可能。
- すべてのオブジェクトとナレッジ･メンテナンスの方法について、開発者コントロール・アクセスprivs（権限）と "user roles"（ユーザーの役割）を提供。
- 標準のシステム管理（チェックイン／アウト、バックアップおよびバージョン・ロールバック）で、開発者アプリケーションをODBCデータベースに格納。
- 開発者ヘルプのカスタマイズ。HTML文書、word文書、Winhelpなどを統合可能。
- すべての辞書オブジェクトとプロパティを開発者に完全公開。ラインタイムでのダイアログ・ボタンの色変更のレベルまで詳しく。
- オブジェクトにカスタム・プロパティを追加。たとえば、リスト属性の各値にプロパティを追加し、決定木やユーザー・ダイアログ、手続きコマンドで、それらのプロパティを参照することも可能。
- 辞書オブジェクトを外部データベースにマッピング。ランタイムに属性値の大規模リストを活用、または動的な値を使用できる。
- ケース（事例）の表からの推論。表は外部データベースにマップされていても可。
- 開発者のすべてのコントロールで、複数のウィンドウ、タブ・ページによる完全なドラッグ・アンドドロップ編集。たとえば、2つの決定木を表示して、それらの間でツリー構造をドラッグ・アンド・ドロップできる。
ダブル・クリックだけで、どのツリー・オブジェクトでも、エディタ全体にズームできる。
- 開発者ウィザード - ステップ・バイ・ステップの支援で、複雑／連関するナッレジ・プロパティを設定
- 属性をドラッグ・アンド・ドロップするだけでダイアログにデフォルト・コントロールを作成
- リスト・ボックスを1動作だけでラジオ・ボタンの集合に変換。
- 個別システムの特徴に応じて、ランタイムでユーザー・ダイアログの相対位置を使用。
- Tips of the day - 選択されたオブジェクトでの状況対応メニュー - 選択ポイントでの状況対応ヘルプ。
- 柔軟で拡張可能なナレッジ配備オプション - PCスタンドアロン、データ交換用にXMLを用いた COM+ JavaサーブレットまたはJavaアプレット 。
XpertRule KBSとの互換性：従来のXpertRule KBS開発者は、KBSで開発されたアプリケーションのアップグレードのための拡張サポートを提供するXpertRule Knowledge Builderに、XRAファイルを簡単にインポートできます。
- Microsoft Windows NT、2000、2003、XP
- 最低256Mbのメモリ memory (512Mb推奨), 1GHz Pentium
4
- ODBC (オープン・データベース・コネクティビティ)ドライバ
- ディスク空き容量 100メガバイト.
価格およびご注文に関する情報は、eメール
または、このリクエスト・フォームにご記入ください。
仕様は変更される場合があります。最新の機能、操作環境をご確認ください。 XpertRule®、 XpertRule Knowledge
Builder®は、XpertRule Software Limitedの商標です。XpertRunは、XpertRule Software Limitedの商標です。その他すべてのブランド名、製品名は、商標であるか、または、所有者各自の商標として登録されています。 |
