データベース、知識ベース研究の主要な対象は、グローバルに繋がれた多様なマルチメディア情報源、知識源を対象とし、それらの分析を伴った検索、統合による新たな情報、知識の獲得や生成を行う記憶系の実現である。本稿では、データ間の意味的、感性的な等価性、類似性、関連性を"状況や文脈"に応じて動的に計算する計量モデルとして提案した"意味の数学モデル(MMM)"の概要を示し、そのモデルを基礎として実現した応用システムを示す。
　"意味の数学モデル"は、文脈依存の意味的連想記憶モデルであり、その発想の原点は、辞書のような言葉の意味を記述した"人類の知識や英知が集約された集合"を用いた"意味空間の形成"という概念にある。我々は、基本英単語約2000語による約2000次元の意味空間(意味を計算する空間)を構築することにより、実にさまざまな文脈(原理的には2²⁰⁰⁰の文脈)を内包し、また、記憶想起する記憶系を構築した。その意味空間上に、言葉や画像、音楽といったオブジェクトを配置し、その空間上での距離計算による画像、音楽などのメディアデータの記憶想起系を実現した。このモデルの環境情報分析への応用として、地球規模での社会、自然環境を対象としたグローバル環境システムである"5D WORLD MAPシステム"の構成を示す。5D World Map は、3次元の地理的空間軸、1次元の時間軸、および、多次元の意味空間軸上に配置される自然環境、社会環境事象を5次元空間(3次元地理的空間軸、1次元時間軸、1次元に縮退した意味空間軸)の世界地図上に写像し、自然環境、社会環境の事象の状況、および変化を検索、共有、分析するシステムである。

特集 コンピュータシステムの新潮流#招待論文