JP2003203001A - ログ解析方法、ログ解析プログラム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 対象プログラム記述や実行順序以外の事項の
違いを考慮して、デバッグに有益な情報を提供するログ
解析方法、プログラムを提供する。 【解決手段】 同一のプログラム１ａを複数回（ｉ＝１
〜３）繰り返し実行することにより、発生したイベント
２ａ，２ｂを、実行回ごとに発生順序に従ってそれぞれ
記録された複数のログ１〜３を生成する。すべての発生
順序において記録されたイベントに関するプログラムの
記述（ｆ，ｇ）が複数のログ１〜３間で、各々、共通す
る場合、プログラムの記述及び該記述の実行の際に用い
られるデータ（引数）に基づいて、各イベントの発生確
率を、発生順序１〜３ごとに、計算する。そして、上記
発生確率に基づいて、各ログの特徴となるイベントに関
する情報を出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、プログラムの実行
により得られたログを解析する方法、プログラムに関す
る。

【０００２】

【従来の技術】近年、ソフトウェア開発の分野におい
て、対象プログラムの動作確認やいわゆるデバッグ作業
のために、対象プログラムの実行動作により得られたロ
グを利用するケースが増加している。具体的には、記録
したイベントの情報からなるログを専用のビューアで表
示してデバッグ作業の一助とするようなログベースのデ
バッグ手法が普及してきている。

【０００３】収集するログの例としては、オペレーティ
ングシステム（ＯＳ）を通じて一連のシステムコールの
発行履歴を記録したものであったり、ハードウェア（あ
るいはエミュレータ）により一連のメモリアクセスの履
歴を記録したものなどが挙げられる。これらにおいて、
システムコールやメモリアクセスがイベントに相当す
る。

【０００４】対象プログラムの実行動作により得られた
ログを用いてデバッグを行う場合、従来では次の２つの
手法が知られている。

【０００５】（１）１つの異常動作ログを丹念に調査し
てバグの原因を探す。

【０００６】（２）正常動作した場合のログと異常動作
した場合のログとを比較して違いを探し出し、これを集
中的に調査する。

【０００７】上記（１）については、ログ中においてど
の箇所を重点的に調査すれば良いかなどの指針が無いの
で、ログの量が増大すると、これに応じてデバッグ作業
にも手間がかかり、また熟練を要するという問題点があ
る。

【０００８】上記（２）については、正常動作と異常動
作の単純な違いだけに着目すると、その着目すべき箇所
が多くなり過ぎて効率的なデバッグに繋がらないという
問題点がある。

【０００９】そこで、対象プログラムの実行時において
発生した一連のイベントを記録した複数のログから特徴
的なログを抽出し、関連するプログラムのコードを優先
的に調査することにより、デバッグ効率の向上を実現す
る方式が提案されている（特願２００１−０６０６９９
号、岡本渉、植木克彦他、“探針型デバッグ手法の提
案”、“信学技報、Vol.100,No186,pp1-8(2000-7)岡本
渉他、”探針型デバッグ手法の実現（１）−概要と評
価”62回情報処理全国大会２Ｚ−２（2001-03）、田村
文隆他、“探針型デバッグ手法の実現（２）−アルゴリ
ズム”、６２回情報処理全国大会２Ｚ−２（2001-0
3）。

【００１０】この提案では、対象プログラムの実行等に
おいて発生した一連のイベントの発生確率を計算して、
動作ログの特徴を抽出している。そして、デバッグ作業
者が、この動作ログの特徴となるイベントに関する情報
を精密に調べることにより、プログラムのデバッグ作業
を効率的なものとしている。

【００１１】この際、従来技術では、イベントについて
は、デバッグ環境全体で予め定義されており、識別可能
な事象としている。そして、実行されるプログラム記述
の違い、実行順序の違いを考慮して、動作ログの特徴を
抽出している。

【００１２】

【発明が解決しようとする課題】一方、対象プログラム
の実行時において、種々のデータのやりとりも行われて
おり、ログとしてデータを記録することも可能である。
このため、プログラム記述の違い、実行順序の違いに加
えて、データの違いも考慮して動作ログの特徴を抽出す
ることができれば、デバッグ作業に都合が良い。即ち、
プログラム記述や実行順序の違いを考慮しただけでは、
ログの特徴が抽出できない場合でも、データの違いを考
慮すれば、ログの特徴が抽出できる可能性がある。

【００１３】この場合、データの違いをどのように考慮
するか重要となる。以下に例を用いて説明する。例え
ば、ｆ、ｇ、ｈは例えば、対象プログラムにおいて、実
行される関数とする。対象プログラムを実行した結果、
一連のイベントが発生し、動作ログが、上記イベントの
発生順序に従って、以下のように記録されたものとす
る。

【００１４】ログ１：ｆ（−２）ｇ（１０）ｈ（１４） ログ２：ｆ（１１）ｇ（１５）ｈ（１８） ログ２：ｆ（１２）ｇ（１６）ｈ（１９） ここで、かっこ内の数は、例えば、引数とする。引数を
データとして、データの違いを考慮して、ログの特徴を
考える場合、単純に各ログを比較しても、各イベントの
発生頻度が同じか、同程度となってしまい、ログの特徴
を抽出することが困難な場合がある。一方、データの違
いを考慮しない場合には、上述の例にように、プログラ
ム記述、実行順序が同一となっている（ｆ、ｇ、ｈ）よ
うなときには、実際にバグがあっても、対処できない場
合もある。

【００１５】また、対象プログラムの実行時において、
関数記述の実行で、メモリ領域にアクセスすることも考
えられる。このため、データの違いの場合と同様に、メ
モリ領域へのアクセスの違いも考慮してログの特徴を抽
出することができれば、デバッグ作業に都合が良い。

【００１６】本発明はこのような事情を考慮してなされ
たものであり、対象プログラム記述や実行順序に加え、
これら以外の事項の違いを考慮して、対象プログラムの
デバッグに有益な情報を提供することができるログ解析
方法、プログラムを提供することを目的とする。

【００１７】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、本発明は、同一のプログラムを複数回繰り返し実行
することにより、発生したイベントを、実行回ごとに発
生順序に従ってそれぞれ記録された複数のログを生成
し、すべての発生順序において記録されたイベントに関
するプログラムの記述が前記複数のログ間で、各々、共
通する場合、前記プログラムの記述及び該記述の実行の
際に用いられるデータに基づいて、前記各イベントの発
生確率を、前記発生順序ごとに、計算し、前記発生確率
に基づいて、各ログの特徴となるイベントに関する情報
を出力することを特徴とするものである。

【００１８】また、本発明は、前記発生確率に基づい
て、発生頻度の低さを示す稀少度を計算し、前記稀少度
に基づいて、各ログの特徴となるイベントに関する情報
を出力することもできる。

【００１９】また、本発明は、前記複数のログをそれぞ
れ構成するイベントに基づいて、イベントを前記発生順
序で記録したイベント列を生成し、前記イベント列のイ
ベントと、前記各ログを構成するイベントとをそれぞれ
比較し、比較結果に基づいて、前記複数のログをそれぞ
れ変換ログに変換し、前記イベントに関する前記プログ
ラムの記述に基づいて、前記各イベントの発生確率を前
記発生順序ごとに計算し、計算された発生確率に基づい
て、発生頻度の低さを示す稀少度を計算し、計算された
稀少度に基づいて、変換ログの特徴が存在するか否かを
判定する判定する。そして、前記判定による判定結果に
基づいて、前記プログラムの記述及び該記述の実行の際
に用いられるデータに基づいて、前記各イベントの発生
確率を、前記発生順序ごとに、計算することが好まし
い。

【００２０】また、本発明は、プログラムの実行により
発生した一連のイベントが発生順序に従って、記録され
たログを解析する際に、前記イベントに関するプログラ
ム記述の実行の際に参照可能であるメモリ領域を指定
し、前記指定されたメモリ領域に対する参照処理を伴う
か否かに基づいて、各イベントを分類し、参照処理を伴
うメモリ領域ごとに、分類されたイベントを、発生順序
に従って、記録した複数の分類ログを生成し、前記各分
類ログをそれぞれ構成するイベントに基づいて、イベン
トを前記発生順序で記録したイベント列を生成し、前記
イベント列のイベントと、前記各分類ログを構成するイ
ベントとをそれぞれ比較し、比較結果に基づいて、前記
各分類ログをそれぞれ変換ログに変換し、前記イベント
に関するプログラムの記述に基づいて、前記各イベント
の発生確率を前記発生順序ごとに、計算し、前記発生確
率に基づいて、発生頻度の低さを示す稀少度を計算し、
前記稀少度に基づいて、各変換ログの特徴となるイベン
トに関する情報を出力することを特徴とするものであ
る。

【００２１】この際、前記メモリ領域を指定として、イ
ベントに関する所定のプログラム記述の実行の際に参照
されるメモリ領域に対して指定することができる。ま
た、前記メモリ領域を指定として、領域の大きさが共通
する複数のメモリ領域に対して指定することもできる。

【００２２】また、本発明は、計算された各イベントの
発生確率に基づいて、各変換ログの特徴度をそれぞれ計
算し、前記各変換ログの特徴度を出力することもでき
る。

【００２３】

【発明の実施の形態】図１は、本発明の第１の概念を説
明するための図である。この図を用いて、本発明の第１
概念を説明する。

【００２４】本発明の第１のログ解析方法は、先ず、同
一のプログラム（プログラム１ａ）を複数回（３回）繰
り返し実行することにより、発生したイベント（イベン
ト２ａ，２ｂ等）を、実行回（ｉ＝１〜３）ごとに発生
順序に従ってそれぞれ記録された複数のログ（ログ１，
ログ２、ログ３）を生成するステップを有する。

【００２５】そして、ログ解析方法は、すべての発生順
序（発生順序１，２，３．．）において記録されたイベ
ントに関するプログラムの記述（ｆ、ｇ等）が前記複数
のログ間で、各々、共通する場合、前記プログラムの記
述及び該記述の実行の際に用いられるデータ（ｆやｇの
引数、（１０）、（２０）等）に基づいて、前記各イベ
ント（イベント２ａ，２ｂ等）の発生確率を、前記発生
順序（発生順序１，２，３）ごとに、計算するステップ
を有する。

【００２６】そして、ログ解析方法は、前記発生確率に
基づいて、各ログの特徴となるイベントに関する情報
（ログ２，発生順序２番目のイベント、発生確率１５
％）を出力するステップを有する。上述した概念に基づ
いて、本発明の実施の形態１について説明する。

【００２７】また、図２は、本発明の第２の概念を説明
するための図である。本発明に係るログ解析方法は、プ
ログラム（３ａ）の実行により発生した一連のイベント
（４ａ，４ｂ，４ｃ等）が発生順序に従って、記録され
たログ（５）を解析するログ解析方法であって、前記イ
ベントに関するプログラム記述の実行の際に参照可能で
あるメモリ領域（ａ１，ａ２，ａ３）を指定するステッ
プと、指定されたメモリ領域（ａ１，ａ２，ａ３）に対
する参照処理を伴うか否かに基づいて、各イベントを分
類するステップと、参照処理を伴うメモリ領域（ａ１，
ａ２，ａ３）ごとに、分類されたイベント（４ａ，４
ｂ，４ｃ等）を、発生順序に従って、記録した複数の分
類ログ（分類ログ１、分類ログ２、分類ログ３）を生成
するステップと、前記各分類ログ（分類ログ１、分類ロ
グ２、分類ログ３）をそれぞれ構成するイベント（ｆ
（ａ１）、ｇ（ａ１）、ｈ（ａ１）、ｆ（ａ２）、ｇ
（ａ２）、ｈ（ａ２）、ｆ（ａ３）、ｇ（ａ
３）．．．）に基づいて、イベントを所定の順序で記録
した所定のイベント列（６）を生成するステップと、所
定のイベント列のイベントと、前記各分類ログを構成す
るイベントとをそれぞれ比較し、比較結果に基づいて、
前記各分類ログ（分類ログ１、分類ログ２、分類ログ
３）をそれぞれ変換ログ（変換ログ１、変換ログ２、変
換ログ３）に変換するステップと、前記イベントに関す
るプログラムの記述（ｆ、ｇ等）に基づいて、前記各イ
ベントの発生確率を前記発生順序ごとに、計算するステ
ップと、前記発生確率に基づいて、発生頻度の低さを示
す稀少度を計算するステップと、前記稀少度に基づい
て、各ログの特徴となるイベントに関する情報（変換ロ
グ３，発生順序３番目のイベント、発生確率３３％）を
出力するステップとを有する。上述した概念に基づい
て、本発明の実施の形態２について説明する。

【００２８】実施の形態１． （ログ解析装置の構成）図３は、実施の形態１であるロ
グ解析装置の構成を示すブロック図である。本装置は、
デバッグの対象プログラム（以下、対象プログラム）の
動作により出力されたログを入力し、デバッグ作業者
（ユーザ）から与えられた種々の指定条件に応じて、ロ
グを解析して、ログの特徴となる情報を出力する装置で
ある。

【００２９】ログ解析装置は、作業者がログを入力する
入力部１０と、複数のログを生成するログ生成部１１
と、イベント列生成部１２と、ログ変換部１３と、イベ
ント発生確率計算部１４と、稀少度計算部１５と、稀少
度判定部１６と、出力部１７とを有する。

【００３０】入力部１０には、対象プログラムの実行時
において成立した一連のイベントが発生順序に従って、
記録されたログが入力される。ここで、対象プログラム
の種別、数量等は任意であり、実行環境も任意である。

【００３１】ログを準備するための対象プログラムの実
行は、図示しないデバッガによる。イベントの収集・記
録処理は、デバッガに組み込まれ、或いはデバッガとは
別構成で協調動作する「トレーサ」により行なわれる。
トレーサは対象プログラムの実行動作を追跡し、そのデ
バッグ実行動作単位（シーケンス）ごとに、成立（発
生）した一連のイベントを発生順序に従ってログとして
記録する。

【００３２】ログ生成部１１は、入力部１０により入力
されたログから、複数のログを生成する。例えば、同一
のプログラムを複数回繰り返し実行することにより、発
生したイベントを発生順序に従って記録されたログが入
力部１０に入力された場合、ログ生成部１１は、入力さ
れたログに基づいて、発生したイベントを実行回ごとに
発生順序に従ってそれぞれ記録された複数のログを生成
する。

【００３３】イベント列生成部１２は、ログ生成部１１
により生成された複数のログのイベントの傾向に基づい
て、イベントを発生順序で記録したイベント列を生成す
る。

【００３４】ログ変換部１３は、イベント列生成部１２
により生成されたイベント列を用いることで、ログ生成
部１１により生成された複数のログについて変換処理を
行うことにより、複数の変換ログを生成する。具体的な
処理は後述する。

【００３５】イベント発生確率計算部１４は、前記イベ
ントに関するプログラムの記述に基づいて、各イベント
の発生確率を発生順序ごとに計算する。詳細な処理は後
述する。

【００３６】稀少度計算部１５は、イベント発生確率計
算部１４により計算された各イベントについての発生確
率に基づいて、各イベントについての稀少度を計算す
る。稀少度とは、そのイベントが発生したこと、あるい
は発生しなかったことがどれだけ珍しい現象であるかを
示す。例えば、稀少度の値が大きくなるほどそのイベン
トは（発生又は非発生が）珍しいということになる。本
実施形態はこのような稀少度の値をログ特徴の根拠とし
ている。

【００３７】稀少度判定部１６は、稀少度計算部１５に
より計算された稀少度に基づいて、変換ログの特徴が存
在するか否かを判定する。

【００３８】出力部１７は、稀少度判定部１６により特
徴が存在すると判定された場合には、変換ログの特徴と
なるイベントに関する情報を出力する。例えば、この情
報として、変換ログ名、変換ログの内容、上述したイベ
ントの発生順序、発生確率、稀少度等が出力される。

【００３９】また、ログ解析装置は、データ値分類部１
８を有する。データ値分類部１８は、稀少度判定部１６
により特徴が存在しないと判断された場合、イベントに
関するプログラムの記述の実行の際に用いられるデータ
に基づいて、各イベントについて、それぞれ、所定の分
類基準に従って、分類情報を生成する。そして、データ
値分類部１８は、各イベントに対して、生成された分類
情報を付与する。

【００４０】そして、上述したイベント発生確率計算部
１４は、イベントに関するプログラムの記述と、与えら
れた分類情報に基づいて、イベントの発生確率を発生順
序ごとに計算する。具体的な処理については、後述す
る。

【００４１】そして、上述した稀少度計算部１５は、計
算された発生確率に基づいて、発生頻度（又は非発生頻
度）の低さを示す稀少度を計算する。上述した稀少度判
定部１６は、稀少度計算部１５により計算された稀少度
に基づいて、ログの特徴が存在するか否かを判定する。
上述した出力部１７は、計算された稀少度に基づいて、
各ログの特徴となるイベントに関する情報を出力する。

【００４２】（ログ解析方法）図４は、上述した構成を
有するログ解析装置を用いたログ解析方法を説明するた
めのフローチャート図である。

【００４３】この対象プログラムについては、本実施の
形態では、特に限定しない。このため、どのような言語
で上記対象プログラムを記載した場合にも適用できる
が、本実施の形態では、その一例として、図６に示すよ
うなＣ言語で記載された対象プログラムを実行させた場
合のログの解析方法を具体例として用いながら、説明す
る。

【００４４】図６に示すプログラムでは、関数main 内
で、関数f と関数k を、引数が0, 4,8, 12, 16 の5 通
りで呼び出している。関数f と関数kはともに、関数g
及び関数h を使い、テーブルprice とテーブルfee のデ
ータを参照しながら、tax 値を計算している。即ち、同
一プログラムを複数回（引数が0, 4, 8, 12, 16 ）繰り
返して実行している。

【００４５】ここで、上述したように、ｆ、ｇ、ｈ、ｋ
は対象プログラムの記述（関数記述）である。これらの
関数は、実行時に参照した引数と関連づけられている。
そして、イベントとは、デバッグ環境全体で予め定義さ
れているものであり、識別可能な事象をいう。例えば、
マウスが押されたとか、キー操作がされた等の事象であ
る。そして、イベントが発生するためには、イベントご
とにプログラム記述が必要であり、イベントの発生によ
り、プログラム記述が実行され、必要に応じて引数デー
タが参照される。

【００４６】イベントの記録の仕方には種々の仕方があ
るが、本明細書では、その一例として、発生したイベン
トに関連する情報であるプログラムの記述や引数等を用
いて記録することにより、イベントを記録する場合につ
いて説明する。

【００４７】以下、上記イベントが記録されていること
は、イベントに関する情報（プログラム記述や引数等）
が記録されていることをいう。先ず、ステップＳ１０で
は、作業者は、対象プログラムの動作により出力された
ログを入力部１０により入力する。例えば、図に示すプ
ログラムを複数回繰り返し実行する（ｍａｉｎ関数のｉ
を０、４，８，１２，１６に変えて実行）ことにより、
発生したイベントを発生順序ごとに記録したログがデバ
ッグから出力されたとする。この場合には、作業者は、
上記ログを入力部１０により入力する。

【００４８】ステップＳ１５では、ログ生成部１１は、
入力されたログから複数のログを生成する。この処理に
ついて具体的に説明する。上記ログが入力部１０により
入力された場合を考える。ログ生成部１１は、上記ログ
に基づいて、各イベントを、実行回（ｉ＝０、４，８，
１２，１６）ごとに発生順序に従って、それぞれ記録さ
れた複数のログを生成する。このようにして生成された
複数のログを図７に示す。図７において、実行回１（ｉ
＝０）のとき発生したイベントを発生順序に従って、記
録したログをログ１としている。同様にして、実行回２
〜５のとき発生したイベントを発生順序に従って、記録
したログをログ２〜５としている。

【００４９】ステップＳ２０では、イベント列生成部１
２は、複数のログ中のイベントの傾向に基づいて、イベ
ントを発生順序で記録したイベント列を生成する。

【００５０】具体的には、イベント列生成部１２は、複
数のログ中のイベントに関する情報（関数記述等）の傾
向に基づいて、イベントに関する情報（関数記述等）を
発生順序で記録したイベント列を生成する。

【００５１】この処理について、図を用いて具体的に説
明する。図７に示すように、各ログ（ログ１〜５）にお
いては、各イベントがその発生順序で記録されている。
そして、例えば、これらの複数のログは出力部１７に送
られ、出力部１７から出力される。これにより、作業者
は、複数のログ中のイベントの傾向がわかる。そして、
作業者は、例えば、入力部１０により、イベントに関す
るプログラム関数記述を上記発生順序で記録されたイベ
ント列（f g h g h g h g h k g h g h g h gh）を指定
し、上記イベント列を生成する旨を入力する。

【００５２】なお、イベント列は、後述する変換ログに
変換するための基準となるものであるが、変換された変
換ログの特徴が判定できるようにできれば、イベント列
の指定の仕方については、特に本実施の形態では、限定
しない。

【００５３】そして、入力されたイベント列の生成の旨
に基づいて、イベント列生成部１２は、イベント列を生
成する。イベント列生成部１２により生成されたイベン
ト列と、上記複数のログは、ログ変換部１３へ送られ
る。

【００５４】ステップＳ３０では、ログ変換部１３は、
生成されたイベント列のイベント（イベントに関する情
報）と、各ログを構成するイベント（イベントに関する
情報）とをそれぞれ比較し、比較結果に基づいて、各ロ
グをそれぞれ変換ログに変換する。図７に示す複数のロ
グを用いた具体的な処理を以下に示す。

【００５５】ログ変換部１３は、発生順序ごとに、イベ
ント列の各イベントに関するプログラム記述と、各ログ
の各イベントに関するプログラム記述とを比較する。そ
して、ログ変換部１３は、記述が一致する場合には、そ
の記述を用いて変換ログのイベントに関する情報とす
る。そして、ある発生順序で、ログ中にイベントが記録
されていない場合には、その旨を示す情報を変換ログの
イベントに関する情報とする。

【００５６】例えば、ログ１の発生順序２番目のイベン
トに関する関数記述はｇである。一方、イベント列の発
生順序２番目のイベントに関する関数記述は、ｇであ
る。このため、ログ変換部１３は、変換ログ１の発生順
序２番目のイベントに関する情報として、ｇを用いる。

【００５７】例えば、あるログの発生順序ｎ番目のイベ
ントが記録されておらず、イベント列の発生順序ｎ番目
のイベントに関する関数記述がｆである場合には、ログ
変換部１３は、上記あるログの変換ログの発生順序ｎ番
目のイベントに関する情報として、例えば、−マークを
用いる。

【００５８】ログ変換部１３は、上記変換処理により、
イベントに関する情報を発生順序に従って記録すること
により、変換ログを生成する。

【００５９】ログ１〜５について上述のようにして変換
処理した変換ログを図８に示す。図７に示す各ログにつ
いては、イベント列のイベントに関する関数記述が全て
記録されているので、ログ変換部１３は、各ログに対す
る変換ログとして、f g h gh g h g h k g h g h g h g
hを生成する。

【００６０】一方、例えば、ログ５の代わりに、f g h
g h g h g （ ）g h g h g h g hのように途中で関数
ｋを用いたイベントが発生していないようなログ５Ｘが
存在する場合には、各ログに対する変換ログは、図９に
示すようになる。

【００６１】なお、ログ変換部１３による変換処理は、
他にも種々の方法があり、本実施の形態では、上述の方
法に特に限定しない。そして、ログ変換部１３により生
成された各変換ログは、イベント発生確率計算部１４へ
送られる。また、ログ変換部１３は、各変換ログの内容
を、図示しないレジスタ等に保持しておく。

【００６２】ステップＳ４０では、イベント発生確率計
算部１４は、イベントに関するプログラムの記述に基づ
いて、各イベントの発生確率を発生順序ごとに計算す
る。この各イベントとは、上記イベント列に記録された
各イベントである。

【００６３】イベント発生確率計算部１４は、ログ変換
部１３が生成した各変換ログのイベントに関する情報を
全て参照し、各発生順序において、イベントが発生した
か否かを調べる。そして、イベント発生確率計算部１４
は、各発生順序において、イベントの発生確率を計算す
る。この発生確率は、ある発生順序において、イベント
が発生する確率を示すので、この発生確率や後述する稀
少度により、イベントの発生が珍しいか否かを判断でき
る。

【００６４】図８を用いて説明する。図８においては、
イベント列の発生順序１番目の関数ｆを用いたイベント
（以下、イベントｆという）が発生している変換ログ数
は、５つであり、当該イベントｆの発生確率は、５（イ
ベントｆが発生している変換ログ数）／５（全ての変換
ログ数）となる。このようにして、イベント列の全ての
発生順序について、イベントの発生確率を計算した結果
を図１０に示す。図１０に示すように、各イベントの発
生確率は、すべて１となる。

【００６５】なお、例えば、図９に示すように、変換ロ
グ５でなく、変換ログ５Ｘが用いられている場合には、
イベント列の発生順序１０番目のイベントｋが発生して
いるのは、５つの変換ログ中４つであり、発生順序１０
番目のイベントｋの発生確率は、４／５となる。このよ
うにして、図９の場合の変換ログに対して、イベント列
の全ての発生順序について、イベントの発生確率を計算
した結果を図１１に示す。そして、各イベントの発生確
率は、稀少度計算部１５に送られる。また、イベント発
生確率計算部１４は、各イベントの発生確率を、図示し
ないレジスタ等に保持しておく。

【００６６】ステップＳ５０では、稀少度計算部１５
は、イベント発生確率計算部１４により計算された各イ
ベントについての発生確率に基づいて、イベントの発生
頻度の低さ又はイベントの非発生の頻度の低さを示す稀
少度を計算する。

【００６７】ここで、イベントの稀少度とは、そのイベ
ントが発生したこと、発生しなかったことが、どれだけ
珍しい現象であるかを示す。稀少度の定義の仕方には、
種々の方法があり、本実施の形態では、特に限定しな
い。ここでは、その一例として、以下に示す式により、
稀少度を定義し、稀少度の値が大きくなるほどそのイベ
ントは（発生又は非発生）が珍しいということとする。

【００６８】ある発生順序におけるイベントの発生確率
をｐとしたとき、そのイベントが発生したことがどれだ
け珍しいかを示す稀少度Ｒ１（発生頻度の低さ）は、そ
のイベントの発生確率をｐとして、例えば、以下の式で
与えられる。

【００６９】Ｒ１＝−ｌｏｇ（ｐ） ここで、ｌｏｇは自然対数である。

【００７０】一方、ある発生順序におけるイベントの発
生確率をｐとしたとき、そのイベントが発生していない
ことがどれだけ珍しいかを示す稀少度Ｒ２（非発生頻度
の低さ）は、そのイベントの発生確率をｐとして、例え
ば、以下の式で与えられる。

【００７１】Ｒ２＝−ｌｏｇ（１−ｐ） ここで、ｌｏｇは自然対数である。

【００７２】そして、稀少度計算部１５は、変換ログに
おいて、発生順序ごとに、イベントが発生している場合
には、稀少度Ｒ１を計算し、イベントが発生していない
場合には、稀少度Ｒ２を計算する。これらの計算結果
は、変換ログ、発生順序と対応づけられる。このように
して図８に示す複数の変換ログに対して、稀少度を計算
した結果を図１２に示す。図に示すように、変換ログ1
〜5の全ての発生順序に対して、稀少度は、0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 と、全て0 となる。

【００７３】一方、図９に示す複数の変換ログに対し
て、稀少度を計算した結果を図１３に示す。図に示すよ
うに、稀少度は、変換ログ1〜４の全ての発生順序に対
して 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0.1 0 0 0 0 0 0 0 となる
が、変換ログ５Ｘの全ての発生順序に対しては、0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0.7 0 0 0 0 0 0 0 となる。変換ログ及
び発生順序と対応づけられた稀少度は、稀少度判定部１
６に送られる。

【００７４】ステップＳ６０では、稀少度判定部１６
は、稀少度計算部１５により計算された各イベントの稀
少度に基づいて、各変換ログの特徴が存在するか否かを
判定する。存在する場合には、ステップＳ１２０へ移行
する。存在しない場合には、ステップＳ７０へ移行す
る。

【００７５】図８に示す変換ログ1〜5の場合について先
ず説明する。稀少度判定部１６は、各変換ログの発生順
序に対して、計算された稀少度は、図１２に示すよう
に、全て０であるので、各イベントが発生した頻度は高
く、各イベントが発生したことは、あまり珍しくないと
いうことになる。この場合には、稀少度判定部１６は、
各変換ログの特徴は存在しないと判定する。

【００７６】これに対して、図９に示す変換ログ（１，
２，３，４，５Ｘ）の場合について考える。この場合、
各変換ログにおいては、発生順序１０番目以外の稀少度
は、０である。一方、発生順序１０番目の稀少度は、変
換ログ１〜４は、０．１であり、変換ログ５Ｘについて
は、０．７である。稀少度の高い値をもつ変換ログが存
在するので、稀少度判定部１６は、変換ログの特徴があ
ると判定し、変換ログ５Ｘの発生順序１０番目のイベン
トｋが発生しなかったことが特徴と判定する。

【００７７】特徴があると判定した場合には、稀少度判
定部１６は、変換ログ５Ｘの特徴（変換ログ５Ｘの発生
順序１０番目のイベントｋが発生しなかったこと）の旨
を出力部１７へ送る。また、稀少度判定部１６は、ログ
変換部１３から、上記変換ログ（５Ｘ）の内容を読み出
し、出力部１７へ送る。また、稀少度判定部１６は、上
記変換ログの特徴となる発生順序（１０番目）のイベン
ト（イベントｋ）の発生確率をイベント発生確率計算部
１４から読み出し、出力部１７へ送る。また、稀少度判
定部１６は、上記変換ログの特徴となる発生順序（１０
番目）のイベント（イベントｋ）の稀少度も出力部１７
へ送る。

【００７８】ステップＳ１２０にて、出力部１７は、変
換ログ名、変換ログの内容、発生順序、イベント、発生
確率（又は非発生確率）、稀少度等を出力する。

【００７９】例えば、上述の場合には、出力部１７は、
稀少度判定部１６から送られてきた情報（変換ログ５Ｘ
の特徴（変換ログ５Ｘの発生順序１０番目のイベントｋ
が発生しなかったこと）の旨、変換ログ（５Ｘ）の内
容、上記変換ログ（５Ｘ）の特徴となる発生順序（１０
番目）、その発生順序のイベント（イベントｋ）の発生
確率、稀少度）を出力する。

【００８０】稀少度判定部１６は、変換ログの特徴が存
在しないと判断した場合には、その旨をデータ値分類部
１８に知らせる。

【００８１】ステップＳ７０では、データ値分類部１８
は、稀少度判定部１６により特徴が存在しないと判定さ
れた場合、イベントに関するプログラムの記述の実行の
際に用いられるデータに基づいて、各イベントについ
て、それぞれ、所定の分類基準に従って、分類情報を生
成する。そして、データ値分類部１８は、各イベントに
対して、生成された分類情報を付与する。

【００８２】図７を用いて具体的に説明する。データ値
分類部１８は、所定の分類基準として、例えば、引数の
データ値が０以上であるか０未満であるかの基準に従っ
て、分類情報を生成する。例えば、データ値分類部１８
は、図７に示すログ１の発生順序５番目のイベント発生
に用いられる関数ｈの引数値７０は、０以上であるの
で、０以上である旨を示す分類情報（＋マーク）を生成
する。そして、データ値分類部１８は、その分類情報を
ログ１の発生順序５番目のイベント発生に用いられる関
数ｈに与える。

【００８３】同じようにして、データ値分類部１８は、
ログ３の発生順序９番目のイベント発生に用いられる関
数ｈの引数値−１０は、０未満であるので、０未満であ
る旨を示す分類情報（−マーク）を生成する。そして、
データ分類部は、その分類情報をログ３の発生順序９番
目のイベント発生に用いられる関数ｈに与える。

【００８４】このようにして、各イベントの発生に用い
られる関数に分類情報を与えた後のログ結果を図１４に
示す。

【００８５】なお、分類基準については、ログ特徴が存
在するような分類基準であれば本実施の形態では、特に
限定しない。例えば、データ値を統計処理した結果に基
づいて、分類基準を定めたり、プログラムのソースコー
ドを用いた境界値分析等を用いることで、分類基準を定
めることも可能である。また、複数の分類基準を設定
し、データ値分類部１８は、複数の分類基準に従って、
分類情報を生成することも可能である。

【００８６】そして、データ値分類部１８は、分類情報
が与えられた各ログをイベント発生確率計算部１４に送
る。なお、データ値分類部１８は、分類情報が与えられ
た各ログを、図示しないレジスタ等に保持しておく。ス
テップＳ８０では、イベント発生確率計算部１４は、イ
ベントに関するプログラムの記述（ｆ、ｇ、ｈ、ｋ）
と、与えられた分類情報（＋、−）に基づいて、イベン
トの発生確率を発生順序ごとに計算する。

【００８７】図１４を用いて説明する。図１４におい
て、イベント発生確率計算部１４は、発生順序１番目の
イベントの発生確率を以下のように計算する。即ち、分
類情報＋が与えられた関数ｆを用いたイベント（以下、
イベントｆ＋という）が発生しているログ数は、５つで
あり、当該イベントｆ＋の発生確率は、５（イベントｆ
＋が発生しているログ数）／５（全ログ数）となる。

【００８８】一方、発生順序９番目のイベントの発生確
率を以下のように計算する。即ち、分類情報＋が与えら
れた関数ｈを用いたイベント（以下、イベントｈ＋とい
う）が発生しているログ数は、４つであり、当該イベン
トｈ＋の発生確率は、４（イベントｈ＋が発生している
ログ数／５（全てのログ数）となる。

【００８９】このようにして、全ての発生順序につい
て、各イベントの発生確率を計算すると、図１５に示す
ようになる。イベント発生確率計算部１４は、各イベン
トの発生確率を稀少度計算部１５に送る。なお、イベン
ト発生確率計算部１４は、各イベントの発生確率を図示
しないレジスタ等に保持しておく。ステップＳ９０で
は、稀少度計算部１５は、イベント発生確率計算部１４
により計算された各イベントについての発生確率に基づ
いて、発生頻度の低さ又は非発生の頻度の低さを示す稀
少度を計算する。イベントの稀少度Ｒ１，Ｒ２は、例え
ば、ステップＳ５０で示した式で表せる。

【００９０】例えば、図１４に示すようなログ１、２，
４，５において、発生順序（１〜１８）において、イベ
ントが発生した場合には、稀少度Ｒ１、イベントが発生
しなかった場合には、稀少度Ｒ２を計算すると、図１６
に示すように、発生順序に対して、稀少度は、0 0 0 0
0 0 0 0 0.1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 となる。

【００９１】一方、ログ３において、発生順序（１〜１
８）において、イベントが発生した場合には、稀少度Ｒ
１、イベントが発生しなかった場合には、稀少度Ｒ２を
計算すると、図16に示すように、発生順序に対して、0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.7 0 00 0 0 0 0 となる。計算さ
れた各稀少度は、ログ及び発生順序と対応づけられて、
稀少度判定部１６に送られる。

【００９２】ステップＳ１００では、稀少度判定部１６
は、稀少度計算部１５により計算された各イベントの稀
少度に基づいて、各ログの特徴が存在するか否かを判定
する。存在する場合には、ステップＳ１２０へ移行す
る。存在しない場合には、ステップＳ１１０へ移行す
る。

【００９３】図１４に示すログ1〜5の場合について説明
する。各ログにおいては、発生順序９番目以外の稀少度
は、０である。一方、発生順序９番目の稀少度は、ログ
１、２，４，５は、０．１であり、ログ３については、
０．７である。ログ３の発生順序９番目の稀少度は高い
ので、稀少度判定部１６はログの特徴があると判定し、
ログ３の発生順序９番目のイベントｈ＋が発生しなかっ
たことが特徴と判定する。

【００９４】特徴があると判定した場合には、稀少度判
定部１６は、ログ３の特徴（ログ３の発生順序９番目の
イベントｈ＋が発生しなかったこと）の旨を出力部１７
へ送る。また、稀少度判定部１６は、データ値分類部１
８から、分類情報が与えられたログ３の内容を読み出
し、出力部１７へ送る。また、稀少度判定部１６は、ロ
グ３の特徴となる発生順序（９番目）のイベント（イベ
ントｈ＋）の発生確率をイベント発生確率計算部１４か
ら読み出し、出力部１７へ送る。また、稀少度判定部１
６は、上記ログ３の特徴となる発生順序（９番目）のイ
ベント（イベントｈ＋）の稀少度も出力部１７へ送る。

【００９５】なお、特徴がないと判定された場合には、
その旨が出力部１７に送られる。

【００９６】ステップＳ１１０では、出力部１７は、特
徴がない旨を出力する。これにより、作業者は、別のロ
グを入力したり、分類基準を変更する旨を入力する等の
動作を行うことになる。

【００９７】ステップＳ１２０にて、出力部１７は、ロ
グ名、ログの内容、発生順序、イベント、発生確率（又
は非発生確率）、稀少度等を出力する。

【００９８】例えば、上述の場合には、出力部１７は、
稀少度判定部１６から送られてきた情報（ログ３の特徴
（ログ３の発生順序９番目のイベントｈ＋が発生しなか
ったこと）の旨、ログ（３）の内容、上記ログ３の特徴
となる発生順序（９番目）、その発生順序のイベント
（イベントｈ＋）の発生確率、稀少度）を出力する。

【００９９】これにより、ログを精査する作業者に有益
なデバッグ支援情報が提供される。作業者は、上述した
特徴を考慮してログ３の精査を行えばよいという指針を
得ることができ、デバッグ作業を効率的に行うことがで
きる。例えば、作業者は、ログ３について、９番目のイ
ベントｈ＋が発生しなかったことから、ログ３に関する
プログラム実行において、イベント発生に関する関数の
うち、発生順序９番目に登場する関数ｈの引数に０未満
のデータ値が用いられることに関して、デバッグ作業を
行えば、デバッグを解消できる可能性が高く、デバッグ
作業を効率的に行える。

【０１００】なお、ログを解析する第１の処理として、
以下のステップＳ１０からＳ６０までの処理では、デー
タ値（引数値）を考慮しないで、ログ解析を行う。関数
の違いや、その関数の実行順序（イベントの発生順序）
の違いをデータの違いに優先して考慮してログ解析を行
うことで、ログの特徴を正しく抽出できるからである。

【０１０１】（作用効果）本実施の形態によれば、先
ず、イベントに関するプログラム記述に基づいて、発生
順序ごとに、イベントの発生確率や稀少度を計算し、発
生順序ごとに、イベントの発生、発生しないことが珍し
い（特徴的か）を判定して、変換ログの特徴が存在する
か否かを判定する。そして、特徴が存在すれば、その特
徴となるイベントに関する情報が出力される。

【０１０２】このように、本実施の形態では、先ず、プ
ログラム記述の実行の際に用いられるデータを考慮しな
いで、計算された稀少度に基づいて、変換ログの特徴が
存在するか否かを判定し、特徴が存在しない場合でも、
再度、入力するログを考えたり、ログの解析方法を考え
たりせず、以下のようにして効率的にログを解析するこ
とができる。

【０１０３】即ち、上記特徴が存在しない場合でも、イ
ベントに関するプログラムの記述及び該記述の実行の際
に用いられるデータに基づいて、前記各イベントの発生
確率を、前記発生順序ごとに、計算し、発生確率又は稀
少度に基づいて、各ログの特徴となるイベントに関する
情報を出力することができる。このため、プログラム記
述やイベント発生順序（プログラム記述実行順序）に加
えて、データも考慮して、発生確率や稀少度を計算し、
これらの発生確率や稀少度に基づいて、ログ特徴を抽出
することができるので、プログラム記述や発生順序を考
慮してもログ特徴が抽出できない場合でも、速やかに、
ログ特徴を抽出することが可能となる。

【０１０４】従って、従来技術に比べて、作業者にとっ
て一層デバッグ作業に効率的なログ解析装置、方法を提
供することが可能となる。

【０１０５】（実施の形態１の変形例１）なお、ログ解
析装置は、すべての発生順序において記録されたイベン
トに関するプログラム記述が上記複数のログ間で共通す
るか否かを判定する判定部（図示せず）を設けるように
してもよい。

【０１０６】そして、ステップＳ１０の後、判定部（図
示せず）が、複数のログについて、上記判定を行い、共
通する場合（例えば、図７のケースのような場合であっ
て、複数のログ１〜５において、すべての発生順序１〜
１８でプログラム記述（ｆ、ｇ等）が共通している場合
である）には、ステップＳ１０からステップＳ６０の処
理を行わず、ステップＳ７０からＳ１２０の処理を行う
ようにしてもよい。この場合には、プログラム記述だけ
を考慮してログ解析しても、ログの特徴が抽出できない
からである。一方、共通しない場合には、ステップＳ２
０からＳ６０の処理を行うようにする。

【０１０７】（実施の形態１の変形例２）ログ解析装置
は、特徴度計算部（図示せず）を設けても良い。特徴度
計算部は、計算された各イベントの発生確率に基づい
て、各ログ（変換ログ等）の特徴度を計算することがで
きる。

【０１０８】上述のフローチャート図においては、例え
ば、ステップＳ８０で各イベントについての発生確率に
ついて計算した後、以下の処理を行うようにしてもよ
い。

【０１０９】即ち、各イベントについての発生確率が特
徴度計算部へ送られる。特徴度計算部は、各ログの発生
順序に対して、イベントが発生している場合には、イベ
ントの発生確率を、イベントが発生していない場合に
は、１−発生確率（非発生確率）を与えたマトリックス
を生成する（図１７）。

【０１１０】そして、特徴度計算部は、図１７に示すよ
うに、各ログごとに、各発生順序に与えられた発生確率
又は非発生確率を乗算することで、特徴度を計算する。

【０１１１】例えば、図１７のような場合では、ログ
１，２、４，５は、０．８であるのに対して、ログ３は
０，２となる。このため、この特徴度が出力されれば、
ログ３が特徴ログと作業者が判断できる。

【０１１２】同様に、上述のフローチャート図におい
て、ステップＳ４０で各イベントについての発生確率に
ついて計算した後、上記特徴度計算部による各変換ログ
の特徴度の計算を行って、その特徴度が出力部１７によ
り出力されるようにしても良い。

【０１１３】また、特徴計算部は、計算された各稀少度
に基づいて、各ログの特徴度を計算することも可能であ
る。

【０１１４】上述のフローチャート図においては、例え
ば、ステップＳ９０で各稀少度について計算した後、以
下の処理を行うようにしてもよい。

【０１１５】図１８を用いて具体的に説明する。稀少度
計算部１５により計算された各稀少度が特徴度計算部へ
送られる。特徴度計算部は、各ログごとに、各発生順序
に与えられた稀少度を加算することで、特徴度を計算す
る。

【０１１６】例えば、図１８のような場合では、ログ
１，２、４，５は、０．１であるのに対して、ログ３は
０，７となる。このため、この特徴度が出力されれば、
ログ３が特徴ログと作業者が判断できる。

【０１１７】同様に、上述のフローチャート図におい
て、ステップＳ５０で各イベントについての発生確率に
ついて計算した後、上記特徴度計算部による各変換ログ
の特徴度の計算を行って、その特徴度が出力部１７によ
り出力されるようにしても良い。

【０１１８】このような特徴度計算部による計算結果を
用いれば、ログの特徴を速やかに作業者が知ることがで
きる。

【０１１９】実施の形態２．実施の形態２では、プログ
ラムの記述や実行順序を考慮してもログ特徴が抽出でき
ない場合でも、メモリ領域への参照も考慮して、ログ解
析を行うことで、ログ特徴を抽出するログ解析装置、方
法を提供することを目的としている。

【０１２０】図１９は、実施の形態２であるログ解析装
置の構成を示す図である。図において、実施の形態１の
構成と同一構成については同一符号を付してその説明を
省略する。実施の形態２のログ解析装置の構成におい
て、実施の形態１のログ解析装置の構成と異なる点は、
以下の点にある。

【０１２１】ログ解析装置は、ログ生成部１１を有せ
ず、領域指定部２０、ログ分類部２１、分類ログ生成部
２２、特徴度計算部１９を有する。

【０１２２】領域指定部２０を用いて、イベント発生に
用いられるプログラム記述の実行の際に参照可能である
メモリ領域を作業者が指定する。例えば、作業者が対象
プログラム中で用いられている配列変数を指定する。こ
れは、その配列変数のメモリ領域に対して、どのような
関数が実行の際に参照したかについて、ログとして記録
される。このため、例えば、所定の配列変数にバグがあ
りそうだという情報を予め取得している場合には、作業
者は、上記配列変数を領域指定部２０を用いて指定する
ことで、後述するログ解析により、デバッグ作業に有効
な情報が得られる可能性があるからである。

【０１２３】ログ分類部２１は、指定されたメモリ領域
に対する参照処理を伴うか否かに基づいて、各イベント
を分類する。

【０１２４】分類ログ生成部２２は、参照処理を伴うメ
モリ領域ごとに、分類されたイベントを、発生順序に従
って、記録した複数の分類ログを生成する。具体的な処
理は後述する。

【０１２５】特徴計算部は、稀少度計算部１５により計
算された各稀少度に基づいて、各ログの特徴度を計算す
る。 （ログ解析方法）図２０は、上述したログ解析装置を用
いたログ解析方法を示すフローチャート図である。本実
施の形態では、一例として、図２１に示すようなＣ言語
で記載された対象プログラムを実行させた場合に得られ
るログの解析方法を具体例として用いながら、説明す
る。

【０１２６】上記対象プログラムにおいては、関数main
から、関数init、clean、calc をそれぞれ12 回（i=１
〜12）、3 回（i=４，８，１２）、4 回（i=３，６，
９、１２）呼び出している。本プログラムでは、関数in
it、関数cleanがあるメモリ領域を参照した場合、その
メモリ領域に対して、関数ｃalcは参照してはいけない
のだが、i=12 の時にvals〔１２〕のメモリ領域に対し
て参照してしまっている。以下、このバグを見つけるの
に有効な情報をログ特徴として出力する処理を具体例と
して用いながら、実施の形態２のログ解析方法について
説明する。

【０１２７】先ず、実施の形態１で示すステップＳ１０
で、作業者は、対象プログラムの実行により発生した一
連のイベントが発生順序に従って、記録されたログを入
力部１０により入力する。図２１に示す対象プログラム
を実行した結果のログを図２２に示す。実行結果とし
て、このようなログしか得られなかった場合、又は予
め、所定の配列変数への参照段階にバグがありそうだと
いう情報を取得していたような場合には、その旨を作業
者が入力部１０により入力する。これにより、上記その
旨が各部に送られ、上述した実施の形態１の処理ではな
く、以下のような処理が行われる。このようなログに対
しては、従来技術や、実施の形態１のログ解析方法では
ログ特徴を抽出できないからである。

【０１２８】ステップＳ２００では、作業者は、プログ
ラム中で用いられている所定の配列変数の領域（以下、
単に配列変数という）を領域指定部２０を用いて、指定
する。

【０１２９】図２２に示すログが得られたような場合に
は、例えば、作業者は、領域指定部２０を用いて配列変
数vals[1]〜[12]（プログラムにおいてどの関数や記述
コードも共通に参照できるグローバル配列変数） を指
定する。指定された全ての配列変数及び入力されたログ
は、ログ分類部２１へ送られる。

【０１３０】ステップＳ２１０では、ログ分類部２１
は、各イベントの発生にあたって、領域指定部２０によ
り指定された配列変数に対する参照処理を伴うか否かに
基づいて、ログ中の各イベントを分類する。図２２を用
いて説明する。

【０１３１】例えば、配列変数vals[1]の参照処理を伴
うイベントに関するプログラム記述は、init；vals[1]
であり、配列変数vals[２]の参照処理を伴うイベントに
関するプログラム記述は、init；vals[２]であり、配列
変数vals[３]の参照処理を伴うイベントに関するプログ
ラム記述は、init；vals[３]、calc；vals[3]であ
り、．．．のようにして、ログ分類部２１は、参照して
いる配列変数vals[ｉ]（ｉ＝１から１２）に基づいて、
各イベントを分類する。

【０１３２】ステップＳ２２０では、分類ログ生成部２
２は、分類されたイベントを、発生順序に従って、記録
した複数の分類ログを生成する。

【０１３３】図２２を用いて具体的に説明する。分類ロ
グ生成部２２は、ステップＳ２１０にて分類された各イ
ベントに基づいて、配列変数vals[1]の参照処理を伴う
イベントに関するプログラム記述を、発生順序に従っ
て、記録したログである分類ログ１を生成する。同様に
して、分類ログ生成部２２は、配列変数vals[2]の参照
処理を伴うイベントに関するプログラム記述を、発生順
序に従って、記録したログである分類ログ２を生成す
る。このようにして、分類ログ生成部２２は、複数の分
類ログ１〜１２を生成する（図２３）。そして、分類ロ
グ生成部２２は、生成した複数の分類ログをログ変換部
１３へ送る。

【０１３４】ステップＳ２３０では、ログ変換部１３
は、各分類ログを、それぞれ、変換ログに変換する。

【０１３５】先ず、分類ログ生成部２２から複数の分類
ログがログ変換部１３へ送られると、ログ変換部１３
は、イベント列生成部１２に対して、所定のイベント列
を生成するように指示する。イベント列生成部１２は、
分類ログ生成部２２により生成された複数の分類ログの
イベント（イベントに関する情報）の傾向に基づいて、
イベント列を生成する。例えば、図２３のような場合に
は、イベント列生成部１２は、各分類ログに記録されて
いるイベントに関するプログラム記述を発生順序に記録
したイベント列（ｉｎｉｔ；ｖａｌｓ，ｃｌｅａｎ；ｖ
ａｌｓ，ｃａｌｃ；ｖａｌｓ）を生成する。

【０１３６】ログ変換部１３は、発生順序ごとに、イベ
ント列の各イベントに関するプログラム記述と、各分類
ログの各イベントに関するプログラム記述とを比較す
る。そして、ログ変換部１３は、記述が一致する場合に
は、その記述を用いて変換ログのイベントに関する情報
とする。そして、ある発生順序で、分類ログ中にイベン
トが記録されていない場合には、その旨を示す情報を変
換ログのイベントに関する情報とする。

【０１３７】例えば、分類ログ１の記録順序１番目のイ
ベントに関する記述はｉｎｉｔ；ｖａｌｓであり（配列
数は考慮しない）、イベント列の発生順序１番目のイベ
ントに関する記述は、ｉｎｉｔ；ｖａｌｓである。この
ため、ログ変換部１３は、変換ログ１の発生順序１番目
のイベントに関する情報として、ｉｎｉｔ；ｖａｌｓを
用いる。

【０１３８】また、例えば、分類ログ１の記録順序２番
目のイベントが記録されておらず、イベント列の発生順
序２番目のイベントに関する記述は、ｃｌｅａｎ；ｖａ
ｌｓである場合には、ログ変換部１３は、例えば、変換
ログ１の発生順序２番目のイベントに関する情報とし
て、イベントは存在しない旨を示す−マークを用いる。

【０１３９】また、分類ログ３の記録順序２番目のイベ
ントに関する記述はｃａｌｃ；ｖａｌｓである場合、イ
ベント列の発生順序２番目のイベントに関する記述ｃｌ
ｅａｎ；ｖａｌｓとは一致しないが、イベント列の発生
順序３番目のイベントに関する記述ｃａｌｃ；ｖａｌｓ
と一致するので、ログ変換部１３は、変換ログ３の発生
順序３番目のイベントに関する情報として、ｃａｌｃ；
ｖａｌｓを用いる。この場合、ログ変換部１３は、変換
ログ３の発生順序２番目のイベントに関する情報とし
て、イベントは存在しない旨を示す−マークを用いる。

【０１４０】このような変換規則に従って、ログ変換部
１３が、分類ログ１〜５についてそれぞれ変換処理した
変換ログ１〜５を図２４に示す。

【０１４１】なお、ログ変換部１３による変換処理は、
他にも種々の方法があり、本実施の形態では、上述の方
法に特に限定しない。生成された各変換ログはイベント
発生確率計算部１４に送られる。また、ログ変換部１３
は、各変換ログの内容は、図示しないレジスタ等に保持
しておく。

【０１４２】ステップＳ２４０では、イベント発生確率
計算部１４は、イベントに関する前記プログラムの記述
に基づいて、各イベントの発生確率を発生順序ごとに計
算する図２４を用いて説明する。図２４においては、イ
ベント列の発生順序１番目のｉｎｉｔ；ｖａｌｓを用い
たイベント（以下、イベントｉｎｉｔ）が発生している
変換ログ数は、１２つであり、当該イベントｉｎｉｔの
発生確率は、１２（イベントが発生している変換ログ
数）／１２（全ての変換ログ数）となる。イベント列の
発生順序２番目のｃｌｅａｎ；ｖａｌｓを用いたイベン
ト（以下、イベントｃｌｅａｎ）が発生している変換ロ
グ数は、３つであり、当該イベントの発生確率は、３
（イベントが発生している変換ログ数）／１２（全ての
ログ変換数）となる。

【０１４３】イベント列の発生順序３番目のｃａｌｃ；
ｖａｌｓを用いたイベント（以下、イベントｃａｌｃ）
が発生している変換ログ数は、４つであり、当該イベン
トの発生確率は、４（イベントが発生している変換ログ
数）／１２（全ての変換ログ数）となる。

【０１４４】このようにして計算された各イベントの発
生確率を図２５に示す。計算された各イベントの発生確
率は、稀少度計算部１５へ送られる。なお、イベント発
生確率計算部１４は、各イベントの発生確率を、図示し
ないレジスタ等に保持しておく。

【０１４５】ステップＳ２５０では、稀少度計算部１５
は、イベント発生確率計算部１４により計算された各イ
ベントについての発生確率に基づいて、発生頻度の低さ
又は非発生の頻度の低さを示す稀少度を計算する。

【０１４６】例えば、図２４に示すような変換ログ１〜
１２において、発生順序（１〜３）において、ステップ
Ｓ５０と同様にして、イベントが発生した場合には、稀
少度Ｒ１、イベントが発生しなかった場合には、稀少度
Ｒ２を計算すると、変換ログ1〜１２の全ての発生順序
（１〜３）に対して、稀少度は、図２６に示す結果とな
る。計算された各稀少度は、変換ログ及び発生順序と対
応づけられて、稀少度判定部１６に送られる。

【０１４７】ステップＳ２５５では、稀少度判定部１６
は、稀少度計算部１５により計算された各イベントの稀
少度に基づいて、各変換ログの特徴が存在するか否かを
判定する。存在する場合には、ステップＳ２５７へ移行
する。存在しない場合には、ステップＳ２６０へ移行す
る。

【０１４８】存在する場合には、ステップＳ２５７に
て、変換ログの特徴となるイベントに関する情報が出力
部１７にて出力される。ここで、特徴となるイベントに
関する情報は、実施の形態１の場合と同様に、各部から
稀少度判定部１６を介して、出力部１７に送られる。

【０１４９】図２６の場合には、特徴といえる稀少度
（値の大きな稀少度）と、特徴といえない稀少度（値の
小さな稀少度）が同等の割合で混在しているので、例え
ば、稀少度判定部１６は、特徴が存在しないと判定す
る。存在しない場合には、稀少度判定部１６は、その旨
と、ログ及び発生順序と対応づけられた稀少度とを特徴
度計算部１９へ送る。

【０１５０】ステップＳ２６０では、特徴度計算部１９
は、計算された各稀少度に基づいて、各ログの特徴度を
計算する。

【０１５１】図２６を用いて具体的に説明する。稀少度
計算部１５により計算された各稀少度が特徴度計算部１
９へ送られる。なお、特徴度計算部１９には、ログ変換
部１３から全ての変換ログの内容が送られ、イベント発
生確率計算部１４から各イベントの発生確率も送られ
る。

【０１５２】特徴度計算部１９は、例えば、各ログごと
に、各発生順序に与えられた稀少度の総和をとること
で、特徴度を計算する。例えば、図２６のような場合で
は、変換ログ１の特徴度は、０（発生順序１の稀少度）
＋０．１２（発生順序２の稀少度）＋０．１７（発生順
序３の稀少度）＝０．２９となる。このようにして計算
された、すべての変換ログ１〜１２の特徴を図２７に示
す。特徴度計算部１９は、計算された各特徴度のうち、
最大の特徴度を有する変換ログ、変換ログの内容、発生
順序における稀少度、特徴度を出力部１７に送る。

【０１５３】図２７に示す場合には、変換ログ１２の特
徴度が１．０８と他の変換ログの特徴度と比較して高い
ので、変換ログ１２に関する情報が出力部１７に送られ
る。

【０１５４】ステップＳ２６５では、出力部１７では、
最大の特徴度を有する変換ログに関する情報（最大の特
徴度を有する変換ログ名、上記変換ログの特徴度、変換
ログの内容（ログに記録されているイベント）、各発生
順序の稀少度等）が出力される。なお、最大の特徴度を
有する変換ログが存在しない場合（全ての変換ログの特
徴度が０のような場合）には、出力部１７に、特徴度計
算部からすべての変換ログに関する情報が送られ、出力
部１７で、すべての変換ログに関する情報が出力される
ようにしてもよい。

【０１５５】これにより、ログを精査する作業者に有益
なデバッグ支援情報が提供される。作業者は、上述した
特徴を考慮して変換ログ１２の精査を行えばよいという
指針を得ることができ、デバッグ作業を効率的に行うこ
とができる。

【０１５６】なお、領域指定部２０7 では、vals[1]〜v
als[12] までの領域を指定したが、代わりに関数calc
で参照されるvals[i] を指定して、vals[3]、vals[6]、
vals[9]、vals[12] の領域を指定することも可能であ
る。例えば、ステップＳ２６５で、最大の特徴度が他の
特徴度と比較して、差が少ないような場合や、全ての特
徴度の値が同じような場合には、ステップＳ２００で、
作業者は、別の配列領域を指定し、上述の処理（ステッ
プＳ２００からＳ２６５）を行うことも可能である。

【０１５７】また、実施の形態１の変形例２と同じよう
にして、特徴度計算部１９は、計算された各イベントの
発生確率に基づいて、各変換ログの特徴度を計算するこ
ともできる。例えば、特徴度計算部１９は、各変換ログ
の発生順序に対して、イベントが発生している場合に
は、イベントの発生確率を、イベントが発生していない
場合には、１−発生確率（非発生確率）を与えたマトリ
ックスを生成する（図２８）。

【０１５８】そして、特徴度計算部１９は、実施の形態
１の変形例２と同様にして、各変換ログごとに、各発生
順序に与えられた発生確率又は非発生確率を乗算するこ
とで、特徴度を計算する。そして、計算された特徴度の
うち、最小の特徴度の変換ログに関する情報を出力部１
７に出力するようにしてもよい。

【０１５９】また、実施の形態１と同様に、全ての発生
順序において、記録されたイベントに関するプログラム
記述が複数の分類ログ間で各々共通する場合には、メモ
リ領域に格納されたデータを考慮し、ステップＳ７０か
らステップＳ１２０の処理を行うことも可能である。

【０１６０】（作用効果）本実施の形態では、発生した
イベントに関するプログラム記述の実行の際に参照可能
であるメモリ領域を指定し、参照処理を伴うメモリ領域
ごとに、分類されたイベントを、発生順序に従って、記
録した複数の分類ログを生成する。そして、分類ログが
変換ログに変換された後、前記イベントに関するプログ
ラムの記述に基づいて、前記各イベントの発生確率を前
記発生順序ごとに、計算して、発生確率又は稀少度に基
づいて、各変換ログの特徴となるイベントに関する情報
を出力することができる。このため、プログラム記述や
イベント発生順序（プログラム記述実行順序）に加え
て、メモリ領域に対する参照処理も考慮して、発生確率
や稀少度を計算し、これらの発生確率や稀少度に基づい
て、ログ特徴を抽出することができるので、プログラム
記述や発生順序を考慮してもログ特徴が抽出できない場
合でも、速やかに、ログ特徴を抽出することが可能とな
る。

【０１６１】従って、従来技術に比べて、作業者にとっ
て一層デバッグ作業に効率的なログ解析装置、方法を提
供することが可能となる。

【０１６２】（実施の形態２の適用例１）適用例１で
は、領域指定部２０による指定として、イベントに関す
る所定プログラム記述の実行の際に参照されるメモリ領
域に対する指定を作業者が行った場合について以下に説
明する。

【０１６３】領域指定部２０を用いて作業者は、イベン
ト発生に用いられる所定のプログラム記述の実行の際に
参照されるメモリ領域を指定する。例えば、対象プログ
ラム中で用いられている所定の関数の引数として用いら
れる変数を指定する。このように指定するのは、以下の
理由のためである。即ち、その変数のメモリ領域に対し
て、どのような関数記述等が参照したかについて、ログ
として記録される。このため、所定関数の引数として用
いられる変数の使い方にバグがありそうだという情報を
予め取得している場合には、作業者は、上記変数を領域
指定部２０を用いて指定することで、後述するログ解析
により、ログ特徴が抽出できる可能性が高くなるからで
ある。

【０１６４】（ログ解析方法）上述した適用例１に係る
ログ解析装置を用いたログ解析方法について、以下に説
明する。

【０１６５】先ず、作業者は、プログラムの実行により
出力されたログを取得する。例えば、対象プログラムと
して、図２９に示すプログラムについて考える。本プロ
グラムでは、class A 型の変数a1 とa3 に関し、変数a1
については関数mainと関数gで参照しており、変数a3
については関数main で参照している。また、class A型
の変数a2 を関数f と関数gで参照している。

【０１６６】対象プログラム実行時にトレーサ等により
記録されたログを図３０に示す。このログにおいては、
イベント発生に用いられるプログラム記述と、その記述
の実行時に参照したメモリ領域と、メモリ領域に格納し
たデータ値が発生順序に従って、記録されている。例え
ば、発生順序３番目のイベントに関する記録は、「a1.h
eight = 10;a1:0x10010, a1.height:0x10010 = 10」で
ある。ここで、３番目のイベントの発生にあたって、プ
ログラム記述「a1.height = 10;」を実行したこと、先
頭アドレスが0x10010 である変数a1 を参照したこと
と、先頭アドレスが0x10010 であるa1.height にデータ
値10 を格納したことが記録されている。

【０１６７】適用例１に係るログ解析方法について、図
２０に示すフローチャート図を用いて以下に説明する。

【０１６８】ステップＳ２００では、作業者は、プログ
ラム中で用いられている所定の変数の領域（以下、単に
変数という）を領域指定部２０を用いて、指定する。

【０１６９】図３０に示すログが得られたような場合に
おいて、作業者は、例えば、関数gの引数であるA 型の
変数「&a」を指定した場合について考える。図２９に示
すプログラムでは、関数gの引数であるA 型の変数は、
ログ中の内容（g(a1); a1:0x10010、g(a2); a2:0x1002
0）から変数ａ１，ａ２であるとわかるので、作業者
は、領域指定部２０を用いて、変数領域a1:0x10010、変
数領域a２:0x100２0を指定する。

【０１７０】なお、作業者が「ｇ（&a）」を指定するこ
とで、自動的に変数ａ１，ａ２を指定できるようにして
もよい。即ち、領域指定部２０に、ログ内容が送られ
る。そして、作業者のｇ（&a）の指定に基づいて、領域
指定部２０は、ログ内容を探索して、変数領域a1:0x100
10、変数領域a２:0x100２0を指定するようにしてもよ
い。

【０１７１】指定された全ての変数及び入力されたログ
は、ログ分類部２１へ送られる。

【０１７２】ステップＳ２１０では、ログ分類部２１
は、各イベントの発生にあたって、領域指定部２０によ
り指定された変数に対する参照処理を伴うか否かに基づ
いて、ログ中の各イベントを分類する。図３０を用いて
説明する。

【０１７３】例えば、ログにおいて、変数ａ１の参照処
理を伴うイベントに関するプログラム記述は、図に示す
A a1、a1.height、a１.width、ｇ（a1）、area＝a1.hei
ght*a１.widthであり、また、変数ａ２の参照処理を伴
うイベントに関するプログラムの記述は、A a２、a２.h
eight、a2.width、ｇ（a２）、area＝a２.height*a2.wi
dthであるようにして、ログ分類部２１は、変数ａ１、
ａ２への参照処理に基づいて、各イベントを分類する。

【０１７４】ステップＳ２２０では、分類ログ生成部２
２は、分類されたイベントを、発生順序に従って、記録
した複数の分類ログを生成する。

【０１７５】図３０を用いて具体的に説明する。分類ロ
グ生成部２２は、ステップＳ２１０にて分類された各イ
ベントに対して、変数ａ１の参照処理を伴うイベントに
関するプログラム記述を、発生順序に従って、記録した
ログである分類ログ１を生成する。同様にして、分類ロ
グ生成部２２は、分類ログ２を生成する。生成された複
数の分類ログの一例を図３１、図３２に示す。分類ログ
の形態としては、いずれの形態でもよい。そして、分類
ログ生成部２２は、生成した複数の分類ログをログ変換
部１３へ送る。

【０１７６】そして、以下、ステップＳ２３０以下の処
理が行われる。各処理の方法は、実施の形態２で説明し
たとおりである。

【０１７７】この際、イベントの識別にあたっては、デ
ータ値の違いは考慮しない。

【０１７８】図３２に示す場合では、ステップＳ２３０
にて、イベント列をA a、a.height、a.width、ｇ、area
＝a.height*a.widtｈとし、実施の形態２で示したよう
に、分類ログを変換ログに変換し、各イベントの発生確
率や稀少度を計算し、ログの特徴を出力するようにして
もよい。図３２の場合には、全てのイベントの発生確率
は、１なので、Ｓ２６０では、すべての変換ログの特徴
度は、０となり、出力部１７にすべての変換ログに関す
る情報が出力されても、作業者は、変換ログの特徴はな
いと判断できる。

【０１７９】その後、実施の形態１のように、引数（ａ
１，ａ２）のデータ値を考慮して、ステップＳ７０以下
の処理を行うようにしてもよい。

【０１８０】なお、ステップＳ２２０の後、各分類ログ
の内容を出力部１７により出力させ、プログラム記述上
の特徴の有無を出力させるようにしてもよい。

【０１８１】（実施の形態２の適用例２）適用例２で
は、領域指定部２０による指定として、領域の大きさが
共通する複数のメモリ領域に対する指定を作業者が行っ
た場合について以下に説明する。

【０１８２】領域指定部２０により作業者は、領域の大
きさが共通する複数のメモリ領域を指定することができ
る。例えば、整数型変数領域、文字型変数領域等を指定
することができる。ここでは、一例として、class Ａ
型変数領域を指定した場合について考える。

【０１８３】（ログ解析方法）上述した適用例２に係る
ログ解析装置を用いたログ解析方法について、以下に説
明する。

【０１８４】先ず、作業者は、プログラムの実行により
出力されたログを取得する。対象プログラム、プログラ
ム実行時に記録されたログは、適用例１の場合と同じも
のを考える。

【０１８５】適用例２に係るログ解析方法について、図
２０に示すフローチャート図を用いて以下に説明する。

【０１８６】ステップＳ２００では、作業者は、プログ
ラム中で用いられている所定の変数の領域（以下、単に
変数という）を領域指定部２０を用いて、指定する。

【０１８７】図３０に示すログが得られたような場合に
は、作業者は、例えば、class Ａ型変数領域を指定し
た場合について考える。図２９に示すプログラムでは、
class A 型の変数は、ログ中の内容（Ａ a1; a1:0x10
010、Ａ a2; a2:0x10020、Ａ a３; a2:0x100３0、）
から変数ａ１，ａ２，ａ３であるとわかるので、作業者
は、領域指定部２０を用いて、変数領域a1:0x10010、変
数領域a２:0x100２0，変数領域a３:0x100３0を指定す
る。

【０１８８】なお、適用例１と同じく、作業者が「clas
s A型」を指定することで、自動的に変数ａ１，ａ２、
ａ３を指定できるようにしてもよい。即ち、領域指定部
２０に、ログ内容が送られる。そして、作業者の指定に
基づいて、領域指定部２０は、ログ内容を探索して、変
数領域a1:0x10010、変数領域a２:0x100２0，変数領域a
３:0x100３0，を指定するようにしてもよい。

【０１８９】指定された全ての変数及び入力されたログ
は、ログ分類部２１へ送られる。

【０１９０】ステップＳ２１０では、ログ分類部２１
は、各イベントの発生にあたって、領域指定部２０によ
り指定された変数に対する参照処理を伴うか否かに基づ
いて、ログ中の各イベントを分類する。図３０を用いて
説明する。

【０１９１】図３０に示すログにおいて、変数ａ１の参
照処理を伴うイベントに関するプログラム記述は、図に
示すA a1、a1.height、a１.width、ｇ（a1）、area＝a
1.height*a１.widthであり、また、変数ａ２の参照処理
を伴うイベントに関するプログラムの記述は、A a２、a
２.height、a2.width、ｇ（a２）、area＝a２.height*a
2.widthであり、変数ａ３の参照処理を伴うイベントに
関するプログラムの記述は、A a３、a３.height、area
＝a３.height*a３.widthであるようにして、ログ分類部
２１は、変数ａ１、ａ２、ａ３への参照処理に基づい
て、各イベントを分類する。

【０１９２】ステップＳ２２０では、分類ログ生成部２
２は、分類されたイベントを、発生順序に従って、記録
した複数の分類ログ（１〜３）を生成する。生成された
複数の分類ログの一例を図３３、図３４に示す。分類ロ
グの形態としては、いずれの形態でもよい。そして、分
類ログ生成部２２は、生成した複数の分類ログをログ変
換部１３へ送る。

【０１９３】そして、以下、ステップＳ２３０以下の処
理が行われる。各処理の方法は、実施の形態２で説明し
たとおりである。

【０１９４】この際、イベントの識別にあたっては、デ
ータ値の違いは考慮しない。

【０１９５】図３４に示す場合では、ステップＳ２３０
にて、イベント列をA a、a.height、a.width、ｇ、area
＝a.height*a.widtｈとし、実施の形態２で示したよう
に、分類ログを変換ログに変換し、各イベントの発生確
率や稀少度を計算し、ログの特徴を出力するようにして
もよい。図の場合には、稀少度判定部１６により、変換
ログの特徴が存在すると判断される（又は出力部１７に
より変換ログ３の特徴度が最大である旨が出力され
る）。即ち、作業者は、変換ログ３で、ａ．ｗｉｄｔｈ
を用いたイベントと、ｇを用いたイベントが非発生なの
が珍しいことがわかる。

【０１９６】そして、作業者は、変換ログ３を調べ、ｇ
を用いたイベントが非発生なのは、areaを計算するの
に、関数ｇを使わずに、メイン関数の中で計算している
ので、プログラミングに間違いはないと判断する。一
方、作業者は、ａ．ｗｉｄｔｈを用いたイベントが発生
していないのは、areaを計算するのに、ｈｅｉｇｈｔの
値しか設定されていないので、プログラミングに間違い
があると判断できる。

【０１９７】なお、ステップＳ２２０の後、各分類ログ
を出力部１７により出力させ、プログラム記述上の特徴
の有無を出力させるようにしてもよい。

【０１９８】（実施の形態２の変形例）なお、稀少度判
定部１６は、ログの特徴を判定する場合に、所定の基準
値に従って、ログの特徴が存在するか否かを判定するこ
とも可能である。この所定の基準値は、作業者が入力部
１０により入力することで、稀少度判定部１６が保持す
るようにできる。例えば、図２０に示すステップＳ２５
５では、所定の基準値０．６以上である稀少度を有する
ログが存在する場合には、ログの特徴と判定することも
可能である。

【０１９９】また、ログ解析装置は、ソート部を設ける
ようにしてもよい。即ち、ソート部は、稀少度計算部１
５により計算された稀少度のうち、上記所定の基準値を
超える稀少度が複数あるような場合には、稀少度の高い
順にソートする。そして、ソート部は、ソートした稀少
度の高い順に、イベントに関する情報を出力部１７に出
力させるようにしてもよい。これにより、作業者は、ソ
ートされた順にデバッグの作業を行うことができ、デバ
ッグ作業の効率化が図れる。

【０２００】また、ソート部は、特徴度計算部により計
算された各特徴度のうち、所定の基準値を超える特徴度
が複数あるような場合には、特徴度の高い順にソートす
ることも可能である。そして、ソート部は、ソートした
特徴度の高い順にログに関する情報を出力部１７に出力
させるようにしてもよい。

【０２０１】（ログ解析プログラムの実施の形態）な
お、上記ログ解析方法で説明したステップは、コンピュ
ータで、ログ解析プログラムを実行することで実現でき
る。

【０２０２】このコンピュータの構成を図３５に示す。
コンピュータは、種々のデータ等、ログ解析プログラム
１，ログ解析プログラム２を格納するハードディスク１
００と、ハードディスク１００から読み出したデータや
ＣＰＵ１３０による演算結果を一時的に格納するメモリ
１２０と、種々の演算処理を行うＣＰＵ１３０と、所定
のデータを入出力する入出力部１１０と、これらのデバ
イスを相互に接続するバス１４０とを有する。

【０２０３】以下、ログ解析プログラム１，ログ解析プ
ログラム２の場合に分けて説明する。

【０２０４】（ログ解析プログラム１）入出力部１１０
は、所定のデータを入出力するものであり、例えば、デ
ータの内容を表示するディスプレイ装置、各種のデータ
をキー操作により入力するためのキーボードやマウス、
データ情報を印字するプリンタ装置等の入出力デバイス
があげられる。

【０２０５】入出力部１１０は、入力部１１０ａ及び出
力部１１０ｂの機能を有する。作業者は、入力部１１０
ａを用いて、図示しないデバッガから出力されたログを
入力する。出力部１１０ｂは、各イベントの発生確率又
は稀少度に基づいて、各ログや各変換ログの特徴となる
イベントに関する情報を出力する。

【０２０６】ＣＰＵ１３０は、ハードデスク１００にイ
ンストールされたログ解析プログラム１を実行すること
により、種々の処理部として機能するものである。

【０２０７】具体的には、ＣＰＵ１３０は、同一のデバ
ッグ対象プログラム（以下、対象プログラム）を複数回
繰り返し実行することにより、発生したイベントを、実
行回ごとに発生順序に従ってそれぞれ記録された複数の
ログを生成するログ生成部１３０ｇと、上記複数のログ
をそれぞれ構成するイベントに基づいて、イベントを前
記発生順序で記録したイベント列を生成するイベント列
生成部１３０ａと、前記イベント列のイベントと、前記
各ログを構成するイベントとをそれぞれ比較し、比較結
果に基づいて、前記複数のログをそれぞれ変換ログに変
換するログ変換部１３０ｂと、前記イベントに関する前
記対象プログラムの記述に基づいて、前記各イベントの
発生確率を前記発生順序ごとに計算するイベント発生確
率計算部１３０ｃと、計算された発生確率に基づいて、
発生頻度の低さを示す稀少度を計算する稀少度計算部１
３０ｄと、計算された稀少度に基づいて、変換ログの特
徴が存在するか否かを判定する稀少度判定部１３０ｅと
して機能する。

【０２０８】また、ＣＰＵ１３０は、データ値分類部１
３０ｉの機能も有する。

【０２０９】データ値分類部１３０ｉは、稀少度判定部
１３０ｅにより特徴が存在しないと判断された場合、イ
ベントに関するプログラムの記述の実行の際に用いられ
るデータに基づいて、各イベントについて、それぞれ、
所定の分類基準に従って、分類情報を生成する。そし
て、データ値分類部１３０ｉは、各イベントに対して、
生成された分類情報を付与する。

【０２１０】そして、上述したイベント発生確率計算部
１３０ｃは、イベントに関するプログラムの記述と、与
えられた分類情報に基づいて、イベントの発生確率を発
生順序ごとに計算する機能も有する。そして、上述した
稀少度計算部１３０ｄは、計算された発生確率に基づい
て、発生頻度の低さを示す稀少度を計算する機能も有す
る。上述した稀少度判定部１３０ｅは、稀少度計算部１
３０ｄにより計算された稀少度に基づいて、ログの特徴
が存在するか否かを判定する機能も有する。

【０２１１】上記構成を有するコンピュータのハードウ
ェアにインストールされたログ解析プログラム１は、本
実施の形態では、以下の手順により実行することができ
る。

【０２１２】先ず、作業者は、対象プログラムの動作に
より出力されたログを入力部１１０ａにより入力する。
すると、入力部１１０ａにより入力された旨がバス１４
０を介して（以下、バスを介しては省略する）ＣＰＵ１
３０に送られる。ＣＰＵ１３０は、ハードウェア１００
からログ解析プログラム１を読み出し解読することで、
上述したＣＰＵ１３０の各部の機能を実行可能な状態に
設定する。

【０２１３】次に、ＣＰＵ１３０（ログ生成部１３０
ｇ）は、入力されたログから複数のログを生成する。具
体的には、入力されたログは、ＣＰＵ１３０に送られ
る。ＣＰＵ１３０（ログ生成部１３０ｇ）は、入力され
たログに基づいて、同一の対象プログラムを複数回繰り
返し実行することにより、発生したイベントを、実行回
ごとに発生順序に従ってそれぞれ記録された複数のログ
を生成する。

【０２１４】次に、ＣＰＵ１３０（イベント列生成部１
３０ａ）は、ログ生成部１３０ｇにより生成された複数
のログ中のイベントの傾向に基づいて、イベントを発生
順序で記録したイベント列を生成する。

【０２１５】次に、ＣＰＵ１３０（ログ変換部１３０
ｂ）は、生成されたイベント列のイベント（イベントに
関する情報）と、各ログを構成するイベント（イベント
に関する情報）とをそれぞれ比較し、比較結果に基づい
て、各ログをそれぞれ変換ログに変換する。

【０２１６】次に、ＣＰＵ１３０（イベント発生確率計
算部１３０ｃ）は、イベントに関する対象プログラムの
記述に基づいて、各イベントの発生確率を発生順序ごと
に計算する。

【０２１７】次に、ＣＰＵ１３０（稀少度計算部１３０
ｅ）は、イベント発生確率計算部１３０ｃにより計算さ
れた各イベントについての発生確率に基づいて、イベン
トの発生頻度の低さ又はイベントの非発生の頻度の低さ
を示す稀少度を計算する。

【０２１８】次に、ＣＰＵ１３０（稀少度判定部１３０
ｅ）は、稀少度計算部１３０ｄにより計算された各イベ
ントの稀少度に基づいて、各変換ログの特徴が存在する
か否かを判定する。

【０２１９】存在すると判定された場合には、その旨が
出力部１１０ｂに送られる。出力部１１０ｂは、各変換
ログの特徴となるイベントに関する情報を出力する。

【０２２０】一方、存在しないと判定された場合には、
ＣＰＵ１３０（データ値分類部１３０ｉ）は、イベント
に関する対象プログラムの記述の実行の際に用いられる
データに基づいて、各イベントについて、それぞれ、所
定の分類基準に従って、分類情報を生成する。そして、
データ値分類部１３０ｉは、各イベントに対して、生成
された分類情報を付与する。

【０２２１】次に、ＣＰＵ１３０（イベント発生確率計
算部１３０ｃ）は、イベントに関する対象プログラムの
記述と、与えられた分類情報に基づいて、イベントの発
生確率を発生順序ごとに計算する。

【０２２２】次に、ＣＰＵ１３０（稀少度計算部１３０
ｄ）は、イベント発生確率計算部１３０ｃにより計算さ
れた各イベントについての発生確率に基づいて、発生頻
度の低さ又は非発生の頻度の低さを示す稀少度を計算す
る。

【０２２３】次に、ＣＰＵ１３０（稀少度判定部１３０
ｅ）は、稀少度計算部１３０ｄにより計算された各イベ
ントの稀少度に基づいて、各ログの特徴が存在するか否
かを判定する。

【０２２４】存在しない場合には、その旨が出力部１１
０ｂに送られ、出力部１１０ｂは、特徴がない旨を出力
する。

【０２２５】一方、存在する場合には、ＣＰＵ１３０
は、ログの特徴となるイベントに関する情報を出力部１
１０ｂに送り、出力部１１０ｂは、送られた情報を出力
する。

【０２２６】なお、ＣＰＵ１３０は、すべての発生順序
において記録されたイベントに関するプログラム記述が
上記複数のログ間で共通するか否かを判定する判定部
（図示せず）の機能を有するようにしてもよい。

【０２２７】そして、作業者によるログ入力の後、ＣＰ
Ｕ１３０（判定部）が、複数のログにおいて、それぞ
れ、上記判定を行い、共通する場合には、ＣＰＵ（デー
タ値分類部１３０ｉ）による分類情報の生成処理以降の
処理を行うようにしてもよい。一方、共通しない場合に
は、ＣＰＵ１３０がログ生成部１３０ｇによる処理から
稀少度判定部１３０ｅによる判定処理を行うようにして
もよい（図４のステップＳ１５からステップＳ６０）。

【０２２８】また、ＣＰＵ１３０は、計算された各イベ
ントの発生確率に基づいて、各変換ログの特徴の程度を
示す特徴度を計算する特徴度計算部１３０ｊの機能も有
するようにしてもよい。ＣＰＵ１３０（特徴度計算部１
３０ｊ）は、計算された各イベントの発生確率に基づい
て、各ログの特徴度を計算する。ＣＰＵ１３０（特徴度
計算部１３０ｊ）は計算した各ログの特徴度を出力部１
１０ｂへ送る。出力部１１０ｂは、各変換ログの特徴度
を出力する。

【０２２９】このような本実施の形態に係るログ解析プ
ログラムによれば、対象プログラム記述やイベント発生
順序（対象プログラム記述実行順序）に加えて、データ
も考慮して、発生確率や稀少度を計算し、これらの発生
確率や稀少度に基づいて、ログ特徴を抽出することがで
きるので、対象プログラム記述や発生順序を考慮しても
ログ特徴が抽出できない場合でも、速やかに、ログ特徴
を抽出することが可能となるという作用効果を奏するロ
グ解析装置、ログ解析方法を汎用コンピュータで容易に
実現することができる。

【０２３０】（ログ解析プログラム２）入出力部１１０
は、入力部１１０ａ及び出力部１１０ｂの機能を有す
る。作業者は、入力部１１０ａを用いて、図示しないデ
バッガから出力されたログを入力する。

【０２３１】ここで、入出力部１１０は、イベントに関
する対象プログラム記述の実行の際に参照可能であるメ
モリ１２０の領域を指定する領域指定部１１０ｃの機能
を有する。

【０２３２】作業者は、入出力部１１０（領域指定部１
１０）を用いて、イベントに関する所定の対象プログラ
ム記述の実行の際に参照されるメモリ１２０の領域や、
領域の大きさが共通する複数のメモリ１２０の領域を指
定することができる。

【０２３３】出力部１１０ｂは、各イベントの発生確率
又は稀少度に基づいて、各ログや各変換ログの特徴とな
るイベントに関する情報を出力する。また、出力部１１
０ｂは、特徴度計算部１３０ｊにより計算された各変換
ログの特徴度を出力する。

【０２３４】ＣＰＵ１３０は、領域指定部１１０ｃによ
る指定入力により、指定されたメモリ領域に対する参照
処理を伴うか否かに基づいて、各イベントを分類するロ
グ分類部１３０ｆと、参照処理を伴うメモリ領域ごと
に、分類されたイベントを、発生順序に従って、記録し
た複数の分類ログを生成する分類ログ生成部１３０ｈ
と、各分類ログをそれぞれ構成するイベントに基づい
て、イベントを発生順序で記録したイベント列を生成す
るイベント列生成部１３０ａと、イベント列のイベント
と、前記各分類ログを構成するイベントとをそれぞれ比
較し、比較結果に基づいて、前記各分類ログをそれぞれ
変換ログに変換するログ変換部１３０ｂと、イベントに
関する対象プログラムの記述に基づいて、各イベントの
発生確率を前記発生順序ごとに、計算するイベント発生
確率計算部１３０ｃと、発生確率に基づいて、発生頻度
の低さを示す稀少度を計算する稀少度計算部１３０ｄの
機能を有する。

【０２３５】また、ＣＰＵ１３０は、計算された各イベ
ントの発生確率に基づいて、各変換ログの特徴度を示す
特徴度をそれぞれ計算する特徴度計算部１３０ｊの機能
を有する。

【０２３６】上記構成を有するコンピュータのハードウ
ェア１００にインストールされたログ解析プログラム２
は、本実施の形態では、以下の手順により実行すること
ができる。

【０２３７】先ず、作業者は、対象プログラムの動作に
より出力されたログを入力部１１０ａにより入力する。
すると、入力部１１０ａにより入力された旨がバス１４
０を介して（以下、バスを介しては省略する）ＣＰＵ１
３０に送られる。ＣＰＵ１３０は、ハードウェア１００
からログ解析プログラム２を読み出し、上述したＣＰＵ
１３０の各部の機能を実行可能な状態に設定する。

【０２３８】次に、作業者は、対象プログラム中で用い
られている所定の変数の領域を入出力部１１０（領域指
定部１１０ｃ）を用いて、入力（指定）する。

【０２３９】次に、ＣＰＵ１３０（ログ分類部１３０
ｆ）は、各イベントの発生にあたって、領域指定部１１
０ｃにより指定された変数に対する参照処理を伴うか否
かに基づいて、ログ中の各イベントを分類する。

【０２４０】次に、ＣＰＵ１３０（分類ログ生成部１３
０ｈ）は、分類されたイベントを、発生順序に従って、
記録した複数の分類ログを生成する。

【０２４１】次に、ＣＰＵ１３０（ログ変換部１３０
ｂ）は、各分類ログを、それぞれ、変換ログに変換す
る。このＣＰＵ１３０の処理について、以下に詳細に説
明する。

【０２４２】先ず、ログ変換部１３０ｂは、イベント列
生成部１３０ａに、所定のイベント列を生成するように
指示する。イベント列生成部１３０ａは、ログ生成部１
３０ｇにより生成された複数のログのイベント（イベン
トに関する情報）の傾向に基づいて、イベント列を生成
する。

【０２４３】ログ変換部１３０ｂは、発生順序ごとに、
イベント列の各イベントに関する対象プログラム記述
と、各ログの各イベントに関する対象プログラム記述と
を比較する。そして、ログ変換部１３０ｂは、記述が一
致する場合には、その記述を用いて変換ログのイベント
に関する情報とする。そして、ある発生順序で、ログ中
にイベントが記録されていない場合には、その旨を示す
情報を変換ログのイベントに関する情報とする。

【０２４４】次に、ＣＰＵ１３０（イベント発生確率計
算部１３０ｃ）は、イベントに関する前記対象プログラ
ムの記述に基づいて、各イベントの発生確率を発生順序
ごとに計算する。

【０２４５】次にＣＰＵ１３０（稀少度計算部１３０
ｄ）は、イベント発生確率計算部１３０ｃにより計算さ
れた各イベントについての発生確率に基づいて、発生頻
度の低さ又は非発生の頻度の低さを示す稀少度を計算す
る。

【０２４６】次にＣＰＵ１３０（稀少度判定部１３０
ｅ）は、稀少度計算部１３０ｄにより計算された各イベ
ントの稀少度に基づいて、各変換ログの特徴が存在する
か否かを判定する。

【０２４７】存在する場合には、ＣＰＵ１３０は変換ロ
グの特徴となるイベントに関する情報を出力部１１０ｂ
に送り、上記情報を出力するように指示する。出力部１
１０ｂは、上記情報を出力する。

【０２４８】存在しない場合には、ＣＰＵ１３０（特徴
度計算部１３０ｊ）は、計算された各稀少度に基づい
て、各ログの特徴度を計算する。計算された各ログの特
徴度は出力部１１０ｂに送られ、上記特徴度を出力する
ように、ＣＰＵ１３０は出力部１１０ｂに対して指示す
る。出力部１１０ｂは、各ログの特徴度を出力する。

【０２４９】なお、ＣＰＵ１３０（特徴度計算部１３０
ｊ）は、計算された各イベントの発生確率に基づいて、
各変換ログの特徴度を計算することもできる。

【０２５０】このような本実施の形態に係るログ解析プ
ログラムによれば、対象プログラム記述やイベント発生
順序（対象プログラム記述実行順序）に加えて、イベン
ト発生時のメモリ領域への参照も考慮して、発生確率や
稀少度を計算し、これらの発生確率や稀少度に基づい
て、ログ特徴を抽出することができるので、対象プログ
ラム記述や発生順序を考慮してもログ特徴が抽出できな
い場合でも、速やかに、ログ特徴を抽出することが可能
となるという作用効果を奏するログ解析装置、ログ解析
方法を汎用コンピュータで容易に実現することができ
る。

【０２５１】なお、上述したログ解析プログラム１，２
は、それぞれ、別々の構成として説明したが、１つのプ
ログラムとして、実現するようにしてもよい。

【０２５２】また、ログ解析プログラムは、記録媒体に
記録することができる。この記録媒体は、図３６に示す
ように、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク４０
０、コンパクトディスク５００、ＩＣチップ６００、カ
セットテープ７００等があげられる。このようなログ解
析プログラムを記録した記録媒体によれば、ログ解析プ
ログラムの保存、運搬、販売等を容易に行うことができ
る。

【０２５３】なお、この発明の実施の形態で例示した構
成は一例であって、それ以外の構成を排除する趣旨のも
のではなく、例示した構成の一部を他のもので置き換え
たり、例示した構成の一部を省いたり、例示した構成に
別の機能あるいは要素を付加したり、それらを組み合わ
せたりすることなどによって得られる別の構成も可能で
ある。また、例示した構成と論理的に等価な別の構成、
例示した構成と論理的に等価な部分を含む別の構成、例
示した構成の要部と論理的に等価な別の構成なども可能
である。また、例示した構成と同一もしくは類似の目的
を達成する別の構成、例示した構成と同一もしくは類似
の効果を奏する別の構成なども可能である。

【０２５４】また、この発明の実施の形態で例示した各
種構成部分についての各種バリエーションは、適宜組み
合わせて実施することが可能である。

【０２５５】また、この発明の実施の形態は、個別装置
としての発明、関連を持つ２以上の装置についての発
明、システム全体としての発明、個別装置内部の構成部
分についての発明、またはそれらに対応する方法の発明
等、種々の観点、段階、概念またはカテゴリに係る発明
を包含・内在するものである。

【０２５６】従って、この発明の実施の形態に開示した
内容からは、例示した構成に限定されることなく発明を
抽出することができるものである。

【０２５７】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
プログラム記述やイベント発生順序（プログラム記述実
行順序）に加えて、データやメモリ領域への参照も考慮
して、発生確率や稀少度を計算し、これらの発生確率や
稀少度に基づいて、ログ特徴を抽出することができるの
で、プログラム記述や発生順序を考慮してもログ特徴が
抽出できない場合でも、速やかに、ログ特徴を抽出する
ことが可能となる。

【０２５８】従って、従来技術に比べて、作業者にとっ
て一層デバッグ作業に効率的なログ解析方法、プログラ
ムを提供することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１概念を説明するための図である。

【図２】本発明の第２概念を説明するための図である。

【図３】実施の形態１に係るログ解析装置の構成を示す
図である。

【図４】実施の形態１のログ解析方法を説明するための
フローチャート図である。

【図５】実施の形態１のログ解析方法を説明するための
フローチャート図である。

【図６】実施の形態１のログ解析方法を説明するための
対象プログラムの一例である。

【図７】実施の形態１のログ生成部により生成された複
数のログの一例を示す図である。

【図８】実施の形態１であるログ変換部により変換され
た複数の変換ログの一例を示す図である。

【図９】実施の形態１であるログ変換部により変換され
た複数の変換ログの一例を示す図である。

【図１０】実施の形態１であるイベント発生確率計算部
により計算された発生確率を、発生順序及びイベントと
対応づけて示す図である。

【図１１】実施の形態１であるイベント発生確率計算部
により計算された発生確率を、発生順序及びイベントと
対応づけて示す図である。

【図１２】実施の形態１である稀少度計算部により計算
された稀少度を、発生順序及び変換ログと対応づけて示
す図である。

【図１３】実施の形態１である稀少度計算部により計算
された稀少度を、発生順序及び変換ログと対応づけて示
す図である。

【図１４】実施の形態１であるデータ値分類部により分
類情報が与えられた各ログの記録内容を示す図である。

【図１５】実施の形態１であるイベント発生確率計算部
により計算された発生確率を、発生順序及びイベントと
対応づけて示す図である。

【図１６】実施の形態１である稀少度計算部により計算
された稀少度を、発生順序及びログと対応づけて示す図
である。

【図１７】実施の形態１の変形例２の特徴度計算部の計
算処理を説明するための補足図である。

【図１８】実施の形態１の変形例２の特徴度計算部の計
算処理を説明するための補足図である。

【図１９】実施の形態２に係るログ解析装置の構成を示
す図である。

【図２０】実施の形態２のログ解析方法を説明するため
のフローチャート図である。

【図２１】実施の形態２のログ解析方法を説明するため
の対象プログラムの一例である。

【図２２】実施の形態２のログ解析方法の説明で用いる
対象プログラムを実行した結果得られたログの記録内容
を示す図である。

【図２３】実施の形態２の分類ログ生成部により生成さ
れた複数の分類ログを示す図である。

【図２４】実施の形態２のログ変換部により得られた複
数の変換ログを示す図である。

【図２５】実施の形態２であるイベント発生確率計算部
により計算された発生確率を、発生順序及びイベントと
対応づけて示す図である。

【図２６】実施の形態２である稀少度計算部により計算
された稀少度を、発生順序及び変換ログと対応づけて示
す図である。

【図２７】実施の形態２の特徴度計算部により計算され
た各変換ログの特徴度を示す図である。

【図２８】実施の形態２の特徴度計算部による計算処理
を説明するための補足図である。

【図２９】実施の形態２の適用例１のログ解析方法を説
明するための対象プログラムの一例である。

【図３０】実施の形態２の適用例１のログ解析方法の説
明で用いる対象プログラムを実行した結果得られたログ
の記録内容を示す図である。

【図３１】実施の形態２の適用例１の分類ログ生成部に
より生成された複数の分類ログを示す図である。

【図３２】実施の形態２の適用例１の分類ログ生成部に
より生成された複数の分類ログを示す図である。

【図３３】実施の形態２の適用例２の分類ログ生成部に
より生成された複数の分類ログを示す図である。

【図３４】実施の形態２の適用例２の分類ログ生成部に
より生成された複数の分類ログを示す図である。

【図３５】実施の形態１，２におけるログ解析プログラ
ムをインストールしたコンピュータの構成を示す図であ
る。

【図３６】実施の形態１，２におけるログ解析プログラ
ムを格納した記録媒体を示した図である。

【符号の説明】

１ａ，３ａ 対象プログラム、２ａ，２ｂ，４ａ，４
ｂ，４ｃ イベント、５ログ、６ イベント列、１０，
１１０ａ 入力部、１１，１３０ｇ ログ生成部、１
２，１３０ａ イベント列生成部、１３，１３０ｂ ロ
グ変換部、１４，１３０ｃ イベント発生確率計算部、
１５，１３０ｄ 稀少度計算部、１６，１３０ｅ 稀少
度判定部、１７，１１０ｂ 出力部、１８，１３０ｉ
データ値分類部、１９，１３０ｊ 特徴度計算部、２
０，１１０ｃ 領域指定部、２１，１３０ｆ ログ分類
部、２２，１３０ｈ 分類ログ生成部、１００ ハード
ディスク、１００ａ，１００ｂ ログ解析プログラム、
１１０ 入出力部、１２０ メモリ、１３０ ＣＰＵ、
１４０ バス、４００ フロッピーディスク、５００コ
ンパクトディスク、６００ ＩＣチップ、７００ カセ
ットテープ

フロントページの続き (72)発明者 田村 文隆 神奈川県川崎市幸区小向東芝町１番地 株 式会社東芝研究開発センター内 (72)発明者 平山 雅之 神奈川県川崎市幸区小向東芝町１番地 株 式会社東芝研究開発センター内 Ｆターム(参考） 5B042 GA21 GC08 HH30 LA24 MA08 MA14 MC40

Claims (14)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 同一のプログラムを複数回繰り返し実行
   することにより、発生したイベントを、実行回ごとに発
   生順序に従ってそれぞれ記録された複数のログを生成す
   る生成ステップと、 すべての発生順序において記録されたイベントに関する
   プログラムの記述が前記複数のログ間で、各々、共通す
   る場合、前記プログラムの記述及び該記述の実行の際に
   用いられるデータに基づいて、前記各イベントの発生確
   率を、前記発生順序ごとに、計算する計算ステップと、 前記発生確率に基づいて、各ログの特徴となるイベント
   に関する情報を出力する出力ステップとを有することを
   特徴とするログ解析方法。
2. 【請求項２】 前記発生確率に基づいて、発生頻度の低
   さを示す稀少度を計算するステップと、 前記稀少度に基づいて、各ログの特徴となるイベントに
   関する情報を出力するステップとを有することを特徴と
   する請求項１に記載のログ解析方法。
3. 【請求項３】 前記複数のログをそれぞれ構成するイベ
   ントに基づいて、イベントを前記発生順序で記録したイ
   ベント列を生成するステップと、 前記イベント列のイベントと、前記各ログを構成するイ
   ベントとをそれぞれ比較し、比較結果に基づいて、前記
   複数のログをそれぞれ変換ログに変換するステップと、 前記イベントに関する前記プログラムの記述に基づい
   て、前記各イベントの発生確率を前記発生順序ごとに計
   算するステップと、 計算された発生確率に基づいて、発生頻度の低さを示す
   稀少度を計算するステップと計算された稀少度に基づい
   て、変換ログの特徴が存在するか否かを判定する判定ス
   テップを有し、 前記判定ステップによる判定結果に基づいて、前記計算
   ステップが行われることを特徴とする請求項１又は２に
   記載のログ解析方法。
4. 【請求項４】 プログラムの実行により発生した一連の
   イベントが発生順序に従って、記録されたログを解析す
   るログ解析方法であって、 前記イベントに関するプログラム記述の実行の際に参照
   可能であるメモリ領域を指定する指定ステップと、 前記指定されたメモリ領域に対する参照処理を伴うか否
   かに基づいて、各イベントを分類するステップと、 参照処理を伴うメモリ領域ごとに、分類されたイベント
   を、発生順序に従って、記録した複数の分類ログを生成
   するステップと、 前記各分類ログをそれぞれ構成するイベントに基づい
   て、イベントを前記発生順序で記録したイベント列を生
   成するステップと、 前記イベント列のイベントと、前記各分類ログを構成す
   るイベントとをそれぞれ比較し、比較結果に基づいて、
   前記各分類ログをそれぞれ変換ログに変換するステップ
   と、 前記イベントに関するプログラムの記述に基づいて、前
   記各イベントの発生確率を前記発生順序ごとに、計算す
   るステップと、 前記発生確率に基づいて、発生頻度の低さを示す稀少度
   を計算するステップと、 前記稀少度に基づいて、各変換ログの特徴となるイベン
   トに関する情報を出力するステップとを有することを特
   徴とするログ解析方法。
5. 【請求項５】 前記指定ステップにおける指定は、イベ
   ントに関する所定のプログラム記述の実行の際に参照さ
   れるメモリ領域に対するものであることを特徴とする請
   求項４に記載のログ解析方法。
6. 【請求項６】 前記指定ステップにおける指定は、領域
   の大きさが共通する複数のメモリ領域に対するものであ
   ることを特徴とする請求項４に記載のログ解析方法。
7. 【請求項７】 計算された各イベントの発生確率に基づ
   いて、各変換ログの特徴度をそれぞれ計算するステップ
   と、 前記各変換ログの特徴度を出力するステップとを有する
   ことを特徴とする請求項３乃至６に記載のログ解析方
   法。
8. 【請求項８】 コンピュータに、 同一のプログラムを複数回繰り返し実行することによ
   り、発生したイベントを、実行回ごとに発生順序に従っ
   てそれぞれ記録された複数のログを生成する生成ステッ
   プと、 すべての発生順序において記録されたイベントに関する
   プログラムの記述が前記複数のログ間で、各々、共通す
   る場合、前記プログラムの記述及び該記述の実行の際に
   用いられるデータに基づいて、前記各イベントの発生確
   率を、前記発生順序ごとに、計算する計算ステップと、 前記発生確率に基づいて、各ログの特徴となるイベント
   に関する情報を出力する出力ステップとを有する処理を
   実行させるためのログ解析プログラム。
9. 【請求項９】 請求項８に記載のプログラムであって、
   前記発生確率に基づいて、発生頻度の低さを示す稀少度
   を計算するステップと、 前記稀少度に基づいて、各ログの特徴となるイベントに
   関する情報を出力するステップとを有する処理を実行さ
   せるためのログ解析プログラム。
10. 【請求項１０】 前記複数のログをそれぞれ構成するイ
    ベントに基づいて、イベントを前記発生順序で記録した
    イベント列を生成するステップと、 前記イベント列のイベントと、前記各ログを構成するイ
    ベントとをそれぞれ比較し、比較結果に基づいて、前記
    複数のログをそれぞれ変換ログに変換するステップと、 前記イベントに関する前記プログラムの記述に基づい
    て、前記各イベントの発生確率を前記発生順序ごとに計
    算するステップと、 計算された発生確率に基づいて、発生頻度の低さを示す
    稀少度を計算するステップと計算された稀少度に基づい
    て、変換ログの特徴が存在するか否かを判定する判定ス
    テップを有する処理を実行させるためのログ解析プログ
    ラムであって、 前記判定ステップによる判定結果に基づいて、前記計算
    ステップが行われることを特徴とする請求項８又は９に
    記載のログ解析プログラム。
11. 【請求項１１】 プログラムの実行により発生した一連
    のイベントが発生順序に従って、記録されたログを解析
    するログ解析プログラムであって、コンピュータに、 前記イベントに関するプログラム記述の実行の際に参照
    可能であるメモリ領域を指定する指定ステップと、 前記指定されたメモリ領域に対する参照処理を伴うか否
    かに基づいて、各イベントを分類するステップと、 参照処理を伴うメモリ領域ごとに、分類されたイベント
    を、発生順序に従って、記録した複数の分類ログを生成
    するステップと、 前記各分類ログをそれぞれ構成するイベントに基づい
    て、イベントを前記発生順序で記録したイベント列を生
    成するステップと、 前記イベント列のイベントと、前記各分類ログを構成す
    るイベントとをそれぞれ比較し、比較結果に基づいて、
    前記各分類ログをそれぞれ変換ログに変換するステップ
    と、 前記イベントに関するプログラムの記述に基づいて、前
    記各イベントの発生確率を前記発生順序ごとに、計算す
    るステップと、 前記発生確率に基づいて、発生頻度の低さを示す稀少度
    を計算するステップと、 前記稀少度に基づいて、各変換ログの特徴となるイベン
    トに関する情報を出力するステップとを有する処理を実
    行させるためのログ解析プログラム。
12. 【請求項１２】 前記指定ステップにおける指定は、イ
    ベントに関する所定のプログラム記述の実行の際に参照
    されるメモリ領域に対するものであることを特徴とする
    請求項１１に記載のログ解析プログラム。
13. 【請求項１３】 前記指定ステップにおける指定は、領
    域の大きさが共通する複数のメモリ領域に対するもので
    あることを特徴とする請求項１１に記載のログ解析プロ
    グラム。
14. 【請求項１４】 請求１０乃至１３に記載のログ解析プ
    ログラムであって、計算された各イベントの発生確率に
    基づいて、各変換ログの特徴度をそれぞれ計算するステ
    ップと、 前記各変換ログの特徴度を出力するステップとを有する
    処理を実行させるためのログ解析プログラム。