JP2007141247A - 電子ビジネス通信におけるデータ要素の使用の追跡 - Google Patents

Abstract

【課題】電子ビジネスを行うのに使用される１つまたは複数の通信スキーマからのビジネスデータ要素の使用を追跡するための技術を実現するコンピュータプログラムを提供すること。
【解決手段】情報キャリア中に有形に組み入れられるコンピュータプログラムについて述べる。このコンピュータプログラムは、電子文書中で使用されるデータ要素を追跡するための動作を命令実行時に実施する命令を備える。この動作は、１つまたは複数のデータ要素を含む第１の電子文書中でデータ要素のインスタンスを識別すること、データ要素の識別に基づいて記憶済み情報を修正すること、ある期間中にデータ要素が使用される回数を指定する記憶済み情報を定期的に取り出すこと、この情報に計算プロセスを適用してデータ要素の使用傾向を決定すること、および、データ要素の識別子と使用傾向とを示す視覚表示を表示デバイス上に提供することを含む。
【選択図】図６

Description

本発明は、電子ビジネス通信におけるデータ要素の使用を追跡する方法を実現するためのコンピュータプログラムに関する。

企業は従来、電子データ交換（ＥＤＩ）を使用して電子ビジネス情報を交換してきた。ＥＤＩは、インターネットなどのネットワークを使用して異なる企業間でのデータ転送を可能にするプロトコルのセットである。国連欧州北米共同作業部会（ＵＮ−ＪＥＤＩ、United Nations Joint European and North American working party）と米国規格協会（ＡＮＳＩ）の両方が、ＥＤＩの概要を示す規格を作成した。ＥＤＩにより、企業は従来の紙ベースの通信を使用した場合よりも効率的に通信することができているが、より小規模な企業は、電子ビジネス（または電子共同作業）に参与することの難題に直面する。これらの企業は、ローカルコンピュータにインストールされることになる複雑で高価なコンピュータシステムに投資する必要があるか、あるいは、インターネットを介してアクセス可能なリモートコンピュータに位置するマーケットプレースに登録する必要がある。いずれの場合も、企業は、ローカルまたはリモートのコンピュータシステムの詳細に束縛される。変更があれば、ソフトウェア、ハードウェア、ユーザ訓練、登録などのコストがさらにかかることになる。

より最近では、拡張可能マークアップ言語（ＸＭＬ）の開発により、ビジネスデータを交換するフォーマットを定義するための代替方法が提供されている。ＸＭＬは、電子ビジネストランザクションを行うためのよりオープンでフレキシブルな応用を可能にするために使用できる構文を提供するが、ビジネスプロセスで使用されるメッセージに関する標準化されたセマンティクスを提供しない。ＸＭＬを使用して電子ビジネスデータを交換するために標準化されたフレームワークを定義する構想は、電子ビジネス拡張可能マークアップ言語（ｅｂＸＭＬ）コアコンポーネント技術仕様（ＣＣＴＳ）や、ｅｂＸＭＬ ＣＣＴＳに組み込まれるＩＳＯ１１１７９などの仕様を生み出した。電子ビジネスを行うための単一規格を作成するこのような構想の労力にもかかわらず、多数の競合するＸＭＬおよび非ＸＭＬベースの規格ならびに独自仕様のフォーマット化スキーマが開発されて一般に使用されており、これらにはｃＸＭＬ、ｅｂＸＭＬ、ＳＡＰ ＩＤｏｃ、ＳＡＰ ＩＦＲ ＸＭＬ、ＯＡＧ ＢＯＤ、ＡＮＳＩ Ｘ１２、ＥＤＩＦＡＣＴ、ＳＷＩＦＴ、ＦＩＸ、ＲｏｓｅｔｔａＮｅｔ、およびｘＣＢＬが含まれる。加えて、企業の中には、企業がＥＤＩ統合にかなりの投資をしたことに少なくとも部分的に基づいて、ＥＤＩベースのシステムを使用し続ける企業もある。しかしある意味では、ＥＤＩはＸＭＬ規格と互換性がある。というのは、既存のＥＤＩデータフォーマットをＸＭＬとの間で容易に変換することができるからである。企業はしばしば、企業の取引相手すべてによってサポートされるわけではない特定のスキーマを採用することになるので、利用可能なスキーマが多数あることは、電子ビジネスを行う労力を複雑にする。

さらに事を複雑にするのは、スキーマの多くが絶えず進化している（すなわち新しいビジネスデータ要素が定期的に追加される）ということである。現在、人間のモデラは、正確にどのデータ要素が必要とされるかを実際に知ることなく直感を用いて、ビジネスがトランザクションで使用するであろうとモデラが思うスキーマおよびビジネスデータ要素を作成することがある。作成されたこれらのデータ要素定義のいくつかは、何らかの理由で、ビジネストランザクションで使用されない。しかしモデラは、そのデータ要素が必要でないことを示す信頼性のある指示なしには、これらの定義をスキーマリポジトリから除去したがらない。したがって、スキーマリポジトリは多くの不要なデータ要素を記憶している場合があり、モデラは効率的な方式でスキーマを構築しない場合がある。

電子ビジネスを行うのに使用される１つまたは複数の通信スキーマからのビジネスデータ要素の使用を追跡するための技術を実現する、コンピュータプログラムを含めた方法および装置を本出願に記載する。

一般的な一態様では、情報キャリア中に有形に組み入れられるコンピュータプログラムについて述べる。このコンピュータプログラムは、電子文書中で使用されるデータ要素を追跡するための動作（operation）を命令実行時にコンピュータに実施させる命令を備える。この方法は、１つまたは複数のデータ要素を含む第１の電子文書中でデータ要素のインスタンスを識別すること、データ要素の識別に基づいて記憶済み情報を修正すること、ある期間中にデータ要素が使用される回数を指定する記憶済み情報を定期的に取り出すこと、この情報に計算プロセスを適用してデータ要素の使用傾向を決定すること、および、データ要素の識別子と使用傾向とを示す視覚表示を表示デバイス上に提供することを含む。

一実装形態では、動作はさらに、使用傾向を用いて第１の電子文書中のデータ要素を中間文書中のデータ要素にマッピングすることを含んでよい。加えて、動作はまた、中間文書中のデータ要素を第２の電子文書中のデータ要素にマッピングすることを含んでよい。

記憶済み情報は、データ要素に関連する定義を含むスキーマに記憶されてよく、動作はさらに、データ要素の使用傾向に基づいて定義を削除または修正することを含んでよい。加えて、動作はさらに、データ要素の使用傾向に基づいて定義を削除または修正するよう勧める勧告を生成することを含んでよく、動作はまた、スキーマに関する改訂された定義を受け取ることを含んでよい。定期的に取り出すことは、取り出された記憶済み情報を、前の期間中にデータ要素が使用された回数を指定する以前取り出された記憶済み情報と集約することを含んでよく、定期的に取り出すことはさらに、記憶済み情報をリセットすることを含んでよい。

別の実装形態では、計算プロセスは、情報を時系列モデルに従って整理することを含む。時系列モデルは、平滑傾向成分、周期的傾向成分、季節的傾向成分、不規則傾向成分からなるグループから選択された成分を含んでよい。表示される使用傾向は、１つの成分を含んでよい。加えて、計算プロセスはさらに、時系列モデルに統計的平滑化手順を適用することを含んでよい。平滑化手順は、線形回帰計算、指数平滑法計算、またはこの両方を含んでよい。また、統計的平滑化手順は、将来の傾向使用の推定値を生成してよい。

別の実装形態では、データ要素の使用傾向が単一の記号として表示されてよい。使用傾向は、使用傾向の値に基づいて様々に図示されてよい。記号を選択すると使用傾向グラフが表示されてよい。加えて、使用傾向は、データ要素が所定時間にわたって使用されていないためこの要素を削除できることを示してよい。

別の一般的な態様では、情報キャリア中に有形に組み入れられる別のコンピュータプログラムについて述べる。このコンピュータプログラムは、データ要素の使用データを追跡する方法を命令実行時に実施する命令を備える。この方法は、データ要素に関連する定義を有するスキーマを作成すること、ある期間中に各データ要素が使用される回数を指定する記憶済み情報を定期的に取り出すこと、この情報に計算プロセスを適用して各データ要素の使用傾向を決定すること、データ要素の識別子とデータ要素に関連する使用傾向とを示す視覚表示を表示デバイス上に提供すること、および、改訂されたスキーマ定義を受け取ることを含む。

別の一般的な態様では、情報キャリア中に有形に組み入れられるコンピュータプログラムについて述べるが、このコンピュータプログラムは、ビジネスデータ要素のインスタンスを含む電子文書をデータ処理装置に受け取らせるように動作可能である。電子文書は、ビジネス通信スキーマに対応するフォーマットを有し、ビジネス通信スキーマは、電子ビジネスを行う際に使用される事前定義済みビジネスデータ要素のセットを含む。このコンピュータプログラムはまた、電子文書中で特定のビジネスデータ要素のインスタンスを識別すること、および、特定のビジネスデータ要素のインスタスを識別するのに応答して特定のビジネスデータ要素に関連するカウンタをインクリメントすることを、処理装置に行わせるように動作可能である。

各実施形態を実施して、以下の利点の１つまたは複数を実現することができる。電子ビジネス文書の交換中に、ビジネスデータ要素の実際の使用に関する統計およびデータを自動的に収集することができる。これらの統計およびデータを使用して、異なるビジネスデータスキーマ間でビジネスデータ要素を自動的または半自動的にマッピングするのを補助することができる。状況によっては、第１のスキーマからのデータ要素を、第２のスキーマ中の第１のデータ要素にマッピングするか第２のデータ要素にマッピングするかが明確でないことがある。統計を使用して、より頻繁に使用されるビジネスデータ要素への選好をマッピング手順内で確立することができる。例えば、いくつかの実装形態では、データ要素が第１のスキーマから中間スキーマにマッピングされてから第２のスキーマにマッピングされる場合がある。確立された選好は、どの中間データ要素をマッピングのために選択すべきかを決定する際にシステムを誘導することができ、これは、どの第２データ要素をマッピングのために選択すべきかを決定する際にシステムを誘導する。例えば、別のビジネスデータ要素を使用する条件が満たされない限り、類似の要素のセットから最も頻繁に使用されるビジネスデータ要素が自動的に選択されるものとすることができる。

一実装形態では、このシステムは、ソーススキーマをＣＣＴＳスキーマなどの中間スキーマに変換するときに半自動または自動マッピングを実施する。別の実装形態では、このシステムは、ソーススキーマを目的スキーマに直接に変換するときに半自動または自動マッピングを実施する。

統計はまた、進化的データモデリングで使用されてよく、進化的データモデリングは、いくつかのデータ要素が所定期間中に使用されなかったためこれらの要素を削除できることを、ソフトウェアモデルを管理するユーザにアラートすることを含む。例えば、データ要素「ＬａｓｔＮａｍｅ」は昨年に頻繁に使用されているが、データ要素「Ｓｕｒｎａｍｅ」はその期間中に検出されなかったことをシステムが検出した場合、システムは、ユーザがデータ要素「Ｓｕｒｎａｍｅ」をスキーマから削除してデータ要素「ＬａｓｔＮａｍｅ」は無変更のままとするよう、勧告することができる。加えて、進化的データモデリングは、１つまたは複数のデータ要素をマージできるかまたは無変更のままとすべきであることを、ユーザにアラートすることを含んでよい。

選好を確立することにより、統計およびデータはまた、マッピング中に正しくないビジネスデータ要素（例えば基礎をなすデータのセマンティックな意味を正しく表さない要素）を使用するのを回避する助けとなることができる。統計およびデータを使用して、使用されないかまたは頻繁には使用されないビジネスデータ要素を識別することができる。ビジネスデータ要素を含むスキーマを修正して、使用されないかまたは頻繁には使用されないビジネスデータ要素を選択的に削除することができる。このような削除により、スキーマは、より簡素化された要素セットに向けて進化することができ、これは、進化するビジネス要件の結果として古くなったビジネスデータ要素を考慮する必要性をなくすことによって、異なるスキーマ間のマッピングと、スキーマに基づく電子文書生成との両方の効率を高めることができる。スキーマを拡張して新しい要素を含め、使用されない要素を除去することによってスキーマを制限することで、ビジネス要件に従うようにＣＣＴＳベースのスキーマを進化させることができる。選択的に簡素化されたスキーマはまた、古くなったビジネスデータ要素の使用からセマンティックな誤解が生じる可能性を回避する助けとなることができる。統計は、半自動モデリングで使用することができる。半自動モデリングは、セマンティックに類似するビジネスデータ要素のうち、より頻繁に使用されるビジネスデータ要素、および／または正の使用傾向のあるビジネスデータ要素だけを提供および勧告する。例えば、モデラが、自身の必要な追加ビジネス情報について特定のコンテキストで定義を書く。半自動モデリング手法は、定義された要件に適した同じまたは類似のビジネスデータ要素をライブラリ中で検索する。システムがリポジトリ中で複数の類似ビジネスデータ要素を見つけた場合は、各ビジネスデータ要素の使用頻度に関する追加情報を使用して、適切なビジネスデータ要素を選択することができる。

統計はまた、新しいデータモデルのモデル化および最適化のために使用することができる（例えば完全な新しいビジネス文書が必要とされる場合）。新しいデータモデル中で使用するための、より多く使用されるビジネスデータ要素、および／または正の使用傾向のあるビジネスデータ要素を選好することにより、より効率的なデータモデルを定義することができる。各実装形態は、以上の利点の１つまたは複数を提供する。モデラ（modeler）は、各データ要素の使用傾向を追跡し、使用されない要素を削除することができる。加えて、いくつかの要素は、マージされるべきであることを示す使用傾向を有する場合もある。ビジネスデータ要素の使用傾向を追跡、分析、および表示することで、モデラは、どのデータ要素を修正または削除すべきであって、どのようにスキーマを効率的に構築できるかに関して、情報に基づいた決定を行うことができる。

１つまたは複数の実装形態の詳細を、添付の図面および以下の記述に示す。これらの実装形態の他の特徴、態様、および利点は、この記述、図面、および特許請求の範囲から明らかになるであろう。

様々な図面中の同じ参照番号および指示は、同じ要素を示す。

一般に、電子ビジネス通信は、電子文書を使用して行うことができる。１つの電子文書が１つのファイルに対応するとは限らない。１つの文書が、他の文書を保持するファイルの一部に記憶される場合もあり、当該文書のために確保された単一のファイルに記憶される場合もあり、複数の連係ファイルに記憶される場合もある。電子ビジネスを行う際に使用される電子文書は、様々な利用可能なビジネス通信スキーマ（例えばＥＤＩＦＡＣＴ、Ｘ１２、ｘＣＢＬ、ＣＣＴＳベースのスキーマ、またはＩＤｏｃ）のうちの１つに従ってフォーマットされる。電子文書は、電子ビジネスメッセージ、トランザクション、関連メッセージのグループ、または関連トランザクションのグループに対応するものとすることができる。

各ビジネス通信スキーマは、電子文書を構築する元となることのできるビジネスデータ要素のセットを含む。例えば、購入者と販売者を指定し、文書を発注書として識別し、注文される製品をリストし、出荷条件を指定し、その他の関連情報を提供する、ビジネスデータ要素の集約を使用して、発注電子文書を構築することができる。通信スキーマはＸＭＬを使用して定義することができる。

通信スキーマについてのビジネスデータ要素を使用して、オブジェクトクラス（例えば人物や住所）、オブジェクトクラスの特徴（例えば郵便番号）、ビジネスコンテキスト（例えば化学工業）、データ型（例えば特徴に対する有効値）、関連（例えば人物と住所との関連）、表現クラス、メッセージ、トランザクションなどが表される。電子ビジネスフレームワーク中の各ビジネスデータ要素は、通常、固有名を含む。固有名は、その要素を識別し、かつ／あるいはその要素内の値または下位要素によって何が表されるかを示す。いくつかの通信スキーマでは、要素はコード名で定義される。例えば、ｘＣＢＬは、数値コードを使用してビジネスデータ要素の各インスタンスのデータ型を識別する。他の通信スキーマは、セマンティックな名前を使用して要素を定義する。セマンティックな名前は、そのコンポーネントの特徴を記述する連結された複数の語を含むことができる。例えば、ＣＣＴＳに組み込まれるＩＳＯ１１１７９は、ビジネスデータ要素をセマンティックに記述する名前（「ａｄｄｒｅｓｓ．ｓｔｒｅｅｔ」や「ｐａｒｔｙ．ｃｏｍｐａｎｙ」）で各データ要素が記述されるという命名規定と、それがどのように表されるか（例えばテキストやコード）を定義する。

典型的なビジネス通信スキーマは、ビジネスデータ要素の大きなセットを使用して、多数の異なるトランザクションおよび／またはメッセージを可能にすることになる。いくつかのビジネスデータ要素は、複数の異なるトランザクションタイプおよび／またはメッセージタイプ間で共有され、他のビジネスデータ要素は、特定のトランザクションタイプおよび／またはメッセージタイプに関連する場合がある。電子文書中のビジネスデータ要素は、ビジネス通信スキーマのためのフォーマットに従って編成され（organize）、このフォーマットは、異なるトランザクションタイプおよび／またはメッセージタイプに共通のフォーマット、ならびに／あるいは、各トランザクションタイプおよび／またはメッセージタイプに特有のフォーマット化特徴を含むことができる。

図１は、１つまたは複数のビジネス通信スキーマを使用して電子ビジネスを行うためのシステム１００のブロック図である。システム１００は、第１のコンピュータ１１０に接続された第１のモニタ１０５と、第２のコンピュータ１２０に接続された第２のモニタ１２５を備える。第１のコンピュータ１１０と第２のコンピュータ１２０との間の電子ビジネス通信が、インターネットなどのネットワーク１１５を介して、ビジネス通信スキーマに従って行われる。電子ビジネス通信を容易にするために、第１のコンピュータ１１０は、第１のスキーマリポジトリ１３５を含むデータ記憶デバイス１３０を備え、第２のコンピュータ１２０は、第２のスキーマリポジトリ１４５を含むデータ記憶デバイス１４０を備える。第１のスキーマリポジトリ１３５および第２のスキーマリポジトリ１４５はそれぞれ、ビジネス通信スキーマによって定義される１つまたは複数のフォーマットを記述するメタデータを記憶する。

モニタ１０５は、電子文書に含められるビジネスデータをユーザが入力するかそうでなければ定義することができるようにするための、ユーザインターフェースを表示する。第１のコンピュータ１１０は、第１のスキーマリポジトリ１３５に記憶されたメタデータに従って電子文書を生成する。具体的には、第１のコンピュータ１１０は、第１のスキーマリポジトリ１３５中で定義された通信スキーマフォーマットに従って、ユーザによって入力されたデータを編成する。生成された電子文書は、次いで、ネットワーク１１５を介して第２のコンピュータ１２０などの受信エンティティに送信することができる。第２のコンピュータ１２０は、受信した電子文書を、第２のスキーマリポジトリ１４５に記憶されたメタデータに従って解釈することができる。具体的には、第２のコンピュータ１２０は、受信した電子文書に含まれるデータを、第２のスキーマリポジトリ１４５中で定義された通信スキーマフォーマットに従って解釈する。

各スキーマリポジトリ１３５および１４５中では、１つまたは複数の通信スキーマを定義することができる。場合によっては、電子ビジネスを行いたいと望む２つの企業が、双方がサポートする特定の通信スキーマを使用することに同意する。言い換えれば、第１のスキーマリポジトリ１３５と第２のスキーマリポジトリ１４５の両方で、同じ通信スキーマが定義される。このような場合、第１のコンピュータ１１０が特定の通信スキーマを使用して生成した電子文書を、第２のコンピュータ１２０が第２のスキーマリポジトリ１４５中のメタデータを使用して解釈することができ、モニタ１２５は、電子文書に含まれるデータを含むユーザインターフェースを表示することができる。

他の状況では、電子ビジネスを行いたいと望む２つの企業が、相互との互換性のない通信スキーマを使用する。例えば、第１のスキーマリポジトリ１３５では第１の通信スキーマが定義され、第２のスキーマリポジトリ１４５では別の通信スキーマが定義される。電子文書が第１のコンピュータ１１０によって生成されて第２のコンピュータ１２０に直接に送信された場合、第２のスキーマリポジトリ１４５が異なるスキーマ間でビジネスデータ要素をマッピングするための情報を含まないので、第２のコンピュータ１２０はこの電子文書を解釈することができない。

異なる通信スキーマをサポートするコンピュータ１１０と１２０の間で電子文書を交換するためには、中間コンピュータ１５０中の変換インフラストラクチャ１６５を使用して、電子文書を第１の通信スキーマフォーマットから第２の通信スキーマフォーマットに変換することが可能である。中間コンピュータ１５０は、中間スキーマリポジトリ１６０を含む記憶デバイス１５５を備える。中間スキーマリポジトリ１６０は、第１と第２の両方の通信スキーマを定義するメタデータを含む。第１のコンピュータ１１０は、第２のコンピュータ１２０と通信するために、第１の通信スキーマを使用して生成した電子文書を変換インフラストラクチャ１６５に送信する。変換インフラストラクチャ１６５は、中間スキーマリポジトリ１６０に記憶されたメタデータを使用して、ビジネスデータ要素を変換することを含めて電子文書を第１の通信スキーマフォーマットから第２の通信スキーマフォーマットに変換する。変換された電子文書は第２のコンピュータ１２０に送信され、第２のコンピュータ１２０は、第２のスキーマリポジトリ１４５に記憶された第２の通信スキーマメタデータを使用して、含まれるデータを解釈する。

ある実装形態では、変換インフラストラクチャ１６５は、電子文書を第１の通信スキーマフォーマットから第２の通信スキーマフォーマットに直接に変換する。他の実装形態では、変換インフラストラクチャ１６５は、電子文書を第１の通信スキーマフォーマットから中間通信スキーマフォーマットに変換し、次いで中間通信スキーマフォーマットから第２の通信スキーマフォーマットに変換する。中間通信スキーマフォーマットは、ＵＮ／ＣＥＦＡＣＴ ＣＣＴＳのＵＮ／ＣＥＦＡＣＴ ＸＭＬ命名設計規則に基づく。変換インフラストラクチャ１６５は一般に、中間スキーマリポジトリ１６０に記憶された様々な異なる通信スキーマフォーマットを記述するメタデータを使用して、任意の数の異なる通信スキーマフォーマット間で変換することができる。ビジネスデータ要素のライブラリを定義するメタデータが、ビジネスデータ要素を他のフォーマットにマッピングするのに必要なデータをも含んでよい。変換インフラストラクチャ１６５は、例えば、ドイツＷａｌｌｄｏｒｆ（Ｂａｄｅｎ）のＳＡＰ ＡＧから入手可能なＥｘｃｈａｎｇｅ Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ（ＸＩ）とすることができる。

電子文書を変換することに加えて、変換インフラストラクチャ１６５はまた、中間コンピュータ１５０を通過する電子文書に関係する統計およびその他の情報を収集する。例えば、変換インフラストラクチャ１６５は、電子文書に含まれるビジネスデータ要素のインスタンスをカウントする。変換インフラストラクチャ１６５が通信スキーマ中の各ビジネスデータ要素のインスタンスを識別すると、そのビジネスデータ要素に対応するカウンタがインクリメントされる。ある実装形態では、電子文書中のビジネスデータ要素の個々のインスタンスにつきカウンタがインクリメントされる。あるいは、電子文書中に何個のインスタンスが含まれるかにかかわらず、ビジネスデータ要素を含む各電子文書につき１回だけカウンタがインクリメントされる。

収集することのできる追加データには、ビジネスデータ要素の１つまたは複数のインスタンスを含む各メッセージまたはトランザクションの名前またはその他の識別子、および／あるいは、電子文書が送信、受信、または変換された日付または時刻を含めることができる。また、複数の異なる期間にわたるカウンタ値およびその他のデータを記憶することにより、追加データには、使用傾向（例えば増加、減少、および周期的な使用傾向）を識別するのに使用される統計を含めることもできる。

様々なカウンタの値、および収集された追加データは、中間コンピュータ１５０の記憶デバイス１７０に含まれる統計データベース１７５に記憶される。統計データベース１７５は、中間スキーマリポジトリ１６０を含む記憶デバイス１５５に記憶されてもよく、さらには、記憶デバイス１５５に記憶された通信スキーマを定義するメタデータの一部として記憶されてもよい（例えば、各ビジネスデータ要素についてのカウンタおよびその他のデータは、図３に示すような複合Ｔｙｐｅ要素定義の追加属性として記憶されてもよい）。カウンタ値およびその他のデータを使用して、どのビジネスデータ要素がマッピング手順でより好まれるべきか、どのビジネスデータ要素を削除することができるか、どのビジネスデータ要素が特定のメッセージまたはトランザクションでのみ使用されるか、どのように新しいスキーマ（例えば中間フォーマット）をモデル化するか、およびどのように既存のスキーマを最適化するかを決定することができる。加えて、統計データベース１７５は、データ要素の使用傾向を決定するのに用いられる情報を含んでよい。

図６は、上で論じた一実装形態による、データ要素の使用傾向を生成するためのシステム６００のブロック図である。システム６００は、第１のコンピュータ１１０、中間コンピュータ１５０、および第２のコンピュータ１２０を含む。第１のコンピュータ１１０は、第１のスキーマリポジトリ１３５からのスキーマに従って作成した第１の電子文書６０２を、ネットワーク１１５を介して中間コンピュータ１５０に送信する。中間コンピュータ１５０に実装された変換情報構造１６５は、第１の電子文書６０２を受信し、記憶デバイス１５５中に位置するスキーマリポジトリ１６０からのスキーマ６０５を使用して、中間電子文書６０４に変換する。次いで変換情報構造１６５は、中間文書６０４を第２の電子文書６０６に変換し、第２のコンピュータ１２０に送信することができる。

電子文書は、１つまたは複数のデータ要素を含む。各データ要素は、その文書を作成するのに使用されたスキーマによって定義することができる。各スキーマは、インスタンス化されたデータ要素に対応するデータ要素定義のセットを有することができる。例えば、中間電子文書６０４中のデータ要素６０８は、（図８に関連してより詳細に論じる）データ要素定義６１０によって定義される。同様に、第１の電子文書６０２中のデータ要素６１２、および第２の電子文書６０６中のデータ要素６１４は、第１および第２のスキーマリポジトリ１３５および１４５中のスキーマによってそれぞれ定義することができる。

変換情報構造１６５は、中間文書６０４を受け取ると、文書を解析して、データ要素６０８が存在するかどうか判定することができる。データ要素が存在する場合は、カウンタモジュール６１６が、対応するデータ要素定義６１０にアクセスし、カウンタ値６１８を修正する。例えばカウンタモジュール６１６は、電子文書中でデータ要素６０８が検出される度にカウンタ値６１８をインクリメントすることができる。

所定期間後、コレクタモジュール６２０が、データ要素定義にアクセスしてカウンタ値６１８を取り出す。所定期間は、データ要素定義６１０に記憶された継続時間値６２２によって指定することができる。例えばコレクタモジュールは、カウンタ値６１８が取り出されるのと同時に継続時間値６２２を取り出すことができる。コレクタモジュール６２０は、取り出した継続時間値を使用して、いつデータ要素定義６１０にアクセスして更新済みカウンタ値を取り出すかを決定する。ある実装形態では、コレクタモジュール６２０は、データ要素定義６１０に記憶されたカウンタ値を０にリセットする。次いで、コレクタモジュール６２０が再びカウンタ値を取り出してリセットするまで、カウンタ値はカウンタモジュール６１６によってインクリメントされる。このようにして、取り出されたあらゆるカウンタ値は、継続時間値６２２によって定義された期間中にデータ要素が変換情報構造１６５によって検出された回数を表す。

取り出されたカウンタ値は、記憶デバイス１７０に実装された統計データベース１７５に記憶することができる。例えば、データベース１７５はテーブル６２４を備えることができ、このテーブル６２４は、取り出されたカウンタ値６１８とカウンタ値に関連する期間６２６とを含むエントリを含む。ある実装形態では、期間６２６は、コレクタモジュール６２０がカウンタ値６１８を取り出した日、時刻、年であってよい。

図６に示す実装形態では、傾向計算部６２７が、データベーステーブル６２４中のエントリにアクセスし、時系列モジュール６２８を使用して、取り出されたカウンタ値および関連する期間を、対応するデータ要素についての時系列に整理する。計算部６２８はまた、平滑化モジュール６３０を使用して、将来の傾向の推定値を生成し、傾向の不規則を除去し、傾向成分を分離することができる。傾向計算部６２７はまた、表示装置６３４に送信される使用傾向６３２も生成する。傾向計算部６２７およびその下位モジュールについては、図９、１２、１３に関連してより詳細に論じる。

表示装置６３４は、データ要素ＩＤ６３６で指定される特定のデータ要素６０８の使用傾向６３２をユーザに示す。例えばデータ要素は、データ要素ＩＤ「ｌａｓｔ ｎａｍｅ」で指定されるフィールドであってよい。使用傾向６３２は、テキスト「ｌａｓｔ ｎａｍｅ」の横に表示されてよい。ある実装形態では、使用傾向は、ある方向を指す矢印であってよく、この矢印は、ある期間にわたって対応データ要素がどのくらい頻繁に使用されたかを示す。表示装置はまた、使用傾向６３２に対応するデータ要素についての勧告６３８を示すこともできる。勧告６３８は、データ要素が長期間使用されていないことを使用傾向が示しているためその要素を削除するよう、ユーザに提案するメッセージであってよい。加えて、勧告６３８は、データ要素を別のデータ要素とマージするか、またはデータ要素を修正するよう勧める提案であってよい。

傾向計算部は、使用傾向６３２および勧告６３８を表示装置に送ることができる。ある実装形態では、データ要素ＩＤ６３６は、コレクタモジュール６２０によってデータ要素定義６１０から取り出して、テーブル６２４と関連させて統計データベース１７５に記憶することができる。傾向計算部６２７は、データ要素ＩＤ６３６を表示装置６３４に送ることができる。

図６の実装形態では、変換情報構造は、改訂されたスキーマ定義６４０を受け取ることができる。例えば、ユーザは、表示装置６３４上で勧告６３８を見ることができる。勧告６３８は、データ要素「Ｓｕｒｎａｍｅ」が過去２年間使用されていないことを使用傾向が示しているためこのデータ要素を削除するよう、ユーザに提案する。ユーザは、中間コンピュータ１５０の入力デバイスを使用して、「Ｓｕｒｎａｍｅ」データ要素を削除することによってスキーマ定義を改訂する。この改訂されたスキーマ定義は、「Ｓｕｒｎａｍｅ」データ要素を含んでいたスキーマに代わってスキーマリポジトリ１６０に記憶される。

図７は、図６に示したシステム６００の流れ図である。例えば、動作７００は中間コンピュータ１５０中で実施することができる。コンピュータプログラムに記憶された命令を実行するプロセッサが、動作７００を実施することができる。動作７００はステップ７０２で開始することができ、カウンタおよび継続時間値が取り出される。例えば、コレクタモジュール６２０は、カウンタ値６１８および継続時間値６２２を定期的に取り出すことができる。取り出す期間は、前に取り出された継続時間値６２２に基づくことができる。

ステップ７０４で、「記憶されたカウンタ値のリセット」を実施する。例えば、コレクタモジュール６２０は、データ要素定義６１０に記憶されたカウンタ値６１８を０にリセットすることができる。リセットは、コレクタモジュール６２０が統計データベース１７５のテーブル６２４中のエントリ６２５の値を取り出した後で実施されることに留意されたい。

ステップ７０６で、「時系列モデルに従った情報の整理」を実施する。例えば、傾向計算部６２７は、時系列モジュール６２８を使用して、時系列モデルに従って期間６２６および関連するカウンタ値６１８を整理することができる。ステップ７０８で、「統計的平滑化手順の適用」を実施する。例えば、平滑化モジュール６３０は、線形回帰を用いて要素使用の線形傾向を分析することができる。加えて、平滑化モジュール６３０は、指数平滑法を用いてデータ要素の使用を予測することもできる。

ステップ７１０で、「使用傾向の生成」を実施する。例えば、傾向計算部６２７は、時系列モデルおよび平滑化手順から使用傾向を生成することができる。使用傾向は、データ要素使用の過去と将来の予測を示すことができる。

ステップ７１２で、「使用傾向がしきい値未満」かどうかの判定を実施する。傾向計算部６２７は、ステップ７１０で生成した使用傾向を使用傾向しきい値と比較することができる。使用傾向しきい値は、傾向計算部６２７からアクセスすることができ、生成された使用傾向と比較することができる。使用傾向が使用傾向しきい値未満の場合は、ステップ７１６を実施することができ、使用傾向が使用傾向しきい値よりも高い場合は、ステップ７１４を実施することができる。例えば、使用傾向しきい値は、データ要素が昨年中に使用されたことを指定するインジケータであってよい。データ要素が昨年中に使用されていないことを使用傾向が示す場合は、ステップ７１６を実施することができる。データ要素が昨年中に使用されたことを使用傾向が示す場合は、ステップ７１４を実施することができる。

ステップ７１４で、「使用傾向およびデータ要素ＩＤの表示」を実施する。例えば、傾向計算部６２７は、使用傾向６３２およびデータ要素ＩＤ６３６を表示装置６３４に送ることができる。ユーザは、表示を見て、要素ＩＤ６３６に関連する使用傾向６３２を決定することができる。７１２で論じたように使用傾向がしきい値未満の場合は、ステップ７１６「勧告の表示」を実施する。例えば、傾向計算部６２７は、勧告を表示装置に送ることができる。勧告は、データ要素ＩＤ６３６で指定されるデータ要素を削除するようユーザに促すものであってよい。加えて、勧告は、データ要素を別のデータ要素とマージするようユーザに促すものであってよい。

ステップ７１８で、判定「改訂された定義を受け取るかどうか」を実施する。例えば、ユーザは勧告に応答して、データ要素ＩＤ６３６に対応するデータ要素を削除することができる。ユーザは、スキーマリポジトリ１６０中のスキーマ６０５にアクセスし、データ要素定義６１０を削除する。次いでスキーマリポジトリ１６０は、この改訂されたスキーマ定義６４０を受け取って記憶することができる。改訂された定義６４０が受け取られると、動作は終了してよい。ユーザがスキーマ６０５の定義を修正または削除しない場合は、ステップ７０２を実施することができる。ステップ７０２〜７１８を繰り返し実施して、データ要素の更新済み使用傾向を提示することができる。

図８に、中間電子文書６０４およびスキーマ６０５からのＸＭＬの抜粋を示す。中間電子文書６０４は、発注ＸＭＬタグ８０２で指定される発注データ要素を含むことができる。発注データ要素もまた、アカウントＸＭＬタグ８０４で指定されるアカウントデータ要素を含む。アカウントデータ要素は、ＩＤ ＸＭＬタグ８０６で指定されるデータ要素ＩＤを含む。各データ要素は、関連する使用傾向を有することができる。ここではＩＤデータ要素の使用傾向についてのみ述べるが、同様の方法およびシステムが他のデータ要素にも適用可能である。

カウンタモジュール６１６は、スキーマ６０５にアクセスし、ＩＤ ＸＭＬタグ８０６を要素名８０８と比較することによって、データ要素ＩＤに関連するデータ要素定義６１０を突き止めることができる。次いでカウンタモジュール６１６は、使用頻度ＸＭＬタグ８１０を付き止め、「加算＋１」吹出し８１２で示されるようにカウンタ値６１８をインクリメントすることができる。カウンタモジュール６１６はまた、データ要素ＩＤ８０６が受け取られた日付を「ＬａｓｔＵｓａｇｅＤａｔｅ」ＸＭＬタグ８１４中に記録することができる。これは「新しい日付を設定」吹出し８１４で示されている。

データ要素ＩＤ８０６が、アカウントおよび発注データ要素以外のデータ要素内でも使用されている場合は、アカウントおよび発注データ要素に関連するデータ要素ＩＤに対応するカウンタを、ｘＰａｔｈ８１６によって指定することができる。

図９に、期間および対応するカウンタ値を含むテーブル６２４を示す。コレクタモジュール６２０は、期間６２６で、データ要素定義６１０からカウンタ値６１８を取り出すことができる。図９では、第１の期間は「１」であり、期間１の後のカウンタ値は２２３２である。コレクタモジュール６２０が値２２３２をデータ要素定義６１０から取り出した後、カウンタ値６１８を０にリセットすることができ、検出されたデータ要素のインスタンスを期間「２」までカウントすることができる。この期間が過ぎたとき、コレクタモジュール６２０は、新しいカウンタ値１３４２を取り出してテーブル６２４に記憶することができる。

図１０は、いくつかのデータ要素および関連する使用傾向を概略的に表したものである。中間電子文書６０４は発注データ要素８０２を含むことができ、発注データ要素８０２は、アカウントデータ要素８０４、住所データ要素９０２、および商品データ要素９０４を含むことができる。アカウントデータ要素８０４もまた、図８に関連して論じたＩＤデータ要素８０６などのデータ要素を含むことができる。アカウントデータ要素８０４はまた、国データ要素９０６など、その他のデータ要素も含む。国データ要素９０６は、それ自体の使用傾向９０８および現在カウント値９１０を有することができる。

国データ要素９０６についてのデータ要素定義は、データ要素ＩＤ８０６と同じスキーマ６０５中に位置してよい。数値データ要素９１２についての定義など、その他のデータ要素定義は、スキーマリポジトリ１６０中の位置データ要素に関連する別個のスキーマ中に位置してよい。あるいは、国データ要素９０６も数値データ要素９１２も両方とも、発注データ要素８０２に関連するスキーマ内に位置してもよい。

図１１（ａ）および図１１（ｂ）に、一実装形態による、システム６００によって生成されるＧＵＩ（グラフィックユーザインターフェース）を示す。図１１（ａ）は、表示装置６３４上でユーザに提示される、ＩＤデータ要素「Ｄｅｌｉｖｅｒｙ Ｔｅｒｍｓ．Ｄｅｔａｉｌｓ」６３６Ａの符号が付いた集約データ要素（ＡＤＥ、ａｇｇｒｅｇａｔｅ ｄａｔａ ｅｌｅｍｅｎｔ）１１０２である。ＩＤデータ要素６３６Ａの隣には、「Ｄｅｌｉｖｅｒｙ Ｔｅｒｍｓ．Ｄｅｔａｉｌｓ」データ要素に関連する使用傾向６３２Ａがある。使用傾向６３２Ａは水平を指す矢印であり、これは、関連するデータ要素の使用傾向が、増加でも減少でもない中性傾向であることを示す。

ＡＤＥ１１０２は、関連する使用傾向６３２Ｂおよび６３２Ｃをそれぞれ有するＤｅｌｉｖｅｒｙ Ｔｅｒｍｓ．Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ．Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ＡＤＥ６３６ＢおよびＤｅｌｉｖｅｒｙ Ｔｅｒｍｓ．Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ．Ｔｅｘｔデータ要素（ＤＥ）６３６Ｃなど、他のいくつかのデータ要素も含む。使用傾向６３２Ｂは、Ｄｅｌｉｖｅｒｙ Ｔｅｒｍｓ．Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ．Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ＡＤＥ６３６Ｂが増加の使用傾向を有することを示す。これは、カウンタモジュール６１６が測定期間にわたって次第に多くこのＡＤＥを検出したことを時系列モデルが示すことを意味することができる。

加えて、図１１（ｂ）に示すように、ユーザは、ＡＤＥ１１０２内に含まれるデータ要素を選択することによってそのデータ要素を見ることができる。例えばユーザは、ＡＤＥ６３６Ｂを選択することができる。表示が更新されて、ＡＤＥ６３６Ｂおよびその下位要素（Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ Ｓｅｒｖｉｃｅ．Ｌｅｖｅｌ．Ｃｏｄｅ ＤＥ６３６Ｄなど）が示される。ＤＥ６３６Ｄには、「Ｘ」で表される使用傾向６３２Ｄが関連する。「Ｘ」は、ＤＥが２年の測定期間中に使用されなかったことを表すことができる。その他の使用傾向記号を使用してもよい。例えば、「？」はＤＥが半年間使用されていないことを示し、「！」はＤＥが１年間使用されていないことを示し、上または下を指す垂直矢印は、使用傾向が過去半年にわたってそれぞれ増加または減少していることを示すことができる。

一実装形態では、傾向計算部６２７は、加法的時系列モデルを使用して使用傾向を推定する。このモデルは、傾向成分（Ｇ）、季節成分（Ｓ）、および規則的成分（Ｒ）で構成され、以下の式に対応する。

ｙ_ｔ＝Ｇ_ｔ＋Ｓ_ｔ＋Ｒ_ｔ（ただしｔ＝１，２，．．．ｎ）

成分Ｇ_ｔは、季節変動または不規則変動のない時系列の推移を記述することができる。加えて、成分Ｇ_ｔは、傾向成分および周期成分で構成することができる。傾向成分は、長期にわたって観察された傾向に依存することができ、データ要素の評価においてより重く重み付けされてよい。例えば、傾向計算部６２７は、Ｇ_ｔの傾向成分を、勧告を行うのに使用されるしきい値と比較するときにその影響を増大させる係数で重み付けすることができる。周期成分は、ビジネス周期に対応することができ、傾向計算部６２７は、使用傾向を使用傾向しきい値と比較するとき、周期成分を傾向成分Ｇ_ｔよりも軽く重み付けすることができる。

成分Ｓ_ｔは、季節に関連するデータ要素の使用を示すことができる。例えばこの成分は、秋の数カ月間にコートに関連するＩＤデータ要素が急増することを示す場合がある。これを、ある定義から別の定義にデータ要素をマッピングする際に使用することができる。例えば、第１のスキーマ中のデータ要素定義に関連するデータ要素６１２が、変換構造１６５で受け取られる。構造１６５は、スキーマ６０５を使用してデータ要素６１２をデータ要素６０８にマッピングすることができる。

条件によっては、データ要素６１２をマッピングするのにデータ要素定義６１０を使用すべきか別のデータ要素定義を使用すべきかが明確でない場合がある。マッピングモジュール（図示せず）が、各データ要素定義に対応する使用傾向成分Ｓ_ｔにアクセスして、どのデータ要素定義を選択すべきか決定することができる。一実装形態では、システムは、統計情報に基づいて自動的に定義をマッピングする。例えば、データ要素定義６１０が、秋に多く使用されることを示すＳ_ｔ成分を有し、第２のデータ要素定義が、春に多く使用されることを示すＳ_ｔ成分を有する場合に、データ要素６１２が秋の月間に受け取られると、このデータ要素６１２はデータ要素定義６１０を使用してマッピングされることになる。別の実装形態では、システムは半自動マッピングを実施する。この場合、まずＳ_ｔ成分などの統計情報に基づくマッピング勧告がユーザに提示される。ユーザが勧告を受け入れた場合、次いでシステムはマッピングを実施する。

成分Ｒ_ｔは、短期にわたって不規則に観察された傾向を記述することができる。例えば、大都市で大規模な停電があった後、発電機に関するＩＤデータ要素の急増が、変換情報構造１６５によって受け取られカウントされる場合がある。この成分は、不規則な増加または減少を緩和する係数をこの成分に割り当てることによって使用傾向が計算されたとき、最小限に抑えることができる。

ある実装形態では、表示されるユーザ傾向は、傾向計算の成分のうちの１つだけを含んでよい。例えば、Ｇ_ｔ成分の傾きから、使用傾向の横に並ぶ矢印を得ることができる。傾きが増加している場合は、矢印は上を指し、傾きが減少している場合は、矢印は下を指す。

平滑化モジュール６３０は、線形回帰や指数平滑法などの平滑化手順を使用して、傾向推定を容易にし、不規則成分および季節成分の影響を低減させることができる。図１２Ａおよび１２Ｂは、傾向分析で使用される平滑化手順関数のグラフである。

図１２Ａは、図９のテーブル６２４に記憶されたデータに適用された線形回帰分析のグラフである。線形回帰手順は、観察されたデータに一次方程式を適合させることによって、２つの変数間の関係をモデル化することを試みる。期間は説明変数であり、カウント値は従属変数である。使用される一次方程式は以下のとおりとすることができる。

ｙ＝ａ＋ｂｔ
上式で、線の切片は以下のとおりである。

ａ＝ｙ−ｂｔ
傾きは以下のとおりである。

相関係数は以下のとおりである。

上式で、Ｘは期間、Ｙはカウンタ値であり、相関係数ｙの二乗である判定基準は以下のとおりである。

以上の式を使用して、以下の表中で線形回帰の値が求められ、図１２Ａでグラフに表される。

線形回帰は、データ要素についての大まかな傾向使用および傾向推定をもたらすことができる。これをユーザに提示して、データ要素の一般的傾向を素早く理解できるようにすることができる。例えばユーザは、図１１（ａ）の使用傾向矢印６３２Ａを選択することができる。この選択により、図１２Ａのグラフ１２０２を示すように表示を更新することができる。加えて、すべての値の線形回帰計算における線の傾きを用いて、使用傾向として表示される矢印の方向を決定することができる。例えば、定義されたしきい値を傾きが通過しており負の傾きであることを示す場合、傾向計算部は使用値６３２Ｃを送ることができ、これは下を指す垂直矢印として表示される。

図１２Ｂに、指数平滑法手順を使用してグラフに表したカウンタ値を示す。指数平滑法手順の使用は、過去より観察されてきた時系列データｙ_ｔに基づく、データ要素についての平滑化された時系列ｙ_ｔ ^＊をもたらす。平滑化された時系列は、以下の式を使用して決定することができる。

上式で、ｃ_ｊ＝α（１−α）（ただしｊ＝０，１，２，３．．．）
変数αが０と１の間の値である場合、ｊが増加するのに伴って重みｃ_ｊは指数関数的に減少する。αの値が小さいほど、平滑化手順の結果はより明確である。ある実装形態では、αは０．１≦α≦０．３の間で選択される。以下の表２に、α＝０．３とα＝０．７の間における平滑化の差を示す。

加えて、指数平滑法手順は、十分に大きいｔが与えられれば、以下の式を使用して未知の値ｙ_ｔ＋１を予測することができる。

ｙ_１．．．ｙ_ｔは、傾向および季節が調節された時系列であるべきであることに留意されたい。ｙ_１ ^＊＝ｙ_１であれば、ｙ_２ ^＊．．．ｙ^＊ _ｔ＋１を反復的に決定することが可能である。以下の式を使用して、将来の使用傾向の値を推定することができる。

ｙ^＊ _ｔ＋１＝αｙ_ｔ＋（１−α）ｙ^＊ _ｔ
図１２Ｂに、表１からの値のグラフ１２０４を示す。このグラフは、１０個の観察値（ｙ_１〜ｙ_１０）および１個の推定値（ｙ_１１）を示している。矢印は、各観察値の間の傾向を示す。上昇または下降する傾きを有する矢印は、負、中性、および正の傾向の間の遷移段階を表す。

ユーザは、図１１（ｂ）の使用傾向６３２Ｄなど、データ要素の使用傾向を見て、関連するデータ要素を削除するか否かを情報に基づいて判定することができる。言い換えれば、データ要素を追跡する際に統計を使用することで、スキーマ進化を容易にすることができる。例えば、使用傾向６３２Ｄは、「Ｘ」として現れることにより、データ要素Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ．Ｓｅｒｖｉｃｅ＿Ｌｅｖｅｌ．Ｃｏｄｅが２年間使用されていないことを示すことができる。ユーザがスキーマモデラである場合、ユーザは、この要素がそうした長い期間にわたって使用されていないため、この要素をスキーマから削除することができる。別の例では、モデラは、類似の要素と比較したときの相対的な使用に基づいて、要素を削除することができる。例えば、電子ビジネス文書が、人物の名字のフィールドを含む場合がある。これらの文書は、ＬａｓｔＮａｍｅデータ要素とＳｕｒｎａｍｅデータ要素のいずれかを使用して、名字を表す値を保持する。モデラは、ＬａｓｔＮａｍｅとＳｕｒｎａｍｅデータ要素を比較して、どちらがより頻繁に使用されているか判定する。ＬａｓｔＮａｍｅデータ要素に関連する使用傾向が上向き矢印である場合、この使用傾向は、過去６カ月などの期間にわたって増加している。Ｓｕｒｎａｍｅデータ要素に関連する使用傾向が「Ｘ」である場合、この使用傾向は、このデータ要素が６カ月間使用されていないことを示す。モデラは、Ｓｕｒｎａｍｅデータ要素を削除して、スキーマ中でそれが出現する部分すべてをデータ要素ＬａｓｔＮａｍｅで置き換えることを選択することができる。

加えて、モデラは、データ要素の使用傾向を用いて、データ要素のプロパティを別のデータ要素とマージするかどうか判定することができる。例えば、Ｓｕｒｎａｍｅデータ要素は、下位データ要素Ｓｕｆｆｉｘを含む集約データ要素である場合がある。下位データ要素Ｓｕｆｆｉｘは、Ｊｒ．やＩＩＩなど、名字の接尾辞を保持する。モデラはＳｕｒｎａｍｅデータ要素を選択し、表示はＳｕｒｎａｍｅデータ要素に含まれる要素を示すように更新される。使用傾向は、すべての下位データ要素のうち、下位データ要素Ｓｕｆｆｉｘだけが過去６カ月間に使用されていることを示す。他の下位要素は、それらに関連する使用傾向から示されるように２年間使用されていない。モデラは、データ要素Ｓｕｆｆｉｘを要素Ｓｕｒｎａｍｅから要素ＬａｓｔＮａｍｅに移動し、次いでデータ要素Ｓｕｒｎａｍｅを削除することを選択する。このようにして、より頻繁に使用されている要素にＳｕｆｆｉｘ下位要素を含めることができる。

特定のデータ要素の使用傾向は、ビジネストランザクションでどんなデータ要素が使用されることになるかに関するよりよい指示をモデラに提供することができる。例えば、モデラがビジネストランザクションのための新しいスキーマを作成しつつある場合、モデラは、データ要素ＬａｓｔＮａｍｅをデータ要素Ｓｕｒｎａｍｅよりも優先してスキーマに含めることを選択することができる。この選択は、前者のデータ要素が後者よりもずっと頻繁に使用されていることを示す、これらのデータ要素に関連する使用傾向に基づく。

状況によって、使用傾向は、要約レベルで、データ要素の使用を正確に示さないように見える場合がある。例えば、データ要素ＷｉｎｔｅｒＣｏａｔＩＤに関連する使用傾向は、モデラが晩夏にこの使用傾向を見ている場合には、過去６カ月間に使用されていないことを示すことがある。しかしユーザは、使用傾向記号を選択して、このデータ要素の使用傾向を詳細に示すグラフを表示することができる。ここでユーザは、このデータ要素が晩秋と冬の数カ月間には頻繁に使用されるが、晩春と夏の数カ月間にはそうではないことがわかる。加えて、ユーザは、使用傾向の別個の季節成分を見ることができる。このようにして、ユーザはデータ要素の周期的使用を識別することができる。同様にして、ユーザは使用傾向の不規則成分を見ることもできる。

前述の使用傾向などの統計、およびその他のデータを、第１の通信スキーマ、中間通信スキーマ、および／または第２の通信スキーマ、ならびに変換インフラストラクチャ１６５によってサポートされる他の任意の通信スキーマのビジネスデータ要素について収集することができる。したがって、統計データベース１７５は、いくつかの異なるスキーマに関する使用情報を収集することができる。加えて、統計およびその他のデータは、ビジネスデータ要素を含むスキーマに関連するどんな変換からも独立して、ビジネスデータ要素について収集することができる。例えば、統計データベース１７５は、第１のコンピュータ１１０および／または第２のコンピュータ１２０で送信または受信される電子文書に関する統計をそれぞれ収集するために、第１のコンピュータ１１０および／または第２のコンピュータ１２０に組み込まれてもよい。加えて、変換インフラストラクチャ１６５および関連する中間スキーマリポジトリ１６０は、別個の場所またはコンピュータ１５０にある必要はなく、第１のコンピュータ１１０または第２のコンピュータ１２０に組み込まれてもよい。ビジネスデータ要素が複数の異なるインスタンスを含む場合（例えば複数の異なる電子文書中で使用される包括的要素）、これらのインスタンスは、階層中で相互に関係付けることができ、各インスタンスはそれ自体の対応するカウンタを有することができる。さらに、カウンタをインクリメントすることは、ｘＰａｔｈナビゲーションパスで表されるビジネスデータ要素の位置に基づくことができる。

図２は、中間通信スキーマ２００中の例示的なビジネスデータ要素に対するカウンタの図である。これらのカウンタを使用して、上で論じた使用傾向を決定するのに用いられる情報を生成することができる。例えば、中間通信スキーマ２００は複数の異なるビジネスデータ要素２０５を含み、これらには、「Ａｄｄｒｅｓｓ．Ｄａｔａｉｌｓ」要素２０５（１）、「Ｂａｔｃｈ．Ｄｅｔａｉｌｓ」要素２０５（２）、「Ｐｒｉｃｅ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ．Ｄｅｔａｉｌｓ」要素２０５（３）、「Ｂａｔｃｈ．Ｔｏｌｌ Ｆｒｅｅ．ｉｎｄｉｃａｔｏｒ」要素２０５（４）、および「Ｐｒｉｃｅ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ．Ｂａｓｅ Ａｍｏｕｎｔ」要素２０５（５）が含まれる。各ビジネスデータ要素２０５は、より基本的なビジネスデータ要素２０５の集約とすることができ、かつ／または、他のビジネスデータ要素２０５と組み合わさってより高レベルのビジネスデータ要素２０５（例えば複合要素またはメッセージ）を形成することができる。各ビジネスデータ要素２０５には、対応するビジネスデータ要素２０５のインスタンスが識別されたときにインクリメントされるカウンタ２１０が対応する。

ＩＤｏｃスキーマフォーマット２１５に従ってフォーマットされた電子文書が、変換モジュール２２０で受け取られる。変換モジュール２２０は、電子文書を中間スキーマフォーマット２２５に変換する。少なくとも１つのインスタンスを含む中間スキーマの種々のビジネスデータ要素２０５それぞれにつき、そのビジネスデータ要素２０５に対応するカウンタ２１０がインクリメントされる。例えば、中間スキーマフォーマットに変換された後の電子文書が、「Ｐｒｉｃｅ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ．Ｄｅｔａｉｌｓ」要素２０５（３）の１つまたは複数のインスタンスを含む場合、対応するカウンタ２１０（３）がインクリメントされる（２３０で示す）。中間スキーマ２００の様々なビジネスデータ要素のインスタンスについて電子文書を精査した後、電子文書は、ＥＤＩＦＡＣＴスキーマフォーマット２４０、ｘＣＢＬスキーマフォーマット２４５、および／またはＸ１２スキーマフォーマット２５０のうちの１つまたは複数に変換されるように、変換モジュール２３５に送達される。

同様のカウンタを、入来する電子文書フォーマット（例えばＩＤｏｃスキーマフォーマット２１５）および送出される電子文書フォーマット（例えばＥＤＩＦＡＣＴスキーマフォーマット２４０、ｘＣＢＬスキーマフォーマット２４５、および／またはＸ１２スキーマフォーマット２５０）についてビジネスデータ要素のインスタンスをカウントするのにも使用することができる。加えて、電子文書の変換中、変換モジュール２２０および２３５は、カウンタ２１０に記憶された値、および／または入来と送出のスキーマフォーマット中の要素に対するカウンタ、ならびにビジネスデータ要素２０５に関係するその他のデータ（例えば統計データベース１７５に記憶されたデータ）を使用することができる。例えば、変換モジュール２２０は、「Ｐｒｉｃｅ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ．Ｄｅｔａｉｌｓ」要素２０５（３）のカウンタ値２１０（３）と、「Ｐｒｉｃｅ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ．Ｂａｓｅ Ａｍｏｕｎｔ」要素２０５（５）のカウンタ値２１０（５）を比較して、「Ｐｒｉｃｅ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ．Ｄｅｔａｉｌｓ」要素２０５（３）を「Ｐｒｉｃｅ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ．Ｂａｓｅ Ａｍｏｕｎｔ」要素２０５（５）よりも優先して選択することができる。場合によっては、選択は、複数の可能な要素それぞれが過去にその中で使用されてきたメッセージを考慮することもできる（例えば、より頻繁に使用されているが特定のメッセージタイプで使用されたことがない要素がある場合に、頻繁に使用されていないが特定のメッセージタイプで使用されている要素を選択する）。加えて、カウンタ値およびそれらに関連する時間値を集約して、ユーザに対して表示するための使用傾向を作成するのに使用することができる。

図３は、通信スキーマのサンプルＸＭＬ定義３００からの抜粋である。ＸＭＬ定義３００は、「ＤｕｒａｔｉｏｎＤａｔｅＴｉｍｅ」要素３１０および「Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ」要素３１５を含めたいくつかの下位要素の集約である「ＰｅｒｉｏｄＴｙｐｅ」要素３０５を含む。「ＤｕｒａｔｉｏｎＤａｔｅＴｉｍｅ」要素３１０および「Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ」要素３１５はそれぞれ、「ＦｒｅｑｕｅｎｃｙｏｆＵｓａｇｅ」属性セット３２０を含む。「ｃｏｕｎｔｅｒ ｖａｌｕｅ」属性３２５は、要素３１０または３１５のインスタンスが現れた電子文書の数に対応する値を記憶する。この値は、要素３１０または３１５のインスタンスを含む別の電子文書が受け取られる度にインクリメントされる。「ｃｏｕｎｔｅｒ ｖａｌｕｅ」属性３２５を用いて、特定の要素３１０または３１５が相対的に頻繁に使用されているかそうでないかが判定される。

「ｌａｓｔ ｕｓａｇｅ ｄａｔｅ」属性３３０は、電子文書中で一番最近に使用された日を記憶する。「ｌａｓｔ ｕｓａｇｅ ｄａｔｅ」属性３３０を用いて、特定の要素３１０または３１５が最近使用されたかどうか判定することができる。「ｕｓｅｄ ｉｎ ｍｅｓｓａｇｅｓ」属性３３５は、要素３１０または３１５のインスタンスが現れた１つまたは複数のメッセージ（例えばメッセージタイプ）を識別するものであり、限られた数のメッセージだけで使用される要素３１０または３１５を識別するのに用いることができる。「ｃｏｕｎｔｉｎｇ ｄｕｒａｔｉｏｎ」属性３４０は、結果を分析する前および／またはカウンタをクリアする前に統計が収集される期間を定義する。「ｃｏｕｎｔｉｎｇ ｍｉｎｉｍｕｍ ｖａｌｕｅ」属性３４５は、しきいカウンタ値を定義する。「ｃｏｕｎｔｅｒ ｖａｌｕｅ」要素３２５中の値がしきい値未満の場合は、「ｃｏｕｎｔｉｎｇ ｄｕｒａｔｉｏｎ」属性３４０において定義された期間の終わりに、削除の可能性のフラグが要素３１０に立てられることになる。

追加の属性を含めることもできる。例えば、ＸＭＬ定義３００は、ＸＭＬ定義３００から削除すべきでない要素のための「ａｌｗａｙｓ ｒｅｑｕｉｒｅｄ ｉｎｄｉｃａｔｏｒ」属性を含むことができる。このような要素の使用に関する統計および情報を維持することは可能だが（例えば変換プロセス中に類似のビジネスデータ要素間で選択する際に使用するため）、この統計は、要素を削除できるかどうかの判定には使用されない。

図４は、受け取られたメッセージ中でのビジネスデータ要素の使用を追跡するプロセス４００の流れ図である。電子ビジネスメッセージが、変換モジュールで受け取られるか、あるいは送信コンピュータ（例えば図１の第１のコンピュータ１１０）からまたは受信コンピュータ（例えば図１の第２のコンピュータ１２０）でメッセージを送信もしくは受信するプロセス中に受け取られる（４０５）。受け取られたメッセージは解釈され、統計を更新するためのビジネスデータ要素が、特定の通信スキーマに関するビジネスデータ要素のセットから選択される（４１０）。ビジネスデータ要素のインスタンスがメッセージ中に存在するかどうか判定される（４１５）。存在しない場合は、この特定の通信スキーマについてまだチェックされていない追加のビジネスデータ要素があるかどうか判定される（４３５）。チェックすべき追加のデータ要素がある場合は、プロセス４００は新しいビジネスデータ要素を選択する（４１０）。

ビジネスデータ要素のインスタンスがメッセージ中に現れる場合は、ビジネスデータ要素に対応するカウンタがインクリメントされる（４２０）。最終使用日を示すデータが、現在のメッセージの日付を反映するように更新され（４２５）、メッセージ名（例えばメッセージタイプを記述する名前）が、ビジネスデータ要素に関連する使用情報に追加される（４３０）。この特定の通信スキーマについてまだチェックされていない追加のビジネスデータ要素があるかどうか判定される（４３５）。ある場合は、プロセス４００は新しいビジネスデータ要素を選択する（４１０）。そうでない場合は、プロセス４００は終了する（４４０）。

図５は、通信スキーマ中のビジネスデータ要素に関係する統計およびその他の情報を検討するプロセス５００の流れ図である。（例えば図３の「ｃｏｕｎｔｉｎｇ ｄｕｒａｔｉｏｎ」属性３４０で定義される）１つまたは複数のビジネスデータ要素のインスタンスをカウントする期間が経過すると、通信スキーマからのビジネスデータ要素が、関連する統計を検討するために選択される（５０５）。選択されたビジネスデータ要素に対応するインスタンスカウンタが、そのビジネスデータ要素に対する事前定義済みしきい値未満であるかどうかが判定される（５１０）。そうでない場合は、このビジネスデータ要素は、通信スキーマ中で維持されることが保証されるほど十分に頻繁に使用されていると見なすことができる。したがって、このビジネスデータ要素に対するカウンタはリセットされて（５２５）、新しいインスタンスカウント期間が開始し、統計をチェックする必要のある追加の要素がまだあるかどうか判定される（５３５）。

選択されたビジネスデータ要素に対応するインスタンスカウンタが、そのビジネスデータ要素に対する事前定義済みしきい値未満の場合は、ユーザは通知を受け、このビジネスデータ要素に関係する統計および／またはその他の情報がユーザに提示される（５１５）。例えば、カウント値、最終使用日、およびこのビジネスデータ要素が現れたメッセージの名前をユーザに提示することができる。場合によっては、異なるしきい値に対応する複数の異なるステータスレベルを用いて、特定のビジネスデータ要素を削除する緊急性のレベルを示すことができる。例えば、ビジネスデータ要素の使用が最低しきい値よりもかなり低い場合は、図１１（ｂ）の使用傾向「Ｘ」６３２Ｄなどの使用傾向記号により、この要素が削除候補である可能性がより高いことを示すことができる。ユーザがこの要素を削除すると決定した場合（５２０）、この要素は通信スキーマから除去される（５３０）。そうでない場合は、このビジネスデータ要素に対するカウンタはリセットされて（５２５）、新しいインスタンスカウント期間が開始する。要素が削除されるかまたはカウンタがリセットされると、統計をチェックする必要のある追加の要素がまだあるかどうか判定される（５３５）。ある場合は、別のビジネスデータ要素が選択され（５０５）、プロセス５００が繰り返される。そうでない場合は、プロセス５００は終了する（５４０）。

述べた実施形態、および本明細書に述べたすべての機能動作は、デジタル電子回路中で実現することができ、あるいは本明細書に開示した構造的手段およびその構造的均等物を含めたコンピュータソフトウェア、ファームウェア、またはハードウェア中で実現することができ、あるいはこれらの組合せで実現することができる。これらの実施形態は、（例えばプログラム可能プロセッサ、コンピュータ、または複数のコンピュータ等の）データ処理装置によって実行されるように、あるいはこのデータ処理装置の動作を制御するために、１つまたは複数のコンピュータプログラムとして、すなわち（例えば機械可読記憶デバイスや伝搬信号などの）情報キャリア中に有形に組み入れられた１つまたは複数のコンピュータプログラムとして、実現することができる。コンピュータプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、またはコードとしても知られる）は、コンパイルされる言語や解釈される言語を含めて任意の形のプログラム言語で書くことができ、スタンドアロンプログラムやモジュール、コンポーネント、サブルーチン、またはコンピュータ環境で使用するのに適したその他のユニットを含めて、任意の形で展開することができる。１つのコンピュータプログラムが１つのファイルに対応するとは限らない。１つのプログラムを、他のプログラムまたはデータを保持するファイルの一部に記憶することもでき、当該プログラムのために確保された単一のファイルに記憶することもでき、複数の連係ファイル（例えば１つまたは複数のモジュール、サブプログラム、またはコード部分を記憶するファイル）に記憶することもできる。コンピュータプログラムは、１台のコンピュータ上で、あるいは１箇所にあるかまたは複数の場所に分散されて通信ネットワークで相互接続された複数のコンピュータ上で実行されるように展開することができる。

述べた実施形態の方法ステップを含めて、本明細書に述べたプロセスおよび論理フローは、１つまたは複数のプログラム可能プロセッサが１つまたは複数のコンピュータプログラムを実行して、入力データに作用して出力を生成することで実施形態の機能を実施することによって、実施することができる。プロセスおよび論理フローはまた、例えばＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）やＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）などの専用論理回路によって実施することができ、述べた実施形態の装置は、このような専用論理回路として実現することができる。

コンピュータプログラムの実行に適したプロセッサには、例として、汎用と専用の両方のマイクロプロセッサ、および任意の種類のデジタルコンピュータの任意の１つまたは複数のプロセッサが含まれる。一般にプロセッサは、読取り専用メモリまたはランダムアクセスメモリあるいはこの両方から命令およびデータを受け取ることになる。コンピュータの主要な要素は、命令を実行するためのプロセッサと、命令およびデータを記憶するための１つまたは複数のメモリデバイスである。一般にコンピュータはまた、データを記憶するための１つまたは複数の大容量記憶デバイス（例えば磁気、光磁気ディスク、または光ディスク）を備えるか、あるいはこのような大容量記憶デバイスとの間でデータを受信または送信するように動作可能に結合されることになる。コンピュータプログラム命令およびデータを組み入れるのに適した情報キャリアには、すべての形の不揮発性メモリが含まれ、例としてこれらには、半導体メモリデバイス（例えばＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリデバイス）、磁気ディスク（例えば内蔵ハードディスクや取り外し可能ディスク）、光磁気ディスク、およびＣＤ ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭディスクが含まれる。プロセッサおよびメモリは、専用論理回路によって補うことができ、あるいは専用論理回路に組み込むことができる。

ユーザとの対話を可能にするために、各実施形態は、ユーザに情報を表示するための表示デバイス（例えばＣＲＴ（陰極線管）やＬＣＤ（液晶表示）モニタ）と、ユーザがコンピュータに入力を提供できるためのキーボードおよびポインティングデバイス（例えばマウスやトラックボール）とを有するコンピュータ上で実現することができる。その他の種類のデバイスを使用してユーザとの対話を可能にすることもできる。例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、任意の形の感覚フィードバック（例えば視覚フィードバック、聴覚フィードバック、または触覚フィードバック）とすることができ、ユーザからの入力は、音響、音声、または触覚入力を含めて、任意の形で受け取ることができる。

各実施形態は、バックエンドコンポーネント（例えばデータサーバ）、またはミドルウェアコンポーネント（例えばアプリケーションサーバ）、またはフロントエンドコンポーネント（例えばユーザが前述の実施形態の一実装形態と対話できるためのグラフィカルユーザインターフェースもしくはウェブブラウザを有するクライアントコンピュータ）を備えるコンピューティングシステム中で、あるいはこのようなバックエンド、ミドルウェア、またはフロントエンドコンポーネントの任意の組合せを備えるコンピューティングシステム中で実現することができる。システムの各コンポーネントは、任意の形または媒体のデジタルデータ通信、例えば通信ネットワークによって、相互接続することができる。通信ネットワークの例には、ローカルエリアネットワーク（「ＬＡＮ」）およびワイドエリアネットワーク（「ＷＡＮ」）（例えばインターネット）が含まれる。

コンピューティングシステムは、クライアントとサーバを含むことができる。クライアントとサーバは、一般に相互に離れており、通常は通信ネットワークを介して対話する。クライアントとサーバの関係は、それぞれのコンピュータ上で実行され相互に対してクライアントサーバ関係を有するコンピュータプログラムによって生じる。

特定の実施形態について述べたが、その他の実施形態を実現することもでき、それらも特許請求の範囲内である。例えば、動作は異なる順序で実施してもよく、それでもなお望ましい結果を達成する。一例として、図４に示したプロセスは、望ましい結果を達成するために図示の特定の順序または一連の順序を必要とするわけではない（例えば動作４２０、４２５、および４３０は異なる順序で実施してもよい）。実装形態によっては、マルチタスキングおよび並列の処理が好ましい場合もある。その他の実施形態も特許請求の範囲内である。

１つまたは複数のビジネス通信スキーマを使用して電子ビジネスを行うためのシステムのブロック図である。 中間通信スキーマ中の例示的なビジネスデータ要素に対するカウンタを示す図である。 通信スキーマのサンプルＸＭＬ定義からの抜粋の図である。 受信されたメッセージ中でのビジネスデータ要素の使用を追跡するプロセスの流れ図である。 通信スキーマ中のビジネスデータ要素に関係する統計および情報を検討するプロセスの流れ図である。 一実装形態による、データ要素の使用傾向を生成するためのシステムのブロック図である。 図６に示したシステムの実装形態による、使用傾向を生成する方法の流れ図である。 中間電子文書およびスキーマからのＸＭＬの抜粋を示す図である。 期間および対応するカウンタ値を含むテーブルの図である。 いくつかのデータ要素および関連する使用傾向を概略的に表す図である。 一実装形態による、システムによって生成されるＧＵＩ（グラフィックユーザインターフェース）を示す図である。 傾向分析で使用される平滑化手順関数のグラフである。 傾向分析で使用される平滑化手順関数のグラフである。

符号の説明

１００ システム
１１５ ネットワーク
１１０ 第１のコンピュータ
１０５ 第１のモニタ
１２０ 第２のコンピュータ
１２５ 第２のモニタ
１３０ データ記憶デバイス
１３５ 第１のスキーマリポジトリ
１４０ データ記憶デバイス
１４５ 第２のスキーマリポジトリ
１５０ 中間コンピュータ
１５５ 記憶デバイス
１６０ 中間スキーマリポジトリ
１６５ 変換インフラストラクチャ
１７０ 記憶デバイス
１７５ 統計データベース

Claims (20)

1. 情報キャリアに有形に組み入れられ、電子文書中で使用されるデータ要素を追跡するための動作を命令実行時にコンピュータに実施させる命令を備えたコンピュータプログラムであって、前記動作は、
   １つまたは複数のデータ要素を含む第１の電子文書中でデータ要素のインスタンスを識別すること、
   前記データ要素の識別に基づいて記憶済み情報を修正すること、
   ある期間中にデータ要素が使用される回数を指定する前記記憶済み情報を定期的に取り出すこと、
   前記情報に計算プロセスを適用して前記データ要素の使用傾向を決定すること、および、
   前記データ要素の識別子と前記使用傾向とを示す視覚表示を表示デバイス上に提供することを含むことを特徴とするコンピュータプログラム。
2. 前記動作はさらに、前記使用傾向を用いて前記第１の電子文書中の前記データ要素を中間文書中のデータ要素にマッピングすることを含むことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータプログラム。
3. 前記動作はさらに、前記中間文書中の前記データ要素を第２の電子文書中のデータ要素にマッピングすることを含むことを特徴とする請求項２に記載のコンピュータプログラム。
4. 前記記憶済み情報は前記データ要素に関連する定義を含むスキーマに記憶されたことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータプログラム。
5. 前記動作はさらに、前記データ要素の前記使用傾向に基づいて前記定義を削除または修正することを含むことを特徴とする請求項４に記載のコンピュータプログラム。
6. 前記動作はさらに、前記データ要素の前記使用傾向に基づいて前記定義を削除または修正するよう勧める勧告を生成することを特徴とする請求項４に記載のコンピュータプログラム。
7. 前記動作はさらに、前記スキーマに関する改訂された定義を受け取ることを含むことを特徴とする請求項４に記載のコンピュータプログラム。
8. 前記定期的に取り出すことは、前記取り出された記憶済み情報を、前の期間中に前記データ要素が使用された回数を指定する以前取り出された記憶済み情報と集約することを含むことを特徴とする請求項４に記載のコンピュータプログラム。
9. 前記定期的に取り出すことはさらに、前記記憶済み情報をリセットすることを含むことを特徴とする請求項８に記載のコンピュータプログラム。
10. 前記計算プロセスは前記情報を時系列モデルに従って整理することを含むことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータプログラム。
11. 前記時系列モデルは、平滑傾向成分、周期的傾向成分、季節的傾向成分、不規則傾向成分からなるグループから選択された成分を含むことを特徴とする請求項１０に記載のコンピュータプログラム。
12. 前記表示される使用傾向は１つの成分を含むことを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータプログラム。
13. 前記計算プロセスはさらに、前記時系列モデルに統計的平滑化手順を適用することを含むことを特徴とする請求項１０に記載のコンピュータプログラム。
14. 前記平滑化手順は、線形回帰計算、指数平滑法計算、またはこの両方を含むことを特徴とする請求項１３に記載のコンピュータプログラム。
15. 前記統計的平滑化手順は将来の傾向使用の推定値を生成することを特徴とする請求項１３に記載のコンピュータプログラム。
16. 前記データ要素の前記使用傾向は単一の記号として表示されることを特徴とする請求項１に記載のコンピュータプログラム。
17. 前記使用傾向は前記使用傾向の値に基づいて様々に図示されることを特徴とする請求項１６に記載のコンピュータプログラム。
18. 前記記号を選択すると使用傾向グラフが表示されることを特徴とする請求項１６に記載のコンピュータプログラム。
19. 前記使用傾向は、前記データ要素が所定時間にわたって使用されていないため前記要素を削除してよいことを示すことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータプログラム。
20. 情報キャリアに有形に組み入れられ、データ要素の使用データを追跡する方法を命令実行時にコンピュータに実施させる命令を備えたコンピュータプログラムであって、前記方法は、
    データ要素に関連する定義を有するスキーマを作成すること、
    ある期間中に各データ要素が使用される回数を指定する記憶済み情報を定期的に取り出すこと、
    前記情報に計算プロセスを適用して各データ要素の使用傾向を決定すること、
    前記データ要素の識別子と前記データ要素に関連する使用傾向とを示す視覚表示を表示デバイス上に提供すること、および、
    改訂されたスキーマ定義を受け取ることを含むことを特徴とするコンピュータプログラム。

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