JP2019028917A - 分析装置及び分析方法 - Google Patents

Abstract

【課題】文書を複数回にわたって修正する場合の作業効率を向上させる。【解決手段】抽出部１３２は、第１の文書に対して文書校正ツールによって指摘された第１の指摘事項と、第１の文書よりも古い文書である第２の文書に対して文書校正ツールによって指摘された第２の指摘事項と、第１の文書及び第２の文書の間の差分と、を抽出する。また、分類部１３３は、第１の指摘事項のうち、指摘箇所が第２の指摘事項のいずれかの指摘箇所に対応し、かつ、指摘箇所に差分が存在しない指摘事項を、継続中の指摘事項に分類する。【選択図】図１

Description

本発明は、分析装置及び分析方法に関する。

ソフトウェア開発の分野では、要件定義書や基本設計書等の開発文書のレビュー作業に多大な稼働がかかっている。このようなレビュー作業にかかる稼働の削減を目的としたさまざまな文書校正ツールが知られている。文書校正ツールとしては、例えば、文章を執筆中に誤字等を指摘するものや、校正する際に指摘事項を一括で提示するものが知られている。

特開２０１０−２８７１５４号公報 特開２００６−３３８６８２号公報 特開平０７−０２８８１４号公報 特開平１１−１３４３３７号公報

しかしながら、従来の技術には、文書を複数回にわたって修正する場合の作業効率を低下させる場合があるという問題がある。例えば、校正者が、従来の文書校正ツールによって指摘された指摘事項に対する修正を不要と判断し、当該指摘事項に対する修正を行うことなく当該文書のファイル名を変更して保存した後、当該保存した文書に対して文書校正ツールがさらに使用されると、校正者によって修正が不要と判断された指摘事項が再度表示される場合がある。このとき、校正者は、指摘事項が表示されるたびに修正の要否を判断することになり、特に文書に対して複数回の校正作業を行う場合、作業が非効率になる。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の分析装置は、第１の文書に対して文書校正ツールによって指摘された第１の指摘事項と、前記第１の文書よりも古い文書である第２の文書に対して前記文書校正ツールによって指摘された第２の指摘事項と、前記第１の文書及び前記第２の文書の間の差分と、を抽出する抽出部と、前記第１の指摘事項のうち、指摘箇所が前記第２の指摘事項のいずれかの指摘箇所に対応し、かつ、指摘箇所に前記差分が存在しない指摘事項を、継続中の指摘事項に分類する分類部と、を有することを特徴とする。

本発明によれば、文書を複数回にわたって修正する場合の作業効率を向上させることができる。

図１は、第１の実施形態に係る分析装置の構成の一例を示す図である。 図２は、第１の実施形態に係る文書情報のデータ構成の一例を示す図である。 図３は、第１の実施形態に係る指摘情報のデータ構成の一例を示す図である。 図４は、差分について説明するための図である。 図５は、指摘事項について説明するための図である。 図６は、継続中の指摘事項について説明するための図である。 図７は、指摘事項の表示制御について説明するための図である。 図８は、第１の実施形態に係る分析装置の処理の流れを示すフローチャートである。 図９は、分析プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

以下に、本願に係る分析装置及び分析方法及の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、本発明は、以下に説明する実施形態により限定されるものではない。まず、分析装置の各構成要素について説明し、その後、分析装置の処理の流れを説明する。

［第１の実施形態の構成］
まず、図１を用いて、第１の実施形態に係る分析装置の構成について説明する。図１は、第１の実施形態に係る分析装置の構成の一例を示す図である。図１に示すように、分析装置１０は、入出力部１１、記憶部１２及び制御部１３を有する。また、入出力部１１は、入力部１１１及び出力部１１２を有する。また、記憶部１２は、文書情報１２１及び指摘情報１２２を有する。また、制御部１３は、収集部１３１、抽出部１３２、分類部１３３、判定部１３４及び表示制御部１３５を有する。

入出力部１１は、データの入力及び出力を行う。入力部１１１は、ユーザからのデータの入力を受け付ける。入力部１１１は、例えば、マウスやキーボード等の入力装置である。出力部１１２は、画面の表示等により、データを出力する。出力部１１２は、例えば、ディスプレイ等の表示装置である。

記憶部１２は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光ディスク等の記憶装置である。なお、記憶部１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ、ＮＶＳＲＡＭ（Non Volatile Static Random Access Memory）等のデータを書き換え可能な半導体メモリであってもよい。記憶部１２は、分析装置１０で実行されるＯＳ（Operating System）や各種プログラムを記憶する。さらに、記憶部１２は、プログラムの実行で用いられる各種情報を記憶する。また、記憶部１２は、文書情報１２１及び指摘情報１２２を記憶する。

記憶部１２は、文書ファイルに関する情報を文書情報１２１として記憶する。文書ファイルは、例えば、ソフトウェア開発において作成される要件定義書や基本設計書等の開発文書のファイルである。また、例えば、文書ファイルは、ファイル名にｒ１、ｒ２、又は、０．８版、１．０版といった規則的な表記がされることでリビジョンが管理されている。

図２は、第１の実施形態に係る文書情報のデータ構成の一例を示す図である。図２に示すように、文書情報１２１には、文書ファイルのファイル名及びパスが含まれる。例えば、図２には、「仕様書ｒ３」というファイル名の文書ファイルが「C:\userdoc\…」というパスに保存されていることを示している。また、文書情報１２１は、文書ファイルのパスではなく、文書ファイルのデータ自体を含んでいてもよい。

記憶部１２は、文書校正ルールによる文書ファイルに対する指摘に関する情報を指摘情報１２２として記憶する。ここで、文書校正ツールは、所定のルールに従って、文書ファイルの各箇所の記載内容が指摘の対象であるか否かを判定するものである。例えば、文書校正ツールは、文書ファイルの文書の行ごとに判定を行う。

図３は、第１の実施形態に係る指摘情報のデータ構成の一例を示す図である。図３に示すように、指摘情報１２２には、指摘事項ごとの、ファイル名、位置情報、分類、及び継続回数が含まれる。ファイル名は、文書校正ツールによる指摘事項が存在する文書ファイルのファイル名である。位置情報は、文書ファイル中の、文書校正ツールによる指摘事項の指摘箇所の位置を示す情報である。分類は、指摘事項が、分類部１３３によって「新規」又は「継続」のいずれに分類されたかを示す情報である。継続回数は、指摘事項が「継続」に分類された回数を示す情報である。なお、以降の説明では、指摘情報１２２の指摘事項「ｘ−ｘ」を、指摘ｘ−ｘのように表記する。例えば、指摘事項「３−１」を、指摘３−１と表記する。

例えば、図３には、指摘３−１は、文書ファイル「仕様書ｒ３」の位置「Ｐ１Ｌ１」に対してされた指摘であり、「継続」に２回分類されたことが示されている。なお、指摘情報１２２の継続回数、及び分類部１３３の処理については後述する。

制御部１３は、分析装置１０全体を制御する。制御部１３は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等の電子回路や、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路である。また、制御部１３は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、内部メモリを用いて各処理を実行する。また、制御部１３は、各種のプログラムが動作することにより各種の処理部として機能する。例えば、制御部１３は、収集部１３１、抽出部１３２、分類部１３３、判定部１３４及び表示制御部１３５を有する。

収集部１３１は、文書情報１２１を参照し文書ファイルを収集する。例えば、収集部１３１は、文書情報１２１のパスに示される記憶領域に保存された文書ファイルの中から、ファイル名の数字部分以外が共通している文書ファイルを収集する。例えば、収集部１３１は、ファイル名の数字部分以外が共通している文書ファイルとして、文書ファイル「仕様書ｒ３」及び文書ファイル「仕様書ｒ４」を収集する。

抽出部１３２は、第１の文書に対して文書校正ツールによって指摘された第１の指摘事項と、第１の文書よりも古い文書である第２の文書に対して文書校正ツールによって指摘された第２の指摘事項と、第１の文書及び第２の文書の間の差分と、を抽出する。ここで、第１の文書を文書ファイル「仕様書ｒ４」の文書とする。また、第２の文書を文書ファイル「仕様書ｒ３」の文書とする。

図４は、差分について説明するための図である。図４に示すように、文書ファイル「仕様書ｒ３」の文書の２行目の「ＦＦＦＦＦＦＦＦ」は、新しいリビジョンの文書ファイル「仕様書ｒ４」の文書では「ＬＬＬＬＬＬＬＬＬＬＬＬ」に更新されている。抽出部１３２は、このようにリビジョン間で更新が行われた箇所を差分として抽出する。

図５は、指摘事項について説明するための図である。図５に示すように、文書ファイル「仕様書ｒ３」及び文書ファイル「仕様書ｒ４」には、文書校正ツールによる指摘が含まれている。図５の例では、抽出部１３２は、文書ファイル「仕様書ｒ４」から、第１の指摘事項として、指摘４−１、指摘４−２、指摘４−３、指摘４−４、及び指摘４−５を抽出する。また、抽出部１３２は、文書ファイル「仕様書ｒ３」から、第２の指摘事項として、指摘３−１、指摘３−２、指摘３−３、及び指摘３−４を抽出する。

また、抽出部１３２は、所定の文書の複数のリビジョンを新しい順に順次選択し、リビジョンを選択するたびに、選択したリビジョンに対応する文書を第１の文書とし、複数のリビジョンのうち当該選択したリビジョンの次に新しいリビジョンの文書を第２の文書とし、第１の指摘事項と第２の指摘事項と差分とを抽出する。このとき、抽出部１３２は、収集部１３１によって収集された文書ファイルのファイル名の数字部分が示す数値をリビジョンとみなし、当該数値を大きい順に順次選択することができる。

例えば、抽出部１３２は、文書ファイル「仕様書ｒ４」、文書ファイル「仕様書ｒ３」、文書ファイル「仕様書ｒ２」、及び文書ファイル「仕様書ｒ１」が存在する場合、リビジョンとして４、３、２、１を順次選択することができる。また、抽出部１３２は、リビジョンとして４を選択した場合、第１の文書を文書ファイル「仕様書ｒ４」の文書とし、第２の文書を文書ファイル「仕様書ｒ３」の文書とする。また、抽出部１３２は、リビジョンとして２を選択した場合、第１の文書を文書ファイル「仕様書ｒ２」の文書とし、第２の文書を文書ファイル「仕様書ｒ１」の文書とする。

分類部１３３は、第１の指摘事項のうち、指摘箇所が第２の指摘事項のいずれかの指摘箇所に対応し、かつ、指摘箇所に差分が存在しない指摘事項を、継続中の指摘事項に分類する。また、分類部１３３は、継続中の指摘事項に分類されない指摘事項を新規の指摘事項に分類する。分類部１３３は、各指摘事項の分類結果を指摘情報１２２として記憶部１２に格納する。

図６は、継続中の指摘事項について説明するための図である。図６に示すように、文書ファイル「仕様書ｒ４」における指摘４−１の指摘箇所、及び文書ファイル「仕様書ｒ３」における指摘３−１の指摘箇所は、いずれも「Ｐ１Ｌ１」である。このため、第１の指摘事項の１つである指摘４−１は、第２の指摘事項の１つである指摘「３−１」に対応している。なお、「ＰｍＬｎ」は、指摘箇所がｍページ目のｎ行目であることを示している。例えば、「Ｐ１Ｌ１」は、指摘箇所が１ページ目の１行目であることを示している。

また、図６に示すように、指摘４−１の指摘箇所及び指摘３−１の指摘箇所は、いずれも「ＥＥＥＥＥＥＥＥ」と記載されているため、差分が存在する箇所以外の箇所である。このため、分類部１３３は、指摘４−１を、継続中の指摘事項に分類する。この結果、図３に示すように、分類部１３３は、指摘情報１２２における指摘４−１の分類を「継続」とする。また、例えば、指摘４−２は継続中の指摘事項に分類されないため、分類部１３３は、指摘４−２の分類を「新規」とする。

また、分類部１３３は、新規の指摘事項の継続回数を０とする。ここで、分類部１３３は、分類を「継続」とする場合、対応する古いリビジョンにおける指摘事項の継続回数に１を加えた数を継続回数とする。例えば、指摘４−１は指摘３−１に対応しており、指摘３−１の継続回数は２であるため、分類部１３３は、指摘４−１の継続回数を３とする。また、例えば、指摘４−５は指摘３−４に対応しており、指摘３−４の継続回数は０であるため、分類部１３３は、指摘４−５の継続回数を１とする。

また、抽出部１３２が複数のリビジョンを順次選択する場合、分類部１３３は、抽出部１３２によって第１の指摘事項と第２の指摘事項と差分との抽出が行われるたびに、第１の指摘事項を分類する。

判定部１３４は、指摘情報１２２の継続回数を参照し、各指摘事項が抑制対象指摘事項であるか否かを判定する。抑制対象指摘事項とは、継続中の指摘事項に分類された回数が所定数を超えた指摘事項である。例えば、判定部１３４は、継続回数が１以上である指摘事項を抑制対象指摘事項と判定する。

表示制御部１３５は、分類部１３３によって継続中の指摘事項に分類された回数が所定数を超えた指摘事項である抑制対象指摘事項の、複数のリビジョンのうちの最新のリビジョンの文書における表示形式を、抑制対象指摘事項以外の指摘事項と異なる表示形式に制御する。なお、表示制御部１３５は、例えばディスプレイである出力部１１２の表示を制御する。

ここで、図３の例では、指摘４−１の継続回数は３である。また、指摘４−２の継続回数及び指摘４−４の継続回数はいずれも０である。また、指摘４−３の継続回数及び指摘４−５の継続回数はいずれも１である。このとき、図７に示すように、例えば、表示制御部１３５は、指摘４−１の表示形式を非表示とし、指摘４−３の表示形式及び指摘４−５の表示形式を色変更とする。図７は、指摘事項の表示制御について説明するための図である。なお、表示制御部１３５は、非表示や色変更に限られず、任意の方法で表示形式の制御を行うことができる。

［第１の実施形態の処理］
図８を用いて、分析装置１０の処理の流れについて説明する。図８は、第１の実施形態に係る分析装置の処理の流れを示すフローチャートである。図８に示すように、まず、収集部１３１は、各リビジョンの文書を収集する（ステップＳ１０１）。次に、抽出部１３２は、収集した文書から指摘事項及び指摘事項の位置情報を抽出する（ステップＳ１０２）。

ここで、分類部１３３は、未選択の文書のうちリビジョンが最新の文書を選択する（ステップＳ１０３）。なお、未選択の文書とは、ステップＳ１０１で収集された文書のうち、ステップＳ１０３で選択されていない文書である。つまり、ステップＳ１０１の時点においては、収集された全ての文書は未選択の文書である。そして、未選択の文書のうち、ステップＳ１０３において選択された文書は選択済みの文書となる。

そして、分類部１３３は、未選択の指摘事項を選択し（ステップＳ１０４）、選択した指摘事項に対応する差分が存在する場合（ステップＳ１０５、Ｙｅｓ）、選択した指摘事項を「新規」に分類し（ステップＳ１０６）、選択した指摘事項に対応する差分が存在しない場合（ステップＳ１０５、Ｎｏ）、選択した指摘事項を「継続」に分類する（ステップＳ１０７）。なお、未選択の指摘事項とは、ステップＳ１０３で選択された文書の指摘事項うち、ステップＳ１０４で選択されていない文書である。つまり、ステップＳ１０３の時点においては、選択された文書の指摘事項は全て未選択の指摘事項である。そして、未選択の指摘事項のうち、ステップＳ１０４において選択された指摘事項は選択済みの指摘事項となる。

未選択の指摘事項が存在する場合（ステップＳ１０８、Ｙｅｓ）、分類部１３３は、未選択の指摘事項をさらに選択し（ステップＳ１０４）処理を繰り返す。また、未選択の指摘事項が存在しない場合（ステップＳ１０８、Ｎｏ）、分類部１３３は、次の処理に進む。ここで、未選択の文書が存在し、かつ繰り返しが所定の回数以下である場合（ステップＳ１０９、Ｙｅｓ）、分類部１３３は、未選択の文書をさらに選択し（ステップＳ１０３）、処理を繰り返す。また、未選択の文書が存在しない場合（ステップＳ１０９、Ｎｏ）、表示制御部１３５は、継続中に分類された回数が所定数以上である指摘事項の表示を抑制する（ステップＳ１１０）。

［第１の実施形態の効果］
抽出部１３２は、第１の文書に対して文書校正ツールによって指摘された第１の指摘事項と、第１の文書よりも古い文書である第２の文書に対して文書校正ツールによって指摘された第２の指摘事項と、第１の文書及び第２の文書の間の差分と、を抽出する。また、分類部１３３は、第１の指摘事項のうち、指摘箇所が第２の指摘事項のいずれかの指摘箇所に対応し、かつ、指摘箇所に差分が存在しない指摘事項を、継続中の指摘事項に分類する。このように、本実施形態の分析装置１０は、文書校正ツールによって古いリビジョンで指摘され、かつ修正が行われなかった指摘事項と、新しいリビジョンで新たに指摘された指摘事項とを分類することができる。このため、本実施形態によれば、校正者は分析装置１０による分類結果を基に修正の要否及び優先度の判断ができるため、文書を複数回にわたって修正する場合の校正精度及び作業効率が向上する。

抽出部１３２は、所定の文書の複数のリビジョンを新しい順に順次選択し、リビジョンを選択するたびに、選択したリビジョンに対応する文書を第１の文書とし、複数のリビジョンのうち当該選択したリビジョンの次に新しいリビジョンの文書を第２の文書とし、第１の指摘事項と第２の指摘事項と差分とを抽出することができる。この場合、分類部１３３は、抽出部１３２によって第１の指摘事項と第２の指摘事項と差分との抽出が行われるたびに、第１の指摘事項を分類する。これにより、本実施形態によれば、リビジョンの数が増加した場合であっても指摘事項の分析を行うことができる。

表示制御部１３５は、分類部１３３によって継続中の指摘事項に分類された回数が所定数を超えた指摘事項である抑制対象指摘事項の、複数のリビジョンのうちの最新のリビジョンの文書における表示形式を、抑制対象指摘事項以外の指摘事項と異なる表示形式に制御する。これにより、校正者は、画面表示等を見て指摘事項の修正の要否及び優先度の判断を直感的に行うことができるようになる。

収集部１３１は、所定の記憶領域に保存された文書ファイルの中から、ファイル名の数字部分以外が共通している文書ファイルを収集する。この場合、抽出部１３２は、収集部１３１によって収集された文書ファイルのファイル名の数字部分が示す数値をリビジョンとみなし、当該数値を大きい順に順次選択する。これにより、本実施形態によれば、リビジョンの数が増加した場合であっても、文書ファイルの収集から指摘事項の分析までの一連の処理を自動化することができる。

［システム構成等］
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示のように構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行われる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、ＣＰＵ及び当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

また、本実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

［プログラム］
一実施形態として、分析装置１０は、パッケージソフトウェアやオンラインソフトウェアとして上記の分析を実行する分析プログラムを所望のコンピュータにインストールさせることによって実装できる。例えば、上記の分析プログラムを情報処理装置に実行させることにより、情報処理装置を分析装置１０として機能させることができる。ここで言う情報処理装置には、デスクトップ型又はノート型のパーソナルコンピュータが含まれる。また、その他にも、情報処理装置にはスマートフォン、携帯電話機やＰＨＳ（Personal Handyphone System）等の移動体通信端末、さらには、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等のスレート端末等がその範疇に含まれる。

また、分析装置１０は、ユーザが使用する端末装置をクライアントとし、当該クライアントに上記の分析に関するサービスを提供する分析サーバ装置として実装することもできる。例えば、分析サーバ装置は、文書校正ツールによって指摘が行われた複数のリビジョンの文書ファイルを入力とし、指摘事項の表示を抑制した最新リビジョンの文書を出力とする分析サービスを提供するサーバ装置として実装される。この場合、分析サーバ装置は、Ｗｅｂサーバとして実装することとしてもよいし、アウトソーシングによって上記の分析に関するサービスを提供するクラウドとして実装することとしてもかまわない。

図９は、分析プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。コンピュータ１０００は、例えば、メモリ１０１０、ＣＰＵ１０２０を有する。また、コンピュータ１０００は、ハードディスクドライブインタフェース１０３０、ディスクドライブインタフェース１０４０、シリアルポートインタフェース１０５０、ビデオアダプタ１０６０、ネットワークインタフェース１０７０を有する。これらの各部は、バス１０８０によって接続される。

メモリ１０１０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０１１及びＲＡＭ１０１２を含む。ＲＯＭ１０１１は、例えば、ＢＩＯＳ（Basic Input Output System）等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース１０３０は、ハードディスクドライブ１０９０に接続される。ディスクドライブインタフェース１０４０は、ディスクドライブ１１００に接続される。例えば磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が、ディスクドライブ１１００に挿入される。シリアルポートインタフェース１０５０は、例えばマウス１１１０、キーボード１１２０に接続される。ビデオアダプタ１０６０は、例えばディスプレイ１１３０に接続される。

ハードディスクドライブ１０９０は、例えば、ＯＳ１０９１、アプリケーションプログラム１０９２、プログラムモジュール１０９３、プログラムデータ１０９４を記憶する。すなわち、分析装置１０の各処理を規定するプログラムは、コンピュータにより実行可能なコードが記述されたプログラムモジュール１０９３として実装される。プログラムモジュール１０９３は、例えばハードディスクドライブ１０９０に記憶される。例えば、分析装置１０における機能構成と同様の処理を実行するためのプログラムモジュール１０９３が、ハードディスクドライブ１０９０に記憶される。なお、ハードディスクドライブ１０９０は、ＳＳＤにより代替されてもよい。

また、上述した実施形態の処理で用いられる設定データは、プログラムデータ１０９４として、例えばメモリ１０１０やハードディスクドライブ１０９０に記憶される。そして、ＣＰＵ１０２０が、メモリ１０１０やハードディスクドライブ１０９０に記憶されたプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４を必要に応じてＲＡＭ１０１２に読み出して実行する。

なお、プログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ハードディスクドライブ１０９０に記憶される場合に限らず、例えば着脱可能な記憶媒体に記憶され、ディスクドライブ１１００等を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。あるいは、プログラムモジュール１０９３及びプログラムデータ１０９４は、ネットワーク（ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等）を介して接続された他のコンピュータに記憶されてもよい。そして、プログラムモジュール１０９３及びプログラムデータ１０９４は、他のコンピュータから、ネットワークインタフェース１０７０を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。

１０ 分析装置
１１ 入出力部
１２ 記憶部
１３ 制御部
１１１ 入力部
１１２ 出力部
１２１ 文書情報
１２２ 指摘情報
１３１ 収集部
１３２ 抽出部
１３３ 分類部
１３４ 判定部
１３５ 表示制御部

Claims (5)

1. 第１の文書に対して文書校正ツールによって指摘された第１の指摘事項と、前記第１の文書よりも古い文書である第２の文書に対して前記文書校正ツールによって指摘された第２の指摘事項と、前記第１の文書及び前記第２の文書の間の差分と、を抽出する抽出部と、
   前記第１の指摘事項のうち、指摘箇所が前記第２の指摘事項のいずれかの指摘箇所に対応し、かつ、指摘箇所に前記差分が存在しない指摘事項を、継続中の指摘事項に分類する分類部と、
   を有することを特徴とする分析装置。
2. 前記抽出部は、所定の文書の複数のリビジョンを新しい順に順次選択し、リビジョンを選択するたびに、選択したリビジョンに対応する文書を第１の文書とし、前記複数のリビジョンのうち当該選択したリビジョンの次に新しいリビジョンの文書を第２の文書とし、前記第１の指摘事項と前記第２の指摘事項と前記差分とを抽出し、
   前記分類部は、前記抽出部によって前記第１の指摘事項と前記第２の指摘事項と前記差分との抽出が行われるたびに、前記第１の指摘事項を分類することを特徴とする請求項１に記載の分析装置。
3. 前記分類部によって前記継続中の指摘事項に分類された回数が所定数を超えた指摘事項である抑制対象指摘事項の、前記複数のリビジョンのうちの最新のリビジョンの文書における表示形式を、前記抑制対象指摘事項以外の指摘事項と異なる表示形式に制御する表示制御部をさらに有することを特徴とする請求項２に記載の分析装置。
4. 所定の記憶領域に保存された文書ファイルの中から、ファイル名の数字部分以外が共通している文書ファイルを収集する収集部をさらに有し、
   前記抽出部は、前記収集部によって収集された文書ファイルのファイル名の数字部分が示す数値をリビジョンとみなし、当該数値を大きい順に順次選択することを特徴とする請求項２に記載の分析装置。
5. コンピュータによって実行される分析方法であって、
   第１の文書に対して文書校正ツールによって指摘された第１の指摘事項と、前記第１の文書よりも古い文書である第２の文書に対して前記文書校正ツールによって指摘された第２の指摘事項と、前記第１の文書及び前記第２の文書の間の差分と、を抽出する抽出工程と、
   前記第１の指摘事項のうち、指摘箇所が前記第２の指摘事項のいずれかの指摘箇所に対応し、かつ、指摘箇所に前記差分が存在しない指摘事項を、継続中の指摘事項に分類する分類工程と、
   を含んだことを特徴とする分析方法。

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