JP2021076951A - 機能モデル生成装置、機能モデル生成プログラム、および、機能モデル生成方法 - Google Patents

Abstract

【課題】自然言語で記述された文書の不備または不整合を早期に発見可能な機能モデルを生成することができる機能モデル生成装置を提供する。【解決手段】文書に記述されている自然言語を解析し、因果関係付機能情報を生成する自然言語解析部と、因果関係付機能情報に基づき、リソース情報、イベント情報、および、関係情報を生成する機能要素抽出部と、リソース情報および関係情報に基づき、機能間でどのリソースの受け渡しが行われているかを解析し、リソース解析結果情報を生成するリソース解析部と、リソース解析結果情報、リソース情報、および、イベント情報に基づき、機能で実行されるイベントを解析し、イベント解析結果情報を生成するイベント解析部と、リソース解析結果情報、または、イベント解析結果情報に基づき、機能モデルを生成するモデル構築部を備えた。【選択図】図１

Description

この発明は、システムで用いられる、自然言語で記述された文書に基づき、文書で記述された仕様の不備等を検出するための機能モデルを生成する機能モデル生成装置、機能モデル生成プログラム、および、機能モデル生成方法に関する。

システム開発では、仕様を記述した仕様書を基にシステムが構築されている。このようなシステムの仕様書の多くは自然言語で記述されており、このような、自然言語で記述された仕様書の不備または不整合を検出する仕組みの構築が望まれている。
そこで、例えば、自然言語で記述された仕様書の不備または不整合を検出する仕組みとして、当該仕様書に基づいて生成された機能モデルを使用し、当該機能モデルの妥当性を確認することで、仕様書の不備または不整合を検出する仕組みが知られている。
自然言語で記述された文書から機能モデルを生成する技術は、例えば、特許文献１に開示されている。

特開２０１０−２５７４５２号公報

特許文献１に開示されているような技術に代表される、従来の機能モデル生成技術では、自然言語で記述された文書で定義されている、例えば、機能間のデータの受け渡し、および、各機能で実行される処理、を解析した結果を含む、一つの機能モデルを生成する。
そのため、例えば、システム開発において、従来の機能モデル生成技術で生成された機能モデルを使用して、仕様書の不備または不整合を確認しようとした場合、開発担当者等は、仕様書の不備または不整合が発生している箇所の特定に時間を要し、仕様書の不備または不整合が早期に発見されない可能性があるという課題があった。

この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、自然言語で記述された文書の不備または不整合を早期に発見可能な機能モデルを生成することができる機能モデル生成装置を提供することを目的とする。

この発明に係る機能モデル生成装置は、文書に記述されている自然言語を解析し、文書で定義されている機能が他の機能と受け渡しするリソース、および、当該文書で定義されている機能が実行するイベントを対応付けた因果関係付機能情報を生成する自然言語解析部と、自然言語解析部が生成した因果関係付機能情報に基づき、機能毎に、他の機能との間で受け渡しされるリソースに関する情報が定義されたリソース情報、機能毎に、実行されるイベント、および、イベントの実行に用いられる手段に関する情報が定義されたイベント情報、ならびに、機能間の関係を示す関係情報を生成する機能要素抽出部と、機能要素抽出部が生成したリソース情報および関係情報に基づき、機能間でどのリソースの受け渡しが行われているかを解析し、機能間で受け渡しされるリソースを定義したリソース解析結果情報を生成するリソース解析部と、リソース解析部が生成したリソース解析結果情報、ならびに、機能要素抽出部が生成したリソース情報およびイベント情報に基づき、機能で実行されるイベントを解析し、機能で実行されるイベントに関するイベント解析結果情報を生成するイベント解析部と、リソース解析部が生成したリソース解析結果情報、または、イベント解析部が生成したイベント解析結果情報に基づき、機能モデルを生成するモデル構築部を備えたものである。

この発明によれば、自然言語で記述された文書の不備または不整合を早期に発見可能な機能モデルを生成することができる。

実施の形態１に係る機能モデル生成装置の構成例を示す図である。 実施の形態１において、機能モデル生成装置が取得する機能仕様の一例を示す図である。 実施の形態１に係る機能モデル生成装置が備える機能要素解析部の詳細な構成例を示す図である。 実施の形態１において、より詳細に、自然言語解析部の構成例を示す図である。 実施の形態１において、機能説明文抽出部が抽出した機能説明文の一例を説明するための図である。 実施の形態１において、意味解析部が生成した意味解析情報のイメージの一例を説明するための図である。 実施の形態１において、構文解析部が生成した機能情報のイメージの一例を説明するための図である。 実施の形態１において、関係情報解析部が、機能情報に因果関係情報を付与した結果である、因果関係付機能情報のイメージの一例を説明するための図である。 実施の形態１において、より詳細に、機能要素抽出部の構成例を示す図である。 実施の形態１において、自然言語解析部が生成した因果関係付機能情報に基づいて機能リソース抽出部が生成した、リソース情報の内容の一例を説明するための図である。 実施の形態１において、自然言語解析部が生成した因果関係付機能情報に基づいてイベント抽出部が生成した、イベント情報の内容の一例を説明するための図である 実施の形態１において、関係情報抽出部が生成する関係情報の内容の一例を説明するための図である。 実施の形態１において、より詳細に、機能モデル生成部の構成例を示す図である。 実施の形態１において、リソース解析部が生成したリソース解析結果情報の内容のイメージの一例を説明するための図である。 実施の形態１において、より詳細に、イベント解析部の構成例を示す図である。 実施の形態１において、Ｉ／Ｆ解析部が生成したＩ／Ｆ解析結果情報の内容のイメージの一例を説明するための図である。 実施の形態１において、基本イベント解析部が生成した基本イベント解析結果情報の内容のイメージの一例を説明するための図である。 実施の形態１において、付属イベント解析部が生成した付属イベント解析結果情報の内容のイメージの一例を説明するための図である。 実施の形態１において、より詳細に、モデル構築部の構成例を示す図である。 実施の形態１に係る機能モデル生成装置の動作を説明するためのフローチャートである。 図２０のステップＳＴ２００１における、自然言語解析部の動作をより詳細に説明するためのフローチャートである。 図２０のステップＳＴ２００２における、機能要素抽出部の動作をより詳細に説明するためのフローチャートである。 図２０のステップＳＴ２００４における、イベント解析部の動作をより詳細に説明するためのフローチャートである。 図２０のステップＳＴ２００５における、モデル構築部の動作をより詳細に説明するためのフローチャートである。 図２５Ａ，図２５Ｂは、実施の形態１に係る機能モデル生成装置のハードウェア構成の一例を示す図である。

以下、この発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る機能モデル生成装置１の構成例を示す図である。
機能モデル生成装置１は、システム開発において、開発担当者等が、自然言語で記述された文書の不備または不整合を検出するための機能モデルを生成する。
機能モデル生成装置１は、機能仕様１０５を取得し、当該機能仕様１０５に基づき、機能モデルを生成する。機能仕様１０５は、システム開発において、開発担当者等が、システムの仕様を自然言語で記述した文書である。実施の形態１において、機能仕様１０５には、システムの仕様として、システムが有する「機能」、複数の「機能」間でのデータの受け渡し、および、「機能」が実行する処理等が定義されているものとする。システムが有する「機能」とは、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、Ｍｅｍｏｒｙ、Ｃｒｙｐｔｉｏｎ、Ｅｔｈｅｒｎｔ（登録商標。以下記載を省略する）、または、Ｂｕｓ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ ｕｎｉｔ等、システムを構成する構成部をいう。
図２は、実施の形態１において、機能モデル生成装置１が取得する機能仕様１０５の一例を示す図である。以下の説明では、一例として、機能モデル生成装置１は、図２に示す機能仕様１０５を取得するものとする。

機能モデル生成装置１は、データフローモデル８０５、Ｉ／Ｆイベントモデル８０６、基本イベントモデル８０７、および、形式仕様記述言語モデル８０８を、段階的に生成する。なお、図１では、データフローモデル８０５、Ｉ／Ｆイベントモデル８０６、基本イベントモデル８０７、および、形式仕様記述言語モデル８０８の図示は省略している。
データフローモデル８０５、Ｉ／Ｆイベントモデル８０６、基本イベントモデル８０７、および、形式仕様記述言語モデル８０８は、いずれも、機能仕様１０５の不備を検出するための機能モデルである。実施の形態１において、機能仕様１０５の「不備」とは、記述の不備のみならず、機能仕様１０５に記述されている内容の不整合、または、他の機能仕様１０５との間の不整合等も含む。
データフローモデル８０５、Ｉ／Ｆイベントモデル８０６、基本イベントモデル８０７、および、形式仕様記述言語モデル８０８の詳細については後述する。以下の説明において、データフローモデル８０５、Ｉ／Ｆイベントモデル８０６、基本イベントモデル８０７、および、形式仕様記述言語モデル８０８を、まとめて、単に「機能モデル」ともいう。

機能モデル生成装置１は、データフローモデル８０５、Ｉ／Ｆイベントモデル８０６、基本イベントモデル８０７、または、形式仕様記述言語モデル８０８を生成する過程で、機能モデルの妥当性を確認し、妥当性を確認した結果に関する情報（以下「妥当性確認結果情報」という。）を出力する。開発担当者等は、出力された妥当性確認結果情報を確認し、機能モデルが妥当でない場合は、確認結果を機能仕様１０５にフィードバックする。具体的には、開発担当者等は、確認結果に基づいて、機能仕様１０５の修正等を行う。

また、機能モデル生成装置１は、機能モデルを生成する段階で、機能仕様１０５に不備があると判断した場合、エラー情報を出力する。

図１に示すように、機能モデル生成装置１は、機能要素解析部１１、機能モデル生成部１２、および、確認部１３を備える。
機能要素解析部１１は、機能要素解析ルール２０３に従い、機能仕様１０５について、自然言語解析処理および機能要素抽出処理を行う。機能要素解析部１１は、機能仕様１０５について、自然言語解析処理および機能要素抽出処理を行った結果、生成した情報（以下「機能要素解析結果情報」という。）を、機能モデル生成部１２に出力する。自然言語解析処理および機能要素抽出処理の詳細については、後述する。
機能要素解析ルール２０３は、予め生成され、機能モデル生成装置１が参照可能な場所に記憶されている。機能要素解析ルール２０３には、後述の、自然言語解析ルール３０３および機能分類ルール３０５が含まれる。

図３は、実施の形態１に係る機能モデル生成装置１が備える機能要素解析部１１の詳細な構成例を示す図である。
図３に示すように、機能要素解析部１１は、自然言語解析部１１１および機能要素抽出部１１２を備える。
自然言語解析部１１１は、自然言語解析ルール３０３に従い、機能仕様１０５に記述されている自然言語を解析し、自然言語解析結果情報を生成する。自然言語解析結果情報には、意味解析情報、機能情報、および、因果関係付機能情報が含まれる。意味解析情報、機能情報、および、因果関係付機能情報の詳細については、後述する。
自然言語解析ルール３０３には、後述の、機能説明文抽出規則４０５、辞書４０６、および、文法４０７が含まれる。

ここで、図４は、実施の形態１において、より詳細に、自然言語解析部１１１の構成例を示す図である。
図４に示すように、自然言語解析部１１１は、機能説明文抽出部１１１１、意味解析部１１１２、構文解析部１１１３、および、関係情報解析部１１１４を備える。
機能説明文抽出部１１１１は、機能説明文抽出規則４０５に従って、機能仕様１０５から、機能説明文を抽出する。実施の形態１において、機能説明文とは、機能仕様１０５に記載されている各機能に対する説明文である。
例えば、実施の形態１では、機能説明文抽出規則４０５は、「機能仕様１０５から、句点で区切られている文を１文ごとに抽出する」ことであるとする。
実施の形態１では、機能モデル生成装置１は、図２に示す機能仕様１０５を取得することとしているので、機能説明文抽出部１１１１は、機能説明文抽出規則４０５に従い、図５に示すような機能説明文を抽出する。ここでは、機能説明文抽出部１１１１は、図２に示す機能仕様１０５から、１０個の機能説明文を抽出したことになる。なお、図５に示すように、機能説明文抽出部１１１１は、抽出した機能説明文に、機能説明文を特定するための説明文番号を付与するようにしてもよい。
機能説明文抽出部１１１１は、抽出した機能説明文を、意味解析部１１１２、構文解析部１１１３、および、関係情報解析部１１１４に出力する。

意味解析部１１１２は、辞書４０６に基づき、機能説明文抽出部１１１１から出力された各機能説明文の意味を解析する。具体的には、意味解析部１１１２は、各機能説明文を、名詞、動詞、形容詞、または、副詞等の品詞に分解する。辞書４０６には、全ての品詞の意味解釈に関連する情報が収録されている。
意味解析部１１１２は、品詞に分解した各機能説明文、に関する情報（以下「意味解析情報」という。）を、構文解析部１１１３および関係情報解析部１１１４に出力する。また、意味解析部１１１２は、意味解析情報を、記憶部（図示省略）に記憶させる。
意味解析部１１１２は、辞書４０６に基づき、機能説明文の意味を解析できなかった場合、言い換えれば、辞書４０６に収録されている情報では機能説明文の意味を解析できなかった場合、当該機能説明文には不備があると解析する。そして、意味解析部１１１２は、説明文不備とするエラー情報を生成し、当該エラー情報を、出力する。なお、意味解析部１１１２は、エラー情報に、どの機能説明文について不備があるかを特定可能な情報を含めるようにする。
機能モデル生成装置１の制御部（図示省略）は、エラー情報が出力されると、当該エラー情報の出力制御を行う。具体的には、制御部は、例えば、エラー情報を、表示装置に表示させる。開発担当者等は、表示されたエラー情報を確認し、機能仕様１０５に何等かの不備があることを検知する。そして、開発担当者等は、機能仕様１０５の修正等を行う。

図６は、実施の形態１において、意味解析部１１１２が生成した意味解析情報のイメージの一例を説明するための図である。
例えば、機能説明文が、「Ｍｅｍｏｒｙは、ＣＰＵやＣｒｙｐｔｉｏｎからの書き込み要求に応じてデータを格納したり、ＣＰＵ、Ｃｒｙｐｔｉｏｎ、Ｅｔｈｅｒｎｅｔからの読み出し要求に応じてデータを出力したりします。」（図５の説明文番号「５」参照）であった場合、意味解析部１１１２は、図６に示すような意味解析情報を出力する。なお、図６では、一例として、図５の説明文番号「５」の機能説明文に基づく意味解析情報のみ図示しているが、意味解析部１１１２は、機能説明文抽出部１１１１から出力された全ての機能説明文の意味を解析し、意味解析情報を出力する。

構文解析部１１１３は、文法４０７、および、意味解析部１１１２から出力された意味解析情報に基づき、機能説明文抽出部１１１１から出力された各機能説明文の文法を解析する。具体的には、構文解析部１１１３は、各機能説明文について、主語、述語、修飾語、または、接続語等の判定を行い、「いつ」、「誰が」、「誰に／誰と／誰から／誰を」、「何を」、「どうする」、および、「手段」等、機能間のデータ等の受け渡しの流れ、または、各機能で実行される処理の流れを解析する。「どうする」とは、ある機能にて実行される処理を示す。実施の形態１では、ある機能にて実行される処理を、「イベント」ともいう。「いつ」とは、イベントが実行されるトリガを示す。「誰が」とは、イベントを実行する主体となる機能を示す。「何を」とは、イベントの実行に必要なデータ等を示す。実施の形態１では、イベントの実行に必要なデータ等を、「リソース」ともいう。「誰に／誰と／誰から／誰を」とは、イベントを実行する主体となる機能が、リソースを受け渡しする対象となる機能を示す。「手段」とは、イベントが実行される際に用いられる手段を示す。当該手段には、機能間でリソースの受け渡しをする際の、リソース受け渡し手段も含む。文法４０７には、ある処理の開始者および受容者を識別し、かつ、当該処理の対象または結果を識別することができるように、諸処理を解析するための諸規則が定義されている。
そして、構文解析部１１１３は、機能毎に、受け渡しされるリソース、および、実行されるイベント等を対応付けした情報（以下「機能情報」という。）を生成する。

図７は、実施の形態１において、構文解析部１１１３が生成した機能情報のイメージの一例を説明するための図である。
例えば、機能説明文が「Ｍｅｍｏｒｙは、ＣＰＵやＣｒｙｐｔｉｏｎからの書き込み要求に応じてデータを格納したり、ＣＰＵ、Ｃｒｙｐｔｉｏｎ、Ｅｔｈｅｒｎｅｔからの読み出し要求に応じてデータを出力したりします。」（図５の説明文番号「５」参照）であった場合、構文解析部１１１３は、図７に示すような機能情報を生成する。
図７に示すように、機能情報において、機能説明文毎に、リソースの受け渡し、および、受け渡しされたリソースに基づいて実行されるイベントを示す情報が対応付けられている。１つの機能説明文中には、リソースを受け渡し、受け渡されたリソースに基づいてイベントが実行されるまでの流れが複数記載され得る。そのため、図７に示すように、１つの機能説明文に対して、リソースの受け渡し、および、受け渡しされたリソースに基づいて実行されるイベントを示す情報が複数対応付けられ得る。実施の形態１において、構文解析部１１１３が機能説明文毎に解析した、リソースの受け渡し、および、受け渡しされたリソースに基づいて実行されるイベントを示す情報を、「構文解析結果情報」ともいう。構文解析結果情報には、図７に示すように、例えば、「いつ」、「誰が」、「誰に／誰と／誰から／誰を」、「何を（リソース）」、「どうする（イベント）」、または、「手段」の情報が、含まれる。図７は、構文解析部１１１３が、説明文番号「５」の機能説明文の文法を解析した結果、当該機能説明文について、５通りの構文解析結果情報、を含む機能情報を生成したことを示している。

構文解析部１１１３は、生成した機能情報を、関係情報解析部１１１４に出力する。また、構文解析部１１１３は、生成した機能情報を、記憶部に記憶させる。

関係情報解析部１１１４は、意味解析部１１１２から出力された意味解析情報と、構文解析部１１１３から出力された機能情報に基づき、機能情報に含まれる各構文解析結果情報に対して、因果関係情報を付与した、因果関係付機能情報を生成する。因果関係情報は、機能情報における、リソースとイベントとの因果関係を示す情報である。因果関係情報は、リソースタグおよびイベントタグを含む。リソースタグは、機能情報においてリソースの内容を特定可能な情報であり、イベントタグは、機能情報においてイベントの内容を特定可能な情報である。具体的には、関係情報解析部１１１４は、意味解析情報と機能情報に基づき、機能情報に含まれる各構文解析結果情報で定義されているリソースについて、同じ内容のリソースであれば同じリソースタグを付与し、各構文解析結果情報で定義されているイベントについて、同じ内容のイベントであれば同じイベントタグを付与する。
因果関係付機能情報は、機能仕様１０５で定義されている機能が他の機能と受け渡しするリソース、および、当該機能仕様１０５で定義されている機能が実行するイベントを対応付けた情報である。

図８は、実施の形態１において、関係情報解析部１１１４が、機能情報に因果関係情報を付与した結果である、因果関係付機能情報のイメージの一例を説明するための図である。
例えば、機能説明文が「Ｍｅｍｏｒｙは、ＣＰＵやＣｒｙｐｔｉｏｎからの書き込み要求に応じてデータを格納したり、ＣＰＵ、Ｃｒｙｐｔｉｏｎ、Ｅｔｈｅｒｎｅｔからの読み出し要求に応じてデータを出力したりします。」（図５の説明文番号「５」参照）であった場合、関係情報解析部１１１４は、図８に示すような因果関係付機能情報を生成する。なお、図８では、一例として、図５の説明文番号「５」の機能説明文に基づく因果関係付機能情報のみ図示しているが、関係情報解析部１１１４は、機能説明文抽出部１１１１から出力された全ての機能説明文に基づく関係情報に含まれる各構文解析結果情報に対して、因果関係情報を付与する。

関係情報解析部１１１４は、生成した因果関係付機能情報を、意味解析情報および機能情報とともに、自然言語解析結果情報として、機能要素抽出部１１２に出力する。関係情報解析部１１１４は、生成した因果関係付機能情報を、記憶部に記憶させる。

関係情報解析部１１１４は、機能情報について、「いつ」、「誰が」等を明確にした文章が生成できない場合、言い換えれば、機能情報に、「いつ、誰が、誰に／誰と／誰から／誰を、何を、どうする」の情報が揃っていない場合は、当該機能情報を有する機能説明文について、情報が不足していると解析する。そして、関係情報解析部１１１４は、情報不足とするエラー情報を生成し、当該エラー情報を、出力する。なお、関係情報解析部１１１４は、エラー情報に、どの機能説明文について、情報が不足しているかを特定可能な情報を含めるようにする。上述の、機能情報に情報が不足しているか否かの解析は、構文解析部１１１３が、機能情報を生成する際に行うようにしてもよい。
機能モデル生成装置１の制御部は、エラー情報が出力されると、当該エラー情報の出力制御を行う。具体的には、制御部は、例えば、エラー情報を、表示装置に表示させる。開発担当者等は、表示されたエラー情報を確認し、機能仕様１０５に何等かの不備があることを検知する。そして、開発担当者等は、機能仕様１０５の修正等を行う。

図３の説明に戻る。
機能要素抽出部１１２は、自然言語解析部１１１から出力された自然言語解析結果情報と機能分類ルール３０５に基づき、機能間の要素を解析する。
そして、機能要素抽出部１１２は、機能毎に、他の機能との間で受け渡しされるリソースに関する情報が定義されたリソース情報、機能毎に、実行されるイベントに関する情報が定義されたイベント情報、および、機能間の関係を示す関係情報を生成する。リソース情報、イベント情報、および、関係情報の詳細については、後述する。
機能分類ルール３０５には、後述のリソース抽出ルール５０４、および、関係情報抽出ルール５０８が含まれる。

ここで、図９は、実施の形態１において、より詳細に、機能要素抽出部１１２の構成例を示す図である。
図９に示すように、機能要素抽出部１１２は、機能リソース抽出部１１２１、イベント抽出部１１２２、および、関係情報抽出部１１２３を備える。

機能リソース抽出部１１２１は、自然言語解析部１１１から出力された自然言語解析結果情報に含まれる因果関係付機能情報に基づき、リソース情報を生成する。実施の形態１において、リソース情報とは、上述したように、機能毎に、他の機能との間で受け渡しされるリソースに関する情報が定義された情報である。
具体的には、機能リソース抽出部１１２１は、因果関係付機能情報から、機能毎に、当該機能が主体、言い換えれば、「誰が」、となっている構文解析情報を抽出する。そして、機能リソース抽出部１１２１は、抽出した構文解析情報に基づき、機能毎に、リソースの受け渡しをする対象となる他の機能と、リソースと、他の機能との間で受け渡されるリソースの方向と、リソースの受け渡しを行って実行されるイベントと、リソースタグとが対応付けられたリソース情報を生成する。機能リソース抽出部１１２１は、他の機能との間で受け渡されるリソースの方向を、リソース抽出ルール５０４に従って決定する。リソース抽出ルール５０４は、リソースの方向、言い換えれば、リソースの入力または出力、を決定するためのルールであり、予め決められている。リソース抽出ルール５０４において、「誰に」、「誰と」、「誰から」、または、「誰を」等と、リソースの方向とが対応付けられている。例えば、「誰に」には、「出力」が、リソースの方向として対応付けられており、「誰と」には、「入出力」が、リソースの方向として対応付けられており、「誰から」には、「入力」が、リソースの方向として対応付けられている。
機能説明文で記述される内容は、例えば、「Ａが、Ｂに、Ｃを格納する。」というように、ある程度決まった形式で記述された内容となる。ある程度決まった形式に基づき、「誰に」、「誰と」、「誰から」、または、「誰を」等の部分と、リソースの方向とが対応付けられたリソース抽出ルール５０４が、予め決められている。

図１０は、実施の形態１において、自然言語解析部１１１が生成した因果関係付機能情報に基づいて機能リソース抽出部１１２１が生成した、リソース情報の内容の一例を説明するための図である。
なお、説明の便宜上、図１０では、ＣＰＵおよびＭｅｍｏｒｙが主体となっている因果関係付機能情報に基づいて生成されたリソース情報のみを示すようにしている。

図１０に示すように、リソース情報は、機能毎に、リソースの受け渡しをする対象となる他の機能と、リソースと、他の機能との間で受け渡されるリソースの受け渡し方向と、リソースの受け渡しを行って実行されるイベントと、リソースタグとが対応付けられた情報である。
機能リソース抽出部１１２１は、生成したリソース情報を、関係情報抽出部１１２３に出力する。
なお、機能リソース抽出部１１２１は、リソース情報を生成する際、リソースの入力および出力がない機能が存在する場合、情報不足であるとして、エラー情報を出力する。機能リソース抽出部１１２１は、どの機能について、リソースの入力および出力がないかわかるような情報を、エラー情報に含めるようにする。
制御部は、エラー情報が出力されると、当該エラー情報の出力制御を行う。制御部によるエラー情報の出力制御の具体的な内容は、前述のとおりであるため、重複した説明を省略する。

イベント抽出部１１２２は、自然言語解析部１１１から出力された自然言語解析結果情報に含まれる因果関係付機能情報に基づき、イベント情報を生成する。実施の形態１において、イベント情報とは、機能毎に、実行されるイベント、および、イベントの実行に用いられる手段に関する情報が定義された情報である。具体的には、イベント抽出部１１２２は、因果関係付機能情報から、機能毎に、当該機能が主体、言い換えれば、「誰が」、となっている構文解析情報を抽出する。そして、イベント抽出部１１２２は、抽出した構文解析情報に基づき、機能毎に、イベントと、手段と、イベントタグとが対応付けられたイベント情報を生成する。

図１１は、実施の形態１において、自然言語解析部１１１が生成した因果関係付機能情報に基づいてイベント抽出部１１２２が生成した、イベント情報の内容の一例を説明するための図である。
なお、説明の便宜上、図１１では、ＣＰＵおよびＭｅｍｏｒｙが主体となっている因果関係付機能情報に基づいて生成されたイベント情報のみを示すようにしている。

図１１に示すように、イベント情報は、機能毎に、実行されるイベントと、イベントを実行する際に用いられる手段とが対応付けられた情報である。
イベント抽出部１１２２は、生成したイベント情報を、関係情報抽出部１１２３に出力する。

なお、イベント抽出部１１２２は、イベント情報を生成する際、実行するイベントがない機能が存在する場合、情報不足であるとして、エラー情報を出力する。イベント抽出部１１２２は、どの機能について、実行するイベントがないかわかるような情報を、エラー情報に含めるようにする。
制御部は、エラー情報が出力されると、当該エラー情報の出力制御を行う。制御部によるエラー情報の出力制御の具体的な内容は、前述のとおりであるため、重複した説明を省略する。

関係情報抽出部１１２３は、自然言語解析部１１１から出力された自然言語解析結果情報に含まれる因果関係付機能情報と、機能リソース抽出部１１２１が生成したリソース情報と、イベント抽出部１１２２が生成したイベント情報に基づき、関係情報抽出ルール５０８に従って、関係情報を生成する。実施の形態１において、関係情報とは、機能間の関係を示す情報である。例えば、関係情報は、リソース情報に含まれる各リソースが、どのようなイベントが実行されることで、どの機能を起点に、どの機能を経由して、どの機能を終点として出力されるか、の、リソースから見た機能間の関係を定義した情報である。または、関係情報とは、イベント情報に含まれる各イベントが、どの機能で実行されると、実行されたイベントに関連するリソースが、どの機能を経由し、どの機能を終点として受け渡されるか、の、イベントから見た機能での関係を定義した情報である。
関係情報抽出部１１２３が、リソースから見た機能間での関係を示した情報を関係情報として生成するか、イベントから見た機能での関係を示した情報を関係情報として生成するかは、関係情報抽出ルール５０８にて予め定められている。ここでは、関係情報抽出ルール５０８には、リソースから見た機能間での関係を定義した情報を関係情報とするルールが定められているものとする。

図１２は、実施の形態１において、関係情報抽出部１１２３が生成する関係情報の内容の一例を説明するための図である。
例えば、リソース情報が、図１０に示すような内容であった場合、「Ｒｅｓｒｃ１」のリソースタグが付与されたリソースは、Ｍｅｍｏｒｙを起点、ＣＰＵを終点として、ＭｅｍｏｒｙからＣＰＵまで出力される。なお、図１０では省略しているが、リソース情報では、Ｂｕｓ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ ｕｎｉｔが、ＣＰＵおよびＭｅｍｏｒｙと、「Ｒｅｓｒｃ１」のリソースタグが付与されたリソースを入出力することが定義されている。よって、図１２の関係情報は、「Ｒｅｓｒｃ１」のリソースタグが付与されたリソースは、Ｍｅｍｏｒｙを起点とし、Ｂｕｓ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ ｕｎｉｔを経由して、ＣＰＵまで出力されることを示している（図１２の１２０１参照）。
図１２に示すように、関係情報抽出部１１２３は、関係情報に、関連するイベントの情報も含めることができる。関連するイベントの情報とは、例えば、イベントタグである。この場合、関係情報抽出部１１２３は、リソース情報の内容と突き合う因果関係付機能情報の構文解析情報に含まれるイベントタグを、関連するイベントの情報とすればよい。

関係情報抽出部１１２３は、生成した関係情報を、機能リソース抽出部１１２１から出力されたリソース情報と、イベント抽出部１１２２から出力されたイベント情報とともに、機能要素解析結果情報として、機能モデル生成部１２に出力する。

図１の説明に戻る。
機能モデル生成部１２は、機能要素解析部１１から出力された機能要素解析結果情報に基づき、リソース解析処理およびイベント解析処理を行い、機能モデルを生成する。機能モデル生成部１２は、機能モデルとして、データフローモデル８０５、Ｉ／Ｆイベントモデル８０６、基本イベントモデル８０７、および、形式仕様記述言語モデル８０８を生成する。リソース解析処理およびイベント解析処理の詳細については、後述する。
機能モデル生成部１２は、機能モデルを生成する過程で不備を検出した場合は、エラー情報を出力する。

図１３は、実施の形態１において、より詳細に、機能モデル生成部１２の構成例を示す図である。
図１３に示すように、機能モデル生成部１２は、リソース解析部１２１、イベント解析部１２２、および、モデル構築部１２３を備える。

リソース解析部１２１は、機能要素解析結果情報に含まれているリソース情報と関係情報とに基づき、機能間でどのリソースの受け渡しが行われているかを解析し、機能間で受け渡しされるリソースを定義したリソース解析結果情報を生成する。
例えば、リソース情報が図１０に示すような内容であり、関係情報が図１２に示すような内容であったとする。この場合、リソース解析部１２１は、関係情報から、例えば、Ｒｅｓｒｃ１は、ＣＰＵからＢｕｓ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ ｕｎｉｔへ、受け渡しされると解析する。また、リソース解析部１２１は、Ｒｅｓｒｃ１は、Ｂｕｓ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ ｕｎｉｔからＭｅｍｏｒｙへも、受け渡しされると解析する。リソース解析部１２１は、ＣＰＵとＢｕｓ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ ｕｎｉｔとの間、および、Ｂｕｓ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ ｕｎｉｔとＭｅｍｏｒｙとの間で、Ｒｅｓｒｃ１の受け渡しが行われていることを定義したリソース解析結果情報を生成する。

このとき、リソース解析部１２１は、機能間での接続が明確になっていないものがある場合は、エラー情報を出力する。リソース解析部１２１は、接続が明確になっていない機能間を特定できる情報を、エラー情報に含めるようにする。
制御部は、エラー情報が出力されると、当該エラー情報の出力制御を行う。制御部によるエラー情報の出力制御の具体的な内容は、前述のとおりであるため、重複した説明を省略する。

ここで、図１４は、実施の形態１において、リソース解析部１２１が生成したリソース解析結果情報の内容のイメージの一例を説明するための図である。
図１４に示すように、リソース解析結果情報では、各機能間で受け渡しされるリソースが定義されている。
リソース解析部１２１は、生成したリソース解析結果情報を、イベント解析部１２２およびモデル構築部１２３に出力する。また、リソース解析部１２１は、生成したリソース解析結果情報を記憶部に記憶させる。

イベント解析部１２２は、リソース解析部１２１が生成したリソース解析結果情報、ならびに、機能要素抽出部１１２が生成した機能要素解析結果情報に含まれているリソース情報およびイベント情報に基づき、機能で実行されるイベントを解析し、機能で実行されるイベントに関するイベント解析結果情報を生成する。
具体的には、イベント解析部１２２は、リソース解析結果情報、リソース情報、および、イベント情報に基づき、イベント解析ルール６０６に従って、機能間でリソースの受け渡しをする際のリソース受け渡し手段、機能で実行される基本イベント、または、機能で実行される付属イベントを解析する。そして、イベント解析部１２２は、リソース解析結果情報にリソース受け渡し手段に関する情報を付加したＩ／Ｆ解析結果情報、Ｉ／Ｆ解析結果情報に基本イベントに関する情報を付加した基本イベント解析結果情報、基本イベント解析結果情報に付属イベントに関する情報を付加した付属イベント解析結果情報を生成する。Ｉ／Ｆ解析結果情報、基本イベント解析結果情報、および、付属イベント解析結果情報の詳細については、後述する。

なお、イベント解析ルール６０６は、予め生成され、機能モデル生成装置１が参照可能な場所に記憶されている。
イベント解析ルール６０６は、Ｉ／Ｆ解析ルール７０４、基本イベント解析ルール７０６、および、付属イベント解析ルール７０８を含む。Ｉ／Ｆ解析ルール７０４、基本イベント解析ルール７０６、および、付属イベント解析ルール７０８の詳細については、後述する。

ここで、図１５は、実施の形態１において、より詳細に、イベント解析部１２２の構成例を示す図である。
図１５に示すように、イベント解析部１２２は、Ｉ／Ｆ解析部１２２１、基本イベント解析部１２２２、および、付属イベント解析部１２２３を備える。
Ｉ／Ｆ解析部１２２１は、Ｉ／Ｆ解析ルール７０４に従って、リソース解析部１２１が生成したリソース解析結果情報と、機能要素解析結果情報に含まれているリソース情報およびイベント情報に基づき、機能間でリソースの受け渡しをする際のリソース受け渡し手段を解析する。そして、Ｉ／Ｆ解析部１２２１は、リソース解析結果情報に、機能間のリソース受け渡し手段に関する情報を付加したＩ／Ｆ解析結果情報を生成する。

具体的には、Ｉ／Ｆ解析部１２２１は、リソース解析結果情報から、各リソースの、機能間の流れを特定する。そして、Ｉ／Ｆ解析部１２２１は、各機能が、各リソースを他の機能に受け渡しする際の手段を、イベント情報から特定する。Ｉ／Ｆ解析部１２２１は、ある機能について、あるリソースを他の機能に受け渡すことがわかると、リソース情報に基づき、ある機能において、あるリソースを用いて実行されるイベントを特定することができる。Ｉ／Ｆ解析部１２２１は、ある機能において実行されるイベントを特定できれば、イベント情報に基づき、当該イベントを実行する際の手段を特定することができる。

例えば、リソース解析結果情報が、図１４にてイメージを示したような内容であり、リソース情報が、図１０に示すような内容であり、イベント情報が、図１１に示すような内容であったとする。この場合、Ｉ／Ｆ解析部１２２１は、リソース解析結果情報から、例えば、Ｒｅｓｒｃ１は、ＣＰＵからＢｕｓ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ ｕｎｉｔへ、受け渡しされることを特定できる。次に、Ｉ／Ｆ解析部１２２１は、リソース情報に基づき、ＣＰＵは、Ｂｕｓ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ ｕｎｉｔとＲｅｓｒｃ１をデータ転送していることを特定する。そして、Ｉ／Ｆ解析部１２２１は、イベント情報に基づき、ＣＰＵがデータ転送をする際には、ＣＰＵ Ｂｕｓ Ｉ／Ｆを、手段として用いていることがわかる。イベント解析部１２２は、ＣＰＵからＢｕｓ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ ｕｎｉｔへのＲｅｓｒｃ１の受け渡しの際に用いられる手段として、ＣＰＵ Ｂｕｓ Ｉ／Ｆを割り当てたＩ／Ｆ解析結果情報を生成する。

なお、Ｉ／Ｆ解析部１２２１は、リソースの受け渡し手段が判定できない機能については、手段を割り当てられない「その他」の機能として、エラー情報を出力する。
制御部は、エラー情報が出力されると、当該エラー情報の出力制御を行う。制御部によるエラー情報の出力制御の具体的な内容は、前述のとおりであるため、重複した説明を省略する。

ここで、図１６は、実施の形態１において、Ｉ／Ｆ解析部１２２１が生成したＩ／Ｆ解析結果情報の内容のイメージの一例を説明するための図である。
図１６に示すように、Ｉ／Ｆ解析結果情報では、各機能間で受け渡しされるリソースに加え、各機能における、リソースの受け渡しの際に用いられる手段が定義されている。
Ｉ／Ｆ解析部１２２１は、生成したＩ／Ｆ解析結果情報を、基本イベント解析部１２２２に出力する。また、Ｉ／Ｆ解析部１２２１は、生成したＩ／Ｆ解析結果情報を記憶部に記憶させる。

基本イベント解析部１２２２は、基本イベント解析ルール７０６に従って、Ｉ／Ｆ解析部１２２１が生成したＩ／Ｆ解析結果情報と、機能要素解析結果情報に含まれているイベント情報に基づき、機能で実行される基本イベントを解析する。そして、基本イベント解析部１２２２は、Ｉ／Ｆ解析結果情報に基本イベントに関する情報を付加した基本イベント解析結果情報を生成する。

具体的には、基本イベント解析部１２２２は、Ｉ／Ｆ解析結果情報で定義されている各機能、において実行されるイベントを、イベント情報に基づいて、特定する。基本イベント解析部１２２２は、特定したイベントが、基本イベント解析ルール７０６にて基本イベントとして定義されているか判定する。
基本イベント解析ルール７０６は、各機能が実行するイベントのうち、基本的なイベントを基本イベントとして定義した情報である。基本イベント解析ルール７０６は、予め生成され、機能モデル生成装置１が参照可能な場所に記憶されている。

基本イベント解析部１２２２は、特定したイベントが、基本イベントである場合、当該基本イベントに関する情報を、当該基本イベントを実行する機能に割り当てる。基本イベントに関する情報には、基本イベントを特定可能な情報が含まれる。

例えば、Ｉ／Ｆ解析結果情報が、図１６にてイメージを示したような内容であり、イベント情報が、図１１に示すような内容であったとする。また、基本イベント解析ルール７０６にて、「演算」が基本イベントとして定義されているとする。
この場合、基本イベント解析部１２２２は、Ｉ／Ｆ解析結果情報で定義されているＣＰＵについて、イベント情報から、「格納」、「設定」、「要求」、「データ転送」、「取得」、および、「演算」を実行していることを特定できる。「演算」は、基本イベントであるため、基本イベント解析部１２２２は、ＣＰＵに、基本イベントに関する情報として、「演算」を特定可能な情報を割り当てた基本イベント解析結果情報を生成する。

なお、基本イベント解析部１２２２は、基本イベント解析ルール７０６に基づいて基本イベントが割り当てられない機能については、基本イベントを割り当てられない「その他」の機能として、エラー情報を出力する。
制御部は、エラー情報が出力されると、当該エラー情報の出力制御を行う。制御部によるエラー情報の出力制御の具体的な内容は、前述のとおりであるため、重複した説明を省略する。

ここで、図１７は、実施の形態１において、基本イベント解析部１２２２が生成した基本イベント解析結果情報の内容のイメージの一例を説明するための図である。
図１７に示すように、基本イベント解析結果情報では、各機能間で受け渡しされるリソース、および、各機能間でリソースの受け渡しをする際のリソース受け渡し手段に加え、基本イベントに関する情報が付与されている。

基本イベント解析部１２２２は、生成した基本イベント解析結果情報を、付属イベント解析部１２２３に出力する。また、基本イベント解析部１２２２は、生成した基本イベント解析結果情報を記憶部に記憶させる。

付属イベント解析部１２２３は、付属イベント解析ルール７０８に従って、基本イベント解析部１２２２が生成した基本イベント解析結果情報と、機能要素解析結果情報に含まれているイベント情報に基づき、機能で実行される付属イベントを解析する。そして、付属イベント解析部１２２３は、基本イベント解析結果情報に付属イベントに関する情報を付加した付属イベント解析結果情報を生成する。
具体的には、付属イベント解析部１２２３は、基本イベント解析結果情報で定義されている各機能において実行されるイベントを、イベント情報に基づいて、特定する。付属イベント解析部１２２３は、特定したイベントが、付属イベント解析ルール７０８にて付属イベントとして定義されているか判定する。
付属イベント解析ルール７０８は、各機能が実行するイベントのうち、付属的なイベントを付属イベントとして定義した情報である。付属イベント解析ルール７０８において、付属イベントは、当該付属イベントが付属する対象となる基本イベントと対応付けられている。付属イベント解析ルール７０８は、予め生成され、機能モデル生成装置１が参照可能な場所に記憶されている。

付属イベント解析部１２２３は、特定したイベントが、付属イベントである場合、当該付属イベントに関する情報を、当該付属イベントを実行する機能に割り当てる。付属イベントに関する情報には、付属イベントを特定可能な情報が含まれる。

例えば、基本イベント解析結果情報が、図１７にてイメージを示したような内容であったとする。また、イベント情報では、Ｃｒｙｐｔｉｏｎが実行するイベントとして「暗号化」および「設定」が定義されているとする。また、付属イベント解析ルール７０８にて、「設定」が付属イベントとして定義されているとする。付属イベント解析ルール７０８において、「設定」は、基本イベントである「暗号化」と対応付けられているものとする。
この場合、付属イベント解析部１２２３は、基本イベント解析結果情報で定義されているＣｒｙｐｔｉｏｎについて、イベント情報から、「暗号化」および「設定」を実行していることを特定できる。「設定」は、付属イベントであるため、付属イベント解析部１２２３は、Ｃｒｙｐｔｉｏｎに、付属イベントに関する情報として、「設定」と特定可能な情報を割り当てた付属イベント解析結果情報を生成する。このとき、付属イベント解析部１２２３は、付属イベントに関する情報を、基本イベントに関する情報と対応付けるようにする。付属イベント解析部１２２３は、付属イベントに関する情報を、どの基本イベントに関する情報と対応付けるかを、付属イベント解析ルール７０８に基づいて決定する。

なお、付属イベント解析部１２２３は、付属イベント解析ルール７０８に基づいて付属イベントを割り当てる対象となる基本イベントに関する情報が基本イベント情報で付与されていない等、付属イベントが割り当てられない機能については、付属イベントを割り当てられない「その他」の機能として、エラー情報を出力する。
制御部は、エラー情報が出力されると、当該エラー情報の出力制御を行う。制御部によるエラー情報の出力制御の具体的な内容は、前述のとおりであるため、重複した説明を省略する。

ここで、図１８は、実施の形態１において、付属イベント解析部１２２３が生成した付属イベント解析結果情報の内容のイメージの一例を説明するための図である。
図１８に示すように、付属イベント解析結果情報では、各機能間で受け渡しされるリソース、各機能間でリソースの受け渡しをする際のリソース受け渡し手段、および、基本イベントに関する情報に加え、当該基本イベントに関する情報と対応付けられた、付属イベントに関する情報が付与されている。

付属イベント解析部１２２３は、生成した付属イベント解析結果情報を、Ｉ／Ｆ解析部１２２１が生成したＩ／Ｆ解析結果情報、および、基本イベント解析部１２２２が生成した基本イベント解析結果情報とともに、イベント解析結果情報として、モデル構築部１２３に出力する。

図１３の説明に戻る。
モデル構築部１２３は、リソース解析部１２１から出力されたリソース解析結果情報と、イベント解析部１２２から出力されたイベント解析結果情報に基づき、機能モデルを生成する。具体的には、モデル構築部１２３は、リソース解析部１２１から出力されたリソース解析結果情報と、イベント解析部１２２から出力されたイベント解析結果情報に基づき、データフローモデル８０５、Ｉ／Ｆイベントモデル８０６、基本イベントモデル８０７、形式仕様記述言語モデル８０８を生成する。
なお、各機能モデルは、形式仕様記述言語で記載されるものとする。

ここで、図１９は、実施の形態１において、より詳細に、モデル構築部１２３の構成例を示す図である。
図１９に示すように、モデル構築部１２３は、データフローモデル生成部１２３１、Ｉ／Ｆイベントモデル生成部１２３２、基本イベントモデル生成部１２３３、および、形式仕様記述言語モデル生成部１２３４を備える。

データフローモデル生成部１２３１は、リソース解析部１２１から出力されたリソース解析結果情報に基づき、機能間のリソースの受け渡しを表すデータフローモデル８０５を生成する。
データフローモデル生成部１２３１は、生成したデータフローモデル８０５を、確認部１３に出力する。

Ｉ／Ｆイベントモデル生成部１２３２は、イベント解析部１２２から出力されたイベント解析結果情報６０７に含まれているＩ／Ｆイベント情報に基づき、機能間のリソースの受け渡し、および、機能間のリソース受け渡し手段を表すＩ／Ｆイベントモデル８０６を生成する。
Ｉ／Ｆイベントモデル生成部１２３２は、生成したＩ／Ｆイベントモデル８０６を、確認部１３に出力する。

基本イベントモデル生成部１２３３は、イベント解析部１２２から出力されたイベント解析結果情報６０７に含まれている基本イベント解析結果情報に基づき、機能間のリソースの受け渡し、機能間のリソース受け渡し手段、および、各機能にて実行される基本イベントを表す基本イベントモデル８０７を生成する。
基本イベントモデル生成部１２３３は、生成した基本イベントモデル８０７を、確認部１３に出力する。

形式仕様記述言語モデル生成部１２３４は、イベント解析部１２２から出力されたイベント解析結果情報６０７に含まれている付属イベント解析結果情報に基づき、機能間のリソースの受け渡し、機能間のリソース受け渡し手段、各機能にて実行される基本イベント、および、各機能にて実行される付属イベントを表す形式仕様記述言語モデル８０８を生成する。
形式仕様記述言語モデル生成部１２３４は、生成した形式仕様記述言語モデル８０８を、確認部１３に出力する。

確認部１３は、モデル構築部１２３が生成した機能モデル、言い換えれば、データフローモデル生成部１２３１が生成したデータフローモデル８０５、Ｉ／Ｆイベントモデル生成部１２３２が生成したＩ／Ｆイベントモデル８０６、基本イベントモデル生成部１２３３が生成した基本イベントモデル８０７、または、形式仕様記述言語モデル生成部１２３４が生成した形式仕様記述言語モデル８０８、について、システムにおいて要求された仕様通りになっているか、妥当性の確認を実施する。例えば、確認部１３は、形式検証手法を用いて、機能モデルの妥当性の確認を実施する。形式検証手法は、既存の手法とすればよいため、詳細な説明を省略する。
なお、確認部１３が機能モデルの妥当性の確認に用いる手法は、形式検証手法であることが望ましいが、形式検証手法に限らない。確認部１３は、形式検証手法以外の手法を用いて、機能モデルの妥当性の確認を実施してもよい。

実施の形態１に係る機能モデル生成装置１の動作について説明する。
図２０は、実施の形態１に係る機能モデル生成装置１の動作を説明するためのフローチャートである。
機能要素解析部１１の自然言語解析部１１１は、自然言語解析処理を行う（ステップＳＴ２００１）。具体的には、自然言語解析部１１１は、機能仕様１０５に記述されている自然言語を解析し、機能仕様１０５で定義されている機能が他の機能と受け渡しするリソース、および、当該機能仕様１０５で定義されている機能が実行するイベントを対応付けた因果関係付機能情報を生成する。
自然言語解析部１１１は、自然言語解析結果情報を、機能要素抽出部１１２に出力する。

機能要素解析部１１の機能要素抽出部１１２は、機能要素抽出処理を行う（ステップＳＴ２００２）。具体的には、機能要素抽出部１１２は、ステップＳＴ２００１にて自然言語解析部１１１が生成した因果関係付機能情報に基づき、機能毎に、他の機能との間で受け渡しされるリソースに関する情報が定義されたリソース情報、機能毎に、実行されるイベントに関する情報が定義されたイベント情報、および、機能間の関係を示す関係情報を生成する。
機能要素抽出部１１２は、生成したリソース情報、イベント情報、イベント情報、および、関係情報を含む機能要素解析結果情報を、機能モデル生成部１２に出力する。

機能モデル生成部１２のリソース解析部１２１は、リソース解析処理を行う（ステップＳＴ２００３）。具体的には、リソース解析部１２１は、ステップＳＴ２００２にて機能要素抽出部１１２から出力された機能要素解析結果情報に含まれているリソース情報と関係情報とに基づき、機能間でどのリソースの受け渡しが行われているかを解析し、機能間で受け渡しされるリソースを定義したリソース解析結果情報を生成する。
リソース解析部１２１は、生成したリソース解析結果情報を、イベント解析部１２２およびモデル構築部１２３に出力する。また、リソース解析部１２１は、生成したリソース解析結果情報を記憶部に記憶させる。

機能モデル生成部１２のイベント解析部１２２は、イベント解析処理を行う（ステップＳＴ２００４）。具体的には、イベント解析部１２２は、ステップＳＴ２００３にてリソース解析部１２１が生成したリソース解析結果情報、ならびに、ステップＳＴ２００２にて機能要素抽出部１１２が生成した機能要素解析結果情報に含まれているリソース情報およびイベント情報に基づき、機能で実行されるイベントを解析し、機能で実行されるイベントに関するイベント解析結果情報を生成する。
イベント解析部１２２は、生成したイベント解析結果情報を、モデル構築部１２３に出力する。

モデル構築部１２３は、モデル構築処理を行う（ステップＳＴ２００５）。具体的には、モデル構築部１２３は、ステップＳＴ２００３にてリソース解析部１２１から出力されたリソース解析結果情報６０５と、ステップＳＴ２００４にてイベント解析部１２２から出力されたイベント解析結果情報６０７に基づき、機能モデルを生成する。機能モデルには、データフローモデル８０５、Ｉ／Ｆイベントモデル８０６、基本イベントモデル８０７、または、形式仕様記述言語モデル８０８が含まれる。
モデル構築部１２３は、生成したデータフローモデル８０５、Ｉ／Ｆイベントモデル８０６、基本イベントモデル８０７、または、形式仕様記述言語モデル８０８を、確認部１３に出力する。

確認部１３は、確認処理を行う（ステップＳＴ２００６）。具体的には、確認部１３は、ステップＳＴ２００５にてモデル構築部１２３が生成した機能モデル、言い換えれば、データフローモデル生成部１２３１が生成したデータフローモデル８０５、Ｉ／Ｆイベントモデル生成部１２３２が生成したＩ／Ｆイベントモデル８０６、基本イベントモデル生成部１２３３が生成した基本イベントモデル８０７、または、形式仕様記述言語モデル生成部１２３４が生成した形式仕様記述言語モデル８０８、について、システムにおいて要求された仕様通りになっているか、妥当性の確認を実施する。
確認部１３は、妥当性確認結果情報を出力する。開発担当者等は、出力された妥当性確認結果情報を確認し、機能モデルが妥当でない場合は、確認結果に基づいて、機能仕様１０５の修正等を行う。

図２１は、図２０のステップＳＴ２００１における、自然言語解析部１１１の動作をより詳細に説明するためのフローチャートである。
自然言語解析部１１１の機能説明文抽出部１１１１は、機能説明文抽出規則４０５に従って、機能仕様１０５から、機能説明文を抽出する（ステップＳＴ２１０１）。
機能説明文抽出部１１１１は、抽出した機能説明文を、意味解析部１１１２、構文解析部１１１３、および、関係情報解析部１１１４に出力する。

自然言語解析部１１１の意味解析部１１１２は、辞書４０６に基づき、ステップＳＴ２１０１にて機能説明文抽出部１１１１から出力された各機能説明文の意味を解析する（ステップＳＴ２１０２）。
意味解析部１１１２は、意味解析情報を、構文解析部１１１３および関係情報解析部１１１４に出力する。また、意味解析部１１１２は、意味解析情報を、記憶部に記憶させる。
なお、ステップＳＴ２１０２において、意味解析部１１１２は、辞書４０６に基づき、機能説明文の意味を解析できなかった場合、言い換えれば、辞書４０６に収録されている情報では機能説明文の意味を解析できなかった場合、当該機能説明文には不備があると解析する。そして、意味解析部１１１２は、説明文不備とするエラー情報を生成し、当該エラー情報を、出力する。

自然言語解析部１１１の構文解析部１１１３は、文法４０７、および、ステップＳＴ２１０２にて意味解析部１１１２から出力された意味解析情報に基づき、ステップＳＴ２１０１にて機能説明文抽出部１１１１から出力された各機能説明文の文法を解析し、機能情報を生成する（ステップＳＴ２１０３）。
構文解析部１１１３は、生成した機能情報を、関係情報解析部１１１４に出力する。また、構文解析部１１１３は、生成した機能情報を、記憶部に記憶させる。

自然言語解析部１１１の関係情報解析部１１１４は、ステップＳＴ２１０１にて意味解析部１１１２から出力された意味解析情報と、ステップＳＴ２１０３にて構文解析部１１１３から出力された機能情報に基づき、機能情報に含まれる各構文解析結果情報に対して、因果関係情報を付与した、因果関係付機能情報を生成する（ステップＳＴ２１０４）。
関係情報解析部１１１４は、生成した因果関係付機能情報を、意味解析情報および機能情報とともに、自然言語解析結果情報として、機能要素抽出部１１２に出力する。関係情報解析部１１１４は、生成した因果関係付機能情報を、記憶部に記憶させる。

なお、ステップＳＴ２１０４において、関係情報解析部１１１４は、機能情報について、「いつ」、「誰が」等を明確にした文章が生成できない場合、言い換えれば、機能情報に、「いつ、誰が、誰に／誰と／誰から／誰を、何を、どうする」の情報が揃っていない場合、当該機能情報を有する機能説明文について、情報が不足していると解析する。そして、関係情報解析部１１１４は、情報不足とするエラー情報を出力する。機能情報に情報が不足しているか否かの解析は、ステップＳＴ２１０３において、構文解析部１１１３が、機能情報を生成する際に行うようにしてもよい。

図２２は、図２０のステップＳＴ２００２における、機能要素抽出部１１２の動作をより詳細に説明するためのフローチャートである。
機能要素抽出部１１２の機能リソース抽出部１１２１は、図２０のステップＳＴ２００１にて自然言語解析部１１１から出力された自然言語解析結果情報に含まれる因果関係付機能情報に基づき、リソース情報を生成する（ステップＳＴ２２０１）。機能リソース抽出部１１２１は、生成したリソース情報を、関係情報抽出部１１２３に出力する。
なお、機能リソース抽出部１１２１は、リソース情報を生成する際、リソースの入力および出力がない機能が存在する場合、情報不足であるとして、エラー情報を関係情報抽出部１１２３に出力する。機能リソース抽出部１１２１は、どの機能について、リソースの入力および出力がないかわかるような情報を、エラー情報に含めるようにする。

機能要素抽出部１１２のイベント抽出部１１２２は、図２０のステップＳＴ２００１にて自然言語解析部１１１から出力された自然言語解析結果情報に含まれる因果関係付機能情報に基づき、イベント情報を生成する（ステップＳＴ２２０２）。イベント抽出部１１２２は、生成したイベント情報を、関係情報抽出部１１２３に出力する。
なお、イベント抽出部１１２２は、イベント情報を生成する際、実行するイベントがない機能が存在する場合、情報不足であるとして、エラー情報を関係情報抽出部１１２３に出力する。イベント抽出部１１２２は、どの機能について、実行するイベントがないかわかるような情報を、エラー情報に含めるようにする。

機能要素抽出部１１２の関係情報抽出部１１２３は、図２０のステップＳＴ２００１にて自然言語解析部１１１から出力された自然言語解析結果情報に含まれる因果関係付機能情報と、ステップＳＴ２２０１にて機能リソース抽出部１１２１が生成したリソース情報と、ステップＳＴ２２０２にてイベント抽出部１１２２が生成したイベント情報に基づき、関係情報抽出ルール５０８に従って、関係情報を生成する（ステップＳＴ２２０３）。
関係情報抽出部１１２３は、生成した関係情報を、機能リソース抽出部１１２１から出力されたリソース情報と、イベント抽出部１１２２から出力されたイベント情報とともに、機能要素解析結果情報として、機能モデル生成部１２に出力する。

図２３は、図２０のステップＳＴ２００４における、イベント解析部１２２の動作をより詳細に説明するためのフローチャートである。
イベント解析部１２２のＩ／Ｆ解析部１２２１は、Ｉ／Ｆ解析ルール７０４に従って、リソース解析部１２１が生成したリソース解析結果情報と、機能要素解析結果情報に含まれているリソース情報およびイベント情報に基づき、機能間でリソースの受け渡しをする際のリソースリソース受け渡し手段を解析する。そして、Ｉ／Ｆ解析部１２２１は、リソース解析結果情報に、機能間のリソースの受け渡し手段に関する情報を付加したＩ／Ｆ解析結果情報を生成する（ステップＳＴ２３０１）。
なお、Ｉ／Ｆ解析部１２２１は、リソースの受け渡し手段が判定できない機能については、手段を割り当てられない「その他」の機能として、エラー情報を出力する。
Ｉ／Ｆ解析部１２２１は、生成したＩ／Ｆ解析結果情報を、基本イベント解析部１２２２に出力する。また、Ｉ／Ｆ解析部１２２１は、生成したＩ／Ｆ解析結果情報を記憶部に記憶させる。

イベント解析部１２２の基本イベント解析部１２２２は、基本イベント解析ルール７０６に従って、ステップＳＴ２３０１にてＩ／Ｆ解析部１２２１が生成したＩ／Ｆ解析結果情報と、機能要素解析結果情報に含まれているイベント情報に基づき、機能で実行される基本イベントを解析する。そして、基本イベント解析部１２２２は、Ｉ／Ｆ解析結果情報に基本イベントに関する情報を付加した基本イベント解析結果情報を生成する（ステップＳＴ２３０２）。
なお、基本イベント解析部１２２２は、基本イベント解析ルール７０６に基づいて基本イベントが割り当てられない機能については、基本イベントを割り当てられない「その他」の機能として、エラー情報を出力する。
基本イベント解析部１２２２は、生成した基本イベント解析結果情報を、付属イベント解析部１２２３に出力する。また、基本イベント解析部１２２２は、生成した基本イベント解析結果情報を記憶部に記憶させる。

イベント解析部１２２の付属イベント解析部１２２３は、付属イベント解析ルール７０８に従って、ステップＳＴ２３０２にて基本イベント解析部１２２２が生成した基本イベント解析結果情報と、機能要素解析結果情報に含まれているイベント情報に基づき、機能で実行される付属イベントを解析する。そして、付属イベント解析部１２２３は、基本イベント解析結果情報に付属イベントに関する情報を付加した付属イベント解析結果情報を生成する（ステップＳＴ２３０３）。
なお、付属イベント解析部１２２３は、付属イベント解析ルール７０８に基づいて付属イベントを割り当てる対象となる基本イベントに関する情報が基本イベント情報で付与されていない等、付属イベントが割り当てられない機能については、付属イベントを割り当てられない「その他」の機能として、エラー情報を出力する。
付属イベント解析部１２２３は、生成した付属イベント解析結果情報を、Ｉ／Ｆ解析部１２２１が生成したＩ／Ｆ解析結果情報、および、基本イベント解析部１２２２が生成した基本イベント解析結果情報とともに、イベント解析結果情報として、モデル構築部１２３に出力する。

図２４は、図２０のステップＳＴ２００５における、モデル構築部１２３の動作をより詳細に説明するためのフローチャートである。
モデル構築部１２３のデータフローモデル生成部１２３１は、図２０のステップＳＴ２００３にてリソース解析部１２１から出力されたリソース解析結果情報６０５に基づき、機能間のリソースの受け渡しを表すデータフローモデル８０５を生成する（ステップＳＴ２４０１）。
データフローモデル生成部１２３１は、生成したデータフローモデル８０５を、確認部１３に出力する。

モデル構築部１２３のＩ／Ｆイベントモデル生成部１２３２は、図２０のステップＳＴ２００４にてイベント解析部１２２から出力されたイベント解析結果情報に含まれているＩ／Ｆイベント情報に基づき、機能間のリソースの受け渡し、および、機能間のリソース受け渡し手段を表すＩ／Ｆイベントモデル８０６を生成する（ステップＳＴ２４０２）。
Ｉ／Ｆイベントモデル生成部１２３２は、生成したＩ／Ｆイベントモデル８０６を、確認部１３に出力する。

モデル構築部１２３の基本イベントモデル生成部１２３３は、図２０のステップＳＴ２００４にてイベント解析部１２２から出力されたイベント解析結果情報に含まれている基本イベント解析結果情報に基づき、機能間のリソースの受け渡し、機能間のリソース受け渡し手段、および、各機能にて実行される基本イベントを表す基本イベントモデル８０７を生成する（ステップＳＴ２４０３）。
基本イベントモデル生成部１２３３は、生成した基本イベントモデル８０７を、確認部１３に出力する。

モデル構築部１２３の形式仕様記述言語モデル生成部１２３４は、図２０のステップＳＴ２００４にてイベント解析部１２２から出力されたイベント解析結果情報に含まれている付属イベント解析結果情報に基づき、機能間のリソースの受け渡し、機能間のリソース受け渡し手段、各機能にて実行される基本イベント、および、各機能にて実行される付属イベントを表す形式仕様記述言語モデル８０８を生成する（ステップＳＴ２４０４）。
形式仕様記述言語モデル生成部１２３４は、生成した形式仕様記述言語モデル８０８を、確認部１３に出力する。

以上のように、機能モデル生成装置１は、機能モデルを、段階的に生成することができる。これにより、機能モデル生成装置１は、自然言語で記述された文書の不備または不整合を早期に発見可能な機能モデルを生成することができる。

上述したように、従来、システム開発では、システムの仕様書の多くは自然言語で記述されている。開発担当者等が自然言語で仕様を記述するとき、意図した通りに記述することが難しく、仕様書内に不備が存在してしまうことがある。

また、近年、システム開発が大規模化または複雑化することに伴い、仕様の規模または複雑度が大きくなっている。そのため、開発するシステムをブロック分割し、複数名が分担して各ブロックを設計することで、開発工程の短縮を図っている。複数名が分担して作成した仕様書には、分割したブロック間の不整合が発生し得る。

具体的には、複数名の開発担当者等で分担して作業を行う場合、開発担当者等の解釈が異なる可能性があるため、当該複数名の開発担当者等で分担して作成された仕様書において、分割したブロック間の不整合が発生することがある。具体例を挙げて説明すると、例えば、以下の仕様について、開発担当者Ｘと開発担当者Ｙは、分担して仕様書を生成するとする。
機能Ａのアクセス領域：80000000(H)番地〜8FFFFFFF(H)番地
機能Ｂのアクセス領域：88000000(H)番地〜88FFFFFF(H)番地
『内部機能へのアクセスに関する通信は、機能Ａを介して行われます。しかし、外部機能へのアクセスは、機能Ｂ経由で行われます。各アクセスは、機能Ｃにて行われます。』
上記仕様について、開発担当者Ｘと開発担当者Ｙとでは、例えば、上記仕様について、以下のように異なる解釈をする可能性がある。
＜開発担当者Ｘの解釈＞
機能Ａにも機能Ｂと同様のアクセス発生する可能性があるから、機能Ｃに応答を返すようにしておこう。
＜開発担当者Ｙの解釈＞
機能Ａからの応答は、80000000(H)〜87FFFFFF(H)と89000000(H)〜8FFFFFFF(H)にアクセスした時で、88000000(H)〜88FFFFFF(H)にアクセスした時は、機能Ｂからしか応答が返ってこない。

そうすると、開発担当者Ｘと開発担当者Ｙとの解釈の違いによって、生成された仕様書において、開発担当者Ｘが担当したブロックと、開発担当者Ｙが担当したブロックとで不整合が発生することがある。
なお、このように、分割したブロック間の不整合が発生しないよう、人手によるレビュー等も行われるが、大規模化または複雑化したシステム開発では、全ての不整合等を人手でチェックすることは困難である。また、レビュー等を行っても、不整合が見過ごされてしまう可能性もある。

そこで、上述の従来技術のような、自然言語で記述された文書で定義されている、機能間のデータの受け渡し、および、各機能で実行される処理、を解析した結果を含む、一つの機能モデルを生成する方法で生成された一つの機能モデルを使用して、仕様書の不備を検出することが考えられる。しかし、自然言語で記述された文書で定義されている、機能間のデータの受け渡し、および、各機能で実行される処理、を解析した結果を含む、一つの機能モデルから仕様書の不備を検出しようとした場合、機能モデルで定義されている情報の種類および情報量が多く、開発担当者等は、仕様書の不備を特定するのに時間を要することになる。その結果、仕様書の不備が早期に発見されないという事態が生じ得る。

これに対し、実施の形態１に係る機能モデル生成装置１は、機能間で受け渡しされるリソースを定義したリソース解析結果情報と、機能で実行されるイベントに関するイベント解析結果情報を生成し、リソース解析結果情報、または、イベント解析結果情報に基づき、それぞれ、機能モデルを生成するようにした。
より詳細には、機能モデル生成装置１は、リソース解析結果情報に基づき、データフローモデル８０５を生成し、イベント解析結果情報に基づき、Ｉ／Ｆイベントモデル８０６、基本イベントモデル８０７、または、形式仕様記述言語モデル８０８を生成する。
データフローモデル８０５は、機能間の前記リソースの受け渡しを表す機能モデルであり、Ｉ／Ｆイベントモデル８０６は、データフローモデル８０５に、機能間の前記リソース受け渡し手段を付加した機能モデルである。基本イベントモデル８０７は、Ｉ／Ｆイベントモデル８０６に、機能間のリソース受け渡し手段、および、機能にて実行される基本イベントを付加した機能モデルである。形式仕様記述言語モデル８０８は、基本イベントモデル８０７に、機能にて実行される付属イベントを付加した機能モデルである。
このように、機能モデル生成装置１は、段階的に、複数の機能モデルを生成する。
そのため、開発担当者等は、段階的に機能仕様１０５の不備を検出することができる。例えば、開発担当者等は、データフローモデル８０５を使用して、機能仕様１０５における、機能間でのリソースのやり取り、または、リソースの経路の不備検出、リソース受け渡し手段の不備検出、基本イベントの不備検出、付属イベントの不備検出を、段階的に実施することができる。その結果、機能仕様１０５内で発生している不備を、早期に発見することができる。また、段階的に機能仕様１０５の不備検出を実施できるため、開発担当者等は、容易に、機能仕様１０５にて発生している不備による、機能仕様１０５の修正箇所の特定することができる。機能仕様１０５の修正箇所の特定を容易に行えることは、システム開発の手戻りを最小限に抑えることにつながる。

また、機能モデル生成装置１が、段階的に、複数の機能モデルを生成することで、機能モデルの流用性を高めることができる。機能モデル生成装置１が生成した機能モデルを流用することは、あるシステムの仕様を流用して他のシステムを開発するような場合に発生することが多い機能間の不備の防止の一助になる。結果として、開発担当者は、仕様書と機能モデルの整合が取れたシステム開発を行うことができ、システム開発における作業の手戻りを防止することができる。

図２５Ａ，図２５Ｂは、実施の形態１に係る機能モデル生成装置１のハードウェア構成の一例を示す図である。
実施の形態１において、機能要素解析部１１と、機能モデル生成部１２と、確認部１３の機能は、処理回路２５０１により実現される。すなわち、機能モデル生成装置１は、機能仕様１０５から機能モデルを生成する制御を行うための処理回路２５０１を備える。
処理回路２５０１は、図２５Ａに示すように専用のハードウェアであっても、図２５Ｂに示すようにメモリ２５０６に格納されるプログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２５０５であってもよい。

処理回路２５０１が専用のハードウェアである場合、処理回路２５０１は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、またはこれらを組み合わせたものが該当する。

処理回路２５０１がＣＰＵ２５０５の場合、機能要素解析部１１と、機能モデル生成部１２と、確認部１３の機能は、ソフトウェア、ファームウェア、または、ソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。すなわち、機能要素解析部１１と、機能モデル生成部１２と、確認部１３は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）２５０２、メモリ２５０６等に記憶されたプログラムを実行するＣＰＵ２５０５、システムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ−Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等の処理回路により実現される。また、ＨＤＤ２５０２、メモリ２５０６等に記憶されたプログラムは、機能要素解析部１１と、機能モデル生成部１２と、確認部１３の手順または方法をコンピュータに実行させるものであるとも言える。ここで、メモリ２５０６とは、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等の、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、または、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）等が該当する。

なお、機能要素解析部１１と、機能モデル生成部１２と、確認部１３の機能について、一部を専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェアまたはファームウェアで実現するようにしてもよい。例えば、機能要素解析部１１と、機能モデル生成部１２については専用のハードウェアとしての処理回路２５０１でその機能を実現し、確認部１３については処理回路２５０１がメモリ２５０６に格納されたプログラムを読み出して実行することによってその機能を実現することが可能である。
また、機能モデル生成装置１は、表示装置等の装置と、有線通信または無線通信を行う入力インタフェース装置２５０３および出力インタフェース装置２５０４を備える。

以上の実施の形態１では、機能モデル生成装置１は、確認部１３を備えているものとしたが、これは一例に過ぎず、機能モデル生成装置１は、確認部１３を備えることを必須としない。例えば、確認部１３は、独立した装置として機能するものとし、機能モデル生成装置１は、確認部１３に対して、リソース解析結果情報と、イベント解析結果情報を、出力するようにしてもよい。

以上のように、実施の形態１に係る機能モデル生成装置１は、文書（機能仕様１０５）に記述されている自然言語を解析し、文書で定義されている機能が他の機能と受け渡しするリソース、および、当該文書で定義されている機能が実行するイベントを対応付けた因果関係付機能情報を生成する自然言語解析部１１１と、自然言語解析部１１１が生成した因果関係付機能情報に基づき、機能毎に、他の機能との間で受け渡しされるリソースに関する情報が定義されたリソース情報、機能毎に、実行されるイベント、および、イベントの実行に用いられる手段に関する情報が定義されたイベント情報、ならびに、機能間の関係を示す関係情報を生成する機能要素抽出部１１２と、機能要素抽出部１１２が生成したリソース情報および関係情報に基づき、機能間でどのリソースの受け渡しが行われているかを解析し、機能間で受け渡しされるリソースを定義したリソース解析結果情報を生成するリソース解析部１２１と、リソース解析部１２１が生成したリソース解析結果情報、ならびに、機能要素抽出部１１２が生成したリソース情報およびイベント情報に基づき、機能で実行されるイベントを解析し、機能で実行されるイベントに関するイベント解析結果情報を生成するイベント解析部１２２と、リソース解析部１２１が生成したリソース解析結果情報、または、イベント解析部１２２が生成したイベント解析結果情報に基づき、機能モデルを生成するモデル構築部１２３を備えるように構成した。そのため、機能モデル生成装置１は、自然言語で記述された文書の不備または不整合を早期に発見可能な機能モデルを生成することができる。

なお、本願発明はその発明の範囲内において、実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。

１ 機能モデル生成装置、１１ 機能要素解析部、１１１ 自然言語解析部、１１１１ 機能説明文抽出部、１１１２ 意味解析部、１１１３ 構文解析部、１１１４ 関係情報解析部、１１２ 機能要素抽出部、１１２１ 機能リソース抽出部、１１２２ イベント抽出部、１１２３ 関係情報抽出部、１２ 機能モデル生成部、１２１ リソース解析部、１２２ イベント解析部、１２３ モデル構築部、１２２１ Ｉ／Ｆ解析部、１２２２ 基本イベント解析部、１２２３ 付属イベント解析部、１２３１ データフローモデル生成部、１２３２ Ｉ／Ｆイベントモデル生成部、１２３３ 基本イベントモデル生成部、１２３４ 形式仕様記述言語モデル生成部、８０５ データフローモデル、８０６ Ｉ／Ｆイベントモデル、８０７ 基本イベントモデル、８０８ 形式仕様記述言語モデル、１３ 確認部、２５０１ 処理回路、２５０２ ＨＤＤ、２５０３ 入力インタフェース装置、２５０４ 出力インタフェース装置、２５０５ ＣＰＵ、２５０６ メモリ。

Claims (6)

1. 文書に記述されている自然言語を解析し、前記文書で定義されている機能が他の機能と受け渡しするリソース、および、当該文書で定義されている機能が実行するイベントを対応付けた因果関係付機能情報を生成する自然言語解析部と、
   前記自然言語解析部が生成した因果関係付機能情報に基づき、機能毎に、他の機能との間で受け渡しされるリソースに関する情報が定義されたリソース情報、機能毎に、実行されるイベント、および、イベントの実行に用いられる手段に関する情報が定義されたイベント情報、ならびに、機能間の関係を示す関係情報を生成する機能要素抽出部と、
   前記機能要素抽出部が生成したリソース情報および関係情報に基づき、機能間でどのリソースの受け渡しが行われているかを解析し、機能間で受け渡しされるリソースを定義したリソース解析結果情報を生成するリソース解析部と、
   前記リソース解析部が生成したリソース解析結果情報、ならびに、前記機能要素抽出部が生成したリソース情報およびイベント情報に基づき、前記機能で実行されるイベントを解析し、前記機能で実行されるイベントに関するイベント解析結果情報を生成するイベント解析部と、
   前記リソース解析部が生成したリソース解析結果情報、または、前記イベント解析部が生成したイベント解析結果情報に基づき、機能モデルを生成するモデル構築部
   を備えた機能モデル生成装置。
2. 前記イベント解析部は、
   前記リソース解析部が生成したリソース解析結果情報、ならびに、前記機能要素抽出部が生成したリソース情報およびイベント情報に基づき、機能間で前記リソースの受け渡しをする際のリソース受け渡し手段を解析し、前記リソース解析結果情報に前記リソース受け渡し手段に関する情報を付加したＩ／Ｆ解析結果情報を生成するＩ／Ｆ解析部と、
   前記Ｉ／Ｆ解析部が生成したＩ／Ｆ解析結果情報と、前記機能要素抽出部が生成したイベント情報に基づき、前記機能で実行される基本イベントを解析し、前記Ｉ／Ｆ解析結果情報に前記基本イベントに関する情報を付加した基本イベント解析結果情報を生成する基本イベント解析部と、
   前記基本イベント解析部が生成した基本イベント解析結果情報と、前記機能要素抽出部が生成したイベント情報に基づき、前記機能で実行される付属イベントを解析し、前記基本イベント解析結果情報に前記付属イベントに関する情報を付加した付属イベント解析結果情報を生成する付属イベント解析部
   を備えたことを特徴とする請求項１記載の機能モデル生成装置。
3. 前記モデル構築部は、
   前記機能モデルとして、前記リソース解析部が生成したリソース解析結果情報に基づき、機能間の前記リソースの受け渡しを表すデータフローモデルを生成するデータフローモデル生成部と、
   前記機能モデルとして、前記Ｉ／Ｆ解析部が生成したＩ／Ｆ解析結果情報に基づき、機能間の前記リソースの受け渡し、および、機能間の前記リソース受け渡し手段を表すＩ／Ｆイベントモデルを生成するＩ／Ｆイベントモデル生成部と、
   前記機能モデルとして、前記基本イベント解析部が生成した基本イベント解析結果情報に基づき、機能間の前記リソースの受け渡し、機能間の前記リソース受け渡し手段、および、前記機能にて実行される前記基本イベントを表す基本イベントモデルを生成する基本イベントモデル生成部と、
   前記機能モデルとして、前記付属イベント解析部が生成した付属イベント解析結果情報に基づき、機能間の前記リソースの受け渡し、機能間の前記リソース受け渡し手段、前記機能にて実行される前記基本イベント、および、前記機能にて実行される前記付属イベントを表す形式仕様記述言語モデルを生成する形式仕様記述言語モデル生成部を備えた
   ことを特徴とする請求項２記載の機能モデル生成装置。
4. 前記モデル構築部が生成した前記機能モデルの妥当性を確認する確認部
   を備えた請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載の機能モデル生成装置。
5. コンピュータを、
   文書に記述されている自然言語を解析し、前記文書で定義されている機能が他の機能と受け渡しするリソース、および、当該文書で定義されている機能が実行するイベントを対応付けた因果関係付機能情報を生成する自然言語解析部と、
   前記自然言語解析部が生成した因果関係付機能情報に基づき、機能毎に、他の機能との間で受け渡しされるリソースに関する情報が定義されたリソース情報、機能毎に、実行されるイベント、および、イベントの実行に用いられる手段に関する情報が定義されたイベント情報、ならびに、機能間の関係を示す関係情報を生成する機能要素抽出部と、
   前記機能要素抽出部が生成したリソース情報および関係情報に基づき、機能間でどのリソースの受け渡しが行われているかを解析し、機能間で受け渡しされるリソースを定義したリソース解析結果情報を生成するリソース解析部と、
   前記リソース解析部が生成したリソース解析結果情報、ならびに、前記機能要素抽出部が生成したリソース情報およびイベント情報に基づき、前記機能で実行されるイベントを解析し、前記機能で実行されるイベントに関するイベント解析結果情報を生成するイベント解析部と、
   前記リソース解析部が生成したリソース解析結果情報、または、前記イベント解析部が生成したイベント解析結果情報に基づき、機能モデルを生成するモデル構築部
   として機能させるための機能モデル生成プログラム。
6. 自然言語解析部が、文書に記述されている自然言語を解析し、前記文書で定義されている機能が他の機能と受け渡しするリソース、および、当該文書で定義されている機能が実行するイベントを対応付けた因果関係付機能情報を生成するステップと、
   機能要素抽出部が、前記自然言語解析部が生成した因果関係付機能情報に基づき、機能毎に、他の機能との間で受け渡しされるリソースに関する情報が定義されたリソース情報、機能毎に、実行されるイベント、および、イベントの実行に用いられる手段に関する情報が定義されたイベント情報、ならびに、機能間の関係を示す関係情報を生成するステップと、
   リソース解析部が、前記機能要素抽出部が生成したリソース情報および関係情報に基づき、機能間でどのリソースの受け渡しが行われているかを解析し、機能間で受け渡しされるリソースを定義したリソース解析結果情報を生成するステップと、
   イベント解析部が、前記リソース解析部が生成したリソース解析結果情報、ならびに、前記機能要素抽出部が生成したリソース情報およびイベント情報に基づき、前記機能で実行されるイベントを解析し、前記機能で実行されるイベントに関するイベント解析結果情報を生成するステップと、
   モデル構築部が、前記リソース解析部が生成したリソース解析結果情報、または、前記イベント解析部が生成したイベント解析結果情報に基づき、機能モデルを生成するステップ
   を備えた機能モデル生成方法。

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