JP2021086399A - プログラムエラー統合プログラム及び情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザによるプログラム検証の効率を向上させること。【解決手段】構文解析部１１が、ソースコード２の構文解析を行い、構文情報４を作成する。そして、指摘抽出部１２が、構文情報４に基づいて違反を抽出し、自装置指摘メッセージ３を作成する。そして、検出部２１が、自装置指摘メッセージ３と構文情報４から作成されたＮＧ判定情報付き指摘メッセージ５と他装置指摘メッセージ７から原因が同一であるメッセージを検出する。そして、生成部２２が、検出部２１により原因が同一であることが検出された２つのメッセージを統合したメッセージを作成し、作成したメッセージを統合指摘メッセージ８に含める。【選択図】図５

Description

本発明は、プログラムエラー統合プログラム及び情報処理装置に関する。

近年、様々な機器がネットワークに繋がれることから、各機器のセキュリティ対策が重要になっている。機器のセキュリティ対策の１つとして、機器に内蔵されたコンピュータにより実行されるプログラムをコーディング規約に基づいて作成することがあげられる。コーディング規約としては、例えばＣＥＲＴ（Computer Emergency Response Team）の標準セキュアコーディング規約がある。

コーディング規約に基づいてソースプログラムが作成されているかは、静的解析ツールにより検査される。ここで、静的解析ツールとは、対象プログラムを実行することなく解析することにより対象プログラムを検査するプログラムである。

なお、静的解析ツールに関する従来技術として、複数種の静的解析ツールを使用した場合における、品質検証者の作業負担を軽減する解析結果出力装置がある。この解析結果出力装置は、マージ処理実行部とマージ結果表示部とを装備する。マージ処理実行部は、複数種の静的解析ツールで解析されることによって得られる、ソースプログラムの問題点が指摘された解析結果から、指摘問題内容の各静的解析ツール間における類似度情報、及び指摘箇所情報に基づいて、同一指摘部分を検出する。マージ結果表示部は、マージ処理実行部による検出結果に基づいて、同一指摘部分を整理して解析結果を表示する。

また、従来技術として、ソフトウェアコードが実際に欠陥を含むかどうかを正確に評価する品質分析方法がある。この品質分析方法は、複数の分析ツールからなる分析ツールセットの性能統計を計算するステップと、分析ツールセットに含まれる１つ又は複数の分析ツールを用いて、コードベースを分析するステップとを含む。また、この品質分析方法は、分析ツールセットに含まれる１つ又は複数の分析ツールのそれぞれについて、対応する分析ツールによって特定される誤り及び正しさを示す分析結果を生成するステップを含む。また、この品質分析方法は、分析ツールセットに含まれる１つ又は複数の分析ツールのそれぞれと関連付けられた分析結果と性能統計とに基づいて、コードベースにおける欠陥のリスクを推定するステップを含む。

特開２００９−１６９５７３号公報 特開２０１６−４５６９号公報

全てのコーディング規約を検査する静的解析ツールはなく、静的解析ツールにより検査するコーディング規約が異なることから、ソースプログラムの検査には複数の静的解析ツールが用いられる。例えば、性能を重視した解析を行う静的解析ツール、セキュリティを重視した解析を行う静的解析ツールなどがある。

ただし、複数の静的解析ツールには、検査するコーディング規約が重なる部分もある。また、検査結果として出力される違反メッセージは、同一コーディング規約に関して静的解析ツールによって異なる。このため、複数の静的解析ツールを用いるユーザは１つのコーディング規約違反に対して複数の異なる違反メッセージを検証することになり、検証効率が悪いという問題がある。

なお、複数の静的解析ツールによりソースプログラムの同一箇所（ファイルと行番号が同じ）で検出された違反メッセージをまとめるツールはあるが、違反メッセージの箇所は異なるが原因箇所が同じ違反メッセージをまとめるツールはない。図１０は、静的解析ツールにより違反が指摘された指摘箇所と違反の原因箇所との関係を説明するための図である。図１０は、静的解析ツールＡの指摘箇所の集合９１と静的解析ツールＢの指摘箇所の集合９２を示す。指摘箇所の集合９１と指摘箇所の集合９２が重なる部分は、２つのツールで指摘箇所が同じ場合を示す。ＭＳＧは、違反メッセージを表す。

図１０に示すように、２つのツールで指摘箇所が同じ場合でも、原因箇所が異なる場合がある。また、２つのツールで指摘箇所が異なる場合でも、原因箇所が同じ場合がある。また、同一ツールで指摘箇所が異なっていても、原因箇所が同じ場合がある。

本発明は、１つの側面では、原因箇所が同じである違反メッセージをまとめることで、ユーザによるプログラム検証の効率を向上させることを目的とする。

１つの態様では、プログラムエラー統合プログラムは、コンピュータに、第１エラー情報、第２エラー情報、構文情報に基づいて、同じループに対する同じ要因のエラーメッセージを前記第１エラー情報と前記第２エラー情報からそれぞれ検出する処理を実行させる。前記第１エラー情報は、ユーザーソースコードを基に第１エラー検出プログラムが生成した情報である。前記第２エラー情報は、前記ユーザーソースコードを基に第２エラー検出プログラムが生成した情報である。前記構文情報は、前記ユーザーソースコードを基に前記第２エラー検出プログラムが生成した情報である。そして、前記プログラムエラー統合プログラムは、前記コンピュータに、前記第１エラー情報から検出したエラーメッセージ、及び前記第２エラー情報から検出したエラーメッセージを基に統合エラーメッセージを生成する処理を実行させる。

他の態様では、プログラムエラー統合プログラムは、コンピュータに、第１エラー情報、第２エラー情報、構文情報に基づいて、同じ変数に対する同じ要因のエラーメッセージを前記第１エラー情報と前記第２エラー情報からそれぞれ検出する処理を実行させる。前記第１エラー情報は、ユーザーソースコードを基に第１エラー検出プログラムが生成した情報である。前記第２エラー情報は、前記ユーザーソースコードを基に第２エラー検出プログラムが生成した情報である。前記構文情報は、前記ユーザーソースコードを基に前記第２エラー検出プログラムが生成した情報である。そして、前記プログラムエラー統合プログラムは、前記コンピュータに、前記第１エラー情報から検出したエラーメッセージ、及び前記第２エラー情報から検出したエラーメッセージを基に統合エラーメッセージを生成する処理を実行させる。

他の態様では、プログラムエラー統合プログラムは、コンピュータに、エラー情報に含まれる２つのメッセージと、構文情報に基づいて、前記２つのメッセージが同じ変数に対する同じ要因により生成されたか否かを判定する処理を実行させる。前記エラー情報と前記構文情報は、ユーザーソースコードを基に生成される。そして、前記プログラムエラー統合プログラムは、前記２つのメッセージが同じ変数に対する同じ要因により生成されたと判定すると、前記コンピュータに、前記２つのメッセージを統合した統合メッセージを生成する処理を実行させる。

１つの側面では、本発明は、ユーザによるプログラム検証の効率を向上させることができる。

図１Ａは、静的解析装置が入出力する情報を示す図である。 図１Ｂは、ＮＧ判定情報付加を説明するための図である。 図１Ｃは、メッセージ統合を説明するための図である。 図１Ｄは、メッセージ統合の詳細を説明するための第１の図である。 図１Ｅは、メッセージ統合の詳細を説明するための第２の図である。 図１Ｆは、メッセージ統合の詳細を説明するための第３の図である。 図２Ａは、静的解析装置が入出力する情報を示す図である。 図２Ｂは、メッセージ統合を説明するための第１の図である。 図２Ｃは、メッセージ統合を説明するための第２の図である。 図３は、統合結果の見直しを説明するための図である。 図４は、他装置指摘メッセージの自装置指摘メッセージへの統合状態を示す図である。 図５は、静的解析装置の機能構成を示す図である。 図６は、ＮＧ判定情報付加部による処理のフローを示すフローチャートである。 図７は、メッセージ統合部による処理のフローを示すフローチャートである。 図８Ａは、実施例２に係る静的解析装置が入出力する情報を示す図である。 図８Ｂは、メッセージ統合を説明するための図である。 図９は、実施例に係る静的解析プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成を示す図である。 図１０は、静的解析ツールにより違反が指摘された指摘箇所と違反の原因箇所との関係を説明するための図である。

以下に、本願の開示するプログラムエラー統合プログラム及び情報処理装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施例は開示の技術を限定するものではない。

まず、実施例１に係る静的解析装置による違反（エラー）メッセージ統合例について説明する。図１Ａ〜図３は、実施例１に係る静的解析装置１による違反メッセージ統合例を説明するための図である。図１Ａ〜図１Ｆは、ループにおいて実施例１に係る静的解析装置と他の静的解析装置が同一原因箇所に関して指摘箇所が異なる場合の違反メッセージの統合の例を示す。

図１Ａは、静的解析装置１が入出力する情報を示す図である。図１Ａに示すように、静的解析装置１は、ソースコード２を入力して構文解析を行い、自装置指摘メッセージ３と構文情報４を出力する。ここで、自装置指摘メッセージ３は、静的解析装置１が指摘した違反を示す１つ以上のメッセージである。

そして、静的解析装置１は、自装置指摘メッセージ３と構文情報４を用いてＮＧ判定情報付加（１）を行うことで、ＮＧ判定情報付き指摘メッセージ５を出力する。ここで、ＮＧ判定情報とは、違反と判定した根拠となる情報であり、構文情報４に含まれる情報である。

そして、静的解析装置１は、ＮＧ判定情報付き指摘メッセージ５と他装置指摘メッセージ７を用いてメッセージ統合（２）を行うことで、統合指摘メッセージ８を出力する。ここで、他装置指摘メッセージ７は、他の静的解析装置が指摘した違反を示す１つ以上のメッセージである。以下に、図１Ｂ〜図１Ｆを用いて統合指摘メッセージ８の作成手順について説明する。

図１Ｂは、ＮＧ判定情報付加を説明するための図である。図１Ｂに示すように、静的解析装置１は、自装置指摘メッセージ３の各メッセージに、構文情報４の中で違反の根拠とした字句を結合してＮＧ判定情報付き指摘メッセージ５を出力する。

自装置指摘メッセージ３に含まれるメッセージは、ソースコード２のファイル名、ソースコード２の行番号、指摘ＩＤ及びメッセージテキストを含む。ここで、指摘ＩＤは、指摘の種別を識別する識別子である。図１Ｂにおいて、例えば、「ａ．ｃ」がソースコード２のファイル名であり、「（２）」がソースコード２の行番号であり、「ｐｇｒ０７７２」が指摘ＩＤであり、「ループ内に複数のｂｒｅａｋ文があります。」がメッセージテキストである。

静的解析装置１は、構文情報４から「ｐｇｒ０７７２」の条件に該当する箇所を検索する（ｔ１）。ここで、「ｐｇｒ０７７２」の条件は、「ループ文の直下に複数の脱出文が存在」である。構文情報４において、２行目のループ文（ｗｈｉｌｅ文）４１には、直下に脱出文（ｂｒｅａｋ文）４２と脱出文（ｂｒｅａｋ文）４３がある。したがって、２行目のループ文４１には条件に該当する箇所があり、静的解析装置１は、メッセージ「ａ．ｃ（２） ｐｇｒ０７７２ ループ内に複数のｂｒｅａｋ文があります。」を生成して出力する（ｔ２）。

静的解析装置１は、違反検出時に根拠とした構文情報部分を生成したメッセージに結合し（ｔ３）、ＮＧ判定情報付き指摘メッセージ５の１つのメッセージとして、構文情報付きメッセージを出力する（ｔ４）。指摘根拠とした構文情報部分には、構文を構成するＮＧ根拠字句と出現箇所が含まれる。例えば、メッセージ「ａ．ｃ（２） ｐｇｒ０７７２ ループ内に複数のｂｒｅａｋ文があります。」には、「ループ文（ｗｈｉｌｅ） ａ．ｃ（２）」と「脱出文（ｂｒｅａｋ） ａ．ｃ（５）」と「脱出文（ｂｒｅａｋ） ａ．ｃ（１３）」が結合される。ここで、「ループ文」、「ｗｈｉｌｅ」、「脱出文」、「ｂｒｅａｋ」がＮＧ根拠字句の例であり、「ａ．ｃ（２）」、「ａ．ｃ（５）」、「ａ．ｃ（１３）」が出現箇所の例である。なお、ＮＧ判定情報付き指摘メッセージ５において、「＋」は結合を示す。

同様に、構文情報４において、７行目のループ文（ｗｈｉｌｅ文）４４には、直下に脱出文（ｂｒｅａｋ文）４５と脱出文（ｂｒｅａｋ文）４６がある。したがって、メッセージ「ａ．ｃ（７） ｐｇｒ０７７２ ループ内に複数のｂｒｅａｋ文があります。」には、「ループ文（ｗｈｉｌｅ） ａ．ｃ（７）」と「脱出文（ｂｒｅａｋ） ａ．ｃ（８）」と「脱出文（ｂｒｅａｋ） ａ．ｃ（９）」が結合される。

図１Ｃは、メッセージ統合を説明するための図である。図１Ｃに示すように、静的解析装置１は、他装置指摘メッセージ７とＮＧ判定情報付き指摘メッセージ５を用いてメッセージ統合を行い、統合指摘メッセージ８を出力する。図１Ｄ〜図１Ｆは、メッセージ統合の詳細を説明するための図である。

図１Ｄに示すように、ファイルａ．ｃの２行目で「ｐｇｒ０７７２」を指摘し、この指摘の根拠となった記述は、ファイルａ．ｃの２行目、５行目及び１３行目の記述であることを、静的解析装置１は、ＮＧ判定情報付き指摘メッセージ５から特定する（ｔ１１）。そして、静的解析装置１は、他装置指摘メッセージ７から、ファイルａ．ｃの２行目、５行目及び１３行目の位置のメッセージを探す（ｔ１２）。

他の静的解析装置６はファイルａ．ｃの５行目で「ＩＤ０００１」の指摘を行っているため、静的解析装置１は、以下のｔ１４の判定を行う（ｔ１３）。すなわち、静的解析装置１は、「ＩＤ０００１」のメッセージテキスト中に、ＮＧ判定情報付き指摘メッセージ５から得られるＮＧ根拠字句（ループ文、ｂｒｅａｋ）が含まれているため、「ＩＤ０００１」は同一の原因による指摘と判定する（ｔ１４）。

そして、静的解析装置１は、他装置指摘メッセージ７でファイルａ．ｃの５行目に関する「ＩＤ０００１」の指摘はｔ１４にて同一原因で行われたと判定したので、メッセージを統合する（ｔ１５）。すなわち、「ａ．ｃ（２） ｐｇｒ０７７２ ループ内に複数のｂｒｅａｋ文があります。」と「ａ．ｃ（５） ＩＤ０００１ ループ文に複数のｂｒｅａｋが存在します。」が統合される。

また、静的解析装置１は、メッセージを統合したら、統合対象メッセージと統合後メッセージの指摘種別ごとの出現回数を記録する（ｔ１６）。ここで、統合対象メッセージとは、ＮＧ判定情報付き指摘メッセージ５のメッセージであり、統合後メッセージは、統合指摘メッセージ８のメッセージである。図１Ｄでは、「ｐｇｒ０７７２」が統合対象メッセージの指摘種別を示し、出現回数として「１」が記録される。また、「ｐｇｒ０７７２−ＩＤ０００１」が統合後メッセージの指摘種別を示し、出現回数として「１」が記録される。なお、出現回数は、後述するように、統合指摘メッセージ８の見直しに用いられる。

そして、他の静的解析装置６はファイルａ．ｃの８行目と９行目で「ＩＤ０００１」の指摘を行っているが静的解析装置１と指摘箇所が異なるため、静的解析装置１は、これらの指摘の原因は同一でないとする（ｔ１７、ｔ１８）。

また、図１Ｅに示すように、他装置指摘メッセージ７でファイルａ．ｃの１３行目に関する「ＩＤ０００１」は指摘箇所が同じである（ｔ１９）。また、メッセージテキスト中に、ＮＧ判定情報付き指摘メッセージ５から得られるＮＧ根拠字句（ループ文、ｂｒｅａｋ）が含まれている。このため、静的解析装置１は、同一の原因により出力されたメッセージと判定する（ｔ２０）。

そして、静的解析装置１は、他装置指摘メッセージ７でファイルａ．ｃの１３行目に関する「ＩＤ０００１」のメッセージはｔ２０にて同一原因で出力されたと判定したので、メッセージを統合する（ｔ２１）。すなわち、「ａ．ｃ（２） ｐｇｒ０７７２ ループ内に複数のｂｒｅａｋ文があります。」に「ａ．ｃ（１３） ＩＤ０００１ ループ文に複数のｂｒｅａｋが存在します。」がさらに統合される。

そして、静的解析装置１は、メッセージを統合したら、統合対象メッセージと統合後メッセージの指摘種別ごとの出現回数を記録する（ｔ２２）。ただし、静的解析装置１は、統合済のメッセージがある場合は、出現回数としてカウントしない。この例では、「ａ．ｃ （２） ｐｇｒ０７７２」と「ＩＤ０００１」は統合済であり、統合済のメッセージがあるので、静的解析装置１は、出現回数としてカウントしない。したがって、「ｐｇｒ０７７２」及び「ｐｇｒ０７７２−ＩＤ０００１」の出現回数は「１」のままである。

また、他装置指摘メッセージ７でファイルａ．ｃの１３行目に関する「ＩＤ０００２」は指摘箇所が同じである（ｔ２３）。ただし、メッセージテキスト中に、ＮＧ判定情報付き指摘メッセージ５から得られるＮＧ根拠字句（ｗｈｉｌｅ、ループ文、ｂｒｅａｋ、脱出文）が含まれていない。このため、静的解析装置１は、異なる原因により出力されたメッセージと判定する（ｔ２４）。

そして、図１Ｆに示すように、静的解析装置１は、同様に、「ａ．ｃ（７） ｐｇｔ０７７２」の統合処理を行う（ｔ２５）。その結果、ＮＧ判定情報付き指摘メッセージ５の「ａ．ｃ（７） ｐｇｒ０７７２ ループ内に複数のｂｒｅａｋ文があります。」と他装置指摘メッセージ７の「ａ．ｃ（８） ＩＤ０００１ ループ文に複数のｂｒｅａｋが存在します。」が統合される。また、ＮＧ判定情報付き指摘メッセージ５の「ａ．ｃ（７） ｐｇｒ０７７２ ループ内に複数のｂｒｅａｋ文があります。」に他装置指摘メッセージ７の「ａ．ｃ（９） ＩＤ０００１ ループ文に複数のｂｒｅａｋが存在します。」がさらに統合される。

そして、静的解析装置１は、メッセージを統合したら、統合対象メッセージと統合後メッセージの指摘種別ごとの出現回数を記録する（ｔ２６）。すなわち、「ｐｇｒ０７７２」及び「ｐｇｒ０７７２−ＩＤ０００１」の出現回数が「２」に更新される。

図２Ａ〜図２Ｃは、変数未初期化において静的解析装置１と他の静的解析装置が同一原因箇所に関して指摘箇所が異なる場合の違反メッセージ統合の例を示す。

図２Ａは、静的解析装置１が入出力する情報を示す図である。入出力情報としては、図１Ａと同様に、ソースコード２、自装置指摘メッセージ３、構文情報４、ＮＧ判定情報付き指摘メッセージ５、他装置指摘メッセージ７及び統合指摘メッセージ８がある。ただし、図２Ａに示すように、ソースコード２のファイル名は「ｂ．ｃ」である。また、静的解析装置１は、ＮＧ判定情報付き指摘メッセージ５の出力に、変数に関する構文情報４を用いる。

ＮＧ判定情報付加では、静的解析装置１は、変数に関する構文情報４を参照して、自装置指摘メッセージ３に含まれる変数に、型、識別子、初期値の設定、定義箇所、出現箇所の情報を付加する。例えば、図２Ａでは、変数ｘについて、構文情報４から、「変数定義（型 ｉｎｔ，識別子 ｘ，未設定，初期値なし） ｂ．ｃ （３）」と「出現（更新） ｂ．ｃ（５）」と「出現（参照） ｂ．ｃ（７）」が付加される。

図２Ｂ及び図２Ｃは、メッセージ統合を説明するための図である。なお、図２Ａの統合指摘メッセージ８にはメッセージ統合による誤りがある。誤り箇所には削除線が付されている。すなわち、他装置指摘メッセージ７の「ｂ．ｃ（７） ＩＤ０００７ 変数‘ｘ’はｉｎｔ型からｃｈａｒ型へ変換されます。」は、変数未初期化とは関係ない。この誤りの訂正処理については、図３を用いて後述する。

図２Ｂに示すように、ファイルｂ．ｃの７行目で「ｐｇｒ００００」を指摘し、この指摘の根拠となった記述は、ファイルｂ．ｃの３行目、５行目及び７行目の記述であることを、静的解析装置１は、ＮＧ判定情報付き指摘メッセージ５から特定する（ｔ３１）。そして、静的解析装置１は、他装置指摘メッセージ７から、ファイルｂ．ｃの３行目、５行目及び７行目の位置のメッセージを探す（ｔ３２）。

他の静的解析装置６はファイルｂ．ｃの３行目で「ＩＤ０００５」の指摘を行っているため、静的解析装置１は、以下のｔ３４の判定を行う（ｔ３３）。すなわち、静的解析装置１は、「ＩＤ０００５」のメッセージテキスト中に、ＮＧ判定情報付き指摘メッセージ５から得られるＮＧ根拠字句（ｘ）が含まれているため、「ＩＤ０００５」は同一の原因による指摘と判定する（ｔ３４）。

そして、静的解析装置１は、他装置指摘メッセージ７でファイルｂ．ｃの３行目に関する「ＩＤ０００５」の指摘はｔ３４にて同一原因で行われたと判定したので、メッセージを統合する（ｔ３５）。すなわち、「ｂ．ｃ（７） ｐｇｒ００００ 変数“ｘ”は参照の前に値の設定がない可能性があります。」と「ｂ．ｃ（３） ＩＤ０００５ 変数‘ｘ’には、値が設定されていません。」が統合される。

また、静的解析装置１は、メッセージを統合したら、統合対象メッセージと統合後メッセージの指摘種別ごとの出現回数を記録する（ｔ３６）。図２Ｂでは、「ｐｇｒ００００」が統合対象メッセージの指摘種別を示し、出現回数として「１」が記録される。また、「ｐｇｒ００００−ＩＤ０００５」が統合後メッセージの指摘種別を示し、出現回数として「１」が記録される。

そして、他の静的解析装置６はファイルｂ．ｃの３行目に関して「ＩＤ０００５」の指摘を行っているが、ＮＧ根拠字句が異なるため、静的解析装置１は、この指摘の原因は同一でないとする。

そして、図２Ｃに示すように、他の静的解析装置６はファイルｂ．ｃの７行目に関して「ＩＤ０００７」の指摘を行っており、「ＩＤ０００７」のメッセージテキスト中に、ＮＧ判定情報付き指摘メッセージ５から得られるＮＧ根拠字句（ｘ）が含まれている。このため、静的解析装置１は、指摘の原因が同一であると判定し、メッセージを統合する。

すなわち、「ｂ．ｃ（７） ＩＤ０００７ 変数‘ｘ’はｉｎｔ型からｃｈａｒ型へ変換されます。」が、「ｂ．ｃ（７） ｐｇｒ００００ 変数“ｘ”は参照の前に値の設定がない可能性があります。」に統合される。ただし、この統合は間違いであるので、図３に示すように、後に修正される。また、静的解析装置１は、「ｐｇｒ００００−ＩＤ０００７」の出現回数として「１」を記録する。

そして、静的解析装置１は、ｂ．ｃファイルの７行目の変数ｙに関するメッセージに対して、同様の統合判定を実施する。その結果、「ｂ．ｃ（７） ｐｇｒ００００ 変数“ｙ”は参照の前に値の設定がない可能性があります。」と「ｂ．ｃ（３） ＩＤ０００５ 変数‘ｙ’には、値が設定されていません。」が統合される。また、静的解析装置１は、「ｐｇｒ００００」の出現回数を「２」とし、「ｐｇｒ００００−ＩＤ０００５」の出現回数を「２」とする。

図３は、統合結果の見直しを説明するための図である。統合指摘メッセージ（見直し前）８ａには、「ｂ．ｃ（７） ＩＤ０００７ 変数‘ｘ’はｉｎｔ型からｃｈａｒ型へ変換されます。」が「ｂ．ｃ（７） ｐｇｒ００００ 変数“ｘ”は参照の前に値の設定がない可能性があります。」に統合されている。この統合は誤りである。

このような誤りを除くため、静的解析装置１は、出現回数を用いて統合結果を見直す。具体的には、静的解析装置１は、全てのメッセージの統合が完了したら、統合度を計算する（ｔ４１）。ここで、統合度は、統合後メッセージの出現回数を統合対象メッセージの出現回数で割った値を％で表現したものである。そして、静的解析装置１は、統合度が所定の閾値以下である場合には、統合を解除する。

図３では、「ｐｇｒ００００−ＩＤ０００５」と「ｐｇｒ０７７２−ＩＤ０００１」の統合度は１００％であるが、「ｐｇｒ００００−ＩＤ０００７」の統合度は５０％である。したがって、所定の閾値を、例えば、５０％とすると、静的解析装置１は、「ＩＤ０００７」のメッセージの統合を解除し、「ＩＤ０００７」のメッセージを他の静的解析装置の固有メッセージとする（ｔ４２）。その結果、統合指摘メッセージ（見直し後）８ｂでは、「ｂ．ｃ（７） ＩＤ０００７ 変数‘ｘ’はｉｎｔ型からｃｈａｒ型へ変換されます。」が統合から解除されている。

図４は、他装置指摘メッセージ７の自装置指摘メッセージ３への統合状態を示す図である。図４に示すように、「ａ．ｃ（１３） ＩＤ０００２ ｉｆ文に括弧がありません。」以外のメッセージは統合されている。ただし、「ｂ．ｃ（７） ＩＤ０００７ 変数‘ｘ’はｉｎｔ型からｃｈａｒ型へ変換されます。」は統合後に見直しが行われ、固有のメッセージに戻されている。

このように、静的解析装置１は、他装置指摘メッセージ７と自装置指摘メッセージ３を分析し、原因が同一であるメッセージを統合して統合指摘メッセージ８を出力するので、プログラムの検証効率を向上することができる。また、静的解析装置１は、統合結果の見直しを行うことによって、誤って統合されたメッセージを固有メッセージに戻すことができる。

次に、静的解析装置１の機能構成について説明する。図５は、静的解析装置１の機能構成を示す図である。図５に示すように、静的解析装置１は、違反検出部１０とメッセージ統合部２０とを有する。

違反検出部１０は、ソースコード２を読み込んで構文情報４と自装置指摘メッセージ３とＮＧ判定情報付き指摘メッセージ５を作成する。

違反検出部１０は、例えば、ユーザがキーボードやマウスを用いて指定した解析指示及びファイル名を受け付けて、指定されたファイルからソースコード２を読み込む。また、違反検出部１０は、例えば、ユーザがキーボードやマウスを用いて指定したファイル名を３つ受け付ける。そして、違反検出部１０は、指定されたファイルの１つに構文情報４を書き込み、指定されたファイルの他の１つに自装置指摘メッセージ３を書き込み、指定されたファイルの残りの１つにＮＧ判定情報付き指摘メッセージ５を書き込む。

メッセージ統合部２０は、ＮＧ判定情報付き指摘メッセージ５と、他の静的解析装置６がソースコード２から作成した他装置指摘メッセージ７と、構文情報４とを用いて統合指摘メッセージ８を作成する。メッセージ統合部２０は、例えば、他装置指摘メッセージ７と統合指摘メッセージ８をファイルから読み込む。また、メッセージ統合部２０は、例えば、ユーザがキーボードやマウスを用いて指定したファイル名を受け付け、指定されたファイルに統合指摘メッセージ８を書き込む。あるいは、メッセージ統合部２０は、統合指摘メッセージ８を表示装置や印刷装置に出力してもよい。

違反検出部１０は、構文解析部１１と、指摘抽出部１２と、ＮＧ判定情報付加部１３とを有する。メッセージ統合部２０は、検出部２１と、生成部２２と、見直し部２３とを有する。

構文解析部１１は、ソースコード２の構文解析を行い、構文情報４を作成する。構文解析部１１は、例えば、構文規則を記憶装置に記憶し、記憶した構文規則を用いて構文情報４を作成する。指摘抽出部１２は、構文情報４に基づいてソースコード２の違反を抽出し、自装置指摘メッセージ３を作成する。ＮＧ判定情報付加部１３は、構文情報４と自装置指摘メッセージ３を用いてＮＧ判定情報付き指摘メッセージ５を作成する。

ＮＧ判定情報付加部１３は、自装置指摘メッセージ３に含まれる各メッセージについて、構文情報４から指摘の根拠となる構文情報部分を抽出し、抽出した構文情報部分をメッセージに結合することで、ＮＧ判定情報付き指摘メッセージ５を作成する。

検出部２１は、ＮＧ判定情報付き指摘メッセージ５と他装置指摘メッセージ７から原因同一条件を満たすメッセージを抽出する。ここで、原因同一条件を満たすとは、次の２つの条件を満たすことである。
・他装置指摘メッセージ７から読み込んだメッセージの検出箇所がＮＧ判定情報の出現箇所に含まれる。
・ＮＧ判定情報に含まれるＮＧ根拠字句が他装置指摘メッセージ７から読み込んだメッセージのメッセージテキストに全て含まれる。ただし、変数については、ＮＧ判定情報に含まれるＮＧ根拠字句の一部が他装置指摘メッセージ７から読み込んだメッセージのメッセジテキストに含まれればよい。

検出部２１は、ＮＧ判定情報付き指摘メッセージ５に含まれるメッセージを統合対象メッセージとして、統合対象メッセージに含まれる出現箇所に基づいて他装置指摘メッセージ７からメッセージを抽出する。そして、検出部２１は、抽出したメッセージのメッセージテキストに、統合対象メッセージに含まれるＮＧ根拠字句が全て（変数については一部）含まれるか否かを判定することで、抽出したメッセージと統合対象メッセージの原因が同一であるか否かを判定する。

生成部２２は、検出部２１により原因同一条件を満たすと判定された２つのメッセージを統合したメッセージを作成し、作成したメッセージを統合指摘メッセージ８に含める。生成部２２は、統合対象メッセージに他装置指摘メッセージ７から抽出されたメッセージを結合することで２つのメッセージを統合する。

また、生成部２２は、２つのメッセージを統合すると、統合対象メッセージ及び統合後メッセージの指摘種別ごとの出現回数を記録する。ただし、生成部２２は、１つの統合対象メッセージに他装置指摘メッセージ７から複数のメッセージが結合された場合には、出現回数を「１」とカウントする。

見直し部２３は、統合後メッセージの指摘種別ごとの出現回数を統合対象メッセージの指摘種別ごとの出現回数で割った結果を％で表示する統合度に基づいて統合指摘メッセージ８を見直す。見直し部２３は、統合度が所定の閾値以下の場合には、統合を解除し、統合指摘メッセージ８を更新する。

次に、ＮＧ判定情報付加部１３によるＮＧ判定情報付加処理のフローについて説明する。図６は、ＮＧ判定情報付加部１３による処理のフローを示すフローチャートである。図６に示すように、ＮＧ判定情報付加部１３は、構文情報４の読み込みを行う（ステップＳ１）。ＮＧ判定情報付加部１３は、例えばファイルから構文情報４を読み込み、メモリに展開する。

そして、ＮＧ判定情報付加部１３は、検査する指摘ＩＤを選択する（ステップＳ２）。ＮＧ判定情報付加部１３は、「ｐｇｒ００００」〜「ｐｇｒ９９９９」から順番に１つずつ指摘ＩＤを選択する。そして、ＮＧ判定情報付加部１３は、最後の指摘ＩＤまで検査したか否かを判定し（ステップＳ３）、最後の指摘ＩＤまで検査した場合には、ＮＧ判定情報付加処理を終了する。

一方、検査していない指摘ＩＤがある場合には、ＮＧ判定情報付加部１３は、自装置指摘メッセージ３から、選択した指摘ＩＤを含むメッセージを１つ選択する（ステップＳ４）。そして、ＮＧ判定情報付加部１３は、選択した指摘ＩＤを含む全メッセージを検査したか否かを判定し（ステップＳ５）、選択した指摘ＩＤを含む全メッセージを検査した場合にはステップＳ２へ戻る。

一方、選択した指摘ＩＤを含むメッセージに検査していないメッセージがある場合には、ＮＧ判定情報付加部１３は、検査対象指摘ＩＤの条件に該当する箇所を構文情報４から検索する（ステップＳ６）。そして、ＮＧ判定情報付加部１３は、条件に該当する箇所を構文情報４から検索したか否かを判定し（ステップＳ７）、検索しなかった場合には、ステップＳ４へ戻る。

一方、条件に該当する箇所を構文情報４から検索した場合には、ＮＧ判定情報付加部１３は、選択したメッセージを出力し（ステップＳ８）、該当箇所のＮＧ根拠字句と出現箇所を該当個数分出力する（ステップＳ９）。そして、ＮＧ判定情報付加部１３は、ステップＳ４へ戻る。

このように、ＮＧ判定情報付加部１３が検査対象指摘ＩＤの条件に該当する箇所を構文情報４から検索し、メッセージを出力した後に、該当箇所のＮＧ根拠字句と出現箇所を該当個数分出力するので、メッセージ統合部２０がメッセージ統合を行うことができる。

次に、メッセージ統合部２０によるメッセージ統合処理のフローについて説明する。図７は、メッセージ統合部２０による処理のフローを示すフローチャートである。図７に示すように、メッセージ統合部２０は、ＮＧ判定情報付き指摘メッセージ５からＮＧ判定情報が付加されたメッセージを読み込む（ステップＳ１１）。

そして、メッセージ統合部２０は、ＮＧ判定情報付き指摘メッセージ５を最後まで読み込んだか否かを判定し（ステップＳ１２）、最後まで読み込んでいない場合には、他装置指摘メッセージ７の読み込み位置を先頭に設定する（ステップＳ１３）。そして、メッセージ統合部２０は、他装置指摘メッセージ７からメッセージを１つ読み込み（ステップＳ１４）、他装置指摘メッセージ７を最後まで読み込んだか否かを判定する（ステップＳ１５）。そして、他装置指摘メッセージ７を最後まで読み込んだ場合には、メッセージ統合部２０は、ステップＳ１１に戻る。

一方、他装置指摘メッセージ７を最後まで読み込んでいない場合には、メッセージ統合部２０は、２つのメッセージを比較し（ステップＳ１６）、原因同一条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ１７）。ここで、２つのメッセージは、ＮＧ判定情報付き指摘メッセージ５と他装置指摘メッセージ７からそれぞれ読み込まれたメッセージである。

そして、原因同一条件を満たす場合には、メッセージ統合部２０は、統合指摘メッセージ８に２つのメッセージを統合して出力する（ステップＳ１８）。ただし、メッセージ統合部２０は、ＮＧ判定情報付き指摘メッセージ５のメッセージに含まれるＮＧ判定情報は削除する。また、メッセージ統合部２０は、ＮＧ判定情報付き指摘メッセージ５から読み込んだメッセージが同じ場合には、他装置指摘メッセージ７のメッセージだけを統合指摘メッセージ８に追加する。

そして、メッセージ統合部２０は、出現回数を記録し（ステップＳ１９）、ステップＳ１４に戻る。また、メッセージ統合部２０は、ステップＳ１７において、原因同一条件を満たさない場合には、ステップＳ１４に戻る。

また、ステップＳ１２において、ＮＧ判定情報付き指摘メッセージ５を最後まで読み込んだ場合には、メッセージ統合部２０は、統合度を計算し（ステップＳ２０）、統合後メッセージを読み込む（ステップＳ２１）。そして、メッセージ統合部２０は、統合後メッセージを最後まで読み込んだか否かを判定し（ステップＳ２２）、統合後メッセージを最後まで読み込んだ場合には、メッセージ統合処理を終了する。

一方、統合後メッセージを最後まで読み込んでいない場合には、メッセージ統合部２０は、読み込んだ統合後メッセージが統合度が所定値以下のメッセージか否かを判定し（ステップＳ２３）、統合度が所定値以下のメッセージでない場合は、ステップＳ２１に戻る。一方、統合度が所定値以下のメッセージでない場合は、メッセージ統合部２０は、統合後メッセージを削除し（ステップＳ２４）、ステップＳ２１に戻る。なお、統合後メッセージが他装置指摘メッセージ７から読み込まれたメッセージを複数含む場合には、メッセージ統合部２０は、他装置指摘メッセージ７から読み込まれたメッセージごとに統合度の判定と削除を行う。

このように、メッセージ統合部２０が原因同一条件を満たすメッセージを統合するので、ユーザによるプログラム検証の効率を向上させることができる。

上述してきたように、実施例１では、構文解析部１１が、ソースコード２の構文解析を行い、構文情報４を作成する。そして、指摘抽出部１２が、構文情報４に基づいて違反を抽出し、自装置指摘メッセージ３を作成する。そして、ＮＧ判定情報付加部１３が、構文情報４と自装置指摘メッセージ３を用いてＮＧ判定情報付き指摘メッセージ５を作成する。そして、検出部２１が、ＮＧ判定情報付き指摘メッセージ５と他装置指摘メッセージ７から原因が同一であるメッセージを検出する。そして、生成部２２が、検出部２１により原因が同一であることが検出された２つのメッセージを統合したメッセージを作成し、作成したメッセージを統合指摘メッセージ８に含める。したがって、静的解析装置１は、ユーザによるプログラム検証の効率を向上させることができる。

また、実施例１では、見直し部２３は、統合対象メッセージと統合後メッセージの指摘種別ごとの出現回数を用いて、統合後メッセージの指摘種別ごとの統合度を計算し、計算した統合度に基づいて統合指摘メッセージ８を見直す。したがって、メッセージ統合部２０は、正確にメッセージを統合することができる。

また、実施例１では、検出部２１は、ＮＧ判定情報付き指摘メッセージ５と他装置指摘メッセージ７から、原因同一条件を満たすメッセージをそれぞれ抽出するので、原因が同一である２つのメッセージを正確に抽出することができる。

なお、実施例１では、静的解析装置１が自装置指摘メッセージ３と他装置指摘メッセージ７から原因が同一であるメッセージを統合する場合について説明したが、静的解析装置１及び他の静的解析装置６以外の装置が原因が同一であるメッセージを統合してもよい。すなわち、ＮＧ判定情報付加部１３と、メッセージ統合部２０を備えた装置が、構文情報４と静的解析装置１及び他の静的解析装置６がそれぞれ出力した指摘メッセージとを用いて、原因が同一であるメッセージを統合してもよい。

また、実施例１では、自装置と他の１つの静的解析装置のメッセージを統合する場合について説明したが、静的解析装置１は、自装置と他の２つ以上の静的解析装置のメッセージを統合してもよい。

上記実施例１では、複数の静的解析装置が出力した違反メッセージを統合する場合について説明したが、実施例２では、１つの静的解析装置が出力した複数の違反メッセージを統合する場合について説明する。実施例２では、変数のサイズが不足する場合を例として、複数の違反メッセージを統合する場合について説明する。

図８Ａは、実施例２に係る静的解析装置１ａが入出力する情報を示す図である。図８Ａに示すように、静的解析装置１ａは、ソースコード２を入力して構文解析を行い、指摘メッセージ３ａと構文情報４を出力する。そして、静的解析装置１ａは、指摘メッセージ３ａと構文情報４を用いてＮＧ判定情報付加（１）を行うことで、ＮＧ判定情報付き指摘メッセージ５を出力する。そして、静的解析装置１ａは、ＮＧ判定情報付き指摘メッセージ５と指摘メッセージ３ａを用いてメッセージ統合（２）を行うことで統合指摘メッセージ８を出力する。

図８Ａにおいて、ソースコード２のファイル名はｃ．ｃである。また、ＮＧ判定情報付加では、構文情報４として、変数に関する情報と、違反が検出された文の構文に関する情報が用いられる。具体的には、違反が検出された７行目、９行目、１４行目を含む６行目のＩＦ文の構文の情報がＮＧ判定情報付加で用いられる。

図８Ｂは、メッセージ統合を説明するための図である。図８Ｂに示すように、静的解析装置１ａは、ファイルｃ．ｃの７行目で「ｐｇｒ０５４８」を指摘する。そして、静的解析装置１ａは、この指摘の根拠となった記述はファイルｃ．ｃの２行目、７行目、９行目及び１４行目の記述であることを、ＮＧ判定情報付き指摘メッセージ５から特定する（ｔ５１）。

そして、静的解析装置１ａは、指摘メッセージ３ａから、７行目の指摘の根拠と同じ２行目、７行目、９行目及び１４行目の位置で指摘されているメッセージを探す（ｔ５２）。その結果、９行目と１４行目が特定される。静的解析装置１ａは、９行目の指摘は、同じ変数（ｄａｔｅ）の同じ「ＡＣＣＥＳＳ＿ＳＩＺＥ＿ＯＶＥＲ」の指摘であるため、同一原因によるメッセージと判定する（ｔ５３）。

そして、静的解析装置１ａは、ｔ５３において７行目と９行目のメッセージは同一原因により出力されたと判定したので、メッセージを統合する（ｔ５４）。静的解析装置１ａは、番号が大きな指摘ＩＤを番号が小さな指摘ＩＤにぶら下げる。そして、静的解析装置１ａは、統合対象メッセージと統合後メッセージの指摘種別ごとの出現回数を記録する（ｔ５５）。ただし、ここでは、統合された２つのメッセージが統合対象メッセージである。したがって、「ｐｇｒ０５４８」と「ｐｇｒ０５７０」に「１」が記録され、「ｐｇｒ０５４８−ｐｇｒ０５７０」に「１」が記録される。

そして、静的解析装置１ａは、１４行目についても同一原因によるメッセージかを判定する（ｔ５６）。１４行目については、ＮＧ根拠字句に「ＡＣＣＥＳＳ＿ＳＩＺＥ＿ＯＶＥＲ」がないため、静的解析装置１ａは、別の原因による指摘と判定する。そして、静的解析装置１ａは、統合対象メッセージと統合後メッセージの指摘種別ごとの出現回数を記録する（ｔ５７）。ただし、ここでは、統合が行われなかったので、「ｐｇｒ００３９」に「１」が記録さる。

なお、静的解析装置１ａの機能構成は、図５に示した静的解析装置１の機能構成から他の静的解析装置６及び他装置指摘メッセージ７を取り除くことで示される。また、静的解析装置１ａによるＮＧ判定情報付加処理のフローは、図６に示したフローチャートと同じである。また、静的解析装置１ａによるメッセージ統合処理のフローは、図７において、他装置指摘メッセージ７を自装置指摘メッセージ３に置き換えたものである。

上述してきたように、実施例２では、静的解析装置１ａは、自身が出力した指摘メッセージ３ａについて、原因箇所が同一の複数のメッセージを関連付けてまとめて出力するので、プログラムの検証効率を向上することができる。

なお、実施例では、静的解析装置１及び１ａについて説明したが、静的解析装置１及び１ａが有する構成をソフトウェアによって実現することで、同様の機能を有する静的解析プログラムを得ることができる。そこで、静的解析プログラムを実行するコンピュータについて説明する。

図９は、実施例に係る静的解析プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成を示す図である。図９に示すように、コンピュータ５０は、メインメモリ５１と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５２と、ＬＡＮ（Local Area Network）インタフェース５３と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）５４とを有する。また、コンピュータ５０は、スーパーＩＯ（Input Output）５５と、ＤＶＩ（Digital Visual Interface）５６と、ＯＤＤ（Optical Disk Drive）５７とを有する。

メインメモリ５１は、プログラムやプログラムの実行途中結果等を記憶するメモリである。ＣＰＵ５２は、メインメモリ５１からプログラムを読み出して実行する中央処理装置である。ＣＰＵ５２は、メモリコントローラを有するチップセットを含む。

ＬＡＮインタフェース５３は、コンピュータ５０をＬＡＮ経由で他のコンピュータに接続するためのインタフェースである。ＨＤＤ５４は、プログラムやデータを格納するディスク装置であり、スーパーＩＯ５５は、マウスやキーボード等の入力装置を接続するためのインタフェースである。ＤＶＩ５６は、液晶表示装置を接続するインタフェースであり、ＯＤＤ５７は、ＤＶＤの読み書きを行う装置である。

ＬＡＮインタフェース５３は、ＰＣＩエクスプレス（ＰＣＩｅ）によりＣＰＵ５２に接続され、ＨＤＤ５４及びＯＤＤ５７は、ＳＡＴＡ（Serial Advanced Technology Attachment）によりＣＰＵ５２に接続される。スーパーＩＯ５５は、ＬＰＣ（Low Pin Count）によりＣＰＵ５２に接続される。

そして、コンピュータ５０において実行される静的解析プログラムは、コンピュータ５０により読み出し可能な記録媒体の一例であるＤＶＤに記憶され、ＯＤＤ５７によってＤＶＤから読み出されてコンピュータ５０にインストールされる。あるいは、静的解析プログラムは、ＬＡＮインタフェース５３を介して接続された他のコンピュータシステムのデータベース等に記憶され、これらのデータベースから読み出されてコンピュータ５０にインストールされる。そして、インストールされた静的解析プログラムは、ＨＤＤ５４に記憶され、メインメモリ５１に読み出されてＣＰＵ５２によって実行される。

１，１ａ 静的解析装置
２ ソースコード
３ 自装置指摘メッセージ
３ａ 指摘メッセージ
４ 構文情報
５ ＮＧ判定情報付き指摘メッセージ
６ 他の静的解析装置
７ 他装置指摘メッセージ
８，８ａ，８ｂ 統合指摘メッセージ
１０ 違反検出部
１１ 構文解析部
１２ 指摘抽出部
１３ ＮＧ判定情報付加部
２０ メッセージ統合部
２１ 検出部
２２ 生成部
２３ 見直し部
４１，４４ ループ文
４２，４３，４５，４６ 脱出文
５０ コンピュータ
５１ メインメモリ
５２ ＣＰＵ
５３ ＬＡＮインタフェース
５４ ＨＤＤ
５５ スーパーＩＯ
５６ ＤＶＩ
５７ ＯＤＤ
９１，９２ 指摘箇所の集合

Claims (9)

1. コンピュータに、
   ユーザーソースコードを基に第１エラー検出プログラムが生成した第１エラー情報、前記ユーザーソースコードを基に第２エラー検出プログラムが生成した第２エラー情報、及び前記ユーザーソースコードを基に前記第２エラー検出プログラムが生成した構文情報に基づいて、同じループに対する同じ要因のエラーメッセージを前記第１エラー情報と前記第２エラー情報からそれぞれ検出し、
   前記第１エラー情報から検出したエラーメッセージ、及び前記第２エラー情報から検出したエラーメッセージを基に統合エラーメッセージを生成する
   処理を実行させることを特徴とするプログラムエラー統合プログラム。
2. コンピュータに、
   ユーザーソースコードを基に第１エラー検出プログラムが生成した第１エラー情報、前記ユーザーソースコードを基に第２エラー検出プログラムが生成した第２エラー情報、及び前記ユーザーソースコードを基に前記第２エラー検出プログラムが生成した構文情報に基づいて、同じ変数に対する同じ要因のエラーメッセージを前記第１エラー情報と前記第２エラー情報からそれぞれ検出し、
   前記第１エラー情報から検出したエラーメッセージ、及び前記第２エラー情報から検出したエラーメッセージを基に統合エラーメッセージを生成する
   処理を実行させることを特徴とするプログラムエラー統合プログラム。
3. 前記コンピュータに、
   前記統合エラーメッセージを生成した場合に、前記第２エラー情報から検出したエラーメッセージの種別ごとに前記統合エラーメッセージの数を第１出現回数として記録し、
   前記第１エラー情報から検出したエラーメッセージの種別と前記第２エラー情報から検出したエラーメッセージの種別の組ごとに前記統合エラーメッセージの数を第２出現回数として記録し、
   前記第１出現回数と前記第２出現回数に基づいて、前記統合エラーメッセージが正しいか否かを判定する
   処理をさらに実行させることを特徴とする請求項２に記載のプログラムエラー統合プログラム。
4. 同じ要因のエラーメッセージを前記第１エラー情報と前記第２エラー情報からそれぞれ検出する処理は、
   前記第２エラー情報と前記構文情報に基づいて、エラーの根拠となる根拠情報が前記第２エラー情報に含まれる各メッセージに付加された根拠情報付きエラー情報を生成し、
   同じ要因のエラーメッセージを前記根拠情報付きエラー情報と前記第１エラー情報からそれぞれ検出することを特徴とする請求項１、２又は３に記載のプログラムエラー統合プログラム。
5. 前記根拠情報は、エラーの位置を示す出現箇所と構文情報の中でエラーの根拠となる根拠字句を含み、
   同じ要因のエラーメッセージを前記根拠情報付きエラー情報と前記第１エラー情報からそれぞれ検出する処理は、
   前記根拠情報付きエラー情報に含まれるメッセージを統合対象メッセージとして、統合対象メッセージに含まれる出現箇所に基づいて前記第１エラー情報からメッセージを抽出し、抽出したメッセージのメッセージテキストに、統合対象メッセージに含まれる根拠字句が含まれるか否かを判定することで、同じ要因のエラー情報を検出することを特徴とする請求項４に記載のプログラムエラー統合プログラム。
6. コンピュータに、
   ユーザーソースコードを基に生成したエラー情報に含まれる２つのメッセージと、前記ユーザーソースコードを基に生成した構文情報に基づいて、前記２つのメッセージが同じ変数に対する同じ要因により生成されたか否かを判定し、
   前記２つのメッセージが同じ変数に対する同じ要因により生成されたと判定すると、
   前記２つのメッセージを統合した統合メッセージを生成する
   処理を実行させることを特徴とするプログラムエラー統合プログラム。
7. ユーザーソースコードを基に第１エラー検出装置が生成した第１エラー情報、前記ユーザーソースコードを基に第２エラー検出装置が生成した第２エラー情報、及び前記ユーザーソースコードを基に前記第２エラー検出装置が生成した構文情報に基づいて、同じループに対する同じ要因のエラーメッセージを前記第１エラー情報と前記第２エラー情報からそれぞれ検出する検出部と、
   前記検出部により前記第１エラー情報から検出されたエラーメッセージ、及び前記第２エラー情報から検出されたエラーメッセージを基に統合エラーメッセージを生成する生成部と
   を有することを特徴とする情報処理装置。
8. ユーザーソースコードを基に第１エラー検出装置が生成した第１エラー情報、前記ユーザーソースコードを基に第２エラー検出装置が生成した第２エラー情報、及び前記ユーザーソースコードを基に前記第２エラー検出装置が生成した構文情報に基づいて、同じ変数に対する同じ要因のエラーメッセージを前記第１エラー情報と前記第２エラー情報からそれぞれ検出する検出部と、
   前記検出部により前記第１エラー情報から検出されたエラーメッセージ、及び前記第２エラー情報から検出されたエラーメッセージを基に統合エラーメッセージを生成する生成部と
   を有することを特徴とする情報処理装置。
9. ユーザーソースコードを基に生成したエラー情報に含まれる２つのメッセージと、前記ユーザーソースコードを基に生成した構文情報に基づいて、前記２つのメッセージが同じ変数に対する同じ要因により生成されたか否かを判定する判定部と、
   前記判定部により前記２つのメッセージが同じ変数に対する同じ要因により生成されたと判定されると、前記２つのメッセージを統合した統合メッセージを生成する生成部と
   を有することを特徴とする情報処理装置。

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