JP2023003609A - 標準データモデル更新支援装置、及び標準データモデル更新支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】データモデルの設計の負担を低減することが可能な標準データモデルを作成する、標準データモデル更新支援装置及び標準データモデル更新支援方法を提供する。【解決手段】標準データモデル管理システムにおいて、標準データモデル更新支援装置１０は、複数のデータモデルの夫々の、標準データモデルからのデータ構造上の差分をデータモデル毎に算出する差分算出部１４と、算出した各差分に基づき、複数のデータモデルと、データモデルに基づき生成される新たな標準データモデルとの間のデータ構造上の差分が最も小さくなるような、各データモデルと標準データモデルとの相違部分である最適更新データを特定する最適更新データ特定部１５と、特定した最適更新データを標準データモデルに適用することにより、新たな標準データモデルを生成する標準データモデル更新部１６と、を備える。【選択図】図２

Description

本発明は標準データモデル更新支援装置、及び標準データモデル更新支援方法に関する。

製造業等では、業務管理及び遂行のためにデータモデル（ＤＢスキーマ等）を利用している組織（企業等）がある。データモデルの構成及び内容は組織ごとに異なるため、各組織にデータモデルを作成して提供するサービス事業者は、その組織に応じたデータモデルを作成する必要がある。

一方で、各組織に共通の部分がデータモデルに存在する場合があるため、サービス事業者は、これらの共通部分を標準データモデルとして作成することで、データモデルの設計工数を軽減することを試みることができる。

そのような標準データモデルと各組織のデータモデルとを共有するための技術として、例えば特許文献１には、システムの要件定義または設計で定義するモデルの標準とする標準モデルを、複数の設計者が使用する複数の端末に提供する提供部と、複数の端末から、提供部により提供された標準モデルを更新した複数のカスタマイズモデルを受け付けるモデル受付部と、標準モデルと複数のカスタマイズモデルのそれぞれとの差分を抽出する抽出部と、差分を標準モデルおよびカスタマイズモデルの少なくとも一つに対応付けて出力するための差分出力情報を生成する生成部と、を備えるサーバ装置が記載されている。

特開２０２１－０２６７２８号公報

しかしながら、データモデルは上記のように組織ごとに異なるため、標準データモデルやデータモデル（カスタマイズモデル）が提供されても、サービス事業者の各担当者はその活用が充分にできない場合が多い。標準データモデルを効率良く活用してカスタマイズモデル（データモデル）を設計することは難しいのが現状である。

本発明はこのような現状に鑑みてなされたものであり、その目的は、データモデルの設計の負担を低減することが可能な標準データモデルを作成することが可能な標準データモデル更新支援装置、及び標準データモデル更新支援方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するための本発明の一つは、プロセッサ及びメモリを有し、複数のデータモデルのそれぞれの、標準データモデルからのデータ構造上の差分を前記データモデルごとに算出する差分算出部と、前記算出した各差分に基づき、前記複数のデータモデルと、前記データモデルに基づき生成される新たな標準データモデルとの間のデータ構造上の差分が最も小さくなるような、前記各データモデルと前記標準データモデルとの相違部分である最適更新データを特定する最適更新データ特定部と、前記特定した最適更新データを前記標準データモデルに適用することにより、前記新たな標準データモデルを生成する標準データモデル更新部と、を備える、標準データモデル更新支援装置、とする。

また、上記課題を解決するための本発明の一つは、情報処理装置が、複数のデータモデルのそれぞれの、標準データモデルからのデータ構造上の差分を前記データモデルごとに算出する差分算出処理と、前記算出した各差分に基づき、前記複数のデータモデルと、前記データモデルに基づき生成される新たな標準データモデルとの間のデータ構造上の差分が最も小さくなるような、前記各データモデルと前記標準データモデルとの相違部分である最適更新データを特定する最適更新データ特定処理と、前記特定した最適更新データを前記標準データモデルに適用することにより、前記新たな標準データモデルを生成する標準データモデル更新処理と、を実行する標準データモデル更新支援方法、とする。

本発明によれば、データモデルの設計の負担を低減することが可能な標準データモデルを作成することができる。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

本実施形態に係る標準データモデル管理システムの構成の一例を示す図である。 標準データモデル更新支援装置が備える機能の一例を説明する図である。 標準データモデル更新支援装置及びカスタマイズモデル管理装置の各情報処理装置が備えるハードウェアの一例を示す図である。 標準データモデル管理処理の一例を説明するフロー図である。 標準データモデル更新処理の詳細を説明するフロー図である。 標準データモデル更新処理の詳細を説明するフロー図である。 変更度設定画面の一例を示す図である。

図１は、本実施形態に係る標準データモデル管理システム１の構成の一例を示す図である。標準データモデル管理システム１は、製造業等を営む各企業が自身の業務のために使用及び管理するデータモデル（以下、カスタマイズモデルという）の基礎となっている標準データモデルを、各企業のデータモデルの利用状況に応じて更新するための情報処理システムである。

すなわち、標準データモデル管理システム１は、各企業が管理する１又は複数のカスタマイズモデル管理装置２０と、所定の管理業者が管理する標準データモデル更新支援装置１０とを含んで構成される。

標準データモデル更新支援装置１０は、標準データモデルを記憶していると共に、カスタマイズモデル管理装置２０が管理している各データモデルに基づき、標準データモデルを更新する。

カスタマイズモデル管理装置２０は、データモデルを記憶している。カスタマイズモデル管理装置２０は、標準データモデル更新支援装置１０から標準データモデル（更新した標準データモデルを含む）を取得し、取得した標準データモデルを変更する（カスタマイズする）ことで、新たなデータモデル（カスタマイズモデル）を作成する。

なお、データモデルとは、本実施形態では、業務管理を行うための、１又は複数のデータベース（テーブル）を組み合わせて実現される情報処理システムである。企業により業務フロー又は使用される用語が異なるため、各データベースの構成（数、種類、又はデータベース間の関連性）、データ項目、及びデータの属性、並びにデータベースに使用される用語は、データモデルによって異なる。

なお、標準データモデル更新支援装置１０、及び各カスタマイズモデル管理装置２０の間は、例えば、有線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、無線ＬＡＮ、インターネット、又は専用線等の通信ネットワーク５により通信可能に接続される。

次に、標準データモデル更新支援装置１０の機能の詳細を説明する。
図２は、標準データモデル更新支援装置１０が備える機能（プログラム）の一例を説明する図である。標準データモデル更新支援装置１０は、カスタマイズモデル取得部１１、標準データモデル記憶部１２、カスタマイズモデル記憶部１３、差分算出部１４、最適更新データ特定部１５、標準データモデル更新部１６、変更度設定部１７、及び出力部１８を備える。

カスタマイズモデル取得部１１は、カスタマイズモデル管理装置２０からデータモデル（カスタマイズモデル）を取得する。

標準データモデル記憶部１２は、標準データモデル（更新された標準データモデルを含む）を記憶する。

カスタマイズモデル記憶部１３は、カスタマイズモデルを記憶する。

差分算出部１４は、カスタマイズモデル取得部１１が取得した複数のデータモデルのそれぞれの、標準データモデルからのデータ構造上の差分をデータモデルごとに算出する。

本実施形態では、差分算出部１４は、複数のデータモデル又は標準データモデルが備えるデータベース、データベースのデータ項目、又はデータ属性の少なくともいずれかに基づき、複数のデータモデルのそれぞれの、標準データモデルからの差分の重大性を示すパラメータの値（以下、変更度という）を、上記差分を表す値として算出する。

最適更新データ特定部１５は、差分算出部１４が算出した各差分に基づき、複数のデータモデルと、各データモデルに基づき生成される新たな標準データモデルとの間のデータ構造上の差分が最も小さくなるような、データモデルと標準データモデルとの相違部分（新たな標準データモデルへの反映部分）である最適更新データを特定する。

標準データモデル更新部１６は、最適更新データ特定部１５が特定した最適更新データを標準データモデルに適用することにより、新たな標準データモデルを生成する。

変更度設定部１７は、後述する変更度設定画面３００により、標準データモデルからの差分の内容に対応する変更度の値の入力をユーザから受け付ける。

出力部１８は、最適更新データ特定部１５が特定した最適更新データ又は新たな標準データモデルの情報を画面に表示する。

ここで、図３は、標準データモデル更新支援装置１０及びカスタマイズモデル管理装置２０の各情報処理装置が備えるハードウェアの一例を示す図である。各情報処理装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、又はＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のプロセッサ３１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）、又はＲＡＭ（Random Access Memory）等の主記憶装置３２と、ハードディスクドライブ（Hard
Disk Drive）、フラッシュメモリ（Flash Memory）、又はＳＳＤ（Solid State Drive）等の補助記憶装置３３と、キーボード、マウス、カードリーダ、若しくはタッチパネル等の入力装置３４と、又は、液晶ディスプレイ（Liquid Crystal Display: LCD）、音声出
力装置（スピーカ）、若しくは印字装置等の出力装置３５と、ネットワークインタフェースカード（Network Interface Card: NIC）、無線通信モジュール、ＵＳＢ（Universal Serial Interface）モジュール、又はシリアル通信モジュール等の通信装置３６とを備え
る。なお、各情報処理装置は、上記のような物理的なハードウェアを備える計算機であってもよいし、物理的な計算機を論理的に分割した計算機の単位（仮想サーバ）でもよい。また、各情報処理装置は、１台または複数の計算機クラスタ上で実行されるタスク（プロセスやコンテナ）であってもよい。

上記各情報処理装置の機能は、各情報処理装置のハードウェアによって、又は、各情報処理装置のプロセッサ３１が主記憶装置３２又は補助記憶装置３３に格納されているプログラムを読み出して実行することにより実現される。また上記のプログラムは、例えば、記録媒体に記録して配布することができる。

次に、標準データモデル管理システム１で行われる処理について説明する。

図４は、カスタマイズモデルに基づき標準データモデルを更新してカスタマイズモデル管理装置２０に提供する処理である標準データモデル管理処理の一例を説明するフロー図である。標準データモデル管理処理は、例えば、標準データモデル更新支援装置１０にユーザから所定の入力があった場合、又は所定のタイミング（例えば、所定の時刻、所定の時間間隔）で自動的に開始される。

まず、標準データモデル更新支援装置１０のカスタマイズモデル取得部１１は、各カスタマイズモデル管理装置２０からカスタマイズモデルを受信する（ｓ１）。カスタマイズモデル記憶部１３は、受信したカスタマイズモデルを記憶する。

そして、標準データモデル更新支援装置１０は、ｓ１で受信したカスタマイズモデルに基づき標準データモデルを更新する標準データモデル更新処理ｓ３を実行する。標準データモデル更新処理ｓ３の詳細は後述する。

標準データモデル更新支援装置１０の標準データモデル記憶部１２は、ｓ３で更新した標準データモデルを記憶する（ｓ５）。その後、標準データモデル更新支援装置１０は、各カスタマイズモデル管理装置２０からの要求に応じて、新たなカスタマイズモデルを作成する（ｓ５）。

この場合、標準データモデル更新支援装置１０は、ｓ５で記憶した更新後の標準データモデルに基づき、新たなカスタマイズモデルを作成するので、更新前の標準データモデルに基づきカスタマイズモデルを作成する場合に比べて、変更箇所が少なくなる。これにより、標準データモデル更新支援装置１０のユーザは、カスタマイズモデルの作成に係る作業負荷を軽減できる。
以上で標準データモデル管理処理は終了する。

以下、標準データモデル更新処理ｓ３の詳細を説明する。
図５、６は、標準データモデル更新処理ｓ３の詳細を説明するフロー図である（紙面の都合上２図に分けている）。

図５に示すように、標準データモデル更新支援装置１０の差分算出部１４は、カスタマイズモデルの一つを選択する（ｓ１１）。そして、差分算出部１４は、ｓ１１で選択したカスタマイズモデルと、標準データモデルとの間に存在するデータ構造上の差分（複数の差分がある場合はその複数の差分の全て）を特定する（ｓ１３）。

例えば、差分算出部１４は、ｓ１１で選択したカスタマイズモデルに含まれるデータベースと標準データモデルに含まれるデータベースとの差分（データベース単位の差分）、ｓ１１で選択したカスタマイズモデルに含まれる各データベースのデータ項目と標準データモデルに含まれる各データベースのデータ項目との差分（データ項目単位の差分）、及び、ｓ１１で選択したカスタマイズモデルに含まれる各データベースのデータ項目の属性と標準データモデルに含まれる各データベースのデータ項目の属性との差分（属性単位の差分）、等を特定する。

差分算出部１４は、ｓ１３で特定した差分のうち一つを選択し（ｓ１５）、選択した差分に係る変更度を算出する（ｓ１７）。

例えば、差分算出部１４は、選択した差分がデータ構造上重大でない場合は、その差分に係る変更度を１に設定する。重大でない差分は、例えば、標準データモデルとｓ１１で選択したカスタマイズモデルとで共通するデータベース間において、データ項目の名称が両モデルで異なる場合、標準データモデルでは使用されるがカスタマイズモデルで使用されないデータ属性がある場合、標準データモデルでは他のデータベースから参照されるがカスタマイズモデルで参照されないデータベースがある場合、等である。なお、差分算出部１４は、これらの差分の箇所それぞれに対して変更度１を設定する。

また、例えば、差分算出部１４は、選択した差分がデータ構造上中程度に重大である場合は、その差分に係る変更度を２に設定する。中程度に重大な差分は、例えば、標準データモデルとｓ１１で選択したカスタマイズモデルとで共通するデータベース間において、データ属性が両モデルで異なる場合である。なお、差分算出部１４は、これらの差分の箇所それぞれに対して変更度２を設定する。

また、例えば、差分算出部１４は、選択した差分がデータ構造上非常に重大である場合は、その差分に係る変更度を３に設定する。非常に重大な差分は、例えば、標準データモデルとｓ１１で選択したカスタマイズモデルとで共通するデータベース間において、標準データモデルには存在しないがカスタマイズモデルに存在する追加的なデータ属性がある場合、又は、標準データモデルには存在しないがカスタマイズモデルに存在する追加的なデータベースがある場合、等である。なお、差分算出部１４は、これらの差分の箇所それぞれに対して変更度１を設定する。

なお、ここで説明した差分の内容と変更度との対応は一例である。また、この対応関係は、自動的に設定されてもよいし、ユーザにより設定してもよい。

図７は、差分の内容と変更度との対応をユーザが設定するための変更度設定画面３００の一例を示す図である。変更度設定画面３００は、変更度が設定される差分の内容表示欄３０１と、内容表示欄３０１に対応する変更度の入力欄３０２とを備える。

次に、図５に示すように差分算出部１４は、ｓ１７の処理を、ｓ１３で特定した全ての差分について実行する（ｓ１９）。

差分算出部１４は、ｓ１９までの処理により算出された各変更度を合計することで、ｓ１１で選択したカスタマイズモデルが有する変更度（以下、総合変更度という）を算出する（ｓ２１）。

差分算出部１４は、ｓ２１の処理を、全てのカスタマイズモデルについて実行する（ｓ２３）。

差分算出部１４は、ｓ２３までの処理で算出した各カスタマイズモデルの総合変更度の平均値を算出することで、全カスタマイズモデルの総合変更度の平均値である基準変更度を算出する（ｓ２５）。

他方、図６に示すように、最適更新データ特定部１５は、ｓ１３の処理で特定した差分（標準データモデルに対する差分）に基づき、各カスタマイズモデルについて、差分（相違部分）の集合（以下、それぞれ差分群という）を生成する（ｓ３１）。

最適更新データ特定部１５は、生成した差分群のうち一つを選択する（ｓ３３）。そして、最適更新データ特定部１５は、選択した差分群を標準データモデルに適用することにより、暫定的な新たな標準データモデル（以下、仮標準データモデルという）を生成する（ｓ３５）。

最適更新データ特定部１５は、ｓ３５で生成した仮標準データモデルと、各カスタマイズモデルとの間の差分を特定することで、各カスタマイズモデルについて、仮標準モデルのカスタマイズモデルに対する変更度（以下、仮変更度という）を算出する（ｓ３７）。なお、仮変更度の算出方法は、ｓ１７と同様である。

そして、最適更新データ特定部１５は、ｓ３７で算出した仮変更度の全カスタマイズモデルにおける平均値（以下、仮基準変更度という）を算出する（ｓ３７）。最適更新データ特定部１５は、算出した仮基準変更度が、ｓ２５で算出した基準変更度より小さいか否かを判定し、算出した仮基準変更度が基準変更度より小さい場合は、ｓ３３で選択した差分群を、現在の標準データモデルと新たな標準モデルとの相違部分（以下、反映候補又は最適更新データという）として記憶する（ｓ３７）。

最適更新データ特定部１５は、ｓ３７までの処理を、全てのカスタマイズモデルの差分群について実行する（ｓ３９）。

なお、最適更新データ特定部１５は、ｓ３９までの処理で記憶した各反映候補のうち競合する差分を有する反映候補（競合候補）がある場合（例えば、複数の反映候補が同一のデータ項目に関する差分を有する場合）は、それらの競合候補のうち一つのみを反映候補とする（ｓ４１）。すなわち、最適更新データ特定部１５は、他の競合候補を除外することで仮基準変更度が最も小さくなる競合候補を特定し、特定した競合候補以外の当該他の競合候補を、反映候補から除外する。

例えば、最適更新データ特定部１５は、共通するデータ項目を差分として有する競合候補を検索し、各競合候補について、その競合候補以外を除外した場合の仮基準変更度を算出する。そして、最適更新データ特定部１５は、仮基準変更度が最も小さくなる競合候補を反映候補として確定し、その他の競合候補は反映候補から除外する。

その後、標準データモデル更新部１６は、ｓ４１で決定した反映候補を標準データモデルに適用することで、新たな標準データモデルを生成する、すなわち標準データモデルを更新する（ｓ４３）。なお、標準データモデル更新部１６は、ｓ４１で決定した反映候補を実際に新たな標準データモデルに反映させるか否かを確認するための問い合わせ画面を表示し、ユーザに反映の有無を入力させるようにしてもよい。

なお、出力部１８は、ｓ４１で決定した反映候補に関する情報、及び、ｓ４３で生成した新たな標準データモデルに関する情報を表示する（ｓ４５）。なお、出力部１８は、各カスタマイズモデルに係る変更度の値を表示してもよい。
以上で標準データモデル更新処理ｓ３は終了する。

以上のように、本実施形態の標準データモデル更新支援装置１０は、各カスタマイズモデルの標準データモデルからの差分をそれぞれ算出し、カスタマイズモデルと更新後の標準データモデルとの間のデータ構造上の差分が最も小さくなるような、各カスタマイズモデルと標準データモデルとの相違部分（最適更新データ又は反映候補）を上記差分に基づき特定し、特定した最適更新データを標準データモデルに適用することにより標準データモデルを更新する。

このように、各カスタマイズモデルのデータ構造を反映して更新された標準データモデルを作成することで、標準データモデルに基づきカスタマイズモデルを作成するサービス事業者は、カスタマイズモデルを作成する際、標準データモデルの設計変更の作業量を少なくすることができる。すなわち、本実施形態の標準データモデル更新支援装置１０によれば、カスタマイズモデルを作成する企業等が行うデータモデルの設計の負担を低減することが可能な標準データモデルを作成することができる。

また、本実施形態の標準データモデル更新支援装置１０は、カスタマイズモデル又は標準データモデルのデータベース、データ項目、又はデータ属性に基づき、各カスタマイズモデルの変更度を算出する。これにより、カスタマイズモデルと標準データモデルとの間のデータ構造上の重要な点を正確に反映した、標準データモデルの更新を行うことができる。

また、本実施形態の標準データモデル更新支援装置１０は、カスタマイズモデルが標準データモデルに対して追加的に備えるデータベースの有無、又は、カスタマイズモデルが標準データモデルに対して追加的に備えるデータベース上のデータ属性の有無に基づき変更度を算出する。これにより、例えば、カスタマイズモデルから標準データモデルへの変更がデータ構造上必ずしも重要なものでない場合に、その限度で標準データモデルの更新に当該変更を反映させることができる。

また、本実施形態の標準データモデル更新支援装置１０は、カスタマイズモデルが備えるデータベースのデータ属性の型と標準データモデルが備えるデータベースのデータ属性の型との差異の有無に基づき変更度を算出する。これにより、例えば、カスタマイズモデルから標準データモデルへの変更がデータ構造上比較的重要なものである場合に、その旨を標準データモデルの更新に反映させることができる。

また、本実施形態の標準データモデル更新支援装置１０は、カスタマイズモデルが備えるデータベースのデータ項目の名称と標準データモデルが備えるデータベースのデータ項目の名称との差異の有無、標準データモデルが使用するがカスタマイズモデルが使用しないデータベースの有無、標準データモデルが使用するがカスタマイズモデルが使用しないデータベースのデータ項目の有無に基づき変更度を算出する。これにより、例えば、カスタマイズモデルから標準データモデルへの変更がデータ構造上非常に重要なものである場合に、その旨を標準データモデルの更新に反映させることができる。

また、本実施形態の標準データモデル更新支援装置１０は、標準データモデルからの差分の内容に対応する変更度の値の入力をユーザから受け付ける。これにより、標準データモデル及びカスタマイズモデルのデータ構造上の違いに応じた、標準データモデルの適切な更新を行うことができる。

また、本実施形態の標準データモデル更新支援装置１０は、最適更新データ又は更新後の標準データモデルを出力する。これにより、ユーザは、標準データモデルの更新内容について具体的に知ることができる。

本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲内で、任意の構成要素を用いて実施可能である。以上説明した実施形態や変形例はあくまで一例であり、発明の特徴が損なわれない限り、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。また、上記では種々の実施形態や変形例を説明したが、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の態様も本発明の範囲内に含まれる。

例えば、本実施形態の各装置が備える各機能の一部は他の装置に設けてもよいし、別装置が備える機能を同一の装置に設けてもよい。

また、本実施形態では、カスタマイズモデルと更新後の標準データモデルとの間のデータ構造上の差異が最も小さくなるような最適更新データを、変更度、基準変更度、仮変更度、及び仮基準変更度等によって算出したが、最適更新データの算出方法はこれに限られない。例えば、カスタマイズモデルの変更度の合計値に関する目的関数を生成し、この目的関数の値を最小にするような、カスタマイズモデルに係る差分の組み合わせを特定してもよい。

また、本実施形態で説明した、各変更度の値とこれに対応する、データ構造上の差分の内容との関係は一例であり、その他の要素が考慮されてもよい。例えば、カスタマイズモデルに係るカスタマイズモデル管理装置２０の種類（例えば、業務案件の種類）又は、データベースの種類に応じて、変更度に重み付けの数値を加えてもよい。また、あるデータベースから他のデータベースにデータを書き込む処理の部分が、標準データモデルに比べてカスタマイズモデルに対して追加されている場合は、その処理に係る部分の変更はデータ構造上重大（例えば、変更度３）としてもよい。

１ 標準データモデル管理システム、１０ 標準データモデル更新支援装置、１４ 差分算出部、１５ 最適更新データ特定部、１６ 標準データモデル更新部

Claims (8)

1. プロセッサ及びメモリを有し、
   複数のデータモデルのそれぞれの、標準データモデルからのデータ構造上の差分を前記データモデルごとに算出する差分算出部と、
   前記算出した各差分に基づき、前記複数のデータモデルと、前記データモデルに基づき生成される新たな標準データモデルとの間のデータ構造上の差分が最も小さくなるような、前記各データモデルと前記標準データモデルとの相違部分である最適更新データを特定する最適更新データ特定部と、
   前記特定した最適更新データを前記標準データモデルに適用することにより、前記新たな標準データモデルを生成する標準データモデル更新部と、
   を備える、標準データモデル更新支援装置。
2. 前記差分算出部は、前記複数のデータモデル又は前記標準データモデルが備えるデータベース、データベースのデータ項目、又はデータ属性の少なくともいずれかに基づき、前記複数のデータモデルのそれぞれの、前記標準データモデルからの差分の重大性を示すパラメータの値を、前記差分として算出し、
   前記最適更新データ特定部は、前記算出した各差分のパラメータの値に基づき、前記最適更新データを特定する、
   請求項１に記載の標準データモデル更新支援装置。
3. 前記差分算出部は、前記データモデルが前記標準データモデルに対して追加的に備えるデータベースの有無、又は、前記データモデルが前記標準データモデルに対して追加的に備えるデータベース上のデータ属性の有無に基づき、前記パラメータの値を算出する、
   請求項２に記載の標準データモデル更新支援装置。
4. 前記差分算出部は、前記データモデルが備えるデータベースのデータ属性と前記標準データモデルが備えるデータベースのデータ属性との差異の有無に基づき、前記パラメータの値を算出する、
   請求項２に記載の標準データモデル更新支援装置。
5. 前記差分算出部は、前記データモデルが備えるデータベースのデータ項目の名称と前記標準データモデルが備えるデータベースのデータ項目の名称との差異の有無、前記標準データモデルが使用するが前記データモデルが使用しないデータベースの有無、前記標準データモデルが使用するが前記データモデルが使用しないデータベースのデータ項目の有無、の少なくともいずれかに基づき、前記パラメータの値を算出する、
   請求項２に記載の標準データモデル更新支援装置。
6. 前記標準データモデルからの差分の内容に対応する前記パラメータの値の入力をユーザから受け付ける変更度設定部を備える、請求項１に記載の標準データモデル更新支援装置。
7. 前記特定した最適更新データ又は前記生成した新たな標準データモデルの情報を画面に表示する出力部を備える、
   請求項１に記載の標準データモデル更新支援装置。
8. 情報処理装置が、
   複数のデータモデルのそれぞれの、標準データモデルからのデータ構造上の差分を前記データモデルごとに算出する差分算出処理と、
   前記算出した各差分に基づき、前記複数のデータモデルと、前記データモデルに基づき
   生成される新たな標準データモデルとの間のデータ構造上の差分が最も小さくなるような、前記各データモデルと前記標準データモデルとの相違部分である最適更新データを特定する最適更新データ特定処理と、
   前記特定した最適更新データを前記標準データモデルに適用することにより、前記新たな標準データモデルを生成する標準データモデル更新処理と、
   を実行する標準データモデル更新支援方法。
   

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