JP5397192B2 - メッセージ分類用属性選択装置，メッセージ分類用属性選択プログラムおよびメッセージ分類用属性選択方法 - Google Patents

メッセージ分類用属性選択装置，メッセージ分類用属性選択プログラムおよびメッセージ分類用属性選択方法 Download PDF

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Description

本発明は，複数の監視対象の情報処理装置が送受信するメッセージを，一連の処理ごとのグループに分類するために用いる属性を求めるメッセージ分類用属性選択装置，メッセージ分類用属性選択プログラムおよびメッセージ分類用属性選択方法に関するものである。
外部からのリクエストに対して複数の情報処理装置が互いにメッセージをやり取りして処理を行うＩＴ（Information Technology）システム全体の動作を外部から観測し，リアルタイムで可視化するシステム可視化と呼ばれる技術がある。
このようなシステム可視化の技術では，例えば，監視対象のＩＴシステムの情報処理装置が送受信するメッセージがポートミラーリング等の技術により収集され，得られたメッセージ集合がリアルタイムにトランザクションごとにまとめられる。ここでは，外部からのリクエストを処理するための関連する複数の処理を，一つの処理単位としてまとめたものを，トランザクションと呼ぶ。トランザクションごとにまとめられたメッセージに基づいて，メッセージフローや処理時間などの分析を行うことで，監視対象のＩＴシステムにおける障害の予測や，障害の早期検出等が行われる。
収集されたメッセージ集合をトランザクションごとにまとめるときに，トランザクションＩＤのようなトランザクションごとに共通な識別情報をメッセージが持っていれば，その情報をもとに各メッセージをまとめることができる。しかし，すべてのＩＴシステムで，トランザクションごとの識別情報が用いられているわけではない。
ＩＴシステムでやり取りされるメッセージは，それぞれが様々なパラメータを持っている。例えばネット販売等において，クライアント端末からＩＴシステムに送られるリクエストメッセージは，ユーザＩＤや商品番号，価格等のパラメータを持っている。以下では，メッセージが持つパラメータを属性と呼び，その値を属性値と呼ぶ。共通の属性値を持つメッセージは，同じトランザクションでやり取りされたメッセージである可能性が高い。そのため，メッセージ間で共通する属性値で，メッセージ集合をトランザクションごとにまとめることができる。
なお，開始リクエストのリクエストコンテキストと関連する情報を，リクエストＩＤ（上記のトランザクションＩＤに相当する）に基いて，開始リクエストと関連付ける技術が知られている。また，複数のサーバより構成されるシステムの性能監視の処理を行う前段階として，対象となるデータの関連が深いものをまとめる名寄せ処理で，入力データに含まれるパラメータとその値の組と，応答時間の関係を結びつけたダイヤグラムを表示する技術が知られている。
特表２００８−５０２０４４号公報 特開２００６−２３６２８０号公報
上述のように，メッセージ間で共通する属性値でリアルタイムに関連するメッセージ同士をトランザクションごとにまとめる場合には，どの属性を用いてメッセージをまとめるのかを，あらかじめ決めておく必要がある。システム監視の技術者は，例えば，監視対象のＩＴシステムの仕様書を読んだり，監視対象のＩＴシステムを運用する顧客に話を聞いたりしながら，メッセージをトランザクションごとにまとめる処理に使用するのに最適と思われる属性やその組合せを決定する。
例えば上記のトランザクションＩＤなどのトランザクションごとに一意となる属性があれば，異なるトランザクションでは常に異なる値となるので，メッセージをトランザクションごとにまとめる処理に使用する属性として問題はない。しかし，例えば上記のユーザＩＤなどの属性は，異なるトランザクションでも同じ値となる場合があり，必ずしもトランザクションごとにメッセージを分類するのに適した属性とはならない。そのような中で，ＩＴシステムでやり取りされる多数のメッセージに含まれる多数の属性から，メッセージをトランザクションごとにまとめる処理に使用する，適切な属性やその組合せを選択することは，非常に困難である。
また，メッセージをトランザクションごとにまとめる処理に適切と思われる属性を決めて，実運用時のＩＴシステムから得られたメッセージ集合に対してその処理を実行したものとする。しかし，トランザクションごとのメッセージの分類結果の正解を知っているわけではないので，決定された属性を用いた処理によって正しくメッセージがまとめられたか否かを評価することは，非常に困難である。
本発明は，上記の問題の解決を図り，ＩＴシステムが有する複数の情報処理装置で送受信されたメッセージをトランザクションごとに分類する処理に適切な属性の集合を，自動的に求めることが可能となる技術を提供することを目的とする。
複数の監視対象の情報処理装置が送受信するメッセージをグループに分類するための属性集合を求めるメッセージ分類用属性選択装置は，複数の監視対象の情報処理装置が過去に送受信した複数のメッセージを記憶するメッセージ集合記憶部と，メッセージ集合記憶部に記憶されたメッセージから，監視対象の情報処理装置以外の情報処理装置から送信されたメッセージである開始メッセージを抽出する開始メッセージ抽出部と，メッセージ集合記憶部に記憶されたメッセージに含まれる属性から，複数のメッセージに含まれる属性を抽出する属性候補抽出部と，メッセージ集合記憶部に記憶されたメッセージを，属性候補抽出部で抽出をした，１つの属性または複数の属性の組合せの属性集合を用いてグループに分類したときに，開始メッセージを複数含むグループ，開始メッセージより時間的に前のメッセージが存在するグループまたは開始メッセージを含まないグループを分類誤りとして，分類誤りを生じさせない属性集合を求める属性集合生成部とを備える。
上記の技術によって，監視対象のＩＴシステムから収集されたメッセージ集合をトランザクションごとにまとめる処理に使用する適切な属性集合を，自動的に求めることができるようになる。このとき得られる属性集合は，トランザクションごとのメッセージの分類結果に対する開始メッセージに基づいた評価が行われたものであるので，その属性集合を用いたメッセージの分類処理の精度は高いものとなる。
監視対象のＩＴシステムからのメッセージの収集を示す図である。 本実施の形態による属性選択装置の例を示す図である。 本実施の形態の属性選択装置による属性選択処理フローチャートである。 本実施の形態の属性候補抽出部による属性候補抽出処理フローチャートである。 本実施の形態の属性集合生成部による属性集合生成処理フローチャートである。 本実施の形態の属性評価部による属性評価処理フローチャートである。 本実施例によるメッセージ集合の例を示す図である。 本実施例によるシステム構成情報の例を示す図である。 本実施例による開始メッセージ情報の例を示す図である。 属性Ｔｙｐｅを用いてメッセージ集合をグループに分類した結果を示す図である。 空集合の属性集合を用いてメッセージ集合をグループに分類した結果を示す図である。 属性集合｛ＵＩＤ｝を用いてメッセージ集合をグループに分類した結果を示す図である。 属性集合｛ＵＩＤ，ＲＩＤ｝を用いてメッセージ集合をグループに分類した結果を示す図である。
以下，本実施の形態について，図を用いて説明する。
図１は，監視対象のＩＴシステムからのメッセージの収集を示す図である。
図１に示すＩＴシステム５００は，Ｗｅｂ３階層モデルのＩＴシステム５００の例である。ＩＴシステム５００は，複数のＷｅｂサーバ５１０，ＡＰ（Application ）サーバ５２０，ＤＢ（Database）サーバ５３０等の情報処理装置を有する。ＩＴシステム５００では，ユーザＰＣ（Personal Computer ）などの外部のクライアント端末６００からのリクエストに対する一連の業務処理が，分散処理によって行われる。以下では，クライアント端末６００からのリクエストに対する一連の処理を，トランザクションと呼ぶ。
トランザクションにおける一連の処理におけるメッセージの送受信は，最もシンプルな例を１つ挙げると，例えば次のような流れになる。
・Ｗｅｂサーバ５１０が，外部のクライアント端末６００からリクエストのメッセージαを受ける。
・外部のクライアント端末６００からメッセージαを受けたＷｅｂサーバ５１０が，ＡＰサーバ５２０にメッセージβを送る。
・Ｗｅｂサーバ５１０からメッセージβを受けたＡＰサーバ５２０が，ＤＢサーバ５３０にメッセージγを送る。
・ＡＰサーバ５２０からメッセージγを受けたＤＢサーバ５３０が，ＡＰサーバ５２０に応答のメッセージγ’を返す。
・ＤＢサーバ５３０からメッセージγ’を受けたＡＰサーバ５２０が，Ｗｅｂサーバ５１０にメッセージβ’を返す。
・ＡＰサーバ５２０からメッセージβ’を受けたＷｅｂサーバ５１０が，クライアント端末６００にメッセージα’を返す。
ＩＴシステム５００の監視では，ＩＴシステム５００が有する監視対象の情報処理装置が送受信するメッセージが，ポートミラーリング等の技術によって，システム監視装置７００に収集される。ポートミラーリングでは，各情報処理装置間に配置されたスイッチ（図示省略）のミラーポートから，各情報処理装置が送受信するメッセージのコピーが集められる。システム監視装置７００では，収集されたメッセージ集合がリアルタイムでトランザクションごとのメッセージに分けられ，メッセージフローや処理時間を分析することで，監視対象のＩＴシステムにおける障害の予測や，障害の早期検出等が行われる。
収集されたメッセージ集合をトランザクションごとのメッセージにまとめる処理では，メッセージが持つ属性のデータが用いられる。より具体的には，あらかじめ決められた属性の値が共通であるメッセージ同士が，同じトランザクションに属するメッセージとしてまとめられる。
しかし，ＩＴシステム５００の規模によっては，ＩＴシステム５００内で扱われるメッセージに含まれる属性も多種となり，その中からメッセージをトランザクションごとにまとめる処理に使用する適切な属性やその組合せを選択することは，困難である。また，使用する属性を決めて，実運用時のＩＴシステムから得られたメッセージ集合に対して分類の処理を行っても，トランザクションごとのメッセージ分類の正解を知っているわけではないので，適切な属性を用いて処理を行えたか否かを評価することができない。
以下では，監視対象のＩＴシステム５００から収集されたメッセージの集合をトランザクションごとにまとめる処理に用いる適切な属性や属性の組合せを，自動的に求めることが可能な本実施の形態の属性選択装置について説明する。
図２は，本実施の形態による属性選択装置の例を示す図である。
図２において，属性選択装置１０は，複数の監視対象の情報処理装置が過去に送受信したメッセージに含まれる属性から，複数の監視対象の情報処理装置が送受信するメッセージを分類するために用いる属性集合を選択する。属性選択装置１０は，入力部１１，開始メッセージ抽出部１２，属性候補抽出部１３，属性集合生成部１４，属性評価部１５，メッセージ集合分類部１６，属性集合出力部１７を備える。また，属性選択装置１０は，メッセージ集合記憶部１１０，システム構成情報記憶部１２０，開始メッセージ情報記憶部１３０，属性候補情報記憶部１４０を備える。属性選択装置１０および属性選択装置１０が備える各機能部は，コンピュータが備えるＣＰＵ（Central Processing Unit ），メモリ等のハードウェアとソフトウェアプログラムとにより実現される。
入力部１１は，データ記憶部２０から，複数の監視対象の情報処理装置が過去に送受信した複数のメッセージの集合であるメッセージ集合と，監視対象の情報処理装置を特定する情報であるシステム構成情報とを取得する。なお，データ記憶部２０は，メッセージ集合やシステム構成情報が保持された記憶装置である。
本実施の形態において，データ記憶部２０に保持されたメッセージ集合は，例えば，図１に示す監視対象のＩＴシステム５００から収集された，各Ｗｅｂサーバ５１０，ＡＰサーバ５２０，ＤＢサーバ５３０が過去のある一定期間に送受信した，複数のメッセージの集合である。また，データ記憶部２０に保持されたシステム構成情報は，例えば，図１に示す監視対象のＩＴシステム５００が備える，監視対象である各サーバのＩＰアドレスのリスト情報などである。
入力されたメッセージ集合は，メッセージ集合記憶部１１０に記憶される。メッセージ集合記憶部１１０は，複数の監視対象の情報処理装置が過去のある期間に送受信した複数のメッセージの集合を記憶する，コンピュータがアクセス可能な記憶装置である。
入力されたシステム構成情報は，システム構成情報記憶部１２０に記憶される。システム構成情報記憶部１２０は，監視対象の情報処理装置を特定するシステム構成情報を記憶する，コンピュータがアクセス可能な記憶装置である。
開始メッセージ抽出部１２は，システム構成情報記憶部１２０に記憶されたシステム構成情報に基づいて，メッセージ集合記憶部１１０に記憶されたメッセージ集合から，監視対象の情報処理装置以外の情報処理装置から送信されたメッセージを，開始メッセージとして抽出する。
開始メッセージは，トランザクションにおける最初のメッセージである。例えば，図１に示すＩＴシステム５００において，トランザクションにおける最初のメッセージは，監視対象外であるクライアント端末６００からＩＴシステム５００に対して送信されたリクエストのメッセージαである。このリクエストのメッセージαにおける送信元アドレスは，クライアント端末６００のアドレスとなる。システム構成情報として，ＩＴシステム５００が有する監視対象の各サーバのアドレスのリストがあれば，そのリストに含まれていないアドレスが，監視対象外のクライアント端末６００のアドレスである。この場合，開始メッセージ抽出部１２は，与えられたメッセージ集合から，システム構成情報のリストにないアドレスが送信元アドレスとなっているメッセージを，開始メッセージとして抽出する。
抽出された開始メッセージは，開始メッセージ情報記憶部１３０に記憶される。開始メッセージ情報記憶部１３０は，開始メッセージの情報を記憶する，コンピュータがアクセス可能な記憶装置である。
属性候補抽出部１３は，メッセージ集合記憶部１１０に記憶されたメッセージ集合のメッセージに含まれる属性から，監視対象の情報処理装置が送受信するメッセージを分類するために用いる属性の候補を抽出する。
例えば，１つのメッセージにしか現れない属性を用いてメッセージ集合の分類処理を行っても，複数のメッセージをグループにまとめることはできない。また，複数のメッセージに現れる属性であっても，そのすべてのメッセージで属性値が異なる場合には，その属性を用いてメッセージ集合の分類処理を行っても，複数のメッセージをグループにまとめることはできない。属性候補抽出部１３は，複数のメッセージで同じ属性値を持つ属性を，監視対象の情報処理装置が送受信するメッセージを分類するために用いる属性の候補として抽出する。
抽出された属性候補の集合は，属性候補情報記憶部１４０に記憶される。属性候補情報記憶部１４０は，監視対象の情報処理装置が送受信するメッセージを分類するために用いる属性の候補の情報を記憶する，コンピュータがアクセス可能な記憶装置である。
属性集合生成部１４は，監視対象の情報処理装置が送受信するメッセージを分類するために用いる属性を，属性候補情報記憶部１４０に記憶された属性候補の集合から選択し，選択された属性の集合を生成する。
ここで得られる属性集合は，実際に監視対象のＩＴシステム５００から収集されたメッセージ集合をリアルタイムで分類する処理で用いるための，１つの属性または複数の属性の組合せとなる。属性集合が１つの属性である場合には，その属性集合を用いてまとめられたメッセージのグループは，その１つの属性の値が互いに共通するメッセージ同士のグループとなる。また，属性集合が複数の属性の組合せである場合には，その属性集合を用いてまとめられたメッセージのグループは，その属性集合に含まれる複数の属性のうちのいずれかの属性の値が互いに共通するメッセージ同士の和集合となる。
属性集合生成部１４は，監視対象の情報処理装置が送受信するメッセージを分類するために用いる属性集合を選択する際に，メッセージ集合記憶部１１０に記憶されたメッセージ集合を，候補である属性の集合を用いて仮に分類したときの評価結果の判断を行う。
メッセージ集合をある属性集合でまとめたときの結果として得られる複数のメッセージグループは，開始メッセージに着目して，次の３つのタイプに分けることができる。
１）開始メッセージが複数含まれる，または開始メッセージよりも時間的に前のメッセージが存在するグループ。
２）開始メッセージが１つも含まれないグループ。
３）開始メッセージを１つだけ含み，その開始メッセージが時間的に先頭のメッセージであるグループ。
これらのグループのうち，１）のタイプと２）のタイプのグループは，トランザクションごとにまとめられたメッセージのグループとしては，明らかに誤ったグループである。１）のタイプについては，１つのトランザクションに開始メッセージが複数含まれることはなく，また，開始メッセージより時間的に前のメッセージが存在するトランザクションはない，という理由である。２）のタイプについては，開始メッセージが存在しないトランザクションはない，という理由である。以下では，１）のタイプを誤りタイプ１と呼び，２）のタイプを誤りタイプ２と呼ぶ。
なお，３）のタイプのグループは，トランザクションごとにまとめられたメッセージのグループとして正しいグループと，誤ったグループとの両方の可能性がある。３）のタイプのグループは，１つのトランザクションが１つの開始メッセージを有する，トランザクションにおける時間的に最初のメッセージは開始メッセージである，という意味においては，トランザクションとして正しいグループであると言える。ただし，３）のタイプのグループには，正しいトランザクションには不要なメッセージが存在するものや，正しいトランザクションに必要なメッセージが欠けているものも含まれる。
このように，開始メッセージに着目したタイプ分けで，属性集合を用いたメッセージ集合の分類結果として得られたグループが，トランザクションとして正しいグループであるかを判断することは難しい。しかし，開始メッセージに着目したタイプ分けで，上記の誤りタイプ１，誤りタイプ２のような，トランザクションとして明らかに誤ったグループの判断は可能である。
属性集合生成部１４は，上記の誤りタイプ１，誤りタイプ２の評価結果に基づいて，属性候補情報記憶部１４０に記憶された属性候補から，監視対象の情報処理装置が送受信するメッセージを分類するために用いる属性集合を選択する。
本実施の形態では，属性集合生成部１４は，メッセージ集合記憶部１１０に記憶されたメッセージ集合を，属性候補情報記憶部１４０に記憶された属性の候補に含まれる属性の集合を用いて仮に分類したときの評価を，属性評価部１５に依頼する。属性集合生成部１４は，評価してほしい属性集合を属性評価部１５に送る。
属性評価部１５は，属性集合生成部１４から受けた属性集合を用いた，メッセージ集合記憶部１１０に記憶されたメッセージ集合の分類を，メッセージ集合分類部１６に依頼する。属性評価部１５は，属性集合生成部１４から受けた属性集合をメッセージ集合分類部１６に送る。
メッセージ集合分類部１６は，属性評価部１５から受けた属性集合を用いてメッセージ集合記憶部１１０に記憶されたメッセージ集合を分類する。メッセージ集合分類部１６は，共通する属性値でまとめられたメッセージのグループの集合を，結果として属性評価部１５に返す。
属性評価部１５は，メッセージ集合分類部１６による分類の結果として得られた各グループに対して，誤りタイプ１，誤りタイプ２の評価を行う。より具体的には，属性評価部１５は，分類の結果として得られた各グループに対して，開始メッセージ情報記憶部１３０に記憶された開始メッセージの探索を行う。属性評価部１５は，開始メッセージが複数含まれる，または開始メッセージよりも時間的に前のメッセージが存在するグループを誤りタイプ１のグループと判断し，その評価結果を誤りタイプ１の評価結果として属性集合生成部１４に返す。また，属性評価部１５は，開始メッセージが１つも含まれないグループを誤りタイプ２のグループと判断し，その評価結果を誤りタイプ２の評価結果として属性集合生成部１４に返す。
属性集合生成部１４は，属性評価部１５から，誤りタイプ１の評価結果と誤りタイプ２の評価結果を受ける。属性集合生成部１４は，属性評価部１５から得られた誤りタイプ１の評価結果と誤りタイプ２の評価結果に対して所定の基準を用いた判定を行い，監視対象の情報処理装置が送受信するメッセージを分類するために用いる属性集合を選択する。具体的には，属性集合生成部１４は，誤りタイプ１となるグループや，誤りタイプ２となるグループなどの分類の誤りの発生を極力抑えられる属性集合を求め，それを監視対象の情報処理装置が送受信するメッセージを分類するために用いる属性集合とする。
属性集合出力部１７は，属性集合生成部１４により求められた属性集合を，属性集合記憶部２１に出力する。なお，属性集合記憶部２１は，監視対象の情報処理装置が送受信するメッセージを分類するために用いる属性集合を保持する記憶装置である。
このようにして求められた属性集合は，実際に監視対象の情報処理装置が送受信するメッセージを，リアルタイムでトランザクションごとにまとめる処理に用いられる。これにより，トランザクションとして明らかに誤っている上記の誤りタイプ１や誤りタイプ２となるグループが生成されることを，極力抑えることができる。そのため，トランザクションごとのメッセージ分類の精度が高くなり，システム可視化の分析精度が向上する。
ここまで説明した本実施の形態の属性選択装置１０によって，監視対象の情報処理装置が送受信するメッセージを，より高い精度でトランザクションごとに分類する属性集合を，自動的に求めることができるようになる。
ただし，属性集合生成部１４の処理で，単純に用いる属性集合を変えながら，メッセージ集合のグループ化から誤りタイプの評価までの処理を繰り返すことにより，発生する分類の誤りが少ない属性集合を探索すると考えると，膨大な量の処理が必要となる可能性がある。メッセージ集合に現れる属性の数が多い場合には，可能な属性集合の数は組合せ的に増大するので，属性集合として可能なすべての属性の組合せについて調べることは困難である。
本実施の形態では，属性集合生成部１４の処理で，誤りタイプ１となるグループや，誤りタイプ２となるグループなどの分類の誤りを生じさせない属性集合を，効率的に求める技術を，さらに提案する。
上述したように，複数の属性の組合せである属性集合を用いてまとめられたメッセージのグループは，その属性集合に含まれる複数の属性のうちのいずれかの属性の値が互いに共通するメッセージ同士の和集合である。例えば，属性集合が属性ａと属性ｂとの組合せである場合に，その属性集合を用いたメッセージ集合の分類処理によりまとめられたグループは，それぞれ属性ａの値か属性ｂの値のいずれかが共通するメッセージ同士のグループとなる。
このことから，メッセージ集合の分類に用いる属性集合と，上記の誤りタイプ１／誤りタイプ２との関係は，次の通りとなる。なお，以下では，誤りタイプ１の全グループに属するメッセージの総計を，略して誤りタイプ１のメッセージ数と呼び，誤りタイプ２の全グループに属するメッセージの総計を，略して誤りタイプ２のメッセージ数と呼ぶ。
・ある属性集合に対してさらに属性を追加してメッセージ集合の分類を行うと，もとの属性集合を用いてメッセージ集合の分類を行う場合と比較して，誤りタイプ２のメッセージ数は，変わらないか減少する。だだし，誤りタイプ１のメッセージ数が増加する可能性もある。
・ある属性集合から属性を削除してメッセージ集合の分類を行うと，もとの属性集合を用いてメッセージ集合の分類を行う場合と比較して，誤りタイプ１のメッセージ数は，変わらないか減少する。だだし，誤りタイプ２のメッセージ数が増加する可能性もある。
これらの関係から，誤りタイプ２のメッセージ数が多すぎる場合には属性を追加し，誤りタイプ１のメッセージ数が多すぎる場合には属性を削除する調整を行えば，調整後の属性集合が，調整前の属性集合と比較してより目的に近い属性集合となることがわかる。
このような，属性集合と誤りタイプ１／誤りタイプ２との関係を利用して，監視対象の情報処理装置が送受信するメッセージを分類するために用いる属性集合を効率的に求める，本実施の形態の属性集合生成部１４，属性評価部１５の動作は，以下の通りとなる。なお，属性集合生成部１４から属性評価部１５に対する属性の評価依頼の動作から，属性評価部１５が誤りタイプ１，誤りタイプ２の判断を行う動作までは，上述した動作と同様となるので，ここでは説明を省略する。
属性評価部１５は，誤りタイプ１と判断された全グループに属するメッセージの総計を求め，得られた誤りタイプ１のメッセージ数を，誤りタイプ１の評価結果として属性集合生成部１４に返す。また，属性評価部１５は，誤りタイプ２と判断された全グループに属するメッセージの総計を求め，得られた誤りタイプ２のメッセージ数を，誤りタイプ２の評価結果として属性集合生成部１４に返す。
属性集合生成部１４は，属性評価部１５から，誤りタイプ１の評価結果と誤りタイプ２の評価結果を受けると，属性評価部１５から得られた誤りタイプ１の評価結果と誤りタイプ２の評価結果とが，それぞれ所定の基準を満たすか否かを判定する。より具体的には，属性集合生成部１４は，誤りタイプ１のメッセージ数が所定の閾値ＴＨ1 であるか，また誤りタイプ２のメッセージ数が所定の閾値ＴＨ2 以下であるかの判定を行う。
属性集合生成部１４は，誤りタイプ１のメッセージ数が所定の閾値ＴＨ1 より多かった場合に，そのときの評価対象であった属性集合から属性を削除する調整を行い，調整された属性集合の評価を属性評価部１５に依頼する。また，属性集合生成部１４は，誤りタイプ２のメッセージ数が所定の閾値ＴＨ2 より多かった場合に，そのときの評価対象であった属性集合に対してさらに属性候補から属性を追加する調整を行い，調整された属性集合の評価を属性評価部１５に依頼する。
属性集合生成部１４は，誤りタイプ１の判定基準と誤りタイプ２の判定基準の双方が満たされた属性集合を，監視対象の情報処理装置が送受信するメッセージを分類するために用いる属性集合として選択する。より具体的には，属性集合生成部１４は，監視対象の情報処理装置が送受信するメッセージを分類するために用いる属性集合として，誤りタイプ１のメッセージ数が所定の閾値ＴＨ1 であり，かつ誤りタイプ２のメッセージ数が所定の閾値ＴＨ2 以下である属性集合を求める。
このように，本実施の形態による属性集合生成部１４は，誤りタイプのメッセージ数に応じた評価対象の属性集合の調整により，属性集合として可能なすべての属性の組合せについて調べなくても，目的とする属性集合を求めることができる。
ここで，上述の属性集合と誤りタイプ１のメッセージ数との関係から，属性候補抽出部１３により抽出する属性候補をさらに減らすことにより，さらなる属性集合生成部１４による処理の効率化を図ることができる。
評価対象の属性集合が空集合であるときに，誤りタイプ２のメッセージ数は，最大となる。このとき，誤りタイプ２のメッセージ数を減らすために，空の属性集合に対して，単独でメッセージ集合の分類に用いられたときに，誤りタイプ１のメッセージ数が所定の閾値ＴＨ1 を超えてしまう属性を追加するものとする。新たな評価対象の属性集合は，その単独の使用で誤りタイプ１のメッセージ数が所定の閾値ＴＨ1 を超えてしまう属性のみの属性集合となる。しかし，新たな評価対象の属性集合は，１つの属性を含んだだけですでに誤りタイプ１の基準を満たさない属性集合となってしまっている。
上述の属性集合と誤りタイプ１のメッセージ数との関係から，誤りタイプ１のメッセージ数は，属性集合に含まれる属性が増えると増加する可能性があり，属性集合に含まれる属性が減ると減少する可能性があり，それらの逆はない。そのため，誤りタイプ１のメッセージ数を減らすためには，属性集合から属性を削除するしかない。しかし，属性集合には１つの属性しか含まれていないので，その属性を削除すると，属性集合はまた空集合に戻ってしまう。
このように，単独でメッセージ集合の分類に用いられたときに，誤りタイプ１のメッセージ数が所定の閾値ＴＨ1 を超えてしまう属性は，監視対象の情報処理装置が送受信するメッセージを分類するために用いる属性集合に含める属性としては不適格である。このような属性が，監視対象の情報処理装置が送受信するメッセージを分類するために用いる属性の候補である必要はない。
本実施の形態の属性候補抽出部１３は，単独でメッセージ集合の分類に用いられたときに，誤りタイプ１のメッセージ数が所定の閾値ＴＨ1 を超えてしまう属性を，監視対象の情報処理装置が送受信するメッセージを分類するために用いる属性の候補から除外する。
より具体的には，本実施の形態の属性候補抽出部１３は，属性集合生成部１４と同様に，評価してほしい属性を属性評価部１５に送る。属性候補抽出部１３は，属性評価部１５による誤りタイプ１の評価結果を受けると，誤りタイプ１のメッセージ数が所定の閾値ＴＨ1 以下であるかを判定する。属性候補抽出部１３は，誤りタイプ１のメッセージ数が所定の閾値ＴＨ1 以下であれば，評価対象の属性を，監視対象の情報処理装置が送受信するメッセージを分類するために用いる属性の候補とする。また，属性候補抽出部１３は，誤りタイプ１のメッセージ数が所定の閾値ＴＨ1 を超えていれば，評価対象の属性を，監視対象の情報処理装置が送受信するメッセージを分類するために用いる属性の候補外とする。
これにより，監視対象の情報処理装置が送受信するメッセージを分類するために用いる属性の候補を減らして，さらなる属性集合生成部１４による処理の効率化を図ることができる。
以下，図３〜図６のフローチャートを用いて，本実施の形態の属性選択装置１０による処理の流れの例を説明する。
図３は，本実施の形態の属性選択装置による属性選択処理フローチャートである。
属性選択装置１０において，入力部１１は，データ記憶部２０から，メッセージ集合やシステム構成情報等のデータを読み込む（ステップＳ１０）。得られたメッセージ集合は，メッセージ集合記憶部１１０に記憶される。また，得られたシステム構成情報は，システム構成情報記憶部１２０に記憶される。
開始メッセージ抽出部１２は，メッセージ集合記憶部１１０に記憶されたメッセージ集合から，監視対象の情報処理装置以外の情報処理装置から送信された開始メッセージを抽出する（ステップＳ１１）。例えば，システム構成情報記憶部１２０に記憶されたシステム構成情報には，全監視対象の情報処理装置のアドレスが含まれている。このとき，開始メッセージ抽出部１２は，メッセージ集合に含まれるメッセージから，その送信元のアドレスがシステム構成情報に含まれたアドレスではないメッセージを，開始メッセージとして抽出する。抽出された開始メッセージの集合は，開始メッセージ情報として開始メッセージ情報記憶部１３０に記憶される。
属性候補抽出部１３は，属性候補抽出処理により，監視対象の情報処理装置が送受信するメッセージを分類するために用いる属性の候補を抽出する（ステップＳ１２）。属性候補抽出処理の詳細については，後述する。抽出された属性候補の集合は，属性候補情報記憶部１４０に記憶される。
属性集合生成部１４は，属性集合生成処理により，属性候補情報記憶部１４０に記憶された属性候補情報に含まれる属性候補から，監視対象の情報処理装置が送受信するメッセージを分類するために用いる属性を選択し，その属性集合を生成する（ステップＳ１３）。属性集合生成処理の詳細については，後述する。
属性集合出力部１７は，求められた属性集合を，属性集合記憶部２１に出力する（ステップＳ１４）。
図４は，本実施の形態の属性候補抽出部による属性候補抽出処理フローチャートである。
属性候補抽出部１３は，メッセージ集合記憶部１１０に記憶されたメッセージ集合に含まれる属性を，一つ選択する（ステップＳ２０）。
属性候補抽出部１３は，選択された属性が，メッセージ集合記憶部１１０に記憶されたメッセージ集合中の複数のメッセージに，同じ値がある属性であるかを判定する（ステップＳ２１）。
複数のメッセージに同じ値がある属性でなければ（ステップＳ２１のＮＯ），属性候補抽出部１３は，選択された属性を属性候補外と判定する（ステップＳ２５）。すなわち，メッセージ集合中の１つのメッセージにしか現れない，または現れるすべてのメッセージで値が異なる属性は，属性候補とはならない。
複数のメッセージに同じ値がある属性であれば（ステップＳ２１のＹＥＳ），属性候補抽出部１３は，選択された属性の評価を属性評価部１５に依頼する。属性評価部１５では，属性評価処理が行われる（ステップＳ２２）。属性評価処理の詳細については，後述する。属性候補抽出部１３は，属性評価部１５による評価結果を受けると，誤りタイプ１の評価結果，すなわち誤りタイプ１のメッセージ数が，所定の閾値ＴＨ1 以下であるかを判定する（ステップＳ２３）。
誤りタイプ１のメッセージ数が閾値ＴＨ1 以下であれば（ステップＳ２３のＹＥＳ），属性候補抽出部１３は，選択された属性を，監視対象の情報処理装置が送受信するメッセージを分類するために用いる属性の候補と判定する（ステップＳ２４）。誤りタイプ１のメッセージ数が閾値ＴＨ1 以下でなければ（ステップＳ２３のＮＯ），すなわち誤りタイプ１のメッセージ数が閾値ＴＨ1 を上回っていれば，属性候補抽出部１３は，選択された属性を属性候補外と判定する（ステップＳ２５）。
属性候補抽出部１３は，メッセージ集合記憶部１１０に記憶されたメッセージ集合に含まれるすべての属性について，属性候補抽出の処理が終了したかを判定する（ステップＳ２６）。
まだすべての属性について処理が終了していなければ（ステップＳ２６のＮＯ），属性候補抽出部１３は，ステップＳ２０の処理に戻って，次の属性の処理に移る。
すべての属性について処理が終了していれば（ステップＳ２６のＹＥＳ），属性候補抽出部１３は，抽出された全属性候補の集合を生成する（ステップＳ２７）。生成された属性候補の集合は，属性候補情報記憶部１４０に記憶される。
図５は，本実施の形態の属性集合生成部による属性集合生成処理フローチャートである。
属性集合生成部１４は，属性集合を空集合に設定する（ステップＳ３０）。属性集合生成部１４は，属性集合の評価を属性評価部１５に依頼する。属性評価部１５では，属性評価処理が行われる（ステップＳ３１）。属性評価処理の詳細については，後述する。
属性集合生成部１４は，属性評価部１５による評価結果を受けると，誤りタイプ２の評価結果，すなわち誤りタイプ２のメッセージ数が，所定の閾値ＴＨ2 以下であるかを判定する（ステップＳ３２）。
誤りタイプ２のメッセージ数が閾値ＴＨ2 以下であれば（ステップＳ３２のＹＥＳ），属性集合生成部１４は，処理を終了する。ステップＳ３３〜Ｓ３８の処理では誤りタイプ１の基準を満たすように制御されているので，この時点での属性集合は，誤りタイプ１と誤りタイプ２の双方の基準を満たす属性集合である。すなわち，この時点での属性集合が，求められた，監視対象の情報処理装置が送受信するメッセージを分類するために用いる属性集合となる。
誤りタイプ２のメッセージ数が閾値ＴＨ2 以下でなければ（ステップＳ３２のＮＯ），属性集合生成部１４は，属性候補情報記憶部１４０に記憶された属性候補のうち，属性集合に含まれない属性を，属性集合への追加候補とする（ステップＳ３３）。誤りタイプ２のメッセージ数が閾値ＴＨ2 を上回っているということは，本来トランザクションにまとめられるべきメッセージの多くが，まだまだ複数のグループに分かれた状態であるということである。そのため，属性集合に対してさらに属性を追加する必要がある。
属性集合生成部１４は，追加候補の属性が存在するかを判定する（ステップＳ３４）。
追加候補の属性が存在しなければ（ステップＳ３４のＮＯ），属性集合生成部１４は，処理を終了する。ここでの終了は，誤りタイプ１と誤りタイプ２の双方の基準を満たす属性集合を求めることができなかったことを意味する。
追加候補の属性が存在すれば（ステップＳ３４のＹＥＳ），属性集合生成部１４は，追加候補の属性から１つを選択し，属性候補に追加する（ステップＳ３５）。属性集合生成部１４は，属性集合の評価を属性評価部１５に依頼する。属性評価部１５では，属性評価処理が行われる（ステップＳ３６）。属性評価処理の詳細については，後述する。
属性集合生成部１４は，属性評価部１５による評価結果を受けると，誤りタイプ１の評価結果，すなわち誤りタイプ１のメッセージ数が，所定の閾値ＴＨ1 以下であるかを判定する（ステップＳ３７）。属性集合に属性を追加すると，誤りタイプ２のメッセージ数は減少する可能性があるが，誤りタイプ１のメッセージ数は増加してしまう可能性がある。ここでは，属性集合への属性の追加によって，誤りタイプ１のメッセージ数が基準を超えて増えすぎていないかの確認が行われる。
誤りタイプ１のメッセージ数が閾値ＴＨ1 以下であれば（ステップＳ３７のＹＥＳ），属性集合生成部１４は，ステップＳ３２の処理に戻り，誤りタイプ２の評価結果の判定を行う。
誤りタイプ１のメッセージ数が閾値ＴＨ1 以下でなければ（ステップＳ３７のＮＯ），属性集合生成部１４は，ステップＳ３５で追加した属性を，属性集合と追加候補とから削除する（ステップＳ３８）。ここでは，属性集合への属性の追加で誤りタイプ１のメッセージ数が基準を超えてしまったので，その属性の追加の取り消しが行われる。属性集合生成部１４は，別の属性の追加を試みるために，ステップＳ３４の処理に戻り，次の追加候補の処理に移る。
図６は，本実施の形態の属性評価部による属性評価処理フローチャートである。
図６に示す属性評価処理のフローチャートは，属性候補抽出部１３と属性集合生成部１４の双方から呼び出し可能なサブルーチンをイメージしたフローチャートである。
属性評価部１５は，属性候補抽出部１３からの評価対象の属性，または属性集合生成部１４からの評価対象の属性集合を受け付ける（ステップＳ４０）。
属性評価部１５は，受け付けた評価対象の属性または評価対象の属性集合を用いた，メッセージ集合記憶部１１０に記憶されたメッセージ集合の分類を，メッセージ集合分類部１６に依頼する。メッセージ集合分類部１６では，受け付けた評価対象の属性または評価対象の属性集合を用いた，メッセージ集合記憶部１１０に記憶されたメッセージ集合の分類が行われる（ステップＳ４１）。
属性評価部１５は，メッセージ集合分類部１６から共通する属性値でまとめられたメッセージのグループの集合を受けると，その各グループに対して，開始メッセージ情報記憶部１３０に記憶された開始メッセージの探索を行う（ステップＳ４２）。
属性評価部１５は，誤りタイプ１の全グループに属するメッセージの数を集計し，得られた誤りタイプ１のメッセージ数を，誤りタイプ１の評価結果とする（ステップＳ４３）。誤りタイプ１のグループは，開始メッセージが複数含まれる，または開始メッセージよりも時間的に前のメッセージが存在するグループである。
属性評価部１５は，誤りタイプ２の全グループに属するメッセージの数を集計し，得られた誤りタイプ２のメッセージ数を，誤りタイプ２の評価結果とする（ステップＳ４４）。誤りタイプ２のグループは，開始メッセージが１つも含まれないグループである。
属性評価部１５は，誤りタイプ１の評価結果，誤りタイプ２の評価結果を，属性候補抽出部１３または属性集合生成部１４に返す（ステップＳ４５）。
以下，図７〜図１３を用いて，本実施の形態の属性選択装置１０による属性集合の選択の，具体的な実施例を示す。
本実施例では，図１に示すＩＴシステム５００が監視対象であるものとする。ただし，説明を簡単にするために，ＩＴシステム５００におけるＷｅｂサーバ５１０，ＡＰサーバ５２０，ＤＢサーバ５３０は，それぞれ１台ずつしかないものとする。また，本実施例では，説明を簡単にするために，誤りタイプ１のメッセージ数の評価判定を行う閾値ＴＨ1 が０であり，誤りタイプ２のメッセージ数の評価判定を行う閾値ＴＨ2 が０であるものとする。なお，以下では，説明した処理に該当する，図３〜図５に示すフローチャートにおけるステップを，括弧書きで示す。
図７は，本実施例によるメッセージ集合の例を示す図である。
図７に示すメッセージ集合１１５は，ＩＴシステム５００の各サーバが過去のある一定期間に送受信したメッセージをあらかじめ収集していたものである。本実施例では，属性選択装置１０の入力部１１が，図７に示すメッセージ集合１１５を入力し（図３のステップＳ１０），メッセージ集合記憶部１１０に記憶する。
図７に示すメッセージ集合１１５において，「ＩＤ」は，説明をし易くするために，メッセージに対して割り当てた番号であり，もともとのメッセージが持っている識別情報ではない。
図７に示すメッセージ集合１１５において，「時刻」は，メッセージが送信された時刻を示す。
図７に示すメッセージ集合１１５において，「送信元」は，メッセージの送信元の情報処理装置のＩＰアドレスであり，「送信先」は，メッセージの送信先の情報処理装置のＩＰアドレスである。送信元の欄，送信先の欄に，“Ｗｅｂサーバ”，“ＡＰサーバ”，“ＤＢサーバ”と記載されているのは，それぞれＷｅｂサーバ５１０，ＡＰサー５２０，ＤＢサーバ５３０のＩＰアドレスを示している。また，送信元の欄，送信先の欄に，“ユーザＰＣ＃ａ”，“ユーザＰＣ＃ｂ”，“ユーザＰＣ＃ｃ”と記載されているのは，それぞれがクライアント端末６００であるユーザＰＣ＃ａ，ユーザＰＣ＃ｂ，ユーザＰＣ＃ｃのＩＰアドレスを示している。
図７に示すメッセージ集合１１５において，「属性」は，メッセージが持つ属性を示している。属性の欄では，メッセージが持つ属性が，“属性”＝“属性値”の形式で記載されている。
図８は，本実施例によるシステム構成情報の例を示す図である。
図８に示すシステム構成情報１２５は，監視対象のＩＴシステム５００を構成する各サーバのＩＰアドレスのリスト情報である。本実施例では，属性選択装置１０の入力部１１が，図８に示すシステム構成情報１２５を入力し（図３のステップＳ１０），システム構成情報記憶部１２０に記憶する。
属性選択装置１０において，開始メッセージ抽出部１２は，図８に示すシステム構成情報１２５を用いて，図７に示すメッセージ集合１１５から，トランザクションにおける最初のメッセージである開始メッセージを抽出する。すなわち，開始メッセージ抽出部１２は，システム構成情報１２５にあるＷｅｂサーバ５１０，ＡＰサーバ５２０，ＤＢサーバ５３０のアドレス以外のアドレスが，送信元のアドレスとなっているメッセージを，メッセージ集合１１５から抽出する（図３のステップＳ１１）。抽出された開始メッセージの集合は，開始メッセージ情報として開始メッセージ情報記憶部１３０に記憶される。
図９は，本実施例による開始メッセージ情報の例を示す図である。
図９の開始メッセージ情報１３５に示すように，抽出された各開始メッセージの送信元のアドレスは，監視対象のサーバ以外の，すなわちクライアント端末６００であるユーザＰＣ＃ａ，ユーザＰＣ＃ｂ，ユーザＰＣ＃ｃのアドレスとなっている。
属性選択装置１０において，属性候補抽出部１３は，図７に示すメッセージ集合１１５に含まれる属性から，監視対象のＩＴシステム５００でやり取りされるメッセージをトランザクションごとにまとめる処理で用いる属性の候補を抽出する（図３のステップＳ１２）。
図７に示すメッセージ集合１１５には，Ｔｙｐｅ，ＳＨＵＢＥＴＵ，ＵＩＤ，Ｄａｔｅ，ＲＩＤ，ＲＥＳＵＬＴという属性が存在する。属性候補抽出部１３は，これらの各属性の一つ一つについて，メッセージをトランザクションごとにまとめる処理で用いる属性に成り得るかを確認する。
まず，属性Ｔｙｐｅについて確認する。
図７に示すメッセージ集合１１５において，属性Ｔｙｐｅは，ＩＤが１，２，３，４，５，７，１３，１４のメッセージで現れる。また，属性Ｔｙｐｅの属性値は，ＩＤが１，２，３，４，５，７のメッセージで共通の属性値Ａであり，ＩＤが１３，１４のメッセージで共通の属性値Ｂである。このことから，属性Ｔｙｐｅは，複数のメッセージに同じ値があるという条件を満たす（図４のステップＳ２１のＹＥＳ）。
ここで，属性選択装置１０は，メッセージ集合分類部１６によって，属性Ｔｙｐｅを用いて，図７に示すメッセージ集合１１５を分類し，その分類結果に対して誤りタイプ１の評価を行う（図４のステップＳ２２）。メッセージ集合分類部１６は，図７に示すメッセージ集合１１５を，同じＴｙｐｅの値を持つメッセージのグループごとに分類する。
図１０は，属性Ｔｙｐｅを用いてメッセージ集合をグループに分類した結果を示す図である。
図１０において，「グループ」は，説明をしやすくするために，メッセージに対して割り当てた番号である。「共通する属性と値」には，メッセージ集合１１５の分類に用いた属性と分類されたグループで共通する属性値が示されている。「開始メッセージ」の欄では，開始メッセージ抽出部１２によって開始メッセージとされたメッセージに○が付いている。
図１０に示すように，ＩＤが１，２，３，４，５，７のメッセージが，共通の値Ａの属性Ｔｙｐｅを持つので，まとめられて１つのグループ１となっている。また，ＩＤが１３，１４のメッセージが，共通の値Ｂの属性Ｔｙｐｅを持つので，まとめられて１つのグループ２となっている。それ以外のメッセージは，属性Ｔｙｐｅを持たないので，それぞれ単独のグループとなる。
属性評価部１５は，属性Ｔｙｐｅを用いてメッセージ集合１１５をグループに分類した結果に対して，図９に示す開始メッセージ情報１３５に含まれる開始メッセージの探索を行う。属性評価部１５は，誤りタイプ１のメッセージ数，すなわち開始メッセージを複数含むグループおよび開始メッセージより時間的に前のメッセージが存在するグループに属するメッセージの総計を求める。
図１０において，誤りタイプ１のグループは，開始メッセージを２つ持つグループ１のみである。グループ１のメッセージ数は６であるので，属性Ｔｙｐｅを用いてメッセージ集合１１５をグループに分類したときの誤りタイプ１のメッセージ数は６となる。
属性Ｔｙｐｅを用いてメッセージ集合１１５をグループに分類したときの誤りタイプ１のメッセージ数６は，誤りタイプ１のメッセージ数の閾値ＴＨ1 ＝０を上回っている（図４のステップＳ２３のＮＯ）。そのため，属性候補抽出部１３により，属性Ｔｙｐｅは，属性候補外と判定される（図４のステップＳ２５）。
次に，属性ＳＨＵＢＥＴＵについて確認する。図７に示すメッセージ集合において，属性ＳＨＵＢＥＴＵは，ＩＤが１５のメッセージにしか現れない。属性ＳＨＵＢＥＴＵは，複数のメッセージに同じ値があるという条件を満たさないので（図４のステップＳ２１のＮＯ），属性候補抽出部１３により，属性候補外と判定される（図４のステップＳ２５）。
他の属性ＵＩＤ，Ｄａｔｅ，ＲＩＤ，ＲＥＳＵＬＴについても，同様に，属性候補抽出部１３による属性候補の判定を行うと，次のような結果となる。
＜属性ＵＩＤ＞
属性ＵＩＤの値は，ＩＤが１，２，９，１０のメッセージで共通の属性値１２３４であり，ＩＤが４，５，１１，１２のメッセージで共通の属性値５６７８であり，ＩＤが１３，１４，１７，１８のメッセージで共通の属性値３４５６である。このことから，属性ＵＩＤは，複数のメッセージに同じ値があるという条件を満たす（図４のステップＳ２１のＹＥＳ）。
属性ＵＩＤを用いてメッセージ集合１１５をグループに分類しても，誤りタイプ１のグループは生成されないので，属性ＵＩＤを用いてメッセージ集合１１５をグループに分類したときの誤りタイプ１のメッセージ数は０となる。属性ＵＩＤを用いてメッセージ集合１１５をグループに分類したときの誤りタイプ１のメッセージ数０は，誤りタイプ１のメッセージ数の閾値ＴＨ1 ＝０以下である（図４のステップＳ２３のＹＥＳ）。そのため，属性候補抽出部１３により，属性ＵＩＤは，属性候補と判定される（図４のステップＳ２４）。
＜属性Ｄａｔｅ＞
属性Ｄａｔｅの値は，ＩＤが１，４，１３のメッセージで共通の属性値０６０１である。このことから，属性Ｄａｔｅは，複数のメッセージに同じ値があるという条件を満たす（図４のステップＳ２１のＹＥＳ）。
属性Ｄａｔｅを用いてメッセージ集合１１５をグループに分類すると，ＩＤが１，４，１３のメッセージが，共通の値０６０１の属性Ｄａｔｅを持つので，まとめられてグループとなる。しかし，そのグループは，開始メッセージを３つ持つので，誤りタイプ１のグループとなる。誤りタイプ１のグループは，そのグループのみである。そのグループのメッセージ数は３であるので，属性Ｄａｔｅを用いてメッセージ集合１１５をグループに分類したときの誤りタイプ１のメッセージ数は３となる。属性Ｄａｔｅを用いてメッセージ集合１１５をグループに分類したときの誤りタイプ１のメッセージ数３は，誤りタイプ１のメッセージ数の閾値ＴＨ1 ＝０を上回っている（図４のステップＳ２３のＮＯ）。そのため，属性候補抽出部１３により，属性Ｄａｔｅは，属性候補外と判定される（図４のステップＳ２５）。
＜属性ＲＩＤ＞
属性ＲＩＤの値は，ＩＤが２，３，６，９のメッセージで共通の属性値１０であり，ＩＤが５，７，８，１１のメッセージで共通の属性値１１であり，ＩＤが１４，１５，１６，１７のメッセージで共通の属性値１２である。このことから，属性ＲＩＤは，複数のメッセージに同じ値があるという条件を満たす（図４のステップＳ２１のＹＥＳ）。
属性ＲＩＤを用いてメッセージ集合１１５をグループに分類しても，誤りタイプ１のグループは生成されないので，属性ＲＩＤを用いてメッセージ集合１１５をグループに分類したときの誤りタイプ１のメッセージ数は０となる。属性ＲＩＤを用いてメッセージ集合１１５をグループに分類したときの誤りタイプ１のメッセージ数０は，誤りタイプ１のメッセージ数の閾値ＴＨ1 ＝０以下である（図４のステップＳ２３のＹＥＳ）。そのため，属性候補抽出部１３により，属性ＲＩＤは，属性候補と判定される（図４のステップＳ２４）。
＜属性ＲＥＳＵＬＴ＞
属性ＲＥＳＵＬＴの値は，ＩＤが６，９，１０，１６，１７，１８のメッセージで共通の属性値１であり，ＩＤが８，１１，１２のメッセージで共通の属性値２である。このことから，属性ＲＥＳＵＬＴは，複数のメッセージに同じ値があるという条件を満たす（図４のステップＳ２１のＹＥＳ）。
属性ＲＥＳＵＬＴを用いてメッセージ集合１１５をグループに分類しても，誤りタイプ１のグループは生成されないので，属性ＲＥＳＵＬＴを用いてメッセージ集合１１５をグループに分類したときの誤りタイプ１のメッセージ数は０となる。属性ＲＥＳＵＬＴを用いてメッセージ集合１１５をグループに分類したときの誤りタイプ１のメッセージ数０は，誤りタイプ１のメッセージ数の閾値ＴＨ1 ＝０以下である（図４のステップＳ２３のＹＥＳ）。そのため，属性候補抽出部１３により，属性ＲＥＳＵＬＴは，属性候補と判定される（図４のステップＳ２４）。
これらの属性候補判定の結果に基づいて，属性候補抽出部１３は，属性候補の集合｛ＵＩＤ，ＲＩＤ，ＲＥＳＵＬＴ｝を生成する（図４のステップＳ２７）。属性候補の集合｛ＵＩＤ，ＲＩＤ，ＲＥＳＵＬＴ｝は，属性候補情報記憶部１４０に記憶される。
属性選択装置１０において，属性集合生成部１４は，属性候補情報記憶部１４０に記憶された属性候補の集合から，監視対象のＩＴシステム５００でやり取りされるメッセージをトランザクションごとにまとめる処理で用いる属性集合を生成する（図３のステップＳ１３）。
属性集合生成部１４は，属性集合を空集合に初期化する（図５のステップＳ３０）。ここで，属性選択装置１０は，メッセージ集合分類部１６によって，空集合の属性集合を用いて，図７に示すメッセージ集合１１５を分類し，その分類結果に対して誤りタイプ２の評価を行う（図５のステップＳ３１）。
図１１は，空集合の属性集合を用いてメッセージ集合をグループに分類した結果を示す図である。
図１１に示すように，空集合の属性集合を用いてメッセージ集合１１５をグループに分類すると，すべてのメッセージがそれぞれ単独のグループとなる。
属性評価部１５は，空集合の属性集合を用いてメッセージ集合１１５をグループに分類した結果に対して，図９に示す開始メッセージ情報１３５に含まれる開始メッセージの探索を行う。属性評価部１５は，誤りタイプ２のメッセージ数，すなわち開始メッセージを含まないグループに属するメッセージの総計を求める。
図１１において，誤りタイプ２のグループは，開始メッセージを持つグループ１，グループ４，グループ１３以外の１５個のグループである。それら１５個の誤りタイプ２のグループは，すべてメッセージ数が１であるので，空集合の属性集合を用いてメッセージ集合１１５をグループに分類したときの誤りタイプ２のメッセージ数は１５となる。
空集合の属性集合を用いてメッセージ集合１１５をグループに分類したときの誤りタイプ２のメッセージ数１５は，誤りタイプ２のメッセージ数の閾値ＴＨ2 ＝０を上回っている（図５のステップＳ３２のＮＯ）。
属性集合生成部１４は，属性集合がまだ空集合であるので，属性候補である属性ＵＩＤ，ＲＩＤ，ＲＥＳＵＬＴのすべてを，追加候補とする（図５のステップＳ３３）。
属性集合生成部１４は，追加候補の属性からまず属性ＵＩＤを選択して属性集合に追加する（図５のステップＳ３５）。ここで，属性選択装置１０は，メッセージ集合分類部１６によって，属性集合｛ＵＩＤ｝を用いて，図７に示すメッセージ集合１１５を分類し，その分類結果に対して誤りタイプ１，誤りタイプ２の評価を行う（図５のステップＳ３６）。メッセージ集合分類部１６は，図７に示すメッセージ集合１１５を，同じＵＩＤの値を持つメッセージのグループごとに分類する。
図１２は，属性集合｛ＵＩＤ｝を用いてメッセージ集合をグループに分類した結果を示す図である。
図１２に示すように，ＩＤが１，２，９，１０のメッセージが，共通の値１２３４の属性ＵＩＤを持つので，まとめられて１つのグループ１となっている。また，ＩＤが４，５，１１，１２のメッセージが，共通の値５６７８の属性ＵＩＤを持つので，まとめられて１つのグループ２となっている。また，ＩＤが１３，１４，１７，１８のメッセージが，共通の値３４５６の属性ＵＩＤを持つので，まとめられて１つのグループ３となっている。それ以外のメッセージは，属性ＵＩＤを持たないので，それぞれ単独のグループとなる。
属性評価部１５は，属性集合｛ＵＩＤ｝を用いてメッセージ集合１１５をグループに分類した結果に対して，図９に示す開始メッセージ情報１３５に含まれる開始メッセージの探索を行う。
属性評価部１５は，誤りタイプ１のメッセージ数，すなわち開始メッセージを複数含むグループおよび開始メッセージより時間的に前のメッセージが存在するグループに属するメッセージの総計を求める。しかし，図１２に示すように，属性集合｛ＵＩＤ｝を用いてメッセージ集合１１５をグループに分類しても，誤りタイプ１のグループは生成されない。そのため，属性集合｛ＵＩＤ｝を用いてメッセージ集合１１５をグループに分類したときの誤りタイプ１のメッセージ数は０となる。
また，属性評価部１５は，誤りタイプ２のメッセージ数，すなわち開始メッセージを含まないグループに属するメッセージの総計を求める。図１２において，誤りタイプ２のグループは，開始メッセージを持たないグループ４〜９の６個のグループである。それら６個の誤りタイプ２のグループは，すべてメッセージ数が１であるので，属性集合｛ＵＩＤ｝を用いてメッセージ集合１１５をグループに分類したときの誤りタイプ２のメッセージ数は６となる。
属性集合｛ＵＩＤ｝を用いてメッセージ集合１１５をグループに分類したときの誤りタイプ１のメッセージ数０は，誤りタイプ１のメッセージ数の閾値ＴＨ1 ＝０以下である（図５のステップＳ３７のＹＥＳ）。また，属性集合｛ＵＩＤ｝を用いてメッセージ集合１１５をグループに分類したときの誤りタイプ２のメッセージ数６は，誤りタイプ２のメッセージ数の閾値ＴＨ2 ＝０を上回っている（図５のステップＳ３２のＮＯ）。
属性集合生成部１４は，属性候補である属性ＵＩＤ，ＲＩＤ，ＲＥＳＵＬＴのうち，属性集合｛ＵＩＤ｝に含まれない属性ＲＩＤ，ＲＥＳＵＬＴを，追加候補とする（図５のステップＳ３３）。
属性集合生成部１４は，追加候補の属性から，属性ＲＩＤを選択して属性集合｛ＵＩＤ｝に追加する（図５のステップＳ３５）。属性集合は，｛ＵＩＤ，ＲＩＤ｝となる。ここで，属性選択装置１０は，メッセージ集合分類部１６によって，属性集合｛ＵＩＤ，ＲＩＤ｝を用いて，図７に示すメッセージ集合１１５を分類し，その分類結果に対して誤りタイプ１，誤りタイプ２の評価を行う（図５のステップＳ３６）。メッセージ集合分類部１６は，図７に示すメッセージ集合１１５を，同じＵＩＤの値を持つメッセージと同じＲＩＤの値を持つメッセージの和集合であるグループごとに分類する。
図１３は，属性集合｛ＵＩＤ，ＲＩＤ｝を用いてメッセージ集合をグループに分類した結果を示す図である。
図１３に示すように，ＩＤが１，２，３，６，９，１０のメッセージが，共通の値１２３４の属性ＵＩＤまたは共通の値１０の属性ＲＩＤを持つので，まとめられて１つのグループ１となっている。また，ＩＤが４，５，７，８，１１，１２のメッセージが，共通の値５６７８の属性ＵＩＤまたは共通の値１１の属性ＲＩＤを持つので，まとめられて１つのグループ２となっている。また，ＩＤが１３，１４，１５，１６，１７，１８のメッセージが，共通の値３４５６の属性ＵＩＤまたは共通の値１２の属性ＲＩＤを持つので，まとめられて１つのグループ３となっている。
属性評価部１５は，属性集合｛ＵＩＤ，ＲＩＤ｝を用いてメッセージ集合１１５をグループに分類した結果に対して，図９に示す開始メッセージ情報１３５に含まれる開始メッセージの探索を行う。
属性評価部１５は，誤りタイプ１のメッセージ数，すなわち開始メッセージを複数含むグループおよび開始メッセージより時間的に前のメッセージが存在するグループに属するメッセージの総計を求める。しかし，図１３に示すように，属性集合｛ＵＩＤ，ＲＩＤ｝を用いてメッセージ集合１１５をグループに分類しても，誤りタイプ１のグループは生成されない。そのため，属性集合｛ＵＩＤ，ＲＩＤ｝を用いてメッセージ集合１１５をグループに分類したときの誤りタイプ１のメッセージ数は０となる。
また，属性評価部１５は，誤りタイプ２のメッセージ数，すなわち開始メッセージを含まないグループに属するメッセージの総計を求める。しかし，図１３に示すように，属性集合｛ＵＩＤ，ＲＩＤ｝を用いてメッセージ集合１１５をグループに分類しても，誤りタイプ２のグループは生成されない。そのため，属性集合｛ＵＩＤ，ＲＩＤ｝を用いてメッセージ集合１１５をグループに分類したときの誤りタイプ２のメッセージ数は０となる。
属性集合｛ＵＩＤ，ＲＩＤ｝を用いてメッセージ集合１１５をグループに分類したときの誤りタイプ１のメッセージ数０は，誤りタイプ１のメッセージ数の閾値ＴＨ1 ＝０以下である（図５のステップＳ３７のＹＥＳ）。また，属性集合｛ＵＩＤ，ＲＩＤ｝を用いてメッセージ集合１１５をグループに分類したときの誤りタイプ２のメッセージ数１５は，誤りタイプ２のメッセージ数の閾値ＴＨ2 ＝０以下である（図５のステップＳ３２のＹＥＳ）。
この時点で，誤りタイプ１のメッセージ数の閾値条件と，誤りタイプ２のメッセージ数の閾値条件とは，満たされている。このときの属性集合｛ＵＩＤ，ＲＩＤ｝が，属性集合生成部１４により求められた，監視対象のＩＴシステム５００でやり取りされるメッセージをトランザクションごとにまとめる処理で用いる属性集合となる。
属性集合出力部１７は，求められた属性集合｛ＵＩＤ，ＲＩＤ｝を，監視対象のＩＴシステム５００でやり取りされるメッセージをトランザクションごとにまとめる処理で用いる属性集合として出力する（図３のステップＳ１４）。
本実施例に示すように，本実施の形態の属性選択装置１０により，監視対象のシステムが有する，複数の監視対象の情報処理装置で送受信されたメッセージをトランザクションごとに分類する処理に適切な属性集合を，自動的に求めることが可能となる。
なお，本実施例では，説明を簡単にするため，属性選択装置１０に入力するメッセージ集合１１５の属性集合を用いた分類結果が，最終的に誤りタイプ１，誤りタイプ２のグループが存在しないようにしている。例えば，属性選択装置１０に入力されるメッセージ集合１１５を，稼動するＩＴシステム５００から収集されるメッセージ群からある期間で切り出すような場合には，ほぼ，トランザクションごとのメッセージのグループに切り良くまとめることはできない。実際には，誤りタイプ１のメッセージ数の閾値ＴＨ1 や誤りタイプ２のメッセージ数の閾値ＴＨ2 が０に設定されるような状況は稀であり，試行錯誤や経験などによって，それなりの値が設定される。
以上説明した本実施の形態の属性選択装置１０による処理は，コンピュータが備えるＣＰＵ，メモリ等のハードウェアとソフトウェアプログラムとにより実現することができ，そのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録することも，ネットワークを通して提供することも可能である。
以上，本実施の形態について説明したが，本発明はその主旨の範囲において種々の変形が可能であることは当然である。
本実施の形態では，誤りタイプ１の評価を，誤りタイプ１の全グループに属するメッセージの総計で行っているが，誤りタイプ１の評価を，誤りタイプ１の全グループに属する開始メッセージの総計で行うようにしてもよい。
また，本実施の形態では，結果として出力された属性集合を，監視対象の情報処理装置が送受信するメッセージをリアルタイムにトランザクションごとのグループにまとめる処理に適用する例を説明したが，この例に限るものではない。例えば，結果として出力された属性集合を，属性選択装置１０に入力されたメッセージ集合をトランザクションごとのグループにまとめる処理に適用することもできる。すなわち，本実施の形態の技術で適切な属性集合を求めつつ，同時に入力されたメッセージ集合をトランザクションごとのグループにまとめることも可能である。
以上説明した本実施の形態の特徴を列挙すると以下のとおりである。
（付記１）
複数の監視対象の情報処理装置が過去に送受信した複数のメッセージを記憶するメッセージ集合記憶部と，
前記メッセージ集合記憶部に記憶されたメッセージから，前記監視対象の情報処理装置以外の情報処理装置から送信されたメッセージである開始メッセージを抽出する開始メッセージ抽出部と，
前記メッセージ集合記憶部に記憶されたメッセージに含まれる属性から，複数のメッセージに含まれる属性を抽出する属性候補抽出部と，
前記メッセージ集合記憶部に記憶されたメッセージを，前記属性候補抽出部で抽出をした，１つの属性または複数の属性の組合せの属性集合を用いてグループに分類したときに，前記開始メッセージを複数含むグループ，前記開始メッセージより時間的に前のメッセージが存在するグループまたは前記開始メッセージを含まないグループを分類誤りとして，前記分類誤りを生じさせない属性集合を求める属性集合生成部とを備える
ことを特徴とするメッセージ分類用属性選択装置。
（付記２）
前記属性集合生成部は，前記メッセージ集合記憶部に記憶されたメッセージを，前記属性候補抽出部で抽出をした，１つの属性または複数の属性の組合せの属性集合を用いてグループに分類したときに，前記開始メッセージを複数含むグループまたは前記開始メッセージより時間的に前のメッセージが存在するグループに属する，メッセージの数または前記開始メッセージの数が所定の閾値を上回っていれば，分類に用いられた属性集合から属性を削除する調整を行い，前記開始メッセージを含まないグループに属するメッセージの数が所定の閾値を上回っていれば，分類に用いられた属性集合に対して前記属性候補抽出部で抽出をした属性を新たに追加する調整を行うことにより，前記分類誤りを生じさせない属性集合を求める
ことを特徴とする付記１に記載されたメッセージ分類用属性選択装置。
（付記３）
属性候補抽出部は，前記メッセージ集合記憶部に記憶されたメッセージに含まれる属性から，複数のメッセージに同じ値が存在し，かつ前記メッセージ集合記憶部に記憶されたメッセージを属性を用いてグループに分類したときに，前記開始メッセージを複数含むグループまたは前記開始メッセージより時間的に前のメッセージが存在するグループに属する，メッセージの数または前記開始メッセージの数が所定の閾値以下となるような属性を抽出する
ことを特徴とする付記１または付記２に記載されたメッセージ分類用属性選択装置。
（付記４）
コンピュータに，
前記コンピュータがアクセス可能な記憶装置に記憶された，複数の監視対象の情報処理装置が過去に送受信した複数のメッセージから，監視対象の情報処理装置以外の情報処理装置から送信されたメッセージである開始メッセージを抽出する手順と，
前記記憶装置に記憶された前記メッセージに含まれる属性から，複数のメッセージに含まれる属性を抽出する手順と，
前記記憶装置に記憶された前記メッセージを，前記属性を抽出する手順で抽出をした，１つの属性または複数の属性の組合せの属性集合を用いてグループに分類したときに，前記開始メッセージを複数含むグループ，前記開始メッセージより時間的に前のメッセージが存在するグループまたは前記開始メッセージを含まないグループを分類誤りとして，前記分類誤りを生じさせない属性集合を求める手順とを
実行させるためのメッセージ分類用属性選択プログラム。
（付記５）
前記分類誤りを生じさせない属性集合を求める手順では，前記記憶装置に記憶されたメッセージを，前記属性を抽出する手順で抽出をした，１つの属性または複数の属性の組合せの属性集合を用いてグループに分類したときに，前記開始メッセージを複数含むグループまたは前記開始メッセージより時間的に前のメッセージが存在するグループに属する，メッセージの数または前記開始メッセージの数が所定の閾値を上回っていれば，分類に用いられた属性集合から属性を削除する調整を行い，前記開始メッセージを含まないグループに属するメッセージの数が所定の閾値を上回っていれば，分類に用いられた属性集合に対して前記属性候補抽出部で抽出をした属性を新たに追加する調整を行うことにより，前記分類誤りを生じさせない属性集合を求める
ことを特徴とする付記４に記載されたメッセージ分類用属性選択プログラム。
（付記６）
前記属性を抽出する手順では，前記記憶装置に記憶されたメッセージに含まれる属性から，複数のメッセージに同じ値が存在し，かつ前記メッセージ集合記憶部に記憶されたメッセージを属性を用いてグループに分類したときに，前記開始メッセージを複数含むグループまたは前記開始メッセージより時間的に前のメッセージが存在するグループに属する，メッセージの数または前記開始メッセージの数が所定の閾値以下となるような属性を抽出する
ことを特徴とする付記４または付記５に記載されたメッセージ分類用属性選択プログラム。
（付記７）
コンピュータが，
前記コンピュータがアクセス可能な記憶装置に記憶された，複数の監視対象の情報処理装置が過去に送受信した複数のメッセージから，監視対象の情報処理装置以外の情報処理装置から送信されたメッセージである開始メッセージを抽出する過程と，
前記記憶装置に記憶された前記メッセージに含まれる属性から，複数のメッセージに含まれる属性を抽出する過程と，
前記記憶装置に記憶された前記メッセージを，前記属性を抽出する過程で抽出をした，１つの属性または複数の属性の組合せの属性集合を用いてグループに分類したときに，前記開始メッセージを複数含むグループ，前記開始メッセージより時間的に前のメッセージが存在するグループまたは前記開始メッセージを含まないグループを分類誤りとして，前記分類誤りを生じさせない属性集合を求める過程とを実行する
ことを特徴とするメッセージ分類用属性選択方法。
（付記８）
前記分類誤りを生じさせない属性集合を求める過程では，前記記憶装置に記憶されたメッセージを，前記属性を抽出する過程で抽出をした，１つの属性または複数の属性の組合せの属性集合を用いてグループに分類したときに，前記開始メッセージを複数含むグループまたは前記開始メッセージより時間的に前のメッセージが存在するグループに属する，メッセージの数または前記開始メッセージの数が所定の閾値を上回っていれば，分類に用いられた属性集合から属性を削除する調整を行い，前記開始メッセージを含まないグループに属するメッセージの数が所定の閾値を上回っていれば，分類に用いられた属性集合に対して前記属性候補抽出部で抽出をした属性を新たに追加する調整を行うことにより，前記分類誤りを生じさせない属性集合を求める
ことを特徴とする付記７に記載されたメッセージ分類用属性選択方法。
（付記９）
前記属性を抽出する過程では，前記記憶装置に記憶されたメッセージに含まれる属性から，複数のメッセージに同じ値が存在し，かつ前記メッセージ集合記憶部に記憶されたメッセージを属性を用いてグループに分類したときに，前記開始メッセージを複数含むグループまたは前記開始メッセージより時間的に前のメッセージが存在するグループに属する，メッセージの数または前記開始メッセージの数が所定の閾値以下となるような属性を抽出する
ことを特徴とする付記７または付記８に記載されたメッセージ分類用属性選択方法。
１０ 属性選択装置
１１ 入力部
１２ 開始メッセージ抽出部
１３ 属性候補抽出部
１４ 属性集合生成部
１５ 属性評価部
１６ メッセージ集合分類部
１７ 属性集合出力部
１１０ メッセージ集合記憶部
１２０ システム構成情報記憶部
１３０ 開始メッセージ情報記憶部
１４０ 属性候補情報記憶部
２０ データ記憶部
２１ 属性集合記憶部

Claims (5)

  1. 複数の監視対象の情報処理装置が過去に送受信した複数のメッセージを記憶するメッセージ集合記憶部と，
    前記メッセージ集合記憶部に記憶されたメッセージから，前記監視対象の情報処理装置以外の情報処理装置から送信されたメッセージである開始メッセージを抽出する開始メッセージ抽出部と，
    前記メッセージ集合記憶部に記憶されたメッセージに含まれる属性から，複数のメッセージに含まれる属性を抽出する属性候補抽出部と，
    前記メッセージ集合記憶部に記憶されたメッセージを，前記属性候補抽出部で抽出をした，１つの属性または複数の属性の組合せの属性集合を用いてグループに分類したときに，前記開始メッセージを複数含むグループ，前記開始メッセージより時間的に前のメッセージが存在するグループまたは前記開始メッセージを含まないグループを分類誤りとして，前記分類誤りを生じさせない属性集合を求める属性集合生成部とを備える
    ことを特徴とするメッセージ分類用属性選択装置。
  2. 前記属性集合生成部は，前記メッセージ集合記憶部に記憶されたメッセージを，前記属性候補抽出部で抽出をした，１つの属性または複数の属性の組合せの属性集合を用いてグループに分類したときに，前記開始メッセージを複数含むグループまたは前記開始メッセージより時間的に前のメッセージが存在するグループに属する，メッセージの数または前記開始メッセージの数が所定の閾値を上回っていれば，分類に用いられた属性集合から属性を削除する調整を行い，前記開始メッセージを含まないグループに属するメッセージの数が所定の閾値を上回っていれば，分類に用いられた属性集合に対して前記属性候補抽出部で抽出をした属性を新たに追加する調整を行うことにより，前記分類誤りを生じさせない属性集合を求める
    ことを特徴とする請求項１に記載されたメッセージ分類用属性選択装置。
  3. 属性候補抽出部は，前記メッセージ集合記憶部に記憶されたメッセージに含まれる属性から，複数のメッセージに同じ値が存在し，かつ前記メッセージ集合記憶部に記憶されたメッセージを属性を用いてグループに分類したときに，前記開始メッセージを複数含むグループまたは前記開始メッセージより時間的に前のメッセージが存在するグループに属する，メッセージの数または前記開始メッセージの数が所定の閾値以下となるような属性を抽出する
    ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載されたメッセージ分類用属性選択装置。
  4. コンピュータに，
    前記コンピュータがアクセス可能な記憶装置に記憶された，複数の監視対象の情報処理装置が過去に送受信した複数のメッセージから，監視対象の情報処理装置以外の情報処理装置から送信されたメッセージである開始メッセージを抽出する手順と，
    前記記憶装置に記憶された前記メッセージに含まれる属性から，複数のメッセージに含まれる属性を抽出する手順と，
    前記記憶装置に記憶された前記メッセージを，前記属性を抽出する手順で抽出をした，１つの属性または複数の属性の組合せの属性集合を用いてグループに分類したときに，前記開始メッセージを複数含むグループ，前記開始メッセージより時間的に前のメッセージが存在するグループまたは前記開始メッセージを含まないグループを分類誤りとして，前記分類誤りを生じさせない属性集合を求める手順とを
    実行させるためのメッセージ分類用属性選択プログラム。
  5. コンピュータが，
    前記コンピュータがアクセス可能な記憶装置に記憶された，複数の監視対象の情報処理装置が過去に送受信した複数のメッセージから，監視対象の情報処理装置以外の情報処理装置から送信されたメッセージである開始メッセージを抽出する過程と，
    前記記憶装置に記憶された前記メッセージに含まれる属性から，複数のメッセージに含まれる属性を抽出する過程と，
    前記記憶装置に記憶された前記メッセージを，前記属性を抽出する過程で抽出をした，１つの属性または複数の属性の組合せの属性集合を用いてグループに分類したときに，前記開始メッセージを複数含むグループ，前記開始メッセージより時間的に前のメッセージが存在するグループまたは前記開始メッセージを含まないグループを分類誤りとして，前記分類誤りを生じさせない属性集合を求める過程とを実行する
    ことを特徴とするメッセージ分類用属性選択方法。
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