JP6668840B2 - ソフトウェア導入支援プログラム、ソフトウェア導入支援装置、及びソフトウェア導入支援方法 - Google Patents

Description

本発明は、ソフトウェア導入支援プログラム、ソフトウェア導入支援装置、及びソフトウェア導入支援方法に関する。

従来、複数のソフトウェアをシステムにインストールする場合、インストール順序が各ソフトウェアの動作に影響を与えるため、動作可能であることが検証済みの順序で複数のソフトウェアをインストールすることが行われている。

例えば、装置にインストールする複数のソフトウェアについて、各ソフトウェアのインストール作業に関するインストール情報を抽出し、抽出したインストール情報に基づいて、各ソフトウェアのインストール作業順序により生じるインストール負荷を算出する。そして、算出したインストール負荷に基づいて、複数のソフトウェアをインストールする順序を選択する方法が提案されている。この方法では、実行可能なインストール順序の候補は、依存関係から得られる必須関係となるソフトウェアに基づいて部分的なインストール順序を抽出し、抽出した部分的なインストール順序を基準に抽出される。

また、第一のソフトウェアと、第一のソフトウェアを使用するために必要な第二のソフトウェアを関連付けて管理し、被管理システムにインストール済みの第三のソフトウェアの情報を、被管理システムに関連付けて管理する方法が提案されている。この方法では、第一のソフトウェアの配布指示を受けて、第一のソフトウェアを使用するために必要な第二のソフトウェアが第三のソフトウェアにない場合に、第二のソフトウェアを配布対象とする。そして、配布対象とした第二のソフトウェアを第一のソフトウェアとして、必要とする第二のソフトウェアを求め、第二のソフトウェアが第三のソフトウェアにない場合に、第二のソフトウェアを配布対象とする。

特開２０１４−１９１６４１号公報 特開２００１−６７２２５号公報

しかしながら、従来技術では、インストール対象のソフトウェア群に含まれる各ソフトウェアの組み合わせが、動作可能かであることが検証済みのインストール順と完全一致しない場合もあり得る。このような場合には、例えば、試行錯誤であらゆるインストール順序でのインストールの検証を行うなど、検証に要する時間が長くなり、インストール時間の短縮をすることができない。

本発明は、一つの側面として、導入対象の複数のソフトウェアのインストール時間を短縮することを目的とする。

１つの態様では、ソフトウェア群に含まれる各ソフトウェアの導入順序情報と、導入の成功有無とが対応付けられた導入実績情報を少なくとも１以上記憶する記憶部を参照する。また、新たなソフトウェア群に含まれる各ソフトウェアの導入順序情報と、前記記憶部に記憶された前記導入順序情報との相関を判定する。また、判定の結果に基づいて、前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する。その際に記憶された前記導入順序情報に対する前記新たな導入ソフトウェア群に含まれる各ソフトウェアの導入順序の部分一致が判定されたことを、前記部分一致した前記導入順序情報に対応付けられた前記成功有無に対して肯定的な要素として推定結果に反映する。また、前記導入順序情報に対する前記導入ソフトウェア群の順序違いの組合せ一致が判定されたことを、前記順序違いの組合せ一致した前記導入順序情報に対応付けられた前記成功有無に対して否定的な要素として前記推定結果に反映する。

一つの側面として、導入対象の複数のソフトウェアのインストール時間を短縮することができる、という効果を有する。

実施形態に係る情報処理システムの概略構成を示す図である。 ソフト情報記憶部に格納される情報の一例を示す図である。 検証結果記憶部に格納される情報の一例を示す図である。 ライブラリ記憶部に格納される情報の一例を示す図である。 検証済みパターンと対象パターンとの部分一致及び矛盾を説明するための図である。 検証済みパターンと対象パターンとの部分一致及び矛盾を説明するための図である。 インストール成功率を説明するための図である。 検証結果記憶部に格納される情報の一例を示す図である。 部分一致ペア種数網羅率を説明するための図である。 ＯＫパターン一致率を説明するための図である。 ＯＫパターン一致率としてＯＫパターン最大部分一致ペア含有率のみを用いた場合を説明するための説明図である。 検証済みパターンに応じて算出される最大部分一致ペア含有率と実際の成功率との関係を説明するための図である。 検証結果記憶部に格納される情報の一例を示す図である。 ＯＫパターン矛盾率を説明するための図である。 ＯＫパターン矛盾率を説明するための図である。 インストール成功率の算出例を説明するための図である。 ソフトのレイヤに応じた優先度を説明するための図である。 仮想マシンイメージの一例を示す図である。 ソフトウェア導入支援装置として機能するコンピュータの概略構成を示すブロック図である。 情報処理装置として機能するコンピュータの概略構成を示すブロック図である。 情報処理装置側処理の一例を示すフローチャートである。 ソフトウェア導入装置側処理の一例を示すフローチャートである。 ソフト成功率算出処理の一例を示すフローチャートである。 インストール成功率算出処理の一例を示すフローチャートである。 インストール成功率算出処理の一例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して開示の技術の一例を詳細に説明する。

＜ソフトウェアのインストールについて＞
まず、各実施形態の詳細を説明する前に、ソフトウェアのインストール及びその問題点と、本実施の形態の概要とについて説明する。

複数のソフトウェアを情報処理装置に同時にインストールする際に、利用者であるユーザが下記のような事前準備や作業を手動で行う場合には、工数及び時間を要する。

事前準備として、例えばユーザは、インストール媒体（例えば、メディア）を準備し、ソフトウェアの組み合わせの条件を確認する。次に、ユーザは、ソフトウェアのインストール順序を確認し、ソフトウェアのインストール手順を確認する。

次に、作業項目として、ユーザは、ソフトウェアのインストールを行い、動作確認を行う。動作が失敗した場合は、ソフトウェアのインストール順序を変更して、動作が成功するまで、ソフトウェアのインストール及び動作確認を繰り返す。

なお、事前準備で確認するソフトウェアの組み合わせの条件やインストール順序などの正解は調べたら必ずしもわかるということではなく、過去の経験や実際の試行錯誤によって得られる情報である。

また、従来技術のように、インストール順序を検証済みのソフトウェアの組み合わせを示す実績データに基づいて、インストール対象のソフトウェアの組み合わせやインストール順序を確認する方法も考えられる。しかし、従来技術では、実績データに含まれる検証済みソフトウェアの組み合わせと、インストール対象のソフトウェアの組合せとが完全一致であるか否かしか判断されない。

例えば、新たなソフトウェアの組み合わせ（Ａ，Ｂ，Ｃ）のインストールが成功するか否かを判断する場合について考える。なお、例えば、検証済みの実績データとして、検証済みのインストールのソフトの組み合わせ（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ）、（Ａ，Ｂ，Ｄ，Ｅ）、及び（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ）が用意されている場合を例に説明する。

インストール対象ソフトウェア（Ａ，Ｂ，Ｃ）に対し、検証済みインストールの実績データが上記３パターンの場合、インストール対象ソフトウェアに対して検証済み実績データでは、ソフトの組み合わせが完全一致しない。そのため、インストール対象ソフトウェア（Ａ，Ｂ，Ｃ）についての正解のインストール順序を確認することができない。したがって、例えば、インストール対象ソフトウェア（Ａ，Ｂ，Ｃ）の順列に基づいて、インストール順序の６パターンを順番に試していくなどしなければならない。このように、インストール対象ソフトウェアと完全一致する実績データがない場合は、インストールのための検証時間が長くなり、インストールの効率が悪くなる。

ハードウェアにおいては、例えば、部品、コンポーネント、完成品の各レイヤを考えた場合、同レイヤにおいては、組立順序による他の同レイヤへの正常動作に対する影響はない。すなわち、ハードウェアの組立てにおいては、同順と逆順とが動作可否に与える影響は同じであるといえる。

一方、ソフトウェアにおいては、同レイヤの場合でも、導入順序による他の同レイヤへの正常動作に対して影響があり、ソフトウェアの導入においては、同順と逆順とが動作可否に与える影響は異なるといえる。

ソフトウェアでは、インストール順序が動作に影響を与えるため、順序が違うと正常稼働しない。例えば、ソフトウェアのインストールは、マニュアル記載の順序に従う必要があり、インストールの順序を間違えると、ソフトウェアを正常に導入できない場合がある。そのため、実績データに含まれない未知のソフトウェアがインストール対象ソフトウェアに含まれる場合、正しいインストール順序を明確にすることが求められる。

そこで、以下の各実施の形態では、ソフトウェア（以下、単にソフトとも称する。）を情報処理装置にインストールした場合にソフトが正常に動作するか否かの度合いを表すインストール成功率を算出する。そして、本実施の形態では、インストール成功率に応じて情報処理装置の動作確認を行い、実際にソフトのインストールを実行する。

なお、本実施の形態では、複数のソフトの組み合わせのパターンのうち、既にインストール順序が検証されているパターンを検証済みパターンと称する。また、検証済みパターンのうち、正常に稼働したパターンをＯＫパターンと称する。また、検証済みパターンのうち正常稼働しなかったパターンを、ＮＧパターンと称する。また、新たなソフトウェア群のインストール順序を検証するためのソフトのパターンを、対象パターンと称する。

以下、各実施形態について詳述する。なお、以下の各実施形態では、対象パターンのインストール成功率を算出するソフトウェア導入支援装置と、複数のソフトをインストールする情報処理装置とを備える情報処理システムを例に説明する。

＜実施形態＞
図１に示すように、本実施形態に係る情報処理システム１は、ソフトウェア導入支援装置２と、情報処理装置４とを含む。ソフトウェア導入支援装置２と、情報処理装置４とは、例えば、インターネット等の通信回線５を介して接続されている。

（ソフトウェア導入支援装置）
ソフトウェア導入支援装置２は、通信部２３、制御部２４、及びインストール検証部２５を備える。また、ソフトウェア導入支援装置２に割り当てられたメモリの所定領域に、ソフト情報記憶部２０、検証結果記憶部２１、及びライブラリ記憶部２２が設けられる。インストール検証部２５は、開示の技術の推定部の一例である。

ソフト情報記憶部２０には、例えば、図２に示すように、ソフトレイヤテーブル６０と、ソフト提供日テーブル６１とが記憶される。

ソフトレイヤテーブル６０は、「ソフト」、「レイヤ」、「優先度」等の項目を含む。「ソフト」の項目には、ソフトの名称が格納される。「レイヤ」の項目には、ソフトが属するレイヤの情報が格納される。また、「優先度」の項目には、レイヤに応じたインストールの優先度を表す情報が格納される。

ソフト提供日テーブル６１は、「ソフト」、「提供日」等の項目を含む。「ソフト」の項目には、ソフトの名称が格納される。「提供日」の項目には、ソフトが提供された日を表す提供日の情報が格納される。

検証結果記憶部２１には、図３に示すように、ソフト組み合わせＮＧテーブル６２と、検証済みパターンテーブル６３とが記憶される。検証結果記憶部２１は、開示の技術の記憶部の一例である。

ソフト組み合わせＮＧテーブル６２は、「ＮＧ組み合わせ」等の項目を含む。「ＮＧ組み合わせ」の項目には、組み合わせ不可能な複数のソフトの組み合わせが格納されている。

ソフト組み合わせＮＧテーブル６２は、インストールする複数のソフトが組み合わせ可能かどうかを事前にチェックするためのテーブルである。例えば、ソフト組み合わせＮＧテーブル６２には、ソフトの開発元が提供する、ソフトの組み合わせ不可情報が事前に登録される。また、後述するソフトの組み合わせ検証が全て失敗した場合、当該ソフトの組み合わせは不可であるとして、ソフト組み合わせＮＧテーブル６２に追加登録される。ソフト組み合わせＮＧテーブル６２の各列は、導入の成功有無と対応付けられた導入実績情報の一例である。

検証済みパターンテーブル６３は、「検証済みパターン」、「検証結果情報」、「インストール順序」等の項目を含む。「検証済みパターン」の項目には、検証済みパターンを識別するための情報が格納されている。「検証結果情報」の項目には、検証済みパターンがＯＫパターンであるかＮＧパターンであるかを示す検証結果情報が格納されている。「インストール順序」の項目には、検証済みパターンのソフトのインストール順序の情報が格納される。ＯＫパターンは、導入の成功有（成功）と対応付けられた導入実績情報の一例であり、ＮＧパターンは、導入の成功無（失敗）と対応付けられた導入実績情報の一例である。

検証済みパターンテーブル６３の各行は、導入順序情報と導入の成功有無とが対応付けられた導入実績情報の一例である。検証済みパターンテーブル６３には、検証済みパターンが少なくとも１以上登録されている。

ライブラリ記憶部２２には、図４に示すように、ソフトライブラリテーブル６４と、テストツールライブラリテーブル６５とが記憶される。

ソフトライブラリテーブル６４には、インストール対象のソフトがＩＤに対応付けられて登録されている。また、テストツールライブラリテーブル６５には、テストツールがＩＤに対応付けられて登録されている。

通信部２３は、後述する情報処理装置４から送信された、インストール対象である新たなソフトウェア群に含まれる各ソフトウェアの情報を受信する。

制御部２４は、通信部２３によって受信された、新たなソフトウェア群の情報をインストール検証部２５へ出力する。

インストール検証部２５は、検証結果記憶部２１を参照して、制御部２４から出力された新たなソフトウェア群の情報から設定される対象パターンと、検証結果記憶部２１に記憶された検証済みパターンテーブル６３の検証済みパターンとの相関を判定する。

具体的には、まず、インストール検証部２５は、新たなソフトウェア群に含まれるソフトウェアの全ての順列のそれぞれを対象パターンとして設定する。例えば、新たなソフトウェア群が［Ａ，Ｂ，Ｃ］である場合には、６通りの対象パターンが設定される。そして、インストール検証部２５は、設定された複数の対象パターンの各々と、検証結果記憶部２１に記憶された検証済みパターンテーブル６３の検証済みパターンとの相関を判定する。

ここで、対象パターンのインストール順序と、検証結果記憶部２１に記憶されたインストール順序との相関の判定について、以下詳述する。

一般的に、未知のデータが成功するか否かを推測する場合には、過去の成功データを参照して、過去の成功データと未知のデータとがいかに近いか（例えば、類似性）が重視される。例えば、過去の成功データと未知のデータとの要素が一緒であるか、過去の成功データの各要素と未知のデータの各要素とが順序が同じか、などが推測に用いられる。

しかし、ソフトをインストールする場合、図５に示すように、対象パターンに含まれるソフトと検証済みパターンに含まれるソフトとの間に類似性があっても、対象パターンが検証済みパターンと同一の結果になるとは限らない。

例えば、対象パターンのインストール順序に従って順序付けられたソフトのペアと、検証済みパターンのインストール順序に従って順序付けられたソフトのペアとを比較する場合について考える。
例えば、対象パターンが［Ａ→Ｂ→Ｃ］である場合、対象パターンのインストール順序に従って順序付けられたソフトのペアの各々は、（［Ａ，Ｂ］、［Ａ，Ｃ］、［Ｂ，Ｃ］）となる。

なお、以下、対象パターンのインストール順序に従って順序付けられたソフトのペアを、対象パターンのソフトのペアと称し、検証済みパターンのインストール順序に従って順序付けられたソフトのペアを、検証済みパターンのソフトのペアと称する。

対象パターンのインストール順序に含まれるソフトのペアと、検証済みパターンのインストール順序に含まれるソフトのペアとで、各ペアに含まれるソフトの順序が同じペアを含む場合、対象パターンは、検証済みパターンと同じ結果となる可能性が高くなる。

一方、対象パターンのインストール順序に含まれるソフトのペアと検証済みパターンのインストール順序に含まれるソフトのペアとで、各ペアに含まれるソフトの組み合わせは一致しているが順序が異なるペアを含む場合を考える。この場合、対象パターンは検証済みパターンと異なる結果になる可能性が高くなる。

そこで、本実施の形態では、対象パターンと検証済みパターンとの間で、インストール順序の完全一致及び非該当に加え、インストール順序から得られる情報の部分一致及び矛盾を考慮して、対象パターンのインストールが成功するか否かを推定する。

具体的には、インストール検証部２５は、対象パターンのインストール順序に従って順序付けられたソフトのペアと、検証済みパターンのインストール順序に従って順序付けられたソフトのペアとを比較する。

本実施の形態では、対象パターンと、検証済みパターンとが完全に一致する場合には、対象パターンと検証済みパターンとが完全一致であると称する。

また、対象パターンのソフトのペアと、検証済みパターンのソフトのペアとの間で、同じ順序のソフトのペアが含まれる場合、完全一致の場合を除き、対象パターンと検証済みパターンとが部分一致であると称する。

また、対象パターンのソフトのペアと、検証済みパターンのソフトのペアとの間で、異なる順序のソフトのペアが含まれる場合を、対象パターンと検証済みパターンとが矛盾であると称する。

また、対象パターンのインストール順序に含まれるソフトと、検証済みパターンのインストール順序に含まれるソフトとの間で、一致するソフトの数が０個又は１個の場合には、非該当と称する。

従って、インストール検証部２５は、検証結果記憶部２１を参照して、検証済みパターンテーブル６３のＯＫパターンのソフトのペアと対象パターンのソフトのペアとを比較し、ＯＫパターンと対象パターンとが部分一致であるか否かを判定する。また、インストール検証部２５は、検証済みパターンテーブル６３のＯＫパターンのソフトのペアと、対象パターンのソフトのペアとを比較し、ＯＫパターンと対象パターンとが矛盾であるか否かを判定する。

また、インストール検証部２５は、検証済みパターンテーブル６３のＮＧパターンのソフトのペアと、対象パターンのソフトのペアとを比較し、ＮＧパターンと対象パターンとが部分一致であるか否かを判定する。また、インストール検証部２５は、検証済みパターンテーブル６３のＮＧパターンのソフトのペアと、対象パターンのソフトのペアとを比較し、ＮＧパターンと対象パターンとが矛盾であるか否かを判定する。

次に、インストール検証部２５は、判定の結果に基づいて、対象パターンのインストールが成功するか否かを表す推定結果の一例として、インストール成功率を算出する。

具体的には、インストール検証部２５は、検証済みパターンテーブル６３の検証済みパターンのソフトのペアと、対象パターンのソフトのペアとの部分一致が判定された場合、当該検証済みパターンに対して肯定的な要素としてインストール成功率に反映する。また、インストール検証部２５は、検証済みパターンテーブル６３の検証済みパターンのソフトのペアと、対象パターンのソフトのペアとの矛盾が判定された場合、当該検証済みパターンに対して否定的な要素としてインストール成功率に反映する。

例えば、インストール検証部２５は、検証済みパターンテーブル６３のＯＫパターンと対象パターンとの部分一致が判定された場合、成功有の要素の一例としてＯＫパターン一致率αを算出し、インストール成功率を高くするように反映する。

また、インストール検証部２５は、検証済みパターンテーブル６３のＮＧパターンと対象パターンとの部分一致が判定された場合、成功無の要素の一例としてＮＧパターン一致率γを算出し、インストール成功率を低くするように反映する。

また、インストール検証部２５は、検証済みパターンテーブル６３のＯＫパターンと対象パターンとの矛盾が判定された場合、成功無の要素の一例としてＯＫパターン矛盾率β_ｉを算出し、インストール成功率を低くするように反映する。ここで、ｉはＯＫパターンを表すインデックス番号を表し、対象パターンと矛盾したｎ個のＯＫパターンｉの各々について、ＯＫパターン矛盾率β_ｉが算出される。

また、インストール検証部２５は、検証済みパターンテーブル６３のＮＧパターンと対象パターンとの矛盾が判定された場合、成功有の要素の一例としてＮＧパターン矛盾率δ_ｊを算出し、インストール成功率を高くするように反映する。ここで、ｊはＮＧパターンを表すインデックス番号を表し、対象パターンと矛盾したｍ個のＮＧパターンｊの各々について、ＮＧパターン矛盾率δ_ｊが算出される。

ここで、検証済みパターンと対象パターンとを比較し、判定の結果を分類する場合、１つの検証済みパターンに部分一致と矛盾との両方が含まれている場合がある。この場合は、既に述べたように、部分一致を含む場合は検証済みパターンと同じ結果になる可能性が高いが、矛盾を含む場合は検証済みパターンと異なる結果になる可能性が高くなる。

そのため、本実施の形態では、図６に示すように、ＯＫパターンと異なる結果になる可能性を重視し、対象パターンとＯＫパターンとの間での判定の結果に、部分一致と矛盾との両方が含まれている場合には、矛盾を判定の結果として採用する。

一方、対象パターンとＮＧパターンとの間での判定の結果に、部分一致と矛盾との両方が含まれている場合には、部分一致を判定の結果として採用する。

従って、インストール検証部２５は、対象パターンと１つのＯＫパターンとの判定の結果において、部分一致及び矛盾の両方が判定された場合、矛盾が判定されたことを採用し、インストール成功率に反映する。また、インストール検証部２５は、対象パターンと１つのＮＧパターンとの判定の結果において、部分一致及び矛盾の両方が判定された場合、部分一致が判定されたことを採用し、インストール成功率に反映する。

図７に、以上の説明をまとめたものを示す。

インストール検証部２５によって、図７に示すように、ＯＫパターンと対象パターンとの判定の結果が、完全一致、部分一致、矛盾、非該当に分類される。

そして、完全一致と判定された場合には、インストール成功率が１００％と算出される。また、部分一致と判定された場合には、ＯＫパターン一致率αが算出され、インストール成功率に反映される。また、矛盾と判定された場合には、ＯＫパターン矛盾率β_ｉが算出され、インストール成功率に反映される。また、非該当と判定された場合には、インストール成功率は算出されない。

なお、対象パターンと１つのＯＫパターンとの判定の結果に、部分一致と矛盾との両方が含まれる場合、矛盾が採用され、ＯＫパターン矛盾率β_ｉが算出され、インストール成功率に反映される。

また、図７に示すように、インストール検証部２５によって、ＮＧパターンと対象パターンとの比較結果が、完全一致、部分一致、矛盾、又は非該当に分類される。

そして、完全一致と判定された場合には、インストール成功率が０％と算出される。また、部分一致と判定された場合には、ＮＧパターン一致率γが算出され、インストール成功率に反映される。また、矛盾と判定された場合には、ＮＧパターン矛盾率δ_ｊが算出され、インストール成功率に反映される。また、非該当と判定された場合には、インストール成功率には反映されない。

なお、対象パターンと１つのＮＧパターンとの判定の結果に、部分一致と矛盾との両方が含まれる場合、部分一致が採用され、ＮＧパターン一致率γが算出され、インストール成功率に反映される。

（インストール成功率）
次に、インストール検証部２５によって算出されるインストール成功率と、インストール成功率に反映される、ＯＫパターン一致率α、ＯＫパターン矛盾率β_ｉ、ＮＧパターン一致率γ、ＮＧパターン矛盾率δ_ｊについて詳述する。

本実施の形態では、インストール成功率は、以下の式（１）で表される。

なお、上記式（１）におけるｎは、対象パターンと矛盾したＯＫパターンの数を表す。また、上記式（１）におけるｍは、対象パターンと矛盾したＮＧパターンの数を表す。

（ＯＫパターン一致率α）
上記式（１）におけるＯＫパターン一致率αの算出方法を具体的に説明する。ＯＫパターン一致率αは、検証済みパターンテーブル６３のＯＫパターンと対象パターンとの部分一致が判定された場合、対象パターンのソフトのペアと検証済みパターンのソフトのペアとが一致した割合として算出される。

ＯＫパターン一致率αは、以下の式（２）で表される。

上記式（２）におけるα_１は、対象パターンのソフトのペアの各々と最も一致したＯＫパターンのソフトのペア数と、対象パターンのソフトのペアのうち部分一致したソフトのペアとの比率であり、ＯＫパターン最大部分一致ペア含有率α_１と称する。具体的にはＯＫパターン最大部分一致ペア含有率α_１は、複数のＯＫパターンの各々についての、ＯＫパターンのソフトのペアと一致する対象パターンのソフトのペアの数と、ＯＫパターンのソフトのペアのペア群に含まれるペアの数との比率のうちの最大値である。ＯＫパターン最大部分一致ペア含有率α_１が、ＯＫパターン一致率αの最小値となる。

ＯＫパターン最大部分一致ペア含有率α_１は、以下の計算式（３）で表される。

ここで、（部分一致した対象パターンのソフトのペア数／各ＯＫパターンのペア数）を部分一致ペア含有率と称する。

例えば、対象パターン［Ｂ，Ｃ，Ｄ］に対して、検証済みパターンテーブル６３に図８に示すような２つのＯＫパターンが登録されている場合を想定する。

対象パターンのソフトのペアは（［Ｂ，Ｃ］、［Ｂ，Ｄ］、［Ｃ，Ｄ］）である。一方、検証済みパターン１のＯＫパターンのソフトのペアは、（［Ａ，Ｂ］、［Ａ，Ｃ］、［Ａ，Ｄ］、［Ｂ，Ｃ］、［Ｂ，Ｄ］、［Ｃ，Ｄ］）である。また、検証済みパターン２のＯＫパターンのソフトのペアは（［Ａ，Ｂ］、［Ａ，Ｄ］、［Ｂ，Ｄ］）である。

検証済みパターン１のＯＫパターンの部分一致ペア含有率と、検証済みパターン２のＯＫパターンの部分一致ペア含有率とは、以下の式に示すようになる。

従って、検証済みパターン１のＯＫパターンの部分一致ペア含有率の方が大きいので、部分一致ペア含有率（＝３／６＝１／２）が、ＯＫパターン最大部分一致ペア含有率α_１となる。

次に、上記式（２）における部分一致ペア種数網羅率φについて説明する。部分一致ペア種数網羅率φは、以下の式（４）で表される。

上記式（４）に示すように、対象パターンのソフトのペアの種類数に対し、ＯＫパターンの部分一致した全てのソフトのペアの種類数を網羅できた比率を、部分一致ペア種数網羅率φとする。部分一致ペア種数網羅率φが、ＯＫパターン一致率αの最大値となる。

例えば、対象パターン［Ｂ,Ｃ,Ｄ］のソフトのペア（［Ｂ,Ｃ］，[Ｂ，Ｄ］，［Ｃ，Ｄ］）に対して、全てのＯＫパターンのソフトのペアが、（［Ａ，Ｂ］，［Ａ，Ｃ］，［Ａ，Ｄ］，［Ｂ，Ｃ］，［Ｂ，Ｄ］，［Ｃ，Ｄ］）の場合、図９に示すように網羅される。上記図９では、ＯＫパターンのソフトのペア（６つ）のうち、対象パターンのソフトのペア（３つ）が網羅される。従って、上記の場合、部分一致ペア種数網羅率＝３／３となる。

次に、上記式（２）におけるｘについて説明する。ｘは、以下の式（５）で表される。

なお、上記式（５）におけるΣは、部分一致したＯＫパターンのソフトのペア種類が加算されることを表し、分子は、対象パターンと部分一致したＯＫパターンのソフトのペア種類数の総和となる。
例えば、対象パターンのソフトのペア種類が（［Ｂ，Ｃ］，［Ｂ，Ｄ］，［Ｃ，Ｄ］）であり、部分一致したＯＫパターンのソフトのペア種類が（［Ｂ，Ｃ］，［Ｂ，Ｄ］，［Ｃ，Ｄ］）である場合は、上記式（５）に従って、ｘ＝３／３＝１となる。

上記式（５）に示すｘが大きければ大きいほど、ＯＫパターン一致率αは大きくなり、部分一致ペア種数網羅率φに近づくため、ＯＫパターン一致率αは、図１０に示すグラフで表すことができる。

上記説明した例における各値を用いてインストール成功率を算出すると、以下に示すようになる。

α＝１／２＋（１−１／２）・（−ｅ^−１＋１）
＝０．８１５→８１．５％

なお、ＯＫパターン一致率αとして、ＯＫパターン最大部分一致ペア含有率α_１のみを用いることもできる。ただし、この場合には、予測したインストール成功率の差が算出できない場合が生じ得る。その例を以下で説明する。

例えば、対象パターンが［Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ］、対象パターンのソフトのペアが（［Ａ，Ｂ］，［Ａ，Ｃ］，［Ａ，Ｄ］，［Ｂ，Ｃ］，［Ｂ，Ｄ］，［Ｃ，Ｄ］）である場合を例に説明する。また、検証済みパターンテーブル６３に、図１１に示す検証済みパターンが登録されている場合について説明する。

上記図１１に示す検証済みパターン１のＯＫパターンのソフトのペアは（［Ａ，Ｂ］，［Ａ，Ｃ］，［Ｂ，Ｃ］）となる。また、検証済みパターン２のＯＫパターンのソフトのペアは（［Ｃ，Ｄ］）となる。

上記図１１に示すように、対象パターンのソフトのペアと、検証済みパターン１のＯＫパターンのソフトのペアとを比較すると、ソフトのペア（［Ａ，Ｂ］，［Ａ，Ｃ］，［Ｂ，Ｃ］）が共通するため、部分一致ペア含有率は１／２となる。また、対象パターンのソフトのペアと、検証済みパターン１のＯＫパターンのソフトのペアとを比較すると、ソフトのペア（［Ｃ，Ｄ］）が共通するため、部分一致ペア含有率は１／６となる。

次に、図１２に、検証済みパターンに応じて算出される最大部分一致ペア含有率と実際の成功率との関係を表す図を示す。図１２に示すように、例えば、検証済みパターンテーブル６３に検証済みパターン１のみが登録されていた場合、最大部分一致ペア含有率は１／２となり、実際の成功率と対応する結果となる。

一方、検証済みパターンテーブル６３に検証済みパターン１及び検証済みパターン２が登録されていた場合には、最大部分一致ペア含有率と実際の成功率とは異なる結果となる場合がある。図１２に示すように、検証済みパターン１及び検証済みパターン２が登録されていた場合には、最大部分一致ペア含有率は１／２であるが、実際の成功率は１／２以上となる。上記の２つの実際の成功率を比較すると、パターン２が存在すると、成功率は１／２より大きい値となるが、最大部分一致ペア含有率のみを用いた場合は、その差が算出されない。

従って、本実施の形態では、上記式（２）に示すように、ＯＫパターン最大部分一致ペア含有率α_１のみだけではなく、部分一致ペア種数網羅率φとｘとを考慮して、ＯＫパターン一致率αを算出する。

なお、対象パターンと部分一致するＯＫパターンが検証済みパターンテーブル６３にない場合は、対象パターンのペア数とＯＫパターンの最大のペア数とを比較し、大きい方を分母、小さい方を分子として、仮のＯＫパターン一致率αを設定する。具体的には、以下の式に示すように、ＯＫパターン一致率αを設定する。

（ＮＧパターン一致率γ）
次に、上記式（１）におけるＮＧパターン一致率γの算出方法を説明する。なお、ＮＧパターン一致率γが低ければ低いほど、インストール成功率は上がるように、１からＮＧパターン一致率γを差し引いた状態で、インストール成功率に反映される。

ＮＧパターン一致率γは、ＯＫパターン一致率αと同様の算出方法で計算される。

ＮＧパターン一致率γは、検証済みパターンテーブル６３のＮＧパターンと対象パターンとの部分一致が判定された場合、インストール順序に従って順序付けられたソフトのペアが一致した割合として算出される。

ＮＧパターン一致率γは、以下の式（６）で表される。

上記式（６）におけるγ_１は、対象パターンのソフトのペアの各々と最も一致したＮＧパターンのソフトのペア数と、対象パターンのソフトのペアのうち部分一致したソフトのペアとの比率であり、ＮＧパターン最大部分一致ペア含有率γ_１と称する。具体的にはＮＧパターン最大部分一致ペア含有率γ_１は、複数のＮＧパターンの各々についての、ＮＧパターンのソフトのペアと一致する対象パターンのソフトのペアの数と、ＮＧパターンのソフトのペアのペア群に含まれるペアの数との比率のうちの最大値である。ＮＧパターン最大部分一致ペア含有率γ_１が、ＮＧパターン一致率γの最小値となる。

ＮＧパターン最大部分一致ペア含有率γ_１は、以下の計算式（７）で表される。

次に、上記式（６）における部分一致ペア種数網羅率σについて説明する。部分一致ペア種数網羅率σは、以下の式（８）で表される。

上記式（８）に示すように、対象パターンのソフトのペアの種類数に対し、ＮＧパターンの部分一致した全てのソフトのペアの種類数が網羅できた比率を、部分一致ペア種数網羅率σとする。部分一致ペア種数網羅率σが、ＮＧパターン一致率γの最大値となる。

次に、上記式（６）におけるｙについて説明する。ｙは、以下の式（９）で表される。

なお、上記式（９）におけるΣは、部分一致したＮＧパターンのソフトのペア種類が加算されることを表し、分子は、対象パターンと部分一致したＮＧパターンのソフトのペア種類数の総和となる。
なお、ＯＫパターン一致率αと同様に、ＮＧパターン一致率γについても上記式（６）に示すように、ＮＧパターン最大部分一致ペア含有率γ_１のみだけではなく、部分一致ペア種数網羅率σとｙとを考慮して、ＮＧパターン一致率γを算出する。

なお、対象パターンと部分一致するＮＧパターンが検証済みパターンテーブル６３に存在しない場合は、参考となる検証済みパターンがないため、（１−γ）＝１となるように、γ＝０と設定される。

（ＯＫパターン矛盾率β_ｉ）
次に、上記式（１）におけるＯＫパターン矛盾率β_ｉの具体的な算出方法について説明する。

対象パターンとＯＫパターンとが比較され、インストール順序のペアが逆転した割合として、ＯＫパターン矛盾率β_ｉが算出される。

ＯＫパターン矛盾率β_ｉは、ＯＫパターンのソフトのペアの数と対象パターンのソフトのペアの数とのうち多い方のパターンのペアの数と、少ない方のペアのうち多い方のペア群に含まれるソフトのペアとの矛盾の数との比率として表される。

具体的には、対象パターンとＯＫパターンとで、含まれるソフトの数が多い方を最大側ソフト、少ない方を最小側ソフトとして設定し、以下の式（１０）に従って、ＯＫパターンｉに対しＯＫパターン矛盾率β_ｉが計算される。なお、対象パターンとＯＫパターンとで、含まれるソフトの数が同じ場合には、対象パターンが最大側ソフトとして設定され、検証済みパターンであるＯＫパターンが最小側ソフトとして設定される。

例えば、対象パターンが［Ｂ，Ｃ，Ａ］の場合のＯＫパターン矛盾率β_ｉとして、図１３に示すＯＫパターンを想定する。

図１３に示す検証済みパターン１のＯＫパターンと対象パターンとを比較する場合、最大側ソフトとして対象パターン［Ｂ，Ｃ，Ａ］が設定され、最小側ソフトとして検証済みパターン１のＯＫパターン［Ｃ，Ｂ］が設定される。そして、対象パターンと検証済みパターン１のＯＫパターンとのＯＫパターン矛盾率β_１が、上記式（１０）に従って計算される。

図１４に、上記図１３に示した検証済みパターン１のＯＫパターン［Ｃ，Ｂ］と対象パターン［Ｂ，Ｃ，Ａ］とのＯＫパターン矛盾率β_１の計算を説明するための図を示す。図１４に示すように、ａ）最大側ソフト［Ｂ，Ｃ，Ａ］と、ｂ）最小側ソフト［Ｃ，Ｂ］とが比較され、対象パターンと検証済みパターン１のＯＫパターン１とのＯＫパターン矛盾率β_１は、１／３となる。

次に、上記図１４に示す検証済みパターン２のＯＫパターンと対象パターンとを比較する場合、最大側ソフトとして対象パターン［Ｂ，Ｃ，Ａ］が設定され、最小側ソフトとして検証済みパターン２のＯＫパターン［Ａ，Ｃ，Ｅ］が設定される。そして、対象パターンと検証済みパターン２のＯＫパターンとのＯＫパターン矛盾率β_２が、上記式（１０）に従って計算される。

図１５に、上記図１３に示したＯＫパターン２と対象パターン［Ｂ，Ｃ，Ａ］とのＯＫパターン矛盾率の計算結果を示す。図１５に示すように、ａ）最大側ソフト［Ｂ，Ｃ，Ａ］とｂ）最小側ソフト［Ａ，Ｃ，Ｅ］とが比較され、対象パターンと検証済みパターン２のＯＫパターンとのＯＫパターン矛盾率β_２は、１／３となる。

対象パターンとＯＫパターンとが矛盾した数が多ければ多いほど、インストール成功率は下がるため、上記例での計算結果は、以下に示すように、１からＯＫパターン矛盾率β_ｉを差し引いた全ての値を掛け合わせる。

（１−検証済みパターン１のＯＫパターンとのβ_１）×（１−検証済みパターン２のＯＫパターンとのβ_２）＝（１−１/３）×（１−１/３）＝４／９

ただし、矛盾した検証済みパターンがない場合は、参考になるデータがないため、以下の式が成立するように、β_ｉ＝０と設定される。

（ＮＧパターン矛盾率δ_ｊ）
次に、上記式（１）におけるＮＧパターン矛盾率δ_ｊの具体的な算出方法について説明する。

対象パターンとＮＧパターンとが比較され、インストール順序のペアが逆転した割合として、ＮＧパターン矛盾率δ_ｊが算出される。

ＮＧパターン矛盾率δ_ｊは、ＮＧパターンのソフトのペアの数と、対象パターンのソフトのペアの数とのうち多い方のパターンがペアの数と、少ない方のペアのうち多い方のペア群に含まれるソフトのペアとの矛盾の数との比率として表される。

具体的には、対象パターンとＮＧパターンとで、含まれるソフトの数が多い方を最大側ソフト、少ない方を最小側ソフトとして設定し、以下の式（１１）に従って、ＮＧパターンｊに対しＮＧパターン矛盾率δ_ｊが計算される。なお、対象パターンとＮＧパターンとで、含まれるソフトの数が同じ場合には、対象パターンが最大側ソフトとして設定され、検証済みパターンであるＮＧパターンが最小側ソフトとして設定される。

対象パターンとＮＧパターンとが矛盾した数が多ければ多いほど、インストール成功率は上がるため、上記式（１）のインストール成功率の算出式では、１からδ_ｊは差し引かれずに反映される。

ただし、矛盾した検証済みパターンがない場合は、参考になるデータがないため、以下の式が成立するように、δ_ｊ＝１と設定される。

以上説明したＯＫパターン一致率α、ＯＫパターン矛盾率β_ｉ、ＮＧパターン一致率γ、ＮＧパターン矛盾率δ_ｊの各値がインストール成功率に反映され、上記式（１）に従って、推定結果として算出される。

ただし、対象パターンと検証済みパターンとを比較して、部分一致も矛盾もせず、非該当の場合、比較可能なデータが存在しないので、当該対象パターンは、後述する情報処理装置４において最後尾のテスト順序とする。

ここで、図１６を参照して、インストール成功率の算出例について説明する。なお、図１６の例では、（ａ）ＯＫパターンに対して部分一致である対象パターン１と、（ｂ）ＯＫパターンに対して矛盾である対象パターン２とについての、インストール成功率を算出する例を示す。なお、図１６の例においては、ＯＫパターン一致率αは３／６、ＮＧパターン一致率γは０、ＮＧパターン矛盾率δ_ｊは１であることを前提に説明する。

図１６の例では、検証済みパターンがＯＫパターンであり、インストール成功率の算出対象の新たなソフト群は［Ａ，Ｂ，Ｃ］である。

図１６に示すように、ＯＫパターンのインストール順序は［Ａ→Ｂ→Ｃ→Ｄ］であり、またＯＫパターンのインストール順序に応じたソフトのペアは、［Ａ，Ｂ］、［Ａ，Ｃ］、［Ａ，Ｄ］、［Ｂ，Ｃ］、［Ｂ，Ｄ］、［Ｃ，Ｄ］である。

また、図１６の例では、新たなソフト群［Ａ，Ｂ，Ｃ］に対し、計算対象（ａ）に対応する対象パターン１と、計算対象（ｂ）に対応する対象パターン２を考える。対象パターン１のインストール順序は［Ａ→Ｂ→Ｃ］であり、対象パターン２のインストール順序は［Ｃ→Ｂ→Ａ］である。

また、対象パターン１のインストール順序に応じたソフトのペアは、［Ａ，Ｂ］、［Ａ，Ｃ］、［Ｂ，Ｃ］である。また、対象パターン２のインストール順序に応じたソフトのペアは、［Ｃ，Ｂ］、［Ｃ，Ａ］、［Ｂ，Ａ］である。

ＯＫパターンのソフトのペアと対象パターン１のソフトのペアとの相関の判定結果は、部分一致のみしか存在しないため、図１６に示すように部分一致となる。そのため、ＯＫパターン矛盾率β_ｉは０となり、対象パターン１のインストール成功率は、上記式（１）に従い、３／６×１×１×１＝０．５と算出され、５０％となる。

一方、ＯＫパターンのソフトのペアと対象パターン２のソフトのペアとの相関の判定結果は、部分一致は存在せず、矛盾のみが含まれるため、図１６に示すように矛盾となる。そのため、最大側ソフトの全ペアの組み合わせ数が６、最小側ソフトのペアが矛盾した数が３となり、ＯＫパターン矛盾率β_ｉは１／２となる。従って、対象パターン２のインストール成功率は、上記式（１）に従い、３／６×（１−１／２）×１×１＝０．２５と算出され、２５％となる。

上記図１６に示す結果より、対象パターン１（部分一致）は、ＯＫパターンと同じ結果となる可能性が高くなり、対象パターン２（矛盾）は、ＯＫパターンと異なる結果になる可能性が高くなる。

次に、インストール検証部２５は、対象パターン毎のインストール成功率に基づいて、対象パターンをインストール成功率の高い順に並び替える。そして、インストール検証部２５は、インストール成功率に応じて並び替えられた対象パターンとインストール成功率との組み合わせに基づいて、同率のインストール成功率が存在するか否かを判定する。

そして、インストール検証部２５は、ソフト情報記憶部２０記憶されているソフトレイヤテーブル６０を参照し、対象パターンに含まれるソフトが属するレイヤに応じた優先度に基づいて、インストール成功率が同率である対象パターンを並び替える。

ソフトレイヤテーブル６０には、例えば、図１７に示すように、ソフトのレイヤが、プラットフォーム系、業務系、運用監視系に分けられ、プラットフォーム系に近いソフトの優先度が高くなるように予め設定されている。なお、優先度が高いとは、インストールの順序が先であることを示す。

例えば、図２に示すソフトレイヤテーブル６０を用いる場合、対象パターン［Ａ，Ｂ，Ｃ］と［Ａ，Ｃ，Ｂ］とでインストール成功率が同率であるときには、対象パターンに含まれるソフトのうち、順序が異なるソフトＢ，Ｃのレイヤによる優先度が比較される。そして、インストールの優先度は［Ａ，Ｂ，Ｃ］［Ａ，Ｃ，Ｂ］の順に高くなる。

また、インストール検証部２５は、ソフト情報記憶部２０記憶されているソフト提供日テーブル６１を参照する。そして、インストール検証部２５は、対象パターンに含まれるソフトの提供日に応じて、インストール成功率が同率である対象パターンを並び替える。

提供日が遅いソフトほど、インストールの制限が解除されている可能性が高いため、インストール成功率が同率である場合には、提供日が早いソフトのインストールを先にする。

例えば、図２に示すソフト提供日テーブル６１を用いる場合、［Ａ，Ｂ，Ｃ］と［Ａ，Ｃ，Ｂ］とでインストール成功率が同率であるときには、ソフトＢの方が、提供日が早いので、インストールの優先度は［Ａ，Ｂ，Ｃ］［Ａ，Ｃ，Ｂ］の順になる。

また、インストール検証部２５は、対象パターンに含まれるソフトの名称に応じて、インストール成功率が同率である対象パターンを並び替える。

インストール検証部２５は、並び替えが行われた、対象パターンと当該対象パターンに対応するインストール成功率との複数の組み合わせを含む対象パターン検証指示を、制御部２４へ出力する。

制御部２４は、インストール検証部２５によって出力された対象パターン検証指示を、通信部２３へ出力する。

通信部２３は、制御部２４によって出力された対象パターン検証指示を、通信回線５を介して情報処理装置４へ送信する。

また、制御部２４は、通信部２３によって受信したソフトテストツール要求指示に基づいて、ライブラリ記憶部２２に記憶されたソフトライブラリテーブル６４と、テストツールライブラリテーブル６５とから、所定のソフトの各々及びテストツールを読み出す。そして、制御部２４は、所定のソフトの各々及びテストツールを通信部２３へ出力する。通信部２３は、制御部２４によって出力された所定のソフトの各々及びテストツールを、通信回線５を介して情報処理装置４へ送信する。

また、制御部２４は、通信部２３によって受信したインストール検証結果を、検証結果記憶部２１へ格納する。そして、制御部２４は、インストール検証結果に基づいて、インストールが成功した対象パターンのうち少なくとも１つに対し、インストール実行指示を出力する。そして、通信部２３は、制御部２４によって出力されたインストール実行指示を、通信回線５を介して情報処理装置４へ送信する。

（情報処理装置）
情報処理装置４は、例えば、パーソナルコンピュータ等であり、複数のソフトがインストールされ機能する。情報処理装置４は、上記図１に示すように、インストール指示取得部４０、通信部４２、及び仮想環境部４４を備える。

仮想環境部４４は、仮想マシンイメージ取得部４５及び利用者環境部４６を備えている。また、利用者環境部４６は、制御部４７、第１検証用仮想マシン５３、第２検証用仮想マシン５４、第３検証用仮想マシン５５、及び本番用仮想マシン５６を備えている。また、情報処理装置４に割り当てられたメモリの所定領域に、第１検証用記憶部４８、第２検証用記憶部４９、第３検証用記憶部５０、本番用記憶部５１が設けられる。

インストール指示取得部４０は、ユーザによって入力された、新たなソフトウェア群のインストール指示を取得する。

通信部４２は、インストール指示取得部４０によって取得された新たなソフトウェア群の情報を、通信回線５を介してソフトウェア導入支援装置２へ送信する。また、通信部４２は、ソフトウェア導入支援装置２から送信された対象パターン検証指示を受信し、仮想マシンイメージ取得部４５及び制御部４７へ出力する。

仮想マシンイメージ取得部４５は、通信部４２によって出力された対象パターン検証指示を取得すると、情報処理装置４の予め定められた記憶領域に格納されている仮想マシンイメージを複製し取得する。仮想マシンイメージは、ＯＳと複数ソフトが含まれた一群のデータである。第１検証用仮想マシン５３、第２検証用仮想マシン５４、第３検証用仮想マシン５５、及び本番用仮想マシン５６上に仮想マシンイメージがロードされると、ＯＳと複数ソフトがインストールされた仮想マシンとして起動する。

そして、仮想マシンイメージ取得部４５は、取得した仮想マシンイメージを、第１検証用記憶部４８、第２検証用記憶部４９、及び第３検証用記憶部５０へ格納する。

第１検証用記憶部４８、第２検証用記憶部４９、及び第３検証用記憶部５０には、図１８に示すように、仮想マシンイメージに含まれるＯＳと複数ソフトが格納される。

制御部４７は、通信部４２によって出力された対象パターン検証指示を取得する。そして、制御部４７は、対象パターン検証指示に含まれるインストール成功率に応じて、第１検証用仮想マシン５３、第２検証用仮想マシン５４、及び第３検証用仮想マシン５５へ、対象パターンの検証を指示する。

例えば、新たなソフトウェア群が［Ａ，Ｂ，Ｃ］である場合を例に説明する。この場合、対象パターンは６通りであり、ソフトウェア導入支援装置２によってその全てに対しインストール成功率が算出されている。

例えば、制御部４７は、第１検証用仮想マシン５３に対し、対象パターン［Ａ→Ｂ→Ｃ］と［Ａ→Ｃ→Ｂ］とについて検証を行うように検証指示を出力する。また、制御部４７は、第２検証用仮想マシン５４に対し、対象パターン［Ｂ→Ａ→Ｃ］と［Ｂ→Ｃ→Ａ］とについて検証を行うように検証指示を出力する。また、制御部４７は、第３検証用仮想マシン５５に対し、対象パターン［Ｃ→Ａ→Ｂ］と［Ｃ→Ｂ→Ａ］とについて検証を行うように検証指示を出力する。

ここで、制御部４７は、インストール成功率が高い順に、第１検証用仮想マシン５３、第２検証用仮想マシン５４、及び第３検証用仮想マシン５５に対し、検証指示を出力し、インストールが成功した時点で、検証を終了させてもよい。

第１検証用仮想マシン５３は、第１検証用記憶部４８に記憶された仮想マシンイメージをロードし、制御部４７によって出力された検証指示に応じて、対象パターンのインストール順序に応じたソフトのインストール検証を行う。

第２検証用仮想マシン５４は、第２検証用記憶部４９に記憶された仮想マシンイメージをロードし、制御部４７によって出力された検証指示に応じて、対象パターンのインストール順序に応じたソフトのインストール検証を行う。

第３検証用仮想マシン５５は、第３検証用記憶部５０に記憶された仮想マシンイメージをロードし、制御部４７によって出力された検証指示に応じて、対象パターンのインストール順序に応じたソフトのインストール検証を行う。

なお、インストール検証が行われる際には、ソフトウェア導入支援装置２のライブラリ記憶部２２に格納されているソフトライブラリテーブル６４と、テストツールライブラリテーブル６５とから、所定のソフト及び所定のテストツールがダウンロードされる。

そして、第１検証用仮想マシン５３、第２検証用仮想マシン５４、及び第３検証用仮想マシン５５は、インストール検証結果を制御部４７へ出力する。

制御部４７は、第１検証用仮想マシン５３、第２検証用仮想マシン５４、及び第３検証用仮想マシン５５から出力されたインストール検証結果を、通信部４２へ出力する。通信部４２は、制御部４７によって出力されたインストール検証結果を、通信回線５を介してソフトウェア導入支援装置２へ送信する。

また、通信部４２は、ソフトウェア導入支援装置２から送信された本番環境設定及びインストール指示を受信すると、本番環境設定及びインストール指示を制御部４７へ出力する。そして、制御部４７は、本番環境設定及びインストール指示に基づいて、本番用仮想マシン５６が機能するように設定する。

そして、本番用仮想マシン５６は、制御部４７によって出力されたインストール指示に応じて、ソフトウェア導入支援装置２のライブラリ記憶部２２に格納されているソフトライブラリテーブル６４から、所定のソフトの各々をダウンロードする。

そして、本番用仮想マシン５６は、ダウンロードした複数のソフトについて、インストール指示に応じた順番で、各ソフトをインストールする。

ソフトウェア導入支援装置２は、例えば図１９に示すコンピュータ８０で実現することができる。コンピュータ８０はＣＰＵ８１、一時記憶領域としてのメモリ８２、及び不揮発性の記憶部８３を備える。また、コンピュータ８０は、入出力Ｉ／Ｆ８４と、記録媒体８９に対するデータの読み込み及び書き込みを制御するｒｅａｄ／ｗｒｉｔｅ（Ｒ／Ｗ）部８５と、インターネット等のネットワークに接続されるネットワークＩ／Ｆ８６とを備える。ＣＰＵ８１、メモリ８２、記憶部８３、入出力Ｉ／Ｆ８４、Ｒ／Ｗ部８５、及びネットワークＩ／Ｆ８６は、バス８７を介して互いに接続される。

記憶部８３は、Hard Disk Drive（ＨＤＤ）、solid state drive（ＳＳＤ）、フラッシュメモリ等によって実現できる。記憶媒体としての記憶部８３には、コンピュータ８０をソフトウェア導入支援装置２として機能させるためのソフトウェア導入支援プログラム９０が記憶される。ソフトウェア導入支援プログラム９０は、通信プロセス９１と、制御プロセス９２と、インストール検証プロセス９３とを有する。また、記憶部８３は、ソフト情報記憶部２０、検証結果記憶部２１、及びライブラリ記憶部２２の各々を構成する情報が記憶される情報記憶領域９４を有する。

ＣＰＵ８１は、ソフトウェア導入支援プログラム９０を記憶部８３から読み出してメモリ８２に展開し、ソフトウェア導入支援プログラム９０の各々が有するプロセスを順次実行する。

ＣＰＵ８１は、通信プロセス９１を実行することで、図１に示す通信部２３として動作する。また、ＣＰＵ８１は、制御プロセス９２を実行することで、図１に示す制御部２４として動作する。また、ＣＰＵ８１は、インストール検証プロセス９３を実行することで、図１に示すインストール検証部２５として動作する。

このように、ソフトウェア導入支援プログラム９０を実行したコンピュータ８０が、ソフトウェア導入支援装置２として機能することになる。
なお、ソフトウェア導入支援プログラム９０により実現される機能は、例えば半導体集積回路、より詳しくはApplication Specific Integrated Circuit（ＡＳＩＣ）等で実現することも可能である。

情報処理装置４は、例えば図２０に示すコンピュータ１００で実現することができる。コンピュータ１００はＣＰＵ１０１と、メモリ１０２と、記憶部１０３と、入出力Ｉ／Ｆ１０４と、記録媒体１０９に対するデータの読み込み及び書き込みを制御するＲ／Ｗ部１０５と、ネットワークＩ／Ｆ１０６とを備える。ＣＰＵ１０１、メモリ１０２、記憶部１０３、入出力Ｉ／Ｆ１０４、Ｒ／Ｗ部１０５、及びネットワークＩ／Ｆ１０６は、バス１０７を介して互いに接続される。

記憶部１０３は、ＨＤＤ、ＳＳＤ、フラッシュメモリ等によって実現できる。記憶媒体としての記憶部１０３には、コンピュータ１００を情報処理装置４として機能させるための情報処理プログラム１１０が記憶される。また、記憶部１０３は、第１検証用記憶部４８、第２検証用記憶部４９、第３検証用記憶部５０、及び本番用記憶部５１の各々を構成する情報が記憶される情報記憶領域１１９を有する。また、記憶部１０３には、ＯＳや仮想マシンとして機能するためのプログラムも記憶されている。

ＣＰＵ１０１は、情報処理プログラム１１０を記憶部１０３から読み出してメモリ１０２に展開し、情報処理プログラム１１０が有するプロセスを順次実行する。情報処理プログラム１１０は、インストール指示取得プロセス１１１、通信プロセス１１２、仮想マシンイメージ取得プロセス１１３、及び制御プロセス１１４を有する。また、情報処理プログラム１１０は、第１検証用仮想マシンプロセス１１５、第２検証用仮想マシンプロセス１１６、第３検証用仮想マシンプロセス１１７、及び本番用仮想マシンプロセス１１８を有する。ＣＰＵ１０１は、インストール指示取得プロセス１１１を実行することで、図１に示すインストール指示取得部４０として動作する。また、ＣＰＵ１０１は、通信プロセス１１２を実行することで、図１に示す通信部４２として動作する。また、ＣＰＵ１０１は、仮想マシンイメージ取得プロセス１１３を実行することで、図１２に示す仮想マシンイメージ取得部４５として動作する。また、ＣＰＵ１０１は、制御プロセス１１４を実行することで、図１に示す制御部４７として動作する。また、ＣＰＵ１０１は、第１検証用仮想マシンプロセス１１５を実行することで、図１に示す第１検証用仮想マシン５３として動作する。また、ＣＰＵ１０１は、第２検証用仮想マシンプロセス１１６を実行することで、図１に示す第２検証用仮想マシン５４として動作する。また、ＣＰＵ１０１は、第３検証用仮想マシンプロセス１１７を実行することで、図１に示す第３検証用仮想マシン５５として動作する。また、ＣＰＵ１０１は、本番用仮想マシンプロセス１１８を実行することで、図１に示す本番用仮想マシン５６として動作する。これにより、情報処理プログラム１１０を実行したコンピュータ１００が、情報処理装置４として機能することになる。

なお、ＣＰＵ１０１は、複数のＣＰＵ又は複数のコアを有するＣＰＵで構成され、仮想マシンの各々に割り当てられたＣＰＵ１０１の部分が、上記の各プロセスを実行する。

なお、情報処理プログラム１１０により実現される機能は、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ等で実現することも可能である。

次に、本実施形態に係る情報処理システム１の作用について説明する。

情報処理装置４は図２１に示す情報処理装置側処理ルーチンを実行し、ソフトウェア導入支援装置２は、図２２に示すソフトウェア導入支援側処理ルーチンを実行する。

情報処理装置４は、新たなソフト群のインストール指示がユーザによって入力されると、図２１に示す情報処理装置側処理ルーチンを実行する。

まず、ステップＳ１０において、インストール指示取得部４０は、ユーザによって入力された、新たなソフト群のインストール指示を取得する。

次に、ステップＳ１２において、通信部４２は、上記ステップＳ１０で取得された新たなソフト群のインストール指示を、通信回線５を介してソフトウェア導入支援装置２へ送信する。

ソフトウェア導入支援装置２は、情報処理装置４から新たなソフト群の情報が送信されると、図２２に示すソフトウェア導入支援側処理ルーチンを実行する。

ステップＳ３０において、通信部２３は、上記ステップＳ１２で送信された、インストール対象である新たなソフトウェア群の情報を受信したか否かを判定する。新たなソフトウェア群の情報を受信した場合には、ステップＳ３２へ進む。一方、新たなソフトウェア群の情報を受信していない場合には、ステップＳ３０を繰り返す。

ステップＳ３２において、制御部２４は、上記ステップＳ３０で受信された新たなソフトウェア群の情報をインストール検証部２５へ出力する。そして、インストール検証部２５は、図２３に示すソフト成功率算出処理ルーチンを実行する。

図２３に示すソフト成功率算出処理ルーチンのステップＳ５０において、インストール検証部２５は、上記ステップＳ３２で出力された新たなソフトウェア群の情報を取得する。

次に、ステップＳ５２において、インストール検証部２５は、図２４に示すインストール成功率算出処理ルーチンを実行する。

図２４に示すインストール成功率算出処理ルーチンのステップＳ７０において、インストール検証部２５は、上記ステップＳ５０で取得した新たなソフトウェア群の情報から、複数の対象パターンを含むリストを作成する。また、インストール検証部２５は、検証結果記憶部２１記憶されているソフト組み合わせＮＧテーブル６２を参照する。そして、作成された対象パターンのリストのうち、ソフト組み合わせＮＧテーブル６２に登録されている対象パターンを除外し、対象パターンのリストとして設定する。

次にステップＳ７２において、インストール検証部２５は、検証結果記憶部２１記憶されている検証済みパターンテーブル６３を参照する。そして、上記ステップＳ７０で作成された対象パターンのリストのうち、検証済みパターンテーブル６３に登録されているＮＧパターンと完全一致する対象パターンを除外し、対象パターンのリストとして設定する。

ステップＳ７４において、インストール検証部２５は、上記ステップＳ７２で得られた対象パターンのリストに登録されている対象パターンの各々のうち、１つの対象パターンを設定する。

ステップＳ７６において、インストール検証部２５は、検証結果記憶部２１を参照し、検証済みパターンテーブル６３に登録された検証済みパターンの各々のうち、１つの検証済みパターンを設定する。

ステップＳ７８において、インストール検証部２５は、上記ステップＳ７４で設定された対象パターンと、上記ステップＳ７６で設定された検証済みパターンとの相関を判定する。

具体的には、インストール検証部２５は、対象パターンのソフトのペアと検証済みパターンのソフトのペアとが完全に一致する場合には、完全一致と判定する。

また、インストール検証部２５は、対象パターンのソフトのペアが、検証済みパターンに、同じ順序で含まれる場合には、部分一致と判定する。

また、インストール検証部２５は、対象パターンのソフトのペアが、検証済みパターンに、異なる順序で含まれる場合には、矛盾と判定する。

また、インストール検証部２５は、対象パターンと検証済みパターンとの間で、一致するソフトの数が０個又は１個の場合には、非該当と判定する。

ステップＳ８０において、インストール検証部２５は、上記ステップＳ７８での判定結果に基づいて、対象パターンと検証済みパターンとの判定結果が非該当であるか否かを判定する。対象パターンと検証済みパターンとの判定結果が非該当である場合には、ステップＳ１０８へ進む。一方、対象パターンと検証済みパターンとの判定結果が非該当でない場合には、ステップＳ８２へ進む。

ステップＳ８２において、インストール検証部２５は、上記ステップＳ７８での判定結果に基づいて、対象パターンと検証済みパターンとの判定結果が完全一致であるか否かを判定する。対象パターンと検証済みパターンとの判定結果が完全一致である場合には、ステップＳ８４へ進む。一方、対象パターンと検証済みパターンとの判定結果が完全一致でない場合には、ステップＳ８６へ進む。

ステップＳ８４において、インストール検証部２５は、インストール成功率を１００％と設定して、ステップＳ１０８へ進む。

ステップＳ８６において、インストール検証部２５は、上記ステップＳ７８での判定結果が、部分一致及び矛盾の両方を含むか否かを判定する。判定結果が部分一致及び矛盾の両方を含む場合には、ステップＳ８８へ進む。一方、判定結果が、部分一致及び矛盾の何れか一方を含まない場合には、ステップＳ９４へ進む。

ステップＳ８８において、インストール検証部２５は、上記ステップＳ７６で設定された検証済みパターンがＯＫパターンであるか否かを判定する。設定された検証済みパターンがＯＫパターンである場合には、ステップＳ９０に進み、部分一致及び矛盾のうち矛盾を採用し、ＯＫパターン矛盾率を算出する。一方、設定された検証済みパターンがＮＧパターンである場合には、ステップＳ９２に進み、部分一致及び矛盾のうち部分一致を採用し、ＮＧパターン一致率を算出する。

ステップＳ９４において、インストール検証部２５は、上記ステップＳ７８の判定結果が、部分一致のみであるか否かを判定する。判定結果が、部分一致のみである場合には、ステップＳ９６へ進む。一方、判定結果が、矛盾のみである場合には、ステップＳ１０２２へ進む。

ステップＳ９６において、インストール検証部２５は、上記ステップＳ７６で設定された検証済みパターンがＯＫパターンであるか否かを判定する。設定された検証済みパターンがＯＫパターンである場合には、ステップＳ９８に進み、ＯＫパターン一致率を算出する。一方、設定された検証済みパターンがＮＧパターンである場合には、ステップＳ１００に進み、ＮＧパターン一致率を算出する。

ステップＳ１０２において、インストール検証部２５は、上記ステップＳ７６で設定された検証済みパターンがＯＫパターンであるか否かを判定する。設定された検証済みパターンがＯＫパターンである場合には、ステップＳ１０４に進み、ＯＫパターン矛盾率を算出する。一方、設定された検証済みパターンがＮＧパターンである場合には、ステップＳ１０６に進み、ＮＧパターン矛盾率を算出する。ステップＳ９０、Ｓ９２、Ｓ９８、Ｓ１００、Ｓ１０４、又はＳ１０６の処理後はステップＳ１０８に進む。

ステップＳ１０８において、インストール検証部２５は、検証済みパターンテーブル６３に登録された全ての検証済みパターンについて、上記ステップＳ７６〜ステップＳ１０６の処理を実行したか否かを判定する。上記ステップＳ７６〜ステップＳ１０６の処理を実行していない検証済みパターンが存在する場合には、ステップＳ７６に戻る。一方、検証済みパターンテーブル６３の全ての検証済みパターンについて、上記ステップＳ７６〜ステップＳ１０６の処理を実行した場合には、ステップＳ１１０へ進む。

ステップＳ１１０において、インストール検証部２５は、上記ステップＳ８０〜ステップＳ１０８で得られた各値に基づいて、上記式（１）に従って、上記ステップＳ７４で設定された対象パターンのインストール成功率を算出する。

ステップＳ１１２において、インストール検証部２５は、上記ステップＳ７２で得られた対象パターンのリストに登録されている対象パターンの全てについて、上記ステップＳ７４〜ステップＳ１１０の処理を実行したか否かを判定する。上記ステップＳ７４〜ステップＳ１１０の処理を実行していない対象パターンが存在する場合には、ステップＳ７４に戻る。一方、対象パターンのリストの全ての対象パターンについて、上記ステップＳ７４〜ステップＳ１１０の処理を実行した場合には、ステップＳ１１４へ進む。

ステップＳ１１４において、インストール検証部２５は、上記ステップＳ１１０で算出された対象パターン毎のインストール成功率に基づいて、対象パターンをインストール成功率の高い順に並び替える。

ステップＳ１１６において、インストール検証部２５は、上記ステップＳ１１４で得られたインストール成功率に応じて並び替えられた対象パターンとインストール成功率との組み合わせを、結果として出力して、インストール成功率算出処理ルーチンを終了する。

次に、上記図２３に示すソフト成功率算出処理ルーチンのステップＳ５４において、インストール検証部２５は、上記ステップＳ５２で出力された結果に基づいて、同率のインストール成功率が存在するか否かを判定する。同率のインストール成功率が存在する場合には、ステップＳ５６へ進む。一方、同率のインストール成功率が存在しない場合には、ステップＳ６６へ進む。

ステップＳ５６において、インストール検証部２５は、ソフト情報記憶部２０記憶されているソフトレイヤテーブル６０を参照する。そして、インストール検証部２５は、対象パターンに含まれるソフトが属するレイヤに応じた優先度に基づいて、インストール成功率が同率である対象パターンを並び替える。

ステップＳ５８において、インストール検証部２５は、ソフト情報記憶部２０記憶されているソフト提供日テーブル６１を参照する。そして、インストール検証部２５は、対象パターンに含まれるソフトの提供日に応じて、インストール成功率が同率である対象パターンを並び替える。

ステップＳ６０において、インストール検証部２５は、対象パターンに含まれるソフトの名称に応じて、インストール成功率が同率である対象パターンを並び替える。

ステップＳ６２において、インストール検証部２５は、上記各ステップにより得られた、対象パターンとインストール成功率との複数の組み合わせを含む対象パターン検証指示を、結果として出力する。

次に、図２２に示すソフトウェアインストール支援装置側処理ルーチンに戻り、ステップＳ３４において、制御部２４は、上記ステップＳ６２で出力された対象パターン検証指示を、通信部２３へ出力する。そして、通信部２３は、制御部２４によって出力された対象パターン検証指示を、通信回線５を介して情報処理装置４へ送信する。

次に、図２１に示す情報処理装置側処理ルーチンに戻り、ステップＳ１４において、通信部４２は、上記ステップＳ３４で送信された、対象パターン検証指示を受信したか否かを判定する。対象パターン検証指示を受信した場合には、ステップＳ１６へ進む。一方、対象パターン検証指示を受信していない場合には、ステップＳ１４を繰り返す。

ステップＳ１６において、仮想マシンイメージ取得部４５は、上記ステップＳ１４で受信された対象パターン検証指示を取得すると、情報処理装置４の予め定められた記憶領域に格納されている仮想マシンイメージを複製し取得する。そして、仮想マシンイメージ取得部４５は、取得した仮想マシンイメージを、第１検証用記憶部４８、第２検証用記憶部４９、及び第３検証用記憶部５０へ格納する。

また、制御部４７は、上記ステップＳ１４で受信された対象パターン検証指示を取得する。そして、制御部４７は、対象パターン検証指示に含まれるインストール成功率に応じて、第１検証用仮想マシン５３、第２検証用仮想マシン５４、及び第３検証用仮想マシン５５へ、インストール順序に応じた対象パターンの検証を指示する。

次に、ソフトウェア導入支援装置２のライブラリ記憶部２２に格納されているソフトライブラリテーブル６４と、テストツールライブラリテーブル６５とから、所定のソフト及び所定のテストツールが、各検証用仮想マシンによってダウンロードされる。

そして、第１検証用仮想マシン５３は、第１検証用記憶部４８に記憶された仮想マシンイメージをロードし、制御部４７によって出力された検証指示に応じて、対象パターンのインストール順序に応じたソフトのインストール検証を行う。

第２検証用仮想マシン５４は、第２検証用記憶部４９に記憶された仮想マシンイメージをロードし、制御部４７によって出力された検証指示に応じて、対象パターンのインストール順序に応じたソフトのインストール検証を行う。

第３検証用仮想マシン５５は、第３検証用記憶部５０に記憶された仮想マシンイメージをロードし、制御部４７によって出力された検証指示に応じて、対象パターンのインストール順序に応じたソフトのインストール検証を行う。

そして、第１検証用仮想マシン５３、第２検証用仮想マシン５４、及び第３検証用仮想マシン５５は、インストール検証結果を制御部４７へ出力する。

ステップＳ１８において、制御部４７は、上記ステップＳ１６で得られたインストール検証結果を、通信部４２へ出力する。通信部４２は、制御部４７によって出力されたインストール検証結果を、通信回線５を介してソフトウェア導入支援装置２へ送信する。

次に、図２２に示すソフトウェアインストール支援装置側処理ルーチンに戻り、ステップＳ３６において、通信部２３は、上記ステップＳ１８で送信された、インストール検証結果を受信したか否かを判定する。インストール検証結果を受信した場合には、ステップＳ３８へ進む。一方、インストール検証結果を受信していない場合には、ステップＳ３６を繰り返す。

ステップＳ３８において、制御部２４は、上記ステップＳ３６で受信したインストール検証結果を、検証結果記憶部２１へ格納する。

ステップＳ４０において、制御部２４は、上記ステップＳ３６で受信したインストール検証結果に基づいて、インストールが成功した対象パターンのうち少なくとも１つに対し、インストール実行指示を出力する。そして、通信部２３は、制御部２４によって出力されたインストール実行指示を、通信回線５を介して情報処理装置４へ送信し、ソフトウェアインストール支援装置側処理ルーチンを終了する。

次に、図２１に示す情報処理装置側処理ルーチンに戻り、ステップＳ２０において、通信部４２は、上記ステップＳ４０で送信された、インストール実行指示を受信したか否かを判定する。インストール実行指示を受信した場合には、ステップＳ２２へ進む。一方、インストール実行指示を受信していない場合には、ステップＳ２０を繰り返す。

ステップＳ２２において、仮想マシンイメージ取得部４５は、上記ステップＳ２０で受信されたインストール実行指示を取得すると、情報処理装置４の予め定められた記憶領域に格納されている仮想マシンイメージを複製し取得する。そして、仮想マシンイメージ取得部４５は、取得した仮想マシンイメージを、本番用記憶部５１へ格納する。

また、制御部４７は、上記ステップＳ２０で受信されたインストール実行指示を取得する。そして、制御部４７は、インストール実行指示に含まれる対象パターンに応じて、本番用仮想マシン５６へ、対象パターンのインストールの実行を指示する。

次に、ソフトウェア導入支援装置２のライブラリ記憶部２２に格納されているソフトライブラリテーブル６４と、テストツールライブラリテーブル６５とから、所定のソフトが、本番用仮想マシン５６によってダウンロードされる。

そして、本番用仮想マシン５６は、本番用記憶部５１に記憶された仮想マシンイメージをロードし、制御部４７によって出力された対象パターンのインストールの実行の指示に応じて、対象パターンのインストール順序に応じたソフトのインストールを実行する。そして、情報処理装置側処理ルーチンを終了する。

以上説明したように、本実施形態に係る情報処理システム１によれば、検証結果記憶部２１を参照して、対象パターンと検証結果記憶部２１に記憶された検証済みパターンとの相関を判定する。また、判定の結果に基づいて、検証済みパターンに対する対象パターンの部分一致が判定されたことを、ＯＫパターンに対するＯＫパターン一致率、又はＮＧパターンに対するＮＧパターン一致率として、インストール成功率に反映する。また、検証済みパターンに対する対象パターンの矛盾が判定されたことを、ＯＫパターンに対するＯＫパターン矛盾率、又はＮＧパターンに対するＮＧパターン矛盾率として、インストール成功率に反映する。

このように、ソフトウェア導入支援装置は、対象パターンと検証済みパターンとの間のソフトの相関を考慮して、新たなソフトウェア群が導入可能であるか否かを推定することができる。

さらに、インストール成功率が高い順にインストールの検証作業が進められるため、検証時間が短縮される。なお、対象となるソフトが多ければ多いほど、時間は大幅に短縮される。

また、ユーザの個々の経験に頼らず、蓄積されたデータから、ソフトの組み合わせ条件やインストール順序等が明確になる。

また、利用開始に必要となるまでの作業がすべて自動で行われ、成功した検証結果をもとに、インストールするか否かを判断するだけでよい。

また、実績による検証データが蓄積され、より精度の高い成功率が出せるようになる。

例えば、５製品のソフトのインストールに対し、インストール順序を変化させた対象パターンのインストール成功率の算出により、３回目のインストールで成功した場合を例に説明する。

ここで、５製品のソフトをインストールする場合、インストール順序に応じた対象パターンの数は「５！＝１２０通り」である。また、ソフト１製品をインストールするのにかかる時間を０．５時間とすると、ソフト５製品では０．５時間×５製品＝２．５時間となる。例えば、対象パターン（１２０通り）のうち、上位３パターンで成功した場合、２．５時間×３通り＝７．５時間の時間を要する。

一方、従来手法によりインストール成功率が算出できず、最悪で１２０番目でインストールが成功した場合、２．５時間×１２０通り＝３００時間（１２．５日間）の時間を要することになる。

また、複数のソフトをインストールする場合、ソフトウェア導入支援装置が過去の実績に基づき、ソフトのインストール順序に応じた対象パターン毎にインストール成功率が算出される。そして、インストール成功率の高い対象パターンからインストールの検証をすることにより、インストールの時間を短縮しコストが削減される。また、インストール成功率の算出に当たっては、完全一致だけでなく部分一致および矛盾を考慮される。

なお、上記実施形態では、開示の技術を、インストール成功率を算出するソフトウェア導入支援装置と、仮想マシンを備える情報処理装置とを備える情報処理システムに適用する場合について説明したが、これに限定されない。開示の技術は、インストール対象の複数のソフトの情報に基づいて、複数のソフトから設定された対象パターンのインストール成功率を算出するシステムに対して適用可能である。例えば、情報処理装置とは異なる装置から、インストール成功率の算出の指示がソフトウェア導入支援装置へ出力され、情報処理装置は、ソフトウェア導入支援装置により算出されたインストール成功率に応じて、複数のソフトのインストールを実行してもよい。

また、例えば、ソフトウェア導入支援装置によって算出されたインストール成功率を、情報処理装置が利用する際には、課金されるようなシステムとしてもよい。

また、上記実施形態では、インストール成功率は、上記式（１）に従って算出される場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、インストール順序に従って得られる値であれば、どのようなものであっても良い。例えば、インストール成功率として、以下の式（１２）〜（１７）を用いてもよい。

なお、上記実施形態では、各プログラムが記憶部に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されない。開示の技術に係るプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＵＳＢメモリ等の記録媒体に記録された形態で提供することも可能である。

以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。

（付記１）
コンピュータに、
ソフトウェア群に含まれる各ソフトウェアの導入順序情報と、導入の成功有無とが対応付けられた導入実績情報を少なくとも１以上記憶する記憶部を参照して、新たなソフトウェア群に含まれる各ソフトウェアの導入順序情報と、前記記憶部に記憶された前記導入順序情報との相関を判定し、
判定の結果に基づいて、前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、記憶された前記導入順序情報に対する前記新たな導入ソフトウェア群に含まれる各ソフトウェアの導入順序の部分一致が判定されたことを、前記部分一致した前記導入順序情報に対応付けられた前記成功有無に対して肯定的な要素として推定結果に反映するとともに、前記導入順序情報に対する前記導入ソフトウェア群の順序違いの組合せ一致が判定されたことを、前記順序違いの組合せ一致した前記導入順序情報に対応付けられた前記成功有無に対して否定的な要素として前記推定結果に反映する、
処理を実行させることを特徴とするソフトウェア導入支援プログラム。

（付記２）
前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、
導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致と、導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の順序違いの組合せ一致とが判定された場合、
導入の成功有の前記導入順序情報に対する前記導入ソフトウェア群の順序違いの組合せ一致が判定されたことを、前記成功有に対して否定的な要素として前記推定結果に反映する、
処理を実行させることを特徴とする付記１に記載のソフトウェア導入支援プログラム。

（付記３）
前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、
導入の成功無と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致と、導入の成功無と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の順序違いの組合せ一致とが判定された場合、
導入の成功無の前記導入順序情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致が判定されたことを、前記成功無に対して肯定的な要素として推定結果に反映する、
処理を実行させることを特徴とする付記１又は付記２に記載のソフトウェア導入支援プログラム。

（付記４）
前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、
導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致が判定された場合、
導入の成功有と対応付けられた複数の前記導入実績情報の各々について、
導入の成功有の前記導入実績情報に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアと一致する、前記新たなソフトウェア群に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアの数と、導入の成功有の前記導入実績情報に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアのペア群に含まれるペアの数との比率を算出し、
算出された前記比率のうちの最大値である成功有最大部分一致ペア含有率を、前記成功有の要素として推定結果に反映する、
処理を実行させることを特徴とする付記１〜付記３の何れか１項に記載のソフトウェア導入支援プログラム。

（付記５）
前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、
導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致が判定された場合、
前記新たなソフトウェア群に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアを有するペア群に含まれるペアの数と、導入の成功有と対応付けられた複数の前記導入実績情報に対応する前記導入順序情報におけるソフトウェアのペアと一致する、前記新たなソフトウェア群に対応する前記ペア群に含まれるソフトウェアのペアの数との比率を表す成功有部分一致ペア種類網羅率を算出し、
前記成功有最大部分一致ペア含有率と、前記成功有最大部分一致ペア含有率と前記成功有部分一致ペア種類網羅率との差とに応じて、導入の成功有の前記導入実績情報に対する部分一致を表す成功有一致率を算出し、前記成功有一致率を、前記成功有の要素として推定結果に反映する、
処理を実行させることを特徴とする付記４に記載のソフトウェア導入支援プログラム。

（付記６）
前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、
導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致と、導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の順序違いの組合せ一致とが判定された場合、
前記成功有最大部分一致ペア含有率を、前記成功有の要素として推定結果に反映するとともに、
導入の成功有と対応付けられた複数の前記導入実績情報の各々について、
導入の成功有の前記導入実績情報に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアを有するペア群に含まれるペアの数と、前記新たなソフトウェア群に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアを有するペア群に含まれるペアの数とのうち、多い方の前記ペア群に含まれるペアの数と、少ない方の前記ペア群に含まれる前記ソフトウェアのペアのうち、前記多い方の前記ペア群に含まれる前記ソフトウェアのペアとの順序違いの組合せ一致の数との比率を表す成功有矛盾率を算出し、
前記成功有矛盾率を、前記成功無の要素として前記推定結果に反映する、
処理を実行させることを特徴とする付記４に記載のソフトウェア導入支援プログラム。

（付記７）
前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、
導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致と、導入の成功無と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致とが判定された場合、
前記成功有最大部分一致ペア含有率を、前記成功有の要素として推定結果に反映するとともに、
導入の成功無と対応付けられた複数の前記導入実績情報の各々について、
導入の成功無の前記導入実績情報に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアと一致する、前記新たなソフトウェア群に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアの数と、導入の成功無の前記導入実績情報に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアを有するペア群に含まれるペアの数との比率を算出し、算出された前記比率のうち最大値を表す成功無最大部分一致ペア含有率を、前記成功無の要素として推定結果に反映する、
処理を実行させることを特徴とする付記４に記載のソフトウェア導入支援プログラム。

（付記８）
前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、
導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致と、導入の成功無と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の順序違いの組合せ一致とが判定された場合、
前記成功有最大部分一致ペア含有率を、前記成功有の要素として推定結果に反映するとともに、
導入の成功無と対応付けられた複数の前記導入実績情報の各々について、
導入の成功無の前記導入実績情報に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアを有するペア群に含まれるペアの数と、前記新たなソフトウェア群に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアを有するペア群に含まれるペアの数とのうち、多い方の前記ペア群に含まれるペアの数と、少ない方の前記ペア群に含まれる前記ソフトウェアのペアのうち、前記多い方の前記ペア群に含まれる前記ソフトウェアのペアとの順序違いの組合せ一致の数との比率を表す成功無矛盾率を算出し、
前記成功無矛盾率を、前記成功有の要素として前記推定結果に反映する、
処理を実行させることを特徴とする付記４に記載のソフトウェア導入支援プログラム。

（付記９）
前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、
導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致と、導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の順序違いの組合せ一致と、導入の成功無と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致と、導入の成功無と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の順序違いの組合せ一致とが判定された場合、
前記成功有一致率を、前記成功有の要素として推定結果に反映するとともに、
導入の成功有と対応付けられた複数の前記導入実績情報の各々について、
導入の成功有の前記導入実績情報に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアを有するペア群に含まれるペアの数と、前記新たなソフトウェア群に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアを有するペア群に含まれるペアの数とのうち、多い方の前記ペア群に含まれるペアの数と、少ない方の前記ペア群に含まれる前記ソフトウェアのペアのうち、前記多い方の前記ペア群に含まれる前記ソフトウェアのペアとの順序違いの組合せ一致の数との比率を表す成功有矛盾率を算出し、
前記成功有矛盾率を、前記成功無の要素として前記推定結果に反映し、
導入の成功無と対応付けられた複数の前記導入実績情報の各々について、
導入の成功無の前記導入実績情報に対応する前記ペア群に含まれるソフトウェアのペアと一致する、前記新たなソフトウェア群に対応する前記ペア群に含まれるソフトウェアのペアの数と、導入の成功無の前記導入実績情報に対応する前記ペア群に含まれるペアの数との比率を算出し、算出された前記比率のうち最大値を表す成功無最大部分一致ペア含有率を算出し、
前記新たなソフトウェア群に対応する前記ペア群に含まれるペアの数と、導入の成功無と対応付けられた複数の前記導入実績情報に対応する前記ペア群に含まれるソフトウェアのペアと一致する、前記新たなソフトウェア群に対応する前記ペア群に含まれるソフトウェアのペアの数との比率を表す成功無部分一致ペア種類網羅率を算出し、
前記成功無最大部分一致ペア含有率と前記成功無部分一致ペア種類網羅率との差とに応じて、導入の成功無の前記導入実績情報に対する部分一致を表す成功無一致率を算出し、
前記成功無一致率を、前記成功無の要素として推定結果に反映し、
導入の成功無と対応付けられた複数の前記導入実績情報の各々について、
導入の成功無の前記導入実績情報に対応する前記ペア群に含まれるペアの数と、前記新たなソフトウェア群に対応する前記ペア群に含まれるペアの数とのうち、多い方の前記ペア群に含まれるペアの数と、少ない方の前記ペア群に含まれる前記ソフトウェアのペアのうち、前記多い方の前記ペア群に含まれる前記ソフトウェアのペアとの順序違いの組合せ一致の数との比率を表す成功無矛盾率を算出し、
前記成功無矛盾率を、前記成功有の要素として前記推定結果に反映する、
処理を実行させることを特徴とする付記５に記載のソフトウェア導入支援プログラム。

（付記１０）
ソフトウェア群に含まれる各ソフトウェアの導入順序情報と、導入の成功有無とが対応付けられた導入実績情報を少なくとも１以上記憶する記憶部を参照して、新たなソフトウェア群に含まれる各ソフトウェアの導入順序情報と、前記記憶部に記憶された前記導入順序情報との相関を判定し、
判定の結果に基づいて、前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、記憶された前記導入順序情報に対する前記新たな導入ソフトウェア群に含まれる各ソフトウェアの導入順序の部分一致が判定されたことを、前記部分一致した前記導入順序情報に対応付けられた前記成功有無に対して肯定的な要素として推定結果に反映するとともに、前記導入順序情報に対する前記導入ソフトウェア群の順序違いの組合せ一致が判定されたことを、前記順序違いの組合せ一致した前記導入順序情報に対応付けられた前記成功有無に対して否定的な要素として前記推定結果に反映する推定部
を備えるソフトウェア導入支援装置。

（付記１１）
前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、
導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致と、導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の順序違いの組合せ一致とが判定された場合、
導入の成功有の前記導入順序情報に対する前記導入ソフトウェア群の順序違いの組合せ一致が判定されたことを、前記成功無の要素として前記推定結果に反映する、
処理を実行させることを特徴とする付記１０に記載のソフトウェア導入支援装置。

（付記１２）
前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、
導入の成功無と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致と、導入の成功無と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の順序違いの組合せ一致とが判定された場合、
導入の成功無の前記導入順序情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致が判定されたことを、前記成功有の要素として推定結果に反映する、
処理を実行させることを特徴とする付記１０又は付記１１に記載のソフトウェア導入支援装置。

（付記１３）
前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、
導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致が判定された場合、
導入の成功有と対応付けられた複数の前記導入実績情報の各々について、
導入の成功有の前記導入実績情報に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアと一致する、前記新たなソフトウェア群に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアの数と、導入の成功有の前記導入実績情報に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアのペア群に含まれるペアの数との比率を算出し、
算出された前記比率のうちの最大値である成功有最大部分一致ペア含有率を、前記成功有の要素として推定結果に反映する、
処理を実行させることを特徴とする付記１０〜付記１２の何れか１項に記載のソフトウェア導入支援装置。

（付記１４）
前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、
導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致が判定された場合、
前記新たなソフトウェア群に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアを有するペア群に含まれるペアの数と、導入の成功有と対応付けられた複数の前記導入実績情報に対応する前記導入順序情報におけるソフトウェアのペアと一致する、前記新たなソフトウェア群に対応する前記ペア群に含まれるソフトウェアのペアの数との比率を表す成功有部分一致ペア種類網羅率を算出し、
前記成功有最大部分一致ペア含有率と、前記成功有最大部分一致ペア含有率と前記成功有部分一致ペア種類網羅率との差とに応じて、導入の成功有の前記導入実績情報に対する部分一致を表す成功有一致率を算出し、前記成功有一致率を、前記成功有の要素として推定結果に反映する、
処理を実行させることを特徴とする付記１３に記載のソフトウェア導入支援装置。

（付記１５）
前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、
導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致と、導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の順序違いの組合せ一致とが判定された場合、
前記成功有最大部分一致ペア含有率を、前記成功有の要素として推定結果に反映するとともに、
導入の成功有と対応付けられた複数の前記導入実績情報の各々について、
導入の成功有の前記導入実績情報に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアを有するペア群に含まれるペアの数と、前記新たなソフトウェア群に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアを有するペア群に含まれるペアの数とのうち、多い方の前記ペア群に含まれるペアの数と、少ない方の前記ペア群に含まれる前記ソフトウェアのペアのうち、前記多い方の前記ペア群に含まれる前記ソフトウェアのペアとの順序違いの組合せ一致の数との比率を表す成功有矛盾率を算出し、
前記成功有矛盾率を、前記成功無の要素として前記推定結果に反映する、
処理を実行させることを特徴とする付記１３に記載のソフトウェア導入支援装置。

（付記１６）
前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、
導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致と、導入の成功無と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致とが判定された場合、
前記成功有最大部分一致ペア含有率を、前記成功有の要素として推定結果に反映するとともに、
導入の成功無と対応付けられた複数の前記導入実績情報の各々について、
導入の成功無の前記導入実績情報に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアと一致する、前記新たなソフトウェア群に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアの数と、導入の成功無の前記導入実績情報に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアを有するペア群に含まれるペアの数との比率を算出し、算出された前記比率のうち最大値を表す成功無最大部分一致ペア含有率を、前記成功無の要素として推定結果に反映する、
処理を実行させることを特徴とする付記１３に記載のソフトウェア導入支援装置。

（付記１７）
前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、
導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致と、導入の成功無と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の順序違いの組合せ一致とが判定された場合、
前記成功有最大部分一致ペア含有率を、前記成功有の要素として推定結果に反映するとともに、
導入の成功無と対応付けられた複数の前記導入実績情報の各々について、
導入の成功無の前記導入実績情報に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアを有するペア群に含まれるペアの数と、前記新たなソフトウェア群に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアを有するペア群に含まれるペアの数とのうち、多い方の前記ペア群に含まれるペアの数と、少ない方の前記ペア群に含まれる前記ソフトウェアのペアのうち、前記多い方の前記ペア群に含まれる前記ソフトウェアのペアとの順序違いの組合せ一致の数との比率を表す成功無矛盾率を算出し、
前記成功無矛盾率を、前記成功有の要素として前記推定結果に反映する、
処理を実行させることを特徴とする付記１３に記載のソフトウェア導入支援装置。

（付記１８）
前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、
導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致と、導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の順序違いの組合せ一致と、導入の成功無と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致と、導入の成功無と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の順序違いの組合せ一致とが判定された場合、
前記成功有一致率を、前記成功有の要素として推定結果に反映するとともに、
導入の成功有と対応付けられた複数の前記導入実績情報の各々について、
導入の成功有の前記導入実績情報に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアを有するペア群に含まれるペアの数と、前記新たなソフトウェア群に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアを有するペア群に含まれるペアの数とのうち、多い方の前記ペア群に含まれるペアの数と、少ない方の前記ペア群に含まれる前記ソフトウェアのペアのうち、前記多い方の前記ペア群に含まれる前記ソフトウェアのペアとの順序違いの組合せ一致の数との比率を表す成功有矛盾率を算出し、
前記成功有矛盾率を、前記成功無の要素として前記推定結果に反映し、
導入の成功無と対応付けられた複数の前記導入実績情報の各々について、
導入の成功無の前記導入実績情報に対応する前記ペア群に含まれるソフトウェアのペアと一致する、前記新たなソフトウェア群に対応する前記ペア群に含まれるソフトウェアのペアの数と、導入の成功無の前記導入実績情報に対応する前記ペア群に含まれるペアの数との比率を算出し、算出された前記比率のうち最大値を表す成功無最大部分一致ペア含有率を算出し、
前記新たなソフトウェア群に対応する前記ペア群に含まれるペアの数と、導入の成功無と対応付けられた複数の前記導入実績情報に対応する前記ペア群に含まれるソフトウェアのペアと一致する、前記新たなソフトウェア群に対応する前記ペア群に含まれるソフトウェアのペアの数との比率を表す成功無部分一致ペア種類網羅率を算出し、
前記成功無最大部分一致ペア含有率と前記成功無部分一致ペア種類網羅率との差とに応じて、導入の成功無の前記導入実績情報に対する部分一致を表す成功無一致率を算出し、
前記成功無一致率を、前記成功無の要素として推定結果に反映し、
導入の成功無と対応付けられた複数の前記導入実績情報の各々について、
導入の成功無の前記導入実績情報に対応する前記ペア群に含まれるペアの数と、前記新たなソフトウェア群に対応する前記ペア群に含まれるペアの数とのうち、多い方の前記ペア群に含まれるペアの数と、少ない方の前記ペア群に含まれる前記ソフトウェアのペアのうち、前記多い方の前記ペア群に含まれる前記ソフトウェアのペアとの順序違いの組合せ一致の数との比率を表す成功無矛盾率を算出し、
前記成功無矛盾率を、前記成功有の要素として前記推定結果に反映する、
処理を実行させることを特徴とする付記１４に記載のソフトウェア導入支援装置。

（付記１９）
ソフトウェア群に含まれる各ソフトウェアの導入順序情報と、導入の成功有無とが対応付けられた導入実績情報を少なくとも１以上記憶する記憶部を参照して、新たなソフトウェア群に含まれる各ソフトウェアの導入順序情報と、前記記憶部に記憶された前記導入順序情報との相関を判定し、
判定の結果に基づいて、前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、記憶された前記導入順序情報に対する前記新たな導入ソフトウェア群に含まれる各ソフトウェアの導入順序の部分一致が判定されたことを、前記部分一致した前記導入順序情報に対応付けられた前記成功有無に対して肯定的な要素として推定結果に反映するとともに、前記導入順序情報に対する前記導入ソフトウェア群の順序違いの組合せ一致が判定されたことを、前記順序違いの組合せ一致した前記導入順序情報に対応付けられた前記成功有無に対して否定的な要素として前記推定結果に反映する
処理をコンピュータが実行することを特徴とするソフトウェア導入支援方法。

（付記２０）
前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、
導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致と、導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の順序違いの組合せ一致とが判定された場合、
導入の成功有の前記導入順序情報に対する前記導入ソフトウェア群の順序違いの組合せ一致が判定されたことを、前記成功無の要素として前記推定結果に反映する、
処理を実行させることを特徴とする付記１９に記載のソフトウェア導入支援方法。

（付記２１）
前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、
導入の成功無と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致と、導入の成功無と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の順序違いの組合せ一致とが判定された場合、
導入の成功無の前記導入順序情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致が判定されたことを、前記成功有の要素として推定結果に反映する、
処理を実行させることを特徴とする付記１９又は付記２０に記載のソフトウェア導入支援方法。

（付記２２）
前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、
導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致が判定された場合、
導入の成功有と対応付けられた複数の前記導入実績情報の各々について、
導入の成功有の前記導入実績情報に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアと一致する、前記新たなソフトウェア群に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアの数と、導入の成功有の前記導入実績情報に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアのペア群に含まれるペアの数との比率を算出し、
算出された前記比率のうちの最大値である成功有最大部分一致ペア含有率を、前記成功有の要素として推定結果に反映する、
処理を実行させることを特徴とする付記１９〜付記２１の何れか１項に記載のソフトウェア導入支援方法。

（付記２３）
前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、
導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致が判定された場合、
前記新たなソフトウェア群に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアを有するペア群に含まれるペアの数と、導入の成功有と対応付けられた複数の前記導入実績情報に対応する前記導入順序情報におけるソフトウェアのペアと一致する、前記新たなソフトウェア群に対応する前記ペア群に含まれるソフトウェアのペアの数との比率を表す成功有部分一致ペア種類網羅率を算出し、
前記成功有最大部分一致ペア含有率と、前記成功有最大部分一致ペア含有率と前記成功有部分一致ペア種類網羅率との差とに応じて、導入の成功有の前記導入実績情報に対する部分一致を表す成功有一致率を算出し、前記成功有一致率を、前記成功有の要素として推定結果に反映する、
処理を実行させることを特徴とする付記２２に記載のソフトウェア導入支援方法。

（付記２４）
前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、
導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致と、導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の順序違いの組合せ一致とが判定された場合、
前記成功有最大部分一致ペア含有率を、前記成功有の要素として推定結果に反映するとともに、
導入の成功有と対応付けられた複数の前記導入実績情報の各々について、
導入の成功有の前記導入実績情報に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアを有するペア群に含まれるペアの数と、前記新たなソフトウェア群に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアを有するペア群に含まれるペアの数とのうち、多い方の前記ペア群に含まれるペアの数と、少ない方の前記ペア群に含まれる前記ソフトウェアのペアのうち、前記多い方の前記ペア群に含まれる前記ソフトウェアのペアとの順序違いの組合せ一致の数との比率を表す成功有矛盾率を算出し、
前記成功有矛盾率を、前記成功無の要素として前記推定結果に反映する、
処理を実行させることを特徴とする付記２２に記載のソフトウェア導入支援方法。

（付記２５）
前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、
導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致と、導入の成功無と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致とが判定された場合、
前記成功有最大部分一致ペア含有率を、前記成功有の要素として推定結果に反映するとともに、
導入の成功無と対応付けられた複数の前記導入実績情報の各々について、
導入の成功無の前記導入実績情報に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアと一致する、前記新たなソフトウェア群に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアの数と、導入の成功無の前記導入実績情報に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアを有するペア群に含まれるペアの数との比率を算出し、算出された前記比率のうち最大値を表す成功無最大部分一致ペア含有率を、前記成功無の要素として推定結果に反映する、
処理を実行させることを特徴とする付記２２に記載のソフトウェア導入支援方法。

（付記２６）
前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、
導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致と、導入の成功無と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の順序違いの組合せ一致とが判定された場合、
前記成功有最大部分一致ペア含有率を、前記成功有の要素として推定結果に反映するとともに、
導入の成功無と対応付けられた複数の前記導入実績情報の各々について、
導入の成功無の前記導入実績情報に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアを有するペア群に含まれるペアの数と、前記新たなソフトウェア群に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアを有するペア群に含まれるペアの数とのうち、多い方の前記ペア群に含まれるペアの数と、少ない方の前記ペア群に含まれる前記ソフトウェアのペアのうち、前記多い方の前記ペア群に含まれる前記ソフトウェアのペアとの順序違いの組合せ一致の数との比率を表す成功無矛盾率を算出し、
前記成功無矛盾率を、前記成功有の要素として前記推定結果に反映する、
処理を実行させることを特徴とする付記２２に記載のソフトウェア導入支援方法。

（付記２７）
前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、
導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致と、導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の順序違いの組合せ一致と、導入の成功無と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致と、導入の成功無と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の順序違いの組合せ一致とが判定された場合、
前記成功有一致率を、前記成功有の要素として推定結果に反映するとともに、
導入の成功有と対応付けられた複数の前記導入実績情報の各々について、
導入の成功有の前記導入実績情報に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアを有するペア群に含まれるペアの数と、前記新たなソフトウェア群に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアを有するペア群に含まれるペアの数とのうち、多い方の前記ペア群に含まれるペアの数と、少ない方の前記ペア群に含まれる前記ソフトウェアのペアのうち、前記多い方の前記ペア群に含まれる前記ソフトウェアのペアとの順序違いの組合せ一致の数との比率を表す成功有矛盾率を算出し、
前記成功有矛盾率を、前記成功無の要素として前記推定結果に反映し、
導入の成功無と対応付けられた複数の前記導入実績情報の各々について、
導入の成功無の前記導入実績情報に対応する前記ペア群に含まれるソフトウェアのペアと一致する、前記新たなソフトウェア群に対応する前記ペア群に含まれるソフトウェアのペアの数と、導入の成功無の前記導入実績情報に対応する前記ペア群に含まれるペアの数との比率を算出し、算出された前記比率のうち最大値を表す成功無最大部分一致ペア含有率を算出し、
前記新たなソフトウェア群に対応する前記ペア群に含まれるペアの数と、導入の成功無と対応付けられた複数の前記導入実績情報に対応する前記ペア群に含まれるソフトウェアのペアと一致する、前記新たなソフトウェア群に対応する前記ペア群に含まれるソフトウェアのペアの数との比率を表す成功無部分一致ペア種類網羅率を算出し、
前記成功無最大部分一致ペア含有率と前記成功無部分一致ペア種類網羅率との差とに応じて、導入の成功無の前記導入実績情報に対する部分一致を表す成功無一致率を算出し、
前記成功無一致率を、前記成功無の要素として推定結果に反映し、
導入の成功無と対応付けられた複数の前記導入実績情報の各々について、
導入の成功無の前記導入実績情報に対応する前記ペア群に含まれるペアの数と、前記新たなソフトウェア群に対応する前記ペア群に含まれるペアの数とのうち、多い方の前記ペア群に含まれるペアの数と、少ない方の前記ペア群に含まれる前記ソフトウェアのペアのうち、前記多い方の前記ペア群に含まれる前記ソフトウェアのペアとの順序違いの組合せ一致の数との比率を表す成功無矛盾率を算出し、
前記成功無矛盾率を、前記成功有の要素として前記推定結果に反映する、
処理を実行させることを特徴とする付記２３に記載のソフトウェア導入支援方法。

（付記２８）
コンピュータに、
ソフトウェア群に含まれる各ソフトウェアの導入順序情報と、導入の成功有無とが対応付けられた導入実績情報を少なくとも１以上記憶する記憶部を参照して、新たなソフトウェア群に含まれる各ソフトウェアの導入順序情報と、前記記憶部に記憶された前記導入順序情報との相関を判定し、
判定の結果に基づいて、前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、記憶された前記導入順序情報に対する前記新たな導入ソフトウェア群に含まれる各ソフトウェアの導入順序の部分一致が判定されたことを、前記部分一致した前記導入順序情報に対応付けられた前記成功有無に対して肯定的な要素として推定結果に反映するとともに、前記導入順序情報に対する前記導入ソフトウェア群の順序違いの組合せ一致が判定されたことを、前記順序違いの組合せ一致した前記導入順序情報に対応付けられた前記成功有無に対して否定的な要素として前記推定結果に反映する、
処理を実行させることを特徴とするソフトウェア導入支援プログラムを記憶した記憶媒体。

１ 情報処理システム
２ ソフトウェア導入支援装置
４ 情報処理装置
５ 通信回線
２０ ソフト情報記憶部
２１ 検証結果記憶部
２２ ライブラリ記憶部
２３ 通信部
２４ 制御部
２５ インストール検証部
４０ インストール指示取得部
４２ 通信部
４４ 仮想環境部
４５ 仮想マシンイメージ取得部
４６ 利用者環境部
４７ 制御部
４８ 第１検証用記憶部
４９ 第２検証用記憶部
５０ 第３検証用記憶部
５１ 本番用記憶部
５３ 第１検証用仮想マシン
５４ 第２検証用仮想マシン
５５ 第３検証用仮想マシン
５６ 本番用仮想マシン
６０ ソフトレイヤテーブル
６１ ソフト提供日テーブル
６２ ソフト組み合わせＮＧテーブル
６３ 検証済みパターンテーブル
６４ ソフトライブラリテーブル
６５ テストツールライブラリテーブル
８０、１００ コンピュータ
８１、１０１ ＣＰＵ
８２、１０２ メモリ
８３、１０３ 記憶部
８４、１０４ 入出力装置
８５、１０５ Ｒ／Ｗ部
８７、１０７ バス
８９、１０９ 記録媒体
９０ ソフトウェア導入支援プログラム
９１ 通信プロセス
９２ 制御プロセス
９３ インストール検証プロセス
９４ 情報記憶領域
１１０ 情報処理プログラム

Claims (11)

1. コンピュータに、
   ソフトウェア群に含まれる各ソフトウェアの導入順序情報と、導入の成功有無とが対応付けられた導入実績情報を少なくとも１以上記憶する記憶部を参照して、新たなソフトウェア群に含まれる各ソフトウェアの導入順序情報と、前記記憶部に記憶された前記導入順序情報との相関を判定し、
   判定の結果に基づいて、前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、記憶された前記導入順序情報に対する前記新たな導入ソフトウェア群に含まれる各ソフトウェアの導入順序の部分一致が判定されたことを、前記部分一致した前記導入順序情報に対応付けられた前記成功有無に対して肯定的な要素として推定結果に反映するとともに、前記導入順序情報に対する前記導入ソフトウェア群の順序違いの組合せ一致が判定されたことを、前記順序違いの組合せ一致した前記導入順序情報に対応付けられた前記成功有無に対して否定的な要素として前記推定結果に反映する、
   処理を実行させることを特徴とするソフトウェア導入支援プログラム。
2. 前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、
   導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致と、導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の順序違いの組合せ一致とが判定された場合、
   導入の成功有の前記導入順序情報に対する前記導入ソフトウェア群の順序違いの組合せ一致が判定されたことを、前記成功有に対して否定的な要素として前記推定結果に反映する、
   処理を実行させることを特徴とする請求項１に記載のソフトウェア導入支援プログラム。
3. 前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、
   導入の成功無と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致と、導入の成功無と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の順序違いの組合せ一致とが判定された場合、
   導入の成功無の前記導入順序情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致が判定されたことを、前記成功無に対して肯定的な要素として推定結果に反映する、
   処理を実行させることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のソフトウェア導入支援プログラム。
4. 前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、
   導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致が判定された場合、
   導入の成功有と対応付けられた複数の前記導入実績情報の各々について、
   導入の成功有の前記導入実績情報に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアと一致する、前記新たなソフトウェア群に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアの数と、導入の成功有の前記導入実績情報に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアのペア群に含まれるペアの数との比率を算出し、
   算出された前記比率のうちの最大値である成功有最大部分一致ペア含有率を、前記成功有の要素として推定結果に反映する、
   処理を実行させることを特徴とする請求項１〜請求項３の何れか１項に記載のソフトウェア導入支援プログラム。
5. 前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、
   導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致が判定された場合、
   前記新たなソフトウェア群に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアを有するペア群に含まれるペアの数と、導入の成功有と対応付けられた複数の前記導入実績情報に対応する前記導入順序情報におけるソフトウェアのペアと一致する、前記新たなソフトウェア群に対応する前記ペア群に含まれるソフトウェアのペアの数との比率を表す成功有部分一致ペア種類網羅率を算出し、
   前記成功有最大部分一致ペア含有率と、前記成功有最大部分一致ペア含有率と前記成功有部分一致ペア種類網羅率との差とに応じて、導入の成功有の前記導入実績情報に対する部分一致を表す成功有一致率を算出し、前記成功有一致率を、前記成功有の要素として推定結果に反映する、
   処理を実行させることを特徴とする請求項４に記載のソフトウェア導入支援プログラム。
6. 前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、
   導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致と、導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の順序違いの組合せ一致とが判定された場合、
   前記成功有最大部分一致ペア含有率を、前記成功有の要素として推定結果に反映するとともに、
   導入の成功有と対応付けられた複数の前記導入実績情報の各々について、
   導入の成功有の前記導入実績情報に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアを有するペア群に含まれるペアの数と、前記新たなソフトウェア群に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアを有するペア群に含まれるペアの数とのうち、多い方の前記ペア群に含まれるペアの数と、少ない方の前記ペア群に含まれる前記ソフトウェアのペアのうち、前記多い方の前記ペア群に含まれる前記ソフトウェアのペアとの順序違いの組合せ一致の数との比率を表す成功有矛盾率を算出し、
   前記成功有矛盾率を、成功無の要素として前記推定結果に反映する、
   処理を実行させることを特徴とする請求項４に記載のソフトウェア導入支援プログラム。
7. 前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、
   導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致と、導入の成功無と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致とが判定された場合、
   前記成功有最大部分一致ペア含有率を、前記成功有の要素として推定結果に反映するとともに、
   導入の成功無と対応付けられた複数の前記導入実績情報の各々について、
   導入の成功無の前記導入実績情報に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアと一致する、前記新たなソフトウェア群に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアの数と、導入の成功無の前記導入実績情報に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアを有するペア群に含まれるペアの数との比率を算出し、算出された前記比率のうち最大値を表す成功無最大部分一致ペア含有率を、前記成功無の要素として推定結果に反映する、
   処理を実行させることを特徴とする請求項４に記載のソフトウェア導入支援プログラム。
8. 前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、
   導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致と、導入の成功無と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の順序違いの組合せ一致とが判定された場合、
   前記成功有最大部分一致ペア含有率を、前記成功有の要素として推定結果に反映するとともに、
   導入の成功無と対応付けられた複数の前記導入実績情報の各々について、
   導入の成功無の前記導入実績情報に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアを有するペア群に含まれるペアの数と、前記新たなソフトウェア群に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアを有するペア群に含まれるペアの数とのうち、多い方の前記ペア群に含まれるペアの数と、少ない方の前記ペア群に含まれる前記ソフトウェアのペアのうち、前記多い方の前記ペア群に含まれる前記ソフトウェアのペアとの順序違いの組合せ一致の数との比率を表す成功無矛盾率を算出し、
   前記成功無矛盾率を、前記成功有の要素として前記推定結果に反映する、
   処理を実行させることを特徴とする請求項４に記載のソフトウェア導入支援プログラム。
9. 前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、
   導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致と、導入の成功有と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の順序違いの組合せ一致と、導入の成功無と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の導入順序の部分一致と、導入の成功無と対応付けられた前記導入実績情報に対する前記導入ソフトウェア群の順序違いの組合せ一致とが判定された場合、
   前記成功有一致率を、前記成功有の要素として推定結果に反映するとともに、
   導入の成功有と対応付けられた複数の前記導入実績情報の各々について、
   導入の成功有の前記導入実績情報に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアを有するペア群に含まれるペアの数と、前記新たなソフトウェア群に対応する前記導入順序情報に従って順序付けられたソフトウェアのペアを有するペア群に含まれるペアの数とのうち、多い方の前記ペア群に含まれるペアの数と、少ない方の前記ペア群に含まれる前記ソフトウェアのペアのうち、前記多い方の前記ペア群に含まれる前記ソフトウェアのペアとの順序違いの組合せ一致の数との比率を表す成功有矛盾率を算出し、
   前記成功有矛盾率を、前記成功無の要素として前記推定結果に反映し、
   導入の成功無と対応付けられた複数の前記導入実績情報の各々について、
   導入の成功無の前記導入実績情報に対応する前記ペア群に含まれるソフトウェアのペアと一致する、前記新たなソフトウェア群に対応する前記ペア群に含まれるソフトウェアのペアの数と、導入の成功無の前記導入実績情報に対応する前記ペア群に含まれるペアの数との比率を算出し、算出された前記比率のうち最大値を表す成功無最大部分一致ペア含有率を算出し、
   前記新たなソフトウェア群に対応する前記ペア群に含まれるペアの数と、導入の成功無と対応付けられた複数の前記導入実績情報に対応する前記ペア群に含まれるソフトウェアのペアと一致する、前記新たなソフトウェア群に対応する前記ペア群に含まれるソフトウェアのペアの数との比率を表す成功無部分一致ペア種類網羅率を算出し、
   前記成功無最大部分一致ペア含有率と前記成功無部分一致ペア種類網羅率との差とに応じて、導入の成功無の前記導入実績情報に対する部分一致を表す成功無一致率を算出し、
   前記成功無一致率を、前記成功無の要素として推定結果に反映し、
   導入の成功無と対応付けられた複数の前記導入実績情報の各々について、
   導入の成功無の前記導入実績情報に対応する前記ペア群に含まれるペアの数と、前記新たなソフトウェア群に対応する前記ペア群に含まれるペアの数とのうち、多い方の前記ペア群に含まれるペアの数と、少ない方の前記ペア群に含まれる前記ソフトウェアのペアのうち、前記多い方の前記ペア群に含まれる前記ソフトウェアのペアとの順序違いの組合せ一致の数との比率を表す成功無矛盾率を算出し、
   前記成功無矛盾率を、前記成功有の要素として前記推定結果に反映する、
   処理を実行させることを特徴とする請求項５に記載のソフトウェア導入支援プログラム。
10. ソフトウェア群に含まれる各ソフトウェアの導入順序情報と、導入の成功有無とが対応付けられた導入実績情報を少なくとも１以上記憶する記憶部を参照して、新たなソフトウェア群に含まれる各ソフトウェアの導入順序情報と、前記記憶部に記憶された前記導入順序情報との相関を判定し、
    判定の結果に基づいて、前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、記憶された前記導入順序情報に対する前記新たな導入ソフトウェア群に含まれる各ソフトウェアの導入順序の部分一致が判定されたことを、前記部分一致した前記導入順序情報に対応付けられた前記成功有無に対して肯定的な要素として推定結果に反映するとともに、前記導入順序情報に対する前記導入ソフトウェア群の順序違いの組合せ一致が判定されたことを、前記順序違いの組合せ一致した前記導入順序情報に対応付けられた前記成功有無に対して否定的な要素として前記推定結果に反映する推定部
    を備えるソフトウェア導入支援装置。
11. ソフトウェア群に含まれる各ソフトウェアの導入順序情報と、導入の成功有無とが対応付けられた導入実績情報を少なくとも１以上記憶する記憶部を参照して、新たなソフトウェア群に含まれる各ソフトウェアの導入順序情報と、前記記憶部に記憶された前記導入順序情報との相関を判定し、
    判定の結果に基づいて、前記新たな導入ソフトウェア群の導入が成功するか否かを推定する際に、記憶された前記導入順序情報に対する前記新たな導入ソフトウェア群に含まれる各ソフトウェアの導入順序の部分一致が判定されたことを、前記部分一致した前記導入順序情報に対応付けられた前記成功有無に対して肯定的な要素として推定結果に反映するとともに、前記導入順序情報に対する前記導入ソフトウェア群の順序違いの組合せ一致が判定されたことを、前記順序違いの組合せ一致した前記導入順序情報に対応付けられた前記成功有無に対して否定的な要素として前記推定結果に反映する
    処理をコンピュータが実行することを特徴とするソフトウェア導入支援方法。

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