JP6677624B2 - 分析装置、分析方法、および分析プログラム - Google Patents

Description

本発明は、データを分析する分析装置、分析方法、および分析プログラムに関する。

データ編集処理などの情報システムの業務処理では、設計仕様間の依存関係の把握や影響調査を目的として、設計書間の依存関係を効率的に分析しトレースする技術が求められている。

特許文献１は、要件要素情報と設計要素情報との間の関連性を示す関連情報を抽出する技術を開示する。特許文献１には、「要件定義書から当該要件定義書に含まれる複数の要件要素情報と当該要件要素情報が有する項目情報である要件要素項目情報を取得するとともに、基本設計書から当該基本設計書に含まれる複数の設計要素情報と当該設計要素情報が有する項目情報である設計要素項目情報を取得し、取得した複数の設計要素情報のうち、該設計要素情報が有する前記設計要素項目情報の積集合が空集合でない設計要素情報の組み合わせを抽出するとともに、抽出した設計要素項目情報の和集合を生成し、前記取得した要件要素情報の１つを抽出し、当該抽出した要件要素情報が有する要件要素項目情報と前記生成した和集合とを比較して、当該要件要素項目情報が前記和集合に所定割合以上含まれていた場合に、当該要件要素項目情報に対応する要件要素情報と前記和集合に対応する設計要素情報との組を、前記要件要素情報と前記設計要素情報との間の関連性を示す関連情報として抽出する」という記載がある。

また、特許文献２は、複数のテーブルにおける項目間の関連を検出する技術を開示する。特許文献２には、「前記テーブルにおける項目毎に、該項目中の値毎の出現回数に基づく値である項目スコアを算出する項目評価ステップと、前記複数のテーブルの中から互いに異なるテーブルを関連元テーブル及び関連先テーブルとして選択し、前記関連元テーブル中の項目である関連元項目と前記関連先テーブル中の項目である関連先項目とを選択し、前記関連元項目と前記関連先項目の組み合わせを関連として生成する関連生成ステップと、前記関連生成ステップにより生成された関連毎に、前記関連先項目における前記関連元項目中の値毎の出現回数と前記関連元項目の項目スコアと前記関連先項目の項目スコアとに基づく値である関連スコアを算出する関連評価ステップとをコンピュータに実行させる」という記載がある。

特開２０１３−００８２３７号公報 特開２００８−２７０７２号公報

特許文献１では、複数の項目の集合に対し、一致する項目の割合から関連性を調査する。したがって、項目に表記揺れが多く発生するなど一致しないなどの場合には、特許文献１の技術は、項目間の関連を抽出することができない。例えば、特許文献１の技術は、要件要素項目情報の要件要素項目が、設計要素項目情報の和集合である「区分」、「顧客コード」、「代表者名」、等に含まれているか否かをチェックする。このとき、要件要素項目に「お客様コード」が存在し、当該項目が設計要素項目情報の「顧客コード」と同義であったとしても、特許文献１の技術は、表記揺れによりこれらの間のトレースすることができない。

また、特許文献２の技術は、テーブルが保有する値の表記揺れがあり値が一致しない場合は、一致を検出できない。そのため、表記揺れの割合が高く、関連スコアの低下が著しい場合、特許文献２の技術は、テーブル間の関連を検出できない可能性がある。さらに、関連スコアからテーブル間の関連を抽出できた場合でも、テーブルが保有する表記揺れがある値の間を関連付ける方法については、特許文献２には開示されていない。

本発明は、異なる文書内の各項目値間の依存関係を適切に生成することを目的とする。

本願において開示される発明の一側面となる分析装置、分析方法、および分析プログラムは、プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有する分析装置、当該分析装置による分析方法、および記憶デバイスにアクセス可能なプロセッサに実行させる分析プログラムである。前記記憶デバイスは、文書内に出現する項目の種類と、当該種類の項目の値と同種の項目の他の値との類似度の算出範囲を規定する算出条件と、前記種類に該当するための前記項目の値が有する複数の特徴情報に関する分類条件と、を対応付けた分類情報を記憶する。また、前記記憶デバイスは、かつ、第１文書に記述されている第１項目の値に関する複数の第１特徴情報と、第２文書に記述されている第２項目の値に関する複数の第２特徴情報と、を記憶する。前記プロセッサは、前記分類情報の前記分類条件を参照して、前記複数の第１特徴情報に基づいて、前記第１項目の値の種類を特定し、前記複数の第２特徴情報に基づいて、前記第２項目の値の種類を特定し、前記第１項目の値の種類に対応する前記算出条件を特定する特定処理と、前記算出条件が、前記類似度を算出対象外とする条件である場合を除き、前記特定処理によって特定された前記第１項目の値の種類と前記特定処理によって特定された前記第２項目の値の種類とが同種である場合に、前記算出条件にしたがって、前記第１項目の値と前記第２項目の値との類似度を算出する算出処理と、前記算出処理によって算出された類似度を用いて、前記第１項目の値と前記第２項目の値との依存関係を示す依存関係情報を生成する生成処理と、を実行することを特徴とする。

本発明の代表的な実施の形態によれば、異なる文書内の各項目値間の依存関係を適切に生成することができる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。

図１は、ファイル仕様書における設計項目の分類例を示す説明図である。 図２は、編集仕様書における設計項目の分類例を示す説明図である。 図３は、類似度算出方法の決定例を示す説明図である。 図４は、分析システムのシステム構成例を示す説明図である。 図５は、分析装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。 図６は、分析装置の機能的構成例を示すブロック図である。 図７は、設計項目値格納テーブルの生成例を示す説明図である。 図８は、設計項目分類テーブルの一例を示す説明図である。 図９は、依存関係情報の一例を示す説明図である。 図１０は、選択部による重み付き２部グラフ最大マッチング例を示す説明図である。 図１１は、設定画面例を示す説明図である。 図１２は、依存関係表示画面例を示す説明図である。 図１３は、分析装置による分析処理手順例を示すフローチャートである。 図１４は、図１３に示した設計項目値間の類似度算出処理（ステップＳ１３０８）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。

＜分析例＞
図１〜図３を用いて、データ間の依存関係の分析例について説明する。具体的には、分析装置は、第１文書に記述されている第１項目と第１文書とは異なる種類の第２文書に記述されている第２項目とが同種である場合に、第１項目の値と第２項目の値との類似度により第１項目の値と第２項目の値との依存関係を示す依存関係情報を生成する。その際に、分析装置は、（１）第１項目および第２項目をどのような指標で分類するか、および、（２）どのような指標で類似度の算出方法を決定するか、を類似度の算出前に決定する。（１）については、図１および図２で説明し、（２）については、図３で説明する。

なお、上記の説明において、文書とは、スプレッドシードのような表形式データを含む文書であり、表形式データのセル群には、項目を示す文字列と、項目の値を示す文字列が記述されている。また、以下の説明において、文書の一例として設計書を用い、項目の一例として設計項目を用いる。たとえば、第１文書の一例である設計書は、たとえば、ファイル定義仕様書であり、第２文書の一例である設計書は、ファイル定義仕様書とは異なる種類である編集仕様書である。

図１は、ファイル仕様書における設計項目の分類例を示す説明図である。図１において、ファイル仕様書群ＤＸは、１以上のファイル仕様書を含む。ファイル仕様書とは、ファイルを定義する設計書である。分析装置は、ファイル仕様書群の各ファイル仕様書から設計項目および設計項目値を取得してスキーマ（第１設計項目値格納テーブル１０１）を生成する。図１の例では、ファイル仕様書の設計項目としてファイル名、項目名、説明といった設計項目が含まれているものとし、カラムＣｘａ，Ｃｘｂ，Ｃｘｃ，…を生成する。

具体的には、たとえば、ファイル仕様書の１つである普通預金ファイルについては、カラムＣｘａに、設計項目であるファイル名の値として「普通預金ファイル」が格納される。また、カラムＣｘｂに、設計項目である項目名の値として「Ｃｘｂ１」，「Ｃｘｂ２」，「Ｃｘｂ３」，…が格納される。具体的には、たとえば、設計項目値Ｃｘｂ１として、『出金年月日』が格納される。また、カラムＣｘｃに、設計項目である説明の値として「Ｃｘｃ１」，「Ｃｘｃ２」，「Ｃｘｃ３」，…が格納される。具体的には、たとえば、設計項目値Ｃｘｃ１として、『出金年月日とは、出金した年月日を表す』が格納される。

分析装置は、第１文書（あるファイル仕様書）に記述されている第１項目（ある設計項目）の値を解析し、複数の第１特徴情報を第１解析結果１０２として生成する。複数の第１特徴情報とは、たとえば、各カラムについての複数の設計項目分類判定条件ごとの比率である。設計項目分類判定条件とは、各設計項目を分類するための判定条件であり、文字種と文字数と句読点の有無に分けられる。文字種は、たとえば、「数字のみ」、「英数字のみ」、「英数字、日本語混在」といったグループに分類される。文字数は、「文字数統一」、「文字数不定」といったグループに分類される。句読点の有無は、「句読点あり」、「句読点なし」といったグループに分類される。

ここで、カラムＣｘｂが６個の設計項目値Ｃｘｂ１〜Ｃｘｂ６で構成される場合において、文字種、文字数、および句読点の有無の比率を具体的に説明する。

たとえば、「数字のみ」の場合、数字のみからなる設定項目値がＣｘｂ１、Ｃｘｂ２であれば、「数字のみ」のカラムＣｘｂ比率Ｒｘｂ１は、Ｒｘｂ１＝２／６となる。「英数字のみ」、「英数字、日本語混在」についても同様に比率Ｒｘｂ２、Ｒｘｂ３が算出される。

また、「文字数統一」の場合、分析装置は、文字数のヒストグラムを生成し、最大同一文字数の占有率が比率となる。設計項目値Ｃｘｂ１〜Ｃｘｂ６の各文字数をそれぞれ、５，２，５，３，５，５とする。文字数５が４個あるため、最大同一文字数は５である。したがって、「文字数統一」のカラムＣｘｂ比率Ｒｘｂ４は、Ｒｘｂ４＝４／６となる。逆に、「文字数不定」のカラムＣｘｂ比率Ｒｘｂ５は、Ｒｘｂ５＝２／６となる。

また、「句読点あり」の場合、句読点を含む設定項目値がＣｘｂ１、Ｃｘｂ２であれば、「句読点あり」のカラムＣｘｂ比率Ｒｘｂ６は、Ｒｘｂ６＝２／６となる。逆に、「句読点なし」のカラムＣｘｂ比率Ｒｘｂ７は、Ｒｘｂ７＝４／６となる。

分析装置は、設計項目分類テーブル１０３を参照して、カラムごとの複数の設計項目分類判定条件を用いて、当該カラムの設計項目をいずれかの分類に特定する。特定される設計項目の分類を設計項目分類８０２と称す。本例では、たとえば、ＩＤ、物理名称（コンピュータが認識可能な英数字列）、日本語名称、数値、および文章の中から設計項目分類８０２が特定される。たとえば、カラムＣｘａの設計項目分類８０２は、「日本語名称」である。設計項目分類８０２には、依存関係成立条件８０４が関連付けられる。依存関係成立条件８０４とは、設計項目分類８０２に属する項目の値と同種の項目の他の値との類似度の算出範囲を規定する算出条件である。算出範囲には、たとえば、「完全一致のみ」、「類似を許容」、「対象外」がある。

「完全一致のみ」は、両設計項目値が完全一致する場合にのみ依存関係が成立することを示す。「類似を許容」は、両設計項目値が類似関係にある場合に依存関係が成立することを示す。「対象外」は、両設計項目値の依存関係を求めないことを示す。たとえば、カラムＣｘａの設計項目分類「日本語名称」の依存関係成立条件は、「類似を許容」である。したがって、「日本語名称」の類似範囲まで検索される。

このようにして、ファイル仕様書内の設計項目（ファイル名、項目名、説明、…）について、設計項目分類が特定される。

図２は、編集仕様書における設計項目の分類例を示す説明図である。図２において、編集仕様書群ＤＹは、１以上の編集仕様書を含む。編集仕様書とは、ファイルの定義を編集する設計書である。編集仕様書についても、分析装置は、ファイル仕様書群の各ファイル仕様書から設計項目および設計項目値を取得してスキーマ（第２設計項目値格納テーブル２０１）を生成する。また、分析装置は、第２文書（ある編集仕様書）に記述されている第２項目（ある設計項目）の値を解析し、複数の第２特徴情報を第２解析結果２０２として生成する。また、分析装置は、設計項目分類テーブル１０３を参照して、カラムごとの複数の設計項目分類判定条件を用いて、設計項目分類を特定する。このようにして、図１と同様、編集仕様書内の設計項目（出力ファイル名、出力項目、編集条件、…）について、設計項目分類が特定される。

図３は、類似度算出方法の決定例を示す説明図である。類似度算出方法の決定例では、分析装置は、設計書−設計工程対応テーブル３００と設計書関係分類テーブル３１０とを用い、設計項目値間依存関係格納テーブル３２０を生成する。設計書−設計工程対応テーブル３００は、設計書と設計工程とを対応付けたテーブルである。設計工程は、どの工程で作成された設計書であるかを示すフィールドである。設計書は、どの種類の文書であるかを示すフィールドである。図１のファイル仕様書群については、設計書は「ファイル仕様書」に該当するため、設計工程は、「詳細設計書」となる。図２の編集仕様書群については、設計書は「編集仕様書」に該当するため、設計工程は、「詳細設計書」となる。

設計書関係分類テーブル３１０は、設計書関係分類３１１と類似度算出式３１２とを対応付けたテーブルである。設計書関係分類３１１は、関連元３１１ａと関連先３１１ｂとを有する。すなわち、関連元３１１ａと関連先３１１ｂの設計書関係分類３１１の組み合わせにより、類似度算出式３１２が決定される。ファイル仕様書および編集仕様書は、ともに「詳細設計書」に該当するため、関連元（たとえば、ファイル仕様書）３１１ａと関連先（たとえば、編集仕様書）３１１ｂの組み合わせは、類似度算出式３１２の「文字列類似度」に該当する。

そして、分析装置は、関連元の設計項目およびその値と、関連先の設計項目およびその値について適用される類似度算出式３１２を特定して、設計項目値間依存関係格納テーブル３２０を生成する。設計項目値間依存関係格納テーブル３２０は、関連元設計項目３２１と、関連元設計項目値３２２と、関連先設計項目３２３と、関連先設計項目値３２４と、類似度算出式３２５と、類似度３２６とを、格納する。

たとえば、４行目のエントリの関連元設計項目３２１はファイル名（Ｃｘａ）で、その関連元設計項目値３２２は、「外貨建定期預金ファイル」である。また、関連先設計項目３２３は出力ファイル名（Ｃｙａ）で、その関連先設計項目値３２４は「外貨定期預金ファイル」である。両設計項目Ｃｘａ，Ｃｙａは、それぞれファイル仕様書および編集仕様書に含まれるため、対応する類似度算出式３２５は、「文字列類似度」である。また、両設計項目Ｃｘａ，Ｃｙａの設計項目分類は、図１および図２で説明したように「日本語名称」で、かつ、依存関係成立条件は「類似を許容」である。したがって、分析装置は、関連元設計項目３２１であるファイル名（Ｃｘａ）の関連元設計項目値３２２である「普通預金ファイル」と、関連先設計項目３２３である出力ファイル名（Ｃｙａ）の関連先設計項目値３２４である「普通預金ファイル」との類似度３２６を、類似度算出式３２５である「文字列類似度」を用いて算出する。

なお、依存関係成立条件が「完全一致のみ」である場合、関連元設計項目値３２２および関連先設計項目値３２４が完全一致する場合にのみ、類似度３２６に最大類似度が格納される。また、依存関係成立条件が「対象外」である場合、関連元設計項目値３２２および関連先設計項目値３２４の類似度算出を実行せず、類似度３２６は空欄となる。

設計項目分類が一致する組み合わせであれば、他の設計項目についても同様に設計項目値間依存関係格納テーブル３２０のエントリが生成される。このようにして、分析装置は、表記揺れが存在する設計項目値の集合において、複数の集合間で設計項目値を関連付ける。したがって、文書間で依存関係がある項目どうしを高精度で関連付けることができる。

なお、図３では、設計工程を例示したが、文書分類はこれに限らない。例えば、使用する用語が異なる２つのベンダが設計書を分担して作成する場合は、作成ベンダを文書分類の指標として用いてもよい。さらに、企業文化が異なる組織が経営統合や合併を行うにあたり、それぞれの組織が保有する情報システムの設計書が存在する場合が考えられる。この場合は、設計書を所有する組織を文書分類にしてもよい。上記に挙げた設計工程、作成ベンダ、所有組織やその他の文書分類指標を単独で用いてもよいし、複数の分類の複合条件として定義しても構わない。

＜システム構成例＞
図４は、分析システムのシステム構成例を示す説明図である。分析システム４００は、分析装置４０１と、データベース（ＤＢ）４０２と、管理端末４０３と、を有する。分析装置４０１、ＤＢ４０２、および管理端末４０３は、インターネット，ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ），ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などのネットワーク４０４を介して通信可能に接続される。ＤＢ４０２には、分析対象となる文書群（たとえば、ファイル仕様書群や編集仕様書群）が記憶されている。管理端末４０３は、ネットワーク４０４経由で分析装置４０１を操作する。

＜ハードウェア構成例＞
図５は、分析装置４０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。分析装置４０１は、プロセッサ５０１と、記憶デバイス５０２と、入力デバイス５０３と、出力デバイス５０４と、通信インターフェース（通信ＩＦ５０５）と、を有する。プロセッサ５０１、記憶デバイス５０２、入力デバイス５０３、出力デバイス５０４、および通信ＩＦ５０５は、バスにより接続される。プロセッサ５０１は、分析装置４０１を制御する。記憶デバイス５０２は、プロセッサ５０１の作業エリアとなる。また、記憶デバイス５０２は、各種プログラムやデータを記憶する非一時的なまたは一時的な記録媒体である。記憶デバイス５０２としては、たとえば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリがある。入力デバイス５０３は、データを入力する。入力デバイス５０３としては、たとえば、キーボード、マウス、タッチパネル、テンキー、スキャナがある。出力デバイス５０４は、データを出力する。出力デバイス５０４としては、たとえば、ディスプレイ、プリンタがある。通信ＩＦ５０５は、ネットワーク４０４と接続し、データを送受信する。以下、本発明にかかる実施例について説明する。

＜機能的構成例＞
図６は、分析装置４０１の機能的構成例を示すブロック図である。分析装置４０１は、設計項目値格納テーブル６０１と、解析結果格納テーブル６０２と、設計項目分類テーブル１０３と、設計書−設計工程対応テーブル３００と、設計書関係分類テーブル３１０と、設計項目値間依存関係格納テーブル３２０と、を記憶する。これらのテーブルは、具体的には、たとえば、図５に示した記憶デバイス５０２に記憶される。また、これらのテーブルは、ＤＢ４０２に記憶されてもよい。

設計項目値格納テーブル６０１は、図１および図２に示した第１設計項目値格納テーブル１０１および第２設計項目値格納テーブル２０１を格納するテーブルである。解析結果格納テーブル６０２は、図１および図２に示した第１解析結果１０２および第２解析結果２０２を格納するテーブルである。設計項目分類テーブル１０３は、設計項目をいずれかの設計項目分類に分類するためのテーブルである（図８で後述）。

また、分析装置４０１は、取得部６１１と、解析部６１２と、特定部６１３と、決定部６１４と、特定部６１３と、決定部６１４と、算出部６１５と、生成部６１６と、選択部６１７と、出力部６１８と、を有する。これらは、具体的には、たとえば、記憶デバイス５０２に記憶されたプログラムをプロセッサ５０１に実行させることで実現される機能である。

取得部６１１は、ＤＢ４０２から文書を取得する。取得部６１１は、取得した文書をグループ分けする。具体的には、たとえば、取得部６１１は、取得した文書をファイル仕様書群ＤＸや編集仕様書群ＤＹに分類する。なお、分類については、取得部６１１が、ファイル名を参照して自動分類してもよく、また、入力デバイス５０３や管理端末４０３の操作にしたがって分類してもよい。取得部６１１は、取得した文書からカラムを抽出して、分類したグループごとに、設計項目値格納テーブル６０１を生成する。これにより、図１に示した第１設計項目値格納テーブル１０１や図２に示した第２設計項目値格納テーブル２０１が生成される。

図７は、設計項目値格納テーブル６０１の生成例を示す説明図である。（Ａ）は、あるファイル仕様書Ｄｘからの第１設計項目値格納テーブル１０１の生成例を示し、（Ｂ）は、ある編集仕様書Ｄｙからの第２設計項目値格納テーブル２０１の生成例を示す。太矢印は、データの抽出を示す。

図６に戻り、解析部６１２は、図１および図２に示したように、項目の値（たとえば、設計項目値）を解析して複数の特徴情報を解析結果（第１解析結果１０２、第２解析結果２０２）として生成し、解析結果を解析結果格納テーブル６０２に格納する。解析結果とは、設計項目の特徴情報を示す。たとえば、上述したように、解析結果は、カラムごとに算出された複数の設計項目分類判定条件ごとの比率である。

これにより、分析装置４０１に文書群を与えることで、第１特徴情報および第２特徴情報から依存関係情報の生成までが自動実行される。したがって、依存関係分析の効率化を図ることができる。

特定部６１３は、複数の特徴情報に基づいて、項目の値の種類を特定する。具体的には、たとえば、特定部６１３は、複数の第１特徴情報に基づいて、第１項目の値の種類を特定する。また、特定部６１３は、複数の第２特徴情報に基づいて、第２項目の値の種類を特定する。ここで、複数の特徴情報とは、解析部６１２においてカラムごとに算出された複数の設計項目分類判定条件ごとの比率である。複数の第１特徴情報は、図１に示したカラムごとの複数の比率であり、複数の第２特徴情報は、図２に示したカラムごとの複数の比率である。また、項目とは、たとえば、設計項目であり、項目の値とは、たとえば、設計項目値である。また、項目の値の種類とは、設計項目分類である。図１の例では、特定部６１３は、カラムＣｘａ（ファイル名）の設計項目については、複数の設計項目分類から「日本語名称」を特定する。

また、特定部６１３は、第１項目の種類に対応する算出条件を特定する。具体的には、たとえば、特定部６１３は、ファイル仕様書についての設計項目が分類された設計項目分類に対応する算出条件である依存関係成立条件８０４を特定する。図１の例では、特定部６１３は、カラムＣｘａ（ファイル名）の設計項目については、設計項目分類８０２である「日本語名称」に関連付けされている「類似を許容」を依存関係成立条件８０４として特定する。

特定部６１３は、設計項目分類テーブル１０３を参照して、項目の値の種類や算出条件を特定する。ここで、設計項目分類テーブル１０３について説明する。

図８は、設計項目分類テーブル１０３の一例を示す説明図である。設計項目分類テーブル１０３は、対象となる設計項目がどの設計項目分類に該当するかを特定する分類情報である。設計項目分類テーブル１０３は、フィールドとして、設計項目分類ＩＤ８０１と、設計項目分類８０２と、設計項目分類判定条件８０３と、依存関係成立条件８０４と、を有する。設計項目分類ＩＤ８０１は、設計項目分類８０２を一意に特定する識別情報である。設計項目分類８０２は、文書内に出現する設計項目の種類を示す。

設計項目分類判定条件８０３は、設計項目分類８０２に該当するための設計項目の値が有する複数の特徴情報（解析結果の各比率）に関する分類条件を示す。具体的には、たとえば、図１および図２に示したように、設計項目分類判定条件８０３は、複数種類の特徴についての特徴情報の組み合わせにより構成される。ここでは、例として、文字種８３１と、文字数８３２と、句読点の有無８３３という３種類の特徴についての特徴情報により構成される。依存関係成立条件８０４は、設計項目分類８０２の設計項目の値と同種の設計項目の他の値との類似度３２６の算出範囲を規定する算出条件を示す。

ここで、設計項目分類テーブル１０３を用いて設計項目分類８０２を特定する例について図１を用いて説明する。たとえば、カラムＣｘａの比率は、Ｒｘａ１〜Ｒｘａ７の７種類である。このうち、文字種８３１に関する比率は、Ｒｘａ１〜Ｒｘａ３の３種類の特徴情報である。特定部６１３は、たとえば、Ｒｘａ１〜Ｒｘａ３のうち最大比率となる文字種を、カラムＣｘａの設計項目分類判定条件８０３に適用する。また、たとえば、設計項目分類判定条件８０３にしきい値が設定されており、特定部６１３は、Ｒｘａ１〜Ｒｘａ３のうちしきい値を超えた比率となる文字種を、カラムＣｘａの設計項目分類判定条件８０３に適用してもよい。また、特定部６１３は、両方を充足する文字種を、カラムＣｘａの設計項目分類判定条件８０３に適用してもよい。

また、文字数８３２（統一または不定）に関する比率は、Ｒｘａ４，Ｒｘａ５の２種類の特徴情報である。特定部６１３は、たとえば、Ｒｘａ４，Ｒｘａ５のうち最大比率となる文字数を、カラムＣｘａの設計項目分類判定条件８０３に適用する。また、たとえば、各設計項目分類判定条件にしきい値が設定されており、特定部６１３は、Ｒｘａ４，Ｒｘａ５のうちしきい値を超えた比率となる文字数を、カラムＣｘａの設計項目分類判定条件８０３に適用してもよい。また、特定部６１３は、両方を充足する文字数を、カラムＣｘａの設計項目分類判定条件８０３に適用してもよい。

また、句読点の有無８３３に関する比率は、Ｒｘａ７，Ｒｘａ８の２種類の特徴情報である。特定部６１３は、たとえば、Ｒｘａ７，Ｒｘａ８のうち最大比率となる文字数を、カラムＣｘａの設計項目分類判定条件８０３に適用する。また、たとえば、設計項目分類判定条件８０３にしきい値が設定されており、特定部６１３は、Ｒｘａ７，Ｒｘａ８のうちしきい値を超えた比率となる文字数を、カラムＣｘａの設計項目分類判定条件８０３に適用してもよい。また、特定部６１３は、両方を充足する文字数を、カラムＣｘａの設計項目分類判定条件８０３に適用してもよい。このように、設計項目分類８０２に応じて類似算出の適用範囲が決定される。

図７に戻り、決定部６１４は、第１文書の種類と第２文書の種類との組み合わせに基づいて、第１項目の値と第２項目の値との類似度を算出する類似度算出方法を決定する。具体的には、たとえば、決定部６１４は、図３に示したように、設計書−設計工程対応テーブル３００と設計書関係分類テーブル３１０とを用いて、類似度算出式３２５を決定し、設計項目値間依存関係格納テーブル３２０を生成する。

ここで、類似度算出式３２５には、例えば「意味的類似度」や「文字列類似度」がある。「意味的類似度」は、例えば、同時に使用される（共起する）単語の頻度をベクトルで表現した共起ベクトルの方向および大きさに基づいて類似度として算出する類似度算出方法である。２つの設計項目値の共起ベクトルの方向および大きさの差が許容範囲内であれば、当該２つの設計項目値は類似する。「文字列類似度」は、例えば２つの文字列の差を０にするために必要となる削除・追加・置換の操作回数である編集距離に基づいて類似度として算出する類似度算出方法である。２つの設計項目値の編集距離の差が許容範囲内であれば、当該２つの設計項目値は類似する。

ここで、算出部６１５による編集距離の算出例について説明する。類似度は、両設計項目値の間の編集距離を当該両設計項目値の文字数の平均値で割った値を、１から減算した値とする。例えば、両設計項目値が「外貨建定期預金ファイル」と「外貨定期預金ファイル」である場合、「外貨建定期預金ファイル」は、「建」の削除操作を１度行うことで「外貨定期預金ファイル」と一致する。したがって、編集距離は「１」である。また、「外貨建定期預金ファイル」の文字数（１１）と「外貨定期預金ファイル」の文字数（１０）の平均値は１０．５である。両設計項目値の間の編集距離を当該両設計項目値の文字数の平均値で割った値は、（１÷１０．５）である。したがって、類似度は０．９０（＝１−（１÷１０．５））である。

算出部６１５は、特定部６１３によって特定された第１項目の種類と特定部６１３によって特定された第２項目の種類とが同種である場合に、算出条件にしたがって、第１項目の値と第２項目の値との類似度を算出する。具体的には、たとえば、具体的には、たとえば、ファイル仕様書から特定された設計項目（例：ファイル名）の設計項目分類８０２である「日本語名称」と、編集仕様書から特定された設計項目（例：出力ファイル名）の設計項目分類８０２である「日本語名称」とは、同種である。設計項目分類８０２である「日本語名称」に関連付けられる依存関係成立条件８０４は「類似を許容」である。この場合、算出部６１５は、設計項目（例：ファイル名）の値「外貨建定期預金ファイル」と、設計項目（例：出力ファイル名）の値「外貨定期預金ファイル」との類似度３２６を算出する。すなわち、両設計項目値が完全一致することは要求されない。

また、決定部６１４によって類似度算出方法が決定された場合、算出部６１５は、決定された類似度算出方法を用いて、算出条件にしたがって、第１項目の値と第２項目の値との類似度を算出する。これにより、依存関係の生成対象となる両項目の値の類似度３２６の算出に先立って、具体的にどのような類似度算出方法が適切であるかが決定される。

また、算出部６１５は、算出条件が、類似度算出方法を適用対象外とする条件である場合、類似度を算出しない。これにより、無駄な類似度算出による負荷の増加を抑制し、分析処理の高速化を実現することができる。

また、算出部６１５は、算出条件が、類似度の算出対象の両項目の値が完全一致するという算出範囲を規定する条件である場合、第１項目の値と前記第２項目の値とが完全一致すれば、類似度を第１項目の値と前記第２項目の値とが同一であることを示す値に設定する。また、算出部６１５は、第１項目の値と第２項目の値とが完全一致しなければ、類似度を算出しない。

具体的には、たとえば、設計項目分類８０２が「ＩＤ」であり、依存関係成立条件８０４が「完全一致のみ」とする。設計項目（例：ＩＤ）の値「０００１」と、設計項目（例：出力ＩＤ）の値「０００１」とは、完全一致する。算出部６１５は、類似度算出方法を用いて算出しないかわり、類似度を両者が同一であることを示す値（たとえば、類似度の最大値）に設定する。これにより、類似度算出負荷の低減を図り、分析処理の高速化を実現することができる。一方、設計項目（例：ＩＤ）の値「０００１」と、設計項目（例：出力ＩＤ）の値「０００２」とは、完全一致しない。この場合、算出条件が、「完全一致のみ」であるため、算出部６１５は、類似度を算出しない。これにより、無駄な類似度算出による負荷の増加を抑制し、分析処理の高速化を実現することができる。

また、算出部６１５は、算出条件が、類似度の算出対象の両項目の値が類似することを許容するという算出範囲を規定する条件である場合、第１項目の値と第２項目の値とが完全一致すれば、類似度を前記第１項目の値と前記第２項目の値とが同一であることを示す値に設定し、第１項目の値と第２項目の値とが完全一致しなければ、類似度算出方法を用いて、類似度を算出する。

具体的には、たとえば、ファイル仕様書から特定された設計項目（例：ファイル名）の設計項目分類８０２である「日本語名称」と、編集仕様書から特定された設計項目（例：出力ファイル名）の設計項目分類８０２である「日本語名称」とは、同種である。この場合、算出部６１５は、設計項目（例：ファイル名）の値「普通預金ファイル」と、設計項目（例：出力ファイル名）の値「普通預金ファイル」とは、完全一致する。算出部６１５は、類似度算出方法を用いて算出しないかわり、類似度を両者が同一であることを示す値（たとえば、類似度の最大値）に設定する。これにより、類似度算出負荷の低減を図り、分析処理の高速化を実現することができる。

一方、設計項目（例：ファイル名）の値「外貨建定期預金ファイル」と、設計項目（例：出力ファイル名）の値「外貨定期預金ファイル」とは、完全一致しない。これにより、類似範囲での類似度算出が許容される。したがって、依存関係分析の高精度化を図ることができる。そして、算出部６１５は類似度算出方法にしたがって類似度を算出する。

生成部６１６は、算出部６１５によって算出された類似度を用いて、第１項目の値と第２項目の値との依存関係を示す依存関係情報を生成する。具体的には、たとえば、生成部６１６は、第１項目の値と第２項目の値とそれぞれノードとし、両ノードをリンクで接続し、当該リンクに類似度を付与することにより、依存関係情報を生成する。生成部６１６は、生成した依存関係情報（関連元設計項目３２１〜類似度３２６）を設計項目値間依存関係格納テーブル３２０に格納する。

選択部６１７は、生成部６１６によって生成された依存関係情報において、ある設計項目値が複数の設計項目値と依存関係がある場合、当該複数の設計項目値との類似度に基づいて、依存関係を選択する。具体的には、たとえば、選択部６１７は、重み付き２部グラフ最大マッチングを用いて依存関係を選択する。これにより、第１項目の値に最適な類似度を有する第２項目の値を、第１項目の値に割り当てることができ、依存関係分析の最適化を図ることができる。重み付き２部グラフ最大マッチングについては後述する。

出力部６１８は、生成部６１６によって生成された依存関係情報や選択部６１７による選択結果を出力する。具体的には、たとえば、出力部６１８は、出力デバイス５０４の一例であるディスプレイの表示画面を制御して、依存関係情報や選択結果を表示する。また、出力部６１８は、外部装置に依存関係情報や選択結果を送信する。

＜依存関係情報の一例＞
図９は、依存関係情報の一例を示す説明図である。左側が関連元設計項目値３２２を示す第１ノード群９０１であり、右側が関連先設計項目値３２４を示す第２ノード群９０２である。第１ノード群９０１および第２ノード群９０２のノード間を結ぶ線分は、ノード間を連結するリンクであり、両端のノードが示す設計項目値に依存関係があることを示す。また、リンク上の数値は、リンクで連結された両設計項目値間の類似度３２６である。また、類似度３２６の最大値（すなわち、完全一致を示す）を「１」とする。

ノードＮ９１１１の設計項目値「普通預金ファイル」とノードＮ９２１の設計項目値「普通預金ファイル」は、完全一致するため、類似度３２６は「１」である。ノードＮ９１１２の設計項目値「当座預金ファイル」とノードＮ９２２の設計項目値「当座預金ファイル」は、完全一致するため、類似度３２６は「１」である。これにより、依存関係が確定される。点線で囲まれたグラフ９０３内のノード群は、完全一致しないノード群であり、類似度が１未満であるため、互いに依存関係が確定されていない。

依存関係情報においては、同一文書内の設計項目値間のリンクおよび類似度は存在しない。すなわち、グラフ９０３は、関連元設計項目値３２２のノード群を第１部分集合９３１、関連先設計項目値３２４のノード群を第２部分集合９３２とし、第１部分集合９３１のいずれかの設計項目値と、第２部分集合９３２のいずれかの設計項目値との間にリンクおよび類似度３２６が存在する重み付き２部グラフである。

ここで、選択部６１７により、第１部分集合９３１の各ノードが、第２部分集合９３２のいずれか１つのノードとのみ対応づくように、かつ、類似度３２６が最大となるように選択する処理を、重み付き２部グラフ最大マッチングと称す。重み付き２部グラフ最大マッチングは、第１部分集合９３１および第２部分集合９３２の間で、類似度３２６の合計が最も大きくなる対応関係を求めることと同じである。これにより、設計項目値間の依存関係の生成を自動化することができる。

図１０は、選択部６１７による重み付き２部グラフ最大マッチング例を示す説明図である。重み付き２部グラフ最小重み最大マッチングを求める方法として、ハンガリー法が知られている。以下では、ハンガリー法による解法の流れを説明する。類似度行列Ｍ１は、グラフ９０３内の設計項目値の組み合わせのうち、関連元設計項目値３２２を行、関連先設計項目値３２４を列として、これらの類似度３２６を示した行列である。類似度３２６を最大化する問題を最小化問題に置き換えるために、類似度行列Ｍ１の各値には−１を乗じている。

ハンガリー法では、選択部６１７は、類似度行列Ｍ１に対して各行内の最小の値を求め、求めた値を行内すべての値から減算する。さらに、各列内の最小の値を求め、求めた値を列内すべての値から減算する。類似度行列Ｍ１を上記手順によって変換した行列を変換後類似度行列Ｍ２とする。変換後類似度行列Ｍ２では、選択部６１７は、値が０の要素を、各行および各列に１つずつ含まれるように選択できるかを判定する。もし、このような選択できる場合には、変換後類似度行列Ｍ２で値が０の要素の位置と、同じ位置にある類似度行列Ｍ１の値がマッチングの解となる。

行列Ｍ３は、マッチングの解となる値に丸印を付与した類似度行列である。この結果から求められるマッチングはグラフ１０００に示したように、ノードＮ９１３（外貨定期預金ファイル）とノードＮ９２３（外貨建定期預金ファイル）とがリンクＬ３３で関連付けられ、ノードＮ９１４（財形貯蓄預金ファイル）とノードＮ９２５（財形預金ファイル）とがリンクＬ４５で関連付けられ、ノードＮ９１５（積定預金ファイル）とノードＮ９２４（積立定期預金ファイル）とがリンクＬ５４で関連付けられる。

ここで、ノードＮ９１３（外貨定期預金ファイル）とノードＮ９２３（外貨建定期預金ファイル）とは、「外貨」と「外貨建」に揺れが生じているケースである。ノードＮ９１４（財形貯蓄預金ファイル）とノードＮ９２５（財形預金ファイル）とは、「貯蓄」が省略されているケースである。ノードＮ９１５（積定預金ファイル）とノードＮ９２４（積立定期預金ファイル）とは、「積定」と「積立定期」が略称と正式名称の関係にあるケースである。いずれも表記上の違いはあるが、同一の対象を示していることから、目的の対応付けができたと言える。

上記説明においては、２部グラフ最小重み最大マッチングによるモデル化の例を示したが、例えば、第１部分集合９３１の各設計項目値について、第２部分集合９３２の各設計項目値との間の類似度３２６を、類似度３２６の大きさによって付けられた類似度順位に置き換えてもよい。このように、類似度順位を算出し、対応付け相手の順位をできるだけ高くするようなマッチングを求める方法を用いてもよい。例えば、ゲール＝シャプレー・アルゴリズムを用いて求められてマッチングでは、対応付け相手を組み換えても、今までの紐付け相手よりも互いに類似度順位が高くなるような組み換えができない安定したマッチングとなることが知られており（安定結婚問題）、当該アルゴリズムを用いてもよい。

＜表示画面例＞
図１１は、設定画面例を示す説明図である。管理端末４０３は、分析装置４０１の記憶デバイスに記憶された設計項目分類テーブル１０３を、ネットワーク４０４を介して取得する。管理端末４０３は、取得した設計項目分類テーブル１０３を、管理端末４０３のディスプレイの設定画面１１００の第１領域１１０１に表示する。また、第２領域１１０２は、設計項目分類８０２の入力欄１１２１と、設計項目分類判定条件の選択欄１１２２〜１１２４と、依存関係成立条件８０４の入力欄と、を表示する。管理端末４０３の入力装置を介して、各入力欄および選択欄１１２１〜１１２５が入力または選択される。

管理端末４０３は、その入力デバイスで登録ボタン１１２６を挿下する操作を受け付けたことを契機に、ネットワーク４０４を介して、各入力欄および選択欄１１２１〜１１２５に入力または選択された情報を、分析装置４０１に送信する。これにより、当該情報が、分析装置４０１の記憶デバイス５０２に記録された設計項目分類テーブル１０３に新しいレコードとして新規登録される。

また、管理端末４０３は、その入力デバイスで第１領域に表示された設計項目分類のうち少なくともいずれか１つが選択され、かつ、削除ボタン１１２７を挿下する操作を受け付けたことを契機に、当該選択項目および削除指示を、ネットワーク４０４を介して分析装置４０１に送信する。これにより、当該選択項目のレコードが、分析装置４０１の記憶デバイス５０２に記録された設計項目分類テーブル１０３から削除される。

これにより、分析装置４０１が対象とする設計書に応じて、柔軟に設計項目分類判定条件３１６や依存関係成立条件８０４を設定することができる。また、上記説明では、設計項目分類テーブル１０３の編集操作について説明したが、設計書関係分類テーブル３１０の設計書関係分類４１４についても追加、削除、修正を行うことができる。また、自動的に値が格納される設計項目値格納テーブル６０１や、設計項目値間依存関係格納テーブル３２０に対しても追加、削除、修正を可能としてもよい。

図１２は、依存関係表示画面例を示す説明図である。２部グラフで求めた設計項目値間の対応付けである依存関係情報は、設計項目値間依存関係格納テーブル３２０に格納される。これらの依存関係情報は、設計項目値間の依存関係を可視化するために利用することもできる。管理端末４０３は、その入力デバイスの操作により、そのディスプレイの依存関係表示画面１２００において、依存関係をトレースする起点としてファイル名１１１２を選択する。

管理端末４０３は、表示ボタン１２０１を挿下する操作を受け付けたことを契機に、分析装置４０１の記憶デバイス５０２に記録された設計項目値間依存関係格納テーブル３２０の関連先設計項目値３２４を検索し、同じ行の関連元設計項目値３２２を特定する。以降、特定した関連元設計項目値３２２の値を元に、設計項目値間依存関係格納テーブル３２０の関連先設計項目値３２４を検索して、同じ行の関連元設計項目値３２２を特定するという処理を繰り返す。これにより、ファイル１２１０から、ファイル１２１１、ファイル１２１２、ファイル１２１３、ファイル１２１４を辿ることが可能となる。このように可視化することで、設計情報の依存関係の理解を促すことが可能となる。

なお、図１１および図１２では、管理端末４０３を操作することで管理端末４０３のディスプレイに情報を表示する例について説明したが、分析装置４０１の入力デバイス５０３を操作することで分析装置４０１のディスプレイに当該情報を表示することとしてもよい。

＜分析処理手順例＞
図１３は、分析装置４０１による分析処理手順例を示すフローチャートである。分析装置４０１は、取得部６１１により、ＤＢ４０２から取得した各設計書を文書種類ごとに分類して、文書種類ごとに設計情報として設計項目値格納テーブル６０１を生成する（ステップＳ１３０１）。

分析装置４０１は、解析部６１２により、図１の第１解析結果１０２および図２の第２解析結果２０２に示したように、各設計情報内の設計項目のカラムを解析して、設計項目のカラムごとに複数の比率を算出する（ステップＳ１３０２）。

分析装置４０１は、特定部６１３により、図１および図２に示したように、設計項目のカラムごとに、比率の組み合わせから設計項目分類８０２を特定する（ステップＳ１３０３）。

分析装置４０１は、決定部６１４により、未選択の同一設計項目の組み合わせがあるか否かを判断する（ステップＳ１３０４）。未選択の組み合わせがある場合（ステップＳ１３０４：Ｙｅｓ）、分析装置４０１は、決定部６１４により、同一となる未選択の関連元設計項目３２１および関連先設計項目３２３の組み合わせを選択する（ステップＳ１３０５）。

分析装置４０１は、決定部６１４により、図３に示したように、選択した組み合わせにおいて、設計書−設計工程対応テーブル３００を参照して設計工程を特定し、関連元設計項目３２１を含む設計書の設計書関係分類および関連先設計項目３２３を含む設計書の設計書関係分類を、設計書関係分類テーブル３１０を参照して特定する（ステップＳ１３０６）。

分析装置４０１は、決定部６１４により、図３に示したように、ステップＳ１３０６で特定した関連元３１１ａの設計書関係分類３１１と関連先３１１ｂの設計書関係分類３１１との組み合わせに対応する類似度算出式３２５を、設計書関係分類テーブル３１０を参照して決定する（ステップＳ１３０７）。

分析装置４０１は、ステップＳ１３０３の特定結果とステップＳ１３０７の決定結果を用いて、設計項目値間の類似度算出処理を実行する（ステップＳ１３０８）。設計項目値間の類似度算出処理（ステップＳ１３０８）の詳細については図１４で後述する。

分析装置４０１は、生成部６１６により、設計項目値間の依存関係を生成して設計項目値間依存関係格納テーブル３２０に保存する（ステップＳ１３０９）。そして、ステップＳ１３０４に戻る。ステップＳ１３０４において、未選択の組み合わせがない場合（ステップＳ１３０４：Ｎｏ）、分析装置４０１は、選択部６１７により、図１０に示したように、重み付き２部グラフ最大マッチングを実行する（ステップＳ１３１０）。分析装置４０１は、ステップＳ１３１０の結果を出力する（ステップＳ１３１０）。これにより、分析装置４０１は、一連の処理を終了する。

図１４は、図１３に示した設計項目値間の類似度算出処理（ステップＳ１３０８）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。分析装置４０１は、算出部６１５により、選択関連元設計項目３２１から未選択の関連元設計項目値３２２を選択する（ステップＳ１４０１）。分析装置４０１は、算出部６１５により、選択関連先設計項目３２３から未選択の関連先設計項目値３２４を選択する（ステップＳ１４０２）。

分析装置４０１は、算出部６１５により、設計項目分類テーブル１０３を参照して、選択関連元設計項目値３２２（または選択関連先設計項目値３２４）が属する設計項目分類８０２に関連付けられている依存関係成立条件８０４が、「対象外」であるか否かを判断する（ステップＳ１４０３）。

「対象外」である場合（ステップＳ１４０３：Ｙｅｓ）、類似度３２６を算出しないため、ステップＳ１４０８に移行する。一方、「対象外」でない場合（ステップＳ１４０３：Ｎｏ）、分析装置４０１は、算出部６１５により、選択関連元設計項目値３２２および選択関連先設計項目値３２４が完全一致するか否かを判断する（ステップＳ１４０４）。完全一致する場合（ステップＳ１４０４：Ｙｅｓ）、選択関連元設計項目値３２２および選択関連先設計項目値３２４の類似度３２６を最大値に設定して（ステップＳ１４０５）、ステップＳ１４０８に移行する。すなわち、類似度算出式３２５を用いずに類似度３２６が設定される。

一方、完全一致でない場合（ステップＳ１４０４：Ｎｏ）、分析装置４０１は、算出部６１５により、設計項目分類テーブル１０３を参照して、選択関連元設計項目値３２２（または選択関連先設計項目値３２４）が属する設計項目分類８０２に関連付けられている依存関係成立条件８０４が、「類似を許容」であるか否かを判断する（ステップＳ１４０６）。

「類似を許容」である場合（ステップＳ１４０６：Ｙｅｓ）、分析装置４０１は、算出部６１５により、類似度算出式３２５を用いて、選択関連元設計項目値３２２および選択関連先設計項目値３２４の類似度３２６を算出して（ステップＳ１４０７）、ステップＳ１４０８に移行する。

分析装置４０１は、算出部６１５により、未選択の関連先設計項目値３２４があるか否かを判断する（ステップＳ１４０８）。未選択の関連先設計項目値３２４がある場合（ステップＳ１４０８：Ｙｅｓ）、ステップＳ１４０２に戻る。一方、未選択の関連先設計項目値３２４がない場合（ステップＳ１４０８：Ｎｏ）、分析装置４０１は、算出部６１５により、未選択の関連元設計項目値３２２があるか否かを判断する（ステップＳ１４０９）。未選択の関連元設計項目値３２２がある場合（ステップＳ１４０８：Ｙｅｓ）、ステップＳ１４０１に戻る。一方、未選択の関連元設計項目値３２２がない場合（ステップＳ１４０８：Ｎｏ）、ステップＳ１３０９に移行する。

このように、分析装置４０１は、記憶デバイス５０２に、文書内に出現する項目の種類（設計項目分類８０２）と、当該種類の項目の値と同種の項目の他の値との類似度の算出範囲を規定する算出条件（依存関係成立条件８０４）と、種類に該当するための項目の値が有する複数の特徴情報（解析結果の各比率）に関する分類条件（設計項目分類判定条件８０３）と、を対応付けた分類情報（設計項目分類テーブル１０３）を記憶する。また、分析装置４０１は、記憶デバイス５０２に、第１文書（たとえば、ファイル仕様書）に記述されている第１項目（たとえば、ファイル名）の値（たとえば、「外貨建定期預金ファイル」）に関する複数の第１特徴情報（第１解析結果１０２の各比率）と、第２文書（たとえば、編集仕様書）に記述されている第２項目（たとえば、出力ファイル名）の値（たとえば、「外貨定期預金ファイル」）に関する複数の第２特徴情報（第２解析結果２０２の各比率）と、を記憶する。

そして、プロセッサ５０１は、分類情報の分類条件を参照して、複数の第１特徴情報に基づいて、第１項目の種類を特定し、複数の第２特徴情報に基づいて、第２項目の種類（設計項目分類８０２）を特定し、第１項目の種類に対応する算出条件を特定する。プロセッサ５０１は、プロセッサ５０１は、第１項目の種類と第２項目の種類とが同種である場合に、算出条件にしたがって、第１項目の値と第２項目の値との類似度３２６を算出する。プロセッサ５０１は、類似度３２６を用いて、第１項目の値と第２項目の値との依存関係を示す依存関係情報を生成する。

すなわち、分析装置４０１は、依存関係の生成対象となる両項目の値の類似度の算出に先立って、当該両項目の特徴に応じて当該項目どうしが同種であり、かつ、当該種類にどのような算出条件が適用されるかを特定する。したがって、分析装置４０１は、項目の特徴に応じて、両項目の値に適した条件で類似度を算出することができ、項目値間の依存関係を適切に生成することができる。

また、プロセッサ５０１は、第１文書の種類（たとえば、詳細設計書）と第２文書の種類（たとえば、詳細設計書）との組み合わせに基づいて、第１項目の値と第２項目の値との類似度３２６を算出する類似度算出方法（類似度算出式３１２の値である意味的類似度または文字列類似度）を決定する。プロセッサ５０１は、類似度算出方法を用いて、算出条件にしたがって、第１項目の値と第２項目の値との類似度を算出する。

すなわち、分析装置４０１は、依存関係の生成対象となる両項目の値の類似度３２６の算出に先立って、具体的にどのような類似度算出方法が適切であるかを決定する。したがって、分析装置４０１は、項目の特徴に応じて、両項目の値に適した条件および方法で類似度３２６を算出することができ、項目値間の依存関係をより適切に生成することができる。

また、プロセッサ５０１は、算出条件が、類似度３２６を算出対象外とする条件である場合、類似度３２６を算出しない。

これにより、これにより、無駄な類似度算出による負荷の増加が抑制される。したがって、依存関係分析の効率化を図ることができる。

また、プロセッサ５０１は、算出条件が、類似度３２６の算出対象の両項目の値が完全一致するという算出範囲を規定する条件である場合、第１項目の値と第２項目の値とが完全一致すれば、類似度３２６を第１項目の値と第２項目の値とが同一であることを示す値（たとえば、類似度３２６の最大値）に設定し、第１項目の値と第２項目の値とが完全一致しなければ、類似度３２６を算出しない。

これにより、無駄な類似度算出による負荷の増加が抑制される。したがって、依存関係分析の効率化を図ることができる。

また、プロセッサ５０１は、算出条件が、類似度３２６の算出対象の両項目の値が類似することを許容するという算出範囲を規定する条件である場合、第１項目の値と第２項目の値とが完全一致すれば、類似度３２６を第１項目の値と第２項目の値とが同一であることを示す値（たとえば、類似度３２６の最大値）に設定し、第１項目の値と第２項目の値とが完全一致しなければ、類似度を算出することを特徴とする分析装置。

これにより、類似範囲での類似度算出が許容される。したがって、依存関係分析の高精度化を図ることができる。

また、プロセッサ５０１は、依存関係情報において、第１項目の値が第２項目の複数の値と依存関係がある場合、第１項目の値と第２項目の各値との類似度に基づいて、第２項目の複数の値から、第１項目の値に依存させる値を選択する。

これにより、第１項目の値に最適な類似度を有する第２項目の値を、第１項目の値に割り当てることができる。したがって、依存関係分析の最適化を図ることができる。

また、プロセッサ５０１は、第１文書に記述されている第１項目の値を解析して複数の第１特徴情報（第１解析結果１０２）を生成し、第２文書に記述されている第２項目の値を解析して複数の第２特徴情報（第２解析結果２０２）を生成して、記憶デバイス５０２に格納する。

これにより、分析装置４０１に文書群を与えることで、第１特徴情報および第２特徴情報から依存関係情報の生成までが自動実行される。したがって、依存関係分析の効率化を図ることができる。

なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、または置換をしてもよい。

また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。

各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置、又は、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）カード、ＳＤカード、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）の記録媒体に格納することができる。

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。

１０３ 設計項目分類テーブル
３００ 設計書−設計工程対応テーブル
３１０ 設計書関係分類テーブル
３１６ 設計項目分類判定条件
３２０ 設計項目値間依存関係格納テーブル
３２５ 類似度算出式
４００ 分析システム
４０１ 分析装置
４０３ 管理端末
４０４ ネットワーク
６０１ 設計項目値格納テーブル
６０２ 解析結果格納テーブル
６１１ 取得部
６１２ 解析部
６１３ 特定部
６１４ 決定部
６１５ 算出部
６１６ 生成部
６１７ 選択部
６１８ 出力部
８０２ 設計項目分類
８０３ 設計項目分類判定条件
８０４ 依存関係成立条件

Claims (8)

1. プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有する分析装置であって、
   前記記憶デバイスは、文書内に出現する項目の種類と、当該種類の項目の値と同種の項目の他の値との類似度の算出範囲を規定する算出条件と、前記種類に該当するための前記項目の値が有する複数の特徴情報に関する分類条件と、を対応付けた分類情報を記憶し、かつ、第１文書に記述されている第１項目の値に関する複数の第１特徴情報と、第２文書に記述されている第２項目の値に関する複数の第２特徴情報と、を記憶しており、
   前記プロセッサは、
   前記分類情報の前記分類条件を参照して、前記複数の第１特徴情報に基づいて、前記第１項目の値の種類を特定し、前記複数の第２特徴情報に基づいて、前記第２項目の値の種類を特定し、前記第１項目の値の種類に対応する前記算出条件を特定する特定処理と、
   前記算出条件が、前記類似度を算出対象外とする条件である場合を除き、前記特定処理によって特定された前記第１項目の値の種類と前記特定処理によって特定された前記第２項目の値の種類とが同種である場合に、前記算出条件にしたがって、前記第１項目の値と前記第２項目の値との類似度を算出する算出処理と、
   前記算出処理によって算出された類似度を用いて、前記第１項目の値と前記第２項目の値との依存関係を示す依存関係情報を生成する生成処理と、
   を実行することを特徴とする分析装置。
2. 請求項１に記載の分析装置であって、
   前記プロセッサは、
   前記第１文書の種類と前記第２文書の種類との組み合わせに基づいて、前記第１項目の値と前記第２項目の値との類似度を算出する類似度算出方法を決定する決定処理を実行し、
   前記算出処理では、前記プロセッサは、前記決定処理によって決定された類似度算出方法を用いて、前記算出条件にしたがって、前記第１項目の値と前記第２項目の値との類似度を算出することを特徴とする分析装置。
3. 請求項１に記載の分析装置であって、
   前記算出処理では、前記プロセッサは、前記算出条件が、前記類似度の算出対象の両項目の値が完全一致するという算出範囲を規定する条件である場合、前記第１項目の値と前記第２項目の値とが完全一致すれば、前記類似度を前記第１項目の値と前記第２項目の値とが同一であることを示す値に設定し、前記第１項目の値と前記第２項目の値とが完全一致しなければ、前記類似度を算出しないことを特徴とする分析装置。
4. 請求項１に記載の分析装置であって、
   前記算出処理では、前記プロセッサは、前記算出条件が、前記類似度の算出対象の両項目の値が類似することを許容するという算出範囲を規定する条件である場合、前記第１項目の値と前記第２項目の値とが完全一致すれば、前記類似度を前記第１項目の値と前記第２項目の値とが同一であることを示す値に設定し、前記第１項目の値と前記第２項目の値とが完全一致しなければ、前記類似度を算出することを特徴とする分析装置。
5. 請求項１に記載の分析装置であって、
   前記プロセッサは、
   前記生成処理によって生成された依存関係情報において、前記第１項目の値が前記第２項目の複数の値と依存関係がある場合、前記第１項目の値と前記第２項目の各値との類似度に基づいて、前記第２項目の複数の値から、前記第１項目の値に依存させる値を選択する選択処理を実行することを特徴とする分析装置。
6. 請求項１に記載の分析装置であって、
   前記プロセッサは、
   前記第１文書に記述されている前記第１項目の値を解析して前記複数の第１特徴情報を生成し、前記第２文書に記述されている前記第２項目の値を解析して前記複数の第２特徴情報を生成して、前記記憶デバイスに格納する解析処理を実行することを特徴とする分析装置。
7. プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有する分析装置による分析方法であって、
   前記記憶デバイスは、文書内に出現する項目の種類と、当該種類の項目の値と同種の項目の他の値との類似度の算出範囲を規定する算出条件と、前記種類に該当するための前記項目の値が有する複数の特徴情報に関する分類条件と、を対応付けた分類情報を記憶し、かつ、第１文書に記述されている第１項目の値に関する複数の第１特徴情報と、第２文書に記述されている第２項目の値に関する複数の第２特徴情報と、を記憶しており、
   前記プロセッサは、
   前記分類情報の前記分類条件を参照して、前記複数の第１特徴情報に基づいて、前記第１項目の値の種類を特定し、前記複数の第２特徴情報に基づいて、前記第２項目の値の種類を特定し、前記第１項目の値の種類に対応する前記算出条件を特定する特定処理と、
   前記算出条件が、前記類似度を算出対象外とする条件である場合を除き、前記特定処理によって特定された前記第１項目の値の種類と前記特定処理によって特定された前記第２項目の値の種類とが同種である場合に、前記算出条件にしたがって、前記第１項目の値と前記第２項目の値との類似度を算出する算出処理と、
   前記算出処理によって算出された類似度を用いて、前記第１項目の値と前記第２項目の値との依存関係を示す依存関係情報を生成する生成処理と、
   を実行することを特徴とする分析方法。
8. 記憶デバイスにアクセス可能なプロセッサに実行させる分析プログラムであって、
   前記記憶デバイスは、文書内に出現する項目の種類と、当該種類の項目の値と同種の項目の他の値との類似度の算出範囲を規定する算出条件と、前記種類に該当するための前記項目の値が有する複数の特徴情報に関する分類条件と、を対応付けた分類情報を記憶し、かつ、第１文書に記述されている第１項目の値に関する複数の第１特徴情報と、第２文書に記述されている第２項目の値に関する複数の第２特徴情報と、を記憶しており、
   前記プロセッサに、
   前記分類情報の前記分類条件を参照して、前記複数の第１特徴情報に基づいて、前記第１項目の値の種類を特定し、前記複数の第２特徴情報に基づいて、前記第２項目の値の種類を特定し、前記第１項目の値の種類に対応する前記算出条件を特定する特定処理と、
   前記算出条件が、前記類似度を算出対象外とする条件である場合を除き、前記特定処理によって特定された前記第１項目の値の種類と前記特定処理によって特定された前記第２項目の値の種類とが同種である場合に、前記算出条件にしたがって、前記第１項目の値と前記第２項目の値との類似度を算出する算出処理と、
   前記算出処理によって算出された類似度を用いて、前記第１項目の値と前記第２項目の値との依存関係を示す依存関係情報を生成する生成処理と、
   を実行させることを特徴とする分析プログラム。

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