JP7494904B2 - パターン抽出装置、パターン抽出方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、パターン抽出装置、パターン抽出方法及びプログラムに関する。

情報システム（以下、単に「システム」という。）の内部では、各種のサービスを提供するために多様な機能が順次実行される。システムに求められるサービスが大規模化・複雑化するなかで、システムの挙動（機能の実行プロセス）のパターンも膨大な数に至っている。

従来、システムの改善のために、システムの実行データ（システムログ）から機能の実行プロセスのパターンを可視化し、膨大な数のパターンの中から頻繁に発生するパターン（高頻度パターン）を特定し、高頻度パターンに含まれる（＝よく使われる）機能を改善の対象の候補として抽出する技術が開示されている（例えば、特許文献１）。

特開２０１７－２２８２５７号公報

一方、システムの改善には滅多に発生しないパターン（希少パターン）の分析も重要である。改善の一例として、使われていない機能を捨てること（削除機能の選別）や、他機能との統合が挙げられる。

しかしながら、パターンの実行回数は、図１に示されるような傾向に有る。図１は、システムの実行プロセスのパターンの実行回数の分布例を示す図である。

図１において、横軸はパターン数に対応し、縦軸は実行回数に対応する。図１に示されるように、実行回数の少ない希少パターンの数（種類）は、高頻度パターンの数に比べて非常に多い傾向にある。

そのため、膨大な希少パターンの中から、改善が必要な機能が含まれるパターン（要改善パターン）を効率的に抽出する技術が必要とされる。

本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、システムの機能の実行プロセスのパターンのうち改善が必要な機能を含むパターンを効率的に抽出することを目的とする。

そこで上記課題を解決するため、パターン抽出装置は、システムが有する複数の機能のうち作業に利用された機能についての作業ごとの実行順の履歴に基づいて、前記機能ごとに当該機能が前記履歴に出現した回数である総実行回数を計算する計算部と、全ての前記機能の前記総実行回数、又は前記総実行回数の合計に対する前記総実行回数の割合が閾値未満である前記機能を特定する特定部と、前記履歴に基づいて、作業に利用された機能についての作業ごとの実行順が異なるものを実行順の種別として抽出し、さらに、前記実行順の種別の中から、前記特定部が特定した前記機能を含む前記種別を前記履歴に基づいて抽出する抽出部と、を有する。

システムの機能の実行プロセスのパターンのうち改善が必要な機能を含むパターンを効率的に抽出することができる。

システムの実行プロセスのパターンのイメージ例を示す図である。 第１の実施の形態におけるパターン抽出装置１０のハードウェア構成例を示す図である。 第１の実施の形態におけるパターン抽出装置１０の機能構成例を示す図である。 第１の実施の形態における要改善パターンの抽出の概要を説明するための図である。 第１の実施の形態におけるパターン抽出装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 システムログの構成例を示す図である。 実行回数記憶部１２２の構成例を示す図である。 各機能の総実行回数及び回数割合の計算結果の一例を示す図である。 総実行回数が微少であるか否かの判定結果の一例を示す図である。 第１の実施の形態における対象機能の含有数のカウント結果の一例を示す図である。 第２の実施の形態における要改善パターンの抽出の概要を説明するための図である。 第２の実施の形態におけるパターン抽出装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 各機能の出現パターン数の計算結果の一例を示す図である。 出現パターン数が微少であるか否かの判定結果の一例を示す図である。 第２の実施の形態における対象機能の含有数のカウント結果の一例を示す図である。

以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。図２は、第１の実施の形態におけるパターン抽出装置１０のハードウェア構成例を示す図である。図２のパターン抽出装置１０は、それぞれバスＢで相互に接続されているドライブ装置１００、補助記憶装置１０２、メモリ装置１０３、ＣＰＵ１０４、インタフェース装置１０５、表示装置１０６、及び入力装置１０７等を有する。

パターン抽出装置１０での処理を実現するプログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ等の記録媒体１０１によって提供される。プログラムを記憶した記録媒体１０１がドライブ装置１００にセットされると、プログラムが記録媒体１０１からドライブ装置１００を介して補助記憶装置１０２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１０１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。

メモリ装置１０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１０２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１０４は、メモリ装置１０３に格納されたプログラムに従ってパターン抽出装置１０に係る機能を実現する。インタフェース装置１０５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。表示装置１０６はプログラムによるＧＵＩ（Graphical User Interface）等を表示する。入力装置１０７はキーボード及びマウス等で構成され、様々な操作指示を入力させるために用いられる。

図３は、第１の実施の形態におけるパターン抽出装置１０の機能構成例を示す図である。図３において、パターン抽出装置１０は、パターン生成部１１、指標計算部１２、対象機能特定部１３、パターン抽出部１４及び出力部１５等を有する。

これら各部は、パターン抽出装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ１０４に実行させる処理により実現される。パターン抽出装置１０は、また、システムログ記憶部１２１及び実行回数記憶部１２２等を利用する。これら各記憶部は、例えば、補助記憶装置１０２、又はパターン抽出装置１０にネットワークを介して接続可能な記憶装置等を用いて実現可能である。

第１の実施の形態では、情報システム等のコンピュータシステム（以下、単に「システム」という。）の機能の実行プロセスのパターン（以下、単に「パターン」という。）について、総実行回数に着目した要改善パターンの抽出（探索）が行われる。機能の実行プロセスとは、例えば、業務上の或る作業（以下、「ケース」という。）において利用された機能の実行順を示す情報をいう。ケースごとに、利用される機能や、機能の実行順は異なる。例えば、機能Ａ、Ｂ、Ｃ及びＤ等を含むシステムにおいて、或る作業（ケース１）では、Ａ→Ｂ→Ｄが実行され、別の作業（ケース２）ではＡ→Ｃ→Ｄが実行される。この場合、「Ａ→Ｂ→Ｄ」及び「Ａ→Ｃ→Ｄ」のそれぞれが、機能の実行プロセスのパターン又は種別（以下、単に「パターン」という。）に相当する。但し、ケース（実行プロセス）とパターンとは、１対１に対応するものではない。例えば、ケースが相互に異なる複数のケースにおいて同じ実行プロセスが出現した場合、これら実行プロセスは、１つのパターンとして抽出される。

また、要改善パターンとは、複数のパターンのうち、改善が必要である可能性が相対的に高いパターンをいう。

図４は、第１の実施の形態における要改善パターンの抽出の概要を説明するための図である。図４には、パターン１、パターン２、・・・、パターン３０、・・・パターン４０等が示されている。各パターンにおいて、Ａ、Ｂ、Ｃ又はＰの文字を含む角丸矩形は、機能を示す。

或る期間におけるこれらのパターンの実行回数が図示されている通りである場合、パターン３０及びパターン４０の実行回数は、相対的に非常に少ない。すなわち、パターン３０及びパターン４０が希少パターンに相当する。なお、パターンの実行回数とは、システムの過去の利用における各パターンの実行実績に基づく実行回数である。

但し、第１の実施の形態では単なる希少パターンではなく、総実行回数が微少である機能（以下、「対象機能」という。）を含むパターンが要改善パターンとして抽出（探索）される。ここで、各機能（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｐ）の総実行回数（システムの過去の利用においてパターンの区別の無い各機能の実行回数）が以下の通りであるとする。
Ａ：２００回
Ｂ：２００回
Ｃ：３００回
Ｐ：２回
この場合、パターン３０は、総実行回数が多い主要な機能（＝Ａ，Ｂ，Ｃ）で構成されており、機能の実行順序（流れ）のみが希少なパターンである。換言すれば、パターン３０は、対象機能を含まない。したがって、パターン３０は、要改善パターンに該当しない。

一方、パターン４０は、総実行回数が微少である機能Ｐを含む。したがって、パターン４０は、対象機能を含むことになり、要改善パターンとして抽出される。例えば、機能Ｐが削除の候補、又は他の機能との統合候補等とされる。

以下、第１の実施の形態においてパターン抽出装置１０が実行する処理手順について説明する。図５は、第１の実施の形態におけるパターン抽出装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。

ステップＳ１０１において、パターン生成部１１は、システムログ記憶部１２１に記憶されているシステムログに基づいて、パターンを抽出する。

図６は、システムログの構成例を示す図である。本実施の形態では、システムログを構成する各行を「ログデータ」という。ログデータは、システムの１つの機能が実行されるたびにシステムログ記憶部１２１に記録される（システムログに追加される）。

図６において、各ログデータは、ケースＩＤ、機能名及び日時等を含む。ケースＩＤは、システムを利用した作業ごとに一意な識別情報である。機能名は、ケースＩＤに係るケースにおいて実行された機能の識別情報である。日時は、当該機能が実行された日時である。

ケースＩＤが共通するログデータ群の機能名の並びが機能の実行プロセスに相当する。したがって、システムログは、機能の実行プロセスの履歴であるともいえる。

ステップＳ１０１では、機能の実行プロセスの種別が、パターンとして抽出される。例えば、図６には、ケースＩＤが「Ｗ_１」であるログデータ群が示す機能の実行プロセス（Ａ→Ｂ→Ｃ）がパターン１として抽出され、ケースＩＤが「Ｗ_２」であるログデータ群が示す機能の実行プロセス（Ａ→Ｂ→Ａ→Ｂ→Ｃ）がパターン２として抽出され、ケースＩＤが「Ｗ_ｎ」であるログデータ群が示す機能の実行プロセス（Ａ→Ｂ→Ｃ→Ｃ）がパターン３０として抽出される例が示されている。これらのパターン１、２及び３０は、図４に示したパターン１、２及び３０に対応する。

なお、システムログからのパターンの抽出は、公知技術（例えば、特許文献１や特開２０１７－１８７９５３号公報等において開示された技術）を用いて行われればよい。

続いて、パターン生成部１１は、抽出したパターンごとに、当該パターンの実行回数と、当該パターンにおける各機能の実行回数とを実行回数記憶部１２２に記録する（Ｓ１０２）。

図７は、実行回数記憶部１２２の構成例を示す図である。図７には、行方向にパターンが割り当てられ、列方向にパターンの実行回数及び機能ごとの実行回数（機能実行回数）が割り当てられた表が、実行回数記憶部１２２の構成の一例として示されている。各行における機能実行回数は、当該行に対応するパターンにおいて各機能が実行された回数である。

例えば、パターン生成部１１は、システムログから各パターンを抽出する際に、システムログ内において各パターンに一致する機能の実行プロセスをカウント（計数）することで、各パターンの実行回数を得ることができる。

また、パターン生成部１１は、パターンごとに、当該パターンに分類された実行シーケンスにおける各機能の実行回数を集計することで、当該パターンにおける機能実行回数を得ることができる。

続いて、指標計算部１２は、実行回数記憶部１２２（図７）を参照して、各機能の総実行回数及び回数割合を計算する（Ｓ１０３）。

図８は、各機能の総実行回数及び回数割合の計算結果の一例を示す図である。図８には、機能ごとに総実行回数及び回数割合が示されている。或る機能の総実行回数は、システムログにおいて当該機能の機能名が出現した回数である。すなわち、図６の機能実行回数の列ごとの総和が、各列に係る機能の総実行回数に相当する。

一方、回数割合は、全ての機能の総実行回数の合計に対する各機能の総実行回数の割合である。例えば、各機能の総実行回数をαとした場合、α／Σαを計算することで各機能の回数割合が得られる。

続いて、対象機能特定部１３は、指標計算部１２による計算結果（図８）に基づいて、各機能について総実行回数が微少であるか否かを判定し、総実行回数が微少である機能（対象機能）を特定する（Ｓ１０４）。例えば、回数割合に対する閾値を１％とし、回数割合が当該閾値未満であることが、総実行回数が微少であることの条件とされてもよい。

図９は、総実行回数が微少であるか否かの判定結果の一例を示す図である。図９には、図８に示した表に対して「微少判定」の列が追加されている。「微少判定」は、総実行回数が微少であるか否かの判定結果を示す項目である。当該項目の値は、１又は０である。１は、総実行回数が微少であるとの判定結果を示す。０は、総実行回数が微少でないとの判定結果を示す。

図９には、回数割合が１％未満であることが、総実行回数が微少であることの条件である場合の判定結果が示されている。したがって、回数割合が０．２％である機能Ｐと、回数割合が０．６％である機能Ｘとについて、総実行回数が微少であると判定されている。すなわち、この場合、機能Ｐ及び機能Ｘが、対象機能として特定される。

なお、回数割合ではなく、総実行回数に対する閾値に基づいて、総実行回数が微少であるか否かが判定されてもよい。例えば、総実行回数が閾値未満であることが、総実行回数が微少であることの条件とされてもよい。

続いて、パターン抽出部１４は、各パターンについて、対象機能の含有数をカウント（計数）する（Ｓ１０５）。パターンごとの対象機能の含有数は、実行回数記憶部１２２（図７）を参照して特定することができる。なお、パターンにおける対象機能の含有数とは、当該パターンが含む対象機能の種類の数をいう。したがって、例えば、対象機能が、機能Ｐ及び機能Ｘの２種類である場合、当該含有数の最大値は２となる。

具体的には、対象機能が、機能Ｐ及び機能Ｘである場合、パターン抽出部１４は、図７において機能Ｐ又は機能Ｘの機能実行回数が１以上であるパターンを特定する。当該パターンにおいて、機能Ｐ及び機能Ｘの一方のみの機能実行回数が１以上であれば、パターン抽出部１４は、当該パターンの対象機能の含有数を１とする。一方、当該パターンにおいて、機能Ｐ及び機能Ｘの双方の機能実行回数が１以上であれば、パターン抽出部１４は、当該パターンの対象機能の含有数を２とする。なお、機能Ｐ及び機能Ｘの双方の機能実行回数が空であるパターンについての対象機能の含有数は０とされる。

図１０は、第１の実施の形態における対象機能の含有数のカウント結果の一例を示す図である。図１０は、実行回数記憶部１２２の記憶内容が図７に示される通りであって、かつ、機能Ｐ及び機能Ｘが対象機能である場合の含有数のカウント結果を示す。

すなわち、図７において、パターン４０については、機能Ｐの機能実行回数が１以上であり、機能Ｘの機能実行回数が空である。パターン６０については、機能Ｐ及び機能Ｘの双方の機能実行回数が１以上である。パターン６２については、機能Ｐの機能実行回数は空であり、機能Ｘの機能実行回数が１以上である。

上記より、図１０において、パターン４０、パターン６０、パターン６２のそれぞれに対する「対象機能の含有数」の値は、順番に、１、２、１とされており、これら以外のパターンに対する「対象機能の含有数」の値は、０とされている。

続いて、パターン抽出部１４は、「対象機能の含有数」が１以上であるパターン番号に係るパターンを要改善パターンとして抽出する（Ｓ１０６）。

続いて、出力部１５は、要改善パターンを出力する（Ｓ１０７）。例えば、要改善パターンのパターン番号が出力されてもよい。この際、「対象機能の含有数」の値が優先度付けに利用されてもよい。例えば、「対象機能の含有数」の値の降順にパターン番号が出力されてもよい。出力部１５は、また、出力されるパターン番号に対応付けて、当該パターン番号に係るパターンに含まれる対象機能の機能名を出力してもよい。なお、出力形態は、所定のものに限定されない。例えば、表示装置１０６への表示であってもよいし、補助記憶装置１０２への保存であってもよいし、他の装置への送信であってもよい。

ユーザは、出力された情報を参照して、要改善パターン及び要改善機能を特定することができる。

上述したように、第１の実施の形態によれば、希少パターンの中から、要改善パターンを自動的に抽出することができる。すなわち、システムの機能の実行プロセスのパターンのうち改善が必要な機能を含むパターンを効率的に抽出することができる。

次に、第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態では第１の実施の形態と異なる点について説明する。第２の実施の形態において特に言及されない点については、第１の実施の形態と同様でもよい。

第２の実施の形態では、機能の出現パターン数に着目した要改善パターンの抽出（探索）が行われる。

図１１は、第２の実施の形態における要改善パターンの抽出の概要を説明するための図である。図１１には、パターン４０の代わりにパターン５０が示されている。

また、各パターンを示す図形の下には、或る期間における１パターンあたりの各機能の実行回数（実行回数／パターン）と、各パターンの実行回数とが示されている。これら各実行回数は、システムログから導出可能である。具体的には、パターン１において、機能Ａ、Ｂ、Ｃのそれぞれの「実行回数／パターン」は、１、１、１である。パターン２において、機能Ａ、Ｂ、Ｃのそれぞれの「実行回数／パターン」は、２、２、１である。パターン３０において、機能Ａ、Ｂ、Ｃのそれぞれの「実行回数／パターン」は、１、１、２である。パターン５０において、機能Ａ、Ｑ、Ｃのそれぞれの「実行回数／パターン」は、１、１００、１である。つまり、１回のパターン５０の実行において、Ｑは、１００回繰り返される。

ここで、各パターン１、２、３０、５０のそれぞれの実行回数が、図７に示される通りであるとすると、機能Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｑの総実行回数は、以下の通りとなる。
Ａ：２００回
Ｂ：２００回
Ｃ：２００回
Ｑ：１００回
この場合、機能Ｑは、希少パターンであるパターン５０においてのみ出現するため、実質的には、あまり利用されない機能に該当すると考えられる。しかしながら、機能Ｑの総実行回数は微少でないため、第１の実施の形態では、パターン５０を要改善パターンとして抽出することはできない。

そこで、第２の実施の形態では、出現パターン数が微少な機能（以下、「対象機能」という。）を含むパターンが、要改善パターンとして抽出される。或る機能の出現パターン数とは、当該機能を含む（当該機能が出現する）パターンの数をいう。例えば、機能Ｑの出現パターン数は１である。

図１１の例において、パターン３０は、希少パターンであるが、パターン３０を構成する機能Ａ、Ｂ及びＣは、多くのパターンにおいて出現する（すなわち、出現パターン数が多い）。換言すれば、パターン３０は、対象機能に該当する機能を含まない。したがって、第２の実施の形態において、パターン３０は、要改善パターンに該当しない。

一方、パターン５０は、対象パターンに該当する機能Ｑを含む。したがって、第２の実施の形態において、パターン５０は、要改善パターンとして抽出される。例えば、機能Ｑが削除の候補、又は他の機能との統合候補等とされる。

図１２は、第２の実施の形態におけるパターン抽出装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。図１２中、図５と同一ステップには、同一ステップ番号を付し、その説明は省略する。

ステップＳ２０３において、指標計算部１２は、実行回数記憶部１２２（図７）を参照して、各機能の出現パターン数を計算する。

図１３は、各機能の出現パターン数の計算結果の一例を示す図である。図１３には、機能ごとに出現パターン数が示されている。或る機能の出現パターン数は、図７において、当該機能の機能実行回数が１以上であるパターンの数である。例えば、機能Ｑの機能実行回数は、パターン５０においてのみ１以上であるため、機能Ｑの出現パターン数は、１である。同様に、機能Ｙの機能実行回数は、パターン６１においてのみ１以上であるため、機能Ｙの出現パターン数は、１である。

続いて、対象機能特定部１３は、指標計算部１２による計算結果（図１３）に基づいて、各機能について出現パターン数が微少であるか否かを判定し、出現パターン数が微少である機能（対象機能）を特定する（Ｓ２０４）。例えば、出現パターン数に対する閾値を２とし、出現パターン数が閾値未満であることが、出現パターン数が微少であることの条件とされてもよい。

図１４は、出現パターン数が微少であるか否かの判定結果の一例を示す図である。図１４には、図１３に示した表に対して「微少判定」の列が追加されている。「微少判定」は、出現パターン数が微少であるか否かの判定結果を示す項目である。当該項目の値は、１又は０である。１は、出現パターン数が微少であるとの判定結果を示す。０は、出現パターン数が微少でないとの判定結果を示す。

図１４には、出現パターン数が２未満であることが、出現パターン数が微少であることの条件である場合の判定結果が示されている。したがって、出現パターン数が１である機能Ｑ及びＹについて、出現パターン数が微少であると判定されている。すなわち、この場合、機能Ｑ及び機能Ｙが、対象機能として特定される。

続いて、パターン抽出部１４は、各パターンについて、対象機能の含有数をカウント（計数）する（Ｓ２０５）。パターンごとの対象機能の含有数は、図５のステップＳ１０５と同様に、実行回数記憶部１２２（図７）を参照して特定することができる。

具体的には、対象機能が、機能Ｑ及び機能Ｙである場合、パターン抽出部１４は、図７において機能Ｑ又は機能Ｙの機能実行回数が１以上であるパターンを特定する。当該パターンにおいて、機能Ｑ及び機能Ｙの一方のみの機能実行回数が１以上であれば、パターン抽出部１４は、当該パターンの対象機能の含有数を１とする。一方、当該パターンにおいて、機能Ｑ及び機能Ｙの双方の機能実行回数が１以上であれば、パターン抽出部１４は、当該パターンの対象機能の含有数を２とする。なお、機能Ｑ及び機能Ｙの双方の機能実行回数が空であるパターンについての対象機能の含有数は０とされる。

図１５は、第２の実施の形態における対象機能の含有数のカウント結果の一例を示す図である。図１５は、実行回数記憶部１２２の記憶内容が図７に示される通りであって、かつ、機能Ｑ及び機能Ｙが対象機能である場合の含有数のカウント結果を示す。

すなわち、図７において、パターン５０については、機能Ｑの機能実行回数が１以上であり、機能Ｙの機能実行回数が空である。パターン６１については、機能Ｑの機能実行回数は空であり、機能Ｙの機能実行回数が１以上である。

上記より、図１０において、パターン５０、パターン６１のそれぞれに対する「対象機能の含有数」の値は、順番に、１、１とされており、これら以外のパターンに対する「対象機能の含有数」の値は、０とされている。

以降は、第１の実施の形態と同様である。

上述したように、第２の実施の形態によれば、第１の実施の形態において要改善パターンとして抽出することが困難な希少パターンの中から要改善パターンを抽出することができる。したがって、システムの機能の実行プロセスのパターンのうち改善が必要な機能を含むパターンを効率的に抽出することができる。

なお、第１の実施の形態と第２の実施の形態とが組み合われてもよい。例えば、図５の処理手順に続いて、図１２の処理手順が実行されてもよい。

また、上記各実施の形態では、機能の実行プロセス（パターン）を構成する各機能の実行主体（各機能を実行するユーザ）の区別については、便宜上、省略しているが、例えば、特許文献１における、スイムレーン付きの機能の実行プロセス（パターン）に対して、本実施の形態が適用されてもよい。

なお、上記各実施の形態において、指標計算部１２は、計算部の一例である。対象機能特定部１３は、特定部の一例である。パターン抽出部１４は、抽出部の一例である。

以上、本発明の実施の形態について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

１０ パターン抽出装置
１１ パターン生成部
１２ 指標計算部
１３ 対象機能特定部
１４ パターン抽出部
１５ 出力部
１００ ドライブ装置
１０１ 記録媒体
１０２ 補助記憶装置
１０３ メモリ装置
１０４ ＣＰＵ
１０５ インタフェース装置
１０６ 表示装置
１０７ 入力装置
１２１ システムログ記憶部
１２２ 実行回数記憶部
Ｂ バス

Claims (7)

1. システムが有する複数の機能のうち作業に利用された機能についての作業ごとの実行順の履歴に基づいて、前記機能ごとに当該機能が前記履歴に出現した回数である総実行回数を計算する計算部と、
   全ての前記機能の前記総実行回数、又は前記総実行回数の合計に対する前記総実行回数の割合が閾値未満である前記機能を特定する特定部と、
   前記履歴に基づいて、作業に利用された機能についての作業ごとの実行順が異なるものを実行順の種別として抽出し、さらに、前記実行順の種別の中から、前記特定部が特定した前記機能を含む前記種別を前記履歴に基づいて抽出する抽出部と、
   を有することを特徴とするパターン抽出装置。
2. 前記計算部は、前記履歴に基づいて生成される、前記種別ごとに当該種別の実行回数及び当該種別が含む各機能の実行回数を示す情報を参照して、前記機能ごとに当該機能の総実行回数を計算し、
   前記抽出部は、前記情報を参照して、前記特定部が特定した前記機能を含む前記種別を抽出する、
   ことを特徴とする請求項１記載のパターン抽出装置。
3. システムが有する複数の機能のうち作業に利用された機能についての作業ごとの実行順の履歴に基づいて、作業に利用された機能についての作業ごとの実行順が異なるものを実行順の種別として抽出し、さらに、前記機能ごとに当該機能を含む前記実行順の種別の数を計算する計算部と、
   前記種別の数が閾値未満である前記機能を特定する特定部と、
   前記実行順の種別の中から、前記特定部が特定した前記機能を含む前記種別を前記履歴に基づいて抽出する抽出部と、
   を有することを特徴とするパターン抽出装置。
4. 前記抽出部は、前記種別ごとに、前記特定部が特定した前記機能の含有数をカウントし、
   前記抽出部が抽出した前記種別を前記含有数に基づく優先度付けによって出力する出力部、
   を有することを特徴とする請求項１乃至３いずれか一項記載のパターン抽出装置。
5. システムが有する複数の機能のうち作業に利用された機能についての作業ごとの実行順の履歴に基づいて、前記機能ごとに当該機能が前記履歴に出現した回数である総実行回数を計算する計算手順と、
   全ての前記機能の前記総実行回数、又は前記総実行回数の合計に対する前記総実行回数の割合が閾値未満である前記機能を特定する特定手順と、
   前記履歴に基づいて、作業に利用された機能についての作業ごとの実行順が異なるものを実行順の種別として抽出し、さらに、前記実行順の種別の中から、前記特定手順において特定された前記機能を含む前記種別を前記履歴に基づいて抽出する抽出手順と、
   をコンピュータが実行することを特徴とするパターン抽出方法。
6. システムが有する複数の機能のうち作業に利用された機能についての作業ごとの実行順の履歴に基づいて、作業に利用された機能についての作業ごとの実行順が異なるものを実行順の種別として抽出し、さらに、前記機能ごとに当該機能を含む前記実行順の種別の数を計算する計算手順と、
   前記種別の数が閾値未満である前記機能を特定する特定手順と、
   前記実行順の種別の中から、前記特定手順において特定された前記機能を含む前記種別を前記履歴に基づいて抽出する抽出手順と、
   をコンピュータが実行することを特徴とするパターン抽出方法。
7. 請求項１乃至４いずれか一項記載のパターン抽出装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。

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