JPWO2016051479A1 - 画面仕様分析装置及び方法 - Google Patents
画面仕様分析装置及び方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JPWO2016051479A1 JPWO2016051479A1 JP2016551366A JP2016551366A JPWO2016051479A1 JP WO2016051479 A1 JPWO2016051479 A1 JP WO2016051479A1 JP 2016551366 A JP2016551366 A JP 2016551366A JP 2016551366 A JP2016551366 A JP 2016551366A JP WO2016051479 A1 JPWO2016051479 A1 JP WO2016051479A1
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- screen
- web
- scenario
- transition
- log
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims abstract description 138
- 238000000034 method Methods 0.000 title abstract description 60
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims abstract description 113
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 42
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 28
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 25
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 19
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 15
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 claims description 11
- 230000008569 process Effects 0.000 description 34
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 20
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 16
- 230000004044 response Effects 0.000 description 10
- 238000007621 cluster analysis Methods 0.000 description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 102100031798 Protein eva-1 homolog A Human genes 0.000 description 3
- 101100365087 Arabidopsis thaliana SCRA gene Proteins 0.000 description 2
- 101100333868 Homo sapiens EVA1A gene Proteins 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 230000033772 system development Effects 0.000 description 2
- 101000642536 Apis mellifera Venom serine protease 34 Proteins 0.000 description 1
- 101100310674 Tenebrio molitor SP23 gene Proteins 0.000 description 1
- 101100438139 Vulpes vulpes CABYR gene Proteins 0.000 description 1
- 230000004308 accommodation Effects 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 238000013475 authorization Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000007418 data mining Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000007717 exclusion Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
- G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
- G06F9/44—Arrangements for executing specific programs
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/30—Monitoring
- G06F11/34—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Debugging And Monitoring (AREA)
- Stored Programmes (AREA)
Abstract
Description
図1において、1は全体として本実施の形態による画面仕様分析システムの全体構成を示す。この画面仕様分析システム1は、1又は複数のクライアント装置2と、ウェブサーバ装置3と、画面仕様分析装置4とを有し、これらがネットワーク5を介して相互に接続されて構成されている。
(2−1)画面仕様分析機能の概要及びテーブル構成
次に、かかる画面仕様分析システム1の画面仕様分析装置4に搭載された画面仕様分析機能について説明する。本画面仕様分析装置4には、クライアント装置2のユーザがウェブ画面上で行った操作のログ(以下、これを操作ログと呼ぶ)と、かかるウェブ画面のロード時及びアンロード時の画面データ(以下、これらをまとめて画面ログと呼ぶ)とを各クライアント装置2からそれぞれ収集し、収集したこれら操作ログ及び画面ログに基づいて、ユーザ操作に応じた一連のウェブ画面の画面遷移と、個々のウェブ画面の複雑度とを分析する画面仕様分析機能が搭載されている。
(2−2−1)ログ収集処理の流れ
図7は、各クライアント装置2の操作ログ及び画面ログを画面仕様分析装置4が収集するログ収集処理の一連の流れを示す。
(2−2−2−1)画面仕様分析処理の流れ
一方、図8は、上述の操作ログ及び画面ログを収集した画面仕様分析装置4の画面仕様分析モジュール55により実行される画面仕様分析処理の処理手順を示す。画面仕様分析モジュール55は、この図8に示す処理手順に従って、ウェブサーバ装置3のウェブアプリケーションモジュール53が提供するウェブ画面の画面仕様を分析する。
図9は、かかる画面仕様分析処理のステップSP10(図8)の具体的な処理内容を示す。画面仕様分析モジュール55は、そのシナリオ抽出機能55A(図1)により、この図9に示す処理手順に従って、シナリオを抽出する。
画面仕様分析モジュール55は、図8について上述した画面仕様分析処理のステップSP11において、その画面特徴量算出機能55Bにより、ステップSP10で抽出したシナリオごとに、そのシナリオを構成する各ウェブ画面のn種類の特徴量をそれぞれ算出し、算出したn種類の特徴量の一部又は全部に必要に応じて重み付けをし、これら重み付けしたn種類の特徴量に基づいてn次元の特徴ベクトルを生成する。
一方、図12は、図8について上述した画面仕様分析処理のステップSP12の具体的な処理内容を示す。画面仕様分析モジュール55は、そのシナリオ併合機能55C(図1)により、この図12に示す処理手順に従って、画面仕様分析処理のステップSP10で抽出したシナリオのうちの類似するシナリオ同士を併合する。
一方、画面仕様分析モジュール55は、各ウェブ画面における入力可能な項目数(以下、これを入力可能項目数と呼ぶ)及び出力項目数と、そのウェブ画面に実際に入力された項目数(以下、これを入力済項目数と呼ぶ)との何れか1つ以上を操作ログ及び画面ログに基づいて取得し、取得したこれらの情報に基づいて各ウェブ画面の複雑度をそれぞれ算出する。
次に、以上のような本実施の形態による画面仕様分析機能の具体例を図13〜図19を参照して説明する。
以上のように本実施の形態による画面仕様分析システム1では、ユーザ操作に応じた一連の画面遷移をシナリオとして抽出するため、画面仕様分析装置4の利用者が業務機能単位にウェブ画面をまとめる手間を必要としない。
なお上述の実施の形態においては、本発明による画面仕様分析装置4を、クライアント装置2と、当該クライアント装置2からの要求に応じて各種業務用のウェブ画面の画面データをクライアント装置2に送信するウェブサーバ装置3とから構成される画面仕様分析システム1に適用するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、この他種々の構成の画面仕様分析システムに広く適用することができる。
Claims (12)
- サーバ装置が提供するウェブ画面の画面仕様を分析する画面仕様分析装置において、
前記ウェブ画面上で行われた操作のログを操作ログとして収集すると共に、前記ウェブ画面の画面データを画面ログとして収集するログ収集部と、
前記ログ収集部が収集した前記操作ログに基づいて、一連の画面遷移をシナリオとして抽出するシナリオ抽出部と、
前記ログ収集部が収集した前記画面ログに基づいて、各前記ウェブ画面の1以上の特徴量をそれぞれ算出する画面特徴量算出部と、
前記画面特徴量算出部により算出された各前記ウェブ画面の前記特徴量に基づいて、類似する前記シナリオ同士を併合するシナリオ併合部と、
併合後の前記シナリオごとの画面遷移の仕様を出力する画面仕様出力部と
を備えることを特徴とする画面仕様分析装置。 - 前記画面特徴量算出部は、
前記ウェブ画面に含まれる画面名を表すラベル情報、遷移元の前記ウェブ画面に含まれる画面遷移の契機となった画面部品のラベル情報、遷移元の前記ウェブ画面に含まれる画面遷移の契機となった画面部品の文書構造上の位置、及び、遷移元の前記ウェブ画面において入力された項目に基づく各値のうちの少なくとも1つ以上を前記ウェブ画面の特徴量として算出する
ことを特徴とする請求項1に記載の画面仕様分析装置。 - 前記シナリオ抽出部は、
前記シナリオとして抽出しない条件として予め与えられた、画面遷移のパターン、前記ウェブ画面のURL(Uniform Resource Locator)のパターン、前記ウェブ画面に含まれる文字列のパターンのいずれか1つ以上の条件を管理し、管理している当該条件を満たす画面遷移を除外して前記シナリオを抽出する
ことを特徴とする請求項2に記載の画面仕様分析装置。 - 前記サーバ装置は、処理を業務機能の単位で実行し、
前記シナリオ抽出部は、
予め与えられた前記業務機能ごとの画面遷移の開始及び終了の各前記ウェブ画面をそれぞれ判定するための情報を管理し、
管理している当該情報に基づき認識される当該画面遷移の開始から終了までの範囲を前記シナリオとして抽出する
ことを特徴とする請求項2に記載の画面仕様分析装置。 - 前記シナリオ抽出部は、
前記操作ログに基づいて、画面の遷移ごとに、遷移元の前記ウェブ画面における画面を遷移させる契機となった画面部品のラベル情報をそれぞれ抽出し、
前記画面仕様出力部は、
前記画面遷移の仕様として、前記ウェブ画面の遷移ごとに、前記シナリオ抽出部により抽出された遷移元の前記ウェブ画面における画面を遷移させる契機となった画面部品のラベル情報を表示する
ことを特徴とする請求項2に記載の画面仕様分析装置。 - 前記ウェブ画面の入力可能項目数、当該ウェブ画面の出力項目数、及び当該ウェブ画面に実際に入力された項目数である入力済項目数のいずれか1つ以上を前記操作ログ及び前記画面ログに基づいて取得し、取得した情報に基づいて各前記ウェブ画面の複雑度を算出する画面複雑度算出部を備え、
前記画面仕様出力部は、前記画面複雑度算出部により算出された各前記ウェブ画面の複雑度を必要時に表示する
ことを特徴とする請求項2に記載の画面仕様分析装置。 - サーバ装置が提供するウェブ画面の画面仕様を分析する画面仕様分析装置により実行される画面仕様分析方法において、
前記画面仕様分析装置が、前記ウェブ画面上で行われた操作のログを操作ログとして収集すると共に、前記ウェブ画面の画面データを画面ログとして収集する第1のステップと、
前記画面仕様分析装置が、収集した前記操作ログに基づいて、一連の画面遷移をシナリオとして抽出する第2のステップと、
前記画面仕様分析装置が、前記画面ログに基づいて、各前記ウェブ画面の1以上の特徴量をそれぞれ算出し、算出した各前記ウェブ画面の前記特徴量に基づいて、類似する前記シナリオ同士を併合する第3のステップと、
前記画面仕様分析装置が、併合後の前記シナリオごとの画面遷移の仕様を出力する第4のステップと
を備えることを特徴とする画面仕様分析方法。 - 前記第3のステップにおいて、前記画面仕様分析装置は、
前記ウェブ画面に含まれる画面名を表すラベル情報、遷移元の前記ウェブ画面に含まれる画面遷移の契機となった画面部品のラベル情報、遷移元の前記ウェブ画面に含まれる画面遷移の契機となった画面部品の文書構造上の位置、及び、遷移元の前記ウェブ画面において入力された項目に基づく各値のうちの少なくとも1つ以上を前記ウェブ画面の特徴量として算出する
ことを特徴とする請求項7に記載の画面仕様分析方法。 - 前記画面仕様分析装置は、
前記シナリオとして抽出しない条件として予め与えられた、画面遷移のパターン、前記ウェブ画面のURL(Uniform Resource Locator)のパターン、前記ウェブ画面に含まれる文字列のパターンのいずれか1つ以上の条件を管理し、
前記第2のステップにおいて、
管理している当該条件を満たす画面遷移を除外して前記シナリオを抽出する
ことを特徴とする請求項8に記載の画面仕様分析方法。 - 前記サーバ装置は、処理を業務機能の単位で実行し、
前記画面仕様分析装置は、
予め与えられた前記業務機能ごとの画面遷移の開始及び終了の各前記ウェブ画面をそれぞれ判定するための情報を管理し、
前記第2のステップにおいて、管理している当該情報に基づき認識される当該画面遷移の開始から終了までの範囲を前記シナリオとして抽出する
ことを特徴とする請求項8に記載の画面仕様分析方法。 - 前記第2のステップにおいて、前記画面仕様分析装置は、
前記操作ログに基づいて、画面の遷移ごとに、遷移元の前記ウェブ画面における画面を遷移させる契機となった画面部品のラベル情報をそれぞれ抽出し、
前記第4のステップにおいて、前記画面仕様分析装置は、
前記画面遷移の仕様として、前記ウェブ画面の遷移ごとに、前記シナリオ抽出部により抽出された遷移元の前記ウェブ画面における画面を遷移させる契機となった画面部品のラベル情報を表示する
ことを特徴とする請求項8に記載の画面仕様分析方法。 - 前記第4のステップにおいて、前記画面仕様分析装置は、
前記ウェブ画面の入力項目数、当該ウェブ画面の出力項目数、及び当該ウェブ画面に実際に入力された項目数である入力済項目数のいずれか1つ以上を前記操作ログ及び前記画面ログに基づいて取得し、取得した情報に基づいて各前記ウェブ画面の複雑度を算出し、算出した各前記ウェブ画面の複雑度を必要時に表示する
ことを特徴とする請求項8に記載の画面仕様分析方法。
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2014/075952 WO2016051479A1 (ja) | 2014-09-29 | 2014-09-29 | 画面仕様分析装置及び方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPWO2016051479A1 true JPWO2016051479A1 (ja) | 2017-04-27 |
JP6232145B2 JP6232145B2 (ja) | 2017-11-15 |
Family
ID=55629578
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016551366A Expired - Fee Related JP6232145B2 (ja) | 2014-09-29 | 2014-09-29 | 画面仕様分析装置及び方法 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6232145B2 (ja) |
WO (1) | WO2016051479A1 (ja) |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6975540B2 (ja) * | 2017-02-20 | 2021-12-01 | 株式会社日立社会情報サービス | 情報処理装置および情報処理方法 |
JP6908848B2 (ja) * | 2017-09-19 | 2021-07-28 | 富士通株式会社 | 操作画面管理装置、操作画面管理方法及び操作画面管理プログラム |
JP2019101575A (ja) * | 2017-11-29 | 2019-06-24 | 富士通株式会社 | 取引支援プログラム、装置、及び方法 |
JP7380714B2 (ja) * | 2020-01-08 | 2023-11-15 | 日本電信電話株式会社 | 操作ログ取得装置および操作ログ取得方法 |
WO2023238356A1 (ja) * | 2022-06-09 | 2023-12-14 | 日本電信電話株式会社 | 生成装置、生成方法及び生成プログラム |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH1069381A (ja) * | 1996-08-29 | 1998-03-10 | Hitachi Ltd | プログラム説明書作成支援装置 |
JP2010033456A (ja) * | 2008-07-30 | 2010-02-12 | Hitachi Ltd | 計算機システム、情報収集支援装置及び情報収集支援方法 |
JP2010079342A (ja) * | 2008-09-24 | 2010-04-08 | Hitachi Software Eng Co Ltd | Webアプリケーションの操作手順書生成システム |
-
2014
- 2014-09-29 JP JP2016551366A patent/JP6232145B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 2014-09-29 WO PCT/JP2014/075952 patent/WO2016051479A1/ja active Application Filing
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH1069381A (ja) * | 1996-08-29 | 1998-03-10 | Hitachi Ltd | プログラム説明書作成支援装置 |
JP2010033456A (ja) * | 2008-07-30 | 2010-02-12 | Hitachi Ltd | 計算機システム、情報収集支援装置及び情報収集支援方法 |
JP2010079342A (ja) * | 2008-09-24 | 2010-04-08 | Hitachi Software Eng Co Ltd | Webアプリケーションの操作手順書生成システム |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
西山 顯、川越恭二: "ネットワークアクセス行動のDB化とWWW検索への応用", 情報処理学会研究報告, vol. 2001, no. 70, JPN6012054514, 18 July 2001 (2001-07-18), JP, pages 193 - 200, ISSN: 0003619739 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2016051479A1 (ja) | 2016-04-07 |
JP6232145B2 (ja) | 2017-11-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Da Costa et al. | A framework for evaluating the results of the szz approach for identifying bug-introducing changes | |
Van der Aalst | Extracting event data from databases to unleash process mining | |
JP6232145B2 (ja) | 画面仕様分析装置及び方法 | |
Werner et al. | Multilevel process mining for financial audits | |
US20170109657A1 (en) | Machine Learning-Based Model for Identifying Executions of a Business Process | |
Elbaum et al. | Improving web application testing with user session data | |
US9053437B2 (en) | Extracting enterprise information through analysis of provenance data | |
US20170109676A1 (en) | Generation of Candidate Sequences Using Links Between Nonconsecutively Performed Steps of a Business Process | |
US8224762B2 (en) | Information processing method and apparatus for business process analysis | |
US20170109668A1 (en) | Model for Linking Between Nonconsecutively Performed Steps in a Business Process | |
US20170109667A1 (en) | Automaton-Based Identification of Executions of a Business Process | |
US20170109636A1 (en) | Crowd-Based Model for Identifying Executions of a Business Process | |
US20170109639A1 (en) | General Model for Linking Between Nonconsecutively Performed Steps in Business Processes | |
US20170109638A1 (en) | Ensemble-Based Identification of Executions of a Business Process | |
Swapna et al. | Data cleaning for data quality | |
JP6577914B2 (ja) | ビジネスプロセス生成プログラム、及びビジネスプロセス生成方法 | |
US20170109640A1 (en) | Generation of Candidate Sequences Using Crowd-Based Seeds of Commonly-Performed Steps of a Business Process | |
US8396847B2 (en) | System and method to retrieve and analyze data for decision making | |
US20170109670A1 (en) | Crowd-Based Patterns for Identifying Executions of Business Processes | |
US20170109637A1 (en) | Crowd-Based Model for Identifying Nonconsecutive Executions of a Business Process | |
Dittrich et al. | Network analysis of software repositories: identifying subject matter experts | |
Boranbayev et al. | Development and Design of a Library Information System Intended for Automation of Processes in Higher Education Institution | |
US11379444B1 (en) | Data-analysis-based facility for adjusting trace fields of a database trace | |
CN114662005A (zh) | 用户行为轨迹的消息推送方法、装置、设备及存储介质 | |
Rathi et al. | Automatic selenium code generation for testing |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20161117 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20170815 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20170907 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20170926 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20171020 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6232145 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |