WO2016092677A1 - モジュール分割支援装置、方法、及びプログラム - Google Patents

モジュール分割支援装置、方法、及びプログラム Download PDF

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WO2016092677A1
WO2016092677A1 PCT/JP2014/082884 JP2014082884W WO2016092677A1 WO 2016092677 A1 WO2016092677 A1 WO 2016092677A1 JP 2014082884 W JP2014082884 W JP 2014082884W WO 2016092677 A1 WO2016092677 A1 WO 2016092677A1
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WO
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module
category
keyword
function
indivisible
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PCT/JP2014/082884
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玄太 是木
大輔 福井
Original Assignee
株式会社日立製作所
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    • G06F7/60—Methods or arrangements for performing computations using a digital non-denominational number representation, i.e. number representation without radix; Computing devices using combinations of denominational and non-denominational quantity representations, e.g. using difunction pulse trains, STEELE computers, phase computers
    • G06F7/72—Methods or arrangements for performing computations using a digital non-denominational number representation, i.e. number representation without radix; Computing devices using combinations of denominational and non-denominational quantity representations, e.g. using difunction pulse trains, STEELE computers, phase computers using residue arithmetic
    • G06F7/721—Modular inversion, reciprocal or quotient calculation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • G06F8/41—Compilation
    • G06F8/44—Encoding
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
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    • 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

Definitions

  • the present invention relates to a module division support apparatus, a module division support method, and a module division support program for determining whether a module in a source code, for example, function division is possible.
  • Patent Document 1 proposes a method for determining whether or not a function to be determined should be separated from a file using a function evaluation rule (such as similarity of function names included in a file).
  • the module visualization determination of the present invention has the following means.
  • One aspect of the present invention is a module division that divides a module (for example, a group of functions / elements such as a function, a variable, and a macro) in a source code using an input device, an output device, an arithmetic device, and a storage device.
  • the computing device can use the keyword category table and the indivisible degree calculation item list stored in the storage device or input from the input device.
  • the keyword category table includes a plurality of sets of keywords and category data corresponding to the keywords. For example, a function related to a keyword can be used as a category. When the parts having the same or related functions are combined into one file as much as possible, the readability of the source code is improved. For this reason, it is easy to organize the source code by classifying keywords by focusing on functions.
  • the keyword itself may be used as the category. In this case, keywords and categories correspond one-on-one. Although a more detailed analysis is possible, the examination of the results may be complicated. Further, the category may be hierarchized into two or more.
  • the indivisible degree calculation item list includes a set of information on the indivisible degree calculation items between the first category and the second category of the categories, and information regarding the calculation method of the indivisible degree calculation items.
  • the indivisible degree calculation item and its calculation method can define various rules based on empirical rules.
  • the computing device includes a source code acquisition unit, a keyword acquisition unit, a data analysis unit, and a module division determination unit.
  • the source code acquisition unit acquires a group of source codes and a source code to be visualized, which are stored in the storage device or input from the input device.
  • the keyword acquisition unit identifies a keyword included in the module for each module in the group of source codes, and creates keyword usage data for each module.
  • the keyword usage data for each module is a statistically aggregated relationship between keywords appearing in a group of modules of source code. In a group of source codes, the more data, the better the statistical accuracy, but the larger the data processing amount.
  • the group of source codes is a set having a large relationship with the source code to be visualized. As a typical example, it is desirable to use a set of source codes belonging to a database or project to which a source code to be visualized belongs as a group of source codes.
  • the data analysis unit uses the calculation method stored in the indivisible degree calculation item list, the data stored in the keyword use data for each module, and the information related to the category corresponding to the keyword included in the keyword category table.
  • the indivisible degree for the category and the second category is calculated, and indivisible degree data is created.
  • the inseparability between categories associated with keywords is databased as indivisible data.
  • the module division determination unit identifies a keyword that exists in each module in the source code to be visualized, and corresponds to the first category and the second category having an inseparability below a predetermined threshold among the modules. Identify modules with keyword sets. This identified module is a candidate to be considered for partitioning.
  • entity or information processing apparatus that makes the indivisible data into a database may be separate from the entity or information processing apparatus that determines module division.
  • the data analysis unit when a function is used as a category, the data analysis unit, as an indivisible degree, relates to the degree of association between the first function and the second function, or between the first function and the second function. Calculate the percentage of usage order.
  • the threshold value can be input from the input device by the operator each time. In this case, the threshold and the changed result can be confirmed in real time. Alternatively, a threshold value may be added in advance to each set of information in the indivisible degree calculation item list.
  • the categories for keywords included in modules in the source code to be visualized are not limited to two, and there may be three or more categories.
  • the module may be determined as a module that can be divided. Such a module is presumed to contain many unrelated parts, and it is desirable to consider division preferentially.
  • a module narrowing judgment list defining a narrowing condition can be used.
  • the module division determination unit can reduce the processing amount by performing the process of specifying the module corresponding to the narrowing-down condition.
  • Various conditions can be determined empirically as narrowing conditions.
  • Specific examples of module refinement conditions include the number of functions used or the number of keywords, the maximum number of lines between functions or keywords, LOC (Lines Of Code), the complexity that can be measured with various indicators, the number of revisions, and the last revision. It is possible to use the elapsed time, the number of people involved in the development, or the development level, experience, ability, etc. of the developer.
  • module narrowing items that define narrowing conditions and module narrowing determination data that describes the module narrowing threshold for each item are provided.
  • the data analysis unit calculates a module narrowing value according to the module narrowing item, and compares the module narrowing value with the module narrowing threshold value.
  • the module division determination is performed when the module narrowing value is equal to or greater than the module narrowing threshold, and the module division determination is not performed when the module narrowing value is less than the threshold.
  • a plurality of threshold values used for module division determination can be used, and various determination conditions can be combined. For example, even a module that is determined to be a module that can be divided by a single threshold value may be a module in which a plurality of function sets having a high degree of indivisibleness are inherently included.
  • the module division determination unit has a function of extracting a set of functions having a high indivisible degree and determining an indivisible degree of the set of functions having a high indivisible degree. For this reason, it is conceivable to determine a module that can be divided when the inseparability between function sets is less than a predetermined threshold, and to determine a module that cannot be divided.
  • Another aspect of the present invention is to acquire a source code acquisition unit for acquiring a source code to be visualized and a keyword described in the source code or development maintenance data related to the project to which the source code belongs.
  • a keyword acquisition unit Further, a keyword category table in which keywords described in the module or function names to which the keywords belong is collected is used. Further, the keyword acquisition unit uses the keyword-specific data for each module that stores data related to the keyword usage for each acquired module while referring to the keyword category table. Also, an indivisible degree calculation item for functions and keywords, an indivisible degree calculation method, and an indivisible degree calculation item list in which thresholds are summarized are used.
  • the separability is calculated using the separability data that stores the calculated value of the separability calculation item, the keyword usage data by module, and the separability calculation method described in the separability calculation item list.
  • a data analysis unit that stores the calculation result in the indivisible data is used.
  • a module division determination unit that performs module division determination by comparing the indivisible degree with a threshold acquired from the indivisible degree calculation item list or a threshold input by the user is provided.
  • the device configuration described above may be configured by a single computer, or any part of the input device, output device, processing device, and storage device may be configured by another computer connected via a network. Also good. The idea of the invention is equivalent and unchanged.
  • functions equivalent to those configured by software can also be realized by hardware such as FPGA (Field Programmable Gate Array) and ASIC (Application Specific Integrated Circuit). Such an embodiment is also included in the scope of the present invention.
  • a function indivisible degree is calculated using information on the function used by the module, and whether or not the module can be divided using the indivisible degree.
  • notations such as “first”, “second”, and “third” are attached to identify the constituent elements, and do not necessarily limit the number or order.
  • a number for identifying a component is used for each context, and a number used in one context does not necessarily indicate the same configuration in another context. Further, it does not preclude that a component identified by a certain number also functions as a component identified by another number.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of the hardware and system configuration of the information processing apparatus 100 according to the first embodiment of the present invention.
  • a central processing unit 101 As the hardware of the information processing apparatus 100, a central processing unit 101, an input device 102 such as a keyboard and a mouse, a secondary storage device 103, a main storage device 104, a display device 105 such as a display, and a communication device 107 are included. Each device is connected by a bus 106, and data can be transmitted and received between the devices.
  • various information devices A110 and B120 such as an information processing device and a network storage that can store data. Between these, for example, a communication network such as the Internet 130 is connected.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of functional blocks of the information processing apparatus 100, the information apparatus A110, and the information apparatus B120 according to the first embodiment of the present invention.
  • all the functional blocks of the information processing apparatus 100 are described as software programs and data executed or operated by the central processing unit 101, but some or all of them are realized as hardware. May be.
  • the information processing apparatus 100 includes a source code acquisition unit 200, a keyword acquisition unit 201, a data analysis unit 202, a function division determination unit 203, a drawing, as illustrated in FIG.
  • the information device A110 has a source code group 206 and a source code A207 related to the project A.
  • the source code A207 is composed of partial programs such as functions and variables.
  • the information device B120 includes a source code group 208 and a source code B209 related to the project B.
  • the source code B209 is composed of partial programs such as functions and variables. Note that the source code group 206, the source code A207, the source code group 208, and the source code B209 related to the project A are not necessarily located in the above-described places, and the information processing apparatus 100, the information apparatus A110, and the information apparatus B120 are not necessarily located. Or any other accessible information processing apparatus.
  • FIG. 3 shows an example of the keyword category table 212.
  • the keyword category table 212 stores a keyword 3001 described in the function and a function name 3002 to which the keyword belongs.
  • SCI0, SCI1, ITU, and CMT are described as keywords.
  • the function name to which SCI0 and SCI1 belong is described as communication, and the function name to which ITU and CMT belong is described as a timer.
  • the keyword category table 212 can be created by a software vendor. Alternatively, the software user may categorize the keywords by himself / herself.
  • the keyword acquisition unit 201 acquires macro and keyword information set in the source code and development / maintenance data related to the source code, and stores the information in the function-specific keyword use data 213. Used when. Information stored in the function-specific keyword use data 213 will be described later.
  • FIG. 4 shows an example of function-specific keyword use data 213.
  • the function-specific keyword use data 213 stores data 4002 related to the use of the keyword 3001 for each function 4001 included in the source code group related to the project A of the information device A, for example.
  • the keyword acquisition unit 201 describes the number of times of use of the keyword 3001 described in the keyword category table 212 for each function. The number of times a keyword is used is counted once for each sentence in which the keyword is used, or once when the keyword is used y times between x rows, or multiple counting methods. Can be considered. Such a counting process can be automatically performed by searching and extracting the keywords shown in the keyword category table 212 with respect to the source code of each function.
  • the data to be stored is not limited to the number of times the keyword is used, and any data can be stored. What kind of data is stored may be determined in advance by the system, or may be determined flexibly based on information such as user input. In this example, data on the number of times of use is stored in units of keywords 3001, but the data is not limited to units of keywords, and may be stored in units of functions 3002.
  • FIG. 5 shows an example of the indivisible degree calculation item list 214.
  • the indivisible degree calculation item list 214 stores an item 5001 used for calculating the indivisible degree of the function, an indivisible degree calculation method 5002 for the item, and an indivisible degree threshold 5003 for the item.
  • the user selects the item 5001 used in the indivisible degree calculation.
  • the indivisible degree calculation method 5002 stored in the indivisible degree calculation item list 214 (FIG. 5) and the data stored in the function-specific keyword use data 213 (FIG. 4)
  • the indivisible degree calculation item 5001 selected by the user is used.
  • the degree is calculated, and the calculated indivisible degree is stored in the indivisible degree data 215 (FIG. 6).
  • the calculation indivisible degree is used when determining whether or not the function division determination target function can be divided.
  • indivisible degree calculation item 5001 “function relevance” and “ratio of function use order” are listed.
  • “Function relevance (relationship between function A and function B)” indicates the number of functions belonging to the keyword belonging to function A and the keyword belonging to function B, the keyword belonging to function A or the keyword belonging to function B. Calculate by dividing by the number of functions used.
  • Ratio of use order of function is the number of functions that use function B after function A, and the function B is used after function A, or It is calculated by dividing by the number of functions that use function A later.
  • “function relevance” and “ratio of function use order” which are the indivisible degree calculation items 5001, 0.7 and 0.5 are described as the threshold 5003, respectively.
  • “function relevance” is used as an indivisible degree calculation item.
  • the function uses the function A, the function B, and the function C
  • the inseparability for each of the function A and the function B, the function B and the function C, and the function A and the function C is calculated.
  • a function that uses a smaller function is determined to be divisible.
  • the items used in calculating the indivisible degree are not limited to using one by one, and a plurality of items may be used simultaneously.
  • the indivisible degree calculation item list 214 as shown in FIG. 5 is set and created in advance.
  • An example of the calculation method is not limited to that shown in FIG. 5, and any method that can evaluate the relevance or closeness of functions can be used.
  • the inseparability of two functions is calculated as the calculation method.
  • the inseparability of three or more functions may be calculated. For example, if the relevance of three functions A, B, and C is to be calculated, “(number of functions using keywords related to function A, keywords related to function B, and keywords related to function C) / (keywords related to function A or The number of functions using the keyword related to the function B or the keyword related to the function C) ”. The same applies when the function is 4 or more.
  • the threshold value is also set in advance, but may be changed or selected at the time of calculation, as will be described later.
  • FIG. 6 shows an example of the separability data 215 calculated by the separability calculation method shown in FIG. 5 based on the function-specific keyword use data 213 shown in FIG.
  • the indivisible degree data 215 the calculated value of the indivisible degree calculation item 5001 designated by the user is stored.
  • the method of calculating the indivisible degree is as described in FIG. In this example, it is assumed that the division level calculation item to be used is “relevance level of function”, and a separability value 6001 is stored in a table format that can represent the relevance level between functions.
  • the degree of association between category A (communication function) and category B (timer function) is shown.
  • the calculated values are collectively shown by category, but can also be shown for each keyword.
  • the storage format or display method of the calculated value is not limited to the left, and may be stored / displayed in an arbitrary format.
  • FIG. 7 shows an example of the function refinement determination list 216.
  • the function refinement determination list 216 lists an item 7001 used for narrowing down the function division determination target functions. If the number of division determination target functions is enormous, it takes time to complete all the division determinations. Therefore, the determination time is shortened by narrowing down the determination target functions using the function narrowing determination list 216. By using the determination conditions shown in FIG. 7, it is possible to extract a suitable one as a function division examination target.
  • items 7001 include “number of used functions / keywords”, “maximum number of lines between functions / keywords”, “LOC”, “complexity”, “number of corrections”, “period since last correction”. , And “Number of people involved in development”, and users can use the items they like.
  • the function refinement determination list 216 is set in advance based on an empirical rule or the like. For example, a function with a large number of corrections is often complex and should be divided. In addition, functions that have a large number of developers are often complex and should be divided.
  • a threshold 7002 is set for each item. If the value of the item is equal to or greater than the threshold, the item is determined as a division determination target. If the item value is less than the threshold, the item is excluded from the division determination target.
  • items that can be used for function narrowing are not limited to the above.
  • FIG. 8 shows a flowchart as an example when the information processing apparatus 100 visualizes the source code A207 (see FIG. 2) stored in the information processing apparatus A110 in order to support the function division.
  • Process 800 The program diagram creation control unit 205 starts creating a program diagram.
  • an example is shown in which it is determined whether or not a function can be divided with respect to a function in the program, and a program diagram in which the function that can be divided is highlighted is shown.
  • the user designates a source code to be visualized from the source code group 206.
  • the source code A207 is designated as the visualization source code.
  • the source code obtaining unit 200 obtains the source code A 207 to be visualized from the source code group 206 related to the project A via the communication device 107. If the source code group 206 is huge and it takes a long time to search for the source code A 207, a place where a high-speed search such as the information processing apparatus 100 can be performed in advance for a file that is likely to be used according to a user instruction. It is also possible to move or copy to.
  • the keyword acquisition unit 201 acquires keyword information such as a macro set in the source code group 206 related to the project A to which the visualization target source code A 207 specified by the user in the process 801 belongs, and functions-specific keyword use data 213 ( (See FIG. 4).
  • the number of keywords used for each function is stored.
  • data can be stored in consideration of the general concept of the keyword such as SCI0 that is the keyword and communication that is a function to which the keyword belongs.
  • the keywords acquired by the keyword acquisition unit 201 are macros and keywords described in the source code, but are not limited to the left.
  • the target for acquiring the keyword is not limited to the source code group 206 related to the project A to which the visualization target source code A 207 belongs, but includes various source code groups 208 related to the project B to which the source code B 209 irrelevant to the visualization target belongs. Source code and related development / maintenance data can be used.
  • Process 803 Using the input device 102, the user designates an item for narrowing down the function to be divided and a “function indivisible degree” item to be calculated to determine whether to divide the function later. . Items that can be used for narrowing down the division determination target functions are described in advance in the function narrowing determination list 216 (see FIG. 7), and the user may designate items from the function narrowing determination list 216.
  • the function refinement determination list 216 includes “number of used functions / keywords”, “maximum number of lines between functions / keywords”, “LOC”, “complexity”, “number of corrections”, “last modification” ”Period” and “number of people involved in the development”, and it is assumed that the user specifies “number of used functions / keywords” as a narrowing item in this process.
  • indivisible degree calculation item list 214 as the indivisible degree calculation item 5001, “function relevance” and “ratio of function use order” are described. "Is specified by the user.
  • the narrowing items and the indivisible degree calculation items are not limited to being used one by one, but a plurality of items can be used simultaneously.
  • the data analysis unit 202 uses the data stored in the separability calculation method list 214 (see FIG. 5) stored in the separability calculation item list 214 (see FIG. 5) and the function-specific keyword use data 213 (see FIG. 4).
  • the indivisible degree of the indivisible degree calculation item selected is calculated and stored in the indivisible degree data 215 (see FIG. 6).
  • the inseparability is used later in determining whether to divide the function. Since it is assumed in the process 803 that the user has specified “functional relevance” as the “indivisible degree” item, it is inseparable using the “functional relevance degree” calculation formula described in the indivisible degree calculation item list 214. Calculate the degree.
  • “Function relevance” is an index indicating how much a plurality of functions are related to each other. The higher this value, the easier the functions are used simultaneously. In other words, if the degree of relevance of functions is high, these functions should be used simultaneously as one process, and can be said to be inseparable as a process.
  • the “relationship between function A and function B” indicates the number of functions belonging to the keyword belonging to function A and the keyword belonging to function B, It can be calculated by dividing by the total number of functions that use the keyword belonging to function B.
  • Process 805 In process 805 and subsequent steps, division determination is performed for the function included in the source code A207 that is the visualization target.
  • the program diagram creation control unit 205 acquires, as a function division determination target function, one of the functions that are included in the source code A207 that is the visualization target acquired in the process 801 and has not yet been subjected to function division determination.
  • Process 806 The function division determination unit 203 determines whether or not to perform the division determination of the function division determination target function acquired in the process 805. In this determination, it is assumed that “use function / number of keywords” is used among the items described in the function narrowing determination list 216. If the determination is true, the process proceeds to process 807. If the determination is false, the process proceeds to process 809. This process will be described in detail later.
  • the function division determination unit 203 determines whether or not the function can be divided. In this determination, it is assumed that “function relevance” is used among the items described in the indivisible degree calculation item list 214 (FIG. 5). In the determination, for all combinations of functions used in the function included in the source code A207, the “function relevance” data value and the “function relevance” described in the indivisible degree calculation item list 214 are used. Compare the threshold of the item. For example, if all the “relevance levels of functions” exceed a threshold value, it is determined that division is not possible (unsuitable division). In the example of FIG.
  • the degree of association between the functions “communication” and “timer” is 0.8, and if there are only two functions to be evaluated, the threshold value is exceeded, so that this function cannot be divided (false). To do. Although not shown in FIG. 6, there are other functions (for example, “I / O”), and if the degree of association between the functions “I / O” and “timer” falls below a threshold, it can be divided (true). To do. If the determination is true, the process proceeds to process 808. If the determination is false, the process proceeds to process 809. The details of this process will be described later. In the above example, one threshold is used, but it is also possible to set a threshold separately according to the combination of functions and perform a logical operation on the result determined for each combination of functions.
  • Process 808 The drawing instruction unit 204 highlights the function as a function that can be divided. At this time, a function or keyword whose indivisible degree is below the threshold may be displayed together.
  • Process 809 The drawing instruction unit 204 does not highlight the function as a function that cannot be divided.
  • Process 810 The program diagram creation control unit 205 determines whether or not there is a function that has not yet been subjected to the function division determination in the source code A207 acquired in the process 801. If there is a function for which function division determination has not been performed, the process proceeds to process 805. If there is no function for which function division determination has not been performed, the process proceeds to process 811.
  • Process 811 The program diagram creation control unit 205 ends the program diagram creation.
  • FIG. 9 is a flowchart showing an example of determining whether to perform function division determination in the process 806 of FIG. In process 803, it is assumed that the user has designated “used function / number of keywords” among items described in the function narrowing determination list 216 (FIG. 7) as the narrowing items for the division determination target function. . In this example, one item is used as a condition, but a plurality of items may be used.
  • Process 900 The data analysis unit 202 analyzes the number of functions and keywords used in the function. Then, the function division determination unit 203 compares the “used function / keyword count” with the threshold value of the “used function / keyword count” item described in the function narrowing determination list 216, and the former value is greater than or equal to the latter value. If so, the process proceeds to process 807. If the former value is smaller than the latter value, the process proceeds to step 809.
  • FIG. 10 shows a flowchart as an example when performing function division determination in the process 807 of FIG.
  • process 803 it is assumed that the user has designated the “degree of function relevance” among the items described in the indivisible degree calculation item list 214 (FIG. 5) as the “indivisible degree” item.
  • the user has designated the “degree of function relevance” among the items described in the indivisible degree calculation item list 214 (FIG. 5) as the “indivisible degree” item.
  • one item is used as a condition, but a plurality of items may be used.
  • Process 1000 The data analysis unit 202 acquires keyword data of the determination target function from the function-specific keyword use data 213 (FIG. 4). Then, using this data, the “function relevance” data value described in the indivisible data 215 (FIG. 6) is obtained for all combinations of functions used in the function. Then, the function division determination unit 203 sets the “function relevance” data value and “function relevance” described in the indivisible degree calculation item list 214 (FIG. 5) for all functions used in the function. “Compare the threshold value of the item. At this time, if there is a function in which all the former values are lower than the latter values, the process proceeds to processing 808. If there is no function in which all the former values are lower than the latter values, the processing proceeds to step 809.
  • Fig. 11 shows an example of the screen when changing the atomic threshold.
  • squares in the figure indicate functions, and arrows connecting the squares indicate calling, writing, and the like.
  • the idea of how much a separable function is included is different.
  • the threshold of the indivisible degree calculation item 5001 described in the indivisible degree calculation item list 214 (FIG. 5) instead of 5003, as shown in FIG. 11, by adjusting the inseparability threshold slider 1101 and using the value as a threshold, it may be possible to appropriately rewrite the program diagram according to the purpose and intention.
  • a gray node 1102 indicates a function that is determined to be splittable.
  • the inseparability threshold is 0.8
  • the six functions are emphasized as separable.
  • the inseparability threshold slider is changed to 0.1 by operating the separability threshold, the lower function of FIG. Thus, only three functions are highlighted as separable.
  • FIG. 12 shows an example of a function having a high division priority.
  • the function shown in FIG. 12 the receiveMessage function, uses the A function, the B function, the C function, and the D function.
  • the A function and the B function have an atomicity of 0.8
  • the A function and the C function have an atomicity of 0.2
  • D function are indivisible degree 0.2
  • B function and C function are indivisible degree 0.2
  • B function and D function are indivisible degree 0.2
  • C function and D function are indivisible degree 0.7.
  • Fig. 13 shows another example of changing the atomic threshold.
  • the inseparability threshold slider has two or more axes. By having two axes, it is possible to set a first threshold for selecting a set of highly indivisible functions and a second threshold for separating a set of highly indivisible functions from each other. .
  • the upper stage 1101a of the indivisible degree threshold slider is used for selecting a function group having a high indivisible degree. Based on the threshold value of the upper slider 1101a, a function having at least one function set having an indivisible degree equal to or greater than the threshold value in the function is extracted.
  • the lower stage 1101b of the inseparability threshold slider is used to separate a set of high indivisible functions. Based on the threshold value of the lower slider 1101b, a function having at least one function set having an inseparability less than the threshold value is extracted from the functions extracted by the upper slider. That is, it can be seen from the upper slider that there is a highly functional set of functions in the function. In addition, it can be seen from the lower slider that there is a set of functions with low inseparability in the function. That is, it can be seen that the function is bipolar (or multipolar) in the function. Using these two sliders, first, a function having a set of highly indivisible functions is selected, and then a function having a separable function set is selected.
  • the function having a high indivisible degree is 0.6 or more, that is, a set of A function and B function, and a set of C function and D function. It is possible to extract the function having this.
  • the function is displayed as a white square, and the others are displayed as gray squares.
  • the relevance between the A function and B function set and the C function and D function set is as small as 0.2.
  • the function shown in gray in the upper part of FIG. 13 is a function that has no function group with an atomic degree of 0.6 or more.
  • the lower slider 1101b is operated and changed to 0.25.
  • the determination target based on the threshold value of the lower slider is limited to a function (indicated by a white square in the upper part of FIG. 13) having a function set with an indivisible degree of 0.6 or more depending on the setting of the upper slider. Then, among the functions indicated by white squares in the upper part of FIG. 13, a function having a function set with an indivisible degree of less than 0.25 is extracted.
  • the function in FIG. 12 is a function to be separated because the inseparability 0.2 of the B function and the C function is less than the threshold value.
  • some of the functions indicated by white squares in the upper part of FIG. 13 are changed to gray squares. This function changed from white to gray is a function whose function is bipolar (multipolar).
  • the threshold judgment target of the lower slider is the inseparability between all functions. However, it may be narrowed down to the indivisible degree between the set of A function and B function having a high indivisible degree extracted by the upper slider and the set of C function and D function. By specifying the function (keyword) to be determined, detailed examination becomes possible.
  • the threshold values of the two sliders can be set to threshold values that are effective only for the inseparable degree between specific functions from the beginning. For example, regardless of the result of the setting of the upper stage 1101a of the slider, the lower stage slider can be set as a threshold for the indivisible degree between the B function and the C function in FIG.
  • the ratio of function usage order can be used as the indivisible degree of functions.
  • the order of use of functions is determined, such as using the B function after using the A function.
  • FIG. 12 assuming that the indivisible degree is relative to “ratio of use order of functions”, the B function is used after the A function is used, and the D function is used after the C function is used.
  • the ratio is 0.8 and 0.7, respectively.
  • the ratio of using the C function after using the B function is 0.2.
  • the inseparability threshold when the inseparability threshold is set, the inseparability of the A function and the B function and the inseparability of the C function and the D function are not less than the threshold 0.6, so Selected as a set of highly indivisible functions. Furthermore, since the inseparability of the B function and the C function is less than the threshold value 0.25, the set of the A function and the B function and the set of the C function and the D function are to be divided.
  • the function call relation diagram is described as a program diagram as a program diagram, as shown in FIG. 11 and FIG. 13, the function itself determined to be splittable is highlighted, and the inside of the function is not expressed.
  • a visualization method is conceivable in which a group of inseparable functions is colored within the function.
  • the visualization method is not limited to the one described in this example including the left.
  • the indivisible degree is used depending on whether or not the function is highlighted.
  • the present invention is not limited to the left, and various usage methods are conceivable.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiment, and includes various modifications.
  • a part of the configuration of one embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of one embodiment.
  • DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Information processing apparatus 101 Central processing unit 102 Input apparatus 103 Secondary storage apparatus 104 Main storage apparatus 105 Display apparatus 106 Bus 107 Communication apparatus 110 Information apparatus A 120 Information device B DESCRIPTION OF SYMBOLS 130 Communication network 200 Source code acquisition part 201 Keyword acquisition part 202 Data analysis part 203 Function division

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Abstract

モジュールが利用する機能に関する情報を活用して、分割可能なモジュールを自動で抽出する、モジュール分割支援装置、モジュール分割支援方法、及びモジュール分割支援プログラムを提供する。　情報処理装置のキーワード取得部は、モジュールが利用している機能に関するデータをモジュール別キーワード使用データへ収集し、データ解析部は、データと、不可分度算出項目リストに格納されたユーザ指定の不可分度算出項目算出方法を用いて、不可分度を算出し、不可分度を不可分度データへ格納する。そして、モジュール分割判定部が、分割判定対象モジュールに対し、ユーザ指定の不可分度算出項目に関係する機能に関する不可分度と、不可分度算出項目リストに格納された閾値とを比較する事で、モジュール分割可能か否かを判定する。

Description

モジュール分割支援装置、方法、及びプログラム
　本発明は、ソースコード内のモジュール、例えば関数分割が可能か否かを判定する、モジュール分割支援装置、モジュール分割支援方法、及びモジュール分割支援プログラムに関する。
　ファイルが適切に設計されず、関数が不適切なファイルに配置されている事があり、ソース可読性低下の原因となっている。特許文献１では、関数の評価ルール（ファイル内に含まれる関数名の類似度等）を用いて、判定対象の関数をファイルから分離するべきか否かを判定する方法が提案されている。
特開2007/219586
　しかしながら、特許文献１の方法では、関数内の解析を行わない為、関数の分割が可能か否かを判断する事が出来ず、関数レベルでのソース可読性を向上させる事が出来なかった。
　上記課題を解決する為に、本発明のモジュール可視化判定は以下の手段を有するものである。
　本発明の一側面は、入力装置、出力装置、演算装置、および記憶装置を用いて、ソースコード中のモジュール（例えば、関数、変数、マクロ等のひとまとまりの機能・要素）を分割するモジュール分割支援方法、あるいは、そのための装置、およびプログラムである。
　演算装置は、記憶装置に記憶された、あるいは、入力装置から入力される、キーワードカテゴリ表と不可分度算出項目リストを利用可能である。キーワードカテゴリ表は、キーワードと、キーワードに対応するカテゴリのデータの組を複数組含む。例えば、カテゴリとして、キーワードに関連する機能を利用することができる。同じまたは関連する機能を有する部分は、なるべく一つのファイルに纏めたほうが、ソースコードの可読性は向上する。このため、機能に着目してキーワードを分類することで、ソースコードの整理がしやすくなる。あるいは、カテゴリとして、キーワードそのものを用いてもよい。この場合は、キーワードとカテゴリが一対一に対応する。より詳細な分析が可能となるが、結果の検討が煩雑になる場合もある。また、カテゴリを２以上に階層化してもよい。
　不可分度算出項目リストは、カテゴリのうち第１のカテゴリと第２のカテゴリの間の不可分度算出項目と、不可分度算出項目の算出方法に関する情報の組を含む。不可分度算出項目とその算出方法は、経験則に基づいて種々のルールを定めることができる。
　演算装置は、ソースコード取得部と、キーワード取得部と、データ解析部と、モジュール分割判定部を備える。
　ソースコード取得部は、記憶装置に記憶された、あるいは、入力装置から入力される、一群のソースコードおよび可視化対象となるソースコードを取得する。キーワード取得部は、一群のソースコード中のモジュール毎に、モジュールに含まれるキーワードを特定して、モジュール別キーワード使用データを作成する。モジュール別キーワード使用データは、一群のソースコードのモジュール中に出現するキーワード間の関連性を、統計的に集計したものである。一群のソースコードは、データが多いほど統計的精度は向上するが、データ処理量は大きくなる。また、一群のソースコードは、可視化対象となるソースコードと関連性の大きい集合であることが好ましい。典型的な例としては、可視化対象となるソースコードが属する、データベースまたはプロジェクトに属するソースコードの集合を一群のソースコードとして利用することが望ましい。
　データ解析部は、不可分度算出項目リストに格納された算出方法と、モジュール別キーワード使用データに格納されたデータと、キーワードカテゴリ表に含まれるキーワードに対応するカテゴリに関する情報を用いて、第１のカテゴリと第２のカテゴリについての不可分度を算出し、不可分度データを作成する。
　以上のソースコード取得部とデータ解析部による処理によって、キーワードに関連づけられたカテゴリ相互の不可分度が、不可分度データとしてデータベース化される。
　モジュール分割判定部は、可視化対象となるソースコード中の各モジュール内に存在するキーワードを特定し、各モジュールのうち、所定閾値を下回る不可分度を有する第１のカテゴリと第２のカテゴリに対応するキーワードの組を有するモジュールを特定する。この特定されたモジュールが、分割を検討すべき候補となる。
　なお、不可分度データをデータベース化する主体もしくは情報処理装置は、モジュール分割を判定する主体もしくは情報処理装置と別個であってもよい。
　本発明の好ましい具体例では、カテゴリとして機能を用いた場合、データ解析部は、不可分度として、第１の機能と第２の機能の関連度、または、第１の機能と第２の機能の利用順の割合、を算出する。
　閾値については、その都度オペレータが入力装置から入力することができる。この場合、閾値と変化させた結果をリアルタイムで確認することができる。または、不可分度算出項目リストの各情報の組に、あらかじめ閾値を付随させておいてもよい。
　可視化対象となるソースコード中のモジュールに含まれるキーワードに対するカテゴリは、２つとは限らず、３以上ある場合もある。この場合、あるモジュールが含むキーワードに対応したカテゴリ同士の不可分度が、全て前記所定閾値を下回る場合、当該モジュールを分割可能なモジュールと判定してもよい。このようなモジュールは、関連性のない部分が多く含まれることが推測され、優先的に分割を検討することが望ましい。
　本発明の好ましい具体例では、可視化対象となるソースコード中のモジュールを絞り込むために、絞り込み条件を定義したモジュール絞り込み判定リストを利用可能とする。モジュール分割判定部は、絞り込み条件に該当するモジュールについて特定する処理を行うことにより、処理量を少なくすることができる。絞り込み条件としては、種々の条件を経験的に定めておくことができる。モジュール絞り込み条件の具体的な例としては、使用機能あるいはキーワード数、機能あるいはキーワード間の最大行間数、LOC(Lines Of Code)、種々の指標で測定できる複雑度、修正回数、最後に修正してから経過した時間、開発に関わった人数、または開発者の開発レベル、経験、能力等を利用することができる。
　より具体的な例では、モジュール分割判定対象モジュールを絞り込むために、絞り込み条件を規定するモジュール絞り込み項目、と項目毎にモジュール絞り込みの閾値を記載したモジュール絞り込み判定データ、を備える。データ解析部は、モジュール絞り込み項目に従いモジュール絞り込みの値を算出し、モジュール絞り込みの値と、モジュール絞り込みの閾値と、を比較する。モジュール絞り込みの値が、モジュール絞り込みの閾値以上である場合に、モジュール分割判定を行い、閾値未満である場合に、モジュール分割判定を行わないように構成することができる。
　なお、モジュール分割判定に用いる閾値は複数用いることができ、判定条件も種々のものを組み合わせることができる。例えば、単一の閾値では分割可能なモジュールと判定されるモジュールであっても、不可分度の高い機能の組が複数別個に内在するモジュールである場合がある。本発明の他の好適な例では、モジュール分割判定部は、該不可分度の高い機能の組を抽出するとともに、当該不可分度の高い機能の組同士の不可分度を判定する機能を有する。このため、機能の組同士の不可分度が、所定閾値未満である場合に分割可能なモジュールと判定し、それ以外を分割可能でないモジュールと判定することが考えられる。
　また、本発明の他の観点は、可視化対象のソースコードを取得するソースコード取得部と、ソースコード、またはソースコードが属するプロジェクトに関係するソースコードや開発保守データに記述されているキーワードを取得するキーワード取得部とを備える。また、モジュール内に記述されるキーワードまたはキーワードが属する機能名を纏めたキーワードカテゴリ表を用いる。また、キーワード取得部が、キーワードカテゴリ表を参考にしつつ、取得したモジュール毎のキーワード使用に関するデータを格納するモジュール別キーワード使用データを用いる。また、機能やキーワードの不可分度算出項目、不可分度の算出方法、及び閾値を纏めた不可分度算出項目リストを用いる。また、不可分度算出項目の算出値を格納した不可分度データと、モジュール別キーワード使用データと、不可分度算出項目リストに記載された不可分度算出方法と、を利用して、不可分度の算出を行い、算出結果を該不可分度データに格納するデータ解析部を用いる。また、不可分度と、不可分度算出項目リストから取得した閾値またはユーザが入力した閾値とを比較して、モジュールの分割判定を行うモジュール分割判定部を備える。
　以上で説明した装置構成は、単体のコンピュータで構成してもよいし、あるいは、入力装置、出力装置、処理装置、記憶装置の任意の部分が、ネットワークで接続された他のコンピュータで構成されてもよい。発明の思想としては等価であり、変わるところがない。
　本実施例中、ソフトウエアで構成した機能と同等の機能は、FPGA（Field Programmable Gate Array）、ASIC（Application Specific Integrated Circuit）などのハードウエアでも実現できる。そのような態様も本願発明の範囲に含まれる。
　本発明によれば、ソースコード内に含まれるモジュールに対し、該モジュールが利用する機能に関する情報を活用して機能の不可分度を算出し、該不可分度を用いて分割が可能なモジュールか否かを判定する事で、モジュールレベルでのソース可読性向上を支援する事が出来る。上記した以外の課題、構成、及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
実施例におけるハードウェア構成の例を示すブロック図である。 実施例における例を示す機能ブロック図である。 実施例におけるキーワードカテゴリ表の例を示す表図である。 実施例における関数別キーワード使用データの例を示す表図である。 実施例における不可分度算出項目リストの例を示す表図である。 実施例における不可分度データの例を示す表図である。 実施例における関数絞り込み判定リストの例を示す表図である。 実施例における関数分割を支援するためのプログラム図作成フローチャートの一例を示すフロー図である。 実施例における分割判定対象関数絞り込みフローチャートの一例を示すフロー図である。 実施例における関数分割判定フローチャートの一例を示すフロー図である。 不可分度変更に応じて可視化図が変化する一例を示す平面図である。 分割優先度の高い関数の一例を示す平面図である。 不可分度変更に応じて可視化図が変化する一例を示す平面図である。
　以下、本発明による関数分割支援装置、関数分割支援方法、及び関数分割支援プログラムに関する一実施形態を、図面を用いて詳細に説明する。
　ただし、本発明は以下に示す実施の形態の記載内容に限定して解釈されるものではない。本発明の思想ないし趣旨から逸脱しない範囲で、その具体的構成を変更し得ることは当業者であれば容易に理解される。
　以下に説明する発明の構成において、同一部分又は同様な機能を有する部分には同一の符号を異なる図面間で共通して用い、重複する説明は省略することがある。
　本明細書等における「第１」、「第２」、「第３」などの表記は、構成要素を識別するために付するものであり、必ずしも、数または順序を限定するものではない。また、構成要素の識別のための番号は文脈毎に用いられ、一つの文脈で用いた番号が、他の文脈で必ずしも同一の構成を示すとは限らない。また、ある番号で識別された構成要素が、他の番号で識別された構成要素の機能を兼ねることを妨げるものではない。
　図面等において示す各構成の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面等に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。
　本明細書において単数形で表される構成要素は、特段文脈で明らかに示されない限り、複数形を含むものとする。
　本実施例１では、複数の関数を含む可視化対象ソースコードに対して、分割可能だと判定した関数を強調したプログラム図を生成する方法の一例を記す。プログラム図の種類は複数考えられるが、本例では、プログラム図として関数の呼出関係図をベースにして記載している。
　図１は、本発明の実施例１に係る情報処理装置１００のハードウェア及びシステム構成の一例を示す図である。情報処理装置１００のハードウェアとして、中央処理装置１０１、キーボードやマウス等の入力装置１０２、二次記憶装置１０３、主記憶装置１０４、ディスプレイ等の表示装置１０５、及び通信装置１０７を有する。尚、各装置は、バス１０６によって接続され、各装置間で相互にデータの送受信が可能である。また、情報処理装置１００の他に、情報処理装置やネットワークストレージといった、データを保存する事が可能な種々の情報装置Ａ１１０と情報装置Ｂ１２０があり、これらの間が、例えば、インターネット等の通信ネットワーク１３０により接続されている。
　図２は、本発明の実施例１に係る情報処理装置１００、情報装置Ａ１１０、及び情報装置Ｂ１２０の機能ブロックの一例を示す図である。尚、本実施例においては、情報処理装置１００の機能ブロックの全てが中央処理装置１０１によって実行または操作されるソフトウェアプログラムやデータであるものとして説明するが、一部または全ては、ハードウェアとして実現されても良い。
　また、本来は、これらの機能ブロックに加え、各機能ブロックの起動や管理等を行うOS(Operating System)や制御プログラム等が存在するが、本実施例では、これらの機能ブロックの連携動作を適宜説明することとし、OSや制御プログラムがここで適宜説明された連携動作に必要となる機能ブロックの起動や動作管理を行う事は自明であるので、これらのOSや制御プログラムについては説明及び記載を省略する。
　さて、本発明の実施例１に係る情報処理装置１００は、機能ブロックとして、図２に示すように、ソースコード取得部２００、キーワード取得部２０１、データ解析部２０２、関数分割判定部２０３、描画指示部２０４、プログラム図作成制御部２０５、キーワードカテゴリ表２１２、関数別キーワード使用データ２１３、不可分度算出項目リスト２１４、不可分度データ２１５、及び関数絞り込み判定データ２１６を有する。
　情報装置Ａ１１０は、プロジェクトＡに関するソースコード群２０６、及びソースコードＡ２０７を有する。ソースコードＡ２０７は、関数や変数等の部分的プログラムで構成されている。
　情報装置Ｂ１２０は、プロジェクトＢに関するソースコード群２０８、及びソースコードＢ２０９を有する。ソースコードＢ２０９は、関数や変数等の部分的プログラムで構成されている。尚、プロジェクトＡに関するソースコード群２０６、ソースコードＡ２０７、プロジェクトＢに関するソースコード群２０８、及びソースコードＢ２０９は必ずしも上述の場所にある必要はなく、情報処理装置１００、情報装置Ａ１１０、及び情報装置Ｂ１２０、あるいは他のアクセス可能な情報処理装置のいずれに格納されていても良い。
　図３に、キーワードカテゴリ表２１２の一例を示す。キーワードカテゴリ表２１２には、関数内に記述されるキーワード３００１と、該キーワードが属する機能名３００２が格納される。本例では、キーワードとして、SCI0、SCI1、ITU、及びCMTを記載している。また、SCI0とSCI1が属する機能名を通信、ITUとCMTが属する機能名をタイマ、として記載している。キーワードカテゴリ表２１２は、ソフトウェアベンダーが作成することができる。あるいは、ソフトウェアユーザが自分でキーワードのカテゴリ分けをして作成してもよい。これらキーワードや機能名は、キーワード取得部２０１が、ソースコードやソースコードに関する開発・保守データ等で設定されているマクロやキーワード情報を取得し、該情報を、関数別キーワード使用データ２１３に格納する際に用いる。関数別キーワード使用データ２１３に格納する情報に関しては後述する。
　図４に、関数別キーワード使用データ２１３の一例を示す。関数別キーワード使用データ２１３には、例えば情報装置ＡのプロジェクトＡに関するソースコード群に含まれる、関数４００１毎のキーワード３００１使用に関するデータ４００２が格納される。本例では、キーワード取得部２０１が、関数毎に、キーワードカテゴリ表２１２に記載されているキーワード３００１の使用回数を記載するものとする。キーワードの使用回数は、キーワードが使用されている文単位で一回とカウントしたり、ｘ行数の間にｙ回キーワードが使用している場合に一回とカウントしたり、と複数のカウント方法が考えられる。このようなカウント処理は、各関数のソースコードに対して、キーワードカテゴリ表２１２に示すキーワードを検索し、抽出することで自動的に行うことができる。尚、格納するデータは、キーワードの使用回数に限定されず、どのようなデータも格納可能である。どのようなデータを格納するかを、予めシステムで決めておいても良いし、ユーザ入力等の情報をもとに柔軟に決定する事も考えられる。また、本例ではキーワード３００１単位で使用回数のデータを格納しているが、キーワード単位に限定されるものではなく、機能３００２単位で格納しても良い。
　図５に、不可分度算出項目リスト２１４の一例を示す。不可分度算出項目リスト２１４には、機能の不可分度算出で利用する項目５００１、該項目の不可分度算出方法５００２、及び該項目の不可分度閾値５００３が格納される。
　本例では、不可分度算出で利用する項目５００１はユーザが選択するものとする。不可分度算出項目リスト２１４（図５）に格納された不可分度算出方法５００２と関数別キーワード使用データ２１３（図４）に格納されたデータを用いて、ユーザが選択した不可分度算出項目５００１の不可分度を算出し、該算出不可分度を不可分度データ２１５（図６）に格納する。
　該算出不可分度は、関数分割判定対象関数が分割可能か否かを判定する際に利用する。本例では、不可分度算出項目５００１の例として、“機能の関連度”と“機能の利用順の割合”の二つを挙げている。
　“機能の関連度（機能Ａと機能Ｂの関連度）”は、機能Ａに属するキーワード及び機能Ｂに属するキーワードを利用する関数の数、を、機能Ａに属するキーワードまたは機能Ｂに属するキーワードを使用する関数の数で除算する事で算出する。
　“機能の利用順の割合（機能Ａの後に機能Ｂを利用する割合）”は、機能Ａの後に機能Ｂを利用する関数の数を、機能Ａの後に機能Ｂを利用する、または機能Ｂの後に機能Ａを利用する関数の数で除算する事で算出する。
　不可分度算出項目５００１である“機能の関連度”と“機能の利用順の割合”に関して、それぞれ、閾値５００３として、0.7と0.5が記載されている。本例では、不可分度算出項目として“機能の関連度”を使用する。関数が機能Ａ、機能Ｂ、機能Ｃを使用している場合、機能Ａと機能Ｂ、機能Ｂと機能Ｃ、機能Ａと機能Ｃのそれぞれに対する不可分度を算出し、該不可分度が全て該閾値よりも小さい機能を使用している関数は分割可能と判定する。尚、不可分度算出で利用する項目は、一つずつの利用に限らず、複数の項目を同時に利用する事も考えられる。
　図５のような、不可分度算出項目リスト２１４は、予め設定して作成しておく。算出方法の例は、図５に限るものではなく、機能相互の関連性もしくは密接性を評価できるものであればよい。図５の例では、算出方法として２つの機能の不可分度を算出したが、３つ以上の機能の不可分度を算出してもよい。例えば、３つの機能Ａ，Ｂ，Ｃの関連度を算出するのであれば、「（機能Ａに関するキーワード及び機能Ｂに関するキーワード及び機能Ｃに関するキーワードを利用する関数の数）／（機能Ａに関するキーワードまたは機能Ｂに関するキーワードまたは機能Ｃに関するキーワードを利用する関数の数）」で計算することができる。機能が４以上の場合でも同様である。また、閾値も予め設定しておくが、後に説明するように、算出時に変更または選択できるようにしておいてもよい。
　図６に、図４に示した関数別キーワード使用データ２１３を基に、図５に示した不可分度算出方法で算出した不可分度データ２１５の一例を示す。不可分度データ２１５には、ユーザが使用を指定した不可分度算出項目５００１の算出値を格納する。該不可分度の算出方法は、図５で説明した通りである。本例では、利用する不可分度算出項目が“機能の関連度”である場合を想定しており、機能同士の関連度を表現可能な表形式で、不可分度の値６００１を格納している。図５の例では、カテゴリＡ（通信機能）とカテゴリＢ（タイマ機能）の関連度を示している。図５の例では、算出値はカテゴリで纏めて示しているが、キーワード毎に示すこともできる。尚、算出値の格納形式あるいは表示方式は左記に限定されず、任意の形式で格納・表示して良い。
　図６ではタイマと通信の２つの機能についてのみ示しているが、後に説明するように、分割可能か否かの判定においては、判定対象関数で使用している全ての機能（３以上ある場合もある）の組み合わせに関し、図６の不可分度データを取得する。
　図７に、関数絞り込み判定リスト２１６の一例を示す。関数絞り込み判定リスト２１６には、関数分割判定対象関数を絞り込むために利用する項目７００１を挙げている。もし分割判定対象関数の数が膨大であれば、分割判定が全て終了するのに時間が掛かるため、関数絞り込み判定リスト２１６を用いて判定対象の関数を絞り込む事で、判定時間を短縮する。図７の判定条件を用いることで、関数分割の検討対象として適するものを抽出することができる。
　本例では、項目７００１として、“使用機能/キーワード数”、“機能/キーワード間最大行間数”、“LOC”、“複雑度”、“修正回数”、“最後に修正してからの期間”、及び“開発に関わった人数”を挙げており、ユーザは好きな項目を利用出来る。関数絞り込み判定リスト２１６は、経験則等に基づいてあらかじめ設定しておく。例えば、修正回数が多い関数は、構成が複雑で分割をしたほうがよい場合が多い。また、開発人員が多い関数も、構成が複雑で分割をしたほうがよい場合が多い。それぞれの項目に対して閾値７００２を設定しており、項目の値が閾値以上であれば、分割判定対象とし、項目の値が閾値未満であれば、分割判定対象から外す。尚、無論、関数絞り込みで用いる事が出来る項目は上記に限定されるものではない。
　図８に、情報処理装置１００で、関数分割を支援するために、情報処理装置Ａ１１０に格納されている、ソースコードＡ２０７（図２参照）を可視化する際の一例である、フローチャートを示す。
　処理８００：プログラム図作成制御部２０５が、プログラム図作成を開始する。本実施例１では、プログラム中の関数に対して、関数が分割可能か否かの判定を行うものとし、分割可能な関数を強調表示したプログラム図を作成する例を示す。
　処理８０１：入力装置１０２を用いて、ソースコード群２０６の中から可視化するソースコード、をユーザが指定する。本実施例では可視化ソースコードとしてソースコードＡ２０７、を指定したものとする。ユーザが可視化対象ソースコードを指定すると、ソースコード取得部２００が、通信装置１０７を介し、プロジェクトＡに関するソースコード群２０６の中から、可視化対象であるソースコードＡ２０７を取得する。もしソースコード群２０６が巨大で、ソースコードＡ２０７の検索に時間が掛かりそうな場合には、ユーザ指示により、予め、使いそうなファイルを、例えば情報処理装置１００といった高速な検索が可能となる場所へ移動またはコピーしておく事も考えられる。
　処理８０２：キーワード取得部２０１が、処理８０１でユーザ指定した可視化対象ソースコードＡ２０７が属するプロジェクトＡに関するソースコード群２０６で設定されているマクロ等のキーワード情報を取得し、関数別キーワード使用データ２１３(図４参照）に格納する。
　本例では、関数毎の、キーワード使用数を格納する。この際、キーワードカテゴリ表２１２(図３参照）によるキーワードの分類を参考にして、関数別キーワード使用データ２１３へ格納していく事も考えられる。このようにする事で、例えば、キーワードであるSCI0と、それが属する機能である通信といったように、キーワードの上位概念まで考慮してデータを格納する事が出来る。
　尚、本例では、キーワード取得部２０１が取得するキーワードとして、ソースコード内に記述されるマクロやキーワードを挙げているが、左記に限定される事は無い。更に、キーワードを取得する対象として、可視化対象ソースコードＡ２０７が属するプロジェクトＡに関するソースコード群２０６に限定されず、可視化対象と関係の無いソースコードＢ２０９が属するプロジェクトＢに関するソースコード群２０８等、様々なソースコードやそれに関する開発・保守データを利用可能である。
　処理８０３：入力装置１０２を用いて、分割判定対象関数を絞り込む為の項目と、後に関数を分割するか否かの判定を行うために算出する“機能の不可分度”項目を、ユーザが指定する。分割判定対象関数の絞り込みで利用可能な項目は、予め、関数絞り込み判定リスト２１６(図７参照）に記載しておき、ユーザは関数絞り込み判定リスト２１６から項目を指定する事も考えられる。
　また、不可分度算出で利用可能な項目は、予め、関数不可分度算出項目リスト２１４(図５参照）に記載しておき、ユーザは関数不可分度算出項目リスト２１４から項目を指定する事も考えられる。本例では、関数絞り込み判定リスト２１６に、“使用機能/キーワード数”、“機能/キーワード間最大行間数”、“LOC”、“複雑度”、“修正回数”、“最後に修正してからの期間”、及び“開発に関わった人数”を記載しており、本処理で“使用機能/キーワード数”を、ユーザが絞り込み項目として指定したものとする。
　また、不可分度算出項目リスト２１４に、不可分度算出項目５００１として、“機能の関連度”と、“機能の利用順の割合”の二つを記載しており、本処理で“機能の関連度”をユーザが指定したものとする。尚、絞り込み項目や不可分度算出項目は、一つずつの利用に限らず、複数の項目を同時に利用する事もできる。
　処理８０４：データ解析部２０２が、不可分度算出項目リスト２１４(図５参照）に格納された不可分度算出方法と関数別キーワード使用データ２１３(図４参照）に格納されたデータを用いて、ユーザが選択した不可分度算出項目の不可分度を算出し、不可分度データ２１５(図６参照）へ格納する。該不可分度は、後に関数を分割するか否かの判定で用いる。処理８０３にて、“不可分度”項目として、ユーザが“機能の関連度”を指定したと想定している為、不可分度算出項目リスト２１４記載の“機能の関連度”算出式を用いて不可分度を算出する。
　“機能の関連度”は、複数の機能が互いにどれだけの関連性があるかを示す指標であり、この値が高い程、それらの機能は同時に利用されやすい事を示す。換言すると、機能の関連度が高ければ、それらの機能は一つの処理として同時に利用されるべきであり、処理として不可分であると言える。不可分度算出項目リスト２１４（図５）によると、“機能Ａと機能Ｂの関連度”は、機能Ａに属するキーワード及び機能Ｂに属するキーワードを利用する関数の数を、機能Ａに属するキーワードまたは機能Ｂに属するキーワードを使用する関数の総数で除算する事で、算出する事が出来る。
　処理８０５：処理８０５以下では、可視化対象であるソースコードＡ２０７に含まれる関数について、分割判定を行う。プログラム図作成制御部２０５が、処理８０１で取得した可視化対象であるソースコードＡ２０７に含まれる、未だ関数分割判定を行っていない関数の内、一つの関数を関数分割判定対象関数として取得する。
　処理８０６：関数分割判定部２０３が、処理８０５で取得した関数分割判定対象該関数の分割判定を行うか否かを判定する。本判定では、関数絞り込み判定リスト２１６に記載された項目のうち、“使用機能/キーワード数”を使用するものと想定している。判定が真であれば、処理８０７へ進む。判定が偽であれば、処理８０９へ進む。尚、本処理は後に詳述する。
　処理８０７：関数分割判定部２０３が、該関数は分割可能か否かを判定する。本判定では、不可分度算出項目リスト２１４(図５）に記載された項目のうち、“機能の関連度”を使用するものと想定している。判定においては、ソースコードＡ２０７に含まれる関数で使用している、全ての機能の組み合わせに対して、”機能の関連度”データ値と、不可分度算出項目リスト２１４記載の“機能の関連度”項目の閾値とを比較する。例えば、全ての”機能の関連度”が、閾値を上回れば、分割不可（分割不適切）と判定する。図６の例では、機能”通信”と”タイマ”の関連度は0.8であり、評価すべき機能がこの２つだけであれば、閾値0.7を超えるため、この関数は分割不可（偽）とする。また、図６には示していないが、他の機能（例えば”Ｉ／Ｏ”）があり、機能”Ｉ／Ｏ”と”タイマ”の関連度が、閾値を下回れば分割可（真）とする。判定が真であれば、処理８０８へ進む。判定が偽であれば、処理８０９へ進む。尚、本処理内容は後に詳述する。なお、上記の例では閾値を１つとしたが、機能の組み合わせに応じて、閾値を別個に設定し、機能の組み合わせ毎に判定した結果を論理演算することも可能である。
　処理８０８：描画指示部２０４が、該関数を分割可能な関数として強調表示する。また、このとき、不可分度が閾値を下回った機能またはキーワードを併せて表示してもよい。
　処理８０９：描画指示部２０４が、該関数を分割可能でない関数として強調表示しない。
　処理８１０：プログラム図作成制御部２０５が、処理８０１で取得したソースコードＡ２０７に未だ関数分割判定を行っていない関数があるか否かを判定する。関数分割判定を行っていない関数がある場合は、処理８０５へ進む。関数分割判定をしていない関数が無い場合は、処理８１１へ進む。
　処理８１１：プログラム図作成制御部２０５が、プログラム図作成を終了する。
　図９に、図８の処理８０６において、関数の分割判定を行うか否かを判定する際の一例であるフローチャートを示す。処理８０３にて、分割判定対象関数の絞り込み項目として、関数絞り込み判定リスト２１６(図７）に記載されている項目のうち、ユーザが“使用機能/キーワード数”を指定した事を想定している。この例では条件として一つの項目を用いたが、複数項目を用いてもよい。
　処理９００：データ解析部２０２が、関数で使われている機能やキーワードの数を解析する。そして、関数分割判定部２０３が、該“使用機能/キーワード数”と、関数絞り込み判定リスト２１６記載の“使用機能/キーワード数”項目の閾値と、を比較し、前者の値が後者の値以上であれば、処理８０７へ進む。前者の値が後者の値より小さければ、処理８０９へ進む。
　図１０に、図８の処理８０７において、関数の分割判定を行う際の一例であるフローチャートを示す。処理８０３にて、“不可分度”項目として、不可分度算出項目リスト２１４(図５）に記載されている項目のうち、ユーザが“機能の関連度”を指定した事を想定している。この例では条件として一つの項目を用いたが、複数項目を用いてもよい。
　処理１０００：データ解析部２０２が、関数別キーワード使用データ２１３(図４）より、判定対象関数のキーワードデータを取得する。そして、該データを利用して、該関数で使用している全ての機能の組み合わせに関し、不可分度データ２１５(図６）記載の“機能の関連度”データ値を取得する。そして、関数分割判定部２０３が、関数で使用している全ての機能に対して、該“機能の関連度”データ値と、不可分度算出項目リスト２１４(図５）記載の“機能の関連度”項目の閾値とを比較する。この際、全ての前者の値が後者の値よりも低い機能があれば、処理８０８へ進む。全ての前者の値が後者の値よりも低い機能がなければ処理８０９へ進む。
　本実施例の効果として、上述した特許文献１に存在した課題、すなわち関数内を解析しない為、関数の分割を行う事が出来ず、ソース可読性を向上出来なかった、という課題を解決する。つまり、関数が利用する機能に着目して、該機能同士の関連度を算出し、これらを関数不可分度として利用する事で、対象関数が分割可能か否かを自動で判定し、該判定結果を用いて、分割可能な関数を強調したプログラム図を構築・表示する事で、ソース可読性を向上させるための支援を行う事が出来る。
　本実施例の方法を利用して作成するプログラム図は、不可分度の閾値を変更すれば、分割可能として強調表示される関数が変わる。
　図１１に不可分度の閾値を変更する際の画面例を示す。例えば、図中の四角は関数を示し、四角同士を接続する矢印は、呼び出しや書き込み等を示す。本プログラム図を利用する目的や意図に応じて、分割可能関数をどの程度含めるかの考え方は異なる為、例えば、不可分度算出項目リスト２１４（図５）に記載された不可分度算出項目５００１の閾値５００３の代わりに、図１１で示すように、不可分度閾値スライダ１１０１を調整してその値を閾値として利用する事で、目的や意図に応じて、プログラム図を適宜作り替える事も考えられる。
　図１１で示すプログラム図の中で、灰色のノード１１０２は分割可能だと判定された関数を示している。図１１上図のように、不可分度閾値が0.8の時には６つの関数が分割可能として強調されているが、不可分度閾値スライダを操作して、0.1へと変更した場合には、図１１下図のように３つの関数だけが分割可能として強調表示される。
　処理１０００や図１１で行った関数分割判定では、関数内で利用している機能のうち、その関数内の他の機能との関連度が閾値未満であるような機能（分離対象機能）が一つでもあれば、関数分割可能と判定した。ここで、もし関数分割可能であると判定される関数が多い場合等では、分割可能関数を分割優先度の高いものへと絞り込みたい場合がある。
図１２に分割優先度の高い関数の一例を示す。図１２に示す関数、receiveMessage関数は、Ａ機能、Ｂ機能、Ｃ機能、及びＤ機能を利用しており、Ａ機能とＢ機能は不可分度0.8、Ａ機能とＣ機能は不可分度0.2、Ａ機能とＤ機能は不可分度0.2、Ｂ機能とＣ機能は不可分度0.2、Ｂ機能とＤ機能は不可分度0.2、Ｃ機能とＤ機能は不可分度0.7である。このように、不可分度の高い複数の機能の組（Ａ機能及びＢ機能、とＣ機能及びＤ機能）が、二極化（多極化）している関数は分割優先度が高い。次に、このような、機能が二極化している関数を抽出する例を説明する。
　図１３に不可分度の閾値を変更する別の例を示す。図１２のような場合を分析するために、例えば、図１３で示すように、不可分度閾値スライダは二軸以上あると好ましい。二軸ある事で、不可分度の高い機能の組を選別するための第一の閾値と、不可分度の高い機能の組同士を分離するための第二の閾値と、をそれぞれ設定する事が出来る。図１３において、不可分度閾値スライダの上段１１０１ａは、高い不可分度の機能の組を選ぶ為に利用するものである。上段スライダ１１０１ａの閾値により、関数内に閾値以上の不可分度を有する機能の組が一つでも存在する関数が抽出される。不可分度閾値スライダの下段１１０１ｂは、高い不可分度の機能の組同士を分離する為に利用するものである。下段スライダ１１０１ｂの閾値により、上段スライダで抽出した関数のうち、関数内に閾値未満の不可分度を有する機能の組が一つでも存在する関数が抽出される。すなわち、上段スライダにより、関数内に不可分度の高い機能の組が存在することが分かる。また、下段スライダにより、関数内に不可分度の低い機能の組が存在することが分かる。すなわち、当該関数内には、機能が二極化（あるいは多極化）していることが分かる。この２つのスライダを利用し、まず不可分度の高い機能の組を有する関数を選別した上で、更にその中から分離可能な機能の組が存在する関数を選別する。
　図１２の関数を用いて説明すると、図１３の上段スライダ１１０１ａの設定では、不可分度の高い機能として、0.6以上の機能、つまり、Ａ機能とＢ機能の組と、Ｃ機能とＤ機能の組の存在が分かり、これを有する関数を抽出出来る。図１３の上段の図では、不可分度が0.6以上の機能の組が一つでもあった場合、関数は白い四角で表示され、それ以外は灰色の四角で示される。しかし、下段スライダ１１０１ｂは０に設定されているため、Ａ機能とＢ機能の組と、Ｃ機能とＤ機能の組の間の関連度（Ｂ機能とＣ機能の関連度）は0.2という小さい値であっても、分離対象関数とならない。よって、分離対象とならない関数は、図１３上段で白い四角で示される。また、図１３上段に灰色で示されている関数は、不可分度が0.6以上の機能の組が一つもない関数ということになる。
　ここで、下段スライダ１１０１ｂを操作し、0.25に変更する。ここで下段スライダの閾値による判定対象は、上段スライダの設定により0.6以上の不可分度の機能の組を持つ関数（図１３上段で白い四角で示される）に限定される。すると、図１３上段で白い四角で示された関数のうち、0.25未満の不可分度の機能の組を有する関数が抽出される。図１２の関数では、Ｂ機能とＣ機能の不可分度0.2が閾値未満であるため、分離対象の関数となる。図１３下段においては、図１３上段で白い四角で示された関数のうち、いくつかが灰色の四角に変更されている。この、白から灰色に変更された関数が、機能が二極化（多極化）している関数である。
　上述の説明では、下段スライダの閾値の判定対象を、全ての機能の間の不可分度としている。しかし、上段スライダで抽出した高い不可分度を有するＡ機能とＢ機能の組と、Ｃ機能とＤ機能の組の間の不可分度に絞ってもよい。判定する機能（キーワード）を特定することで、詳細な検討が可能になる。また、図１３の例では、２つのスライダの閾値は、最初から特定の機能相互の不可分度のみに有効な閾値としておくこともできる。例えば、スライダの上段１１０１ａの設定による結果にかかわらず、最初から下段スライダを、図１２のＢ機能とＣ機能の間の不可分度に対する閾値として設定することもできる。
　関数の分割判定では、機能の不可分度として、機能の利用順の割合を利用する事も出来る。複数の機能を利用するにあたり、Ａ機能を利用した後にＢ機能を利用する、というように、機能の利用順番が決まっている場合がある。図１２を例に、不可分度を“機能の利用順の割合”に対するものと想定して説明すると、Ａ機能を利用した後にＢ機能を利用、またＣ機能を利用した後にＤ機能を利用、する割合は、それぞれ0.8、0.7である。また、Ｂ機能を利用した後にＣ機能を利用する割合は、0.2である。ここで、図１３下図のように、不可分度閾値を設定した場合、Ａ機能とＢ機能の不可分度と、Ｃ機能とＤ機能の不可分度は、閾値0.6以上であるため、これらは関数内の不可分度の高い機能の組として選別される。更に、Ｂ機能とＣ機能の不可分度は、閾値0.25未満であるため、Ａ機能とＢ機能の組と、Ｃ機能とＤ機能の組は分割対象となる。
　本例では、プログラム図として関数の呼出関係図をベースに記載したため、図１１や図１３に示すように、分割可能と判定した関数自体を強調表示しており、関数内部を表現していない。しかし、分割可能と判定した関数の内部を可視化したい事も考えられる。その際には、例えば、図１２に記載しているように、関数の内部で、不可分な機能の組に色を付けておく、といった可視化方法が考えられる。もちろん、可視化方法は、左記含む、本例記載のものに限定されるものではない。
　尚、本実施例では、不可分度を、関数を強調表示するか否かで利用する事としたが、左記に限らず、様々な利用法が考えられる。
　本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、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ることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることが可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の実施例の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
　組込装置等、ソフトウェアを動作させる装置に適用出来る。
　１００　情報処理装置
　１０１　中央処理装置
　１０２　入力装置
　１０３　二次記憶装置
　１０４　主記憶装置
　１０５　表示装置
　１０６　バス
　１０７　通信装置
　１１０　情報装置Ａ
　１２０　情報装置Ｂ
　１３０　通信ネットワーク
　２００　ソースコード取得部
　２０１　キーワード取得部
　２０２　データ解析部
　２０３　関数分割判定部
　２０４　描画指示部
　２０５　プログラム図作成制御部
　２０６　プロジェクトＡに関するソースコード群
　２０７　ソースコードＡ
　２０８　プロジェクトＢに関するソースコード群
　２０９　ソースコードＢ
　２１２　キーワードカテゴリ表
　２１３　関数別キーワード使用データ
　２１４　不可分度算出項目リスト
　２１５　不可分度データ
　２１６　関数絞り込み判定データ

Claims (15)

  1. 　入力装置、出力装置、演算装置、および記憶装置を有し、ソースコード中のモジュールを分割するモジュール分割支援装置であって、
    　前記演算装置は、前記記憶装置に記憶された、あるいは、前記入力装置から入力される、キーワードカテゴリ表と不可分度算出項目リストを利用可能であり、
    　前記キーワードカテゴリ表は、キーワードと、前記キーワードに対応するカテゴリのデータの組を複数組含み、
    　前記不可分度算出項目リストは、前記カテゴリのうち第１のカテゴリと第２のカテゴリの間の不可分度算出項目と、前記不可分度算出項目の算出方法に関する情報の組を含み、
    　前記演算装置は、ソースコード取得部と、キーワード取得部と、データ解析部と、モジュール分割判定部を備え、
    　　前記ソースコード取得部は、前記記憶装置に記憶された、あるいは、前記入力装置から入力される、一群のソースコードおよび可視化対象となるソースコードを取得し、
    　　前記キーワード取得部は、前記一群のソースコード中のモジュール毎に、当該モジュールに含まれる前記キーワードを特定して、モジュール別キーワード使用データを作成し、
    　　前記データ解析部は、前記不可分度算出項目リストに格納された前記算出方法と、前記モジュール別キーワード使用データに格納されたデータと、前記キーワードカテゴリ表に含まれるキーワードに対応するカテゴリに関する情報を用いて、前記第１のカテゴリと第２のカテゴリについての不可分度を算出し、不可分度データを作成し、
    　　前記モジュール分割判定部は、前記可視化対象となるソースコード中の各モジュール内に存在する前記キーワードを特定し、前記各モジュールのうち、所定閾値を下回る前記不可分度を有する第１のカテゴリと第２のカテゴリに対応するキーワードの組を有するモジュールを特定する、
    　ことを特徴とするモジュール分割支援装置。
  2. 　請求項１において、
    　前記カテゴリは、前記キーワードが関連する機能名であり、
    　前記データ解析部は、前記不可分度として、前記第１のカテゴリと第２のカテゴリの関連度、または、前記第１のカテゴリと第２のカテゴリの利用順の割合、を算出する、
    　ことを特徴とするモジュール分割支援装置。
  3. 　請求項１において、
    　前記モジュール分割判定部は、前記所定閾値として、前記入力装置から入力される閾値、または、前記不可分度算出項目リストの各情報の組に付随する閾値を用いる、
    　ことを特徴とするモジュール分割支援装置。
  4. 　請求項１において、
    　前記モジュール分割判定部は、前記可視化対象となるソースコード中の各モジュールのうち、あるモジュールが含むキーワードに対応したカテゴリ同士の不可分度が、全て前記所定閾値を下回る場合、当該モジュールを分割可能なモジュールと判定し、それ以外を分割可能でないモジュールと判定する、
    　ことを特徴とするモジュール分割支援装置。
  5. 　請求項１において、
    　前記可視化対象となるソースコード中のモジュールを絞り込むために、絞り込み条件を定義したモジュール絞り込み判定リストを利用可能であり、
    　前記モジュール分割判定部は、前記絞り込み条件に該当するモジュールについて、前記モジュールを特定する処理を行う、
    　ことを特徴とするモジュール分割支援装置。
  6. 　入力装置、出力装置、演算装置、および記憶装置を用いて、ソースコード中のモジュールを分割するモジュール分割支援方法であって、
    　前記演算装置は、前記記憶装置に記憶された、あるいは、前記入力装置から入力される、キーワードカテゴリ表と不可分度算出項目リストを利用可能であり、
    　前記キーワードカテゴリ表は、キーワードと、前記キーワードに対応するカテゴリのデータの組を複数組含み、
    　前記不可分度算出項目リストは、前記カテゴリのうち第１のカテゴリと第２のカテゴリの間の不可分度算出項目と、前記不可分度算出項目の算出方法に関する情報の組を含み、
    　前記演算装置は、ソースコード取得部と、キーワード取得部と、データ解析部と、モジュール分割判定部を備え、
    　　前記ソースコード取得部は、前記記憶装置に記憶された、あるいは、前記入力装置から入力される、一群のソースコードおよび可視化対象となるソースコードを取得し、
    　　前記キーワード取得部は、前記一群のソースコード中のモジュール毎に、当該モジュールに含まれる前記キーワードを特定して、モジュール別キーワード使用データを作成し、
    　　前記データ解析部は、前記不可分度算出項目リストに格納された前記算出方法と、前記モジュール別キーワード使用データに格納されたデータと、前記キーワードカテゴリ表に含まれるキーワードに対応するカテゴリに関する情報を用いて、前記第１のカテゴリと第２のカテゴリについての不可分度を算出し、不可分度データを作成し、
    　　前記モジュール分割判定部は、前記可視化対象となるソースコード中の各モジュール内に存在する前記キーワードを特定し、前記各モジュールのうち、所定閾値を下回る前記不可分度を有する第１のカテゴリと第２のカテゴリに対応するキーワードの組を有するモジュールを特定する、
    　ことを特徴とするモジュール分割支援方法。
  7. 　請求項６において、
    　前記カテゴリは、前記キーワードが関連する機能名であり、
    　前記データ解析部は、前記不可分度として、前記第１のカテゴリと第２のカテゴリの関連度、または、前記第１のカテゴリと第２のカテゴリの利用順の割合、を算出する、
    　ことを特徴とするモジュール分割支援方法。
  8. 　請求項６において、
    　前記モジュール分割判定部は、前記所定閾値として、前記入力装置から入力される閾値、または、前記不可分度算出項目リストの各情報の組に付随する閾値を用いる、
    　ことを特徴とするモジュール分割支援方法。
  9. 　請求項６において、
    　前記モジュール分割判定部は、前記可視化対象となるソースコード中の各モジュールのうち、あるモジュールが含むキーワードに対応したカテゴリ同士の不可分度が、全て前記所定閾値を下回る場合、当該モジュールを分割可能なモジュールと判定し、それ以外を分割可能でないモジュールと判定する、
    　ことを特徴とするモジュール分割支援方法。
  10. 　請求項６において、
    　前記可視化対象となるソースコード中のモジュールを絞り込むために、絞り込み条件を定義したモジュール絞り込み判定リストを利用可能であり、
    　前記モジュール分割判定部は、前記絞り込み条件に該当するモジュールについて、前記モジュールを特定する処理を行う、
    　ことを特徴とするモジュール分割支援方法。
  11. 　入力装置、出力装置、演算装置、および記憶装置を有する情報処理装置に、ソースコード中のモジュールを分割する処理を実行させるモジュール分割支援プログラムであって、
    　前記演算装置は、前記記憶装置に記憶された、あるいは、前記入力装置から入力される、キーワードカテゴリ表と不可分度算出項目リストを利用可能であり、
    　前記キーワードカテゴリ表は、キーワードと、前記キーワードに対応するカテゴリのデータの組を複数組含み、
    　前記不可分度算出項目リストは、前記カテゴリのうち第１のカテゴリと第２のカテゴリの間の不可分度算出項目と、前記不可分度算出項目の算出方法に関する情報の組を含み、
    　前記演算装置を、ソースコード取得部と、キーワード取得部と、データ解析部と、モジュール分割判定部を備えるごとく機能させ、
    　　前記ソースコード取得部は、前記記憶装置に記憶された、あるいは、前記入力装置から入力される、一群のソースコードおよび可視化対象となるソースコードを取得し、
    　　前記キーワード取得部は、前記一群のソースコード中のモジュール毎に、当該モジュールに含まれる前記キーワードを特定して、モジュール別キーワード使用データを作成し、
    　　前記データ解析部は、前記不可分度算出項目リストに格納された前記算出方法と、前記モジュール別キーワード使用データに格納されたデータと、前記キーワードカテゴリ表に含まれるキーワードに対応するカテゴリに関する情報を用いて、前記第１のカテゴリと第２のカテゴリについての不可分度を算出し、不可分度データを作成し、
    　　前記モジュール分割判定部は、前記可視化対象となるソースコード中の各モジュール内に存在する前記キーワードを特定し、前記各モジュールのうち、所定閾値を下回る前記不可分度を有する第１のカテゴリと第２のカテゴリに対応するキーワードの組を有するモジュールを特定する、
    　ことを特徴とするモジュール分割支援プログラム。
  12. 　請求項１１において、
    　前記カテゴリは、前記キーワードが関連する機能名であり、
    　前記データ解析部は、前記不可分度として、前記第１のカテゴリと第２のカテゴリの関連度、または、前記第１のカテゴリと第２のカテゴリの利用順の割合、を算出する、
    　ことを特徴とするモジュール分割支援プログラム。
  13. 　請求項１１において、
    　前記モジュール分割判定部は、前記所定閾値として、前記入力装置から入力される閾値、または、前記不可分度算出項目リストの各情報の組に付随する閾値を用いる、
    　ことを特徴とするモジュール分割支援プログラム。
  14. 　請求項１１において、
    　前記モジュール分割判定部は、前記可視化対象となるソースコード中の各モジュールのうち、あるモジュールが含むキーワードに対応したカテゴリ同士の不可分度が、全て前記所定閾値を下回る場合、当該モジュールを分割可能なモジュールと判定し、それ以外を分割可能でないモジュールと判定する、
    　ことを特徴とするモジュール分割支援プログラム。
  15. 　請求項１１において、
    　前記可視化対象となるソースコード中のモジュールを絞り込むために、絞り込み条件を定義したモジュール絞り込み判定リストを利用可能であり、
    　前記モジュール分割判定部は、前記絞り込み条件に該当するモジュールについて、前記モジュールを特定する処理を行う、
    　ことを特徴とするモジュール分割支援プログラム。
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