(57)【要約】      （修正有）【課題】システムについて記述された文書に基づきシステムの内容を理解しようとする際の作業を支援する。【解決手段】システム内容理解支援装置は、内容を理解しようとするシステムである対象システムの情報が記載された文書群である複数のシステム文書を記憶し、複数のシステム文書の夫々について夫々の記載内容に基づく特徴量である文書特徴量を算出し、文書特徴量に基づき複数のシステム文書を複数のクラスタにクラスタリングし、内容の理解に際して注目する観点である分析観点に応じた基準である目的文書選出基準に基づき、複数のクラスタから目的とするクラスタである目的クラスタを選出し、選出した目的クラスタに属するシステム文書である目的文書に関する情報を生成する。【選択図】図１
2020086999.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報処理装置であって、
内容を理解しようとするシステムである対象システムの情報が記載された文書群である複数のシステム文書を記憶する記憶部、
前記複数のシステム文書の夫々について夫々の記載内容に基づく特徴量である文書特徴量を算出する文書特徴量算出部、
前記文書特徴量に基づき前記複数のシステム文書を複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング部、及び、
前記内容の理解に際して注目する観点である分析観点に応じた基準である目的文書選出基準に基づき、前記複数のクラスタから目的とするクラスタである目的クラスタを選出し、選出した目的クラスタに属する前記システム文書である目的文書に関する情報を生成する目的文書選出部、
を備える、システム内容理解支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載のシステム内容理解支援装置であって、
前記分析観点が前記対象システムの概要の把握であり、
前記目的文書選出部は、前記複数のクラスタの夫々について、夫々に属するシステム文書の各語についての前記複数のクラスタにおける出現頻度を求め、前記出現頻度に基づき前記各語の中から重要語を選出し、前記各クラスタにおける前記重要語が占める割合を求め、前記割合が最大のクラスタを前記目的クラスタとして選出し、選出した前記目的クラスタに属する前記目的文書を示す情報を生成する、
システム内容理解支援装置。
【請求項３】
請求項２に記載のシステム内容理解支援装置であって、
前記目的文書選出部は、前記複数のクラスタにおける出現頻度が、第１閾値未満でありかつ前記出現頻度が第２閾値（＜前記第１閾値）よりも大きい語を、前記重要語として選出する、
システム内容理解支援装置。
【請求項４】
請求項１に記載のシステム内容理解支援装置であって、
前記目的文書から所定のカテゴリのキーワードを抽出するキーワード抽出部
をさらに備える、システム内容理解支援装置。
【請求項５】
請求項４に記載のシステム内容理解支援装置であって、
前記キーワードと前記システム文書とに基づき、前記システム文書の索引情報を生成する索引情報生成部
をさらに備える、システム内容理解支援装置。
【請求項６】
請求項１に記載のシステム内容理解支援装置であって、
前記文書特徴量算出部は、出現する単語数を単純に積算する方法、Ｄｏｃ２Ｖｅｃ、Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ、ＴＦ−ＩＤＦ、及びＯｋａｐｉ  ＢＭ２５のうちの少なくともいずれかにより、前記文書特徴量を算出する、
システム内容理解支援装置。
【請求項７】
請求項１に記載のシステム内容理解支援装置であって、
前記クラスタリング部は、ｋ平均法（k-means法）を用いて前記クラスタリングを行う
、
システム内容理解支援装置。
【請求項８】
請求項１に記載のシステム内容理解支援装置であって、
前記対象システムは、情報処理システムである、
システム内容理解支援装置。
【請求項９】
情報処理装置が、
内容を理解しようとするシステムである対象システムの情報が記載された文書群である複数のシステム文書を記憶するステップ、
前記複数のシステム文書の夫々について夫々の記載内容に基づく特徴量である文書特徴量を算出するステップ、
前記文書特徴量に基づき前記複数のシステム文書を複数のクラスタにクラスタリングするステップ、及び、
前記内容の理解に際して注目する観点である分析観点に応じた基準である目的文書選出基準に基づき、前記複数のクラスタから目的とするクラスタである目的クラスタを選出し、選出した目的クラスタに属する前記システム文書である目的文書に関する情報を生成するステップ、
を実行する、システム内容理解支援方法。
【請求項１０】
請求項９に記載のシステム内容理解支援方法であって、
前記分析観点が前記対象システムの概要の把握であり、
前記情報処理装置が、前記複数のクラスタの夫々について、夫々に属するシステム文書の各語についての前記複数のクラスタにおける出現頻度を求め、前記出現頻度に基づき前記各語の中から重要語を選出し、前記各クラスタにおける前記重要語が占める割合を求め、前記割合が最大のクラスタを前記目的クラスタとして選出し、選出した前記目的クラスタに属する前記目的文書を示す情報を生成するステップ、
をさらに実行する、システム内容理解支援方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載のシステム内容理解支援方法であって、
前記情報処理装置が、前記複数のクラスタにおける出現頻度が、第１閾値未満でありかつ前記出現頻度が第２閾値（＜前記第１閾値）よりも大きい語を前記重要語として選出するステップ、
をさらに実行する、システム内容理解支援方法。
【請求項１２】
請求項９に記載のシステム内容理解支援方法であって、
前記情報処理装置が、前記目的文書から所定のカテゴリのキーワードを抽出するステップ、
をさらに実行する、システム内容理解支援方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載のシステム内容理解支援方法であって、
前記情報処理装置が、前記キーワードと前記システム文書とに基づき、前記システム文書の索引情報を生成するステップ、
をさらに実行する、システム内容理解支援方法。
【請求項１４】
請求項９に記載のシステム内容理解支援方法であって、
前記情報処理装置は、出現する単語数を単純に積算する方法、Ｄｏｃ２Ｖｅｃ、Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ、ＴＦ−ＩＤＦ、及びＯｋａｐｉ ＢＭ２５のうちの少なくともいずれかによ
り、前記文書特徴量を算出する、
システム内容理解支援方法。
【請求項１５】
請求項９に記載のシステム内容理解支援方法であって、
前記情報処理装置は、ｋ平均法（k-means法）を用いて前記クラスタリングを行う、
システム内容理解支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、システム内容理解支援装置、及びシステム内容理解支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、電子化された大量の文書データ中から重要なキーワードを自動的に抽出するに際し、複数の抽出アルゴリズムを組み合わせることで抽出漏れの発生を低減することを目的として構成されたキーワード抽出システムについて記載されている。キーワード抽出システムは、それぞれ固有の抽出基準に基づいてキーワード候補を抽出する複数のフィルタと、各フィルタによって抽出されたキーワード候補をマッチングし、少なくとも複数のフィルタによって抽出されたキーワード候補をキーワードとして認定する手段を備える。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−１１７３５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
情報処理システムはプラットフォームのサポート期限の到来や既存のアプリケーションと業務との乖離の是正等を目的として随時システムの更改が行われる。こうした更改に際しては、既存の情報処理システムの機能と同様の機能が更改後の情報処理システムにも引き続き実装されることが少なくない。そのため、更改後の新たなシステムの担当者は、既存の情報処理システムについて記述されたドキュメント（以下、「システム文書」と称する。）に基づき内容を把握する必要がある。
【０００５】
しかし例えば、エンタープライズシステム等の大規模な情報処理システムのように大量のシステム文書が存在する場合には、システム文書から必要とする情報を得ることが必ずしも容易ではない。またこうしたシステム文書は長年の運用により管理が不十分であることも多く、情報が複数のシステム文書に分散して記載されている場合もあり、担当者はシステムの内容を理解するために多大や労力を強いられることになる。
【０００６】
上記の特許文献１に記載されたキーワード抽出システムは、電子化された大量の文書データ中から重要なキーワードを抽出するものである。しかし通常はシステム文書の種類（カテゴリ）は多岐に渡るため、同文献に記載された仕組みによりキーワードを抽出した場合、抽出結果に不要な情報（ノイズ）が大量に含まれてしまう可能性が高く、とくに大量のシステム文書から情報処理システムの理解に有用なキーワードを抽出する場合には不向きである。
【０００７】
本発明はこうした背景に鑑みてなされたものであり、システムについて記述された文書に基づきシステムの内容を理解しようとする際の作業を支援する、システム内容理解支援装置、及びシステム内容理解支援方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するための本発明の一つは、システム内容理解支援装置（情報処理装置）であって、内容を理解しようとするシステムである対象システムの情報が記載された文書群である複数のシステム文書を記憶する記憶部、前記複数のシステム文書の夫々について夫々の記載内容に基づく特徴量である文書特徴量を算出する文書特徴量算出部、前記文
書特徴量に基づき前記複数のシステム文書を複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング部、及び、前記内容の理解に際して注目する観点である分析観点に応じた基準である目的文書選出基準に基づき、前記複数のクラスタから目的とするクラスタである目的クラスタを選出し、選出した目的クラスタに属する前記システム文書である目的文書に関する情報を生成する目的文書選出部、を備える。
【０００９】
その他、本願が開示する課題、及びその解決方法は、発明を実施するための形態の欄、及び図面により明らかにされる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、システムについて記述された文書に基づきシステムの内容を理解しようとする際の作業を支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】システム内容理解支援装置が備える主な機能、及び当該装置が記憶する主なデータを示す図である。
【図２】スコアリングベクトルの例である。
【図３】クラスタリングの例である。
【図４】目的クラスタの選出について説明する図である。
【図５】システム内容理解支援装置のハードウェアの例である。
【図６】支援情報提供処理を説明するフローチャートである。
【図７】システム文書が管理される、データベースのテーブルの例である。
【図８】文書特徴量算出処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図９】単語一覧の例である。
【図１０】スコアリングベクトルの例である。
【図１１】クラスタリング処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図１２】クラスタリングによる分類結果の歪み値の例である。
【図１３】分類結果を格納する、データベースのテーブルの例である。
【図１４】目的クラスタ選出スコア生成処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図１５】目的文書選出基準が管理される、データベースのテーブルの例である。
【図１６】目的クラスタ選出スコアが管理される、データベースのテーブルの例である。
【図１７】目的クラスタ選出スコア算出処理を具体的に説明するフローチャートである。
【図１８】目的クラスタ選出スコア算出処理を具体的に説明するフローチャートである。
【図１９】重要語判定テーブルが管理される、データベースのテーブルの例である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、実施形態につき図面を参照しつつ説明する。以下の説明において、同一のまたは類似する構成について同一の符号を付して重複した説明を省略することがある。
【００１３】
図１に一実施形態として示すシステム内容理解支援装置（以下、「支援装置１０」と称する。）が備える主な機能、及び支援装置１０が記憶する主なデータを示している。
【００１４】
支援装置１０は、保守、運用、更改等に際し、システム担当者等のユーザが内容を理解しようとしている情報処理システム（以下、「対象システム」と称する。）についての多数の文書（以下、「システム文書」と称する。）の中から、対象システムの概略的な機能等のユーザが目的とする情報を効率よく把握するために有効な記述を含んだ文書（以下、
「目的文書」と称する。）や、目的文書に基づく情報を提供する。上記システム文書の例として、要件定義書、外部仕様書、内部仕様書、詳細仕様書、機能仕様書、操作説明書、画面設計書、帳票仕様書、運用仕様書等がある。
【００１５】
同図に示すように、支援装置１０は、文書特徴量算出部１１１、クラスタリング部１１２、目的文書選出部１１３、キーワード抽出部１１４、索引情報生成部１１５、及び情報提示部１１６の各機能を備える。また支援装置１０は、同図に示すシステム文書１５１、スコアリングベクトル１５２、文書クラスタ１５３、分析観点１５４、目的文書選出基準１５５、目的クラスタ選出スコア１５６、キーワード１５８、索引情報１５９、後述する単語一覧９００、歪み値１２００、分類結果１３００、重要語判定テーブル１９００等を記憶する、記憶部１０５（同図において不図示）を備える。
【００１６】
上記機能のうち、文書特徴量算出部１１１は、システム文書１５１の夫々について、夫々に含まれている語についてスコアリングを行うことにより、システム文書１５１に含まれている語の特徴を表すベクトルであるスコアリングベクトル１５２を生成する。
【００１７】
図２にスコアリングベクトル１５２の例を示す。同図における「ＷＳ１」、「ＷＳ２」等の表記は、システム文書１５１に含まれている語のスコア（本例ではシステム文書１５１における語の出現頻度）である。また上記表記の添字は、語の識別子（以下、「単語ＩＤ」と称する。）である。
【００１８】
同図に示すように、例示するシステム文書１５１は、エンティティ語（「ユーザ」、「口座」等）、操作語（「登録」、「解説」等）、画面設計語（「画面」、「ラベル」等）、ロジック設計語（「条件」、「場合」、「代入」等）等の複数のカテゴリに分類される語を含む。
【００１９】
図１に戻り、クラスタリング部１１２は、スコアリングベクトル１５２に基づき、入力される大量のシステム文書１５１についてクラスタリングを行う。クラスタリング部１１２は、例えば、ｋ平均法（k-means法）を用いてクラスタリングを行う。クラスタリング
部１１２は、クラスタ数として、例えば、システム文書１５１の数に応じて設定される閾値よりも少ない範囲で、各クラスタの歪み値が最小になるものを選択する。
【００２０】
図３にクラスタリングの例を示す。同図において、実線はクラスタを表し、点線は語が属するカテゴリを表す。尚、カテゴリは、ユーザ（人）が認識する情報であり、支援装置１０が生成する情報ではなく、説明の便宜上表記しているに過ぎない。同図に示すように、本例では、入力される複数のシステム文書１５１が、概要系のカテゴリに属する１つのクラスタ、画面系のカテゴリに属する３つのクラスタ、ロジック系のカテゴリに属する３つのクラスタ、定数系のカテゴリに属する３つのクラスタに分類（クラスタリング）されている。
【００２１】
図１に戻り、目的文書選出部１１３は、クラスタリング部１１２が生成したクラスタの中から、目的文書を含んだクラスタ（以下、「目的クラスタ」と称する。）を選出する。例えば、対象システムの概略的な機能を網羅的に説明しているシステム文書（目的文書）を含んだクラスタを目的クラスタとして選出する場合、目的文書選出部１１３は、次の（１）〜（４）の手順に従って目的クラスタを選出する。
（１）システム文書から所定の語（例えば複合名詞）を順次選択する。
（２）選択した各語について、各クラスタにおける出現頻度（出現回数）（以下、「出現クラスタ数」と称する。）をスコアとして設定する。
（３）上記各語のスコアが所定の範囲内である語を重要語として特定する。
（４）各クラスタについて重要語が占める割合（以下、「目的クラスタ選出スコア」と称
する。）を求め、上記割合が最も大きいクラスタを目的クラスタとして選出する。
【００２２】
尚、以上の方法は、エンティティ語は上流下流を問わず多様な種類のシステム文書１５１に出現する、特定の種類のシステム文書（下流工程の文書等）に集中して同じ語が大量に出現する（クラスタの網羅率が高い）ことがある、パラメータを設定するための定数等の語は、一部の種類のシステム文書（下流工程の文書等）にのみ出現する（クラスタの網羅率が低い）、概要を示すシステム文書（上流工程の文書等）はエンティティ語の割合を多く含む、といった仮定を前提とする。
【００２３】
図４に具体例を示す。本例は同図に示す概要系となるクラスタが目的クラスタとして選出される場合である。
【００２４】
同図に示すように、本例では、円で示す３つの語（「１」、「２」、「３」）は、いずれも異なる複数のクラスタに出現しており、かつ、クラスタの網羅率が高いわけでも極端に低いわけでもないため（出現クラスタ数（出現頻度）が所定範囲内である（例えば、第１閾値＞出現クラスタ数＞第２閾値である）ため）、目的文書選出部１１３はこれらの語を重要語として特定する。一方、四角で示す２つの語（「ａ」、「ｂ」）は、クラスタの網羅率が高い（例えば、第１閾値以上である）ため、目的文書選出部１１３はこれらの語を重要語の対象外とする。また三角で示す語（「ｘ」）はクラスタの網羅率が低い（例えば、第２閾値以下である）ため、目的文書選出部１１３は当該語を重要語の対象外とする。そして以上に基づき、目的文書選出部１１３は、重要語（円で示す「１」、「２」、「３」）が高い割合で出現するクラスタ（概要系のクラスタ）を目的クラスタとして選出する。尚、以上に示した目的クラスタの選出方法は一例に過ぎない。また語や出現クラスタ数のスコアリングの方法は以上に示したものに限定されない。
【００２５】
図１に戻り、続いて、キーワード抽出部１１４が、目的文書選出部１１３が選出した目的クラスタに属するシステム文書１５１（目的文書）から、所定のカテゴリに関するキーワード１５８を抽出する。例えば、目的文書から機能名をキーワード１５８として抽出する場合、キーワード抽出部１１４は次の（Ａ）、（Ｂ）の処理を行う。
（Ａ）機能名は日本語では「エンティティ語（例：ユーザ）」＋「動作語（例：登録）」となるため、例えば、形態素解析を行うことにより、名詞が１回以上繰り返して出現した後、サ変接続名詞で終わる品詞の並びとなっている語を特定し、特定した語を機能名（キーワード）の候補として選出する。
（Ｂ）選出した上記候補の夫々をキーワードとして各クラスタに属するシステム文書を横断的に検索し、同じ語が他のクラスタでも用いられていれば当該候補を尤もらしい語と判定してキーワード１５８として抽出する。
【００２６】
尚、上記処理に限らず、キーワードの抽出は、例えば、キーワード検索エンジンや特開２００８−１１７３５０号公報に記載された方法等、公知の仕組みを利用して行ってもよい。
【００２７】
図１に示す索引情報生成部１１５は、キーワード１５８とシステム文書１５１とに基づき索引情報１５９を生成する。
【００２８】
また図に示す情報提示部１１６は、目的文書１５７、キーワード１５８、及び索引情報１５９の少なくともいずれかに基づく情報をユーザに提示する。このように目的文書１５７を特定する情報や目的文書１５７の内容が提示されることで、システム担当者等のユーザは効率よく迅速に対象システムの内容を理解することができる。また提示されるキーワード１５８や索引情報を利用して、ユーザは目的とする情報に容易かつ効率よくアクセスすることができる。
【００２９】
図５は、以上の機能を備える支援装置１０のハードウェアの一例である。
【００３０】
同図に示すように、支援装置１０は、プロセッサ１１、主記憶装置１２、補助記憶装置１３、入力装置１４、出力装置１５、及び通信装置１６を備える。これらの各構成は、図示しないバス等の通信手段を介して互いに通信可能に接続されている。支援装置１０は、その構成の全部または一部がクラウドシステム（cloud system）のクラウドサーバ（cloud server）のような仮想的な資源によって実現されるものであってもよい。
【００３１】
プロセッサ１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等を用いて構成される。プロセッサ１１が、主記憶装置１２に格納されているプログラムを読み出して実行することにより、支援装置１０の機能が実現される。
【００３２】
主記憶装置１２は、プログラムやデータを記憶する装置であり、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、不揮発性半導体メモリ（ＮＶＲＡＭ（Non Volatile RAM））等である。
【００３３】
補助記憶装置１３は、例えば、ＳＳＤ（Solid State Drive）、ＳＤメモリカード等の
各種不揮発性メモリ（NVRAM:Non-volatile memory）、ハードディスクドライブ、光学式
記憶装置（ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ(Digital Versatile Disc)等）、クラウドサーバの記憶領域等である。補助記憶装置１３に格納されているプログラムやデータは主記憶装置１２に随時読み込まれる。
【００３４】
入力装置１４は、外部から情報の入力を受け付けるインタフェースであり、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、記録媒体の読取装置等である。
【００３５】
出力装置１５は、各種の情報を出力するインタフェースであり、例えば、画像表示装置（液晶モニタ、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、グラフィックカード等）、印字装置等）、音声出力装置（スピーカ等）等である。
【００３６】
通信装置１６は、通信ネットワーク５を介した他の装置との間の通信を実現する有線方式または無線方式の通信インタフェースであり、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）、無線通信モジュール、ＵＳＢ（Universal Serial Interface）モジュール、シリアル通信モジュール等である。尚、通信装置１６を、他の装置からの情報の入力を受け付ける入力装置１４として機能させてもよい。また通信装置１６を、他の装置に情報を出力する出力装置１５として機能させてもよい。
【００３７】
支援装置１０は、上記の構成に加えて、例えば、オペレーティングシステム、ファイルシステム、デバイスドライバ、ＤＢＭＳ（DataBase Management System）等をさらに備えていてもよい。支援装置１０は、各種の情報（データ）を、例えば、データベースのテーブルやファイルシステムによって管理されるファイルとして記憶する。
【００３８】
続いて、支援装置１０が行う処理について説明する。
【００３９】
図６は、支援装置１０が行う処理（以下、「支援情報提供処理Ｓ６００」と称する。）を説明するフローチャートである。以下、同図とともに支援情報提供処理Ｓ６００について説明する。
【００４０】
支援装置１０は、システム文書の入力を受け付け、受け付けたシステム文書をシステム文書１５１として記憶する（Ｓ６１１）。支援装置１０は、例えば、入力装置１４や通信
装置１６を介してシステム文書の入力を受け付ける。対象システムが大規模な情報処理システムである場合、支援装置１０は大量のシステム文書を受け付けてシステム文書１５１として記憶する。
【００４１】
図７は、システム文書１５１が管理される、データベースのテーブルの例である。同図に示すように、システム文書１５１は、システム文書１５１の識別子（以下、「システム文書ＩＤ」と称する。）であるシステム文書ＩＤ７１１、システム文書名７１２、システム文書１５１の所在７１３等の情報に対応づけて管理される。
【００４２】
図６に戻り、続いて、支援装置１０は、システム文書１５１の夫々について、スコアリングベクトル１５２（文書特徴量）を生成する処理（以下、「文書特徴量算出処理Ｓ６１２」と称する。）を行う（Ｓ６１２）。
【００４３】
図８は文書特徴量算出処理Ｓ６１２の詳細を説明するフローチャートである。以下、同図とともに文書特徴量算出処理Ｓ６１２について説明する。
【００４４】
まず文書特徴量算出部１１１が、システム文書１５１（対象となる全てのシステム文書１５１）について単語一覧９００を生成する（Ｓ８１１）。尚、例えば、日本語で記述されている文書であれば「名詞」のみを抽出するようにして精度の向上を図るようにしてもよい。
【００４５】
図９に単語一覧９００の例を示す。同図に示すように、単語一覧９００は、単語ＩＤ９１１と単語のテキストデータ９１２とを対応づけた情報を含む。
【００４６】
図８に戻り、続いて、文書特徴量算出部１１１は、システム文書１５１を一つ選択し（Ｓ８１２）、選択したシステム文書について、単語一覧９００に基づきスコアリングベクトル１５２を生成して記憶する（Ｓ８１３、Ｓ８１４）。尚、文書特徴量算出部１１１は、例えば、出現する単語数を単純に積算する方法のほか、Ｄｏｃ２Ｖｅｃ、Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ、ＴＦ−ＩＤＦ、Ｏｋａｐｉ ＢＭ２５等の機能を用いてスコアリングベクトル１５
２を生成する。
【００４７】
続いて、文書特徴量算出部１１１は、Ｓ８１２で未選択のシステム文書１５１があるか否かを判定する（Ｓ８１４）。未選択のシステム文書１５１があれば（Ｓ８１４：ＹＥＳ）、処理はＳ８１２に戻る。未選択のシステム文書１５１がなければ（Ｓ８１４：ＮＯ）、文書特徴量算出処理Ｓ６１２は終了し、処理は図６のＳ６１３に進む。
【００４８】
図１０に、スコアリングベクトル１５２が管理される、データベースのテーブルの例を示す。同図に示すように、スコアリングベクトル１５２は、システム文書ＩＤ１０１１対応づけて管理される。
【００４９】
図６に戻り、続いて、支援装置１０は、スコアリングベクトル１５２に基づき、システム文書１５１をクラスタリングする処理（以下、「クラスタリング処理Ｓ６１３」と称する。）を行う。
【００５０】
図１１は、クラスタリング処理Ｓ６１３の詳細を説明するフローチャートである。以下、同図とともにクラスタリング処理Ｓ６１３について説明する。
【００５１】
まずクラスタリング部１１２が、クラスタ数の最大値（以下、「最大クラスタ数」と称する。）を決定して記憶する（Ｓ１１１１）。クラスタリング部１１２は、例えば、クラスタリングの対象となるシステム文書１５１の数に基づき最大クラスタ数を決定する。例
えば、クラスタリング部１１２は、クラスタリングの対象となるシステム文書１５１の数を所定の整数で除した値を最大クラスタ数とする。例えば、１つのクラスタに属するシステム文書１５１の数を５つ程度にしたい場合、上記の所定の整数を「５」とする。
【００５２】
続いて、クラスタリング部１１２は、以後のループ処理で用いる一時変数である試行クラスタ数に、初期値（例えば「２」）を設定する（Ｓ１１１２）。
【００５３】
続いて、クラスタリング部１１２は、システム文書１５１を試行クラスタ数分のクラスタにクラスタリング（分類）する（Ｓ１１１３）。クラスタリング部１１２は、例えば、ｋ平均法を用いてクラスタリングを行う。
【００５４】
続いて、クラスタリング部１１２は、クラスタの歪み値を求めて記憶する（Ｓ１１１４）。ｋ平均法を用いてクラスタリングを行う場合には、例えば、ＧＡＰ統計量（クラスタの中心点とそのクラスタに含まれる各データの差の自乗を合計した値である残差平方和と、一様分布からサンプリングされるランダムな点を使った場合の残差平方和との差）を歪み値とする。
【００５５】
続いて、クラスタリング部１１２は、クラスタリングの結果を示す情報（以下、「分類結果」と称する。）を一時記憶する（Ｓ１１１５）。
【００５６】
続いて、クラスタリング部１１２は、試行クラスタ数をインクリメント（１を加算）する（Ｓ１１１６）。
【００５７】
続いて、クラスタリング部１１２は、試行クラスタ数が最大クラスタ数を超えているか否かを判定する（Ｓ１１１７）。試行クラスタ数が最大クラスタ数を超えていない場合（Ｓ１１１７：ＮＯ）、処理はＳ１１１３に戻る。一方、試行クラスタ数が最大クラスタ数を超えている場合（Ｓ１１１７：ＹＥＳ）、処理はＳ１１１８に進む。
【００５８】
Ｓ１１１８では、クラスタリング部１１２は、Ｓ１１１５で一時記憶している分類結果のうち、歪み値が最小の分類結果を、当該クラスタリング処理Ｓ６１３によるクラスタリングの結果として記憶する。その後、処理は図６のＳ６１４に進む。
【００５９】
図１２は、試行クラスタ数１２１１と夫々の場合についてクラスタリングして得られた分類結果の歪み値１２１２の例である。本例の場合、クラスタリング部１１２は、歪み値１２１２が最小のクラスタ数（試行クラスタ数＝１２１）のときの分類結果をクラスタリングの結果として記憶する。
【００６０】
図１３に分類結果１３００を格納する、データベースのテーブルの例を示す。同図に示すように、分類結果１３００は、クラスタＩＤ１３１１と当該クラスタＩＤのクラスタに分類された一つ以上のシステム文書１５１（システム文書ＩＤ１３１２）とを対応づけた情報を含む。
【００６１】
図６に戻り、続いて、支援装置１０は、前述した目的クラスタ選出スコアを求める処理（以下、「目的クラスタ選出スコア生成処理Ｓ６１４」と称する。）を行う。
【００６２】
図１４は、目的クラスタ選出スコア生成処理Ｓ６１４の詳細を説明するフローチャートである。以下、同図とともに目的クラスタ選出スコア生成処理Ｓ６１４について説明する。
【００６３】
まず目的文書選出部１１３が、入力装置１４等を介して分析観点１５４の入力を受け付
ける（Ｓ１４１１）。尚、分析観点１５４は、対象システムを理解するにあたりユーザが注目する観点を示す情報である。
【００６４】
続いて、目的文書選出部１１３は、受け付けた分析観点１５４に対応する目的文書選出基準を目的文書選出基準１５５から取得する（Ｓ１４１２）。
【００６５】
図１５に目的文書選出基準１５５の例を示す。同図に示すように、目的文書選出基準１５５は、分析観点１３１１（分析観点１５４に相当）と目的文書選出基準１３１２とを対応づけた情報を含む。尚、目的文書選出基準１３１２は、例えば、数式、アルゴリズム、パラメータを用いて表される。
【００６６】
図１４に戻り、続いて、目的文書選出部１１３は、目的文書選出基準１３１２とＳ６１３で生成された分類結果とに基づき、目的クラスタ選出スコアを求めて記憶する（Ｓ１４１３）。この処理（以下、「目的クラスタ選出スコア算出処理Ｓ１４１３」と称する。）の詳細については後述する。
【００６７】
図１６に、目的クラスタ選出スコアが管理される、データベースのテーブルの例を示す。同図に示すように、このテーブル（以下、「目的クラスタ選出スコア１６００」と称する。）は、クラスタＩＤ１６１１と目的クラスタ選出スコア１６１２とを対応づけた情報を含む。
【００６８】
図１７及び図１８は、図１４の目的クラスタ選出スコア算出処理Ｓ１４１３の詳細を説明するフローチャートである。以下、同図とともに目的クラスタ選出スコア算出処理Ｓ１４１３について説明する。尚、以下では、対象システムの概略的な機能を網羅的に説明している文書を目的文書として選出する場合（分析観点１３１１として図１５の「システム機能概要」の指定を受け付けた場合）を一例として説明する。この場合における目的文書選出基準は、例えば、図１７及び図１８の処理（アルゴリズム）を規定する情報である。
【００６９】
まず目的文書選出部１１３は、単語一覧９００から単語を一つ選択する（Ｓ１７１１）。
【００７０】
続いて、目的文書選出部１１３は、選択中の単語を含むシステム文書１５１（システム文書ＩＤ）を特定する（Ｓ１７１２）。
【００７１】
続いて、目的文書選出部１１３は、特定したシステム文書１５１（システムＩＤ）と分類結果１３００とに基づき、選択中の単語を含むクラスタ（クラスタＩＤ）の数（出現クラスタ数）を求める（Ｓ１７１３）。
【００７２】
続いて、目的文書選出部１１３は、出現クラスタ数が所定範囲か否かを判定する（Ｓ１７１４）。本例では、上記の所定範囲を「３０（第１閾値）＞所定範囲＞１（第２閾値）」とする。尚、上記の所定範囲は、目的クラスタや目的文書が精度良く抽出されるようにチューニングすることができる。
【００７３】
目的文書選出部１１３は、選択中の単語の出現クラスタ数が上記の所定範囲内であれば（Ｓ１７１４：ＹＥＳ）、選択中の単語を重要語として選出して記憶する（Ｓ１７１５）。一方、選択中の単語の出現クラスタ数が上記所定範囲内でなければ（Ｓ１７１４：ＮＯ）、処理はＳ１７１６に進む。
【００７４】
Ｓ１７１６では、目的文書選出部１１３は、Ｓ１７１１にて未選択の単語があるか否かを判定する。未選択の単語がある場合（Ｓ１７１６：ＹＥＳ）、処理はＳ１７１１に戻る
。未選択の単語がない場合（Ｓ１７１６：ＮＯ）、処理は図１８のＳ１８１１に進む。
【００７５】
図１９に、以上の処理に際して目的文書選出部１１３が生成するテーブル（以下、「重要語判定テーブル１９００」と称する。）の例を示す。
【００７６】
同図に示すように、重要語判定テーブル１９００は、単語ＩＤ１９１１、当該単語が出現するシステム文書１５１の数である出現文書数１９１２、及び出現クラスタ数１９１３と、これらの情報に基づき重要語か否かを判定した結果である重要語判定結果１９１４と、を対応づけた情報を含む。本例では、重要語である場合は重要語判定結果１９１４に「重要語」を重要語でない場合は重要語判定結果１９１４に「−」を設定している。
【００７７】
続いて、図１８のＳ１８１１では、目的文書選出部１１３が、分類結果１３００からクラスタ（クラスタＩＤ）を一つ選択する。
【００７８】
続いて、目的文書選出部１１３が、選択中のクラスタに属する各システム文書に記述されている共通の単語を抽出する（Ｓ１８１２）。
【００７９】
続いて、目的文書選出部１１３が、重要語判定テーブル１９００を参照し、抽出した共通の単語のうち重要語を特定する（Ｓ１８１３）。
【００８０】
続いて、目的文書選出部１１３は、選択中のクラスタおいて、Ｓ１８１３で特定した重要語が占める割合を前述の目的クラスタ選出スコアとして求め、求めた目的クラスタ選出スコアを前述の目的クラスタ選出スコア１６００として記憶する（Ｓ１８１４）。
【００８１】
尚、目的クラスタ選出スコアの算出方法は必ずしも上記の方法に限定されない。例えば、目的クラスタ選出スコアは、選択中のクラスタに属するシステム文書に共通する単語の個数、共通する単語のスコア、当該クラスタに属するシステム文書の数、及び当該クラスタの総単語種類数等のうちの少なくとも一つ以上を用いた他の算出式により求めてもよい。
【００８２】
続いて、目的文書選出部１１３は、Ｓ１８１１において未選択のクラスタがあるか否かを判定する（Ｓ１８１６）。未選択のクラスタがある場合（Ｓ１８１６：ＹＥＳ）、処理はＳ１８１１に戻る。未選択のクラスタがない場合（Ｓ１８１６：ＮＯ）、処理は図６のＳ６１５に進む。
【００８３】
図６に戻り、Ｓ６１５では、目的文書選出部１１３が、目的クラスタ選出スコア１６００を参照し、目的クラスタ選出スコアが最大のクラスタを目的クラスタとして選出する。例えば、図１６の例では、目的文書選出部１１３は、クラスタＩＤ１６１１が「１２１」のクラスタを目的クラスタとして選出する。
【００８４】
続いて、キーワード抽出部１１４が、目的文書選出部１１３が選出した目的クラスタに属するシステム文書１５１（目的文書）からキーワード１５８を抽出する（Ｓ６１６）。
【００８５】
続いて、索引情報生成部１１５が、システム文書１５１とキーワード１５８とに基づき索引情報１５９を生成する（Ｓ６１７）。
【００８６】
続いて、情報提示部１１６が、目的文書１５７やキーワード１５８、索引情報１５９をユーザに提示する（Ｓ６１８）。
【００８７】
以上で支援情報提供処理Ｓ６００は終了する。
【００８８】
以上に説明したように、本実施形態の支援装置１０によれば、システム担当者等のユーザは、対象システムの内容の理解に際して注目する観点である分析観点を指定するだけで、大量のシステム文書の中から、対象システムの内容を理解するのに適したシステム文書に関する情報を得ることができる。そのため、ユーザは効率よく迅速に所望の分析観点から対象システムについての知識を得ることができる。
【００８９】
また支援装置１０は、目的文書から抽出した措定のカテゴリのキーワードを提示するので、ユーザは提示されるキーワードを利用してシステム文書を効率よく検索することができ、必要な情報を効率よく迅速に得ることができる。
【００９０】
また支援装置１０は、システム文書とキーワードとに基づき索引情報を生成して提示するので、ユーザはこれを利用して参照したいシステム文書の記述に容易かつ迅速にアクセスすることができる。
【００９１】
以上、本発明について実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は上記の実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。例えば、上記の実施の形態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限定されるものではない。また上記実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることができる。
【００９２】
例えば、以上では対象システムが情報処理システムである場合を例として説明したが、対象システムの種類は必ずしも限定されず、対象システムは、その内容等が記載された大量のドキュメントが付随して存在する他の種類のシステムであってもよい。
【００９３】
また上記の各構成、機能部、処理部、処理手段等は、それらの一部または全部を、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い。また上記の各構成、機能等は、プロセッサが夫々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、メモリやハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、またはＩ
Ｃカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
【００９４】
また各図において、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、必ずしも実装上の全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。例えば、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もよい。
【００９５】
また以上に説明した情報処理装置の各種機能部、各種処理部、各種データベースの配置形態は一例に過ぎない。各種機能部、各種処理部、各種データベースの配置形態は、各情報処理装置がハードウェアやソフトウェアの性能、処理効率、通信効率等の観点から最適な配置形態に変更し得る。
【符号の説明】
【００９６】
１０  支援装置、１０５  記憶部、１１１  文書特徴量算出部、１１２  クラスタリング部、１１３  目的文書選出部、１１４  キーワード抽出部、１１５  索引情報生成部、１１６  情報提示部、１５１  システム文書、１５２  スコアリングベクトル、１５３  文書クラスタ、１５４  分析観点、１５５  目的文書選出基準、１５６  目的クラスタ選出スコア、１５８  キーワード、１５９  索引情報、９００  単語一覧、１２００  歪み値、１３００  分類結果、１９００  重要語判定テーブル、Ｓ６００  支援情報提供処理、Ｓ６１２  文書特徴量算出処理、Ｓ６１３  クラスタリング処理、Ｓ６１４  目的クラスタ選出スコア生成処理、Ｓ１４１３  目的クラスタ選出スコア算出処理
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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