(57)【要約】【課題】データモデルとプロセスモデルから構成される業務モデル間のデータマッチングを可能にする。【解決手段】第１の業務モデルに対応するデータモデルとプロセスモデルの要素間の関係に基づいて、これらを一つのグラフに統合して第１の拡張プロセスグラフをデータ上で生成する。同様に、第２の業務モデルに対応するデータモデルとプロセスモデルの要素間の関係に基づいて、これらを一つのグラフに統合して第２の拡張プロセスグラフをデータ上で生成する。この後、第１の拡張プロセスグラフの要素と第２の拡張プロセスグラフの節とでペアを形成すると共に、各ペア間の関係をラベルで記述するペアワイズ接続グラフをデータ上で生成する。次に、ペア間の類似度及び伝播係数を設定した類似性伝播グラフをデータ上で生成し、ペア間の類似性を繰り返し演算により計算する。その後、フィルタリングにより類似性の高いペアを表示装置上に提示する。【選択図】図７
2010218386.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データ処理部が、第１の業務モデルに対応するデータモデルとプロセスモデルのデータと、第２の業務モデルに対応するデータモデルとプロセスモデルのデータをそれぞれ記憶装置から読み出す処理と、
データ処理部が、前記第１の業務モデルに対応するプロセスモデルを構成する各要素の文字列と前記第２の業務モデルに対応するプロセスモデルを構成する各要素の文字列とをデータ上で比較し、一致関係が認められる要素を検出する処理と、
データ処理部が、前記第１及び第２の業務モデルに対応するプロセスモデルのモデル表記を予め設定したモデル表記を用いた表記に正規化する処理と、
データ処理部が、前記第１の業務モデルに対応するデータモデルとプロセスモデルの要素間の関係に基づいて、これらを一つのグラフに統合して第１の拡張プロセスグラフをデータ上で生成する処理と、
データ処理部が、前記第２の業務モデルに対応するデータモデルとプロセスモデルの要素間の関係に基づいて、これらを一つのグラフに統合して第２の拡張プロセスグラフをデータ上で生成する処理と、
データ処理部が、前記第１の拡張プロセスグラフの要素と前記第２の拡張プロセスグラフの要素とでペアを形成すると共に、各ペア間の関係をラベルで記述するペアワイズ接続グラフをデータ上で生成する処理と、
データ処理部が、ペア間の類似度及び伝播係数を設定した類似性伝播グラフをデータ上で生成する処理と、
データ処理部が、ペア間の類似性を繰り返し演算により計算する処理と、
データ処理部が、計算結果をフィルタリングし、類似性の高いペアを表示装置上に提示する処理と
を有する業務モデル間のデータマッチング方法。
【請求項２】
前記プロセスモデルを正規化する処理において、データ処理部は、戻り辺がプロセスモデルに存在する場合に、当該表記をループ表記に書き換える
ことを特徴とする請求項１に記載のマッチング方法。
【請求項３】
前記プロセスモデルを正規化する処理において、データ処理部は、連続的に実行される処理間にデータ上の関連がない処理の表記か存在する場合に、当該表記を並列実行処理に書き換える
ことを特徴とする請求項１又は２に記載のマッチング方法。
【請求項４】
前記拡張プロセスグラフを生成する処理において、データ処理部は、データモデルに由来する辺とプロセスモデルに由来する辺とにそれぞれ異なるラベルを付ける
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載のマッチング方法。
【請求項５】
前記第１の業務モデルに対応するプロセスモデルと前記第２の業務モデルに対応するプロセスモデルとの間で文字列が一致する要素が検出されていた場合において、前記拡張プロセスグラフを生成する処理を実行するデータ処理部は、一致が検出された要素に対して上流側の辺と下流側の辺とで異なるラベルを付ける
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載のマッチング方法。
【請求項６】
前記ペアワイズ接続グラフを生成する処理において、データ処理部は、正規化されたプロセスモデルの順番を考慮してペアを作成する
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載のマッチング方法。
【請求項７】
前記類似性伝播グラフを生成する処理において、データ処理部は、テキストのペアである節に対してシソーラスや編集距離を用いテキスト間の類似度を求め、これをペア間の類似性の初期値として設定する
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載のマッチング方法。
【請求項８】
前記類似性伝播グラフを生成する処理において、データ処理部は、辺の伝播係数がプロセスモデルに由来するかデータモデルに由来するかに応じ、伝播係数の初期値を変更する
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載のマッチング方法。
【請求項９】
第１の業務モデルに対応するデータモデルとプロセスモデルのデータと、第２の業務モデルに対応するデータモデルとプロセスモデルのデータをそれぞれ記憶装置から読み出す処理と、
前記第１の業務モデルに対応するプロセスモデルを構成する各要素の文字列と前記第２の業務モデルに対応するプロセスモデルを構成する各要素の文字列とをデータ上で比較し、一致関係が認められる要素を検出する処理と、
前記第１及び第２の業務モデルに対応するプロセスモデルのモデル表記を予め設定したモデル表記を用いた表記に正規化する処理と、
前記第１の業務モデルに対応するデータモデルとプロセスモデルの要素間の関係に基づいて、これらを一つのグラフに統合する第１の拡張プロセスグラフをデータ上で生成する処理と、
前記第２の業務モデルに対応するデータモデルとプロセスモデルの要素間の関係に基づいて、これらを一つのグラフに統合する第２の拡張プロセスグラフをデータ上で生成する処理と、
前記第１の拡張プロセスグラフの要素と前記第２の拡張プロセスグラフの要素とでペアを形成すると共に、各ペア間の関係をラベルで記述するペアワイズ接続グラフをデータ上で生成する処理と、
ペア間の類似度及び伝播係数を設定した類似性伝播グラフをデータ上で生成する処理と、
ペア間の類似性を繰り返し演算により計算する処理と、
計算結果をフィルタリングし、類似性の高いペアを表示装置上に提示する処理と
をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の業務モデルをデータマッチングさせるための信号処理技術に関する。例えばある企業で使用されている業務モデルと業界リファレンスとして使用される業務モデルとを信号処理を通じてデータマッチングさせるための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、ＩＴ基盤への投資の抑制や相互接続を目的として、業界団体による業務モデルの標準化が進められている。業界団体によって策定されたリファレンスとなる業務モデルを、この明細書では「リファレンス業務モデル」というものとする。リファレンス業務モデルには、例えばテレコム分野のNGOSS （New Generation Operation Systems and Software）、保健医療分野のHL７(Healthcare Level Seven)、ACORD (Association for Cooperative Operations Research and Development)等がある。
【０００３】
ところが、リファレンス業務モデルを企業内に展開する場合には、リファレンス業務モデルと企業内にある既存の業務モデルとのマッチングが問題となる。一般に、業務モデルは交換されるデータを表現したデータモデルと、処理とその手順を表したプロセスモデルとで構成される。このため、両モデルを合わせるとマッチング対象となる項目は、場合によって数万項目にも及ぶ。しかし、現時点において、両業務モデルをマッチングさせる技術は確立されていない。このため、現在のマッチング作業は人手で行われており、大きな工数が問題となっている。
【０００４】
現在、複数の業務モデルのマッチングを自動化する技術として、データモデルにおけるメタモデル（スキーマ）間のマッチングが知られている。図１に、発注伝票に対応するリファレンスデータモデルのメタモデル１０１（図１（Ａ））の具体例と、対応する既存データモデルのメタモデル１０２（図１（Ｂ））の具体例を示す。データモデルは、一般にはＵＭＬクラス図やデータフロー図等として与えられる。以下の説明では、図１に示すように、このＵＭＬ表記によりデータモデルを表記する。このように、既存の手法では、メタモデルレベルでマッチングを実行するのが一般的である。なお、既存のマッチング技術では、クラス・属性の名前・型の類似性や継承・集約・依存等のクラス間の関係をマッチングに利用する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開2007-188343号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Melnik著,「Generic Model Management」,Springer 2004年,p.117-131
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、データモデルとプロセスモデルから構成される業務モデルの全体をデータマッチングによって統合する仕組みは未だ実現されていない。特に、プロセスモデルの場合、データモデルについて前述したメタモデルレベルでのマッチング方法をそのまま適用することができない。共通のメタモデルに基づいて作成されたプロセスモデル同士がマッチングの対象となるためである。
【０００８】
図２に、購買業務に対するリファレンスプロセスモデル２１０（図２（Ｂ））の具体例と、対応する既存プロセスモデル２２０（図２（Ｃ））の具体例とを示す。ここで、プロセスモデルは、ＢＰＭＮ（Business Process Management Notation）、ＵＭＬアクティビティ図等のグラフで表記される。以下の説明では、このＢＰＭＮ表記によりプロセスモデルを表記する。なお、プロセスモデルのメタモデル２０１を図２（Ａ）に示す。メタモデル２０１は、グラフを表現する節（Node）と辺（Edge）により表現される。前述したように、リファレンスプロセスモデル２１０と既存プロセスモデル２２０は、共にメタモデル２０１に基づいて作成されている。
【０００９】
従って、プロセスモデルのマッチングレベルは、データモデルのマッチングレベル（すなわち、メタモデル）とは異なるレベルで実行する必要がある。加えて、プロセスモデルレベルでのマッチングでは、意味的には同じプロセスモデルであるにもかかわらず、構造的には異なる表記を採り得るという、プロセスモデルに特有の曖昧性が問題となる。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
そこで、発明者は、業務モデルレベルでのデータマッチング処理を実現するために、データモデルとプロセスモデルを同等に扱うことができ、かつ、プロセスモデルが有する曖昧性を解決できる次のような仕組みを提供する。
【００１１】
まず、データ処理部は、第１の業務モデルに対応するデータモデルとプロセスモデルの要素間の関係に基づいて、これらを一つのグラフに統合して第１の拡張プロセスグラフをデータ上で生成する。同様に、データ処理部は、第２の業務モデルに対応するデータモデルとプロセスモデルの要素間の関係に基づいて、これらを一つのグラフに統合して第２の拡張プロセスグラフをデータ上で生成する。この後、データ処理部は、第１の拡張プロセスグラフの要素と第２の拡張プロセスグラフの要素とでペアを形成すると共に、各ペア間の関係をラベルで記述するペアワイズ接続グラフをデータ上で生成する。次に、データ処理部は、ペア間の類似度及び伝播係数を設定した類似性伝播グラフをデータ上で生成し、ペア間の類似性を繰り返し演算により計算する。その後、データ処理部は、フィルタリングにより類似性の高いペアを表示装置上に提示する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、従来手法に比してマッチングに要する工数を大幅に削減することができる。加えて、発明者の提案する拡張プロセスグラフを用いれば、データモデルとプロセスモデルを統一的に扱うことができる。これにより、２つの業務モデルの全体をデータマッチングすることができる。これにより、マッチング精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】データモデルの具体例を説明する図である。
【図２】プロセスモデルの具体例を説明する図である。
【図３】形態例に係るマッチングシステムのシステム構成の概要を示す図である。
【図４】形態例に係るマッチングプロセスの概要を示すフローチャートである。
【図５】形態例に係るマッチングプロセスの実行手順例を示すフローチャートである。
【図６】プロセスモデルの正規化動作例を示す図である。
【図７】拡張プロセスグラフの具体例を説明する図である。
【図８】ペアワイズ接続グラフの具体例を説明する図である。
【図９】類似性伝播グラフの具体例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、業務モデル間のデータマッチング処理を実行するマッチングシステムの形態例を説明する。
【００１５】
（１）形態例
（１−１）マッチングシステムの構成
図３に、業務モデル間のマッチング処理を実行するマッチングシステムの構成例を示す。形態例に係るマッチングシステムは、コンピュータ３００と、入力装置３２０と、表示装置３３０とで構成される。コンピュータ３００は、データ演算を実行するＣＰＵ３０１、ＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、ハードディスク駆動装置３０６、これらデバイス間のデータ転送を実現するＣＰＵバス３１２、これらデバイスとＣＰＵバス３１２とを結合するインターフェース３０９〜３１１により構成される。
【００１６】
因みに、ＲＡＭ３０３には、ＣＰＵ３０１に演算処理を実行させる業務モデル間マッチングプログラム３０４の実行領域と、演算時に一時的に生成されるデータを格納する作業領域３０５とが少なくとも確保される。また、ハードディスク駆動装置３０６の記憶領域には、業務モデル間マッチングプログラム３０４の格納領域としてのプログラム格納部３０７と、リファレンス業務モデルと既存業務モデルのデータ格納領域としてのデータ格納部３０８とが少なくとも確保される。
【００１７】
なお、形態例の説明では、マッチング処理がコンピュータ３００上で実行されるプログラムの一機能として実現される場合を想定しているが、マッチング処理専用の装置として実現することもできる。その場合、当該処理機能は、ＡＳＩＣや専用の処理ボードとして実現することもできる。因みに、これらのハードウェア構成が、特許請求の範囲における「データ処理部」に対応する。
【００１８】
また、ハードディスク駆動装置３０６に対する業務モデル間マッチングプログラム３０４の書き込みは、当該プログラムを記録した記録媒体から行っても良く、当該プログラムを含む放送信号又は通信信号等を通じて行っても良い。
【００１９】
また、この形態例の場合には、ハードディスク駆動装置３０６に対して業務モデル間マッチングプログラム３０４を書き込んでいるが、記録媒体はフレキシブルディスク、CD-ROM、DVD-ROM、半導体メモリその他のコンピュータが読み取り可能記憶媒体であれば良い。
【００２０】
（１−２）業務モデル間マッチング動作
（ａ）概略動作
図４に、業務モデル間マッチングプログラム３０４を通じて実行されるデータマッチングプロセスの概要を示す。このデータマッチングプロセスは、ユーザによる入力装置３２０を通じての操作入力により開始される（ステップ４０１）。コンピュータ３００は、当該操作入力を検出すると、マッチング対象に指定入力されたリファレンス業務モデルのデータと既存業務モデルのデータを、それぞれハードディスク駆動装置３０６のデータ格納部３０８から読み込む。ここで、リファレンス業務モデルのデータとは、リファレンスデータモデルに対応するメタモデル１０１とリファレンスプロセスモデル２１０で構成される。また、既存業務モデルのデータとは、既存データモデルに対応するメタモデル１０２と既存プロセスモデル２２０で構成される。コンピュータ３００は、読み込んだデータをＲＡＭ３０３の作業領域３０５に格納する（ステップ４０２）。
【００２１】
コンピュータ３００は、業務モデル間マッチングプログラム３０４に記述された処理手順に従い、作業領域３０５に格納された業務モデルのデータ間についてのマッチング演算を実行する（ステップ４０３）。処理手順の詳細については後述する。なお、コンピュータ３００のマッチング演算によって得られた計算結果は作業領域３０５に格納される。
【００２２】
コンピュータ３００は、作業領域３０５に格納された計算結果を表示装置３３０に表示する（ステップ４０４）。これにより、業務モデル間マッチングプログラム３０４としての処理動作は終了する（ステップ４０５）。
【００２３】
一方、表示装置３３０を通じて計算結果の提示を受けたユーザは、提示された可能性の高いマッチング結果についての検証作業を開始する。ここでの検証作業は確度の高いマッチング結果に対して行えば良い。従って、ユーザの作業工数を大幅に削減することができる。
【００２４】
（ｂ）マッチング演算で実行される詳細動作
続いて、ステップ４０３で実行されるマッチング演算の詳細動作を説明する。図５に、マッチング演算で実行される処理手順の概要を示す。
【００２５】
（ステップ５０２）
マッチング演算の開始後、コンピュータ３００は、初期マッチング処理を実行する。この初期マッチング処理において、コンピュータ３００は、リファレンスデータモデルのメタモデル１０１と既存データモデルのメタモデル１０２を要素毎に文字列で比較するマッチング処理と、リファレンスプロセスモデル２１０と既存プロセスモデル２２０を要素毎に文字列で比較するマッチング処理とを実行する。例えば図２の例の場合、リファレンスプロセスモデル２１０の処理「検収」と既存プロセスモデル２２０の処理「検収」とは、名称が一致している。この場合、コンピュータ３００は、これらの要素がマッチングすると判定する。
【００２６】
（ステップ５０３）
次に、コンピュータ３００は、リファレンスプロセスモデル２１０と既存のプロセスモデル２２０とを参照して、同じ意味でありながら複数の構造を採り得る構造を検索し、事前に定めた特定の構造に統一する処理を実行する。すなわち、プロセスモデルの正規化処理を実行する。図６に、プロセスモデルの正規化動作例を示す。図６（Ａ）は、戻り辺があるプロセスモデル６００を、ループ処理のプロセスモデル６０１に書き換えた例である。また、図６（Ｂ）の例は、お互いにデータを交換することがない連続する処理をもつプロセスモデル６１０を、並列処理を実行するプロセスモデル６１１に書き換えた例である。
【００２７】
このように、プロセスモデルに対して予め正規化処理を実行することにより、モデル構造上での表現の違いを統一的な表現に変更することができる。これにより、マッチング精度を向上することができる。また、正規化の際に戻り辺を排除して処理の順番を確定することにより、後述する拡張プロセスグラフ上での要素間の対応関係や辺のラベリングが可能になる。
【００２８】
（ステップ５０４）
この後、コンピュータ３００は、データモデルをプロセスモデルに統合したグラフ（以下、「拡張プロセスグラフ」という。）を、各業務モデルについて生成する（ステップ５０４）。すなわち、コンピュータ３００は、リファレンスデータモデルのメタデータ１０１とリファレンスプロセスモデル２１０の要素間の関係に基づいて、リファレンス業務モデルに対応する拡張プロセスグラフ７１０（図７（Ａ））を作成する。同様に、既存データモデルのメタデータ１０２と既存プロセスモデル２２０の要素間の関係に基づいて、既存業務モデルに対応する拡張プロセスグラフ７２０（図７（Ｂ））を作成する。
【００２９】
ここで、拡張プロセスグラフＧepとは、プロセスモデルとデータモデルを統合したものであり、以下の式(１)に示すように定義される。
【００３０】
因みに、拡張プロセスグラフＧepは、節の集合Ｖepと辺の集合Ｅepとによって定義される。節の集合Ｖepは、プロセスモデルの節の集合Ｖprocessと、データモデルの節の集合Ｖdataとを合わせたものとして定義される。もっとも、図７に示すように、プロセスモデルとデータモデル間の辺上に１つ又は複数の仮想的な節を定義する場合には、これらの節の集合も、節の集合Ｖepに含まれる。辺の集合Ｅepは、プロセスモデルの辺の集合Ｅprocessと、データモデルの辺の集合Ｅdataと、プロセスモデルとデータモデル間の辺の集合Ｅcrossとを合わせたものとして定義される。なお、この明細書において、プロセスモデルとデータモデルともに辺（ｖs ,l,ｖt ）は、開始節ｖs と、終了節ｖt と、ラベルｌとの組み合わせによって定義される。
【００３１】
【数１】
2010218386.tif 000003
【００３２】
なお、この形態例における拡張プロセスグラフＧepでは、データモデルに由来する辺と、プロセスモデルに由来する辺と、データモデルとプロセスモデルとを接続する辺とで異なるラベルを付けることによりデータ上区別する。例えば拡張プロセスグラフ７１０、７２０の場合、プロセスモデルに由来する辺にはラベルＬ１又はＬ２を付し、データモデルに由来する辺にはラベルＯ１を付し、プロセスモデルとデータモデルとを接続する辺にはラベルＣ１を付す。それ以外の辺には、ラベルとして要素間の関係を表すラベルattribute、type等を付す。
【００３３】
また、この形態例における拡張プロセスグラフＧepでは、ステップ５０２の初期マッチングでマッチングした要素に対してプロセス的に上流側の辺と下流側の辺とで異なるラベルを付けることによりデータ上区別する。この形態例の場合、ステップ５０２において、リファレンスプロセスモデル２１０の処理「検収」と既存プロセスモデル２２０の処理「検収」とがマッチしている。このため、図７（Ａ）に示す拡張プロセスグラフ７１０では、処理「検収」に対応する要素ＲＴ６よりも上流側の辺にラベルＬ１を付し、要素ＲＴ６よりも下流側の辺にラベルＬ２を付している。同様に、図７（Ｂ）に示す拡張プロセスグラフ７２０では、処理「検収」に対応する要素ＡＴ５よりも上流側の辺にラベルＬ１を付し、要素ＡＴ５よりも下流側の辺にラベルＬ２を付している。これにより、リファレンス業務モデルに対応する拡張プロセスグラフ７１０の要素ＲＴ６以降の要素が、既存業務モデルに対応する拡張プロセスグラフ７２０の要素ＡＴ５以前の要素とマッチングするのを防止することができる。
【００３４】
また、この形態例における拡張プロセスグラフＧepでは、データモデルに由来する節の要素と、プロセスモデルに由来する節の要素との間でも異なるラベルを付けてデータ上区別する。また、リファレンス業務モデルに対応する拡張プロセスグラフＧepと既存業務モデルに対応する拡張プロセスグラフＧepとで異なるラベルを付してデータ上区別する。また、節の要素には、由来が同じモデル内の上流側から順番に通し番号を付してデータ上区別する。これにより、拡張プロセスグラフ７１０の要素と拡張プロセスグラフ７２０の要素のプロセス上での位置関係が明確化され、後述するペアワイズ接続グラフの生成の際、拡張プロセスグラフ７１０の要素と拡張プロセスグラフ７２０の要素のペアを過不足無く作成することが可能になる。
【００３５】
（ステップ５０５）
この後、コンピュータ３００は、ステップ５０４で生成された拡張プロセスグラフ７１０の各要素と拡張プロセスグラフ７２０の各要素について考えられる全てのペアの接続関係をグラフで表現するペアワイズ接続グラフを作成する。図７の拡張プロセスグラフから作成されるペアワイズ接続グラフの一部分を図８に示す。図８では、拡張プロセスグラフを構成する節のうちラベルが一致する要素同士をペアとしてペアワイズ接続グラフを作成している。因みに、部分グラフ８１０（図８（Ａ）)、８２０（図８（Ｂ）)、８３０（図８（Ｃ）)、８４０（図８（Ｄ）)は、それぞれ辺のラベルがＬ１、Ｌ２、activityType、Ｃ１の例である。
【００３６】
ペアワイズ接続グラフＧpcは、リファレンス業務モデルに対応する拡張プロセスグラフＧep(reff)の節と既存業務モデルに対応する拡張プロセスグラフＧep(AsIs)の節の間の関係を見るためのグラフであり、以下の式（２）に示すように定義される。節の集合Ｖpcの要素は、リファレンス業務モデルに対応する拡張プロセスグラフの節Ｖep(reff)の要素と、既存業務モデルに対応する拡張プロセスグラフの節の集合Ｖep(AsIs)の要素との対として定義される。辺の集合Ｅpcは、リファレンス業務モデルに対応する拡張プロセスグラフの辺の集合Ｅpc(reff)と既存業務モデルに対応する拡張プロセスグラフの辺の集合Ｅpc(AsIs)のうちラベルｌが等しい辺から構成される。
【００３７】
【数２】
2010218386.tif 000004
【００３８】
この際、計算量の削減のため、正規化されたプロセスモデルの実行順序を考慮して節同士のペアを作成する。この形態例の場合、拡張プロセスグラフ７１０のうちプロセスモデルに由来する節に対して順番に番号ｉを付与し、拡張プロセスグラフ７２０のうちプロセスモデルに由来の節に対して順番ｊを付与している。
【００３９】
ここで、レファレンス業務モデルに対応する拡張プロセスグラフ７１０の節ｖi0(reff)と、既存業務モデルに対応する拡張プロセスグラフの節ｖj0(AsIs)とをペアにしてペアワイズ接続グラフの新たな節（ｖi0(reff)，ｖj0(AsIs)）を生成する場合を考える。このとき、次の拡張プロセスグラフ７１０の節ｖi0+1(reff)は、拡張プロセスグラフ７２０の節ｖj0+1(AsIs)以降の節とのみペアを組む。これにより、例えば図７の拡張プロセスグラフから、ペア（ＲＴ２，ＡＴ２）を作成した後、（ＲＥ１，ＡＴ３）という本来のプロセスモデルの実行順序が逆転したペアを作成するのを防止し、計算量を削減することができる。
【００４０】
（ステップ５０６）
この後、コンピュータ３００は、ステップ５０５で作成したペアワイズ接続グラフ（図８）に基づいて類似性伝播グラフを作成する。図９に、ペアワイズ接続グラフ８１０、８２０、８３０、８４０にそれぞれ対応する類似性伝播グラフ９１０（図９（Ａ）)、９２０（図９（Ｂ）)、９３０（図９（Ｃ）)、９４０（図９（Ｄ）)を示す。特に、類似性伝播グラフ９４０は、プロセスモデルとデータモデルとを結びつける類似性伝播グラフである。この類似性伝播グラフ９４０が存在することで、プロセスモデル間の節のペアとデータモデル間の節のペアとの間で類似性の相互伝播が保障される。
【００４１】
類似性伝播グラフＧspとは、ペアワイズ接続グラフＧpcの節（ｖreff,ｖAsIs）∈ＶpcのペアｖreffとｖAsIs間の類似性とこの類似性がどのように隣接する節に伝播するかを表現したグラフであり、以下の式（３)で定義される。式（３）に示すように、類似性伝播グラフＧspは、節の集合Ｖsp、辺の集合Ｅsp、類似度関数σ、類似度の集合Σ、伝播関数ω、伝播係数の集合Ωで定義される。なお、ペアワイズ接続グラフＧpcの辺が片方向だったのに対し、この類似性伝播グラフＧspにおける辺の集合Ｅspは双方向の辺から構成される。
【００４２】
【数３】
2010218386.tif 000005
【００４３】
ここで、ペアの類似度の集合Σの各要素の値は、０〜１の実数値で与えられるものとする。なお、類似度Σに対する初期値の与え方は複数考えられるが、例えば全ての初期値を１とする方法、ペアがともにテキストの場合は、シソーラスや編集距離などからテキスト間の類似性を求め、それを類似性の初期値とする方法などを使用する。同様に、伝播係数の集合Ωの各要素の値は、０〜１の実数値で与えられるものとする。なお、初期値は、着目している節が開始節となっている全ての辺に対する伝播係数の合計が１となるように与える。個々の辺に対する初期値の与え方は複数考えられるが、例えば着目している節が開始節となっている全ての辺で等しくなるように与える方法、その辺がプロセスモデルに由来する辺かデータモデルに由来する辺かで異なる値を与える方法などを使用する。
【００４４】
（ステップ５０７）
次に、コンピュータ３００は、作成された類似性伝播グラフ（例えば９１０〜９４０）における各ペアの類似性を、以下の式（４）に基づいて計算し、計算結果が収束するまで計算処理を繰り返し実行する。すなわち、コンピュータ３００は、与えられたペアに対する類似度関数σk+1 の値とσk の値との差が与えられた閾値以下になるまで繰り返し計算処理を実行する。ここで、ｋは繰り返し回数である。なお、式（４）の第２項は計算対象とする節に対してプロセスの下流側に位置する節との間における類似成分値であり、第３項は計算対象とする節に対してプロセスの上流側に位置する節との間における類似成分値である。
【００４５】
【数４】
2010218386.tif 000006
【００４６】
（ステップ５０８）
この後、コンピュータ３００は、先のステップ５０７で算出されたペア間の類似度と閾値とを比較し、閾値より小さい類似度が得られたペアを除外するフィルタリング処理を実行する。なお、閾値は、ユーザによる作業工数やフィルタリング結果として残るペア数等を考慮して適時修正する。因みに、閾値の修正には入力装置３２０を使用する。
【００４７】
（１−３）まとめ
以上説明したように、マッチング処理の対象となる各プロセスモデルに現れる表記上のバラツキを、戻り辺や順序関係の曖昧性を排除した表記に初期化することにより、プロセスモデルの順番関係を明確にできる。
【００４８】
また、初期化処理が終了したプロセスモデルのモデルとデータモデルのメタモデルとを同一グラフ上に表現した拡張プロセスグラフを作成し、その際、節と節を接続する辺の由来に基づいて固有のラベルを付ける。同様に、初期マッチングにおいて、プロセスモデル間の比較においてマッチングが確認された節の要素に対するプロセスの前に位置するか後に位置するかに基づいて各辺に異なるラベルを付ける。これにより、プロセス上の処理順序を考慮して、拡張プロセスグラフについてペアワイズ接続グラフを作成する際のマッチング範囲の切り分けを明確にできる。この結果、コンピュータ３００によるペアの探索範囲が不必要に広がるのを避けることができる。その分、計算量を削減できる。
【００４９】
また、この形態例の場合、類似性伝播グラフの作成時には、テキストのペアである節に対してシソーラスや編集距離を用いテキスト間の類似度を求め、これをペア間の類似性の初期値に与えることにより、算出されるペア間の類似度に対する信頼性を高めることができる。また、類似性伝播グラフの作成時、信頼度の高いモデルに由来する辺か否かで伝播係数の初期値を変更することにより、算出されるペア間の類似度に対する信頼性を高めることができる。特に、マッチング対象である業務モデルを構成するプロセスモデルとデータモデルとの間に信頼性の差がある場合には、信頼性の高い方から伝播係数の影響を高めることにより、最終的に算出される各ペア間の類似度の信頼性を高めることができる。
【００５０】
（２）他の形態例
前述した形態例の場合には、購買業務を具体例として業務モデル同士をデータマッチングする場合について説明した。しかし、言うまでも無く、マッチング対象とする業務モデルはこれに限らない。
【００５１】
また、形態例の説明では、便宜上、マッチング対象とする一方の業務モデル（データモデル、プロセスモデル）をリファレンスモデルと呼び、他方の業務モデル（データモデル、プロセスモデル）を既存モデルと呼んだが、マッチング対象の一方が業界団体によって策定されたリファレンス業務モデルである必要は無い。
【００５２】
前述した形態例の場合には、初期マッチング（ステップ５０２）の実行後に、プロセスモデルの正規化処理（ステップ５０３）を実行する場合について説明した。しかしながら、実行順序は入れ替わっても良い。
【符号の説明】
【００５３】
３００…コンピュータ
３０１…ＣＰＵ
３０２…ＲＯＭ
３０３…ＲＡＭ
３０６…ＨＤ
３２０…入力装置
３３０…表示装置
【図１】
2010218386.tif 000007
【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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