(57)【要約】【課題】変換定義等が未定義のデータ間であっても効率的なデータ変換処理の実現を支援する。【解決手段】データ統合装置１００において、記憶装置２０２にデータ形式の情報が未格納である所定データに関するテーブルのデータ形式と、所定テーブルごとのマスタデータ形式との類似度を算出し、当該類似度が所定基準を満たすマスタデータ形式の所定テーブルを特定し、特定した所定テーブルのマスタデータ形式と、各システムの各テーブルのデータ形式との類似度を算出し、当該類似度が所定基準を満たす所定システムの所定テーブルを特定し、特定したマスタデータ形式の所定テーブルと所定システムの所定テーブルとについての変換処理定義の情報を再利用可能な変換処理部品候補の情報として出力する演算装置２０１を含む構成とする。【選択図】図９
2018060430.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定事象のデータに関して所定システムで用いる各テーブルのデータ形式、および、前記データの間で普遍的なデータ形式として所定テーブルごとに予め定めたマスタデータ形式、の各情報と、前記マスタデータ形式の所定テーブルと前記所定システムの所定データ形式の所定テーブルとの間でのデータの変換処理定義の情報と、を格納した記憶装置と、
前記記憶装置にデータ形式の情報が未格納である所定データに関するテーブルのデータ形式と、前記所定テーブルごとのマスタデータ形式との類似度たる第１類似度を算出し、当該第１類似度が所定基準を満たすマスタデータ形式の所定テーブルを特定する処理と、前記特定した所定テーブルのマスタデータ形式と、前記記憶装置に格納している前記システムの各テーブルのデータ形式との類似度たる第２類似度を算出し、当該第２類似度が所定基準を満たす所定システムの所定テーブルを特定する処理と、前記特定した、マスタデータ形式の所定テーブルと前記所定システムの所定テーブルとについて、当該テーブルの間に関する前記変換処理定義の情報を記憶装置より読み出し、当該情報を再利用可能な変換処理部品候補の情報として所定装置に出力する処理と、を実行する演算装置と、
を備えることを特徴するデータ統合装置。
【請求項２】
前記演算装置は、
前記第１および第２の各類似度の算出に際し、対象とするテーブル間における各カラムの名およびデータ型のそれぞれの一致判定を行い、当該一致判定の結果を所定アルゴリズムに適用することで類似度を算出し、
前記再利用可能な変換処理部品候補の情報の出力に際し、前記特定した、マスタデータ形式の所定テーブルと前記所定システムの所定テーブルとについて、前記一致判定にて一致が特定されカラムに関する、当該テーブルの間に関する前記変換処理定義の情報を記憶装置より読み出し、当該情報を再利用可能な変換処理部品候補の情報として所定装置に出力するものである、
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ統合装置。
【請求項３】
前記演算装置は、
前記各類似度の算出に際し、類似度に対する影響の大きさに応じてカラムごとに定めた重み付け値を、前記一致判定の結果に適用した上で、前記所定アルゴリズムによる類似度の算出を行うものである、
ことを特徴とする請求項２に記載のデータ統合装置。
【請求項４】
前記演算装置は、
前記再利用可能な変換処理部品候補の情報を出力するに際し、前記特定した、マスタデータ形式の所定テーブルと前記所定システムの所定テーブルとについて、前記一致判定にて一致が特定され、前記重み付け値の適用対象となったカラムに関する情報と、当該カラムに関して適用された前記重み付け値の変更用インターフェースとを更に出力し、前記変更用インターフェースにて受け付けた重み付け値の変更指示に応じて、前記各類似度の算出および当該算出に伴う各処理を再実行するものである、
ことを特徴とする請求項３に記載のデータ統合装置。
【請求項５】
所定事象のデータに関して所定システムで用いる各テーブルのデータ形式、および、前記データの間で普遍的なデータ形式として所定テーブルごとに予め定めたマスタデータ形式、の各情報と、前記マスタデータ形式の所定テーブルと前記所定システムの所定データ形式の所定テーブルとの間でのデータの変換処理定義の情報と、を格納した記憶装置を備える情報処理装置が、
前記記憶装置にデータ形式の情報が未格納である所定データに関するテーブルのデータ形式と、前記所定テーブルごとのマスタデータ形式との類似度たる第１類似度を算出し、
当該第１類似度が所定基準を満たすマスタデータ形式の所定テーブルを特定する処理と、
前記特定した所定テーブルのマスタデータ形式と、前記記憶装置に格納している前記システムの各テーブルのデータ形式との類似度たる第２類似度を算出し、当該第２類似度が所定基準を満たす所定システムの所定テーブルを特定する処理と、
前記特定した、マスタデータ形式の所定テーブルと前記所定システムの所定テーブルとについて、当該テーブルの間に関する前記変換処理定義の情報を記憶装置より読み出し、当該情報を再利用可能な変換処理部品候補の情報として所定装置に出力する処理と、
を実行することを特徴するデータ統合方法。
【請求項６】
前記情報処理装置が、
前記第１および第２の各類似度の算出に際し、対象とするテーブル間における各カラムの名およびデータ型のそれぞれの一致判定を行い、当該一致判定の結果を所定アルゴリズムに適用することで類似度を算出し、
前記再利用可能な変換処理部品候補の情報の出力に際し、前記特定した、マスタデータ形式の所定テーブルと前記所定システムの所定テーブルとについて、前記一致判定にて一致が特定されカラムに関する、当該テーブルの間に関する前記変換処理定義の情報を記憶装置より読み出し、当該情報を再利用可能な変換処理部品候補の情報として所定装置に出力する、
ことを特徴とする請求項５に記載のデータ統合方法。
【請求項７】
前記情報処理装置が、
前記各類似度の算出に際し、類似度に対する影響の大きさに応じてカラムごとに定めた重み付け値を、前記一致判定の結果に適用した上で、前記所定アルゴリズムによる類似度の算出を行う、
ことを特徴とする請求項６に記載のデータ統合方法。
【請求項８】
前記情報処理装置が、
前記再利用可能な変換処理部品候補の情報を出力するに際し、前記特定した、マスタデータ形式の所定テーブルと前記所定システムの所定テーブルとについて、前記一致判定にて一致が特定され、前記重み付け値の適用対象となったカラムに関する情報と、当該カラムに関して適用された前記重み付け値の変更用インターフェースとを更に出力し、前記変更用インターフェースにて受け付けた重み付け値の変更指示に応じて、前記各類似度の算出および当該算出に伴う各処理を再実行する、
ことを特徴とする請求項７に記載のデータ統合方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ統合装置およびデータ統合方法に関するものであり、具体的には、変換定義等が未定義のデータ間であっても効率的なデータ変換処理の実現を支援する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
多種多様なシステムを跨いだデータの横断的利活用促進を目的に、データ統合装置が開発されてきた。こうしたデータ統合装置では、データソースとなる様々な業務システムの多種多様なデータを一元的に収集・蓄積する一方で、当該蓄積されたデータの形式や構造を、利用者の要求に応じて変換する処理を行う。
【０００３】
上述のような変換処理に際しては、変換元データのデータ構造と変換先データのデータ構造との間で互いのデータ項目同士の対応関係付けを行う処理が予め必要となる。処理対象となるデータがＲＤＢデータであれば、そうした処理のロジックをテーブル毎に設計する必要がある。
【０００４】
この変換処理において多種多様なシステムのデータを処理対象とした場合、変換対象となるテーブル数が膨大となるケースが想定される。その場合、各テーブルのデータ項目同士の対応関係付けに要する手間や時間も増大し、上述の変換処理のロジック設計に要する設計開発者の作業工数・コストが増大することが懸念される。
【０００５】
こうしたデータ統合に伴う設計者の作業工数低減を課題とする従来技術として、以下のものが提案されている。すなわち、情報源から抽出したデータを変換して格納先に登録するための情報統合プログラムであって、前記情報源から取得した第１のスキーマ情報と、当該第１のスキーマ情報の変更前に前記情報源から取得した第２のスキーマ情報とを比較し、前記情報源のスキーマの変更を検出するステップと、前記スキーマの変更に関連する項目の属性値で、スキーマ情報に含まれる属性値とデータモデルにおける項目情報とを対応付けて格納する対応表格納部を探索するステップと、前記対応表格納部において前記スキーマの変更に関連する項目の属性値が検出された場合には、当該スキーマの変更に関連する項目の属性値に対応する項目情報を用いて、前記第２のスキーマ情報に対応するデータモデルである変更前データモデルを格納するメタ情報格納部に格納されている前記変更前データモデルを改修して変更後データモデルを生成し、記憶装置に格納するステップと、前記記憶装置に格納された前記変更後データモデルを、前記格納先に対応するデータモデルに変換するための変更後統合ロジックを生成し、前記メタ情報格納部に格納するロジック改修ステップとをコンピュータに実行させるための情報統合装置（特許文献１参照）などが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１２−２７６９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら従来技術においては、上述の変換処理を要求する所定システムやアプリケーションにとって必要なデータ形式が、統合されたデータ形式とは異なる場合がある。ここで、統合されたデータ形式とは、例えば、多種多様なシステムにおける所定データの各間で最も共通的に用いられているデータ項目からなるデータ形式であり、各システムにお
けるデータとの間で、上述したデータ項目同士の対応関係付けが定義済みのものである。従って、上述の所定システム等が必要とするデータ形式が、統合されたデータ形式と異なることは、上述の変換処理のために必要な定義等が未知の状態であることを意味する。
【０００８】
この場合、統合されたデータ形式を、所定システム等が必要なデータ形式へと変換するための、変換処理ロジックの設計開発作業が生じる。また、上述の統合されたデータ形式においては（各システムのデータ間で共通的に用いられないため）変換対象外とされたデータについて要求があった場合、例えば、情報源のシステムの所定データに関してデータ統合装置にて上述の統合をするための対応表や変換処理ロジック設計が必要となってしまう。
【０００９】
そこで本発明の目的は、変換定義等が未定義のデータ間であっても効率的なデータ変換処理の実現を支援する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決する本発明のデータ統合装置は、所定事象のデータに関して所定システムで用いる各テーブルのデータ形式、および、前記データの間で普遍的なデータ形式として所定テーブルごとに予め定めたマスタデータ形式、の各情報と、前記マスタデータ形式の所定テーブルと前記所定システムの所定データ形式の所定テーブルとの間でのデータの変換処理定義の情報と、を格納した記憶装置と、前記記憶装置にデータ形式の情報が未格納である所定データに関するテーブルのデータ形式と、前記所定テーブルごとのマスタデータ形式との類似度たる第１類似度を算出し、当該第１類似度が所定基準を満たすマスタデータ形式の所定テーブルを特定する処理と、前記特定した所定テーブルのマスタデータ形式と、前記記憶装置に格納している前記システムの各テーブルのデータ形式との類似度たる第２類似度を算出し、当該第２類似度が所定基準を満たす所定システムの所定テーブルを特定する処理と、前記特定した、マスタデータ形式の所定テーブルと前記所定システムの所定テーブルとについて、当該テーブルの間に関する前記変換処理定義の情報を記憶装置より読み出し、当該情報を再利用可能な変換処理部品候補の情報として所定装置に出力する処理と、を実行する演算装置と、を備えることを特徴する。
【００１１】
また、本発明のデータ統合方法は、所定事象のデータに関して所定システムで用いる各テーブルのデータ形式、および、前記データの間で普遍的なデータ形式として所定テーブルごとに予め定めたマスタデータ形式、の各情報と、前記マスタデータ形式の所定テーブルと前記所定システムの所定データ形式の所定テーブルとの間でのデータの変換処理定義の情報と、を格納した記憶装置を備える情報処理装置が、前記記憶装置にデータ形式の情報が未格納である所定データに関するテーブルのデータ形式と、前記所定テーブルごとのマスタデータ形式との類似度たる第１類似度を算出し、当該第１類似度が所定基準を満たすマスタデータ形式の所定テーブルを特定する処理と、前記特定した所定テーブルのマスタデータ形式と、前記記憶装置に格納している前記システムの各テーブルのデータ形式との類似度たる第２類似度を算出し、当該第２類似度が所定基準を満たす所定システムの所定テーブルを特定する処理と、前記特定した、マスタデータ形式の所定テーブルと前記所定システムの所定テーブルとについて、当該テーブルの間に関する前記変換処理定義の情報を記憶装置より読み出し、当該情報を再利用可能な変換処理部品候補の情報として所定装置に出力する処理と、を実行することを特徴する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、変換定義等が未定義のデータ間であっても効率的なデータ変換処理の実現を支援可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本実施形態におけるデータ統合装置を含むネットワーク構成例を示す図である。
【図２】本実施形態のデータ構造定義テーブルのデータフォーマット例を示す図である。
【図３】本実施形態の再利用可能部品抽出結果格納テーブルのデータフォーマット例を示す図である。
【図４】本実施形態の類似度算出パラメータテーブルのデータフォーマット例を示す図である。
【図５】本実施形態におけるマスタデータ形式のテーブルと、配信先システムが要求するデータ形式のテーブル間の類似度を算出した結果を格納するデータフォーマットの例を示す図である。
【図６】本実施形態におけるマスタデータ形式のテーブルと、データ構造定義テーブルに定義されるデータ形式のテーブル間の類似度を算出した結果を格納するデータフォーマットの例を示す図である。
【図７】本実施形態のデータ変換処理部品定義テーブルのデータフォーマット例を示す図である。
【図８】本実施形態のデータ統合装置におけるデータ変換・配信処理の概念を示す図である。
【図９】本実施形態におけるデータ統合装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図１０】本実施形態におけるデータ統合方法のフロー例１を示す図である。
【図１１】本実施形態の配信先システムが要求するデータ形式のデータ構造のデータフォーマット例を示す図である。
【図１２ａ】本実施形態におけるデータ統合方法のフロー例２を示す図である。
【図１２ｂ】本実施形態におけるデータ統合方法のフロー例３を示す図である。
【図１３】本実施形態の配信先システムが要求するデータ形式のデータ構造とマスタデータ形式のデータ構造との類似度算出処理を説明する図である。
【図１４】本実施形態におけるデータ統合方法のフロー例４を示す図である。
【図１５ａ】本実施形態の配信先システムが要求するデータ形式へデータ変換を行う再利用可能なデータ変換処理部品候補を抽出する処理の説明する図（その１）である。
【図１５ｂ】本実施形態の配信先システムが要求するデータ形式へデータ変換を行う再利用可能なデータ変換処理部品候補を抽出する処理の説明する図（その２）である。
【図１６】本実施形態における画面例１を示す図である。
【図１７】本実施形態における画面例２を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
−−−ネットワーク構成−−−
【００１５】
以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は、本実施形態のデータ統合装置１００を含むネットワーク構成図である。図１にて示すように、本実施形態のデータ統合装置１００は、入力端末１２０、配信元システム１３０、および配信先システム１４０と、専用回線１５０を介して通信可能に接続されている。
【００１６】
このうち、配信元システム１３０は、例えば鉄道事業者が管理・運用する列車ダイヤデータを保持するシステムである。この配信元システム１３０からデータ統合装置１００に配信されるデータが、データ統合装置１００における所定のデータ変換プログラム（変換処理定義）によって、配信先システム１４０におけるデータ形式に変換され、当該配信先システム１４０に配信されることとなる。
【００１７】
また、配信先システム１４０は、上述の配信元システム１３０由来の所定データに基づき、適宜な業務やサービスを実行する鉄道事業者が管理・運用するシステムである。具体
的には、列車運行状況の観測データと上述の列車ダイヤデータとを利用して、列車運行管理を行うシステム等を想定出来る。
【００１８】
また、入力端末１２０は、上述の配信元システム１３０から得られるデータを、配信先システム１４０の望むデータ形式に変換するためのデータ変換プログラム、の設計開発者が操作する端末となる。
【００１９】
こうしたネットワーク構成に含まれる本実施形態のデータ統合装置１００は、適宜なハードウェアおよびソフトウェアにより実装される機能部品として、ユーザインターフェース部１１１、データ構造類似度算出部１１２、再利用可能データ変換部品抽出部１１３、および通信部１１４、を備える。またデータ統合装置１００は、こうした機能部が取り扱うデータの格納先として、データ格納部１０１を備える。
【００２０】
上述の機能部のうち、データ構造類似度算出部１１２は、配信先システム１４０が要求するデータ形式のテーブルにおけるデータ構造と、データ統合装置１００が予め保持するマスタデータ形式のテーブルにおけるデータ構造との、類似度を算出するものである。上述のマスタデータ形式（統合されたデータ形式）とは、例えば、所定業務のデータに関して複数の配信先システム１４０を跨がって共通的に用いられているデータ項目、からなる所定テーブルのデータ形式を想定する。
【００２１】
なお、こうしたマスタデータ形式と配信先システム１４０におけるデータ形式（データ統合装置１００が既知のもの）との関係において、各データ項目同士の対応関係付けが定義済み、すなわち、該当テーブルのデータ項目間でデータ変換処理を行うためのデータ変換プログラムがデータ統合装置１００に既に保持されているとする。上述のデータ構造類似度算出部１１２で行う処理手順の詳細は、図１２ａに示すフローチャートにて後述する。
【００２２】
また、再利用可能データ変換部品抽出部１１３は、配信元システム１３０から配信されたデータを、マスタデータ形式を介することで配信先システム１４０が要求するデータ形式に変換する、データ変換プログラムの候補、すなわち「再利用可能なデータ変換処理部品候補」を抽出するものである。再利用可能データ変換部品抽出部１１３で行う処理手順の詳細は図１４に示すフローチャートにて後述する。
【００２３】
また、通信部１１４は、専用回線１５０を介して配信元システム１３０と通信し、所定の配信データ及びこの配信データに関するデータ構造定義情報１３１の送受信を行うものである。上述の配信データ（例：列車ダイヤデータ）は、データ構造定義テーブル１０７（図２）で定義されるデータ構造を有した表形式データを想定する。データ統合装置１００は、こうした表形式データを配信元システム１３０から得て配信元データ格納部１１０（図８）に格納することとなる。
【００２４】
一方、上述のデータ構造定義情報１３１は、配信データのデータ形式、テーブル名、当該テーブルにおけるカラム、そのデータ型、の各情報から構成された情報である。データ統合装置１００は、このデータ構造定義情報１３１を、データ構造定義テーブル１０７に格納する。
【００２５】
上述のデータ構造定義テーブル１０７は、図２に示すデータフォーマットを有しており、そのデータ項目として、データ形式１１０１、テーブル１０７２、カラム１１０３、および、データ型１１０４を含んでいる。図２に示す例では、「マスタデータ」、「データ形式Ｘ」、「データ形式Ｙ」の計３種類のデータ形式に関する構造定義の情報が格納されている。
【００２６】
続いて、ユーザインターフェース部１１１は、データ変換プログラムの設計開発者に向けて、配信先システム１４０のデータ形式にデータ変換処理を行うために再利用可能なデータ変換プログラム（データ変換部品）の候補を示す、再利用候補変換部品提示画面１１１０（図１６）を生成する。
【００２７】
この再利用候補変換部品提示画面１１１０は、配信先システム１４０のデータ形式を入力するための配信先システムデータ形式入力領域１１１０１と、再利用可能部品抽出ボタン１１１０２と、再利用候補変換部品一覧表示領域１１１０３と、により構成される。
【００２８】
データ変換プログラムの設計開発者が、上述の再利用候補変換部品提示画面１１１０を入力端末１２０にて閲覧し、配信先システムデータ形式入力領域１１１０１に配信先システム１４０で必要とされるデータ形式を入力し、再利用可能部品抽出ボタン１１１０２を押下したとする。この場合、データ統合装置１００は、配信先システムデータ形式入力領域１１１０１で入力されたデータ形式に応じて、データ構造類似度算出処理、及び、再利用可能データ変換部品抽出処理を実行する。
【００２９】
なお、上述の再利用候補変換部品一覧表示領域１１１０３には、データ統合装置１００が、再利用可能部品抽出結果格納テーブル１０６（図３）より読み出した再利用候補変換部品（既知のデータ変換プログラム）を一覧表示する。
【００３０】
この再利用可能部品抽出結果格納テーブル１０６は、図３に示すデータフォーマットを有しており、そのデータ項目として、配信先システム１４０におけるデータ形式１０８１、テーブル１０６２、およびカラム１０８３と、データ変換の基点となるマスタデータ形式の該当テーブルおよびカラムを示す変換元カラム１０８４と、（マスタデータ形式の所定テーブルの所定カラムの値を、所定の配信先システムにおけるデータ形式の所定テーブルの所定カラムの値に対応付けする、すなわちデータ変換処理を行うデータ変換プログラムが既知の）変換先カラム１０８５と、を含んでいる。
【００３１】
図３に示す例では、配信先データ「データ形式Ｚ」のデータテーブル「列車・駅」のカラム「列車番号」に関しては、「マスタデータ形式の駅時刻テーブルの列車番号カラム」を、「データ形式Ｘの列車情報テーブルの列車番号カラム」へと変換するデータ変換プログラムが再利用可能候補であるとして、該当情報が格納されている。
【００３２】
また、データ格納部１０１における類似度算出パラメータテーブル１０２は、図４に示すデータフォーマットを有しており、データ構造類似度算出処理において利用する重み値の情報を定義している。そのデータ項目としては、項目名１０３１と、類似度算出重み１０３２を含む。
【００３３】
このうち項目名１０３１は、テーブルにおけるカラム名を示しており、図４の例では、「列車」や「出発時刻」という値が格納されている。また、類似度算出重み１０３２は、データ構造間の類似度算出において、該当カラムの一致判定の結果に適用すべき重み値を示しており、図４の例では類似度算出重みとして「２」や「３」という値が格納されている。こうした類似度算出パラメータテーブル１０２の各データは、予め有識者が登録しておくものとする。
【００３４】
また、データ格納部１０１における類似度算出結果一時格納部１０３は、マスタデータ形式のテーブルと配信先システム１４０が要求するデータ形式のテーブルとの間の類似度を算出した結果を、図５に示すように表形式で格納する格納先となる。
【００３５】
そのデータ項目としては、テーブル１０４１と、カラム１０４２と、テーブル１０４３と、カラム１０４４と、データ型１０４５と、テーブル間類似度１０４６とを含む。
【００３６】
このうちテーブル１０４１は、マスタデータ形式のテーブル名を示しており、カラム１０４２は、当該テーブル１０４１に格納されるテーブルのカラム名を示している。また、テーブル１０４３は、配信先システム１４０が要求するデータ形式のテーブル名を示しており、カラム１０４４は、当該テーブル１０４３に格納されるテーブルのカラム名を示している。
【００３７】
また、データ型１０４５は、上述のカラム１０４２とカラム１０４４のデータ型を示している。また、テーブル間類似度１０４６は、上述のテーブル１０４１とテーブル１０４３に格納されるテーブル間の類似度の算出結果を示す。なお、カラム間の一致度に関する算出結果は、一致度格納領域１０４７に格納される。
【００３８】
ここで、カラムの名称の一致度を算出した結果がＮ、データ型の一致度を算出した結果がＭのとき、（Ｎ，Ｍ）のようにそれぞれの一致度算出結果の組として結果を格納することとする。
【００３９】
なお、図５で例示する表における縦方向の長さは、テーブル１０４１に格納されるテーブルのカラム数分、また、当該表における横方向の長さは、テーブル１０４３に格納されるテーブルのカラム数分となる。
【００４０】
また、図５の例では、マスタデータ形式の「列車」テーブルと、「データ形式Ｚ」の「」列車・駅」テーブルの類似度を算出した場合の結果が示されている。マスタデータ形式の「列車」テーブルの「列車番号」カラムと「データ形式Ｚ」の「列車・駅」テーブルの「列車番号」カラムは、カラム名がいずれも「列車番号」であることからカラム名の一致度は１×類似度算出重み（３）＝３と算出される。また、データ型はいずれのカラムも「Ｉｎｔｅｇｅｒ（整数型）」であることから、データ型の一致度は１である。
【００４１】
また、データ格納部１０１における類似度算出結果格納部１０５は、マスタデータ形式のテーブルとデータ構造定義テーブルに定義されるデータ形式のテーブルとの間の類似度を算出した結果を、図６に示す表形式で格納するものである。そのデータ項目としては、テーブル１０７１と、カラム１０７２と、データ形式１０７３と、テーブル１０７４と、カラム１０７５と、データ型１０７６と、テーブル間類似度１０７７とを含む。
【００４２】
このうちテーブル１０７１と、カラム１０７２と、テーブル１０７４と、カラム１０７５と、データ型１０７６と、テーブル間類似度１０７７は、上述の図５で例示した類似度算出結果一時格納部１０３のデータフォーマット例と同様の構成である。また、データ形式１０７３は、データ構造定義テーブル１０７のデータ形式のデータ項目と同様の構成である。また、一致度格納領域１０７８に格納される値は、上述の図５で例示した類似度算出結果一時格納部１０３のデータフォーマット例と同様の構成である。図６に示す例では、マスタデータ形式の「列車」テーブルと、「データ形式Ｘ」及び「データ形式Ｙ」の全テーブルとのそれぞれの類似度を算出した場合の結果が示されている。
【００４３】
また、データ格納部１０１におけるデータ変換処理部品定義テーブル１０４は、データ形式を変換するためのデータ変換プログラムの情報を定義するデータテーブルであり、図７に示すデータフォーマットを有する。
【００４４】
そのデータ項目としては、変換元データ形式１０６１と、変換元テーブル１０４２と、変換元カラム１０６３と、変換先データ形式１０６４と、変換先テーブル１０６５と、変
換先カラム１０６６と、プログラムファイル名１０６７とを含む。
【００４５】
このうち変換元データ形式１０６１は、変換元データのデータ形式を示し、変換元テーブル１０４２は、当該変換元データのデータテーブル名を示し、変換元カラム１０６３は、変換元データテーブルのカラム名を示す。
【００４６】
また、変換先データ形式１０６４は、変換先データのデータ形式を示し、変換先テーブル１０４５は、変換先データのデータテーブル名を示し、変換先カラム１０６６は、変換先データテーブルのカラム名を示し、プログラムファイル名１０６７は、変換元カラム１０６３を変換先カラム１０６６へデータを変換するためのプログラムのファイル名を示す。
【００４７】
図７に示すデータ変換処理部品定義テーブル１０４の例では、マスタデータ形式のテーブル「駅時刻」のカラム「列車番号」を、「データ形式Ｘ」のテーブル「列車情報」のカラム「列車番号」へデータ変換するためのプログラム「ｐｒｇ００００１．ｄａｔ」の名が格納されている。
−−−データ変換処理の概念−−−
【００４８】
ここで、本実施形態のデータ統合装置１００におけるデータ変換処理の原理について、その概念を説明する。図８は、データ統合装置１００におけるデータ変換処理の原理を示す説明図である。
【００４９】
本実施形態におけるデータ統合装置１００は、配信元データ格納部１１０に格納する配信元データを、マスタデータ形式へ変換しマスタデータ格納部１０９に格納する。また、データ統合装置１００は、マスタデータ格納部１０９に格納した上述のデータを、配信先システム１４０が要求するデータ形式へ変換する。このデータ形式の変換処理に際し、データ統合装置１００は、変換元のテーブルにおけるカラムと変換先のテーブルにおけるカラムとの対応付け、型変換、演算処理を行い、その結果を、データ変換部品ライブラリ１０８に格納するデータ変換プログラムとして格納する。図８に示す例では、マスタデータ格納部１０９に格納されるマスタデータ形式のデータを、データ変換部品ライブラリ１０８における配信先システム１４０が要求するデータ形式へのデータ変換部品群（データ変換プログラム群）のうち、「データ形式Ｘ」の全テーブルの全カラム毎のデータ変換プログラムを用いることで、「配信先システムＸ」が要求する「データ形式Ｘ」への変換を実現する。配信先システム１４０が要求するデータ形式へのデータ変換プログラムは、予め開発され、データ変換部品ライブラリ１０８に登録されているものとする。
【００５０】
これら機能部による処理の詳細は、以降の図１０、図１２ａ、図１２ｂ、図１４に示すフローチャートを用いて後述する。
−−−ハードウェア構成−−−
【００５１】
本実施形態におけるデータ統合装置１００のハードウェア構成は以下の如くとなる。図９は、データ統合装置１００のハードウェア構成例を示す図である。
【００５２】
本実施形態のデータ統合装置１００は、ＣＰＵ２０１、ＨＤＤ２０２、メモリ２０３、入力装置２０４、表示装置２０５、および通信装置２０６を備える。このうちＣＰＵ２０１は、データの入出力、読み込み、格納および各種処理を実行する演算装置である。また、ＨＤＤ２０２は、データを記憶する不揮発性の記憶手段である。また、メモリ２０３は、プログラムおよびデータを一時的に記憶する揮発性の記憶手段である。
【００５３】
また、入力装置２０４は、ユーザからの操作入力を受け付ける、キーボードやマウス、
マイク等の装置である。また、表示装置２０５は、利用者にデータを表示する、ディスプレイ等の装置である。また、通信装置２０６は、配信元システム１３０や配信先システム１４０と専用回線１５０を介して通信し、データを送受信するネットワークカード等の装置である。
【００５４】
こうしたデータ統合装置１００は、例えば上述のＨＤＤ２０２またはメモリ２０３に保持するプログラム２０７をＣＰＵ２０１が実行することで、上述の各機能部を実装する。−−−メインフロー例−−−
【００５５】
以下、本実施形態におけるデータ統合方法の実際手順について図に基づき説明する。以下で説明するデータ統合方法に対応する各種動作は、データ統合装置１００がメモリ等に読み出して実行するプログラムによって実現される。そして、このプログラムは、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。
【００５６】
図１０は、本実施形態におけるデータ統合方法のフロー例１を示す図であり、具体的には、データ統合装置１００においてデータ構造類似度を算出し、（配信元システム１３０のデータを、配信先システム１４０が望むデータ形式に変換するため）再利用可能なデータ変換プログラムを既存のデータ変換プログラム中から抽出する一連の手順を示すフローチャートである。
【００５７】
ここで、データ変換プログラムの設計開発者が、入力端末１２０に表示される図１６の設計開発者提示画面１１１０において、配信先システム１４０が要求するデータ形式と、データ構造と、データ構造類似度算出処理要求とを入力したとする。
【００５８】
この場合、データ統合装置１００は、上述のデータ変換プログラムの設計開発者が入力した、配信先システム１４０が要求するデータ形式およびデータ構造の各情報と、データ構造類似度算出処理要求とを、入力端末１２０から受信する（３０１）。勿論、データ統合装置１００が、こうした情報を別の手段、経路で予め取得済みである場合、本ステップは不要である。
【００５９】
図１１に、配信先システム１４０が要求するデータ形式「データ形式Ｚ」の「列車・駅」テーブルに関するデータ構造を示すデータフォーマット例を示す。例示するデータ構造におけるデータ項目としては、データ形式１４０１と、テーブル１４０２と、カラム１４０３と、データ型１４０４を含んでいる。このデータ項目の構成は、上述のデータ構造定義テーブル１０７のデータ項目と同様の構成である。
【００６０】
続いて、データ統合装置１００のデータ構造類似度算出部１１２は、配信先システム１４０が要求するデータ形式のテーブルにおけるデータ構造と、マスタデータ形式の各テーブルにおけるデータ構造との類似度を算出する（３０２）。
【００６１】
また、データ統合装置１００の再利用可能データ変換部品抽出部１１３は、配信先システム１４０が要求するデータ形式へデータ変換を行うための、再利用可能なデータ変換処理プログラムの候補を抽出する（３０３）。
【００６２】
次に、データ統合装置１００のユーザインターフェース部１１１は、図３に示した再利用可能部品抽出結果格納テーブル１０６を参照し、上述の配信先システム１４０が要求するデータ形式へデータ変換を行うデータ変換プログラムとして再利用可能なプログラム一覧を表示する画面を生成し、当該画面（図１６）を表示端末に返し（３０４）、処理を終了する。
【００６３】
なお、上述のデータ構造類似度算出部１１２で行う処理手順の詳細は図１２ａに示すフローチャートにて後述する。また、再利用可能データ変換部品抽出部１１３で行う処理手順の詳細は図１４に示すフローチャートにて後述する。
−−−詳細フロー例１−−−
【００６４】
図１２ａは、データ構造類似度算出部１１２が、配信先システム１４０の要求するデータ形式のテーブルにおけるデータ構造と、マスタデータ形式の各テーブルにおけるデータ構造との類似度を算出する手順の詳細を示すフローチャートである。
【００６５】
まず、データ統合装置１００のデータ構造類似度算出部１１２は、データ構造定義テーブル１０７において、データ形式が「マスタデータ形式」である各テーブルのデータレコードを取得する（３０２１）。
【００６６】
次に、データ統合装置１００のデータ構造類似度算出部１１２は、ステップ３０２１でデータレコードを取得したマスタデータ形式のテーブル全てに対して、ループを行う（３０２２）。
【００６７】
続いて、データ統合装置１００のデータ構造類似度算出部１１２は、データ構造定義テーブル１０７に登録済みの、「マスタデータ形式」以外のデータ形式、すなわち既知の配信先システム１４０の各データ形式のテーブル全てに対してループを行う（３０２３）。
【００６８】
次に、データ統合装置１００のデータ構造類似度算出部１１２は、ステップ３０２１で得たマスタデータ形式のテーブルであって、ループ対象テーブルのカラムと、ステップ３０２３でループ対象とした配信先システム１４０のデータ形式のテーブルであって、ループ対象テーブルのカラムとの一致度と、当該テーブル間の類似度とをそれぞれ算出する（３０２３１）。このテーブル間の類似度を算出する処理手順の詳細は、図１２ｂに示すフローチャートにて説明する。
【００６９】
図１２ｂは、データ構造類似度算出部１１２が、上述したマスタデータ形式のループ対象テーブルのカラムと、配信先システム１４０のデータ形式のループ対象のカラムとの一致度と、当該テーブル間の類似度とをそれぞれ算出する手順の詳細を示すフローチャートである。
【００７０】
このフローにおいて、まず、データ統合装置１００のデータ構造類似度算出部１１２は、上述のステップ３０２２でループ対象テーブルとした、マスタデータ形式のテーブルの全カラムに対してループを行う（３０２４）。
【００７１】
データ統合装置１００のデータ構造類似度算出部１１２は、当該ループ内で、上述のステップ３０２３でループ対象テーブルとした、配信先システム１４０のデータ形式のテーブルの全カラムに対してループを行う（３０２５）。
【００７２】
続いて、データ統合装置１００のデータ構造類似度算出部１１２は、ループ対象であるマスタデータ形式のテーブルにおけるループ対象カラムのカラム名と、ループ対象である配信先システム１４０のデータ形式のテーブルのループ対象カラムのカラム名とが一致しているか判定する（３０２６）。
【００７３】
上述の判定の結果、両カラム名が一致していなければ（３０２６：ＮＯ）、データ統合装置１００のデータ構造類似度算出部１１２は、「０」を類似度算出結果一時格納部１０３の一致度格納領域１０４７に格納する（３０２１１）。
【００７４】
一方、上述の判定の結果、両カラム名が一致しているならば（３０２６：ＹＥＳ）、データ統合装置１００のデータ構造類似度算出部１１２は、類似度算出パラメータテーブル１０２を参照し、当該テーブルにおける全ての項目名と類似度算出重みの各値を取得する（３０２７）。
【００７５】
データ統合装置１００のデータ構造類似度算出部１１２は、ステップ３０２７で得た項目名の中に、ステップ３０２６で判定結果が「一致」となった対象カラム名が定義されているか判定する（３０２８）。
【００７６】
上述の判定の結果、上述の対象カラム名が定義されていなければ（３０２８：ＮＯ）、データ統合装置１００のデータ構造類似度算出部１１２は、「１」を類似度算出結果一時格納部１０３の一致度格納領域１０４７に格納する（３０２１０）。
【００７７】
一方、上述の判定の結果、上述の対象カラム名が定義されていれば（３０２８：ＹＥＳ）、データ統合装置１００のデータ構造類似度算出部１１２は、「１×類似度算出重み」の算出結果を、類似度算出結果一時格納部１０３の一致度格納領域１０４７に格納する（３０２９）。
【００７８】
続いて、データ統合装置１００のデータ構造類似度算出部１１２は、ループ対象であるマスタデータ形式のテーブルにおけるループ対象カラムのデータ型と、ループ対象である配信先システム１４０のデータ形式のテーブルにおけるループ対象カラムのデータ型とが一致しているか判定する（３０２１２）。
【００７９】
上述の判定の結果、両データ型が一致しているならば（３０２１２：ＹＥＳ）、データ統合装置１００のデータ構造類似度算出部１１２は、「１」を、類似度算出結果一時格納部１０３の一致度格納領域１０４７に格納する（３０２１３）。
【００８０】
一方、上述の判定の結果、両データ型が一致していなければ（３０２１２：ＮＯ）、データ統合装置１００のデータ構造類似度算出部１１２は、「０」を類似度算出結果一時格納部１０３の一致度格納領域１０４７に格納する（３０２１４）。
【００８１】
次に、データ統合装置１００のデータ構造類似度算出部１１２は、上述でループ対象とした、マスタデータ形式のテーブルと配信先システム１４０のデータ形式のテーブルとの間の類似度を、（一致度の総和）／｛２×（マスタデータテーブルのカラム数×比較するテーブルのカラム数）｝、の式で算出し、当該算出結果を類似度算出結果一時格納部１０３のテーブル間類似度１０４６に格納し（３０２１５）、処理を終了する。
【００８２】
ここで、上述の図１２ａおよび図１２ｂの各フローで示した処理の、具体的な例について、図１３を踏まえて説明する。図１３は、マスタデータ形式の「列車」テーブルと、「データ形式Ｚ」の「列車・駅」テーブルを対象に、類似度算出の処理を行う概念を示す説明図である。
【００８３】
この場合、データ統合装置１００は、マスタデータ形式の「列車」テーブルと、「データ形式Ｚ」の「列車・駅」テーブルの「列車番号」カラムは、カラム名が一致していると判定する。この一致するカラム名「列車番号」は、類似度算出パラメータテーブル１０２の項目名に定義されている。よって、データ統合装置１００は、この「列車番号」に対応する類似度算出重み「３」を取得する。
【００８４】
そこでデータ統合装置１００は、一致度格納領域１０４７のうち「列車番号」カラムに対応した領域１０４７１に、カラム名の一致度算出結果である「３」を格納する。
【００８５】
続いて、データ統合装置１００は、この「列車番号」カラムのデータ型はいずれも「Ｉｎｔｅｇｅｒ」で一致していることから、一致度格納領域１０４７のうち「列車番号」カラムに対応した領域１０４７１に、データ型の一致度算出結果として「１」を格納する。
データ統合装置１００は、上述の処理を、マスタデータ形式の「列車」テーブルの各カラムと、「データ形式Ｚ」の「列車・駅」テーブルの各カラムとの、全組合せに対して行う。
【００８６】
最後に、データ統合装置１００は、上述のマスタデータ形式の「列車」テーブルと、「データ形式Ｚ」の「列車・駅」テーブルとに関して、テーブル間類似度を算出する。ここで、図７に例示する一致度格納領域１０４７で格納している各カラムの一致度の総和は、３＋１＋１＋１＝６、また、マスタデータ形式の「列車」テーブルにおけるカラム数は３、また、「データ形式Ｚ」の「列車・駅」テーブルにおけるカラム数は４である。
【００８７】
このことから、データ統合装置１００は、当該テーブル間の類似度を、（一致度の総和）／｛２×（マスタデータテーブルのカラム数×比較するテーブルのカラム数）｝＝６／（２×３×４）＝０．２５と算出する。
−−−詳細フロー例２−−−
【００８８】
図１４は、配信元システム１３０の所定データを配信先システム１４０が要求するデータ形式へデータ変換する際に再利用可能な、データ変換処理プログラムの候補を、データ統合装置１００の再利用可能データ変換部品抽出部１１３が抽出する手順（メインフローにおけるステップ３０３）の詳細を示すフローチャートである。なお、この「再利用可能なデータ変換プログラム」とは、マスタデータ形式の所定テーブルとの関係において、配信元システム１３０の所定テーブルのデータを、所定配信先システム１４０のデータ形式向けにデータ変換を行うべく定義済みの、すなわち既知のデータ変換プログラムである。
【００８９】
つまり、本実施形態のデータ統合装置１００は、既知のデータ変換プログラムを、未だデータ変換プログラムが定義されていない配信先システム１４０のデータ形式向けに再利用すべく、その情報を提供するのである。
【００９０】
このフローにおいて、データ統合装置１００の再利用可能データ変換部品抽出部１１３は、配信先システム１４０が要求するデータ形式の該当テーブル（ステップ３０１で情報を得ている）全てに対して、ループを行う（３０３１）。
【００９１】
続いてデータ統合装置１００の再利用可能データ変換部品抽出部１１３は、当該ループ内で、ループ対象であるテーブルのカラム全てに対してループを行う（３０３２）。
【００９２】
ここでデータ統合装置１００の再利用可能データ変換部品抽出部１１３は、マスタデータ形式の各テーブルと上述のループ対象である配信先システム１４０のデータ形式のテーブルと、の関係について、類似度算出結果格納部１０５（図６）を参照し、ループ対象テーブルのカラムと、カラム名またはデータ型が一致するマスタデータ形式のカラムとそのテーブルの情報を取得する（３０３３）。
【００９３】
続いてデータ統合装置１００の再利用可能データ変換部品抽出部１１３は、上述のステップ３０３３の結果、カラム名またはデータ型が一致する、すなわち、一致度が（ａ，ｂ）（ａ＞０またはｂ＞０）であるカラムが存在するか判定する（３０３４）。
【００９４】
この判定の結果、該当カラムが存在しなければ（３０３４：ＮＯ）、データ統合装置１００の再利用可能データ変換部品抽出部１１３は、再利用可能部品抽出結果格納テーブル
１０６の変換元カラム１０８４と変換先カラム１０８５に、「再利用可能候補無し」の値を格納する（３０３６）。
【００９５】
一方、上述の判定の結果、該当カラムが存在するならば（３０３４：ＹＥＳ）、データ統合装置１００の再利用可能データ変換部品抽出部１１３は、該当カラムのカラム名とデータ型の各一致度を合計した値が、該当カラム間で最大となるカラムを特定する（３０３５）。
【００９６】
次に、データ統合装置１００の再利用可能データ変換部品抽出部１１３は、上述のステップ３０３５で特定したカラムが複数存在するか判定する（３０３７）。
【００９７】
上述の判定の結果、該当カラムが複数存在しない場合（３０３７：ＮＯ）、すなわち１つのみであった場合、データ統合装置１００の再利用可能データ変換部品抽出部１１３は、マスタデータ形式の該当テーブルにおける該当カラムのカラム名と、当該カラムを有する、マスタデータ形式のテーブルのテーブル名を取得する（３０３９）。
【００９８】
一方、上述の判定の結果、該当カラムが複数存在する場合（３０３７：ＹＥＳ）、再利用可能データ変換部品抽出部１１３は、該当する各カラムを有する各テーブルの類似度を取得し、その類似度がテーブル間で最大となる、マスタデータ形式のテーブルを特定する（３０３８）。また、このステップ３０３８において、データ統合装置１００の再利用可能データ変換部品抽出部１１３は、特定したマスタデータ形式のテーブルにおける、該当カラムのカラム名と当該テーブル名を取得する。
【００９９】
続いて、データ統合装置１００の再利用可能データ変換部品抽出部１１３は、ステップ３０３８またはステップ３０３９のいずれかでカラム名およびテーブル名を取得した該当カラムと該当テーブルの組数分だけループを行う（３０３１０）。
【０１００】
ここでデータ統合装置１００の再利用可能データ変換部品抽出部１１３は、類似度算出結果格納部１０５を参照し、上述のループにて対象とするマスタデータ形式のテーブルと、当該テーブルとの類似度を算出済みの、配信先システム１４０における全データ形式の各テーブルとに関して、ループ対象のカラムに関する一致度算出結果を取得する（３０３１１）。
【０１０１】
ここで得た情報に基づき、データ統合装置１００の再利用可能データ変換部品抽出部１１３は、マスタデータ形式のテーブルと、配信先システム１４０における全データ形式の各テーブルのいずれかとの間で、カラム名あるいはデータ型が一致する、すなわち、一致度が（ａ，ｂ）（ａ＞０またはｂ＞０）であるカラムが存在するか判定する（３０３１２）。  上述の判定の結果、該当カラムが存在しなければ（３０３１２：ＮＯ）、データ統合装置１００の再利用可能データ変換部品抽出部１１３は、再利用可能部品抽出結果テーブル格納１０６の変換元カラム１０８４と変換先カラム１０８５に「再利用可能候補無し」の値を格納する（３０３１４）。
【０１０２】
一方、上述の判定の結果、該当カラムが存在するならば（３０３１２：ＹＥＳ）、データ統合装置１００の再利用可能データ変換部品抽出部１１３は、該当カラムのカラム名とデータ型の一致度を合計した値が最大となる、配信先システム１４０のデータ形式、該当テーブル、およびカラム名の各情報を取得する（３０３１３）。
【０１０３】
続いてデータ統合装置１００の再利用可能データ変換部品抽出部１１３は、ステップ３０３１３で取得したカラムが複数存在するか判定する（３０３１５）。
【０１０４】
上述の判定の結果、該当カラムが複数存在するならば（３０３１５：ＹＥＳ）、データ統合装置１００の再利用可能データ変換部品抽出部１１３は、該当カラムを含む各テーブルの、対応するマスタデータ形式のテーブルとの類似度を参照し、類似度が該当テーブル間で最大となるテーブルを特定する（３０３１６）。
【０１０５】
一方、該当カラムが複数存在しなければ（３０３１５：ＮＯ）、データ統合装置１００の再利用可能データ変換部品抽出部１１３は、処理をＳ３０３１７へ進める。
【０１０６】
次に、データ統合装置１００の再利用可能データ変換部品抽出部１１３は、上述のマスタデータ形式の所定テーブルにおけるカラムのデータを、上述のステップ３０１６で特定した（配信先システム１４０の）データ形式の該当テーブルのカラムのデータとする、データ変換プログラムが、ステップ３０３１およびステップ３０３２でループ対象とするテーブルのカラムへ変換する再利用可能候補部品と判断し、再利用可能部品抽出結果格納テーブル１０６の変換元カラム１０８４に「ステップ３０３８またはステップ３０３９で取得したマスタデータ形式のテーブルのカラム」を、変換先カラム１０８５に「取得した配信先システム１４０のデータ形式のテーブルのカラム」を格納する（３０３１７）。
【０１０７】
ここで、図１５ａと図１５ｂは、配信先システム１４０が要求するデータ形式「データ形式Ｚ」の「列車・駅」テーブルのカラム「列車番号」にデータ変換を行うデータ変換プログラムとして、再利用可能なデータ変換処理部品候補を抽出する、具体的な処理概念を示す。
【０１０８】
まず、図１５ａに示す通り、マスタデータ形式の「列車」テーブルと、「データ形式Ｚ」の「列車・駅」テーブルとを対象に、類似度を算出する処理について説明する。この場合、データ統合装置１００の再利用可能データ変換部品抽出部１１３は、両テーブルの間でカラム名あるいはデータ型が一致するカラムとして、マスタデータ形式の「列車」テーブルの「列車番号」カラムと、マスタデータ形式の「駅時刻」テーブルの「列車番号」カラムと、の各情報を取得する。
【０１０９】
次に、データ統合装置１００の再利用可能データ変換部品抽出部１１３は、上述で取得したカラムのカラム名とデータ型の一致度算出結果を合計した値を、マスタデータ形式の「列車」テーブルの「列車番号」カラムと、マスタデータ形式の「駅時刻」テーブルの「列車番号」カラム、のそれぞれについて、３＋１＝４と算定する。従って、一致度の合計値が同じカラムが２つ特定されることになる。
【０１１０】
なお、この２つのカラムをもつマスタデータ形式の各テーブル（「列車」テーブルと「駅時刻」テーブル）と「データ形式Ｚ」の「列車・駅」テーブルとの間における、テーブル間類似度は、それぞれ「０．２５」と「０．４７」である。
【０１１１】
従って、データ統合装置１００の再利用可能データ変換部品抽出部１１３は、テーブル間類似度が「０．４７」で最大の、マスタデータ形式の「駅時刻」テーブルを特定し、このマスタデータ形式の「駅時刻」テーブルの名と「列車番号」カラムの名を取得する。
【０１１２】
続いて、図１５ｂに示すとおり、データ統合装置１００の再利用可能データ変換部品抽出部１１３は、マスタデータ形式の「駅時刻」テーブルの「列車番号」カラムと、類似度算出済みである「データ形式Ｘ」と「データ形式Ｙ」の全テーブルの全カラムとの一致度算出結果を取得する。
【０１１３】
また、データ統合装置１００の再利用可能データ変換部品抽出部１１３は、上述のように取得した一致度算出結果に対し、カラム名とデータ型の一致度を合計した値を算出し、
最大値をとるカラムを抽出する。この場合、最大になるのは３＋１＝４で、「データ形式Ｘ」の「列車情報」テーブルの「列車番号」カラムと特定される。
【０１１４】
よって、データ統合装置１００の再利用可能データ変換部品抽出部１１３は、マスタデータ形式の「駅時刻」テーブルの「列車番号」カラムを、「データ形式Ｘ」の「列車情報」テーブルの「列車番号」カラムへ変換する処理部品が、「データ形式Ｚ」の「列車・駅」テーブルの「列車番号」カラムへデータ変換を行う再利用可能部品候補として、再利用可能部品抽出結果格納テーブル１０６に格納する。
−−−画面表示例−−−
【０１１５】
続いて、データ統合装置１００のユーザインターフェース部１１１が生成し、入力端末１２０に表示させる画面の例について説明する。図１６は、ユーザインターフェース部１１１が生成する画面の例であって、入力端末１２０を介してデータ変換プログラムの設計開発者に提示する、再利用候補変換部品提示画面１１１０の例を示す図である。
【０１１６】
この再利用候補変換部品提示画面１１１０は、配信先システムデータ形式入力領域１１１０１と、再利用可能部品抽出ボタン１１１０２と、再利用候補変換部品表示領域１１１０３から構成される。
【０１１７】
このうち再利用候補変換領域１１１０３には、配信先システムデータ形式入力領域１１１０１に入力された値をキーとして、再利用可能部品抽出結果格納テーブル１０６の配信先データ形式のデータ項目が一致するレコードの情報と、このレコードのうち変換元カラム１０８４から変換先カラム１０８５に変換するデータ変換プログラムのファイル名が表示される。また、データ変換プログラムのファイル名は、上述のレコードの変換元カラム１０８４と変換先カラム１０８５の値をキーにして、データ変換処理部品定義テーブル１０４より抽出したレコードのプログラムファイル名１０６７の値である。
【０１１８】
図１６に示す例では、配信先データ形式「データ形式Ｚ」の「列車・駅」テーブルのカラムである、「列車番号」、「駅名」、「到着時刻」、および「出発時刻」のそれぞれに対して、マスタデータ形式のデータを変換するデータ変換プログラムの再利用可能候補を抽出した結果が示されている。
【０１１９】
また、上述のカラムのうち「列車番号」と「駅名」に関して、それぞれ、マスタデータ形式の「駅時刻」テーブルの「列車番号」カラムから、「データ形式Ｘ」の「列車情報」テーブルの「列車番号」カラムへ変換する、データ変換プログラム「ｐｒｇ００００１．ｄａｔ」と、マスタデータ形式の「駅時刻」テーブルの「駅名」カラムから、「データ形式Ｘ」の「列車情報」テーブルの「駅名」カラムへ変換する、データ変換プログラム「ｐｒｇ００００５．ｄａｔ」とが、再利用可能候補として表示されている。
【０１２０】
上述した再利用可能なデータ変換プログラムの候補を抽出する手段には、既に述べた各フロー等の方法の他に、その他の公知の機械学習技術に基づく方法、例えばニューラルネットワークやサポートベクターマシン等の分類器を用いるとしてもよい。
【０１２１】
なお、上述の再利用候補変換部品提示画面１１１０における、変換元カラムおよび変換先カラムにて表示する内容とその形態として、ユーザインターフェース部１１１は、該当カラムの記載の表示形態を下線部付きの太文字など、クリッカブルな強調表示とするとしてもよい。図１７にこの場合の表示例を示す。
【０１２２】
このように、クリッカブルな強調表示とするのは、カラム間の一致判定（ステップ３０２８〜３０２９、ステップ３０２１０）にて一致が特定され、類似度算出パラメータテー
ブル１０２の類似度算出重みの値の適用対象となったカラムに関する記載とする。
【０１２３】
図１７の例であれば、データ統合装置１００のユーザインターフェース部１１１は、例えば、マスタデータ形式の「駅時刻」テーブルのカラム「列車番号」の文字を太文字の下線部付きとし、また、「データ形式Ｘ」の「列車情報」テーブルのカラム「列車番号」の文字を太文字の下線部付きとする。
【０１２４】
この場合、データ統合装置１００のユーザインターフェース部１１１は、上述の設計開発者が入力端末１２０を操作し、この下線部をクリックしたイベントに応じて、例えば下線部下方にプルダウンメニュー１１１０３１を表示させる。このプルダウンメニュー１１１０３１は、該当カラムに関して上述の一致判定で用いた類似度算出パラメータテーブル１０２の類似度算出重みの値を、設計開発者が変更可能とするインターフェースである。図１７の例では、「列車番号」カラムに関して適用していた類似度算出重みの値を、「３」から「１」の間で選択しうるメニューとなっている。
【０１２５】
データ統合装置１００のユーザインタフェース部１１１は、このプルダウンメニュー１１１０３１にて設計開発者から受け付けた類似度算出重みの値の選択に応じて、選択された類似度算出重みの値を用いた上述の各類似度の算出を、データ構造類似度算出部１１２に指示する。
【０１２６】
一方、データ構造類似度算出部１１２は、この指示に応じて類似度算出（ステップ３０２）に必要な各処理を再実行する。また、この再実行の結果を受けた再利用可能データ変換部品抽出部１１３は、類似度算出の結果等に基づく、再利用可能なデータ変換プログラムの抽出処理（ステップ３０３）に必要な各処理を再実行する。
【０１２７】
ユーザインタフェース部１１１は、こうした再実行の結果を取得し、画面１１１０を更新し、入力端末１２０に表示させる。従って、上述の設計開発者は、類似度算出の重みの値を変更した場合の結果について確認可能となっている。
【０１２８】
なお、上述では、プルダウンメニュー１１１０３１を、類似度算出重みの値の変更を受け付けるユーザインタフェースの例として示したが、これに限定せず、所定事象の変更指示を受ける既存の各種インタフェース（例：スライダーバーや複数のラジオボタンなど）を適宜に採用してよい。
【０１２９】
以上、本発明を実施するための最良の形態などについて具体的に説明したが、本発明はこれ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。
【０１３０】
こうした本実施形態によれば、配信先のシステムやアプリケーションが要求するデータ形式とマスタデータのデータ形式との、データ項目間の対応付けといった作業を省き、既に設計・開発されたデータ変換処理部品のうちで再利用可能な部品を、データ統合装置の利用者等に提示可能となる。
【０１３１】
すなわち、変換定義等が未定義のデータ間であっても効率的なデータ変換処理の実現を支援可能となる。
【０１３２】
本明細書の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。すなわち、本実施形態のデータ統合装置において、前記演算装置は、前記第１および第２の各類似度の算出に際し、対象とするテーブル間における各カラムの名およびデータ型のそれぞれの一致判定を行い、当該一致判定の結果を所定アルゴリズムに適用することで類似度を算出し、前記再利用可能な変換処理部品候補の情報の出力に際し、前記特定した、マスタデータ形式の所
定テーブルと前記所定システムの所定テーブルとについて、前記一致判定にて一致が特定されカラムに関する、当該テーブルの間に関する前記変換処理定義の情報を記憶装置より読み出し、当該情報を再利用可能な変換処理部品候補の情報として所定装置に出力するものである、としてもよい。
【０１３３】
これによれば、上述の類似度を好適な精度で効率的に算出し、また、こうした類似度に基づき特定されたテーブル間の該当カラムに関して再利用可能な変換処理部品候補の情報を、所定の担当者等に提示することが可能となる。ひいては、変換定義等が未定義のデータ間であっても、精度よく更に効率的なデータ変換処理の実現を支援可能となる。
【０１３４】
また、本実施形態のデータ統合装置において、前記演算装置は、前記各類似度の算出に際し、類似度に対する影響の大きさに応じてカラムごとに定めた重み付け値を、前記一致判定の結果に適用した上で、前記所定アルゴリズムによる類似度の算出を行うものである、としてもよい。
【０１３５】
これによれば、上述の類似度を更に好適な精度で効率的に算出し、また、こうした類似度に基づき特定されたテーブル間の該当カラムに関して再利用可能な変換処理部品候補の情報を、所定の担当者等に提示することが可能となる。ひいては、変換定義等が未定義のデータ間であっても、更に精度よく効率的なデータ変換処理の実現を支援可能となる。
【０１３６】
また、本実施形態のデータ統合装置において、前記演算装置は、前記再利用可能な変換処理部品候補の情報を出力するに際し、前記特定した、マスタデータ形式の所定テーブルと前記所定システムの所定テーブルとについて、前記一致判定にて一致が特定され、前記重み付け値の適用対象となったカラムに関する情報と、当該カラムに関して適用された前記重み付け値の変更用インターフェースとを更に出力し、前記変更用インターフェースにて受け付けた重み付け値の変更指示に応じて、前記各類似度の算出および当該算出に伴う各処理を再実行するものである、としてもよい。
【０１３７】
これによれば、類似度の算出に影響を与えたカラムの重要度すなわち上述の重み付け値の大きさに関して、所定担当者等による変更を受け付けることで、例えば高スキルの担当者等の知見に応じた好適な精度での類似度の算出が可能となる。また、こうした重み付け値の変更に伴って変化しうる類似度に基づき、あらためて特定されるテーブル、および該当テーブル間の該当カラムに関する再利用可能な変換処理部品候補の情報を、所定の担当者等に提示することが可能となる。ひいては、変換定義等が未定義のデータ間であっても、更に精度よく更に効率的かつ柔軟なデータ変換処理の実現を支援可能となる。
【０１３８】
また、本実施形態のデータ統合方法において、前記情報処理装置が、前記第１および第２の各類似度の算出に際し、対象とするテーブル間における各カラムの名およびデータ型のそれぞれの一致判定を行い、当該一致判定の結果を所定アルゴリズムに適用することで類似度を算出し、前記再利用可能な変換処理部品候補の情報の出力に際し、前記特定した、マスタデータ形式の所定テーブルと前記所定システムの所定テーブルとについて、前記一致判定にて一致が特定されカラムに関する、当該テーブルの間に関する前記変換処理定義の情報を記憶装置より読み出し、当該情報を再利用可能な変換処理部品候補の情報として所定装置に出力する、としてもよい。
【０１３９】
また、本実施形態のデータ統合方法において、前記情報処理装置が、前記各類似度の算出に際し、類似度に対する影響の大きさに応じてカラムごとに定めた重み付け値を、前記一致判定の結果に適用した上で、前記所定アルゴリズムによる類似度の算出を行う、としてもよい。
【０１４０】
また、本実施形態のデータ統合方法において、前記情報処理装置が、前記再利用可能な変換処理部品候補の情報を出力するに際し、前記特定した、マスタデータ形式の所定テーブルと前記所定システムの所定テーブルとについて、前記一致判定にて一致が特定され、前記重み付け値の適用対象となったカラムに関する情報と、当該カラムに関して適用された前記重み付け値の変更用インターフェースとを更に出力し、前記変更用インターフェースにて受け付けた重み付け値の変更指示に応じて、前記各類似度の算出および当該算出に伴う各処理を再実行する、としてもよい。
【符号の説明】
【０１４１】
１００  データ統合装置
１０１  データ格納部
１０２  類似度算出パラメータテーブル
１０３  類似度算出結果一時格納部
１０４  データ変換処理部品定義テーブル
１０５  類似度算出結果格納部
１０６  再利用可能部品抽出結果格納テーブル
１０７  データ構造定義テーブル
１０８  データ変換部品ライブラリ
１０９  マスタデータ格納部
１１０  配信元データ格納部
１１１  ユーザインターフェース部
１１２  データ構造類似度算出部
１１３  再利用可能データ変換部品抽出部
１１４  通信部
１２０  入力端末
１３０  配信元システム
１３１  データ構造定義情報
１４０  配信先システム
１５０  専用回線
２０１  ＣＰＵ（演算装置）
２０２  ＨＤＤ（記憶装置）
２０３  メモリ
２０４  入力装置
２０５  表示装置
２０６  通信装置
２０７  プログラム
【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１２ａ】
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【図１２ｂ】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５ａ】
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【図１５ｂ】
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【図１６】
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【図１７】
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