(57)【要約】【課題】モデル要素の粒度を考慮して、モデル要素の品質を評価できるようにする。【解決手段】モデル要素情報記憶部２０は、モデルを構成する複数のモデル要素について、各モデル要素の属性及び機能が定義され、更に、モデル要素間の関係が定義されているモデル要素情報を記憶する。モデルメトリクス測定部３及びモデル品質分析部５は、モデル要素情報に定義されている各モデル要素の属性及び機能と、モデル要素間の関係とを用いて、各モデル要素の粒度を算出する。モデル品質評価部は、算出された各モデル要素の粒度に基づき、各モデル要素の品質を評価する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
モデルを構成する複数のモデル要素について、各モデル要素の属性及び機能が定義され、更に、モデル要素間の関係が定義されているモデル要素情報を記憶するモデル要素情報記憶部と、
前記モデル要素情報に定義されている各モデル要素の属性及び機能と、モデル要素間の関係とを用いて、各モデル要素の粒度を算出する粒度算出部と、
前記粒度算出部により算出された各モデル要素の粒度に基づき、各モデル要素の品質を評価するモデル品質評価部とを有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記モデル要素情報記憶部は、
階層構造の複数のモデル要素について、モデル要素間の関係として、各モデル要素に関連する下位階層のモデル要素が定義されているモデル要素情報を記憶しており、
前記粒度算出部は、
前記モデル要素情報に定義されている各モデル要素の属性の数と、各モデル要素の機能の数と、各モデル要素に関連する下位階層のモデル要素の数とを用いて、各モデル要素の粒度を算出することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記情報処理装置は、更に、
モデル要素の評価基準が示される評価基準情報を記憶する評価基準情報記憶部を有し、
前記モデル品質評価部は、
前記粒度算出部により算出された各モデル要素の粒度を、前記評価基準情報に示される評価基準と照合して、各モデル要素の品質を評価することを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記モデル品質評価部は、
前記粒度算出部により算出された各モデル要素の粒度の分布状況に基づき、モデル要素の評価基準を算出し、
前記粒度算出部により算出された各モデル要素の粒度を、算出した評価基準と照合して、各モデル要素の品質を評価することを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記モデル品質評価部は、
各モデル要素の品質評価結果を出力することを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項６】
コンピュータが、モデルを構成する複数のモデル要素について、各モデル要素の属性及び機能が定義され、更に、モデル要素間の関係が定義されているモデル要素情報を記憶するモデル要素情報記憶ステップと、
前記コンピュータが、前記モデル要素情報に定義されている各モデル要素の属性及び機能と、モデル要素間の関係とを用いて、各モデル要素の粒度を算出する粒度算出ステップと、
前記コンピュータが、前記粒度算出ステップにより算出された各モデル要素の粒度に基づき、各モデル要素の品質を評価するモデル品質評価ステップとを有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１に記載された情報処理装置として機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、モデルを構成するモデル要素の品質を評価する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
システム開発やソフトウェア開発においては、オブジェクト指向分析設計手法や、そのオブジェクトモデリングのための仕様記述言語であるＵＭＬ（Ｕｎｉｆｉｅｄ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）を使用した分析、設計が普及しつつあり、オブジェクト指向モデリングツールも広く利用されている。
しかし、ＵＭＬは汎用的な言語仕様となっているため、自由度の高いモデル記述が可能で、それゆえ、設計者のモデリングスキルによりモデルの品質にバラツキが生じてしまう、という課題がある。
【０００３】
特許文献１においては、関連するモデル要素を探索する第１のルール、モデル要素の属性と関係の正確性を検証する第２のルール、検証対象とするモデル要素を絞り込む第３のルール、そして、第１のルール及び第２のルール及び第３のルールを制御するための第４のルールを定義し、これらルールに基づき「モデルの品質の検証」を行うシステムが開示されている。
この特許文献１のシステムでは、前述のルールに基づき、モデル要素の属性値の検証、モデル要素間の関係値の検証、モデル要素の存在の検証、関係の存在の検証、という「モデルの品質の検証」を行うことができる。
【０００４】
また、特許文献２では、オブジェクト指向プログラムのメトリクスを継続的に計測してオブジェクト指向プログラムの品質を評価する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０−８６０６６号公報
【特許文献２】特開平１１−３３８６９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記の特許文献１に示されたシステムは、モデル要素の属性値や関係値などのモデル要素の情報が、定義されているルール通りであるか否か（正しく設定されているかどうか、存在するかどうか）という、モデル要素の正確性やモデル要素間の整合性の検証を行うことができる。
しかしながら、モデル要素の粒度や、モデル全体に対するモデル要素の偏りなどのメトリクス情報による検証を行うことができない。
モデル要素の粒度や偏りを考慮せずにモデル設計を行うと、特定のモデル要素の粒度が大きくなったりと、偏りができてしまい、製造や検証の難易度が高くなり、品質への悪影響が生じ、また、モデル要素の修正に掛かる時間、コストがかかるという課題がある。
【０００７】
この発明は、上記のような課題を解決することを主な目的の一つとしており、モデル要素の粒度を考慮して、モデル要素の品質を評価できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係る情報処理装置は、
モデルを構成する複数のモデル要素について、各モデル要素の属性及び機能が定義され、更に、モデル要素間の関係が定義されているモデル要素情報を記憶するモデル要素情報記憶部と、
前記モデル要素情報に定義されている各モデル要素の属性及び機能と、モデル要素間の関係とを用いて、各モデル要素の粒度を算出する粒度算出部と、
前記粒度算出部により算出された各モデル要素の粒度に基づき、各モデル要素の品質を評価するモデル品質評価部とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、各モデル要素の粒度を算出し、算出した各モデル要素の粒度に基づき各モデル要素の品質を評価するため、モデル要素間で粒度の偏りが発生する事態を回避することができ、この結果、製造や検証の難易度が高くなる事態、品質への悪影響、また、モデル要素の修正等を回避することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施の形態１におけるモデル設計支援装置の構成例を示す図である。
【図２】実施の形態１のモデル要素情報記憶部２０に記憶されているモデル要素情報ＭＣＩの構造、情報項目の例を示す図である。
【図３】実施の形態１のモデルメトリクス情報記憶部３０に記憶されているモデルメトリクス情報ＭＭＩの構造、情報項目の例を示す図である。
【図４】実施の形態１のモデル品質基準情報記憶部４０に記憶されているモデル品質基準情報ＱＳの構造、情報項目の例を示す図である。
【図５】実施の形態１のモデル品質分析情報記憶部５０に記憶されているモデル品質分析情報ＭＡＩの構造、情報項目の例を示す図である。
【図６】実施の形態１のモデル品質評価情報記憶部６０に記憶されているモデル品質評価情報ＱＡＩの構造、情報項目の例を示す図である。
【図７】実施の形態１におけるモデル設計支援装置の動作手順を示す図である。
【図８】実施の形態１及び２におけるモデル例を示す図である。
【図９】図８のモデル例における実施の形態１のモデル要素情報記憶部２０に記憶されているモデル要素情報（属性）ＭＣＩ−Ａのデータ例を示す図である。
【図１０】図８のモデル例における実施の形態１のモデル要素情報記憶部２０に記憶されているモデル要素情報（関係）ＭＣＩ−Ｒのデータ例を示す図である。
【図１１】図８のモデル例における実施の形態１のモデルメトリクス情報記憶部３０に記憶されているモデルメトリクス情報ＭＭＩのデータ例を示す図である。
【図１２】実施の形態１のモデル品質基準情報記憶部４０に記憶されているモデル品質基準情報（項目）ＱＳ−Ｉのデータ例を示す図である。
【図１３】実施の形態１のモデル品質基準情報記憶部４０に記憶されているモデル品質基準情報（指標）ＱＳ−Ｖのデータ例を示す図である。
【図１４】実施の形態１のモデル品質分析情報記憶部５０に記憶されているモデル品質分析情報ＭＡＩのデータ例を示す図である。
【図１５】実施の形態１のモデル品質評価情報記憶部６０に記憶されているモデル品質評価情報ＱＡＩのデータ例を示す図である。
【図１６】実施の形態２におけるモデル設計支援装置の構成例を示す図である。
【図１７】実施の形態２におけるモデル設計支援装置の動作手順を示す図である。
【図１８】実施の形態２のモデル品質基準情報記憶部４１に記憶されているモデル品質基準情報（項目）ＱＳ−Ｉのデータ例を示す図である。
【図１９】実施の形態２のモデル品質基準情報記憶部４１に記憶されているモデル品質基準情報（指標）ＱＳ−Ｖのデータ例を示す図である。
【図２０】実施の形態２のモデル品質基準情報記憶部４１に記憶されているモデル品質基準情報（偏り）ＱＳ−Ｄ、及びモデル品質基準情報（偏り判定）ＱＳ−ＤＪのデータ例を示す図である。
【図２１】実施の形態２のモデル品質評価情報記憶部６０に記憶されているモデル品質評価情報ＱＡＩのデータ例を示す図である。
【図２２】実施の形態１及び２におけるモデル設計支援装置のハードウェア構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に示す実施の形態では、オブジェクト指向モデルを構成するモデル要素（モデルを構成する構成要素）のメトリクス情報を評価することにより、そのモデルの問題点を早期に発見し、問題箇所をユーザに示すことできるモデル設計支援装置を説明する。
以下の実施の形態に係るモデル設計支援装置は、モデル要素の粒度、偏りなど、メトリクス情報によるモデル要素の検証により、問題となる可能性の高いモデル要素を抽出し、早期に発見し、ユーザに開示することにより、モデル品質評価ならびに修正対象モデル要素の決定の時間短縮、効率化を可能とする。
より具体的には、以下の実施の形態に係るモデル設計支援装置は、モデル要素及びモデルブロックなどのメトリクス情報を測定するモデルメトリクス測定部と、測定したモデルメトリクス情報に基づきモデル要素の粒度、偏りを分析するモデル品質分析部と、モデル品質分析情報とモデル品質指標情報に基づいてモデルの品質評価を行うモデル品質評価部と、モデル品質基準情報を設定するモデル品質基準設定部とを備える。
【００１２】
実施の形態１．
図１は、実施の形態１におけるモデル設計支援装置１００の構成を示すブロック図である。
【００１３】
図１に示すモデル設計支援装置１００は、モデル要素情報記憶部２０、モデルメトリクス測定部３、モデルメトリクス情報記憶部３０、モデル品質基準設定部４、モデル品質基準情報記憶部４０、モデル品質分析部５、モデル品質分析情報記憶部５０、モデル品質評価部６、モデル品質評価情報記憶部６０、モデルデザイン制御部２、モデル入出力装置１を備えている。
モデル設計支援装置１００は、情報処理装置の例に相当する。
【００１４】
モデル要素情報記憶部２０には、モデル入出力装置１を用い、モデルデザイン制御部２を介して作成及び修正されたモデル要素情報ＭＣＩが記憶される。
モデル要素情報ＭＣＩには、定義されているモデル要素の属性情報（ＩＤ、名前、属性値、関数など）や他のモデル要素との関係情報などが含まれている（図２参照）。
【００１５】
モデルメトリクス測定部３は、モデル要素情報記憶部２０のモデル要素情報ＭＣＩを解析し、解析したモデルメトリクス情報ＭＭＩをモデルメトリクス情報記憶部３０に出力する。
モデルメトリクス情報ＭＭＩには、モデル要素の属性数や機能数、モデル内での階層レベル、粒度などが含まれている（図３参照）。
なお、モデルメトリクス測定部３は、後述するモデル品質分析部５とともに、粒度算出部の例に相当する。
【００１６】
モデル品質基準設定部４は、モデル入出力装置１を用い入力されたモデル品質の評価のためモデル品質基準情報ＱＳをモデル品質基準情報記憶部４０に設定する。
モデル品質基準情報ＱＳは、品質評価を行うための情報項目やその算式を示すモデル品質基準情報（項目）ＱＳ−Ｉ、品質評価のための指標を持つモデル品質基準情報（指標）ＱＳ−Ｖ、品質情報の偏りを算出するためのモデル品質基準（偏り）ＱＳ−Ｄ、及び品質の偏りから品質評価を行うためのモデル品質基準情報（偏り判定）ＱＳ−ＤＪを保有する（図４参照）。
なお、モデル品質基準情報記憶部４０が保有するモデル品質基準情報（指標）ＱＳ−Ｖは、評価基準情報の例に相当する。
また、モデル品質基準情報記憶部４０は、評価基準情報記憶部の例に相当する。
【００１７】
モデル品質分析部５は、モデル品質基準情報（項目）ＱＳ−Ｉで設定されている情報、算式を用いて、モデルメトリクス情報記憶部３０のモデルメトリクス情報ＭＭＩの品質情報を抽出し、品質状況を分析し、モデル品質分析情報ＭＡＩをモデル品質分析情報記憶部５０に出力する（図５参照）。
モデル品質分析部５は、前述したモデルメトリクス測定部３とともに、粒度算出部の例に相当する。
【００１８】
モデル品質評価部６は、モデル品質基準情報（指標）ＱＳ−Ｖを用いて、モデル品質分析情報ＭＡＩからモデル要素の品質評価を実施し、モデル品質評価情報ＱＡＩをモデル品質評価情報記憶部６０に出力する。
モデル品質評価情報ＱＡＩは、品質問題が発生する可能性が高いモデル要素の情報を保有する（図６参照）。
【００１９】
モデル入出力装置１は、装置利用ユーザからの入力を受け付けて、これをモデルデザイン制御部２やモデル品質基準設定部４にインプットするとともに、モデルデザイン制御部２やモデル品質基準設定部４を介して、モデル要素情報記憶部２０、モデルメトリクス情報記憶部３０、モデル品質評価情報記憶部６０、モデル品質基準情報記憶部４０に記憶された情報をユーザに対して出力表示する。
【００２０】
モデルデザイン制御部２は、モデル設計支援装置１００の上記各構成要素を統括的に制御するものである。
【００２１】
図２は、モデル要素情報記憶部２０に記憶されるモデル要素情報ＭＣＩの構造の例を示したものである。
【００２２】
モデル要素情報ＭＣＩは、モデル要素の属性情報であるモデル要素情報（属性）ＭＣＩ−Ａと、他のモデル要素との関係を示すモデル要素情報（関係）ＭＣＩ−Ｒとを有している。
図２に示すモデル要素情報（属性）ＭＣＩ−Ａは、ひとつのモデル要素の属性に関する情報を示すもので、モデル要素を一意に識別し、管理するためのモデル要素ＩＤ  ＭＣＩ−Ａ１と、名称や属性値、機能名などの属性を示すＭＣＩ−Ａ２、ＭＣＩ−Ａ３、ＭＣＩ−Ａ４を持つ。
また、モデル要素情報（関係）ＭＣＩ−Ｒは、他のモデル要素との関係情報を示すもので、前記のモデル要素ＩＤ  ＭＣＩ−Ａ１と同じＭＣＩ−Ｒ１と、モデル要素の階層レベルを示すモデル要素階層レベルＭＣＩ−Ｒ２と、当該モデル要素の上位のモデル要素のＩＤを持つ上位関連モデル要素ＩＤＭＣＩ−Ｒ３と、当該モデル要素の下位のモデル要素のＩＤを持つ下位関連モデル要素ＩＤＭＣＩ−Ｒ４とを持つ。
【００２３】
図３は、モデルメトリクス情報記憶部３０に記憶されるモデルメトリクス情報ＭＭＩの構造の例を示したものである。
【００２４】
図３に示すモデルメトリクス情報ＭＭＩは、前記モデル要素情報（属性）ＭＣＩ−Ａのモデル要素ＩＤ及びモデル要素名称の他、モデル要素情報（属性）ＭＣＩ−Ａ及びモデル要素情報（関係）ＭＣＩ−Ｒの数量を示すメトリクス項目である属性数ＭＭＩ４、機能数ＭＭＩ５、上位関連モデル要素数ＭＭＩ６、下位関連モデル要素数ＭＭＩ７を持つ。
【００２５】
図４は、モデル品質基準情報記憶部４０に記憶されるモデル品質基準情報ＱＳの構造の例を示したものである。
【００２６】
図４に示すモデル品質基準情報ＱＳは、モデルの品質を分析し、評価するための品質項目ＱＳ−Ｉ１とその算式ＱＳ−Ｉ２を持つモデル品質基準情報（項目）ＱＳ−Ｉと、品質評価するための項目ＱＳ−Ｖ１と判断条件を示す条件ＱＳ−Ｖ２を持つモデル品質基準情報（項目）ＱＳ−Ｖと、品質の偏りを算出するためのモデル品質基準情報（偏り）ＱＳ−Ｄと、偏り状況から品質を評価するためのモデル品質基準情報（偏り判定）ＱＳ−ＤＪとを持つ。
【００２７】
図５は、モデル品質分析情報記憶部５０に記憶されるモデル品質分析情報ＭＡＩの構造の例を示したものである。
【００２８】
図５に示すモデル品質分析情報ＭＡＩは、前記モデル品質基準情報（項目）ＱＳ−Ｉを用いて、モデルの品質を分析した結果であるモデル品質分析情報（粒度）ＭＡＩ−Ｐと、モデル品質分析情報（偏り）ＭＡＩ−Ｄとを持つ。
モデル品質分析情報（粒度）ＭＡＩ−Ｐには、モデル要素ＩＤの他に、前述モデル品質基準情報（項目）ＱＳ−Ｉで定義された算式で算出された品質情報の粒度ＭＡＩ−Ｐ２を持つ。
モデル品質分析情報（偏り）ＭＡＩ−Ｄには、前述モデル品質基準情報（偏り）ＱＳ−Ｄで定義された偏り算出式を持つ。
【００２９】
図６は、モデル品質評価情報記憶部６０に記憶されるモデル品質評価情報ＱＡＩの構造の例を示したものである。
図６に示すモデル品質評価情報ＱＡＩは、モデル要素ＩＤ毎の品質評価結果を示した評価ＱＡＩ２を持つ。
【００３０】
図７は、図１に示した実施の形態１のモデル設計支援装置の動作手順を示すフローチャートである。
図８は、モデルの一例を示したもので、図９及び図１０は図８のモデルについて、図２のモデル要素情報（属性）ＭＣＩ−Ａ、及びモデル要素情報（関係）ＭＣＩ−Ｒの一例を示したものである。
図１１は、図９及び図１０のモデル要素情報ＭＣＩから得られるモデルメトリクス情報ＭＭＩを示したものである。
図１２、図１３は、モデル品質基準情報記憶部４０に設定されているモデル品質基準情報（項目）ＱＳ−Ｉと、モデル品質基準情報（指標）ＱＳ−Ｖの一例を示したものである。
図１４は、モデル品質分析部５により図１１のモデルメトリクス情報ＭＭＩの品質分析結果であるモデル品質分析情報（粒度）ＭＡＩ−Ｐの例を示したものである。
図１５は、図１４のモデル品質分析情報（粒度）ＭＡＩを、図１２のモデル品質基準情報（指標）で品質評価した結果を示すモデル品質評価情報ＱＡＩの例を示したものである。
【００３１】
以下、これら図７〜図１５を用いて図１に示したモデル設計支援装置の動作について説明する。
【００３２】
（１）ステップＳ１：
ユーザは、モデル入出力装置１をインタフェースとしてモデル品質基準設定部４を用いてモデル品質基準情報記憶部４０にモデル品質基準情報（項目）ＱＳ−Ｉ、及びモデル品質基準情報（指標）ＱＳ−Ｖを設定する。
【００３３】
図１２は、図４のモデル品質基準情報（項目）ＱＳ−Ｉの一例を示したものである。
「品質項目（メトリクス項目）」の項目に「粒度」という項目名が設定されているが、これは、品質評価を行うメトリクス項目を「粒度」と定義していることを示す。
また、「算式」の項目に、「属性数＋機能数＋下位関連モデル要素数」と設定されているが、これは、粒度は、「属性数＋機能数＋下位関連モデル要素数」と算出することを示している。
【００３４】
次に、図１３は、図４のモデル品質基準情報（指標）ＱＳ−Ｖの一例を示したものである。
「品質項目（メトリクス項目）」の項目に「粒度」という項目名が設定されており、また、「条件」という項目には、「＞８」が設定されている。
「品質項目（メトリクス項目）」の項目は、品質評価を行うメトリクス項目を示しており、もう一つ項目の「条件」という項目は、品質評価を行う時に、前記の「指標情報（メトリクス項目）」の値を比較してＮＧと判定する条件を示している。
つまり、図１３の例は、「粒度＞８」、すなわち、粒度が８より大きい場合、ＮＧと評価する設定がなされていることを意味している。
【００３５】
（２）ステップＳ２：
ユーザは、モデル入出力装置１をインタフェースとしてモデルデザイン制御部２を用いてモデル設計を行う。
図８は、モデルの一例を示したものであり、「Ｉｎｆｏ１」というモデル要素を最上位に、その下位に「Ｉｎｆｏ１−１」、「Ｉｎｆｏ１−２」、「Ｉｎｆｏ１−３」、「Ｉｎｆｏ１−４」というモデル要素が関係付けられて設計されていることを示している。
モデル設計では、モデル要素間の関係の他に、モデル要素の属性についても設計する。
【００３６】
図９のモデル要素情報（属性）ＭＣＩ−Ａは、この図８のモデルの属性情報の例を示したもので、「Ｉｎｆｏ１」というモデル要素は、「モデル要素ＩＤ」項目が１で、「属性１−１」という１つの属性情報を有していることを示している。
これは、「Ｉｎｆｏ１」というモデル要素が、「モデル要素ＩＤ」項目の１番として定義されていて、「属性１−１」という１つの属性情報を有していることを意味している。
【００３７】
図１０のモデル要素情報（関係）ＭＣＩ−Ｒは、この図８のモデル要素間の関係を記憶したもので、「モデル要素ＩＤ」項目が１番の「Ｉｎｆｏ１」というモデル要素には、「上位関連モデル要素ＩＤ」項目に「０」が、「下位関連モデル要素ＩＤ」には「２」、「３」、「４」、「５」が設定されている。
モデル要素「Ｉｎｆｏ１」は、モデル最上位のモデル要素として設計されているため、上位に位置づけられるモデル要素が無いため「上位関連モデル要素ＩＤ」が「０」と設定されている。
また、モデル最上位のモデル要素として設計されているため「モデル要素階層レベル」に「１」と設定されている。
一方、下位方向には、「Ｉｎｆｏ１−１」、「Ｉｎｆｏ１−２」、「Ｉｎｆｏ１−３」、「Ｉｎｆｏ１−４」というモデル要素が関係付けられて設計されているため、「下位関連モデル要素ＩＤ」には、「Ｉｎｆｏ１−１」、「Ｉｎｆｏ１−２」、「Ｉｎｆｏ１−３」、「Ｉｎｆｏ１−４」のモデル要素ＩＤである「２」、「３」、「４」、「５」が設定されている。
【００３８】
（３）ステップＳ３：
モデルメトリクス測定部３は、ユーザにより設計され、モデル要素情報記憶部２０に記憶されているモデル要素情報ＭＣＩの全てのモデル要素ＩＤの情報に対して、モデル要素ＩＤ一つひとつからモデルメトリクスに関する情報を収集し、測定し、モデルメトリクス情報ＭＭＩを生成する。
生成されたモデルメトリクス情報ＭＭＩは、モデルメトリクス情報記憶部３０に記憶される。
図９のモデル要素情報ＭＣＩがモデルメトリクス測定部３により処理されると図１１に示すようなモデルメトリクス情報ＭＭＩが生成される。
【００３９】
まず、モデルメトリクス測定部３は、図９のモデル要素情報ＭＣＩのモデル要素ＩＤが１の情報、すなわち、モデル要素名が「Ｉｎｆｏ１」の情報を読み取る。
読取後、モデル要素情報（属性）ＭＣＩ−Ａの「属性値」の項目及び「機能」の項目に設定されている情報数をカウントし、モデルメトリクス情報ＭＭＩの属性数、及び機能数の各項目にカウント数を設定する。
モデル要素ＩＤが１の情報には、属性値は「属性１−１」のみが設定されており、機能は「機能１−Ａ」のみが設定されていることから、属性数は１と、また、機能数は１とカウントする。
その後、カウントした属性数と機能数を、それぞれ、モデルメトリクス情報ＭＭＩの「属性数」の項目と、「機能数」の項目に設定する。
【００４０】
次に、モデルメトリクス測定部３は、モデル要素情報（関係）ＭＣＩ−Ｒの「下位関連モデル要素ＩＤ」の項目の情報数をカウントする。
モデル要素ＩＤが１の情報には、下位関連モデル要素ＩＤには、「２」、「３」、「４」および「５」の情報が設定されていることから下位関連モデル要素数を４とカウントする。
また、上位関連モデル要素ＩＤには、「−」と設定されていることから上位関連モデル要素は無いと判定して０とカウントする。
そして、モデルメトリクス測定部３は、モデルメトリクス情報ＭＭＩの下位関連モデル要素数と上位関連モデル要素数の各項目に、各々、カウントした数の４と０を設定する。
同時に、モデル要素情報（関係）ＭＣＩ−Ｒから読み取った「モデル要素階層レベル」も設定する。
このように、モデルメトリクス測定部３は、全てのモデル要素ＩＤに対してのモデルメトリクス情報ＭＭＩを算出し、モデルメトリクス情報記憶部３０に設定する。
【００４１】
（４）ステップＳ４：
モデル品質分析部５は、モデルメトリクス情報記憶部３０のモデルメトリクス情報ＭＭＩからモデル要素の品質情報を算出し、モデル品質分析情報ＭＡＩを生成する。
生成されたモデル品質分析情報ＭＡＩは、モデル品質分析情報記憶部５０に記憶される。
モデル品質分析部５は、モデルメトリクス情報ＭＭＩをモデル要素ＩＤ毎に情報を読み込み、モデル品質基準情報（項目）ＱＳ−Ｉの「算式」を用いて粒度を算出し、算出した粒度の値をモデル品質分析情報ＭＡＩ−Ｐの「粒度」ＭＡＩ−Ｐ２に設定する。
図１４の例では、図１２に示すとおりモデル品質基準情報（項目）ＱＳ−Ｉに、「粒度」及び「属性数＋機能数＋下位関連モデル要素数」と設定されているため、この算式に則って算出された結果、図１４に示すとおり、モデル要素ＩＤが１の品質（粒度）は、「６」と算出されている。
同様に、モデル要素ＩＤが「２」、「３」、と順次算出され、最終のモデル要素ＩＤが「１５」まで、各々の品質（粒度）を算出した結果、図１４の通りとなる。
全てのモデル要素の品質（粒度）が算出された後、品質情報は、モデル品質分析情報（粒度）ＭＡＩ−Ｐとして、モデル品質分析情報記憶部５０に記憶される。
【００４２】
（５）ステップＳ５：
モデル品質評価部６によるモデルの品質評価は、モデル品質基準情報記憶部４０のモデル品質基準情報（指標）ＱＳ−Ｖに基づき、モデル品質分析情報（粒度）ＭＡＩ−Ｐの値をモデル要素ＩＤの毎に品質評価して、モデル品質評価情報ＱＡＩを生成する。
モデル品質評価情報ＱＡＩはモデル品質評価情報記憶部６０に記憶される。
図１２の例では、モデル品質基準情報（指標）ＱＳ−Ｖの「品質項目（メトリクス項目）」の項目ＱＳ−Ｖ１に「粒度」と、「条件」の項目ＱＳ−Ｖ２に「＞８」が設定されている。
このため、モデル品質評価部６は、品質評価のＮＧ判定を「粒度＞８」として、図１４に示すモデル品質分析情報（粒度）ＭＡＩ−Ｐの各モデル要素ＩＤの品質（粒度）に対して順次判定を行う。
そして、図１５に示すようなモデル品質評価情報ＱＡＩを生成し、モデル品質評価情報記憶部６０に記憶する。
図１５の例では、粒度が「８」より大きいものとして、モデル要素ＩＤが「２」、「５」、「６」、「７」、「１０」のモデル要素の品質がＮＧと判定している。
【００４３】
（６）ステップＳ６：
モデルデザイン制御部２は、モデル品質評価情報記憶部６０のモデル品質評価情報ＱＡＩをチェックし、判定ＮＧとなっているモデル要素ＩＤがあった場合、そのモデル要素について、モデル入出力装置１を介して、品質評価がＮＧであることをユーザに提示する。
ユーザは、装置から品質評価が低いモデル要素ＩＤが提示されるため、迷うことなく品質評価の低いモデル要素を修正できる。
なお、上記ステップＳ２〜Ｓ６は、ユーザがモデル設計を行っているときに同時に行われる。
モデル設計を進めながら品質評価及びその対応を行うことができる。
【００４４】
このように、モデル設計と同時にどのモデル要素ＩＤを修正する必要があるかを容易に知り得ることができるため、モデル品質評価ならびに修正対象モデル要素の決定の時間短縮、効率化することが可能となる。
【００４５】
以上、本実施の形態では、モデル設計を支援するモデル設計支援装置を説明した。
より具体的には、モデル要素及びモデルブロックなどのメトリクス情報を測定するモデルメトリクス測定部と、前記測定したモデルメトリクス情報に基づきモデル要素の品質を分析するモデル品質分析部と、モデル品質基準情報を設定するモデル品質基準設定部と、前記分析した品質分析情報とモデル品質基準情報に基づいてモデルの品質評価を行い、品質の悪いモデル要素を抽出するモデル品質評価部を備るモデル設計支援装置を説明した。
【００４６】
実施の形態２．
次に、実施の形態２のモデル設計支援装置１００の構成を図１６に示す。
【００４７】
実施の形態２のモデル設計支援装置１００は、モデル要素情報記憶部２０、モデルメトリクス測定部３、モデルメトリクス情報記憶部３０、モデル品質基準設定部４、モデル品質基準情報記憶部４１、モデル品質分析部５、モデル品質分析情報記憶部５０、モデル品質評価部６、モデル品質評価情報記憶部６０、モデルデザイン制御部２、モデル入出力装置１を備えている。
この実施の形態２においては、先の実施の形態１で用いたモデル品質基準情報（指標）ＱＳ−Ｖの代わりに、モデル品質基準情報（偏り）ＱＳ−Ｄ、及びモデル品質基準情報（偏り判定）ＱＳ−ＤＪの条件を用いて、モデルの品質評価を行うようにしている。
【００４８】
図１７は、図１６に示した実施の形態２のモデル設計支援装置１００の動作手順を示すフローチャートである。
【００４９】
図１８、図１９、図２０は、モデル品質基準情報記憶部４１に設定されているモデル品質基準情報（指標）ＱＳ−Ｖと、モデル品質基準情報（項目）ＱＳ−Ｉと、モデル品質基準情報（偏り）ＱＳ−Ｄ及びモデル品質基準情報（偏り判定）ＱＳ−ＤＪの一例を示したものである。
【００５０】
図２１は、モデル品質分析部５により図１１のモデルメトリクス情報ＭＭＩの品質分析結果であるモデル品質分析情報（粒度）ＭＡＩ−Ｐ、及びモデル品質分析情報（偏り）ＭＡＩ−Ｄの例を示したものである。
【００５１】
図２１は、図１４のモデル品質分析情報（粒度）ＭＡＩを、図２０のモデル品質基準情報（偏り）および図２１のモデル品質基準情報（偏り判定）で品質評価した結果を示すモデル品質評価情報を示したものである。
【００５２】
（１）ステップＳ１１：
ユーザは、モデル入出力装置１をインタフェースとしてモデル品質基準設定部４を用いてモデル品質基準情報記憶部４０にモデル品質基準情報（項目）ＱＳ−Ｉ、及びモデル品質基準情報（偏り）ＱＳ−Ｄ、およびモデル品質基準情報（偏り判定）ＱＳ−ＤＪを設定する。
【００５３】
図１８は、モデル品質基準情報（項目）ＱＳ−Ｉの一例を示したものであるが、実施の形態１と同様に、「品質項目（メトリクス項目）」の項目に「粒度」と定義し、「算式」の項目に、「属性数＋機能数＋下位関連モデル要素数」と定義する。
【００５４】
図１９は、図４のモデル品質基準情報（指標）ＱＳ−Ｖの一例を示したものである。
「品質項目（メトリクス項目）」の項目は、前述、図１８のモデル品質基準情報（項目）ＱＳ−Ｉの「品質項目（メトリクス項目）」と連動して「粒度」とされているが、実施の形態１では設定されていた「条件」項目には値を設定していない。
新規設計の場合など、指標値（条件値）の算出が難しい場合が、この実施の形態２である。
代わりに、図２０に示すようにモデル品質基準情報（偏り）ＱＳ−Ｄ、モデル品質基準情報（偏り判定）ＱＳ−ＤＪを設定する。
図２０は、モデル品質基準情報（偏り）ＱＳ−Ｄ、モデル品質基準情報（偏り判定）ＱＳ−ＤＪの一例を示したものである。
モデル品質基準情報（偏り）ＱＳ−Ｄに、「偏り１」、「偏り２」という項目がある。
これらの項目は、品質評価を行うための偏り値を算出するために定義する項目で、複数項目設定することができる。
モデル品質基準情報（偏り判定）ＱＳ−ＤＪには、「条件」という項目があるが、ここには偏り値を用いて品質評価を行うための判定条件を設定する。
図２０の例では、モデル品質基準情報（偏り）ＱＳ−Ｄに、「平均値（粒度）＋２＊標準偏差（粒度）」、「平均値（粒度）−２＊標準偏差（粒度）」と、２つの値を定義し、モデル品質基準情報（偏り判定）ＱＳ−ＤＪに、「＞偏り１  ｏｒ  ＜偏り２」と定義しており、これら条件でモデル品質評価部６により品質評価が行われる。
【００５５】
（２）ステップＳ１２：
ユーザは、モデル入出力装置１をインタフェースとしてモデルデザイン制御部２を用いてモデル設計を行う。
実施の形態１と同様、図８に示すモデル例の通り設計した場合、同様に図９及び図１０に示すようにモデル要素情報（属性）ＭＣＩ−Ａ、モデル要素情報（関連）ＭＣＩ−Ｒが生成され、モデル要素情報記憶部２０に記憶される。
【００５６】
（３）ステップＳ１３：
モデルメトリクス測定部３は、ユーザにより設計され、モデル要素情報記憶部２０に記憶されているモデル要素情報ＭＣＩの全てのモデル要素ＩＤの情報に対して、モデル要素ＩＤ一つひとつからモデルメトリクスに関する情報を収集し、測定し、モデルメトリクス情報ＭＭＩを生成する。
生成されたモデルメトリクス情報ＭＭＩは、モデルメトリクス情報記憶部３０に記憶される。
実施の形態１と同様に図９及び図１０のモデル要素情報ＭＣＩを入力とすると、モデルメトリクス測定部３により図１１に示すようなモデルメトリクス情報ＭＭＩが生成される。
【００５７】
（４）ステップＳ１４：
モデル品質分析部５は、モデルメトリクス情報記憶部３０のモデルメトリクス情報ＭＭＩからモデル要素の品質情報を算出し、モデル品質分析情報ＭＡＩを生成する。
生成されたモデル品質分析情報ＭＡＩは、モデル品質分析情報記憶部５０に記憶される。
実施の形態１と同様に図１１のモデルメトリクス情報ＭＭＩを入力とすると、モデル品質分析部５により図１４に示すようなモデル品質分析情報ＭＡＩ−Ｐが生成され、モデル品質分析情報記憶部５０に記憶される。
【００５８】
（５）ステップＳ１５：
によるモデルの品質評価は、モデル品質分析情報記憶部５０のモデル品質分析情報ＭＡＩ−Ｐと、モデル品質基準情報記憶部４０のモデル品質基準情報（偏り）ＱＳ−Ｄとから偏り値を算出し、モデル品質基準情報（偏り判定）ＱＳ−ＤＪの判定条件に基づき、モデル品質分析情報（粒度）ＭＡＩ−Ｐの値をモデル要素ＩＤの毎に品質評価して、モデル品質評価情報ＱＡＩを生成する。
モデル品質評価情報ＱＡＩはモデル品質評価情報記憶部６０に記憶される。
【００５９】
図２０の例では、モデル品質基準情報（偏り）ＱＳ−Ｄには、「品質項目（メトリクス項目）」の項目に「粒度」と、「偏り１」の項目に「＝平均値（粒度）＋２＊標準偏差（粒度）」と、「偏り２」の項目に「＝平均値（粒度）―２＊標準偏差（粒度）」と、各々定義されている。
このため、モデル品質評価部６が、図１４に示すモデル品質分析情報ＭＡＩ−Ｐを用いて平均値（粒度）、標準偏差（粒度）、偏り１、偏り２を算出すると、各々、「７．５３」、「２．７２」、「１２．９８」、「２．０９」と算出される。
また、モデル品質基準情報（偏り判定）ＱＳ−ＤＪの「条件」の項目に、「＞偏り１  ｏｒ  ＜偏り２」と定義されていることから、モデル品質評価部６は、品質評価のＮＧ判定を「粒度＞偏り１  ｏｒ  粒度＜偏り２」、すなわち、「粒度＞１２．９８  ｏｒ  粒度＜２．０９」とする。
モデル品質評価部６は、図１４に示すモデル品質分析情報（粒度）ＭＡＩ−Ｐの各モデル要素ＩＤの品質（粒度）に対して順次判定を行い、図２１に示すようなモデル品質評価情報ＱＡＩを生成し、モデル品質評価情報記憶部６０に記憶する。
図２１の例では、「粒度＞１２．９８  ｏｒ  粒度＜２．０９」として、モデル要素ＩＤが「５」のモデル要素の品質がＮＧと判定している。
【００６０】
（６）ステップＳ１６：
実施の形態１と同様に、モデルデザイン制御部２は、モデル品質評価情報記憶部６０のモデル品質評価情報ＱＡＩをチェックし、判定ＮＧとなっているモデル要素ＩＤがあった場合、そのモデル要素について、モデル入出力装置１を介して、品質評価がＮＧであることをユーザに提示する。
ユーザは、装置から品質評価が低いモデル要素ＩＤが提示されるため、迷うことなく品質評価の低いモデル要素を修正できる。
なお、上記ステップＳ１２〜Ｓ１６は、ユーザがモデル設計を行っているときに同時に行われる。
モデル設計を進めながら品質評価及びその対応を行うことができる。
【００６１】
このように、実施の形態２においては、モデル要素情報の偏りから品質評価を行うことができるため、モデル品質を評価する指標値の設定が難しい場合においても、モデル設計と同時にどのモデル要素ＩＤを修正する必要があるかを容易に知り得ることができるため、モデル品質評価ならびに修正対象モデル要素の決定の時間短縮、効率化することが可能となる。
【００６２】
以上、本実施の形態では、実施の形態１に示したモデル設計支援装置が、前記モデル品質分析情報に基づき品質を評価する品質評価基準を生成する品質分析手段を備えることを説明した。
【００６３】
最後に、実施の形態１及び２に示したモデル設計支援装置１００のハードウェア構成例を図２２を参照して説明する。
モデル設計支援装置１００はコンピュータであり、モデル設計支援装置１００の各要素をプログラムで実現することができる。
モデル設計支援装置１００のハードウェア構成としては、バスに、演算装置９０１、外部記憶装置９０２、主記憶装置９０３、通信装置９０４、入出力装置９０５が接続されている。
【００６４】
演算装置９０１は、プログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）である。
外部記憶装置９０２は、例えばＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）やフラッシュメモリ、ハードディスク装置である。
主記憶装置９０３は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）である。
図１及び図１６に示す「〜記憶部」は、外部記憶装置９０２又は主記憶装置９０３により構成される。
通信装置９０４は、例えばＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  Ｃａｒｄ）である。
入出力装置９０５は、例えばマウス、キーボード、ディスプレイ装置等である。
【００６５】
プログラムは、通常は外部記憶装置９０２に記憶されており、主記憶装置９０３にロードされた状態で、順次演算装置９０１に読み込まれ、実行される。
プログラムは、図１及び図１６に示す「〜部」（「〜記憶部」を除く、以下でも同様）として説明している機能を実現するプログラムである。
更に、外部記憶装置９０２にはオペレーティングシステム（ＯＳ）も記憶されており、ＯＳの少なくとも一部が主記憶装置９０３にロードされ、演算装置９０１はＯＳを実行しながら、図１に示す「〜部」の機能を実現するプログラムを実行する。
また、実施の形態１及び２の説明において、「〜の判断」、「〜の判定」、「〜の算出」、「〜の評価」、「〜の生成」、「〜の設定」、「〜の選択」、「〜の入力」、「〜の出力」等として説明している処理の結果を示す情報やデータや信号値や変数値が主記憶装置９０３にファイルとして記憶されている。
【００６６】
なお、図２２の構成は、あくまでもモデル設計支援装置１００のハードウェア構成の一例を示すものであり、モデル設計支援装置１００のハードウェア構成は図２２に記載の構成に限らず、他の構成であってもよい。
【００６７】
また、実施の形態１及び２に示す手順により、本発明に係る情報処理方法を実現可能である。
【符号の説明】
【００６８】
１  モデル入出力装置、２  モデルデザイン制御部、３  モデルメトリクス測定部、４  モデル品質基準設定部、５  モデル品質分析部、６  モデル品質評価部、２０  モデル要素情報記憶部、３０  モデルメトリクス情報記憶部、４０  モデル品質基準情報記憶部、４１  モデル品質基準情報記憶部、５０  モデル品質分析情報記憶部、６０  モデル品質評価情報記憶部、１００  モデル設計支援装置、ＭＣＩ  モデル要素情報、ＭＭＩ  モデルメトリクス情報、ＱＳ  モデル品質基準情報、ＭＡＩ  モデル品質分析情報、ＱＡＩ  モデル品質評価情報。
【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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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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