(57)【要約】【課題】  本発明の課題は、２つのパラメタ間の関係を決定することを目的とする。【解決手段】  上記課題は、２つのパラメタの関係を表した複数の文を記録した文テーブルから一つの文を読み込み、文を複数のパターンに分類したパターンテーブルを参照して、読み込んだ前記文と、該パターンテーブルで分類された各パターンとを比較して、一致度が一番高いパターンを決定し、前記２つのパラメタの関係を集計した集計テーブルのレコードのうち、前記一致度が一番高いパターンに該当するレコードに対して、該パターンが示す該２つのパラメタの関係のカウント値をインクリメントする、処理をコンピュータに行わせるパラメタ関係決定プログラムにより達成される。【選択図】  図２
2015232757.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
２つのパラメタの関係を表した複数の文を記録した文テーブルから一つの文を読み込み、
文を複数のパターンに分類したパターンテーブルを参照して、読み込んだ前記文と、該パターンテーブルで分類された各パターンとを比較して、一致度が一番高いパターンを決定し、
前記２つのパラメタの関係を集計した集計テーブルのレコードのうち、前記一致度が一番高いパターンに該当するレコードに対して、該パターンが示す該２つのパラメタの関係のカウント値をインクリメントする、
処理をコンピュータに行わせることを特徴とするパラメタ関係決定プログラム。
【請求項２】
前記処理を各文に対して繰り返し行った後、前記集計テーブルの各レコードにおいて、最大値となる関係を前記２つのパラメタの関係として決定することを、前記コンピュータに行わせることを特徴とする請求項１記載のパラメタ関係決定プログラム。
【請求項３】
前記各パターンは、前記文の示す関係を決定付ける意味を持つ第１単語と、該第１単語の主体となる２以上の第２単語と、該２以上の第２単語を夫々補助する２以上の第３単語とを少なくとも示し、
前記２以上の第２単語、及び前記２以上の第３単語の出現規則に基づいて、前記文内の前記第１単語、該２以上の第２単語、及び該２以上の第３単語の出現位置を取得し、
前記第１単語、前記第２単語、及び前記第３単語の総数に対する前記出現位置の取得数の割合を求めることで一致度とする
処理を前記コンピュータに行わせることを特徴とする請求項１又は２記載のパラメタ関係決定プログラム。
【請求項４】
前記第３単語が前記第２単語を補助する関係にない場合、該第３単語を冗長要素と判断し、
前記冗長要素の混在率を算出して、前記割合に乗算することにより、一致度が損なわれている可能性を考慮した補正を行う
処理を前記コンピュータに行わせることを特徴とする請求項３記載のパラメタ関係決定プログラム。
【請求項５】
２つのパラメタの関係を表した複数の文を記録した文テーブルから一つの文を読み込む読み込み部と、
文を複数のパターンに分類したパターンテーブルを参照して、読み込んだ前記文と、該パターンテーブルで分類された各パターンとを比較して、一致度が一番高いパターンを決定する決定部と、
前記２つのパラメタの関係を集計した集計テーブルのレコードのうち、前記一致度が一番高いパターンに該当するレコードに対して、該パターンが示す該２つのパラメタの関係のカウント値をインクリメントするカウント部と
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項６】
コンピュータが、
２つのパラメタの関係を表した複数の文を記録した文テーブルから一つの文を読み込み、
文を複数のパターンに分類したパターンテーブルを参照して、読み込んだ前記文と、該パターンテーブルで分類された各パターンとを比較して、一致度が一番高いパターンを決定し、
前記２つのパラメタの関係を集計した集計テーブルのレコードのうち、前記一致度が一番高いパターンに該当するレコードに対して、該パターンが示す該２つのパラメタの関係のカウント値をインクリメントする
処理を、前記文テーブルに記録される各文に対して繰り返し行うことを特徴とするパラメタ関係決定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、２つのパラメタ間の関係を決定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
オープンシステムにおいては、多種多様の異なるベンダーが提供する異なるミドルウェア製品でシステムが構成され、最近では、その製品構成がより一層複雑化する傾向にある。
【０００３】
異なるミドルウェア製品間を横断する処理がある場合、ミドルウェア製品間で、同時実行多重度、タイムアウト時間等のパラメタにおいて、相互に整合性が取れている値を設定する必要がある。しかしながら、システム横断観点を加味したパラメタ設計の考慮漏れ、或いは、各製品に対する仕様の理解不足から、パラメタ設計を誤り、業務トラブルに陥る場合がある。
【０００４】
ミドルウェア製品のパラメタ設計の妥当性チェックとは、システムにおいて、マニュアルに記載される製品仕様、つまり、あるべきパラメタ設計の考え方に沿って正しく設計されているか、を確認するものである。これにより、システムに潜在しているミドルウェア製品のパラメタ設計に関する問題を事前検出することを目的としている。この妥当性チェックにおいて、単体製品のみならず、該当システムにおいて異なるミドルウェア製品を横断し、複数のパラメタ間で設定値の整合性が取れているか、という視点の重要性が増している。
【０００５】
このようなパラメタチェック作業は、現状において、ミドルウェア製品仕様の情報（製品仕様）とシステムにおけるミドルウェア製品のパラメタ設計（実機情報）とに関して高度な製品知識及び経験を保有する人間がパラメータ間の比較照合、即ち、目視確認することにより行われている。
【０００６】
人間による比較照合の負担を軽減するために、文書中から互いに関連性を持つキーワードの組み合わせ、いわゆる共起キーワードを抽出する技術を用いて、複数のパラメタから互いに関連性を持つパラメタの組み合わせを抽出することが考えられる。
【０００７】
例えば、文書中の特定範囲において特定単語に共起するキーワード候補をキーワードとして選択できるようにし、特定単語と関係性の高い単語をキーワードとして抽出する技術、言語解析装置によって共起関係と係り受けを考慮した構文木を作成し、パターン抽出装置が、この構文木を用いることによって適切に頻出パターン（即ち、知識）を抽出する技術等が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００４−２３４５９７号公報
【特許文献２】特開２００１−８４２５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上述した技術により、文書中から共起キーワードを抽出することはできる。しかしながら、キーワードは言葉であり、言葉と言葉の関係では、大小関係又は等価関係を示さない。上記技術では、共起キーワードの抽出は行えるが、共起キーワード間にどのような関係があるのかを決定することができない。
【００１０】
一方、ミドルウェア製品のパラメタ設計では、複数のパラメタ間に存在するこのような大小関係又は等価関係に基づいて整合性が保てるように値を設定する必要がある。従って、上記技術を用いて関連性をもつキーワード（即ちパラメタ）を抽出できたとしても、パラメタチェックに必要な関係までを特定することができない。
【００１１】
また、上記技術では、共起キーワード間の距離、或いは、一つの文において共起キーワード同士が同時に出現する頻度に基づいて関連性の度合が計算される。しかしながら、ミドルウェア製品では、類似の名称をもつパラメタが存在し、実際には無関係であっても関連パラメタとして抽出されると言った問題がある。
【００１２】
したがって、１つの側面では、本発明は、２つのパラメタ間の関係を決定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
一態様によれば、２つのパラメタの関係を表した複数の文を記録した文テーブルから一つの文を読み込み、文を複数のパターンに分類したパターンテーブルを参照して、読み込んだ前記文と、該パターンテーブルで分類された各パターンとを比較して、一致度が一番高いパターンを決定し、前記２つのパラメタの関係を集計した集計テーブルのレコードのうち、前記一致度が一番高いパターンに該当するレコードに対して、該パターンが示す該２つのパラメタの関係のカウント値をインクリメントする、
処理をコンピュータに行わせるパラメタ関係決定プログラムが提供される。
【００１４】
また、上記課題を解決するための手段として、情報処理装置、パラメタ関係決定方法、及び、上記プログラムを記憶した記憶媒体とすることもできる。
【発明の効果】
【００１５】
２つのパラメタ間の関係を決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本実施例におけるネットワーク構成例を示す図である。
【図２】サポートシステムにおける構成例を示す図である。
【図３】関係情報集計サーバのハードウェア構成を示す図である。
【図４】インシデント情報ＤＢのデータ構成例を示す図である。
【図５】パラメタ情報ＤＢのデータ構成例を示す図である。
【図６】関係パターン情報ＤＢのデータ構成例を示す図である。
【図７】関係情報集計ＤＢのデータ構成例を示す図である。
【図８】インシデント情報解析部によるインシデント情報解析処理を説明するためのフローチャート図である。
【図９】パターン解析部によるパターン解析処理を説明するためのフローチャート図である。
【図１０】関係情報収集部による関係情報収集処理を説明するためのフローチャート図である。
【図１１】インシデント情報解析部による処理例（続く）を示す図である。
【図１２】インシデント情報解析部による処理例（続き）を示す図である。
【図１３】パターン解析部による処理例を示す図（続く）である。
【図１４】パターン解析部による処理例を示す図（続く）である。
【図１５】パターン解析部による処理例を示す図（続く）である。
【図１６】パターン解析部による処理例を示す図（続く）である。
【図１７】パターン解析部による処理例を示す図（続く）である。
【図１８】パターン解析部による処理例を示す図（続く）である。
【図１９】パターン解析部による処理例を示す図（続き）である。
【図２０】分類例を示す図である。
【図２１】関係情報収集部による処理例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。図１は、本実施例におけるネットワーク構成例を示す図である。図１において、Ａ社システム１ａとサポートシステム１ｂとが示される。Ａ社システム１ａは、業務サーバＡ、業務サーバＢ等の管理対象サーバ３と、管理サーバ４０と、サーバ情報管理ＤＢ（DataBase）３９とを有し、Ａ社ネットワーク２ａを介して接続される。
【００１８】
管理サーバ４０は、管理対象サーバ３の持つシステム情報を、サーバ情報管理ＤＢ３９に蓄積し蓄積された情報を管理し、サーバ情報管理ＤＢ３９に蓄積された情報を利用して所定の業務を遂行するサーバである。また、管理サーバ４０は、管理対象サーバ３に実装されたソフトウェア製品Ａ、Ｋ等をサポートするサポートシステム１ｂのパラメータ関係決定システム１０００と通信可能である。
【００１９】
管理サーバ４０は、設定情報管理部４１と、自動設定部４２とを有する。設定情報管理部４１と、自動設定部４２とは、対応するソフトウェアで実現される。
【００２０】
設定情報管理部４１は、Configuration Managerと呼ばれる、システム全体の設定情報３９ｖを管理する。設定情報３９ｖは、システムを構成するハードウェア、ソフトウェア、コンポーネントが持つ各種パラメタの設定値に相当する。
【００２１】
管理対象サーバ３である業務サーバＡ及びＢには、ソフトウェア製品Ａ及びＫが夫々に導入されている。また、各ソフトウェア製品Ａ及びＫは、複数のコンポーネントから構成されている。更に、各コンポーネントには、そのコンポーネントの挙動を決定するための種々のパラメタが存在する。
【００２２】
各管理対象サーバ３には、管理サーバ４０から管理するためのエージェントソフトウェアである。ＣＭ（Configuration Manager）エージェント３ｅが導入されている。管理サーバ４０は、ＣＭエージェント３ｅを利用して、管理対象サーバ３を管理する。
【００２３】
設定情報管理部４１は、更に、システム情報収集処理部４１ａと、システムチェック処理部４１ｂとを有する。システム情報収集処理部４１ａは、Ａ社のシステムを構成する業務サーバＡ及びＢ等を定期的にポーリングして、その最新の設定情報３９ｖを収集し、サーバ情報管理ＤＢ３９に保存する。
【００２４】
システムチェック処理部４１ｂは、サーバ情報管理ＤＢ３９に保存された設定情報３９ｖと、パラメータ関係決定システム１０００の関係情報集計ＤＢ６９（図２）に蓄積された関係情報６９ｖとに基づいて、各種パラメタの設定値同士の整合性をチェックする。
【００２５】
システムチェック処理部４１ｂは、設定情報３９ｖの中から関係情報６９ｖが示すパラメタの設定値同士の関係性に合致しないパラメタの関係を見つけた場合、本来成立すべきパラメタ間の関係を対処方法として自動生成し、エラー情報に含める。
【００２６】
パラメタ間の関係とは、例えば、コンポーネントＸのparameter_1＞コンポーネントＸのparameter_2、コンポーネントＸのparameter_1＞コンポーネントＹのparameter_a、コンポーネントＹのparameter_a＞コンポーネントＹのparameter_b等である。このようなパラメタ間の関係を示す関係情報６９ｖを用いて対処方法が生成されエラー情報に含められる。
【００２７】
管理サーバ４０は、Ａ社システム１ａ全体の管理を担当するシステム管理者５により利用される。システム管理者５は、設定情報管理部４１のシステムチェック処理部４１ｂによって自動的に通知されたエラー情報に含まれる対処方法に従い、システム設定を適切に修正することができる。
【００２８】
対処方法がエラー情報に含まれることで、システム管理者５にとってのシステム管理付加が軽減されると同時に、システム品質の向上をより容易に図ることが可能となる。
【００２９】
また、例えば、設定情報管理部４１と連携し、Ａ社システム１ａの設定値を適切な値に自動調整する機能を持つような自動設定部４２を導入した場合、自動設定部４２が設定情報管理部４１が通知するエラー情報を自動的に捕捉し、エラー情報に含まれる対処方法の内容に従い、システム設定を自動的に適切に修正するようにしても良い。
【００３０】
この場合においても、システム管理者５によるシステムの管理負担をより一層軽減できる。上述した自動設定部４２を設定情報管理部４１の一機能として提供することも可能である。
【００３１】
パラメタ間の関係を示す関係情報６９ｖは、サポートシステム１ｂのパラメタ関係決定システム１０００から管理サーバ４０へとネットワーク等を介して提供される。サポートシステム１ｂは、Ａ社システム１ａにおける管理対象サーバ３に実装されたソフトウェア製品Ａ、Ｋ等をサポートする事業者によって運営される。
【００３２】
図２は、サポートシステムにおける構成例を示す図である。図２において、サポートシステム１ｂは、インシデント管理サーバ２００と、パラメタ関係決定システム１０００とを有する。インシデント管理サーバ２００と、パラメタ関係決定システム１０００とは、ネットワーク２ｃで接続される。
【００３３】
インシデント管理サーバ２００は、Ａ社システム１ａの管理対象サーバ３に関する質問と、質問に対する回答とを管理するサーバであり、インシデント処理部２２１を有する。
【００３４】
インシデント処理部２２１は、質問回答情報をインシデント情報６１ｖとしてインシデント情報ＤＢ６１に保存して管理する。サポートオペレータ６が、Ａ社システム１ａのシステム管理者５からの管理対象サーバ３に関する問い合わせを受けた場合に、サポートオペレータが、システム管理者５から受けた問い合わせ内容と、システム管理者５へ回答した対処方法とが入力され、インシデント処理部２２１によってインシデント情報６１ｖが作成され、インシデント情報ＤＢ６１に保存される。
【００３５】
パラメタ関係決定システム１０００は、インシデント情報ＤＢ６１と、パラメタ情報ＤＢ６２と、関係パターン情報ＤＢ６３と、関係情報集計ＤＢ６９と、関係情報集計サーバ７０とを有する。インシデント情報ＤＢ６１、パラメタ情報ＤＢ６２、関係パターン情報ＤＢ６３、関係情報集計ＤＢ６９は、個々の記憶装置又はデータベースサーバによって実現される。
【００３６】
インシデント情報ＤＢ６１は、インシデント情報６１ｖを管理するデータベースである。インシデント情報６１ｖでは、ミドルウェア製品等に対する質問及び回答を含む。インシデント情報６１ｖには、関連パラメタが含まれる文書が、複数の様々な表現形式で存在している。
【００３７】
パラメタ情報ＤＢ６２は、予めＤＢオペレータ７によって、製品マニュアルに基づいて作成されたパターン情報６２ｖを管理するデータベースである。パターン情報６２ｖは、製品毎に作成され、製品が持つパラメタ名の一覧を示す。
【００３８】
関係パターン情報ＤＢ６３は、予めＤＢオペレータ７によって、インシデント情報６１ｖに基づいて作成されたパラメタ表６２ｖを管理するデータベースである。パラメタ表６２ｖによって、パラメタ間で成立し得る種々の関係を示したパターンが示される。
【００３９】
関係情報集計ＤＢ６９は、特定の関連パラメタ間で、特定の関係が成立すると判断した回数の集計結果を保持するデータベースである。
【００４０】
関係情報集計サーバ７０は、１又は複数の製品におけるパラメタから関連パラメタ（共起パラメタ）を特定し、特定した関連パラメタ間で成立する関係を特定するサーバである。関係情報集計サーバ７０は、インシデント情報解析部７１と、パターン解析部７２と、関係情報集計部７３とを有する。
【００４１】
インシデント情報解析部７１は、インシデント情報ＤＢ６１に保持されている複数のインシデント情報６１ｖをパラメタ情報ＤＢ６２を用いて解析し、複数のインシデント情報６１ｖのうち、製品のパラメタを含むインシデント情報６１ｖを抽出する。
【００４２】
パターン解析部７２は、インシデント情報解析部７１によって抽出されたインシデント情報６１ｖのうち、関係パターン情報ＤＢ６３に保存されている各パターンの必須の構成要素の単語を含むインシデント情報６１ｖを抽出し、抽出したインシデント情報６１ｖから関連パラメタ（共起パラメタ）を特定する。更に、パターン解析部７２は、特定した関連パラメタ間で成立する関係を暫定的に判定する。
【００４３】
関係情報集計部７３は、関連パラメタ毎に、判定した関係毎に集計し、集計した結果に基づいて、関連パラメタの関係を特定する。
【００４４】
関係情報集計サーバ７０は、図３に示すようなハードウェア構成を有する。図３は、関係情報集計サーバのハードウェア構成を示す図である。図３において、関係情報集計サーバ７０は、コンピュータによって制御される端末であって、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１と、主記憶装置１２と、補助記憶装置１３と、入力装置１４と、表示装置１５と、通信Ｉ／Ｆ（インターフェース）１７と、ドライブ装置１８とを有し、バスＢに接続される。
【００４５】
ＣＰＵ１１は、主記憶装置１２に格納されたプログラムに従って関係情報集計サーバ７０を制御する。主記憶装置１２には、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等が用いられ、ＣＰＵ１１にて実行されるプログラム、ＣＰＵ１１での処理に必要なデータ、ＣＰＵ１１での処理にて得られたデータ等を記憶又は一時保存する。
【００４６】
補助記憶装置１３には、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等が用いられ、各種処理を実行するためのプログラム等のデータを格納する。補助記憶装置１３に格納されているプログラムの一部が主記憶装置１２にロードされ、ＣＰＵ１１に実行されることによって、各種処理が実現される。記憶部１３０は、主記憶装置１２及び／又は補助記憶装置１３を有する。
【００４７】
入力装置１４は、マウス、キーボード等を有し、サポートシステム１ｂの管理者が関係情報集計サーバ７０による処理に必要な各種情報を入力するために用いられる。表示装置１５は、ＣＰＵ１１の制御のもとに必要な各種情報を表示する。通信Ｉ／Ｆ１７は、有線又は無線などのネットワークを通じて通信を行う。通信Ｉ／Ｆ１７による通信は無線又は有線に限定されるものではない。 
関係情報集計サーバ７０によって行われる処理を実現するプログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read-Only Memory）等の記憶媒体１９によって関係情報集計サーバ７０に提供される。
【００４８】
ドライブ装置１８は、ドライブ装置１８にセットされた記憶媒体１９（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ等）と関係情報集計サーバ７０とのインターフェースを行う。
【００４９】
また、記憶媒体１９に、後述される本実施の形態に係る種々の処理を実現するプログラムを格納し、この記憶媒体１９に格納されたプログラムは、ドライブ装置１８を介して関係情報集計サーバ７０にインストールされる。インストールされたプログラムは、関係情報集計サーバ７０により実行可能となる。
【００５０】
尚、プログラムを格納する媒体としてＣＤ−ＲＯＭに限定するものではなく、コンピュータが読み取り可能な媒体であればよい。コンピュータ読取可能な記憶媒体として、ＣＤ−ＲＯＭの他に、ＤＶＤディスク、ＵＳＢメモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリであっても良い。
【００５１】
パラメータ関係決定システム１０００が一つの関係情報集計サーバ７０によって実現される場合には、インシデント情報ＤＢ６１、パラメタ情報ＤＢ６２、関係パターン情報ＤＢ６３、関係情報集計ＤＢ６９等は、記憶部１３０を用いて実現しても良い。
【００５２】
Ａ社システム１ａの、管理対象サーバ３及び管理サーバ４０の夫々も、コンピュータ装置であり、上記同様のハードウェア構成を有するため、その説明を省略する。
【００５３】
以下に、サポートシステム１ｂにおける各データベースのデータ構成について説明する。図４は、インシデント情報ＤＢのデータ構成例を示す図である。図４において、各インシデント情報６１ｖには、特定するインシデント番号、製品名、コンポーネント名、質問、回答、関連インシデント番号等の構成要素が含まれている。
【００５４】
各インシデント情報６１ｖは、一定の表現形式にて自然言語で記載される。例えば、文書作成規約に則った表現方法で記載される。文書作成規約とは、推奨される文のパターン、否定文の書き方など、表現を一定に保つための規約である。
【００５５】
図４（Ａ）では、１製品内の２つのパラメタ間の関係を示すインシデント情報１の例を示す。
【００５６】
インシデント番号「014-0227-XXXX」で特定されるインシデント情報１では、１製品が指定される。製品名１「製品Ａ」の製品名１のコンポーネント名「Ｘ」について、質問「コンポーネントXにおいて、タイムアウトエラーが発生しました。原因と対処方法を教えてください。」があり、「パラメタＡの値に誤りがあることが原因です。パラメタＡは、パラメタＢの値よりも大きな値を設定してください。」のように回答したことが示されている。
【００５７】
また、インシデント情報１のインシデント番号「014-0227-XXXX」に関連付て、関連インシデント番号「010-0607-XXXX」が示される。
【００５８】
図４（Ｂ）では、異なる２製品のパラメタ間の関係を示すインシデント情報ｎの例を示す。
【００５９】
インシデント番号「014-0501-XXXX」で特定されるインシデント情報ｎでは、２製品が指定される。製品名１「製品Ａ」のコンポーネント名「Ｘ」と、製品名２「製品Ｂ」のコンポーネント名「Ｙ」とについて、質問「コンポーネントＸにおいて、データベースコネクションエラーが発生します。
【００６０】
原因と対処方法を教えてください。」があり、「コンポーネントＹのコネクション数が不足していることが原因です。パラメタＫの値よりも、パラメタＺの値が大きくなるように設定してください。」のように回答したことが示されている。
【００６１】
また、インシデント情報ｎのインシデント番号「014-0501-XXXX」に関連付て、関連インシデント番号「009-0213-XXXX」が示される。
【００６２】
図５は、パラメタ情報ＤＢのデータ構成例を示す図である。図５において、パラメタ情報ＤＢ６２は、各製品毎の、コンポーネント名と、コンポーネントが有するパラメタ名を一覧にした表を管理するデータベースである。
【００６３】
製品Ａのパラメタ表では、コンポーネント名「com_1」に対して、パラメタ名「parameter_1」から「parameter_20」が示され、コンポーネント名「com_2」に対して、パラメタ名「parameter_21」から「parameter_30」が示される。
【００６４】
また、製品Ｚのパラメタ表では、コンポーネント名「com_a」に対して、パラメタ名「parameter_a」等が示され、コンポーネント名「com_z」に対して、パラメタ名「parameter_z」等が示される。
【００６５】
図６は、関係パターン情報ＤＢのデータ構成例を示す図である。図６において、関係パターン情報ＤＢ６３は、予めインシデント情報ＤＢ６１を参照して作成されるデータベースであり、関連パラメータ間の関係のパターンを示す複数のパターン情報６３ｖを保持する。
【００６６】
各パターン情報６３ｖは、関係、必須、主ｎ、従ｎ等の構成要素を含む。
−関係：共起パラメタ間に成立する大小関係、等価関係等の関係を示す記号を示す。記号は、＞、＜、＝、！＝等が用いられる。
−必須：その文の示す関係を決定づける意味を持つ、「大き」、「小さ」、「等し」、「同じ」等の単語を示す。主ｎの何れか一つが該当する。
−主ｎ：ある関係を示すパターンで出現する主体となる、関連パラメタ、大小などの形容詞等の単語を示す。
−従ｎ：主ｎを補助する、助詞、及び否定のバリエーションによる単語を示す。
主ｎ及び従ｎのｎは、１から始まる番号を示す。
【００６７】
パターン情報６３ｖは、例えば、
関係「＞」、必須「大き」、主１「＠１」、従１「は」、主２「＠２」、従２「より」、
主３「大き」、従３「＠Ｎ」
のように示される。＠１、＠２、＠Ｎ等は変数である。
【００６８】
上記構成要素のうち「必須」は、パターン内で必ず出現しなければならない語を示す。「必須」で示す語が、インシデント情報６１ｖに出現しなければ、パターンとは全く一致しないと判断する。
【００６９】
図７は、関係情報集計ＤＢのデータ構成例を示す図である。図７において、関係情報集計ＤＢ６９は、パターン解析部７２によるパターン解析処理によって関係情報６９ｖが追加され蓄積されたデータベースであり、各共起パラメタ（主１（＠１）及び主２（＠２））間で、特定の関係（＞、＜、＝、又は！＝）が成立すると判断された回数を集計した結果を示す。関係情報集計ＤＢ６９によって、関係の暫定候補の集計結果が保持される。
【００７０】
関係情報集計ＤＢ６９において、関係情報６９ｖ−１は、同一「製品Ａ」、同一コンポーネント「Ｘ」、及び、異なるパラメータ名「parameter_1」及び「parameter_2」の場合を示している。
【００７１】
パラメタ「製品A_X_parameter_1」とパラメタ「製品A_X_parameter_2」とが関連パラメタとする関係情報６９ｖ−１では、この関連パラメタ間の関係「＞」で出現した回数は「３０」回であり、関係「＜」で出現した回数は「２」回であり、関係「＝」で出現した回数は「０」回であり、関係「!=」で出現した回数は「４」回であったことを示している。
【００７２】
関係情報６９ｖ−２は、同一「製品Ａ」、異なるコンポーネント「Ｘ」及び「Ｙ」、及び、異なるパラメータ名「parameter_1」及び「parameter_5」の場合を示している。
【００７３】
パラメタ「製品A_X_parameter_1」とパラメタ「製品A_Y_parameter_5」とが関連パラメタとする関係情報６９ｖ−２では、この関連パラメタ間の関係「＞」で出現した回数は「１」回であり、関係「＜」で出現した回数は「１５」回であり、関係「＝」で出現した回数は「０」回であり、関係「!=」で出現した回数は「２」回であったことを示している。
【００７４】
関係情報６９ｖ−３は、異なる「製品Ａ」及び「製品Ｎ」、異なるコンポーネント「Ｙ」及び「Ｚ」、及び、異なるパラメータ名「parameter_3」及び「parameter_a」の場合を示している。
【００７５】
パラメタ「製品A_Y_parameter_3」とパラメタ「製品N_Z_parameter_a」とが関連パラメタとする関係情報６９ｖ−３では、この関連パラメタ間の関係「＞」で出現した回数は「０」回であり、関係「＜」で出現した回数は「２」回であり、関係「＝」で出現した回数は「２０」回であり、関係「!=」で出現した回数は「１」回であったことを示している。
【００７６】
最終的に、最大の集計結果数を持つ関係の暫定候補を、その関連パラメタ間で成立する関係であると判断する。上述した例では、
製品A_X_parameter_1  ＞  製品A_X_parameter_2
製品A_X_parameter_1  ＜  製品A_Y_parameter_5
製品A_Y_parameter_3  ＝  製品N_Z_parameter_a
の結果を得る。
【００７７】
関連パラメタ間で成立する関係を示す文は、通常、複数のインシデント情報６１ｖにおいて、複数種類の表現形式を持った文として存在している。このように複数のインシデントにおいて、複数種類の表現形式を持った文となって表れている場合でも、概ねどの文も、特定の関連パラメタ間で成立する同一の関係を示していることが多い。
【００７８】
しかし、以下の場合において、異なる関係を示す可能性があるため、特定の関連パラメタ間における関係を導くリスクが存在する。
−誤ったパラメタ利用方法を採った時の現象を説明する文など、誤った関係を仮定して示している場合
−本実施例で仮定していない複雑な表現の文が現れる場合
−インシデントの回答が誤っている、或いは、特定顧客の固有機能で動作仕様そのものが異なる場合
上述したようなケースがごく少数混在している可能性もある。
【００７９】
このように一つの文の解析結果のみを使用して、関連パラメタのセットと各パターンの一致度を計算した場合、特定の関連パラメタ間における誤った関係を導くリスクが高くなる。
【００８０】
しかし、複数の文の解析結果を集計し、最も多く候補の挙がった関係を正しい関係の値として採用することによって、そのリスクを低減することができる。
【００８１】
次に、本実施例におけるパラメータ関係決定システム１０００によって行われる種々の処理について図８、図９、及び図１０で説明する。図８は、インシデント情報解析部によるインシデント情報解析処理を説明するためのフローチャート図である。
【００８２】
図８において、インシデント情報解析部７１は、インシデント情報ＤＢ６１から、パラメタ情報ＤＢ６２に保管されている、製品名、コンポーネント名、及びパラメタ名を含むインシデント情報６１ｖを抽出し、第１対応付けテーブル８１ａに回答した内容に相当する文と、パラメタ名とを対応付けて記憶する（ステップＳ１０１）。第１対応付けテーブル８１ａは、記憶部１３０に記憶される。
【００８３】
インシデント情報解析部７１は、第１対応付けテーブル８１ａから２以上の異なるパラメタ名が対応付けられているレコードを抽出して、第２対応付けテーブル８１ｂに記憶する（ステップＳ１０２）。第２対応付けテーブル８１ｂは、記憶部１３０に記憶される。
【００８４】
そして、インシデント情報解析部７１は、第２対応付けテーブル８１ｂの各レコードに対して、２つのパラメタを組み合わせた共起パラメタを作成し、第２対応付けテーブル８１ｂに組み合わせた共起パラメタ毎にレコードを作成し（ステップＳ１０３）、このインシデント情報解析処理を終了する。
【００８５】
図９は、パターン解析部によるパターン解析処理を説明するためのフローチャート図である。図９において、パターン解析部７２は、第２対応付けテーブル８１ｂから順に１レコードを読み込む（ステップＳ１３１）。
【００８６】
パターン解析部７２は、読み込んだレコードに対して、関係パターン情報ＤＢ６３で保持されている必須の構成要素の各単語を検索し（ステップＳ１３２）、１以上の単語を検索したか否かを判断する（ステップＳ１３３）。
【００８７】
１つも単語が検索されなかった場合（ステップＳ１３３のＮＯ）、パターン解析部７２は、第２対応付けテーブル８１ｂの全レコードを終了したか否かを判断する（ステップＳ１４１）。全レコードを終了している場合（ステップＳ１４１のＹＥＳ）、パターン解析部７２は、このパターン解析処理を終了する。
【００８８】
未処理のレコードがある場合（ステップＳ１４１のＮＯ）、パターン解析部７２は、第２対応付けテーブル８１ｂ内から次のレコードを読み込んで（ステップＳ１４２）、ステップＳ１３２へと進み、上記同様の処理を繰り返す。
【００８９】
１以上の単語が検索された場合（ステップＳ１３３のＹＥＳ）、パターン解析部７２は、必須の構成要素の単語（値）毎に文の先頭からのその文字位置を出現位置テーブル８２に記憶する（ステップＳ１３４）。
【００９０】
次に、パターン解析部７２は、必須の構成要素の単語の出現位置が記憶されているレコードに対して、必須の構成要素及び変数（＠１、＠２、及び＠Ｎ）が設定される構成要素を除いた残りの構成要素（従１、従２、及び主３）の各単語（値）について文内を検索し、その出現位置を出現位置テーブル８２に記憶する（ステップＳ１３５）。
【００９１】
そして、パターン解析部７２は、規則８０に基づいて、共起パラメタから主１と主２とを確認する（ステップＳ１３６）。主１と主２のぞれぞれを確認できた場合には、その出現位置が、出現位置テーブル８２に記憶される。
【００９２】
パターン解析部７２は、出現位置テーブル８２から有効値が格納された構成要素数が所定数以上のレコードを抽出して、候補テーブル８４に記憶する（ステップＳ１３７）。
【００９３】
次に、パターン解析部７２は、候補テーブル８４に記憶したパターンに対して、一致度を計算する（ステップＳ１３８）。パターン解析部７２は、インシデント情報６１ｖに否定文が含まれる場合には、最大の一致度となったパターンに対してその関係を逆転させる（ステップＳ１３９）。
【００９４】
パターン解析部７２は、共起パラメタ間で成立する関係を暫定候補として、暫定候補テーブ８５に記憶する（ステップＳ１４０）。暫定候補テーブル８５では、共起パラメタと、その関係とを含むパターン（以下、候補パターンと言う）が記憶される。また、暫定候補テーブル８５は記憶部１３０に記憶される。
【００９５】
そして、パターン解析部７２は、全レコードを終了したか否かを判断する（ステップＳ１４１）。全レコードを終了している場合（ステップＳ１４１のＹＥＳ）、パターン解析部７２は、このパターン解析処理を終了する。
【００９６】
未処理のレコードがある場合（ステップＳ１４１のＮＯ）、パターン解析部７２は、第２対応付けテーブル８１ｂ内から次のレコードを読み込んで（ステップＳ１４２）、ステップＳ１３２へと進み、上記同様の処理を繰り返す。
【００９７】
図１０は、関係情報収集部による関係情報収集処理を説明するためのフローチャート図である。図１０において、関係情報収集部７３は、暫定候補テーブル８５から候補パターンを１つ取り出す（ステップＳ１５１）。
【００９８】
関係情報収集部７３は、取り出した候補パターンの共起パラメタ（パラメタの組）で関係情報集計ＤＢ６９を検索し（ステップＳ１５２）、検索できたか否かを判断する（ステップＳ１５３）。検索できなかった場合、関係情報収集部７３は、候補パターンを関係パターン情報ＤＢ６３に追加し、関係のカウント値を１に設定して（ステップＳ１５４）、ステップＳ１５６へと進む。
【００９９】
一方、検索できた場合、関係情報収集部７３は、検索したレコードの関係に対して、カウント値を１インクリメントして（ステップＳ１５５）、ステップＳ１５６へと進む。
【０１００】
ステップＳ１５４又はＳ１５５での処理の後、関係情報収集部７３は、暫定候補テーブル８５の全レコードに対して処理を終了したか否かを判断する（ステップＳ１５６）。全レコードの処理を終了していない場合（ステップＳ１５６のＮＯ）、関係情報収集部７３は、ステップＳ１５１へと戻り、上記同様の処理を繰り返す。
【０１０１】
一方、全レコードの処理を終了した場合（ステップＳ１５６のＹＥＳ）、関係情報収集部７３は、関係情報集計ＤＢ６９の各レコードから最大値を持つ関係を取得して、共起パラメタ毎に判定した関係を示す判定結果８９を記憶部１３０に出力して（ステップＳ１５７）、この関係情報収集処理を終了する。判定結果８９により、共起パラメタの関係を数値演算可能な形式で示すことができる。
【０１０２】
次に、図４（Ａ）のインシデント情報１の場合で、上述した処理を説明する。図１１及び図１２は、インシデント情報解析部による処理例を示す図である。図１１及び図１２に示す処理例は、図８のフローチャートに従って行われる処理の一例に相当する。
【０１０３】
図１１において、インシデント情報解析部７１は、インシデント情報ＤＢ６１からインシデント情報１を読み込む（ステップＳ１）。インシデント情報１は、図４（Ａ）に示した内容である。
【０１０４】
インシデント情報解析部７１は、インシデント情報１を、パラメタ情報ＤＢに保存されている、製品名、コンポーネント名、及びパラメタ名で検索する（ステップＳ２−１）。検索できた場合、インシデント情報１に対する処理を継続する。検索できなかった場合、インシデント情報解析部７１は、インシデント情報ＤＢ６１から次のインシデント情報２を読み出し、同様の処理を行う。ここでは、インシデント情報１に対して検索できたとする。
【０１０５】
インシデント情報解析部７１は、検索したパラメタ名が含まれている文をインシデント情報１から抽出して（ステップＳ２−２）、パラメタ名と文の組を第１対応付けテーブル８１ａに記憶する（ステップＳ２−３）。パラメタ名を格納する際には、製品名、コンポーネント名、及びパラメタ名を示す形式（例えば、「製品名_コンポーネント名_パラメタ名」の形式）で、パラメタ名を生成する。ここでは、説明を簡潔にするため単に「パラメタＡ」、「パラメタＢ」等とする。
【０１０６】
インシデント情報１から、「パラメタＡ」及び「パラメタＢ」が検索され、「パラメタＡ」及び「パラメタＢ」を含む文「パラメタＡは、パラメタＢの値よりも大きな値を設定してください。」が抽出される。第１対応付けテーブル８１ａに文とパラメタ名「パラメタＡ」及び「パラメタＢ」とが記憶される。「パラメタＣ」のみを含む文の場合には、その文と「パラメタＣ」とが第１対応付けテーブル８１ａに格納される。また、３以上のパラメタ名が存在してもよい。
【０１０７】
図１２において、インシデント情報解析部７１は、第１対応付けテーブル８１ａから２以上のパラメタを含む、句点（。）により区切られる文を抽出して第２対応付けテーブル８１ｂに格納する（ステップＳ３−１）。
【０１０８】
インシデント情報解析部７１は、文に３以上のパラメタが含まれる場合、それらのパラメタの全ての２つの組み合わせを作成し、組み合せ毎に仮の共起パラメタとする。（ステップＳ３−２）。
【０１０９】
パラメタＡ、Ｂ及びＣの３つのパラメタを含む文に対して、パラメタＡとパラメタＢ、パラメタＡとパラメタＣ、及び、パラメタＢとパラメタＣの３つの組が作成され、仮の共起パラメタとして設定する。そして、３つのパラメタが対応付けられたレコードを、共起パラメタ毎に同じ文を対応付けたレコードで置き換える。
【０１１０】
図１３〜図１９は、パターン解析部による処理例を示す図である。図１３〜図１９に示す処理例は、図９のフローチャートに従って行われる処理の一例に相当する。図１３において、パターン解析部７２は、第２対応テーブル８１ｂから１レコードを読み込む（ステップＳ４−１）。
【０１１１】
パターン解析部７２は、関係パターン情報ＤＢ６３の各パターンの必須の構成要素が示す単語の検索を文８ｔ内から検索する（ステップＳ４−２）。この例では、「大き」、「超え」、「等し」、及び「同じ」の各単語について検索が行われる。そして、パターン解析部７２は、検出した単語について、文８ｔ内でのその単語の文字位置を出現位置テーブル８２に格納する（ステップＳ４−３）。
【０１１２】
出現位置テーブル８２は、関係パターン情報ＤＢ６３の構成要素の一部を有する。この例では、出現位置テーブル８２は、主１、従１、主２、従２、主３等を有する。主１、主２、及び主３は、主体であるパラメタ名を示す単語である。従１及び従２等は、主体を補助する助詞、及び否定を示す語等の単語を示す。出現位置テーブル８２は、各構成要素の単語が文８ｔ内に出現する位置を記憶するために使用される。
【０１１３】
関係パターン情報ＤＢ６３では、パターン１〜５が予め記憶されている。構成要素の「関係」、「必須」、「主１」、「従１」、「主２」、「従２」、「主３」、及び「従３」の順で、例えば、「＞」、「大き」、「＠１」、「は」、「＠２」、「より」、「大き」、及び「＠Ｎ」がパターン１である。＠１、＠２、及び＠Ｎには、文８ｔ内に存在するパラメタ名が設定される。
【０１１４】
パターン１の必須の単語「大き」は、文８ｔの先頭から１８文字目で出現する。関係パターン情報ＤＢ６３において、必須の単語「大き」は、パターン１の構成要素の主３に設定された単語と同一である。従って、出現位置テーブル８２のパターン１のレコードの構成要素の主３に「１８」文字目が設定される。
【０１１５】
パターン２〜５についても同様の処理が行われる。この例では、どのパターンも、必須の単語が主３に該当するため、主３のカラムに文字位置が記憶される。パターン２、５、及び６では、必須の単語が存在しないため、主３のカラムを「ＮＵＬＬ」のままとする。パターン３及び４の主３にも「１８」文字目が設定される。図１４へと進む。
【０１１６】
図１４において、パターン解析部７２は、必須の構成要素の単語の出現位置が記憶されているレコードに対して、必須の構成要素及び変数（＠１、＠２、及び＠Ｎ）が設定される構成要素を除いた残りの構成要素（従１、従２、及び主３）の各単語（値）について文８ｔ内を検索し、その出現位置を出現位置テーブル８２に記憶する（ステップＳ５）。
【０１１７】
この例において、主３が「ＮＵＬＬ」のパターン２、５、及び６が除外される。主３に出現位置が設定されているパターン１、３、及び４に対して、従１、従２、及び主３に設定されている各単語が出現する位置が、出現位置テーブル８２に記憶される。
【０１１８】
従って、出現位置テーブル８２において、パターン１では、従１に「６」文字目が設定され、従２に「１５」文字目が設定される。パターン３では、従１に「２２」文字目が設定され、従２に「１５」文字目が設定される。パターン４では、従１は「ＮＵＬＬ」とし、従２に「１５」文字目が設定される。図１５へと進む。
【０１１９】
図１５において、パターン解析部７２は、予め定めた規則８０に基づいて、共起パラメタが主１（＠１）、主２（＠２）のどちらに該当するかを決定する（ステップＳ６）。パターン解析部７２は、規則８０に従って、製品名、コンポーネント名、及びパラメタ名のうち、パラメタ名を用いて文８ｔを検索する。規則８０は、以下を規定する。
＜規則１＞
主従の組は、主よりも後ろに従が現れなければならない。
＜規則２＞
最も近い主従同士が主従の組となる。
＜規則３＞
主従の間に他の主または従が現れてはならない。
【０１２０】
具体的には、パターン１の場合、パターン解析部７２は、文８ｔでは、パラメタＡおよびパラメタＢは、それぞれ従１（"は"）および従２（"より"）より前にあり、それぞれが一番近い位置にあると判断する。さらに、それぞれの組の間には他の主従の単語が現れないことから、規則８０に従った結果、パターン解析部７２は、＠１はパラメタＡ、＠２はパラメタＢであると判断する。
【０１２１】
従って、パターン解析部７２は、出現位置テーブル８２のパターン１のレコードにおいて、主１のカラムに、パラメタＡの出現位置「１」を記憶し（Ｓ６ａ）、主２のカラムに、パラメタＡＢの出現位置「１８」を記憶する（Ｓ６ｂ）。次に、パターン解析部７２は、パターン２について解析する。図１６へと進む。
【０１２２】
図１６において、パターン３の場合、パターン解析部７２は、文８ｔでは、パラメタＢは、従２（"より"）より前にあり、一番近い位置にあり更に、間には他の主従の単語が現れないため、規則８０に従った結果、＠２はパラメタＢとする（ステップＳ６ｃ）。
【０１２３】
また、パラメタＡ、パラメタＢとも従１（"を"）より前にあり、パラメタＢがもっとも近い位置にあるが、間に従２（"より"）と主３（"大き"）があるため、パターン解析部７２は、パラメタＢは＠１ではないと判断する。
【０１２４】
規則８０に従った結果、従２に対応するパラメタが存在しないため、＠１に該当するパラメタは存在しない、従って、パターン解析部７２は、＠１にパラメタ名を設定しない（ステップＳ６ｄ）。次に、パターン解析部７２は、パターン３について解析する。図１７へと進む。
【０１２５】
図１７において、パターン４の場合、パターン解析部７２は、文８ｔでは、パラメタBは、従２（"より"）より前にあり、一番近い位置にあり、更に、間には他の主従の単語が現れないため、規則８０に従った結果、＠２はパラメタＢとする（ステップＳ６ｅ）。
【０１２６】
また、従１（"が"）は、文８ｔ中に現れないため、また、該当する主１も存在しないため、パターン解析部７２は、＠１に該当するパラメタは存在しないと判断し、＠１にパラメタ名を設定しない（ステップＳ６ｆ）。次に、パターン解析部７２は、パターンの一致度を解析する。図１８へと進む。
【０１２７】
図１８において、パターン解析部７２は、対象となるパターン１、３及び４のみを示す候補テーブル８４を用いて、パターン１、３及び４毎に有効要素数に基づいて、各パターンの一致度を計算する（ステップＳ７）。
【０１２８】
値がカラムに設定された構成要素を有効要素と言い、値が設定されたカラムの数を有効要素数と言う。一致度は、例えば、
一致度  =  パターン一致率  ［  ×  冗長要素混在率  （省略可）  ］    （１）
により求められる。パターン一致率とは、パターン要素数（この例では主１、従１、主２、従２、及び主３の５個）に対する有効要素数である。即ち、
パターン一致率  ＝  有効要素数  ／  パターン要素数                    （２）
で表される。
【０１２９】
また、冗長要素混在率は、例えば、
冗長要素混在率  ＝  有効要素数  ／  （有効要素数  ＋  冗長要素数）    （３）
で求められる。上記式（１）は、即ち、
式（１）  ＝  式（２）  ＋  式（３）
で表される。
【０１３０】
構成要素の「主」に最接近していない構成要素「従」が存在する場合、この構成要素「従」を冗長要素と言う。例えば、構成要素「主」がＮＵＬＬであるにも関わらず、対応する構成要素「従」に値が格納されている場合、この構成要素「従」が冗長要素に相当する。冗長要素数は、この冗長要素の個数である。また、同一値の出現が２つ以上ある場合、有効要素数から１を引いた値を冗長要素数とする。
【０１３１】
インシデント情報６１ｖの主文脈を構成する語の他に、構成要素「従」と同じ値の語が文中に出現している場合も含め、冗長な語が出現する場合は、パターンとの一致度が損なわれている可能性がある。そのため、冗長要素数を求めてパターン一致率を補正する。なお、パターン一致率で一致度の精度が確保できる場合は、冗長要素混在率を省略しても良い。
【０１３２】
候補テーブル８４の例において、パターン１では、５つの構成要素の全てに有効値が存在するため有効要素は「５」であり。従って、パターン１に冗長要素は存在せず、冗長要素は「０」である。上記式（１）から（３）に従って、パターン１の一致度は、
一致度  ＝  １  ＝  ５／５  ［  ×  ５／（５＋０）  ］
を得る。
【０１３３】
パターン３では、５つの構成要素において、構成要素「主１」がＮＵＬＬであるにも関わらず、対応する構成要素「従１」に値が格納されているため、この構成要素「従１」が冗長要素であると判断する。従って、冗長要素数は「１」となる。ＮＵＬＬの「主１」と、冗長要素の「従１」とにより、パターン３の有効要素数は「３」と判断する。上記式（１）から（３）に従って、パターン３の一致度は、
一致度  ＝  ０．４５  ＝  ３／５  ［  ×  ３／（３＋１）  ］
を得る。
【０１３４】
パターン４では、５つの構成要素において、構成要素「主１」及び「従１」がＮＵＬＬである。また、冗長要素は存在しないため、有効要素数は「３」と判断する。上記式（１）から（３）に従って、パターン４の一致度は、
一致度  ＝  ０．６  ＝  ３／５  ［  ×  ３／（３＋０）  ］
を得る。
【０１３５】
上記一致度の計算結果より、パターン解析部７２は、最大の一致度となったパターンの示す関係を、共起パラメタ間で成立する関係の暫定候補とする（ステップＳ８−１）。上述した例では、パターン１が共起パラメタ間で成立する関係を最も示していると判断する。
【０１３６】
従って、パターン解析部７２は、最大の一致度となったパターンの構成要素「主１」、「従１」、及び「関係」の情報を示す候補パターンを暫定候補テーブル８５に記憶する（ステップＳ８−２）。暫定候補テーブル８５は、主１、主２、関係の項目を有し、候補パターンを記憶するテーブルである。１候補パターンが１レコードに相当する。図１９へと進む。
【０１３７】
図１９において、パターン解析部７２は、必須の構成要素の単語の後方に主３（＠Ｎ）に、該当する単語が出現し、且つ、否定の分類に特有のキーワードに一致するか否かを調べる（ステップＳ９）。この文８ｔでは、必須の構成要素は「大き」である。単語「大き」に関して図２０に示されるような分類８８を参照する。図２０の分類８８は、単語「大き」に対して予め記憶部１３０に用意されたテーブルである。
【０１３８】
図２０の分類８８では、［否定の分類］と［肯定の分類］とが示されている。単語「大き」の［否定の分類］には、
・大きくしてはいけない（「てはいけない」に下線）
・大きくしてはならない（「てはいけない」に下線）
・大きく設定してはならない（「てはいけない」に下線）
・大きくならないようにして下さい（「ないよう」に下線）
・大きく設定しない（「ない」に下線）
・大きくない値を設定して下さい（「ない」に下線）
・大きいわけではない（「ない」に下線）
等が一覧されている。
【０１３９】
また、単語「大き」の［肯定の分類］には、
・大きくなければならない（「なければならない」に下線）
・大きく設計しなければならない（「なければならない」に下線）
・大きくないといけない（「ないと」に下線）
・大きくないといけません（「ないと」に下線）
等が一覧されている。
【０１４０】
パターン解析部７２は、分類８８を参照して、否定語の語数の大きい順に、主３（＠Ｎ）に設定された語の後方に否定語が存在するかを確認する。後方に否定語が存在した場合、暫定候補テーブル８５の関係の値を逆転させる。
【０１４１】
この文８ｔでは、「大き」の後方部分は「な値を設定してください。」であり、分類８８の［否定の分類］で指定される否定語は存在しないため、パターン解析部７２は、暫定候補テーブル８５の関係の値を逆転させない。
【０１４２】
図２０では、「大き」の例のみを示すが、必須の構成要素で指定される「超え」、「等し」、「同じ」等の単語毎に分類８８が記憶部１３０に用意されるものとする。
【０１４３】
パターン解析部７２は、第２対応付けテーブル８１ｂの各レコードに対して、図１３〜図１９で説明した処理を行う。暫定候補テーブル８５には、１以上の候補パターンが格納される。
【０１４４】
図２１は、関係情報収集部による処理例を示す図である。図２１において、関係情報収集部７３は、暫定候補テーブル８５から順に１候補パターンを取り出して、取り出した候補パターンの共起パラメタで関係情報集計ＤＢ６９を検索し（ステップＳ１０−１）、共起パラメタが一致した関係情報６９ｖにおいて、候補パターンの関係と一致する関係のカウンタ値を１インクリメントする（ステップＳ１０−２）。ステップＳ１０−１において、関係情報集計ＤＢ６９に該当する関係情報６９ｖが存在しない場合は、関係情報収集部７３は、関係情報集計ＤＢ６９に新規に追加する。
【０１４５】
そして、関係情報収集部７３は、暫定候補テーブル８５の全ての候補パターンに対して集計した結果、関係情報集計ＤＢ６９の各関係情報において、最大の値を持つ関係を、その関係情報の示す共起パラメタ間で成立する関係として決定する（ステップＳ１１）。
【０１４６】
図２１の関係情報集計ＤＢ６９のデータ例では、パラメタＡ及びＢが共起パラメタである場合、関係「＞」のカウント値が「３０」、関係「＜」のカウント値が「２」、関係「＝」のカウント値が「０」、及び、関係「！＝」のカウント値が「４」を示している。この場合、カウント値が最大値を示す関係「＞」がパラメタＡとパラメタＢとの関係を示していると判断される。即ち、
パラメタＡ  ＞  パラメタＢ
を示す判定結果８９を得ることができる。判定結果８９により、共起パラメタの関係を数値演算可能な形式で示すことができる。この例では、判定結果８９を参照することにより、Ａ社システム１ａのシステム管理者５は、パラメタＡはパラメタＢより大きい値が設定される、と容易に判断できる。
【０１４７】
ここで、異なる製品及び／又は異なるコンポーネントのパラメタを扱う場合に、図７の関係情報集計ＤＢ６９で示されるような関係情報６９ｖ−１、６９ｖ−２、及び６９ｖ−３を得たとする。
【０１４８】
図１１のステップＳ２−３において、製品名、コンポーネント名、及びパラメタ名を含んだパラメタを生成しておくことで、異なる製品及び／又は異なるコンポーネント間の共起パラメタの関係を判定することができる。また、例えば、図１５のステップＳ６において、パラメタ名のみが必要な場合は、製品名、コンポーネント名、及びパラメタ名を含んだパラメタからパラメタ名のみを抽出すれば良い。
【０１４９】
サポートシステム１ｂからＡ社システム１ａには、関係情報集計ＤＢ６９の各関係情報６９ｖが提供されても良いし、判定結果８９が提供されても良い。Ａ社システム１ａのシステム管理者５は、複数の管理対象サーバ３が関連するパラメタ設計であっても、精度良くパラメタ値を設定することができる。
【０１５０】
上述より、本実施例において、ミドルウェア製品のパラメタの関係又は関連性に関するインシデント情報６１ｖを、形式知の情報に自動的に作成できる。つまり、ミドルウェア製品における共起パラメタの関係又は関連性の定義を自動的に生成可能となる。
【０１５１】
これにより、各種ミドルウェア製品間を横断した関連ミドルウェアのパラメタ設計の妥当性チェック作業、つまり、ミドルウェアのパラメタ設計に関する問題（例えば、システムに潜在している問題）の検出作業の効率化が実現可能となる。
【０１５２】
また、図１に示すようなＡ社システム１ａにおいて、ミドルウェア製品のパラメタ設定値が、実機或いは設計書において整形式のデータである場合、この実機或いは設計書のパラメタ設定値と、関連パラメタ情報（形式和）を比較することにより、システム設計の妥当性チェック作業を自動化し、設計或いは構築中の任意のタイミングで点検することも可能となる。
【０１５３】
つまり、全く異なる別システムで発生したインシデント情報６１ｖからパラメタ間の整合関係を抽出した結果、自システム案件において、パラメタ設定の誤りによるトラブルを自動で未然に防止する等が可能となる。
【０１５４】
本発明は、具体的に開示された実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。以下の記載において、第１単語は主３に相当し、第２単語は主１、主２に相当し、第３単語は従１、従２に相当し、出現規則は規則８０に相当する。
【０１５５】
以上の実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
２つのパラメタの関係を表した複数の文を記録した文テーブルから一つの文を読み込み、
文を複数のパターンに分類したパターンテーブルを参照して、読み込んだ前記文と、該パターンテーブルで分類された各パターンとを比較して、一致度が一番高いパターンを決定し、
前記２つのパラメタの関係を集計した集計テーブルのレコードのうち、前記一致度が一番高いパターンに該当するレコードに対して、該パターンが示す該２つのパラメタの関係のカウント値をインクリメントする、
処理をコンピュータに行わせることを特徴とするパラメタ関係決定プログラム。
（付記２）
前記処理を各文に対して繰り返し行った後、前記集計テーブルの各レコードにおいて、カウンタ値が最大値となる関係を前記２つのパラメタの関係として決定することを、前記コンピュータに行わせることを特徴とする付記１記載のパラメタ関係決定プログラム。
（付記３）
前記各パターンは、前記文の示す関係を決定付ける意味を持つ第１単語と、該第１単語の主体となる２以上の第２単語と、該２以上の第２単語を夫々補助する２以上の第３単語とを少なくとも示し、
前記２以上の第２単語、及び前記２以上の第３単語の出現規則に基づいて、前記文内の前記第１単語、該２以上の第２単語、及び該２以上の第３単語の出現位置を取得し、
前記第１単語、前記第２単語、及び前記第３単語の総数に対する前記出現位置の取得数の割合を求めることで一致度とする、
処理を前記コンピュータに行わせることを特徴とする付記１又は２記載のパラメタ関係決定プログラム。
（付記４）
前記第３単語が前記第２単語を補助する関係にない場合、該第３単語を冗長要素と判断し、
前記冗長要素の混在率を算出して、前記割合に乗算することにより、一致度が損なわれている可能性を考慮した補正を行う、
処理を前記コンピュータに行わせることを特徴とする付記３記載のパラメタ関係決定プログラム。
（付記５）
前記２つのパラメタの関係は、大小関係又は等価関係であることを特徴とする付記１又は２記載のパラメタ関係決定プログラム。
（付記６）
２つのパラメタの関係を表した複数の文を記録した文テーブルから一つの文を読み込む読み込み部と、
文を複数のパターンに分類したパターンテーブルを参照して、読み込んだ前記文と、該パターンテーブルで分類された各パターンとを比較して、一致度が一番高いパターンを決定する決定部と、
前記２つのパラメタの関係を集計した集計テーブルのレコードのうち、前記一致度が一番高いパターンに該当するレコードに対して、該パターンが示す該２つのパラメタの関係のカウント値をインクリメントするカウント部と
を有することを特徴とする情報処理装置。
（付記７）
コンピュータが、
２つのパラメタの関係を表した複数の文を記録した文テーブルから一つの文を読み込み、
文を複数のパターンに分類したパターンテーブルを参照して、読み込んだ前記文と、該パターンテーブルで分類された各パターンとを比較して、一致度が一番高いパターンを決定し、
前記２つのパラメタの関係を集計した集計テーブルのレコードのうち、前記一致度が一番高いパターンに該当するレコードに対して、該パターンが示す該２つのパラメタの関係のカウント値をインクリメントする
処理を、前記文テーブルに記録される各文に対して繰り返し行うことを特徴とするパラメタ関係決定方法。
【符号の説明】
【０１５６】
１ａ          Ａ社システム
１ｂ          サポートシステム
２ａ、２ｃ            ネットワーク
３            管理対象サーバ
１１          ＣＰＵ
１２          主記憶装置
１３          補助記憶装置
１４          入力装置
１５          表示装置
１６          出力装置
１７          通信Ｉ／Ｆ
１８          ドライブ
１９          記憶媒体
３９          サーバ情報管理ＤＢ
４０          管理サーバ
４１          設定情報管理部
４１ａ        システム情報収集処理部
４１ｂ        システムチェック処理部
４２          自動設定部
６１          インシデント情報ＤＢ
６２          パラメタ情報ＤＢ
６３          関係パターン情報ＤＢ
６９          関係情報集計ＤＢ
７０          関係情報集計サーバ
７１          インシデント情報解析部
７２          パターン解析部
７３          関係情報集計部
２００        インシデント管理サーバ
２２１        インシデント処理部
１０００      パラメタ関係決定システム
【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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