(57)【要約】【課題】オブジェクト指向を用いたソフトウェア開発の分析・設計結果をクラス図で示したモデルと、分析・設計結果を自然言語で記述した文書データとの間の内容の不一致を高信頼性で効率良く迅速に検出することができる情報処理装置を得ること。【解決手段】オブジェクト指向を用いて作成されたソフトウェアのソフトウェア構造を表現した情報の不具合を不具合情報として検出する情報処理装置１において、モデル欠落情報検出部１３、文書欠落情報検出部１８は、クラス図を用いてソフトウェア構造を表現したモデルと、自然言語を用いてソフトウェア構造を表現した文書データとの間の内容の不一致に関する不具合情報を、ソフトウェア構造を表現した情報の中で分析または設計の対象となる用語がキーワードとして登録されたキーワード情報を用いて検出する。【選択図】        図１
2007316734.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
オブジェクト指向を用いて作成されたソフトウェアのソフトウェア構造を表現した情報の不具合を不具合情報として検出する情報処理装置において、
クラス図を用いて前記ソフトウェア構造を表現したモデルと、自然言語を用いて前記ソフトウェア構造を表現した文書データとの間の内容の不一致に関する情報を、前記不具合情報として検出する検出部と、
前記検出部が検出した不具合情報を出力する情報出力部と、
を備え、
前記検出部は、前記ソフトウェア構造を表現した情報の中で分析または設計の対象となる用語がキーワードとして登録されたキーワード情報、前記モデルおよび前記文書データを用いて、前記不具合情報を検出することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記検出部は、前記文書データ中に含まれるキーワードであって、前記モデルが含んでいないキーワードを、前記不具合情報として検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】
前記検出部は、前記モデル中に含まれるキーワードであって、前記文書データが含んでいないキーワードを、前記不具合情報として検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４】
前記情報出力部は、前記検出部が検出した不具合情報を前記文書データ中に含まれるキーワードに対応付けて出力することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記情報出力部は、前記検出部が検出した不具合情報を前記モデル中に含まれるキーワードに対応付けて出力することを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、オブジェクト指向を用いたソフトウェアの開発作業を支援する情報処理装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
オブジェクト指向によるソフトウェア開発においては、ソフトウェアの仕様として求められている機能を実現するための分析や設計を、ＵＭＬ(Unified Modeling Language)を用いた分析・設計モデルとして記述し、その内容に基づいてプログラムを作成することが従来から行なわれている。ＵＭＬはオブジェクト指向開発において標準的に利用されているモデルの表記法である。分析・設計モデルは、ソフトウェア全体をクラスという単位に分け、クラスとクラス間の関係からなる構造によってソフトウェアの機能を実現するよう構築される。そして、クラスとクラス間の関係は、多くの場合ＵＭＬで規定されたクラス図の記法に従って表記される。このようなオブジェクト指向開発を進める方法の従来技術のひとつとしてＩＢＭ（登録商標）社の「ラショナル統一プロセス」がある。また、オブジェクト指向開発を支援するＣＡＳＥツールもいくつか製品化されており、その１つとしてＩＢＭ（登録商標）社の「Ｒａｔｉｏｎａｌ  Ｒｏｓｅ」がある。
【０００３】
通常、１つのソフトウェアを開発する際には、数十個から数百個のクラスを作成し、これらのクラスの各々に適切な名前を付けて、クラス間を適切な関係で結ぶ必要がある。ＵＭＬで定義されているクラス間の関係の１つに「関連」がある。関連は２つのクラス間に意味的なつながりがあることを表す関係である。ＵＭＬのクラス図において、クラスと関連は、それぞれクラスを意味する四角形と、四角形どうしを接続する直線（関連）として記述される。
【０００４】
前述のクラス図を用いたクラスとクラス間の関係からなる構造によるソフトウェア機能の表現は、ソフトウェアの理解を容易にし、分析・設計といった開発作業を効率化するうえで有用である。一般に、オブジェクト指向分析・設計においては、分析・設計結果をＵＭＬによる図だけでなく自然言語による文章で書かれた文書としても作成する。ＵＭＬによる図は分析・設計内容を理解しやすい形で表現できるが、図だけでは情報としては不十分であり、その図の詳細な意味や定義などの説明を文書として別途まとめる必要があるからである。このため、分析・設計作業による結果は、ＣＡＳＥツールで作成したオブジェクト指向分析・設計モデルと、ワードプロセッサ等で作成した文書データの２つの要素から構成されることが多い。
【０００５】
特許文献１に記載のドメインモデル設計システムは、ドメインモデルの各定義要素に対する設計制約に基づいて、設計者によるドメインモデルの編集操作が実行可能か否かを判定する手段と、設計者によるドメインモデルの編集操作が実行可能ではないと判定された場合に編集操作の受付を防止する手段と、ドメインモデルに記述された設計機能の仕様とその影響範囲を検出し設計者に通知する手段とを備えている。
【０００６】
【特許文献１】特開２００２−０９１７６６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
オブジェクト指向分析・設計モデルの分析・設計結果を示すＵＭＬによる図（モデル）等と、その図の詳細な意味や定義などの説明を示す文書（文書データ）とは、同一の分析・設計対象を、一方はＵＭＬで表現し、他方は自然言語で表現したものであるため、両者の内容は一貫性がなければならない。
【０００８】
しかしながら、上記従来の技術ではオブジェクト指向分析・設計モデルの分析・設計結果を示すＵＭＬによる図（モデル）等と、その図の詳細な意味や定義などの説明を示す文書（文書データ）の内容の一貫性を容易にチェックすることができないといった問題がある。例えば、従来までのように目視でクラス図、文書データ等をチェックしてクラス図、文書データの内容に誤りがあるか否かを確かめる方法では、クラス図などのモデルと文書データの内容の一貫性のチェック作業の作業効率が悪く、またチェックの処理ミスや判断ミスが生じやすく、チェック作業の信頼性が低いといった問題があった。
【０００９】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、オブジェクト指向を用いたソフトウェア開発の分析・設計結果をクラス図で示したモデルと、分析・設計結果を自然言語で記述した文書データとの間の内容の不一致を高信頼性で効率良く迅速に検出することができる情報処理装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、オブジェクト指向を用いて作成されたソフトウェアのソフトウェア構造を表現した情報の不具合を不具合情報として検出する情報処理装置において、クラス図を用いて前記ソフトウェア構造を表現したモデルと、自然言語を用いて前記ソフトウェア構造を表現した文書データとの間の内容の不一致に関する情報を、前記不具合情報として検出する検出部と、前記検出部が検出した不具合情報を出力する情報出力部と、を備え、前記検出部は、前記ソフトウェア構造を表現した情報の中で分析または設計の対象となる用語がキーワードとして登録されたキーワード情報、前記モデルおよび前記文書データを用いて、前記不具合情報を検出することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
この発明によれば、ソフトウェア構造を表現した情報の中で分析または設計の対象となる用語がキーワードとして登録されたキーワード情報、モデルおよび文書データを用いてソフトウェア構造の不具合情報を検出するので、オブジェクト指向を用いて作成されたソフトウェア構造を示すモデルと文書データとの間の内容の不一致を高信頼性で効率良く迅速に検出することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下に、本発明にかかる情報処理装置の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００１３】
実施の形態
図１は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置の構成を示す図である。情報処理装置１は、オブジェクト指向を用いたソフトウェアの開発作業を支援するパーソナルコンピュータ等の装置（オブジェクト指向開発支援装置）である。情報処理装置１は、モデル記憶部２、文書データ記憶部３、用語辞書記憶部４、警告情報作成部（検出部）１０、モデル警告出力部（情報出力部）５、文書警告出力部（情報出力部）６を備えている。
【００１４】
モデル記憶部２は、オブジェクト指向分析・設計モデル（以下、モデルという場合がある）の分析・設計結果を示す情報としてＵＭＬで規定された種々の情報（クラス定義やクラス間の関係を含む）を含んだ図（モデル）を記憶する。
【００１５】
文書データ記憶部３は、オブジェクト指向分析・設計モデルの分析・設計結果を示す情報としてモデルの詳細な意味や定義などの説明を示す文書データを記憶する。ここでの文書データは、自然言語を用いて文章として記述されている。用語辞書記憶部４は、分析・設計対象となる専門分野で用いられる専門用語を語彙（キーワード）として登録した用語辞書（キーワード情報）を記憶する。
【００１６】
警告情報作成部１０は、モデル記憶部２が記憶するモデル、文書データ記憶部３が記憶する文書データ、用語辞書記憶部４が記憶する用語辞書を用いて、モデルと文書データの一貫性（整合性）を検査する。
【００１７】
警告情報作成部１０は、モデルと文書データに不整合の可能性を検出した場合は、モデル警告出力部５にモデルの問題点に関する情報（問題点を指摘する情報）をモデル警告出力部５に出力し、文書警告出力部６に文書データの問題点に関する情報（問題点を指摘する情報）を文書警告出力部６に出力する。警告情報作成部１０は、例えばモデルと文書データとの間の内容が不一致である場合に、モデルと文書データのとの間の内容の不一致に関する情報（不具合情報）を、モデルの問題点に関する情報、文書データの問題点に関する情報として出力する。
【００１８】
モデル警告出力部５は、例えば液晶モニタなどの情報の表示手段を備えて構成され、モデル警告作成部１５が作成したモデルの問題点を指摘する情報（後述の警告メッセージ）を出力（表示）する。
【００１９】
文書警告出力部６は、例えば液晶モニタなどの情報の表示手段を備えて構成され、文書警告作成部２０が作成した文書データの問題点を指摘する情報（後述の警告メッセージ）を出力（表示）する。
【００２０】
警告情報作成部１０は、モデルキーワード抽出部１１、モデルキーワード情報記憶部１２、モデル欠落情報検出部１３、モデル欠落情報記憶部１４、モデル警告作成部１５、文書キーワード抽出部１６、文書キーワード情報記憶部１７、文書欠落情報検出部１８、文書欠落情報記憶部１９、文書警告作成部２０を備えている。
【００２１】
モデルキーワード抽出部１１は、モデル記憶部２が記憶するモデル（オブジェクト指向分析・設計モデル）を入力として、モデル中に含まれるクラスの名前と関連の名前を抽出し、抽出した情報（名前）をモデルキーワード（モデルキーワード情報）としてモデルキーワード情報記憶部１２に出力する。モデルキーワード情報記憶部１２は、モデルキーワード抽出部１１から出力されるモデルキーワードを記憶する。
【００２２】
文書キーワード抽出部１６は、文書データ記憶部３が記憶する文書データと用語辞書記憶部４が記憶する用語辞書を入力として、用語辞書に登録されている語彙のうち文書データ中に含まれる単語を抽出し、抽出した情報（単語）を文書キーワード（文書キーワード情報）として文書キーワード情報記憶部１７に出力する。文書キーワード情報記憶部１７は、文書キーワード抽出部１６から出力される文書キーワードを記憶する。
【００２３】
モデル欠落情報検出部１３は、モデルキーワード情報記憶部１２内のモデルキーワードと文書キーワード情報記憶部１７内の文書キーワードを入力として、文書キーワードに含まれており、かつモデルキーワードに含まれていないキーワードを検出し、検出した情報（キーワード）をモデル欠落情報としてモデル欠落情報記憶部１４に出力する。モデル欠落情報記憶部１４は、モデル欠落情報検出部１３から出力されるモデル欠落情報を記憶する。
【００２４】
文書欠落情報検出部１８は、モデルキーワード情報記憶部１２内のモデルキーワードと文書キーワード情報記憶部１７内の文書キーワードを入力として、モデルキーワードに含まれており、かつ文書キーワードに含まれていないキーワードを検出し、検出した情報（キーワード）を文書欠落情報して文書欠落情報記憶部１９に出力する。文書欠落情報記憶部１９は、文書欠落情報検出部１８から出力される文書欠落情報を記憶する。
【００２５】
モデル警告作成部１５は、モデル欠落情報記憶部１４内のモデル欠落情報と、文書データ記憶部３が記憶する文書データを入力として、モデルの問題点を指摘する情報（警告メッセージ）を作成し、モデル警告出力部５に出力する。
【００２６】
文書警告作成部２０は、文書欠落情報記憶部１９内の文書欠落情報と、モデル記憶部２が記憶するモデル（オブジェクト指向分析・設計モデル）を入力として、文書データの問題点を指摘する情報（警告メッセージ）を作成し、文書警告出力部６に出力する。
【００２７】
なお、モデル記憶部２、文書データ記憶部３、用語辞書記憶部４は、情報処理装置１とは異なる他の外部装置が備える構成としてもよい。この場合、モデル記憶部２、文書データ記憶部３、用語辞書記憶部４のそれぞれが記憶する種々の情報（モデル、文書データ、用語辞書）を情報処理装置１の警告情報作成部１０に入力し、警告情報作成部１０がこれらの入力情報を用いて警告メッセージを作成する。
【００２８】
また、モデル警告出力部５、文書警告出力部６は、情報処理装置１とは異なる他の外部装置が備える構成としてもよい。この場合も、情報処理装置１は、警告情報作成部１０が作成した警告メッセージをモデル警告出力部５、文書警告出力部６に送信する。また、モデル警告出力部５が備える情報の表示手段、文書警告出力部６が備える情報の表示手段は、同一の表示手段であってもよい。
【００２９】
つぎに、情報処理装置１の処理手順として、オブジェクト指向分析・設計モデルおよび文書データの入力から、警告メッセージの出力までの処理手順を説明する。図２は、情報処理装置の処理手順を示すフローチャートである。
【００３０】
まず、モデルキーワード抽出部１１にモデル記憶部２内のモデル（オブジェクト指向分析・設計モデル）を入力する。モデルキーワード抽出部１１は、入力されたモデルの中からクラスの名前と関連の名前をモデルキーワードとして抽出し、モデルキーワード情報記憶部１２に出力する（ステップＳ１００）。
【００３１】
ここで、モデル記憶部２内のオブジェクト指向分析・設計モデルについて説明する。図３は、オブジェクト指向分析・設計モデルの一例を説明するための図である。ここでは、オブジェクト指向分析・設計モデルとして６個のクラス「乗客」、「タクシー」、「運賃」、「運転手」、「トラック」、「荷物」がある場合を示している。図３のオブジェクト指向分析・設計モデルでは、クラスとクラスを結ぶ関連を実線の矢印で表現している。
【００３２】
図３においては、「乗客」と「タクシー」が「乗車」で結ばれ、「乗客」と「運賃」が「支払」で結ばれ、「運転手」と「タクシー」が「運転」で結ばれ、「運転手」と「トラック」が「運転」で結ばれ、「トラック」と「荷物」が「運送」で結ばれている。
【００３３】
図４は、図３に示したオブジェクト指向分析・設計モデルに含まれる情報の中から抜粋したクラス名を示している。図４に示すように、ここでは図３のオブジェクト指向分析・設計モデルの中からクラス名として、「乗客」、「タクシー」、「運賃」、「運転手」、「トラック」、「荷物」が抜粋されている。
【００３４】
また、図５は、図３に示したオブジェクト指向分析・設計モデルに含まれる情報の中から抜粋した関連に関する情報を示している。図５に示すように、ここでは図３のオブジェクト指向分析・設計モデルの中から関連に関する情報として、「関連」、「関係元クラス」、「関係先クラス」の対応付けが抜粋されている。例えば、「関連」、「関係元クラス」、「関係先クラス」の対応付けとして、関連を示す「乗車」、関係元クラスを示す「乗客」、「関係先クラス」を示す「タクシー」がそれぞれ対応付けされている。
【００３５】
図６は、図３に示したオブジェクト指向分析・設計モデルに含まれる情報の中からモデルキーワード抽出部が抽出するモデルキーワードを示している。例えば、モデル記憶部２内のモデルが図３に示すオブジェクト指向分析・設計モデルある場合、モデルキーワード抽出部１１は、モデルの中からモデルキーワード（クラスの名前と関連の名前）として図６に示す「乗客」、「タクシー」、「運賃」、「運転手」、「トラック」、「荷物」、「乗車」、「支払」、「運転」、「運送」の１０個のモデルキーワードを抽出し、モデルキーワード情報記憶部１２に出力する。すなわち、モデルキーワード抽出部１１は、モデルキーワードとして、例えば図４に示したクラスの一覧と、図５に示した関連の一覧からそれぞれ名前を取り出して列挙することによって図６に示すモデルキーワードの一覧を作成する。このとき、モデルキーワード抽出部１１は、「運転」等のように名前が重複する場合は、モデルキーワードとしては１つだけ抽出し、重複した抽出をなくす。モデルキーワード情報記憶部１２は、モデルキーワード抽出部１１から出力されるモデルキーワードを記憶する。
【００３６】
つぎに、文書キーワード抽出部１６に、文書データ記憶部３内の文書データと用語辞書記憶部４内の用語辞書が入力される。文書キーワード抽出部１６は、用語辞書に登録されている語彙のうち文書データ中に含まれる単語を抽出し、抽出した単語を文書キーワードとして文書キーワード情報記憶部１７に出力する（ステップＳ１１０）。
【００３７】
ここで、文書データ記憶部３内の文書データ、用語辞書記憶部４内の用語辞書について説明する。図７は、文書データの一例を説明するための図である。文書データは、自然言語を用いて文章として記述されたものであり、例えば「乗客は目的地までバスかタクシーのどちらか好きな方を選んで乗車することができる。いずれの場合でも乗客は既定の運賃を支払う。また、荷物はトラックで運送するため、事前に係りの人に渡しておく必要がある。送料は先払いと着払いのいずれかを選べる。」のように記述される。
【００３８】
また、図８は用語辞書の一例を説明するための図である。図８に示した例では、用語辞書内の語彙として、１５個の語彙（キーワード）が登録されている。ここでは、用語辞書内の語彙として、「乗り物」、「バス」、「タクシー」、「電車」、「乗用車」、「トラック」、「運転」、「運転手」、「乗車」、「運賃」、「送料」、「支払」、「貨物」、「荷物」、「運送」が用語辞書記憶部４内に登録さている場合を示している。
【００３９】
例えば、文書データ記憶部３内の文書データが図７に示す文書データであり、用語辞書記憶部４内の用語辞書が図８に示す用語辞書である場合、文書キーワード抽出部１６は、図７に示す文書データと図８に示す用語辞書を用いて、用語辞書に登録されている語彙のうち文書データ中に含まれる単語を抽出する。
【００４０】
図９は、図７に示した文書データと図８に示す用語辞書の中から文書キーワード抽出部１６が抽出するモデルキーワードを示している。例えば、文書データ記憶部３内の文書データが図７に示す文書データであり、用語辞書記憶部４内の用語辞書が図８に示す用語辞書である場合、文書キーワード抽出部１６は、用語辞書に登録されている語彙のうち文書データ中に含まれる単語（文書キーワード）として図９に示す「乗客」、「バス」、「タクシー」、「乗車」、「運賃」、「支払」、「荷物」、「トラック」、「運送」、「送料」の単語を抽出し、抽出した単語を文書キーワードとして文書キーワード情報記憶部１７に出力する。すなわち、文書キーワード抽出部１６は、例えば文書データと用語辞書を用い、用語辞書に登録されている単語で、かつ文書データ内に含まれる単語を文書キーワードとして抽出し出力する。文書キーワード情報記憶部１７は、文書キーワード抽出部１６から出力される文書キーワードを記憶する。
【００４１】
つぎに、モデル欠落情報検出部１３は、モデルキーワード情報記憶部１２内のモデルキーワードと文書キーワード情報記憶部１７内の文書キーワードに基づいて、文書キーワードに含まれており、かつモデルキーワードに含まれていないキーワード（文書データに含まれているにもかかわらずモデルには含まれていないキーワード）（モデルに欠落している情報）を検出する（ステップＳ１２０）。モデル欠落情報検出部１３は、検出したキーワードをモデル欠落情報としてモデル欠落情報記憶部１４に出力する。モデル欠落情報記憶部１４は、モデル欠落情報検出部１３から出力されるモデル欠落情報を記憶する。
【００４２】
ここで、図６に示したモデルキーワードと図９に示した文書キーワードに基づいて、ステップ１２０の処理でモデル欠落情報検出部１３がキーワードの欠落を検出する過程について説明する。
【００４３】
図１０は、図６に示したモデルキーワードと図９に示した文書キーワードに基づいて、ステップ１２０の処理でモデル欠落情報検出部１３がキーワードの欠落を検出する過程の状態（中間データ）を説明するための図である。
【００４４】
図１０では、モデル欠落情報検出部１３が、モデルと文書データの双方に含まれるキーワードに対して、モデルに記載されていることを検出した状態（モデルに記載されていることを示す「あり」の状態）を示している。また、図１０ではモデル欠落情報検出部１３が、文書データにのみに含まれるキーワード「バス」、「送料」に対して、モデルに記載されていないことを検出した状態（モデルに記載されていないことを示す「なし」の状態）を示している。
【００４５】
ここでのモデル欠落情報検出部１３は、「なし」を示すキーワードを、図１１に示すモデル欠落情報として、モデル欠落情報記憶部１４に出力する。モデル欠落情報記憶部１４は、モデル欠落情報検出部１３から出力されるモデル欠落情報を記憶する。
【００４６】
図１１は、モデル欠落情報の一例を示す図である。ここでは、モデル欠落情報検出部１３が検出し、モデル欠落情報記憶部１４が記憶するモデル欠落情報（モデル欠落キーワード）が「バス」と「送料」である場合を示している。
【００４７】
つぎに、文書欠落情報検出部１８は、モデルキーワード情報記憶部１２内のモデルキーワードと文書キーワード情報記憶部１７内の文書キーワードに基づいて、モデルキーワードに含まれおり、かつ文書キーワードに含まれていないキーワード（モデルに含まれているにもかかわらず文書データには含まれていないキーワード）（文書に欠落している情報）を検出する（ステップＳ１３０）。文書欠落情報検出部１８は、検出したキーワードを文書欠落情報として文書欠落情報記憶部１９に出力する。文書欠落情報記憶部１９は、文書欠落情報検出部１８から出力される文書欠落情報を記憶する。
【００４８】
ここで、図６に示したモデルキーワードと図９に示した文書キーワードに基づいて、ステップ１３０の処理で文書欠落情報検出部１８がキーワードの欠落を検出する過程について説明する。
【００４９】
図１２は、図６に示したモデルキーワードと図９に示した文書キーワードに基づいて、ステップ１３０の処理で文書欠落情報検出部１８がキーワードの欠落を検出する過程の状態（中間データ）を説明するための図である。
【００５０】
図１２では、文書欠落情報検出部１８が、モデルと文書データの双方に含まれるキーワードに対して、文書に記載されていることを検出した状態（文書に記載されていることを示す「あり」の状態）を示している。また、図１２では文書欠落情報検出部１８が、モデルのみに含まれるキーワード「運転手、「運転」」に対して、文書に記載されていないことを検出した状態（文書に記載されていないことを示す「なし」の状態）を示している。
【００５１】
ここでの文書欠落情報検出部１８は、「なし」を示すキーワードを、図１３に示す文書欠落情報として、文書欠落情報記憶部１９に出力する。文書欠落情報記憶部１９は、文書欠落情報検出部１８から出力されるモデル欠落情報を記憶する。
【００５２】
図１３は、文書欠落情報の一例を示す図である。ここでは、文書欠落情報検出部１８が検出し、文書欠落情報記憶部１９が記憶する文書欠落情報（文書欠落キーワード）が「運転手」と「運転」である場合を示している。
【００５３】
つぎに、モデル警告作成部１５は、モデル欠落情報記憶部１４内のモデル欠落情報と、文書データ記憶部３が記憶する文書データに基づいて、モデルの問題点を指摘する情報（警告メッセージ）を作成し、モデル警告出力部５に出力する（ステップＳ１４０）。モデル警告出力部５は、モデル警告作成部１５が作成したモデルへの警告メッセージを表示する。このとき、文書データ記憶部３内の文書データを用いて、警告メッセージ（警告表示）を見やすい形にして出力、表示してもよい。
【００５４】
図１４は、図１１のモデル欠落情報に基づいて作成される警告メッセージの表示例である。図１１のモデル欠落情報では「バス」、「送料」の２つのキーワードがモデルに欠落していることを表しているので、その旨を警告メッセージ（テキスト形式）として表示している。
【００５５】
モデル警告出力部５は、警告メッセージとして、例えば、キーワードの「バス」、「送料」とともに「文書中の以下のキーワードはモデル中に記載されていません。」を表示する。
【００５６】
図１５は、図１１のモデル欠落情報に基づいて作成される警告メッセージの他の表示例である。ここでの警告メッセージは、図１１のモデル欠落情報とともに、図７の文書データ（文書データ記憶部３の文書データ）を用いて作成されている。
【００５７】
ここでの警告メッセージは、表示した文書データの上に図形、アイコン、文章等を追加することによって警告を分かりやすく表示（グラフィカル形式）している。例えば、図７に示した文書データのうち、モデルに欠落している「バス」と「送料」に所定のコメント（「このキーワードはモデル中に記載されていません。」）を対応付けて表示させる。
【００５８】
つぎに、文書警告作成部２０は、文書欠落情報記憶部１９内の文書欠落情報と、モデル記憶部２が記憶するモデル（オブジェクト指向分析・設計モデル）に基づいて、文書データの問題点を指摘する情報（警告メッセージ）を作成し、文書警告出力部６に出力する（ステップＳ１５０）。文書警告出力部６は、文書警告作成部２０が作成した文書データへの警告メッセージを表示する。このとき、モデル記憶部２内のオブジェクト指向分析・設計モデルを用いて、警告メッセージ（警告表示）を見やすい形にして出力、表示してもよい。
【００５９】
図１６は、図１３の文書欠落情報に基づいて作成される警告メッセージの表示例である。図１３の文書欠落情報では「運転手」、「運転」の２つのキーワードが文書データに欠落していることを表しているので、その旨を警告メッセージ（テキスト形式）として表示している。
【００６０】
文書警告出力部６は、警告メッセージとして、例えば、キーワードの「運転手」、「運転」とともに、「モデル中の以下のキーワードは文書中に記載されていません。」を表示する。
【００６１】
図１７は、図１３の文書欠落情報に基づいて作成される警告メッセージの他の表示例である。ここでの警告メッセージは、図１３の文書欠落情報とともに、図３のモデル（モデル記憶部２のモデル）を用いて作成されている。
【００６２】
警告メッセージは、表示したモデルの上に図形、アイコン、文章等を追加することによって警告を分かりやすく表示（グラフィカル形式）している。例えば、図３に示したモデルのうち、文書に欠落している「運転手」と「運転」に所定のコメント（「このキーワードは文書中に記載されていません。」）を対応付けて表示させる。
【００６３】
これにより、オブジェクト指向を用いたソフトウェア開発の分析・設計結果をクラス図で示したモデル（クラスとクラス間の関連）と、ソフトウェア開発の分析・設計結果を自然言語で記述した文書データとの間の内容の不一致を、用語辞書で定義された用語の語彙に基づいて容易に検出することが可能になる。
【００６４】
このように実施の形態によれば、用語辞書で定義された用語の語彙を用いてモデルと文書データとの間の内容の不一致を検出するので、オブジェクト指向を用いて作成されたソフトウェア構造を表現した情報（モデル、文書データ）の不具合（問題点）を発見し特定する作業を高信頼性で効率良く迅速に行なうことが可能となり、オブジェクト指向を用いて作成されたソフトウェアの品質を向上させることが可能となる。
【００６５】
また、モデル欠落情報検出部１３が、文書キーワードに含まれており、かつモデルキーワードに含まれていないキーワードを検出し、検出した情報（キーワード）をモデル欠落情報としてモデル欠落情報記憶部１４に出力するので、モデルキーワードに含まれていないキーワードを示す警告メッセージを表示することが可能となる。
【００６６】
また、文書欠落情報検出部１８が、モデルキーワードに含まれおり、かつ文書キーワードに含まれていないキーワードを検出し、検出した情報（キーワード）を文書欠落情報として文書欠落情報記憶部１９に出力するので、文書キーワードに含まれていないキーワードを示す警告メッセージを表示することが可能となる。
【００６７】
また、モデル警告作成部１５がモデル欠落情報を文書データ中のキーワードに対応付けて警告メッセージを作成し、この警告メッセージをモデル警告出力部５が出力するので、警告メッセージを見やすく表示することが可能となる。また、文書警告作成部２０が文書欠落情報をモデル中のキーワードに対応付けて警告メッセージを作成し、この警告メッセージを文書警告出力部６が出力するので、警告メッセージを見やすく表示することが可能となる。
【産業上の利用可能性】
【００６８】
以上のように、本発明にかかる情報処理装置は、オブジェクト指向を用いたソフトウェアの開発作業に適している。
【図面の簡単な説明】
【００６９】
【図１】本発明の実施の形態に係る情報処理装置の構成を示す図である。
【図２】情報処理装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図３】オブジェクト指向分析・設計モデルの一例を説明するための図である。
【図４】図３に示したモデルの中から抜粋したクラス名を示す図である。
【図５】図３に示したモデルの中から抜粋した関連を示す図である。
【図６】図３に示したモデルの中から抽出されるモデルキーワードを示す図である。
【図７】文書データの一例を説明するための図である。
【図８】用語辞書の一例を説明するための図である。
【図９】図７に示した文書データと図８に示す用語辞書の中から抽出されるモデルキーワードを示す図である。
【図１０】文書キーワードの欠落を検出する過程の状態を説明するための図である。
【図１１】モデル欠落情報の一例を示す図である。
【図１２】モデルキーワードの欠落を検出する過程の状態を説明するための図である。
【図１３】文書欠落情報の一例を示す図である。
【図１４】モデル欠落情報に基づいて作成される警告メッセージの表示例を示す図である。
【図１５】モデル欠落情報に基づいて作成される警告メッセージの他の表示例を示す図である。
【図１６】文書欠落情報に基づいて作成される警告メッセージの表示例を示す図である。
【図１７】文書欠落情報に基づいて作成される警告メッセージの他の表示例を示す図である。
【符号の説明】
【００７０】
１  情報処理装置
２  モデル記憶部
３  文書データ記憶部
４  用語辞書記憶部
５  モデル警告出力部
６  文書警告出力部
１０  警告情報作成部
１１  モデルキーワード抽出部
１２  モデルキーワード情報記憶部
１３  モデル欠落情報検出部
１４  モデル欠落情報記憶部
１５  モデル警告作成部
１６  文書キーワード抽出部
１７  文書キーワード情報記憶部
１８  文書欠落情報検出部
１９  文書欠落情報記憶部
２０  文書警告作成部
【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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