(57)【要約】【課題】利用者の要求や運用環境に柔軟に対応する分析用属性項目抽出を行う。【解決手段】マスタテーブル記憶手段３０には、案件情報に含まれる語句が登録されている。情報分析装置１０に指定キーワードが入力されると、マスタテーブル検索手段１１ａは、指定キーワードを用いてマスタテーブル記憶手段３０を検索し、指定キーワードが含まれるマスタテーブルと、マスタテーブルに定義される当該指定キーワードの属性項目とを抽出する。検索キーワード抽出手段１１ｂは、抽出された分析用属性項目に含まれる語句を検索キーワードとして抽出する。属性項目情報生成手段１１ｃは、検索キーワードを用いて案件情報記憶手段２０の案件情報を検索し、抽出した案件情報と、分析用属性項目とから属性項目情報を生成する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
案件情報記憶手段に蓄積される案件情報から前記案件情報を分析するための分析用属性項目を抽出する分析用属性項目抽出プログラムにおいて、
コンピュータを、
任意の指定キーワードが入力されると、検索対象として登録されているマスタテーブル群から、前記指定キーワードと一致する語句が登録されるマスタテーブルを抽出し、該マスタテーブルに登録される前記指定キーワードの属性項目を抽出するマスタテーブル検索手段、
抽出された前記指定キーワードの属性項目を前記分析用属性項目に設定するとともに、抽出された前記マスタテーブルから、前記指定キーワードと同じ属性項目に含まれる語句を検索キーワードとして抽出する検索キーワード抽出手段、
前記案件情報記憶手段に蓄積される前記案件情報から前記検索キーワードが検出された案件情報を分析対象案件情報として抽出し、前記分析対象案件情報と、前記分析対象案件情報から検出された前記検索キーワードの前記分析用属性項目とを対応付けて属性項目情報を生成し、属性項目情報記憶手段に格納する属性項目情報生成手段、
として機能させることを特徴とする分析用属性項目抽出プログラム。
【請求項２】
前記検索キーワード抽出手段は、前記マスタテーブル検索手段によって前記指定キーワードの属性項目が複数抽出された場合は、それぞれを分析用属性項目候補とし、前記分析用属性項目ごとに前記検索キーワードを抽出して比較し、予め設定される優先ポリシーに基づいていずれかを選択して前記分析用属性項目に決定する、ことを特徴とする請求項１記載の分析用属性項目抽出プログラム。
【請求項３】
前記検索キーワード抽出手段は、それぞれの前記属性項目から抽出できる前記検索キーワードの種類数に基づいて網羅度を算出し、前記網羅度の高い前記属性項目を前記分析用属性項目に選択する、ことを特徴とする請求項２記載の分析用属性項目抽出プログラム。
【請求項４】
前記検索キーワード抽出手段は、それぞれが文書データから成る複数の情報項目から構成される前記案件情報に対し、前記検索キーワードを用いて検索する前記情報項目の範囲を前記分析用属性項目の特徴に応じて決める、ことを特徴とする請求項１記載の分析用属性項目抽出プログラム。
【請求項５】
案件情報記憶手段に蓄積される案件情報から前記案件情報を分析するための分析用属性項目を抽出する分析用属性項目抽出方法において、
マスタテーブル検索手段が、任意の指定キーワードが入力されると、検索対象として登録されているマスタテーブル群から、前記指定キーワードと一致する語句が登録されるマスタテーブルを抽出し、該マスタテーブルに登録される前記指定キーワードの属性項目を抽出する手順と、
検索キーワード抽出手段が、抽出された前記指定キーワードの属性項目を前記分析用属性項目に設定するとともに、抽出された前記マスタテーブルから、前記指定キーワードと同じ属性項目に含まれる語句を検索キーワードとして抽出する手順と、
属性項目情報生成手段が、前記案件情報記憶手段に蓄積される前記案件情報から前記検索キーワードが検出された案件情報を分析対象案件情報として抽出し、前記分析対象案件情報と、前記分析対象案件情報から検出された前記検索キーワードの前記分析用属性項目とを対応付けて属性項目情報を生成し、属性項目情報記憶手段に格納する手順と、
を有することを特徴とする分析用属性項目抽出方法。
【請求項６】
案件情報記憶手段に蓄積される案件情報から前記案件情報を分析するための分析用属性項目を抽出し、抽出された前記分析用属性項目に基づいて前記案件情報を分析する情報分析装置において、
任意の指定キーワードが入力されると、検索対象として登録されているマスタテーブル群から、前記指定キーワードと一致する語句が登録されるマスタテーブルを抽出し、該マスタテーブルに登録される前記指定キーワードの属性項目を抽出するマスタテーブル検索手段と、
抽出された前記指定キーワードの属性項目を前記分析用属性項目に設定するとともに、抽出された前記マスタテーブルから、前記指定キーワードと同じ属性項目に含まれる語句を検索キーワードとして抽出する検索キーワード抽出手段と、
前記案件情報記憶手段に蓄積される前記案件情報から前記検索キーワードが検出された案件情報を分析対象案件情報として抽出し、前記分析対象案件情報と、前記分析対象案件情報から検出された前記検索キーワードの前記分析用属性項目とを対応付けて属性項目情報を生成し、属性項目情報記憶手段に格納する属性項目情報生成手段と、
前記属性項目情報生成手段により生成された前記属性項目情報に設定されるデータ群を入力データとして情報分析を行う分析手段と、
を有することを特徴とする情報分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は分析用属性項目抽出プログラム、分析用属性項目抽出方法、及び情報分析装置に関し、特に案件情報記憶手段に蓄積される案件情報から案件情報を分析するための分析用属性項目を抽出する分析用属性項目抽出プログラム、分析用属性項目抽出方法、及び抽出された分析用属性項目に基づいて案件情報を分析する情報分析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、ある事象に関する情報を文書データで記録した文書情報をデータベースに蓄積しておき、蓄積された文書情報を統計分析してこの事象の解析や予防措置の検討などを行う情報分析システムが知られている。たとえば、発生したトラブルなどの現象や原因、対処などを文書記録した案件情報を蓄積した案件情報データベースに適用し、発生した案件の傾向分析を行う情報分析システムがある。
【０００３】
このような情報分析システムでは、蓄積された膨大な案件情報の中から着目する情報項目が含まれる案件情報を抽出し、抽出された案件情報を分析対象としている。そこで、案件情報を案件情報データベースに登録するときに、案件情報に含まれる情報項目に応じた分類コードやキーワードなど（以下、まとめて分類コードなどとする）を設定し、案件情報とともにデータベースに記憶しておく手法がある。分類コードなどは、たとえば、案件情報に記述される事象の内容、発生場所、対象機器などに基づいて予め設定しておく。
【０００４】
分析を行う場合には、着目する情報項目を分析用属性項目として指定し、指定された分析用属性項目を有する案件情報を分析対象として抽出する。案件情報には、分類コードなどが設定されているので、分析用属性項目として分類コードなどを指示すれば、指示された分類コードが設定される案件情報を分析対象として抽出することができる。
【０００５】
また、予め分類コードなどを登録するばかりでなく、文書データであるレコードに含まれる任意の語句または語句の組み合わせを抽出して分析用属性項目として定義する手法もある。この場合には、事前に分類コードなどを定義しておく必要はない。分析を行う場合は、案件情報などから利用者が着目する語句、あるいは、語句の組み合わせを抽出し、これを分析用属性項目として定義する。これにより、分析用属性項目として定義された語句あるいは語句の組み合わせが含まれる案件情報を分析対象として抽出することができる。
【０００６】
ところで、案件情報をデータベースへ登録する際に設定する分類コードの選択基準は個人によってばらつきが生じる。このため、類似した内容のレコードであっても、登録時に同じ分類コードが設定されるとは限らない。蓄積されるレコードの分類コードなどにばらつきがあると、目的のレコードが抽出されない場合が生じるなど、望ましくない。そこで、登録時に設定される分類コードなどのばらつきを軽減させるため、予めモデルを設定し、モデルごとに設定される分類コードなどの組み合わせを定義しておく文書管理システムが提案されている（たとえば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００３−３１６７８７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、従来の情報分析システムには、利用者の要求や運用環境の変化に柔軟に対応して分析用属性項目を設定することが難しいという問題点がある。
従来の情報分析システムでは、案件情報の登録時に設定する分類コードなどは、抽出時のことを考慮して事前に定義しておく必要があった。しかし、事前に完全な定義を行うことは困難であるばかりでなく、運用状況の変化などにより分類コードやその組み合わせも変化する。このような場合には定義の追加や変更を行わなければならず、利用者の負担が増す。また、定義が変更されたときには、過去に遡ってデータベースに蓄積されたレコードに設定された分類コードなどを更新する必要が生じる場合もある。このように、予め分類コードやその組み合わせを定義しておくことは、利用者の要求や運用環境などが変化したときの処理が煩雑であり、利用者の負担が大きくなる。さらに、定義を登録するための作業時間、及び分類コードなどを記録するメモリを確保しなければならず、コスト増につながる。また、蓄積された案件情報を分析する場合には、事前に定義された分類コードなどを分析用属性項目として抽出された案件情報しか分析対象とすることができなかった。このため、利用者が新たな着目点で分析を行いたい場合は、改めて分析用属性項目の定義をする必要があった。
【０００８】
一方、分析時または事前に、分析用属性項目としてレコードのテキストデータに含まれる語句を抽出し、分析用属性項目とする場合には、任意の分析用属性項目を定義できるという利点がある。しかしながら、分析用属性項目として利用者が定義した語句または語句の組み合わせを有する案件情報しか分析対象として抽出できないという問題点があった。このため、関連する内容のレコードをまとめて抽出したい場合には、関連すると思われる複数の語句または語句の組み合わせも分析用属性項目として定義する必要があった。しかし、分析用属性項目として関連する語句を予め包括的に定義することは容易ではなく、分析対象から漏れてしまう案件情報もあった。また、利用者の要求や運用環境が変化したときは、これに合わせて定義を新たに設定しなければならない。
【０００９】
本発明はこのような点に鑑みてなされたものであり、利用者の要求や運用環境に柔軟に対応して分析用属性項目を動的に抽出する分析用属性項目抽出プログラム、分析用属性項目抽出方法、及び情報分析装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するために、案件情報記憶手段に蓄積される案件情報から案件情報を分析するための分析用属性項目を抽出する分析用属性項目抽出プログラムが提供される。この分析用属性項目抽出プログラムは、コンピュータを、任意の指定キーワードが入力されると、検索対象として登録されているマスタテーブル群から、指定キーワードと一致する語句が登録されるマスタテーブルを抽出し、該マスタテーブルに登録される指定キーワードの属性項目を抽出するマスタテーブル検索手段、抽出された指定キーワードの属性項目を分析用属性項目に設定するとともに、抽出されたマスタテーブルから、指定キーワードと同じ属性項目に含まれる語句を検索キーワードとして抽出する検索キーワード抽出手段、案件情報記憶手段に蓄積される案件情報から検索キーワードが検出された案件情報を分析対象案件情報として抽出し、分析対象案件情報と、分析対象案件情報から検出された検索キーワードの分析用属性項目とを対応付けて属性項目情報を生成し、属性項目情報記憶手段に格納する属性項目情報生成手段、として機能させる。
【００１１】
このような分析用属性項目抽出プログラムを実行するコンピュータは、任意の指定キーワードが入力されると、マスタテーブル検索手段が、マスタテーブル群から、指定キーワードと一致する語句が登録されるマスタテーブルを抽出し、このマスタテーブルに登録される指定キーワードの属性項目を抽出する。検索キーワード抽出手段は、マスタテーブル検索手段が抽出した指定キーワードの属性項目を分析用属性項目に設定する。そして、マスタテーブルから指定キーワードと同じ属性項目に含まれる語句を検索キーワードとして抽出する。属性項目情報生成手段は、検索キーワードに基づいて案件情報記憶手段から分析対象とする案件情報を抽出する。そして、抽出された分析対象案件情報と、この分析対象案件情報で検出された検索キーワードの分析用属性項目とを対応付けて属性項目情報を生成し、属性項目情報記憶手段に格納する。
【００１２】
また、上記課題を解決するために、案件情報記憶手段に蓄積される案件情報から案件情報を分析するための分析用属性項目を抽出する分析用属性項目抽出方法において、マスタテーブル検索手段が、任意の指定キーワードが入力されると、検索対象として登録されているマスタテーブル群から、指定キーワードと一致する語句が登録されるマスタテーブルを抽出し、該マスタテーブルに登録される指定キーワードの属性項目を抽出する手順と、検索キーワード抽出手段が、抽出された指定キーワードの属性項目を分析用属性項目に設定するとともに、抽出されたマスタテーブルから、指定キーワードと同じ属性項目に含まれる語句を検索キーワードとして抽出する手順と、属性項目情報生成手段が、案件情報記憶手段に蓄積される案件情報から検索キーワードが検出された案件情報を分析対象案件情報として抽出し、分析対象案件情報と、分析対象案件情報から検出された検索キーワードの分析用属性項目とを対応付けて属性項目情報を生成し、属性項目情報記憶手段に格納する手順と、を有することを特徴とする分析用属性項目抽出方法が提供される。
【００１３】
このような分析用属性項目抽出方法では、指定キーワードが入力されると、マスタテーブル検索手段が、マスタテーブル群から、指定キーワードが登録されるマスタテーブルを抽出し、マスタテーブルに登録されるこの指定キーワードの属性項目を抽出する。次に、検索キーワード抽出手段が、抽出された属性項目を分析用属性項目に設定し、同じ属性項目に含まれる語句を検索キーワードとしてマスタテーブルから抽出する。そして、属性項目情報生成手段が、検索キーワードが検出された案件情報を、分析対象案件情報として抽出し、属性項目情報を生成する。
【００１４】
また、上記課題を解決するために、案件情報記憶手段に蓄積される案件情報から案件情報を分析するための分析用属性項目を抽出し、抽出された分析用属性項目に基づいて案件情報を分析する情報分析装置において、任意の指定キーワードが入力されると、検索対象として登録されているマスタテーブル群から、指定キーワードと一致する語句が登録されるマスタテーブルを抽出し、該マスタテーブルに登録される指定キーワードの属性項目を抽出するマスタテーブル検索手段と、抽出された指定キーワードの属性項目を分析用属性項目に設定するとともに、抽出されたマスタテーブルから、指定キーワードと同じ属性項目に含まれる語句を検索キーワードとして抽出する検索キーワード抽出手段と、案件情報記憶手段に蓄積される案件情報から検索キーワードが検出された案件情報を分析対象案件情報として抽出し、分析対象案件情報と、分析対象案件情報から検出された検索キーワードの分析用属性項目とを対応付けて属性項目情報を生成し、属性項目情報記憶手段に格納する属性項目情報生成手段と、属性項目情報生成手段により生成された属性項目情報に設定されるデータ群を入力データとして情報分析を行う分析手段と、を有することを特徴とする情報分析装置が提供される。
【００１５】
このような情報分析装置によれば、指定キーワードが入力されると、マスタテーブル群から、指定キーワードが登録されるマスタテーブルが抽出され、マスタテーブルに登録されるこの指定キーワードの属性項目が抽出される。抽出された属性項目は分析用属性項目に設定され、指定キーワードと同じ属性項目に含まれる語句が検索キーワードとしてマスタテーブルから抽出される。そして、検索キーワードが検出された案件情報を、分析対象案件情報として抽出し、検索キーワードが検出された案件情報と、検索キーワードの分析用属性項目とを対応付けた属性項目情報が生成される。そして、生成された属性項目情報に基づいて分析が行われる。
【発明の効果】
【００１６】
開示の分析用属性項目抽出プログラム、分析用属性項目抽出方法、及び情報分析装置によれば、指定キーワードが入力されると、指定キーワードが登録されるマスタテーブルが抽出され、このマスタテーブルに基づいて、分析用属性項目とその検索キーワードとが抽出される。そして、抽出された検索キーワードに基づいて分析対象の案件情報が抽出される。このため、案件情報登録時に予め分類コードなどを設定したり、利用者が検索キーワードを１つ１つ定義したりするなどの煩雑な操作が必要なくなり、利用者の負担が軽減される。また、指定キーワードを選択すれば、そのときの運用環境に合わせて動的に分析用属性項目とその検索キーワードとが抽出されるので、利用者の要求や運用環境に柔軟に対応することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
図１は、本発明の実施の形態の原理を示した原理図である。
実施の形態に適用される情報分析装置１０は、分析対象の案件情報を抽出し、属性項目情報を生成する分析用属性項目抽出部１１と、生成された属性項目情報などを用いて情報分析を行う分析部１２とを有し、案件情報記憶手段２０、マスタテーブル記憶手段３０、及び属性項目情報記憶手段４０の各記憶手段に接続する。これらの各処理手段は、コンピュータが分析用属性項目抽出プログラムを実行することにより、その処理機能を実現する。
【００１８】
まず、案件情報記憶手段２０、マスタテーブル記憶手段３０、及び属性項目情報記憶手段４０について説明する。これらの各記憶手段は、情報分析装置１０が管理する記憶装置内に設けられていても、他装置が管理する記憶装置に設けられていてもよい。
【００１９】
案件情報記憶手段２０は、所定の案件に関する文書データが案件情報として蓄積・管理される。案件情報は、たとえば、案件ごとに、発生した現象に関する情報、その要因に関する情報、発生した日時や場所に関する情報などの情報項目ごとに、その情報項目に関連する情報がテキストデータで保存されている。
【００２０】
マスタテーブル記憶手段３０は、案件情報に関するマスタテーブル群が記憶される。マスタテーブル群は、案件情報が生成される業務システムに応じて用意される複数のマスタテーブルから成る。マスタテーブルには、検索対象の語句または語句の組み合わせ（以下、単に語句とする）が、その語句の有する属性に応じた属性項目に分類され、それぞれ定義されている。たとえば、マスタテーブルがシステム構成に関する情報であれば、対象のシステムを構成する装置名を属性とする語句、装置の配置場所を属性とする語句、システムの担当者名を属性とする語句などが、属性項目に対応付けて定義されている。なお、属性項目とは、語句の集合の特徴を表す名称で、上記の例では「装置名」、「担当者名」などに相当する。
【００２１】
属性項目情報記憶手段４０は、所定の属性項目に属する検索キーワードによって抽出された案件情報と、案件情報から検出された検索キーワードと、この検索キーワードの属する分析用属性項目とを対応付けた属性項目情報を記憶する。詳細は後述する。
【００２２】
次に、情報分析装置１０について説明する。
分析用属性項目抽出部１１は、マスタテーブル検索手段１１ａ、検索キーワード抽出手段１１ｂ、及び属性項目情報生成手段１１ｃを有する。
【００２３】
マスタテーブル検索手段１１ａは、分析のため利用者が設定した任意の指定キーワードが入力されると、マスタテーブル記憶手段３０のマスタテーブル群を検索し、指定キーワードと一致する語句が登録されるマスタテーブルを抽出する。そして、抽出されたマスタテーブルに基づき、指定キーワードの属性項目を抽出する。具体的には、マスタテーブルごとに、マスタテーブルに登録されている語句と指定キーワードとを順次照合し、指定キーワードと一致した語句が含まれるマスタテーブルを抽出する。さらに、抽出されたマスタテーブルにおいて、指定キーワードが分類されている属性項目を抽出する。抽出されたマスタテーブル及び属性項目は、検索キーワード抽出手段１１ｂに通知する。なお、マスタテーブル検索手段１１ａでは、指定キーワードが登録されるマスタテーブルがすべて抽出される。その結果、複数のマスタテーブルが抽出された場合は、抽出されたすべてのマスタテーブルと、属性項目とを検索キーワード抽出手段１１ｂに通知する。
【００２４】
検索キーワード抽出手段１１ｂは、マスタテーブル検索手段１１ａが抽出したマスタテーブルと、指定キーワードの属性項目とを入力し、属性項目を分析用属性項目に設定する。また、特定した分析用属性項目に含まれる他の語句、すなわち、抽出されたマスタテーブルにおいて指定キーワードと同じ属性項目に設定される語句、をすべて検索キーワードとして抽出する。なお、マスタテーブル検索手段１１ａにおいて複数のマスタテーブルが抽出された場合には、分析用属性項目として最も適切なものを１つ選択する。選択方法については、後述する。こうして、分析対象の案件情報を抽出するための分析用属性項目と、その検索キーワードとが抽出される。
【００２５】
属性項目情報生成手段１１ｃは、検索キーワード抽出手段１１ｂが抽出した検索キーワードを用いて案件情報記憶手段２０に蓄積される案件情報を抽出し、抽出された案件情報から属性項目情報を生成する。具体的には、案件情報を構成するテキストデータの語句と、検索キーワードとを照合し、少なくとも１つの語句が検索キーワードと一致した案件情報を分析対象として抽出する。そして、案件情報と、案件情報で検出された検索キーワードと、この検索キーワードの分析用属性項目とを対応付けた属性項目情報を生成し、属性項目情報記憶手段４０に格納する。
【００２６】
分析部１２は、生成された属性項目情報に基づいて案件情報の統計分析を行う。
このような構成の情報分析装置１０の動作及び実行される分析用属性項目抽出方法について説明する。
【００２７】
案件情報記憶手段２０には、所定の案件に関する案件情報が蓄積されている。案件発生の傾向などを調べるため、この案件情報を分析しようとする利用者は、分析対象の案件情報を抽出するための指定キーワードを設定する。指定キーワードは、任意の語句を設定することができる。また、案件情報を参照して、案件情報に含まれる語句を指定キーワードとして抽出してもよい。
【００２８】
情報分析装置１０に指定キーワードが入力されると、マスタテーブル検索手段１１ａは、マスタテーブル記憶手段３０に格納されるマスタテーブル群を検索し、指定キーワードと同じ語句が登録されているマスタテーブルを抽出するとともに、抽出されたマスタテーブルに基づいて、検出された指定キーワードが含まれる属性項目を抽出する。検索キーワード抽出手段１１ｂは、抽出された属性項目を分析用属性項目とするとともに、抽出されたマスタテーブルにおいて、指定キーワードと同じ属性項目に含まれる語句をすべて抽出し、検索キーワードとする。これにより、指定キーワードに加え、指定キーワードと同じ属性を持つ語句が検索キーワードに指定され、包括的な検索が可能となる。
【００２９】
たとえば、システム構成に関するマスタテーブルに、「装置名」を属性項目として「装置Ａ」、「装置Ｂ」、「装置Ｃ」、「装置Ｄ」が登録されていたとする。ここで、「装置Ａ」が指定キーワードに入力されると、マスタテーブル検索手段１１ａは、「装置Ａ」が登録されているこのマスタテーブルと、このマスタテーブルにおいて「装置Ａ」に対応する属性項目「装置名」と、を抽出する。検索キーワード抽出手段１１ｂは、抽出されたマスタテーブルが１つであれば、属性項目「装置名」を分析用属性項目に設定し、このマスタテーブルにおいて属性項目「装置名」に含まれる「装置Ａ」、「装置Ｂ」、「装置Ｃ」、「装置Ｄ」を検索キーワードとして抽出する。
【００３０】
マスタテーブルが複数抽出された場合は、最も適切なマスタテーブルを選択し、選択されたマスタテーブルに基づいて分析用属性項目と検索キーワードとを設定する。また、このとき、必要に応じて抽出されたマスタテーブルに関する分析用属性項目と、検索キーワードの一覧を利用者に提示し、設定する分析用属性項目、及び検索キーワードを選択させるようにしてもよい。
【００３１】
このような処理手順が実行されることによって、指定キーワードと同じ属性を有する語句が自動的に抽出され、検索キーワードに設定される。また、検索に用いる分析用属性項目の数は、いくつでもよい。たとえば、同様の手順により、さらに、「装置設置場所」という属性項目について、「地点ａ」、「地点ｂ」、「地点ｃ」を検索キーワードに指定することができる。
【００３２】
続いて、属性項目情報生成手段１１ｃは、抽出された検索キーワードに基づいて、案件情報記憶手段２０に蓄積される案件情報を抽出する。そして、案件情報に含まれる検索キーワードと、その検索キーワードが含まれる分析用属性項目とを対応付け、属性項目情報を生成する。
【００３３】
たとえば、案件１に「装置Ａ」が含まれていて抽出された場合、属性項目情報には、案件１と、検索キーワード「装置Ａ」及び属性項目「装置名」とが対応付けて登録される。また、案件２に「装置Ｂ」と、「地点ａ」とが含まれていて抽出された場合、案件２と、検索キーワード「装置Ｂ」及び属性項目「装置名」と、検索キーワード「地点ａ」及び属性項目「装置設置場所」と、が対応付けて登録される。
【００３４】
分析部１２は、属性項目情報を用いて統計分析を行う。たとえば、ＯＬＡＰ（OnLine  Analytical  Processing）などの手法を用いて行う。統計分析処理については、公知の手法を適宜用いるとし、詳細な説明は省略する。
【００３５】
以上のように、情報分析装置１０では、情報分析を行うときに少なくとも１つの指定キーワードが設定されると、その指定キーワードが登録されるマスタテーブルと、そのマスタテーブルにおける指定キーワードの属性項目が抽出され、抽出された属性項目が分析用属性項目に設定される。さらに、抽出されたマスタテーブルに定義される指定キーワードと同じ属性項目の語句が検索キーワードとして抽出される。以上の処理が行われることにより、指定キーワードに基づいて、分析対象の案件情報を抽出するための分析用属性項目と、その検索キーワードとが自動的に設定される。そして、この分析用属性項目と検索キーワードとに基づいて、分析対象の案件情報が抽出される。このため、予め案件情報に分類コードなどを付加したり、検索キーワードを１つ１つ定義したりする必要がなく、運用環境が変化した場合も柔軟に対応することができる。また、情報分析時に利用者が着目したいキーワードを指定するだけで、分析の切り口（管理ポイント）が同じ複数の検索キーワードが自動的に作成されるため、分析対象の案件情報をもれなく抽出することが可能となる。この結果、効果的な情報分析を行うことが可能となる。
【００３６】
以下、情報分析装置１０を、各店舗に配置される業務用端末装置（以下、業務用端末とする）と、業務用端末を管理して所定の業務を行う業務サーバとを有する業務システムの管理保守を行うサポートセンタのインシデント管理データベースの統計分析に適用する場合を例に、図面を参照して詳細に説明する。
【００３７】
図２は、実施の形態のシステム構成の一例を示した図である。
実施の形態のシステムは、分析サーバ１００が、ネットワーク５００を介して、インシデントを管理するインシデント管理サーバ２００、業務管理を行う業務サーバ３００、及び管理者端末装置（以下、管理者端末とする）４００に接続する。
【００３８】
分析サーバ１００は、インシデントテーブルデータベース（以下、ＤＢとする）２１０に蓄積されるこのシステムのインシデントレコードを統計分析する情報分析装置である。ネットワーク５００を介して管理者端末４００に接続し、管理者端末４００から入力される指示に従って情報分析処理を実行する。
【００３９】
インシデント管理サーバ２００は、インシデントテーブルＤＢ２１０に接続し、システムに発生したトラブルや不具合などのインシデントレコードを蓄積・管理するサーバである。インシデントテーブルＤＢ２１０には、発生したトラブルに関するインシデントレコードが、現象、原因、対処などの情報項目に分類され、インシデントを識別する所定のインシデント識別番号（以下、インシデント番号とする）に対応付けられたインシデントレコードとして格納されている。
【００４０】
業務サーバ３００は、業務に関する情報が格納されるマスタテーブルＤＢ３１０に接続するとともに、ＬＡＮ（Local Area Network）５１０を介して業務用端末６０１，６０２に接続し、所定の業務を実行する。業務用端末６０１，６０２は、たとえば、ＰＯＳ（Point Of Sales system）端末などであり、図では２台であるが、実際には各店舗に必要な台数配置される。業務サーバ３００及びマスタテーブルＤＢ３１０は、必要に応じて複数台配置される。また、図では、業務用端末６０１，６０２と業務サーバ３００とがＬＡＮ５１０を介して接続しているが、ネットワーク５００を介して接続するとしてもよい。マスタテーブルＤＢ３１０には、管理下の業務用端末の情報など、業務処理に必要な情報が格納される。図の例では、店舗に関する店舗マスタテーブル、システムの担当者に関する担当者マスタテーブル、及び業務用端末６０１，６０２に関する端末マスタテーブルなどのマスタテーブル群が格納されている。
【００４１】
管理者端末４００は、管理者の指示が入力されると、指示に従って分析サーバ１００、インシデント管理サーバ２００、及び業務サーバ３００との間でデータ交換を行う。そして、各サーバに指示を与えたり、各サーバの情報を収集して管理者に提供する。
【００４２】
ここで、上記システム構成を代表して管理者端末４００のハードウェア構成について説明する。図３は、実施の形態の管理者端末のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【００４３】
管理者端末４００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４０１によって装置全体が制御されている。ＣＰＵ４０１には、バス４０７を介してＲＡＭ（Random Access Memory）４０２、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）４０３、グラフィック処理装置４０４、入力インタフェース４０５、通信インタフェース４０６が接続されている。ＲＡＭ４０２には、ＣＰＵ４０１に実行させるＯＳ（Operating System）のプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。また、ＲＡＭ４０２には、ＣＰＵ４０１による処理に必要な各種データが格納される。ＨＤＤ４０３には、ＯＳやアプリケーションのプログラムが格納される。グラフィック処理装置４０４には、モニタ４０８が接続されており、ＣＰＵ４０１からの命令に従って画像をモニタ４０８の画面に表示させる。入力インタフェース４０５には、キーボード４０９ａやマウス４０９ｂが接続されており、キーボード４０９ａやマウス４０９ｂから送られてくる信号を、バス４０７を介してＣＰＵ４０１に送信する。通信インタフェース４０６は、ネットワーク５００に接続されており、ネットワーク５００を介して分析サーバ１００、インシデント管理サーバ２００、及び業務サーバ３００との間でデータ交換を行う。
【００４４】
このようなハードウェア構成によって、実施の形態の処理機能を実現することができる。なお、図３には、管理者端末４００のハードウェア構成を示したが、分析サーバ１００、インシデント管理サーバ２００、業務サーバ３００、及び業務用端末６０１，６０２のハードウェア構成も同様である。
【００４５】
次に、図２に示したシステムのソフトウェア構成について説明する。図４は、実施の形態のソフトウェア構成の一例を示した図である。図２と同じものには同じ番号を付し、説明は省略する。
【００４６】
分析サーバ１００は、マスタテーブル検索手段１１０、分析用属性項目定義処理手段１２０、分析用属性項目情報生成処理手段１３０、属性値分析処理手段１４０、及び通信手段１６０の各処理手段と、記憶手段１５０とを有する。分析サーバ１００の各処理手段は、コンピュータがその処理手順を記述したプログラムを実行することにより、その処理機能を実現する。
【００４７】
マスタテーブル検索手段１１０は、入力された指定キーワードと一致する語句が登録されるマスタテーブルを検索する。マスタテーブルは、業務サーバ３００によって管理されており、どこにどのようなマスタテーブルが存在するかは、マスタテーブル一覧テーブル１５１に定義されている。マスタテーブル検索手段１１０は、マスタテーブル一覧テーブル１５１に基づいて通信手段１６０を介してマスタテーブルを取得し、指定キーワードが定義されるマスタテーブルと、このマスタテーブルが定義する指定キーワードの属性項目とを抽出する。
【００４８】
分析用属性項目定義処理手段１２０は、検索キーワード抽出手段１１ｂの機能を備え、属性項目情報を生成するための検索キーワードを含む定義情報（分析定義管理テーブル１５３、検索対象列定義テーブル１５４、及び検索キーワード定義テーブル１５５）を生成し、記憶手段１５０に格納する。以下、特に断らない限り、定義情報とは、この３つの定義テーブルを指すこととする。
【００４９】
分析用属性項目情報生成処理手段１３０は、分析用属性項目定義処理手段１２０によって設定された定義情報を記憶手段１５０から読み出し、定義情報に基づいてインシデントレコードを検索し、分析用属性項目テーブル１５６を生成する。分析用属性項目テーブル１５６は、記憶手段１５０に格納する。
【００５０】
属性値分析処理手段１４０は、分析用属性項目情報生成処理手段１３０が生成した分析用属性項目テーブル１５６を記憶手段１５０から読み出し、分析用属性項目テーブル１５６を用いて情報分析を行う。
【００５１】
記憶手段１５０には、マスタテーブル一覧テーブル１５１、選択可能検索対象列テーブル１５２、分析定義管理テーブル１５３、検索対象列定義テーブル１５４、検索キーワード定義テーブル１５５、分析用属性項目テーブル１５６、及びインシデントテーブル１５７が格納される。マスタテーブル一覧テーブル１５１は、マスタテーブルの所在を示した情報である。選択可能検索対象列テーブル１５２は、検索キーワードによるインシデントレコードの検索が可能な範囲を示した情報である。分析定義管理テーブル１５３は、設定された分析用属性項目の名称を示した情報である。検索対象列定義テーブル１５４は、検索キーワードによるインシデントレコードの検索範囲を定義した情報である。検索キーワード定義テーブル１５５は、設定された検索キーワードの定義情報である。分析用属性項目テーブル１５６は、分析用属性項目情報生成処理手段１３０が生成した属性項目情報である。インシデントテーブル１５７は、インシデントテーブルＤＢ２１０のインシデントレコードのコピーである。各情報の詳細は後述する。
【００５２】
通信手段１６０は、ネットワーク５００を介して、インシデント管理サーバ２００からインシデントテーブル、及び業務サーバ３００から各マスタテーブルを取得する。また、図示しない管理者端末４００からの指示を入力して各処理手段へ伝達するとともに、各処理手段が生成した表示情報を管理者端末４００へ送信する。
【００５３】
インシデント管理サーバ２００は、インシデント管理処理部２０１が、入力されたインシデントレコードをインシデントテーブルＤＢ２１０に蓄積・管理する。また、要求があれば、インシデントテーブルＤＢ２１０に蓄積されるインシデントレコードを提供する。
【００５４】
業務サーバ３００は、業務処理部３０１が、所定の業務を実行する。業務に必要な情報はマスタテーブルＤＢ３１０に格納して管理する。また、要求があれば、マスタテーブルＤＢ３１０に格納されるマスタテーブルを提供する。
【００５５】
ここで、インシデントテーブルＤＢ２１０に格納されるインシデントレコードと、マスタテーブルＤＢ３１０に格納されるマスタテーブルについて説明する。
図５は、インシデントテーブルの一例を示した図である。インシデントテーブル２１００は、対象システムに発生したトラブルなどの案件情報が、インシデントレコードとして登録されている。インシデントレコードは、インシデントを識別するインシデント番号２１０１、発生したインシデントを示すタイトル２１０２、発生したトラブルに関する詳細な内容を示す内容２１０３、実行された調査の結果や判明した原因に関する調査結果・原因２１０４、行われた対処や回答に関する対処・回答２１０５、及び発生日時２１０６の情報項目で構成される。各情報項目には、図に示した内容を表すテキストデータが設定されている。
【００５６】
たとえば、最上段のインシデントレコードとして、インシデント番号２１０１が「ＴＨＨ０００１５０」、タイトル２１０２が「ノードとの通信が不可となりました」、内容２１０３が「品川店ＯＳ３サーバ（ｔｄｃ−ｆｗｓｖ０２）でエラーが発生した。＜メッセージ＞ＡＰ：ＭＰＣＮａｐｐｌ；ＥＲＲＯＲ：１０２；ノードとの通信が不可となりました。」、調査結果・原因２１０４が「ネットワーク内のＦｉｒｅｗａｌｌ関連作業で発生しているためでした。」、対処・回答２１０５が「ネットワーク内のＦｉｒｅｗａｌｌ関連作業で発生しているためでした。」、発生日時２１０６が「２００７／０５／２９  １０：３５：００」という内容が記述されたテキストデータが登録されている。
【００５７】
登録時、利用者はインシデント情報を情報項目ごとに入力する。インシデント管理サーバ２００は、入力されたテキストデータを対応する情報項目列に関連付け、一意のインシデント番号を付与し、インシデントテーブル２１００に登録する。このとき、後で抽出するための分類コードなどを設定する必要はないため、登録作業の負担は軽減される。また、入力作業時間短縮によるコスト軽減も期待できる。
【００５８】
分析サーバ１００は、情報分析を行う場合には、インシデントテーブルＤＢ２１０に格納されるインシデントテーブルをインシデント管理サーバ２００より取得し、インシデントテーブル１５７に格納して処理を行う。既に登録されたインシデントテーブルの内容は変更されないので、記憶手段１５０内に格納して処理することができる。これにより、処理時間を短縮することができるが、直接インシデントテーブルＤＢ２１０へアクセスして処理を行うとしてもよい。
【００５９】
マスタテーブルＤＢ３１０は、店舗マスタテーブル、端末マスタテーブル、及び担当者マスタテーブルを有する。これらの情報は、業務サーバ３００が業務処理を行うために必要な情報であり、必要に応じて業務サーバ３００によって適宜更新される。各マスタテーブルは、所定の対象（ここでは店舗、端末、担当者）に関する情報が表形式で格納される。列は属性項目で区切られ、同一列に登録されているデータは同じ属性を有する。また、各行は、それぞれ１つの対象についてのデータである。以下の説明では、各欄に登録されているデータを属性値とする。
【００６０】
図６は、店舗マスタテーブルの一例を示した図である。店舗マスタテーブル３１１０は、対象システムが配置される店舗に関する情報であり、店番３１１１、店名３１１２、住所３１１３、電話番号３１１４、ＦＡＸ番号３１１５などの属性項目で構成される。
【００６１】
店番３１１１は、店舗を識別する識別コードであり、店舗ごとに一意に付与される。図の例では、店舗ごとに「０００１」から「０００５」の属性値が設定されている。店名３１１２には店番３１１１の値に対応する店舗の店名、住所３１１３にはその店舗の住所、電話番号３１１４にはその店舗の電話番号、そして、ＦＡＸ番号３１１５にはその店舗のＦＡＸ番号が登録される。たとえば、店番が「０００１」の店舗に関する属性項目の情報は同じ行に、店名が「蒲田店」、住所が「東京都大田区蒲田１丁目」、電話番号が「０３−３７３５−・・・」、ＦＡＸ番号が「０３−３７３５−・・・」という属性値で登録されている。
【００６２】
図７は、端末マスタテーブルの一例を示した図である。端末マスタテーブル３１２０は、各店舗に配置される端末に関する情報であり、端末番号３１２１、種類３１２２、設置店番３１２３、機種３１２４、ＯＳ３１２５、及び設置場所３１２６などの属性項目で構成される。
【００６３】
端末番号３１２１は、端末に一意に付与される識別コードである。このような識別情報は、システム固有の値であり、マスタテーブルのみで管理されることが多い。いわば、現場の方言として使用されている固有名詞である。このため、事前に検索キーワードとして設定しておくことが難しい情報である。種類３１２２には端末番号３１２１によって識別される端末の種類、設置店番３１２３にはその端末が設置されている店番（店舗マスタテーブル３１１０の店番３１１１に対応する）、機種３１２４にはその端末の機種、ＯＳ３１２５にはその端末が搭載するＯＳの種類、設置場所３１２６にはその装置の店舗内の設置場所が登録される。たとえば、端末番号が「Ｐ−０００１−００１」の端末に関する属性項目の情報は同じ行に、種類が「ＰＯＳ」、設置店番が「０００１」、機種が「ＷＰＯＳ」、ＯＳが「ＯＳ１」、設置場所が「蒲田店食品館」という属性値で登録されている。
【００６４】
図８は、担当者マスタテーブルの一例を示した図である。担当者マスタテーブル３１３０は、システムの管理を担当する担当者に関する情報であり、ログインＩＤ３１３１、漢字姓３１３２、漢字名３１３３、カナ姓３１３４、カナ名３１３５などの属性項目で構成される。
【００６５】
ログインＩＤ３１３１は、担当者に一意に付与されるＩＤである。漢字姓３１３２にはログインＩＤ３１３１によって識別される担当者の姓の漢字表記、漢字名３１３３にはその担当者の名の漢字表記、カナ姓３１３４にはその担当者の姓のカナ表記、カナ名３１３５にはその担当者の名のカナ表記が登録されている。たとえば、ログインＩＤが「００００１０」によって識別される担当者は、漢字姓が「富士」、漢字名が「通男」、カナ姓が「フジ」、カナ名が「ミチオ」という属性値が登録されている。
【００６６】
このようなマスタテーブルが業務サーバ３００によって管理されている。分析サーバ１００は、マスタテーブルＤＢ３１０に格納される最新のマスタテーブルの内容を読み出し、処理を行う。なお、実際にはマスタテーブルＤＢ３１０は、複数の記憶装置に分散配置される場合が多い。そこで、マスタテーブル一覧テーブル１５１にマスタテーブルの参照先を登録しておき、これを参照してマスタテーブルへアクセスする。
【００６７】
図９は、実施の形態のマスタテーブル一覧テーブルの一例を示した図である。マスタテーブル一覧テーブル１５１０は、マスタテーブル名１５１１と、そのマスタテーブルが格納されるデータベースへアクセスするためのデータベース接続情報１５１２と、が対応付けられている。データベース接続情報１５１２には、アクセス先のＵＲＬ（Uniform Resource Locator）などが登録される。分析サーバ１００は、データベース接続情報１５１２を参照して、所望のマスタテーブルへアクセスする。
【００６８】
分析サーバ１００の記憶手段１５０に格納される他のテーブルについても説明する。
図１０は、選択可能検索対象列テーブルの一例を示した図である。選択可能検索対象列テーブル１５２０では、検索対象列１５２１に、抽出された検索キーワードを用いて検索を行うインシデントレコードの情報項目の範囲が登録されている。図の例では、図５に示したインシデントレコードの情報項目のうち、「タイトル」、「内容」、「調査結果・原因」、「対処・回答」が検索範囲に指定できることが登録されている。検索キーワードを用いて検索する情報項目の範囲を指定すれば、検索キーワードが出現する可能性のない情報項目の検索を省略することが可能となり、検索の効率を向上させることができる。なお、図では、検索範囲に選択できる検索対象列の組み合わせを１つとしたが、マスタテーブルの属性項目に応じた検索対象列の組み合わせを複数用意しておいてもよい。
【００６９】
以上のマスタテーブル一覧テーブル１５１及び選択可能検索対象列テーブル１５２は、分析用属性項目定義処理手段１２０が処理を行うために参照するテーブルであり、処理開始前に設定されている。分析定義管理テーブル１５３、検索対象列定義テーブル１５４、検索キーワード定義テーブル１５５は、分析用属性項目定義処理手段１２０が生成する分析用属性項目に関する定義情報である。
【００７０】
図１１は、分析定義管理テーブルの一例を示した図である。分析定義管理テーブル１５３０は、属性列番号１５３１及び属性列名称１５３２から成り、分析用属性項目定義処理手段１２０が抽出した分析用属性項目が定義される。目的とする分析用属性項目テーブル１５６は、任意の数の属性項目についてインシデントレコードの検索が行われた結果を表したテーブルである。このため、属性項目を列、抽出されたインシデント番号を行とする表形式で表現される。属性列番号１５３１は、この属性項目が分析用属性項目テーブル１５６の何列目に配置されるのかを示す番号である。また、この情報分析に用いられる分析用属性項目に一意に付与される識別番号でもある。属性列名称１５３２は、その分析用属性項目を表す名称が登録される。マスタテーブルを検索し、指定キーワードが含まれると判断された属性項目の名称が設定される。たとえば、属性列番号「３」の属性列名称「ＯＳ」は、端末マスタテーブル３１２０のＯＳ３１２５が検索され、設定されたものである。
【００７１】
図１２は、検索対象列定義テーブルの一例を示した図である。検索対象列定義テーブル１５４０は、属性列番号１５４１、実行順１５４２、及び検索対象列１５４３から成り、分析用属性項目定義処理手段１２０が設定した検索対象範囲が定義される。属性列番号１５４１は、分析定義管理テーブル１５３０の属性列番号１５３１と共通である。実行順１５４２は、検索キーワードを用いた検索における実行順を表す。また、同じ分析用属性項目から抽出された複数の検索キーワードに一意に付与される識別番号である。検索対象列１５４３は、属性列番号１５４１と、実行順１５４２とによって識別される検索キーワードを用いて検索が行われる検索対象列を示している。検索対象列１５４３は、選択可能検索対象列テーブル１５２０の登録に基づいて検索キーワードごとに設定される。たとえば、属性列番号「１」、実行順「１」によって識別される検索キーワードを用いて、インシデントレコードの「タイトル」、「内容」、「調査結果・原因」、「対処・回答」を検索することが定義されている。
【００７２】
図１３は、検索キーワード定義テーブルの一例を示した図である。検索キーワード定義テーブル１５５０は、属性列番号１５５１、実行順１５５２、及び検索キーワード１５５３から成り、分析用属性項目定義処理手段１２０が抽出した検索キーワードが定義される。属性列番号１５５１及び実行順１５５２は、検索対象列定義テーブル１５４０の属性列番号１５４１及び実行順１５４２と共通である。検索キーワード１５５３は、検索キーワードに定義された語句である。たとえば、属性列番号「１」、実行順「１」によって識別される検索キーワードは、「エラー：２２１６」であることが定義されている。
【００７３】
分析用属性項目テーブル１５６は、分析用属性項目定義処理手段１２０が生成した上記の定義情報に基づき、分析用属性項目情報生成処理手段１３０がインシデントテーブル１５７を検索して生成するテーブルである。
【００７４】
図１４は、分析用属性項目テーブルの一例を示した図である。分析用属性項目テーブル１５６０は、インシデント番号１５６１、属性１（１５６２）、属性２（１５６３）、属性３（１５６４）、属性４（１５６５）、及び属性５（１５６６）から成り、分析用属性項目情報生成処理手段１３０による検索結果が格納される。インシデント番号１５６１には、抽出されたインシデントレコードのインシデント番号が設定される。属性１（１５６２）、属性２（１５６３）、属性３（１５６４）、属性４（１５６５）、及び属性５（１５６６）には、その属性項目に含まれる検索キーワードが検出されたとき、その検索キーワードが設定される。なお、「属性１」は属性列番号「１」によって識別される属性であり、他も同様である。たとえば、分析定義管理テーブル１５３０が示すように、「属性１」には「エラー区分」が設定されている。したがって、抽出されたインシデントレコードに「エラー区分」に分類される検索キーワードが含まれていた場合は、当該インシデントレコードに対応するインシデント番号の属性１の欄に、その検索キーワードが設定される。詳細は後述する。
【００７５】
以下、分析サーバ１００による情報分析処理を詳細に説明する。実施の形態の動作説明では、分析サーバ１００に指定キーワードが入力されると、指定キーワードに基づいてマスタテーブルを検索し、分析用属性項目と検索キーワードとを自動で設定する自動設定を第１の実施の形態、分析サーバ１００が利用者に分析用属性項目候補を提示し、指示に従って検索キーワードを設定する半自動設定を第２の実施の形態、そして分析サーバ１００が利用者による検索キーワードの手動定義を支援する手動設定を第３の実施の形態、として順に説明する。
【００７６】
第１の実施の形態について説明する。図１５は、第１の実施の形態の分析サーバの処理手順を示したフローチャートである。属性列番号及び指定キーワードが利用者によって設定される。その設定値が分析サーバ１００に入力されると処理が開始される。
【００７７】
［ステップＳ０１］  マスタテーブル検索処理を行う。入力された指定キーワードに基づいて、業務サーバが管理するマスタテーブル群から、指定キーワードと一致する語句が定義されるマスタテーブルをすべて抽出する。また、そのマスタテーブルにおいて、指定キーワードに設定される属性項目を抽出する。
【００７８】
［ステップＳ０２］  分析用属性項目定義処理を行う。ステップＳ０１で抽出されたマスタテーブルと、このマスタテーブルにおいて指定キーワードに設定される属性項目と、に基づいて、分析用属性項目を定義する。詳細は後述するが、複数のマスタテーブルが抽出されたときには、予め決められた優先ポリシーに基づいて、分析用属性項目を設定するための１のマスタテーブルを決定する。決定されたマスタテーブルに対応する属性項目を分析用属性項目に設定し、このマスタテーブルにおいて分析用属性項目に含まれる語句を検索キーワードとして抽出し、指定された属性列番号に対応する定義情報を自動設定する。
【００７９】
［ステップＳ０３］  分析用属性項目情報生成処理を行う。ステップＳ０２で設定された検索キーワードに基づいてインシデントテーブル１５７を検索し、分析対象のインシデントレコードを抽出する。そして、抽出されたインシデントレコードと属性値を分析用属性項目テーブル１５６に登録する。
【００８０】
［ステップＳ０４］  属性値分析処理を行う。ステップＳ０３で生成された分析用属性項目テーブル１５６に基づいて統計分析を行う。
各処理について説明する。
【００８１】
マスタテーブル検索処理［ステップＳ０１］について説明する。図１６は、マスタテーブル検索処理の手順を示したフローチャートである。
［ステップＳ１１］  検索行数を０に初期化する。検索行数は、マスタテーブル一覧テーブル１５１０の何行目に設定されているマスタテーブルの処理を行っているのかを示すポインタである。
【００８２】
［ステップＳ１２］  マスタテーブル一覧テーブル１５１０の次レコードを読み込む。具体的には、検索行数の示すマスタテーブル一覧テーブル１５１０上の行のマスタテーブル名と、データベース接続情報とを読み込む。
【００８３】
［ステップＳ１３］  次レコードが読み込めたかどうかを判定する。読み込めたときは、処理をステップＳ１４に進める。読み込めなかったときは、マスタテーブル一覧テーブル１５１０に登録された全マスタテーブルの処理が終了したと判断し、処理を終了する。
【００８４】
［ステップＳ１４］  ステップＳ１２で読み込んだ該当マスタテーブルの先頭列を検索対象に設定する。具体的には、該当マスタテーブルの何列目の検索を行っているのかを示すポインタを０に初期化する。以下、検索対象の検索列を示すポインタを検索列数と呼ぶ。
【００８５】
［ステップＳ１５］  該当マスタテーブルに対し、検索列数によって指示される検索列を、指定キーワードを用いて検索する検索は、検索列に登録される語句を、順次指定キーワードと照合して行う。
【００８６】
［ステップＳ１６］  指定キーワードと一致する該当語句があったかどうかを判定する。該当有のときは、処理をステップＳ１７に進める。該当なしであれば、処理をステップＳ１８に進める。
【００８７】
［ステップＳ１７］  該当有のときは、指定キーワードが検出された検索列に対応する属性項目を、分析用属性項目候補として登録する。
［ステップＳ１８］  検索列数に１を加算し、ポインタを次の列に進める。
【００８８】
［ステップＳ１９］  検索列数によって指示される列に、レコードがあるかどうかを判定する。レコードが存在するときは、処理をステップＳ２０に進める。レコードが存在しないときは、検索行数を１進め、処理をステップＳ１２に戻し、次のマスタテーブルの検索を行う。
【００８９】
［ステップＳ２０］  検索対象を該当マスタテーブルの次列に指定し、ステップＳ１５に戻る。
以上の処理手順が実行されることにより、マスタテーブル一覧テーブル１５１０に登録される全マスタテーブルのすべての属性項目（全列）を範囲として指定キーワードを用いた検索が行われ、指定キーワードが登録されるマスタテーブルと、そのマスタテーブルにおいて設定される指定キーワードの属性項目とがすべて抽出される。抽出された属性項目は、分析用属性項目候補に登録される。
【００９０】
分析用属性項目定義処理［ステップＳ０２］について説明する。ステップＳ０１において、指定キーワードが登録されるマスタテーブルと、このマスタテーブルに定義される指定キーワードの属性項目（分析用属性項目候補）とが抽出され、処理が開始される。図１７は、分析用属性項目定義処理の手順を示したフローチャートである。
【００９１】
［ステップＳ２１］  マスタテーブル検索処理において、指定キーワードが登録されたマスタテーブルと、分析用属性項目候補とが抽出されたかどうかを判定する。抽出されなかった（マスタテーブル群に指定キーワードが存在しない）ときは、処理をステップＳ２９へ進める。抽出されたときは、処理をステップＳ２２へ進める。
【００９２】
［ステップＳ２２］  抽出されたマスタテーブル及び分析用属性項目候補が複数存在するかどうかを判定する。候補が複数存在するときは、処理をステップＳ２３へ進める。候補が１つのときは、抽出されたマスタテーブルを参照マスタテーブル、及び分析用属性項目候補を分析用属性項目に確定し、処理をステップＳ２４へ進める。
【００９３】
［ステップＳ２３］  抽出された複数の分析用属性項目候補から、所定の条件に基づいて１の候補を選択する。たとえば、分析用属性項目候補から抽出される検索キーワードに、当該指定キーワードが重複していないかどうかで選択する分析用属性項目候補を決定する。同一の分析用属性項目において、重複して出現するキーワードはさほど重要でないと考えられるので、当該指定キーワードが１つだけ検出された分析用属性項目候補を選択する。これを重複性に基づく選択とする。あるいは、抽出された分析用属性項目に含まれるキーワードの種類が多いものを選択する。検索キーワードは抽出された語句に基づいて生成されるので、キーワードの種類が多いほど、インシデントレコード検索時に網羅性の高い検索キーワードを生成することができる。これを網羅性に基づく選択とする。このように、重複性や網羅性に着目し、最も適した分析用属性項目が選択される。決定された分析用属性項目の属性列名称は、分析定義管理テーブル１５３０に登録する。なお、選択の判断基準は適宜設定可能で、他の条件に基づいて選択できることは当然である。
【００９４】
［ステップＳ２４］  これまでの処理で、参照するマスタテーブルと、分析用属性項目とが決定されている。以下の処理では、このマスタテーブルと、分析用属性項目とに基づいて、検索キーワードを抽出する。まず、必要に応じて、決定された分析用属性項目に対応する属性列番号に基づいて、検索対象列定義テーブル１５４及び検索キーワード定義テーブル１５５の該当領域を初期化し、「実行順」を１にする。
【００９５】
［ステップＳ２５］  決定された分析用属性項目のマスタテーブルの次レコードのテキストデータを読み出す。なお、初期化後の最初の処理であれば、先頭レコードのテキストデータを読み出す。
【００９６】
［ステップＳ２６］  ステップＳ２５でレコードが読み出されたかどうかを判定する。読み出せなかったときは、すべての検索キーワードの登録が完了したと判断し、処理を終了する。読み出せたときは、処理をステップＳ２７に進める。
【００９７】
［ステップＳ２７］  マスタテーブルのレコードが読み出されたときは、読み出された語句を検索キーワードとして、属性列番号と実行順とに対応付けて、検索キーワード定義テーブル１５５へ登録する。同様に、属性列番号と実行順とに対応付けて、検索キーワードを用いて検索を行うインシデントレコードの情報項目（検索対象列）の範囲を定義し、検索対象列定義テーブル１５４へ登録する。検索範囲は、属性項目に応じて予め定義される範囲、あるいは、利用者が指定する範囲が登録される。
【００９８】
［ステップＳ２８］  実行順に１を加算し、次のレコードの処理のため、ステップＳ２５に戻る。
［ステップＳ２９］  指定キーワードが含まれる属性項目が検出されなかったときは、「該当なし」を利用者に通知し、処理を終了する。
【００９９】
以上の処理手順が実行されることにより、指定キーワードに基づいて抽出されたマスタテーブルにおいて、指定キーワードと同じ分析用属性項目に含まれる語句（指定キーワードと同じ属性を持つ）がすべて検索キーワードとして分析用属性項目情報に登録される。
【０１００】
次に、分析用属性項目情報生成処理［ステップＳ０３］について説明する。ステップＳ０２において、分析用属性項目と、分析用属性項目に対応する検索キーワードとが定義されたので、検索キーワードを用いて分析対象の案件情報を抽出し、案件情報と、検出された検索キーワードと分析用属性項目とを対応付けた分析用属性項目情報を生成する。図１８は、分析用属性項目情報生成処理の手順を示したフローチャートである。
【０１０１】
［ステップＳ３１］  分析用属性項目テーブル１５６を初期化する。登録されている全レコードを削除する。
［ステップＳ３２］  分析用定義管理テーブル１５３０の属性列番号１５３１の順番にしたがって、次レコードを読み込む。最初の処理であれば、属性列番号の最も若い番号に対応するレコード（属性列名称）が読み込まれる。
【０１０２】
［ステップＳ３３］  ステップＳ３２の読み込み時に次レコードが検出されたかどうかを判定する。次レコード有のときは、処理をステップＳ３４に進める。次レコードなしのときは、未検索の属性列なしとして処理を終了する。
【０１０３】
［ステップＳ３４］  属性列番号をキーに実行順に従って、検索キーワード定義テーブル１５５０から、次のレコードとなる検索キーワードを読み込む。当該属性列番号の処理が開始されたときは、実行順が１の検索キーワードを読み込む。処理が繰り返されるごとに実行順が１加算され、次のレコードが読み込まれる。
【０１０４】
［ステップＳ３５］  ステップＳ３４において次のレコードの検索キーワードが読み込めたかどうかを判定する。次レコード有のときは、処理をステップＳ３６に進める。次レコードなしのときは、ステップＳ３２に戻って、次の属性列番号の処理を行う。
【０１０５】
［ステップＳ３６］  ステップＳ３４で読み込んだ検索キーワードに用いた属性列番号と実行順に基づいて、検索対象列定義テーブル１５４から該当するレコードをすべて読み出す。これにより、当該検索キーワードに対して指定された検索対象列がすべて読み込まれる。
【０１０６】
［ステップＳ３７］  抽出されたレコードに基づき、インシデントテーブル検索ＳＱＬ文を生成する。
図１９は、インシデントテーブル検索用のＳＱＬ文の一例である。インシデントテーブル検索ＳＱＬ２６１は、テーブルからデータを抽出するＳＥＬＥＣＴステートメントで記述される。ここで、ＳＥＬＥＣＴ２６１１は、抽出対象の列名（インシデント番号）、ＦＲＯＭ２６１２は、検索を行うテーブル名（インシデントテーブル）を指定する。ＷＨＥＲＥ２６１３は条件文で、インシデントテーブルの検索対象列名［１］から順に、検索キーワード「％キーワード％」と一致するものを検出することが指示されている。ここでは、「％キーワード％」は、ステップＳ３４で読み込まれた検索キーワードに置き換えられる。また、検索対象列名は、ステップＳ３６で読み込まれた検索対象列のレコードに置き換えられる。
【０１０７】
図１８に戻って説明する。
［ステップＳ３８］  ステップＳ３７で作成されたインシデントテーブル検索ＳＱＬ文に基づいて、インシデントテーブル１５７の次レコードから検索処理を行う。ここで、次レコードとは、検索処理により抽出されたインシデントレコードの次のインシデントレコードを言う。
【０１０８】
［ステップＳ３９］  ステップＳ３８における検索処理によって、分析用属性項目テーブル１５６０に登録する次レコードが検出されたかどうかを判定する。次レコード有のときは、処理をステップＳ４０に進める。次レコードなしのときは、ステップＳ３４に戻って、次の検索キーワードによる検索処理を行う。
【０１０９】
［ステップＳ４０］  ステップＳ３８で検出されたインシデントレコードについて、属性列番号に対応する分析用属性項目テーブル１５６０の属性番号項目へ、属性値を登録する。たとえば、属性列番号が１であれば、分析用属性項目テーブル１５６０の属性１（１５６２）の当該インシデント番号の行に属性値（検索キーワード）が登録される。
【０１１０】
以上の処理手順が実行されることにより、分析用属性項目テーブル１５６０に属性値が設定される。
次に、具体例を用いて分析サーバ１００の動作を説明する。ここでは、管理者端末４００のモニタ４０８に、インシデント管理サーバ２００が提供するインシデント管理用のインシデント管理表示画面を表示した利用者が、表示画面に表示された語句を指定キーワードに選択する場合で説明する。
【０１１１】
図２０は、インシデント管理表示画面の一例を示した図である。インシデント管理表示画面７０１には、指定されたインシデントレコードが、情報項目ごとに表示されている。図の例では、インシデント番号欄７０１１、発生日時欄７０１２、受付日時欄７０１３、タイトル欄７０１４、内容欄７０１５、調査結果・原因欄７０１６、対処・回答欄７０１７、完了日時欄７０１８の情報項目表示欄に、それぞれの情報項目のテキストデータに基づく文字列が表示されている。図の例は、インシデントテーブル２１００に格納されるインシデント番号が「ＴＨＨ０００１５０」の情報である。
【０１１２】
利用者は、このインシデント管理表示画面７０１を確認し、各欄に表示された任意の語句をキーワードとして設定することができる。たとえば、コピー・アンド・ペースト機能により、語句を選択し、分析サーバ１００が提供する分析用属性項目定義画面の該当箇所に設定する。ここでは、内容欄７０１５の「品川店」の文字列をコピー・アンド・ペーストによって指定キーワードに設定する場合について説明する。
【０１１３】
図２１は、分析用属性項目定義画面の一例を示した図である。分析用属性項目定義画面７０２には、属性列番号欄７０２１、検索キーワード欄７０２２、属性列名称欄７０２３、及び検索対象範囲欄７０２４と、設定用ボタンである検索ボタン７０２５及びキャンセルボタン７０２６と、が表示される。
【０１１４】
属性列番号欄７０２１には、今回定義する属性項目を何番目の列に配置するかの設定が表示される。その時点で未使用の若い番号が自動的に設定されるとしてもよい。
検索キーワード欄７０２２には、設定された指定キーワードが表示される。ここでは、インシデント管理表示画面７０１からコピーした「品川店」が設定されたとする。検索キーワード欄７０２２が設定されると、「品川店」が登録されているマスタテーブルの属性項目（属性列）が検索される。
【０１１５】
マスタテーブル検索手段１１０は、マスタテーブル一覧テーブル１５１を参照し、店舗マスタテーブル３１１０、端末マスタテーブル３１２０、及び担当者マスタテーブル３１３０を読み出し、検索キーワード「品川店」を用いて一致する語句が定義されるマスタテーブルを抽出する。この場合、店舗マスタテーブル３１１０の属性項目「店名」３１１２から「品川店」が検出され、属性項目「店名」が分析用属性項目候補に設定される。同様に、端末マスタテーブル３１２０の属性項目「設置場所」３１２６から「品川店」が検出され、属性項目「設置場所」も分析用属性項目候補に設定される。抽出された店舗マスタテーブル及び属性項目「店舗名」と、端末マスタテーブル及び属性項目「設置場所」とが、分析用属性項目定義処理手段１２０へ送られる。
【０１１６】
分析用属性項目定義処理手段１２０は、マスタテーブル検索手段１１０によって抽出されたマスタテーブル及び分析用属性項目候補の中から１つを選択する。網羅度に基づいて選択する場合で説明する。ここでの網羅度とは、同じ属性を有するキーワードがどの程度網羅されているかということを意味する。図６に示した店舗マスタテーブル３１１０の属性項目「店名」３１１２では、同じ列に「蒲田店」、「川崎店」、「品川店」、「大森店」、及び「大井町店」の５種類のキーワードが登録されている。これに対し、図７に示した端末マスタテーブル３１２０の属性項目「設置場所」３１２６では、同じ列に「蒲田店食品館」、「川崎店」、「品川店」の３種類のキーワードが登録されている。そこで、「店名」の方が網羅度が高いと判断し、「店名」を分析用属性項目に選択する。こうして、属性列名称欄７０２３には、検索キーワード欄７０２２の設定を指定キーワードとして検索されたマスタテーブルの属性の名称である「店名」が表示される。
【０１１７】
検索対象範囲欄７０２４には、検索キーワードを用いて検索するインシデントテーブルの情報項目の設定が表示される。図の例では、「タイトル」と「内容」とが検索対象範囲に設定されている。また、「調査結果・原因」及び「対処・回答」は、設定により対象範囲に含めることができる。
【０１１８】
このとき生成される定義情報について説明する。図２２は、分析用属性項目定義処理によって生成される定義情報をまとめた図である。定義情報１６１０の「属性列名称」、「検索キーワード」、及び「検索対象列」は、それぞれ、分析定義管理テーブル１５３、検索キーワード定義テーブル１５５、及び検索対象列定義テーブル１５４に分けて記憶手段１５０に格納される。今回の「品川店」をキーワードとする分析用属性項目定義処理により、属性列番号「５」１６１１が追加され、抽出された分析用属性項目「店名」、この分析用属性項目から抽出された検索キーワード、検索キーワードに付与される実行順、及び検索キーワードごとの検索対象列がそれぞれ設定される。検索キーワードには、「店名」を属性項目とする「蒲田店」、「川崎店」、「品川店」、「大森店」、および「大井町店」が設定される。検索対象列には、分析用属性項目定義画面７０２の検索対象範囲欄７０２４で設置された「タイトル」及び「内容」が設定される。
【０１１９】
この状態で分析用属性項目定義画面７０２の検索ボタン７０２５が操作されると、分析用属性項目生成処理が開始される。なお、キャンセルボタン７０２６が操作されると、処理が中断される。分析用属性項目情報生成処理手段１３０は、定義情報１６１０に示した属性列番号、実行順に従って、検索キーワードを用いてインシデントテーブル２１００の検索対象列を検索する。たとえば、最初に、属性列番号１、実行順１の検索キーワード「エラー：２２１６」を用いて、インシデントテーブル２１００のタイトル２１０２、内容２１０３、調査結果・原因２１０４、対処・回答２１０５の各列が検索される。ここでは、インシデント番号「ＴＨＨ０００１５４」によって識別されるインシデントレコードの内容２１０３の列で検出される。これにより、インシデント番号「ＴＨＨ０００１５４」が抽出され、分析用属性項目テーブル１５６０のインシデント番号１５６１に設定される。また、該当レコードの検索キーワード「エラー：２２１６」の属性列番号「１」に対応する属性１（１５６２）に「エラー：２２１６」が登録される。全インシデントレコードの検索が終了すると、属性列番号１、実行順２の検索キーワード「ＥＲＲＯＲ：１０２：」について同様の処理が行われる。こうして、順次検索キーワードの検索が行われ、抽出されたインシデントレコードのインシデント番号と、検索キーワードとが、分析用属性項目テーブル１５６０に登録される。
【０１２０】
図２３は、分析用属性項目情報生成処理によって生成された分析用属性項目テーブルの一例を示した図である。分析用属性項目テーブル１６２０は、定義情報１６１０を用いてインシデントテーブル２１００を検索した結果を示している。
【０１２１】
インシデント番号１６２１には、検索キーワードが検出され、抽出されたインシデントレコードのインシデント番号が設定される。属性１（１６２２）には、属性列番号「１」の検索キーワード（「エラー：２２１６」と「ＥＲＲＯＲ：１０２：」）が検出されたインシデントレコードについて、検出された検索キーワードが設定される。分析用属性項目テーブル１６２０に登録された検索キーワードは、このインシデントレコードに関し、分析用属性項目の属性値になる。たとえば、インシデント番号「ＴＨＨ０００１５０」の属性１の属性値は、「ＥＲＲＯＲ：１０２：」になる。同様に、属性２（１６２３）には属性列番号「２」、属性３（１６２４）には属性列番号「３」、属性４（１６２５）には属性列番号「４」、属性５（１６２６）には属性列番号「５」について検出された検索キーワードが設定される。たとえば、インシデント番号「ＴＨＨ０００１５０」のインシデントレコードは、属性１の検索キーワード「ＥＲＲＯＲ：１０２：」、属性２の検索キーワード「ｔｄｃ−ｆｗｓｖ０２」、属性３の検索キーワード「ＯＳ３」、及び属性５の検索キーワード「品川店」が検出され、検出された検索キーワードが、各分析用属性項目の属性値として分析用属性項目テーブル１６２０に登録されている。
【０１２２】
こうして生成された分析用属性項目テーブル１６２０に基づいて、分析用属性項目定義画面７０２の検索ボタン７０２５の操作により開始された検索結果が画面に表示される。
図２４は、分析用属性項目定義画面で指示した検索結果の表示画面の一例を示した図である。検索結果表示画面（分析用ビュー画面）７０３は、抽出されたインシデントレコードを表示するインシデントテーブル７０３１と、その属性を表示する分析用属性項目テーブル（結合）７０３２とから構成される。
【０１２３】
インシデントテーブル７０３１には、分析用属性項目テーブル１６２０のインシデント番号１６２１に基づいてインシデントテーブル２１００より抽出されるインシデントレコードの一部が表示される。図の例では、インシデント番号に対応するインシデントレコードの「発生日時」が表示されている。表示項目は任意であり、たとえば、さらに「タイトル」を表示するとしてもよい。分析用属性項目テーブル（結合）７０３２は、分析用属性項目テーブル１６２０の各属性値が表示される。
【０１２４】
この検索結果表示画面７０３に表示されるインシデントレコード及び属性値は、分析用属性項目定義画面７０２からの検索指示によって実行されたインシデントテーブル検索の結果であるとともに、情報分析のための入力データとなる。
【０１２５】
こうして生成された分析用属性項目テーブル１６２０に基づいて、情報分析を行うことができる。以下では、ＯＬＡＰ集計（多次元分析）を用いて分析する場合を例にとり、説明する。
【０１２６】
まず、ＯＬＡＰ分析により、分析用属性項目テーブル１６２０に基づいて店舗別のエラー発生件数を分析する。ここでは、属性１（エラー区分）と、属性５（店名）に基づいて、店舗別のエラー発生件数を、エラー区分ごとに集計する。
【０１２７】
図２５は、分析結果表示画面（店舗別エラー発生件数）の一例を示した図である。分析結果表示画面（店舗別エラー発生件数）７０４では、分析結果が、行が店舗名７０４１、列がエラー区分７０４２の一覧表で表示される。また、エラー区分ごとのエラー発生件数の総計７０４３と、店舗ごとのエラー発生件数の総計７０４４も算出され、画面に表示されている。
【０１２８】
これにより、店舗ごとのエラー発生件数の傾向を分析することが可能となる。図の例では、川崎店で「ＥＲＲＯＲ：  １０２：」に区分されるエラーが多発していることがわかる。そこで、川崎店における「ＥＲＲＯＲ：  １０２：」発生件数の時間的な推移を分析する。ここでは、属性１（エラー区分）が「ＥＲＲＯＲ：  １０２：」で、属性５（店名）が「川崎店」のインシデントレコードが抽出される。
【０１２９】
図２６は、分析結果表示画面（川崎店エラー発生件数推移）の一例を示した図である。分析結果表示画面（川崎店エラー発生件数推移）７０５では、分析結果が発生日７０５１と、エラー区分（ＥＲＲＯＲ：  １０２：）の発生件数７０５２との表形式で表示される。図では、４月１日から５月３１日の期間における日別のエラー発生件数が表示されている。これにより、「川崎店」における「ＥＲＲＯＲ：  １０２：」の発生件数の推移を分析することができる。
【０１３０】
また、表形式ではなく、グラフ形式で結果を表示することもできる。図２７は、グラフ形式の分析結果表示画面（川崎店エラー発生件数推移）の一例を示した図である。分析結果表示画面（川崎店エラー発生件数推移）７０６は、図２６の表を、横軸が日付、縦軸がエラー発生件数の棒グラフで表現した図である。分析結果を視覚化することにより、よりエラー発生件数の推移の傾向がつかみやすくなる。図の例では、５月１０日から発生件数が急増していることがわかる。
【０１３１】
以上のように、第１の実施の形態によれば、インシデントレコードを確認しているときに、分析したい項目が検出された場合、インシデントレコードの表示画面から着目したいキーワードを指定するだけで、動的に分析用属性項目とその検索キーワードが定義され、着目したいキーワードに関連するインシデントレコードの抽出が行われる。このとき、着目したいキーワードが登録されるマスタテーブルが抽出され、マスタテーブルに登録されるこのキーワードと同じ属性を持つ語句が検索キーワードとして設定され、レコードの抽出が行われるので、利用者が所望する切り口の情報を漏れなく抽出することができる。また、同時に生成される分析用属性項目テーブルは、その属性値をそのまま情報分析用の入力データとして用いることができる。
【０１３２】
次に、第２の実施の形態として分析用属性項目定義処理手段１２０の処理の途中経過を適宜表示画面に表示し、利用者の選択によって処理を進める場合について説明する。
第２の実施の形態における処理の全体の流れは、図１５から図１８に示した第１の実施の形態と同じである。ただし、指定キーワードについて複数の分析用属性項目候補が検索された場合の処理が、第１の実施の形態とは異なる。すなわち、図１７に示した第１の実施の形態の分析用属性項目定義処理では、マスタテーブル検索処理の結果、マスタテーブルと分析用属性項目候補が複数抽出されたかどうかをチェックし（ステップＳ２２）、抽出されたときは、優先ポリシーに基づいてマスタテーブルと分析用属性項目とを自動で決定する（ステップＳ２３）。第２の実施の形態では、ステップＳ２３の分析用属性項目を利用者に選択させる処理に置き換える。
【０１３３】
図２８は、第２の実施の形態の分析用属性項目選択処理の手順を示したフローチャートである。図１７に示したステップＳ２３の分析用属性項目選択処理を以下の処理手順に置き換える。
【０１３４】
［ステップＳ２３１］  検出された候補のマスタテーブル列を一覧表示する。具体的には、１つの指定キーワードに対し、分析用属性項目候補が複数検出されたので、検出された分析用属性項目候補の名称と、この属性項目に対応するマスタテーブル列に存在するすべての語句とをマスタテーブルより抽出し、一覧表示する。これにより、利用者に分析用属性項目として適した属性項目を選択させる。なお、マスタテーブル列に存在する語句は、検索キーワードの候補になる。
【０１３５】
［ステップＳ２３２］  利用者によるボタン操作を検出するまで待つ。ステップＳ２３１で表示させた一覧表示に基づいて、利用者が複数の候補から分析用属性項目として設定する属性項目を選択するまで待つ。キャンセルが操作されたときは、選択待ちを中断し、処理を終了する。
【０１３６】
［ステップＳ２３３］  検出されたボタン操作が、分析用属性項目の選択であるかどうかを判定する。分析用属性項目の選択であれば、処理をステップＳ２３４に進める。分析用属性項目の選択でないときは、処理を終了する。
【０１３７】
［ステップＳ２３４］  検出されたボタン操作が、分析用属性項目の選択であるときは、選択された分析用属性項目の属性列名称を、分析定義管理テーブル１５３０の属性列番号に対応付けて登録する。
【０１３８】
図２９は、分析用属性項目候補の一覧を表示する画面の一例を示した図である。分析用属性項目定義画面７０２は、図２１と同じである。図２１に示した第１の実施の形態では、検索キーワード欄７０２２に「品川店」が入力されると、属性列名称欄７０２３に自動選択された分析用属性項目に対応する属性列の名称が表示される。第２の実施の形態では、検索キーワード欄７０２２に「品川店」が入力されると、上記の処理が行われ、分析用属性項目選択画面７０７が表示される。
【０１３９】
分析用属性項目選択画面７０７には、検索された分析用属性項目候補の属性列名称の一覧７０７１が、参考用にそれぞれの属性列候補の検索キーワード候補７０７２とともに表示される。また、選択する属性列候補を指定する選択欄７０７３もそれぞれの属性列候補に対応して表示される。利用者が、選択欄７０７３を用いていずれかの属性列候補を選択すると、選択された側の属性列候補の属性列名称が属性列名称欄７０２３に転記される。
【０１４０】
以上の処理手順が実行されることにより、利用者は、指定キーワードに基づいて抽出された複数のマスタテーブルの分析用属性項目候補を分析用属性項目選択画面７０７によって確認し、最も適切な候補を選択することができる。
【０１４１】
なお、分析用属性項目選択画面７０７において属性列候補が選択されたときに、さらに、選択された属性列候補に対応する検索キーワード候補の一覧から、検索に用いる検索キーワードの指定を行えるようにすることもできる。この場合、選択された検索キーワードのみが、検索キーワード定義テーブル１５５０に登録される。
【０１４２】
次に、第３の実施の形態について説明する。第３の実施の形態では、分析用属性項目定義手段１２０が、利用者による検索キーワードの手動定義を支援する。したがって、第３の実施の形態における処理の全体の流れは、図１５から図１８に示した第１の実施の形態と同じである。ただし、検索キーワードの登録が利用者の指示に基づいて行われるという点で、図１７に示した分析用属性項目定義処理が第１の実施の形態とは異なる。以下では、既に登録されている検索キーワードに、新たな検索キーワードを手動で追加する際の支援処理について説明する。追加登録の処理は、利用者が行う操作入力に基づいて行われるが、利用者に検索キーワード候補を提示し、検索キーワードの登録操作を支援する。
【０１４３】
利用者による検索キーワードの手動定義では、利用者が表示画面を参照して操作を行うことにより処理手順が進められるので、最初に表示画面について説明し、次に処理手順について説明する。
【０１４４】
図３０は、分析用属性項目定義画面（操作選択）の一例を示した図である。分析用属性項目定義画面（操作選択）７０８は、属性列番号が入力され、最初に表示される画面である。
【０１４５】
分析用属性項目定義画面（操作選択）７０８は、指定された属性列番号を表示する属性列番号欄７０８１とともに、属性列番号に基づいて検索された当該属性列番号に登録された属性列の名称を表示する属性列名称欄７０８２及び定義情報７０８６が表示される。
【０１４６】
ここで、定義情報７０８６には、属性列番号３に相当する検索キーワードと、検索対象範囲とが、実行順ごとに表示される。検索キーワードは、属性列番号に基づいて、図１３に示した検索キーワード定義テーブル１５５０の属性列番号３から抽出される。検索対象範囲も同様に、図１２に示した検索対象列定義テーブル１５４０の属性列番号３から抽出される。図の例では、実行順の１，２までが検索キーワードとして既に登録されているとする。なお、定義情報が設定されていないときは、属性列名称欄７０８２、及び定義情報７０８６には何も表示されない。
【０１４７】
また、この分析用属性項目全体の登録を操作する操作ボタンとして、登録７０８３、削除７０８４、キャンセル７０８５が表示され、１行の登録を操作する操作ボタンとして行追加７０８７が１か所と、行削除７０８８が行ごとに表示される。登録７０８３が選択されると、属性列番号欄７０８１と属性列名称欄７０８２の値が、分析定義管理テーブル１５３０の属性列番号１５３１と属性列名称１５３２とに、それぞれ登録される。削除７０８４が選択されると、属性列番号欄７０８１の定義情報が削除される。行追加７０８７が操作されると、定義情報に既に登録された検索キーワードに基づいてマスタテーブルが抽出され、抽出されたマスタテーブルから既登録の検索キーワードと属性が同じ検索キーワード候補が抽出される。行削除７０８８が操作されると、対応する検索キーワードが削除される。
【０１４８】
ここで、行追加７０８７を操作すると、検索キーワードを登録する登録モードになる。
検索キーワード候補の登録画面について説明する。図３１は、分析用属性項目定義画面（行追加）の一例を示した図である。
【０１４９】
分析用属性項目定義画面（行追加）７０９には、属性列番号と、既登録の検索キーワードとに基づいて抽出された検索キーワード候補が１つ表示される。図３０の行追加７０８７が操作されると、検索キーワード行の追加処理が開始される。実行順番号欄７０９１には、未登録のうち最も若い番号（図の例では「３」）が設定され、検索キーワード欄７０９２には新たな検索キーワードを入力する。図の例では、新たな検索キーワードとして、「ＯＳ１」が入力している。検索対象範囲７０９３には、検索対象範囲の初期値が表示されている。ここで、登録７０９４が操作されると、表示されている検索キーワード及び検索対象範囲が、属性列番号３の実行順番号３として、検索キーワード定義テーブル１５５０及び検索対象列定義テーブル１５４０に登録される。
【０１５０】
図３２は、分析用属性項目定義画面（登録終了）の一例を示した図である。図は、検索キーワード「ＯＳ１」の登録が行われた場合の例である。
分析用属性項目定義画面（登録終了）７１０には、図３１の分析用属性項目定義画面（登録）７０９において設定され、新たに実行順「３」に追加された検索キーワード「ＯＳ１」と、その検索対象範囲とが、定義情報７１０１に追加表示されている。
【０１５１】
この状態から、さらに検索キーワードを追加したい場合は、行追加７０８７を操作し、上記と同様の手順を繰り返す。
以上の処理手順が実行されることにより、利用者は、新たに検索キーワードを登録する場合には、既に登録された検索キーワードに基づいて抽出された検索キーワードの候補を参照しながら、検索キーワードを登録することができる。これにより、図３２に示した分析用属性項目定義画面（登録終了）７１０が表示される。
【０１５２】
以上のように、第３の実施の形態では、検索キーワードを任意に設定することができる。このとき、登録画面では、これまでに登録された検索キーワードと属性が同じ検索キーワード候補が抽出されて表示される。この検索キーワード候補を参照して検索キーワードを設定すれば、任意に登録する場合であっても、漏れを防ぎ、網羅性の高い検索キーワードを設定することができる。
【０１５３】
なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、情報分析装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリなどがある。磁気記録装置には、ハードディスク装置（ＨＤＤ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープなどがある。光ディスクには、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）などがある。光磁気記録媒体には、ＭＯ（Magneto-Optical disk）などがある。
【０１５４】
プログラムを流通させる場合には、たとえば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭなどの可搬型記録媒体が販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。
【０１５５】
プログラムを実行するコンピュータは、たとえば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。
【０１５６】
（付記１）  案件情報記憶手段に蓄積される案件情報から前記案件情報を分析するための分析用属性項目を抽出する分析用属性項目抽出プログラムにおいて、
コンピュータを、
任意の指定キーワードが入力されると、検索対象として登録されているマスタテーブル群から、前記指定キーワードと一致する語句が登録されるマスタテーブルを抽出し、該マスタテーブルに登録される前記指定キーワードの属性項目を抽出するマスタテーブル検索手段、
抽出された前記指定キーワードの属性項目を前記分析用属性項目に設定するとともに、抽出された前記マスタテーブルから、前記指定キーワードと同じ属性項目に含まれる語句を検索キーワードとして抽出する検索キーワード抽出手段、
前記案件情報記憶手段に蓄積される前記案件情報から前記検索キーワードが検出された案件情報を分析対象案件情報として抽出し、前記分析対象案件情報と、前記分析対象案件情報から検出された前記検索キーワードの前記分析用属性項目とを対応付けて属性項目情報を生成し、属性項目情報記憶手段に格納する属性項目情報生成手段、
として機能させることを特徴とする分析用属性項目抽出プログラム。
【０１５７】
（付記２）  前記案件情報は、所定の情報が文書データとして記録されており、前記マスタテーブルには、前記案件情報に含まれる語句が、前記語句が有する属性に応じた属性項目に対応付けて登録されている、ことを特徴とする付記１記載の分析用属性項目抽出プログラム。
【０１５８】
（付記３）  前記コンピュータを、さらに、
前記案件情報記憶手段に蓄積される前記案件情報のうち、指示された前記案件情報を抽出して記述内容を表示装置に表示させ、表示された前記案件情報の記述内容から選択された語句を前記指定キーワードに設定し、設定された前記指定キーワードを前記マスタテーブル検索手段に出力する案件管理手段、として機能させることを特徴とする付記１記載の分析用属性項目抽出プログラム。
【０１５９】
（付記４）  前記検索キーワード抽出手段は、前記マスタテーブル検索手段によって前記指定キーワードの属性項目が複数抽出された場合は、それぞれを分析用属性項目候補とし、前記分析用属性項目ごとに前記検索キーワードを抽出して比較し、予め設定される優先ポリシーに基づいていずれかを選択して前記分析用属性項目に決定する、ことを特徴とする付記１記載の分析用属性項目抽出プログラム。
【０１６０】
（付記５）  前記検索キーワード抽出手段は、それぞれの前記属性項目から抽出できる前記検索キーワードの種類数に基づいて網羅度を算出し、前記網羅度の高い前記属性項目を前記分析用属性項目に選択する、ことを特徴とする付記４記載の分析用属性項目抽出プログラム。
【０１６１】
（付記６）  前記検索キーワード抽出手段は、それぞれの前記属性項目から抽出できる前記検索キーワードの種類ごとの出現数に基づいて重複度を算出し、前記重複度の高い前記属性項目を前記分析用属性項目に選択する、ことを特徴とする付記３記載の分析用属性項目抽出プログラム。
【０１６２】
（付記７）  前記検索キーワード抽出手段は、それぞれが文書データから成る複数の情報項目から構成される前記案件情報に対し、前記検索キーワードを用いて検索する前記情報項目の範囲を前記分析用属性項目の特徴に応じて決める、ことを特徴とする付記１記載の分析用属性項目抽出プログラム。
【０１６３】
（付記８）  前記属性項目情報生成手段は、前記案件情報を行、前記分析用属性項目を列に配置する分析用属性項目テーブルを作成し、前記案件情報に前記分析用属性項目に定義される前記検索キーワードが検出されたときは、前記案件情報の行と、検出された前記検索キーワードが属する前記分析用属性項目の列とが交わる欄に前記検索キーワードを登録する、ことを特徴とする付記１記載の分析用属性項目抽出プログラム。
【０１６４】
（付記９）  前記マスタテーブルは、前記案件情報を生成する所定の業務用サーバが管理しており、
前記マスタテーブル検索手段は、前記マスタテーブル群の検索を行うときは、それぞれの前記マスタテーブルの識別情報と前記マスタテーブルの取得先の前記業務用サーバとが対応付けられたマスタテーブル一覧情報に基づき、前記業務用サーバが管理する最新の前記マスタテーブルを取得し、最新の前記マスタテーブル群を用いて処理を行う、ことを特徴とする付記１記載の分析用属性項目抽出プログラム。
【０１６５】
（付記１０）  案件情報記憶手段に蓄積される案件情報から前記案件情報を分析するための分析用属性項目を抽出する分析用属性項目抽出方法において、
マスタテーブル検索手段が、任意の指定キーワードが入力されると、検索対象として登録されているマスタテーブル群から、前記指定キーワードと一致する語句が登録されるマスタテーブルを抽出し、該マスタテーブルに登録される前記指定キーワードの属性項目を抽出する手順と、
検索キーワード抽出手段が、抽出された前記指定キーワードの属性項目を前記分析用属性項目に設定するとともに、抽出された前記マスタテーブルから、前記指定キーワードと同じ属性項目に含まれる語句を検索キーワードとして抽出する手順と、
属性項目情報生成手段が、前記案件情報記憶手段に蓄積される前記案件情報から前記検索キーワードが検出された案件情報を分析対象案件情報として抽出し、前記分析対象案件情報と、前記分析対象案件情報から検出された前記検索キーワードの前記分析用属性項目とを対応付けて属性項目情報を生成し、属性項目情報記憶手段に格納する手順と、
を有することを特徴とする分析用属性項目抽出方法。
【０１６６】
（付記１１）  案件情報記憶手段に蓄積される案件情報から前記案件情報を分析するための分析用属性項目を抽出し、抽出された前記分析用属性項目に基づいて前記案件情報を分析する情報分析装置において、
任意の指定キーワードが入力されると、検索対象として登録されているマスタテーブル群から、前記指定キーワードと一致する語句が登録されるマスタテーブルを抽出し、該マスタテーブルに登録される前記指定キーワードの属性項目を抽出するマスタテーブル検索手段と、
抽出された前記指定キーワードの属性項目を前記分析用属性項目に設定するとともに、抽出された前記マスタテーブルから、前記指定キーワードと同じ属性項目に含まれる語句を検索キーワードとして抽出する検索キーワード抽出手段と、
前記案件情報記憶手段に蓄積される前記案件情報から前記検索キーワードが検出された案件情報を分析対象案件情報として抽出し、前記分析対象案件情報と、前記分析対象案件情報から検出された前記検索キーワードの前記分析用属性項目とを対応付けて属性項目情報を生成し、属性項目情報記憶手段に格納する属性項目情報生成手段と、
前記属性項目情報生成手段により生成された前記属性項目情報に設定されるデータ群を入力データとして情報分析を行う分析手段と、
を有することを特徴とする情報分析装置。
【図面の簡単な説明】
【０１６７】
【図１】本発明の実施の形態の原理を示した原理図である。
【図２】実施の形態のシステム構成の一例を示した図である。
【図３】実施の形態の管理者端末のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図４】実施の形態のソフトウェア構成の一例を示した図である。
【図５】インシデントテーブルの一例を示した図である。
【図６】店舗マスタテーブルの一例を示した図である。
【図７】端末マスタテーブルの一例を示した図である。
【図８】担当者マスタテーブルの一例を示した図である。
【図９】実施の形態のマスタテーブル一覧テーブルの一例を示した図である。
【図１０】選択可能検索対象列テーブルの一例を示した図である。
【図１１】分析定義管理テーブルの一例を示した図である。
【図１２】検索対象列定義テーブルの一例を示した図である。
【図１３】検索キーワード定義テーブルの一例を示した図である。
【図１４】分析用属性項目テーブルの一例を示した図である。
【図１５】第１の実施の形態の分析サーバの処理手順を示したフローチャートである。
【図１６】マスタテーブル検索処理の手順を示したフローチャートである。
【図１７】分析用属性項目定義処理の手順を示したフローチャートである。
【図１８】分析用属性項目情報生成処理の手順を示したフローチャートである。
【図１９】インシデントテーブル検索用のＳＱＬ文の一例である。
【図２０】インシデント管理表示画面の一例を示した図である。
【図２１】分析用属性項目定義画面の一例を示した図である。
【図２２】分析用属性項目定義処理によって生成される定義情報をまとめた図である。
【図２３】分析用属性項目情報生成処理によって生成された分析用属性項目テーブルの一例を示した図である。
【図２４】分析用属性項目定義画面で指示した検索結果の表示画面の一例を示した図である。
【図２５】分析結果表示画面（店舗別エラー発生件数）の一例を示した図である。
【図２６】分析結果表示画面（川崎店エラー発生件数推移）の一例を示した図である。
【図２７】グラフ形式の分析結果表示画面（川崎店エラー発生件数推移）の一例を示した図である。
【図２８】第２の実施の形態の分析用属性項目選択処理の手順を示したフローチャートである。
【図２９】分析用属性項目候補の一覧を表示する画面の一例を示した図である。
【図３０】分析用属性項目定義画面（操作選択）の一例を示した図である。
【図３１】分析用属性項目定義画面（行追加）の一例を示した図である。
【図３２】分析用属性項目定義画面（登録終了）の一例を示した図である。
【符号の説明】
【０１６８】
１０  情報分析装置
１１  分析用属性項目抽出部
１１ａ  マスタテーブル検索手段
１１ｂ  検索キーワード抽出手段
１１ｃ  属性項目情報生成手段
１２  分析部
２０  案件情報記憶手段
３０  マスタテーブル記憶手段
４０  属性項目情報記憶手段
【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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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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