(57)【要約】【課題】ネットワーク図を、多様な観点で解析可能な態様でユーザに対して提示する。【解決手段】本ネットワーク図提示方法は、ユーザから、個々のネットワーク図の描画パターン及びネットワーク図の二次元的な配置パターンを指定するための分析パターン・データを受け付け、記憶装置に格納するステップと、記憶装置に格納された分析パターン・データに従って、上記個々のネットワーク図の描画に必要となる描画用データを、データベースからネットワーク図毎に抽出し、記憶装置に格納するステップと、記憶装置に格納された描画用データから、上記個々のネットワーク図を生成すると共に、記憶装置に格納された分析パターン・データに従って二次元的に配置して、ユーザに提示するステップとを含む。【選択図】図２
2009110344.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
分析対象データを格納するデータベースにアクセス可能であり、処理部と記憶装置とを有するコンピュータにより実行されるネットワーク図提示方法であって、
前記処理部により、ユーザから、個々のネットワーク図の描画パターン及び前記ネットワーク図の二次元的な配置パターンを指定するための分析パターン・データを受け付け、前記記憶装置に格納するステップと、
前記処理部により、前記記憶装置に格納された前記分析パターン・データに従って、前記個々のネットワーク図の描画に必要となる描画用データを、前記データベースから前記ネットワーク図毎に抽出し、前記記憶装置に格納するステップと、
前記処理部により、前記記憶装置に格納された前記描画用データから、前記個々のネットワーク図を生成すると共に、前記記憶装置に格納された前記分析パターン・データに従って二次元的に配置して、前記ユーザに提示するステップと、
を含むネットワーク図提示方法。
【請求項２】
前記分析パターン・データが、前記分析対象データにおける複数の指定要素の複数の組み合わせを前記描画パターンとして指定し、当該複数の組み合わせの配列を前記配置パターンとして指定するデータである
請求項１記載のネットワーク図提示方法。
【請求項３】
前記分析パターン・データが、前記分析対象データにおける２以上の指定要素の組み合わせを前記描画パターンとして指定し、前記２以上の指定要素以外の２つの指定要素を軸とする２次元配置を前記配置パターンとして指定するデータである
請求項１記載のネットワーク図提示方法。
【請求項４】
前記分析パターン・データが、前記分析対象データにおける２以上の指定要素の組み合わせを前記描画パターンとして指定し、時間と前記２以上の指定要素以外の指定要素を軸とする２次元配置を前記配置パターンとして指定するデータである
請求項１記載のネットワーク図提示方法。
【請求項５】
前記分析パターン・データが、前記分析対象データにおける２以上の指定要素の組み合わせを前記描画パターンとして指定し、複数種類の時間区分態様による２次元配置を前記配置パターンとして指定するデータである
請求項１記載のネットワーク図提示方法。
【請求項６】
請求項１乃至５記載のネットワーク図提示方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項７】
ユーザから、個々のネットワーク図の描画パターン及び前記ネットワーク図の配置パターンを指定するための分析パターン・データを受け付け、記憶装置に格納する手段と、
前記記憶装置に格納された前記分析パターン・データに従って、前記個々のネットワーク図の描画に必要となる描画用データを、分析対象データを格納するデータベースから前記ネットワーク図毎に抽出し、前記記憶装置に格納する手段と、
前記記憶装置に格納された前記描画用データから、前記個々のネットワーク図を生成すると共に、前記記憶装置に格納された前記分析パターン・データに従って二次元的に配置して、前記ユーザに提示する手段と、
を有するネットワーク図提示装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ネットワーク図の提示技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、特開２００５−３５２８１７号公報には、時系列データの時間的な変化を分析し、可視化して好適に表示するための技術が開示されている。具体的には、自然言語文で入力された膨大な量の時系列データから任意の区間で分割したスナップショット・データを生成し、スナップショット・データに含まれるデータに自然言語解析を施し、得られたノード対から共起関係を求めネットワーク図を描画し、ノード及びリンクの増減の変化をネットワーク図に付与し、時間順にネットワーク図を配置する。ノード及びリンクの時間的な変化の増減率を視覚的な表現で提示し、ネットワーク図の強調ポイントが分かる。ノードの増減の変化を視覚的な効果で観察することができるため、ノードの変化を捉え易いとされる。
【０００３】
また、ネットワーク図の描画技術については、従来から様々なものが存在しており、アンカーマップ（Anchored Map）については以下で述べる非特許文献１が存在する。
【特許文献１】特開２００５−３５２８１７号公報
【非特許文献１】Kazuo Misue, "Drawing Bipartite Graphs as Anchored Maps", Proceedings of Asia-Pacific Symposium on Information Visualization (APVIS2006), pp.169-177, 2006
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上で述べたような従来技術では、ネットワーク図を単独で表示してユーザに分析結果を解析させるか、単純な時系列でネットワーク図を提示する例しか存在していない。しかしながら、このような情報提示態様では、ユーザが把握可能な観点が限定的であり、ユーザの解析能力をより引き出すためには、十分な情報提示を行っているとは言えない。
【０００５】
従って、本発明の目的は、ネットワーク図を、多様な観点で解析可能な態様でユーザに対して提示するための技術を提供することである。
【０００６】
また、本発明の他の目的は、ネットワーク図を、ユーザの解析能力をより引き出すような態様で提示するための技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明のネットワーク図提示方法は、分析対象データを格納するデータベースにアクセス可能であり、処理部と記憶装置とを有するコンピュータにより実行されるネットワーク図提示方法であって、（ａ）処理部により、ユーザから、個々のネットワーク図の描画パターン及びネットワーク図の二次元的な配置パターンを指定するための分析パターン・データを受け付け、記憶装置に格納するステップと、（ｂ）処理部により、記憶装置に格納された分析パターン・データに従って、上記個々のネットワーク図の描画に必要となる描画用データを、データベースからネットワーク図毎に抽出し、記憶装置に格納するステップと、（ｃ）処理部により、記憶装置に格納された描画用データから、上記個々のネットワーク図を生成すると共に、記憶装置に格納された分析パターン・データに従って二次元的に配置して、ユーザに提示するステップとを含む。
【０００８】
ネットワーク図を２次元的に配置してユーザに提示することによって、個別のネットワーク図で把握可能な観点に限定されることなく、２次元的な配置から得られる他の観点からネットワーク図を解析可能となる。また、ネットワーク図が潜在的に有する情報提示能力を有効に活用できるようになる。
【０００９】
なお、上で述べた分析パターン・データが、分析対象データにおける複数の指定要素の複数の組み合わせを描画パターンとして指定し、当該複数の組み合わせの配列を配置パターンとして指定するデータである場合もある。例えば、３つの要素のうち２つの要素でネットワーク図を描画して、生成される個々のネットワーク図を配列的に配置するものである。
【００１０】
さらに、上で述べた分析パターン・データが、分析対象データにおける２以上の指定要素の組み合わせを描画パターンとして指定し、上記２以上の指定要素以外の２つの指定要素を軸とする２次元配置を配置パターンとして指定するデータである場合もある。例えば、個々のネットワーク図を２つの要素で描画して、それを他の２つの要素で張られる平面に配置することによって、ユーザに、より容易に傾向や特異点などを把握可能にするものである。
【００１１】
また、上で述べた分析パターン・データが、分析対象データにおける２以上の指定要素の組み合わせを描画パターンとして指定し、時間と上記２以上の指定要素以外の指定要素を軸とする２次元配置を配置パターンとして指定するデータである場合もある。時間推移と、他の指定要素とで張られる平面において、個々のネットワーク図から把握可能な事項だけではなく、時間変化や、他の指定要素における傾向や特異点などを把握可能となる。
【００１２】
さらに、上で述べた分析パターン・データが、分析対象データにおける２以上の指定要素の組み合わせを描画パターンとして指定し、複数種類の時間区分態様による２次元配置を配置パターンとして指定するデータである場合もある。例えば、月ごとと４半期毎とを２次元的に配置することによって、異なる態様で時間推移を提示できるようになり、特徴を把握容易となる。
【００１３】
本発明に係る方法は、コンピュータ・ハードウエアとプログラムとの組み合わせにより実施される場合があり、このプログラムは、例えばフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等の記憶媒体又は記憶装置に格納される。また、ネットワークなどを介してデジタル信号として配信される場合もある。尚、中間的な処理結果はメインメモリ等の記憶装置に一時保管される。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、ネットワーク図を、多様な観点で解析可能な態様でユーザに対して提示することができるようになる。
【００１５】
また、本発明の他の側面によれば、ネットワーク図を、ユーザの解析能力をより引き出すような態様で提示することができるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
本発明の一実施の形態に係るシステムの機能ブロック図を図１に示す。分析装置１００は、分析対象データを格納するデータベース（ＤＢ）１１０に接続されている。例えば、ＤＢサーバに管理されているＤＢ１１０に、ネットワークを介して接続するような構成であっても良い。分析装置１００は、ユーザに設定情報（分析パターン）の入力を促し、分析パターン・データの入力を受け付ける設定入力部１１と、入力された分析パターン・データを設定入力部１１から受け取り、当該分析パターン・データに従ってネットワーク図によるデータ可視化の制御を行う可視化管理部７と、可視化管理部７からの指示に従ってＤＢ１１０からネットワーク図を生成するのに必要なデータ（ネットワークデータ）を抽出するネットワークデータ抽出部１と、ネットワークデータ抽出部１が抽出したネットワークデータや分析パターン・データなどを格納するデータ格納部３と、可視化管理部７からの指示に応じてデータ格納部３に格納されたネットワークデータを用いて個別のネットワーク図の描画を行うネットワーク図描画部５と、可視化管理部７からの出力及びネットワーク図描画部５の出力を表示する表示部９とを含む。
【００１７】
なお、ＤＢ１１０に格納されている分析対象データは、ブログ（Ｂｌｏｇ）やウェブ（Ｗｅｂ）のデータである場合もあり、そのような場合には、インターネット１３０などに接続されたクローラ１２０が、Ｗｅｂサーバ１４０等から、例えば定期的に分析対象データを収集して、ＤＢ１１０に格納するようになっている。但し、このようなデータ収集機構は周知であり、分析対象データがＤＢ１１０に蓄積されていることを前提として、データ収集機構についてはこれ以上述べないものとする。
【００１８】
次に、図１に示した分析装置１００の処理を図２乃至図６を用いて説明する。まず、分析装置１００の設定入力部１１は、ユーザに対して分析パターンの入力を促し、ユーザから分析パターンの入力を受け付け、可視化管理部７に出力する（ステップＳ１）。可視化管理部７は、例えばデータ格納部３に分析パターン・データを格納する。分析パターンは、例えば個別のネットワーク図についての描画パターンと、ネットワーク図の二次元的な配置パターンとを含む。
【００１９】
そして、例えば４種類の分析パターンが存在する。第１の分析パターンは、分析対象データにおける２以上の要素（例えば時間、顧客、商品のうち２つ）を組み合わせて、当該組み合わせで個々のネットワーク図を構成する描画パターンと、複数の組み合わせによる複数のネットワーク図を二次元マトリクス状（例えば時間と顧客、時間と商品、顧客と時間、顧客と商品、商品と時間、商品と顧客を、３×３行列で配置）に配置する配置パターンとで構成される分析パターンである。第２の分析パターンは、分析対象データにおける２以上の要素（例えば、興味又は関与の度合いと、各興味又は関与の度合いの該当ブログ記事）を組み合わせて、当該組み合わせで個々のネットワーク図を構成する描画パターンと、個々のネットワーク図を描画する際に用いられる要素以外の２つの要素（例えば、商品種別と販売場所又は提供場所）によって張られる平面に個々のネットワーク図を配置する配置パターンとで構成される分析パターンである。第３のパターンは、分析対象データにおける２以上の要素（例えば、興味又は関与の度合いと、各興味又は関与の度合いの該当ブログ記事）を組み合わせて、当該組み合わせで個々のネットワーク図を構成する描画パターンと、個々のネットワーク図を描画する際に用いられる要素以外の１つの要素（例えば商品種別）と時間とによって張られる平面に個々のネットワーク図を配置する配置パターンとで構成される分析パターンである。第４の分析パターンは、分析対象データにおける２以上の要素を組み合わせて、当該組み合わせで個々のネットワーク図を構成する描画パターンと、複数種類の時間区分態様（例えば、月別と４半期別）によってネットワーク図を２次元的に配置する配置パターンとで構成される分析パターンである。
【００２０】
このような分析パターンは一例であって他の態様も可能であるが、例えば、このような分析パターンの設定入力のための雛形フォームを用意しておき、設定入力部１１が雛形フォームをユーザに提示することによって、ユーザの設定入力を容易化することができる。
【００２１】
また、ユーザは、分析対象データに含まれる要素を、描画パターン用に指定すると共に、配置パターン用にも指定する。要素によっては、区分態様も指定する必要がある。区分態様は、レベルや度合いであったり、範囲の場合もある。通常、分析対象データの各データ項目に含まれる属性によって要素を特定し、属性値によって区分を特定する。
【００２２】
なお、要素及び区分については、例えば以下のようなものが想定される。
１．時間
（１）時刻ｔより前及び後
例：2000年以前、2001年以降
例：2007年上半期、下半期
例：2007年9月30日24:00以前、2007年10月1日0:00以後
（２）単位時間単位（年単位、四半期単位、月単位、週単位、日単位、時単位、...）
例：2001年、2002年、2003年、2004年、2005年、2006年
例：2007年第1四半期、第2四半期、第3四半期、第4四半期
例：2007年第1週、第2週、第3週、...
例：2007年第40週日曜日、月曜日、火曜日、水曜日、木曜日、金曜日、土曜日
（３）周期的時間単位（四半期単位、月単位、週単位、日単位、時単位、...）
例：第1四半期、第2四半期、第3四半期、第4四半期
例：第1週、第2週、第3週、...、第52週
例：日曜日、月曜日、火曜日、水曜日、木曜日、金曜日、土曜日
例：0時台、1時台、2時台、...、23時台
【００２３】
２．場所
（１）物理的な場所
データの発生した場所、事象の発生場所、顧客関連情報の場合の顧客の住所、購買場所、...
例：国別
例：関東、関西
例：地方別（北海道、東北、関東、東海、北陸、...）
例：都道府県別
例：市町村別
（２）物理的であるが役割によってまとめたもの
例：職場、学校、家庭、移動中、...
例：ホテル、レストラン、映画館、病院、...
（３）論理的な場所
例：（Web上の情報の場合）ドメイン別
【００２４】
３．人間のプロパティ
人間に関連するデータを要素とする。この場合、人間のプロパティによってデータを区分して分析する場合がある。ブログ記事、インタビューデータ等もこれに該当する。
（１）性別
例：男、女、不明（無回答）
（２）年齢別
例：10歳未満、10代、20代、30代、...
例：未就学、小学生、中学生、高校生、大学生、社会人、年金生活者
（３）住所別
物理的な場所と同様
（４）職業別、業種別、職種別
例：学生、会社員、会社役員、公務員、主婦、無職、その他
（５）年収別、年間購買金額別
例：〜250万円、〜500万円、〜750万円、〜1000万円、1000万円〜
（６）別の対象に対する評価、意見等
例：肯定的、否定的
例：☆、☆☆、☆☆☆、☆☆☆☆、☆☆☆☆☆
（７）成績別
例：合格、不合格
例：A、B、C、D
例：100点〜80点、79点〜70点、69点〜60点、59点〜0点
【００２５】
４．商品のプロパティ
商品に関連するデータを要素とする。この場合、商品のプロパティによってデータを区分して分析する場合がある。
（１）メーカー別
（２）ブランド別
（３）価格帯別
（４）商品のカテゴリ
例：食品、飲料、衣料、アクセサリ、...
（５）対象商品のカテゴリ別
例（ビール）：生、ラガー、黒、...
例（自動車）：軽、セダン、ワゴン、ミニバン、RV、スポーツ、...
例（パソコン）：B5ノート、A4ノート、デスクトップ、タワー型、...
【００２６】
なお、収集されたブログ記事などについては、記事毎に解析を行って、語句の出現頻度などによって注目商品や興味の度合いなどの要素及び区分に相当するデータを事前に抽出しておく必要がある。
【００２７】
次に、可視化管理部７は、設定入力部１１から受け取った設定情報である分析パターン・データから、個々のネットワーク図で描画すべき要素及び区分を特定し、当該要素及び区分をネットワークデータ抽出部１に指示する。そうすると、ネットワークデータ抽出部１は、分析パターンに応じて抽出すべきデータ（ネットワークデータ）を、ネットワーク図毎に、指示された要素及び区分に従ってＤＢ１１０から抽出して、データ格納部３に格納する（ステップＳ３）。
【００２８】
そして、ネットワーク図描画部５は、データ格納部３に格納されているネットワークデータを用いて、周知の方法で個々のネットワーク図を生成する（ステップＳ５）。ネットワーク図の生成方法は、背景技術で述べたような技術以外にも様々存在しており、それらのいずれを用いても良い。従って、その詳細については説明を省略する。
【００２９】
また、可視化管理部７は、分析パターン・データに含まれる配置パターンに従って、個々のネットワーク図の配置枠を生成して、表示部９に出力する。表示部９は、可視化管理部７によって生成された個々のネットワーク図の配置枠に、ネットワーク図描画部５によって生成された個々のネットワーク図を配置して、表示装置に表示する（ステップ７）。
【００３０】
例えば、第１の分析パターンの場合には、図３に示すような表示が行われる。図３の表示において、第１行目には、２４時間区分された時間という要素を円周上に固定配置して他の要素であり各時間に関係する顧客（名前で区分）を周囲に配置して接続するネットワーク図１００１と、２４時間区分された時間という要素を円周上に固定配置して時間に関係する商品（商品名で区分）を周辺に配置して接続するネットワーク１００２とが配置されている。第２行目には、各顧客を要素として円周上に固定配置して他の要素であり且つ各顧客に関係する時間（２４時間区分された時間）を周囲に配置して接続するネットワーク図１００３と、各顧客を要素として円周上に固定配置して他の要素であり且つ各顧客に関連する商品を周囲に配置して接続するネットワーク図１００４とが配置されている。第３行目には、各商品を要素として円周上に固定配置して他の要素であり且つ各商品に関係する時間を周囲に配置して接続するネットワーク図１００５と、各商品を要素として円周上に固定配置して他の要素であり且つ各商品に関係する顧客を周囲に配置して接続するネットワーク図１００６とが配置されている。このように、第１行目は、時間という要素が固定されており、顧客又は商品という要素が組み合わされている。第２行目は、顧客という要素が固定されており、時間又は商品という要素が組み合わされている。第３行目は、商品という要素が固定されており、時間又は顧客という要素が組み合わされている。３つの要素のうち２つの要素を抽出した全ての組み合わせについて一覧表示することによって、ネットワーク図の多面的な解析を行うことができ、特徴的な事項をユーザが抽出しやすくなる。
【００３１】
第２の分析パターンの特別な場合である第３の分析パターンの一例を図４に示す。図４の表示においてネットワーク図の配置は、４半期で区分された時間という要素の軸と、Ｂ、Ｎ及びＹという商品名で区分された商品という要素の軸とで張られる平面において、該当するネットワーク図が対応するマトリクス位置に配置されるというものである。個々のネットワーク図は、該当する４半期及び該当する商品に対して、第１の要素であり且つ所定のルールでレベル分けされた興味（又は関与）を円周上に固定配置し、第２の要素であり且つ興味の各レベルに関係するブログ記事を周辺に配置して接続したものである。ネットワーク図１０１１は、第１四半期の商品Ｂについてのネットワーク図であり、ネットワーク図１０１２は、第２四半期の商品Ｂについてのネットワーク図であり、ネットワーク図１０１３は、第３四半期の商品Ｂについてのネットワーク図であり、ネットワーク図１０１４は、第４四半期の商品Ｂについてのネットワーク図である。このように横方向で、商品Ｂについて、どの時期に、どの程度の興味のレベルのブログ記事がどの程度存在していたかを把握することができる。ネットワーク図１０１５は、第１四半期の商品Ｎについてのネットワーク図であり、ネットワーク図１０１６は、第２四半期の商品Ｎについてのネットワーク図であり、ネットワーク図１０１７は、第３四半期の商品Ｎについてのネットワーク図であり、ネットワーク図１０１８は、第４四半期の商品Ｎについてのネットワーク図である。このように横方向で、商品Ｎについて、どの時期に、どの程度の興味のレベルのブログ記事がどの程度存在していたかを把握することができる。ネットワーク図１０１９は、第１四半期の商品Ｙについてのネットワーク図であり、ネットワーク図１０２０は、第２四半期の商品Ｙについてのネットワーク図であり、ネットワーク図１０２１は、第３四半期の商品Ｙについてのネットワーク図であり、ネットワーク図１０２２は、第４四半期の商品Ｙについてのネットワーク図である。このように横方向で、商品Ｙについて、どの時期に、どの程度の興味のレベルのブログ記事が存在していたか把握することができる。さらに、縦方向と合わせてみることによって、商品Ｂについてのブログ記事が相対的に多く、さらに、商品Ｂ、Ｎ及びＹがビールであるならば、冬場の第４四半期でも商品Ｙは相対的にブログ記事で多く取り上げられていることが分かる。すなわち、特異的な部分を把握することができる。このように、ネットワーク図で可視化されたデータを別の観点を踏まえて適切に配置することによって、多様な観点での解析が可能となる。また、可視化された全体のデータによって、人間の解析能力を、より有効に引き出すことができるようになる。
【００３２】
第４の分析パターンの第１の配置例を図５に示す。第１の配置例では、外周に１月乃至１２月といったように１月を区分単位とした第１の時間区分態様で個々のネットワーク図を生成して配置し、内部に１月乃至１２月といったように１年を区分単位とした第２の時間区分態様で生成したネットワーク図を配置している。このようにすれば、時間推移を第１の時間区分態様で把握すると共に、全体の様子を第２の時間区分態様で把握することができるようになる。
【００３３】
さらに、第４の分析パターンの第２の配置例を図６に示す。第２の配置例では、外周に１月乃至１２月といったように１月を区分単位とした第１の時間区分態様で個々のネットワーク図を生成して配置し、内周に第１四半期乃至第４四半期といったように四半期を区分単位とした第２の時間区分態様で生成したネットワーク図を配置している。このようにすれば、大小の時間区分での時間推移を比較することができるようになる。
【００３４】
以上のように、本実施の形態によれば、１つのネットワーク図や１次元的に並べられたネットワーク図に比して、より多面的な解析を行うことができ、ネットワーク図の一覧性をより有効に活用して、人間の解析能力をより引き出すことができるようになる。
【００３５】
以上本発明の実施の形態を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、図１に示した機能ブロック図は一例であって、必ずしも実際のプログラムモジュールに対応するものではない。
【００３６】
また、表示形態については、上で述べたものは一例であって、本実施の形態の主旨に合致する他の表示形態を採用することも可能である。
【００３７】
また、分析装置１００は、図７のようなコンピュータ装置であって、メモリ２５０１（記憶装置）とＣＰＵ２５０３（処理装置）とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。オペレーティング・システム（ＯＳ：Operating System）及び本実施の形態における処理を実施するためのアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。必要に応じてＣＰＵ２５０３は、表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、必要な動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、メモリ２５０１に格納され、必要があればＨＤＤ２５０５に格納される。本発明の実施の形態では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーション・プログラムはリムーバブル・ディスク２５１１に格納されて頒布され、ドライブ装置２５１３からＨＤＤ２５０５にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部２５１７を経由して、ＨＤＤ２５０５にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及び必要なアプリケーション・プログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】本発明の実施の形態に係るシステム概要を説明するための図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る処理フローを示す図である。
【図３】第１の分析パターンの表示例を示す図である。
【図４】第３の分析パターンの表示例を示す図である。
【図５】第４の分析パターンの第１の配置例を示す図である。
【図６】第４の分析パターンの第２の配置例を示す図である。
【図７】コンピュータの機能ブロック図である。
【符号の説明】
【００３９】
１  ネットワークデータ抽出部    ３  データ格納部
５  ネットワーク図描画部    ７  可視化管理部
９  表示部    １１  設定入力部
１００  分析装置    １１０  ＤＢ
１２０  クローラ    １３０  インターネット
１４０  Ｗｅｂサーバ
【図１】
2009110344.tif 000003
【図２】
2009110344.tif 000004
【図５】
2009110344.tif 000005
【図６】
2009110344.tif 000006
【図７】
2009110344.tif 000007
【図３】
2009110344.tif 000008
【図４】
2009110344.tif 000009