同じトランザクションに含まれるメッセージとして判定された、サーバ間でやりとりされる複数のメッセージが、同じパラメータ値を含むことを検出した場合に、サーバ間でやりとりされるメッセージのうち、検出した前記パラメータ値に対応するパラメータ値部分を特定し、サーバ間でやりとりされる複数のメッセージが、同じトランザクションに含まれるメッセージであるかどうかの分類を行う際に、特定した前記パラメータ値部分の同一性を評価する、ことを特徴とするコンピュータを用いた同じトランザクションに含まれるメッセージの分類方法。サーバ間でやりとりされる複数のメッセージのうち、同じトランザクションモデルに属すると判定されたメッセージ群を抽出し、前記メッセージ群に含まれる複数のメッセージのうち、所定のパラメータ値が共通するか否かの判定を、同じトランザクションに含まれるメッセージであるか否かの分類の際に用いる、ことを特徴とするコンピュータを用いた同じトランザクションに含まれるメッセージの分類方法。同じトランザクションに含まれるメッセージとして判定された、サーバ間でやりとりされる複数のメッセージが、同じパラメータ値を含むことを検出した場合に、サーバ間でやりとりされるメッセージのうち、検出した前記パラメータ値に対応するパラメータ値部分を特定する手段と、サーバ間でやりとりされる複数のメッセージが、同じトランザクションに含まれるメッセージであるかどうかの分類を行う際に、特定した前記パラメータ値部分の同一性を評価する手段と、を備えたことを特徴とする同じトランザクションに含まれるメッセージの分類を行う装置。サーバ間でやりとりされる複数のメッセージのうち、同じトランザクションモデルに属すると判定されたメッセージ群を抽出する手段と、前記メッセージ群に含まれる複数のメッセージのうち、所定のパラメータ値が共通するか否かの判定を、同じトランザクションに含まれるメッセージであるか否かの分類の際に用いる分類手段と、を備えたことを特徴とする同じトランザクションに含まれるメッセージの分類を行う装置。しかしながら、従来のシステム分析装置は、クライアントからの負荷が高い場合に、トランザクションを抽出する精度が低下するという問題がある。図16は、従来のシステム分析装置の問題を説明するための説明図である。同図aに示すように、システム分析装置は、トランザクションモデルを生成する際およびメッセージログを分析する際に、メッセージに含まれるユーザIDやセッションIDなどのパラメータの値を名寄せルールに基づいて所定の値に変換する名寄せ処理を行っている。同図aでは、パラメータbおよびuidの値をに置き換える名寄せルールに基づいてパラメータbの値がyyyからに変換され、パラメータuidの値がabc0123からに変換されている。ユーザIDやセッションIDなどのパラメータの値はトランザクションモデルが同じ場合にもトランザクションごとに異なるため、名寄せを行わないと、システム分析装置は、メッセージログとトランザクションモデルのマッチングをとる際に、トランザクションモデルが同一である場合にもパラメータの値が異なるために異なるモデルとして認識してしまう。名寄せ処理は、このような誤認識を防ぐために行われる処理である。なお、名寄せ処理の詳細については、特開2006-236280に記載されている。しかし、図16bに示すように、トランザクションシステムの負荷が高い場合などで、トランザクションモデルが同一である二つのトランザクション間で重なりがある場合、すなわち、二つのトランザクションそれぞれに対応する一連のメッセージ間に重なりがある場合、二つのトランザクションにそれぞれ対応するメッセージ間では名寄せにより区別がつかなくなり、システム分析装置は各メッセージがどちらのトランザクションに属するか判定することができないという問題がある。図16bでは、例えば、二つのHTTPメッセージがトランザクション1のHTTPメッセージであるのかトランザクション2のHTTPメッセージであるのか区別がつかない。一つの側面では、正確にトランザクションを抽出してシステムを分析することを目的とする。第一の案では、メッセージの分類方法は、同じトランザクションに含まれるメッセージとして判定された、サーバ間でやりとりされる複数のメッセージが、同じパラメータ値を含むことを検出した場合に、サーバ間でやりとりされるメッセージのうち、検出した前記パラメータ値に対応するパラメータ値部分を特定する。また、メッセージの分類方法は、サーバ間でやりとりされる複数のメッセージが、同じトランザクションに含まれるメッセージであるかどうかの分類を行う際に、特定した前記パラメータ値部分の同一性を評価する。正確にトランザクションを抽出してシステムを分析することができる。以下に、本発明に係るメッセージの分類方法およびメッセージの分類を行う装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。まず、トランザクションモデル以下単にモデルというが同一である複数のトランザクションに重なりがある場合に、本実施例に係るシステム分析装置がトランザクションの識別に用いる追跡パラメータについて説明する。図1-1および図1-2は、モデルが同一である複数のトランザクションに重なりがある場合に、本実施例に係るシステム分析装置がトランザクションの識別に用いる追跡パラメータを説明するための説明図である。図1-1に示すように、本実施例に係るシステム分析装置は、モデルを生成する際に、名寄せされたパラメータの中でサーバ間で引き継がれるパラメータを追跡パラメータとして抽出し、モデルに付加する。図1-1では、値がabc0123であるパラメータuidがサーバ間で引き継がれている。そこで、本実施例に係るシステム分析装置は、uidを追跡パラメータとしてモデルに付加する。具体的には、名寄せされたパラメータの値を追跡パラメータであることを示す値で置き換える。そして、本実施例に係るシステム分析装置は、図1-2に示すように、プロトコルログとモデルとのマッチングによってプロトコルログからトランザクションを抽出する際に、名寄せによりパラメータの値が不明であるため二つの重なりがあるトランザクションが識別できない場合には、追跡パラメータの値を元に戻し、追跡パラメータの値を用いてトランザクションを識別する。図1-2では、識別ができない二つのトランザクションの追跡パラメータの値をそれぞれabc1111およびxyz9999に戻すことによって、各メッセージがどちらのトランザクションに対応するかを特定することができる。このように、本実施例に係るシステム分析装置は、モデルを生成する際に、追跡パラメータをモデルに付加し、プロトコルログを分析する際に、トランザクションが識別できないメッセージに対して追跡パラメータの値を名寄せ前に戻すことによって、名寄せにより識別ができなくなっていたトランザクションを識別することができる。次に、本実施例に係るトランザクションシステム分析システムのシステム構成について説明する。図2は、本実施例に係るトランザクションシステム分析システムのシステム構成を示す図である。同図に示すように、分析対象のトランザクションシステムは、WEBサーバ20とAPLサーバ30とDBサーバ40とから構成され、これらのサーバはスイッチ50を介して接続される。また、スイッチ50は、クライアント10に接続されている。クライアント10は、WEBサーバ20に対してHTTPプロトコルを用いてサービスを要求し、WEBサーバ20は、IIOPプロトコルを用いてAPLサーバ30にアプリケーションの実行を依頼し、APLサーバ30は、SQLプロトコルを用いてDBサーバ40のデータベース処理を依頼する。システム分析装置100は、スイッチ50が中継するパケットを取得し、取得したパケットから各サーバが送受信するメッセージを抽出し、モデルの生成やトランザクションシステムの分析を行う。なお、ここでは説明の便宜上、1台のクライアントのみを示したが、このシステムは多数のクライアントから構成される。また、WEBサーバ、APLサーバ、DBサーバをそれぞれ複数台とすることもできる。次に、本実施例に係るシステム分析装置100の構成について説明する。図3は、本実施例に係るシステム分析装置100の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、このシステム分析装置100は、メッセージ観測部110と、パケットデータ記憶部115と、メッセージ解析部120と、プロトコルログ記憶部125と、モデル生成部130と、モデル記憶部135と、モデル編集部140と、分析部150と、分析結果記憶部155と、出力部160とを有する。メッセージ観測部110は、スイッチ50からパケットデータを取得し、パケットデータ記憶部115に格納する処理部である。パケットデータ記憶部115は、メッセージ観測部110がスイッチ50から取得したパケットデータを記憶する記憶部である。メッセージ解析部120は、パケットデータ記憶部115が記憶するパケットデータを解析し、所定のプロトコルのメッセージのログをプロトコルログとして生成する処理部であり、生成したプロトコルログをプロトコルログ記憶部125に格納する。プロトコルログ記憶部125は、メッセージ解析部120によって生成されたプロトコルログを記憶する記憶部である。このプロトコルログ記憶部125は、モデルを生成する場合には、モデルの生成に利用されるモデル生成用プロトコルログを記憶し、トランザクションシステムを分析する場合には、分析対象の分析対象プロトコルログを記憶する。モデル生成部130は、各サーバが送受信するメッセージに基づいてトランザクションのモデルをモデル生成用プロトコルログを用いて生成する処理部であり、生成したモデルをモデル記憶部135に格納する。このモデル生成部130は、モデルを生成する際に追跡パラメータをモデルに付加する。なお、このモデル生成部130の処理の詳細については後述する。モデル記憶部135は、モデル生成部130によって生成されたモデルを記憶する記憶部である。モデル編集部140は、モデル記憶部135が記憶するモデルを編集する処理部である。このモデル編集部140は、例えば、システム分析者にとって理解し易い名前をモデルに付加する場合などに利用される。図4は、モデル編集部140が表示するモデル編集画面の一例を示す図である。同図に示す画面を使って、システム分析者は、各モデルに名前を付加することができる。分析部150は、プロトコルログ記憶部125が記憶する分析対象プロトコルログとモデル記憶部135が記憶するモデルとを比較し、モデルとマッチした分析対象プロトコルログをトランザクションとして抽出する処理部であり、抽出したトランザクションを分析結果記憶部155に格納する。この分析部150は、モデルが同一である複数のトランザクションに重なりがある場合には、追跡パラメータを用いて個々のトランザクションを識別する。なお、この分析部150の処理の詳細については後述する。分析結果記憶部155は、分析部150によって抽出されたトランザクションを記憶する記憶部である。出力部160は、分析結果記憶部155が記憶するトランザクションを外部に出力する処理部である。次に、モデル生成部130の処理の詳細について説明する。図5は、モデル生成部130の処理フローを示す図である。同図に示すように、モデル生成部130は、プロトコルログ記憶部125が記憶するモデル生成用プロトコルログP1に対して名寄せルールを適用し、パラメータを名寄せしたプロトコルログP2を作成するステップS11。図6は、プロトコルログP1およびP2の一例を示す図である。同図に示すように、プロトコルログは、メッセージが中継された時刻、メッセージを識別するためのメッセージID、メッセージのプロトコル、メッセージの方向すなわちメッセージがリクエストであるかレスポンスであるか、メッセージまたはレスポンス時間から構成される。また、同図に示すように、P1におけるパラメータおよびその値param1=v1、param2=v2、uid=user0123などがP2においてはparam1=、param2=、uid=などと名寄せされている。なお、名寄せ処理の詳細については後述する。そして、モデル生成部130は、名寄せされたプロトコルログP2を用いてトランザクションT1の抽出とモデルM1の生成を行うステップS12。抽出されたトランザクションT1を図7に、生成されたモデルM1を図8に示す。図7に示すように、抽出されたトランザクションは、トランザクションを構成する複数のメッセージおよび対応するレスポンスの情報から構成され、メッセージおよび対応するレスポンスの情報は、メッセージが中継された時刻、メッセージを識別するためのメッセージID、メッセージのプロトコル、メッセージ、レスポンス時間から構成される。また、生成されたモデルは、図8に示すように、モデルを識別するためのモデルIDとモデルを構成する複数のプロトコルおよび対応するメッセージから構成される。そして、モデル生成部130は、トランザクションT1の各メッセージに対して、プロトコルログP1の同一メッセージIDのリクエストを参照して名寄せされたパラメータの値を元に戻してT2を作成するステップS13。例えば、図7に示すように、T1では名寄せされているパラメータおよびその値param1=、param2=、uid=などが、T2ではparam1=v1、param2=v2、uid=user0123などと元に戻されている。そして、モデル生成部130は、トランザクションT2でプロトコル間のメッセージのパラメータ値を比較し、メッセージ間で引き継がれている、すなわちサーバ間で引き継がれているパラメータを抽出し、復元前のトランザクションT1における該当メッセージのパラメータ値をに置き換えたトランザクションT3を作成するステップS14。例えば、図7に示すように、T2でパラメータ値user0123が引き継がれているパラメータuidが追跡パラメータとして抽出され、T3ではuidの値がに置き換えられている。そして、モデル生成部130は、M1の各モデルについて、モデルIDが同一であるトランザクションをT3から参照し、そのトランザクション内でパラメータ値が全てであるパラメータの値をに変更し、モデルM2を生成する。例えば、図8に示すように、M1では名寄せされているパラメータおよびその値uid=などが、M2ではuid=などに置き換えられている。このように、モデル生成部130が追跡パラメータをモデルに付加することによって、モデルが同一である複数のトランザクションに重なりがある場合にも、分析部150は追跡パラメータ利用して個々のトランザクションを識別することができる。次に、分析部150の処理の詳細について説明する。図9は、分析部150の処理フローを示す図である。同図に示すように、分析部150は、プロトコルログ記憶部125が記憶する分析対象プロトコルログP3に対して名寄せルールを適用し、パラメータを名寄せしたプロトコルログP4を作成するステップS21。図10は、プロトコルログP3およびP4の一例を示す図である。同図に示すように、P3におけるパラメータおよびその値param1=v1、param2=v2、uid=user1111、param1=v3、param2=v4、uid=user2222などがP4においてはparam1=、param2=、uid=などと名寄せされている。そして、分析部150は、名寄せされたプロトコルログP4とモデルM2を比較し、マッチングによってP4からトランザクションを抽出するステップS22。このとき、分析部150は、モデルが同一である複数のトランザクションの重なりに起因してトランザクションを確定できなかったプロトコルログを未確定トランザクションT4として出力する。未確定トランザクションT4を図11に示す。図10に示したプロトコルログP4では、同一モデルの二つのトランザクションが重なっているため、トランザクションが抽出されることなく図11のT4に示すように未確定トランザクションとして出力される。そして、分析部150は、トランザクションT4とモデルM2を比較し、追跡パラメータの値をプロトコルログP3のメッセージIDが同一であるメッセージを参照して元に戻し、トランザクションT5を作成するステップS23。T4から作成されたトランザクションT5を図11に示す。T5では追跡パラメータuid]の値が元の値に戻されている。そして、分析部150は、トランザクションT5の追跡パラメータを用いて、複数のトランザクションから個々のトランザクションを抽出し、確定トランザクションT6として出力するステップS24。T5から抽出されたトランザクションT6を図11に示す。T5の二つのトランザクションが分離され、二つのトランザクションとして抽出されている。また、図12に、分析部150により分離された二つのトランザクションを示す。次に、モデル生成部130が行う名寄せ処理について説明する。なお、ここでは、モデル生成部130が行う名寄せ処理について説明するが分析部150も同様の処理により名寄せを行う。名寄せ処理では、モデル生成部130は、まず、プロトコルログの分解処理を行う。具体的には、プロトコルログの中から、ファイル名、プログラム名および引数などのパラメータ部分を切り出す。例えば、プロトコルログをhttphostnamedynamicaspPARAM1v1PARAM2v2PARAM3v3PARAM4v4とすると、モデル生成部130は、プログラム名の識別子例えばaspを認識するとともに、以降にあるパラメータ部分の抽出を行う。また、モデル生成部130は、の前の記述部分をプログラム名として認識し、プログラム名の後方にある以降をパラメータの記述部分と認識し、でパラメータ式が記述されの左辺はパラメータ名右辺はパラメータ値と認識する処理を行う。この分解処理の結果、モデル生成部130は、プログラム名:httphostnamedynamicaspパラメータ名:PARAM1/パラメータ値:v1パラメータ名:PARAM2/パラメータ値:v2パラメータ名:PARAM3/パラメータ値:v3パラメータ名:PARAM4/パラメータ値:v4をプロトコルログから切り出す。また、モデル生成部130は、一連の識別番号を保持しているパラメータやユーザIDを保持しているパラメータを特定し、パラメータ値を固定値に置き換える。具体的には、モデル生成部130は、パラメータごとの値の種類を数えて、その種類が所定の数より多いものについてはパラメータ値を固定値に置き換える。例えば、プロトコルログをhttphostnamedynamicaspSESSIONNO001UIDaaaaaPARAM3v3httphostnamedynamicaspSESSIONNO002UIDbbbbbPARAM4v4httphostnamedynamicaspSESSIONNO003UIDcccccPARAM5v5とすると、モデル生成部130は、図13に示すように、各ログからプログラム名パラメータ名およびパラメータ値を切り出す。そして、モデル生成部130は、パラメータ名の同じもの上記3つのURLの場合全ての値の種類を数え、その数が所定の値より大きい場合には、パラメータ値を固定文字列に変換する。図13では、SESSIONNOやUIDは、パラメータ値がログごとに異なっている。この様なパラメータは、パラメータ値の種類の数が所定の数より大きくなり、パラメータ値が固定文字列に変換される。なお、モデル生成部130は、名寄せルールを用いて名寄せ処理を行うため、名寄せルールを変えることによって異なる名寄せ処理を行うことができる。上述してきたように、本実施例では、モデル生成部130がモデルを生成する際に追跡パラメータをモデルに付加し、同一モデルのトランザクションの重なりに起因してトランザクションを確定できない場合に分析部150は追跡パラメータの値を用いてトランザクションを識別することとしたので、システムの負荷が高く同一モデルのトランザクションに重なりが生じる場合にも、正確にトランザクションを抽出することができる。なお、本実施例では、システム分析装置について説明したが、システム分析装置が有する構成をソフトウェアによって実現することで、同様の機能を有するシステム分析プログラムを得ることができる。そこで、このシステム分析プログラムを実行するコンピュータについて説明する。図14は、本実施例に係るシステム分析プログラムを実行するコンピュータの構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、このコンピュータ200は、RAM210と、CPU220と、HDD230と、LANインタフェース240と、入出力インタフェース250と、DVDドライブ260とを有する。RAM210は、プログラムやプログラムの実行途中結果などを記憶するメモリであり、CPU220は、RAM210からプログラムを読み出して実行する中央処理装置である。HDD230は、プログラムやデータを格納するディスク装置であり、LANインタフェース240は、コンピュータ200をLAN経由で他のコンピュータに接続するためのインタフェースである。入出力インタフェース250は、マウスやキーボードなどの入力装置および表示装置を接続するためのインタフェースであり、DVDドライブ260は、DVDの読み書きを行う装置である。そして、このコンピュータ200において実行されるシステム分析プログラム211は、DVDに記憶され、DVDドライブ260によってDVDから読み出されてコンピュータ200にインストールされる。あるいは、このシステム分析プログラム211は、LANインタフェース240を介して接続された他のコンピュータシステムのデータベースなどに記憶され、これらのデータベースから読み出されてコンピュータ200にインストールされる。そして、インストールされたシステム分析プログラム211は、HDD230に記憶され、RAM210に読み出されてCPU220によって実行される。