"システムで発生したメッセージを記憶する記憶部と、前記記憶部によって記憶されたメッセージから発生間隔が一定範囲であるメッセージを抽出する抽出部と前記システムで発生したメッセージのうち前記抽出部によって抽出されたメッセージについて発生間隔が前記一定範囲を外れたか否かを判定する判定部とを有することを特徴とするメッセージ判定装置。前記抽出部は、前記記憶部によって記憶されたそれぞれのメッセージを分類し、分類して得られたメッセージの種類から発生間隔が一定範囲であるメッセージの種類を抽出し、前記判定部は、前記抽出部によって抽出されたメッセージの種類について発生間隔が前記一定範囲を外れたか否かを判定することを特徴とする請求項1に記載のメッセージ判定装置。前記抽出部は、前記記憶部によって記憶されたメッセージから発生間隔が一定範囲であるメッセージの集合を抽出し、前記判定部は、前記抽出部によって抽出されたメッセージの集合について発生間隔が前記一定範囲を外れたか否かを判定することを特徴とする請求項1または2に記載のメッセージ判定装置。前記抽出部は、一定期間毎または不定期毎に前記メッセージを抽出し、前記判定部は、前記抽出部によって抽出されたメッセージについて発生間隔が前記一定範囲を外れたか否かを判定することを特徴とする請求項1または2に記載のメッセージ判定装置。コンピュータに、システムで発生したメッセージを記憶した記憶部から発生間隔が一定範囲であるメッセージを抽出し、前記システムで発生したメッセージのうち前記抽出する処理によって抽出されたメッセージについて発生間隔が前記一定範囲を外れたか否かを判定する処理を実行させることを特徴とするメッセージ判定プログラム。しかしながら、管理装置はシステムの異常を検知することが難しい場合があるという問題があった。例えば、システム内の機器に異常が発生した場合、異常が発生した機器は、メッセージを適正に出力できない。すなわち、異常が発生した機器は、正常時に出力していたメッセージを出力できなかったり、正常時であれば出力するはずのタイミングで出力できなかったりする。また、異常が発生した機器は、かならずしもあらゆる異常について、異常に関するメッセージを出力するわけではない。そうすると、運用管理者が監視対象であるメッセージ等を運用に関するルールとして定義しても、管理装置は定義されたルールを用いて、異常を検知できない場合がある。また、運用管理者が運用に関するルールを定義することは難しい。すなわち、運用管理者が運用に関するルールを手作業で定義するためには、システムの機器構成やシステムの動作等に関する十分な知識を持つことが望ましい。加えて、運用管理者が、例えば他者から運用を引き継ぐ場合、十分な知識を入手できない場合もある。そうすると、運用管理者は運用に関するルールを手作業で定義することが難しいので、管理装置は、異常を検知することが困難となる。しかも、例えば、クラウドコンピューティングのようにシステムの機器構成が頻繁に変化する場合、運用管理者は、運用に関するルールを定義することは難しくなるので、管理装置は異常を検知することが、なおさら困難となる。メッセージを監視して障害を検知する従来の技術であっても、カウントした発生回数と比較する値や、イベントの発生間隔と比較する間隔や、障害を検知するために用いられるエラーフレーム等を、運用管理者があらかじめ運用に関するルールとして定義する。そうすると、管理装置は異常を検知することが難しい場合があるという問題が同様にある。1つの側面では、システムの異常を検知することを目的とする。第1の案では、メッセージ判定装置は、システムで発生したメッセージを記憶する記憶部と、前記記憶部によって記憶されたメッセージから発生間隔が一定範囲であるメッセージを抽出する抽出部と前記システムで発生したメッセージのうち前記抽出部によって抽出されたメッセージについて発生間隔が前記一定範囲を外れたか否かを判定する判定部とを備える。システムの異常を検知することができる。以下に、本願の開示するメッセージ判定装置およびメッセージ判定プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施例によりこの発明が限定されるものではない。図1は、本実施例1に係るメッセージ判定装置の構成を示す機能ブロック図である。図1に示すように、メッセージ判定装置9は、記憶部11、抽出部12および判定部13を有する。メッセージ判定装置9としては、PCPersonalComputer等の装置を含む、システム全体を管理するための管理端末が挙げられる。また、メッセージ判定装置9は、システム内の例えばPC等の各機器とネットワークを介して接続されている。システム内の各機器は、異常時および正常時に発生したメッセージをメッセージ判定装置9に出力する。記憶部11は、システムで発生したメッセージを記憶する。抽出部12は、記憶部11によって記憶されたメッセージから発生間隔が一定範囲であるメッセージを抽出する。判定部13は、システムで発生したメッセージのうち抽出部12によって抽出されたメッセージについて発生間隔が一定範囲を外れたか否かを判定する。このようにして、メッセージ判定装置9は、システムで発生したメッセージから発生間隔が一定範囲であるメッセージを抽出するので、メッセージについての発生間隔の判定に抽出したメッセージを用いることにより、システムの異常を検知できる。[実施例2に係る管理装置の構成]次に、実施例2について説明する。実施例2では、メッセージ判定装置の一例として、ネットワークシステム内の各機器から出力されるメッセージを監視する管理装置を採用した場合について説明する。図2は、実施例2に係る管理装置の構成を示す機能ブロック図である。図2に示すように、管理装置1は、ネットワーク制御部31、収集部32、監視用情報生成部33、検知部34、警告部35および記憶部36を有する。記憶部36は、メッセージログ361、発生間隔テーブル362および監視用テーブル363を有する。なお、記憶部36は、例えば、RAMRandomAccessMemory、フラッシュメモリflashmemory等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置である。ネットワーク制御部31は、ネットワークを介して通信を行い、ここでは、ネットワークシステム内の各機器と通信を行い各機器から出力されるメッセージを受信する。なお、ネットワークは、有線であっても、無線であっても良く、ネットワークシステム内の各機器と通信を行えるものであれば良い。収集部32は、ネットワークシステムの運用時にネットワーク制御部31によって受信されたメッセージを受け取り、受け取ったメッセージを収集する。そして、収集部32は、収集したメッセージを、メッセージの発生履歴を記憶するメッセージログ361に格納する。収集部32によって収集されるメッセージは、ネットワークシステム内の各機器によって出力されるメッセージを意味し、重要なメッセージおよび重要でないメッセージを含む。ここでいう重要なメッセージとは、システムの障害検知を行う際に用いられる監視対象となるメッセージをいい、重要でないメッセージとは、それ以外のメッセージをいう。なお、監視対象となるメッセージを抽出する方法の詳細については後述する。監視用情報生成部33は、メッセージログ361を解析して、システムの障害検知を行う際に用いられる情報である監視用情報を生成する。監視用情報には、例えば、監視対象となるメッセージや障害か否かを判定する閾値が含まれる。すなわち、監視用情報には、運用に関するルールを定義した情報が含まれる。なお、監視用情報生成部33は、一定期間毎または不定期毎に監視用情報を更新し、ネットワークシステムの最新の機器構成に対応させた情報を生成する。一定期間の例として、1時間であっても良いし、1日であっても良い。また、不定期の例として、機器構成が変化した時期や機器が追加された時期が挙げられる。さらに、監視用情報生成部33は、算出部331および抽出部332を有する。算出部331は、メッセージログ361を解析して、メッセージの種類毎の発生間隔を算出する。例えば、算出部331は、メッセージログ361に記憶されたメッセージのうち最も古い時刻から昇順に1個ずつメッセージを選択し、選択したメッセージを分類する。一例として、メッセージの特定のフィールドを、メッセージの種類を示すIDIDentificationに割り当てておき、算出部331は、選択したメッセージについて、特定のフィールドに割り当てられたIDを当該メッセージの種類として分類する。なお、メッセージの分類手法の詳細については後述する。また、算出部331は、分類したメッセージの種類に該当するエントリを、メッセージの種類毎に発生間隔を管理する発生間隔テーブル362から検索する。そして、算出部331は、該当するエントリを検索できなかった場合には、選択したメッセージに関するエントリを発生間隔テーブル362に追加する。一方、算出部331は、該当するエントリを検索できた場合には、メッセージログ361に記憶されたメッセージに基づいて、分類したメッセージと、発生時刻が当該メッセージと最も近い同一種類のメッセージとの発生間隔を算出する。そして、算出部331は、算出した発生間隔に関連する情報を発生間隔テーブル362の該当するエントリに対して更新する。一例として、算出部331は、分類したメッセージについて、該当するエントリのメッセージの種類に対応する発生回数を1加算し、加算した発生回数を更新する。この場合、算出部331は、該当するエントリのメッセージの種類に対応させて発生間隔を記憶部36に一時的に保持する。これは、メッセージログ361の開始から終端までのメッセージについて、メッセージの分類および発生間隔の算出が終了した後、分類したメッセージの発生間隔の平均間隔および標準偏差を算出するためである。そして、算出部331は、メッセージログ361の開始から終端までのメッセージを分類し、さらに発生間隔を算出する処理を繰り返す。そして、算出部331は、メッセージログ361の終端まで処理すると、発生間隔テーブル362に記憶された発生回数およびメッセージ種類に対応させて一時的に保持した発生間隔に基づいて、メッセージの種類に対応した発生間隔の平均間隔を算出する。さらに、算出部331は、算出した平均間隔および一時的に保持した発生間隔を用いて、メッセージの種類に対応した発生間隔の分散を算出し、算出した分散から標準偏差を算出する。そして、算出部331は、発生間隔テーブル362のメッセージの種類に対応した該当するエントリに、算出した標準偏差を更新する。なお、算出部331は、メッセージログ361に記憶されたメッセージのうち最も古い時刻から昇順に1個ずつメッセージを選択するものとして説明したが、これに限定されず、最も新しい時刻から降順に1個ずつメッセージを選択するものとしても良い。ここで、発生間隔テーブル362のデータ構造について、図3を参照して説明する。図3は、実施例2に係る発生間隔テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図3に示すように、発生間隔テーブル362は、メッセージの種類362a毎に発生回数362b、平均間隔362cおよび標準偏差362dを対応付けて記憶する。メッセージの種類362aは、メッセージの種類を示す。メッセージの種類362aとして、例えば、メッセージを一意に表すIDメッセージ種類IDを用いることができる。発生回数362bは、メッセージの種類362aに対応したメッセージの発生回数を示す。平均間隔362cは、メッセージの種類362aに対応した発生間隔の平均を示す。標準偏差362dは、メッセージの種類362aに対応した発生間隔の標準偏差を示す。例えば、メッセージの種類362aがCである場合、発生回数362bの値として2406、平均間隔362cの値として120.2秒、標準偏差362dの値として10.5秒を記憶している。抽出部332は、メッセージの発生間隔が一定範囲となるメッセージを監視対象として抽出する。例えば、抽出部332は、発生間隔テーブル362に記憶された発生間隔の平均を示す平均間隔および標準偏差に基づいて、平均間隔からの発生間隔のばらつきが一定の範囲に収まるメッセージの種類を抽出する。抽出した種類のメッセージが監視対象となる。一例として、抽出部332は、標準偏差を平均間隔で割ったときの商が一定の範囲を示す0.1以下のメッセージの種類を抽出する。すなわち、平均間隔の10以下を一定の範囲とする。そして、抽出部332は、抽出したメッセージの種類に対応するエントリを、監視対象であるメッセージの種類を管理する監視用テーブル363に格納する。なお、抽出部332は、標準偏差を平均間隔で割ったときの商が0.1より小さいメッセージを抽出するものとしたが、これに限定されず、システムの機器構成やシステムの動作に応じた値より小さいメッセージを抽出するようにしても良い。ここで、監視用テーブル363のデータ構造について、図4を参照して説明する。図4は、実施例2に係る監視用テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図4に示すように、監視用テーブル363は、メッセージの種類363a毎に平均間隔363b、標準偏差363c、直近のメッセージ363dおよび前回からの経過時間363eを対応付けて記憶する。メッセージの種類363aは、監視対象であるメッセージの種類を示す。平均間隔363bは、メッセージの種類363aに対応した発生間隔の平均を示す。標準偏差363cは、メッセージの種類363aに対応した発生間隔の標準偏差を示す。直近のメッセージ363dは、直近に発生したメッセージを示す。直近のメッセージ363dとして、例えば、直近にメッセージが発生した場合に○、直近にメッセージが発生していない場合に-を用いることができる。前回からの経過時間363eは、同一種類のメッセージについて、前回発生した時刻から現在の時刻までの経過時間を示す。例えば、メッセージの種類363aがCである場合、平均間隔363bの値として120.2秒、標準偏差363cの値として10.5秒、直近のメッセージ363dとして○、前回からの経過時間363eとして115秒を記憶している。検知部34は、ネットワーク制御部31によって受信されたメッセージを受け取り、受け取ったメッセージが抽出部332によって抽出された監視対象であれば、監視対象について発生間隔を監視する。そして、検知部34は、監視対象の発生間隔が当該監視対象に対応する一定範囲を外れた場合に、ネットワークシステムの障害として検知する。一定範囲を外れた場合には、通常より短期間でメッセージが発生している場合と、発生するはずのメッセージが発生しないかまたは通常より長期間経過後にメッセージが発生している場合とに分けられる。まず、通常より短期間でメッセージが発生している場合について説明する。例えば、検知部34は、メッセージを受け取ったとき、受け取ったメッセージを分類する。なお、分類手法は、算出部331で分類した手法と同様の手法を用いるものとする。そして、検知部34は、分類したメッセージの種類に該当するエントリを監視用テーブル363から検索する。そして、検知部34は、検索できた場合には、メッセージログ361に記憶されたメッセージに基づいて、該当するエントリの経過時間を算出する。すなわち、検知部34は、受け取ったメッセージの時刻と最も近い同一エントリのメッセージの時刻から、受け取ったメッセージの時刻までの経過時間を算出する。そして、検知部34は、算出した経過時間が閾値以下であるか否かを判定する。そして、検知部34は、算出した経過時間が閾値以下である場合、通常より短期間でメッセージが発生していると判定し、ネットワークシステムの障害として検知する。次に、発生するはずのメッセージが発生しないかまたは通常より長期間経過後にメッセージが発生している場合について説明する。例えば、検知部34は、監視用テーブル363に記憶された複数のエントリの各メッセージについて、メッセージログ361に記憶されたメッセージの情報を用いて、前回発生した時刻から現在の時刻までの経過時間を算出する。そして、検知部34は、算出した経過時間が閾値以上であるか否かを判定する。そして、検知部34は、算出した経過時間が閾値以上である場合、発生するはずのメッセージが発生しないかまたは通常より長期間経過後にメッセージが発生していると判定し、ネットワークシステムの障害として検知する。ここで、閾値の一例について示す。閾値は、メッセージの種類毎に決定される。そして、閾値は、メッセージの種類毎に発生する複数のメッセージの発生間隔のうち略95を含むこととなる発生間隔の上下限値を用いることができる。つまり、式1に示すように、平均間隔から標準偏差に2を乗じた値を引いた値から、標準偏差に2を乗じた値を平均間隔に加算した値までの発生間隔Xは、発生間隔テーブル362の各エントリに関わるメッセージのうち略95のメッセージの発生間隔を含む。平均間隔-標準偏差×2<発生間隔X<平均間隔標準偏差×2式1したがって、略95を超えた発生間隔をシステムの障害とする。そこで、通常より短期間でメッセージが発生している場合の閾値は、下限値を用いることができる。一方、発生するはずのメッセージが発生しないかまたは通常より長期間経過後にメッセージが発生している場合の閾値は、上限値を用いることができる。警告部35は、検知部34によって障害が検知されると、例えばディスプレイへの表示、所定のメールアドレスへのメール送信等によって障害が検知されたことを警告する。[メッセージの分類手法]次に、メッセージの分類手法について、図5A~図5Cを用いて説明する。図5Aは、メッセージの分類手法の例メッセージ種類ID型を示す図である。図5Aに示すように、メッセージ種類ID型は、メッセージの特定のフィールドを、メッセージの種類を示すIDとする。そして、算出部331および検知部34は、メッセージのIDによってメッセージを分類する。図5Aの例では、メッセージの特定のフィールドにあるAP020S001がメッセージの種類を示すID、すなわちメッセージ種類IDとなる。図5Bは、メッセージの分類手法の別の例正規表現型を示す図である。図5Bに示すように、正規表現型は、メッセージの種類を識別するための正規表現をメッセージ辞書に持つ。そして、算出部331および検知部34は、入力されたメッセージをメッセージ辞書の正規表現と比較することでメッセージを分類する。図5Cは、メッセージの分類手法の別の例類似度判定型を示す図である。図5Cに示すように、類似度判定型は、過去のメッセージログ361から学習したメッセージを学習辞書に持つ。そして、算出部331および検知部34は、入力されたメッセージを学習辞書の各メッセージの文字列と比較し、比較した結果、類似度により入力されたメッセージを分類する。図5Cの例では、入力されたメッセージM0は、学習辞書内のID001のメッセージと比較され、9語中6語、すなわち66.666の類似度となる。一方、入力されたメッセージM0は、学習辞書内のID002のメッセージと比較され、9語中1語、すなわち11.11の類似度となる。ここで、同一種類に分類する基準値を60とした場合、入力されたメッセージM0は、ID001として分類される。[実施例2に係る監視用情報生成の処理手順]次に、実施例2に係る監視用情報生成の処理手順を、図6を参照して説明する。図6は、実施例2に係る監視用情報生成の処理手順を示すフローチャートである。なお、メッセージログ361には、ネットワークシステム内の各機器から出力されたメッセージが収集部32によって記憶されているものとする。まず、算出部331は、監視用情報の生成要求があったか否かを判定するステップS11。監視用情報の生成要求がなかったと判定した場合ステップS11;No、算出部331は、監視用情報の生成要求があると判定するまで、判定処理を繰り返す。一方、監視用情報の生成要求があったと判定した場合ステップS11;Yes、算出部331は、メッセージログ361のファイルをオープンするステップS12。そして、算出部331は、メッセージログ361に記憶されたメッセージのうち1メッセージを読み込むステップS13。例えば、算出部331は、メッセージログ361に記憶されたメッセージを最も古い時刻から昇順に読み込む。続いて、算出部331は、読み込んだメッセージを分類するステップS14。例えば、算出部331は、読み込んだメッセージについて、特定のフィールドに割り当てられたIDを当該メッセージの種類として分類する。そして、算出部331は、分類したメッセージの種類に該当するエントリを発生間隔テーブル362から検索するステップS15。ここで、算出部331は、該当するエントリがみつかったか否かを判定するステップS16。該当するエントリがみつからなかったと判定した場合ステップS16;No、算出部331は、分類したメッセージに関するエントリを発生間隔テーブル362に追加しステップS17、ステップS18に移行する。一方、該当するエントリがみつかったと判定した場合ステップS16;Yes、算出部331は、メッセージログ361に基づいて、分類したメッセージと、当該メッセージと最も近い同一種類のメッセージとの発生間隔を算出するステップS18。そして、算出部331は、該当するエントリに対して、算出した発生間隔に関連する情報を更新するステップS19。例えば、算出部331は、該当するエントリのメッセージの種類に対応した発生回数を1加算し、加算した発生回数を更新する。このとき、算出部331は、該当するエントリのメッセージの種類に対応させて発生間隔を記憶部36に一時的に保持する。そして、算出部331は、メッセージログの終端であるか否かを判定するステップS20。メッセージログの終端でないと判定した場合ステップS20;No、算出部331は、次のメッセージを読み込むため、ステップS13に移行する。一方、メッセージログの終端であると判定した場合ステップS20;Yes、算出部331は、発生間隔テーブル362に記憶されたエントリに基づいて、全エントリの発生間隔の標準偏差を算出するステップS21。例えば、算出部331は、発生間隔テーブル362に記憶された発生回数およびエントリのメッセージの種類に対応させて一時的に保持した発生間隔に基づいて、メッセージの種類に対応した発生間隔の平均間隔を算出する。そして、算出部331は、算出した平均間隔および一時的に保持した発生間隔を用いて、メッセージの種類に対応した発生間隔の分散を算出し、算出した分散からメッセージの種類に対応した標準偏差を算出する。続いて、抽出部332は、エントリのメッセージの種類毎に算出した標準偏差と平均間隔の比が閾値以下のエントリを抽出し、抽出したエントリを監視用テーブル363に追加するステップS22。閾値には、例えば、平均間隔の10を示す0.1が適用されるが、これに限定されるものではない。[実施例2に係る障害検知の処理手順]次に、実施例2に係る障害検知の処理手順を、図7Aおよび図7Bを参照して説明する。図7Aは、通常より短期間でメッセージが発生している場合の障害検知の処理手順を示す。図7Bは、発生するはずのメッセージが発生しないかまたは通常より長期間経過後にメッセージが発生している場合の障害検知の処理手順を示す。最初に、通常より短期間でメッセージが発生する場合の障害検知の処理手順について、図7Aを参照して説明する。まず、検知部34は、メッセージを受け取ったか否かを判定するステップS31。メッセージを受け取っていないと判定した場合ステップS31;No、検知部34は、メッセージを受け取るまで判定処理を繰り返す。一方、メッセージを受け取ったと判定した場合ステップS31;Yes、検知部34は、受け取ったメッセージを分類するステップS32。例えば、検知部34は、受け取ったメッセージについて、特定のフィールドに割り当てられたIDを当該メッセージの種類として分類する。そして、検知部34は、分類したメッセージの種類に該当するエントリを監視用テーブル363から検索するステップS33。ここで、検知部34は、該当するエントリがみつかったか否かを判定するステップS34。該当するエントリがみつからなかったと判定した場合ステップS34;No、検知部34は、受け取ったメッセージが監視対象でないので、ステップS31に移行する。一方、該当するエントリがみつかったと判定した場合ステップS34;Yes、検知部34は、監視用テーブル363の直近のメッセージ363dのフィールドを更新するステップS35。すなわち、検知部34は、該当するエントリの直近のメッセージ363dのフィールドを○に更新し、それ以外のエントリの直近のメッセージ363dのフィールドを-に更新する。そして、検知部34は、該当するエントリの経過時間を算出するステップS36。すなわち、検知部34は、受け取ったメッセージの時刻に最も近い同一エントリのメッセージの時刻から、受け取ったメッセージの時刻までの経過時間を算出する。そして、検知部34は、算出した経過時間が閾値例えば、前述した下限値以下であるか否かを判定するステップS37。経過時間が閾値以下でないと判定した場合ステップS37;No、検知部34は、通常より短期間でメッセージが発生していないので、ステップS31に移行する。一方、経過時間が閾値以下であると判定した場合ステップS37;Yes、検知部34は、通常より短期間でメッセージが発生していると判定し、ネットワークシステムの障害として検知するステップS38。そして、警告部35は、検知部34からネットワークシステムの障害を検知した旨の通知に応じて、例えばディスプレイへの表示、所定のメールアドレスへのメール送信等によってアラートを行うステップS39。次に、発生するはずのメッセージが発生しないかまたは通常より長期間経過後にメッセージが発生している場合の障害検知の処理手順について、図7Bを参照して説明する。まず、検知部34は、一定時間が経過したか否かを判定するステップS41。一定時間が経過していないと判定した場合ステップS41;No、検知部34は、一定時間が経過するまで待機すべく、ステップS41に移行する。なお、一定時間の例として、1分間であっても良いし、5分間であっても良く、システムの機器構成やシステムの動作に応じた時間を適用すれば良い。一方、一定時間が経過していると判定した場合ステップS41;Yes、検知部34は、監視用テーブル363に記憶された各エントリの経過時間を算出するステップS42。例えば、検知部34は、監視用テーブル363に記憶された各エントリについて、メッセージログ361に記憶されたメッセージの情報を用いて、前回発生した時刻から現在の時刻までの経過時間を算出する。そして、検知部34は、経過時間が閾値例えば、前述した上限値以上であるエントリはあったか否かを判定するステップS43。経過時間が閾値以上であるエントリはなかったと判定した場合ステップS43;No、検知部34は、どのエントリも通常の経過時間でメッセージが存在しているので、ステップS41に移行する。一方、経過時間が閾値以上のエントリはあったと判定した場合ステップS43;Yes、検知部34は、当該エントリについて、発生するはずのメッセージが発生していないので、ネットワークシステムの障害として検知するステップS44。そして、警告部35は、検知部34から当該エントリについてネットワークシステムの障害を検知した旨の通知に応じて、例えばディスプレイへの表示、所定のメールアドレスへのメール送信等によってアラートを行うステップS45。このように、収集部32は、ネットワークシステムで発生したメッセージをメッセージログ361に格納する。そして、抽出部332は、メッセージログ361によって記憶されたメッセージの発生間隔が一定範囲となるメッセージを抽出する。したがって、抽出部332は、メッセージの発生間隔が一定範囲となるメッセージを抽出するので、抽出したメッセージを監視対象とすることができ、監視対象とするメッセージを含め監視用情報を自動的に定義することができる。また、検知部34は、ネットワークシステムで発生したメッセージのうち抽出部332によって抽出されたメッセージについて発生間隔が一定範囲を外れたか否かを判定する。したがって、検知部34は、抽出部332によって抽出されたメッセージについて発生間隔が一定範囲を超えるような場合、例えば当該メッセージが出力されないことを原因としたシステム障害を容易に検知できる。また、検知部34は、抽出部332によって抽出されたメッセージについて発生間隔が一定範囲を下回るような場合、例えば当該メッセージが短期間で出力されることを原因としたシステム障害を容易に検知できる。また、抽出部332は、メッセージログ361に記憶されたそれぞれのメッセージの種類を分類する。そして、抽出部332は、分類したメッセージの種類毎にメッセージの発生間隔が一定範囲となる種類のメッセージを抽出する。したがって、抽出部332は、メッセージ同士が完全一致のメッセージだけを抽出するのではなく、完全一致でないメッセージ同士を1つの種類のメッセージとして抽出できるので、汎用性の高い障害検知を行うことができる。ところで、実施例2の管理装置1では、メッセージの発生間隔が一定範囲となる種類のメッセージを監視対象として抽出する場合について説明した。しかしながら、管理装置1は、これに限定されず、メッセージのパターンの発生間隔が一定範囲となるメッセージのパターンを監視対象として抽出しても良い。ここでいうメッセージのパターンとは、一定期間内に発生するメッセージの集合をいう。すなわち、管理装置1は、発生間隔が一定範囲となるメッセージの集合を抽出する。そこで、実施例3では、管理装置2が、メッセージログ361に記憶されたメッセージのパターンを抽出し、抽出したメッセージのパターン毎に、各パターンの発生間隔が一定範囲となるパターンを監視対象として抽出する場合を説明する。[実施例3に係る管理装置の構成]図8は、実施例3に係る管理装置の構成を示す機能ブロック図である。なお、図2に示す管理装置1と同一の構成については同一符号を示すことで、その重複する構成および動作の説明については省略する。実施例2と実施例3とが異なるところは、監視用情報生成部33の算出部331を算出部331Aに変更し、抽出部332を抽出部332Aに変更した点にある。また、実施例2と実施例3とが異なるところは、記憶部36の発生間隔テーブル362を発生間隔テーブル362Aに変更し、監視用テーブル363を監視用テーブル363Aに変更した点にある。また、実施例2と実施例3とが異なるところは、検知部34を検知部34Aに変更した点にある。算出部331Aは、メッセージログ361を解析して、メッセージのパターン毎の発生間隔を算出する。例えば、算出部331Aは、メッセージログ361に記憶されたメッセージを1個ずつ選択し、選択したメッセージを分類する。一例として、メッセージの特定のフィールドを、メッセージの種類を示すIDIDentificationに割り当てておき、算出部331Aは、選択したメッセージについて、特定のフィールドに割り当てられたIDを当該メッセージの種類として分類する。なお、メッセージの分類手法については、図5A~図5Cで説明したとおりであるので、説明を省略する。また、算出部331Aは、選択したメッセージの発生時刻から一定期間前までに発生したメッセージをパターンとして抽出する。なお、一定期間の例として、2分間であっても良いし、3分間であっても良く、システムの機器構成やシステム動作に応じた時間を適用すれば良い。また、一定期間に発生したメッセージをパターンとして抽出する手法の詳細については後述する。また、算出部331Aは、抽出したパターンに該当するエントリを発生間隔テーブル362Aから検索する。そして、算出部331Aは、検索できなかった場合には、選択したパターンに該当するエントリを発生間隔テーブル362Aに追加する。そして、算出部331Aは、メッセージログ361に記憶されたメッセージに基づいて、抽出したパターンと、発生時刻が当該パターンに最も近い同一のパターンとの発生間隔を算出する。そして、算出部331Aは、発生間隔テーブル362Aの該当するエントリに対して、算出した発生間隔に関連する情報を更新する。一例として、算出部331Aは、抽出したパターンについて、該当するエントリのパターンに対応する発生回数を1加算し、加算した発生回数を更新する。このとき、算出部331Aは、該当するエントリのパターンに対応させて発生間隔を記憶部36に一時的に保持する。これは、メッセージログ361の開始から終端までのメッセージについて、パターンの抽出および発生間隔の算出が終了した後、抽出したパターンの発生間隔の平均間隔および標準偏差を算出するためである。そして、算出部331Aは、メッセージログ361の開始から終端までのメッセージについて、メッセージのパターンを抽出し、さらに抽出したメッセージのパターンの発生間隔を算出する処理を繰り返す。そして、算出部331Aは、メッセージログ361の終端まで処理すると、発生間隔テーブル362Aに記憶された発生回数およびパターンに対応させて一時的に保持した発生間隔に基づいて、パターンに対応した発生間隔の平均間隔を算出する。さらに、算出部331Aは、算出した平均間隔およびパターンに対応させて一時的に保持した発生間隔を用いて、パターンに対応した発生間隔の分散を算出し、算出した分散から標準偏差を算出する。そして、算出部331Aは、発生間隔テーブル362Aの該当するパターンのエントリに、算出した標準偏差を更新する。ここで、発生間隔テーブル362Aのデータ構造について、図9を参照して説明する。図9は、実施例3に係る発生間隔テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図9に示すように、発生間隔テーブル362Aは、パターンの種類362e毎にパターンの中身362f、発生回数362b、平均間隔362cおよび標準偏差362dを対応付けて記憶する。パターンの種類362eは、メッセージのパターンの種類を示す。メッセージのパターンの種類362eとして、例えば、メッセージのパターンを一意に表すIDを用いることができる。パターンの中身362fは、メッセージパターン抽出部400によって抽出されたパターンに含まれるメッセージの種類を示す。なお、発生回数362b、平均間隔362cおよび標準偏差362dについては、図3に示す発生間隔テーブル362と同一のデータ構造であるので、その説明については省略する。発生間隔テーブル362Aに記憶されたレコードの一例を示す。パターンの種類362eがAである場合、パターンの中身362fとしてa,b,c,d、発生回数362bの値として144、平均間隔362cの値として3601.8秒、標準偏差362dの値として30.5秒を記憶している。図8に戻って、抽出部332Aは、パターンの発生間隔が一定範囲となるパターンを監視対象として抽出する。そして、抽出部332Aは、抽出したパターンに対応するエントリを監視用テーブル363Aに格納する。ここで、監視用テーブル363Aのデータ構造について、図10を参照して説明する。図10は、実施例3に係る監視用テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図10に示すように、監視用テーブル363Aは、パターンの種類363f毎にパターンの中身363g、部分一致363h、平均間隔363b、標準偏差363c、直近のメッセージ363dおよび前回からの経過時間363eを対応付けて記憶する。パターンの種類363fは、監視対象であるメッセージのパターンにおける種類を示す。パターンの種類363fとして、例えば、メッセージのパターンを一意に表すIDを用いることができる。パターンの中身363gは、パターンに含まれるメッセージの種類を示す。部分一致363hは、パターンに含まれるメッセージの種類のうち監視中に実際に発生したメッセージの種類を示す。なお、平均間隔363b、標準偏差363c、直近のメッセージ363dおよび前回からの経過時間363eについては、図4に示す監視用テーブル363と同一のデータ構造であるので、その説明については省略する。監視用テーブル363Aに記憶されたレコードの一例を示す。パターンの種類363fがAである場合、パターンの中身363gとしてa,b,c,d、部分一致363hとしてa,b,c、平均間隔363bの値として3601.8秒、標準偏差363cの値として30.5秒を記憶している。さらに、直近のメッセージ363dとして-、前回からの経過時間363eとして3680秒を記憶している。図8に戻って、検知部34Aは、抽出部332Aによって抽出されたパターンについて発生間隔を監視し、当該パターンの発生間隔が当該パターンに対応する一定範囲を外れた場合に、ネットワークシステムの障害として検知する。一定範囲を外れた場合には、通常より短期間でメッセージのパターンが発生している場合と、発生するはずのメッセージのパターンが発生しないかまたは通常より長期間経過後にメッセージのパターンが発生している場合とに分けられる。まず、通常より短期間でメッセージのパターンが発生している場合について説明する。例えば、検知部34Aは、メッセージを受け取ったとき、算出部331Aで分類した手法と同様の手法を用いて、受け取ったメッセージを分類する。そして、検知部34Aは、受け取ったメッセージの発生時刻から一定期間前までに発生したメッセージをパターンとして抽出する。かかる一定期間は、算出部331Aによってパターンを抽出した場合に用いられる一定期間と同値であるものとする。また、検知部34Aは、抽出したパターンに該当するエントリを監視用テーブル362Aから検索する。例えば、検知部34Aは、抽出したパターンの内容と監視用テーブル363Aに記憶されたパターンの中身363gの内容とを比較し、パターンが同一であるか否かを判定する。一例として、検知部34Aは、抽出したパターンの内容およびパターンの中身363gの内容を比較し、それぞれの内容に含まれるメッセージの順序およびメッセージの一致率に基づいて、完全一致であるか部分一致であるかを判定する。そして、検知部34Aは、完全一致または部分一致であると判定したパターンを同一パターンであると判断して、当該パターンのエントリを監視用テーブル363Aから検索する。そして、検知部34Aは、部分一致である場合、該当するエントリの部分一致363hのフィールドに、部分一致であったメッセージの種類を更新する。これにより、検知部34Aは、部分一致となったパターンの中で一致しなかったメッセージの種類を特定できるので、メッセージの発生状況を把握することが可能となる。例えば、図10では、パターンの種類363fがAである場合、パターンの中身363gとしてa,b,c,dのメッセージの種類がある。ところが、部分一致363hとしてメッセージの種類がa,b,cであり、パターンの中身363gの中で一致しなかったメッセージの種類がdと特定できる。したがって、例えば検知部34Aは、メッセージの種類dが発生していないことを把握できる。また、検知部34Aは、メッセージログ361に記憶されたメッセージに基づいて、該当するエントリの経過時間を算出する。すなわち、検知部34Aは、受け取ったメッセージを含むパターンの発生時刻に最も近い同一パターンの発生時刻から、受け取ったメッセージを含むパターンの発生時刻までの経過時間を算出する。なお、パターンの発生時刻とは、例えば、パターンに含まれるメッセージのうち始端のメッセージ、つまり最も古いメッセージの発生時刻を指しても良いし、終端のメッセージ、つまり最も新しいメッセージの発生時刻を指しても良い。そして、検知部34Aは、算出した経過時間が閾値以下であるか否かを判定する。そして、検知部34Aは、算出した経過時間が閾値以下である場合、通常より短期間で当該メッセージのパターンが発生しているので、ネットワークシステムの障害として検知する。次に、発生するはずのメッセージのパターンが発生しないかまたは通常より長期間経過後にメッセージのパターンが発生している場合について説明する。例えば、検知部34Aは、監視用テーブル363Aに記憶された複数のエントリの各パターンについて、メッセージログ361に記憶されたメッセージの情報を用いて、前回の発生時刻から現在の時刻までの経過時間を算出する。そして、検知部34Aは、算出した経過時間が閾値以上であるか否かを判定する。そして、検知部34Aは、算出した経過時間が閾値以上である場合、発生するはずのメッセージのパターンが発生しないかまたは通常より長期間経過後にメッセージのパターンが発生しているので、ネットワークシステムの障害として検知する。次に、一定期間に発生したメッセージをパターンとして抽出する手法について、図11を参照して説明する。図11は、一定期間に発生したメッセージをパターンとして抽出する手法の一例を示す図である。なお、図11の例では、図5Bで示した正規表現型でメッセージを分類するものとする。図11に示すように、算出部331Aは、例えばメッセージログ361に記憶された、過去のそれぞれのメッセージを、メッセージ辞書を用いて分類する。ここでは、各メッセージが分類された結果、発生時刻の古い順にabcdcefebcaと表される。そして、算出部331Aは、ある時刻から一定期間前までに発生したメッセージをパターンとして抽出する。ここでは、一例として、算出部331Aは、分類したメッセージcの発生時刻から一定期間前までに発生したメッセージabcをパターンとして抽出する。また、別の例として、算出部331Aは、分類したメッセージdの発生時刻から一定期間前までに発生したメッセージbcdをパターンとして抽出する。さらに、別の例として、算出部331Aは、分類したメッセージeの発生時刻から一定期間前までに発生したメッセージceをパターンとして抽出する。次に、メッセージパターンの同一判定の具体例について、図12を参照して説明する。図12は、メッセージパターンの同一判定の具体例を説明する図である。図12に示すように、T時刻のメッセージのパターンの内容がabcである場合について説明する。なお、メッセージのパターンabcには、メッセージの分類後の種類a、b、cを含んでいる。そして、abcの順序で、メッセージが発生したものとする。検知部34Aは、T時刻のメッセージのパターンの内容と監視用テーブル363Aに記憶されたパターンの中身363gの内容とを比較し、パターンが同一であるか否かを判定する。ここでは、検知部34Aは、T時刻のメッセージのパターンabcとパターンの種類363fがAであるパターンの中身363gの内容abcdとを比較する。すると、検知部34Aは、パターンの種類Aについての内容abcdにはT時刻のメッセージのパターンabcがこの順序で含まれているが、dが含まれていないので、完全一致ではないと判定する。ところが、検知部34Aは、一致と判定する一致率の境界を例えば70とすると、これら内容の一致率は4個中3個中一致する75であり70より大きいので、部分一致であると判定する。この結果、検知部34Aは、部分一致であると判定したパターンを同一パターンであると判断する。そして、検知部34Aは、部分一致であるパターンの種類363fがAである部分一致363hのフィールドに、T時刻のメッセージのパターンabcを更新する。[実施例3に係る監視用情報生成の処理手順]次に、実施例3に係る監視用情報生成の処理手順を、図13を参照して説明する。図13は、実施例3係る監視用情報生成の処理手順を示すフローチャートである。なお、メッセージログ361には、ネットワークシステム内の各機器から出力されたメッセージが収集部32によって記憶されているものとする。まず、算出部331Aは、監視用情報の生成要求があったか否かを判定するステップS51。監視用情報の生成要求がなかったと判定した場合ステップS51;No、算出部331Aは、監視用情報の生成要求があると判定するまで、判定処理を繰り返す。一方、監視用情報の生成要求があったと判定した場合ステップS51;Yes、算出部331Aは、メッセージログ361のファイルをオープンするステップS52。そして、算出部331Aは、メッセージログ361に記憶されたメッセージのうち1メッセージを読み込むステップS53。続いて、算出部331Aは、読み込んだメッセージを分類するステップS54。例えば、算出部331Aは、読み込んだメッセージについて、特定のフィールドに割り当てられたIDを当該メッセージの種類として分類する。そして、算出部331Aは、読み込んだ1メッセージの発生時刻から過去一定期間に発生したメッセージをパターンとして抽出するステップS55。そして、算出部331Aは、抽出したパターンに該当するエントリを発生間隔テーブル362Aから検索するステップS56。ここで、算出部331Aは、該当するエントリがみつかったか否かを判定するステップS57。該当するエントリがみつからなかったと判定した場合ステップS57;No、算出部331Aは、該当するエントリを発生間隔テーブル362Aに追加しステップS58、ステップS59に移行する。一方、該当するエントリがみつかったと判定した場合ステップS57;Yes、算出部331Aは、メッセージログ361に基づいて、抽出パターンと、発生時刻が当該パターンに最も近い同一パターンとの発生間隔を算出するステップS59。そして、算出部331Aは、該当するエントリに対して、算出した発生間隔に関連する情報を更新するステップS60。例えば、算出部331Aは、該当するエントリのパターンに対応する発生回数を1加算し、加算した発生回数を更新する。このとき、算出部331Aは、該当するエントリのパターンに対応させて発生間隔を記憶部36に一時的に保持する。そして、算出部331Aは、メッセージログの終端であるか否かを判定するステップS61。メッセージログの終端でないと判定した場合ステップS61;No、算出部331Aは、次のメッセージを読み込むため、ステップS53に移行する。一方、メッセージログの終端であると判定した場合ステップS61;Yes、算出部331Aは、発生間隔テーブル362Aに記憶されたエントリに基づいて、全エントリの発生間隔の標準偏差を算出するステップS62。例えば、算出部331Aは、発生間隔テーブル362Aに記憶された発生回数およびエントリのパターンに対応させて一時的に保持した発生間隔に基づいて、パターンに対応した発生間隔の平均間隔を算出する。そして、算出部331Aは、算出した平均間隔およびエントリのパターンに対応させて一時的に保持した発生間隔を用いて、パターンに対応した発生間隔の分散を算出し、算出した分散からパターンに対応した標準偏差を算出する。続いて、抽出部332Aは、エントリのパターン毎に算出した標準偏差と平均間隔の比が閾値以下のエントリを抽出し、監視用テーブル363Aに追加するステップS63。閾値には、例えば、平均間隔の10を示す0.1が適用されるが、これに限定されるものではない。[実施例3に係る障害検知の処理手順]次に、実施例3に係る障害検知の処理手順を、図14Aおよび図14Bを参照して説明する。図14Aは、通常より短期間でメッセージのパターンが発生している場合の障害検知の処理手順を示す。図14Bは、発生するはずのメッセージのパターンが発生しないかまたは通常より長期間経過後にメッセージのパターンが発生している場合の障害検知の処理手順を示す。最初に、通常より短時間でメッセージのパターンが発生する場合の障害検知の処理手順について、図14Aを参照して説明する。まず、検知部34Aは、メッセージを受け取ったか否かを判定するステップS71。メッセージを受け取っていないと判定した場合ステップS71;No、検知部34Aは、メッセージを受け取るまで判定処理を繰り返す。一方、メッセージを受け取ったと判定した場合ステップS71;Yes、検知部34Aは、算出部331Aで分類した手法と同様の手法を用いて、受け取ったメッセージを分類するステップS72。そして、検知部34Aは、受け取ったメッセージの発生時刻から過去一定期間に発生したメッセージをパターンとして抽出するステップS73。そして、検知部34Aは、抽出したパターンに該当するエントリを監視用テーブル363Aから検索するステップS74。ここで、検知部34Aは、該当するエントリがみつかったか否かを判定するステップS75。該当するエントリがみつからなかったと判定した場合ステップS75;No、検知部34Aは、該当するエントリのパターンが監視対象でないので、ステップS71に移行する。一方、該当するエントリがみつかったと判定した場合ステップS75;Yes、検知部34Aは、抽出したパターンの内容および該当するエントリのパターンの中身363gの内容とを比較し、完全一致であるか部分一致であるかを判定する。そして、検知部34Aは,部分一致である場合、該当するエントリの部分一致363hのフィールドに、部分一致であったメッセージの種類を更新するステップS76。さらに、検知部34Aは、監視用テーブル363Aの直近のメッセージ363dのフィールドを更新するステップS77。すなわち、検知部34Aは、該当するエントリの直近のメッセージ363dのフィールドを○に更新し、それ以外のエントリの直近のメッセージ363dのフィールドを-に更新する。そして、検知部34Aは、該当するエントリの経過時間を算出するステップS78。すなわち、検知部34Aは、受け取ったメッセージを含むパターンの発生時刻に最も近い同一パターンの発生時刻から、受け取ったメッセージを含むパターンの発生時刻までの経過時間を算出する。そして、検知部34Aは、算出した経過時間が閾値例えば、前述した下限値以下であるか否かを判定するステップS79。経過時間が閾値以下でないと判定した場合ステップS79;No、検知部34Aは、通常より短時間でメッセージのパターンが発生していないので、ステップS71に移行する。一方、経過時間が閾値以下であると判定した場合ステップS79;Yes、検知部34Aは、通常より短時間でメッセージのパターンが発生しているので、ネットワークシステムの障害として検知するステップS80。そして、警告部35は、検知部34Aからネットワークシステムの障害を検知した旨の通知に応じて、例えばディスプレイへの表示、所定のメールアドレスへのメール送信等によってアラートを行うステップS81。次に、発生するはずのメッセージのパターンが発生しないかまたは通常より長期間でメッセージのパターンが発生している場合の障害検知の処理手順について、図14Bを参照して説明する。まず、検知部34Aは、一定時間が経過したか否かを判定するステップS91。一定時間が経過していないと判定した場合ステップS91;No、検知部34Aは、一定時間が経過するまで待機すべく、ステップS91に移行する。一方、一定時間が経過していると判定した場合ステップS91;Yes、検知部34Aは、監視用テーブル363Aに記憶された各エントリの経過時間を算出するステップS92。例えば、検知部34Aは、監視用テーブル363Aに記憶された各エントリについて、メッセージログ361に記憶されたメッセージの情報を用いて、前回発生した時刻から現在の時刻までの経過時間を算出する。そして、検知部34Aは、経過時間が閾値例えば、前述した上限値以上であるエントリはあったか否かを判定するステップS93。経過時間が閾値以上であるエントリはなかったと判定した場合ステップS93;No、検知部34Aは、どのエントリも通常の経過時間でメッセージのパターンが存在しているので、ステップS91に移行する。一方、経過時間が閾値以上のエントリはあったと判定した場合ステップS93;Yes、検知部34Aは、当該エントリについて、発生するはずのメッセージのパターンが発生していないので、ネットワークシステムの障害として検知するステップS94。そして、警告部35は、検知部34Aから当該エントリについてネットワークシステムの障害を検知した旨の通知に応じて、例えばディスプレイへの表示、所定のメールアドレスへのメール送信等によってアラートを行うステップS95。このようにして、収集部32は、ネットワークシステムで発生したメッセージをメッセージログ361に格納する。そして、抽出部332Aは、メッセージログ361によって記憶されたそれぞれのメッセージについて、所定時刻から一定期間内に発生したメッセージのパターンを抽出する。そして、抽出部332Aは、抽出したメッセージのパターン毎に各パターンの発生間隔が一定範囲となるメッセージのパターンを抽出する。したがって、抽出部332Aは、メッセージのパターンの発生間隔が一定範囲となるメッセージのパターンを抽出するので、抽出したパターンを監視対象とすることができ、監視対象とするパターンを含め運用に関するルールを自動的に定義することができる。また、検知部34Aは、ネットワークシステムで発生したメッセージのうち抽出部332Aによって抽出されたメッセージのパターンについて発生間隔が一定範囲を外れたか否かを判定する。したがって、検知部34Aは、抽出部332Aによって抽出されたメッセージのパターンについて発生間隔が一定範囲を超えるような場合、例えば当該メッセージのパターンが出力されないことを原因としたシステム障害を容易に検知できる。また、検知部34Aは、抽出部332Aによって抽出されたメッセージのパターンについて発生間隔が一定範囲を下回るような場合、例えば当該メッセージのパターンが短期間で出力されることを原因としたシステム障害を容易に検知できる。[プログラム等]なお、収集部32、監視用情報生成部33、検知部34、34Aおよび警告部35の機能は、例えば、ASICApplicationSpecificIntegratedCircuitやFPGAFieldProgrammableGateArray等の集積回路により実現することができる。また、所定のプログラムがCPUCentralProcessingUnitを機能させることで実現することができる。また、管理装置1、2は、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等の情報処理装置に、上記した収集部32、監視用情報生成部33および検知部34、34A等の各機能を搭載することによって実現することができる。また、図示した各装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散統合の具体的態様は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散統合して構成することができる。例えば、算出部331と抽出部332とを1個の部として統合しても良い。一方、検知部34を通常より短期間でメッセージが発生している場合の検知部と、発生するはずのメッセージが発生しないかまたは通常より長期間経過後にメッセージが発生している場合の検知部とに分散しても良い。また、メッセージログ361や発生間隔テーブル362等の記憶部36を管理装置1の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしても良い。また、上記実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図15を用いて、図2に示した管理装置1と同様の機能を有するメッセージ判定プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図15は、メッセージ判定プログラムを実行するコンピュータを示す図である。図15に示すように、コンピュータ1000は、RAMRandomAccessMemory1010と、ネットワークインタフェース装置1020と、HDD1030と、CPUCentralProcessingUnit1040と、媒体読取装置1050と、バス1060とを有する。RAM1010、ネットワークインタフェース装置1020、HDD1030、CPU1040、媒体読取装置1050は、バス1060によって接続されている。そして、HDD1030には、図2に示した収集部32、監視用情報生成部33および検知部34と同様の機能を有するメッセージ判定プログラム1031が記憶される。また、HDD1030には、図2に示したメッセージログ361、発生間隔テーブル362および監視用テーブル363に対応する管理情報1032が記憶される。そして、CPU1010がメッセージ判定プログラム1031をHDD1030から読み出してRAM1010にロードすることにより、メッセージ判定プログラム1031は、メッセージ判定プロセス1011として機能するようになる。そして、メッセージ判定プロセス1011は、管理情報1032から読み出した情報等を適宜RAM1010上の自身に割り当てられた領域にロードし、このロードしたデータ等に基づいて各種データ処理を実行する。なお、上記のメッセージ判定プログラム1031は、必ずしもHDD1030に格納させなくても良く、CD-ROM等の可搬用の物理媒体に記憶されたこのプログラムを、コンピュータ1000が読み出して実行するようにしても良い。また、公衆回線、インターネット、LANLocalAreaNetwork、WANWideAreaNetwork等を介してコンピュータ1000に接続される他のコンピュータまたはサーバ等にこのプログラムを記憶させておいても良い。この場合には、コンピュータ1000がこれらからプログラムを読み出して実行する。"