"リスク判定サーバが管理する計算機システムを構築するための構成情報における誤り箇所を特定するためのリスク判定方法であって、前記リスク判定サーバは、プロセッサと、前記プロセッサに接続されるメモリと、前記プロセッサに接続され、前記計算システムと接続するためのネットワークインタフェースとを有し、前記計算機システムは、1以上の計算機と、1以上のネットワーク装置と、1以上のストレージシステムとを含み、前記構成情報は、階層構造によって構成された複数種類の設定項目を含み、前記方法は、前記リスク判定サーバが、新たな前記構成情報の入力を受け付ける第1のステップと、前記リスク判定サーバが、前記新たに入力された構成情報に含まれる前記設定項目毎に、当該設定項目の誤りを示すリスク値を算出する第2のステップと、前記算出されたリスク値に基づいて、前記新たに入力された構成情報における誤り箇所である前記設定項目を特定する第3のステップと、前記特定された設定項目に関する情報を表示するためのリスク表示情報を生成する第4のステップと、を含むことを特徴とするリスク判定方法。請求項1に記載のリスク判定方法であって、前記リスク判定サーバは、判定処理の履歴を格納する履歴情報を保持し、前記履歴情報は、前記設定項目に対する前記リスク値を算出するための評価パラメータを格納し、前記第2のステップは、前記新たに入力された構成情報に含まれる前記設定項目の中から処理対象とする前記設定項目を選択する第5のステップと、前記選択された設定項目と、前記履歴情報に格納される前記設定項目とを比較する第6のステップと、前記履歴情報から、前記選択された設定項目に対応する前記評価パラメータを取得する第7のステップと、前記比較の結果及び前記取得された評価パラメータに基づいて、前記選択された設定項目に対するリスク値を算出する第8のステップと、を含み、前記第3のステップは、前記算出されたリスク値が、所定の閾値より大きいか否かを判定する第9のステップと、前記算出されたリスク値が、前記所定の閾値より大きいと判定された場合には、前記選択された設定項目を誤り箇所として特定する第10のステップと、を含むことを特徴とするリスク判定方法。請求項2に記載のリスク判定方法であって、前記履歴情報は、過去に入力された前記構成情報を格納する割当履歴情報と、前記設定項目の属性を示す第1の評価パラメータとを含み、前記第5のステップでは、前記新たに入力された構成情報に含まれ、最下位の階層の前記設定項目を第1の設定項目として選択し、前記第6のステップでは、前記第1の設定項目と、前記履歴情報に格納される前記設定項目とを比較し、前記第7のステップでは、前記履歴情報から、前記第1の設定項目に対応する前記第1の評価パラメータを取得し、前記第8のステップでは、前記比較の結果及び前記取得された第1の評価パラメータに基づいて、前記第1の設定項目における第1のリスク値を算出し、前記第9のステップでは、前記算出された第1のリスク値が、前記所定の閾値より大きいか否かを判定することを特徴とするリスク判定方法。請求項3に記載のリスク判定方法であって、前記第2のステップは、さらに、前記新たに入力された構成情報に含まれる前記設定項目の中から処理対象とする第2の設定項目を選択するステップと、前記選択された第2の設定項目が、前記第1の設定項目と一致するか否かを判定するステップと、前記選択された第2の設定項目が前記第1の設定項目と一致しないと判定された場合、前記第2の設定項目に含まれる前記第1の設定項目を特定するステップと、前記特定された第1の設定項目に対応する前記第1のリスク値に基づいて、前記第2の設定項目に対する第2のリスク値を算出するステップと、前記選択された第2の設定項目が前記第1の設定項目と一致すると判定された場合、前記第1の設定項目に対する前記第1のリスク値を前記第2のリスク値として算出するステップと、を含み、前記第9のステップでは、前記算出された第2のリスク値が、前記所定の閾値より大きいか否かを判定することを特徴とするリスク判定方法。請求項4に記載のリスク判定方法であって、前記履歴情報は、過去に生成された前記リスク表示情報、前記誤り箇所に対する操作情報を格納する操作履歴情報、及び、前記誤り箇所に対する操作頻度を示す第2のパラメータとを含み、前記第2のステップは、さらに、前記履歴情報を参照して、前記第2の設定項目に対応するリスク表示情報を特定して、前記特定されたリスク表示情報と対応づけられる前記第2のパラメータを取得するステップと、前記第2のリスク値と、前記第2のパラメータとに基づいて、前記第2の設定項目に対する第3のリスク値を算出するステップと、を含み、前記第9のステップでは、前記算出された第3のリスク値が、前記所定の閾値より大きいか否かを判定することを特徴とするリスク判定方法。請求項5に記載のリスク判定方法であって、前記方法は、さらに、前記割当履歴情報に含まれる設定項目毎の第1の履歴件数を算出するステップと、前記算出された第1の履歴件数に基づいて前記第1のパラメータを算出して、前記履歴情報に格納するステップと、前記操作履歴情報に含まれる前記リスク表示情報毎の第2の履歴件数と、前記操作情報毎の第3の履歴件数とを算出するステップと、前記第2の履歴件数及び前記第3の履歴件数に基づいて前記第2のパラメータを算出して、前記履歴情報に格納するステップと、を含むことを特徴とするリスク判定方法。請求項2に記載のリスク判定方法であって、前記第6のステップでは、前記選択された第1の設定項目と、前記履歴情報に格納される前記設定項目とを比較する場合に、前記第1の設定項目と同一種類かつ同一内容の前記設定項目が存在するか否かを判定することを特徴とするリスク判定方法。請求項2に記載のリスク判定方法であって、前記第10のステップは、前記誤り箇所として特定された設定項目を強調表示するための第1の表示情報を生成するステップと、誤り箇所として特定された理由を取得して、取得された前記理由を表示するための第2の表示情報を生成するステップと、前記第1の表示情報と前記第2の表示情報とに基づいて、前記リスク表示情報を生成するステップと、を含むことを特徴とするリスク判定方法。請求項1に記載のリスク判定方法であって、前記履歴情報は、2以上の前記設定項目の組み合わせに対する前記判定処理の履歴を含み、前記第2のステップでは、2つ以上の前記設定項目の組み合わせに対する前記リスク値を算出することを特徴とするリスク判定方法。計算機システムを構築するための構成情報における誤り箇所を特定するリスク判定サーバであって、前記リスク判定サーバは、プロセッサと、前記プロセッサに接続されるメモリと、前記プロセッサに接続され、前記計算システムと接続するためのネットワークインタフェースとを備え、前記計算機システムは、1以上の計算機と、1以上のネットワーク装置と、1以上のストレージシステムとを含み、前記構成情報は、階層構造によって構成された複数種類の設定項目を含み、前記リスク判定サーバは、新たな前記構成情報の入力を受け付ける入力部と、前記新たに入力された構成情報に含まれる前記設定項目毎に、当該設定項目の誤りを示すリスク値を算出するリスク値算出部と、前記算出されたリスク値に基づいて、前記新たに入力された構成情報における誤り箇所である前記設定項目を特定し、前記特定された設定項目に関する情報を表示するためのリスク表示情報を生成するリスク表示情報生成部と、を備えることを特徴とするリスク判定サーバ。請求項10に記載のリスク判定サーバであって、リスク判定サーバは、過去に入力された前記構成情報の履歴、及び、前記設定項目の属性を示す第1の評価パラメータを含む割当履歴情報を格納し、前記リスク値算出部は、前記新たに入力された構成情報に含まれ、最下位の階層の前記設定項目を第1の設定項目として選択し、前記第1の設定項目と、前記割当履歴情報に格納される前記設定項目とを比較し、前記割当履歴情報から、前記第1の設定項目に対応する前記第1の評価パラメータを取得し、前記比較の結果及び前記取得された第1の評価パラメータに基づいて、前記第1の設定項目における第1のリスク値を算出し、前記リスク表示情報生成部は、前記算出された第1のリスク値が、前記所定の閾値より大きいか否かを判定することによって、誤り箇所である前記設定項目を特定することを特徴とするリスク判定サーバ。請求項11に記載のリスク判定サーバであって、前記リスク判定サーバは、過去に生成された前記リスク表示情報、前記誤り箇所に対する操作情報、及び、前記誤り箇所に対する操作頻度を示す第2のパラメータを含む操作履歴情報を格納し、前記リスク値算出部は、さらに、前記新たに入力された構成情報に含まれる前記設定項目の中から処理対象とする第2の設定項目を選択し、前記選択された第2の設定項目が、前記第1の設定項目と一致するか否かを判定し、前記選択された第2の設定項目が前記第1の設定項目と一致しないと判定された場合、前記第2の設定項目に含まれる前記第1の設定項目を特定し、前記特定された第1の設定項目に対応する前記第1のリスク値に基づいて、前記第2の設定項目に対する第2のリスク値を算出し、前記操作履歴情報を参照して、前記第2の設定項目に対応する前記リスク表示情報を特定して、前記特定されたリスク表示情報と対応づけられる前記第2のパラメータを取得し、前記第2のリスク値と、前記第2のパラメータとに基づいて、前記第2の設定項目に対する第3のリスク値を算出し、前記リスク表示情報生成部は、前記算出された第3のリスク値が、前記所定の閾値より大きいか否かを判定することによって、誤り箇所である前記設定項目を特定することを特徴とするリスク判定サーバ。請求項12に記載のリスク判定サーバであって、前記リスク判定サーバは、さらに、前記割当履歴情報及び前記操作履歴情報を生成する分析部を備え、前記分析部は、前記割当履歴情報に含まれる設定項目毎の第1の履歴件数を算出し、前記算出された設定項目毎の履歴件数に基づいて前記第1のパラメータを算出し、前記操作履歴情報に含まれる前記リスク表示情報毎の第2の履歴件数と、前記誤り箇所に対する操作情報毎の第3の履歴件数とを算出し、前記第2の履歴件数と前記第3の履歴件数とに基づいて前記第2のパラメータを算出することを特徴とするリスク判定サーバ。請求項11に記載のリスク判定サーバであって、前記リスク値算出部は、前記選択された第1の設定項目と、前記割当履歴情報に格納される前記設定項目とを比較する場合に、前記第1の設定項目と同一種類かつ同一内容の前記設定項目が存在するか否かを判定することを特徴とするリスク判定サーバ。請求項11に記載のリスク判定サーバであって、前記リスク表示情報生成部は、前記誤り箇所として特定された設定項目を強調表示するための第1の表示情報を生成し、誤り箇所として特定された理由を取得して、取得された前記理由を表示するための第2の表示情報を生成し、前記第1の表示情報と前記第2の表示情報とに基づいて、前記リスク表示情報を生成することを特徴とするリスク判定サーバ。計算機システムのシステム管理者が、システム構成の変更作業において、ノウハウに頼らなくとも、レビュー範囲を特定できる計算機システムを提供することを目的とする。本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、リスク判定サーバが管理する計算機システムを構築するための構成情報における誤り箇所を特定するためのリスク判定方法であって、前記リスク判定サーバは、プロセッサと、前記プロセッサに接続されるメモリと、前記プロセッサに接続され、前記計算システムと接続するためのネットワークインタフェースとを有し、前記計算機システムは、1以上の計算機と、1以上のネットワーク装置と、1以上のストレージシステムとを含み、前記構成情報は、階層構造によって構成された複数種類の設定項目を含み、前記方法は、前記リスク判定サーバが、新たな前記構成情報の入力を受け付ける第1のステップと、前記リスク判定サーバが、前記新たに入力された構成情報に含まれる前記設定項目毎に、当該設定項目の誤りを示すリスク値を算出する第2のステップと、前記算出されたリスク値に基づいて、前記新たに入力された構成情報における誤り箇所である前記設定項目を特定する第3のステップと、前記特定された設定項目に関する情報を表示するためのリスク表示情報を生成する第4のステップと、を含むことを特徴とする。本発明によれば、構成情報に含まれる設定項目毎に誤り箇所を特定できるため、運用管理者は、管理対象の計算機システムの構成情報において、レビューが必要な範囲を迅速に特定できる。したがって、レビュー時間を短縮することができる。以下、図面を用いて実施形態を説明する。<第1の実施形態>第1の実施形態では、過去に入力された計算機システムの構成情報に基づいて、変更された構成情報に含まれる各設定項目の誤りを特定する。第1の実施形態では、計算機システムの構成情報は、VMの設定に必要な設定項目を含むものとして説明する。なお、本発明はこれに限定されず、計算機システムのネットワーク構成及びストレージ構成などでも同様の効果を奏する。図1は、本発明の第1の実施形態における計算機システムの構成を説明するブロック図である。計算機システムは、管理端末1、リスク判定サーバ2及び管理対象システム10から構成される。管理端末1、リスク判定サーバ2及び管理対象システム10は、ネットワーク4を介して相互通信ができるように接続される。管理対象システム10は、物理マシン7、スイッチ6、ルータ5、ファイバチャネルスイッチFC-SW8、及びストレージシステム9から構成される。なお、管理対象システム10は、他の装置を含んでいてもよい。物理マシン7は、FC-SW8を介して、ストレージシステム9と接続され、また、スイッチ6を介してネットワーク4に接続される。物理マシン7は、CPU図示省略、メモリ図示省略、及びネットワークインタフェース図示省略を備える計算機である。物理マシン7上では、VMを管理する仮想化ソフトウェア図示省略が稼動する。また、仮想化ソフトウェアによって生成されたVM上ではゲストOS図示省略が稼動する。さらに、ゲストOS上では、ミドルウェア及びアプリケーションが実行される。なお、VMの生成方法は公知の技術であるため説明を省略する。なお、仮想化ソフトウェアは、物理マシン7が備えるOS上で稼動してもよい。ストレージシステム9は、コントローラ及び複数の記憶媒体を備え、物理マシン7上で稼動するVMに割り当てる記憶領域を提供する。記憶媒体としては、HDD及びSSD等が考えられる。なお、ストレージシステム9は、複数の記憶媒体を用いてRAIDを構成してもよい。リスク判定サーバ2は、管理対象システム10の構成情報に基づいて、当該構成情報におけるリスクを定量化した値、すなわち、リスク値を算出し、リスク値に基づいて変更後の構成情報の誤り箇所を特定する。さらに、リスク判定サーバ2は、構成情報の誤り箇所をシステム管理者に提示する。本実施形態では、構成情報の誤り箇所がレビュー範囲として提示される。なお、構成情報におけるリスクとは、構成情報に含まれる設定項目の誤りを示すものである。ここで、管理対象システム10の構成情報は、管理対象システム10を構成する装置の設定情報、当該装置が実行するソフトウェアの設定情報、及び、各設定情報の依存関係を表す情報を含む。なお、設定情報には、数値及び文字列データなどが格納される。また、ソフトウェアには、仮想化ソフトウェア、物理マシン7上で稼動するOS又はVM上で稼動するゲストOS、並びに、OS又はゲストOS上で動作するミドルウェアデータベース、Webコンテナなど及びアプリケーションが含まれる。なお、ソフトウェアの設定情報は、通常、管理対象システム10を構成する各装置が有する設定ファイルコンフィグファイルに格納される。管理端末1は、システム管理者が操作する計算機である。当該計算機は、CPU図示省略、メモリ図示省略、記憶媒体図示省略、ネットワークインタフェース図示省略及び入出力装置図示省略を備える。入出力装置には、キーボード及びディスプレイなどが含まれる。システム管理者は、管理端末1を用いて、管理対象システム10への操作を行う。第1の実施形態では、リスク判定サーバ2が、リスク判定ルールを適用することによって変更された構成情報におけるリスク値を算出する。ここで、リスク判定ルールとは、変更後の構成情報において誤った設定項目が含まれるか否かを判定するためのルールを示す。リスク判定ルールとしては、過去に入力された構成情報に含まれる設定項目の割当履歴に基づいた判定方法、及び設定クローンの有無に基づいた判定方法などがある。なお、設定クローンは、他の設定項目の内容をコピーアンドペーストした設定項目を示す。第1の実施形態では、リスク判定ルールとして、過去に入力された構成情報に含まれる設定項目の割当履歴に基づいた判定方法が用いられる。以降、本実施形態におけるリスク判定ルールを割当履歴ルールとも記載する。割当履歴ルールでは、過去の構成情報に含まれる設定項目の割当履歴が分析され、変更後の構成情報に、過去に入力された構成情報に含まれる設定項目と一致する設定項目が存在するか否かを判定することによって、リスク値R1が算出される。図2は、本発明の第1の実施形態におけるリスク判定サーバ2のハードウェア構成及びソフトウェア構成を説明するブロック図である。リスク判定サーバ2は、CPU21、メモリ20、及びネットワークインタフェースI/F22を備える。CPU21は、メモリ20に格納されるプログラムを実行する。CPU21がプログラムを実行することによって、リスク判定サーバ2が備える機能を実現することができる。ネットワークIF22は、ネットワーク4を介して他の装置と通信するためのインタフェースである。メモリ20は、CPU21によって実行されるプログラム及び当該プログラムの実行に必要な情報を格納する。具体的には、メモリ20は、構成情報入力部200、リスク値算出部201、リスク表示部204、割当実績集計部205、及び割当傾向分析部206を格納する。前述した各処理部は、プログラムモジュールとして提供される。また、メモリ20は、構成情報テーブルT100、リスク値テーブルT300、割当実績テーブルT400及び割当傾向分析テーブルT420を格納する。構成情報入力部200は、管理対象システム10の構成情報の入力を受け付け、入力された構成情報を所定のデータ形式に変換して構成情報テーブルT100に格納する。リスク値算出部201は、入力された構成情報におけるリスク値R1を算出する。本実施形態では、1つのリスク判定ルールに基づいてリスク値が算出されるものとする。ただし、複数のリスク判定ルールに基づいてリスク値が算出されてもよい。また、リスク判定ルールは管理者が予め定義したものでもよいし、リスク判定サーバ2が自動的に決定したものでもよい。リスク表示部204は、リスク値算出部201によって算出されたリスク値R1に基づいて、誤り箇所を表示するためのリスク表示情報を生成する。リスク表示情報には、リスクの高い設定項目、影響が及ぶ範囲、及び警告メッセージなどを表示するための情報が含まれる。本実施形態では、リスク表示情報は、管理端末1に送信されるものとする。管理端末1は、リスク表示情報を受信すると、入力された構成情報を表示し、当該構成情報における誤り箇所に対して警告メッセージを表示する。なお、リスク判定サーバ2自身が、生成されたリスク表示情報に基づいて処理結果を表示してもよい。割当実績集計部205は、設定項目に割り当てられていた設定値の履歴を集計して、割当実績テーブルT400に格納する。割当傾向分析部206は、設定項目に対する設定値の割り当て傾向を分析して、割当傾向分析テーブルT420に格納する。構成情報テーブルT100は、管理対象システム10の構築初期から現在に至るまでの構成情報を格納する。なお、構成情報テーブルT100の詳細については図5を用いて後述する。リスク値テーブルT300は、構成情報におけるリスク値に関する情報を格納する。なお、リスク値テーブルT300の詳細については図6を用いて後述する。割当実績テーブルT400は、過去の設定情報において、設定項目に割り当てられた設定値の履歴情報を格納する。割当実績テーブルT400の詳細については図7を用いて後述する。以降では、設定項目に設定された設定値の履歴情報を割当履歴と記載する。割当傾向分析テーブルT420は、過去に設定情報において、設定項目に割り当てられた設定値の傾向を示す情報を格納する。割当傾向分析テーブルT420の詳細については図8を用いて後述する。図2に示す例では、各テーブルは、リスク判定サーバ2のメモリ20に格納されているが、他のサーバ又はデータベースに格納されていてもよい。例えば、各テーブルが外部のデータベースに格納されている場合、リスク判定サーバ2が、外部のデータベースから各テーブルを読み出して、メモリ20に格納する。ここで、リスク値R1の算出処理の概要について説明する。まず、システム管理者が、管理対象システム10の構成を変更するための構成情報シートを作成し、管理端末1を用いて作成された構成情報シートをリスク判定サーバ2に入力する。リスク判定サーバ2は、入力された構成情報シートに基づいてリスク値R1を算出する。その後、リスク判定サーバ2は、算出されたリスク値に基づいてリスク表示情報を生成し、管理端末1に生成されたリスク表示情報を送信する。管理端末1は、受信したリスク表示情報に基づいて、システム管理者に処理結果を提示する。図3A及び図3Bは、本発明の第1の実施形態における構成情報シートの一例を示す説明図である。図3Aは、構成情報が変更される前の構成情報シート300の一例を示す。図3Bは、新たに作成された構成情報シート301の一例を示す。構成情報シート300、301は、管理対象システム10の構成情報が階層的な構造木構造で記述される。構成情報シート300、301は、スプレッドシート、構成情報の専用ファイル又はXMLファイルなどを用いて作成される。本実施形態では、スプレッドシートを用いて構成情報シートが作成されているものとする。システム管理者は、顧客などから管理対象システム10の構成変更を要求された場合に、管理対象システム10の構成変更に必要な設定値を決定し、構成情報シートを変更する。システム管理者は、構成情報シートを参照することによって、管理対象システム10の構成を再現し、又は変更することができる。図3A及び図3Bに示す例では、構成情報シート300、301は、構成情報として複数の設定項目を含む。ここで、設定項目とは、設定属性と設定値との組から構成される。設定属性は、物理マシン、VM、ディスク情報及びディスク名等のパラメータの種別を示すラベルを示す。各設定属性は互いに木構造の階層関係を持つ。例えば、VMの下にディスク情報があり、ディスク情報の下にディスク名があるというような階層関係を有する。さらに、木構造の最下層の設定属性は設定値を保持する。設定値は、設定属性に対応するパラメータに設定される値である。例えば、設定属性がメモリの場合、設定値には2GBなどの値が格納される。なお、設定値には任意のデータ型を用いてよい。図3Bに示すように、変更された構成情報シート301のうち斜線で表示した箇所が、変更又は追加された設定項目を示す。具体的には、変更前の構成情報シート300では、物理マシン7に2つのVMが設定されていることが分かる。変更後の構成情報シート301では、物理マシン7上のVM名がVM2であるVMの設定値が変更され、さらに、VM名がVM3であるVMが新たに1つ追加されていることが分かる。図4は、本発明の第1の実施形態における管理対象システム10の構成情報を木構造表現で示した説明図である。図4は、図3Bに対応する構成情報シート301の木構造表現の一部を示した図である。図4の丸印は構成情報に含まれる設定項目を示しており、構成情報は、設定項目を一つの要素とする木構造で表される。ここで、木構造を構成する各要素をノードと記載する。図4に示す例では、要素100~127がノードに該当する。以降では、木構造を意識した設定項目をノードと記載する。また、最上位の階層のノードを根ノードと記載し、最下位の階層のノードを葉ノードと記載する。また、根ノードと葉ノードとの間の中間階層のノードを枝ノードと記載する。また、任意のノードを起点としたノードの集合を部分木と記載する。すなわち、図4に示す構成情報は一つの木となり、当該構成情報には複数の部分木が含まれる。本実施形態では、部分木に基づいてレビュー範囲が特定される。図4に示す例では、設定属性が物理マシンであるノード100が根ノードである。物理マシンの下に、設定属性がVMであるノードが複数存在する。各VMを頂点とした部分木は3つ存在している。これは物理マシンの下に3つのVMがあることを示す。また、各ノードには、設定項目を識別するための設定属性及び設定属性IDが付与される。設定属性IDは、同一の設定属性で表されるノードを一意に識別するための識別子である。なお、上位の階層のノードに異なる設定属性IDが付与されている場合、下位の階層のノードの設定属性IDは重複してもよい。図4に示す例では、設定属性がVMであるノードが3つ存在し、それぞれノードに1から3まで設定属性IDが付与されている。また、図4に示す例では、葉ノードの下には、当該葉ノードに割り当てられる設定値が表示される。例えば、設定属性がVM名である葉ノード103は、設定値としてVM1が設定されることが分かる。本実施形態では、木構造におけるノードのパスを用いて設定項目を判別する。ここで、設定項目種別と、ノード名とを定義する。設定項目種別は、設定項目の種別を識別するための情報である。設定項目種別は、根ノードから葉ノードまでを順にたどった設定属性のパスによって表現される。以降では、各ノードの設定属性を/で区切った文字列で設定項目種別を表現する。例えば、ノード103の設定項目種別は、/物理マシン/VM/VM基本情報/VM名と記載できる。ノード名は、ノードを一意に特定するための情報である。ノード名は、根ノードから葉ノードまでを順にたどったID付きの設定属性のパスによって表現される。以降では、設定属性を表す文字列に設定属性IDを加えた形式でノード名を記載する。例えば、葉ノード103のノード名は、/物理マシン[1]/VM[1]/VM基本情報[1]/VM名[1]と表記する。ここで、設定属性を示す文字列の括弧に格納される数字が設定属性IDを表す。なお、設定項目種別及びノード名は、いずれか一方を検索キーにして相互に検索できるものとする。例えば、設定項目種別として/物理マシン/VM/VM基本情報/VM名が指定された検索処理では、/物理マシン[1]/VM[1]/VM基本情報[1]/VM名[1]、/物理マシン[1]/VM[2]/VM基本情報[1]/VM名[1]、及び、/物理マシン[1]/VM[3]/VM基本情報[1]/VM名[1]の3つのノードが検索される。また、ノード名として/物理マシン[1]/VM[1]/VM基本情報[1]/VM名[1]が指定された検索処理では、/物理マシン/VM/VM基本情報/VM名が設定項目種別として検索される。以降では、設定項目種別及びノード名の表記については、パスにおける最下位の階層の設定属性を用いて記載する。例えば、設定項目種別が/物理マシン/VM/VM基本情報/VM名の場合、以降では.../VM名と記載するものとする。なお、設定属性IDは、リスク判定サーバ2によって自動的に割り当てられるものとする。ただし、システム管理者が手動で設定属性IDを割り当ててもよい。また、設定属性IDの代わりにオブジェクトを参照するポインタなどを用いてもよい。図5は、本発明の第1の実施形態における構成情報テーブルT100の一例を示す説明図である。構成情報テーブルT100は、管理対象システム10の初期構築時から現在に至るまでの構成情報を格納する。なお、構成情報テーブルT100の一つのエントリは、設定値が割り当て可能な設定項目に対応する。すなわち、構成情報テーブルT100のエントリは、葉ノードに対応する。構成情報テーブルT100は、システムIDT101、リビジョンT102、変更リビジョンT103、設定時刻T104、ノード名T105、設定値T106、変更設定値T107、及び変更フラグT108を含む。システムIDT101は、管理対象システム10を一意に識別するための識別子を格納する。リビジョンT102及び変更リビジョンT103は、それぞれ、構成情報の変更回数を示すリビジョン番号を格納する。リビジョンT102は、構成情報が変更される前のリビジョン番号を格納する。変更リビジョンT103は、構成情報が変更された後のリビジョン番号を格納する。初めて構成情報が入力された場合、リビジョンT102には0が格納され、一方、変更リビジョンT103は空白となる。以後、構成情報が変更されると、リビジョンT102及び変更リビジョンT103に格納されるリビジョン番号が1を加算される。設定時刻T104は、変更後の構成情報が実際に管理対象システム10に反映された時刻を格納する。なお、変更後の構成情報が管理対象システム10に反映される前の設定時刻T104には、空の値を示すnullが格納される。変更後の構成情報が管理対象システム10に反映された場合には、設定時刻T104に所定の時刻が格納される。ノード名T105は、設定項目ノードを一意に識別するためのID付きの設定属性パスを格納する。なお、構成情報テーブルT100には、設定値を設定できる設定項目、すなわち、葉ノードを表すID付きの設定属性パスが格納される。設定値T106は、変更前の構成情報における設定値を格納する。なお、構成情報の変更前に設定値が設定されていない場合、設定値T106にはnullが格納される。変更設定値T107は、変更後の構成情報における設定値を格納する。構成情報の変更後の設定情報において設定値が削除された設定項目がある場合、当該設定項目に対応するエントリの変更設定値T107にはnullが格納される。図3A及び図3Bに示す例では、設定値T106には構成情報シート300における設定値が格納され、変更設定値T107には構成情報シート301における設定値が格納される。変更フラグT108は、変更後の構成情報において設定値が変更されるか否かを示す情報を格納する。具体的には、設定値が変更される場合には1が格納され、設定値が変更されない場合には0が格納される。以降では、変更リビジョンT103がiである構成情報をHiと記載する。図6は、本発明の第1の実施形態におけるリスク値テーブルT300の一例を示す説明図である。リスク値テーブルT300は、設定項目毎のリスク値R1を格納する。具体的には、リスク値テーブルT300は、ノード名T301及びリスク値R1T302を含む。リスク値テーブルT300は、根ノードから葉ノードに至るまでの全てのノードに対応するエントリ、すなわち、全ての設定項目に対応するエントリが含まれる。ノード名T301は、設定項目ノードを一意に識別するためのID付き設定属性パスを格納する。リスク値R1T302は、設定値に対する誤りを定量化したリスク値R1の値を格納する。なお、リスク値R1は、設定値が割り当て可能な設定項目、すなわち、葉ノードごとに1つ算出される。これは、リスク値R1が設定値に対する誤りを定量化した値であるためである。そのため、葉ノード以外のノードには設定値が割り当てられないためリスク値R1は算出されない。したがって、リスク値R1が算出されないエントリのリスク値R1T302には、nullが格納される。図7は、本発明の第1の実施形態における割当実績テーブルT400の一例を示す説明図である。割当実績テーブルT400は、過去の構成情報において実際に割り当てられた設定値の履歴情報、すなわち、割当履歴の集計結果を格納する。割当実績テーブルT400には、1つの設定項目に対する割当履歴だけではなく、2つ以上の設定項目の組み合わせに対する割当履歴も含まれる。本実施形態では、1つの設定項目に対する割当履歴、及び、2つの設定項目の組み合わせに対する割当履歴を集計対象とする。以降では、2つの設定項目を、設定項目A及び設定項目Bと記載する。割当実績テーブルT400は、設定項目種別AT401、設定項目種別BT402、設定値AT403、設定値BT404、及び割当件数T405を含む。設定項目種別AT401は、設定項目Aの種別を一意に識別するための設定属性パスを格納する。設定項目種別BT402は、設定項目Bの種別を一意に識別するための設定属性パスを格納する。ここで、1つの設定項目に対応するエントリでは、設定項目種別AT401に対象となる設定属性パスが格納され、設定項目種別BT402にはワイルドカードを表す符号が格納される。また、2つの設定項目に対応するエントリでは、設定項目種別AT401及び設定項目種別BT402に、それぞれ異なる設定属性パスが格納される。設定値AT403は、設定項目種別AT401に対応する設定項目Aに割り当てられた設定値を格納する。設定値BT404は、設定項目種別BT402に対応する設定項目種別Bに割り当てられた設定値を格納する。なお、1つの設定項目に対応するエントリの場合、設定値AT403には所定の設定値が格納されるが、設定値BT404にはワイルドカードを表す符号が格納される。なお、設定値AT403及び設定値BT404には、設定項目に設定される設定値の条件を格納してもよい。例えば、設定属性がメモリである場合、2GB以上などの条件を格納してもよい。割当数T405は、過去の構成情報において、設定項目種別AT401、設定項目種別BT402、設定値AT403、及び設定値BT404に格納される条件と一致する割当履歴の件数を格納する。なお、割当実績テーブルT400では、実際に割り当てられた割当履歴の件数を割当実績として扱っているが、他の基準を用いてもよい。例えば、所定の条件を満たす設定値が設定されていた期間の長さを割当実績として用いてもよい。図8は、本発明の第1の実施形態における割当傾向分析テーブルT420の一例を示す説明図である。割当傾向分析テーブルT420は、過去の構成情報における設定値の傾向の分析結果を格納する。具体的には、割当傾向分析テーブルT420は、設定項目種別AT421、設定項目種別BT422、バリエーション数T423、実績総数T424、及び分布T425を含む。設定項目種別AT421及び設定項目種別BT422は、設定項目の種別を一意に識別するための設定属性パスを格納する。なお、1つの設定項目に対応するエントリの場合、設定項目種別BT422には、ワイルドカードを表す符号が格納される。設定項目種別AT421及び設定項目種別BT422は、それぞれ、設定項目種別AT401及び設定項目種別BT402と同一のものである。バリエーション数T423は、設定項目種別Aに対応する設定項目の設定値と、設定項目種別Bに対応する設定項目の設定値との組み合わせの数を格納する。割当総数T424は、割当実績テーブルT400において、設定項目種別AT421及び設定項目種別BT422と一致するエントリの割当件数T405の合計値を格納する。例えば、図7に示す割当実績テーブルT400では、設定項目種別AT421が.../メモリ、設定項目種別BT422が.../ゲストOSであるエントリは5つあるため、バリエーション数T423には5が格納される。また、実績総数T424には、5つのエントリの割当件数T422の合計値である15が格納される。分布T425は、設定値の組み合わせのバリエーションに対する割当履歴のばらつきを示す値を格納する。具体的には、バリエーション数T423を実績総数T424で除算することによって分布が算出される。以降、分布を示す値を分布Dと記載する。設定項目には、過去の構成変更において割り当てられた設定値と一致することが好ましいものと、一致しない方が好ましいものとが存在する。例えば、ホモジニアスなマシン群を利用する場合において、メモリ及びCPUなど設定項目は、設定値が一致する方が好ましい。一方、VM名などの設定項目は、設定値が一致しない方が好ましい。また、IPアドレスなども一致しない方が好ましい設定項目である。これは、1つのシステム内に同一のIPアドレスが存在すると、IPアドレスが競合し、ネットワークが正常に機能しなくなってしまう可能性があるためである。前述したように、設定項目によって設定値が一致する方が好ましい否かが異なる。そこで本実施形態では、設定値の分布に基づいて、設定値が過去の設定値と一致することが好ましい設定項目であるか否かを判定する。分布Dは0から1の間の数値であり、数値が小さいほどバリエーション数が少ないことを示し、数値が大きいほどバリエーション数が多いことを示す。例えば、設定属性VM名は、一意な設定値であるため、分布T425の値は1に近い値となる。なお、本実施形態では、割当実績テーブルT400の分析結果に基づいて、設定値の傾向を把握したが本発明はこれに限定されない。例えば、設定値の傾向が把握できる場合には、予め分布T425を与えてもよい。また、割当実績テーブルT400と割当傾向分析テーブルT420とを一つのテーブルにまとめてもよい。この場合、割当実績テーブルに分布T425に対応するカラムを追加すればよい。図9は、本発明の第1の実施形態におけるリスク判定サーバ2によって実行される処理の概要を説明するフローチャートである。ここでは、変更前の構成情報のリビジョンT102がnの場合を例に説明する。リスク判定サーバ2は、変更された構成情報シートの入力を受け付けると処理を開始する。まず、リスク判定サーバ2は、変更後の構成情報シートに基づいて構成情報テーブルT100を更新するステップS100。具体的には、構成情報入力部200が、変更後の構成情報に含まれる各ノードに設定属性ID及び変更フラグを付与して、構成情報テーブルT100に必要な情報を格納する。なお、構成情報テーブルT100の更新処理の詳細は、図10を用いて後述する。次に、リスク判定サーバ2は、変更後の構成情報に含まれる設定項目に対するリスク値R1を算出して、リスク値テーブルT300を更新するステップS200。具体的には、リスク値算出部201が、変更後の構成情報、割当実績テーブルT400、及び割当傾向分析テーブルT420に基づいて、設定項目ノード毎のリスク値R1を算出し、算出されたリスク値及びその他必要な情報をリスク値テーブルT300に格納する。なお、リスク値テーブルT300の更新処理の詳細は、図11を用いて後述する。最後に、リスク判定サーバ2は、算出されたリスク値R1に基づいて、リスク表示情報を生成して、生成されたリスク表示情報を管理端末1に送信し、処理を終了するステップS500。具体的には、リスク表示部204が、変更後の構成情報及び算出されたリスク値R1に基づいて、変更後の構成情報に含まれる設定項目の誤り箇所を特定し、当該誤り箇所に対する警告表示等を表示するためのリスク表示情報を生成する。なお、リスク表示情報の生成処理の詳細は、図12を用いて後述する。図10は、本発明の第1の実施形態における構成情報入力部200が実行する構成情報テーブルT100の更新処理を説明するフローチャートである。構成情報入力部200は、まず、変更後の構成情報に含まれるノードに対して、設定属性IDを付与するステップS101。このとき、構成情報入力部200は、葉ノードを特定し、葉ノードの数だけ構成情報入力部200にエントリを生成する。なお、生成されたエントリにはまだ情報は格納されていない。次に、構成情報入力部200は、構成情報テーブルT100から、変更前の構成情報を取得するステップS102。具体的には、構成情報入力部200は、更新リビジョンT103が最も新しいリビジョン、すなわち、更新リビジョンT103にnが格納されるエントリを全て取得する。構成情報入力部200は、変更後の構成情報及び取得された変更前の構成情報に基づいて、変更後の構成情報において設定値が変更された設定項目を特定するステップS103。具体的には、以下のような処理が実行される。構成情報入力部200は、対象となる葉ノードを選択して、選択された葉ノードに対応する設定値を、変更後の構成情報及び変更前の構成情報のそれぞれから取得する。構成情報入力部200は、変更後の構成情報における葉ノードの設定値と、変更前の構成情報における葉ノードの設定値とが同一であるか否かを判定する。同一の設定値である場合には、設定値が変更されていないことを示す。以上がステップS103の処理である。次に、構成情報入力部200は、ステップS101からステップS103の処理結果に基づいて変更後の構成情報に対応するエントリに必要な情報を格納するステップS104。具体的には、システムIDT101には更新前の構成情報に含まれるシステムIDT101と同一の識別子が格納され、リビジョンT102にはnが格納され、更新リビジョンT103にはn1が格納される。また、ノード名T105には更新前の構成情報のノード名T105と同一のID付きの設定属性パスが格納される。設定値T106には更新前の設定情報の更新設定値T107と同一の値が格納され、更新設定値T107には更新後の設定情報の設定値が格納される。さらに、変更フラグT108には、設定値が変更されている場合には1が格納され、設定値が変更されていない場合には0が格納される。なお、更新された設定情報は、前述した処理の時点では管理対象システム10に反映されていないため、設定時刻T104にはnullが格納される。図11A及び図11Bは、本発明の第1の実施形態におけるリスク値算出部201が実行するリスク値R1の算出処理を説明するフローチャートである。リスク値算出部201は、変更後の構成情報、割当実績テーブルT400及び割当傾向分析テーブルT420を参照してリスク値R1を算出する。まず、リスク値算出部201は、構成情報テーブルT100から変更後の構成情報Hn1を取得するステップS201。具体的には、リスク値算出部201は、構成情報テーブルT100から、変更リビジョンT103がn1であるエントリを全て取得する。リスク値算出部201は、取得された構成情報Hn1の所定の階層Lより下位の階層の部分木ST1,...,STmを全て抽出するステップS202。ここで、階層Lは、設定値の組み合わせを集計する階層を表す。階層Lは、予め設定されてもよいし、自動的に設定されてもよい。自動的に階層Lを設定する場合、過去の障害傾向、及びレビュー傾向から適切な階層Lを自動調整することによって、リスクの分析精度を向上させる効果がある。なお、本発明は、前述した学習方法には限定されない。例えば、階層Lが3に設定された場合、図4に示す構成情報ではVM基本情報より下位の階層の部分木と、ディスク情報より下位の階層の部分木とが抽出される。リスク値算出部201は、部分木内に含まれる任意の2つの設定項目を組み合わせた場合のリスク値R1を算出する。すなわち、設定属性ゲストOSと設定属性メモリとは同一の部分木に含まれるため、設定属性ゲストOSと設定属性メモリとの組み合わせに対するリスク値R1が算出される。一方、設定属性ゲストOSと設定属性ディスク名とは属する部分木が異なるため、設定属性ゲストOSと設定属性ディスク名との組み合わせに対するリスク値R1は算出されない。次に、リスク値算出部201は、抽出された部分木から処理対象とする部分木STjを選択し、当該部分木STjに対するループ処理ステップS204からステップS220を実行するステップS203。ここで、jは、1からmまでの整数を表す。部分木STjごとにリスク値を算出することによって、レビュー範囲を的確に特定することが可能となる。すなわち、部分木STjを選択する処理は、レビュー範囲を選択する処理に対応する。リスク値算出部201は、選択された部分木STjに含まれる設定項目A、すなわち、ノードC1,...,Ckを全て抽出するステップS204。リスク値算出部201は、抽出されたノードから処理対象となるノードCxを選択し、当該ノードCxに対するループ処理ステップS206からステップS219を実行するステップS205。ここで、xは1からkまでの整数を表す。次に、リスク値算出部201は、メモリ20上に、選択されたノードCxのリスク値R1の候補となるリスク値候補rを格納するための空のリストを生成するステップS206。リスク値算出部201は、ノードCxのリスク値候補rを算出する。ここでは、2つのリスク値候補rが算出される。具体的には、ノードCxのみに対するリスク値候補r、及び、ノードCxと同一の部分木STjに含まれる他のノードCyとの組み合わせに対するリスク値候補rが算出される。ここで、yは1からkまでの整数であり、かつ、xとは異なる整数を表す。具体的には、ステップS207からステップS211の処理が、ノードCxのみに対するリスク値候補rの算出処理に該当し、ステップS212からステップS218の処理が、ノードCxとノードCyとの組み合わせに対するリスク値候補rの算出処理に該当する。リスク値算出部201は、割当実績テーブルT400を参照し、ノードCxに対応するエントリが存在するか否かを判定するステップS207。なお、ノードCxのノード名CPx及び設定値CVxは、ステップS201において取得された構成情報Hn1のノード名T105及び設定値T106から取得される。また、リスク値算出部201は、割当実績テーブルT400から、第1の割当実績に対応するエントリを取得するために、検索条件として、設定項目Bに関する情報にはワイルドカードを示す情報を入力する。ここで、ノードCxが葉ノードでない場合には、ノードCxに対応するエントリが存在しないと判定される。また、ノードCxが葉ノードであるが、取得された構成情報の設定値CVxと設定値AT403とが異なる場合には、ノードCxに対応するエントリが存在しないと判定される。一方、ノードCxに対応するノードが葉ノードであり、かつ、取得された構成情報の設定値CVxと設定値AT403とが一致する場合には、ノードCxに対応するエントリが存在すると判定される。ステップS207の判定結果がYES、すなわち、ノードCxに対応するエントリが存在すると判定された場合、リスク値算出部201は、割当実績があることを示す情報を設定するステップS208。具体的には、リスク値算出部201は、割当実績を表す変数E1に0を設定する。その後、リスク値算出部201は、ステップS210に進む。ステップS207の判定結果がNO、すなわち、ノードCxに対応するエントリが存在しないと判定された場合、リスク値算出部201は、割当実績がないことを示す情報を設定するステップS209。具体的には、リスク値算出部201は、割当実績を表す変数E1に1を設定する。その後、リスク値算出部201は、ステップS210に進む。リスク値算出部201は、割当傾向分析テーブルT420から、ノードCxのノード名CPxに対応するエントリを検索し、分布T425を取得して変数D1に格納するステップS210。リスク値算出部201は、変数E1及び変数D1に基づいてリスク値候補rを算出し、算出された値をステップS206において生成されたリストに格納するステップS211。ここで、リスク値候補rは、例えば、下式1を用いて算出できる。r=E×1-D1-E×D...1例えば、ノード名CPxが.../メモリ[1]かつ設定値CVxが4GBである場合、図7に示す割当実績テーブルT400には、対応するエントリが存在するため、変数E1は0となる。また、図8に示す割当傾向分析テーブルT420の対応するエントリの分布T425は0.2であるため、変数D1は0.2となる。したがって、リスク値候補rは、下式2のように算出される。r=0×1-0.81-0×0.8=0.8...2次に、リスク値算出部201は、ノードCxとノードCyとの組み合わせに対するリスク値候補rを算出する。まず、リスク値算出部201は、選択された部分木STjに含まれ設定項目B、すなわち、ノードCyを選択して、当該ノードCyに対するループ処理ステップS212からステップS218を実行するステップS212。リスク値算出部201は、割当実績テーブルT400を参照し、ノードCx及びノードCyに対応するエントリが存在するか否かを判定するステップS213。具体的には、ノードCxのノード名CPx及び設定値CVx、並びに、ノードCyのノード名CPy及び設定値CVyに一致するエントリが存在するか否かが判定される。なお、検索条件としては、ノードCxのノード名と設定項目種別AT401とを比較し、ノードCyのノード名と設定項目種別BT402とを比較する条件、及び、ノードCxのノード名と設定項目種別BT402とを比較し、ノードCyのノード名と設定項目種別AT401とを比較する条件について検索処理が実行される。ステップS213の判定結果がYES、すなわち、ノードCx及びノードCyに対応するエントリが存在すると判定された場合、リスク値算出部201は、割当実績があることを示す情報を設定するステップS214。具体的には、リスク値算出部201は、割当実績を表す変数E2に0を設定する。その後、リスク値算出部201は、ステップS216に進む。ステップS213の判定結果がNO、すなわち、ノードCx及びノードCyに対応するエントリが存在しないと判定された場合、リスク値算出部201は、割当実績がないことを示す情報を設定するステップS215。具体的には、リスク値算出部201は、実績を表す変数E2に1を設定する。その後、リスク値算出部201は、ステップS216に進む。リスク値算出部201は、割当傾向分析テーブルT420から、ノードCxのノード名CPx及び、ノードCyのノード名CPyに対応するエントリを検索し、対応するエントリから分布T425を取得して変数D2に格納するステップS216。リスク値算出部201は、変数E2と変数D2とに基づいてリスク値候補rを算出し、算出された値をステップS206において生成されたリストに格納するステップS217。なお、リスク値候補rの算出式は式1と同一のものを用いる。例えば、ノードCxのノード名CPxが.../メモリ[1]、設定値CVxが8GBであり、ノードCyのノード名CPyが.../ゲストOS[1]、設定値CVyが32bitOSである場合、図7に示す割当実績テーブルT400には、対応するエントリが存在しないため変数E2は1となる。また、図8に示す割当傾向分析テーブルT420の対応するエントリの分布は0.33であるため、変数D2は0.33となる。したがって、リスク値候補rは、下式3のように算出される。r=1×1-0.331-1×0.33=0.67...3設定項目種別.../メモリと設定項目種別.../ゲストOSのバリエーションが多いため、割当実績が無い設定値の組み合わせを入力した場合にリスク値が大きくなる。リスク値算出部201は、リストに格納されるリスク値候補rに基づいてリスク値R1を算出するステップS219。具体的には、リスク値算出部201は、リストに格納されるリスク値候補rのうち、最も大きな値であるリスク値候補rをリスク値R1として算出する。リスク値算出部201は、決定されたリスク値R1をリスク値テーブルT300の対応するエントリに登録する。リスク値算出部201は、全ての部分木STjに対して処理を実行した後、処理を終了する。図12は、本発明の第1の実施形態におけるリスク表示部204が実行するリスク表示情報の生成処理を説明するフローチャートである。リスク表示部204は、まず、構成情報テーブルT100から、変更後の構成情報Hn1を取得し、構成情報シート形式に、変更後の構成情報Hn1を表示するための表示情報を生成するステップS501。次に、リスク表示部204は、リスク値テーブルT300から全てのエントリを取得しステップS502。取得されたエントリの中から処理対象とするエントリを1つ選択するステップS503。以降では、選択されたエントリをROWと記載する。次に、リスク表示部204は、エントリROWにおけるリスク値が所定の閾値Tより大きいか否かを判定するステップS504。なお、所定の閾値Tは、予め設定されたものでもよいし、自動的に設定されたものでもよい。ステップS504の判定結果がNO、すなわち、エントリROWにおけるリスク値が所定の閾値T以下であると判定された場合、リスク表示部204は、ステップS508に進む。ステップS504の判定結果がYES、すなわち、エントリROWにおけるリスク値が所定の閾値Tより大きいと判定された場合、リスク表示部204は、当該エントリROWに対応する設定項目を誤り箇所として特定する。その後、リスク表示部204は、特定された誤り箇所に対する警告表示を生成するための処理ステップS505~ステップS507を実行する。まず、リスク表示部204は、構成情報シート形式の構成情報Hn1のエントリROWに対応する表示部分を強調表示するための強調表示情報を生成するステップS505。強調表示の方法としては、例えば、エントリROWに対応する設定項目のID付き設定属性パスの欄の外枠を太線で強調する方法が考えられる。さらに、リスク表示部204は、エントリROWのID付き設定属性パスに対する警告理由を取得するステップS506。例えば、リスク表示部204は、割当実績を警告理由として取得する場合、リスク値算出処理において算出されたリスク値候補rのうち、上位数件のリスク値候補rを取得する。リスク表示部204は、ステップS505の強調表示に付加する警告理由を表示するためのメッセージ情報を生成するステップS507。その後、リスク表示部204は、ステップS508に進む。リスク表示部204は、全てのエントリROWに対して処理が終了したか否かを判定するステップS508。ステップS508の判定結果がNO、すなわち、全てのエントリROWに対して処理が終了していないと判定された場合、リスク表示部204は、ステップS503に戻り、同様の処理S503~S507を実行する。ステップS508の判定結果がYES、すなわち、全てのROWに対して処理が終了したと判定された場合、リスク表示部204は、表示情報、強調表示情報及びメッセージ情報を含めたリスク表示情報を生成して、生成されたリスク表示情報を管理端末1に送信して、処理を終了するステップS509。図13は、本発明の第1の実施形態における管理端末1に表示されるリスク表示情報の一例を示す説明図である。管理端末1は、受信したリスク表示情報に基づいて、図13に示す様な表示画面400をディスプレイに表示する。表示画面400には、シート形式の構成情報シート301が表示されている。構成情報シート301の設定項目のうち、リスク値が所定の閾値より大きい部分、すなわち、誤り箇所は強調表示402-1、402-2で表示される。ここで、リスク値R1に基づいて強調表示される部分が、レビュー範囲となる。図13に示す例では、誤り箇所に該当する設定項目の外枠が太線を用いて描画されている。さらに、強調表示402-1、402-2には警告理由を現す警告メッセージ401-1、401-2が合わせて描画されている。強調表示402-1には、設定属性がメモリ、設定値が8GBである設定項目が警告されている。当該強調表示402-1に対する警告メッセージ401-1には、設定属性がゲストOS、設定値が32bitOSである組み合わせの割当実績が無いことを示している。これは、一般的に、32bitOSが利用できるメモリ上限は4GBであり、8GBのメモリが割り当てられている部分は、設定項目に誤りがある可能性が高いためである。また、警告メッセージ401-1、401-2には、それぞれ、警告メッセージ401-1、401-2に対応する警告内容を指摘する場合に操作する操作ボタン403-1、403-2と、警告メッセージ401-1、401-2に対応する警告内容を指摘しない場合に操作する操作ボタン404-1、404-2とを含む。図14A及び図14Bは、本発明の第1の実施形態における割当実績集計部205が割当実績テーブルT400を生成するために実行する処理を説明するフローチャートである。割当実績集計部205は、過去に入力された構成情報から、実際に割り当てられた設定値の件数を集計する。なお、以降で説明する処理では、割当実績集計部205が、2つの設定項目の組み合わせに対する割当履歴の件数をカウントする場合に、カウントの重複が発生しないように制御する。割当実績集計部205は、変更後の構成情報が入力された場合、又は、周期的に処理を実行する。なお、処理の実行周期は予め設定されていてもよいし、自動的に設定されてもよい。割当実績集計部205は、まず、割当実績テーブルT400のエントリをリセットするステップS901。次に、割当実績集計部205は、構成情報テーブルT100から、管理対象システム10の過去の構成情報H1,...,Hnを取得するステップS902。割当実績集計部205は、取得された構成情報の中から処理対象となる構成情報Hiを選択し、当該構成情報Hiに対するループ処理ステップS903からステップS916を実行するステップS903。ここで、iは、1からmまでの整数を表す。割当実績集計部205は、選択された構成情報Hiの所定の階層Lより下位の階層の部分木ST1,...,STmを全て抽出するステップS903。ここで、LはステップS802と同一の値である。割当実績集計部205は、抽出された部分木の中から処理対象とする部分木STjを選択し、当該部分木STjに対するループ処理ステップS905からステップS915を実行するステップS905。ここで、jは、1からmまでの整数を表す。割当実績集計部205は、選択された部分木STjに含まれる設定項目、すなわち、ノードC1,...,Ckを全て抽出するステップS906。割当実績集計部205は、抽出されたノードの中から処理対象となるノードCxを選択し、当該ノードCxに対するループ処理ステップS907からステップS914を実行するステップS907。ここで、xは1からkまでの整数を表す。まず、割当実績集計部205は、ノードCxのみの割当履歴の件数をカウントする。割当実績集計部205は、ノードCxが変更箇所であるか否かを判定するステップS908。具体的には、割当実績集計部205は、ノードCxに対応するエントリの変更フラグT108が1であるか否かを判定する。ノードCxに対応するエントリの変更フラグT108が1である場合には、ノードCxは、変更箇所であると判定される。ステップS908の判定結果がYES、すなわち、ノードCxが変更箇所であると判定された場合、割当実績集計部205は、割当実績テーブルT400の対応するエントリの件数T405の値を1加算するステップS909。その後、割当実績集計部205は、ステップS910に進む。具体的には、割当実績集計部205は、割当実績テーブルT400を参照して、ノードCxのノード名CPx及び設定値CVxを検索キーとして対応するエントリを検索し、当該エントリの件数T405のカウント値を1加算する。なお、前述の検索処理の結果、一致するエントリがない場合には、割当実績集計部205は、割当実績テーブルT400に新たなエントリを追加して、設定項目種別AT401にノード名CPxを格納し、設定値AT403に設定値CVxを格納し、さらに、件数T405には初期値として1を格納する。ここで、設定項目種別BT402及び設定値BT404には、ワイルドカードが格納される。次に、割当実績集計部205は、ノードCxと、同一の部分木STjに含まれるノードCyとの組み合わせに対する割当実績の件数をカウントする。まず、割当実績集計部205は、ノードCxと同一の部分木STjに含まれ、ノードCxとは異なるノードCyを選択し、当該ノードCyに対するループ処理ステップS910~ステップS913を実行するステップS910。割当実績集計部205は、ノードCx又はノードCyの少なくともいずれかが変更箇所であるか否かを判定するステップS911。具体的には、ノードCxに対応するエントリの変更フラグT108、又は、ノードCxに対応するエントリの変更フラグT108の少なくともいずれかが1であるか否かが判定される。ステップS911の判定結果がYES、すなわち、ノードCx又はノードCyの少なくともいずれかが変更箇所であると判定された場合、割当実績集計部205は、割当実績テーブルT400の対応するエントリの件数T405の値を1加算するステップS912。具体的には、割当実績集計部205は、割当実績テーブルT400を参照して、ノードCxのノード名CPx及び設定値CVx、並びに、ノードCyのノード名CPy及び設定値CVyを検索キーとして対応するエントリを検索し、当該エントリの件数T405のカウント値を1加算する。なお、前述の検索処理の結果、対応するエントリがない場合には、割当実績集計部205は、割当実績テーブルT400に新たなエントリを追加する。この場合、割当実績集計部205は、ノード名CPx及びノード名CPyからIDを削除することによって設定属性パスを抽出して、設定項目種別AT401及び設定項目種別BT402のそれぞれに抽出された設定属性パスを格納する。また、割当実績集計部205は、設定値AT403に設定値CVxを格納し、設定値BT404に設定値CVyを格納し、さらに、件数T405には初期値として1を格納する。以上の処理によって、図7に示すような割当実績テーブルT400が生成される。図15は、本発明の第1の実施形態における割当傾向分析部206が割当傾向分析テーブルT420を生成するために実行する処理を説明するフローチャートである。ここでは、割当傾向分析部206は、割当実績テーブルT400に基づいて、割当実績の傾向を分析する。まず、割当傾向分析部206は、割当傾向分析テーブルT420をリセットするステップS1001。次に、割当傾向分析部206は、割当実績テーブルT400に含まれる設定項目の組み合わせを全て取得するステップS1002。以降では、設定項目の組み合わせをKiを用いて記載する。ここでは、設定項目の組み合わせK1,...,Knが取得されたものとする。ここでは、設定項目種別AT401と設定項目種別T402の組み合わせに着目した設定項目の組み合わせKiが取得される。割当傾向分析部206は、取得された設定項目の組み合わせの中から処理対象とする設定国木の組み合わせKiを選択し、当該設定項目の組み合わせKiに対するループ処理ステップS1003からステップS1011を実行するステップS1003。ここで、iは、1からnまでの整数を表す。割当傾向分析部206は、選択された設定項目の組み合わせKiに一致する件数の総数を表す変数Nを初期化するステップS1004。具体的には、変数Nに初期値として0が設定される。割当傾向分析部206は、割当実績テーブルT400を参照し、選択された設定項目の組み合わせKiに一致するエントリを全て取得するステップS1005。例えば、図7に示す例では、組み合わせKiにおける設定属性パスAが.../メモリ、設定属性パスBが.../ゲストOSの場合、5つのエントリが取得される。以降、取得したエントリをエントリROWjと記載する。ここでは、ROW1,...,ROWmが取得されたものとする。割当傾向分析部206は、取得したエントリの中から処理対象となるエントリROWjを選択し、当該エントリROWjに対するループ処理ステップS1006~ステップS1008を実行するステップS1006。割当傾向分析部206は、選択されたエントリROWjの件数T405を取得し、変数Nに取得された件数T405を加算するステップS1007。当該処理によって、取得されたエントリROWjの全ての件数T405の合計値が算出される。割当傾向分析部206は、変数Nに基づいて設定値の分布Dを算出するステップS1009。分布の算出方法としては、例えば、下式4を用いる方法が考えられる。D=m/N...4ここで、取得したエントリROWの総数mを利用しているのは設定値条件の異なる1つの設定値バリエーションを表しているためである。式4によれば、設定項目における設定値のバリエーション数が多いほど分布Dの値は1に近い値となり、バリエーション数が少ないほど分布Dの値は0に近い値となる。したがって、変更される設定値が過去の割当実績における設定値と一致した方がよいか否かを推定することができる。割当傾向分析部206は、割当傾向分析テーブルT420に組み合わせKiに対するエントリを追加するステップS1010。具体的には、割当傾向分析部206は、割当傾向分析テーブルT420にエントリを生成し、設定項目の組み合わせKiの1つ目の設定属性パスを設定項目種別AT421に格納し、組み合わせKiの2つ目の設定属性パスを設定項目種別BT422に格納し、エントリROWjの総数をバリエーション数T423に格納し、変数Nの値を実績総数T424に格納し、さらに、分布Dの値を分布T425に格納する。以上の処理によって、図8に示すような割当傾向分析テーブルT420が生成される。ここで、割当実績テーブルT400及び割当傾向分析テーブルT420の生成処理は、リスク値R1の算出処理とは独立した処理である。リスク値R1の算出処理の実行前に予め図14A、図14B及び図15に示す処理を実行することによって、リスク値R1の算出処理を高速化できるためである。ただし、割当実績テーブルT400及び割当傾向分析テーブルT420の生成処理は、リスク値算出部201がリスク値R1を算出する前であれば任意のタイミングで実行されてもよい。例えば、ステップS100とステップS200との間で前述した生成処理が実行されてもよい。これによって、処理の流れを単純化することができる。さらに、本実施形態では、各テーブルを生成する場合に、最初にテーブルをリセットしている。しかし、テーブルをリセットせずに、構成情報が変更されるたびに、変更後の構成情報に対する割当実績を集計し、変更前の構成情報との差分をテーブルに格納する方法を用いてもよい。これによって、テーブルの生成処理にかかる時間を短縮できる。また、テーブルの生成処理では、すべての構成情報テーブルT100に含まれる過去の構成情報をすべて用いてテーブルを生成しているが、一部の構成情報だけを用いてテーブルが生成されてもよい。例えば、一定期間内に含まれる構成情報の実績及び設定値の傾向の分析処理の対象としてもよい。これは、テーブル生成の処理時間を短縮できる。また、管理対象システム10の設定傾向が途中で変わり、古い構成情報の履歴が有効でない場合には、当該期間の構成情報を除くことによって分析精度を向上できる。本実施形態では、設定値の割当実績の集計処理及び分析処理に、管理対象システム10の過去の構成情報を利用している。しかし、本発明はこれに限定されず、管理対象システム10と類似の他のシステムの構成情報を利用してもよい。他のシステムの構成情報を利用することによって、計算機システムにおける構成情報の変更回数が少ない場合又は全く変更されていない場合であっても、設定情報におけるリスク値をも算出できる。さらに1つの管理対象システム10を複数のシステムとしてみなして、利用してもよい。例えば、管理対象システム10が複数の仮想ネットワークで分割されている場合には、仮想ネットワーク毎に1つの管理対象システム10としてみなしてリスク値R1を算出してもよい。本実施形態では、構成情報シートから変更後の構成情報を取得しているが、それ以外の方法を用いてもよい。例えば、管理対象システム10の各装置上でエージェントプログラムを動作させ、当該エージェントプログラムによって抽出された各装置の構成情報を構成情報入力部200が収集する方法が考えられる。また、本実施形態では、リスク判定サーバ2が、リスク表示情報を生成していたが、表示情報、強調表示情報及びメッセージ情報を生成する度に、リスク判定サーバ2に備えられたディスプレイに表示してもよい。第1の実施形態によれば、構成情報に含まれる設定項目に対するリスク値を算出することができる。さらに、リスク値に基づいて生成されたリスク表示情報に基づいて、レビューが必要な設定項目を特定できる。これによって、ノウハウ及び人手の作業に頼ることなくレビュー範囲を特定できる。さらに、レビュー範囲を絞って表示することによって、レビューの作業時間を短縮できる。また、本発明では、構成情報を比較してリスク値R1を算出するため、個々の設定項目に対して手動で計算ルールを定義しなくてもよい。そのため、システム管理者が計算ルールを作成する必要がなくなり、また、管理に費やす工数を低減させることができる。<第2の実施形態>次に、第2の実施形態について説明する。第2の実施形態では、レビューにおける操作履歴を考慮して部分木ごとのリスク値が算出される。第2の実施形態では、3つのリスク値が算出される。以降では、最初に算出されるリスク値をリスク値R1、2番目に算出されるリスク値をリスク値R2、さらに、3番目に算出されるリスク値をリスク値R3と記載する。リスク値R1は、リスク判定ルールに基づいて算出されるリスク値であり、第1の実施形態におけるリスク値R1と同一のものである。リスク値R2は、リスク値R1を部分木ごとに統合したリスク値である。リスク値R3は、リスク値R2に対し、過去のレビューにおける操作履歴を考慮して算出されるリスク値である。以降では、第1の実施形態との差異を中心に説明する。また、以降では、第1の実施形態と共通する部分については、同一の符号を用いるものとする。第2の実施形態における計算機システムの構成は第1の実施形態と同一であるため説明を省略する。図16は、本発明の第2の実施形態におけるリスク判定サーバ2のハードウェア構成及びソフトウェア構造を説明するブロック図である。リスク判定サーバ2のハードウェア構成は、第1の実施形態と同一である。第2の実施形態のリスク判定サーバ2は、ソフトウェア構成が異なる。具体的には、メモリ20には、新たに、レビュー情報集計部207、レビュー傾向分析部208、レビュー情報テーブルT200及びレビュー傾向分析テーブルT500が格納される。レビュー情報集計部207は、レビューにおける操作履歴に関する情報を収集し、レビュー情報テーブルT200に格納する。例えば、レビュー情報集計部207は、リスク表示部204によって生成されたリスク表示情報、及び管理端末1に表示された表示画面400に対する操作に関する情報を収集する。レビュー傾向分析部208は、レビュー情報テーブルT200に基づいてレビューの傾向を分析し、分析結果をレビュー傾向分析テーブルT500に格納する。レビュー情報テーブルT200は、変更後の構成情報に対するレビューにおける履歴情報を格納する。レビュー傾向分析テーブルT500は、過去のレビューの傾向の分析結果を格納する。なお、レビューでは、リスク判定サーバ2からの出力リスク表示情報に基づいた操作が実行される。また、第2の実施形態では、リスク値テーブルT300も第1の実施形態とは異なる。他の構成は第1の実施形態と同一であるため説明を省略する。ここで、表示画面400を用いたレビュー操作について説明する。図17は、本発明の第2の実施形態における管理端末1に表示されたリスク表示情報の一例を示す説明図である。ここでは、表示画面400を用いた操作について説明する。システム管理者は、表示画面400を閲覧して、変更後の構成情報における誤り箇所を指摘する。表示画面400には変更後の構成情報シート301が表示され、また、構成情報シート301の誤り箇所には、強調表示402及び警告メッセージ401が表示される。システム管理者が、警告メッセージ401の操作ボタン403-1を操作すると、さらに、図17に示すようなダイアログ405-1が表示される。当該ダイアログ405-1は、警告メッセージ401-1に対応する警告内容を指摘する場合に、必要となる情報を登録するためのインタフェースである。ここで、レビュー時に、警告メッセージ401に対応する警告内容を指摘する場合と、指摘しない場合とに分けてレビューにおける操作の流れを説明する。まず、警告内容を指摘する場合、システム管理者は、警告メッセージ401-1内の操作ボタン403-1を操作する。これによって、ダイアログ405-1が表示される。システム管理者は、ダイアログ405-1内に示された指摘パス及び指摘理由等の情報を指定し、OKボタンを操作する。一方、警告内容を指摘しない場合、システム管理者は、警告メッセージ401-1内の操作ボタン404-1を操作する。レビュー情報集計部207は、前述した表示画面400に対する操作の情報を取得して、レビュー情報テーブルT200に蓄積する。図18は、本発明の第2の実施形態におけるレビュー情報テーブルT200の一例を示す説明図である。レビュー情報テーブルT200は、システムIDT201、リビジョンT202、変更リビジョンT203、ノード名T204、警告フラグT205、指摘フラグT206、及び理由T207を含む。システムIDT201は、管理対象システム10を一意に識別するための識別子を格納する。リビジョンT202及び変更リビジョンT203は、それぞれ、レビュー対象となった構成情報の変更回数を格納する。リビジョンT202は、構成情報が変更される前の変更回数を格納する。変更リビジョンT203は、構成情報が変更された後の変更回数を格納する。ノード名T204は、警告メッセージ401が表示された設定項目、又はシステム管理者から指摘を受けた設定項目を一意に識別するためのID付きの設定属性パスを格納する。警告フラグT205は、リスク判定サーバ2によって警告された設定項目であるか否かを示す情報を格納する。具体的には、設定項目に対する警告メッセージ401が表示されている場合にはありが格納され、設定項目に対する警告メッセージ401が表示されていない場合にはなしが格納される。指摘フラグT206は、システム管理者によって指摘された設定項目であるか否かを示す情報を格納する。具体的には、設定項目に対する指摘があった場合にはありが格納され、設定項目に対する指摘がなかった場合にはなしが格納される。理由T207は、ノード名T204に対応する設定項目が警告又は指摘された理由を格納する。例えば、割当実績に基づいて算出されたリスク値R1によって誤り箇所であると警告された場合、割当実績が格納される。図19は、本発明の第2の実施形態におけるレビュー傾向分析テーブルT500の一例を示す説明図である。レビュー傾向分析テーブルT500は、部分木ごとに、過去のレビューにおける警告の件数及び指摘件数、並びに、レビューにおける注目度合い等を分析した結果を格納する。具体的には、レビュー傾向分析テーブルT500は、設定属性パスT501、理由T502、警告件数T503、指摘件数T504、及びフォーカスFT505を含む。設定属性パスT501は、警告又は指摘された設定項目の設定属性パスを格納する。理由T502は、設定属性パスに対応する設定項目に対する警告理由又は指摘理由を格納する。例えば、リスク値R1によって誤り箇所であると警告された場合、理由T502には割当実績が格納される。警告件数T503は、過去のレビューにおいて、リスク判定サーバ2によって設定属性パスT501に対応する設定項目が警告された件数を格納する。指摘件数T504は、過去のレビューにおいて、システム管理者によって設定属性パスT501に対応する設定項目が指摘された件数を格納する。フォーカスT505は、過去のレビューにおいて、警告に対する指摘操作の頻度を示す値を格納する。すなわち、フォーカスT505は、注目度合いを示す指標となる。フォーカスは、0以上の値をとり、指摘操作の頻度が高いほど大きな値となる。ここでは、指摘操作が平均的な頻度である場合、フォーカスは1に近い値となるものとする。以下ではフォーカスの値を変数Fを用いて表す。なお、フォーカスは警告件数T503及び指摘件数T504に基づいて算出される。また、レビュー情報テーブルT200とレビュー傾向分析テーブルT500とを一つのテーブルにまとめてもよい。図20は、本発明の第2の実施形態におけるリスク値テーブルT300の一例を示す説明図である。第2の実施形態におけるリスク値テーブルT300は、新たに、リスク値R2T303及びリスク値R3T304を含む。リスク値R2T303は、リスク値R2の値を格納する。リスク値R3T304は、リスク値R3の値を格納する。葉ノード以外のノードは設定値を含まないため、葉ノード以外のエントリのリスク値R1T302には、nullが格納される。しかし、リスク値R2は枝ノードのリスク値を表すため、葉ノード以外のエントリにおけるリスク値R2T303には必ず数値が格納される。図21は、本発明の第2の実施形態におけるリスク判定サーバ2によって実行される処理の概要を説明するフローチャートである。第2の実施形態では、リスク判定サーバ2が、リスク値R1を算出した後、当該リスク値R1に基づいてリスク値R2を算出し、さらに、リスク値R2に基づいてリスク値R3を算出する。まず、リスク判定サーバ2は、変更された構成情報シートに基づいて、構成情報テーブルT100を更新するステップS100。なお、ステップS100の処理は、第1の実施形態と同一の処理である。リスク判定サーバ2は、変更後の構成情報に含まれる設定項目に対するリスク値R1を算出して、リスク値テーブルT300を更新するステップS200。なお、ステップS200の処理は、第1の実施形態と同一の処理である。次に、リスク判定サーバ2は、部分木毎のリスク値R1を統合することによってリスク値R2を算出して、リスク値テーブルT300を更新するステップS300。具体的には、リスク値算出部201が、リスク値テーブルT300に格納されるリスク値R1に基づいてリスク値R2を算出する。リスク値R2の算出方法は、図22を用いて後述する。さらに、リスク判定サーバ2は、リスク値R2とレビュー傾向分析テーブルT500とに基づいてリスク値R3を算出して、リスク値テーブルT300を更新するステップS400。具体的には、リスク値算出部201が、リスク値テーブルT300に格納されたリスク値R2と、レビュー傾向分析テーブルT500のフォーカスT505とに基づいてリスク値R3を算出する。リスク値R3の算出方法は、図23を用いて後述する。最後に、リスク判定サーバ2は、算出されたリスク値R3に基づいて、変更後の構成情報における誤り箇所を表示するためのリスク表示情報を生成して、生成されたリスク表示情報を管理端末1に送信し、処理を終了するステップS500。具体的には、リスク表示部204が、変更後の構成情報と、算出されたリスク値R3とに基づいて、変更後の構成情報における誤り箇所を特定し、当該誤り箇所に対する警告表示等を表示するためのリスク表示情報を生成する。なお、リスク表示情報の生成処理は、リスク値R1の代わりにリスク値R3を用いる点が異なるが他の処理は同一であるため説明を省略する。図22は、本発明の第2の実施形態におけるリスク値算出部201が実行するリスク値R2の算出処理を説明するフローチャートである。リスク値算出部201は、リスク値R2を算出する場合に、関数funcを呼び出す。ここで、関数funcは、1つのノードを入力としてリスク値R2を算出する関数である。リスク値算出部201は、関数funcを再帰的に呼び出すことによって、所定の部分木のリスク値R2を算出する。以下、ノードを表す変数をNODと記載する。リスク値算出部201は、まず、リスク値テーブルT300からエントリを取得するステップS301。読み出されたエントリは、一つのノードに対応する。以下ではエントリをノードNODと記載する。なお、リスク値算出部201は、葉ノードに対応するエントリから順に読み出すものとする。リスク値算出部201は、取得されたノードNODが葉ノードであるか否かを判定するステップS302。具体的には、リスク値算出部201が、構成情報テーブルT100を参照し、取得されたノードNODのノード名T301と一致するエントリが存在するか否かを判定する。構成情報テーブルT100に取得されたノードNODと一致するエントリがある場合、当該ノードNODが葉ノードであると判定される。ステップS301の判定結果がYES、すなわち、取得されたノードNODが葉ノードであると判定された場合、リスク値算出部201は、葉ノードNODのリスク値R2を算出して、ステップS307に進むステップS306。ここでは、葉ノードのリスク値R2は、当該葉ノードのリスク値R1と同一のものとする。ステップS301の判定結果がNO、すなわち、取得されたノードNODが葉ノードではないと判定された場合、リスク値算出部201は、取得されたノードNODを起点とした一つ下位の階層に存在するノードを全て抽出するステップS303。以降では、取得されたノードNODを起点とした一つ下位の階層に存在するノードを子ノードと記載する。具体的には、リスク値算出部201は、リスク値テーブルT300から、取得されたノードNODの子ノードCHILD1,...,CHILDmとなるエントリを全て抽出する。例えば、ノードNODのノード名T301が.../VM[1]である場合、.../VM基本情報[1]、及び.../ディスク情報[1]の2つの子ノードが抽出される。次に、リスク値算出部201は、関数funcに抽出された子ノードCHILD1,...,CHILDmをそれぞれに入力して子ノードのリスク値R2を算出するステップS304。これによって、各子ノードのリスク値R2funcCHILD1,...,funcCHILDmが算出される。例えば、ノードNODのノード名T301が.../VM基本情報[1]である場合、子ノードは全て葉ノードとなるため、葉ノードのリスク値R2がそれぞれ算出されることとなる。リスク値算出部201は、ステップS303における算出結果に基づいて、ノードNODのリスク値R2を算出するステップS305。例えば、下式5を用いてノードNODのリスク値R2を算出する方法が考えられる。R2=ノードNODのリスク値R1子ノードのリスク値R2の平均値...5なお、本実施形態では、ノードNODのリスク値R1がnullである場合、リスク値R1は0として扱うものとする。次に、リスク値算出部201は、算出されたノードNODのリスク値R2を、リスク値テーブルT300の対応するエントリのリスク値R2T303に格納するステップS307。リスク値算出部201は、関数funcの戻り値として、算出されたリスク値R2を返し、処理を終了するステップS308。以下、根ノードまで、戻り値に基づいて再帰的な算出処理が実行される。ここで、具体例を用いてリスク値R2の算出処理を説明する。ここでは、図19に示すノード名T301が/物理マシン[1]/VM[2]/VM基本情報[1]であるノードのリスク値R2を算出する場合について説明する。ステップS302では、当該ノードは葉ノードでないため、ステップS303に進む。ステップS303では、当該ノードの子ノードとして、4つの葉ノード.../VM名[1]、.../ゲストOS[1]、.../CPU数[1]、及び.../メモリ[1]が抽出される。ステップS304では、4つの葉ノードのリスク値R2が算出される。本実施形態では、葉ノードのリスク値R2はリスク値R1と同一であるため、それぞれ、0.0、0.67、0.0、0.67と算出される。ステップS305では、式5を用いてノードのリスク値R2が算出される。ここで、/物理マシン[1]/VM[2]/VM基本情報[1]のリスク値R1は<null>であるため、ノードのリスク値R1は0.0である。したがって、ノードのリスク値R2は、下式6に示すように算出される。R2=0.00.00.670.00.67/4=0.33...6次にリスク値R3の算出方法について説明する。図23は、本発明の第2の実施形態におけるリスク値算出部201が実行するリスク値R3の算出処理を説明するフローチャートである。リスク値算出部201は、リスク値R2の算出結果が格納されたリスク値テーブルT300及びレビュー傾向分析テーブルT500に基づいてリスク値R3を算出する。リスク値算出部201は、まず、リスク値テーブルT300からすべてのエントリを取得するステップS401。次に、リスク値算出部201は、取得されたエントリから、処理対象となるエントリを1つ選択するステップS402。リスク値算出部201は、レビュー傾向分析テーブルT500から、選択されたエントリのノード名T301を検索キーとして対応するエントリを検索し、検索されたエントリのフォーカスT505を取得するステップS403。さらに、リスク値算出部201は、選択されたエントリのリスク値R2T303、及び取得されたフォーカスT505に基づいてリスク値R3を算出するステップS404。ここでは、下式7を用いてリスク値R3を算出する。R3=R2×F...7もし、ステップS403において、対応するフォーカスT505が取得できなかった場合、リスク値算出部201は、フォーカスFを1としてリスク値R3を算出する。リスク値R3計算部203は、リスク値テーブルT300を更新するステップS405。具体的には、リスク値テーブルT300の対応するエントリのリスク値T304に、算出されたリスク値R3が格納される。リスク値算出部201は、取得された全てのエントリについて処理が終了したか否かを判定するステップS406。ステップS406の判定結果がNO、すなわち、取得された全てのエントリについて処理が完了していないと判定された場合、リスク値算出部201は、ステップS402に戻り、同様の処理ステップS402~ステップS406を実行する。ステップS406の判定結果がYES、すなわち、取得された全てのエントリについて処理が完了したと判定された場合、リスク値算出部201は、処理を終了する。ここで、具体例を用いてリスク値R3の算出処理を説明する。ここでは、ステップS402において、図19に示すノード名T301が/物理マシン[1]/VM[2]/VM基本情報[1]選択された場合を例に説明する。ステップS403では、対応するエントリとして/物理マシン/VM/VM基本情報が検索され、当該エントリのフォーカスT5051.5が取得される。ステップS404において、ノード名に対応するエントリのリスク値R2は0.33であるため、当該エントリのリスク値R3は下式8に示すように算出される。R3=0.33×1.5=0.50...8図24は、本発明の第2の実施形態におけるレビュー情報集計部207が実行する処理を説明するフローチャートである。レビュー情報集計部207は、まず、レビュー傾向分析テーブルT500をリセットするステップS601。次に、レビュー情報集計部207は、レビュー情報テーブルT200に含まれる理由T207を全て抽出するステップS602。図19に示す例では、割当実績と設定クローンとの2つが理由として抽出される。レビュー情報集計部207は、抽出された理由の中から、処理対象とする理由Oを選択するステップS603。レビュー情報集計部207は、レビュー情報テーブルT200を参照して、選択された理由Oと一致するエントリを全て取得するステップS604。具体的には、理由T207が選択された理由Oと一致するエントリが取得される。レビュー情報集計部207は、ステップS604において取得された全てのエントリのノード名T204に基づいて設定項目種別を抽出するステップS605。具体的には、ID付き設定属性パスからIDを除くことによって、設定項目種別設定属性パスが抽出される。これは、同種の設定項目毎に、レビューにおける操作履歴を集計するための処理である。レビュー情報集計部207は、ステップS605において抽出された設定項目種別の中から、処理対象とする設定項目種別CPを選択するステップS606。レビュー情報集計部207は、設定項目種別CPに含まれるノードに対応するエントリを全て取得するステップS607。レビュー情報集計部207は、ステップS606において取得されたエントリからレビューにおける操作履歴の情報を取得する。まず、レビュー情報集計部207は、ステップS606において取得されたエントリのうち、警告フラグT205がありであるエントリ数であるカウント値WCを取得するステップS608。次に、レビュー情報集計部207は、ステップS606において取得されたエントリのうち、指摘フラグT206がありであるエントリ数であるカウント値ICを取得するステップS609。レビュー情報集計部207は、レビュー傾向分析テーブルT500を更新するステップS610。具体的には、以下のような処理が実行される。レビュー情報集計部207は、レビュー傾向分析テーブルT500に、ステップS606において選択された設定項目種別CPのエントリを生成する。レビュー情報集計部207は、生成されたエントリの設定項目種別T501に抽出された設定項目種別CPを格納し、理由T502に理由Oを格納する。また、レビュー情報集計部207は、警告件数T503にカウント値WCを格納し、指摘件数T504にカウント値ICを格納する。レビュー情報集計部207は、ステップS605において抽出された全ての設定項目種別について処理が終了したか否かを判定するステップS611。ステップS611の判定結果がNO、すなわち、抽出された全ての設定項目種別について処理が終了していないと判定された場合、レビュー情報集計部207は、ステップS605に戻り、同様の処理ステップS605~ステップS611を実行する。ステップS611の判定結果がYES、すなわち、抽出された全ての設定項目種別について処理が終了したと判定された場合、レビュー情報集計部207は、全ての理由について処理が終了したか否かを判定するステップS612。ステップS612の判定結果がNO、すなわち、全ての理由について処理が終了していないと判定された場合、レビュー情報集計部207は、ステップS603に戻り、同様の処理ステップS603~ステップS612を実行する。ステップS612の判定結果がYES、すなわち、全ての理由について処理が終了したと判定された場合、レビュー情報集計部207は、処理を終了する。図25は、本発明の第2の実施形態におけるレビュー傾向分析部208が実行する処理を説明するフローチャートである。ここでは、レビューの傾向を表す値として、警告件数と、指摘件数との比を用いる。また、過去の全ての構成情報に対するレビュー傾向の平均値を処理の基準値として用いるものとする。本実施形態では、各設定項目種別のフォーカスFとして、設定項目種別に対するレビュー傾向を示す値をレビュー傾向の平均値で除算することによって算出する。レビュー傾向分析部208は、過去の全ての構成情報に対応するレビュー傾向の平均値である値BTを算出するステップS702~ステップS706。その後、レビュー傾向分析部208は、一つの設定項目に対するレビュー傾向を表す値Tを算出するステップS706~ステップS708。その後、レビュー傾向分析部208は、値BTと値Tとを用いてフォーカスFを算出する。レビュー傾向分析部208は、まず、レビュー傾向分析テーブルT500に含まれる理由T502を全て抽出するステップS701。レビュー傾向分析部208は、抽出された理由の中から処理対象とする理由Oを選択するステップS702。レビュー傾向分析部208は、レビュー傾向分析テーブルT500から、選択された理由Oと一致するエントリを全て取得するステップS703。ここで、レビュー傾向分析部208は、S703で取得したすべての行の警告件数及び指摘件数を求める。まず、レビュー傾向分析部208は、取得されたエントリの警告件数T503の合計値と、指摘件数T504の合計値とを算出するステップS704。このとき、レビュー傾向分析部208は、警告件数T503の合計値を変数WC1に格納し、指摘件数T504の合計値を変数IC1に格納する。レビュー傾向分析部208は、変数WC1及び変数IC1を用いて、レビュー傾向を表す平均値を算出し、変数BTに格納するステップS705。具体的には、下式9を用いて平均値BTが算出される。BT=IC1/WC1...9本実施形態では、平均値BTが基準値として用いられる。レビュー傾向分析部208は、ステップS703において取得されたエントリの中から、処理対象とするエントリを1つ選択するステップS706。次に、レビュー傾向分析部208は、取得されたエントリの警告件数T503及び指摘件数T504を取得するステップS707。このとき、レビュー傾向分析部208は、取得された警告件数T503の値を変数WC2に格納し、取得された指摘件数T504の値を変数IC2に格納する。レビュー傾向分析部208は、変数WC2及び変数IC2を用いて、選択されたエントリに対応する設定項目に対するレビュー傾向を表す値を算出し、変数Tに格納するステップS708。レビュー傾向分析部208は、変数BT及び変数Tを用いてフォーカスFを算出するステップS709。フォーカスFの算出方法としては、例えば、下式10を用いる方法が考えられる。F=T/BT...10警告件数に対する指摘件数が多いほど、フォーカスFは大きな値となる。レビュー傾向分析部208は、算出されたフォーカスFをステップS706において選択されたエントリのフォーカスT505に格納することによって、レビュー傾向分析テーブルT500を更新するステップS710。レビュー傾向分析部208は、ステップS703において取得された全てのエントリについて処理が終了したか否かを判定するステップS711。ステップS711の判定結果がNO、すなわち、取得された全てのエントリについて処理が終了していないと判定された場合、レビュー傾向分析部208は、ステップS706に戻り、同様の処理ステップS706~ステップS711を実行する。ステップS711の判定結果がYES、すなわち、取得された全てのエントリについて処理が終了したと判定された場合、レビュー傾向分析部208は、全ての理由について処理が終了したか否かを判定するステップS712。ステップS712の判定結果がNO、すなわち、全ての理由について処理が終了していないと判定された場合、レビュー傾向分析部208は、ステップS702に戻り、同様の処理ステップS702~ステップS712を実行する。ステップS712の判定結果がYES、すなわち、全ての理由について処理が終了したと判定された場合、レビュー傾向分析部208は、処理を終了する。なお、設定項目に対するレビュー履歴がない場合には、当該設定項目のフォーカスFは基準値となる1として扱われる。ここで、具体例を用いてフォーカスFの算出処理を説明する。ここでは、図19に示すレビュー傾向分析テーブルT500の警告件数T503及び指摘件数T504を用いて、設定項目種別/物理マシン/VM/VM基本情報のフォーカスを算出する場合について説明する。また、警告件数の合計値WC1を60件、指摘件数の合計値IC1を30件とする。ステップS705では、平均値BTは、下式11に示すように算出される。BT=30/60=0.5...11ステップS707では、設定項目種別/物理マシン/VM/VM基本情報の警告件数WC2として4、指摘件数IC2として3がそれぞれ取得される。ステップS708では、値Tは下式12に示すように算出される。T=3/4=0.75...12ステップS709では、項目種別/物理マシン/VM/VM基本情報のフォーカスFは下式13に示すように算出される。F=0.75/0.5=1.5...13したがって、項目種別/物理マシン/VM/VM基本情報は、フォーカスFの基準値1に比べて大きな値であるため、レビューにおける注目度合いが高い箇所であると考えられる。なお、第2の実施形態におけるリスク表示情報の生成処理は、第1の実施形態と同一であるため説明を省略する。ただし、第2の実施形態では、ステップS504の処理において、リスク値R1の代わりにリスク値R3を用いる点が異なる。また、第2の実施形態では、リスク値R2に基づいて誤り箇所を特定してもよい。この場合、リスク値R3は算出されず、ステップS504の処理において、リスク値R2が閾値Tより大きいか否かが判定される。第2の実施形態によれば、構成情報における中間階層のリスク値を考慮したリスク値R2を算出することによって、レビュー箇所を部分木ごと、すなわち、上位階層の設定項目を特定できる。さらに、レビューにおける操作履歴を考慮したリスク値R3を算出することによって、レビュー範囲を特定するための精度を向上させることができる。<第3の実施形態>第3の実施形態では、リスク値R1を求める判定ルールが異なる。システム管理者は、構成情報シートの作成時に、設定値が類似する他の設定項目をコピーアンドペーストすることによって、作業手順を短縮することがある。システム管理者は、コピーアンドペースト後、さらに、変更が必要な項目を修正する。しかし、前述の修正手順が行われなかった場合、当該設定値が誤りとなる可能性がある。そこで、第3の実施形態では、リスク値判定ルールとして、前述したようなコピーアンドペーストに起因する誤りが疑われる箇所に対して警告する。以降では、コピーアンドペーストに起因する誤りが疑われる箇所を設定クローンと記載する。第3の実施形態では、設定値が完全に一致又は一部が一致する部分木を設定クローンとして判定する例を示す。第3の実施形態の計算機システムの構成は第1の実施形態と同一であるため説明を省略する。図26は、本発明の第3の実施形態におけるリスク判定サーバ2のハードウェア構成及びソフトウェア構成を説明するブロック図である。リスク判定サーバ2のハードウェア構成は、第1の実施形態と同一である。第2の実施形態のリスク判定サーバ2は、ソフトウェア構成が異なる。具体的には、割当実績集計部205及び割当傾向分析部206の代わりに、設定クローン実績集計部209及び設定クローン傾向分析部210がメモリ20に格納される。さらに、割当実績テーブルT400及び割当傾向分析テーブルT420の代わりに、設定クローン実績テーブルT440及び設定クローン傾向分析テーブルT450がメモリ20に格納される。他の構成は、第1の実施構成と同一であるため説明は省略する。図27は、本発明の第3の実施形態におけるリスク値R1の算出処理を説明するフローチャートである。設定クローンの判定ルールに基づいたリスク値R1の算出方法について説明する。本判定は1つの構成情報に含まれる部分木同士を比較することを特徴とする。設定クローン実績集計部209は、取得された構成情報の中に含まれる設定クローンの件数を設定項目ごとに集計して、設定クローン実績テーブルT440に格納するステップS1101。次に、設定クローン傾向分析部210は、設定クローン実績テーブルT440に基づいて、設定クローン傾向分析テーブルT450を更新するステップS1102。具体的には、設定クローン傾向分析部210は、設定クローン実績テーブルT440を参照し、設定項目ごとの設定クローンの件数に基づいて設定クローンの発生傾向を分析し、分析結果を設定クローン傾向分析テーブルT450に格納する。設定クローン傾向分析部210は、変更後の構成情報の中に含まれる設定クローンの件数をノードごとに集計するステップS1103。リスク値算出部201は、集計結果と設定クローン傾向分析テーブルT450から取得した設定クローンの発生傾向とに基づいて、ノードごとのリスク値R1を算出し、算出されたリスク値R1をリスク値テーブルT300に格納するステップS1104。ここで、設定クローンが存在するか否かの判定方法としては、木構造に含まれる設定値の一致判定及び類似度判定などの方法を用いることが考えられる。第3の実施形態では構成情報内に含まれる2つの部分木の設定値が全て一致する場合に、設定クローンが存在すると判定する。ここで、リスク値R1の算出方法を、図4を用いて説明する。設定クローン実績集計部209は、ノード101を頂点とした部分木に含まれる設定値と、ノード119を頂点とした部分木に含まれる設定値とを比較する。このとき、ノード101を頂点とする部分木に含まれるVM名はVM1であり、ノード119を頂点とする部分木に含まれるVM名はVM3であり、設定値が一致しない。したがって、設定クローンは存在しないと判定される。一方ノード107を頂点とする部分木とノード119を頂点とする部分木とを比較すると、ディスク名がDisk1及びファイル名がFile1と完全に一致する。そのため、ディスク情報同士は設定クローンであると判定される。このようにディスク情報が完全一致する場合、一方VMが、他方のVMに割り当てられている記憶領域にデータを上書きしてしまう可能性がある。そのため、誤り箇所である可能性が高い。この場合には、ノード/物理マシン[1]/VM[1]/ディスク情報[1]とノード/物理マシン[1]/VM[1]/ディスク情報[3]に設定クローンがあるものとして、前述したステップS1101~ステップS1104の処理が実行される。なお、第3の実施形態におけるリスク表示情報の生成処理は、第1の実施形態と同一であるため説明を省略する。以上の説明では、単純なリスク計算式を用いたが、金融などの他分野で利用される高度な計算モデルを利用してもよい。例えば、ロジスティック関数などを用いてもよい。このような高度な計算モデルを用いることによって、リスク分析精度が向上することができる。以上、本発明を添付の図面を参照して詳細に説明したが、本発明はこのような具体的構成に限定されるものではなく、添付した請求の範囲の趣旨内における様々な変更及び同等の構成を含むものである。"