"対象となるデータベースへアクセスするアプリケーションプログラムから前記データベースへのアクセス処理部分を抽出するプログラム解析手段と、前記アクセス処理部分からカラムを抽出し、同じアトミックな論理作業単位から抽出した前記カラムの組み合わせを分析対象として生成する分析対象生成手段とを有する分析対象決定装置。前記分析対象生成手段は、前記生成した分析対象における各カラムの出現回数、および前記生成された各分析対象毎のカラム数の少なくとも一方を計算し、該計算結果に従って前記生成した分析対象に優先度を付与する請求項1に記載の分析対象決定装置。前記分析対象生成手段は、前記アトミックな論理作業単位の開始点を表す文字列とその終了点を表す文字列とで挟まれたプログラム領域を同じアトミックな論理作業単位として認識する請求項1または2に記載の分析対象決定装置。前記プログラム解析手段が前記アクセス処理部分を抽出する前記アプリケーションプログラムは、ソースプログラムである請求項1乃至3の何れかに記載の分析対象決定装置。分析対象生成手段は、前記アクセス処理部分中の、レコードの抽出、挿入、削除、更新の何れかの処理を記述する部分から前記カラムを抽出する請求項1乃至4の何れかに記載の分析対象決定装置。請求項1乃至5の何れかに記載の分析対象決定装置によって決定された分析対象に含まれる前記カラム間の相関を計算する分析手段を有するデータベース分析装置。プログラム解析手段と分析対象生成手段とを有する分析対象決定装置が実行する分析対象決定方法であって、前記プログラム解析手段が、対象となるデータベースへアクセスするアプリケーションプログラムから前記データベースへのアクセス処理部分を抽出し、前記分析対象生成手段が、前記アクセス処理部分からカラムを抽出し、同じアトミックな論理作業単位から抽出した前記カラムの組み合わせを分析対象として生成する分析対象決定方法。コンピュータを、対象となるデータベースへアクセスするアプリケーションプログラムから前記データベースへのアクセス処理部分を抽出するプログラム解析手段と、前記アクセス処理部分からカラムを抽出し、同じアトミックな論理作業単位から抽出した前記カラムの組み合わせを分析対象として生成する分析対象生成手段として機能させるためのプログラム。特許文献1に記載の技術によれば、重要なカラムを機械的に選択することができる。しかし、この選択されたカラムの網羅的な組み合わせ全てを分析対象とするのは好ましくない。その理由は、特許文献1では、データベースの利用者が行った全ての問い合わせを一律に扱っているため、無意味なカラムの組み合わせが生じるためである。例えば、データベースが互いに関連の無い或いは薄い業務Aと業務Bとで利用されているとする。この場合、特許文献1で選択される重要なカラムの中には、業務Aに関連する問い合わせによって総得点が高くなったカラムaと、業務Bに関連する問い合わせによって総得点が高くなったカラムbとが混在する。しかし、そのようなカラムaとカラムbとの組み合わせは、殆ど意味のないカラムの組み合わせであることが多い。本発明の目的は、上述したような課題、すなわち関連の無い或いは薄い複数の業務で参照あるいは更新される複数のカラムの組み合わせが、分析対象として選択されてしまう、という課題を解決することにある。本発明の一形態にかかる分析対象決定装置は、対象となるデータベースへアクセスするアプリケーションプログラムから上記データベースへのアクセス処理部分を抽出するプログラム解析手段と、上記アクセス処理部分からカラムを抽出し、同じアトミックな論理作業単位から抽出した上記カラムの組み合わせを分析対象として生成する分析対象生成手段とを有する、といった構成を採る。本発明は上述したような構成を有するため、関連の無い或いは薄い複数の業務で参照あるいは更新される複数のカラムの組み合わせを分析対象から除外することができる。次に本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。第1の実施形態図1を参照すると、本発明の第1の実施形態にかかる分析対象決定装置100は、プログラム解析手段101と分析対象生成手段102とを有する。プログラム解析手段101は、知識発見の対象とするデータベース111をアクセスするアプリケーションプログラム112からデータベース111へのアクセス処理部分を抽出する機能を有する。アプリケーションプログラム112は、分析対象決定装置100にローカルに接続された記憶装置に記憶されていても良いし、ネットワークを通じて接続された遠隔地の記憶装置に記憶されていても良い。また、アプリケーションプログラム112は、ソースプログラムであっても良いし、実行可能なオブジェクト形式であっても良い。さらに、対象とするデータベース111をアクセスするアプリケーションプログラム112の全てを処理しても良いし、その一部だけを処理しても良い。分析対象生成手段102は、プログラム解析手段101によって抽出されたアクセス処理部分からカラムを抽出する機能を有する。このカラムの抽出では、分析対象生成手段102は、アクセス処理部分中の、レコードの抽出、挿入、削除、更新の処理を記述する部分から全てのカラムを抽出する。例えば、アクセス処理部分中に、或る条件に合致するレコードを検索する記述が存在しており、当該条件中に1以上のカラムの記述が含まれる場合、当該カラムの記述を抽出する。また分析対象生成手段102は、同じアトミックな論理作業単位から抽出したカラムの組み合わせを分析対象として生成する機能を有する。分析対象生成手段102は、例えば、アトミックな論理作業単位の開始点を表す文字列とその終了点を表す文字列とで挟まれたプログラム領域を、同じアトミックな論理作業単位として認識する。そして、抽出したカラムの組み合わせを一つの分析対象として生成する。例えば、アトミックな論理作業単位に、或る条件に合致するレコードを検索する記述と、別の条件に合致するレコードの或るカラムの値を変更する記述とがあり、前者の記述部分からカラムXを抽出し、後者の記述部分からカラムYを抽出した場合、カラムXとカラムYの組み合わせを一つの分析対象とする。次に本実施形態の動作を説明する。分析対象決定装置100は、まずプログラム解析手段101により、知識発見の対象とするデータベース111をアクセスするアプリケーションプログラム112から、データベース111へのアクセス処理部分をすべて抽出する。次に分析対象決定装置100は、分析対象生成手段102により、上記アクセス処理部分からカラムを抽出し、同じアトミックな論理作業単位から抽出したカラムの組み合わせを分析対象として生成する。このように本実施形態によれば、関連の無い或いは薄い複数の業務で参照あるいは更新される複数のカラムの組み合わせを分析対象から除外し、業務と関連する意味のあるカラムの組み合わせを抽出することができる。その理由は、同じアプリケーションプログラム中のデータベースへのアクセス処理部分に存在する同じアトミックな論理作業単位から抽出したカラムの組み合わせを分析対象として生成するためである。なお、本実施形態は種々の付加変更が可能である。例えば、分析対象生成手段102は、上記生成した分析対象に優先度を付与して出力しても良い。優先度の付与の仕方は任意で良い。例えば、分析対象生成手段102は、生成した分析対象における各カラムの出現回数、および各分析対象毎のカラム数の少なくとも一方を計算し、その計算結果に従って分析対象に優先度を付与するようにして良い。また、分析対象生成手段102によって決定された分析対象に含まれるカラム間の相関を計算する分析手段を、分析対象生成手段102に組み入れるか、あるいは接続するようにして良い。第2の実施形態図2を参照すると、本発明の第2の実施の形態は、ソース格納手段201、ソース解析手段202、カラム抽出ルール格納手段203、分析対象カラム判定手段204、分析手段205、分析結果格納手段206、およびデータベース207から構成されている。これらの手段はそれぞれ概略つぎのように動作する。データベース207は、分析対象のデータを格納する。データベース207は、図6に例示するような1個以上の表からなる、いわゆるリレーショナルデータベースである。図6には、データベースの2つの表が示されている。一つ目の表は、顧客情報を格納するcustomer表61である。この表61には、顧客のIDと名前と年齢とが格納されている。ここでID,名前、年齢をカラムと呼ぶことにする。カラムは表の列方向を示す。一方で各行をレコードと呼ぶことにする。図6のもう一つの表は、購入情報を格納するpurchase表62である。Purchase表62には、顧客のIDと購入回数と購入総額とが格納されている。再び図2を参照すると、ソース格納手段201は、アプリケーションのソースプログラムを格納する。ソースプログラムの言語は、特定の言語に限定されず、任意で良い。ソース解析手段202は、ソースプログラムのうち特にデータベースへのアクセス処理部分を解析する。具体的には、図6のデータベースのデータを参照、更新、削除する命令部分を抽出する。ソースプログラム全体からデータベースへのアクセス処理部分を抽出し、同処理部分の命令を解析する技術は、形式言語の構文意味解析技術を利用すればよい。リレーショナルデータベースについて最も一般的な命令はSQL形式であり、以降はSQLに準拠した例で説明する。カラム抽出ルール格納手段203は、分析対象カラムを抽出するためのルールを格納する。具体的なルールの例は、図4を用いて後述する。分析対象カラム判定手段204は、カラム抽出ルール格納手段203中のルールを参照して、ソース解析手段202から出力されたデータベースへのアクセス処理部分から、分析対象カラムを判定する。本手段204の詳細についても図4を用いて後述する。分析手段205は、判定された分析対象カラムに関してデータベース207を分析する。例えば顧客の年齢と購入総額との相関の有無などを分析する例が考えられるが、データベースからの知識発見を目的とするデータベースの分析手法は周知であるため、その詳細な説明は省略する。分析結果格納手段206は、分析手段205の分析結果を格納する。分析結果の格納形式は、通常のデータ形式であるリストや表を用いればよい。次に、図7のフローチャートを参照して本実施形態の全体の動作について詳細に説明する。まず、ソース解析手段202は、ソース格納手段201からソースプログラムを取得しステップ701、そのソースプログラムからデータベース207へのアクセス処理部分を抽出するステップ702。データベース207へのアクセス処理部分が一つのソースプログラムの中に複数存在する場合は、その各々が抽出される。次に、分析対象カラム判定手段204は、カラム抽出ルール格納手段203からルールを取得しステップ703、上記ソースプログラムから抽出された各々のアクセス処理部分に対して、当該ルールが適用可能であれば適用するステップ704。このルールの適用によって、後述するようにカラムの抽出が行われる。分析対象カラム判定手段204は、一つのルールの適用を終えると、カラム抽出ルール格納手段203に他のルールが存在すればステップ705でyes、ステップ703に戻って上述と同様な処理を残りのルールについて繰り返す。そして、一つのソースプログラムの全てのアクセス処理部分に対するルールの適用を終えると、それによって抽出したカラムの組み合わせを分析対象として分析手段205へ出力し、一つのソースプログラムに対する処理を終える。ソース解析手段202および分析対象カラム判定手段204は、ソース格納手段201に他のソースプログラムが存在すればステップ706でyes、ステップ701に戻って上述と同様な処理を残りのソースプログラムについて繰り返す。その後、分析手段205は、分析対象カラム判定手段204によって生成された分析対象のカラムの組み合わせを対象として、カラム間の相関の計算など所定の分析を行いステップ707、分析結果を分析結果格納手段206へ格納するステップ708。次にカラム抽出ルールについて、図4を参照して説明する。図4はカラム抽出ルール格納手段203に格納されているルールの例を示している。ルール番号41のルールは、データベースから特定の条件に合致するレコードを検索するソースプログラムから、分析対象カラムを抽出するルールの例を示している。ここで表名カラム名は、特定の表の特定のカラムを示している。また、表名カラム名は特定の表の特定のカラムが1個以上あることを示している。また、アンダーラインは、ソースプログラム中で抽出対象が存在する場所を示している。このルール41の表名カラム名に該当する箇所から抽出したカラムを列挙したものが分析対象カラムとなる。例えば、ソースプログラム中に以下のような記述が存在しているとする。selectcustomernamecustomeragefromcustomerwherecustomerageageandpurchasecountcountここで、age、countには、アプリケーションによって具体的な数値が入る。この記述部分にルール41を適用すると、selectの直後の2個のカラム、すなわち、顧客表の名前カラム、および顧客表の年齢カラムと、whereの直後の1個のカラム、すなわち、購入表の回数カラムとの合計3個のカラムが、分析対象カラムとして抽出される。例示したソースプログラムは、リレーショナルデータベースの操作言語として標準的なSQL言語に準じているが、SQL言語には限定されないことは勿論のことである。ルール番号42のルールは、データベース中の特定の条件に合致するレコードの特定カラムの値を変更するソースプログラムから、分析対象カラムを抽出するルールの例を示している。このルール42にマッチするソースプログラムからは、setの直後の1以上のカラムと、whereの直後の1以上のカラムとが分析対象カラムとして抽出される。例えば、ソースプログラム中に以下のような記述が存在しているとする。updatecustomersetcustomerroyaltyroyaltywherepurchaseamountamountandcustomercustidpurchasecustidここで、royalty、amountには、アプリケーションによって具体的な数値が入る。この記述部分にルール42を適用すると、setの直後の1個のカラム、すなわち顧客表の忠誠度カラムと、whereの直後の2個のカラム、すなわち、購入表の金額カラム、および顧客表の顧客番号カラムとの合計3個のカラムが、分析対象カラムとして抽出される。ここで購入表の顧客番号カラムは、顧客表の顧客番号カラムと同一であることから、分析対象カラムとしては抽出されない。ルール番号44のルールは、ルール41や図4には図示しないルール21等の複数のルールに合致するソースプログラムから、分析対象カラムを抽出するルールの例を示している。ここで、ルール41|ルール42|...は、ルール41もしくはルール42もしくは他のルールの選択であることを示している。また、ルール41|ルール42|...はルール41もしくはルール42もしくは他のルールが1個以上あることを示している。また、ルール44は、begintransactionとendtransactionに囲まれたソースプログラムをひとまとめとして、分析対象カラムを抽出することを示している。ルール番号45のルールも、ルール44と同様に、複数のルールに合致するソースプログラムから、分析対象カラムを抽出するルールの他の例を示している。ルール45は、beginとendに囲まれたソースプログラムをひとまとめとして分析対象カラムを抽出することを示している。上記では、SQL言語におけるレコードの選択、更新の例を図4を参照して説明したが、挿入や削除についても、該当する抽出ルールを定義すれば、本方式によって対応可能である。このように本実施形態によれば、第1の実施形態と同様の効果が得られると共に、データベースの表のカラム間の関係を高速に計算することができる。その理由は、アプリケーションのソースを分析することにより、計算対象となるカラムを絞り込むことができるためである。第3の実施形態図3を参照すると、本発明の第3の実施形態は、分析対象カラム判定手段204と分析手段205との間に分析対象カラム優先度計算手段308が接続されている点で、図2に示した第2の実施形態と相違する。分析対象カラム優先度計算手段308は、分析対象カラム判定手段204の生成したカラム組合せすなわち分析対象に対して、何らかの基準で優先順位を付与する機能を有する。分析対象に付与される優先順位は、分析手段205における処理の優先度となる。すなわち、分析手段205は、その優先順に従って分析対象を分析する。本実施形態の全体の動作は、図7に示した第2の実施形態と基本的に同じである。但し、ステップ706とステップ707との間に、分析対象カラム優先度計算手段308に相当する図示しない処理ステップが介在する。次に、図5を参照して分析対象カラム優先度計算手段308について詳細に説明する。図5を参照すると、分析対象カラム優先度計算手段308は、優先度計算表51と優先度計算手段52と優先度順出力手段53とから構成される。優先度計算手段52は、分析対象カラム判定手段204が抽出した分析対象のカラムの組を受け取り、優先度計算表51に格納する。優先度計算表51における分析対象1~分析対象5は、分析対象カラム判定手段204が5つの分析対象を抽出したのに対応している。例えば、分析対象1は、顧客表の名前カラムと顧客表の年齢カラムが分析対象として抽出されたことを示している。優先度計算表51の出現回数は、分析対象1~分析対象5を通して、各カラムが何回抽出されたかを示している。出現回数を計算するのは、優先度計算手段52である。優先度計算表51の分析対象カラム数は、分析対象1~分析対象5のそれぞれに対して、いくつのカラムが含まれているかを示している。分析対象カラム数を計算するのは、優先度計算手段52である。優先度順出力手段53は、優先度計算表51の出現回数と分析対象カラム数とを参照して、分析対象1~分析対象5をどの順番で分析するかすなわち優先度を判定し、分析手段205に対して出力する。例えば優先度順出力手段53は、出現回数のもっとも多いカラムを重視し、次に分析対象カラム数を重視する場合、顧客表のIDカラムが含まれ、かつ、カラム数の多い分析対象2を一番に出力する。次に顧客表のIDカラムが含まれるが、カラム数の少ない分析対象1と分析対象3を出力する。最後に、顧客表のIDカラムの含まれない分析対象4を出力する。優先度順出力手段53の処理は上記にとどまるものでなく、出現回数のもっとも多いカラムは一般的なので優先度を下げるという考え方もできる。また、分析対象カラム数の小さいものを優先させるという考え方もできる。さらに、出現回数のみ、分析対象カラム数のみで順序を決めるという考え方もできる。さらに、指標を出現回数や分析対象カラム数に限定するものではない。出現回数や分析対象カラム数以外の指標を使うため、優先度計算手段52もそれに合わせて計算方法を変えるという構成も考えられる。このように本実施形態によれば、第1および第2の実施形態と同様の効果が得られると共に、出現回数のより多いカラムを含むカラムの組み合わせを優先的に分析する等、所定の優先順位で分析を行うことができる。"