"種類が異なるキー項目を含む複数の項目を有する複数の関連データベースであって、上記種類が異なるキー項目を所定の順序で関連付ける順序値で関連付けられる複数の関連データベースを記憶するデータベース群記憶部と、上記データベース群記憶部に記憶された複数の関連データベースの各関連データベースを表す関連データベース名と当該関連データベースが有するキー項目に対応する順序値とを有する複数の関連モデル情報を記憶し、複数の関連モデル情報のうち最も大きい順序値を有する関連モデル情報には、当該関連モデル情報が有する関連データベース名が表す関連データベースが有する複数の項目の中で集計する項目を表す集計項目名を有する関連モデル情報を記憶する関連モデル群記憶部と、上記関連モデル群記憶部に記憶された複数の関連モデル情報を上記順序値の逆順に走査し、最後尾に関連付けられた最も大きい順序値を有する関連モデル情報を後段モデルとして入力し、上記後段モデルの1つ前に関連付けられた関連モデル情報を前段モデルとして入力する関連モデル逆走査部と、上記データベース群記憶部が記憶した複数の関連データベースから、上記関連モデル逆走査部が入力した後段モデルが有する関連データベース名が表す関連データベースを後段データベースとして取得するとともに、上記前段モデルが有する関連データベース名が表す関連データベースを前段データベースとして取得し、取得した前段データベースが有するキー項目のキー値毎に上記後段データベースが有する複数の項目のうち上記後段モデルが有する集計項目名が表す項目の値を集計し、上記キー値と集計した集計値と上記前段モデルとを有する要約情報を生成する要約情報算出部と、上記要約情報算出部が生成した要約情報を記憶する要約情報群記憶部とを備え、上記関連モデル逆走査部は、上記前段モデルを新たな後段モデルとし、上記関連モデル群記憶部が記憶した複数の関連モデルから上記新たな後段モデルの1つ前に関連付けられた関連モデル情報を新たな前段モデルとして入力し、上記要約情報算出部は、上記データベース群記憶部が記憶した複数の関連データベースから、上記新たな後段モデルが有する関連データベース名が表す後段データベースと、上記新たな前段モデルが有する関連データベース名が表す前段データベースとを取得し、上記要約情報群記憶部から、上記関連モデル逆走査部が上記新たな後段モデルとした前段モデルを有する要約情報を取得し、上記新たな前段データベースが有するキー項目のキー値毎に、上記新たな後段データベースが有するキー項目のキー値に基づいて上記要約情報が有する集計値を集計し、上記キー値と集計した集計値と上記新たな前段モデルとを有する要約情報を生成し、生成した要約情報を上記要約情報群記憶部に記憶することを特徴とする集計装置。上記要約情報算出部は、上記要約情報として、上記集計項目名が表す項目の値として取り得る範囲の値を分割した複数の区間であって、上記集計項目名に対応された複数の区間の各区間に含まれる上記集計項目名が表す項目の値の頻度を算出し、算出した頻度と上記複数の区間とを有する頻度分布表を生成することを特徴とする請求項1記載の集計装置。上記関連モデル群記憶部は、上記最も大きい順序値を有する関連モデル情報として、2つの関連モデル情報を記憶し、上記2つの関連モデル情報の各関連モデル情報は、異なる関連データベース名と、異なる集計項目名とを有し、上記要約情報算出部は、上記要約情報として、上記2つの関連モデル情報のうち一方の関連モデル情報が有する集計項目名が表す項目の値として取り得る範囲の値を分割した複数の第1区間と、上記2つの関連モデル情報のうち他方の関連モデル情報が有する集計項目名が表す項目の値として取り得る範囲の値を分割した複数の第2区間との2種類の区間を組み合わせた組み合わせ区間を複数有する2次元頻度分布表であって、2つの集計項目名が表す項目の値に基づいて、複数の組み合わせ区間の各組み合わせ区間に含まれる2つの集計項目名が表す項目の値の頻度を算出し、算出した頻度を有する2次元頻度分布表を生成することを特徴とする請求項1記載の集計装置。上記関連モデル群記憶部は、上記2つの関連モデル情報の各関連モデル情報として、各集計項目名に対応して集計項目の値を集計する方法を表す集計方法情報を有する各関連モデル情報を記憶し、上記要約情報算出部は、上記関連モデル群記憶部に記憶された2つの関連モデル情報の各関連モデル情報が有する集計方法情報が表す集計する方法に従い集計項目の値を集計することを特徴とする請求項3記載の集計装置。上記集計装置は、さらに、上記要約情報群記憶部に複数の要約情報として記憶された複数の2次元頻度分布表のうち集計する2次元頻度分布表を指定する絞り込み項目名として、上記データベース群記憶部に記憶された複数の関連データベースの各関連データベースが有する複数の項目のうち所定の項目を表す項目名を入力装置を用いて入力し、入力した絞り込み項目名を有する関連データベースを、上記データベース群記憶部に記憶された複数の関連データベースから特定し、特定した関連データベースを表す関連データベース名を有する関連モデル情報を、上記関連モデル群記憶部に記憶された複数の関連モデル情報から特定し、特定した関連モデル情報を有する2次元頻度分布表を複数、上記要約情報群記憶部に複数の要約情報として記憶された複数の2次元頻度分布表から選択する要約情報選択部と、上記要約情報選択部が選択した複数の2次元頻度分布表の各2次元頻度分布表が有する複数の組み合わせ区間の各組み合わせ区間の頻度を合計し、合計した各組み合わせ区間の頻度と上記複数の組み合わせ区間とを有する2次元頻度分布表を表す新たな2次元頻度分布表を生成し、生成した新たな2次元頻度分布表を出力装置により出力する近似集計部とを備えることを特徴とする請求項3または4記載の集計装置。上記集計装置は、複数の頻度を有する2次元頻度分布表を用いて上記複数の頻度の相関係数を算出する関数を第1の関数として記憶する関数記憶部を備え、上記近似集計部は、上記関数記憶部に記憶された第1の関数により上記新たな2次元頻度分布表が有する複数の頻度の近似相関係数を算出し、算出した近似相関係数を近似集計結果として出力装置により出力することを特徴とする請求項5記載の集計装置。上記関数記憶部は、上記2次元頻度分布表が有する複数の頻度の各頻度が重心に近い場合の近似相関係数を算出する第2の関数と、上記各頻度が重心に遠い場合の近似相関係数を算出する第3の関数とを記憶し、上記集計装置は、上記関数記憶部に記憶された第2の関数により上記新たな2次元頻度分布表が有する複数の頻度の近似相関係数を近い相関係数として算出し、上記関数記憶部に記憶された第3の関数により上記新たな2次元頻度分布表が有する複数の頻度の近似相関係数を遠い相関係数として算出し、算出した近い送検係数と遠い相関係数とを用いて所定の式により上記近似集計結果の誤差を推定するための誤差量を算出し、算出した誤差量を誤差評価結果として出力装置により出力する誤差評価値部を備えることを特徴とする請求項6記載の集計装置。種類が異なるキー項目を含む複数の項目を有する複数の関連データベースであって、上記種類が異なるキー項目を所定の順序で関連付ける順序値で関連付けられる複数の関連データベースを記憶するデータベース群記憶部と、上記データベース群記憶部に記憶された複数の関連データベースの各関連データベースを表す関連データベース名と当該関連データベースが有するキー項目に対応する順序値とを有する複数の関連モデル情報を記憶し、複数の関連モデル情報のうち最も大きい順序値を有する関連モデル情報には、当該関連モデル情報が有する関連データベース名が表す関連データベースが有する複数の項目の中で集計する項目を表す集計項目名を有する関連モデル情報を記憶する関連モデル群記憶部とを備えた集計装置の集計方法であって、処理装置が、関連モデル逆走査部により、上記関連モデル群記憶部に記憶された複数の関連モデル情報を上記順序値の逆順に走査し、最後尾に関連付けられた最も大きい順序値を有する関連モデル情報を後段モデルとして入力し、上記後段モデルの1つ前に関連付けられた関連モデル情報を前段モデルとして入力する関連モデル逆走査工程と、上記処理装置が、要約情報算出部により、上記データベース群記憶部が記憶した複数の関連データベースから、上記関連モデル逆走査工程により入力した後段モデルが有する関連データベース名が表す関連データベースを後段データベースとして取得するとともに、上記前段モデルが有する関連データベース名が表す関連データベースを前段データベースとして取得し、取得した前段データベースが有するキー項目のキー値毎に上記後段データベースが有する複数の項目のうち上記後段モデルが有する集計項目名が表す項目の値を集計し、上記キー値といい集計した集計値と上記前段モデルとを有する要約情報を生成する要約情報算出工程と、上記処理装置が、上記要約情報算出工程により生成した要約情報を上記要約情報算出部により要約情報群記憶部に記憶する要約情報群記憶工程とを有し、上記処理装置が、上記関連モデル逆走査部による上記関連モデル逆走査工程により、上記前段モデルを新たな後段モデルとし、上記関連モデル群記憶部が記憶した複数の関連モデルから上記新たな後段モデルの1つ前に関連付けられた関連モデル情報を新たな前段モデルとして入力し、上記処理装置が、上記要約情報算出部による要約情報算出工程により、上記データベース群記憶部が記憶した複数の関連データベースから、上記新たな後段モデルが有する関連データベース名が表す後段データベースと、上記新たな前段モデルが有する関連データベース名が表す前段データベースとを取得し、上記要約情報群記憶部から、上記関連モデル逆走査部が上記新たな後段モデルとした前段モデルを有する要約情報を取得し、上記新たな前段データベースが有するキー項目のキー値毎に、上記新たな後段データベースが有するキー項目のキー値に基づいて上記要約情報が有する集計値を集計し、上記キー値と集計した集計値と上記新たな前段モデルとを有する要約情報を生成し、生成した要約情報を上記要約情報群記憶部に記憶することを特徴とする集計方法。種類が異なるキー項目を含む複数の項目を有する複数の関連データベースであって、上記種類が異なるキー項目を所定の順序で関連付ける順序値で関連付けられる複数の関連データベースを記憶するデータベース群記憶部と、上記データベース群記憶部に記憶された複数の関連データベースの各関連データベースを表す関連データベース名と当該関連データベースが有するキー項目に対応する順序値とを有する複数の関連モデル情報を記憶し、複数の関連モデル情報のうち最も大きい順序値を有する関連モデル情報には、当該関連モデル情報が有する関連データベース名が表す関連データベースが有する複数の項目の中で集計する項目を表す集計項目名を有する関連モデル情報を記憶する関連モデル群記憶部とを備えたコンピュータにより実行される集計プログラムであって、処理装置が、上記関連モデル群記憶部に記憶された複数の関連モデル情報を上記順序値の逆順に走査し、最後尾に関連付けられた最も大きい順序値を有する関連モデル情報を後段モデルとして入力し、上記後段モデルの1つ前に関連付けられた関連モデル情報を前段モデルとして入力する関連モデル逆走査処理と、上記処理装置が、上記データベース群記憶部が記憶した複数の関連データベースから、上記関連モデル逆走査処理により入力した後段モデルが有する関連データベース名が表す関連データベースを後段データベースとして取得するとともに、上記前段モデルが有する関連データベース名が表す関連データベースを前段データベースとして取得し、取得した前段データベースが有するキー項目のキー値毎に上記後段データベースが有する複数の項目のうち上記後段モデルが有する集計項目名が表す項目の値を集計し、上記キー値といい集計した集計値と上記前段モデルとを有する要約情報を生成する要約情報算出処理と、上記処理装置が、上記要約情報算出処理により生成した要約情報を要約情報群記憶部に記憶する要約情報群記憶処理とを有し、上記処理装置が、上記関連モデル逆走査処理で、上記前段モデルを新たな後段モデルとし、上記関連モデル群記憶部が記憶した複数の関連モデルから上記新たな後段モデルの1つ前に関連付けられた関連モデル情報を新たな前段モデルとして入力し、上記処理装置が、上記要約情報算出処理で、上記データベース群記憶部が記憶した複数の関連データベースから、上記新たな後段モデルが有する関連データベース名が表す後段データベースと、上記新たな前段モデルが有する関連データベース名が表す前段データベースとを取得し、上記要約情報群記憶部から、上記関連モデル逆走査部が上記新たな後段モデルとした前段モデルを有する要約情報を取得し、上記新たな前段データベースが有するキー項目のキー値毎に、上記新たな後段データベースが有するキー項目のキー値に基づいて上記要約情報が有する集計値を集計し、上記キー値と集計した集計値と上記新たな前段モデルとを有する要約情報を生成し、生成した要約情報を上記要約情報群記憶部に記憶することをコンピュータに実行させることを特徴とする集計プログラム。上記した関係データベースシステムにおいて、複数のテーブルをまたがる項目単位の集計や、項目同士の相関係数を算出するような集計をする場合、従来手法ではテーブルの結合処理を伴い、コストを必要とする。また、あらかじめ大福帳形式として管理している場合も、大福帳のレコード数は、基となる最大のレコード数を記憶するテーブルに従う。このため、1対Nの関連付けを複数経由する構造のデータベースシステム環境においては、等比級数的にレコード数が増加する。そのような大福帳においては、レコード毎に条件を判定しながら絞込みを行う場合に時間を要する。1対Nの関連付け関係で結ばれているテーブル群では、関連付けを経る毎にレコード数が等比級数的に増加する。1対Nの関連付けを複数経由するような結合を行い、大福帳を作成すると、関連付けの最初に近い項目に対して、同一の値が多数重複して現れる。例えば、大福帳に対して、あるレコードのみを対象に集計を行う場合、大福帳の各レコードに対して条件との一致を確認し、集計対象とすべきレコードかどうかを走査する必要が有る。このような走査を集計の度に行うことは時間がかかりロスが大きい。本発明の目的は、キー項目に対応された順序値に基づいて関連付けられる複数の関連データベースについて、複数の関連データベースのうちの所定の関連データベースが有する所定の項目の値を、上記キー項目のキー値ごとに容易に集計することを目的とする。この発明に係る集計装置は、種類が異なるキー項目を含む複数の項目を有する複数の関連データベースであって、上記種類が異なるキー項目を所定の順序で関連付ける順序値で関連付けられる複数の関連データベースを記憶するデータベース群記憶部と、上記データベース群記憶部に記憶された複数の関連データベースの各関連データベースを表す関連データベース名と当該関連データベースが有するキー項目に対応する順序値とを有する複数の関連モデル情報を記憶し、複数の関連モデル情報のうち最も大きい順序値を有する関連モデル情報には、当該関連モデル情報が有する関連データベース名が表す関連データベースが有する複数の項目の中で集計する項目を表す集計項目名を有する関連モデル情報を記憶する関連モデル群記憶部と、上記関連モデル群記憶部に記憶された複数の関連モデル情報を上記順序値の逆順に走査し、最後尾に関連付けられた最も大きい順序値を有する関連モデル情報を後段モデルとして入力し、上記後段モデルの1つ前に関連付けられた関連モデル情報を前段モデルとして入力する関連モデル逆走査部と、上記データベース群記憶部が記憶した複数の関連データベースから、上記関連モデル逆走査部が入力した後段モデルが有する関連データベース名が表す関連データベースを後段データベースとして取得するとともに、上記前段モデルが有する関連データベース名が表す関連データベースを前段データベースとして取得し、取得した前段データベースが有するキー項目のキー値毎に上記後段データベースが有する複数の項目のうち上記後段モデルが有する集計項目名が表す項目の値を集計し、上記キー値と集計した集計値と上記前段モデルとを有する要約情報を生成する要約情報算出部と、上記要約情報算出部が生成した要約情報を記憶する要約情報群記憶部とを備え、上記関連モデル逆走査部は、上記前段モデルを新たな後段モデルとし、上記関連モデル群記憶部が記憶した複数の関連モデルから上記新たな後段モデルの1つ前に関連付けられた関連モデル情報を新たな前段モデルとして入力し、上記要約情報算出部は、上記データベース群記憶部が記憶した複数の関連データベースから、上記新たな後段モデルが有する関連データベース名が表す後段データベースと、上記新たな前段モデルが有する関連データベース名が表す前段データベースとを取得し、上記要約情報群記憶部から、上記関連モデル逆走査部が上記新たな後段モデルとした前段モデルを有する要約情報を取得し、上記新たな前段データベースが有するキー項目のキー値毎に、上記新たな後段データベースが有するキー項目のキー値に基づいて上記要約情報が有する集計値を集計し、上記キー値と集計した集計値と上記新たな前段モデルとを有する要約情報を生成し、生成した要約情報を上記要約情報群記憶部に記憶することを特徴とする。この発明によれば、関連モデル群記憶部と、関連モデル逆走査部と、要約情報算出部とを備えることにより、キー項目に対応された順序値に基づいて関連付けられる複数の関連データベースについて、複数の関連データベースのうちの所定の関連データベースが有する所定の項目の値を、上記キー項目のキー値ごとに容易に集計することができる。実施の形態1.この実施の形態では、関連モデルの生成、要約情報の生成について図を用いて説明する。特に、関連付けられた複数の関連モデルのうち、最後尾に関連付けられる関連モデルが2つである場合を説明する。図1は、本実施の形態における集計装置の一例を説明する構成図である。図1において、集計装置100は、データベース群記憶部101と、データ管理部103関連データ入力部の一例と、関連モデル群記憶部104と、関連モデル逆走査部105と、局所要約情報算出部106要約情報算出部の一例と、要約情報群記憶部107とを備える。データベース群記憶部101は、データベース1DB1、データベース2DB2、データベースnDBnとのnn>1の整数個のデータベースを記憶する。データベース群記憶部101が記憶するDB1,DB2,DBnの各データベースはそれぞれ、キー項目により関連付けられる。ここで、データベースの関連付けについて一例を説明する。図2は、この実施の形態のデータベース群記憶部101が記憶した各データベースが記憶するデータの一例と、関連付けを説明する図である。データベース群記憶部101は、DB1とのデータベース識別情報により識別されるテーブル11と、DB2とのデータベース識別情報により識別されるテーブル12と、DB3とのデータベース識別情報により識別されるテーブル13と、DB4とのデータベース識別情報により識別されるテーブル14と、DB5とのデータベース識別情報により識別されるテーブル15とを記憶する。データベース識別情報は、関連データベース名の一例であり、ここでは、DB1,DB2などの英文字と数字とを組み合わせたものを使用する。関連データベース名は、担当者担当現場などのデータベースに記憶された情報を表す文字列群を使用してもかまわない。なお、テーブルとは、関連データベースのことである。以下、関連データベースをテーブルとも呼ぶ。図2において、項目名の下の下線は、キー項目であることを示す。各テーブルは、異なる種類のキー項目を有する。テーブル11は、キー項目11aとして担当者キー項目名を有し、キー項目11aに設定された値ごとに担当者の値項目11bとして所属を記憶する。テーブル12は、キー項目12aとして現場コードキー項目名を有し、キー項目に設定された値ごとに現場コードの値項目12bとして担当者とサービス種別を記憶する。テーブル12が記憶する担当者は、テーブル11のキー項目である。テーブル11とテーブル12とは担当者のキー項目によって1対NNは1より大きい整数の関係で関連付けられる。具体例として図5を参照すると、テーブル11は、担当者αを記憶するレコードを1つ記憶し、テーブル12は、担当者αを記憶するレコードを3つ記憶する。すなわち、テーブル11とテーブル12とは担当者αを記憶するレコードにおいて1対3の関係を有する。テーブル13は、キー項目13aとして機械コードキー項目名を有し、キー項目13aの値ごとに機械コードの値項目13bとして現場コードと機種とを記憶する。テーブル13が記憶する現場コードは、テーブル12のキー項目である。テーブル12とテーブル13とは現場コードのキー項目によって1対NNは1より大きい整数の関係で関連付けられる。具体例として図5を参照すると、テーブル12は、現場コードA001を記憶するレコードを1つ記憶し、テーブル13は、現場コードA001を記憶するレコードを4つ記憶する。すなわち、テーブル12とテーブル13とは現場コードA001を記憶するレコードにおいて1対4の関係を有する。テーブル14は、キー項目14aとして点検コードキー項目名を有し、キー項目14aの値ごとに点検コードの値項目14bとして機械コードと部品コードと点検日と作業時間とを記憶する。項目14bのうち作業時間は、後述する要約情報を作成する際に集計項目として指定される集計対象項目14cである。テーブル14が記憶する機械コードは、テーブル13のキー項目である。テーブル13とテーブル14とは機械コードのキー項目によって1対NNは1より大きい整数の関係で関連付けられる。具体例として図5を参照すると、テーブル13は、現場コード201Bを記憶するレコードを1つ記憶し、テーブル14は、機械コード201Bを記憶するレコードを12個記憶する。すなわち、テーブル13とテーブル14とは機械コード201Bを記憶するレコードにおいて1対12の関係を有する。テーブル15は、キー項目15aとして故障コードキー項目名を有し、キー項目15aの値ごとに故障コードの値項目15bとして機械コードと部品コードと修理日と修理コストとを記憶する。項目15bのうち修理コストは、後述する要約情報を作成する際に集計項目として指定される集計対象項目15cである。テーブル15が記憶する機械コードは、テーブル13のキー項目である。テーブル13とテーブル15とは機械コードのキー項目によって1対NNは1より大きい整数の関係で関連付けられる。具体例として図6を参照すると、テーブル13は、現場コード201Bを記憶するレコードを1つ記憶し、テーブル14は、機械コード201Bを記憶するレコードを3つ記憶する。すなわち、テーブル13とテーブル15とは機械コード201Bを記憶するレコードにおいて1対3の関係を有する。上記したように、データベース群記憶部101に記憶されたn個のテーブルの各テーブルは、異なるキー項目を有する。異なるキー項目は、前段、後段の関係を有する。ユーザにより前段、後段の関連付けの順序を表す順序値が、各キー項目に対応して決められている。図2の例では、キー項目11aに対応された順序値は1、キー項目12aに対応された順序値は2、キー項目13aに対応された順序値は3、キー項目14a及びキー項目15aに対応された順序値は4とする。各キー項目に対応された順序値に基づいて、前段から、キー項目11a、キー項目12a、キー項目13a、キー項目14a、キー項目15aの順に関連付けされる。キー項目14aとキー項目15aとは、ともに同じ順序値4が対応されているため、キー項目13aの後段に2つのキー項目が関連付けされる。キー項目間を関連付けることにより、各キー項目を有するテーブル間を関連付ける。図2では、各テーブル間を結合する矢印線によって、関連付けを表す。各テーブル間の関係は、前段のテーブルが記憶する1つのレコードと、この前段のテーブルのすぐあとに関連付けられた後段のテーブルが記憶するNNは1以上の整数個のレコードとが対応する関係である。すなわち、キー項目は、前段のテーブルが記憶するレコードと後段のテーブルが記憶するレコードとを1対Nの関係で関連付ける。データベース群記憶部101は、後で説明する集計装置100を構成するコンピュータが備えるRAM、磁気ディスク装置等の記憶装置に記憶される。図1の説明に戻る。データ管理部103関連データ入力部の一例は、関連付け情報102を入力する。関連付け情報102は、第1の関連付け情報と第2の関連付け情報とを有する。第1の関連付け情報は、関連付ける各関連データベースの関連データベース識別情報関連データベース名、テーブル名と、各関連データベースを他の関連データベースと関連付ける際の順序を表す順序値とを有する。第2の関連付け情報は、最後尾に関連付ける関連データベースを識別する関連データベース識別情報関連データベース名、テーブル名と、上記順序値と、当該関連データベースが有する複数の項目のうち集計する集計対象項目を表す集計項目名とを有する。順序値は、キー項目に対応された順序値である。関連付け情報102は、後で説明する集計装置100を構成するコンピュータが備えるマウスやキーボード等の入力装置を用いて入力される。また、関連付け情報102は、磁気ディスク装置、フレキシブルディスク等の記憶装置に記憶され、コンピュータが有する処理装置により入力される。データ管理部103は、関連付け情報102を入力し、入力した関連付け情報102を用いて処理装置により関連モデル情報を複数生成する。データ管理部103は、生成した各関連モデル情報を順序値の順に関連付けて、関連モデル群記憶部104に記憶する。関連付けの方向は、上述した1対Nの関係における1からNの方向とする。データ管理部103は、順序値が小さい関連モデルから順序値の大きい関連モデルの順に、関連モデルを順に関連付ける。関連モデル群記憶部104は、データ管理部103が生成した複数の関連モデル情報を記憶する。各関連モデル情報は、関連付け情報102により指定された順序値の順に関連付けされて記憶される。例えば、関連モデル群記憶部104は、先頭のレコードから順に順序値が小さい関連モデル情報を記憶する。関連モデル逆走査部105は、関連モデル群記憶部104が記憶する複数の関連モデル情報を順序値の大きい順に走査し、順序値の大きい関連モデル情報から先に入力する。すなわち、関連モデル逆走査部105は、関連付けられた各関連モデル情報の方向付けの逆順に関連モデル情報を入力する。局所要約情報算出部106要約情報算出部の一例は、データベース群記憶部101が記憶した複数の関連データベーステーブルから、関連モデル逆走査部105が入力した関連モデル情報に基づいて当該モデルに対応する要約情報の算出に使用する関連データベーステーブルを入力する。局所要約情報算出部106は、入力した関連データベーステーブルが有するキー項目の値毎に、集計項目の値を集計し、キー項目と集計した集計値と当該関連モデル情報とを有する要約情報を生成する。局所要約情報算出部106は、生成した要約情報を要約情報群記憶部107に記憶する。要約情報群記憶部107は、局所要約情報算出部106が生成した要約情報を記憶する。例えば、要約情報107aは、DB1に対応する要約情報であり、要約情報107bは、DB2に対応する要約情報であり、要約情報107cは、DBnに対応する要約情報である。次に、集計装置100のシステム構成を説明する。図3は、この実施の形態における集計装置の外観の一例を示す図である。図3において、集計装置100は、システムユニット910、CRTCathodeRayTubeやLCD液晶の表示画面を有する表示装置901、キーボード902KeyBoard:K/B、マウス903、FDD904FlexibleDiskDrive、コンパクトディスク装置905CDD、プリンタ装置906、スキャナ装置907などのハードウェア資源を備え、これらはケーブルや信号線で接続されている。システムユニット910は、コンピュータであり、ファクシミリ機932、電話器931とケーブルで接続され、また、ローカルエリアネットワーク942LAN、ゲートウェイ941を介してインターネット940に接続されている。図4は、この実施の形態における集計装置100のハードウェア資源の一例を示す図である。図4において、集計装置100は、プログラムを実行するCPU911CentralProcessingUnit、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサともいうを備えている。CPU911は、バス912を介してROM913、RAM914、通信ボード915、表示装置901、キーボード902、マウス903、FDD904、CDD905、プリンタ装置906、スキャナ装置907、磁気ディスク装置920と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。磁気ディスク装置920の代わりに、光ディスク装置、メモリカード読み書き装置などの記憶装置でもよい。RAM914は、揮発性メモリの一例である。ROM913、FDD904、CDD905、磁気ディスク装置920の記憶媒体は、不揮発性メモリの一例である。これらは、記憶装置あるいは記憶部の一例である。通信ボード915、キーボード902、スキャナ装置907、FDD904などは、入力部、入力装置の一例である。また、通信ボード915、表示装置901、プリンタ装置906などは、出力部、出力装置の一例である。通信ボード915は、ファクシミリ機932、電話器931、LAN942等に接続されている。通信ボード915は、LAN942に限らず、インターネット940、ISDN等のWANワイドエリアネットワークなどに接続されていても構わない。インターネット940或いはISDN等のWANに接続されている場合、ゲートウェイ941は不用となる。磁気ディスク装置920には、オペレーティングシステム921OS、ウィンドウシステム922、プログラム群923、ファイル群924、データベース群記憶部101、関連モデル群記憶部104、要約情報群記憶部107が記憶されている。プログラム群923のプログラムは、CPU911、オペレーティングシステム921、ウィンドウシステム922により実行される。上記プログラム群923には、以下に述べる実施の形態の説明において~部、~手段として説明する機能を実行するプログラムが記憶されている。プログラムは、CPU911により読み出され実行される。ファイル群924には、以下に述べる実施の形態の説明において、~の判定結果、~の計算結果、~の処理結果として説明する情報やデータや信号値や変数値やパラメータが、~ファイルや~データベースの各項目として記憶されている。~ファイルや~データベースは、ディスクやメモリなどの記録媒体に記憶される。ディスクやメモリになどの記憶媒体に記憶された情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、読み書き回路を介してCPU911によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出され、抽出検索参照比較演算計算処理出力印刷表示走査などのCPUの動作に用いられる。抽出検索参照比較演算計算処理出力印刷表示抽出走査のCPUの動作の間、情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、メインメモリやキャッシュメモリやバッファメモリに一時的に記憶される。また、以下に述べる実施の形態の説明において説明するフローチャートの矢印の部分は主としてデータや信号の入出力を示し、データや信号値は、RAM914のメモリ、FDD904のフレキシブルディスク、CDD905のコンパクトディスク、磁気ディスク装置920の磁気ディスク、その他光ディスク、ミニディスク、DVDDigitalVersatileDisk等の記録媒体に記録される。また、データや信号は、バス912や信号線やケーブルその他の伝送媒体によりオンライン伝送される。また、以下に述べる実施の形態の説明において~部、~手段として説明するものは、~回路、~装置、~機器、手段であってもよく、また、~ステップ、~手順、~処理であってもよい。すなわち、~部、~手段として説明するものは、ROM913に記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。或いは、ソフトウェアのみ、或いは、素子デバイス基板配線などのハードウェアのみ、或いは、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、さらには、ファームウェアとの組み合わせで実施されても構わない。ファームウェアとソフトウェアは、プログラムとして、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、DVD等の記録媒体に記憶される。プログラムはCPU911により読み出され、CPU911により実行される。すなわち、プログラムは、以下に述べる~部、~手段としてコンピュータを機能させるものである。あるいは、以下に述べる~部、~手段の手順や方法をコンピュータに実行させるものである。次に、複数の関連データベースの各関連のデータベースに記憶されたレコードを、各関連データベース間で1対Nの関係で関連付けるキー項目について説明する。図5は、この実施の形態の各テーブル11~14が記憶するキー値と項目の値との一例を示す図である。図6は、この実施の形態の各テーブル13,テーブル15が記憶するキー値と項目の値との一例を示す図である。図5と図6とのテーブル13は、同じである。図2で説明したように、各テーブルは、テーブル11からテーブル15の順に各テーブルが有するキー項目のキー値によって関連付けられる。テーブル14とテーブル15とはそれぞれ、テーブル13のキー項目13aである機械コードによって、関連付けられる。例えば、テーブル13のキー項目13aである機械コードの値が201Bであるレコードは、テーブル14の項目14bの1つである機械コードの値が201Bである12個のレコードと関連付けられる。また、テーブル13のキー項目13aである機械コードの値が201Bであるレコードは、テーブル15の項目15bの1つである機械コードの値が201Bである3個のレコードと関連付けられる。他のテーブルでは、例えば、テーブル11のキー項目11aである担当者の値がαであるレコードは、テーブル12の項目12bの1つである担当者の値がαである3個のレコードと関連付けられる。図7は、この実施の形態の集計装置が生成する関連モデル情報を説明する図である。関連モデル群記憶部104は、図7に示す順序値104a、テーブル名104b関連データベース名、集計項目名104c、集計方法104dを有する関連モデル情報を複数記憶する。図7に示した複数の関連モデル情報のうち、順序値104aが4であるレコードが2つ記憶されているが、これは、テーブル名104bがDB3であるテーブル13に対して、テーブル名104bがDB4であるテーブル14と、テーブル名104bがDB5であるテーブル15との2つのテーブルが関連付けられるためである。関連モデル群記憶部104には、図7に記載した順に関連モデル情報を記憶したレコードが記憶されているものとする。ただし、DB4を記憶したレコードとDB5を記憶したレコードとは、順序値104aが同じであるため、逆の順に生成されてもかまわない。ここで、複数の関連データベースを関連付けるために従来から用いられている大福帳について説明する。図8は、図5及び図6のテーブルのうちテーブル15を除く各テーブルを繋げた大福帳を示す図である。図9は、図5及び図6のテーブルのうちテーブル14を除く各テーブルを繋げた大福帳を示す図である。図8に示す大福帳21のレコードの数は、テーブル14のレコード数と同じ数のレコードを有する。また、図9に示す大福帳21のレコードの数は、テーブル15のレコード数と同じ数のレコードを有する。1対Nの関連付けを複数経由するような結合を行い、図8、図9の大福帳を作成すると、関連付けの最初に近い項目に対して、同一の値が多数重複して現れる。例えば、図8の大福帳21は、担当者の値がαであるレコードが多数連続する。担当者がαであるレコードのみを対象に集計を行う場合、大福帳21の各レコードに対して集計の条件と一致するか否かを確認し、集計の対象とすべきレコードかどうかを走査する必要がある。このような走査を集計の度に行うことは処理時間のロスが大きい。また、集計を行う際に使用する計算機のリソースが無駄に使用される問題がある。この実施の形態の集計装置100は、1対Nの関係で関連付けられるレコードの数が増加する先後段に関連付けられるテーブルの値の要約情報を、増加する前前段の関連付けられるテーブルのレコード毎に保持しておく。例えば、図5の例では、テーブル11からテーブル14に向けて前段から後段へ関連付けられるレコードの数が増加している。集計装置100は、テーブル13の後段であるテーブル14が有する作業時間について、作業時間の値をテーブル13のキー項目13aのキー値ごとに集計して要約情報を生成する。生成した要約情報は記憶部要約情報群記憶部107に保持する。要約情報を記憶部に保持することにより、要約情報として集計した結果を使用して、ユーザから指定された条件でさらに集計することができる。条件を指定されても、生のレコードを走査せずに要約情報のみを参照すればいいので、指定された条件で高速に集計を行う。高速に集計することにより、集計を行う際に使用する計算機のリソースを効率よく使用できる。以下に、集計装置100の要約情報を作成する動作を説明する。図10は、この実施の形態の集計装置の動作を説明するフローチャート図である。図10のフローチャートに従い、要約情報を生成する集計装置100の動作を説明する。なお、この実施の形態では、データベース群記憶部101は、図2の各テーブルを記憶し、集計装置100は、テーブル14の作業時間の合計値、テーブル15の修理コストの合計値とを、テーブル11,テーブル12,テーブル13の各キー項目担当者、現場コード、機械コードのキー値毎に算出する。すなわち、集計項目を、テーブル14の作業時間とテーブル15の修理コストとする。S10、関連データ入力処理、関連データ入力工程S10において、データ管理部103は、関連付け情報102をキーボード902、マウス903などの入力装置によって入力する。具体例を説明する。図11は、データ管理部103が入力する関連付け情報102の一例を示す図である。図11おいて、関連付け情報102は、関連付け情報102a第1の関連付け情報の一例と関連付け情報102b第2の関連付け情報の一例との2種類の関連付け情報を有する。関連付け情報102a及び関連付け情報102bの最左端に記載した数値例えば、1,2等は、順序値である。関連付け情報102a及び関連付け情報102bの順序値の右側に記載した文字列例えば、DB1,DB2等は、テーブル名関連データベース名の一例である。関連付け情報102bのテーブル名の右側に記載した文字列は、集計項目名例えば、作業時間、修理コストである。関連付け情報102bの集計項目名の右側に記載した文字列は、集計方法例えば、加算、平均である。ここでは、2つの集計項目名を指定し、各集計項目名の値を以下に説明する要約情報を作成する際に集計する。2つの集計項目名のうち1つは、テーブル名がDB4である関連データベースが有する項目の1つである。残りの集計項目名は、テーブル名がDB5である関連データベースが有する項目の1つである。集計方法は、集計項目名として指定した項目の値を集計する方法を指定するものである。加算は、集計する項目の値をキー毎に合計することを指定する。平均は、集計項目情報により指定した項目の値の平均値を算出することを指定する。他の集計方法として、例えば、最大値を取得、最小値を取得等がある。最大値を取得は、集計項目名として指定した項目の値のうち最大の値を取得することを指定する。最小値を取得は、集計項目名として指定した項目の値のうち最小の値を取得することを指定する。関連付け情報102a,102bはそれぞれ、[]とカンマ、との記号を用いてそれぞれの関連付け情報を区別する。S10の後、S11に進む。S11,関連モデル記憶処理データ管理部103は、入力した関連付け情報102a、関連付け情報102bとの各関連付け情報から例えば図7に示す関連モデル情報を生成する。関連モデル情報は、順序値104a、テーブル名104b関連データベースの一例、集計項目名104c、集計方法104dを有する。データ管理部103は、生成した各関連モデル情報を、順序値の小さい関連モデル情報から順に関連モデル群記憶部104に記憶する。関連モデル群記憶部104が記憶する関連モデル情報は、関連付けを表す矢印を実際には記憶していない。しかし、矢印の代わりとして順序値を記憶し、順序値が小さい関連モデル情報を関連元前段とし、順序値が大きい関連モデル情報を関連先後段とする。例えば、DB1とDB2との関連付けでは、DB1は関連元、DB2は関連先となる。DB2とDB3との関連付けにおいては、DB2は関連元、DB3は関連先となる。テーブル間の関連付けのイメージとしては、図2に示した通りである。関連モデル情報が有するテーブル名と順序値とに従い、関連付けるテーブル間を関連元から関連先へ向かう矢印線で繋げる。関連元のテーブルと関連先のテーブルとは、各テーブルに記憶されたレコードが1対Nの関係を有する。図11の関連付け情報102の例では、データベース群記憶部101に記憶されたすべてのテーブルについて関連付けを行うための指定をしていた。しかし、データベース群記憶部101に記憶された複数のテーブルのうち、一部のテーブルを関連付ける関連付け情報102を指定しても構わない。ユーザは、関連付け情報102として、関連付けるテーブル名ごとに、順序値、テーブル名、集計項目名、集計方法を指定すればよい。このとき、ユーザは、各テーブルが有すキー項目を確認し、テーブル間の関連付けが可能か否か判断し、可能と判断した複数のテーブルについて関連付けの順序値を決定する。テーブル間の関連付けが可能な場合とは、例えば、前段とするテーブルが有するキー項目の各キー値に、後段とするテーブルが有するキー項目の複数のキー値が対応されている場合とする。図6を例に説明すると、テーブル15のキー項目15aのキー値230123022303は、項目15bの1つである機械コード201Bと対応する。機械コードをキー項目とするのは、テーブル13である。テーブル13とテーブル15とは、キー値201Bにより1対Nの関係で関連付けが可能である。このため、ユーザは、テーブル13を前段とし、テーブル15を後段として2つのテーブルを関連付けることが可能であると判断する。ユーザは、関連付けが可能であることを判断した複数のテーブルについて、関連付け情報102を生成する。データ管理部103は、ユーザが生成した関連付け情報102を、入力装置を用いて入力する。関連モデル情報の生成について具体例を説明する。データ管理部103は、関連付け情報102aを入力し、関連付け情報102aから、関連モデル情報を生成する。また、関連付け情報102bを入力し、関連付け情報102bから、関連モデル情報を生成する。図10の説明に戻る。S12,S13,関連モデル逆走査処理、関連モデル逆走査工程関連モデル逆走査部105は、S11で関連モデル群記憶部104に記憶された関連モデル群のうち、集計項目名を有する関連モデル情報を走査の現在位置に設定するS12。具体的には、集計項目名を有する関連モデル情報は、最も大きい順序値を有するので、関連モデル逆走査部105は、最も大きい順序値を有する関連モデル情報を走査の現在位置に設定する。図7の複数の関連モデル情報のうち、最も大きい順序値4を有する関連モデル情報は2つある。このため、関連モデル逆走査部105は、2つの関連モデル情報を現在位置に設定する。関連モデル逆走査部105は、現在位置に設定した関連モデルから順序値の逆順に関連モデル群記憶部104が記憶した関連モデル情報を走査する。例えば、図7の関連モデル群記憶部104が記憶する関連モデル情報から、最も大きい順序値を有する関連モデル情報をDBg後段モデルの一例とし、DBgとした関連モデル情報の1つ前に関連付けられた関連モデル情報をDBs前段モデルの一例として入力するS13。DBgとした関連モデル情報の1つ前に関連付けられた関連モデル情報をDBsとするとは、DBgとした関連モデル情報が有する順序値から1を減算した値を求め、求めた値を順序値として有する関連モデル情報をDBs前段モデルの一例とすることを表す。S13の後、S14へ進む。S14からS17,要約情報算出処理、要約情報算出工程S14において、局所要約情報算出部106は、関連モデル逆走査部105がDBgとした関連モデル情報について、要約情報が算出済みか否かを判定するS14。DBgとした関連モデル情報について要約情報が生成されているか否かの判定は、以下にように行う。DBgとした関連モデル情報について要約情報が生成されている場合は、要約情報群記憶部107に、DBgとして設定されている関連モデル情報を有する要約情報が記憶されている。このため、局所要約情報算出部106は、要約情報群記憶部107を検索して、DBgとして設定された関連モデル情報と一致する関連モデル情報を有する要約情報が記憶されているか否かを判定する。局所要約情報算出部106は、DBgとして設定された関連モデル情報と一致する関連モデル情報を有する要約情報が記憶されていないと判定した場合S15,NO、S16へ進む。局所要約情報算出部106は、DBgとして設定された関連モデル情報と一致する関連モデル情報を有する要約情報が記憶されていると判定した場合S15,YES、S17へ進む。S16において、局所要約情報算出部106は、DBsとした関連モデル情報が有するテーブル名104bのテーブル前段テーブルに記憶されたキー項目のキー値毎に、DBgとした関連モデル情報が有するテーブル名104bのテーブル後段テーブルに記憶されたレコードを走査し、キー項目値によって関連付けられるレコードを後段テーブルから取得する。そして、局所要約情報算出部106は、取得したレコードが有する集計項目の値をキー値毎に集計方法に従い集計し、集計値を算出する。局所要約情報算出部106は、算出した集計値とDBsとした関連モデルと当該キー値とを有するレコードを生成し、生成したレコードを要約情報として要約情報群記憶部107に記憶する。この結果、関連モデル情報は同じで、キー値と集計値とが異なる要約情報が複数、局所要約情報算出部106により生成され、要約情報群記憶部107に記憶される。S16の後、S18へ進む。S18において、関連モデル逆走査部105は、現在のDBsとした関連モデル情報が有する順序値よりも1つ小さい順序値を有する新たな関連モデルが、関連モデル群記憶部104に記憶されているか否か判定するS18。判定した結果、記憶されていれば、関連モデル逆走査部105は、S13から処理を繰り返すS18,YES。記憶されていなければ、関連モデル逆走査部105は、処理を終了するS18,NO。現在のDBsとした関連モデル情報が有する順序値が2以上であれば、新たな関連モデルはあると判定するが、現在のDBsとした関連モデル情報が有する順序値が1であると、関連モデル逆走査部105による判定結果は、新たな関連モデルはないとの判定結果になる。S13を繰り返す場合、関連モデル逆走査部105は、現在のDBsとした関連モデル情報を新たなDBgとする。さらに、関連モデル逆走査部105は、新たなDBsとする関連モデル情報を関連モデル群記憶部104から入力する。新たなDBsとする関連モデル情報は、現在のDBsとした関連モデル情報が有する順序値より1つ小さい順序値を有する関連モデル情報である。例えば、現在のDBsとした関連モデル情報が図7に示した順序値3である関連モデル情報であると、関連モデル逆走査部105は、順序値3から1を減算し、順序値2を有する関連モデル情報を入力する。次に、S17を説明する。既にS16が実行されている場合は、要約情報群記憶部107に現在のDBgとした関連モデル情報を有する要約情報が記憶されている。S17において、局所要約情報算出部106は、要約情報群記憶部107から、DBgとした関連モデル情報を有する要約情報を取得する。そして、局所要約情報算出部106は、DBsとした関連モデル情報が有するテーブル名104bが表す関連データベースを、前段テーブルとして関連データベース群記憶部101から入力する。さらに、局所要約情報算出部106は、DBsとした関連モデル情報が有するテーブル名104bが表す関連データベースを、後段テーブルとして、関連データベース群記憶部101から入力する。局所要約情報算出部106は、前段テーブルが有するキー項目のキー値前段キー値ごとに、後段テーブルから当該キー値に対応する後段テーブルが有するキー項目のキー値後段キー値を取得する。局所要約情報算出部106は、入力した要約情報から、後段キー値を有するレコードを取得する。局所要約情報算出部106は、要約情報から取得したレコードが有する集計値を集計方法に従い集計し、集計した集計値と前段キー値と、DBsとした関連モデル情報とを有する新たなレコードを生成し、生成したレコードを要約情報として要約情報群記憶部107に記憶する。例えば、前段テーブルが図5のテーブル12であり、後段テーブルが図5のテーブル13であり、要約情報群記憶部107には、テーブル13のキー項目である機械コードの値ごとに作業時間が合計されたレコードが要約情報として記憶されているとし、S17の処理を簡単に説明する。図5より、前段テーブルであるテーブル12のキー項目12a前段キー項目は、現場コードである。後段テーブルであるテーブル13のキー項目13a後段キー項目は、機械コードである。現場コードA001に対応する機械コードは、201B、202B、203B、204Bである。局所要約情報算出部106は、現場コードA001に対応する機械コードの値として、201B、202B、203B、204Bを、テーブル13後段テーブルから取得する。そして、局所要約情報算出部106は、機械コードの値ごとの作業時間の集計値を記憶した要約情報から、機械コードの値が、201B、202B、203B、204Bであるレコードを取得し、取得したレコードの集計値をさらに集計方法に従い集計する。集計した結果の集計値は、現場コードA001に対応する作業時間の集計値となる。局所要約情報算出部106は、現場コードA001、集計値、DBsとした関連モデル情報を有するレコードを生成し、要約情報として要約情報群記憶部107に記憶する。S17の処理の後、S18へ進む。S18の処理は、既に説明した通りである。図10のフローチャートの説明はここまでである。以下に、図7のS12~S18の動作を、具体例を用いて説明する。先に説明したS12では、図7の関連モデル情報を例とするため、2つの関連モデル情報を現在位置とした。この結果、S13では、一方の関連モデル情報をDBgとした場合のDBgとDBsとの組Aと、他方の関連モデル情報をDBgとした場合のDBgとDBsとの組Bとの、2つの組が発生する。2つの組の各組について、S13からS17をそれぞれ2回実行する。例えば、図7の関連モデル情報における関連付けをイメージした図2では、テーブル3とテーブル4とを関連付ける組Aと、テーブル3とテーブル5とを関連付ける組Bとの2つの組がある。すなわち、テーブル3からは矢印線が2つ出ている。集計装置100は、関連モデルにおいて一つのテーブルから複数の矢印が出ているとき、現在処理中のテーブルDBsから出ている複数の矢印の先のテーブルDBgを全て探索してから、処理対象を他の矢印で関連付けられる組について探索する、幅優先探索を行う。1回目のS13では、関連モデル逆走査部105は、テーブル名104bとしてDB4を有する関連モデル情報をDBgとし、テーブル名104bとしてDB3を有する関連モデル情報をDBsとする、組Aを、関連モデル群記憶部104を逆走査して入力する。S14では、局所要約情報算出部106は、組Aについて、DBgとした関連モデル情報を有する要約情報が要約情報群記憶部107に記憶されているか否かを判定する。判定の結果、記憶されていないで、局所要約情報算出部106は、S16へ進む。S16では、局所要約情報算出部106は、DBgとした関連モデル情報が有するテーブル名104bにより、テーブル14をデータベース群記憶部101から入力する。さらに、局所要約情報算出部106は、DBsとした関連モデル情報が有するテーブル名104bにより、テーブル13をデータベース群記憶部101から入力する。テーブル13のキー項目は、図2より機械コードである。また、DBgとした関連モデル情報が有する集計項目名104cは作業時間である。局所要約情報算出部106は、テーブル13に記憶された機械コードの値ごとに、テーブル14に記憶された当該機械コードの値に対応する作業時間を集計する。集計する際、集計方法104dは加算であるので、局所要約情報算出部106は、機械コードの値ごとに作業時間の値を加算する。図12は、機械コードの値ごとに作業時間を加算した集計値を有する要約情報の例を示す図である。すなわち、図12は、組Aに対応する要約情報の一例である。図13は、機械コードの値ごとに修理コストの平均値を有する要約情報の例を示す図である。すなわち、図13は、組Bに対応する要約情報の一例である。局所要約情報算出部106は、要約情報がどのテーブルに記憶されたキー項目のキー値ごとの要約情報であるのかを示すため、DBsとした関連モデル情報を有する要約情報16図12、要約情報17図13を生成する。図12、図13の例では、複数の機械コードの値が1つの表に含まれているが、機械コード値ごとの要約情報を生成する。例えば、1つの要約情報には、機械コードが201B、部品コード値がA、作業時間の総和が124であるレコードと、機械コードが201B、部品コード値がB、作業時間の総和が104であるレコードと、機械コードが201B、部品コード値がC、作業時間の総和が303であるレコードとの3つのレコードが含まれる。図12の例では、機械コードと、作業時間の他に、部品コードを有する要約情報16を示す。図13の例では、機械コードと、修理コストの他に、部品コードを有する要約情報17を示す。部品コードは、要約情報として2次元頻度分布表を生成する際に使用する情報である。2次元頻度分布情報を生成しない場合、すなわち、集計項目名として指定された集計項目の値を、関連モデル情報によって関連付けられるテーブル間の関連付けに基づいて、キー値ごとに集計するだけならば、局所要約情報算出部106は、要約情報には部品コードを含めない。局所要約情報算出部106は、要約情報として2次元頻度分布表を生成する場合、図12,図13に示したキー値ごとの集計値を有する要約情報16、要約情報17から、図14に示す2次元頻度分布表作成用テーブル18を生成し、2次元頻度分布表作成用テーブル18から要約情報19を生成する。この場合、局所要約情報算出部106は、要約情報16,要約情報17は、2次元頻度分布表を生成するために使用する作業用の要約情報として使用する。局所要約情報算出部106は、図12、図13に示すような、キー値ごとの集計値を有する要約情報16、要約情報17を生成する。あるいは、局所要約情報算出部106は、図14に示すような、2次元頻度分布表の要約情報19を生成する。あるいは、局所要約情報算出部106は、要約情報16、要約情報17、要約情報19を生成する。要約情報19を生成する場合、局所要約情報算出部106は、要約情報16と要約情報17とを用いる。このため、局所要約情報算出部106は、組AについてS17を実行した後、S13で生成したすべての組についてS17を実行したか否かを判定し、実行していない場合は、残りの組についてS14からS17を実行する。なお、組AについてS16を実行しても、組BのDBgとしたDB5であるテーブル15については、まだ要約情報を生成していないので、S15の判定は、NOと判定され、S16が実行される。局所要約情報算出部106は、組Bについて、組Aと同様に、S14からS16を実行する。組BについてS16を実行すると、要約情報17が生成される。S16において、局所要約情報算出部106は、S13で生成したすべての組について要約情報の生成を終了したことを判定すると、要約情報16と要約情報17から、図14に示すような2次元頻度分布表作成用テーブル18を生成する。そして、局所要約情報算出部106は、2次元頻度分布表作成用テーブル18から要約情報19を生成する。局所要約情報算出部106は、要約情報19を、DBsとしたDB3であるテーブル13のキー項目である機械コードの値ごとに生成する。局所要約情報算出部106は、2次元頻度分布表の要約情報19を生成する場合、前準備として2次元頻度分布表作成用テーブル18を生成する。2次元頻度分布表作成用テーブル18には、部品コードが含まれている。局所要約情報算出部106は、組AのDBgとしたDB4と、組BのDBgとしたDB5との関連データベースを参照し、2つの関連データベースにおいて共通して有する項目を判定する。共通して有する項目は、図5、図6より機械コード部品コードである。機械コードは、DBsとしたDB3のキー項目であるため、当該項目を除く残りの部品コードによって、DB4の作業時間とDB5の修理コストとを関連付ける。機械コードが201Bである作業時間と修理コストとを部品コードによって関連付けた結果の例が、図14の2次元頻度分布表作成用テーブル18である。図14は、2次元頻度分布表作成用テーブル18を元に生成した、機械コードが201Bに対応する要約情報19を示す。要約情報19は、横軸は作業時間に対応する第1区間を有し、縦軸は修理コストに対応する第2区間を有する。第1区間、第2区間ともに、区間は複数ある。第1区間は、作業時間が取り得る値の範囲を複数に分割した区間を複数有する。第2区間は、縦軸の修理時間が取り得る値の範囲を複数に分割した区間を複数有する。第1区間と第2区間とはあらかじめ項目名に対応されて、集計装置100のファイル群924に記憶される。局所要約情報算出部106は、作業時間との項目名に対応された第1区間を、ファイル群924から読みだして、横軸を生成する。同じく、局所要約情報算出部106は、修理コストとの項目名に対応された第2区間を、ファイル群924から読みだして、縦軸を生成する。横軸の1つの区間と縦軸の1つの区間とから特定される枠をセルとする。要約情報19は、10×10の100個のセルを有する。局所要約情報算出部106は、2次元頻度分布表作成用テーブル18から、部品コードAに対応する作業時間と修理コストを取得し、作業時間と修理コストとを含むセルを決定する。局所要約情報算出部106は、各セルにはあらかじめ初期値0を設定し、決定されたセルに1を加算する。要約情報19は、各キー項目値における作業時間と修理コストとを組み合わせた結果のばらつきを分布を表す。以上の処理により、局所要約情報算出部106は、組Aと組Bとに対する要約情報を生成し、生成した要約情報を要約情報群記憶部107に記憶する。要約情報19は、局所要約情報算出部106が生成した要約情報の一部であり、要約情報107cの一部として要約情報群記憶部107に記憶される。記憶した後、S18へ進む。組A、組Bについての処理を終了した時点では、組A、組BともにDBsとしてDB3とのテーブル名を有する関連モデル情報が設定され、当該関連モデル情報の順序値は3図7参照であった。局所要約情報算出部106は、順序値3より1を減算し、減算した結果が0以上であるため、新たな関連モデルの逆走査が可能であることを判定しS18,YES、S13へ戻る。S13へ戻り、2回目のS13の処理の具体例を説明する。関連モデル逆走査部105は、新たなDBgとして、現在のDBsとした関連モデル情報を設定する。現在のDBsには、順序値3を有する関連モデル情報が設定されていた。このため、関連モデル逆走査部105は、順序値3を有する関連モデル情報を新たなDBgとして設定する。続いて、関連モデル逆走査部105は、現在のDBsとして設定された関連モデル情報が有する順序値3から1を減算し、減算結果2を算出する。関連モデル逆走査部105は、減算結果2を順序値として、順序値2を有する関連モデル情報を新たなDBsとする。図7より、新たなDBsは、順序値2、関連データベース名DB2を有する関連モデル情報である。S14へ進む。局所要約情報算出部106は、DBgとした関連モデル情報に対応する要約情報が要約情報群記憶部107にあるか否かを判定する。DBgとした関連モデル情報は、順序値3を有する関連モデル情報であり、当該関連モデル情報を有する要約情報は、1回目のS16の処理で生成済みである。このため、局所要約情報算出部106は、要約情報群記憶部107にDBgとした関連モデル情報に対応する要約情報があると判定し、S17へ進む。S17において、局所要約情報算出部106は、DBgとした関連モデル情報が有するテーブル名DB3により識別される関連データベーステーブル13を、データベース群記憶部101から取得する。さらに、DBsとした関連モデル情報が有するテーブル名DB2により識別される関連データベーステーブル12を、データベース群記憶部101から取得する。テーブル13のキー項目は、前述したように機械コードである図2参照。また、テーブル12のキー項目は、現場コードである図2参照。局所要約情報算出部106は、テーブル12に記憶された現場コードの値ごとに、テーブル13に記憶された機械コード値を取得する。そして、取得した機械コード値に対応する集計値を要約情報19から取得する。要約情報19は、2次元頻度分布表であるため、局所要約情報算出部106は、取得した集計値をセルごとに加算する。図16は、局所要約情報算出部が生成した、順序値2を有する関連モデル情報を有する要約情報の一例を示す図である。例えば、図5のテーブル12の現場コード値A001に対応するテーブル13の機械コード値は、201B、202B、203B、204Bである。局所要約情報算出部106は、これらの機械コード値201B、202B、203B、204Bにそれぞれ対応する集計値を有する要約情報を要約情報群記憶部107から取得する。そして、局所要約情報算出部106は、取得した各要約情報が有するセルごとの集計値を加算して新たな集計値を算出する。算出した集計値は、現場コード値A001に対応する集計値となる。局所要約情報算出部106は、集計値と、DBsとした関連モデル情報とを有する要約情報を生成し、要約情報107bとして要約情報群記憶部107に記憶する。図16の上段の要約情報34が、現場コード値A001に対応する。局所要約情報算出部106は、同じように、現場コード値A002、A003についても、対応する機械コード値をテーブル13から取得し、図16の中段に示した要約情報34、下段に示した要約情報34をそれぞれ生成し、生成した各要約情報34を要約情報107bとして要約情報群記憶部107に記憶する。各要約情報を記憶した後、S18へ進む。現在のDBsとした関連モデル情報が有する順序値は2であるため、関連モデル逆走査部105は、順序値2から1を減算する。減算した結果は1であり、0より大きいので、すなわち、局所要約情報算出部106は、関連モデル情報を逆走査可能であると判定しS18,YES、S13へ戻る。S13の3回目の処理では、関連モデル逆走査部105は、DBgに現在のDBsとした順序値が2である関連モデル情報を設定する。関連モデル逆走査部105は、DBsに順序値が1である関連モデル情報を設定する図7参照。S13の後、局所要約情報算出部106は、2回目のS14、S15、S17と同じように、新たなDBg、DBsについてS14、S15、S17を行う。図17は、局所要約情報算出部が生成した、順序値1を有する関連モデル情報を有する要約情報の一例を示す図。S17により、局所要約情報算出部106は、図17に示した担当者の値ごとの要約情報34を生成し、要約情報107aとして要約情報群記憶部107に記憶する。記憶した後、S18へ進む。S18では、局所要約情報算出部106は、DBsとした現在の関連モデル情報が有する順序値1から1を減算し、減算した結果が0であるので、関連モデル情報の逆走査ができないと判定しS18,NO、図10の処理を終了する。上記した具体例により、局所要約情報算出部106は、前段の関連モデル情報により特定される関連データベースが有するキー項目のキー値ごとに、最後段に関連付けられた関連モデル情報により特定される関連データベースが有する集計項目の値の集計値を集計した要約情報を生成する。このため、図8、図9に示した大福帳の形式で保持することと比較して、集計値を保持する記憶領域を節約できる。図15は、各関連モデル情報に対応する要約情報のレコード数を説明する図である。図15において、テーブル11からテーブル15の各テーブルを関連モデル情報が有するテーブル名104bにより表されるテーブルとして考えると、テーブル13には、機械コードの値ごとの要約情報が対応する。例えば、機械コードの値がN3N3は0より大きい整数種類あると、テーブル13に対応する要約情報のレコード数はN3個となる。また、テーブル12に、現場コードの値がN2N2は0より大きい整数種類あると、テーブル12に対応する要約情報のレコード数はN2個となる。また、テーブル1に、担当者の値がN1N1は0より大きい整数種類あると、テーブル11に対応する要約情報のレコード数はN1個となる。各要約情報のレコード数を加算すると、N3N2N1となる。一方、大福帳の形式で各テーブルを繋げると、複数のテーブルのうち最大レコード数と同じレコード数を有する大福帳を生成することになる。図8,図9は、図5,図6の各テーブルを繋げた大福帳を示す。図8に示すように、大福帳21のレコードの数は、DB4であるテーブル14のレコード数と同じ数のレコードを有するN3よりも多いレコード数を有する。同様に、図9に示すように、大福帳21のレコードの数は、DB5であるテーブル15のレコード数と同じ数のレコードを有するN3よりも多いレコード数を有する。大福帳21のレコード数と、要約情報として集計値を保持する場合のレコード数とを比べると、要約情報はキー項目のキー値ごとに値を集計するので、要約情報として保持する場合のほうがレコード数を少なくできる。要約情報として保持する方が、大福帳として保持するよりも、記憶領域のサイズを小さくできる。記憶領域のサイズを小さくできるということは、記憶領域に記憶されたレコードを検索する際の検索時間を少なくでき、検索に使用する処理装置コンピュータシステムのリソースの一例を効率よく使用できる。実施の形態2.この実施の形態では、要約情報群記憶部107に記憶された要約情報から、指定された条件に当てはまる要約情報を選択して集計結果を生成する集計装置について、実施の形態1との差異を説明する。図18は、この実施の形態の集計装置100の構成を示すブロック図である。図18に示した要素のうち、要約情報走査部108要約情報選択部の一例、要約情報統合近似集計部109近似集計部の一例、要約情報誤差評価部110、誤差評価結果111、近似集計結果112が、図1の集計装置100に対して追加となった。要約情報走査部108要約情報選択部の一例は、マウス903やキーボード902等の入力装置を用いて、絞込み対象とする項目、項目値の条件を表す絞込み情報を入力し、入力した絞込み情報に基づいて要約情報群記憶部107、データベース群記憶部101から絞込み情報に当てはまる要約情報、関連データベースを入力する。要約情報統合近似集計部109近似集計部の一例は、要約情報走査部108が入力した要約情報と関連データベースが記憶するレコードとから、絞込み情報が表す項目の項目値のうち項目値の条件を満足する項目値を有する要約情報とレコードを取得し、取得した要約情報とレコードとを用いて近似集計値を算出する。要約情報統合近似集計部109は、算出した近似集計値を近似集計結果112として、CRT901、プリンタ906等の出力装置に表示や印刷等の出力を行う。要約情報誤差評価部110誤差評価値部の一例は、要約情報統合近似集計部109が算出した近似集計値を評価する誤差量を、要約情報統合近似集計部109が算出した近似集計値を用いて算出する。要約情報誤差評価部110は、算出した誤差量を誤差評価結果111として、CRT901、プリンタ906等の出力装置に表示や印刷等の出力を行う。図19は、この実施の形態の集計装置100の動作を示すフローチャートである。図19に従い、この実施の形態の集計装置100の動作を説明する。図19のS10からS18は、実施の形態1で説明した図10のS10からS18と同じである。このため、要約情報群記憶部107には、すでに、局所要約情報算出部106により生成された要約情報が記憶されているものとし、S20から動作を説明する。S20において、要約情報走査部108は、マウス903やキーボード902等の入力装置を用いて、絞込み対象とする絞込み項目名、絞込み項目名の絞込み値とを有する絞込み情報を入力する。絞込み項目名とは、複数の要約情報から特定の要約情報を絞込むために使用する項目であって、各関連データベースが有する複数の項目のうちある項目の項目名を指定する。絞込み値とは、指定した絞込み項目名の項目値であり、特定の要約情報を絞込むために使用する値である。要約情報走査部108は、絞込み項目名と絞込み値とを絞込み情報として入力する。例えば、要約情報走査部108は、DB2に存在する項目サービス種類を絞込み項目名として入力し、Aコースとの値を絞込み値として入力する図5,図16参照。S21において、要約情報走査部108は、絞込み項目名として指定された項目名を有する関連データベースを、関連データベース群記憶部101に記憶された複数の関連データベースから取得する。要約情報走査部108は、取得した関連データベースのテーブル名を取得する。さらに、要約情報走査部108は、取得した関連データベースから、絞り項目名の項目の項目値が、絞込み値であるキー項目値を取得する。上記した絞込み情報の例では、要約情報走査部108は、絞込み項目名サービス種類の項目値がAコースである、キー項目値を取得する。図5の例では、テーブル名として、DB2テーブル12を取得し、キー項目値として、現場コードA001,A002,A124を取得する。さらに、テーブル名104bとしてDB2を有する関連モデル情報を、関連モデル群記憶部104に記憶された複数の関連モデル情報から取得する。図7の例では、順序値104aが2である関連モデル情報を取得する。S22において、要約情報走査部108は、要約情報群記憶部107に記憶された複数の要約情報の中から、S21で取得した関連モデル情報を有する要約情報を取得する。ここでは、要約情報走査部108は、順序値2を有する関連モデル情報を有する要約情報を取得する。そして、さらに、要約情報走査部108は、取得した要約情報の中から、S21で取得したキー項目値を有する要約情報を取得する。上記した例では、、現場コードA001,A002,A124である要約情報を抽出する。順序値2を有する関連モデル情報を有する要約情報は、図16に示した。要約情報走査部108は、図16に示した要約情報のうち、上段、中段の要約情報34を取得する。下段の要約情報34は、サービス種類がAコースでないためBコースである、要約情報走査部108は、下段の要約情報34を抽出しない図16には、A124に対応する要約情報は図示していないが、要約情報走査部108は、A124に対応する要約情報を抽出するものとする。。要約情報走査部108は、抽出した複数の要約情報34を、要約情報統合近似集計部109に出力する。S23において、要約情報統合近似集計部109が、要約情報走査部108により出力された複数の要約情報を統合する。統合とは、各セルに設定されている値を加算して、加算した値を設定した複数のセルを有する新たな2次元頻度分布表を生成することである。例えば、要約情報をi行j列の行列と考えた場合、S[i,j]=P[i,j]Q[i,j]R[i,j]により新たな2次元頻度分布表を生成する。S[i,j]は新たな2次元頻度分布表を表す。P[i,j]は、現場コードA001に対応する要約情報である。Q[i,j]はA002に対応する要約情報である。R[i,j]はA124に対応する要約情報である。iは統合対象の横軸を表し、jは統合対象の縦軸を表す。図16の例では、iは作業時間横軸を表し、jは修理コスト縦軸を表す。要約情報統合近似集計部109は、新たな2次元頻度分布表をCRT901、プリンタ906等の出力装置に出力して、表示や印刷等を行う。要約情報統合近似集計部109は、さらに、関数を用いて、新たに生成した2次元頻度分布表から近似相関係数を算出する。要約情報統合近似集計部109は、関数を用いて算出した近似相関係数を近似集計結果112としてCRT901、プリンタ906等の出力装置に出力して、表示や印刷等を行う。図20は、この実施の形態の要約情報統合近似集計部109が生成した新たな2次元頻度分布表の一例を示す図である。S22で抽出された複数の要約情報34の各セルの値を加算した結果が、図20に示した2次元頻度分布表である。新たな2次元頻度分布表を生成した後、要約情報統合近似集計部109は、生成した2次元頻度分布表を、あらかじめ集計装置100のファイル群924記憶された関数疑似コードの引数として渡し、関数の実行結果として近似相関係数を受取る。近似相関係数を求める関数は、2次元頻度分布表2次元ヒストグラムが有する各セルの値、セルの数に基づいて、近似相関係数を算出する。図21は、近似相関係数を出力する関数の疑似コードの一例を示す図である。図21に示した関数第1の関数の一例は、ファイル群924関数記憶部の一例に記憶された第1の関数ファイルに記憶されている。図21の関数は、i_2Dhistn_rn_cを入力する。i_2Dhistは、2次元頻度分布表が有する各セルに設定された値である。n_rは、2次元ヒストグラムの行方向の分割数であり、n_cは、2次元ヒストグラムの列方向の分割数である。図21の関数の出力は、result_rである。result_rは、近似相関係数である。図22は、重心を算出する関数の疑似コードの一例を示す図である。図22の関数は、i_2Dhistn_rn_cを入力する。i_2Dhistは、2次元頻度分布表が有する各セルに設定された値である。n_rは、2次元ヒストグラムの行方向の分割数であり、n_cは、2次元ヒストグラムの列方向の分割数である。図22に示した関数第1の重心算出関数の一例は、ファイル群924関数記憶部の一例に記憶された第1の重心算出関数ファイルに記憶されている。図22の関数は、各セルに設定された値が、当該セルの中心の座標に値があるものとして重心を算出する。例えば、左下のセルは値は1であるが、この値1は、作業時間が0~10の範囲であり、かつ、修理コストが0~10の範囲であるとの条件に一致するものの個数を表す。しかし、横軸、縦軸の正確な座標は分からない。このため、作業時間は0~10の真ん中の5、修理コストは0~10の真ん中の5との座標であるものとして、2次元頻度分布表の重心を算出する。図22の関数の出力は、col_centerrow_centerである。col_centerは列方向横軸の集計値の重心である。row_centerは、行方向縦軸の集計値の重心である。図21の関数は、図22の関数により算出されたcol_centerrow_centerを入力して近似相関係数の算出に使用する。図20に示す2次元頻度分布表を使用して図20、図21により近似相関係数を算出すると、0.691が図20の関数より出力される。要約情報統合近似集計部109は、図20の関数より出力された近似相関係数0.691を近似集計結果112として出力する。次に、要約情報統合近似集計部109は、近似集計結果112の確からしさを評価する。S24において、要約情報統合近似集計部109は、近似集計結果112を要約情報誤差評価部110に出力する。2次元頻度分布表の情報からは、セルごとに集計された値がそれぞれどの座標に分布するかは分からない。例えば、作業時間が9で、かつ、修理コストが2であるセルは図20の左下のセルに対応する。しかし、図20の左下のセルは、作業時間が0~10であり、かつ、修理コストが0~10であるため、当該セルとしての値個数は1であるが、作業時間と修理コストとの各値が当該セルの右上、右下、真ん中、左上、左下のいずれの座標に分布するのか不明である。このため、相関係数の厳密値は見つからない。そのような中で、相関係数が取り得る範囲を求めるために、各セルに属する値が全て、セルの範囲内で重心との距離が最小、または、最大になるように分布することを仮定し、重心との距離が近い状態を相関係数の上限、重心からの距離が遠い状態での相関係数を相関係数の下限として、相関係数が取り得る範囲を算出する。S24では、さらに、要約情報誤差評価部110が、近似集計結果から誤差量を見積もる誤差評価を行い、誤差評価を行った結果を誤差評価結果111として出力する。誤差評価は、重心に近い側に全ての要素が集中している場合の相関係数と、重心から遠い側に全ての要素が集中している場合の相関係数とにより、誤差範囲を評価する。図23は、各セルに設定された集計値と重心との距離が近い状態を説明する図である。図24は、各セルに設定された集計値と重心との距離が遠い状態を説明する図である。図23、図24の丸付の数値は、各セル格子で区切られた四角のエリアの中で、重心に近いまたは重心に遠いと判定する場合に、各セルの値を代表させる値を示す。丸はそのセルに属する値全てが存在すると仮定する座標、丸の中の数字は値の個数セルに設定された集計値である。例えば、図20の作業時間30~40、修理コスト20~30の場合の2次元頻度分布表のセルの値は5である。しかし、図23に示す重心に近い場合は、上記した作業時間30~40、修理コスト20~30のセルの値5つが全て作業時間=30、修理コスト=20の値を取るものと仮定する。図24に示す重心から遠い場合は、上記した作業時間30~40、修理コスト20~30のセルの値5つが全て作業時間=40、修理コスト=30の値を取るものと仮定する。図25は、重心に近い場合の相関係数を算出する関数の疑似コードの一例を示す図である。図26は、重心に遠い場合の相関係数を算出する関数の疑似コードの一例を示す図である。図25の関数は、i_2Dhistn_rn_cを入力する。i_2Dhistは、2次元頻度分布表が有する各セルに設定された値である。n_rは、2次元ヒストグラムの行方向の分割数であり、n_cは、2次元ヒストグラムの列方向の分割数である。図25の関数の出力は、result_near_rである。result_near_rは、重心が近い場合の近似相関係数である。図26の関数は、i_2Dhistn_rn_cを入力する。i_2Dhistは、2次元頻度分布表が有する各セルに設定された値である。n_rは、2次元ヒストグラムの行方向の分割数であり、n_cは、2次元ヒストグラムの列方向の分割数である。図26の関数の出力は、result_far_rである。result_far_rは、重心が遠い場合の近似相関係数である。例えば、近似集計結果が図20に示す2次元頻度分布表であった場合、図25、図26に示す関数を用いて図20の2次元頻度分布表の評価を行う。図25に示した関数第2の関数の一例は、ファイル群924関数記憶部の一例に記憶された第2の関数ファイルに記憶されている。図26に示した関数第3の関数の一例は、ファイル群924関数記憶部の一例に記憶された第3の関数ファイルに記憶されている。重心に近い側に全ての要素が集中している場合の相関係数が、図25の関数により0.704と算出されて、出力される。重心から遠い側に全ての要素が集中している場合の相関係数が、図26の関数により0.591と算出されて、出力される。要約情報誤差評価部110は、それぞれの関数から出力された相関係数0.704と0.591とを入力する。そして、要約情報誤差評価部110は、相関係数0.704と相関係数0.591とから比率1.191を算出し0.704/0.591=1.191、算出した比率1.191と1.0との差19.11.191-1.0×100=19.1を誤差量として算出する。要約情報誤差評価部110は、算出した誤差量19.1を誤差評価結果111としてCRT901、プリンタ906等の出力装置に出力して、表示や印刷等を行う。出力を実行後、要約情報誤差評価部110は、処理を完了する。この実施の形態2の集計装置100は、上記したように近似相関係数とともに、誤差評価結果を出力する。ユーザは出力された近似集計結果が信頼できるかどうかを、誤差評価結果から判断する。誤差評価結果が充分に想定される値である場合には、近似集計結果を信頼して採用する。近似集計結果が、ユーザが良否を判定する閾値に近い値であり、誤差評価結果を考慮すると良否の両方があり得る場合には、厳密解を求めるなどの対処を行う。例えば、近似相関係数0.691がユーザが良否を判定する閾値に近い値である場合、誤差評価結果19.1が充分に想定される値であれば、ユーザは近似集計結果0.691を信頼する。誤差評価結果19.1が充分に想定される値でなければ、ユーザは近似集計結果0.691を信頼せず、厳密解を求める。また、図8、図9に示した大福帳に対する条件絞込では、統合される最大のテーブルのレコード数が走査対象となるため、走査時間がかかる。これに対し、実施の形態2の集計装置100では、絞り込み条件に当てはまるレコード数のみ走査対象となることで、走査条件比較に要する処理時間を軽減することができる。実施の形態3.実施の形態1では、最も大きい順序値を有する関連モデル情報として、2つの関連モデル情報を有する例を説明した。この実施の形態では、最も大きい順序値を有する関連モデル情報として、1つの関連モデル情報を有する例を説明する。図27は、実施の形態3のデータベース群記憶部が記憶した各データベースが記憶するデータの一例と、関連付けを説明する図。図27は、テーブル13に関連付けられるテーブルが、テーブル14のみであることが、図2と異なる。その他は、図2と同じである。局所要約情報算出部106は、テーブル13に関連付けられたテーブルがテーブル14の1つであるため、テーブル13のキー項目である機械コードの値ごとに、作業時間を集計した1次元頻度分布表を要約情報として生成する。集計装置100は、1次元頻度分布表を、図10のフローチャートのS10からS18により生成する。図28は、1次元頻度分布表の一例を示す図。局所要約情報算出部106は、図28の例のように、機械コードの値201Bに対応する要約情報として、最初に作成用テーブル18をS16で生成する。図28の作成用テーブル18は、作業時間を集計する点が、図14と異なる。局所要約情報算出部106は、作成用テーブル18から、作業時間を横軸とする要約情報19を生成する。図28の要約情報は、横軸に作業時間を有し、縦軸には何も要素を有しない点が、図14の要約情報と異なる。集計装置100は、最も大きい順序値を有する関連モデル情報が1つであっても、要約情報を生成することができる。"