"第一の装置、第二の装置、第三の装置を含むシステムにおける通信のログを取得する取得部と、前記取得部が取得したログのうち、前記第一の装置から前記第二の装置にリクエストが送信されてから前記第二の装置から前記第一の装置に前記リクエストに対応するレスポンスが送信されるまでの時間範囲に、前記第二の装置と前記第三の装置との間で通信されたリクエストとレスポンスとの対を示すログを抽出する抽出部と、を含むことを特徴とする分析装置。前記リクエスト及び前記レスポンスが複数回通信される所定時間範囲内において、前記第二の装置と前記第三の装置との間で通信された複数種類のリクエストとレスポンスとの対のそれぞれについて、複数回通信された前記リクエスト及び前記レスポンスの応答時間範囲内に通信された確率を種類毎に算出する算出部と、複数回通信された前記リクエスト及び前記レスポンスのうちの1つについての応答時間範囲内に通信されたリクエストとレスポンスとの対について、リクエストとレスポンスとの対の種類の組み合わせパターンを複数生成する生成部と、前記複数の組み合わせパターンのうちのいずれかを、前記算出部が算出した種類ごとの確率との類似度に基づいて選択する選択部と、をさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の分析装置。コンピュータに、第一の装置、第二の装置、第三の装置を含むシステムにおける通信のログを取得し、取得したログのうち、前記第一の装置から前記第二の装置にリクエストが送信されてから前記第二の装置から前記第一の装置に前記リクエストに対応するレスポンスが送信されるまでの時間範囲に、前記第二の装置と前記第三の装置との間で通信されたリクエストとレスポンスとの対を示すログを抽出する処理を実行させることを特徴とする分析プログラム。コンピュータが実行する分析方法であって、第一の装置、第二の装置、第三の装置を含むシステムにおける通信のログを取得し、取得したログのうち、前記第一の装置から前記第二の装置にリクエストが送信されてから前記第二の装置から前記第一の装置に前記リクエストに対応するレスポンスが送信されるまでの時間範囲に、前記第二の装置と前記第三の装置との間で通信されたリクエストとレスポンスとの対を示すログを抽出することを特徴とする分析方法。第一の装置、第二の装置、第三の装置、分析装置を含むシステムであって、前記分析装置は、前記システムにおける通信のログを取得する取得部と、前記取得部が取得したログのうち、前記第一の装置から前記第二の装置にリクエストが送信されてから前記第二の装置から前記第一の装置に前記リクエストに対応するレスポンスが送信されるまでの時間範囲に、前記第二の装置と前記第三の装置との間で通信されたリクエストとレスポンスとの対を示すログを抽出する抽出部と、を含むことを特徴とするシステム。しかしながら、上記の従来技術では、呼び出し関係のある通信のログ同士を関連付けるために予め定義されたモデルを用いる。例えば、モデル生成後に、システムの仕様変更などにより、リクエストと、そのリクエストにより呼び出されるリクエストと、がモデルに定義されていない場合には、それぞれのリクエストを含む通信のログ同士を関連付けることができない。1つの側面では、取得した通信ログについて、呼び出し関係にある通信ログ同士の関係付けを逐次的に行うことを目的とする。第1の案では、分析装置は、取得部と、抽出部とを有する。取得部は、第一の装置、第二の装置、第三の装置を含むシステムにおける通信のログを取得する。抽出部は、取得部が取得したログのうち、第一の装置から第二の装置にリクエストが送信されてから第二の装置から第一の装置にリクエストに対応するレスポンスが送信されるまでの時間範囲に、次のような処理を行う。すなわち、抽出部は、第二の装置と第三の装置との間で通信されたリクエストとレスポンスとの対を示すログを抽出する。取得した通信ログについて、呼び出し関係にある通信ログ同士の関係付けを逐次的に行うことができる。以下に、本願の開示する分析装置、分析プログラム、分析方法およびシステムの各実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例は開示の技術を限定するものではない。そして、各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。[システム構成]実施例1に係るシステムについて説明する。図1は、実施例1に係る分析装置が適用されるシステムの全体構成図の一例を示す図である。図1に示すように、システム1は、分析装置10、第一の装置11、スイッチ14およびサービス提供システム15を有する。システム1の一例としては、会社内におけるLANLocalAreaNetworkシステムや、インターネット16を介して商品の受注を行うシステムなどが挙げられる。第一の装置11は、サービス提供システム15に対して、サービス要求を行うための装置である。例えば、第一の装置11は、インターネット16に接続されている。第一の装置11は、ユーザの操作を受け付けて、サービスを要求するためのHTTPHyperTextTransferProtocolのリクエストメッセージを、インターネット16に送信する。この場合、第一の装置11は、後述の第二の装置12を送信先としたリクエストメッセージを、インターネット16に送信する。また、第一の装置11は、第二の装置12から、レスポンスを受信する。例えば、第一の装置11は、第二の装置12から、HTTPのレスポンスメッセージを受信する。そして、第一の装置11は、レスポンスメッセージの内容をブラウザに表示する。第一の装置11の一例としては、ユーザが利用するクライアント端末などが挙げられる。なお、図1の例では、第一の装置11の台数が複数の場合が例示されているが、第一の装置11の台数は、任意の台数を採用することができる。インターネット16では、データが、送信先の装置に送信される。例えば、インターネット16では、第一の装置11から送信されたリクエストメッセージであって、送信先が第二の装置12であるリクエストメッセージが、第二の装置12に接続されたスイッチ14に送信される。また、インターネット16では、スイッチ14から送信されたレスポンスメッセージであって、送信先が第一の装置11であるレスポンスメッセージが、第一の装置11に送信される。サービス提供システム15は、ユーザからの要求に応じて、サービスを提供する。例えば、サービス提供システム15は、第二の装置12および第三の装置13を有する。第二の装置12は、第一の装置11からのリクエストに応じて、第三の装置13へリクエストを送信する。例えば、第二の装置12は、第一の装置11からのサービスを要求するリクエストメッセージに応じて、第三の装置13へSQLStructuredQueryLanguageの問合せを送信する。また、第二の装置12は、第三の装置13からのレスポンスに応じて、第一の装置11へレスポンスを送信する。例えば、第二の装置12は、第三の装置13からのSQLの応答に応じて、第一の装置11へHTTPのレスポンスメッセージを送信する。第二の装置の一例としては、Webサーバなどが挙げられる。なお、図1の例では、第二の装置12の台数が1台である場合を例示しているが、第二の装置12の台数は複数であってもよい。第三の装置13は、第二の装置12からのリクエストに応じて、第二の装置12へレスポンスを送信する。例えば、第三の装置13は、第二の装置12からのSQLの問合せに応じて、図示しないDBへアクセスし、第二の装置12へSQLの応答を送信する。第三の装置の一例としては、DBサーバなどが挙げられる。なお、図1の例では、第三の装置13の台数が1台である場合を例示しているが、第三の装置13の台数は複数であってもよい。スイッチ14は、第一の装置11、第二の装置12および第三の装置13の各装置間のデータの送受信を行うとともに、各装置間に流れるデータのコピーを分析装置10に送信する。図1の例では、スイッチ14のポートP1は、インターネット16に接続されている。また、図1の例では、スイッチ14のポートP2は、第二の装置12に接続されている。また、図1の例では、スイッチ14のポートP3は、第三の装置13に接続されている。また、図1の例では、スイッチ14のポートP4は、分析装置10に接続されている。図1の例では、スイッチ14は、インターネット16を介して、第一の装置11から、送信先が第二の装置12であるリクエストメッセージを受信した場合には、受信したリクエストメッセージをポートP2から第二の装置12へ送信する。また、スイッチ14は、第二の装置12から、送信先が第三の装置13であるSQLの問合せを受信した場合には、受信したSQLの問合せをポートP3から第三の装置13へ送信する。また、スイッチ14は、第三の装置13から、送信先が第二の装置12であるSQLの応答を受信した場合には、受信したSQLの応答をポートP2から第二の装置12へ送信する。また、スイッチ14は、第二の装置12から、送信先が第一の装置11であるレスポンスメッセージを受信した場合には、受信したレスポンスメッセージをポートP1から、インターネット16を介して、第一の装置11へ送信する。また、スイッチ14は、いわゆるポートミラーリング機能を有する。例えば、スイッチ14は、ポートP1、P2、P3を経由するデータをコピーし、コピーしたデータを、ポートP4から、分析装置10に送信する。これにより、第一の装置11、第二の装置12および第三の装置13の各装置間を流れるデータを、分析装置10が収集可能となる。スイッチ14は、複数の装置でも良く、例えば、第一の装置11と第二の装置12との通信を中継する装置と、第二の装置12と第三の装置13との通信を中継する装置と、によって構成されてもよい。[装置構成]分析装置10は、第一の検出部10a、第二の検出部10b、算出部10c、抽出部10dを有する。第一の検出部10aは、第一の装置11と第二の装置12との間を流れるデータに基づいて、第一の装置11と第二の装置12間のリクエストおよびレスポンスの第一の組を検出する。第一の組の一例としては、第一の装置11から第二の装置12へ送信されるリクエストメッセージと、このリクエストメッセージに対応する、第二の装置12から第一の装置11へ送信されるレスポンスメッセージとの組が挙げられる。第二の検出部10bは、第二の装置12と第三の装置13との間を流れるデータに基づいて、第二の装置12と第三の装置13間のリクエストおよびレスポンスの第二の組を検出する。第二の組の一例としては、第二の装置12から第三の装置13へ送信されるSQLの問合せと、このSQLの問合せに対応する、第三の装置13から第二の装置12へ送信されるSQLの応答との組が挙げられる。算出部10cは、第一の検出部10aで検出された第一の組、および第二の検出部10bで検出された第二の組に基づいて、第一の組におけるリクエストとレスポンスとの間に、第二の組が存在する確率を算出する。抽出部10dは、算出部10cで算出された確率に基づいて、所定の第一の組に対応する第二の組を抽出する。所定の第一の組の一例としては、リクエストからレスポンスまでの時間が、所定の閾値を超えた異常状態と考えられる第一の組が挙げられる。なお、このような所定の第一の組は、システム1の管理者などのユーザが状況を確認しようとするものである。[実施例1の効果]上述してきたように、本実施例に係る分析装置10は、第一の組におけるリクエストとレスポンスとの間に、第二の組が存在する確率を算出し、算出された確率に基づいて、所定の第一の組に対応する第二の組を抽出する。このように、本実施例に係る分析装置10は、事前に関連のある情報同士を定義したモデルを用いることなく、確率に基づいて、所定の第一の組に対応する第二の組を抽出する。そのため、本実施例に係る分析装置10は、システムの仕様変更などにより、新たな第一の組と第二の組との対応が発生しても、この新たな第一の組と第二の組とを紐付けることができる。したがって、本実施例に係る分析装置10によれば、より確実に、関連のある情報を紐付けることができる。また、本実施例に係る分析装置10は、第一の装置11、第二の装置12、第三の装置13を含むシステムにおける通信のログを取得する。そして、本実施例に係る分析装置10は、取得したログのうち、第一の装置11から第二の装置12にリクエストが送信されてから第二の装置12から第一の装置11にリクエストに対応するレスポンスが送信されるまでの時間範囲に、次のような処理を行う。すなわち、分析装置10は、第二の装置12と第三の装置13との間で通信されたリクエストとレスポンスとの対を示すログを抽出する。例えば、本実施例に係る分析装置10は、リクエスト及びレスポンスが複数回通信される所定時間範囲内において、第二の装置12と第三の装置13との間で通信された複数種類のリクエストとレスポンスとの対のそれぞれについて、複数回通信されたリクエスト及びレスポンスの応答時間範囲内に通信された確率を種類毎に算出する。そして、本実施例に係る分析装置10は、複数回通信されたリクエスト及びレスポンスのうちの1つについての応答時間範囲内に通信されたリクエストとレスポンスとの対について、リクエストとレスポンスとの対の種類の組み合わせパターンを複数生成する。そして、本実施例に係る分析装置10は、複数の組み合わせパターンのうちのいずれかを、算出した種類ごとの確率との類似度に基づいて選択する。したがって、本実施例に係る分析装置10によれば、取得した通信ログについて、呼び出し関係にある通信ログ同士の関係付けを逐次的に行うことができる。次に、実施例2について説明する。本実施例では、分析装置の一例として、キャプチャサーバを採用した場合について説明する。また、本実施例では、第一の装置の一例として、クライアント端末を採用した場合について説明する。また、本実施例では、第二の装置の一例として、Webサーバを採用した場合について説明する。また、本実施例では、第三の装置の一例として、DBサーバを採用した場合について説明する。図2は、実施例2に係る分析装置が適用されるシステムの全体構成図の一例を示す図である。図2に示すように、システム2は、キャプチャサーバ20、クライアント端末21、サービス提供システム25およびスイッチ14を有する。システム25は、Webサーバ22およびDBサーバ23を有する。なお、実施例2のシステム構成は、実施例1のシステム構成と同様である。また、実施例1と同様の構成について、同一の符号を付して説明を省略する場合がある。[キャプチャサーバ20の構成]実施例2に係るキャプチャサーバについて説明する。図3は、実施例2に係るキャプチャサーバの構成を示す図である。本実施例に係るキャプチャサーバ20は、クライアント端末21とWebサーバ22との間を流れるデータに基づいて、クライアント端末21とWebサーバ22間のリクエストおよびレスポンスの第一の組を検出する。第一の組の一例としては、クライアント端末21からWebサーバ22へ送信されるリクエストメッセージと、このリクエストメッセージに対応する、Webサーバ22からクライアント端末21へ送信されるレスポンスメッセージとの組が挙げられる。また、本実施例に係るキャプチャサーバ20は、Webサーバ22とDBサーバ23との間を流れるデータに基づいて、Webサーバ22とDBサーバ23間のリクエストおよびレスポンスの第二の組を検出する。第二の組の一例としては、Webサーバ22からDBサーバ23へ送信されるSQLの問合せと、このSQLの問合せに対応する、DBサーバ23からWebサーバ22へ送信されるSQLの応答との組が挙げられる。また、本実施例に係るキャプチャサーバ20は、第一の組および第二の組に基づいて、第一の組におけるリクエストとレスポンスとの間に、第二の組が存在する確率を算出する。また、本実施例に係るキャプチャサーバ20は、確率に基づいて、所定の第一の組に対応する第二の組を抽出する。所定の第一の組の一例としては、リクエストからレスポンスまでの時間が、所定の閾値を超えた異常状態と考えられる第一の組が挙げられる。なお、このような所定の第一の組の一例としては、システム2の管理者などのユーザが状況を確認しようとするものが挙げられる。図3に示すように、キャプチャサーバ20は、入力部26と、I/FInterface27と、報知部28と、記憶部24と、制御部25とを有する。入力部26は、制御部25に情報を入力する。例えば、入力部26は、ユーザからの指示を受け付けて、制御部25に、後述の抽出処理を実行する指示を入力する。この指示に含まれる情報の一例としては、ユーザが状況を確認しようとする所定の第一の組が含まれる。入力部26のデバイスの一例としては、キーボードやマウスなどが挙げられる。I/F27は、スイッチ14と制御部25との通信を行うための通信インタフェースである。例えば、I/F27は、スイッチ14から送信されたリクエストメッセージのコピーであって、クライアント端末21からWebサーバ22へのリクエストメッセージのコピーを受信した場合には、受信したリクエストメッセージのコピーを制御部25へ送信する。また、I/F27は、スイッチ14から送信されたSQLの問合せのコピーであって、Webサーバ22からDBサーバ23へのSQLの問合せのコピーを受信した場合には、受信したSQLの問合せのコピーを制御部25へ送信する。また、I/F27は、スイッチ14から送信されたSQLの応答のコピーであって、DBサーバ23からWebサーバ22へのSQLの応答のコピーを受信した場合には、受信したSQLの応答のコピーを制御部25へ送信する。また、I/F27は、スイッチ14から送信されたレスポンスメッセージのコピーであって、Webサーバ22からクライアント端末21へのレスポンスメッセージのコピーを受信した場合には、次のような処理を行う。すなわち、I/F27は、受信したレスポンスメッセージのコピーをクライアント端末21へ送信する。報知部28は、情報を報知する。例えば、報知部28は、後述の報知制御部25fにより入力されたスコアが高い所定個の第一の組と第二の組との対応関係を報知する。報知部28のデバイスとしては、例えば、CRTCathodeRayTubeや、液晶ディスプレイなどが挙げられる。記憶部24は、制御部25で実行される各種プログラムを記憶する。また、記憶部24は、ペアリスト24a、第一の回数テーブル24b、第二の回数テーブル24c、度合いテーブル24d、確率テーブル24e、重要度テーブル24fを記憶する。ペアリスト24aは、リクエストと、このリクエストに対応するレスポンスとの組が登録されるテーブルである。ペアリスト24aの各レコードには、後述の第一の検出部25bおよび第二の検出部25cによりリクエストとレスポンスとの各組が登録される。図4は、ペアリストの一例を示す図である。図4の例では、リクエストをキャプチャサーバ20が受信した時刻であるリクエスト時刻の項目がペアリスト24aに含まれていることを示す。また、図4の例では、リクエストに対応するレスポンスをキャプチャサーバ20が受信した時刻であるレスポンス時刻の項目がペアリスト24aに含まれていることを示す。また、図4の例では、リクエストとレスポンスとの組が、クライアント端末21とWebサーバ22との間、または、Webサーバ22とDBサーバ23との間で送受信されたものであるのかを示す階層の項目がペアリスト24aに含まれていることを示す。なお、図4の例では、リクエストとレスポンスとの組が、クライアント端末21とWebサーバ22との間で送受信されたものである場合には、第一の所定値、例えば1が階層に登録される。また、図4の例では、リクエストとレスポンスとの組が、Webサーバ22とDBサーバ23との間で送受信されたものである場合には、第二の所定値、例えば2が階層に登録される。すなわち、階層の項目には、リクエストとレスポンスとの組が、第一の組または、第二の組のいずれであるのかを示す情報が登録される。また、図4の例では、リクエストの内容である内容1の項目がペアリスト24aに含まれていることを示す。また、図4の例では、ペアリスト24aのレコードの通し番号である通し番号の項目がペアリスト24aに含まれていることを示す。また、図4の例では、レスポンスの送信元のIPInternetProtocolアドレスである送信元IPの項目がペアリスト24aに含まれていることを示す。また、図4の例では、レスポンスの送信先のIPアドレスである送信先IPの項目がペアリスト24aに含まれていることを示す。また、図4の例では、レスポンスの内容である内容2の項目がペアリスト24aに含まれていることを示す。ここで、図4の例では、通し番号が1のレコードは、SQLの問合せをキャプチャサーバ20が受信した時刻が2010年10月28日10時00分0.9秒であることを示す。また、図4の例では、通し番号が1のレコードは、対応するSQLの応答をキャプチャサーバ20が受信した時刻が2010年10月28日10時00分1.1秒であることを示す。また、図4の例では、通し番号が1のレコードは、このレコードに登録されたSQLの問合せとSQLの応答との組が、Webサーバ22とDBサーバ23との間で送受信されたものであること、すなわち第二の組であることを示す。また、図4の例では、通し番号が1のレコードは、SQLの問合せの内容がaであることを示す。また、図4の例では、通し番号が1のレコードは、このレコードに登録されたSQLの応答の送信元のIPアドレスが10.0.0.1であることを示す。また、図4の例では、通し番号が1のレコードは、このレコードに登録されたSQLの応答の送信先のIPアドレスが10.0.0.2であることを示す。また図4の例では、通し番号が1のレコードは、このレコードに登録されたSQLの応答に含まれるデータの数が10であり、それぞれのデータがd1、、d10であることを示す。また、図4の例では、通し番号が2のレコードは、リクエストメッセージをキャプチャサーバ20が受信した時刻が2010年10月28日10時01分0.0秒であることを示す。また、図4の例では、通し番号が2のレコードは、対応するレスポンスメッセージをキャプチャサーバ20が受信した時刻が2010年10月28日10時00分3.0秒であることを示す。また、図4の例では、通し番号が2のレコードは、このレコードに登録されたリクエストメッセージとレスポンスメッセージとの組が、クライアント端末21とWebサーバ22との間で送受信されたものであること、すなわち第一の組であることを示す。また、図4の例では、通し番号が2のレコードは、リクエストメッセージの内容がurlA.jspであることを示す。また、図4の例では、通し番号が2のレコードは、このレコードに登録されたレスポンスメッセージの送信元のIPアドレスが192.168.0.1であることを示す。また、図4の例では、通し番号が2のレコードは、このレコードに登録されたレスポンスメッセージの送信先のIPアドレスが10.0.0.1であることを示す。また図4の例では、通し番号が2のレコードは、レスポンスメッセージに含まれるデータの内容がurlA.jspであることを示す。図4の例のその他のレコードの登録内容についても、上述した内容と同様であるので説明を省略する。なお、ペアリスト24aに登録される情報は、上記の内容に限られない。ペアリスト24aには、第一の組と第二の組とを紐付けるための情報が登録されていればよい。例えば、ペアリスト24aに登録される情報は、リクエスト時刻、レスポンス時刻、階層、内容1の項目だけでもよい。また、ペアリスト24aに登録される各項目の情報は、後述の解析部25aによって、スイッチ14からのデータが解析されることにより得られる。第一の回数テーブル24bは、スイッチ14からのデータに出現した第一の組の回数が種類ごとに登録されるテーブルである。第一の回数テーブル24bには、後述の算出部25dにより算出された第一の組の出現した回数が、種類ごとに更新される。図5は、第一の組と第二の組との関係の一例を示す図である。図5の例では、横軸は、時間を示す。図5の例では、2つの第一の組30a、および1つの第一の組30bの2種類の第一の組が、スイッチ14からのデータに出現した場合が示されている。なお、以下の説明では、第一の組30aを組1と表記し、第一の組30bを組2と表記する場合がある。図6は、第一の回数テーブルの一例を示す図である。第一の回数テーブル24bの組1および組2の回数が初期値0である場合に、後述の第一の検出部25bにより、図5の例に示すように、2つの組1および1つの組2が検出されたときには、次のような処理が行われる。すなわち、算出部25dにより、図6の例に示すように、第一の回数テーブル24bの組1が出現した回数が2に更新され、組2が出現した回数が1に更新される。第二の回数テーブル24cは、第一の組のリクエストとレスポンスとの間の時間に、第二の組が出現した回数が登録されるテーブルである。第二の回数テーブル24cには、第一の組のリクエストとレスポンスとの間に出現した第二の組の回数が、算出部25dにより、更新される。先の図5の例では、1番目に出現した第一の組30aのリクエスト30a_req1と、レスポンス30a_res1との間に、第二の組31a、31bが内包されている場合が示されている。なお、ここでいう内包とは、第一の組のリクエストとレスポンスとの間の時間内に、第二の組のリクエストおよびレスポンスの発生時刻が含まれることを指す。また、図5の例では、2番目に出現した第一の組30aのリクエスト30a_req2と、レスポンス30a_res2との間に、第二の組31a、31b、31cが内包されている場合が示されている。また、図5の例では、第一の組30bのリクエスト30b_reqと、レスポンス30b_resとの間に、第二の組31c、31bが内包されている場合が示されている。また、図5の例では、検出された全ての第一の組30a、30bのいずれにも、内包されない第二の組31dが出現する場合が示されている。なお、このような第二の組31dが出現する場合の一例としては、DBサーバ23のバッチ処理により出現する場合などが挙げられる。また、以下の説明では、第二の組31aをSQL-aと表記し、第二の組31bをSQL-bと表記し、第二の組31cをSQL-cと表記し、第二の組31dをSQL-dと表記する場合がある。図7は、第二の回数テーブルの一例を示す図である。第二の回数テーブル24cの組1、組2のそれぞれに対するSQL-a~dのそれぞれの出現回数が初期値0である場合に、第二の検出部25cにより、図5の例に示すように、第二の組31a~31dが検出されたときには、次の処理が行われる。すなわち、算出部25dにより、図7の例に示すように、第二の回数テーブル24cの組1に対するSQL-aが出現した回数が2に更新される。また、算出部25dにより、図7の例に示すように、第二の回数テーブル24cの組1に対するSQL-bが出現した回数が2に更新される。また、算出部25dにより、図7の例に示すように、第二の回数テーブル24cの組2に対するSQL-bが出現した回数が2に更新される。また、算出部25dにより、図7の例に示すように、第二の回数テーブル24cの組1に対するSQL-cが出現した回数が1に更新される。また、算出部25dにより、図7の例に示すように、第二の回数テーブル24cの組2に対するSQL-cが出現した回数が1に更新される。度合いテーブル24dは、第二の組を内包しうる度合いが、第一の組の種類ごとに登録されるテーブルである。度合いテーブル24dに登録される度合いは、算出部25dにより更新される。先の図5の例では、1番目に出現した第二の組31aを内包しうる第一の組は、1番目に出現した第一の組30aである。また、図5の例では、2番目に出現した第二の組31aを内包しうる第一の組は、2番目に出現した第一の組30aである。また、図5の例では、1番目に出現した第二の組31bを内包しうる第一の組は、1番目に出現した第一の組30aである。また、図5の例では、2番目に出現した第二の組31bを内包しうる第一の組は、二番目に出現した第一の組30aおよび第一の組30bである。また、図5の例では、第二の組31cを内包しうる第一の組は、二番目に出現した第一の組30aおよび第一の組30bである。また、図5の例では、三番目に出現した第二の組31bを内包しうる第一の組は、第一の組30bである。また、図5の例では、第二の組31dを内包しうる第一の組は、存在しない。ここで、後述の算出部25dでは、ある第二の組に対して、この第二の組を内包しうる第一の組の数がN個である場合には、この第二の組に対するN個の第一の組のそれぞれの度合いに対して、1/Nの値を加算する。図8は、度合いテーブルの一例を示す図である。度合いテーブル24dの各項目の度合いは、後述の学習処理が実行される前は、初期値0である。この場合に、第二の検出部25cにより、図5の例に示すように、第二の組が検出されたときには、次のような処理が行われる。すなわち、算出部25dにより、図8の例に示すように、SQL-aに対する組1の度合いが2に更新される。また、算出部25dにより、図8の例に示すように、SQL-bに対する組1の度合いが1.5に更新される。また、算出部25dにより、図8の例に示すように、SQL-bに対する組2の度合いが1.5に更新される。また、算出部25dにより、図8の例に示すように、SQL-cに対する組1の度合いが0.5に更新される。また、算出部25dにより、図8の例に示すように、SQL-cに対する組2の度合いが0.5に更新される。また、算出部25dにより、図8の例に示すように、SQL-dを内包する第一の組が無い場合には、SQL-dがバッチ処理によって発生した度合いが1に更新される。確率テーブル24eは、第一の組が第二の組を内包する確率が登録されるテーブルである。確率テーブル24eに登録される確率は、算出部25dにより更新される。なお、後述の算出部25dは、第二の回数テーブル24cに登録された第二の組が出現した回数のそれぞれを、度合いテーブル24dに登録された対応する度合いのそれぞれで除して、第一の組が第二の組を内包する確率を算出する。図9は、確率テーブルの一例を示す図である。第二の回数テーブル24cの登録内容が図7に図示された内容であり、度合いテーブル24dの登録内容が図8に図示された内容である場合には、算出部25dにより、次のように、確率テーブル24eに確率が登録される。すなわち、図9に示すように、SQL-aがバッチ処理によって発生する確率が、0であることが、確率テーブル24eに登録される。また、図9に示すように、SQL-bがバッチ処理によって発生する確率が、0であることが、確率テーブル24eに登録される。また、図9に示すように、SQL-cがバッチ処理によって発生する確率が、0であることが、確率テーブル24eに登録される。また、図9に示すように、SQL-dがバッチ処理によって発生する確率が、100であることが、確率テーブル24eに登録される。また、図9に示すように、組1がSQL-aを内包する確率が、100であることが、確率テーブル24eに登録される。また、図9に示すように、組1がSQL-bを内包する確率が、75であることが、確率テーブル24eに登録される。また、図9に示すように、組1がSQL-cを内包する確率が、50であることが、確率テーブル24eに登録される。また、図9に示すように、組1がSQL-dを内包する確率が、0であることが、確率テーブル24eに登録される。また、図9に示すように、組2がSQL-aを内包する確率が、0であることが、確率テーブル24eに登録される。また、図9に示すように、組2がSQL-bを内包する確率が、75であることが、確率テーブル24eに登録される。また、図9に示すように、組2がSQL-cを内包する確率が、50であることが、確率テーブル24eに登録される。また、図9に示すように、組2がSQL-dを内包する確率が、0であることが、確率テーブル24eに登録される。重要度テーブル24fは、重要度が登録されるテーブルである。ここで、重要度の一例について説明する。例えば、ある第二の組を、ある第一の組が内包しうる度合いが高いほど、その第一の組と第二の組との重要度は、高くなり、また、ある第二の組を内包しうる第一の組の種類が多いほど、その第一の組と第二の組との重要度は、小さくなる。また、ある第二の組がバッチ処理により発生しうる度合いが高いほど、その第二の組とバッチ処理との重要度は、高くなる。重要度テーブル24fには、後述の抽出部25eにより、重要度が登録される。図10は、重要度テーブルの一例を示す図である。図10の例では、SQL-aとバッチ処理との重要度が25である場合が示されている。また、図10の例では、SQL-aと組2との重要度が2である場合が示されている。また、図10の例では、SQL-bと組1との重要度が30である場合が示されている。なお、図10の例における、重要度テーブル24fのその他の項目については、説明を省略する。重要度テーブル24fに登録された重要度は、例えば、後述の抽出部25eにより、バッチ処理の特徴ベクトル、組1の特徴ベクトル、組2の特徴ベクトル、、組Nの特徴ベクトルとして用いられる。図10の例では、バッチ処理の特徴ベクトルとして、ベクトル25,0,0,0,0,0,0,25が示されている。また、図10の例では、組1の特徴ベクトルとして、ベクトル0,30,3,1,25,35,2,1が示されている。また、図10の例では、組2の特徴ベクトルとして、ベクトル2,1,30,35,3,2,40,3が示されている。記憶部24は、例えば、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置である。なお、記憶部24は、上記の種類の記憶装置に限定されるものではなく、RAMRandomAccessMemory、ROMReadOnlyMemoryであってもよい。図3の説明に戻り、制御部25は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部25は、図3に示すように、解析部25aと、第一の検出部25bと、第二の検出部25cと、算出部25dと、抽出部25eと、報知制御部25fとを有する。解析部25aは、データを解析する。例えば、解析部25aは、スイッチ14から送信される所定時間分のデータ、例えば、30秒分のデータを記憶部24に蓄積し、蓄積したデータに対して、下記に説明する解析を行う処理を所定時間ごとに繰り返し行う。解析部25aが行う解析の一例について説明する。解析部25aは、クライアント端末21からWebサーバ22へ送信されたリクエストメッセージのコピーを解析し、リクエストメッセージに含まれるリクエストの内容を取得する。例えば、解析部25aは、httpwwwservercomjobtypejspというリクエストメッセージについては、wwwservercomが示すサーバに、jobtypejspというパス表記で指定されるコンテンツを要求するリクエストメッセージであると解析する。また、解析部25aは、Webサーバ22からDBサーバ23へ送信されたSQLの問合せのコピーを解析し、SQLの問合せに含まれる問合せ内容を取得する。また、解析部25aは、リクエストメッセージのコピーを受信した時刻を取得する。また、解析部25aは、SQLの問合せのコピーを受信した時刻を取得する。また、解析部25aは、Webサーバ22からクライアント端末21へ送信されたレスポンスメッセージのコピーを解析し、レスポンスメッセージに含まれるレスポンスの内容を取得する。また、解析部25aは、レスポンスメッセージのコピーを解析し、レスポンスメッセージに含まれる送信元のIPアドレスを取得する。また、解析部25aは、レスポンスメッセージのコピーを解析し、レスポンスメッセージに含まれる送信先のIPアドレスを取得する。また、解析部25aは、DBサーバ23からWebサーバ22へ送信されたSQLの応答のコピーを解析し、SQLの応答に含まれる応答内容を取得する。また、解析部25aは、SQLの応答のコピーを解析し、SQLの応答に含まれる送信元のIPアドレスを取得する。また、解析部25aは、SQLの応答のコピーを解析し、SQLの応答に含まれる送信先のIPアドレスを取得する。また、解析部25aは、レスポンスメッセージのコピーを受信した時刻を取得する。また、解析部25aは、SQLの応答のコピーを受信した時刻を取得する。第一の検出部25bは、クライアント端末21とWebサーバ22間のリクエストおよびレスポンスの第一の組を検出する。例えば、第一の検出部25bは、解析部25aにより解析されたリクエストメッセージの内容と、レスポンスメッセージの内容とから、リクエストメッセージとレスポンスメッセージとの対応付けを行う。ここでいう対応付けとは、ペアリングとも称され、あるリクエストメッセージと、そのリクエストメッセージに対するレスポンスメッセージとを関連付けることを指す。そして、第一の検出部25bは、対応付けしたリクエストメッセージとレスポンスメッセージとの第一の組を、ペアリスト24aに登録する。また、第一の検出部25bは、図4に示すように、リクエストメッセージのコピーをキャプチャサーバ20が受信した時刻をペアリスト24aに登録する。また、第一の検出部25bは、図4に示すように、レスポンスメッセージのコピーをキャプチャサーバ20が受信した時刻を、ペアリスト24aに登録する。また、第一の検出部25bは、図4に示すように、クライアント端末21とWebサーバ22との間で送受信された第一の組について、第一の所定値、例えば1を、ペアリスト24aの階層の項目に登録する。また、第一の検出部25bは、図4に示すように、リクエストメッセージの内容を、ペアリスト24aの内容1に登録する。第二の検出部25cは、Webサーバ22とDBサーバ23間のリクエストおよびレスポンスの第二の組を検出する。例えば、第二の検出部25cは、解析部25aにより解析されたSQLの問合せの内容と、SQLの応答の内容とから、SQLの問合せとSQLの応答との対応付けを行う。ここでいう対応付けは、あるSQLの問合せと、そのSQLの問合せに対するSQLの応答とを関連付けることを指す。そして、第二の検出部25cは、対応付けしたSQLの問合せとSQLの応答との第二の組を、ペアリスト24aに登録する。また、第二の検出部25cは、図4に示すように、SQLの問合せのコピーをキャプチャサーバ20が受信した時刻をペアリスト24aに登録する。また、第二の検出部25cは、図4に示すように、SQLの応答のコピーをキャプチャサーバ20が受信した時刻を、ペアリスト24aに登録する。また、第二の検出部25cは、図4に示すように、Webサーバ22とDBサーバ23との間で送受信された第二の組について、第二の所定値、例えば2を、ペアリスト24aの階層の項目に登録する。また、第二の検出部25cは、図4に示すように、SQLの問合せの内容を、ペアリスト24aの内容2に登録する。また、第二の検出部25cは、図4に示すように、SQLの応答の送信元のIPアドレスを、ペアリスト24aに登録する。また、第二の検出部25cは、図4に示すように、SQLの応答の送信先のIPアドレスを、ペアリスト24aに登録する。算出部25dは、第一の検出部25bで検出された第一の組、および第二の検出部25cで検出された第二の組に基づいて、第一の組におけるリクエストとレスポンスとの間に、第二の組が存在する確率を算出する。例えば、算出部25dは、まず、第一の検出部25bにより検出された第一の組の数を種類別に算出する。そして、算出部25dは、算出した第一の組の数を、第一の回数テーブル24bの対応する項目に加算する。これにより、第一の回数テーブル24の登録内容が更新される。また、算出部25dは、第一の組のリクエストとレスポンスとの間に出現した第二の組の回数を算出する。図11は、算出部による、第一の組のリクエストとレスポンスとの間に出現した第二の組の回数の算出方法の一例を説明するための図である。図11の例では、1つの第一の組40、1つの第二の組41a、2つの第二の組41b、1つの第二の組41cが発生する場合が示されている。図11の例では、第一の組40に、第二の組41a、1番目の第二の組41b、第二の組41cが内包されている。図11の例では、算出部25dは、第一の組40のリクエスト40_reqとレスポンス40_resとの間に出現した第二の組の回数を、第二の組41aについては1、第二の組41bについては1、第二の組41cについては1として算出する。そして、算出部25dは、算出した第二の組の回数を種類ごとに、第二の回数テーブル24cの対応する項目に加算する。これにより、第二の回数テーブル24cの登録内容が更新される。また、算出部25dは、第二の組を内包しうる度合いを、第一の組の種類ごとに算出する。例えば、算出部25dは、ある第二の組に対して、この第二の組を内包しうる第一の組の数がN個である場合には、この第二の組に対するN個の第一の組のそれぞれの度合いに対して、1/Nの値を加算する。図12は、算出部による、度合いの算出方法の一例を説明するための図である。図12の例では、第一の組45、第一の組46、第二の組47a、第二の組47bが発生する場合が示されている。図12の例では、第一の組45は、第二の組47aを内容しうるが、第一の組46は、第二の組47aを内包しない。この場合、算出部25dは、度合いテーブル24dの第二の組47aに対する第一の組45の度合いに1を加算する。また、図12の例では、第一の組45および第一の組46は、第二の組47aを内容しうる。この場合、算出部25dは、度合いテーブル24dの第二の組47bに対する第一の組45の度合いに0.5を加算する。また、算出部25dは、度合いテーブル24dの第二の組47bに対する第一の組46の度合いに0.5を加算する。このようにして、度合いテーブル24dの登録内容は、更新される。また、算出部25dは、第一の組が第二の組を内包する確率を算出する。例えば、算出部25dは、第二の回数テーブル24cに登録された第二の組が出現した回数のそれぞれを、度合いテーブル24dに登録された対応する度合いのそれぞれで除して、第一の組が第二の組を内包する確率を算出する。第二の回数テーブル24cの登録内容が図7に図示された内容であり、度合いテーブル24dの登録内容が図8に図示された内容である場合には、算出部25dは、次のように、確率を算出する。すなわち、算出部25dは、組1に対するSQL-aが出現した回数2を、組1がSQL-aを内包しうる度合い2で除して、値1を算出する。このように、算出部25dは、組1がSQL-aを内包する確率が、100であることを算出する。同様にして、算出部25dは、第二の回数テーブル24cおよび度合いテーブル24dの登録内容を用いて、その他の第一の組が第二の組を内包する確率についても算出する。そして、算出部25dは、算出した確率を確率テーブル24eに登録する。このようにして、確率テーブル24eの登録内容は、更新される。抽出部25eは、算出された確率に基づいて、所定の第一の組に対応する第二の組を抽出する。例えば、抽出部25eは、入力部26から抽出処理を実行する指示が入力された場合には、下記に説明する処理を行う。すなわち、抽出部25eは、まず、第一の組に内包される特徴的な第二の組を抽出するための重要度を算出する。ここで、抽出部25eによる重要度の算出方法の一例について説明する。抽出部25eは、下記の式1により、第一の組に対する第二の組ごとに、重要度Iを算出する。I=tf×logN/df式1ただし、tfは、度合いテーブル24dに登録された第一の組が第二の組を内包しうる度合いである。また、Nは、第一の回数テーブル24bに登録された第一の組の出現回数の総和である。また、dfは、確率テーブル24eに登録された、第一の組が第二の組を内包する確率が0より大きい第一の組の数である。このような第一の組の数ついては、抽出部25eは、次のような処理によって求めることができる。すなわち、確率テーブル24eに登録された第一の組が第二の組を内包する確率が0より大きい第一の組の種類を特定し、第一の回数テーブル24bに出現回数が登録された第一の組のうち、特定した種類の第一の組の数の総和を算出する。そして、抽出部25eは、第一の組に対する第二の組ごとに算出した重要度Iを、第一の組に対する第二の組ごとに、重要度テーブル24fに登録する。そして、抽出部25eは、ペアリスト24aの登録内容に基づいて、抽出処理を実行する指示に含まれる、ユーザが状況を確認しようとする第一の組に内包される第二の組を抽出する。図13は、抽出部の処理の一例を説明するための図である。図13の例では、横軸は時間を示す。図13の例では、第一の組30a、および第一の組30bの2種類の第一の組が、出現した場合が示されている。また、図13の例では、第二の組31a~31hの8種類の第二の組が、出現した場合が示されている。図13の例では、第一の組30aに、第二の組31b、31c、31e、31fが内包されている場合が示されている。また、図13の例では、第一の組30bに、第二の組31c、31d、31f、31gが内包されている場合が示されている。なお、以下の説明では、第二の組31eをSQL-eと表記し、第二の組31fをSQL-fと表記し、第二の組31gをSQL-gと表記し、第二の組31hをSQL-hと表記する場合がある。例えば、図13の例において、抽出処理を実行する指示に含まれる、所定の第一の組が、第一の組30aである場合には、抽出部25eは、第一の組30aに内包される第二の組として、第二の組31b、31c、31e、31fを抽出する。そして、抽出部25eは、抽出した第二の組を子候補リストに登録する。図14は、子候補リストの一例を示す図である。図14の例では、子候補リストに、第二の組31b、31c、31e、31fSQL-b、c、e、fが登録されている場合が示されている。そして、抽出部25eは、ペアリスト24aの登録内容に基づいて、子候補リストに登録された第二の組を内包しうる第一の組を抽出する。例えば、図13の例では、第二の組31bを内包しうる第一の組は、第一の組30aである。また、図13の例では、第二の組31cを内包しうる第一の組は、第一の組30aおよび第一の組30bである。また、図13の例では、第二の組31eを内包しうる第一の組は、第一の組30aである。また、図13の例では、第二の組31fを内包しうる第一の組は、第一の組30aおよび第一の組30bである。図13の例の場合では、抽出部25eは、子候補リストに登録された第二の組を内包しうる第一の組として、第一の組30aおよび第一の組30bを抽出する。そして、抽出部25eは、抽出した第一の組を親候補リストに登録する。図15は、親候補リストの一例を示す図である。図15の例では、親候補リストに、組1および組2が登録されている場合が示されている。また、抽出部25eは、親候補リストに登録された第一の組、およびバッチ処理についての特徴ベクトルを算出する。例えば、抽出部25eは、重要度テーブル24fに登録された第一の組の重要度、およびバッチ処理の重要度を、それぞれの特徴ベクトルとして算出する。ここで、具体例を挙げて説明する。図15の例に示すように、親候補リストに組1および組2が登録されており、図10の例に示すように、バッチ処理、組1、組2のそれぞれの重要度が重要度テーブル24fに登録されている場合には、抽出部25eは、次の処理を行う。すなわち、抽出部25eは、バッチ処理の特徴ベクトル25,0,0,0,0,0,0,25を算出する。また、抽出部25eは、組1の特徴ベクトル0,30,3,1,25,35,2,1を算出する。また、抽出部25eは、組2の特徴ベクトル2,1,30,35,3,2,40,3を算出する。また、抽出部25eは、子候補リストに登録された第二の組と、親候補リストに登録された第一の組およびバッチ処理との組合せを全て算出する。ただし、抽出部25eは、第二の組と、この第二の組を内包しえない第一の組との組合せについては、算出しない。抽出部25eによる組合せの算出方法の一例について説明する。図13の例では、第二の組31bは、第一の組30aに内包されうる。また、図13の例では、第二の組31bは、バッチ処理により発生しうる。また、図13の例では、第二の組31cは、第一の組30aに内包されうる。また、図13の例では、第二の組31cは、第一の組30bに内包されうる。また、図13の例では、第二の組31cは、バッチ処理により発生しうる。また、図13の例では、第二の組31eは、第一の組30aに内包されうる。また、図13の例では、第二の組31eは、バッチ処理により発生しうる。また、図13の例では、第二の組31fは、第一の組30aに内包されうる。また、図13の例では、第二の組31fは、第一の組30bに内包されうる。また、図13の例では、第二の組31fは、バッチ処理により発生しうる。図16は、抽出部が算出する組合せの一部の一例を示す図である。図13の例の場合において、抽出部25eは、図16の例に示すように、組合せの1つとして、SQL-b、c、e、fと、組1とを対応付けた組合せを算出する。また、図13の例の場合において、抽出部25eは、図16の例に示すように、組合せの1つとして、SQL-b、c、eと、組1とを対応付け、SQL-fと、組2とを対応付けた組合せを算出する。また、図13の例の場合において、抽出部25eは、図16の例に示すように、組合せの1つとして、SQL-b、e、fと、組1とを対応付け、SQL-cと、組2とを対応付けた組合せを算出する。その他、図13の例の場合において、抽出部25eは、第二の組と、第二の組を内包しうる第一の組との組合せ、および第二の組と、バッチ処理との組合せを算出する。そして、抽出部25eは、算出した組合せのそれぞれの特徴ベクトルを算出する。例えば、抽出部25eは、第一の組のそれぞれについて、内包する第二の組を要素1とし、内包しない第二の組を要素0とする特徴ベクトルを算出する。ここで、具体例を挙げて、抽出部25eによる組合せの特徴ベクトルの算出方法の一例について説明する。図17は、抽出部による組合せのそれぞれの特徴ベクトルの算出方法の一例を説明するための図である。例えば、図16の例に示す第一の組と第二の組およびバッチ処理との組合せの場合では、抽出部25eは、各組合せについて、下記に説明する処理を行う。すなわち、抽出部25eは、SQL-b、c、e、fと、組1とを対応付けた組合せの場合には、図17の例に示すように、組1について、特徴ベクトル0,1,1,0,1,1,0,0を算出する。ここで、特徴ベクトルのそれぞれの要素は、SQL-a,SQL-b,SQL-c,SQL-d,SQL-e,SQL-f,SQL-g,SQL-hである。これに加え、抽出部25eは、図17の例に示すように、組2について、特徴ベクトル0,0,0,0,0,0,0,0を算出する。また、抽出部25eは、SQL-b、c、eと、組1とを対応付け、SQL-fと、組2とを対応付けた組合せの場合には、図17の例に示すように、組1について、特徴ベクトル0,1,1,0,1,0,0,0を算出する。これに加え、抽出部25eは、図17の例に示すように、組2について、特徴ベクトル0,0,0,0,0,1,0,0を算出する。また、抽出部25eは、SQL-b、e、fと、組1とを対応付け、SQL-cと、組2とを対応付けた組合せの場合には、図17の例に示すように、組1について、特徴ベクトル0,1,0,0,1,1,0,0を算出する。これに加え、抽出部25eは、図17の例に示すように、組2について、特徴ベクトル0,0,1,0,0,0,0,0を算出する。そして、抽出部25eは、組合せのそれぞれについて、第一の組の特徴ベクトルおよびバッチ処理の特徴ベクトルのそれぞれと、算出した組合せの特徴ベクトルとの類似度を算出する。なお、ベクトル同士の類似度を算出する方法については、種々の方法があるが、例えば、コサイン類似度を算出するアルゴリズムを採用することができる。図18は、組合せのそれぞれについて算出された類似度の一例を示す図である。図18の例では、SQL-b、c、e、fを組1に対応付けた場合の特徴ベクトルと、組1の特徴ベクトルとの類似度が、0.88である場合が示されている。また、図18の例では、第二の組のいずれをも組2に対応付けない場合の特徴ベクトルと、組2の特徴ベクトルとの類似度が、0である場合が示されている。また、図18の例では、第二の組のいずれをもバッチ処理に対応付けない場合の特徴ベクトルと、バッチ処理の特徴ベクトルとの類似度が、0である場合が示されている。また、図18の例では、SQL-b、c、eを組1に対応付けた場合の特徴ベクトルと、組1の特徴ベクトルとの類似度が、0.64である場合が示されている。また、図18の例では、SQL-fを組2に対応付けた場合の特徴ベクトルと、組2の特徴ベクトルとの類似度が、0.03である場合が示されている。また、図18の例では、SQL-b、e、fを組1に対応付けた場合の特徴ベクトルと、組1の特徴ベクトルとの類似度が、0.99である場合が示されている。また、図18の例では、SQL-cを組2に対応付けた場合の特徴ベクトルと、組2の特徴ベクトルとの類似度が、0.48である場合が示されている。そして、抽出部25eは、組合せのそれぞれについて、算出した類似度の和をスコアとして算出する。図19は、抽出部により算出されるスコアの一例を示す図である。図19の例では、SQL-b、e、fを組1に対応付け、SQL-cを組2に対応付けた場合の組合せのスコアが、1.47である場合が示されている。また、図19の例では、SQL-b、c、e、fを組1に対応付けた場合の組合せのスコアが、0.88である場合が示されている。また、図19の例では、SQL-b、c、eを組1に対応付け、SQL-fを組2に対応付けた場合の組合せのスコアが、0.67である場合が示されている。図3の説明に戻り、報知制御部25fは、スコアが高い所定個、例えばスコアが上位1位~3位の第一の組と第二の組との対応関係を報知するように、報知部28を制御する。これにより、例えば、図19の例では、報知部28は、スコアが1.47である組合せであって、SQL-b、e、fを組1に対応付け、SQL-cを組2に対応付けた場合の組合せを報知する。また、図19の例では、報知部28は、スコアが0.88である組合せであって、SQL-b、c、e、fを組1に対応付けた場合の組合せを報知する。また、図19の例では、報知部28は、スコアが、0.67である組合せであって、SQL-b、c、eを組1に対応付け、SQL-fを組2に対応付けた場合の組合せを報知する。制御部25は、ASICApplicationSpecificIntegratedCircuitやFPGAFieldProgrammableGateArrayなどの集積回路またはCPUCentralProcessingUnitやMPUMicroProcessingUnitなどの電子回路である。[処理の流れ]次に、本実施例に係るキャプチャサーバ20の処理の流れを説明する。図20は、実施例2に係る学習処理の手順を示すフローチャートである。この学習処理の実行タイミングとしては様々な場合が考えられる。例えば、キャプチャサーバ20は、スイッチ14から送信される所定時間分のデータ、例えば、30秒分のデータを記憶部24に蓄積するので、蓄積したデータに対して、学習処理を所定時間ごとに繰り返し実行することが考えられる。図20に示すように、解析部25aは、記憶部24に蓄積した所定時間分のデータを解析するステップS101。第一の検出部25bは、クライアント端末21とWebサーバ22間のリクエストおよびレスポンスの第一の組を検出し、第一の組をペアリスト24aに登録するステップS102。第二の検出部25cは、Webサーバ22とDBサーバ23間のリクエストおよびレスポンスの第二の組を検出し、第二の組をペアリスト24aに登録するステップS103。算出部25dは、検出された第一の組の数を種類別に算出し、算出した第一の組の数を、第一の回数テーブル24bの対応する項目に加算して、第一の回数テーブル24の登録内容を更新するステップS104。算出部25dは、第一の組のリクエストとレスポンスとの間に出現した第二の組の回数を算出し、算出した第二の組の回数を種類ごとに、第二の回数テーブル24cの対応する項目に加算して、第二の回数テーブル24cの登録内容を更新するステップS105。算出部25dは、第二の組を内包しうる度合いを、第一の組の種類ごとに算出し、算出した度合いを、度合いテーブル24dの対応する項目に加算して、度合いテーブル24dの登録内容を更新するステップS106。算出部25dは、第一の組が第二の組を内包する確率を算出し、算出した確率を確率テーブル24eに登録して、確率テーブル24eの登録内容を更新しステップS107、処理を終了する。図21は、実施例2に係る抽出処理の手順を示すフローチャートである。この抽出処理の実行タイミングとしては様々な場合が考えられる。例えば、入力部26から抽出処理を実行する指示が制御部25に入力された場合に、抽出処理が実行される。図21に示すように、抽出部25eは、第一の組に内包される特徴的な第二の組を抽出するための重要度を算出し、算出した重要度を、第一の組に対する第二の組ごとに、重要度テーブル24fに登録するステップS201。抽出部25eは、ペアリスト24aの登録内容に基づいて、抽出処理を実行する指示に含まれる、ユーザが状況を確認しようとする所定の第一の組に内包される第二の組を抽出するステップS202。抽出部25eは、抽出した第二の組を子候補リストに登録するステップS203。抽出部25eは、ペアリスト24aの登録内容に基づいて、子候補リストに登録された第二の組を内包しうる第一の組を抽出するステップS204。抽出部25eは、抽出した第一の組を親候補リストに登録するステップS205。抽出部25eは、親候補リストに登録された第一の組、およびバッチ処理についての特徴ベクトルを算出するステップS206。抽出部25eは、子候補リストに登録された第二の組と、親候補リストに登録された第一の組およびバッチ処理との組合せを全て算出するステップS207。抽出部25eは、算出した全ての組合せのそれぞれの特徴ベクトルを算出するステップS208。抽出部25eは、全ての組合せのそれぞれについて、第一の組の特徴ベクトルおよびバッチ処理の特徴ベクトルのそれぞれと、算出した組合せの特徴ベクトルとの類似度を算出するステップS209。抽出部25eは、組合せのそれぞれについて、算出した類似度の和をスコアとして算出するステップS210。報知制御部25fは、スコアが高い所定個、例えばスコアが上位1位~3位の第一の組と第二の組との対応関係を報知するように、報知部28を制御ステップS211し、処理を終了する。[実施例2の効果]上述してきたように、本実施例に係るキャプチャサーバ20は、第一の組におけるリクエストとレスポンスとの間に、第二の組が存在する確率を算出し、算出された確率に基づいて、所定の第一の組に対応する第二の組を抽出する。このように、本実施例に係るキャプチャサーバ20は、事前に関連のある情報同士を定義したモデルを用いることなく、確率に基づいて、所定の第一の組に対応する第二の組を抽出する。そのため、本実施例に係るキャプチャサーバ20は、システムの仕様変更などにより、新たな第一の組と第二の組との対応が発生しても、この新たな第一の組と第二の組とを紐付けることができる。したがって、本実施例に係るキャプチャサーバ20によれば、より確実に、関連のある情報を紐付けることができる。また、本実施例に係るキャプチャサーバ20は、第一の装置11、第二の装置12、第三の装置13を含むシステムにおける通信のログを取得する。そして、本実施例に係るキャプチャサーバ20は、取得したログのうち、第一の装置11から第二の装置12にリクエストが送信されてから第二の装置12から第一の装置11にリクエストに対応するレスポンスが送信されるまでの時間範囲に、次のような処理を行う。すなわち、キャプチャサーバ20は、第二の装置12と第三の装置13との間で通信されたリクエストとレスポンスとの対を示すログを抽出する。例えば、本実施例に係るキャプチャサーバ20は、リクエスト及びレスポンスが複数回通信される所定時間範囲内において、第二の装置12と第三の装置13との間で通信された複数種類のリクエストとレスポンスとの対のそれぞれについて、複数回通信されたリクエスト及びレスポンスの応答時間範囲内に通信された確率を種類毎に算出する。そして、本実施例に係るキャプチャサーバ20は、複数回通信されたリクエスト及びレスポンスのうちの1つについての応答時間範囲内に通信されたリクエストとレスポンスとの対について、リクエストとレスポンスとの対の種類の組み合わせパターンを複数生成する。そして、本実施例に係るキャプチャサーバ20は、複数の組み合わせパターンのうちのいずれかを、算出した種類ごとの確率との類似度に基づいて選択する。したがって、本実施例に係るキャプチャサーバ20によれば、取得した通信ログについて、呼び出し関係にある通信ログ同士の関係付けを逐次的に行うことができる。また、本実施例に係るキャプチャサーバ20は、確率、および抽出処理の指示に含まれる所定の第一の組におけるリクエストとレスポンスとの間に存在した第二の組の組合せに基づいて、所定の第一の組に対応する第二の組を抽出する。このように、本実施例に係るキャプチャサーバ20は、所定の第一の組におけるリクエストとレスポンスとの間に存在した第二の組の組合せに基づいて、第一の組と第二の組との紐付けを行う。すなわち、かかる紐付けを行う場合に、所定の第一の組におけるリクエストとレスポンスとの間に、リクエストまたはレスポンスが存在した第一の組におけるリクエストとレスポンスとの間に存在した第二の組の組合せについては、考慮していない。そのため、本実施例に係るキャプチャサーバ20によれば、このような情報を考慮した場合と比較して、簡易な処理で、第一の組と第二の組との紐付けを行うことができる。また、本実施例に係るキャプチャサーバ20は、リクエスト及びレスポンスが複数回通信される所定時間範囲内において、第二の装置12と第三の装置13との間で通信された複数種類のリクエストとレスポンスとの対のそれぞれについて、複数回通信されたリクエスト及びレスポンスの応答時間範囲内に通信された確率を種類毎に算出する。また、本実施例に係るキャプチャサーバ20は、複数回通信されたリクエスト及びレスポンスのうちの1つについての応答時間範囲内に通信されたリクエストとレスポンスとの対について、リクエストとレスポンスとの対の種類の組み合わせパターンを複数生成する。また、本実施例に係るキャプチャサーバ20は、複数の組み合わせパターンのうちのいずれかを、算出した種類ごとの確率との類似度に基づいて選択する。さて、上記の実施例2では、所定の第一の組におけるリクエストとレスポンスとの間に存在した第二の組の組合せに基づいて、第一の組と第二の組との紐付けを行う場合を例示したが、開示の装置はこれに限定されない。そこで、実施例3では、さらに、所定の第一の組におけるリクエストとレスポンスとの間に、リクエストまたはレスポンスが存在した第一の組におけるリクエストとレスポンスとの間に存在した第二の組の組合せを考慮する場合について説明する。[キャプチャサーバ60の構成]図22は、実施例3に係るキャプチャサーバの構成を示す図である。図22に示すように、キャプチャサーバ60は、実施例2に係る制御部25に代えて制御部65を有する。かかる制御部65は、実施例2に係る制御部25の抽出部25eに代えて抽出部65eを有する点が、実施例2の制御部25と異なる。なお、以下では、上記の実施例2と同様の機能を果たす各部や各機器については図2と同様の符号を付し、その説明は省略することとする。抽出部65eは、実施例2に係る抽出部25eと同様の機能を有することに加え、以下で説明する処理を行う。抽出部65eは、ペアリスト24aの登録内容に基づいて、抽出処理を実行する指示に含まれる、ユーザが状況を確認しようとする所定の第一の組に内包される第二の組を抽出する。また、抽出部65eは、ペアリスト24aの登録内容に基づいて、所定の第一の組におけるリクエストとレスポンスとの間に、リクエストまたはレスポンスが存在した第一の組におけるリクエストとレスポンスとの間に存在した第二の組を抽出する。なお、このようにして抽出される第二の組を、所定の第一の組のリクエストおよびレスポンスが送受信された装置間と同一の装置間で、リクエストおよびレスポンスが送受信されたものと限定することができる。図23は、抽出部の処理の一例を説明するための図である。図23の例では、横軸は時間を示す。図23の例では、第一の組30a、および第一の組30bの2種類の第一の組が、出現した場合が示されている。また、図23の例では、第二の組31a~31hの8種類の第二の組が、出現した場合が示されている。図23の例では、第一の組30aに、第二の組31b、31c、31e、31fが内包されている場合が示されている。また、図23の例では、第一の組30bに、第二の組31c、31d、31f、31gが内包されている場合が示されている。例えば、図23の例において、抽出処理を実行する指示に含まれる、所定の第一の組が、第一の組30aである場合には、抽出部65eは、第一の組30aに内包される第二の組として、第二の組31b、31c、31e、31fを抽出する。また、抽出部65eは、第一の組30aにおけるリクエスト30a_reqとレスポンス30a_resとの間に、リクエストまたはレスポンスが存在した第一の組30bに内包される第二の組として、第二の組31c、31d、31f、31gを抽出する。そして、抽出部65eは、抽出した第二の組を子候補リストに登録する。図24は、子候補リストの一例を示す図である。図24の例では、子候補リストに、第二の組31b、31c、31d、31e、31f、31gSQL-b、c、d、e、f、gが登録されている場合が示されている。そして、抽出部65eは、ペアリスト24aの登録内容に基づいて、子候補リストに登録された第二の組を内包しうる第一の組を抽出する。例えば、図23の例では、第二の組31bを内包しうる第一の組は、第一の組30aである。また、図23の例では、第二の組31cを内包しうる第一の組は、第一の組30aおよび第一の組30bである。また、図23の例では、第二の組31dを内包しうる第一の組は、第一の組30bである。また、図23の例では、第二の組31eを内包しうる第一の組は、第一の組30aである。また、図23の例では、第二の組31fを内包しうる第一の組は、第一の組30aおよび第一の組30bである。また、図23の例では、第二の組31gを内包しうる第一の組は、第一の組30bである。図23の例の場合では、抽出部65eは、子候補リストに登録された第二の組を内包しうる第一の組として、第一の組30aおよび第一の組30bを抽出する。そして、抽出部65eは、抽出した第一の組を親候補リストに登録する。図25は、親候補リストの一例を示す図である。図25の例では、親候補リストに、組1および組2が登録されている場合が示されている。また、抽出部65eは、実施例2に係る抽出部25eと同様に、親候補リストに登録された第一の組、およびバッチ処理についての特徴ベクトルを算出する。また、抽出部65eは、子候補リストに登録された第二の組と、親候補リストに登録された第一の組およびバッチ処理との組合せを全て算出する。ただし、抽出部65eは、第二の組と、この第二の組を内包しえない第一の組との組合せについては、算出しない。抽出部65eによる組合せの算出方法の一例について説明する。図23の例では、第二の組31bは、第一の組30aに内包されうる。また、図23の例では、第二の組31bは、バッチ処理により発生しうる。また、図23の例では、第二の組31cは、第一の組30aに内包されうる。また、図23の例では、第二の組31cは、第一の組30bに内包されうる。また、図23の例では、第二の組31cは、バッチ処理により発生しうる。また、図23の例では、第二の組31dは、第一の組30bに内包されうる。また、図23の例では、第二の組31dは、バッチ処理により発生しうる。また、図23の例では、第二の組31eは、第一の組30aに内包されうる。また、図23の例では、第二の組31eは、バッチ処理により発生しうる。また、図23の例では、第二の組31fは、第一の組30aに内包されうる。また、図23の例では、第二の組31fは、第一の組30bに内包されうる。また、図23の例では、第二の組31fは、バッチ処理により発生しうる。また、図23の例では、第二の組31gは、第一の組30bに内包されうる。また、図23の例では、第二の組31gは、バッチ処理により発生しうる。図26は、抽出部が算出する組合せの一部の一例を示す図である。図23の例の場合において、抽出部65eは、図26の例に示すように、組合せの1つとして、SQL-b、c、e、fと、組1とを対応付け、SQL-d、gと、組2とを対応付けた組合せを算出する。また、図23の例の場合において、抽出部65eは、図26の例に示すように、組合せの1つとして、SQL-b、c、eと、組1とを対応付け、SQL-d、f、gと、組2とを対応付けた組合せを算出する。また、図23の例の場合において、抽出部65eは、図26の例に示すように、組合せの1つとして、SQL-b、e、fと、組1とを対応付け、SQL-c、d、gと、組2とを対応付けた組合せを算出する。その他、図23の例の場合において、抽出部65eは、第二の組と、第二の組を内包しうる第一の組との組合せ、および第二の組と、バッチ処理との組合せを算出する。そして、抽出部65eは、実施例2に係る抽出部25eと同様に、算出した組合せのそれぞれの特徴ベクトルを算出する。例えば、抽出部65eは、第一の組のそれぞれについて、内包する第二の組を要素1とし、内包しない第二の組を要素0とする特徴ベクトルを算出する。ここで、具体例を挙げて、抽出部65eによる組合せの特徴ベクトルの算出方法の一例について説明する。図27は、抽出部による組合せのそれぞれの特徴ベクトルの算出方法の一例を説明するための図である。例えば、図26の例に示す第一の組と第二の組およびバッチ処理との組合せの場合では、抽出部65eは、各組合せについて、下記に説明する処理を行う。すなわち、抽出部65eは、SQL-b、c、e、fと、組1とを対応付けた組合せの場合には、図27の例に示すように、組1について、特徴ベクトル0,1,1,0,1,1,0,0を算出する。これに加え、抽出部65eは、SQL-d、gと、組2とを対応付けた組合せの場合には、図27の例に示すように、組2について、特徴ベクトル0,0,0,1,0,0,1,0を算出する。また、抽出部65eは、SQL-b、c、eと、組1とを対応付け、SQL-d、f、gと、組2とを対応付けた組合せの場合には、図27の例に示すように、組1について、特徴ベクトル0,1,1,0,1,0,0,0を算出する。これに加え、抽出部65eは、図27の例に示すように、組2について、特徴ベクトル0,0,0,1,0,1,1,0を算出する。また、抽出部65eは、SQL-b、e、fと、組1とを対応付け、SQL-c、d、gと、組2とを対応付けた組合せの場合には、図27の例に示すように、組1について、特徴ベクトル0,1,0,0,1,1,0,0を算出する。これに加え、抽出部65eは、図27の例に示すように、組2について、特徴ベクトル0,0,1,1,0,0,1,0を算出する。そして、抽出部65eは、実施例2に係る制御部25eと同様に、組合せのそれぞれについて、第一の組の特徴ベクトルおよびバッチ処理の特徴ベクトルのそれぞれと、算出した組合せの特徴ベクトルとの類似度を算出する。図28は、組合せのそれぞれについて算出された類似度の一例を示す図である。図28の例では、SQL-b、c、e、fを組1に対応付けた場合の特徴ベクトルと、組1の特徴ベクトルとの類似度が、0.88である場合が示されている。また、図28の例では、SQL-d、gを組2に対応付けた場合の特徴ベクトルと、組2の特徴ベクトルとの類似度が、0.86である場合が示されている。また、図28の例では、第二の組のいずれをもバッチ処理に対応付けない場合の特徴ベクトルと、バッチ処理の特徴ベクトルとの類似度が、0である場合が示されている。また、図28の例では、SQL-b、c、eを組1に対応付けた場合の特徴ベクトルと、組1の特徴ベクトルとの類似度が、0.64である場合が示されている。また、図28の例では、SQL-d、f、gを組2に対応付けた場合の特徴ベクトルと、組2の特徴ベクトルとの類似度が、0.73である場合が示されている。また、図28の例では、SQL-b、e、fを組1に対応付けた場合の特徴ベクトルと、組1の特徴ベクトルとの類似度が、0.99である場合が示されている。また、図28の例では、SQL-c、d、gを組2に対応付けた場合の特徴ベクトルと、組2の特徴ベクトルとの類似度が、0.99である場合が示されている。このように、所定の第一の組におけるリクエストとレスポンスとの間に、リクエストまたはレスポンスが存在した第一の組におけるリクエストとレスポンスとの間に存在した第二の組の組合せを考慮し、特徴ベクトルを算出することで、より紐付けの精度が高くなる。そして、抽出部65eは、組合せのそれぞれについて、算出した類似度の和をスコアとして算出する。図29は、抽出部により算出されるスコアの一例を示す図である。図29の例では、SQL-b、e、fを組1に対応付け、SQL-c、d、gを組2に対応付けた場合の組合せのスコアが、1.98である場合が示されている。また、図29の例では、SQL-b、c、e、fを組1に対応付け、SQL-d、gを組2に対応付けた場合の組合せのスコアが、1.74である場合が示されている。また、図29の例では、SQL-b、c、eを組1に対応付け、SQL-d、f、gを組2に対応付けた場合の組合せのスコアが、1.37である場合が示されている。このスコアからも、所定の第一の組におけるリクエストとレスポンスとの間に、リクエストまたはレスポンスが存在した第一の組におけるリクエストとレスポンスとの間に存在した第二の組の組合せを考慮することで、より紐付けの精度が高くなることが分かる。制御部65は、ASICApplicationSpecificIntegratedCircuitやFPGAFieldProgrammableGateArrayなどの集積回路またはCPUCentralProcessingUnitやMPUMicroProcessingUnitなどの電子回路である。[処理の流れ]次に、本実施例に係るキャプチャサーバ60の処理の流れを説明する。なお、本実施例に係る学習処理は、実施例2に係る学習処理と同様であるので説明を省略する。図30は、実施例2に係る抽出処理の手順を示すフローチャートである。この抽出処理の実行タイミングとしては様々な場合が考えられる。例えば、入力部26から抽出処理を実行する指示が制御部25に入力された場合に、抽出処理が実行される。なお、ステップS301~S311の各処理は、実施例2に係る抽出処理のステップS201~S211の各処理と同様であるので、説明を省略する。図30に示すように、抽出部65eは、ステップS302の次に、次のような処理を行う。抽出部65eは、ペアリスト24aの登録内容に基づいて、所定の第一の組におけるリクエストとレスポンスとの間に、リクエストまたはレスポンスが存在した第一の組におけるリクエストとレスポンスとの間に存在した第二の組を抽出するステップS401。そして、ステップS303に進む。[実施例3の効果]上述してきたように、本実施例に係るキャプチャサーバ60は、第一の組におけるリクエストとレスポンスとの間に、第二の組が存在する確率を算出し、算出された確率に基づいて、所定の第一の組に対応する第二の組を抽出する。このように、本実施例に係るキャプチャサーバ60は、事前に関連のある情報同士を定義したモデルを用いることなく、確率に基づいて、所定の第一の組に対応する第二の組を抽出する。そのため、本実施例に係るキャプチャサーバ60は、システムの仕様変更などにより、新たな第一の組と第二の組との対応が発生しても、この新たな第一の組と第二の組とを紐付けることができる。したがって、本実施例に係るキャプチャサーバ60によれば、より確実に、関連のある情報を紐付けることができる。また、本実施例に係るキャプチャサーバ60は、第一の装置11、第二の装置12、第三の装置13を含むシステムにおける通信のログを取得する。そして、本実施例に係るキャプチャサーバ60は、取得したログのうち、第一の装置11から第二の装置12にリクエストが送信されてから第二の装置12から第一の装置11にリクエストに対応するレスポンスが送信されるまでの時間範囲に、次のような処理を行う。すなわち、キャプチャサーバ60は、第二の装置12と第三の装置13との間で通信されたリクエストとレスポンスとの対を示すログを抽出する。例えば、本実施例に係るキャプチャサーバ60は、リクエスト及びレスポンスが複数回通信される所定時間範囲内において、第二の装置12と第三の装置13との間で通信された複数種類のリクエストとレスポンスとの対のそれぞれについて、複数回通信されたリクエスト及びレスポンスの応答時間範囲内に通信された確率を種類毎に算出する。そして、本実施例に係るキャプチャサーバ60は、複数回通信されたリクエスト及びレスポンスのうちの1つについての応答時間範囲内に通信されたリクエストとレスポンスとの対について、リクエストとレスポンスとの対の種類の組み合わせパターンを複数生成する。そして、本実施例に係るキャプチャサーバ60は、複数の組み合わせパターンのうちのいずれかを、算出した種類ごとの確率との類似度に基づいて選択する。したがって、本実施例に係るキャプチャサーバ60によれば、取得した通信ログについて、呼び出し関係にある通信ログ同士の関係付けを逐次的に行うことができる。また、本実施例に係るキャプチャサーバ60は、確率などに加え、さらに、次のような情報に基づいて、所定の第一の組に対応する第二の組を抽出する。すなわち、本実施例では、所定の第一の組におけるリクエストとレスポンスとの間に、リクエストまたはレスポンスが存在した第一の組におけるリクエストとレスポンスとの間に存在した第二の組の組合せに基づいて、第一の組と第二の組との紐付けを行う。すなわち、かかる紐付けを行う場合に、所定の第一の組におけるリクエストとレスポンスとの間に、リクエストまたはレスポンスが存在した第一の組におけるリクエストとレスポンスとの間に存在した第二の組の組合せについては、考慮している。そのため、本実施例に係るキャプチャサーバ60によれば、このような情報を考慮しない場合と比較して、より高い精度で紐付けを行うことができる。さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。例えば、本発明が適用されるシステムの各装置については、上記の第一の装置~第三の装置に限られるものではなく、その他、複数台の装置を有するシステムにも本発明は適用される。また、実施例2~3において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともできる。例えば、利用者などが、図示しない操作受付装置を介して、各処理の実行指示を入力してもよい。また、各種の負荷や使用状況などに応じて、各実施例において説明した各処理の各ステップでの処理を任意に細かくわけたり、あるいはまとめたりすることができる。また、ステップを省略することもできる。例えば、図30に示すステップ302とステップ401とをまとめてもよい。また、各種の負荷や使用状況などに応じて、各実施例において説明した各処理の各ステップでの処理の順番を変更できる。例えば、図30に示すステップ302とステップ401との順番を入れ替えてもよい。また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、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状態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散統合して構成することができる。例えば、解析部25aと、第一の検出部25bとを統合し、新たな第一の検出部を構成することができる。[分析プログラム]また、上記の実施例で説明した分析装置またはキャプチャサーバの各種の処理は、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などのコンピュータシステムで実行することによって実現することもできる。そこで、以下では、図31を用いて、上記の実施例1~3のいずれか1つで説明した分析装置またはキャプチャサーバと同様の機能を有する分析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31は、分析プログラムを実行するコンピュータを示す図である。図31に示すように、実施例4におけるコンピュータ300は、CPUCentralProcessingUnit310、ROMReadOnlyMemory320、HDDHardDiskDrive330、RAMRandomAccessMemory340、通信インタフェース350を有する。これら300~350の各部は、バス360を介して接続される。通信インタフェース350は、第一の装置11、第二の装置12、第三の装置13を含むシステムにおける通信のログを取得するためのものである。例えば、通信インタフェース350は、上述したスイッチ14のポートP4に接続されている。この場合、通信インタフェース350は、スイッチ14から第一の装置11、第二の装置12、第三の装置13を含むシステムにおける通信のログを取得する。ROM320には、上記の実施例1~3のいずれか1つで示す解析部、第一の検出部、第二の検出部、算出部、抽出部、報知制御部と同様の機能を発揮する分析プログラム320aが予め記憶される。なお、分析プログラム320aについては、適宜分離しても良い。例えば、解析部、報知制御部と同様の機能を発揮するプログラムと、第一の検出部、第二の検出部、算出部、抽出部と同様の機能を発揮するプログラムとに分離しても良い。そして、CPU310が、分析プログラム320aをROM320から読み出して実行する。そして、HDD330には、ペアリスト、第一の回数テーブル、第二の回数テーブル、度合いテーブル、確率テーブル、重要度テーブルが設けられる。ペアリスト、第一の回数テーブル、第二の回数テーブルのそれぞれは、ペアリスト24a、第一の回数テーブル24b、第二の回数テーブル24cのそれぞれに対応する。また、度合いテーブル、確率テーブル、重要度テーブルのそれぞれは、度合いテーブル24d、確率テーブル24e、重要度テーブル24fのそれぞれに対応する。そして、CPU310は、ペアリスト、第一の回数テーブル、第二の回数テーブル、度合いテーブル、確率テーブル、重要度テーブルを読み出してRAM340に格納する。さらに、CPU310は、RAM340に格納されたペアリスト、第一の回数テーブル、第二の回数テーブル、度合いテーブル、確率テーブル、重要度テーブルを用いて、分析プログラムを実行する。なお、RAM340に格納される各データは、常に全てのデータがRAM340に格納されなくともよく、全てのデータのうち処理に用いられるデータがRAM340に格納されれば良い。なお、上記した分析プログラムについては、必ずしも最初からROM320に記憶させなくともよい。例えば、コンピュータ300に挿入されるフレキシブルディスクFD、CD-ROM、DVDディスク、光磁気ディスク、ICカードなどの可搬用の物理媒体にプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ300がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。さらには、公衆回線、インターネット、LAN、WANなどを介してコンピュータ300に接続される他のコンピュータまたはサーバなどにプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ300がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。以上説明した実施形態及びその変形例に関し、更に以下の付記を開示する。付記1第一の装置、第二の装置、第三の装置を含むシステムにおける通信のログを取得する取得部と、前記取得部が取得したログのうち、前記第一の装置から前記第二の装置にリクエストが送信されてから前記第二の装置から前記第一の装置に前記リクエストに対応するレスポンスが送信されるまでの時間範囲に、前記第二の装置と前記第三の装置との間で通信されたリクエストとレスポンスとの対を示すログを抽出する抽出部と、を含むことを特徴とする分析装置。付記2前記リクエスト及び前記レスポンスが複数回通信される所定時間範囲内において、前記第二の装置と前記第三の装置との間で通信された複数種類のリクエストとレスポンスとの対のそれぞれについて、複数回通信された前記リクエスト及び前記レスポンスの応答時間範囲内に通信された確率を種類毎に算出する算出部と、複数回通信された前記リクエスト及び前記レスポンスのうちの1つについての応答時間範囲内に通信されたリクエストとレスポンスとの対について、リクエストとレスポンスとの対の種類の組み合わせパターンを複数生成する生成部と、前記複数の組み合わせパターンのうちのいずれかを、前記算出部が算出した種類ごとの確率との類似度に基づいて選択する選択部と、をさらに含むことを特徴とする付記1に記載の分析装置。付記3コンピュータに、第一の装置、第二の装置、第三の装置を含むシステムにおける通信のログを取得し、取得したログのうち、前記第一の装置から前記第二の装置にリクエストが送信されてから前記第二の装置から前記第一の装置に前記リクエストに対応するレスポンスが送信されるまでの時間範囲に、前記第二の装置と前記第三の装置との間で通信されたリクエストとレスポンスとの対を示すログを抽出する処理を実行させることを特徴とする分析プログラム。付記4前記コンピュータに、前記リクエスト及び前記レスポンスが複数回通信される所定時間範囲内において、前記第二の装置と前記第三の装置との間で通信された複数種類のリクエストとレスポンスとの対のそれぞれについて、複数回通信された前記リクエスト及び前記レスポンスの応答時間範囲内に通信された確率を種類毎に算出し、複数回通信された前記リクエスト及び前記レスポンスのうちの1つについての応答時間範囲内に通信されたリクエストとレスポンスとの対について、リクエストとレスポンスとの対の種類の組み合わせパターンを複数生成し、前記複数の組み合わせパターンのうちのいずれかを、算出した種類ごとの確率との類似度に基づいて選択する処理をさらに実行させることを特徴とする付記3に記載の分析プログラム。付記5コンピュータが実行する分析方法であって、第一の装置、第二の装置、第三の装置を含むシステムにおける通信のログを取得し、取得したログのうち、前記第一の装置から前記第二の装置にリクエストが送信されてから前記第二の装置から前記第一の装置に前記リクエストに対応するレスポンスが送信されるまでの時間範囲に、前記第二の装置と前記第三の装置との間で通信されたリクエストとレスポンスとの対を示すログを抽出することを特徴とする分析方法。付記6前記コンピュータが実行する分析方法であって、さらに、前記リクエスト及び前記レスポンスが複数回通信される所定時間範囲内において、前記第二の装置と前記第三の装置との間で通信された複数種類のリクエストとレスポンスとの対のそれぞれについて、複数回通信された前記リクエスト及び前記レスポンスの応答時間範囲内に通信された確率を種類毎に算出し、複数回通信された前記リクエスト及び前記レスポンスのうちの1つについての応答時間範囲内に通信されたリクエストとレスポンスとの対について、リクエストとレスポンスとの対の種類の組み合わせパターンを複数生成し、前記複数の組み合わせパターンのうちのいずれかを、算出した種類ごとの確率との類似度に基づいて選択することを特徴とする分析方法。付記7第一の装置、第二の装置、第三の装置、分析装置を含むシステムであって、前記分析装置は、前記システムにおける通信のログを取得する取得部と、前記取得部が取得したログのうち、前記第一の装置から前記第二の装置にリクエストが送信されてから前記第二の装置から前記第一の装置に前記リクエストに対応するレスポンスが送信されるまでの時間範囲に、前記第二の装置と前記第三の装置との間で通信されたリクエストとレスポンスとの対を示すログを抽出する抽出部と、を含むことを特徴とするシステム。付記8前記分析装置は、前記リクエスト及び前記レスポンスが複数回通信される所定時間範囲内において、前記第二の装置と前記第三の装置との間で通信された複数種類のリクエストとレスポンスとの対のそれぞれについて、複数回通信された前記リクエスト及び前記レスポンスの応答時間範囲内に通信された確率を種類毎に算出する算出部と、複数回通信された前記リクエスト及び前記レスポンスのうちの1つについての応答時間範囲内に通信されたリクエストとレスポンスとの対について、リクエストとレスポンスとの対の種類の組み合わせパターンを複数生成する生成部と、前記複数の組み合わせパターンのうちのいずれかを、前記算出部が算出した種類ごとの確率との類似度に基づいて選択する選択部と、をさらに含むことを特徴とする付記7に記載のシステム。"