"目的のコンピュータにインストールされている複数のソフトウェアを現バージョンから、新バージョンに更新するために、前記複数のソフトウェアのそれぞれに対応する複数の更新プログラムを順にインストールするためのインストール順序を決定するプログラムであって、あるソフトウェアのバージョンがコンピュータに存在する度合の指標を出力する関数を、複数の既知のコンピュータに存在するソフトウェアに関する情報に適用して、前記複数のソフトウェアの現バージョンと新バージョンとの組合せ毎の前記指標を算出し、前記複数のソフトウェアについて、全てが現バージョンである状態から、全てが新バージョンの状態に至るまでの、前記更新プログラムを1つずつインストールする際にとり得る現バージョンと新バージョンとの組合せに対応する前記指標の総和に基づいて、所定の条件を満たす前記インストール順序を探索する、処理をコンピュータに実行させるプログラム。前記指標を算出する処理は、前記複数のソフトウェアのバージョンの各々に対して、前記関数を適用して前記指標を求め、前記組合せに含まれる複数のソフトウェアのバージョンの各々に対応する前記指標を統合することにより、前記組合せ毎の前記指標を算出する、請求項1記載のプログラム。前記指標を算出する処理は、前記組合せに前記関数を適用して、前記組合せ毎の前記指標を算出する、請求項1記載のプログラム。前記関数は、NN≧1個のソフトウェアのバージョンkkはN次元ベクトルに対して、前記指標PkPkはスカラー値を、kのとり得る値について網羅的に出力するものであり、前記指標Pkは、によって与えられ、ここで、xiは、前記N個のソフトウェアのバージョンがiiはN次元ベクトルである個数であり、前記所定の条件は、前記総和が最小値となることである、請求項1記載のプログラム。前記複数のソフトウェアのうちの2個以上を含む部分集合に対して、現バージョン及び新バージョンに関して、前記部分集合に属する複数のソフトウェアの相関値を計算し、前記相関値が、所定の閾値よりも大きい部分集合を抽出し、前記抽出された部分集合に含まれる各ソフトウェアを、1つのソフトウェアとして扱うためにグループ化する、処理をコンピュータに実行させる、請求項1記載のプログラム。前記複数のソフトウェアのうちの2個以上を含む部分集合に対して、現バージョン及び新バージョンに関して、前記部分集合に属する複数のソフトウェアの相関値を計算し、前記相関値が、所定の閾値よりも大きい部分集合を抽出する、処理をコンピュータに実行させ、前記抽出された部分集合に含まれる各ソフトウェアをさらに処理の対象とする、請求項1記載のプログラム。前記所定の条件を満たす前記インストール順序を探索するために、最短経路探索を行うアルゴリズムを用いる、請求項1記載のプログラム。目的のコンピュータにインストールされている複数のソフトウェアを現バージョンから、新バージョンに更新するために、前記複数のソフトウェアのそれぞれに対応する複数の更新プログラムを順にインストールするためのインストール順序を決定する方法であって、あるソフトウェアのバージョンがコンピュータに存在する度合の指標を出力する関数を、複数の既知のコンピュータに存在するソフトウェアに関する情報に適用して、前記複数のソフトウェアの現バージョンと新バージョンとの組合せ毎の前記指標を算出し、前記複数のソフトウェアについて、全てが現バージョンの状態から、全てが新バージョンの状態に至るまで、前記更新プログラムを1つずつインストールする際にとり得る現バージョンと新バージョンとの組合せに対応する前記指標の総和が所定の条件を満たす前記インストール順序を探索する、処理をコンピュータが実行する方法。前記指標を算出する処理は、前記複数のソフトウェアのバージョンの各々に対して、前記関数を適用して前記指標を求め、前記組合せに含まれる複数のソフトウェアのバージョンの各々に対応する前記指標を統合することにより、前記組合せ毎の前記指標を算出する、請求項8記載の方法。前記指標を算出する処理は、前記組合せに前記関数を適用して、前記組合せ毎の前記指標を算出する、請求項8記載の方法。前記関数は、NN≧1個のソフトウェアのバージョンkkはN次元ベクトルに対して、前記指標PkPkはスカラー値を、kのとり得る値について網羅的に出力するものであり、前記指標Pkは、によって与えられ、ここで、xiは、前記N個のソフトウェアのバージョンがiiはN次元ベクトルである個数であり、前記所定の条件は、前記総和が最小値となることである、請求項8記載の方法。前記複数のソフトウェアのうちの2個以上を含む部分集合に対して、現バージョン及び新バージョンに関して、前記部分集合に属する複数のソフトウェアの相関値を計算し、前記相関値が、所定の閾値よりも大きい部分集合を抽出し、前記抽出された部分集合に含まれる各ソフトウェアを、1つのソフトウェアとして扱うためにグループ化する、処理をコンピュータが実行する、請求項8記載の方法。前記複数のソフトウェアのうちの2個以上を含む部分集合に対して、現バージョン及び新バージョンに関して、前記部分集合に属する複数のソフトウェアの相関値を計算し、前記相関値が、所定の閾値よりも大きい部分集合を抽出する、処理をコンピュータが実行し、前記抽出された部分集合に含まれる各ソフトウェアをさらに処理の対象とする請求項8記載の方法。前記所定の条件を満たす前記インストール順序を探索するために、最短経路探索を行うアルゴリズムを用いる、請求項8記載の方法。目的のコンピュータにインストールされている複数のソフトウェアを現バージョンから、新バージョンに更新するために、前記複数のソフトウェアのそれぞれに対応する複数の更新プログラムを順にインストールするためのインストール順序を決定する情報処理装置であって、あるソフトウェアのバージョンがコンピュータに存在する度合の指標を出力する関数を、複数の既知のコンピュータに存在するソフトウェアに関する情報に適用して、前記複数のソフトウェアの現バージョンと新バージョンとの組合せ毎の前記指標を算出する算出部と、前記複数のソフトウェアについて、全てが現バージョンである状態から、全てが新バージョンの状態に至るまでの、前記更新プログラムを1つずつインストールする際にとり得る現バージョンと新バージョンとの組合せに対応する前記指標の総和に基づいて、所定の条件を満たす前記インストール順序を探索する探索部と、を有する情報処理装置。前記算出部は、前記複数のソフトウェアのバージョンの各々に対して、前記関数を適用して前記指標を求めるソフトウェアバージョン指標演算部と、前記組合せに含まれる複数のソフトウェアのバージョンの各々に対応する前記指標を統合することにより、前記組合せ毎の前記指標を算出する指標統合部と、を有する請求項15記載の情報処理装置。前記算出部は、前記組合せに前記関数を適用して、前記組合せ毎の前記指標を算出する組合せ指標算出部、を有する請求項15記載の情報処理装置。前記関数は、NN≧1個のソフトウェアのバージョンkkはN次元ベクトルに対して、前記指標PkPkはスカラー値を、kのとり得る値について網羅的に出力するものであり、前記指標Pkは、によって与えられ、ここで、xiは、前記N個のソフトウェアのバージョンがiiはN次元ベクトルである個数であり、前記所定の条件は、前記総和が最小値となることである、請求項15記載の情報処理装置。前記複数のソフトウェアのうちの2個以上を含む部分集合に対して、現バージョン及び新バージョンに関して、前記部分集合に属する複数のソフトウェアの相関値を計算する相関計算部と、前記相関値が、所定の閾値よりも大きい部分集合を抽出する部分集合抽出部と、を有し、前記抽出された部分集合に含まれる各ソフトウェアを、1つのソフトウェアとして扱うためにグループ化する、請求項15記載の情報処理装置。前記複数のソフトウェアのうちの2個以上を含む部分集合に対して、現バージョン及び新バージョンに関して、前記部分集合に属する複数のソフトウェアの相関値を計算する相関計算部と、前記相関値が、所定の閾値よりも大きい部分集合を抽出する部分集合抽出部と、を有し、前記抽出された部分集合に含まれる各ソフトウェアをさらに処理の対象とする、請求項15記載の情報処理装置。前記所定の条件を満たす前記インストール順序を探索するために、最短経路探索を行うアルゴリズムを用いる、請求項15記載の情報処理装置。1つの側面では、複数のソフトウェアを順番にインストールする際のシステムの安定化を図ることを目的とする。本プログラムは、目的のコンピュータにインストールされている複数のソフトウェアを現バージョンから、新バージョンに更新するために、前記複数のソフトウェアのそれぞれに対応する複数の更新プログラムを順にインストールするためのインストール順序を決定するプログラムであって、あるソフトウェアのバージョンがコンピュータに存在する度合の指標を出力する関数を、複数の既知のコンピュータに存在するソフトウェアに関する情報に適用して、前記複数のソフトウェアの現バージョンと新バージョンとの組合せ毎の前記指標を算出し、前記複数のソフトウェアについて、全てが現バージョンである状態から、全てが新バージョンの状態に至るまでの、前記更新プログラムを1つずつインストールする際にとり得る現バージョンと新バージョンとの組合せに対応する前記指標の総和に基づいて、所定の条件を満たす前記インストール順序を探索する、処理をコンピュータに実行させるプログラムを提供する。複数のプログラムのインストールの際のシステムの安定性の確保を図ることができる。図1は、複数のマシン物理マシン又は仮想マシンに、存在するインストールされているソフトウェアA、B、及びCのバージョンを示す図である。ソフトウェアAについては、バージョン5または6がインストールされており、ソフトウェアBについては、バージョン5.5または6.0がインストールされており、ソフトウェアCについては、バージョン4.1または5.1がインストールされている。この状況において、マシン1に対して、ソフトウェアAについてバージョン5から6に、ソフトウェアBについてバージョン5.5から6.0に、ソフトウェアCについてバージョン4.1から5.1に、更新する場合を想定する。更新用のソフトウェアは、ソフトウェアA、B、及びCに対応して、1つずつ存在する。このため、この3個の更新ソフトウェアをインストールする順番は、複数通りこの場合には、6通り存在する。図2Bは、インストールする状態を、ハイパーキューブを用いて図示したものである。図2Aは、3つのソフトウェアの更新プログラムをインストールする操作をベクトルの方向として表したものである。たとえば、状態M1から状態M2に移動した場合には、ソフトウェアAが更新されることを表している。すなわち、初期状態M1から、出発して、ゴールM7に至る経路は、6通り存在する。そして、順番にインストールする際に、安定である可能性が高い経路を経由して、ゴールに至れば、インストールが成功する確率が高くなるであろう。これに対して、インストールの途中で、非常に不安定な状態を経由することとなれば、インストールが途中で止まってしまう可能性が高くなる。あるいは、インストールが完了しても、不安定なマシンの状態となる可能性が高くなるであろう。既存の多くのマシンに既に存在する複数のソフトウェアのバージョンの組合せであれば、システムが安定的な動作となることが十分予測される。なぜなら、多くのマシンにおいて、その組合せの動作が実証されているからである。これに対して、既存のマシンにおいて稀にしか存在しないか、全く存在しない複数のソフトウェアのバージョンの組合せは、不安定な動作を起こす可能性が高いと言える。なぜなら、このような組合せは、不安定であるか、動作不能であるかの理由で、既存のマシンにおいて、その組合せの存在が稀となってしまっていることが経験上からも予想されるからである。一般に、複数のソフトウェアを順番にインストールする前に、インストール後のマシンの状態が安定するか否かを予測することは難しい。しかしながら、上記の考察を考慮して、より安定した動作が期待できるインストールの順番を決定することは可能である。以下、図1の情報を前提として、一例を挙げる。図3Aは、ソフトウェアA、B、及びCに係る更新ソフトウェアをABCの順でインストールした状態遷移図を示している。図3Aのマシン存在数1,2,2,3は、状態M1,M2,M3,M4のそれぞれの状態に対応する、図1の既存のマシンの存在数を示している。この更新の順序においては、いずれの状態においても、ソフトウェアとバージョンの組合せが既存のマシンに存在していることが分かる。図3Bは、別の順序で3つのソフトウェアを更新した例を示している。この場合には、ソフトウェアの更新の順番をCBAとした場合に相当する。この場合、インストールの際の状態M1,M5,M8,M7に対応する、既存のマシンの存在数は、1,0,0,3となっている。この場合、状態M5すなわち、ソフトウェアAバージョン5、ソフトウェアBバージョン5.5、ソフトウェアCバージョン5.1は、図1の既存のマシンに存在しない。したがって、状態M5は、安定的な状態でない可能性が非常に高いと予想される。同様に、状態M8についても、図1の既存のマシンに、ソフトウェアとバージョンの組合せが存在しない。上述の2つのインストール順序の例を比較すると、図3Aの順序すなわち、更新プログラムをソフトウェアABCの順に実行する方が、CBAの順に実行するよりも、より安定的な更新が行えることが十分予測できる。上記の例の場合には、合計6通りのインストール順序が存在するため、これらを比較検討することにより、最も安定的なインストール順序が特定され得る。[個別のソフトウェアの稀度を用いる実施例]上述の例では、特定のソフトウェアの組合せを有する既存のマシンの存在数を採り上げて比較を行った。なお、上述の存在数は、1つの指標に過ぎず、本発明は、これに拘束されるものではない。以下の実施例では、1つの評価関数として、稀まれ度を以下のように定義する。なお、本発明は、この評価関数に限定されるものではない。そして、あるソフトウェアPのバージョンkがコンピュータに存在する度合の指標として、存在が稀である度合すなわち稀まれ度Pkを以下の式により定義する。ここで、xiは、ソフトウェアPのバージョンがiである個数例えば図4のソフトウェアAであれば、x5=3、x6=7、nはソフトウェアPのバージョンの標本数であり、バージョンiのソフトウェアSの個数をiのとり得る値の全てについて総和をとった値例えば図4のソフトウェアAであれば、n=37=10、である。そして、上記Ikは、選択情報量と呼び、プログラムPのバージョンがkである情報量を表す。例えば、図4のソフトウェアAのバージョン5であれば、Ik=-log10x5/n=-log103/10=0.53であるまた、Hは、平均情報量である。例えば、図4のソフトエアAであれば、H=-x5/nlog10x5/nx6/nlog10x6/n=-3/10log103/107/10log107/10=0.265となる。そして、ソフトウェアがバージョンkである選択情報量Ikの重み重要度が、ソフトウェア毎に、なるべく変わらないようにするために、そのソフトウェアの平均情報量Hで割ることにより、Pkを定義する。すなわち、選択情報量を平均情報量で割ることにより、稀度Pkを算出している。稀度Pkは、ソフトウェアのバージョンkの存在が、稀であればあるほど、大きな値となる。なお、選択情報量や、平均情報量にマイナスの符号が付けられているのは、xi/nが、必ず1よりも小さくなるため、logを計算した場合には、その計算結果がマイナスとなるからである。マイナスを付けることにより、選択情報量の値を正の値とすることができる。なお、xi=0がゼロの場合には、稀度Pkの計算等のlogの計算結果が計算できないため、例えばPkとして、予め定められた大きな値を設定してもよい。なお、上記の例では、logの底として10を採用したが、その他の底を採用してもよい。また、log以外の関数を用いてもよい。また、上記の実施例では、ソフトウェアのバージョンが存在する稀な度合を稀度と定義して用いたが、この稀度は一例に過ぎない。ソフトウェアのバージョンの存在に関する他の指標を用いてもよい。例えば、ソフトウェアのバージョンが存在する可能性が高いほど、大きな値となる指標を定義して用いてもよい。このような指標を用いた場合には、指標の総和が最大となるインストール順序を採用すればよい。図5は、以上のようにして、図4に示された各ソフトウェアのバージョンに対応する稀度を計算した結果を示している。図6は、図2Bの各々の状態M1~M8に対応する稀度を、各ソフトウェアのバージョンの稀度を合計することによって求めた表を表している。このように、各ソフトウェアのバージョンの稀度を合計することによって、近似的に各状態複数のソフトウエアのバージョンの組合せの稀度を計算することができる。特に標本数が少ない場合には、この方式によって、各状態の近似的な稀度が計算できる。なお、標本数が多い場合には、複数のソフトウェアとバージョンの組合せに対する稀度を直接求めてもよいこの例については、後述の実施例で詳細に示す。図7は、図2Bのハイパーキューブに示された各インストール順序において、インストール順序毎に状態がとり得る稀度の総和を網羅的に計算した表を示している。この中で、稀度の総和が一番小さいインストール順序は、インストール順序2A,B,Cである。そのときの稀度の総和は、11.6である。そして、状態の遷移は、M1,M2,M3,M7であり、更新ソフトウェアのインストール順序は、A,B,Cの順であることが分かる。すなわち、このインストール順序を経ることが、インストール途中も含めて、一番稀でない状態を経由するということになる。なお、図7では、全てのインストール順序に関して稀度の総和を計算し、最小値のインストール順序を決定した。しかしながら、最小値を決定する方法としては、当業者に知られているダイクストラ法などの、探索アルゴリズムを用いることにより、図3Bのハイパーキューブ上で探索して、最小値を取る経路を求めてもよい。なお、既知のダイクストラ法などの探索アルゴリズムについては、説明を省略する。図8は、本実施例の機能ブロック図を示している。本実施例においては、運用対象としてのマシン1801、マシン2802ないしマシンn809を含む運用対象のシステム群800のマシン1801に、バージョンアップ実行部860が、上述した一連のバージョンアップを実行する。運用対象のシステム800の各マシンの情報は、構成情報DB810に予め格納されてもよい。稀度算出部820は、構成情報DB810を参照することにより、各マシンに存在するソフトウェアとそのバージョンの情報を取得する。そして、稀度演算部822は、上述の計算式を用いて稀度を算出してもよい。算出された稀度は、一旦稀度DB830に格納されてもよい。稀度演算部822は、指標演算部に相当する。稀度DB830は、更新プログラムの順序を決定するための情報を蓄積し、後の利用に供してもよい。個別稀度統合部824は、ソフトウェアとそのバージョンの個別の稀度を合計して複数のソフトウェアとバージョンの組合せの稀度を計算してもよい。なお、この計算において、合計ではなく他の演算を用いてもよい。個別稀度統合部824は、指標統合部に相当する。この統合された結果は、稀度DBに830に再び格納されてもよく、あるいは、最適経路探索部840に直接送られてもよい。最適経路探索部840は、稀度DB830に格納された稀度を読み出し、図2Bに示したハイパーキューブを作成し、バージョンアップ順序のうちで、稀度の合計値が一番小さくなるバージョンアップ順序を決定するよう、ハイパーキューブの経路探索手法を用いて探索する。そして、最適経路探索部840は、最適なすなわち、安定した動作が期待できるバージョンアップ順序850を出力する。この出力されたバージョンアップ順序850を用いて、バージョンアップ実行部860が、目的のマシンであるマシン1に対して、一連のソフトウェアの更新を実行する。図9は、個別稀度DBに複数のソフトウエア例えばN個のソフトウェアのバージョン毎に稀度を格納するフローを示している。ステップ910において、全マシンの状態を構成情報DB810から取得する。そしてステップ912に移る。ステップ912において、まだ個別稀度を算出していないソフトウェアがあるか否かが判断される。既に、全てのソフトウェアの個別稀度が算出されている場合には、終了する。まだ個別稀度を算出していないソフトウェアがある場合には、ステップ914に移る。ステップ914において、ソフトウェアのバージョンごとに、個別稀度を算出する。そして、ステップ916に移る。ステップ916において、個別稀度DBに個別稀度を格納する。そして、ステップ912に戻る。ステップ912において、既に、全てのソフトウェアの個別稀度が算出されている場合には、終了する。図10は、算出された稀度から最適なインストール順序を出力するフローを示している。ステップ1010において、図2Bに示したハイパーキューブを作るハイパーキューブにおける、初期状態からゴールに至る経路のバリエーションの数は、Nの階乗個となる。そしてステップ1012に移る。ステップ1012において、ハイパーキューブの各頂点に個別稀度DBを用いて稀度を付ける。この稀度の算出については、図6を用いて説明した手法を用いる。算出方法としては、各ソフトウェアのバージョンの稀度の合計を用いてもよい。あるいは、その他の演算手法を用いてもよい。そして、ステップ1014に移る。ステップ1014において、ハイパーキューブから最適経路を求める。最適経路は、各頂点にある稀度の総和が最小となる経路を求める。この最適経路の求め方としては、図7に示した網羅的な手法を用いてもよい。あるいは、ダイクストラ法などの探索アルゴリズムを用いてもよい。そして、ステップ1016に移る。ステップ1016において、求めた最適経路に基づいて、更新プログラムの最適なインストール順序を出力する。図11は、バージョンに関して相関性のあるソフトウェアを抽出する機能ブロック図を示している。相関性判定部1110は、構成情報DB810に格納された各ソフトウェアのバージョンの情報から、バージョンに関する相関性の高い複数のソフトウェアを抽出する機能を有する。相関性判定部1110には、相関計算部1112が設けられており、複数のソフトウェアの相関値が計算される。相関性の高い複数のソフトウェアは、部分集合抽出部1114によって、ソフトウェアの部分集合を構成する。そして、その部分集合は、1つのソフトウェアとして、稀度算出部820及び/又は最適経路探索部において取り扱われてもよい。複数のソフトウェアを部分集合にまとめて、1つのソフトウェアとして扱うことにより、稀度の計算や経路探索の計算が簡略化される。なお、部分集合としてまとめられたソフトウェアに含まれるソフトウェアに対応する更新ソフトウェアのインストールの順番は、連続にしてもよい。また、インストールの順番は、予め指定された順序で実行してもよい。あるいは、部分集合に含まれるソフトウェアに対して、本実施例のインストール順序決定の手法を再帰的に適用して、インストールの順番を決定してもよい。また、予め定められた複数のソフトウェアを、部分集合としてまとめるよう、指定してもよい。図12AないしCは、バージョンに関して相関の高いソフトウェアの部分集合を示している。図12Aは、マシン1ないし10に存在するソフトウェアD,E,Fのバージョンを示している。図12Bは、ソフトウェアD及びEと、それらのバージョン間の個数を示している。図12Bから分かるように、ソフトウェアDの古いバージョン5と、ソフトウェアEの古いバージョン5.5の組合せが多く、かつ、ソフトウェアDの新しいバージョン6と、ソフトウェアEの古いバージョン6.0の組合せが多い。これは、ソフトウェアDとEとの間で、バージョンに関して相関が高いことを示している。新旧バージョンに関して相関係数が正であり、かつ予め定められた閾値よりも相関係数が高い場合、複数のソフトウェアを、例えば図12Cのようにまとめてもよい。このようにまとめることによって、1つのソフトウェアとして取り扱ってもよい。図12Cの場合には、例えば、以下のようにして稀度を計算してもよい。ここで、ID5,E5.5とは、ソフトウェアDのバージョン5とソフトウェアEのバージョン5.5の組に対する選択情報量を意味する。このような標記については、以下の数式についても同様である。図13は、バージョンに関して相関の高いソフトウェアの部分集合を抽出するフローを示している。ステップ1310において、複数のソフトウェアの部分集合を全て網羅したかが、判断される。全てを網羅していない場合には、ステップ1312に進む。ステップ1312において、新たな複数のソフトウェアの部分集合を1つ抽出する。そして、次のステップ1314に進む。ステップ1314において、現新バージョンに関して、部分集合に属する複数のソフトウェアの相関値を計算する。そして、ステップ1316に進む。ステップ1316において、相関値が、所定の閾値以上であるか否かを判断する。相関値が所定の閾値以上である場合には、ステップ1318に進む。相関値が所定の閾値未満であれば、ステップ1310に戻る。ステップ1318において、入力されたソフトウェアの部分集合をグループ化し、一つにまとめる。そしてステップ1310に戻る。ステップ1310において、複数のソフトウェアの部分集合を全て網羅した場合には、処理は終了する。図14は、各マシン800及び管理用サーバ不図示のハードウェア構成を示している。各マシン800及び管理用サーバは、CPU1410、メモリ1415、入力装置1420、出力装置1425、外部記憶装置1430、可搬記憶媒体駆動装置1435、ネットワーク接続装置1445が含まれる。そして、それぞれの機器は、バス1450によって接続されている。また、可搬記録媒体駆動装置1435は、可搬記録媒体1440を読み書きすることができる。そして、ネットワーク接続装置1445には、ネットワーク1460が接続されている。ネットワーク1460を介して他のマシンに接続されてもよい。また、ネットワークは、インターネット等の外部ネットワークに接続されてもよい。なお、本実施形態のプログラムは、可搬記録媒体1440に格納することができる。可搬記録媒体1440とは、構造structureを有する1つ以上の非一時的nontransitoryな、有形tangibleな、記憶媒体を言う。例示として、可搬記録媒体1440としては、磁気記録媒体、光ディスク、光磁気記録媒体、不揮発性メモリなどがある。磁気記録媒体には、HDD、フレキシブルディスクFD、磁気テープMTなどがある。光ディスクには、DVDDigitalVersatileDisc、DVD-RAM、CD-ROMCompactDiscReadOnlyMemory、CD-RRecordable/RWReWritableなどがある。また、光磁気記録媒体には、MOMagnetoOpticaldiskなどがある。[複数のソフトウェアの組合せの稀度を用いる実施例]上述の実施例では、個別のソフトウェアとそのバージョンの稀度を算出した。上述の実施例は、標本数が少ない場合には有効な手法である。なお、標本数が十分にある場合には、下記に示す実施例を利用してもよい。すなわち、各状態における複数のソフトウェアとバージョンとの組合せに関して直接稀度を算出して、処理を進める実施例について、以下に説明する。図15は、複数のソフトウェアとそのバージョンとの組合せに対して稀度を計算する機能ブロック図である。構成は、図8と類似しており、図8と図15のシステムは、統合されて1つのシステムとして構成されてもよい。図8と相違する部分について、以下説明する。組合せ稀度算出部1520は、構成情報DB810から複数のソフトウェアとそのバージョンの組合せに係る稀度を算出する。組合せ稀度算出部1520は、組合せ指標算出部に相当する。算出の詳細は、後述する。そして、組合せ稀度DB1530に、算出された組合せ稀度を格納する。その他の処理については、図8の処理と同様であるので説明を省略する。図16は、本実施例の方法のフローチャートを示している。まず、ステップ1610において、複数例えばN個のソフトウェアの現新バージョンの組合せについて稀度を算出する組合せの個数は、Nの階乗個となる。なお、ステップ1610において、計算された稀度は、組合せ稀度DB1630に蓄積してもよい。そして、ステップ1612において、稀度を算出していないバージョンの組合せがあるかを判断する。判断結果がはいであれば、ステップ1610に戻る。判断結果がいいえであれば、ステップ1614に移動する。ステップ1614において、全てが現バージョンの状態から、全てが新バージョンの状態に至るまで、更新ソフトウェアを1つずつインストールする際にとり得るバージョンの組合せの稀度の総和が最小となるインストール順序を探索する。ステップ1616において、探索されたインストール順序が出力される。図17は、構成情報DB810に蓄積されている、既存の複数のマシンに存在する相当エアP,Q,Rとそれぞれのバージョンとの組合せの個数及び稀度を示している。図17において、例えば状態M12に関して以下説明する。状態M12においては、ソフトウェアP,Q,Rのバージョンがそれぞれ、6,55,41であり、構成情報DB810には、その構成を持つマシンが3つ存在していることが分かる。状態M12に対する稀度を計算すると以下の通りである。すなわち、となる。その他の状態についても同様に計算できる。なお、Ik、xk、Pkのkは、ベクトル形式例えば上述のように、P6,Q55,R41のように、ベクトル形式で標記できる。図18は、各インストール順序における状態遷移、稀度の総和を網羅的に計算した値を示している。稀度の総和が最も小さいのは、インストール順序3R,P,Qの値4.8である。従って、ソフトウェア更新プログラムのインストール順序は、R,P,Qが最適となることが分かる。図19Bは、それぞれの状態をハイパーキューブで表したものであり、その矢印に沿った経路が最適な経路であり、そのインストール順序は、上述の通りR,P,Qの順である。なお、図18では、網羅的に計算して、最小値を求めたが、図19のハイパーキューブ上を、ダイクストラ法などの、経路探索アルゴリズムで探索することにより、速く最適経路を見つけ出すことが可能である。なお、以上の実施例では、ハイパーキューブとして三次元のものを例示したが、ソフトウェアの更新プログラムの数が3を超える場合には、三次元を超えるハイパーキューブにおいて、経路探索を行えばよい。本実施例では、三次元を超える例については、図示ができないために例示していない。しかしながら、三次元を超える場合についても、当業者であれば、そのプロセスを理解できることは明らかである。次元が大きくなれば、ダイクストラ法等の探索アルゴリズムを利用するメリットが増大することも理解できることは明らかである。なお、本明細書においては、ソフトウェアを更新する実施例を中心に説明した。本明細書において使用する更新、及び更新プログラムは、広い概念を持つものとして理解すべきである。例えば新規にインストールするソフトウェアのインストールも、本発明における更新プログラムに含み得ることは言うまでもない。そして、本実施例に開示されたインストールの順番を決定する手法を用いて、新規にインストールするソフトウェアも含めた、複数のソフトウェアのインストールの順番を決定してもよい。また、それぞれの実施例に開示された構成は、排他的なものではない。したがって、矛盾のない限り、複数の実施例の構成要素を任意に組み合わせることができる。加えて、本実施例における方法、及びプログラムは、矛盾のない限り、その構成要素の順番を入れ替えて実施できる。添付の請求項に記載された方法、及びプログラムの構成要素の順番を入れ替えたものについても、その請求項の技術的範囲に属することは言うまでもない。以上、実施例について説明したが、それぞれの実施例は、本発明を例示的に説明するためのものである。したがって、開示された実施例は、本発明を限定的に解釈するためのものでないことは言うまでもない。"