トップエスイー修了制作 データ仕様復元に向けたパターン検出技術の 適用検討 （株）日立製作所 橋本 康範 開発における問題点 [email protected] 手法・ツールの適用による解決 エンタープライズシステムのデータ仕様の多く は，比較的一般性が高いものであると仮説立て た． このようなデータ仕様を予めパターン化しておき， パターン検出技術の利用により仕様調査を支援 することで，調査作業の効率化が見込める． 本検討では，実例を用いた評価実験により，提 案した３つのパターンについて有効性を確認し た． エンタープライズシステムの再構築において は，現行機能を踏襲する範囲も広いため，現行 仕様を十分に調査し明確化する必要がある．この 調査対象のひとつに「現行データ」があるが，大 規模システムを対象とした場合，大量のデータの 調査が必要になるため，膨大な工数がかかってし まうことが問題であった． 背景 背景と課題 提案手法の概要 現行データ仕様を明確化する際に，大量のデータ を調査する必要があるため，膨大な工数がかかる データ仕様明確化のため ⼤量のデータを調査する 必要がある(膨⼤な⼯数) 復元した 仕様 突合せ 現⾏ＤＢ データ ＳＥ 調査（⼈⼿） 頻出するデータ仕様（データ依存関係）を予めパターン化 ⇒ パターンに従う部分を自動検出することで仕様調査を支援 作成 年月日 検討のスコープ 仕様書記載 仕様書の内容 と データの実態 の仕様 とが乖離している状態 課題 現行データ仕様の調査作業の支援 特に，RDBカラム間の“データ依存関係”にフォーカス 調査（⼈⼿） 現⾏ＤＢ データ 作成者 復元した 仕様 パターンＸ 削除 年月日 削除 実施者 :Date b)時間(前後) 1..* 1 a-1)⽀持 0..1 a-1)⽀持 :Time 削除 フラグ STEP1: データ仕様をグラフ構造化 ⇒データを抽象化して扱うことで １件１件調査する手間を削減 1..* b)時間(後前) :Date 1 a-1)⽀持 0..1 a-1)⽀持 :Time 作成 年月日 削除 実施者 パターンＹ 削除 年月日 合致箇所 削除 作成者 フラグ STEP2: 既知のデータ仕様をパターン検出 ⇒ 一般的なデータ仕様を自動で 検出し、人手調査範囲を削減 評価実験 考察と今後の展望 パターンに基づくデータ仕様自動検出の有効性について評価 考察 （妥当性への脅威） 限られた事例を利用して評価実験を実施したため， 調査対象により，有効性に差が出る可能性がある 予め３種類のデータ仕様のパターン（ 例： 時系列の関係 ）を 規定し，２件の実例からパターンを自動検出する実験を実施 以下ＲＱの検証を通し，パターン検出技術の有効性を評価 ＲＱ１: 《実現性》想定したパターンを検出することは可能か？ ⇒ 規定した３パターン全てについて検出できることを確認 ＲＱ２: 《再現率》パターンは十分な範囲の仕様をカバーするか？ ⇒ スコープ内のデータ仕様の約７５.２％をパターンでカバー ＲＱ３: 《適合率》検出結果を用いて仕様調査を効率化できるか？ ⇒ パターン検出結果の約８５.４％について妥当性を確認 データ仕様調査の作業支援について一定の見通しを得た 主観でパターン検出結果の妥当性を判断したため， 評価者により，有効性に差が出る可能性がある 今後の展望 データ仕様のパターンの拡充 データ仕様パターン検出機構の汎用化 ⇒ データ仕様調査におけるパターン検出技術の 適用効果拡大が期待できる 国立情報学研究所 トップエスイー トップエスイー： サイエンスによる知的ものづくり教育プログラム National Institute of Informatics ～サイエンスによる知的ものづくり教育プログラム～ 文部科学省科学技術振興調整費 産学融合先端ソフトウェア技術者養成拠点の形成
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