特許 7421187 チェックリスト生成装置、チェックリスト生成方法、及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-01-16

(45)【発行日】2024-01-24

(54)【発明の名称】チェックリスト生成装置、チェックリスト生成方法、及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06F 40/279 20200101AFI20240117BHJP

   G06F 40/216 20200101ALI20240117BHJP

【ＦＩ】

G06F40/279

G06F40/216

【請求項の数】 10

(21)【出願番号】P 2019171268

(22)【出願日】2019-09-20

(65)【公開番号】P2021047779

(43)【公開日】2021-03-25

【審査請求日】2022-08-08

(73)【特許権者】

【識別番号】000232254

【氏名又は名称】日本電気通信システム株式会社

(73)【特許権者】

【識別番号】304028346

【氏名又は名称】国立大学法人 香川大学

(74)【代理人】

【識別番号】100103894

【弁理士】

【氏名又は名称】家入 健

(72)【発明者】

【氏名】鎌田 典彦

(72)【発明者】

【氏名】喜田 弘司

【審査官】長 由紀子

(56)【参考文献】

【文献】特開２００９－０４８５００（ＪＰ，Ａ）

【文献】尾崎 敏司，情報セキュリティに関連するガイドラインのＤｏｃ２Ｖｅｃを用いた文書内容の可視化手法の提案とその評価，情報処理学会 研究報告 コンピュータセキュリティ（ＣＳＥＣ） ２０１９－ＣＳＥＣ－０８６ ［ｏｎｌｉｎｅ］，日本，情報処理学会，2019年07月16日，pp.1-7

【文献】伊藤 信治 外３名，公共業務システム開発における法令からの要件の検出／検証手法の提案，情報処理学会研究報告 ２０１２（平成２４）年度６ ［ＤＶＤ－ＲＯＭ］ 情報処理学会研究報告 研究報告 ソフトウェア工学（ＳＥ） Ｎｏ．１７９，日本，一般社団法人情報処理学会，2013年03月12日，pp.1-6

【文献】岡田 康裕 外３名，設計品質向上・開発力強化のための設計書チェック 技術とその応用ソリューション“ｎａｖｉＱ” ，三菱電機技報，三菱電機エンジニアリング株式会社，2007年07月25日，第81巻 第7号，pp.23-26

【文献】岡田 英彦、旭 敏之，ＧＵＩのユーザビリティ・マップの開発，第５６回（平成１０年前期）全国大会講演論文集（４） インタフェース コンピュータと人間社会，社団法人情報処理学会，1998年03月17日，pp.4-78～4-79

【文献】野口 進祐 外２名，参照情報を利用した文書特徴量抽出方式，電子情報通信学会技術研究報告，第100巻 第91号，日本，社団法人電子情報通信学会，2000年05月19日，pp.49-54

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｆ ４０／００－５８

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

生成対象のチェックリストのもとになるガイドライン文書を入力する入力部と、
前記入力部で入力された前記ガイドライン文書を分析し、前記ガイドライン文書に含まれる各文章の特徴を抽出する特徴抽出部と、
前記特徴抽出部で抽出された特徴に基づき、チェック対象となる要件の特徴を有する要件文と非チェック対象である非要件の特徴を有する非要件文とを判定する対象判定部と、
前記対象判定部で判定された前記要件文と前記非要件文との類似度を判定する類似度判定部と、
前記類似度判定部での判定結果に基づき、前記要件文に前記非要件文を対応付けたチェックリストを生成するリスト生成部と、
を備えた、チェックリスト生成装置。

【請求項2】

前記入力部は、前記ガイドライン文書として、チェックすべき項目がリストアップされたリスト形式ガイドライン文書と、チェックすべき項目の背景又は具体例を含む読み物として記述された読み物形式ガイドライン文書と、を入力し、
前記特徴抽出部は、前記読み物形式ガイドライン文書に含まれる各文章の特徴を抽出し、
前記対象判定部は、前記特徴抽出部で抽出された特徴に基づき、前記読み物形式ガイドライン文書における前記要件文と前記非要件文とを判定し、
前記類似度判定部は、前記リスト形式ガイドライン文書の各項目と、前記対象判定部で判定された前記読み物形式ガイドライン文書の前記要件文及び前記非要件文との類似度を判定し、
前記リスト生成部は、前記類似度判定部での判定結果に基づき、前記リスト形式ガイドライン文書の各項目に前記読み物形式ガイドラインの少なくとも前記非要件文を対応付けて、前記チェックリストを生成する、
請求項１に記載のチェックリスト生成装置。

【請求項3】

前記対象判定部は、前記特徴抽出部で抽出された特徴に基づき、前記読み物形式ガイドライン文書における前記要件文と前記非要件文とを判定し、前記非要件文については、前記項目についての、具体例に該当するか及び背景に該当するかを前記特徴抽出部で抽出された特徴に基づき判定し、具体例及び背景の少なくとも１つに該当する場合には、該当することを示すように前記非要件文にタグ付けする、
請求項２に記載のチェックリスト生成装置。

【請求項4】

前記リスト生成部は、前記対象判定部でタグ付けされた結果に基づき、前記リスト形式ガイドライン文書の項目に前記読み物形式ガイドラインの前記非要件文を対応付けて、前記チェックリストを生成する、
請求項３に記載のチェックリスト生成装置。

【請求項5】

前記特徴抽出部は、前記リスト形式ガイドライン文書及び前記読み物形式ガイドライン文書とは別の文書である参考文献についてのリンク先を、前記リスト形式ガイドライン文書及び前記読み物形式ガイドライン文書から抽出する処理を行う、
請求項２から４のいずれか１項に記載のチェックリスト生成装置。

【請求項6】

前記類似度判定部は、前記リンク先に基づき、前記類似度を判定する、
請求項５に記載のチェックリスト生成装置。

【請求項7】

前記リスト生成部は、前記類似度判定部での判定の結果、前記読み物形式ガイドライン文書のいずれの文章とも類似していない前記リスト形式ガイドライン文書の項目も、前記チェックリストに加える、
請求項２から６のいずれか１項に記載のチェックリスト生成装置。

【請求項8】

前記リスト生成部は、前記類似度判定部での判定の結果、前記リスト形式ガイドライン文書のいずれの項目とも類似していない前記読み物形式ガイドライン文書の文章も、前記チェックリストに加える、
請求項２から７のいずれか１項に記載のチェックリスト生成装置。

【請求項9】

コンピュータが、生成対象のチェックリストのもとになるガイドライン文書を入力する入力ステップと、
前記コンピュータが、前記入力ステップで入力された前記ガイドライン文書を分析し、前記ガイドライン文書に含まれる各文章の特徴を抽出する特徴抽出ステップと、
前記コンピュータが、前記特徴抽出ステップで抽出された特徴に基づき、チェック対象となる要件の特徴を有する要件文と非チェック対象である非要件の特徴を有する非要件文とを判定する対象判定ステップと、
前記コンピュータが、前記対象判定ステップで判定された前記要件文と前記非要件文との類似度を判定する類似度判定ステップと、
前記コンピュータが、前記類似度判定ステップでの判定結果に基づき、前記要件文に前記非要件文を対応付けたチェックリストを生成するリスト生成ステップと、
を備えた、チェックリスト生成方法。

【請求項10】

コンピュータに、
生成対象のチェックリストのもとになるガイドライン文書を入力する入力ステップと、
前記入力ステップで入力された前記ガイドライン文書を分析し、前記ガイドライン文書に含まれる各文章の特徴を抽出する特徴抽出ステップと、
前記特徴抽出ステップで抽出された特徴に基づき、チェック対象となる要件の特徴を有する要件文と非チェック対象である非要件の特徴を有する非要件文とを判定する対象判定ステップと、
前記対象判定ステップで判定された前記要件文と前記非要件文との類似度を判定する類似度判定ステップと、
前記類似度判定ステップでの判定結果に基づき、前記要件文に前記非要件文を対応付けたチェックリストを生成するリスト生成ステップと、
を実行させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、チェックリスト生成装置、チェックリスト生成方法、及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１，２には、セキュリティポリシーに関し、チェック対象である要件がリスト化されたもの（以下、チェックリスト）をデータベースなどに予め登録しておき、対象となる商品や条件に合わせて、必要な要件リストの項目を選択する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２００６－１７２１６９号公報

【文献】特開２００６－１７２１８１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、特許文献１，２に記載の技術は、チェックを行う要件が１つ１つの項目に分かれている状態であること、即ち、既に人が要件をリスト化（チェックリスト化）していることが前提となっている。

【0005】

つまり、特許文献１，２に記載の技術では、チェックリストの作成、条件で絞り込むための付帯情報の付加や登録作業を人にさせておいたうえで、それを元に単に選択を行っているに過ぎない。このような、人が行っている作業の部分こそが、高い能力が求められ、作業負荷も高く、また抜け漏れミスなどが許されない。よって、特許文献１，２に記載の技術では、これらの点を解決するといった課題が残る。

【0006】

具体的には、要件が文章で書かれたガイドライン文書からチェックリストを得るには次の工程１～５のような作業が必要であり、それぞれの工程において以下に示すような課題がある。

【0007】

［工程１：文章を読む］
例えば、病院で使われる医療機器や、自動車などはＩｏＴ（Internet of Things）化等のＩＴ（Information Technology）化が進んでいる。つまり、医療機器や自動車は、ネットワークに接続されて情報の送受がなされており、またその処理にはソフトウェアが使用されている。このような製品のソフトウェアの品質やセキュリティなどを試験する場合に、人が読む必要があるのは、ソフトウェアやセキュリティに関するガイドラインにとどまらず、試験対象製品の関連法規や、その製品が利用される業界のガイドラインなど多岐にわたる。よって、人が読まなければならないガイドラインの量が多すぎ、これを如何にして省力化するかが課題となっている。

【0008】

［工程２：文章の内容を理解する］
工程１で説明した通り、チェックリストを得るには多くのガイドラインを読む必要があり、それに伴い、ガイドラインを理解する工程においても、ガイドラインの理解を如何にして省力化するかが課題となっている。例えば、一般にソフトウェアを開発している人は、他分野である自動車のガイドラインや医療のガイドライン、あるいは他業界の法規などには通じていないため、理解するのが難しいという課題がある。また、ソフトウェアと医療といった、異なる複数の業種、業界に通じた人材、複数の専門知識に長じた人材を、容易に得難いという事情もあり、読むべきガイドラインが多いという課題と相まって、ガイドラインを人が処理しきれないという課題がある。

【0009】

また、そもそも、理解することが難しい分野のガイドラインを、その専門分野の当業者以外がソフトウェア試験やセキュリティ評価に使いやすくする方法の一つが、チェックリスト化である。しかしながら、例えば、医療分野の当業者が、ソフトウェアの試験やセキュリティの評価に使いやすいチェックリストを作成できるわけではない。そのため、医療分野に詳しくないソフトウェア技術者が、医療分野に詳しくないソフトウェア技術者のために、医療機器のソフトウェア試験で使うためのチェックリストを整備するという矛盾が生じる。よって、当業者以外であっても、理解が難しいガイドラインから如何にしてチェックリストを作成できるようにするかも課題となる。

【0010】

［工程３：文章の内容から要件を示す記述と要件以外を示す記述（補足説明、事例、具体例など）を見分ける］
ガイドラインからチェックリストを作成するためには、ガイドラインに書かれた文章を読み、文章を構成している文が、要件を表すのか、あるいは、要件以外の、例えば補足説明、事例、具体例などを表しているのかを見分けて、分類、抽出する必要がある。この工程では、工程１で説明した処理量と人のスループットの問題、工程２で説明した理解の難しさの問題及び人材確保の難しさの問題に加え、人の理解度や状態によって分類や抽出の結果が変わってしまうといった問題がある。さらに、この工程を実施する人の能力やガイドラインの分野への造詣の深さ、体調などによって分類や抽出の結果にばらつきや抜け、漏れ、ミスが生じる恐れもある。よって、工程３に関し、分類、抽出結果の質を如何にして均一に保つか、如何にして抜け、漏れ、ミスを減らすかが課題となる。

【0011】

［工程４：要件を示す記述をチェックリスト化する］
工程４においても、工程１で説明した問題と同様に処理量と人のスループットの問題があり、これを如何にして自動化するかが課題となる。

【0012】

［工程５：チェックリスト利用者の理解を助ける目的で、各要件のみのチェックリストの各項目に対し関連する解説などの記述を付記する］
工程５においても、工程１で説明した課題と同様に処理量と人のスループットの問題があり、これを如何にして自動化するかが課題となる。特にこの工程５では、要件の説明や、解説に相当する文が必ずしも、要件文のそばに配置されているとは限らないため、ある要件に対する説明を、同じ文章の広い範囲から、探し出す必要があり、読むべきガイドラインの量の問題が顕著に表れる。

【0013】

以上のように、文章形式で提供されるガイドライン文書から人がその内容を理解し、試験などの特定のトピックに関する記述を抽出して、分かり易くチェックリスト化する作業を自動化することが求められる。

【0014】

本開示の目的は、ガイドライン文書を人が読む必要なく、そのガイドライン文書をもとに分かり易いチェックリストを生成することが可能なチェックリスト生成装置、チェックリスト生成方法、及びプログラムを提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0015】

本開示の第１の態様に係るチェックリスト生成装置は、生成対象のチェックリストのもとになるガイドライン文書を入力する入力部と、前記入力部で入力された前記ガイドライン文書を分析し、前記ガイドライン文書に含まれる各文章の特徴を抽出する特徴抽出部と、前記特徴抽出部で抽出された特徴に基づき、チェック対象となる要件の特徴を有する要件文と非チェック対象である非要件の特徴を有する非要件文とを判定する対象判定部と、前記対象判定部で判定された前記要件文と前記非要件文との類似度を判定する類似度判定部と、前記類似度判定部での判定結果に基づき、前記要件文に前記非要件文を対応付けたチェックリストを生成するリスト生成部と、を備えた、ものである。

【0016】

本開示の第２の態様に係るチェックリスト生成方法は、生成対象のチェックリストのもとになるガイドライン文書を入力する入力ステップと、前記入力ステップで入力された前記ガイドライン文書を分析し、前記ガイドライン文書に含まれる各文章の特徴を抽出する特徴抽出ステップと、前記特徴抽出ステップで抽出された特徴に基づき、チェック対象となる要件の特徴を有する要件文と非チェック対象である非要件の特徴を有する非要件文とを判定する対象判定ステップと、前記対象判定ステップで判定された前記要件文と前記非要件文との類似度を判定する類似度判定ステップと、前記類似度判定ステップでの判定結果に基づき、前記要件文に前記非要件文を対応付けたチェックリストを生成するリスト生成ステップと、を備えた、ものである。

【0017】

本開示の第３の態様に係るプログラムは、コンピュータに、生成対象のチェックリストのもとになるガイドライン文書を入力する入力ステップと、前記入力ステップで入力された前記ガイドライン文書を分析し、前記ガイドライン文書に含まれる各文章の特徴を抽出する特徴抽出ステップと、前記特徴抽出ステップで抽出された特徴に基づき、チェック対象となる要件の特徴を有する要件文と非チェック対象である非要件の特徴を有する非要件文とを判定する対象判定ステップと、前記対象判定ステップで判定された前記要件文と前記非要件文との類似度を判定する類似度判定ステップと、前記類似度判定ステップでの判定結果に基づき、前記要件文に前記非要件文を対応付けたチェックリストを生成するリスト生成ステップと、を実行させるためのプログラムである。

【発明の効果】

【0018】

本開示により、ガイドライン文書を人が読む必要なく、そのガイドライン文書をもとに分かり易いチェックリストを生成することが可能なチェックリスト生成装置、チェックリスト生成方法、及びプログラムを提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0019】

【図1】実施形態１に係るチェックリスト生成装置の一構成例を示すブロック図である。

【図2】実施形態２に係るチェックリスト生成装置の一構成例を示すブロック図である。

【図3】図２のチェックリスト生成装置における処理例を説明するためのフロー図である。

【図4】図３の処理例で入力されるガイドライン文書中の文章一覧の例を示す図である。

【図5】図３の処理例で抽出される文章特徴ベクトルの一例を示す図である。

【図6】図３の処理例で抽出される要件文の文章特徴ベクトルの一例を示す図である。

【図7】図３の処理例における類似度判定結果の一例を示す図である。

【図8】図３の処理例において生成されるチェックリストの一例を示す図である。

【図9】実施形態３に係るチェックリスト生成装置の一構成例を示すブロック図である。

【図10】図９のチェックリスト生成装置における処理例を説明するためのフロー図である。

【図11】図１０の処理例で入力されるリスト形式セキュリティガイドライン文書の一覧の例を示す図である。

【図12】図１０の処理例で抽出されるリスト特徴ベクトルの一例を示す図である。

【図13】実施形態４に係るチェックリスト生成装置の一構成例を示すブロック図である。

【図14】図１３のチェックリスト生成装置における処理例を説明するためのフロー図である。

【図15】図１４の処理例でタグ付けされた結果の一例を示す図である。

【図16】図１４の処理例において生成されるチェックリストの一例を示す図である。

【図17】実施形態５に係るチェックリスト生成装置の一構成例を示すブロック図である。

【図18】図１７のチェックリスト生成装置における処理例を説明するためのフロー図である。

【図19】図１８の処理例において参考文献の参照を確認した結果の一例を示す図である。

【図20】図１８の処理例における類似度判定結果の一例を示す図である。

【図21】実施形態６に係るチェックリスト生成装置の一構成例を示すブロック図である。

【図22】図２１のチェックリスト生成装置における処理例を説明するためのフロー図である。

【図23】図２２の処理例において参照される同義語辞書の一例を示す図である。

【図24】実施形態７に係るチェックリスト生成装置の一構成例を示すブロック図である。

【図25】図２４のチェックリスト生成装置における処理例を説明するためのフロー図である。

【図26】図２５の処理例において生成される拡張チェックリストの一例を示す図である。

【図27】装置のハードウェア構成の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0020】

以下、図面を参照して、実施形態について説明する。なお、実施形態において、同一又は同等の要素には、同一の符号を付すことがあり、重複する説明は適宜省略される。

【0021】

＜実施形態１＞
図１は、実施形態１に係るチェックリスト生成装置の一構成例を示すブロック図である。
図１に示すように、本実施形態に係るチェックリスト生成装置１は、入力部１ａ、特徴抽出部１ｂ、対象判定部１ｃ、類似度判定部１ｄ、及びリスト生成部１ｅを備えることができる。

【0022】

入力部１ａは、生成対象のチェックリストのもとになるガイドライン文書を入力する。入力の経路は問わず、例えばチェックリスト生成装置１の内部に設けた記憶装置からの入力であっても、チェックリスト生成装置１にネットワークを介して接続されたサーバ装置に設けた記憶装置からの入力であってもよい。

【0023】

特徴抽出部１ｂは、入力部１ａで入力されたガイドライン文書を分析し、ガイドライン文書に含まれる各文章の特徴を抽出する。なお、ここで文章の特徴は、句読点で区切られる文書に限らない。例えば、ガイドライン文書における文章には、箇条書きで記述された項目なども含まれるためである。

【0024】

対象判定部１ｃは、特徴抽出部１ｂで抽出された特徴に基づき、チェック対象となる要件の特徴を有する要件文と非チェック対象である非要件の特徴を有する非要件文とを判定する。特徴抽出部１ｂ及び対象判定部１ｃにより、文章形式のガイドライン文書を構成する各文を、要件を表す要件文と事例や解説等を表す文などの非要件文（換言すれば解説文）といった形で、各文の役割を見分けて分類することができる。

【0025】

そして、類似度判定部１ｄは、対象判定部１ｃで判定された要件文と非要件文との類似度を判定する。リスト生成部１ｅは、類似度判定部１ｄでの判定結果に基づき、要件文に非要件文を対応付けたチェックリストを生成する。このように、リスト生成部１ｅは、上記特徴により分類された文の集合から抽出され、類似度により対応付けられた要件文及び非要件文から自動でチェックリスト（要件のリスト）を生成する。例えば、上記特徴により自動で生成された要件文のみのチェックリストに対し、同時に分類しておいた非要件文のうち、要件文の説明に対応する解説文等の非要件文を対応付けることで、理解し易い解説付きチェックリスト（要件リスト）を、自動で生成する。

【0026】

ここでは、入力部１ａで入力されるガイドライン文書が１つであることを前提として説明したが、複数であってもよく、その場合、リスト生成部１ｅは、入力された複数のガイドライン文書について、要件文に非要件文を対応付けたチェックリストを生成すればよい。

【0027】

また、特徴抽出部１ｂ、対象判定部１ｃ、類似度判定部１ｄ、及びリスト生成部１ｅは、チェックリスト生成装置１の全体を制御する制御部に含めておくことができる。この制御部は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、作業用メモリ、及びプログラムを記憶した不揮発性の記憶装置などによって実現することができる。このプログラムは、チェックリスト生成ソフトウェアとすることができる。また、この制御部は、例えば集積回路（Integrated Circuit）によって実現することもできる。

【0028】

以上に説明したように、本実施形態では、ガイドライン文書をもとにチェックリストを生成するに際し、人がそのガイドライン文書を読む必要がない。また、本実施形態で生成されたチェックリストには要件文に対応付けて非要件文（要件文を分かり易く説明するような文）が含まれるため、本実施形態では、チェック者にとって分かり易いチェックリストが生成できると言える。このように、本実施形態に係るチェックリスト生成装置１によれば、ガイドライン文書を人が読む必要なく、そのガイドライン文書をもとに分かり易いチェックリストを生成することが可能になる。換言すれば、本実施形態によれば、人手によるチェックリストの作成作業を自動化することができ、これにより上述した工程１～５の課題を全て解決することができる。

【0029】

また、本実施形態に係るチェックリスト生成装置１は、その機能の一部を１又は複数の装置（サーバ装置等）に分散して構築することもできる。

【0030】

なお、上述したチェックリストは、設計の分野では、設計要件のリストとして使われるが、製品などの試験やソフトウェアの評価、セキュリティのチェックなどで使う場合は、試験観点のリスト、試験項目のリストなどとして使われる。チェックリストは、ある求められた要件に対し、充足しているか否かを確認する目的で用いられるリストであり、要件リスト、試験観点のリスト、試験項目のリストなど、様々な呼び名が存在するが、いずれのリストも本質的に同じである。よって、チェックリストの生成について言及している特徴は、試験観点のリスト、試験項目のリスト、要件リストなどの生成全般についても同様である。

【0031】

ここで、ガイドライン文書について例を挙げて説明する。ガイドライン文書としては、例えば、公的機関の発行する規定や規格やガイド、開発対象あるいは試験対象の仕様書などが挙げられる。また、セキュリティ用途であれば、ガイドライン文書としては、セキュリティガイドラインや過去の障害事例などとして、文章形式で提供される文書が挙げられる。より具体的には、ガイドライン文書としては、例えば、以下のようなものが挙げられる。

【0032】

・評価をする対象のシステムの仕様書
・システムで使用している技術に関する既知の不具合に関する文書
例：＜ｈｔｔｐｓ：／／ｓｕｐｐｏｒｔ．ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ．ｃｏｍ／ｊａ－ｊｐ／ｈｅｌｐ／４０１５３９７＞

【0033】

・政府や公的機関が発行する文書
例：ＮＩＳＴ（National Institute of Standards and Technology） ＳＰ８００シリーズ＜ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｉｐａ．ｇｏ．ｊｐ／ｓｅｃｕｒｉｔｙ／ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｓ／ｎｉｓｔ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ＞、独立行政法人情報処理推進機構（ＩＰＡ）によって発行された各種ガイド類＜ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｉｐａ．ｇｏ．ｊｐ／ｓｅｃｕｒｉｔｙ／ｖｕｌｎ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ＞

【0034】

・業界団体、コンソーシアムが発行するガイドライン
例：一般社団法人重要生活機器連携セキュリティ協議会（ＣＣＤＳ）のガイドライン＜ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｃｃｄｓ．ｏｒ．ｊｐ／ｐｕｂｌｉｃ＿ｄｏｃｕｍｅｎｔ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ＞

【0035】

・Ｗｅｂなどで開示されている障害事例などの情報
例：＜ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｉｐａ．ｇｏ．ｊｐ／ｓｅｃｕｒｉｔｙ／ｖｕｌｎ／１０ｔｈｒｅａｔｓ２０１９．ｈｔｍｌ＞、＜ｈｔｔｐｓ：／／ｊｖｎｄｂ．ｊｖｎ．ｊｐ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ＞

【0036】

これらの例から分かるように、本実施形態で生成されるチェックリストは、ソフトウェア、ハードウェア、機械、などに対する、試験、点検、セキュリティ評価、セキュリティアセスメント、品質試験、審査、監査等のリストとすることができる。さらに、本実施形態で生成されるチェックリストは、食品や農産物に対する品質試験、審査、監査等のリストとすることもでき、また、人などに対する健康診断、問診等のリストとすることもできる。このように、本実施形態は、チェックリストが用いられるような業務全般で、利用されることができる。

【0037】

＜実施形態２＞
実施形態２について、図２～図８を参照しながら、実施形態１との相違点を中心に説明するが、実施形態１で説明した様々な例が適用できる。図２は、実施形態２に係るチェックリスト生成装置の一構成例を示すブロック図である。

【0038】

図２に示すように、本実施形態に係るチェックリスト生成装置１０は、文章形式ＧＬ入力部１１、文章特徴ベクトル生成部１２、解説文抽出部１３、要件文抽出部１４、類似度判定部１５、チェックリスト生成部１６、及び記憶部１７を備えることができる。

【0039】

文章形式ＧＬ入力部１１は、入力部１ａの一例であり、文章形式のセキュリティＧＬ（ガイドライン）文書を入力する。文章形式のセキュリティＧＬ文書は、チェックリストのもとになるガイドラインの文書であり、且つチェックすべき要件、要件の背景や具体例などが読み物として記述された、文章形式のガイドライン文書である。

【0040】

文章特徴ベクトル生成部１２は、特徴抽出部１ｂの一例であり、文章形式ＧＬ入力部１１で入力された文章形式のセキュリティＧＬ文書を分析し、その文書に含まれる各文章の特徴ベクトルを生成することで、各文章の特徴を抽出する。特徴ベクトルの生成の方法やどのような特徴を示す特徴ベクトルを採用するかは問わず、後段で要件文と解説文（説明や具体例など）とが判別できるような特徴ベクトルを採用しておけばよい。なお、生成される特徴ベクトルの次元数は、２以上であればよく、つまり特徴ベクトルは２つ以上の特徴が表現できればよい。

【0041】

解説文抽出部１３及び要件文抽出部１４は、対象判定部１ｃの一例である。解説文抽出部１３は、生成された特徴ベクトルに基づき、非チェック対象である非要件の特徴を有する非要件文（この例では解説文）を抽出することで、抽出したものが解説文であると判定する。つまり、解説文抽出部１３は、文章特徴ベクトル生成部１２で求めた文の特徴を示す特徴ベクトルをもとに、非要件（説明や具体例など）を表す文を抽出する。

【0042】

要件文抽出部１４は、生成された特徴ベクトルに基づき、チェック対象となる要件の特徴を有する要件文を抽出することで、抽出したものが要件文であると判定する。つまり、要件文抽出部１４は、文章特徴ベクトル生成部１２で求めた文の特徴を示す特徴ベクトルをもとに、要件を表す文を抽出する。

【0043】

類似度判定部１５は、類似度判定部１ｄの一例であり、解説文抽出部１３で判定された非要件文である解説文と要件文抽出部１４で判定された要件文との類似度を判定する。例えば、類似度判定部１５は、要件文抽出部１４が出力する要件文と解説文抽出部１３が出力する解説文との関連性を算出し、算出された結果に基づき類似度を判定する。類似度の判定は、基本的に解説文と要件文との全ての組合せについて行われる。

【0044】

チェックリスト生成部１６は、リスト生成部１ｅの一例であり、類似度判定部１５での判定結果に基づき、要件文に解説文を対応付けたチェックリストを生成し、記憶部１７に記憶させるように、記憶部１７に出力する。

【0045】

記憶部１７に記憶されるチェックリストは、類似度判定部１５での判定結果から、文章形式セキュリティガイドライン文書から得られた、要件文と解説文とを対応付け、要件文を解説文で補足する形式のチェックリストとなる。生成されるチェックリストにおいて、ある要件文にはその要件文との類似度が一定レベル以上である解説文が対応付けられることになる。１つの要件文に対応付けられる解説文は１つに限ったものではなく、場合によっては、２つ以上の要件文に１つの解説文が対応付けられることがあり、逆に１つの要件文に２つ以上の解説文が対応付けられることもある。

【0046】

なお、本実施形態においても、実施形態１で説明したように入力されるガイドライン文書は複数であってもよく、その場合、チェックリスト生成部１６は、入力された複数のガイドライン文書について、要件文に非要件文を対応付けたチェックリストを生成する。生成されるチェックリストでは、例えば、あるガイドライン文書から抽出された要件文のリストと別のガイドライン文書から抽出された非要件文及び／又は要件文とを対応付けることも可能である。

【0047】

チェックリスト生成装置１０の処理例について、図３～図８を併せて参照しながら説明する。図３は、チェックリスト生成装置１０における処理例を説明するためのフロー図である。図４は、図３の処理例で入力されるガイドライン文書中の文章一覧の例を示す図である。図５は、図３の処理例で抽出される文章特徴ベクトルの一例を示す図で、図６は、図３の処理例で抽出される要件文の文章特徴ベクトルの一例を示す図である。また、図７は、図３の処理例における類似度判定結果の一例を示す図で、図８は、図３の処理例において生成されるチェックリストの一例を示す図である。

【0048】

まず、文章形式ＧＬ入力部１１が、文章形式セキュリティＧＬ文書（以下、文章形式ＧＬ）を入力し、文章リストを生成して、文章特徴ベクトル生成部１２に出力する（ステップＳ１１）。出力される文章リストは、例えば図４に示す文章一覧のように各文章（Ｆ１１２）に文章ＩＤ（Ｆ１１１）が付されたリストとすることができる。

【0049】

次いで、文章特徴ベクトル生成部１２が、その文章形式ＧＬ中の各文章について特徴ベクトルを生成する（ステップＳ１２）。ここで、文章特徴ベクトル生成部１２は、例えば、特徴ベクトルを予め定義しておき、処理対象の文章に対応する数値に変換する。より具体的な例を挙げる。例えば、文章特徴ベクトル生成部１２は、あるキーワードを含んでいる場合に「１」に変換し、含んでいない場合に「０」に変換する。また、例えば、文章特徴ベクトル生成部１２は、文末が「こと」で終わっている場合に「１」、終わっていない場合に「０」に変換する。

【0050】

例えば、文章特徴ベクトル生成部１２は、図４に示す文章リストの各文章を入力し、図５に示す文章特徴ベクトルの一覧のように、文章ＩＤ（Ｆ１２１）にその文章ＩＤが示す文章についての文章特徴ベクトル（Ｆ１２２）を関連付けたリストを出力する。

【0051】

次いで、要件文抽出部１４、解説文抽出部１３が、それぞれ要件文の抽出、解説文の抽出を行う（ステップＳ１３）。なお、要件文の抽出と解説文の抽出は同時並行で行うことができるが、一方の処理後、他方の処理を行うこともできる。

【0052】

例えば、要件文抽出部１４は、図５に示す文章特徴ベクトルのリストを入力し、文章特徴ベクトルを要件文とそれ以外の文章とにクラスタリングし、図６に示すような要件文のみのリストを出力する。図６のリストにおいて、データのフィールドは入力される図５のリストと同じであり、レコードは要件文についてのみが残るようにフィルタリングされている。

【0053】

同様に、解説文抽出部１３は、図５に示す文章特徴ベクトルのリストを入力し、文章特徴ベクトルを要件文とそれ以外の文章（解説文）とにクラスタリングするか、或いは解説文とそれ以外の文章とにクラスタリングする。なお、前者の処理は要件文以外が解説文であることを前提とする処理であるため、後者の処理を採用する方がより好ましいと言える。そして、解説文抽出部１３は、図６と同様の形式の解説文のみのリストを出力する。解説文抽出部１３から出力されるリストにおいて、データのフィールドは入力される図５のリストと同じであり、レコードは解説文についてのみが残るようにフィルタリングされている。

【0054】

次いで、類似度判定部１５が、要件文抽出部１４から出力された要件文のリスト（特徴ベクトルを含む）と解説文抽出部１３から出力された解説文のリスト（特徴ベクトルを含む）とを入力する。そして、類似度判定部１５が、前者の文章ＩＤ（要件に係る文章ＩＤ）と後者の文章ＩＤ（解説に係る文章ＩＤ）の組み合わせ全体に対し、ベクトルの内積を求めるなどして両者の類似度を判定する（ステップＳ１４）。

【0055】

例えば、類似度判定部１５は、図７に示すテーブルのように、要件に係る文章ＩＤ（Ｔ０００００７等）と解説に係る文章ＩＤ（Ｌ０００００１等）との組合せの全てについて、類似度を算出する（類似度を判定する）。

【0056】

次いで、チェックリスト生成部１６が、ある類似度以上（この閾値は予め設定されることができる）の要件に係る文章ＩＤと解説に係る文章ＩＤとを対応付けて、チェックリストを生成し、記憶部１７に記憶させる（ステップＳ１５）。生成されるチェックリストは、例えば図８に示すように、チェック対象を示すチェックＩＤ（Ｆ１６１）に、そのチェックＩＤが示す要件（チェック項目）を示すリスト（Ｆ１６２）とその項目を解説する解説文である文章（Ｆ１６３）とが関連付けられている。

【0057】

例えば、図７に示すテーブルにおいて、類似度が５２００以上となる要件に係る文章ＩＤと解説に係る文章ＩＤとの組合せについて、それらを対応付ける場合について説明する。この例の場合、図７のテーブルからはＴ０００１０３とＬ０００００１とが対応付けられ、Ｔ０００１０２とＬ０００００２とが対応付けられ、Ｔ００００２２とＬ０００００４とが対応付けられる。つまり、図７のテーブルからは合計３つの項目についての要件文及び解説文がチェックリストに含まれるようになる。

【0058】

以上に説明したように、本実施形態に係るチェックリスト生成装置１０によれば、実施形態１の効果と同様に、ガイドライン文書を人が読む必要なく、そのガイドライン文書をもとに分かり易いチェックリストを生成することが可能になる。

【0059】

なお、本実施形態では、セキュリティガイドライン文書をもとにチェックリストを生成する例を挙げたが、入力となるガイドライン文書は、実施形態１で説明した通り、セキュリティ向けのガイドライン文書に限らず、一般的なガイドライン文書とすることができる。また、入力となるガイドライン文書は、複数のガイドライン文書であっても構わない。

【0060】

＜実施形態３＞
実施形態３について、図９～図１２を参照しながら、その効果も含めた実施形態１，２との相違点を中心に説明する。実施形態３は、実施形態１，２で説明した様々な例が適宜利用できる。図９は、実施形態３に係るチェックリスト生成装置の一構成例を示すブロック図である。

【0061】

図９に示す本実施形態に係るチェックリスト生成装置２０は、実施形態１，２で簡単に説明したようにガイドライン文書として複数の文書を用いてチェックリストを生成する。特に、本実施形態では、ガイドライン文書として、リスト形式セキュリティＧＬ文書と読み物形式セキュリティＧＬ文書とから、チェックリストを生成する。なお、リスト形式セキュリティＧＬ文書（以下、リスト形式ＧＬ）はチェックすべき項目（要件に相当）がリストアップされたリスト形式ガイドライン文書の一例である。また、読み物形式セキュリティＧＬ文書（以下、文章形式ＧＬ）はチェックすべき項目の背景又は具体例を含む読み物として記述された読み物形式ガイドライン文書の一例である。

【0062】

そのため、本実施形態に係るチェックリスト生成装置２０は、図９に示すように、文章形式ＧＬ入力部２１ａ、リスト形式ＧＬ入力部２１ｂ、文章特徴ベクトル生成部２２ａ、及びリスト特徴ベクトル生成部２２ｂを備えることができる。また、チェックリスト生成装置２０は、要件文抽出部２４、類似度判定部２５、チェックリスト生成部２６、及び記憶部１７を備えることができる。

【0063】

文章形式ＧＬ入力部２１ａ及びリスト形式ＧＬ入力部２１ｂは入力部１ａの一例に相当する。リスト形式ＧＬ入力部２１ｂは、リスト形式ＧＬを入力してそこに含まれる文章のリストを出力するが、ここでは入力されたリスト形式ＧＬをそのまま出力してもよい。文章形式ＧＬ入力部２１ａは、文章形式ＧＬを入力してそこに含まれる文章のリストを出力する。

【0064】

文章特徴ベクトル生成部２２ａ及びリスト特徴ベクトル生成部２２ｂは、特徴抽出部１ｂの一例である。文章特徴ベクトル生成部２２ａは、文章形式ＧＬに含まれる各文章の特徴ベクトルを生成することで、各文章の特徴を抽出する。また、リスト特徴ベクトル生成部２２ｂは、リスト形式ＧＬに含まれる各文章（つまり、チェック対象の各項目）の特徴ベクトルを生成することで、各項目の特徴を抽出する。

【0065】

要件文抽出部２４は、対象判定部１ｃの一例であり、文章特徴ベクトル生成部２２ａで抽出された特徴に基づき、文章形式ＧＬにおける要件文と非要件文とを判定する。なお、リスト形式ＧＬについては、基本的に非要件文を含まず、要件文が項目として含まれるのみであることを前提として説明している。但し、非要件文を含むリスト形式ＧＬを入力する場合には、要件文抽出部２４と同様の処理をリスト形式ＧＬの文章に対して実行する部位を、チェックリスト生成装置２０に設けておけばよい。

【0066】

類似度判定部２５は、類似度判定部１ｄの一例であり、リスト形式ＧＬの各項目と、要件文抽出部２４で判定された文章形式ＧＬの要件文及び非要件文との類似度を判定する。ここで、類似度判定部２５は、リスト特徴ベクトル生成部２２ｂで生成された特徴ベクトルと、文章形式ＧＬの要件文及び非要件文についての特徴ベクトルと、に基づき、類似度を判定することができる。

【0067】

チェックリスト生成部２６は、リスト生成部１ｅの一例であり、類似度判定部２５での判定結果に基づき、リスト形式ＧＬの各項目に読み物形式ガイドラインの少なくとも非要件文を対応付けて、チェックリストを生成し、記憶部１７に記憶させる。なお、チェックリスト生成部２６は、類似度判定部２５での判定結果に基づき、リスト形式ＧＬの各項目に文章形式ＧＬの非要件文及び要件文を対応付けて、チェックリストを生成することもできる。

【0068】

チェックリスト生成装置２０の処理例について、図１０～図１２を併せて参照しながら説明する。図１０は、チェックリスト生成装置２０における処理例を説明するためのフロー図である。図１１は、図１０の処理例で入力されるリスト形式セキュリティガイドライン文書の一覧の例を示す図で、図１２は、図１０の処理例で抽出されるリスト特徴ベクトルの一例を示す図である。

【0069】

まず、文章形式ＧＬ入力部２１ａが、図３のステップＳ１１と同様に、文章形式ＧＬを入力し、文章リストを生成して、文章特徴ベクトル生成部２２ａに出力する（ステップＳ２１）。次いで、文章特徴ベクトル生成部２２ａが、図３のステップＳ１２と同様に、その文章形式ＧＬ中の各文章について特徴ベクトルを生成する（ステップＳ２２）。例えば、文章特徴ベクトル生成部２２ａは、図４に示す文章リストの各文章を入力し、図５に示す文章特徴ベクトルの一覧のように、文章ＩＤ（Ｆ１２１）にその文章ＩＤが示す文章についての文章特徴ベクトル（Ｆ１２２）を関連付けたリストを出力する。

【0070】

次いで、要件文抽出部２４が要件文の抽出及び非要件文の抽出を行う（ステップＳ２３）。例えば、要件文抽出部２４は、図５に示す文章特徴ベクトルのリストを入力し、文章特徴ベクトルを要件文とそれ以外の文章とにクラスタリングし、図６に示すような要件文のみのリストを出力する。同様に、要件文抽出部２４は、図２の解説文抽出部１３の処理と同様に、図５に示す文章特徴ベクトルのリストを入力し、文章特徴ベクトルを要件文とそれ以外の文章（解説文）とにクラスタリングするか、或いは解説文とそれ以外の文章とにクラスタリングする。そして、要件文抽出部２４は、図６と同様の形式の解説文のみのリストを出力する。

【0071】

次いで、リスト形式ＧＬ入力部２１ｂがリスト形式ＧＬを入力してそこに含まれる文章のリストを、リスト特徴ベクトル生成部２２ｂに出力する（ステップＳ２４）。出力されるリストは、例えば図１１に示すリスト一覧のように各リスト（Ｆ２１ｂ２）にリストＩＤ（Ｆ２１ｂ１）が付されたリストとすることができる。

【0072】

リスト特徴ベクトル生成部２２ｂは、このようなリストを入力し、リスト形式ＧＬに含まれる各文章（つまり、チェック対象の各項目）の特徴ベクトルを生成する（ステップＳ２５）。例えば、リスト特徴ベクトル生成部２２ｂは、図１１に示すリストの各項目を入力し、図１２に示すリスト特徴ベクトルの一覧のようなリストを出力する。図１２に示すリストは、リストＩＤ（Ｆ２２ｂ１）にそのリストＩＤが示すリスト（項目）についてのリスト特徴ベクトル（Ｆ２２ｂ２）を関連付けたリストである。なお、ステップＳ２１～Ｓ２３の処理と、ステップＳ２４～Ｓ２５の処理とは、逆の順序で実行してもよいし、同時並行で実行してもよい。

【0073】

次いで、類似度判定部２５が、リスト特徴ベクトル生成部２２ｂで生成された各項目の特徴ベクトルのリストと、要件文抽出部２４から出力された要件文のリストと非要件文（解説文）のリスト（いずれのリストも特徴ベクトルを含む）とを入力する。そして、類似度判定部１５が、前者のリストＩＤと後者の文章ＩＤ（要件又は解説に係る文章ＩＤ）の組み合わせ全体に対し、ベクトルの内積を求めるなどして両者の類似度を判定する（ステップＳ２６）。

【0074】

例えば、類似度判定部２５は、類似度判定部１５と同様に、図７に示すテーブルのように、項目（リスト形式ＧＬの要件文に相当）ＩＤであるリストＩＤ（Ｌ０００００１等）と文章ＩＤ（Ｔ０００００７等）との組合せの全てについて、類似度を算出する。

【0075】

次いで、チェックリスト生成部２６が、ある類似度以上（この閾値は予め設定されることができる）のリストＩＤと文章ＩＤとを対応付けて、チェックリストを生成し、記憶部１７に記憶させる（ステップＳ２７）。なお、このような閾値処理の例については、図３のステップＳ１５で説明した通りである。

【0076】

以上に説明したように、本実施形態に係るチェックリスト生成装置２０によれば、実施形態１，２の効果と同様に、ガイドライン文書を人が読む必要なく、そのガイドライン文書をもとに分かり易いチェックリストを生成することが可能になる。さらに、チェックリスト生成装置２０では、リスト形式のガイドライン文書に含まれる又はそこから生成した要件文（チェックを行う項目）のみのリストに対して、別の文章形式（読み物形式）のガイドライン文書から抽出した、要件を解説する文を対応付ける。よって、チェックリスト生成装置２０によれば、自動で理解が容易な解説付きのチェックリストを、複数のガイドライン文書から生成することができる。特にチェックリスト生成装置２０によれば、リスト形式ガイドライン文書の各項目の意味や例を読み物形式ガイドライン文書から補足したチェックリストを生成することができる。

【0077】

＜実施形態４＞
実施形態４について、図１３～図１６を参照しながら、その効果も含めた実施形態３との相違点を中心に説明する。実施形態４は、実施形態３で説明した様々な例や、さらには実施形態１，２で説明した様々な例が適宜利用できる。図１３は、実施形態４に係るチェックリスト生成装置の一構成例を示すブロック図である。

【0078】

図１３に示すように、本実施形態に係るチェックリスト生成装置３０は、実施形態３に係るチェックリスト生成装置２０において、要件文抽出部２４、チェックリスト生成部２６の代わりにそれぞれタグ付け部３４、チェックリスト生成部３６を備えたものである。

【0079】

タグ付け部３４は、対象判定部１ｃの一例であり、要件文抽出部２４と同様に、文章特徴ベクトル生成部２２ａで抽出された特徴に基づき、文章形式ＧＬにおける要件文と非要件文とを判定する。さらに、タグ付け部３４は、この非要件文として、項目（リスト形式ＧＬにおける項目は要件文を意味する）についての、具体例及び／又は背景を判定し、そのような非要件文にタグ付けを行う。つまり、タグ付け部３４は、要件文の前後の文などが、具体例や背景説明に該当するような非要件文であるか、その他の非要件文であるかを判定し、前者についてタグ付けを行う。

【0080】

また、本実施形態におけるチェックリスト生成部３６は、タグ付け部３４でタグ付けされた結果に基づき、リスト形式ＧＬの項目に文章形式ＧＬの上述の非要件文を対応付けて、チェックリストを生成し、記憶部１７に記憶させることが好ましい。

【0081】

チェックリスト生成装置３０の処理例について、図１４～図１６を併せて参照しながら説明する。図１４は、チェックリスト生成装置３０における処理例を説明するためのフロー図である。図１５は、図１４の処理例でタグ付けされた結果の一例を示す図で、図１６は、図１４の処理例において生成されるチェックリストの一例を示す図である。

【0082】

まず、本実施形態における処理例は、図１０で説明した処理例において、ステップＳ２３の代わりにタグ付け部３４によるタグ付けが実行される（ステップＳ３３）。また、この処理に加えて、本実施形態では、チェックリストの生成処理（ステップＳ３７）が図１０で説明した例と異なる。それ以外の処理については、基本的に同様であり、図１４のステップＳ３１，Ｓ３２，Ｓ３４～Ｓ３６は、それぞれ図１０のステップＳ２１，Ｓ２２，Ｓ２４～Ｓ２６に対応している。

【0083】

ステップＳ３３において、タグ付け部３４は、要件文の抽出及び非要件文の抽出を行うが、抽出された要件文について、その前後が例及び／又は背景説明であるか、その他であるかを判定する。そして、タグ付け部３４は、例えば図１５に示すように、文章ＩＤ（Ｆ３４１）に、その文章ＩＤが示す要件（チェック項目）の具体例（Ｆ３４２）と背景説明（Ｆ３４３）とが、文章ＩＤを示すタグとして関連付けられている。

【0084】

また、ステップＳ３７において、チェックリスト生成部３６が、図１０のステップＳ２７と同様に、ある類似度以上（この閾値は予め設定されることができる）のリストＩＤと文章ＩＤとを対応付けて、チェックリストを生成し、記憶部１７に記憶させる。但し、ステップＳ３７では、チェックリスト生成部３６が、ある類似度以上の文章ＩＤとリストＩＤを対応付けチェックリストとし、タグ付け部３４からの出力を用いて例及び背景説明もそのチェックリストに追加する。

【0085】

よって、生成されるチェックリストは、例えば図１６に示すようになる。つまり、チェックリストの一例では、チェックＩＤ（Ｆ２６１）に、そのチェックＩＤが示す要件（チェック項目）を示すリスト（Ｆ２６２）とその項目を解説する解説文である文章（Ｆ２６３）と例（Ｆ２６４）と背景説明（Ｆ２６５）が関連付けられている。

【0086】

以上に説明したように、本実施形態に係るチェックリスト生成装置３０によれば、実施形態３の効果に加え、具体例及び／又は背景説明を追加したチェックリストを生成することができ、さらに理解し易いチェックリストを生成することができる。

【0087】

＜実施形態５＞
実施形態５について、図１７～図２０を参照しながら、その効果も含めた実施形態３との相違点を中心に説明する。実施形態５は、実施形態３で説明した様々な例や、さらには実施形態１，２，４で説明した様々な例が適宜利用できる。図１７は、実施形態５に係るチェックリスト生成装置の一構成例を示すブロック図である。

【0088】

図１７に示すように、本実施形態に係るチェックリスト生成装置４０は、実施形態３に係るチェックリスト生成装置２０において、参考文献の記憶部４８を備える。ここで、参考文献とは、入力されるガイドライン文書で参照されている文献を指し、例えばそのガイドライン文書にリンク先が含まれる文献を指すことができる。

【0089】

また、チェックリスト生成装置４０は、チェックリスト生成装置２０において、文章特徴ベクトル生成部２２ａ、リスト特徴ベクトル生成部２２ｂの代わりに、それぞれ文章特徴ベクトル生成部４２ａ、リスト特徴ベクトル生成部４２ｂを備える。さらに、チェックリスト生成装置４０は、チェックリスト生成装置２０において、類似度判定部２５の代わりに類似度判定部４５を備える。

【0090】

そして、本実施形態において、文章特徴ベクトル生成部４２ａ及びリスト特徴ベクトル生成部４２ｂで例示した特徴抽出部１ｂは、リスト形式ＧＬと文章形式ＧＬとから参照されている、別の文書である参考文献を、特徴の少なくとも１つとして抽出する。つまり、本実施形態において記憶部４８に記憶されている参考文献は、リスト形式ＧＬの文と文章形式ＧＬの文の対応関係を表すリンク文書であると言える。

【0091】

そして、本実施形態に係るチェックリスト生成装置４０は、チェックリスト生成装置２０において、双方の文書における文章のもとになったリンク文書も類似度判定に利用できるようにしたものである。つまり、本実施形態における類似度判定部４５は、このような参考文献に基づき、類似度を判定する。例えば、類似度判定部４５は、リスト形式ＧＬ及び文書形式ＧＬに含まれるリンク先を、記憶部４８を参照して検索し、双方のリンク先が一致した場合、双方の文章の類似度が高いと判定することができる。このように、類似度判定部４５は、類似度判定部２５を、参照文献を用いて類似度を判定するように強化したものである。

【0092】

但し、このような参考文献を直接、類似度の判定に使用しなくても、例えばリスト形式ＧＬの項目の特徴ベクトルと文章形式ＧＬの非要件文や要件文の特徴ベクトルとに顕在化するため、両者を対応させるために利用することができる。

【0093】

チェックリスト生成装置４０の処理例について、図１８～図２０を併せて参照しながら説明する。図１８は、チェックリスト生成装置４０における処理例を説明するためのフロー図である。図１９は、図１８の処理例において参考文献の参照を確認した結果の一例を示す図で、図２０は、図１８の処理例における類似度判定結果の一例を示す図である。

【0094】

本実施形態における処理例は、図１０で説明した処理例において、ステップＳ２２，Ｓ２５の代わりに、文献参照を確認する処理を含むような処理を行う（ステップＳ４２，Ｓ４５）。さらに、本実施形態における処理例は、ステップＳ２６の代わりに参考文献に基づく類似度判定処理を含むように類似度の判定処理を行う（ステップＳ４６）。それ以外の処理については、基本的に同様であり、図１８のステップＳ４１，Ｓ４３，Ｓ４４，Ｓ４７は、それぞれ図１０のステップＳ２１，Ｓ２３，Ｓ２４，Ｓ２７に対応している。

【0095】

ステップＳ４２，Ｓ４５では、それぞれ文章特徴ベクトル生成部４２ａ、リスト特徴ベクトル生成部４２ｂが独立してベクトル生成処理を行うに際し、文献を参照しているかを確認し、参照していれば、例えば図１９に示すテーブルに追加（マージ）していく。図１９に示すテーブルでは、参照ＩＤ（Ｆ４８１）に、その参照ＩＤが示す参照タグ（Ｆ４８２）と、その参考文献が含まれる文章ＩＤ（Ｆ４８３）及びリストＩＤ（Ｆ４８４）とが、関連付けられている。このテーブルは、例えば、類似度判定部４５から参照可能なように記憶部４８に記憶させておくことができる。

【0096】

ステップＳ４６では、類似度判定部４５が、図２０に示すテーブルのように、項目（リスト形式ＧＬの要件文に相当）ＩＤであるリストＩＤ（Ｌ０００００１等）と文章ＩＤ（Ｔ０００００７等）との組合せの全てについて、類似度を算出する（類似度を判定する）。そして、このとき、類似度判定部４５は、図１９に示すテーブルを参照するなどして、リストＩＤと文章ＩＤとで同じ参考文献を参照している組合せについては、図２０に示すテーブルのように、類似度を加算する。図２０では、同じ参考文献を参照している組合せは、リストＩＤ（Ｌ０００００４）と文章ＩＤ（Ｔ００００２２）との組合せとなり、類似度が１００だけ加算されていることが分かる。

【0097】

以上に説明したように、本実施形態に係るチェックリスト生成装置４０によれば、実施形態３の効果に加え、参考文献も考慮してチェックリストを生成することができ、より確かなチェックリストを生成することができる。

【0098】

＜実施形態６＞
実施形態６について、図２１～図２３を参照しながら、その効果も含めた実施形態３との相違点を中心に説明する。実施形態６は、実施形態３で説明した様々な例や、さらには実施形態１，２，４，５で説明した様々な例が適宜利用できる。また、本実施形態の特徴部分は実施形態１にも適用することもできる。図２１は、実施形態６に係るチェックリスト生成装置の一構成例を示すブロック図である。

【0099】

図２１に示すように、本実施形態に係るチェックリスト生成装置５０は、実施形態３に係るチェックリスト生成装置２０において、同義語辞書の記憶部５８を備える。また、チェックリスト生成装置５０は、チェックリスト生成装置２０において、文章特徴ベクトル生成部２２ａ、リスト特徴ベクトル生成部２２ｂの代わりに、それぞれ文章特徴ベクトル生成部５２ａ、リスト特徴ベクトル生成部５２ｂを備える。

【0100】

そして、本実施形態において、文章特徴ベクトル生成部４２ａ及びリスト特徴ベクトル生成部４２ｂで例示した特徴抽出部１ｂは、要件文であるか非要件文であるかの判定に、単語の表記の揺れを吸収する同義語辞書を用いる。これにより、特徴ベクトルの生成処理をより正確なものにするなど、特徴の抽出をより正確なものにすることができる。

【0101】

チェックリスト生成装置５０の処理例について、図２２及び図２３を併せて参照しながら説明する。図２２は、チェックリスト生成装置５０における処理例を説明するためのフロー図で、図２３は、図２２の処理例において参照される同義語辞書の一例を示す図である。

【0102】

本実施形態における処理例は、図１０で説明した処理例において、ステップＳ２２，Ｓ２５の代わりに、記憶部５８の同義語辞書を参照しながら特徴ベクトルを生成する処理を行う（ステップＳ５２，Ｓ５５）。それ以外の処理については、基本的に同様であり、図２２のステップＳ５１，Ｓ５３，Ｓ５４，Ｓ５６，Ｓ５７は、それぞれ図１０のステップＳ２１，Ｓ２３，Ｓ２４，Ｓ２６，Ｓ２７に対応している。

【0103】

ステップＳ４２，Ｓ４５では、それぞれ文章特徴ベクトル生成部４２ａ、リスト特徴ベクトル生成部４２ｂが独立してベクトル生成処理を行うに際し、例えば図２３で例示するような、単語の同義語を示す辞書データを参照する。ここで、単語の同義語とは、その単語の下位概念の単語や上位概念の単語等を含むことができる。

【0104】

以上に説明したように、本実施形態に係るチェックリスト生成装置５０によれば、実施形態３の効果に加え、同義語も考慮してチェックリストを生成することができ、より確かなチェックリストを生成することができる。

【0105】

＜実施形態７＞
実施形態７について、図２４～図２６を参照しながら、その効果も含めた実施形態３との相違点を中心に説明する。実施形態７は、実施形態３で説明した様々な例や、さらには実施形態１，２，４，５，６で説明した様々な例が適宜利用できる。図２４は、実施形態７に係るチェックリスト生成装置の一構成例を示すブロック図である。

【0106】

図２４に示すように、本実施形態に係るチェックリスト生成装置６０は、実施形態３に係るチェックリスト生成装置２０において、チェックリスト生成部２６、記憶部１７の代わりにそれぞれ拡張チェックリスト生成部６６、記憶部６７を備える。

【0107】

拡張チェックリスト生成部６６は、類似度判定部２５での判定の結果、文章形式ＧＬのいずれの文章とも類似していないリスト形式ＧＬの項目も、チェックリストに加えることが好ましい。

【0108】

また、拡張チェックリスト生成部６６は、類似度判定部２５での判定の結果、リスト形式ＧＬのいずれの項目とも類似していない文章形式ＧＬの文章も、チェックリストに加えることが好ましい。

【0109】

チェックリスト生成装置６０の処理例について、図２５及び図２６を併せて参照しながら説明する。図２５は、チェックリスト生成装置６０における処理例を説明するためのフロー図で、図２６は、図２５の処理例において生成される拡張チェックリストの一例を示す図である。

【0110】

本実施形態における処理例は、図１０で説明した処理例において、ステップＳ２７の代わりに、拡張チェックリストを生成する処理を行う（ステップＳ６７）。それ以外の処理については、基本的に同様であり、図２５のステップＳ６１～Ｓ６６は、それぞれ図１０のステップＳ２１～Ｓ２６に対応している。

【0111】

ステップＳ６７では、拡張チェックリスト生成部６６が、いずれの文章ＩＤとも類似していないリストＩＤ、あるいは、いずれのリストＩＤとも類似していない文章ＩＤを抽出する。そして、拡張チェックリスト生成部６６が、抽出結果に基づき、チェックＩＤを採番し、チェックリストに加えて拡張チェックリストを生成し、記憶部６７に記憶させる。

【0112】

よって、生成される拡張チェックリストは、例えば図２６に示すようになる。つまり、拡張チェックリストの一例では、チェックＩＤ（Ｆ６６１）に、そのチェックＩＤが示す要件（チェック項目）を示すリスト（Ｆ６６２）とその項目を解説する解説文である文章（Ｆ６６３）とが関連付けられている。そして、この拡張チェックリストは、ステップＳ６７で類似していないことが抽出された場合には、リスト（Ｆ６６２）か文章（Ｆ６６３）のいずれかの値は空欄のままとすることができる。

【0113】

以上に説明したように、本実施形態に係るチェックリスト生成装置６０によれば、実施形態３の効果に加え、類似していない要件文又は非要件文も含めてチェックリストを生成することができ、より安全性を考慮したチェックリストを生成することができる。

【0114】

＜他の実施形態＞
［ａ］
各実施形態において、チェックリスト生成装置の機能や、サーバ装置等について説明したが、各装置は、例示した構成例に限ったものではなく、各装置としてこれらの機能が実現できればよい。

【0115】

［ｂ］
各実施形態に係る各装置は、次のようなハードウェア構成を有していてもよい。図２７は、装置のハードウェア構成の一例を示す図である。なお、上記他の実施形態［ａ］についても同様である。

【0116】

図２７に示す装置１００は、プロセッサ１０１、メモリ１０２、及びインタフェース１０３を有することができる。プロセッサ１０１は、例えば、マイクロプロセッサ、ＭＰＵ(Micro Processor Unit)、又はＣＰＵなどであってもよい。プロセッサ１０１は、複数のプロセッサを含んでもよい。メモリ１０２は、例えば、揮発性メモリ及び不揮発性メモリの組み合わせによって構成される。各実施形態で説明した各装置における機能は、プロセッサ１０１がメモリ１０２に記憶されたプログラムを読み込んで実行することにより実現される。この際、情報の入出力は、入出力インタフェースや他の装置との通信を行う通信インタフェース等のインタフェース１０３を介して行うことができる。

【0117】

上述の例において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）を含む。さらに、この例は、ＣＤ－ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗを含む。さらに、この例は、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

【0118】

［ｃ］
さらに、上述した各実施形態において、チェックリスト生成装置における処理の手順を例示したように、本開示は、チェックリスト生成方法としての形態も採り得る。このチェックリスト生成方法は、次の入力ステップ、特徴抽出ステップ、対象判定ステップ、類似度判定ステップ、及びリスト生成ステップを備えることができる。入力ステップは、生成対象のチェックリストのもとになるガイドライン文書を入力する。特徴抽出ステップは、入力ステップで入力されたガイドライン文書を分析し、ガイドライン文書に含まれる各文章の特徴を抽出する。対象判定ステップは、特徴抽出ステップで抽出された特徴に基づき、チェック対象となる要件の特徴を有する要件文と非チェック対象である非要件の特徴を有する非要件文とを判定する。類似度判定ステップは、対象判定ステップで判定された要件文と非要件文との類似度を判定する。リスト生成ステップは、類似度判定ステップでの判定結果に基づき、要件文に非要件文を対応付けたチェックリストを生成する。なお、その他の例については、上述した各実施形態で説明した通りである。また、上記プログラムは、チェックリスト生成装置に搭載されたコンピュータ（制御コンピュータ）に上述した入力ステップ、特徴抽出ステップ、対象判定ステップ、類似度判定ステップ、及びリスト生成ステップを実行させるためのプログラムであると言える。

【0119】

なお、本開示は上記実施形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。また、本開示は、それぞれの実施形態を適宜組み合わせて実施されてもよい。

【0120】

上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
＜付記＞

【0121】

（付記１）
生成対象のチェックリストのもとになるガイドライン文書を入力する入力部と、
前記入力部で入力された前記ガイドライン文書を分析し、前記ガイドライン文書に含まれる各文章の特徴を抽出する特徴抽出部と、
前記特徴抽出部で抽出された特徴に基づき、チェック対象となる要件の特徴を有する要件文と非チェック対象である非要件の特徴を有する非要件文とを判定する対象判定部と、
前記対象判定部で判定された前記要件文と前記非要件文との類似度を判定する類似度判定部と、
前記類似度判定部での判定結果に基づき、前記要件文に前記非要件文を対応付けたチェックリストを生成するリスト生成部と、
を備えた、チェックリスト生成装置。

【0122】

（付記２）
前記入力部は、前記ガイドライン文書として、チェックすべき項目がリストアップされたリスト形式ガイドライン文書と、チェックすべき項目の背景又は具体例を含む読み物として記述された読み物形式ガイドライン文書と、を入力し、
前記特徴抽出部は、前記読み物形式ガイドライン文書に含まれる各文章の特徴を抽出し、
前記対象判定部は、前記特徴抽出部で抽出された特徴に基づき、前記読み物形式ガイドライン文書における前記要件文と前記非要件文とを判定し、
前記類似度判定部は、前記リスト形式ガイドライン文書の各項目と、前記対象判定部で判定された前記読み物形式ガイドライン文書の前記要件文及び前記非要件文との類似度を判定し、
前記リスト生成部は、前記類似度判定部での判定結果に基づき、前記リスト形式ガイドライン文書の各項目に前記読み物形式ガイドラインの少なくとも前記非要件文を対応付けて、前記チェックリストを生成する、
付記１に記載のチェックリスト生成装置。

【0123】

（付記３）
前記対象判定部は、前記非要件文として、前記項目についての、具体例及び背景の少なくとも１つを判定し、前記非要件文にタグ付けを行う、
付記２に記載のチェックリスト生成装置。

【0124】

（付記４）
前記リスト生成部は、前記対象判定部でタグ付けされた結果に基づき、前記リスト形式ガイドライン文書の項目に前記読み物形式ガイドラインの前記非要件文を対応付けて、前記チェックリストを生成する、
付記３に記載のチェックリスト生成装置。

【0125】

（付記５）
前記特徴抽出部は、前記リスト形式ガイドライン文書と前記読み物形式ガイドライン文書とから参照されている、別の文書である参考文献を、前記特徴の少なくとも１つとして抽出する、
付記２から４のいずれか１項に記載のチェックリスト生成装置。

【0126】

（付記６）
前記類似度判定部は、前記参考文献に基づき、前記類似度を判定する、
付記５に記載のチェックリスト生成装置。

【0127】

（付記７）
前記リスト生成部は、前記類似度判定部での判定の結果、前記読み物形式ガイドライン文書のいずれの文章とも類似していない前記リスト形式ガイドライン文書の項目も、前記チェックリストに加える、
付記２から６のいずれか１項に記載のチェックリスト生成装置。

【0128】

（付記８）
前記リスト生成部は、前記類似度判定部での判定の結果、前記リスト形式ガイドライン文書のいずれの項目とも類似していない前記読み物形式ガイドライン文書の文章も、前記チェックリストに加える、
付記２から７のいずれか１項に記載のチェックリスト生成装置。

【0129】

（付記９）
前記対象判定部は、前記要件文であるか前記非要件文であるかの判定に、単語の表記の揺れを吸収する同義語辞書を用いる、
付記１から８のいずれか１項に記載のチェックリスト生成装置。

【0130】

（付記１０）
生成対象のチェックリストのもとになるガイドライン文書を入力する入力ステップと、
前記入力ステップで入力された前記ガイドライン文書を分析し、前記ガイドライン文書に含まれる各文章の特徴を抽出する特徴抽出ステップと、
前記特徴抽出ステップで抽出された特徴に基づき、チェック対象となる要件の特徴を有する要件文と非チェック対象である非要件の特徴を有する非要件文とを判定する対象判定ステップと、
前記対象判定ステップで判定された前記要件文と前記非要件文との類似度を判定する類似度判定ステップと、
前記類似度判定ステップでの判定結果に基づき、前記要件文に前記非要件文を対応付けたチェックリストを生成するリスト生成ステップと、
を備えた、チェックリスト生成方法。

【0131】

（付記１１）
コンピュータに、
生成対象のチェックリストのもとになるガイドライン文書を入力する入力ステップと、
前記入力ステップで入力された前記ガイドライン文書を分析し、前記ガイドライン文書に含まれる各文章の特徴を抽出する特徴抽出ステップと、
前記特徴抽出ステップで抽出された特徴に基づき、チェック対象となる要件の特徴を有する要件文と非チェック対象である非要件の特徴を有する非要件文とを判定する対象判定ステップと、
前記対象判定ステップで判定された前記要件文と前記非要件文との類似度を判定する類似度判定ステップと、
前記類似度判定ステップでの判定結果に基づき、前記要件文に前記非要件文を対応付けたチェックリストを生成するリスト生成ステップと、
を実行させるためのプログラム。

【符号の説明】

【0132】

１、１０、２０、３０、４０、５０、６０ チェックリスト生成装置
１ａ 入力部
１ｂ 特徴抽出部
１ｃ 対象判定部
１ｄ 類似度判定部
１ｅ リスト生成部
１１ 文章形式ＧＬ入力部
１２ 文章特徴ベクトル生成部
１３ 解説文抽出部
１４、２４ 要件文抽出部
１５、２５、４５ 類似度判定部
１６、２６、３６ チェックリスト生成部
１７、４８、５８、６７ 記憶部
２１ａ 文章形式ＧＬ入力部
２１ｂ リスト形式ＧＬ入力部
２２ａ、４２ａ、５２ａ 文章特徴ベクトル生成部
２２ｂ、４２ｂ、５２ｂ リスト特徴ベクトル生成部
３４ タグ付け部
６６ 拡張チェックリスト生成部
１００ 装置
１０１ プロセッサ
１０２ メモリ
１０３ インタフェース

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】

【図22】

【図23】

【図24】

【図25】

【図26】

【図27】