特許 7550590 トレーサビリティレビュー支援装置、トレーサビリティレビュー支援方法、およびトレーサビリティレビュー支援プログラム

(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】2024-09-05

(45)【発行日】2024-09-13

(54)【発明の名称】トレーサビリティレビュー支援装置、トレーサビリティレビュー支援方法、およびトレーサビリティレビュー支援プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/06 20230101AFI20240906BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/06

【請求項の数】 8

(21)【出願番号】P 2020166781

(22)【出願日】2020-10-01

(65)【公開番号】P2022059197

(43)【公開日】2022-04-13

【審査請求日】2023-09-06

(73)【特許権者】

【識別番号】000006013

【氏名又は名称】三菱電機株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100088672

【弁理士】

【氏名又は名称】吉竹 英俊

(74)【代理人】

【識別番号】100088845

【弁理士】

【氏名又は名称】有田 貴弘

(72)【発明者】

【氏名】藤井 菜摘子

(72)【発明者】

【氏名】加藤 潤二

【審査官】庄司 琴美

(56)【参考文献】

【文献】特開２００４－３４８３１０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特許第６６３６６６７（ＪＰ，Ｂ１）

【文献】特開２０１９－０６１５９４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１３－０３３３９１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－２００５４１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平０８－２３５２３１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１０－０３９６３７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－０２８４７３（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００ － ９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

ソフトウェア開発のプロセス間のトレーサビリティの対象項目であるトレース対象に関するユーザのレビュー音声を取得し、前記レビュー音声のテキストデータを含む加工済み音声データを作成する音声認識部と、
前記トレース対象のトレース元またはトレース先との対応関係を表す対応情報を含むトレース情報の一覧であるトレーサビリティ情報と、前記加工済み音声データとに基づき、前記ユーザがレビュー中の前記トレース情報を対象トレース情報として抽出する対象トレース認識部と、
前記加工済み音声データに基づき、前記対象トレース情報のレビュー結果を判定し、前記レビュー結果を出力するレビュー結果認識部と、を備え、
前記レビュー結果は、レビューの品質を表す数値であるレビュー確度を含み、
前記テキストデータ中の否定的な表現、肯定的な表現、および曖昧な表現の夫々に対応して、異なる数値が割り当てられ、
前記レビュー結果認識部は、前記対象トレース情報に関連する前記テキストデータ中の否定的な表現、肯定的な表現、および曖昧な表現に割り当てられた数値を用いて、前記レビュー確度を算出する、
トレーサビリティレビュー支援装置。

【請求項2】

前記対象トレース認識部は、予め定められた前記トレース情報のレビュー順序に関するルールに基づき、前記トレーサビリティ情報の中から次にレビューすべき前記トレース情報を特定し、前記ユーザに通知する、
請求項１に記載のトレーサビリティレビュー支援装置。

【請求項3】

前記加工済み音声データは、前記テキストデータに紐づけられた固有の発言番号を含み、
前記対象トレース情報は、前記対象トレース情報の作成元の前記加工済み音声データの前記発言番号を含み、
前記レビュー結果認識部は、前記対象トレース情報に含まれる前記発言番号に紐づけられた前記テキストデータに基づき、前記対象トレース情報のレビュー結果を判定する、
請求項１または請求項２に記載のトレーサビリティレビュー支援装置。

【請求項4】

前記音声認識部は、前記レビュー音声から声音の情報を抽出し、前記声音の情報を含む前記加工済み音声データを作成し、
前記声音の情報は、声の明るさの情報、声の大きさの情報、話す速度の情報、または流暢さの情報を含み、
前記レビュー結果認識部は、前記加工済み音声データの前記テキストデータに基づき算出した前記レビュー確度を、前記声の明るさの情報、声の大きさの情報、話す速度の情報、または流暢さの情報に基づき修正する、
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のトレーサビリティレビュー支援装置。

【請求項5】

レビュー対象規模から想定レビュー時間を算出するレビュー時間算出部をさらに備え、
前記レビュー結果認識部は、実際のレビュー時間と前記想定レビュー時間との比較結果を出力する、
請求項１から請求項４のいずれか１項に記載のトレーサビリティレビュー支援装置。

【請求項6】

前記ユーザが指定した前記トレース情報に関する、前記加工済み音声データまたは前記レビューの議事録を含む議事情報を出力する議事情報出力部をさらに備える、
請求項１から請求項５のいずれか１項に記載のトレーサビリティレビュー支援装置。

【請求項7】

音声認識部、対象トレース認識部、およびレビュー結果認識部を備えたトレーサビリティレビュー支援装置によるトレーサビリティ支援方法であって、
前記音声認識部が、ソフトウェア開発のプロセス間のトレーサビリティの対象項目であるトレース対象に関するユーザのレビュー音声を取得し、前記レビュー音声のテキストデータを含む加工済み音声データを作成し、
前記対象トレース認識部が、前記トレース対象のトレース元またはトレース先との対応関係を表す対応情報を含むトレース情報の一覧であるトレーサビリティ情報と、前記加工済み音声データとに基づき、前記ユーザがレビュー中の前記トレース情報を対象トレース情報として抽出し、
前記レビュー結果認識部が、前記加工済み音声データに基づき、前記対象トレース情報のレビュー結果を判定し、前記レビュー結果を出力し、
前記レビュー結果は、レビューの品質を表す数値であるレビュー確度を含み、
前記テキストデータ中の否定的な表現、肯定的な表現、および曖昧な表現の夫々に対応して、異なる数値が割り当てられ、
前記レビュー結果認識部が、前記対象トレース情報に関連する前記テキストデータ中の否定的な表現、肯定的な表現、および曖昧な表現に割り当てられた数値を用いて、前記レビュー確度を算出する、
トレーサビリティレビュー支援方法。

【請求項8】

コンピュータを、
ソフトウェア開発のプロセス間のトレーサビリティの対象項目であるトレース対象に関するユーザのレビュー音声を取得し、前記レビュー音声のテキストデータを含む加工済み音声データを作成する音声認識部と、
前記トレース対象のトレース元またはトレース先との対応関係を表す対応情報を含むトレース情報の一覧であるトレーサビリティ情報と、前記加工済み音声データとに基づき、前記ユーザがレビュー中の前記トレース情報を対象トレース情報として抽出する対象トレース認識部と、
前記加工済み音声データに基づき、前記対象トレース情報のレビュー結果を判定し、前記レビュー結果を出力するレビュー結果認識部と、
として動作させるための、
トレーサビリティレビュー支援プログラムであって、
前記レビュー結果は、レビューの品質を表す数値であるレビュー確度を含み、
前記テキストデータ中の否定的な表現、肯定的な表現、および曖昧な表現の夫々に対応して、異なる数値が割り当てられ、
前記レビュー結果認識部が、前記対象トレース情報に関連する前記テキストデータ中の否定的な表現、肯定的な表現、および曖昧な表現に割り当てられた数値を用いて、前記レビュー確度を算出する、
トレーサビリティレビュー支援プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、トレーサビリティレビューの支援に関する。

【背景技術】

【0002】

ソフトウェアの開発フェーズにおける要求または設計等の各情報の関係性を明確にする手法として、トレーサビリティ（追跡可能性）がある。

【0003】

車載ソフトウェア開発における標準プロセスモデルとして採用されることの多いＡｕｔｏｍｏｔｉｖｅ ＳＰＩＣＥ（Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ ａｎｄ Ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ ｄＥｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ）では、ソフトウェア開発において各プロセス間のトレーサビリティの対象項目（以下、「トレース対象」と称する）の対応情報（以下、「トレース情報」と称する）について双方向トレーサビリティを確立し、デザインレビュー等でトレース情報について一貫性が確保できていることを検証し、さらに検証結果を文書化するなどしてエビデンスとして残すことが求められている。

【0004】

特許文献１には、音声認識技術等を用いて、デザインレビュー（以下、「レビュー」と称する）における発言内容から他製品に展開可能な有用な知識を抽出する技術が開示されている。また、特許文献２には、音声認識技術等を用いて、会議の参加者に会議に関する情報を提供する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【文献】特開２０１９－２８８２３号公報

【文献】特開２０１２－２２７７４５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

大規模なソフトウェア開発では、要求、設計、または試験項目等のトレース対象の数が多く、各トレース情報の検証結果を漏れなく文書化することが困難である。特許文献１および特許文献２に開示された技術は、レビューまたは会議を支援するものであるが、トレーサビリティのレビュー結果を自動的に漏れなく文書化することはできない。

【0007】

本開示は、上記の問題点を解決するためになされたものであり、トレーサビリティのレビュー結果を漏れなく文書化することを目的としている。

【課題を解決するための手段】

【0008】

本開示のトレーサビリティレビュー支援装置は、ソフトウェア開発のプロセス間のトレーサビリティの対象項目であるトレース対象に関するユーザのレビュー音声を取得し、レビュー音声のテキストデータを含む加工済み音声データを作成する音声認識部と、トレース対象のトレース元またはトレース先との対応関係を表す対応情報を含むトレース情報の一覧であるトレーサビリティ情報と、加工済み音声データとに基づき、ユーザがレビュー中のトレース情報を対象トレース情報として抽出する対象トレース認識部と、加工済み音声データに基づき、対象トレース情報のレビュー結果を判定し、レビュー結果を出力するレビュー結果認識部と、を備え、レビュー結果は、レビューの品質を表す数値であるレビュー確度を含み、テキストデータ中の否定的な表現、肯定的な表現、および曖昧な表現の夫々に対応して、異なる数値が割り当てられ、レビュー結果認識部は、対象トレース情報に関連するテキストデータ中の否定的な表現、肯定的な表現、および曖昧な表現に割り当てられた数値を用いて、レビュー確度を算出する。

【発明の効果】

【0009】

本開示の技術によれば、トレーサビリティのレビュー結果を機械的に漏れなく文書化することができる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】実施の形態１のトレーサビリティレビュー支援装置の構成図である。

【図2】実施の形態１のトレーサビリティレビュー支援装置の動作の流れを示す図である。

【図3】実施の形態１の加工済み音声データの例を示す図である。

【図4】実施の形態１のトレーサビリティ情報の例を示す図である。

【図5】実施の形態１の対象トレース情報の例１を示す図である。

【図6】実施の形態１の対象トレース情報３４の例を示す図である。

【図7】実施の形態１のトレーサビリティレビュー結果の例１を示す図である。

【図8】実施の形態１のトレーサビリティレビュー結果の例２を示す図である。

【図9】実施の形態１のトレーサビリティレビュー結果の例３を示す図である。

【図10】実施の形態１の変形例１のトレーサビリティレビュー支援装置の構成図である。

【図11】実施の形態１の変形例３の対象トレース情報の例を示す図である。

【図12】実施の形態１の変形例４の加工済み音声データの例を示す図である。

【図13】実施の形態２のトレーサビリティレビュー支援装置の構成図である。

【図14】実施の形態２のトレーサビリティレビュー支援装置の動作の流れを示す図である。

【図15】実施の形態３のトレーサビリティレビュー支援装置の構成図である。

【図16】実施の形態３のトレーサビリティレビュー支援装置の動作の流れを示す図である。

【図17】実施の形態３の議事情報の例を示す図である。

【図18】実施の形態３の抽出後議事情報の例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

＜Ａ．実施の形態１＞
＜Ａ－１．構成＞
図１は実施の形態１のトレーサビリティレビュー支援装置１０１を示す構成図である。トレーサビリティレビュー支援装置１０１はコンピュータであり、ハードウェアとして、プロセッサ１１、メモリ１２、ストレージ１３、および通信インタフェース１４を備える。プロセッサ１１は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。

【0012】

プロセッサ１１は、プロセッシングを行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。プロセッサ１１は、具体例としては、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）である。

【0013】

メモリ１２は、データを一時的に記憶する記憶装置である。メモリ１２は、具体例としては、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）である。

【0014】

ストレージ１３は、データを保管する記憶装置である。ストレージ１３は、具体例としては、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）である。また、ストレージ１３は、ＳＤ（登録商標，Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ）メモリカード、ＣＦ（ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ）、ＮＡＮＤフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ（登録商標）ディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）といった可搬記憶媒体であってもよい。

【0015】

通信インタフェース１４は、トレーサビリティレビュー支援装置１０１の外部の装置と通信するためのインタフェースである。通信インタフェース１４は、具体例としては、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）、またはＨＤＭＩ（登録商標，Ｈｉｇｈ－Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）のポートである。

【0016】

ストレージ１３には、音声認識部２１、対象トレース認識部２２、およびレビュー結果認識部２３の機能を実現するプログラムが記憶されている。ストレージ１３に記憶されたプログラムは、プロセッサ１１によりメモリ１２に読み込まれ、プロセッサ１１によって実行される。これにより、音声認識部２１、対象トレース認識部２２、およびレビュー結果認識部２３の機能が実現する。言い換えれば、プロセッサ１１は、音声認識部２１、対象トレース認識部２２、およびレビュー結果認識部２３を備えている。

【0017】

図１では、１つのプロセッサ１１が示されているが、トレーサビリティレビュー支援装置１０１は、プロセッサ１１を代替する複数のプロセッサを備えていてもよい。これら複数のプロセッサは、音声認識部２１、対象トレース認識部２２、およびレビュー結果認識部２３の機能を実現するプログラムの実行を分担する。それぞれのプロセッサは、プロセッサ１１と同じように、プロセッシングを行うＩＣである。

【0018】

＜Ａ－２．動作＞
図２は、トレーサビリティレビュー支援装置１０１の動作の流れを示している。以下、図２を参照して、トレーサビリティレビュー支援装置１０１の動作を説明する。

【0019】

トレーサビリティレビュー支援装置１０１の動作は、実施の形態１のトレーサビリティレビュー支援方法と、トレーサビリティレビュー支援プログラムの処理とに相当する。

【0020】

＜Ａ－２－１．音声認識部２１＞
音声認識部２１は、通信インタフェース１４を介してレビュー音声データ３１の入力を受け付ける。レビュー音声データ３１は、レビュー参加者であるユーザの、トレーサビリティレビューに関する音声（以下、「レビュー音声」とも称する）のデータである。

【0021】

音声認識部２１は、レビュー音声データ３１を音声認識することにより加工済み音声データ３２を作成する。加工済み音声データ３２は、例えばレビュー音声をテキスト化したテキストデータを含む。

【0022】

図３は、加工済み音声データ３２の一例を示している。図３において、加工済み音声データ３２は、発言番号、発言者、および発言内容を紐づけたデータである。加工済み音声データ３２に含まれる発言内容が、レビュー音声のテキストデータである。例えば、発言番号が１の加工済み音声データ３２は、参加者ａの「要件Ａは機能１に紐づいています。」という発言内容をテキスト化したテキストファイルである。

【0023】

具体的には、音声認識部２１は、レビュー音声データ３１を音声認識し、発言者が参加者ａであること、および発言内容が「要件Ａは機能１に紐づいています。」であることを認識すると、発言番号１を採番し、発言番号１に発言者の情報と発言内容のテキストデータとを紐づけて、加工済み音声データ３２とする。音声認識部２１は、レビュー音声データ３１を取得する度に、発言番号を採番して加工済み音声データ３２を作成する。

【0024】

音声認識部２１は、既存の技術を用いて参加者の音声を認識してもよい。また、参加者がトレーサビリティレビュー支援装置１０１に、直接文字データを入力してもよい。また、トレーサビリティレビュー支援装置１０１は、音声認識部２１が発言を音声認識できなかった参加者またはその発言内容に対して、認識エラーである旨の表示を行い、その都度、参加者がトレーサビリティレビュー支援装置１０１に直接文字データを入力し、修正を行ってもよい。

【0025】

音声認識部２１は、レビュー中に随時、加工済み音声データ３２をメモリ１２に書き込む。

【0026】

＜Ａ－２－２．対象トレース認識部２２＞
対象トレース認識部２２は、通信インタフェース１４を介してトレーサビリティ情報３３の入力を受け付け、対象トレース情報３４をメモリ１２に書き込む。

【0027】

対象トレース認識部２２は、音声認識部２１で作成された加工済み音声データ３２と、トレーサビリティ情報３３とを基に、対象トレース情報３４を作成する。

【0028】

トレーサビリティ情報３３は、トレース対象間の対応関係を表すトレース情報をリスト化したものである。図４は、トレーサビリティ情報３３の一例を示している。図４において、トレーサビリティ情報３３は要件と機能とを紐付けたリストである。要件と機能との対応関係は、要件が一つまたは複数の機能によって満たされることを示している。例えば、図４のトレーサビリティ情報３３において、要件Ａと機能１とが紐づけられ、要件Ｂが機能２と機能３とに紐づけられている。これは、要件Ａが機能１によって満たされ、要件Ｂが機能２と機能３とによって満たされることを示している。

【0029】

トレーサビリティ情報３３は、ユーザが手動で作成しても良いし、ツールまたはスクリプトによって自動で作成されても良い。

【0030】

対象トレース情報３４は、トレーサビリティ情報３３に含まれるトレース情報のうち、ユーザによるレビュー中のトレース情報をリスト化したものである。図５および図６は、対象トレース情報３４の一例を示している。図５および図６において、対象トレース情報３４は要件と機能とを紐付けたリストである。

【0031】

図３から図６を参照して、対象トレース認識部２２の処理を説明する。

【0032】

対象トレース認識部２２は、加工済み音声データ３２の発言内容からレビュー中のトレース情報を抽出する。トレーサビリティ情報３３には、今回のレビュー対象か否かを示す情報が付加されていてもよい。この場合、対象トレース認識部２２は、当該情報が付加されたトレース情報を、処理対象のトレース情報として抽出することができる。

【0033】

次に、対象トレース認識部２２は、加工済み音声データ３２の発言内容からトレース対象を抽出し、対象トレース情報３４を作成する。

【0034】

具体的には、対象トレース認識部２２は、図３の加工済み音声データ３２を発言番号順に処理する。図３の発言番号１の加工済み音声データ３２の発言内容は、「要件Ａは機能１に紐づいています。」である。対象トレース認識部２２は、発言番号１の加工済み音声データ３２の発言内容から、要件Ａと機能１をレビュー中のトレース対象として抽出し、図５に示されるように、要件Ａと機能１とを紐づけるトレース情報を対象トレース情報３４として作成する。

【0035】

次に、対象トレース認識部２２は、発言番号２の加工済み音声データ３２を処理する。発言番号２の加工済み音声データ３２の発言内容は、「要件Ａは〇〇という要件です。」である。対象トレース認識部２２は、発言番号２の加工済み音声データ３２の発言内容から、要件Ａをレビュー中のトレース対象として抽出する。ここで抽出したトレース対象である要件Ａは、既存の対象トレース情報３４に含まれているため、対象トレース認識部２２は対象トレース情報３４を変更しない。順次、対象トレース認識部２２は、発言番号３，４の加工済み音声データ３２を処理するが、同様に対象トレース情報３４の変更は行わない。

【0036】

その後、対象トレース認識部２２は、発言番号５の加工済み音声データ３２を処理する。発言番号５の加工済み音声データ３２の発言内容は、「次に、要件Ｂは機能２と機能３に紐づいています。」である。対象トレース認識部２２は、発言番号５の加工済み音声データ３２の発言内容から、要件Ｂと機能２とをレビュー中のトレース対象として抽出し、図６に示されるように、要件Ｂと機能２とを紐づける対象トレース情報３４を新たに作成する。ここで、対象トレース認識部２２は、図５に示される対象トレース情報３４を削除する。

【0037】

また、対象トレース認識部２２は、発言番号５の加工済み音声データ３２の発言内容から、機能３をレビュー中のトレース対象として抽出する。対象トレース認識部２２は、機能３のトレース元またはトレース先のトレース対象が不明な場合、一つ前の対象トレース情報３４に書き込まれたトレース対象を転記する。つまり、対象トレース認識部２２は、図６に示されるように、発言内容から抽出した機能３と前回の対象トレース情報３４から抽出した要件Ｂとを組み合わせて、対象トレース情報３４を追記する。

【0038】

このように、対象トレース認識部２２は、レビュー結果認識部２３によりレビュー結果が出力される前に新たなトレース対象を認識した場合、対象トレース情報３４を書き換えるのではなく追記する。但し、対象トレース認識部２２は、レビュー結果認識部２３によるレビュー結果の出力タイミングを参照せず、トレース対象が既存の対象トレース情報３４に含まれるトレース対象と同じ発言から抽出された場合に、対象トレース情報３４を追記してもよい。

【0039】

対象トレース認識部２２は、レビュー中に随時、対象トレース情報３４をメモリ１２に書き込む。その後、対象トレース認識部２２は、加工済み音声データ３２から対象トレース情報３４を作成する動作と、対象トレース情報３４をメモリ１２に書き込む動作とをレビュー終了まで繰り返す。

【0040】

トレース対象のレビュー順序に関するルールが予め定められている場合、対象トレース認識部２２は当該ルールに則り、次にレビューすべきトレース対象をレビュー参加者に通知しても良い。例えば、図４に示されるトレーサビリティ情報３３の未レビューのトレース情報の内、レビュー中のトレース情報を除く最も上の行に記載されたトレース情報を優先する、というルールが定められているとする。図７のトレーサビリティレビュー結果３５に示されるように、要件Ｂと機能３とのトレース情報についてまでレビューが完了している場合、対象トレース認識部２２は、次にレビューすべきトレース対象として要件Ｃと機能４とのトレース情報をレビュー参加者に通知する。あるいは、現在の対象トレース情報３４に要件Ｃと機能４との組合せが記載されている場合、対象トレース認識部２２は、その次にレビューすべきトレース対象として、要件Ｃと機能５とのトレース情報をレビュー参加者に通知する。

【0041】

レビューすべきトレース対象の通知方法は、音声アナウンスでも良いし、参加者に表示したトレーサビリティレビュー結果の該当セル背景の彩色等の装飾でも良い。

【0042】

＜Ａ－２－３．レビュー結果認識部２３＞
レビュー結果認識部２３は、音声認識部２１で作成された加工済み音声データ３２と、対象トレース認識部２２で作成された対象トレース情報３４とを基に、トレーサビリティレビュー結果３５を作成する。

【0043】

トレーサビリティレビュー結果３５は、トレーサビリティ情報３３にレビュー結果を追記したリストである。図７にトレーサビリティレビュー結果３５の一例を示す。図７に示されるように、トレーサビリティレビュー結果３５は、要件、機能、およびレビュー結果が紐づけられた情報である。レビュー結果は、ＯＫまたはＮＧとして示されている。

【0044】

図７から図９を参照して、レビュー結果認識部２３の処理を説明する。図７のトレーサビリティレビュー結果３５において、要件Ａと機能１とのトレース情報に対するレビュー結果は「ＯＫ」であり、要件Ａと機能１とのトレーサビリティに問題がないことが示されている。また、要件Ｂと機能２とのトレース情報、および要件Ｂと機能３とのトレース情報に対するレビュー結果は「ＮＧ」であり、これらのトレーサビリティに問題があることが示されている。また、要件Ｃおよび要件Ｄに関するトレース情報に対するレビュー結果は空欄であり、これらのトレーサビリティについては未レビューであることが示されている。

【0045】

レビュー結果認識部２３は、加工済み音声データ３２からレビュー結果に関する発言を抽出し、抽出した発言に基づきレビュー結果を認識する。例えば、レビュー結果認識部２３は、「問題ありません」、「問題ない」、「大丈夫」、または「ＯＫ」等の肯定的な単語または語句を認識すると、トレーサビリティに問題なしとのレビュー結果を認識する。また、レビュー結果認識部２３は、「間違い」、「おかしい」、「違います」、「見直し」、または「修正」等の否定的な単語または語句を認識すると、トレーサビリティに問題ありとのレビュー結果を認識する。

【0046】

例えば、レビュー結果認識部２３は、図３の発言番号４から「問題ありません」という語句を抽出すると、トレーサビリティに問題なしとのレビュー結果を認識する。

【0047】

加工済み音声データ３２に、肯定的な単語または語句と、否定的な単語または語句の両方が混在する場合、レビュー結果認識部２３は、レビュー結果を「認識エラー」としても良いし、最後に出現した単語または語句に基づいてレビュー結果を認識しても良い。

【0048】

次に、レビュー結果認識部２３は、対象トレース情報３４に基づき、現在レビュー中のトレース情報を認識する。具体的には、レビュー結果認識部２３は、図５に示される対象トレース情報３４に基づき、要件Ａと機能１とのトレース情報についてレビュー中であることを認識する。

【0049】

レビュー結果認識部２３は、認識したレビュー結果に基づきトレーサビリティレビュー結果３５を作成する。具体的には、図７に示されるトレーサビリティレビュー結果３５のように、要件Ａと機能１とのトレース情報に対するレビュー結果として「ＯＫ」を書き込む。

【0050】

図７に示されるトレーサビリティレビュー結果３５は、１行目にトレース元の要件、２行目にトレース先の機能、３行目にレビュー結果が記載されるものである。この他、トレーサビリティレビュー結果３５は、図８に示されるように、縦にトレース元の要件、横にトレース先の機能を並べたマトリクスであってもよい。図８に示されるトレーサビリティレビュー結果３５の場合、レビュー結果認識部２３は、要件Ａと機能１とのトレース情報に対するレビュー結果として２行目２列目に「〇」を書き込む。「〇」は、要件Ａと機能１とのトレーサビリティに問題がないことを示している。

【0051】

レビュー結果認識部２３は、レビュー結果の判断に用いる単語または語句毎に確度を設定することにより、レビュー結果の確度を算出してもよい。確度とは、レビュー結果としてどの程度トレーサビリティに問題があるか、またはないかを示す曖昧さを数値化したものであり、例えば０から１００の数値で表される。確度が１００に近いほどトレーサビリティに問題があるレビュー結果であることを表し、確度が０に近いほどトレーサビリティに問題がないレビュー結果であることを表す。

【0052】

例えば、図３に示される加工済み音声データ３２において、「問題ありません」という肯定的な単語または語句には確度１００が設定され、「おそらく」などの曖昧さを表す単語または語句には確度±３０が設定され、「見直します」という否定的な単語または語句には確度０が設定される。要件Ａと機能１とのトレース情報に関する発言番号１－４の加工済み音声データ３２には、レビュー結果の判断に用いる単語または語句として、曖昧さを表す単語または語句が出現せず、確度１００の「問題ありません」のみが出現する。従って、レビュー結果認識部２３は、要件Ａと機能１とのトレース情報のレビュー結果の確度を１００と判定する。

【0053】

要件Ｂと機能２または機能３とのトレース情報に関する発言番号５－１０の加工済み音声データ３２には、レビュー結果の判断に用いる単語または語句として、角度±３０の「おそらく」（発言番号９）と、確度０の「見直します」が出現する。従って、レビュー結果認識部２３は、要件Ｂと機能２，３とのトレース情報のレビュー結果の確度を３０と判定する。これにより、「おそらく」という曖昧な表現がレビュー結果に反映される。

【0054】

図９は、レビュー結果の確度が記載されたトレーサビリティレビュー結果３５を示している。このトレーサビリティレビュー結果３５の２行目２列目の欄には、要件Ａと機能１とのトレース情報のレビュー結果の確度として１００が記載され、３行目３列目の欄には、要件Ｂと機能２とのトレース情報のレビュー結果の確度として３０が記載され、要件Ｂと機能３とのトレース情報のレビュー結果の確度として３０が記載されている。図７に示される形式のトレーサビリティレビュー結果３５においても、レビュー結果認識部２３は、レビュー結果として確度を記載してもよい。

【0055】

上記において、レビュー結果認識部２３は、要件Ｂと機能２とのトレース情報、および要件Ｂと機能３とのトレース情報の両方について、レビュー結果の確度を３０と判定した。しかし、このように対象トレース情報３４が複数ある場合、最後に発言のあった要件Ｂと機能３とのトレース情報についてのみ、レビュー結果に確度「３０」を記載し、要件Ｂと機能２とのトレース情報については未レビュー扱いのままにしてもよい。

【0056】

また、図９のトレーサビリティレビュー結果３５にはレビュー結果として確度のみが示されているが、ＯＫまたはＮＧなどのレビュー結果と共に確度が示されていても良い。

【0057】

レビュー結果の確度はレビュー品質とみなされる。トレーサビリティレビュー支援装置１０１は、レビュー結果の確度に閾値（例えば７０）を設定し、レビュー品質が閾値よりも低いトレース情報を見直してもよい。

【0058】

参加者がトレーサビリティレビュー支援装置１０１に直接文字データとしてレビュー結果を入力してもよい。レビュー結果認識部２３は、認識できなかったレビュー結果について認識エラーである旨を表示し、その都度参加者がトレーサビリティレビュー支援装置１０１に直接文字データを入力して修正してもよい。

【0059】

レビュー結果認識部２３は、トレーサビリティレビュー結果３５をメモリ１２に書き込む。また、レビュー結果認識部２３は、通信インタフェース１４を通してトレーサビリティレビュー結果３５を出力する。

【0060】

その後、レビュー結果認識部２３は、加工済み音声データ３２と対象トレース情報３４とに基づきトレーサビリティレビュー結果３５を作成する動作と、トレーサビリティレビュー結果３５をメモリ１２に書き込む動作とを、レビュー終了まで繰り返す。

【0061】

＜Ａ－３．効果＞
実施の形態１のトレーサビリティレビュー支援装置１０１は、ソフトウェア開発のプロセス間のトレーサビリティの対象項目であるトレース対象に関するユーザのレビュー音声を取得し、レビュー音声のテキストデータを含む加工済み音声データ３２を作成する音声認識部２１と、トレース対象のトレース元またはトレース先との対応関係を表す対応情報を含むトレース情報の一覧であるトレーサビリティ情報３３と、加工済み音声データ３２とに基づき、ユーザがレビュー中のトレース情報を対象トレース情報３４として抽出する対象トレース認識部２２と、加工済み音声データ３２に基づき、対象トレース情報３４のレビュー結果を判定し、レビュー結果を出力するレビュー結果認識部と、を備える。これにより、トレーサビリティのレビュー結果が機械的に文書化されるため、トレーサビリティの検証漏れの発生、または検証漏れに付随する不具合の発生が抑制される。また、トレーサビリティレビュー支援装置１０１によれば、トレーサビリティの検証の効率化を図ることができる。

【0062】

実施の形態１のトレーサビリティレビュー支援装置１０１において、レビュー結果は、レビューの品質を表す数値であるレビュー確度を含む。これにより、レビューの曖昧さをレビュー結果に反映させることが可能となる。

【0063】

実施の形態１のトレーサビリティレビュー支援装置１０１において、テキストデータ中の否定的な表現、肯定的な表現、および曖昧な表現の夫々に対応して、異なる数値が割り当てられ、レビュー結果認識部２３は、対象トレース情報３４に関連するテキストデータ中の否定的な表現、肯定的な表現、および曖昧な表現に割り当てられた数値を用いて、レビュー結果の確度を算出する。これにより、レビューの曖昧さをレビュー結果に反映させることが可能となる。

【0064】

実施の形態１のトレーサビリティレビュー支援装置１０１において、対象トレース認識部２２は、予め定められたトレース情報のレビュー順序に関するルールに基づき、トレーサビリティ情報の中から次にレビューすべきトレース情報を特定し、ユーザに通知する。これにより、レビューの効率化が図られる。

【0065】

＜Ａ－４．変形例１＞
実施の形態１のトレーサビリティレビュー支援装置１０１では、音声認識部２１、対象トレース認識部２２、およびレビュー結果認識部２３の機能がソフトウェアにより実現された。これに対して実施の形態１の変形例１のトレーサビリティレビュー支援装置１０１Ａでは、音声認識部２１、対象トレース認識部２２、およびレビュー結果認識部２３の機能がハードウェアで実現される。

【0066】

図１０は、トレーサビリティレビュー支援装置１０１Ａの構成を示している。以下、トレーサビリティレビュー支援装置１０１Ａの構成について、実施の形態１のトレーサビリティレビュー支援装置１０１と異なる点を説明する。

【0067】

トレーサビリティレビュー支援装置１０１Ａは、トレーサビリティレビュー支援装置１０１のプロセッサ１１、メモリ１２、およびストレージ１３に代えて、処理回路１５を備えている。処理回路１５は、音声認識部２１、対象トレース認識部２２、レビュー結果認識部２３、メモリ１２、およびストレージ１３の機能を実現する専用の電子回路である。

【0068】

処理回路１５は、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックＩＣ、ＧＡ（Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、またはＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）が想定される。

【0069】

図１０では、１つの処理回路１５が示されている。しかし、音声認識部２１、対象トレース認識部２２、およびレビュー結果認識部２３の機能は、複数の処理回路に分散して実現されてもよい。

【0070】

＜Ａ－５．変形例２＞
実施の形態１の変形例２のトレーサビリティレビュー支援装置では、音声認識部２１、対象トレース認識部２２、およびレビュー結果認識部２３のうち、一部の機能がハードウェアで実現され、他の機能がソフトウェアで実現される。つまり、変形例２のトレーサビリティレビュー支援装置は、実施の形態１のトレーサビリティレビュー支援装置１０１の構成に加えて、処理回路１５を備える。

【0071】

そして、音声認識部２１、対象トレース認識部２２、およびレビュー結果認識部２３のうち一部の機能は、ストレージ１３に記憶されたプログラムをプロセッサ１１がメモリ１２に読み込んで実行することにより、実現される。また、音声認識部２１、対象トレース認識部２２、およびレビュー結果認識部２３のうち他の機能は処理回路１５によって実現される。

【0072】

プロセッサ１１、メモリ１２、ストレージ１３、および処理回路１５を、総称して「プロセッシングサーキットリー」という。つまり、音声認識部２１、対象トレース認識部２２、およびレビュー結果認識部２３は、プロセッシングサーキットリーにより実現される。

【0073】

＜Ａ－６．変形例３＞
実施の形態１の変形例３において、対象トレース情報３４は、作成元となった加工済み音声データの発言番号の情報を含む。図１１は、発言番号の情報を含む対象トレース情報３４の一例を示している。図１１に示される対象トレース情報３４は、１列目に作成元の加工済み音声データの発言番号を含んでいる。２行目から５行目は、発言番号１から発言番号４の間に要件Ａと機能１のトレース情報について議論していること、６行目は、発言番号５以降で要件Ｂと機能２および機能３のトレース情報について議論していることを示している。

【0074】

これにより、レビュー結果認識部２３は、対象トレース情報３４に含まれる発言番号を参照してトレーサビリティレビュー結果３５を作成することが可能となる。図１１の例では、レビュー結果認識部２３は、発言番号１から発言番号４において、要件Ａと機能１とのトレース情報について議論されていることを認識する。そして、レビュー結果認識部２３は、図３の発言番号１から発言番号４の間の発言内容からレビュー結果に関する単語または語句を抽出し、要件Ａと機能１とのトレース情報に対するレビュー結果を判定する。

【0075】

このように、実施の形態１の変形例３のトレーサビリティレビュー支援装置において、加工済み音声データ３２は、テキストデータに紐づけられた固有の発言番号を含み、対象トレース情報３４は、対象トレース情報３４の作成元の加工済み音声データ３２の発言番号を含み、レビュー結果認識部２３は、対象トレース情報３４に含まれる発言番号に紐づけられたテキストデータに基づき、対象トレース情報３４のレビュー結果を判定する。従って、対象トレース認識部２２の処理とレビュー結果認識部２３の処理を連続的に実行することが可能となる。

【0076】

＜Ａ－７．変形例４＞
実施の形態１の変形例４において、加工済み音声データ３２は、レビュー参加者の声音の情報を含む。声音とは声の調子であり、例えば、声の明るさ、大きさ、速さ、または流暢さ等を含む。音声認識部２１は、受け付けたレビュー音声データ３１を音声認識する際、発言者の声音を認識し、声音の情報を含む加工済み音声データ３２を作成する。

【0077】

図１２は、声音の情報を含む加工済み音声データ３２の一例を示している。図１２に示される加工済み音声データ３２は、４列目に声音の情報を含む。音声認識部２１は、既存の技術を用いて声音を認識してもよい。また、参加者がトレーサビリティレビュー支援装置に直接、声音の情報を文字データとして入力してもよい。

【0078】

レビュー結果認識部２３は、加工済み音声データ３２の発言内容から抽出した特定の単語または語句の他、声音にも基づいてレビュー結果を判定する。図１２の加工済み音声データ３２の例では、発言番号４の加工済み音声データ３２の発言内容は「問題ありません」であり、声音は「明るい」である。従って、レビュー結果認識部２３は、声音を考慮した場合も、発言内容のみを考慮する場合と同様、要件Ａと機能１とのトレーサビリティのレビュー確度を１００とする。また、発言番号１０の加工済み音声データの発言内容は「見直します」」であり、声音は「暗い」である。従って、レビュー結果認識部２３は、要件Ｂと機能３とのトレーサビリティのレビュー確度を、発言内容のみを考慮した場合の３０から、さらに１０下げて２０とする。

【0079】

このように、レビュー結果認識部２３は、加工済み音声データ３２の発言内容に基づき算出したレビュー確度を、声音に基づき修正する。例えば、レビュー結果認識部２３は、声が明るければレビュー確度を大きく、声が暗ければレビュー確度を小さくする方向に修正する。また、レビュー結果認識部２３は、声が大きければレビュー確度を大きく、声が小さければレビュー確度を小さくする方向に修正する。また、レビュー結果認識部２３は、声が速ければレビュー確度を大きく、声が遅ければレビュー確度を小さくする方向に修正する。また、レビュー結果認識部２３は、流暢であればレビュー確度を大きく、流暢でなければレビュー確度を小さくする方向に修正する。

【0080】

実施の形態１の変形例４のトレーサビリティレビュー支援装置において、音声認識部２１は、レビュー音声から声音の情報を抽出し、声音の情報を含む加工済み音声データ３２を作成し、レビュー結果認識部２３は、加工済み音声データのテキストデータおよび声音の情報に基づき、レビュー確度を算出する。従って、実施の形態１の変形例４のトレーサビリティレビュー支援装置は、レビュー参加者の声音を考慮してレビュー確度を算出することができる。

【0081】

＜Ｂ．実施の形態２＞
＜Ｂ－１．構成＞
図１３は、実施の形態２のトレーサビリティレビュー支援装置１０２の構成を示している。トレーサビリティレビュー支援装置１０２は、プロセッサ１１においてレビュー時間算出部２４を備え、レビューの時間に関する情報を処理する点でのみ、実施の形態１のトレーサビリティレビュー支援装置１０１と異なる。

【0082】

図１３に示すトレーサビリティレビュー支援装置１０２において、レビュー時間算出部２４はソフトウェアによって実現されるが、ハードウェアによって実現されてもよい。

【0083】

＜Ｂ－２．動作＞
図１４は、トレーサビリティレビュー支援装置１０２の動作の流れを示している。以下、図１４を参照して、トレーサビリティレビュー支援装置１０２の動作を説明する。トレーサビリティレビュー支援装置１０２の動作は、実施の形態２のトレーサビリティレビュー支援方法と、トレーサビリティレビュー支援プログラムの処理とに相当する。

【0084】

＜Ｂ－２－１．レビュー時間算出部２４＞
レビュー時間算出部２４は、通信インタフェース１４を介してレビュー対象規模３６の入力を受け付ける。レビュー対象規模３６は、例えばソースコードのコード行数、設計書のページ数、トレース対象数、またはトレース情報数等である。

【0085】

そして、レビュー時間算出部２４は、レビュー対象規模３６を基に、想定する理想のレビュー時間を想定レビュー時間３７として算出する。想定レビュー時間３７は、その時間レビューを行うことで十分な議論が行われると想定されるレビュー時間である。

【0086】

レビュー時間算出部２４は、例えば、コード行数１ＫＬあたりのレビュー時間に関する過去の知見に基づき、想定レビュー時間３７を算出しても良い。また、レビュー時間算出部２４は、トレース情報１件あたり、またはトレース対象１件あたりの想定レビュー時間を算出し、想定レビュー時間３７を作成しても良い。また、ユーザーが自身の知見によって手動で想定レビュー時間３７を算出し、トレーサビリティレビュー支援装置１０２に入力してもよい。

【0087】

次に、レビュー時間算出部２４は、想定レビュー時間３７をメモリ１２に書き込む。

【0088】

＜Ｂ－２－２．レビュー結果認識部２３＞
レビュー結果認識部２３は、実施の形態１と同様の対象トレース情報３４および加工済み音声データ３２に加えて、レビュー時間算出部２４で作成された想定レビュー時間３７に基づき、トレーサビリティレビュー結果３５を作成する。

【0089】

実施の形態２のトレーサビリティレビュー結果３５は、実施の形態１のトレーサビリティレビュー結果３５に加えて、レビュー品質情報として、実際のレビュー時間と想定レビュー時間３７との比較結果に関する情報を含む。具体的には、想定レビュー時間３７よりも実際のレビュー時間が短ければ短いほど、レビュー品質が悪いとみなされる。

【0090】

レビュー結果認識部２３は、レビュー中に想定レビュー時間３７を参加者に提示してもよい。また、レビュー結果認識部２３は、進捗情報として、実際のレビュー時間が想定レビュー時間３７の何％程度であるかを参加者に提示してもよい。また、レビュー結果認識部２３は、実際のレビュー時間が想定レビュー時間３７を経過した時点で、その旨を参加者に通知してもよい。また、レビュー結果認識部２３は、想定レビュー時間３７に達することなくレビューが終了した場合、または想定レビュー時間３７に達することなくトレース対象またはトレース情報のレビューが終了した場合に、その旨を参加者に通知しても良い。

【0091】

＜Ｂ－３．効果＞
実施の形態２のトレーサビリティレビュー支援装置１０２は、レビュー対象規模３６から想定レビュー時間３７を算出するレビュー時間算出部２４を備える。レビュー結果認識部２３は、実際のレビュー時間と想定レビュー時間３７との比較結果を出力する。従って、トレーサビリティレビュー支援装置１０２によれば、実際のレビュー時間と想定レビュー時間３７との比較に基づき、レビュー品質を数値化することが可能である。また、参加者にレビュー時間に関する情報を通知することで、レビューの不足を防ぐことが可能である。また、実際のレビュー時間が想定レビュー時間３７よりも長い場合、参加者に予期せぬ問題の発生の可能性を通知することが可能となる。

【0092】

＜Ｃ．実施の形態３＞
＜Ｃ－１．構成＞
図１５は、実施の形態３のトレーサビリティレビュー支援装置１０３の構成を示している。トレーサビリティレビュー支援装置１０３は、プロセッサ１１において議事情報出力部２５を備え、任意のトレース情報に関する議事情報を出力する点でのみ、実施の形態１のトレーサビリティレビュー支援装置１０１と異なる。議事情報は、レビュー音声データ３１または議事録を含む。図１５に示すトレーサビリティレビュー支援装置１０３において、議事情報出力部２５はソフトウェアによって実現されるが、その一部または全部がハードウェアによって実現されてもよい。

【0093】

＜Ｃ－２．動作＞
図１６は、トレーサビリティレビュー支援装置１０３の動作の流れを示している。以下、図１６を参照して、トレーサビリティレビュー支援装置１０３の動作を説明する。トレーサビリティレビュー支援装置１０３の動作は、実施の形態３のトレーサビリティレビュー支援方法と、トレーサビリティレビュー支援プログラムの処理とに相当する。

【0094】

＜Ｃ－２－１．レビュー結果認識部２３＞
レビュー結果認識部２３は、実施の形態１と同様のトレーサビリティレビュー結果３５に加えて、議事情報３８を作成する。図１７は、議事情報３８の一例を示している。議事情報３８は、要件と機能の対で示される各トレース情報に対して、発言番号、発言者、発言内容等の加工済み音声データ３２が紐づけられた情報である。図１７の議事情報３８の例では、要件Ａと機能１とのトレース情報に対して、発言番号１－４の加工済み音声データ３２が関連することが示されている。

【0095】

レビュー結果認識部２３は、レビュー中に随時、またはレビュー終了後に、議事情報３８をメモリ１２に書き込む。

【0096】

＜Ｃ－２－２．議事情報出力部２５＞
議事情報出力部２５は、トレーサビリティレビュー結果３５と議事情報３８とに基づき、作業者が指定するトレース情報に関する加工済み音声データ３２を抽出して抽出後議事情報３９を作成する。作業者は、例えばトレース元とトレース先との組み合わせを入力し、または図９に示されるようなトレーサビリティレビュー結果３５のマトリクスから対象のトレース情報を指定する。

【0097】

図１８は、抽出後議事情報３９の一例を示している。抽出後議事情報３９は、加工済み音声データ３２のテキストデータを画面に表示する形式で出力されても良いし、加工済み音声データ３２に対応するレビュー音声データ３１の該当箇所をトリミングして再生する形式で出力されても良い。

【0098】

＜Ｃ－３．効果＞
実施の形態３のトレーサビリティレビュー支援装置１０３は、ユーザが指定したトレース情報に関する、加工済み音声データ３２またはレビューの議事録を含む議事情報を出力する議事情報出力部２５を備える。これにより、ユーザは、レビュー中またはレビュー後に、任意のトレース情報に関する議事情報を確認することができ、レビューを容易に振り返ることができる。

【0099】

なお、各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変形、省略したりすることが可能である。

【符号の説明】

【0100】

１１ プロセッサ、１２ メモリ、１３ ストレージ、１４ 通信インタフェース、１５ 処理回路、２１ 音声認識部、２２ 対象トレース認識部、２３ レビュー結果認識部、２４ レビュー時間算出部、２５ 議事情報出力部、３１ レビュー音声データ、３２ 加工済み音声データ、３３ トレーサビリティ情報、３４ 対象トレース情報、３５ トレーサビリティレビュー結果、３６ レビュー対象規模、３７ 想定レビュー時間、３８ 議事情報、３９ 抽出後議事情報、１０１，１０１Ａ，１０２，１０３ トレーサビリティレビュー支援装置。

【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】