JP5878500B2 - フロー図作成システム - Google Patents

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Description

本発明は，各処理ステップを線や矢印で繋ぐことで処理ステップ間の影響関係を表すフロー図を，クラスター解析を用いて作成するフロー図作成システムに関する。
ある処理の全体の流れを示すため，各処理ステップ（以下，「ノード」という）を線や矢印で繋ぐことでノード間の影響関係を表すフロー図が存在する。フロー図はさまざまな分野で用いられている。フロー図の一例として，図４がある。
たとえば，電話サービスの提供会社は，顧客の電話料金を算出する際に，料金プラン，通話時間，通話時間帯，契約年数などによって，課金対象通話料，無料通話料，オプション使用料など多様な料金ごとに振り分ける必要がある。その際，複数のノード（処理ステップ）を互いに関連させ，最終的な金額を算出している。また，電話料金の新サービスを開始するときなど，料金の算出方法が変更される場合には，このフロー図を参照することで，新しい料金の算出方法を組み込むにはどの処理ステップを修正，追加，削除すればよいか，を判定している。したがって，フロー図を作成する場合，できるだけ視認性の高いフロー図が作成できるとよい。
しかし，従来より，フロー図は，主に人が作成しているため，同じ処理を示すフロー図であっても，視認性の高低にばらつきがでる。特に，ノードが増え，その影響関係が複雑となる場合にその傾向が顕著となる。
そこでフロー図を自動的に作成する方法が，たとえば下記特許文献１および特許文献２に開示されている。特許文献１は業務フローを自動化するシステムであり，特許文献２はコンピュータのプログラムのフローチャートを自動化するシステムである。
国際公開ＷＯ２００７／１３２５４７号 特開平９−２１２６３０号公報
フロー図を作成する目的は，ノード間の影響関係を容易に認識できるようにするためである。そして，ノード間の影響関係を容易に認識できる視認性が高いフロー図，すなわち，ノード間の影響関係を示す線や矢印ができるだけ交錯しない（交点が少ない）フロー図が望まれる。
前記特許文献に記載の発明は，フロー図を自動的に作成することができるものの，ノード間の影響関係を考慮していないため，視認性の高いフロー図を自動的に作成できるとは限らないという問題点がある。
本発明者は上記課題に鑑み，視認性の高いフロー図を自動的に作成することができるフロー図作成システムを発明した。
第１の発明は，フロー図を作成するフロー図作成システムであって，処理対象となるフロー図におけるノードと，ノード間の影響関係を示す情報とに基づいて，ノード間の影響関係を示すマッピング情報を生成する影響関係マッピング処理部と，前記影響関係マッピング処理部により生成した前記ノード間の影響関係を示すマッピング情報に基づいて，クラスター解析用のマッピング処理を実行するクラスター解析用マッピング処理部と，前記クラスター解析用マッピング処理部におけるマッピング処理の実行結果に対して，クラスター解析を実行することによりデンドログラムを生成するクラスター解析処理部と，前記生成したデンドログラムにおけるノードの配置順と，前記影響関係マッピング処理部で生成した前記ノード間の影響関係を示すマッピング情報とを用いて，ノードの配置処理を実行するノード配置処理部と，を有することを特徴とするフロー図作成システムである。
クラスター解析は，類似する個体や変数をグループ化するための解析手法であって，クラスター解析の結果，デンドログラムが生成できる。デンドログラムでは，類似する個体や変数がグループ化されて表現される。そして，影響関係マッピング処理部で生成したマッピング処理には，ノード間の影響関係を示す情報が含まれているので，デンドログラムにおいてグループ化した基準と，各ノードの影響関係を示す情報とに基づいて各ノードを配置することで，類似するノード間を近くに配置することができる。そのため，本発明のように，クラスター解析を用いてフロー図を作成することで，類似するノード間をまとめることができるから，視認性の高いフロー図を自動的に作成することができる。
上述の発明において，前記影響関係マッピング処理部は，前記処理対象となるノードと，ノード間の影響関係を示す情報とに基づいて，ノード間の直接的な影響関係を示すマッピング情報を生成するマッピング処理と，ノード間の間接的な影響関係を示すマッピング情報を生成するマッピング処理とを実行し，前記クラスター解析用マッピング処理部は，前記ノード間の直接的および間接的な影響関係を示すマッピング情報に基づいて，クラスター解析用のマッピング処理を実行するマッピング処理を実行し，前記クラスター解析処理部は，前記クラスター解析を実行することでデンドログラムを生成し，前記ノード配置処理部は，前記生成したデンドログラムにおけるノードの配置順に従って，前記ノード間の直接的な影響関係を示すマッピング情報を用いて，ノードの配置処理を実行する，フロー図作成システムのように構成することもできる。
上述の発明において，前記影響関係マッピング処理部は，前記処理対象となるノードと，ノード間の影響関係を示す情報とに基づいて，ノード間の直接的な影響関係に対する直接影響関係マッピング配列と，ノード間の直接的および間接的な影響関係に対する直接・間接影響関係マッピング配列とを生成し，前記クラスター解析用マッピング処理部は，前記直接・間接影響関係マッピング配列に基づいて，クラスター解析用のクラスター解析用マッピング配列を生成し，前記クラスター解析処理部は，前記クラスター解析用マッピング配列に対して，前記クラスター解析を実行することでデンドログラムを生成し，前記ノード配置処理部は，前記直接影響関係マッピング配列に基づいて，ノード間の先行後行関係を考慮しない直接的な影響関係がある配列を生成し，前記生成したデンドログラムにおけるノードの配置順に従って，処理対象とするノードと，すでに配置したノードとの間の直接的な影響関係を，前記生成したノード間の先行後行関係を考慮しない直接的な影響関係がある配列に基づいて判定し，直接的な影響関係があると判定した場合には，前記直接影響関係マッピング配列に基づいてノード間の先行後行関係を判定し，処理対象とするノードを配置する，フロー図作成システムのように構成することができる。
これらの発明のような処理を実行することでも，上述と同様の技術的効果を得ることができる。
上述のフロー図作成システムは，本発明のプログラムをコンピュータ上で実行することでも実現できる。すなわち，コンピュータを，フロー図におけるノードと，ノード間の影響関係を示す情報との入力を受け付けるフロー図入力受付処理部，前記処理対象となるノードと，ノード間の影響関係を示す情報とに基づいて，ノード間の影響関係を示すマッピング情報を生成する影響関係マッピング処理部，前記ノード間の影響関係を示すマッピング情報に基づいて，クラスター解析用のマッピング処理を実行するクラスター解析用マッピング処理部，前記クラスター解析用マッピング処理部におけるマッピング処理の実行結果に対して，クラスター解析を実行することによりデンドログラムを生成するクラスター解析処理部，前記生成したデンドログラムにおけるノードの配置順と，前記影響関係マッピング処理部で生成したノード間の影響関係を示すマッピング情報とを用いて，ノードの配置処理を実行するノード配置処理部，として機能させるフロー図作成プログラムのように構成すること
ができる。
第２の発明は，ノード間の影響関係を作図する作図システムであって，ノードと，ノード間の影響関係を示す情報とに基づいて，ノード間の影響関係を示すマッピング情報を生成する影響関係マッピング処理部と，前記ノード間の影響関係を示すマッピング情報に基づいて，クラスター解析用のマッピング処理を実行するクラスター解析用マッピング処理部と，前記クラスター解析用マッピング処理部におけるマッピング処理の実行結果に対して，クラスター解析を実行することによりデンドログラムを生成するクラスター解析処理部と，前記生成したデンドログラムにおけるノードの配置順と，前記影響関係マッピング処理部で生成した前記ノード間の影響関係を示すマッピング情報とを用いて，ノードの配置処理を実行するノード配置処理部と，を有する作図システムである。
上述の発明は，フロー図を作成する場合に限られない。基板回路の設計やプラントの設計などの作図システムにも適用することができる。すなわち，基板上の各装置やプラントにおける各装置をノードとして扱い，各装置同士の配線や配管などをノード間の影響関係を示す情報として扱うことで，交錯の少ない配線や配管による作図ができるので，効率のよい設計ができる。
本発明のフロー図作成システムによって，ノード間の関係性を示す線や矢印の交錯（交点の数）が少なくなるようなフロー図を作成することができる。これによって，従来のように，作成者が誰であるかによって，作成されるフロー図の視認性が変わる，といったことがなくなり，一定の品質のフロー図を自動的に作成することができる。
本発明のフロー図作成システムのシステム構成の一例を模式的に示す概念図である。 本発明を実行するためのコンピュータのハードウェア構成の一例を模式的に示す概念図である。 本発明の処理プロセスの一例を模式的に示すフローチャートである。 フロー図の一例である。 図４のフロー図に基づいて，ノード間の直接の影響関係を配列にマッピングした直接影響関係マッピング配列の一例を示す図である。 ノード間の直接的，間接的な影響関係を配列にマッピングした直接・間接影響関係マッピング配列の一例を示す図である。 図６の直接・間接影響関係マッピング配列を転置した配列を示す図である。 図６と図７との配列を重ね合わせて生成したクラスター解析用マッピング配列の一例を示す図である。 クラスター解析用マッピング配列のほかの生成方法の一例を示す図である。 クラスター解析用マッピング配列に基づくクラスター解析の処理を模式的に示す図である。 クラスター解析における各方法を示す図である。 クラスター解析に基づいて生成するデンドログラムの一例を模式的に示す図である。 ノードの配置処理の処理プロセスの一例を模式的に示すフローチャートである。 直接影響関係マッピング配列に基づいて生成した修正済直接影響関係マッピング配列の一例を示す図である。 デンドログラムに基づいてノードの配置順を模式的に示す図である。 ソート済直接影響関係マッピング配列の一例を示す図である。 ノード「１」を配置した状態を示す図である。 ノードの配置処理を模式的に示す図である。 ノード「ａ」を配置した状態を示す図である。 ノード「６」を配置した状態を示す図である。 ノード「Ｅ」を配置した状態を示す図である。 ノード「７」を配置した状態を示す図である。 ノード「Ｂ」を配置した状態を示す図である。 ノード「２」を配置した状態を示す図である。 ノード「Ｃ」を配置した状態を示す図である。 ノード「３」，ノード「ｂ」を配置した状態を示す図である。 ノード「Ｆ」を配置した状態を示す図である。 ノード「５」を配置した状態を示す図である。 ノード「４」，ノード「Ｄ」を配置した状態を示す図である。 ノード「ｄ」を配置した状態を示す図である。 ノード「８」を配置した状態を示す図である。 ノード「９」を配置した状態を示す図である。 ノード「ｃ」を配置した状態を示す図である。 ノード「Ａ」を配置した状態を示す図である。 図４のフロー図の交点の数を模式的に示す図である。 生成したフロー図の交点の数を模式的に示す図である。
本発明のフロー図作成システム１のシステム構成の一例の概念図を図１に示す。また，フロー図作成システム１を実行するためのコンピュータ２のハードウェア構成の一例を図２に示す。
フロー図作成システム１を実行するためのコンピュータ２は，プログラムの演算処理を実行するＣＰＵなどの演算装置７０と，情報を記憶するＲＡＭやハードディスクなどの記憶装置７１と，ディスプレイなどの表示装置７２と，キーボードやポインティングデバイス（マウスやテンキーなど）などの入力装置７３とを有している。
図１では本発明のフロー図作成システム１が一台のコンピュータ２で実現される場合を示したが，複数台のコンピュータ２にその機能が分散配置され，実現されても良い。
本発明における各手段は，その機能が論理的に区別されているのみであって，物理上あるいは事実上は同一の領域を為していても良い。
フロー図作成システム１は，フロー図入力受付処理部２０と影響関係マッピング処理部２１とクラスター解析用マッピング処理部２２とクラスター解析処理部２３とノード配置処理部２４とを有する。
フロー図入力受付処理部２０は，本発明のフロー図作成システム１において処理対象とするフロー図の入力を受け付ける。フロー図の入力を受け付ける方法としてはさまざまな方法があるが，たとえば図４に示すフロー図の場合，ノードとその影響関係とを示す線や矢印（図４の場合には矢印）をグラフ形式で入力を受け付ける。また別の例としては，ノード間の影響関係を示す情報を，たとえば「１→ａ」，「１→Ｆ」，「２→Ｃ」，「３→ｂ」，「４→ｃ」，「４→ｄ」，「５→ｂ」，「５→Ｃ」，「６→ａ」，「７→Ｂ」，「８→Ａ」，「８→Ｅ」，「９→ｃ」，「ａ→Ｂ」，「ａ→Ｅ」，「ｂ→Ｆ」，「ｃ→Ａ」，「ｃ→Ｄ」，「ｄ→Ｄ」といったようにテキスト情報として入力を受け付けてもよい。すなわち，フロー図におけるノードと，ノード間の影響関係を示す情報の入力を受け付ければよい。なお，フロー図において，横方向を行方向，縦方向を列方向という。そしてフロー図におけるノードは，行方向，列方向に沿って適宜，配置される。したがって，ノードの位置は，行方向と列方向とから形成される座標として，プログラムの処理では制御されていることが好ましい。
フロー図の同一行においては，行方向の左側から順に，１列目が最先行の位置，２列目が２番目の先行の位置，３列目が３番目の先行の位置となる。そのため，フロー図のノードに対してプログラム上の処理を実行する場合には，１列目，２列目，３列目の順番で処理を実行することが好ましい。また，同一列では上から順番に１行目，２行目，３行目といったように処理を実行する。この場合，行の順番に優先順位が付けられていても良いし，付けられていなくても良い。なお，これ以外の処理順番で処理を実行してもよい。すなわち，先に列方向に対して処理を実行し，その後に行方向に処理を実行してもよい。
影響関係マッピング処理部２１は，フロー図入力受付処理部２０で受け付けたフロー図（フロー図におけるノードと，ノード間の影響関係を示す情報）に基づいて，あるノードがほかのノードに影響を与えるかを示す情報を配列に代入することでマッピング処理を実行する。この際に，影響関係マッピング処理部２１は，フロー図入力受付処理部２０で入力を受け付けた，あるノードがほかのノードに影響を与えるかを示す情報に基づいて，ノード間の直接的な影響関係を配列（直接影響関係マッピング配列）にマッピングする処理と，直接影響関係マッピング配列に，ノード間の間接的な影響関係を追加して配列（直接・間接影響関係マッピング配列）にマッピングする処理とを実行する。ここで，直接的な影響関係とは，２つのノードが線や矢印で直接的に繋がっている場合であり，間接的な影響関係とは，２つのノードが，ほかのノードを介して線や矢印で間接的に繋がっている場合をいう。たとえば図４の場合，ノード「１」とノード「ａ」は直接的な影響関係があり，ノード「１」とノード「Ｂ」とは間接的な影響関係がある。
たとえば入力を受け付けたフロー図が図４の場合，ノードとして，１乃至９，ａ乃至ｄ，Ａ乃至Ｆが存在する。この場合，影響関係マッピング処理部２１は，あるノードから直接的な影響関係があるノードには，直接的な影響関係があることを示す情報「１」を直接影響関係マッピング配列に代入し，直接的な影響関係がないノードには，直接的な影響関係がないことを示す情報「０」を直接影響関係マッピング配列に代入する。この際に，ノードは自己に対しては影響があるとして「１」を設定しても良いし，自己に対しては影響がないとして「０」を設定しても良い。このようにして，図４に基づいて生成した直接影響関係マッピング配列の一例を図５に示す。
図５では列方向にノードを，行方向にそのノードから直接的に影響関係があるか否かを示す情報を記憶している。なお，行と列の関係は一例であり，これが転置されていても良い。また「０」，「１」の値もこれに限定されず，ほかの値を用いても良い。なお，図５ではわかりやすさのため，「１」が入る箇所に網掛けをしているが，実際の処理には不要である。
上述のマッピング処理を行う場合には，まず同一列の影響関係をマッピングし，当該列のノードの影響関係を全てマッピング後，次の列の影響関係をマッピングすると良いが，それに限定されない。
また，影響関係マッピング処理部２１は，直接影響関係マッピング配列に，あるノードから間接的な影響関係があるノードについて，間接的な影響関係があることを示す情報「１」を追加して代入し，直接・間接影響関係マッピング配列を生成する。図６に直接・間接影響関係マッピング配列の一例を示す。
クラスター解析用マッピング処理部２２は，影響関係マッピング処理部２１で生成した直接・間接影響関係マッピング配列について転置し，直接・間接影響関係マッピング配列と，転置した直接・間接影響関係マッピング配列とを重ね合わせることで，クラスター解析用マッピング配列を生成する。重ね合わせの処理としては論理演算が一例としてあり，直接・間接影響関係マッピング配列の各要素と，転置した直接・間接影響関係マッピング配列の各要素との論理和（論理演算「ＯＲ」）を算出する方法があるが，これに限定されない。
たとえば図６の直接・間接影響関係マッピング配列に対して，転置をすると図７の配列が得られる。そして図６の直接・間接影響関係マッピング配列と図７の転置した直接・間接影響関係マッピング配列の各要素の論理和を算出することで，重ね合わせを実行し，クラスター解析用マッピング配列を生成する。重ね合わせ後のクラスター解析用マッピング配列が図８である。
なお別の方法として，影響関係マッピング処理部２１では，直接的，間接的な影響関係がある場合にそれを示す情報「１」を代入し，それがない場合には値をφ（空）として代入する。そして，影響関係マッピング処理部２１で生成した直接・間接影響関係マッピング配列を転置し，上述と同様に，影響関係マッピング処理部２１で生成した直接・間接影響関係マッピング配列の各要素と，転置した直接・間接影響関係マッピング配列の各要素との論理和を算出する。そして算出後にφが入っている要素について「０」を代入しても良い。
さらに別の方法として，図９に示すように，図６の配列における斜線より右上方の各要素について，転置をし，それを斜線を中心として左下方の各要素に代入するようにしても良い。
クラスター解析処理部２３は，クラスター解析用マッピング処理部２２で生成した配列に対して，クラスター解析を実行し，デンドログラム（樹形図）を生成する。なお，クラスター解析の処理は公知の方法を用いればよい。
クラスター解析の処理の概念を図１０に示す。まず，ｎ個の個体について，ｐ個の変数Ｘｉ１，Ｘｉ２，・・・，Ｘｉｐ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）があり，初期状態としてｎ個のクラスターがあるとした場合，数１によりノード間のユークリッド平方距離ｄｉｊ ２を，クラスター解析用マッピング処理部２２で生成した配列を用いて算出する。
Figure 0005878500
つぎに，ユークリッド平方距離の最も近いノードｃを併合して，一つのノードとする。たとえばノードａとノードｂとが併合されてノードｃが作られる場合，ｄａｂ，ｄｘａ，ｄｘｂを，ノードａとノードｂが併合される前の各ノード間の距離としたとき，併合後のノードｃとノードｘ（ｘ≠ａ，ｘ≠ｂ）との距離は，数２または数３で表される。なお，数２，数３におけるαａ，αｂ，β，γは，ノードの併合に用いる方法により異なる。すなわち，ノードの併合方法には，最短距離法，最長距離法，メディアン法，重心法，群平均法，可変法，ウォード法などがあるが，どの併合方法を用いるかによって数２を用いるか，数３を用いるか，あるいはそれらにおけるαａ，αｂ，β，γの値が図１１に示すように変わる。
Figure 0005878500
Figure 0005878500
数２または数３によりノード間の併合を行うことで，ノードの数が一つ減る。そこで，ノード数が１になるまで数１，数２または数３の処理を実行する。
以上の処理を反復し，ノード数が１になると，図１２に示すようなデンドログラムが生成できる。
ノード配置処理部２４は，クラスター解析処理部２３においてクラスター解析により生成したデンドログラムと，影響関係マッピング処理部２１で生成した直接影響関係マッピング配列とに基づいて，ノードを配置する処理を実行する。
ノード配置処理部２４は，直接影響関係マッピング配列を転置し，直接影響関係マッピング配列と転置した直接影響関係マッピング配列とを重ね合わせることで（各要素の論理和を演算する），修正済直接影響関係マッピング配列を生成する。そして生成した修正済直接影響関係マッピング配列の各要素を，クラスター解析処理部２３で生成したデンドログラムのノードの順番に基づいて並べ替え，ソート済直接影響関係マッピング配列を生成する。そしてソート済直接影響関係マッピング配列に基づいてノードを配置する処理を実行する。このようにして作成したフロー図の一例を図３４に示す。なお，ソート済直接影響関係マッピング配列の代わりに，デンドログラムと修正済直接影響関係マッピング配列とを用いてもよい。
つぎに本発明の処理プロセスの一例を図３のフローチャート，図１３のフローチャートを用いて説明する。なお，処理対象とするフロー図は，図４とする。
まず本発明の処理を実行する際には，図４に示すフロー図におけるノードと，ノード間の直接の影響関係を示す情報の入力を行い，その入力をフロー図入力受付処理部２０で受け付ける（Ｓ１００）。フロー図におけるノードとノード間の直接の影響関係を示す情報の入力を受け付けると，影響関係マッピング処理部２１は，各ノードの直接の影響関係を，直接影響関係マッピング配列にマッピングする（Ｓ１１０）。
すなわち，図４の場合，ノード「１」は，ノード「ａ」とノード「Ｆ」と直接の影響関係があることから，ノード「１」については，ノード「ａ」とノード「Ｆ」について直接の影響関係があることを示す情報，たとえば「１」を代入する。
またノード「２」は，ノード「Ｃ」と直接の影響関係があるから，ノード「２」についてはノード「Ｃ」に，直接の影響関係があることを示す情報「１」を代入する。
ノード「３」は，ノード「ｂ」と直接の影響関係があことから，ノード「３」についてはノード「ｂ」に，直接の影響関係があることを示す情報「１」を代入する。
以上のように，各ノードの直接の影響関係を，直接影響関係マッピング配列に代入する。なお，直接の影響関係がないノード間については，影響がないことを示す情報，たとえば「０」を代入する。このようにして生成した直接影響関係マッピング配列が図５である。
つぎに影響関係マッピング処理部２１は，直接影響関係マッピング配列に対して，ノード間の間接的な影響関係を追加し，直接・間接影響関係マッピング配列を生成する（Ｓ１２０）。
すなわち，図４の場合，ノード「１」は，直接的な影響関係のあるノード「ａ」を介して，ノード「Ｂ」とノード「Ｅ」と間接的な影響関係があることから，ノード「１」については，ノード「Ｂ」とノード「Ｅ」について間接的な影響関係があることを示す情報，たとえば「１」を代入する。
またノード「２」は，直接的な影響関係のあるノード「Ｃ」がほかのノードと接続していないことから，間接的な影響関係があるノードはないので，ノード「２」についてほかのすべてのノードと間接的な影響関係がないことを示す情報，たとえば「０」を代入する。
ノード「３」は，直接的な影響関係があるノード「ｂ」を介して，ノード「Ｆ」と間接的な影響関係があることから，ノード「３」については，ノード「Ｆ」について間接的な影響関係があることを示す情報「１」を代入する。
以上のように，各ノードの間接的な影響関係を，直接影響関係マッピング配列に追加して代入することで，各ノードの直接的，間接的な影響関係をマッピングした直接・間接影響関係マッピング配列を生成する。このようにして生成した直接・間接影響関係マッピング配列が図６である。
つぎにクラスター解析用マッピング処理部２２は，生成した直接・間接影響関係マッピング配列（図６）に基づいて，その配列を転置する（図７）。そして直接・間接影響関係マッピング配列の各要素と，転置した直接・間接影響関係マッピング配列の各要素の論理和を算出することで，クラスター解析用マッピング配列を生成する（図８）。
クラスター解析用マッピング配列を生成すると，クラスター解析処理部２３は，クラスター解析用マッピング配列に対してクラスター解析を実行し，デンドログラムを生成する（Ｓ１４０）。Ｓ１４０のクラスター解析により生成したデンドログラムが図１２である。
デンドログラムを生成後，ノード配置処理部２４は，まず影響関係マッピング処理部２１で生成した直接影響関係マッピング配列（図５）を転置し，転置した直接影響関係マッピング配列を生成する（Ｓ１５０）。そして直接影響関係マッピング配列の各要素と転置した直接影響関係マッピング配列の各要素の論理和を演算することで，これらの配列を重ね合わせ，修正済直接影響関係マッピング配列を生成する。これが図１４である。図５の直接影響関係マッピング配列では，ノードの先行後行関係が考慮されているが，図１４の修正済直接影響関係マッピング配列では，ノードの先行後行関係は考慮しない配列となる。
そしてノード配置処理部２４は，修正済直接影響関係マッピング配列（図１４）について，図１５に示すように，クラスター解析処理部２３で生成したデンドログラムのノードの配置順に基づいて，各要素を並べ替えて，ソート済直接影響関係マッピング配列を生成する（Ｓ１６０）。これが図１６である。
ノード配置処理部２４は，ソート済直接影響関係マッピング配列を生成すると，ソート済直接影響関係マッピング配列（図１６）と直接影響関係マッピング配列（図５）とを用いて，ノードを配置する（Ｓ１７０）。
Ｓ１７０のノードの配置処理を，図１３のフローチャートを用いて以下に説明する。
ノード配置処理部２４は，ソート済直接影響関係マッピング配列のノードの配置順にしたがって処理対象とするノードを特定し（Ｓ２００），特定したノードと，すでに配置しているほかのノードとの直接の影響関係を，ソート済直接影響関係マッピング配列に基づいて判定する（Ｓ２１０）。そしてすでに配置しているほかのノードと直接の影響関係がない場合には，特定したノードを，もっとも先行のノードの位置（１列目）に配置する（Ｓ２２０）。一方，すでに配置しているほかのノードと直接の影響関係がある場合には，直接影響関係マッピング配列に基づいて，特定したノードと，すでに配置している直接の影響関係があるとしたノードとの先行後行関係を判定する（Ｓ２３０）。
そしてＳ２３０で判定した先行後行関係と，すでに配置しているノードとの先行後行関係に矛盾がある場合には（Ｓ２４０），修正処理を行う（Ｓ２５０）。この修正処理としては，Ｓ２３０で判定した先行後行関係に基づいて，すでに配置したノードの再配置処理を実行する。
一方，矛盾がない場合には，特定したノードを先行に配置する場合には（Ｓ２６０），影響関係のある後行のノードと同じ行の一つ前の列にすでにほかのノードが配置されているかを判定し（Ｓ２７０），配置されていない場合には，特定したノードを後行のノードと同じ行の一つ前の列に配置する（Ｓ２８０）。配置されている場合には，特定したノードを，後行のノードの一つ前の列の最下行に配置する（Ｓ２９０）。
また，Ｓ２６０において，特定したノードを後行に配置する場合には，影響関係のある先行のノードと同じ行の一つ後の列にすでにほかのノードが配置されているかを判定し（Ｓ３００），配置されていない場合には，特定したノードを先行のノードと同じ行の一つ後の列に配置する（Ｓ３１０）。配置されている場合には，特定したノードを，先行のノードの一つ後の列の最下行に配置する（Ｓ３２０）。
以上のような処理を，すべてのノードについて実行する（Ｓ３３０）。
以下，より詳細に，ノード配置処理部２４におけるノードの配置処理を，図４のフロー図に基づく図１６のソート済直接影響関係マッピング配列，図５の直接影響関係マッピング配列を用いて説明する。
まずソート済直接影響関係マッピング配列において，配置順位１のノード「１」を処理対象として特定する（Ｓ２００）。まだほかのノードは配置されていないので（Ｓ２１０），ノード「１」を，最先行の列の最下行，つまり１行目の１列目の位置に配置する（Ｓ２２０）。この状態を模式的に示すのが図１７である。
つぎにソート済直接影響関係マッピング配列において配置順位２のノード「ａ」を処理対象として特定する（Ｓ２００）。特定したノード「２」と，すでに配置しているノード「１」との直接の影響関係を図１６のソート済直接影響関係マッピング配列に基づいて判定すると（Ｓ２１０），ノード「ａ」の配列の要素として，ノード「１」と直接の影響関係があることを示す情報「１」が入っているので，直接の影響関係があることが判定できる。そして図５の直接影響関係マッピング配列を参照すると，ノード「１」についてはノード「ａ」に対して直接の影響関係があることを示す情報「１」があり，ノード「ａ」についてはノード「１」に対して直接の影響関係がないことを示す情報「０」となっている。したがって，ノード「１」がノード「ａ」よりも先行の位置にあると判定できる（Ｓ２３０）。この時点では先行後行の配置関係に矛盾は生じない（Ｓ２４０）。そして，後行に配置するノード「ａ」については１行目の２列目にはほかのノードは配置されていないので（Ｓ２６０，Ｓ３００），ノード「ａ」は，ノード「１」と同じ行の後行の位置，すなわち１行目の２列目に配置する（Ｓ３１０）。なお，ノードを配置すると，先行のノードから後行のノードに対して矢印または線を引く（以下同様）。この処理を模式的に示すのが図１８である。また，この状態を模式的に示すのが図１９である。
つぎにソート済直接影響関係マッピング配列において配置順位３のノード「６」を処理対象として特定する（Ｓ２００）。特定したノード「６」と，すでに配置しているノード「１」，ノード「ａ」との直接の影響関係を図１６のソート済直接影響関係マッピング配列に基づいて判定すると（Ｓ２１０），ノード「６」の配列の要素として，ノード「ａ」と直接の影響関係があることを示す情報「１」が入っているので，直接の影響関係があることが判定できる。そして図５の直接影響関係マッピング配列を参照すると，ノード「６」についてはノード「ａ」に対して直接の影響関係があることを示す情報「１」があり，ノード「ａ」についてはノード「６」に対して直接の影響関係がないことを示す情報「０」となっている。したがって，ノード「６」がノード「ａ」よりも先行の位置にあると判定できる（Ｓ２３０）。この時点では先行後行の配置関係に矛盾は生じない（Ｓ２４０）。そして先行に配置するノード「６」については後行のノード「ａ」の１行目にはすでにノード「１」が配置されていることから（Ｓ２６０，Ｓ２７０），後行のノード「ａ」の一つ前の列（１列目）の最下行（２行目），すなわち２行目の１列目にノード「６」を配置する（Ｓ２９０）。この状態を模式的に示すのが図２０である。
つぎにソート済直接影響関係マッピング配列において配置順位４のノード「Ｅ」を処理対象として特定する（Ｓ２００）。そして特定したノード「Ｅ」と，すでに配置しているノード「１」，ノード「ａ」，ノード「６」との直接の影響関係を図１６のソート済直接影響関係マッピング配列に基づいて判定すると（Ｓ２１０），ノード「Ｅ」の配列の要素として，ノード「ａ」と直接の影響関係があることを示す情報「１」が入っているので，直接の影響関係があることが判定できる。そして図５の直接影響関係マッピング配列を参照すると，ノード「ａ」についてはノード「Ｅ」に対して直接の影響関係があることを示す情報「１」があり，ノード「Ｅ」についてはノード「ａ」に対して直接の影響関係がないことを示す情報「０」となっている。したがって，ノード「Ｅ」がノード「ａ」よりも後行の位置にあると判定できる（Ｓ２３０）。この時点では先行後行の配置関係に矛盾は生じない（Ｓ２４０）。そして後行に配置するノード「Ｅ」については，ノード「ａ」の一つ後の列（１行目，３列目）にはほかのノードは配置されていないので（Ｓ２６０，Ｓ３００），ノード「Ｅ」は，ノード「ａ」と同じ行の一つ後の列，すなわち１行目の３列目に配置する（Ｓ３１０）。この状態を模式的に示すのが図２１である。
つぎにソート済直接影響関係マッピング配列において配置順位５のノード「７」を処理対象として特定する（Ｓ２００）。特定したノード「７」と，すでに配置しているノード「１」，ノード「ａ」，ノード「６」，ノード「Ｅ」との直接の影響関係を図１６のソート済直接影響関係マッピング配列に基づいて判定すると（Ｓ２１０），ノード「７」の配列の要素として，ノード「１」，ノード「ａ」，ノード「６」，ノード「Ｅ」と直接の影響関係がないことを示す情報「０」が入っているので，直接の影響関係はないと判定できる。したがって，ノード「７」をもっとも先行の位置の最下行，すなわちノード「１」，ノード「６」の下方（３行目，１列目）に配置する（Ｓ２２０）。この状態を模式的に示すのが図２２である。
つぎにソート済直接影響関係マッピング配列において配置順位６のノード「Ｂ」を処理対象として特定する（Ｓ２００）。特定したノード「Ｂ」と，すでに配置しているノード「１」，ノード「ａ」，ノード「６」，ノード「Ｅ」，ノード「７」との直接の影響関係を図１６のソート済直接影響関係マッピング配列に基づいて判定すると（Ｓ２１０），ノード「７」とノード「ａ」と直接の影響関係があることを示す情報「１」が入っているので，これら２つのノードと直接の影響関係があることが判定できる。そして図５の直接影響関係マッピング配列を参照すると，ノード「７」についてはノード「Ｂ」に対して直接の影響関係があることを示す情報「１」があり，ノード「Ｂ」についてはノード「７」に対して直接の影響関係がないことを示す情報「０」となっている。したがって，ノード「７」がノード「Ｂ」よりも先行の位置にあると判定できる（Ｓ２３０）。また，ノード「ａ」についてはノード「Ｂ」に対して直接の影響関係があることを示す情報「１」があり，ノード「Ｂ」についてはノード「ａ」に対して直接の影響関係がないことを示す情報「０」となっている。したがって，ノード「ａ」がノード「Ｂ」よりも先行の位置にあると判定できる（Ｓ２３０）。そうすると，ノード「Ｂ」は，ノード「７」とノード「ａ」よりも後行の位置関係にあると判定できる。この時点では先行後行の配置関係に矛盾は生じない（Ｓ２４０）。そして，ノード「７」はもっとも先行の位置（１列目）にあり，ノード「ａ」は２番目の先行の位置（２列目）にあるので，ノード「Ｂ」は，ノード「ａ」よりも後行の３番目の位置（３列目）になる（Ｓ２６０，Ｓ３００）。そうすると１行目の３列目には，ノード「Ｅ」が配置されていることから，ノード「Ｂ」は，先行のノード「ａ」の一つ後の列（３列目）の最下行（２行目）に配置することを判定できる（Ｓ３１０）。この状態を模式的に示すのが図２３である。
つぎにソート済直接影響関係マッピング配列において配置順位７のノード「２」を処理対象として特定する（Ｓ２００）。特定したノード「２」と，すでに配置しているノード「１」，ノード「ａ」，ノード「６」，ノード「Ｅ」，ノード「７」，ノード「Ｂ」との直接の影響関係を図１６のソート済直接影響関係マッピング配列に基づいて判定すると（Ｓ２１０），ノード「２」の配列の要素として，すでに配置している各ノード（ノード「１」，ノード「ａ」，ノード「６」，ノード「Ｅ」，ノード「７」，ノード「Ｂ」）と直接の影響関係がないことを示す情報「０」が入っているので，直接の影響関係はないと判定できる。したがって，ノード「２」をもっとも先行の位置の最下行，すなわちノード「１」，ノード「６」，ノード「７」の下方に配置する（Ｓ２２０）。この状態を模式的に示すのが図２４である。
つぎにソート済直接影響関係マッピング配列において配置順位８のノード「Ｃ」を処理対象として特定する（Ｓ２００）。特定したノード「Ｃ」と，すでに配置している各ノードとの直接の影響関係を図１６のソート済直接影響関係マッピング配列に基づいて判定すると（Ｓ２１０），ノード「Ｃ」の配列の要素として，ノード「２」と直接の影響関係があることを示す情報「１」が入っているので，直接の影響関係があることが判定できる。そして図５の直接影響関係マッピング配列を参照すると，ノード「２」についてはノード「Ｃ」に対して直接の影響関係があることを示す情報「１」があり，ノード「Ｃ」についてはノード「２」に対して直接の影響関係がないことを示す情報「０」となっている。したがって，ノード「Ｃ」がノード「２」よりも後行の位置にあると判定できる（Ｓ２３０）。この時点では先行後行の配置関係に矛盾は生じない（Ｓ２４０）。したがって，ノード「Ｃ」は，ノード「２」の後行の位置に配置する（Ｓ２６０）。そして，ノード「２」の後行の位置にはほかのノードは配置されていないので（Ｓ３００），ノード「２」と同じ行の一つ後の列にノード「Ｃ」を配置する（Ｓ３１０）。この状態を模式的に示すのが図２５である。
同様に，ソート済直接影響関係マッピング配列において配置順位９のノード「３」，配置順位１０のノード「ｂ」については，ソート済直接影響関係マッピング配列，直接影響関係マッピング配列に基づいて，上述のノード「２」，ノード「Ｃ」と同様に配置できる。ノード「３」，ノード「ｂ」の配置後の状態を模式的に示すのが図２６である。
つぎにソート済直接影響関係マッピング配列において配置順位１１のノード「Ｆ」は，ソート済直接影響関係マッピング配列，直接影響関係マッピング配列に基づいて，上述の配置順位６のノード「Ｂ」と同様に配置できる。ノード「Ｆ」の配置後の状態を模式的に示すのが図２７である。
つぎにソート済直接影響関係マッピング配列において配置順位１２のノード「５」を処理対象として特定し（Ｓ２００），すでに配置している各ノードとの直接の影響関係を図１６のソート済直接影響関係マッピング配列に基づいて判定すると（Ｓ２１０），ノード「５」の配列の要素として，ノード「ｂ」，ノード「Ｃ」と直接の影響関係があることを示す情報「１」が入っているので，直接の影響関係があることが判定できる。したがって，つぎに図５の直接影響関係マッピング配列を参照すると，ノード「５」についてはノード「ｂ」に対して直接の影響関係があることを示す情報「１」があり，ノード「ｂ」についてはノード「５」に対して直接の影響関係がないことを示す情報「０」となっている。したがって，ノード「５」がノード「ｂ」よりも先行の位置にあると判定できる（Ｓ２３０）。また，ノード「５」についてはノード「Ｃ」に対して直接の影響関係があることを示す情報「１」があり，ノード「Ｃ」についてはノード「５」に対して直接の影響関係がないことを示す情報「０」となっている。したがって，ノード「５」がノード「Ｃ」よりも先行の位置にあると判定できる（Ｓ２３０）。この時点では先行後行の配置関係に矛盾は生じない（Ｓ２４０）。したがって，ノード「５」は，ノード「ｂ」，ノード「Ｃ」の先行の位置に配置する。そしてノード「ｂ」とノード「Ｃ」の位置は同じ列（２列目）であるから，ノード「５」は１列目と判定できる。そして，ノード「ｂ」と同じ行（５行目）の１列目にはすでにノード「３」が配置されているから（Ｓ２６０，Ｓ２７０），ノード「５」を後行のノード「ｂ」の一つ前の列の最下行（６行目１列目）に配置する（Ｓ２９０）。この状態を模式的に示すのが図２８である。
つぎにソート済直接影響関係マッピング配列において配置順位１３のノード「４」，配置順位１４のノード「Ｄ」は，ソート済直接影響関係マッピング配列，直接影響関係マッピング配列に基づいて，上述の配置順位７のノード「２」と同様に配置できる。ノード「４」，ノード「Ｄ」の配置後の状態を模式的に示すのが図２９である。
つぎにソート済直接影響関係マッピング配列において配置順位１５のノード「ｄ」を処理対象として特定し（Ｓ２００），すでに配置している各ノードとの直接の影響関係を図１６のソート済直接影響関係マッピング配列に基づいて判定すると（Ｓ２１０），ノード「ｄ」の配列の要素として，ノード「４」，ノード「Ｄ」と直接の影響関係があることを示す情報「１」が入っているので，直接の影響関係があることが判定できる。したがって，つぎに図５の直接影響関係マッピング配列を参照すると，ノード「４」についてはノード「ｄ」に対して直接の影響関係があることを示す情報「１」があり，ノード「ｄ」についてはノード「４」に対して直接の影響関係がないことを示す情報「０」となっている。したがって，ノード「４」がノード「ｄ」よりも先行の位置にあると判定できる（Ｓ２３０）。また，ノード「ｄ」についてはノード「Ｄ」に対して直接の影響関係があることを示す情報「１」があり，ノード「Ｄ」についてはノード「ｄ」に対して直接の影響関係がないことを示す情報「０」となっている。したがって，ノード「ｄ」がノード「Ｄ」よりも先行の位置にあると判定できる（Ｓ２３０）。つまり，ノード「ｄ」は，ノード「４」よりも後行の位置にあり，ノード「Ｄ」よりも先行の位置にあると判定できる。そうすると，ノード「４」とノード「Ｄ」がすでに１列目に配置されていることと整合性がとれないので矛盾があると判定でき（Ｓ２４０），Ｓ２３０で判定した先行後行の配置関係に基づいて，各ノードの配置を修正する（Ｓ２５０）。すなわち，ノード「４」（７行目１列目）の後行の位置にノード「ｄ」を配置し（７行目２列目），ノード「Ｄ」をその後行の位置に配置する（７行目３列目）ことを判定する。この状態を模式的に示すのが図３０である。
つぎにソート済直接影響関係マッピング配列において配置順位１６のノード「８」を処理対象として特定し（Ｓ２００），すでに配置している各ノードとの直接の影響関係を図１６のソート済直接影響関係マッピング配列に基づいて判定すると（Ｓ２１０），ノード「８」の配列の要素として，ノード「Ｅ」と直接の影響関係があることを示す情報「１」が入っているので，直接の影響関係があることが判定できる。そして図５の直接影響関係マッピング配列を参照すると，ノード「８」についてはノード「Ｅ」に対して直接の影響関係があることを示す情報「１」があり，ノード「Ｅ」についてはノード「８」に対して直接の影響関係がないことを示す情報「０」となっている。したがって，ノード「８」がノード「Ｅ」よりも先行の位置にあると判定できる（Ｓ２３０）。この時点では矛盾は生じていない（Ｓ２４０）。したがってノード「８」はノード「Ｅ」より先行に配置され（Ｓ２６０），ノード「Ｅ」は１行目３列目にあることから，ノード「８」は１行目２列目に配置されることとなる。しかし，すでにそこにはノード「ａ」が配置されている（Ｓ２７０）。したがって，配置する列の最下行（すなわちノード「ｄ」の下の行）に配置する（Ｓ２９０）。すなわちノード「８」は，８行目２列目に配置される。この状態を模式的に示すのが図３１である。
つぎにソート済直接影響関係マッピング配列において配置順位１７のノード「９」は，ソート済直接影響関係マッピング配列，直接影響関係マッピング配列に基づいて，上述の配置順位７のノード「２」と同様に配置できる。ノード「９」の配置後の状態を模式的に示すのが図３２である。
つぎにソート済直接影響関係マッピング配列において配置順位１８のノード「ｃ」を処理対象として特定し（Ｓ２００），すでに配置している各ノードとの直接の影響関係を図１６のソート済直接影響関係マッピング配列に基づいて判定すると（Ｓ２１０），ノード「ｃ」の配列の要素として，ノード「４」，ノード「９」，ノード「Ｄ」と直接の影響関係があることを示す情報「１」が入っているので，直接の影響関係があることが判定できる。そして図５の直接影響関係マッピング配列を参照すると，ノード「４」についてはノード「ｃ」に対して直接の影響関係があることを示す情報「１」があり，ノード「ｃ」についてはノード「４」に対して直接の影響関係がないことを示す情報「０」となっている。したがって，ノード「ｃ」がノード「４」よりも後行の位置にあると判定できる（Ｓ２３０）。また，ノード「９」についてはノード「ｃ」に対して直接の影響関係があることを示す情報「１」があり，ノード「ｃ」についてはノード「９」に対して直接の影響関係がないことを示す情報「０」となっている。したがって，ノード「ｃ」がノード「９」よりも後行の位置にあると判定できる（Ｓ２３０）。さらに，ノード「ｃ」についてはノード「Ｄ」に対して直接の影響関係があることを示す情報「１」があり，ノード「Ｄ」についてはノード「ｃ」に対して直接の影響関係がないことを示す情報「０」となっている。したがって，ノード「ｃ」がノード「Ｄ」よりも先行の位置にあると判定できる（Ｓ２３０）。この時点では矛盾は生じていない（Ｓ２４０）。そして，ノード「４」，ノード「９」は１列目，ノード「Ｄ」は３列目であることから，ノード「ｃ」を２番目の位置に配置することが判定でき，またノード「９」と同じ行，ノード「Ｄ」と同じ行にはすでに別のノードが配置されていることから，２列目の最下行（９行目）にノード「ｃ」を配置する（Ｓ２９０，Ｓ３１０）。この状態を模式的に示すのが図３３である。
つぎにソート済直接影響関係マッピング配列において配置順位１９のノード「Ａ」は，ソート済直接影響関係マッピング配列，直接影響関係マッピング配列に基づいて，上述の配置順位４のノード「Ｅ」と同様に配置できる。ノード「Ａ」の配置後の状態を模式的に示すのが図３４である。
ノード配置処理部２４は，以上のような処理を実行することで，ソート済直接影響関係マッピング配列におけるすべてのノードの配置処理を実行できる（Ｓ３３０）。そしてノード配置処理部２４で生成した図が，処理後のフロー図となる。このような処理を実行することで，図４に示すようなフロー図が図３４に示すようなフロー図として生成できる。図４に示すフロー図の場合，交点の数が「４８」ある（図３５）。多くの交点があることは各ノードの関係が交錯していることを意味するから，ノードの前後関係は容易に認識できない。しかし，本発明の処理を実行することで，図３４に示すフロー図が生成でき，この場合，交点の数は「９」になる（図３６）。これによって，交点の数が減るので，図４の場合によりもノードの影響関係が認識しやすく，視認性も向上する。
実施例１では，処理対象となるフロー図の各ノードの要素間のつながりを，「０」，「１」で示したが，（ｘ，ｙ）といったベクトルで処理を実行することも当業者にとっては，容易に設計できる。またベクトル表現を用いる場合，フロー図が２次元の場合には（ｘ，ｙ）となるが，３次元の場合には（ｘ，ｙ，ｚ）となる。そして，ベクトルの要素数を増やすことで，次元数を増やすことも当業者にとっては容易に実施できる。
また，マッピング処理として実施例１では配列を用いる場合を説明したが，上述のようにベクトル表現を用いても良いし，ポインタなどを用いて処理を実行しても良い。
さらに本発明のフロー図作成システム１は，フロー図のみならず，基板回路の設計やプラントの設計などの作図システムにも適用することもできる。この場合，ノードを，基板上のＩＣなどの各装置，プラントにおける各装置とし，各装置同士の配線や配管などを，ノード間の影響関係を示す情報として，配列やベクトル，ポインタなどで示す。これによって，作図システムとして機能させることもできる。とくにベクトルを用いて表現をする場合には，ｘで平面上のつながり，ｙで立面上のつながりを表せば良い。
本発明のフロー図作成システム１を用いることによって，ノード間の影響関係を示す線や矢印の交錯（交点の数）が少なくなるようなフロー図を作成することができる。これによって，従来のように，作成者が誰であるかによって，作成されるフロー図の視認性が変わる，といったことがなくなり，一定の品質のフロー図を自動的に作成することができる。
１：フロー図作成システム
２：コンピュータ
２０：フロー図入力受付処理部
２１：影響関係マッピング処理部
２２：クラスター解析用マッピング処理部
２３：クラスター解析処理部
２４：ノード配置処理部
７０：演算装置
７１：記憶装置
７２：表示装置
７３：入力装置

Claims (5)

  1. フロー図を作成するフロー図作成システムであって，
    処理対象となるフロー図におけるノードと，ノード間の影響関係を示す情報とに基づいて，ノード間の影響関係を示すマッピング情報を生成する影響関係マッピング処理部と，
    前記影響関係マッピング処理部により生成した前記ノード間の影響関係を示すマッピング情報に基づいて，クラスター解析用のマッピング処理を実行するクラスター解析用マッピング処理部と，
    前記クラスター解析用マッピング処理部におけるマッピング処理の実行結果に対して，クラスター解析を実行することによりデンドログラムを生成するクラスター解析処理部と，
    前記生成したデンドログラムにおけるノードの配置順と，前記影響関係マッピング処理部で生成した前記ノード間の影響関係を示すマッピング情報とを用いて，ノードの配置処理を実行するノード配置処理部と，
    を有することを特徴とするフロー図作成システム。
  2. 前記影響関係マッピング処理部は，
    前記処理対象となるノードと，ノード間の影響関係を示す情報とに基づいて，ノード間の直接的な影響関係を示すマッピング情報を生成するマッピング処理と，ノード間の間接的な影響関係を示すマッピング情報を生成するマッピング処理とを実行し，
    前記クラスター解析用マッピング処理部は，
    前記ノード間の直接的および間接的な影響関係を示すマッピング情報に基づいて，クラスター解析用のマッピング処理を実行するマッピング処理を実行し，
    前記クラスター解析処理部は，
    前記クラスター解析を実行することでデンドログラムを生成し，
    前記ノード配置処理部は，
    前記生成したデンドログラムにおけるノードの配置順に従って，前記ノード間の直接的な影響関係を示すマッピング情報を用いて，ノードの配置処理を実行する，
    ことを特徴とする請求項１に記載のフロー図作成システム。
  3. 前記影響関係マッピング処理部は，
    前記処理対象となるノードと，ノード間の影響関係を示す情報とに基づいて，ノード間の直接的な影響関係に対する直接影響関係マッピング配列と，ノード間の直接的および間接的な影響関係に対する直接・間接影響関係マッピング配列とを生成し，
    前記クラスター解析用マッピング処理部は，
    前記直接・間接影響関係マッピング配列に基づいて，クラスター解析用のクラスター解析用マッピング配列を生成し，
    前記クラスター解析処理部は，
    前記クラスター解析用マッピング配列に対して，前記クラスター解析を実行することでデンドログラムを生成し，
    前記ノード配置処理部は，
    前記直接影響関係マッピング配列に基づいて，ノード間の先行後行関係を考慮しない直接的な影響関係がある配列を生成し，
    前記生成したデンドログラムにおけるノードの配置順に従って，処理対象とするノードと，すでに配置したノードとの間の直接的な影響関係を，前記生成したノード間の先行後行関係を考慮しない直接的な影響関係がある配列に基づいて判定し，直接的な影響関係があると判定した場合には，前記直接影響関係マッピング配列に基づいてノード間の先行後行関係を判定し，処理対象とするノードを配置する，
    ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載のフロー図作成システム。
  4. コンピュータを，
    フロー図におけるノードと，ノード間の影響関係を示す情報との入力を受け付けるフロー図入力受付処理部，
    前記処理対象となるノードと，ノード間の影響関係を示す情報とに基づいて，ノード間の影響関係を示すマッピング情報を生成する影響関係マッピング処理部，
    前記ノード間の影響関係を示すマッピング情報に基づいて，クラスター解析用のマッピング処理を実行するクラスター解析用マッピング処理部，
    前記クラスター解析用マッピング処理部におけるマッピング処理の実行結果に対して，クラスター解析を実行することによりデンドログラムを生成するクラスター解析処理部，
    前記生成したデンドログラムにおけるノードの配置順と，前記影響関係マッピング処理部で生成したノード間の影響関係を示すマッピング情報とを用いて，ノードの配置処理を実行するノード配置処理部，
    として機能させることを特徴とするフロー図作成プログラム。
  5. ノード間の影響関係を作図する作図システムであって，
    ノードと，ノード間の影響関係を示す情報とに基づいて，ノード間の影響関係を示すマッピング情報を生成する影響関係マッピング処理部と，
    前記ノード間の影響関係を示すマッピング情報に基づいて，クラスター解析用のマッピング処理を実行するクラスター解析用マッピング処理部と，
    前記クラスター解析用マッピング処理部におけるマッピング処理の実行結果に対して，クラスター解析を実行することによりデンドログラムを生成するクラスター解析処理部と，
    前記生成したデンドログラムにおけるノードの配置順と，前記影響関係マッピング処理部で生成した前記ノード間の影響関係を示すマッピング情報とを用いて，ノードの配置処理を実行するノード配置処理部と，
    を有することを特徴とする作図システム。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7383192B2 (en) * 2001-09-17 2008-06-03 Kabushiki Kaisha Toshiba Method for displaying product value chain flow diagram and product value chain data
JP2010218376A (ja) * 2009-03-18 2010-09-30 Nomura Research Institute Ltd ユーザ関心ジャンル分析システム
US8924918B2 (en) * 2012-01-18 2014-12-30 Nec Corporation Evaluation apparatus, an evaluation method and an evaluation program storing medium

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109002980A (zh) * 2018-07-10 2018-12-14 广州极天信息技术股份有限公司 一种场景化的知识检验方法及装置
CN109002980B (zh) * 2018-07-10 2021-09-03 广州极天信息技术股份有限公司 一种场景化的知识检验方法及装置

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