JPH01298435A - 自動プログラミング装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 この発明はソフトウェア開発におけるプログラミングを
できるだけ機械によって行う自動プログラミング装置に
関する。

〔従来の技術〕

従来の自動プログラミング装置は、例えば「情報処理学
会第３６回合国大会講演論文集（■）」に記載されてい
る論文「パーソナルコンピュータ上のＰＡＤ仕様記述に
よるプログラム自動生成」（論文番号３　Ｌ−１０）で
説明されているようにＰＡＤ表記法などで表わしたブロ
ック線図からプログラムのソースコードを自動的に生成
する狭義の自動プログラミング装置がある。又、「情報
処理学会筒３６回合国大会講演論文集（■）」に記載さ
れている論文「リアルタイムシステム開発−貫支援シス
テム・・・・・・基本構想・・・・・・」　（論文番号
５Ｍ−１０）で説明されているようにプログラムに対す
る設計上の要求定義から、テストまでの設計・製造・試
験の全工程を支援または自動化する広義の自動プログラ
ミング装置まであった。上記した狭義の自動プログラミ
ング装置は広義の自動プログラミング装置に含まれるの
で、ここでは、従来の自動プログラミング装置例として
広義の自動プログラミング装置について以下に構成と動
作を説明する。

第６図は上記した論文「リアルタイムシステム開発−貫
支援システム・・・・・・基本構想・・・・・・」の説
明に基づき作成した従来技術例のソフトウェア構成図で
ある。第６図において、１０２は機能や規模についての
要求仕様に基づいて設計開始時の要求定義を分析する要
求定義分析手段、１０３は上記手段１０２の分析結果か
らデータフロー図、制御フロー図、モジュール図、ＰＡ
Ｄ図などのいわゆるブロック線図を作成するブロック線
図作成手段、１０４は上記ブロック線図に基づき計算機
が実行できるソースコードを自動生成するプログラム自
動生成手段、１０５は上記ソースコードを用いてプログ
ラムの単体テストを行うプログラムテスト手段である。

これらの各手段はソフトウェアとしてコンピュータに組
み込まれているもので、ハードウェアとしては、現在市
場に出回っている一般的なコンピュータが使用される。

次に動作について説明する。要求定義分析手段１０２は
機能や規模についての要求仕様に基づき実施されるわけ
であるが、従来技術例では機械による自動化は行われて
おらず、大部分人間の専門家が実施している０人間の行
う要求定義分析の内容は設計時の要求仕様を満すプログ
ラム構成をトレードオフにより決めることが主体である
。この要求定義分析の結果、ブロック線図作成手段１０
３によりデータフロー図、制御フロー図、モジュール図
、ＰＡＤ図などが作成される。これらのブロック線図作
成は完全ではないまでも機械化されている。そして作成
されたブロック線図等に基づきプログラム自動生成手段
１０４により要求仕様を満足する機械語のソースコード
（プログラム）が自動的に作成される。そして最後に上
記ソースコード形式のプログラムについてのテストがプ
ログラムテスト手段１０５により実施される。

このプログラムテストは設計時の要求仕様を満たすもの
かどうかを試験するものであり、プログラムの実行を目
で追いながらテスト可能なように効率化が図られている
。もし要求仕様を満足しない場合は、再度プログラミン
グをやり直す必要がある。

このように、これらの設計結果の見直しを行い、不備を
指摘し改善するデザインレビュー作業は全て人手により
行われていたために、機械化を目的としたソフトウェア
としてのデザインレビュー手段が従来の試験装置に組み
込まれていることはなかった。さらに、設計時に実施し
た通称「プログラム故障モード影響解析」　（略称ｒＦ
ＭＥＡＪ　：Ｆａｉｌｕｒｅ　Ｍｏｄｅ　ａｎｄ　Ｅｆ
ｆｅｃｔ　Ａｎａｌｙｓｉｓ）を実施するための手段（
ソフトウェア）も組み込まれておらず、人手によってい
た。

〔発明が解決しようとする課題〕

以上説明したように、従来の自動プログラミング装置は
以上のように構成されているので、ソフトウェア（プロ
グラム）の設計時に行うプログラム構成のトレードオフ
作業、ブロック線図に基づくプログラム故障モード影響
解析作業、及び設計の見直しを行うデザインレビュー作
業は機械化されておらず、人手に転らざるを得なかった
。従って多数のソフトウェア設計の専門家を必要とし、
かつ各作業に要する時間も膨大になるなどの課題があっ
た。さらに、上記プログラム故障モード及びその影響解
析結果に基づくプログラムテストデータの作成も機械化
されていなかったために、設計と製造は直結されている
が設計と試験が直結されておらず分離されていることに
なり、人手を介さないと設計結果を試験時に有効活用で
きないなどの課題があった。

この発明は上記のような課題を解消するためになされた
もの七、プログラム設計時にプログラム構成を作成する
トレードオフ作業、プログラム故障モード及びその影響
解析作業、およびデザインレビュー作業を機械化し、各
作業に要する時間も短縮できるとともに、設計時の設計
データが試験時に自動的に有効活用できるように、設計
と試験を直結して、テストデータの作成を自動化し、試
験の省力化と試験時間の短縮化ができ効゛率よくプログ
ラミングを行う自動プログラミング装置を得ることを目
的とする。

〔課題を解決するための手段〕

この発明においては、ソフトウェア要求仕様に基づき、
プログラム構成のトレードオフを行いプログラムを構成
するコンポーネント等の最適組合せを行うプログラム構
成トレードオフ手段２と、このコンポーネント等の最適
組合せｌの結果から信号系統図を含むブロック線図ｍを
作成するブロック線図作成手段３と、該ブロック線図ｍ
からプログラムの故障モード及びその影響の解析を実施
して解析シート％を作成するプログラム故障モード影響
解析手段４と、ブロック線図ｍにより構成されるプログ
ラムについてその動作を確認するシミュレーションを行
うシミュレーション手段５と、コンポーネント等の最適
組合せ！及び解析シートｎからソフトウェアについて設
計知識等を獲得し学習する学習部６ａとこの設計知識等
を蓄積する知識ベース部６ｂ及びこの設計知識等を使い
推論を行う推論部６ｃとからなるソフトウェアデザイン
レビュー手段６と、ブロック線図ｍからプログラムのソ
ースコード０を生成するプログラム自動生成手段７と、
解析シートｎからプログラムのテストルールｐを生成す
るプログラムテストデータ自動作成手段８と、プログラ
ムのソースコード〇に関して該テストルールｐに基づき
プログラムのテストを行うプログラムテスト手段９とを
設けた。

〔作用〕

この発明においては、自動プログラミング装置にソフト
ウェアとして組み込まれているプログラム構成トレード
オフ手段２により、これから開発しようとするソフトウ
ェア要求仕様に基づくプログラム構成のトレードオフを
行い、モジュール。

コンポーネント等の最適組合せを決めることができる。

そして、このプログラム構成トレードオフ手段２の結果
である最適組合せｌから信号系統図を含むブロック線図
ｍを、ブロック線図作成手段３により作図することがで
きる。そしてこのブロック線図ｍに基づき、プログラム
故障モード影響解析手段４により、設計時に、事前にプ
ログラムの不具合などの故障モードを予測解析し、その
影響解析を行い、解析シー）ｎを作成し、対策を立てて
おくことができる。そして、ソフトウェアデザインレビ
ュー手段６により、解析シートｎ及び最適組合せｌの設
計結果の見通しを行い、設計不備を指摘し、改善する。

次に、プログラム故障モード及びその影響の解析シート
ｎに基づき、プログラムテストデータ自動作成手段８に
より、プログラムテスト時に必要なテストデータｐを作
成する。さらに、ブロック線図ｍに基づき、プログラム
自動生成手段７により、プログラムのソースコード０を
自動的に生成する、又テストデータｐを使ってプログラ
ムテスト手段９によりプログラムのソースコード０のテ
ストを行う。

以上の各作用を通じて、プログラム設計、生成（製造）
、試験の作業を統合化でき、自動化／省力化できるとと
もに、工期短縮を実現する。

〔実施例〕

以下、この発明の一実施例を図について説明する。第１
図はこの発明の一実施例の全体構成を示すもので、自動
プログラミング装Ｗ１に組み込まれているソフトウェア
である。自動プログラミング装置１はハードウェアとし
て現在市場に出回っている一般的なコンピュータを処理
装置として使用している。

第１図において、■は自動プログラミング装置全体であ
り、２はこの自動プログラミング装置１の中にソフトウ
ェアとして組み込まれているプログラム構成トレードオ
フ手段、３はこのプログラム構成トレードオフ手段２の
結果に基づき信号系統図を含むブロック線図を作成する
ブロック線図作成手段、４はこのブロック線図作成手段
３の結果に基づ嘉、プログラムの故障モード影響解析を
実施し、故障モード影響解析シートを作成するプログラ
ム故障モード影響解析手段、５は上記ブロック線図から
動作確認を行うためのシミュレーションを実施するシミ
ュレーション手段、６は上記プログラム構成トレードオ
フ手段２、およびプログラム故障モード影響解析手段、
４の結果１０からソフトウェアの設計知識獲得と学習を
行う学習部６ａと、この学習部６ａにより生成された知
識や設計知識を蓄積する知識ベース部６ｂと、この知識
ベース部６ｂに蓄えられた知識を使い推論を行う推論部
６Ｃとから成るソフトウェアデザインレビュー手段、７
は上記ブロック線図作成手段３の結果からプログラムの
ソースコードを自動的に生成するプログラム自動生成手
段、８は上記プログラム故障モード影響解析手段４の結
果からプログラムテストデータを自動的に生成するプロ
グラムテストデータ自動生成手段、９は上記プログラム
自動生成手段７とプログラムテストデータ自動生成手段
８の結果に基づきプログラムのテストを行うプログラム
テスト手段である。

上記のように構成された自動プログラミング装置におい
ては、各手段２〜９が連携して動作することにより、プ
ログラムの設計から製作、試験までをほぼ自動的に行う
ことができる。以下に各手段２〜９の作用、動作の詳細
を説明する。

一般にプログラムを構成するマイクロプログラム等の詳
細構成は、サブルーチンやモジュールなどと呼ばれてい
る最小構成要素から成っている。

ここでは以下、これら最小構成要素を部品と呼ぶことに
する。この部品の中には、上記サブルーチンやモジュー
ルと呼ばれるもの以外に、知識工学分野で呼ばれている
オブジェクトやクテスタなども部品の中に含まれる。さ
らにこれら部品が集まりある機能を持つプログラムの単
位をコンポーネントと呼ぶことにする。これらの部品・
コンポーネントのデータはソフトウェアレビュー手段６
の中に知識ベース６ｂに予め蓄積されている。

自動プログラミングの設計を行う場合、プログラムを構
築するサブルーチンやモジュール等に設計者から要求さ
れる仕様に対して、プログラム構成トレードオフ手段２
はソフトウェア要求仕様に基づきプログラム構成のトレ
ードオフを行う。このソフトウェア要求仕様はこれから
構築しようとするソフトウェア（プログラム）に要求さ
れる機能や性能や規模等を規定した仕様であり、この仕
様と実現可能なプログラム構成との間にトレードオフ（
割付は分担）を行ってできるだけ要求仕様に合った構成
を決める。この構成の決め方も大別すると次の二種類に
分けて行う。即ちまず初めに、要求仕様の中の大まかな
要求機能を実現するために必要なプログラム機能の基本
構成をトレードオフにより決定する。そして次に、各プ
ログラム機能を実現するためのより具体的な詳細構成を
決める。

プログラム機能の基本構成とプログラム詳細構成をトレ
ードオフにより決定する場合、このプログラム構成トレ
ードオフ手段２は、最適化のための評価基準パラメータ
を備え、最適化処理を行うことができる。この評価基準
パラメータとしては、プログラムの処理速度、規模、移
植性、コスト使用実績などが含まれている。さらに上記
した最適化処理には、従来から使用されている数理計画
法の中の「動的計画法」や、知識工学分野で注目されて
いる「拘束条件解法理論」などを応用した処理アルゴリ
ズムを採用している。

さらにプログラム構成トレードオフ手段２は以上説明し
た構成トレードオフの動作を設計者との対話処理により
行う機能を備えており、以下にこの機能の動作を説明す
る。

構成トレードオフを対話処理で行う場合、設計しようと
するプログラムについて要求されるソフトウェア機能の
仕様が設計者から入力されると、デザインレビュー手段
６の中の知識ベース部６ｂに含まれているコンポーネン
トデータベースの中から要求仕様に合う、または類似の
コンポーネントデータを選択し、組み合せてグラフィッ
ク画面上ニ表示する。コンポーネントデータベースの中
には評価パラメータとして、プログラムの処理ａ度、規
模、移植性、コスト、入出力条件、使用実績などが含ま
れており、設計者は１．これらの評価パラメータを使っ
て上記した最適化処理をしながら必要に応じ、コンポー
ネントの組合せを対話処理により変更して、基本構成に
ついて最適なコンポーネントの組合せｌを決定すること
ができる。

同様にして部品からなる詳細構成について部品の組合せ
を決定する。

次に、ブロック線図作成手段３は上記したプログラム構
成トレードオフ手段２の結果作成されたプログラム機能
基本構成及びプログラム詳細構成に基づきプログラムブ
ロック線図ｍを作成する。

ブロック線図ｍの中には信号系統図なども含まれている
が、−船釣なブロック線図を作図するプログラムと同様
な処理動作を行うプログラムである。

次に、プログラム故障モード影響解析手段４は上記プロ
グラムブロック線図ｍに基づき、故障モードとその影響
との解析（略称ＦＭＥＡ）を実施し、その解析結果を解
析（ＦＭＥＡ）シートｎとしてまとめる動作を行うこと
ができる。

上記ＦＭＥＡはシスチムニ学的解析手法の一つとして、
世間一般に普及している設計時に行う解析手法であり、
この発明ではこの解析手段（ＦＭＥＡ）をプログラムの
故障モード及びその影響解析へ応用しており、ソフトウ
ェア（プログラム）の場合に、上記した部品やコンポー
ネントの概念を導入して、このＦＭＥＡ手法の処理動作
をプログラムの故障モード及びその影響解析に導入して
いる。

プログラムの設計者は、自動プログラミング装置１と対
話処理を行いながらＦＭＥＡ手法を実行する。即ちグラ
フィック上に表示された質問に対して専門家の設計者が
その回答を入力するような方法である。

プログラム故障モード影響解析手段４はＦＭＥＡフォー
マット作成プログラムと質問文発生処理プログラムとか
ら構成されており、以下にこれらのプログラムの動作に
ついて詳細に説明する。

＋ａｌ　　Ｆ　Ｍ　Ｅ　Ａフォーマント作成プログラム
について このプログラムは上記したＦＭＥＡ手法に基づ（ＦＭＥ
Ａシートのフォーマット（枠組み）を作図するプログラ
ムであり、−Ｓ的な表の枠組みを作図するプログラムの
処理の流れと同様な機能を持ち、自動的に作成されるも
ので、第２図にこのプログラムで使用されるＦＭＥＡシ
ートのフォーマット例を示した。この図の中で、各欄２
１から３０には対話処理により記述されるべき内容に関
して名称がつけられているが、これらは上記ＦＭＥＡ手
法で一般的に採用されている区分に従っている。

（ｂ）　　質問発生処理プログラムについてこのプログ
ラムは上記ＦＭＥＡフォーマット作成プログラムによっ
て作成されたＦＭＥＡシートの各欄の空欄のところに具
体的な内容を埋めて行うための質問文を発生させ、グラ
フインク画面上に表示する。そしてその質問文に対する
専門家（設計者）からの回答を取り込み、ＦＭＥＡシー
トの各欄に埋め込む処理を行うプログラムであり、これ
らの処理動作は、−ｉ的な対話処理プログラムと同様な
機能である。このプ、ログラムの処理動作をさらに詳し
く説明するために、このプログラムが処理に従って順に
発生される質問文の具体例を第３図に、フローチャート
の形で示した。この図の中で示す各質問文４１から５０
に順に答える形式で、専門家は回答文を自動プログラミ
ング装置１のキーボードから入力すると、このプログラ
ムは上記ＦＭＥＡシートの各欄に入力された回答文を埋
め込んで行き、ＦＭＥＡシートｎを完全される働きをす
る。

さらに、ＦＭＥＡシートｎを作成する上で、ソフトウェ
アデザインレビュー手段６の知識ベース部６ｂに含まれ
ている各値も引用される。

以上説明した二種類のプログラム（８３，（ｂ）から成
るプログラム故障モード影響解析手段４を使うことによ
り、上記ＦＭＥＡ手法に基づいたＦＭＥＡシートｎの作
成を、自動プログラミング装？ｉｆｌと専門家との対話
処理により行うことができる。

次にシミュレーション手段５はトレードオフ処理を経て
、ブロック線図作成手段３により作成されたプログラム
ブロック線図ｍに基づき、設計段階で認められた要求仕
様（以下設計仕様という）を満足する機能を達成するこ
とができるかどうか動作確認も含めてプログラムの処理
動作のシミュレーションを実施するプログラムであり、
−船釣なシミュレーションプログラムと同様な処理動作
を行うプログラムである。このシミュＬ・−ジョンの結
果、設計仕様を満足する機能が得られていない場合は、
再び上記プログラム構成トレードオフ手段２へ戻りプロ
グラム構成を見直し、再度構成トレードオフを実施し設
計仕様を満す機能が得られるまでこれらの動作を繰り返
す。

次にソフトウェアデザインレビュー手段６は第１図に示
すように、学習部６ａ、知識ベース部６ｂ、および推論
部６Ｃから成り、知識データベース部６ｂには過去に設
計された、トレードオフ実績のある部品等が蓄積されて
いる。ソフトウェアデザインレビュー手段６は、次に示
す三種類の機能を備えており、各々の機能とその動作に
ついて以下に説明する。

■　設計知識獲得と学習機能について 第１図に示すように、上記したプログラム構成トレード
オフ手段２とプログラム故障モード影響解析手段４の処
理結果１０から設計知識やルールを抽出、整理し、ソフ
トウェアに関するデザインレビュー用知識を生成して、
知識データベース６ｂに知識ベースとして蓄積する。

■　設計評価機能について 知識ベース部６ｂに蓄えられたソフトウェアに関するデ
ザインレビュー用知識を使って、設計の見直しを行い、
設計不備を指摘し、上記したプログラム構成トレードオ
フ手段２やプログラム故障モード影響解析手段４を使っ
た設計作業へ反映１１させ、プログラムの設計の評価、
改善、確認を行う機能。

■　設計相談機能について 設計者からの間合せに応じて、知識ベースを知的に検索
して、設計に必要な各種情報を提示する機能。

以上、三つの機能■、■、■はソフトウェアデザインレ
ビュー手段６を構成する学習部６ａ、知識ベース部６ｂ
、および推論部６Ｃの連携動作により発揮することがで
きる。これらの各部の説明を以下に行う。

（イ）学習部６ａについて 学習部６ａは主として、設計知識獲得と学習を司る役目
をしており、知識ベース部６ｂと推論部６ｃを使って知
的な処理を行う。

ここで「知的」とは、「知識ベースと推論機能に基づき
、何らかの推論をする能力を備えている」ことをさして
いる。「何らかの推論」とは、知識工学分野で一般に定
義されている推論をさしており、例えば演鐸推論、帰納
推論、類似推論などである。

従って学習部６ａは、これらの推論機能と知識ベースを
使って獲得した設計知識から発見的学習により、ソフト
ウェアに関するデザインレビュー用の知識を、自動生成
することができる。

ここで「発見的学習」とは上記した帰納推論による学習
をさしている。さらに断片的に獲得された知識も、それ
らを分類、整理し９体系／構造化して、知識ベースへ蓄
えると共に、知識不備を指摘し補う役目も持っている。

（ロ）知識ベース部６ｂについて 色々な知識やプログラム用のコンポーネント。

部品を整理５編集して格納し蓄積したものが知識ベース
部６ｂである。

ここで「知識」とは次の四種類をさしており、各々につ
いて以下に説明する。

（ｉ）過去の設計情報 今までに設計されたプログラム設計事例（部品やコンポ
ーネントも含む）に関して、文字、数値。

図形９画像などで表わされる設計情報、不具合情報、チ
エ７クリストなど。

（ｉｉ　）今回獲得した設計情報 上記したプログラム構成トレードオフ手段２、およびプ
ログラム故障モード影響解析手段４の処理結果から獲得
した設計情報。

（ｉｉｉ　）学習成果情報 上記（ｉ）、　　（ｉ＞で獲得した設計情報から推論機
能を使って学習した結果得られたソフトウェアに関する
デザインレビュー用知識。

（ｉｖ　）設計モデル情報 知識工学分野では「対象モデル」とも呼ばれている設計
対象そのものを表わした情報であり、例えば、最初に与
えられた要求仕様に基づき設計されたトレードオフの制
約なく理想形の自由なもの自体を表わす情報のことをさ
している。以上、四種類の知識が、様々な形式で知識ベ
ース部６ｂに蓄積されている。

ここで「様々な形式」とは知識工学分野で一般に知識表
現法と呼ばれているもので、例えば、「プロダクション
システム」、「フレーム」。

「黒板モデル」、「意味ネットワーク」、「述語論理」
、「オブジェクト」などをさしている。

（ハ）推論６Ｃについて 推論部６Ｃは学習部６ａや知識ベース部６ｂから独立し
た機構になっており、知識ベース部６ｂに蓄えられた知
識を使って推論を行う。

ここで「推論」とは、「既知の情報から意味的にはこれ
と同じかあるいはこれに含まれるが、少なくとも明示的
な形としては、これと異なる表現の情報を導き出す機能
」をさしており、−船釣に使われている三段論法なども
この推論に含まれる。

ただし、この推論部６ｃは三段論法だけでなく、上記し
たように、知識工学分野で一般に定義されている帰納推
論、類似推論、デフォルト推論などの各種推論機能を備
えている。

以上の説明で明らかなように、学習部５ａ、知識ベース
部６ｂ、および推論部６Ｃから成るソフトウェアデザイ
ンレビュー手段６は設計知識獲得と学習機能、設計評価
機能、および設計相談機能を兼ね備えており、ソフトウ
ェア設計そのものから、更にその見直しをはじめとする
設計支援手段として役立つことがわかる。

次にプログラム自動生成手段７は、上記したブロック線
図作成手段３により作成されたブロック線図ｍに基づき
、プログラムのソースコード０を生成する処理動作を行
う、上記ブロック線図ｍは、サブルーチンやモジュール
と呼ばれる部品から構成されており、これらの部品デー
タベースに基づいて、該当するソースコード０を関連づ
けて自動的に生成することができる。

次にプログラムテストデータ自動生成手段８は、上記し
たプログラム故障モード影響解析手段４が行う各故障モ
ードの分析とそれによって引き起される影響の解析結果
からプログラムのテストデータを自動的に生成する処理
動作を行う。ここではこのプログラムのテストデータを
テスト（診断）ルールｐと呼ぶことにする。これは、各
種の不具合のケースを調べて、対応する故障を予め割り
振りしておくことになる。これらはプログラムテスト手
段９の知識データベース部に入れられて、プログラムテ
ストのための、診断用判定基準に相当するテストルール
ｐとなるものである。

第４図は上記プログラムテストデータ自動生成手段８の
動作を説明するための処理の流れをフローチャートで表
わしたもので、この図の中で、処理６１，６２．６３．
６５は自動的に処理されるが・６４の処理のところでは
、上記処理６１から６３の処理過程で自動作成されたプ
ログラム診断ルールの内容をチエツクして、必要ならば
専門家が修正する処理が含まれている。最終的にチエツ
クされ、修正されたプログラム診断ルールｐはプログラ
ムテスト手段９の知識データベース部に蓄積されて、プ
ログラムのテストに活用される。

次にプログラムテスト手段９は上記したプログラムテス
トデータ自動生成手段８により作成されたプログラム診
断ルールｐに基づいて、上記したプログラム自動生成手
段７により得られたプログラムのソースコードのテスト
を実施する。このプログラムテスト手段９は知識工学や
人工知能分野で「診断型エキスパートシステム」と呼ば
れているソフトウェア（プログラム）と同様な処理動作
をするもので、図示しないが知識データベース部と推論
機能部とから成っており、プログラムのテストを実施す
ることができる。

この知識データベース部はプログラムテスト用のプログ
ラム診断ルールｐが蓄積されており、推論機能部は知識
工学や人工知能分野で通称「推論エンジンｊなどと呼ば
れている一般的なアルゴリズムで構成されているもので
、いわゆる三段論法等の論法で結果を推論するアルゴリ
ズムがソフトウェアで作成されており、上記診断ルール
ｐは「もしＡならばＢである」の集合体から診断結果を
推論するときに使用される。

以上が自動プログラミング装置１に組み込まれているソ
フトウェアとしての各手段の構成と動作／作用の詳細な
説明であるが、最後にまとめとして、各手段の関連とそ
の動作／作用の全体の様子を第５図にフローチャートの
形で示した。

この第５図に示すように、まず初めに、ソフトウェア設
計の理想的な要求仕様に基づきプログラム構成トレード
オフ手段２により、プログラム機能の基本構成のトレー
ドオフ処理（７１）が実施され、その結果に基づきブロ
ック線図作成手段３によりプログラム機能の基本ブロッ
ク図作成処理（７２）が行われてプログラム機能の基本
ブロック図が得られる。そしてこのプログラム機能の基
本ブロック図に基づきシミュレーション手段５により、
プログラム機能の基本動作確認のためのプログラム機能
の基本シミュレーション処理（７３）が行われ、要求機
能の基本を満足しているときは次の処理（７４）へ進む
。機能の基本を満たさないときは、再び上記処理（７１
）へ戻り繰り返す。

次に上記プログラム機能の基本ブロック図に基づき、プ
ログラム故障モード影響解析手段４によりプログラム機
能の基本故障モード影響解析処理（７４）が行われ、そ
の結果としてＦＭＥＡシートが作成される。

次に、これらの設計作業の見直しを行うプログラム機能
の基本デザインレビュー処理（７５）がソフトウェアデ
ザインレビュー手段６により行われる。そしてこのデザ
インレビューの結果、プログラム機能の基本構成を変更
する必要が生じた場合（７６）は再び上記プログラム機
能の基本構成のトレードオフ処理（７１）に戻り、同様
な処理が行われる。ただし、上記プログラム機能デザイ
ンレビュー処理（７５）は必要に応じて各処理の後、例
えば上記プログラム機能の基本構成のトレードオフ処理
（７１）の後にも実施される。

構成の変更が不要のときは次に具体的なプログラム詳細
構成のトレードオフ処理（７７）へ処理動作が移行され
る。上記したプログラム機能の基本構成のトレードオフ
処理（７１）と同様にして、トレードオフ処理（７７）
の後にプログラム詳細構成ブロック図が作成され（７８
）、シミュレーションが実施された（７９）後、プログ
ラム詳細故障モード及びその影響解析結果（８０）に基
づき、ＦＭＥＡシートが作成される。そして同様にプロ
グラム詳細構成に関するデザインレビュー処理（８１）
が行われる。このデザインレビュー処理（８１）も必要
に応じて、上記プログラム詳細構成のトレードオフ処理
（７７）の後などにも実行される。プログラム詳細構成
の変更以外に上記したプログラム機能の基本構成の変更
が必要な場合（８２）は、再度プログラム機能の基本構
成のトレードオフ処理（７１）が必要となり、再び初め
の処理（７１）へ戻る。

以上の処理動作により、全てのプログラム機能の基本構
成とプログラム詳細構成に関する処理が完了して、全て
のＦＭＥＡシートの作成が完了すると、次のプログラム
自動生成処理（８３）へ移行し、プログラムのソースコ
ードが作成される。

そして上記したＦＭＥＡシートに基づき、プログラムテ
ストデータ自動生成手段８によりプログラムテストデー
タ自動生成処理（８４）が行われプログラム診断ルール
が作成され、プログラムテスト手段９の知識データベー
ス部へ蓄積され、最後にプログラムテスト手段９により
プログラムのテスト処理（８５）が実行され一連の処理
動作が完了する。

なお、上記実施例ではプログラムテスト手段９の知識デ
ータベース部に蓄積される診断ルールが「もしＡならば
Ｂである」の形をしていることを示したが、この診断ル
ールの形は特に限定しておらず、フレーム、黒板モデル
、意味ネットワーク。

述語論理、オブジェクトなどでもよ（、これらの混在し
た形でもよい、同様に上記プログラムテスト手段９の推
論機能部も三段論法だけでなく、知識工学分野で一般に
定義されている帰納推論、類似推論、デフォルト推論な
どの推論機能でもよい。

さらに、上記プログラムテスト手段９の結果は上記プロ
グラム構成トレードオフ手段２やプログラム故障モード
影響解析手段４の結果１０と同様に上記ソフトウェアデ
ザインレビュー手段６へ入力されてプログラムテストの
結果がソフトウェアデザインレビュー用知識の生成に役
立つように利用されてもよい。

さらに、上記実施例で説明した手段２〜９は全てソフト
ウェアであるとして説明したが、同様な。

機能、性能が得られれば、ハードウェアやファームウェ
アでもよく、またこれらが混在していてもよい。

さらに、上記各手段２〜９の処理装置としてのコンピュ
ータも一般的なコンピュータを使っているが、これらの
各手段の処理ができればコンピュータの種類は特に限定
しないと共に、コンピュータの使用台数も一台に限るも
のではな（、上記各手段２〜９の処理内容に応じて、複
数台に分散してもよい。

さらに、上記プログラム構成トレードオフ手段２で使う
部品やコンポーネントのデータは上記知識ベース部６ｂ
に含まれていることを示したが、これらの部品やコンポ
ーネントのデータは知識ベース部６ｂ以外の別のデータ
ベースに分散して蓄積されていてもよい。

次に、上記実施例ではソフトウェアの設計、ｅＪ造、試
験の全工程を含む広義のプログラミング作業の自動化装
置について説明したが、人間の行う作業を支援するソフ
トウェア開発支援装置や、半自動プログラミング装置な
どであってもよく、上記実施例と同様の効果を奏する。

〔発明の効果〕

以上のように、この発明によれば、ソフトウェアの設計
、製造、試験作業を機械化するための８種類の手段をソ
フトウェアとしてコンピュータに組み込み、各手段が連
携して動作する構成にしたノテ、’／７）ウェアの設計
やデザインレビュー作業、プログラム作成作業、および
試験作業の省カ化、自動化、高速化が得られる効果があ
る。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の実施例による全体構成図、第２図は
第１図に示したプログラム故障モード影響解析手段によ
り作成されるＦＭＥＡシートのフォーマット例の説明図
、第３図は上記プログラム故障モード影響解析手段の動
作説明図、第４図は第１図に示したプログラムテストデ
ータ自動生成手段の動作説明図、第５図は自動プログラ
ミング装置に組み込まれている全部の手段の一連の処理
動作を説明するための図、第６図は従来の自動プログラ
ミング装置を説明する全体構成図である。 図中２はプログラム構成トレードオフ手段、３はブロッ
ク線図作成手段、４はプログラム故障モード影響解析手
段、５はシミュレーション手段、６はソフトウェアデザ
インレビュー手段、６ａは学習部、６ｂは知識ベース部
、６ｃは推論部、７はプログラム自動生成手段、８はプ
ログラムテストデータ自動生成手段、９はプログラムテ
スト手段、ｌは最適組合わせ、ｍはブロック線図・ｎは
解析シート、０はソースコード、ｐはテストルールであ
る。 代理人　　大　　岩　　増　　雄（ばか２名）第４図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. ソフトウェア要求仕様に基づき、プログラム構成のトレ
   ードオフを行いプログラムを構成するコンポーネント等
   の最適組合せを行うプログラム構成トレードオフ手段と
   、このコンポーネント等の最適組合せの結果から信号系
   統図を含むブロック線図を作成するブロック線図作成手
   段と、該ブロック線図からプログラムの故障モード及び
   その影響の解析を実施して解析シートを作成するプログ
   ラム故障モード影響解析手段と、前記ブロック線図によ
   り構成されるプログラムについてその動作を確認するシ
   ミュレーションを行うシミュレーション手段と、前記コ
   ンポーネント等の最適組合せ及び前記解析シートからソ
   フトウェアについて設計知識等を獲得し学習する学習部
   とこの設計知識等を蓄積する知識ベース部及びこの設計
   知識を使い推論を行う推論部とからなるソフトウェアデ
   ザインレビュー手段と、前記ブロック線図からプログラ
   ムのソースコードを生成するプログラム自動生成手段と
   、前記解析シートからプログラムのテストルールを生成
   するプログラムテストデータ自動生成手段と、前記プロ
   グラムのソースコードに関して該テストルールに基づき
   プログラムのテストを行うプログラムテスト手段とを具
   備した自動プログラミング装置。