プログラムの実行において，ある機能の実行が別の機能の実行に影響を及ぼす現象が多く見られる．そのため，適切にデバッグや再利用を行うためには局所的なソースコードを読むだけでは不十分である場合が多く，一般にソースコードに加えてプログラムの実行時の情報が参照される．しかしながら，実用規模プログラムでは実行時に生成される情報が非常に膨大になり，その中から必要な情報を取り出すには多くの時間と労力を要する．そこで，本研究ではオブジェクト指向プログラムの実行履歴から，プログラム理解に有用な大域的構造を効率良く取り出すための抽象化手法 (デルタ抽出と呼ぶ) を提案する．デルタ抽出の具体的な応用例としては，フレームワークの利用法抽出，機能同定，バックインタイムデバッガなどを想定している．本稿では，デルタ抽出に関する定義を与えるとともに，フレームワークの利用法抽出に対するデルタ抽出の適用可能性や有効性について議論する．In an execution of a program, a pre-executed feature often affects a postexecuted feature. Therefore, it is usually insufficient to only read a local part of the source code for appropriate reuse and debug tasks, and hence in addition to the source code, the runtime information of the program is also refered to. However, the amount of the runtime information tends to be quite large and mining useful information from it would require enormous time and effort. In this research, we present a method to efficiently mine a useful structure of an execution trace of an object-oriented program for appropriate program comprehension, and we call it delta mining. We suppose that delta mining can be applied for framework usage extraction, feature location and back in time debugger. In this paper, we define delta mining and discuss the applicability and the feasibility of the method for framework usage extraction.