(57)【要約】      （修正有）【課題】申請書全件から一部の申請書を抽出して検証を行う場合に、業務誤りケースの検出率を高くする。【解決手段】申請書の審査業務の外れケースを抽出する業務の外れケース抽出支援システムであって、申請書に含まれる名義尺度データと、名義尺度データに対応するカテゴリ値とに基づいて、名義尺度データについての第１の１／０データを生成し、申請書に含まれる順序／間隔／比尺度データと、順序／間隔／比尺度データに対応するカテゴリ値とに基づいて、順序／間隔／比尺度データについての第２の１／０データを生成しＳ１０４、申請書についての第１の１／０データと第２の１／０データとを含む１／０テーブルを生成する１／０データ作成部と、生成した１／０テーブルの申請書間の距離に基づいてクラスタ分析を行いＳ１０５、申請書のクラスタを算出するクラスタ分析部と、を備える。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
申請書の審査業務の外れケースを抽出する業務の外れケース抽出支援システムであって、
前記申請書に含まれる名義尺度データと、前記名義尺度データに対応するカテゴリ値とに基づいて、名義尺度データについての第１の１／０データを生成し、前記申請書に含まれる順序／間隔／比尺度データと、前記順序／間隔／比尺度データに対応するカテゴリ値とに基づいて、順序／間隔／比尺度データについての第２の１／０データを生成し、前記申請書についての前記第１の１／０データと前記第２の１／０データとを含む１／０テーブルを生成する１／０データ作成部と、
生成した前記１／０テーブルの申請書間の距離に基づいてクラスタ分析を行い、前記申請書のクラスタを算出するクラスタ分析部と、
を備えることを特徴とする業務の外れケース抽出支援システム。
【請求項２】
請求項１に記載の業務の外れケース抽出支援システムであって、
前記クラスタ分析部は、算出した前記申請書のクラスタごとに、各クラスタに属するレコード数と審査結果が否であったレコード数とをカウントし、それぞれ表示部に表示する、
ことを特徴とする業務の外れケース抽出支援システム。
【請求項３】
請求項２に記載の業務の外れケース抽出支援システムであって、
前記クラスタ分析部は、入力された新たな申請書のレコードが属するクラスタを判定し、該当するクラスタに所属するレコード数と審査結果が否であったレコード数とを、それぞれ表示部に表示する、
ことを特徴とする業務の外れケース抽出支援システム。
【請求項４】
請求項２に記載の業務の外れケース抽出支援システムであって、
前記１／０データ作成部は、第１の申請書群と第２の申請書群のそれぞれについて、前記１／０テーブルを生成し、
前記クラスタ分析部は、前記第１の申請書群と前記第２の申請書群のそれぞれについて、各クラスタに属するレコード数と審査結果が否であったレコード数とをカウントし、クラスタに属するレコード数と審査結果が否であったレコード数との、前記第１の申請書群と第２の申請書群との差異を、表示部に表示する、
ことを特徴とする業務の外れケース抽出支援システム。
【請求項５】
申請書の審査業務の外れケースを抽出する業務の外れケース抽出支援方法であって、
１／０データ作成部が、前記申請書に含まれる名義尺度データと、前記名義尺度データに対応するカテゴリ値とに基づいて、名義尺度データについての第１の１／０データを生成し、
前記１／０データ作成部が、前記申請書に含まれる順序／間隔／比尺度データと、前記順序／間隔／比尺度データに対応するカテゴリ値とに基づいて、順序／間隔／比尺度データについての第２の１／０データを生成し、
前記１／０データ作成部が、前記申請書についての前記第１の１／０データと前記第２の１／０データとを含む１／０テーブルを生成し、
クラスタ分析部が、生成された前記１／０テーブルの申請書間の距離に基づいてクラスタ分析を行い、前記申請書のクラスタを算出する、
ことを特徴とする業務の外れケース抽出支援方法。
【請求項６】
請求項５に記載の業務の外れケース抽出支援方法であって、
前記クラスタ分析部は、算出した前記申請書のクラスタごとに、各クラスタに属するレコード数と審査結果が否であったレコード数とをカウントし、それぞれ表示部に表示する、
ことを特徴とする業務の外れケース抽出支援方法。
【請求項７】
請求項６に記載の業務の外れケース抽出支援システムであって、
前記クラスタ分析部は、入力された新たな申請書のレコードが属するクラスタを判定し、該当するクラスタに所属するレコード数と審査結果が否であったレコード数とを、それぞれ表示部に表示する、
ことを特徴とする業務の外れケース抽出支援方法。
【請求項８】
請求項６に記載の業務の外れケース抽出支援システムであって、
前記１／０データ作成部は、第１の申請書群と第２の申請書群のそれぞれについて、前記１／０テーブルを生成し、
前記クラスタ分析部は、前記第１の申請書群と前記第２の申請書群のそれぞれについて、各クラスタに属するレコード数と審査結果が否であったレコード数とをカウントし、クラスタに属するレコード数と審査結果が否であったレコード数との、前記第１の申請書群と第２の申請書群との差異を、表示部に表示する、
ことを特徴とする業務の外れケース抽出支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、業務の外れケース抽出を支援する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１に、審査部門における資料の検証を効率化するために、資料に関連づけた検証項目の組み合わせを格納しておき、新たな資料に対して必要な検証項目を絞り込んで提示することで、検証を支援する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−２３８１７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
申請書に対する業務結果の正確性を検証する、すなわち検証により業務誤りケースを検出する場合に、申請書全件に対して検証を実施することは人員リソースの観点で困難であるため、抽出した一部の申請書に対して検証を行わざるを得ない。申請書全件からランダムに一部の申請書を抽出して検証を行う場合には、業務誤りケースの検出率が低いことが課題である。
【０００５】
特許文献１には検証項目を絞り込むことで検証を効率化する方法が開示されているが、申請書に対する業務のように業務が複雑に入り組んでいる場合には、検証項目の絞り込みが困難であり適用できない。
【０００６】
本発明は、申請書全件から一部の申請書を抽出して検証を行う場合に、業務誤りケースの検出率を高くすることが可能な業務の外れケース抽出支援システム、および業務の外れケース抽出支援方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明にかかる業務の外れケース抽出支援システムは、申請書の審査業務の外れケースを抽出する業務の外れケース抽出支援システムであって、前記申請書に含まれる名義尺度データと、前記名義尺度データに対応するカテゴリ値とに基づいて、名義尺度データについての第１の１／０データを生成し、前記申請書に含まれる順序／間隔／比尺度データと、前記順序／間隔／比尺度データに対応するカテゴリ値とに基づいて、順序／間隔／比尺度データについての第２の１／０データを生成し、前記申請書についての前記第１の１／０データと前記第２の１／０データとを含む１／０テーブルを生成する１／０データ作成部と、生成した前記１／０テーブルの申請書間の距離に基づいてクラスタ分析を行い、前記申請書のクラスタを算出するクラスタ分析部と、を備えることを特徴とする業務の外れケース抽出支援システムとして構成される。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、申請書全件から一部の申請書を抽出して検証を行う場合に、業務誤りケースの検出率を高くできる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】システム構成図の例である。
【図２】業務支援サーバの例である。
【図３】業務サーバの例である。
【図４】業務の外れケース抽出システムの全体処理フローの例である。
【図５】業務の外れケース抽出システムの全体処理フローの例である。
【図６】業務の外れケース抽出システムの全体処理フローの例である。
【図７】業務支援サーバの処理フローの例である。
【図８】業務支援サーバの処理フローの例である。
【図９】申請書情報データの例である。
【図１０】名義尺度データのカテゴリ定義の例である。
【図１１】順序、間隔、比尺度データのカテゴリ定義の例である。
【図１２】カテゴリ定義に基づく１/０データの例である。
【図１３】申請書−クラスタ対応表の例である。
【図１４】クラスタ情報の例である。
【図１５】主要クラスタ間距離情報の例である。
【図１６】クラスタ情報確認画面の例である。
【図１７】業務の外れケース抽出結果画面の例である。
【図１８】前年度と今年度の変化差分抽出結果画面の例である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。以下の記載および図面は、本発明を説明するための例示であって、説明の明確化のため、適宜、省略および簡略化がなされている。本発明は、他の種々の形態でも実施する事が可能である。特に限定しない限り、各構成要素は単数でも複数でも構わない。
【００１１】
図面において示す各構成要素の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。
【００１２】
以下の説明では、「テーブル」、「リスト」等の表現にて各種情報を説明することがあるが、各種情報は、これら以外のデータ構造で表現されていてもよい。データ構造に依存しないことを示すために「ＸＸテーブル」、「ＸＸリスト」等を「ＸＸ情報」と呼ぶことがある。識別情報について説明する際に、「識別情報」、「識別子」、「名」、「ＩＤ」、「番号」等の表現を用いるが、これらについてはお互いに置換が可能である。
【００１３】
同一あるいは同様な機能を有する構成要素が複数ある場合には、同一の符号に異なる添字を付して説明する場合がある。ただし、これらの複数の構成要素を区別する必要がない場合には、添字を省略して説明する場合がある。
【００１４】
また、以下の説明では、プログラムを実行して行う処理を説明する場合があるが、プログラムは、プロセッサ（例えばＣＰＵ、ＧＰＵ）によって実行されることで、定められた処理を、適宜に記憶資源（例えばメモリ）および／またはインターフェースデバイス（例えば通信ポート）等を用いながら行うため、処理の主体がプロセッサとされてもよい。同様に、プログラムを実行して行う処理の主体が、プロセッサを有するコントローラ、装置、システム、計算機、ノードであってもよい。プログラムを実行して行う処理の主体は、演算部であれば良く、特定の処理を行う専用回路（例えばＦＰＧＡやＡＳＩＣ）を含んでいてもよい。
【００１５】
プログラムは、プログラムソースから計算機のような装置にインストールされてもよい。プログラムソースは、例えば、プログラム配布サーバまたは計算機が読み取り可能な記憶メディアであってもよい。プログラムソースがプログラム配布サーバの場合、プログラム配布サーバはプロセッサと配布対象のプログラムを記憶する記憶資源を含み、プログラム配布サーバのプロセッサが配布対象のプログラムを他の計算機に配布してもよい。また、以下の説明において、２以上のプログラムが１つのプログラムとして実現されてもよいし、１つのプログラムが２以上のプログラムとして実現されてもよい。
【実施例１】
【００１６】
図１は、業務システムの一例として、業務支援サーバ１０と業務サーバ２０と業務クライアント端末３０がネットワーク５を介して相互に接続している業務システム１０００の構成を示す。業務オペレータ１が業務クライアント端末３０を使って業務システム１０００を利用する。
【００１７】
図２は、業務支援サーバ１０の構成例である。業務支援サーバ１０は記憶部１０１と演算部１０２で構成する。記憶部１０１は、ハードウェアとしては、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置から構成される。また、演算部１０２は、ハードウェアとしては、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）を有した演算装置から構成される。
【００１８】
記憶部１０１は、申請書情報データ１１と、名義尺度データのカテゴリ定義１２と、順序、間隔、比尺度データのカテゴリ定義１３と、カテゴリ定義に基づく１／０データ１４と、申請書−クラスタ対応表１５と、クラスタ情報１６と、主要クラスタ間距離情報１７と、で構成する。
【００１９】
演算部１０２は、カテゴリ定義に基づく１／０データ作成部１Ａと、クラスタ分析部１Ｂと、業務の外れケース抽出部（業務外れケース抽出部）１Ｃと、申請書２に該当するクラスタの業務の外れケース抽出部（クラスタ業務外れケース抽出部）１Ｄと、クラスタ情報間差分抽出部１Ｅと、で構成する。
【００２０】
演算部１０２が有する各部は、プログラムの実行により実現される。例えば、ＣＰＵが、ＲＯＭからプログラムを読み出して実行することにより、演算部１０２の各部の機能が実現される。上記プログラムは、ＵＳＢ(Universal Serial Bus)メモリ等の記憶媒体から読み出されたり、ネットワークを介した他のコンピュータからダウンロードする等して、業務支援サーバ１０に提供されてもよい。
【００２１】
図３は、業務サーバ２０の構成例である。業務サーバ２０は、業務支援サーバ１０の申請書情報データ１１と同内容の申請書情報データ２１を保管する記憶部２０１と、業務結果記録部２２から構成する演算部２０２と、で構成する。記憶部２０１、演算部２０２は、ハードウェアとしては、業務支援サーバ１０と同様、従来から知られている一般的なコンピュータにより構成される。
【００２２】
図４、図５、図６に３つの全体シーケンス例を示す。
【００２３】
図４は、申請書情報データを分析、加工し、クラスタ情報および業務外れケース抽出結果を表示する全体シーケンスの例である。以下シーケンスの各ステップについて説明する。
【００２４】
業務オペレータ１は、業務クライアント端末３０を介して、業務サーバ２０の業務結果記録部２２を呼び出し、当該業務結果記録部２２が申請書情報データ２１を記録する。申請書情報データ２１は、図９の申請書情報データ１１と同じ形式である。例えば、業務オペレータ１は、一つの申請書の内容を、申請書情報データ２１（申請書情報データ１１と同じ形式）のレコード１の１１０２〜１１１０、…に入力し、申請書が審査基準に合致している場合には、審査結果１１１１に”ＯＫ”を入力する。この操作を、申請書の数だけ繰り返して、業務結果記録部２２が申請書数と同数のレコードを作成する。（Ｓ２０１）
業務支援サーバ１０は、業務サーバ２０の申請書情報データ２１を受け取り、申請書情報データ１１にコピーし（Ｓ１００）、図７、８の処理により、申請書情報データ１１を分析、加工する。（Ｓ１０１〜Ｓ１０７）
業務支援サーバ１０は、業務クライアント端末３０を介して業務オペレータ１にクラスタ情報確認画面３００を表示する。業務オペレータ１は、表示されたクラスタ情報確認画面３００を確認することで、申請書にどのようなパターン（クラスタ）が含まれており、それぞれのクラスタがどのような特徴を持つかを確認することができる。また、表示された樹形図（デンドログラム）３０１を確認することで、クラスタ間の類似性を確認することができる。これらにより、業務オペレータ１は、申請書の全体傾向を把握することができる。（Ｓ１１０）
業務支援サーバ１０は、業務クライアント端末３０を介して業務オペレータ１に業務の外れケース抽出結果画面３１０を表示する。業務オペレータ１は、業務の外れケース抽出結果画面３１０に表示された、めずらしいレア業務ケース３１１と、誤りの多い業務ケース３１２と、よくあるメジャーな誤りの少ない業務ケース３１３と、を確認できる。（Ｓ１１１）めずらしいレア業務ケース３１１、誤りの多い業務ケース３１２、よくあるメジャーな誤りの少ない業務ケース３１３は、図７、８の処理において判断される。
【００２５】
Ｓ１１１で表示された業務の外れケース抽出結果画面３１０の２つの活用例について以下説明する。
１つ目の活用例を説明する。業務誤りがないかのチェックを担当するオペレータ１は、申請書内容がめずらしいレア申請書に業務誤りが多いと想定されるため、画面３１０のめずらしいレア業務ケース３１１に該当する申請書情報データ１１をクラスタの特徴１６４の観点を中心に、優先的にチェックすることで、効率的に業務誤りがないかのチェックを行うことができる。
【００２６】
２つ目の活用例を説明する。申請書に対する審査結果１１１１＝ＮＧ判定（否判定）とすべきものの取りこぼしがないかをチェックする担当の業務オペレータ１は、審査結果＝ＮＧの申請書と類似内容の申請書は同様に審査結果＝ＮＧとすべきである可能性が高いため、画面３１０の誤りの多い業務ケース３１２に該当する申請書情報データ１１をクラスタの特徴１６４の観点を中心に、優先的にチェックすることで、効率的に審査結果１１１１＝ＮＧ判定とすべきものの取りこぼしがないかチェックを行うことができる。
【００２７】
図５は、申請書情報データ１１を分析、加工しておき、新たな申請書２に対して、業務外れケース抽出結果の該当部分を表示する全体シーケンスの例である。以下シーケンスの各ステップについて説明する。
【００２８】
まず、図４と同様のＳ２０１、Ｓ１００、Ｓ１０１〜Ｓ１０７の処理を行っておく。
【００２９】
業務オペレータ１は、新たな申請書２の情報（申請書情報データ１１の１１０２〜１１１０、…の情報）を、業務クライアント端末３０を介して、業務支援サーバ１０に入力する（Ｓ１１２）。
【００３０】
業務支援サーバ１０は、Ｓ１１２で入力された情報が業務の外れケース抽出結果画面３１０の３つのケース（めずらしいレア業務ケース３１１、誤りの多い業務ケース３１２、よくあるメジャーな誤りの少ない業務ケース３１３）のいずれかあるいは複数に該当するかを判定し、該当するケース（クラスタ）のみを業務クライアント端末３０の業務の外れケース抽出結果画面３１０に表示する（図１７の例で該当するケース（クラスタ）のみを表示）。（Ｓ１１３）
業務の外れケース抽出結果画面３１０に表示される情報の２つの活用例について以下説明する。
１つ目の活用例を説明する。申請書の審査業務を行うスタッフに、審査ルールに詳しい経験のあるベテランスタッフと審査ルールに詳しくない初心者スタッフがいる場合を想定する。ベテランスタッフと初心者スタッフに申請書を振り分けるオペレータ１は、申請書２情報をＳ１１２で入力する。Ｓ１１３で、業務支援サーバ１０が、めずらしいレア業務ケース３１１や誤りの多い業務ケース３１２と判定して表示した場合には、申請書２をベテランスタッフに振り分け、かつ、該当するクラスタの特徴１６４をそのベテランスタッフに提供する。Ｓ１１３で、業務支援サーバ１０が、よくあるメジャーな誤りの少ない業務ケース３１３に該当と判定して表示した場合には、申請書２を初心者スタッフに振り分ける。このように申請書の振り分けの最適化を行うことで、審査業務全体を、より正確に、より迅速にすることができる。
【００３１】
２つ目の活用例を説明する。オペレータ１が申請書全体の中で特異な申請書を検出したいとする。この場合、Ｓ１１３で、業務支援サーバ１０が、業務のはずれケース抽出結果画面３１０に、めずらしいレア業務ケース３１１に該当すると判定した場合に、特異な申請書を検出したと判定することもできる。
【００３２】
図６は、前年度の申請書群と今年度の申請書群をそれぞれ分析、加工し、それぞれクラスタ情報１６を作成し、その差分を抽出し表示する全体シーケンスの例である。以下シーケンスの各ステップについて説明する。
【００３３】
まず、前年度の申請書群と今年度の申請書群に対してそれぞれ図４と同じＳ２０１、Ｓ１００、Ｓ１０１〜Ｓ１０７の処理を行っておく。
【００３４】
次に、業務支援サーバ１０は、得られた、前年度分のクラスタ情報１６と、今年度分のクラスタ情報１６について、クラスタに所属する申請書レコード（申請書情報データ１１の１１０２〜１１１０、…）が同一あるいはとても類似性が高い場合に、前年度分のクラスタと今年度分のクラスタを対応づける（図１８のクラスタ変化差分３２１の”クラスタ１前年度”，”クラスタ１今年度”のように対応付ける）。対応づけてその差分を表示した例が図１８の前年度と今年度の変化差分抽出結果画面３２０である。（Ｓ１１４）上記レコードの類似性がとても高いとは、例えば、あらかじめ定められた所定の基準を満たす場合（例えば、全体の項目数の８０％以上が一致している場合）である。
【００３５】
変化差分抽出結果画面３２０に表示される情報の３つの活用例について以下説明する。
【００３６】
１つ目の活用例を説明する。前年度と今年度で、申請書内容や審査業務に大きな変化がない場合に、申請書と審査結果の変化を確認したいオペレータ１がいるとする。オペレータ１は、Ｓ１１４で表示された前年度と今年度の変化差分抽出結果画面３２０で、クラスタ１変化差分３２１やクラスタ４変化差分３２２や今年度新規クラスタ３２３を糸口に、前年度と今年度間の変化の理由を探ることができる。
【００３７】
２つ目の活用例を説明する。制度の改訂前と改訂後の申請書内容や審査業務の変化を把握したいオペレータ１がいるとする。制度の改訂前と改訂後の申請書群に対して、図６同様の処理を行うことで、オペレータは、Ｓ１１４で表示された変化差分抽出結果画面３２０を確認することで、制度の改訂前と改訂後の申請書内容や審査業務の変化を把握することができる。
【００３８】
３つ目の活用例を説明する。毎月の申請書内容や審査業務の変化を把握したいオペレータ１がいるとする。月毎の申請書群に対して、図６と同様の処理を行うことで、オペレータ１は、Ｓ１１４で表示された変化差分抽出結果画面３２０を確認することで、毎月の申請書内容や審査業務の変化を把握することができる。
【００３９】
図７と図８は、業務支援サーバ１０が申請書情報データ１１を加工してカテゴリ定義に基づく１／０データ１４を作成し（Ｓ１０１〜Ｓ１０４）、クラスタ分析を行い（Ｓ１０５）、クラスタ情報１６４を作成する（Ｓ１０６〜Ｓ１０７）処理フローを示す図である。以下、フローの各ステップについて説明する。
【００４０】
業務支援サーバ１０は、申請書情報データ２１のコピーを業務サーバ２０より受け取り、申請書情報データ１１に格納する（Ｓ１０１）。
【００４１】
ここで、申請書情報データ１１の「審査結果１１１」以外の各フィールド（１１０１〜１１１０、…）の種類について説明する。データの各フィールドには２つの種類がある。
【００４２】
１つ目は、ある値が他とは異なるか同一かの意味を持つデータであり、“名義尺度データ”と呼ぶ。例えば、フィールド１１０１、１１０３、１１０６、１１０７、１１０８、１１１０がこれに該当する。一般的には、性別、同居／別居、等の区分が名義尺度データの例である。
【００４３】
２つ目は、値の順序や間隔や比率の意味を持つデータであり、“順序、間隔、比尺度データ”と呼ぶ。例えば、フィールド１１０２、１１０４、１１０５、１１０９がこれに該当する。一般的には、年月は順序および間隔尺度データ、金額は比尺度データ、温度は比尺度データ、資格の等級は順序尺度データ、の例である。
【００４４】
業務オペレータ１は、業務クライアント端末３０を介して業務支援サーバ１０にアクセスし、１／０データ作成部１Ａが、名義尺度データのカテゴリ定義１２を作成する。
【００４５】
すなわち、業務オペレータ１からの操作により、１／０データ作成部１Ａは、名義尺度データのカテゴリ定義１２のカテゴリ値１２２を、業務サーバ２０の申請書情報データ２１の設計書から転記する。例えば、申請書情報のフィールド名である申請者区分１１０３に対応するカテゴリ値１２２欄は、申請者区分１１０３が４つの値“申請者区分Ａ〜Ｄ”をとりうることを意味する。
【００４６】
さらに、業務オペレータ１からの操作により、１／０データ作成部１Ａは、各フィールド名のカテゴリ値１２２に対して、一つ以上のカテゴリ値１２２をまとめた上位カテゴリ値があれば、これを上位カテゴリ値１２３に記載する。例えば、申請書情報のフィールド名である申請者区分“長男”、“長女”“次男”“次女”の４つのカテゴリ値があった場合に、これらを上位カテゴリ１２３“子”に対応づけることができる。
【００４７】
業務オペレータ１からの操作により、１／０データ作成部１Ａは、これらの処理を申請書情報データ２１の全ての名義尺度データフィールド（１１０１、１１０３、１１０６、１１０７、１１０８、１１１０、…）に対して繰り返して、名義尺度データのカテゴリ定義１２を作成する。（Ｓ１０２）
業務オペレータ１は、業務クライアント端末３０を介して業務支援サーバ１０にアクセスし、１／０データ作成部１Ａが、順序、間隔、比尺度データのカテゴリ定義１３を作成する。
【００４８】
業務オペレータ１からの操作により、１／０データ作成部１Ａは、業務の区切りとなる値１３２と、値１３２に対応するカテゴリ値１３３との対応を、業務オペレータ１により定められた所定の業務観点から決め、入力する。例えば、申請者生年月日フィールド１１０２は、生年の値１３２に対応する４カテゴリ（カテゴリ値１３３）に区分することを示している。これにより、順序、間隔、比尺度データを、カテゴリ値１３３に対応づけることができる。
【００４９】
業務オペレータ１からの操作により、１／０データ作成部１Ａは、これら処理を申請書情報データ２１の全ての順序、間隔、比尺度データフィールド（１１０２、１１０４、１１０５、１１０９、…）に対して繰り返して、名義尺度データのカテゴリ定義１２を作成する。（Ｓ１０３）
業務支援サーバ１０のカテゴリ定義に基づく１／０データ作成部１Ａは、名義尺度データのカテゴリ定義１２と、順序、間隔、比尺度データのカテゴリ定義１３を参照して、申請書情報データ１１をカテゴリ値（１or０）に変換し、カテゴリ定義に基づく１/０データ１４に格納する。
【００５０】
名義尺度データの場合の具体例を示す。業務支援サーバ１０の１／０データ作成部１Ａは、申請書情報データ１１の申請者区分１１０３のレコード１（１１２）の値“申請者区分Ａ”を取得し、名義尺度データのカテゴリ定義１２の“申請者区分Ａ”に対応する１２０１行を参照し、“申請者区分Ａ”の上位カテゴリ値”申請者上位区分１”を取得する。次に、１／０データ作成部１Ａは、カテゴリ定義に基づく１/０データ１４の、申請者区分１１０３行のレコード１列（１４３）に対して、“申請者区分Ａ”に対応するレコード１列（１４３）の値に”１”を格納し、それ以外の”申請者区分Ｂ〜Ｄ”に対応するレコード１列（１４３）の値に値”０”を格納する。さらに、１／０データ作成部１Ａは、申請者上位区分１１２１行のレコード１列（１４３）に対して、“申請者上位区分１”に対応するレコード１列（１４３）の値に”１”を格納し、それ以外の”申請者上位区分２”に対応するレコード１列（１４３）の値に”０”を格納する（第１の１／０データ）。
【００５１】
次に、順序、間隔、比尺度データの場合の具体例を示す。業務支援サーバ１０の１／０データ作成部１Ａは、申請書情報データ１１の申請者生年月日１１０２のレコード１（１１２）の値”1950/01/01”を取得し、順序、間隔、比尺度データのカテゴリ定義１３の、”1950/01/01”に対応する１３０３行を参照し、カテゴリ値”申請者生年月日区分３”を取得する。次に、カテゴリ定義に基づく１/０データ１４の、申請者生年月日１１０２行のレコード１列（１４３）に対して、“申請者生年月日区分３”に対応するレコード１列（１４３）の値に”１”を格納し、それ以外の”申請者生年月日区分１、２、４”に対応するレコード１列（１４３）の値に”０”を格納する（第２の１／０データ）。
【００５２】
業務支援サーバ１０の１／０データ作成部１Ａは、これらの操作を、申請書情報データ１１の全てのレコードに対する「審査結果フィールド」以外の全てのフィールド１１１に対して行い、カテゴリ定義に基づく１／０データ１４を作成する。（Ｓ１０４）
業務支援サーバ１０のクラスタ分析部１Ｂは、カテゴリ定義に基づく１／０データ１４のレコード群（１４３，１４４，．．．）を、申請書ＩＤ１１０１以外の値（１or０）を使って、レコード間の総当りの距離を算出し、算出した距離に基づいてクラスタ分析を行う。なお、距離はＬ１距離を用いて算出する。クラスタ分析は、階層クラスタ分析あるいは非階層クラスタ分析を、機械学習ソフトウェアライブラリ等を用いて行う。
【００５３】
業務支援サーバ１０のクラスタ分析部１Ｂは、クラスタ分析を行った結果を申請書−クラスタ対応表１５に格納する。図１３は、申請書ＩＤ００００１のレコード１はクラスタ１に所属し、申請書ＩＤ００００２のレコード２はクラスタ２に所属するというクラスタ分析結果が得られた場合の申請書−クラスタ対応表１５の例である。（Ｓ１０５）
業務支援サーバ１０のクラスタ分析部１Ｂは、申請書情報データ１１の審査結果１１１１と、申請書−クラスタ対応表１５と、を参照して、クラスタ情報１６の所属レコード数１６１と、主要クラスタ判定結果１６２と、審査結果＝ＮＧの数１６３と、を算出し格納する。
【００５４】
以下、それぞれの算出方法を説明する。
【００５５】
クラスタ分析部１Ｂは、所属レコード数１６１として、申請書−クラスタ対応表１５の所属クラスタ１５０１行で合致するレコード数をカウントし格納する。例えば、クラスタ分析部１Ｂは、クラスタ１に関して所属クラスタ１５０１行で“クラスタ１”となっているレコード数をカウントし（図１３の例ではレコード１で１つカウント）格納する。クラスタ情報１６のクラスタ１の所属レコード数１６１の値が”２０００”とは、申請書−クラスタ対応表１５の、所属クラスタ１５０１行に“クラスタ１”が２０００レコードあることを示す。
【００５６】
クラスタ分析部１Ｂは、主要クラスタ判定結果１６２として、所属レコード数１６１があらかじめ定めた閾値（例：所属レコード数＝１０）以上であれば値“○”を格納し、未満であれば“Ｘ”を格納する。これにより、閾値以上の所属レコード数１６１があるクラスタを識別（○orＸ）できる。すなわち、よくあるメジャーな類似する申請書群（クラスタ）を抽出（○）できる。
【００５７】
クラスタ分析部１Ｂは、審査結果＝ＮＧの数１６３として、各クラスタに関して申請書−クラスタ対応表１５で該当する申請書ＩＤ１１０１を抽出し、抽出した申請書ＩＤ１１０１に該当する申請書情報データ１１の審査結果行１１１１のＮＧの数をカウントして格納する。例えば、クラスタ分析部１Ｂは、クラスタ２に関して、申請書−クラスタ対応表１５の所属クラスタ１５０１の値が”クラスタ２”である申請書ＩＤ１１０１の値”00002”を抽出し、申請書情報データ１１の申請書ＩＤ１１０１の値が”00002”である１１３列の審査結果１１１１の値”ＮＧ”を参照し、”ＮＧ”1件分カウントする。クラスタ分析部１Ｂは、カウントした値を審査結果＝ＮＧの数１６３に格納する。これらをクラスタ情報１６の各クラスタに対して行うことで、各クラスタの審査結果＝ＮＧの数がわかる。すなわち、申請書グループ（クラスタ）が、業務誤りが少ないグループなのか、業務誤りが多いグループなのかがわかる。（Ｓ１０６）
業務オペレータ１は、業務クライアント端末３０を介して業務支援サーバ１０にアクセスし、クラスタ分析部１Ｂが、申請書−クラスタ対応表１５と、申請書情報データ１１と、を参照して、クラスタ情報１６のクラスタ特徴１６４を調査し入力する。
【００５８】
２つのクラスタ特徴１６４の調査、入力の例を説明する。
【００５９】
１つ目の例を説明する。業務オペレータ１はクラスタ情報１６のクラスタ１に着目し、申請書−クラスタ対応表１５を参照して対応するレコード１を特定し、申請書情報データ１１のレコード１（１１２）の値を参照し、業務知識を活用しながら、クラスタ情報１６のクラスタ１のクラスタの特徴１６４における”子扶養正規申請パタン”の文書を作文し、クラスタ分析部１Ｂが、入力する。なお、対応するレコードが複数ある場合には、複数レコードの値の統計情報を、クラスタ分析部１Ｂが統計ツール等を用いて参照して、クラスタ特徴１６４を作文し、入力する。さらに、業務オペレータ１はクラスタ情報１６の所属レコード数”2000”を参照し、他のクラスタと比較して所属レコード数が多いことから、クラスタ１のクラスタの特徴１６４における”典型的な”の文書を作文し、クラスタ分析部１Ｂが、追加入力する。
【００６０】
２つ目の例を説明する。業務オペレータ１はクラスタ情報１６のクラスタ２に着目し、申請書−クラスタ対応表１５を参照して対応するレコード２を特定し、申請書情報データ１１のレコード２（１１３）の値を参照し、レコード２の特徴”申請者生年月日1102と申請者区分1103が矛盾”しており、審査結果がＮＧとなっていることを、業務マニュアル等から確認し、クラスタ情報１６のクラスタ２のクラスタ特徴１６４を作文し、クラスタ分析部１Ｂが、入力する。これにより、クラスタ２の審査結果＝ＮＧの数が多い理由を、クラスタ特徴１６４に記載することができる。（Ｓ１０７）
図９は、申請書情報データ１１の例である。なお、申請書情報データ２１も同内容である。フィールド名１１１に対応する各レコード１１２、１１３、…、の値が格納されている。申請書情報データ１１は、例えば住民が公共機関に認定等の申請書類を提出する場合の申請書類の内容である。公共機関に申請書類が、書面あるいはオンラインで提出された後、その内容を公共機関の職員が入力したものである。レコード１（１１２）、レコード２（１１３）が、各々一申請書類に対応する。
【００６１】
例えば、レコード１（１１２）の例では、申請書ＩＤ”00001”が申請書に振られた番号であり、申請者生年月日１１０２から、控除区分１１１０、…、が申請書に記載された情報である。申請書は、公共機関の職員により審査され、申請書が審査基準を満たしていれば、審査結果１１１１が”ＯＫ“と入力され、申請書が審査基準を満たしていなければ、審査結果１１１１が”ＮＧ“と入力される。なお、審査結果は、”ＯＫ”or”ＮＧ”のような２値でなくてもよい。例えば、申請に基づく給付額”１万円”，”２万円”，”３万円”であってもよいし、認定区分”区分Ａ”，”区分Ｂ”，”区分Ｃ”であってもよい。
【００６２】
図１０は、名義尺度データのカテゴリ定義１２の例である。名義尺度データとは、値が他とは異なるか同一かの意味を持つデータであり、例えば、申請書情報データ１１の申請書ＩＤ１１０１、申請者区分１１０３、申請者に対する続柄１１０６、扶養者区分１１０７、同居／別居区分１１０８、控除区分１１１０がこれに該当する。例えば、申請書区分フィールド１１０３は、４つのカテゴリ値１２２”申請者区分Ａ”〜”申請者区分Ｄ”をとりうることを示している。上位カテゴリ値１２３は、一つあるいは複数のカテゴリ値１２２を束ねたカテゴリ値であり、カテゴリ値１２２”申請者区分Ａ”，”申請者区分Ｂ”，”申請者区分Ｃ”を束ねた上位カテゴリ値１２３が”申請者上位区分１”であることを意味する。
【００６３】
図１１は、順序、間隔、比尺度データのカテゴリ定義１３の例である。値の順序や間隔や比率の意味を持つデータであり、例えば、申請者年月日１１０２、申請者所得１１０４、扶養者生年月日１１０５、年間所得１１０９がこれに該当する。年月は順序および間隔尺度データ、金額は比尺度データ、温度は比尺度データ、資格の等級は順序尺度データ、の一例である。
【００６４】
申請者生年月日１１０２の例では、値１３２に示されるような４つの値レンジに区分けされ、それぞれカテゴリ値１３３と対応づけられている（１３０１、１３０２、１３０３、１３０４）。
【００６５】
図１２は、カテゴリ定義に基づく１/０データ１４の例である。申請書データ１１の１１０２〜１１１０、…、に対して、名義尺度データのカテゴリ定義１２と、順序、間隔、比尺度データのカテゴリ定義１３と、を使ってデータ変換（Ｓ１０４）することで得られる。
【００６６】
フィールド名１４１の、申請書ＩＤ１１０１、申請者生年月日１１０２、申請者区分１１０３、申請者上位区分１１０４、…、控除区分１１１０は、申請書データ１１のフィールド名１１１に対応している。また、１１２２は、名義尺度データのカテゴリ定義１２の上位カテゴリ値１２３に対応している。カテゴリ値１４２は、名義尺度データのカテゴリ定義１２のカテゴリ値１２２と上位カテゴリ値１２３と、順序、間隔、比尺度データのカテゴリ定義１３のカテゴリ値１３３を列挙する。
【００６７】
例えば、レコード１（１４３）の申請者生年月日１１０２は、”申請者生年月日区分３”に該当する（値＝”1”）ことを示している。
【００６８】
図１３は、クラスタ分析の結果得られる申請書−クラスタ対応表１５の例である。クラスタ分析では、各レコードをレコード間の距離を使っていずれかのクラスタに分類する。例えば、申請書ＩＤ１１０１＝”00001”のレコード１の所属クラスタ１５０１は、”クラスタ１”であることを示している。
【００６９】
図１４は、クラスタ分析の結果得られた各クラスタの特徴を示すクラスタ情報１６の例である。
【００７０】
所属レコード数１６１は、クラスタに所属するレコード数を示しており、例えば、クラスタ１には２０００レコードが所属し、クラスタ２には５レコードが所属することを示している。ここから、業務外れケース抽出部１Ｃは、クラスタ１に所属している申請書が2000個あり、クラスタ２に所属している申請書が5個あると判断する。ここから、業務外れケース抽出部１Ｃは、クラスタ１に所属する申請書はとてもよくあるメジャーな申請書であり、クラスタ２に所属する申請書は珍しいレアケースの申請書であることが推定できる。あらかじめ定められた所定の閾値を満たす場合に、上記とてもよくあるメジャーな申請書であると判断することができる。上記閾値は、業務の内容により任意に定めることができる。
【００７１】
主要クラスタ判定結果１６２は、所属レコード数１６１がある閾値以上か否かで”○”，”Ｘ”を付与したものである。例えば、業務外れケース抽出部１Ｃは、クラスタ１の所属レコード数”2000”に、閾値10より大きいので”○”と設定し、クラスタ２の所属レコード数”5”に、閾値10より小さいので”Ｘ”と設定する。”○”のクラスタのみに着目すれば、メジャーな申請書パタンを一覧でき、”Ｘ”のクラスタに着目すれば、レアケースの申請書パタンを一覧できる。
【００７２】
審査結果＝ＮＧの数１６３は、クラスタに所属するレコードの中で、申請書情報データ１１の審査結果１１１１＝”ＮＧ”の数をカウントしたものである。業務外れケース抽出部１Ｃは、クラスタの中に、審査で”ＮＧ”となった申請書がいくつ含まれているかをカウントし、その結果を出力する。なお、上記図９の説明で記載したように、審査結果１１１１は、例えば、申請に基づく給付額”１万円”，”２万円”，”３万円”であってもよい。このような場合には、審査結果＝ＮＧの数１６３の代わりに、審査結果＝給付額”１万円”の数、審査結果＝給付額”２万円”の数、審査結果＝給付額”３万円”の数のような列を作成し、それぞれカウントしてもよい。
【００７３】
クラスタの特徴１６４には、所属レコード数１６１や主要クラスタ判定結果１６２や審査結果＝ＮＧの数１６３と業務マニュアル等を参考に、業務オペレータ１が各クラスタが持つ特徴を作文、入力した文書を入力し、業務外れケース抽出部１Ｃが格納する。
【００７４】
図１５は、主要クラスタ間距離情報１７の例である。主要クラスタ間距離情報１７は、クラスタ分析処理Ｓ１０５の中で中間的に生成される情報の一部である。クラスタ情報間差分抽出部１Ｅは、クラスタ情報１６の主要クラスタ判定結果＝”○”のクラスタについて、各クラスタ間の距離を算出し、その結果を格納する。図１５の例では、クラスタ１からみた場合に、クラスタ３よりもクラスタ５が離れている（３＜１０）ことを示している。すなわち、クラスタ１に所属する申請書群とクラスタ３に所属する申請書群の類似性は、クラスタ１に所属する申請書群とクラスタ５に所属する申請書群の類似性よりも高いことを意味する。
【００７５】
図１６は、業務オペレータ１が操作する業務クライアント端末３０に表示するクラスタ情報確認画面３００の例である。画面上部の樹形図（デンドログラム）３０１は、主要クラスタ間距離情報１７を使って描いた木構造であり、ソフトウェアツール等で作成する。主要クラスタ１と主要クラスタ３との距離が近く、主要クラスタ１と主要クラスタ３から少し離れて主要クラスタ５があることを示している。これにより、業務オペレータ１が、各主要クラスタが、距離の観点でどのような関係にあるかが確認できる。
【００７６】
画面下部のクラスタ情報１６は、業務支援サーバ１０のクラスタ情報１６を表示したものである。申請書には、クラスタ１、クラスタ２、…のようなパタンがあり、各パタンの特性を一覧できる。当該画面は、クラスタ情報間差分抽出部１Ｅ（またはクラスタ分析部１Ｂにより表示される）。なお、図５に示した全体シーケンスの例では、クラスタ分析部１Ｂは、既に説明した上記手法を用いて、入力された新たな申請書のレコードが属するクラスタを判定し、該当するクラスタに所属するレコード数と審査結果が否であったレコード数とを、それぞれ表示部に表示してもよい。これにより、新たな申請書のレコードが属するクラスタ、当該クラスタに所属するレコード数、審査結果が否であったレコード数が一目で確認することができる。
【００７７】
図１７は、業務オペレータ１が操作する業務クライアント端末３０に表示する、業務の外れケース抽出結果画面３１０の例である。
【００７８】
クラスタ業務外れケース抽出部１Ｄは、画面上部のめずらしいレア業務ケース３１１として、業務支援サーバ１０のクラスタ情報１６から、主要クラスタ判定結果１６２＝”Ｘ”の行を抽出し、業務の外れケース抽出結果画面３１０に出力する。ここには、レアな業務ケース（Ｓ２０１において申請書情報を業務オペレータがたまたま誤って記録したことによるレアな業務ケースの場合もありうる）が表示される。
【００７９】
クラスタ業務外れケース抽出部１Ｄは、画面中部の誤りの多い業務ケース３１２として、業務支援サーバ１０のクラスタ情報１６から、所属レコード数１６１に対する審査結果＝ＮＧの数１６３の比率があらかじめ定めた閾値以上の行を抽出し、業務の外れケース抽出結果画面３１０に出力する。抽出の結果として、クラスタの特徴１６４欄には、誤りの多い業務ケースの特徴が表示される。
【００８０】
クラスタ業務外れケース抽出部１Ｄは、画面下部のよくあるメジャーな誤りの少ない業務ケース３１３として、業務支援サーバ１０のクラスタ情報１６から、所属レコード数１５１があらかじめ定めた閾値以上であり、かつ、所属レコード数１６１に対する審査結果＝ＮＧの数１６３があらかじめ定めた閾値以下である行を抽出し、業務の外れケース抽出結果画面３１０に出力する。例えば、Ｓ１１３の抽出結果が、網掛けで示した「クラスタ５」のようなケースとして表示される。ここには、典型的なよくある申請パタンで申請の誤りや業務誤りが少ないために、審査結果＝ＮＧが少ないものが表示されることが期待される。
【００８１】
図１８は、業務オペレータ１が操作する業務クライアント端末３０に表示する、前年度と今年度の変化差分抽出結果画面３２０の例である。
【００８２】
クラスタ業務外れケース抽出部１Ｄ（またはクラスタ分析部１Ｂ）は、クラスタ１変化差分３２１として、前年度申請書群に対するクラスタ情報１６と、今年度申請書群に対するクラスタ情報１６から、同一あるいはとても類似性の高いクラスタを抽出し、並列させて表示し（クラスタ１前年度行と、クラスタ１今年度行）加えてその差分行を表示している。なお、差分があらかじめ定めた閾値よりも大きい箇所を太枠で表示している。クラスタ４変化差分３２２も同様である。このように、図１８では、１／０データ作成部１Ａが、第１の申請書群（例えば、前年度申請書群）と第２の申請書群（例えば、今年度申請書群）のそれぞれについて、１／０テーブルを生成し、クラスタ分析部１Ｂが、第１の申請書群と第２の申請書群のそれぞれについて、各クラスタに属するレコード数と審査結果が否であったレコード数とをカウントし、クラスタに属するレコード数と審査結果が否であったレコード数との、第１の申請書群と第２の申請書群との差異を、表示部に表示する。これにより、業務オペレータ１は、前年度と今年度の申請書の全体特性の変化が把握できる。
【００８３】
クラスタ業務外れケース抽出部１Ｄ（またはクラスタ分析部１Ｂ）は、今年度新規クラスタ３２３として、今年度のクラスタ情報１６にあるが、前年度のクラスタ情報１６には、同一あるいはとても類似性の高いクラスタがないものを表示する。これは、昨年度にはなかった申請パタンが今年度新たに発生したことを示している。
【００８４】
なお、図１８の例では、前年度と今年度の変化差分を抽出しているが、例えば対象データを変えて、月単位で差分を抽出したり、前年度と今年度の同月での差分を抽出したり、地域毎の差分を抽出したり、法制度の改訂前後で差分を抽出したりすることもできる。これにより、月や年毎の申請パタンの変化や、社会動向に伴う申請パタンの変化や、申請パタンの地域特性や、法制度の改訂による申請パタンの変化等を把握することができる。
【００８５】
このように、本実施例では、名義尺度データと、順序／間隔／比尺度データが混在している申請書情報について、順序／間隔／比尺度データの値をカテゴリ値に対応付けるテーブルをあらかじめ作成しておく。申請書情報における名義尺度データを名義尺度データのカテゴリ値に対する１／０に変換し、順序／間隔／比尺度データを対応付けテーブルを使ってカテゴリ値に対する１／０に変換することで、申請書情報全体をカテゴリ値に対する１／０テーブルに変換する。さらに、変換した１／０テーブルの申請書間の距離に基づきクラスタ分析を行い、申請書クラスタを算出する。算出した各クラスタに対する所属レコード数や、所属レコード数に対する審査結果がＮＧの割合に基づき、誤りケースの可能性が高い申請書群を抽出する。上記で抽出した一部の申請書に対して検証を行う。したがって、申請書全件から一部の申請書を抽出して検証を行う場合に、業務誤りケースの検出率を高くできる。
【符号の説明】
【００８６】
１０００    業務システム
１０        業務支援サーバ
２０        業務サーバ
３０        業務クライアント端末
５          ネットワーク
１０１      記憶部
１１        申請書情報データ
１２        名義尺度データのカテゴリ定義１２
１３        順序、間隔、比尺度データのカテゴリ定義
１４        カテゴリ定義に基づく１／０データ
１５        申請書−クラスタ対応表
１６        クラスタ情報
１７        主要クラスタ間距離情報
１Ａ        １／０データ作成部
１Ｂ        クラスタ分析部
１Ｃ        業務の外れケース抽出部（業務外れケース抽出部）
１Ｄ        クラスタの業務の外れケース抽出部（クラスタ業務外れケース抽出部）
１Ｅ        クラスタ情報間差分抽出部
２０        業務サーバ
２０１      記憶部
２０２      演算部２０２
【図１】
2020160546.tif 000003
【図２】
2020160546.tif 000004
【図３】
2020160546.tif 000005
【図４】
2020160546.tif 000006
【図５】
2020160546.tif 000007
【図６】
2020160546.tif 000008
【図７】
2020160546.tif 000009
【図８】
2020160546.tif 000010
【図９】
2020160546.tif 000011
【図１０】
2020160546.tif 000012
【図１１】
2020160546.tif 000013
【図１２】
2020160546.tif 000014
【図１３】
2020160546.tif 000015
【図１４】
2020160546.tif 000016
【図１５】
2020160546.tif 000017
【図１６】
2020160546.tif 000018
【図１７】
2020160546.tif 000019
【図１８】
2020160546.tif 000020